JP2679464B2 - 適応ノイズ除去フィルタ - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は適用ノイズ除去フィル
タに関し、ノイズの特性サンプルをとるための入力チャ
ンネルとノイズが混入した情報信号を入力するチャンネ
ルを有し、特性サンプルに基づいて混入しているノイズ
を適応的に推定し、混入ノイズを除去する適用ノイズ除
去フィルタに関する。

【０００２】

【従来の技術】従来から、航空機、車両等のエンジン音
の中から音声信号を取出すために適応ノイズ除去フィル
タが用いられている。図５は従来の適用ノイズ除去フィ
ルタの概略構成を示すブロック図であり、ノイズの特性
サンプルをとるためのノイズ入力チャンネル９１と、ノ
イズが混入した情報信号をとりこむための情報入力チャ
ンネル９２と、特性サンプルを入力とするＦＩＲ（fini
te impulse response ）フィルタ９３と、情報入力チャ
ンネル９２からとりこまれた信号とＦＩＲフィルタ９３
から出力された信号との差を得てノイズが除去された信
号として出力するとともに、ＦＩＲフィルタ９３に対し
てフィルタ特性変更指示信号として供給する誤差演算器
９４とを有している。

【０００３】図６はＦＩＲフィルタ９３の構成を示すブ
ロック図であり、特性サンプルを入力とするｎ段の遅延
素子９３ａと、遅延されていない特性サンプルおよび遅
延素子９３ａの各段からの出力にそれぞれ荷重Ｗｉ（但
し、ｉ＝０，１，２，・・・，ｎ）を乗算してそれらの
和をとるシグマ・ユニット９３ｂとを有している。ここ
で、特性サンプルをＮｏｊ、ノイズと情報信号が重畳し
た信号をＳｊ＋Ｎｊ、誤差演算器９４から出力される差
信号をｄｊ、ＦＩＲフィルタ９３から出力される信号を
ＯＦｊ、各荷重が乗算される信号をＯＤｉｊ、遅延素子
９３ａによるｉ段の遅延を示す演算子をＺ^-iとすれば、
数１が成立する。

【０００４】

【数１】 また、ＦＩＲフィルタ９３の荷重Ｗｉは、ｄｊ＝Ｓｊ＋
Ｎｊ−Ｎｏｊであるから、Ｗｉ＝Ｗｉ＋ε・ｄｊ・ＯＤ
ｉｊの式に基づいて随時変更される。ここで、εは荷重
の収束速度および安定性に影響を及ぼすパラメータであ
り、微小な正の数に設定される。そして、荷重Ｗｉを上
記式に基づいて変更することにより、情報信号Ｓｊに重
畳されているノイズＮｊを精度よく推定し、誤差演算器
９４により推定されたノイズを減算して情報信号Ｓｊを
得ることができる。

【０００５】以上の説明から明らかなように、ノイズ源
から情報入力チャンネル５２までのノイズ伝播経路とノ
イズ源からノイズ入力チャンネル５１までのノイズ伝播
経路との相違に対応させて荷重Ｗｉを変化させることに
より、情報信号に重畳されたノイズを高精度に推定して
除去でき、高品質の情報信号を得ることができる。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】上記従来の適応ノイズ
除去フィルタにおいては、少なくとも一方のチャンネル
から取込まれる信号に直流オフセットが重畳されている
場合に、ノイズの推定精度が著しく低下し、得られる情
報信号の品質が低下し、または情報信号よりも大きいレ
ベルのノイズが残留して到底情報信号の識別ができなく
なるという不都合がある。

【０００７】この点についてさらに詳細に説明する。但
し、以下の説明においては特性サンプルに直流オフセッ
トが重畳されていると仮定する。このような場合に、Ｆ
ＩＲフィルタ９３は特性サンプルの各遅延信号に対して
所定の荷重を乗算した状態で加算するのであるから、シ
グマ・ユニット９３ｂから出力される信号には、荷重が
乗算された状態の直流オフセットを単純に加算したこと
に相当する直流オフセットが重畳されていることにな
る。したがって、直流オフセットの占める割合が著しく
大きくなり、上記式に基づく荷重Ｗｉの補正が正確に行
なえるという保証が全くなくなってしまう。

【０００８】

【発明の目的】この発明は上記の問題点に鑑みてなされ
たものであり、ノイズ入力チャンネル、情報入力チャン
ネルの少なくとも一方に直流オフセットが重畳されてい
る場合に直流オフセットの除去をも高精度に達成できる
新規な適応ノイズ除去フィルタを提供することを目的と
している。

【０００９】

【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めの、請求項１の適応ノイズ除去フィルタは、ノイズが
順次供給される複数段の遅延手段と、ノイズおよび遅延
手段の各段から出力されるノイズに対して所定の荷重を
乗算するノイズ用荷重乗算手段と、所定の定数値を出力
する定数値出力手段と、定数値に対して所定の荷重を乗
算するオフセット用荷重乗算手段と、全ての荷重乗算手
段からの出力を加算する加算手段と、ノイズが重畳され
た情報信号と加算手段による加算結果との差分を発生す
る差分発生手段とを含み、上記各荷重乗算手段が、差分
発生手段からの差分結果を入力として標準デルタ則に基
づいて荷重を補正するものである。

【００１０】請求項２の適応ノイズ除去フィルタは、遅
延手段の中央段に対応されたＦＩＦＯメモリ手段が差分
発生手段の情報信号供給側の前段にさらに設けられてい
る。

【００１１】

【作用】請求項１の適応ノイズ除去フィルタであれば、
ノイズを複数段の遅延手段に順次供給し、ノイズおよび
遅延手段の各段から出力されるノイズに対してノイズ用
荷重乗算手段によりそれぞれ所定の荷重を乗算する。ま
た、定数値出力手段から出力される定数に対してオフセ
ット用荷重乗算手段により所定の荷重を乗算する。そし
て、全ての荷重乗算手段からの出力を加算手段により加
算し、差分発生手段により、ノイズが重畳された情報信
号と加算手段による加算結果との差分を発生する。さら
に、差分結果を各荷重乗算手段に供給することにより、
標準デルタ則に基づいて荷重を補正する。

【００１２】以下、上記一連の処理を必要回数だけ反復
することにより最適の荷重が得られ、得られた荷重に基
づいて重畳されているノイズを除去できる。また、定数
値出力手段およびオフセット用荷重乗算手段を有してい
るのであるから、直流オフセットが重畳されている場合
にも直流オフセットを除去できる。即ち、直流オフセッ
トの有無に拘らず元の情報信号のみを得ることができ
る。

【００１３】請求項２の適応ノイズ除去フィルタであれ
ば、ＦＩＦＯメモリ手段からの出力が遅延手段の何れか
の段からの出力に対応する状態を確保できるので、信号
源とノイズ源との相対位置に起因する遅れ、進みに確実
に対処でき、一層高精度のノイズ除去を達成できる。

【００１４】

【実施例】以下、実施例を示す添付図面によって詳細に
説明する。図２はこの発明の適応ノイズ除去フィルタの
一実施例を示す概略ブロック図であり、ノイズ源１から
のノイズに基づく特性サンプルＮｏｊが入力されるノイ
ズ入力チャンネル２と、ノイズ源１からのノイズおよび
信号源３からの情報信号Ｓｊが重畳された重畳信号Ｓｊ
＋Ｎｊが入力される情報入力チャンネル４と、特性サン
プルＮｏｊを入力とする特性フィルタ５と、重畳信号Ｓ
ｊ＋Ｎｊから特性フィルタ５の出力を減算する誤差演算
器６とを有し、誤差演算器６から出力される推定誤差ｄ
ｊを特性フィルタ５にフィードバックしている。

【００１５】図１は特性フィルタの構成を示すブロック
図であり、（ｎ−１）段の遅延素子５１２，５１３，・
・・，５１ｎからなる遅延回路５１に特性ノイズＮｏｊ
が供給され、特性ノイズＮｏｊおよび遅延回路５１の各
段の出力信号に対してノイズ用荷重乗算器５２１，５２
２，・・・，５２ｎによりそれぞれ荷重Ｗ１，Ｗ２，・
・・，Ｗｎが乗算される。そして、定数値出力部５３か
ら出力される負の定数（例えば、−１）に対してオフセ
ット用荷重乗算器５２０により荷重Ｗ０が乗算される。
さらに、各荷重乗算器５２０，５２１，５２２，・・
・，５２ｎからの出力が加算器５４により加算されて推
定ノイズＯＦｊとして出力される。尚、上記各荷重乗算
器は、後述する標準デルタ則に基づく学習を行なって該
当する荷重の補正を行なうようにしている。

【００１６】上記構成の適応ノイズ除去フィルタの作用
は次のとおりである。各荷重が乗算される信号をＯＤｉ
ｊ、遅延素子によるｉ段の遅延を示す演算子をＺ^-iとす
れば、数２が成立する。

【００１７】

【数２】 （但し、ＯＤ０ｊ＝−１とする） また、誤差評価関数Ｅｊを Ｅｊ＝（１／２）（Ｓｊ＋Ｎｊ−ＯＦｊ）² で定義すれば、特性サンプルＮｏｊに基づくノイズの推
定が十分に精度よく行なえた場合に誤差評価関数Ｅｊは
最小値をとり、数３で示される誤差の２乗和Ｅも最小値
をとる。

【００１８】

【数３】 誤差評価関数Ｅｊと荷重Ｗｉとの関係の一例を表１およ
び図３に示す。但し、△Ｗｉは荷重の変化量である。

【００１９】

【表１】 表１および図３から明らかなように、誤差評価関数Ｅｊ
が極小値をとるために必要な荷重の変化分△Ｗｉは数４
を満足することが必要条件になる。

【００２０】

【数４】 したがって、荷重Ｗｉを補正する式は数５で示される。

【００２１】

【数５】 また、数６の関係が成立する。

【００２２】

【数６】 上記数６を数５に代入することにより Ｗｉ＝Ｗｉ＋ε・（Ｓｊ＋Ｎｊ−ＯＦｊ）・ＯＤｉｊ ＝Ｗｉ＋ε・ｄｊ・ＯＤｉｊ が得られる。特に、数７が成立するのであるから、

【００２３】

【数７】 荷重Ｗ０を補正するための式は次式のとおりになる。 Ｗ０＝Ｗ０−ε・ｄｊ 即ち、Ｗｉ＝Ｗｉ＋εｄｉ・ＯＤｉｊ，Ｗ０＝Ｗ０−ε
・ｄｉは標準デルタ則として知られるニューラル・ネッ
トワークの学習則と一致するのであるから、全ての荷重
について標準デルタ則に基づく学習を行なうことにより
ノイズＮｊを高精度に推定でき、しかも定数値出力部５
３およびオフセット用荷重乗算器５２０を有しているの
であるから、直流オフセットの高精度の推定をも達成で
きる。

【００２４】したがって、以上のように推定されたノイ
ズＯＦｊを重畳信号Ｓｊ＋Ｎｊから減算することにより
元の情報信号Ｓｊを得ることができる。

【００２５】

【実施例２】図４はこの発明の適応ノイズ除去フィルタ
の他の実施例を示すブロック図であり、図１の実施例と
異なる点は、情報入力チャンネル４と誤差演算器６との
間に｛（ｎ＋１）／２−１｝段のＦＩＦＯメモリ７を設
け、適応フィルタ５の遅延回路５３の遅延段の中央部に
対応させた点のみである。

【００２６】したがって、この実施例の場合には、ＦＩ
ＦＯメモリ７からの出力に対して遅延回路５３の何れか
の段が対応する状態が確保できるのであるから、信号源
３とノイズ源１との相対位置関係によって進み時間、遅
れ時間が大きい場合であっても確実なノイズ除去を達成
できる。尚、この発明は上記の実施例に限定されるもの
ではなく、例えば、適応フィルタ５の荷重乗算器および
加算器と誤差演算器とＦＩＦＯメモリとを多チャンネル
化することにより適応ノイズ除去フィルタを多チャンネ
ル化することが可能であるほか、荷重乗算器および加算
器を線形ニューロン素子で構成することが可能であり、
その他、この発明の要旨を変更しない範囲内において種
々の設計変更を施すことが可能である。

【００２７】

【発明の効果】以上のように請求項１の発明は、情報信
号、ノイズの少なくとも一方の取込み側に直流オフセッ
トが重畳されているか否かに拘らずノイズおよび該当す
る場合には直流オフセットを除去して元の情報信号を得
ることができるという特有の効果を奏する。

【００２８】請求項２の発明は、情報源とノイズ源との
相対位置に基づく位相の進み、遅れがある場合にも対処
でき、より正確に元の情報信号を得ることができるとい
う特有の効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の適応ノイズ除去フィルタに組込まれ
る特性フィルタの構成を示すブロック図である。

【図２】この発明の適応ノイズ除去フィルタの一実施例
を示す概略ブロック図である。

【図３】誤差評価関数と荷重との関係の一例を示す図で
ある。

【図４】この発明の適応ノイズ除去フィルタの他の実施
例を示すブロック図である。

【図５】従来の適用ノイズ除去フィルタの概略構成を示
すブロック図である。

【図６】ＦＩＲフィルタの構成を示すブロック図であ
る。

【符号の説明】

６ 誤差演算器 ７ ＦＩＦＯメモリ ５１ 遅延
回路 ５３ 定数値出力部 ５４ 加算器 ５１２，５１３，・・・，５１ｎ 遅延素子 ５２０ オフセット用荷重乗算器 ５２１，５２２，・・・，５２ｎ ノイズ用荷重乗算器

Claims (2)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 ノイズが順次供給される複数段の遅延手
   段（５１）（５１２）（５１３）・・・（５１ｎ）と、
   ノイズおよび遅延手段（５１）（５１２）（５１３）・
   ・・（５１ｎ）の各段から出力されるノイズに対して所
   定の荷重を乗算するノイズ用荷重乗算手段（５２１）
   （５２２）・・・（５２ｎ）と、所定の定数値を出力す
   る定数値出力手段（５３）と、定数値に対して所定の荷
   重を乗算するオフセット用荷重乗算手段（５２０）と、
   全ての荷重乗算手段（５２０）（５２１）（５２２）・
   ・・（５２ｎ）からの出力を加算する加算手段（５４）
   と、ノイズが重畳された情報信号と加算手段（５４）に
   よる加算結果との差分を発生する差分発生手段（６）と
   を含み、上記各荷重乗算手段（５２０）（５２１）（５
   ２２）・・・（５２ｎ）が、差分発生手段（６）からの
   差分結果を入力として標準デルタ則に基づいて荷重を補
   正するものである適応ノイズ除去フィルタ。
2. 【請求項２】 遅延手段（５１）（５１２）（５１３）
   ・・・（５１ｎ）の中央段に対応されたＦＩＦＯメモリ
   手段（７）が差分発生手段（６）の情報信号供給側の前
   段にさらに設けられている請求項１に記載の適応ノイズ
   除去フィルタ。