6.3.10 PostFilter

6.3.10.1 ノードの概要

このノードは，音源分離ノード GHDSS によって分離された複素スペクトルに対し， 音声認識精度を向上するための後処理を行う． 同時に，ミッシングフィーチャーマスクを生成するための，ノイズパワースペクトルの生成も行う．

6.3.10.2 必要なファイル

無し．

6.3.10.3 使用方法

どんなときに使うのか

このノードは，GHDSS ノードによって分離されたスペクトルの整形と， ミッシングフィーチャーマスクを生成するために必要なノイズスペクトルを生成する時に用いる．

典型的な接続例

PostFilter ノードの接続例は図 6.65 の通り． 入力の接続として，INPUT_SPEC は GHDSS ノードの出力， INIT_NOISE_POWER は BGNEstimator ノードの出力と接続する．

出力について，図 6.65 では

1. 分離音 (OUTPUT_SPEC) の音声特徴抽出 (MSLSExtraction ノード)，

2. 分離音と分離音に含まれるノイズのパワー (EST_NOISE_POWER) から音声認識時のミッシングフィーチャーマスク生成 (MFMGeneration ノード)

の接続例を示している．

6.3.10.4 ノードの入出力とプロパティ

入力

INPUT_SPEC

: Map<int, ObjectRef> 型． GHDSS ノードからの出力と同じ型． 音源 ID と，分離音の複素スペクトルである Vector<complex<float> > 型データのペア．

INPUT_NOISE_POWER

: Matrix<float> 型． BGNEstimator ノードによって推定された定常ノイズのパワースペクトル．

出力

OUTPUT_SPEC

: Map<int, ObjectRef> 型． 入力 INPUT_SPEC から，ノイズ除去がされた分離音の複素スペクトル． Object 部分は Vector<complex<float> > 型．

EST_NOISE_POWER

: Map<int, ObjectRef> 型． OUTPUT_SPEC の各分離音に対して，含まれていると推定されたノイズのパワーが， Vector<float> 型データとして ID とペアになっている．

パラメータ

6.3.10.5 ノードの詳細

式で用いられる添字は，表 6.1 で定義されているものに準拠する． また，以降の式では，特に必要のない場合は，時間フレームインデックス $f$ を省略して表記する．

図 6.66 は，PostFilter ノードの流れ図である． 入力としては，GHDSS ノードからの分離音スペクトルと， BGNEstimator ノードの定常ノイズパワースペクトルが得られる． 出力には，音声が強調された分離音スペクトルと，分離音に混入しているノイズのパワースペクトルである．

処理の流れは

1. ノイズ推定

2. SNR 推定

3. 音声存在確率推定

4. ノイズ除去

となっている．

1) ノイズ推定:

ノイズ推定処理の流れを図 6.67 に示す． PostFilter ノードが対処するノイズは，
a) マイクロホンの接点などが要因となる定常ノイズ ，
b) 除去しきれなかった別の音源の音 (漏れノイズ)，
c) 前フレームの残響，
の3つである．

最終的な分離音に含まれるノイズ $\boldsymbol {\lambda }(f，k_ i)$ は，

$\displaystyle \boldsymbol {\lambda }(f, k_ i) $

$\displaystyle = $

$\displaystyle \boldsymbol {\lambda }^{sta}(f, k_ i) + \boldsymbol {\lambda }^{leak}(f, k_ i) + \boldsymbol {\lambda }^{rev}(f-1, k_ i) $

(82)

として求められる． ただし，$\boldsymbol {\lambda }^{sta}(f, k_ i)，\boldsymbol {\lambda }^{leak}(f, k_ i)，\boldsymbol {\lambda }^{rev}(f-1, k_ i)$ はそれぞれ， 定常ノイズ，漏れノイズ，前フレームの残響を表す．

6.3.10.5.1 1-a) MCRA 法による定常ノイズ推定

1-a) で用いる変数は 表6.56 に基づく．

まず，入力スペクトルを1フレーム前のパワーと平滑化したパワースペクトル $\boldsymbol {S}(f,k_ i) = \left[S_1(f,k_ i),\dots , S_ N(f,k_ i)\right]$ を求める．

$\displaystyle S_ n(f,k_ i) $

$\displaystyle = $

$\displaystyle \alpha _ s S_ n(f-1,k_ i) + (1 - \alpha _ s) |Y_ n(k_ i)|^2 \label{eq:MCRA-smooth} $

(83)

次に，$\boldsymbol {S}^{tmp}$，$\boldsymbol {S}^{min}$ を更新する．

	$\displaystyle S^{min}_ n(f,k_ i) $	$\displaystyle = $	$\displaystyle \left\{ \begin{array}{cr} \min \{ S^{min}_ n(f-1,k_ i),S_ n(f,k_ i)\} & \mathrm{if}\ \ f \neq nL\\ \min \{ S^{tmp}_ n(f-1,k_ i),S_ n(f,k_ i)\} & \mathrm{if}\ \ f = nL \end{array}\right., $		(84)
	$\displaystyle S^{min}_ n(f,k_ i) $	$\displaystyle = $	$\displaystyle \left\{ \begin{array}{cr} \min \{ S^{tmp}_ n(f-1,k_ i),S_ n(f,k_ i)\} & \mathrm{if}\ \ f \neq nL\\ S_ n(f,k_ i) & \mathrm{if}\ \ f = nL \end{array}\right., $		(85)

ただし，$n$ は任意の整数である． $\boldsymbol {S}^{min}$ はノイズ推定を始めてからの最小パワーを保持し， $\boldsymbol {S}^{tmp}$ は最近の $L$ フレームの極小パワーを保持している． $L$ フレームごとに $\boldsymbol {S}^{tmp}$ は更新される．

続いて，最小パワーと入力分離音のパワーの比から，音声が含まれるかどうかを判定する．

	$\displaystyle S_ n^{r}(k_ i) $	$\displaystyle = $	$\displaystyle \frac{S_ n(k_ i)}{S^{min}(k_ i)}, $		(86)
	$\displaystyle I_ n(k_ i) $	$\displaystyle = $	$\displaystyle \left\{ \begin{array}{cr} 1 & \mathrm{if}\ \ S_ n^ r(k_ i) > \delta \\ 0 & \mathrm{if}\ \ S_ n^ r(k_ i) \leq \delta \end{array} \right. $		(87)

$I_ n(k_ i)$ に音声が含まれる場合 1，含まれない場合 0となる． この判定結果をもとに，前フレーム定常ノイズと， 現在のフレームのパワーとの混合比 $\alpha _{d,n}^ C(k_ i)$ を決める．

$\displaystyle \alpha _{d,n}^ C(k_ i) $

$\displaystyle = $

$\displaystyle (\alpha _ d - 1)I_ n(k_ i) + 1. $

(88)

次に，分離音のパワースペクトルに含まれる漏れノイズを除去する．

	$\displaystyle S^{leak}_ n(k_ i) $	$\displaystyle = $	$\displaystyle \sum _{p=1}^{N}|Y_ p(k_ i)|^2 - |Y_ n(k_ i)|^2,\label{eq:MCRA-leak} $		(89)
	$\displaystyle S_ n^0(k_ i) $	$\displaystyle = $	$\displaystyle |Y_ n(k_ i)|^2 - q S^{leak}_ n(k_ i), $		(90)

ただし，$S_ n^0(k_ i) < S_{floor}$ のとき，

$\displaystyle S_ n^0(k_ i) $

$\displaystyle = $

$\displaystyle S_{floor} $

(91)

に値が変更される．

漏れノイズを除いたパワースペクトル $S_ n^0(f,k_ i)$ と， 前フレームの推定定常ノイズ $\boldsymbol {\lambda }^{sta}(f-1,k_ i)$ または， BGNEstimator からの出力である ${bf \lambda }^{init}(f,k_ i)$ を混合することで， 現在のフレームの定常ノイズを求める．

$\displaystyle \lambda ^{sta}_ n(f,k_ i) $

$\displaystyle = $

$\displaystyle \left\{ \begin{array}{cr} \alpha _{d,n}^ C(k_ i) \lambda ^{sta}_ n(f-1,k_ i) + (1-\alpha _{d,n}^ C(k_ i) r S_ n^0(f,k_ i) & \mathrm{if }{音源位置に変更なし}\\ \alpha _{d,n}^ C(k_ i) \lambda ^{init}_ n(f,k_ i) + (1-\alpha _{d,n}^ C(k_ i) r S_ n^0(f,k_ i) & \mathrm{if }{音源位置に変更あり} \end{array} \right. $

(92)

6.3.10.5.2 1-b) 漏れノイズ推定

1-b) で用いる変数は 表6.57 に基づく．

いくつかのパラメータを次のように計算する．

	$\displaystyle \beta $	$\displaystyle = $	$\displaystyle -\frac{\alpha ^{leak}}{1-(\alpha ^{leak})^2+\alpha ^{leak}(1-\alpha ^{leak})(N-2)} $		(93)
	$\displaystyle \alpha $	$\displaystyle = $	$\displaystyle 1 - (N-1)\alpha ^{leak}\beta $		(94)

このパラメータを用いて，平滑化されたスペクトル $\boldsymbol {S}(k_ i)$ と， 式 (89) で求められた，他の分離音のパワーから自分の分離音のパワーを除いた パワースペクトル $S^{leak}_ n(k_ i)$ を混合する．

$\displaystyle Z_ n(k_ i) $

$\displaystyle = $

$\displaystyle \alpha S_ n(k_ i) + \beta S^{leak}_ n(k_ i)， $

(95)

ただし，$Z_ n(k_ i) < 1$ になる場合は，$Z_ n(k_ i) = 1$ とする．

最終的な漏れノイズのパワースペクトル $\boldsymbol {\lambda }^{leak}(k_ i)$ は，

$\displaystyle \lambda ^{leak}_ n $

$\displaystyle = $

$\displaystyle \alpha ^{leak} \left(\sum _{n' \neq n}Z_{n'}(k_ i) \right) $

(96)

として求める．

6.3.10.5.3 1-c) 残響推定

1-c) で用いる変数は 表6.58 に基づく．

残響のパワーは，前フレームの推定残響パワー $\boldsymbol {\lambda }^{rev}(f-1,k_ i) = [\lambda _1^{rev}(f-1,k_ i),\dots ,\lambda _ N^{rev}(f-1,k_ i)]^ T$ と， 前フレームの分離スペクトル ${\boldsymbol {\hat S}}(f-1,k_ i) = [{\hat S}_1(f-1,k_ i),\dots , {\hat S}_ N(f-1,k_ i)]^ T$ から次のように計算される． ${\hat S}_ n(f-1,k_ i)$ は複素数であることに注意．

$\displaystyle \lambda _ n^{rev}(f,k_ i) $

$\displaystyle = $

$\displaystyle \gamma \left(\lambda _ n^{rev}(f-1,k_ i) + \Delta |{\hat S}_ n(f-1,k_ i)|^2 \right) $

(97)

2) SNR 推定:

SNR 推定の流れを図 6.68 に示す． SNR 推定は，
a) SNR の計算
b) ノイズ混入前の事前 SNR 推定
c) 音声含有率の推定
d) 最適ゲインの推定
から成る．

表 6.59 のベクトルの要素は，各分離音の値に対応する．

6.3.10.5.4 2-a) SNR の計算

2-a) で用いる変数は，表6.59 に従う． ここでは，入力の複素スペクトル $\boldsymbol {Y}(k_ i)$ と， 前段で推定されたノイズのパワースペクトル $\boldsymbol {\lambda }(k_ i)$ を元に， SNR $\gamma _ n(k_ i)$ が計算される．

	$\displaystyle \gamma _ n(k_ i) $	$\displaystyle = $	$\displaystyle \frac{|Y_ n(k_ i)|^2}{\lambda _ n(k_ i)} $		(98)
	$\displaystyle \gamma _ n^ C(k_ i) $	$\displaystyle = $	$\displaystyle \left\{ \begin{array}{cr} \gamma _ n(k_ i) & \mathrm{if}\ \ \gamma _ n(k_ i) > 0\\ 0 & \mathrm{otherwise} \end{array} \right. $		(99)

6.3.10.5.5 2-b) 音声含有率の推定

2-b) で用いる変数は，表6.60 に従う．

音声含有率 $\alpha _ n^ p(f,k_ i)$ は，前フレームの事前 SNR $\xi _ n(f-1,k_ i)$ を用いて次のように計算される．

$\displaystyle \alpha _ n^ p(f,k_ i) $

$\displaystyle = $

$\displaystyle \alpha ^ p_{mag} \left(\frac{\xi _ n(f-1,k_ i)}{\xi _ n(f-1,k_ i)+1}\right)^2 + \alpha ^ p_{min} $

(100)

6.3.10.5.6 2-c) ノイズ混入前の事前 SNR 推定

2-c) で用いる変数は，表6.61 に従う．

事前 SNR $\xi _ n(k_ i)$ は，次のようにして計算する．

	$\displaystyle \xi _ n(k_ i) $	$\displaystyle = $	$\displaystyle \left(1-\alpha _ n^ p(k_ i)\right) \xi _{tmp} + \alpha _ n^ p(k_ i) \gamma _ n^ C(k_ i) \label{eq:prior-SNR} $		(101)
	$\displaystyle \xi _{tmp} $	$\displaystyle = $	$\displaystyle a \frac{|{\hat S}_ n(f-1,k_ i)|^2}{\lambda _ n(f-1,k_ i)} + (1-a) \xi _ n(f-1,k_ i) $		(102)

ただし，$\xi _{tmp}$ は計算上の一時的な変数で，前フレームの推定 SNR$\gamma _ n(k_ i)$ と，事前 SNR $\xi _ n(k_ i)$ の内分値である． また，$\xi _ n(k_ i) > \xi ^{max}$ となる場合，$\xi _ n(k_ i) = \xi ^{max}$ と値を変更する．

6.3.10.5.7 2-d) 最適ゲインの推定

2-d) で用いる変数は，表6.62 に従う．

最適ゲイン計算の前に，上で求めた事前 SNR$\xi _ n(k_ i)$ と，推定 SNR$\gamma _ n(k_ i)$ を 用いて，以下の中間変数 $v_ n(k_ i)$ を計算する．

$\displaystyle v_ n(k_ i) $

$\displaystyle = $

$\displaystyle \frac{\xi _ n(k_ i)}{1+\xi _ n(k_ i)} \gamma _ n(k_ i) \label{eq:prior-SNR-temp-v} $

(103)

$v_ n(k_ i) > \theta ^{max}$ の場合，$v_ n(k_ i) = \theta ^{max}$ とする．

音声がある場合の最適ゲイン $\boldsymbol {G}^{H1}(k_ i) = [G^{H1}_1(k_ i),\dots , G^{H1}_ N(k_ i)]$ は，

$\displaystyle G^{H1}_ n(k_ i) $

$\displaystyle = $

$\displaystyle \frac{\xi _ n(k_ i)}{1+\xi _ n(k_ i)}\exp \left\{ \frac{1}{2}\int _{v_ n(k_ i)}^{\inf }\frac{e^{-t}}{t}\mathrm{d}t \right\} $

(104)

として求める． ただし，

$\displaystyle \begin{array}{cr} G^{H1}_ n(k_ i) = 1 & \mathrm{if} v_ n(k_ i) < \theta ^{min} \\ G^{H1}_ n(k_ i) = 1 & \mathrm{if} G^{H1}_ n(k_ i) > 1. \end{array} $

(105)

3) 音声存在確率推定:

音声存在確率推定の流れを図 6.69 に示す． 音声存在確率推定は，
a) 3種類の帯域ごとに事前 SNR の平滑化
b) 各帯域で，平滑化した SNR を元に，暫定的な音声確率を推定
c) 3つの暫定確率をもとに音声休止確率を推定
d) 最終的な音声存在確率を推定
から成る．

6.3.10.5.8 3-a) 事前 SNR の平滑化

3-a) で用いる変数を表6.63 にまとめる．

まず，式(101) で計算された事前 SNR $\xi _ n(f,k_ i)$ と，前フレームの時間平滑化事前 SNR $\zeta _ n(f-1,k_ i)$ で， 時間平滑化を行う．

$\displaystyle \zeta _ n(f,k_ i) $

$\displaystyle = $

$\displaystyle b \zeta _ n(f-1,k_ i) + (1-b) \xi _ n(f,k_ i) $

(106)

周波数方向の平滑化は，その窓の大きさによって，frame，global，local の順に小さくなっていく．

• frame での周波数平滑化
  周波数ビン $F_{st} \sim F_{en}$ の範囲で加算平均による平滑化が行われる．

  $\displaystyle \zeta ^{f}_ n(k_ i) $

  $\displaystyle = $

  $\displaystyle \frac{1}{F_{en}-F_{st}+1}\sum _{k_ j=F_{st}}^{F_{en}}\zeta _ n(k_ j) \label{eq:SNR-smooth-frame} $

  (107)

• global での周波数平滑化
  global では，幅 $G$ での hanning 窓を用いた周波数平滑化が行われる．

  	$\displaystyle \zeta ^{g}_ n(k_ i) $	$\displaystyle = $	$\displaystyle \sum _{j=-(G-1)/2}^{(G-1)/2}w_{han}(j+(G-1)/2)\zeta _ n(k_{i+j}), $		(108)
  	$\displaystyle w_{han}(j) $	$\displaystyle = $	$\displaystyle \frac{1}{C}\left(0.5 - 0.5 \cos \left( \frac{2 \pi j}{G}\right)\right), $		(109)

  ただし，$C$ は $\sum _{j=0}^{G-1} w_{han}(j) = 1$ にするための正規化係数．

• local での周波数平滑化
  local では，幅 $F$ での三角窓を用いた周波数平滑化が行われる．

  $\displaystyle \zeta ^{l}_ n(k_ i) $

  $\displaystyle = $

  $\displaystyle 0.25 \zeta _ n(k_ i-1) + 0.5 \zeta _ n(k_ i) + 0.25(k_ i+1) $

  (110)

6.3.10.5.9 3-b) 暫定音声確率を推定

3-b) で用いる変数を表6.64 に示す．

• $P^{f}_ n(k_ i)$ と $\zeta ^{peak}_ n(k_ i)$ の計算
  まず，$\zeta ^{peak}_ n(f,k_ i)$ を以下のように求める．

  $\displaystyle \zeta ^{peak}_ n(f,k_ i) $

  $\displaystyle = $

  $\displaystyle \left\{ \begin{array}{cr} \zeta ^ f_ n(f,k_ i),& \mathrm{if\ } \zeta ^{f}_ n(f,k_ i) > Z_{thres} \zeta ^ f_ n(f-1,k_ i)\\ \zeta ^{peak}_ n(f-1,k_ i),& \mathrm{if\ otherwise}. \end{array} \right. $

  (111)

  ただし，$\zeta ^{peak}_ n(k_ i)$ の値はパラメータ $Z^{peak}_{min},Z^{peak}_{max}$ の範囲に入るようにする． すなわち，

  $\displaystyle \zeta ^{peak}_ n(k_ i) $

  $\displaystyle = $

  $\displaystyle \left\{ \begin{array}{cr} Z^{peak}_{min},& \mathrm{if} \ \zeta ^{peak}_ n(k_ i)<Z^{peak}_{min}\\ Z^{peak}_{max},& \mathrm{if} \ \zeta ^{peak}_ n(k_ i)>Z^{peak}_{max} \end{array} \right. $

  (112)

  次に，$P_ n^ f(k_ i)$ を次のように求める．

  $\displaystyle P^{f}_ n(k_ i) $

  $\displaystyle = $

  $\displaystyle \left\{ \begin{array}{cr} 0,& \mathrm{if}\ \zeta ^ f_ n(k_ i) < \zeta ^{peak}_ n(k_ i) Z_{min}^ f \\ 1,& \mathrm{if}\ \zeta ^ f_ n(k_ i) > \zeta ^{peak}_ n(k_ i) Z_{max}^ f\\ \frac{\log \left(\zeta ^ f_ n(k_ i)/ \zeta ^{peak}_ n(k_ i) Z^ f_{min}\right)}{\log \left( Z^ f_{max} / Z^ f_{min} \right) },& \mathrm{otherwise} \end{array} \right. $

  (113)

• $P^{g}_ n(k_ i)$ の計算
  次の通りに計算する．

  $\displaystyle P^ g_ n(k_ i) $

  $\displaystyle = $

  $\displaystyle \left\{ \begin{array}{cr} 0,& \mathrm{if}\ \ \zeta ^ g_ n(k_ i) < Z_{min}^ g\\ 1,& \mathrm{if}\ \ \zeta ^ g_ n(k_ i) > Z_{max}^ g\\ \frac{\ \log \left(\zeta ^ g_ n(k_ i)/ Z_{min}^ g\right)\ }{\ \log \left(Z_{max}^ g/ Z_{min}^ g\right)\ },& \mathrm{otherwise} \end{array} \right. $

  (114)

• $P^{l}_ n(k_ i)$ の計算
  次の通りに計算する．

  $\displaystyle P^ l_ n(k_ i) $

  $\displaystyle = $

  $\displaystyle \left\{ \begin{array}{cr} 0,& \mathrm{if}\ \ \zeta ^ l_ n(k_ i) < Z_{min}^ l\\ 1,& \mathrm{if}\ \ \zeta ^ l_ n(k_ i) > Z_{max}^ l\\ \frac{\ \log \left(\zeta ^ l_ n(k_ i)/ Z_{min}^ l\right)\ }{\ \log \left(Z_{max}^ l/ Z_{min}^ l\right)\ },& \mathrm{otherwise} \end{array} \right. $

  (115)

6.3.10.5.10 3-c) 音声休止確率推定

3-c) で用いる変数を表6.65 に示す．

音声休止確率 $q_ n(k_ i)$ は，3つの周波数帯域の平滑化結果を元にして計算した暫定の音声確率 $P^{f,g,l}_ n(k_ i)$ を次のように統合して得られる．

$\displaystyle q_ n(k_ i) $

$\displaystyle = $

$\displaystyle 1 - \left( 1-a^ l+a^ l P^ l_ n(k_ i) \right) \left( 1-a^ g +a^ g P^ g_ n(k_ i) \right) \left( 1-a^ f+ a^ f P^ f_ n(k_ i) \right), $

(116)

ただし，$q_ n(k_ i) < q_{min}$ のとき，$q_ n(k_ i) = q_{min}$ とし， $q_ n(k_ i) > q_{max}$ のとき，$q_ n(k_ i) = q_{max}$ とする．

6.3.10.5.11 3-d) 音声存在確率推定

音声存在確率 $p_ n(k_ i)$ は，音声休止確率 $q_ n(k_ i)$，事前 SNR $\zeta _ n(k_ i)$， 式 (103) により導出された中間変数 $v_ n(k_ i)$ を用いて次のように導出する．

$\displaystyle p_ n(k_ i) $

$\displaystyle = $

$\displaystyle \left\{ 1 + \frac{q_ n(k_ i)}{1-q_ n(k_ i)} \left( 1+\zeta _ n(k_ i)\right) \exp \left(-v_ n(k_ i)\right)\right\} ^{-1} $

(117)

4) ノイズ除去: 出力である音声強調された分離音 ${\hat S}_ n(k_ i)$ は， 入力である分離音スペクトル $Y_ n(k_ i)$ に対して，最適ゲイン $G^{H1}_ n(k_ i)$，音声存在確率 $p_ n(k_ i)$ を次のように作用させることで 導出する．

$\displaystyle {\hat S}_ n(k_ i) $

$\displaystyle = $

$\displaystyle Y_ n(k_ i) G^{H1}_ n(k_ i) p_ n(k_ i) $

(118)