JP2005536128A - 適応型フィルタを用いてサブバンド信号を処理する方法及びシステム - Google Patents

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Abstract

適応型フィルタを用いてサブバンド信号を処理する方法及びシステムが提供される。該システムはオーバーサンプリング型ＷＯＬＡフィルタバンク上で実施化される。入力信号がオーバーサンプリングされる。該システムは、各サブバンドに対する適応型フィルタ、及び該適応型フィルタの収束特性を改善する機能を含む。例えば、該収束特性は、アファイン射影アルゴリズム及び／又はオーバーサンプリングされたサブバンド信号のスペクトルを白色化することにより改善される。該システムは、エコー及び／又はノイズのキャンセルに適用可能である。ダブルトーク検出器を用いた適応的プロセス制御、適応的ステップサイズ制御を実施することができる。該システムは、更に、相関していないノイズを低減するための非適応的処理及び／又はクロストーク耐性の適応的ノイズキャンセルを実施することができる。

Description

本発明は、信号処理に関し、更に詳細には適応型フィルタを用いてサブバンド信号を処理する方法及びシステムに関する。
関心の全周波数帯域に対して作用するような全帯域適応型フィルタを用いてノイズキャンセルシステムを構成することができることは良く知られている。妨害信号が白色である場合、相対的に少ない計算的複雑さ及び充分な性能で上記全帯域フィルタを適応化するために、最小平均自乗（ＬＭＳ）アルゴリズム及びその変形がしばしば使用される。しかしながら、斯かる全帯域ＬＭＳ解決策は、大きな固有値の分散及び遅い収束のために有色妨害信号に対して著しく性能が劣るという問題を被る。更に、ＬＭＳフィルタの長さが増加されるにつれて、ＬＭＳアルゴリズムの収束レートが低下し、計算的要件が増加する。これは、戻り経路応答及び遅延をモデル化するために長い適応型フィルタを要する音響エコーキャンセルのようなアプリケーションにおいては問題となる。これらの問題は、処理電力が節約されねばならないような携帯型アプリケーションにおいては特に重要である。
結果として、サブバンド適応型フィルタ（ＳＡＦ）は、多くの適応型システムにとり興味ある且つ発展の可能性のあるオプションとなる。ＳＡＦ方法は、全帯域信号入力を、各々が適応型フィルタへの入力として作用するような複数の周波数帯域へ分割するためにフィルタバンクを使用する。このサブバンド分解は、適応型フィルタの長さ及び更新レートを大幅に低減し、結果として計算的複雑さが大幅に少なくなる。
サブバンド信号は、ＳＡＦシステムにおいては時には臨界的サンプリングにより最大限に削減（間引き）される。これは、改善された収束動作及び入力信号の白色化につながる。例えば、臨界的サンプリングのＳＡＦシステムが存在する（１９９２年、８月、ＩＥＥＥ会報、信号処理、第SP-40巻、第８号、第１８６２〜１８７５頁のA. Gilloire及びM. Vetterliによる“臨界的サンプリングによるサブバンドでの適応的フィルタ処理：解析、実験及び音響エコーキャンセルへの応用”）。
しかしながら、上記最大限の削減／臨界的サンプリングはエイリアシング問題を生じる。エイリアシング歪の存在は、隣接するサブバンド間の適応型クロスフィルタ又はギャップフィルタバンクの使用を必要とする。クロスフィルタによるシステムは一般的に遅く収束すると共に高い計算的コストを有する一方、ギャップフィルタバンクは著しい信号歪を生じる。
従って、適応型フィルタを用いてサブバンド信号を処理する方法及びシステムであって、高速処理、低電力消費及び高品質を可能にするような方法及びシステムを提供することが望まれる。
本発明の目的は、上述したような欠点の少なくとも１つを除去又は軽減するような方法及びシステムを提供することにある。
本発明の一態様によれば、信号に対する不所望な影響をキャンセルするようにサブバンド信号を処理する方法であって、該方法が、不所望な信号により影響された信号を有するような一次信号及び前記不所望な信号に対応する参照信号を解析して、複数のサブバンドにおける周波数ドメイン一次信号及び周波数ドメイン参照信号を生成するステップと；各サブバンドにおいて適応型フィルタを用いて前記周波数ドメイン一次信号及び前記周波数ドメイン参照信号を処理するステップであって、各サブバンドにおける前記適応型フィルタの収束を改善するために少なくとも前記周波数ドメイン参照信号に作用するステップを含むようなステップと；適応的処理ブロックの出力を合成して、前記参照の影響がキャンセルされた時間ドメイン信号を出力するステップとを有するような方法が提供される。
本発明の他の態様によれば、信号に対する不所望な影響をキャンセルするようにサブバンド信号を処理するシステムが提供される。該システムは、不所望な信号により影響された信号を有するような一次信号及び前記不所望な信号に対応する参照信号を解析して、複数のサブバンドにおける周波数ドメイン一次信号及び周波数ドメイン参照信号を生成する解析フィルタバンクと；前記周波数ドメイン一次信号及び前記周波数ドメイン参照信号を処理する処理モジュールであって、各サブバンドに適応型フィルタモジュールを含むと共に、各適応型フィルタの収束を改善するために少なくとも前記周波数ドメイン参照信号に作用するモジュールを含むような処理モジュールと；前記処理モジュールの出力を合成して、前記参照の影響がキャンセルされた時間ドメイン信号を出力する合成フィルタバンクとを有する。
本発明の他のフィーチャ、態様及び利点の更なる理解は、下記の説明、添付請求項及び添付図面を参照することによりなされるであろう。
本発明は、図面を参照する下記の説明から更に理解されるであろう。
本発明の実施例によるサブバンド適応型フィルタ（ＳＡＦ）システムが図１ないし図３に示されている。図１ないし図３のＳＡＦシステム１０Ａないし１０Ｃは適応型フィルタの収束特性を改善する機能を有している。ＳＡＦシステムは、オーバーサンプリング加重重なり追加型（oversampled weighted overlap-added: ＷＯＬＡ）フィルタバンクを使用して実施化することができる。オーバーサンプリング型ＷＯＬＡフィルタバンクは、米国特許第6,236,731号、米国特許第6,240,192号、及び１９９８年のＩＥＥＥ国際シンポジウム会報、回路及びシステム、第５６９〜５７２頁のR.
Brennan及びT. Schneiderによる“デジタル補聴器における広範な信号操作のための柔軟性のあるフィルタバンク構造”に記載されており、これら文献は参照により組み入れられるものとする。オーバーサンプリング型ＷＯＬＡフィルタバンクはデジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）技術を用いて実施化することができる。
オーバーサンプリング型ＷＯＬＡフィルタバンクは、入力信号をオーバーサンプリングされたサブバンド信号に変換するＷＯＬＡ解析フィルタバンクと、オーバーサンプリングされたサブバンド信号を適応型フィルタを用いて処理するサブバンド信号プロセッサと、上記サブバンド信号を組み合わせるＷＯＬＡ合成フィルタバンクとを有している。上記オーバーサンプリングされたサブバンド信号のスペクトルは白色ではない。例えば、２及び４なるオーバーサンプリング係数が使用された場合、これらのスペクトル帯域幅はπ／２及びπ／４に各々制限される。比較として、臨界的にサンプリングされるシステムは、ｄｃからπまでの全範囲のサブバンド信号を生成する。以下に説明するＳＡＦシステム１０Ａ〜１０Ｃにおいては、適応型フィルタの収束レートを増加させるために、上記のオーバーサンプリングされたサブバンド信号は白色化される。従って、サブバンド分解から得られる減少したスペクトル的ダイナミックスの固有の利点は、オーバーサンプリングにより失われることはない。
以下、図１のＳＡＦシステム１０Ａを詳細に説明する。ＳＡＦシステム１０Ａは、オーバーサンプリングされたサブバンド信号のスペクトルをスペクトル強調により白色化する機能を有し、これが最小平均自乗（ＬＭＳ）アルゴリズムの収束レートを増加させる。ＳＡＦシステム１０Ａにおいて、未知の設備（plant）(z)は、適応型フィルタＷ(z)１４によりモデル化される。
ＳＡＦシステム１０Ａは、ＷＯＬＡ解析フィルタバンク１６及び１８、並びに複数のサブバンド処理ブロックを含んでいる。図１には、サブバンドｉのためのサブバンド処理ブロック５Ａが図示されている。このブロックは、強調フィルタｇpre(z)２０及び２２、ＬＭＳブロック２４、二次適応型フィルタＷpre(z)２６、並びに加算器２８を含んでいる。サブバンド処理ブロック５Ａは各サブバンドに対して使用することができる。
ＷＯＬＡ解析フィルタバンク１６は参照信号ｘ(n)を入力する。ＷＯＬＡ解析ブロック１８は設備Ｐ(z)１２を介して一次信号ｄ(n)を入力する。ＷＯＬＡ解析ブロック１６及び１８は、入力信号を複数のオーバーサンプリングされたサブバンド信号に変換する。
ＷＯＬＡ解析の間において、上記サブバンド信号はＭ／ＯＳなる係数により削減（間引き）され、ここで、Ｍはフィルタの数であり、ＯＳはオーバーサンプリング係数である。この段階において、上記サブバンド信号は最早、全帯域ではない。ＷＯＬＡ解析フィルタバンク１６及び１８の出力端において、即ち図１の点１及び２において、これらの帯域幅はπ／ＯＳである。このように、スペクトルは予測可能な一定な態様ではあるが着色される。次いで、強調フィルタｇpre(z)２０及び２２が点１及び２における信号の高周波内容を各々増幅して、殆ど白色のスペクトルを得る。二次適応型フィルタＷpre(z)２６への入力、即ち点３における信号は、強調フィルタｇpre(z)２０の出力により白色化される。
加算器２８は強調フィルタｇpre(z)２２の出力及び二次適応型フィルタＷpre(z)２６の出力を加算する。ＬＭＳブロック２４は、強調フィルタｇpre(z)２０の出力及び加算器２８の出力を入力し、二次適応型フィルタＷpre(z)２６のフィルタ係数を調整する。ＬＭＳブロック２４は、ＬＭＳアルゴリズムの通常の変形例の何れを実施化することもできる。典型的には、安定性及び低い計算的コストのために、漏洩性（leaky）正規化ＬＭＳアルゴリズムが使用される。各サブバンドにおいて、適応型フィルタＷpre(z)２６の係数は適応型フィルタＷ(z)１４にコピーされる。各サブバンドにおいて、適応型フィルタＷ(z)は、自身の入力として、点１におけるサブバンド信号の非強調バージョンを取り込む。
ＳＡＦシステム１０Ａは、加算器３０を更に含み、該加算器は適応型フィルタＷ(z)１４からの出力及び点２における信号を入力し、サブバンド信号ｅi(n)を出力する。
信号ｅi(n)（ｉ＝０，１，…，Ｋ−１）は当該オーバーサンプリング型ＷＯＬＡフィルタバンクの合成フィルタバンク（図示略）において組み合わされる。この場合、該合成フィルタバンクは強調フィルタｇpre(z)２０及び２２により影響されていない信号を処理する。
強調フィルタｇpre(z)２０及び２２の構成は、当該ＷＯＬＡフィルタバンクに使用されるオーバーサンプリング係数ＯＳに依存する。強調フィルタｇpre(z)２０及び２２のフィルタ利得（Ｇ）は、ＷＯＬＡ解析フィルタ形状に依存する設計パラメータである。オーバーサンプリング型ＷＯＬＡフィルタバンクのパラメータが与えられたとして、サブバンド信号のスペクトル特性が決定され、適切な強調フィルタが設計される。これらフィルタは、有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタ、無限インパルス応答（ＩＩＲ）フィルタ又は如何なる他のフィルタタイプとしても実施化することができる。
２倍のオーバーサンプリングの場合、サブバンドスペクトルの下側半部は相対的に高いエネルギを有し、非常に少ないエネルギしか含まない当該スペクトルの上側半部と比較して相対的に平坦である。この場合、強調フィルタｇpre(z)は当該スペクトルの高周波数部分を増幅する。このように、当該フィルタ処理動作は白色化された信号スペクトルを結果として生じる。
他の例として、図２に示すように、帯域通過信号にハイパスノイズを追加して該帯域通過信号を白色化してもよい。以下、図２のＳＡＦシステム１０Ｂを詳細に説明する。該ＳＡＦシステム１０Ｂは加算的ノイズにより白色化する機能を含んでいる。
前述したように、参照信号ｘ(n)及び一次信号ｄ(n)はＷＯＬＡ解析フィルタバンク１６及び１８において処理される。該ＳＡＦシステム１０Ｂはサブバンド処理ブロックを含む。図２には、サブバンドｉのためのサブバンド処理ブロック５Ｂが図示されている。サブバンド処理ブロック５Ｂは、加算器２８及び３２、点１における信号の平均電力Ｇを推定する推定ブロック３６、該平均電力Ｇとハイパスノイズ源からの信号ａ(n)とを混合する混合ブロック３８、ＬＭＳブロック２４、並びに二次適応型フィルタＷ1(z)４０を含んでいる。点１における信号の平均電力Ｇは、ハイパスノイズａ(n)を変調するために使用される。加算器３２は、点１の信号と混合ブロック３８の出力Ｇ・ａ(n)とを加算する。二次適応型フィルタＷ1(z)４０に対する入力、即ち点３における信号は、点１の信号にＧ・ａ(n)を加算することにより白色化される。加算器２８は、点２における信号と、第２適応型フィルタＷ1(z)４０の出力とを加算する。ＬＭＳブロック２４は、加算器３２及び２８の出力を入力し、二次適応型フィルタＷ1(z)４０のフィルタ係数を調整する。該第２適応型フィルタＷ1(z)４０の係数は適応型フィルタＷ(z)１４にコピーされる。該適応型フィルタＷ(z)１４は、点１における加算的ノイズにより処理されていない信号を処理する。加算器３０は適応型フィルタＷ(z)１４からの出力と点２における信号とを入力し、サブバンド信号ｅi(n)を出力する。
次に、図３のＳＡＦシステム１０Ｃを詳細に説明する。ＳＡＦシステム１０Ｃは、削減（デシメーション）により白色化する機能を含んでいる。
前述したように、参照信号ｘ(n)及び一次信号ｄ(n)はＷＯＬＡ解析フィルタバンク１６及び１８において処理される。該ＳＡＦシステム１０Ｃはサブバンド処理ブロックを含む。図３には、サブバンドｉのためのサブバンド処理ブロック５Ｃが図示されている。サブバンド処理ブロック５Ｃは、デシメーションブロック４２及び４４、ＬＭＳブロック２４、加算器２８、並びに二次適応型フィルタＷd(z)４８を含んでいる。参照信号ｘ(n)及び一次信号ｄ(n)から導出された点１及び２におけるサブバンド信号は、ブロック４２及び４４においてＤＥＣ＜＝ＯＳなる係数により各々削減される。最良の性能は、通常、ＤＥＣをＯＳより小さくなるように設定することにより得られる。一般性を失うことなく、ＤＥＣがＤＥＣ＝ＯＳ−１に設定されると仮定する。二次適応型フィルタＷd(z)４８に対する入力、即ち点３における信号は、点１における信号を削減することにより白色化される。加算器２８は、ブロック４４の出力と二次適応型フィルタＷd(z)４８の出力とを加算する。ＬＭＳブロック２４は、ブロック４２及び４４の出力を入力し、二次適応型フィルタＷｄ(z)４８のフィルタ係数を調整する。該第２適応型フィルタＷｄ(z)４８のフィルタ係数はブロック５０において伸張される。点４における該伸張されたフィルタ係数、即ちブロック５０の出力は、適応型フィルタＷ(z)１４にコピーされる。該適応型フィルタＷ(z)１４は、点１におけるブロック４２及び５０により処理されていない信号を処理する。加算器３０は適応型フィルタＷ(z)１４からの出力と点２における信号とを加算し、サブバンド信号ｅi(n)を出力する。
デシメーションによる白色化は２より大きなオーバーサンプリング係数ＯＳに対して最も効果的となる一方、スペクトル強調による又はノイズの追加による白色化は２以下のオーバーサンプリング係数ＯＳに対して最も効果的となる。
図４Ａは、図３の点１及び２における信号スペクトルを示している。図４Ｂは、図３の点３における信号スペクトルを示している。図４Ｃは、図３の点４における信号スペクトルを示している。図４Ｂに示されるように、ＤＥＣなる係数により削減することが、帯域内エイリアシングを発生させることなく帯域幅をπ（ＯＳ−１）／ＯＳ（ＯＳ＝４の場合は３π／４）まで増加させている。該増加された帯域幅により、ＬＭＳブロック２４におけるＬＭＳアルゴリズムは大幅に速く収束する。適応型フィルタＷ(z)１４を使用することができるようにするために、二次適応型フィルタＷd(z)のフィルタパラメータはＯＳ−１により伸張される。これは、図４Ｃに示すように、帯域内イメージを生成し得る。しかしながら、ω＞π／ＯＳの場合、点１におけるローパス信号は大きなエネルギを含まないので、これらのスペクトル的イメージはエラーに貢献しないであろう。
オーバーサンプリングされたＷＯＬＡフィルタバンク上で実施化されたＳＡＦシステム１０Ａ〜１０Ｃ（オーバーサンプリング型ＳＡＦシステムと称す）は、適応的ノイズ低減、マイクロフォンアレイによる適応的指向性信号処理、補聴器用の帰還低減及び音響的エコーキャンセルを含む広範囲の技術分野に適用することができる。サブバンド処理ブロック５Ａ〜５Ｃに含まれるロジックは特定のアプリケーションに依存する。
参照信号ｘ(n)又は一次信号ｄ(n)の何れか一方は、妨害ノイズにより汚染された話者に対応するデジタル信号とすることができ、他方は上記妨害ノイズに対応するデジタル信号とすることができる。この場合、当該オーバーサンプリング型ＳＡＦシステムは伝送される音声中のノイズを相殺する。サブバンド処理ブロック５Ａ〜５Ｃは、ＬＭＳアルゴリズムを使用することにより２つの信号の相関する要素を除去することによって、所望の信号から汚染された部分を除去する。ここで、オーバーサンプリングされたサブバンド信号はスペクトルが白色化されているから、該オーバーサンプリング型ＳＡＦシステムはノイズキャンセルを高速で実行し、聴取者により受け取られる信号を向上させる。
当該オーバーサンプリング型ＳＡＦシステムは、音響的エコーキャンセル又は音響的帰還キャンセルのために使用することができる。エコーキャンセル用の場合、参照信号ｘ(n)又は一次信号ｄ(n)の何れか一方はエコーにより影響を受ける所望の信号とすることができる一方、他方は該エコーに対応するデジタル信号とすることができる。
ＬＭＳブロック２４におけるＬＭＳステップサイズ等のＬＭＳパラメータは、各サブバンドにおいて変化することができる。例えば、低いサブバンドが音声内容を含む場合は該低いサブバンドは小さなステップサイズを有することができる一方、高いサブバンドは、相対的に低い音声内容により大きなステップサイズで適応化させることができる。また、ＬＭＳ技術が上述されたが、再帰的最小自乗のような他の技術も適用可能であり得る。
収束レートを改善する他の方法は、固有値分散問題に基本的に余り敏感でないような適応化方法を採用することである。これら方法の１つは、アファイン射影アルゴリズム（ＡＰＡ）と呼ばれる適応型アルゴリズムである。該ＡＰＡは、正規化されたＬＭＳ（ＮＬＭＳ）及び再帰的最小自乗（ＲＬＳ）適応化アルゴリズムの間のリンクを形成する。ＡＰＡにおいては、ＲＬＳアルゴリズム（固有値分散問題に殆ど不感であることが期待される）の速い収束の利益と、ＮＬＭＳの低い計算的要件とが組み合わされる。以下、アファイン射影によるＳＡＦシステムを詳細に説明する。
ＮＬＭＳにおいては、新たな適応型フィルタの重みが最後の入力ベクトルを対応する所望の信号に適合させる。ＡＰＡにおいては、この適合がＰ−１の過去の入力ベクトル（ＰはＡＰＡの次数である）に拡大する。Ｐ次のＡＰＡのための適応化アルゴリズムは下記のように要約することができる：
１）Ｘｎ及びｄｎを更新する
２）ｅｎ＝ｄｎ−Ｘn TＷn *
３）Ｗn+1＝Ｗｎ＋μＸｎ(Ｘn HＸｎ＋αＩ)-1ｅn *
ここで、
Ｘｎ：Ｐ個の過去の入力ベクトルを含むＬｘＰマトリクス
ｄｎ：過去のＰ個の過去の所望の信号サンプルのベクトル
Ｗｎ：時間ｎにおける適応型フィルタの重みのベクトル
α：正則化係数
μ：適応化ステップサイズ
ＡＰＡの収束は、１９８４年２月の「日本における電子及び通信」、第６７−Ａ巻、第５号の第１９〜２７頁のK. Ozeki及びT. Umedaによる“アファイン空間に対する直交射影を用いた適応アルゴリズムフィルタ処理及びその特性”、及び１９９５年２月の信号処理に関するＩＥＥＥ会報、第４３巻、第２号、第４４４〜４５３頁のM.
Montazeri及びP. Duhamelによる“ＮＬＭＳ及びブロックＲＬＳアルゴリズムをリンクする一群のアルゴリズム”で調査されている。射影次数Ｐが増加するにつれて、ＡＰＡの収束レートは固有値分散に余り依存しなくなる。ＡＰＡの次数の増加は、結果的に、適応アルゴリズムのより大きな計算的複雑さを犠牲にして収束を高速化することになる。
図５は、本発明の第４実施例によるＳＡＦシステム１０Ｄを示す。該ＳＡＦシステム１０Ｄは、ＷＯＬＡ解析フィルタバンク１６及び１８、並びに複数のＡＰＡサブバンド処理ブロックを含む。図５には、サブバンドｉ用のサブバンド処理ブロック５Ｄが図示されている。該サブバンド処理ブロック５Ｄは、自身の重みＷi(n)（ｎ：時間）を適応化させるためにＡＰＡを使用するような適応型フィルタを含んでいる。
ＳＡＦシステム１０Ｄは、オーバーサンプリング型ＷＯＬＡフィルタバンク上で実施化することができる。計算的簡素化のために、次数Ｐ＝２のＡＰＡを適用することができ、複雑さの最小限の増加で速い収束を生じさせる。この場合、２００１年９月の音響的エコー及びノイズ制御に関する国際ワークショップの会報のV. Myllylaによる“音響エコーキャンセルのための強力な高速アファイン射影アルゴリズム”に記載されているように、マトリクスＸn HＸｎはＲ（参照信号の自己相関マトリクス）により近似される。
Ｐ＝２の場合、解析的に、最初の２つの自己相関係数（ｒ(0)及びｒ(1)）のみを推定し、次いでマトリクスＲを反転するだけで充分である。ｒ(0)及びｒ(1)を推定するために、一次再帰平滑フィルタを使用することができる。
より高い性能を達成するために、図１ないし３及び５に記載した技術の如何なる２以上を組み合わせることもできる。例えば、デシメーションによる白色化は、参照信号の実効帯域幅を増加させることにより収束レートを改善する。スペクトル強調による白色化は、阻止帯域損失を制限し、これにより最小の固有値を増加させることにより、以前と同様に収束を改善する。
図６は、０ｄＢ ＳＮＲ白色ノイズにおける音声に関する平均の正規化フィルタＭＳＥ（平均自乗誤差）を示す。図６において、（ａ）は白色化なしのＭＳＥを表し、（ｂ）はスペクトル強調による白色化に対するＭＳＥを表し、（ｃ）はデシメーションによる白色化に関するＭＳＥを表している。当該ＳＡＦシステムは、該ＳＡＦシステムが２マイクロフォンから入力を受信する場合のノイズキャンセルに使用される。この場合、デシメーションによる白色化は、他の２つの方法よりも速く収束する。当該適応型フィルタは低い周波数で動作するので、デシメーションによる白色化は、スペクトル強調による白色化又はノイズを追加することによる白色化よりも少ない計算しか要しない。
ＳＡＦシステムの詳細な数学的モデルは、１９９８年５月、グラスゴウ、Strathclyde大学、信号処理学部、のS. Weissによる物理学博士論文“オーバーサンプリングされたサブバンドにおける適応的フィルタ処理について”、及び１９９９年、カリフォルニア、モンテレイ、第３３回、信号、システム及びコンピュータに関するアシロマ会議のS.
Weiss他による“サブバンド適応型フィルタの多相解析”に記載されている。
図７は、参照信号の自己相関マトリクスの理論的固有値を、白色化なし、スペクトル強調による白色化、デシメーションによる白色化、並びにデシメーション及びスペクトル強調による白色化について示している。固有値は、１９９５年３月のＩＥＥＥ会報「音声及びオーディオ処理」第３巻、第２号、第１２６〜１３６のDennis R. Morganによる“ＬＭＳ音響エコーキャンセルの遅い漸近収束”なる文献に示される解析方程式を用いて計算された。小さな固有値は、遅い収束につながる。改善は小さなインデックス領域に見ることができる。上述した技術、即ちスペクトル強調による白色化、デシメーションによる白色化又はこれらの方法の組合せの結果として、固有値は白色化なしのものよりも大きくなる。
図７において、スペクトル強調及びデシメーションによる白色化は共に改善を提供する（固有値の上昇により示される）が、両方法の組合せは一層期待される。この結論は、図８に示される平均自乗誤差（ＭＳＥ）結果により確認される。図８はＭＳＥエラーを、白色化なし、スペクトル強調による白色化、デシメーションによる白色化、並びにデシメーション及びスペクトル強調による白色化に関して示している。図９は、Ｐ＝１、２、４及び５の次数のＡＰＡに関してＭＳＥエラーを示している。Ｐ＝１の場合のＡＰＡは、ＮＬＭＳシステムを生じる。図示のように、ＡＰ次数を増加させることは、収束レート及びＭＳＥの両者を改善させる。
次に、エラーキャンセル用の高速適応化技術を詳細に説明する。エラーキャンセルにおいては、各エラー経路に関連する長い持続時間故に必要とされる長いフィルタ長が、結果として遅い収束となる。以下に述べる高速適応化技術は、長いフィルタ長を使用するエコーキャンセルシステムが高速でエコーをキャンセルするのを可能にする。該高速適応化技術は、ノイズキャンセルのような他のアプリケーションに提供することもできる。
図１０は、エコーキャンセル用の適応型システムのアプリケーションを示している。遠端側（ＦＥ）音響入力信号１０２はＦＥマイクロフォン（ＭＩＣ）１０４において電気信号ｘ(t)に変換され、該信号は近端側（ＮＥ）スピーカ１０６に送られる。そして、ＮＥマイクロフォン（ＭＩＣ）１１０は上記ＮＥスピーカ１０６から音響エコー信号１０８（ＦＥエコーと称す）を入力する。また、ＭＥマイクロフォン１１０はＮＥ入力信号１１２（例えば、音声及びノイズ）も入力し、合計信号（＝ＦＥエコー１０８＋ＮＥ入力１１２）を電気信号ｄ(t)に変換する。電気信号ｘ(t)は適応型フィルタ１１８に供給される。加算器１１４は、電気信号ｄ(t)及び適応型フィルタ１１８の出力を加算して、エラー信号ｅ(t)を生成する。適応型フィルタ１１８は上記エラー信号ｅ(t)を最小化してＦＥエコー１０８を除去する。一旦収束が達成されると、適応型フィルタ１１８は、ＮＥスピーカ１０６及びＮＥマイクロフォン１１０の伝達関数、並びにＮＥスピーカ１０６とＮＥマイクロフォン１１０との間の音響的経路の伝達関数を本質的にモデル化する。エコーは、ＦＥ側とＮＥ側との間の種々の（不所望な）電気経路を介してＦＥ側に漏れる電気信号によっても発生される。下記の説明においては、音響的エコーが議論される。しかしながら、記載される技術は、音響的エコー、電気的エコー及びこれらの組合せもカバーする。
図１１は、本発明の第１実施例によるエコーキャンセル用のオーバーサンプリング型ＳＡＦシステム１２０Ａを示している。該オーバーサンプリング型ＳＡＦシステム１２０Ａは、図１０のシステムに適用され、サブバンドドメインで実施化される。
オーバーサンプリング型ＳＡＦシステム１２０Ａは、複数の適応処理ブロック（ＡＰＢ）１３０ｉ（ｉ＝０，１，…，Ｋ−１）を有するようなエラーキャンセル用ＳＡＦシステムを含んでいる。システム１２０Ａは信号ｘ(t)及びｓ(t)を入力する。信号ｘ(t)は、音響設備１２４（例えば、図１〜３におけるＰ(z)）を介して信号ｘ’(t)に変換される。該信号ｘ’(t)はエコー信号であり得る。信号ｘ(t)及びｄ(t)（＝信号ｘ’(t)＋信号ｓ(t)）は、Ａ／Ｄ変換器１２６及び１２８において各々サンプリングされる。Ａ／Ｄ変換器１２６及び１２８の出力は、ＷＯＬＡ解析フィルタバンク１６及び１８により解析されて、複素周波数ドメインサブバンド信号ｘi(n)及びｄi(n)（ｉ＝０，１，…，Ｋ−１）を得るが、ここでＫはサブバンドの数である。サブバンド信号は適応処理ブロック（ＡＰＢ）を用いて処理される。［Ｘi(n)，ｄi(n)］の対がＡＰＢ１３０ｉ（ｉ＝０，１，…Ｋ−１）に対する入力となり、該ＡＰＢが複素サブバンド信号ｅi(n)を出力する。次いで、複素サブバンド信号ｅi(n)はＷＯＬＡ合成フィルタバンク１３２において組み合わされ、該ＷＯＬＡ合成フィルタバンクが時間ドメインのエコーがキャンセルされた信号ｅ(n)を出力する。
ＡＰＢブロック１３００，１３０１，…，１３０K-1は、速い収束を達成するために、例えばスペクトル強調による白色化、ノイズを追加することによる白色化、デシメーションによる白色化、アファイン射影アルゴリズム、又はこれら技術の２以上の組合せ等の上述した収束改善技術の如何なるものも使用することができる。
図１２は、図１１のＡＰＢの第１実施例を示す。図１２には、サブバンドｉ用のＡＰＢが図示されている。図１２のＡＰＢｉは適応型フィルタ１１８の適応的処理を制御するためのダブルトーク検出器（ＤＴＤ）１４０Ａを含んでいる。ＤＴＤ１４０Ａは、ＦＥ及びＮＥ音声活性検出器（ＶＡＤ）１４２及び１４４を含んでいる。ＦＥ
ＶＡＤ１４２はＦＥ信号に対して動作する。ＮＥ ＶＡＤ１４４は信号ｄi(n)を使用する。該ＤＴＤはロジック１４６も含み、該ロジックは上記２つのＶＡＤの判定に基づいて、何時ダブルトーク（ＮＥ及びＦＥの両側が発話している）、シングルトーク（ＦＥ側又はＮＥ側の一方のみが発話している）又は共通休止（両側とも発話していない）が生じるかを特定する。ＤＴＤ１４０ＡはＦＥシングルトークの間においてのみ適応型フィルタ１１８の迅速な適応化を可能にする。他の状況では、該ＤＴＤは適応化を停止するか又は低下させる。
図１３は、図１１のＡＰＢの第２実施例を示している。図１３には、サブバンドｉ用のＡＰＢが図示されている。図１３のＡＰＢｉはＤＴＤ
１４０Ｂを含んでいる。ＤＴＤ １４０Ｂにおいて、加算器１１４から出力されたエラー信号ｅi(n)はＮＥ ＶＡＤ１４４に供給される。エラー信号を使用する理由は下記の通りである。適応的処理の開始時においては、適応型フィルタ１１８は同様に全て零であるので、エラー信号ｅi(n)は略ｄi(n)と同じである。ＤＴＤ
１４０Ｂが、適応型フィルタ１１８が適応化するのを可能にするにつれて、エコーの多くがｄi(n)から相殺される。結果として、ＤＴＤ１４０Ｂは、より多くのＦＥシングルトーク状況を検出し、適応型フィルタ１１８が更に適応化するための一層多くの機会を得るようになる。これは、エコーを一層効率的に相殺させることになる。このループ処理技術は、ＤＴＤ１４０Ｂの性能を改善し、結果として、当該エコーキャンセルシステム（１２０Ａ）を改善する。この構成は、高いレベルのエコーが存在する場合に特に有効である。
図１４は、図１１のＡＰＢの第３実施例を示す。図１４には、サブバンドｉ用のＡＰＢが図示されている。図１４のＡＰＢｉは、適応型フィルタ１１８のステップサイズを制御するためのμ適応化ブロック１５０及びＤＴＤ１４０Ｂを含んでいる。ＮＥ信号は音声及びノイズの両者を含み得、該ＮＥノイズはＤＴＤがＦＥシングルトーク状況を検出する際でさえも存在し得る。これは、大きな適応化ステップサイズ（μ）が選択されていたとしたら、適応型プロセッサに対して問題を生じかねない。μ適応化ブロック１５０は、ＮＥノイズ（ＮＥＮ）信号のレベルに対するＦＥエコー（ＦＥＥ）信号のレベルに対しての即ち、|ＦＥＥ|２／|ＮＥＮ|２の比に対して）適応化ステップサイズを調整するために設けられている。これは、ＮＥノイズが存在する場合に、適応型フィルタ１１８が速い適応化を達成するのを可能にする。
ＮＥＮエネルギの推定値は、共通休止におけるｄi(n)のエネルギを測定することにより得られる。ＦＥＥのエネルギを推定するためには、ＦＥシングルトークの間においてｄi(n)のエネルギから上記ＮＥＮエネルギ推定値を減算することができる。即ち、
共通休止における|ｄi(n)|２→|ＮＥＮ|２推定値
ＦＥシングルトークにおける|ｄi(n)|２−|ＮＥＮ|２推定値→|ＦＥＥ|２推定値
ＤＴＤ１４０Ｂの結果及び|ＦＥＥ|２／|ＮＥＮ|２の推定値に基づいて、μ適応化ブロック１５０はステップサイズの値を変化させる。ステップサイズを適応化するには、種々の方法が可能である。一般的に、|ＦＥＥ|２／|ＮＥＮ|２の比が増加するにつれて、より大きなステップサイズが使用される。
図１５は、図１１のＡＰＢの第４実施例を示す。図１５には、サブバンドｉ用のＡＰＢが図示されている。図１５のＡＰＢｉは、２つの適応型フィルタ１１８Ａ及び１１８Ｂ、並びに加算器１１４Ａ及び１１４Ｂを含んでいる。信号ｘi(n)は適応型フィルタ１１８Ａ及び１１８Ｂに供給される。適応型フィルタ１１８Ｂは、基本的にＤＴＤ１４０Ｃのために使用される低次フィルタを含んでいる。ＤＴＤ１４０Ｃは、前記ＤＴＤ１４０Ａ〜１４０Ｂと類似している。加算器１１４Ｂは、適応型フィルタ１１８Ｂの出力と信号ｄi(n)とを加算して、信号ｆi(n)を出力する。信号ｘi(n)及びｆi(n)はＤＴＤ１４０Ｃに供給される。ＤＴＤ１４０Ｃは適応型フィルタ１１８Ｂの適応化処理を制御すると共に、μ適応化ブロック１５０を介して適応化処理１１８Ａも制御する。μ適応化ブロック１５０は、適応型フィルタ１１８ＡのステップサイズをＤＴＤ１４０Ｃの判定及び前記推定値に基づいて制御する。適応型フィルタ１１８Ａはμ適応化ブロック１５０と共動して、図１４の適応型フィルタ１１８と同様に動作する。
低次適応型フィルタ１１８Ｂは適応型フィルタ１１８Ａよりも速く適応化することができる。ＤＴＤ１４０ＣのＮＥ
ＶＡＤは、適応型フィルタ１１８Ａの完全な収束前でも良好に動作するであろう。殆どのエコーは出力（ｆi(n)）において迅速に除去されるであろう。
エコーキャンセル用に使用される適応型フィルタが、長いエコー経路故に高いフィルタ次数を有する場合、該適応型フィルタは遅く収束する。しかしながら、図１５においては、ＤＴＤ１４０Ｃに対する入力を変更するために低次適応型フィルタ１１８Ｂが設けられている。このようにして、図１５のＡＰＢは当該エコーキャンセルシステム（１２０Ａ）が速いエコーキャンセルを達成するのを可能にする。
次に、ノイズ及びエコーキャンセルのための適応的及び非適応的処理の組合せを詳細に説明する。
（最適）適応型フィルタが下記のように推定されることは良く知られている（１９９６年、プレンティス・ホール、アッパー・サドル・リバーのHaykin, S.による“適応型フィルタ理論”第３版）：
Figure 2005536128
ここで、
Figure 2005536128
であり、ｒxd(k)は遅延ｋにおける入力信号ｘ(n)及びｄ(n)の相互相関である。該相互相関は、２つの入力の間の伝達関数を推定する場合に主要な役割を果たす。弱い相関の場合、適応型フィルタはノイズの相関された部分のみを除去し、相関されていない部分はそのまま残す。
入力信号ｄ(n)はノイズのみを含み、何の音声信号も存在しないと仮定する。２つのノイズ信号ｘ(n)及びｄ(n)の相関を特徴付ける有効なフィーチャは、コヒーレンス関数Ｇxd(f)であり、これは下記の方程式（３）に記載される（１９９０年１１月の車両技術のＩＥＥＥ会報、第３１６〜３２６頁のM.M.
Gouldingによる“自動車技術のための音声向上”）：
Figure 2005536128
各周波数ｆに対して、式(3)は２つの入力信号の相関を０と１との間の値により特徴付け、従って当該周波数において適応的フィルタ処理により相殺することが可能なノイズの量を決定する。更に詳細には、適応的フィルタ処理のノイズ低減係数ＮＲ(f)は下記の式(4)を満足する：
Figure 2005536128
拡散ノイズ場では、２つのマイクロフォンは全ての方向から振幅が等しく位相がランダムなノイズ信号を入力する。この結果、１９７８年のサウンド及び振動の雑誌、第５６巻、第２号、第２１５〜２２８頁のA.G. Piersolによる“２つの受信機の間のコヒーレンス及び位相データのノイズ環境の評価における使用”に記載されているような拡散ノイズ場用の自乗Sinc（振幅が自乗された）コヒーレンス関数、
Figure 2005536128
が得られ、ここで、ｄはマイクロフォン間隔であり、ｃは音速（ｃ＝３４０m/s）である。
図１６は、ｄ＝３８mmの場合の拡散ノイズのコヒーレンス関数を示す。このコヒーレンス関数によれば、マイクロフォン間隔ｄを増加させることは、より多くのサブバンドにおいて適応型フィルタのノイズ低減能力を減少させるであろう。救済策として、２つのマイクロフォンの距離の減少を提案することができるかも知れないが、これは、下記のクロストーク問題を大幅に増大させる。
多くの実際的なノイズ場は拡散である。結果として、２つのマイクロフォンにより記録されるノイズは、低い周波数においてのみコヒーレントである。これは、ノイズキャンセル用のＳＡＦシステムがノイズをｄ(n)から部分的にしか除去することができないことを意味する。２つのマイクロフォンにおいて存在する２つのノイズが種々の周波数にわたって平坦なコヒーレンス関数（値１の）を有さないという何らかの他の可能性のある場合も存在する。斯様な場合においては、ＳＡＦシステムは信号を部分的にしか向上させることができない。
図１７は、本発明の第２実施例によるオーバーサンプリング型ＳＡＦシステム１２０Ｂを示している。該オーバーサンプリング型ＳＡＦシステム１２０Ｂは、入力ｘ(n)及びｄ(n)における相関されたノイズ及び相関されていないノイズの両者を扱う。該オーバーサンプリング型ＳＡＦシステム１２０Ｂは、所望の信号が相関されたエコー及び相関されていないエコーにより影響を受ける場合のエコーキャンセルにも適用することができる。該オーバーサンプリング型ＳＡＦシステム１２０Ｂは、各サブバンドに非適応処理ブロック（ＮＡＰＢ）１６０ｉを含んでいる。ＮＡＰＢ１６０ｉは各ＡＰＢ１３０ｉに対して設けられている。ＮＡＰＢ１６０ｉは単マイク又は２マイク非適応型ノイズ低減を実行する。
図１８は、図１７のＡＰＢ及びＮＡＰＢの第１実施例を示す。図１８には、サブバンドｉ用のＡＰＢ及びＮＡＰＢが示されている。図１８のＮＡＰＢ１６０ｉは、ＡＰＢ１３０ｉの出力における残留非相関ノイズを除去するために使用される単マイクロフォン・ウィーナ・フィルタである。
図１８のＡＰＢ１３０ｉは、加算器１１４と、適応型フィルタ（Ｗi(n)）１１８と、信号ｘi(n)及び加算器１１４の出力ｅi(n)を入力して適応型フィルタ１１８を調整するＬＭＳブロック２４とを有している。図１８のＮＡＰＢ１６０ｉは、ウィーナ・フィルタ処理によりエラー信号の劣化バージョンｅi(n)から（元の）エラー信号ｚi(n)を推定する。上記エラー信号ｅi(n)は、適応型フィルタ１６４の利得を調整するための利得計算１６２に使用される。ＮＡＰＢ１６０ｉのウィーナ・フィルタは、フィルタ１６４内の重みを常に変化させて、信号対雑音比を最大にする。エラー信号ｅi(n)は、ＡＰＢ１３０ｉにおいて除去されなかった残留非相関ノイズを含む。ＮＡＰＢ１６０ｉのウィーナ・フィルタは、このノイズを、単一信号ｅi(n)及びＶＡＤ１７０により供給される判定を用いて更に抑圧する。ＶＡＤ１７０は、ＡＰＢ１３０ｉにおけるＬＭＳ計算及びＮＡＰＢ１６０ｉにおける利得計算１６２を制御するために設けられている。
他の単マイク及び２マイクノイズ低減方法も可能である。相関ノイズはＡＰＢ段により既に除去されているので、ＮＡＰＢによるアーチファクト及び歪は、ＮＡＰＢが単独で使用された場合よりも出力における劣化効果が少ない。ＮＡＰＢは、中程度の妨害を除去するために要求された場合に最良に動作する。拡散ノイズの場合、音声信号の重要な低周波数領域は歪まされないであろう。何故なら、２つのマイクにおける低周波数ノイズは相関し、ＡＰＢ段によりアーチファクトを発生することなく略除去されるからである。
次に、ノイズキャンセル用のクロストーク耐性サブバンド適応フィルタ処理を詳細に説明する。音声又は所望の信号が参照（ノイズ）マイクロフォンに漏れ込むと（即ち、クロストークにおいては）、適応型ノイズキャンセルシステムの性能が制限されかねない。この問題を解消するために、時間ドメインのクロストーク耐性適応型ノイズキャンセラ（CTRANC）が提案されている（１９９２年１０月の回路及びシステム、II：アナログ及びデジタル信号処理に関するＩＥＥＥ会報、第３９巻、第１０号の第６８１〜６９４頁のG.
Mirchandani他による“クロストークが存在する場合の新しい適応型ノイズキャンセル方法”）。
次に、オーバーサンプリングサブバンド信号を処理するCTRANCを備える適応処理ブロック（ＡＰＢ）を詳細に説明する。図１９は本発明の一実施例によるクロストーク耐性ＡＰＢを示す。図１９において、CTRANCはサブバンドドメインで実施化されている。図１９のＡＰＢ１３０ｉは、図１１及び図１７のＡＰＢに適応することができる。各サブバンドにおけるＡＰＢ１３０ｉは、適応型フィルタＶi(n)１８２及びＷi(n)１８４、並びに加算器１８６及び１８８を有している。加算器１８６は、信号ｘi(n)と適応型フィルタＶi(n)１８２の出力とを加算する。加算器１８６の出力ｅi(n)は、適応型フィルタＷi(n)１８４に供給される。加算器１８８は、信号ｄi(n)と適応型フィルタＷi(n)１８４の出力とを加算する。該加算器１８８の出力ｆi(n)は、適応型フィルタＶi(n)１８２に供給される。該適応型フィルタＶi(n)１８２は信号ｅi(n)に応じて調整される。また、適応型フィルタＷi(n)１８４は信号ｆi(n)に応じて調整される。
収束の後、信号ｅi(n)は向上された（サブバンド）音声信号を供給する一方、信号ｆi(n)は音声妨害のないノイズを供給する。
図２０は、本発明の第３実施例によるオーバーサンプリング型ＳＡＦシステム１２０Ｃを示している。該オーバーサンプリング型ＳＡＦシステム１２０Ｃは、一次信号用の複数のマイクロフォン２０２ｊ（ｊ＝１，２，…，ｎ）を有するマイクロフォンアレイ２０２Ａと、参照信号用のマイクロフォン２０４とを含んでいる。マイクロフォンアレイ２０２Ａの出力は前置増幅器２０６に供給される。マイクロフォン２０４の出力は前置増幅器２０８に供給される。前置増幅器２０６の出力は、アナログ／デジタル変換器２１０により変換された後、ＷＯＬＡ解析フィルタバンク１６に供給される。前置増幅器２０８の出力は、Ａ／Ｄ変換器２１２により変換された後、ＷＯＬＡ解析フィルタバンク１８に供給される。サブバンド処理ブロック２１４ｉは、自身の入力として、ＷＯＬＡ解析フィルタバンク１６及び１８からサブバンドｉのオーバーサンプリングされたサブバンド信号を取り込む。ブロック２１４ｉは、図１ないし３及び５のサブバンド処理ブロック若しくは図１１のＡＰＢに類似したものとすることができるか、又は図１７のＮＡＰＢを有することができるか、又は図１９のクロストーク耐性ＡＰＢを有することができる。
サブバンド処理ブロック２１４ｉ（ｉ＝０，１，…，ｎ）の出力は、ＷＯＬＡ合成フィルタバンク１３２により組み合わされる。デジタル／アナログ（Ｄ／Ａ）変換器２１６が、ＷＯＬＡ合成フィルタバンク１３２の出力を変換する。
図２１は、本発明の第４実施例によるオーバーサンプリング型ＳＡＦシステム１２０Ｄを示している。該オーバーサンプリング型ＳＡＦシステム１２０Ｄは複数の参照信号を処理する。該オーバーサンプリング型ＳＡＦシステム１２０Ｄは、複数の参照信号用の複数のマイクロフォン２０４ｊ（ｊ＝１，２，…，ｎ）を有するマイクロフォンアレイと、一次信号用のマイクロフォン２０２とを含んでいる。マイクロフォン２０２の出力は前置増幅器２０６に供給される。マイクロフォン２０４ｊの出力は前置増幅器２０８ｊに供給される。前置増幅器２０６の出力は、Ａ／Ｄ変換器２１０により変換され、次いでＷＯＬＡ解析フィルタバンク１６に供給される。前記増幅器２０８ｊの出力は、Ａ／Ｄ変換器２１２ｊにより変換され、次いでＷＯＬＡ解析フィルタバンク１８ｊに供給される。サブバンド処理ブロック２１８ｉは、自身の入力として、ＷＯＬＡ解析フィルタバンク１６及び１８１，１８２，…，１８ｎからサブバンドｉにおけるオーバーサンプリングされたサブバンド信号を取り込む。ブロック２１８ｉは図２０のサブバンド処理ブロックと同様のものとすることができる。
例えば、オーバーサンプリング型ＳＡＦシステム１２０Ｄは、２以上のノイズ源が存在する場合においてノイズキャンセル用に使用される。１つのマイクロフォンが、各ノイズ源に関して参照信号を供給するために使用される。
図２２は、図２１のサブバンド処理ブロック２１８ｉの一例を示している。図２２のサブバンド処理ブロック２１８ｉはＦＩＲフィルタ２２０ｊ（ｊ＝１，２，…，ｎ）と、ＬＭＳブロック２４とを含んでいる。フィルタ２２０ｊは、自身の入力として、ＷＯＬＡ解析フィルタバンク１８ｊの出力を取り込む。加算器２２２は、フィルタ２２０１，…，２２０ｎの出力を加算する。加算器２２４は、ＷＯＬＡ解析フィルタバンク１６からのオーバーサンプリングされたサブバンド信号と、上記加算器２２２の出力とを加算する。当該参照信号は適応的にフィルタ処理され、次いで一次信号から減算される。図２２には、ＦＩＲフィルタが示されている。しかしながら、フィルタ２２０ｊはＩＩＲフィルタ又は如何なる他のフィルタとすることもできる。
本発明によれば、オーバーサンプリングされたサブバンド信号を処理するための適応型フィルタを含むＳＡＦシステムは、これら適応型フィルタの速い収束、高速処理及び低電力消費を達成する。このように、ＷＯＬＡフィルタバンク上に実施化される当該オーバーサンプリング型ＳＡＦシステムは、好ましくは、エコーキャンセル及びノイズキャンセルに適用可能である。
ＷＯＬＡフィルタバンクにおけるサブバンドの適応的信号処理は、個々の周波数帯域に対してアルゴリズムパラメータの個別化を可能にする。例えば、ノイズキャンセルのアルゴリズムは、異なるサブバンドに対して異なるレートで収束するように設定されたフィルタを有することができる。加えて、当該適応型フィルタは異なる長さを有することができる。可能性のあるパラメータの数の増加は、当該システムが、アプリケーションの要件に従って効果的に合わされるのを可能にする。処理能力が制限される、又は節約されるのが望ましいような状況では、適応型フィルタ群の更新をインターリーブすることができる。
更に、入力信号のオーバーサンプリングは各サブバンドにおけるエイリアシングのレベルが、クロスフィルタ又はギャップフィルタバンクを使用することなく、実質的に除去されるのを可能にする。計算的コストを低減するために、１に近い非整数デシメーション比を使用することができる。
本発明の実施例は、オーバーサンプリング型ＷＯＬＡフィルタバンクの如何なる特定の構成（即ち、サブバンドの数、サンプリングレート、ウインドウ長）にも拘束されるものではない。
本発明のＳＡＦシステム、オーバーサンプリング型ＳＡＦシステム、ノイズ及び／又はエコーキャンセルシステムは、上述した機能を有する如何なるハードウェア、ソフトウェア、又はハードウェア及びソフトウェアの組合せによっても実施化することができる。
以上、本発明の特定の実施例を提示及び説明したが、斯かる実施例には本発明の真の範囲から逸脱すること無しに変更及び修正をなすことができる。
図１は、本発明の第１実施例によるサブバンド適応型フィルタ（ＳＡＦ）システムを示すブロック図である。 図２は、本発明の第２実施例によるＳＡＦシステムを示すブロック図である。 図３は、本発明の第３実施例によるＳＡＦシステムを示すブロック図である。 図４Ａは、図３の信号スペクトルを示すグラフである。 図４Ｂも、図３の信号スペクトルを示すグラフである。 図４Ｃも、図３の信号スペクトルを示すグラフである。 図５は、本発明の第４実施例によるＳＡＦシステムを示すブロック図である。 図６は、０ｄＢ ＳＮＲホワイトノイズにおける音声に対する平均の正規化されたフィルタＭＳＥ（測定された平均自乗誤差）を、白色化なし、スペクトル強調による白色化及びデシメーション（削減）による白色化に関して示すグラフである。 図７は、参照信号の自己相関マトリクスの固有値を、白色化なし、スペクトル強調による白色化、デシメーションによる白色化、並びにデシメーション及びスペクトル強調による白色化に関して示すグラフである。 図８は、ＭＳＥエラーを、白色化なし、スペクトル強調による白色化、デシメーションによる白色化、並びにデシメーション及びスペクトル強調による白色化に関して示すグラフである。 図９は、異なる次数のアファイン射影アルゴリズム（ＡＰＡ）に関するＭＳＥエラーを示すグラフである。 図１０は、エコーキャンセルに対する適応型システムの適用を示すブロック図である。 図１１は、本発明の第１実施例による、エコーキャンセル用のオーバーサンプリング型ＳＡＦシステムを示すブロック図である。 図１２は、図１１の適応型処理ブロック（ＡＰＢ）の第１実施例を示すブロック図である。 図１３は、図１１のＡＰＢの第２実施例を示すブロック図である。 図１４は、図１１のＡＰＢの第３実施例を示すブロック図である。 図１５は、図１１のＡＰＢの第４実施例を示すブロック図である。 図１６は、拡散ノイズのコヒーレンス関数を示すグラフである。 図１７は、本発明の第２実施例による、オーバーサンプリング型ＳＡＦシステムを示すブロック図である。 図１８は、図１７の適応型処理ブロック（ＡＰＢ）及び非適応型処理ブロック（ＮＡＰＢ）の一実施例を示すブロック図である。 図１９は、本発明の一実施例によるクロストーク耐性ＡＰＢを示すブロック図である。 図２０は、本発明の第３実施例による、オーバーサンプリング型ＳＡＦシステムを示すブロック図である。 図２１は、本発明の第４実施例による、オーバーサンプリング型ＳＡＦシステムを示すブロック図である。 図２２は、図２１のサブバンド処理ブロックの一例を示すブロック図である。
符号の説明
５Ａ〜５Ｄ サブバンド処理ブロック
１０Ａ〜１０Ｄ サブバンド適応型フィルタ（ＳＡＦ）システム
１２ 設備
１４ 適応型フィルタ
１６ ＷＯＬＡ解析フィルタバンク
１８ ＷＯＬＡ解析フィルタバンク
２０，２２ 強調フィルタ
２４ 最小平均自乗ブロック
２６ 適応型フィルタ
３６ 推定ブロック
４０ 適応型フィルタ
４２，４４ デシメーションブロック
４８ 適応型フィルタ

Claims (22)

  1. 信号に対する不所望な影響をキャンセルするようにサブバンド信号を処理する方法において、該方法が、
    不所望な信号により影響された信号を有するような一次信号及び前記不所望な信号に対応する参照信号を解析して、複数のサブバンドにおける周波数ドメイン一次信号及び周波数ドメイン参照信号を生成するステップと、
    各サブバンドにおいて適応型フィルタを用いて前記周波数ドメイン一次信号及び前記周波数ドメイン参照信号を処理するステップであって、各サブバンドにおける前記適応型フィルタの収束を改善するために少なくとも前記周波数ドメイン参照信号に作用するステップを含むようなステップと、
    適応的処理ブロックの出力を合成して、前記不所望な信号の影響がキャンセルされた時間ドメイン信号を出力するステップと、
    を有することを特徴とする方法。
  2. 請求項１に記載の方法において、前記作用するステップが、スペクトル強調により前記適応型フィルタの入力を白色化するステップを含むことを特徴とする方法。
  3. 請求項１に記載の方法において、前記作用するステップが、ノイズを追加することにより前記適応型フィルタの入力を白色化するステップを含むことを特徴とする方法。
  4. 請求項１に記載の方法において、前記作用するステップが、前記適応型フィルタの入力を、前記周波数ドメイン一次信号及び前記周波数ドメイン参照信号をオーバーサンプリング係数（ＯＳ）以下の係数（ＤＥＣ）により削減することによって白色化するステップを含むことを特徴とする方法。
  5. 請求項１に記載の方法において、前記作用するステップが、アファイン射影アルゴリズムを実施するステップを含むことを特徴とする方法。
  6. 請求項１に記載の方法において、前記作用するステップが、再帰最小自乗アルゴリズムを実施するステップを含んでいることを特徴とする方法。
  7. 請求項１に記載の方法において、前記作用するステップが、前記適応型フィルタの適応処理を制御するためにダブルトーク検出器を使用するステップを含むことを特徴とする方法。
  8. 請求項１に記載の方法において、前記作用するステップが、前記適応型フィルタの適応化ステップサイズを制御するステップを含むことを特徴とする方法。
  9. 請求項１に記載の方法において、前記処理するステップが、相関しないノイズを除去するために非適応的ノイズ低減を実行するステップを含むことを特徴とする方法。
  10. 請求項１に記載の方法において、前記処理するステップが、各サブバンドにおいて２つの適応型フィルタを用いてクロストーク耐性的適応処理を実行するステップを含むことを特徴とする方法。
  11. 請求項１に記載の方法において、前記不所望な信号がエコー信号又はノイズ信号であることを特徴とする方法。
  12. 信号に対する不所望な影響をキャンセルするようにサブバンド信号を処理するシステムにおいて、該システムが、
    不所望な信号により影響された信号を有するような一次信号及び前記不所望な信号に対応する参照信号を解析して、複数のサブバンドにおける周波数ドメイン一次信号及び周波数ドメイン参照信号を生成する解析フィルタバンクと、
    前記周波数ドメイン一次信号及び前記周波数ドメイン参照信号を処理する処理モジュールであって、各サブバンドに適応型フィルタモジュールを含むと共に、各適応型フィルタの収束を改善するために少なくとも前記周波数ドメイン参照信号に作用するモジュールを含むような処理モジュールと、
    前記処理モジュールの出力を合成して、前記不所望な信号の影響がキャンセルされた時間ドメイン信号を出力する合成フィルタバンクと、
    を有することを特徴とするシステム。
  13. 請求項１２に記載のシステムにおいて、前記モジュールがスペクトル強調により前記適応型フィルタの入力を白色化することを特徴とするシステム。
  14. 請求項１２に記載のシステムにおいて、前記モジュールが、ノイズを追加することにより前記適応型フィルタの入力を白色化することを特徴とするシステム。
  15. 請求項１２に記載のシステムにおいて、前記モジュールが、各サブバンドにおける前記適応型フィルタの入力を、該適応型フィルタの入力を削減することによって白色化することを特徴とするシステム。
  16. 請求項１２に記載のシステムにおいて、前記モジュールが、各サブバンドにおいてアファイン射影アルゴリズムを実施化することを特徴とする方法。
  17. 請求項１２に記載のシステムにおいて、前記モジュールが、各サブバンドにおいて再帰最小自乗アルゴリズムを実施化することを特徴とするシステム。
  18. 請求項１２に記載のシステムにおいて、前記モジュールが、前記適応型フィルタの適応処理を制御するためにダブルトーク検出器を含むことを特徴とするシステム。
  19. 請求項１２に記載のシステムにおいて、前記モジュールが、各適応型フィルタの適応化ステップサイズを制御することを特徴とするシステム。
  20. 請求項１２に記載のシステムにおいて、相関しないノイズを除去するために非適応型ノイズ低減モジュールを更に含むことを特徴とするシステム。
  21. 請求項１２に記載のシステムにおいて、前記処理モジュールはクロストーク耐性適応処理モジュールを含み、該クロストーク耐性適応処理モジュールは、各サブバンドに、前記周波数ドメイン一次信号及び前記周波数ドメイン参照信号を処理する１対の適応型フィルタを有することを特徴とするシステム。
  22. 請求項１２に記載のシステムにおいて、前記不所望な信号がエコー信号又はノイズ信号であることを特徴とするシステム。
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