JP5245622B2

JP5245622B2 - ノイズ検出装置及びノイズ検出方法

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Publication number: JP5245622B2
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Inventors: 正清田中; 猛大谷; 周作伊藤
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Description

本発明は、デジタルの音声通信におけるインパルス性ノイズを検出する装置及びその検出方法に関する。

音声通信網において、Ａ／Ｄ変換時、あるいはＤ／Ａ変換時に機器の故障等の原因によりインパルス性ノイズが混入し通話品質が劣化するという問題があった。次世代の通信網ＮＧＮ（Next Generation Network）においては、高品質の通話品質が求められており、インパルス性ノイズを検出し、除去することが必要となる。

インパルス性ノイズを検出する技術として以下の２つの方法が知られている。
（１）インパルス性ノイズの存在する箇所では、信号の振幅や振幅変動が大きくなることを利用して検出する。
（２）インパルス性ノイズの周波数特性が音声信号と異なることを利用して検出する。

特許文献１は、上記の従来技術（１）の検出方法を利用してインパルス性ノイズの検出を行っている。すなわち、ＰＣＭ符号の隣合うものの振幅差分の絶対値を測定し、その測定値がしきい値よりも大きいときクリック性雑音と判定する（段落０００７）。しきい値は、最大許容振幅の１／１６〜１／８（１６ビットＰＣＭで２０００から４０００）程度が用いられる。

図１（Ａ）はインパルス性ノイズを、図１（Ｂ）はトーン信号を示す図である。インパルス性ノイズの振幅の最大値と信号振幅の差のしきい値を２０００〜４０００に設定した場合、インパルス性ノイズと信号の振幅差の絶対値はしきい値（２０００〜４０００）より大きくなるので、インパルス性ノイズの検出が可能である。

しかしながら、図１（Ｂ）に示す平均パワーが−２５ｄＢｏｖ程度の３ｋＨｚのトーン信号では振幅差分が最大で３０００程度になり、しきい値の値によっては、正常な信号をインパルス性ノイズと誤判定してしまう可能性がある。図１（Ｂ）の四角の点はサンプリング点を示す。

図２（Ａ）は、１ｋＨｚのトーン信号、図２（Ｂ）はインパルス性ノイズ、図２（Ｃ）は、インパルス性ノイズが重畳されたトーン信号を示す図である。
図２（Ａ）に示す１ｋＨｚのトーン信号の振幅の最大値が１０００、インパルス性ノイズのピーク値が１０００で、インパルス性ノイズがトーン信号が負の値のときに発生したとする。この場合、インパルス性ノイズ箇所の振幅差分は、しきい値以下となるので、従来技術（１）の検出方法では、インパルス性ノイズを検出することができない。

図３は、従来のノイズ検出回路１１のブロック図である。また、図４（Ａ）〜（Ｄ）は、ノイズ検出回路１１の信号波形を示す図である。ノイズ検出回路１１は、上述した従来技術（２）を利用してインパルス性ノイズの検出を行う。

入力信号は、ハイパスフィルタ（ＨＰＦ）１２により低周波成分がカットされる。これにより、図４（Ａ）に示す高周波のノイズが重畳された入力信号から、図４（Ｂ）に示す高周波の信号が抽出される。

整流回路１３は、高周波の信号を整流する。これにより、図４（Ｃ）に示す高周波の信
号の正の信号のみが出力される。
ローパスフィルタ（ＬＰＦ）１４は、整流回路１３の出力信号の包絡信号を出力する。これにより、図４（Ｄ）に示す包絡信号が得られる。

信号比較部１５は、ハイパスフィルタ１２から出力される高周波信号と、ローパスフィルタ１４から出力される包絡信号を比較し、高周波信号が一定値以上大きいときには、インパルス性ノイズと判定する。

特許文献２には、自己相関関数を用いて周期判定を行うことでパルス性ノイズと似た楽音信号がノイズと誤って認定されるのを防止することが記載されている。さらに、線形予測法によって生成される予測信号によってパルス性ノイズを置換することが記載されている。

しかしながら、特許文献２の発明は、レコード再生時の楽音信号に重畳するインパルス性ノイズを対象としたものであり、高サンプリング周波数を想定したものである。音声通信のような低サンプリング周波数（例えば、８ｋＨｚサンプリング）の信号では、インパルス性ノイズと音声信号で周波数により顕著な信号電力差が生じないために、信号電力によりインパルス性ノイズを検出することができない。

図５は、インパルス性ノイズと音声信号の周波数特性を示す図である。図５に示すように、０〜４ｋＨｚの帯域では、インパルス性ノイズと音声信号の信号電力の差が小さいため、信号電力によりインパルス性ノイズを検出することができない。
特許第３１８３４９０号公報特開２００６−１７８４８６号公報

本発明の課題は、音声通信におけるインパルス性ノイズを検出することである。

開示のノイズ検出装置は、デジタル音声信号のインパルス性ノイズを検出するノイズ検出装置であって、入力信号から、前記入力信号に対して線形予測を施して得られる予測信号を除去した残差信号を算出する残差信号算出手段と、現在のサンプルタイミングにおける残差信号と、所定のサンプルタイミング前の残差信号との振幅差を示す差分信号を算出する差分信号算出手段と、現在のサンプルタイミングにおける前記差分信号の振幅と、一定期間内のサンプルタイミングにおける差分信号の振幅とに基づいてインパルス性ノイズの有無を判定する判定手段とを備える。

このノイズ検出装置によれば、デジタル音声信号のインパルス性ノイズを正確に検出することができる。

開示のノイズ検出装置によれば、デジタル音声信号のインパルス性ノイズを正確に検出することができる。

以下、本発明の好適な実施の形態について説明する。図６は、音声通信網を示す図である。電話機２２ａから入力される電話帯域の音声信号は、Ａ／Ｄ・Ｄ／Ａ変換器２３ａにより所定の周波数でサンプリングされてデジタルの音声信号に変換され、ネットワーク２４に送出される。受信側のノイズ検出装置２１は、デジタルの音声信号のインパルス性ノイズを検出する。このノイズ検出装置２１で検出されたインパルス性ノイズは、ノイズ検出装置２１に含まれるノイズ除去装置または外部のノイズ除去装置により除去しても良い。また、インパルス性ノイズの発生をネットワーク管理者等に通知しても良い。Ａ／Ｄ・Ｄ／Ａ変換器２３ｂは、デジタルの音声信号をアナログ音声信号に変換して電話機２２ｂに出力する。

図７は、実施の形態のノイズ検出装置２１のブロック図である。ノイズ検出装置２１は、残差信号算出部２５と、差分信号算出部２６と、差分信号比較部２７とを有する。
残差信号算出部２５は、音声通信網を介して入力する入力信号から、その入力信号に線形予測を施して得られる予測信号を除去して残差信号を算出する。差分信号算出部２６は、各サンプルタイミングにおける残差信号と１サンプルタイミング前の残差信号の振幅差分を算出する。

差分信号比較部（判定手段に対応する）２７は、現在のサンプルタイミングの差分信号と、現在を基準にして一定期間内の各サンプルタイミングにおける差分信号に基づいてインパルス性ノイズの有無を判定する。この差分信号比較部２７は、例えば、一定期間内の各サンプルタイミングにおける差分信号の振幅の最大値を求め、現在のサンプルタイミングにおける差分信号の振幅値と、一定期間内の差分信号の振幅の最大値の比を算出する。そして、算出した比がしきい値以上のときインパルス性ノイズ有りと判定する。

図８は、第１の実施の形態のノイズ検出装置３１のブロック図である。図８は、図７の残差信号算出部２５の具体的一例を示すものである。
残差信号算出部２５は、自己相関算出部３２と逆フィルタ係数算出部３３と逆フィルタ部３４を有する。

自己相関算出部３２は、下記の式に従って入力信号の自己相関関数を求める。
上記の式において、ａｃ（ｉ）は自己相関関数、Ｎはフレーム長、ｐは自己相関関数の次数を示す。例えば、サンプリング周波数が８ｋＨｚの場合、Ｎ＝１６０、ｐ＝１０などの値を用いる。

逆フィルタ係数算出部３３は、Levinsonアルゴリズム等の公知の方法を用いて自己相関関数ａｃ（ｉ）から逆フィルタ係数α（ｉ）を算出する。
逆フィルタ部３４は、下記の式に従って、入力信号に逆フィルタ処理を施し、残差信号ｒ（ｎ）を算出する。

差分信号算出部２６は、下記の式に従って、逆フィルタ部３４から出力される、現在のサンプルタイミングとその１つ前のサンプルタイミングにおける残差信号ｒ（ｎ）、ｒ（ｎ−１）の振幅差分を計算し差分信号ｄ（ｎ）を求める。
ｄ（ｎ）＝ｒ（ｎ）−ｒ（ｎ−１）（０≦ｎ＜Ｎ）
なお、１つ前のサンプルの信号ではなく、Ｍサンプル以内で振幅差分が最大となる値を
差分信号としても良い。また、残差信号の算出方法は、上記の自己相関関数を用いる方法に限らず他の方法でも良い。

図９は、第１の実施の形態のノイズ検出装置３１の差分信号比較部２７の動作を示すフローチャートである。
差分信号比較部２７は、現在のサンプルタイミングの前後Ｋサンプルの間での差分信号の最大値を探索する（Ｓ１１）。

次に、現在のサンプルタイミングにおける振幅差分（差分信号）と、前後Ｋサンプルの間で振幅が最大となる差分信号の振幅の比を算出する(Ｓ１２）。次に、現在のサンプルタイミングにおける差分信号と、前後Ｋサンプルの差分信号の振幅の最大値との比が予め定めてある閾値以上か否かを判定する（Ｓ１３）。

現在のサンプルタイミングの差分信号の振幅と、前後Ｋサンプルの内の振幅の最大値との比が閾値以上のときには（Ｓ１３、ＹＥＳ）、ステップＳ１４に進み、インパルス性ノイズ有りと判定する。

他方、現在のサンプルタイミングの差分信号の振幅と、前後Ｋサンプルの内で振幅が最大となる差分信号の振幅の比がしきい値未満のときには（Ｓ１３、ＮＯ）、ステップＳ１５に進み、インパルス性ノイズ無しと判定する。サンプル数Ｋと閾値は、例えば、サンプリング周波数８ｋＨｚにおいて、Ｋ＝１００、閾値＝２である。

図１０（Ａ）は、インパルス性ノイズが重畳した１ｋＨｚのトーン信号を示し、図１０（Ｂ）は、その残差信号を示す。図１０（Ｃ）は、ノイズが重畳した他の音声信号の残差信号を示す。

インパルス性ノイズが重畳した箇所では線形予測の誤差が大きくなるため、図１０（Ｂ）に示すように、残差信号の振幅値が大きく変化する。
図１０（Ｂ）と図１０（Ｃ）の残差信号の振幅を比較すると、振幅の絶対値は、図１０（Ｃ）の方が大きい。しかしながら、図１０（Ｂ）の信号はインパルス性ノイズとして人間に認識されるが、図１０（Ｃ）の信号はインパルス性ノイズとして認識されない。

これは、インパルス性ノイズが振幅の絶対値の大きさより、前後の振幅値との差、あるいは比が影響しているからと考えられるからである。
従って、現在のサンプルタイミングにおける差分信号と、前後の一定期間内の差分信号の振幅の比が基準値以上か否かを判定することで、聴覚上ノイズとして感じられるインパルス性ノイズを検出することができる。

上述した第１の実施の形態は、現在のサンプルタイミングの前後Ｋサンプルの間（一定期間）の差分信号の最大値を探索し、現在のサンプルタイミングの差分信号と探索した差分信号の振幅の最大値との比を算出する。そして、算出した比がしきい値以上か否かによりインパルス性ノイズか否かを判定している。これにより、聴覚上耳障りとなるインパルス性ノイズを検出することが可能となる。

なお、第１の実施の形態では、一定期間内の差分信号の最大値との比が閾値以上か否かを判定しているが、現サンプルと一定期間内の各差分信号の比が閾値以上か否かを判定しても良い。

図１１は、第１の実施の形態のノイズ検出装置３１が実装される装置４１の一例を示す図である。
図１１において、パケット解析部４２は、ネットワークから受信する音声パケットのヘッダを解析してパケットを通話先毎に振り分ける。音声復号部４３−１〜４３−ｎは、符合化された音声データを復号する。ノイズ検出部（ノイズ検出装置に対応する）４４−１〜４４−ｎは、デジタル音声信号のインパルス性ノイズの検出を行い、ノイズ判定結果を出力する。

図１２は、第２の実施の形態のノイズ検出装置２１の差分信号比較部２７の動作を示すフローチャートである。
以下に述べる各実施の形態のノイズ検出装置の構成は、図８の第１の実施の形態のノイズ検出装置３１と同じである。

第２の実施の形態は、現在のサンプルタイミングの差分信号とその前後の一定期間内の差分信号の平均値との比を用いてインパルス性ノイズの有無を判定している。
差分信号比較部２７は、現在のサンプルタイミングの前後Ｋサンプルの差分信号の振幅の絶対値の平均値を算出する（Ｓ２１）。次に、現在のサンプルタイミングの差分信号の振幅の絶対値と、その前後Ｋサンプルの差分信号の振幅の平均値の比を算出する(Ｓ２２)。

次に、現サンプルの差分信号と、その前後Ｋサンプルの差分信号の振幅の平均値の比が閾値以上か否かを判定する(Ｓ２３)。
現サンプルと平均値の比が閾値以上のときには（Ｓ２３、ＹＥＳ）、ステップＳ２４に進み、インパルス性ノイズ有りと判定する。

他方、現サンプルと平均値の比が閾値未満のときには(Ｓ２３、ＮＯ)、ステップＳ２５に進み、インパルス性ノイズ無しと判定する。
上述した第２の実施の形態によれば、現在のサンプルタイミングにおける差分信号の振幅の絶対値と、その前後の一定期間の差分信号の絶対値の平均値との比が閾値以上か否かを判定することでインパルス性ノイズを検出することができる。

次に、図１３は、第３の実施の形態のノイズ検出装置３１の差分信号比較部２７の動作を示すフローチャートである。
この第３の実施の形態は、現サンプルの前後の一定期間の差分信号の標準偏差を算出し、その標準偏差から現サンプルの差分信号の偏差を算出してインパルス性ノイズの有無を判定するものである。

現在のサンプルタイミング及びその前後Ｋサンプルの残差信号と差分信号を算出したなら、次に、前後Ｋサンプルの差分信号の絶対値の標準偏差を算出する（Ｓ３１）。
ここで、標準偏差について図１４を参照して説明する。任意のサンプル点における振幅値をｄ_ｎとし、サンプル数ｎを−Ｋ〜Ｋとすると、平均値ｄ_ａｖは、図１４に示す式（１）で表せる。

任意のサンプル点の振幅の絶対値ｄ_ｎ、平均値ｄ_ａｖ、サンプル数２Ｋとしたとき、標準偏差Ｓは、図１４に示す式（２）から求めることができる。また、標準偏差Ｓが求められたとき、ｎ＝０における偏差Ｈ_０は、図１４の式（３）から求めることができる。

従って、現在のサンプルタイミングにおける差分信号の偏差は、図１４の式（１）〜（３）により算出することができる。
上述した第３の実施の形態によれば、現サンプルの差分信号の偏差が閾値以上か否か、つまり現サンプルの差分信号の偏差と、一定期間内の差分信号の標準偏差との違いが大きいかどうかを判定することで、インパルス性ノイズの有無を判定することができる。

図１５は、第４の実施の形態のノイズ検出装置３１の差分信号比較部２７の動作を示すフローチャートである。
この第４の実施の形態は、現在のサンプルタイミングの差分信号の振幅が第１の閾値以上か否かを判定し、第１の閾値以上の場合に、インパルス性ノイズの判定を行うものである。

差分信号比較部２７は、現サンプルの差分信号の振幅が第１の閾値以上か否かを判定する(Ｓ４１)。現サンプルの差分信号が第１の閾値以上のときには(Ｓ４１、ＹＥＳ)、ステップＳ４２に進み、現サンプルの前後Ｋサンプルの間で差分信号の最大値を探索する。

次に、現サンプルの差分信号と、その前後Ｋサンプルの差分信号の振幅の最大値の比を算出する（Ｓ４３）。
次に、現サンプルと前後Ｋサンプルの最大値の比が第２の閾値以上か否かを判定する（Ｓ４４）。

現サンプルと最大値の比が第２の閾値以上のときには（Ｓ４４、ＹＥＳ）、ステップＳ４５に進み、インパルス性ノイズ有りと判定する。
他方、現サンプルと最大値の比が第２の閾値未満のときには（Ｓ４４、ＮＯ）、ステップＳ４６に進み、インパルス性ノイズ無しと判定する。

上述した第４の実施の形態によれば、現サンプルの差分信号の振幅が第１の閾値以上の場合のみ、インパルス性ノイズの判定を行うようにしたので、インパルス性ノイズの判定のための処理時間を短縮できる。そして、インパルス性ノイズの可能性がある信号に対してのみインパルス性ノイズの判定を行うことができる。

図１６は、第５の実施の形態のノイズ検出装置３１の差分信号比較部２７の動作を示すフローチャートである。
この第５の実施の形態は、インパルス性ノイズの判定の際に、比較対象となる現サンプルの前の期間と後の期間の長さを異ならせたものである。

差分信号比較部２７は、現サンプルの前のＫ１サンプル、後のＫ２サンプルの間で、差分信号の振幅の最大値を探索する（Ｓ５１）。最大値が得られたなら、現サンプルの差分信号の振幅と、探索により得られた最大値の比を算出する（Ｓ５２）。現サンプルの差分信号と、現在のサンプルタイミングのＫ１サンプル前から、Ｋ２サンプル後までの間の差分信号の最大値の比が閾値以上か否かを判定する（Ｓ５３）。

現サンプルと、前Ｋ１サンプルと後Ｋ２サンプルの間の最大値の比が閾値以上のときには（Ｓ５３、ＹＥＳ）、ステップＳ５４に進み、インパルス性ノイズ有りと判定する。
他方、現サンプルと前Ｋ１サンプルから後Ｋ２サンプルの間の最大値の比が閾値未満のときには（Ｓ５３、ＮＯ）、インパルス性ノイズ無しと判定する。

上述した第５の実施の形態によれば、現在のサンプルタイミングの前の期間と後の期間を異ならせることで、例えば、インパルス性ノイズが一定期間継続する場合にも、現サンプルの前後の適切な期間を比較対象期間として設定することができる。これにより、任意の波形のインパルス性ノイズを正確に検出することができる。

図１７は、第６の実施の形態のノイズ検出装置３１の差分信号比較部２７の動作を示すフローチャートである。
この第６の実施の形態は、現サンプル以降の一定期間を除いたそれ以降の期間を比較対
象の期間とするものである。

現在のサンプルタイミングのＫ１サンプル前から、現在のサンプルタイミングからＸサンプル後で、Ｋ２サンプルまでの間の差分信号の最大値を探索する(Ｓ６１)。
ステップＳ６１の処理は、例えば、インパルス性ノイズの波形、あるいは包絡線が徐々に変化するような場合に、インパルス性ノイズが含まれる期間を比較対象期間から除外するためのものである。現サンプル以降の一定サンプル数Ｘの期間を、現サンプルの差分信号の比較対象期間から除外することでインパルス性ノイズの判定精度を高めることができる。

次に、現サンプルの差分信号と、算出した最大値の比を算出する（Ｓ６２）。次に、算出した比が閾値以上か否かを判定する（Ｓ６３）。
現サンプルと前後の一定期間内の差分信号の最大値の比が閾値以上のときには（Ｓ６３、ＹＥＳ）、ステップＳ６４に進み、インパルス性ノイズ有りと判定する。

他方、現サンプルと前後の一定期間内の差分信号の最大値の比が閾値未満のときには（Ｓ６３、ＮＯ）、ステップＳ６５に進み、インパルス性ノイズ無しと判定する。
上述した第６の実施の形態によれば、現サンプルの後の所定期間（Ｘサンプル）を除いた期間を比較対象期間として設定することで、例えば、インパルス性ノイズの包絡線が徐々に変化する場合でも、インパルス性ノイズが存在する期間を除外することができる。これにより、インパルス性ノイズをより正確に検出することができる。なお、第６の実施の形態では、現サンプル以降の一定期間を比較対象から除いているが、現サンプル以前の一定期間を除いても良く、また、現サンプル以前・以降の両方の一定期間を除いても良い。

（付記１)
デジタル音声信号のインパルス性ノイズを検出するノイズ検出装置であって、
入力信号から、前記入力信号に対して線形予測を施して得られる予測信号を除去した残差信号を算出する残差信号算出手段と、
現在のサンプルタイミングにおける残差信号と、所定のサンプルタイミング前の残差信号の差分信号を算出する差分信号算出手段と、
現在のサンプルタイミングにおける前記差分信号の振幅と、一定期間内のサンプルタイミングにおける差分信号の振幅とに基づいてインパルス性ノイズの有無を判定する判定手段とを備えるノイズ検出装置。
（付記２)
前記判定手段は、現在のサンプルタイミングの前記差分信号の絶対値と、現在のサンプルタイミングの前後の一定期間内の差分信号の内で振幅の絶対値が最大となる差分信号の振幅との比を算出し、振幅の比がしきい値以上か否かによりインパルス性ノイズの有無を判定する付記１記載のノイズ検出装置。
（付記３）
前記判定手段は、現在のサンプルタイミングにおける前記差分信号の絶対値と、現在のサンプルタイミングの前後の一定期間内の差分信号の振幅の絶対値の平均値との比を算出し、振幅の比がしきい値以上か否かによりインパルス性ノイズの有無を判定する付記１記載のノイズ検出装置。
（付記４）
前記判定手段は、現在のサンプルタイミングの前後の一定期間内の差分信号の標準偏差を算出し、算出した標準偏差に基づいて現在のサンプルタイミングの差分信号の偏差を算出し、算出した偏差がしきい値以上か否かによりインパルス性ノイズの有無を判定する付記１記載のノイズ検出装置。
（付記５）
前記判定手段は、現在のサンプルタイミングの前の一定期間と後の一定期間を異ならせる付記２、３または４記載のノイズ検出装置。
（付記６）
前記判定手段は、現在のサンプルタイミングの前または後の特定の期間の差分信号を比較対象外とする付記２、３または４記載のノイズ検出装置。
（付記７)
前記判定手段は、現在のサンプルタイミングにおける前記差分信号の絶対値が一定値以上の場合にのみ、インパルス性ノイズの判定を行う請求項１乃至６のいずれか１項に記載のノイズ検出装置。
（付記８）
前記判定手段は、現在のサンプルタイミングの一定期間前の複数のサンプルタイミングにおける残差信号の内で、現在のサンプルタイミングにおける前記残差信号との差分が最大となる信号を前記差分信号の算出に用いてインパルス性ノイズの有無を判定する請求項１記載のノイズ検出方法。
（付記９)
デジタル音声信号のインパルス性ノイズを検出するノイズ検出方法であって、
入力信号から、前記入力信号に対して線形予測を施して得られる予測信号を除去した残差信号を算出し、
現在のサンプルタイミングにおける残差信号と、所定のサンプルタイミング前の残差信号の差分信号を算出し、
現在のサンプルタイミングにおける前記差分信号の振幅と、現在のサンプルタイミングを基準とする一定期間内のサンプルタイミングにおける差分信号の振幅とに基づいてインパルス性ノイズの有無を判定するノイズ検出方法。
（付記１０)
現在のサンプルタイミングの前後の一定期間内の差分信号のうち、振幅の絶対値が最大となる差分信号の振幅と、現在のサンプルタイミングの前記差分信号の振幅の比を算出し、振幅の比がしきい値以上か否かによりインパルス性ノイズの有無を判定する付記９記載のノイズ検出方法。
（付記１１）
現在のサンプルタイミングにおける前記差分信号の絶対値と、現在のサンプルタイミングの前後の一定期間内の差分信号の振幅の絶対値の平均値との比を算出し、振幅の比がしきい値以上か否かによりインパルス性ノイズの有無を判定する付記９記載のノイズ検出方法。
（付記１２)
現在のサンプルタイミングの前後の一定期間内の差分信号の標準偏差を算出し、算出した標準偏差に基づいて現在のサンプルタイミングの差分信号の偏差を算出し、算出した偏差がしきい値以上か否かによりインパルス性ノイズの有無を判定する付記９記載のノイズ検出方法。

インパルス性ノイズとトーン信号を示す図である。トーン信号とインパルス性ノイズとインパルス性ノイズの重畳されたトーン信号を示す図である。従来のノイズ検出回路のブロック図である。ノイズ検出回路の信号波形を示す図である。インパルス性ノイズと音声信号の周波数特性を示す図である。音声通信網を示す図である。実施の形態のノイズ検出装置のブロック図である。第１の実施の形態のノイズ検出装置のブロック図である。第１の実施の形態の動作を示すフローチャートである。インパルス性ノイズが重畳したトーン信号と残差信号を示す図である。ノイズ検出装置が実装される装置の一例を示す図である。第２の実施の形態の動作を示すフローチャートである。第３の実施の形態の動作を示すフローチャートである。偏差の式を示す図である。第４の実施の形態の動作を示すフローチャートである。第５の実施の形態の動作を示すフローチャートである。第６の実施の形態の動作を示すフローチャートである。

符号の説明

２１、３１ノイズ検出装置
２５残差信号算出部
２６差分信号算出部
２７差分信号比較部
３２自己相関算出部
３３逆フィルタ係数算出部
３４逆フィルタ部

Claims

デジタル音声信号のインパルス性ノイズを検出するノイズ検出装置であって、
入力信号から、前記入力信号に対して線形予測を施して得られる予測信号を除去した残差信号を算出する残差信号算出手段と、
現在のサンプルタイミングにおける残差信号と、所定のサンプルタイミング前の残差信号との振幅差を示す差分信号を算出する差分信号算出手段と、
現在のサンプルタイミングにおける前記差分信号の振幅と、一定期間内のサンプルタイミングにおける差分信号の振幅とに基づいてインパルス性ノイズの有無を判定する判定手段とを備えるノイズ検出装置。
前記判定手段は、現在のサンプルタイミングの前記差分信号の振幅の絶対値と、現在のサンプルタイミングの前後の一定期間内の差分信号の内で振幅の絶対値が最大となる差分信号の振幅との比を算出し、振幅の比がしきい値以上か否かによりインパルス性ノイズの有無を判定する請求項１記載のノイズ検出装置。
前記判定手段は、現在のサンプルタイミングにおける前記差分信号の振幅の絶対値と、現在のサンプルタイミングの前後の一定期間内の差分信号の振幅の絶対値の平均値との比を算出し、振幅の比がしきい値以上か否かによりインパルス性ノイズの有無を判定する請求項１記載のノイズ検出装置。
前記判定手段は、現在のサンプルタイミングの前後の一定期間内の差分信号の振幅の標準偏差を算出し、算出した標準偏差に基づいて現在のサンプルタイミングの差分信号の振幅の偏差を算出し、算出した偏差がしきい値以上か否かによりインパルス性ノイズの有無を判定する請求項１記載のノイズ検出装置。
前記判定手段は、現在のサンプルタイミングの前または後の特定の期間の差分信号を比較対象外とする請求項２、３または４記載のノイズ検出装置。
デジタル音声信号のインパルス性ノイズを検出するノイズ検出方法であって、
入力信号から、前記入力信号に対して線形予測を施して得られる予測信号を除去した残差信号を算出し、
現在のサンプルタイミングにおける残差信号と、所定のサンプルタイミング前の残差信号との振幅差を示す差分信号を算出し、
現在のサンプルタイミングにおける前記差分信号の振幅と、現在のサンプルタイミングを基準とする一定期間内のサンプルタイミングにおける差分信号の振幅とに基づいてインパルス性ノイズの有無を判定するノイズ検出方法。
現在のサンプルタイミングの前記差分信号の振幅と、現在のサンプルタイミングの前後の一定期間内の差分信号のうち、振幅の絶対値が最大となる差分信号の振幅との比を算出し、振幅の比がしきい値以上か否かによりインパルス性ノイズの有無を判定する請求項６記載のノイズ検出方法。
現在のサンプルタイミングの前後の一定期間内の差分信号の振幅の標準偏差を算出し、算出した標準偏差に基づいて現在のサンプルタイミングの差分信号の振幅の偏差を算出し、算出した振幅の偏差がしきい値以上か否かによりインパルス性ノイズの有無を判定する請求項６記載のノイズ検出方法。