JP2001175298A

JP2001175298A - 騒音抑圧装置

Info

Publication number: JP2001175298A
Application number: JP35349199A
Authority: JP
Inventors: Kensaku Fujii; 健作藤井; Toshiro Oga; 寿郎大賀; Tsutomu Hoshino; 勉星野; Junichi Sakaguchi; 淳一坂口; 俊夫 ▲高▼良; Toshio Takara
Original assignee: Fujitsu Ltd
Current assignee: Fujitsu Ltd
Priority date: 1999-12-13
Filing date: 1999-12-13
Publication date: 2001-06-29
Also published as: US20010005822A1

Abstract

(57)【要約】【課題】騒音抑圧装置に関し、騒音の混じる音声から
騒音が抑圧された音声を短い処理時間で得ることができ
るようにすることを目的とする。【解決手段】前記騒音が重畳された音声信号に対し
て線形予測分析を行う適応フィルタ手段１と、騒音が重
畳された音声信号から適応フィルタ手段１で得られた線
形予測成分を減算して予測残差を出力する減算手段２
と、この減算手段２から出力される予測残差が最小にな
るよう適応フィルタ手段１の係数を更新する係数更新手
段３とで構成し、適応フィルタ手段１の出力を、この騒
音抑圧装置の出力とする。適応フィルタ手段１からは、
入力した音声および騒音のうち、予測不可能な騒音につ
いては出力されないので、出力には、騒音が抑圧された
音声がほぼリアルタイムで得られることになる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は騒音抑圧装置に関
し、特に高騒音環境下でマイクロホンに入力した音声信
号に含まれる騒音を抑圧し、信号対雑音比を向上させる
ことによって聴取を容易とする騒音抑圧装置に関する。

【０００２】電話機は遠隔地に意思を伝える手段として
便利な道具である。したがって、様々な環境下で使われ
る可能性がある。特殊環境下での使用例として、高速道
路などのトンネル内に設置されている非常用電話システ
ムがある。トンネルの中は、閉じられた空間の中を車両
が走行するため、発生する騒音は、当然ながら非常に大
きい。そのため、話者の音声に大きな騒音が入り込むた
め、遠端側ではその話者の音声が聞き取り難く、通話時
の疲労も大きくなる。また、その騒音は、送話器から防
側音回路を経て受話器に回り込むため、遠端側の話者の
音声も非常に聞き取り難くなる。

【０００３】このような周囲の騒音が大きいような環境
で電話を使用する場合、そのような騒音が混じる音声か
ら騒音を抑圧し、聞き取りやすくして通話を快適に行い
たいという要望がある。

【０００４】

【従来の技術】従来より、騒音抑圧を実現する方法とし
て、スペクトルサブトラクション法［S. Boll, "Suppre
ssion of acoustic noise in speech using spectral s
ubtraction, "IEEE Trans. ASSP-27, no.2, pp.113-120
April 1979］が最もよく知られ、その検討も進んでい
る。ここで、このスペクトルサブトラクション法による
騒音抑圧の原理について説明する。

【０００５】図１１はスペクトルサブトラクション法の
計算構造の例を示す図である。この図１１において、騒
音の混じる音声信号から騒音が抑圧された音声信号を求
める計算部分は、フーリエ変換部１０１、パワースペク
トル計算部１０２、位相情報抽出部１０３、騒音パワー
スペクトル格納部１０４、加算器１０５、乗算器１０６
および逆フーリエ変換部１０７から構成される。

【０００６】まず、フーリエ変換部１０１に騒音の混じ
る音声信号が入力されると、その音声信号に対してフー
リエ変換が施され、時間領域の音声信号が周波数領域信
号に変換される。次に、その周波数領域信号から、パワ
ースペクトル計算部１０２および位相情報抽出部１０３
を使って、パワースペクトルおよび位相情報が抽出され
る。次に、パワースペクトル計算部１０２により得られ
たパワースペクトルは、加算器１０５にて、騒音パワー
スペクトル格納部１０４にあらかじめ求められて格納さ
れていた騒音のパワースペクトルが差し引かれ、その差
分は、乗算器１０６により、位相情報抽出部１０３にて
抽出された位相情報が乗ぜられる。その乗算器１０６の
出力は、逆フーリエ変換部１０７に入力され、逆フーリ
エ変換される。この逆フーリエ変換により、時間領域の
信号に変換され、逆フーリエ変換部１０７からは、騒音
が抑圧された音声信号が得られる。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このス
ペクトルサブトラクション法においては、その原理から
明らかなように、騒音のパワースペクトルはあらかじめ
知られている必要があるため、騒音のパワースペクトル
が測定されるまでは騒音は抑圧されず、しかも、パワー
スペクトルが変化する騒音に対しては効果が得難いとい
う問題がある。

【０００８】さらに、騒音抑圧処理が周波数領域で行わ
れるために、その変換に要する時間分だけの遅延が生じ
てしまう。たとえば、周波数８ｋＨｚで標本化された騒
音の混じる音声のスペクトルをフーリエ変換で求めるこ
ととし、その変換を最も一般的な２５６サンプルを用い
て行う場合でも、２５６÷８＝３２ミリ秒の遅延が生じ
るのである。

【０００９】本発明はこのような点に鑑みてなされたも
のであり、計算処理に要する時間が短くて騒音の混じる
音声から騒音が抑圧された音声を得ることができる騒音
抑圧装置を提供することを目的とする。

【００１０】

【課題を解決するための手段】図１は上記目的を達成す
る本発明の原理図である。この原理図によれば、本発明
の騒音抑圧装置は、騒音が混じる音声から線形予測成分
を出力する適応フィルタ手段１と、騒音が混じる音声と
線形予測成分との予測誤差を出力する減算手段２と、そ
の予測誤差を最小にするように適応フィルタ手段１の係
数を更新する係数更新手段３とを備え、適応アルゴリズ
ムを利用する線形予測分析回路を構成している。

【００１１】ここで、騒音信号Ｎ_jの混じった音声信号
Ｘ_jが入力されると、係数更新手段３は減算手段２の出
力信号Ｅ_jが最小になるように適応フィルタ手段１の係
数Ｈ_jを更新をする。一方、その適応フィルタ手段１の
出力信号Ｘ'_jは、過去に入力して記憶されている音声信
号Ｘ_j-1，Ｘ_j-2，・・・と騒音信号Ｎ_j-1，Ｎ_j-2，・・
・とによって合成されることから、減算手段２の出力信
号Ｅ_jが最小となる係数Ｈ_jが得られた時点で、その最小
化は過去に入力した音声信号Ｘ_j-1，Ｘ_j-2，・・・と騒
音信号Ｎ_j-1，Ｎ_j-2，・・・とから現時刻ｊにおける音
声信号Ｘ_jと騒音信号Ｎ_jとが残差信号Ｅ_j分を残して予
測できたことを意味する。このとき、入力した音声信号
Ｘ_jと騒音信号Ｎ_jのうちで予測可能となる信号成分が適
応フィルタ手段１の出力信号Ｘ'_jとして得られることに
なる。ここで、騒音信号Ｎ_jは予測不可能な成分である
ことから、結果として、予測可能な成分の音声信号Ｘ_j
だけが適応フィルタ手段１の出力に信号Ｘ'_jとして現れ
る。この信号Ｘ'_jは、騒音信号Ｎ_jが抑圧された音声と
して騒音抑圧装置より出力される。

【００１２】

【発明の実施の形態】まず、本発明の概略について図面
を参照して説明する。図１は本発明による騒音抑圧装置
の原理図である。本発明による騒音抑圧装置は、騒音が
重畳された音声を入力して線形予測成分を出力する適応
フィルタ手段１と、騒音が重畳された音声と適応フィル
タ手段１による線形予測成分との予測誤差を出力する減
算手段２と、その予測誤差を最小にするように適応フィ
ルタ手段１の係数を更新する係数更新手段３とを備え、
適応フィルタ手段１の出力をこの騒音抑圧装置の出力と
し、ここから騒音が抑圧された音声が出力される。この
騒音抑圧装置は、全体として、適応アルゴリズムを利用
した線形予測分析回路を構成している。

【００１３】次に、このような構成の騒音抑圧装置の作
用について説明する。騒音抑圧装置の入力信号ｙ_j（ｊ
は時刻，sample time index）は、音声信号Ｘ_jに騒音信
号Ｎ_jが重畳した信号であり、

【００１４】

【数１】ｙ_j＝Ｘ_j＋Ｎ_j ・・・（１）で表される。

【００１５】この入力信号ｙ_jが入力されると、係数更
新手段３は、減算手段２の出力信号Ｅ_jが最小になるよ
うに適応フィルタ手段１の係数Ｈ_j

【００１６】

【数２】

【００１７】を更新する。但し、Ｉは適応フィルタ手段
１のタップ数である。一方、その適応フィルタ手段１の
出力信号Ｘ'_jは、過去に入力してシフトレジスタに記憶
されている入力信号ｙ_j、すなわち音声信号Ｘ_j-1，Ｘ
_j-2，・・・と騒音信号Ｎ_j-1，Ｎ_j-2，・・・とによっ
て合成されることから、減算手段２の出力信号Ｅ_jが最
小となる係数Ｈ_jが得られた時点で、その最小化は過去
に入力した音声信号Ｘ_j-1，Ｘ_j-2，・・・と騒音信号Ｎ
_j-1，Ｎ_j-2，・・・とから現時刻ｊにおける音声信号Ｘ
_jおよび騒音信号Ｎ_jが残差信号Ｅ_j分を残して予測でき
たことを意味する。たとえば、その減算手段２の出力が
Ｅ_j＝０となったときは、その予測が適応フィルタ手段
１によって完全に行われたことになる。

【００１８】このことは、入力した音声信号Ｘ_jおよび
騒音信号Ｎ_jのうちで予測可能となる成分が適応フィル
タ手段１の出力信号Ｘ'_jとして得られていることを意味
する。したがって、ここで、騒音信号Ｎ_jを白色雑音と
仮定すれば、そのような騒音信号Ｎ_jに対しては予測が
不可能であるので、入力した音声信号Ｘ_jおよび騒音信
号Ｎ_jのうちの予測可能な成分、すなわち音声信号Ｘ_jだ
けが適応フィルタ手段１の出力に出力信号Ｘ'_jとして現
れることになる。したがって、適応フィルタ手段１の出
力信号Ｘ'_jをもって騒音抑圧装置の出力とすれば、騒音
信号Ｎ_jの抑圧された音声が得られることになる。

【００１９】ここで、適応アルゴリズムとしてｓｕｂ−
ＲＬＳ法［K. Fujii and J. Ohga,"A new recursive ty
pe of least square algorithm, "Technical Report of
IEICE, EA96-71, Nov. 1996］を用いて音声対騒音のパ
ワー比が０ｄＢとなる高騒音下で線形予測分析を行った
ときの分析結果を図２に示す。

【００２０】図２はｓｕｂ−ＲＬＳ法による線形予測分
析結果を示す図である。図２において、（Ａ）は原音声
の音声信号Ｘ_jの波形を示し、（Ｂ）は騒音信号Ｎ_jが重
畳された音声信号ｙ_j（＝Ｘ_j＋Ｎ_j）の波形を示し、
（Ｃ）は減算手段の出力である予測残差信号Ｅ_jを示
し、（Ｄ）は適応フィルタ手段の出力信号Ｘ'_jを示して
いる。但し、このｓｕｂ−ＲＬＳ法において係数Ｈ_jは
以下の式を用いて更新される。

【００２１】

【数３】Ｈ_j+1＝Ｓ_j（Ｙ_j−Ａ_jＨ_j）・・・（３）但し、

【００２２】

【数４】

【００２３】

【数５】

【００２４】

【数６】

【００２５】である。そして、その各要素は、

【００２６】

【数７】Ｒ_j（ｉ，ｍ）＝ｙ_j（ｉ）ｙ_j（ｍ）（１−ρ）＋Ｒ_j-1（ｉ，ｍ）ρ ・・・（７）

【００２７】

【数８】Ｙ_j（ｉ）＝（Ｘ_j＋Ｎ_j）ｙ_j（ｉ）（１−ρ）＋Ｙ_j-1（ｉ）ρ ・・・（８）と計算される。そのρは、

【００２８】

【数９】０＜μ≦１・・・（９）なる定数μを用いて、

【００２９】

【数１０】ρ＝１−μ／１・・・（１０）と与えられる忘却係数である。ｙ_j（ｉ）は適応フィル
タの第ｉ番目のタップ出力で、入力信号ｙ_jのｉ標本化
周期分遅延した信号を表す。また、この図２ではμ＝
０．１，Ｉ＝６４とおいている。明らかに、本発明によ
って騒音が抑えられ、音声が強調されていることが分か
る。

【００３０】次に、本発明の実施の形態を詳細に説明す
る。図３は騒音抑制装置の第１の実施の形態を示す構成
図である。図３において、騒音抑制装置は、複数の、こ
こでは三つの線形予測分析回路１０，２０，３０を従属
接続して構成されている。各線形予測分析回路１０，２
０，３０は、それぞれ同じ内部構成を有するので、ここ
では、内部構成を線形予測分析回路１０だけ示してい
る。線形予測分析回路１０は、図１に示した原理的な構
成と同じ構成を有し、適応フィルタ１１と、減算器１２
と、係数更新回路１３とから構成されている。また、各
線形予測分析回路１０，２０，３０の作用についても、
図１の作用に関して説明した内容と同じである。

【００３１】次に、このように複数の線形予測分析回路
１０，２０，３０を従属接続することによって騒音抑制
装置を構成した理由を説明する。まず、一つの線形予測
分析回路を使って騒音抑圧装置を構成する場合、その抑
圧性能は当然ながら適応アルゴリズムによる係数Ｈ_jの
推定性能に対応する。そして、その推定性能は、上記文
献によれば、定数μを小さくするほど向上する。反面、
定数μを小さく選べば、変化（この場合は音韻変化）へ
の追随が遅れ、それはまた、騒音の抑圧性能を低下させ
ることになる。すなわち、μを小さくすることによる追
随の遅れは音声品質を劣化させるので、定数μはむやみ
に小さくすることはできない。したがって、図１の原理
構成による騒音抑圧性能には限界があるということであ
る。

【００３２】このため、その抑圧性能を向上させる方法
として、定数μを大きく与えて追随を早くし、それによ
って起こる抑圧性能の低下を、この第１の実施の形態で
は、線形予測分析回路を複数段、縦続接続して、少しず
つ騒音を抑圧することで補うことにしている。この場
合、各段ごとに騒音は徐々に小さくなり、したがって、
予測性能が向上して騒音が抑えられることになる。

【００３３】図４はｓｕｂ−ＲＬＳ法による線形予測分
析を３回繰り返した結果を示す図である。図４におい
て、（Ａ）は原音声の音声信号Ｘ_jの波形を示し、
（Ｂ）は騒音信号Ｎ_jが重畳された音声信号ｙ_j（＝Ｘ_j
＋Ｎ_j）の波形を示し、（Ｃ）は１段目の適応フィルタ
の出力信号Ｘ'_j（１）を示し、（Ｄ）は２段目の適応フ
ィルタの出力信号Ｘ'_j（２）を示し、（Ｅ）は３段目の
適応フィルタの出力信号Ｘ'_j（３）を示している。ここ
で、定数μをμ＝０．２５，タップ数ＩをＩ＝１６とし
ている。この結果によれば、明らかに騒音抑圧性能は徐
々に向上していることが分かる。

【００３４】この繰り返し法による騒音抑制では、前段
の線形予測分析によって音声に付いた傷は、後段におい
て修復されないため、各段の騒音抑圧性能を大きくとる
ことは難しい。このため、各段の騒音抑圧性能を小さく
して、段数を多くすることが必要である。

【００３５】次に、予測残差による音声修復機能を付加
して騒音抑圧性能を改善した騒音抑制装置について説明
する。図５は騒音抑制装置の第２の実施の形態を示す構
成図である。この図５によれば、騒音抑制装置を構成す
る各線形予測分析回路１０，２０，３０において、残差
信号Ｅ_jに定数ｋを掛ける乗算器１４と、適応フィルタ
１１の出力信号Ｘ’_jに乗算結果を加える加算器１５と
が追加されている。

【００３６】ここで、減算器１２より出力される予測残
差に着目すると、当然ながら、その予測残差には適応フ
ィルタ１１の出力で失われた音声成分が残されている。
この第２の実施の形態では、その予測残差に残されてい
る音声成分を利用して、音声信号を修復するようにして
いる。すなわち、まず、残差信号Ｅ_jを乗算器１４によ
り定数ｋ倍する。ここでは、一例として、ｋ＝０．２５
としている。その定数ｋ倍された予測残差は、次に、加
算器１５にて適応フィルタ１１の出力信号Ｘ’ _jに加え
られ、

【００３７】

【数１１】ｙ’_j＝Ｘ’_j＋ｋＥ_j ・・・（１１）なる出力信号を得る。この出力信号ｙ’_jを新しい騒音
抑圧音声として取り出すことにより、その失われた音声
成分の定数倍だけが修復されることになる。このよう
に、線形予測分析を繰り返すたびに音声成分を含む予測
残差の１／４を適応フィルタ１１の出力信号に加えるよ
うにしたので、音声品質の高い騒音抑圧装置が得られる
ようになる。

【００３８】図６はｓｕｂ−ＲＬＳ法による音声修復機
能付き線形予測分析を３回繰り返した結果を示す図であ
る。図６において、（Ａ）は原音声の音声信号Ｘ_jの波
形を示し、（Ｂ）は騒音信号Ｎ_jが重畳された音声信号
ｙ_j（＝Ｘ_j＋Ｎ_j）の波形を示し、（Ｃ）は１段目の適
応フィルタの出力信号Ｘ'_jに定数ｋ倍した残差を加えた
出力信号ｙ’_j（１）を示し、（Ｄ）は２段目の適応フ
ィルタの出力信号Ｘ'_jに定数ｋ倍した残差を加えた出力
信号ｙ’_j（２）を示し、（Ｅ）は３段目の適応フィル
タの出力信号Ｘ'_jに定数ｋ倍した残差を加えた出力信号
ｙ’_j（３）を示している。ここで、定数μをμ＝０．
２５，タップ数ＩをＩ＝１６としている。

【００３９】図７は騒音抑制装置の第３の実施の形態を
示す構成図である。この図７によれば、騒音抑制装置を
構成する各線形予測分析回路１０，２０，３０は、適応
フィルタ１１と、減算器１２と、係数更新回路１３と、
入力信号ｙ_jに定数ｍを掛ける乗算器１６と、適応フィ
ルタ１１の出力信号Ｘ’_jに乗算結果を加える加算器１
７とを備えている。

【００４０】ここで、第２の実施の形態における出力信
号の式（１１）は、

【００４１】

【数１２】ｙ’_j＝（１−ｋ）Ｘ’_j＋ｋｙ_j ・・・（１２）と変形することができる。この式から分かるように、元
の入力信号ｙ_jをｍ倍した

【００４２】

【数１３】ｙ’_j＝Ｘ’_j＋ｍｙ_j ・・・（１３）とする操作を行っても同様の音声修復効果を得ることが
できる。

【００４３】すなわち、入力信号ｙ_jを乗算器１６によ
り定数ｍ倍し、これを加算器１７によって適応フィルタ
１１の出力信号Ｘ’_jに加算する。この出力信号ｙ’_jを
新しい騒音抑圧音声として取り出すことにより、出力信
号ｙ’_jは入力された音声成分の定数倍だけが修復され
ることになる。この音声成分を修復する線形予測分析を
繰り返し実行することにより、音声品質の高い騒音抑圧
装置が得られるようになる。

【００４４】また、上記の線形予測分析はラティス（Ｌ
ａｔｔｉｃｅ）フィルタによっても構成することができ
る。次に、このラティスフィルタを使用した騒音抑圧装
置について説明するが、先に、ラティスフィルタの構造
から説明する。

【００４５】図８はラティスフィルタの構造を示す図で
ある。図８において、構成単位回路４０，５０は、ラテ
ィスフィルタを構成する単位で、その単位を必要な数だ
け縦続接続して全体が構成される。ここで、構成単位回
路４０は、乗算器４１，４２と、シフトレジスタ４３
と、加算器４４，４５とから構成される。

【００４６】入力信号ｆ_j（ｉ−１）は加算器４４およ
び乗算器４１に与えられる。入力信号ｂ_j（ｉ−１）は
シフトレジスタ４３に与えられ、ここで１標本化周期の
遅延が与えられた信号ｂ_j-1（ｉ−１）は加算器４５お
よび乗算器４２に与えられる。加算器４４は信号ｆ
_j（ｉ−１）と信号ｂ_j-1（ｉ−１）を係数β_j（ｉ）で
乗算した信号とを加算し、信号ｆ_j（ｉ）を出力する。
加算器４５は信号ｆ_j-1（ｉ−１）と信号ｂ_j（ｉ−１）
を係数α_j（ｉ）で乗算した信号とを加算し、信号ｂ
_j（ｉ）を出力する。

【００４７】なお、乗算器４１，４２にて乗算する係数
α_j（ｉ）および係数β_j（ｉ）は、たとえば、

【００４８】

【数１４】 α_j（ｉ）＝Ｃ_j（ｉ）／Ｐ_j（ｉ）・・・（１４）

【００４９】

【数１５】 β_j（ｉ）＝Ｃ_j（ｉ）／Ｑ_j（ｉ）・・・（１５）の関係を有する。但し、

【００５０】

【数１６】Ｃ_j（ｉ）＝（１−ρ）ｆ_j（ｉ−１）ｂ_j-1（ｉ−１）＋ρＣ_j（ｉ）・・・（１６）

【００５１】

【数１７】Ｐ_j（ｉ）＝（１−ρ）ｆ_j ²（ｉ−１）＋ρＰ_j（ｉ）・・・（１７）

【００５２】

【数１８】Ｑ_j（ｉ）＝（１−ρ）ｆ_j-1 ²（ｉ−１）＋ρＱ_j（ｉ）・・・（１８）と計算される。但し、この係数の計算法は各種与えられ
ており、上記以外の計算法を用いても本発明の原理は変
更されないことに注意が必要である。

【００５３】以上のように構成されるラティスフィルタ
を用いて騒音抑圧装置を構成するが、次に、その構成例
を示す。図９は騒音抑制装置の第４の実施の形態を示す
構成図である。図９において、騒音抑制装置は、ラティ
スフィルタ６１と減算器６２とによって構成される。入
力信号ｙ_jは、ラティスフィルタ６１と減算器６２とに
入力され、減算器６２では、入力信号ｙ_jからラティス
フィルタ６１の最終段の出力信号ｆ_j（Ｉ）を差し引い
た値を出力信号Ｘ’_jとして出力するようにしている。

【００５４】ここで、ラティスフィルタ６１の最終段の
出力信号ｆ_j（Ｉ）は、予測残差となることから、それ
は図１に示した原理図における残差信号Ｅ_jに対応す
る。したがって、騒音抑制装置の出力信号は、

【００５５】

【数１９】Ｘ’_j＝ｙ_j−Ｅ_j＝ｙ_j−ｆ_j（Ｉ）・・・（１９）で表される。

【００５６】図１０はラティス法による線形予測分析結
果を示す図である。図１０において、（Ａ）は原音声の
音声信号Ｘ_jの波形を示し、（Ｂ）は騒音信号Ｎ_jが重畳
された音声信号ｙ_j（＝Ｘ_j＋Ｎ_j）の波形を示し、
（Ｃ）は予測残差信号ｆ_j（Ｉ）の波形を示し、（Ｄ）
は騒音抑制装置の出力信号Ｘ'_jを示している。この線形
予測分析結果から、本発明はラティスフィルタによって
も構成されることが確認される。

【００５７】

【発明の効果】以上説明したように本発明では、騒音が
重畳した音声信号に対して適応アルゴリズムによる線形
予測分析を適用し、その分析に際して得られる音声信号
における線形予測成分を騒音が抑圧された音声信号とし
て取り出すように構成した。このため、騒音のパワース
ペクトルをあらかじめ知っている必要がなく、ほぼリア
ルタイムに騒音成分を抑えることができるようになる。
したがって、大きな騒音下で使用されることを前提とし
たトンネル内の非常用電話システムに適用した場合に、
通話内容が明瞭になり、聴取が楽になる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明による騒音抑圧装置の原理図である。

【図２】ｓｕｂ−ＲＬＳ法による線形予測分析結果を示
す図である。

【図３】騒音抑制装置の第１の実施の形態を示す構成図
である。

【図４】ｓｕｂ−ＲＬＳ法による線形予測分析を３回繰
り返した結果を示す図である。

【図５】騒音抑制装置の第２の実施の形態を示す構成図
である。

【図６】ｓｕｂ−ＲＬＳ法による音声修復機能付き線形
予測分析を３回繰り返した結果を示す図である。

【図７】騒音抑制装置の第３の実施の形態を示す構成図
である。

【図８】ラティスフィルタの構造を示す図である。

【図９】騒音抑制装置の第４の実施の形態を示す構成図
である。

【図１０】ラティス法による線形予測分析結果を示す図
である。

【図１１】スペクトルサブトラクション法の計算構造の
例を示す図である。

【符号の説明】

１適応フィルタ手段２減算手段３係数更新手段１０，２０，３０線形予測分析回路１１適応フィルタ１２減算器１３係数更新回路１４乗算器１５加算器１６乗算器１７加算器４０，５０構成単位回路４１，４２乗算器４３シフトレジスタ４４，４５加算器６１ラティスフィルタ６２減算器

─────────────────────────────────────────────────────

【手続補正書】

【提出日】平成１２年１１月６日（２０００．１１．
６）

【手続補正１】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】００２９

【補正方法】変更

【補正内容】

【００２９】

【数１０】ρ＝１−μ／Ｉ・・・（１０）と与えられる忘却係数である。ｙ_j（ｉ）は適応フィル
タの第ｉ番目のタップ出力で、入力信号ｙ_jのｉ標本化
周期分遅延した信号を表す。また、この図２ではμ＝
０．１，Ｉ＝６４とおいている。明らかに、本発明によ
って騒音が抑えられ、音声が強調されていることが分か
る。

【手続補正２】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】００５０

【補正方法】変更

【補正内容】

【００５０】

【数１６】Ｃ_j（ｉ）＝（１−ρ）ｆ_j（ｉ−１）ｂ_j-1（ｉ−１）＋ρＣ _j-1 （ｉ）・・・（１６）

【手続補正３】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】００５１

【補正方法】変更

【補正内容】

【００５１】

【数１７】Ｐ_j（ｉ）＝（１−ρ）ｆ_j ²（ｉ−１）＋ρＰ _j-1 （ｉ）・・・（１７）

【手続補正４】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】００５２

【補正方法】変更

【補正内容】

【００５２】

【数１８】Ｑ_j（ｉ）＝（１−ρ）ｆ_j-1 ²（ｉ−１）＋ρＱ _j-1 （ｉ）・・・（１８）と計算される。但し、この係数の計算法は各種与えられ
ており、上記以外の計算法を用いても本発明の原理は変
更されないことに注意が必要である。

フロントページの続き (72)発明者星野勉神奈川県川崎市中原区上小田中４丁目１番１号富士通株式会社内 (72)発明者坂口淳一神奈川県川崎市中原区上小田中４丁目１番１号富士通株式会社内 (72)発明者 ▲高▼良俊夫神奈川県川崎市中原区上小田中４丁目１番１号富士通株式会社内Ｆターム(参考） 5D015 EE05 5D045 CB01

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】騒音が重畳された音声信号に対して騒音
成分を抑えて音声信号の聴取を容易にする騒音抑圧装置
において、前記騒音が重畳された音声信号を入力して線形予測成分
を出力する適応フィルタ手段と、前記騒音が重畳された音声信号から前記線形予測成分を
減算して予測残差を出力する減算手段と、前記騒音が重畳された音声信号および前記予測残差を入
力して前記予測残差が最小になるよう前記適応フィルタ
手段の係数を更新する係数更新手段と、を有する線形予測分析手段を備え、前記適応フィルタ手
段から出力される前記線形予測成分を騒音が抑圧された
音声信号として出力することを特徴とする騒音抑圧装
置。
【請求項２】前記線形予測分析手段を複数段備え、前
記騒音が重畳された音声信号に対して適応アルゴリズム
による線形予測分析を複数回繰り返し適応することを特
徴とする請求項１記載の騒音抑圧装置。
【請求項３】前記線形予測分析手段は、前記減算手段
から出力される予測残差に定数倍を乗じる第１の乗算手
段と、前記第１の乗算手段の出力を前記適応フィルタ手
段から出力される線形予測成分に加算して騒音が抑圧さ
れた音声信号として出力する第１の加算手段とをさらに
備えていることを特徴とする請求項２記載の騒音抑圧装
置。
【請求項４】前記線形予測分析手段は、前記騒音が重
畳された音声信号に定数倍を乗じる第２の乗算手段と、
前記第２の乗算手段の出力を前記適応フィルタ手段から
出力される線形予測成分に加算して騒音が抑圧された音
声信号として出力する第２の加算手段とをさらに備えて
いることを特徴とする請求項２記載の騒音抑圧装置。
【請求項５】騒音が重畳された音声信号に対して騒音
成分を抑えて音声信号の聴取を容易にする騒音抑圧装置
において、前記騒音が重畳された音声信号を入力して線形予測分析
を行うラティスフィルタ手段と、前記騒音が重畳された音声信号から前記ラティスフィル
タ手段より出力される線形予測成分を減算して減算結果
を騒音が抑圧された音声信号として出力する減算手段
と、を備えていることを特徴とする騒音抑圧装置。