JP2010537586A - 自動センサ信号整合 - Google Patents

Abstract

一実施例では、第１の信号と第２の信号を整合する方法であって、第１の信号と第２の信号の周波数成分が少なくとも１つの関連する周波数ビンに割り当てられるように、選択された周波数帯上で、第１の信号と第２の信号を周波数領域に変換し、各周波数ビンに関連する換算比を生成し、2つの信号の少なくとも１つ、又は2つの信号のうちの１つから導き出された少なくとも１つの第３の信号のために、その周波数ビンに関連した換算比によって各周波数ビンに関連した周波数成分を換算することを含む。この生成には、非スタートアップ期間において、各周波数ビンにおける第１の信号と第２の信号の信号比を決定し、各々の信号比の使用可能性を決定し、それが使用可能であるとわかる場合に、換算比の計算の中で信号比を使用する。
【選択図】図１

Description

本発明の開示は、一般に、例えばヘッドセット、受話器あるいは別の通信装置の組合せマイクロホンによって生成された形式の、信号のマルチ版の整合に関するものである。

センサ信号の整合は、単数又は複数の同じ信号のマルチ版が集められる多くのアプリケーションに必要である。任意の装置あるいはシステム内の生来の差の結果、個別センサの感度は、他の物と各々異なる。したがって、たとえそれらに同一の入力信号があっても、得られる電気的出力信号は同じではない。同様に、センサ信号前処理回路と同様に、多重信号処理エレクトロニクスには当然の差異がある。それによって、同一の信号であるべき信号に、より多くの差異が加わる。マルチセンサ応用又はセンサアレイ応用は、医用診断撮像システム（超音波撮像装置、ＭＲＩスキャナー、ＰＥＴスキャナー）から、発射弾検知又は音声ピック用のマイクロホン装置、ラジオと移動体通信、レーダー、並びに水面下のソナーシステムに、範囲が広がっている。

特にノイズの大きな状況で、単一のマイクロホン装置が性能の制限に急速に接近している状況で、マルチセンサ音声ピックアップシステムはより一般的になっている。マルチマイクロホン装置は著しく改善された性能ケイパビリティを示しており、したがって、特に運転条件が予測することができない自動車用途において、好まれて使用されている。この理由のため、組合せマイクロホンピックアップシステムと関連するマルチマイクロホン信号調整過程で、ブルートゥース（登録商標）のヘッドセット、携帯電話機のハンドセット、自動車およびトラックの携帯電話用音声インターフェースキット、舞台マイクロホン、補聴器、及び同種の物のような数多くの製品で使用されている。

同じ音響信号について多数の空間的に別々の測定を行うためのマイクロホン配列に依存する多数のシステムが開発されている。例えば、周知のビーム形成方法に加えて、ここでは一般化されたサイドローブ消去装置（ＧＳＣ）、ブラインド信号源分離（ＢＳＳ）システム、位相に基づいたノイズ低減方法、グリフィス（Griffiths）−ジム（Jim）ビーム形成器（beamformer）、および希望信号のピックアップを改善することと不要信号の減少か削除に向けられた全ての多数の別の技術が存在する。

しかし、組合せマイクロホンピックアップシステムの利点と共に、新しい挑戦が現れる。主な1つの挑戦は、そのようなシステムの性能の潜在力を達成するためには、センサの信号が良く整合されていることを必要とする点である。このプロセスは、しばしば「マイク整合」と呼ばれる。これは、システムの特有性に依存して、振幅の不一致、位相は不一致、あるいは両方の不一致は、厳しく性能を下げる原因となる。これらのシステムの個々のマイク不一致に対する許容範囲は変化するが、大部分は小さな量の不一致にさえ相当敏感である。

多くのアプリケーションでは、よく一致したマイクロホン素子でさえ、マイクロホン筐体に載置され、アプリケーションを意図した手法で置かれたか、着用された場合には、著しく異なる応答特性を有する。使用者に従属する変数でさえ、マイクロホン配列の個々のマイクロホンの応答特性に対して実質的に異なる影響を及ぼす。

組合せマイクロホンシステムに対する別の関心事は製造可能性である。前もって整合したマイクロホンは高価で、局所的な音響環境中の時間（エージング）、温度、湿度および変更と共に特性を変化する。このように、マイクロホンが工場を出るとき、マイクロホンが整合する場合でさえ、それらは使用中に漂流する。低価格のマイクロホンがコスト抑制のために使用される場合、典型的にはそれらには±３ｄＢの画一的な感度許容範囲がある。これは、2個の要素配列の場合には、一組のマイクロホンが感度で±６ｄＢの差、即ち−１２ｄＢのスパン、と同程度ありうることを意味する。さらに、不一致は周波数に応じて変わる。したがって、単純な広帯域ゲイン調整では全問題を修正するのに通常不十分である。これは、周波数依存の不一致が例外というよりむしろ原則である、単一方向の音圧傾度マイクロホンで特に重大である。

最高水準で機能するそのようなシステムを製造するのに必要なものは、自動的で、ロバストで、正確で、速効力のあるセンサ感度差修正方式である。これは、時々センサ整合システムと呼ばれ、多数のセンサ信号を、周波数依存性の実時間での整合を遂行する能力があるものである。

ここに記述されるように、第１の信号と第２の信号を整合する方法は、第１の信号と第２の信号の周波数成分が少なくとも1つの関連する周波数帯に割り当てられるように、選択された周波数帯上で、第１の信号と第２の信号を周波数領域に変換し、各周波数帯に関連する換算比（scaling ratio）を生成し、２つの信号の少なくとも1つ、又は２つの信号のうちの1つから導き出された少なくとも1つの第３の信号のために、その周波数帯に関連した換算比によって各周波数帯に関連した周波数成分を換算する工程を有する。この生成には、非スタートアップ期間において、各周波数帯の第１の信号と第２の信号の信号比を決定し、各々の信号比の使用可能性を決定し、それが使用可能であるとわかる場合に、換算比の計算の中で信号比を使用することが含まれる。

また、第１の信号と第２の信号を整合するための装置がここに記述される。この装置は、第１の信号と第２の信号の周波数成分が少なくとも1つの関連する周波数帯に割り当てられるように、選択された周波数帯上で、第１の信号と第２の信号を周波数領域に変換する手段と、各周波数帯に関連する換算比を生成する手段と、２つの信号の少なくとも1つ、又は２つの信号のうちの1つから導き出された少なくとも1つの第３の信号のために、その周波数帯に関連した換算比によって各周波数帯に関連した周波数成分を換算する手段とを備える。この生成には、非スタートアップ期間において、各周波数帯の第１の信号と第２の信号の信号比を決定し、各々の信号比の使用可能性を決定し、それが使用可能であるとわかる場合に、換算比の計算の中で信号比を使用することが含まれる。

また、マシンによって読取り可能なプログラム記憶装置が、第１の信号と第２の信号を整合する方法を行なうマシンによって実行可能な命令のプログラムを具体化して、ここに記述される。この方法には、第１の信号と第２の信号の周波数成分が少なくとも1つの関連する周波数帯に割り当てられるように、選択された周波数帯上で、第１の信号と第２の信号を周波数領域に変換し、各周波数帯に関連する換算比を生成し、２つの信号の少なくとも1つ、又は２つの信号のうちの1つから導き出された少なくとも1つの第３の信号のために、その周波数帯に関連した換算比によって各周波数帯に関連した周波数成分を換算する工程を有する。この生成には、非スタートアップ期間において、各周波数帯の第１の信号と第２の信号の信号比を決定し、各々の信号比の使用可能性を決定し、それが使用可能であるとわかる場合に、換算比の計算の中で信号比を使用することが含まれる。

また、第１と第２の入力信号に関連した特性差を整合するためのシステムが、ここに記述される。システムは、特性差を決定するための回路、特性差に基づいた調整値を生成するための回路、調整値がいつ使用可能な調整値であるか決めるための回路、そして、使用可能な調整値の関数として、第１又は第２の入力信号の少なくとも1つ、又は第１又は第２の入力信号の少なくとも1つから導き出された少なくとも1つの第３の信号を調整するための回路を備えている。

またここに記述された、第１の信号と第２の信号を整合する方法には、第１の信号と第２の信号の周波数成分が少なくとも1つの関連する周波数帯に割り当てられるように、選択された周波数帯上で、第１の信号と第２の信号を周波数領域に変換し、各周波数帯に関連する修正係数（correction factor）を生成し、２つの信号の少なくとも1つ、又は２つの信号のうちの1つから導き出された少なくとも1つの第３の信号のために、各々の周波数帯と関連する前記信号と前記修正係数を算術上組み合わせることにより、各周波数帯に関連した少なくとも1つの周波数成分を修正する工程を有する。この生成には、非スタートアップ期間において、各周波数帯の第１の信号と第２の信号の信号比を決定し、各々の信号比の使用可能性を決定し、それが使用可能であるとわかる場合に、修正係数の計算の中で信号比を使用することが含まれる。

添付の図面は組み込まれ、この明細書の一部分を構成する。添付の図面は、実施例の1つ以上の具体例を図示し、具体例となる実施形態の記述と一緒に、実施形態の原理および実施について説明する役目をする。

図１は、センサ整合処理部３０が使用される前後関係を示す信号処理システムの普通形式のフロントエンドのブロックダイヤグラムである。 図２は、実施例の最初の部分３０aの工程フローチャートである。 図３は、図２の同じ実施例の残りの工程フローチャート３０bである。 図４は、図２の処理部３０aのための他の実施例である。 図５は、分離したスタートアップ／初期化処理が除去され、フレームカウント依存性の時間的平滑化変数と代替される実施例である。 図６は、ここに記述されたシステムと方法の内部信号特性を示すプロットである。 図７は、ヘルツ（Ｈｚ）表示での周波数にプロットされるフレームｎ＝１５００に対する信号Ｐ_ｎ，ｋを示す。 図８は、最小トラッキング後の信号Ｍ_ｎ，ｋを示す。 図９は、周波数平滑化後の出力信号ＭＳ_ｎ，ｋのプロットである。 図１０は、図１に記述された処理を実行するために使用できる様々な回路の構成図である。

技術における通常の知識を有する者は、以下の記述が専ら具体例にすぎず、如何なる限定も意図しないことを理解する。この開示による利益を有する当業者にとっては、容易に想到するような別の実施例が示唆される。添付の図面中で図示されるような実施例の実施が、ここでは詳細に参照される。同じ又は同様の事項を参照するために、同じ参照符号が、図面および以下の記述の全体にわたって可能な程度まで使用される。

明瞭さのために、ここに記述された実施例のお定まりの特徴のすべてが示されると共に記述されるとは、限らない。勿論、任意のそのような実際の実施例の開発過程では、アプリケーションやビジネスに関連する拘束に従順なように、数多くの実施に特有の決定が、開発者の特定の目標を達成するために下されることが、認識されるに違いない。そして、これらの特定の目標は、ある実施から別の実施の間で、並びにある開発者から他の開発者の間で変わる。さらに、そのような開発努力は複雑で多くの時間を要するが、しかし、とは言っても、当該技術における通常の知識を有する者にとって、エンジニアリングの日常の定型仕事に対しても、この開示の利益があることは認識される。

この開示に従って、ここに記述された構成要素、工程段階、及び／又はデータ構造は、様々な形式のオペレーティング・システム、コンピューティング・プラットフォーム、コンピュータ・プログラム、及び／又は、はん用マシンを使用して実施される。さらに、技術における通常の知識を有する者は、例えば、配線で接続された装置、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）などのような信号処理部、等の汎用的性質のより少ない装置を、ここに開示された発明概念の精神と適用範囲から外れることなく使用してもよいことを認識する。ここで、一続きの工程段階を含む方法は、コンピュータまたはマシンによって実現される。それらの工程段階はマシンによって読取り可能な一続きの命令として記憶できる。それらは、コンピュータ・メモリ装置［例えばＲＯＭ（読み取り専用メモリ）、ＰＲＯＭ（プログラマブル読出専用メモリ）、ＥＥＰＲＯＭ（電気的に消去可能なＰＲＯＭ）、ＦＬＡＳＨメモリ、ＵＳＢメモリ（Jump Drive）、および同種のもの］、磁気記憶装置媒体（例えばテープ、磁気ディスクドライブおよび同種のもの）、光記憶媒体（例えばＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、紙カード、紙テープおよび同種のもの）および別の形のプログラム・メモリのような、有形媒体に記憶される。

ここに、用語センサ（マイク）信号は、センサ（マイク）に由来した信号を表すもので、センサ（マイク）から直接でもよく、あるいは後続する信号処理の後でもよい。

ここで開示された自動的なセンサ信号整合法および装置は、自動マイク整合あるいは「ＡＭＭ」システムとしてここに引用されるものである。この中で、周波数の全帯域、あるいは1つ以上の副帯域に関するマルチセンサシステムでセンサ出力信号を整合することが行なわれる。ここに記述された方法と装置は、名目上のセンサ感度の差、個別センサの周波数応答特性の差、並びに局所的な外乱によって感知された場にもたらされた差を補償することができる。センサ入力信号が実質的に同一であると知られている場合、センサ出力信号の調節が起こる。この条件の識別は、特定用途の特定の既知の条件から、および等しいセンサ入力が推測できる環境条件が満たされる時を検知するプロセスによって、推論される。

現在開示の方法と装置は、それは広範囲の応用で適用できるものであるが、スピーチベースの通信装置の典型的なシステムでここに記述される。ここで、自動センサ信号整合は、多数の周波数帯域の各々で、信号振幅の整合に用いられる。具体例のシステムでは、使用者の声は望ましい信号である。そして、通信目的の見地からは、環境から装置に影響を与える別の音は、「ノイズ」を構成する。遠距離の音声は「ノイズ」であると考えられる。したがって、等しい各センサ素子によって感知された音響信号と一致する条件は、遠距離音場ノイズが唯一の入力である時（ノイズ活動検出器あるいは「ＮＡＤ」によって決定される）、あるいは遠距離音場ノイズの存在対音声信号の不在（音声活動検出器あるいは「ＶＡＤ」によって決定される）の時である。これらの装置は、あるものは当該技術中で既知であるが、信号活動検出器あるいは「ＳＡＤ」sとまとめてここに呼ばれる。補聴器中でのように、実質的にすべての時にセンサ入力信号が本質的に同等の必要条件を満たすことが、先験的に知られている場合、ここに開示された基礎的な自動整合方法は、ＳＡＤの使用なしで実現することができる。別の場合では、現在の自動整合プロセスにとって不可欠のＮＡＤの形式は開示され、典型的な実施例の1つに含まれている。しかしながら、ここに開示された基本の整合法は、ＳＡＤの任意の形式と互換性をもち、統合化ＳＡＤ技術の使用に制限されていない。このように、必要な入力条件が満たされる場合、外部ＳＡＤは自動整合プロセスへの信号である制御信号又は「フラグ」を提供する典型的な実施例もここで示される。

理解の簡潔さおよび容易さのために、ここの典型的な実施例では、2個のセンサに対して信号感度を整合する点が記述される。しかし、センサのいかなる大きさの配列も、例えば配列内の共通の基準センサの信号に対して、あるいはもっとロバストなシステムでは、全センサ又は一部のセンサの平均の信号に対して、単純に各センサの信号を整合することで、適応させることができる。現在の開示の方法および装置は、センサ信号振幅との整合に制限されるものではなく、位相を含むいかなるセンサ信号特性との整合に等しく適用可能なことは、当該技術で実施されたものによって認識される。例えば、位相整合に関しては、修正値が、振幅整合用の対数領域での、減法によって決定され、加算によって適用されるのではなく、修正値が、位相整合用の線型領域での、減法によって決定され、加算によって適用される点で、プロセスは主として異なる。同様に、典型的な実施例が通信クラスシステム（communications class systems）でマイクロホン配列と整合することに向けられているが、別の種類の応用に対する別のセンサシステムに対して、ここに開示されたセンサ整合法をより一般的に適用することは技術における通常の知識を有する者に明らかである。

ここに開示された配置の利点には、次のものの1個以上が含まれる：
・ 精度（典型的には０．０３ｄＢ以内の整合）
・ センサと局所的な音響の変更に対する迅速なトラッキング
・ 高入力ノイズを伴う低入力ＳＮＲ条件の下での、修正性能
・ レベルの独立性
・ 連続的なリアルタイム調整
・ 既製のマイクロホン素子で作動する。
・ 計算複雑さが低く低価格
・ 低消費電力
・ 高い製造可能性
・ 広範囲の応用に互換性をもつ−単に音響的なだけではない。

開示の潜在的なアプリケーションの幅は、種々様々の狭帯域と広帯域のセンサ配列の両方に使用するために、ここに広がる。しかし、ここでの記述は、モバイルのヘッドセットやハンドセットのような通信システム装置内で動作する2個のマイクロホン配列の実施例を使用してなされる。ヘッドセットは、しばしば2重のマイクロホンとプロセッサで構成される。このプロセッサには、信号処理方法によって改善された空間的なピックアップ・パターン、及び／又は別の騒音減少を提供するために、しばしばデジタルシグナルプロセッサー（ＤＳＰ）が用いられる。一般に、マイクロホン素子には、それ自体希望の処理の性能に悪影響を与える感度／周波数応答の誤差範囲がある。そして、使用者のハウジングの配置と同様に、ヘッドセットのハウジング内のマイクロホン素子の構成も、２つのマイクロホンの周波数応答に異なる影響を与える。さらに、音響の頭部伝達関数（ＨＲＴＦ）は同じヘッドセットに対しても使用者間で変わる。したがって、使用者の正しい場所に設置されかつ動作中に行なわれたマイク整合は、使用者なしでのヘッドセット・ハードウェアに合わせて調節する整合より、よく行なわれる。本発明のようなマイク整合処理は、ヘッドセットの寿命の全体にわたって自動的に続けられ、ユーザが気付くことなく更新されるものである。このマイク整合処理は、ハードウェア構成要素の誤差範囲と、使用者と状況の変化による音響構成の短期間の変化を修正するだけでなく、センサ・ハードウェア固有の時間依存性のドリフトの種類に対する補償をする。

ここに開示されるように、入力信号は、本発明の一部分であるヘッドセット・システム内で動作する別の信号処理から作成され、そして利用可能とされる。このように、この信号整合法および装置は、ヘッドセット中の利用可能な信号で作動する。1つのアプリケーションでは、重大な入力信号は、各入力信号のＳＴＦＴ振幅の比である。そして、各マイクロホン信号の個々のレベルに比例した値へのアクセスは、利用可能でない。それゆえ、別々のセンサ信号振幅は必ずしも役に立たない。また、整合システムは振幅比だけで作動できる。また、振幅比が整合目的にはいつ使用可能であるかを示す制御信号は、整合システムに利用可能である。

図１は、センサ整合処理部３０が使用される前後関係を示す信号処理システムの一形式のフロントエンドのブロックダイヤグラムである。処理部３０は、メインプロセッサやマイクロプロセッサー中で、専用信号処理部中で、例えばデジタルシグナルプロセッサー（ＤＳＰ）のような専門のプロセッサ中で、あるいはプロセスの1つ以上の明示された機能を各々実行する1つ以上のディスクリート回路中で、実施できる。そこで、図１と図２に対応するのは、図１０に示された回路ブロックダイヤグラムであり、図１に記述された処理を実行するために使用できる様々な回路を表現する。

センサ整合処理部３０は単一バンド、あるいはマルチバンド・プロセスとして作動する。単一バンド版は、周波数と独立した修正を生成する。また、マルチバンド・プロセスは、周波数依存性の整合を可能にする。処理部３０は、マルチバンド実施であり、多数の周波数帯に変換されている時間ドメイン信号を伴う。このマルチバンド変換は、帯域通過フィルタのバンクの使用によって、フーリエ変換のような周波数領域変換プロセスのアプリケーション、あるいはそのような変換の別のプロセスによって遂行することができる。周波数領域への変換は、当該技術でよく了解されており、図１に示される短時間フーリエ変換（ＳＴＦＴ）技術や別の周波数領域変換法の使用によって遂行される。ここに開示された自動整合プロセスが有用なシステムが、ビームフォーミング、スペクトルの減法、音声活動検知、等化（equalization）などのような別のシステム信号処理タスクのためのＳＴＦＴ方法を既に使用しているので、周波数領域変換は既に利用可能である。その場合、ここに開示された自動整合プロセスは比較的少量の追加の処理を必要とする。

ここに開示された実施例は高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を使用する。また、自動整合プロセスは周波数領域で行なわれる。したがって、具体例システムについて、入力信号は自動整合処理に先立って周波数領域に変換される。フーリエ変換による周波数領域へのセンサ入力信号の変換によって、対応する周波数ビンに関係している小さな周波数帯へ信号が分けられる。また、周波数帯はそれ自体周波数ビン、あるいは簡潔な表記のみを目的として、単にビンとここで呼ばれる。ここで開示されたプロセスは、ビンごとの原理で作動すると説明される。しかし、ビンをグループ化できることは認識される。また、処理はビンをグループ化して作られた帯域上で行なわれる。

図１と図１０のシステム・ブロック線図を再び参照して、センサＡ、Ｂ（あるいは整合している２つのあらゆる信号源）からのアナログ入力信号は、「Ａセンサ信号入力」と「Bセンサ信号入力」なるデジタル入力信号を生成するために、アナログ・デジタル（A／D） 変換器（図示せず）によってアナログ領域からデジタル領域に変換される。次に、デジタル化された入力信号は、フレームブロック１２、１４それぞれによりフレーム化され、重み付けウィンドウがウィンドウ関数ブロック１６によって作成され、ウィンドウがウィンドウ関数アプリケーション・ブロック１８、２０各々によって適用される。次に、フレーム化されウィンドウ化されたデータは、フーリエ変換ブロック２２、２４によって周波数領域に変換される（これは周知のＦＦＴあるいは別の適切な変換プロセスである）。そして、ＦＡ_ｎ，ｋとＦＢ_ｎ，ｋ（ここで、ｎはフレームインデックス又は時間インデックス、kはビンインデックス又は周波数インデックスである）とラベル付けされた各周波数領域信号は、センサ信号比ブロック２８に加えて、信号活動検知ブロック２６に供給される。図１０では、マルチバンド周波数領域変換器１０２、１０４は周波数変換を処理する。なお、単一バンド実施例では、これらを省略することができる。さらに、もっと一般化された図１０の実施例では、回路へ入力される信号Ａ、Ｂは、デジタル領域からの信号のさらに上流（図１０に図示せず）のアナログ変換の結果であるアナログ信号や、そのような変換を必要としない全アナログ・システムからのアナログ信号である。その代わりに、信号Ａ、Ｂはデジタル信号でもよい。マルチバンド周波数領域変換器１０２、１０４については、アナログフィルター・バンク、ディジタルフィルター・バンク（上流でのデジタル領域への変換が必要される）、あるいはデジタル変換器（フーリエ変換、余弦変換、ハートレー変換、ウェーブレット変換、あるいは同様な物（また上流でのデジタル変換が要求される可能性がある）を含む、一般に任意の周波数領域変換装置であることを意味する。基本的に、広帯域の信号をサブバンドに分離するためのいかなる手段も利用される。マルチバンド周波数領域変換器１０２、１０４からの出力は、図１０の破線で表された回路１０５に供給される。その動作は、同じ回路１０５を使用し（逐次処理）、又は各ビンに関連して対応する回路１０５ｎを使用して（並行処理）、各周波数ビンのために繰り返される。

信号活動検知ブロック２６は、多くの周知のＶＡＤ（音声活動検出器） 処理又はＮＡＤ（ノイズ活動検出器）処理を幾つでも具体化することができる。これは、センサへの入力信号が正確な整合と一致している時期の検知によって作成された、制御信号又は「使用可能性」表示信号を提供する。これらの信号は図１０の回路１０６によって供給される。ブロック２６（回路１０６）からの制御信号は、センサ整合ブロック３０に提供されて、下記に述べられるように、適切な時に整合処理を可能にするか無力にする。もちろん、もし必要ならば、この制御信号はまた別のシステム・プロセスに利用可能である。センサ比ブロック２８は、信号ＦＡ_ｎ，ｋとＦＢ_ｎ，ｋで各組の対応する同じ周波数帯／ビン値のための換算比を生成し（対応する比／差回路１０８は図１０に示される）、信号ＭＲ_ｎ，ｋとしてそれらの換算比をセンサ整合ブロック３０へ渡す。実施例中で、８［ｋサンプル／秒］のサンプルレートの1組のデジタル通信オーディオ信号の各信号は、５０％のオーバーラップを備えた５１２個のサンプル・フレームへ組み立てられ、ハニングウィンドウでウィンドウ処理され、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）を使用して周波数領域に変換され、信号活動検出器２６、信号比ブロック２８、並びにセンサ整合ブロック３０に供給される。

２つのセンサからの信号が適合する場合、修正する調整（corrective adjustment）はセンサの少なくとも1つから信号の経路中で典型的に行われる。もっぱらセンサ信号経路の一方だけで修正する調整が行われることが理解される。その代わりに、信号を整合条件にするための任意の希望の割合で、一方の経路で部分的に行い、他方の経路でも部分的に行われてもよい。

センサ整合ブロック３０はビンごとの原理で周波数領域信号を修正し、それにより、周波数を特定したセンサ整合を提供する。若干のシステムでは、確定した修正は、一方又は両方のセンサ出力信号にあてがわれた利得の調整によって実行されてもよい。しかしながら、実用化では、センサ出力信号は典型的には、センサ信号の関数である様々な中間信号が生成されるような、後続の処理ステップへの入力である。また、ゲイン調整は、それぞれのセンサ信号の関数か、そこから導き出されるあらゆる信号に適切にあてがわれることが、予定されている。以下でさらに詳述するように、２つの周波数領域信号の換算比は計算され、ここに開示されたセンサ整合処理の中で使用される。次工程がこれらの換算比を使用するところで、換算比と利得が線型領域にある場合、センサ整合処理によって決定された修正は、信号自体ではなく、換算比の掛け算又は割り算（の適切な方）によって行われる。あるいは、換算比と利得が対数領域にある場合、加算又は減法によって行われる。より一般に、センサ整合処理によって決定された修正は、センサ信号あるいはセンサ信号の関数である信号に対して、利得／減衰信号として使用された究極的に任意の信号と、（適切なように）算術上結合することができる。

図２は、実施例の最初の部分３０ａの工程フローチャートである。図３は、同じ実施例の残りの工程フローチャート３０bである。しかし、図３に示される部分は、また下記に述べられるのと同じくらい、別の実施例と共通である。センサ整合処理の部分３０aは、ここに示されたように、データの各フレームの各周波数ビン上で独立して行なわれる。それゆえ、図２は、nの1つの任意の値およびkの1つの値のプロセスを表わす。すなわち、図２に表わされたプロセスは、各ビンのために、およびデータの各フレーム上で繰り返される。

スタートアップでは、整合処理が起動されるが、履歴データが存在しないので、ブロック４０の処理ステップはフレームカウント変数Nを０に初期化し、整合テーブルマトリクス６４中の修正値ＭＴ_ｎ，ｋをクリアして、すべてを０（対数領域における線型領域の１の等価物）とする。整合テーブルマトリクス中の最初の修正値をすべて０にセットする必要はないが、システム設計者によって適切と認められる任意の値にセットされてもよい。と言うのは、運転の短時間の後に、修正値は整合条件をとにかく生成するために適切な値に合うように自動的に調節するためである。マトリクス６４は、各周波数ビンの1という、1組の入力を含んでおり、それは下に説明されるような更新処理に従う。信号値をクリアした後では、整合テーブルマトリクス６４のＭＴ_ｎ，ｋはすべての０になり、図１の信号比ブロック２８からの入力信号ＭＲ_ｎ，ｋの対数は、対数比信号X_ｎ，ｋを生成する対数ステップ４２で計算される。この目的のための対数回路は図１０に１１５で表される。

既製のマイクロホンが信号Ａ、Ｂを生成するマイクロホンを含むセンサ配列を構成する実施例では、最初の不一致は６ｄＢ以上である。整合条件を達成するまでの最初の不一致のこの量を減らすのに必要な時間は長い場合があり、したがって、使用者が気づくほどの場合もある。動作開始時に整合の取得プロセスを促進するために、しばらくの間、センサ（マイクロホン）への最初の入力信号が専らノイズであると見なす。また、この信号条件は等しいセンサ信号を生成する。このように、整合テーブル６４の迅速な初期化は、第１のＱフレーム（それらはすべてノイズだけである見なされる）を平均化して、最初の整合テーブルの初期値を、以下で詳細に記述されるような平均値にセットすることにより達成できる。Ｑは1以上の任意の値でよい。1つの実施例では、Ｑには３２を選択できる。また、フレーム計数値がＱよりも小さい場合は、プロセスが初期化期間にあることを示す。

試験ステップ４４では、プロセスがスタートアップ／初期化期間で演算しているか判断するために、フレームカウント変数Ｎの値はチェックされる。Ｙｅｓであるならば、X_ｎ，ｋの値はステップ４６に引き渡される。ステップ４６では、最初の３２個の値は累積され／平均化される。このように、NがＱの値に達する場合、各FFTビンに対する最初の３２個のフレーム値の平均値が決定される。次に、平均値は対数領域比率テーブルステップ５６に渡される。スタートアップ期間の各新フレームに関しては、フレームカウント変数Ｎはステップ５０で1だけ増される。この結果、Nの現在値がステップ４４でテストされる時、ついにNがＱ（例えば３２）の所定値に達すると、その後の全フレームに関して、信号X_ｎ，ｋは、ステップ４４の代りに、試験ステップ４８に転換される。そのとき、フレームカウント変数Ｎの値はＱに等しいままである。

最初の３２個の累積／平均は、ステップ４６で、最初のＱフレームの入力値の合計又は最初のＱフレームの入力値の平均と評価する。第Ｑフレームのスタートアップ期間の終了時に、対数領域比率テーブルステップ５６へ送られる平均値を作成するために、総和がＱで割られるか、あるいはその時に最終平均値が同様に送られる。図２が1つの任意の周波数ビンのプロセスを示し、そして全てのビンは同時に計算されていることを想起すれば、対数領域比率テーブルステップ５６は1組の周波数に特有の換算比値を含む−すなわち各周波数ビンの換算比である。このように、どちらの平均法も、整合システムが動作中である場合に、対数領域比率テーブルに含まれる一組の値を、整合に必要な正しい値に非常に接近した一組に初期化する。

ステップ４６での、最初の３２個の累積／平均のプロセス中のスタートアップ期間に対して計算された平均換算値を評価することについて考察すると、算術平均であるが、例えば調和平均のような、その代わりに利用することができる別の数学的な手段でもよい。また、実施例が対数領域での計算で記述されているが、等価的なプロセスは線型領域でも行なうことができる。例えば、線型領域での最初の３２個の値の幾何平均は、対数領域での最初の３２個の値の算術平均の等価物である。

実施例では、最初の３２個のフレームが完成するまで、整合テーブル６４の値は０である（対数領域の場合、なお線型領域の場合は１）。その代わりに、３２個のフレームの完成に先立つものではあるが、中間の平均値は、後続のステップで使用されるように対数領域比率テーブル５６に渡すことができる。３２個のフレームは１／４秒よりもわずかに少ないものであり、許容できるスタートアップ遅延である。しかし、スタートアップ遅延は、Ｑの選択された値の変更により代替的に加減できる。スタートアップ処置は図１０の初期化回路１１２によって行なわれる。

データの現行フレームが整合目的のために許容できるデータを表わす場合にだけ、整合処理が行なわれることを保証するために、データの現行フレームの「使用可能性」を決定するために判別工程のある形式を使用する必要がある。すなわち、入力信号がいつ整合するかの決定をなす必要がある。また、その決定は所定条件の充足に基づく。所定条件の充足は、例えばＶＡＤまたはＮＡＤの形をしているＳＡＤ（信号活動検出器）回路からの表示信号でもよい。その代わりに、その表示信号は整合信号決定（ＭＳＤ）プロセスによって提供されてもよい。

引き続いての図２の参照によって説明されるように、整合信号決定（ＭＳＤ）プロセスでは、回路は、試験ステップ４８と最小値トラッキングステップ６２の機能を行なうために設けられる。現在の実施例では、信号整合がノイズのみの入力時期で最もよく達成されるので、ステップ４８、６２は有効にＶＡＤ機能を行なうために動作する。ヘッドセットアプリケーションに関しては、例えば、ノイズのみの入力信号条件では、信号の換算比値ＭＲ_ｎ，ｋが約０ｄＢであり、スピーチの入力信号条件では約２〜４ｄＢであると知られている。上記のスタートアップ／初期化処理の後で、対数領域比率テーブル５６はノイズのみの入力信号条件に非常に接近した一組の値に初期化されている。このように、試験ステップ４８では、次の新フレーム値に関しては、信号X_ｎ，ｋが対数領域比率テーブルに蓄積された値の付近の許容範囲内にあるかどうか、信号X_ｎ，ｋを確かめるテストがなされる。Ｎｏであれば、そのとき、整合目的のために、現行フレームが使用不可能なデータを含むと見なされる。また、図２のプロセスは最後のフレームの値を保持し、データの次の使用可能なフレームを待つ。しかしながら、フレームが使用可能と宣言される場合、信号X_ｎ，ｋは時間的平滑化ステップ５２へ送られる。

最小値ＭＩＮと最大値ＭＡＸの試験値は次のように計算される。例えば、対数領域比率テーブル値が特別の周波数に対して＋３ｄＢである場合、X_ｎ，ｋの現在値は、それが＋３ｄＢの±Tの範囲内にあるかを決めるテストをされる。ここで、Tは前もって定められた許容範囲値である。したがって、ＭＡＸ＝対数領域比率テーブル値＋Ｔであり、ＭＩＮ＝対数領域比率テーブル値−Ｔである。

典型的な許容値はマイクアプリケーション用では０．２５から１ｄＢの範囲であるが、技術における通常の熟練を有する者によって容易に決定された異なる値が、別の応用および実施例に使用されてもよい。また、変形の実施例では、試験値は非対称でもよい−すなわち、ＭＡＸ＝対数領域比率テーブル値＋Ｔであり、ＭＩＮ＝対数領域比率テーブル値−Ｔ’である、ここでＴ≠Ｔ’である。

一旦対数領域比率テーブル５６が初期化されれば、データの後続フレームはステップ４８をテストするために送られ、もし使用可能と宣言されれば、時間的平滑化ステップ５２へ送られる。時間的平滑化は、図１０のフィルタ１１４のような任意の形のローパスフィルタで実施することができる。しかし、一般に使用されて効率的なフィルタは、次の方程式によって記述された指数関数的なフィルタである。
[数１]
Ｐ_ｎ，ｋ=Ｐ_{ｎ−１，ｋ}＋α・（X_ｎ，ｋ−Ｐ_{ｎ−１，ｋ}） （１）
ここで、αは、０と１の間、典型的には０．００１と０．２の間の値を有する前もって定められた平滑化定数である。典型的な実施例の中で使用される値は０．０５である。時間的平滑化は、整合修正値中の時間依存性の統計変動を低減する。不一致は生じるのが比較的遅いことは知られている。すなわち、大部分の急速な不一致は、使用者が帽子をかぶるか、耳に電話を当てる場合のような、マイクロホンの近くの聴覚環境の変化による。より多くの急速な変動が「真」ではない、マイク不一致と関係しない電気雑音や別の統計現象の結果生じる。したがって、よく選ばれた時間的平滑化（αの適切な選択）によって、整合処理が実時間における実際の不一致変動を修正する性能に影響を与えずに、統計変動が低減される。時間的平滑化ステップ５２の出力は信号Ｐ_ｎ，ｋである。それは、別のビン周波数に対するすべての値に加えて、スタートアップ期間後の対数領域比率テーブル５６を占める。対数領域比率テーブル５６は、試験ステップ４８が「使用可能な」データが利用可能であると決めた全フレームをこのように更新する。すなわち、整合条件は満たされる。

最小値追跡ステップ６２への入力信号は、２つの追跡フィルタ定数α_ＭＩＮ５８とβ_ＭＩＮ６０に加えてテーブルステップ５６に含まれていた対数領域比率テーブル値である。最小値追跡プロセスは、上述したように、実施例のマイクアプリケーションのための入力信号が２−４ｄＢ又は０ｄＢのいずれかの中央値を有すると期待されるという、知識に基づいている。ここで、最小値追跡プロセスは、別の機能を行なうか行なわなくてもよい、適切な回路かＤＳＰ（図示せず）によって行なわれる。入力信号が０ｄＢの場合にだけ等しくなり、またこの場合が２つの値の最低であるので、そのとき、テーブル５６に含まれていた対数領域比率の最小値は、整合目的用に使用可能なデータを反映するべきである。したがって、これらのデータ値の最低値に準拠することで最良の整合が与えられ、使用不可能なデータ、すなわち、より高い比率を備えたデータを無視するべきである。

最小値追跡ステップ６２は以下の方程式に従って作動する。
[数２]
Ｍ_ｎ，ｋ=Ｍ_{ｎ−１，ｋ}＋min [β_ＭＩＮ，α_ＭＩＮ・（Ｐ_ｎ，ｋ−Ｍ_{ｎ−１，ｋ}）] （２）
ここで、定数α_ＭＩＮおよびβ_ＭＩＮは、０と１の間の値を持っている。一実施例では、α_ＭＩＮ＝０．２５、β_ＭＩＮ＝０．００００５である。最小値追跡ステップ６２の出力は信号Ｍ_ｎ，ｋで、さらなる使用のために整合テーブルステップ６４で記憶される。図１０の適合テーブルメモリ１１６は記憶機能性を提供する。整合テーブル６４（メモリ１１６）での記憶の後、このフレームの整合テーブル修正値は信号ＭＴ_ｎ，ｋとして整合処理の残りの部分で利用可能である。

先に説明されたように、図３はプロセスの残りの部分を示し、各フレームのために実行される処置を表わす。図３の周波数平滑化ステップ７２で、現行フレーム用の整合テーブル修正値ＭＴ_ｎ，ｋは、全周波数帯幅にわたってフィルタすることにより、ビン対ビンの変動を削除したり、大幅に減少させる。平滑化機能性は図１０に表された平滑化フィルタ１１８によって供給される。単一の広帯域のプロセスとして、あるいは多数のサブバンド中でプロセスを実行できるので、それが入力の完全な帯域幅をカバーする単一の広帯域の場合でも、或いは、それがその信号の多数のサブバンドのうちの任意の1つの場合でも、用語サブバンドはここで使用した各全帯域を参照する。フィルタリングは、各サブバンドの帯域幅をカバーし、したがって、そのサブバンド内の全てのビンのフィルタリングである。

ここで記述されるように、ＤＣとナイキストのビンを除外する単一の完全な帯域幅サブバンドが使用される。周波数平滑化は当該技術分野において周知である。また、その実施のための多数の方法は利用可能である。周波数平滑化ステップ７２は指数関数的なフィルタリングを含む任意の形の平滑化を使用してもよい、ここで
[数３]
ＭＳ_ｎ，ｋ＝ＭＳ_{ｎ，ｋ−１}＋δ・（ＭＴ_ｎ，ｋ−ＭＳ_{ｎ，ｋ−１}） （３）
ここで、δは、０と１の間、典型的には０．１と０．３の間の値を有する平滑化定数である。その代わりに、整合テーブル値のフレームは、周知の畳み込み又はスプライン方法の適用により平滑化されてもよい。この平滑化の結果は、正確にマイクロホン信号不一致を追跡する対数領域中のマイク感度修正値を生成することである。周波数平滑化ステップ７２は信号ＭＳ_ｎ，ｋを与える。

信号のＭＳ_ｎ，ｋは真数ステップ７４に入力信号として供給される。真数ステップ７４では、各周波数ビンの値が、１つ又は（比例して）すべてのセンサ信号のアプリケーション用に線型領域に変換され、この結果これらの信号に修正と整合の効果がある。図１０の対応する回路１２０はこの機能を行なう。図３では、典型的な実施例では、ステップ７４からの真数出力を使用して、ステップ７６で、センサＢの信号入力ＦＢ_ｎ，ｋの周波数領域バージョンを掛け算する。この結果、変換信号ＦＢ_ｎ，ｋはセンサAの信号入力ＦＡ_ｎ，ｋと整合する。図１０の乗算器／加算器１２２はこの目的に提供される。先に記述されたように、どちらかのセンサ入力信号は、修正のアプリケーションで選ぶことができる。センサAの信号入力ＦＡ_ｎ，ｋに代えて修正値を適用すると、ステップ７４の真数が適用される前に、信号ＭＳ_ｎ，ｋの値が最初に無効にされる。これは、センサA入力信号ＦＡ_ｎ，ｋに新しい修正値を掛ける前に、真数後の（post-antilog）修正信号で値の逆数をとるのと同じことである。

上で表示されるように、全整合処理は、線型領域で行なうことができるが、だからなおさら対数領域である。線型領域によって、ステップ７４の真数プロセスを組込む必要が除去されるが、掛け算ステップ７６に同じ線型修正係数を提供する。また上に表示されるように、２個のセンサ信号間で修正係数を配分することにより、センサ信号比率に修正係数を適用することにより、あるいは直接センサ信号にではなく一方又は両方のセンサ信号の関数として別の中間派生的な信号に修正係数を適用することにより、修正係数を適用することは、ここの開示と完全に一致している。一方又は両方のセンサ信号に利得／減衰を供給するか、あるいは一方又は両方のセンサ信号の関数である別の中間信号に利得／減衰を供給するために、続いて使用される中間信号に修正係数を適用することも、ここでの開示と一致している。２つ以上の入力信号の平均や任意の第３の基準のような、任意の基準信号に信号が整合できることはまた認識される。ここの実施例に記述されるように、基準信号は「第１」の入力と考えることができる、そして複数のセンサ入力信号のうちの一方である「第２」は、第１と整合がなされる。

この実施例のシステムでは、整合修正は一組の信号の1つとなるすべてに適用され、その結果、掛け算ステップ７６の出力はそれ以降の処理に利用可能な整合信号である。図１に示されるように、自動的なセンサ整合ステップ３０からの出力は、この2個のセンサの例に対しては、1組の整合したセンサ信号である。

さらに現在の信号整合システムの動作について記述するために、内部信号は図６を参照して記述される。図６の上位カーブは、A／D変換の後にセンサAの電気的出力から記録されるようなノイズだけの音響入力の部分である。上位カーブ用の横軸は周波数で、Ｈｚで示してある（しかし、これに対応する表示は、横軸にはない）。また、縦軸は線型のボルトである。より下位カーブのためには、縦軸はｄＢ（すなわち、対数）であり、それに応じて標識付けされている。図６のこの入力信号に関しては、修正値が０ｄＢに非常に接近している。グラフのより下位の部分中の実線は、ｋ＝６４（１０００Ｈｚ）に対して関連する信号Ｐ_ｎ，ｋを示すもので、フレーム計数値nが０〜１５７３（０〜１１秒）まで変化するとしている。時間にわたる有意な統計差はこのプロットに明らかである。最小値の追跡出力信号Ｍ_ｎ，ｋは破線で示される。また、平滑化出力信号ＭＳ_ｎ，ｋは点線で示される。信号ＭＳ_ｎ，ｋで示されるこの周波数用の帰着する修正値が、相当平滑で正確である（０に近い）ことに注意されたい。テストでは、この自動整合システムが百分の1ｄＢの２〜３の範囲内で整合信号を維持する能力を有することを示した。図６に表示された0からの偏差は、マイクロホン配列への環境局所に生じる音響の変化による、実際の不一致変動である。

図７は、フレームｎ＝１５００の信号Ｐ_ｎ，ｋを示すもので、ヘルツ（Ｈｚ）で周波数に対して図示される。特により高い周波数で、有意な不安定性を示している。これらの細かい差は音響干渉によるもので、不一致によるものではない。しかしながら、一般的な全面的な形状は、除去されることになっている不一致である。

図８は最小値追跡の後の信号Ｍ_ｎ，ｋを示す。変動中のある減少は、自動整合プロセスのこの段階で既に明白である。図９は周波数平滑化の後の出力信号ＭＳ_ｎ，ｋのプロットである。見ることができるように、この信号は非常に正確で、優れた整合結果を提供する。

ここでは、第２の典型的な実施例が議論される。多くの場合に、単一処理のアプリケーションでは、ある機能がセンサ信号整合のため以外の目的に必要であり、そのような機能の一つが信号活動検出器（ＳＡＤ）である。ＶＡＤとＮＡＤのような信号の活動検出器は、スペクトルの減法や別のノイズ低減処理に一般に必要とされる。利用可能なところでは、そのようなＳＡＤからの出力はこの機能性を達成するために専用回路を設ける必要なしに、ここに記述された自動整合回路で使用できる。図４は、処理部３０a（図２）のための他の実施例を示す。図２でのように、図４は1つのビン用の代替処理を示す。また、動作の場合に、この処理は全フレームの全ビンのために繰り返される。このように、図４の回路は、図１のブロック２６の処理中のいくつかの代わりに、信号の活動検出信号を提供する。この信号が整合目的用のデータの使用可能なフレームを表示するのに利用可能な場合に、図４の構造は使用できる。この構造は第１の典型的な図２の実施例に対して単純化されたもので、計算や信号の複雑さ、および電力消費の若干の節約を提供する。

ここで、図４の工程段階において、図２のものと同一の作用をするものには、同一符号を付して重複する説明を省略する。また、同じである信号は同じ名前でラベルされる。

図４に示されるように、信号の活動フラグは試験ステップ８２に供給される、ここで信号の活動検知ステップ２６は、データの現行フレームが使用可能か使用不可能かどうか判断した。使用可能でない場合、現行フレームは無視される。また、次の使用可能なフレームがそれらを変更させるまで、整合処理に蓄積されたいかなる値も単に保持される。これは、ステップ４４、４６及び５０のスタートアップ処理が使用可能なフレーム上だけで行なわれると保証する効果があり、そして図２の実施例の中でなされるような、第１Ｑフレームがすべて使用可能であるという仮定がもはや使用されない。図２の実施例でのように、ここで、Ｑも一貫性のために３２個に選択されているが、しかし制限の目的ではない。最初のＱ個の使用可能なフレームの後、ステップ６４の整合テーブルは、スタートアップステップによって決定された、平均値の一組に初期化される。データの最初のＱ個の使用可能なフレームの後、舵取り試験（steering test）ステップ４４は、時間的平滑化ステップ５２へ対数振幅比信号Ｘ_ｎ，ｋを送るが、その動作は図２に関して記述されているので、ここでは繰り返さない。自動整合プロセス自身の外部からの信号活動フラグを受け取り使用する能力によって、図２の最小値追跡ステップ６２と同様に信号の試験ステップ４８の必要をなくすことは明らかである。したがって、図４の実施例では、時間的平滑化ステップ５２からの出力Ｐ_ｎ，ｋは、対数領域の信号整合修正値の組として整合テーブルステップ６４に直接供給される。以前のように、整合テーブル６４に蓄積された値は、そのとき、図３に示される自動整合プロセスの残りに入力として供給される。

図５は、別々のスタートアップ／初期化処理が除去されて、時間的平滑化変数に依存するフレーム計数値と置き換えられる実施例を示す。この実施例では、時間的平滑化はスタートアップ直後に比較的高速で、可変割合で行なわれる。そして、最小値速度平滑化がフレーム計数値Ｎ_ＭＡＸに達するまで、時間と共に遅くなる。図４の実施例と比較して、ステップ４０、４２、５２、６４及び８２の機能は不変である。図２のプロセスと比較して、ステップ５６、６２は除去される。ここで、図５の実施例は、ステップ４６の除去、および新しいステップ９２、９４及び９６の追加の点で、図４の実施例と異なる。データの使用可能なフレームに関しては、それが前もって定めたフレーム計数値Ｎ_ＭＡＸを超過したかどうか判断するために、試験がフレーム計数値変数Nについて行なわれる。それがＮ_ＭＡＸを超過していない場合、この条件を満たす各フレームのために、インクリメントカウンタステップ５０によってNが増される。Ｎ_ＭＡＸは、典型的には１００〜２００の値であり、Ｑよりはるかに大きい。この最大カウントに到達した後は、Nをさらにインクリメントすることは停止する。

フレーム計数値は、ステップ９４のフレーム計数値に一致して、α（Ｎ）の値を加減するステップ９６で使用される。α（Ｎ）の値は、必要に応じて呼び戻されるように、先決され、テーブルに蓄積ができるが、または前もって定められた方程式により実時間で計算される。しかしながら、一般に、α（Ｎ）の値は比較的大きな値からスタートし、フレームカウント増加につれて最小値の方へ減少する。NがＮ_ＭＡＸに達した後で、α（Ｎ）の調整は停止し、α（Ｎ）の最小値はその後使用される。そのように動作する中で、時間的平滑化ステップ５２は、急速ではあるが精度はあまり良くない状態で、動作開始時に対数比データＸ_ｎ，ｋをフィルタする。しかし、そのとき、フィルタリング（ローパスフィルタ帯域幅）の速度は減速され、また整合結果の精度は時間と共に増加する。このプロセスは、整合テーブルステップ６４で記録される整合テーブルについて、迅速に整合条件を得て、次に、整合の質を改善するように前進することを可能にする。その結果は、整合処理が別々のスタートアッププロセスなしに迅速にスタートすることである。この部３０aからの出力信号は整合テーブルステップ６４に記録された修正値から構成され、図３に示される整合処理の残り部分への入力信号である信号ＭＴ_ｎ，ｋである。

α（Ｎ）に対するフレームからフレームへの値は設計者によって望まれたいかなる特性に従ってもよいが、リアルタイムでα（Ｎ）を生成する有用な方程式の一つとして、次のものがある：
[数４]
α（Ｎ）＝ε・（Ｎ_ＭＡＸ−N）／Ｎ_ＭＡＸ＋α_ＭＩＮ （４）
ここで、εは速度パラメータである。また、α_ＭＩＮはαの達した最終値である。例えば、εは約０．４５であり、α_ＭＩＮは約０．０５であり、その一方でＮ_ＭＡＸは２００である。もちろん、α（Ｎ）の決定に対する値のシーケンスや別の多くの方程式が適用可能である。また、任意の一つの使用が意図される。

図２と図３に示される実施例のシステムの代替のアプリケーションでは、対数ステップ４２と真数ステップ７４を省略して、入力ＭＲとしてセンサ信号間の位相差を使用する。したがって、振幅と異なる入力信号の特性、あるいはそこから由来した信号が、ここに記述されるように整合されることが認識される。相似のアプローチはセンサ信号の位相の整合に使用され、それにより、各帯域の修正係数を形成でき、またセンサ信号の位相整合に対して対応する整合テーブル値を提供できる。位相整合アプリケーションでは、２つ以上の信号間の位相差は最小限にされか除去される。その場合に、上述された振幅整合と比較すると、回路２８や回路１０８と類似の比率／差回路（図示せず）は、減算器（すなわち差回路）として作動する。ここで、振幅整合の場合には、回路２８や回路１０８は割り算ブロック（すなわち比率回路）として作動する。そのような差回路は、差の決定をなし、その上に基づいた調整値を供給する。同様に、（信号の場合には比率を掛ける）乗法修正の調整値ではなく、位相整合に使用する修正値か係数は、プロセスの初めに決定された位相差と釣り合うように、比率／差回路１０８で加法的か減法的プロセスとして適用できる。より一般には、位相不一致の場合のように、信号の不一致が信号間の加法的な差による場合には、そのとき、差が得られ、決定された修正係数又は修正値と修正が、（修正の「符号」に依存して）加法的に又は減法的に行われる。利得差か感度的（乗法的）な差が修正される場合、比率が得られ、修正値は決定され、また、修正は乗法的に行われる。

各ビン周波数に対して別々の計算が開示されたが、整合テーブルを計算する前に、最初にビン周波数を複数のサブバンド（例えば、バルク尺度（Bark）、メル尺度（Mel）、等価方形帯域幅（ＥＲＢ）の帯域）に組み合わせることができる。サブバンドがより少数であるので、この変形によって計算力の要求水準が減少する。整合値の計算の後で、センサ信号にあてがわれる前に、サブバンドは当初の周波数サンプリング分解能まで戻るように拡張される。

周波数平滑化はオプションか、あるいは畳み込み、指数関数的なフィルタリング、無限インパルス応答（ＩＩＲ）、あるいは有限インパルス応答（ＦＩＲ）技術、その他を含む多数の方法のうち任意のものと共に実施できる。

単一バンドに制限した入力信号を使用して、本発明が開示されたが、ここに開示された配置は、いくつかの同時に分離されたバンド、隣接したバンドあるいは重なるバンドが使用されるような、マルチバンド動作にもまた適用可能である。ここで、各々創造性のある信号整合処理のうちの1つが適用される。「ＳＡＤ」制御信号は同様にマルチバンドである。そのようなシステムは、マルチバンドのスペクトル減法と同様に、マルチバンド騒音減少システムに適用可能である。

実施例と応用が示され記述される一方で、ここに開示された発明概念から外れることなく、上述されたものよりも、さらに多くの変形が可能であるという、この開示の利益を有することは当業者に明らかである。したがって、本発明は添付された請求項の精神以外においては制限することができない。

Claims (44)

1. 第１の信号と第２の信号を整合する方法であって：
   前記第１の信号と前記第２の信号の周波数成分が少なくとも１つの関連する周波数帯に割り当てられるように、選択された周波数帯上で、前記第１の信号と前記第２の信号を周波数領域に変換し；
   各周波数帯に関連する換算比（scaling ratio）を生成し；
   前記の2つの信号の少なくとも１つ、又は前記の2つの信号のうちの１つから導き出された少なくとも１つの第３の信号のために、その周波数帯に関連した前記換算比によって各周波数帯に関連した周波数成分を換算する；
   工程を備え、前記生成には、非スタートアップ期間において、各周波数帯における前記第１の信号と前記第２の信号の信号比を決定し、各々の信号比の使用可能性を決定し、それが使用可能であるとわかる場合に、換算比の計算の中で信号比を使用することを含むことを特徴とする方法。
2. 請求項1の方法であって、前記生成は、スタートアップ時期中において、各周波数帯における前記第１の信号と前記第２の信号の信号比をQ個平均し、その周波数ビンの換算比として前記平均の値を指定することを含むことを特徴とする方法。
3. 請求項1の方法であって、前記使用可能性の決定には、前記信号比が最小限度と最大限度の範囲内にあり、少なくとも2個の信号比の最低値であることを確認することを含むことを特徴とする方法。
4. 請求項1の方法であって、前記使用可能性の決定には、信号活動検出器（ＳＡＤ)から指示を受け取ることを含むことを特徴とする方法。
5. 請求項４の方法であって、前記ＳＡＤはノイズ活動検出器（ＮＡＤ)であることを特徴とする方法。
6. 請求項４の方法であって、前記ＳＡＤは音声活動検出器（ＶＡＤ)であることを特徴とする方法。
7. 請求項1の方法であって、さらに信号比を時間的に平滑化にすることを特徴とする方法。
8. 請求項1の方法であって、さらに前記換算比を周波数平滑化することを特徴とする方法。
9. 請求項1の方法であって、換算比の生成は対数領域で処理されることを特徴とする方法。
10. 請求項1の方法であって、換算比の生成は線型領域で処理されることを特徴とする方法。
11. 第１の信号と第２の信号を整合する装置であって：
    前記第１の信号と前記第２の信号の周波数成分が少なくとも１つの関連する周波数帯に割り当てられるように、選択された周波数帯上で、前記第１の信号と前記第２の信号を周波数領域に変換する手段と；
    各周波数帯に関連する換算比を生成する手段と；
    前記の2つの信号の少なくとも１つ、又は前記の2つの信号のうちの１つから導き出された少なくとも１つの第３の信号のために、その周波数帯に関連した前記換算比によって各周波数帯に関連した周波数成分を換算する手段と；
    を備え、前記生成には、非スタートアップ期間において、各周波数帯の前記第１の信号と前記第２の信号の信号比を決定し、各々の信号比の使用可能性を決定し、それが使用可能であるとわかる場合に、換算比の計算の中で信号比を使用することが含まれることを特徴とする装置。
12. 請求項１１の装置であって、前記生成は、スタートアップ時期中において、各周波数帯における前記第１の信号と前記第２の信号の信号比をQ個平均し、その周波数ビンの換算比として前記平均の値を指定することを含むことを特徴とする装置。
13. 請求項１１の装置であって、前記使用可能性の決定には、前記信号比が最小限度と最大限度の範囲内にあり、少なくとも2個の信号比の最低値であることを確認することを含むことを特徴とする装置。
14. 請求項１１の装置であって、前記使用可能性の決定には、信号活動検出器（ＳＡＤ)から指示を受け取ることを含むことを特徴とする装置。
15. 請求項１４の装置であって、前記ＳＡＤはノイズ活動検出器（ＮＡＤ)であることを特徴とする装置。
16. 請求項１４の装置であって、前記ＳＡＤは音声活動検出器（ＶＡＤ)であることを特徴とする装置。
17. 請求項１１の装置であって、さらに信号比を時間的に平滑化する手段を有することを特徴とする装置。
18. 請求項１１の装置であって、さらに前記換算比を周波数平滑化する手段を有することを特徴とする装置。
19. 請求項１１の装置であって、換算比の生成は対数領域で処理されることを特徴とする装置。
20. 請求項１１の装置であって、換算比の生成は線型領域で処理されることを特徴とする装置。
21. 第１の信号と第２の信号を整合する方法を行なうマシンによって実行可能な命令のプログラムを具体化して、マシンによって読取り可能なプログラム記憶装置であって、前記方法が：
    前記第１の信号と前記第２の信号の周波数成分が少なくとも１つの関連する周波数帯に割り当てられるように、選択された周波数帯上で、前記第１の信号と前記第２の信号を周波数領域に変換し；
    各周波数帯に関連する換算比を生成し；
    前記の2つの信号の少なくとも１つ、又は前記の2つの信号のうちの１つから導き出された少なくとも１つの第３の信号のために、その周波数帯に関連した換算比によって各周波数帯に関連した周波数成分を換算する；
    工程を備え、前記生成には、非スタートアップ期間において、各周波数帯の前記第１の信号と前記第２の信号の信号比を決定し、各々の信号比の使用可能性を決定し、それが使用可能であるとわかる場合に、換算比の計算の中で信号比を使用することが含まれることを特徴とするマシンによって読取り可能なプログラム記憶装置。
22. 請求項２１の装置であって、前記生成は、スタートアップ時期中において、各周波数帯における前記第１の信号と前記第２の信号の信号比をQ個平均し、その周波数ビンの換算比として前記平均の値を指定することを含むことを特徴とする装置。
23. 請求項２１の装置であって、前記使用可能性の決定には、前記信号比が最小限度と最大限度の範囲内にあり、少なくとも2個の信号比の最低値であることを確認することを含むことを特徴とする装置。
24. 請求項２１の装置であって、前記使用可能性の決定には、信号活動検出器（ＳＡＤ)から指示を受け取ることを含むことを特徴とする装置。
25. 請求項２４の装置であって、前記ＳＡＤはノイズ活動検出器（ＮＡＤ)であることを特徴とする装置。
26. 請求項２４の装置であって、前記ＳＡＤは音声活動検出器（ＶＡＤ)であることを特徴とする装置。
27. 請求項２１の装置であって、さらに前記スタートアップ時期中の間、信号比を時間的に平滑化にすることを特徴とする装置。
28. 請求項２１の装置であって、さらに前記換算比を周波数平滑化することを特徴とする装置。
29. 請求項２１の装置であって、換算比の生成は対数領域で処理されることを特徴とする装置。
30. 請求項２１の装置であって、換算比の生成は線型領域で処理されることを特徴とする装置。
31. 第１の入力信号と第２の入力信号に関連する特性差を整合するためのシステムであって：
    前記特性差を決定するための回路；
    前記特性差に基づいた調整値を生成するための回路；
    前記調整値がいつ使用可能な調整値であるかを決めるための回路；
    前記使用可能な調整値の機能（function）として、前記第１の入力信号と前記第２の入力信号の少なくとも１つ、又は前記第１の入力信号と前記第２の入力信号の少なくとも１つに由来した少なくとも１つの第３の信号を調整するための回路；
    を備えるシステム。
32. 請求項３１のシステムであって、前記特性差は位相であることを特徴とするシステム。
33. 請求項３２のシステムであって、前記調整値は加法的か減法的な値であることを特徴とするシステム。
34. 請求項３１のシステムであって、前記特性差は振幅であることを特徴とするシステム。
35. 請求項３４のシステムであって、前記調整値は乗法的であることを特徴とするシステム。
36. 請求項３１のシステムであって、前記調整値が使用可能な調整値となる時期を決めるための前記回路は、ＳＡＤ(音響活動検出器)であることを特徴とするシステム。
37. 請求項３１のシステムであって、前記使用可能性の決定は前もって定めたスタートアップ時期の機能であって、前記スタートアップ時期の間は非スタートアップ時期と異なることを特徴とするシステム。
38. 請求項３１のシステムであって、前記システムは周波数領域で動作することを特徴とするシステム。
39. 請求項３１のシステムであって、前記システムは線型領域で動作することを特徴とするシステム。
40. 請求項３１のシステムであって、前記システムは対数領域で動作することを特徴とするシステム。
41. 請求項1の方法であって、さらに換算比の対数的表現、または換算比の関数である値の対数の表現、へのフィルターの適用による、対数領域の時間的平滑化換算比をさらに含むことを特徴とする方法。
42. 請求項１１の装置であって、さらに換算比の対数的表現、または換算比の関数である値の対数の表現、へのフィルターの適用による、対数領域の時間的平滑化換算比をさらに含むことを特徴とする装置。
43. 請求項２１の装置であって、さらに換算比の対数的表現、または換算比の関数である値の対数の表現、へのフィルターの適用による、対数領域の時間的平滑化換算比をさらに含むことを特徴とする装置。
44. 第１の信号と第２の信号を整合する方法であって：
    前記第１の信号と前記第２の信号の周波数成分が少なくとも１つの関連する周波数帯に割り当てられるように、選択された周波数帯上で、前記第１の信号と前記第２の信号を周波数領域に変換し；
    各周波数帯に関連する修正係数（correction factor）を生成し；
    前記の2つの信号の少なくとも１つ、又は前記の2つの信号のうちの１つから導き出された少なくとも１つの第３の信号のために、各々の周波数帯と関連する前記信号と前記修正係数を算術上組み合わせることにより、各周波数帯に関連した周波数成分を修正する；
    工程を備え、前記生成には、非スタートアップ期間において、各周波数帯の前記第１の信号と前記第２の信号の信号比を決定し、各々の信号比の使用可能性を決定し、それが使用可能であるとわかる場合に、前記修正係数の計算の中で信号比を使用することが含まれることを特徴とする方法。

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