JP2002223182A - 反響消去方法、その装置、そのプログラム及びその記録媒体 - Google Patents
反響消去方法、その装置、そのプログラム及びその記録媒体Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 少ない計算量で従来よりもインパルス応答係
数推定誤差を速く小さくすることを可能とする。 【解決手段】 Ｎチャネルの受話信号ｕn(ｋ)（ｎ＝
１，…，Ｎ）に付加信号ｇn（ｕn（ｋ)）を加算して再
生信号ｘn(ｋ)＝ｕn(ｋ)＋ｇn（ｕn（ｋ)）とし、これ
までの再生信号を示すベクトルの再生信号行列Ｘ（ｋ）
を作り、ｚn(ｋ)＝ａｕn(ｋ)＋ｇn（ｕn（ｋ)），
（０＜ａ＜１）の修正基本ベクトルｚn(ｋ)によりこ
れまでのベクトルＺ（ｋ)を作り、Ｚ（ｋ)にｅ（ｋ）
を掛算して（ｅ（ｋ）は音響エコーと疑似エコーとの
差のベクトル）、修正ベクトルｄｗ（ｋ）を求め、μ
ｄｗ（ｋ）にて、疑似反響経路フィルタの係数を更新
する（μはステップサイズ）。
数推定誤差を速く小さくすることを可能とする。 【解決手段】 Ｎチャネルの受話信号ｕn(ｋ)（ｎ＝
１，…，Ｎ）に付加信号ｇn（ｕn（ｋ)）を加算して再
生信号ｘn(ｋ)＝ｕn(ｋ)＋ｇn（ｕn（ｋ)）とし、これ
までの再生信号を示すベクトルの再生信号行列Ｘ（ｋ）
を作り、ｚn(ｋ)＝ａｕn(ｋ)＋ｇn（ｕn（ｋ)），
（０＜ａ＜１）の修正基本ベクトルｚn(ｋ)によりこ
れまでのベクトルＺ（ｋ)を作り、Ｚ（ｋ)にｅ（ｋ）
を掛算して（ｅ（ｋ）は音響エコーと疑似エコーとの
差のベクトル）、修正ベクトルｄｗ（ｋ）を求め、μ
ｄｗ（ｋ）にて、疑似反響経路フィルタの係数を更新
する（μはステップサイズ）。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、例えば多チャネ
ル音響再生系を有する通信会議システムに適用され、ハ
ウリングの原因及び聴覚上の障害となる音響エコーを消
去する多チャネル反響消去方法、その装置、そのプログ
ラム及びその記録媒体に関するものである。
ル音響再生系を有する通信会議システムに適用され、ハ
ウリングの原因及び聴覚上の障害となる音響エコーを消
去する多チャネル反響消去方法、その装置、そのプログ
ラム及びその記録媒体に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】近年のデジタルネットワークと音声、画
像の高能率符号化技術の進展により、複数の人が容易に
参加でき、より自然な通話環境を提供できる多チャネル
の拡声通話方式が研究されはじめている。その実現のた
めには、複数のスピーカからマイクロホンへの音響的回
り込みを消去する多チャネル音響エコー消去の技術的課
題と解決策の検討が必要となる。Ｎ（≧２）チャネルの
再生系とＭ（≧１）チャネルの収音系とで構成される通
信会議システムは、図１に示すような構成により音響エ
コーの消去を行う。即ち各受話端子１1 〜１N からの受
話信号は各スピーカ２1 〜２N で音響信号として再生さ
れ、各Ｎ個の音響エコー経路１０1 〜１０N を経て各マ
イクロホン３m （ｍ＝１，…，Ｍ）に回り込む。受話側
の全Ｎチャネルの受話端子１1 〜１N と、Ｍチャネル送
話側の送話端子５1 〜５M それぞれとの間にＮチャネル
エコーキャンセル部４1 〜４M を接続して音響エコーを
消去する。
像の高能率符号化技術の進展により、複数の人が容易に
参加でき、より自然な通話環境を提供できる多チャネル
の拡声通話方式が研究されはじめている。その実現のた
めには、複数のスピーカからマイクロホンへの音響的回
り込みを消去する多チャネル音響エコー消去の技術的課
題と解決策の検討が必要となる。Ｎ（≧２）チャネルの
再生系とＭ（≧１）チャネルの収音系とで構成される通
信会議システムは、図１に示すような構成により音響エ
コーの消去を行う。即ち各受話端子１1 〜１N からの受
話信号は各スピーカ２1 〜２N で音響信号として再生さ
れ、各Ｎ個の音響エコー経路１０1 〜１０N を経て各マ
イクロホン３m （ｍ＝１，…，Ｍ）に回り込む。受話側
の全Ｎチャネルの受話端子１1 〜１N と、Ｍチャネル送
話側の送話端子５1 〜５M それぞれとの間にＮチャネル
エコーキャンセル部４1 〜４M を接続して音響エコーを
消去する。
【０００３】上記Ｎチャネルエコーキャンセル部４
m は、各収音チャネル毎に再生側の全Ｎチャネルと収音
側の１チャネルとの間のＮ入力１出力時系列信号を処理
する構成をとる。このＮチャネルエコーキャンセル部４
m （ｍ＝１，…，Ｍ）の構成を図２に示す。Ｎチャネル
の各受話信号ｘ1 （ｋ）…ｘN （ｋ）は疑似エコー信号
生成部４１に入力されて疑似エコー信号が生成され、減
算器４２により疑似エコー信号とマイクロホン３m から
の収音信号ｙ（ｋ）との差である残留信号（誤差信号）
が取り出され、この残留信号がエコー経路推定部４３に
帰還され、推定エコー経路が逐次修正される。疑似エコ
ー信号生成部４１は一般にフィルタで構成され、そのフ
ィルタの係数がエコー経路推定部４３により逐次修正さ
れる。これら疑似エコー信号生成部４１、およびエコー
経路推定部４３は適応フィルタを構成しており、以後、
これら全体を適応フィルタと記すこともある。
m は、各収音チャネル毎に再生側の全Ｎチャネルと収音
側の１チャネルとの間のＮ入力１出力時系列信号を処理
する構成をとる。このＮチャネルエコーキャンセル部４
m （ｍ＝１，…，Ｍ）の構成を図２に示す。Ｎチャネル
の各受話信号ｘ1 （ｋ）…ｘN （ｋ）は疑似エコー信号
生成部４１に入力されて疑似エコー信号が生成され、減
算器４２により疑似エコー信号とマイクロホン３m から
の収音信号ｙ（ｋ）との差である残留信号（誤差信号）
が取り出され、この残留信号がエコー経路推定部４３に
帰還され、推定エコー経路が逐次修正される。疑似エコ
ー信号生成部４１は一般にフィルタで構成され、そのフ
ィルタの係数がエコー経路推定部４３により逐次修正さ
れる。これら疑似エコー信号生成部４１、およびエコー
経路推定部４３は適応フィルタを構成しており、以後、
これら全体を適応フィルタと記すこともある。
【０００４】実際の通信会議では、多くの場合１人の話
者音声が対地から多チャネルで送出されて多チャネル受
話信号となる。この受話信号のチャネル間相互相関は非
常に高いために、エコーが消去されている状態であって
も、推定されたエコー伝達特性と真のエコー伝達特性は
必ずしも一致しないことが知られており、文献M.M. Son
dhi,D.R.Morgan,andJ.L.Hall,“Stereo-phonic Acousti
c Echo Cancellation- An Overview of the Fundamenta
l Problem,”IEEE Signal Processing Letters, vol.2,
no.8,pp.148-151(1995)に詳細に解析されている。推定
されたエコー伝達特性と真のエコー伝達特性が一致して
いないと、対地で話者が交代して受話信号のチャネル間
相互相関が変化すると突然音響エコーが消去されなくな
り、送話信号として対地に送出される現象が生じる。
者音声が対地から多チャネルで送出されて多チャネル受
話信号となる。この受話信号のチャネル間相互相関は非
常に高いために、エコーが消去されている状態であって
も、推定されたエコー伝達特性と真のエコー伝達特性は
必ずしも一致しないことが知られており、文献M.M. Son
dhi,D.R.Morgan,andJ.L.Hall,“Stereo-phonic Acousti
c Echo Cancellation- An Overview of the Fundamenta
l Problem,”IEEE Signal Processing Letters, vol.2,
no.8,pp.148-151(1995)に詳細に解析されている。推定
されたエコー伝達特性と真のエコー伝達特性が一致して
いないと、対地で話者が交代して受話信号のチャネル間
相互相関が変化すると突然音響エコーが消去されなくな
り、送話信号として対地に送出される現象が生じる。
【０００５】このことを、図１の第ｍ収音チャネルに接
続されているＮチャネルエコーキャンセル部４m につい
て見てみる。Ｎチャネル入力信号をｘ1 （ｋ）…ｘ
N （ｋ）、収音された信号をｙ（ｋ）、第ｎチャネル
（ｎ＝１，…，Ｎ）の再生器２n から収音器３m までの
音響エコー経路１０n のインパルス応答をｈn （ｋ）、
その長さをＬとする。Ｎチャネル入力信号と収音信号の
間には次の関係がある。 ｙ(k)＝Σi=0 L-1ｈ1(i)ｘ1（ｋ−ｉ）＋…＋Σi=0 L-1ｈ
N(i)ｘN（ｋ−ｉ） 各チャネルのインパルス応答と入力信号をｈn ＝［ｈn(０）…ｈn(Ｌ−１）］Tｘn (ｋ） ＝［ｘn(ｋ）…ｘn(ｋ−Ｌ＋１）］T のようにベクトル化し、さらに全Ｎチャネルのインパル
ス応答と入力信号をｈ ＝［ｈ1 T…ｈN T］Tｘ （ｋ)＝［ｘ1 T(ｋ)…ｘN T(ｋ)］T のように１つのベクトルにまとめると、Ｎチャネル入力
信号と収音信号の関係は次のように記述される。
続されているＮチャネルエコーキャンセル部４m につい
て見てみる。Ｎチャネル入力信号をｘ1 （ｋ）…ｘ
N （ｋ）、収音された信号をｙ（ｋ）、第ｎチャネル
（ｎ＝１，…，Ｎ）の再生器２n から収音器３m までの
音響エコー経路１０n のインパルス応答をｈn （ｋ）、
その長さをＬとする。Ｎチャネル入力信号と収音信号の
間には次の関係がある。 ｙ(k)＝Σi=0 L-1ｈ1(i)ｘ1（ｋ−ｉ）＋…＋Σi=0 L-1ｈ
N(i)ｘN（ｋ−ｉ） 各チャネルのインパルス応答と入力信号をｈn ＝［ｈn(０）…ｈn(Ｌ−１）］Tｘn (ｋ） ＝［ｘn(ｋ）…ｘn(ｋ−Ｌ＋１）］T のようにベクトル化し、さらに全Ｎチャネルのインパル
ス応答と入力信号をｈ ＝［ｈ1 T…ｈN T］Tｘ （ｋ)＝［ｘ1 T(ｋ)…ｘN T(ｋ)］T のように１つのベクトルにまとめると、Ｎチャネル入力
信号と収音信号の関係は次のように記述される。
【０００６】ｙ（ｋ）＝ｈT ｘ（ｋ）＝ｈ1 Tｘ
1(ｋ）＋…＋ｈN TｘN(ｋ） 第ｍ収音チャネルに接続されているＮチャネル・エコー
キャンセル部４m は、図２に示すように構成されてお
り、収音される信号ｙ（ｋ）をＮチャネル入力信号ｘn T
(ｋ） から疑似エコー信号生成部４１により予測する。
実際に収音された信号と予測された信号の差ｅおよび過
去のＮチャネル入力信号に基づいて、収音信号と予測信
号の差が小さくなるようにエコー経路推定部４３で、疑
似エコー信号生成部４１と構成するフィルタの係数ｗ
（ｋ）が逐次修正される。
1(ｋ）＋…＋ｈN TｘN(ｋ） 第ｍ収音チャネルに接続されているＮチャネル・エコー
キャンセル部４m は、図２に示すように構成されてお
り、収音される信号ｙ（ｋ）をＮチャネル入力信号ｘn T
(ｋ） から疑似エコー信号生成部４１により予測する。
実際に収音された信号と予測された信号の差ｅおよび過
去のＮチャネル入力信号に基づいて、収音信号と予測信
号の差が小さくなるようにエコー経路推定部４３で、疑
似エコー信号生成部４１と構成するフィルタの係数ｗ
（ｋ）が逐次修正される。
【０００７】過去のＮチャネル入力信号ベクトルをどこ
まで考慮するかにより、ＮＬＭＳ法、射影法、ＲＬＳ法
などの適応アルゴリズムがある。射影法では、
まで考慮するかにより、ＮＬＭＳ法、射影法、ＲＬＳ法
などの適応アルゴリズムがある。射影法では、
【０００８】
【数１】
【０００９】のように修正ベクトルｄｗ（ｋ）が過去
ｐ個の入力信号ベクトルの線形和である、という制約条
件のもとで、過去ｐ個の入力信号の関係 ｙ（ｋ）＝ｗT（ｋ＋１)ｘ（ｋ） ： ｙ（ｋ−ｐ＋１）＝ｗT（ｋ＋１)ｘ（ｋ−ｐ＋１） を満たす適応フィルタ係数ｗ（ｋ＋１）＝ｗ（ｋ）
＋ｄｗ（ｋ）を求める。この修正ベクトルｄｗ
（ｋ）は Ｘ（ｋ）＝［ｘ（ｋ）…ｘ（ｋ−ｐ＋１）]ｅT （ｋ)＝［ｙ（ｋ）…ｙ（ｋ−ｐ＋１）］−ｗT
（ｋ)Ｘ（ｋ）ｃ ＝（ＸT（ｋ)Ｘ（ｋ))-1ｅ（ｋ） ｄｗ（ｋ）＝Ｘ（ｋ）ｃ なる計算により得られる。Ｘ（ｋ）は入力信号ベクトル
からなる入力信号行列であり、ｅ（ｋ）は収音信号と
疑似エコー信号との誤差からなるベクトル、ｃは修正
ベクトルを構成するための修正係数である。エコーキャ
ンセル後の残留信号ｙ（ｋ）−ｗT（ｋ)ｘ（ｋ）を
用いて、図２及び図３に示すように多チャネルエコーキ
ャンセラ４m を構成できる。実際には推定を安定にする
ために０〜２の値をとるステップサイズμを用いてｗ （ｋ＋１）＝ｗ（ｋ）＋μＸ（ｋ）ｃ により、適応フィルタの係数を更新する。
ｐ個の入力信号ベクトルの線形和である、という制約条
件のもとで、過去ｐ個の入力信号の関係 ｙ（ｋ）＝ｗT（ｋ＋１)ｘ（ｋ） ： ｙ（ｋ−ｐ＋１）＝ｗT（ｋ＋１)ｘ（ｋ−ｐ＋１） を満たす適応フィルタ係数ｗ（ｋ＋１）＝ｗ（ｋ）
＋ｄｗ（ｋ）を求める。この修正ベクトルｄｗ
（ｋ）は Ｘ（ｋ）＝［ｘ（ｋ）…ｘ（ｋ−ｐ＋１）]ｅT （ｋ)＝［ｙ（ｋ）…ｙ（ｋ−ｐ＋１）］−ｗT
（ｋ)Ｘ（ｋ）ｃ ＝（ＸT（ｋ)Ｘ（ｋ))-1ｅ（ｋ） ｄｗ（ｋ）＝Ｘ（ｋ）ｃ なる計算により得られる。Ｘ（ｋ）は入力信号ベクトル
からなる入力信号行列であり、ｅ（ｋ）は収音信号と
疑似エコー信号との誤差からなるベクトル、ｃは修正
ベクトルを構成するための修正係数である。エコーキャ
ンセル後の残留信号ｙ（ｋ）−ｗT（ｋ)ｘ（ｋ）を
用いて、図２及び図３に示すように多チャネルエコーキ
ャンセラ４m を構成できる。実際には推定を安定にする
ために０〜２の値をとるステップサイズμを用いてｗ （ｋ＋１）＝ｗ（ｋ）＋μＸ（ｋ）ｃ により、適応フィルタの係数を更新する。
【００１０】以上の適応信号処理が、図２中の音響エコ
ー経路推定部４３で行われる。音響エコー経路推定部４
３内では、図３に示すように、入力信号行列生成部４３
１にて入力信号ｘ1 （ｋ）…ｘN （ｋ）から入力信号行
列Ｘ（ｋ）が生成される。誤差ベクトル生成部４３４で
は、これまでの残留信号から誤差ベクトルを生成し、修
正係数算出部４３２では誤差信号ベクトルｅと入力信
号行列Ｘ（ｋ）から修正係数ｃを算出する。フィルタ
係数更新部４３３では、修正係数ｃと入力信号行列Ｘ
（ｋ）とから修正ベクトルｄｗ（ｋ）を求め、適応フ
ィルタ係数ｗ（ｋ）を更新する。なお３次以上の射影
アルゴリズムを用いる場合は誤差ベクトル生成部４３４
にこれまでの入力信号と修正係数も入力する必要があ
る。ところで適応フィルタ係数の修正法としてのＮＬＭ
Ｓ法（学習同程法）は射影法をｐ＝１とした時と一致す
る。実際に収音された信号ｙ（ｋ）と適応フィルタによ
り予測された信号との差ｅ（ｋ）は、 ｅ（ｋ）＝ｙ（ｋ）−Σn=1 Nｗn T（ｋ）ｘn(ｋ) により計算される。この誤差をもちいて修正ベクトル ｄｗn(ｋ)＝ｅ（ｋ）ｘn(ｋ)／Σn=1 Nｘn T（ｋ）
ｘn（ｋ）（ｎ＝１，…,Ｎ） を求め、各チャネルの適応フィルタをｗn (ｋ＋１)＝ｗn（ｋ）＋μｄｗn（ｋ）（ｎ＝
１，…,Ｎ） により更新する。ただしｗn(ｋ)は要素数Ｌのベクト
ルであり、第ｎチャネルの適応フィルタ係数のベクトル
である。またμは推定を安定にするために設定されるス
テップサイズである。ＮＬＭＳ法では、疑似エコーを生
成するための畳み込み演算と適応フィルタの修正を逐次
行うために、演算量が非常に大きくなる。文献E.R.Ferr
ara,“Fast Implementation of LMS adaptive filter
s,”IEEE Trans.Acoust,Speech,SignalProcessing,vol.
ASSP-28,pp.474-475(1980)で提案されている適応アルゴ
リズム（以下ＦＬＭＳ法と記す）は、適応フィルタの更
新を逐次処理からＬサンプル毎のブロック処理に変更
し、ＦＦＴをもちいてブロック信号処理を行うことで演
算量を大幅に削減している。このアルゴリズムは、時刻
ｋで適応フィルタが更新されるとき ｄｗn(ｋ)＝Σi=0 L-1ｅ（ｋ−ｉ）ｘn(ｋ−ｉ）
（ｎ＝１，…,Ｎ） のような畳込み演算により修正ベクトルｄｗn(ｋ)を
計算する。この部分と疑似エコー生成部分の畳込み演算
は、チャネル毎にＦＦＴ（高速離散フーリエ変換）をも
ちいて効率よく実行できるので、演算量が大幅に減少す
る。このＦＬＭＳ法に、さらに文献D.Mansour and A.H.
Gray,“Unconstrained Frequency-Domain Adaptive Fil
ter,”IEEE Trans.on Acoust,Speech,Signal Processin
g,vol.ASSP-30,No.5,pp.726-734(1982)で提案されてい
る白色化処理を組み合わせることによって、音声信号の
ようにスペクトルに偏りのある信号が入力されても、適
応フィルタの収束特性は劣化しなくなる。ここでは、多
入力１出力適応フィルタに白色化処理付きのＦＬＭＳ法
を適用する従来方法について説明する。このアルゴリズ
ムでは、適応フィルタ長がＬのとき、Overlap-save方式
をもちいてＬサンプル毎に長さ２Ｌの信号ベクトルをＦ
ＦＴして処理することで、効率の高い畳込み演算処理を
実現している。このアルゴリズムは、以下のステップか
らなる。
ー経路推定部４３で行われる。音響エコー経路推定部４
３内では、図３に示すように、入力信号行列生成部４３
１にて入力信号ｘ1 （ｋ）…ｘN （ｋ）から入力信号行
列Ｘ（ｋ）が生成される。誤差ベクトル生成部４３４で
は、これまでの残留信号から誤差ベクトルを生成し、修
正係数算出部４３２では誤差信号ベクトルｅと入力信
号行列Ｘ（ｋ）から修正係数ｃを算出する。フィルタ
係数更新部４３３では、修正係数ｃと入力信号行列Ｘ
（ｋ）とから修正ベクトルｄｗ（ｋ）を求め、適応フ
ィルタ係数ｗ（ｋ）を更新する。なお３次以上の射影
アルゴリズムを用いる場合は誤差ベクトル生成部４３４
にこれまでの入力信号と修正係数も入力する必要があ
る。ところで適応フィルタ係数の修正法としてのＮＬＭ
Ｓ法（学習同程法）は射影法をｐ＝１とした時と一致す
る。実際に収音された信号ｙ（ｋ）と適応フィルタによ
り予測された信号との差ｅ（ｋ）は、 ｅ（ｋ）＝ｙ（ｋ）−Σn=1 Nｗn T（ｋ）ｘn(ｋ) により計算される。この誤差をもちいて修正ベクトル ｄｗn(ｋ)＝ｅ（ｋ）ｘn(ｋ)／Σn=1 Nｘn T（ｋ）
ｘn（ｋ）（ｎ＝１，…,Ｎ） を求め、各チャネルの適応フィルタをｗn (ｋ＋１)＝ｗn（ｋ）＋μｄｗn（ｋ）（ｎ＝
１，…,Ｎ） により更新する。ただしｗn(ｋ)は要素数Ｌのベクト
ルであり、第ｎチャネルの適応フィルタ係数のベクトル
である。またμは推定を安定にするために設定されるス
テップサイズである。ＮＬＭＳ法では、疑似エコーを生
成するための畳み込み演算と適応フィルタの修正を逐次
行うために、演算量が非常に大きくなる。文献E.R.Ferr
ara,“Fast Implementation of LMS adaptive filter
s,”IEEE Trans.Acoust,Speech,SignalProcessing,vol.
ASSP-28,pp.474-475(1980)で提案されている適応アルゴ
リズム（以下ＦＬＭＳ法と記す）は、適応フィルタの更
新を逐次処理からＬサンプル毎のブロック処理に変更
し、ＦＦＴをもちいてブロック信号処理を行うことで演
算量を大幅に削減している。このアルゴリズムは、時刻
ｋで適応フィルタが更新されるとき ｄｗn(ｋ)＝Σi=0 L-1ｅ（ｋ−ｉ）ｘn(ｋ−ｉ）
（ｎ＝１，…,Ｎ） のような畳込み演算により修正ベクトルｄｗn(ｋ)を
計算する。この部分と疑似エコー生成部分の畳込み演算
は、チャネル毎にＦＦＴ（高速離散フーリエ変換）をも
ちいて効率よく実行できるので、演算量が大幅に減少す
る。このＦＬＭＳ法に、さらに文献D.Mansour and A.H.
Gray,“Unconstrained Frequency-Domain Adaptive Fil
ter,”IEEE Trans.on Acoust,Speech,Signal Processin
g,vol.ASSP-30,No.5,pp.726-734(1982)で提案されてい
る白色化処理を組み合わせることによって、音声信号の
ようにスペクトルに偏りのある信号が入力されても、適
応フィルタの収束特性は劣化しなくなる。ここでは、多
入力１出力適応フィルタに白色化処理付きのＦＬＭＳ法
を適用する従来方法について説明する。このアルゴリズ
ムでは、適応フィルタ長がＬのとき、Overlap-save方式
をもちいてＬサンプル毎に長さ２Ｌの信号ベクトルをＦ
ＦＴして処理することで、効率の高い畳込み演算処理を
実現している。このアルゴリズムは、以下のステップか
らなる。
【００１１】ステップ１ 各チャネルの入力信号ｘn(ｋ)（ｎ＝１，…,Ｎ）を、Ｌ
サンプル毎に長さ２Ｌの入力信号ベクトルにブロック化
してＦＦＴにより周波数領域に変換し、ベクトルの要素
を対角成分に持つ行列Ｘnf（ｋ）を算出する。数式を
用いると、Ｘnf （ｋ）＝diag（ＦＦＴ（［ｘn(ｋ−２Ｌ＋１),
…,ｘn(ｋ)］T））（ｎ＝１，…,Ｎ） と記述される。ただし関数ＦＦＴ（ｘ）はベクトル
ｘをＦＦＴ変換する関数である。また関数diag
（ｘ）によって、ベクトルｘはその要素を対角成分
とする行列に変換される。すなわち ｘ＝［ｘ（１）
…ｘ（２Ｌ）］T のとき
サンプル毎に長さ２Ｌの入力信号ベクトルにブロック化
してＦＦＴにより周波数領域に変換し、ベクトルの要素
を対角成分に持つ行列Ｘnf（ｋ）を算出する。数式を
用いると、Ｘnf （ｋ）＝diag（ＦＦＴ（［ｘn(ｋ−２Ｌ＋１),
…,ｘn(ｋ)］T））（ｎ＝１，…,Ｎ） と記述される。ただし関数ＦＦＴ（ｘ）はベクトル
ｘをＦＦＴ変換する関数である。また関数diag
（ｘ）によって、ベクトルｘはその要素を対角成分
とする行列に変換される。すなわち ｘ＝［ｘ（１）
…ｘ（２Ｌ）］T のとき
【数２】 である。
【００１２】ステップ２ 周波数領域でＸnf（ｋ）とｗnf（ｋ）を掛けること
で、入力信号ベクトルをチャネルごとにフィルタ処理す
る。そして計算結果を逆ＦＦＴ（ＩＦＦＴ）処理し、時
間領域での信号ベクトルｙ＾n（ｋ）（ｎ＝１，…，
Ｎ）を得る。ｙ ＾n(ｋ）＝［ＩL ０L］ＩＦＦＴ（Ｘ
nf（ｋ）ｗnf（ｋ）） ただしｗnf（ｋ）（ｎ＝１，…，Ｎ）は要素数２Ｌの
複素数ベクトルであり、逆ＦＦＴ変換して前半Ｌ個を取
り出すと、第ｎチャネル適応フィルタのインパルス応答
になる。また０L はＬ×Ｌの零行列、ＩL はＬ×Ｌ
の単位行列である。ステップ３ 信号ベクトルｙ＾n(ｋ）（ｎ＝１，…，Ｎ）を加算し
て、疑似エコー信号のベクトルｙ＾（ｋ）を得る。ｙ ＾（ｋ）＝Σn=1 Nｙ＾n（ｋ）ステップ４ 時間領域にて収音信号ベクトルｙ（ｋ）と疑似エコー
の信号ベクトルｙ＾（ｋ）との差から誤差信号ベクト
ルを求め、ＦＦＴにより周波数領域に変換する。ｅf (ｋ)＝ＦＦＴ（［０，…,０，ｙT(ｋ）−ｙ＾
T(ｋ）］T ) ただし ｙ（ｋ）＝［ｙ（ｋ−Ｌ＋１）…ｙ（ｋ）］
T であり、ＦＦＴ［ ］内の０の数はＬ個であり、ｅ
f(ｋ)の要素数を２Ｌ個にするためである。
で、入力信号ベクトルをチャネルごとにフィルタ処理す
る。そして計算結果を逆ＦＦＴ（ＩＦＦＴ）処理し、時
間領域での信号ベクトルｙ＾n（ｋ）（ｎ＝１，…，
Ｎ）を得る。ｙ ＾n(ｋ）＝［ＩL ０L］ＩＦＦＴ（Ｘ
nf（ｋ）ｗnf（ｋ）） ただしｗnf（ｋ）（ｎ＝１，…，Ｎ）は要素数２Ｌの
複素数ベクトルであり、逆ＦＦＴ変換して前半Ｌ個を取
り出すと、第ｎチャネル適応フィルタのインパルス応答
になる。また０L はＬ×Ｌの零行列、ＩL はＬ×Ｌ
の単位行列である。ステップ３ 信号ベクトルｙ＾n(ｋ）（ｎ＝１，…，Ｎ）を加算し
て、疑似エコー信号のベクトルｙ＾（ｋ）を得る。ｙ ＾（ｋ）＝Σn=1 Nｙ＾n（ｋ）ステップ４ 時間領域にて収音信号ベクトルｙ（ｋ）と疑似エコー
の信号ベクトルｙ＾（ｋ）との差から誤差信号ベクト
ルを求め、ＦＦＴにより周波数領域に変換する。ｅf (ｋ)＝ＦＦＴ（［０，…,０，ｙT(ｋ）−ｙ＾
T(ｋ）］T ) ただし ｙ（ｋ）＝［ｙ（ｋ−Ｌ＋１）…ｙ（ｋ）］
T であり、ＦＦＴ［ ］内の０の数はＬ個であり、ｅ
f(ｋ)の要素数を２Ｌ個にするためである。
【００１３】ステップ５ 誤差信号と入力信号を周波数領域で処理し、修正ベクト
ルｄｗnf（ｋ）（ｎ＝１，…，Ｎ）を求める。先ず以
下のようにＸ* nf(ｋ)とｅf(ｋ)の積を逆ＦＦＴし、
その結果の前半のＬ個を取出しｖnf(ｋ)を求める。ｖnf (ｋ)＝［ＩL ０L］ＩＦＦＴ（Ｘ
* nf（ｋ）ｅf(ｋ)） ただし行列Ｘ* nf(ｋ)の各成分は行列Ｘnf（ｋ)各成
分の複素共役である。次にｖnf(ｋ)Tの後にＬ個の０
を埋めてＦＦＴを行う。 ｄｗnf(ｋ)＝ＦＦＴ（［ｖnf T(ｋ),０，…，
０］T ）ステップ６ 各チャネルの適応フィルタを次式で更新する。ｗnf （ｋ＋Ｌ）＝ｗnf（ｋ）＋Ｐ（ｋ）ｄｗnf
（ｋ） 行列Ｐ（ｋ）は、修正ベクトルｄｗnf（ｋ）を補正
しており、
ルｄｗnf（ｋ）（ｎ＝１，…，Ｎ）を求める。先ず以
下のようにＸ* nf(ｋ)とｅf(ｋ)の積を逆ＦＦＴし、
その結果の前半のＬ個を取出しｖnf(ｋ)を求める。ｖnf (ｋ)＝［ＩL ０L］ＩＦＦＴ（Ｘ
* nf（ｋ）ｅf(ｋ)） ただし行列Ｘ* nf(ｋ)の各成分は行列Ｘnf（ｋ)各成
分の複素共役である。次にｖnf(ｋ)Tの後にＬ個の０
を埋めてＦＦＴを行う。 ｄｗnf(ｋ)＝ＦＦＴ（［ｖnf T(ｋ),０，…，
０］T ）ステップ６ 各チャネルの適応フィルタを次式で更新する。ｗnf （ｋ＋Ｌ）＝ｗnf（ｋ）＋Ｐ（ｋ）ｄｗnf
（ｋ） 行列Ｐ（ｋ）は、修正ベクトルｄｗnf（ｋ）を補正
しており、
【数３】 により計算される。μは０〜１の値をとるステップサイ
ズである。関数Ｔ（Ｘ nf(ｋ),ｉ）は行列Ｘnf(ｋ)
の（ｉ，ｉ）要素を引き出す。行列Ｐ（ｋ）の対角要
素の分母に含まれるｐ（ｋ，ｉ）は、周波数成分ごとに
第１〜Ｎチャネルの入力信号パワーの短時間平均の総和
を求めたものである。δは分母が０になることを防止す
るための微小な正定数である。βは前回の短時間平均パ
ワーの総和ｐ（ｋ−Ｌ，ｉ）と今回の短時間パワーとの
短時間平均をとるための平滑化定数であり、０〜１の値
をとる。入力信号が音声のように有色性信号のとき、ｄ
ｗ nf（ｋ）に行列Ｐ（ｋ）をかけることは入力信号
の白色化処理に対応し、有色信号が入力されたときの適
応フィルタの収束速度を向上させることが知られてい
る。エコー経路の特性は、周波数領域でｗnf（ｋ）
（ｎ＝１，…,Ｎ）として推定される。このベクトルを
逆フーリエ変換することで、各エコー経路インパルス応
答の推定値が得られる。Ｎ入力１出力適応フィルタにつ
いてチャネル当りの適応フィルタ長をＬとするとき、Ｌ
サンプル分の疑似エコー信号を算出するのに必要となる
積算の演算量は、ＮＬＭＳ法では、ＮＬ（２Ｌ＋４）で
ある。一方、ＦＬＭＳ法で必要となる積算の演算量はＮ
Ｌ（１０ｌｏｇＬ＋８）である。チャネル当りの適応フ
ィルタ長をＬ＝１０２４とするとき、ＦＬＭＳ法の演算
量はＮＬＭＳ法の約５．３％になり、演算処理が非常に
効率的になる。
ズである。関数Ｔ（Ｘ nf(ｋ),ｉ）は行列Ｘnf(ｋ)
の（ｉ，ｉ）要素を引き出す。行列Ｐ（ｋ）の対角要
素の分母に含まれるｐ（ｋ，ｉ）は、周波数成分ごとに
第１〜Ｎチャネルの入力信号パワーの短時間平均の総和
を求めたものである。δは分母が０になることを防止す
るための微小な正定数である。βは前回の短時間平均パ
ワーの総和ｐ（ｋ−Ｌ，ｉ）と今回の短時間パワーとの
短時間平均をとるための平滑化定数であり、０〜１の値
をとる。入力信号が音声のように有色性信号のとき、ｄ
ｗ nf（ｋ）に行列Ｐ（ｋ）をかけることは入力信号
の白色化処理に対応し、有色信号が入力されたときの適
応フィルタの収束速度を向上させることが知られてい
る。エコー経路の特性は、周波数領域でｗnf（ｋ）
（ｎ＝１，…,Ｎ）として推定される。このベクトルを
逆フーリエ変換することで、各エコー経路インパルス応
答の推定値が得られる。Ｎ入力１出力適応フィルタにつ
いてチャネル当りの適応フィルタ長をＬとするとき、Ｌ
サンプル分の疑似エコー信号を算出するのに必要となる
積算の演算量は、ＮＬＭＳ法では、ＮＬ（２Ｌ＋４）で
ある。一方、ＦＬＭＳ法で必要となる積算の演算量はＮ
Ｌ（１０ｌｏｇＬ＋８）である。チャネル当りの適応フ
ィルタ長をＬ＝１０２４とするとき、ＦＬＭＳ法の演算
量はＮＬＭＳ法の約５．３％になり、演算処理が非常に
効率的になる。
【００１４】図１中のＮチャネルエコーキャンセル部４
mは、ＦＬＭＳ法では図４に示す構成で実現される。第
ｎチャネルの入力信号ｘn(ｋ)（ｎ＝１，…，Ｎ）は、
ＴＦ変換部４４ｎにてステップ１のようにブロック化さ
れ周波数領域に変換される。ステップ２のように入力信
号がフィルタ係数により周波数領域でフィルタ処理部
（疑似反響経路）４５ｎによりフィルタ処理され、その
処理結果がＦＴ変換部４６ｎ（ｎ＝１，…,Ｎ）により
時間領域に変換されて時間領域の信号ベクトルｙ＾
n(ｋ)が得られる。信号ベクトル加算部４７では各信号
ベクトルｙ＾n(ｋ)がステップ３のように加算されて
時間領域での疑似エコーｙ＾(ｋ)が算出される。収音
信号ｙ(ｋ)は、ブロック化部４８にてＬ個のサンプル
（要素）にブロック化される。ＴＦ変換部４４ｎおよび
収音信号のブロック化部４８は、各入力信号と収音信号
の間に時間のズレが発生しないように信号をブロック化
して、それぞれ信号ベクトルを生成する。信号ベクトル
減算部４９では、ステップ４のように収音信号ベクトル
ｙ(ｋ)から疑似エコーの信号ベクトルｙ＾(ｋ)が引
かれ、誤差信号ベクトルｅ（ｋ）が求められ、これは
ＴＦ変換部５１にて周波数領域の誤差信号ベクトルｅ
f(ｋ)へ変換される。フィルタ係数更新部５２ｎ（ｎ＝
１，…,Ｎ）では、ＴＦ変換部４４ｎからのＸ
nf（ｋ）とＦＴ変換部５１からのｅf(ｋ)を用いて、
ステップ５及び６にしたがって周波数領域でフィルタ
（疑似反響経路）を更新する。更新されたフィルタはフ
ィルタ処理部４５ｎ（ｎ＝１，…，Ｎ）に反映される。
なおステップ６での行列Ｐ（ｋ）の計算には全チャネ
ル分のＸnf（ｋ）（ｎ＝１，…,Ｎ）を必要とする
が、見やすくするために図４ではこの信号流れを省略し
ている。
mは、ＦＬＭＳ法では図４に示す構成で実現される。第
ｎチャネルの入力信号ｘn(ｋ)（ｎ＝１，…，Ｎ）は、
ＴＦ変換部４４ｎにてステップ１のようにブロック化さ
れ周波数領域に変換される。ステップ２のように入力信
号がフィルタ係数により周波数領域でフィルタ処理部
（疑似反響経路）４５ｎによりフィルタ処理され、その
処理結果がＦＴ変換部４６ｎ（ｎ＝１，…,Ｎ）により
時間領域に変換されて時間領域の信号ベクトルｙ＾
n(ｋ)が得られる。信号ベクトル加算部４７では各信号
ベクトルｙ＾n(ｋ)がステップ３のように加算されて
時間領域での疑似エコーｙ＾(ｋ)が算出される。収音
信号ｙ(ｋ)は、ブロック化部４８にてＬ個のサンプル
（要素）にブロック化される。ＴＦ変換部４４ｎおよび
収音信号のブロック化部４８は、各入力信号と収音信号
の間に時間のズレが発生しないように信号をブロック化
して、それぞれ信号ベクトルを生成する。信号ベクトル
減算部４９では、ステップ４のように収音信号ベクトル
ｙ(ｋ)から疑似エコーの信号ベクトルｙ＾(ｋ)が引
かれ、誤差信号ベクトルｅ（ｋ）が求められ、これは
ＴＦ変換部５１にて周波数領域の誤差信号ベクトルｅ
f(ｋ)へ変換される。フィルタ係数更新部５２ｎ（ｎ＝
１，…,Ｎ）では、ＴＦ変換部４４ｎからのＸ
nf（ｋ）とＦＴ変換部５１からのｅf(ｋ)を用いて、
ステップ５及び６にしたがって周波数領域でフィルタ
（疑似反響経路）を更新する。更新されたフィルタはフ
ィルタ処理部４５ｎ（ｎ＝１，…，Ｎ）に反映される。
なおステップ６での行列Ｐ（ｋ）の計算には全チャネ
ル分のＸnf（ｋ）（ｎ＝１，…,Ｎ）を必要とする
が、見やすくするために図４ではこの信号流れを省略し
ている。
【００１５】ところで入力信号のチャネル間の相互相関
が一定で大きい場合には入出力信号の関係ｙ（ｋ）＝
ｗT（ｋ)ｘ（ｋ）を満たすｗ（ｋ）が複数存在す
ることが知られている。このため上記適応アルゴリズム
により推定されたインパルス応答が、対応する音響エコ
ー経路のインパルス応答と一致するとは限らない。この
ようなエコー伝達特性の誤推定を防ぐために、図５に示
すように相関変動処理部６1 ，…，６Nを設けて、チャ
ネル毎に受話信号を乱数で振幅変調して元の受話信号に
付加して相互相関が絶えず変動している信号を生成し、
各スピーカから再生すると同時に多チャネル・エコーキ
ャンセラへの入力信号とする手法が特願平７−５０００
２，文献S.Shimauchi and S.Makino,“Stereo Projecti
on Echo Canceller with True Echo Path Estimatio
n,”Proc.ICASSP95,vol.5,pp.3059-3062(1995)にて提案
されている。その後、より効率的に相互相関が変動する
信号を生成する手法として、文献J.Benesty,D.R.Morga
n,and M.M.Sondhi,“A Better Understanding and an I
mproved Solution to the Problems of Stereophonic A
coustic Echo Cancellation, ”Proc.ICASSP97,vol.1,
pp.303-306(1997)では、受話信号を非線形関数で処理し
て元の受話信号に付加する方法が提案されている。
が一定で大きい場合には入出力信号の関係ｙ（ｋ）＝
ｗT（ｋ)ｘ（ｋ）を満たすｗ（ｋ）が複数存在す
ることが知られている。このため上記適応アルゴリズム
により推定されたインパルス応答が、対応する音響エコ
ー経路のインパルス応答と一致するとは限らない。この
ようなエコー伝達特性の誤推定を防ぐために、図５に示
すように相関変動処理部６1 ，…，６Nを設けて、チャ
ネル毎に受話信号を乱数で振幅変調して元の受話信号に
付加して相互相関が絶えず変動している信号を生成し、
各スピーカから再生すると同時に多チャネル・エコーキ
ャンセラへの入力信号とする手法が特願平７−５０００
２，文献S.Shimauchi and S.Makino,“Stereo Projecti
on Echo Canceller with True Echo Path Estimatio
n,”Proc.ICASSP95,vol.5,pp.3059-3062(1995)にて提案
されている。その後、より効率的に相互相関が変動する
信号を生成する手法として、文献J.Benesty,D.R.Morga
n,and M.M.Sondhi,“A Better Understanding and an I
mproved Solution to the Problems of Stereophonic A
coustic Echo Cancellation, ”Proc.ICASSP97,vol.1,
pp.303-306(1997)では、受話信号を非線形関数で処理し
て元の受話信号に付加する方法が提案されている。
【００１６】
【発明が解決しようとする課題】しかし受話信号に付加
信号を加えてスピーカから再生したとき、元の受話信号
と比較して聴感上違和感のない範囲におさめなければな
らないため、付加信号の信号パワーは制限され、受話信
号のチャネル間の相互相関は依然高い。そのため真のエ
コー伝達特性を推定するにはＲＬＳ法のように計算量が
大きくてノイズに敏感な適応アルゴリズムを用いる必要
があると考えられており、ＮＬＭＳ法や射影法、ＦＬＭ
Ｓ法のように低演算量の適応アルゴリズムを用いた場合
には、チャネル間相互相関の高い受話信号から修正ベク
トルが生成されるための相互相関変動処理によるエコー
経路インパルス応答推定性能の改善幅は小さい。
信号を加えてスピーカから再生したとき、元の受話信号
と比較して聴感上違和感のない範囲におさめなければな
らないため、付加信号の信号パワーは制限され、受話信
号のチャネル間の相互相関は依然高い。そのため真のエ
コー伝達特性を推定するにはＲＬＳ法のように計算量が
大きくてノイズに敏感な適応アルゴリズムを用いる必要
があると考えられており、ＮＬＭＳ法や射影法、ＦＬＭ
Ｓ法のように低演算量の適応アルゴリズムを用いた場合
には、チャネル間相互相関の高い受話信号から修正ベク
トルが生成されるための相互相関変動処理によるエコー
経路インパルス応答推定性能の改善幅は小さい。
【００１７】実際に数値シミュレーションを行った結果
を図６に示す。この数値シミュレーションでは、サンプ
リング周波数を８ｋＨｚに設定し、音響エコー経路とし
て残響時間２００ｍｓの部屋で実測した室内伝達関数を
７００タップに打ち切って音響エコーを生成した。相互
相関一定の２チャネル受話信号ｕ1 （ｋ），ｕ2 （ｋ）
は、２本のマイクロホンで単一話者の音声を収音してい
る状況を模擬することで生成した。適応フィルタのタッ
プ数は１チャネル当り６００タップに設定し、適応アル
ゴリズムとして２次射影（ｐ＝２）をステップサイズμ
＝０．５で適用した。
を図６に示す。この数値シミュレーションでは、サンプ
リング周波数を８ｋＨｚに設定し、音響エコー経路とし
て残響時間２００ｍｓの部屋で実測した室内伝達関数を
７００タップに打ち切って音響エコーを生成した。相互
相関一定の２チャネル受話信号ｕ1 （ｋ），ｕ2 （ｋ）
は、２本のマイクロホンで単一話者の音声を収音してい
る状況を模擬することで生成した。適応フィルタのタッ
プ数は１チャネル当り６００タップに設定し、適応アル
ゴリズムとして２次射影（ｐ＝２）をステップサイズμ
＝０．５で適用した。
【００１８】相関変動処理には、文献P.Eneroth,T.Gaen
sler,S.Gay and J.Benesty,“Studies of a wideband s
tereophonic acoustic echo canceller,”Proc.1999 IE
EE Workshop on Applications of Signal Processing t
o Audio and Acoustics,pp.207-210(1999)で用いられて
いる半波整流方式 ｇ1（ｕ（ｋ））＝ｄ（ｕ(ｋ）＋｜ｕ(ｋ）｜)／２ ｇ2（ｕ（ｋ））＝ｄ（ｕ(ｋ）−｜ｕ(ｋ）｜)／２ を、聴感上違和感のほとんどないｄ＝０．２６で適用し
た。２チャネルエコーキャンセル部への入力は ｘ1(ｋ）＝ｕ1(ｋ）＋ｇ1（ｕ1（ｋ）） ｘ2(ｋ）＝ｕ2(ｋ）＋ｇ2（ｕ2（ｋ）） になる。ｘ1(ｋ），ｘ2(ｋ）を以後再生信号と呼ぶ。ま
たこれ以降、受話信号と付加信号をそれぞれｕ （ｋ）＝［ｕ1(ｋ）…ｕ1(ｋ−Ｌ＋１）ｕ2(ｋ）…
ｕ2(ｋ−Ｌ＋１）］ｇ (ｋ）＝［ｇ1（ｕ1（ｋ））…ｇ1（ｕ1(ｋ−Ｌ＋
１）ｇ2（ｕ2（ｋ）…ｇ2（ｕ2(ｋ−Ｌ＋１）］ とベクトル化して取り扱う。
sler,S.Gay and J.Benesty,“Studies of a wideband s
tereophonic acoustic echo canceller,”Proc.1999 IE
EE Workshop on Applications of Signal Processing t
o Audio and Acoustics,pp.207-210(1999)で用いられて
いる半波整流方式 ｇ1（ｕ（ｋ））＝ｄ（ｕ(ｋ）＋｜ｕ(ｋ）｜)／２ ｇ2（ｕ（ｋ））＝ｄ（ｕ(ｋ）−｜ｕ(ｋ）｜)／２ を、聴感上違和感のほとんどないｄ＝０．２６で適用し
た。２チャネルエコーキャンセル部への入力は ｘ1(ｋ）＝ｕ1(ｋ）＋ｇ1（ｕ1（ｋ）） ｘ2(ｋ）＝ｕ2(ｋ）＋ｇ2（ｕ2（ｋ）） になる。ｘ1(ｋ），ｘ2(ｋ）を以後再生信号と呼ぶ。ま
たこれ以降、受話信号と付加信号をそれぞれｕ （ｋ）＝［ｕ1(ｋ）…ｕ1(ｋ−Ｌ＋１）ｕ2(ｋ）…
ｕ2(ｋ−Ｌ＋１）］ｇ (ｋ）＝［ｇ1（ｕ1（ｋ））…ｇ1（ｕ1(ｋ−Ｌ＋
１）ｇ2（ｕ2（ｋ）…ｇ2（ｕ2(ｋ−Ｌ＋１）］ とベクトル化して取り扱う。
【００１９】相関変動処理を適用した場合（Ｂ）と適用
しなかった場合（Ａ）の適応フィルタの推定性能を図６
に示す。推定性能は、音響エコー経路のインパルス応答
からなるベクトルｈと、適応フィルタの各インパルス
応答の後ろに０詰めしてｈとサイズをそろえたベクト
ルｗ′(ｋ）との相対誤差 ｜ｈ−ｗ′(ｋ）｜／｜ｈ｜ で評価した。図６のグラフによれば、相関変動処理を適
用しない場合、はじめのｌｓ間は係数推定誤差がすばや
く減少しているが、すぐに飽和し約−４．５ｄＢにとど
まる。一方相関変動処理を用いた場合、係数推定誤差は
飽和しないが減少は緩やかであり、１０ｓ後でも−７ｄ
Ｂ程度にとどまる。
しなかった場合（Ａ）の適応フィルタの推定性能を図６
に示す。推定性能は、音響エコー経路のインパルス応答
からなるベクトルｈと、適応フィルタの各インパルス
応答の後ろに０詰めしてｈとサイズをそろえたベクト
ルｗ′(ｋ）との相対誤差 ｜ｈ−ｗ′(ｋ）｜／｜ｈ｜ で評価した。図６のグラフによれば、相関変動処理を適
用しない場合、はじめのｌｓ間は係数推定誤差がすばや
く減少しているが、すぐに飽和し約−４．５ｄＢにとど
まる。一方相関変動処理を用いた場合、係数推定誤差は
飽和しないが減少は緩やかであり、１０ｓ後でも−７ｄ
Ｂ程度にとどまる。
【００２０】この発明の第１の目的は従来よりも係数推
定誤差を速く小さくすることができ、エコー消去性能を
向上させた反響消去方法、その装置、そのプログラム及
びその記録媒体を提供することにある。この発明の第２
の目的は第１の目的を達成しかつ演算量を大幅に減らす
ことができる反響消去方法、その装置、そのプログラム
及びその記録媒体を提供することにある。
定誤差を速く小さくすることができ、エコー消去性能を
向上させた反響消去方法、その装置、そのプログラム及
びその記録媒体を提供することにある。この発明の第２
の目的は第１の目的を達成しかつ演算量を大幅に減らす
ことができる反響消去方法、その装置、そのプログラム
及びその記録媒体を提供することにある。
【００２１】
【課題を解決するための手段】まずこの発明に至る考え
方を説明する。所で先の数値シミュレーションにおける
条件で元の受話信号に由来する誤差ｅ 0 （ｋ）と相互相
関変動のための付加信号に由来する誤差ｅa(ｋ）、つま
り ｅ0(ｋ）＝（ｈ−ｗ′(ｋ))Tｕ（ｋ） ｅa(ｋ）＝（ｈ−ｗ′(ｋ))Tｇ(ｋ） の信号パワーをプロットすると図７のようになってい
る。点線がｅ0 (ｋ）、実線がｅa (ｋ）である。付加信
号ｇn（ｕn (ｋ））（ｎ＝１，２）の信号パワーは元の
受話信号ｕn（ｋ）（ｎ＝１，２）から約−１８ｄＢと
小さなものであるが、このグラフによれば、付加信号に
由来する誤差信号のパワーｅa (ｋ）は受話信号に由来
する誤差信号のパワーｅ0 (ｋ）とほぼ同等である。す
なわち、誤差ｙ（ｋ）−ｗT（ｋ)ｘ（ｋ）への付加
信号ベクトルの寄与は受話信号ベクトルとほぼ同等であ
る。
方を説明する。所で先の数値シミュレーションにおける
条件で元の受話信号に由来する誤差ｅ 0 （ｋ）と相互相
関変動のための付加信号に由来する誤差ｅa(ｋ）、つま
り ｅ0(ｋ）＝（ｈ−ｗ′(ｋ))Tｕ（ｋ） ｅa(ｋ）＝（ｈ−ｗ′(ｋ))Tｇ(ｋ） の信号パワーをプロットすると図７のようになってい
る。点線がｅ0 (ｋ）、実線がｅa (ｋ）である。付加信
号ｇn（ｕn (ｋ））（ｎ＝１，２）の信号パワーは元の
受話信号ｕn（ｋ）（ｎ＝１，２）から約−１８ｄＢと
小さなものであるが、このグラフによれば、付加信号に
由来する誤差信号のパワーｅa (ｋ）は受話信号に由来
する誤差信号のパワーｅ0 (ｋ）とほぼ同等である。す
なわち、誤差ｙ（ｋ）−ｗT（ｋ)ｘ（ｋ）への付加
信号ベクトルの寄与は受話信号ベクトルとほぼ同等であ
る。
【００２２】しかし、射影法をｐ＝１で適用したとき、
すなわちＮＬＭＳ法では適応フィルタの係数はｗ (k+1)＝ｗ(k)＋μｅ(k)［（ｕ(k)＋ｇ(k)）
／｜ｕ(k)＋ｇ(k)｜2 ］ のように更新されている。この更新式によれば、付加信
号の修正ベクトルへの寄与は受話信号の約−１８ｄＢに
過ぎず、付加信号ベクトルの情報は適応フィルタ係数の
更新に対して過小評価されていることになる。
すなわちＮＬＭＳ法では適応フィルタの係数はｗ (k+1)＝ｗ(k)＋μｅ(k)［（ｕ(k)＋ｇ(k)）
／｜ｕ(k)＋ｇ(k)｜2 ］ のように更新されている。この更新式によれば、付加信
号の修正ベクトルへの寄与は受話信号の約−１８ｄＢに
過ぎず、付加信号ベクトルの情報は適応フィルタ係数の
更新に対して過小評価されていることになる。
【００２３】そこでこの発明では、付加信号と受話信号
の修正ベクトルへの寄与が、各信号の誤差信号への寄与
を反映するように、付加信号の比率が再生信号よりも多
い修正用基本ベクトルｚ（ｋ）を受話信号と付加信号
から生成する。そしてこのベクトルから適応フィルタの
修正ベクトルを構成する。付加信号の比率が再生信号よ
りも多い修正用基本ベクトルｚ（ｋ）の一例として
は、ｚ （ｋ）＝ａｕ（ｋ）＋ｇ（ｋ）， ０＜ａ＜１ のようにすることが考えられる。このように付加信号を
強調した修正用基本ベクトルｚ（ｋ）を疑似反響経路
のインパルス応答の修正ベクトルに反映させればチャネ
ル間相互相関の小さい修正ベクトルを生成できる。つま
り、受話信号ｕn(ｋ)に付加信号ｇn（ｕn（ｋ））が付
加された信号を ｘn(ｋ)＝ｕn(ｋ)＋ｇn（ｕn（ｋ）） とし、前記付加信号が強調された修正用信号を ｚn(ｋ)＝ａｕn(ｋ)＋ｇn（ｕn（ｋ）） とし、これらを下記のようにベクトル化する。ｘn (ｋ）＝［ｘn(k)…ｘn(ｋ−Ｌ＋１)］T （ｎ
＝１，…，Ｎ）ｚn (ｋ）＝［ｚn(k)…ｚn(ｋ−Ｌ＋１)］T （ｎ
＝１，…，Ｎ） この時、疑似反響経路により予測された信号と収音信号
ｙ（ｋ）との誤差信号ｅ（ｋ）は次式で求められる。 ｅ（ｋ）＝ｙ（ｋ）−Σn=1 Nｗn T（ｋ）ｘn（ｋ） この誤差信号を修正用基本ベクトルから修正ベクトルを
次式により求められる。ｄｗn(ｋ)＝ｅ（ｋ）ｚ
n(ｋ） （ｎ＝１，…，Ｎ） この修正ベクトルにより各チャネルの疑似反響経路のイ
ンパルス応答を次式により更新すればよい。ｗn (k＋１)＝ｗn(k)＋μｄｗn(ｋ)（ｎ＝１，
…，Ｎ） ここでステップサイズμは毎回の繰り返しにおける補正
の大きさを制御するパラメータである。
の修正ベクトルへの寄与が、各信号の誤差信号への寄与
を反映するように、付加信号の比率が再生信号よりも多
い修正用基本ベクトルｚ（ｋ）を受話信号と付加信号
から生成する。そしてこのベクトルから適応フィルタの
修正ベクトルを構成する。付加信号の比率が再生信号よ
りも多い修正用基本ベクトルｚ（ｋ）の一例として
は、ｚ （ｋ）＝ａｕ（ｋ）＋ｇ（ｋ）， ０＜ａ＜１ のようにすることが考えられる。このように付加信号を
強調した修正用基本ベクトルｚ（ｋ）を疑似反響経路
のインパルス応答の修正ベクトルに反映させればチャネ
ル間相互相関の小さい修正ベクトルを生成できる。つま
り、受話信号ｕn(ｋ)に付加信号ｇn（ｕn（ｋ））が付
加された信号を ｘn(ｋ)＝ｕn(ｋ)＋ｇn（ｕn（ｋ）） とし、前記付加信号が強調された修正用信号を ｚn(ｋ)＝ａｕn(ｋ)＋ｇn（ｕn（ｋ）） とし、これらを下記のようにベクトル化する。ｘn (ｋ）＝［ｘn(k)…ｘn(ｋ−Ｌ＋１)］T （ｎ
＝１，…，Ｎ）ｚn (ｋ）＝［ｚn(k)…ｚn(ｋ−Ｌ＋１)］T （ｎ
＝１，…，Ｎ） この時、疑似反響経路により予測された信号と収音信号
ｙ（ｋ）との誤差信号ｅ（ｋ）は次式で求められる。 ｅ（ｋ）＝ｙ（ｋ）−Σn=1 Nｗn T（ｋ）ｘn（ｋ） この誤差信号を修正用基本ベクトルから修正ベクトルを
次式により求められる。ｄｗn(ｋ)＝ｅ（ｋ）ｚ
n(ｋ） （ｎ＝１，…，Ｎ） この修正ベクトルにより各チャネルの疑似反響経路のイ
ンパルス応答を次式により更新すればよい。ｗn (k＋１)＝ｗn(k)＋μｄｗn(ｋ)（ｎ＝１，
…，Ｎ） ここでステップサイズμは毎回の繰り返しにおける補正
の大きさを制御するパラメータである。
【００２４】また再生信号より付加信号情報の比率が大
きいベクトルｚ（ｋ）により、次のように修正ベクト
ルｄｗ（ｋ）を求めてもよい。つまりｄｗ（ｋ）が
ベクトルｚ（ｋ）…ｚ（ｋ−ｐ＋１）の線形和とい
う制約条件のもとで、過去ｐ個の入出力信号の関係 ｙ（ｋ）＝ｗT（ｋ＋１)ｘ（ｋ） ： ｙ（ｋ−ｐ＋１）＝ｗT（ｋ＋１)ｘ（ｋ−ｐ＋１） を満たす修正ベクトルは、 Ｘ（ｋ）＝［ｘ（ｋ）…ｘ（ｋ−ｐ＋１）］ Ｚ（ｋ）＝［ｚ（ｋ）…ｚ（ｋ−ｐ＋１）］ｅT （ｋ)＝［ｙ（ｋ）…ｙ（ｋ−ｐ＋１）］−ｗT
（ｋ)Ｘ（ｋ）ｃ ＝（ＸT（ｋ)Ｚ（ｋ))-1ｅ（ｋ） ｄｗ（ｋ）＝Ｚ（ｋ）ｃ より求められる。実際にはステップサイズμを用いてｗ （ｋ＋１）＝ｗ（ｋ）＋μＺ（ｋ）ｃ により、適応フィルタ係数を更新する。
きいベクトルｚ（ｋ）により、次のように修正ベクト
ルｄｗ（ｋ）を求めてもよい。つまりｄｗ（ｋ）が
ベクトルｚ（ｋ）…ｚ（ｋ−ｐ＋１）の線形和とい
う制約条件のもとで、過去ｐ個の入出力信号の関係 ｙ（ｋ）＝ｗT（ｋ＋１)ｘ（ｋ） ： ｙ（ｋ−ｐ＋１）＝ｗT（ｋ＋１)ｘ（ｋ−ｐ＋１） を満たす修正ベクトルは、 Ｘ（ｋ）＝［ｘ（ｋ）…ｘ（ｋ−ｐ＋１）］ Ｚ（ｋ）＝［ｚ（ｋ）…ｚ（ｋ−ｐ＋１）］ｅT （ｋ)＝［ｙ（ｋ）…ｙ（ｋ−ｐ＋１）］−ｗT
（ｋ)Ｘ（ｋ）ｃ ＝（ＸT（ｋ)Ｚ（ｋ))-1ｅ（ｋ） ｄｗ（ｋ）＝Ｚ（ｋ）ｃ より求められる。実際にはステップサイズμを用いてｗ （ｋ＋１）＝ｗ（ｋ）＋μＺ（ｋ）ｃ により、適応フィルタ係数を更新する。
【００２５】つまりこの発明によれば（Ａ）Ｎチャネル
における受話信号に対して、それぞれ付加信号が付加さ
れた再生信号をそれぞれ生成し、（Ｂ）この再生信号を
Ｎ個のエコー経路を模擬した疑似反響経路に印加して疑
似エコーを生成し、（Ｃ）Ｎチャネルの再生信号がエコ
ー経路を介して収音された音響エコーから疑似エコーを
差し引くことで音響エコー消去を行い、（Ｄ）音響エコ
ーと疑似エコーの差、Ｎチャネルの受話信号および付加
信号から修正ベクトルを求め、（Ｅ）その修正ベクトル
を用いて疑似反響経路のインパルス応答を逐次修正する
というステップにより多チャネル音響エコー消去を行
い、特にこの発明の１形態では上記ステップ（Ｄ）は
（Ｄ１）付加信号ベクトルと受話信号ベクトルから、再
生信号よりも付加信号情報をより多く含む修正用基本ベ
クトルを生成し、（Ｄ２）その修正用基本ベクトルの線
形和を修正ベクトルとし、（Ｄ３）その線形和に用いる
各修正用基本ベクトルの係数を、音響エコーと疑似エコ
ーの差、再生信号および修正用信号から決定する、とい
うステップを含むことがよい。さらにステップ（Ｄ１）
において、受話信号ベクトルをａ倍（ａは０〜１の値）
して付加信号ベクトルに加算して修正用基本ベクトルと
する処理、もしくは（Ｄ１−ａ）付加信号ベクトルと受
話信号ベクトルから生成された再生信号ベクトルを、受
話信号ベクトルの線形和とその受話信号ベクトルに直交
するベクトルに分解して、再生信号ベクトルから受話信
号ベクトルの線形和ベクトルのｂ倍（ｂは０〜１の値）
を差し引いたベクトルを修正用基本ベクトルとする処理
を行うとよい。
における受話信号に対して、それぞれ付加信号が付加さ
れた再生信号をそれぞれ生成し、（Ｂ）この再生信号を
Ｎ個のエコー経路を模擬した疑似反響経路に印加して疑
似エコーを生成し、（Ｃ）Ｎチャネルの再生信号がエコ
ー経路を介して収音された音響エコーから疑似エコーを
差し引くことで音響エコー消去を行い、（Ｄ）音響エコ
ーと疑似エコーの差、Ｎチャネルの受話信号および付加
信号から修正ベクトルを求め、（Ｅ）その修正ベクトル
を用いて疑似反響経路のインパルス応答を逐次修正する
というステップにより多チャネル音響エコー消去を行
い、特にこの発明の１形態では上記ステップ（Ｄ）は
（Ｄ１）付加信号ベクトルと受話信号ベクトルから、再
生信号よりも付加信号情報をより多く含む修正用基本ベ
クトルを生成し、（Ｄ２）その修正用基本ベクトルの線
形和を修正ベクトルとし、（Ｄ３）その線形和に用いる
各修正用基本ベクトルの係数を、音響エコーと疑似エコ
ーの差、再生信号および修正用信号から決定する、とい
うステップを含むことがよい。さらにステップ（Ｄ１）
において、受話信号ベクトルをａ倍（ａは０〜１の値）
して付加信号ベクトルに加算して修正用基本ベクトルと
する処理、もしくは（Ｄ１−ａ）付加信号ベクトルと受
話信号ベクトルから生成された再生信号ベクトルを、受
話信号ベクトルの線形和とその受話信号ベクトルに直交
するベクトルに分解して、再生信号ベクトルから受話信
号ベクトルの線形和ベクトルのｂ倍（ｂは０〜１の値）
を差し引いたベクトルを修正用基本ベクトルとする処理
を行うとよい。
【００２６】この発明の他の実施形態によれば前記付加
信号を強調した信号ｚn(ｋ)を用いる考えをＦＬＭＳ法
に導入する。この場合は再生信号ｘn(ｋ）＝ｕn(ｋ）＋
ｇn（ｕn(ｋ））を短時間区間ごとに周波数領域に変換
し、周波数領域でＭ×Ｎ個の疑似反響経路によるフィル
タ処理を行ない、時間領域に再変換してＭ個の疑似エコ
ーを生成し（Ｎは受話チャネル数、Ｍは収音チャネル
数）、音響エコー信号と疑似エコー信号の誤差信号を短
時間区間ごとに周波数領域に変換し、修正用信号ｚ
n(ｋ)を短時間区間ごとに周波数領域に変換し、周波数
領域において変換された誤差信号と変換された修正用信
号を処理して修正ベクトルを求め、その修正ベクトルを
もちいて周波数領域で疑似反響経路を更新する。ここで
短時間区間は疑似反響経路のタップ数Ｌと対応した時間
又はこれより短かい時間である。
信号を強調した信号ｚn(ｋ)を用いる考えをＦＬＭＳ法
に導入する。この場合は再生信号ｘn(ｋ）＝ｕn(ｋ）＋
ｇn（ｕn(ｋ））を短時間区間ごとに周波数領域に変換
し、周波数領域でＭ×Ｎ個の疑似反響経路によるフィル
タ処理を行ない、時間領域に再変換してＭ個の疑似エコ
ーを生成し（Ｎは受話チャネル数、Ｍは収音チャネル
数）、音響エコー信号と疑似エコー信号の誤差信号を短
時間区間ごとに周波数領域に変換し、修正用信号ｚ
n(ｋ)を短時間区間ごとに周波数領域に変換し、周波数
領域において変換された誤差信号と変換された修正用信
号を処理して修正ベクトルを求め、その修正ベクトルを
もちいて周波数領域で疑似反響経路を更新する。ここで
短時間区間は疑似反響経路のタップ数Ｌと対応した時間
又はこれより短かい時間である。
【００２７】
【発明の実施の形態】実施例１ Ｎ（≧２）チャネルの再生系とＭ（≧１）チャネルの収
音系とで構成される通信会議システムは、収音チャネル
毎に図８のような再生側の全Ｎチャネルと収音側１チャ
ネルとの間のＮ入力１出力時系列信号を処理するＮチャ
ネルエコーキャンセル部７m を備える。Ｎチャネルエコ
ーキャンセル部７m には、受話信号と、その相関変動処
理を経た受話信号が図９に示すように別々に入力され、
これらから生成される再生信号 ｘn(ｋ）＝ｕn(ｋ）＋ｇn（ｕn(ｋ））（ｎ＝１,…,
Ｎ） が疑似エコー信号生成部（疑似反響経路）７１に入力さ
れて疑似エコー信号が生成され、減算器７２により疑似
エコー信号とマイクロホン３m からの収音信号ｙ（ｋ）
との差である誤差信号ｅ（ｋ）が求められ、この誤差信
号ｅ（ｋ）がエコー経路推定部７３に帰還される。
音系とで構成される通信会議システムは、収音チャネル
毎に図８のような再生側の全Ｎチャネルと収音側１チャ
ネルとの間のＮ入力１出力時系列信号を処理するＮチャ
ネルエコーキャンセル部７m を備える。Ｎチャネルエコ
ーキャンセル部７m には、受話信号と、その相関変動処
理を経た受話信号が図９に示すように別々に入力され、
これらから生成される再生信号 ｘn(ｋ）＝ｕn(ｋ）＋ｇn（ｕn(ｋ））（ｎ＝１,…,
Ｎ） が疑似エコー信号生成部（疑似反響経路）７１に入力さ
れて疑似エコー信号が生成され、減算器７２により疑似
エコー信号とマイクロホン３m からの収音信号ｙ（ｋ）
との差である誤差信号ｅ（ｋ）が求められ、この誤差信
号ｅ（ｋ）がエコー経路推定部７３に帰還される。
【００２８】エコー経路推定部７３内は、図１０のよう
になっている。Ｚ（ｋ）生成部７３１では、受話信号ｕ
n(ｋ）と付加信号ｇn（ｕn(ｋ））から、各ｕn(ｋ）に
対しａ（０＜ａ＜１）を乗算し、修正基本ベクトルとし
てｚ （ｋ）＝ａｕ（ｋ）＋ｇ(ｋ) Ｚ（ｋ）＝［ｚ（ｋ）…ｚ（ｋ−ｐ＋１）］ のように付加信号情報に対する受話信号情報の比率が再
生信号よりも小さい信号ベクトルｚ（ｋ）を生成し、
更に修正用信号行列Ｚ（ｋ）を生成する。Ｘ（ｋ）生成
部７３２ではｘ （ｋ）＝ｕ（ｋ）＋ｇ(ｋ) Ｘ（ｋ）＝［ｘ（ｋ）…ｘ（ｋ−ｐ＋１）］ のように受話信号ベクトルと付加信号ベクトルから再生
信号行列Ｘ（ｋ）を生成する。ただし、ａはあらかじめ
設定された０より大きく１より小さい値であり、実験に
より良い値を決めておく。
になっている。Ｚ（ｋ）生成部７３１では、受話信号ｕ
n(ｋ）と付加信号ｇn（ｕn(ｋ））から、各ｕn(ｋ）に
対しａ（０＜ａ＜１）を乗算し、修正基本ベクトルとし
てｚ （ｋ）＝ａｕ（ｋ）＋ｇ(ｋ) Ｚ（ｋ）＝［ｚ（ｋ）…ｚ（ｋ−ｐ＋１）］ のように付加信号情報に対する受話信号情報の比率が再
生信号よりも小さい信号ベクトルｚ（ｋ）を生成し、
更に修正用信号行列Ｚ（ｋ）を生成する。Ｘ（ｋ）生成
部７３２ではｘ （ｋ）＝ｕ（ｋ）＋ｇ(ｋ) Ｘ（ｋ）＝［ｘ（ｋ）…ｘ（ｋ−ｐ＋１）］ のように受話信号ベクトルと付加信号ベクトルから再生
信号行列Ｘ（ｋ）を生成する。ただし、ａはあらかじめ
設定された０より大きく１より小さい値であり、実験に
より良い値を決めておく。
【００２９】誤差ベクトル生成部７３５では、これまで
の残留信号から誤差ベクトルｅT （ｋ）＝［ｙ（ｋ）…ｙ（ｋ−ｐ＋１）］−ｗT
（ｋ）Ｘ（ｋ） を生成し、修正係数算出部７３３ではＺ（ｋ），Ｘ
（ｋ）と誤差ベクトルから修正用の係数からなるベクト
ルｃ ＝（ＸT（ｋ）Ｚ（ｋ））-1ｅ（ｋ） を算出する。フィルタ係数更新部７３４では、修正係数
ｃとこれまでの修正用信号行列Ｚ（ｋ）から修正ベク
トルＺ（ｋ）ｃを求めｗ （ｋ＋１）＝ｗ（ｋ）＋μＺ（ｋ）ｃ により適応フィルタの係数を更新する。ただしμはステ
ップサイズである。このときの計算量は、通常の射影ア
ルゴリズムとほとんど変わらない。なお誤差ベクトル生
成部７３５では、３次以上の射影アルゴリズムの場合
は、これまでの再生信号及びこれまでの修正係数も用い
て誤差ベクトルを生成する。実施例２ Ｎ（≧２）チャネルの再生系とＭ（≧１）チャネルの収
音系とで構成される通信会議システムは、収音チャネル
毎に図８に示すように再生側の全Ｎチャネルと収音側１
チャネルとの間のＮ入力１出力時系列信号を処理するＮ
チャネルエコーキャンセル部７m を備える。Ｎチャネル
エコーキャンセル部の内部は図９、図１０に示したよう
になっている。
の残留信号から誤差ベクトルｅT （ｋ）＝［ｙ（ｋ）…ｙ（ｋ−ｐ＋１）］−ｗT
（ｋ）Ｘ（ｋ） を生成し、修正係数算出部７３３ではＺ（ｋ），Ｘ
（ｋ）と誤差ベクトルから修正用の係数からなるベクト
ルｃ ＝（ＸT（ｋ）Ｚ（ｋ））-1ｅ（ｋ） を算出する。フィルタ係数更新部７３４では、修正係数
ｃとこれまでの修正用信号行列Ｚ（ｋ）から修正ベク
トルＺ（ｋ）ｃを求めｗ （ｋ＋１）＝ｗ（ｋ）＋μＺ（ｋ）ｃ により適応フィルタの係数を更新する。ただしμはステ
ップサイズである。このときの計算量は、通常の射影ア
ルゴリズムとほとんど変わらない。なお誤差ベクトル生
成部７３５では、３次以上の射影アルゴリズムの場合
は、これまでの再生信号及びこれまでの修正係数も用い
て誤差ベクトルを生成する。実施例２ Ｎ（≧２）チャネルの再生系とＭ（≧１）チャネルの収
音系とで構成される通信会議システムは、収音チャネル
毎に図８に示すように再生側の全Ｎチャネルと収音側１
チャネルとの間のＮ入力１出力時系列信号を処理するＮ
チャネルエコーキャンセル部７m を備える。Ｎチャネル
エコーキャンセル部の内部は図９、図１０に示したよう
になっている。
【００３０】図９のＮチャネルエコーキャンセル部７m
において、疑似エコー信号生成部７１への入力信号のベ
クトルは、ｘ （ｋ）＝ｕ（ｋ）＋ｇ(ｋ) のように生成される。この入力信号ベクトルは、受話信
号成分および受話信号と直交する成分に分離できる。一
例として受話信号成分として２時点の受話信号ベクトル
ｕ（ｋ），ｕ（ｋ−１）を考慮に入れた場合に、
において、疑似エコー信号生成部７１への入力信号のベ
クトルは、ｘ （ｋ）＝ｕ（ｋ）＋ｇ(ｋ) のように生成される。この入力信号ベクトルは、受話信
号成分および受話信号と直交する成分に分離できる。一
例として受話信号成分として２時点の受話信号ベクトル
ｕ（ｋ），ｕ（ｋ−１）を考慮に入れた場合に、
【００３１】
【数４】
【００３２】のように再生信号ベクトルに含まれｕ
（ｋ），ｕ（ｋ−１）のなす平面に直交するベクトル
としてｖ（ｋ）が求められる。Ｕ（ｋ）＝［ｕ
（ｋ） ｕ（ｋ−１）］とおき、上式に左からＵ
T（ｋ）をかけると
（ｋ），ｕ（ｋ−１）のなす平面に直交するベクトル
としてｖ（ｋ）が求められる。Ｕ（ｋ）＝［ｕ
（ｋ） ｕ（ｋ−１）］とおき、上式に左からＵ
T（ｋ）をかけると
【００３３】
【数５】 の関係から、ｓ0 ，ｓ1 は
【００３４】
【数６】
【００３５】により求まる。各ベクトルｕ（ｋ），
ｕ（ｋ−１），ｖ（ｋ）の関係は図１１に示すよう
になる。つまり再生信号ベクトルｘ（ｋ）は受話信号
ベクトルの線形和ｓ0 ｕ（ｋ）＋ｓ1 ｕ（ｋ−１）
と、これに直交するベクトルｖ（ｋ）に分解できる。
このとき受話信号ベクトルの線形和からなる成分を１−
ｂ倍することで、付加情報に対する受話信号情報の比率
が小さい修正基本ベクトル
ｕ（ｋ−１），ｖ（ｋ）の関係は図１１に示すよう
になる。つまり再生信号ベクトルｘ（ｋ）は受話信号
ベクトルの線形和ｓ0 ｕ（ｋ）＋ｓ1 ｕ（ｋ−１）
と、これに直交するベクトルｖ（ｋ）に分解できる。
このとき受話信号ベクトルの線形和からなる成分を１−
ｂ倍することで、付加情報に対する受話信号情報の比率
が小さい修正基本ベクトル
【００３６】
【数７】
【００３７】が生成できる。この式の右辺の第１項は受
話信号ベクトルであり、第２項以下の項は受話信号ベク
トル線形和のｂ倍の信号である。以上の式は２時点の受
話信号ベクトルを用いる場合であるが、Ｕ（ｋ）をｒ時
点の受話信号ベクトルから構成すれば、受話信号情報の
付加信号情報に対する比率が再生信号よりも小さい修正
基本ベクトルｚ（ｋ）は式（３）の右辺から求められ
る。ただし、ｂはあらかじめ設定された０〜１の範囲の
値であり、実験により良い値を求めておく。この処理が
Ｚ（ｋ）生成部７３１にて行われたのち、 Ｘ（ｋ）＝［ｘ（ｋ）…ｘ（ｋ−ｐ＋１）］ Ｚ（ｋ）＝［ｚ（ｋ）…ｚ（ｋ−ｐ＋１）］ｅT （ｋ）＝［ｙ（ｋ）…ｙ（ｋ−ｐ＋１）］−ｗT
（ｋ）Ｘ（ｋ）ｃ ＝（ＸT（ｋ）Ｚ（ｋ））-1ｅ（ｋ）ｗ （ｋ＋１）＝ｗ（ｋ）＋μＺ（ｋ）ｃ により適応フィルタの係数を更新する。ただしμはステ
ップサイズである。
話信号ベクトルであり、第２項以下の項は受話信号ベク
トル線形和のｂ倍の信号である。以上の式は２時点の受
話信号ベクトルを用いる場合であるが、Ｕ（ｋ）をｒ時
点の受話信号ベクトルから構成すれば、受話信号情報の
付加信号情報に対する比率が再生信号よりも小さい修正
基本ベクトルｚ（ｋ）は式（３）の右辺から求められ
る。ただし、ｂはあらかじめ設定された０〜１の範囲の
値であり、実験により良い値を求めておく。この処理が
Ｚ（ｋ）生成部７３１にて行われたのち、 Ｘ（ｋ）＝［ｘ（ｋ）…ｘ（ｋ−ｐ＋１）］ Ｚ（ｋ）＝［ｚ（ｋ）…ｚ（ｋ−ｐ＋１）］ｅT （ｋ）＝［ｙ（ｋ）…ｙ（ｋ−ｐ＋１）］−ｗT
（ｋ）Ｘ（ｋ）ｃ ＝（ＸT（ｋ）Ｚ（ｋ））-1ｅ（ｋ）ｗ （ｋ＋１）＝ｗ（ｋ）＋μＺ（ｋ）ｃ により適応フィルタの係数を更新する。ただしμはステ
ップサイズである。
【００３８】実施例３ 図８中のＮチャネルエコーキャンセル部７mの処理に、
ＦＦＴを用いるブロック信号処理を適用する疑似反響経
路のインパルス応答の更新処理の手順の例を以下に示
す。ステップ１ 各チャネルの受話信号ｕn(ｋ)と相関変動処理のための
付加信号ｇn(ｕn(ｋ))（ｎ＝１，…，Ｎ）から、再生信
号ｘn(ｋ)と修正用信号ｚn(ｋ)を ｘn(ｋ)＝ｕn(ｋ)＋ｇn(ｕn(ｋ)) ｚn(ｋ)＝ａｕn(ｋ)＋ｇn(ｕn(ｋ)) （ｎ＝１，…，
Ｎ） により生成する。ただしａは０より大きく１以下の値で
ある。これら信号ｘn(ｋ),ｚn(ｋ)を、Ｌサンプル毎に
長さ２Ｌの信号ベクトルにブロック化し、ＦＦＴをもち
いてＸnf （ｋ）＝diag（ＦＦＴ（［ｘn(ｋ−２Ｌ＋１），
…，ｘn(ｋ)］T ））Ｚnf （ｋ）＝diag（ＦＦＴ（［ｚn(ｋ−２Ｌ＋１），
…，ｚn(ｋ)］T ））（ｎ＝１，…,Ｎ） のように周波数領域に変換する。ステップ２ 周波数領域でＸnf（ｋ）とｗnf（ｋ）を掛けること
で、チャネルごとに入力信号ベクトルを、疑似反響経路
でフィルタ処理する。このフィルタ処理結果を逆ＦＦＴ
処理し、時間領域での信号ベクトルｙ＾n（ｋ）（ｎ
＝１，…,Ｎ）を得る。ｙ ＾n(ｋ）＝［ＩL ０L］ＩＦＦＴ（Ｘ
nf（ｋ）ｗnf（ｋ）） ただし、０L はＬ×Ｌの零行列、ＩL はＬ×Ｌの単
位行列である。ステップ３ 信号ベクトルｙ＾n(ｋ）（ｎ＝１，…，Ｎ）を加算し
て、疑似エコー信号のベクトルｙ＾（ｋ）を得る。ｙ ＾（ｋ）＝Σn=1 Nｙ＾n（ｋ）ステップ４ 時間領域にて収音信号ベクトルｙ（ｋ）と疑似エコー
のベクトルｙ＾（ｋ）から誤差信号ベクトルを求め、
その誤差信号ベクトルをＦＦＴにより周波数領域に変換
する。ｅf (ｋ)＝ＦＦＴ（［０，…,０，ｙT(ｋ）−ｙ＾
T(ｋ）］T ) ただしｙ （ｋ）＝［ｙ（ｋ−Ｌ＋１）…ｙ（ｋ）］T であり、ＦＦＴ［ ］中の０の数はＬ個である。
ＦＦＴを用いるブロック信号処理を適用する疑似反響経
路のインパルス応答の更新処理の手順の例を以下に示
す。ステップ１ 各チャネルの受話信号ｕn(ｋ)と相関変動処理のための
付加信号ｇn(ｕn(ｋ))（ｎ＝１，…，Ｎ）から、再生信
号ｘn(ｋ)と修正用信号ｚn(ｋ)を ｘn(ｋ)＝ｕn(ｋ)＋ｇn(ｕn(ｋ)) ｚn(ｋ)＝ａｕn(ｋ)＋ｇn(ｕn(ｋ)) （ｎ＝１，…，
Ｎ） により生成する。ただしａは０より大きく１以下の値で
ある。これら信号ｘn(ｋ),ｚn(ｋ)を、Ｌサンプル毎に
長さ２Ｌの信号ベクトルにブロック化し、ＦＦＴをもち
いてＸnf （ｋ）＝diag（ＦＦＴ（［ｘn(ｋ−２Ｌ＋１），
…，ｘn(ｋ)］T ））Ｚnf （ｋ）＝diag（ＦＦＴ（［ｚn(ｋ−２Ｌ＋１），
…，ｚn(ｋ)］T ））（ｎ＝１，…,Ｎ） のように周波数領域に変換する。ステップ２ 周波数領域でＸnf（ｋ）とｗnf（ｋ）を掛けること
で、チャネルごとに入力信号ベクトルを、疑似反響経路
でフィルタ処理する。このフィルタ処理結果を逆ＦＦＴ
処理し、時間領域での信号ベクトルｙ＾n（ｋ）（ｎ
＝１，…,Ｎ）を得る。ｙ ＾n(ｋ）＝［ＩL ０L］ＩＦＦＴ（Ｘ
nf（ｋ）ｗnf（ｋ）） ただし、０L はＬ×Ｌの零行列、ＩL はＬ×Ｌの単
位行列である。ステップ３ 信号ベクトルｙ＾n(ｋ）（ｎ＝１，…，Ｎ）を加算し
て、疑似エコー信号のベクトルｙ＾（ｋ）を得る。ｙ ＾（ｋ）＝Σn=1 Nｙ＾n（ｋ）ステップ４ 時間領域にて収音信号ベクトルｙ（ｋ）と疑似エコー
のベクトルｙ＾（ｋ）から誤差信号ベクトルを求め、
その誤差信号ベクトルをＦＦＴにより周波数領域に変換
する。ｅf (ｋ)＝ＦＦＴ（［０，…,０，ｙT(ｋ）−ｙ＾
T(ｋ）］T ) ただしｙ （ｋ）＝［ｙ（ｋ−Ｌ＋１）…ｙ（ｋ）］T であり、ＦＦＴ［ ］中の０の数はＬ個である。
【００３９】ステップ５ 誤差信号ｅf(ｋ)と修正用信号ｚn(ｋ)を周波数領域で処
理し、修正ベクトルｄｗnf（ｋ）を求める。周波数領
域でＺ* nf (ｋ)とｅf(ｋ)を乗算し、その結果を逆
ＦＦＴして時間領域に変換し、その前半のＬ個を取出し
てｖ* nf (ｋ)とする。ｖnf (ｋ)＝［ＩL ０L］ＩＦＦＴ（Ｚ
* nf（ｋ）ｅf(ｋ)） 更にこのｖnf(ｋ)にＬ個の０を後詰めして、ＦＦＴに
より周波数領域に変換する。 ｄｗnf(ｋ)＝ＦＦＴ（［ｖnf T(ｋ),０，…，
０］T ） ただし行列Ｚ* nf(ｋ)の各成分は修正用信号ｚn(ｋ)か
ら生成された行列Ｚnf(ｋ)各成分の複素共役である。ステップ６ 各チャネルの適応フィルタを次式で更新する。ｗnf （ｋ＋Ｌ）＝ｗnf（ｋ）＋Ｐ（ｋ）ｄｗnf
（ｋ） ただし行列Ｐ（ｋ）は、
理し、修正ベクトルｄｗnf（ｋ）を求める。周波数領
域でＺ* nf (ｋ)とｅf(ｋ)を乗算し、その結果を逆
ＦＦＴして時間領域に変換し、その前半のＬ個を取出し
てｖ* nf (ｋ)とする。ｖnf (ｋ)＝［ＩL ０L］ＩＦＦＴ（Ｚ
* nf（ｋ）ｅf(ｋ)） 更にこのｖnf(ｋ)にＬ個の０を後詰めして、ＦＦＴに
より周波数領域に変換する。 ｄｗnf(ｋ)＝ＦＦＴ（［ｖnf T(ｋ),０，…，
０］T ） ただし行列Ｚ* nf(ｋ)の各成分は修正用信号ｚn(ｋ)か
ら生成された行列Ｚnf(ｋ)各成分の複素共役である。ステップ６ 各チャネルの適応フィルタを次式で更新する。ｗnf （ｋ＋Ｌ）＝ｗnf（ｋ）＋Ｐ（ｋ）ｄｗnf
（ｋ） ただし行列Ｐ（ｋ）は、
【数８】 により計算される。μは０〜１の値をとるステップサイ
ズである。関数Ｔ（Ｘ nf(ｋ),ｉ）は行列Ｘnf(ｋ)
の（ｉ，ｉ）番目の要素を引き出している。δは分母が
０になることを防止するための微小な正定数である。行
列Ｐ（ｋ）中のｐ（ｋ，ｉ）は、入力信号スペクトル
Ｘnf（ｋ）と修正信号スペクトルＺnf（ｋ）のクロ
ススペクトル短時間平均になっている。つまり前回の修
正用信号と再生信号のクロススペクトルの短時間平均の
全チャネル分の総和と、今回の修正用信号と再生信号の
クロススペクトルの短時間の全チャネル分の総和とをβ
で重み付け加算して、今回の短時間平均総和を求める。
ズである。関数Ｔ（Ｘ nf(ｋ),ｉ）は行列Ｘnf(ｋ)
の（ｉ，ｉ）番目の要素を引き出している。δは分母が
０になることを防止するための微小な正定数である。行
列Ｐ（ｋ）中のｐ（ｋ，ｉ）は、入力信号スペクトル
Ｘnf（ｋ）と修正信号スペクトルＺnf（ｋ）のクロ
ススペクトル短時間平均になっている。つまり前回の修
正用信号と再生信号のクロススペクトルの短時間平均の
全チャネル分の総和と、今回の修正用信号と再生信号の
クロススペクトルの短時間の全チャネル分の総和とをβ
で重み付け加算して、今回の短時間平均総和を求める。
【００４０】Ｎチャネルエコーキャンセル部７mの機能
構成は、図１２に示すようになる。受話信号および付加
信号をＴＦ変換する８１ｎは、図４中のＴＦ変換部４４
ｎに対応している。受話信号ｕn(ｋ)には加算器８１１
ｎにより付加信号ｇn（ｕn(ｋ)）が加算されて再生信号
ｘn(ｋ)が生成され、再生信号ｘn(ｋ)はＴＦ変換部８１
２ｎによってＸnf（ｋ）に変換される。また受話信号
ｕn(ｋ)は減衰器８１３ｎによりａ倍（ただしａは０か
ら１の値）され、加算器８１４ｎにより付加信号ｇ
n（ｕn(ｋ)）が加算されて修正用信号ｚn(ｋ)が生成さ
れる。修正用信号ｚn(ｋ)はＴＦ変換部８１５ｎにより
Ｚnf（ｋ）に変換される。Ｘnf（ｋ）はフィルタ処
理部（疑似エコー信号生成部）８２ｎに、Ｚnf（ｋ）
はフィルタ更新部８８ｎにそれぞれ渡される。フィルタ
処理部８２ｎ、ＦＴ変換部８３ｎ、ベクトル加算部８４
では、ステップ２,３の処理を行い疑似エコー信号が生
成される。マイクロホン３mからの収音信号ｙ（ｋ）
は、ブロック化部８５でＬサンプルごとにブロック化さ
れ、ステップ４にしたがってベクトル減算部８６にて疑
似エコー信号ベクトルとの誤差がとられ、その誤差ベク
トルはＴＦ変換部８７で周波数領域へ変換される。フィ
ルタ更新部８８ｎ（ｎ＝１，…，Ｎ）は、ステップ５，
６にしたがって周波数領域でｗnf（ｋ）を更新するこ
とで、適応フィルタを更新する。フィルタ更新部８８ｎ
は、図１３Ａに示すように、誤差信号ｅf(ｋ)と修正用
基本ベクトルＺnf（ｋ）が修正ベクトル生成部８８１
ｎに入力されて周波数領域で処理されて修正ベクトルｄ
ｗnf（ｋ）が出力され、この修正ベクトルｄｗ
nf（ｋ）により逐次更新部８８２ｎにおいて周波数領域
で疑似反響経路のインパルス応答がｗnf（ｋ）から
ｗnf（ｋ＋Ｌ）に更新される。
構成は、図１２に示すようになる。受話信号および付加
信号をＴＦ変換する８１ｎは、図４中のＴＦ変換部４４
ｎに対応している。受話信号ｕn(ｋ)には加算器８１１
ｎにより付加信号ｇn（ｕn(ｋ)）が加算されて再生信号
ｘn(ｋ)が生成され、再生信号ｘn(ｋ)はＴＦ変換部８１
２ｎによってＸnf（ｋ）に変換される。また受話信号
ｕn(ｋ)は減衰器８１３ｎによりａ倍（ただしａは０か
ら１の値）され、加算器８１４ｎにより付加信号ｇ
n（ｕn(ｋ)）が加算されて修正用信号ｚn(ｋ)が生成さ
れる。修正用信号ｚn(ｋ)はＴＦ変換部８１５ｎにより
Ｚnf（ｋ）に変換される。Ｘnf（ｋ）はフィルタ処
理部（疑似エコー信号生成部）８２ｎに、Ｚnf（ｋ）
はフィルタ更新部８８ｎにそれぞれ渡される。フィルタ
処理部８２ｎ、ＦＴ変換部８３ｎ、ベクトル加算部８４
では、ステップ２,３の処理を行い疑似エコー信号が生
成される。マイクロホン３mからの収音信号ｙ（ｋ）
は、ブロック化部８５でＬサンプルごとにブロック化さ
れ、ステップ４にしたがってベクトル減算部８６にて疑
似エコー信号ベクトルとの誤差がとられ、その誤差ベク
トルはＴＦ変換部８７で周波数領域へ変換される。フィ
ルタ更新部８８ｎ（ｎ＝１，…，Ｎ）は、ステップ５，
６にしたがって周波数領域でｗnf（ｋ）を更新するこ
とで、適応フィルタを更新する。フィルタ更新部８８ｎ
は、図１３Ａに示すように、誤差信号ｅf(ｋ)と修正用
基本ベクトルＺnf（ｋ）が修正ベクトル生成部８８１
ｎに入力されて周波数領域で処理されて修正ベクトルｄ
ｗnf（ｋ）が出力され、この修正ベクトルｄｗ
nf（ｋ）により逐次更新部８８２ｎにおいて周波数領域
で疑似反響経路のインパルス応答がｗnf（ｋ）から
ｗnf（ｋ＋Ｌ）に更新される。
【００４１】この際に、入力信号の白色化処理を行う場
合は、ｄｗnf（ｋ）に対し、行列Ｐ（ｋ）により補
正部８８３ｎで補正して、逐次更新部８８２ｎへ供給す
る。行列Ｐ（ｋ）の生成は、図１３Ｂに示すように
Ｘnf（ｋ）,Ｚnf（ｋ）の各ｉ番目の要素（スペク
トル）（ｉ＝１，…，２Ｌ）ごとに乗算部８８４ｎで乗
算してクロススペクトルを求め、これらクロススペクト
ルを加算部８８５で全チャネル分を加算し、この加算値
ｐ′（ｋ，ｉ）と、前回の対応する（ｉ番目の）クロス
スペクトルの短時間平均値ｐ（ｋ−Ｌ，ｉ）とが平均化
部８８６で荷重平均され、今回のｉ番目のクロススペク
トル短時間平均ｐ（ｋ，ｉ）とする。この荷重平均は例
えばβｐ（ｋ−Ｌ，ｉ）＋（１−β）ｐ′（ｋ，ｉ）＝
ｐ（ｋ，ｉ）とする。βは０〜１の値であり、ｐ（ｋ，
ｉ）の値が平滑化される。更にこれら各ｉ番目のクロス
スペクトル短時間平均の逆数にステップサイズμが乗算
された各値を要素とする対角行列Ｐ（ｋ）が補正行列
生成部８８９で生成される。
合は、ｄｗnf（ｋ）に対し、行列Ｐ（ｋ）により補
正部８８３ｎで補正して、逐次更新部８８２ｎへ供給す
る。行列Ｐ（ｋ）の生成は、図１３Ｂに示すように
Ｘnf（ｋ）,Ｚnf（ｋ）の各ｉ番目の要素（スペク
トル）（ｉ＝１，…，２Ｌ）ごとに乗算部８８４ｎで乗
算してクロススペクトルを求め、これらクロススペクト
ルを加算部８８５で全チャネル分を加算し、この加算値
ｐ′（ｋ，ｉ）と、前回の対応する（ｉ番目の）クロス
スペクトルの短時間平均値ｐ（ｋ−Ｌ，ｉ）とが平均化
部８８６で荷重平均され、今回のｉ番目のクロススペク
トル短時間平均ｐ（ｋ，ｉ）とする。この荷重平均は例
えばβｐ（ｋ−Ｌ，ｉ）＋（１−β）ｐ′（ｋ，ｉ）＝
ｐ（ｋ，ｉ）とする。βは０〜１の値であり、ｐ（ｋ，
ｉ）の値が平滑化される。更にこれら各ｉ番目のクロス
スペクトル短時間平均の逆数にステップサイズμが乗算
された各値を要素とする対角行列Ｐ（ｋ）が補正行列
生成部８８９で生成される。
【００４２】実施例４ ＦＬＭＳ法および実施例３の手法は、適応フィルタ（疑
似反響経路）長がＬのとき、Ｌサンプル毎に過去２Ｌサ
ンプル分の信号ブロックをもちいて、計算効率よく適応
信号処理を行う手法である。この手法では、信号がＬサ
ンプル分蓄積してから１フレーム分の適応信号処理が開
始されるために、信号処理にＬサンプルの処理遅延が生
じる。会議室用エコーキャンセラでは適応フィルタ長が
部屋の残響時間と同等の例えば３００ｍｓ以上になるた
め、処理遅延が無視できない影響を持つ。またフィルタ
の更新頻度も低くなるために、例えばマイクロホンが動
くなどしてエコー経路の特性が変動すると、エコーがす
ぐには消去されない問題が生じる。文献J.S.Soo and K.
K.Pang,“Multidelay Block Frequency Domain Adaptiv
eFilter,”IEEE Trans.on ASSP,vol.ASSP 38,no.2,pp.3
73-376(1990)では、マルチディレイ・フィルタ（以下Ｍ
ＤＦと略す）をもちいて、処理遅延が大きく更新レート
が低いというＦＬＭＳ法の問題を解決している。周波数
領域の信号処理では、畳み込み処理はオーバーラップセ
ーブ法により実現されている。ＭＤＦは、この畳み込み
処理がより小さいブロック同士のオーバーラップセーブ
処理に分割できることを利用する。適応フィルタのタッ
プ長をＬ、分割数をＤ（ただしＬはＤで割り切れる）、
Ｌ′＝Ｌ／Ｄとすると、ＭＤＦ法ではＬ′サンプル毎に
畳み込み処理が可能なため、Ｌ′サンプル毎に適応信号
処理を適用することが可能になる。実施例３の手法も、
以下のステップのようにＭＤＦ法と組合わせることで、
処理遅延と低更新レートの問題が解決される。
似反響経路）長がＬのとき、Ｌサンプル毎に過去２Ｌサ
ンプル分の信号ブロックをもちいて、計算効率よく適応
信号処理を行う手法である。この手法では、信号がＬサ
ンプル分蓄積してから１フレーム分の適応信号処理が開
始されるために、信号処理にＬサンプルの処理遅延が生
じる。会議室用エコーキャンセラでは適応フィルタ長が
部屋の残響時間と同等の例えば３００ｍｓ以上になるた
め、処理遅延が無視できない影響を持つ。またフィルタ
の更新頻度も低くなるために、例えばマイクロホンが動
くなどしてエコー経路の特性が変動すると、エコーがす
ぐには消去されない問題が生じる。文献J.S.Soo and K.
K.Pang,“Multidelay Block Frequency Domain Adaptiv
eFilter,”IEEE Trans.on ASSP,vol.ASSP 38,no.2,pp.3
73-376(1990)では、マルチディレイ・フィルタ（以下Ｍ
ＤＦと略す）をもちいて、処理遅延が大きく更新レート
が低いというＦＬＭＳ法の問題を解決している。周波数
領域の信号処理では、畳み込み処理はオーバーラップセ
ーブ法により実現されている。ＭＤＦは、この畳み込み
処理がより小さいブロック同士のオーバーラップセーブ
処理に分割できることを利用する。適応フィルタのタッ
プ長をＬ、分割数をＤ（ただしＬはＤで割り切れる）、
Ｌ′＝Ｌ／Ｄとすると、ＭＤＦ法ではＬ′サンプル毎に
畳み込み処理が可能なため、Ｌ′サンプル毎に適応信号
処理を適用することが可能になる。実施例３の手法も、
以下のステップのようにＭＤＦ法と組合わせることで、
処理遅延と低更新レートの問題が解決される。
【００４３】ステップ１ 各チャネルの受話信号ｕn(ｋ)と相関変動処理のための
付加信号ｇn(ｕn(ｋ))（ｎ＝１，…，Ｎ）から、再生信
号ｘn(ｋ)と修正用信号ｚn(ｋ)を ｘn(ｋ)＝ｕn(ｋ)＋ｇn(ｕn(ｋ)) ｚn(ｋ)＝ａｕn(ｋ)＋ｇn(ｕn(ｋ)) （ｎ＝１，…，
Ｎ） により生成する。ただしａは０より大きく１以下の値で
ある。これらｘn(ｋ),ｚ n(ｋ)をＬ′サンプル毎に長さ
２Ｌ′の信号ベクトルにブロック化し、ＦＦＴをもちい
てＸnf （ｋ,Ｄ）＝diag（ＦＦＴ（［ｘn(ｋ−２Ｌ′＋
１），…，ｘn(ｋ)］ T ））Ｚnf （ｋ,Ｄ）＝diag（ＦＦＴ（［ｚn(ｋ−２Ｌ′＋
１），…，ｚn(ｋ)］ T ）） （ｎ＝１，…,Ｎ） のように周波数領域に変換する。また、疑似反響経路
（適応フィルタ）長はＬであり、Ｄ−１個前まで計算結
果を用いて、各Ｌ′についてフィルタ処理する必要があ
るから、Ｘnf （ｋ,ｄ）＝Ｘnf（ｋ−Ｌ′,ｄ＋１）（ｄ＝
１，…,Ｄ−１）Ｚnf （ｋ,ｄ）＝Ｚnf（ｋ−Ｌ′,ｄ＋１）（ｄ＝
１，…,Ｄ−１） とする。ステップ２ チャネルごとに周波数領域で掛け算処理を行うことで、
入力信号ベクトルをフィルタ処理する。計算結果を逆Ｆ
ＦＴ処理し、時間領域での信号ベクトルｙ＾n(ｋ）を得
る。ｙ ＾n(ｋ）＝［ＩL' ０L'］ＩＦＦＴ（Σd=1 D
Ｘnf（ｋ,ｄ）ｗn f（ｋ,ｄ）） ただし、０L'はＬ′×Ｌ′の零行列、ＩL'はＬ′×
Ｌ′の単位行列である。 ステップ３ 信号ベクトルｙ＾n(ｋ）（ｎ＝１，…，Ｎ）を加算し
て、疑似エコー信号のベクトルｙ＾（ｋ）を得る。ｙ ＾（ｋ）＝Σn=1 Nｙ＾n（ｋ）ステップ４ 収音信号と疑似エコーの誤差信号のベクトルをｅf (ｋ)＝ＦＦＴ（［０，…,０，ｙT(ｋ）−ｙ＾
T(ｋ）］T ) で算出する。ただしｙ （ｋ）＝［ｙ（ｋ−Ｌ′＋１）…ｙ（ｋ）］T であり、ＦＦＴ（［…］）内の０の数はＬ′個である。
付加信号ｇn(ｕn(ｋ))（ｎ＝１，…，Ｎ）から、再生信
号ｘn(ｋ)と修正用信号ｚn(ｋ)を ｘn(ｋ)＝ｕn(ｋ)＋ｇn(ｕn(ｋ)) ｚn(ｋ)＝ａｕn(ｋ)＋ｇn(ｕn(ｋ)) （ｎ＝１，…，
Ｎ） により生成する。ただしａは０より大きく１以下の値で
ある。これらｘn(ｋ),ｚ n(ｋ)をＬ′サンプル毎に長さ
２Ｌ′の信号ベクトルにブロック化し、ＦＦＴをもちい
てＸnf （ｋ,Ｄ）＝diag（ＦＦＴ（［ｘn(ｋ−２Ｌ′＋
１），…，ｘn(ｋ)］ T ））Ｚnf （ｋ,Ｄ）＝diag（ＦＦＴ（［ｚn(ｋ−２Ｌ′＋
１），…，ｚn(ｋ)］ T ）） （ｎ＝１，…,Ｎ） のように周波数領域に変換する。また、疑似反響経路
（適応フィルタ）長はＬであり、Ｄ−１個前まで計算結
果を用いて、各Ｌ′についてフィルタ処理する必要があ
るから、Ｘnf （ｋ,ｄ）＝Ｘnf（ｋ−Ｌ′,ｄ＋１）（ｄ＝
１，…,Ｄ−１）Ｚnf （ｋ,ｄ）＝Ｚnf（ｋ−Ｌ′,ｄ＋１）（ｄ＝
１，…,Ｄ−１） とする。ステップ２ チャネルごとに周波数領域で掛け算処理を行うことで、
入力信号ベクトルをフィルタ処理する。計算結果を逆Ｆ
ＦＴ処理し、時間領域での信号ベクトルｙ＾n(ｋ）を得
る。ｙ ＾n(ｋ）＝［ＩL' ０L'］ＩＦＦＴ（Σd=1 D
Ｘnf（ｋ,ｄ）ｗn f（ｋ,ｄ）） ただし、０L'はＬ′×Ｌ′の零行列、ＩL'はＬ′×
Ｌ′の単位行列である。 ステップ３ 信号ベクトルｙ＾n(ｋ）（ｎ＝１，…，Ｎ）を加算し
て、疑似エコー信号のベクトルｙ＾（ｋ）を得る。ｙ ＾（ｋ）＝Σn=1 Nｙ＾n（ｋ）ステップ４ 収音信号と疑似エコーの誤差信号のベクトルをｅf (ｋ)＝ＦＦＴ（［０，…,０，ｙT(ｋ）−ｙ＾
T(ｋ）］T ) で算出する。ただしｙ （ｋ）＝［ｙ（ｋ−Ｌ′＋１）…ｙ（ｋ）］T であり、ＦＦＴ（［…］）内の０の数はＬ′個である。
【００４４】ステップ５ 誤差信号と修正用信号を周波数領域で処理し、修正ベク
トルｄｗnf（ｋ）を求める。ｖnf (ｋ,ｄ)＝［ＩL' ０L'］ＩＦＦＴ（Ｚ* nf
（ｋ,ｄ）ｅf(ｋ)） ｄｗnf(ｋ,ｄ)＝ＦＦＴ（［ｖnf T(ｋ,ｄ),０，…，
０］T ）（ｄ＝１，…，Ｄ） ただし行列Ｚ* nf(ｋ)の各成分は行列Ｚnf(ｋ)各成
分の複素共役であり、ＦＦＴ（［ ］）内の０の数は
Ｌ′個である。ステップ６ 各チャネルの適応フィルタを次式で更新する。ｗnf （ｋ＋Ｌ′，ｄ）＝ｗnf（ｋ，ｄ）＋Ｐ
（ｋ）ｄｗnf（ｋ,ｄ）（ｄ＝１，…,Ｄ） ただし、行列Ｐ（ｋ）は、
トルｄｗnf（ｋ）を求める。ｖnf (ｋ,ｄ)＝［ＩL' ０L'］ＩＦＦＴ（Ｚ* nf
（ｋ,ｄ）ｅf(ｋ)） ｄｗnf(ｋ,ｄ)＝ＦＦＴ（［ｖnf T(ｋ,ｄ),０，…，
０］T ）（ｄ＝１，…，Ｄ） ただし行列Ｚ* nf(ｋ)の各成分は行列Ｚnf(ｋ)各成
分の複素共役であり、ＦＦＴ（［ ］）内の０の数は
Ｌ′個である。ステップ６ 各チャネルの適応フィルタを次式で更新する。ｗnf （ｋ＋Ｌ′，ｄ）＝ｗnf（ｋ，ｄ）＋Ｐ
（ｋ）ｄｗnf（ｋ,ｄ）（ｄ＝１，…,Ｄ） ただし、行列Ｐ（ｋ）は、
【数９】 により計算され、μは０〜１の値をとるステップサイズ
である。またδは分母が０になることを防止するための
微小な正定数である。
である。またδは分母が０になることを防止するための
微小な正定数である。
【００４５】実施例４のＮチャネルエコーキャンセル部
７m内部は、実施例３と同様に図１２に示したような機
能構成をとる。受話信号ｕn(ｋ)には加算器８１１ｎに
より付加信号ｇn（ｕn(ｋ)）が加算されて、再生信号ｘ
n(ｋ)が生成され、更にＴＦ変換部８１２ｎによって
Ｘnf（ｋ）に変換される。また受話信号ｕn(ｋ)は減
衰器８１３ｎによりａ倍（ただしａは０から１の値）さ
れ、加算器８１４ｎにより付加信号ｇn（ｕn(ｋ)）が加
算されて、修正用信号ｚn(ｋ)が生成される。ｚn(ｋ)は
ＴＦ変換部８１５ｎによりＺnf（ｋ）に変換される。
Ｘnf（ｋ）はフィルタ処理部８２ｎへ、Ｚnf（ｋ）
はフィルタ更新部８８ｎに渡される。フィルタ処理部８
２ｎ、ＦＴ変換部８３ｎ、ベクトル加算部８４では、ス
テップ２，３の処理を経て疑似エコー信号が生成され
る。マイクロホン３mからの収音信号ｙ（ｋ）は、ブロ
ック化部８５でブロック化され、ステップ４にしたがっ
てベクトル加算部８６にて疑似エコー信号ベクトルとの
誤差がとられ、ＴＦ変換部８７で周波数領域へ変換され
る。フィルタ更新部８８ｎではステップ５，６にしたが
って適応フィルタが更新される。Ｎ入力１出力適応フィ
ルタについて、チャネル当りの適応フィルタ長をＬとす
ると、Ｌサンプル分の疑似エコー信号を算出するのに必
要となる積算の演算量は、ＮＬＭＳ法では、ＮＬ（２Ｌ
＋４）である。一方、実施例４の方法で必要となる積算
の演算量はＮＬ（（４Ｄ＋８）ｌｏｇ2 （Ｌ／Ｄ）＋１
５Ｄ＋５）である。チャネル当りの適応フィルタタップ
数をＬ＝１０２４とするとき、実施例４の方法で適応フ
ィルタをＬ／４タップ毎に更新する場合の演算量はＮＬ
ＭＳ法の約１２．５％であり、Ｌ／８タップ毎に更新す
る場合の演算量は約２０％である。このように演算量を
ＮＬＭＳ法と比較して低く抑えたまま、ＦＬＭＳ法と比
較して、処理遅延を大幅に小さくすることができる。
７m内部は、実施例３と同様に図１２に示したような機
能構成をとる。受話信号ｕn(ｋ)には加算器８１１ｎに
より付加信号ｇn（ｕn(ｋ)）が加算されて、再生信号ｘ
n(ｋ)が生成され、更にＴＦ変換部８１２ｎによって
Ｘnf（ｋ）に変換される。また受話信号ｕn(ｋ)は減
衰器８１３ｎによりａ倍（ただしａは０から１の値）さ
れ、加算器８１４ｎにより付加信号ｇn（ｕn(ｋ)）が加
算されて、修正用信号ｚn(ｋ)が生成される。ｚn(ｋ)は
ＴＦ変換部８１５ｎによりＺnf（ｋ）に変換される。
Ｘnf（ｋ）はフィルタ処理部８２ｎへ、Ｚnf（ｋ）
はフィルタ更新部８８ｎに渡される。フィルタ処理部８
２ｎ、ＦＴ変換部８３ｎ、ベクトル加算部８４では、ス
テップ２，３の処理を経て疑似エコー信号が生成され
る。マイクロホン３mからの収音信号ｙ（ｋ）は、ブロ
ック化部８５でブロック化され、ステップ４にしたがっ
てベクトル加算部８６にて疑似エコー信号ベクトルとの
誤差がとられ、ＴＦ変換部８７で周波数領域へ変換され
る。フィルタ更新部８８ｎではステップ５，６にしたが
って適応フィルタが更新される。Ｎ入力１出力適応フィ
ルタについて、チャネル当りの適応フィルタ長をＬとす
ると、Ｌサンプル分の疑似エコー信号を算出するのに必
要となる積算の演算量は、ＮＬＭＳ法では、ＮＬ（２Ｌ
＋４）である。一方、実施例４の方法で必要となる積算
の演算量はＮＬ（（４Ｄ＋８）ｌｏｇ2 （Ｌ／Ｄ）＋１
５Ｄ＋５）である。チャネル当りの適応フィルタタップ
数をＬ＝１０２４とするとき、実施例４の方法で適応フ
ィルタをＬ／４タップ毎に更新する場合の演算量はＮＬ
ＭＳ法の約１２．５％であり、Ｌ／８タップ毎に更新す
る場合の演算量は約２０％である。このように演算量を
ＮＬＭＳ法と比較して低く抑えたまま、ＦＬＭＳ法と比
較して、処理遅延を大幅に小さくすることができる。
【００４６】以上述べたようにこの発明は再生信号ｘ
n(ｋ）と比較して付加信号ｇn(ｕn（ｋ））の比率が大
きい修正用信号を用いて、疑似反響経路のインパルス応
答を逐次更新するための修正ベクトルｄｗ（ｋ）を作
る点に特徴がある。よってこの基本構成を図１４に示す
と共に以下にその処理手順を説明する。第１〜第Ｎチャ
ネルの各受話信号を ｕ1（ｋ）…ｕN（ｋ） 第１〜第Ｎチャネルの各付加信号を ｇ1(ｕ1（ｋ））…ｇN(ｕN（ｋ）） 第１〜第Ｎチャネルの適応フィルタ（疑似反響経路）の
フィルタ係数（インパルス応答）をｗn ＝［ｗn(０)…ｗn(Ｌ−１)］T （ｎ＝１，…，
Ｎ） とする。ただし、Ｌは適応フィルタのチャネル当りのタ
ップ数である。第１〜第Ｎチャネルの受話信号に付加信
号を付加して再生信号 ｘn(ｋ)＝ｕn(ｋ)＋ｇn(ｕn(ｋ)）（ｎ＝１，…，Ｎ） とし、第１〜第Ｎチャネルの修正用信号を ｚn(ｋ)＝ａｕn(ｋ)＋ｇn(ｕn（ｋ)）（ｎ＝１，…，
Ｎ） とし、それぞれｘn(ｋ)生成部９１、ｚn(ｋ)生成部
９２でｘn (ｋ)＝［ｘn(k)…ｘn(ｋ−Ｌ＋１)］T （ｎ＝
１，…，Ｎ）ｚn (ｋ)＝［ｚn(k)…ｚn(ｋ−Ｌ＋１)］T （ｎ＝
１，…，Ｎ） のようにベクトル化する。
n(ｋ）と比較して付加信号ｇn(ｕn（ｋ））の比率が大
きい修正用信号を用いて、疑似反響経路のインパルス応
答を逐次更新するための修正ベクトルｄｗ（ｋ）を作
る点に特徴がある。よってこの基本構成を図１４に示す
と共に以下にその処理手順を説明する。第１〜第Ｎチャ
ネルの各受話信号を ｕ1（ｋ）…ｕN（ｋ） 第１〜第Ｎチャネルの各付加信号を ｇ1(ｕ1（ｋ））…ｇN(ｕN（ｋ）） 第１〜第Ｎチャネルの適応フィルタ（疑似反響経路）の
フィルタ係数（インパルス応答）をｗn ＝［ｗn(０)…ｗn(Ｌ−１)］T （ｎ＝１，…，
Ｎ） とする。ただし、Ｌは適応フィルタのチャネル当りのタ
ップ数である。第１〜第Ｎチャネルの受話信号に付加信
号を付加して再生信号 ｘn(ｋ)＝ｕn(ｋ)＋ｇn(ｕn(ｋ)）（ｎ＝１，…，Ｎ） とし、第１〜第Ｎチャネルの修正用信号を ｚn(ｋ)＝ａｕn(ｋ)＋ｇn(ｕn（ｋ)）（ｎ＝１，…，
Ｎ） とし、それぞれｘn(ｋ)生成部９１、ｚn(ｋ)生成部
９２でｘn (ｋ)＝［ｘn(k)…ｘn(ｋ−Ｌ＋１)］T （ｎ＝
１，…，Ｎ）ｚn (ｋ)＝［ｚn(k)…ｚn(ｋ−Ｌ＋１)］T （ｎ＝
１，…，Ｎ） のようにベクトル化する。
【００４７】実際に収音された信号ｙ（ｋ）と適応フィ
ルタ（疑似エコー信号生成部）９３により予測された信
号ｙ＾（ｋ）との差ｅ（ｋ）を、減算部９４により ｅ（ｋ）＝ｙ（ｋ）−Σn=1 Nｗn T（ｋ）ｘn(ｋ) と求める。この誤差信号ｅ（ｋ）と修正用基本ベクトル
ｚn(ｎ＝１，…，Ｎ)とを用いて修正ベクトル生成部
９５で ｄｗn(ｋ)＝ｅ（ｋ)ｚn(ｋ)（ｎ＝１，…，Ｎ） を求める。各チャネルの適応フィルタ９３の係数を逐次
更新部９６によりｗn （ｋ＋１）＝ｗn(k)＋μｄｗn(ｋ)（ｎ＝
１，…，Ｎ） と更新する。μは毎回の繰り返しにおける補正の大きさ
を制御するパラメータであり、ステップサイズと呼ばれ
る。なお修正用信号の生成はｚn（ｋ）＝ｕn（ｋ）＋ｂ
ｇn（ｕn(ｋ））（ｎ＝1,・・・，Ｎ），ｂ＞１としてもよ
い。
ルタ（疑似エコー信号生成部）９３により予測された信
号ｙ＾（ｋ）との差ｅ（ｋ）を、減算部９４により ｅ（ｋ）＝ｙ（ｋ）−Σn=1 Nｗn T（ｋ）ｘn(ｋ) と求める。この誤差信号ｅ（ｋ）と修正用基本ベクトル
ｚn(ｎ＝１，…，Ｎ)とを用いて修正ベクトル生成部
９５で ｄｗn(ｋ)＝ｅ（ｋ)ｚn(ｋ)（ｎ＝１，…，Ｎ） を求める。各チャネルの適応フィルタ９３の係数を逐次
更新部９６によりｗn （ｋ＋１）＝ｗn(k)＋μｄｗn(ｋ)（ｎ＝
１，…，Ｎ） と更新する。μは毎回の繰り返しにおける補正の大きさ
を制御するパラメータであり、ステップサイズと呼ばれ
る。なお修正用信号の生成はｚn（ｋ）＝ｕn（ｋ）＋ｂ
ｇn（ｕn(ｋ））（ｎ＝1,・・・，Ｎ），ｂ＞１としてもよ
い。
【００４８】効果の実証例（１） 再生チャネル数Ｎ＝２、収音チャネル数Ｍ＝１の音響系
と多チャネル・エコーキャンセラに実施例１の手法を適
用して数値シミュレーションを行った。サンプリング周
波数を８ｋＨｚに設定し、音響エコー経路として残響時
間２００ｍｓの部屋で実測した室内伝達関数を７００タ
ップに打ち切って使用した。相互相関一定の２チャネル
受話信号は、２本の４０ｄＢＳＮＲのマイクロホンで単
一話者の音声を収音している状況をシミュレートして生
成した。適応フィルタのタップ数は１チャネル当り６０
０タップに設定し、適応アルゴリズムに２次射影アルゴ
リズムを用いた。
と多チャネル・エコーキャンセラに実施例１の手法を適
用して数値シミュレーションを行った。サンプリング周
波数を８ｋＨｚに設定し、音響エコー経路として残響時
間２００ｍｓの部屋で実測した室内伝達関数を７００タ
ップに打ち切って使用した。相互相関一定の２チャネル
受話信号は、２本の４０ｄＢＳＮＲのマイクロホンで単
一話者の音声を収音している状況をシミュレートして生
成した。適応フィルタのタップ数は１チャネル当り６０
０タップに設定し、適応アルゴリズムに２次射影アルゴ
リズムを用いた。
【００４９】相関変動処理として、半波整流方式 ｇ1（ｕ（ｋ））＝ｄ（ｕ(ｋ)＋｜ｕ(ｋ)｜）／２ ｇ2（ｕ（ｋ））＝ｄ（ｕ(ｋ)−｜ｕ(ｋ)｜）／２ を、ｄ＝０．２６として用いた。推定性能は、音響エコ
ー経路のインパルス応答からなるベクトルｈと適応フ
ィルタの各インパルス応答後部に０詰めしてｈとサイ
ズをそろえたベクトルｗ′(ｋ）との相対誤差 ｜ｈ−ｗ′(ｋ）｜／｜ｈ｜ で評価した。
ー経路のインパルス応答からなるベクトルｈと適応フ
ィルタの各インパルス応答後部に０詰めしてｈとサイ
ズをそろえたベクトルｗ′(ｋ）との相対誤差 ｜ｈ−ｗ′(ｋ）｜／｜ｈ｜ で評価した。
【００５０】付加信号なしで従来の２次射影アルゴリズ
ムをμ＝０．５で適用した場合（Ａ）、付加信号を加え
て従来の２次射影アルゴリズムをμ＝０．５で適用した
場合（Ｂ）、この発明の実施例１の手法をｐ＝２，ａ＝
０．１，μ＝０．５で適用した場合（Ｃ）の適応フィル
タの推定性能を図１５に示す。このグラフによれば、従
来の２次射影アルゴリズムでは、係数誤差は飽和しない
ものの減少は緩やかで、１０ｓ後の係数誤差は−７．０
ｄＢ程度にとどまる。しかしこの発明法によれば、１０
ｓ後の係数誤差は−１３．６ｄＢまで減少し、この発明
が優れていることがわかる。
ムをμ＝０．５で適用した場合（Ａ）、付加信号を加え
て従来の２次射影アルゴリズムをμ＝０．５で適用した
場合（Ｂ）、この発明の実施例１の手法をｐ＝２，ａ＝
０．１，μ＝０．５で適用した場合（Ｃ）の適応フィル
タの推定性能を図１５に示す。このグラフによれば、従
来の２次射影アルゴリズムでは、係数誤差は飽和しない
ものの減少は緩やかで、１０ｓ後の係数誤差は−７．０
ｄＢ程度にとどまる。しかしこの発明法によれば、１０
ｓ後の係数誤差は−１３．６ｄＢまで減少し、この発明
が優れていることがわかる。
【００５１】効果の実証例（２） 実際に数値シミュレーションを行った結果を図１６に示
す。この数値シミュレーションでは、サンプリング周波
数を８ｋＨｚに設定し、音響エコー経路として残響時間
２００ｍｓの部屋で実測した室内伝達関数を７００タッ
プに打ち切って音響エコーを生成した。相互相関一定の
２チャネル受話信号ｕ1(ｋ),ｕ2(ｋ)は、２本のマイク
ロホンで単一話者の音声を収音している状況を模擬する
ことで生成した。適応フィルタのタップ数は１チャネル
当り５１２タップに設定し、従来適応アルゴリズムとし
てＮＬＭＳ法とＦＬＭＳ法を適用した場合と、この発明
の実施例４の方法とを比較した。相関変動処理には、文
献P.Eneroth,T.Gaensler,S.Gay and J.Benesty,“Studi
es of a wideband stereophonic acoustic echo cancel
er，”Proc.1999 IEEE Workshop on Applications of S
ignal Processing to Audio and Acoustics,pp.207-210
(1999)でもちいられている半波整流方式 ｇ1(ｕ（ｋ）)＝ｄ（ｕ（ｋ）＋｜ｕ（ｋ）｜）／２ ｇ2(ｕ（ｋ）)＝ｄ（ｕ（ｋ）−｜ｕ（ｋ）｜）／２ を、聴感上違和感のほとんどないｄ＝０．２６で適用し
た。２チャネルエコーキャンセル部への入力は ｘ1(ｋ)＝ｕ1(ｋ)＋ｇ1(ｕ1(ｋ）) ｘ2(ｋ)＝ｕ2(ｋ)＋ｇ2(ｕ2(ｋ）) とした。推定性能は、音響エコー経路のインパルス応答
からなるベクトルｈと適応フィルタの各インパルス応
答後部に０詰めしてｈとサイズをそろえたベクトル
ｗ′（ｋ）との相対誤差 ｜ｈ−ｗ′（ｋ）｜／｜ｈ｜ で評価した。付加信号を加えて従来のＮＬＭＳアルゴリ
ズムをμ＝０．５で適用した場合（Ａ）、付加信号を加
えてＦＬＭＳアルゴリズムをμ＝０．５で適用した場合
（Ｂ）とこの発明の実施例４の手法を分割数Ｄ＝４，ａ
＝０．１，μ＝０．５で適用した場合（Ｃ）の適応フィ
ルタの推定性能を図１５に示す。このグラフによれば、
従来のＮＬＭＳアルゴリズムでは、係数誤差は飽和しな
いものの減少は緩やかで、１０ｓ後の係数誤差は−６．
０ｄＢ程度にとどまり、ＦＬＭＳ法をもちいると白色化
処理により係数誤差は約−１２ｄＢまで減少する。この
発明実施例２の方法によれば、１０ｓ後の係数誤差はさ
らに低下し約−１８ｄＢにまで減少する。
す。この数値シミュレーションでは、サンプリング周波
数を８ｋＨｚに設定し、音響エコー経路として残響時間
２００ｍｓの部屋で実測した室内伝達関数を７００タッ
プに打ち切って音響エコーを生成した。相互相関一定の
２チャネル受話信号ｕ1(ｋ),ｕ2(ｋ)は、２本のマイク
ロホンで単一話者の音声を収音している状況を模擬する
ことで生成した。適応フィルタのタップ数は１チャネル
当り５１２タップに設定し、従来適応アルゴリズムとし
てＮＬＭＳ法とＦＬＭＳ法を適用した場合と、この発明
の実施例４の方法とを比較した。相関変動処理には、文
献P.Eneroth,T.Gaensler,S.Gay and J.Benesty,“Studi
es of a wideband stereophonic acoustic echo cancel
er，”Proc.1999 IEEE Workshop on Applications of S
ignal Processing to Audio and Acoustics,pp.207-210
(1999)でもちいられている半波整流方式 ｇ1(ｕ（ｋ）)＝ｄ（ｕ（ｋ）＋｜ｕ（ｋ）｜）／２ ｇ2(ｕ（ｋ）)＝ｄ（ｕ（ｋ）−｜ｕ（ｋ）｜）／２ を、聴感上違和感のほとんどないｄ＝０．２６で適用し
た。２チャネルエコーキャンセル部への入力は ｘ1(ｋ)＝ｕ1(ｋ)＋ｇ1(ｕ1(ｋ）) ｘ2(ｋ)＝ｕ2(ｋ)＋ｇ2(ｕ2(ｋ）) とした。推定性能は、音響エコー経路のインパルス応答
からなるベクトルｈと適応フィルタの各インパルス応
答後部に０詰めしてｈとサイズをそろえたベクトル
ｗ′（ｋ）との相対誤差 ｜ｈ−ｗ′（ｋ）｜／｜ｈ｜ で評価した。付加信号を加えて従来のＮＬＭＳアルゴリ
ズムをμ＝０．５で適用した場合（Ａ）、付加信号を加
えてＦＬＭＳアルゴリズムをμ＝０．５で適用した場合
（Ｂ）とこの発明の実施例４の手法を分割数Ｄ＝４，ａ
＝０．１，μ＝０．５で適用した場合（Ｃ）の適応フィ
ルタの推定性能を図１５に示す。このグラフによれば、
従来のＮＬＭＳアルゴリズムでは、係数誤差は飽和しな
いものの減少は緩やかで、１０ｓ後の係数誤差は−６．
０ｄＢ程度にとどまり、ＦＬＭＳ法をもちいると白色化
処理により係数誤差は約−１２ｄＢまで減少する。この
発明実施例２の方法によれば、１０ｓ後の係数誤差はさ
らに低下し約−１８ｄＢにまで減少する。
【００５２】上述においては受話信号に付加信号を付加
して再生信号としたが、受話信号を処理して再生信号を
得てもよい。この場合は、再生信号から受話信号を引算
して付加信号を求めて、前述したこの発明の方法を行え
ばよい。また付加信号は受話信号を処理したものに限ら
ず、受話信号とは独立に生成したものでもよい。上述し
たこの発明による多チャネルエコー消去はコンピュータ
により機能させることもできる。つまり例えば図１７に
示すように、受話信号ｕ1(ｋ)，…，ｕN(ｋ)は入力部２
１より入力され、音響エコー信号ｙ（ｋ）は入力部２２
より入力され、これら入力信号はデータ記憶部２４に一
時格納され、記憶部２４から読み出されて、付加信号の
生成、再生信号行列Ｘ（ｋ）の生成、修正用基本ベクト
ル行列Ｚ（ｋ）の生成、疑似反響経路の生成、疑似エコ
ー信号の生成、音響エコー信号から疑似エコー信号の除
去、その誤差信号、修正用基本ベクトルから修正ベクト
ルの算出、修正ベクトルにより疑似反響経路のインパル
ス応答の逐次修正などを、ワーク用メモリ２５を必要に
応じて用いて、プロセッサ２６によりメモリ２７に格納
されているプログラムを実行させることにより行わせ
る。エコー消去された信号は出力部２３から出力され
る。この場合プロセッサを複数用いて、それぞれに処理
を分担させると共に１つのプロセッサにより統括的処理
を行うように、それぞれプロセッサに対応したプログラ
ムを各別のメモリに格納してもよい。このプログラムは
ＣＤ−ＲＯＭ、磁気ディスクあるいは通信回線からイン
ストールされて用いられる。
して再生信号としたが、受話信号を処理して再生信号を
得てもよい。この場合は、再生信号から受話信号を引算
して付加信号を求めて、前述したこの発明の方法を行え
ばよい。また付加信号は受話信号を処理したものに限ら
ず、受話信号とは独立に生成したものでもよい。上述し
たこの発明による多チャネルエコー消去はコンピュータ
により機能させることもできる。つまり例えば図１７に
示すように、受話信号ｕ1(ｋ)，…，ｕN(ｋ)は入力部２
１より入力され、音響エコー信号ｙ（ｋ）は入力部２２
より入力され、これら入力信号はデータ記憶部２４に一
時格納され、記憶部２４から読み出されて、付加信号の
生成、再生信号行列Ｘ（ｋ）の生成、修正用基本ベクト
ル行列Ｚ（ｋ）の生成、疑似反響経路の生成、疑似エコ
ー信号の生成、音響エコー信号から疑似エコー信号の除
去、その誤差信号、修正用基本ベクトルから修正ベクト
ルの算出、修正ベクトルにより疑似反響経路のインパル
ス応答の逐次修正などを、ワーク用メモリ２５を必要に
応じて用いて、プロセッサ２６によりメモリ２７に格納
されているプログラムを実行させることにより行わせ
る。エコー消去された信号は出力部２３から出力され
る。この場合プロセッサを複数用いて、それぞれに処理
を分担させると共に１つのプロセッサにより統括的処理
を行うように、それぞれプロセッサに対応したプログラ
ムを各別のメモリに格納してもよい。このプログラムは
ＣＤ−ＲＯＭ、磁気ディスクあるいは通信回線からイン
ストールされて用いられる。
【００５３】
【発明の効果】以上述べたようにこの発明によれば、付
加信号情報に対する受話信号情報の比率を小さくした信
号から適応フィルタの修正ベクトルを求める新しい適応
アルゴリズムにより、多チャネル・エコー消去方法の推
定性能を向上させている。特に適応フィルタ更新処理を
周波数領域で行う場合は演算量を大幅に減少できる。こ
れにより、対地で話者が交代し受話信号の相互相関が変
化しても、エコーの増加を抑えることができる。
加信号情報に対する受話信号情報の比率を小さくした信
号から適応フィルタの修正ベクトルを求める新しい適応
アルゴリズムにより、多チャネル・エコー消去方法の推
定性能を向上させている。特に適応フィルタ更新処理を
周波数領域で行う場合は演算量を大幅に減少できる。こ
れにより、対地で話者が交代し受話信号の相互相関が変
化しても、エコーの増加を抑えることができる。
【図１】多チャネルエコー消去装置の一般的構成を示す
図。
図。
【図２】図１中のＮチャネルエコーキャンセル部４m の
機能構成を示す図。
機能構成を示す図。
【図３】図２中のエコー経路推定部４３の機能構成を示
す図。
す図。
【図４】周波数領域で適応フィルタ更新処理を行う従来
機能を示す機能構成図。
機能を示す機能構成図。
【図５】受話信号に付加信号を加えた、多チャネルエコ
ー消去装置の構成を示す図。
ー消去装置の構成を示す図。
【図６】従来の方法による疑似エコー経路のインパルス
応答係数推定誤差の時間経過を示す図。
応答係数推定誤差の時間経過を示す図。
【図７】受話信号による誤差信号パワー（点線）と、付
加信号による誤差信号パワー（実線）の時間変化を示す
図。
加信号による誤差信号パワー（実線）の時間変化を示す
図。
【図８】この発明が適用された多チャネルエコー消去装
置の構成例を示す図。
置の構成例を示す図。
【図９】図７中のこの発明によるＮチャネルエコーキャ
ンセル部７m の機能構成例を示す図。
ンセル部７m の機能構成例を示す図。
【図１０】図９中のエコー経路推定部７３の機能構成例
を示す図。
を示す図。
【図１１】再生信号ベクトルを受話信号ベクトルの線形
和と、これに直交するベクトルとに分解した様子を示す
図。
和と、これに直交するベクトルとに分解した様子を示す
図。
【図１２】適用フィルタの更新処理を周波数領域で行う
この発明の実施例の機能構成を示す図。
この発明の実施例の機能構成を示す図。
【図１３】Ａは図１２中のフィルタ更新部を更に具体化
した例を示す図、Ｂは図１２中のフィルタ更新部におけ
る白色化処理のための機能構成を示す図である。
した例を示す図、Ｂは図１２中のフィルタ更新部におけ
る白色化処理のための機能構成を示す図である。
【図１４】この発明の基本的な機能構成を示す図。
【図１５】従来法とこの発明方法（実施例１）による疑
似エコー経路のインパルス応答係数推定誤差の時間経過
を示す図。
似エコー経路のインパルス応答係数推定誤差の時間経過
を示す図。
【図１６】従来法とこの発明方法（実施例４）による疑
似エコー経路のインパルス応答係数推定誤差の時間経過
を示す図。
似エコー経路のインパルス応答係数推定誤差の時間経過
を示す図。
【図１７】この発明装置をコンピュータにより実行させ
る場合の構成例を示す図。
る場合の構成例を示す図。
Claims (16)
- 【請求項１】 Ｎチャネル（Ｎは２以上の整数）の受話
信号に対して、それぞれ付加信号を加算して再生信号を
生成し、 上記再生信号を、Ｎ個の反響経路を模擬した疑似反響経
路に印加して疑似エコー信号を生成し、 上記Ｎ個の反響経路から得られたエコー信号から疑似エ
コー信号を差し引いてエコー信号を消去して誤差信号を
求め、 再生信号よりも、付加信号をより多く含む修正用基本ベ
クトルを、付加信号ベクトルと受話信号ベクトルから生
成し、 その修正用基本ベクトルと、上記誤差信号とから修正ベ
クトルを求め、 その修正ベクトルを用いて疑似エコー経路のインパルス
応答を逐次更新する各ステップを含む反響消去方法。 - 【請求項２】 請求項１記載の方法において、 受話信号ベクトルをａ倍（０＜ａ＜１）して付加信号ベ
クトルに加算して上記修正用基本ベクトルとすることを
特徴とする反響消去方法。 - 【請求項３】 請求項１記載の方法において、 上記修正用基本ベクトルの生成は、 再生信号ベクトルを、受話信号ベクトルの線形和のベク
トルと受話信号ベクトルに直交するベクトルとに分解
し、 再生信号ベクトルから、受話信号ベクトルの線形和ベク
トルのｂ倍（０＜ｂ＜１）を差し引いて上記修正用基本
ベクトルとすることを特徴とする反響消去方法。 - 【請求項４】 請求項１乃至３の何れかに記載の方法に
おいて、 上記修正ベクトルを求めるステップは、 各修正用基本ベクトルの係数を、上記誤差信号、Ｎチャ
ネルの再生信号および修正用基本ベクトルから決定し、 その決定した係数を対応する修正用基本ベクトルに与え
て修正用基本ベクトルの線形和を求めて上記修正ベクト
ルとすることを特徴とする反響消去方法。 - 【請求項５】 請求項１乃至２の何れかに記載の方法に
おいて、 上記疑似エコー信号生成ステップは上記再生信号を周波
数領域に変換し、その周波数領域の再生信号に対し、周
波数領域で上記疑似反響経路によるフィルタ処理を行
い、その処理結果を時間領域に変換して上記疑似エコー
信号を生成し、 上記修正ベクトルを求めるステップは上記誤差信号及び
上記修正用基本ベクトルをそれぞれ周波数領域に変換し
て、周波数領域の上記修正ベクトルを求め、上記インパ
ルス応答の逐次更新ステップは周波数領域で行うことを
特徴とする反響消去方法。 - 【請求項６】 請求項５記載の方法において、 上記周波数領域での上記疑似反響経路の更新ステップ
は、 Ａ．周波数領域で対応スペクトルごとに再生信号と修正
用基本信号のクロススペクトルの全チャネルの総和を求
め、 Ｂ．周波数領域で各クロススペクトルの総和の逆数をそ
れぞれ修正ベクトルにかけて修正ベクトルを補正し、 Ｃ．その補正された修正ベクトルを用いて周波数領域で
疑似反響経路のインパルス応答を更新することを特徴と
する反響消去方法。 - 【請求項７】 請求項６記載の方法において、 前回求めたスペクトルごとの再生信号と修正用信号のク
ロススペクトルの短時間平均の総和と、今回求めた対応
スペクトルの再生信号と修正用基本信号のクロススペク
トルの総和とを重み付け加算して今回のクロススペクト
ルの短時間平均の総和を求め、この短時間平均の総和を
上記ステップＡで求める総和とすることを特徴とする反
響消去方法。 - 【請求項８】 Ｎチャネル（Ｎは２以上の整数）の受話
信号を入力し、それぞれ付加信号を加算した再生信号を
生成する手段と、 上記Ｎ個の再生信号を入力し、Ｎ個の反響経路を模擬し
た疑似反響経路を備え、疑似エコー信号を生成出力する
疑似エコー信号生成手段と、 上記Ｎ個の反響経路から得られたエコー信号から上記疑
似エコー信号を差し引いてエコー信号を消去して誤差信
号を求める消去手段と、 再生信号よりも、付加信号をより多く含む修正用基本ベ
クトルを、付加信号ベクトルと受話信号ベクトルとから
生成する手段と、 上記修正用基本ベクトルと、上記誤差信号とを入力して
修正ベクトルを求める手段と、 上記修正ベクトルを用いて、上記疑似エコー信号生成手
段の疑似反響経路のインパルス応答を逐次更新する逐次
更新手段とを具備する反響消去装置。 - 【請求項９】 請求項８記載の装置において、 上記修正用基本ベクトルを求める手段は受話信号ベクト
ルをａ倍（０＜ａ＜１）して付加信号ベクトルと加算す
る手段であることを特徴とする反響消去装置。 - 【請求項１０】 請求項８記載の装置において、 上記修正用基本ベクトルを求める手段は再生信号ベクト
ルを、受話信号ベクトルの線形和のベクトルと、受話信
号ベクトルと直交するベクトルとに分解する手段と、 上記再生信号ベクトルから、受話信号ベクトルの線形和
ベクトルのｂ倍（０＜ｂ＜１）を差し引いて上記修正用
基本ベクトルを出力する手段とよりなることを特徴とす
る反響消去装置。 - 【請求項１１】 請求項８乃至１０のいずれかに記載の
装置において、 上記修正ベクトル生成手段は、上記誤差信号と、Ｎチャ
ネルの再生信号および修正用基本ベクトルから上記各修
正用基本ベクトルの係数を求める手段と、 上記求めた係数を対応する修正用基本ベクトルに与え
て、これらの線形和を求めて修正ベクトルとして出力す
る手段とを備えることを特徴とする反響消去装置。 - 【請求項１２】 請求項８乃至９の何れかに記載の装置
において、 上記疑似エコー信号生成手段は、上記再生信号を周波数
領域に変換する手段と、その変換された周波数領域の再
生信号に対し、上記疑似反響経路によるフィルタ処理を
周波数領域で行う手段と、そのフィルタ処理された結果
を時間領域に変換して上記疑似エコー信号を出力する手
段とを備え、 上記修正ベクトルを求める手段は、上記誤差信号を周波
数領域に変換する手段と、上記修正用基本ベクトルを周
波数領域に変換する手段と、これら周波数領域に変換さ
れた誤差信号と修正用基本ベクトルにより周波数領域で
上記修正ベクトルを求める手段とを備え、 上記逐次更新手段は上記周波数領域で求められた上記修
正ベクトルが入力され、上記疑似反響経路のインパルス
応答の逐次更新を周波数領域で行う手段であることを特
徴とする反響消去装置。 - 【請求項１３】 請求項１２記載の装置において、 上記逐次更新手段は対応スペクトルごとに、周波数領域
の再生信号と周波数領域の修正用基本信号とが入力さ
れ、これらのクロススペクトルの全チャネルの総和を求
めて出力する第１手段と、 上記スペクトルごとのクロススペクトルの総和と上記周
波数領域の修正ベクトルが入力され、各クロススペクト
ルの総和の逆数を修正ベクトルにかけて修正ベクトルを
補正する第２手段と、 上記周波数領域の補正された修正ベクトルが入力され、
上記疑似反響経路のインパルス応答を周波数領域で更新
する第３手段とを備えることを特徴とする反響消去装
置。 - 【請求項１４】 請求項１３記載の装置において、 上記第１手段は、前回求めたスペクトルごとのクロスス
ペクトルの短時間平均の総和と、今回求めた対応スペク
トルの再生信号と修正用基本信号のクロススペクトルの
全チャネルの総和とを重み付け加算して、今回のクロス
スペクトルの短時間平均の総和を求めて上記出力する総
和とする手段であることを特徴とする反響消去装置。 - 【請求項１５】 請求項１乃至７の何れかに記載の反響
消去方法をコンピュータにより実行する反響消去プログ
ラム。 - 【請求項１６】 請求項１５記載の反響消去プログラム
を記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001130932A JP3673727B2 (ja) | 2000-11-22 | 2001-04-27 | 反響消去方法、その装置、そのプログラム及びその記録媒体 |
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000-355740 | 2000-11-22 | ||
| JP2000355740 | 2000-11-22 | ||
| JP2001130932A JP3673727B2 (ja) | 2000-11-22 | 2001-04-27 | 反響消去方法、その装置、そのプログラム及びその記録媒体 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002223182A true JP2002223182A (ja) | 2002-08-09 |
| JP3673727B2 JP3673727B2 (ja) | 2005-07-20 |
Family
ID=26604440
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001130932A Expired - Lifetime JP3673727B2 (ja) | 2000-11-22 | 2001-04-27 | 反響消去方法、その装置、そのプログラム及びその記録媒体 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3673727B2 (ja) |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2005125273A1 (ja) * | 2004-06-16 | 2005-12-29 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | ハウリング検出装置およびその方法 |
| WO2005125272A1 (ja) * | 2004-06-16 | 2005-12-29 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | ハウリング抑圧装置、プログラム、集積回路、およびハウリング抑圧方法 |
| JP2006121589A (ja) * | 2004-10-25 | 2006-05-11 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | エコー消去方法、この方法を実施する装置、プログラムおよびその記録媒体 |
| JP2007518334A (ja) * | 2004-01-07 | 2007-07-05 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | 音声歪み抑制システム |
| JP2009118139A (ja) * | 2007-11-06 | 2009-05-28 | Oki Electric Ind Co Ltd | エコーキャンセラ及びエコーキャンセルプログラム |
| JP2013115681A (ja) * | 2011-11-30 | 2013-06-10 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | マルチチャネルエコー消去方法、マルチチャネルエコー消去装置、およびプログラム |
| JP2014023110A (ja) * | 2012-07-23 | 2014-02-03 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | エコー消去装置、エコー消去方法及びプログラム |
| KR101466543B1 (ko) | 2012-07-06 | 2014-11-27 | 고어텍 인크 | 송신기단과 수신기단의 샘플링 레이트 편차를 정정하기 위한 방법 및 시스템 |
-
2001
- 2001-04-27 JP JP2001130932A patent/JP3673727B2/ja not_active Expired - Lifetime
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| WO2005125273A1 (ja) * | 2004-06-16 | 2005-12-29 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | ハウリング検出装置およびその方法 |
| WO2005125272A1 (ja) * | 2004-06-16 | 2005-12-29 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | ハウリング抑圧装置、プログラム、集積回路、およびハウリング抑圧方法 |
| US7760888B2 (en) | 2004-06-16 | 2010-07-20 | Panasonic Corporation | Howling suppression device, program, integrated circuit, and howling suppression method |
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| JP4504782B2 (ja) * | 2004-10-25 | 2010-07-14 | 日本電信電話株式会社 | エコー消去方法、この方法を実施する装置、プログラムおよびその記録媒体 |
| JP2009118139A (ja) * | 2007-11-06 | 2009-05-28 | Oki Electric Ind Co Ltd | エコーキャンセラ及びエコーキャンセルプログラム |
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3673727B2 (ja) | 2005-07-20 |
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