JP3037386B2 - エコーキャンセラ - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野］ 本発明はエコーキャンセラに関し、例えば衛星通信、
音声パケット通信等の通信回線における２線−４線変換
部で発生するエコーを消去するものにに関する。

［従来の技術］ 電話回線では、加入者線の２線回線と伝送路の４線回
線との間の信号変換を行なうハイブリッド回路が用いら
れているが、このハイブリッド回路でのインピーダンス
のミスマッチングによって受信信号が送信路に漏れてエ
コーが生ずる。衛星通信のように伝送路の遅延が大きい
場合にはこのエコーが通話の障害となるため、エコーキ
ャンセラを用いてエコーを消去している。また、音声、
画像、データを統合して取り扱う統合網では、音声をパ
ケット化して通信を行なうため、国内回線においても大
きな遅延を生じるのでエコーを充分消去する必要があ
る。

第２図は、電話回線にエコーキャンセラを適用した場
合の構成を示すブロック図である。第２図において、電
話機10は、加入者線12を介してハイブリッド回路（Ｈ）
14に接続されている。このハイブリッド回路14に接続す
る受信伝送路には、デジタル／アナログ変換器（D/A変
換器）16が介挿されており、エコーキャンセラ30を介し
たデジタル受信信号ｒ（ｋ）をアナログ信号ｒ（ｔ）に
変換してハイブリッド回路14に与えるようになされてい
る。ハイブリッド回路14に接続する送信伝送路には、ア
ナログ／デジタル変換器（A/D変換器）18が介挿されて
おり、ハイブリッド回路14からのアナログ送信信号ｓ
（ｔ）をデジタル信号ｓ（ｋ）に変換してエコーキャン
セラ30に与えるようになされている。

エコーキャンセラ30はデジタル処理構成の適応フィル
タからなるものであり、受信側入力端子１から受信側出
力端子２に向かう受信信号ｒ（ｋ）のサンプル値系列ベ
クトルｘ（ｋ）を格納するＸレジスタ24と、エコーパス
の推定インパルス応答ベクトル（ｋ）を格納するＨレ
ジスタ26と、推定インパルス応答ベクトル（ｋ）の適
応制御を実行する適応制御部（適応アルゴリズム）28
と、受信信号系列ベクトルｘ（ｋ）と推定インパルス応
答ベクトル（ｋ）との畳み込み演算を実行する畳み込
み演算回路22と、畳み込み演算回路22から出力された疑
似エコー信号（ｋ）を送信信号ｓ（ｋ）から減算する
送信側入力端子３及び送信側出力端子４間に介挿された
減算器20から構成されている。

次に、エコーキャンセラ30の動作について簡単に説明
する。

遠端からのデジタル受信信号ｒ（ｋ）は、D/A変換器1
6によってアナログ信号ｒ（ｔ）に変換されてハイブリ
ッド回路14に入力され、２線信号として加入者線12を通
じて電話機10に伝送される。このとき、ハイブリッド回
路14のインピーダンスミスマッチングにより、受信信号
ｒ（ｔ）が送信路に漏れ、エコー信号ｙ（ｔ）として送
出されてしまう。一方、電話機10からの近端入力信号ｎ
（ｔ）は、ハイブリッド回路14によって４線信号に変換
されて送信路に送出される。すなわち、送信信号ｓ
（ｔ）はエコー信号ｙ（ｔ）と近端入力信号ｎ（ｔ）と
の和として、ｓ（ｔ）＝ｙ（ｔ）＋ｎ（ｔ）で表され
る。

エコーキャンセラ30には、受信信号ｒ（ｋ）とA/D変
換器18によってデジタル信号に変換された送信信号ｓ
（ｋ）とが入力される。Ｘレジスタ24は過去Ｎサンプル
分の受信信号ｒ（ｋ）を格納する。すなわち受信信号系
列ベクトルｘ（ｋ）を格納する。畳み込み演算回路22
は、Ｘレジスタ24内の受信信号系列ベクトルｘ（ｋ）と
Ｈレジスタ26に格納された、D/A変換器16からハイブリ
ッド回路14を通ってA/D変換器18に至る系（エコーパ
ス）のインパルス応答の推定ベクトル（ｋ）との畳み
込み演算により疑似エコー信号（ｋ）を作成する。こ
の疑似エコー信号（ｋ）を、減算器20で送信入力信号
ｓ（ｋ）から差し引くことによってそのエコー成分ｙ
（ｋ）を消去する。

減算器20の出力は、残留エコー信号ｅ（ｋ）として送
信側出力端子４に送られる。

エコーパスの推定インパルス応答ベクトルは、残留エ
コー信号ｅ（ｋ）に基づいて適応制御部28によって逐次
更新される。

適応制御部28が採用する適応アルゴリズムとしては種
々のものがあるが、ハードウエアの比較的簡単な学習固
定法が広く用いられている。しかし、学習固定法は、入
力信号ｒ（ｋ）が白色のときは比較的良好な特性を示す
が、入力信号ｒ（ｋ）が有色のときは収束が遅くなると
いう欠点や、近端雑音の大きいS/Nの悪い状態ではエコ
ー打消し量が劣化するという問題点がある。

そこで、入力信号ｒ（ｋ）の相関性にほとんど依存し
ない、近端雑音等に強い適応アルゴリズムとして、カル
マンフィルタを用いたものが下記文献によって既に提案
されている。

文献 板倉、西川著:"カルマンフィルタを用いたエコ
ーキャンセラのアルゴリズムとその簡略化”、信学論、
Vol.J62−Ａ No.1、1979年１月 第３図は、この文献に記載されているカルマンフィル
タを用いたエコーキャンセラ30の構成図であり、後述す
る（３）〜（７）式のアルゴリズムに従い、エコーパス
の推定インパルス応答ベクトル（ｋ）を更新するもの
である。なお、第２図との対応部分には同一符号を付し
て示している。

第３図を説明する前に適応制御のアルゴリズムを説明
する。なお、カルマンフィルタ自体のアルゴリズムにつ
いては説明を省略する（上記文献の付録としてカルマン
フィルタのアルゴリズムが記載されている）。

このエコーキャンセラ30は、エコーパスのインパルス
応答ｈ（ｋ）は時間的に変動するものであり、その変動
はエコーパスに加法的に重畳した平均０の白色ガウス雑
音ｗ（ｋ）によるものとしている。すなわち、エコーパ
スの状態方程式（カルマンフィルタの状態方程式に対
応）を次式 ｈ（ｋ＋１）＝ｈ（ｋ）＋ｗ（ｋ） …（１） で表している。また、インパルス応答ｈ（ｋ）のエコー
パスを受信信号ｒ（ｋ）（ベクトルではｘ（ｋ））が通
過することでエコーとなり、しかもエコーパスの通過時
に近端入力雑音ｍ（ｋ）が加わるので、エコー成分ｙ
（ｋ）を次式 ｙ（ｋ）＝ｘ（ｋ）^Th(k)＋ｍ（ｋ） …（２） で表している。ここで、雑音ｍ（ｋ）を平均０の白色ガ
ウス雑音とみなしている。この（２）式は、カルマンフ
ィルタの出力方程式に対応している。

このように（１）式及び（２）式がカルマンフィルタ
の状態方程式及び出力方程式に対応しているのでカルマ
ンフィルタアルゴリズムを適用することができる。

なお、（１）式及び（２）式において、ｈ（ｋ）、ｗ
（ｋ）及びｘ（ｋ）は縦ベクトル、ｙ（ｋ）及びｎ
（ｋ）はスカラー量である。「^T」はベクトル又は行列
の転置を意味している。

（１）式及び（２）式に対してカルマンフィルタのア
ルゴリズムの適用により、以下の関係式を得ることがで
きる。

（ｋ）＝ｘ（ｋ）^Th(k) …（３） ｅ（ｋ）＝ｙ（ｋ）−（ｋ） …（４） Ｋ（ｋ）＝Ｐ（ｋ）ｘ（ｋ） (x(k)^TP(k)x(k)+rm)^-1 …（５） Ｐ（ｋ＋１）＝Ｐ（ｋ） −Ｋ（ｋ）ｘ（ｋ）^TP(k)＋Rw …（６） （ｋ＋１）＝（ｋ）＋Ｋ（ｋ）ｅ（ｋ） …（７） ここで、スカラーrmは近端入力雑音ｍ（ｋ）の分散で
ある。行列RWは、エコーパスに加法的に重畳された雑音
ｗ（ｋ）の共分散行列である。行列Ｐ（ｋ）は、疑似エ
コー（ｋ）が得られた際のエコーパスのインパルス応
答の推定ベクトル（ｋ）の誤差共分散行列（以下、推
定誤差共分散行列と呼ぶ）である。ベクトルＫ（ｋ）は
カルマンゲインと呼ばれるベクトルゲインである。

第３図の構成は、これら（３）式〜（７）式に従って
適応制御しようとしたものである。

畳み込み演算回路22は（３）式を演算する部分であ
る。

減算器20は（４）式を演算する部分である。

レジスタ24、26、32及び34はそれぞれ、受信信号系列
ベクトルｘ（ｋ）、推定インパルス応答ベクトル
（ｋ）、カルマンゲインベクトルＫ（ｋ）、及び、イン
パルス応答の推定ベクトル（ｋ）の共分散行列Ｐ
（ｋ）をラッチするものである。定値発生回路36及び38
はそれぞれ、雑音にかかる分散値rm及び共分散行列Rwを
発生するものである。

乗算器40はベクトルＰ（ｋ）ｘ（ｋ）を求めるもので
あり、この出力も与えられる乗算器42はスカラーｘ
（ｋ）^TP(k)ｘ（ｋ）を得るものである。加算器44は
（５）式の分母を得るものであり、除算器46はこの出力
を用いて最終的にカルマンゲインベクトルＫ（ｋ）を得
るものであり、レジスタ32に出力する。

乗算器48は（６）式の右辺第２項を演算するものであ
り、減算器50及び加算器52はこの出力をも利用して最終
的に（６）式の右辺を演算するものである。この出力
は、１サンプリング周期遅延回路54を介して遅延され、
次の行列Ｐ（ｋ＋１）としてレジスタ34に与えられる。

乗算器56は（７）式の右辺第２項を求めるものであ
り、この出力が与えられる加算器58は（７）式の右辺を
演算するものであり、この出力が１サンプリング周期遅
延回路60を介して次の推定インパルス応答ベクトル
（ｋ＋１）としてレジスタ26に格納される。

［発明が解決しようとする課題］ しかしながら、以上述べた従来の方法では、エコーパ
スの時間的変化を加法的な白色ガウス雑音で仮定してい
るため、様々な原因によって起こる実際のエコーパス変
化をすべてモデル化しているわけではなく、したがっ
て、実際のエコーパス変化には適確に追従できない場合
があるという問題点があった。

本発明は、以上の点を考慮してなされたものであり、
カルマンフィルタのアルゴリズムを用い、しかも、実際
のエコーパスの変動にうまく追従でき、かつ、雑音に強
い優れた特性のエコーキャンセラを提供しようとするも
のである。

［課題を解決するための手段］ 本発明は、受信信号系列ベクトルｘ（ｋ）を格納する
Ｘレジスタと、エコーパスの推定インパルス応答ベクト
ル（ｋ）を格納するＨレジスタと、これらレジスタに
格納された受信信号系列ベクトルｘ（ｋ）と推定インパ
ルス応答ベクトル（ｋ）とから疑似エコー信号
（ｋ）を作成する畳み込み演算回路と、送信入力信号ｓ
（ｋ）から上記疑似エコー信号（ｋ）を差し引いて残
留エコー信号ｅ（ｋ）を出力する減算器と、カルマンゲ
インベクトルＫ（ｋ）を得るカルマンゲイン計算回路
と、推定誤差共分散行列Ｐ（ｋ）を得る推定誤差共分散
行列計算回路と、次の推定インパルス応答ベクトル
（ｋ＋１）を得るＨレジスタ更新回路とを備えた、カル
マンフィルタのアルゴリズムを用いたエコーキャンセラ
を前提とする。

そして、エコーパスのインパルス応答の時間変動を考
慮した重み係数ρ（０＜ρ≦１）を発生する重み係数制
御回路を設けたことを特徴とするものである。

また、カルマンゲイン計算回路が、次式 Ｋ（ｋ）＝Ｐ（ｋ）ｘ（ｋ） （ｘ（ｋ）^TP(k)ｘ（ｋ）＋ρ）^-1 に従ってカルマンゲインベクトルＫ（ｋ）を求め、推定
誤差共分散行列計算回路が、次式 Ｐ（ｋ＋１）＝（Ｐ（ｋ）−Ｋ（ｋ）ｘ（ｋ）^TP(k)）
ρ^-1 に従って新しい推定誤差共分散行列Ｐ（ｋ＋１）を求
め、Ｈレジスタ更新回路が、次式 （ｋ＋１）＝（ｋ）＋Ｋ（ｋ）ｅ（ｋ） に従って新しい推定インパルス応答ベクトル（ｋ＋
１）を求めることを特徴とするものである。

なお、上記の式表現は、受信信号系列ｘ（ｋ）及び推
定インパルス応答（ｋ）を縦ベクトルとして表現して
いるものであり、表現形式に関係なく、式の実態に意味
がある。すなわち、上記各ベクトルを横ベクトルで表現
していても良い。

ここで、重み係数制御回路を、S/Nを推定するS/N推定
回路と、このS/Nの推定値の変化量を計算する変化量計
算回路と、出力する重み係数ρを決定する重み係数決定
回路とで構成し、重み係数決定回路が、S/Nの推定値が
大きく、かつ、S/Nの推定値が増加中であると判定した
ときに、他のときより重み係数ρを小さい値とするよう
にすることが好ましい。

［作用］ 本発明においては、受信信号系列ベクトルｘ（ｋ）と
推定インパルス応答ベクトル（ｋ）とから疑似エコー
信号（ｋ）を作成し、送信入力信号ｓ（ｋ）からこの
疑似エコー信号（ｋ）を差し引いてエコー成分をキャ
ンセルするものであり、カルマンゲイン計算回路と、推
定誤差共分散行列計算回路と、Ｈレジスタ更新回路とに
よって実行される推定インパルス応答（ｋ）の更新方
法（適応制御方法）に特徴を有するものである。

エコーパスのインパルス応答に対する受信信号の寄与
を過去のものほど小さくする重み係数ρ（０＜ρ≦１）
を用いて、推定インパルス応答（ｋ）の更新を以下の
ように行なう。

すなわち、カルマンゲインベクトルＫ（ｋ）、推定誤
差共分散行列Ｐ（ｋ）及び推定インパルス応答（ｋ）
を、以下の漸化式に従い、更新することとした。

Ｋ（ｋ）＝Ｐ（ｋ）ｘ（ｋ）（ｘ（ｋ）^TP(k)ｘ（ｋ）
＋ρ）^-1 Ｐ（ｋ＋１）＝（Ｐ（ｋ）−Ｋ（ｋ）ｘ（ｋ）^TP(k)）
ρ^-1 （ｋ＋１）＝（ｋ）＋Ｋ（ｋ）ｅ（ｋ） ここで、S/Nの推定値が大きく、かつ、S/Nの推定値が
増加中であると判定したときに、他のときより重み係数
ρを小さい値とするようにして、推定誤差の大きさと収
束性とをバランスさせることが好ましい。

［実施例］ 以下、本発明の一実施例を図面を参照しながら説明す
る。

第１図はこ実施例のエコーキャンセラ30Aの構成を示
すブロック図、第４図はその重み係数制御回路130の詳
細構成図である。なお、第１図において、第３図との対
応部分には同一符号を付して示している。

まず、第１図に示す構成及びその動作の説明に先立
ち、この実施例によるエコーパスのインパルス応答の推
定原理について説明する。

実際のエコーパスの変化は、様々な原因によって起こ
り得るので、その全てを上述した（１）式のような単純
な状態方程式でモデル化することは不可能である。そこ
で、とりあえずは、エコーパスの変化を直接には表現せ
ずに、エコーパスの状態変化を上述した（２）式の出力
方程式だけで表すことにし、エコーパスのインパルス応
答は固定なものと取扱う。

すなわち、次式 ｈ（ｋ＋１）＝ｈ（ｋ） …（８） ｙ（ｋ）＝ｘ（ｋ）^Th(k)＋ｍ（ｋ） …（９） に示す状態方程式及び出力方程式を考える。これらの式
に対して、カルマンフィルタのアルゴリズムを適用する
と、以下の漸化式が得られる。

（ｋ）＝ｘ（ｋ）^Th(k) …（10） ｅ（ｋ）＝ｙ（ｋ）−（ｋ） …（11） Ｋ（ｋ）＝Ｐ（ｋ）ｘ（ｋ） (x(k)^TP(k)x(k)+rm)^-1 …（12） Ｐ（ｋ＋１）＝Ｐ（ｋ）−Ｋ（ｋ）ｘ（ｋ）^TP(k) …（13） （ｋ＋１）＝（ｋ）＋Ｋ（ｋ）ｅ（ｋ） …（14） これらの式は、（３）〜（７）式の従来のアルゴリズ
ムと比べて、（６）式の推定誤差共分散行列Ｐ（ｋ＋
１）について、エコーパスのインパルス応答を変動させ
る雑音の分散行列Rwの項がない点が異なっている。もち
ろん、このままでは、エコーパスのインパルス応答の変
動に追従することができず、不充分である。

そこで、次に、推定誤差共分散行列Ｐ（ｋ）について
考えてみることとする。上述した（12）式及び（13）式
より、推定誤差共分散行列Ｐ（ｋ）についての漸化式
は、次式 Ｐ（ｋ＋１）＝Ｐ（ｋ）−Ｐ（ｋ）ｘ（ｋ）ｘ（ｋ）^TP
(k)(x(k)^TP(k)x(k)+rm)^-1 …（15） のように変形することができる。右辺に、逆行列の定理 (A+BCD)^-1＝A^-1−Ａ^-1B(C^-1+DA^-1B)^-1DA^-1 …（16） を適用して整理した後、両辺について逆行列をとれば、
次式 が得られる。したがって、初期値Ｐ（φ）^-1の影響が充
分小さくなった時刻では、次式 で表すことができ、Ｐ（ｋ＋１）の逆行列は、時刻ｊ＝
１からｋまでのすべての信号ｘ（ｊ）の共分散行列x(j)
x(j)^Tの総和に比例していると言える。言い換えれば、
時刻ｊ＝１からｋまでのすべての入力信号ｘ（ｊ）を用
いて推定を行なうことができることを表しており、白色
ガウス雑音による影響は平均化されてなくなる。しか
し、この（18）式に従えば、当該エコーキャンセラを適
用している端末のインピーダンスが急激に変化した場合
のような、白色ガウス雑音以外の影響も平均化されてし
まい、新しいエコーパスに素早く追従できない。

そこで、エコーパスの変化に素早く追従できるように
するために、過去の入力信号ｘ（ｊ）ほど推定に対する
寄与が小さくなるように、０＜ρ≦１なる定数（重み係
数）ρを用いて、（18）式を以下のように書き替える。

ただし、近端入力雑音の分散rmは１とおいている。上記
文献にも示されているように、充分時間が経過した後の
エコーパスのインパルス応答の推定精度は、雑音の分散
rmにはほとんど影響されないので、このようにおいても
正しく動作する。この（19）式は次式 P(k+1)^-1＝ρP(k)^-1＋x(k)x(k)^T …（20） のように変形することができ、両辺をρで割って逆数を
取れば、さらに次式 ρＰ（ｋ＋１）＝（P(k)^-1＋ρ^-1x(k)x(k)^T)^-1…（21） のように変形することができる。この式に、上述した逆
行列の定理（16）式を適用すれば、結局、推定誤差の共
分散行列Ｐ（ｋ）について以下の漸化式を得られる。

Ｐ（ｋ＋１）＝ρ^-1[P(k)-P(k)x(k)x(k)^TP(k)（ｘ
（ｋ）^TP(x)ｘ（ｋ）＋ρ）^-1］ …（22） 次に、推定インパルス応答ベクトル（ｋ）に対する
漸化式を導出する。まず、（15）式に右からｘ（ｋ）を
かけて整理すると、次式 Ｐ（ｋ＋１）ｘ（ｋ）＝Ｐ（ｋ）ｘ（ｋ）rm(x(k)^TP(k)
x(k)+rm)^-1＝Ｋ（ｋ）rm …（23） が得られ、近端入力雑音の分散rmを上述と同様に１とお
くと、次式 Ｐ（ｋ＋１）ｘ（ｋ）＝Ｋ（ｋ） …（24） が得られる。

ここで、（24）式の左辺Ｐ（ｋ＋１）ｘ（ｋ）を別に
表現することを考える。上述した（20）式の左からＰ
（ｋ＋１）を、右からＰ（ｋ）をかけると、次式 Ｐ（ｋ）＝ρＰ（ｋ＋１）＋Ｐ（ｋ＋１）ｘ（ｋ）ｘ
（ｋ）^TP(k) …（25） が得られ、これに、右からｘ（ｋ）かけてＰ（ｋ＋１）
ｘ（ｋ）について整理すると、次式のようになる。

Ｐ（ｋ＋１）ｘ（ｋ）＝Ｐ（ｋ）ｘ（ｋ）（ｘ（ｋ）^TP
(k)ｘ（ｋ）＋ρ）^-1 …（26） 従って、（24）式及び（26）式から、カルマンゲイン
ベクトルＫ（ｋ）を、インパルス応答の時間変動を考慮
した重み係数ρを用いて表すと、次式 Ｋ（ｋ）＝Ｐ（ｋ）ｘ（ｋ）（ｘ（ｋ）^TP(k)ｘ（ｋ）
＋ρ）^-1 …（27） に示すようになる。このように表されるカルマンゲイン
ベクトルＫ（ｋ）であっても推定インパルス応答ベクト
ル（ｋ）に対する上述した（14）式の漸化式が成立
つ。

以上を整理すると、上述した式の繰返し表記になる
が、インパルス応答の時間変動を考慮した重み係数ρを
用いた、カルマンフィルタのアルゴリズムに従う漸化式
は、以下のようになる。

（ｋ）＝ｘ（ｋ）^Th(k) …（28） ｅ（ｋ）＝ｙ（ｋ）−（ｋ） …（29） Ｋ（ｋ）＝Ｐ（ｋ）ｘ（ｋ）（ｘ（ｋ）^TP(k)ｘ（ｋ）
＋ρ）^-1 …（30） Ｐ（ｋ＋１）＝（Ｐ（ｋ）−Ｋ（ｋ）ｘ（ｋ）^TP(k)）
ρ^-1 …（31） （ｋ＋１）＝（ｋ）＋Ｋ（ｋ）ｅ（ｋ） …（32） 第１図に示すエコーキャンセラ30Aは、（28）式〜（3
2）式で表されるアルゴリズムを実現する構成となって
いる。

エコーキャンセラ30Aは、受信信号系列ベクトルｘ
（ｋ）を格納するＸレジスタ24と、推定インパルス応答
ベクトル（ｋ）を格納するＨレジスタ26と、受信信号
系列ベクトルｘ（ｋ）及び推定インパルス応答ベクトル
（ｋ）の畳み込み演算（（28）式）を実行して疑似エ
コー信号（ｋ）を作成する畳み込み演算回路22と、送
信入力信号ｓ（ｋ）から疑似エコー信号（ｋ）を差し
引いて（（29）式に対応）残留エコー信号ｅ（ｋ）を得
る減算器20と、（30）式に従ってカルマンゲインベクト
ルＫ（ｋ）を得るカルマンゲイン計算回路100と、（3
1）式に従って推定誤差共分散行列Ｐ（ｋ）を得る推定
誤差共分散行列計算回路110と、（32）式に従って次の
推定インパルス応答ベクトル（ｋ＋１）を得るＨレジ
スタ更新回路120と、インパルス応答の時間変動を考慮
した重み係数ρを発生する第４図に詳細構成を示す重み
係数制御回路130とから構成されている。

カルマンゲイン計算回路100は、Ｐレジスタ111に格納
された推定誤差共分散行列Ｐ（ｋ）にＸレジスタ24に格
納された受信信号系列ベクトルｘ（ｋ）を乗算する乗算
器101と、受信信号系列ベクトルｘ（ｋ）に乗算器101の
ベクトル出力Ｐ（ｋ）ｘ（ｋ）を乗算する乗算器102
と、乗算器102のスカラー出力ｘ（ｋ）^TP(k)ｘ（ｋ）と
重み係数ρとを加算する加算器103と、乗算器101のベク
トル出力Ｐ（ｋ）ｘ（ｋ）を加算器103のスカラー出力
ｘ（ｋ）^TP(k)ｘ（ｋ）＋ρで除算する除算器104と、除
算器104の出力すなわちカルマンゲインベクトリＫ
（ｋ）を格納するＫレジスタ105から構成されており、
これらによって（30）式の演算を実行している。

推定誤差共分散行列計算回路110は、推定インパルス
応答の誤差共分散行列Ｐ（ｋ）を格納するＰレジスタ11
1と、受信信号系列ベクトルｘ（ｋ）に誤差共分散行列
Ｐ（ｋ）を乗算する乗算器112と、カルマンゲイン計算
回路100からのカルマンゲインベクトルＫ（ｋ）に乗算
器112のベクトル出力ｘ（ｋ）^TP(k)を乗算する乗算器11
3と、乗算器113の行列出力Ｋ（ｋ）ｘ（ｋ）^TP(k)を推
定誤差共分散行列Ｐ（ｋ）から減算する減算器114と、
減算器114の行列出力Ｐ（ｋ）−Ｋ（ｋ）ｘ（ｋ）^TP(k)
を重み係数ρで除算する除算器115と、除算器115の出力
を遅延させて新しい推定誤差共分散行列Ｐ（ｋ＋１）と
してＰレジスタ111に格納させる遅延回路116とから構成
されており、これらによって（31）式の演算を実行して
いる。

Ｈレジスタ更新回路120は、減算器20の出力である残
留エコー信号ｅ（ｋ）にカルマンゲイン計算回路100か
らのカルマンゲインベクトルＫ（ｋ）を乗算する乗算器
121と、乗算器121のベクトル出力Ｋ（ｋ）ｅ（ｋ）とＨ
レジスタ26に格納された推定インパルス応答ベクトル
（ｋ）とを加算する加算器122と、その加算結果を遅延
させて新しい推定インパルス応答ベクトル（ｋ＋１）
としてＨレジスタ26に格納させる遅延回路123とから構
成されており、これらによって（32）式の演算を実行し
ている。

以上のように、カルマンゲイン計算回路100、推定誤
差共分散行列計算回路110及びＨレジスタ更新回路120に
よって、エコーパスの推定インパルス応答ベクトル
（ｋ）を順次更新していくことができる。

カルマンゲイン計算回路100及び推定誤差共分散行列
計算回路110が利用する重み係数ρは、第４図に詳細構
成を示す重み係数制御回路130が出力する。

重み係数ρは、値が小さいほどエコーパスの変化に対
する追従は早くなるが、雑音による推定精度への影響が
大きくなる。逆に、重み係数ρの値が大きいほど雑音に
対しては強くなるが、エコーパス変化に対する追従が遅
くなり、ρ＝１のときに、従来のカルマンフィルタを用
いたエコーキャンセラ（第３図参照）に等しくなる。近
端入力雑音は近端側の周囲環境によって時々刻々変化す
るので、エコーパスの変動を考慮した重み係数ρであっ
ても状況に応じて適切な値を選択することが望ましい。
第４図はこのような点に鑑みて構成されたものである。

重み係数制御回路130は、受信信号ｒ（ｋ）及び残留
エコー信号ｅ（ｋ）からS/Nの推定値を計算するS/N推定
回路140と、このS/N推定値の差分値（変化量）を計算す
る差分値計算回路150と、S/N推定値のピーク値を計算す
るピーク値計算回路160と、これらS/Nの推定値、差分値
及びピーク値を用いて重み係数ρを決定する係数決定回
路170とから構成されている。

S/N推定値計算回路140は、受信信号ｒ（ｋ）のパワー
Ｘ（ｋ）と残留エコー信号ｅ（ｋ）のパワーＥ（ｋ）と
の比により、S/Nの推定値Acom（ｋ）を計算する。すな
わち、次式 Acom（ｋ）＝10log（Ｘ（ｋ）/E（ｋ）） …（33） に従いS/Nの推定値Acom（ｋ）を計算する。ただし、log
は常用対数である。

このため、S/N推定値計算回路140は、詳細には、受信
信号ｒ（ｋ）及び残留エコー信号ｅ（ｋ）のそれぞれの
パワーＸ（ｋ）、Ｅ（ｋ）を計算するパワー計算回路14
1、142と、得られたパワーＸ（ｋ）、Ｅ（ｋ）を対数変
換する対数変換回路143、144と、パワーＥ（ｋ）の対数
値logE（ｋ）をパワーＸ（ｋ）の対数値logX（ｋ）から
減算する減算器145とから構成されている。

差分値計算回路150は、S/Nの推定値Acom（ｋ）とこれ
より所定期間（ｎサンプリング周期）前のS/Nの推定値A
com（ｋ−ｎ）との差分値Acomd（ｋ）を求める。すなわ
ち、次式 Acomd（ｋ）＝Acom（ｋ）−Acom（ｋ−ｎ） …（34） によって差分値Acomd（ｋ）を求める。

ピーク値計算回路160は、S/Nの推定値のピーク値Acom
p（ｋ）を計算する。この実施例の直前までのピーク値A
comp（ｋ−１）と今回のS/Nの推定値Acom（ｋ）とを比
較することでピーク値Acomp（ｋ）を求める。すなわ
ち、次式 Acomp（ｋ）＝max（Acomp（ｋ−１）、Acom（ｋ）） …（35） によってピーク値Acomp（ｋ）を求める。

重み係数決定回路170は、比較回路171、乗算器172、
比較回路173及び重み係数選択回路174からなり、これら
Acom（ｋ）、Acomd（ｋ）及びAcomp（ｋ）の各値を用い
て重み係数ρを決定する。

比較回路171は、差分値Acomd（ｋ）と正の閾値THとを
比較する。比較回路173は、乗算器172によってα（０＜
α≦１なる定数）倍されたピーク値α・Acomp（ｋ）
と、推定値Acom（ｋ）とを比較する。重み係数選択回路
174では、これら比較回路171及び173の比較結果を用い
て、次のように重み係数ρを決定する。

条件1:Acomd（ｋ）＞TH、かつ、Acom（ｋ）＞α・Aco
mp（ｋ）ならば、出力する重み係数ρとして小さい値ρ
１を選定する。

条件2:Acomd（ｋ）≦TH及び又はAcom（ｋ）≦α・Aco
mp（ｋ）ならば出力する重み係数ρとして大きい値ρ２
を選定する。

ただし、０≦ρ１＜ρ２≦１である。

このように選定された重み係数ρ（＝ρ１又はρ２）
が上述したように、カルマンゲイン計算回路100及び推
定誤差共分散行列計算回路110で利用される。

次に、第４図の構成を採用するに至った考え方を説明
する。

まず、（34）式で求めた値Acom（ｋ）がS/Nの推定値
となることを示す。

エコーキャンセラ30Aにおける送信信号ｓ（ｋ）及び
残留エコー信号ｅ（ｋ）はそれぞれ、次式 ｓ（ｋ）＝ｙ（ｋ）＋ｎ（ｋ）＝ｈ（ｋ）ｒ（ｋ）＋ｎ
（ｋ） …（36） ｅ（ｋ）＝ｓ（ｋ）−（ｋ）＝（ｈ（ｋ）−
（ｋ））ｒ（ｋ）＋ｎ（ｋ） …（37） で表すことができる。なお、（36）式以降においては以
前の表記とは異なってｈ（ｋ）はインパルス応答を示す
スカラー量とする。受信信号ｒ（ｋ）と近端入力信号ｎ
（ｋ）とが無相関であることから、残留エコー信号ｅ
（ｋ）のパワーＥ（ｋ）は、次式 Ｅ（ｋ）＝‖ｈ（ｋ）−（ｋ）‖²X(k)＋Ｎ（ｋ） …（38） に示すようになり、これを変形することで次式 Ｅ（ｋ）/X（ｋ）＝‖ｈ（ｋ）−（ｋ）‖²+N(k)/X
（ｋ） …（39） が得られる。ここで、‖ｈ（ｋ）−（ｋ）‖²は、エ
コーパスのインパルス応答の推定誤差を表す量で、推定
が充分収束していれば非常に小さな値となり、次式 Ｅ（ｋ）/X（ｋ）＝Ｎ（ｋ）/X（ｋ） …（40） が成立つ。

その結果、次式 Acom（ｋ）＝−10log（Ｎ（ｋ）/X（ｋ）） …（41） で表されるS/Nの推定値Acom（ｋ）は、上述した（33）
式によって表すことができる。従って、（33）式に基づ
いてS/Nの推定値を求めることができる。

また、収束中であれば、（38）式又は（39）式におけ
る‖ｈ（ｋ）−（ｋ）‖²は時間とともに減少するの
で、（41）式上ではかかる‖ｈ（ｋ）−（ｋ）‖²の
影響を示していないが、S/Nの推定値Acom（ｋ）は増加
する。上述した（34）式で求められる差分値Acomd
（ｋ）はS/Nの推定値Acom（ｋ）の変化を表す量である
から、この値Acomd（ｋ）が、ある適当な正の閾値THよ
りも大きいときは、収束中で推定誤差が減少中か、S/N
が増加中であると判定できる。S/Nが過去の値よりも大
きければ、すなわちAcom（ｋ）が過去のピーク値Acomp
（ｋ）よりも大きければ、推定精度は現在よりもさらに
よくなるので、重み係数ρを小さくしてすばやく収束さ
せた方が有利である。

そこで、上述した条件１のように、Acomd（ｋ）＞TH
によってS/Nが増加中であるか、係数が収束中であるこ
とが検出され、かつAcom（ｋ）＞α・Acomp（ｋ）によ
ってS/Nの絶対的な値が十分大きいことが検出されたと
きに、出力する重み係数ρとして小さい値ρ１を選定す
ることとした。

逆に、差分値Acomd（ｋ）が閾値THよりも小さくなっ
たとき、収束状態でかつS/Nの増加する割合が小さくな
ってきているので、重み係数ρを大きな値として推定し
た方が、S/Nが急激に劣化しても推定値の乱れを少なく
できる。また、S/Nの値が過去の値よりも小さいとき
は、小さなρで推定を行なうと推定値が劣化してしまう
ので、ρを大きな値としなければならない。

そこで、上述した条件２のように、Acomd（ｋ）≦TH
によって収束状態でなおかつS/Nの増加する割合が小さ
いことが検出され、又はAcom（ｋ）≦α・Acomp（ｋ）
によってS/Nの絶対的な値が小さいことが検出されたと
きに、出力する重み係数ρとして大きい値ρ２を選定す
ることとした。

上述の実施例によれば、重み係数ρを用いた上述した
（28）式〜（32）式による漸化式に従って推定インパル
ス応答を更新することとし、エコーパスのインパルス応
答の推定に対する入力信号の寄与を過去の信号ほど少な
くなるようにしたので、様々な原因によって変化する実
際のエコーパスの変動に対して、雑音による劣化を引き
起こすことなく、すばやく追従させることができる。

しかも、S/Nの値及びその変化に応じて適切な重み係
数を選ぶようにしたので、追従の迅速性と、雑音の推定
精度に対する影響とをバランスさせることができる。

上記実施例では重み係数を２種類の値で制御している
が、S/Nの推定値やその変化量の判定閾値を増やせば、
さらに細かく重み係数を制御することも可能である。

上記実施例は、電話回線用のエコーキャンセラについ
て説明しているが、会議電話のようにマイクとスピーカ
ーを用いた音響系で生じる音響エコーを消去するための
エコーキャンセラにも本発明を適用可能である。音響系
のエコーは人の動き等によって絶えず変化しており、し
かも周囲雑音が大きいため、本発明は、音響エコーキャ
ンセラにも好適である。

また、上記実施例では、ダブルトーク検出器等、通常
エコーキャンセラに備えられている回路や機能について
は説明を省略しているが、当然、これらの回路や機能を
備えたエコーキャンセラについても適用されるものであ
る。

［発明の効果］ 以上のように、本発明によれば、カルマンゲインベク
トルと推定誤差の共分散行列を計算する過程において重
み係数を利用して、エコーパスのインパルス応答の推定
に対する入力信号の寄与を過去の信号ほど少なくなるよ
うにしたので、様々な原因によって変化する実際のエコ
ーパスの変動に対して、雑音による劣化を引き起こすこ
となく、すばやく追従させることができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明によるエコーキャンセラの一実施例を示
すブロック図、第２図はエコーキャンセラの一般的構成
を示すブロック図、第３図はカルマンフィルタのアルゴ
リズムを適用した従来のエコーキャンセラを示すブロッ
ク図、第４図は上記実施例の重み係数制御回路の詳細構
成を示すブロック図である。 20…減算器、22…畳み込み演算回路、24…Ｘレジスタ、
26…Ｈレジスタ、30A…エコーキャンセラ、100…カルマ
ンゲイン計算回路、110…推定誤差共分散行列計算回
路、120…Ｈレジスタ更新回路、130…重み係数制御回
路。

Claims (4)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】受信信号系列ベクトルｘ（ｋ）を格納する
   Ｘレジスタと、エコーパスの推定インパルス応答ベクト
   ル（ｋ）を格納するＨレジスタと、これらレジスタに
   格納された受信信号系列ベクトルｘ（ｋ）と推定インパ
   ルス応答ベクトル（ｋ）とから疑似エコー信号
   （ｋ）を作成する畳み込み演算回路と、送信入力信号ｓ
   （ｋ）から上記疑似エコー信号（ｋ）を差し引いて残
   留エコー信号ｅ（ｋ）を出力する減算器と、カルマンゲ
   インベクトルＫ（ｋ）を得るカルマンゲイン計算回路
   と、推定誤差共分散行列Ｐ（ｋ）を得る推定誤差共分散
   行列計算回路と、次の推定インパルス応答ベクトル
   （ｋ＋１）を得るＨレジスタ更新回路とを備えた、カル
   マンフィルタのアルゴリズムを用いたエコーキャンセラ
   において、 エコーパスのインパルス応答に対する受信信号の寄与を
   過去のものほど小さくする重み係数ρ（０＜ρ≦１）を
   発生する重み係数制御回路を設けると共に、 上記カルマンゲイン計算回路が、次式 Ｋ（ｋ）＝Ｐ（ｋ） x（ｋ） （ｘ（ｋ）^TP(k) x（ｋ）＋ρ）^-1 に従ってカルマンゲインベクトルＫ（ｋ）を求め、 上記推定誤差共分散行列計算回路が、次式 Ｐ（ｋ＋１）＝（Ｐ（ｋ）−Ｋ（ｋ）ｘ（ｋ）^TP(k)）
   ρ^-1 に従って新しい推定誤差共分散行列Ｐ（ｋ＋１）を求
   め、 Ｈレジスタ更新回路が、次式 （ｋ＋１）＝（ｋ）＋Ｋ（ｋ）ｅ（ｋ） に従って新しい推定インパルス応答ベクトル（k15＋
   １）を求める ことを特徴としたエコーキャンセラ。 （但し、上記の式は、受信信号系列ベクトルｘ（ｋ）、
   推定インパルス応答ベクトル（ｋ）及びカルマンゲイ
   ンベクトルＫ（ｋ）を縦ベクトルとして表現している）
2. 【請求項２】上記重み係数制御回路は、 S/Nを推定するS/N推定回路と、このS/Nの推定値の変化
   量を計算する変化量計算回路と、出力する重み係数ρを
   決定する重み係数決定回路とからなり、 上記重み係数決定回路は、上記S/Nの推定値が大きく、
   かつ、上記S/Nの推定値が増加中であると判定したとき
   に、他のときより重み係数ρを小さい値とする ことを特徴とする請求項１に記載のエコーキャンセラ。
3. 【請求項３】上記S/N推定回路が、受信信号と残留エコ
   ー信号のパワー比をS/Nの推定値とすることを特徴とす
   る請求項２に記載のエコーキャンセラ。
4. 【請求項４】上記重み係数決定回路が、上記S/Nの推定
   値が過去のS/N推定値のピーク値の所定割合よりも大き
   いときに、上記S/Nの推定値が大きいと判定することを
   特徴とする請求項２に記載のエコーキャンセラ。