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雑音抑圧装置および雑音抑圧方法 コモンズ 新技術説明会

国内特許コード P130009827
掲載日 2013年8月13日
出願番号 特願2010-503784
登録番号 特許第5721098号
出願日 平成21年3月18日(2009.3.18)
登録日 平成27年4月3日(2015.4.3)
国際出願番号 JP2009001224
国際公開番号 WO2009116291
国際出願日 平成21年3月18日(2009.3.18)
国際公開日 平成21年9月24日(2009.9.24)
優先権データ
  • 特願2008-074691 (2008.3.21) JP
  • 特願2008-168835 (2008.6.27) JP
発明者
  • 田邉 造
  • 古川 利博
出願人
  • 学校法人東京理科大学
発明の名称 雑音抑圧装置および雑音抑圧方法 コモンズ 新技術説明会
発明の概要 よりシンプルな構成で、かつ、より少ない演算量で、より高い雑音抑圧能力を実現できる雑音抑圧装置。雑音抑圧装置(100)は、雑音抑圧処理部(150)を有し、所望の情報に雑音が混在した観測情報のみから所望情報を推定する。相関演算部(154)は、時刻nのみの観測情報に対して、時刻nまたは時刻n+1までの情報により所望情報を含む時刻n+1のシステムの状態量を推定した場合の推定誤差の相関値を算出する。重み係数算出部(156)は、時刻nのみの観測情報に対して、相関演算部(154)によって算出された相関値を用いて、時刻n+1までの情報による当該時刻での前記状態量の最適推定値と、時刻nまでの情報による時刻n+1での状態量の最適推定値と、観測情報を含む観測量の推定誤差と、の関係を規定するための重み係数を算出する。最適推定値算出部(158)は、時刻nのみの観測情報に対して、重み係数算出部(156)によって算出された重み係数を用いて、時刻nまたは時刻n+1までの情報による当該時刻での状態量の最適推定値を算出する。
従来技術、競合技術の概要



所望の情報(所望信号)に不必要な情報(雑音)が混在した観測情報(雑音などにより破損した情報)から不必要な情報を取り除き、所望情報のみを抽出することは、音声や無線通信、画像、姿勢制御、認識、産業用・福祉用・医療用ロボットなどの分野における重要な技術であり、近年盛んに研究開発が行われている。





例えば、音声分野における公知の雑音抑圧方法としては、単一のマイクロホンを用いた方法や、複数のマイクロホンから構成されるマイクロホンアレイを用いた方法が提案されている。





しかしながら、マイクロホンアレイを用いた方法では、雑音の音源数以上のマイクロホンが必要であるため、雑音の音源数が増大すると、マイクロホンの数も比例して増加することが避けられず、コストが増大する。また、携帯電話などの通信の小型化傾向における商品において、マイクロホンを装着できる数に制限がある場合や、各マイクロホンの特性の違いを制御する場合など、実用化が困難な場合も存在する。そのため、現在は、単一のマイクロホンを用いた雑音抑圧方法の開発が主流となっている。





単一のマイクロホンしか用いない従来の雑音抑圧方法のアルゴリズムとしては、以下のようなものが知られている。





非特許文献1記載のANC(適応ノイズキャンセラ)アルゴリズムは、音声信号の周期性を利用してノイズ信号を低減する。





非特許文献2には、線形予測に基づく雑音抑圧アルゴリズムが記載されている。このアルゴリズムは、非特許文献1記載のANCで必要であったピッチ推定や、雑音パワースペクトラム、雑音の平均方向に関する事前知識を必要としない。





また、上記アルゴリズムとは別に、カルマンフィルタに基づく雑音抑圧アルゴリズムが、非特許文献3に提案されている。このアルゴリズムは、観測信号から音声信号の自己回帰(AR:Autoregressive)システムをモデル化する。さらに、このアルゴリズムは、ARシステムのパラメータ(以下「AR係数」という)を推定し、推定したAR係数を用いてカルマンフィルタに基づき雑音抑圧を実行する。





カルマンフィルタに基づくアルゴリズムの多くは、通常、2段階で動作する。すなわち、このようなアルゴリズムは、最初にAR係数を推定し、次に推定したAR係数を用いてカルマンフィルタに基づき雑音抑圧を行う。

【非特許文献1】

.R. Deller, J.G. Proakis, J.H.L. Hansen, "Discrete-Time Processing of Speech Signals," Macmillan Press, 1993

【非特許文献2】

. Kawamura, K. Fujii, Y. Itoh and Y. Fukui, “A Noise Reduction Method Based on Linear Prediction Analysis,” IEICE Trans. Fundamentals, vol.J85-A, no.4, pp.415-423, May 2002

【非特許文献3】

. Kim and H. Ko, "Noise Variance Estimation for Kalman Filtering of Noise Speech," IEICE Trans. Inf. & syst., vol.E84-D, no.1, pp.155-160, Jan 2001

【非特許文献4】

. Tanabe, T. Inoue, K. Sueyoshi, T. Furukawa, H. Kubota, H. Matsue, and S. Tsujii, "Robust Noise Suppression Algorithm using Kalman Filter Theory with Colored Driving Source," IEICE Technical Report, EA2007-125, pp.79-84, Mar. 2008

産業上の利用分野


本発明は、雑音抑圧装置および雑音抑圧方法に関する。

特許請求の範囲 【請求項1】
モデル化可能な観測対象のシステムにおいて、所望の情報を示す所望信号に不必要な情報である雑音が混在した観測信号のみから、前記所望信号を駆動源として含む状態空間モデルに基づく予測法を用いて、前記所望信号を推定する雑音抑圧装置であって、
前記観測信号を入力して各時刻の観測信号を生成する入力手段と、
刻nまたは時刻n+1までの観測信号により時刻n+1での前記システムの状態量を推定した場合の推定誤差の相関値を算出する相関演算部と、
記相関演算部によって算出された、時刻nまでの観測信号により時刻n+1での前記システムの状態量を推定した場合の推定誤差の相関値を用いて、時刻n+1までの観測信号による時刻n+1での前記状態量の最適推定値と、時刻nまでの観測信号による時刻n+1での前記状態量の最適推定値と、時刻n+1での観測信号の推定誤差と、の関係を規定するための重み係数を算出する重み係数算出部と、
記重み係数算出部によって算出された重み係数を用いて、時刻n+1での観測信号の推定誤差を補正し、補正した前記推定誤差と時刻nまでの観測信号による時刻n+1での前記状態量の最適推定値とにより、時刻n+1までの観測信号による時刻n+1での前記状態量の最適推定値を前記所望信号として算出する最適推定値算出部と、
を有し、
前記状態空間モデルは、任意の一時刻のみを抽出して構成された観測方程式を含み、前記相関演算部、前記重み係数算出部、および前記最適推定値算出部は、前記観測方程式に含まれる時刻n+1のみの観測信号に対し、反復的に、所定の処理を行い、
時刻n+1での観測信号の推定誤差は、時刻n+1での観測信号と、時刻nまでの観測信号による時刻n+1での前記状態量の最適推定値から射影される観測信号の推定値との差であり、
時刻nまでの観測信号による時刻n+1での前記状態量の最適推定値は、前記最適推定値算出部によって1つ前の時点での所望信号として算出された、時刻nまでの観測信号による時刻nでの前記状態量の最適推定値が、時刻nから1つの時刻だけ状態遷移したときの前記状態量の推定値である、
音抑圧装置。

【請求項2】
前記相関演算部は、
刻nまでの観測信号により時刻n+1での前記システムの状態量を推定した場合の推定誤差の相関値をスカラー量として算出し、
前記重み係数算出部は、
記相関演算部によって算出された前記推定誤差の相関値のスカラー量を用いて、時刻n+1までの観測信号による時刻n+1での前記状態量の最適推定値と、時刻nまでの観測信号による時刻n+1での前記状態量の最適推定値と、時刻n+1での観測信号の推定誤差と、の関係を規定するための重み係数をスカラー量として算出し、
前記最適推定値算出部は、
記重み係数算出部によって算出された前記重み係数のスカラー量を用いて、時刻n+1までの観測信号による時刻n+1での前記状態量の最適推定値をスカラー量として算出する、
請求項1記載の雑音抑圧装置。

【請求項3】
前記相関演算部は、
与えられた駆動源の共分散のスカラー量を用いて、前記推定誤差の相関値のスカラー量の算出を行い、
前記重み係数算出部は、
与えられた雑音の共分散のスカラー量および前記相関演算部によって算出された前記推定誤差の相関値のスカラー量を用いて、前記重み係数のスカラー量の算出を行い、
前記最適推定値算出部は、
前記重み係数算出部によって算出された前記重み係数のスカラー量および時刻n+1のみの観測信号を用いて、前記状態量の最適推定値のスカラー量の算出を行う、
請求項2記載の雑音抑圧装置。

【請求項4】
前記相関演算部は、第1の相関演算部および第2の相関演算部を有し、
前記最適推定値算出部は、第1の最適推定値算出部および第2の最適推定値算出部を有し、
前記第1の相関演算部は、
刻nまでの観測信号により時刻n+1での前記システムの状態量を推定した場合の推定誤差の相関値を行列として算出し、
前記重み係数算出部は、
記第1の相関演算部によって算出された前記推定誤差の相関値の行列を用いて、時刻n+1までの観測信号による時刻n+1での前記状態量の最適推定値と、時刻nまでの観測信号による時刻n+1での前記状態量の最適推定値と、時刻n+1での観測信号の推定誤差と、の関係を規定するための重み係数をベクトル量として算出し、
前記第1の最適推定値算出部は、
刻nまでの観測信号による時刻n+1での前記状態量の最適推定値をベクトル量として算出し、
前記第2の最適推定値算出部は、
記重み係数算出部によって算出された前記重み係数のベクトル量を用いて、時刻n+1までの観測信号による時刻n+1での前記状態量の最適推定値をベクトル量として算出し、
前記第2の相関演算部は、
刻n+1までの観測信号により時刻n+1での前記状態量を推定した場合の推定誤差の相関値を行列として算出する、
請求項1記載の雑音抑圧装置。

【請求項5】
前記第1の相関演算部は、
所定の状態遷移行列、与えられた駆動源ベクトルの共分散の要素値、および与えられたまたは前回前記第2の相関演算部によって算出された前記推定誤差の相関値の行列を用いて、前記推定誤差の相関値の行列の算出を行い、
前記重み係数算出部は、
前記第1の相関演算部によって算出された前記推定誤差の相関値の行列、与えられた観測遷移ベクトル、および与えられた雑音の共分散のスカラー量を用いて、前記重み係数のベクトル量の算出を行い、
前記第1の最適推定値算出部は、
前記状態遷移行列、および、与えられたまたは前回前記第2の最適推定値算出部によって算出された前記状態量の最適推定値のベクトル量を用いて、前記状態量の最適推定値のベクトル量の算出を行い、
前記第2の最適推定値算出部は、
前記第1の最適推定値算出部によって算出された前記状態量の最適推定値のベクトル量、前記重み係数算出部によって算出された前記重み係数のベクトル量、前記観測遷移ベクトル、および時刻n+1のみの観測信号を用いて、前記状態量の最適推定値のベクトル量の算出を行い、
前記第2の相関演算部は、
前記重み係数算出部によって算出された前記重み係数のベクトル量、前記観測遷移ベクトル、および前記第1の相関演算部によって算出された前記推定誤差の相関値の行列を用いて、前記推定誤差の相関値の行列の算出を行う、
請求項4記載の雑音抑圧装置。

【請求項6】
モデル化可能な観測対象のシステムにおいて、所望の情報を示す所望信号に不必要な情報である雑音が混在した観測信号のみから、前記所望信号を駆動源として含む状態空間モデルに基づく予測法を用いて、前記所望信号を推定する雑音抑圧方法であって、
前記観測信号を入力して各時刻の観測信号を生成する入力工程と、
刻nまたは時刻n+1までの観測信号により時刻n+1での前記システムの状態量を推定した場合の推定誤差の相関値を算出する相関演算工程と、
記相関演算工程で算出した、時刻nまでの観測信号により時刻n+1での前記システムの状態量を推定した場合の推定誤差の相関値を用いて、時刻n+1までの観測信号による時刻n+1での前記状態量の最適推定値と、時刻nまでの観測信号による時刻n+1での前記状態量の最適推定値と、時刻n+1での観測信号の推定誤差と、の関係を規定するための重み係数を算出する重み係数算出工程と、
記重み係数算出工程で算出した重み係数を用いて、時刻n+1での観測信号の推定誤差を補正し、補正した前記推定誤差と時刻nまでの観測信号による時刻n+1での前記状態量の最適推定値とにより、時刻n+1までの観測信号による時刻n+1での前記状態量の最適推定値を前記所望信号として算出する最適推定値算出工程と、
を有し、
前記状態空間モデルは、任意の一時刻のみを抽出して構成された観測方程式を含み、前記相関演算工程、前記重み係数算出工程、および前記最適推定値算出工程は、前記観測方程式に含まれる時刻n+1のみの観測信号に対し、反復的に、所定の処理を行い、
時刻n+1での観測信号の推定誤差は、時刻n+1での観測信号と、時刻nまでの観測信号による時刻n+1での前記状態量の最適推定値から射影される観測信号の推定値との差であり、
時刻nまでの観測信号による時刻n+1での前記状態量の最適推定値は、前記最適推定値算出工程で1つ前の時点での所望信号として算出した、時刻nまでの観測信号による時刻nでの前記状態量の最適推定値が、時刻nから1つの時刻だけ状態遷移したときの前記状態量の推定値である、
音抑圧方法。

【請求項7】
前記相関演算工程は、
刻nまでの観測信号により時刻n+1での前記システムの状態量を推定した場合の推定誤差の相関値をスカラー量として算出し、
前記重み係数算出工程は、
記相関演算工程で算出した前記推定誤差の相関値のスカラー量を用いて、時刻n+1までの観測信号による時刻n+1での前記状態量の最適推定値と、時刻nまでの観測信号による時刻n+1での前記状態量の最適推定値と、時刻n+1での観測信号の推定誤差と、の関係を規定するための重み係数をスカラー量として算出し、
前記最適推定値算出工程は、
記重み係数算出工程で算出した前記重み係数のスカラー量を用いて、時刻n+1までの観測信号による時刻n+1での前記状態量の最適推定値をスカラー量として算出する、
請求項6記載の雑音抑圧方法。

【請求項8】
前記相関演算工程は、第1の相関演算工程および第2の相関演算工程を有し、
前記最適推定値算出工程は、第1の最適推定値算出工程および第2の最適推定値算出工程を有し、
前記第1の相関演算工程は、
刻nまでの観測信号により時刻n+1での前記システムの状態量を推定した場合の推定誤差の相関値を行列として算出し、
前記重み係数算出工程は、
記第1の相関演算工程で算出した前記推定誤差の相関値の行列を用いて、時刻n+1までの観測信号による時刻n+1での前記状態量の最適推定値と、時刻nまでの観測信号による時刻n+1での前記状態量の最適推定値と、時刻n+1での観測信号の推定誤差と、の関係を規定するための重み係数をベクトル量として算出し、
前記第1の最適推定値算出工程は、
刻nまでの観測信号による時刻n+1での前記状態量の最適推定値をベクトル量として算出し、
前記第2の最適推定値算出工程は、
記重み係数算出工程で算出した前記重み係数のベクトル量を用いて、時刻n+1までの観測信号による時刻n+1での前記状態量の最適推定値をベクトル量として算出し、
前記第2の相関演算工程は、
刻n+1までの観測信号により時刻n+1での前記状態量を推定した場合の推定誤差の相関値を行列として算出する、
請求項6記載の雑音抑圧方法。

【請求項9】
モデル化可能な観測対象のシステムにおいて、所望の情報を示す所望信号に不必要な情報である雑音が混在した観測信号のみから、前記所望信号を駆動源として含む状態空間モデルに基づく予測法を用いて、前記所望信号を推定するための雑音抑圧プログラムであって、
コンピュータに、
各時刻の観測信号を入力する入力工程と、
刻nまたは時刻n+1までの観測信号により時刻n+1での前記システムの状態量を推定した場合の推定誤差の相関値を算出する相関演算工程と、
記相関演算工程で算出した、時刻nまでの観測信号により時刻n+1での前記システムの状態量を推定した場合の推定誤差の相関値を用いて、時刻n+1までの観測信号による時刻n+1での前記状態量の最適推定値と、時刻nまでの観測信号による時刻n+1での前記状態量の最適推定値と、時刻n+1での観測信号の推定誤差と、の関係を規定するための重み係数を算出する重み係数算出工程と、
記重み係数算出工程で算出した重み係数を用いて、時刻n+1での観測信号の推定誤差を補正し、補正した前記推定誤差と時刻nまでの観測信号による時刻n+1での前記状態量の最適推定値とにより、時刻n+1までの観測信号による時刻n+1での前記状態量の最適推定値を前記所望信号として算出する最適推定値算出工程と、
を実行させ
前記状態空間モデルは、任意の一時刻のみを抽出して構成された観測方程式を含み、前記相関演算工程、前記重み係数算出工程、および前記最適推定値算出工程は、前記観測方程式に含まれる時刻n+1のみの観測信号に対し、反復的に、所定の処理を行い、
時刻n+1での観測信号の推定誤差は、時刻n+1での観測信号と、時刻nまでの観測信号による時刻n+1での前記状態量の最適推定値から射影される観測信号の推定値との差であり、
時刻nまでの観測信号による時刻n+1での前記状態量の最適推定値は、前記最適推定値算出工程で1つ前の時点での所望信号として算出した、時刻nまでの観測信号による時刻nでの前記状態量の最適推定値が、時刻nから1つの時刻だけ状態遷移したときの前記状態量の推定値である、
音抑圧プログラム。

【請求項10】
前記相関演算工程は、
刻nまでの観測信号により時刻n+1での前記システムの状態量を推定した場合の推定誤差の相関値をスカラー量として算出し、
前記重み係数算出工程は、
記相関演算工程で算出した前記推定誤差の相関値のスカラー量を用いて、時刻n+1までの観測信号による時刻n+1での前記状態量の最適推定値と、時刻nまでの観測信号による時刻n+1での前記状態量の最適推定値と、時刻n+1での観測信号の推定誤差と、の関係を規定するための重み係数をスカラー量として算出し、
前記最適推定値算出工程は、
記重み係数算出工程で算出した前記重み係数のスカラー量を用いて、時刻n+1までの観測信号による時刻n+1での前記状態量の最適推定値をスカラー量として算出する、
請求項9記載の雑音抑圧プログラム。

【請求項11】
前記相関演算工程は、第1の相関演算工程および第2の相関演算工程を有し、
前記最適推定値算出工程は、第1の最適推定値算出工程および第2の最適推定値算出工程を有し、
前記第1の相関演算工程は、
刻nまでの観測信号により時刻n+1での前記システムの状態量を推定した場合の推定誤差の相関値を行列として算出し、
前記重み係数算出工程は、
記第1の相関演算工程で算出した前記推定誤差の相関値の行列を用いて、時刻n+1までの観測信号による時刻n+1での前記状態量の最適推定値と、時刻nまでの観測信号による時刻n+1での前記状態量の最適推定値と、時刻n+1での観測信号の推定誤差と、の関係を規定するための重み係数をベクトル量として算出し、
前記第1の最適推定値算出工程は、
刻nまでの観測信号による時刻n+1での前記状態量の最適推定値をベクトル量として算出し、
前記第2の最適推定値算出工程は、
記重み係数算出工程で算出した前記重み係数のベクトル量を用いて、時刻n+1までの観測信号による時刻n+1での前記状態量の最適推定値をベクトル量として算出し、
前記第2の相関演算工程は、
刻n+1までの観測信号により時刻n+1での前記状態量を推定した場合の推定誤差の相関値を行列として算出する、
請求項9記載の雑音抑圧プログラム。

【請求項12】
胎児の心拍を検出して得られた信号を観測信号として、所望信号としての胎児の心拍を推定する、請求項1から請求項5のいずれかに記載の雑音抑圧装置と、
前記雑音抑圧装置によって推定された胎児の心拍を出力する出力手段と、
を有する胎児心音検出装置。

【請求項13】
使用者の音声を電気的な音声信号として検出するマイクロホンと、
無線送信された通信相手の音声信号を受信する受信手段と、
前記マイクロホンによって検出された音声信号または前記受信手段によって受信された音声信号を観測信号として、所望信号としての使用者または通信相手の音声信号を推定する、請求項1から請求項5のいずれかに記載の雑音抑圧装置と、
前記雑音抑圧装置によって推定された使用者の音声信号を無線送信する送信手段と、
前記雑音抑圧装置によって推定された通信相手の音声信号を出力するスピーカと、
を有する携帯端末装置。

【請求項14】
使用者の音声を電気的な音声信号として検出するマイクロホンと、
前記マイクロホンによって検出された音声信号を観測信号として、所望信号としての使用者の音声信号を推定する、請求項1から請求項5のいずれかに記載の雑音抑圧装置と、
前記雑音抑圧装置によって推定された使用者の音声信号を入力して音声認識処理を行う音声認識手段と、
前記音声認識手段の認識結果を操作指示として、カーナビゲーション処理を実行するカーナビゲーション処理手段と、
を有するカーナビゲーション装置。

【請求項15】
使用者の音声を検出して得られた音声信号を観測信号として、所望信号としての使用者の音声信号を推定する、請求項1から請求項5のいずれかに記載の雑音抑圧装置と、
前記雑音抑圧装置によって推定された使用者の音声信号を入力して音声認識処理を行う音声認識手段と、
前記音声認識手段の認識結果を出力する出力手段と、
を有する音声認識装置。

【請求項16】
検査対象が発する音を検出して得られた信号を観測信号として、所望信号を検査対象の信号として推定する、請求項1から請求項5のいずれかに記載の雑音抑圧装置と、
前記雑音抑圧装置によって推定された所望信号を正常音と比較して異常音を検出する異常音解析手段と、
前記異常音解析手段の解析結果を出力する出力手段と、
を有する異常検出装置。

【請求項17】
画像信号を入力する画像入力手段と、
前記画像入力手段によって入力された画像信号を観測信号として、所望信号としての原画像を推定する、請求項1から請求項5のいずれかに記載の雑音抑圧装置と、
前記雑音抑圧装置によって推定された原画像を出力する出力手段と、
を有する画像処理装置。
国際特許分類(IPC)
画像

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出願権利状態 登録
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