JP2683490B2 - 適応性雑音除去装置 - Google Patents
適応性雑音除去装置Info
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- JP2683490B2 JP2683490B2 JP5241265A JP24126593A JP2683490B2 JP 2683490 B2 JP2683490 B2 JP 2683490B2 JP 5241265 A JP5241265 A JP 5241265A JP 24126593 A JP24126593 A JP 24126593A JP 2683490 B2 JP2683490 B2 JP 2683490B2
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- H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
- H03H—IMPEDANCE NETWORKS, e.g. RESONANT CIRCUITS; RESONATORS
- H03H21/00—Adaptive networks
- H03H21/0012—Digital adaptive filters
- H03H21/0025—Particular filtering methods
- H03H21/0027—Particular filtering methods filtering in the frequency domain
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04B—TRANSMISSION
- H04B1/00—Details of transmission systems, not covered by a single one of groups H04B3/00 - H04B13/00; Details of transmission systems not characterised by the medium used for transmission
- H04B1/06—Receivers
- H04B1/10—Means associated with receiver for limiting or suppressing noise or interference
- H04B1/12—Neutralising, balancing, or compensation arrangements
- H04B1/123—Neutralising, balancing, or compensation arrangements using adaptive balancing or compensation means
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- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Soundproofing, Sound Blocking, And Sound Damping (AREA)
- Circuit For Audible Band Transducer (AREA)
- Filters That Use Time-Delay Elements (AREA)
- Cable Transmission Systems, Equalization Of Radio And Reduction Of Echo (AREA)
- Noise Elimination (AREA)
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は適応性雑音除去装置に関
し、特に全二重スピーカホーン用のハウリング除去装置
として適応性雑音除去装置を使用することに関する。
し、特に全二重スピーカホーン用のハウリング除去装置
として適応性雑音除去装置を使用することに関する。
【０００２】
【従来の技術】スピーカからの音声に感じないようスピ
ーカから十分に離れてしかも雑音源に出来る限り近づけ
ておかれた付加的なマイクロホンからの信号を基準信号
として使用して、音響性雑音がかなりある環境、例えば
航空機のコックピットや自動車等から明瞭な音声を送る
際に適応性雑音除去装置を使用することは一般に行われ
ている。適応性雑音除去装置はまた全二重スピーカホー
ンの分野でスピーカ装置のスピーカとマイクロホンの間
の帰還路から生じるハウリングを防止するためにも使用
されている。
ーカから十分に離れてしかも雑音源に出来る限り近づけ
ておかれた付加的なマイクロホンからの信号を基準信号
として使用して、音響性雑音がかなりある環境、例えば
航空機のコックピットや自動車等から明瞭な音声を送る
際に適応性雑音除去装置を使用することは一般に行われ
ている。適応性雑音除去装置はまた全二重スピーカホー
ンの分野でスピーカ装置のスピーカとマイクロホンの間
の帰還路から生じるハウリングを防止するためにも使用
されている。
【０００３】適応性雑音除去のための種々の方法が知ら
れている。例えば、B.Widrow et al"Adaptive Noise Ca
ncelling-Principles and Application of the LMS ada
ptive filter",Proc IEEE, Vol 63, No 12, Dec 1975,
pp 1692-1716 及びM. R. Sabgur, "Adaptive Noise Can
celling for Speech Signals", IEEE trans. ASSP,Vol
26, 1997, pp 419-423 の論文がある。
れている。例えば、B.Widrow et al"Adaptive Noise Ca
ncelling-Principles and Application of the LMS ada
ptive filter",Proc IEEE, Vol 63, No 12, Dec 1975,
pp 1692-1716 及びM. R. Sabgur, "Adaptive Noise Can
celling for Speech Signals", IEEE trans. ASSP,Vol
26, 1997, pp 419-423 の論文がある。
【０００４】適応性雑音除去装置は先ず主マイクロホン
の位置の信号の雑音成分に対する基準雑音信号から変換
の推定値を生成する。この変換は実際には２つの音響的
結合路に依存する。その１つは雑音源と付加的マイクロ
ホンの間であり、他の１つは雑音源と主マイクロホンの
間である。次いで、主マイクロホンの位置にある雑音信
合成分をモデルするために基準雑音信号が使用される。
この雑音成分は実際のマイクロホン信号から差し引かれ
る。スピーカ信号がない場合で変換が正確に規定されて
いると仮定すると、実際の主マイクロホンの入力と適応
性フィルタの出力での推定雑音との差はゼロになる筈で
ある。スピーカ信号がある場合はこの差信号は主として
スピーカーからの信号を含んでいる。
の位置の信号の雑音成分に対する基準雑音信号から変換
の推定値を生成する。この変換は実際には２つの音響的
結合路に依存する。その１つは雑音源と付加的マイクロ
ホンの間であり、他の１つは雑音源と主マイクロホンの
間である。次いで、主マイクロホンの位置にある雑音信
合成分をモデルするために基準雑音信号が使用される。
この雑音成分は実際のマイクロホン信号から差し引かれ
る。スピーカ信号がない場合で変換が正確に規定されて
いると仮定すると、実際の主マイクロホンの入力と適応
性フィルタの出力での推定雑音との差はゼロになる筈で
ある。スピーカ信号がある場合はこの差信号は主として
スピーカーからの信号を含んでいる。
【０００５】雑音信号を最適に除去するためにはフィル
タの特性は動的に変えられる。付加的マイクロホンと主
マイクロホンの間の変換を規定する２つの音響的通路は
一般に非静止的である。適応化速度は、室内での人物や
物体の移動、雑音源の移動または雑音特性の変化に起因
するこれら通路間のパルス応答の変化を適応的に追跡出
来るよう十分に高くなければならない。
タの特性は動的に変えられる。付加的マイクロホンと主
マイクロホンの間の変換を規定する２つの音響的通路は
一般に非静止的である。適応化速度は、室内での人物や
物体の移動、雑音源の移動または雑音特性の変化に起因
するこれら通路間のパルス応答の変化を適応的に追跡出
来るよう十分に高くなければならない。
【０００６】適応性フィルタは通常周知の「LMSアルゴ
リズム」を使用する。これはまた推計学傾斜図表」とし
ても知られている。例えば、B. Widrow et al "Station
ary and Nonstationary Learning Characteristic of t
he LMS Adaptive Filter", Proc IEEE, august 1976, V
ol 64, No 8, pp 1151-1162 の論文を参照されたい。
リズム」を使用する。これはまた推計学傾斜図表」とし
ても知られている。例えば、B. Widrow et al "Station
ary and Nonstationary Learning Characteristic of t
he LMS Adaptive Filter", Proc IEEE, august 1976, V
ol 64, No 8, pp 1151-1162 の論文を参照されたい。
【０００７】ＬＭＳアルゴリズムによると、適応性フィ
ルタの出力は最小平均自乗誤差の点から出来る限り小さ
いこと、即ち出力パワーが最小化されることが要求され
る。ＬＭＳアルゴリズムは入力サンプル毎にＮ個の未知
のフィルタ係数を更新し、０（Ｎ）回の計算で１つの近
似的に最適な解を生成する。ＬＭＳアルゴリズムは基準
信号が白色雑音信号である場合に最もうまく作動する。
しかし、白色雑音ではなくしかも非静止的である実際の
信号に対しては、ＬＭＳ法による収斂は極めてお粗末で
ある。
ルタの出力は最小平均自乗誤差の点から出来る限り小さ
いこと、即ち出力パワーが最小化されることが要求され
る。ＬＭＳアルゴリズムは入力サンプル毎にＮ個の未知
のフィルタ係数を更新し、０（Ｎ）回の計算で１つの近
似的に最適な解を生成する。ＬＭＳアルゴリズムは基準
信号が白色雑音信号である場合に最もうまく作動する。
しかし、白色雑音ではなくしかも非静止的である実際の
信号に対しては、ＬＭＳ法による収斂は極めてお粗末で
ある。
【０００８】必要なフィルタ長、即ちタップ数Ｎは音響
的漏洩路のパルス応答長、即ち部屋の残響時間で決ま
る。大概の部屋の代表的な残響時間は４００ミリ秒以下
である。従って、適応性フィルタ長は約１００乃至２０
０ミリ秒、即ちサンプリング周波数を一般的な８KHzに
選んだ場合１０００乃至２０００タップの範囲になけれ
ばならない。適応性ＬＭＳフィルタを実施するに必要な
計算は、ＬＭＳフィルタ自体の計算は数えなくても１６
乃至３２ＭＩＰＳに達し、これは相当な計算量である。
的漏洩路のパルス応答長、即ち部屋の残響時間で決ま
る。大概の部屋の代表的な残響時間は４００ミリ秒以下
である。従って、適応性フィルタ長は約１００乃至２０
０ミリ秒、即ちサンプリング周波数を一般的な８KHzに
選んだ場合１０００乃至２０００タップの範囲になけれ
ばならない。適応性ＬＭＳフィルタを実施するに必要な
計算は、ＬＭＳフィルタ自体の計算は数えなくても１６
乃至３２ＭＩＰＳに達し、これは相当な計算量である。
【０００９】適応性雑音除去に関する他の問題に対する
他の解決案はサブバンド反響除去装置(ＳＢＡＥＣ)とし
て知られている。例えば、Andre Gilloire "Experiment
s with Sub-Band Acoustic Echo Cancellers for Telec
onferencing", Proc of IEEEICASSP 87, April 1987, p
p 2141-2144 の論文を参照されたい。この方法は標準の
ＬＭＳ法に比べて適応速度及び計算回数の両者で勝って
いる。しかしこの方法はチャンネル相互依存性に起因す
る残留誤差を有し、これは適応化の作業では考慮に入れ
られておらず、このためチャンネル数が制限され、従っ
て達成可能な計算回数の改善が制限される。
他の解決案はサブバンド反響除去装置(ＳＢＡＥＣ)とし
て知られている。例えば、Andre Gilloire "Experiment
s with Sub-Band Acoustic Echo Cancellers for Telec
onferencing", Proc of IEEEICASSP 87, April 1987, p
p 2141-2144 の論文を参照されたい。この方法は標準の
ＬＭＳ法に比べて適応速度及び計算回数の両者で勝って
いる。しかしこの方法はチャンネル相互依存性に起因す
る残留誤差を有し、これは適応化の作業では考慮に入れ
られておらず、このためチャンネル数が制限され、従っ
て達成可能な計算回数の改善が制限される。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】本発明の目的は適応化
時間がフィルタ長と同程度に短い高速適応化を実現する
適応性雑音除去装置を提供するにある。
時間がフィルタ長と同程度に短い高速適応化を実現する
適応性雑音除去装置を提供するにある。
【００１１】
【課題を解決するための手段】本発明は信号入力、基準
入力及び信号出力を有する適応性雑音除去装置であっ
て、以下のように構成される。即ち、基準入力からの信
号を選択されたＬ個のタップのフィルタで畳み込み、フ
ィルタされた基準信号を形成する畳み込み論理回路と、
フィルタされた基準信号を信号入力から差し引き出力信
号を形成する論理回路と、各々が係数Ｃkを有するＮ個
の基本関数の線形組み合わせとしてフィルタ・タップを
生成する論理回路と、出力信号中のパワーを最小にする
係数Ｃkを反復的に決定する論理回路とよりなる。ここ
でＮはフィルタのタップ数より小さく、基本関数は有限
幅領域を有し、該有限幅領域の外では該関数は周波数及
び時間ドメインの両者が実質上ゼロである。
入力及び信号出力を有する適応性雑音除去装置であっ
て、以下のように構成される。即ち、基準入力からの信
号を選択されたＬ個のタップのフィルタで畳み込み、フ
ィルタされた基準信号を形成する畳み込み論理回路と、
フィルタされた基準信号を信号入力から差し引き出力信
号を形成する論理回路と、各々が係数Ｃkを有するＮ個
の基本関数の線形組み合わせとしてフィルタ・タップを
生成する論理回路と、出力信号中のパワーを最小にする
係数Ｃkを反復的に決定する論理回路とよりなる。ここ
でＮはフィルタのタップ数より小さく、基本関数は有限
幅領域を有し、該有限幅領域の外では該関数は周波数及
び時間ドメインの両者が実質上ゼロである。
【００１２】ＬＭＳ法は本発明の解決策の基礎をなすも
のである。しかし、本発明のフィルタは先行技術のもの
と違って、Ｎ個(Ｎはフィルタ長より小さい)の基本関数
の和で表される。これはＳＢＡＥＣを一般化したもので
ある。ＳＢＡＥＣでは、信号は数個の帯域フィルタによ
りフィルタされる。しかし各サブバンド毎に通常のＬＭ
Ｓアルゴリズムが適用され各バンド内の多数のフィルタ
係数を適応化する。ここでは種々のバンドの相互依存性
は無視される。これに対して、本発明の方法では自由度
の数と同数のバンドが存在する。各サブバンドで定義さ
れるべきフィルタ係数は１つのみであり、隣接するバン
ドの相互依存性は対称的に考慮されている。
のである。しかし、本発明のフィルタは先行技術のもの
と違って、Ｎ個(Ｎはフィルタ長より小さい)の基本関数
の和で表される。これはＳＢＡＥＣを一般化したもので
ある。ＳＢＡＥＣでは、信号は数個の帯域フィルタによ
りフィルタされる。しかし各サブバンド毎に通常のＬＭ
Ｓアルゴリズムが適用され各バンド内の多数のフィルタ
係数を適応化する。ここでは種々のバンドの相互依存性
は無視される。これに対して、本発明の方法では自由度
の数と同数のバンドが存在する。各サブバンドで定義さ
れるべきフィルタ係数は１つのみであり、隣接するバン
ドの相互依存性は対称的に考慮されている。
【００１３】基本関数は小さな時間−バンド幅積を有す
るのが好ましい。このことは、基本関数が時間ドメイン
内で十分に集中されていなければならないこと、即ちそ
の時間幅が出来るだけ小さくなければならないこと、及
びこれらの関数が周波数ドメイン内で出来るだけ小さい
バンド幅を有しなければならないことを意味する。
るのが好ましい。このことは、基本関数が時間ドメイン
内で十分に集中されていなければならないこと、即ちそ
の時間幅が出来るだけ小さくなければならないこと、及
びこれらの関数が周波数ドメイン内で出来るだけ小さい
バンド幅を有しなければならないことを意味する。
【００１４】実際にはこれが意味するところは所望の精
度内で基本関数とそのフーリエ変換の両者が狭い関数で
近似されるように基本関数が選ばれていることである。
このような基本関数を使用することは、これらを組み合
わせて得られるフィルタが一般に非因果関係的であり、
付加的な遅延を生じることを意味する。しかしパラメー
タを慎重に選ぶことにより、この遅延はフィルタ長の極
く小部分に等しくされ、かつシステム内の他の遅延に比
べて小さくすることが出来る。
度内で基本関数とそのフーリエ変換の両者が狭い関数で
近似されるように基本関数が選ばれていることである。
このような基本関数を使用することは、これらを組み合
わせて得られるフィルタが一般に非因果関係的であり、
付加的な遅延を生じることを意味する。しかしパラメー
タを慎重に選ぶことにより、この遅延はフィルタ長の極
く小部分に等しくされ、かつシステム内の他の遅延に比
べて小さくすることが出来る。
【００１５】本発明の１実施例では、基本関数は不連続
フーリエ変換で用いられる如き次式により生成される。
フーリエ変換で用いられる如き次式により生成される。
【００１６】
【数７】 ｗk(ｔ)＝Ｗ(ｔ)ｅｘｐ{ｊｋ（Δω）ｔ} (1) ここでｊ＝√−１、ｋは−Ｎ／２乃至(Ｎ／２)−１の間
の指数、Δωは周波数ドメイン内のステップである。こ
の式で小さい時間−バンド幅積という要件は実際にはウ
インドウ関数ｗ(ｔ)のみに適用される。
の指数、Δωは周波数ドメイン内のステップである。こ
の式で小さい時間−バンド幅積という要件は実際にはウ
インドウ関数ｗ(ｔ)のみに適用される。
【００１７】基本関数が小さな時間−バンド幅積を持つ
という要件は指数ｉ及びｋを有する基本関数間の相互依
存性を無視しうるものにする。ここで｜ｉ−ｋ｜は約３
より大きい。従って、平均自乗誤差を表す式を微分する
ことにより得られるフィルタ係数に対する式の系は希薄
マトリックスを有し、このマトリックスでは主対角線に
近い対角線のみがゼロと異なる。このような系は０(Ｎ)
回の計算で効率よく解くことが出来る。系マトリックス
自体の計算は相関関数の計算(これは０(ＮｌｏｇＮ)回
の演算を必要とする)を必要とするので、全体のフィル
タ適応化は計算ブロック当たり０(ＮｌｏｇＮ)回の演算
で行われ、ブロック毎の新しいフィルタ係数を精確に形
成することが出来る。ここでブロック長はフィルタ長の
或る小さな整数倍であるとする。
という要件は指数ｉ及びｋを有する基本関数間の相互依
存性を無視しうるものにする。ここで｜ｉ−ｋ｜は約３
より大きい。従って、平均自乗誤差を表す式を微分する
ことにより得られるフィルタ係数に対する式の系は希薄
マトリックスを有し、このマトリックスでは主対角線に
近い対角線のみがゼロと異なる。このような系は０(Ｎ)
回の計算で効率よく解くことが出来る。系マトリックス
自体の計算は相関関数の計算(これは０(ＮｌｏｇＮ)回
の演算を必要とする)を必要とするので、全体のフィル
タ適応化は計算ブロック当たり０(ＮｌｏｇＮ)回の演算
で行われ、ブロック毎の新しいフィルタ係数を精確に形
成することが出来る。ここでブロック長はフィルタ長の
或る小さな整数倍であるとする。
【００１８】
【実施例】適応性雑音除去装置のブロック図を図１に示
す。本装置はオーディオ信号基準入力ｘ及び主入力信号
ｙを入力として受け取り、信号ｚを出力として生成す
る。本装置は次のユニットを具備する。即ち、参照信号
ｘを現在のフィルタ係数で畳み込む畳み込み論理回路１
０、主入力信号ｙ(適当に遅延されている)から畳み込み
出力を差し引く減算器２０、基準信号ｘの自己相関関数
及び基準信号と主入力信号の間の相互相関関数を計算す
る相関関数論理回路３０、これら相関関数からフィルタ
係数に対する線形方程式の系の係数を計算する方程式セ
ット論理回路４０、線形方程式の系を解く方程式解回路
５０、基準信号及び減算器出力信号に対する短時間パワ
ーまたは振幅の推定値を計算し、訂正ブロックに対する
制御パラメータを決定する制御論理回路６０を具備す
る。最後に、自動利得制御(ＡＧＣ)回路７０が徐々に変
わる利得を減算器出力に掛け合わせる。このＡＧＣ回路
７０の出力が装置の出力となる。
す。本装置はオーディオ信号基準入力ｘ及び主入力信号
ｙを入力として受け取り、信号ｚを出力として生成す
る。本装置は次のユニットを具備する。即ち、参照信号
ｘを現在のフィルタ係数で畳み込む畳み込み論理回路１
０、主入力信号ｙ(適当に遅延されている)から畳み込み
出力を差し引く減算器２０、基準信号ｘの自己相関関数
及び基準信号と主入力信号の間の相互相関関数を計算す
る相関関数論理回路３０、これら相関関数からフィルタ
係数に対する線形方程式の系の係数を計算する方程式セ
ット論理回路４０、線形方程式の系を解く方程式解回路
５０、基準信号及び減算器出力信号に対する短時間パワ
ーまたは振幅の推定値を計算し、訂正ブロックに対する
制御パラメータを決定する制御論理回路６０を具備す
る。最後に、自動利得制御(ＡＧＣ)回路７０が徐々に変
わる利得を減算器出力に掛け合わせる。このＡＧＣ回路
７０の出力が装置の出力となる。
【００１９】本実施例では、論理回路はＩＢＭ社パーソ
ナル・システム／２パーソナル・コンピュータと、イン
テル社製ｉ８６０プロセッサ・チップを有するプラグイ
ン・アクセレレータ・カードと、信号を入出力するため
のＩＢＭ社オーディオ・キャプチャ・プレーバック・カ
ードを適当にプログラムして組み合わせたものにより実
施されている。この構成により、長さ１０２４のフィル
タで実時間の性能を達成できることが実証された。
ナル・システム／２パーソナル・コンピュータと、イン
テル社製ｉ８６０プロセッサ・チップを有するプラグイ
ン・アクセレレータ・カードと、信号を入出力するため
のＩＢＭ社オーディオ・キャプチャ・プレーバック・カ
ードを適当にプログラムして組み合わせたものにより実
施されている。この構成により、長さ１０２４のフィル
タで実時間の性能を達成できることが実証された。
【００２０】しかし本発明は入力ディジタル信号の実時
間処理を行う適切にプログラムされた汎用ディジタル信
号プロセッサにより、または特定目的のハードウエアを
用いて同様に実施することもできる。図１に概略的に示
すブロックは実際には混合されてもよい。例えば畳み込
み論理回路は周波数ドメインで実施されてもよいし、相
関論理回路で使用するのと同じフーリエ変換データおよ
びアルゴリズムを使用してもよい。
間処理を行う適切にプログラムされた汎用ディジタル信
号プロセッサにより、または特定目的のハードウエアを
用いて同様に実施することもできる。図１に概略的に示
すブロックは実際には混合されてもよい。例えば畳み込
み論理回路は周波数ドメインで実施されてもよいし、相
関論理回路で使用するのと同じフーリエ変換データおよ
びアルゴリズムを使用してもよい。
【００２１】基準信号ｘは適当なアナログ／ディジタル
(Ａ／Ｄ)変換器を介して装置に与えられる。入力信号ｙ
は他のＡ／Ｄ変換器を介して装置につながれる。
(Ａ／Ｄ)変換器を介して装置に与えられる。入力信号ｙ
は他のＡ／Ｄ変換器を介して装置につながれる。
【００２２】畳み込み論理回路１０は基準信号ｘと、基
準雑音源および主信号入力間の音響的通路をシミュレー
トするフィルタ応答関数Ｑとの畳み込みを生成する。畳
み込み論理回路１０の出力はマイクロホンに入る干渉雑
音信号をシミュレートする。
準雑音源および主信号入力間の音響的通路をシミュレー
トするフィルタ応答関数Ｑとの畳み込みを生成する。畳
み込み論理回路１０の出力はマイクロホンに入る干渉雑
音信号をシミュレートする。
【００２３】本発明の方法の基礎となるＬＭＳ(最小平
均自乗)法によれば、適応性フィルタの出力は最小平均
自乗誤差の点から見て出来るだけ小さいことが要求され
る。干渉雑音と所望の信号とは相関性のない信号である
と仮定しているので、最小化の問題は{｜ｙ−Ｑx｜}，
即ち出力パワーが最小になるようにＱを定めることであ
る。ここでｙは主マイクロホンにおける主信号であり、
Ｑxは入力ｘがフィルタに与えられたときのフィルタＱ
の出力である。フィルタ出力は
均自乗)法によれば、適応性フィルタの出力は最小平均
自乗誤差の点から見て出来るだけ小さいことが要求され
る。干渉雑音と所望の信号とは相関性のない信号である
と仮定しているので、最小化の問題は{｜ｙ−Ｑx｜}，
即ち出力パワーが最小になるようにＱを定めることであ
る。ここでｙは主マイクロホンにおける主信号であり、
Ｑxは入力ｘがフィルタに与えられたときのフィルタＱ
の出力である。フィルタ出力は
【００２４】
【数８】
【００２５】で与えられる。ここで
【００２６】
【数９】
【００２７】は畳み込み演算を表し、ｑ(ｔ)はフィルタ
のパルス応答を表す。
のパルス応答を表す。
【００２８】フィルタＱは未知の係数Ｃkを有するN個の
基本関数の和として表される。フィルタは次式を有す
る。
基本関数の和として表される。フィルタは次式を有す
る。
【００２９】
【数１０】
【００３０】 Φk(ｔ)＝ｗ（ｔ）ｅｘｐ｛ｊｋ(Δω)ｔ｝ (2) ここでΔωは周波数ステップ、ｔは時間、ｗ(ｔ)はウィ
ンドウ関数を表す。
ンドウ関数を表す。
【００３１】周波数ドメインでは、基本関数φk(ｔ)の
フーリエ変換Φkはウインドウ関数ｗ(ｔ)のフーリエ変
換Ｗ(ω)のシフトされたコピーである。
フーリエ変換Φkはウインドウ関数ｗ(ｔ)のフーリエ変
換Ｗ(ω)のシフトされたコピーである。
【００３２】
【数１１】 Φk(ω)＝Ｗ(ω−kΔω)＝Φ0(ω−ｋΔω) (3) 従ってフィルタの周波数応答はシフトされたウィンドウ
応答の組み合わせであることがわかる。
応答の組み合わせであることがわかる。
【００３３】
【数１２】
【００３４】最小化の問題に対する解はＣkにたいする
Ｎ個の方程式の組に至る。
Ｎ個の方程式の組に至る。
【００３５】
【数１３】
【００３６】ここでａijはシステム係数、ｒkは右手側
係数である。ａikとｒiが決まると、Ｃkが計算できる。
係数である。ａikとｒiが決まると、Ｃkが計算できる。
【００３７】一般的な場合、システム係数ａijは次式で
表される。
表される。
【００３８】
【数１４】
【００３９】ここでＸ(ω)とＹ(ω)はそれぞれｘおよび
ｙのフーリエ変換であり、右手側係数ｒiは次式で表さ
れる。
ｙのフーリエ変換であり、右手側係数ｒiは次式で表さ
れる。
【００４０】
【数１５】
【００４１】ウインドウ応答の組み合わせを次のように
表す。
表す。
【００４２】
【数１６】 これに対応して時間ドメイン内の補助関数を次のように
表す。
表す。
【００４３】
【数１７】 Ｋ(ｔ，μ)＝Ψ-1[Ｋ(ω,μ)] (11) そこで係数ａikおよびｒiは次のように変換される。
【００４４】
【数１８】 ａik＝Ｇxx((ｉ＋ｋ)／２・Δω,(ｉ−ｋ)／２) Ｇxx(ω,μ)＝Ψ[Ｒxy(τ)ｋ(τ,μ)] (12)
【００４５】
【数１９】 ｒi＝Ｇxy(ｉΔω) Ｇxy＝Ψ[Ｒxy(τ)ｗ(τ)] (13) ここでＲxxは基準信号ｘの自己相関、Ｒxyはマイクロホ
ン出力ｙと基準ｘの間の相互相関である。
ン出力ｙと基準ｘの間の相互相関である。
【００４６】このようにして、フィルタ応答内のａikお
よびｒi並びに未知の係数Ｃkが入力信号の自己相関と相
互相関から決定される。次いでフィルタが出力ｚ内の雑
音干渉を最小にする式(５)を解くことにより計算され
る。
よびｒi並びに未知の係数Ｃkが入力信号の自己相関と相
互相関から決定される。次いでフィルタが出力ｚ内の雑
音干渉を最小にする式(５)を解くことにより計算され
る。
【００４７】フィルタ係数の計算には相関論理回路３
０、方程式セット論理回路４０および方程式解回路５０
が関与する。相関論理回路３０は更なる解析のために現
在の自己および相互相関関数を更新し、方程式セット論
理回路４０は更新された相関を使って方程式の系の係数
をセットし、方程式解回路５０は未知の係数を計算す
る。
０、方程式セット論理回路４０および方程式解回路５０
が関与する。相関論理回路３０は更なる解析のために現
在の自己および相互相関関数を更新し、方程式セット論
理回路４０は更新された相関を使って方程式の系の係数
をセットし、方程式解回路５０は未知の係数を計算す
る。
【００４８】式(２)の基本関数を生成するのに用いたウ
インドウ関数ｗ(ｔ)は小さな時間−バンド幅積を持つた
めに必要とされる。これにより、指数ｉおよびｋを有す
る基本関数間の相互依存性が無視しうるものになる。こ
こで｜ｉ−ｋ｜は約３より大きく、ｉおよびｋは複素べ
き指数である。このようにしてフィルタ係数に対する方
程式の系は主対角線の上および下の数本(Ｄ)の対角線の
みがゼロでないような希薄マトリックスを持つことにな
る。このような系は０(Ｎ)回の計算で解くことが出来
る。システム・マトリックス自体の計算は０(Ｎｌｏｇ
Ｎ)回の演算で実行される相関関数の計算を必要とする
ので、全体のフィルタ適応化は計算ブロックあたり０
(ＮｌｏｇＮ)回の演算でなされ、ブロック毎の新しいフ
ィルタ係数が精確に更新される。一般にブロック長はフ
ィルタ長Ｌの或る小さな倍数であるべきであり、フィル
タ長Ｌは自由度Ｎの数倍程度である。
インドウ関数ｗ(ｔ)は小さな時間−バンド幅積を持つた
めに必要とされる。これにより、指数ｉおよびｋを有す
る基本関数間の相互依存性が無視しうるものになる。こ
こで｜ｉ−ｋ｜は約３より大きく、ｉおよびｋは複素べ
き指数である。このようにしてフィルタ係数に対する方
程式の系は主対角線の上および下の数本(Ｄ)の対角線の
みがゼロでないような希薄マトリックスを持つことにな
る。このような系は０(Ｎ)回の計算で解くことが出来
る。システム・マトリックス自体の計算は０(Ｎｌｏｇ
Ｎ)回の演算で実行される相関関数の計算を必要とする
ので、全体のフィルタ適応化は計算ブロックあたり０
(ＮｌｏｇＮ)回の演算でなされ、ブロック毎の新しいフ
ィルタ係数が精確に更新される。一般にブロック長はフ
ィルタ長Ｌの或る小さな倍数であるべきであり、フィル
タ長Ｌは自由度Ｎの数倍程度である。
【００４９】相関論理回路は２つの信号、基準信号ｘお
よび主入力ｙをフィルタ長Ｌに等しい一定長のフレーム
に細分割する。奇数番のセグメントが左側でＬ個のゼロ
を詰められ、偶数番のセグメントが右側でＬ個のゼロを
詰められる。
よび主入力ｙをフィルタ長Ｌに等しい一定長のフレーム
に細分割する。奇数番のセグメントが左側でＬ個のゼロ
を詰められ、偶数番のセグメントが右側でＬ個のゼロを
詰められる。
【００５０】長さがＬで遅れｍが０≦ｍ≦Ｌ−１の３つ
の片側相関Ｒxx，ＲxyおよびＲyxのフーリエ変換Ｆxx、
ＦxyおよびＦyxがゼロに初期化される。次いで、詰め物
をされたセグメントを用いてフーリエ変換Ｆxx，Ｆxyお
よびＦyxを次のように更新する。
の片側相関Ｒxx，ＲxyおよびＲyxのフーリエ変換Ｆxx、
ＦxyおよびＦyxがゼロに初期化される。次いで、詰め物
をされたセグメントを用いてフーリエ変換Ｆxx，Ｆxyお
よびＦyxを次のように更新する。
【００５１】
【数２０】 Ｆxx＝α2Ｆxx＋αＸ* I-1ＸI＋Ｘ* IＸI Ｆxy＝α2Ｆxy＋αＸ* I-1ＹI＋Ｘ* IＹI Ｆyx＝α2Ｆyx＋αＹ* I-1ＸI＋Ｙ* IＸI (14) ここでＸI-1およびＹI-1は前のセグメントの高速フーリ
エ変換（ＦＦＴ)、ＸIおよびＹIは現在のセグメントの
ＦＦＴである。忘れ係数αは０≦α≦１の範囲の実係数
である。その値は制御論理回路６０で決められる。
エ変換（ＦＦＴ)、ＸIおよびＹIは現在のセグメントの
ＦＦＴである。忘れ係数αは０≦α≦１の範囲の実係数
である。その値は制御論理回路６０で決められる。
【００５２】相関論理回路の出力は３つのフーリエ変換
Ｆxx，ＦxyおよびＦyxであり、各々は２Ｌ個の複素数を
含んでいる。
Ｆxx，ＦxyおよびＦyxであり、各々は２Ｌ個の複素数を
含んでいる。
【００５３】方程式セット論理回路は数フレーム毎に付
勢される。これは遅れドメイン相関器、マトリックス計
算回路および右手側計算回路よりなる。
勢される。これは遅れドメイン相関器、マトリックス計
算回路および右手側計算回路よりなる。
【００５４】遅れドメイン相関器は相関論理回路の出力
Ｆxx，ＦxyおよびＦyxに対する逆高速フーリエ変換(Ｉ
ＦＦＴ)を用いて遅れドメイン(−(Ｌ−１)≦０≦Ｌ−
１)内の自己相関Ｒxxおよび相互相関Ｒxyを計算する。
各Ｌ個の中から最初のＬ個が保持される。結果は自己相
関Ｒxxに配列される。負の遅れにおけるこの値は正の遅
れにおける値をコピーしたものである。何故ならＲxxは
相互相関Ｒxyと対称であり、正の遅れにおけるＲxyの値
はＦxyのＩＦＦＴの最初のＬ個から取られ、負の遅れに
おける値はＦyxのＩＦＦＴの最初のＬ個から取られるか
らである。
Ｆxx，ＦxyおよびＦyxに対する逆高速フーリエ変換(Ｉ
ＦＦＴ)を用いて遅れドメイン(−(Ｌ−１)≦０≦Ｌ−
１)内の自己相関Ｒxxおよび相互相関Ｒxyを計算する。
各Ｌ個の中から最初のＬ個が保持される。結果は自己相
関Ｒxxに配列される。負の遅れにおけるこの値は正の遅
れにおける値をコピーしたものである。何故ならＲxxは
相互相関Ｒxyと対称であり、正の遅れにおけるＲxyの値
はＦxyのＩＦＦＴの最初のＬ個から取られ、負の遅れに
おける値はＦyxのＩＦＦＴの最初のＬ個から取られるか
らである。
【００５５】−(Ｌ−１)からＬ−１の範囲の相互相関Ｒ
xyは右手側計算回路に送られる。ｒiの計算は式(１３)
に基づいて次のようになされる。
xyは右手側計算回路に送られる。ｒiの計算は式(１３)
に基づいて次のようになされる。
【００５６】相互相関データがサンプルされたウィンド
ウ関数と掛け合わされ、次いで２Ｌ個になるようゼロが
詰められる。次いでこれらはＲxy(０)，Ｒxy(１)，・・
・・、Ｒxy(Ｌ−１)，０、Ｒxy(−(Ｌ−１))，・・・・
・Ｒxy(−１)の順に整列される。
ウ関数と掛け合わされ、次いで２Ｌ個になるようゼロが
詰められる。次いでこれらはＲxy(０)，Ｒxy(１)，・・
・・、Ｒxy(Ｌ−１)，０、Ｒxy(−(Ｌ−１))，・・・・
・Ｒxy(−１)の順に整列される。
【００５７】データはＦＦＴを用いて周波数ドメインに
変換され、結果は(Ｌ／Ｎ)：１で区分けされＮ個の複素
数ｒiが生じる。
変換され、結果は(Ｌ／Ｎ)：１で区分けされＮ個の複素
数ｒiが生じる。
【００５８】−(Ｌ−１)からＬ−１の範囲の自己相関Ｒ
xxはマトリックス計算回路へ送られる。ａijの計算は式
(１２)に基づき次のようになされる。
xxはマトリックス計算回路へ送られる。ａijの計算は式
(１２)に基づき次のようになされる。
【００５９】自己相関データが数個の補助関数k(τ,
μ)の１つのあらかじめ計算されたサンプルと掛け合わ
される。補助関数k(τ, μ)はμ＝０、１／２、１、・
・・・・、Ｄ／２に対してウインドウ関数から計算され
る。ここでＤは主対角線より上のおよび下の対角線であ
ってゼロでないものの数である。Ｄが小さくなるように
ウィンドウ関数ｗ（ｔ）および周波数ステップΔωが選
ばれてもよい。
μ)の１つのあらかじめ計算されたサンプルと掛け合わ
される。補助関数k(τ, μ)はμ＝０、１／２、１、・
・・・・、Ｄ／２に対してウインドウ関数から計算され
る。ここでＤは主対角線より上のおよび下の対角線であ
ってゼロでないものの数である。Ｄが小さくなるように
ウィンドウ関数ｗ（ｔ）および周波数ステップΔωが選
ばれてもよい。
【００６０】μの各値に対して結果Ｄが２Ｌ個になるよ
うにゼロが詰められる。次いでこれらはＲxyの場合と同
じく順に整列される。データは各μ毎にＦＦＴを用いて
周波数ドメインに変換される。
うにゼロが詰められる。次いでこれらはＲxyの場合と同
じく順に整列される。データは各μ毎にＦＦＴを用いて
周波数ドメインに変換される。
【００６１】ＦＦＴの結果は(Ｌ／２Ｎ)：１で区分けさ
れ、各μ毎に２Ｎ個の実数が生成される。μ＝０に対す
る結果はシステム・マトリックスの主対角線を埋めるの
に用いられる。μ＝１／２に対する結果は主対角線のす
ぐ上の対角線を埋めるのに用いられる。これら数の複素
共役数が主対角線のすぐ下の対角線を埋めるのに用いら
れる。μの他の値に対する結果は、主対角線の上のＤ個
の対角線および主対角線の下のＤ個の対角線が埋められ
るまで次の対角線を埋めるのに用いられる。
れ、各μ毎に２Ｎ個の実数が生成される。μ＝０に対す
る結果はシステム・マトリックスの主対角線を埋めるの
に用いられる。μ＝１／２に対する結果は主対角線のす
ぐ上の対角線を埋めるのに用いられる。これら数の複素
共役数が主対角線のすぐ下の対角線を埋めるのに用いら
れる。μの他の値に対する結果は、主対角線の上のＤ個
の対角線および主対角線の下のＤ個の対角線が埋められ
るまで次の対角線を埋めるのに用いられる。
【００６２】この結果生じる希薄システムは０(Ｎ．Ｄ
２)複素演算におけるガウス除去により複素算術を用い
て解かれる。しかし、一般には、マトリックス正規化は
次のステップでなされる。
２)複素演算におけるガウス除去により複素算術を用い
て解かれる。しかし、一般には、マトリックス正規化は
次のステップでなされる。
【００６３】１．マトリックス対称化:複素システム・
マトリックス[ａik]がマトリックス[ａ* kj]上で左から
掛け合わされる。Ｄ個の付加的な対角線の全ては主シス
テムでは無視されるようなエントリの大きさの小さなエ
ントリを有する。従ってこれらは無視される。そこでそ
の結果生じる実対称マトリックスには２Ｄ＋１個の対角
線しか残らない。 ２．右手側再計算:右手側がマトリックス[ａ* kj]上で掛
け合わされる。 ３．マトリックス規則化:理論的にはマトリックスは常
に正の有限値である。しかしこの性質は計算中の頭部切
り捨て誤差により消滅する。従って、システム・マトリ
ックスの正の有限性を与えるために主対角線エントリを
僅かに変更するのがよい。主対角線の最大数に小さな係
数εを掛け、その積を主対角線上の全ての数に加える。
マトリックス[ａik]がマトリックス[ａ* kj]上で左から
掛け合わされる。Ｄ個の付加的な対角線の全ては主シス
テムでは無視されるようなエントリの大きさの小さなエ
ントリを有する。従ってこれらは無視される。そこでそ
の結果生じる実対称マトリックスには２Ｄ＋１個の対角
線しか残らない。 ２．右手側再計算:右手側がマトリックス[ａ* kj]上で掛
け合わされる。 ３．マトリックス規則化:理論的にはマトリックスは常
に正の有限値である。しかしこの性質は計算中の頭部切
り捨て誤差により消滅する。従って、システム・マトリ
ックスの正の有限性を与えるために主対角線エントリを
僅かに変更するのがよい。主対角線の最大数に小さな係
数εを掛け、その積を主対角線上の全ての数に加える。
【００６４】一般的な場合の上述の説明は本装置が一般
的なウインドウ関数に対していかに働くかを例示するた
めに示した。しかし計算を簡略化するウィンドウ関数を
選択することもできる。そのような関数の例はガウス・
ウインドウ関数であり、これは実施例で用いられてい
る。
的なウインドウ関数に対していかに働くかを例示するた
めに示した。しかし計算を簡略化するウィンドウ関数を
選択することもできる。そのような関数の例はガウス・
ウインドウ関数であり、これは実施例で用いられてい
る。
【００６５】
【数２１】 ｗ(ｔ)＝ｅｘｐ｛−（（ｔ−ｔ0)・ｆs／γ）2} ｔ0＝(ｔ2＋ｔ1)／２ (15) これは可能な最小の時間-バンド幅積（この積がｗ(ｔ)
とＷ(ω)の第2モーメントの積として定義されている場
合）を有するので、ウインドウ関数に対する有利な選択
である。ここでｆsはサンプリング周波数、γはパラメ
ータであって、ｗ(ｔ)の現実のサポートが有限になるよ
うに選ばれる。例えば、γ＝ｆs(ｔ2−ｔ1)／６であれ
ば、ｔ≦ｔ1およびｔ≧ｔ2に対してｗ(ｔ0)＝１のとき
ｗ(ｔ)≦０．０００２である。ウインドウ関数の中心は
ｔ0で示される。
とＷ(ω)の第2モーメントの積として定義されている場
合）を有するので、ウインドウ関数に対する有利な選択
である。ここでｆsはサンプリング周波数、γはパラメ
ータであって、ｗ(ｔ)の現実のサポートが有限になるよ
うに選ばれる。例えば、γ＝ｆs(ｔ2−ｔ1)／６であれ
ば、ｔ≦ｔ1およびｔ≧ｔ2に対してｗ(ｔ0)＝１のとき
ｗ(ｔ)≦０．０００２である。ウインドウ関数の中心は
ｔ0で示される。
【００６６】このウインドウ関数のフーリエ変換は次式
で与えられる。
で与えられる。
【００６７】
【数２２】 Ｗ(ω)＝√π・γｅｘｐ{−γ2ω2／４}ｅｘｐ{ωｔ0} (16) 基本関数φk(t)のフーリエ変換Φk(ω)はシフトされた
ガウス関数である。
ガウス関数である。
【００６８】フィルタに対する自由度Ｎが増大すると、
周波数軸上のガウス関数Φ(ω)の数およびその密度も増
大する。パラメータ(γおよびΔω)を正しく選択すれ
ば、ガウス関数間の重複は小さくなる。このことはΔω
が１／Ｎ程度でなければならずγがＮ程度でなければな
らないことを意味する。
周波数軸上のガウス関数Φ(ω)の数およびその密度も増
大する。パラメータ(γおよびΔω)を正しく選択すれ
ば、ガウス関数間の重複は小さくなる。このことはΔω
が１／Ｎ程度でなければならずγがＮ程度でなければな
らないことを意味する。
【００６９】本実施例で用いられるパラメータはΔω＝
2πｆs／Ｎでありγは０．２５Ｎから０．７５Ｎの範囲
にある。γの最適値はγ＝（１５／３２）Ｎであること
がわかった。しかし他のパラメータを選択してもよい。
2πｆs／Ｎでありγは０．２５Ｎから０．７５Ｎの範囲
にある。γの最適値はγ＝（１５／３２）Ｎであること
がわかった。しかし他のパラメータを選択してもよい。
【００７０】パラメータをこのように選ぶと、マトリッ
クス[ａjk]内の主対角線の近くの対角線のみが解に当た
って考慮すべき値を持つことになる。典型的には、主対
角線の各側に３つの非ゼロ対角線が存在する。マトリッ
クスは希薄であり、０(Ｎ)回の演算で反転できる。
クス[ａjk]内の主対角線の近くの対角線のみが解に当た
って考慮すべき値を持つことになる。典型的には、主対
角線の各側に３つの非ゼロ対角線が存在する。マトリッ
クスは希薄であり、０(Ｎ)回の演算で反転できる。
【００７１】マトリックス係数ａikのための一般式がガ
ウス・ウインドウ関数をもたらす。
ウス・ウインドウ関数をもたらす。
【００７２】
【数２３】 ａik＝Ｃｅｘｐ{−γ2／８(Δω)2(ｉ−ｋ)2}・Ｇxx((ｉ＋ｋ)／２・Δω) Ｇxx＝Ψ[Ｒxx(τ)ｅｘｐ{−１／２・(τ/γ)2}] (17) また、右手側係数ｒiに対する式がガウス・ウインドウ
関数をもたらす。
関数をもたらす。
【００７３】
【数２４】 ｒi＝Ｇxy(ｉΔω) Ｇxy(ω)＝Ψ[Ｒxy(τ)ｅｘｐ{−(ｔ−ｔ0)2/γ2}] (18) ここでＣ＝γ・π／２である。
【００７４】フーリエ変換は(１９)式のΔωのステップ
または(１８)式のΔω／２のステップでサンプルされ
る。
または(１８)式のΔω／２のステップでサンプルされ
る。
【００７５】ガウス・ウインドウの場合は、マトリック
ス対称化および右手側再計算のステップは不要であり、
システム・マトリックスの計算は遥かに簡単になる。マ
トリックス[ａjk]の計算は式(１７)に基づいて次のよう
になされる。
ス対称化および右手側再計算のステップは不要であり、
システム・マトリックスの計算は遥かに簡単になる。マ
トリックス[ａjk]の計算は式(１７)に基づいて次のよう
になされる。
【００７６】−(Ｌ−１)とＬ−１の範囲にある自己相関
データＲxyがサンプルされたガウス関数と掛け合わさ
れ、２Ｌ個になるようにゼロが詰められる。データは一
般の場合と同様に順に整列される。データはＦＦＴを用
いて周波数ドメインに変換される。自己相関の対称性の
ために結果は実数になる。
データＲxyがサンプルされたガウス関数と掛け合わさ
れ、２Ｌ個になるようにゼロが詰められる。データは一
般の場合と同様に順に整列される。データはＦＦＴを用
いて周波数ドメインに変換される。自己相関の対称性の
ために結果は実数になる。
【００７７】ＦＦＴの結果は２つに区分され、２Ｎ個の
実数Ｆ0，Ｆ1、・・・・・Ｆ2N-1が生じる。これらの各
々はｉ＋ｋの或る値に対応し、マトリックス[ａjk]の２
Ｎ個の副対角線の１つ上に置かれる。他のガウス関数Ｃ
ｅｘｐ{−α(ｉ−ｋ)2}(ただしα＝(γΔω)2／８)との
掛け算が副対角線の各々に沿ってなされる。主対角線の
各々に対しては、｜ｉ−ｋ｜の値およびガウス乗数の値
は一定である。ガウス関数の最大値は主対角線上にあ
る。ガウス関数の事実上有限のサポートにより、数個の
対角線のみが非ゼロであると考えられる。
実数Ｆ0，Ｆ1、・・・・・Ｆ2N-1が生じる。これらの各
々はｉ＋ｋの或る値に対応し、マトリックス[ａjk]の２
Ｎ個の副対角線の１つ上に置かれる。他のガウス関数Ｃ
ｅｘｐ{−α(ｉ−ｋ)2}(ただしα＝(γΔω)2／８)との
掛け算が副対角線の各々に沿ってなされる。主対角線の
各々に対しては、｜ｉ−ｋ｜の値およびガウス乗数の値
は一定である。ガウス関数の最大値は主対角線上にあ
る。ガウス関数の事実上有限のサポートにより、数個の
対角線のみが非ゼロであると考えられる。
【００７８】マトリックスは右手側が左手側にそして底
部が上部につながれたトーラス上に定義される。ガウス
・ウインドウに対してはマトリックス[ａjk]は純粋に実
のエントリに関して対称である。
部が上部につながれたトーラス上に定義される。ガウス
・ウインドウに対してはマトリックス[ａjk]は純粋に実
のエントリに関して対称である。
【００７９】式(１７)および(１８)でΨの代わりにＦＦ
Ｔを用いてもよい。結果は周波数ドメイン内で所望のス
テップに従って区分けされる。一層精確な結果を得るた
めには、ＦＦＴに対してΔω／４の基本分解能が使用さ
れ、式(１７)では４：１で、式(１８)では２：１で区分
けされる。
Ｔを用いてもよい。結果は周波数ドメイン内で所望のス
テップに従って区分けされる。一層精確な結果を得るた
めには、ＦＦＴに対してΔω／４の基本分解能が使用さ
れ、式(１７)では４：１で、式(１８)では２：１で区分
けされる。
【００８０】畳み込み回路は現在のフィルタ係数を用い
基準信号ｘとフィルタとの畳み込みをその出力として計
算する。この目的のために、フィルタの直交フォームを
得る必要がある。前回の計算で１組の重みが得られた。
フィルタの直交フォームは最新に計算された重みで重み
付けられた基本関数の和を計算することにより得られ
る。このステップはＩＦＦＴを用い、その結果をサンプ
ルされたウインドウ関数と掛け合わせることにより行わ
れてもよい。畳み込み回路が時間ドメインで働くか周波
数ドメインで働くかによって、計算されたパルス応答を
用いるかフィルタ周波数応答Ｑ(ω)を得るために付加的
なＦＦＴを行う。
基準信号ｘとフィルタとの畳み込みをその出力として計
算する。この目的のために、フィルタの直交フォームを
得る必要がある。前回の計算で１組の重みが得られた。
フィルタの直交フォームは最新に計算された重みで重み
付けられた基本関数の和を計算することにより得られ
る。このステップはＩＦＦＴを用い、その結果をサンプ
ルされたウインドウ関数と掛け合わせることにより行わ
れてもよい。畳み込み回路が時間ドメインで働くか周波
数ドメインで働くかによって、計算されたパルス応答を
用いるかフィルタ周波数応答Ｑ(ω)を得るために付加的
なＦＦＴを行う。
【００８１】本実施例では、時間ドメイン（遅れドメイ
ン)が使用され、信号(およびその相関関数)が周期Ｔ＝
１／ｆsでサンプルされる。従って、周波数ドメイン内
の全ての表現は不連続フーリエ変換(ＤＦＴ)のフォーム
を得、高速フーリエ変換は実際の計算に効率よく使用さ
れる。これにより次のようなフィルタ・タップに対する
一般式が得られる。
ン)が使用され、信号(およびその相関関数)が周期Ｔ＝
１／ｆsでサンプルされる。従って、周波数ドメイン内
の全ての表現は不連続フーリエ変換(ＤＦＴ)のフォーム
を得、高速フーリエ変換は実際の計算に効率よく使用さ
れる。これにより次のようなフィルタ・タップに対する
一般式が得られる。
【００８２】
【数２５】
【００８３】 ｛Ｃn｝＝ＩＦＦＴ｛Ｃk｝ (19) ガウス・ウインドウ関数を用いた実施例では、フィルタ
長Ｌは２Ｎに選ばれ、時間ドメインでのフィルタの計算
は２個の係数Ｃkの間にゼロを置き、フィルタ・タップ
に対する式で２Ｎ点のＩＦＦＴを実行し、フィルタ・タ
ップに対して次の式を生じる。
長Ｌは２Ｎに選ばれ、時間ドメインでのフィルタの計算
は２個の係数Ｃkの間にゼロを置き、フィルタ・タップ
に対する式で２Ｎ点のＩＦＦＴを実行し、フィルタ・タ
ップに対して次の式を生じる。
【００８４】
【数２６】 ｑn＝ｑ（ｎ／ｆs）＝ＮＣnｅｘｐ{−（ｎ/γ)2｝ ｛Ｃn｝＝ＩＦＦＴ｛Ck｝ (20) ｔ0＝０の場合主マイクロホン信号yの遅延はＮタップ
(フィルタ長の半分)に等しい。
(フィルタ長の半分)に等しい。
【００８５】方程式解回路は数フレーム毎に付勢され、
Ｎ個の未知の係数Ｃkを有するＮ個の方程式の系が解か
れる。方程式解回路はガウス除去の多くの現存する変形
の適当な１つを用いて０（Ｎ）回の演算で系を効率よく
解く。
Ｎ個の未知の係数Ｃkを有するＮ個の方程式の系が解か
れる。方程式解回路はガウス除去の多くの現存する変形
の適当な１つを用いて０（Ｎ）回の演算で系を効率よく
解く。
【００８６】畳み込み回路が相関回路と同じ信号フレー
ムを使用する場合、既に計算された基準ｘのＦＦＴを用
いることが出来る。畳み込み回路はもっと小さな信号フ
レームを使用してもよく、実施例では遅延を最小にする
ためそのようにしている。この場合、畳み込み回路はよ
り小さい信号フレームのＦＦＴの計算を与えなければな
らない。また、フィルタ・パルス応答は数個のフレーム
内に分割され対応するＦＦＴが計算されなければならな
い。
ムを使用する場合、既に計算された基準ｘのＦＦＴを用
いることが出来る。畳み込み回路はもっと小さな信号フ
レームを使用してもよく、実施例では遅延を最小にする
ためそのようにしている。この場合、畳み込み回路はよ
り小さい信号フレームのＦＦＴの計算を与えなければな
らない。また、フィルタ・パルス応答は数個のフレーム
内に分割され対応するＦＦＴが計算されなければならな
い。
【００８７】フィルタは因果関係がなければならない。
従って、ｔ1＜０の場合、フィルタはｔ1／ｆsタップだ
けシフトされる。差ｚ＝ｙ−Ｑxにおいて、主マイクロ
ホン信号ｙも遅延されなければならない。
従って、ｔ1＜０の場合、フィルタはｔ1／ｆsタップだ
けシフトされる。差ｚ＝ｙ−Ｑxにおいて、主マイクロ
ホン信号ｙも遅延されなければならない。
【００８８】本装置は主マイクロホン信号に対して遅延
回路８０を含み、これはフィルタの不完全な因果関係に
よる、または畳み込み回路内の遅延による適応性フィル
タ内の不所望の遅延をバランスさせる。
回路８０を含み、これはフィルタの不完全な因果関係に
よる、または畳み込み回路内の遅延による適応性フィル
タ内の不所望の遅延をバランスさせる。
【００８９】制御論理回路は基準および減算器出力に対
する短時間パワーまたは振幅推定回路を含む。相関回路
で用いられる忘れ係数αは２つの制御変数、即ち基準の
短時間推定値Ｅ(x)および減算器出力の短時間推定値Ｅ
(z)の或る固定関数にセットされる。
する短時間パワーまたは振幅推定回路を含む。相関回路
で用いられる忘れ係数αは２つの制御変数、即ち基準の
短時間推定値Ｅ(x)および減算器出力の短時間推定値Ｅ
(z)の或る固定関数にセットされる。
【００９０】主スピーカ信号が主マイクロホン出力内の
雑音成分より遥かに大きくＥ(x)／Ｅ(z)が大きい場合、
αは１1にセットされるべきである。何故なら、信号の
過去のセグメントは現在のフィルタ適応化に関連する情
報を含んでいるからである。干渉雑音信号が優勢でＥ
(x)／Ｅ(z)が小さい場合、現在の信号の振る舞いは過去
の信号の振る舞いよりフィルタ適応化に対して一層関連
性を持っており、従ってαは０≦α＜１の値にセットさ
れる。これにより高速適応化が達成される。αは比Ｅ
(x)／Ｅ(z)の或る関数となるように選ばれてもよい。し
かしＥ(x)とＥ(z)の両者が小さいと予測される(即ち、
両マイクロホンが低雑音レベルにある)場合、α ＝１に
セットするのが好ましい。何故ならこれによりフィルタ
成分が凍結されるからである。
雑音成分より遥かに大きくＥ(x)／Ｅ(z)が大きい場合、
αは１1にセットされるべきである。何故なら、信号の
過去のセグメントは現在のフィルタ適応化に関連する情
報を含んでいるからである。干渉雑音信号が優勢でＥ
(x)／Ｅ(z)が小さい場合、現在の信号の振る舞いは過去
の信号の振る舞いよりフィルタ適応化に対して一層関連
性を持っており、従ってαは０≦α＜１の値にセットさ
れる。これにより高速適応化が達成される。αは比Ｅ
(x)／Ｅ(z)の或る関数となるように選ばれてもよい。し
かしＥ(x)とＥ(z)の両者が小さいと予測される(即ち、
両マイクロホンが低雑音レベルにある)場合、α ＝１に
セットするのが好ましい。何故ならこれによりフィルタ
成分が凍結されるからである。
【００９１】本適応性フィルタは適応化時間がフィルタ
長と同程度に小さくされるので高速適応化を達成でき
る。
長と同程度に小さくされるので高速適応化を達成でき
る。
【００９２】主マイクロホン出力を制御する通常のアナ
ログＡＧＣ回路を他の変更を要することなく本装置に使
用することが出来る。何故なら、本雑音除去装置の適応
化速度は遅い利得変動を収容するに十分であるからであ
る。主マイクロホンにアナログＡＧＣがない場合、ディ
ジタルＡＧＣを使用することが出来る。このディジタル
ＡＧＣ回路は減算回路の出力の平均パワーまたは振幅推
定値を使用する。別個の推定回路を使用してもよいし、
制御回路内の推定回路を使用してもよい。後者の場合、
付加的なロー・パス・フィルタ(非線形)を通すのが好ま
しい。この非線形フィルタは立ち上がり時間と立ち下が
り時間に異なった時定数を与える。利得Ｇは推定回路の
出力Ｅの固定正関数として定義される。Ｅが大きいほ
ど、利得は小さく、この逆も言える。小さな信号Ｅ≒０
に対しては、利得は或る定数Ｇ0で制限される。減算回
路の出力が利得と掛け合わされ出力が生成される。
ログＡＧＣ回路を他の変更を要することなく本装置に使
用することが出来る。何故なら、本雑音除去装置の適応
化速度は遅い利得変動を収容するに十分であるからであ
る。主マイクロホンにアナログＡＧＣがない場合、ディ
ジタルＡＧＣを使用することが出来る。このディジタル
ＡＧＣ回路は減算回路の出力の平均パワーまたは振幅推
定値を使用する。別個の推定回路を使用してもよいし、
制御回路内の推定回路を使用してもよい。後者の場合、
付加的なロー・パス・フィルタ(非線形)を通すのが好ま
しい。この非線形フィルタは立ち上がり時間と立ち下が
り時間に異なった時定数を与える。利得Ｇは推定回路の
出力Ｅの固定正関数として定義される。Ｅが大きいほ
ど、利得は小さく、この逆も言える。小さな信号Ｅ≒０
に対しては、利得は或る定数Ｇ0で制限される。減算回
路の出力が利得と掛け合わされ出力が生成される。
【００９３】更に、信号の圧縮および圧縮戻しをディジ
タル的に行う論理回路を設けてもよい。即ち、入力信号
は非線形(通常は対数的)フォームから線形フォームに圧
縮戻しされ、出力信号は線形から非線形に圧縮されても
よい。
タル的に行う論理回路を設けてもよい。即ち、入力信号
は非線形(通常は対数的)フォームから線形フォームに圧
縮戻しされ、出力信号は線形から非線形に圧縮されても
よい。
【００９４】本雑音除去装置は全二重スピーカホーン用
の反響またはハウリング除去装置として使用できる。こ
の場合、スピーカホーンは図２のように配列され、入力
信号は遠隔地の電話からラウドスピーカに与えられこれ
は基準信号ｘとしても用いられる。マイクロホン１００
からの信号は入力信号ｙとして用いられ、適応性雑音除
去装置９０はラウドスピーカからマイクロホンへの帰還
信号を打ち消す。
の反響またはハウリング除去装置として使用できる。こ
の場合、スピーカホーンは図２のように配列され、入力
信号は遠隔地の電話からラウドスピーカに与えられこれ
は基準信号ｘとしても用いられる。マイクロホン１００
からの信号は入力信号ｙとして用いられ、適応性雑音除
去装置９０はラウドスピーカからマイクロホンへの帰還
信号を打ち消す。
【００９５】
【発明の効果】本発明によれば、適応性フィルタの適応
化時間がフィルタ長と同程度に短くなり、高速の適応化
が達成される。
化時間がフィルタ長と同程度に短くなり、高速の適応化
が達成される。
【図１】本発明の実施例の適応性雑音除去装置のブロッ
ク図である。
ク図である。
【図２】適応性雑音除去装置をハウリング除去装置とし
て持つスピーカホーンのブロック図である。
て持つスピーカホーンのブロック図である。
１０ 畳み込み論路回路 ２０ 減算回路 ３０ 相関論理回路 ４０ 方程式セット論理回路 ５０ 方程式解論理回路 ６０ 制御論理回路 ７０ ＡＧＣ回路
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｈ０４Ｂ 3/20 Ｈ０４Ｍ 1/60 Ａ Ｈ０４Ｍ 1/60 Ｈ０４Ｒ 3/02 Ｈ０４Ｒ 3/02 Ｇ１０Ｋ 11/16 Ｈ
Claims (8)
- 【請求項１】信号入力，基準入力および信号出力を有す
る適応性雑音除去装置であって、 基準入力からの信号を個別化されたＬ個のタップのフィ
ルタで畳み込み、フィルタされた基準信号を形成する畳
み込み論理回路と、 フィルタされた基準信号を信号入力から差し引いて出力
信号を形成する論理回路と、 各々が対応する係数Ｃkを有するＮ個の基本関数の線形
組み合わせとしてフィルタ・タップを生成する論理回路
と、 出力信号におけるパワーを最小にする係数Ｃkを反復し
て決定する論理回路と、 を具備し、Ｎはフィルタ・タップ数Ｌより小さく、前記
基本関数は有限幅領域を有し、該有限幅領域の外では前
記基本関数は周波数ドメインおよび時間ドメインの両面
で実質的にゼロである、適応性雑音除去装置。 - 【請求項２】Ｎ個の基本関数は整数ｋのＮ個の値に対し
て次式を有する: 【数１】 Ｗk(ｔ)＝Ｗ(ｔ)ｅｘｐ{ｊｋ(△ω)ｔ} ここでｗ（ｔ）は有限幅領域を有するウインドウ関数で
あり、該有限幅領域の外では該関数は周波数ドメインお
よび時間ドメインの両面で実質的にゼロである、請求項
１記載の適応性雑音除去装置。 - 【請求項３】前記ウィンドウ関数はガウス関数である、
請求項２記載の適応性雑音除去装置。 - 【請求項４】前記ウインドウ関数は次式を有する: 【数２】 Ｗ(ｔ)＝ｅｘｐ{−(ｔｆｓ／γ)2} ここでΔω＝２πｆs／Ｎであり、γは０．２５乃至
０．７５Ｎの範囲である、請求項３記載の適応性雑音除
去装置。 - 【請求項５】フィルタ応答関数を生成する論理回路を更
に有し、該論理回路は、 （ａ） 入力信号と基準信号の間の相互相関を発生しか
つ基準信号の自己相関を発生する相関論理回路と、 （ｂ） 係数Ｃkに対する線形方程式の系の右手側を次
式により計算する論理回路と、 【数３】 ｒi＝Ｇxy（ｉδω） ここでＧxy(ω)はウインドウ関数ｗ(ｔ)と入力信号およ
び基準信号間の相互相関との積のフーリエ変換である、
（ｃ） 線形方程式の系の係数を次式を用いて計算する
論理回路と、 【数４】 ａik＝Ｇxx((ｉ＋ｋ)／２・δω，(ｉ−ｋ)／２) ここでＧxx(ω,μ)は基準信号の自己相関と次式の補助
関数との積のフーリエ変換である、 【数５】 ｋ(ｔ，μ)＝Ψ-1[Ｗ+(ω−μδω)Ｗ(ω＋μδω)] ここでＷ(ω)はウインドウ関数ｗ(ｔ)のフーリエ変換で
ある、（ｄ） Ｃkに対して次式を解くための方程式解
論理回路、 【数６】 ａikＣk＝ｒi を含む、請求項１乃至４のいずれか記載の適応性雑音除
去装置。 - 【請求項６】前記相関論理回路は入力信号および基準信
号をフィルタ長Ｌに等しい長さのフレームに区分けする
論理回路と、該フレームのフーリエ変換を生成する論理
回路と、該フレームのフーリエ変換を係数α(０≦α≦
１)で重み付けされた自己相関関数および相互相関関数
の現在のフレームとを組み合わせて相互相関関数と自己
相関関数の更新されたセグメントを形成する論理回路と
を含む、請求項５記載の適応性雑音除去装置。 - 【請求項７】前記係数αを基準信号と出力信号のパワー
または振幅の比の増加関数として計算する制御論理回路
を更に含む、請求項６記載の適応性雑音除去装置。 - 【請求項８】前記Ｎはフィルタ長の半分である、請求項
１乃至７のいずれか記載の適応性雑音除去装置。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| GB9225212A GB2274372A (en) | 1992-12-02 | 1992-12-02 | Adaptive noise cancellation device |
| GB9225212.1 | 1992-12-02 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07147548A JPH07147548A (ja) | 1995-06-06 |
| JP2683490B2 true JP2683490B2 (ja) | 1997-11-26 |
Family
ID=10726012
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5241265A Expired - Fee Related JP2683490B2 (ja) | 1992-12-02 | 1993-09-28 | 適応性雑音除去装置 |
Country Status (3)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5568558A (ja) |
| JP (1) | JP2683490B2 (ja) |
| GB (1) | GB2274372A (ja) |
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|---|---|---|---|---|
| US5848163A (en) * | 1996-02-02 | 1998-12-08 | International Business Machines Corporation | Method and apparatus for suppressing background music or noise from the speech input of a speech recognizer |
| US6952444B1 (en) * | 1996-07-19 | 2005-10-04 | Texas Instruments Incorporated | Blind DFE and phase correction |
| US6040082A (en) * | 1997-07-30 | 2000-03-21 | Medtronic, Inc. | Volumetrically efficient battery for implantable medical devices |
| US6751325B1 (en) * | 1998-09-29 | 2004-06-15 | Siemens Audiologische Technik Gmbh | Hearing aid and method for processing microphone signals in a hearing aid |
| WO2000019605A2 (en) * | 1998-09-30 | 2000-04-06 | House Ear Institute | Band-limited adaptive feedback canceller for hearing aids |
| US6876751B1 (en) | 1998-09-30 | 2005-04-05 | House Ear Institute | Band-limited adaptive feedback canceller for hearing aids |
| US6757385B1 (en) | 1999-06-04 | 2004-06-29 | Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) | Symmetry based subband acoustic echo cancellation |
| US6907144B1 (en) * | 1999-10-06 | 2005-06-14 | Eastman Kodak Company | Noise reduction method, apparatus, and program for digital image processing |
| DE10110258C1 (de) * | 2001-03-02 | 2002-08-29 | Siemens Audiologische Technik | Verfahren zum Betrieb eines Hörhilfegerätes oder Hörgerätesystems sowie Hörhilfegerät oder Hörgerätesystem |
| GB2377353B (en) * | 2001-07-03 | 2005-06-29 | Mitel Corp | Loudspeaker telephone equalization method and equalizer for loudspeaker telephone |
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| FR2908004B1 (fr) * | 2006-10-26 | 2008-12-12 | Parrot Sa | Circuit de reduction de l'echo acoustique pour un dispositif "mains libres"utilisable avec un telephone portable |
| FR2908005B1 (fr) * | 2006-10-26 | 2009-04-03 | Parrot Sa | Circuit de reduction de l'echo acoustique pour un dispositif "mains libres"utilisable avec un telephone portable |
| FR2908003B1 (fr) * | 2006-10-26 | 2009-04-03 | Parrot Sa | Procede de reduction de l'echo acoustique residuel apres supression d'echo dans un dispositif"mains libres" |
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| FR2933515B1 (fr) * | 2008-07-04 | 2017-03-31 | Edxact | Systeme pour calcul des valeurs resistives pour la cao micro electronique |
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| CN102687536B (zh) | 2009-10-05 | 2017-03-08 | 哈曼国际工业有限公司 | 用于音频信号的空间提取的系统 |
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| US9660743B1 (en) | 2014-08-27 | 2017-05-23 | Marvell International Ltd. | Channel estimation by searching over channel response candidates having dominant components |
| CN111969979B (zh) * | 2020-08-31 | 2023-03-31 | 郑州轻工业大学 | 一种最小误差熵cdkf滤波器方法 |
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|---|---|---|---|---|
| JP2876874B2 (ja) * | 1992-03-04 | 1999-03-31 | 日産自動車株式会社 | 車両用能動型騒音制御装置 |
| EP0778559B1 (en) * | 1992-03-12 | 2001-08-08 | Honda Giken Kogyo Kabushiki Kaisha | Vibration/noise control system for vehicles |
| US5414733A (en) * | 1993-12-20 | 1995-05-09 | Adtran | Decision feedback equalizer employing fixed ratio postcursor taps for minimizing noise and intersymbol interference in signals conveyed over high speed data service loop |
-
1992
- 1992-12-02 GB GB9225212A patent/GB2274372A/en not_active Withdrawn
-
1993
- 1993-09-28 JP JP5241265A patent/JP2683490B2/ja not_active Expired - Fee Related
- 1993-12-03 US US08/164,912 patent/US5568558A/en not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| GB2274372A (en) | 1994-07-20 |
| JPH07147548A (ja) | 1995-06-06 |
| US5568558A (en) | 1996-10-22 |
| GB9225212D0 (en) | 1993-01-20 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |