JP3351532B2 - 雑音に強いエコーキャンセラ用の可変ブロックサイズ適応アルゴリズム - Google Patents
雑音に強いエコーキャンセラ用の可変ブロックサイズ適応アルゴリズムInfo
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- JP3351532B2 JP3351532B2 JP51332195A JP51332195A JP3351532B2 JP 3351532 B2 JP3351532 B2 JP 3351532B2 JP 51332195 A JP51332195 A JP 51332195A JP 51332195 A JP51332195 A JP 51332195A JP 3351532 B2 JP3351532 B2 JP 3351532B2
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- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04B—TRANSMISSION
- H04B3/00—Line transmission systems
- H04B3/02—Details
- H04B3/20—Reducing echo effects or singing; Opening or closing transmitting path; Conditioning for transmission in one direction or the other
- H04B3/23—Reducing echo effects or singing; Opening or closing transmitting path; Conditioning for transmission in one direction or the other using a replica of transmitted signal in the time domain, e.g. echo cancellers
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- H—ELECTRICITY
- H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
- H03H—IMPEDANCE NETWORKS, e.g. RESONANT CIRCUITS; RESONATORS
- H03H21/00—Adaptive networks
- H03H21/0012—Digital adaptive filters
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- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Cable Transmission Systems, Equalization Of Radio And Reduction Of Echo (AREA)
- Filters That Use Time-Delay Elements (AREA)
- Interconnected Communication Systems, Intercoms, And Interphones (AREA)
- Soundproofing, Sound Blocking, And Sound Damping (AREA)
- Interface Circuits In Exchanges (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】 発明の背景 I.発明の分野 この発明は通信システムに関する。とくに、この発明
は新しい、改良された適応フィルタであって、適応フィ
ルタのタップ値を調整するために実行される平均化過程
の対象となる継続するサンプルの数が、適応フィルタが
作動するチャンネルの内容に従って変化するようにした
適応フィルタに関する。
は新しい、改良された適応フィルタであって、適応フィ
ルタのタップ値を調整するために実行される平均化過程
の対象となる継続するサンプルの数が、適応フィルタが
作動するチャンネルの内容に従って変化するようにした
適応フィルタに関する。
II.関連する技術の説明 音響的なエコーキャンセラ（AEC）が電気通信を利用
した会議や手を使わない電話応答で使われ、ラウドスピ
ーカーとマイクロホンとの間の音響帰還を除去するため
に使われている。移動電話システムでは、車輛占有者が
手を使わない電話を使用し、音響的なエコーキャンセラ
が移動局で使われて、完全デュープレックス通信を提供
している。
した会議や手を使わない電話応答で使われ、ラウドスピ
ーカーとマイクロホンとの間の音響帰還を除去するため
に使われている。移動電話システムでは、車輛占有者が
手を使わない電話を使用し、音響的なエコーキャンセラ
が移動局で使われて、完全デュープレックス通信を提供
している。
参考のために、運転者は近端話者であり、接続の他端
にいる人が遠端話者であるとする。遠端話者の言語が移
動体内のラウドスピーカで放送される。もし、この言語
がマイクロホンによってピックアップされると、遠端話
者は自分の声の不快なエコーを聞くことになる。音響的
なエコーキャンセラは適応フィルタを用いてラウドスピ
ーカとマイクロホンの間の未知のエコーチャンネルを識
別し、エコーのレプリカを生成し、それをマイクロホン
入力から減算して遠端話者のエコーを打消す。
にいる人が遠端話者であるとする。遠端話者の言語が移
動体内のラウドスピーカで放送される。もし、この言語
がマイクロホンによってピックアップされると、遠端話
者は自分の声の不快なエコーを聞くことになる。音響的
なエコーキャンセラは適応フィルタを用いてラウドスピ
ーカとマイクロホンの間の未知のエコーチャンネルを識
別し、エコーのレプリカを生成し、それをマイクロホン
入力から減算して遠端話者のエコーを打消す。
伝統的な、音響的なエコーキャンセラの構成図が図１に
示され、そこではエコー経路が破線で示めされている。
遠端言語ｘ（ｎ）がラウドスピーカ出力として放送さ
れ、未知のエコーチャンネル６を通って送られてエコー
信号ｙ（ｎ）を作る。ここでチャンネル６は、その存在
は近端ラウドスピーカと同じところにある近端マイクロ
ホンの人為的物品としてにすぎないが、一つの素子とし
て図示してある。近端マイクロホン入力はエコー信号ｙ
（ｎ）、チャンネル雑音ｗ（ｎ）及び近端言語ｖ（ｎ）
の和を受領し、この和は加算用素子手段8,10によって示
されているが、これらは例示にすぎない。近端受領信号
ｒ（ｎ）はエコー信号ｙ（ｎ）、チャンネル雑音ｗ
（ｎ）及び近端言語ｖ（ｎ）の和である。
示され、そこではエコー経路が破線で示めされている。
遠端言語ｘ（ｎ）がラウドスピーカ出力として放送さ
れ、未知のエコーチャンネル６を通って送られてエコー
信号ｙ（ｎ）を作る。ここでチャンネル６は、その存在
は近端ラウドスピーカと同じところにある近端マイクロ
ホンの人為的物品としてにすぎないが、一つの素子とし
て図示してある。近端マイクロホン入力はエコー信号ｙ
（ｎ）、チャンネル雑音ｗ（ｎ）及び近端言語ｖ（ｎ）
の和を受領し、この和は加算用素子手段8,10によって示
されているが、これらは例示にすぎない。近端受領信号
ｒ（ｎ）はエコー信号ｙ（ｎ）、チャンネル雑音ｗ
（ｎ）及び近端言語ｖ（ｎ）の和である。
遠端話者が唯一人の話をするのであれば、フィルタ係
数はベクトル（ｎ）によって表わされ、未知のエコー
チャンネルのインパルス応答を追跡するために適応され
る。適応制御素子２は誤り又は残留信号ｅ（ｎ）と遠端
言語ｘ（ｎ）とを受領して、これに応答して適応フィル
タ４にタップ補正信号を送る。適応フィルタ４はタップ
補正信号を受けて、それに従ってそのフィルタタップ値
を補正する。適応されたフィルタ係数（ｎ）と遠端言
語信号ｘ（ｎ）とに従って、適応フィルタ４はエコー
（ｎ）のレプリカを生成し、それを減算素子12に送る。
減算素子12は近端受領信号ｒ（ｎ）から推定エコー
（ｎ）を減算する。
数はベクトル（ｎ）によって表わされ、未知のエコー
チャンネルのインパルス応答を追跡するために適応され
る。適応制御素子２は誤り又は残留信号ｅ（ｎ）と遠端
言語ｘ（ｎ）とを受領して、これに応答して適応フィル
タ４にタップ補正信号を送る。適応フィルタ４はタップ
補正信号を受けて、それに従ってそのフィルタタップ値
を補正する。適応されたフィルタ係数（ｎ）と遠端言
語信号ｘ（ｎ）とに従って、適応フィルタ４はエコー
（ｎ）のレプリカを生成し、それを減算素子12に送る。
減算素子12は近端受領信号ｒ（ｎ）から推定エコー
（ｎ）を減算する。
典型的な場合として、エコー回路応答を追跡するフィ
ルタタップ係数を更新するために使用されるアルゴリズ
ムは、最小平均自乗（LMS）適応アルゴリズムである。
フィルタ次数をＮと書き、遠端言語ベクトル（ｎ）が
次のように表わされ、 （ｎ）＝［ｘ（ｎ−１）ｘ（ｎ−２）…ｘ（ｎ−Ｎ＋１）］， （１） フィルタタップ係数ベクトルが次のように表わされる。
ルタタップ係数を更新するために使用されるアルゴリズ
ムは、最小平均自乗（LMS）適応アルゴリズムである。
フィルタ次数をＮと書き、遠端言語ベクトル（ｎ）が
次のように表わされ、 （ｎ）＝［ｘ（ｎ−１）ｘ（ｎ−２）…ｘ（ｎ−Ｎ＋１）］， （１） フィルタタップ係数ベクトルが次のように表わされる。
（ｎ）＝［h0（ｎ）h1（ｎ）h2（ｎ）…hN-1（ｎ）］． （２） 各新サンプルｒ（ｎ）が受領される度に、アルゴリズム
はエコー推定（ｎ）をその現在のフィルタタップの下
で計算する。
はエコー推定（ｎ）をその現在のフィルタタップの下
で計算する。
この推定エコー信号（ｎ）は近端受領信号ｒ（ｎ）か
ら減算されて、エコー残留分が次式で与えられる。
ら減算されて、エコー残留分が次式で与えられる。
ｅ（ｎ）＝ｒ（ｎ）−（ｎ）． （４） 適応アルゴリズムは近端話者が話をしているときはデ
ィスエーブルとされるから、タップ係数ベクトルはそこ
で次のように更新される。
ィスエーブルとされるから、タップ係数ベクトルはそこ
で次のように更新される。
（ｎ＋１）＝（ｎ）＋αｅ（ｎ）（ｎ）（５） ここでαは適応段階の大きさ（サイズ）で、近端言語ｖ
（ｎ）と雑音ｗ（ｎ）とがないときの誤差信号は次で与
えられる。
（ｎ）と雑音ｗ（ｎ）とがないときの誤差信号は次で与
えられる。
ｅ（ｎ）＝ｙ（ｎ）−（ｎ） （６） LMSアルゴリズムはその名の通り、誤差の自乗の平均
を最小しようとする事実から来ている。
を最小しようとする事実から来ている。
MSE（ｎ）＝Ｅ［e2（ｎ）］ （７） LMSアルゴリズムは“ストカスティックグラディエント
（stochastic gradient）＝推形学的勾配”法とも呼ば
れる。その理由はタップベクトルに対するMSE（ｎ）の
勾配の近似が次式で与えられることによる。
（stochastic gradient）＝推形学的勾配”法とも呼ば
れる。その理由はタップベクトルに対するMSE（ｎ）の
勾配の近似が次式で与えられることによる。
この勾配は平均自乗誤差が最も急速に増大する方向を示
すから、各タップ更新は反転した勾配に関係するタップ
値を適応させることによって勾配の反対方向への舵取り
をする。
すから、各タップ更新は反転した勾配に関係するタップ
値を適応させることによって勾配の反対方向への舵取り
をする。
LMSアルゴリズムの主たる利点は、他の適応化方法よ
りも計算量が小さくてよいことと、安定性が適切な段階
の大きさの選択によって保証できるということである。
このアルゴリズムはサンプル毎の基準で実行できる。す
なわち、タップベクトルｈ（ｎ）は新しいサンプル毎に
更新される。
りも計算量が小さくてよいことと、安定性が適切な段階
の大きさの選択によって保証できるということである。
このアルゴリズムはサンプル毎の基準で実行できる。す
なわち、タップベクトルｈ（ｎ）は新しいサンプル毎に
更新される。
別なやり方として、ブロックLMSアルゴリズムと呼ば
れるものでは、Ｌサンプルのブロックを用いてタップベ
クトルを更新する。前のように、各新サンプルｒ（ｎ）
が受領されると、アルゴリズムはエコー推定ｙ（ｎ）と
エコー残留信号ｅ（ｎ）とを計算する。しかし、フィル
タ係数を直ちに更新するのに代って、このアルゴリズム
はＬの継続する瞬間の負の勾配ｅ（ｎ）（ｎ）（勾配
表式の中にある“2"は段階の大きさα内に吸収されてし
まっている）について平均をとり、Ｌサンプルブロック
毎に係数ベクトル（ｎ）を更新する。このブロックLM
Sアルゴリズムは次のように書ける。
れるものでは、Ｌサンプルのブロックを用いてタップベ
クトルを更新する。前のように、各新サンプルｒ（ｎ）
が受領されると、アルゴリズムはエコー推定ｙ（ｎ）と
エコー残留信号ｅ（ｎ）とを計算する。しかし、フィル
タ係数を直ちに更新するのに代って、このアルゴリズム
はＬの継続する瞬間の負の勾配ｅ（ｎ）（ｎ）（勾配
表式の中にある“2"は段階の大きさα内に吸収されてし
まっている）について平均をとり、Ｌサンプルブロック
毎に係数ベクトル（ｎ）を更新する。このブロックLM
Sアルゴリズムは次のように書ける。
もしＬ＝１であれば、この式が（５）で表わしたサン
プルLMSになり、従って、サンプルLMSアルゴリズムはブ
ロックLMSアルゴリズムの縮退（degenerate）の場合で
あると考えられることに注意したい。ブロックの大きさ
Ｌを１よりも大きく選ぶことの利点は、雑音が存在する
場合によく分かる。図１に示すように、雑音ｗ（ｎ）が
エコーチャンネル内に存在するときは、それがエコー信
号ｙ（ｎ）に加算されて、エコー信号内に現れる。
プルLMSになり、従って、サンプルLMSアルゴリズムはブ
ロックLMSアルゴリズムの縮退（degenerate）の場合で
あると考えられることに注意したい。ブロックの大きさ
Ｌを１よりも大きく選ぶことの利点は、雑音が存在する
場合によく分かる。図１に示すように、雑音ｗ（ｎ）が
エコーチャンネル内に存在するときは、それがエコー信
号ｙ（ｎ）に加算されて、エコー信号内に現れる。
ｅ（ｎ）＝ｙ（ｎ）＋ｗ（ｎ）−（ｎ）． （10） 従って、各サンプル勾配の方向は雑音によってゆら
ぎ、それが原因でサンプル（Ｌ＝１）LMSアルゴリズム
は長い収束時間と大きな漸近的平均自乗誤差をもつよう
になる。しかし、Ｌ＞１を選ぶことにより、もっと正確
な推定を得るために勾配のＬ個の継続する瞬間の平均を
とる。
ぎ、それが原因でサンプル（Ｌ＝１）LMSアルゴリズム
は長い収束時間と大きな漸近的平均自乗誤差をもつよう
になる。しかし、Ｌ＞１を選ぶことにより、もっと正確
な推定を得るために勾配のＬ個の継続する瞬間の平均を
とる。
発明の要約 この発明は、変動する雑音エネルギーがある環境で一
層強固にした、新しい改良された適応フィルタであり、
この発明の実際例として音響的なエコーキャンセラの実
施例をとりあげている。
層強固にした、新しい改良された適応フィルタであり、
この発明の実際例として音響的なエコーキャンセラの実
施例をとりあげている。
雑音ｗ（ｎ）がエコーの大きさに比して小さいとき
は、サンプルLMS（Ｌ＝１）は同じ段階の大きさαに対
して、ブロックLMS（Ｌ＞１）アルゴリズムより一層急
速に収束する。雑音の振幅が増大すると、最適ブロック
の大きさ（適応ブロックサイズともいう）Ｌ′で最大収
束度に対するものもまた増加する。
は、サンプルLMS（Ｌ＝１）は同じ段階の大きさαに対
して、ブロックLMS（Ｌ＞１）アルゴリズムより一層急
速に収束する。雑音の振幅が増大すると、最適ブロック
の大きさ（適応ブロックサイズともいう）Ｌ′で最大収
束度に対するものもまた増加する。
この発明では、チャンネル上の雑音の内容に応答して
ブロックの大きさＬを調整する方法と装置が示されてい
る。実施例では、ブロックの大きさＬは瞬間的な信号対
雑音比（SNR）に応答して調節される。この発明の実施
例では、エコーキャンセラを開示するが、その構成は適
応フィルタで、そのタップがこの発明の可変ブロックサ
イズ（大きさ）LMS法に従って適応化されるもので成
る。
ブロックの大きさＬを調整する方法と装置が示されてい
る。実施例では、ブロックの大きさＬは瞬間的な信号対
雑音比（SNR）に応答して調節される。この発明の実施
例では、エコーキャンセラを開示するが、その構成は適
応フィルタで、そのタップがこの発明の可変ブロックサ
イズ（大きさ）LMS法に従って適応化されるもので成
る。
エコーキャンセラの実施例では、適応フィルタが推定
されたエコー信号（ｎ）を生成し、この信号が近端受
領信号ｒ（ｎ）から減算されて、残留信号ｅ（ｎ）が作
られる。チャンネルの雑音成分が監視され、チャンネル
の雑音成分に従って、最適のブロックサイズＬが選定さ
れる。最適のフィルタタップ値が、そこで、式９に示し
たように、遠端言語ｘ（ｎ）、残留信号ｅ（ｎ）及び最
適ブロックサイズＬに従って補正され、最適化される。
されたエコー信号（ｎ）を生成し、この信号が近端受
領信号ｒ（ｎ）から減算されて、残留信号ｅ（ｎ）が作
られる。チャンネルの雑音成分が監視され、チャンネル
の雑音成分に従って、最適のブロックサイズＬが選定さ
れる。最適のフィルタタップ値が、そこで、式９に示し
たように、遠端言語ｘ（ｎ）、残留信号ｅ（ｎ）及び最
適ブロックサイズＬに従って補正され、最適化される。
この発明の実施例は音響的なエコーキャンセラの形態
を取っているが、この発明の領域は、最適フィルタが採
用されて、チャンネル雑音特性が変化しうるような環境
において使用することに発展することを想定している。
を取っているが、この発明の領域は、最適フィルタが採
用されて、チャンネル雑音特性が変化しうるような環境
において使用することに発展することを想定している。
図面の簡単な説明 この発明の特徴、目的及び利点は以下に述べる詳細な
記述と図面とを参照して一層明らかになると思う。参照
文字は図面全体で統一して使用されている。
記述と図面とを参照して一層明らかになると思う。参照
文字は図面全体で統一して使用されている。
図１は伝統的な固定ブロックサイズLMSアルゴリズム
を採用したエコーキャンセラの構成図であり； 図２は音響的なエコーキャンセラ内の可変ブロックサ
イズLMSアルゴリズムのこの発明の実施例の構成図であ
る。
を採用したエコーキャンセラの構成図であり； 図２は音響的なエコーキャンセラ内の可変ブロックサ
イズLMSアルゴリズムのこの発明の実施例の構成図であ
る。
実施例の詳細な記述 この発明では、チャンネル上の雑音の内容に応答する
ブロックサイズＬを調節する方法及び装置が提示されて
いる。実施例では、ブロックサイズＬは瞬間的な信号対
雑音比（SNR）に応答して調節される。理想的には、瞬
間SNR内で参照される信号はエコー信号であり、ある時
刻ｎにおける信号対雑音比SNR（ｎ）は次により計算さ
れる。
ブロックサイズＬを調節する方法及び装置が提示されて
いる。実施例では、ブロックサイズＬは瞬間的な信号対
雑音比（SNR）に応答して調節される。理想的には、瞬
間SNR内で参照される信号はエコー信号であり、ある時
刻ｎにおける信号対雑音比SNR（ｎ）は次により計算さ
れる。
SNR（ｎ）（dB）＝10log10［Ey（ｎ）/Ew（ｎ）］， （11） ここで、Ey（ｎ）は時刻ｎにおけるエコー信号のエネル
ギーで、Ew（ｎ）は時刻ｎにおける雑音信号のエネルギ
ーである。
ギーで、Ew（ｎ）は時刻ｎにおける雑音信号のエネルギ
ーである。
しかしながら、ｙ（ｎ）のフィルタでの実際の値は未
知であるから、エコーエネルギーEy（ｎ）は次のように
近似される。
知であるから、エコーエネルギーEy（ｎ）は次のように
近似される。
この近似は遠端話者が一人だけで話している時間に適用
される。同様に、雑音信号ｗ（ｎ）はフィルタでは未知
であるから、雑音エネルギーEw（ｎ）は次のように計算
される。
される。同様に、雑音信号ｗ（ｎ）はフィルタでは未知
であるから、雑音エネルギーEw（ｎ）は次のように計算
される。
ただし、遠端及び近端話者ともに沈黙しているときとす
る。式10、11の近似を用いて、式11の信号対雑音（SN
R）比の近似は次のように計算される。
る。式10、11の近似を用いて、式11の信号対雑音（SN
R）比の近似は次のように計算される。
ＳＲ（ｎ）＝10log10［ｙ（ｎ）／ｗ（ｎ）］ （14） 今度は図２を参照して、言語検出素子30は信号ｘ
（ｎ）,r（ｎ）及びｅ（ｎ）のエネルギーを監視して、
遠端話者が一人だけで話しているとき及びいずれの話者
も話をしていないときを判断する。言語検出素子30は制
御信号をSNR計算素子22に送る。SNR計算素子22は近端受
領信号ｒ（ｎ）を受領して、ｙ（ｎ），ｗ（ｎ），
及びＳＲ（ｎ）を上述のように言語検出素子30からの
制御信号に応答して計算する。SNR計算素子22はＳＲ
（ｎ）をブロックサイズ選択素子（セレクタ）20に送
り、そこでＳＲ（ｎ）に従って最適ブロックサイズＬ
を選択する。ブロックサイズ選択素子20は最適ブロック
サイズＬを適応制御素子26に送る。
（ｎ）,r（ｎ）及びｅ（ｎ）のエネルギーを監視して、
遠端話者が一人だけで話しているとき及びいずれの話者
も話をしていないときを判断する。言語検出素子30は制
御信号をSNR計算素子22に送る。SNR計算素子22は近端受
領信号ｒ（ｎ）を受領して、ｙ（ｎ），ｗ（ｎ），
及びＳＲ（ｎ）を上述のように言語検出素子30からの
制御信号に応答して計算する。SNR計算素子22はＳＲ
（ｎ）をブロックサイズ選択素子（セレクタ）20に送
り、そこでＳＲ（ｎ）に従って最適ブロックサイズＬ
を選択する。ブロックサイズ選択素子20は最適ブロック
サイズＬを適応制御素子26に送る。
適応制御素子26は最適ブロックサイズＬに加えて遠端
言語ｘ（ｎ）と誤差信号ｅ（ｎ）とを受領し、これらの
入力信号に従って、フィルタタップ補正値（nL）を次
のように決定する。
言語ｘ（ｎ）と誤差信号ｅ（ｎ）とを受領し、これらの
入力信号に従って、フィルタタップ補正値（nL）を次
のように決定する。
フィルタップ補正値（nL）適応制御26によって適応フ
ィルタ28に加えられる。フィルタタップ補正値（nL）
に応答して、適応フィルタ28は補正したフィルタタップ
値（（ｎ＋１）Ｌ）を次のように生成する。
ィルタ28に加えられる。フィルタタップ補正値（nL）
に応答して、適応フィルタ28は補正したフィルタタップ
値（（ｎ＋１）Ｌ）を次のように生成する。
（（ｎ＋１）Ｌ）＝（nL）＋（nL）． （16） 適応フィルタ28はまた、遠端言語信号ｘ（ｎ）を受領し
て、補正したフィルタタップ値（（ｎ＋１）Ｌ）と遠
端言語信号ｘ（ｎ）とに従ってエコー信号（ｎ）の推
定値を生成する。推定したエコー信号（ｎ）は次に近
端受領信号ｒ（ｎ）から減算素子36によって減算され
る。
て、補正したフィルタタップ値（（ｎ＋１）Ｌ）と遠
端言語信号ｘ（ｎ）とに従ってエコー信号（ｎ）の推
定値を生成する。推定したエコー信号（ｎ）は次に近
端受領信号ｒ（ｎ）から減算素子36によって減算され
る。
実施例では、この発明は音響的なエコーキャンセラの
範疇で記述してきた。これは、この発明が、車の中で雑
音がいろいろな因子によって連続して変るので、有用な
応用となるからである。因子としては車輛の速度、道路
の平坦さ、天候状態、変動する外部雑音、及び窓が開い
ているか閉じているかなどがある。例えば、運転者は静
かな駐車中の車から発呼することができ、その場合はこ
の発明の装置は一番速く収束するためのＬ＝１に設定す
ることになる。運転者が車を始動させ、エンジンを回す
と、機械はSNRの低下を検出し、自動的にＬを上昇さ
せ、例えば32とする。静かな住宅地を通って運転する間
は、この発明の装置はＬを16に低減することができる。
でこぼこした高速道路に入ると、この発明の装置は再び
Ｌを64に上げる。最高速の収束に対する自動ブロックサ
イズ選定が重要なのであり、その理由は適応フィルタが
ラウドスピーカとマイクロホンとの間の音響チャンネル
内の変化を償うように連続的に更新する必要があること
による。
範疇で記述してきた。これは、この発明が、車の中で雑
音がいろいろな因子によって連続して変るので、有用な
応用となるからである。因子としては車輛の速度、道路
の平坦さ、天候状態、変動する外部雑音、及び窓が開い
ているか閉じているかなどがある。例えば、運転者は静
かな駐車中の車から発呼することができ、その場合はこ
の発明の装置は一番速く収束するためのＬ＝１に設定す
ることになる。運転者が車を始動させ、エンジンを回す
と、機械はSNRの低下を検出し、自動的にＬを上昇さ
せ、例えば32とする。静かな住宅地を通って運転する間
は、この発明の装置はＬを16に低減することができる。
でこぼこした高速道路に入ると、この発明の装置は再び
Ｌを64に上げる。最高速の収束に対する自動ブロックサ
イズ選定が重要なのであり、その理由は適応フィルタが
ラウドスピーカとマイクロホンとの間の音響チャンネル
内の変化を償うように連続的に更新する必要があること
による。
この発明の別の実施例は複数の適応フィルタで構成さ
れており、その各々がフィルタ係数値を最適化するため
に可変の平均の長さを採用しているものである。次に出
力ソースが最適フィルタのバンク（集合）の出力から動
的に選択される。さらに別の実施例では、ブロックサイ
ズを直接的に変える代わりに、一つのサイズ（大きさ）
を時間的にスタガーしたブロックを使用するものがあ
る。
れており、その各々がフィルタ係数値を最適化するため
に可変の平均の長さを採用しているものである。次に出
力ソースが最適フィルタのバンク（集合）の出力から動
的に選択される。さらに別の実施例では、ブロックサイ
ズを直接的に変える代わりに、一つのサイズ（大きさ）
を時間的にスタガーしたブロックを使用するものがあ
る。
この発明の実施例は音響的なエコーキャンセラの環境
で使うものとしてきたが、適応フィルタが採用され、チ
ャンネル雑音特性が変りうる（網エコーキャンセル及び
チャンネル等化のような）環境にも応用できる。
で使うものとしてきたが、適応フィルタが採用され、チ
ャンネル雑音特性が変りうる（網エコーキャンセル及び
チャンネル等化のような）環境にも応用できる。
これまでに好ましい実施例について述べてきたところ
は、当業者がこの発明を製造し、使用できるようにする
ものである。これらの実施例の様々な修正が当業者に自
明であり、ここで定義した一般的な原理は、発明的な才
能を用いなくとも他の実施例に応用できる。従って、こ
の発明はここに示した実施例に限定されず、原理と新特
徴としてここで開示したものと同一の広い範囲で採用さ
れる。
は、当業者がこの発明を製造し、使用できるようにする
ものである。これらの実施例の様々な修正が当業者に自
明であり、ここで定義した一般的な原理は、発明的な才
能を用いなくとも他の実施例に応用できる。従って、こ
の発明はここに示した実施例に限定されず、原理と新特
徴としてここで開示したものと同一の広い範囲で採用さ
れる。
フロントページの続き (72)発明者 シ、ギルバート・シー アメリカ合衆国、カリフォルニア州 92126、サン・ディエゴ、ダブネイ・ド ライブ 10603、アパートメント ８ (72)発明者 アントニオ、フランクリン・ピー アメリカ合衆国、カリフォルニア州 92014、デル・マー、コルドバ・コーブ 2765 (56)参考文献 特開 平３−106231（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−196925（ＪＰ，Ａ) Ｔａｎｇ，Ｂ”Ｅｃｈｏ ｃａｎｃｅ ｌｌａｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ ａ ｔｗ ｏ−ｓｔａｇｅ ｂｌｏｃｋ ＬＭＳ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ（ＩＳＤＮ）”Ｓｏ ｕｔｈｅａｓｔｃａｎ 90．Ｐｒｏｃ. ＩＥＥＥ，1990，ｐ．972〜974 Ｖｏ ｌ．３ (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) H04B 3/20 - 3/23 H03H 21/00
Claims (11)
- 【請求項１】通信チャンネル内の適応フィルタであっ
て、 通信チャンネル内の信号対雑音比を監視するためのもの
であり、ここでいう信号はエコー信号であるとし、か
つ、通信チャンネル内の信号対雑音比を示す監視信号を
送出するための雑音計算手段と； 可変の適応ブロックサイズ値を該監視信号に応答して判
断するためのブロックサイズ選択手段と、； 該可変の適応ブロックサイズ値を受領して、該可変の適
応ブロックサイズ値に応答して少くとも１のフィルタタ
ップ補正値を判断するためのフィルタ係数計算手段と、 該少くとも１のフィルタタップ補正値を受領して、該少
くとも１のフィルタタップ補正値に従って通信チャンネ
ル内の信号にフィルタをかけるフィルタ手段とから成る
適応フィルタ。 - 【請求項２】通信チャンネル内の近端言語信号内の遠端
言語信号のエコー信号を打消すためのエコーキャンセラ
であって、可変の適応ブロックサイズ値を判断するため
のブロックサイズ選択手段と； 通信チャンネルの信号対雑音比を監視するためのもので
あり、ここでいう信号はエコー信号であるとし、かつ、
該通信チャンネルの信号対雑音比を示す信号を送出する
ための雑音計算手段とを備え、 前記ブロックサイズ選択手段が前記通信監視信号に応答
するものであり、さらに、 該可変の適応ブロックサイズ値を受領して、該可変の適
応ブロックサイズ値に応答して少くとも１のフィルタタ
ップ補正値を送出するためのフィルタ係数計算手段と； 該少くとも１のフィルタタップ補正値と遠端言語信号と
を受領して、該遠端言語信号と該少くとも１のフィルタ
タップ補正値とに従って、該エコー信号の推定を送出す
るためのフィルタ手段と； フィルタをかけた近端言語信号を送出するために該エコ
ー信号推定を該近端受領信号から減ずるための差手段と
から成るエコーキャンセラ。 - 【請求項３】さらに、前記遠端言語信号と近端言語信号
とを検出して、該遠端言語信号と該近端言語信号との存
在に応答して制御信号を送出するための言語検出手段を
備え、 前記雑音計算手段が該制御信号に応答するものである請
求項２記載のエコーキャンセラ。 - 【請求項４】通信チャンネル内に存在する信号に適応フ
ィルタをかけるための方法であって、 該通信チャンネル内のエコー信号対雑音比を監視して、
通信チャンネル内のエコー信号対雑音比を示す監視信号
を送出する段階と； 該監視信号に応答して可変の適応ブロックサイズ値を判
断する段階と； 該可変の適応ブロックサイズ値に応答して少くとも１の
フィルタタップ補正値を判断する段階と； 該少くとも１のフィルタタップ補正値に従って通信チャ
ンネル内に存在する信号をフィルタにかける段階とで成
る信号に適応フィルタをかけるための方法。 - 【請求項５】通信チャンネル内の近端言語信号内の遠端
言語信号のエコー信号を打消すための方法であって、 可変の適応ブロックサイズ値を判断するための段階と； 通信チャンネル内の雑音内容を監視して、該通信チャン
ネルのエコー信号対雑音比を示す監視信号を送出する段
階とを備え； ここで前記可変の適応ブロックサイズ値を判断する段階
は該監視信号に応答して該可変のブロックサイズを判断
するものであり、さらに 該可変の適応ブロックサイズ値に応答して少くとも１の
フィルタタップ補正値を判断する段階と； 該遠端言語信号と該少くとも１のフィルタタップ補正値
に従って前記エコー信号の推定を送出する段階と； 該近端信号から該エコー信号の推定を減算してエコー打
消しした近端信号を通信チャンネル内に送出する段階と
から成るエコー信号を打消すための方法。 - 【請求項６】さらに、前記遠端言語信号と近端言語信号
との存在に応答して制御信号を送出する段階を備え； ここで前記監視信号を送出する該段階が該制御信号に応
答するものである請求項５に記載の方法。 - 【請求項７】通信チャンネル内に存在する信号にフィル
タをかける適応フィルタであって、 通信チャンネル内の信号を受領して、信号のサンプルの
可変サイズブロックを平均化してサンプル平均をとり、
該ブロックサイズが通信チャンネル内のエコー信号対雑
音比の関数として変わるようにする平均化手段と； 該サンプル平均を受領して、該サンプル平均に応答して
少くとも１のフィルタタップ補正値を判断するためのフ
ィルタ係数計算手段と； 該少くとも１のフィルタタップ補正値を受領して、該少
くとも１のフィルタタップ補正値に従って通信チャンネ
ル内に存在する信号にフィルタをかけるためのフィルタ
手段とから成る適応フィルタ。 - 【請求項８】通信チャンネル内に存在する信号にフィル
タをかけるための方法であって、 信号を受領する段階と； 通信チャンネル内のエコー信号対雑音比の関数として変
わるブロックサイズを持つ信号のサンプルの可変ブロッ
クサイズを平均化する段階と； 該サンプル平均に応答して少くとも１のフィルタタップ
補正値を判断する段階と； 該少くとも１のフィルタタップ補正値に従って通信チャ
ンネル内に存在する信号にフィルタをかける段階とから
成る信号にフィルタをかけるための方法。 - 【請求項９】通信チャンネル内の適応フィルタであっ
て、 通信チャンネル内のエコー信号対雑音比を示す監視信号
を用意するための出力を備え、通信チャンネルに接続さ
れた雑音モニタと； 該監視信号に応答して可変適応ブロックサイズ値を用意
するための出力を備えたブロックサイズセレクタと； 該ブロックサイズセレクタの該出力に接続された入力を
有し、該可変適応ブロックサイズ値に応答して少くとも
１のフィルタタップ補正値を用意するための出力を備え
たフィルタ係数計算器と： 該フィルタ係数計算器の該出力に接続された入力を有
し、通信チャンネルからの入力信号を受領するための第
２の入力と、フィルタをかけた入力信号を送出するため
の出力とを備えた通信チャンネル内のフィルタとで成る
適応フィルタ。 - 【請求項１０】通信チャンネル内の近端言語信号内の遠
端言語信号のエコーを打消すためのエコーキャンセラで
あって、 通信チャンネルに接続され、通信チャンネル内のエコー
信号対雑音比を示す監視信号を用意するための出力を有
する雑音モニタと； 可変適応ブロックサイズ値を用意するための出力を有
し、該雑音モニタの出力に接続された入力を備えたブロ
ックサイズセレクタと； 該ブロックサイズセレクタの該出力に接続され、出力を
備えたフィルタ係数計算器と； 該フィルタ係数計算器の該出力に接続された入力を有
し、遠端言語信号に従ってエコー信号推定を送出するた
めの出力を備えたフィルタと； 該フィルタの該出力に接続された第１の入力を有し、該
近端言語信号を受領するための第２の入力を有し、エコ
ー打消しした近端言語信号を作るために、該近端言語信
号から該エコー信号推定を減算する減算器とから成るエ
コーキャンセラ。 - 【請求項１１】前記遠端言語信号を受領するための第１
の入力と、前記近端言語信号を受領するための第２の入
力とを有し、かつ、該遠端言語信号と該近端言語信号と
の存在に応答して制御信号を送出するための出力を有
し、前記雑音モニタの第２の入力にその出力が接続され
ている言語検出器を備えて成る請求項10に記載のエコー
キャンセラ。
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