JP4690243B2 - デジタルフィルタ、周期性騒音低減装置および騒音低減装置 - Google Patents

Description

本発明は、周期性騒音を低減するための騒音低減装置やそれに適したデジタルフィルタに関する。

現在、ジェットファンを用いた換気ダクトやディーゼル発電機の排気ダクトなどから発せられる騒音が原因で電話による連絡が取り難いという問題が生じている。そこで、このような騒音が重畳した音声信号に対して、音声と騒音の特性上の違いを利用して騒音を抑圧し、音声を強調する騒音再合成法が検討されている。この手法は連続スペクトルの騒音を効果的に抑圧し、その効果は電話機を用いた受聴実験によって確認されている（非特許文献１,２参照）。また、実際に採取した騒音に対しても、その連続スペクトル成分の低減に効果があることが確認されている。
A. Kawamura, K. Fujii, Y. Itoh, and Y. Fukui, "A new noise reduction method using estimated noise spectrum," IEICE Trans. Fundamentals, vol. E85-A, no. 4, pp. 784-789, Apr. 2002. 川村新，藤井健作，伊藤良生，副井裕, "線形予測分析に基づく騒音抑圧法," 信学論(A), vol. J85-A, no. 4, pp. 415-423, Apr.2002.

しかし、実際には騒音は、そのような連続スペクトル成分以外にも、回転数に対応する周波数とその高調波からなる線スペクトル成分（以下、周期性騒音と称する）を含むことが多い。これに対して、騒音再合成法では後者の周期性騒音で低減効果が得られず、却って、連続スペクトルの騒音が抑えられた分だけ、周期性騒音が強調されて聞こえるという問題が生じている。その原因は、周期性騒音が母音とよく似た特性をもっていて音声と区別しにくい点にある。したがって、その低減には音声との特性上のわずかな違いを最大限に利用する工夫が必要となる。

その特性上の違いとして、ファンやエンジンの回転数に関係する周期性騒音では周波数が既知であることが挙げられる。このような周波数が既知である騒音の低減に対して、ラインエンハンサの原理に基づく手法（例えば、「杉原，藤井，川村，伊藤，副井，”音声に重畳した正弦波騒音の低減法に関する検討”，信学技報，US 2002-98，Jan 2003」参照）が提案されている。

本願発明の目的は、さらに性能が改善された周期性騒音低減装置やそのためのデジタルフィルタを提供することにある。

上記課題を解決するために、本願発明にかかるデジタルフィルタは、周期性騒音低減装置に用いられるデジタルフィルタであって、そのインパルス応答が、該周期性騒音の周期的なタイミングに略一致する時間においてのみ、０でもなく、また、その近傍の値でもない係数値を有するものである。

上記デジタルフィルタにおいて、該インパルス応答全体にわたる係数値の総和が略１であってもよい。

上記デジタルフィルタにおいて、ＩＩＲ型であり、フィードバックループを備え、該フィードバックループ中に遅延部を有し、該遅延部よって生ずる遅延時間が、該周期性騒音の周期と略同一であってもよい。

上記デジタルフィルタにおいて、該周期性騒音の周期的なタイミングに略一致する時間における係数値が、後段ほど小さくなるような減衰パターンを示すものであってもよい。

上記デジタルフィルタにおいて、該減衰パターンが指数減衰パターンであってもよい。

上記デジタルフィルタにおいて、ＦＩＲ型であり、直列的に連続して接続された複数の遅延素子と、複数のフィルタタップとを備え、複数の遅延素子によって生ぜしめられる遅延時間の時間軸上において、該周期性騒音の周期的なタイミングに略一致する時間の信号に対してのみ、０でもなく、また、その近傍の値でもないフィルタ係数が設定されたフィルタタップが設けられたものであってもよい。

上記デジタルフィルタにおいて、該周期性騒音の周期的なタイミングに略一致する時間における係数値が、後段ほど小さくなるような減衰パターンを示すものであってもよい。

上記デジタルフィルタにおいて、該減衰パターンが指数減衰パターンであってもよい。

上記デジタルフィルタにおいて、該減衰パターンがハミング窓の後半部に相当する減衰パターンであってもよい。

上記デジタルフィルタにおいて、該周期性騒音の周期的なタイミングに略一致する時間における係数値が、ハミング窓に相当するパターンを示すものであってもよい。

上記課題を解決するために、本願発明にかかるもう一つのデジタルフィルタは、周期性騒音低減装置に用いられるデジタルフィルタであって、適応型であり、直列的に連続して接続された複数の遅延素子と、フィルタ係数を更新可能な複数のフィルタタップとを備え、該周期性騒音の音声信号が主入力信号として用いられ、該デジタルフィルタの出力信号と該音声信号との誤差信号のパワーが最小化されるように該フィルタタップのフィルタ係数が更新され、複数の遅延素子によって生ぜしめられる遅延時間の時間軸上において、該周期性騒音の周期的なタイミングに略一致する時間の信号に対してのみ、実質的なフィルタ係数の更新が可能なフィルタタップが設けられたものである。

上記デジタルフィルタにおいて、該実質的なフィルタ係数の更新が可能なフィルタタップによってその出力信号に対してフィルタ係数が乗ぜられる遅延素子以外の遅延素子の出力信号に対しては、フィルタタップを設けないか、又は、０若しくはその近傍の値をフィルタ係数として乗ずるためのフィルタタップが設けられたものであってもよい。

上記デジタルフィルタにおいて、該デジタルフィルタにおいて実行される適応アルゴリズムが学習同定法であってもよい。

上記デジタルフィルタにおいて、該実質的なフィルタ係数の更新が可能なフィルタタップにおいて、そのフィルタ係数更新可能範囲の最大値の合計値が、１又はその近傍の値であってもよい。

上記デジタルフィルタにおいて、該実質的なフィルタ係数の更新が可能なフィルタタップにおいて、フィルタ係数が０又は正値に制限されるものであってもよい。

上記デジタルフィルタにおいて、該実質的なフィルタ係数の更新が可能なフィルタタップにおいて、そのフィルタ係数更新可能範囲の最大値が、後段のフィルタタップほど小さくなるような減衰パターンを示すものであってもよい。

上記デジタルフィルタにおいて、該減衰パターンが指数減衰パターンであってもよい。

上記デジタルフィルタにおいて、該減衰パターンが、ハミング窓の後半部に相当する減衰パターンであってもよい。

上記デジタルフィルタにおいて、該実質的なフィルタ係数の更新が可能なフィルタタップにおいて、そのフィルタ係数更新可能範囲の最大値が、ハミング窓に相当するパターンを示すものであってもよい。

上記デジタルフィルタにおいて、該周期性騒音が第一周期を有する騒音成分と第二周期を有する騒音成分とを含み、該第一周期よりも該第二周期の方が大きく、複数の遅延素子によって生ぜしめられる遅延時間の時間軸上における、該第一周期の周期的なタイミングに略一致する時間と、該第二周期の周期的なタイミングに略一致する時間の信号に対してのみ、実質的なフィルタ係数の更新が可能なフィルタタップが設けられた
ものであってもよい。

上記デジタルフィルタにおいて、該周期性騒音が第一周期を有する騒音成分と第二周期を有する騒音成分とを含み、該第一周期よりも該第二周期の方が大きく、複数の遅延素子によって生ぜしめられる遅延時間の時間軸上の所定時間よりも前の時間における、該第一周期の周期的なタイミングに略一致する時間と、複数の遅延素子によって生ぜしめられる遅延時間の時間軸上における、該第二周期の周期的なタイミングに略一致する時間の信号に対してのみ、実質的なフィルタ係数の更新が可能なフィルタタップが設けられたものであってもよい。

上記課題を解決するために、本願発明にかかるさらにもう一つのデジタルフィルタは、周期性騒音低減装置に用いられるデジタルフィルタであって、適応型であり、該デジタルフィルタにおいて、第一工程、第二工程 及び 第三工程が実行され、第一工程において、該デジタルフィルタが有する全てのフィルタタップでフィルタ係数の更新がなされ、第二工程において、第一工程が実行されることによって収束したフィルタ係数が所定の閾値よりも大きいフィルタタップが、第一フィルタタップとして抽出され、第三工程において、第二工程が実行されることによって抽出された第一フィルタタップに対してはフィルタ係数の更新が許容され、それ以外のフィルタタップに対しては、フィルタ係数が０又はその近傍の値に設定され、かつ、フィルタ係数の更新が許容されないものである。

上記デジタルフィルタにおいて、該デジタルフィルタにおいて実行される適応アルゴリズムが学習同定法であってもよい。

上記デジタルフィルタにおいて、該第三工程において、該第一フィルタタップのフィルタ係数更新可能範囲の最大値の合計値が、１又はその近傍の値であってもよい。

上記デジタルフィルタにおいて、該第三工程において、該第一フィルタタップのフィルタ係数が０又は正値に制限されるものであってもよい。

上記課題を解決するために、本願発明にかかるさらにもう一つのデジタルフィルタは、周期性騒音低減装置に用いられるデジタルフィルタであって、適応型であり、第一適応アルゴリズム実行部と、第二適応アルゴリズム実行部とを備え、第一適応アルゴリズム実行部と第二適応アルゴリズム実行部とは、フィルタタップ数と単位遅延時間が同一であり、第一適応アルゴリズム実行部に入力される主入力信号が、第二適応アルゴリズム実行部にも主入力信号として入力され、第二適応アルゴリズム実行部で適応アルゴリズムが実行されることによって収束したフィルタ係数が、所定の閾値よりも大きいフィルタタップが、第二フィルタタップとして抽出され、第一適応アルゴリズム実行部において、該抽出された第二フィルタタップと同一のタップ番号を有するフィルタタップに対しては、フィルタ係数の更新が許容され、それ以外のフィルタタップに対しては、フィルタ係数が０又はその近傍の値に設定され、かつ、フィルタ係数の更新が許容されないものである。

上記デジタルフィルタにおいて、該第一適応アルゴリズム実行部において実行される適応アルゴリズム、及び、該第二適応アルゴリズム実行部において実行される適応アルゴリズムが、いずれも学習同定法であってもよい。

上記デジタルフィルタにおいて、該第一適応アルゴリズム実行部の適応アルゴリズムにおいて、フィルタ係数の更新が許容されるフィルタタップでのフィルタ係数更新可能範囲の最大値の合計値が、１又はその近傍の値であってもよい。

上記デジタルフィルタにおいて、該第一適応アルゴリズム実行部の適応アルゴリズムにおいて、フィルタ係数の更新が許容されるフィルタタップでのフィルタ係数が０又は正値に制限されるものであってもよい。

上記課題を解決するために、本願発明にかかる周期性騒音低減装置は、音声信号入力部と、音声信号出力部と、フィルタとを備え、該音声信号入力部に周期性騒音を含む音声信号が入力され、音声信号入力部に入力された音声信号が該フィルタに入力され、該音声信号入力部に入力された音声信号から該フィルタの出力信号を減ずることによって生成される信号が該音声信号出力部から出力され、該フィルタが上記したデジタルフィルタデジタルフィルタである。

上記課題を解決するために、本願発明にかかる騒音低減装置は、第一騒音低減装置と、その後段に直列に接続された第二騒音低減装置とを備える騒音低減装置であっって、該第一騒音低減装置と該第二騒音低減装置のうちの一方が、上記の周期性騒音低減装置であり、他方が、線型予測フィルタを使った騒音再合成法に基づいて騒音を低減させる装置である。

上記課題を解決するために、本願発明にかかるもう一つの周期性騒音低減装置は、第一マイクロホンと、第二マイクロホンと、スピーカと、フィルタとを備え、該フィルタが上記したデジタルフィルタであり、該第一マイクロホンに周期性騒音が入力され、該第一マイクロホンの出力信号が該フィルタに入力され、該フィルタの出力信号が該スピーカに送出され、該周期性騒音と該スピーカからの放射音とが該第二マイクロホンに入力され、該第二マイクロホンの出力信号が適応アルゴリズム実行のための誤差信号として該フィルタに入力されるものである。

本願発明によれば、周期性騒音を有効に低減させることができる。

［１．評価方法］
（ラインエンハンサの原理に基づく周期性騒音低減システム）
図１は、ラインエンハンサの原理に基づく周期性騒音の低減システム（Line Enhancer System：LES）である。ただし、Ｚ^-Nは入力信号にＮ標本化周期の遅延を与える素子、ＡＤＦ（Adaptive Digital Filter）は適応フィルタである。また、本検討ではＡＤＦの係数を更新するアルゴリズムとして、最も一般的な学習同定法（例えば、「野田淳彦，南雲仁一，”システムの学習的同定法,”計測と制御，vol.7, no.9, pp.597-605(1968)」参照）

を用いる。ここで、ｈ(n)は時刻ｎにおいてＡＤＦに設定される係数ベクトル、μはステップサイズ、ｙ(n)は予測誤差、ｘ(n)はＡＤＦに設定されている参照信号ベクトルである。

また、以降のシミュレーションでは、図２に示す男性音声に図３の周期性騒音がＳＮ比0.0dB で重畳した信号を入力信号として用いる。図４はその入力信号波形である。ただし、その周期性騒音は、実際に採取したジェットファンの騒音を模擬する f0＝160Hz を基本周波数とする線スペクトルの集合

として与えている。ここで、Ｔs＝1/8000 は標本化周期、ｒ(k) は ０〜１ までの一様乱数である。

この図１のシステムに図４の信号を与えたときのＬＥＳの出力信号を図５に示す。ただし、遅延数Ｎ＝６６、タップ数Ｍ＝２００、ステップサイズμ＝０．０５である。

また、システムの性能を出力信号の音質・騒音抑圧効果について評価する。音質の評価式として

を、騒音抑圧効果の評価式として

を導入する。ここで、Ｋは全サンプル数で Ｋ＝50,000 である。また、その評価のために同じシステムを３つ用意し、１つには図４の信号を入力し、そこで得られたＡＤＦの係数を残りの２つに複写する。さらに、その複写された係数をもつ２つのシステム に音声ｘ_s(n)のみを入力して得られる出力をｙ_s(n)、騒音ｘ_n(n)のみを入力して得られる出力をｙ_n(n)とする。以上の評価式では値が大きい方が性能が高いことになる。

［２．実施形態Ａ］
上記の評価方法を用いて図５の信号を評価したところ、ＶＥ＝５．１９ｄＢ、ＳＮＲout＝１９．５９ｄＢであった。試聴してみたところでは音声に若干のひずみが感じられ、音声部に騒音がわずかに残留している。

（更新タップの限定に関する検討：ＡＤＦのタップ係数）
図１に示すシステムに入力信号として図３に示す周期性騒音を与えたときのＡＤＦのタップ係数値を図６に示す。この図６より、周期性騒音を低減できている場合、タップ係数はピッチ周期ごとにピークをもつこと、その他は０．０に近い値をとっていることが確認できる。そこで、係数更新するタップをピーク値をとるタップのみに限定し、他の係数値を０．０とすれば、ＡＤＦを周期性騒音低減に特化されることができ、性能が改善できると期待される。

（更新タップの限定効果）
予測する騒音が完全に周期的である場合、遅延数を含めて最初の周期に相当するタップ係数が１．０、他が０．０となれば騒音は完全に相殺される。しかし、図６はそのようになっていない。この理由をシミュレーションで探る。

まず、図６によればピーク以外でも完全に０．０とはなっていないので更新するタップはピークの前後を含めることとする。また、係数更新に用いるタップ数が非常に少なくなると、音声に反応し易くなるので、μ＝０．０００２５とする。さらに、騒音の周期は５０サンプル、遅延数Ｎ＝６６であるので、ピークとなるタップは２００タップの内の３４、８４、１３４、１８４番目のタップである。このシステムに周期性騒音に音声をＳＮ比０．０ｄＢで加えた図４に示す信号を与えてシミュレーションを行う。図７は、更新するピーク数と評価値ＶＥ、ＳＮＲoutの値である。

この図７を見ると、更新するピーク数が多くなるほどＶＥ、ＳＮＲoutともに向上している。

この向上理由を波形で確認する。図８と図９は更新ピーク数が１のときのタップ係数値と出力信号、図１０と図１１は更新ピーク数が４のときのタップ係数値と出力信号である。この図９と図１１を比較すると、更新ピーク値が１の場合、音声が入力した後から騒音が増加し、無音声となった後に、ゆっくりと減少していることが確認できる。これに対して、更新ピーク数が４の場合は、音声の入力後に騒音が同様に増加しているものの、無音声となった後の減少が早い。これは図８と比べて、図１０の更新ピーク数が多い方が各タップの係数が小さく、音声によって係数値が乱れてから、周期性騒音を低減するための係数値となる（以降、係数が収束するという）までが早いためと考えられる。また、図９に示す信号と図１１に示す信号を試聴したところでは、図９に示される信号の方が音声のひずみが大きい。これは、更新ピーク数が多い方がタップ係数が小さいため、音声を傷つける量も小さくなったためと考えられる。

以上の結果から、ピークをとるタップが多い方がタップ係数が音声から受ける影響が小さく、また同時に音声に与える影響も小さくなる。すなわち、タップ数が多い方が周期性騒音低減に有効であると言える。

（タップ数の増大効果）
ここでは、図４の信号を与えたときの出力信号を式（３）、式（４）によって評価し、全タップ係数を更新するＬＥＳとの比較を行う。

図７によれば、ピークをとるタップの数が多いほど出力信号の評価値は向上する。しかし、ＬＥＳでは、タップ数が増加すると音声のエコーが出力される。一方、更新タップを限定する手法においては、多くのタップ係数は０．０であり、音声から受ける影響は小さい。また、ピーク値をとるタップとその前後１タップのみ係数更新を行う場合、更新するタップ数はＬＥＳに比べて３／５０となり、計算量の増加もわずかである。そこで、試験的にＡＤＦのタップ数Ｍ＝１,０００としてシミュレーション行う。この場合、更新タップ数は６０となり、全タップ係数を更新するＬＥＳと比べて少なくなっている。しかし、タップ数を少なくすると収束が早くなるので、音声から受ける影響を抑えるためにステップサイズを小さくする必要がある。そこで、ここではμ＝０．０００２５とする。また、上記のシミュレーションと同様、遅延数Ｎ＝６６としている。以上の条件で、図４の信号を与えたときの出力信号を図１２に示す。

図１２を見ると、ピーク数が４の図１０の結果より騒音は低減されている。しかし、音声の後に騒音が残留している。試聴してみると、音声部分に騒音がわずかに残り、タップ数がＭ＝１,０００と多いにもかかわらず、音声のエコーは感じられない。

また、その評価値はＶＥ＝９．４７ｄＢ、ＳＮＲout＝２１．４３ｄＢであった。全タップ係数を更新するＬＥＳの出力信号の評価値ＶＥ＝５．１９ｄＢ、ＳＮＲout＝１９．５９ｄＢと比べてＶＥは４．２８ｄＢ、ＳＮＲoutは１．８４ｄＢの改善が得られている。更新タップを限定する手法は周期性騒音低減に有効であることが分かる。

（ＭＲＩ騒音への適用）
ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging：マグネティック レゾナンス イメージング）騒音は、周期的であり、その周波数は用途によって異なる。しかし、周波数は既知であることから更新タップを限定する手法を適用できる。ここでは、更新タップを限定する手法をＭＲＩ騒音に対して適用し、その効果を確認する。

図１３に本シミュレーションで用いるＭＲＩ騒音を示す。この騒音は４００サンプル、３,２００サンプルの２つの周期をもつ信号である。以降のシミュレーションでは、この騒音に図２に示す男性音声をＳＮ比０．０ｄＢで加えた図１４に示す信号を入力信号として用いる。この信号を全タップ係数を更新するＬＥＳに与えたときの出力信号を図１５に、そのときのタップ係数の値を図１６に示す。ただし、遅延数Ｎ＝６６、タップ数Ｍ＝４,０００、ステップサイズμ＝０．０５である。

この出力信号の評価値はＶＥ＝４．６６ｄＢ、ＳＮＲout＝５．４５ｄＢである。また、図１６より、ピッチ周期である４００タップ毎にピーク値をとっていることが確認できる。この出力信号を試聴すると、騒音は低減されているものの、音声のエコーが大きく残っていることが確認される。

次に、更新タップを限定する手法に図１４の信号を与える。周期性騒音の周期が４００タップ分に相当するから、４００の整数倍のタップ番号を持つタップのみを抽出すれば、それらは、周期性騒音の周期的なタイミングに一致する時間に対応するタップとなる。よって、遅延数はＮ＝６６、更新するタップは４００の整数倍付近プラスマイナス１タップとする。更新するタップにおいてのみ、０でもなく、また、その近傍の値でもない係数値が設定される。また、ステップサイズをμ＝０．０００２５とする。図１７は、このシミュレーションの結果である。

この出力信号の評価値はＶＥ＝６．１６ｄＢ、ＳＮＲout＝６．３６ｄＢである。ＶＥ、ＳＮＲoutとも全タップ係数を更新するＬＥＳの結果と比べてＶＥは１．５ｄＢ、ＳＮＲoutは０．９１ｄＢの改善が得られている。しかし、音声のエコーは同程度残っている。

これは、タップ数が４,０００なので、３,２００サンプル周期の整数倍となるピークが１つしかないためと考えられる。そこで、タップ数をＭ＝２０,０００とし、３,２００サンプルの整数倍のピークの数を増やす。ただし、ＬＥＳにはタップ数が増加すると、エコーが生じるため、更新する４００サンプルの整数倍のピークは３,２００タップまでに限定する。ここで、４００サンプル周期が第一周期であり、３,２００サンプル周期が第二周期である。第一周期よりも第二周期の方が大きい。３,２００タップよりも前の時間における、第一周期の周期的なタイミングに略一致する時間と、全タップ範囲における、第二周期の周期的なタイミングに略一致する時間の信号に対してのみ、更新タップが設定される。また、タップ数が多くなったことを考慮して、ここではステップサイズをμ＝０．０００５とする。

また、１つのピークの前後の更新するタップ数を増やすことによって、周期の変動に対応し易くなると考えられる。そこで、試験的に各ピークをとるタップの前後２５タップを更新することとする。

このとき図４の信号を入力したときの出力信号を図１８に、タップ係数を図１９に示す。

この出力信号の評価値は９．０５ｄＢ、７．０３ｄＢであり、全タップ係数を更新するＬＥＳの結果と比べてＶＥは４．３９ｄＢ、ＳＮＲoutは１．５８ｄＢの改善が得られている。また、タップ数が４,０００の係数更新を限定する手法と比べるとＶＥについては２．８９ｄＢ、ＳＮＲoutは０．６７ｄＢの改善が得られている。実際に試聴してみると、背景騒音に音声のエコーが若干感じられる。このことから、更新タップを限定する手法がＭＲＩ騒音の低減に有効であることが確認された。

以上、周期性騒音の低減法について、騒音の周波数が既知である場合、ＬＥＳの係数更新するタップを限定することによって、タップ係数が音声から受ける影響が小さくなる。そのため、騒音低減効果が大きくなり、出力信号の音声に与える影響が小なくなることが確認された。このとき、ＬＥＳのステップサイズは全タップ係数を更新する場合に比べて小さくする必要があること、１つのピークの前後の更新するタップを増やすことによって、さらに音声からタップ係数が受ける影響を減らすことができることが確認された。

［３．実施形態Ｂ］
（更新タップの限定）
以降では、更新タップを限定する手法から、さらに性能を改善する手法について検討する。以降、更新するタップを限定するＡＤＦを限定ＡＤＦと呼称する。

図２０は、限定ＡＤＦを用いて周期性騒音を低減し、収束した後に得られたタップ係数の値である。ただし、遅延数Ｎ＝49、タップ数Ｍ＝1,000、ステップサイズμ＝0.00025 である。この条件で得られたＬＥＳの出力信号を図２１に示す。この信号を評価したところ、ＶＥ（評価値）＝11.25dB、ＳＮＲout＝22.34dB であった。

ここで、図２０を見ると、タップ係数の値の合計はほぼ１であり、Ｍｐを限定ＡＤＦに含まれる騒音の周期の数とすると、タップ係数の値の平均はおよそ １／Ｍｐ となっている。このことから、タップ係数の和が１となるように、騒音周期の定数倍となるタップに １／Ｍｐ を係数値として与えても、同様の周期性騒音低減効果が得られると予想される。

図２２は、タップ係数の値を適応的には与えず、騒音周期の定数倍となるタップに １／Ｍｐ 、それ以外のタップに０を与えるようにし、非零となるタップの数Ｍｐを変化させたときの ＶＥ、ＳＮＲout の値である。ここで、周期性騒音の周波数が 160Hz、サンプリング周期が 1/8,000 であるので、騒音の周期は５０となる。従って、限定ＡＤＦに前置する遅延素子の遅延数を Ｎ＝４９ としたとき、非零の値をとるタップは 1,51,101,151,・・・ となる。

図２２において、ＳＮＲout の値が −１ となっているのは、騒音が完全に低減されたためであり、式（４）の分母が０となった場合、強制的に −１ を出力するようにしたためである。このことは、騒音周期の定数倍のタップに、その係数の和が１となるように値を与えたとき、周期性騒音は完全に低減されることを示している。

また、非零となるタップ数Ｍｐが大きくなるほどＶＥの値が向上することが確認される。これは、Ｍｐが大きくなるほど、タップ係数値として与えられる １／Ｍｐ が小さくなり、それによって、出力信号に与える音声の影響が小さくなるためである。

また、ＶＥの値が直線的に上がっていないのは、タップ数の増加とともに、残響の影響を受けやすくなるためと考えられる。図２３はタップ数1,000 のときの出力結果である。このときのＶＥは 15.18dB である。図２と比較して、無音区間で残響が確認される。また、実際に試聴してみても、残響が確認される。しかし、限定ＡＤＦにおいてタップ数が 1,000 のときのＶＥが 11.25dB であったことから、騒音周期の定数倍のタップ係数の値に １／Ｍｐ を与えることで、ＶＥの値が向上することが分かる。

このように、タップ係数を更新する場合、限定ＡＤＦは音声の影響を受ける。一方、係数を固定する場合は、係数は音声の影響を受けない。このことは、音声区間において、ステップサイズを小さくすること、すなわち係数更新量に制限を設ける（例えば、「宮田哲，前田和昭，網谷智博，藤井健作，伊藤良生，”２マイクロホンを用いた騒音抑圧システムの実機による検証”，2005 春音論集，1-6-24，(2005.3)」参照）ことによって、ＶＥが向上することを表している。

（出力音声の音質の向上）
前記において、騒音周期が既知の場合、周期性騒音を完全に低減できること、また、タップ数を増加させるとＶＥの値を向上できることが確認された。しかし、タップ数が増加すると、出力信号に音声の残響が残るという問題が生じる。そこで、タップ数を暫定的に 1,000 とし、タップ数を変えずに出力音声の音質を向上させる手法について検討する。ただし、遅延数は Ｎ＝４９ とする。このときの限定ＡＤＦの周波数特性を図２４に示す。

図２４を見ると、騒音の基本周波数が 160Hz であることから、基本周波数とその整数倍の位置に振幅１のピークが立っていることが分かる。すなわち、ＡＤＦは狭い帯域通過フィルタを構成すると言える。しかし、その通過帯域に幅があるため、音声を多く通過させると考えられる。そこで、その通過帯域をさらに狭めることによって、音質の低下が抑えられると推測される。その手段の１つとしてタップ係数にハミング窓をかけ、通過帯域を狭めることを考える。ただし、タップ係数の和が窓をかけた後も１となるように調整する。

図２５はハミング窓をかけたタップ係数の値、図２６はハミング窓をかけたタップ係数が与えるスペクトルである。

図２７はこのハミング窓をかけた係数をもつ限定ＡＤＦに対して得られたタップ数とＶＥとの関係である。図２７を見ると、窓処理を行っていない方に比べ、窓処理を行った方がＶＥの値が低くなっている。この理由として２つ考えられる。１つは、ハミング窓をかけることによって同じタップ数では通過帯域幅が倍になるためである。図２８はタップ数1,000 のときの出力信号である。また、この信号を試聴したところによれば、ハミング窓をかけないときよりも、かけたときの方が残響が多い。

窓処理を行ったことによってＶＥが低くなったのは、理由の２つめとして、フィルタの中心あたりのタップ、すなわち比較的大きな遅延を受けたタップ出力が、窓をかけない場合に比べて大きくなり、残響が増加したためであると考えられる。

そこで、遅延が少ないタップほど大きく、遅延が大きいタップほど小さい係数を与える。これによって、出力信号における音声の残響を減少させることができると期待される。

図２９はハミング窓の半分をタップ係数にかけて減衰傾向となるように与えたタップ係数であり、図３０はその周波数特性である。また、図３１は、このときの出力信号である。この周波数特性を見ると、通常のハミング窓を係数にして乗じた場合より阻止域において悪くなっている。図３２は、係数値を減衰傾向にとった場合と、係数値が １／Ｍｐ で一定の場合のタップ数とＶＥの関係である。図２７と比較して、ほぼ同様の傾向にある。

一方、図３１の信号を試聴してみると、残響はほとんど確認できない。これは、阻止域の特性劣化が通過域の狭帯域化によって相殺されたためと考えられる。この試聴した結果からして、限定ＡＤＦのタップ係数値が減衰傾向にあるときに、大きな遅延を受けた信号が出力信号に与える影響は小さくなり、残響の影響が減少すると分かる。このことから、タップ数を大きくとって通過帯域を狭めることで音質の劣化を防ぎ、タップ数を大きくとったことによる残響の影響をタップ係数に減衰特性をもたせることによって防止することが効果的であることがわかる。

（指数減衰型ＦＩＲフィルタ）
前記において、タップ係数に減衰特性をもたせることが有効であることを確認した。しかし、ハミング窓の半分をかけたタップ係数を与えても、係数値が １／Ｍｐ で一定の場合と比較してＶＥは低くなった。そこで、減衰特性をもち、さらにＶＥを向上させるタップ係数の与え方として指数減衰型を考える。図３３はタップ係数を指数減衰型になるように与えたタップ係数であり、図３４はその周波数特性である。ただし、公比は暫定的に ｒ＝0.9 とし、タップ係数の和は１となるように調整する。また、図３５は、このときの出力信号でＶＥは 13.45dB であった。

この周波数特性を見ると、ハミング窓の半分を係数にして乗じた場合と同様の特性をもっていることが分かる。また、図３６にｒを０〜１まで変化させたときのＶＥの値を示す。図３６を見ると、ｒの値が大きいほどＶＥが良くなっていることが分かる。また、ｒ＞０.９ で傾きが小さくなっているのは、ｒが１に近い値をとるために受ける残響の影響であると考えられる。

このとき、非零の係数値をもつタップの数はＭｐで、そのＭｐのタップ係数の和が１となるように調整するため、指数減衰型に係数を与える場合、Ｍｐが小さいと指数減衰の初期値を大きくする必要が生じ、その結果音声が傷つく。図３５の信号を試聴したところ、残響は確認できなかったが、音声が大きくなっている部分にひずみが感じられた。このことから、指数減衰型に係数を与える場合、Ｍｐの数を非常に大きくする必要があることが推測される。

（ＩＩＲ型周期性騒音低減システム）
前記において、係数を指数減衰型に与える場合、タップ数を非常に大きくとる必要があることがわかった。そこで、図３７に示すようなシステムを考える。ここで、Ｚ^-NはＮ遅延素子、ａは ０＜ａ＜１ を満たす値である。このシステムにおいて、Ｎに［騒音の周期−１］を与えることによって、タップ係数を指数減衰型に与えた限定ＡＤＦと同様の効果を得ることができ、さらに、ＩＩＲ型であることから、タップ数は非常に大きいと言える。

まず、周期性騒音低減に適した係数ａの値を得るためのシミュレーションを行った。図３８にａを ０〜１ まで変化させたときのＶＥとＳＮＲoutの値を示す。

図３８より、ａの値が１に近いほどＶＥが良くなることが確認できた。そこで、ａ＝0.99 として、シミュレーションを行う。図３９にＩＩＲ型周期性騒音低減システムに図４の信号を入力したときの出力信号を示す。

この信号を評価したところ、ＶＥ＝25.27dB、ＳＮＲout＝100.2dB であり、限定ＡＤＦの出力信号の評価値が、ＶＥ＝11.25dB、ＳＮＲout＝22.34dB であったことから、限定ＡＤＦと比較してＶＥは 14.02dB、ＳＮＲoutは 77.86dB 向上していることが確認できる。実際に試聴したところ、音声の残響は確認できず、残留騒音も確認できなかった。このことから、周期性騒音の周波数が既知の場合、ＩＩＲ型周期性騒音低減システムが周期性騒音の低減に有効であることが確認できた。

今回提案したＩＩＲ型周期性騒音低減システムを、実騒音へ適用する場合、サンプリングの際に騒音の周期に揺らぎが生じる。そのため、騒音の周期の整数倍だけでなく、その前後数サンプルに対応する必要があると考えられる。

また、騒音の周波数が未知の場合にも適応させる。その具体案としては、騒音の周期検出のためのフィルタをシステムに併設し、システムの遅延数を検出した周期に対応させる方法が考えられる。

［４．実施形態Ｃ］
（周期性騒音低減ＦＩＲフィルタ）
図４０にＬＥＳに図３の騒音のみを入力として与えたときのＡＤＦのタップ係数を示す。ただし、遅延数Ｎ＝０、タップ数Ｍ＝１,０００、ステップサイズμ＝０.０１０とした。

図４０より、タップ係数はピッチ周期ごとにピークをもつこと、その他は０に近い値をとっていることが確認できる。このことから、係数更新するタップを入力騒音と同周期の騒音が入力されるタップのみに限定し、他の係数値を０とすれば、ＡＤＦを周期性騒音低減に特化させることができ、性能が改善する。また、周期性騒音の周波数が既知の場合、ＡＤＦの係数更新を行わずＦＩＲフィルタとして、入力騒音と同周期の騒音が入力されるタップの係数値に定数を与え、それ以外のタップの係数値に０を与え、さらにタップ係数の和を１とすることによって、騒音低減性能が向上する。

（係数を定数として与えたフィルタを用いたシステム）
図４１に入力騒音と同周期の騒音が入力されるタップのみに値を与え、それ以外の係数には０を与えたときのタップ係数を、また、その出力信号を図４２に示す。このとき、与える値は１／Ｍ_pとする。ここでＭ_pは、値を与えるのタップの数である。

図４２の信号を評価したところ、ＶＥ＝１５.１８dBであり、騒音は完全に低減された。実際に試聴したところ、残留騒音は確認できなかったが、音声の残響が確認できた。

このように、特定の係数に定数を与え、それ以外の係数には０を与えるＦＩＲフィルタを用いたシステムを以後、ＣＰＰＳ(Coefficient have Peaks with respect to each Period of noise System)と称する。

（周期が非整数の騒音への適用）
今までのシミュレーションに用いた騒音の周波数は１６０Ｈｚである。サンプリング周期が８,０００であるので、騒音の周期は５０サンプルとなり、整数である。そこで、騒音の周期が整数にならない周波数の騒音への適用を考える。

以降のシミュレーションにおいて用いる騒音を図４３に示す。また、入力信号として、図２に示す男性音声に図４３の周期性騒音がＳＮ比０dBで重畳した信号を用いる。図４４にその波形を示す。

この騒音の周波数は１２０Ｈｚであるので、標本化周期がＴ_s＝１／８,０００秒であることから、騒音の周期は６６.６６・・・サンプルとなり整数値ではない。そのため、入力騒音と同周期となるのは６６.６６、１３３.３３、２００、・・・遅延された信号となり、整数とならないため、入力騒音と同周期の騒音が入力されるタップに値を与えることができない。そこで、入力騒音と同周期となる騒音にもっとも近い騒音が入力されるタップ、すなわち、周波数が１２０Ｈｚの騒音の場合、６６.６６、１３３.３３、２００、・・・を四捨五入し、６７、１３３、２００、・・・遅延された信号が入力されるタップに値を与える。

以上の方法を用いた係数値一定型ＣＰＰＳのタップ係数を図４５に、出力信号を図４６に示す。ただし、周波数が１６０Ｈｚの場合と比較するために、タップ数を調整する。周波数が１６０Ｈｚのとき、タップ数Ｍ＝１,０００、騒音の周期は５０サンプルであったので、値を与えるタップの数は２０であった。周波数が１２０Ｈｚのときは、騒音の周期が６６.６６サンプルであるので、値を与えるタップの数が２０となるタップ数はＭ＝１,３３３である。以降、入力信号の騒音の周波数が１２０Ｈｚの場合、タップ数はＭ＝１,３３３としてシミュレーションを行う。

この出力信号をを評価したところ、ＶＥ＝１１.９５dB、ＳＮＲout＝３６.２dBであった。また、実際に試聴したところ、騒音は充分低減されているが、騒音の周波数が１６０Ｈｚの係数値一定型ＣＰＰＳの場合と同様に音声の残響が確認された。

（適用条件）
以上の結果より、周期性騒音の周波数が既知の場合、入力騒音と同周期の騒音が入力されるタップ、もしくは、入力騒音ともっとも近い周期の騒音が入力されるタップ（以後、ピークとなるタップと称する）にのみ値を与え、それ以外のタップ係数には０を与えるシステム（ＣＰＰＳ）が、騒音の低減に効果があることが確認された。しかし、この手法は騒音のピークとなるタップが分からなければならないため、騒音の周期が既知である必要がある。

（更新タップを限定したＡＤＦ）
前述したＣＰＰＳは、騒音の周期が既知でなければ適用できない。そこで、周波数が未知の騒音への適用を考える。ただし、ここでのシミュレーションの目的は騒音抑圧とする。そこで、図４４の前に５０,０００サンプルの騒音のみの信号を入力し、タップ係数を収束させ、音声が入力される図４４の区間では係数更新を行わない手法をとる。

（更新タップを限定したＡＤＦを用いたシステム）
図１に示すＬＥＳに対して更新するＡＤＦのタップを限定することによって、周期性騒音低減性能が向上することが確認されている。以降、更新するタップを限定するＡＤＦを限定ＡＤＦと称する。

図４７に、図４４の信号を入力信号として与えたときのタップ係数の値を示す。ただし、遅延数Ｎ＝０、タップ数Ｍ＝１,３３３、ステップサイズμ＝１.００ ×１０^-4 である。この条件で得られたＬＥＳの出力信号を図４８に示す。この信号を評価したところ、ＶＥ＝１１.８dB、ＳＮＲout＝３５.４dBであった。また、実際に試聴したところ、音声の残響は聞こえないが、音声部分に騒音が残留していることが確認できる。

そこでここでは、限定ＡＤＦを用いたＬＥＳにおいて、性能を向上させる方法を考える。以降、限定ＡＤＦを用いたＬＥＳをＲ-ＬＥＳ(Restricted-LES)と呼称する。

（性能の向上）
まず、ＣＰＰＳがＲ-ＬＥＳに比べて性能が良かった点に着目する。ＣＰＰＳにおいて、値を与えたのはピークとなるタップのみであったのに対して、Ｒ-ＬＥＳは更新タップはピークとなるタップとその前後数タップであった。Ｒ-ＬＥＳに比べてＣＰＰＳの方が評価値がよかったことから、ピークとなるタップのみに値を与える手法が周期性騒音の低減に有効であると考えられる。また、フィルタの出力信号が音声に与える影響を考えると、フィルタの係数値が負であることは望ましくない。そこで、更新するタップをピークとなるタップのみとし、更新時に係数値が負になった場合は強制的に０とするという制限を限定ＡＤＦに加える。負になった場合は強制的に０とするということは、フィルタ係数が０又は正値に制限されるということである。

さらに、ＣＰＰＳの結果から係数値の和を１とすることによって、騒音低減の効果が向上することが確認されているので、限定ＡＤＦの係数更新後に係数の和が１となるように、更新タップに定数を乗算する。

以上の手法を適用したＲ-ＬＥＳの性能を確認する。図４９に図４４の信号を入力として与えたときのタップ係数を示す。また、その出力信号を図５０に示す。この信号を評価したところ、ＶＥ＝１１.９dB、ＳＮＲout＝３６.５dBであった。また、実際に試聴したところ、音声の残響、騒音の残留は確認できなかった。

（更新タップの検出）
今までのシステムでは、騒音の周波数が既知であることが条件であった。そこで、周波数が未知の騒音に対応するために、Ｒ-ＬＥＳにおいて、更新するタップを自動的に検出する手法を提案する。

まず、信号を入力し始めてから１,０００サンプル経過までは全タップ更新するＡＤＦを用い、そのタップ係数を収束させる。タップ係数の値の平均値を閾値とし、閾値以上の値をもつタップを更新タップとし、１,０００サンプル経過後は限定ＡＤＦを用いる。つまり、フィルタにおいて、第一工程、第二工程 及び 第三工程が実行されるのである。ここで、第一工程とは、全てのフィルタタップでフィルタ係数の更新がなされる工程である。第二工程とは、第一工程が実行されることによって収束したフィルタ係数が所定の閾値よりも大きいフィルタタップが抽出される工程である。第三工程とは、第二工程が実行されることによって抽出されたフィルタタップに対してはフィルタ係数の更新が許容され、それ以外のフィルタタップに対しては、フィルタ係数が０に設定され、かつ、フィルタ係数の更新が許容されないようにする工程である。

さらに、以降はタップ係数を監視し、１,０００サンプルごとに、更新しているタップ係数の値の平均値を閾値とし、閾値以上の値をもつタップを更新タップとして新しく設定する（更新タップ設定のための具体的構成については後述する）。ただし、更新するタップの数が少なくなりすぎないように下限を設け、更新するタップを再設定する際に下限以下になる場合は再設定を行わないようにする。前述のＣＰＰＳにおいて、ピークとなるタップは２０であったことから、ここでは更新するタップの下限を２０する。また、ＡＤＦ、限定ＡＤＦの係数更新は１サンプル経過毎に行う。

この手法を適用したときに、図４３の信号を入力したときのタップ係数の値を図５１に示す。ただし、遅延数Ｎ＝０、タップ数Ｍ＝１,３３３、ステップサイズμは、ＡＤＦを用いるときはμ＝０.０１、限定ＡＤＦを用いるときはμ＝１.０×１０^-4 とする。図５１を見ると、更新しているタップは、６６.６６、１３３.３３、２００、・・・番目のタップであり、騒音の周波数が１２０Ｈｚのときに、騒音の周期の整数倍の信号が入力されるタップの小数点以下を四捨五入したタップとなっている。このときのシステムの出力信号を図５２に示す。

図５２の信号を評価したところ、ＶＥ＝１１.９dB、ＳＮＲout＝３６.５dBであった。また、実際に試聴したところ、音声の残響、騒音の残留は確認できなかった。このことから、更新するタップを自動的に検出する手法を用いても、係数を定数として与えたシステムと同程度の性能があることが確認できた。

（音声区間における処理）
前記では、音声区間では限定ＡＤＦの係数更新を行わなかったが、ここでは、係数更新を行い、その性能を比較検討する。

まず、音声区間においても限定ＡＤＦの係数更新をし続けた場合のタップ係数を図５３に、その出力信号を図５４に示す。この信号を評価したところ、ＶＥ＝８.０１dB、ＳＮＲout＝２６.８dBであった。また、実際に試聴したところ、音声区間以外では、騒音は充分低減されているが、音声部では残留騒音が確認された。そのため、音声部で騒音が残留するのは、音声が入力されることによって、限定ＡＤＦのタップ係数の値が乱れることが原因と考えられる。さらに、限定ＡＤＦは更新するタップの数が非常に少ない。これはＡＤＦにおいてステップサイズを大きくするのと同じ効果があるので、限定ＡＤＦはＡＤＦに比べて係数値を乱され易いと考えられる。そこで、タップ係数の乱れを抑えるために、適当な閾値を用いてクリップ処理し、限定ＡＤＦの係数更新量を制限する手法を用いる。

図５４の出力信号を得たときの、更新タップである２００番目のタップの係数の更新量を図５５に示す。図５５をみると、騒音に対して係数が収束しているときの係数更新量は±５.０×１０^-5 の範囲に収まっている。しかし、収束し始めにおいては、更新量は±１.５×１０^-4 の範囲となっている。そこで、係数の収束後の大きな係数の変動を抑え、始めに与える騒音部で係数充分収束するためにここでは閾値を１.０×１０^-4 とする。

このように係数更新にクリップ処理を加えたときの出力信号を図５６に示す。図５６の信号を評価したところ、ＶＥ＝１０.４dB、ＳＮＲout＝３２.４dBであった。また、実際に試聴したところ、残留騒音は確認できなかった。

（周波数変化への対応（更新タップの新たな設定の方法））
次の課題として、実騒音への適用、騒音の周波数が変化した場合への対応が挙げられる。周波数の変化への具体的な対応方法としては、騒音の周期検出のためのフィルタをシステムに並列接続し、検出した周期に対応したタップを更新する方法が考えられる。

先に、信号を入力し始めてから１,０００サンプル経過までは全タップを更新するＡＤＦを用いてタップ係数を収束させ、閾値以上の値をもつタップを更新タップとしてその後は限定ＡＤＦを用いる技術、および、以降もタップ係数を監視し、１,０００サンプルごとに更新しているタップ係数の値の平均値を閾値とし、閾値以上の値をもつタップを更新タップとして新しく設定する技術が有効であることを述べた。ここで、１,０００サンプル毎に更新タップを新しく設定するための、具体的な構成を述べる。

図５７は、更新タップを新しく設定するための装置構成である。

この装置は、二の適応アルゴリズム実行部（第一適応アルゴリズム実行部と第二適応アルゴリズム実行部）を有し、次のようにして更新タップを新たに設定する。まず、第二適応アルゴリズム実行部で適応アルゴリズムが実行される。そして、収束したフィルタ係数が、所定の閾値よりも大きいフィルタタップが、第二フィルタタップとして抽出される。次に、第一適応アルゴリズム実行部において、先に抽出された第二フィルタタップと同一のタップ番号を有するフィルタタップに対しては、フィルタ係数の更新を許容し、それ以外のフィルタタップに対しては、フィルタ係数が０に固定されて更新は許容されないようにする。以降も、１,０００サンプルごとにこれが繰り返される。

具体的な装置の構成を図５７を参照しつつ説明すると、次のとおりである。

この装置は、入力された信号ｘ(n)から騒音成分を除去し、騒音成分が除去された信号ｙ(n)を出力する。

この装置では、上段に限定ＡＤＦ（Ｒ−ＡＤＦ）が、下段にＡＤＦが設けられている。上段の限定ＡＤＦ（Ｒ−ＡＤＦ）によって第一適応アルゴリズム実行部が構成され、上段の限定ＡＤＦ（Ｒ−ＡＤＦ）と下段のＡＤＦとによって、第二適応アルゴリズム実行部が構成されている。

上段の限定ＡＤＦ（Ｒ−ＡＤＦ）と、下段のＡＤＦとは、フィルタタップ数と単位遅延時間が同一である。

上段の限定ＡＤＦ（Ｒ−ＡＤＦ）と下段のＡＤＦには、同じ信号が入力される。

上段の限定ＡＤＦ（Ｒ−ＡＤＦ）の出力信号ｖ(n)は、下段のＡＤＦの出力信号に加算される。そして、入力信号ｘ(n)から加算信号ｗ(n)が差し引かれることによって得られる信号ｅ(n)を誤差信号として用い、下段のＡＤＦにおいて適応アルゴリズムが実行される。

上段の限定ＡＤＦ（Ｒ−ＡＤＦ）においては、限定されたタップでのみフィルタ係数更新が実行されている。

下段のＡＤＦでは、上段の限定ＡＤＦ（Ｒ−ＡＤＦ）においてフィルタ係数の更新がなされているタップと同一タップ番号のタップにおいては、フィルタ係数が０に固定されたままでその更新がなされず、それ以外のタップにおいてのみフィルタ係数の更新がなされている。

よって、誤差信号ｅ(n)は、擬似的には、下段のＡＤＦの全タップにおいてフィルタ係数更新がなされているときと同様の誤差信号となる。

上段の限定ＡＤＦ（Ｒ−ＡＤＦ）と下段のＡＤＦの、更新されているタップ係数を監視し、１,０００サンプルごとに、更新しているタップ係数の値の平均値を閾値とし、閾値以上の値をもつタップを抽出する。そして、抽出されたタップと同一タップ番号を持つ、上段の限定ＡＤＦ（Ｒ−ＡＤＦ）のタップを、更新タップとして新しく設定するのである。

このようにして、１,０００サンプルごとに、上段の限定ＡＤＦ（Ｒ−ＡＤＦ）の更新タップが新しく設定される。

以上、図５７を参照しつつ、更新タップを新しく設定するための装置構成を説明した。

次に、図５８を参照しつつ、更新タップを新しく設定するための他の装置構成を説明する。

図５８は、更新タップを新しく設定するための装置構成である。

この装置も、二の適応アルゴリズム実行部（第一適応アルゴリズム実行部と第二適応アルゴリズム実行部）を有する。

この装置も、上段に限定ＡＤＦ（Ｒ−ＡＤＦ）が、下段にＡＤＦが設けられているが、上段の限定ＡＤＦ（Ｒ−ＡＤＦ）によって第一適応アルゴリズム実行部が構成され、下段のＡＤＦによって、第二適応アルゴリズム実行部が構成されている。

図５８の装置が図５７の装置と相違する点は、次の三点である。一つ目は、上段の限定ＡＤＦ（Ｒ−ＡＤＦ）の出力信号ｖ(n)が、下段のＡＤＦの出力信号には加算されないという点である。二つ目は、下段のＡＤＦにおいて、全タップでフィルタ係数の更新がなされているという点である。三つ目は、次の更新タップとして設定すべきタップのタップ番号を、下段のＡＤＦのタップのみから抽出しているという点である。それ以外の点においては、図５８の装置は図５７の装置と同様である。

この図５８の装置によっても、更新タップを新しく設定することができる。

以上、図５８を参照しつつ、更新タップを新しく設定するための装置構成を説明した。

（まとめ）
以上のことから、限定ＡＤＦを用いたＬＥＳ（Ｒ-ＬＥＳ）が周期性騒音の低減に効果があること、また、Ｒ-ＬＥＳにおいてピークを検出する手法が有効であることが確認できた。

［５．実施形態Ｄ］
図５９に図４の信号をＬＥＳに与えたときの出力信号を示す。ただし、遅延数を４９、タップ数を１,０００、ステップサイズを０.０５とした。この信号を評価したところ、ＶＥ＝４.１６dB、ＳＮＲout＝１５.８８dBであった。また、実際にこの信号を試聴したところ、音声が歪んでおり、さらに音声の残響も確認できた。

（更新タップを限定したＡＤＦ）
図６０に図３に示す騒音のみを入力したときのＬＥＳのタップ係数を示す。図６０を見ると、ＬＥＳのタップ係数は騒音の周期ごとにピーク値を、それ以外は小さな値をとっている。そこで、ＬＥＳ対して更新するＡＤＦのタップをＡＤＦでピーク値をとっているタップのみに限定することによって、周期性騒音低減性能は同等のまま、音質評価値が向上することが確認された。以降、更新するタップを限定するＡＤＦを限定ＡＤＦ、また限定ＡＤＦを用いたＬＥＳをＲ-ＬＥＳ(Restricted-LES)と呼称する。また、ＡＤＦにおいてピークとなるタップ、すなわち、完全な周期性をもった信号において、入力信号と同じ信号が入力となっているタップをピークとなるタップと呼称する。

図６１にＲ-ＬＥＳに図３に示す騒音を入力したときのタップ係数を示す。このとき、遅延数は４９、タップ数は１,０００、ステップサイズは更新するタップがＬＥＳに比べて非常に小さいため小さくする必要があり０.０００５とした。また、図４に示す信号を入力したときの出力信号を図６２に示す。この信号を評価したところ、ＶＥ＝１５.０８dB、ＳＮＲout＝３１.３７dBであった。また、実際に試聴したところ、騒音は充分低減されており、音声の傷つきもわずかであり、エコーも感じられなかった。

（実騒音への適用：ＭＲＩ騒音への適用）
Ｒ-ＬＥＳを実騒音に適用する。その実騒音として、図６３に示すＭＲＩ騒音を用いる。この騒音は、標本化周期が(１／８,０００)ｓのとき、４００サンプル、３,２００サンプルの周期をもっていることが確認されている。シミュレーションに用いる入力信号として、図６３の信号と図２の音声をＳＮ比０dBで合成した図６５に示す信号を用いる。

ＭＲＩ騒音の低減手法として、すでに図６４に示す騒音再合成法が提案されている。図６４において、ＬＰＦは線形予測フィルタ、ＡＤＦは適応フィルタを示し、両フィルタの係数更新には、学習同定法を用いる。騒音再合成法に図６５の信号を入力したときの出力信号を図６６に示す。このとき、ＬＰＦのタップ数は６４、ステップサイズは０.１、ＡＤＦのタップ数は１２８、ステップサイズは０.０１とした。この信号を評価したところ、ＶＥ＝３.９９dB、ＳＮＲout＝３.７７dBであった。また、実際に試聴したところ、周期性のある騒音が確認でき、また音声が傷ついていることが確認できた。図６７に、騒音のみを入力したときの出力信号を示す。この信号を評価したところ、ＳＮＲout＝２.４４dBであった。図６７を見ると、周期性のある騒音が確認できる。

この周期性のある騒音の低減手法として、適応ラインエンハンサという手法が提案されている。しかし、この手法を用いると出力に音声のエコーが出力されるという問題がある。そこで、この音声のエコーを発生させずに騒音を低減させる手法として、Ｒ-ＬＥＳを用いる。Ｒ-ＬＥＳは値をもつタップが限定されており、音声のエコーが出力されにくいという特徴をもつため、音声のエコーを抑えつつ、周期性のある騒音を低減できると考えられる。

そこで、騒音再合成法の出力信号をＲ-ＬＥＳに入力する手法を考える。つまり、上述したような周期性騒音低減装置（Ｒ−ＬＥＳ）と、線型予測フィルタを使った騒音再合成法に基づいて騒音を低減させる装置とを、直列に接続するのである。騒音再合成法の出力信号において、音声が傷つくのは、適応フィルタのステップサイズが大きいためであると考えられるので、騒音再合成法の適応フィルタのステップサイズを０.００１と小さく設定し、音声の傷つきを抑える。このとき、騒音再合成法に図６３の騒音のみを入力したときの出力信号を図６８に示す。

次に、図６８の信号に、図２の音声をＳＮ比０dBで合成した信号をＲ-ＬＥＳの入力信号として用いる。このとき、騒音の３,２００サンプルの周期に対応させるため、限定ＡＤＦのタップ係数は４,０００とし、また、ステップサイズは０.０００５、遅延数は１００とする。また、低減対象が実騒音であるので、先に用いた騒音とは異なり、騒音の周期に揺らぎが生じていると考えられる。そこで、揺らぎに対応するために、以降のシミュレーションでは、ピークとなるタップのみ更新するのではなく、ピークとなるタップとその前後１０タップを更新する。

さらに、新たな評価指標を考える。ＶＥ、ＳＮＲoutは、Ｒ-ＬＥＳの入出力信号を評価する指標である。そこで、騒音再合成法の入力信号からＲ-ＬＥＳの出力信号の騒音低減量を表す評価式として

を導入する。ここで、Ｋは全サンプル数でＫ＝５０,０００、ｘ_nは騒音再合成法への入力騒音、ｙ_nはｘ_nを騒音再合成法に入力し得た出力をＲ-ＬＥＳに入力したときの出力騒音である。上記の評価式では値が大きい方が性能が高いことになる。

このときのＲ-ＬＥＳの出力信号を図６９に示す。この信号を評価したところ、ＶＥ＝１３.９３dB、ＳＮＲout＝１１.２９dB、ＮＲ＝１０.９１dBであった。実際に試聴してみると、騒音再合成法と比べて音声がクリアに聞こえていることが確認できる。騒音については、評価値では騒音再合成法に比べて向上しているが、図６９からも、また実際に試聴しても周期的な騒音が確認できる。

（長周期騒音への対応）
騒音再合成法の出力をＲ-ＬＥＳの入力とする手法において、出力信号に確認できた周期的な騒音の周期は３,２００サンプルである。Ｒ-ＬＥＳのタップ数が４,０００であることから、３,２００サンプルの長周期に対応するピークが１つしか更新されないことが、長周期の騒音が出力される原因と考えられる。そこで、Ｒ-ＬＥＳのタップ数を増やすことを考える。ここで、ＭＲＩ騒音は４００サンプルと３,２００サンプルの周期をもっており、各ピーク毎に前後１０タップを更新しているため、タップ数４,０００の場合で更新するタップ数は２１０となる。したがって、単純にタップ数を増加した場合、Ｒ-ＬＥＳの音声の残響が少ない、計算量の減少という特徴が失われる。

そこで、Ｒ-ＬＥＳの特徴を活かすために、４,０００タップまでは４００タップ毎にピークをとり、４,０００タップ以降は３,２００タップ毎にピークをとる方法を用いる。ここで、４００サンプル周期が第一周期であり、３,２００サンプル周期が第二周期である。第一周期よりも第二周期の方が大きい。４,０００タップよりも前の時間における、第一周期の周期的なタイミングに略一致する時間と、全タップ範囲における、第二周期の周期的なタイミングに略一致する時間の信号に対してのみ、更新タップが設定される。これにより、３,２００サンプル周期の騒音に対応するタップは更新しつつ、タップ数の増加を最小限に抑えることができる。ただし、タップ数を増加させる以前のシミュレーション同様に、各ピーク毎にその前後１０タップも更新タップとして設定する。

この方法を用い、タップ数を２０,０００とし、Ｒ-ＬＥＳの出力信号を騒音再合成法の入力信号としたときの出力信号を図７０に示す。また、このときのタップ係数を図７１に示す。この信号を評価したところ、ＶＥ＝１５.３１dB、ＳＮＲout＝１１.９２dB、ＮＲ＝１１.５４dBであった。評価値から、音質は若干向上しているが、騒音低減効果が改善できていないことが確認できる。さらに、図７０を見ても、図７０の信号を実際に試聴しても、長周期の騒音が低減されていない。このことから、騒音低減効果が改善できなかったのは、長周期の騒音が低減できなかったことが原因であり、長周期の騒音を低減することによって騒音低減性能が向上すると考えられる。

図７１に、このときの限定ＡＤＦのタップ係数を示す。図７１において、およそ１０,０００タップまでの係数は大きな値をとっている。このことから、およそ１０,０００タップまで３,２００サンプル周期の騒音に対するピークとなるタップは、３,２００の整数倍の前後１０タップにピークが来ているが、それ以降のタップになると、揺らぎのために３,２００の整数倍の前後１０タップから外れたタップがピークとなっていると考えられる。したがって、長周期の騒音の揺らぎに対応するために、３,２００サンプル周期の騒音に対するピークについて、前後１００タップを更新タップとする。

このときの出力信号を図７２にタップ係数を図７３に示す。この信号を評価したところ、ＶＥ＝８.３７dB、ＳＮＲout＝１２.８４dB、ＮＲ＝１２.３９dBであった。ＶＥの値は、各ピークについて前後１０タップを更新する手法に比べると低下しているが、タップ数が４,０００のときに比べて向上しており、実際に試聴しても、傷つきはほとんど感じられない。さらに、長周期の騒音は図７２を見ても、実際に試聴しても、低減できていることが確認できる。このことから、長周期の騒音は、大きく揺らいでいること、その低減には、ピークに対する更新タップの数を増加させることで対応できることが確認できた。

（まとめ）
以上のことから、限定ＡＤＦを用いた周期性騒音低減システム（Ｒ-ＬＥＳ）と騒音再合成法とを組み合わせることによって、実騒音であるＭＲＩ騒音の低減に対して効果があることが確認できた。また、複数の周期をもつ騒音に対して、各周期毎にピークを設定することが効果があることを確認した。さらに、実騒音における、騒音の周期の揺らぎには、ピークとなるタップの前後に更新するタップを設定することで対応できることを確認した。

［６．実施形態Ｅ］
図７４に、本願発明の一実施形態たる周期性騒音低減装置１０を示す。周期性騒音低減装置１０は、本願発明に係る周期性騒音低減装置としての最も簡単な構成を有する。

この周期性騒音低減装置１０は、入力端子１１と、出力端子１２と、減算器１３と、適応型ＦＩＲフィルタ２０とを備える。

適応型ＦＩＲフィルタ２０は、主信号入力部２１と、信号出力部２２と、誤差信号入力部２３と、遅延素子ｄ1〜ｄ15と、フィルタタップｔ2,ｔ7,ｔ12と、加算部２４と、係数更新部２５とを有する。

入力端子１１には、音声信号Ｓinが入力される。入力端子１１に入力された信号Ｓinは、適応型ＦＩＲフィルタ２０の主信号入力部２１と、減算器１３とに送出される。適応型ＦＩＲフィルタ２０の信号出力部２２から出力された信号Ｓｃは、減算器１３に送出される。減算器１３では、信号Ｓinから信号Ｓｃを減算し、その減算結果を信号Ｓoutとして出力する。減算器１３が出力した信号Ｓoutは、出力端子１２と、ＦＩＲ適応型フィルタ２０の誤差信号入力部２３とに送出される。出力端子１２からは、周期性騒音低減装置１０の出力信号として、信号Ｓoutが出力される。

ＦＩＲ適応型フィルタ２０においては、次のような信号処理がなされる。すなわち、主信号入力部２１に入力された信号Ｓinは、主入力信号として、係数更新部２５に送られるとともに、直列的に配置された遅延素子ｄ1〜ｄ15によって、順次遅延される。遅延素子ｄ1〜ｄ15は、直列的に連続して接続されている。

フィルタタップｔ2,ｔ7,ｔ12には、それぞれフィルタ係数ｈ₂ ,ｈ₇ ,ｈ₁₂が設定されている。

遅延素子ｄ2からは、遅延素子ｄ1〜ｄ2によって遅延させられた信号が出力される。フィルタタップｔ2において、遅延素子ｄ2から出力された信号にフィルタ係数ｈ₂が乗ぜられ、その乗算結果が加算部２４に送出される。

遅延素子ｄ7からは、遅延素子ｄ1〜ｄ7によって遅延させられた信号が出力される。フィルタタップｔ7において、遅延素子ｄ7から出力された信号にフィルタ係数ｈ₇が乗ぜられ、その乗算結果が加算部２４に送出される。

遅延素子ｄ12からは、遅延素子ｄ1〜ｄ12によって遅延させられた信号が出力される。フィルタタップｔ12において、遅延素子ｄ12から出力された信号にフィルタ係数ｈ₁₂が乗ぜられ、その乗算結果が加算部２４に送出される。

加算部２４では、そこに送られてきた全ての信号を加算する。その加算結果としての信号Ｓｃは信号出力部２２に送られ、さらに、信号出力部２２から減算器１３に送出される。

主信号入力部２１から信号出力部２２までの系における伝達関数Ｈ（ｚ）は、次の式（６）によって表される。

係数更新部２５には、入力信号Ｓinが入力されるとともに、減算器１３が生成した信号Ｓoutが、誤差信号として、誤差信号入力部２３を介して入力される。係数更新部２５は、信号Ｓinと信号Ｓoutとに基づいて、フィルタタップｔ2,ｔ7,ｔ12のフィルタ係数ｈ₂ ,ｈ₇ ,ｈ₁₂を更新する。係数更新部２５は、適応アルゴリズムを用いて、信号Ｓoutのパワーが最小化されるように、フィルタ係数ｈ₂ ,ｈ₇ ,ｈ₁₂を更新する。係数更新部２５においては、適応アルゴリズムとして学習同定法が用いられる。

なお、図１に示されている遅延素子「Ｚ^-N」は、遅延時間の調整を図るためのものであるが、図７４に示される遅延素子ｄ1と遅延素子ｄ2とによって、図１に示されている遅延素子「Ｚ^-N」に相当する部材が構成されていると考えることもできる。また、図７４の周期性騒音低減装置１０において、入力端子１１に入力された信号Ｓinが分岐する分岐点１４と、主信号入力部２１との間に、図１に示されている遅延素子「Ｚ^-N」に相当する部材を設けるようにしてもよい。

入力信号Ｓinは、周期性騒音を含む音声信号である。この周期性騒音の周期をＴｎとし、遅延素子ｄ1〜ｄ15の各々の遅延時間をＴｄとすれば、「Ｔｎ＝５×Ｔｄ」の関係が成り立つ。（なお、「Ｔｄ」は標本化周期「Ｔｓ」に一致する。）
１５の遅延素子ｄ1〜ｄ15によってさまざまな遅延時間（０×Ｔｄ、１×Ｔｄ、２×Ｔｄ、・・・、１４×Ｔｄ、１５×Ｔｄ）が生ずる。その最小のものは「０」であり、その最大のものは「１５×Ｔｄ」である。このような、遅延素子ｄ1〜ｄ15によって生ずるさまざまな遅延時間から、遅延時間軸を概念することができる。

そのような遅延時間軸上において、ある基準となる遅延時間を定め、さらにＴｎ毎のタイミングに一致するような遅延時間を定めることができる。そして、そのようにして定められた遅延時間で信号を出力する遅延素子を選ぶとすれば、次のようになる。

例えば、（Ｔｄ×２）を基準遅延時間であると定めるとする。基準遅延時間よりも（Ｔｎ×０）だけ遅延した信号を出力する遅延素子は、遅延素子ｄ2である。遅延素子ｄ2よりも（Ｔｎ×１）だけ遅延した信号を出力する遅延素子は、遅延素子ｄ7である。また、遅延素子ｄ2よりも（Ｔｎ×２）だけ遅延した信号を出力する遅延素子は、遅延素子ｄ12である。

図７４の適応型ＦＩＲフィルタ１００においては、遅延素子ｄ2,ｄ7,ｄ12からの出力信号に対応する箇所にはフィルタ係数更新が可能であるようなフィルタタップｔ2,ｔ7,ｔ12が設けられており、遅延素子ｄ2,ｄ7,ｄ12からの出力信号に対してそれぞれのフィルタ係数ｈ₂ ,ｈ₇ ,ｈ₁₂が乗算され、それらの乗算結果が加算部２４に送出される。一方、その他の遅延素子に対してはフィルタタップは設けられていない。

このように、適応型ＦＩＲフィルタ２０は、限定ＡＤＦを実行する適応型ＦＩＲフィルタである。限定ＡＤＦが周期性騒音の低減に有効であるということは、前述したとおりである。よって、周期性騒音低減装置１０は、Ｔｎの周期を有する周期性騒音を低減するのに有効である。

なお図７４の適応型ＦＩＲフィルタ２０においては、遅延素子ｄ2、ｄ7、ｄ12以外の遅延素子に対しては、フィルタタップを設けないようにしたが、これらの遅延素子に対してもフィルタタップを設けるようにすることもできる。また、遅延素子ｄ1に入力される信号に対してフィルタ係数ｈ₀を乗ずるためのフィルタタップｔ0を、さらに設けるようにすることもできる。この場合は、適応型ＦＩＲフィルタの伝達関数は次の式（７）のとおりとなる。

ただし、フィルタ係数ｈ₂ ,ｈ₇ ,ｈ₁₂以外のフィルタ係数は、その絶対値が０またはそれに近い値に設定されたまま、更新されないようにする。そうすると、実質的には、その適応型ＦＩＲフィルタは限定ＡＤＦを実行することになる。

また、フィルタ係数ｈ₂ ,ｈ₇ ,ｈ₁₂以外のフィルタ係数は、更新可能ではあるがその絶対値が０に近い値にしか更新されないようにしてもよい。つまり、実質的には、それらのフィルタ係数は、その絶対値が０またはそれに近い値に設定されたままになるのである。換言すれば、フィルタ係数ｈ₂ ,ｈ₇ ,ｈ₁₂のみが、実質的に更新可能であり、それ以外のフィルタ係数は、実質的には更新不可能であるということができる。このようにした場合も、実質的に、その適応型ＦＩＲフィルタは限定ＡＤＦを実行することになる。

図７５は、適応型ＦＩＲフィルタ２０のフィルタ係数の更新可能値の範囲を示す図である。図７５の横軸にはフィルタタップの番号が示され、縦軸にはそのフィルタ係数の更新可能範囲が示されている。図７５から理解されるように、フィルタ係数ｈ₂の更新可能範囲は「０以上０．５以下」であり、フィルタ係数ｈ₇の更新可能範囲は「０以上０．３５以下」であり、フィルタ係数ｈ₁₂の更新可能範囲は「０以上０．２５以下」である。

各フィルタ係数ｈ₂ ,ｈ₇ ,ｈ₁₂がとりうる最大値は、０．５、０．３５、０．２５と、指数的に減衰している。このように係数を指数減衰型に与えることが周期性騒音の低減に有効であることは、前述したとおりである。

また、各フィルタ係数ｈ₂ ,ｈ₇ ,ｈ₁₂がとりうる最大値は、０．５、０．３５、０．２５であり、その合計は「１．１」である。このように、フィルタ係数更新可能なフィルタタップのフィルタ係数の更新可能範囲の最大値の合計が「１」に近い値になっている。このようにすれば、周期性騒音の低減に特に有効であることが、実験的に確認された。

また、各フィルタ係数ｈ₂ ,ｈ₇ ,ｈ₁₂がとりうる最小値は、すべて０である。このようにしたのは、これらフィルタ係数が、絶対値が大きな負の値に更新されないようにするためである。つまり、これらフィルタ係数が、絶対値が大きな負の値に更新されうるように構成すると、次のような問題が生ずる可能性があるからである。つまり、あるフィルタ係数の値が、絶対値が大きな負の値に更新されると、それを補償するかのように、他のフィルタ係数が絶対値の非常に大きな正の値に更新されてしまうことがあるからである。このように限定ＡＤＦのフィルタ係数において、絶対値の大きな値が正負の両領域に表れると、エコーが発生してしまうことが実験的に確認されたのである。

図７６は、本願発明に係る周期性騒音低減装置の適応型ＦＩＲフィルタのフィルタ係数の更新可能値の範囲を示す図である。この周期性騒音低減装置は、図７４の周期性騒音低減装置１０と基本的に同様の構成を有するが、適応型ＦＩＲフィルタには、１９９の遅延素子ｄ1〜ｄ199と、これら遅延素子の出力信号に対してフィルタ係数を乗ずるための１９９のフィルタタップｔ1〜ｔ199が配置され、さらに遅延素子ｄ1への入力信号に対してフィルタ係数ｈ₀を乗ずるためのフィルタタップｔ0が配置されている。これら遅延素子の各々は、（１／８０００）秒の遅延時間を生ぜしめる。つまり標本化周波数は８０００Ｈｚである。ここで、１個の遅延素子が生ぜしめる遅延時間（＝（１／８０００）秒）をＴｄとする。

図７６の横軸にはフィルタタップの番号が示され、縦軸にはそのフィルタ係数の更新可能範囲が示されている。横軸のフィルタタップ番号は、遅延時間とも対応する。つまり、例えばフィルタタップｔ80には、遅延素子ｄ80が出力する信号が入力される。遅延素子ｄ80が出力する信号は、（８０×Ｔｄ）だけ遅延した信号であり、その信号がフィルタタップｔ80に入力される。そうすると図７６の横軸は、Ｔｄによって正規化された遅延時間を示す時間軸であるということもできる。

図７６には、フィルタ係数の更新可能範囲が示されているが、ここに示されるように、周期Ｔｎが（１／１００）秒である周期性騒音の低減に有効となるように、フィルタ更新可能なフィルタタップが限定されている。つまり、フィルタタップｔ0,ｔ80,ｔ160のフィルタ係数のみ更新可能であって、その他のフィルタタップのフィルタ係数は０に維持され、更新できないようになっている。

１個の遅延素子が生ぜしめる遅延時間Ｔｄが（１／８０００）秒であり、周期性騒音の周期Ｔｎが（１／１００）秒であるから、周期性騒音の周期Ｔｎは８０タップ分に相当する。そのため、フィルタ係数更新可能なフィルタップが、８０タップ毎に設定されているのである。

また、８０タップ分に相当する周期を有する周期性騒音を低減するためには、フィルタ係数更新可能なフィルタップが８０タップ毎に設定されていればよいのであるが、フィルタ係数更新可能範囲は図７６に示されるようなもののみならず、図７７に示されるようなものであってもよい。

図７７には、フィルタ係数の更新可能範囲が示されているが、ここでは、フィルタタップｔ20,ｔ100,ｔ180のフィルタ係数のみ更新可能で、その他のフィルタタップのフィルタ係数は０に維持され、更新できないようになっている。

また図７７では、フィルタ係数がとりうる最大値が、後段にゆくほど減衰している。その減衰パターンは指数減衰パターンである。

しかし、該減衰パターンがハミング窓の後半部に相当する減衰パターンであるように、フィルタ係数の更新可能範囲を定めてもよい。図７８には、このような、フィルタ係数の更新可能範囲が示されている。

また、フィルタ係数がとりうる最大値が、最初のフィルタタップから最後のフィルタタップに渡り、ハミング窓相当のパターンを示すように、フィルタ係数の更新可能範囲を定めてもよい。図７９には、このような、フィルタ係数の更新可能範囲が示されている。

図７７に示されるように、フィルタタップｔ20,ｔ100,ｔ180のフィルタ係数のみ更新可能で、その他のフィルタタップのフィルタ係数は０に維持され、更新できないようになっている。しかし、フィルタタップｔ20,ｔ100,ｔ180のみならず、その近傍のフィルタタップにおいてもフィルタ係数更新可能となるように設定することもできる。

図８０には、フィルタ係数の更新可能範囲が示されているが、ここに示されるように、フィルタタップｔ20,ｔ100,ｔ180および、その近傍のフィルタタップ、例えばその前後のフィルタタップのフィルタ係数を更新可能とすることもできる。このようにしても、１００Ｈｚの周期の周期性騒音を低減するのに有効である。ここでは、フィルタタップｔ20のフィルタ係数の更新可能範囲は「０以上0.5以下」であり、フィルタタップｔ100のフィルタ係数の更新可能範囲は「０以上0.35以下」であり、フィルタタップｔ180のフィルタ係数の更新可能範囲は「０以上0.25以下」であり、フィルタタップｔ19,t21,t99,t101,t179,t181のフィルタ係数の更新可能範囲は「-0.05以上0.05以下」である。

図７７に示されるようにフィルタ係数の更新可能範囲を定めると、１００Ｈｚの周期の周期性騒音を低減するのに有効であるが、１００Ｈｚと８０Ｈｚの２つの周期性騒音を含むような騒音に対してその低減効果を有効にするためには、図８１に示されるように、フィルタ係数の更新可能範囲を定めることもできる。このようにすると、フィルタタップｔ20,ｔ100,ｔ180が１００Ｈｚの周期性騒音の低減に寄与し、フィルタタップｔ50,ｔ150が８０Ｈｚの周期性騒音の低減に寄与する。

図７７に示されるようにフィルタ係数の更新可能範囲を定めると、１００Ｈｚの周期の周期性騒音を低減するのに有効であるが、その周期が１２０Ｈｚであるような周期性騒音に対してその低減効果を有効にするためには、図８２に示されるように、フィルタ係数の更新可能範囲を定めるとよい。図８２から理解されるように、ここでは、フィルタタップｔ20,ｔ86,ｔ87,ｔ153,ｔ154のフィルタ係数のみ更新可能としている。これは、次の理由による。つまり、１２０Ｈｚの周期性騒音の周期Ｔｎは６６．７タップ分に相当する。フィルタタップｔ20を基準にした場合、そこから６６．７タップ分だけ離れた箇所には、フィルタタップが存在しないので、その近傍の（前後の）フィルタタップｔ86、ｔ87をフィルタ係数更新可能なフィルタタップとして定めたのである。フィルタタップｔ153、ｔ154をフィルタ係数更新可能なフィルタタップとして定めたのも、同様の理由による。

以上の図７５〜８２には、理解の容易化のために、比較的少ないタップ数の適応型ＦＩＲフィルタについての、フィルタ係数更新可能範囲を示した。しかし、本願発明の周期性騒音低減装置では、より数の多いタップ数の適応型ＦＩＲフィルタを用いることもできる。その例を図８３、８４に示す。

図８３は、０番から１１９９番までの合計１２００タップのフィルタタップt0〜t1199を有する適応型ＦＩＲフィルタにおける、フィルタ係数の更新可能範囲を示した図である。１２００個のうちの１５個のフィルタップのみが係数更新可能に設定されている。これらフィルタ係数更新可能なフィルタタップにおいて、フィルタ係数がとりうる最大値は、後段にゆくほど減衰しており、その減衰パターンは、指数減衰パターンである。

図８４も、０番から１１９９番までの合計１２００タップのフィルタタップt0〜t1199を有する適応型ＦＩＲフィルタにおける、フィルタ係数の更新可能範囲を示した図である。ここでも１２００個のうちの１５個のフィルタップのみが係数更新可能に設定されている。これらフィルタ係数更新可能なフィルタタップにおいて、フィルタ係数がとりうる最大値は、後段にゆくほど減衰しており、その減衰パターンは、ハミング窓の後半部に相当する減衰パターンである。

以上、本願発明の一実施形態たる周期性騒音低減装置を説明した。上記では、主に、適応アルゴリズムとして学習同定法が実行される適応型ＦＩＲフィルタを用いた周期性騒音低減装置を示した。しかし、適応アルゴリズムとしては、学習同定法に限らず、それ以外のものを適用することもできる。例えば、ＬＭＳアルゴリズムを用いてもよい。

（音響系を含むシステムへの適用）
周期性騒音低減装置に用いることのできる、種々のフィルタを上記した。これらのフィルタは、音響系を含むシステムに対しても、用いることができる。

図８５は、限定ＡＤＦ（Ｒ−ＡＤＦ）を、音響系を含むシステムに適用したときの構成を示す図である。

このシステムにおいて、ダクトの左端近傍には、周期性騒音を発する騒音源ＮＳが存在する。ダクトは分岐経路を有し、分岐経路の下端にはスピーカＳが設けられている。
ダクトの内部において、騒音源ＮＳの近傍にはマイクロホンＭ１が設置されている。また、ダクトの内部において、分岐点よりも右の位置に、マイクロホンＭ２が設置されている。限定ＡＤＦ（Ｒ−ＡＤＦ）は、マイクロホンＭ１の出力信号を主入力信号として入力し、マイクロホンＭ２の出力信号を誤差信号として入力している。また、限定ＡＤＦ（Ｒ−ＡＤＦ）の出力信号は、スピーカＳに送出されている。スピーカＳからの放射音は、騒音源ＮＳが発する周期性騒音に干渉する。

限定ＡＤＦ（Ｒ−ＡＤＦ）において適応アルゴリズムが実行されることによって、スピーカＳからは、騒音源ＮＳからの周期性騒音を相殺するような音波が放射されることとなる。

本願発明によれば、騒音低減性能が改善されるので、例えば、電気音響の技術分野において有益である。

ラインエンハンサの原理による周期性騒音低減システムの概略構成図である。 男性音声信号を示す図である。 周期性騒音を示す図である。 入力信号を示す図である。 ＬＥＳの出力信号を示す図である。 ＬＥＳにおけるＡＤＦのタップ係数値を示す図である。 更新するピーク値をとるタップの数を示す図である。 タップ係数値を示す図である。 出力信号を示す図である。 タップ係数値を示す図である。 出力信号を示す図である。 更新タップを限定する手法における出力信号を示す図である。 ＭＲＩ騒音を示す図である。 入力信号を示す図である。 ＬＥＳ出力信号を示す図である。 ＬＥＳのタップ係数値を示す図である。 出力信号を示す図である。 出力信号を示す図である。 タップ係数値を示す図である。 限定ＡＤＦのタップ係数を示す図である。 限定ＡＤＦの出力信号を示す図である。 タップ数とＶＥとの関係を示す図である。 出力信号を示す図である。 タップ係数のスペクトル図である。 タップ係数（ハミング窓）を示す図である。 ハミング窓をかけたタップ係数のスペクトル図である。 タップ数とＶＥとの関係を示す図である。 出力信号を示す図である。 タップ係数（タップ数の２倍でハミング窓）を示す図である。 ハミング窓の半分をかけたタップ係数のスペクトル図である。 出力信号を示す図である。 タップ数とＶＥとの関係を示す図である。 タップ係数（指数減衰型 ｒ＝0.9）を示す図である。 指数減衰型(ｒ＝0.9)のタップ係数のスペクトル図である。 出力信号を示す図である。 係数ｒとＶＥとの関係を示す図である。 ＩＩＲ型周期性騒音低減システムの概略構成図である。 係数ａとＶＥとの関係を示す図である。 出力信号(ａ＝0.99)を示す図である。 ＬＥＳにおけるＡＤＦのタップ係数を示す図である。 係数値一定型ＦＩＲフィルタのタップ係数（ｆ₀＝１６０Ｈｚ）を示す図である。 係数値一定型のシステムの出力信号（ｆ₀＝１６０Ｈｚ）を示す図である。 騒音信号波形図であり、（ａ）はｆ₀＝１２０Ｈｚの周期性騒音を示し、（ｂ）はその騒音の拡大図を示す。 入力信号を示す図である。 係数値一定型ＣＰＰＳのタップ係数（ｆ₀＝１２０Ｈｚ）を示す図である。 係数値一定型ＣＰＰＳの出力信号（ｆ₀＝１２０Ｈｚ）を示す図である。 従来法の限定ＡＤＦのタップ係数を示す図である。 従来のＲ-ＬＥＳの出力信号を示す図である。 改良した限定ＡＤＦのタップ係数を示す図である。 改良したＲ-ＬＥＳの出力信号を示す図である。 ピーク検出型限定ＡＤＦのタップ係数を示す図である。 ピーク検出型Ｒ-ＬＥＳの出力信号を示す図である。 限定ＡＤＦのタップ係数（更新継続）を示す図である。 出力信号（更新継続）を示す図である。 タップの係数更新量を示す図であり、（ａ）は２００番目のタップの係数更新量を示し、（ｂ）はその拡大図を示す。 出力信号（クリップ処理あり）を示す図である。 更新タップを新しく設定するための装置構成を示す図である。 更新タップを新しく設定するための装置構成を示す図である。 ＬＥＳの出力信号を示す図である。 ＡＤＦのタップ係数を示す図である。 限定ＡＤＦのタップ係数を示す図である。 Ｒ-ＬＥＳの出力信号を示す図である。 騒音波形を示す図であり、（ａ）はＭＲＩ騒音を示し、（ｂ）はその（ＭＲＩ騒音の）拡大図である。 騒音再合成法を実行するシステムのブロック図である。 入力信号（ＭＲＩ騒音）を示す図である。 騒音再合成法の出力信号を示す図である。 騒音再合成法の出力信号（騒音のみ）を示す図である。 騒音再合成法の騒音出力（ＡＤＦのステップサイズ＝０.００１）を示す図である。 騒音再合成法＋Ｒ-ＬＥＳの出力信号を示す図である。 騒音再合成法 ＋ Ｒ-ＬＥＳ（タップ数＝２０,０００）の出力信号を示す図である。 騒音再合成法 ＋ Ｒ-ＬＥＳ（タップ数＝２０,０００）のタップ係数を示す図である。 騒音再合成法 ＋ Ｒ-ＬＥＳ（タップ数＝２０,０００）の出力信号を示す図である。 騒音再合成法 ＋ Ｒ-ＬＥＳ（タップ数＝２０,０００）のタップ係数を示す図である。 周期性騒音低減装置の概略構成図である。 適応型ＦＩＲフィルタのフィルタ係数の更新可能範囲を示す図である。 適応型ＦＩＲフィルタのフィルタ係数の更新可能範囲を示す図である。 適応型ＦＩＲフィルタのフィルタ係数の更新可能範囲を示す図である。 適応型ＦＩＲフィルタのフィルタ係数の更新可能範囲を示す図である。 適応型ＦＩＲフィルタのフィルタ係数の更新可能範囲を示す図である。 適応型ＦＩＲフィルタのフィルタ係数の更新可能範囲を示す図である。 適応型ＦＩＲフィルタのフィルタ係数の更新可能範囲を示す図である。 適応型ＦＩＲフィルタのフィルタ係数の更新可能範囲を示す図である。 適応型ＦＩＲフィルタのフィルタ係数の更新可能範囲を示す図である。 適応型ＦＩＲフィルタのフィルタ係数の更新可能範囲を示す図である。 限定ＡＤＦ（Ｒ−ＡＤＦ）を、音響系を含むシステムに適用したときの構成を示す図である。

符号の説明

周期性騒音低減装置 １０
入力端子 １１
出力端子 １２
減算器 １３
適応型ＦＩＲフィルタ ２０
主信号入力部 ２１
信号出力部 ２２
誤差信号入力部 ２３
加算部 ２４
係数更新部 ２５

Claims (32)

1. 周期性騒音低減装置に用いられるデジタルフィルタであって、
   そのインパルス応答が、該周期性騒音の周期的なタイミングに略一致する時間においてのみ、０でもなく、また、その近傍の値でもない係数値を有する、デジタルフィルタ。
2. 該インパルス応答全体にわたる係数値の総和が略１である、請求項１記載のデジタルフィルタ。
3. ＩＩＲ型であり、
   フィードバックループを備え、
   該フィードバックループ中に遅延部を有し、
   該遅延部よって生ずる遅延時間が、該周期性騒音の周期と略同一である、請求項１又２記載のデジタルフィルタ。
4. 該周期性騒音の周期的なタイミングに略一致する時間における係数値が、後段ほど小さくなるような減衰パターンを示す、請求項３記載のデジタルフィルタ。
5. 該減衰パターンが指数減衰パターンである、請求項４記載のデジタルフィルタ。
6. ＦＩＲ型であり、
   直列的に連続して接続された複数の遅延素子と、複数のフィルタタップとを備え、
   複数の遅延素子によって生ぜしめられる遅延時間の時間軸上において、該周期性騒音の周期的なタイミングに略一致する時間の信号に対してのみ、０でもなく、また、その近傍の値でもないフィルタ係数が設定されたフィルタタップが設けられた、請求項１又は２記載のデジタルフィルタ。
7. 該周期性騒音の周期的なタイミングに略一致する時間における係数値が、後段ほど小さくなるような減衰パターンを示す、請求項６記載のデジタルフィルタ。
8. 該減衰パターンが指数減衰パターンである、請求項７記載のデジタルフィルタ。
9. 該減衰パターンがハミング窓の後半部に相当する減衰パターンである、請求項７記載のデジタルフィルタ。
10. 該周期性騒音の周期的なタイミングに略一致する時間における係数値が、ハミング窓に相当するパターンを示す、請求項６記載のデジタルフィルタ。
11. 周期性騒音低減装置に用いられるデジタルフィルタであって、
    適応型であり、
    直列的に連続して接続された複数の遅延素子と、フィルタ係数を更新可能な複数のフィルタタップとを備え、
    該周期性騒音の音声信号が主入力信号として用いられ、該デジタルフィルタの出力信号と該音声信号との誤差信号のパワーが最小化されるように該フィルタタップのフィルタ係数が更新され、
    複数の遅延素子によって生ぜしめられる遅延時間の時間軸上において、該周期性騒音の周期的なタイミングに略一致する時間の信号に対してのみ、実質的なフィルタ係数の更新が可能なフィルタタップが設けられた、デジタルフィルタ。
12. 該実質的なフィルタ係数の更新が可能なフィルタタップによってその出力信号に対してフィルタ係数が乗ぜられる遅延素子以外の遅延素子の出力信号に対しては、フィルタタップを設けないか、又は、０若しくはその近傍の値をフィルタ係数として乗ずるためのフィルタタップが設けられた、請求項１１記載のデジタルフィルタ。
13. 該デジタルフィルタにおいて実行される適応アルゴリズムが学習同定法である、請求項１１又は１２記載のデジタルフィルタ。
14. 該実質的なフィルタ係数の更新が可能なフィルタタップにおいて、そのフィルタ係数更新可能範囲の最大値の合計値が、１又はその近傍の値である、請求項１１乃至１３のいずれか一の項に記載のデジタルフィルタ。
15. 該実質的なフィルタ係数の更新が可能なフィルタタップにおいて、フィルタ係数が０又は正値に制限される、請求項１１乃至１４のいずれか一の項に記載のデジタルフィルタ。
16. 該実質的なフィルタ係数の更新が可能なフィルタタップにおいて、そのフィルタ係数更新可能範囲の最大値が、後段のフィルタタップほど小さくなるような減衰パターンを示す、請求項１１乃至１５のいずれか一の項に記載のデジタルフィルタ。
17. 該減衰パターンが指数減衰パターンである、請求項１６記載のデジタルフィルタ。
18. 該減衰パターンが、ハミング窓の後半部に相当する減衰パターンである、請求項１６記載のデジタルフィルタ。
19. 該実質的なフィルタ係数の更新が可能なフィルタタップにおいて、そのフィルタ係数更新可能範囲の最大値が、ハミング窓に相当するパターンを示す、請求項１１乃至１５のいずれか一の項に記載のデジタルフィルタ。
20. 該周期性騒音が第一周期を有する騒音成分と第二周期を有する騒音成分とを含み、
    該第一周期よりも該第二周期の方が大きく、
    複数の遅延素子によって生ぜしめられる遅延時間の時間軸上における、該第一周期の周期的なタイミングに略一致する時間と、該第二周期の周期的なタイミングに略一致する時間の信号に対してのみ、実質的なフィルタ係数の更新が可能なフィルタタップが設けられた、請求項１１乃至１５のいずれか一の項に記載のデジタルフィルタ。
21. 該周期性騒音が第一周期を有する騒音成分と第二周期を有する騒音成分とを含み、
    該第一周期よりも該第二周期の方が大きく、
    複数の遅延素子によって生ぜしめられる遅延時間の時間軸上の所定時間よりも前の時間における、該第一周期の周期的なタイミングに略一致する時間と、複数の遅延素子によって生ぜしめられる遅延時間の時間軸上における、該第二周期の周期的なタイミングに略一致する時間の信号に対してのみ、実質的なフィルタ係数の更新が可能なフィルタタップが設けられた、請求項１１乃至１５のいずれか一の項に記載のデジタルフィルタ。
22. 周期性騒音低減装置に用いられるデジタルフィルタであって、
    適応型であり、
    該デジタルフィルタにおいて、第一工程、第二工程 及び 第三工程が実行され、
    第一工程において、該デジタルフィルタが有する全てのフィルタタップでフィルタ係数の更新がなされ、
    第二工程において、第一工程が実行されることによって収束したフィルタ係数が所定の閾値よりも大きいフィルタタップが、第一フィルタタップとして抽出され、
    第三工程において、第二工程が実行されることによって抽出された第一フィルタタップに対してはフィルタ係数の更新が許容され、それ以外のフィルタタップに対しては、フィルタ係数が０又はその近傍の値に設定され、かつ、フィルタ係数の更新が許容されない、デジタルフィルタ。
23. 該デジタルフィルタにおいて実行される適応アルゴリズムが学習同定法である、請求項２２記載のデジタルフィルタ。
24. 該第三工程において、該第一フィルタタップのフィルタ係数更新可能範囲の最大値の合計値が、１又はその近傍の値である、請求項２２又は２３記載のデジタルフィルタ。
25. 該第三工程において、該第一フィルタタップのフィルタ係数が０又は正値に制限される、請求項２２乃至２４のいずれか一の項に記載のデジタルフィルタ。
26. 周期性騒音低減装置に用いられるデジタルフィルタであって、
    適応型であり、
    第一適応アルゴリズム実行部と、第二適応アルゴリズム実行部とを備え、
    第一適応アルゴリズム実行部と第二適応アルゴリズム実行部とは、フィルタタップ数と単位遅延時間が同一であり、
    第一適応アルゴリズム実行部に入力される主入力信号が、第二適応アルゴリズム実行部にも主入力信号として入力され、
    第二適応アルゴリズム実行部で適応アルゴリズムが実行されることによって収束したフィルタ係数が、所定の閾値よりも大きいフィルタタップが、第二フィルタタップとして抽出され、
    第一適応アルゴリズム実行部において、該抽出された第二フィルタタップと同一のタップ番号を有するフィルタタップに対しては、フィルタ係数の更新が許容され、それ以外のフィルタタップに対しては、フィルタ係数が０又はその近傍の値に設定され、かつ、フィルタ係数の更新が許容されない、デジタルフィルタ。
27. 該第一適応アルゴリズム実行部において実行される適応アルゴリズム、及び、該第二適応アルゴリズム実行部において実行される適応アルゴリズムが、いずれも学習同定法である、請求項２６記載のデジタルフィルタ。
28. 該第一適応アルゴリズム実行部の適応アルゴリズムにおいて、フィルタ係数の更新が許容されるフィルタタップでのフィルタ係数更新可能範囲の最大値の合計値が、１又はその近傍の値である、請求項２６又は２７記載のデジタルフィルタ。
29. 該第一適応アルゴリズム実行部の適応アルゴリズムにおいて、フィルタ係数の更新が許容されるフィルタタップでのフィルタ係数が０又は正値に制限される、請求項２６乃至２８のいずれか一の項に記載のデジタルフィルタ。
30. 音声信号入力部と、音声信号出力部と、フィルタとを備え、
    該音声信号入力部に周期性騒音を含む音声信号が入力され、
    音声信号入力部に入力された音声信号が該フィルタに入力され、
    該音声信号入力部に入力された音声信号から該フィルタの出力信号を減ずることによって生成される信号が該音声信号出力部から出力され、
    該フィルタが請求項１乃至２９のいずれか一の項に記載のデジタルフィルタである、周期性騒音低減装置。
31. 第一騒音低減装置と、その後段に直列に接続された第二騒音低減装置とを備える騒音低減装置であって、
    該第一騒音低減装置と該第二騒音低減装置のうちの一方が、請求項３０記載の周期性騒音低減装置であり、
    他方が、線型予測フィルタを使った騒音再合成法に基づいて騒音を低減させる装置である、騒音低減装置。
32. 第一マイクロホンと、第二マイクロホンと、スピーカと、フィルタとを備え、
    該フィルタが請求項１１乃至２５のいずれか一の項に記載のデジタルフィルタであり、
    該第一マイクロホンに周期性騒音が入力され、
    該第一マイクロホンの出力信号が該フィルタに入力され、
    該フィルタの出力信号が該スピーカに送出され、
    該周期性騒音と該スピーカからの放射音とが該第二マイクロホンに入力され、
    該第二マイクロホンの出力信号が適応アルゴリズム実行のための誤差信号として該フィルタに入力される、周期性騒音低減装置。
    

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