专利名称：多输入噪声抑制装置、多输入噪声抑制方法、程序以及集成电路的制作方法
技术领域：
本发明涉及多输入噪声抑制装置、多输入噪声抑制方法、程序以及集成电路，尤其涉及利用包含目标声以及噪声成分的信号来抑制噪声成分的多输入噪声抑制装置、多输入噪声抑制方法、程序及集成电路。
背景技术：
作为现有的噪声抑制装置，例如有基于目标声中混入了噪声的主信号、噪声参照信号来抑制噪声成分的装置(例如，参照专利文献1)。在专利文献1所记载的噪声抑制装置(传声器装置)中，通过进行水平判断来检测只存在想要抑制的噪声的状态，并基于主信号以及噪声参照信号的平均功率谱比、噪声参照信号的功率谱，来推定主信号中包含的噪声的功率谱。然后，决定可抑制推定出的噪声成分的滤波系数，并对主信号进行滤波，从而抑制噪声成分。以下，专利文献1中记载的这种抑制噪声成分的技术也称之为现有技术A。先行技术文献专利文献专利文献1 特开2004-187^3号公报
发明内容
发明要解决的问题但是，在所述现有技术A中存在如下课题。具体而言，为了使现有技术A的噪声抑制装置进行适当的噪声抑制动作，需要求出不存在目标声成分的时间区间的平均功率谱比。在像现有技术A这种以对目标声成分以及噪声成分的发生状态进行检测作为前提的结构的情况下，例如，若将包含微小目标声的状态(区间)判断为噪声区间，将发生过度抑制，而导致音质的劣化。另外，在目标声的发生频度高的情况下，无法获得用于求出平均功率谱比的时间区间，从而无法对噪声的传导系统的变动进行追踪。S卩，在像现有技术A这种以对目标声成分以及噪声成分的发生状态进行检测作为前提的结构中，存在要想获得噪声成分经过高精度抑制的声音信号时处理就会变得复杂的问题。本发明是为了解决所述问题而开发的，其目的在于提供能够通过简单的处理就能获得噪声成分被高精度抑制的声音信号的多输入噪声抑制装置等。用于解决问题的手段为了解决所述问题，本发明的一个形态的多输入噪声抑制装置使用包含目标声成分以及噪声成分的主信号、和包含噪声成分的至少一个噪声参照信号进行处理，该多输入噪声抑制装置具备功率谱算出部，在每经过与声音的处理单位对应的单位时刻时，进行算出主功率谱和参照功率谱的算出处理，该主功率谱是所述主信号的功率谱，该参照功率谱是所述噪声参照信号的功率谱；功率谱推定部，在每次进行所述算出处理时，根据所述主功率谱和第一运算值，进行推定被视为目标声的功率谱的推定目标声功率谱的推定处理，该第一运算值是通过至少进行将所述参照功率谱乘以第一权重系数的乘法运算而获得的；以及，系数更新部，在每次进行所述推定处理时，更新所述第一权重系数以及第二权重系数， 以使第二运算值接近所述主功率谱，该第二运算值是对将所述参照功率谱以及所述推定目标声功率谱分别乘以所述第一权重系数以及所述第二权重系数所获得的至少两个值进行加法运算而获得的；所述功率谱推定部通过在所述推定处理中至少进行如下乘法运算来推定所述推定目标声功率谱，并输出该推定完的推定目标声功率谱，该乘法运算是指将在经过第k+Ι个单位时刻时算出的所述参照功率谱乘以在经过第k个单位时刻时由所述系数更新部更新的第一权重系数的运算，其中，k为1以上的整数。根据所述结构，在每经过单位时刻时，所述第一权重系数以及所述第二权重系数被更新，由此使第二运算值接近所述主功率谱。所述第一权重系数以及第二权重系数分别是用于对所述参照功率谱以及所述推定目标声功率谱进行乘法运算的系数。第二运算值是对将所述参照功率谱以及所述推定目标声功率谱分别乘以所述第一权重系数以及所述第二权重系数所获得的至少两个值进行加法运算而获得的值。即，第二运算值是包含所述参照功率谱的一部分和所述推定目标声功率谱的一部分的值。S卩，在每经过单位时刻时，所述第一权重系数以及所述第二权重系数被更新，从而使包含参照功率谱的一部分和被视为目标声的功率谱的推定目标声功率谱的一部分的第二运算值接近包含有目标声成分以及噪声成分的主信号的主功率谱，该参照功率谱是包含噪声成分的噪声参照信号的参照功率谱。因此，每经过单位时刻时，所述第一权重系数以及所述第二权重系数分别被收敛向正确表示主信号中包含的目标声成分的量以及噪声成分的量的值。另外，功率谱推定部通过至少进行将在经过第K+1个单位时刻时算出的所述参照功率谱乘以在经过第K个单位时刻时被更新的第一权重系数的乘法运算，来推定所述推定目标声功率谱，并输出该推定完的推定目标声功率谱。由此，在每经过单位时刻时，利用被收敛为正确表示目标声成分的量以及噪声成分的量的值的第一权重系数所推定出的推定目标声功率谱，将成为非常接近目标声的功率谱的值。从而能够获得(推定)噪声成分被高精度抑制的声音信号(推定目标声功率谱)。 其结果，能够高精度地抑制噪声成分。另外，在所述的现有技术A中，由于需要对目标声成分以及噪声成分的发生状态进行检测，因此，要想高精度地抑制噪声成分，处理将变得复杂。相对于此，本形态的多输入噪声抑制装置根据从主信号的主功率谱和噪声参照信号的参照功率谱获得的第一运算值来推定推定目标声功率谱，因此不需要对目标声成分以及噪声成分的发生状态进行检测。即，本形态的多输入噪声抑制能够通过简单的处理获得 (推定)噪声成分经过高精度抑制的声音信号(推定目标声功率谱)。另外，优选为，所述功率谱推定部通过至少进行从所述主功率谱减去所述第一运算值的运算，推定与从所述主功率谱单纯地减去了所述第一运算值的结果不同的所述推定目标声功率谱。
另外，优选为，所述系数更新部通过最小均方法(Least Mean Square :LMS)来更新所述第一权重系数以及所述第二权重系数，以使所述主功率谱和所述第二运算值的差分接近零。根据所述结构，能通过少量运算推定出高精度抑制噪声的目标声。另外，优选为，所述系数更新部更新所述第一权重系数以及所述第二权重系数，以使所述第一权重系数以及所述第二权重系数分别成为非负值。根据所述结构，能够改善各权重系数的收敛性能，以及能够缩短至推定出噪声被抑制的目标声为止的时间。另外，优选为，所述功率谱推定部包括具有滤波器特性的滤波器运算部，该滤波器特性取决于所述主功率谱和所述第一运算值的差分，所述滤波器运算部通过利用所述滤波器特性来对所述主功率谱进行滤波，从而推定所述推定目标声功率谱。根据所述结构，在功率谱推定部后段的系数更新部中，能够获得适当的误差信号， 从而能改善各权重系数的推定精度。另外，优选为，所述多输入噪声抑制装置使用多个所述噪声参照信号进行处理，与多个所述噪声参照信号分别对应的多个参照功率谱中的某一个是固定值。根据所述结构，能够除去因装置或者所连接的器件等的固有噪声等的影响而存在的固定噪声的影响，从而能够推定出以更高的精度抑制噪声的目标声。另外，优选为，所述功率谱算出部在每经过所述单位时刻时以帧为单位算出所述主功率谱以及所述参照功率谱，所述功率谱推定部在每经过所述单位时刻时，以帧为单位推定所述推定目标声功率谱，所述系数更新部包括时间平均部，该时间平均部算出时间平均，该时间平均是指所述主功率谱、所述参照功率谱以及所述推定目标声功率谱分别在多个所述帧内的平均，所述系数更新部更新所述第一权重系数以及所述第二权重系数，以使由所述时间平均部算出的所述主功率谱的时间平均接近取决于如下加法运算的值，该加法运算是指在所述参照功率谱的时间平均上加上所述推定目标声功率谱的时间平均的运算。根据所述结构，在频率分析的帧时间的长度短的情况下，或者在提高权重系数的更新速度的情况下，能使权重系数的收敛性能稳定化。另外，优选为，还具备目标声波形提取部，该目标声波形提取部通过使用由所述系数更新部更新的所述第一权重系数以及第二权重系数来推定所述目标声功率谱，并至少进行为了以时域表示推定出的该目标声功率谱的变换，从而提取目标声的信号波形。根据所述结构，能够提取高精度地抑制了噪声的目标声的信号波形。另外，优选为，所述的多输入噪声抑制装置还具备主传声器，在所述目标声的输出源的方向上具有灵敏度，接收所述主信号；参照传声器，在所述目标声的输出源的方向上的灵敏度为最小或极小，接收所述噪声参照信号。根据所述结构，能够获得作为指向性和噪声抑制性能被改善的指向性传声器的功能。另外，优选为，所述系数更新部在每次更新所述第一权重系数时输出更新后的该第一权重系数，所述噪声抑制装置还具备存储部在所述系数更新部每次输出所述第一权重系数时，该存储部存储由所述系数更新部输出的最新的所述第一权重系数。根据所述结构，至少能使功率谱推定部使用第一权重系数的定时成为恰当的定时，从而能够推定出以更高的精度抑制了噪声的目标声。另外，优选为，所述多输入噪声抑制装置还具备判断部，判断由所述系数更新部对所述第一权重系数以及所述第二权重系数进行更新的更新次数是否在预先设定的规定次数以上，所述功率谱推定部在所述判断部判断为所述更新次数小于所述规定次数的期间内进行所述推定处理，所述系数更新部在所述判断部判断为所述更新次数小于所述规定次数的期间内，使用上一次更新的所述第一权重系数以及所述第二权重系数，更新所述第一权重系数以及所述第二权重系数。根据所述结构，能够缩短收敛单位时间内的权重系数所需的时间，从而能够改善对于传达系统的变动等的跟踪性。由此，能够推定出以更高的精度抑制的目标声。本发明的一个形态的多输入噪声抑制方法，使用包含目标声成分以及噪声成分的主信号、和包含噪声成分的至少一个噪声参照信号进行处理，该多输入噪声抑制方法包括 进行算出处理的步骤，在每经过与声音的处理单位对应的单位时刻时，算出主功率谱和参照功率谱的算出处理，该主功率谱是所述主信号的功率谱，该参照功率谱是所述噪声参照信号的功率谱；进行推定处理的步骤，在每次进行所述算出处理时，根据所述主功率谱和第一运算值，推定被视为目标声的功率谱的推定目标声功率谱，该第一运算值是通过至少进行将所述参照功率谱乘以第一权重系数的乘法运算而获得的；以及，更新步骤，在每次进行所述推定处理时，更新所述第一权重系数以及第二权重系数，以使第二运算值接近所述主功率谱，该第二运算值是对将所述参照功率谱以及所述推定目标声功率谱分别乘以所述第一权重系数以及所述第二权重系数所获得的至少两个值进行加法运算所获得的，在所述进行推定处理的步骤中，通过在所述推定处理中至少进行如下乘法运算来推定所述推定目标声功率谱，并输出该推定完的推定目标声功率谱，该乘法运算是指将在经过第k+Ι个单位时刻时算出的所述参照功率谱乘以在经过第k个单位时刻时更新的第一权重系数的运算， 其中，k为1以上的整数。本发明的一个形态的程序，由计算机使用包含目标声成分以及噪声成分的主信号、和包含噪声成分的至少一个噪声参照信号进行处理，该程序包括进行算出处理的步骤，在每经过与声音的处理单位对应的单位时刻时，算出主功率谱和参照功率谱的算出处理，该主功率谱是所述主信号的功率谱，该参照功率谱是所述噪声参照信号的功率谱；进行推定处理的步骤，在每次进行所述算出处理时，根据所述主功率谱和第一运算值，推定被视为目标声的功率谱的推定目标声功率谱，该第一运算值是通过至少进行将所述参照功率谱乘以第一权重系数的乘法运算而获得的；以及，更新步骤，在每次进行所述推定处理时，更新所述第一权重系数以及第二权重系数，以使第二运算值接近所述主功率谱，该第二运算值是对将所述参照功率谱以及所述推定目标声功率谱分别乘以所述第一权重系数以及所述第二权重系数所获得的至少两个值进行加法运算所获得的，在所述进行推定处理的步骤中，通过在所述推定处理中至少进行如下乘法运算来推定所述推定目标声功率谱，并输出该推定完的推定目标声功率谱，该乘法运算是指将在经过第k+Ι个单位时刻时算出的所述参照功率谱乘以在经过第k个单位时刻时更新的第一权重系数的运算，其中，k为1以上的整数。本发明的一个形态的集成电路使用包含目标声成分以及噪声成分的主信号、和包含噪声成分的至少一个噪声参照信号进行处理，该集成电路具备功率谱算出部，在每经过与声音的处理单位对应的单位时刻时，进行算出主功率谱和参照功率谱的算出处理，该主功率谱是所述主信号的功率谱，该参照功率谱是所述噪声参照信号的功率谱；功率谱推定部，在每次进行所述算出处理时，根据所述主功率谱和第一运算值，进行推定被视为目标声的功率谱的推定目标声功率谱的推定处理，该第一运算值是通过至少进行将所述参照功率谱乘以第一权重系数的乘法运算而获得的；以及，系数更新部，在每次进行所述推定处理时，更新所述第一权重系数以及第二权重系数，以使第二运算值接近所述主功率谱，该第二运算值是对将所述参照功率谱以及所述推定目标声功率谱分别乘以所述第一权重系数以及所述第二权重系数所获得的至少两个值进行加法运算所获得的，所述功率谱推定部，通过在所述推定处理中至少进行如下乘法运算来推定所述推定目标声功率谱，并输出该推定完的推定目标声功率谱，该乘法运算是指将在经过第k+Ι个单位时刻时算出的所述参照功率谱乘以在经过第k个单位时刻时由所述系数更新部更新的第一权重系数的运算，其中，k 为1以上的整数。发明效果根据本发明，能够通过简单的处理，获得高精度的抑制了噪声成分的声音信号。
图1是实施方式1的多输入噪声抑制装置的方框图。图2是表示实施方式1的多输入噪声抑制装置的结构的一个例子的方框图。图3是说明被输入到实施方式1的多输入噪声抑制装置的信号的图。图4是表示实施方式1的系数更新部的结构的一个例子的方框图。图5是表示实施方式1的系数更新部的结构一个其他例子的方框图。图6是表示实施方式1的功率谱推定部的结构的一个其他例子的方框图。图7是噪声抑制处理的流程图。图8是表示实施方式1的多输入噪声抑制装置的输入信号波形的一个例子的图。图9是表示通过实施方式1的多输入噪声抑制装置可获得的权重系数的时间变化和收敛值的一个例子的图。图10是表示实施方式1的功率谱推定部的结构的一个其他例子的方框图。图11是表示实施方式1的系数更新部的结构的一个其他例子的方框图。图12是表示实施方式1的多输入噪声抑制装置的一个其他例子的方框图。图13是实施方式2的多输入噪声抑制装置的方框图。图14是表示实施方式2的目标声波形提取部的结构的一个例子的方框图。图15是噪声抑制处理A的流程图。图16是表示实施方式2的计算机模拟中使用的输入输出信号的波形的图。图17是说明在多个噪声参照信号中存在窜扰的情况下输入到实施方式2的装置的信号的图。图18是表示实施方式2的计算机模拟中使用的输入输出信号的波形的图。图19是表示实施方式2的多输入噪声抑制装置的一个其他例子的方框图。图20是实施方式3的多输入噪声抑制装置的方框图。图21是表示实施方式3的多输入噪声抑制装置的输入输出的各种信号的指向性模式的例子的图。
具体实施例方式以下，参照附图详细说明本发明的实施方式。以下说明的实施方式均为本发明优选的一具体例。以下的实施方式中出现的数值、形状、结构要素、结构要素的配置位置以及连接形态、步骤、步骤的顺序等仅为一例，并不表示本发明限定于此。本发明只受权利要求的限定。因此，将以下的实施方式的结构要素中的未被记载在用于表示本发明的最上位概念的独立权利要求项中的结构要素，作为虽然不是为了达成本发明的目的所必须的，但能够构成更为优选的形态的结构要素进行说明。另外，在以下的说明中，对相同结构要素赋予相同符号。这些相同结构要素的名称以及功能也相同。因此，有时将省略相关的详细说明。(实施方式1)图1是实施方式1的多输入噪声抑制装置1000的方框图。如图1所示，多输入噪声抑制装置1000具备功率谱算出部100、功率谱推定部200 和系数更新部300。功率谱算出部100在每经过单位时刻时，算出主功率谱和参照功率谱，详情后述。 该主功率谱是主信号x(n)的功率谱。该参照功率谱是噪声参照信号的功率谱。功率谱算出部100具备频率分析部110、120和130。频率分析部110对主信号χ (η)进行频率分析(时间频率变换)，并输出通过该频率分析所获得的功率谱P1 (ω)。主信号χ(η)包含目标声成分以及噪声成分。在本说明书中，目标声成分是表示目标声的成分。在本说明书，目标声是只包含被视为必要的声音成分的声音。在本说明书，作为一例，将不必要的声音作为噪声。在此情况下，目标声是不包含噪声成分的，而只包含被视为必要的声音成分的声音。并且，在本说明书中，以2 π f表示ω。频率分析部120对主信号χ (η)中包含的噪声成分，或者对包含该噪声成分的一部分的噪声参照信号Α (η)进行频率分析，并输出通过该频率分析所获得的功率谱P2 (ω)。频率分析部130对主信号χ (η)中包含的噪声成分，或者对包含该噪声成分的一部分的噪声参照信号r2 (η)进行频率分析，并输出通过该频率分析所获得的功率谱P3 (ω)。S卩，噪声参照信号rjn)、!^!!)分别包含噪声成分。功率谱推定部200在每次由功率谱算出部100进行所述算出处理时，根据主功率谱和第一运算值来进行推定处理，推定出被视为目标声的功率谱的推定目标声功率谱， 该第一运算值是通过至少进行将参照功率谱乘以权重系数的乘法运算而获得的值，详情后述。以下，将推定目标声功率谱Ρ3(ω)仅记载为5( )。功率谱推定部200接收由频率分析部110、120和130分别输出的功率谱P1(Q)、 P2 (ω)和P3 (ω)。并且，功率谱推定部200接收由系数更新部300输出的权重系数A2 (ω) 禾口 A3 (ω)。以下，将功率谱P1(GJ)、Ρ2(ω)、Ρ3(ω)分别记载为 P1 ( ω )、P2 ( ω )、P3 ( ω )。功率谱推定部200利用功率谱P1(GJ)、Ρ2(ω)、Ρ3(ω)以及权重系数A2 ( ω )、Α3 ( ω )来抑制主信号x(n)的功率谱？乂。)中包含的噪声成分，并输出推定目标声功率谱Ρ3(ω)， 详情后述。系数更新部300接收由频率分析部110、120、130分别输出的功率谱？1( )、 P2 ( ω )、ρ3 ( ω )，以及由功率谱推定部200输出的推定目标声功率谱Ps ( ω )。并且，系数更新部300在每次更新所述第一权重系数时，输出更新后的该第一权重系数。该第一权重系数是权重系数A2 (ω)或者权重系数A3 (ω)。由系数更新部300输出的权重系数A2 (ω)、Α3 (ω)被输入到功率谱推定部200，以供在与下一个处理时刻对应的推定目标声功率谱的推定处理中使用。图2表示了功率谱算出部100中包含的频率分析部110、120、130，以及功率谱推定部200和系数更新部300的结构的一个例子。频率分析部110包含FFT (Fast Fourier Transform 快速傅里叶变换)运算部111 和功率运算部112。FFT运算部111对主信号χ (η)进行FFT运算，并输出通过该FFT运算获得的频谱。在本说明书中，以帧为单位来进行FFT运算。在本说明书中，帧表示用于对被作为FFT运算的处理对象的信号的一部分(一定时间内的信号)进行处理的范围。该一定时间例如是100毫秒。例如，在作为信号的一部分的100毫秒的信号成为FFT运算的对象的情况下，帧被设定为该100毫秒的信号。在本实施方式中，帧时间例如是48k/S (64 ^ S^ 4096)的范围的值。帧时间例如是100毫秒。连续的多个帧被设定成该连续的多个帧中的相邻接的两个帧的一部分重叠的方式。为了使相邻接的两个帧重叠而使帧进行移位的长度，称之为帧移位长度或者帧移位量。另外，也可以将该多个帧设定成其中相邻接的两个帧不重叠的方式。帧与某时刻对应。在以下的说明中，与帧对应的时刻也称之为帧时刻。从帧时刻开始到经过了帧时间后的时刻为止的信号，既是一次FFT运算的对象。帧时刻是与声音的处理单位对应的单位时刻。以下，也将帧时刻称作时刻、处理时刻或者单位时刻。多个帧分别与多个帧时刻对应。在本实施方式中，例如以时刻Tl、T2........Tn
表示多个帧时刻。以下，帧中的处理也称之为帧处理。功率运算部112对由FFT运算部111输出的频谱，按每个频率成分计算该频谱的绝对值的二次方，并将通过该计算所获得的结果作为功率谱P1 ( ω )输出。在本说明书中，每个频率成分是指每个规定的频率。该规定的频率例如是48k/ S (64彡S彡4096)的范围的值。当S为IOM时，4池/1024 = 46. 9，因此该规定的频率大概为47Hz。在此情况下，每个频率成分相当于47的各倍数(47、94、141.......)。频率分析部120包含FFT运算部121和功率运算部122。FFT运算部121对噪声参照信号Α (η)进行FFT运算，并输出通过该FFT运算所获得的频谱。功率运算部122对由 FFT运算部121输出的频谱，按每个频率成分计算该频谱的绝对值的二次方，并将通过该计算所获得的结果作为功率谱P2 (ω)输出。频率分析部130包含FFT运算部131和功率运算部132。FFT运算部131对噪声参照信号r2 (η)进行FFT运算，并输出通过该FFT运算所获得的频谱。功率运算部132对由 FFT运算部131输出的频谱，按每个频率成分计算该频谱的绝对值的二次方，并将通过该计算所获得的结果作为功率谱Ρ3(ω)输出。
功率谱推定部200包含乘法运算部212、213。乘法运算部212对功率谱P2 (ω)， 通过按每个频率成分乘以权重系数A2 (ω)，来进行加权。然后，乘法运算部212输出被加权的功率谱。 乘法运算部213对功率谱P3 (ω)，通过按每个频率成分乘以权重系数A3 (ω)，来进行加权。然后，乘法运算部213输出被加权的功率谱。功率谱推定部200还包含加法运算部221、减法运算部222和滤波器运算部250。加法运算部221按每个频率成分，对由乘法运算部212、213分别输出的两个被加权的功率谱进行加法运算。在以下的说明中，由加法运算部221进行加法运算所获得的功率谱也称之为第一功率谱。然后，加法运算部221输出第一功率谱。减法运算部222按每个频率成分，从功率谱P1 (ω)减去第一功率谱。在以下的说明中，由减法运算部222进行减法运算所获得的功率谱也称之为第二功率谱。然后，减法运算部222将第二功率谱作为功率谱Psig(Co)输出。滤波器运算部250利用功率谱P1 (ω)以及功率谱Psig (ω)，算出推定目标声功率谱Ps (ω)，并输出该推定目标声功率谱Ps (ω)。系数更新部300包含乘法运算部311、312、313。乘法运算部311、312、313分别对功率谱进行乘以加权系数的乘法运算，详情后述。系数更新部300还包含加法运算部321和减法运算部322。加法运算部321按每个频率成分，对由乘法运算部311、312、313分别输出的被加权的三个功率谱进行加法运算。加法运算部321输出通过该加法运算所获得的功率谱。另外，系数更新部300还包含下述时间平均部305。在此，为了简化附图，图2中未表示时间平均部305。减法运算部322按每个频率成分，进行从功率谱P1 (ω)减去由加法运算部321输出的功率谱的减法运算。减法运算部322将通过该减法运算所获得的功率谱作为推定误差功率谱输出。权重系数A1 ( ω )、A2 ( ω )、A3 ( ω )根据推定误差功率谱Pm ( ω )、推定目标声功率谱 Ρ3(ω)以及功率谱Ρ2(ω)、Ρ3(ω)而被更新。在以下的说明中，权重系数A2 ( ω )、Α3 ( ω )也分别称之为第一权重系数。另外，在以下的说明中，权重系数A1(Co)也称之为第二权重系数。乘法运算部311、312、313利用更新后的各权重系数，对下一个处理时刻的各输入信号进行加权，详情后述。在此，关于权重系数~( )、4( )、^(03)的更新，如图2所示， 以通常用于记载自适应算法的箭头线来表示。该箭头线被表示为连接于乘法运算部311、 312、313。关于权重系数Α1(ω)、Α2(ω)、Α3(ω)的更新的详细内容，将在以下的动作说明中以公式表示。接下来，就多输入噪声抑制装置1000动作进行说明。在以下的说明中，在没有特别注明的情况下，代表信号的符号的开头文字若是小字，表示时域信号。另外，代表信号的符号的开头文字若是大字，表示包含有被变换为频域的相位信息的复合频谱。另外，在代表信号的符号中，开头文字为P的符号表示功率谱。以下，参照图3，说明根据主信号χ(η)和噪声参照信号巧⑷、!· 之间的关系来推定推定目标声功率谱的方法。在此，进行说明时设想为存在发出目标声的目标声源和分别发出噪声 N1(W)以及噪声N2 (ω)的噪声源A以及噪声源B。观察主信号χ (η)时，将其设想为包含有将目标声& ( ω )、噪声N1 ( ω )、噪声N2 ( ω ) 分别乘以传达特性Ηη(ω)、Η12(ω)、Η13(ω)后的各信号的信号。在此，传达特性(传达函数)是表示由传达声音的介质所致的该声音的变化的函数。若以频域表示主信号χ (η)，将得到以下的公式1。Χ(ω) = H11 ( ω ) S0 ( ω ) +H12 ( ω ) N1 ( ω ) +H13 ( ω ) N2 ( ω )(式1)公式1中的Χ(ω)是主信号χ(η)的频谱。另外，在此将噪声参照信号Γι (η)表现(观察)为噪声N1(Co)乘以传达特性 Η22(ω)的信号。另外，将噪声参照信号1~2(11)表现(观察)为噪声Ν2(ω)乘以传达特性 Η33(ω)的信号。在频域中，噪声参照信号I^nhr2 (η)分别被表示为公式2以及公式3。公式2中的R1(O)是以频域表示噪声参照信号A(Ii)的频谱。公式3中的是以频域表示噪声参照信号r2 (η)的频谱。R1(CO)=H22(CO)N1(CO)(式 2)R2 ( ω ) = H33 ( ω ) N2 ( ω )(式 3)在公式1 3中，若以噪声N1(Co)以及噪声队(《)分别作为噪声成分，噪声参照信号I^nhr2 (η)将分别包含主信号χ (η)所包含的噪声成分。相对而言，在公式1 3中，若以乘上了传达特性的噪声N1(GJ)以及噪声队(《) 分别作为噪声成分，主信号X (η)所包含的噪声成分将不同于噪声参照信号I^nhr2 (η)分别所包含的噪声成分。在此，设想可视为从主信号Χ( ω)中除去噪声成分之后的目标声成分的功率谱的推定目标声功率谱Ps( )如公公式4所示。在此情况下，通过利用公式1 公式3来计算公式4，可获得推定目标声功率谱Ps (ω)。Ps(CO) = IH11(CO)Sci(CO)I2 (式 4)在此，作为此类利用可通过装置观察到的主信号以及噪声信号来推定目标声的方法，例如有利用振幅相位信息来消除噪声波形的消噪(消噪器)方式，以及，在不利用相位信息的情况下在功率谱上进行处理的噪声抑制(抑制器)方式。在本实施方式中，设想采用所述噪声抑制方式。如果只是单纯地从主信号χ (η)中减去噪声参照信号rjri)、r2(n)，并不能获得噪声抑制效果。在此，使用传达特性H11 (ω)、H22 (ω)、H33 (ω)表现公式1 公式3的输入信号的理由在于，为了表现出通过对噪声参照信号Α (η)、r2 (η)分别进行加权来推定混入到主信号x(n)中的噪声成分的必要性。传达特性H11 ( ω )、H12 ( ω )、H13 ( ω )、H22 ( ω )、H33 ( ω )根据目标声源以及噪声源A、 B相对于装置(例如，多输入噪声抑制装置1000)的位置和距离而不同。因此，如果只是单纯地从主信号χ (η)中减去噪声参照信号(η)、r2 (η)，并不能推定出目标声或者抑制噪声。根据本发明的实施方式的推定方法，在不利用相位信息的情况下，在功率谱区域进行处理。通过以上，可以简化如上所述的存在多个声源时的处理。在公式1中，若以功率谱表现公式的两边，并取时间平均ε的话，独立的各信号的积将被视为零(例如， s{S0(ro) N1 丨—0，其中，*表示复共轭，ε表示波形括号({})内的信号的时间平均)。因此，可将公式1表示为公式5。在此，以帧为单位来处理功率谱。在本说明书中， 时间平均例如是对与连续的多个帧分别对应的多个信号(例如，功率谱)，按每个相同的频率成分算出的平均。ε {Χ(ω)Χ*(ω)} = ε {Ηη ( ω ) H11* ( ω ) & ( ω ) ( ω )}+ ε (H12(O)H1Z(O)N1(O)N1^O)I(式 5)+ ε {Η13 ( ω ) H13* ( ω ) N2 ( ω ) N2* ( ω )}在公式5中、*表示复共轭。在此，将Χ(ω)的功率谱表现为&( )，将噪声&( )的功率谱表现为I^1 ( ω )，将噪声Ν2(ω)的功率谱表现为ΡΝ2(ω)。若在公式5的乂(《)、队(《)以及Ν2(ω)中分别代入Px (ω)、IV (ω)以及ΡΝ2 (ω)，并利用公式4来整理公式5，可得出以下的公式6。ε {Ρχ(ω)} = ε {Ps ( ω ) }+H12 ( ω ) H12* ( ω ) ε {ΡΝ1 ( ω ) }+H13 ( ω ) H13* ( ω ) ε {ΡΝ2(ω)}(式 6)在此，将公式2的队(《)的功率谱表现为Ρκ1(ω)，将公式3的&( )的功率谱表现为ΡΚ2(ω)。这此情况下，从公式2、公式3可分别得出公式7、公式8。然后，将公式7、公式8代入公式6并进行整理。从而，如公式9所示，能用线形公式来表现想求的Ρ3(ω)和可观察到的Ρχ(ω)、Pki (ω)、ΡΚ2 (ω)之间的关系。
(式7) (式8)^ ^*! + ..........................."fr...........""^7"...·.Γ+jf{jP『(·)} ( J^1 9)
‘kH12 XmjH1Cip)Hm {m)ffM* (m) “将公式9右边的涉及第2项以及第3项的传达特性的部分，表现为如公式10、公式11所示的权重系数A2 (ω)、Α3 (ω)。如果将公式10以及公式11代入公式9，可得出公式 12。
(式 10)
；) [ω)
H (式 11)ε {Ρχ( ω ) } = ε {Ps ( ω ) }+A2 ( ω ) ε {P Ε1 ( ω ) }+A 3 ( ω ) ε {ΡΕ2(ω)}
(式⑵如上所述，通过算出权重系数A2 ( ω )、A3 ( ω )，并根据可通过多输入噪声抑制装置观察到的功率谱信号Px ( ω )、Pki ( ω )、ρκ2 ( ω )，求出推定目标声功率谱信号Ps ( ω )。
在公式12中，功率谱Px ( ω )、Pri ( ω )、ΡΚ2 ( ω )、Ps ( ω )各自的水平，在与单位时刻
T1、T2.....Tn分别对应的帧中发生变化。相对于此，权重系数Α2(ω)、Α3(ω)只与传达特
性有关。因此，传达特性若不变，权重系数A2 (ω)、Α3(ω)则保持固定的值。因此，即使功率谱Ρχ(ω)、ΡΕ1(ω)、ΡΚ2(ω)、Ρ3(ω)在与单位时刻Τ1、Τ2、……、Τη 分别对应的帧中发生变化，也存在可使公式12的线形式成立的权重系数Α2(ω)，A3 (ω)。通过应用自适应均衡算法，使公式12的左边的&( )与右边的线形式相等化，从而可获得权重系数Α2(ω)、Α3(ω)。根据该方法，与单位时刻Tl、Τ2、……、Tn分别对应的帧中的功率谱Ρχ(ω)、ΡΕ1(ω)、ΡΚ2(ω)以及Ρ3(ω)的值可随时用于算出权重系数A2 ( ω )、 Α3(ω)。因此，根据本实施方式，不必为了推定出目标声而对只有目标声或者只有噪声的时间区间进行检测。在此，单位时刻Tl、Τ2、.......Tn与所述帧时刻对应。在20Hz 20kHz的可听
域的音响处理的情况下，帧长以及帧移位长度例如是数msec 数100msec的顺序的值。并且，在使用超声波或者低频波等其他信号的情况下，帧长以及帧移位长度相对于所处理的频域成比例地变化。作为应用于公式12的自适应均衡算法，例如有LMS法(Least Mean Square 自适应滤波算法)。以下说明利用该LMS法来求出权重系数A2 (ω)、Α3(ω)的方法。通常，LMS法用于推定被卷积在信号中的传达特性，因此，输入信号是时间波形，用于推定的系数是传达特性的脉冲响应。在本实施方式中，将LMS法利用于求出多个信道间的频率成分功率的比率。因此，输入信号不是时间波形，而是多个信道各自的频率成分的功率谱，用于推定的系数是权重系数A2 (ω)、A3 (ω)。在本实施方式中，LMS法中使用的输入信号以及权重系数取非负的值。就输入信号以及权重系数取非负的值的这一点而言，本实施方式中使用的输入信号以及权重系数不同于通常的LMS法中应用的输入信号以及推定系数。在通过LMS法求解的计算中，使用公式13求出推定误差Ρ_(ω)，使用公式14更新系数。公式13、公式14是作为LMS法应用了 NLMS (Normalized Least Mean Square 归一化最小均方)的例子。通过学习来更新公式13以及公式14中的权重系数A1(Co)的结果，推定目标声功率谱Ps( )将成为与输入信号功率谱Px(ω)中包含的目标声功率谱相等的值。因此，可以预先将权重系数A1(Co)设为固定系数，例如，权重系数A1(Co) = 1等。
权利要求
1.一种多输入噪声抑制装置，使用包含目标声成分以及噪声成分的主信号、和包含噪声成分的至少一个噪声参照信号进行处理，该多输入噪声抑制装置具备功率谱算出部，在每经过与声音的处理单位对应的单位时刻时，进行算出主功率谱和参照功率谱的算出处理，该主功率谱是所述主信号的功率谱，该参照功率谱是所述噪声参照信号的功率谱；功率谱推定部，在每次进行所述算出处理时，根据所述主功率谱和第一运算值，进行推定被视为目标声的功率谱的推定目标声功率谱的推定处理，该第一运算值是通过至少进行将所述参照功率谱乘以第一权重系数的乘法运算而获得的；以及系数更新部，在每次进行所述推定处理时，更新所述第一权重系数以及第二权重系数， 以使第二运算值接近所述主功率谱，该第二运算值是对将所述参照功率谱以及所述推定目标声功率谱分别乘以所述第一权重系数以及所述第二权重系数所获得的至少两个值进行加法运算而获得的，所述功率谱推定部，通过在所述推定处理中至少进行如下乘法运算来推定所述推定目标声功率谱，并输出该推定完的推定目标声功率谱，该乘法运算是指将在经过第k+Ι个单位时刻时算出的所述参照功率谱乘以在经过第k个单位时刻时由所述系数更新部更新的第一权重系数的运算，其中，k为1以上的整数。
2.如权利要求1所述的多输入噪声抑制装置所述功率谱推定部通过至少进行从所述主功率谱减去所述第一运算值的运算，推定与从所述主功率谱单纯地减去了所述第一运算值的结果不同的所述推定目标声功率谱。
3.如权利要求1或者2所述的多输入噪声抑制装置，所述系数更新部通过最小均方法来更新所述第一权重系数以及所述第二权重系数，以使所述主功率谱和所述第二运算值的差分接近零。
4.如权利要求1至3中的任一项所述的多输入噪声抑制装置，所述系数更新部更新所述第一权重系数以及所述第二权重系数，以使所述第一权重系数以及所述第二权重系数分别成为非负值。
5.如权利要求1至4中的任一项所述的多输入噪声抑制装置，所述功率谱推定部包括具有滤波器特性的滤波器运算部，该滤波器特性取决于所述主功率谱和所述第一运算值的差分，所述滤波器运算部通过利用所述滤波器特性来对所述主功率谱进行滤波，从而推定所述推定目标声功率谱。
6.如权利要求1至5中的任一项所述的多输入噪声抑制装置，所述多输入噪声抑制装置使用多个所述噪声参照信号进行处理，与多个所述噪声参照信号分别对应的多个参照功率谱中的某一个是固定值。
7.如权利要求1至6中的任一项所述的多输入噪声抑制装置，所述功率谱算出部，在每经过所述单位时刻时，以帧为单位算出所述主功率谱以及所述参照功率谱，所述功率谱推定部，在每经过所述单位时刻时，以帧为单位推定所述推定目标声功率■i並所述系数更新部包括时间平均部，该时间平均部算出时间平均，该时间平均是指所述主功率谱、所述参照功率谱以及所述推定目标声功率谱分别在多个所述帧内的平均，所述系数更新部更新所述第一权重系数以及所述第二权重系数，以使由所述时间平均部算出的所述主功率谱的时间平均接近取决于如下加法运算的值，该加法运算是指在所述参照功率谱的时间平均上加上所述推定目标声功率谱的时间平均的运算。
8.如权利要求1至7中的任一项所述的多输入噪声抑制装置，还具备目标声波形提取部，该目标声波形提取部通过使用由所述系数更新部更新的所述第一权重系数以及第二权重系数来推定所述目标声功率谱，并至少进行为了以时域表示推定出的该目标声功率谱的变换，从而提取目标声的信号波形。
9.如权利要求1至8中的任一项所述的多输入噪声抑制装置，还具备主传声器，在所述目标声的输出源的方向上具有灵敏度，接收所述主信号；以及参照传声器，在所述目标声的输出源的方向上的灵敏度为最小或极小，接收所述噪声参照信号。
10.如权利要求1至9中的任一项所述的多输入噪声抑制装置，所述系数更新部，在每次更新所述第一权重系数时，输出更新后的该第一权重系数，所述噪声抑制装置还具备存储部，在所述系数更新部每次输出所述第一权重系数时， 该存储部存储由所述系数更新部输出的最新的所述第一权重系数。
11.如权利要求1至10中的任一项所述的多输入噪声抑制装置，该多输入噪声抑制装置还具备判断部，判断由所述系数更新部对所述第一权重系数以及所述第二权重系数进行更新的更新次数是否在预先设定的规定次数以上，所述功率谱推定部，在所述判断部判断为所述更新次数小于所述规定次数的期间内， 进行所述推定处理，所述系数更新部，在所述判断部判断为所述更新次数小于所述规定次数的期间内，使用上一次更新的所述第一权重系数以及所述第二权重系数，更新所述第一权重系数以及所述第二权重系数。
12.一种多输入噪声抑制方法，使用包含目标声成分以及噪声成分的主信号、和包含噪声成分的至少一个噪声参照信号进行处理，该多输入噪声抑制方法包括进行算出处理的步骤，在每经过与声音的处理单位对应的单位时刻时，算出主功率谱和参照功率谱的算出处理，该主功率谱是所述主信号的功率谱，该参照功率谱是所述噪声参照信号的功率谱；进行推定处理的步骤，在每次进行所述算出处理时，根据所述主功率谱和第一运算值， 推定被视为目标声的功率谱的推定目标声功率谱，该第一运算值是通过至少进行将所述参照功率谱乘以第一权重系数的乘法运算而获得的；以及更新步骤，在每次进行所述推定处理时，更新所述第一权重系数以及第二权重系数，以使第二运算值接近所述主功率谱，该第二运算值是对将所述参照功率谱以及所述推定目标声功率谱分别乘以所述第一权重系数以及所述第二权重系数所获得的至少两个值进行加法运算所获得的，在所述进行推定处理的步骤中，通过在所述推定处理中至少进行如下乘法运算来推定所述推定目标声功率谱，并输出该推定完的推定目标声功率谱，该乘法运算是指将在经过第k+Ι个单位时刻时算出的所述参照功率谱乘以在经过第k个单位时刻时更新的第一权重系数的运算，其中，k为1以上的整数。
13.一种程序，由计算机使用包含目标声成分以及噪声成分的主信号、和包含噪声成分的至少一个噪声参照信号进行处理，该程序包括进行算出处理的步骤，在每经过与声音的处理单位对应的单位时刻时，算出主功率谱和参照功率谱的算出处理，该主功率谱是所述主信号的功率谱，该参照功率谱是所述噪声参照信号的功率谱；进行推定处理的步骤，在每次进行所述算出处理时，根据所述主功率谱和第一运算值， 推定被视为目标声的功率谱的推定目标声功率谱，该第一运算值是通过至少进行将所述参照功率谱乘以第一权重系数的乘法运算而获得的；以及更新步骤，在每次进行所述推定处理时，更新所述第一权重系数以及第二权重系数，以使第二运算值接近所述主功率谱，该第二运算值是对将所述参照功率谱以及所述推定目标声功率谱分别乘以所述第一权重系数以及所述第二权重系数所获得的至少两个值进行加法运算所获得的，在所述进行推定处理的步骤中，通过在所述推定处理中至少进行如下乘法运算来推定所述推定目标声功率谱，并输出该推定完的推定目标声功率谱，该乘法运算是指将在经过第k+Ι个单位时刻时算出的所述参照功率谱乘以在经过第k个单位时刻时更新的第一权重系数的运算，其中，k为1以上的整数。
14.一种集成电路，使用包含目标声成分以及噪声成分的主信号、和包含噪声成分的至少一个噪声参照信号进行处理，该集成电路具备功率谱算出部，在每经过与声音的处理单位对应的单位时刻时，进行算出主功率谱和参照功率谱的算出处理，该主功率谱是所述主信号的功率谱，该参照功率谱是所述噪声参照信号的功率谱；功率谱推定部，在每次进行所述算出处理时，根据所述主功率谱和第一运算值，进行推定被视为目标声的功率谱的推定目标声功率谱的推定处理，该第一运算值是通过至少进行将所述参照功率谱乘以第一权重系数的乘法运算而获得的；以及系数更新部，在每次进行所述推定处理时，更新所述第一权重系数以及第二权重系数， 以使第二运算值接近所述主功率谱，该第二运算值是对将所述参照功率谱以及所述推定目标声功率谱分别乘以所述第一权重系数以及所述第二权重系数所获得的至少两个值进行加法运算所获得的，所述功率谱推定部，通过在所述推定处理中至少进行如下乘法运算来推定所述推定目标声功率谱，并输出该推定完的推定目标声功率谱，该乘法运算是指将在经过第k+Ι个单位时刻时算出的所述参照功率谱乘以在经过第k个单位时刻时由所述系数更新部更新的第一权重系数的运算，其中，k为1以上的整数。
全文摘要
功率谱推定部(200)根据功率谱(P1(ω))、通过至少进行将功率谱(P2(ω))乘以权重系数(A2(ω))的运算而获得的第一运算值，推定推定目标声功率谱(Ps(ω))。系数更新部(300)更新权重系数(A2(ω))以及权重系数(A1(ω))，以使第二运算值接近功率谱(P1(ω))，该第二运算值是对将功率谱(P2(ω))以及推定目标声功率谱(P3(ω))分别乘以权重系数(A2(ω))以及权重系数(A1(ω))而获得的至少两个值进行加法运算而获得的。
文档编号G10L21/02GK102576543SQ20118000404
公开日2012年7月11日 申请日期2011年7月26日 优先权日2010年7月26日
发明者寺田泰宏, 杠慎一, 番场裕, 金森丈郎 申请人:松下电器产业株式会社