JP4520970B2 - 類似度計算装置、エコー消去装置、類似度計算方法、エコー消去方法 - Google Patents

Description

本発明は、２つの信号スペクトルの類似度を計算する類似度計算装置、類似度計算方法に関するものである。また、この類似度計算装置または類似度計算方法を用いた、音響エコーを消去するエコー消去装置、エコー消去方法に関するものである。

図1に、従来のエコー消去装置の機能構成例を示す。また、図２にエコー消去装置１００の処理フローを示す。再生信号ｘ（ｋ）がスピーカ１からマイクロホン２へ回り込むことによって生じるエコーを消去した出力信号ｅ（ｋ）を生成する。従来の短時間スペクトル振幅（STSA : Short-Time Spectral Amplitude）推定に基づくエコー抑圧処理は、人間の聴覚特性が位相に鈍感である性質、及び音声とエコーの統計的な性質などを利用して、周波数領域でエコーの振幅成分を減算する。ここで、ｋは、所定間隔の離散時間を指す数（サンプル点の番号）である。サンプリングとは、アナログの音声信号をディジタル信号に変換するために、変数のある区間の値を1つの代表する値に置き換えることである。例えばサンプリング周波数16kHz（１秒間に16000回）で行われる。なお、スピーカ１に与える信号、マイクロホン２で収音された信号はアナログ信号である。以下の説明では、ディジタル信号を扱うので、それぞれＤＡ変換器、ＡＤ変換器によって変換を行う必要があるが、それは当然のことであり、図示していない。
エコー消去装置１００は、再生信号用の周波数分析部１０１、収音信号用の周波数分析部１０２、類似度係数計算部１０３、ゲイン計算部１０４、積算部６、および周波数合成部１０５から構成される。

周波数分析部１０１は、再生信号ｘ（ｋ）を入力とし、再生信号スペクトルＸ_ω，ｌを出力する（ステップＳ１０１）。ここで、周波数値ωは所定の周波数間隔で求めたスペクトルの周波数値の番号、フレーム番号ｌは周波数分析を行ったフレームの番号である。例えば、16kHzでサンプリングした256点の再生信号ｘ（ｋ−２５５），…，ｘ（ｋ）を１フレームとし、半フレーム（ここでは128点）ずらしながら周波数分析し、再生信号ｘ（ｋ）をフレーム単位で、8kHzまでの周波数帯域をサンプル点数128で表した再生信号スペクトルＸ_ω，ｌ（ω＝１，…，１２８）へ変換する。

周波数分析部１０２は、収音信号ｙ（ｋ）を入力とし、収音信号スペクトルＹ_ω，ｌを出力する（ステップＳ１０２）。類似度計算部１０３は、再生信号スペクトルＸ_ω，ｌと収音信号スペクトルＹ_ω，ｌを入力とし、類似度係数ｒ_ω，ｌを出力する（ステップＳ１０３）。類似度係数の推定はコヒーレンス関数を用いる方法がこれまでに提案されている（非特許文献１）。再生信号スペクトルＸ_ω，ｌと収音信号スペクトルＹ_ω，ｌの類似度係数ｒ_ω，ｌは、

と定義される。類似度係数ｒ_ω，ｌは、０〜１の間の実数値をとる。ここで、Ｅ_ｔ［］は時間領域での変数の期待値（平均値）を表す。例えば、Ｅ_ｔ［Ｘ^＊ _ω，ｌ・Ｙ_ω，ｌ］、Ｅ_ｔ［｜Ｘ_ω，ｌ｜^２］、Ｅ_ｔ［｜Ｙ_ω，ｌ｜^２］はそれぞれ、

により算出することができる。ここで、Ｘ^＊ _ω，ｌはＸ_ω，ｌの共役複素数、ｌ−１は１フレーム過去の値、αは時定数の重み係数（例えば０．３）を表す。
ゲイン計算部１０４は、類似度係数ｒ_ω，ｌと収音信号スペクトルＹ_ω，ｌを入力とし、ゲイン係数Ｇ_ω，ｌを出力する（ステップＳ１０４）。ゲイン係数Ｇ_ω，ｌは０〜１の実数値をとる。類似度が高いとき（類似度係数ｒ_ω，ｌが１に近いとき）には小さい値、類似度が低いとき（類似度係数ｒ_ω，ｌが０に近いとき）には大きい値をとる。積算部６は、収音信号スペクトルＹ_ω，ｌにゲイン係数Ｇ_ω，ｌを積算し、エコー消去信号スペクトルＥ_ω，ｌを得る（ステップＳ６）。周波数合成部１０５は、各周波数成分ωに対応するエコー消去信号スペクトルＥ_ω，ｌから、時間領域の信号ｅ（ｋ）を再合成して出力する（ステップＳ１０５）。
C. Beaugeant, V. Turbin, P. Scalart, A.Gilloire, "New optimal fi1tering approaches forhands-free telecommunication terminals," SignalProcessing, vo1.64, no.1, pp.33-47, Jan. 1998.

従来のコヒーレンスに基づく類似度計算方法は、時間ベクトルの特徴量しか利用していなかった。これは、エコー経路を不変と仮定して、時間ベクトルの長時間の特徴量から類似度を算出するものである。そのため、エコー経路が変動した場合、類似度を精度良く推定できるまで一定の時間がかかっていた。実用上は、頻繁にエコー経路が変動することもあるため、類似度を精度よく計算することができないことがあった。また、類似度の誤推定がミュージカルノイズ発生の原因の一つになっていた。本発明の課題は、短時間で類似度を高精度に推定する類似度計算技術を提供すること、およびミュージカルノイズ発生を抑圧するエコー抑圧技術を提供することである。

まず、所定のサンプル数（フレーム）、所定の周波数間隔（周波数値）ごとに分析されたスペクトルの類似度係数を求める手段を示す。本発明では、周波数軸方向の所定の範囲内かつ時間軸方向の所定の範囲内で、２つの信号スペクトルの積の和と、各信号スペクトルの振幅の二乗の和を求める。そして、上記２つの信号スペクトルの積の和の二乗と各信号スペクトルの振幅の二乗（パワースペクトル）の和から類似度係数を求める。
そして、本発明では、前記の類似度係数を用いて、ゲイン計算や適応フィルタなどの方法によりエコーを消去した出力を得る。

本発明では、周波数ベクトルの特徴量も考慮することで、時間ベクトルを短時間にした場合にも類似度計算に利用できる特徴量を補うことができる。したがって、時間ベクトルを短時間にしても類似度計算の精度の低下を防ぐことができる。また、エコー消去技術に適用した場合には、エコー経路が頻繁に変化する場合でも、短時間で追従できる。

［第１実施形態］
図３に、第１実施形態のエコー消去装置の機能構成例を示す。また、図４にエコー消去装置２００の処理フロー例を示す。エコー消去装置２００は、再生信号用の周波数分析部１０１、収音信号用の周波数分析部１０２、二次元類似度計算部２０３、ゲイン計算部１０４、積算部６、および周波数合成部１０５から構成される。類似度計算部１０３が二次元類似度計算部２０３に置き換わった以外は、従来技術と同じ構成である。以下に、図１と異なる二次元類似度計算部２０３について説明する。

二次元類似度計算部２０３は、クロススペクトルの期待値を計算する第１の計算手段２０３１、再生信号スペクトルの振幅の二乗（パワースペクトル）の和を計算する第２の計算手段２０３２、収音信号スペクトルの振幅の二乗（パワースペクトル）の和を計算する第３の計算手段２０３３を備えている。二次元類似度計算部２０３は、再生信号スペクトルＸ_ω，ｌと収音信号スペクトルＹ_ω，ｌを入力とする。そして、第１の計算手段２０３１、第２の計算手段２０３２、第３の計算手段２０３３が、時間と周波数の二次元ベクトルの期待値（平均値）Ｅ_ｔ，ｆ［Ｘ^＊ _ω，ｌ・Ｙ_ω，ｌ］、Ｅ_ｔ，ｆ［｜Ｘ_ω，ｌ｜^２］、Ｅ_ｔ，ｆ［｜Ｙ_ω，ｌ｜^２］を、

により算出する（ステップＳ２０３１、Ｓ２０３２、Ｓ２０３３）。ここで、ｍ、ｎ、Ｍ、Ｎはそれぞれ自然数、ω＋ｍはωからｍサンプルシフトした値、ｌ＋ｎはｌからｎフレームシフトした値である。例えば、Ｍを５、Ｎを１０とする。このように、時間軸方向だけでなく、周波数方向にも加算することで、サンプル数を増やすことができる。したがって、時間軸方向のサンプル数を少なく（言い換えると、短時間に）することができる。なお、上記のＥ_ｔ，ｆ［Ｘ^＊ _ω，ｌ・Ｙ_ω，ｌ］、Ｅ_ｔ，ｆ［｜Ｘ_ω，ｌ｜^２］、Ｅ_ｔ，ｆ［｜Ｙ_ω，ｌ｜^２］は、単なる和を求めており、期待値（平均値）を求める式とはなっていない。しかし、後述の類似度係数ｒ’_ω，ｌを求める式で、Ｅ_ｔ，ｆ［Ｘ^＊ _ω，ｌ・Ｙ_ω，ｌ］の二乗が分子、Ｅ_ｔ，ｆ［｜Ｘ_ω，ｌ｜^２］とＥ_ｔ，ｆ［｜Ｙ_ω，ｌ｜^２］の積が分母となるため、単なる和を求めても、類似度係数ｒ’_ω，ｌの値は同じである。

また、本実施形態では、再生信号スペクトルの振幅の二乗（パワースペクトル）の和を計算する計算手段と収音信号スペクトルの振幅の二乗（パワースペクトル）の和を計算する計算手段とを別々とした。しかし、入力となるスペクトルを選択できるようにし、同一の計算手段で、再生信号スペクトルの振幅の二乗（パワースペクトル）の和も収音信号スペクトルの振幅の二乗（パワースペクトル）の和も計算しても良い。
次に、時間と周波数の二次元ベクトルの期待値（平均値）Ｅ_ｔ，ｆ［Ｘ^＊ _ω，ｌ・Ｙ_ω，ｌ］、Ｅ_ｔ，ｆ［｜Ｘ_ω，ｌ｜^２］、Ｅ_ｔ，ｆ［｜Ｙ_ω，ｌ｜^２］を用いて、再生信号スペクトルＸ_ω，ｌと収音信号スペクトルＹ_ω，ｌとの類似度係数ｒ’_ω，ｌを

により求める（ステップＳ２０３５）。類似度係数ｒ’_ω，ｌは０〜１の間の実数値をとる。
このような方法により類似度係数を求めるので、時間ベクトルを短時間にした場合にも類似度計算に利用できる特徴量を補うことができる。したがって、時間ベクトルを短時間にしても類似度計算の精度の低下を防ぐことができる。また、エコー消去技術に適用した場合には、エコー経路が頻繁に変化する場合でも、短時間で追従できる。

［第２実施形態］
第２実施形態のエコー消去装置２００’も、図３の機能構成例と図４の処理フロー例で説明する。第１実施形態と異なる点は、時間と周波数の二次元ベクトルの期待値（平均値）Ｅ_ｔ，ｆ［Ｘ^＊ _ω，ｌ・Ｙ_ω，ｌ］、Ｅ_ｔ，ｆ［｜Ｘ_ω，ｌ｜^２］、Ｅ_ｔ，ｆ［｜Ｙ_ω，ｌ｜^２］の計算で、点（ω，ｌ）で極大値を持つ重み付け二次元窓関数Ｗ_ｍ，ｎを用いることである。

そこで、エコー消去装置２００’の二次元類似度計算部２０３’は、重み係数計算手段２０３４を有する。重み係数計算手段２０３４は、例えば、

により重み付け二次元窓関数を求める（ステップＳ２０３４）。ただし、Ｉは減衰率を決定する値（例えば０．５）である。
次に、第１の計算手段２０３１’、第２の計算手段２０３２’、第３の計算手段２０３３’が、時間と周波数の二次元ベクトルの期待値（平均値）Ｅ_ｔ，ｆ［Ｘ^＊ _ω，ｌ・Ｙ_ω，ｌ］、Ｅ_ｔ，ｆ［｜Ｘ_ω，ｌ｜^２］、Ｅ_ｔ，ｆ［｜Ｙ_ω，ｌ｜^２］を、

により算出する（ステップＳ２０３１’、Ｓ２０３２’、Ｓ２０３３’）。
その他の処理は、第１実施形態と同じである。
［第３実施形態］
図５に、第３実施形態のエコー消去装置の機能構成例を示す。また、図６にエコー消去装置２００ｂの処理フロー例を示す。エコー消去装置２００ｂは、再生信号用の周波数分析部１０１、収音信号用の周波数分析部１０２、二次元類似度計算部２０３ｂ、ゲイン計算部１０４、積算部６、および周波数合成部１０５から構成される。類似度計算部１０３が二次元類似度計算部２０３ｂに置き換わった以外は、従来技術と同じ構成である。以下に、図１と異なる二次元類似度計算部２０３ｂについて説明する。
なお、第３実施形態のエコー消去装置は、再生信号と収音信号のクロススペクトルを式（１）の代わりに式（２）で計算する点で、第１実施形態のエコー消去装置と異なる。

二次元類似度計算部２０３ｂは、再生信号と収音信号の振幅スペクトルの積の和を計算するクロス振幅スペクトル計算手段２０３１ｂ、再生信号スペクトルの振幅の二乗（パワースペクトル）の和を計算する第１パワースペクトル計算手段２０３２、収音信号スペクトルの振幅の二乗（パワースペクトル）の和を計算する第２パワースペクトル計算手段２０３３、類似度計算手段２０３５を備えている。二次元類似度計算部２０３ｂは、再生信号スペクトルＸ_ω，ｌと収音信号スペクトルＹ_ω，ｌを入力とする。
クロス振幅スペクトル計算手段２０３１ｂは、再生信号スペクトルＸ_ω，ｌの振幅と収音信号スペクトルＹ_ω，ｌの振幅の積の期待値（平均値）Ｅ_ｔ，ｆ［｜Ｘ_ω,l｜・｜Ｙ_ω,l｜］を

により算出する（ステップＳ２０３１ｂ）。
第１パワースペクトル計算手段２０３２は、再生信号スペクトルＸ_ω，ｌの振幅の二乗の期待値（平均値）Ｅ_ｔ，ｆ［｜Ｘ_ω，ｌ｜^２］を

により算出する（ステップＳ２０３２）。
第２パワースペクトル計算手段２０３３は、収音信号スペクトルＹ_ω，ｌの振幅の二乗の期待値（平均値）Ｅ_ｔ，ｆ［｜Ｙ_ω，ｌ｜^２］を、

により算出する（ステップＳ２０３３）。

ここで、ｍ、ｎ、Ｍ、Ｎはそれぞれ自然数、ω＋ｍはωからｍサンプルシフトした値、ｌ＋ｎはｌからｎフレームシフトした値である。例えば、Ｍを５、Ｎを１０とする。このように、時間軸方向だけでなく、周波数方向にも加算することで、サンプル数を増やすことができる。したがって、時間軸方向のサンプル数を少なく（言い換えると、短時間に）することができる。
なお、上記のＥ_ｔ，ｆ［｜Ｘ_ω,l｜・｜Ｙ_ω,l｜］、Ｅ_ｔ，ｆ［｜Ｘ_ω，ｌ｜^２］、Ｅ_ｔ，ｆ［｜Ｙ_ω，ｌ｜^２］は、単なる和を求めており、期待値（平均値）を求める式とはなっていない。しかし、後述の類似度係数ｒ’_ω，ｌを求める式で、Ｅ_ｔ，ｆ［Ｘ_ω,l・Ｙ_ω,l］の二乗が分子、Ｅ_ｔ，ｆ［｜Ｘ_ω，ｌ｜^２］とＥ_ｔ，ｆ［｜Ｙ_ω，ｌ｜^２］の積が分母となるため、単なる和を求めても、類似度係数ｒ’_ω，ｌの値は同じである。

また、本実施形態では、再生信号スペクトルの振幅の二乗（パワースペクトル）の和を計算する計算手段と収音信号スペクトルの振幅の二乗（パワースペクトル）の和を計算する計算手段とを別々とした。しかし、入力となるスペクトルを選択できるようにし、同一の計算手段で、再生信号スペクトルの振幅の二乗（パワースペクトル）の和も収音信号スペクトルの振幅の二乗（パワースペクトル）の和も計算しても良い。
次に、類似度計算手段２０３５は、時間と周波数の二次元ベクトルの期待値（平均値）Ｅ_ｔ，ｆ［｜Ｘ_ω,l｜・｜Ｙ_ω,l｜］、Ｅ_ｔ，ｆ［｜Ｘ_ω，ｌ｜^２］、Ｅ_ｔ，ｆ［｜Ｙ_ω，ｌ｜^２］を用いて、再生信号スペクトルＸ_ω，ｌと収音信号スペクトルＹ_ω，ｌとの類似度係数ｒ’_ω，ｌを

により求める（ステップＳ２０３５）。類似度係数ｒ’_ω，ｌは０〜１の間の実数値をとる。

このように、振幅スペクトルのみから類似度を計算することで、位相のずれによる相関誤差を回避でき、類似度を高精度に計算できる。また、このような方法により類似度係数を求めるので、時間ベクトルを短時間にした場合にも類似度計算に利用できる特徴量を補うことができる。したがって、時間ベクトルを短時間にしても類似度計算の精度の低下を防ぐことができる。さらに、エコー消去技術に適用した場合には、エコー経路が頻繁に変化する場合でも、短時間で追従できる。

以下、図７を用いて、上記の類似度計算部の機能構成の例を説明する。
周波数分析部１０１から出力された再生信号スペクトルＸ_ω，ｌは、重複分割部２０３７において、Ｘ_{１−Ｍ，ｌ}〜Ｘ_{１＋Ｍ，ｌ}、Ｘ_{２−Ｍ，ｌ}〜Ｘ_{２＋Ｍ，ｌ}、…、Ｘ_{ω−Ｍ，ｌ}〜Ｘ_{ω＋Ｍ，ｌ}、…、Ｘ_{ωａ−Ｍ，ｌ}〜Ｘ_{ωａ＋Ｍ，ｌ}のように周波数分割される。また、周波数分析部１０２から出力された収音信号スペクトルＹ_ω，ｌは、重複分割部２０３９において、Ｙ_{１−Ｍ，ｌ}〜Ｙ_{１＋Ｍ，ｌ}、Ｙ_２，ｌ〜Ｙ_{２＋Ｍ，ｌ}、…、Ｙ_{ω−Ｍ，ｌ}〜Ｙ_{ω＋Ｍ，ｌ}、…、Ｙ_{ωａ−Ｍ，ｌ}〜Ｙ_{ωａ＋Ｍ，ｌ}のように周波数分割される。ここで、ωａは、周波数値番号の最大値である。例えば、各フレームにおいて、８ｋHzまでの周波数帯域をサンプル点数１２８でスペクトルを表した場合（ω＝１，…，１２８）には、ωａ＝１２８となる。
なお、ω＜０又はωａ＜ωのとき、Ｘ_ω，ｌ、Ｙ_ω，ｌは各フレームの範囲外となるため、重複分割部２０３７と重複分割部２０３９は、Ｘ_ω，ｌ＝Ｙ_ω，ｌ＝０を出力する。
そして、Ｘ_{１−Ｍ，ｌ}〜Ｘ_{１＋Ｍ，ｌ}とＹ_{１−Ｍ，ｌ}〜Ｙ_{１＋Ｍ，ｌ}から、Ｅ_ｔ，ｆ［｜Ｘ_１,l｜・｜Ｙ_１,l｜］、Ｅ_ｔ，ｆ［｜Ｘ_１，ｌ｜^２］、Ｅ_ｔ，ｆ［｜Ｙ_１，ｌ｜^２］を求め、これより、類似度係数ｒ’_１，ｌを算出する。これを、すべてのωについて、すなわち、すべてのＸ_{ω−Ｍ，ｌ}〜Ｘ_{ω＋Ｍ，ｌ}とＹ_{ω−Ｍ，ｌ}〜Ｙ_{ω＋Ｍ，ｌ}の組について、スペクトルをひとつずつずらしながら行うことにより、類似度係数ｒ’_ω，ｌを算出する。

［第４実施形態］
第４実施形態のエコー消去装置２００ｂ’も、図５の機能構成例と図６の処理フロー例で説明する。第３実施形態と異なる点は、時間と周波数の二次元ベクトルの期待値（平均値）Ｅ_ｔ，ｆ［Ｘ_ω,l・Ｙ_ω,l］、Ｅ_ｔ，ｆ［｜Ｘ_ω，ｌ｜^２］、Ｅ_ｔ，ｆ［｜Ｙ_ω，ｌ｜^２］の計算で、点（ω，ｌ）で極大値を持つ重み付け二次元窓関数Ｗ_ｍ，ｎを用いることである。
そこで、エコー消去装置２００ｂ’の二次元類似度計算部２０３ｂ’は、重み係数計算手段２０３４を有する。重み係数計算手段２０３４は、例えば、

により重み付け二次元窓関数を求める（ステップＳ２０３４）。ただし、Ｉは減衰率を決定する値（例えば０．５）である。

次に、第１の計算手段２０３１ｂ’、第２の計算手段２０３２’、第３の計算手段２０３３’が、時間と周波数の二次元ベクトルの期待値（平均値）Ｅ_ｔ，ｆ［Ｘ_ω+m,l+n・Ｙ_ω+m,l+n］、Ｅ_ｔ，ｆ［｜Ｘ_ω，ｌ｜^２］、Ｅ_ｔ，ｆ［｜Ｙ_ω，ｌ｜^２］を、

により算出する（ステップＳ２０３１ｂ’、Ｓ２０３２’、Ｓ２０３３’）。
その他の処理は、第３実施形態と同じである。

［第５実施形態］
図８に、第５実施形態のエコー消去装置の機能構成例を示す。また、図９にエコー消去装置２００ｃの処理フロー例を示す。エコー消去装置２００ｃは、再生信号用の周波数分析部１０１、収音信号用の周波数分析部１０２、二次元類似度計算部２０３ｃ、ゲイン計算部１０４、積算部６、および周波数合成部１０５から構成される。類似度計算部１０３が二次元類似度計算部２０３ｃに置き換わった以外は、従来技術と同じ構成である。以下に、図１と異なる二次元類似度計算部２０３ｃについて説明する。
なお、第５実施形態のエコー消去装置は、再生信号と収音信号のクロススペクトルを式（１）の代わりに式（３）で計算する点で、第１実施形態のエコー消去装置と異なる。

二次元類似度計算部２０３ｃは、再生信号と収音信号のクロススペクトルの和を計算するクロススペクトル計算手段２０３１ｃ、再生信号スペクトルの振幅の二乗（パワースペクトル）の和を計算する第１パワースペクトル計算手段２０３２、収音信号スペクトルの振幅の二乗（パワースペクトル）の和を計算する第２パワースペクトル計算手段２０３３、類似度計算手段２０３５を備えている。二次元類似度計算部２０３ｃは、再生信号スペクトルＸ_ω，ｌと収音信号スペクトルＹ_ω，ｌを入力とする。
クロススペクトル計算手段２０３１ｃは、再生信号スペクトルＸ_ω，ｌと収音信号スペクトルＹ_ω，ｌのクロススペクトルの期待値（平均値）Ｅ_ｔ，ｆ［｜Ｘ_ω,l｜・｜Ｙ_ω,l｜］を

により算出する（ステップＳ２０３１ｃ）。すなわち、クロススペクトル計算手段２０３１ｃは、２つの信号のクロススペクトルの時間軸方向の所定の範囲における和の絶対値を求め、その絶対値について周波数軸方向の所定の範囲における和を求める。
第１パワースペクトル計算手段２０３２は、再生信号スペクトルＸ_ω，ｌの振幅の二乗の期待値（平均値）Ｅ_ｔ，ｆ［｜Ｘ_ω，ｌ｜^２］を

により算出する（ステップＳ２０３２）。
第２パワースペクトル計算手段２０３３は、収音信号スペクトルＹ_ω，ｌの振幅の二乗の期待値（平均値）Ｅ_ｔ，ｆ［｜Ｙ_ω，ｌ｜^２］を、

により算出する（ステップＳ２０３３）。

ここで、ｍ、ｎ、Ｍ_１、Ｍ_２、Ｎ_１、Ｎ_２はそれぞれ自然数、ω＋ｍはωからｍサンプルシフトした値、ｌ＋ｎはｌからｎフレームシフトした値である。例えば、Ｍ_１を５、Ｍ_２を５、Ｎ_１を１０、Ｎ_２を１０とする。このように、時間軸方向だけでなく、周波数方向にも加算することで、サンプル数を増やすことができる。したがって、時間軸方向のサンプル数を少なく（言い換えると、短時間に）することができる。
なお、上記のＥ_ｔ，ｆ［｜Ｘ_ω,l｜・｜Ｙ_ω,l｜］、Ｅ_ｔ，ｆ［｜Ｘ_ω，ｌ｜^２］、Ｅ_ｔ，ｆ［｜Ｙ_ω，ｌ｜^２］は、単なる和を求めており、期待値（平均値）を求める式とはなっていない。しかし、後述の類似度係数ｒ’_ω，ｌを求める式で、Ｅ_ｔ，ｆ［Ｘ_ω,l・Ｙ_ω,l］の二乗が分子、Ｅ_ｔ，ｆ［｜Ｘ_ω，ｌ｜^２］とＥ_ｔ，ｆ［｜Ｙ_ω，ｌ｜^２］の積が分母となるため、単なる和を求めても、類似度係数ｒ’_ω，ｌの値は同じである。

また、本実施形態では、再生信号スペクトルの振幅の二乗（パワースペクトル）の和を計算する計算手段と収音信号スペクトルの振幅の二乗（パワースペクトル）の和を計算する計算手段とを別々とした。しかし、入力となるスペクトルを選択できるようにし、同一の計算手段で、再生信号スペクトルの振幅の二乗（パワースペクトル）の和も収音信号スペクトルの振幅の二乗（パワースペクトル）の和も計算しても良い。
次に、類似度計算手段２０３５は、時間と周波数の二次元ベクトルの期待値（平均値）Ｅ_ｔ，ｆ［｜Ｘ_ω,l｜・｜Ｙ_ω,l｜］、Ｅ_ｔ，ｆ［｜Ｘ_ω，ｌ｜^２］、Ｅ_ｔ，ｆ［｜Ｙ_ω，ｌ｜^２］を用いて、再生信号スペクトルＸ_ω，ｌと収音信号スペクトルＹ_ω，ｌとの類似度係数ｒ’_ω，ｌを

により求める（ステップＳ２０３５）。類似度係数ｒ’_ω，ｌは０〜１の間の実数値をとる。

第１実施形態が二次元の複素相関に基づく類似度計算装置、第３実施形態が二次元の振幅相関に基づく類似度計算装置であるのに対し、第５実施形態では、時間方向の複素相関の絶対値から周波数方向の相関を計算することで、周波数方向の位相のずれによる相関誤差を回避して二次元複素相関よりも類似度を高精度に計算できる。また、時間方向の位相を考慮することで特徴量が増加し、二次元振幅相関より時間ベクトルを短時間にしても高精度に類似度を計算できる。

［第６実施形態］
第６実施形態のエコー消去装置２００ｃ’も、図８の機能構成例と図９の処理フロー例で説明する。第５実施形態と異なる点は、時間と周波数の二次元ベクトルの期待値（平均値）Ｅ_ｔ，ｆ［Ｘ_ω,l・Ｙ_ω,l］、Ｅ_ｔ，ｆ［｜Ｘ_ω，ｌ｜^２］、Ｅ_ｔ，ｆ［｜Ｙ_ω，ｌ｜^２］の計算で、点（ω，ｌ）で極大値を持つ重み付け二次元窓関数Ｗ_ｍ，ｎを用いることである。
そこで、エコー消去装置２００ｃ’の二次元類似度計算部２０３ｃ’は、重み係数計算手段２０３４を有する。重み係数計算手段２０３４は、例えば、

により重み付け二次元窓関数を求める（ステップＳ２０３４）。ただし、Ｉは減衰率を決定する値（例えば０．５）である。

次に、第１の計算手段２０３１ｃ’、第２の計算手段２０３２’、第３の計算手段２０３３’が、時間と周波数の二次元ベクトルの期待値（平均値）Ｅ_ｔ，ｆ［Ｘ_ω+m,l+n・Ｙ_ω+m,l+n］、Ｅ_ｔ，ｆ［｜Ｘ_ω，ｌ｜^２］、Ｅ_ｔ，ｆ［｜Ｙ_ω，ｌ｜^２］を、

により算出する（ステップＳ２０３１ｃ’、Ｓ２０３２’、Ｓ２０３３’）。
その他の処理は、第５実施形態と同じである。

［第７実施形態］
図１０に、本発明の二次元類似度計算部と適応フィルタとを用いたエコー消去装置の機能構成例を示す。適応フィルタ３０１には、従来技術を用いればよい。図１１に、適応フィルタの機能構成例を示す。また、エコー消去装置３００の処理フローを図１２に示す。エコー消去装置３００は、再生信号用の周波数分析部１０１、収音信号用の周波数分析部１０２、二次元類似度計算部２０３、および適応フィルタ３０１から構成される。適応フィルタ３０１は、再生信号用の周波数分析部１０１’、収音信号用の周波数分析部１０２’、更新量計算部３０２、積算部６’、フィルタ更新部３０３、フィルタ計算部３０４、加算部７、および周波数合成部１０５’から構成される。

再生信号用の周波数分析部１０１、収音信号用の周波数分析部１０２、二次元類似度計算部２０３の処理フロー（ステップＳ１０１、Ｓ１０２、Ｓ２０３）は、第１実施形態と同じである。以下では、適応フィルタ３０１の処理フロー（ステップＳ３０１）について説明する。
再生信号用の周波数分析部１０１’は、再生信号ｘ（ｋ）を入力とし、再生信号スペクトルＸ_ω，ｌを出力する（ステップＳ１０１’）。収音信号用の周波数分析部１０２’は、収音信号ｙ（ｋ）を入力とし、収音信号スペクトルＹ_ω，ｌを出力する（ステップＳ１０２’）。更新量計算部３０２は、再生信号スペクトルＸ_ω，ｌとエコー消去信号スペクトルＥ_ω，ｌを入力とし、フィルタ更新量ΔＨ＾_ω，ｌを計算する（ステップＳ３０２）。フィルタ更新量ΔＨ＾_ω，ｌの計算方法としては、例えばＦＬＭＳ（Fast Least-Mean Square）アルゴリズム（Ferrara E.Jr., Widrow B., “Acoustics Speech and Signal Processing”, IEEE Transactions on Signal Processing, vol.29, Issue 3, Jun 1981pp.679-683.）を用いることができる。フィルタ更新量ΔＨ＾_ω，ｌは、前記文献中の式（１５）の右辺第２項に相当する。

積算部６’は、フィルタ更新量ΔＨ＾_ω，ｌに類似度係数ｒ’_ω，ｌを積算し、フィルタ積算更新量ｒ’_ω，ｌ・ΔＨ＾_ω，ｌを出力する（ステップＳ６’）。積算部６’によって、ダブルトーク（エコー信号に送話者の信号が混入する状態）雑音などの外乱に起因するエコー消去装置の性能劣化を、抑圧することができる。フィルタ積算更新量は、フィルタ更新量ΔＨ＾_ω，ｌと類似度係数ｒ’_ω，ｌとのその他の積算でも良い。
フィルタ更新部３０３は、フィルタ積算更新量ｒ’_ω，ｌ・ΔＨ＾_ω，ｌを入力とし、フィルタ係数Ｈ＾_ω，ｌを出力する（ステップＳ３０３）。ここで、フィルタ係数Ｈ＾_ω，ｌは、
Ｈ＾_ω，ｌ＝Ｈ＾_{ω，ｌ−１}＋ｒ’_ω，ｌ・ΔＨ＾_ω，ｌ
により求める。なお、ｌ−１とは、１フレーム前を示す値である。類似度係数ｒ’_ω，ｌは、マイクロホン２でエコー信号のみが収音された場合（受話シングルトークの状態）には、１に近い値となる。また、ダブルトークや雑音が多い場合には、０に近い値となる。このような類似度係数ｒ’_ω，ｌが、フィルタ更新量ΔＨ＾_ω，ｌに積算されることで、適応フィルタの更新量が制御される。

フィルタ計算部３０４は、再生信号スペクトルＸ_ω，ｌとフィルタ係数Ｈ＾_ω，ｌを入力とし、擬似エコー信号スペクトルＤ＾_ω，ｌを出力する（ステップＳ３０４）。擬似エコー信号スペクトルＤ＾_ω，ｌは、
Ｄ＾_ω，ｌ＝Ｈ＾_ω，ｌ・Ｘ_ω，ｌ
により求める。
加算部７は、収音信号スペクトルＹ_ω，ｌから擬似エコー信号スペクトルＤ＾_ω，ｌを減算し、エコー消去信号スペクトルＥ_ω，ｌを得る（ステップＳ７）。周波数合成部１０５’は、各周波数成分ωに対応するエコー消去信号スペクトルＥ_ω，ｌから、時間領域の信号ｅ（ｋ）を再合成して出力する（ステップＳ１０５’）。

このような方法により類似度係数を求めるので、時間ベクトルを短時間にした場合にも類似度計算に利用できる特徴量を補うことができる。したがって、時間ベクトルを短時間にしても類似度計算の精度の低下を防ぐことができる。また、エコー消去技術に適用した場合には、エコー経路が頻繁に変化する場合でも、短時間で追従できる。なお、二次元類似度計算部２０３の代わりに、第２実施形態の二次元類似度計算部２０３’、第３実施形態の二次元類似度計算部２０３ｂ、第４実施形態の二次元類似度計算部２０３ｂ’、第５実施形態の二次元類似度計算部２０３ｃ、第６実施形態の二次元類似度計算部２０３ｃ’を用いても良い。

［変形例等］
本発明の類似度計算方法は、エコー消去装置以外に適用しても良い。第１実施形態〜第４実施形態の二次元類似度計算部において、一般に、時間軸方向の所定の範囲−Ｎ_１〜Ｎ_２、かつ、周波数軸方向の所定の範囲−Ｍ_１〜Ｍ_２の範囲でスペクトルの積の和を計算しても良い。すなわち、例えば、第１実施形態の二次元類似度計算部２０３の第１の計算手段２０３１が、Ｎ_１、Ｎ_２、Ｍ_１、Ｍ_２をそれぞれ自然数とし、式（１）に代えて次式でクロススペクトルの和を計算してもよい。

他の実施形態における二次元類似度計算部においても同様である。
ここで、第１実施形態〜第６実施形態において、Ｍ_１、Ｍ_２はサンプリング周波数に依存する整数であり、例えば、サンプリング周波数が１６ｋＨｚの場合、Ｍ_１は２から１０の間の値、Ｍ_２も２から１０の値に設定するとよい。特に、Ｍ_１＝５、Ｍ_２＝５の付近でＭ_１とＭ_２を設定するのが望ましい。サンプリング周波数が２倍になれば、Ｍ_１とＭ_２の値も２倍にするとよい。一方、Ｎ_１、Ｎ_２は使用環境における残響時間及び雑音に係る時定数に依存する自然数で、例えば、Ｎ_１＝１０、Ｎ_２＝０とする。残響時間が長い場合には、例えば、Ｎ_１＝１００、Ｎ_２＝０とする。

本発明による類似度計算方法及びエコー消去方法の各ステップをコンピュータで実行可能なプログラムとして記述し、コンピュータでこの発明を実行してもよい。また、そのプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておき、そのプログラムを読み出して実行してもよい。
例えば、図１３に示すように、各部がバス５０に接続され、メモリ５２に類似度計算プログラムが、又は、メモリ５３にエコー消去プログラムが、ＣＤ−ＲＯＭ、ハードディスクなどから、あるいは通信回線を介してインストールされてある。ＣＰＵ５１がこの類似度計算プログラム又はエコー消去プログラムを実行することにより、類似度計算方法又はエコー消去方法を実行することができる。記憶部５５は、一時的にデータを記憶するためなどに用いられる。

なお、第１実施形態における第１の計算手段２０３１（図３）、第２実施形態における第１の計算手段２０３１’（図３）、第３実施形態におけるクロス振幅スペクトル計算手段２０３１ｂ（図５）、第４実施形態におけるクロススペクトル計算手段２０３１ｃ（図８）、第５実施形態におけるクロススペクトル計算手段２０３１ｃ’（図８）は、２つの信号のスペクトルの積の和を求めるという点で共通している。特許請求の範囲及び明細書における積和計算手段は、これらの計算手段を意味する。

従来のエコー消去装置の機能構成例を示す図。 従来のエコー消去装置の処理フローを示す図。 第１実施形態、第２実施形態のエコー消去装置の機能構成例を示す図。 第１実施形態、第２実施形態のエコー消去装置の処理フローを示す図。 第３実施形態、第４実施形態のエコー消去装置の機能構成例を示す図。 第３実施形態、第４実施形態のエコー消去装置の処理フローを示す図。 二次元類似度計算部２０３ｂの機能構成例を示す図。 第５実施形態、第６実施形態のエコー消去装置の機能構成例を示す図。 第５実施形態、第６実施形態のエコー消去装置の処理フローを示す図。 本発明の二次元類似度計算部と適応フィルタとを用いたエコー消去装置の機能構成例を示す図。 適応フィルタの機能構成例を示す図。 第７実施形態のエコー消去装置の処理フローを示す図。 本発明による類似度計算プログラム及びエコー消去方法がコンピュータにより実行される場合の構成例を示す図。

Claims (16)

1. ２つの信号スペクトル間の類似度を求める類似度計算装置であって、
   各前記信号スペクトルは、所定のサンプル数（以下、「フレーム」という。）、所定の周波数間隔（以下、「周波数値」という。）ごとに分析されたスペクトルであり、
   周波数軸方向の所定の範囲内かつ時間軸方向の所定の範囲内で、前記２つの信号スペクトルの積の和を求める積和計算手段と
   周波数軸方向の所定の範囲内かつ時間軸方向の所定の範囲内で、各前記信号スペクトルの振幅の二乗の和を求めるパワースペクトル計算手段と
   前記積和計算手段の出力と前記パワースペクトル計算手段の出力から類似度係数を求める類似度係数計算手段とを備え、
   前記積和計算手段は、周波数軸方向の所定の範囲内かつ時間軸方向の所定の範囲内で、前記２つの信号スペクトルのクロススペクトルの和を求めるクロススペクトル計算手段であり、
   Ｘ_ω，ｌとＹ_ω，ｌをそれぞれｌ番目のフレームのω番目の周波数値に対する前記２つの信号スペクトル、Ｎ_１、Ｎ_２、Ｍ_１、Ｍ_２を自然数とするときに、
   前記クロススペクトル計算手段は、
   

   

   を用いて前記２つの信号スペクトルのクロススペクトルの和を求め、
   前記パワースペクトル計算手段は、
   

   

   また
   

   

   を用いて各前記信号スペクトルの積の和を求め、
   前記類似度係数計算手段は、類似度係数ｒ’_ω，ｌを
   

   

   により求める
   ことを特徴とする類似度計算装置。
2. ２つの信号スペクトル間の類似度を求める類似度計算装置であって、
   各前記信号スペクトルは、所定のサンプル数（以下、「フレーム」という。）、所定の周波数間隔（以下、「周波数値」という。）ごとに分析されたスペクトルであり、
   周波数軸方向の所定の範囲内かつ時間軸方向の所定の範囲内で、前記２つの信号スペクトルの積の和を求める積和計算手段と
   周波数軸方向の所定の範囲内かつ時間軸方向の所定の範囲内で、各前記信号スペクトルの振幅の二乗の和を求めるパワースペクトル計算手段と
   前記積和計算手段の出力と前記パワースペクトル計算手段の出力から類似度係数を求める類似度係数計算手段とを備え、
   前記積和計算手段は、周波数軸方向の所定の範囲内かつ時間軸方向の所定の範囲内で、前記２つの信号スペクトルの振幅の積の和を求めるクロス振幅スペクトル計算手段であり、
   Ｘ_ω，ｌとＹ_ω，ｌをそれぞれｌ番目のフレームのω番目の周波数値に対する前記２つの信号スペクトル、Ｎ_１、Ｎ_２、Ｍ_１、Ｍ_２を自然数とするときに、
   前記クロス振幅スペクトル計算手段は、
   

   

   を用いて前記２つの信号スペクトルの振幅の積の和を求め、
   前記パワースペクトル計算手段は、
   

   

   また
   

   

   を用いて各前記信号スペクトルの積の和を求め、
   前記類似度係数計算手段は、類似度係数ｒ’_ω，ｌを
   

   

   により求める
   ことを特徴とする類似度計算装置。
3. ２つの信号スペクトル間の類似度を求める類似度計算装置であって、
   各前記信号スペクトルは、所定のサンプル数（以下、「フレーム」という。）、所定の周波数間隔（以下、「周波数値」という。）ごとに分析されたスペクトルであり、
   周波数軸方向の所定の範囲内かつ時間軸方向の所定の範囲内で、前記２つの信号スペクトルの積の和を求める積和計算手段と
   周波数軸方向の所定の範囲内かつ時間軸方向の所定の範囲内で、各前記信号スペクトルの振幅の二乗の和を求めるパワースペクトル計算手段と
   前記積和計算手段の出力と前記パワースペクトル計算手段の出力から類似度係数を求める類似度係数計算手段とを備え、
   前記積和計算手段は、前記２つの信号スペクトルのクロススペクトルの時間軸方向の所定の範囲における和の絶対値を求め、その絶対値について周波数軸方向の所定の範囲における和を求めるクロススペクトル計算手段であり、
   Ｘ_ω，ｌとＹ_ω，ｌをそれぞれｌ番目のフレームのω番目の周波数値に対する前記２つの信号スペクトル、Ｎ_１、Ｎ_２、Ｍ_１、Ｍ_２を自然数とするときに、
   前記クロススペクトル計算手段は、
   

   

   を用いて前記２つの信号スペクトルのクロススペクトルの和を求め、
   前記パワースペクトル計算手段は、
   

   

   また
   

   

   を用いて各前記信号スペクトルの積の和を求め、
   前記類似度係数計算手段は、類似度係数ｒ’_ω，ｌを
   

   

   により求める
   ことを特徴とする類似度計算装置。
4. ２つの信号スペクトル間の類似度を求める類似度計算装置であって、
   各前記信号スペクトルは、所定のサンプル数（以下、「フレーム」という。）、所定の周波数間隔（以下、「周波数値」という。）ごとに分析されたスペクトルであり、
   周波数軸方向の所定の範囲内かつ時間軸方向の所定の範囲内で、前記２つの信号スペクトルの積の和を求める積和計算手段と
   周波数軸方向の所定の範囲内かつ時間軸方向の所定の範囲内で、各前記信号スペクトルの振幅の二乗の和を求めるパワースペクトル計算手段と
   前記積和計算手段の出力と前記パワースペクトル計算手段の出力から類似度係数を求める類似度係数計算手段とを備え、
   前記積和計算手段は、周波数軸方向の所定の範囲内かつ時間軸方向の所定の範囲内で、前記２つの信号スペクトルのクロススペクトルの和を求めるクロススペクトル計算手段であり、
   Ｘ_ω，ｌとＹ_ω，ｌをそれぞれｌ番目のフレームのω番目の周波数値に対する前記２つの信号スペクトル、Ｎ_１、Ｎ_２、Ｍ_１、Ｍ_２を自然数、Ｗ_ｍ，ｎを重みとするときに、
   前記クロススペクトル計算手段は、
   

   

   を用いて前記２つの信号スペクトルのクロススペクトルの和を求め、
   前記パワースペクトル計算手段は、
   

   

   また
   

   

   を用いて各前記信号スペクトルの積の和を求め、
   前記類似度係数計算手段は、類似度係数ｒ’_ω，ｌを
   

   

   により求める
   ことを特徴とする類似度計算装置。
5. ２つの信号スペクトル間の類似度を求める類似度計算装置であって、
   各前記信号スペクトルは、所定のサンプル数（以下、「フレーム」という。）、所定の周波数間隔（以下、「周波数値」という。）ごとに分析されたスペクトルであり、
   周波数軸方向の所定の範囲内かつ時間軸方向の所定の範囲内で、前記２つの信号スペクトルの積の和を求める積和計算手段と
   周波数軸方向の所定の範囲内かつ時間軸方向の所定の範囲内で、各前記信号スペクトルの振幅の二乗の和を求めるパワースペクトル計算手段と
   前記積和計算手段の出力と前記パワースペクトル計算手段の出力から類似度係数を求める類似度係数計算手段とを備え、
   前記積和計算手段は、周波数軸方向の所定の範囲内かつ時間軸方向の所定の範囲内で、前記２つの信号スペクトルの振幅の積の和を求めるクロス振幅スペクトル計算手段であり、
   Ｘ_ω，ｌとＹ_ω，ｌをそれぞれｌ番目のフレームのω番目の周波数値に対する前記２つの信号スペクトル、Ｎ_１、Ｎ_２、Ｍ_１、Ｍ_２を自然数、Ｗ_ｍ，ｎを重みとするときに、
   前記クロス振幅スペクトル計算手段は、
   

   

   を用いて前記２つの信号スペクトルの振幅の積の和を求め、
   前記パワースペクトル計算手段は、
   

   

   また
   

   

   を用いて各前記信号スペクトルの積の和を求め、
   前記類似度係数計算手段は、類似度係数ｒ’_ω，ｌを
   

   

   により求める
   ことを特徴とする類似度計算装置。
6. ２つの信号スペクトル間の類似度を求める類似度計算装置であって、
   各前記信号スペクトルは、所定のサンプル数（以下、「フレーム」という。）、所定の周波数間隔（以下、「周波数値」という。）ごとに分析されたスペクトルであり、
   周波数軸方向の所定の範囲内かつ時間軸方向の所定の範囲内で、前記２つの信号スペクトルの積の和を求める積和計算手段と
   周波数軸方向の所定の範囲内かつ時間軸方向の所定の範囲内で、各前記信号スペクトルの振幅の二乗の和を求めるパワースペクトル計算手段と
   前記積和計算手段の出力と前記パワースペクトル計算手段の出力から類似度係数を求める類似度係数計算手段とを備え、
   前記積和計算手段は、前記２つの信号スペクトルのクロススペクトルの時間軸方向の所定の範囲における和の絶対値を求め、その絶対値について周波数軸方向の所定の範囲における和を求めるクロススペクトル計算手段であり、
   Ｘ_ω，ｌとＹ_ω，ｌをそれぞれｌ番目のフレームのω番目の周波数値に対する前記２つの信号スペクトル、Ｎ_１、Ｎ_２、Ｍ_１、Ｍ_２を自然数、Ｗ_ｍ，ｎを重みとするときに、
   前記クロススペクトル計算手段は、
   

   

   を用いて前記２つの信号スペクトルのクロススペクトルの和を求め、
   前記パワースペクトル計算手段は、
   

   

   また
   

   

   を用いて各前記信号スペクトルの積の和を求め、
   前記類似度係数計算手段は、類似度係数ｒ’_ω，ｌを
   

   

   により求める
   ことを特徴とする類似度計算装置。
7. 再生信号を周波数分析して再生信号スペクトルを得る第１の周波数分析部と、
   収音信号を周波数分析して収音信号スペクトルを得る第２の周波数分析部と、
   前記再生信号スペクトルと前記収音信号スペクトルとの類似度係数を計算する請求項１から６のいずれかに記載の類似度計算装置と、
   前記類似度係数を前記収音信号スペクトルから、ゲイン係数を求めるゲイン計算部と、
   前記ゲイン係数を前記収音信号スペクトルに積算し、エコー消去スペクトルを得る積算部と、
   前記エコー消去スペクトルから時間領域の信号を得る周波数合成部
   を備えるエコー消去装置。
8. 再生信号を周波数分析して再生信号スペクトルを得る第１の周波数分析部と、
   収音信号を周波数分析して収音信号スペクトルを得る第２の周波数分析部と、
   前記再生信号スペクトルと前記収音信号スペクトルとの類似度係数を計算する請求項１から６のいずれかに記載の類似度計算装置と、
   前記再生信号、前記収音信号および前記類似度係数を用いて、前記収音信号中の前記再生信号の成分を消去した出力信号を得る適応フィルタ部
   を備えるエコー消去装置。
9. ２つの信号スペクトル間の類似度を求める類似度計算方法であって、
   各前記各信号スペクトルは、所定のサンプル数（以下、「フレーム」という。）、所定の周波数間隔（以下、「周波数値」という。）ごとに分析されたスペクトルであり、
   周波数軸方向の所定の範囲内かつ時間軸方向の所定の範囲内で、前記２つの信号スペクトルの積の和を求める積和計算ステップと
   周波数軸方向の所定の範囲内かつ時間軸方向の所定の範囲内で、各前記信号スペクトルの振幅の二乗の和を求めるパワースペクトル計算ステップと
   前記積和計算ステップの出力と前記パワースペクトル計算ステップの出力から類似度係数を求める類似度係数計算ステップを有し、
   前記積和計算ステップは、周波数軸方向の所定の範囲内かつ時間軸方向の所定の範囲内で、前記２つの信号スペクトルのクロススペクトルの和を求めるクロススペクトル計算ステップであり、
   Ｘ_ω，ｌとＹ_ω，ｌをそれぞれｌ番目のフレームのω番目の周波数値に対する前記２つの信号スペクトル、Ｎ_１、Ｎ_２、Ｍ_１、Ｍ_２を自然数とするときに、
   前記クロススペクトル計算ステップは、
   

   

   を用いて前記２つの信号スペクトルのクロススペクトルの和を求め、
   前記パワースペクトル計算ステップは、
   

   

   また
   

   

   を用いて各前記信号スペクトルの積の和を求め、
   前記類似度係数計算ステップは、類似度係数ｒ’_ω，ｌを
   

   

   により求める
   ことを特徴とする類似度計算方法。
10. ２つの信号スペクトル間の類似度を求める類似度計算方法であって、
    各前記信号スペクトルは、所定のサンプル数（以下、「フレーム」という。）、所定の周波数間隔（以下、「周波数値」という。）ごとに分析されたスペクトルであり、
    周波数軸方向の所定の範囲内かつ時間軸方向の所定の範囲内で、前記２つの信号スペクトルの積の和を求める積和計算ステップと
    周波数軸方向の所定の範囲内かつ時間軸方向の所定の範囲内で、各前記信号スペクトルの振幅の二乗の和を求めるパワースペクトル計算ステップと
    前記積和計算ステップの出力と前記パワースペクトル計算ステップの出力から類似度係数を求める類似度係数計算ステップを有し、
    前記積和計算ステップは、周波数軸方向の所定の範囲内かつ時間軸方向の所定の範囲内で、前記２つの信号スペクトルの振幅の積の和を求めるクロス振幅スペクトル計算ステップであり、
    Ｘ_ω，ｌとＹ_ω，ｌをそれぞれｌ番目のフレームのω番目の周波数値に対する前記２つの信号スペクトル、Ｎ_１、Ｎ_２、Ｍ_１、Ｍ_２を自然数とするときに、
    前記クロス振幅スペクトル計算ステップは、
    

    

    を用いて前記２つの信号スペクトルの振幅の積の和を求め、
    前記パワースペクトル計算ステップは、
    

    

    また
    

    

    を用いて各前記信号スペクトルの積の和を求め、
    前記類似度係数計算ステップは、類似度係数ｒ’_ω，ｌを
    

    

    により求める
    ことを特徴とする類似度計算方法。
11. ２つの信号スペクトル間の類似度を求める類似度計算方法であって、
    各前記信号スペクトルは、所定のサンプル数（以下、「フレーム」という。）、所定の周波数間隔（以下、「周波数値」という。）ごとに分析されたスペクトルであり、
    周波数軸方向の所定の範囲内かつ時間軸方向の所定の範囲内で、前記２つの信号スペクトルの積の和を求める積和計算ステップと
    周波数軸方向の所定の範囲内かつ時間軸方向の所定の範囲内で、各前記信号スペクトルの振幅の二乗の和を求めるパワースペクトル計算ステップと
    前記積和計算ステップの出力と前記パワースペクトル計算ステップの出力から類似度係数を求める類似度係数計算ステップを有し、
    前記積和計算ステップは、前記２つの信号スペクトルのクロススペクトルの時間軸方向の所定の範囲における和の絶対値を求め、その絶対値について周波数軸方向の所定の範囲における和を求めるクロススペクトル計算ステップであり、
    Ｘ_ω，ｌとＹ_ω，ｌをそれぞれｌ番目のフレームのω番目の周波数値に対する前記２つの信号スペクトル、Ｎ_１、Ｎ_２、Ｍ_１、Ｍ_２を自然数とするときに、
    前記クロススペクトル計算ステップは、
    

    

    を用いて前記２つの信号スペクトルのクロススペクトルの和を求め、
    前記パワースペクトル計算ステップは、
    

    

    また
    

    

    を用いて各前記信号スペクトルの積の和を求め、
    前記類似度係数計算ステップは、類似度係数ｒ’_ω，ｌを
    

    

    により求める
    ことを特徴とする類似度計算方法。
12. ２つの信号スペクトル間の類似度を求める類似度計算方法であって、
    各前記信号スペクトルは、所定のサンプル数（以下、「フレーム」という。）、所定の周波数間隔（以下、「周波数値」という。）ごとに分析されたスペクトルであり、
    周波数軸方向の所定の範囲内かつ時間軸方向の所定の範囲内で、前記２つの信号スペクトルの積の和を求める積和計算ステップと
    周波数軸方向の所定の範囲内かつ時間軸方向の所定の範囲内で、各前記信号スペクトルの振幅の二乗の和を求めるパワースペクトル計算ステップと
    前記積和計算ステップの出力と前記パワースペクトル計算ステップの出力から類似度係数を求める類似度係数計算ステップを有し、
    前記積和計算ステップは、周波数軸方向の所定の範囲内かつ時間軸方向の所定の範囲内で、前記２つの信号スペクトルのクロススペクトルの和を求めるクロススペクトル計算ステップであり、
    Ｘ_ω，ｌとＹ_ω，ｌをそれぞれｌ番目のフレームのω番目の周波数値に対する前記２つの信号スペクトル、Ｎ_１、Ｎ_２、Ｍ_１、Ｍ_２を自然数、Ｗ_ｍ，ｎを重みとするときに、
    前記クロススペクトル計算ステップは、
    

    

    を用いて前記２つの信号スペクトルのクロススペクトルの和を求め、
    前記パワースペクトル計算ステップは、
    

    

    また
    

    

    を用いて各前記信号スペクトルの積の和を求め、
    前記類似度係数計算ステップは、類似度係数ｒ’_ω，ｌを
    

    

    により求める
    ことを特徴とする類似度計算方法。
13. ２つの信号スペクトル間の類似度を求める類似度計算方法であって、
    各前記信号スペクトルは、所定のサンプル数（以下、「フレーム」という。）、所定の周波数間隔（以下、「周波数値」という。）ごとに分析されたスペクトルであり、
    周波数軸方向の所定の範囲内かつ時間軸方向の所定の範囲内で、前記２つの信号スペクトルの積の和を求める積和計算ステップと
    周波数軸方向の所定の範囲内かつ時間軸方向の所定の範囲内で、各前記信号スペクトルの振幅の二乗の和を求めるパワースペクトル計算ステップと
    前記積和計算ステップの出力と前記パワースペクトル計算ステップの出力から類似度係数を求める類似度係数計算ステップを有し、
    前記積和計算ステップは、周波数軸方向の所定の範囲内かつ時間軸方向の所定の範囲内で、前記２つの信号スペクトルの振幅の積の和を求めるクロス振幅スペクトル計算ステップであり、
    Ｘ_ω，ｌとＹ_ω，ｌをそれぞれｌ番目のフレームのω番目の周波数値に対する前記２つの信号スペクトル、Ｎ_１、Ｎ_２、Ｍ_１、Ｍ_２を自然数、Ｗ_ｍ，ｎを重みとするときに、
    前記クロス振幅スペクトル計算ステップは、
    

    

    を用いて前記２つの信号スペクトルの振幅の積の和を求め、
    前記パワースペクトル計算ステップは、
    

    

    また
    

    

    を用いて各前記信号スペクトルの積の和を求め、
    前記類似度係数計算ステップは、類似度係数ｒ’_ω，ｌを
    

    

    により求める
    ことを特徴とする類似度計算方法。
14. ２つの信号スペクトル間の類似度を求める類似度計算方法であって、
    各前記信号スペクトルは、所定のサンプル数（以下、「フレーム」という。）、所定の周波数間隔（以下、「周波数値」という。）ごとに分析されたスペクトルであり、
    周波数軸方向の所定の範囲内かつ時間軸方向の所定の範囲内で、前記２つの信号スペクトルの積の和を求める積和計算ステップと
    周波数軸方向の所定の範囲内かつ時間軸方向の所定の範囲内で、各前記信号スペクトルの振幅の二乗の和を求めるパワースペクトル計算ステップと
    前記積和計算ステップの出力と前記パワースペクトル計算ステップの出力から類似度係数を求める類似度係数計算ステップを有し、
    前記積和計算ステップは、前記２つの信号スペクトルのクロススペクトルの時間軸方向の所定の範囲における和の絶対値を求め、その絶対値について周波数軸方向の所定の範囲における和を求めるクロススペクトル計算ステップであり、
    Ｘ_ω，ｌとＹ_ω，ｌをそれぞれｌ番目のフレームのω番目の周波数値に対する前記２つの信号スペクトル、Ｎ_１、Ｎ_２、Ｍ_１、Ｍ_２を自然数、Ｗ_ｍ，ｎを重みとするときに、
    前記クロススペクトル計算ステップは、
    

    

    を用いて前記２つの信号スペクトルのクロススペクトルの和を求め、
    前記パワースペクトル計算ステップは、
    

    

    また
    

    

    を用いて各前記信号スペクトルの積の和を求め、
    前記類似度係数計算ステップは、類似度係数ｒ’_ω，ｌを
    

    

    により求める
    ことを特徴とする類似度計算方法。
15. 再生信号を周波数分析して再生信号スペクトルを得る第１の周波数分析ステップと、
    収音信号を周波数分析して収音信号スペクトルを得る第２の周波数分析ステップと、
    前記再生信号スペクトルと前記収音信号スペクトルとの類似度係数を計算する請求項９から１４のいずれかに記載の類似度計算方法と、
    前記類似度係数を前記収音信号スペクトルから、ゲイン係数を求めるゲイン計算ステップと、
    前記ゲイン係数を前記収音信号スペクトルに積算し、エコー消去スペクトルを得る積算ステップと、
    前記エコー消去スペクトルから時間領域の信号を得る周波数合成ステップ
    を有するエコー消去方法。
16. 再生信号を周波数分析して再生信号スペクトルを得る第１の周波数分析ステップと、
    収音信号を周波数分析して収音信号スペクトルを得る第２の周波数分析ステップと、
    前記再生信号スペクトルと前記収音信号スペクトルとの類似度係数を計算する請求項９から１４のいずれかに記載の類似度計算方法と、
    前記再生信号、前記収音信号および前記類似度係数を用いて、前記収音信号中の前記再生信号の成分を消去した出力信号を得る適応フィルタステップ
    を有するエコー消去方法。

Images