JP2009529261A

JP2009529261A - 適応フィードバック抑制を伴う補聴器

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Publication number: JP2009529261A
Application number: JP2008557601A
Authority: JP
Inventors: クリンクベイ・クリスチャン・チャルフェ
Original assignee: ヴェーデクス・アクティーセルスカプ
Priority date: 2006-03-09
Filing date: 2006-03-09
Publication date: 2009-08-13
Anticipated expiration: 2026-03-09
Also published as: EP1992194A1; US8379894B2; JP4860712B2; DK1992194T3; CA2643716C; WO2007101477A1; AU2006339694A1; CA2643716A1; AU2006339694B2; US20090028366A1; CN101379872A; EP1992194B1

Abstract

【構成】音響入力から電気入力信号を導出する入力トランスデューサ（２），電気出力信号を生成する信号処理装置（３），電気出力信号を音響出力に変換する出力トランスデューサ（４），フィードバック推定信号を生成する適応推定フィルタ（５），信号処理装置（３）の入力信号を狭帯域フィルタリングする少なくとも一つの第１適応狭帯域フィルタ（８），適応推定フィルタ（５）の入力信号に対応する基準信号を狭帯域フィルタリングする少なくとも一つの第２適応狭帯域フィルタ（９），適応推定フィルタ（５）のフィルタ係数を第１および第２狭帯域フィルタの出力信号に基づいて更新する適応機構（６）を備えた補聴器を提供する。

Description

この発明は，補聴器の分野に関し，より具体的には，音響フィードバックを抑制するための適応フィルタを有する補聴器，補聴器の音響フィードバックを適応的に抑制する方法，および補聴器の電子回路に関する。

イヤモールドと外耳道との間のベントやシール部から音（sounds）が漏れると，どのような補聴具であっても音響フィードバック（acoustic feedback）が発生する。音響フィードバックは聞こえないことが多いものの，補聴器のその時のゲイン（現場利得）が十分に高い場合，またはベントが適正サイズよりも大きい場合に，補聴器のゲインがイヤモールド／シェルによる減衰を超えてしまうことがある。すると，補聴器の出力は不安定となり，聞こえなかった音響フィードバックが，たとえば笛音ノイズ（ピューという音）の形で聞こえるようになる。このような可聴音響フィードバックは，多くのユーザや周囲の人にとっては迷惑であり，不快感さえ感じることもある。また，フィードバックの境界（寸前）にある補聴具，すなわち，副振動フィードバックにある補聴具は，その周波数特性に影響を及ぼして断続的な笛音を来たす可能性がある。

図１は，音響入力信号を変換する入力トランスデューサまたはマイク，入力信号を増幅するとともに電気出力信号を生成する信号処理装置，電気出力信号を音響出力に変換する出力トランスデューサまたはレシーバを備えた補聴器についての概略ブロック図を示している。この補聴器の音響フィードバック経路が破線矢印で示されており，減衰係数がβで示されている。ある周波数範囲において，処理装置のゲインＧ（マイクロフォンとレシーバの変換効率を含む）と減衰係数βとの積が１に近い場合，可聴音響フィードバックが発生する。

当該技術分野では，このような望ましくないフィードバックを抑制するために，補聴器に適応フィルタを組み込んでフィードバックを補償する方法がよく知られている。適応フィルタは，出力トランスデューサから入力トランスデューサへの音響伝播経路を含む補聴器についての出力から入力に至る伝達関数を推定する。適応フィルタの入力は，補聴器の出力に接続されており，入力トランスデューサ信号から適応フィードバック推定フィルタの出力信号を減算することによって音響フィードバックが補償される。このような補聴器は，たとえばＷＯ０２／２５９９６Ａ１に開示されており，その概略が図２に示されている。信号処理装置３からの出力信号は，フィルタ制御装置６によって制御される適応フィードバック推定フィルタ５に与えられる。適応フィードバック推定フィルタは，フィードバック経路を絶えず監視し，フィードバック信号の推定値を与えるとともにプロセッサの入力信号から減算される出力信号を生成することによって，補聴器の信号経路における音響フィードバックを抑制し，理想的には除去する。

適応フィルタリングの概要は，１９９５年に発行されたＰｈｉｌｉｐｐＡ．Ｒｅｇａｌｉａの教科書「ＡｄａｐｔｉｖｅＩＩＲＦｉｌｔｅｒｉｎｇｉｎＳｉｇｎａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ」に記載されている。

適応フィードバック除去に関する問題の一つに，たとえば会話や音楽に含まれる狭帯域信号を介してフィードバック予測モデル自身によってもたらされるバイアスがあげられる。適応フィードバック推定アルゴリズムの相関分析は，フィードバック信号（振動）が原信号と高い相関を有するという前提に基づいている。たとえば会話や音楽に含まれる外部からの補聴器入力の信号成分が狭帯域信号である場合は，フィードバック予測モデルにバイアスが付加されて，外部からの狭帯域信号成分がフィードバック抑制アルゴリズムによって補聴器の信号経路から除去される。

この問題を解決するため，ＳｉｑｕｅｉｒａとＡｌｗａｎは，“Ｓｔｅａｄｙ−ＳｔａｔｅＡｎａｌｙｓｉｓｏｆＣｏｎｔｉｎｕｏｕｓＡｄａｐｔａｔｉｏｎｉｎＡｃｏｕｓｔｉｃＦｅｅｄｂａｃｋＲｅｄｕｃｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍｓｆｏｒＨｅａｒｉｎｇＡｉｄｓ”，ＩＥＥＥｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎｓｐｅｅｃｈａｎｄａｕｄｉｏｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，Ｖｏｌ．ＸＩＩＩ，ｎｏ．４，ｐａｇｅｓ４４３−４５３，Ｊｕｌｙ２０００において，補聴器のフォワード経路または除去経路において遅延を利用することによって，狭帯域入力信号がもたらすバイアスを低減することを提案している。しかしながら，この遅延では，フィードバック除去アルゴリズムによって正弦波信号（a sinusoid signal）を予測することは依然として不可能である。

Ｋａｔｅｓの米国特許出願公開２００３／００５３６４７Ａ１から，信号がフィードバック経路推定アルゴリズムに与えられる前にエラー信号（誤差信号）（error signal）に適用される適応ノッチ・フィルタのカスケード（縦続）を備えた補聴器が知られている。この一連のノッチ・フィルタは，適応フィードバック推定フィルタにおける二乗平均誤差（ＭＳＥ）の算出（計算）において，外部からの狭帯域信号成分を考慮せずに，空き周波数ではフィードバック経路モデルを補間するようにして，フィードバック推定アルゴリズムから狭帯域信号成分を除去する。

ノッチ・フィルタリングが行われたエラー信号に対する正確な二乗平均誤差最小化処理を保証するためには，適応フィードバック推定フィルタの入力信号は，適応アルゴリズムに与えられる前に，適応ノッチ・フィルタのコピーを用いてフィルタリングされなければならない。

さらに，ノッチ・フィルタ出力のコスト関数を最小化して狭帯域信号成分を除去するようにノッチ・フィルタは最適化される。

複数の狭帯域信号成分を除去するには，複数のノッチ・フィルタが必要となる。しかしながら，異なる周波数に対するノッチ・フィルタの数が増えると，計算コストが上昇するとともに，異なるノッチ・フィルタ間の相互作用が発生する可能性がある。

したがって，この発明は，適応フィードバック除去を用いた補聴器，および最適な計算コストによりフィードバック除去特性を向上させた，補聴器の音響フィードバックを適応的に抑制する方法を提供することを目的とする。

この発明の第１の態様によると，上記の問題は，音響入力から電気入力信号を導出する入力トランスデューサ，電気出力信号を生成する信号処理装置，電気出力信号を音響出力に変換する出力トランスデューサ，フィードバック推定信号を生成する適応推定フィルタ，信号処理装置の入力信号を狭帯域フィルタリングする（for narrow-band filtering）少なくとも一つの第１適応狭帯域フィルタ，適応推定フィルタの入力信号に対応する基準信号（a reference signal corresponding to an input signal of the adaptive estimation filter）を狭帯域フィルタリングする少なくとも一つの第２適応狭帯域フィルタ，および第１および第２狭帯域フィルタの出力信号に基づいて上記適応推定フィルタのフィルタ係数を更新する（for updating）適応機構を備えた補聴器であって，少なくとも一つの第２適応狭帯域フィルタの出力信号を，少なくとも一つの第１狭帯域フィルタの出力信号の勾配（a gradient）から導出するように構成されている補聴器によって，解決される。

狭帯域フィルタリングが行われたエラー信号（the narrow band-filtered error signal）（補聴器プロセッサの入力信号）に対する正確なコスト関数（たとえば，二乗平均誤差）最小化処理を保証するためには，適応推定フィルタの入力信号もまた，フィルタ制御装置に与えられる前に，適応狭帯域フィルタ（一または複数）のコピーによって（with copies of the adaptive narrow-band filter(s)）フィルタリングを行わなければならない。この発明の第１の態様によると，狭帯域フィルタリングが行われた基準信号（the narrow-band filtered reference signal）が，少なくとも一つの第１狭帯域フィルタによって出力された狭帯域フィルタリングが行われたエラー信号のフィードバック推定フィルタのフィルタ係数に関する勾配（a gradient with respect to the filter coefficients of the feedback estimation filter of the narrow-band filtered error signal output by the at least one first narrow-band filter）から，導出される。

好ましくは，上記少なくとも一つの第１適応狭帯域フィルタおよび少なくとも一つの第２適応狭帯域フィルタは，たとえば信号エネルギーや信号ノルムなど，それぞれの出力信号のコスト関数を最小化する。この最小化は，最小二乗平均型または類似のアルゴリズムによって行ってもよい。

あるいは，狭帯域フィルタ出力の最小化に代えて，上記適応狭帯域フィルタの中心周波数に対応し，制約された極半径を持つ（having a constrained pole radius）特定（所与）の周波数の仮想共振器の出力（the output of a hypothetical resonator）を最大化することも可能である。

上記狭帯域フィルタの周波数適合を最適化するために，合成（結合）勾配（a combined gradient）を採用してもよく，この場合，上記フィルタの中心周波数適応速度（the center frequency adaptation rate of the filter）が所定の閾値を下回る場合に狭帯域勾配（a narrow band gradient）の算出が行われ，上記狭帯域フィルタの中心周波数適応速度がこの閾値を上回る場合には広帯域勾配（a broader band gradient）の算出が行われる。

上記適応推定フィルタは，好ましくは最小二乗平均（ＬＭＳ）アルゴリズムを用いてフィードバックを抑制するものである。

上記適応機構は，狭帯域フィルタリングが行われたエラー信号と狭帯域フィルタリングが行われた基準信号の相互相関処理（a cross correlation processing）を行うものであると都合がよい。

上記適応狭帯域フィルタとして，所定の周波数幅ｒを有する一または好ましくは複数の適応ノッチ・フィルタを採用してもよく，複数のノッチ・フィルタの場合は，異なる適応中心周波数ｃ（ｎ）を有するものとされる。

また，この発明の第１の態様は，音響入力から電気入力信号を導出する入力トランスデューサ，電気出力信号を生成する信号処理装置，電気出力信号を音響出力に変換する出力トランスデューサを備えた補聴器の音響フィードバックを適応的に抑制する方法であって，フィードバック推定信号を生成し，電気入力信号からフィードバック推定信号を減算することによってエラー信号を導出し，エラー信号およびフィードバック推定入力信号に対応する基準信号を狭帯域フィルタリングし，狭帯域フィルタリングが行われた信号に基づいてフィードバック推定フィルタ係数を適応させる方法であって，狭帯域フィルタリングが行われた上記基準信号が，狭帯域フィルタリングが行われた上記エラー信号のフィルタ勾配から導出される方法を提供する。

この発明の第２の態様によると，音響入力から電気入力信号を導出する入力トランスデューサ，電気出力信号を生成する信号処理装置，電気出力信号を音響出力に変換する出力トランスデューサ，フィードバック推定信号を生成する適応推定フィルタ，信号処理装置の入力信号を狭帯域フィルタリングする少なくとも一つの第１適応狭帯域フィルタ，適応推定フィルタの入力信号に対応する基準信号を狭帯域フィルタリングする少なくとも一つの第２適応狭帯域フィルタ，適応推定フィルタのフィルタ係数を第１および第２狭帯域フィルタの出力信号に基づいて更新する適応機構を備えた補聴器であって，第１および第２適応狭帯域フィルタ・セットが，単一共通コスト関数（a single shared cost function）を最小化するように構成されていることを特徴とする補聴器が提供される。

エラー信号をフィルタリングする第１のフィルタ・セットを構成する複数の狭帯域フィルタおよび基準信号をフィルタリングする第２のフィルタ・セットを構成する複数の狭帯域フィルタに対して，各一つずつの共通コスト関数が最小化されるので，全体的な狭帯域信号抑制が改善する。この共通コスト関数によって，すべての狭帯域フィルタの有効性が各フィルタにおいて把握される。

勾配計算の計算コストを抑えるために，ツリー構造の第１狭帯域フィルタ・セットを用いてもよい。この場合，狭帯域フィルタの数は２^N（Ｎ＝２，３，４，５・・・）であることが好ましい。

勾配計算の計算コストを抑える別の可能性としては，各フィルタに対して計算を独立に行う一方で，狭帯域フィルタ・セットのすべてのフィルタに対して共通のエラー関数（a shared error function）を用いることが挙げられる。

この発明の第２の態様によると，音響入力から電気入力信号を導出する入力トランスデューサ，電気出力信号を生成する信号処理装置，および電気出力信号を音響出力に変換する出力トランスデューサを備えた補聴器の音響フィードバックを適応的に抑制する方法であって，フィードバック推定信号を生成し，上記電気入力信号から上記フィードバック推定信号を減算することによってエラー信号を導出し，異なる適応中心周波数を有する複数のフィルタ段において，エラー信号およびフィードバック推定入力信号に対応する基準信号を狭帯域フィルタリングし，狭帯域フィルタリングが行われたエラーおよび基準信号に基づいてフィードバック推定フィルタ係数を適応させる方法であって，複数の異なる適応中心周波数を用いる上記狭帯域フィルタリングが，単一共通コスト関数を最小化することによって行われる方法が，さらに提供される。

別の態様において，この発明は，請求項２１に記載のコンピュータ・プログラムおよび請求項２２に記載の補聴器の電子回路を提供する。

さらに別の態様において，この発明は，請求項４１に記載のコンピュータ・プログラムおよび請求項４２に記載の補聴器の電子回路を提供する。

この発明のさらに具体的な変形例については，その他の従属請求項に規定されている。

この発明およびその特徴と利点は，以下の図面を参照して後述するこの発明の好適な実施形態の詳細な説明から容易に理解される。

図３は，本願を適用可能なフィードバック抑制用適応フィルタを有する補聴器の概略ブロック図である。

補聴器の信号経路に，音響入力を電気入力信号に変換する入力トランスデューサまたはマイク２，増幅された電気出力信号を生成する信号処理装置または増幅器３，および電気出力信号を音響出力に変換する出力トランスデューサ（スピーカ，レシーバ）４が含まれている。信号処理装置３の増幅特性は，低信号レベルにおいてより高いゲインを与えるような非線形特性であってもよく，また，当該技術分野においてよく知られている圧縮特性を示すものであってもよい。

電気出力信号または基準信号ｕ（ｎ）は，フィードバック経路を監視（モニタ）するとともに，フィードバック経路を模擬（シミュレート）して音響フィードバックの推定をもたらすようにデジタル・フィルタ５を調整する適応アルゴリズム６を含む適応フィルタ（an adaptive filter）５に供給される。適応推定フィルタ（the adaptive estimation filter）５は，加算ノード７において入力信号ｄ（ｎ）から減算される出力信号ｓ（ｎ）を生成する。したがって，理想的には，プロセッサの入力信号またはエラー信号ｅ（ｎ）において，図１のフィードバック経路βのフィードバックが除去される。

適応推定フィルタ５は，たとえばエラー信号ｅ（ｎ）のパワーとしてのコスト関数（a cost function as for example the power of the error signal e(n)）を最小化するように設計されている。この適応フィルタは，これには限定されないが，ｂ₁（ｎ）〜ｂ_k（ｎ）の適応係数を有するＫ−ｔａｂ有限インパルス応答（K-tab finite impulse response）（ＦＩＲ）フィルタとして具現化してもよい。デジタル電気信号のサンプルがｎの場合の最新のパワー正規化適応フィルタ（A power-normalized adaptive filter update for a sample n of the digital electrical signal）は，以下のように表すことができる。

ここで，νは適応速度（the rate of adaptation）を制御するものであり，σ² _d（ｎ）はフィードバック経路信号ｕ（ｎ）の平均パワー（the average power）である。適応フィルタの入力が純音（正弦波音）の場合，適応フィードバック除去システムは，フィルタ係数ｂ₁（ｎ）〜ｂ_k（ｎ）を調整することによってエラー信号ｅ（ｎ）を最小化し，これにより，出力信号ｓ（ｎ）が入力と同じ振幅および位相を持つものになり，加算ノード７においてフィードバックが除去される。

非フィードバック入力信号（non-feedback input signals）の狭帯域成分（narrow band components）を除去してしまうという望ましくない効果を回避するために，エラー信号ｅ（ｎ）とともに，プロセッサ出力信号または基準信号ｕ（ｎ）を狭帯域フィルタリングするノッチ・フィルタ（notch filters）８，９のような狭帯域フィルタ（narrow-band filters）を用いることが，知られている。この適応狭帯域フィルタ８，９は互いに同じフィルタ係数（mutually identical filter coefficients）で動作する。すなわち，狭帯域フィルタ８のフィルタ係数が狭帯域フィルタ９にコピーされる。この実施形態の変形例においては，フィルタ係数はフィルタ９から８にコピーされる。両フィルタは，異なる適応中心周波数（different adaptive center frequencies）を有する，互いに一連に接続されるたフィルタ（複数）の縦続（カスケード）（a cascade of filters connected in series to each other）とすることができる。第１狭帯域フィルタの出力信号すなわち狭帯域フィルタリングされたエラー信号ｅ_f（ｎ）および第２狭帯域フィルタの出力信号すなわち狭帯域フィルタリングされた基準信号ｕ_f（ｎ）は，適応エラー推定フィルタ５のフィルタ係数を制御する適応機構（adaptation mechanism）６に与えられる。適応機構６は入力信号ｅ_f（ｎ）およびｕ_f（ｎ）の相互相関（a cross correlation）を行う。

好ましくは，適応狭帯域フィルタ８，９は，周波数領域ｚにおいて，次の伝達関数を有するデジタル・ノッチ・フィルタによって実現される。

ここで，ｒはノッチ・フィルタの極半径（the pole radius），ω₀はラジアンにおける中心周波数，ｆ_sはサンプリング周波数である。ｒは，好ましくは０．５〜１，特に０．９５〜１の値とされる。ノッチ・フィルタの伝達関数の概略図が図４に示されている。

サンプリング指数ｎ（sampling index n）による再帰的表現（recursive notation）では，エラー信号ｅ（ｎ）のためのノッチ・フィルタ８は，次のように表すことができる。

ここで，ｘ（ｎ）は極対のみの場合（with just the pole pair）のフィルタリングからの出力信号であり，ｅ_f（ｎ）は零点対の場合（with the zero pair）の付加的なフィルタリングの結果であり，ｃ（ｎ）はノッチ・フィルタの適応ノッチ周波数である。また，周波数適応（the frequency adaptation）は，以下で与えられる。

ここでμはノッチ中心周波数の更新速度（the update speed）を決定するものであり，ｐ（ｎ）は，次式によるパワー正規化（規格化）（a power normalisation）である。

ここで，αはパワー正規化の忘却因子（forgetting factor）であり，∇ｃ（ｎ）はノッチ・フィルタの勾配（the gradient）である。この勾配は，次に説明するような，様々なやり方（different ways）で計算することができる。

（１）真性勾配アルゴリズム（True gradient algorithm）
直接II型ノッチ・フィルタの真性勾配（the true gradient of a direct form II notch filter）は，次のように計算される。

ここで，ｇ（ｎ）は勾配計算のステータス（the status of the gradient calculation）である。真性勾配は，中心周波数ｃ（ｎ）の近傍において高い信号感度（high signal sensitivity）を示すが，比較的高い計算コスト（high computational cost）を要する。

（２）擬似勾配アルゴリズム（Pseudo gradient algorithm）
ｃ（ｎ）の更新方法（an update method）を計算する別の方法は，簡易擬似勾配法（the simplified pseudo gradient algorithm）である。このアルゴリズムは，式（３）の第１行を，無視可能または第２行の前置フィルタリングと見なすことができるという前提のもとに導出されるものであって，いわゆる擬似勾配は次のように計算される。

簡易擬似勾配は，真性勾配法と比べると計算コストが低くなることに加え，ノッチ中心周波数の周辺のスペクトル・エネルギー（spectral energies）に対する感度が高く，他方ノッチ周波数の近傍のスペクトル包絡線（spectral envelope）に対する感度が比較的低いという特徴がある。このことは，図１１のグラフによって示されており，図１１は，与えられて選択されたノッチ中心周波数が８０００Ｈｚ，ノッチ幅５００Ｈｚ，およびノッチ半径ｒ＝０．９９５であるときの，正弦波入力周波数（a sinusoid input frequency）に依存する真性勾配および擬似勾配の感度（sensitivity）を示している。擬似勾配は，現在のノッチ中心周波数の周辺において狭帯域信号成分を有する点が有利であるが，ノッチが狭帯域信号成分の周波数に収束（集中）している場合には，周辺の信号に阻害されることが少ないので周波数の推定精度が高くなる真性勾配を利用するとさらに有利になる。

（３）合成勾配（結合勾配）（Combined gradient）
この発明の一態様では，ある種の平均擬似勾配（some sort of mean pseudo gradient）をモニタ（監視）する合成勾配（結合勾配）が提案される。平均擬似勾配は，これが特定の閾値を上回る場合に用いられ，逆に，特定の閾値を下回る場合は真性勾配アルゴリズムが用いられる。指数関数的に減衰する時間窓（time window）を用いて擬似勾配をモニタする好適な実施形態は，次式によってもたらされる。

ここで，λはモニタされる平均擬似勾配ドライブ（mean pseudo gradient drive）ｍ（ｎ）の指数関数的に減衰する時間窓（the exponential decaying time window）の忘却因子（the forgetting factor）を決定するものであり，βは擬似勾配が用いられる閾値を特定するものである。すなわち，｜ｍ（ｎ）｜＞βの場合，式（４）の周波数アップデート計算（the frequency update calculation）において式（７）の擬似勾配が用いられ，そうでない場合には式（６）に示す真性勾配が用いられる。また，式（５）によって規定される重み係数の計算には，上記各勾配を挿入する必要がある。この合成フィルタ（combined filter）または「擬似−真性勾配フィルタ」（"pseudo to true gradient filter"）（６）は，上述の両方の勾配アルゴリズムの利点を兼ね備えている。すなわち，ノッチ周波数の周辺の狭帯域信号成分に対しては擬似勾配の高い感度を有し，現在の中心周波数ｃ（ｎ）の近傍では真性勾配の高い精度を有する。

この発明によると，狭帯域フィルタリングが行われた基準信号（the narrow-band filtered reference signal）ｕ_f（ｎ）の計算では，適応フィードバック推定フィルタ５のフィルタ係数ｂ₁（ｎ）〜ｂ_k（ｎ）に関して，以下の式によって規定されるノッチ・フィルタリングが行われたエラー信号（the notch filtered error signal）ｅ_f（ｎ）の勾配∇_bk（ｎ）の計算を行う必要がある。

図５は，この発明に係る補聴器の音響フィードバックを適応的に抑制する方法の特定の実施形態を示している。

方法ステップＳ１において，マイク２の音響入力から電気入力信号ｄ（ｎ）が導出される。続く方法ステップＳ２において，入力信号ｄ（ｎ）からフィードバック推定信号ｓ（ｎ）を減算することによって，加算ノード７においてエラー信号ｅ（ｎ）が導出される。次にエラー信号ｅ（ｎ）は方法ステップＳ５において出力信号ｕ（ｎ）を生成する信号処理装置３に与えられ，その後の方法ステップＳ９においてレシーバ４によって音響出力に変換される。

方法ステップＳ４において，少なくとも一つの狭帯域フィルタ８を用いて，エラー信号の狭帯域フィルタリング信号ｅ_f（ｎ）が計算される。次の方法ステップＳ６では，Ｓ４において求められた狭帯域フィルタ係数が用いられて，少なくとも一つの狭帯域フィルタ９において，基準信号ｕ（ｎ）の狭帯域フィルタリング信号ｕ_f（ｎ）が計算される。

方法ステップＳ７において，狭帯域フィルタリング信号ｅ_f（ｎ）およびｕ_f（ｎ）の相互相関（the cross correlation）に基づいて，適応推定フィルタ５のフィードバック推定フィルタ・パラメータ（the feedback estimation filter parameters）が適応される。そして，適応推定フィルタ５は，方法ステップＳ８においてフィードバック推定信号ｓ（ｎ）を導出し，この信号が加算ノード７の負入力に与えられる。

方法ステップＳ８において適応推定フィルタ５によって行われる適応アルゴリズムは，好ましくは狭帯域フィルタリングが行われたエラー信号ｅ_f（ｎ）のコスト関数が最小となるように行われる。このコスト関数は信号エネルギーまたは信号のノルムであってもよい。最も一般的には，周知の最小二乗平均（ＬＭＳ）アルゴリズムにおける結果としての二乗平均誤差（ＭＳＥ）関数が最小化される。

狭帯域フィルタ８，９は，好ましくは狭帯域信号成分（narrow band signal components）を除去するように最適化される。これは，狭帯域フィルタ出力のコスト関数を最小化することによって得ることができる。このコスト関数もまた，ＬＭＳ型アルゴリズムから導き出されるＭＳＥであってもよい。

狭帯域フィルタの出力の最小化に代えて，制約された極半径を持つ仮想共振器の出力（the output of a hypothetical resonator with constrained pole radius）を最大化することも可能である。共振器出力を最大化した後に，同じフィルタからノッチを構成することができる。このような共振器エネルギーＪを最大化するノッチ適応アルゴリズムは，次のようにして導出することができる。

ここで対応する勾配は，次のように表される。

ここで，Ｅ（ｚ）はノッチ入力信号のＺ領域（周波数領域）表現であり，Ｚ^-1は時間領域信号への逆ｚ変換である。指数ｎに依存する時間領域において，勾配は次のように表される。

ここで，ノッチ・フィルタは式（３）によって決定され，重み関数ｐ（ｎ）および周波数の一般項ｃ（ｎ＋１）（the frequency update c(n+1)）は次式で与えられる。

上述の簡易擬似勾配と同様にして，ノッチ零点を制約して適応ノッチの入力の前置フィルタリング（prefilter）を行う場合は，簡易擬似勾配アルゴリズム（a simplified pseudo gradient algorithm）を構築することができる。この勾配アルゴリズムは「擬似最大残差勾配」（pseudo maxres gradient）と呼ばれ，以下の通りである。

擬似最大残差勾配アルゴリズムと，上述の通常の擬似勾配アルゴリズムとの主な相違は，勾配計算フィルタへの入力として，ノッチ・フィルタリングが行われた信号を利用できることにある。このことは，ノッチ周波数周辺のデッド・ゾーン（a dead zone）としての周波数感度プロット中において見受けられる（図１２を比較参照）。このデッド・ゾーンは，半径の係数ｒ_dzに反比例する。なお，擬似最大残差勾配フィルタ（the pseudo maxres gradient filter）は，次のように表される。

ｒ_dz→１の場合は，擬似最大残差勾配∇^pmｃ（ｎ）は式（７）の擬似勾配と一致する。ただし，ｒ_dzを１に設定することは，数値的に正しい選択ではない。

上述の場合と同様に，真性最大残差勾配アルゴリズム（a true maxres gradient algorithm）を用いてもよい。このアルゴリズムが導出される場合，擬似−真性勾配フィルタ（a pseudo to true gradient filter）は，以下の式で表される。

最大残差勾配（the maxres gradient），擬似最大残差勾配（the pseudo maxres gradient），および真性最大残差勾配（the true maxres gradient）の感度が，図１２に示されている。後者２つの勾配フィルタのデッド・ゾーンを，プロット中に容易に認識することができる。

上記に詳述したように，適応狭帯域フィルタ，または特に適応ノッチ・フィルタは，たとえば出力信号の信号エネルギーとしての特定のコスト関数を最小化するように構成されている。あるいは，上述の通り，仮想共振器の信号エネルギーを最大化することも可能である。

図６に示すように，一連に接続された適応狭帯域フィルタ（複数）の縦続（カスケード）（a cascade of adaptive narrow-band filters connected in series）を用いることが知られている。エラー信号ｅ（ｎ）は中心周波数ｆ１を有する適応ノッチ・フィルタ１に与えられる。そして，狭帯域フィルタ出力信号ｅ_f1（ｎ）が中心周波数ｆ２を有する適応ノッチ・フィルタ２に与えられる。十分なフィードバック除去を実現するために，８個，１０個，またはそれ以上のノッチ・フィルタを用いてもよい。カスケードされた適応狭帯域フィルタ（複数）の各フィルタは，それぞれの直接の出力（its own immediate output）を最小化する。これは，静的信号構成（a static signal composition）の場合は申し分なく十分なアルゴリズムである。各ノッチ段の後（after each notch stage），さらに一つの正弦波（one further sinusoid）が信号から除去される。ただし，信号スペクトルが変動する場合はこの方法では不十分である。ここで，第１のノッチ（the first notch）が，ある正弦波から別の正弦波へ移行（jump）してしまうことがあり，後半の複数のノッチ段の一つ（one of the later notch stages）が，この他の正弦波周波数に適応済みであることが考慮されないことがある。これは，フィードバック除去システムにおける可聴アーティファクト（audible artefacts）の生成につながる。

この問題を回避するため，この発明の一態様では，一連に構成されて接続された適応狭帯域フィルタ・セット（一組の適応狭帯域フィルタ）（a set of adaptive narrow-band filters）が提供され，単一共通コスト関数（a single shared cost function）が最小化される。このコスト関数による最適化（最小化または最大化）によって，狭帯域フィルタ・セットの各フィルタが，その他すべてのノッチ・フィルタの有効性を把握することができる。適応狭帯域フィルタ・セットの最後のフィルタの出力信号から導出されるコスト関数は，図７に概略的に示すように，すべてのフィルタにフィードバックされて（fed to back all filters），最適化処理される。

この方法によると，特に高速に変動する信号（rapidly fluctuating signals）に対して狭帯域フィルタリングの有効性を大幅に改善することができる。

図７に示すフィルタ配置で生じる問題の一つに，ノッチ・フィルタ数の増加に応じて勾配計算に必要な数学演算の量が増加することがあげられる。計算コストは，フィルタ数の二乗におよそ比例するので，多数の狭帯域フィルタ（および中心周波数）を用いるとコストが大幅に上昇する。

この問題を解決するために，図８に示す構成が提案される。ここでは，図７に示す構成のように最終段の狭帯域フィルタの出力から導出される単一共通コスト関数が用いられるが，勾配計算についてはフィルタ段ごとに独立して行われる。共通エラー手法（shared error methodology）は，各ノッチ・フィルタの中心周波数の間隔が互いに十分空いていると効果がある。このため，たとえば上述の真性勾配アルゴリズム，最大残差勾配アルゴリズム，または真性最大残差勾配アルゴリズム等の，より狭帯域の勾配アルゴリズム（more narrow band gradient algorithm）に関しては，図８のフィルタ構成を用いるのが好ましい。

共通コスト関数を用いた狭帯域フィルタ・セットの勾配計算の計算コストを抑える別の可能性が，図９に示されている。第２番目およびそれ以降のノッチ・フィルタ（the second and further notch filter）によって行われる計算は，他のフィルタの勾配計算に，ある程度再利用可能である。これは，勾配計算の結果が次数によって変わらないため（order invariant），すなわち，線形フィルタの縦続の計算結果が，これらのフィルタの次数（the order）から独立しているためである。さらに，ノッチ・フィルタ（複数）が直接II型（a direct form II）で実現されている場合には，勾配計算の一部を，ノッチ・フィルタ自身（the notch filters themselves）から抽出することができる。図８の例では，Ｎ＝３の適応ノッチ・フィルタ（複数）の計算数は，１＋２＋３＝６回の勾配計算から，３回の勾配計算に減らすことができる。

しかしながら，より多くの狭帯域フィルタが必要な場合，計算コストをさらに抑えることが必要となることがある。このため，この発明の一態様では，図１０に概略的に示すように，狭帯域フィルタ構成のツリー構造（a tree structure for the narrow-band filter arrangement）が提供される。この図の中で，ノッチ・フィルタ（複数）は四角形で示され，擬似−真性勾配変換フィルタ（複数）は円形で示されており，さらに，八角形は擬似勾配計算フィルタ（複数）を表している。なお，これらは，式（３）に示すノッチ・フィルタの内部状態ｘ（ｎ）の計算と等価である。

しかしながら，図９に示す実施形態では，ツリー構造が図９の末端構造によって置換される２つの段の後であることが，完全なツリー構造よりも幾分効果をもたらす（In the embodiment shown Fig.9, however, the tree structure is after two stages replaced by the end structure of Fig.9 providing somewhat more effective than the complete tree structure）。この具体例では，計算数と有効ノッチ・フィルタ数の関係は，以下で与えられる。

ここで，Ｎはフィルタ数であり，ｋ₁およびｋ₂は実装によって決まる定数である（implementation dependent constants）。もちろん，ツリー構造を実装するために，フィルタ数Ｎは２の整数乗すなわち２²，２³，２⁴，・・・でなければならない。

上記ツリー構造を実装することによって，すべてのフィルタ段のそれぞれを全フィルタの最後として実現すること（realized as the very last of all filters）を必要とする最大残差勾配アルゴリズム（上記参照）と同様の結果を得ることができる。

擬似最大残差勾配計算アルゴリズムまたは真性最大残差勾配計算アルゴリズムを用いる場合，上記の実装は非常に有効である。これは，この２つの勾配アルゴリズムが連続する全ノッチ・フィルタの出力から計算可能であるため，すなわち，ノッチ・フィルタリングが行われた信号を勾配計算フィルタの入力として利用できるためである。この有効な実装の結果は，図１２の感度プロットに反映された中央の「デッド・ゾーン」（“dead zones"）となる。これは，複数のノッチ・フィルタにも言えることであり，各適応ノッチ・フィルタに属する擬似最大残差勾配フィルタは，ノッチ・フィルタ・セットの最終出力に適用される。擬似−真性勾配フィルタをこのフィルタリング結果まで拡張すると，複数のノッチに対する真性最大残差勾配アルゴリズムを得ることができる。これら両アルゴリズムの計算コストは，適用されるノッチ・フィルタ数に対して単に線形に上昇する。

補聴器の音響フィードバック経路を示す概略ブロック図である。従来技術の補聴器を示すブロック図である。本願を適用可能な補聴器を示すブロック図である。ノッチ・フィルタの伝達関数を示す図である。この発明の実施形態に係る補聴器の音響フィードバックを適応的に抑制する方法を示すフローチャートである。従来技術に係る適応狭帯域フィルタ・セットを示すブロック図である。この発明の実施形態に係る適応狭帯域フィルタ・セットを示す。この発明の別の実施形態に係る適応狭帯域フィルタ・セットを示す。この発明の実施形態に係る勾配計算を示すブロック図である。この発明の別の実施形態に係る勾配計算のツリー構造を示すブロック図である。２種類の勾配フィルタの感度を示す図である。さらに３つの勾配フィルタの感度を示す図である。

Claims

音響入力から電気入力信号を導出する入力トランスデューサ（２），
電気出力信号を生成する信号処理装置（３），
上記電気出力信号を音響出力に変換する出力トランスデューサ（４），
フィードバック推定信号を生成する適応推定フィルタ（５），
上記信号処理装置（３）の入力信号を狭帯域フィルタリングする少なくとも一つの第１適応狭帯域フィルタ（８），
上記適応推定フィルタ（５）の入力信号に対応する基準信号を狭帯域フィルタリングする少なくとも一つの第２適応狭帯域フィルタ（９），ならびに
上記第１および第２狭帯域フィルタの出力信号に基づいて，上記適応推定フィルタ（５）のフィルタ係数を更新する適応機構（６），
を備えている，補聴器。
上記少なくとも一つの第１適応狭帯域フィルタ（８）および上記少なくとも一つの第２適応狭帯域フィルタ（９）は，それぞれの出力信号のコスト関数を最小化するように構成されている，請求項１に記載の補聴器。
上記コスト関数の最小化は最小二乗平均（ＬＭＳ）アルゴリズムにより行われる，請求項２に記載の補聴器。
上記コスト関数は信号エネルギーである，請求項２または３に記載の補聴器。
上記少なくとも一つの第１適応狭帯域フィルタおよび上記少なくとも一つの第２適応狭帯域フィルタは，制約された極半径を持つ特定周波数の仮想共振器の出力を最大化するように構成されている，請求項１に記載の補聴器。
上記少なくとも一つの第２適応狭帯域フィルタ（９）は合成勾配の計算を行い，上記フィルタの中心周波数適応速度が所定の閾値を下回る場合に狭帯域勾配の計算が行われ，上記フィルタの中心周波数適応速度が上記所定の閾値を上回る場合には広帯域勾配の計算が行われる，請求項１〜５のいずれか一項に記載の補聴器。
上記適応推定フィルタ（５）は最小二乗平均（ＬＭＳ）アルゴリズムを用いてフィードバックを抑制する，請求項１〜６のいずれか一項に記載の補聴器。
上記適応機構（６）は，上記少なくとも一つの第１適応狭帯域フィルタ（８）の出力ｅ_f（ｎ）と上記少なくとも一つの第２適応狭帯域フィルタ（９）の出力ｕ_f（ｎ）の相互相関処理を行う，請求項１〜７のいずれか一項に記載の補聴器。
上記少なくとも一つの第１および第２適応狭帯域フィルタは，周波数幅ｒの適応中心周波数ｃ（ｎ）を有するノッチ・フィルタである，請求項１〜８のいずれか一項に記載の補聴器。
異なる適応中心周波数ｃ（ｎ）を有する複数の第１および第２適応狭帯域フィルタを備えている，請求項１〜９のいずれか一項に記載の補聴器。
音響入力から電気入力信号を導出する入力トランスデューサ，電気出力信号を生成する信号処理装置，および上記電気出力信号を音響出力に変換する出力トランスデューサ（４）を備えた補聴器の音響フィードバックを適応的に抑制する方法において，
フィードバック推定信号を生成し，
上記電気入力信号から上記フィードバック推定信号を減算することによってエラー信号を導出し，
上記エラー信号およびフィードバック推定入力信号に対応する基準信号を狭帯域フィルタリングし，
狭帯域フィルタリングが行われた上記信号（複数）に基づいてフィードバック推定フィルタ係数を適応させる，
方法。
狭帯域フィルタリングが行われたエラー信号または狭帯域フィルタリングが行われた基準信号のコスト関数が最小化される，請求項１１に記載の方法。
上記コスト関数の最小化は最小二乗平均（ＬＭＳ）アルゴリズムにより行われる，請求項１２に記載の方法。
上記コスト関数は信号エネルギーである，請求項１２または１３に記載の方法。
上記狭帯域フィルタリングは，制約された極半径を持つ特定周波数の仮想共振器の出力を最大化することにより行われる，請求項１１に記載の方法。
上記少なくとも一つの第１または第２適応狭帯域フィルタ（８，９）は，合成勾配の計算を行い，上記フィルタの中心周波数適応速度が所定の閾値を下回る場合に狭帯域勾配の計算が行われ，上記フィルタの中心周波数適応速度が上記所定の閾値を上回る場合には広帯域勾配の計算が行われる，請求項１１〜１５のいずれか一項に記載の方法。
上記フィードバック推定信号は最小二乗平均（ＬＭＳ）アルゴリズムを用いて生成される，請求項１１〜１６のいずれか一項に記載の方法。
狭帯域フィルタリングが行われた上記エラー信号と狭帯域フィルタリングが行われた上記基準信号の相互相関処理を行う，請求項１１〜１７のいずれか一項に記載の方法。
上記狭帯域フィルタリングは，周波数幅ｒの適応中心周波数ｃ（ｎ）を有するノッチ・フィルタにより行われる，請求項１１〜１８のいずれか一項に記載の方法。
上記狭帯域フィルタリングは，一連に接続された，異なる適応中心周波数を有する複数の後続段において行われる，請求項１１〜１９のいずれか一項に記載の方法。
請求項１１〜２０のいずれか一項に記載の方法を実行するプログラム・コードを含む，コンピュータ・プログラム。
音響入力から導出された電気入力信号を処理し，かつ電気出力信号を生成する信号処理装置（３），
フィードバック推定信号を生成する適応推定フィルタ（５），
上記信号処理装置（３）の入力信号を狭帯域フィルタリングする少なくとも一つの第１適応狭帯域フィルタ（８），
上記適応推定フィルタ（５）の入力信号に対応する基準信号を狭帯域フィルタリングする少なくとも一つの第２適応狭帯域フィルタ（９），ならびに
上記第１および第２狭帯域フィルタの出力信号に基づいて，上記適応推定フィルタ（５）のフィルタ係数を更新する適応機構（６），
を備えている，補聴器の電子回路。
音響入力から電気入力信号を導出する入力トランスデューサ（２），
電気出力信号を生成する信号処理装置（３），
上記電気出力信号を音響出力に変換する出力トランスデューサ（４），
フィードバック推定信号を生成する適応推定フィルタ（５），
上記信号処理装置（３）の入力信号を狭帯域フィルタリングする少なくとも一つの第１適応狭帯域フィルタ（８），
上記適応推定フィルタ（５）の入力信号に対応する基準信号を狭帯域フィルタリングする少なくとも一つの第２適応狭帯域フィルタ（９），
上記第１および第２狭帯域フィルタの出力信号に基づいて，上記適応推定フィルタ（５）のフィルタ係数を更新する適応機構（６）を備え，
上記第１および第２適応狭帯域フィルタ・セットの複数のフィルタは，単一共通コスト関数を最小化するようにそれぞれ構成されている，補聴器。
上記第２適応狭帯域フィルタ・セット（９）の出力信号は，上記第１適応狭帯域フィルタ・セット（８）の各フィルタの出力信号の勾配から導出するように構成されている，請求項２３に記載の補聴器。
上記第１適応狭帯域フィルタ・セットは，少なくとも部分的にツリー構造で配置されている，請求項２４に記載の補聴器。
上記第１または第２適応狭帯域フィルタ・セットの複数のフィルタの勾配計算（複数）は，互いに独立して行われる，請求項２４に記載の補聴器。
上記第１または第２適応狭帯域フィルタ・セットの複数のフィルタは，制約された極半径を持つ仮想共振器の出力を最大化するように構成されている，請求項２３〜２６のいずれか一項に記載の補聴器。
上記第１または第２適応狭帯域フィルタ・セット（９）は合成勾配の計算を行うものであり，上記適応狭帯域フィルタの中心周波数適応速度が所定の閾値を下回る場合に狭帯域勾配の計算が行われ，上記適応狭帯域フィルタの中心周波数適応速度が上記所定の閾値を上回る場合は広帯域勾配の計算が行われる，請求項２４〜２７のいずれか一項に記載の補聴器。
上記適応推定フィルタ（５）は，最小二乗平均（ＬＭＳ）アルゴリズムを用いてフィードバックを抑制する，請求項２３〜２８のいずれか一項に記載の補聴器。
上記適応機構（６）は，上記第１適応狭帯域フィルタ・セット（８）の出力ｅ_f（ｎ）と上記第２適応狭帯域フィルタ・セット（９）の出力ｕ_f（ｎ）の相互相関処理を行う，請求項２３〜２９のいずれか一項に記載の補聴器。
上記第１および第２適応狭帯域フィルタ・セットは，周波数幅ｒの適応中心周波数ｃ（ｎ）を有する複数のノッチ・フィルタを備えている，請求項２３〜３０のいずれか一項に記載の補聴器。
音響入力から電気入力信号を導出する入力トランスデューサ，電気出力信号を生成する信号処理装置，および上記電気出力信号を音響出力に変換する出力トランスデューサを備えた補聴器の音響フィードバックを適応的に抑制する方法であって，
フィードバック推定信号を生成し，
上記電気入力信号から上記フィードバック推定信号を減算することによってエラー信号を導出し，
異なる適応中心周波数を有する複数のフィルタ段において，上記エラー信号およびフィードバック推定入力信号に対応する基準信号を狭帯域フィルタリングし，
狭帯域フィルタリングが行われた上記エラーおよび上記基準信号に基づいてフィードバック推定フィルタ係数を適応させ，
ここで複数の異なる適応中心周波数を用いる上記狭帯域フィルタリングが，単一共通コスト関数を最小化することによって行われる，
方法。
狭帯域フィルタリングが行われた上記基準信号は，狭帯域フィルタリングが行われた上記エラー信号の勾配から導出される，請求項３２に記載の方法。
上記勾配計算は，少なくとも部分的にツリー構造の狭帯域フィルタを用いて行われる，請求項３３に記載の方法。
異なる適応狭帯域フィルタ段の上記勾配計算（複数）は，相互に独立して行われる，請求項３３または３４に記載の方法。
上記狭帯域フィルタリングは，制約された極半径を持つ仮想共振器の出力を最大化することにより行われる，請求項３３〜３５のいずれか一項に記載の方法。
合成勾配の計算を行い，上記適応狭帯域フィルタの中心周波数適応速度が所定の閾値を下回る場合に狭帯域勾配の計算が行われ，上記適応狭帯域フィルタの中心周波数適応速度が上記所定の閾値を上回る場合は広帯域勾配の計算が行われる，請求項３２に記載の方法。
上記フィードバック推定信号は，最小二乗平均（ＬＭＳ）アルゴリズムを用いて生成される，請求項３２〜３７のいずれか一項に記載の方法。
上記フィードバック推定フィルタ係数は，狭帯域フィルタリングが行われた上記エラー信号と狭帯域フィルタリングが行われた上記基準信号の相互相関処理を用いて適応される，請求項３２〜３８のいずれか一項に記載の方法。
上記狭帯域フィルタリングは，周波数幅ｒの適応中心周波数ｃ（ｎ）を有する複数のノッチ・フィルタにより行われる，請求項３２〜３９のいずれか一項に記載の方法。
請求項３２〜４０のいずれか一項に記載の方法を実行するプログラム・コードを含む，コンピュータ・プログラム。
音響入力から導出された電気入力信号を処理し，かつ電気出力信号を生成する信号処理装置（３），
フィードバック推定信号を生成する適応推定フィルタ（５），
上記信号処理装置（３）の入力信号を狭帯域フィルタリングする少なくとも一つの第１適応狭帯域フィルタ（８），
上記適応推定フィルタ（５）の入力信号に対応する基準信号を狭帯域フィルタリングする少なくとも一つの第２適応狭帯域フィルタ（９），
上記第１および第２狭帯域フィルタの出力信号に基づいて，上記適応推定フィルタ（５）のフィルタ係数を更新する適応機構（６）を備え，
上記第１および第２適応帯域フィルタ・セットは，単一共通コスト関数を最小化するようにそれぞれ構成されている，
補聴器の電子回路。