JP4424851B2 - デジタル適応フィルタと同フィルタを用いたアコスティックエコーキャンセラ - Google Patents

Description

【０００１】
発明の技術分野
本発明はデジタル適応フィルタと該フィルタを使用したアコスティックエコーキャンセラに関する。
【０００２】
本発明は、特に、適応プロセスを誤差信号に対して基準化された最小二乗誤差アルゴリズムＮＬＭＳに基づいて行うデジタル適応フィルタに関する。
【０００３】
発明の技術背景
通信システム、特にハンドフリーの通信システムに対する需要が増加しており、そのためにアコスティックエコーキャンセラの開発に対する必要性も増大しつつある。このようなアコスティックエコーキャンセラは演算負荷が小さく遅延が短いことが必要である。
【０００４】
一般に知られているように、車両を運転中に手持ちの送受信機を使用するとドライバーの注意力が損なわれ、事故の可能性が高くなる。ハンドフリー機器はドライバーの注意を一層運転状況に向けることを可能にして安全性を高める。ハンドフリー機器が広く用いられていない理由の一つは、現在得られるシステムの品質が低いことである。他の理由は、現在のハンドフリー装置が通常スイッチングに基づくものであるために、半二重通信のみが可能なために、両側の利用者の会話が制約を受けることである。
【０００５】
全二重通信方式は、Jose M.P. Borrallo, Mariano G. Oteroによる「長いアコスティックエコーキャンセルのための分割ブロック周波数領域適応フィルタ（ＰＢＦＤＡＦ)の使用」、シグナルプロセッシング２７、３０９−３１５ページ、１９９２年、に記載されているような、エコーを縮小ではなく排除するアコスティックエコーキャンセルによって達成することができる。
【０００６】
図１は、エコーキャンセルに関する基本的な事項を示したものである。特に、図１は、ハンドフリー通信装置又は電話会議システムの、スピーカ２００とマイク２０２を示す。さらに、スピーカ２００からマイク２０２の間のエコーの伝播経路２０６を破線で示している。通常は、近い側の通信装置利用者がスピーカ２００から音声情報を受けて、マイク２０２を通じて遠い位置にいる利用者に情報を伝達する。しかし、スピーカ２００が出力した音波が伝播して遠い側のスピーカに逆に送り返されるとエコーとなる。
【０００７】
図１に示したように、この問題を解決するために適応フィルタ２０８を使用して実際のエコーと逆位相のエコーを合成して相殺することが行われる。換言すれば、適応フィルタ２０８はエコーの伝播経路２０６をモデル化したものであり、こちら側の利用者の移動やハンドフリー装置の置かれている場所の変化等、現実の環境変化に適応するものでなければならない。
【０００８】
図１に示したように、逆位相補償を行うために、実際のエコーと合成されたエコーの差を求める合計点２１０が設けられている。しかし、通常は、適応フィルタ２０８によっては合計しても現実の環境を完全には再現することができないので、誤差信号が残ってこれが遠い側のスピーカに送り返されることになる。
【０００９】
適応フィルタ２０８は時間領域フィルタ又は周波数領域フィルタのいずれであっても良い。さらに、フィルタは異なる室内環境、つまりこちら側の通話者の動きに対して適応するものでなければならない。フィルタ係数を調節する過程は収束と呼ばれ、収束速度がアコスティックエコーキャンセラの性能をほぼ決定する。
【００１０】
フィルタ係数の調節は適応フィルタへの入力信号と、入力信号のパワー推定値と、適応フィルタでフィルターされた入力信号とマイク２０２が受けた信号との誤差、つまり、適応フィルタがモデル化した経路２０６に依存する。
【００１１】
図２は、入力信号のパワーを推定するための信号の流れを示したものである。ここで、入力信号の即時パワーを得て、次に第１の乗算器２１４で係数βによって重み付けを行う。図２に示すように、修正ステップを実行するために、推定されたパワーレベルに第２の乗算器２１６によって係数（１−β)を掛け、遅延ユニット２１８で遅延させ、最終的に加算器２２０で即時パワーと加算する。
【００１２】
しかし、図２に示したパワーレベル推定の方法は入力信号に関する情報をまったく使用しておらず、信号の性質とは無関係にあらかじめ設定された係数を使用するものである。さらに、環境ノイズのような環境条件もパワーレベルの推定にまったく寄与していない。したがって、図２に示した通常の方法によって得られる収束性能は十分ではなく、通信品質を損なう原因となっている。
【００１３】
発明の要旨
上記の点に鑑みて、本発明の目的は背景ノイズの存在する環境化においても収束速度が速いデジタル適応フィルタを提供することである。
【００１４】
本発明の第１の側面に従えば、上記の目的は、入力信号、入力信号の推定パワー、デジタル適応フィルタでフィルタ処理された入力信号とデジタル適応フィルタでモデル化された外部経路を伝播した入力信号との間の誤差信号とに基づいて逐次フィルタ係数を更新するフィルタ係数更新手段と、増大および／または減少する入力パワーに対して非対称な再帰的平滑化処理を行う入力信号パワー推定手段とを有するデジタル適応フィルタによって達成する。
【００１５】
ここで、異なる２つの平滑化係数を選択できることが、同じ係数を使用する解法に比較して早期の収束を可能にする。また、不安定性を回避するためには入力パワーが急速に増大する際にはステップサイズが大きすぎてはならない。
【００１６】
本発明の好ましい実施態様によれば、入力信号パワー推定手段は、増大および減少する信号パワーレベルに対してそれぞれ異なる重み付け係数を使用して再帰的平滑化を行って入力パワーの推定を行う。
【００１７】
したがって、通常はまず入力信号のパワーレベルはスタートから急速に増大し、次にはるかに長い時間を掛けてゼロのレベルにまで戻るということを考慮することができる。パワーレベルの急速な増大と緩やかな減少に対してそれぞれ固有の重み付け係数を使用することで、全体として収束挙動を顕著に改善することが可能である。
【００１８】
本発明のさらに別の好ましい実施例に拠れば、デジタル適応フィルタは周波数領域で入力信号のパワーレベル推定を行い、周波数バンドの背景ノイズレベルに応じて少なくとも１つの周波数バンドのステップサイズを求める。
【００１９】
本発明のこの実施例は、平坦なスペクトルの中にある背景ノイズ又は換言すれば周波数にわたって均等に分布していない背景ノイズを考慮することができる。各周波数バンドに固有のステップサイズを算出することを通じて、与えられた情況における最適な収束を達成することができ、デジタル適応フィルタを使用したアコスティックエコーキャンセラの全体性能を改善することができる。
【００２０】
また、本発明のさらに別の好ましい実施例に拠れば、周波数領域の適応フィルタの入力ブロックの長さは２の累乗に限定されずに種々の値を取ることができる。
【００２１】
したがって、本発明にしたがって、周波数領域の適応フィルタのブロック長は２の累乗でなければならないという制限は解消され、適応対象の範囲が一層広くなる。一例として２０ｍｓつまり１６０サンプルで動作するＧＳＭ音声コーデックを挙げることができる。
【００２２】
本発明の第２の側面によれば、前記の目的は、解析バンクの各周波数バンドに対応するサブバンドフィルタが対応する周波数バンドの出力信号をフィルタ処理する最小２周波数バンドによって入力信号をフィルタ処理するための分析フィルタバンクと、前記サブバンドフィルタ出力信号から時間領域の出力信号を作成するよう適応されたフィルタバンクを具備し、各サブバンドフィルタが供給された対応する周波数バンドの出力信号と、その推定パワーと、関連する周波数バンド出力信号とバンドフィルタがモデル化した外部経路に沿って伝播した周波数バンド入力信号との誤差と、対応する周波数バンド入力信号に基づいて逐次フィルタ係数を更新するフィルタ係数更新手段と、各周波数バンドの背景ノイズレベルにしたがって各周波数バンドのステップサイズを算出するサブバンド適応フィルタによって達成される。
【００２３】
上述の利点以外にも、上記の適応サブバンドフィルタは時間領域と周波数領域の間で柔軟性のあるスケーリングを可能にする利点がある。より多くの周波数バンドを考慮するほど、周波数選択的な外乱の下での収束は改善される。さらに、特定の周波数バンドにおける外乱のレベルが低いほど、高速な収束を行うための関連するサブバンドフィルタのフィルタ係数更新のステップサイズは大きくなる。
【００２４】
本発明のさらに別の好ましい実施例に拠れば、通信装置用のアコスティックエコーキャンセラであって、通信装置の入力信号を受信してスピーカ手段と通信装置の受信手段との間の現実のエコーを近似したエコーを合成して逆位相補償を行うデジタル適応フィルタ手段と、通信装置の現在の通信状態を検出してこれに基づいてデジタル適応フィルタ手段を制御するデジタル適応フィルタ手段を有し、当該デジタル適応フィルタ手段は既に述べた本発明の実施例の１つに従って具現化されたアコスティックエコーキャンセラであるアコスティックエコーキャンセラが提供される。
【００２５】
したがって、本発明に基づくデジタル適応フィルタはアコスティックエコーキャンセラと共に、特に、ハンドフリー通信装置のエコーキャンセラと共に使用される。本発明にかかる適応フィルタの優れた性能によって、合成されたエコーは、ハンドフリー通信装置のスピーカからマイクの間の伝播経路である現実の伝播経路によって発生したエコーとよく一致する。
【００２６】
本発明のさらに別の好ましい実施例に拠れば、アコスティックエコーキャンセラは、入力信号エネルギの線形包絡線を決定する推定手段と、背景ノイズの推定手段とを有する。したがって、入力信号エネルギと背景ノイズは、アコスティックエコーキャンセラが取り扱う動作状態によって異なる動作決定手段に提供される。入力信号エネルギレベルの推定値と背景ノイズレベルに基づいて、背景ノイズの中断を発見し、アコスティックエコーキャンセラを適応することによって快適さを改善することができる。
【００２７】
以下に示す本発明の好ましい実施形態の詳細な説明と添付の図面を参照することで、本発明がより良く理解されるはずである。
【００２８】
好ましい実施例の説明
図３は、本発明、つまり入力信号パワーレベルの非対称推定にかかわる種々の実施例の基本概念を示したものである。図３にはスピーカ１０とマイク１２、つまりハンドフリー二重通信装置のみを記載した。
【００２９】
図３は、スピーカ１０とマイク１２との間の経路を音声が伝播する様子を示したものである。スピーカ１０がエコーパス１６に継続時間の短い信号１４を出力すると、マイク１２が受け取るこの信号は、継続時間がはるかに長いエコー信号である。このことは、スピーカ出力信号１４の包絡関数２０とエコー信号１８の包絡関数２２に関しても同様である。
【００３０】
図３に示したように、スピーカ信号１４の包絡関数２０においてパワーレベルが増大する部分と減少する部分の継続時間は通常ほぼ同じである。反対に、エコー信号１８に関しては、スピーカの出力信号の包絡関数２０と比較すると、最初にまずパワーレベルが顕著に増大し、次にはるかに長い時間を掛けて次第に減少していく傾向があることがわかる。換言すれば、エコー信号のパワーレベルの推定においては、パワーレベルの上昇は減少に比較してはるかに急激であることを考慮しなければならない。このことによってパワーレベル推定の精度向上と、収束挙動の向上が得られる。
【００３１】
したがって、本発明によるパワーレベル推定のための再帰的方法は、異なる重み付けを使用する関係式、

に基づくことになる。
【００３２】
時間ｔにおける推定されたパワーＰＩ｜_tは時刻ｔに置ける即時パワーＰｉｎ｜_tと時刻ｔ−１における推定パワーＰＩ｜_ｔ−１から求められる。さらに、本発明によれば、パワーレベルが増大していく時にはより大きな重み付け係数β _up を使用し、パワーレベルが減少していく時にはより小さな重み付け係数β _down を使用する。換言すれば、本発明によれば、入力信号のパワーレベル推定方法は非対称的である。
【００３３】
次に、この方法は時間領域でも周波数領域でも使用可能であることを示す。周波数領域では、異なるフィルタ係数を周波数バンド選択的な方法で更新することで背景ノイズを考慮して収束をさらに改善することができる。
【００３４】
本発明の第１の実施例では、適応デジタルフィルタを時間領域で使用する。したがって、入力パワーレベルの推定は以下の関係に基づくことになる。

【００３５】
上式が示しているように、新たな時刻ｎにおける入力信号のパワーレベルは入力信号の即時パワーｘ(ｎ)・ｘ（ｎ)と前の時刻ｎ−１におけるパワーレベルの推定値から推定される。
【００３６】
図４は、入力信号パワーレベル推定の時間領域を行う回路構成を示したものである。
【００３７】
ここで、第１の積算器２４は入力信号の即時パワーｘ²(ｎ)を求めるために使用される。この即時パワーは、第２の積算器２６によって、選択的に入力パワーが増大しているか減少しているかにしたがって、それぞれβ _up とβ _down が掛けられる。次に、パワーレベルが増大しているか減少しているかによって、第３の積算器２８で１−β _up または１−β _down を第２の積算器２６の出力に掛けた後、前の時刻ｎ−１におけるパワーレベルＰＸを加える。これによって新しいパワーレベルの推定値が得られる。
【００３８】
図４にも示されているように、それぞれの推定パワーレベルを即時パワー又は第１の積算器２４の出力と比較器で比較し、スイッチ３４と３６がそれぞれ適切に係数β _up 、β _down 、１−β_up、１−β _down を使用する。特に、ｘ²＞ＰＸの時は、比較器３２はパワーレベルの増大を表示し、反対にｘ²≦ＰＸの時は比較器３２はパワーレベルの減少を表示する。
【００３９】
したがって、時間領域の手法はパワーレベル推定を直接的に実現することを可能とし、フィルタ長が短い場合には非常に有効な方法である。図４に示した非対称パワーレベル推定を使用した適応デジタルフィルタの一例を図５に示す。
【００４０】
図５に示したように、入力信号ｘ（ｎ)はスピーカ１０から出力され、エコー経路１６を伝播し、マイク１２によって拾われる。さらに、図示されているように、エコー伝播経路１６をモデル化して逆位相補償を行うために、エコー合成を行うための時間領域適応デジタルフィルタ３８が設けられている。したがって、この時間領域適応デジタルフィルタｙ^〜（ｎ)がマイク１２の出力ｙ（ｎ)に、合計点４０で加えられる。合成されたエコーは現実のエコーの推定値に過ぎないので、合計点４０の後にも誤差信号ｅ（ｎ)＝ｙ（ｎ)−ｙ^〜（ｎ)が残る。誤差信号が残る他の理由は、一般にノイズ信号ｎはマイク１２によってさらに拾われるからである。
【００４１】
図５に示したように、入力信号ｘ（ｎ)だけでなく誤差信号ｅ（ｎ)＝ｙ（ｎ)−ｙ^〜（ｎ)が時間領域適応デジタルフィルタへの入力である。また、このフィルタは、通常の遅延ユニット４２−１、・・・、４２−Ｌ、係数ユニット４４−０、・・・、４４−Ｌおよび、積算ユニット４４−０、４４−１、・・・、４４−Ｌの出力を合計する合計ユニット４６を有している。これらの係数ｃ_0,n 、・・・、ｃ_L,nをスピーカ１０とマイク１２との間の伝播状態に対して適切に適応させるために、パワー推定ユニット５０と係数更新ユニット５２を有する適応ユニット４８が設けられている。
【００４２】
図５に示すように、パワー推定ユニット５０は入力信号としてスピーカ１０への入力信号を受信し、これに基づいて図４に示した方法と回路構成を使用して推定パワーレベルを求める。推定パワーレベルＰＸ｜ｎまたは等価な｜｜ｘ｜｜に基づいて、フィルタ係数ｃ _ｎ＝[ｃ_0,n、・・・、ｃ_L,n]^Tを

の関係を用いて、ｘ＝[ｘ（ｎ）、ｘ（ｎ-１)、・・・、ｘ（ｎ−Ｌ)]^T更新する。ここで、係数更新ユニット５２は、既に説明したようにパワーレベルが上昇中か下降中かに従って時間領域における再帰式によって異なる係数β_upとβ _down を使用して再帰的平滑化を行う非対称平滑化処理によって与えられる入力信号パワーレベルの推定値を要求する。
【００４３】
したがって、適応デジタルフィルタを時間領域で導入することによって適応フィルタの収束が基準化された最小二乗法によって、入力信号のパワーレベルに依存しないようにすることができる。さらに、ステップサイズμが時間領域デジタル適応フィルタの収束特性を決定する。
【００４４】
本発明によれば、係数βを変化させることで急速なパワー上昇時に生じがちな不安定性を回避することができる。したがって、全体として、単一の係数を使用する方法と比較して収束を早めることができる。このことによって、時間領域の適応フィルタの性能を改善し、この時間領域適応フィルタを使用する装置の製造を改善することができる。
【００４５】
本発明のさらに別の実施例は、図６に示したサブバンド適応デジタルフィルタに関するものである。ここで、スピーカ１０への入力信号ｘを少なくとも２つの周波数バンドにフィルタ分離するための分析フィルタバンク５４が設けられている。さらに、第２の分析フィルタバンク５６がマイク１２の出力から、前記第１の分析フィルタバンク５４が提供した周波数バンドと同じ少なくとも２つの周波数バンドをフィルタ処理する。
【００４６】
図６に示したように、第１と第２の分析フィルタバンク５４と５６によって提供されたそれぞれの周波数に対して、サブバンドフィルタ５８−１、・・・、５８−ｎが提供されて、この周波数バンドにおけるエコー伝播経路１６をモデル化する。各サブバンドフィルタ５８−１、・・・、５８−ｎからの出力は第２の分析フィルタバンク５６の対応する出力信号と組み合わせられて、サブバンドフィルタ５８−１、・・・、５８−ｎを調節するために使用する各周波数バンドの誤差信号を求める。誤差信号を求めるには、それぞれ対応する加算器６０−１、・・・、６０−ｎが設けられて、その出力が合成フィルタバンク６２に供給されてサブバンド信号のための時間領域出力信号を作成する。
【００４７】
この実施態様の利点は、周波数バンド毎に異なるフィルタがスケーラブルになることである。また、サブバンド適応フィルタは特定のエコー伝播経路による周波数選択的な外乱は、単一のサブバンド適応フィルタが除去するので、エコー伝播経路に起因する周波数選択的な外乱の除去に好適である。さらにまた、各サブバンドに対して、フィルタ係数を更新するためのステップの大きさを個別に選択することができる。
【００４８】
本発明のさらに別の実施態様は、フィルタ長が特定の閾値を超えたときにはじめて解消することができる余剰の演算を追加することになる周波数領域への変換を伴う周波数領域における方法を用いるものである。フィルタ長が非常に長い場合は、周波数領域の方法が時間領域の方法よりも処理が単純になる。
【００４９】
さらに、ブロックに対して周波数領域のフィルタが行われているときは、一連の入力サンプルはブロックに対する処理を行うことができるようになるまで集積されることが必要である。このことは本質的に変換長に依存する遅延を生じさせるので、実施例においては以下のように考慮する必要がある。
【００５０】
図７に示すように、入力信号はセグメント、つまり、セグメントに分割されて順次インパルス応答と重畳演算を行うか、あるいはそれと等価な処理として、入力信号ｘ（ｎ)の高速フーリエ変換Ｘ（ｋ)とインパルス応答ｈ（ｎ)の伝達関数Ｈ（ｋ)とを積算する。次に、逆高速フーリエ変換の後に、結果の最後のブロックが出力信号として保存される。
【００５１】
図８は、図７に示した周波数領域適応フィルタのエコーキャンセル方法への使用を示すものである。
【００５２】
ここで、入力信号ｘ（ｎ)はスピーカ１０に供給されているＲＣＶ−ＩＮライン上の信号である。適応フィルタにおいて、この信号は入力分割ユニット６４によって分割される。この入力信号分割ユニット６４はＦＦＴ変換ユニット６６に接続されている。このＦＦＴ変換ユニット６６の出力部には、共役複素ユニット６８が設けられて入力信号ｘ（ｎ)の周波数領域での表現Ｘ(ｋ)の共役複素関数Ｘ^*(ｋ)を求める。
【００５３】
図８に示されているように、誤差信号ｅ（ｎ)が第２の入力信号分割ユニット７０を経由して適応フィルタに第２の入力信号として供給される。第２の入力信号分割ユニット７０の出力は第２のＦＦＴ変換ユニット７２に供給される。誤差信号ｅ（ｎ)の周波数領域での表現Ｅ（ｎ)と入力信号の周波数領域表現の共役複素関数Ｘ^*(ｋ)は、第１の積算ユニット７４で掛け算される。
【００５４】
図８に示されているように、第１の掛け算ユニット７４の出力は傾斜規制ユニット７６の入力部に接続されており、これがフィルタ係数更新ユニット７８に接続されている。フィルタ係数更新ユニット７８の出力部において、対応するフィルタ係数には入力信号の周波数領域表現Ｘ(ｋ)が掛けられ、フィルタ出力信号の周波数領域表現Ｙ（ｋ)が得られ、これが第１の再変換ユニット８０の逆ＦＦＴ変換に送られる。最終的に、適応フィルタの出力信号の時間領域表現の最終ブロックが、出力信号を供給する記憶ユニット８２に記憶される。
【００５５】
本発明によれば、フィルタ係数更新ユニット７８は、周波数領域の適応フィルタを完成させるものなので特に重要である。特に、図８に示した構造は、周波数領域でのフィルタ係数の調整に関して変化率が変化率制限ユニット７６によって制限されているので、制限型と称するものである。無制限型の構造をとることによってＦＦＴによる変換を２つ節約することができるが、制限型の方が調整能力が優れているために周波数領域における適応フィルタの収束が優れている。
【００５６】
図９は、本発明に基づく周波数領域でのパワー推定をより詳細に示すブロック図である。図９に示した構造は下記の関係式を実現するものであり、

第２の共役複素ユニット８４と遅延ユニット８６を具備してパワーレベルの再帰的推定を可能にするものである。既に概略を述べたように、２つの非対称平滑化係数βと１−βが積算ユニット８８と９０にそれぞれ供給される。次に、それぞれの積算の結果が加算器９２によって入力信号の推定パワーを算出される。
【００５７】
この推定入力信号パワーレベルと使用した周波数領域の適応フィルタのフィルタ係数更新プロセスが、フィルタ係数更新ユニット７８によって、

の関係を用いて行われる。
【００５８】
ここで、新しい係数Ｈ(ｋ)｜ _t+1は、前の係数Ｈ(ｋ)｜ _t に本発明によって以下の定義のもとで求められる増分を加えることによって得られる。
μ(ｋ)は、各周波数枠それぞれのステップの大きさ、
Ｅ(ｋ)は、誤差信号（合計点以降に残存する信号)、
Ｘ^*(ｋ)は、変換されたスピーカ信号の共役複素関数、
ＰＸ(ｋ)は、変換されたスピーカ信号の推定されたパワー、
Ｇ(ｋ)は、繰り返しＦＦＴの特性に起因する増分規制操作である。
【００５９】
したがって、本発明においては、各周波数バンド毎に当該周波数バンドの背景ノイズレベルに基づいてステップサイズμ(ｋ)を計算する。一般に、背景ノイズが低いほど、ステップサイズは大きくなる。したがって、内側の背景ノイズとして、つまりスペクトルは平坦ではない、本発明は得られた情況において最適な収束特性を与える。結果として、収束速度は背景ノイズの周波数特性に適応し、適応フィルタの性能を改善すると共に本発明に基づく当該周波数領域の適応フィルタを使用する装置、例えばアコスティックエコーキャンセラや電話会議装置、の性能を改善する。
【００６０】
バンド毎の基準化を行うことの他の影響は、入力信号の逆相関と等価な効果である。したがって、話し声のような色つきの信号に関する収束が改善される、J. Boudy, F. Chapman, P. Lockwood「厳しい環境への適応を対象とした全体に最適化された周波数領域アコスティックエコーキャンセラ」アコスティックエコーとノイズコントロールに関する第４回国際ワークショップ、９５−９８ページ、ノルウェー、ロロス、１９９５年６月２１−２３日。
【００６１】
さらに、図８に示す構造に関しては、ブロックの長さは２の累乗に制限されない。反対に、図８に示した構造の場合には、長さＫとＦＦＴの長さＮは、
Ｎ≧２Ｋ
の関係を満足すればよい。
【００６２】
したがって、本発明のこの実施態様によれば、適応範囲がさらに広がることになる。その一例は、スピーチコーダが２０ミリセカンドあるいは１６０サンプルで動いているＧＳＭである。この値は２の累乗になっていない。
【００６３】
さらに、図８に示した周波数領域の適応フィルタにおいては、フィルタはブロック単位に用いられるので、ブロック処理を行うことができるようになるまで入力サンプルが集められることが必要である。このことによって、ＦＦＴの長さに依存する本質的な遅延を生じるので実時間への適応にあたってはこのことを考慮する必要がある。この欠点を解消するために、大きなＦＦＴを小さなＦＦＴに分割しても良い。本発明に従えば、この方法によって、以下に示すように、分割ブロック周波数領域適応フィルタが得られる。
【００６４】
図１０は、上述の、本発明に基づく分割ブロック周波数領域適応フィルタを示すものである。図１０に示したように、周波数領域適応フィルタのこの実施例は４つの部分ｎ＝０、・・・、３を使用する。４つの部分を使用することによってＦＦＴの長さは下の長さの１／４になる。したがって、遅延もまた１／４になる。しかし、この実施例によって、演算の大きさは若干大きくなりＦＦＴの長さが短くなることによって入力信号ｘ（ｎ)の無相関効果が減殺される。
【００６５】
図１０に示すように、分割ブロック周波数領域適応フィルタは、周波数領域適応フィルタの単位ブロック毎に、共役複素ユニット６８と、増分規制ユニット７６と、フィルタ係数更新ユニット７８を有する。特に、分割ブロック周波数領域適応フィルタの異なるフィルタ係数更新ユニットを、それぞれ番号Ａ₀、Ａ₁、Ａ₂およびＡ₃で参照する。同様に、ブロックに分割するために、遅延ユニット９４、９６、９８を追加することが必要である。最終的に、各分割ブロックから周波数領域適応フィルタへの出力がベクトル加算ユニット１００によって加算され、その出力は、図８で既に示した第１の逆ＦＦＴユニット８０に供給される。
【００６６】
図１０に示した構造の機能に関しては、ＦＦＴの長さである１２８が、３２ミリセコンドつまり８ｋＨｚのサンプリング周波数においては２５６タップに相当するエコー経路長となるよう設定されていることに留意する必要がある。第１のブロックＨ₀は最初の６４タップを含み、第２のブロックＨ₁は次の６４タップを含み、以下同様である。入力ベクトルブロックＸ₀−Ｘ₃に関しても同様である。遅延ユニット９４−９８は１ブロック毎の遅延を表す。分割係数４は本質的に８ｍｓの遅延と処理のためのいくらかの遅延をもたらす。
【００６７】
フィルタ係数の更新は時間領域ＮＬＭＳアルゴリズムで行われる更新と同様である、つまり、誤差信号を入力パワーで正規化して新しい係数を前の係数に入力ベクトルに依存する特定のステップを加えることで求める。時間領域のＮＬＭＳとの相違点は、各周波数枠について正規化を行い、ステップサイズμを各周波数枠に対して上述の収束性能を最適化するように独立に制御することである。
【００６８】
入力パワーの推定はブロック入力信号Ｘ₀−Ｘ₃と前の推定入力パワーに基づいて行われる。本発明の場合は、再帰的平滑化を入力パワーが増加するときと減少するときとでは異なる非対称平滑係数を用いて行う。不安定を生じえる入力パワーの急激な増大時にステップサイズが大きすぎることがないように２つの異なる平滑化係数を使用する。入力パワーは各周波数枠について推定する。入力パワーをＰＸで表すことにする。

【００６９】
図８に示した実施例と同様に、本発明に基づく分割ブロック周波数領域適応フィルタにおいては、ステップサイズμが安定性、収束速度および最終的な調整誤差を決定する。ステップサイズが大きいと収束が早いが、ノイズ成分が大きくなり逆もまた起こる。さらに別のノイズがある状況では例えば車による背景ノイズが有れば、不安定性を回避するためにステップサイズは小さくなければならない。
【００７０】
本発明に基づく周波数領域対応フィルタの異なる実施例について説明したので、以下にこのような周波数領域適応フィルタを使用したアコスティックエコーキャンセラについて説明する。このようなアコスティックエコーキャンセラの代表的な適応例はハンドフリー通信装置、電話会議装置又はマルチメディア端末である。
【００７１】
図１１は本発明に基づくアコスティックエコーキャンセラを示すブロック図である。適応フィルタは現実のエコーを逆位相補償するための現実のエコーと等しいはずのエコーを合成する。適応フィルタの性能に限界があるので、合計点より後に残存するエコーｅが感知され、これは非線形プロセッサ１０２例えばセンタークリッパによって除去される。しかし、非線形プロセッサ１０２は残余のエコーを除去するだけでなく、マイク１２の前面にある通話者の周りの背景ノイズをも除去する。これによって遠いほうのスピーカに破線で示した感じを与えることになる。この問題を解決する方法の１つは、コンフォートノイズ発生装置１０４を設けることである。
【００７２】
図１１に示したように、アコスティックエコーキャンセラは、以下では二重会話検出器とも称する通信モニタユニット１０６によって制御されている。この二重会話検出器１０６は、アコスティックエコーキャンセラの状態変化を検出して適応フィルタの適応プロセスを制御する。
【００７３】
安定性に関しては、通常は、例えば車の中で最適な通信を行うために、スピーカの音量は比較的大きくなることに留意する必要がある。このことは、適応フィルタが十分な減衰を行うことができなければハウリングを起こすような音量でシステムが動作していることを示唆するものである。スピーカの音量が大きければ、本発明の現実的な適応に際しては音量切り替えとアコスティックエコーキャンセラの併用が良い結果をもたらす。
【００７４】
既に述べたように、非線形プロセッサ１０２として適応閾値を有するセンタークリッパを使用することができる。閾値は線形補償を行った後のエコーレベルの期待値よりも高い値を選択して全ての残存するエコーを削除する。この期待されるエコーのレベルは、エコー帰還損失と改善エコー帰還損失によって低減したＲＣＶ−ＯＵＴレベルである。非線形プロセッサ１０２は遠い側のスピーカだけが使用されている状況でのみ動作する。近い側のスピーカが使用されているときは、クリッピングを避けるために、誰も話をしていないときは背景ノイズを伝達するために停止させられる。
【００７５】
さらに、図１１に示した二重会話検出装置１０６は完全なアコスティックエコーキャンセラを制御する。したがって、図１１に示されているように、適応フィルタと、非線形プロセッサ１０２と、快適ノイズ発生装置１０４とを制御する。
【００７６】
図１２に示したように、二重会話検出装置１０６は、入力信号のエネルギを推定するユニット１０８と、背景ノイズを推定するためのユニット１１０と、近い側と遠い側のスピーカが使用されているか否かを決定するユニット１１２とを有する。特に、二重会話検出装置１０６は下記の４つの状態を識別し、状態によって異なる役目を果たす。
−アイドル状態：誰も話をしていない。
−近い側に動きがある：マイクの前の人が話をしている。
−遠い側に動きがある：遠い側から信号が到来している。
−二重会話：遠い側から信号が到来しておりかつ近い側にも動きがある。
【００７７】
図１２に示したように、二重会話検出装置１０６は入力信号のエネルギと背景ノイズを推定して確実な決定をしなければならない。パースバルの定理によれば、エネルギは時間領域と周波数領域において下記のように求めることができる。

【００７８】
周波数領域では、線形な包絡関数「Ｅｎｖ _lin 」を算出して、下記の関係式を用いて再帰的に平滑化することができる。

【００７９】
図１２にも示されているように、二重会話検出装置１０６は、背景ノイズ推定ユニット１１０を具備する。これは移動端末において想定される高いレベルの背景ノイズを考慮するためのものである。ここで言うノイズは主としてタイヤと風音からなり短い時間内では定常である。背景ノイズと近い側の会話者を区別することは確実な状態決定のために不可欠である。
【００８０】
背景ノイズ推定ユニット１１０は近い側の信号と遠い側の信号に対して作用する。遠い側では、切替え装置が設けられて背景ノイズのレベルをまず変更する。同様に、背景ノイズ推定ユニット１１０は以下の仮定に基づくものである。
−背景ノイズは長い時間に渡って定常であり；
−会話信号は非定常であり；さらに、
−背景ノイズのレベルは急激に変化することがある。
【００８１】
ＳＮＤ−ＩＮとＲＣＶ−ＩＮ信号の入力エネルギのレベルと推定した背景ノイズレベルに基づいて、二重会話検出装置１０６の活性判断ユニット１１２がＳＮＤ−ＩＮとＲＣＶ−ＩＮ入力の第１の活性判断を行う。ここで、入力レベルが推定した背景ノイズレベルを所定の式一以上上回ると、入力が活性であると判断され、さもなければ不活性と判断される。このようにして、活性判断ユニット１１２は以下の４つの異なる状態を区別する。
−アイドル状態
−近い側に動きがある
−遠い側に動きがある
−二重会話である
【００８２】
省略表現のリスト
ＡＥＣ アコースティックエコーキャンセラ
ＢＧＮ 背景ノイズ
ＣＮＧ 快適ノイズ発生装置
ＤＴＤ 二重会話検出装置
遠い側の信号 回線を介して到来してスピーカに送られる信号
ＦＤＡＥＣ 周波数領域アコスティックエコーキャンセラ
ＦＤＡＦ 周波数領域適応フィルタ
ＦＦＴ 高速フーリエ変換
ＦＩＲ 有限インパルス応答
Ｇ 変化率制約
ＩＦＦＴ 高速逆フーリエ変換
ｋ 周波数バンドインデックス
Ｌ フィルタ長
Ｎ ＦＦＴの長さ
近い側の信号 マイクで拾われて回線を介して送られる信号
ＮＬＭＳ 正規化最小二乗法
ＮＬＰ 非線形プロセッサ
ＰＢＦＤＡＦ 分割ブロック周波数領域適応フィルタ
ＰＸ スピーカ信号の推定入力パワー
ＲＣＶ 受信
ＲＣＶ−ＩＮ 受信入力（遠い側からの入力)
ＲＣＶ−ＯＵＴ 受信出力（スピーカへの出力)
ＳＮＤ 送信
ＳＮＤ−ＩＮ 送信入力（マイクからの入力)
ＳＮＤ−ＯＵＴ 送信出力（遠い側への出力)
ＴＤＡＥＣ 時間領域アコスティックエコーキャンセラ
Ｔ_B １ブロック分の信号遅延
Ｘ（ｋ） 入力信号ｘ（ｎ）の周波数領域での表現
Ｘ^*(ｋ)（k） Ｘの共役複素ベクトル
β 平滑化係数
μ ステップサイズ
ｙ（ｎ） 周波数領域適応フィルタの時間領域出力信号
【図面の簡単な説明】
【図１】 ハンドフリー通信装置等におけるスピーカからマイクの間のエコー伝播をキャンセルする適応フィルタ装置の基本構成を示す図である。
【図２】 図１に示した回路構造への入力信号のパワーレベル推定のための信号フローを示す図である。
【図３】 本発明に基づくパワーレベル推定のための重み付け係数の決定概念を示す図である。
【図４】 本発明に基づく選択的重み付け係数決定を使用したパワーレベル推定の概念を示した図である。
【図５】 本発明に基づく非対称パワーレベル推定を使用したデジタル適応フィルタの時間領域での構成を示す図である。
【図６】 本発明に基づく非対称パワーレベル推定を使用したサブバンド形の適応フィルタ構成を示す図である。
【図７】 適応周波数領域フィルタリングの基本方法を示す図である。
【図８】 本発明に基づく非対称パワーレベル推定を使用したデジタル適応フィルタの周波数領域構成の概念を示す図である。
【図９】 本発明に基づく周波数領域での非対称パワーレベル推定のための信号フロー図である。
【図１０】 本発明に基づく非対称パワーレベル推定を使用したデジタル適応フィルタのブロックに分割した周波数領域構成を示す概念図である。
【図１１】 本発明に基づくアコスティックエコーキャンセラのブロック図である。
【図１２】 図１１に示した通信モニタユニットのブロック図である。

Claims (10)

1. ａ）ａ１）入力信号（ｘ；Ｘ）と、
   ａ２）入力信号のパワーの推定値（ＰＩ）と、
   ａ３）デジタル適応フィルタによってフィルタ処理された入力信号とデジタル適応フィルタでモデル化された外部の経路（１６）を伝播した入力信号との間の誤差信号と、
   に基づいてフィルタ係数を逐次更新するフィルタ係数更新手段（５２；７８）と、
   ｂ）増加および減少する入力信号のパワーを推定するよう適応した入力信号パワー推定手段（２４−３６，５０；８４−９２）とを具備するデジタル適応フィルタであって、
   ｃ）前記入力信号パワー推定手段（２４−３６，５０；８４−９２）は入力パワーが増加および減少するときでは非対称的な再帰的平滑化を行うことを特徴とするデジタル適応フィルタ。
2. 入力信号パワーの推定手段（２４−３６，５０；８４−９２）が
   

   

   ここで、
   −ＰＩ｜ _t は、時間ｔにおける推定されたパワー、
   −Ｐｉｎ｜ _t は時刻ｔにおける即時パワー、
   の関係を用いて入力パワーの再帰的平滑化を行うことを特徴とする請求項１に記載のデジタル適応フィルタ。
3. 入力信号パワーの推定手段（２４−３６，５０）が、
   

   

   ここで、
   −ＰＸ｜ _ｎ は、時刻ｎにおける入力信号のパワーレベル、
   −ｘ(ｎ)・ｘ（ｎ)は、入力信号の即時パワー、
   で表される関係を用いて時間領域で入力パワーの再帰的平滑化処理を行うことを特徴とする請求項２に記載のデジタル適応フィルタ。
4. 入力信号パワーの推定手段（８４−９２）が、
   

   

   ここで、
   −ＰＸ(ｋ)｜ _ｔ は、時刻ｔにおけるフーリエ変換されたスピーカ信号の推定されたパワー、
   −Ｘ(ｋ)は、フーリエ変換されたスピーカ信号の周波数領域での表現、
   −Ｘ ^* (ｋ)は、フーリエ変換されたスピーカ信号の共役複素関数、
   で表される関係を用いて周波数領域で入力パワーの再帰的平滑化処理を行うことを特徴とする請求項２に記載のデジタル適応フィルタ。
5. フィルタ係数更新手段（８４−９２）が少なくとも１つの周波数バンドについて、独立に、その周波数バンドの背景ノイズのレベルに基づいてステップサイズ（μ（ｋ））を算出するように適応していることを特徴とする請求項４に記載のデジタル適応フィルタ。
6. ａ）ａ１）入力信号（Ｘ）と、
   ａ２）入力信号のパワーの推定値（ＰＩ）と、
   ａ３）デジタル適応フィルタ方法への入力信号とデジタル適応フィルタ方法でモデル化された外部の経路（１６）を伝播した入力信号との間の誤差信号
   とに基づいてフィルタ係数を逐次更新し、
   ｂ）増加および減少する入力信号のパワーを推定し、
   ｃ）当該パワーの推定はパワーの増加と減少とに対して非対称的な再帰的平滑化に基づくものであることを特徴とするデジタル適応フィルタ方法。
7. 入力パワーを、
   

   

   ここで、
   −ＰＩ｜ _t は、時間ｔにおける推定されたパワー、
   −Ｐｉｎ｜ _t は時刻ｔにおける即時パワー、
   によって再帰的に平滑化することを特徴とする請求項６に記載のデジタル適応フィルタ方法。
8. 入力パワーを時間領域で、
   

   

   ここで、
   −ＰＸ｜ _ｎ は、時刻ｎにおける入力信号のパワーレベル、
   −ｘ(ｎ)・ｘ（ｎ)は、入力信号の即時パワー、
   の関係によって再帰的に平滑化することを特徴とする請求項７に記載のデジタル適応フィルタ方法。
9. 入力パワーを周波数領域で、
   

   

   ここで、
   −ＰＸ(ｋ)｜ _ｔ は、時刻ｔにおけるフーリエ変換されたスピーカ信号の推定されたパワー、
   −Ｘ(ｋ)は、フーリエ変換されたスピーカ信号の周波数領域での表現、
   −Ｘ ^* (ｋ)は、フーリエ変換されたスピーカ信号の共役複素関数、
   の関係によって再帰的に平滑化することを特徴とする請求項７に記載のデジタル適応フィルタ方法。
10. 少なくとも１つの周波数バンドのステップサイズを、個別に、当該周波数バンドの背景ノイズのレベルに対応して算出することを特徴とする請求項９に記載のデジタル適応フィルタ方法。

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