JP4732483B2 - オーバーサンプルされたフィルタバンクを用いる指向性オーディオ信号処理 - Google Patents

Description

本発明は、オーディオ信号（又は複数の信号）の到来方向が信号処理のための主要なパラメータであるようなオーディオ信号処理分野に関する。本発明は、入力信号が、該信号が到来する空間方向に基づいて処理されることを要するような如何なる用途にも使用することができる。

この発明の用途は、限定されるものではないが、オーディオ監視システム、補聴器、音声命令システム、携帯通信装置、音声認識転記システム、及び信号（又は複数の信号）を到来方向に基づいて処理することが望ましいような如何なる用途をも含むものである。

指向性処理は、多数のオーディオ信号処理問題を解決するために使用することができる。例えば補聴器用途においては、指向性処理は、所望の音声又は音響とは異なる空間方向から発する周囲雑音を低減し、これにより補聴器使用者の聞き取り心地及び音声知覚を改善するために使用することができる。オーディオ監視、音声命令及び携帯通信システムにおいては、指向性処理は特定の方向から発する音の受信を向上させ、これにより斯かるシステムを所望の音に焦点を絞るのを可能にするために使用することができる。他のシステムにおいては、特定の方向（又は複数の方向）から発する妨害信号（又は複数の信号）を拒絶する一方、他の全ての方向から発する信号（又は複数の信号）の知覚を維持し、これにより当該システムを妨害信号（又は複数の信号）の悪影響から隔離するために使用することができる。ビーム形成とは、入力装置の指向性を最大化するために数学モデルを使用する技術を記述するために使用される用語である。斯様な技術においては、フィルタ重み（filtering weight）が、使用者又は信号源又は両者の何れかの環境の変化に対してリアルタイムに調整するか、又は対抗するように適応化することができる。

伝統的に、オーディオ信号用の指向性処理は、時間ドメインにおいて有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタ及び／又は簡単な時間遅延要素を使用して実施化されていた。簡単な狭帯域信号を扱う用途に対しては、これらの方法は通常は充分である。しかしながら、音声等の複雑な広帯域信号を扱うためには、これらの時間ドメインの方法は、大きなマイクロフォンアレイ、長いフィルタ、複雑な後置フィルタ処理及び高い処理能力等の著しく余分な資源が当該用途に対してゆだねられない限り、一般的に劣った性能しかもたらさない。これらの技術の例は、ＩＥＥＥ会報、音声及びオーディオ処理、第６巻、第３号、１９９８年のC. Marro, Y. Nahieux及びK.U. Simmerによる“後置フィルタ処理を伴うマイクロフォンアレイに基づく雑音低減及び残響除去技術の解析”、及び２０００年のＩＥＥＥの信号処理、通信及び制御のための適応的システムのシンポジウム、第７〜１１頁のB.
Widrowによる“補聴器用マイクロフォンアレイ”に記載されている。

如何なる指向性処理アルゴリズムにおいても、２以上のセンサのアレイが必要とされる。オーディオ指向性処理のためには、センサとして全指向性又は指向性マイクロフォンが使用される。図１は、一般的な指向性処理システムの高レベルブロック図を示している。図に見られるように、当該システム１１０に対しては２以上の入力１００、１０５が存在するが、一般的に単一の出力１２０しか存在しない。

２つの普通のタイプの指向性処理アルゴリズムが存在する。即ち、適応ビーム形成及び固定ビーム形成である。固定ビーム形成においては、適応ビーム形成における時間と共に変化するビームパターンとは反して、アルゴリズムの空間応答（又はビームパターン）は時間に伴い変化しない。ビームパターンは、特定の信号周波数における当該ビーム形成システムの利得応答を異なる到来方向にわたって描く極図表である。図２は２つの異なるビームパターンの例を示し、これらビームパターンにおいて特定の到来方向からの信号は他の方向からの信号に対して減衰（又は強調）されている。第１のものは幾つかのエンドファイア（end-fire）マイクロフォンアレイに典型的なカージオイド（心臓形）パターン２００であり、他のもの２０５はブロードサイド（broadside）マイクロフォンアレイに典型的なビームパターンである。図３は、エンドファイアマイクロフォンアレイ３００、３０５、３１０及びブロードサイドマイクロフォンアレイ３２０、３２５、３３０の典型的な構成を示している。

もっと最近の高速フーリエ変換（ＦＦＴ）型方法は、周波数ドメインで指向性処理を実施することにより伝統的な時間ドメイン方法を改善しようと試みている。しかしながら、これらのＦＦＴ型方法は高度に重なり合った副バンド（サブバンド）の影響を被り、従って劣った周波数分解能しか提供しない。また、これら方法は、より長い群遅延及びＦＴＴを計算する場合のより多くの処理能力を要する。

従って、上述したような問題点を解決する要求が存在すると共に、現在の技術を向上させ及び／又は置換する革新的方法への要求が存在する。

ここで述べる発明は、従来のビーム形成解決策において見られる問題を解決する場合において、エンドファイア及びブロードサイドマイクロフォン構成の両者に適用可能である。また、本発明は、基礎となる処理アーキテクチャが広範囲のアレイ構造を受け入れるのに充分なほど柔軟性があるので、他の幾何学構造のマイクロフォンアレイにも適用することができる。例えば、三次元を持つビームパターンを生成するために使用されるような、二次元又は三次元アレイに基づく一層複雑な指向性システムが知られており、斯かるシステムも本発明と共に使用するのに適している。

本発明の一態様によれば、複数の情報信号をビーム形成する指向性信号処理システムであって、該指向性信号処理システムが、複数のマイクロフォンと、少なくとも上記マイクロフォンからの時間ドメインの複数の情報信号を変換ドメインの複数のチャンネル信号に変換する１つの解析フィルタバンクと１つの合成フィルタバンクとを有するオーバーサンプルされたフィルタバンクと、上記情報信号をビーム形成するために上記解析フィルタバンクの出力を処理する信号プロセッサとを有するような指向性信号処理システムが提供される。上記合成フィルタバンクは、上記信号プロセッサの出力を時間ドメインの単一の情報信号に変換する。

本発明の他の態様によれば、複数のチャンネル信号を処理して当該チャンネル内で略線形な位相応答を達成する方法であって、２以上のフィルタを少なくとも１つのチャンネル信号に適用することによりフィルタ処理を実行するステップを含むような方法が提供される。

本発明の他の態様によれば、時間ドメインの少なくとも１つの情報信号を処理して略線形な位相応答を達成する方法であって、少なくとも１つのオーバーサンプルされた解析フィルタバンクを使用してオーバーサンプリングを実行するステップを含むような方法が提供される。上記オーバーサンプルされた解析フィルタバンクは、少なくとも１つの部分遅延インパルス応答（fractional delay impulse response）を少なくとも１つのフィルタバンクプロトタイプウィンドウ（prototype
window）時間に適用する。

本発明の指向性処理システムは、時間ドメインの入力オーディオ信号を変換ドメインに変換するために、オーバーサンプルされた解析／合成フィルタバンクを利用する。普通の変換方法の例は、ＧＤＦＴ（一般化離散フーリエ変換）、ＦＦＴ、ＤＣＴ（離散コサイン変換）、ウェーブレット変換及び他の一般化された変換を含む。ここで述べる本発明の強調点は、オーバーサンプルされたフィルタバンクを使用する指向性処理システムに置かれ、ＦＦＴ方法が斯かるフィルタバンクの１つの可能性のある実施例である。オーバーサンプルされたＦＦＴ型フィルタバンクの一例が、R. Brennan及びT. Schneiderによる米国特許第6,236,731号“特に補聴器におけるオーディオ信号のための、情報信号を異なる帯域にフィルタ及び分離するフィルタバンク構造及び方法”に記載されており、該文献は参照により本明細書に組み込まれるものとする。上記オーバーサンプルフィルタバンクを使用した補聴器装置の一例は、R.
Brennan及びT. Schneiderによる米国特許第6,240,192号“特定用途向け集積回路及びプログラマブルデジタル信号プロセッサを含む、デジタル補聴器においてフィルタ処理する装置及び方法”に記載されており、該文献は参照により本明細書に組み込まれる。しかしながら、ここに開示される指向性処理システムの一般的枠組み内でのオーバーサンプル解析／合成フィルタバンクの該使用は、以前には報告されていない。

以降に述べる副バンド信号処理方法は、ここに開示された本発明において使用されるオーバーサンプルフィルタバンクの１つの可能性のある実施例であるような対応するＦＦＴ型方法と共に、広帯域信号の指向性処理における周波数依存性特性に直接対処するという利点を有している。伝統的な時間ドメインの及びＦＦＴ型の方法と比較した場合、本発明により副バンド信号処理にオーバーサンプルフィルタバンクを使用する利点は以下の通りである。

１）処理能力の一部による、同等又はより大きな信号処理能力、
２）オーバーサンプルフィルタバンクのＦＦＴによる、異なる周波数ビンにおける副バンド信号の直交化効果、
３）改善された高周波数分解能、
４）より良好な空間フィルタ処理、
５）処理能力の非常に僅かな犠牲での広範囲な利得調整、及び
６）他のアルゴリズムとの統合の容易さ。

結果として、オーバーサンプルフィルタバンクによる副バンド指向性処理方法は、強力な指向性処理能力が小型低電力装置上で果たされるのを可能にする。本発明を用いる応用例においては、これは、
１）より良好な聴き心地及び音声知覚（補聴器にとり特に重要である）、
２）音声及び話し手認識システムにとっての一層正確な認識、
３）より良好な指向性及び高いＳＮＲ、
４）小さな群遅延、及び
５）低消費電力、
を意味する。

このように、本発明は、高忠実度及び超低電力処理プラットフォームを必要とするオーディオ用途に適用可能である。

本発明の他の特徴、態様及び利点についての更なる理解は、以下の説明、添付請求項及び添付図面を参照して得られるであろう。

以下、本発明の実施例を、添付図面を参照して説明する。

ここで図４を参照すると、本発明を具現化した適応ビーム形成器システムがブロック図の形で示されている。この場合、Ｌ個のマイクロフォン４００（Ｌ≧２）の出力は一群のアナログ／デジタル変換器（ＡＤＣ；図示略）により既にデジタル形態に変換されていると仮定されていることに注意されたい。同様に、出力もデジタル／アナログ変換器（ＤＡＣ；図示略）によりデジタル形態から変換されて、適切な出力信号４９０を生成すると仮定されている。Ｌ個のマイクロフォン４００のデジタル化された出力は、先ず、組合せマトリクス４１５において組み合わされる。該組合せマトリクス４１５は、複数の入力及び出力を備える如何なる有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタとすることもできる（出力の数Ｍは入力の数Ｌ以下である（Ｍ≦Ｌ））。好適なマトリクスは、遅延及び和ネットワーク、シグマデルタネットワーク、及び入力の出力への１対１写像（例えば、Ｌ入力がＬ出力（即ちＭ＝Ｌ）に変換されるような何らかの通常のマトリクス）を含む。組合せマトリクス４１５のＭ個の出力は、次いで、解析フィルタバンク４２０により、組合せマトリクス出力当たりＮ個の副バンドを持つ周波数ドメインに変換され、処理するためのＭ×Ｎの信号を生成する。この実施例で使用される（オーバーサンプルされた）解析フィルタバンク４２０は、R.
Brennan及びT. Schneiderによる米国特許第6,236,731号“特に補聴器におけるオーディオ信号用の、情報信号を異なる帯域にフィルタ及び分離するフィルタバンク構造及び方法”に記載された加重重複加算（ＷＯＬＡ：weighted-overlap-add）フィルタバンクである。次いで、適応システム４６０が解析フィルタバンクの出力の加重和を発生するが、これら出力は乗算器４２５により出力に供給される。当該適応システム４６０の重み（フィルタタップとしても知られている）は、限定されるものではないが、最小平均二乗（ＬＭＳ）及び再帰型最小二乗（ＲＬＳ）に基づくものを含む良く知られた適応的方法により適応化される。次いで、乗算器４２５の出力は加算器４３０に渡され、該加算器は各々が元のマイクロフォン信号から導出された加重副バンドであるようなＮ個の出力を生成する。全体の適応化処理は、推定ブロック４５０及び後置フィルタ適応器４５５を有する副処理の出力により更に制御される。副処理の推定ブロック４５０は、音声活動検出器（Voice
Activity Detector: VAD）、目標対ジャマ比（Target-to-Jammer Ratio:TJR）推定器及び信号対雑音比（ＳＮＲ）推定器の１以上を含むことができる。推定器ブロック４５０の出力は、次いで、重み適応化４６０を制御することにより適応化処理を低速化、高速化又は禁止するために使用されると共に、後置フィルタ４３５を制御するために後置フィルタ適応化４５５とも組み合わされる。適応プロセッサ４６０、４２５から受信される処理されたＭ×Ｎ個の入力をＮ個の副バンドに組み合わせる加算器４３０を通過した後、後置フィルタ４３５は、当該信号を後置フィルタ適応器４５５からの出力に依存して更に処理するために周波数ドメインで動作する。後置フィルタ処理の後、上記Ｎ個の副バンド周波数ドメイン出力は合成フィルタバンク４４０により処理されて、時間ドメイン出力４９０を発生する。

オーバーサンプルされたフィルタバンクは、斯かるフィルタバンクの柔軟性及び製造技術により、前記[課題を解決するための手段]において説明した一般的な利点を提供する。本発明の適応ビーム形成器用途に斯かるフィルタを使用した場合の更なる利点は、下記の通りである：
１）従来技術を使用した指向性処理は、他の研究者（１９９４年の９月、ＭＩＴ、J.E. Greenbergの物理博士論文“マイクロフォンアレイ補聴器の改良された設計”参照）により報告されている通り、特に残響的環境においては非常に長い適応フィルタ長を必要とする。オーバーサンプルされたフィルタバンクを用いる副バンド適応化は、並列副バンド処理により長いフィルタの均等物を効率的に果たすことになる。

２）周波数ドメインのビーム形成（適応的及び固定的の両方）においては、高速フーリエ変換（ＦＴＴ）係数を高度に拘束されない方法で重み付けする必要性がある。典型的な適応後置フィルタ処理は、周波数応答が受信信号の信号対雑音比（ＳＮＲ）に依存して適応化されるような複数マイクロフォンのウィーナーフィルタ処理である。この処理においては、周波数帯域にわたって拘束されない利得調整が必要である。オーバーサンプルされたフィルタバンク構成は、臨界的にサンプルされるフィルタバンクにおいては生じる所謂“時間エイリアシング（time-aliasing）”問題を生じることなく広い範囲の利得調整を可能にする。処理コストは、臨界的にサンプルされるフィルタバンクよりも大幅には高くなく、間引きされていない（undecimated）フィルタバンクよりも大幅に低いことが分かった。更なる情報に関しては、R.
Brennan及びT. Schneiderによる米国特許第6,236,731号“特に補聴器におけるオーディオ信号用の、情報信号を異なる帯域にフィルタ及び分離するフィルタバンク構造及び方法”、及び１９９８年のProc.
IEEE Int. Symp. Circuit and Systemsの第５６９〜５７２頁におけるR. Brennan及びT. Schneiderによる“デジタル補聴器における徹底した信号操作のための柔軟性のあるフィルタバンク構造”を参照されたい。

３）最適なウィーナーフィルタと較べた際に過度の平均二乗誤差が存在する場合の、所謂“誤調整”エラーが適応システムには典型的に存在する。副バンド及び直交分解がこの問題を低減することは良く知られ且つ理解されている。本発明に使用されるオーバーサンプルされたフィルタバンクは、少なくとも１つの好ましい実施例においては斯様な分解を使用している。

４）目標対ジャマ比（ＴＪＲ）の推定は、通常は、２以上のマイクロフォン出力の相互相関を必要とする（１９９４年の９月、ＭＩＴ、J.E. Greenbergの物理博士論文“マイクロフォンアレイ補聴器の改良された設計”に記載されているように）。オーバーサンプルされたフィルタバンクを使用する処理の周波数ドメイン構成は、以前に使用された時間ドメイン方法よりも、大幅に速く且つ一層効率的である。

５）音声活動検出器（ＶＡＤ）、目標対ジャマ比（ＴＪＲ）推定器及び信号対雑音比（ＳＮＲ）推定器の副処理出力を使用することにより、強い目標（音声のような）の存在がある場合は適応処理を遅くし又は完全に禁止することができる。これは、当該システムが残響的環境で動作するのを可能にする。該禁止処理が当該システムの性能を妨害しないことを保証するために、音声信号には充分な休止が存在する。オーバーサンプルされたフィルタバンクを使用する好適な効率的周波数ドメインＶＡＤは、K. Tam他による同時係属中の特許出願“オーバーサンプルされたフィルタバンクにおける副バンド適応信号処理”、２００１年８月出願のカナダ国特許出願第2,354,808号、米国特許出願 に記載されており、これら出願は参照により本明細書に組み込まれるものとする。

図５に示す本発明の他の好ましい実施例によれば、重み適応処理は、マイクロフォン出力自体又は斯かる出力の副バンドというよりは、各マイクロフォン出力から導出された副バンドから構築又は合成される各副バンド毎にＢ個の固定ビームの組に対して実行される。図５において、構成要素の殆どは図４と同様であり、同一の符号により示されている。従って、これらの構成要素は再度説明することはしない。この実施例で導入された新たな構成要素は、上記副バンドからＢ個の主ビームを生成する固定ビーム形成器５１０と、ＶＡＤ、ＴＪＲ及びＳＮＲ推定ブロック４５０からの入力並びに上記固定ビーム形成器５１０により出力される副バンド信号に基づいて乗算器４２５を制御する重み適応化ブロック５２０とである。一般的に、この方法は適応フィルタ処理の重みが変更された場合に一層滑らかで一層強い遷移を提供する。重み適応化は、幾つかのＴＪＲ及び／又はＳＮＲ推定により、限定されるものではないが以下の信号統計値の１以上に基づいて制御される。即ち、自己相関、相互相関、副バンド振幅レベル（magnitude level）、副バンド電力レベル、クロスパワースペクトル、クロスパワー位相、クロススペクトル密度、等である。簡素化されたＳＮＲ推定に基づく１つの可能性のあるフィルタ処理重み適応化方法がここでは提案されるものとし、他の同様の又は関連する方法は当業者にとって自明であり、これらはカバーされるものとする。副処理が目標の不存在（又は略不存在）を検出すると、ビーム（Ｅn(Ｉ)により示し、ここで、Ｉ＝１，２，…，Ｂである）の各々における雑音の時間平均エネルギが測定される。目標が再出現した場合、各ビームにおける目標の時間平均エネルギ（Ｅt(I)）及びＳＮＲ（SNR(I)）は、当該ビームにおける全平均エネルギＥtot(I)が与えられたとして、
Ｅt(I)＝Ｅtot(I)−Ｅn(I) Ｉ＝１，２，…，Ｂ
SNR(I)＝Ｅt(I)／Ｅn(I)
により推定される。

雑音統計値および雑音並びに目標方向が或る目標信号の休止から次の休止まで大幅に変化しないなら、各ビームに対するSNR(I)を、これらビームの加重和を行うために使用することができる。しかしながら、雑音が高度に非定常的である、又は雑音及び／又は目標源が素早く移動している場合は、重みを調整するために適応プロセッサを使用しなければならない。改善された性能を得るために、固定ビーム形成器は、特定の用途のための重要な方位角及び仰角をカバーする一群の狭いビームを用いて設計することができる。

次に、固定ビーム形成用途における本発明の他の実施例を説明する。固定ビーム形成器を実施化する古典的方法は、遅延及び和方法である。当該アレイにおけるマイクロフォンの物理的間隔故に、各マイクロフォンにおいて受信される信号の間には固有の時間遅延が存在する。従って、上記の遅延及び和方法は、受信される信号を適切に整列させるために簡単な時間遅延要素を使用して、特定の方向から到来する信号が最大に同相となり、加算された出力信号に対して可干渉的に貢献するようにすることができる。この場合、他の方向から到来する如何なる信号も、出力信号に対して非可干渉的に寄与するので、斯かる信号の電力を出力において低減することができる。

ＦＩＲフィルタ方法の場合、ＦＩＲフィルタは、一般的に、自身の位相応答が受信された信号を整列させて所望のビームパターンを形成するという役割を果たすように設計される。これらフィルタは、アナログフィルタからの転換又は直接的ＦＩＲフィルタ設計方法を用いて設計することができる。複雑な広帯域信号が関わる場合、斯様な時間ドメインフィルタ設計は、一般的に、大量の計算能力の利用可能性を必要とする。比較のため、図６は従来の時間ドメイン方法を用いた固定ビーム形成器構造を示している。図において、３つのマイクロフォン６００、６０１、６０２のアレイが既知のパターンで配置されている（もっとも、もっと多くのマイクロフォンを使用することもできる）。該アレイ６００、６０１、６０２における各マイクロフォンの出力は、別個の時間遅延要素（又はＦＩＲフィルタ）６１０、６１１、６１２に渡され、斯かる要素の出力は加算器６２０に渡される。これら時間遅延要素が上述したように正しく設定されている場合、加算器６２０は、上記マイクロフォンアレイに対し特定の空間方向に強調された出力６３０を提供する。通常、時間遅延要素６１０、６１１、６１２の該設定は動的になされるが、時には、当該信号の周波数及び当該アレイ内のマイクロフォンの相対間隔を含む要因に依存した妥協でもある。複数のビームが必要であったなら、各ビームは同様の回路を用いて構築又は合成されるであろう。このような理由で、これらのシステムは高価であり、電力消費が高く、複雑であり、従って用途が限られる。

ここで述べる方法の他の好ましい実施例は、一連の狭帯域処理ステップを実行して、より複雑な広帯域問題を解決する。オーバーサンプルフィルタバンクの使用は、狭帯域処理が効率的及び実用的態様で実行されるのを可能にする。図７は、本発明の他の実施例によるオーバーサンプルフィルタバンクを使用した副バンド固定ビーム形成器を示している。該システムは、図４に記載したものと非常に類似している。便宜及び明瞭化のために、同一の構成要素は両図において同一の符号により示されている。Ｌ個のマイクロフォンアレイ４００において取得された信号のデジタルバージョンは、解析フィルタバンク４２０に送られる前に、組合せマトリクス４１５においてＭ個の信号チャンネル（Ｍ≦Ｌ）に組み合わされる。解析フィルタバンク４２０は、各チャンネルに対してＮ個の周波数副バンドを生成し、そうすると、ビーム形成フィルタ７１０は、所望のビームパターンを達成するために複素値利得係数を、ＶＡＤ、ＴＪＲ及びＳＮＲ推定ブロック４５０からの入力および解析フィルタバンク４２０により生成された副バンドにおける信号レベルに基づいて適用する。斯かる利得係数は、各チャンネル及び副バンドに対して独立に、又は何らかのマトリクス演算により全てのチャンネル及び／又は副バンドに対して一緒に適用することができる。斯かる利得係数が乗算器４２５により適用された後、Ｍ個のチャンネルは加算演算４３０を介して単一のチャンネルを形成するように組み合わされる。次いで、後置フィルタ処理４３５を、副処理４５０、４５５を使用して、前述したような更なる向上（ＳＮＲの改善等）を得るために適用することができる。その後、合成フィルタバンク４４０が、Ｎ個の副バンドからなる単一のチャンネルを時間ドメインに戻すように変換する。他の実施例においては、上記信号チャンネルが上記合成フィルタバンクにより時間ドメインに変換戻しされた後に、上記後置フィルタ処理が該時間ドメインで適用される。もっとも、周波数ドメインの後置フィルタ処理と較べて、これは、典型的には多くの処理能力を要する。

上記ビーム形成フィルタの複素値利得係数は多数の方法で導出することができる。例えば、アナログフィルタが設計されている場合は、単に各副バンドの中心周波数を使用してアナログフィルタの対応する複素応答をルックアップすることにより（周波数サンプリング）、副バンドで直接実施することができる。充分に狭い副バンドの場合、この方法は上記アナログフィルタの近いデジタル均等物を形成することができる。本発明の他の実施例においては、広い副バンドに対して理想的な位相及び振幅応答を正確に近似するために、図８に関連して説明するように、各副バンド出力に対する狭帯域フィルタが適用されるが、該図において多くの構成要素は先の図７に対するものと同一であり、斯かる同一の構成要素は便宜及び簡略化のために同一の符号により参照する。この実施例のための追加の機能は、狭帯域プロトタイプフィルタ８１５により果たされる。前記ビーム形成器の理想的な線形位相応答を近似するために、フィルタ８１５は狭帯域線形位相応答を備える全通過（all-pass）として設計される。他の実施例においては、これらフィルタは更に同一であるように制約されると共に、自身のインパルス応答をフィルタバンク・プロトタイプ・ウィンドウと組み合わせることによりＦＦＴ変調段の前に戻るよう移動される。一つの可能性のある組合せは、フィルタバンク・プロトタイプ・ウィンドの部分遅延インパルス応答（fractional
delay impulse response）との時間畳み込みである。音響出力段において外部雑音を除去する手段として、能動雑音相殺（ＡＮＣ）モジュールが、T.
Schneider他による同時係属中の特許出願“音響心理学的モデル及びオーバーサンプルフィルタバンクを使用した音声了解度の向上”、カナダ国特許出願第2,354,755号、米国特許出願第
号（参照により本明細書に組み込まれるものとする）に記載されているシステムと同様の態様で、当該システムにオプションとして追加される。図８にも示されているように、上記ＡＮＣは、出力４９０に配置されたマイクロフォン８２０に、組合せマトリクス４１５に帰還を供給するループフィルタ８３０を加えて構成されている。

ビーム形成器の殆ど全ての構成例は、低周波数ロールオフ効果の影響を受ける。この効果を補償するために、本提案システムを含めて殆どのシステムは低周波数増幅を導入する。しかしながら、不可避的なマイクロフォンの内部雑音のため、これは、非常に低い周波数における高レベルの出力雑音に繋がる。良く知られているように、その結果は、所望のビームパターンは何れかのカットオフ値（通常は、特定のマイクロフォン分離距離に基づいて１ｋＨｚ付近）より上でしか得ることができないということである。図９に示す他の実施例においては、高レベルの低周波数雑音を防止するために、マイクロフォン信号は、ハイパスフィルタ（ＨＰＦ）９２０及びローパスフィルタ（ＬＰＦ）９１０により高周波数及び低周波数成分に分離される。ここでも、図７を参照して説明した好ましい実施例において使用されたものと同一の構成要素の多くが、使用されて、同一の機能を果たし、及び同一の符号が付与されている。ハイパスフィルタ９２０により出力された高周波数成分は、先におけるのと同様に、ビーム形成フィルタ７１０、乗算器７４２５及び狭帯域プロトタイプフィルタ８１５により処理される。低周波数成分は、ビーム形成フィルタ７１０、乗算器７４２５及び狭帯域プロトタイプフィルタ８１５をバイパスし、低周波数信号の向上を得るために後置フィルタ４３５のみに頼る。

従来のデジタルフィルタ設計方法に加えて、図７におけるビーム形成フィルタ７１０は、人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）を用いて実施化することもできる。該ＡＮＮは、一種の非パラメータ的な強固な適応フィルタとして採用することができ、成長する信号処理方法として益々研究されている。本発明の一つの他の可能性のある実施例は、図１０に示すように、ニューラルネットワーク１０１０を完全なビーム形成フィルタとして実施化することである。ここでも、機能的に変更されていない構成要素に対しては、図４と同様の符号が使用されている。ニューラルネットワーク１０１０は、解析フィルタバンクにより出力された副バンドから入力を受け、これらを、斯かる副バンドに影響を与える乗算器４２５を制御するために使用する。この場合、後置フィルタ適応器４５５は、乗算演算４２５の後の各副バンドの結果を入力として受け、後置フィルタ処理ブロック４３５を適応化するために使用される。

副バンド信号処理用に特別に設計された縦続接続された複合ニューラルネットワーク（ＣＨＮＮ）を、ビーム形成フィルタを実施化するために使用することができる。ＣＨＮＮは、タップ付き遅延ライン構造で接続された２つの古典的ニューラルネットワーク、即ち自己組織化マップ（ＳＯＭ）及び動径基底関数ネットワーク（ＲＢＦＮ）、からなっている（例えば、２００１年、ゲルフ大学、エンジニアリング・スクール、M. Sc. 論文、E. Chauによる“縦続接続された複合ニューラルネットワークを用いた適応雑音低減”参照）。ニューラルネットワークは、副バンド信号処理システムにおいてＡＮＣ、ビーム形成フィルタ及び他の信号処理アルゴリズムの統合された機能を得るためにも使用することができる。

以上、本発明を特定の実施例に関して説明したが、斯かる説明は本発明を例示するものであって、本発明を限定するものと見なしてはならない。また、当業者にとっては、添付請求項に記載された本発明の真の趣旨及び範囲から逸脱すること無しに種々の変形例を思いつくことができるであろう。

図１は、一般的な指向性処理システムのブロック図を示す。 図２は、２つの異なるビームパターンの例を示す。 図３は、エンドファイア及びブロードサイドアレイのアレイ構造を示す。 図４は、本発明の一実施例による適応ビーム形成器システムのブロック図を示す。 図５は、本発明の他の実施例による適応ビーム形成器システムのブロック図を示す。 図６は、伝統的な時間ドメインビーム形成器構成を示す。 図７は、本発明の他の実施例によるオーバーサンプルフィルタバンクを使用した副バンドビーム形成器を示す。 図８は、副バンドの帯域幅を補償するよう修正された他の好ましい実施例を示す。 図９は、望ましくない低周波ビーム形成器応答を補償するよう修正された他の好ましい実施例を示す。 図１０は、本発明によりニューラルネットワークをビーム形成器フィルタとして使用した他の好ましい実施例を示す。

符号の説明

４００ マイクロフォンアレイ
４１５ 組合せマトリクス
４２０ 解析フィルタバンク
４２５ 乗算器
４３０ 加算器
４３５ 後置フィルタ
４４０ 合成フィルタバンク
４５０ 推定ブロック
４５５ 後置フィルタ適応器
５１０ 固定ビーム形成器
５２０ 重み適応ブロック
７１０ ビーム形成フィルタ
８１０ ビーム形成フィルタ
８１５ 狭帯域プロトタイプフィルタ
８２０ マイクロフォン
８３０ ループフィルタ
９１０ ローパスフィルタ
９２０ ハイパスフィルタ
１０１０ ニューラルネットワーク

Claims (21)

1. 複数のマイクロフォンと、
   前記マイクロフォンからの複数の情報信号を複数のデジタル情報信号に変換するアナログ／デジタル変換器と、
   前記マイクロフォンからの時間ドメインの前記デジタル情報信号を変換ドメインの複数のチャンネル信号に変換する１つの解析フィルタバンクと、１つの合成フィルタバンクとを少なくとも有するオーバーサンプルされたフィルタバンクであって、該オーバーサンプルされたフィルタバンクが加重重複加算（ＷＯＬＡ）フィルタバンクであり、前記チャンネル信号が複素値の復調された時間／周波数信号であるようなフィルタバンクと、
   前記複素値の復調された時間／周波数信号を処理する信号プロセッサであって、前記情報信号をビーム形成する手段を有し、前記合成フィルタバンクが該信号プロセッサの出力を時間ドメインの単一のデジタル情報信号に変換するような信号プロセッサと、
   前記信号プロセッサと前記合成フィルタバンクとの間に設けられた後置フィルタと、
   前記後置フィルタを制御するコントローラと、
   前記単一のデジタル情報信号をアナログ情報信号に変換するデジタル／アナログ変換器と、
   を有する指向性信号処理システム。
2. 請求項１に記載の指向性信号処理システムにおいて、
   前記信号プロセッサ及び前記コントローラの少なくとも一方に動作的に結合された音声活動検出器、
   前記信号プロセッサ及び前記コントローラの少なくとも一方に動作的に結合された目標対ジャマ比推定器、及び
   前記信号プロセッサ及び前記コントローラの少なくとも一方に動作的に結合された信号対雑音比推定器、
   のうちの少なくとも何れか１つを更に有するような指向性信号処理システム。
3. 請求項１に記載の指向性信号処理システムにおいて、
   前記アナログ／デジタル変換器と前記解析フィルタバンクとの間に配設されて、前記時間ドメインの情報信号を前処理する組合せマトリクス、及び
   マイクロフォンとループフィルタとを有する能動雑音プロセッサ、
   のうちの少なくとも何れか１つを更に有するような指向性信号処理システム。
4. 請求項１に記載の指向性信号処理システムにおいて、前記解析フィルタバンクが少なくとも１つのフィルタバンクプロトタイプウィンドウに対して少なくとも１つの部分遅延インパルス応答を適用するような指向性信号処理システム。
5. 請求項２に記載の指向性信号処理システムにおいて、前記コントローラが前記後置フィルタを、
   前記音声活動検出器、
   前記目標対ジャマ比推定器、及び
   前記信号対雑音比推定器、
   のうちの少なくとも何れか１つの出力に基づいて制御するような指向性信号処理システム。
6. 請求項３に記載の指向性信号処理システムにおいて、前記組合せマトリクスがＦＩＲフィルタであるような指向性信号処理システム。
7. 請求項３に記載の指向性信号処理システムにおいて、前記組合せマトリクスがＩＩＲフィルタであるような指向性信号処理システム。
8. 請求項１、２又は３に記載の指向性信号処理システムにおいて、前記信号プロセッサが、
   前記解析フィルタバンクの出力を少なくとも１つの重み係数で乗算する少なくとも１つの乗算器と、
   前記乗算器の出力を加算して前記チャンネル信号を形成する少なくとも１つの加算回路と、
   を有するような指向性信号処理システム。
9. 請求項８に記載の指向性信号処理システムにおいて、前記信号プロセッサが、
   前記重み係数を帰還適応処理に基づいて調整する適応プロセッサ、
   を有しているような指向性信号処理システム。
10. 請求項２に記載の指向性信号処理システムにおいて、前記信号プロセッサが、
    前記重み係数を帰還適応処理に基づいて調整する適応プロセッサであって、前記重み係数が、
    前記音声活動検出器、
    前記目標対ジャマ比推定器、及び
    前記信号対雑音比推定器、
    のうちの少なくとも何れか１つの出力に基づいて調整されるような適応プロセッサ、
    を有するような指向性信号処理システム。
11. 請求項１、２又は３に記載の指向性信号処理システムにおいて、前記信号プロセッサが、
    前記解析フィルタバンクの出力を取得して前記情報信号を特定のビームパターンでビーム形成する少なくとも１つの固定ビーム形成器と、
    前記固定ビーム形成器の出力を少なくとも１つの重み係数で乗算する少なくとも１つの乗算器と、
    を有するような指向性信号処理システム。
12. 請求項１１に記載の指向性信号処理システムにおいて、前記信号プロセッサが、
    前記乗算器の出力を加算して前記チャンネル信号を形成する加算回路、及び
    前記重み係数を調整する適応プロセッサ、
    のうちの少なくとも何れか１つを有するような指向性信号処理システム。
13. 請求項１１に記載の指向性信号処理システムにおいて、少なくとも１つの固定ビーム形成器が、
    前記チャンネル信号を処理して当該チャンネル内で略線形な位相応答を達成する回路であって、１以上のフィルタを少なくとも１つのチャンネル信号に適用するような回路、
    を有するような指向性信号処理システム。
14. 請求項１３に記載の指向性信号処理システムにおいて、前記フィルタがＩＩＲフィルタであるような指向性信号処理システム。
15. 請求項１、２又は３に記載の指向性信号処理システムにおいて、前記信号プロセッサが、
    前記解析フィルタバンクの出力を少なくとも１つのビーム形成フィルタタップで乗算する少なくとも１つの乗算器と、
    前記情報信号をビーム形成するために、前記乗算器の出力を加算して前記チャンネル信号を形成する少なくとも１つの加算回路と、
    を有するような指向性信号処理システム。
16. 請求項１５に記載の指向性信号処理システムにおいて、前記信号プロセッサが、
    前記ビーム形成フィルタタップを調整する適応プロセッサ、
    複数のチャンネル信号を処理して当該チャンネル内で略線形な位相応答を達成する回路であって、少なくとも１つのチャンネル信号に対して１以上のフィルタを適用するような回路、及び
    前記解析フィルタバンクの出力を、少なくとも１つのチャンネル信号が他のチャンネル信号とは別に処理され得るように分割するプロセッサ、
    のうちの少なくとも何れか１つを有するような指向性信号処理システム。
17. 請求項１６に記載の指向性信号処理システムにおいて、前記回路がＩＩＲフィルタであるような指向性信号処理システム。
18. 請求項１６に記載の指向性信号処理システムにおいて、前記解析フィルタバンクの出力を分割するプロセッサが、少なくとも１つのハイパスフィルタと少なくとも１つのローパスフィルタとを含んでいるような指向性信号処理システム。
19. 請求項１６に記載の指向性信号処理システムにおいて、前記加算回路が、前記乗算器の出力と、別に処理された前記チャンネル信号のうちの少なくとも何れか１つとを取得するような指向性信号処理システム。
20. 請求項１、２又は３に記載の指向性信号処理システムにおいて、前記信号プロセッサが、
    前記解析フィルタバンクの出力を取得するニューラルネットワーク、
    前記ニューラルネットワークの出力を前記解析フィルタバンクの出力で乗算する乗算器、及び
    前記乗算器の出力を加算して複数のチャンネル信号を形成する加算回路、
    のうちの少なくとも何れか１つを有するような指向性信号処理システム。
21. 請求項２０に記載の指向性信号処理システムにおいて、前記ニューラルネットワークが縦続接続複合ニューラルネットワークであるような指向性信号処理システム。

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