雑音抑制装置及び雑音抑制方法
【課題】雑音を効果的に抑制しつつ、高音質を維持すること。
【解決手段】雑音抑制装置１０は、音声信号及び雑音信号を含む混合観測信号と、推定された雑音信号である雑音推定信号とに対してフーリエ変換を行うフーリエ変換部２、６と、フーリエ変換部２、６によりフーリエ変換された混合観測信号と雑音推定信号とに基づいて、減算係数となるマスク関数Ｈ（ｆ、ｔ）を算出するマスク関数演算部８と、マスク関数演算部８により算出されたマスク関数Ｈ（ｆ、ｔ）を用いて、混合観測信号から雑音推定信号を減算することで、音声信号と推定される音声推定信号を算出する減算処理部９と、を備える。
【解決手段】雑音抑制装置１０は、音声信号及び雑音信号を含む混合観測信号と、推定された雑音信号である雑音推定信号とに対してフーリエ変換を行うフーリエ変換部２、６と、フーリエ変換部２、６によりフーリエ変換された混合観測信号と雑音推定信号とに基づいて、減算係数となるマスク関数Ｈ（ｆ、ｔ）を算出するマスク関数演算部８と、マスク関数演算部８により算出されたマスク関数Ｈ（ｆ、ｔ）を用いて、混合観測信号から雑音推定信号を減算することで、音声信号と推定される音声推定信号を算出する減算処理部９と、を備える。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、雑音抑制装置及び雑音抑制方法に関し、より詳細には、雑音を抑制しつつ、高音質を実現できる雑音抑制装置及び雑音抑制方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、目的信号であるユーザの音声信号に他の音声信号や環境雑音信号等が混入した混合観測信号から、その音声信号のみを抽出するスペクトラム減算法を用いた音声認識装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。このスペクトラム減算法は、雑音が混入した混合観測信号のパワースペクトラムから別途推定した雑音信号のパワースペクトラムを減算することで、目的の音声信号を推定する手法である。この減算処理を行う際に、減算係数と称される係数が雑音信号のパワースペクトラムに乗算され、当該パワースペクトラムの補正が行われている。
【特許文献１】特開２００７−２４８５３４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ところで、音声信号ｓ（ｔ）、雑音信号ｎ（ｔ）、及び混合観測信号ｘ（ｔ）とすると、一般に下記（４）式が成立する。
ｘ（ｔ）＝ｓ（ｔ）＋ｎ（ｔ） （４）式
【０００４】
このとき、別途推定された雑音推定信号をｎ１（ｔ）とすると、スペクトラム減算法によって得られる音声推定信号は、下記（５）式により表わすことができる。
【数３】
【０００５】
なお、上記（５）式において、Ｘ（ｆ、ｔ）及びＮ１（ｆ、ｔ）は、ｘ（ｔ）及びｎ１（ｔ）に対して短時間フーリエ変換を夫々行った信号である。また、βは減算係数であり、ａｎｇｌｅ（Ｙ）は複素数Ｙの位相角を出力する関数である。
【０００６】
したがって、上記（５）式によれば、出力信号である音声推定信号ｓ１（ｔ）における雑音の残留度合いは、減算係数βの値に依存していることが分かる。例えば、減算係数βを増加させ抑圧性能を向上させると、音質が低下し、一方で、減算係数βを低下させ抑圧性能を低下させると、音質が向上する。このように、抑圧性能と音質とには、二律背反（トレードオフ）の関係が生じているため、抑圧性能と音質とを同時に満足させる最適な減算係数βを設定するのは困難となっている。
【０００７】
本発明は、このような問題点を解決するためになされたものであり、雑音を効果的に抑制しつつ、高音質を維持することができる雑音抑制装置及び雑音抑制方法を提供することを主たる目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するための本発明の一態様は、音声信号及び雑音信号を含む混合観測信号と、推定された雑音信号である雑音推定信号とに対してフーリエ変換を行うフーリエ変換部と、前記フーリエ変換部により前記フーリエ変換された前記混合観測信号と前記雑音推定信号とに基づいて、減算係数となるマスク関数を算出するマスク関数演算部と、前記マスク関数演算部により算出された前記マスク関数を用いて、前記混合観測信号から前記雑音推定信号を減算することで、音声信号と推定される音声推定信号を算出する減算処理部と、を備える、ことを特徴とする雑音抑制装置である。この一態様によれば、雑音を効果的に抑制しつつ、高音質を維持することができる。
【０００９】
また、この一態様において、前記マスク関数演算部は、前記フーリエ変換された雑音推定信号と混合観測信号との比で表わされる２つの確信度を含む前記マスク関数を算出してもよい。
【００１０】
さらに、この一態様において、前記マスク関数演算部は、前記確信度Ｐｆ（ｔ）及びＰｂ（ｆ）を、（１）式及び（２）式を用いて夫々算出してもよい。
【００１１】
なお、この一態様において、前記マスク関数演算部は、（３）式を用いて前記マスク関数Ｈ（ｆ、ｔ）を算出してもよい。
【００１２】
この一態様において、前記減算処理部により算出された前記音声推定信号に対してフーリエ逆変換を行うフーリエ逆変換部を更に備えていてもよい。
【００１３】
他方、上記目的を達成するための本発明の一態様は、音声信号及び雑音信号を含む混合観測信号と、雑音信号であると推定された雑音推定信号とに対してフーリエ変換を行うフーリエ変換工程と、前記フーリエ変換工程で前記フーリエ変換された前記混合観測信号と前記雑音推定信号とに基づいて、減算係数となるマスク関数を算出するマスク関数演算工程と、前記マスク関数演算工程で算出された前記マスク関数を用いて、前記混合観測信号から前記雑音推定信号を減算することで、音声信号と推定される音声推定信号を算出する減算処理工程と、を含む、ことを特徴とする雑音抑制方法であってもよい。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、雑音を効果的に抑制しつつ、高音質を維持することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、本発明を実施するための最良の形態について、添付図面を参照しながら一実施形態を挙げて説明する。図１は、本発明の一実施形態に係る雑音抑制装置のシステム構成を示すブロック図である。
【００１６】
本実施形態に係る雑音抑制装置１０は、混合観測信号入力部１と、第１離散フーリエ変換部２と、位相演算部３と、第１スペクトル演算部４と、雑音推定信号入力部５と、第２離散フーリエ変換部６と、第２スペクトル演算部７と、マスク関数演算部８と、減算処理部９と、離散フーリエ逆変換部１１と、音声推定信号出力部１２と、を備えている。
【００１７】
なお、雑音抑制装置１０は、主要なハードウェア構成として、制御処理、演算処理等を行うＣＰＵ（Central Processing Unit）と、ＣＰＵによって実行される制御プログラム、演算プログラム等が記憶されたＲＯＭ（Read Only Memory）と、処理データ等を一時的に記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）と、を有するマイクロコンピュータにより構成されている。また、第１離散フーリエ変換部２、位相演算部３、第１スペクトル演算部４、第２離散フーリエ変換部６、第２スペクトル演算部７、マスク関数演算部８、減算処理部９、および離散フーリエ逆変換部１１は、例えば、上記ＲＯＭに格納され、上記ＣＰＵによって実行されるプログラムにより実現されていてもよい。
【００１８】
混合観測信号入力部１の入力端子には、音声信号及び雑音信号を含む混合観測信号ｘ（ｔ）が入力される。ここで、音声信号とは、ユーザ音声等の目的信号であり、雑音信号とは、周囲の音声、環境雑音等のいわゆるノイズである。また、混合観測信号ｘ（ｔ）に対し、線形フィルタリング処理を施し、音声を強調させてもよい。混合観測信号入力部１は、入力された混合観測信号ｘ（ｔ）を第１離散フーリエ変換部２に対して出力する。
【００１９】
第１離散フーリエ変換部２は、入力された混合観測信号ｘ（ｔ）に対して、周知のフーリエ変換を行い、フーリエ変換された混合観測信号Ｘ（ｆ、ｔ）を算出する。そして、第１離散フーリエ変換部２は、フーリエ変換した混合観測信号Ｘ（ｆ、ｔ）を、位相演算部３、第１スペクトル演算部４、及びマスク関数演算部８に対して出力する。
【００２０】
位相演算部３は、第１離散フーリエ変換部２からのフーリエ変換された混合観測信号Ｘ（ｆ、ｔ）に基づいて、下記（６）式を用いて、位相ａｎｇｌｅ（Ｘ（ｆ、ｔ））を算出する。
ａｎｇｌｅ（Ｘ（ｆ、ｔ））＝ａｒｃｔａｎ（Ａ／Ｂ） （６）式
【００２１】
ここで、Ｘ（ｆ、ｔ）＝Ａ＋Ｂｉ（ｉは複素数であり、Ａ及びＢは任意の実数とする）で表わすことができる。位相演算部３は、算出した位相ａｎｇｌｅ（Ｘ（ｆ、ｔ））を減算処理部９に対して出力する。
【００２２】
第１スペクトル演算部４は、第１離散フーリエ変換部２からのフーリエ変換された混合観測信号Ｘ（ｆ、ｔ）のパワースペクトル｜Ｘ（ｆ、ｔ）｜２を算出し、マスク関数演算部８に対して出力する。
【００２３】
雑音推定信号入力部５の入力端子には、推定された雑音信号である雑音推定信号ｎ１（ｔ）が入力される。なお、上記雑音信号の推定には、周知の雑音推定アルゴリズムを用いることができる。雑音推定信号入力部５は、入力された雑音推定信号ｎ１（ｔ）を第２離散フーリエ変換部６に対して出力する。
【００２４】
第２離散フーリエ変換部６は、入力された雑音推定信号ｎ１（ｔ）に対して周知のフーリエ変換を行い、フーリエ変換された雑音推定信号Ｎ１（ｆ、ｔ）を算出する。そして、第２離散フーリエ変換部６は、フーリエ変換した雑音推定信号Ｎ１（ｆ、ｔ）をマスク関数演算部８及び第２スペクトル演算部７に対して出力する。
【００２５】
第２スペクトル演算部７は、第２離散フーリエ変換部６からのフーリエ変換された雑音推定信号Ｎ１（ｆ、ｔ）のパワースペクトル｜Ｎ１（ｆ、ｔ）｜２を算出し、マスク関数演算部８に対して出力する。
【００２６】
マスク関数演算部８は、第１スペクトル演算部４からの混合観測信号Ｘ（ｆ、ｔ）のパワースペクトル｜Ｘ（ｆ、ｔ）｜２と、第２スペクトル演算部７からの雑音推定信号Ｎ１（ｆ、ｔ）のパワースペクトル｜Ｎ１（ｆ、ｔ）｜２と、に基づいて、減算係数βに相当するソフトマスク関数（マスク関数）Ｈ（ｆ、ｔ）を算出する。
【００２７】
ここで、減算係数βは、雑音を抑制する際の抑圧性能を決定する係数であり、後述の減算処理部９の（７）式が示すように、例えば、減算係数βを増加させると抑圧性能が向上し、一方、減算係数βを低下させると抑圧性能が低下する。
【００２８】
マスク関数演算部８は、まず、雑音推定信号Ｎ１（ｆ、ｔ）のパワースペクトル｜Ｎ１（ｆ、ｔ）｜２と、混合観測信号Ｘ（ｆ、ｔ）のパワースペクトル｜Ｘ（ｆ、ｔ）｜２との比で表わされる２つの確信度Ｐｆ（ｔ）、Ｐｂ（ｆ）を、下記（１）式及び（２）式を用いて、夫々算出する。
【数１】
【００２９】
次に、マスク関数演算部８は、算出された上記確信度Ｐｆ（ｔ）及びＰｂ（ｆ）に基づいて、下記（３）式を用いて、ソフトマスク関数Ｈ（ｆ、ｔ）を算出する。
【数２】
【００３０】
なお、上記（３）式において、Ｉには、例えば１が設定されている。また、最小減算係数δｏ及び最大減算係数δｍには、後述の抑圧性能及び音質が最良となる最適値が実験的に求められ設定されている。
【００３１】
このように、雑音推定信号Ｎ１（ｆ、ｔ）のパワースペクトル｜Ｎ１（ｆ、ｔ）｜２と、混合観測信号Ｘ（ｆ、ｔ）のパワースペクトル｜Ｘ（ｆ、ｔ）｜２との比で表わされる２つの確信度Ｐｆ（ｔ）、Ｐｂ（ｆ）を用いることで、抑圧性能と音質とを同時に満たすソフトマスク関数Ｈ（ｆ，ｔ）を、最適かつ自動的に設定することができる。マスク関数演算部８は、算出したソフトマスク関数Ｈ（ｆ、ｔ）を減算処理部９に対して出力する。
【００３２】
減算処理部９は、マスク関数演算部８により算出されたソフトマスク関数Ｈ（ｆ、ｔ）を用いて、混合観測信号Ｘ（ｆ、ｔ）から雑音推定信号Ｎ１（ｆ、ｔ）を減算することで、音声信号と推定される音声推定信号ｓ１（ｆ、ｔ）を算出する。
【００３３】
より具体的には、減算処理部９は、位相演算部３からの位相ａｎｇｌｅ（Ｘ（ｆ、ｔ））と、フーリエ変換された混合観測信号Ｘ（ｆ、ｔ）及び雑音推定信号Ｎ１（ｆ、ｔ）と、マスク関数演算部８により算出されたソフトマスク関数Ｈ（ｆ、ｔ）と、に基づいて、下記（７）式を用いて、音声推定信号ｓ１（ｆ、ｔ）を算出する。
【数４】
【００３４】
なお、上記（７）式において、γは後述の如く、抑圧性能及び音質が最適となるような任意の最適値が設定される。
【００３５】
減算処理部９は、算出した音声推定信号ｓ１（ｆ、ｔ）を離散フーリエ逆変換部１１に対して出力する。
【００３６】
離散フーリエ逆変換部１１は、入力された音声推定信号ｓ１（ｆ、ｔ）に対してフーリエ逆変換を行い、フーリエ逆変換された音声推定信号ｓ１（ｔ）を算出する。そして、離散フーリエ逆変換部１１は、フーリエ逆変換された音声推定信号ｓ１（ｔ）を音声推定信号出力部１２に対して出力する。
【００３７】
音声推定信号出力部１２は、離散フーリエ逆変換部１１から出力された、最終的な出力信号である音声推定信号ｓ１（ｔ）を、出力端子から出力する。
【００３８】
ところで、従来の雑音抑制装置において、雑音信号と音声信号との間に相関関係がなく、雑音推定信号が雑音信号に完全に一致していると推定できる場合において、例えば、減算係数βに１を設定することができる。この場合、音声推定信号ｓ１（ｆ、ｔ）は、下記（８）式により表現することができる。
【数５】
【００３９】
しかしながら、雑音信号を正確に推定することは非常に困難であり、実際には誤差に起因して音声推定信号（出力信号）に雑音信号が混入し、若しくは、音声推定信号が削られることとなる。ここで、雑音推定信号を下記（９）式で表現した場合を想定する。
Ｎ１（ｆ、ｔ）＝０．７×Ｎ１（ｆ、ｔ） （９）式
【００４０】
この場合、音声推定信号ｓ１（ｆ、ｔ）は、下記（１０）式により表現することができる。なお、この音声推定信号ｓ１（ｆ、ｔ）には、実際に、振幅の変調以外に、推定処理による誤差が含有されている。
【数６】
【００４１】
また、システム動作時に設定される減算係数βに応じて、音声推定信号ｓ１（ｆ、ｔ）に対する抑圧性能（雑音を抑制する性能）及び音質は、例えば、下記表1のように変動することが分かる。
【表１】
【００４２】
表１に示すように、減算係数βの最適値は、雑音推定信号の精度に依存していることが分かる。また、音声信号は非定常信号であり、雑音推定信号の精度は時々刻々と変化するため、それに伴い、減算係数βの最適値も変化することとなる。
【００４３】
そこで、本実施形態に係る雑音抑制装置１０は、ソフトマスク関数Ｈ（ｆ、ｔ）を用いることにより、後述の如く、抑圧性能を向上させつつ、高音質を維持することができるような減算係数βを最適かつ自動的に設定することができる。
【００４４】
図２は、本実施形態に係る雑音抑制装置による雑音抑制方法の処理フローの一例を示すフローチャートである。
【００４５】
図２に示すように、第１離散フーリエ変換部２は、入力された混合観測信号ｘ（ｔ）に対してフーリエ変換を行い、フーリエ変換された混合観測信号Ｘ（ｆ、ｔ）を算出する（フーリエ変換工程）（ステップＳ１００）。
【００４６】
また、第２離散フーリエ変換部６は、入力された雑音推定信号ｎ１（ｔ）に対して周知のフーリエ変換を行い、フーリエ変換された雑音推定信号Ｎ１（ｆ、ｔ）を算出する（フーリエ変換工程）（ステップＳ１０１）。
【００４７】
次に、位相演算部３は、第１離散フーリエ変換部２からのフーリエ変換された混合観測信号Ｘ（ｆ、ｔ）に基づいて、位相ａｎｇｌｅ（Ｘ（ｆ、ｔ））を算出する（ステップＳ１０２）。
【００４８】
また、第１スペクトル演算部４は、第１離散フーリエ変換部２からのフーリエ変換された混合観測信号Ｘ（ｆ、ｔ）のパワースペクトル｜Ｘ（ｆ、ｔ）｜２を算出する（ステップＳ１０３）。
【００４９】
さらに、第２スペクトル演算部７は、第２離散フーリエ変換部６からのフーリエ変換された雑音推定信号Ｎ１（ｆ、ｔ）のパワースペクトル｜Ｎ１（ｆ、ｔ）｜２を算出する（ステップＳ１０４）。
【００５０】
その後、マスク関数演算部８は、確信度Ｐｆ（ｔ）及びＰｂ（ｆ）を夫々算出し（ステップＳ１０５）、算出された上記確信度Ｐｆ（ｔ）及びＰｂ（ｆ）に基づいて、ソフトマスク関数Ｈ（ｆ、ｔ）を算出する（マスク関数演算工程）（ステップＳ１０６）。
【００５１】
減算処理部９は、マスク関数演算部８により算出されたソフトマスク関数Ｈ（ｆ、ｔ）を用いて、音声推定信号ｓ１（ｆ、ｔ）を算出する（減算処理工程）（ステップＳ１０７）。そして、離散フーリエ逆変換部１１は、音声推定信号ｓ１（ｆ、ｔ）に対してフーリエ逆変換を行い（ステップＳ１０８）、音声推定信号出力部１２は、フーリエ逆変換された音声推定信号ｓ１（ｔ）を出力端子から出力する（ステップＳ１０９）。
【００５２】
図３（ａ）及び（ｂ）は、本実施形態に係る雑音抑制装置１０と従来の雑音抑制装置との比較試験結果の一例を示している。なお、図３（ａ）は各雑音抑制装置による抑圧性能を示しており、位相ａｎｇｌｅ（横軸）とＳＮＲ（Ｓ／Ｎ比）値（縦軸）との関係を示している。図３（ｂ）は、各雑音抑制装置による音質を示しており、位相ａｎｇｌｅ（横軸）とＣＤ値（縦軸）との関係を示している。
【００５３】
また、図３（ａ）及び（ｂ）において、実線（１）は、雑音抑制が行われていない実際に観測される音声データである。実線（２）は、周知のＢｅａｍｆｏｒｍｅｒ法を用いた従来の雑音抑制装置により、雑音抑制を行った際の音声データである。実線（３）は、減算係数β＝２に設定した従来の雑音抑制装置により、雑音抑制を行った際の音声データである。実線（４）は、減算係数β＝５に設定した従来の雑音抑制装置により、雑音抑制を行った際の音声データである。実線（５）は、本実施形態に係る雑音抑制装置１０により、雑音抑制を行った際の音声データである。
【００５４】
図３（ａ）に示すように、本実施形態に係る雑音抑制装置１０により雑音抑制を行った際のデータ（実線（５））は、従来の雑音抑制装置によるデータ（実線（２）乃至（４））と比較して、全位相領域に渡って、ＳＮＲ値が高く、良好に雑音抑制が行われている。さらに、図３（ｂ）に示すように、本実施形態に係る雑音抑制装置１０により雑音抑制を行った際のデータ（実線（５））は、全位相領域に渡って、ＣＤ値が比較的に高く維持されており、高音質に維持されている。すなわち、本実施形態に係る雑音抑制装置１０は、従来の雑音抑制装置と比較して、高い抑圧性能を発揮しつつ、高音質を維持することができる。
【００５５】
以上、本実施形態に係る雑音抑制装置１０において、マスク関数演算部８は、雑音推定信号Ｎ１（ｆ、ｔ）のパワースペクトル｜Ｎ１（ｆ、ｔ）｜２と、混合観測信号Ｘ（ｆ、ｔ）のパワースペクトル｜Ｘ（ｆ、ｔ）｜２との比で表わされる確信度Ｐｆ（ｔ）、Ｐｂ（ｆ）を夫々算出する。そして、マスク関数演算部８は、算出された確信度Ｐｆ（ｔ）及びＰｂ（ｆ）に基づいて、ソフトマスク関数Ｈ（ｆ、ｔ）を算出する。さらに、減算処理部９は、算出されたソフトマスク関数Ｈ（ｆ、ｔ）を用いて、音声推定信号ｓ１（ｆ、ｔ）を算出する。
【００５６】
これにより、高い抑圧性能を発揮しつつ、高音質を維持することができるような、減算係数βであるソフトマスク関数Ｈ（ｆ，ｔ）を最適かつ自動的に設定することができる。すなわち、雑音を効果的に抑制しつつ、高音質を維持することができる。
【００５７】
なお、本実施形態に係る雑音抑制装置１０は、例えば、音声を認識する音声認識システムに適用してもよく、音声信号及び雑音信号を含む混合観測信号から雑音信号を除去する任意のシステムに適用可能である。
【００５８】
また、本発明を実施するための最良の形態について一実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした一実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において、上述した実施形態に種々の変形及び置換を加えることができる。
【図面の簡単な説明】
【００５９】
【図１】本発明の一実施形態に係る雑音抑制装置のシステム構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る雑音抑制装置による雑音抑制方法の処理フローの一例を示すフローチャートである。
【図３】（ａ）各雑音抑制装置による抑圧性能を示す図であり、位相とＳＮＲ値との関係を示す図である。（ｂ）各雑音抑制装置による音質を示す図であり、位相ａｎｇｌｅとＣＤ値との関係を示す図である。
【符号の説明】
【００６０】
１ 混合観測信号入力部
２ 第１離散フーリエ変換部
３ 位相演算部
４ 第１スペクトル演算部
５ 雑音推定信号入力部
６ 第２離散フーリエ変換部
７ 第２スペクトル演算部
８ マスク関数演算部
９ 減算処理部
１０ 雑音抑制装置
１１ 離散フーリエ逆変換部
１２ 音声推定信号出力部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、雑音抑制装置及び雑音抑制方法に関し、より詳細には、雑音を抑制しつつ、高音質を実現できる雑音抑制装置及び雑音抑制方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、目的信号であるユーザの音声信号に他の音声信号や環境雑音信号等が混入した混合観測信号から、その音声信号のみを抽出するスペクトラム減算法を用いた音声認識装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。このスペクトラム減算法は、雑音が混入した混合観測信号のパワースペクトラムから別途推定した雑音信号のパワースペクトラムを減算することで、目的の音声信号を推定する手法である。この減算処理を行う際に、減算係数と称される係数が雑音信号のパワースペクトラムに乗算され、当該パワースペクトラムの補正が行われている。
【特許文献１】特開２００７−２４８５３４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ところで、音声信号ｓ（ｔ）、雑音信号ｎ（ｔ）、及び混合観測信号ｘ（ｔ）とすると、一般に下記（４）式が成立する。
ｘ（ｔ）＝ｓ（ｔ）＋ｎ（ｔ） （４）式
【０００４】
このとき、別途推定された雑音推定信号をｎ１（ｔ）とすると、スペクトラム減算法によって得られる音声推定信号は、下記（５）式により表わすことができる。
【数３】
【０００５】
なお、上記（５）式において、Ｘ（ｆ、ｔ）及びＮ１（ｆ、ｔ）は、ｘ（ｔ）及びｎ１（ｔ）に対して短時間フーリエ変換を夫々行った信号である。また、βは減算係数であり、ａｎｇｌｅ（Ｙ）は複素数Ｙの位相角を出力する関数である。
【０００６】
したがって、上記（５）式によれば、出力信号である音声推定信号ｓ１（ｔ）における雑音の残留度合いは、減算係数βの値に依存していることが分かる。例えば、減算係数βを増加させ抑圧性能を向上させると、音質が低下し、一方で、減算係数βを低下させ抑圧性能を低下させると、音質が向上する。このように、抑圧性能と音質とには、二律背反（トレードオフ）の関係が生じているため、抑圧性能と音質とを同時に満足させる最適な減算係数βを設定するのは困難となっている。
【０００７】
本発明は、このような問題点を解決するためになされたものであり、雑音を効果的に抑制しつつ、高音質を維持することができる雑音抑制装置及び雑音抑制方法を提供することを主たる目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するための本発明の一態様は、音声信号及び雑音信号を含む混合観測信号と、推定された雑音信号である雑音推定信号とに対してフーリエ変換を行うフーリエ変換部と、前記フーリエ変換部により前記フーリエ変換された前記混合観測信号と前記雑音推定信号とに基づいて、減算係数となるマスク関数を算出するマスク関数演算部と、前記マスク関数演算部により算出された前記マスク関数を用いて、前記混合観測信号から前記雑音推定信号を減算することで、音声信号と推定される音声推定信号を算出する減算処理部と、を備える、ことを特徴とする雑音抑制装置である。この一態様によれば、雑音を効果的に抑制しつつ、高音質を維持することができる。
【０００９】
また、この一態様において、前記マスク関数演算部は、前記フーリエ変換された雑音推定信号と混合観測信号との比で表わされる２つの確信度を含む前記マスク関数を算出してもよい。
【００１０】
さらに、この一態様において、前記マスク関数演算部は、前記確信度Ｐｆ（ｔ）及びＰｂ（ｆ）を、（１）式及び（２）式を用いて夫々算出してもよい。
【００１１】
なお、この一態様において、前記マスク関数演算部は、（３）式を用いて前記マスク関数Ｈ（ｆ、ｔ）を算出してもよい。
【００１２】
この一態様において、前記減算処理部により算出された前記音声推定信号に対してフーリエ逆変換を行うフーリエ逆変換部を更に備えていてもよい。
【００１３】
他方、上記目的を達成するための本発明の一態様は、音声信号及び雑音信号を含む混合観測信号と、雑音信号であると推定された雑音推定信号とに対してフーリエ変換を行うフーリエ変換工程と、前記フーリエ変換工程で前記フーリエ変換された前記混合観測信号と前記雑音推定信号とに基づいて、減算係数となるマスク関数を算出するマスク関数演算工程と、前記マスク関数演算工程で算出された前記マスク関数を用いて、前記混合観測信号から前記雑音推定信号を減算することで、音声信号と推定される音声推定信号を算出する減算処理工程と、を含む、ことを特徴とする雑音抑制方法であってもよい。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、雑音を効果的に抑制しつつ、高音質を維持することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、本発明を実施するための最良の形態について、添付図面を参照しながら一実施形態を挙げて説明する。図１は、本発明の一実施形態に係る雑音抑制装置のシステム構成を示すブロック図である。
【００１６】
本実施形態に係る雑音抑制装置１０は、混合観測信号入力部１と、第１離散フーリエ変換部２と、位相演算部３と、第１スペクトル演算部４と、雑音推定信号入力部５と、第２離散フーリエ変換部６と、第２スペクトル演算部７と、マスク関数演算部８と、減算処理部９と、離散フーリエ逆変換部１１と、音声推定信号出力部１２と、を備えている。
【００１７】
なお、雑音抑制装置１０は、主要なハードウェア構成として、制御処理、演算処理等を行うＣＰＵ（Central Processing Unit）と、ＣＰＵによって実行される制御プログラム、演算プログラム等が記憶されたＲＯＭ（Read Only Memory）と、処理データ等を一時的に記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）と、を有するマイクロコンピュータにより構成されている。また、第１離散フーリエ変換部２、位相演算部３、第１スペクトル演算部４、第２離散フーリエ変換部６、第２スペクトル演算部７、マスク関数演算部８、減算処理部９、および離散フーリエ逆変換部１１は、例えば、上記ＲＯＭに格納され、上記ＣＰＵによって実行されるプログラムにより実現されていてもよい。
【００１８】
混合観測信号入力部１の入力端子には、音声信号及び雑音信号を含む混合観測信号ｘ（ｔ）が入力される。ここで、音声信号とは、ユーザ音声等の目的信号であり、雑音信号とは、周囲の音声、環境雑音等のいわゆるノイズである。また、混合観測信号ｘ（ｔ）に対し、線形フィルタリング処理を施し、音声を強調させてもよい。混合観測信号入力部１は、入力された混合観測信号ｘ（ｔ）を第１離散フーリエ変換部２に対して出力する。
【００１９】
第１離散フーリエ変換部２は、入力された混合観測信号ｘ（ｔ）に対して、周知のフーリエ変換を行い、フーリエ変換された混合観測信号Ｘ（ｆ、ｔ）を算出する。そして、第１離散フーリエ変換部２は、フーリエ変換した混合観測信号Ｘ（ｆ、ｔ）を、位相演算部３、第１スペクトル演算部４、及びマスク関数演算部８に対して出力する。
【００２０】
位相演算部３は、第１離散フーリエ変換部２からのフーリエ変換された混合観測信号Ｘ（ｆ、ｔ）に基づいて、下記（６）式を用いて、位相ａｎｇｌｅ（Ｘ（ｆ、ｔ））を算出する。
ａｎｇｌｅ（Ｘ（ｆ、ｔ））＝ａｒｃｔａｎ（Ａ／Ｂ） （６）式
【００２１】
ここで、Ｘ（ｆ、ｔ）＝Ａ＋Ｂｉ（ｉは複素数であり、Ａ及びＢは任意の実数とする）で表わすことができる。位相演算部３は、算出した位相ａｎｇｌｅ（Ｘ（ｆ、ｔ））を減算処理部９に対して出力する。
【００２２】
第１スペクトル演算部４は、第１離散フーリエ変換部２からのフーリエ変換された混合観測信号Ｘ（ｆ、ｔ）のパワースペクトル｜Ｘ（ｆ、ｔ）｜２を算出し、マスク関数演算部８に対して出力する。
【００２３】
雑音推定信号入力部５の入力端子には、推定された雑音信号である雑音推定信号ｎ１（ｔ）が入力される。なお、上記雑音信号の推定には、周知の雑音推定アルゴリズムを用いることができる。雑音推定信号入力部５は、入力された雑音推定信号ｎ１（ｔ）を第２離散フーリエ変換部６に対して出力する。
【００２４】
第２離散フーリエ変換部６は、入力された雑音推定信号ｎ１（ｔ）に対して周知のフーリエ変換を行い、フーリエ変換された雑音推定信号Ｎ１（ｆ、ｔ）を算出する。そして、第２離散フーリエ変換部６は、フーリエ変換した雑音推定信号Ｎ１（ｆ、ｔ）をマスク関数演算部８及び第２スペクトル演算部７に対して出力する。
【００２５】
第２スペクトル演算部７は、第２離散フーリエ変換部６からのフーリエ変換された雑音推定信号Ｎ１（ｆ、ｔ）のパワースペクトル｜Ｎ１（ｆ、ｔ）｜２を算出し、マスク関数演算部８に対して出力する。
【００２６】
マスク関数演算部８は、第１スペクトル演算部４からの混合観測信号Ｘ（ｆ、ｔ）のパワースペクトル｜Ｘ（ｆ、ｔ）｜２と、第２スペクトル演算部７からの雑音推定信号Ｎ１（ｆ、ｔ）のパワースペクトル｜Ｎ１（ｆ、ｔ）｜２と、に基づいて、減算係数βに相当するソフトマスク関数（マスク関数）Ｈ（ｆ、ｔ）を算出する。
【００２７】
ここで、減算係数βは、雑音を抑制する際の抑圧性能を決定する係数であり、後述の減算処理部９の（７）式が示すように、例えば、減算係数βを増加させると抑圧性能が向上し、一方、減算係数βを低下させると抑圧性能が低下する。
【００２８】
マスク関数演算部８は、まず、雑音推定信号Ｎ１（ｆ、ｔ）のパワースペクトル｜Ｎ１（ｆ、ｔ）｜２と、混合観測信号Ｘ（ｆ、ｔ）のパワースペクトル｜Ｘ（ｆ、ｔ）｜２との比で表わされる２つの確信度Ｐｆ（ｔ）、Ｐｂ（ｆ）を、下記（１）式及び（２）式を用いて、夫々算出する。
【数１】
【００２９】
次に、マスク関数演算部８は、算出された上記確信度Ｐｆ（ｔ）及びＰｂ（ｆ）に基づいて、下記（３）式を用いて、ソフトマスク関数Ｈ（ｆ、ｔ）を算出する。
【数２】
【００３０】
なお、上記（３）式において、Ｉには、例えば１が設定されている。また、最小減算係数δｏ及び最大減算係数δｍには、後述の抑圧性能及び音質が最良となる最適値が実験的に求められ設定されている。
【００３１】
このように、雑音推定信号Ｎ１（ｆ、ｔ）のパワースペクトル｜Ｎ１（ｆ、ｔ）｜２と、混合観測信号Ｘ（ｆ、ｔ）のパワースペクトル｜Ｘ（ｆ、ｔ）｜２との比で表わされる２つの確信度Ｐｆ（ｔ）、Ｐｂ（ｆ）を用いることで、抑圧性能と音質とを同時に満たすソフトマスク関数Ｈ（ｆ，ｔ）を、最適かつ自動的に設定することができる。マスク関数演算部８は、算出したソフトマスク関数Ｈ（ｆ、ｔ）を減算処理部９に対して出力する。
【００３２】
減算処理部９は、マスク関数演算部８により算出されたソフトマスク関数Ｈ（ｆ、ｔ）を用いて、混合観測信号Ｘ（ｆ、ｔ）から雑音推定信号Ｎ１（ｆ、ｔ）を減算することで、音声信号と推定される音声推定信号ｓ１（ｆ、ｔ）を算出する。
【００３３】
より具体的には、減算処理部９は、位相演算部３からの位相ａｎｇｌｅ（Ｘ（ｆ、ｔ））と、フーリエ変換された混合観測信号Ｘ（ｆ、ｔ）及び雑音推定信号Ｎ１（ｆ、ｔ）と、マスク関数演算部８により算出されたソフトマスク関数Ｈ（ｆ、ｔ）と、に基づいて、下記（７）式を用いて、音声推定信号ｓ１（ｆ、ｔ）を算出する。
【数４】
【００３４】
なお、上記（７）式において、γは後述の如く、抑圧性能及び音質が最適となるような任意の最適値が設定される。
【００３５】
減算処理部９は、算出した音声推定信号ｓ１（ｆ、ｔ）を離散フーリエ逆変換部１１に対して出力する。
【００３６】
離散フーリエ逆変換部１１は、入力された音声推定信号ｓ１（ｆ、ｔ）に対してフーリエ逆変換を行い、フーリエ逆変換された音声推定信号ｓ１（ｔ）を算出する。そして、離散フーリエ逆変換部１１は、フーリエ逆変換された音声推定信号ｓ１（ｔ）を音声推定信号出力部１２に対して出力する。
【００３７】
音声推定信号出力部１２は、離散フーリエ逆変換部１１から出力された、最終的な出力信号である音声推定信号ｓ１（ｔ）を、出力端子から出力する。
【００３８】
ところで、従来の雑音抑制装置において、雑音信号と音声信号との間に相関関係がなく、雑音推定信号が雑音信号に完全に一致していると推定できる場合において、例えば、減算係数βに１を設定することができる。この場合、音声推定信号ｓ１（ｆ、ｔ）は、下記（８）式により表現することができる。
【数５】
【００３９】
しかしながら、雑音信号を正確に推定することは非常に困難であり、実際には誤差に起因して音声推定信号（出力信号）に雑音信号が混入し、若しくは、音声推定信号が削られることとなる。ここで、雑音推定信号を下記（９）式で表現した場合を想定する。
Ｎ１（ｆ、ｔ）＝０．７×Ｎ１（ｆ、ｔ） （９）式
【００４０】
この場合、音声推定信号ｓ１（ｆ、ｔ）は、下記（１０）式により表現することができる。なお、この音声推定信号ｓ１（ｆ、ｔ）には、実際に、振幅の変調以外に、推定処理による誤差が含有されている。
【数６】
【００４１】
また、システム動作時に設定される減算係数βに応じて、音声推定信号ｓ１（ｆ、ｔ）に対する抑圧性能（雑音を抑制する性能）及び音質は、例えば、下記表1のように変動することが分かる。
【表１】
【００４２】
表１に示すように、減算係数βの最適値は、雑音推定信号の精度に依存していることが分かる。また、音声信号は非定常信号であり、雑音推定信号の精度は時々刻々と変化するため、それに伴い、減算係数βの最適値も変化することとなる。
【００４３】
そこで、本実施形態に係る雑音抑制装置１０は、ソフトマスク関数Ｈ（ｆ、ｔ）を用いることにより、後述の如く、抑圧性能を向上させつつ、高音質を維持することができるような減算係数βを最適かつ自動的に設定することができる。
【００４４】
図２は、本実施形態に係る雑音抑制装置による雑音抑制方法の処理フローの一例を示すフローチャートである。
【００４５】
図２に示すように、第１離散フーリエ変換部２は、入力された混合観測信号ｘ（ｔ）に対してフーリエ変換を行い、フーリエ変換された混合観測信号Ｘ（ｆ、ｔ）を算出する（フーリエ変換工程）（ステップＳ１００）。
【００４６】
また、第２離散フーリエ変換部６は、入力された雑音推定信号ｎ１（ｔ）に対して周知のフーリエ変換を行い、フーリエ変換された雑音推定信号Ｎ１（ｆ、ｔ）を算出する（フーリエ変換工程）（ステップＳ１０１）。
【００４７】
次に、位相演算部３は、第１離散フーリエ変換部２からのフーリエ変換された混合観測信号Ｘ（ｆ、ｔ）に基づいて、位相ａｎｇｌｅ（Ｘ（ｆ、ｔ））を算出する（ステップＳ１０２）。
【００４８】
また、第１スペクトル演算部４は、第１離散フーリエ変換部２からのフーリエ変換された混合観測信号Ｘ（ｆ、ｔ）のパワースペクトル｜Ｘ（ｆ、ｔ）｜２を算出する（ステップＳ１０３）。
【００４９】
さらに、第２スペクトル演算部７は、第２離散フーリエ変換部６からのフーリエ変換された雑音推定信号Ｎ１（ｆ、ｔ）のパワースペクトル｜Ｎ１（ｆ、ｔ）｜２を算出する（ステップＳ１０４）。
【００５０】
その後、マスク関数演算部８は、確信度Ｐｆ（ｔ）及びＰｂ（ｆ）を夫々算出し（ステップＳ１０５）、算出された上記確信度Ｐｆ（ｔ）及びＰｂ（ｆ）に基づいて、ソフトマスク関数Ｈ（ｆ、ｔ）を算出する（マスク関数演算工程）（ステップＳ１０６）。
【００５１】
減算処理部９は、マスク関数演算部８により算出されたソフトマスク関数Ｈ（ｆ、ｔ）を用いて、音声推定信号ｓ１（ｆ、ｔ）を算出する（減算処理工程）（ステップＳ１０７）。そして、離散フーリエ逆変換部１１は、音声推定信号ｓ１（ｆ、ｔ）に対してフーリエ逆変換を行い（ステップＳ１０８）、音声推定信号出力部１２は、フーリエ逆変換された音声推定信号ｓ１（ｔ）を出力端子から出力する（ステップＳ１０９）。
【００５２】
図３（ａ）及び（ｂ）は、本実施形態に係る雑音抑制装置１０と従来の雑音抑制装置との比較試験結果の一例を示している。なお、図３（ａ）は各雑音抑制装置による抑圧性能を示しており、位相ａｎｇｌｅ（横軸）とＳＮＲ（Ｓ／Ｎ比）値（縦軸）との関係を示している。図３（ｂ）は、各雑音抑制装置による音質を示しており、位相ａｎｇｌｅ（横軸）とＣＤ値（縦軸）との関係を示している。
【００５３】
また、図３（ａ）及び（ｂ）において、実線（１）は、雑音抑制が行われていない実際に観測される音声データである。実線（２）は、周知のＢｅａｍｆｏｒｍｅｒ法を用いた従来の雑音抑制装置により、雑音抑制を行った際の音声データである。実線（３）は、減算係数β＝２に設定した従来の雑音抑制装置により、雑音抑制を行った際の音声データである。実線（４）は、減算係数β＝５に設定した従来の雑音抑制装置により、雑音抑制を行った際の音声データである。実線（５）は、本実施形態に係る雑音抑制装置１０により、雑音抑制を行った際の音声データである。
【００５４】
図３（ａ）に示すように、本実施形態に係る雑音抑制装置１０により雑音抑制を行った際のデータ（実線（５））は、従来の雑音抑制装置によるデータ（実線（２）乃至（４））と比較して、全位相領域に渡って、ＳＮＲ値が高く、良好に雑音抑制が行われている。さらに、図３（ｂ）に示すように、本実施形態に係る雑音抑制装置１０により雑音抑制を行った際のデータ（実線（５））は、全位相領域に渡って、ＣＤ値が比較的に高く維持されており、高音質に維持されている。すなわち、本実施形態に係る雑音抑制装置１０は、従来の雑音抑制装置と比較して、高い抑圧性能を発揮しつつ、高音質を維持することができる。
【００５５】
以上、本実施形態に係る雑音抑制装置１０において、マスク関数演算部８は、雑音推定信号Ｎ１（ｆ、ｔ）のパワースペクトル｜Ｎ１（ｆ、ｔ）｜２と、混合観測信号Ｘ（ｆ、ｔ）のパワースペクトル｜Ｘ（ｆ、ｔ）｜２との比で表わされる確信度Ｐｆ（ｔ）、Ｐｂ（ｆ）を夫々算出する。そして、マスク関数演算部８は、算出された確信度Ｐｆ（ｔ）及びＰｂ（ｆ）に基づいて、ソフトマスク関数Ｈ（ｆ、ｔ）を算出する。さらに、減算処理部９は、算出されたソフトマスク関数Ｈ（ｆ、ｔ）を用いて、音声推定信号ｓ１（ｆ、ｔ）を算出する。
【００５６】
これにより、高い抑圧性能を発揮しつつ、高音質を維持することができるような、減算係数βであるソフトマスク関数Ｈ（ｆ，ｔ）を最適かつ自動的に設定することができる。すなわち、雑音を効果的に抑制しつつ、高音質を維持することができる。
【００５７】
なお、本実施形態に係る雑音抑制装置１０は、例えば、音声を認識する音声認識システムに適用してもよく、音声信号及び雑音信号を含む混合観測信号から雑音信号を除去する任意のシステムに適用可能である。
【００５８】
また、本発明を実施するための最良の形態について一実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした一実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において、上述した実施形態に種々の変形及び置換を加えることができる。
【図面の簡単な説明】
【００５９】
【図１】本発明の一実施形態に係る雑音抑制装置のシステム構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る雑音抑制装置による雑音抑制方法の処理フローの一例を示すフローチャートである。
【図３】（ａ）各雑音抑制装置による抑圧性能を示す図であり、位相とＳＮＲ値との関係を示す図である。（ｂ）各雑音抑制装置による音質を示す図であり、位相ａｎｇｌｅとＣＤ値との関係を示す図である。
【符号の説明】
【００６０】
１ 混合観測信号入力部
２ 第１離散フーリエ変換部
３ 位相演算部
４ 第１スペクトル演算部
５ 雑音推定信号入力部
６ 第２離散フーリエ変換部
７ 第２スペクトル演算部
８ マスク関数演算部
９ 減算処理部
１０ 雑音抑制装置
１１ 離散フーリエ逆変換部
１２ 音声推定信号出力部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声信号及び雑音信号を含む混合観測信号と、推定された雑音信号である雑音推定信号とに対してフーリエ変換を行うフーリエ変換部と、
前記フーリエ変換部により前記フーリエ変換された前記混合観測信号と前記雑音推定信号とに基づいて、減算係数となるマスク関数を算出するマスク関数演算部と、
前記マスク関数演算部により算出された前記マスク関数を用いて、前記混合観測信号から前記雑音推定信号を減算することで、音声信号と推定される音声推定信号を算出する減算処理部と、を備える、ことを特徴とする雑音抑制装置。
【請求項２】
請求項１記載の雑音抑制装置であって、
前記マスク関数演算部は、前記フーリエ変換された雑音推定信号と混合観測信号との比で表わされる２つの確信度を含む前記マスク関数を算出する、ことを特徴とする雑音抑制装置。
【請求項３】
請求項２記載の雑音抑制装置であって、
前記マスク関数演算部は、前記確信度Ｐｆ（ｔ）及びＰｂ（ｆ）を、下記（１）式及び（２）式を用いて夫々算出する、ことを特徴とする雑音抑制装置。
【数１】
Ｎ１（ｆ、ｔ）：フーリエ変換された前記雑音推定信号
Ｘ（ｆ、ｔ）：フーリエ変換された前記混合観測信号
【請求項４】
請求項３記載の雑音抑制装置であって、
前記マスク関数演算部は、下記（３）式を用いて前記マスク関数Ｈ（ｆ、ｔ）を算出する、ことを特徴とする雑音抑制装置。
【数２】
δｏ：最小減算係数
δｍ：最大減算係数
【請求項５】
請求項２記載の雑音抑制装置であって、
前記減算処理部により算出された前記音声推定信号に対してフーリエ逆変換を行うフーリエ逆変換部を更に備える、ことを特徴とする雑音抑制装置。
【請求項６】
音声信号及び雑音信号を含む混合観測信号と、雑音信号であると推定された雑音推定信号とに対してフーリエ変換を行うフーリエ変換工程と、
前記フーリエ変換工程で前記フーリエ変換された前記混合観測信号と前記雑音推定信号とに基づいて、減算係数となるマスク関数を算出するマスク関数演算工程と、
前記マスク関数演算工程で算出された前記マスク関数を用いて、前記混合観測信号から前記雑音推定信号を減算することで、音声信号と推定される音声推定信号を算出する減算処理工程と、を含む、ことを特徴とする雑音抑制方法。
【請求項１】
音声信号及び雑音信号を含む混合観測信号と、推定された雑音信号である雑音推定信号とに対してフーリエ変換を行うフーリエ変換部と、
前記フーリエ変換部により前記フーリエ変換された前記混合観測信号と前記雑音推定信号とに基づいて、減算係数となるマスク関数を算出するマスク関数演算部と、
前記マスク関数演算部により算出された前記マスク関数を用いて、前記混合観測信号から前記雑音推定信号を減算することで、音声信号と推定される音声推定信号を算出する減算処理部と、を備える、ことを特徴とする雑音抑制装置。
【請求項２】
請求項１記載の雑音抑制装置であって、
前記マスク関数演算部は、前記フーリエ変換された雑音推定信号と混合観測信号との比で表わされる２つの確信度を含む前記マスク関数を算出する、ことを特徴とする雑音抑制装置。
【請求項３】
請求項２記載の雑音抑制装置であって、
前記マスク関数演算部は、前記確信度Ｐｆ（ｔ）及びＰｂ（ｆ）を、下記（１）式及び（２）式を用いて夫々算出する、ことを特徴とする雑音抑制装置。
【数１】
Ｎ１（ｆ、ｔ）：フーリエ変換された前記雑音推定信号
Ｘ（ｆ、ｔ）：フーリエ変換された前記混合観測信号
【請求項４】
請求項３記載の雑音抑制装置であって、
前記マスク関数演算部は、下記（３）式を用いて前記マスク関数Ｈ（ｆ、ｔ）を算出する、ことを特徴とする雑音抑制装置。
【数２】
δｏ：最小減算係数
δｍ：最大減算係数
【請求項５】
請求項２記載の雑音抑制装置であって、
前記減算処理部により算出された前記音声推定信号に対してフーリエ逆変換を行うフーリエ逆変換部を更に備える、ことを特徴とする雑音抑制装置。
【請求項６】
音声信号及び雑音信号を含む混合観測信号と、雑音信号であると推定された雑音推定信号とに対してフーリエ変換を行うフーリエ変換工程と、
前記フーリエ変換工程で前記フーリエ変換された前記混合観測信号と前記雑音推定信号とに基づいて、減算係数となるマスク関数を算出するマスク関数演算工程と、
前記マスク関数演算工程で算出された前記マスク関数を用いて、前記混合観測信号から前記雑音推定信号を減算することで、音声信号と推定される音声推定信号を算出する減算処理工程と、を含む、ことを特徴とする雑音抑制方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図２】
【図３】
【公開番号】特開２０１０−６６４７８（Ｐ２０１０−６６４７８Ａ）
【公開日】平成２２年３月２５日（２０１０．３．２５）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００８−２３２２４１（Ｐ２００８−２３２２４１）
【出願日】平成２０年９月１０日（２００８．９．１０）
【出願人】（０００００３２０７）トヨタ自動車株式会社 (59,920)
【出願人】（５０４１４３４４１）国立大学法人 奈良先端科学技術大学院大学 (226)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２２年３月２５日（２０１０．３．２５）
【国際特許分類】
【出願日】平成２０年９月１０日（２００８．９．１０）
【出願人】（０００００３２０７）トヨタ自動車株式会社 (59,920)
【出願人】（５０４１４３４４１）国立大学法人 奈良先端科学技術大学院大学 (226)
【Ｆターム（参考）】
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