JP2007124678A - 適応フィルタを用いた信号処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】目的信号を歪ませたり、背景雑音に対して適応してしまうことなく、確実な適応動作を可能とした適応フィルタを用いた信号処理装置を提供する。
【解決手段】第１の適応フィルタ１と、第１の適応フィルタ１より適応速度の大きい第２の適応フィルタ２とを有する信号処理装置であって、第１の適応フィルタ１は第２の適応フィルタ２の出力信号に基づいてフィルタの更新が制御される。
【選択図】図１２

Description

本発明は、適応フィルタを用いた信号処理装置に係り、特に音声認識装置やテレビ会議装置などで音声入力のためにマイクロホンアレイを用いて妨害雑音を抑圧し目的信号の音声を抽出するマイクロホンアレイ処理装置に適した信号処理装置に関する。

配列された複数のマイクロホンからなるマイクロホンアレイを用い、このマイクロホンアレイの出力信号を処理することにより、雑音を抑圧して目的音源からの目的信号のみを抽出するマイクロホンアレイ処理装置は、音声認識装置やテレビ会議装置などにおける音声入力を目的として開発が進められている。中でも、少ない数のマイクロホンで大きな雑音抑圧効果が得られる適応ビームフォーマを利用したマイクロホンアレイ処理装置については、例えば文献１：電子情報通信学会編「音響システムとデジタル処理」、文献２：Heykin：“Adaptive Filter Theory (Plentice Hall)”に述べられているように、一般化サイドローブキャンセラ、フロスト型ビームフォーマおよび参照信号法など、種々の方法が知られている。

適応ビームフォーマ処理は、基本的には妨害雑音の到来方向に死角を有する指向性ビームを形成したフィルタにより妨害雑音を抑圧する処理である。この適応ビームフォーマ処理では、目的信号が入力した際に目的信号の一部が除去されて歪んだり、目的信号と妨害雑音が同時に入力した際に目的信号が歪んだりするという問題を避けるため、目的信号が入力した際に適応速度を小さくすることが行われている。一般には、適応ビームフォーマの出力信号パワーが大きい場合に、目的信号が入力したものとみなして適応を停止する処理が行われる。ところが、出力信号パワーは目的信号が入力した場合だけでなく、妨害雑音などの状況が変化した場合にも増大するため、このように出力信号パワーが大きいときに完全に適応を停止することには問題がある。

一方、文献３： Julie E.Greenburg et.al.:“Evaluation of an adaptive beamforming method for hearing aids ”，pp.1662-1676,Jarnul of Acous.Soc.of Am.91(3),1992 に開示されている補聴器用のマイクロホンアレイでは、適応フィルタの適応アルゴリズムとして一般的なＮＬＭＳ（Normalized Least Mean Square）法によるフィルタ更新演算の式（１）を改良し、式（２）のように参照信号パワーと出力信号パワーの和に基づいて適応速度を正規化することにより、出力信号パワーの増大時に適応を完全に停止せず、目的信号の歪みを抑えるようにしている。

Ｗ_ｎ＋１ ＝Ｗ_ｎ −２μｅ_ｎ Ｘ_ｎ ／Ｐ_ｒ （１）
Ｗ_ｎ＋１ ＝Ｗ_ｎ −２μｅ_ｎ Ｘ_ｎ ／（Ｐ_ｒ ＋Ｐ_ｏ ） （２）
ここで、ｎは時刻、Ｗ_ｎ はフィルタ係数、μはステップサイズ、ｅ_ｎ （＝ｄ_ｎ −Ｗ_ｎ ^Ｔ Ｘ_ｎ ）は誤差信号、ｄ_ｎ は希望応答、Ｘ_ｎ は参照信号ｘの最新のサンプルから過去のサンプルをフィルタのタップ点数分だけ並べてベクトルとした参照信号ベクトル、Ｐ_ｒ は参照信号パワー、Ｐ_ｏ は出力信号パワーである。参照信号ｘは、一般に妨害雑音と目的信号の一部および背景雑音が重畳した信号となっている。式（１）（２）のいずれの場合も、適応フィルタの適応速度は右辺第２項の大きさで決まる。

図１４に、従来の適応フィルタの構成を示す。この適応フィルタは、参照信号ｘにフィルタ演算を施すフィルタ部１０１と、希望応答ｄからフィルタ部１０１の出力信号ｙを減算する減算器１０２と、フィルタ部１０１のフィルタ係数について式（１）または（２）に示した更新演算を行うフィルタ更新部１０３からなっている。

通常のＮＬＭＳ法や、文献３に記載の改良されたＮＬＭＳ法においては、妨害雑音も目的信号も存在しない状況では、参照信号パワーＰ_ｒ が非常に小さくなることから、式（１）（２）より理解されるように適応速度が非常に大きくなるため、適応フィルタが背景雑音に適応してしまうという問題がある。背景雑音に対して適応が進んだ場合、フィルタ係数は本来除去したい信号を除去するのに適したフィルタ係数から遠ざかってしまう。すなわち、妨害雑音が例えば音声のような非定常な信号である場合には、妨害雑音パワーの小さい部分でフィルタ係数が本来の値から遠ざかり、妨害雑音パワーの大きい部分でフィルタ係数が収束するという動作の繰り返しとなり、この繰り返しの過程でフィルタ係数の収束までの間、高いレベルの妨害雑音が出力されてしまう。

この問題に対し、例えばエコーキャンセラでは参照信号のレベルに基づいて適応を制御している。すなわち、参照信号レベルがしきい値以下の場合には適応を停止し、参照信号レベルがしきい値より大きい場合にのみ適応を行うことによって、雑音の影響を低減している。しかし、適応ビームフォーマでは、上述したように妨害雑音と目的信号の一部および背景雑音が重畳したものが参照信号となっているため、単に参照信号レベルが大きいときだけ適応するようにした場合、しきい値レベル以下の妨害雑音があるときはこれを除去できないことになる。

上述したように、適応フィルタにおいて目的信号の入力時に目的信号が歪むという現象を抑えるために、出力信号パワーが大きいときに適応を停止する処理を行う従来の方法では、目的信号が入力した場合だけでなく状況が変化した場合にも出力パワーが増大して適応を停止してしまうため、正しい適応動作を行うことができないという問題がある。

また、従来のＮＬＭＳ法や改善されたＮＬＭＳ法においては、妨害雑音も目的信号もなく参照信号パワーが小さくなる状況での適応速度が非常に大きくなるため、適応フィルタが背景雑音に対して適応してしまうという問題があり、この問題を避けるためにエコーキャンセラのように参照信号のレベルがしきい値以下の場合には適応を停止し、しきい値より大きい場合にのみ適応を行う方法では、適応ビームフォーマにおいてしきい値レベル以下の妨害雑音があるときはこれを除去できないという問題が発生する。

本発明は、上述した従来技術の問題点を解決するためになされたもので、目的信号を歪ませたり、背景雑音に対して適応してしまうことなく、確実な適応動作を可能とした適応フィルタを用いた信号処理装置を提供することを目的とする。

上記の課題を解決するため、本発明に係る適応フィルタは、出力信号パワーが予め定めたしきい値以下のときには適応フィルタの更新速度を決める係数であるステップサイズが非零のほぼ一定値であり、出力信号パワーがしきい値を越えた場合にはステップサイズが出力信号パワーの増加に対して減少するように適応モードが制御されることを基本的な特徴とし、目的信号の歪み防止と背景雑音への適応防止の両立を可能としている。

すなわち、適応フィルタに目的信号が入力した場合は、出力信号パワーがしきい値より大きくなり、ステップサイズが出力信号パワーの増加に対して減少することで適応速度が小さくなるため、目的信号が歪んでしまうことはない。一方、適応フィルタに妨害雑音のみ入力した場合と背景雑音のみが入力した場合は、出力信号パワーがしきい値以下となり、ステップサイズ固定の適応フィルタとして動作する。この場合、ステップサイズが非零のほぼ一定値であるために、適応速度は入力レベルに比例することになり、レベルの高い妨害雑音に対しては速く適応できると共に、レベルの低い背景雑音に適応してしまうことが防止される。

より具体的には、本発明に係る適応フィルタは、少なくとも１チャネルの参照信号にフィルタ演算を行って１チャネルの信号を出力するフィルタ手段と、希望応答からフィルタ手段の出力信号を差し引いて適応フィルタの出力信号を得る減算手段と、参照信号と減算手段の出力信号に基づいてフィルタ手段を更新するフィルタ更新手段とを有し、フィルタ更新手段において減算手段の出力信号パワーを予め定められたしきい値と比較し、出力信号パワーがしきい値以下のときはフィルタ手段の更新速度を決める係数を非零のほぼ一定値とし、出力信号パワーがしきい値を越えたときは該係数を出力信号パワーの増加に対して減少させることを特徴とする。

本発明に係る他の適応フィルタは、複数チャネルの入力信号を処理して１チャネルの信号を出力するフィルタ手段と、このフィルタ手段の特性変化範囲に関して予め定めた拘束条件の下で該フィルタ手段を更新するフィルタ更新手段とを有し、フィルタ更新手段においてフィルタ手段の出力信号パワーを予め定められたしきい値と比較し、出力信号パワーがしきい値以下のときはフィルタ手段の更新速度を決める係数を非零のほぼ一定値とし、出力信号パワーがしきい値を越えたときは該係数を出力信号パワーの増加に対して減少させることを特徴とする。

本発明に係る適応フィルタにおけるフィルタ更新手段は、より具体的には適応フィルタの出力信号パワーを予め定められたしきい値と比較し、出力信号パワーがしきい値以下のときはフィルタ手段の更新速度を決める係数を非零のほぼ一定値とし、出力信号パワーがしきい値を越えたときは該係数を出力信号パワーの増加に対して減少させる制御を行う制御手段と、この制御手段により制御された係数を含む更新演算式に従ってフィルタ手段の更新演算を行う更新演算手段とにより構成される。

本発明に係る信号処理装置は、上述した適応フィルタの前に複数チャネルの信号から目的信号に関する成分を除去するブロッキングフィルタを配置し、このブロッキングフィルタの出力信号を適応フィルタに参照信号として入力する。

本発明に係る他の信号処理装置は、第１の適応フィルタと、この第１の適応フィルタより適応速度の大きい第２の適応フィルタとを具備し、第１の適応フィルタは第２の適応フィルタの出力信号に基づいてフィルタの更新が制御されることを特徴とする。このようにすると、収束速度がさらに改善される。

ここで、第１の適応フィルタにおいては、その出力信号パワーを予め定められたしきい値と比較し、出力信号パワーがしきい値以下のときは適応速度がほぼ一定値となり、出力信号パワーがしきい値を越えたときは第１および第２の適応フィルタの出力信号パワーに応じて適応速度が変化するように、フィルタの更新が制御される。さらに具体的には、第１の適応フィルタはその出力信号パワーを予め定められたしきい値と比較し、出力信号パワーがしきい値以下のときはフィルタの更新速度を決める係数を非零のほぼ一定値とし、出力信号パワーがしきい値を越えたときは該係数を第１および第２の適応フィルタの出力信号パワーの比の増加に対して減少させるようにする。

本発明によれば目的信号の歪み防止と雑音への適応防止の両立を可能とした適応フィルタを用いた信号処理装置を提供することができる。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。
（第１の実施形態）
図１を参照して、本発明による適応フィルタを適応ノイズキャンセラに適用した場合の実施形態について説明する。この適応フィルタは、参照信号ｘに対しフィルタ演算を行って出力信号ｙを得る遅延線タップフィルタにより構成されるフィルタ部１１と、希望応答ｄからフィルタ部１１の出力信号ｙを減算して適応フィルタの出力信号である誤差信号ｅを得る減算器１２と、参照信号ｘと誤差信号ｅに基づいてフィルタ部１１のフィルタ特性（フィルタ係数）を更新するフィルタ更新部１３からなる。以下、フィルタ部１１のフィルタ係数を更新する処理を単にフィルタ更新という。

ここで、フィルタ更新部１３が図１４に示した従来の適応フィルタと異なっている。すなわち、このフィルタ更新部１３は、誤差信号ｅのパワーによって適応モードを切り換え制御する適応モード制御部１４と、この適応モード制御部１４によって制御される適応モードに従って実際にフィルタ更新演算を行うフィルタ更新演算部１５とにより構成される。フィルタ更新演算の詳細については、後述する。

本実施形態では、適応フィルタの適応アルゴリズムとして最も一般的なＬＭＳ（Least Mean Squre）法を例として説明するが、適応速度を制御できるアルゴリズムであれば、射影ＬＭＳ法でもＲＬＳ（Recursive Least Squre ）法でも、これら以外のアルゴリズムでもよい。

適応ノイズキャンセラでは、例えば図２に示すようにマイクロホンＭ１を目的信号源の近傍に置き、このマイクロホンＭ１の出力信号を希望応答ｄとし、もう一つのマイクロホンＭ２を妨害雑音源の近傍に置き、このマイクロホンＭ２の出力信号を参照信号ｘとして使用する。この場合、マイクロホンＭ１には目的信号と背景雑音が入力し、マイクロホンＭ２には妨害雑音と背景雑音が入力する。マイクロホンＭ２には目的信号がなるべく入力しないようにマイクロホン配置などの設定を行うが、完全に目的信号が入力しないようにすることは困難である。すなわち、マイクロホンＭ２には実際には妨害雑音と背景雑音のほか、目的信号の成分も一部入力する。

一般に、このような適応ノイズキャンセラでは参照信号ｘと相関のある成分を希望応答ｄの中から除去するため、マイクロホンＭ１，Ｍ２間で相関の大きい妨害雑音が除去される。実際には、上述のように参照信号ｘ中に目的信号成分が混入した場合、妨害雑音だけでなく目的信号が除去されて目的信号が歪むことがあるため、目的信号が入力した際に適応を遅くする必要がある。

ＬＭＳ法による適応フィルタのフィルタ更新演算は、従来では先の式（１）または（２）に基づいて行われるが、本実施形態では適応フィルタの出力信号である誤差信号ｅのパワー（以下、出力信号パワーという）Ｐ_ｏ に応じて適応モードを切り換え、次式に基づいてフィルタ更新演算を行う。
ｅ_ｎ ＝ｄ_ｎ −Ｗ_ｎ ^Ｔ Ｘ_ｎ （３）
Ｐ_ｏ ≦Ｐ_ａ のとき
Ｗ_ｎ＋１ ＝Ｗ_ｎ −２μｅ_ｎ Ｘ_ｎ Ｐ_ａ （４）
Ｐ_ｏ ＞Ｐ_ａ のとき
Ｗ_ｎ＋１ ＝Ｗ_ｎ −２μｅ_ｎ Ｘ_ｎ Ｐ_ａ ／Ｐ_ｏ （５）
ここで、Ｐ_ａ は予め定められた適応モード切換えのしきい値、Ｗ_ｎ はフィルタ部１１のｎ回の更新後のフィルタ係数、μはステップサイズ、ｅ_ｎ は適応フィルタの出力信号（誤差信号）、ｄ_ｎ は希望応答、Ｘ_ｎ は参照信号ｘの最新のサンプルから過去のサンプルをフィルタ部１１のタップ点数分だけ並べてベクトルとした参照信号ベクトルである。予め設定される各種定数の値は、例えばフィルタ部１１のタップ数を１００、ステップサイズμを０．００１、しきい値Ｐ_ａ を平均出力信号パワーの０．００１倍とするが、状況に応じて実験的に決めることが望ましい。

次に、本実施形態におけるフィルタ更新動作について図３を用いて説明する。図３は、フィルタ更新演算式（２）（４）（５）における更新量を表す右辺第２項において、誤差信号ｅ_ｎ と参照信号Ｘ_ｎ の積ｅ_ｎ Ｘ_ｎ に掛かる係数（フィルタ係数の更新速度を決める係数）の大きさの変化を図示したもので、この係数の大きさをステップサイズμと区別して便宜上、実効ステップサイズと呼ぶことにする。図３（ａ）は、従来の改良されたＮＬＭＳ法におけるフィルタ更新演算式である式（２）において、しきい値Ｐ_ａ 以下で適応停止を行った場合の実効ステップサイズを参照信号パワーＰ_ｒ と出力信号パワーＰ_ｏ の和に対して示したものであり、（ｂ）は本実施形態に基づくフィルタ更新演算式（４）（５）の場合の実効ステップサイズを出力信号パワーＰ_ｏ に対して示している。

ＮＬＭＳ法では、従来の技術でも述べたように、妨害雑音も目的信号もなく参照信号パワーＰ_ｒ 、または参照信号パワーＰ_ｒ と出力信号パワーＰ_ｏ の和が低い場合には、背景雑音に対して適応が進み、フィルタ係数が本来除去したい妨害雑音を除去するための値から遠ざかってしまうことを防ぐために、Ｐ_ｒ またはＰ_ｒ ＋Ｐ_ｏ がしきい値Ｐ_ａ 以下になったときに適応を停止している。この場合、図３（ａ）に示すように実効ステップサイズは０になるので、Ｐ_ｒ またはＰ_ｒ ＋Ｐ_ｏ がしきい値Ｐ_ａ 以下となるような妨害雑音に対しては、全く適応できないことになる。

これに対し、本実施形態では出力信号パワーＰ_ｏ がしきい値Ｐ_ａ 以下の場合は式（４）によりフィルタ更新を行い、出力信号パワーＰ_ｏ がしきい値Ｐ_ａ より大きい場合は式（５）によりフィルタ更新を行うように適応モードを切り換えている。式（４）はステップサイズ固定のＬＭＳ法に基づくフィルタ更新演算式、式（５）はＮＬＭＳ法に基づくフィルタ更新演算式であり、実効ステップサイズは出力信号パワーＰ_ｏ に対して図３（ｂ）に示したように変化する。

すなわち、本実施形態ではＰ_ｏ ≦Ｐ_ａ の場合は実効ステップサイズは２μ×Ｐ_ａ なる非零の一定値であり、Ｐ_ｏ ＞Ｐ_ａ の場合は実効ステップサイズは２μ＊Ｐ_ａ ／Ｐ_ｏ となってＰ_ｏ に反比例する。なお、Ｐ_ｏ ≦Ｐ_ａ の場合の実効ステップサイズは厳密に非零の一定値である必要はなく、ほぼ一定値であればよい。

従って、出力信号パワーＰ_ｏ がしきい値Ｐ_ａ 以下の場合の式（４）によるフィルタ更新でも、完全に適応を停止しないので、妨害雑音に適応することができ、しかも式（４）はステップサイズ固定のフィルタ更新であるため、レベルの低い背景雑音に適応してしまうことは少ない。一方、出力信号パワーＰ_ｏ がしきい値Ｐ_ａ より大きい場合の式（５）によるフィルタ更新では、図３（ｂ）において出力信号パワーＰ_ｏ がしきい値Ｐ_ａ 以上の部分に示されるように、実効ステップサイズが出力信号パワーＰ_ｏ に反比例し適応が遅くなってくるので、目的信号の歪みを低減できる。

次に、図４に示すフローチャートを参照して上述した適応フィルタ処理の流れを説明する。
まず、初期設定でステップサイズμ、適応モード切り換えのしきい値Ｐ_ａ 、フィルタ長Ｋを設定し、フィルタ係数を例えば全て０、フィルタ更新回数ｎを０とおく（ステップＳ１１）。

次に、参照信号ｘの複数のサンプルから参照信号ベクトルＸ_ｎ を構成した後、
式（３）により適応フィルタ出力信号（誤差信号）ｅ_ｎ を計算し、この出力信号ｅ_ｎ のパワーＰ_ｏ を計算する。出力信号パワーＰ_ｏ の計算は、例えば信号ｅ_ｎ の最新の値からフィルタ部１１のタップ数分までの過去の値の平均値を用いるようにする（ステップＳ１２）。

次に、ステップＳ１３において出力信号パワーＰ_ｏ としきい値Ｐ_ａ を比較し、Ｐ_ｏ ≦Ｐ_ａ の場合はステップＳ１４に進み、Ｐ_ｏ ＞Ｐ_ａ の場合はステップＳ１５に進む。ステップＳ１４では、式（４）に従ってフィルタ更新を行い、ステップＳ１６に進む。ステップＳ１５では、式（５）に従ってフィルタ更新を行い、ステップＳ１６に進む。ステップＳ１６では、ｎをインクリメントし、ステップＳ１２に戻る。そして、以上の処理を入力データの数だけ繰り返す。

このように本実施形態では、出力信号パワーＰ_ｏ に応じて適応フィルタの適応モードをステップサイズ固定のＬＭＳ法とＮＬＭＳ法との間で切り換え制御することにより、目的信号の歪み低減と背景雑音への適応防止の両立を図ることができる。

本実施形態では、Ｐ_ｏ ＞Ｐ_ａ の場合の実効ステップサイズを式（５）に示されるようにμ＊Ｐ_ａ ／Ｐ_ｏ として出力信号パワーＰ_ｏ に反比例するようにしたが、必ずしも正確に反比例するようにする必要はなく、出力信号パワーＰ_ｏ の増加に対して減少させるようにすればよい。また、このようにＰ_ｏ ＞Ｐ_ａ の場合の実効ステップサイズを出力信号パワーＰ_ｏ の増加のみに依存して減少させる代りに、従来技術におけるフィルタ特性の更新演算式である式（２）に示されるように、参照信号パワーＰ_ｒ と出力信号パワーＰ_ｏ との和の増加に対して減少させるようにしてもよい。

（第２の実施形態）
本実施形態では、本発明による適応フィルタを多チャネルに拡張した場合につしいて説明する。

この適応フィルタは、図５に示すように複数チャネル（Ｍチャネル）の参照信号ｘに単位フィルタ部２１−１〜２１−Ｍでフィルタ演算を施した後、それらの出力信号の和ｙを加算器２６で求めて出力するフィルタ部２１と、希望応答ｄからフィルタ部２１の出力信号ｙを減算して適応フィルタの出力信号である誤差信号ｅを得る減算器２２と、参照信号ｘと誤差信号ｅに基づいてフィルタ部２１の特性（フィルタ係数）を更新するフィルタ更新部２３からなる。

フィルタ更新部２３は、誤差信号ｅのパワーに応じて適応モードを切り換え制御する適応モード制御部２４と、この適応モード制御部２４によって制御される適応モードに従って実際にフィルタ更新演算を行うフィルタ更新演算部２５とにより構成される。

次に、本実施形態の適応フィルタの動作を説明する。チャネル数をＭ、１チャネル当たりの単位フィルタ部２１−１〜２１−Ｍの各々のタップ数をＫとする。適応フィルタの適応アルゴリズムとしては、最も一般的なＬＭＳ法を例として説明するが、適応速度を制御できるアルゴリズムならば射影ＬＭＳ法でもＲＬＳ法でも何でもよいことは第１の実施形態と同様である。

多チャネルのフィルタ部２１は、図６に示すようなタップ付き遅延線とその各タップ出力に係数を乗じる係数乗算器とからなる遅延線タップフィルタをＭ個並べて単位フィルタ部２１−１〜２１−Ｍが構成される。この多チャネルフィルタ部２１のフィルタ特性は、ｍチャネル目の遅延線タップフィルタのｋ番目の係数ｗ_ｍ，ｋ を並べたベクトル
Ｗ_ｎ ＝（ｗ_１，１ ，ｗ_１，２ ，…，ｗ_１，Ｋ ，
…，ｗ_{Ｍ−１，１} ，…，ｗ_{Ｍ−１，Ｋ} ）^Ｔ （６）
により表し、参照信号ｘは図５においてｍチャネル目の参照信号の最新のサンプルｘ_ｍ，ｎ からフィルタタップ数分過去までのサンプルを並べた次式により表すことにする。

Ｘ_ｎ ＝（ｘ_１，ｎ ，ｘ_{１，ｎ−１} ，…，ｘ_{１，ｎ−Ｋ＋１} ，
…，ｘ_Ｍ，ｎ ，ｘ_{Ｍ，ｎ−１} ，…，ｘ_{Ｍ，ｎ−Ｋ＋１} ）^Ｔ （７）
フィルタ更新演算は上のＷ_ｎ ，Ｘ_ｎ を用いると、式（３）（４）（５）と全く同様に、次式に基づいて行われる。

ｅ_ｎ ＝ｄ_ｎ −Ｗ_ｎ ^Ｔ Ｘ_ｎ （８）
Ｐ_ｏ ≦Ｐ_ａ のとき
Ｗ_ｎ＋１ ＝Ｗ_ｎ −２μｅ_ｎ Ｘ_ｎ Ｐ_ａ （９）
Ｐ_ｏ ＞Ｐ_ａ のとき
Ｗ_ｎ＋１ ＝Ｗ_ｎ −２μｅ_ｎ Ｘ_ｎ Ｐ_ａ ／Ｐ_ｏ （１０）
ここで、Ｐ_ａ は予め定められた適応モード切換えのしきい値、ｅ_ｎ は適応フィルタの出力信号（誤差信号）、Ｐ_ｏ は出力信号パワー、μはステップサイズである。予め設定される各種定数の値は、例えば単位フィルタ部１１−１〜１１−Ｍの各々のタップ数を１００、ステップサイズμを０．００１、しきい値Ｐ_ａ を平均出力信号パワーの０．００１倍とするが、状況に応じて実験的に決めるのが望ましい。

本実施形態においても、第１の実施形態の場合と同様に、適応フィルタの出力信号パワーＰ_ｏ により適応モードをステップサイズ固定のＬＭＳとＮＬＭＳとの間で切り換えており、式（９）のステップサイズ固定のＬＭＳ法では雑音への適応を防止し、式（１０）のＮＬＭＳ法では目的信号の歪みを低減している。

本実施形態の適応フィルタの処理の流れは第１の実施形態と同様であるので、改めて述べない。

このように本実施形態では、多チャネル入力の適応フィルタにおいて出力信号パワーＰ_ｏ に応じて適応フィルタの適応モードをステップサイズ固定のＬＭＳ法とＮＬＭＳ法との間で切り換え制御することにより、目的信号の歪み低減と背景雑音への適応防止の両立を図ることができる。

本実施形態では、Ｐ_ｏ ＞Ｐ_ａ の場合の実効ステップサイズを式（１０）に示されるようにμ＊Ｐ_ａ ／Ｐ_ｏ として出力信号パワーＰ_ｏ に反比例するようにしたが、必ずしも正確に反比例するようにする必要はなく、出力信号パワーＰ_ｏ の増加に対して減少させるようにすればよい。また、このようにＰ_ｏ ＞Ｐ_ａ の場合の実効ステップサイズを出力信号パワーＰ_ｏ の増加のみに依存して減少させる代りに、従来技術におけるフィルタ特性の更新演算式である式（２）に示されるように、参照信号パワーＰ_ｒ と出力信号パワーＰ_ｏ との和の増加に対して減少させるようにしてもよい。

（第３の実施形態）
次に、第１または第２の実施形態で述べた適応フィルタを、妨害雑音を抑圧して特定の方向から到来する目的信号のみを抽出する適応ビームフォーマに適用した実施形態について図７を用いて説明する。

図７は、適応ビームフォーマの中でも一般的な一般化サイドローブキャンセル（ＧＳＣ）と呼ばれる構成を示しており、複数チャネル（Ｍチャネル）の入力信号ｓから目的信号を除去してＭ−１チャネルの信号を出力するブロッキングフィルタ４１と、第１または第２の実施形態で説明した適応フィルタ４２と、Ｍチャネルの入力信号ｓの加算を行う加算器４３からなる。

Ｍ＝２の場合はＭ−１＝１であるので、適応フィルタ４１として第１の実施形態で説明した１チャネル入力の適応フィルタを用い、Ｍ＞２の場合は適応フィルタ４１として第２の実施形態で説明した多チャネル入力の適応フィルタを用いることになる。ここでは、Ｍ＞２として説明するが、Ｍ＝２の場合は単にチャネル数を減らして同様の処理を行うだけである。

ＧＳＣは、目的信号を除去するブロッキングフィルタの構成により種々のものがあるが、ここでは最も簡単なGriffith-Jim型ＧＳＣを例にとって説明する。本発明の適応フィルタはブロッキングフィルタの方式に依存していないので、このGriffith-Jim型以外のＧＳＣでも適用可能である。

Griffith-Jim型ＧＳＣのブロッキングフィルタは、図８に示すようにＭチャネルの入力信号の隣り合ったチャネル間の差分をとるフィルタであり、全てのチャネルに目的信号が同位相で入力した場合、目的信号が消去された信号がＭ−１チャネル分出力される。ｍチャネル目のブロッキングフィルタの出力信号は、時刻をｎとし、ｍチャネル目の入力信号をｓ_ｍ，ｎ として、
ｘ_ｍ，ｎ ＝ｓ_{ｍ＋１，ｎ} −ｓ_ｍ，ｎ
（ｍ＝１，…，Ｍ−１） （１１）
である。

このブロッキングフィルタ４１の出力信号を第２の実施形態で述べた適応フィルタ４２に参照信号ｘとして入力してフィルタ更新を行う場合、更新演算式は、適応フィルタ４２のフィルタ係数をＷ_ｎ ＝（ｗ_１，１ ，ｗ_１，２ ，…，ｗ_１，Ｋ ，…，ｗ_{Ｍ−１，１} ，…，ｗ_{Ｍ−１，Ｋ} ）^Ｔ 、参照信号ベクトルをＸ_ｎ ＝（ｘ_１，ｎ ，ｘ_{１，ｎ−１} ，…，ｘ_{１，ｎ−Ｋ＋１} ，…，ｘ_Ｍ，ｎ ，ｘ_{Ｍ，ｎ−１} ，…，ｘ_{Ｍ，ｎ−Ｋ＋１} ）^Ｔ として、
ｙ_ｎ ＝Σｘ_Ｍ，ｎ （１２）
ｅ_ｎ ＝ｙ_ｎ −Ｗ_ｎ ^Ｔ Ｘ_ｎ （１３）
Ｐ_ｏ ≦Ｐ_ａ のとき
Ｗ_ｎ＋１ ＝Ｗ_ｎ −２μｅ_ｎ Ｘ_ｎ Ｐ_ａ （１４）
Ｐ_ｏ ＞Ｐ_ａ のとき
Ｗ_ｎ＋１ ＝Ｗ_ｎ −２μｅ_ｎ Ｘ_ｎ Ｐ_ａ ／Ｐ_ｏ （１５）
と表わされる。

このような適応ビームフォーマを例えば前述したマイクロホンアレイ処理装置に適用して、音声を目的信号として抽出する場合、音声の伝播揺らぎや音源が完全な点音源でないことなどの原因により、ブロッキングフィルタ４１のみでは目的信号を完全に除去することは困難である。

これに対し、第１または第２の実施形態で説明した適応フィルタをブロッキングフィルタ４１の後段に適応フィルタ４２として配置すれば、この適応フィルタは前述したように目的信号が入力した場合の目的信号の歪み低減と、妨害雑音と目的信号がない場合の適応フィルタの背景雑音への適応防止が可能であるため、より性能を向上できる。

すなわち、本実施形態では適応フィルタ４２において出力信号パワーＰ_ｏ がしきい値Ｐ_ａ 以下の場合は式（１４）によりフィルタ更新を行い、出力信号Ｐ_ｏ がしきい値Ｐ_ａ より大きい場合は式（１５）によりフィルタ更新を行うように適応モードを切り換える。式（１４）はステップサイズ固定のＬＭＳ法なので、パワーの低い背景雑音への適応が少なく、また完全に適応を停止しないので、しきい値Ｐ_ａ 以下の妨害雑音に対しては適応ができる。

一方、出力信号パワーが大きい場合の式（１５）による更新では、ステップサイズが出力信号パワーに反比例するので目的信号の歪みを低減できる。

次に、図９に示すフローチャートを参照して本実施形態による適応ビームフォーマの処理の流れを説明する。

まず、初期設定でステップサイズμ、適応モード切り換えのしきい値Ｐ_ａ 、チャネル数Ｍ、フィルタ長Ｋを設定し、フィルタの係数を例えば全て０、フィルタ更新の回数ｎを０とおく（ステップＳ２１）。

次に、入力チャネル間の差分信号ｘ_ｍ，ｎ を式（１１）により計算する（ステップＳ２２）。

次に、入力信号の和ｙ_ｎ を式（１２）により計算する（ステップＳ２３）。

次に、差分信号ｘ_ｍ，ｎ から参照信号ベクトルＸ_ｎ を構成し、誤差信号ｅ_ｎ を式（１３）により計算する（ステップＳ２４）。

次に、誤差信号ｅ_ｎ のパワーＰ_ｏ を計算して、ステップＳ２５でＰ_ｏ としきい値Ｐ_ａ を比較し、Ｐ_ｏ ≦Ｐ_ａ の場合はステップＳ２６に進み、Ｐ_ｏ ＞Ｐ_ａ の場合はステップＳ２７に進む。

ステップＳ２６では、式（１２）に従ってフィルタを更新し、ステップＳ２８に進む。ステップＳ２７では、式（１３）に従ってフィルタを更新し、ステップＳ２８に進む。次にステップＳ２８では、ｎをインクリメントし、ステップＳ２２に戻る。そして、以上の処理を入力データの数だけ繰り返す。

このように本実施形態では適応ビームフォーマ、特にＧＳＣに本発明の適応フィルタを適用することにより、音声などの非定常な信号が入力する場合の雑音抑圧性能を大幅に向上することが可能となる。

本実施形態では、Ｐ_ｏ ＞Ｐ_ａ の場合の実効ステップサイズを式（１５）に示されるように、μ＊Ｐ_ａ ／Ｐ_ｏ として出力信号パワーＰ_ｏ に反比例させたが、必ずしも正確に反比例するようにする必要はなく、出力信号パワーＰ_ｏ の増加に対して減少させるようにすればよい。また、このようにＰ_ｏ ＞Ｐ_ａ の場合の実効ステップサイズを出力信号パワーＰ_ｏ の増加のみに依存して減少させる代りに、従来技術におけるフィルタ特性の更新演算式である式（２）に示されるように、参照信号パワーＰ_ｒ と出力信号パワーＰ_ｏ との和の増加に対して減少させるようにしてもよい。

（第４の実施形態）
次に、拘束条件の下でパワーを最小化するフロスト型ビームフォーマに本発明の適応フィルタを適用した場合の実施形態について述べる。

本実施形態のフロスト型ビームフォーマは図１０に示す構成であり、複数チャネル（Ｍチャネル）の入力信号ｘに単位フィルタ部５１−１〜５１−Ｍでフィルタ演算を施した後、それらの出力信号の和ｙを加算器５６で求めて出力するフィルタ部５１と、出力信号ｙに基づいてフィルタ部５１の特性（フィルタ係数）を更新するフィルタ更新部５３からなる。フィルタ部５１は、例えば図６に示した多チャネルの遅延線タップフィルタによって構成される。チャネル数はＭ、タップ数はＫとする。フィルタ更新部５３は、適応モード制御部５４とフィルタ更新演算部５５および拘束条件設定部５７からなる。

フィルタ更新部５３では、処理に先立って拘束条件設定部５５においてフィルタ部５１の特性変化範囲を拘束するための拘束条件を設定し、この拘束条件設定部５７で設定された条件の下で、入力信号ｘに基づいてフィルタ更新演算部５５でフィルタ部５１の更新演算を行う。このフィルタ更新演算の際、出力信号ｙのパワーに基づき、適応モード制御部５４により適応速度の制御を行う。

ここで、フロスト型ビームフォーマの処理に関して説明する。フロスト型ビームフォーマは、例えば、文献４：O.L.Frost,III,“An Algorithm for Linearly Constrained Adaptive Array Processing ”，Proceeding of The IEEE,Vol.60,No.8,pp.926-935(1972) に詳述されているように、ＬＭＳアルゴリズムにより次式に従ってフィルタ更新を行う。

ｙ_ｎ ＝Ｗ_ｎ ^Ｔ Ｘ_ｎ （１６）
Ｗ_ｎ＋１ ＝Ｐ［Ｗ_ｎ −μｙ_ｎ ］＋Ｆ （１７）
ここでｎは時刻、Ｗ_ｎ ＝（ｗ_１，１ ，ｗ_１，２ ，…，ｗ_１，Ｋ ，…，ｗ_{Ｍ−１，１} ，…，ｗ_{Ｍ−１，Ｋ} ）^Ｔ はフィルタ係数、Ｘ_ｎ ＝（ｘ_１，ｎ ，ｘ_{１，ｎ−１} ，…，ｘ_{１，ｎ−Ｋ＋１} ，…，ｘ_Ｍ，ｎ ，ｘ_{Ｍ，ｎ−１} ，…，ｘ_{Ｍ，ｎ−Ｋ＋１} ）^Ｔ は参照信号ベクトル、Ｐは拘束条件により定まる部分空間への射影行列、Ｆは該部分空間から拘束条件を満たす空間への平行移動ベクトル、μはステップサイズ、ｙ_ｎ はフィルタ出力である。

射影行列Ｐと平行移動ベクトルＦは、
Ｐ＝Ｉ−Ａ（Ａ^Ｔ Ａ）^−１Ａ^Ｔ （１８）
Ｆ＝Ａ（Ａ^Ｔ Ａ）^−１Ｇ （１９）
により、適応処理の前に求めておく。ここで、ＡとＧはフィルタの拘束条件を定める行列であり、例えば、拘束条件の数をＪとし、ＡはＡ＝［ａ_１ ，ａ_２ ，…，ａ_ｊ ，…，ａ_Ｊ ］、ＧはＪ／２＋１番めのみ値が１で、他の要素は０のベクトルとする。ａ_ｊ は例えば、
ｉ＝Ｋ＊（ｍ−1)＋（Ｋ/2＋1)−（Ｊ／２＋1)＋ｊ （２０）
（ｍ＝１，２，…，Ｍ）
で計算される番号ｉの要素の値が１で、他は０のベクトルを用いる。なお、上式において割り算は切り下げとする。

本実施形態においては、このフロスト型ビームフォーマの更新演算式（１６）（１７）を変更し、次式に基づいてフィルタ更新を行う。
ｙ_ｎ ＝Ｗ_ｎ ^Ｔ Ｘ_ｎ （２１）
Ｐ_ｏ ≦Ｐ_ａ のとき
Ｗ_ｎ＋１ ＝Ｐ［Ｗ_ｎ −μｙ_ｎ Ｐ_ａ ］＋Ｆ （２２）
Ｐ_ｏ ＞Ｐ_ａ のとき
Ｗ_ｎ＋１ ＝Ｐ［Ｗ_ｎ −μｙ_ｎ Ｐ_ａ ／Ｐ_ｏ ］＋Ｆ （２３）
ここで、Ｐ_ｏ は出力信号ｙ_ｎ のパワー、Ｐ_ａ は予め定めたしきい値である。先の実施形態と同様、出力信号パワーＰ_ｏ に応じて適応速度を切り換え制御するようにしており、出力信号パワーＰ_ｏ がしきい値以下の場合はステップサイズ固定のＬＭＳ法、大きければＮＬＭＳ法に切り換える。

これによりＧＳＣの場合と同様に、目的信号が入力した場合には式（２１）のＮＬＭＳ法により適応速度を遅くして目的信号の歪みを抑え、目的信号も妨害雑音も入力していない場合には式（２１）によるステップサイズ固定のＬＭＳ法により、背景雑音への適応を少なくしている。

次に、図１１を参照して本実施形態の処理の流れを説明する。
まず、初期設定でステップサイズμ、適応モード切り換えしきい値Ｐ_ａ 、チャネル数Ｍ、フィルタ長Ｋを設定し、フィルタの値を例えば全て０、フィルタ更新の回数ｎを０とおく（ステップＳ３１）。

次に、拘束条件を定める行列Ａ，Ｇを構成し、式（１８）（１９）により行列Ｐ，Ｆを求める（ステップＳ３２）。

次に、参照信号ベクトルＸ_ｎ を構成し、フィルタ出力ｙ_ｎ を式（２１）により計算する（ステップＳ３３）。

次に、フィルタ出力信号ｙ_ｎ のパワーＰ_ｏ を計算して、ステップＳ３４でＰ_ｏ としきい値Ｐ_ａ とを比較し、Ｐ_ｏ ≦Ｐ_ａ の場合はステップＳ３５に進み、Ｐ_ｏ ＞Ｐ_ａ の場合はステップＳ３６に進む。

ステップＳ３５では、式（２２）に従ってフィルタを更新し、ステップＳ３７に進む。ステップＳ３６では、式（２３）に従ってフィルタを更新し、ステップＳ３７に進む。次にステップＳ３７では、ｎをインクリメントし、ステップＳ３３に戻る。そして、以上の処理を入力データの数だけ繰り返す。

以上に述べたように、フロスト型ビームフォーマに本発明の適応フィルタを適用することにより、音声などの非定常な信号を入力する場合の雑音抑圧性能を大幅に向上することが可能となった。

（第５の実施形態）
次に、第５の実施形態として、本発明による適応フィルタを第１の適応フィルタとし、これと適応速度がより大きい第２の適応フィルタを組み合わせて、第２の適応フィルタの出力信号を利用して第１の適応フィルタの適応速度を制御することにより、第１の適応フィルタの性能をさらに向上させた信号処理装置の実施形態について説明する。これは第１〜第４の実施形態で説明した本発明の適応フィルタの収束速度をさらに改善するものであり、特に定常的な信号が妨害雑音となっている場合のノイズキャンセラやビームフォーマにおいて、目的信号の歪みの低減と収束速度向上を両立することができる。

図１２に、本実施形態による信号処理装置の構成を示す。この信号処理装置は第１の適応フィルタ１と第２の適応フィルタ２により構成され、両者に同じ入力信号が与えられる。

第１の適応フィルタ１は第１〜第４の実施形態のいずれかの適応フィルタと同じ構成であり、参照信号ｘに対してフィルタ演算を行って出力信号ｙ１を得るフィルタ部１１−１と、希望応答ｄからフィルタ部１１−１の出力信号を減算して誤差信号ｅ１を得る減算器１２−１と、参照信号ｘと誤差信号ｅ１に基づいてフィルタ部１１−１のフィルタ係数を更新する適応モード制御部１４−１およびフィルタ更新演算部１５−１とからなる。この第１の適応フィルタ１の出力信号が信号処理装置の出力となる。

第２の適応フィルタ２は、一般的なＮＬＭＳアルゴリズムによる適応フィルタの構成であり、参照信号ｘに対してフィルタ演算を行って出力信号ｙ２を得るフィルタ部１１−２と、希望応答ｄからフィルタ部１１−２の出力信号ｙ２を減算して誤差信号ｅ２を得る減算器１２−２と、参照信号ｘと誤差信号ｅに基づいてフィルタ更新の演算を行うフィルタ更新演算部１５−２とからなる。

ここで、第２の適応フィルタ２は第１の適応フィルタ１よりも適応速度が高く設定されており、第２の適応フィルタ２の出力信号パワーに基づき、適応モード制御部１４−１において第１の適応フィルタ１の適応速度を制御するようにする。適応速度は、例えばステップサイズの値を大きくしたり、フィルタのタップ数を少なくすることにより大きい値に設定できる。全体の処理は、時刻をｎ、第１の適応フィルタ１のフィルタ係数をＷ１、第２の適応フィルタ２のフィルタ係数をＷ２とおき、次式により行う。

ｅ１_ｎ ＝ｄ_ｎ −Ｗ１_ｎ ^Ｔ Ｘ_ｎ （２４）
ｅ２_ｎ ＝ｄ_ｎ −Ｗ２_ｎ ^Ｔ Ｘ_ｎ （２５）
Ｗ２_ｎ＋１ ＝Ｗ２_ｎ −２μ_２ ｅ２_ｎ Ｘ_ｎ ／Ｐ_ｒ （２６）
Ｐ１_ｏ ≦Ｐ_ａ のとき
Ｗ１_ｎ＋１ ＝Ｗ１_ｎ −２μ_１ ｅ１_ｎ Ｘ_ｎ Ｐ_ａ （２７）
Ｐ１_ｏ ＞Ｐ_ａ のとき
Ｗ１_ｎ＋１ ＝Ｗ１_ｎ −２μ_１ ｅ１_ｎ Ｘ_ｎ Ｐ_ａ
／Ｐ１_ｏ ＊（Ｐ１_ｏ ／Ｐ２_ｏ ）α （２８）
ここで、ｅ１_ｎ ，ｅ２_ｎ はそれぞれ適応フィルタ１，２の出力信号、Ｐ_ｒ は参照信号パワー、ｄは希望応答、μ_１ ，μ_２ はそれぞれ適応フィルタ１，２のステップサイズである。μ_２ の値はＰ_ａ ＊μ_１ よりも大きい値とし、例えば、Ｐ_ａ ＊μ_１ ＝０．０００００３、μ_２ ＝０．２とする。式（２８）におけるαは、適応速度の加速係数であり、例えば、１．５とする。

式（２６）の適応フィルタ２の処理は一般的なＮＬＭＳ法におけるフィルタ更新演算式であり、ステップサイズμ_２ を適応フィルタ１のステップサイズμ_１ よりも大きくしているため適応が速い。従って、第２の適応フィルタ２では目的信号の歪みが大きいが、素早く妨害雑音を除去することができる。

一方、第１の適応フィルタ１は逆に適応速度を比較的遅くしているため、妨害雑音が入力した場合、初期収束する前の時点で除去されずに出力された妨害雑音のパワーによって適応速度が遅くなる。

そこで、式（２８）に示すように、第１の適応フィルタ１と第２の適応フィルタ２の出力信号パワーの比Ｐ１_ｏ ／Ｐ２_ｏ に応じて、第１の適応フィルタ１のフィルタ更新の際の変化を大きくするようにする。妨害雑音が入力した際、収束が速い第２の適応フィルタ２の出力信号パワーＰ２_ｏ は、第１の適応フィルタ１の出力信号パワーＰ１_ｏ よりも小さいので、パワー比Ｐ１_ｏ ／Ｐ２_ｏ は１より大きくなり、第１の低既往フィルタ１の適応が速くなる。一方、目的信号が入力した場合、パワー比Ｐ１_ｏ ／Ｐ２_ｏ は１に近い値となるため、第１の適応フィルタ１の適応速度は遅いままであり、入力信号の歪み低減は保持される。

次に、図１３を参照して本実施形態の処理の流れを説明する。
まず、初期設定でステップサイズμ_１ ，μ_２ 、適応モード切り換えのしきい値Ｐ_ａ 、適応速度の加速係数α、フィルタ長Ｋを設定し、フィルタ係数の値を例えば全て０、時刻ｎを０とおく（ステップＳ４１）。

次に、参照信号ｘ_ｎ から参照信号ベクトルＸ_ｎ を構成して、誤差信号ｅ１_ｎ ，ｅ２_ｎ を式（２４）（２５）により計算し、さらに誤差信号ｅ１_ｎ ，ｅ２_ｎ のパワーＰ１_ｏ ，Ｐ２_ｏ を計算する（ステップＳ４２）。

次に、参照信号ベクトルＸ_ｎ から参照信号パワーＰ_ｒ を求め、式（２６）に従い、適応フィルタ２の更新を行う（ステップＳ４３）。

次に、ステップＳ４４において誤差信号ｅ１_ｎ のパワーＰ１_ｏ としきい値Ｐ_ａ を比較し、Ｐ１_ｏ ≦Ｐ_ａ の場合はステップＳ４５に進み、Ｐ１_ｏ ＞Ｐ_ａ の場合はステップＳ４６に進む。

ステップＳ４５では、式（２７）に従ってフィルタを更新し、ステップＳ４７に進む。ステップＳ４６では、式（２８）に従ってフィルタを更新し、ステップＳ４７に進む。ステップＳ４７では、ｎをインクリメントし、ステップＳ４２に戻る。そして、以上の処理を入力データの数だけ繰り返す。

このように本実施形態では、出力信号パワーに基づいて適応速度を切換え制御するようにした本発明の適応フィルタを第１の適応フィルタ１として用い、これより適応速度を速くした第２の適応フィルタ２の出力信号に応じて第１の適応フィルタ１の適応速度を変化させることにより、目的信号の歪みを低減したまま収束速度を向上させることが可能となる。

これにより、適応ノイズキャンセラや適応ビームフォーマにおいて、特に定常的な妨害雑音が入力した場合の妨害雑音抑圧性能を大幅に向上させることができる。本実施形態における適応ビームフォーマは、第３の実施形態で述べたＧＳＣ型、第４の実施形態で述べたフロスト型いずれにも適用可能である。

なお、本実施形態では参照信号が１チャネルの場合について述べたが、第２の実施形態と同様に複数チャネルの参照信号を扱うように構成することも可能である。

本発明の第１の実施形態に係る適応フィルタの構成を示すブロック図 適応ノイズキャンセラの原理を説明するための図 本発明と従来のフィルタ更新動作を比較して説明するための図 第１の実施形態における適応フィルタ処理の流れを示すフローチャート 本発明の第２の実施形態に係る多チャネル化した適応フィルタの構成を示すブロック図 第２の実施形態における多チャネルフィルタ部の説明図 本発明の第３の実施形態に係る信号処理装置である適応ビームフォーマの構成を示すブロック図 第３の実施形態で用いるブロッキングフィルタの一例の構成を示す図 第３の実施形態における処理の流れを示すフローチャート 本発明の第４の実施形態に係る信号処理装置であるフロスト型ビームフォーマの構成を示すブロック図 第４の実施形態における処理の流れを示すフローチャート 本発明の第５の実施形態に係る信号処理装置の構成を示すブロック図 第５の実施形態における処理の流れを示すフローチャート 従来の適応フィルタの構成を示すブロック図

符号の説明

１…第１の適応フィルタ
２…第２の適応フィルタ
１１，１１−１，１１−２…フィルタ部
１２，１２−１，１２−２…減算器
１３…フィルタ更新部
１４，１４−１…適応モード制御部
１５，１５−１，１５−２…フィルタ更新演算部
２１…フィルタ部
２１−１〜２１−Ｍ…単位フィルタ部
２２…減算器
２３…フィルタ更新部
２４…適応モード制御部
２５…フィルタ更新演算部
２６…加算器
４１…ブロッキングフィルタ
４２…適応フィルタ
５１…フィルタ部
５１−１〜５１−Ｍ…単位フィルタ部
５２…減算器
５３…フィルタ更新部
５４…適応モード制御部
５５…フィルタ更新演算部
５６…加算器
５７…拘束条件設定部

Claims (5)

1. 第１の適応フィルタと、この第１の適応フィルタより適応速度の大きい第２の適応フィルタとを具備し、第１の適応フィルタは第２の適応フィルタの出力信号に基づいてフィルタの更新が制御されることを特徴とする信号処理装置。
2. 前記第１の適応フィルタは、その出力信号パワーを予め定められたしきい値と比較し、出力信号パワーがしきい値以下のときは適応速度が非零の一定値となり、出力信号パワーがしきい値を越えたときは該適応速度が第１および第２の適応フィルタの出力信号パワーに応じて変化するように、フィルタの更新が制御されることを特徴とする請求項１に記載の信号処理装置。
3. 前記第１の適応フィルタは、参照信号に対してフィルタ演算を行って出力信号を得るフィルタ部と、希望応答から前記フィルタ部の出力信号を減算して誤差信号を得る減算器と、前記参照信号と前記誤差信号に基づいてフィルタ部のフィルタ係数を更新するフィルタ更新演算部と、前記フィルタ部の出力信号パワーを予め定められたしきい値と比較し、前記出力信号パワーがしきい値以下のときは適応速度が非零の一定値となり、前記出力信号パワーがしきい値を越えたときは該適応速度が前記出力信号パワーおよび第２の適応フィルタの出力信号パワーに応じて変化するように前記フィルタ係数の更新を制御する適応モード制御部とを有することを特徴とする請求項２記載の信号処理装置。
4. 前記第１の適応フィルタは、その出力信号パワーを予め定められたしきい値と比較し、出力信号パワーがしきい値以下のときはフィルタの更新速度を決める係数を非零の一定値とし、出力信号パワーがしきい値を越えたときは該係数を第１および第２の適応フィルタの出力信号パワーの比の増加に対して減少させることを特徴とする請求項１に記載の信号処理装置。
5. 前記第１の適応フィルタは、参照信号に対してフィルタ演算を行って出力信号を得るフィルタ部と、希望応答から前記フィルタ部の出力信号を減算して誤差信号を得る減算器と、前記参照信号と前記誤差信号に基づいてフィルタ部のフィルタ係数を更新するフィルタ更新演算部と、前記フィルタ部の出力信号パワーを予め定められたしきい値と比較し、前記出力信号パワーがしきい値以下のときは適応速度が非零の一定値となり、出力信号パワーがしきい値を越えたときは該適応速度が前記出力信号パワーおよび第２の適応フィルタの出力信号パワーに応じて変化するように前記フィルタ係数の更新を制御する適応モード制御部とを有することを特徴とする請求項４記載の信号処理装置。

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