DE19747885A1 - Verfahren zur Reduktion von Störungen akustischer Signale mittels der adaptiven Filter-Methode der spektralen Subtraktion - Google Patents

Verfahren zur Reduktion von Störungen akustischer Signale mittels der adaptiven Filter-Methode der spektralen Subtraktion

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    • G10L21/02—Speech enhancement, e.g. noise reduction or echo cancellation

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Reduktion von Störungen akustischer Signale mittels der adaptiven Filter-Methode der spektralen Subtraktion gemäß Oberbegriff des Patentanspruchs 1. Derartige Verfahren sind bereits aus [1] bekannt.
Die Verbesserung von Sprachsignalen ist ein zentraler Bestandteil der aktuellen Forschung auf dem Gebiet der Kommunikationstechnik, beispielsweise auch in Anwendungsgebieten wie dem Freisprechen in Fahrzeugen oder bei der automatischen Spracherkennung. Wesentlich für die Verbesserung von Sprachsignalen ist vor allem die Reduktion von Störgeräuschen.
Ein häufig zur Geräuschreduktion Anwendung findendes Verfahren ist die sogenannte spektrale Subtraktion. Deren Grundlagen werden beispielsweise in [1] beschrieben.
Die spektrale Subtraktion ist ein adaptives Filter, das in Sprachpausen einen Mittelwert des Geräuschspektrums ermittelt (lernt) und dieses Spektrum fortlaufend vom gestör­ ten Sprachsignal subtrahiert. Die genaue Ausführungsform der Subtraktion des Stör­ spektrums kann je nach Anforderung variiert werden. Einzelne Beispiele werden nach­ folgend vorgestellt.
Das Filter-Verfahren der spektralen Subtraktion wird in aller Regel im Frequenzbereich durchgeführt. Die Signale werden segmentweise mit einer FFT (Fast Fourier Transfor­ mation) in den Frequenzbereich transformiert. Die entsprechenden Segmente des Signals im Zeitbereich sind halb überlappt und werden zuvor mit einem Hanning-Fenster multipliziert. Die Synthese erfolgt nach der Filterung (Multiplikation) und anschließenden inversen Transformation mit der sogenannten "overlap-add Methode".
In [2] werden drei Standard-Filterkennlinien als beispielhafte Ausführungsformen für die spektrale Subtraktion vorgestellt:
Power Subtraction: H(k,i) = max (b, √1-a.NIR) (1)
Wiener-Filter: H(k,i) = max (b, (1-a.NIR)) (2)
Magnitude Subtraction: H(k,i) = max (b, (1-a.√NIR)) (3)
k und i bezeichnen die diskrete Zeit und die diskrete Frequenz. NIR ist das "Noise-Input- Ratio":
NIR = E[N(i)2]/(S(k,i) + N(k,i))2 (4)
S und N bezeichnen jeweils das Sprachsignal, bzw. die Störung. a ist ein Überschätz­ faktor, mit dem das Geräusch überschätzt werden kann, und b ist der sogenannte 'spectral floor', der das Minimum der Filterfunktion darstellt. Es wird hier vorausgesetzt, daß die Sprachpausen genügend genau erkannt werden können. Damit ist der Schätz­ wert E[N(i)2] und daraus NIR berechenbar. Einfache Standardverfahren verwenden einen Wert 1 < = a < 4 und 0.1 < b < 0.3, um das verbleibende Restgeräusch, sogenannte 'musical tones', zu vermindern. Nachteilig hierbei ist jedoch stets ein unerwünschter, aber zwangsläufiger Kompromiß zwischen Restgeräusch-Unterdrückung und Sprachver­ zerrung.
Eine im Vergleich zu dem in [2] vorgestellten Verfahren deutlich verbesserte Unter­ drückung der 'musical tones' wird in [3] vorgeschlagen. Dort werden Informationen über einen (früheren) a priori und über einen (späteren) a posteriori Signal-zu-Rauschabstand ausgenutzt, um die Filterkennlinien, hier Besselfunktionen, zu modifizieren. Der a priori und der a posteriori Signal-zu-Rauschabstand, Rprio und Rpost, berechnen sich hier mit:
X(k,i) = S(k,i)) + N(k,i) (5)
Rpost(k,i) = |X(k,i)|2/E[N(i)2]-1 (6)
Rprio(k,i) = (1-d) P[Rpost(k,i)] + d|H(k-1,i) X(k-1,i)|2/E[N(i)2] (7)
d ist eine Glättungskonstante, 0.99 < d < 1. P[] ist eine Projektion mit der negative Anteile zu Null gesetzt werden. Durch die Wahl von d nahe dem Wert Eins wird das Einschwingen auf ein beginnendes, energiestarkes Sprachsignal verlangsamt. Die Pro­ jektion P bewirkt eine Glättung des Restgeräuschs in Sprachpausen. Dies ist jedoch zur Vermeidung von 'musical tones' nicht erforderlich und kann unnatürlich wirken. Darüber hinaus ist der Implementierungsaufwand für diese Methode beträchtlich und bei Sprachsignalen kann eine hörbare Halligkeit auftreten. Die Halligkeit ergibt sich dadurch, daß H(k-1,i) und X(k-1,i) aus dem vorherigen Segment k-1 über Rprio in die aktuelle Filterkennlinie zum Zeitpunkt k eingehen.
Die Aufgabe der vorliegenden Erfindung besteht daher darin, ein Verfahren anzugeben, mit dem einerseits Störungen in akustischen Signalen, insbesondere in Sprachsignalen, mittels der adaptiven Filter-Methode der spektralen Subtraktion deutlich reduziert werden können, ohne daß eine wesentliche Verfälschung des Signals, wie beispiels­ weise Hall, erfolgt und mit dem andererseits der rechentechnische Aufwand, relativ zu bereits bekannten und hinsichtlich der Qualität der erzielten Signalverbesserung ver­ gleichbaren Methoden, wesentlich gesenkt werden kann.
Die Erfindung ist in Bezug auf das zu schaffende Verfahren zur Reduktion von Störungen akustischer Signale mittels der adaptiven Filter-Methode der spektralen Subtraktion durch die Merkmale des Patentanspruchs 1 wiedergegeben. Die weiteren Ansprüche enthalten vorteilhafte Ausgestaltungen und Weiterbildungen des erfindungsgemäßen Verfahrens zur Reduktion von Störungen akustischer Signale mittels der adaptiven Filter-Methode der spektralen Subtraktion.
Die Aufgabe wird bezüglich des Verfahrens zur Reduktion von Störungen akustischer Signale mittels der adaptiven Filter-Methode der spektralen Subtraktion erfindungs­ gemäß dadurch gelöst,
daß die Berechnung eines jeweils aktuellen Kennwertes H(k,i) der verwendeten Filter­ funktion unter Berücksichtigung von Informationen über einen a priori Signal-zu-Rausch- Abstand derart erfolgt, daß als alleinige Information über den a priori Signal-zu-Rausch- Abstand Kennwerte H(k-j,i), j = 1, . . ., N der Filterfunktion aus zurückliegenden Zeit­ segmenten k-j verwendet werden, mindestens jedoch ein Kennwert H(kj0,i), j0 ∈ 1, . . ., N der Filterfunktion aus einem zurückliegenden Zeitsegment k-j0 verwendet wird,
und dadurch, daß die Kennlinie der Filterfunktion zweigeteilt ist und eine Abbruchkante aufweist, derart,
  • - daß die Filterung für stark gestörte Signale X(k,i) mit einem hohen Noise-Input-Ratio NIR(k,i) zu einer signalunabhängigen starken Dämpfung führt, und
  • - daß die Filterung für wenig gestörte Signale X(k,i) mit einem niedrigen Noise-Input-Ratio NIR(k,i) zu einer signalabhängigen geringen Dämpfung führt.
Die Vorteile einer solchen Ausgestaltung bestehen darin,
daß erstens die akustische Qualität des entstörten Signals weitergehend verbessert wird als in dem unter [3] vorgestellten Verfahren und zwar dadurch,
daß für die Berücksichtigung zeitlich zurückliegender Information allein einer oder mehrere Kennwerte H(k-j,i) rückgeführt werden im Gegensatz zu der in [3] vorge­ schlagenen Rückführung von Kennwert H(k-1,i) und gestörtem Signal X(k-1,i) und durch die erfindungsgemäße Berücksichtigung von H(k-j,i) und X(k,i) zu unter­ schiedlichen Zeitpunkten k-j und k eine Entkopplung oder Dekorrelation von H und X stattfindet, wodurch Hall und Echos minimiert werden und
daß die Signale in Zeitsegmenten mit einem hohen Noise-Input-Ratio NIR(k,i), beispielsweise Hintergrundgeräusche in Sprachpausen, nur signalunabhängig ge­ dämpft aber natürlich wiedergeben werden, während sie in [3] geglättet und un­ natürlich verfälscht werden und
daß das Einschwingen der Kennlinie auf ein einsetzendes Signal deutlich schneller erfolgt als in [3], wo durch die Einführung der Glättungskonstante d und deren Wertfestsetzung nahe 1 das Einschwingen stark verlangsamt wird, und
daß zweitens der rechentechnische Aufwand wesentlich geringer ist als bei dem in [3] vorgestellten Verfahren, dadurch
daß im Vergleich zu [3] die Berechnung des a posteriori Signal-zu-Rausch­ abstandes entfällt und
daß die Berücksichtigung des a priori Signal-zu-Rauschabstandes wesentlich ver­ einfacht wird durch den Wegfall der Glättung und der Projektion und
daß in Zeitsegmenten, in denen die Signale ein hohes Noise-Input-Ratio NIR(k,i) aufweisen, gar keine Berechnung eines signalabhängigen Filterkennlinienwertes stattfindet, sondern einfach eine Festsetzung auf einen signalunabhängigen Wert.
In einer vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung betreffend das Verfahren zur Reduktion von Störungen akustischer Signale mittels der adaptiven Filter-Methode der spektralen Subtraktion wird als alleinige Information über den a priori Signal-zu-Rausch- Abstand der Kennwert H(k-1,i) der Filterfunktion aus dem direkt zurückliegenden Zeit­ segment k-1 verwendet.
Die Vorteile dieser Ausgestaltung bestehen darin, daß mit ihr bereits eine qualitativ hochwertige Reduktion von Störungen erzielt werden kann und der rechentechnische Aufwand für die Ausführung des Verfahrens minimal ist.
In einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung betreffend das Verfahren zur Reduktion von Störungen akustischer Signale mittels der adaptiven Filter-Methode der spektralen Subtraktion erfolgt die Berechnung des aktuellen Kennwertes H(k,i) der Fil­ terfunktion aus dem signalabhängigen Noise-Input-Ratio NIR(k,i), und die Berücksichti­ gung von Informationen über den a priori Signal-zu-Rausch-Abstand erfolgt derart, daß vor der Berechnung des aktuellen Kennwertes H(k,i) das Noise-Input-Ratio NIR(k,i) durch ein korrigiertes Noise-Input-Ratio
wobei die Gewichtungsfaktoren wj reelle Zahlen kleiner 1 sind und N eine natürliche Zahl größer gleich 1 ist.
Die Vorteile dieser Ausgestaltung bestehen darin, daß mit ihr eine qualitativ hoch­ wertige Reduktion von Störungen erzielt werden kann und der rechentechnische Auf­ wand für die Ausführung des Verfahrens sehr gering ist.
In einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung betreffend das Verfahren zur Reduktion von Störungen akustischer Signale mittels der adaptiven Filter-Methode der spektralen Subtraktion wird als Filterfunktion verwendet
H(k,i) = max (b, √1-a.NIR'(k,i)), oder (9)
H(k,i) = max (b, (1-a.NIR'(k,i))), oder (10)
H(k,i) = max (b, (1-a.√NIR'(k,i))), (11)
wobei a und b positive reelle Zahlen sind,
vorzugsweise a ein Element aus dem Interval [1;4] ist, und
vorzugsweise b ein Element aus dem Interval [0,1;0,3] ist.
Die Vorteile dieser Ausgestaltung bestehen darin, daß mit ihr eine qualitativ hoch­ wertige Reduktion von Störungen erzielt werden kann und der rechentechnische Auf­ wand für die Ausführung des Verfahrens wesentlich geringer ist als beispielsweise bei Verwendung der in [3] vorgeschlagenen Besselfunktionen. Die vorzugsweise Auswahl der Parameter a und b aus den genannten Intervallen hat sich vor allem bei der Reduk­ tion von Störungen von Sprachsignalen als vorteilhaft erwiesen.
In einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung betreffend das Verfahren zur Reduktion von Störungen akustischer Signale mittels der adaptiven Filter-Methode der spektralen Subtraktion wird die Lage der Abbruchkante der Filterkennlinie an das gestörte Signal adaptiert, vorzugsweise derart,
daß sich die Lage der Abbruchkante bei der Filterung von Signalen hoher Frequenz unterscheidet von der Lage der Abbruchkante bei der Filterung von Signalen niedrigerer Frequenz, und/oder
daß sich die Lage der Abbruchkante bei der Filterung von Sprachsignalen unterscheidet von der Lage der Abbruchkante bei der Filterung von Sprachpausen.
Bei Sprachsignalen sind die höheren Frequenzen im Mittel energieärmer als die tieferen Frequenzen. Die höheren Frequenzen spielen aber eine wichtige Rolle bei der Sprachver­ ständlichkeit. Durch die Wahl der Lage der Abbruchkante kann für höhere Frequenzen eine Bevorzugung, z. B. eine geringere Dämpfung, erreicht werden, was zur Ver­ besserung der subjektiven Sprachqualität beiträgt.
In einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung betreffend das Verfahren zur Reduktion von Störungen akustischer Signale mittels der adaptiven Filter-Methode der spektralen Subtraktion erfolgt die Adaption der Lage der Abbruchkante der Filterkenn­ linie an das gestörte Signal
  • - derart, daß vor der Berechnung des aktuellen Kennwertes H(k,i) das Noise-Input-Ratio NIR(k,i) durch ein korrigiertes Noise-Input-Ratio
    wobei die Gewichtungsfaktoren wj reelle Zahlen kleiner 1 sind und N eine natürliche Zahl größer gleich 1 ist,
  • - vorzugsweise derart, daß vor der Berechnung des aktuellen Kennwertes H(k,i) das Noise-Input-Ratio NIR(k,i) durch ein korrigiertes Noise-Input-Ratio
    NIR'(k,i) := NIR(k,i)/[c(i) + (1-c(i)) H(k-1,i)] ersetzt wird (13)
Die Vorteile dieser Ausgestaltung bestehen darin, daß mit ihr die vorgenannte Ver­ schiebung der Lage der Abbruchkante auf einfache Weise erzielt werden kann, insbe­ sondere in der zweitgenannten, vorzugsweisen Ausgestaltung.
In einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung betreffend das Verfahren zur Reduktion von Störungen akustischer Signale mittels der adaptiven Filter-Methode der spektralen Subtraktion werden der oder die für die Berechnung des aktuellen korri­ gierten Noise-Input-Ratios NIR'(k,i) benötigten Filterkennwerte H(k-j,i) aus zurück­ liegenden Zeitsegmenten k-j vor der Berechnung des Noise-Input-Ratios NIR'(k,i) zunächst selbst korrigiert in der Form
H'(k-j,i) := fj H(k-j,i)ej , fj und ej reelle Zahlen (14)
Sprachqualität ist ein subjektiver Begriff, der mit Attributen wie z. B. Natürlichkeit, Verzerrungsfreiheit, Rauschfreiheit, ermüdungsarmes Hören, usw. belegt werden kann. Ein störendes Geräusch kann abhängig von seiner Art sehr unterschiedlichen zeitlichen und/oder spektralen Charakter aufweisen. Eine Parametrisierung gemäß Gleichung (14) ermöglicht über die zusätzlichen Freiheitsgrade oder Parameter e und f eine Beein­ flussung des Rückkopplungsmechanismusses und erlaubt so eine Veränderung der subjektiven Qualität der Sprache und der Reststörungen.
Besonders vorteilhaft erweist sich das Verfahren zur Reduktion von Störungen akustischer Signale mittels der adaptiven Filter-Methode der spektralen Subtraktion in den vorgenannten Ausführungsformen bei einer Verwendung zur Reduktion von Störungen in Sprachsignalen.
Im Folgenden wird anhand beispielhafter Ausführungen und Figuren das erfindungs­ gemäße Verfahren zur Reduktion von Störungen akustischer Signale mittels der adap­ tiven Filter-Methode der spektralen Subtraktion näher erläutert:
Es wird hier vorausgesetzt, daß die Signalpausen, in diesem Ausführungsbeispiel die Sprachpausen, genügend genau erkannt werden können. Dann kann das System zur Geräuschreduktion mittels des Pausengeräusches initialisiert werden. Hier wird der sogenannte 'spectral floor' b aus dem Geräuschmittelwert des Pausengeräusches bestimmt und der Anfangskennwert der Filterfunktion H(0,i) = b gesetzt. Dies kann auch für mehrere verschiedene Spektrallinien mit unterschiedlichen Frequenzen i erfolgen. Das System wird in jeder neuen Sprachpause adaptiert.
Fig. 1 zeigt die aus der Literatur bekannten Kennlinien der Standardfilterfunktionen (1) bis (3). Als 'Gain' wird dabei der Wert der H der Filterfunktion zu einem Zeitpunkt k und bei der Frequenz i bezeichnet. Der 'spectral floor' ist hier auf den Wert 0,2 festgesetzt. Der Kennwert H der Filterfunktion ('Gain') nimmt bei zunehmender Störung, also bei zunehmenden Noise-Input-Ratio NIR, ab.
Fig. 2 zeigt die Kennlinien der erfindungsgemäß modifizierten Standardfilterfunktionen (9) bis (11). In diesem Ausführungsbeispiel erfolgt die Berücksichtigung von Informatio­ nen über einen a priori Signal-zu-Rausch-Abstand derart, daß als alleinige Information über den a priori Signal-zu-Rausch-Abstand der Kennwert H(k-1,i) der jeweiligen Filter­ funktion aus dem direkt zurückliegenden Zeitsegment k-1 verwendet wird. Besonders auffällig im Vergleich zu Fig. 1 ist die scharfe Abbruchkante, die die Filterfunktion in zwei Bereiche aufteilt. Einen Bereich für die signalunabhängige starke Dämpfung für die Filterung von stark gestörten Signalen X(k,i) mit einem hohen Noise-Input-Ratio NIR(k,i) und einen für die signalabhängige geringe Dämpfung für die Filterung von wenig ge­ störten Signalen X(k,i) mit einem niedrigen Noise-Input-Ratio NIR(k,i).
Fig. 3 zeigt die Auswirkungen der Änderung des Parameters c(i) gemäß der Gleichung (13) auf die Lage der Abbruchkante der Filterkennlinie der 'power subtraction' (9). Mit zunehmendem Wert dieses Parameters c(i) verschiebt sich die Lage der Abbruchkante zu höheren Noise-Input-Ratio N/R(k,i) und erfolgt die 'Abschaltung' des Filters später.
In den beiden Fig. 4 und 5 sind jeweils das gleiche gestörte Sprachsignal X sowie die Auswirkungen verschiedener Filterungen auf den Sprachschätzwert E aufgetragen. In den ersten 20 Zeittakten liegt der Sprachpegel S jeweils bei einem minimalen Wert von -40 dB und steigt dann ab dem 21-ten Zeittakt sprunghaft auf einen Wert von 10 dB an. Im gesamten Meßzeitraum wird ein Störgeräusch N mit einem Pegel von circa 0 dB überlagert.
Fig. 4 zeigt die Auswirkungen einer erfindungsgemäß modifizierten Filterung auf das gestörtes Sprachsignal X, hier mittels 'Power Subtraction' entsprechend Gleichung (9). Im Vergleich dazu zeigt Fig. 5 die Auswirkungen der Standardfilterung mittels 'Power Subtraction' entsprechend Gleichung (1) auf das gleiche gestörte Sprachsignal.
Durch die erfindungsgemäß modifizierte Filterung (Fig. 4) wird in der Sprachpause, d. h. bis zum 20-ten Zeittakt (hier als 'index' bezeichnet), die volle Geräuschdämpfung von 14 dB erreicht, entsprechend einem 'spectral floor' von b = 0,2. Die erfindungs­ gemäß modifizierte Filterung schaltet den Sprachpegel mit Beginn des Sprachsignals S beim 21-ten Zeittakt praktisch verzögerungsfrei durch und filtert/dämpft dann signal­ abhängig. Zum Vergleich zeigt Fig. 5 die Auswirkungen der Standardfilterung auf das gleiche gestörte Sprachsignal. Hier wird in der Sprachpause die Dämpfung von 14 dB bei den unregelmäßig erfolgenden Geräuschanstiegen nicht erreicht. Dies wird dann als 'musical tone' hörbar. Fig. 4 weist dagegen eine konstante Pausendämpfung auf, d. h. das Störgeräusch N wird in der natürlichen Ausprägung mit einem 14 dB geringeren Pegel ausgegeben.
Das erfindungsgemäße Verfahren samt Vorrichtungen erweist sich in den beschrie­ benen Ausführungsformen als besonders geeignet für die Reduktion von Störungen in Sprachsignalen. Weitere denkbare Anwendungsmöglichkeiten ergeben sich zum Beispiel bei der Rauschunterdrückung in Musikstücken, vor allem bei alten Aufnahmen oder anderen mit mangelhafter Aufnahmequalität oder sonstigen Störeinflüssen.
Die Erfindung ist nicht nur auf die zuvor beschriebenen Ausführungsformen beschränkt, sondern vielmehr auf weitere übertragbar.
So ist zum Beispiel denkbar, anstatt die Filterung an einer einzelnen Spektrallinie durchzuführen, einen verallgemeinerten Ansatz zur Spektralanalyse, zum Beispiel mit einer aus der Literatur [4] bekannten Polyphasenfilterbank, zu verwenden, um dann die Signale der Filterbank mit dem gleichen Verfahren zu Filtern.
Literatur
[1] Boll, "Suppression of Acoustic Noise in Speech using Spectral Subtraction";
IEEE Trans. Acoust. Spech a. Signal Processing, Vol. ASSP-27, No. 2, p. 113-120, 1979
[2] Linhard, "Adaptive Geräuschreduktion im Frequenzbereich bei Sprachüber­ tragung"; Dissertation Universität Karlsruhe, 1988
[3] Ephraim, Malah, "Speech Enhancement using a Minimum Mean-Square Error Short-Time Spectral Amplitude Estimator";
IEEE Trans. Acoust. Spech a. Signal Processing, Vol. ASSP-32, No. 6, S. 1109-1121, 1984
[4] Vaiy, "On the Enhancement of Noisy Speech", in "Signal Processing II" edited by Schussler, Elsevier Science Publishers B.V., p. 327-330, 1983

Claims (8)

1. Verfahren zur Reduktion von Störungen akustischer Signale mittels der adaptiven Filter-Methode der spektralen Subtraktion,
  • - bei dem die gestörten Signale X(k,i) in Zeitsegmenten k und der diskreten Frequenz i segmentweise mittels einer adaptiven Filterfunktion H(k,i) gefiltert werden, und
  • - bei dem für jedes Zeitsegment k und Frequenz i ein reales Noise-Input-Ratio NiR(k,i) derart bestimmt wird,
    • - daß es bei Signalen mit geringem Störgeräuschanteil kleine Werte aufweist, und
    • - daß es bei Signalen mit hohem Störgeräuschanteil große Werte aufweist, und
    • - bei dem die Adaption der Filterfunktion H(k,i) derart erfolgt,
    • - daß für die Berechnung des aktuellen Kennwertes H(k,i) der Filterfunktion Informationen über einen a priori Signal-zu-Rausch-Abstand berücksichtigt werden,
dadurch gekennzeichnet,
  • - daß die Kennlinie der Filterfunktion zweigeteilt ist und eine Abbruchkante aufweist, derart,
    • - daß die Filterung für stark gestörte Signale X(k,i) mit einem hohen Noise-Input-Ratio NIR(k,i) zu einer signalunabhängigen starken Dämpfung führt, und
    • - daß die Filterung für wenig gestörte Signale X(k,i) mit einem niedrigen Noise-Input-Ratio NIR(k,i) zu einer signalabhängigen geringen Dämpfung führt, und
  • - daß als alleinige Information über den a priori Signal-zu-Rausch-Abstand Kennwerte H(kj,i), j = 1, . . ., N der Filterfunktion aus zurückliegenden Zeitsegmenten k-j verwendet werden, mindestens jedoch ein Kennwert H(k-j0,i), j0 ∈ 1, . . ., N der Filterfunktion aus einem zurückliegenden Zeitsegment k-j0 verwendet wird.
2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß als alleinige Information über den a priori Signal-zu-Rausch-Abstand der Kennwert H(k-1,i) der Filterfunktion aus dem direkt zurückliegenden Zeitsegment k-1 verwendet wird.
3. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet,
  • - daß die Berechnung des aktuellen Kennwertes H(k,i) der Filterfunktion aus dem signalabhängigen Noise-Input-Ratio NIR(k,i) erfolgt, und
  • - daß die Berücksichtigung von Informationen über den a priori Signal-zu-Rausch- Abstand derart erfolgt, daß vor der Berechnung des aktuellen Kennwertes H(k,i) das Noise-Input-Ratio NIR(k,i) durch ein korrigiertes Noise-Input-Ratio
    ersetzt wird,
    wobei die Gewichtungsfaktoren wj reelle Zahlen kleiner 1 sind und N eine natürliche Zahl größer gleich 1 ist.
4. Verfahren nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, daß als Filterfunktion verwendet wird
H(k,i) = max (b, √1-a.NIR'(k,i)), oder
H(k,i) = max (b, (1-a.NIR'(k,i))), oder
H(k,i) = max (b, (1-a.√NIR'(k,i))),
wobei a und b positive reelle Zahlen sind,
vorzugsweise a ein Element aus dem Interval [1;4] ist, und
vorzugsweise b ein Element aus dem Interval [0,1;0,3] ist.
5. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet,
daß die Lage der Abbruchkante der Filterkennlinie an das gestörte Signal adaptiert wird, vorzugsweise derart,
daß sich die Lage der Abbruchkante bei der Filterung von Signalen hoher Frequenz unterscheidet von der Lage der Abbruchkante bei der Filterung von Signalen niedrigerer Frequenz, und/oder
daß sich die Lage der Abbruchkante bei der Filterung von Sprachsignalen unterscheidet von der Lage der Abbruchkante bei der Filterung von Sprachpausen.
6. Verfahren nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, daß die Lage der Abbruchkante der Filterkennlinie an das gestörte Signal adaptiert wird,
  • - derart, daß vor der Berechnung des aktuellen Kennwertes H(k,i) das Noise-Input-Ratio NIR(k,i) durch ein korrigiertes Noise-Input-Ratio
    ersetzt wird,
    wobei die Gewichtungsfaktoren wj reelle Zahlen kleiner 1 sind und N eine natürliche Zahl größer gleich 1 ist,
  • - vorzugsweise derart, daß vor der Berechnung des aktuellen Kennwertes H(k,i) das Noise-Input-Ratio NIR(k,i) durch ein korrigiertes Noise-Input-Ratio
    NIR'(k,i) := NIR(k,i)/[c(i) + (1-c(i)) H(k-1,i)] ersetzt wird.
7. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß der oder die für die Berechnung des aktuellen korrigierten Noise-Input-Ratios NIR'(k,i) benötigten Filterkennwerte H(k-j,i) aus zurückliegenden Zeitsegmenten k-j vor der Berechnung des Noise-Input-Ratios NiR'(k,i) zunächst selbst korrigiert werden in der Form H'(k-j,i) := fj H(k-j,i)ej , fj und ej reelle Zahlen.
8. Verwendung eines Verfahrens zur Reduktion von Störungen akustischer Signale mittels der adaptiven Filter-Methode der spektralen Subtraktion gemäß einem der vor­ hergehenden Absprüche zur Reduktion von Störungen in Sprachsignalen.
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