JP2000035788A - 多重チャネル適応フィルタリング - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 各チャネルに対して反響推定値を生じるため
の反響相殺において使用する多重チャネル適応フィルタ
装置を提供する。 【解決手段】 多重チャネル入力に応答して単一順方向
予測フィルタベクトル信号と対応単一順方向エラーＦ信
号と単一逆方向予測フィルタベクトル信号と対応単一逆
方向エラー信号とを発生する順方向及び逆方向予測フィ
ルタ発生器１０３を有する。推定信号中のエラーに１−
μを乗算して各チャネルに対してエラーベクトルを発生
するエラー発生器１０９と、順方向及び逆方向予測フィ
ルタ発生器とエラー発生器とに接続されてベクトル信号
を発生し、それらの信号を適応定数で乗算して前置フィ
ルタ係数を生成する信号発生器１０６と、多重チャネル
入力信号に接続され、前置フィルタ係数に応答して各チ
ャネル用に反響推定信号を提供する適応フィルタ出力発
生器１０１とを有する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は適応フィルタリング
に関し、さらに具体的には、多重チャネル適応フィルタ
リングに関する。

【０００２】

【従来の技術】多重チャネル適応フィルタリングは、視
聴覚会議用の立体音響あるいは多重チャネル音響の反響
相殺や、能動ノイズ制御や、多重チャネル等化などの種
々の応用に見受けられる。例えば、１９９８年３月３日
に出願した仮出願（ＴＩ−２５２６２）のMurtaza Ali
の『音響反響相殺装置』を参照されたい。この出願は参
照として本出願に組み入れる。特に、音響反響相殺と能
動ノイズ制御においては、入力は必ずしも（音声の無
い）ブランクではない。このような場合、平均最小二乗
法は、低い収束率しか持たない。一方、高い計算複雑さ
のために高速再帰的最小二乗（ＦＲＬＳ）のような技法
を許すにはフィルタ・タップ数も非常に多くなる（例え
ば、多重チャネル聴覚会議では、フィルタは数千のタッ
プとなりうる）。単チャネルの場合には、複雑さが低く
て収束率が高い、アフィン投影アルゴリズムおよびその
高速変型版として知られている一群の技法が既に開発さ
れている。Y.Kaneda, M.Tanaka及びJ.Kojinaの『多重入
力音声制御のための高速収束を有する適応アルゴリズ
ム』、ACTIVE-95、993〜1004ページ、Newport Beach, C
A、1995年７月、及び、S.Gay及びS.Tavathiaの『高速ア
フィン投影アルゴリズム』、ＩＣＡＳＳＰ-95会報、302
3〜3026ページ、1995年を参照されたい。また、参照と
して本出願に組み入れたGayの米国特許5,428,562号も参
照されたい。

【０００３】

【発明の概要】本発明の一実施形態によると、各チャネ
ル用の推定信号を発生するための多重チャネルフィルタ
装置は、多重チャネル入力信号に応答して単一順方向予
想ベクトル信号と対応順方向エラー信号および単一逆方
向予想ベクトル信号と対応逆方向エラー信号を発生する
ための順方向及び逆方向予想フィルタ発生器と推定信号
中のエラーに応答しエラーに１−μを乗算してエラーベ
クトルを発生するためのエラー発生器と、単一順方向フ
ィルタベクトル信号と対応順方向エラー信号および単一
逆方向フィルタベクトル信号と対応逆方向エラー信号お
よび前記エラーベクトルに応答して、前置フィルタ係数
を発生するための前置フィルタ信号発生器と、前記前置
フィルタ発生器に結合され、前記前置フィルタ係数と前
記多重チャネル入力信号に応答して各チャネル用に推定
信号を発生するための適応フィルタ出力発生器とを有す
る。

【０００４】

【発明の実施の形態】図１は、典型的な立体音響反響相
殺装置１０の構成を示す。（左側に描かれた）送信室１
１は、インパルス応答ｇ₁及びｇ₂を特徴とする２つの音
響経路から音声信号ｘを拾い上げる２つのマイクロフォ
ン１３及び１５を有する。すべての音響経路は、マイク
ロフォン及び／又は拡声器応答を含むものとする。この
ときｉ番目のマイクロフォン出力は、

【数１】 によって与えられる（周波数領域）。

【０００５】本出願では、大文字は、対応する小文字で
表示される時間領域信号のフーリエ変換を示す。装置全
体は、いかなるＡ／ＤあるはＤ／Ａコンバータも無視す
る１つの離散系と見なされる。これらの信号は、受信室
２１（図１右側）の一式の拡声器２７及び２９を経て提
供される。受信室のマイクロフォン２３及び２５はそれ
ぞれ各拡声器からの反響（図１のｙ₁、ｙ₂）を拾う。

【外１】 をＪ番目拡声器からｉ番目マイクロフォンへの音響経路
インパルス応答であるとする。図１においては、スピー
カ２７からマイクロフォン２３への経路はＩｈ₁₁、スピ
ーカ２７からマイクロフォン２５への経路はＩｈ₂₁、ス
ピーカ２９からマイクロフォン２５への経路はＩｈ₂₂、
そして、スピーカ２９からマイクロフォン２３への経路
はＩｈ₁₂である。このとき、受信室２１でマイクロフォ
ン２３及び２５によって捉えられる反響（Ｉｙ₁、Ｉ
ｙ₂）は、

【数２】 によって与えられる（周波数領域）。

【０００６】ＡＥＣが存在しないならば、反響Ｉｙ_iは
送信室１１の拡声器１７、１９に戻され、繰り返し再循
環されることになる。このことが多重反響の原因とな
り、あるいはハウリング不安定を生じうる。一般に用い
られるＡＥＣ装置は、反響経路応答の推定値を与える適
応有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタを使用する。
ＦＩＲフィルタ係数は、拡声器への入力信号及びマイク
ロフォンの出力に適応依存して更新される。

【０００７】立体音響ＡＥＣでは、識別される反響経路
が４つ（Ｉｈ₁₁、Ｉｈ₁₂、Ｉｈ₂₁、及びＩｈ₂₂）ある。
それゆえ、図１に示すように４つの適応フィルタ３１〜
３４が必要となる。フィルタ３１はＩｈ₁₁のための推定
であり、フィルタ３２はＩｈ ₁₂のための推定であり、フ
ィルタ３３はＩｈ₂₁のための推定であり、フィルタ３４
はＩｈ₂₂のための推定である。反響ｙ₁に対する経路の
推定値ｈ₁₁及びｈ₁₂は３７で合計され、反響ｙ２に対す
る経路の推定値ｈ₂₁及びｈ₂₂は３８で合計される。ＡＥ
Ｃフィルタの出力（これは１つの推定反響として考える
ことができる）は次のようなものである。

【数３】

【０００８】３７及び３８におけるこれらの反響は、加
算器３５及び３６において真の反響Ｉｙ₁及びＩｙ₂から
減算され、エラー信号（図１におけるｅ₁及びｅ₂）

【数４】 を与える。

【０００９】これらのエラー信号はフィルタ３１〜３４
の係数（フィードバックライン４１、４２で示す）を更
新するのに用いられる。フィルタの更新を計算するに
は、種々の技法が利用可能である（例えば、平均最小二
乗（ＬＭＳ）、再帰的最小二乗（ＲＬＳ）、アフィン投
影（ＡＰ）アルゴリズム、など）。これらの技法は全
て、これらのエラー信号を何らかの方法で最小化しよう
とするものである。

【００１０】図２は、Ｊ個の入力（Ｘ₁〜Ｘ_j）とＪ個の
出力（Ｙ₁〜Ｙ_j）を有する多重チャネル適応フィルタリ
ング装置を示す。ｉ番目のチャネルへの入力はＸ_iであ
り、ｉ番目入力からＪ番目出力への応答はＩｈ_j・_iで示
され、Ｉｙ_iがｉ番目の出力である。この適応装置（図
２の下半分）では、ｉ番目入力からｊ番目出力への応答
は、多重チャネル（ＭＣ）適応フィルタリング装置のｉ
番目出力であるｙ_iを有する有限インパルス応答（ＦＩ
Ｒ）フィルタｈ_ji（図１におけるフィルタ３１〜３４に
同様）によって形成される。エラーｅ_i（ｅ₁〜ｅ_j）
は、適応フィルタｈ_ji（３１〜３４に同様）を更新する
ために使用される。ここでは、適応フィルタの長さをＬ
としている。

【００１１】ＭＣ適応フィルタリングのための基本的な
アフィン投影法を表１に提示する。

【表１】 ここで、

【数５】 は、ｉ番目チャネルのｐ個の過去の先験的エラーからな
るｐ次元ベクトルである。同様に、ベクトル

【外２】 及びＢｘ_i.L(n)は、それぞれ、ｉ番目チャネルに対応す
るｐ個の過去の出力とＬ個の過去の入力からなる。即
ち、

【数６】 である。このとき、Ｘ_j.p(n)は、Ｌｘｐデータ行列とし
て定義される。

【数７】

【００１２】ＭＣＡＰ法は、μ＝１であるフィルタ更新
ベクトルが、全てのチャネルで過去ｐ個の時間事例にお
いてゼロ経験的エラーを生じる最小ノルム解となること
を保証する。ｐは投影オーダーと呼ばれる。一般にｐは
１から６４の間である。一般的に、ｐの値が高ければ高
いほど、収束は向上して、最終エラーは低くなる。μは
適応定数と呼ばれる。それは収束率と最終エラーを制御
するためにある程度は利用することができる。普通、よ
り高いμはより高速な収束を生むが、最終エラーも高く
なってしまう。μの典型的な値は、0.1から1.0の範囲に
ある。上述のようなＭＣアフィン投影法の多重累算（Ｍ
ＡＣ）演算数に関する計算複雑さは、極めて高い（等式
3.1及び3.2のそれぞれにＪ²Ｌｐ、そして、等式3.2にお
ける行列反転にＯ(Ｊｐ³)の、合計２Ｊ²Ｌｐ＋Ｏ(Ｊ
ｐ³)の複雑さ）。

【００１３】多重チャネルアフィン投影法の高速版が表
２に提示されている。

【表２】 これはKaneda等によって開示されたものである。この高
速版では、適応フィルタ係数Ｂｈ_i.j(n)は直接更新され
ない。その代わり、ベクトルＢｚ_i.j(n)が更新されるの
である。このベクトルは、時点ｎ−ｐまでデータベクト
ルのＢｈ_i.j(n)に寄与するので、近似ベクトルと呼ばれ
る。時点ｎ−ｐ＋１からｎまでデータベクトルの寄与
は、前置フィルタリングベクトルＢｇ_i.p(n)に含まれ
る。この前置フィルタリングベクトルは、等式3.7にお
けるＢｓ_i.p(n)を更新するのに用いられ、順次、先験的
エラーｅ_i.l(n)を算出するのに等式3.4で、Ｂｚ_i.j(n)
を更新するのに等式3.8で用いられる。等式3.6における
Ｂｇ_i.p(n)の更新には、等式3.9で定義するような行列
Ｒ_p(n)の反転が必要となる。表２の等式3.4〜3.11に示
す技法の計算複雑さは、次のようになる。等式3.4がＪ²
(ｐ＋Ｌ)、等式3.8がＪ²Ｌ、等式3.6がＯ(Ｊｐ³)、そし
て残りの等式が４Ｊｐである。全体の複雑さは２Ｊ ²Ｌ
＋（Ｊ²＋４Ｊ）ｐ＋Ｏ(Ｊｐ³)である。上で引用したKa
neda等の開示した技法は、等式3.6を解くために、Ｒ_p ^-1
(n)の更新をＲ_p ^-1(n−１)から算出してそれによって複
雑さをＯ(Ｊｐ³)からＯ(Ｊｐ²)に減少させるために行列
反転補題の使用を提案している。こうして複雑さは２Ｊ
²Ｌ＋（Ｊ²＋８Ｊ）ｐ＋４(Ｊｐ²)に減少する。即ち、
複雑さは、適応フィルタの長さＬに関する一次式となる
が、投影オーダーｐに関しては未だ二次式のままであ
る。本出願で提案する技法は、さらに、この複雑さをＬ
とｐ両方に関して一次式となるように減少させることで
ある。

【００１４】本出願で説明する技法は、順方向および逆
方向一次予測子に基づく。S.Haykinの適応フィルタ理
論、Prentice-Hall、New Jersey、1986年を参照された
い。これらの予測子は、上で引用したGay等において
も、単チャネルの場合に高速アフィン投影法を得るため
に用いられている。事実、Kaneda等の技法とGay等の技
法は非常に類似している。表２の等式3.6を計算する方
法において相違するのみである。Kaneda等の技法は行列
反転補題を使用しており、Gay等の技法は順方向及び逆
方向一次予測子を使用している。Kaneda等の技法は多重
チャネルアフィン投影に直接拡張できるが、Gay等の技
法で用いられている予測子に基づく方法を拡張するため
には、出願者らは、順方向及び逆方向一次予測子を再定
義する方法を教示することになる。

【００１５】単チャネル（例えば、図２においてチャネ
ル１のみが存在する）では、ｐｘｐ行列

【数８】 は、長さｐ−１の順方向一次予測子を定義することによ
って効果的に反転することができる。このフィルタはｐ
−１個の過去のデータｘ１(n-1)、ｘ１(n-2)、...、ｘ
１(n-p+1)（即ち、

【数９】 （図３(a)を参照））と、ｐ−１個の将来のデータｘ１
(n)、ｘ１(n-2)、...、ｘ１(n-p+2)からｘ１(n-p+1)を
予測する長さｐ−１の逆方向一次予測子Ｂνとからｘ１
(n)を予測する。同様な技法は、適応フィルタリングの
ための高速再帰的最小二乗法（ＦＲＬＳ）（J.M.Cioffi
及びT.Kailathの「正規化を有する窓付き高速横方向フ
ィルタ適応アルゴリズム」、聴覚、音声及び信号処理に
おけるＩＥＥＥトランザクション、Vol. ASSP-33、No.
3、1985年６月）においても、自己訂正行列（上で引用
のHaykinを参照）を反転するためのレビンソン・ダービ
ーアルゴリズムにおいても用いられている。ここで、現
存する多重チャネルＦＲＬＳは合計Ｊ２個の順方向一次
予測子（Ｊ＝２の場合の図３(b)を参照）とこれとは別
にＪ２個の逆方向一次予測子を用いるということに注意
する。これらの予測器は

【数１０】 形式の行列を反転するのに有用である。

【００１６】検討中の問題として、Ｒ＝[Ｒ₁₁＋Ｒ₂₂]形
式の行列を反転しなければならない。この場合、図３
(b)に示す予測子は用いられない。これらの予測子は、
全ての入力チャネルの過去の値から特定のチャネルの現
在値（順方向一次予測子用）を予測するために自己予測
子も相互予測子も使用し、所与の出力チャネルの最小化
を他の出力チャネルとは独立して行うことができる。し
かしながら、Ｒ＝[Ｒ₁₁＋Ｒ₂₂]を反転するには、図３
(c)に示すような予測子の構成を必要とする。これらの
予測子の特色は、相互予測子が無いことである。一方
で、すべてのチャネルに同一の予測子を用いざるをえな
い。全てのチャネルの総合出力エネルギーは最小化され
て必要な予測子に到達することとなる。この定義に基づ
いて、今、本出願者の新規な高速アフィン投影法のため
に必要なアルゴリズムを引き出すことになる。特に、我
々はこれらの予測子がＯ(Ｊｐ)演算におけるＢｇ_i.p(n)
の更新を得るのに使用可能なことを示すことになるだろ
う。

【００１７】順方向予測子の構成を図４(a)に示す。時
点ｎにおけるｉ番目の順方向予測フィルタにおけるエラ
ーは、

【数１１】 によって与えられる。予測子Ｂω_p-1(n)（ｐ−１ｘ１次
元ベクトル）は、エラー判定基準（適応フィルタの大き
さに等しい長さのデータ窓内の全てのチャネルの二乗エ
ラー）

【数１２】 を最小化するような方法で選択される。上記を最小化す
ることで解

【数１３】 を導く。

【００１８】ただし、

【数１４】 この最適順方向フィルタ用の最小二乗エラーは

【数１５】 と記述することができる（等式4.12より）。

【００１９】ただし、

【数１６】 等式4.13及び4.15は次の行列ベクトル式に合同できる。

【数１７】

【００２０】高速解を見つける鍵は、順方向予測フィル
タの反復更新である。これを行うためには、Ｒ_p-1(n)及
びＢｒ_p-1(n)の更新が必要である。行列Ｒ_p-1(n)は

【数１８】 ただし、

【数１９】 と記述できる。ここで、Ｌ_JはＪ次元恒等行列であり、
Ｕ_p-1(n)は、列が時点ｎ及びｎ−Ｌにおける全てのチャ
ネルのｐ−１次元データベクトルとなるｐ−１ｘ２Ｊ次
元行列を示す。

【００２１】行列反転補題（Haykinの文献を参照）を用
い、対応行列の逆の更新は、

【数２０】 ただし、

【数２１】 と記述できる。ここで、ｋ_p-1(n)はｐ−１ｘ２Ｊ行列で
ある。上記式から、

【数２２】 Ｂｒ_p-1(n)の更新は

【数２３】 と記述できる。

【００２２】ただし、

【数２４】 ここで順方向予測フィルタの更新は

【数２５】 と記述できる。

【００２３】ただし、

【数２６】 ｐ−１次元ベクトルＢη(n)はいわゆる先験的エラーで
あり、先に得た予測フィルタに対応するエラーを示す新
たに採り入れたものである。

【００２４】ここで順方向エラーＦ(n)の更新に着目し
てみる。等式4.17におけるｒ０(n)は、

【数２７】 と記述できるので、等式4.15から

【数２８】 となる。

【００２５】ただし、

【数２９】 ここで、Ｂｆ(n)は経験的エラーベクトルを示す。い
ま、順方向予測フィルタのための更新式をまとめてみる
ことにする。まず、

【数３０】 を用いて先験的エラーを算出する。そして順方向予測フ
ィルタ

【数３１】 を更新する。ここで経験的エラー

【数３２】 を決定する。最後に、順方向エラー

【数３３】 を更新する。上記式において、利得行列ｒ_p-1(n-1)のた
めの更新式が必要となる。これは逆方向予測フィルタを
用いてなされることになる。

【００２６】逆方向予測子の構成を図４(b)に示す。順
方向予測子の場合と同様、時点ｎにおける逆方向予測フ
ィルタＢν_p-1(n)用のｉ番目チャネルにおけるエラー
は、

【数３４】 によって与えられる。予測子ν_p-1(n)（ｐ−１ｘ１次元
ベクトル）は、エラー判定基準

【数３５】 を最小化するような方法で選択される。上記を最小化す
ることで解

【数３６】 を導く。

【００２７】ただし、

【数３７】 この最適逆方向フィルタ用の最小二乗エラーは

【数３８】 と記述することができる（等式4.19より）。等式4.20及
び4.22は次の行列ベクトル式に合同できる。

【数３９】

【００２８】順方向予測フィルタに行ったものと厳密に
同じ技法を用いて、逆方向予測フィルタのための更新
式、対応した先験的及び経験的エラーは、次の反復式を
用いて計算することができる。まず、

【数４０】 を用いて先験的エラーを算出する。そして逆方向予測フ
ィルタ

【数４１】 を更新する。ここで経験的エラー

【数４２】 を決定する。最後に、順方向エラー

【数４３】 を更新する。まず行列Ｒ_p(n)を

【数４４】 定義することに注意する。この行列の逆は、順方向及び
逆方向予測フィルタパラメータに関して次のように記述
できる。

【数４５】

【００２９】上記は、事前及び事後に上記２式にＲ_p(n)
を乗算し、それぞれに等式4.18及び4.23を用いることに
よって、簡単に検証することができる。いまｐｘ２Ｊ行
列

【数４６】 を定義する。また、

【数４７】 とする。このとき、等式4.24及び4.25にＵ_p(n)Ｖを乗算
すると、次式を得る。

【数４８】

【００３０】いま

【数４９】 と定義すると、

【数５０】 及び、

【数５１】 となる。こうして、

【数５２】 を得る。一方、Ｂν_p-1(n)は、

【数５３】 と記述できる。こうして利得行列ｋ_p-1(n)を更新するの
に必要な全ての等式を得た。関連を持つ等式を以下にま
とめる。

【００３１】

【数５４】 を用いて行列Ｍ(n)及びベクトルＢｍ(n)を決定する。次
に、

【数５５】 を用いて逆方向予測フィルタを更新する。最後に、利得
行列ｋ_p-1(n)

【数５６】 を更新する。

【００３２】順方向及び逆方向予測フィルタ、対応する
利得ベクトル、そして順方向及び逆方向エラーを更新す
るために、先行の解析が反復式を決定する。しかしなが
ら、まだ、前置フィルタリングベクトルＢｇｉ．ｐ(n)
（等式3.6を参照）のための高速更新式を発見する必要
がある。

【００３３】まず、ベクトル

【数５７】 を定義する。このとき等式4.24及び4.25をＢｅｉ．ｐ
(n)で事後乗算して、次の２つの帰納式に至る。

【数５８】

【００３４】こうして我々は、適応フィルタリングのた
めの高速多重チャネルアフィン投影法のための必要な適
応技法に至った。この技法は表３及び４に示されてい
る。表３は、前置フィルタリングベクトルＢｇｉ．ｐ
(n)の更新が、提案技術では、表３に示すような順方向
及び逆方向予測フィルタリングを用いてなされるという
相違点はあるが、本質的には表２と同じものである。

【００３５】ここで表４の等式に必要なＭＡＣ演算の数
を見てみることにする。各式4.33、4.34、4.35、4.37、
4.38、4.40、4.41、4.43及び4.44の複雑さはそれぞれ２
Ｊｐであり、4.39の複雑さは２Ｊｐ＋ｐ、残りの式の複
雑さは２ｐである。さらに、２つの除算１／Ｆ(n)及び
１／Ｂ(n)と式4.39での１つの除算が必要である。この
結果、表４の複雑さは全部で（２０Ｊ＋３）ｐと３つの
除算になる。表３と組み合わせると、新技法の複雑さは
全部で、Ｌとｐの両方について１次である２Ｊ²Ｌ＋(Ｊ
²＋２４Ｊ＋３)ｐと３つの除算ということになる。

【００３６】

【表３】

【００３７】

【表４】

【００３８】表４における等式は高度に再帰的なので、
数値エラーを増殖させる傾向がある。このことは固定小
数点演算では厳しいことになりうる。数値安定を避ける
１つの方法は、周期的な再スタートを用いることであ
る。周期的再スタートは上で引用したGay等において検
討されている。本技法では、表４の反復法を周期的にス
タートさせる。二組の反復法をＬ反復間平行に走らせ
る。その後、古い順方向及び逆方向予測フィルタパラメ
ータを新しい物で置き換える。この新しい反復は、別の
再スタートが実行されるまで継続させる。この技法が極
めて安定していることは実験によって示されている。

【００３９】説明を明確にするため、本発明の実施例を
個々の機能ブロックを有するものとして提示する。これ
らのブロックの機能は、共用ハードウェアを利用しても
専用ハードウェア利用しても提供できるものであり、ソ
フトウェアを実行できるハードウェアに限定されるもの
ではない。例えば、次の図面に提示するプロセッサの機
能は、単一の共用プロセッサによって提供されてもよ
い。「プロセッサ」という語は、ソフトウェアを実行で
きるハードウェアのみを指すと解釈すべきではない。実
施例は、デジタルシングルプロセッサ（ＤＳＰ）を、例
えば、テキサスインスツルメンツ（ＴＩ）のＴＭＳ３２
０Ｃ５４Ｘ固定小数点ＤＳＰ、浮動小数点ならＴＩのＴ
ＭＳ３２０Ｃ３Ｘ、後述する媒体演算用のソフトウェア
を再生する読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、ＤＳＰの結
果を記憶するためのランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）
というようなハードウェアの中に含んでいてもよい。汎
用ＤＳＰ回路と結合した超ＬＳＩ（ＶＬＳＩ）ハードウ
ェア実施例や特注ＶＬＳＩ回路構成も提供可能である。

【００４０】図５を参照すると、入力ラインＸ₁(n)〜Ｘ
_J(n)とエラーラインｅ₁(n)〜ｅ_J(n)の間に適応フィルタ
装置２０が描かれている。フィルタ装置２０は、加算器
３５ ₁〜３５_Jへの各チャネルそれぞれに１つの反響推定
信号を提供する。送信室１１からの多重チャネル入力ラ
インＸ₁(n)〜Ｘ_J(n)はＤ／Ａ（ディジタル‐アナログ）
変換器２６経由で受信室２１のスピーカ２１₁〜２１_Jに
接続されている。Ｊ個のマイクロフォン２３₁〜２３_Jが
受信室での入力を拾い、それらを送信室への出力として
送信する。適応フィルタ装置２０は加算器２５₁〜２５_J
に接続されており、マイクロフォン２３₁〜２３_Jでスピ
ーカ２１₁〜２１_Jから拾った反響信号を相殺するために
反響推定信号を提供する。推定相殺信号におけるエラー
はｅ₁(n)〜ｅ_J(n)である。適応フィルタ装置２０は、入
力ラインＸ₁(n)〜Ｘ_J(n)と加算器（減算を行う）３５₁
〜３５_Jとの間に接続された適応フィルタ出力発生器１
０１を有する。適応フィルタ出力発生器１０１は、各チ
ャネルｙ₁(n)〜ｙ_I(n)に対して反響推定信号を提供す
る。適応フィルタ装置２０は、多重チャネル入力ライン
Ｘ₁(n)〜Ｘ_J(n)に接続された順方向及び逆方向予測フィ
ルタパラメータ発生器１０３を有し、単一順方向予測フ
ィルタベクトルＢω_p-1(n)、対応順方向予測エラーＦ
(n)、単一逆方向予測フィルタベクトルＢν_p-1(n)、及
び、対応逆方向予測エラーＢ(n)を発生する。フィルタ
装置２０は、推定信号中のエラーを示す信号を担持する
各エラーラインＢｅ_1.p(n)〜Ｂｅ_J.p(n)に接続された各
チャネルそれぞれに対してエラー発生器１０９を有す
る。これらの推定エラー信号は、定数１−μで乗算さ
れ、エラーベクトルＢｅ_1.p(n)〜Ｂｅ_J.p(n)を生成す
る。定数μは０と２の間（通常0.3と１の間）の値であ
る。前置フィルタ信号発生器１０６は発生器１０５及び
１０７を有する。発生器１０５は、定数（１−μ）順方
向及び逆方向発生器１０３とエラー発生器１０９にも接
続されている。発生器１０５（各チャネルに１つずつ）
は、エラーベクトルＢｅ_1.p(n)〜Ｂｅ_J.p(n)、即ち、定
数１−μにおける順方向及び逆方向発生器１０３の４つ
の出力Ｂω_p-1(n)、Ｆ(n)、Ｂν_p-1(n)及びＢ(n)に応答
する。発生器１０５の出力は、定数μとともに発生器１
０７（各チャネルに１つずつ）に印加される。発生器１
０７は、発生器１０５からの出力ベクトルＢｇ_1.p(n)〜
Ｂｇ_J.p(n)とμに応答し、最終要素ｓ１．ｐ(n)〜ｓ
Ｊ．ｐ(n)と前置フィルタベクトルＢｓ_1.p-1(n)〜Ｂｓ
_J.p-1(n)を生成する。発生器１０７の出力は、適応フィ
ルタ出力発生器１０１に印加される。

【００４１】図６を参照すると、上記式4.43及び4.44を
実行するＢｇ_i.p(n)発生器１０５（各チャネルに１つず
つ）が描かれている。中央に「ｘ」の付いた円は乗算器
を示し、プラス記号は加算器を示す。発生器１０９から
の推定信号ベクトルＢｅ_i.p(n)中のエラーを示す信号は
乗算器６１で単一順方向予測フィルタベクトルＢω
_{p- 1}(n)と乗算され、加算器６３で合計され、加算器６５
でｅ_i.1(n)から減算される。順方向予測エラーＦ(n)
は、加算器６５からの減算値信号と乗算され、ｇ_i.1(n)
を生成する。値ｇ_i.1(n)の信号は乗算器６４でＢω
_p-1(n)と乗算され、加算器７５の負入力に供給される。
発生器１０９からのエラーベクトルＢｅ_i.p(n)を示す信
号は乗算器６２で逆方向予測フィルタベクトルＢν
_p-1(n)と乗算され、その結果が加算器６６で合計され
る。ベクトル値Ｂｅ_i.p(n)で表現される信号は、加算器
６９で合計値で表現される信号によって減算される。加
算器６９からの減算出力信号は、乗算器７０で反転され
た逆方向エラーＢ(n)を示す信号と乗算される。乗算器
７０の出力値によって表現される信号は、乗算器７２に
おいて予測フィルタベクトルＢν₁(n)〜Ｂν_p-1(n)と乗
算される。乗算器７２の出力は、加算器７３で発生器出
力ｇ_i.1(n)〜ｇ_i.p-1(n)と合計される。加算器７３から
の出力は、遅延器７４によって１クロック周期だけ遅延
され、ｇ’_i.1(n)〜ｇ’_i.p-1(n)を生成する。遅延され
た出力は、乗算器７６で定数１−μと乗算され、加算器
７５に印加され、乗算器６４の出力から減算されてＢｇ
_i.p(n)を示す信号を提供する。

【００４２】図７は、式4.28を実行するＢｅ_i.p(n)を発
生するエラーベクトル発生器１０９を示す。エラーｅｉ
(n)は乗算器７７で１−μ定数に乗算され、１周期遅延
器７９によって遅延され、図示のようなベクトルＢｅ
_i.1(n)〜Ｂｅ_i-p(n)を生成する。

【００４３】図８は、式4.29を実行するＢｓ_i.p(n)を発
生する発生器１０７を示す。発生器１０５からの出力エ
ラーｇ_i.1(n)〜ｇ_i.p(n)は乗算器８１で値μと乗算さ
れ、図示のように加算器８５で先行周期のベクトルと
（１周期遅延器８３経由で）合計される。例えば、ｓ
_i.2(n)は、[ｇ_i.2(n)]μと、遅延器８３によって１機械
周期遅延した[ｇ_i.1(n)]μとの合計となる。

【００４４】図９は、ｘ₁(n)〜ｘ_J(n)入力と前置フィル
タリング発生器ｓ_i.p(n)からの全ての出力とを受信し、
式4.26、4.30及び4.27の一部を実行する推定システムレ
スポンスを発生する。適応フィルタ出力発生器は自己訂
正ベクトルＢｒ_i.p-1(n)発生器９１、ＢＺ_i.J(n)及びＢ
Ｚ_i.J(n)の更新を有するフィルタ９３、及び積段階９５
とを有する。

【００４５】ｉ番目チャネルのための自己訂正ベクトル
ｒ_i.p-1(n)信号発生器９１は図１０に示されており、式
4.26を実行する。ｉ番目入力信号ｘ_i(n)は、遅延器２０
１と乗算器２０３を用いて、先行周期遅延ｘ_i(番目)入
力と乗算される。Ｌだけ遅延されたｉ番目チャネル信号
ｘ_i(n-L)は、乗算器２０７において先行周期遅延信号
（遅延器２０５による）と乗算される。乗算器２０３か
らのｐ−１個のベクトルは、合算器２０９において遅延
器２０８を経由した先行のｐ−１個の自己訂正ベクトル
Ｂｒ_i.p-1(n)と合算される。合算器２０９での出力は合
算器２０６において乗算器２０７の出力から減算され
る。

【００４６】図１１はＢＺ_i.J(n)及びＢＺ_i.J(n)の更新
を有するフィルタを示し、式4.30及び4.27の一部を実行
するものである。前置フィルタ発生器１０７からの最終
要素ｓ_i.p(n)〜ｓ_J.p(n)は更新ＢＺ_i.J(n)プロセッサ１
１３（式4.30）に印加され、１周期遅延器１１５ととも
にＢＺ_i.J(n)の更新を、ｘ_j(n)入力を受信するフィルタ
１１１に提供する。各ｓ_i.p(n)のためのフィルタ１１１
の出力は加算器１１７において先行ラインからのフィル
タ１１１出力に合算され、信号Ｕ₁(n)〜Ｕ_J(n)を生成す
る。

【００４７】図１２は式4.27の一部を実行するフィルタ
１１１を示し、ＢＺ_i.J(n)を受信し、乗算器１２３にお
いてそのＢＺ_i.J(n)を入力信号Ｘ_j(n)及び連続する１周
期遅延器１２１を経由したものとで乗算する。乗算器か
らの出力は加算器１２５で合算される。

【００４８】図１３はＢＺ_i.J(n)の更新を目的とする式
4.30の実行を示すものである。信号Ｘ_j(n)は遅延器１３
１でＺp-1だけ遅延され、その後１周期遅延器１３３に
よって遅延される。逐次遅延出力は乗算器で信号ｓ
_i.p(n)（ｓ_i.p発生器の最終要素）と乗算される。乗算
出力は逐次加算器１３７でＢＺ_i.J(n)と合算される。

【００４９】図１４は、順方向予測フィルタパラメータ
発生器１４１と逆方向予測フィルタパラメータ発生器１
４３の両方を備えた順方向及び逆方向フィルタパラメー
タ発生器１０３を示す。発生器１４１と１４３はシステ
ム入力Ｘ₁(n)〜Ｘ_j(n)を受信するように接続されてい
る。順方向予測発生器１４１は各チャネルからの入力信
号と逆方向予測発生器１４３からの利得行列とに応答し
て、単一順方向予測フィルタベクトルＢω_p-1(n)信号
と、対応する単一順方向予測エラーＦ(n)と、全てのチ
ャネルに対する経験的順方向予測エラーベクトルＢｆ
(n)Ｖとを発生する。単一順方向予測フィルタベクトル
Ｂω_p-1(n)信号と、対応する単一順方向エラーＦ(n)
と、経験的順方向予測エラーベクトルＢｆ(n)ＶとはＭ
(n)及びＢｍ(n)発生器１４５に印加される。発生器１４
５からの出力Ｍ(n)及びＢｍ(n)は逆方向予測フィルタパ
ラメータ発生器１４３に印加される。逆方向予測フィル
タパラメータ発生器１４３は各チャネルからの入力信号
と出力Ｍ(n)及びＢｍ(n)とに応答して、単一逆方向予測
フィルタベクトルＢν_p-1(n)信号と、すべてのチャネル
に対する対応する単一逆方向予測エラーＢ(n)と、更新
された利得行列とを発生する。発生器１４３の利得行列
ｋ_p-1(n)は遅延器１４７によって１周期遅延され、ｋ_p-
1(n-1)をＭ(n)及びＢｍ(n)の発生器と順方向予測フィル
タパラメータ発生器とに提供する。発生器１０３は式4.
33から4.42を実行する。

【００５０】図１５は、順方向予測フィルタパラメータ
を更新するための、順方向予測フィルタ発生器１４１に
おける式4.33から4.36の実行を示している。発生器１４
１は、入力チャネル信号Ｘ₁(n)〜Ｘ_J(n)と１周期遅延順
方向予測フィルタベクトルＢω_p-1(n-1)とに応答する順
方向予測フィルタ１５１を有する。順方向予測フィルタ
リングは、行列・ベクトル乗算器１５３に入力されるベ
クトル信号Ｂη(n)を発生するために図１５に示すよう
に再配置される１組の予測エラー信号η₁(n)...η_2J(n)
を生成する。Ｊ個のフィルタ１５１の第一出力は順次配
置され、それに続いて、同じＪ個のフィルタの第二出力
が順次配置される。乗算器１５３の他方の入力は逆方向
予測パラメータ発生器１４３からの遅延利得ベクトルｋ
_p-1(n-1)である。乗算器１５３の出力は合算器１５５に
おいて１周期遅延順方向予測ベクトルＢω_p-1(n-1)に加
算され、更新順方向フィルタベクトルＢω_p-1(n)を生成
する。ベクトル信号Ｂω_p-1(n)は順方向予測フィルタ１
５７にも印加され、ベクトルＢｆ(n)信号を生成するた
めに図１５に示すように再配置される別の１組のエラー
信号を生成する。このベクトルＢｆ(n)はＶの演算１５
８に供給され、経験的順方向予測エラーベクトル信号で
あるベクトルＢｆ(n)Ｖを生成する。フィルタ１５１か
らの出力ベクトル信号と経験的予測エラーベクトルとは
ＤＯＴ積１５９に供給され、その出力が先行周期の順方
向予測エラーＦ(n)と合算されて更新順方向予測エラー
Ｆ(n)を生成する。

【００５１】図１６は、入力Ｘｉ(n)及び遅延されたＸ
ｉ(n-L)と順方向予測フィルタリングベクトルＢω_p-1と
に応答してｏｉ(n)（それぞれの先頭）及びｏ_i+J(n)
（最後）の２つのエラーを生成する順方向予測フィルタ
リングを示す。入力Ｘ_i(n)は１クロック周期ずつ逐次遅
延され、乗算器１６１において順方向予測子Ｂω_p-1と
乗算される。乗算器１６１の出力は全て加算器１６３で
合算される。加算器１６３の出力は加算器１６４で入力
Ｘ_i(n)から減算されて、エラーＯ_i(n)を生成する。同様
に、遅延入力Ｘ_i(n-L)は１クロック周期ずつ逐次遅延さ
れ、乗算器１６１ａにおいて順方向予測値Ｂω_p-1と乗
算される。乗算器１６１ａの出力は全て加算器１６３ａ
で合算される。加算器１６３ａの出力は加算器１６４ａ
で遅延入力Ｘ _i(n-L)から減算されて、エラーＯ_i+J(n)を
生成する。

【００５２】図１７は、信号Ｂｆ(n)Ｖを生成するため
に乗算器１７１に置いて入力ベクトルＢｆ(n)の後半と
−１とを乗算することによってＶの演算をどのように行
うかを示している。

【００５３】逆方向予測フィルタパラメータ発生器１４
３は図１８に示すように式4.37、4.38及び4.42を実行す
る。入力Ｘ₁(n)〜Ｘ_j(n)と１周期遅延逆方向予測フィル
タベクトルＢν_p-1(n-1)は逆方向予測フィルタ１８１に
供給されて、図１８に示すように再配置される１組のエ
ラー信号を生成して、ベクトル信号Ｂψ(n)を発生す
る。Ｊ個のフィルタ１８１の第一出力が順次配置され、
それに続いて、同じＪ個のフィルタ１８１の第二出力が
順次配置される。フィルタ１８１の出力ベクトルＢψ
(n)はＤＯＴ積１８４と行列・ベクトル乗算器１８２に
供給される。ＤＯＴ積１８４はＢｍ(n)も受信し、その
結果は加算器１８６において１から減算される。加算器
１８６の出力は反転され、スカラーベクトル乗算器１８
７に印加される。発生器１４５の出力である（ｐ−１）
Ｘ２Ｊ次元行列Ｍ(n)は乗算器１８２においてベクトル
Ｂψ(n)と乗算される。乗算器１８２からの出力は合算
器１８５において１周期遅延逆方向予測フィルタベクト
ルＢν_p-1(n-1)と合算され、その合算値がスカラーベク
トル乗算器１８７に印加されて更新逆方向予測フィルタ
ベクトルＢν_p-1(n)信号を生成する。逆方向予測フィル
タベクトルＢν_p-1(n)信号は外積１８８においてベクト
ルＢｍ(n)と乗算される。外積は、入力ベクトルの要素
を捉えて、それらの要素を個々に乗算し行列出力を生成
する。外積１８８の行列出力は合算器１８９においてＭ
(n)と合算され、ｋ_p-1(n)の利得行列を生成する。入力
Ｘ₁(n)〜Ｘ_j(n)と更新された逆方向予測ベクトルＢν
_p-1(n)はフィルタ１８３に供給されて、図１８に示すよ
うに再配置される１組のエラーを生成し、Ｂｂ(n)を生
じる。ベクトルＢｂ(n)（２Ｊ本のライン）がＶの演算
１９１に印加されて、図１７に示すようにベクトルの後
半を−１で乗算する。Ｖ演算１９１の出力はフィルタ１
８１からのベクトルＢψ(n)とともにＤＯＴ積１９３に
供給される。ＤＯＴ積１９３の出力は１周期遅延逆方向
予測エラーＢ(n)と合算されて、更新逆方向予測エラー
Ｂ(n)を生じる。

【００５４】図１９は入力ｘ_i(n)及び遅延されたＸｉ(n
-L)と逆方向予測フィルタリングベクトルとに応答して
Ｏ_i(n)及びＯ_i+J(n)として示す２つのエラーを生成する
逆方向予測フィルタリングを示す。入力Ｘ_i(n)は１クロ
ック周期ずつ逐次遅延され、乗算器２３０において逆方
向予測値Ｂν_p-1と乗算される。乗算器２３０の出力は
全て加算器２３１で加算される。加算器２３１の出力は
加算器２３２で遅延入力Ｘ_i(n-p+1)から減算されて、エ
ラーＯ_i(n)を生成する。同様に、遅延入力Ｘ_i(n-L)は逐
次遅延され、乗算器２３０ａにおいて逆方向予測値Ｂν
_p-1と乗算される。乗算器２３０ａの出力は全て加算器
２３１ａで加算される。加算器２３１ａの出力は遅延入
力Ｘｉ(n-L-p+1)から減算されて、エラー出力Ｏ_i+J(n)
を生成する。

【００５５】図２０はＭ(n)及びＢｍ(n)の生成を示す。
反転された順方向エラーＦ(n)は順方向予測フィルタベ
クトルＢω_p-1(n)と乗算器１９５で乗算され、その結果
が乗算器１９６で−１と乗算される。乗算器１９６の出
力は反転値Ｆ(n)とｐ次元ベクトルを生成し、それは外
積１９７に入力される。外積への他方の入力は発生器１
９１からの経験的エラーベクトルＢｆ(n)Ｖである。ｋ
_p-1(n-1)の最上行には、ゼロ行が加えられ、これが合算
器１９８において外積１９７の出力に合算され、最下行
を切り離すと行列Ｍ(n)及びベクトルＢｍ(n)を生じる。

【００５６】図１で論じたものと同様の通信会議システ
ム（２チャネル適応フィルタリング装置）において立体
音響聴覚反響相殺に対するシミュレーション結果は次の
通りである。我々は我々のオーディオ実験室でステレオ
音声サンプルを採集した。オーディオ実験室は送信室と
して用いた。室内で２つのマイクロフォンをデータ採集
に用いながら２つのスピーカーを交互に鳴らした。デー
タは１６ｋＨｚのサンプリング速度で標本抽出した。ス
テレオデータは相関関係があるので、図１で述べた装置
と本明細書に参照として組み込んだ１９９８年３月に出
願した暫定出願（ＴＩ−２５２６２Ｐ）における技法を
用いた。我々は、反響経路応答Ｉｈ₁₁及びＩｈ₁₂を用い
てステレオ信号を巻き込むことによって受信室拡声器出
力をシミュレートした。これら２つの反響経路応答は、
我々の会議室の１つの室の大きさに基づいてAllen等の
イメージ法（「小室音響の効果的シミュレーションのた
めのイメージ法」J. Acoust. Soc. Am.、Vol. 65、No.
4、pp. 943-950、1979年４月）を用いて得た。受信室に
おけるマイクロフォン出力はこれら２つの渦巻の出力を
合算することによってシミュレートした。上記の渦巻き
において、我々は反響経路応答の長さをＮ＝4096サンプ
ル長になるように限定した。こうして我々は、本書にお
いて論じた技法を用いてこれらの反響経路応答を識別す
るために、それぞれＬ＝２０４８サンプル長の２つの適
応フィルタｈ１１及びｈ１２を用いた。図５は異なる投
影オーダーｐ＝１（ＮＬＭＳ）、４及び８に対するｄＢ
表現の経時的狂いを示す。狂いは

【数５９】 として定義される。ただし、記述１：２０４８は対応反
響経路応答の最初の２０４８個のサンプルがここで用い
られたこと示すのに使用されるものである。投影オーダ
ーの増加にともなって性能が改善するのは（計算複雑さ
は僅かに増加するだけである）、図２１から明白であ
る。

【００５７】本出願で、我々は、アフィン投影アルゴリ
ズムを用いた多重チャネル適応フィルタリングの新規な
高速技法を説明してきた。異なるチャネルの入力の自己
相関行列の和の高速な反転を可能にする多重チャネル順
方向及び逆方向予測子の新規な構成を定義することによ
って、高速版が得られる。ここで展開した高速技法は、
計算複雑さを増加させないで高速な収束と低い平均二乗
誤差を可能にする。さらに、複雑さと性能のどちらを採
るかは「投影オーダー」というパラメータによって制御
可能である。この新規な技法は、実際の装置においては
ずっと高いｐの値、恐らく６４までを許容するであろ
う。

【００５８】以上の説明に関して更に以下の項を開示す
る。

【００５９】（１）多重チャネル信号ｘ₁(n)〜ｘ_j(n)に
基づいて各チャネル用の推定信号を発生するための多重
チャネル適応フィルタ装置であって、前記多重チャネル
信号ｘ₁(n)〜ｘ_j(n)に応答して、全てのチャネルに対す
る単一順方向予測フィルタベクトルＢω_p-1(n)と対応単
一順方向エラーＦ(n)と、単一逆方向予測フィルタベク
トルＢν_p-1(n)と対応単一逆方向エラーＢ(n)とを発生
する順方向及び逆方向予測フィルタ発生器と、推定信号
中のエラーに応答し、μを適応定数とするとき前記エラ
ーに１−μを乗算して各チャネルに対してエラーベクト
ルを発生するエラー発生器と、前記順方向及び逆方向予
測フィルタ発生器及び前記エラー発生器に接続され、前
記単一順方向予測フィルタベクトルＢω_p-1(n)と対応単
一順方向エラーＦ(n)と、前記単一逆方向予測フィルタ
ベクトルＢν_p-1(n)と対応単一逆方向エラーＢ(n)と、
各チャネル用の前記エラーベクトルとに応答して前置フ
ィルタ係数を発生する各チャネル用の前置フィルタ信号
発生器と、前記前置フィルタ発生器と前記多重チャネル
信号ｘ₁(n)〜ｘ_j(n)とに接続されて各チャネル用に推定
信号を発生する適応フィルタ出力発生器と、を含む多重
チャネル適応フィルタ装置。 （２）前記前置フィルタリング係数が最終ベクトル要素
Ｂｓ_i.p-1(n)〜Ｂｓ_{J.p- 1}(n)及び最終ベクトル要素ｓ
_i.p(n)〜ｓ_J.p(n)以外の全てを別個に含む、第１項記載
の多重チャネル適応フィルタ装置。

【００６０】（３）前記順方向及び逆方向予測フィルタ
発生器は、順方向予測フィルタパラメータ発生器と、そ
れとは別個の逆方向予測フィルタパラメータ発生器とを
有し、各チャネルからの前記入力信号Ｘ₁(n)〜Ｘ_J(n)と
前記逆方向予測フィルタパラメータ発生器からの利得行
列とに応答して、前記単一順方向予測フィルタベクトル
Ｂω_p-1(n)と対応順方向予測エラーＦ(n)と、経験的エ
ラーベクトルＢｆ(n)Ｖとを発生する、第１項記載の多
重チャネル適応フィルタ装置。 （４）前記逆方向予測フィルタパラメータ発生器は、前
記入力信号と、前記単一順方向予測フィルタベクトルＢ
ω_p-1(n)と対応順方向予測エラーＦ(n)と、経験的エラ
ーベクトルとに応答して、単一逆方向予測フィルタベク
トルＢν_p-1(n)と対応逆方向予測エラーと、前記更新さ
れた利得行列とを発生する、第３項記載の多重チャネル
適応フィルタ装置。

【００６１】（５）別個の複数の対応チャネルを通して
受信位置の対応スピーカに送信する複数のマイクロフォ
ンを送信位置に有し、複数の対応チャネルを通して反響
信号を発生する送信位置のスピーカに接続された複数の
マイクロフォンを受信位置に有する通信装置において、
多重チャネル音響相殺装置が、前記送信位置の前記複数
のマイクロフォンの出力と受信位置の前記複数のスピー
カの入力とに接続され、前記受信位置からの前記複数の
マイクロフォンから前記送信位置の前記複数のスピーカ
への反響経路応答の推定値を示す推定信号を提供するフ
ィルタ手段と、前記送信位置の前記複数のスピーカの入
力と前記受信位置の前記マイクロフォンの出力とに接続
され、真の反響信号を示す真信号を提供する手段と、前
記推定信号から前記真信号を減算して反響信号を減じ、
エラーを示す係数制御信号を得る手段と、前記係数制御
信号を前記フィルタ手段に接続され、フィルタ係数を変
更して前記エラーを最小化する手段とを有し、前記フィ
ルタ手段が、前記多重チャネル信号ｘ₁(n)〜ｘ_J(n)に応
答して、全てのチャネルに対する単一順方向予測フィル
タベクトルＢω_p-1(n)と対応単一順方向エラーＦ(n)
と、単一逆方向予測フィルタベクトルＢν_p-1(n)と対応
単一逆方向エラーＢ(n)とを発生する順方向及び逆方向
予測フィルタ発生器と、推定信号中のエラーに応答し、
μを適応定数とするとき前記エラーに１−μを乗算して
各チャネルに対してエラーベクトルを発生するエラー発
生器と、前記順方向及び逆方向予測フィルタ発生器と前
記エラー発生器とに接続され、前記単一順方向予測フィ
ルタベクトルＢω_p-1(n)と対応単一順方向エラーＦ(n)
と、前記単一逆方向予測フィルタベクトルＢν_p-1(n)と
対応単一逆方向エラーＢ(n)と、各チャネル用の前記エ
ラーベクトルとに応答して前置フィルタリング係数を発
生する各チャネル用の前置フィルタ信号発生器と、前記
前置フィルタ発生器と前記多重チャネル信号ｘ₁(n)〜ｘ
_j(n)とに接続されて各チャネル用に反響推定信号を発生
する適応フィルタ出力発生器と、を含む多重チャネル音
響相殺装置。

【００６２】（６）前記前置フィルタリング係数が最終
ベクトル要素Ｂｓ_i.p-1(n)〜Ｂｓ_{J.p- 1}(n)及び最終ベク
トル要素ｓ_i.p(n)〜ｓ_J.p(n)以外の全てを別個に含む、
第５項記載の多重チャネル音響相殺装置。 （７）前記順方向及び逆方向予測フィルタ発生器は、順
方向予測フィルタパラメータ発生器と、それとは別個の
逆方向予測フィルタパラメータ発生器とを有し、各チャ
ネルからの前記入力信号Ｘ₁(n)〜Ｘ_J(n)と前記逆方向予
測フィルタパラメータ発生器からの利得行列とに応答し
て、前記単一順方向予測フィルタベクトルＢω_p-1(n)と
対応順方向予測エラーＦ(n)と、経験的エラーベクトル
Ｂｆ(n)Ｖを発生する、第５項記載の多重チャネル音響
相殺装置。 （８）前記逆方向予測フィルタパラメータ発生器は、前
記入力信号と、前記単一順方向予測フィルタベクトルＢ
ω_p-1(n)と対応順方向予測エラーＦ(n)と、経験的エラ
ーベクトルとに応答して、単一逆方向予測フィルタベク
トルＢν_p-1(n)と対応逆方向予測エラーと、更新された
利得行列とを発生する、第５項記載の多重チャネル音響
相殺装置。

【００６３】（９）別個の複数の対応チャネルを通して
受信位置の対応スピーカに送信する複数のマイクロフォ
ンを送信位置に有し、複数の対応チャネルを通して反響
信号を発生する送信位置のスピーカに接続された複数の
マイクロフォンを受信位置に有する通信装置において、
多重チャネル音響相殺装置が、前記送信位置の前記複数
のマイクロフォンの出力と受信位置の前記複数のスピー
カの入力とに接続され、前記受信位置からの前記複数の
マイクロフォンから前記送信位置の前記複数のスピーカ
への反響経路応答の推定値を示す推定信号を提供するフ
ィルタ手段と、前記送信位置の前記複数のスピーカの入
力と前記受信位置の前記マイクロフォンの出力とに接続
され、真の反響信号を示す真信号を提供する手段と、前
記推定信号から前記真信号を減算して反響信号を減じ、
エラーを示す係数制御信号を得る手段と、前記係数制御
信号を前記フィルタ手段に接続され、フィルタ係数を変
更して前記エラーを最小化する手段とを有し、前記フィ
ルタ手段が、前記多重チャネル信号ｘ₁(n)〜ｘ_J(n)に応
答して、全てのチャネルに対する単一順方向予測フィル
タベクトルＢω_p-1(n)と対応単一順方向エラーＦ(n)
と、単一逆方向予測フィルタベクトルＢν_p-1(n)と対応
単一逆方向エラーＢ(n)とを発生する順方向及び逆方向
予測フィルタ発生器と、推定信号中のエラーに応答し、
μを適応定数とするとき前記エラーに１−μを乗算して
各チャネルに対してエラーベクトルを発生するエラー発
生器と、前記順方向及び逆方向予測フィルタ発生器と前
記エラー発生器とに接続され、前記単一順方向予測フィ
ルタベクトルＢω_p-1(n)と対応単一順方向エラーＦ(n)
と、前記単一逆方向予測フィルタベクトルＢν_p-1(n)と
対応単一逆方向エラーＢ(n)と、各チャネル用の前記エ
ラーベクトルとに応答して前置フィルタリング係数を発
生する各チャネル用の前置フィルタ信号発生器と、前記
前置フィルタ発生器と前記多重チャネル信号ｘ₁(n)〜ｘ
_j(n)とに接続されて各チャネル用に反響推定信号を発生
する適応フィルタ出力発生器と、を含む多重チャネル音
響相殺装置。

【００６４】（１０）例えば、各チャネルに対して反響
推定値を生じるための反響相殺において使用する多重チ
ャネル適応フィルタ装置を説明する。装置は、多重チャ
ネル入力に応答して単一順方向予測フィルタベクトル信
号Ｂω_p-1(n)と対応単一順方向エラーＦ(n)信号と、単
一逆方向予測フィルタベクトル信号Ｂν_p-1(n)と対応単
一逆方向エラー信号Ｂ(n)とを発生する順方向及び逆方
向予測フィルタ発生器を有する。装置は、さらに、推定
信号中のエラーに応答して、μを定数とするときエラー
に１−μを乗算して各チャネルに対してエラーベクトル
Ｂe_1.p〜Ｂe_J.p(n)を発生するエラー発生器と、順方向
及び逆方向予測フィルタ発生器とエラー発生器とに接続
されてベクトル信号Ｂｇ_i.P(n)〜Ｂｇ_J.p(n)を発生し、
それらの信号を適応定数で乗算して前置フィルタ係数を
生成する信号発生器と、前記多重チャネル入力信号に接
続され、前置フィルタ係数に応答して各チャネル用にそ
れぞれ反響推定信号を提供する適応フィルタ出力発生器
とを有する。

【図面の簡単な説明】

【図１】従来技術の立体音響反響相殺装置を示す図であ
る。

【図２】複数チャネルを有する多重チャネル適応フィル
タリング装置を示す図である。

【図３】（ａ）は、単一チャネルＦＲＬＳと高速アフィ
ン投影法において使用される順方向予測子構成を示す図
である。（ｂ）は、図１に示すような２チャネル高速Ｆ
ＲＬＳ法を示す図である。（ｃ）は、２チャネル高速ア
フィン投影法を示す図である。

【図４】ｉ番目チャネル順方向予測子の予測子構成を示
す図である。

【図５】反響相殺装置における多重チャネル適応フィル
タ装置の装置図である。

【図６】図５におけるＢｇ_i.p(n)信号発生器を示す図で
ある。

【図７】図５におけるエラーベクトルＢｅ_i.p(n)信号発
生器を示す図である。

【図８】図５における前置フィルタＢｓ_i.p(n)信号発生
器を示す図である。

【図９】図５における適応フィルタ出力発生器を示す図
である。

【図１０】図５におけるｉ番目チャネルのための自己相
関ベクトルＢｒ_i.p-1(n)発生器を示す図である。

【図１１】ＢＺ_i.j(n)及びＢＺ_i.j(n)の更新を有するフ
ィルタを示す図である。

【図１２】ＢＺ_i.j(n)を有するフィルタを示す図であ
る。

【図１３】ＢＺ_i.j(n)の更新を有するフィルタを示す図
である。

【図１４】順方向及び逆方向フィルタパラメータ発生器
を示す図である。

【図１５】順方向予測フィルタパラメータ発生を示す図
である。

【図１６】順方向予測フィルタリングを示す図である。

【図１７】Ｖの演算を示す図である。

【図１８】逆方向予測フィルタパラメータ発生を示す図
である。

【図１９】逆方向予測フィルタリングを示す図である。

【図２０】Ｍ(n)とＢｍ(n)の発生を示す図である。

【図２１】４及び８のオーダーに関する正規化ＬＭＳ及
び高速多重チャネルアフィン投影法の経時的狂いの挙動
を示す図。

【符号の説明】

１０１ 適応フィルタ出力発生器 １０３ 順方向及び逆方向予測フィルタ発生器 １０６ 前置フィルタ信号発生器 １０９ エラー発生器

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｈ０４Ｒ 3/02 Ｈ０４Ｒ 3/02

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 多重チャネル信号ｘ₁(n)〜ｘ_j(n)に基づ
   いて各チャネル用の推定信号を発生するための多重チャ
   ネル適応フィルタ装置であって、 前記多重チャネル信号ｘ₁(n)〜ｘ_j(n)に応答して、全て
   のチャネルに対する単一順方向予測フィルタベクトルＢ
   ω_p-1(n)と対応単一順方向エラーＦ(n)と、単一逆方向
   予測フィルタベクトルＢν_p-1(n)と対応単一逆方向エラ
   ーＢ(n)とを発生する順方向及び逆方向予測フィルタ発
   生器と、 推定信号中のエラーに応答し、μを適応定数とするとき
   前記エラーに１−μを乗算して各チャネルに対してエラ
   ーベクトルを発生するエラー発生器と、 前記順方向及び逆方向予測フィルタ発生器及び前記エラ
   ー発生器に接続され、前記単一順方向予測フィルタベク
   トルＢω_p-1(n)と対応単一順方向エラーＦ(n)と、前記
   単一逆方向予測フィルタベクトルＢν_p-1(n)と対応単一
   逆方向エラーＢ(n)と、各チャネル用の前記エラーベク
   トルとに応答して前置フィルタ係数を発生する各チャネ
   ル用の前置フィルタ信号発生器と、 前記前置フィルタ発生器と前記多重チャネル信号ｘ₁(n)
   〜ｘ_i(n)とに接続されて各チャネル用に推定信号を発生
   する適応フィルタ出力発生器と、を含む多重チャネル適
   応フィルタ装置。