SE506034C2 - Förfarande och anordning för förbättring av parametrar representerande brusigt tal - Google Patents

Description

506 054 2 trycka bullret. De förbättrade talparametrarna kan dock även användas direkt såsom talparametrar i talkodning.

Ovanstående syftemål löses genom ett förfarande i enlighet med krav 1 och en an- ordning i enlighet med krav 11.

KORT BESKRIVNING AV RITNINGARNA Uppfinningen samt ytterligare syftemål och fördelar med denna förstås bäst genom hänvisning till nedanstående beskrivning och de bifogade ritningarna, i vilka: Figur 1 ning; Figur 2 Figur 3 Figur 4 Figur 5 Figur 6 Figur 7 är ett blockschema av en anordning i enlighet med föreliggande uppfin- är ett tillståndsdiagram för en talaktivitetsdetektor (VAD) som används i anordningen enligt krav 1; är ett flödesschema som illustrerar förfarandet i enlighet med föreliggande uppfinning; illustrerar de väsentliga särdragen för den spektrala effekttätheten (PSD) av bullrigt tal; illustrerar en liknande spektral effekttäthet för bakgrundsbuller; illustrerar den resulterande spektrala effekttätheten efter subtraktion av effekttätheten i figur 5 från effekttätheten i figur 4; illustrerar den förbättring som erhålls genom föreliggande uppfinning i form av en förlustfunktion; och 506 034 3 Figur 8 illustrerar den förbättring som erhålls genom föreliggande uppfinning i form av en förlustkvot.

DETALJERAD BESKRIVNING AV DE FÖREDRAGNA QTFÖRINGSFORMERNA Vid talsignalbehandling är det inmatade talet ofta förvrängt av bakgrundsbuller. Vid exempelvis ”hands-free"-mobiltelefoni kan förhållandet mellan tal och bakgrunds- buller vara så lågt som, eller till och med lägre än, 0 dB. Sådana höga bullernivåer försämrar väsentligt samtalskvaliteten, ej endast beroende på den höga bullerni- vàn, utan även pà grund av Ijudartifakter som alstras när bullrigt tal kodas och överförs via en digital kommunikationskanal. I syfte att reducera dessa Ijudartifakter kan det bullriga inmatade talet förbehandlas genom bullerreduktionsmetod, t.ex. ge- nom Kalman-filtrering [1].

Vid vissa bullerreduktionsmetoder (t.ex. vid Kalman-filtrering) är autoregressiva (AR) parametrar av intresse. Därför är noggranna skattningar av AR-parametrarna ur bullriga taldata väsentliga för att dessa metoder skall ge en förbättrad tal-utsignal med hög ljudkvalitet. En sådan metod för förbättring av parametrar representerande bullrigt tal kommer nu att beskrivas under hänvisning till figurema 1-6.

I figur 1 erhålls en kontinuerlig analog signal x(t) från en mikrofon 10. Signalen x(t) leds till en A/D-omvandlare 12. Denna A/D-omvandlare (och lämplig datamellanlag- ring) producerar ramar {x(k)} av ljuddata (innehållande antingen tal, bagrundsbuller eller båda). En ljudram kan i typfallet innehålla mellan 100-300 ljudsampel vid en samplingsfrekvens pà 8000 Hz. I syfte att förenkla nedanstående diskussion anta- ges en ramlängd N=256 sampel. Ljudramen {x(k)} leds till en talaktivitetsdetektor (VAD) 14, som styr en omkopplare 16 som leder ljudramar {x(k)} till olika block i an- ordningen beroende på talaktivitetsdetektoms 14 tillstånd.

Talaktivitetsdetektorn VAD 14 kan vara konstruerad i enlighet med principerna som diskuteras i (21, och är vanligen implementerad såsom en tillstàndsmaskin. Figur 2 506 034 4 illustrerar de möjliga tillstånden för en sådan tillståndsmaskin, “l tillstånd 0 är talakti- vitetsdetektorn 14 i ett vilotillstånd eller ”inaktiv", vilket innebär att ljudramar {x(k)} ej behandlas ytterligare. Tillståndet 20 innebär en bullernivà men inget tal. Tillståndet 21 innebär en bullernivà och ett lågt tallbullerförhållande. Detta tillstånd är framför- allt aktivt under övergångar mellan talaktivitet och buller. Slutligen innebär tillståndet 22 en bullernivà och ett högt tallbullerförhållande. En ljudram {x(k)} innehåller ljud- sampel som kan uttryckas såsom x(k) = s(k)+v(k) k=1,...,N (1) där x(k) betecknar bullriga talsampel, s(k) betecknar talsampel och v(k) betecknar färgat additivt bakgrundsbuller. Den bullriga talsignalen x(k) antages vara stationär över en ram. Vidare kan talsignalen s(k) beskrivas av en autoregressiv (AR) modell av ordning r f s(k) = -zcisfk -Ü+w,(k) (2) í=l där variansen av ws(k) ges av of. På liknande sätt kan v(k) beskrivas av en AR- modell av ordning q 9 v(k) = ' Eb: v(k _ Ü+ Wv i=l där variansen av wv(k) ges av of. Både r och q är mycket mindre än ramlängden N.

Normalt ligger värdet på r företrädesvis runt 10, medan q företrädesvis har ett värde i intervallet 0-7, t.ex. 4 (q=0 svarar mot en konstant spektral effekttäthet, dvs vitt brus).

Ytterligare information om AR-modellering av tal finns i [3]. 506 034 5 Vidare kan den spektrala effekttätheten q>,,(w ) av bullrigt tal delas upp i en summa av den spektrala effekttätheten m, (w ) av tal och den spektrala effekttätheten bakgrundsbullret, dvs cww) = cmwfloyfw) “ (4) av (2) följer att ara» = <5) ll+zcmeimiz m-I Av (3) följer på liknande sätt att 2 U + Zbmëimjz n|=l Av (2)-(3) följer att x(k) följer en autoregressiv modell med rörligt medelvärde (ARMA = autoregressive moving average) och med spektral effekttäthet q>,(w) . Ett estimat av q>,(m) (här och nedan skattade kvantiteter betecknas med en hatt "^”) kan uppnås genom en autoregressiv (AR) modell, dvs »z mm) ~ äga- (n ll + Zâ.. emlz mß] där {àj} och å f är de skattade parametrama av AR-modellen x(k) = -Éalxnf-vfinrk) <8) í=l där variansen av w,(k) ges av af och där rsp sN. Det bör noteras att (5,1 w ) i (7) ej är en statistiskt konsistent skattning av ,(w). Vid talsignalbehandling är detta dock ej ett allvarligt problem, eftersom x(k) i praktiken är långt ifrån en stationär process, 506 034 När talaktivitetsdetektorn VAD 14 i figur 1 indikerar tal (tillstånden 21 och 22 i figur 2) leds signalen x(k) till en AR-estimator 18 för bullrigt tal, vilken skattar parametrar- na of, {ai} i ekvation (8). Denna skattning kan utföras i enlighet med [3] (i flödesschemat i figur 3 svarar detta mot steg 120). De skattade parametrama leds till ett block 20,som beräknar en skattning av den spektrala effekttätheten av in-signalen x(k) i enlighet med ekvation (7) (steg 130 i figur 3).

Det är ett väsentligt särdrag hos föreliggande uppfinning att bakgrundsbullret kan be- handlas såsom varande långtidsstationärt, dvs stationärt över flera ramar. Eftersom ta- laktiviteten vanligen är tillräckligt låg för att medge skattning av bullerrnodellen i tidsperi- oder där s(k) ej förekommer, kan den làngtidsstationära egenskapen användas för spektral subtraktion av effekttätheten för buller under bullriga talramar genom mellanlag- ring' av bullerrnodellparametrama under bullerramar för senare användning under bullri- ga talramar. När talaktivitetsdetektom VAD 14 indikerar bakgrundsbuller (tillstånd 20 i figur 2) leds ramen sålunda till en AR-parameterestimator 22 för buller, vilken estimerar parametrama of och {bi} för ramen (detta svarar mot steg 140 iflödesschemat ifigur 3).

Såsom nämnts ovan lagras de skattade parametrama i en buffert 24 för senare an- vändning under en bullrig talram (steg 150 i figur 3). När dessa parametrar behövs (under en bullrig talram) hämtas de från bufferten 24. Parametrama leds också till ett block 26 för spektral effekttäthetsskattning av bakgrundsbullret, antingen under buller- ramen (steg 160 i figur 3), vilket innebär att skattningen måste mellanlagras för senare användning, eller under nästa talram, vilket innebär att endast parametrama behöver mellanlagras. Under ramar som innehåller endast bakgrundsbuller används alltså de skattade parametrama ej för förbättringsändamàl. Istället leds bullersignalen till en däm- pare 28, som dämpar bullemivàn med exempelvis 10 dB (steg 170 i figur 3).

Skattningen â>,(w) av den spektrala effekttätheten (PSD), definierad genom ekvation (7) och PSD-skattningen (ßfw) definierad av en ekvation liknande ekvation (6) men med "^”-tecknet över AR-parametrama och. of, är funktioner av frekvensen m. Nästa steg är att utföra den faktiska PSD-subtraktionen, vilket utförs i ett block 30 (steg 180 i 506 034 7 figur 3). I enlighet med uppfinningen skattas den spektrala effekttätheten av talsignalen enligt óßv) = öJaU-öèJw) (9) där ö är en skalär designvariabel, som i typfallet ligger i intervallet 0<ö<4. l normala fall har ö ett värde runt 1 (5 = 1 svarar mot ekvation (4)).

Det är ett väsentligt särdrag hos föreliggande uppfinning att den förbättrade spekt- rala effekttätheten (ßjw) samplas vid ett tillräckligt antal frekvenser m för att en nog- grann bild av den förbättrade spektrala effekttätheten skall erhållas. l praktiken beräk- nas den spektrala effekttätheten vid en diskret uppsättning frekvenser w=_ m=1,...,M (10) se [3], vilket ger en diskret sekvens av PSD-skattningar {<í>,(1).å>,(2).----<í>..(1W} = {<í>,(m)} m=1---M (11) Detta särdrag illustreras ytterligare i figurerna 4-6. Figur 4 illustrerar en typisk PSD- skattning (fy/w) för bullrigt tal. Figur 5 illustrerar en typisk PSD-skattning ännu) av bakgrundsbuller. l detta fall är signal-till-brus-förhàllandet mellan signalema i figurema 4 och 5 lika med 0 dB. Figur 6 illustrerar den förbättrade PSD-skattningen å>,(w) efter bullersubtraktion i enlighet med ekvation (9), varvid i detta fall ö = 1. Eftersom formen av FSD-skattningen fßfw) är av betydelse för skattningen av de förbättrade talparamet- rama (som kommer att beskrivas nedan) är det ett väsentligt särdrag hos föreliggande uppfinning att den förbättrade PSD-skattningen 431m ) samplas vid ett tillräckligt antal frekvenser för att ge en sann bild av funktionens form (i synnerhet av toppama). 506 034 8 l praktiken samplas (ßfw) genom användning av (6) och (7). l exempelvis uttrycket (7) kan (ßjw) samplas genom användning av den snabba Fourier-transformen (FFT).

Sålunda betraktas 1, a1, a; a, såsom en sekvens, vars snabba Fourier-transform skall beräknas. Eftersom antalet sampel M måste vara större än p (p är approximativt 10-20) kan det vara nödvändigt att nollfylla (zero pad) sekvensen. Lämpliga värden på M är värden som utgörs av potenser av 2, t.ex. 64, 128, 256. Vanligen kan dock antalet sampel M väljas mindre än ramlängden (N = 256 i detta exempel). Eftersom (ßxm) re- presenterar den spektrala tätheten av effekt, vilket är en icke-negativ kvantitet, måste de samplade värdena av (ßjw) begränsas till icke-negativa värden innan de förbättrade talparametrama beräknas ur den samplade förbättrade PSD-skattning (iyfw).

Sedan blocket 30 har utfört PSD-subtraktionen leds uppsättningen {¿;s(m) l av sampel till ett block 32 för beräkning av förbättrade talparametrar ur PSD-skattningen (steg 190 i figur 3). Denna operation är den omvända jämfört med blocken 20 och 26, vilka beräk- nar PSD-skattningar ur AR-parametrar. Eftersom det ej är möjligt att explicit beräkna dessa parametrar direkt ur PSD-skattningen mäste iterativa algoritmer användas. En generell algoritm för systemidentifiering, tex. såsom föreslås i [4] kan användas.

En föredragen procedur för beräkning av de förbättrade parametrama beskrivs också i bifogade APPENDlX.

De förbättrade parametrama kan antingen användas direkt, t.ex. i samband med talkod- ning, eller kan användas för att styra ett filter, tex. ett Kalman-filter 34 i brusundertrycka- ren i figur 1 (steg 200 i figur 3). Kalman-filtret 34 styrs också av de skattade AR- parametrama, och dessa två parameteruppsättningar styr Kalman-filtret 34 för filtrering av ramar {x(k)} innehållande bullrigt tal i enlighet med de principer som beskrivs i [1].

Om endast de förbättrade talparametrama erfordras av en tillämpning är det ej nödvän- digt att skatta AR-parametrar för buller (i bullerundertryckaren ifigur 1 måste de skattas .506 034 9 eftersom de styr Kalman-filtret 34). lstället kan làngtidsstationäriteten av bakgrundsbull- ret användas för skattning av atrwf” = para» /'"”+r1-p1$..rw) (12) där (51 w f” är den (löpande) medelvärdesbildade PSD-skattningen baserad på data upp till och inkluderande ramnummer m, och öjw) är skattningen som baseras på den aktuella ramen ( švm) kan skattas direkt ur in-signalsdata genom ett periodo- gram (FFT)). Skalären p e (0,1) avstäms i relation till den antagna stationäriteten av v(k). Ett medelvärde över 1 ramar svarar grovt mot ett p implicit givet av f = _2- (13) 1-12 Parametem p kan exempelvis ha ett värde runt 0,95. l en föredragen utföringsform utförs medelvärdesbildning l enlighet med (12) även för en parametrisk PSD-skattning i enlighet med (6). Denna medelvärdesbildningsprocedur kan utgöra en del av blocket i figur 1 och kan utföras såsom en del av steg 160 i figur 3. l en modifierad version av utföringsfonnen i figur 1 kan dämparen 28 utelämnas. istället kan Kalman-filtret 34 användas såsom en dämpare av signalen x(k). l detta fall leds pa- rametrama för AR-modellen av bakgrundsbuller till Kalman-filtrets 34 båda styringängar, men med en lägre variansparameter (svarande mot den önskade dämpningen) på sty- ringàngen som mottager förbättrade talparametrar under talramar.

Om vidare de fördröjningar som förorsakas av beräkningen av förbättrade talparametrar betraktas såsom alltför långa är det, i enlighet med en modifierad utföringsforrn av före- liggande uppfinning, möjligt att använda de förbättrade talparametrama för en aktuell talram även för filtrering av nästa talram (i denna utföringsform betraktas tal såsom sta- tionärt över två ramar). I den modifierade utföringsfonnen kan förbättrade talparametrar 506 054 10 för en talram beräknas samtidigt med filtreringen av ramen med förbättrade parametrar för föregående talram.

Den grundläggande algoritmen för förfarandet i enlighet med föreliggande uppfinning kan nu summeras enligt följande: I talramar utför - skatta PSD (i,,(w ) för bakgrundsbullret för en uppsättning av M frekvenser. Här kan varje lämplig typ av PSD-estimator användas, t.ex. parametrisk eller icke- parametrisk (periodogram) skattning. Genom användning av làngtidsmedelvär- desbildning i enlighet med (12) reduceras felvariansen i PSD-skattningen.

Förtalaktivitet: i varje ram utför på basis av {x(k)} skatta AR-parametrama {a;} och residualfelvariansen of för det bullriga talet. - på basis av dessa parametrar för bullrigt tal, beräkna PSD-skattningen (ßjw) för det bullriga talet för en uppsättning av M frekvenser. - på basis av (ßjw) och (ßjm), beräkna en skattning (51 w ) av den spektrala effekttätheten förtal genom användning av (9). Skalären ö är en designvariabel som är approximativt lika med 1. - på basis av den förbättrade spektrala effekttätheten (hm), beräkna de förbättra- de AR-parametrama och motsvarande residualvarians. 506 054 11 De flesta av blocken i anordningen i figur 1 implementeras företrädesvis såsom en eller flera mikro/signalprocessorkombinationer (t.ex. blocken 14, 18, 20, 22, 26, 30, 32 och 34).

I syfte att illustrera prestanda för förfarandet i enlighet med föreliggande uppfinning ut- fördes flera simuleringsexperiment. För att mäta förbättringen i de förbättrade paramet- rarna i förhållande till ursprungliga parametrar beräknades följande mått över 200 olika simuleringar M _ (m) I m, Z[1°gr<1>rk))-1°gr<1>,rk»]' V = 2 "f (14) 200 l M , "" Zlogrdark» k=I i Detta mått (förlustfunktion) beräknades både för bullriga och förbättrade parametrar, dvs <í>(k) betecknar antingen èJk) eller å;,(k). |(14) betecknar (-)(“'> resultatet av simulering nummer m. De två måtten illustreras i figur 7. Figur 8 illustrerar kvoten mellan dessa mått. Av figurema framgår att för lågt signal-till-bullerförhàllande (SNR< 15 dB) ger de förbättrade parametrarna bättre prestanda än de bullriga parametrarna, me- dan prestanda är approximativt lika för båda parameteruppsättningama vid högt signal-till-bullerförhàllande. Vid låga SNR-värden är förbättringen i SNR mellan för- bättrade och bullriga parametrar av storleksordningen 7 dB för ett givet värde på måttet V.

F ackmannen inser att olika modifieringar och förändringar kan göras vid föreliggan- de uppfinning utan avvikelse från dess grundtanke och ram, som definieras av de bifogade patentkraven. 506 034 12 APPENDIX För erhållande av en ökad numerisk robusthet i skattningen av förbättrade parametrar .transformeras skattade förbättrade PSD-data i (11) i enlighet med följande icke-linjära datatransformation f" = rf(u.fr21,....fMf (16) där A - 10min (10) ânflf) > ß flk) = _ -log(s) q>,(k)se där e är en användarvald eller databeroende tröskel som säkerställer att flk) är reell- värd. Genom användning av vissa grova approximationer (baserade på en Fourier- serieutveckling, ett antagande om ett stort antal sampel och en hög modellordning) gäl- ler i det frekvensintervall som är av intresse _ z-rofflf) k=i E[<ï>,(U-,(k)-d>,(k)]e N (17) 0 kxi Ekvation (17) ger 2_r k=i E[f(i)-7(I)][íflß)-7(k)] ß N (18) 0 kxi l (18) definieras uttrycket y(k) av m) = E/frki] = -løgrašfllogrlwfficme-fërf) (19) k=1,...,M (16)- 506 054 13 Om det antages att en statistiskt effektiv skattning f" och en skattning av motsvarande kovariansmatris far föreligger, kan vektom x = (Ö-fivf-'IIÛZH-'Icrf och dess kovariansmatris p, beräknas i enlighet med GW z [arm I öl rick) 13,00 = [Gfløffäoffkßf (21) iom) = 2rk1+f-,fløGrk)fi¥[f-ro2rk»] I med initialskattningar f' , år och 2 (0) . l ovanstående algoritm ges relationen mellan 171) och 1 av IYx) = (r(1).r(2),---,>'M)T (22) där yflc) ges av (19). Med hjälp av uttrycket 506 034 14 f - 1 \ Bl öraš) 1 + Zßflfï” _ m=l _ öflk) - - ac' 4ï2 “” = = 2R*'*“¿í¿L";:* am) 1+ Xena? âcz __ m=l _ öflk) x Ûc, 1 »får 2R8 i-*ïire 2,* (23) k 1 + zÛmeql-ím nr=l ges gradienten av Ng) med avseende på 1 av [arm ö I = (qllnwlflflvqJMj l Ovanstående algoritm (21) innebär en stor mängd beräkningar för skattningen av år.

En huvuddel av dessa beräkningar härrör från multipliceringen med och inverieringen av (M x M)-matrisen far. Matrisen lär är dock nära nog diagonal (se ekvation (18)) och kan approximeras genom ll far :í-r] = constø] (25) där l betecknar enhetsmatrisen av ordning (M x M). I enlighet med en föredragen utfö- ringsform kan därför följande sub-optimala algoritm användas 506 034 15 GW = [arm í öl m (26) »âr/Hu = iflw [Grk)c*rk)I*Grk1[f-rm2flø)] med initialskattningar f" och ,{f(0). |(26) har G(k) storleken ((r+1)xM). [1] [2] [3] [41 506 054 16 REFERENSER J.D. Gibson, B. Koo och S.D. Gray, "Fi|tering of colored noise for speech enhan- cement and coding", IEEE Transaction on Acoustics, Speech and Signal Proces- sing", vol. 39, nr. 8, sid. 1732-1742, Augusti 1991.

D.K. Freeman, G. Cosier, C.B. Southcott och I. Boyd, "The voice activity detector for the pan-European digital cellular mobile telephone service" 1989 IEEE Inter- national Conference Acoustics, Speech and Signal Processing, 1989, sid. 489- 502.

J.S. Lim och A.V. Oppenheim, "All-pole modeling of degraded speech", IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing, Vol. ASSp-26, Nr. 3, Juni 1978, sid. 228-231.

T. Söderström, P. Stoica och B. Friedlander, "An indirect prediction error method for system identification", Automatica, vol. 27, nr. 1, sid. 183-188, 1991.

Claims (17)

506 os4 17 PATENTKRAV

1. Förfarande för förbättring av parametrar representerande bullrigt tal, känne- tecknat av av bestämning av en skattning av den spektrala effekttätheten för bakgrundsbuller vid M frekvenser, där M är ett förutbestämt positivt heltal, ur en första 'uppsättning bakgrundsbullersampel; bestämning av p autoregressiva parametrar, där p är ett förutbestämt positivt heltal som är väsentligt mindre än M, och en första residualvarians ur en andra upp- sättning bullriga talsampel; bestämning av en skattning av den spektrala effekttätheten för bullrigt tal vid de M frekvenserna ur de p autoregressiva parametrarna och den första residualva- nansen; i bestämning av en förbättrad skattning av den spektrala effekttätheten för tal genom subtrahering av skattningen av den spektrala effekttätheten för bakgrunds- buller multiplicerad med en förutbestämd positiv faktor från skattningen av den spektrala effekttätheten för bullrigt tal; bestämning av r förbättrade autoregressiva parametrar, där r är ett förutbe- stämt positivt heltal, och en förbättrad residualvarians ur den förbättrade skattningen av den spektrala effekttätheten för tal.

2. Förfarande enligt krav 1, kännetecknat av begränsning av den förbättrade skattningen av den spektrala effekttätheten för tal till icke-negativa värden.

3. Förfarande enligt krav 2, kännetecknat av att den positiva faktorn har ett värde i intervallet 0-4.

4. Förfarande enligt krav 3, kännetecknat av att den förutbestämda positiva fak- torn är approximativt lika med 1. 506 054 18

5. Förfarande enligt krav 4, kännetecknat av att det förutbestämda heltalet r är lika med det förutbestämda heltalet p.

6. Förfarande enligt krav 5, kännetecknat av skattning av q autoregressiva parametrar, där q är ett förutbestämt positivt heltal mindre än p, och en andra residualvarians ur den första uppsättningen bak- grundsbullersampel; bestämning av skattningen av den spektrala effekttätheten för bakgrundsbullret vid de M frekvenserna ur de q autoregressiva parametrarna och den andra residual- variansen.

7. Förfarande enligt krav 1 eller 6, kännetecknat av medelvärdesbildning av skattningen av den spektrala effekttätheten för bakgrundsbullret över ett förutbe- stämt antal uppsättningar av bakgrundsbullersampel.

8. Förfarande enligt något av föregående krav, kännetecknat av användning av de förbättrade autoregressiva parametrarna och den förbättrade residualvariansen för inställning av ett filter för filtrering av en tredje uppsättning bullriga talsampel.

9. Förfarande enligt krav 8, kännetecknat av att den andra och tredje uppsätt- ningen bullriga talsampel utgörs av samma uppsättning.

10. Förfarande enligt krav 8 eller 9, kännetecknat av Kalman-filtrering av den tredje uppsättningen bullriga talsampel.

11. Anordning för förbättring av parametrar representerande bullrigt tal, känne- tecknad av organ (22, 26) för bestämning av en skattning av den spektrala effekttätheten för bakgrundsbuller vid M frekvenser, där M är ett förutbestämt positivt heltal ur en första uppsättning av bakgrundsbullersampel; 506 034 19 organ (18) för skattning av p autoregressiva parametrar, där p är ett förutbe- stämt positivt heltal som är väsentligt mindre än M, och en första residuaivarians ur en andra uppsättning av bullriga talsampel; organ (20) för bestämning av en skattning av den spektrala effekttätheten för .bullrigt tal vid de M frekvenserna ur de p autoregressiva parametrarna och den första residualvariansen; organ (30) för bestämning av en förbättrad skattning av den spektrala effekt- tätheten för tal genom subtrahering av skattningen av den spektrala effekttätheten för bakgrundsbuller multiplicerad med en förutbestämd positiv faktor från skattning- en av den spektrala effekttätheten för bullrigt tal; och organ (32) för bestämning av r förbättrade autoregressiva parametrar, där r är ett förutbestämt positivt heltal, och en förbättrad residuaivarians ur den förbättrade skattningen av den spektrala effekttätheten för tal.

12. Anordning enligt krav 11, kännetecknad av organ (30) för begränsning av den förbättrade skattningen av den spektrala effekttätheten för tai till icke-negativa vär- den.

13. Anordning enligt krav 12, kännetecknad av organ (22) för skattning av q autoregressiva parametrar, där q är ett förutbe- stämt positivt heltal mindre än p, och en andra residuaivarians ur den första upp- sättningen av bakgrundsbullersampel; organ (26) för bestämning av skattningen av den spektrala effekttätheten för bakgrundsbullret vid de M frekvenserna ur de q autoregressiva parametrarna och den andra residualvariansen.

14. Anordning enligt krav 11 eller 13, kännetecknad av organ (26) för medelvär- desbildning av skattningen av den spektrala effekttätheten för bakgrundsbullret över ett förutbestämt antal uppsättningar av bakgrundsbullersampel. 506 034 20

15. Anordning enligt något av föregående krav, kännetecknad av organ (34) för användning av de förbättrade autoregressiva parametrararna och den förbättrade residualvariansen för inställning av ett filter för filtrering av en tredje uppsättning av bullriga talsampel.

16. Anordning enligt krav 15, kännetecknad av ett Kalman-filter (34) för filtrering av den tredje uppsättningen av bullriga talsampel.

17. Anordning enligt krav 15, kännetecknad av ett Kalman-filter (34) för filtrering av den tredje uppsättningen av bullriga talsampel, varvid den andra och den tredje uppsättningen av bullriga talsampel utgör samma uppsättning.