专利名称：噪声抑制装置的制作方法
技术领域：
本发明涉及噪声抑制装置，涉及从噪声重叠的声音信号中降低噪声分量的噪声抑制装置。
背景技术：
在移动电话系统和IP(Internet Protocol)电话系统等中，除了通话者的声音之外还会向话筒内混入环境噪音。其结果，声音信号变得恶劣，损坏了声音的清晰感。于是，以往开发了从恶劣的声音信号中降低噪声分量，提高通话质量的技术(例如参照非专利文献1和专利文献1)。
图1表示以往的噪声抑制装置的一个例子的框图。该图中，时间频率转换部10每单位时间(帧)将当前帧n的输入信号xn(k)从时域k转换为频域f，求出输入信号的频域信号Xn(f)。振幅计算部11根据频域信号Xn(f)计算输入信号的振幅分量|Xn(f)|(下面称为“输入振幅分量”)。噪声估计部12从没有通话者的声音的情况下的输入振幅分量|Xn(f)|求出估计噪声的振幅分量μn(f)(下面称为“估计噪声振幅分量”)。
抑制系数计算部13按照(1)式从|Xn(f)|和μn(f)求出抑制系数Gn(f)。
Gn(f)=1-μn(f)|Xn(f)|...(1)]]>噪声抑制部14按照(2)式从Xn(f)和Gn(f)求出噪声抑制之后的振幅分量S*n(f)。
S*n(f)＝Xn(f)× Gn(f)...(2)时间频率转换部15将S*n(f)从频域转换为时域，求出噪声抑制之后的信号S*n(k)。
(非专利文献1)S.F.Boll，”Supression of Acoustic Noise in SpeechUsing Spectral Subtraction”，IEEE Transaction on Acoustics，Speech，andSignal Processing，ASSP-33，vol.27，pp.113-120，1979(专利文献1)日本特开2004-20679在图1中，估计噪声振幅分量μn(f)例如通过对不包含过去的通话者的声音的帧上的输入信号的振幅分量进行平均来求出。这样背景噪声的平均的(长期的)倾向根据过去的输入振幅分量来估计。
图2表示以往的抑制系数计算方法的一个例子的原理图。该图中，在抑制系数计算部16中，根据当前帧n的振幅分量|Xn(f)|和估计噪声振幅分量μn(f)来计算抑制系数Gn(f)，通过将该抑制系数乘以输入振幅分量，来抑制输入信号所含的噪声分量。
但是，难以正确地求出重叠于当前帧上(短期的)的噪声的振幅分量。即，重叠于当前帧上的噪声的振幅分量与估计噪声振幅分量之间产生估计误差(下面称为噪声估计误差)。因此，如图3所示，用实线所示的噪声的振幅分量与用虚线所示的估计噪声振幅分量之间的差即噪声估计误差变大。
其结果，在噪声抑制装置中，上述的噪声估计误差引起过度抑制或抑制不足。进而，由于噪声估计误差按照每帧发生很大变动，所以过度抑制或抑制不足也发生变动，在噪声抑制性能上产生时间上的不均。该噪声抑制性能的时间上的不均产生作为音乐噪声(musical noise)而被知晓的怪声。
图4表示以往的抑制系数计算方法的其他的一个例子的原理图。它是以抑制噪声抑制装置中伴随过度抑制或抑制不足而产生的怪声为目的的平均化噪声抑制技术。该图中，在振幅平滑化部17中进行当前帧n的振幅分量|Xn(f)|的平滑化，抑制系数计算部18根据平滑化之后的输入信号的振幅分量Pn(f)(下面称为“平滑化振幅分量”)和估计噪声振幅分量μn(f)求出抑制系数Gn(f)。
作为振幅分量的平滑化方法，使用下面2种方法。
(第1平滑化方法)将当前帧和过去多帧的输入振幅分量的平均值作为平滑化振幅分量Pn(f)。该方法为单纯的平均化，可以用(3)式求出平滑化振幅分量。
Pn(f)=1MΣk=0N-1|Xn-k(f)|...(3)]]>M进行平滑化的范围(帧数)(第2平滑化方法)将当前帧的振幅分量|Xn(f)|和前一帧的平滑化振幅分量Pn-1(f)之间的加载平均值作为平滑化振幅分量Pn(f)。这被称为指数平滑化，可以通过(4)式来求出平滑化振幅分量。
Pn(f)＝α×|Xn(f)|+(1-α)×Pn-1(f)...(4)α平滑化系数在图4的抑制系数计算方法中，在计算抑制系数之前对输入振幅分量进行平均化或者进行指数平滑化，从而在没有输入通话者的声音时，如图5所示，可以减小用实线所示的噪声的振幅分量和用虚线所示的估计噪声振幅分量的差即噪声估计误差。其结果，可以抑制在图2的抑制系数计算中作为问题的、噪声输入时的过度抑制或抑制不足，能够抑制音乐噪音。
但是，在输入了通话者的声音时，如图6所示，平滑化振幅分量变得钝化，用虚线所示的声音信号的振幅分量和用实线所示的平滑化振幅分量的误差(下面称为“声音估计误差”)变大。
其结果，由于根据声音估计误差较大的平滑化振幅分量和估计噪声振幅来求出抑制系数，并将输入振幅分量乘以抑制系数，所以具有错误地抑制了输入信号所含的声音分量，引起音质的劣化的问题。该现象特别在声音的起始时(声音的开始的区间)内比较显著。
发明内容
本发明是鉴于上述问题而完成的，其总的目的在于提供一种噪声抑制装置，该噪声抑制装置能够抑制音乐噪音的产生，并且将其对声音的影响降至最低，实现稳定的噪声抑制性能。
为了达成该目的，本发明的噪声抑制装置具有按照每个频带求出输入信号的振幅分量的振幅计算单元；估计上述输入信号的噪声的振幅分量来按照每个频带求出估计噪声振幅分量的噪声估计单元；按照每个频带产生不同的权重系数的权重系数产生单元；使用上述按照每个频带而不同的权重系数对上述输入信号的振幅分量进行时间上的平滑化，并按照每个频带求出平滑化振幅分量的振幅平滑化单元；按照每个频带从上述平滑化振幅分量和上述估计噪声振幅分量求出抑制系数的抑制量计算单元；以及按照每个频带从上述输入信号和上述抑制系数求出对噪声进行了抑制的声音信号的噪声抑制单元。
根据这种噪声抑制装置，可以抑制音乐噪音的产生，并且将其对声音的影响降至最低，实现稳定的噪声抑制性能。
图1是以往的噪声抑制装置的一个例子的框图。
图2是以往的抑制系数计算方法的一个例子的原理图。
图3是用于说明以往的噪声估计误差的图。
图4是以往的抑制系数计算方法的其他一个例子的原理图。
图5是用于说明以往的噪声估计误差的图。
图6是用于说明以往的声音估计误差的图。
图7是本发明的抑制系数计算的原理图。
图8是本发明的抑制系数计算的原理图。
图9是使用FIR滤波器的情况下的振幅平滑化部的结构图。
图10是使用IIR滤波器的情况下的振幅平滑化部的结构图。
图11是表示本发明的权重系数的一个例子的图。
图12是表示从平滑化振幅分量和估计噪声振幅分量来求出抑制系数的关系式的图。
图13是用于说明本发明的噪声估计误差的图。
图14是用于说明本发明的声音估计误差的图。
图15是重叠有噪声的声音的输入信号的波形图。
图16是以往的噪声抑制装置的输出声音信号的波形图。
图17是本发明的噪声抑制装置的输出声音信号的波形图。
图18是本发明的噪声抑制装置的第1实施方式的框图。
图19是本发明的噪声抑制装置的第2实施方式的框图。
图20是本发明的噪声抑制装置的第3实施方式的框图。
图21是表示非线性函数func的图。
图22是本发明的噪声抑制装置的第4实施方式的框图。
图23是表示信噪比与权重系数的关系的图。
图24是本发明的噪声抑制装置的第5实施方式的框图。
图25是应用了本发明装置的移动电话的一个实施方式的框图。
图26是应用了本发明装置的移动电话的另一个实施方式的框图。
符号说明21振幅平滑化部；22抑制系数计算部；23权重系数计算部；30FFT部；31、41振幅计算部；32、42噪声估计部；33振幅平滑化部；34振幅保持部；35权重系数保持部；36、46抑制系数计算部；37、47噪声抑制部；40信道分割部；43振幅平滑化部；44振幅保持部；45权重系数计算部；
48信道合成部具体实施方式
下面根据
本发明的实施方式。
图7和图8表示本发明的抑制系数计算的原理图。在本发明中与图4相同地，在计算抑制系数之前进行输入振幅分量的平滑化。
在图7中，在振幅平滑化部21内使用当前帧n的振幅分量|Xn(f)|和权重系数wm(f)得到平滑化振幅分量Pn(f)。抑制系数计算部22根据平滑化振幅分量Pn(f)和估计噪声振幅分量μn(f)求出抑制系数Gn(f)。
在图8中，权重系数计算部23从输入振幅分量计算特征量(信噪比和输入信号的振幅等)，根据特征量来适应性地控制权重系数wm(f)。在振幅平滑化部21中使用当前帧n的振幅分量|Xn(f)|和来自权重系数计算部23的权重系数wm(f)得到平滑化振幅分量Pn(f)。抑制系数计算部22根据平滑化振幅分量Pn(f)和估计噪声振幅分量μn(f)求出抑制系数Gn(f)。
作为平滑化的方法具有使用FIR滤波器的方法和使用IIR滤波器的方法，在本发明中可以选择任一平滑化方法。
(使用FIR滤波器的情况)图9表示使用FIR滤波器的情况下的振幅平滑化部21的结构。该图中，在振幅保持部25中，保持过去N帧的输入振幅分量(平滑化前的振幅分量)。进而在平滑化部26中，按照(5)式从过去N帧的平滑化前的振幅分量和当前的振幅分量求出平滑化后的振幅分量。
Pn(f)=w0(f)×|Xn(f)|+Σm=1N(wm(f)×|Xn-m(f)|)...(5)]]>(使用IIR滤波器的情况)图10表示使用IIR滤波器的情况下的振幅平滑化部的结构。该图中，在振幅保持部27中，保持过去N帧的平滑化后的振幅分量。进而在平滑化部28中，按照(6)式从过去N帧的平滑化后的振幅分量和当前的振幅分量求出平滑化后的振幅分量。
Pn(f)=w0(f)×|Xn(f)|+Σm=1N(wm(f)×|Pn-m(f)|)...(6)]]>在上述(5)、(6)式中，m是构成滤波器的延迟元件数，w0(f)～wm(f)是构成滤波器的m+1个乘法器各自的权重系数，通过调整该值，可以控制在对输入信号进行平滑化时的平滑化的强度。
以往从(3)、(4)式可知在整个频带中同样使用权重系数，但在本发明中如(5)、(6)式那样，权重系数wm(f)表示为频率的函数，其特征在于按照每个频带使用不同的值。
图11表示本发明的权重系数w0(f)的一个例子。在图11中，输入信号的性质被设想成低频带不易变动而高频带易于变动的情况，通过按照实线所示那样将当前帧的振幅分量|Xn(f)|相关的权重系数w0(f)设为在低域中较大高域中较小的值，从而追随高频带的变动，而且对低频带更强地施加平滑化。而且，按照每个频带将权重系数的时间上的总和设为1，当w1(f)＝1-w0(f)时，w1(f)成为单点划线所示那样。
另外，以往的(4)式中作为权重系数的平滑化系数α为常数，但在本发明中，将权重系数wm(f)作为变量，用图8所示的权重系数计算部23从输入振幅分量计算信噪比和输入信号的振幅等的特征量，根据特征量适应性地控制权重系数。
作为从平滑化振幅分量Pn(f)和估计噪声振幅分量μn(f)求出抑制系数Gn(f)时的关系式，可以选择任意的关系式。例如可以使用(1)式，还可以使用图12所示的关系式。在图12中，Pn(f)/μn(f)越小Gn(f)也越小。
在本发明的噪声抑制装置中，在计算抑制系数之前对输入振幅分量进行平滑化，因此在没有输入通话者的声音时，如图13所示，可以减小用实线所示的噪声的振幅分量和用虚线所示的估计噪声振幅分量的差即噪声估计误差。
进而，即使在输入了通话者的声音时，如图14所示，也能减小用虚线所示的声音信号的振幅分量和用实线所示的平滑化振幅分量的差即声音估计误差。其结果，能够抑制音乐噪音的产生，并且将其对声音的影响降至最低，实现稳定的噪声抑制性能。
此处，如图15所示，当提供了重叠有噪声的声音的输入信号时，使用了图4的抑制系数计算方法的以往的噪声抑制装置的输出声音信号成为图16所示的波形，本发明的噪声抑制装置的输出声音信号成为图17所示的波形。
如果比较图16的波形和图17的波形，则可知在说话开始的区间τ中，图17的波形的劣化小。为了比较各自的输出声音，将在没有声音的区间来测定噪声输入时的抑制性能、在说话开始的区间测定声音输入时的音质劣化的结果表示如下。
关于噪声输入时的抑制性能(在非声音区间测定)，以往的噪声抑制装置为大约14dB，本发明的噪声抑制装置为大约14dB。关于声音输入时的音质劣化(在说话开始的区间测定)，以往的噪声抑制装置为大约4dB，而本发明的噪声抑制装置为大约1dB，改善了大约3dB。由此，本发明可以在声音输入时减小声音分量的抑制，来减轻音质劣化。
图18表示本发明的噪声抑制装置的第1实施方式的框图。该实施方式将FFT(Fast Fourier Transform)/IFFT(Inverse FFT)用于信道分割/合成，采用基于FIR滤波器的平滑化方法，用(1)式进行抑制系数的计算。
在该图中，FFT部30按照每个单位时间(帧)将当前帧n的输入信号xn(k)从时域k转换为频域f，求出输入信号的频域信号Xn(f)。而且，下标n表示帧序号。
振幅计算部31从频域信号Xn(f)求出输入振幅分量|Xn(f)|。噪声估计部32进行声音区间检测，在说话者声音的非检测时按照(7)式从输入振幅分量|Xn(f)|求出估计噪声振幅分量μn(f)。
振幅平滑部33按照(8)式从输入振幅分量|Xn(f)|、在振幅保持部34中保持的前一帧的输入振幅分量|Xn-1(f)|和在权重系数保持部35中保持的权重系数wm(f)求出平均化振幅分量Pn(f)。其中，fs为对声音进行数字化时的抽样频率。另外，图11表示权重系数wm(f)。
Pn(f)＝w0(f)×|Xn(f)|+wi(f)×|Xn-1(f)|...(8) w1(f)＝1.0-w0(f)抑制系数计算部36按照(9)式从平均化振幅分量Pn(f)和估计噪声振幅分量μn(f)求出抑制系数Gn(f)。
Gn(f)=1-μn(f)Pn(f)...(9)]]>噪声抑制部37按照(10)式从Xn(f)和Gn(f)求出噪声抑制后的振幅分量Sn*(f)。
S*n(f)＝Xn(f)×Gn(f)...(10)IFFT部37将振幅分量Sn*(f)从频域转换为时域，求出噪声抑制后的信号sn*(k)。
图19表示本发明的噪声抑制装置的第2实施方式的框图。该实施方式将带通滤波器用于信道分割/合成，采用基于FIR滤波器的平滑化方法，用(1)式进行抑制系数的计算。
该图中，信道分割部40是用频带滤波器(BPF)按照(11)式将输入信号xn(k)分割为频带信号xBPF(i，k)。而且，下标i表示信道序号。
xBPF(i,k)=Σj=0M-1(BPF(i,j)×x(k-j))...(11)]]>BPF(i，j)频带分割用的FIR滤波器系数M上述FIR滤波器的次数振幅计算部41按照(12)式在各帧中从频带信号xBPF(i，k)计算频带的输入振幅Pow(i，n)。而且，下标n表示帧序号。
Pow(i,n)=1N×Σi=0N-1(xBPF(i,k-1))2...(12)]]>N帧长度噪声估计部42进行声音区间检测，在通话者声音的非检测时根据(13)式从频带的输入振幅分量Pow(i，n)求出估计噪声的振幅分量μ(i，n)。
权重系数计算部45将按照频带的输入振幅分量Pow(i，n)与规定的阈值THR1进行比较来计算权重系数w(i，m)。其中，设m＝0，1，2。
当Pow(i，n)≥THR1时，w(i，0)＝0.7w(i，1)＝0.2w(i，2)＝0.1当Pow(i，n)＜THR1时，w(i，0)＝0.4w(i，1)＝0.3w(i，2)＝0.3即，每个信道的权重系数的时间上的总和为1。
振幅平滑部43按照(14)式从在振幅保持部44保持的按照频带的输入振幅分量Pow(i，n-1)、Pow(i，n-2)、来自振幅计算部41的按照频带的输入振幅分量Pow(i，n)和权重系数w(i，m)计算平滑化输入振幅分量PowAV(i，n)。
PowAV(i,n)=Σm=02(w(i,m)×Pow(i,n-m))...(14)]]>抑制系数计算部46使用(15)式从平滑化输入振幅分量PowAV(i，n)和估计噪声的振幅分量μ(i，n)计算抑制系数G(i，n)。
G(i,n)=1-μ(i,n)PowAV(i,n)...(15)]]>在噪声抑制部47中按照(16)式从频带信号xBPF(i，k)和抑制系数G(i，n)求出噪声抑制后的频带信号S*BPF(i，k)。
S*BPF(i，k)＝xBPF(i，k)×G(i，n)...(16)信道合成部48由加法电路构成，按照(17)式将频带信号S*BPF(i，k)加法合成后求出输出声音信号S*(k)。
S*(k)=Σi=0L(s*BPF(i,k))...(17)]]>L频带分割数图20表示本发明的噪声抑制装置的第3实施方式的框图。该实施方式将FFT/IFFT用于信道分割/合成，采用基于IIR滤波器的平滑化方法，用非线性函数进行抑制系数的计算。
该图中，FFT部30按照每单位时间(帧)，将当前帧n的输入信号xn(k)从时域k转换为频域f，求出输入信号的频域信号Xn(f)。而且，下标n表示帧序号。
振幅计算部31从频域信号Xn(f)求出输入振幅分量|Xn(f)|。噪声估计部32进行声音区间检测，在说话者声音的非检测时按照(7)式从输入振幅分量|Xn(f)|求出估计噪声振幅分量μn(f)。
振幅平滑化部51按照(18)式从输入振幅分量|Xn(f)|、振幅保持部52保持的过去2帧的平均化振幅分量Pn-1(f)、Pn-2(f)和权重系数保持部53保持的权重系数wm(f)求出平均化振幅分量Pn(f)。
Pn(f)＝w0(f)·|Xn(f)|+w1(f)·Pn-1(f)+w2(f)·Pn-2(f)...(18)权重系数计算部53将平均化振幅分量Pn(f)与规定的阈值THR2进行比较来计算权重系数wm(f)。其中，设m＝0，1，2。
当Pn(f)≥THR2时，wm(f)＝1.0wm(f)＝0.0wm(f)＝0.0当Pn(f)＜THR2时，wm(f)＝0.6wm(f)＝0.2wm(f)＝0.2即，每个信道的权重系数的时间上的总和为1。
抑制系数计算部54使用(19)式所示的非线性函数func从平均化振幅分量Pn(f)和估计噪声的振幅分量μn(f)求出抑制系数Gn(f)。而且，图21表示非线性函数func。
Gn(f)=func(Pn(f)μn(f))...(19)]]>噪声抑制部37按照(10)式从Xnf)和Gn(f)求出噪声抑制之后的振幅分量S*n(f)。IFFT部37将振幅分量S*n(f)从频域转换为时域，求出噪声抑制后的信号S*n(k)。
这样，通过根据平滑化后的振幅分量控制权重系数，可以对不稳定的噪声进行强有力且稳定的控制。
图22表示本发明的噪声抑制装置的第4实施方式的框图。该实施方式将FFT/IFFT用于信道分割/合成，采用基于IIR滤波器的平滑化方法，用非线性函数进行抑制系数的计算。
在该图中，FFT部30在每个单位时间(帧)将当前帧n的输入信号Xn(k)从时域k转换为频域f，求出输入信号的频域信号Xn(f)。而且，下标n表示帧序号。
振幅计算部31从频域信号Xn(f)求出输入振幅分量|Xn(f)|。噪声估计部32进行声音区间检测，在说话者声音的非检测时按照(7)式从输入振幅分量|Xn(f)|求出估计噪声振幅分量μn(f)。
信噪比计算部56使用(20)式按照每个频带从当前帧的输入振幅分量|Xn(f)|和估计噪声振幅分量μn(f)求出信噪比SNRn(f)。
SNRn(f)=|Xn(f)|μn(f)...(20)]]>权重系数计算部57从信噪比SNRn(f)求出权重系数w0(f)。而且，图23表示SNRn(f)和w0(f)的关系。另外，按照(21)式从w0(f)计算w1(f)。即，每个频带的权重系数的时间上的总和为1。
w1(f)＝1.0-w0(f)...(21)振幅平滑化部58按照(22)式从当前帧的输入振幅分量|Xn(f)|、振幅保持部34保持的前一帧的输入振幅分量|Xn-1(f)|和来自权重系数计算部57的权重系数wm(f)即w0(f)、w1(f)，求出平均化振幅分量Pn(f)。
Pn(f)＝w0(f)·|Xn(f)|+w1(f)·|Xn-1(f)|...(22)抑制系数计算部36按照(9)式从平均化振幅分量Pn(f)和估计噪声的振幅分量μn(f)求出抑制系数Gn(f)。噪声抑制部37按照(10)式从Xn(f)和Gn(f)求出噪声抑制之后的振幅分量S*n(f)。IFFT部37将振幅分量S*n(f)从频域转换为时域，求出噪声抑制后的信号S*n(k)。
这样，通过根据信噪比控制权重系数，可以无关话筒的音量而进行稳定的控制。
图24表示本发明的噪声抑制装置的第5实施方式的框图。该实施方式将FFT/IFFT用于信道分割/合成，采用基于IIR滤波器的平滑化方法，用非线性函数进行抑制系数的计算。
在该图中，FFT部30在每个单位时间(帧)将当前帧n的输入信号xn(k)从时域k转换为频域f，求出输入信号的频域信号Xn(f)。而且，下标n表示帧序号。
振幅计算部31从频域信号Xn(f)求出输入振幅分量|Xn(f)|。噪声估计部32进行声音区间检测，在说话者声音的非检测时按照(7)式从输入振幅分量|Xn(f)|求出估计噪声振幅分量μn(f)。
振幅平滑化部51按照(18)式从输入振幅分量|Xn(f)|、振幅保持部52保持的过去2帧的平均化振幅分量Pn-1(f)、Pn-2(f)和来自权重系数保持部61的权重系数wm(f)求出平均化振幅分量Pn(f)。
在信噪比计算部60中，使用(23)式按照每个频带从平滑化振幅分量Pn(f)和估计噪声振幅分量μn(f)计算信噪比SNRn(f)。
SNRn(f)=Pn(f)μn(f)...(23)]]>权重系数计算部61从信噪比SNRn(f)求出权重系数w0(f)。而且，图23表示SNRn(f)和w0(f)的关系。另外，按照(21)式从w0(f)计算w1(f)。
抑制系数计算部54使用(19)式所示的非线性函数func从平均化振幅分量Pn(f)和估计噪声振幅分量μn(f)求出抑制系数Gn(f)。噪声抑制部37按照(10)式从Xn(f)和Gn(f)求出噪声抑制之后的振幅分量S*n(f)。IFFT部37将振幅分量S*n(f)从频域转换为时域，求出噪声抑制后的信号S*n(k)。
这样，通过根据平滑化后的信噪比控制权重系数，可以对不稳定的噪声进行强有力且稳定的控制，可以无关话筒的音量而进行稳定的控制。
图25表示应用了本发明装置的移动电话的一个实施方式的框图。该图中，话筒71的输出声音信号被本发明的噪声抑制装置70进行了噪声抑制之后被编码器72编码，由发送部73发送到公共网74。
图26表示应用了本发明装置的移动电话的另一个实施方式的框图。该图中，从公共网74发送的信号被接收部75接收，在解码器76中被解码，用本发明的噪声抑制装置70进行噪声抑制。之后，提供给扬声器77发出声音。
而且，也可以组合图25和图26在送话系统和听话系统的双方上设置本发明的噪声抑制装置70。
另外，振幅计算部31、41对应于权利要求所述的振幅计算单元，噪声估计部32、42对应于噪声估计单元，权重系数保持部35、权重系数计算部45、信噪比计算部56、60对应于权重系数产生单元，振幅平滑化部33、43对应于振幅平滑化单元，抑制系数计算部36、46对应于抑制量计算单元，37、47对应于噪声抑制单元，FFT部30、信道分割部40对应于频率分割单元，IFFT部38、信道合成部48对应于频率合成单元。
权利要求
1.一种噪声抑制装置，其特征在于，该噪声抑制装置具有将输入信号分割为多个频带，输出频带信号的频率分割单元；求出上述频带信号的振幅分量的振幅计算单元；估计上述输入信号所含的噪声的振幅分量来按照每个频带求出估计噪声振幅分量的噪声估计单元；按照每个频带产生不同的权重系数的权重系数产生单元；使用上述权重系数求出将上述频带信号的振幅分量进行了时间上的平滑化的平滑化振幅分量的振幅平滑化单元；按照每个频带从上述平滑化振幅分量和上述估计噪声振幅分量求出抑制系数的抑制量计算单元；根据上述抑制系数对上述频带信号进行抑制的噪声抑制单元；以及将上述噪声抑制单元输出的多个频带的噪声抑制后的频带信号合成输出的频率合成单元。
2.一种噪声抑制装置，其特征在于，该噪声抑制装置具有将输入信号分割为多个频带，输出频带信号的频率分割单元；求出上述频带信号的振幅分量的振幅计算单元；估计上述输入信号所含的噪声的振幅分量来按照每个频带求出估计噪声振幅分量的噪声估计单元；使权重系数在时间上发生变化并将其输出的权重系数产生单元；使用上述权重系数求出将上述频带信号的振幅分量进行了时间上的平滑化的平滑化振幅分量的振幅平滑化单元；按照每个频带从上述平滑化振幅分量和上述估计噪声振幅分量求出抑制系数的抑制量计算单元；根据上述抑制系数对上述频带信号进行抑制的噪声抑制单元；以及将上述噪声抑制单元输出的多个频带的噪声抑制后的频带信号合成输出的频率合成单元。
3.根据权利要求1或2所述的噪声抑制装置，其特征在于，上述权重系数产生单元输出预先设定的权重系数。
4.根据权利要求1或2所述的噪声抑制装置，其特征在于，上述权重系数产生单元根据上述输入信号的振幅分量按照每个频带计算权重系数。
5.根据权利要求1或2所述的噪声抑制装置，其特征在于，上述权重系数产生单元根据上述平滑化振幅分量按照每个频带计算权重系数。
6.根据权利要求1或2所述的噪声抑制装置，其特征在于，上述权重系数产生单元根据上述输入信号的振幅分量和上述估计噪声振幅分量之比按照每个频带计算权重系数。
7.根据权利要求1或2所述的噪声抑制装置，其特征在于，上述权重系数产生单元根据上述平滑化振幅分量和上述估计噪声振幅分量之比按照每个频带计算权重系数。
8.根据权利要求1至7中任一项所述的噪声抑制装置，其特征在于，上述权重系数产生单元产生时间上的总和为1的权重系数。
9.根据权利要求1至8中任一项所述的噪声抑制装置，其特征在于，上述频率分割单元为快速傅立叶转换器，上述频率合成单元为快速傅立叶逆转换器。
10.根据权利要求1至8中任一项所述的噪声抑制装置，其特征在于，上述频率分割单元由多个带通滤波器构成，上述频率合成单元由加法电路构成。
11.根据权利要求1至10中任一项所述的噪声抑制装置，其特征在于，上述振幅平滑化单元根据上述权重系数按照每个频带对当前的输入信号的振幅分量和过去的输入信号的振幅分量进行加权相加。
12.根据权利要求1至10中任一项所述的噪声抑制装置，其特征在于，上述振幅平滑化单元根据上述权重系数按照每个频带对当前的输入信号的振幅分量和过去的平滑化振幅分量进行加权相加。
13.根据权利要求1至12中任一项所述的噪声抑制装置，其特征在于，上述权重系数产生单元产生在低域为大值在高域为小值的权重系数。
全文摘要
本发明提供一种噪声抑制装置，该噪声抑制装置具有将输入信号分割为多个频带，输出频带信号的频率分割单元；求出频带信号的振幅分量的振幅计算单元；估计输入信号所含的噪声的振幅分量来按照每个频带求出估计噪声振幅分量的噪声估计单元；按照每个频带产生不同的权重系数的权重系数产生单元；使用权重系数求出将频带信号的振幅分量进行了时间上的平滑化的平滑化振幅分量的振幅平滑化单元；按照每个频带从平滑化振幅分量和估计噪声振幅分量求出抑制系数的抑制量计算单元；根据抑制系数对频带信号进行抑制的噪声抑制单元；以及将噪声抑制单元输出的多个频带的噪声抑制后的频带信号合成输出的频率合成单元，从而可以既抑制音乐噪声的产生，又将对声音的影响抑制为最小限度，能够实现稳定的噪声抑制性能。
文档编号G10L21/02GK101027719SQ20048004410
公开日2007年8月29日 申请日期2004年10月28日 优先权日2004年10月28日
发明者大谷猛, 松原光良, 远藤香绪里, 大田恭士 申请人:富士通株式会社