JP2003503871A - 音響エコー及びノイズ除去 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 ステレオエコー除去は、例えば、テレビ会議、音声制御ビデオ／オーディオ装置等によって観測される欠点を克服するのに必要である。既存のフィルタを改善するために、本発明は、係数更新を変換された領域において得て、必要な計算上の複雑さを減少する適応フィルタ及び信号処理装置を提供する。さらに、前記フィルタは、前記係数更新における入力信号間の相関を減少する手段を具える。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】 本発明は、請求項１の序文に記載のようなフィルタに関する。本発明は、この
ようなフィルタを具える信号処理装置にさらに関する。本発明は、テレビ会議シ
ステムにさらに関する。さらに本発明は、音声制御電子装置に関する。本発明は
、ノイズ除去システムにも関する。本発明は、請求項１４の序文において記載の
ような方法にさらに関する。

【０００２】 オーディオ及びビデオにおける最新の開発は、音響エコーキャンセラ（ＡＥＣ
）及びノイズキャンセラによる多チャネル信号処理及び再生を必要とする。例え
ば、小グループビデオ会議システムにおいて、多チャネル伝送は、室内における
種々の人のよりよい”局地化”をもたらす。これは、音声の明瞭さ及び自然さを
強調する。さらに、多チャネルエコー除去は、テレビジョン受像機、ラジオ受信
機、ＣＤプレイヤ等のような音声制御ステレオオーディオ及びビデオ装置におい
て必要とされる。多チャネルＡＥＣを、一般的に、多信号チャネルＡＥＣの簡単
な組み合わせによって形成することはできない。

【０００３】 米国特許明細書第５８２８７５６号から、テレビ会議システムのような立体音
響通信システムの方法及び装置が既知であり、この方法及び装置は、前記立体音
響システムの個々のチャネル信号間の相関関係を減少させることを含む。ここで
、非線形性を前記入力信号に付加し、前記相関関係を減少させる。しかしながら
、これらの非線形性を付加することによって、前記出力信号において可聴アーテ
ィファクトが導入される。これらの非線形性は、（しばしば）テレビ会議システ
ムにおいて許容されうるが、音楽供給等のような他の用途においては必ず許容し
得ない。

【０００４】 とりわけ本発明の目的は、前記先行技術の欠点を克服するフィルタを提供する
ことである。この目的のため、本発明の第１態様は、請求項１において請求のよ
うなフィルタを提供する。このようにして、適用性フィルタの性能は、計算上の
複雑さの膨大な増加がなく、改善される。本発明の第２態様は、請求項８におい
て請求のような信号処理装置を提供する。本発明の第３態様は、請求項１１にお
いて請求のようなテレビ会議システムを提供する。本発明の第４態様は、請求項
１２において請求のような音声制御電子装置を提供する。本発明の第５態様は、
請求項１３において請求のようなノイズ除去システムを提供する。本発明の第６
態様は、請求項１４において請求のような方法を提供する。本発明の一実施形態
は、請求項２の特徴を具える。

【０００５】 本発明と、本発明を有利に実現するのに任意に使用してもよい追加の特徴とは
、以下に説明し、図面において示した例の参照から明らかになるであろう。

【０００６】 この説明において、式、行列等を以下のように示す。信号を小文字によって示
し、定数を大文字によって示す。下線をベクトルに使用し、小文字を時間領域に
使用し、大文字を周波数領域に使用する。行列を

【数１】 のような太文字の大文字によって示す。次元を上付き文字中に入れる（例えば、
Ｂ×Ｑ行列

【数２】 を、

【数３】 によって示し、正方行列に関して、第２の次元を省略する）。対角行列を

【数４】 のような二重下線によって示し、その対角を

【数５】 のように示す。ｗ _ｉのような下付き文字はｉ番目のバージョンを示す。ｗのｋ番
目の要素を（ｗ）_ｋによって与える。最後に、［ｋ］の追加は時間指数を示し、
(.)^ｔの追加は転置を示し、(.)^＊の追加は複素共役を示し、(.)^ｈはエルミート
転置（複素共役転置）を示す。

【０００７】 図１に示す一般的な多入力適応ＦＩＲフィルタは、Ｓ信号ｘ_０［ｋ］ないしｘ _ｓ−１ ［ｋ］を使用し、信号ｅ［ｋ］におけるこれらの信号に相関する望ましく
ない成分を除去する。信号ｘ０［ｋ］ないしｘ_ｓ−１［ｋ］を、出力

【数６】 ないし

【数７】 を有するＦＩＲフィルタＷ_０ないしＷ_ｓ−１に対する入力とする。この更新アル
ゴリズムの目的は、ＦＩＲフィルタの係数を、ｒ［ｋ］と、ｘ_０［ｋ］及びｘ_{ｓ −１} ［ｋ］との間の相関が除去されるように適合させることである。

【０００８】 Ｓ＞ａ≧０に関して、ＦＩＲフィルタＷ_ａは、信号ｘ_ａ［ｋ］とこのフィルタ
の係数ｗ_ａ，０［ｋ］．．．ｗ_{ａ，Ｎ−１}［ｋ］との畳み込みを行う。このよう
なフィルタの出力信号

【数８】 を以下のように記述することができる。

【数９】 Ｓ＞ａ≧０に関して、

【数１０】

【０００９】 前記多入力適応フィルタの出力を、

【数１１】 によって与える。

【００１０】 別個の（適応）フィルタＷ_０ないしＷ_Ｓ−１のこれらのフィルタ部分を、周波
数領域において、分割、ブロック処理及び離散フーリエ変換（ＤＦＴ）の助けと
共に、効率的に実現することができる。時間領域における標本ごとの畳み込みが
周波数領域におけるブロックごとの要素的乗算に変換するため、計算上の複雑さ
における減少が得られる。我々は、ブロック長Ｂ及び長さＭのＤＦＴによるブロ
ック処理を使用し、Ｍ≧Ｎ＋Ｂ−１とする。前記入力信号の変換を、Ｓ＞ａ≧０
に関して、

【数１２】 によって記述することができ、ここで、

【数１３】 をＭ×Ｍフーリエ行列とする。前記フーリエ行列の（ａ，ｂ）番目の要素（０≦
ａ＜Ｍ，０≦ｂ＜Ｍ）を、

【数１４】 によって与え、ここで、

【数１５】 とする。

【００１１】 次に前記フィルタを、周波数領域において、

【数１６】 によって計算する。これらの周波数領域フィルタ係数は時間領域係数と関係し、
すべてのＳ＞ａ≧０に関して、これを

【数１７】 によって示すことができることに注意されたい。

【００１２】 効率的な実施を得るために、ブロック長Ｂを、フィルタ長Ｎと同じオーダにお
いて選択すべきであり、これは結果として大きな処理遅延を生じる。

【００１３】 前記処理遅延を減少するために、前記フィルタを長さＢでｇ＝［Ｎ／Ｂ］を有
するより小さい区分に分割することができ、我々は、図２の実施を得て、これを
、

【数１８】 によって表すことができ、

【数１９】 とする。

【００１４】 前記フィルタの更新部分に関して、Ｓの別個の更新アルゴリズムを使用し、収
束動作を改善することができ、前記入力信号を、ＲＬＳのようなアルゴリズムを
使用することによって、時間領域において別個に非相関にし、大きな計算上の複
雑さを招く。複雑さの減少を、Ｇ．Ｐ．Ｍ．エゲルマー、大規模適応フィルタの
リアルタイム実現、物理博士論文、アインドーフェン技術大学、アインドーフェ
ン（オランダ）、１９９５年１１月、に記載のような（分割）ブロック周波数領
域適応フィルタによる周波数領域における実施によって得ることができる。前記
フィルタの入力信号間に相関がある場合、これは依然として、非独自性問題によ
ってきわめて悪い収束動作を招く。

【００１５】 この用途において、前記アルゴリズムの収束動作における入力信号間の相互相
関の影響を減少する周波数領域における分割アルゴリズムの使用を提案する。複
雑さを減少するために、ブロック長Ａによるブロック処理を使用し、Ａの連続更
新の和を計算する。Ｓ＞ａ≧０に関して、係数ベクトル

【数２０】 を長さＺでｇ_ｕ＝［Ｎ／Ｚ］を有するｇ_ｕ部分に分割し、Ｓ＞ｊ≧０に関して、

【数２１】 とし、Ｓ＞ｊ≧０及びｇ_ｕ＞ｊ≧０に関して、

【数２２】 フーリエ変換長ＬをＬ≧Ｚ＋Ａ−１に関して使用し、我々は、Ｓ＞ａ≧０に関し
て入力信号フーリエ変換を以下のように規定する。

【数２３】 対角行列

【数２４】 は、ベクトル

【数２５】 を主対角として含み、Ｓ＞ａ≧０に関して、

【数２６】 オーバラップセーブ（ｏｖｅｒｌａｐ−ｓａｖｅ）法を使用し、周波数領域にお
ける前記適応プロセスに含まれる相関を計算し、残余の信号の周波数領域変換は
、

【数２７】 等しい。ＭＦＤＡＦ（多入力周波数領域適応フィルタ）アルゴリズムにおけるフ
ィルタ係数に関する更新等式の組を、ここでｇ_ｕ＞ｉ≧０に関して、

【数２８】 によって規定することができ、変換行列

【数２９】 を、

【数３０】 によって与える。入力チャネルのパワー行列

【数３１】 を、

【数３２】 によって規定し、ここで、

【数３３】 とする。上記式の期待演算子ε｛｝を評価ルーチンによって置き換えなければな
らない。

【００１６】 パワー行列

【数３４】 を、

【数３５】 によって評価することができる。

【００１７】 乗算の数を減らすために、式のステップサイズパラメータαを、

【数３６】 を規定することによって、上記パワー評価ルーチンに取り入れ、

【数３７】 とする。パワー行列

【数３８】 の評価を、

【数３９】 によって行うことができる。このアルゴリズムの直接的適用は、安定問題に至る
。ある周波数ｂｉｎにおける入力信号パワーがきわめて小さい場合、このｂｉｎ
におけるパワーは（きわめて）小さい値に減少する。このとき、前記行列の逆は
大きな値を有し、（数及び評価エラーにより）不正確になる。理想的な場合にお
いて、前記パワー行列評価の固有値は、前記入力信号パワー行列の固有値を打ち
消す。評価エラーにより、この目的は、近似されるだけであり、この不一致は、
前記理想的な収束動作に偏差を導入し、さらに不安定にもなるかもしれない。特
に、前記逆パワー行列の評価の固有値のいくつかは、大きくなり、前記入力信号
パワー行列の（小さい）固有値を（正確に）打ち消さず、不安定が生じるかもし
れない。前記パワー行列の評価のしきい値に対するより低い制限は、この問題を
解決する。単一チャネルの場合（又は、我々がクロスタームを忘れた場合）にお
いて、我々は、この問題を、より低い制限を前記より低い値に適用することによ
って解決することができる。我々は、対角行列の固有値が対角要素に等しいため
これを行うことができ、我々は、実際に前記固有値を制限する。前記多チャネル
の場合において、我々は、前記固有値を制限し、安定を保証しなければならない
が、これらはもはや対角における要素と等しくない。

【００１８】 しかしながら我々は、前記パワー行列のすべての固有値が正であることを知っ
ている。我々はここで、前記固有値におけるより低い制限を、これらを提案した
最小値だけシフトすることによって形成する。我々は、行列

【数４０】 のすべての固有値λに関して、

【数４１】 の行列式をゼロにしなければならないことを知っている。このように

【数４２】 のすべての固有値λ’に関して、λ’＝λ＋Ｐ_ｍｉｎ（及び反対）となるような

【数４３】 の固有値λがあるに違いない。これは、定数Ｐ_ｍｉｎを行列の主対角に加えるこ
とによって、この行列のすべての固有値がＰ_ｍｉｎだけシフトされることを意味
する。このように、我々は、

【数４４】 を規定し、これは結果として、

【数４５】 を生じる。この固有値のシフトの、前記アルゴリズムの（理論的に理想的な）収
束動作における影響は、きわめて小さく、実際には、前記アルゴリズムは非常に
より安定する。

【００１９】

【数４６】 が疎行列であっても、その逆を計算することは、ＳｘＳ行列のＬ逆転を必要とし
、これはＬ・Ｓ^３演算のオーダをとる。しかしながら、我々は、前記逆転それ自
身を必要とせず、その前記入力信号との行列ベクトル積のみを必要とするため、
我々は、これを、システム

【数４７】 を解くこととして見つけることもでき、これは、Ｌ・Ｓ^２演算のオーダを必要と
する。他の演算は、Ｐ^Ｓ．Ｌ［ＬＡ］の逆を直接評価することであり、これも結
果としてＬ・Ｓ^２に比例する多数の演算を生じる。しかしながら、この場合にお
いても、我々は、前記固有値を制限し、安定性を保証しなければならない。

【００２０】 簡単なアルゴリズムを、

【数４８】 によって与える。我々は、αを取り入れることができ、これは結果として、

【数４９】 を生じる。

【００２１】 上記アルゴリズムは、正の固有値を有する行列

【数５０】 を保証せず、したがって、多数の安定問題を導入する。前記単一チャネルの場合
において、我々は、前記アルゴリズムを、より低い制限を前記評価において使用
することによって安定することができ、これは、自動的に、結果として、前記行
列が対角であるため、正の固有値を生じるが、前記多チャネルの場合においては
できない。

【００２２】 正の固有値 正の固有値を有する

【数５１】 を評価するアルゴリズムの正確な変換は、正の固有値を有する逆に関する評価ア
ルゴリズムに至る。これを、前記行列逆転命題を使用することによって行うこと
ができる。

【数５２】 のような行列

【数５３】 がある場合、

【数５４】 の逆行列

【数５５】 を、

【数５６】 によって表すことができる。

【数５７】 及び、

【数５８】 を選択することによって、我々は、式（１４）を使用することによって、

【数５９】 を得る。アルゴリズム（１９）は、式（２０）の行列

【数６０】 は、実数値の対角行列であるため、行列逆転を含まず、Ｌ／２＋１除算のみを含
む。

【００２３】 固有値における制限 前記（非逆転）パワー行列の対角に定数を加えることと等価の前記逆パワー行
列における演算は、この問題を解決する。完全（Ｓ・Ｌ）×（Ｓ・Ｌ）単位行列
を加え、前記行列逆転命題に関する逆パワー行列における等価な演算を見つけよ
うとすることは、結果として、我々が回避したい行列逆転を必要とするアルゴリ
ズムを生じ、我々は、

【数６１】 としようとする。行列

【数６２】 は、ランクＳ・Ｌを有するため、積行列

【数６３】 及び

【数６４】 の双方は、（多くて）Ｌのランクを有し、これは、Ｓ＞１に関して不可能である
。我々は、

【数６５】 の平均を必要とするため、我々は、Ｓの連続する更新に渡る平均を取ることによ
って解を見つけることができる。我々は、

【数６６】 ｉ＝ｌ ｍｏｄＳに関して、

【数６７】

【数６８】 のような

【数６９】 を見つけようとする。Ｓ＝１に関して、我々は、

【数７０】 を得る。Ｓ＞１に関して、無限の数の解が存在する。我々ができるだけ小さい最
大歪み（最大行列要素）を保持しようとする場合、我々は、すべてのＳ＞ｊ≧０
及びＳ＞ｉ≧０に関して、

【数７１】 を選択しなければならない。実対称行列

【数７２】 がＳ＝Ｌに関して存在する場合、実対称行列

【数７３】 はＳ＝２Ｌに関して、

【数７４】 によって与えられる。上記式を使用することによって、我々は、すべての

【数７５】 をｉ＞０に関して形成することができる。Ｓ＋１が２の累乗でない場合、我々は
行列

【数７６】 を使用し、ここで、２^ｉ＞Ｓ＋１＞２^ｉ−１とし、最後のＳ行を使用する。表１
において、前記固有値における制限を有する直接逆転評価を使用するパワー行列
評価アルゴリズムを要約する。

【００２４】 初期化

【数７７】 ｉ＝１ないしｌｏｇ_２（Ｓ_ｕ）に関して、

【数７８】 ３．パワー行列初期化

【００２５】 反復

【数７９】 ４．

【数８０】 計算

【数８１】 表１：制限を有する直接逆転パワー更新

【数８２】 の逆が、同じ構造を有する疎行列でもあり、我々は、

【数８３】 を発見し、ここで０≦ｉ＜Ｓ及び０≦ｊ＜Ｓに関して、

【数８４】 である。

【００２６】 図５は、適応フィルタＡＦ５（１つのみ図示する）を有するステレオエコーキ
ャンセラＳＥＣ５を使用するテレビ会議システムＴＳ５の一例を図式的に示す。
このテレビ会議システムは、遠くの部屋ＦＲ５及び近くの部屋ＮＲ５を具える。
適応フィルタＡＦ５は、ステレオエコー信号をフィルタ処理しなければならない
。

【００２７】 図６は、テレビ会議システムＴＳ６において使用するステレオエコーキャンセ
ラＳＥＣ６の一例を示す。ステレオエコー除去を、近くの部屋ＮＲ６と遠くの部
屋ＦＲ６との間で行わなければならない。この例において、プログラム可能フィ
ルタＰＦ６１及びＰＦ６２も使用し、エコー除去の性能を改善する。プログラム
可能フィルタは、米国特許明細書第４９０３２４７号において説明されている。

【００２８】 さらにまた、前記プログラム可能フィルタの出力を動的エコー抑制器ＤＥＳ６
に供給し、この動的エコー抑制器を出力によって前記ステレオエコーキャンセラ
の出力と結合する。動的エコー抑制器は、ＷＯ−９７−４５９９５に記載されて
いる。

【００２９】 完全ステレオ通信は、４つのステレオＡＥＣを必要とし、２つを近い端末側に
おいて、２つを遠い端末側におく。図６において、これらのエコーキャンセラの
うち１つのみを示す。各々の側において、我々は、前記入力信号遅延ラインと、
ＦＦＴと、乗算とを、前記２つのエコーキャンセラの逆パワー行列によって結合
することができ、これは、前記相互相関を除去する関連する追加の計算上の複雑
さがさらに減少することを意味する。前記ＡＥＣの性能は、図示したような動的
エコー抑制器の追加によってさらに改善される。

【００３０】 図７は、ステレオエコーキャンセラＳＥＣ７を音声制御オーディオ（及びビデ
オ）システムＶＣＳ７において使用する他の用途を示す。音声認識エンジンによ
る局所的発話者の認識を可能にするために、我々は、オーディオセットによって
ラウドスピーカを通じて発生された音を除去しなければならない。これを、ステ
レオエコーキャンセラＳＥＣ７を使用することによって行う。ステレオエコー除
去を改善するために、この例においても、プログラム可能フィルタＰＦ７１及び
ＰＦ７２を使用し、動的エコー抑制器ＤＥＳ７を使用する。前記動的エコー抑制
器の出力を、前記フィルタ処理された信号を処理する音声認識器ＶＲ７に結合す
る。

【００３１】 図８は、部屋Ｒ８におけるマイクロホンにおいて受けた、前記部屋における人
からの音声人号ｓｐ１を伴うノイズを除去するノイズキャンセラＮＣ８の一例を
示す。この例において、前記マイクロホンは、信号をビームフォーマＢＦ８に供
給し、このビームフォーマは、信号をノイズキャンセラＮＣ８と、プログラム可
能フィルタＰＦ８１、ＰＦ８２及びＰＦ８３とに供給する。さらに、前記ノイズ
キャンセラは、動的エコー抑制器ＤＥＳ８を具える。前記動的エコー抑制器の出
力を、前記ノイズキャンセラの出力と結合し、受信された音声ｓｐ２の評価を供
給する。

【００３２】 また、前記多入力ノイズキャンセラにおいて、我々は、図８に示すように、Ｄ
ＥＳ（実際にはエコーを抑制しないが、前記ＡＥＣの場合におけるＤＥＳと同様
である）と、プログラム可能フィルタとを適用し、性能を改善することができる
。追加の問題は、前記ビームフォーマが完全でないため、前記フィルタの入力が
、所望の信号のいくつかの要素（信号もれ）を含むかもしれないことである。前
記所望の信号が音声信号である場合、音声検出器を使用し、前記ＭＦＤＡＦの動
作を改善する。

【００３３】 上記ステレオエコーキャンセラ及びノイズキャンセラの用途のいくつかの例を
説明した。本発明を別の用途に使用することができ、本発明は、前記説明した用
途に限定されないことに注意すべきである。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明による多入力適応ＦＩＲフィルタを図式的に示す。

【図２】 本発明によるＦＩＲフィルタの出力の計算を図式的に示す。

【図３】 直接逆転パワー評価に関する本発明による多入力分割周波数領域適応
フィルタにおけるＹの計算を図式的に示す。

【図４】 本発明による係数ベクトルｗｉの計算を図式的に示す。

【図５】 本発明によるテレビ会議システムにおけるステレオエコー除去の図式
的例を示す。

【図６】 本発明によるテレビ会議システムのより詳細な図式的例を示す。

【図７】 本発明による音声制御装置の図式的例を示す。

【図８】 本発明によるノイズキャンセラの図式的例を示す。

───────────────────────────────────────────────────── 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)，ＣＮ，ＪＰ，Ｋ Ｒ (72)発明者 コルネリス ペー ヤンセ オランダ国 5656 アーアー アインドー フェン プロフ ホルストラーン ６ Ｆターム(参考） 5J023 DA02 DA05 DB02 DB07 DC07 DC08 DD07 5K046 AA01 BB01 CC28 HH01 HH79

Claims (14)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 少なくとも２つの信号を受ける少なくとも２つの入力部と、出力
   信号を供給する出力部とを具える適応フィルタにおいて、係数更新を変換領域に
   おいて決定し、該フィルタが、前記係数更新における入力信号間の相関の影響を
   減らす手段を具えることを特徴とする適応フィルタ。
2. 【請求項２】 請求項１に記載の適応フィルタにおいて、前記変換領域を周波数
   領域としたことを特徴とする適応フィルタ。
3. 【請求項３】 請求項２に記載の適応フィルタにおいて、該フィルタが、自動的
   に変換される相互相関行列を有する更新アルゴリズムを具えることを特徴とする
   適応フィルタ。
4. 【請求項４】 請求項２に記載の適応フィルタにおいて、前記相関の影響の現象
   を、前記周波数領域入力信号に入力チャネルのパワー行列の逆を掛けることによ
   って達成したことを特徴とする適応フィルタ。
5. 【請求項５】 請求項４に記載の適応フィルタにおいて、前記入力チャネルのパ
   ワー行列を、第１順序反復的ネットワークによって、前記周波数領域入力信号と
   入力としてのこれらの共役との積によって決定し、各反復において、特定の正の
   値を前記主対角のすべての要素に加えることを特徴とする適応フィルタ。
6. 【請求項６】 請求項４に記載の適応フィルタにおいて、前記アルゴリズムが、
   要素の１つとして前記入力チャネルパワー行列を有する式の線形組を解くことを
   含むことを特徴とする適応フィルタ。
7. 【請求項７】 請求項３に記載の適応フィルタにおいて、前記入力チャネルの行
   列の逆を、再帰的更新アルゴリズムを使用して直接評価し、前記行列の固有値に
   制限を課すことを特徴とする適応フィルタ。
8. 【請求項８】 請求項１に記載のフィルタを具える信号処理装置。
9. 【請求項９】 請求項８に記載の信号処理装置において、該装置が、前記フィル
   タの出力部に結合された後処理装置として動的エコー及びノイズ抑制器をさらに
   具えることを特徴とする信号処理装置。
10. 【請求項１０】 請求項８に記載の信号処理装置において、プログラム可能フィ
    ルタを具えることを特徴とする信号処理装置。
11. 【請求項１１】 請求項８に記載の信号処理装置を少なくとも１つ具えるテレビ
    会議システム。
12. 【請求項１２】 請求項８に記載の信号処理装置を少なくとも１つ具える音声制
    御電子装置。
13. 【請求項１３】 請求項８に記載の信号処理装置を少なくとも１つ具えるノイズ
    除去装置。
14. 【請求項１４】 少なくとも２つの信号をフィルタ処理し、出力信号を供給する
    方法において、該方法が、係数更新を周波数領域において決定し、該方法が、前
    記係数更新における入力信号間の相関の影響を減少することを特徴とする方法。