JP2551869B2 - 反響消去装置 - Google Patents
反響消去装置Info
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、２線４線変換系およ
び拡声通話系などにおいてハウリングの原因および聴覚
上の障害となる反響信号を消去する反響消去装置に関す
るものである。
び拡声通話系などにおいてハウリングの原因および聴覚
上の障害となる反響信号を消去する反響消去装置に関す
るものである。
【０００２】
【従来の技術】衛星通信や音声会議の普及に伴い、同時
通話性能に優れ、反響感の少ない通話装置の提供が望ま
れている。この要求を満たすものとして反響消去装置が
ある。図４に従来の反響消去装置を示し、拡声通話に用
いた場合である。受話信号ｘ（ｔ）を受ける受話入力端
１からスピーカ２に至る受話系と、マイクロホン３から
送話出力端４に至る送話系とからなる通話系において、
Ａ／Ｄ変換器５により受話信号ｘ（ｔ）がサンプル値化
され、そのサンプル値化された受話信号ｘ（ｎ）が擬似
反響路６へ供給され、擬似反響路６から擬似反響信号ｙ
（ｎ）h が出力される。Ａ／Ｄ変換器７によりマイクロ
ホン３に入力された反響信号ｙ（ｔ）がサンプル値化さ
れ、そのサンプル値化された反響信号ｙ（ｎ）から擬似
反響信号ｙ（ｎ）h を減算器８で差し引くことにより送
話出力端４へ供給される反響信号ｙ（ｎ) は消去され
る。
通話性能に優れ、反響感の少ない通話装置の提供が望ま
れている。この要求を満たすものとして反響消去装置が
ある。図４に従来の反響消去装置を示し、拡声通話に用
いた場合である。受話信号ｘ（ｔ）を受ける受話入力端
１からスピーカ２に至る受話系と、マイクロホン３から
送話出力端４に至る送話系とからなる通話系において、
Ａ／Ｄ変換器５により受話信号ｘ（ｔ）がサンプル値化
され、そのサンプル値化された受話信号ｘ（ｎ）が擬似
反響路６へ供給され、擬似反響路６から擬似反響信号ｙ
（ｎ）h が出力される。Ａ／Ｄ変換器７によりマイクロ
ホン３に入力された反響信号ｙ（ｔ）がサンプル値化さ
れ、そのサンプル値化された反響信号ｙ（ｎ）から擬似
反響信号ｙ（ｎ）h を減算器８で差し引くことにより送
話出力端４へ供給される反響信号ｙ（ｎ) は消去され
る。
【０００３】ここで擬似反響路６は、スピーカ２からマ
イクロホン３へ達する反響路の経時変動に追従する必要
がある。擬似反響路６は例えばディジタルＦＩＲフィル
タを用いて構成され、減算器８の出力である残差ｅ
（ｎ）＝ｙ（ｎ）−ｙ（ｎ）h が０に近づくように、学
習同定法、ＬＭＳ法またはアファイン射影法などを用い
た推定回路９によってフィルタ係数の逐次修正を行う。
このように擬似反響路６の修正が行われることによっ
て、常に最適な反響消去が維持される。反響消去された
マイクロホン３の送話出力はＤ／Ａ変換器１０でアナロ
グ信号に変換されて送話出力端４へ供給される。
イクロホン３へ達する反響路の経時変動に追従する必要
がある。擬似反響路６は例えばディジタルＦＩＲフィル
タを用いて構成され、減算器８の出力である残差ｅ
（ｎ）＝ｙ（ｎ）−ｙ（ｎ）h が０に近づくように、学
習同定法、ＬＭＳ法またはアファイン射影法などを用い
た推定回路９によってフィルタ係数の逐次修正を行う。
このように擬似反響路６の修正が行われることによっ
て、常に最適な反響消去が維持される。反響消去された
マイクロホン３の送話出力はＤ／Ａ変換器１０でアナロ
グ信号に変換されて送話出力端４へ供給される。
【０００４】図５に推定回路９の内部構成を、学習同定
法を用いた場合につき示す。サンプル値化された受話信
号ｘ（ｎ）は受話信号記憶回路１１で受話信号ベクトル
ｘ（ｈ）v とされると共にノルム演算回路１２で‖ｘ
（ｎ）v ‖2 が演算される。ステップゲイン行列記憶回
路１３にはステップゲイン行列Ａm が記憶される。擬似
反響路６がディジタルＦＩＲフィルタで構成される場合
には、そのフィルタ係数ｈ（ｎ）vhは室内インパルス応
答ｈ（ｎ）v を直接模擬したものとなっている。従っ
て、反響路の変動に応じて必要なフィルタ係数修正の大
きさは、室内インパルス応答の変動量と一致する。そこ
で、フィルタ係数修正動作における修正幅（ステップゲ
イン）を表すステップゲイン行列Ａm はインパルス応答
の経時変動特性で重み付けられている。一般に室内音場
におけるインパルス応答変動量は減衰率γを用いた指数
関数として表される。
法を用いた場合につき示す。サンプル値化された受話信
号ｘ（ｎ）は受話信号記憶回路１１で受話信号ベクトル
ｘ（ｈ）v とされると共にノルム演算回路１２で‖ｘ
（ｎ）v ‖2 が演算される。ステップゲイン行列記憶回
路１３にはステップゲイン行列Ａm が記憶される。擬似
反響路６がディジタルＦＩＲフィルタで構成される場合
には、そのフィルタ係数ｈ（ｎ）vhは室内インパルス応
答ｈ（ｎ）v を直接模擬したものとなっている。従っ
て、反響路の変動に応じて必要なフィルタ係数修正の大
きさは、室内インパルス応答の変動量と一致する。そこ
で、フィルタ係数修正動作における修正幅（ステップゲ
イン）を表すステップゲイン行列Ａm はインパルス応答
の経時変動特性で重み付けられている。一般に室内音場
におけるインパルス応答変動量は減衰率γを用いた指数
関数として表される。
【０００５】ｘ（ｎ）v ，‖ｘ（ｎ）v ‖2 ，ｅ
（ｎ），Ａm は修正情報生成回路１４に供給されて、 Ａm ・ｅ（ｎ）・ｘ（ｎ）v ／‖ｘ（ｎ）v ‖2 (1) が演算され、その出力は加算器１５へ供給されてタップ
係数記憶回路１６からのｈ（ｎ）vhに加算されて修正さ
れたｈ（ｎ＋１）vhが得られる。その修正されたｈ（ｎ
＋１）vhは擬似反響路６へ出力されると同時に、タップ
係数記憶回路１６の値を更新する。
（ｎ），Ａm は修正情報生成回路１４に供給されて、 Ａm ・ｅ（ｎ）・ｘ（ｎ）v ／‖ｘ（ｎ）v ‖2 (1) が演算され、その出力は加算器１５へ供給されてタップ
係数記憶回路１６からのｈ（ｎ）vhに加算されて修正さ
れたｈ（ｎ＋１）vhが得られる。その修正されたｈ（ｎ
＋１）vhは擬似反響路６へ出力されると同時に、タップ
係数記憶回路１６の値を更新する。
【０００６】以上の操作により、擬似反響路６は（２）
式に従って逐次修正され、擬似反響路６のインパルス応
答ｈ（ｎ）vhは真の反響路のインパルス応答ｈ（ｎ）v
に近づいてゆく。 ｈ(n＋1)vh＝ｈ（ｎ）vh＋Ａm ・ｅ（ｎ）・ｘ（ｎ）v ／‖ｘ（ｎ）v ‖2 (2) ただし、 Ａm ＝diag〔α1 ，α2 ，…，αL 〕：ステップゲイン
行列（対角行列であって対角の要素α1 〜αL 以外の要
素はゼロ） α1 ＝α max γi-1 （ｉ＝１，２，…，Ｌ） γ：インパルス応答変動量の減衰率 Ｌ：タップ数 ｈ（ｎ）vh＝（ｈ1(n)h ，ｈ2(n)h ，…，ｈL (n）h )
T : 擬似反響路（ＦＩＲフィルタ）係数 ｅ(n) ：推定誤差（＝ｙ(n) −ｙ(n)h ) ｘ(n）v ＝（ｘ(n），ｘ（ｎ−１），…，ｘ（ｎ−Ｌ＋
１))T ：受話信号ベクトルT : ベクトルの転置 （２）式が収束するための必要十分条件は（３）式で表
される。
式に従って逐次修正され、擬似反響路６のインパルス応
答ｈ（ｎ）vhは真の反響路のインパルス応答ｈ（ｎ）v
に近づいてゆく。 ｈ(n＋1)vh＝ｈ（ｎ）vh＋Ａm ・ｅ（ｎ）・ｘ（ｎ）v ／‖ｘ（ｎ）v ‖2 (2) ただし、 Ａm ＝diag〔α1 ，α2 ，…，αL 〕：ステップゲイン
行列（対角行列であって対角の要素α1 〜αL 以外の要
素はゼロ） α1 ＝α max γi-1 （ｉ＝１，２，…，Ｌ） γ：インパルス応答変動量の減衰率 Ｌ：タップ数 ｈ（ｎ）vh＝（ｈ1(n)h ，ｈ2(n)h ，…，ｈL (n）h )
T : 擬似反響路（ＦＩＲフィルタ）係数 ｅ(n) ：推定誤差（＝ｙ(n) −ｙ(n)h ) ｘ(n）v ＝（ｘ(n），ｘ（ｎ−１），…，ｘ（ｎ−Ｌ＋
１))T ：受話信号ベクトルT : ベクトルの転置 （２）式が収束するための必要十分条件は（３）式で表
される。
【０００７】 ０＜αm ＝（１／Ｌ）Σi αi ＜２ (3) Σi はｉ＝１からｉ＝Ｌまでの加算であり、αm はステ
ップゲインαi の平均値である。ステップゲイン行列Ａ
m の対角成分αi （ｉ＝１，２，…，Ｌ）は図２Ｂに示
すようにｉの増加に伴ってαmax からインパルス応答の
指数減衰特性と同じ傾きで指数減衰し０に漸近する。
（３）式によれば、ステップゲインの平均値αmは２を
越えてはならないが、個々のステップゲインαi の値は
２を越えてもよい。実際、最高の収束速度はαm ＝１.0
のときに達成され、このとき通常の指数減衰およびタッ
プ数を考えれば、αmax ＞２となる。以上の詳細は特願
昭６３−４５１６３号「反響消去装置」の明細書に記載
されている。このアルゴリズムは、人や物の移動により
反響路のインパルス応答が変動する場合に、その変動量
（インパルス応答の差）はインパルス応答と同じ減衰率
で指数減衰するという音響学的知見を利用したものであ
る。変動の大きいインパルス応答の初期の係数は大きな
ステップで、変動の小さいインパルス応答の後期の係数
は小さなステップで修正することにより、収束速度の大
きな反響消去装置を提供することができる。
ップゲインαi の平均値である。ステップゲイン行列Ａ
m の対角成分αi （ｉ＝１，２，…，Ｌ）は図２Ｂに示
すようにｉの増加に伴ってαmax からインパルス応答の
指数減衰特性と同じ傾きで指数減衰し０に漸近する。
（３）式によれば、ステップゲインの平均値αmは２を
越えてはならないが、個々のステップゲインαi の値は
２を越えてもよい。実際、最高の収束速度はαm ＝１.0
のときに達成され、このとき通常の指数減衰およびタッ
プ数を考えれば、αmax ＞２となる。以上の詳細は特願
昭６３−４５１６３号「反響消去装置」の明細書に記載
されている。このアルゴリズムは、人や物の移動により
反響路のインパルス応答が変動する場合に、その変動量
（インパルス応答の差）はインパルス応答と同じ減衰率
で指数減衰するという音響学的知見を利用したものであ
る。変動の大きいインパルス応答の初期の係数は大きな
ステップで、変動の小さいインパルス応答の後期の係数
は小さなステップで修正することにより、収束速度の大
きな反響消去装置を提供することができる。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】従来のアルゴリズムの
収束条件（３）式は、入力信号の白色性を仮定して導出
されたものである。ところが、入力信号が音声信号であ
る場合には、白色性の仮定が満足されないため、（３）
式の収束条件は成立しない。そのため、（３）式を満足
するようにαi を設定しただけでは入力信号が音声信号
である場合に発散してしまい、反響消去効果がなくなっ
てしまうという問題があった。
収束条件（３）式は、入力信号の白色性を仮定して導出
されたものである。ところが、入力信号が音声信号であ
る場合には、白色性の仮定が満足されないため、（３）
式の収束条件は成立しない。そのため、（３）式を満足
するようにαi を設定しただけでは入力信号が音声信号
である場合に発散してしまい、反響消去効果がなくなっ
てしまうという問題があった。
【０００９】この発明は上記の問題点に鑑みてなされた
もので、入力信号が音声信号である場合にも反響路の変
動に対し、擬似反響路のインパルス応答の修正の収束を
保証し、収束速度の速い反響消去装置を提供することを
目的とする。
もので、入力信号が音声信号である場合にも反響路の変
動に対し、擬似反響路のインパルス応答の修正の収束を
保証し、収束速度の速い反響消去装置を提供することを
目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】擬似反響路を構成するデ
ィジタルフィルタの係数が反響信号の消去誤差が最小と
なるように動作するアルゴリズムにより逐次的に修正
し、その修正動作における修正幅（ステップゲイン）
を、反響路の変動に対して必要とされるフィルタ係数修
正の大きさに比例して重み付けてあり、この発明ではそ
のフィルタ係数修正動作における個々のステップゲイン
αi の最大値を２で制限することを特徴とする。
ィジタルフィルタの係数が反響信号の消去誤差が最小と
なるように動作するアルゴリズムにより逐次的に修正
し、その修正動作における修正幅（ステップゲイン）
を、反響路の変動に対して必要とされるフィルタ係数修
正の大きさに比例して重み付けてあり、この発明ではそ
のフィルタ係数修正動作における個々のステップゲイン
αi の最大値を２で制限することを特徴とする。
【００１１】このようにしたから、この発明では入力信
号が音声信号である場合にも収束を保証し収束速度の大
きな反響消去装置を得ることができる。
号が音声信号である場合にも収束を保証し収束速度の大
きな反響消去装置を得ることができる。
【００１２】
【実施例】図１にこの発明の実施例の要部である推定回
路９の内部の一例として学習同定法を用いた構成例を示
し、図５と対応する部分には同一符号を付けてある。サ
ンプル値化された受話信号ｘ(n）は受話信号記憶回路１
１で受話信号ベクトルｘ(n）v とされると共にノルム演
算回路１２で‖ｘ(n）v ‖2 が演算される。ステップゲ
イン行列記憶回路１３にはステップゲイン行列Ａm が記
憶される。最大値制限回路１７は、個々のステップゲイ
ンαi の最大値が２より大きいときに、その最大値を２
とするように、個々のステップゲインαi に２／αmax
を乗じる。個々のステップαi の最大値が２より小さい
場合には、最大値制限回路１７は動作させない。これに
より指数減衰率を変えずに個々のステップゲインαi の
最大値を２で制限することができる。
路９の内部の一例として学習同定法を用いた構成例を示
し、図５と対応する部分には同一符号を付けてある。サ
ンプル値化された受話信号ｘ(n）は受話信号記憶回路１
１で受話信号ベクトルｘ(n）v とされると共にノルム演
算回路１２で‖ｘ(n）v ‖2 が演算される。ステップゲ
イン行列記憶回路１３にはステップゲイン行列Ａm が記
憶される。最大値制限回路１７は、個々のステップゲイ
ンαi の最大値が２より大きいときに、その最大値を２
とするように、個々のステップゲインαi に２／αmax
を乗じる。個々のステップαi の最大値が２より小さい
場合には、最大値制限回路１７は動作させない。これに
より指数減衰率を変えずに個々のステップゲインαi の
最大値を２で制限することができる。
【００１３】ｘ(n）v ，‖ｘ(n）v ‖2 ，ｅ(n) および
最大値を２で制限されたステップゲイン行列Ａm1は修正
情報生成回路１４に供給されて Ａm1・ｅ(n) ・ｘ(n）v ／‖ｘ(n）v ‖2 (4) が演算され、その出力は加算器１５へ供給されてタップ
係数記憶回路１６からのｈ(n）vhに加算されて修正され
た０フィルタ係数ｈ（ｎ＋１）vhが得られる。そのフィ
ルタ係数ｈ（ｎ＋１）vhは擬似反響路６へ出力されると
同時に、タップ係数記憶回路１６の値を更新する。
最大値を２で制限されたステップゲイン行列Ａm1は修正
情報生成回路１４に供給されて Ａm1・ｅ(n) ・ｘ(n）v ／‖ｘ(n）v ‖2 (4) が演算され、その出力は加算器１５へ供給されてタップ
係数記憶回路１６からのｈ(n）vhに加算されて修正され
た０フィルタ係数ｈ（ｎ＋１）vhが得られる。そのフィ
ルタ係数ｈ（ｎ＋１）vhは擬似反響路６へ出力されると
同時に、タップ係数記憶回路１６の値を更新する。
【００１４】以上の操作により、擬似反響路６は（５）
式に従って逐次修正され、擬似反響路６のインパルス応
答ｈ(n）vhは真の反響路のインパルス応答ｈ(n）v に近
づいてゆく。 ｈ(n＋１）vh＝ｈ(n）vh＋Ａm1・ｅ(n) ・ｘ(n）v ／‖ｘ(n)v ‖2 (5) ただし、Ａm1＝diag〔α1 ，α2 …，αL 〕：最大値を
２で制限されたステップゲイン行列、その他は（２）式
の対応するものと同一。
式に従って逐次修正され、擬似反響路６のインパルス応
答ｈ(n）vhは真の反響路のインパルス応答ｈ(n）v に近
づいてゆく。 ｈ(n＋１）vh＝ｈ(n）vh＋Ａm1・ｅ(n) ・ｘ(n）v ／‖ｘ(n)v ‖2 (5) ただし、Ａm1＝diag〔α1 ，α2 …，αL 〕：最大値を
２で制限されたステップゲイン行列、その他は（２）式
の対応するものと同一。
【００１５】（３）式は自動的に満足され、次式で表せ
る。 ０＜αm ＝（１／Ｌ）Σi αi ＜２・（２／αmax ）＜２ (6) ステップゲイン行列Ａm1の対角成分αi （ｉ＝１，２，
…，Ｌ）は図２Ａに示すようにｉの増加に伴って２から
インパルス応答の指数減衰特性と同じ傾きで指数減衰し
０に漸近する。
る。 ０＜αm ＝（１／Ｌ）Σi αi ＜２・（２／αmax ）＜２ (6) ステップゲイン行列Ａm1の対角成分αi （ｉ＝１，２，
…，Ｌ）は図２Ａに示すようにｉの増加に伴って２から
インパルス応答の指数減衰特性と同じ傾きで指数減衰し
０に漸近する。
【００１６】この発明の収束特性の計算機シュミレーシ
ョン結果を図３に示す。計算機シュミレーションには実
測したインパルス応答（３８４０タップ、サンプリング
周波数ｆs ＝８KHz ）を使用した。反響信号にはＳ／Ｎ
比＝３０dBとなるように近端雑音を加えた。実線はこの
発明（αm ＝0.４），破線は前記特願昭６３−４５１６
３号に示す方法（従来法と記す）（αm ＝1.０），一点
破線は学習同定法を用いてα1 ＝α2 ＝…＝αL ＝1.０
とした場合である。
ョン結果を図３に示す。計算機シュミレーションには実
測したインパルス応答（３８４０タップ、サンプリング
周波数ｆs ＝８KHz ）を使用した。反響信号にはＳ／Ｎ
比＝３０dBとなるように近端雑音を加えた。実線はこの
発明（αm ＝0.４），破線は前記特願昭６３−４５１６
３号に示す方法（従来法と記す）（αm ＝1.０），一点
破線は学習同定法を用いてα1 ＝α2 ＝…＝αL ＝1.０
とした場合である。
【００１７】図３Ａは受話信号として音声信号を用いた
場合の収束特性である。従来法（破線）はすぐに反響消
去量が０以下になり発散してしまい、反響消去効果がな
くなってしまうのに対して、この発明（実線）は安定に
収束し、約３５dBの反響消去量が得られている。この値
は学習同定法（α＝1.０固定）の反響消去量よりも約１
０dB大きい。また、反響消去量２０dBに達する収束時間
はαを1.０に固定した学習同定法（一点破線）の約４０
％に低減されることがわかる。
場合の収束特性である。従来法（破線）はすぐに反響消
去量が０以下になり発散してしまい、反響消去効果がな
くなってしまうのに対して、この発明（実線）は安定に
収束し、約３５dBの反響消去量が得られている。この値
は学習同定法（α＝1.０固定）の反響消去量よりも約１
０dB大きい。また、反響消去量２０dBに達する収束時間
はαを1.０に固定した学習同定法（一点破線）の約４０
％に低減されることがわかる。
【００１８】図３Ｂは受話信号として白色信号を用いた
場合の収束特性である。α固定の学習同定法（一点破
線）と比べた時の収束速度の向上はこの発明（実線）と
従来法（破線）とでほゞ変化がなく、反響消去量２０dB
に達する収束時間はα固定の学習同定法（一点破線）の
約４０％に低減されることがわかる。詳細にこの発明と
従来法とを比較すれば、この発明（実線）は初期の収束
速度は低下するが定常消去量は増加することがわかる。
これは、平均ステップゲインαm が小さくなることによ
る収束速度と定常消去量のトレードオフの関係のためで
ある。
場合の収束特性である。α固定の学習同定法（一点破
線）と比べた時の収束速度の向上はこの発明（実線）と
従来法（破線）とでほゞ変化がなく、反響消去量２０dB
に達する収束時間はα固定の学習同定法（一点破線）の
約４０％に低減されることがわかる。詳細にこの発明と
従来法とを比較すれば、この発明（実線）は初期の収束
速度は低下するが定常消去量は増加することがわかる。
これは、平均ステップゲインαm が小さくなることによ
る収束速度と定常消去量のトレードオフの関係のためで
ある。
【００１９】このように、この発明では音声信号に対
し、反響路変動に対する擬似反響路のインパルス応答の
収束性が速いが、拡声通話系では人の移動などによる反
響路の変動が多く、これに迅速に適応できることは大き
な利点となる。以上、音場のインパルス応答の変動量が
指数減衰特性を持つ場合について説明したが、他の任意
の変動特性であってもよい。また、インパルス応答の変
動特性を近似してステップゲイン行列の対角成分αi を
設定してもよい。ディジタルフィルタとしてＦＩＲフィ
ルタで説明したが、他の任意のディジタルフィルタであ
ってもよい。また、アルゴリズムとして学習同定法で説
明したが、他の任意のアルゴリズムであってもよく、イ
ンパルス応答の変動特性が推定するパラメータに及ぼす
変動の大きさに応じて修正幅をきめればよい。
し、反響路変動に対する擬似反響路のインパルス応答の
収束性が速いが、拡声通話系では人の移動などによる反
響路の変動が多く、これに迅速に適応できることは大き
な利点となる。以上、音場のインパルス応答の変動量が
指数減衰特性を持つ場合について説明したが、他の任意
の変動特性であってもよい。また、インパルス応答の変
動特性を近似してステップゲイン行列の対角成分αi を
設定してもよい。ディジタルフィルタとしてＦＩＲフィ
ルタで説明したが、他の任意のディジタルフィルタであ
ってもよい。また、アルゴリズムとして学習同定法で説
明したが、他の任意のアルゴリズムであってもよく、イ
ンパルス応答の変動特性が推定するパラメータに及ぼす
変動の大きさに応じて修正幅をきめればよい。
【００２０】
【発明の効果】以上説明したように、この発明によれば
個々のステップゲインαi の最大値を２で制限したか
ら、入力信号が音声信号である場合にも収束を保証し、
収束速度の速い反響消去装置を得ることができる。従っ
て通話品質が改善される効果がある。
個々のステップゲインαi の最大値を２で制限したか
ら、入力信号が音声信号である場合にも収束を保証し、
収束速度の速い反響消去装置を得ることができる。従っ
て通話品質が改善される効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の実施例の要部である推定回路の具体
例を示すブロック図。
例を示すブロック図。
【図２】Ａはこの発明におけるステップゲイン行列Ａm1
の対角成分αi を示す説明図、Ｂは従来法におけるステ
ップゲイン行列Ａm の対角成分αi を示す説明図であ
る。
の対角成分αi を示す説明図、Ｂは従来法におけるステ
ップゲイン行列Ａm の対角成分αi を示す説明図であ
る。
【図３】Ａはこの発明と従来法との音声信号入力に対す
る収束過程のシュミレーション結果を示す説明図、Ｂは
この発明と従来法との白色信号に対する収束過程のシュ
ミレーション結果を示す説明図である。
る収束過程のシュミレーション結果を示す説明図、Ｂは
この発明と従来法との白色信号に対する収束過程のシュ
ミレーション結果を示す説明図である。
【図４】反響消去装置の一般的構成を示すブロック図。
【図５】従来の推定回路６の内部の一例を示すブロック
図。
図。
Claims (1)
- 【請求項１】 反響路への送出信号と、その送出信号が
前記反響路を経由した後の反響信号とから擬似反響路を
生成し、前記送出信号を前記擬似反響路の入力とするこ
とにより得られる擬似反響信号を前記反響信号から差し
引くことにより前記反響信号を消去する反響消去装置に
おいて、 前記擬似反響路はディジタルフィルタにより構成され、
前記ディジタルフィルタの各係数は前記反響信号の消去
誤差を最小とするように動作するアルゴリズムにより逐
次的に修正されるものであり、 その各フィルタ係数の修正動作における各修正幅（ステ
ップゲイン）は、それぞれ前記反響路の変動に対して必
要とされるそのフィルタ係数修正の大きさに比例して重
み付けられており、 前記フィルタ係数修正動作における各修正幅（ステップ
ゲイン）の最大値は２で制限されていることを特徴とす
る反響消去装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3044929A JP2551869B2 (ja) | 1991-03-11 | 1991-03-11 | 反響消去装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3044929A JP2551869B2 (ja) | 1991-03-11 | 1991-03-11 | 反響消去装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04281625A JPH04281625A (ja) | 1992-10-07 |
| JP2551869B2 true JP2551869B2 (ja) | 1996-11-06 |
Family
ID=12705168
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3044929A Expired - Fee Related JP2551869B2 (ja) | 1991-03-11 | 1991-03-11 | 反響消去装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2551869B2 (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4579518B2 (ja) * | 2003-09-05 | 2010-11-10 | 日本無線株式会社 | 遅延波キャンセラ |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5980031A (ja) * | 1982-10-30 | 1984-05-09 | Fujitsu Ltd | エコ−キヤンセラ−の制御方法 |
| JP2533353B2 (ja) * | 1988-02-26 | 1996-09-11 | 日本電信電話株式会社 | 反響消去装置 |
-
1991
- 1991-03-11 JP JP3044929A patent/JP2551869B2/ja not_active Expired - Fee Related
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH04281625A (ja) | 1992-10-07 |
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