【課題】 処理量を軽減することができ、コスト低減が可能な「騒音量推定装置」を提供すること。
【解決手段】 騒音量推定装置１００は、車室内に設置されたスピーカ１０に入力されるオーディオ信号の周波数成分を解析するＦＦＴ処理部２２と、車室内に設置されたマイクロホン１２から出力される信号の周波数成分を解析するＦＦＴ処理部２０と、これらのＦＦＴ処理部２０、２２によって解析された２種類の信号の周波数成分に基づいて振幅二乗コヒーレンス関数を算出することにより、マイクロホン１２から出力される信号に含まれるオーディオ信号の割合を検出するコヒーレンス関数算出部３０と、マイクロホン１２から出力される信号とコヒーレンス関数算出部３０の検出結果とに基づいてマイクロホン１２に到達するオーディオ音以外の外来騒音の騒音量を算出する乗算部５０、加算部５２とを備えている。 （もっと読む）

入力オーディオ信号x(t)の周波数・時間区間を分類する方法が開示される。入力オーディオ信号の周波数・時間区間はまず、ある知覚モデルに従ってモデル化されて（６２…７１）第一の表現を与える（Rep1）。その周波数・時間区間は次に、ノイズ置換によって修正された入力信号を使って同じ知覚モデルに従ってモデル化されて（６２…７１）第二の表現（Rep2）を与える。その周波数・時間区間は次いで、その第一および第二の表現の比較に基づいてノイズありかノイズなしかに分類される。
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信号源の数Ｎとセンサの数ＭがＮ＞Ｍの関係にある場合に、混合信号を高い品質で分離する。 まず、センサにおいて観測された観測信号の値を周波数領域の信号値に変換し、周波数領域の信号値を用い、センサ間における観測値の相対値を、各周波数において算出する。次に各相対値をＮ個のクラスにクラスタリングし、各クラスの代表値を算出する。そして、これらの代表値を用い、周波数領域の信号値から、Ｖ（１≦Ｖ≦Ｍ）個の信号源から発せられた信号の値を抽出するためのマスクを作成し、このマスクを用い、前記周波数領域の信号値から、Ｖ個の信号源から発せられた信号の値を抽出する。その後、Ｖ＝１であれば限定信号をそのまま分離信号として出力し、Ｖ≧２であればこの限定信号にＩＣＡ等を適用し、分離信号を得る。
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本発明は、マイクシステムに関し、該システムは、第一のマイク信号を得るために、第一の指向性を有する少なくとも一つの指向性マイクと、第二のマイク信号を得るために、該第一の指向性より悪い第二の指向性を有する少なくとも一つの指向性マイク、特に、全指向性マイクと、該第一のマイク信号および該第二のマイク信号を受信して、該第一のマイク信号および／または該第二のマイク信号における非音響摂動、特に、風ノイズが、所定のレベルを超えるかどうかを示す検出信号を出力するように、構成された検出手段と、該検出信号に基づいて、該第一のマイク信号および／または該第二のマイク信号から生成された出力信号を出力するように構成された信号処理手段とを備える。本発明はまた、マイク信号の非音響摂動を低減する方法に関し、その方法も提供する。
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【課題】高残響下でも観測信号を有効に信号分離し、白色化歪み、スケーリング及び成分置換の問題を解決する耐高残響ブラインド信号分離装置の提供。
【解決手段】周波数領域の観測信号に基づき、瞬時混合の周波数領域ＩＣＡにより成分置換のない分離行列の近似的な最適値（初期分離行列）を演算する。この初期分離行列を初期値として、最小歪み原理に基づく畳み込みＦＤＩＣＡによる周波数領域の分離行列の更新式を用いて分離行列の更新を行う。この分離行列を用いて観測信号を分離することで、高残響下でも信号を良好に分離することができる。 （もっと読む）

オーディオ雑音を減少するためのシステムおよび方法の種々の実施形態が開示されている。雑音154、156およびネットワークトーン158のような１以上の音響成分は時間ドメイン信号142から得られるパワースペクトル152に基づいて検出されることができる。このような検出の結果はパワースペクトルに適用されることのできる調節スペクトルの決定162を行うため162に使用されることができる。調節されたパワースペクトルは不所望の雑音を実質的に除去し、および／またはネットワークトーンのような既知の音響成分を考慮する時間ドメイン信号172へ戻すように変換されることができる。 （もっと読む）

【課題】 紙めくり音等の音声信号に雑音として作用する信号の影響を受けない音声信号を生成して信号処理可能とさせる音声信号補正装置および音声信号補正方法を提供する。
【解決手段】 音声を電気信号に変換する音声入力手段２と、音声入力手段２と接続され電気信号に変換された音声信号を所定の期間に時分割し、時分割された各期間中の周波数ピーク値が低域部である低域ノイズ帯域および／または高域部である紙めくり音帯域に無い場合のみ抽出する音声抽出手段４６とを有する。 （もっと読む）

【課題】撮影時に雑音スペクトルを適切に使用して、音声信号に含まれる機構音の雑音成分を適切に除去する。
【解決手段】撮影時に参照入力部６４（参照マイク）から入力されるモータ音のみを信号のパワーを短時間パワー算出部６６にて算出し、そのモータ音パワーからモータ音の発生タイミングを判断して雑音除去処理（サブトラクト処理）を行う。また、音声入力部５１（主マイク）からの入力音声を増幅器６１にて増幅調整する機能を備える場合に、記憶部５４に記憶された雑音スペクトル（Ｘｖ）に入力音声のレベルに応じた係数を乗じ、音声信号のスペクトル（Ｉａ）からその係数乗算後の雑音スペクトル（Ｘｖ）を減算する。これにより、撮影時に雑音スペクトルを適切に使用して、音声信号に含まれる機構音の雑音成分を適切に除去することができる。 （もっと読む）

音声データ（１０１）を処理する装置（１００）は、選択的に音声データ（１０１）の中間周波数帯域成分にフィルタ作用を加えるよう構成した中周波フィルタユニット（１０５）を備え、これにより、音声データ（１０１）の中間周波数帯域成分のうち互いに異なる周波数副成分の振幅をスケール補正し、ただし、スケール補正した振幅が、互いに異なる周波数副成分における元の振幅間の関係を反映するよう補正する。
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【課題】撮影中に入力された音声信号に含まれる機構音を雑音として適切に除去して記録する。
【解決手段】予め撮影動作に伴ってモータ２１から発生するモータ音（機構音）をスペクトル化した信号をモータ音スペクトル記憶部５４に記憶しておく。撮影中にモータ２１が駆動された場合に、その駆動期間中のみサブトラクト部５５を有効とし、入力音声スペクトル信号からモータ音スペクトル記憶部５４に記憶されたモータ音スペクトル信号に所定の係数を乗じた信号を減算することで雑音成分を除去した後、逆フーリエ変換部５７および波形合成部５８を通じて元の音声信号に戻して撮影画像と共にメモリに記録する。 （もっと読む）