JP2002503910A - 雑音環境におけるフィルタ適応化の制御方法および装置 - Google Patents
雑音環境におけるフィルタ適応化の制御方法および装置Info
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- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Cable Transmission Systems, Equalization Of Radio And Reduction Of Echo (AREA)
Abstract
(57)【要約】
システムの雑音測定値の情報の一部を、適応フィルタアルゴリズム（例えば、エコーキャンセルシステムにおいて適用される）に取り込む方法および装置。本発明による適応アルゴリズムは、統計的勾配法を用いた最良線形推定（ＢＬＵＥ）基準関数を最小化することにより、また、周波数領域に変換して演算量を低減することにより得られる。システムの雑音特性は、ユーザ音声の自然発話休止期間中に測定され、フィルタ適応化で考慮される。その結果、本発明により作成されるエコーキャンセラは、かなりの背景雑音環境においても優れたエコーキャンセル性能を提供することができる。実施形態によれば、エコーキャンセル装置は、観測信号に含まれる、エコーパスを経由するエコー源信号の結合によるエコー成分を抑圧するように構成される。エコーキャンセル装置は、エコーパスの概略を求め、それによってエコー成分を推定する適応フィルタを備え、その適応フィルタの適応アルゴリズムは、観測信号の雑音成分の測定を含む。
Description
【０００１】 （発明の背景） 本発明は通信システムに関し、特に、双方向通信リンクにおけるエコーの抑圧
に関する。
に関する。
【０００２】 信号エコーは、送信信号のエネルギーがその信号源に反射する現象としてよく
知られている。例えば、電話回線網において、４線ネットワーク回線群から２線
ローカル回線群（例えば、加入者線路）に中継するハイブリッド回路で生じる反
射により信号エコーが発生する。（例えば、遠隔会議システムや自動車電話での
使用における）ハンズフリーモードとよばれるモードで電話機を使用する場合に
も、よくエコーが発生する。かかるハンズフリーにおいては、電話機のスピーカ
と、近接するマイクロホンとの音響結合によりエコーが発生する。
知られている。例えば、電話回線網において、４線ネットワーク回線群から２線
ローカル回線群（例えば、加入者線路）に中継するハイブリッド回路で生じる反
射により信号エコーが発生する。（例えば、遠隔会議システムや自動車電話での
使用における）ハンズフリーモードとよばれるモードで電話機を使用する場合に
も、よくエコーが発生する。かかるハンズフリーにおいては、電話機のスピーカ
と、近接するマイクロホンとの音響結合によりエコーが発生する。
【０００３】 エコーに対応する往復遅延が小さい場合には、このような信号エコーは重要な
問題とはならない。しかし、往復遅延が大きい場合（例えば、数百ミリ秒オーダ
）には、信号エコーは電話ユーザにとって不快なものとなったり、あるいは許容
しがたいものとなる可能性がある。実際には、往復遅延は、長距離伝送経路（例
えば、衛星回線が使用される場合）によって生じる物理遅延や、ネットワーク装
置（例えば、ディジタル音声符号化器／復号化器）で生じる処理遅延である場合
が多い。
問題とはならない。しかし、往復遅延が大きい場合（例えば、数百ミリ秒オーダ
）には、信号エコーは電話ユーザにとって不快なものとなったり、あるいは許容
しがたいものとなる可能性がある。実際には、往復遅延は、長距離伝送経路（例
えば、衛星回線が使用される場合）によって生じる物理遅延や、ネットワーク装
置（例えば、ディジタル音声符号化器／復号化器）で生じる処理遅延である場合
が多い。
【０００４】 エコーの問題は、図１を参照することにより理解されよう。同図においては、
遠端ユーザと近端ユーザとの双方向通信リンクが、本発明を適用可能なエコー抑
圧システム１００の一例とともに示されている。図示のように、エコー抑圧シス
テム１００は、適応フィルタ１０５、ダブルトーク検出器（DTD;double-talk de
tector）１１５、加算器１２５、および非線形プロセッサ（NLP;non-linear pro
cessor）１３５からなるエコーキャンセラ１１０を備える。
遠端ユーザと近端ユーザとの双方向通信リンクが、本発明を適用可能なエコー抑
圧システム１００の一例とともに示されている。図示のように、エコー抑圧シス
テム１００は、適応フィルタ１０５、ダブルトーク検出器（DTD;double-talk de
tector）１１５、加算器１２５、および非線形プロセッサ（NLP;non-linear pro
cessor）１３５からなるエコーキャンセラ１１０を備える。
【０００５】 図１において、遠端入力信号ｘ（ｔ）（例えば、電話回線網における音声信号
）は、適応フィルタ１０５の基準入力およびダブルトーク検出器１１５の第１の
基準入力に接続されている。また、適応フィルタ１０５のエコー推定出力Ｓ＾（
ｔ）は加算器１２５の減算入力に接続されるとともに、観測近端信号ｙ（ｔ）は
加算入力に接続され、ダブルトーク検出器１１５の検出出力は適応フィルタ１０
５の制御入力に接続され、加算器１２５の誤差信号出力ｅ（ｔ）は非線形プロセ
ッサ１３５の入力に接続されている。非線形プロセッサ１３５の出力は、エコー
キャンセラ１００の遠端信号出力としての役を果たす。
）は、適応フィルタ１０５の基準入力およびダブルトーク検出器１１５の第１の
基準入力に接続されている。また、適応フィルタ１０５のエコー推定出力Ｓ＾（
ｔ）は加算器１２５の減算入力に接続されるとともに、観測近端信号ｙ（ｔ）は
加算入力に接続され、ダブルトーク検出器１１５の検出出力は適応フィルタ１０
５の制御入力に接続され、加算器１２５の誤差信号出力ｅ（ｔ）は非線形プロセ
ッサ１３５の入力に接続されている。非線形プロセッサ１３５の出力は、エコー
キャンセラ１００の遠端信号出力としての役を果たす。
【０００６】 動作において、遠端信号ｘ（ｔ）は、近端ユーザに供給されると同時に、信号
変形して、近端エコーパスＨにより遠端ユーザにエコーバックする。上記したよ
うに、例えば、電話網におけるハイブリッドの不整合、および／または近端のス
ピーカと近端のマイクロホンとの阻止できない音響パスによって、近端エコーパ
スＨが発生する。この近端エコーパスＨは、インパルス応答ｈによって特徴づけ
られ、概念上、図１における有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタ１５０とし
て表すことができる。
変形して、近端エコーパスＨにより遠端ユーザにエコーバックする。上記したよ
うに、例えば、電話網におけるハイブリッドの不整合、および／または近端のス
ピーカと近端のマイクロホンとの阻止できない音響パスによって、近端エコーパ
スＨが発生する。この近端エコーパスＨは、インパルス応答ｈによって特徴づけ
られ、概念上、図１における有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタ１５０とし
て表すことができる。
【０００７】 図示のように、発生したエコー信号ｓ（ｔ）は近端入力信号ｖ（ｔ）と結合し
て、エコーキャンセラ１００の入力としての観測近端信号ｙ（ｔ）を生じる。近
端信号ｖ（ｔ）は、例えば、近端の音声および／または背景雑音である。近端信
号ｖ（ｔ）とエコー信号ｓ（ｔ）との混合は、図１では第２の加算器１５５によ
り表されている。ただし、この第２の加算器１５５は実際には概念的なものであ
って、このようなデバイスが現実のシステムに実際に具備されるわけではないこ
とは理解されよう。むしろ、近端信号ｖ（ｔ）とエコー信号ｓ（ｔ）との混合は
、システムの動作環境において本来的に生じてしまう（例えば、近端のマイクロ
ホンは、近端のスピーカからのエコーだけでなく、同時に近端の音声および雑音
を拾う場合）。
て、エコーキャンセラ１００の入力としての観測近端信号ｙ（ｔ）を生じる。近
端信号ｖ（ｔ）は、例えば、近端の音声および／または背景雑音である。近端信
号ｖ（ｔ）とエコー信号ｓ（ｔ）との混合は、図１では第２の加算器１５５によ
り表されている。ただし、この第２の加算器１５５は実際には概念的なものであ
って、このようなデバイスが現実のシステムに実際に具備されるわけではないこ
とは理解されよう。むしろ、近端信号ｖ（ｔ）とエコー信号ｓ（ｔ）との混合は
、システムの動作環境において本来的に生じてしまう（例えば、近端のマイクロ
ホンは、近端のスピーカからのエコーだけでなく、同時に近端の音声および雑音
を拾う場合）。
【０００８】 遠端ユーザから到達するエコー信号ｓ（ｔ）を防ぐため、エコーキャンセラ１
００は、適応フィルタ１０５のインパルス応答を動的に調整して近端エコーパス
Ｈの整合をとり、観測近端信号ｙ（ｔ）からエコー推定ｓ＾（ｔ）を減算して、
エコーキャンセルされた誤差あるいは残差信号ｅ（ｔ）を出力する。しかし、適
応フィルタ１０５は常に完璧な整合（マッチング）をとることができるわけでは
ないため（例えば、ネットワーク装置の非線形性、および／または近端エコーパ
スの動的変化のため）、エコーキャンセラは、非線形プロセッサ、または残留エ
コーサプレッサ１３５も使用して、必要に応じて追加的にエコー抑圧を行う。さ
らに、電話呼び出しを伴う信号は、本来的に非線形であるため、エコーキャンセ
ラ１１０はさらに、ダブルトーク検出器１１５を使用して、フィルタ１０５の適
応化を続けてもエコーパスの推定の改善にはならないことをエコー信号対近端信
号比の測定値が示す場合には、フィルタ適応を禁止する。
００は、適応フィルタ１０５のインパルス応答を動的に調整して近端エコーパス
Ｈの整合をとり、観測近端信号ｙ（ｔ）からエコー推定ｓ＾（ｔ）を減算して、
エコーキャンセルされた誤差あるいは残差信号ｅ（ｔ）を出力する。しかし、適
応フィルタ１０５は常に完璧な整合（マッチング）をとることができるわけでは
ないため（例えば、ネットワーク装置の非線形性、および／または近端エコーパ
スの動的変化のため）、エコーキャンセラは、非線形プロセッサ、または残留エ
コーサプレッサ１３５も使用して、必要に応じて追加的にエコー抑圧を行う。さ
らに、電話呼び出しを伴う信号は、本来的に非線形であるため、エコーキャンセ
ラ１１０はさらに、ダブルトーク検出器１１５を使用して、フィルタ１０５の適
応化を続けてもエコーパスの推定の改善にはならないことをエコー信号対近端信
号比の測定値が示す場合には、フィルタ適応を禁止する。
【０００９】 最近のシステムによれば、エコーキャンセラ１１０は、最小２乗平均（ＬＭＳ
）適応アルゴリズム、あるいは正規化最小２乗平均（ＮＬＭＳ）適応アルゴリズ
ムを使用して、フィルタ１０５を更新する。実際のシステムに使用することを考
えると、これらのアルゴリズムは、非常にロバストで、低演算量で済む点が、魅
力的である。他の従来システムでは、公知のアフィン投影（affine projection ）適応アルゴリズム（例えば、１９９５年６月２７日付発行の米国特許第５，４
２８，５６２号を参照）、あるいは、さまざまな周波数領域アルゴリズム（例え
ば、J.J.Shynkによる“周波数領域およびマルチレートの適応フィルタリング（F
requency-Domain and Multirate Adaptive Filtering,）”（IEEE Signal Proce
ssing Magazine, Jan. 1992, pp.14-37）、または、J.Sooおよび K.K.Pangによ る“マルチディレイ・ブロック周波数領域適応フィルタ（Multidelay Block Fre
quency Domain Adaptive Filter,）”（IEEE Trans. Acoustics, Speech and Si
gnal Processing, Vol.38, No.2, Feb. 1990, pp.373-376）を参照）が使用され
る。
）適応アルゴリズム、あるいは正規化最小２乗平均（ＮＬＭＳ）適応アルゴリズ
ムを使用して、フィルタ１０５を更新する。実際のシステムに使用することを考
えると、これらのアルゴリズムは、非常にロバストで、低演算量で済む点が、魅
力的である。他の従来システムでは、公知のアフィン投影（affine projection ）適応アルゴリズム（例えば、１９９５年６月２７日付発行の米国特許第５，４
２８，５６２号を参照）、あるいは、さまざまな周波数領域アルゴリズム（例え
ば、J.J.Shynkによる“周波数領域およびマルチレートの適応フィルタリング（F
requency-Domain and Multirate Adaptive Filtering,）”（IEEE Signal Proce
ssing Magazine, Jan. 1992, pp.14-37）、または、J.Sooおよび K.K.Pangによ る“マルチディレイ・ブロック周波数領域適応フィルタ（Multidelay Block Fre
quency Domain Adaptive Filter,）”（IEEE Trans. Acoustics, Speech and Si
gnal Processing, Vol.38, No.2, Feb. 1990, pp.373-376）を参照）が使用され
る。
【００１０】 上記した従来の適応アルゴリズムの多くは、ある意味で誤差信号パワーＥ［ｅ ２ （ｔ）］を最小化するように、またはその推定を行うように設計されており、
そこには、近端入力信号ｖ（ｔ）の雑音成分は無いか白色であるという暗黙の仮
定があった。このような仮定は、雑音成分が主に熱雑音や量子化雑音からなる場
合には精度がよいが、雑音成分が主に近端の環境から発生する背景音となる現実
的な状況では、多くの場合、精度が劣化する。
そこには、近端入力信号ｖ（ｔ）の雑音成分は無いか白色であるという暗黙の仮
定があった。このような仮定は、雑音成分が主に熱雑音や量子化雑音からなる場
合には精度がよいが、雑音成分が主に近端の環境から発生する背景音となる現実
的な状況では、多くの場合、精度が劣化する。
【００１１】 そのため、実際的な近端の有色雑音が存在する場合、従来のエコーキャンセル
システムでは性能が不十分であることが多く、したがって、エコーキャンセルフ
ィルタを適応化する方法および装置を改善する必要がある。
システムでは性能が不十分であることが多く、したがって、エコーキャンセルフ
ィルタを適応化する方法および装置を改善する必要がある。
【００１２】 （発明の概要） 本発明は、上記した要求その他の要求に応えるものとして、システムの雑音測
定値の部分的な情報を適応フィルタアルゴリズムに含める方法および装置を提供
する。アルゴリズムの一例では、統計量勾配法（stochastic gradient method）
を用いる最良線形推定（BLUE;best linear unbiased estimate）基準関数を最小
化して、周波数領域に変換して演算量を低減する。フィルタ適応化期間を考慮に
入れて、ユーザ音声の自然発話休止（natural pause）期間中にシステム雑音の 特徴量を測定するところに特徴がある。その結果、従来の装置に比べて、本発明
によるエコーキャンセラは、かなりの背景雑音がある状況でも優れたエコーキャ
ンセルを行う。
定値の部分的な情報を適応フィルタアルゴリズムに含める方法および装置を提供
する。アルゴリズムの一例では、統計量勾配法（stochastic gradient method）
を用いる最良線形推定（BLUE;best linear unbiased estimate）基準関数を最小
化して、周波数領域に変換して演算量を低減する。フィルタ適応化期間を考慮に
入れて、ユーザ音声の自然発話休止（natural pause）期間中にシステム雑音の 特徴量を測定するところに特徴がある。その結果、従来の装置に比べて、本発明
によるエコーキャンセラは、かなりの背景雑音がある状況でも優れたエコーキャ
ンセルを行う。
【００１３】 一つの実施の形態によれば、エコーパスを通るエコー源信号の結合により生じ
る、観測信号のエコー成分を抑圧するエコーキャンセル装置が構成される。この
実施形態によれば、エコーキャンセル装置は、エコーパスの概略を求め、それに
よってエコー成分を推定するように構成された適応フィルタを備え、この適応フ
ィルタの適応アルゴリズムは、観測信号の雑音成分の測定を取り入れている。観
測信号の雑音成分の測定には、エコーキャンセル装置を動作させるように設計し
た環境で作成される先験的（アプリオリ）な測定を用いることができる。あるい
は、観測信号の雑音成分の測定は、観測信号の１または２以上の音声成分におけ
る自然発話休止（natural pause）期間中にリアルタイムに行われるものであっ てもよい。実施形態においては、このような発話休止は、エコー源信号サンプル
のブロックにおけるパワーの測定に基づいて判断される。
る、観測信号のエコー成分を抑圧するエコーキャンセル装置が構成される。この
実施形態によれば、エコーキャンセル装置は、エコーパスの概略を求め、それに
よってエコー成分を推定するように構成された適応フィルタを備え、この適応フ
ィルタの適応アルゴリズムは、観測信号の雑音成分の測定を取り入れている。観
測信号の雑音成分の測定には、エコーキャンセル装置を動作させるように設計し
た環境で作成される先験的（アプリオリ）な測定を用いることができる。あるい
は、観測信号の雑音成分の測定は、観測信号の１または２以上の音声成分におけ
る自然発話休止（natural pause）期間中にリアルタイムに行われるものであっ てもよい。実施形態においては、このような発話休止は、エコー源信号サンプル
のブロックにおけるパワーの測定に基づいて判断される。
【００１４】 別の実施形態によれば、観測信号からエコー推定値を減算してエコーキャンセ
ル誤差信号を出力し、その誤差信号のパワースペクトル推定値およびエコー源信
号のパワースペクトル推定値に基づいて適応フィルタの推定インパルス応答を計
算する。適応フィルタの推定インパルス応答を選択的に更新可能とする点に特徴
がある。例えば、エコー源信号サンプルのブロックにおけるパワー測定値がしき
い値を上回るときは、推定インパルス応答を更新し、そうでなければ更新しない
。実施形態によれば、適応フィルタの推定インパルス応答は、誤差信号パワース
ペクトル推定値とエコー源信号のパワースペクトル推定値との加重和に基づいて
計算される。例えば、加重和は、誤差信号パワースペクトル推定値と雑音マッチ
ングパラメータとの積に、エコー源信号のパワースペクトル推定値を加算するこ
とにより計算することができる。雑音マッチングパラメータは、誤差信号サンプ
ルおよびエコー源信号サンプルに基づいて動的に調整される。
ル誤差信号を出力し、その誤差信号のパワースペクトル推定値およびエコー源信
号のパワースペクトル推定値に基づいて適応フィルタの推定インパルス応答を計
算する。適応フィルタの推定インパルス応答を選択的に更新可能とする点に特徴
がある。例えば、エコー源信号サンプルのブロックにおけるパワー測定値がしき
い値を上回るときは、推定インパルス応答を更新し、そうでなければ更新しない
。実施形態によれば、適応フィルタの推定インパルス応答は、誤差信号パワース
ペクトル推定値とエコー源信号のパワースペクトル推定値との加重和に基づいて
計算される。例えば、加重和は、誤差信号パワースペクトル推定値と雑音マッチ
ングパラメータとの積に、エコー源信号のパワースペクトル推定値を加算するこ
とにより計算することができる。雑音マッチングパラメータは、誤差信号サンプ
ルおよびエコー源信号サンプルに基づいて動的に調整される。
【００１５】 本発明の観測信号のエコー成分をキャンセルする方法の一例は、エコー源信号
をサンプリングして音源信号サンプルブロックを供給するステップと、音源信号
サンプルのブロックの離散フーリエ変換を計算して音源信号の周波数領域表現を
出力するステップと、音源信号の周波数領域表現をエコーパスのインパルス応答
の周波数領域推定値で乗算して周波数領域エコー推定値を出力するステップと、
周波数領域エコー推定値の逆離散フーリエ変換を計算して時間領域エコー推定値
を出力するステップと、観測信号から時間領域エコー推定値を減算してエコーキ
ャンセルされた誤差信号を出力するステップと、その誤差信号サンプルのブロッ
クの離散フーリエ変換を計算して誤差信号の周波数領域表現を出力するステップ
と、誤差信号の周波数領域表現に基づいて、また、音源信号の周波数領域表現に
基づいて、エコーパスのインパルス応答の周波数領域推定値を適応化するステッ
プとを含む。インパルス応答の周波数領域推定値を適応化するステップは、観測
信号の雑音成分の測定を含んでいるところに特徴がある。
をサンプリングして音源信号サンプルブロックを供給するステップと、音源信号
サンプルのブロックの離散フーリエ変換を計算して音源信号の周波数領域表現を
出力するステップと、音源信号の周波数領域表現をエコーパスのインパルス応答
の周波数領域推定値で乗算して周波数領域エコー推定値を出力するステップと、
周波数領域エコー推定値の逆離散フーリエ変換を計算して時間領域エコー推定値
を出力するステップと、観測信号から時間領域エコー推定値を減算してエコーキ
ャンセルされた誤差信号を出力するステップと、その誤差信号サンプルのブロッ
クの離散フーリエ変換を計算して誤差信号の周波数領域表現を出力するステップ
と、誤差信号の周波数領域表現に基づいて、また、音源信号の周波数領域表現に
基づいて、エコーパスのインパルス応答の周波数領域推定値を適応化するステッ
プとを含む。インパルス応答の周波数領域推定値を適応化するステップは、観測
信号の雑音成分の測定を含んでいるところに特徴がある。
【００１６】 実施形態によれば、インパルス応答の周波数領域推定値を適応化するステップ
は、音源信号ブロックのパワー測定値がしきい値を上回るときに、インパルス応
答の周波数領域推定値を更新し、そうでないときは誤差信号の雑音パワースペク
トル推定値を更新するステップを含む。さらに、インパルス応答の周波数領域推
定値を更新するステップには、音源信号の信号パワースペクトル推定値を更新し
、雑音パワースペクトル推定値と信号パワースペクトル推定値との加重和を計算
し、その加重和に基づいて周波数領域推定値の更新を計算するステップを含める
ことが可能である。雑音パワースペクトル推定値と雑音マッチングパラメータと
の積に、信号パワースペクトル推定値を加算することにより、加重和を計算する
ことができる。
は、音源信号ブロックのパワー測定値がしきい値を上回るときに、インパルス応
答の周波数領域推定値を更新し、そうでないときは誤差信号の雑音パワースペク
トル推定値を更新するステップを含む。さらに、インパルス応答の周波数領域推
定値を更新するステップには、音源信号の信号パワースペクトル推定値を更新し
、雑音パワースペクトル推定値と信号パワースペクトル推定値との加重和を計算
し、その加重和に基づいて周波数領域推定値の更新を計算するステップを含める
ことが可能である。雑音パワースペクトル推定値と雑音マッチングパラメータと
の積に、信号パワースペクトル推定値を加算することにより、加重和を計算する
ことができる。
【００１７】 本発明の上記およびその他の特徴点および優位性については、添付図面を参照
して、以下、より詳細に説明する。記載した実施形態は説明と理解のためのもの
であって、ここから多くの均等な実施形態が考えられる。
して、以下、より詳細に説明する。記載した実施形態は説明と理解のためのもの
であって、ここから多くの均等な実施形態が考えられる。
【００１８】 （詳細な説明） 本発明によれば、エコーキャンセルシステムに使用する適応フィルタアルゴリ
ズムの過程におけるターゲット関数として、最良線形推定（BLUE;best linear u
nbiased estimate）基準関数を使用する。かかるターゲット関数によれば、実際
のエコーキャンセルシステムの雑音測定値に存在しうる有色性を考慮したアルゴ
リズムを得ることが可能となる。したがって、得られるアルゴリズムは、従来の
アルゴリズムと比較して、改良されたエコーキャンセル性能を提供する。
ズムの過程におけるターゲット関数として、最良線形推定（BLUE;best linear u
nbiased estimate）基準関数を使用する。かかるターゲット関数によれば、実際
のエコーキャンセルシステムの雑音測定値に存在しうる有色性を考慮したアルゴ
リズムを得ることが可能となる。したがって、得られるアルゴリズムは、従来の
アルゴリズムと比較して、改良されたエコーキャンセル性能を提供する。
【００１９】
【００２０】 エコーキャンセルシステムにおけるエコーパスＨは、Ｎ個のタップまたはフィ
ルタ係数を有する有限インパルス応答としてモデル化できると仮定し、システム
の近端入力信号ｘ（ｔ）の相関性も、Ｌの相関遅延を用いてうまくモデル化でき
ると仮定し、そして、代替の最良線形推定基準関数Ｖを次式で定義できる。
ルタ係数を有する有限インパルス応答としてモデル化できると仮定し、システム
の近端入力信号ｘ（ｔ）の相関性も、Ｌの相関遅延を用いてうまくモデル化でき
ると仮定し、そして、代替の最良線形推定基準関数Ｖを次式で定義できる。
【００２１】
【００２２】
【００２３】
【００２４】
【００２５】
【００２６】
【００２７】
【００２８】
【００２９】
【００３０】
【００３１】 上式において、すべての信号の長さＭは、すべての対応する行列の次元数のブ
ロック長Ｌ＜Ｍに置き換えられることに注意されたい。白色雑音ｖ（ｔ）の場合
において、本発明の勾配アルゴリズムは、雑音測定値の分散に比例する基準化パ
ラメータによるアフィン投影アルゴリズムの緩和（relaxed）形および基準化（r
egularized form）形とに一致することにも注意されたい（例えば、S.L.Gay, S.
Tavathiaによる“高速アフィン投影アルゴリズム（The Fast Affine Projection
Algorithm,）”（Proc. ICASSP'95, Detroit, Vol.5, pp.3023-3026, May, 199
5）を参照）。
ロック長Ｌ＜Ｍに置き換えられることに注意されたい。白色雑音ｖ（ｔ）の場合
において、本発明の勾配アルゴリズムは、雑音測定値の分散に比例する基準化パ
ラメータによるアフィン投影アルゴリズムの緩和（relaxed）形および基準化（r
egularized form）形とに一致することにも注意されたい（例えば、S.L.Gay, S.
Tavathiaによる“高速アフィン投影アルゴリズム（The Fast Affine Projection
Algorithm,）”（Proc. ICASSP'95, Detroit, Vol.5, pp.3023-3026, May, 199
5）を参照）。
【００３２】 しかし、本発明によれば、上記した数式は、周波数領域アルゴリズムの開発に
用いられる。そのため、（Ｎ＋Ｌ）×（Ｎ＋Ｌ）に巡回的に拡張された入力信号
行列は次式で表される。
用いられる。そのため、（Ｎ＋Ｌ）×（Ｎ＋Ｌ）に巡回的に拡張された入力信号
行列は次式で表される。
【００３３】
【００３４】 可能な巡回拡張（cyclic extension）のうち特定の１つにすぎないことに注意
されたい。この巡回拡張の優位性は、直感的に理解しやすいアルゴリズムになる
ことである。例えば、前記したG.A.Clark, S.R.Parker, S.K.Mitraによる論文、
“ＦＩＲ適応ディジタルフィルタの時間領域および周波数領域実現のための統合
化された手法（A Unified Approach to Time- and Frequency-Domain Realizati
on of FIR Adaptive Digital Filters,）”（IEEE Trans. Acoustics, Speech a
nd Signal Processing, Vol.31, pp.1073-1083, Oct. 1983）では、類似の拡張 が用いられている。
されたい。この巡回拡張の優位性は、直感的に理解しやすいアルゴリズムになる
ことである。例えば、前記したG.A.Clark, S.R.Parker, S.K.Mitraによる論文、
“ＦＩＲ適応ディジタルフィルタの時間領域および周波数領域実現のための統合
化された手法（A Unified Approach to Time- and Frequency-Domain Realizati
on of FIR Adaptive Digital Filters,）”（IEEE Trans. Acoustics, Speech a
nd Signal Processing, Vol.31, pp.1073-1083, Oct. 1983）では、類似の拡張 が用いられている。
【００３５】
【００３６】
【００３７】
【００３８】
【００３９】
【００４０】
【００４１】
【００４２】 したがって、（６）式および（７）式を、（４）式および（５）式に代入する
と、本発明の適応アルゴリズムは、次式で表される。
と、本発明の適応アルゴリズムは、次式で表される。
【００４３】
【００４４】
【００４５】 さらに、未知システムに対する周波数応答ベクトルを、次式で定義する。
【００４６】
【００４７】 また、中間ベクトルｇ（ｔ）を、次式で定義する。
【００４８】
【００４９】 本発明の適応アルゴリズムは、次のように表現できる。
【００５０】
【００５１】
【００５２】
【００５３】 Ｌ＜＜Ｎの場合には、この第１の実施形態ＡＬＧＯ１は、（Ｏ（（Ｎ＋Ｌ）ｌ
ｏｇ２（Ｎ＋Ｌ））＋Ｏ（Ｌ２））のオーダの、良好な演算量（computational
complexity）を実現する。しかし、レビンソンアルゴリズムの演算量は、すべて
の現実の状況において許容できるものではなく、本発明ではいくつかの簡略近似
手法を使って、より合理化された別のアルゴリズムを実現する。上記第１の実施
形態ＡＬＧＯ１は、コンピュータシミュレーションにより、その近似手法により
低演算量のアルゴリズムを得ることを実証する。コンピュータシミュレーション
の結果について、以下、図３乃至５を参照して詳細に説明する。
ｏｇ２（Ｎ＋Ｌ））＋Ｏ（Ｌ２））のオーダの、良好な演算量（computational
complexity）を実現する。しかし、レビンソンアルゴリズムの演算量は、すべて
の現実の状況において許容できるものではなく、本発明ではいくつかの簡略近似
手法を使って、より合理化された別のアルゴリズムを実現する。上記第１の実施
形態ＡＬＧＯ１は、コンピュータシミュレーションにより、その近似手法により
低演算量のアルゴリズムを得ることを実証する。コンピュータシミュレーション
の結果について、以下、図３乃至５を参照して詳細に説明する。
【００５４】 低演算量のアルゴリズムを得るために、中間ベクトルｇ（ｔ）の別の表現は、
次式で示される。
次式で示される。
【００５５】
【００５６】
【００５７】
【００５８】 これは、次のように書き直せる。
【００５９】
【００６０】 したがって、（１１）式より、ベクトルｇ（ｔ）は、次式で表される。
【００６１】
【００６２】 または、
【００６３】
【００６４】 これは、（１４）式で示したｇ（ｔ）の式と等価である。
【００６５】
【００６６】
【００６７】
【００６８】
【００６９】
【００７０】
【００７１】 ただし、
【００７２】
【００７３】
【００７４】
【００７５】 ただし、ω＝２πｎ／（Ｎ＋Ｌ）であって、時間領域における方形窓に対応す
る。
る。
【００７６】
【００７７】
【００７８】 本発明によって得られる低演算量アルゴリズムを、以下、ＡＬＧＯ２とよび、
その演算のようすを以下に示す。
その演算のようすを以下に示す。
【００７９】
【００８０】
【００８１】
【００８２】
【００８３】
【００８４】
【００８５】
【００８６】
【００８７】
【００８８】
【００８９】 したがって、図２のフローダイヤグラムは、この発明の低演算量アルゴリズム
ＡＬＧＯ２の現実的なインプリメンテーションを示している。図２の各ブロック
と、アルゴリズム例ＡＬＧＯ２を定義するのに使用した数式とは直接対応してい
ることは理解されよう。図２の処理ブロックは、例えば、標準的なディジタルシ
グナルプロセッサ、特定用途向けＩＣ（ＡＳＩＣ）、あるいは汎用ディジタルコ
ンピュータを利用して実際に実現が可能であることも理解されよう。
ＡＬＧＯ２の現実的なインプリメンテーションを示している。図２の各ブロック
と、アルゴリズム例ＡＬＧＯ２を定義するのに使用した数式とは直接対応してい
ることは理解されよう。図２の処理ブロックは、例えば、標準的なディジタルシ
グナルプロセッサ、特定用途向けＩＣ（ＡＳＩＣ）、あるいは汎用ディジタルコ
ンピュータを利用して実際に実現が可能であることも理解されよう。
【００９０】 第１の基準アルゴリズムであるＡＬＧＯ１および、上述したJ.J.Shynkによる 論文、“周波数領域およびマルチレートの適応フィルタリング（Frequency-Doma
in and Multirate Adaptive Filtering,）”（IEEE Signal Processing Magazin
e, Jan. 1992, pp.14-37）に記載されている周波数領域適応フィルタに対する、
低演算量アルゴリズムＡＬＧＯ２の性能を比較するため、コンピュータシミュレ
ーションを行った。コンピュータシミュレーションでは、実際の音声信号を使用
して、３つのアルゴリズムの相対的な性能もテストした。
in and Multirate Adaptive Filtering,）”（IEEE Signal Processing Magazin
e, Jan. 1992, pp.14-37）に記載されている周波数領域適応フィルタに対する、
低演算量アルゴリズムＡＬＧＯ２の性能を比較するため、コンピュータシミュレ
ーションを行った。コンピュータシミュレーションでは、実際の音声信号を使用
して、３つのアルゴリズムの相対的な性能もテストした。
【００９１】 まず、定常信号を使用して、基準アルゴリズムに対して合理化アルゴリズムＡ
ＬＧＯ２による近似手法の有効性を直接評価した。上記引用した周波数領域適応
フィルタの性能に対する、アルゴリズム例ＡＬＧＯ１およびＡＬＧＯ２の性能の
直接比較にも、定常信号を使用した。これらのシミュレーションの目的より、使
用した定常信号の信号統計は、ｔ＞０においては時間に依存しないものである。
ＬＧＯ２による近似手法の有効性を直接評価した。上記引用した周波数領域適応
フィルタの性能に対する、アルゴリズム例ＡＬＧＯ１およびＡＬＧＯ２の性能の
直接比較にも、定常信号を使用した。これらのシミュレーションの目的より、使
用した定常信号の信号統計は、ｔ＞０においては時間に依存しないものである。
【００９２】
【００９３】
【００９４】 また、雑音測定値も、次式で生成される自己回帰過程である。
【００９５】
【００９６】 さらに、ＳＮＲは約０dBであり、実際のインパルス応答は、平坦周波数応答お
よび区間［-1/128，1/128］に一様に分布する係数を有する６４タップＦＩＲフ ィルタによる。設計パラメータは、次のとおり選ばれる：Ｎ＝６４，Ｌ＝６４，
μ＝０．９９，γ＝１２８である。シミュレート信号は定常であるから、雑音測
定値スペクトルが初期に評価され（このときの結果は図３には示していない）、
適応アルゴリズムに使用される。
よび区間［-1/128，1/128］に一様に分布する係数を有する６４タップＦＩＲフ ィルタによる。設計パラメータは、次のとおり選ばれる：Ｎ＝６４，Ｌ＝６４，
μ＝０．９９，γ＝１２８である。シミュレート信号は定常であるから、雑音測
定値スペクトルが初期に評価され（このときの結果は図３には示していない）、
適応アルゴリズムに使用される。
【００９７】 図３で、第１のアルゴリズムＡＬＧＯ１による曲線（すなわち、曲線３１２，
３２２）は、低演算量アルゴリズムＡＬＧＯ２による曲線（すなわち、曲線３１
３，３２３）とは判別できないことに注目されたい。これは、低演算量アルゴリ
ズムＡＬＧＯ２を生み出す近似手法は、少なくとも妥当なよい性能であることを
示している。さらに、図３で、注目すべきは、アルゴリズム例ＡＬＧＯ１，ＡＬ
ＧＯ２はともに、周波数領域適応フィルタ（曲線３１１，３２１）よりも優れた
性能を示していることである。
３２２）は、低演算量アルゴリズムＡＬＧＯ２による曲線（すなわち、曲線３１
３，３２３）とは判別できないことに注目されたい。これは、低演算量アルゴリ
ズムＡＬＧＯ２を生み出す近似手法は、少なくとも妥当なよい性能であることを
示している。さらに、図３で、注目すべきは、アルゴリズム例ＡＬＧＯ１，ＡＬ
ＧＯ２はともに、周波数領域適応フィルタ（曲線３１１，３２１）よりも優れた
性能を示していることである。
【００９８】
【００９９】 図４の第１のグラフに示すように、エコーパワーは、ほとんどの時刻で雑音パ
ワーより小さい。しかし、信号が異なる周波数帯に集中するにしたがって、適応
処理の前にエコーがはっきりと聞こえてしまう。周波数領域適応フィルタはかか
る状況を改善してはいるものの、図４の第２のグラフ４２０に示すように、処理
後もなお残留するエコーが聞き取れてしまう。対照的に、本発明の低演算量アル
ゴリズムＡＬＧＯ２では、図４の第３のグラフ４３０に示すように、（初期収束
期間後の）雑音中の残留エコーはほとんど聞き取れない。
ワーより小さい。しかし、信号が異なる周波数帯に集中するにしたがって、適応
処理の前にエコーがはっきりと聞こえてしまう。周波数領域適応フィルタはかか
る状況を改善してはいるものの、図４の第２のグラフ４２０に示すように、処理
後もなお残留するエコーが聞き取れてしまう。対照的に、本発明の低演算量アル
ゴリズムＡＬＧＯ２では、図４の第３のグラフ４３０に示すように、（初期収束
期間後の）雑音中の残留エコーはほとんど聞き取れない。
【０１００】 図５は、図４の各曲線の第394,000サンプルから第410,000サンプルまでのサン
プルについて計算したパワースペクトルを示している。第１のグラフ５１０より
、ほとんどの周波数で、エコー信号パワーが雑音測定値のパワーを上回っている
ことが分かる。第２のグラフ５２０に示すように、周波数領域適応フィルタによ
る処理はエコーを減衰させるが、所々の周波数で残留エコーのパワーが雑音測定
値のパワーを上回ったままになっている。対照的に、第３のグラフ５３０は、低
演算量アルゴリズムＡＬＧＯ２の処理では、すべての周波数で残留エコーのパワ
ーが雑音測定値のパワーより下に低減し、これによる人間の知覚マスキング効果
でエコーは聞き取れなくなることを示している。
プルについて計算したパワースペクトルを示している。第１のグラフ５１０より
、ほとんどの周波数で、エコー信号パワーが雑音測定値のパワーを上回っている
ことが分かる。第２のグラフ５２０に示すように、周波数領域適応フィルタによ
る処理はエコーを減衰させるが、所々の周波数で残留エコーのパワーが雑音測定
値のパワーを上回ったままになっている。対照的に、第３のグラフ５３０は、低
演算量アルゴリズムＡＬＧＯ２の処理では、すべての周波数で残留エコーのパワ
ーが雑音測定値のパワーより下に低減し、これによる人間の知覚マスキング効果
でエコーは聞き取れなくなることを示している。
【０１０１】 低演算アルゴリズムの例ＡＬＧＯ２は、信号処理経路でＬサンプルの遅延が生
じてしまうことに注意されたい。演算量低減のためには、たいていの場合Ｌはイ
ンパルス応答長Ｎにほぼ等しくなるように選ぶことが望ましく、長距離のエコー
パスのインパルス応答に対しては、このような遅延が許容できなくなるかもしれ
ない。
じてしまうことに注意されたい。演算量低減のためには、たいていの場合Ｌはイ
ンパルス応答長Ｎにほぼ等しくなるように選ぶことが望ましく、長距離のエコー
パスのインパルス応答に対しては、このような遅延が許容できなくなるかもしれ
ない。
【０１０２】
【０１０３】 この追加実施形態によれば、区間長Ｋをブロック長Ｌにほぼ等しく設定すると
都合がよい。Ｋ＜＜Ｎであれば、遅延は小さくなる。多くの用途ではエコーキャ
ンセラの後に音声符号化器が続くが、音声符号化器は信号サンプルのブロックで
動作し、そのブロック長より大きな遅延を生じる。この遅延の主な原因は、入力
信号サンプルの取得処理にある。これらの用途においては、Ｌを音声符号化器の
ブロック長に等しくするか、そのブロック長の整数倍、整数分の１の関係にある
ことが望ましい。そして、エコーキャンセラの出力ブロックを、サンプル系列の
代わりに音声符号化器に出力することができ、全体としての遅延はわずかな増加
ですむ。得られたアルゴリズムを、以下、ＡＬＧＯ３とよび、そのアルゴリズム
を以下に示す。
都合がよい。Ｋ＜＜Ｎであれば、遅延は小さくなる。多くの用途ではエコーキャ
ンセラの後に音声符号化器が続くが、音声符号化器は信号サンプルのブロックで
動作し、そのブロック長より大きな遅延を生じる。この遅延の主な原因は、入力
信号サンプルの取得処理にある。これらの用途においては、Ｌを音声符号化器の
ブロック長に等しくするか、そのブロック長の整数倍、整数分の１の関係にある
ことが望ましい。そして、エコーキャンセラの出力ブロックを、サンプル系列の
代わりに音声符号化器に出力することができ、全体としての遅延はわずかな増加
ですむ。得られたアルゴリズムを、以下、ＡＬＧＯ３とよび、そのアルゴリズム
を以下に示す。
【０１０４】
【０１０５】 上記アルゴリズムＡＬＧＯ３のフローダイヤグラムを、図６および図７に示す
。図２の処理ブロックが、低演算量アルゴリズムＡＬＧＯ２を定義する数式の要
素に対応するのと全く同様に、図６および図７のの処理ブロックは、代替アルゴ
リズムＡＬＧＯ３を定義する数式の要素に対応していることは理解されよう。図
２の処理ブロックと同様、図６および図７の処理ブロックは、例えば、標準的な
ディジタルシグナルプロセッサ、特定用途向けＩＣ（ＡＳＩＣ）、あるいは汎用
ディジタルコンピュータを利用して実際に実現が可能である。
。図２の処理ブロックが、低演算量アルゴリズムＡＬＧＯ２を定義する数式の要
素に対応するのと全く同様に、図６および図７のの処理ブロックは、代替アルゴ
リズムＡＬＧＯ３を定義する数式の要素に対応していることは理解されよう。図
２の処理ブロックと同様、図６および図７の処理ブロックは、例えば、標準的な
ディジタルシグナルプロセッサ、特定用途向けＩＣ（ＡＳＩＣ）、あるいは汎用
ディジタルコンピュータを利用して実際に実現が可能である。
【０１０６】 各アルゴリズム例ＡＬＧＯ１，ＡＬＧＯ２，ＡＬＧＯ３は、そのアルゴリズム
を実現する前に設定される、いくつかの設計パラメータを含む。本発明は、実際
に、これらの設計パラメータを適切に設定するためのガイドラインを提供する。
を実現する前に設定される、いくつかの設計パラメータを含む。本発明は、実際
に、これらの設計パラメータを適切に設定するためのガイドラインを提供する。
【０１０７】 例えば、フィルタ長Ｎは、直面している特定の用途に基づいて設定されよう。
ネットワークエコーキャンセルおよび自動車ハンズフリー向けの音響エコーキャ
ンセルにおいては、２５６タップから５１２タップの範囲のフィルタ長またはモ
デル次数で一般によい結果が出る。一方、遠隔会議向けにおいては、会議室全体
のインパルス応答がモデル化されるため、よい結果を得るのに、一般には数千タ
ップのオーダのフィルタ長を要する。
ネットワークエコーキャンセルおよび自動車ハンズフリー向けの音響エコーキャ
ンセルにおいては、２５６タップから５１２タップの範囲のフィルタ長またはモ
デル次数で一般によい結果が出る。一方、遠隔会議向けにおいては、会議室全体
のインパルス応答がモデル化されるため、よい結果を得るのに、一般には数千タ
ップのオーダのフィルタ長を要する。
【０１０８】 代替アルゴリズムＡＬＧＯ３で使用されるインパルス応答区間長Ｋは、アルゴ
リズムの処理遅延を生じるので、ある程度短くすべきである。一方、Ｋを小さく
するとアルゴリズムの全体の演算量は増加するため、演算能力に応じて適切なト
レードオフを設定することになる。エコーキャンセラに音声符号化器が後続する
用途では、一般にＫは、音声符号化器のブロック長に等しいか、互いに整数倍の
関係になるように設定すると都合がよい。また、フィルタ区分の数（すなわち、
Ｎ／Ｋ）が整数になるようにＫを設定するのが一般的である。
リズムの処理遅延を生じるので、ある程度短くすべきである。一方、Ｋを小さく
するとアルゴリズムの全体の演算量は増加するため、演算能力に応じて適切なト
レードオフを設定することになる。エコーキャンセラに音声符号化器が後続する
用途では、一般にＫは、音声符号化器のブロック長に等しいか、互いに整数倍の
関係になるように設定すると都合がよい。また、フィルタ区分の数（すなわち、
Ｎ／Ｋ）が整数になるようにＫを設定するのが一般的である。
【０１０９】 ブロック長Ｌを、第１の低演算量実施形態ＡＬＧＯ２におけるフィルタ長Ｎに
ほぼ等しい値に、かつ、代替低演算実施形態ＡＬＧＯ３における区間長Ｋにほぼ
等しい値に設定することにより、最も低い演算量を実現する。Ｎ＋ＬまたはＫ＋
Ｌを各々、第１および第２の低演算量実施形態ＡＬＧＯ２，ＡＬＧＯ３において
、２の整数乗に等しい値に設定することも有益である。
ほぼ等しい値に、かつ、代替低演算実施形態ＡＬＧＯ３における区間長Ｋにほぼ
等しい値に設定することにより、最も低い演算量を実現する。Ｎ＋ＬまたはＫ＋
Ｌを各々、第１および第２の低演算量実施形態ＡＬＧＯ２，ＡＬＧＯ３において
、２の整数乗に等しい値に設定することも有益である。
【０１１０】 パラメータβは、パワースペクトル推定値のメモリ長を定め、１未満の正の値
をとる。区間［0.9，0.995］からβを選択すると、よい結果が得られた。
をとる。区間［0.9，0.995］からβを選択すると、よい結果が得られた。
【０１１１】 ステップサイズμは正の値であって、適応アルゴリズムの安定性を保証するの
に十分な小さな値をとる。しかし、ステップサイズが小さくしすぎると、適応化
スピードが低下し、特にインパルス応答長い場合にはそれに相まって顕著となる
。第１の低演算量実施形態ＡＬＧＯ２では、Ｒ＝（Ｎ＋Ｌ）1/2、代替低演算実 施形態ＡＬＧＯ３ではＲ＝（Ｋ＋Ｌ）1/2として、ステップサイズを、0.1／Ｒか
ら0.5／Ｒの範囲内に設定するとよいことが明らかになった。
に十分な小さな値をとる。しかし、ステップサイズが小さくしすぎると、適応化
スピードが低下し、特にインパルス応答長い場合にはそれに相まって顕著となる
。第１の低演算量実施形態ＡＬＧＯ２では、Ｒ＝（Ｎ＋Ｌ）1/2、代替低演算実 施形態ＡＬＧＯ３ではＲ＝（Ｋ＋Ｌ）1/2として、ステップサイズを、0.1／Ｒか
ら0.5／Ｒの範囲内に設定するとよいことが明らかになった。
【０１１２】 上記したとおり、雑音マッチングパラメータγは、入力信号および雑音測定値
のパワースペクトルの正規化を重み付けするものであって、非負の値をとる。雑
音マッチングパラメータを大きくしすぎると、雑音測定値を強く重み付けしすぎ
て、その結果アルゴリズムの収束のスピードが非常に遅くなってしまう。逆に、
雑音マッチングパラメータを小さくしすぎると、雑音測定値の重み付けが弱すぎ
て、その結果、定常状態で残留エコーパワーが大きく残ったまま適応化処理がす
ぐに終わってしまうことになる。このような場合、残留エコーのスペクトル形状
は、ある程度減衰するものの、元のエコーのスペクトルに近い（すなわち、すべ
ての周波数帯でエコー減衰するのと大体同じである）。対照的に、γの値が適度
に高ければ、定常状態で、性能が改善し、残留エコーのスペクトルが雑音測定値
のスペクトルより大きくなっている周波数近辺で、残留エコースペクトルがより
減衰するようになる（すなわち、すべての残留エコースペクトルが雑音スペクト
ルより小さくなる場合、人間の知覚マスキング効果によりエコーが聞こえなくな
る）。このような改善の代わりに、若干アルゴリズムの初期収束は遅くなる。し
かし、本発明によれば、この悪影響は、パラメータγを時間依存とすることによ
り解決することができる。
のパワースペクトルの正規化を重み付けするものであって、非負の値をとる。雑
音マッチングパラメータを大きくしすぎると、雑音測定値を強く重み付けしすぎ
て、その結果アルゴリズムの収束のスピードが非常に遅くなってしまう。逆に、
雑音マッチングパラメータを小さくしすぎると、雑音測定値の重み付けが弱すぎ
て、その結果、定常状態で残留エコーパワーが大きく残ったまま適応化処理がす
ぐに終わってしまうことになる。このような場合、残留エコーのスペクトル形状
は、ある程度減衰するものの、元のエコーのスペクトルに近い（すなわち、すべ
ての周波数帯でエコー減衰するのと大体同じである）。対照的に、γの値が適度
に高ければ、定常状態で、性能が改善し、残留エコーのスペクトルが雑音測定値
のスペクトルより大きくなっている周波数近辺で、残留エコースペクトルがより
減衰するようになる（すなわち、すべての残留エコースペクトルが雑音スペクト
ルより小さくなる場合、人間の知覚マスキング効果によりエコーが聞こえなくな
る）。このような改善の代わりに、若干アルゴリズムの初期収束は遅くなる。し
かし、本発明によれば、この悪影響は、パラメータγを時間依存とすることによ
り解決することができる。
【０１１３】 例えば、雑音マッチングパラメータγは次式により計算される。
【０１１４】
【０１１５】 ただし、Ｅ［］は、期待値を示す。この手法では、γは比較的小さくなり、残
留エコーは雑音よりかなり大きくなり、その結果、比較的適応スピードは速くな
る。しかし、残留エコーパワーが雑音パワーに近づくと、γは大きくなり、アル
ゴリズムは、上記したように残留エコースペクトルの有色化を行うようになる。
実際には、期待値は未知であって、推定することになる。この推定の一例として
は、対応する信号の周波数領域表現を含むブロックの２乗和がある。すなわち、
雑音マッチングパラメータは次式により計算される。
留エコーは雑音よりかなり大きくなり、その結果、比較的適応スピードは速くな
る。しかし、残留エコーパワーが雑音パワーに近づくと、γは大きくなり、アル
ゴリズムは、上記したように残留エコースペクトルの有色化を行うようになる。
実際には、期待値は未知であって、推定することになる。この推定の一例として
は、対応する信号の周波数領域表現を含むブロックの２乗和がある。すなわち、
雑音マッチングパラメータは次式により計算される。
【０１１６】
【０１１７】 ただし、ｃνは雑音測定値の周波数領域表現を含むブロック、constは、推定 誤差があるところでの、正の値のγを保証する小さな正の定数である。
【０１１８】 以下、要約する。本発明は、例えばエコーキャンセル用途において適用されう
る、多くの適応アルゴリズムを提供する。実施形態のアルゴリズムは、最良線形
推定基準関数を最小化し、巡回行列の固有成分（eigenproperties）を利用する ことにより得られる。いくつかのとりうる信号行列の巡回拡張の中で、従来の周
波数領域適応フィルタに類似した適応アルゴリズムを導く巡回拡張を使用した。
アルゴリズムの一例は、雑音測定値の情報を取り込んでいるため、雑音環境にお
いて、従来手法に比べよい性能を示す。開示したアルゴリズムの雑音環境におけ
る優れた性能を、コンピュータシミュレーションにより実証した。
る、多くの適応アルゴリズムを提供する。実施形態のアルゴリズムは、最良線形
推定基準関数を最小化し、巡回行列の固有成分（eigenproperties）を利用する ことにより得られる。いくつかのとりうる信号行列の巡回拡張の中で、従来の周
波数領域適応フィルタに類似した適応アルゴリズムを導く巡回拡張を使用した。
アルゴリズムの一例は、雑音測定値の情報を取り込んでいるため、雑音環境にお
いて、従来手法に比べよい性能を示す。開示したアルゴリズムの雑音環境におけ
る優れた性能を、コンピュータシミュレーションにより実証した。
【０１１９】 本発明のアルゴリズム例は、最良線形推定を用いた従来の取り組みとは異なる
ことに注意されたい。例えば、前述したK.C.Hoによる論文、“修正ずれを最小化
するＦＩＲ適応フィルタ（A minimum Misadjustment Adaptive FIR Filter,）”
（IEEE Trans. Signal Processing, Vol.44, pp.577-585, March, 1996）、およ
び、A.C.Orgren, S.Dasgupta, C.E.Rohrs, N.R.Malikによる“改良残差によるノ
イズキャンセル（Noise Cancellation with Improved Residuals,）”（IEEE Tr
ans. Signal Processing, Vol.39, pp.2629-2639, Dec. 1991）では、雑音測定 値は自己回帰過程で仮定され、係数更新のためにフィードバックする前に、残差
信号に白色化フィルタが適用される。Orgren, Dasgupta, Rohrs, Malikによる論
文では、しかるべき白色化フィルタは先験的に（アプリオリに）既知であると仮
定しているところ、Hoによる論文では、適応白色化が検討されている。
ことに注意されたい。例えば、前述したK.C.Hoによる論文、“修正ずれを最小化
するＦＩＲ適応フィルタ（A minimum Misadjustment Adaptive FIR Filter,）”
（IEEE Trans. Signal Processing, Vol.44, pp.577-585, March, 1996）、およ
び、A.C.Orgren, S.Dasgupta, C.E.Rohrs, N.R.Malikによる“改良残差によるノ
イズキャンセル（Noise Cancellation with Improved Residuals,）”（IEEE Tr
ans. Signal Processing, Vol.39, pp.2629-2639, Dec. 1991）では、雑音測定 値は自己回帰過程で仮定され、係数更新のためにフィードバックする前に、残差
信号に白色化フィルタが適用される。Orgren, Dasgupta, Rohrs, Malikによる論
文では、しかるべき白色化フィルタは先験的に（アプリオリに）既知であると仮
定しているところ、Hoによる論文では、適応白色化が検討されている。
【０１２０】 対照的に、本発明のアルゴリズムは、雑音測定値に対する特定のモデルを仮定
しない（ただし、相応な雑音特性を記述する妥当なサイズの相関行列を仮定する
）。また、本発明は、周波数領域アルゴリズムを提供し、良好な数値特性を示す
ことが知られている最良線形推定基準の変量を最小化する。さらに、本発明によ
れば、音声の自然発話休止の期間中に雑音相関が推定される。
しない（ただし、相応な雑音特性を記述する妥当なサイズの相関行列を仮定する
）。また、本発明は、周波数領域アルゴリズムを提供し、良好な数値特性を示す
ことが知られている最良線形推定基準の変量を最小化する。さらに、本発明によ
れば、音声の自然発話休止の期間中に雑音相関が推定される。
【０１２１】 本発明は、説明の目的でここに記載した実施形態に限定されるものではない。
したがって、発明の範囲は、上述の記載にはよらず特許請求の範囲により画定さ
れるものであって、特許請求の範囲が内包する意味に合致するあらゆる均等物は
、特許請求の範囲内に包含されるものである。
したがって、発明の範囲は、上述の記載にはよらず特許請求の範囲により画定さ
れるものであって、特許請求の範囲が内包する意味に合致するあらゆる均等物は
、特許請求の範囲内に包含されるものである。
【図１】 本発明の実施形態を実現できるエコーキャンセルシステムの一例を示す図であ
る。
る。
【図２】 本発明に係る適応アルゴリズムの一例を示す図である。
【図３Ａ】 本発明の実施形態の効果を実証するコンピュータシミュレーションの結果を示
す図である。
す図である。
【図３Ｂ】 本発明の実施形態の効果を実証するコンピュータシミュレーションの結果を示
す図である。
す図である。
【図４】 本発明の実施形態の効果を実証するコンピュータシミュレーションの結果を示
す図である。
す図である。
【図５】 本発明の実施形態の効果を実証するコンピュータシミュレーションの結果を示
す図である。
す図である。
【図６】 本発明に係る別の適応アルゴリズムの一例を示す図である。
【図７】 本発明に係る別の適応アルゴリズムの一例を示す図である。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (81)指定国 ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＣＹ， ＤＥ，ＤＫ，ＥＳ，ＦＩ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，Ｉ Ｔ，ＬＵ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ)，ＯＡ(ＢＦ，ＢＪ ，ＣＦ，ＣＧ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＧＷ，ＭＬ， ＭＲ，ＮＥ，ＳＮ，ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＧＨ，ＧＭ，Ｋ Ｅ，ＬＳ，ＭＷ，ＳＤ，ＳＺ，ＵＧ，ＺＷ)，ＥＡ(ＡＭ ，ＡＺ，ＢＹ，ＫＧ，ＫＺ，ＭＤ，ＲＵ，ＴＪ，ＴＭ) ，ＡＬ，ＡＭ，ＡＴ，ＡＵ，ＡＺ，ＢＡ，ＢＢ，ＢＧ， ＢＲ，ＢＹ，ＣＡ，ＣＨ，ＣＮ，ＣＵ，ＣＺ，ＤＥ，Ｄ Ｋ，ＥＥ，ＥＳ，ＦＩ，ＧＢ，ＧＤ，ＧＥ，ＧＨ，ＧＭ ，ＨＲ，ＨＵ，ＩＤ，ＩＬ，ＩＮ，ＩＳ，ＪＰ，ＫＥ， ＫＧ，ＫＰ，ＫＲ，ＫＺ，ＬＣ，ＬＫ，ＬＲ，ＬＳ，Ｌ Ｔ，ＬＵ，ＬＶ，ＭＤ，ＭＧ，ＭＫ，ＭＮ，ＭＷ，ＭＸ ，ＮＯ，ＮＺ，ＰＬ，ＰＴ，ＲＯ，ＲＵ，ＳＤ，ＳＥ， ＳＧ，ＳＩ，ＳＫ，ＳＬ，ＴＪ，ＴＭ，ＴＲ，ＴＴ，Ｕ Ａ，ＵＧ，ＵＺ，ＶＮ，ＹＵ，ＺＷ Ｆターム(参考） 5K046 AA01 BB01 CC21 HH02 HH18 HH27 HH45 HH46 HH54 HH71 HH78 HH79
Claims (15)
- 【請求項１】 観測信号に含まれる、エコーパスを経由するエコー源信号の
結合により生じるエコー成分を抑圧するように構成されるエコーキャンセル装置
であって、 前記エコーパスの概略を求め、前記エコー成分を推定するように構成される適
応フィルタを備え、 該適応フィルタの適応アルゴリズムは、前記観測信号の雑音成分の測定を含む
ことを特徴とするエコーキャンセル装置。 - 【請求項２】 前記観測信号の前記雑音成分の前記測定は、当該エコーキャ
ンセル装置を動作させるために設計した環境で作られた先験的（アプリオリ）測
定であることを特徴とする請求項１に記載のエコーキャンセル装置。 - 【請求項３】 前記観測信号には、少なくとも１の断続的な音声成分が含ま
れ、前記観測信号の前記雑音成分の前記測定を、前記観測信号の前記少なくとも
１の音声成分における発話休止期間内に実時間で行うことを特徴とする請求項１
に記載のエコーキャンセル装置。 - 【請求項４】 前記観測信号の前記少なくとも１の音声成分における前記発
話休止を、前記エコー源信号サンプルのブロックにおけるパワーの測定に基づい
て判定することを特徴とする請求項３に記載のエコーキャンセル装置。 - 【請求項５】 前記観測信号から前記エコー推定値を減算して、エコーキャ
ンセルされた誤差信号を出力し、前記観測信号の雑音成分の前記測定は、該誤差
信号のパワースペクトルの推定値に基づくことを特徴とする請求項１に記載のエ
コーキャンセル装置。 - 【請求項６】 前記エコー源信号のサンプルのブロック内のパワー測定値が
しきい値より大きいときは、前記適応フィルタの推定インパルス応答を更新し、
それ以外のときは、該推定インパルス応答を更新しないことを特徴とする請求項
１に記載のエコーキャンセル装置。 - 【請求項７】 前記観測信号から前記エコー推定値を減算して、エコーキャ
ンセルされた誤算信号を出力し、該誤差信号のパワースペクトル推定値と前記エ
コー源信号のパワースペクトル推定値とに基づいて、前記適応フィルタの推定イ
ンパルス応答を計算することを特徴とする請求項１に記載のエコーキャンセル装
置。 - 【請求項８】 前記誤差信号パワースペクトル推定値と前記エコー源信号パ
ワースペクトル推定値との加重和に基づいて、前記適応フィルタの前記推定イン
パルス応答を計算することを特徴とする請求項７に記載のエコーキャンセル装置
。 - 【請求項９】 前記エコー源信号パワースペクトル推定値を、前記誤差信号
パワースペクトル推定値と雑音マッチングパラメータとの積に加算することによ
り、前記加重和を計算することを特徴とする請求項８に記載のエコーキャンセル
装置。 - 【請求項１０】 前記誤差信号のサンプルと前記エコー源信号のサンプルと
に基づいて、前記雑音マッチングパラメータを動的に調整することを特徴する請
求項９に記載のエコーキャンセル装置。 - 【請求項１１】 観測信号に含まれる、エコーパスを経由するエコー源信号
の結合により生じるエコー成分をキャンセルする方法であって、 前記エコー源信号をサンプリングして、音源信号サンプルのブロックを出力す
るステップと、 前記音源信号サンプルのブロックの離散フーリエ変換を計算して、前記音源信
号の周波数領域表現を出力するステップと、 前記音源信号の前記周波数領域表現を、前記エコーパスのインパルス応答の周
波数領域推定値で乗算して、周波数領域エコー推定値を出力するステップと、 前記周波数領域エコー推定値の逆離散フーリエ変換を計算して、時間領域エコ
ー推定値を出力するステップと、 前記観測信号から前記時間領域エコー推定値を減算して、エコーキャンセルさ
れた誤差信号を出力するステップと、 前記誤差信号のサンプルのブロックの離散フーリエ変換を計算して、前記誤差
信号の周波数領域表現を出力するステップと、 前記誤差信号の前記周波数領域と前記音源信号の前記周波数領域表現とに基づ
いて、前記エコーパスの前記インパルス応答の前記周波数領域推定値を適応化す
るステップと、 を有し、 前記インパルス応答の前記周波数領域推定値を適応化するステップは、前記観
測信号の雑音成分の測定を含むことを特徴とする方法。 - 【請求項１２】 前記インパルス応答の前記周波数領域推定値を適応化する
ステップは、 前記音源信号サンプルのブロックにおけるパワー測定値がしきい値より大きい
ときは、前記インパルス応答の前記周波数領域推定値を更新するステップと、 前記音源信号サンプルのブロック内のパワー測定値が該しきい値より大きくな
いときは、前記誤差信号の雑音パワースペクトル推定値を更新するステップと、 を有することを特徴とする請求項１１に記載の方法。 - 【請求項１３】 前記インパルス応答の前記周波数領域推定値を更新するス
テップは、 前記音源信号の信号パワースペクトル推定値を更新するステップと、 前記雑音パワースペクトル推定値と前記信号パワースペクトル推定値との加重
和を計算するステップと、 前記雑音パワースペクトル推定値と前記信号パワースペクトル推定値との加重
和に基づいて、前記周波数領域推定値の更新を計算するステップと、 を有することを特徴とする請求項１２に記載の方法。 - 【請求項１４】 前記信号パワースペクトル推定値を、前記雑音パワースペ
クトル推定値と雑音マッチングパラメータとの積に加算して、前記加重和を出力
するステップを有することを特徴とする請求項１３に記載の方法。 - 【請求項１５】 前記エコー源信号のサンプルと前記エコーキャンセルされ
た誤差信号とに基づいて、前記雑音マッチングパラメータを動的に調整するステ
ップを有することを特徴とする請求項１４に記載の方法。
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