JP2010200350A - 音響心理学的モデル及びオーバーサンプル型フィルタバンクを用いる音声明瞭度の向上 - Google Patents

Abstract

【課題】所望のオーディオ信号が汚染されていない形態で取得される一方、妨害（例えば、周囲雑音）が音響信号として存在するようなオーディオ再生装置を実現する。
【解決手段】音声明瞭度向上（ＳＩＥ）システムは音響心理学的モデル及び好ましくはオーバーサンプル型フィルタバンクを使用し、周囲雑音より低い目的信号のレベルは、入力レベル及び周波数の関数として選択的に増幅され、かくして、該信号は雑音上で聴取可能となるが、周波数の関数として所定の最大出力レベルを決して超えることはない。該ＳＩＥシステムはアクティブノイズ相殺と組み合わせることができる。
【選択図】図４

Description

本発明は、所望のオーディオ信号が汚染されていない形態で取得される一方、妨害（例えば、周囲雑音）が音響信号として存在するようなオーディオ再生分野に関する。

音響的に雑音性の環境においては、聴取者はしばしば所望のオーディオ信号、即ち“目的の信号（signal-of-interest）”を聞き取るのが困難となる。例えば、自動車内の携帯電話使用者は、斯かる自動車のノイズが目的の信号（即ち、当該携帯電話により受信される音声信号）をマスクするので、受話器（ヘッドセット）を介して取得される音声信号を理解するのが困難となる場合がある。この問題を解決しようとする多くの試みが過去においてなされている。これら試みの幾つかを以下に簡単に説明する。

（ａ）受動型ノイズ減衰ヘッドセット：ヘッドセット分野での特定の用途のために、周囲の（音響的）雑音を使用者の耳から物理的に遮断する大きな嵩張った耳キャップにより、受動的なノイズ減衰が得られる。

（ｂ）増幅：入ってくる電気目的信号は背景ノイズレベルを克服するように増幅される。適切に制御されない場合、この方法は危険なほど大きな出力レベルとなり得る。また、増幅が良好に制御されない場合、所望の効果を果たさない。

（ｃ）フィルタ処理：当該信号は一層明瞭にさせるように静的にフィルタ処理される。

（ｄ）単純な自動利得制御（ＡＧＣ）：目的信号は自動利得制御（ＡＧＣ）系を通過させられ、該系において、利得は耳キャップの内側又は外側における雑音のレベル測定に基づいて調整される。該ＡＧＣの利得は、典型的には、全体の雑音レベルの簡単な測定により制御される。

（ｅ）アクティブノイズ相殺（ＡＮＣ）：逆ノイズ（開又は閉ループサーボ系の何れかを用いて発生される）が発生され、ノイズ信号に対して音響的に加算される。ヘッドセットの応用に関しては、Bose Amar他による“ヘッドフォン”なる名称の１９８４年６月１９日付けの米国特許第4,455,675号、及び１９９９年のHeadwise Technical Paper LibraryのMoy Chuによる“ヘッドフォンシステムにおけるアクティブノイズ低減”を参照されたい。

（ｆ）時には、これら方法が組み合わされる：ヘッドセット用途のための普通の方法は、受動型ノイズ減衰ヘッドセットをＡＮＣシステムと組み合わせることである（Bose Amar他による“ヘッドフォン”なる名称の１９８４年６月１９日付けの米国特許第4,455,675号参照）。

これらの方法は極めて効果的で、広範囲の応用例において雑音を低減するが、常に適しているとは限らない。例えば、ＡＮＣは正確なノイズ基準を必要とするが、斯様な正確なノイズ基準は得られないかも知れず、ＡＮＣは低い周波数でのみしか動作しない。受動的ノイズ低減は音響絶縁のために充分な余裕がある場合にのみしか良好に動作しない。フィルタ処理は、信号周波数の内容を歪ませる。ＡＧＣは人の聴覚系を考慮しておらず、準最適な結果しか生じない。また、これらの解決策が適用可能である場合でさえも、これらの解決策の電力消費が禁止され、小型の低電力技術が必要とされるような用途が存在する。

従って、上記問題を解決したいという要望が存在し、現在の技術を向上及び／又は置換する革新的な方法に対する要望も存在する。

本発明の目的は、信号の品質及び信号の明瞭度（了解度）を改善する新規な方法及びシステムを提供することにある。

本発明の一態様によれば、妨害信号に対して信号の明瞭度を改善するシステムであって、時間ドメインにおける情報信号を変換ドメインにおける複数のチャンネル情報信号に変換する解析フィルタバンクと；該解析フィルタバンクの出力を処理する信号プロセッサであって、該信号プロセッサが音響心理学的モデルを使用することによりダイナミックレンジを計算して上記情報信号を上記妨害信号に対して聴取可能にさせる音響心理学的プロセッサを含むような信号プロセッサと；該信号プロセッサの出力を組み合わせて出力信号を発生する合成フィルタバンクとを含むようなシステムが提供される。

本発明の信号明瞭度向上（ＳＩＥ）は、従来技術の構成の不利な点及び欠点を軽減するように設計されている。該信号明瞭度向上は、目的信号（signal-of-interest）に対して非常に高いレベルの雑音が存在するような環境において使用することができる。斯様な環境は、極めて制限されたダイナミックレンジしか利用可能でないこととなり得る。以前のシステムの簡単なダイナミックレンジ圧縮方法を用いて目的信号を斯かる小さなダイナミックレンジにマッピングすることは可能であるが、結果としての信号忠実度及び品質は影響を受けることとなる。このような状況においては、不所望な雑音に対して目的信号を聴取可能に（従って、より明瞭に）するために要する最小の利得を適用する結果として、改善された信号品質が得られる。従って、本発明は斯様な最小の利得を決定及び適用することを目指す。

本発明によれば、当該ＳＩＥ処理は、不所望な信号に対して当該目的信号を聴取可能にするために適用されなければならない最小増幅度を進行しながら計算するような音響心理学的モデルを組み込む。この結果、より良好な忠実度及び信号品質が得られる。

本発明によれば、信号明瞭度向上（ＳＩＥ）アルゴリズムは、（１）外部の妨害（不所望な信号、雑音）のレベル、又は（２）ヘッドセットの耳キャップ内若しくは耳道内の妨害（不所望な信号、雑音）のレベルの何れかの測定値を使用して、目的信号（電気）の利得及び等化を適応的に調整し、かくして該目的信号の明瞭度及び可聴性が改善されるようにする。これらのレベルの測定は、周波数帯域レベルのみを使用して、又は従来知られており、１９９１年、カナダ、オンタリオ、ウォーターロー、ウォーターロー大学、MACs論文、Schnieder, Todd Aによる“適応型ダイナミックレンジコントローラ”；ドイツ、ミュンヘン、１９９７年、Proc. ICASSP、Schneider及びBrennanによる“デジタル補聴器用の圧縮方法”；及びSchmidt, Johnによる米国特許第5,832,444号“オーディオ信号のダイナミックレンジ圧縮のための装置”に記載されている技術を用いて組み合わせにより実施される。

要約すると、本発明を使用することにより、使用者は信号を、該使用者の環境に連続的に適応し、目的信号を心地良いレベルにさせるような改善されたＳＮＲ（信号対雑音比）で受けることができる。この結果、信号明瞭度が改善され、知覚される信号品質が改善され、使用者の疲れが少なくなる。

可能な最良の忠実度、超小型寸法及び可能な最小の電力消費を達成するために、当該ＳＩＥアルゴリズムは、好ましくは、目的信号及び不所望な信号の両者を複数の重なり合う、接する又は重なり合わない帯域に分離するためにオーバーサンプル型（oversampled）フィルタバンクを用いて構成される。好適なオーバーサンプル型フィルタバンクは、米国特許第6,236,731号、Schneider及びBrennan、“特には補聴器におけるオーディオ信号用の、情報信号を異なる帯域にフィルタ処理及び分離するフィルタバンク構造及び方法”に記載されている。当該設計は有利には、加重重複加算（WOLA: weighted overlap add）フィルタバンク、ソフトウェアプログラマブルＤＳＰコア、入出力プロセッサ及び不揮発性メモリを組み合わせるアーキテクチャで構成される。斯様なアーキテクチャは、Schneider及びBrennanの米国特許第6,240,192号“特定用途向け集積回路及びプログラマブルデジタル信号プロセッサを含むデジタル補聴器におけるフィルタ処理を行う装置及び方法”に記載されている。

この発明は、著しい雑音を含む取得オーディオ信号の明瞭度を高忠実度及び良好な信号品質を維持しながら改善することが必要な如何なる用途にも使用することができる。本発明の典型的な用途は、コールセンタで使用されるハンドセット、携帯電話、雑音性環境（例えば、航空機、コンサート、工場等）で使用される場合の他の小型／携帯オーディオ装置を含む。

本発明の他のフィーチャ、態様及び利点の更なる理解は、以下の説明、添付の請求項及び添付図面を参照することにより得られるであろう。

図１は、受話アルゴリズムに関する典型的な状況を示す。 図２は、目的信号の利用可能なダイナミックレンジへのダイナミックレンジマッピングの概念図である。 図３は、本発明による信号明瞭度向上法の基本的動作を示す。 図４は、本発明によるＳＩＥ処理の高レベルブロック図を示し、所望信号活動検出器（ＤＳＡＤ）（即ち、音声活動検出器（ＶＡＤ））を組み込んでいる。 図５は、適応型雑音推定を用いたＳＩＥのブロック図である。 図６は、スペクトル差分雑音推定を用いたＳＩＥのブロック図である。 図６Ａは、図６に示したＳＩＥの他の実施例のブロック図である。 図７は、直線圧縮に関する入力／利得関数を示す。 図８は、組み合わされたＳＩＥ及びＡＮＣを備える本発明の一実施例を示す。 図９は、左及び右のノイズフロアの結合を示す図である。 図１０は、送話アルゴリズム能力を備える両耳型組合せシステムを示す。 図１１は、共用送話（Ｔｘ）マイクロフォンを備える開ループＳＩＥを示すブロック図である。 図１２は、共用Ｔｘマイクロフォン及び指向性処理を備える開ループＳＩＥを示すブロック図である。

以下、本発明の実施例を添付図面を参照して説明する。

本発明の好ましい実施例を、専らではないが本発明が主に適用されるヘッドセットの聴取者による使用に特に関連して説明する。

オーディオ聴取用途に関する信号処理アルゴリズムは、聴取者が取得されたオーディオ信号を聞こうと欲するので、通常は“受話アルゴリズム”（Ｒｘ）と呼ばれている。本発明の信号明瞭度向上（ＳＩＥ）処理に対する典型的な適用は、ヘッドセットが雑音性環境において使用される場合であり、図１は構成要素及び目的信号を概念的に示している。聴取者１０１は、典型的には電気信号１０７から導出される所望の音１０５と、該目的信号の明瞭度を低減しかねない不所望な信号である環境（即ち周囲）雑音１１０との組合せを聞くことになる。ヘッドセット１１５により得られる受動的減衰は、周囲雑音の可聴レベルを低下させる。

目的信号のレベルが耳道内におけるノイズ信号のレベルより著しく低下すると、該目的信号はマスクされ、非可聴となり得る。聴取者は、心地よいと思われる最大信号レベル（ラウドネス不快レベル：ＬＤＬ）も有する。ＬＤＬは、不快レベルの簡単な周波数に基づく測定値とするか（オーディオロジカルな聞き取り評価及び適合に関して従来既知であるように）、又は臨界的帯域幅内での信号レベル、周波数内容、信号持続時間又は他の関連する音響心理学的パラメータを考慮するような音響心理学的ラウドネスの複雑な測定値とすることができる。雑音信号のレベルとＬＤＬと（共に周波数の関数である）の間のレベルの差は、有効ダイナミックレンジ（これも周波数の関数である）である。不所望な信号（即ち、雑音）のレベル故に、聴取者はダイナミックレンジの減少を体験する。目的信号のダイナミックレンジを周波数に依存した態様で再マッピングすれば、そのレベルが周囲雑音より上昇し、該目的信号を聴取可能にする。しかしながら、増幅は当該信号のレベルが、聴取者にとって心地よい最大信号レベル（ＬＤＬ）を超えさせてはならない。解決法は、元の目的信号のダイナミックレンジを、周囲雑音が存在の下での該信号の利用可能なダイナミックレンジにマッピングすることである。このタイプの信号処理はダイナミックレンジ圧縮と呼ばれている。このマッピングが単一の周波数帯域に関して図２に示されており、この場合、ノイズフロア２１５を伴う所望の（元の）ダイナミックレンジ２１０は、周囲雑音により上昇されたノイズフロア２２５を伴う悪化されたダイナミックレンジ２２０と比較される。従って、ダイナミックレンジ圧縮の目標は、知覚される歪を最小にしながら当該目的信号のダイナミックレンジを意図的に歪ませることである。

周波数の関数として作用する斯かるダイナミックレンジ圧縮処理の一つのバージョンを、図３を参照して説明する。該図は、所望の目的信号３１０及び不所望な（周囲）雑音３１５のスペクトルを、周波数３００対任意レベル３０５の目盛を持つグラフで示している。或る周波数３２０より上で目的信号３１０のレベルが不所望な雑音３１５の近く及びそれ以下に低下することに注意されたい。このシステムにおいて、目的信号３１０は、ノイズフロア上で聴取可能となるように、入力の関数として選択的に、即ち周波数及び入力レベルに依存して増幅される（３３０）。この処理は、有利には、各帯域を独立に処理するか又はチャンネルにグループ化して一緒に処理することができるような、複数の重なり合う又は重なり合わない周波数帯域において果たされる。完全さのために、図３は上述したラウドネス不快レベル（ＬＤＬ）３４０も示している。

好ましい実施例の以下の説明において、１以上の解析フィルタバンクと合成フィルタバンクとの間の全ての経路はＮ次元（並列経路）を有するものと見なされるべきである。何故なら、上記解析フィルタバンクにより導出されるＮ個のサブバンドが存在し、各サブバンドは別個の経路を必要とするからである。この配慮は、フィルタバンク間に介挿される如何なる機能ブロックにも当てはまる。何故なら、各サブバンドは別個に考察及び処理されるべきであるからである。本発明は、典型的にはＮ＞＝１６であるが、Ｎ＞１の場合に特に適用可能である。幾つかの実施例においては、これらＮ個のサブバンドは、各チャンネルが１以上の隣接するサブバンドを有するようなＫ個のチャンネルにグループ化され、各チャンネルは当該チャンネル内の全てのサブバンドが同一の利得を得るように処理される。

本発明の一実施例のブロック図を示す図４を参照すると、第１音響入力装置（信号マイクロフォン）４０１は目的信号（典型的には音声）を取得し、該信号を第１WOLA解析フィルタバンク４０５に供給する。第２音響入力装置（雑音マイクロフォン）４０２は、多分上記目的信号により汚損された周囲雑音を取得し、該雑音を第２WOLA解析フィルタバンク４０６に供給する。第２音響入力装置４０２は典型的には耳道内（所謂、閉ループ構成）又は耳道外（所謂、開ループ構成）のいずれかに配置される。各フィルタバンクは上記入力信号をＮ個のサブバンドに分解する。

以下の説明において、これら構成の間の如何なる差異も指摘する。閉ループ構成には、信号経路（例えば、耳キャップに鋳込まれたマイクロフォンにオーディオを供給する音響チューブ）の音響学を考慮するために等化処理が含まれる。対照的に、開ループ構成には、ヘッドセットの耳キャップ及び音響信号経路の減衰及び周波数応答を考慮するために当該マイクロフォンから耳道の内部までの伝達関数のモデルが組み込まれる。如何なる適応的等化処理前の耳道内に現れ得る当該目的信号のレベルを近似することができるように、出力段のモデルも含むことができる。

開ループ構成においては、別個の又は共用の周囲雑音マイクロフォンを使用することができる。共用マイクロフォンの場合、同一のマイクロフォンを信号（例えば、ヘッドセットアプリケーションにおける送話される音声）を送出するために使用することができる。この構成は、コストを低減すると共に、機械的構成を簡略化する。この場合、雑音スペクトルの推定が如何なる送話信号も含まないことを保証するために、信号又は音声活動検出器が必要となる。

動作時において、音響心理学的処理ブロック４３０に組み込まれた音響心理学的モデルは、第１（目的信号）WOLA解析フィルタバンク４０５により生成された所望の信号スペクトルをカバーする周波数サブバンド又は周波数サブバンドの組合せ（チャンネル）における当該目的信号のレベルを取得する。音響心理学的処理ブロック４３０は、同一の周波数帯域又は周波数帯域の組合せ（チャンネル）ではあるが第２（周囲雑音）WOLA解析フィルタバンク４０６により生成された周囲雑音のスペクトルに適用される帯域における周囲雑音のレベルを用いて、ダイナミックレンジパラメータを計算する。これらの計算されたパラメータは複帯域圧縮器４２０に供給され、該圧縮器は斯かるパラメータを第１（目的信号）WOLA解析フィルタバンク４０５により導出されたサブバンドに適用する。次いで、複帯域圧縮器４２０は、音響心理学的処理ブロック４３０により供給された上記ダイナミックレンジパラメータを用いて、当該信号を周波数の関数として等化し、これにより該信号の可聴性又は明瞭度を改善する。良く知られたダイナミックレンジ圧縮技術と組み合わされた音響心理学的モデルの使用は、知覚される歪を最小化し且つ所望の信号の品質を維持しながら、出力オーディオが周囲雑音に対して聴取可能且つ明瞭にされることを保証する。所望信号活動検出器（ＤＳＡＤ）ブロック４１０は、WOLA解析フィルタバンク４０５及び４０６の両者から出力を取得し、スペクトル推定ブロック４３５による雑音スペクトルの推定の更新を制御する。このスペクトル推定ブロック４３５は、次に述べるように、音響心理学的処理ブロック４３０に対して更なる情報を供給する。複帯域圧縮器４２０の出力は、合成フィルタバンク４５０に供給される。該合成フィルタバンク４５０は上記複帯域圧縮器４２０の出力を変換して、時間ドメインのオーディオ信号を出力する。

雑音推定
音響心理学的処理ブロック４３０において実行されるＳＩＥ信号処理に対する重要な入力は、第２入力装置４０２により供給される周囲雑音のスペクトルである。本発明のＳＩＥ処理のスペクトル推定ブロック４３５は適応型推定技術又はスペクトル差分技術を含む。これらは、所望信号活動検出器（ＤＳＡＤ）４１０と一緒に、周囲雑音スペクトルの正確な汚染されていない推定を決定することを可能にする。他の好ましい実施例においては、周囲雑音は共用入力マイクロフォンを用いて得られる（下記参照）。

開ループの場合、雑音推定は共用の又は別個のマイクロフォンを用いて実行される。共用の又は別個のマイクロフォンに対するＤＳＡＤ又はＶＡＤは、斯かる共用の又は別個のマイクロフォンからスペクトル解析を介して導出される雑音のスペクトル推定の更新を制御する。共用の又は別個のマイクロフォン上で音声（又は何らかの他の重要な信号）が検出された場合は、雑音のスペクトル推定は更新されない。（開ループにおいては、スペクトル差分及び適応型推定は用いられないことに注意されたい。）
閉ループの場合、信号足す雑音の混合バージョンが耳キャップ内に配置されたマイクロフォンにより取得される。この場合、上記信号（該信号の電気バージョンを得ているから既知である）を除去する必要がある。これは、スペクトル差分及び適応型推定技術を用いて実行される。

所望信号活動検出器（ＤＳＡＤ）
ＤＳＡＤ４１０は、従来良く知られた技術を用いて、所望信号が存在しない場合（即ち、該所望信号の休止又は中断の間）に該信号のスペクトルをサンプリングする。これは、当該アルゴリズムが所望信号（共用マイクロフォンを備えるヘッドセットアプリケーションの場合は、送話音声）を周囲雑音の一部であると思わないことを保証する。

閉ループ構成を使用する実施例において、ＤＳＡＤ４１０が所望の目的信号が存在しないことを示す場合、雑音スペクトルは更新され、これにより結果としてのスペクトルの目的信号による汚染を最小化する。開ループ構成を使用する他の実施例においては、ＤＳＡＤ４１０はオプションとして周囲雑音信号を監視して、送話される音声又は他の目的信号が、音響心理学的モデルへの入力として供給される雑音スペクトルを汚染しないことを保証してもよい。

閉ループ構成において、雑音スペクトルが何らかの所定の期間にわたって更新されなかった場合、雑音スペクトルを所望信号が存在しないで状態で更新することができるように、オプションとして出力オーディオを短い期間にわたり消音してもよい。ＤＳＡＤを時限的更新（必要な場合）との組合せで使用することは、雑音スペクトルが常に現時点のものとなり、所望信号のスペクトルにより決して汚染されることがないことを保証する。

適応型雑音推定
本発明の好ましい実施例においては、周囲雑音を推定するために従来良く知られている技術を採用した適応型雑音推定法が使用されるが、オーバーサンプル型WOLAサブバンドフィルタバンクの状況では、本出願人により同日付で出願された同時係属中の出願である“オーバーサンプル型フィルタバンクにおけるサブバンド適応型処理”なる名称のカナダ国特許出願第2,354,808号、米国特許出願第 号に記載された技術も使用することができ、これら出願の開示内容は参照により本明細書に組み込まれるものとする。

図５は、適応型雑音推定を備えるＳＩＥのブロック図である。時間ドメインの技術が記載されているが、当業者によれば変換（例えば、周波数）ドメインの技術も可能であり、有利であり得ることが理解されるであろう。既に電気の形態である所望信号５０１は第１解析フィルタバンク５０３に供給され、該フィルタバンクは前の実施例におけるのと同様に複数のサブバンドを生成する。各サブバンドは、次いで、乗算器５０５により音響心理学的モデルブロック５０７から導出される関数Ｇを用いて乗算される。該利得適用の結果は、合成フィルタバンク５０９に供給され、該フィルタバンクはサブバンドの修正された信号を変換し、出力を受話器５１３を駆動する電力増幅器５１１に供給する。受話器５１３に物理的に近接して配置されたマイクロフォン５２０は、周囲雑音を含む種々の雑音成分により汚染された上記所望信号であるような出力を、適応型相関器５２５に供給する。雑音信号の推定である該適応型相関器５２５の出力は、第２解析フィルタバンク５３０によりサブバンドに分解される。該第２解析フィルタバンク５３０からのサブバンドも、音響心理学的モデルブロック５０７に供給される。上述したように、適応的推定は変換ドメインにおいても実行することができる。

適応型雑音推定は、雑音を推定するために当該所望の目的信号に中断を必要としない。雑音は、マイクロフォン５２０から導出される汚染された信号と所望の電気的入力信号５０１（目的信号）との間の相関を用いて連続的に推定される。適応型相関器５２５の出力は、所望信号５０１と該所望信号足す雑音５２０との間で相関されない信号成分を主に含んでいる。

スペクトル差分法による雑音推定
スペクトル差分法は、目的信号の変換ドメイン表現のフィルタ処理された又はフィルタ処理されていないバージョンと周囲雑音信号の変換ドメイン表現との間の差分をとる。この減算は、各帯域において又は帯域の群において実行することができる。この推定方法は、周囲雑音信号が周囲雑音とＳＩＥ処理された目的信号との音響的和により目的信号をも含むような閉ループ構成（下記参照）において特に有利である。

より正確な推定を導出するために、目的信号のフィルタ処理を採用することができる。当該フィルタが出力段（ＳＩＥ等化部、増幅器、スピーカ及び音響学系）及びマイクロフォンの周波数応答と等価な又は略等価な周波数応答を有する場合、変換ドメインにおける上記減算は、（目的信号により）汚染されていない周囲雑音の優れた近似を提供する。このフィルタ処理は、オプションとして、トランスジューサの及び他の差分を零化するために校正を含むことができると共に、オフライン又はオンライン技術の一方を用いて実行することができる。

適応型推定と同様に、スペクトル差分法も雑音を推定するために所望信号における中断を必要とせず、雑音は上記２つの信号の間のスペクトル的差を用いて連続的に推定することができる。図６は、解析フィルタバンク６０１と受話器６１４との間の信号経路の総伝達関数を近似するような新たな関数Ｆ’６０５が導入されたシステムを図示している。上記信号経路は、乗算器６１１と、合成フィルタバンク６１２と、電力増幅器６１３と、受話器６１４自体とを有している。サンプリングマイクロフォン６２０は、所望信号足す何らかの導入された雑音を表す信号を第２フィルタバンク６２５に供給し、該フィルタバンクの出力は上記所望信号の適切なサブバンドに作用する関数Ｆ’６０５の出力と組み合わされて、雑音推定を生成し（６３０）、該推定は音響心理学的モデル６３５に供給される。該音響心理学的モデルから出力される利得は乗算器６１１において各サブバンドに乗算される。

図６Ａは、Ｎ個のサブバンドがＫ個のチャンネルに結合されると共に、ヘッドセット性能特性の推定に関係する他の関数が導入されるような他の実施例を示している。図６に示した機能と重複する構成要素は説明しない。解析フィルタバンク６０１、６２５のＮ個の出力サブバンドは帯域グループ化ブロック６０３，６２７に供給され、これらブロックは幾つかのサブバンドを単一のチャンネルに結合し、かくしてＫ個のチャンネルのみが更に処理されることになる（ここで、Ｋ＜Ｎである）。上記帯域グループ化ブロックの出力はレベル測定ブロック６０５、６２８に各々供給され、これらブロックにおいては、各チャンネルのレベルが測定され、その結果が適切なレベルレジスタ６０６、６２９に供給される。音響心理学的モデル６３５は、レジスタ６０６、６２９に記憶された各チャンネルに関する目的信号及び“信号＋雑音”のレベルを使用して、各帯域に適用されるべき利得を計算する。更に、これらの利得は、モデル６４０を使用して当該ハンドセットの伝達関数を近似する関数Ｈ(z)６１５を調整するために帰還の形態で使用される。該関数Ｈ(z)の出力は、減算器６３０を用いて、音響心理学的モデル６３５に供給される雑音のレベルを調整する。

音響心理学的処理
音響心理学的モデル６３５に関する４つの異なる方法及びこれらの組合せを、変換信号ドメインに適用される利得を計算するために使用することができる。これら利得は、所望信号の処理されたバージョンが周囲雑音に対して常に可聴となり、且つ、該バージョンが常に聴取者にとり心地良いことを保証するように計算される。全ての場合において、ＬＤＬがダイナミックレンジの上限を与えることになる。

１）ダイナミックレンジの下限は、周波数帯域又は帯域の組合せ内における周囲雑音のエネルギにより設定される。

２）ダイナミックレンジの下限は、０と１との間の調整可能な係数（Ｘ）により乗算された、周波数帯域又は帯域の組合せ内における周囲雑音のレベルにより設定される。この係数は当該装置が低レベルの目的信号を増幅する量を制御する。一層小さなＸは、目的信号に対して一層多くのダイナミックレンジが利用可能となり、信号品質を改善する。Ｘが小さ過ぎることは、低レベルにおいて目的信号が周囲雑音によりマスクされてしまうことを意味する。

３）ダイナミックレンジの下限は複雑な音響心理学的モデルにより決定され、該モデルは従来良く知られているように目的信号及び周囲雑音の両者のレベル、スペクトル内容及びスペクトルの性質を考慮して当該雑音中での最小の聴取可能及び明瞭なレベルを計算する。

４）ダイナミックレンジの下限は、チャンネル内で雑音のエネルギから目的信号のＳＮＲを減算することにより設定される。

好ましい実施例においては、ＤＬＤは知覚される信号のラウドネスのオンライン推定を用いて臨界的な帯域の信号レベル、周波数内容、信号持続時間又は他の関連する音響心理学的パラメータに基づいて計算される。

複帯域圧縮
好ましい実施例において、前記音響心理学的モデルの構成要素は複帯域ダイナミックレンジ圧縮器である。小さな有効ダイナミックレンジへのダイナミックレンジ圧縮は、幾つかの既知のレベルマッピングアルゴリズムの１つの使用により達成することができる。これらは、ルックアップテーブル又は圧縮入力対利得関数の形状を供給する他の既知の手段の支援により使用することができ、それ以外では、利得は数学式に基づいて直接的に計算することができる。可能性のあるレベルマッピングアルゴリズムの例は下記の通りである：
１）直線圧縮：そこでは、入力／利得関数は図７に示すように直線である。この場合、該レベルマッピングアルゴリズムは、デジベルで表される圧縮の領域に対する数学式：
Gain
= E_noise * (1-(E_signal)/LDL)
からなる。

２）曲線圧縮：入力／利得関数は直線ではなく、人の聴覚系におけるラウドネス知覚の増加（growth of loudness perception）により良く適合するように湾曲される。この方法は、改善された知覚忠実度を生じるが、一層複雑な式に依存するか又はルックアップテーブルから情報を引き出さねばならない。

３）所望信号を聴取可能にするために該音響心理学的モデルは圧縮器に組み込まれるか又は統合される。利得の時間変化は、知覚歪が最小化されると共に、目的信号が可能な限り聴取可能とされるように制御される。
全てのレベルマッピングアルゴリズムに対して、音響心理学的モデルは、どの音が雑音内で聴取可能かを決定することにより、所与の（サブバンド又は）チャンネルにおける歪を最小化するためのレベルを計算する。この情報は、所望信号の品質の客観的推定に繋がり、略最適な圧縮パラメータの計算を可能にする。他のレベルマッピング方法も可能である。

入ってくる目的信号が完全に無雑音でない場合がある。この場合、全体のダイナミックレンジに対して圧縮を用いる代わりに、雑音が存在する信号の低レベルに対して伸張する（ダイナミックレンジを増加させる）ことが有利である。これは、目的信号において雑音を静かにさせるものとして知覚され、雑音を聴取不能にさせる傾向がある。目的信号のノイズフロアが既知である場合、図２を参照して前述したダイナミックレンジの再マッピングは、周囲雑音によりマスクされるので、このノイズフロアの可聴性を更に低下させる。

全ての環境において高忠実度を出すために、スペクトル傾斜制限を実施することができる。これらの制限は、本発明が音を、出力オーディオがスペクトル整形された雑音環境において問題となる又は品質が低減されるように等化されるような点まで過度に処理してしまうのを防止する。好ましい実施例においては、斯かる制限は圧縮器における種々のチャンネル間で最大利得差を強制することにより実施される。本発明に使用される処理が該最大利得差の閾を超えようと試みると、一層極端な調整又は適応化を必要としようとするチャンネルにおいて妥協がなされ、当該制限を満たすために一層大きい又は小さい利得が適用される。音声品質の客観的測定のような、もっと複雑な手段を使用する他の制限も可能である。

各個人は固有であるので、各個人は彼又は彼女自身のＬＤＬ、所望の聴取レベル及びラウドネスの増加を決定し、設定することができる。個性化の処理により、音響心理学的処理の重要な特性が、個々の使用者に対して調整される（補聴器に対する調整と非類似ではない態様で）。好ましい実施例においては、これらパラメータは前記音響心理学的モデルの一部として不揮発性メモリを用いて記憶される。

使用者のＳＩＥレベル調整
ＳＩＥの使用者は、当該信号処理アルゴリズムの感度を調整したい場合がある。この制御（進んだ音量制御と考えることができる）を調整する使用者は、典型的には、低レベルの音が聴取不可能であるが故に（高レベルの音が聴取不可能である故ではなく）調整する。好ましい実施例においては、前記パラメータＸ（音響心理学的処理における）を、当該ＳＩＥアルゴリズムの感度を制御するために、使用者が調整可能なものとすることができる。斯かるレベル調整が音響心理学的処理ブロックに対するパラメータ的入力を供給するような他の一層進んだ実施例も可能であり、採用される音響心理学的処理の特定の型式に依存する。

アクティブノイズ相殺との組合せ
今日、多くのヘッドセットはアクティブノイズ相殺（ＡＮＣ）を組み込んでいる。ＡＮＣ技術は、周囲雑音を能動的に相殺するような逆ノイズを発生することにより雑音性環境において信号の明瞭度を改善するために使用される。しかしながら、ＡＮＣは典型的には、帰還系の良く知られて制限により、低周波数に対してのみ有効である。当該ＳＩＥ発明をＡＮＣと組み合わせることにより、オーディオの品質及び知覚性が、いずれかの方法が単独では達成することができないレベルまで向上される。図８は、斯様な組合せを図示している。目的信号８０１は解析フィルタバンク８０５に入り、該フィルタバンクからのサブバンドは乗算器８０７を通過して合成フィルタバンク８０９に到り、該フィルタバンクにおいて上記サブバンドは変換されて加算器８１２に供給される。該加算器の出力はインバータ８１４、出力段（増幅器）８１６、第２加算器８１８を通過し、該加算器において雑音信号８１７と組み合わされ、次いで該加算器から受話器８２０に供給される。前記目的信号は音響心理学的モデルブロック８４０にも入力され、該ブロックは乗算器８０７を介して前記サブバンドを制御する。該音響心理学的モデルブロック８４０に対する他の入力は帰還ループから導出されるが、該帰還ループは音響遅延８２５を有し、該音響遅延は受話器８２０を駆動するために使用された信号をマイクロフォン８３０に供給する。該マイクロフォンの出力は先ず増幅され（８３２）、次いでローパスフィルタ８３４を介して第１加算器８１２に供給されると共に、音響心理学的モデルブロック８４０に供給される。幾つかの実施例においては、関連するＡＮＣは雑音をサンプリングするように既に配置されたマイクロフォンを有し、このマイクロフォンは、同時に、信号明瞭度向上用として耳道内の周囲雑音をサンプリングするために使用することもできる。これら２つの技術の組合せは、これら技術の各々を一層鋭敏に、従って不明確にさせることが少なく、それでいて改善された品質及び知覚性を発揮することを可能にする。

他の実施例においては、ＳＩＥ及びＡＮＣの処理の組合せが、オーバーサンプル型WOLAフィルタバンクをＡＮＣシステムの前置等化器として使用して実施される。ＡＮＣシステムは、アナログ又はデジタル信号処理又はこれら２つの組合せを用いて実施化することができる。このＡＮＣシステムは従来技術において良く知られているので、説明はしない。WOLAは耳道内の前置等化された残留雑音（閉ループＡＮＣ）又は外部の周囲雑音（開ループＡＮＣ）を測定し、結果としてのスペクトル情報を前置等化器用のダイナミックレンジパラメータを提供する音響心理学的モデルに対する入力として使用する。

両耳型処理
ステレオオーディオシステムに（例えば、両耳型ヘッドセット又はヘッドフォンに）使用される場合、ＳＩＥに対する連結チャンネル処理拡張を導入することができる。２つの場合が考えられる：

１）各耳に対して耳キャップの外側（開ループ）又は内側（閉ループ）にマイクロフォンが存在する。この場合、図９に雑音レベル９５０対周波数９６０の軸を持つグラフとして示すように、右チャンネル９１０及び左チャンネル９００に対するノイズフロアは何らかの手段により組み合わされて（例えば、各チャンネルにおける又は各チャンネルの各サブバンドにおける左及び右側の最大レベル又は平均をとる）、組み合わされたノイズフロア９２０を設ける。

２）耳キャップの一方の上、又は当該装置の何処かに１個のみのマイクロフォンが存在する。この場合、１つの雑音測定のみが利用可能である。

ＳＩＥアルゴリズムに対して１つのみの雑音測定を有することが重要である。何故なら、ステレオ圧縮器構成（多分、独立した雑音測定を備える）は、不所望な独立したチャンネル調整、及び結果としての知覚されるオーディオ品質の低下に繋がり得る。使用者に対して周囲雑音の１つの測定しか存在しない場合、右及び左の両側のＳＩＥ処理構成は同一の情報を使用する。ステレオの目的信号の場合、２つのＳＩＥ処理装置は、各オーディオストリームの後の処理を制御するために同一の周囲雑音レベルを使用する。

図１０に示す一実施例において、両耳ヘッドセット１０２０、１０５２はモノラル信号１０００で使用される。典型的なアプリケーションは、モノラル音声の携帯電話ヘッドセットである。結合器１０７２、音響心理学的モデルブロック１０７５及び乗算器１００７からなる単一のＳＩＥ処理装置が実施化されている。増幅器１００１による増幅及びアナログ／デジタル変換（１００３）の後、入力（所望）信号１０００は第１解析フィルタバンク１００５によりサブバンドに分割され、各サブバンドは音響心理学的モデルブロック１０７５からの適切な出力により乗算され（１００７）、次いで合成フィルタバンク１０１０により単一帯域に変換される。この“単一帯域”の電気信号は対応するローパスフィルタ１０３０、１０６０、インバータ１０３５、１０６２、加算器１０１５、１０５０及び増幅器１０１７、１０５１を介して両出力トランスジューサ１０２０、１０５２に各々供給される。これらの信号は、更に、対応する受話器１０２０、１０５２の近傍に配置された雑音感知マイクロフォン１０２２、１０５５からの入力に基づいて個別に修正される。音響心理学的モデルブロック１０７５は雑音感知マイクロフォン１０２２、１０５２からの信号も使用するが、これらマイクロフォンの出力は対応するアナログ／デジタル変換器１０２７、１０６５を介して第２及び第３解析フィルタバンク１０４０、１０７０に供給される。これらフィルタバンクの出力は、結合器１０７２において組み合わされて、乗算器１００７におけるサブバンドの各々に対して適切な利得制御信号を生成するために音響心理学的モデルブロック１０７５により処理されるべき結合スペクトルイメージを形成する。この構成は、処理された信号を２つの出力トランスジューサ１０２０、１０５２に送出するために１つのＤ／Ａ変換器１０１３しか使用しないという利点を有している。

１０２５、１０３０、１０３５及び１０１５（又は１０５６、１０６０、１０６２及び１０５０）を有する帰還経路は、先に説明したＡＮＣシステムのＳＩＥとの組合せを果たすものである。

共用の雑音マイクロフォン
本ＳＩＥ発明の他の実施例は図１１に示す開ループ構成で使用され（典型的には電気通信ハンドセットにおいて使用される）、該構成において送話（Ｔｘ）音声の取得に使用されるマイクロフォン１１２０は周囲雑音をサンプリングするためにも使用される（所謂、共用マイクロフォン技術）。目的信号１１０１は第１解析フィルタバンク１１０３によりＮ個のサブバンドに分割され、これらサブバンドは帯域グループ化ブロック１１５０によりＫ個のチャンネルにグループ化される。これら“目的信号”チャンネルの各々のレベルはレベル測定ブロック１１５３により測定され、該レベルは適切なレジスタ１１５５に記憶される。また、各サブバンドは乗算器１１０７により修正され、これらサブバンドは合成フィルタバンク１１１０により単一の帯域に再び組み立てられ、オーディオ出力端１１１５に供給される。マイクロフォン１１２０からの周囲雑音のサンプルは同様にして第２解析フィルタバンク１１２３によりＮ個のサブバンドに分割され、結果としてのサブバンドは他の帯域グループ化ブロック１１６０によりＫ個のチャンネルにグループ化される。これら“雑音”チャンネルの各々のレベルはレベル測定ブロック１１６３により測定され、該レベルは適切なレジスタ１１６５に記憶される。音響心理学的モデルブロック１１４０は、上記目的信号レベルレジスタ及び雑音レベルレジスタに記憶されたレベルの値を使用して、乗算器１１０７により入力目的信号の各サブバンドに適用されるべき利得を決定する。音声活動検出器１１２５は雑音解析フィルタバンク１１２３の出力を監視して、送話信号（音声）における間隙を検出する。斯様な間隙が発生する場合にのみ、測定されたレベルは正しいと見なすことができる。従って、音声活動がない場合を示す信号が、音声活動検出器１１２５からレベルレジスタ１１６５に供給される。この構成は、コストを低減すると共に、ハードウェアの複雑さを減少させる。

他の実施例においては、送話信号を回復させるアルゴリズムを図１１の開ループマイクロフォン共用ＳＩＥシステムに組み込むことができる。例えば、図１２においては、従来良く知られている又は同時係属中の指向性処理アルゴリズムが送話信号の雑音を低減するために使用され、該信号のために使用されるのと同一のマイクロフォンを、図１１に関して説明した技術を使用して周囲雑音を推定するために使用することができる。図１２において、目的信号１２１０のための経路は、該目的信号１２１０が第１解析フィルタバンク１２１３によりサブバンドに分割され、各サブバンドが乗算器１２１５により修正され、合成フィルタバンク１２１７により単一の帯域に変換された斯かるサブバンドが、受話器１２２０のために増幅される（１２１９）点で、先の実施例のものと同様である。しかしながら、対照的に、雑音信号は２つのマイクロフォン１２０１、１２０７、即ち所謂前側及び後側マイクロフォンから導出され、これらマイクロフォンの出力は第２及び第２解析フィルタバンク１２０３、１２０９により各々サブバンドに分割される。斯かるサブバンドの両組は指向性処理ブロック１２３０により使用されるが、ここでは説明しないか又は関連がない。サブバンドの同じ組は、所望信号活動検出器（ＤＳＡＤ）ブロック１２４０にも供給され、該ブロック１２４０の出力は、乗算器１２１５を制御する音響心理学的モデルブロック１２６０に供給される。同時に、第３解析フィルタバンク１２０９の出力（送話信号から最も遠くに位置するマイクロフォンに対応する）は、伝達関数ブロック１２５０を介して音響心理学的モデルブロック１２６０に供給される。Ｔｘマイクロフォンから出力トランスジューサへの伝達関数１２５０を耳道内の雑音レベルを正確に推定するように決定し、これにより閉ループ条件を近似するのが望ましい。

代替実施例（図１２には図示せず）においては、指向性処理ブロックが、より少ない送話音声しか含まないような雑音推定を得るために送話信号源から離れるようにビームを指向させることにより発生された出力雑音推定を供給する。追加的実施例においては、指向性出力を前記マイクロフォンの一方から減算して、雑音の改善された推定を得ることができる。

如何なる開ループ構成においても、ＤＳＡＤ、適応型雑音推定又はスペクトル差分雑音推定のようなフロントエンド技術を使用することができることに注意されたい。他のフロントエンド処理（指向性処理の様な）も、音声の雑音からの幾らかの分離を可能にし、これにより性能を改善する。

本発明の他のフィーチャ及び態様、並びに本発明に関連する利点を以下に述べる：
１）信号明瞭度が改善される。同時に、雑音性環境において、信号の忠実度及び品質が維持されると共に、知覚される品質が改善し得る。

２）音響心理学的モデル及び高忠実度、制限されたダイナミックレンジ適応化の使用は、ダイナミックレンジの利用が最大化されることを意味する（ここで、ダイナミックレンジとは雑音に対して聴取可能な最小信号レベルと最大の許容される信号レベルとの間のレベル差である）。この結果、優れた信号品質及び忠実度が得られる。

３）当該設計は、ヘッドセット又は他の低電力携帯オーディオアプリケーションに直接組み込むのに適した超低電力、小型化技術を用いて実施することができる（Schneider及びBrennanの米国特許第6,240,192号“特定用途向け集積回路及びプログラマブルデジタル信号プロセッサを含むデジタル補聴器におけるフィルタ処理を行う装置及び方法”参照）。オーバーサンプル型フィルタバンク（米国特許第6,236,731号、Schneider及びBrennan、“特には補聴器におけるオーディオ信号用の、情報信号を異なる帯域にフィルタ処理及び分離するフィルタバンク構造及び方法”）を用いた構成は、携帯型低電力オーディオアプリケーションにとり理想的であるような高忠実度、超低電力解決策を提供する。

４）閉ループ、アクティブノイズ相殺（ＡＮＣ）システムと組み合わされた場合、両者が出力トランスジューサの近傍の点において不所望な雑音を測定する手段を要するという事実を利用することができる。結果として、同一のマイクロフォン（出力トランスジューサの近傍に配置される）を、“逆ノイズ”を発生するための信号の測定と、信号明瞭度向上（ＳＩＥ）処理に要する入力レベル推定を計算する残留レベル測定を提供することとの両者に対して使用することができる。この組合せ方法は、何れかの方法単独よりも一層良好に動作する。何故なら、ＡＮＣは低い周波数で利益を得るように限定され（設計の配慮により）、信号明瞭度の向上は高い周波数で利益を得るからである。同一のマイクロフォンを使用することは、コストを低減させ、当該システムを簡素化する。多くの聴取状況においては、低周波数雑音が支配的である。ここで、雑音を低減するための低周波数でのＡＮＣの使用は、利用可能なダイナミックレンジを増加させ、これは、何れかの方法（ＡＮＣ又はＳＩＥ）が単独で使用される場合に対して改善された忠実度が得られることになる。

５）目的信号が雑音を含む場合、該目的信号は音響心理学的モデル及び／又は低レベル伸張を用いて、雑音のレベルが実効的に音響信号レベル（ＡＮＣが適用されている場合は残留信号レベル）より低くなるように処理することができる。これが適切に果たされる場合は、聴取者はより少ない雑音しか知覚しない。

６）国際特許出願第PCT/CA98/00331号、Brennan, Robert“特には補聴器におけるノイズ低減方法及び装置”記載されているように、単一マイクロフォン雑音低減技術を目的信号チャンネルに組み込むことができる。これは、聴取者に対して、一層聴取可能（周囲雑音に対して）で、長時間にわたり聴くのに疲れが少ない信号を提供する。何故なら、処理された目的信号は、より少ない雑音しか含んでいないからである。

７）所望信号活動検出器（ＤＳＡＤ）と共に使用された場合、目的信号と周囲雑音（妨害）との間を区別する構成が可能である。これは、雑音信号の推定が目的信号により汚染されてしまわないことを保証し、音声通信が高明瞭度で一層明確になるのを可能にする。

８）本発明の代替実施例においては、汚染信号（信号＋雑音）を汚染されていない電気信号と相関するために適応型フィルタが使用され、かくして、雑音の推定を導出することができる。これは、目的信号を汚染している雑音信号の一層信頼性のある推定を提供する。この技術を使用すると、信号忠実度が改善される。

９）本発明の他の実施例においては、周囲雑音のスペクトル内容を推定するためにスペクトル差分方法が使用される。これは、目的信号を汚染している雑音信号の一層信頼性のある推定を提供する。この処理も、信号忠実度を改善する。

１０）圧縮器の構成要素の複帯域構成（全体のスペクトルを一様に圧縮するのに反して、周波数の範囲が独立に扱われる）によれば、残りのダイナミックレンジへの一層正確なマッピングを実行することができ、全体の知覚されるオーディオ品質が、ドイツ、ミュンヘン、１９９７年、Proc. ICASSP、Schneider及びBrennanによる“デジタル補聴器用の圧縮方法”に記載されているように、改善される。各周波数帯域を互いに独立に扱うことは、高忠実度圧縮を生成するための大きな自由度を可能にする。更に、所定の最大量の周波数整形が生じるように各周波数範囲の相対圧縮レベルを制限することは、広範囲の雑音性環境にわたり信号品質を維持する。これは、周波数が集中する雑音源が、より良好に処理されるのを保証する。

１１）雑音の複帯域及び／又は適応型レベル測定の使用は、雑音環境の如何なる変化も滑らかに処理する構成を可能にする。これは、さもなければ周囲雑音の劇的変化により生じるであろう、不所望な歪に対して保護する。１９９１年、カナダ、オンタリオ、ウォーターロー、ウォーターロー大学、MACs論文、Schnieder, Todd Aによる“適応型ダイナミックレンジコントローラ”及びドイツ、ミュンヘン、１９９７年、Proc. ICASSP、Schneider及びBrennanによる“デジタル補聴器用の圧縮方法”を参照されたい。

１２）本発明には安全システムが黙示的に組み込まれている。本信号処理は、所望の音を使用者のラウドネス不快レベル（ＬＤＬ）を超えて増幅することはない。これは、非常に大きな雑音環境で使用者の聞き取りを保護するのを助けるように設計された安全性フィーチャである。これは、本発明により提供される他の調整と相俟って、特定の使用者に対して構成を個性化する機会を提供する。

以上、本発明を特定の実施例に関連して説明したが、該説明は本発明を解説するためのもので、本発明を限定するものと見なしてはならない。当業者によれば、添付請求項に記載された本発明の趣旨及び範囲から逸脱すること無しに、種々の変形を思いつくことができる。

４０１ 信号マイクロフォン
４０２ 雑音マイクロフォン
４０５ 解析フィルタバンク
４０６ 解析フィルタバンク
４１０ 所望信号活動検出器（ＤＳＡＤ）
４２０ 複帯域圧縮器
４３０ 音響心理学的モデル
４３５ スペクトル推定部
４５０ 合成フィルタバンク

Claims (29)

1. 妨害信号に対する信号明瞭度を改善するシステムにおいて、
   周囲雑音により汚染されているかもしれない目的信号を含む情報信号を取得する第１入力回路と、
   前記周囲雑音を含む妨害信号を測定する第２入力回路であって、前記妨害信号を前記目的信号の有無に無関係に連続的に測定することが可能な第２入力回路と、
   前記情報信号を前記第１入力回路を介して取得すると共に、時間ドメインの該情報信号を複数のサブバンド情報信号に変換する解析フィルタバンクと、
   前記解析フィルタバンクから出力される前記サブバンド情報信号及び前記第２入力回路から連続的に与えられる測定結果を取得すると共に処理する信号プロセッサであって、音響心理学的モデルを使用してダイナミックレンジを計算して前記サブバンド情報信号を前記妨害信号に対して聴取可能にする音響心理学的プロセッサを含み、前記音響心理学的モデルが、前記ダイナミックレンジを計算するときに、前記音響心理学的プロセッサの感度を調整するための少なくとも一つの調整可能なパラメータを有するような信号プロセッサと、
   前記信号プロセッサから出力される前記聴取可能なサブバンド情報信号を組み合わせて、改善された信号明瞭度を備える前記目的信号を有するような出力信号を生成する合成フィルタバンクと、
   を有することを特徴とするシステム。
2. 請求項１に記載のシステムにおいて、時間ドメインにおける前記妨害信号を複数のサブバンド妨害信号に変換する解析フィルタバンクを更に有していることを特徴とするシステム。
3. 請求項１または２に記載のシステムにおいて、前記信号プロセッサが、前記音響心理学的プロセッサにより与えられる前記ダイナミックレンジのパラメータに基づいて、前記サブバンド情報信号に対してダイナミックレンジ圧縮を行う圧縮器を更に有していることを特徴とするシステム。
4. 請求項１ないし３のいずれか一項に記載のシステムにおいて、前記信号プロセッサが、前記ダイナミックレンジを前記目的信号の所定のレベルに対して伸張して前記周囲雑音を聴取不可能にする回路を更に有していることを特徴とするシステム。
5. 請求項１または２に記載のシステムにおいて、前記周囲雑音が存在する前記目的信号の低レベルを伸張する手段を備えることを特徴とするシステム。
6. 請求項１ないし５のいずれか一項に記載のシステムにおいて、前記音響心理学的プロセッサは、前記出力信号をラウドネス快適レベルにさせるように前記ダイナミックレンジをラウドネス不快レベル（ＬＤＬ）に基づいて計算することを特徴とするシステム。
7. 請求項６に記載のシステムにおいて、前記出力信号を受ける各ユーザに対して、前記ＬＤＬを記憶する永続的なデータ記憶装置をさらに備えることを特徴とするシステム。
8. 請求項１ないし７のいずれか一項に記載のシステムにおいて、前記音響心理学的プロセッサは、前記出力信号を受けるユーザを保護するように前記ダイナミックレンジを計算することを特徴とするシステム。
9. 請求項１ないし８のいずれか一項に記載のシステムにおいて、前記出力信号を受ける各ユーザについて少なくとも一つの前記パラメータを記憶するためのメモリを備えることを特徴とするシステム。
10. 請求項９に記載のシステムにおいて、前記少なくとも一つのパラメータの一つが、低レベル目的信号を増幅するためのものであることを特徴とするシステム。
11. 請求項１ないし１０のいずれか一項に記載のシステムにおいて、前記出力信号の音量を調整する回路を更に有していることを特徴とするシステム。
12. 請求項１ないし３のいずれか一項に記載のシステムにおいて、前記第２入力回路が前記周囲雑音のスペクトルを連続的に推定する雑音推定回路を有しており、前記スペクトルが前記音響心理学的モデルに与えられることを特徴とするシステム。
13. 請求項１２に記載のシステムにおいて、前記雑音推定回路が雑音推定を適応的推定技術により実行することを特徴とするシステム。
14. 請求項１２に記載のシステムにおいて、前記雑音推定回路がスペクトル差分技術により雑音推定を実行することを特徴とするシステム。
15. 請求項１２ないし１４のいずれか一項に記載のシステムにおいて、前記目的信号が存在している既知の時間についての補助的な情報を前記雑音推定回路に与え、前記目的信号が前記雑音スペクトルの推定に漏洩することを回避する所望デジタル信号活動検出器（ＤＳＡＤ）を更に有していることを特徴とするシステム。
16. 請求項１５に記載のシステムにおいて、前記出力信号の明瞭度を改善するフロントエンドプロセッサを更に有していることを特徴とするシステム。
17. 請求項１６に記載のシステムにおいて、前記フロントエンドプロセッサが前記周囲雑音を低減する回路を含んでいることを特徴とするシステム。
18. 請求項１ないし１７のいずれか一項に記載のシステムにおいて、前記出力信号を前記信号プロセッサに帰還することによって、前記周囲雑音を能動的に相殺するアクティブノイズ相殺（ＡＮＣ）回路を更に有していることを特徴とするシステム。
19. 請求項１ないし１８のいずれか一項に記載のシステムにおいて、前記妨害信号が前記目的信号により汚染された前記周囲雑音を含んでいることを特徴とするシステム。
20. 請求項１９に記載のシステムにおいて、前記情報信号及び前記妨害信号に基づいて前記周囲雑音の推定を出力する適応型相関器を更に有することを特徴とするシステム。
21. 請求項１２ないし１４のいずれか一項に記載のシステムにおいて、前記妨害信号が、前記目的信号により汚染された前記周囲雑音を含んでおり、前記システムが該雑音推定を制御する所望デジタル信号活動検出器（ＤＳＡＤ）を更に有していることを特徴とするシステム。
22. 請求項２に記載のシステムにおいて、前記信号プロセッサが、前記サブバンド妨害信号から前記サブバンド情報信号を減算して前記周囲雑音の推定を実行する雑音推定回路を有しており、前記推定が前記音響心理学的モデルに与えられることを特徴とするシステム。
23. 請求項１ないし２２のいずれか一項に記載のシステムにおいて、前記解析フィルタバンク及び前記合成フィルタバンクがオーバーサンプル型フィルタバンクにより実装されることを特徴とするシステム。
24. 請求項２に記載のシステムにおいて、前記情報信号用の解析フィルタバンクおよび前記妨害信号用の解析フィルタバンクがオーバーサンプル型フィルタバンクにより実装されることを特徴とするシステム。
25. 妨害信号に対する信号明瞭度を改善する方法が、
    第１入力回路において、周囲雑音により汚染されているかもしれない目的信号を含む情報信号を取得することと、
    第２入力回路において、前記周囲雑音を含む妨害信号を測定し、前記第２入力回路は前記妨害信号を前記目的信号の有無に無関係に連続的に取得することが可能なものであることと、
    解析フィルタバンクにおいて、時間ドメインからの該情報信号を複数のサブバンド情報信号に変換することと、
    信号プロセッサにおいて、前記サブバンド情報信号及び前記第２入力回路から連続的に与えられる測定結果を処理し、音響心理学的モデルを使用してダイナミックレンジを計算して前記サブバンド情報信号を前記妨害信号に対して聴取可能にすることと、前記ダイナミックレンジを計算するときに、前記音響心理学的処理を制御するための少なくとも一つのパラメータを調整することとを含むことと、
    合成フィルタバンクにおいて、前記聴取可能なサブバンド情報信号を組み合わせて、改善された信号明瞭度を備える前記目的信号を有するような出力信号を生成することと、
    を備えることを特徴とする方法。
26. 請求項２５に記載の方法において、
    前記周囲雑音のスペクトルを推定することと、
    前記スペクトルを前記音響心理学的モデルに与えることと、
    を備えることを特徴とする方法。
27. 請求項２５に記載の方法において、
    前記周囲雑音のスペクトルを推定することと、
    前記目的信号が無いときに前記スペクトルがサンプリングされるように、前記推定を制御することと、
    を備えることを特徴とする方法。
28. 請求項２５ないし２７のいずれか一項に記載の方法において、
    前記出力信号を前記信号プロセッサに帰還して、前記周囲雑音を能動的に相殺することを備えることを特徴とする方法。
29. 請求項２５ないし２８のいずれか一項に記載の方法において、
    前記処理が、低レベル目的信号を増幅することを有する、
    ことを特徴とする方法。

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