JPH04134916A - エコーキャンセラ - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野１ 本発明はエコーキャンセラに関し、例えば衛星通信、音
声パケット通信等の通信回線における２線−４線変換部
で発生するエコーを消去するものにに関する。

Ｕ従来の技術］ 電話回線では、加入者線の２線回線と伝送路の４線回線
との間の信号変換を行なうハイブリッド回路が用いられ
ているが、このハイブリッド回路でのインピーダンスの
ミスマツチングによって受信信号が送信路に漏れてエコ
ーが生ずる。衛星通信のように伝送路の遅延が大きい場
合にはこのエコーが通話の＃害となるため、エコーキャ
ンセラを用いてエコーを消去上でいる。また、音声、画
像、データを統合して取り扱う統合網では、音声をパケ
ット化して通信を行なうため、国内回線においてし大き
な遅延を生じるのでエコーを充分消去する必要がある。

第２図は、電話回線にエコーキャンセラを適用した場合
の構成を示すブロック図である。第２図において、電話
機１０は、加入者線１２を介してハイブリッド回路（Ｈ
）１４に接続されている。

このハイブリッド回路１４に接続する受信伝送路には、
デジタル／アナログ変換器（Ｄ／Ａ変換器）１６が介挿
されており、エコーキャンセラ３０を介したデジタル受
信信号ｒ　（ｋ）をアナログ信号ｒ（１）に変換してハ
イブリッド回路１４に与えるようになされている。ハイ
ブリッド回路１４に接続する送信伝送路には、アナログ
／デジタル変換器（Ａ／Ｄ変換器）１８が介挿されてお
り、ハイブリッド回路１４からのアナログ送信信号ｓ　
（ｔ）をデジタル信号ｓ　（ｋ）に変換してエコーキャ
ンセラ３０に与えるようになされている。

エコーキャンセラ３０はデジタル処理構成の適応フィル
タからなるものであり、受信側入力端子１から受信側出
力端子２に向かう受信信号ｒ（ｋ）のサンプル値系列ベ
クトルｘ　（ｋ）を格納するＸレジスタ２４と、エコー
パスの推定インパルス応答ベクトルｆｉ（ｋ）を格納す
るＨレジスタ２６と、推定インパルス応答ベクトルＦ１
（ｋ）の適応制御を実行する適応制御部（適応アルゴリ
ズム）２８と、受信信号系列ベクトルｘ　（ｋ）と推定
インパルス応答ベクトル■　（ｋ）との畳み込み演算を
実行する畳み込み演算回路２２と、畳み込み演算回路２
２から出力された擬似エコー信号９（ｋ）を送信信号５
（ｋ）から減算する送信側入力端子３及び送信側出力端
子４間に介挿された減算器２０から構成されている。

次に、エコーキャンセラ３０の動作について簡単に説明
する。

遠端からのデジタル受信信号ｒ　（ｋ）は、Ｄ／Ａ変換
器１６によってアナログ信号ｒ　（ｔ）に変換されてハ
イブリッド回路１４に入力され、２線信号として加入者
線１２を通じて電話機１０に伝送される。このとき、ハ
イブリッド回路１４のインピーダンスミスマツチングに
より、受信信号ｒ（１）が送信路に漏れ、エコー信号ｙ
　（ｔ）として送出されてしまう。一方、電話機１０が
らの近端入力信号ｎ　（ｔ）は、ハイブリッド回路１４
によって４線信号に変換されて送信路に送出される。す
なわち、送信信号ｓ　（ｔ）はエコー信号ｙ（ｔ）と近
端入力信号ｎ（ｔ）との和として、５（ｔ）　＝ｙ（ｔ
）　＋ｎ（ｔ）で表される。

エコーキャンセラ３０には、受信信号ｒ　（ｋ）とＡ／
Ｄ変換器１８によってデジタル信号に変換された送信信
号ｓ　（ｋ）とが入力される。Ｘレジスタ２４は過去Ｎ
サンプル分の受信信号ｒ　（ｋ）を格納する。すなわち
受信信号系列ベクトルｘ　（ｋ）を格納する。畳み込み
演算回路２２は、Ｘレジスタ２４内の受信信号系列ベク
トルｘ　（ｋ）とＨレジスタ２６に格納された、Ｄ／Ａ
変換器１６からハイブリッド回路１４を通ってＡ／Ｄ変
換器１８に至る系（エコーパス）のインパルス応答の推
定ベクトル■　（ｋ）との畳み込み演算により疑似エコ
ー信号９（ｋ）を作成する。この擬似エコー信号９　（
ｋ）を、減算器２０で送信入力信号ｓ　（ｋ）から差し
引くことによってそのエコー成分ｙ−（ｋ）を消去する
。

減算器２０の出力は、残留エコー信号ｅ　（ｋ）として
送信側出力端子４に送られる。

エコーパスの推定インパルス応答ベクトルは、残留エコ
ー信号ｅ　（ｋ）に基づいて適応制御部２８によって逐
次更新される。

適応制御部２８が採用する適応アルゴリズムとしては種
々のものがあるが、ハードウェアの比較的簡単な学習固
定法が広く用いられている。しかし、学習固定法は、入
力信号ｒ　（ｋ）が白色のときは比較的良好な特性を示
すが、入力信号ｒ　（ｋ）が有色のときは収束が遅くな
るという欠点や、近端雑音の大きいＳ／Ｈの悪い状態で
はエコー打消し量が劣化するという問題点がある。

そこで、入力信号ｒ　（ｋ）の相関性にほとんど依存し
ない、近端雑音等に強い適応アルゴリズムとして、カル
マンフィルタを用いたものが下記文献によって既に提案
されている。

文献　叛意、画用著：パカルマンフィルタを用いたエコ
ーキャンセラのアルゴリズム、！：ソ（７）簡略化パ、
信学論、ＶＯｌ、Ｊ６２−ＡＮｏ、　１．１９７９年１
月 第３図は、この文献に記載されているカルマンフィルタ
を用いたエコーキャンセラ３０の構成図であり、後述す
る（３）〜（７）式のアルゴリズムに従い、エコーパス
の推定インパルス応答ベクトル■　（ｋ）を更新するも
のである。なお、第２図との対応部分には同一符号を付
して示している。

第３図を説明する前に適応制御のアルゴリズムを説明す
る。なお、カルマンフィルタ自体のアルゴリズムについ
ては説明を省略する（上記文献の付録としてカルマンフ
ィルタのアルゴリズムが記載されている）。

このエコーキャンセラ３０は、エコーパスのインパルス
応答ｈ　（ｋ）は時間的に変動するものであり、その変
動はエコーパスに加法的に重畳した平均０の白色ガウス
雑音ｗ（ｋ）によるものとしている。すなわち、エコー
パスの状態方程式（カルマンフィルタの状態方程式に対
応）を次式ｈ（ｋ＋１）　−ｈ（ｋ）　＋ｗ（ｋ）　　
　　　　　−（１）で表している。また、インパルス応
答ｈ　（ｋ）のエコーパスを受信信号ｒ（ｋ）　　（ベ
クトルではｘ（ｋ））が通過することでエコーとなり、
しかもエコーパスの通過時に近端入力雑音ｍ　（ｋ）が
加わるので、エコー成分ｙ（ｋ）を次式 Ｋ（ｋ２） で表している。ここで、雑音ｍ（ｋ）を平均０の白色ガ
ウス雑音とみなしている。この（２）式は、カルマンフ
ィルタの出力方程式に対応している。

このように（１）式及び（２）式がカルマンフィルタの
状態方程式及び出力方程式に対応しているのでカルマン
フィルタアルゴリズムを適用することができる。

なお、（１）式及び（２）式において、ｈ（ｋ）、ｗ（
ｋ）及びｘ　（ｋ）は縦ベクトル、ｙ　（ｋ）及びｎ（
ｋ）はスカラー量である。ｒＴ、はベクトル又は行列の
転置を意味している。

（１）式及び（２）式に対してカルマンフィルタのアル
ゴリズムの適用により、以下の関係式を得ることができ
る。

？（ｋ）　＝ｘ（ｋ）　”　ｈ（ｋ）　　　　　　　　
＝・（３）ｅ　（ｋ）　＝　ｙ　（ｋ）　−９（ｋ）　
　　　　　　　−＝　（４）Ｋ（ｋ）　＝Ｐ（ｋ）　ｘ
（ｋ） （ｘ（ｋ）　ＴＰ（ｋ）　　ｘ（ｋ）　＋ｒｍ　）　　
＝（５）Ｐ（ｋ＋１）　＝Ｐ（ｋ） −Ｋ（ｋ）ｘ（ｋ）　ＴＰ（ｋ）＋ＲＷ　　・・・（６
）Ｆｉ（ｋ＋１）　＝Ｆｒ（ｋ）　＋Ｋ（ｋ）　ｅ（ｋ
）　　　　　・（７）ここで、スカラーｒｍは近端入力
雑音ｍ　（ｋ）の分散である。行列Ｒ−は、エコーパス
に加法的に重畳された雑音ｗ（ｋ）の共分散行列である
。行列Ｐ　（ｋ）は、擬似エコー９（ｋ）が得られた際
のエコーパスのインパルス応答の推定ベクトル■　（ｋ
）の誤差共分散行列（以下、推定誤差共分散行列と呼ぶ
）て′ある。ベクトルＫ　（ｋ）はカルマンゲインと呼
ばれるベクトルゲインである。

第３図の構成は、これら（３）弐〜（７）式に従って適
応制御しようとしたものである。

畳み込み演算回路２２は（３）式を演算する部分である
。

減算器２０は（４）式を演算する部分である。

レジスタ２４．２６．３２及び３４はそれぞれ、受信信
号系列ベクトルｘ（ｋ）、推定インパルス応答ベクトル
Ｆｉ（ｋ）、カルマンゲインベクトルＫ（ｋ）、及び、
インパルス応答の推定ベクトル）’ｌ　（ｋ）の共分散
行列Ｐ　（ｋ）をラッチするものである。定値発生回路
３６及び３８はそれぞれ、？ａ音にかかる分散値ｒｍ及
び共分散行列Ｒｗを発生するものである。

乗算器４０はベクトルＰ（ｋ）　ｘ（ｋ）を求めるもの
であり、この出力も与えられる乗算器４２はスカラーｘ
（ｋ）　ＴＰ（ｋ）ｘ（ｋ）を得るものである。

加算器４４は（５）式の分母を得るものであり、除算器
４６はこの出力を用いて最終的にカルマンゲインベクト
ルＫ　（ｋ）を得るものであり、レジスタ３２に出力す
る。

乗算器４８は（６）式の右辺第２項を演算するものであ
り、減算器５０及び加算器５２はこの出力をも利用して
最終的に（６）式の右辺を演算するものである。この出
力は、１サンプリング周期遅延回ｉ５４を介して遅延さ
れ、次の行列Ｐ　（ｋ＋１＞としてレジスタ３４に与え
られる。

乗算器５６は（７）式の右辺第２項を求めるものであり
、この出力が与えられる加算器５８は（７）式の右辺を
演算するものであり、この出力が１サンプリング周期遅
延回路６０を介して次の推定インパルス応答ベクトルｆ
ｉ（ｋ＋１）としてレジスタ２６に格納される。

［発明が解決しようとする課題］ しかしながら、以上述べた従来の方法では、エコーパス
の時間的変化を加法的な白色ガウス雑音で仮定している
ため、様々な原因によって起こる実際のエコーパス変化
をすべてモデル化しているわけではなく、したがって、
実際のエコーパス変化には適確に追従できない場合があ
るという問題点があった。

本発明は、以上の点を考慮してなされたものであり、カ
ルマンフィルタのアルゴリズムを用い、しかも、実際の
エコーパスの変動にうまく追従でき、かつ、雑音に強い
優れた特性のエコーキャンセラを提供しようとするもの
である。

［課題を解決するための手段］ 本発明は、受信信号系列ベクトルｘ　（ｋ）を格納する
Ｘレジスタと、エコーパスの推定インパルス応答ベクト
ルＦＸ（ｋ）を格納するＨレジスタと、これらレジスタ
に格納された受信信号系列ベクトルｘ　（ｋ）と推定イ
ンパルス応答ベクトルＦ１（ｋ）とから疑似エコー信号
９（ｋ）を作成する畳み込み演算回路と、送信入力信号
ｓ　（ｋ）から上記疑似エコー信号９　（ｋ）を差し引
いて残留エコー信号ｅ　（ｋ）を出力する減算器と、カ
ルマンゲインベクトルＫ（ｋ）を得るカルマンゲイン計
算回路と、推定誤差共分散行列Ｐ　（ｋ）を得る推定誤
差共分散行列計算回路と、次の推定インパルス応答ベク
トルＦｉ　（ｋ＋１）を得るＨレジスタ更新回路とを備
えた、カルマンフィルタのアルゴリズムを用いたエコー
キャンセラを前提とする。

そして、エコーパスのインパルス応答の時間変動を考慮
した重み係数ρ（０＜ρ≦１）を発生する重み係数制御
回路を設けたことを特徴とするものである。

また、カルマンゲイン計算回路が、次式Ｋ（ｋ） に従ってカルマンゲインベクトルＫ　（ｋ）を求め、推
定誤差共分散行列計算回路が、次式 Ｋ（ｋ（） に従って新しい推定誤差共分散行列Ｐ（ｋ＋１）を求め
、Ｈレジスタ更新回路が、次式 Ｋ（ｋ） に従って新しい推定インパルス応答ベクトルｂ（ｋ＋１
）を求めることを特徴とするものである。

なお、上記の式表現は、受信信号系列ｘ　（ｋ）及び推
定インパルス応答Ｅ　（ｋ）を縦ベクトルとして表現し
ているものであり、表現形式に関係なく、式の実態に意
味がある。すなわち、上記各ベクトルを横ベクトルで表
現していても良い。

ここで、重み係数制御回路を、Ｓ／Ｎを推定するＳ／Ｎ
推定回路と、このＳ／Ｈの推定値の変化量を計算する変
化量計算回路と、出力する重み係数ρを決定する重み係
数決定回路とで構成し、重み係数決定回路が、Ｓ／Ｎの
推定値が大きく、かつ、Ｓ／Ｈの推定値が増加中である
と判定したときに、他のときより重み係数ρを小さい値
とするようにすることが好ましい。

［作用］ 本発明においては、受信信号系列ベクトルｘ（ｋ）と推
定インパルス応答ベクトル■　（ｋ）とから疑似エコー
信号９（ｋ）を作成し、送信入力信号５（ｋ）からこの
疑似エコー信号９　（ｋ）を差し引いてエコー成分をキ
ャンセルするものであり、カルマンゲイン計算回路と、
推定誤差共分散行列計算回路と、Ｈレジスタ更新回路と
によって実行される推定インパルス応答６（ｋ）の更新
方法（適応制御方法）に特徴を有するものである。

エコーパスのインパルス応答に対する受信信号の寄与を
過去のものほど小さくする重み係数ρ（０＜ρ≦１〉を
用いて、推定インパルス応答６（ｋ）の更新を以下のよ
うに行なう。

すなわち、カルマンゲインベクトルＫ（ｋ）、推定誤差
共分散行列Ｐ　（ｋ）及び推定インパルス応答）’ｌ　
（ｋ）を、以下の漸化式に従い、更新することとしな。

Ｋ（ｋ）　　＝Ｐ（ｋ）　　ｘ（ｋ） （ｘ（ｋ）　ＴＰ（ｋ）ｘ（ｋ）＋ｐ）　’Ｐ（ｋ＋１
）　＝　（Ｐ（ｋ） Ｋ（ｋ）　　ｘ（ｋ）　”　Ｐ（ｋ）　　）　ｐ　　’
■（ｋ＋１）　＝■（ｋ）　＋Ｋ（ｋ）　　ｅ（ｋ）こ
こで、Ｓ／Ｎの推定値が大きく、かつ、Ｓ／Ｎの推定値
が増加中であると判定したときに、他のときより重み係
数ρを小さい値とするようにして、推定誤差の大きさと
収束性とをバランスさせることが好ましい。

［実施例］ 以下、本発明の一実施例を図面を参照しながら説明する
。

第１図はこ実施例のエコーキャンセラ３０Ａの構成を示
すブロック図、第４図はその重み係数制御回路１３０の
詳細構成図である。なお、第１図において、第３図との
対応部分には同一符号を付して示している。

まず、第１図に示す構成及びその動作の説明に先立ち、
この実施例によるエコーパスのインパルス応答の推定原
理について説明する。

実際のエコーパスの変化は、様々な原因によって起こり
得るので、その全てを上述した（１）式のような単純な
状態方程式でモデル化することは不可能である。そこで
、とりあえずば、エコーパスの変化を直接には表現せず
に、エコーパスの状態変化を上述した（２）式の出力方
程式だけで表すことにし、エコーパスのインパルス応答
は固定なものと取扱う。

すなわち、次式 Ｋ（ｋ８） に示す状態方程式及び出力方程式を考える。これらの式
に対して、カルマンフィルタのアルゴリズムを適用する
と、以下の漸化式が得られる。

９（ｋ）＝ｘ（ｋ）　Ｔｈ（ｋ）　　　　　　　　・・
・（１０）ｅ　（ｋ）　＝ｙ　（ｋ）　−９（ｋ）　　
　　　　　　・”（１１）Ｋ（ｋ）　−Ｐ（ｋ）　ｘ（
ｋ） （ｘ（ｋ）　ＴＰ（ｋ）　ｘ（ｋ）　＋ｒｍ　＞　−’
−（１２）Ｐ（ｋ＋１）　　−Ｐ（ｋ） −Ｋ（ｋ）ｘ（ｋ）　ＴＰ（ｋ）　　　　　　・・・（
１３）Ｒ（ｋ＋１）　＝Ｆ１（ｋ）　＋Ｋ（ｋ）　　ｅ
（ｋ）　　　　　−（１４）これらの式は、（３）〜（
γ）式の従来のアルゴリズムと比べて、（６）式の推定
誤差共分散行列Ｐ（ｋ＋１）について、エコーパスのイ
ンパルス応答を変動させる雑音の分散行列Ｒｗの項がな
い点が異なっている。もちろん、このままでは、エコー
パスのインパルス応答の変動に追従することができず、
不充分である。

そこで、次に、推定誤差共分散行列Ｐ　（ｋ）について
考えてみることとする。上述した（１２）式及び（１３
）式より、推定誤差共分散行列Ｐ　（ｋ）についての漸
化式は、次式 Ｐ（ｋ＋１）　＝Ｐ（ｋ）　−Ｐ（ｋ）　ｘ（ｋ）　ｘ
（ｋ）　ＴＰ（ｋ）（ｘ（ｋ）　ＴＰ（ｋ）ｘ（ｋ）＋
ｒｍ　）’・・・（１５） のように変形することができる。この逆行列部分に、逆
行列の定理 （Ａ＋ＢＣＤ）−１＝Ａ−１ −Ａ−ＩＢ　（Ｃ−１＋ＤＡ−ＩＢ）−１ＤＡ−１・・
・（１６）を適用して整理した後、両辺について逆行列
をとれば、次式 Ｋ（ｋ） が得られる。したがって、初期値Ｐ（１）−１の影響が
充分小さくなった時刻では、次式 Ｋ（ｋ１８） で表すことができ、Ｐ（ｋ＋１）の逆行列は、時刻ｊ−
１からｋまでのすべての信号ｘ（ｊ）の共分散行列ｘ（
ｊ）　ｘ（ｊ）　”の総和に比例していると言える。

言い換えれば、時刻ｊ＝１からｋまでのすべての入力信
号ｘ　（ｊ）を用いて推定を行なうことができることを
表しており、白色ガウス雑音による影響は平均化されて
なくなる。しかし、この（１８）式に従えば、当該エコ
ーキャンセラを適用している端末のインピーダンスが急
激に変化した場合のような、白色ガウス雑音以外の影響
も平均化されてしまい、新しいエコーパスに素早く追従
できない。

そこで、エコーパスの変化に素早く追従できるようにす
るために、過去の入力信号ｘ　（ｊ）はど推定に対する
寄与が小さくなるように、０くρ≦１なる定数（重み係
数）ρを用いて、（１８）式を以下のように書き替える
。

Ｐ（ｋ＋１）　−１＝Σｐ　ｋ−ｊ　ｘ　（ｊ）　ｘ　
（ｊ）　”　　−（１９）ただし、近端入力雑音の分散
ｒｍは１とおいている。上記文献にも示されているよう
に、充分時間が経過した後のエコーパスのインパルス応
答の推定精度は、雑音の分散ｒＩｌにはほとんど影響さ
れないので、このようにおいても正しく動作する。

この（１９）式は次式 Ｐ（ｋ＋１）　”＝ｐ　Ｐ（ｋ）　−１＋ｘ（ｋ）　ｘ
（ｋ）　”　−（２０）のように変形することができ、
両辺をρで割って逆数を取れば、さらに次式 ％式％） のように変形することができる。この式に、上述した逆
行列の定理（１６）式を適用すれば、結局、推定誤差の
共分散行列Ｐ　（ｋ）について以下の漸化式％式％ ［（） 次に、推定インパルス応答ベクトルＩ’、　（ｋ）に対
する漸化式を導出する。まず、（１５）式に右からＸ（
ｋ）をかけて整理すると、次式 ％式％） が得られ、近端入力雑音の分散ｒｍを上述と同様に１と
おくと、次式 Ｋ（ｋ２４） ここで、（２４）式の左辺Ｐ（ｋ＋１）　ｘ（ｋ）を別
に表現することを考える。上述した（２０）式の左がら
Ｐ（ｋ＋１）を、右からＰ　（ｋ）をかけると、次式Ｋ
（ｋ１） が得られ、これに、右からｘ　（ｋ）かけてＰｒｋ＋１
）ｘ　（ｋ）について整理すると、次式のようになる。

Ｐ（ｋ＋１）　　ｘ（ｋ）　＝Ｐ（ｋ）　　ｘ（ｋ）（
ｘ（ｋ）　ＴＰ（ｋ）　ｘ（ｋ）　十ｐ）’　　・（２
６）従って、（２４）式及び（２６）式から、カルマン
ゲインベクトルＫ　（ｋ）を、インパルス応答の時間変
動を考慮した重み係数ρを用いて表すと、次式Ｋ（ｋ） に示すようになる。このように表されるカルマンゲイン
ベクトルＫ　（ｋ）であっても推定インパルス応答ベク
トル■　（ｋ）に対する上述した（１４）式の漸化式が
成立つ。

以上を整理すると、上述した式の繰返し表記になるが、
インパルス応答の時間変動を考慮した重み係数ρを用い
た、カルマンフィルタのアルゴリズムに従う漸化式は、
以下のようになる。

９　（ｋ）　＝　ｘ　（ｋ）　Ｔｈ　（ｋ）　　　　　
　　　−＝　（２Ｂ）ｅ　（ｋ）　＝　ｙ　（ｋ）　−
９（ｋ）　　　　　　　　−（２９）Ｋ（ｋ）　−Ｐ（
ｋ）　ｘ（ｋ） （ｘ（ｋ）　ＴＰ（ｋ）ｘ（ｋ）＋ｐ）−１・　（３０
）Ｐ（ｋ＋１）　　−（Ｐ（ｋ） Ｋ（ｋ）　ｘ（ｋ）　ＴＰ（ｋ）　）　ｐ”　　　　・
（３１）Ｒ（ｋ＋１）　＝Ｒ（ｋ）　十Ｋ（ｋ）　ｅ（
ｋ）　　　　−＝（３２）第１図に示すエコーキャンセ
ラ３０Ａは、（２８）弐〜（３２）式で表されるアルゴ
リズムを実現する構成となっている。

エコーキャンセラ３０Ａは、受信信号系列ベクトルｘ　
（ｋ）を格納するＸレジスタ２４と、推定インパルス応
答ベクトル６（ｋ）を格納するＨレジスタ２６と、受信
信号系列ベクトルｘ　（ｋ）及び推定インパルス応答ベ
クトル６（ｋ）の畳み込み演算（（２８）式）を実行し
て疑似エコー信号９（ｋ）を作成する畳み込み演算回路
２２と、送信入力信号５（ｋ）から疑似エコー信号９（
ｋ）を差し引いて（（２９）式に対応）残留エコー信号
ｅ　（ｋ）を得る減算器２０と、（３０）式に従ってカ
ルマンゲインベクトルＫ　（ｋ）を得るカルマンゲイン
計算回路１００と、（３１）式に従って推定誤差共分散
行列Ｐ　（ｋ）を得る推定誤差共分散行列計算回路１１
０と、（３２）式に従って次の推定インパルス応答ベク
トル■（ｋ＋１）を得るＨレジスタ更新回路１２０と、
インパルス応答の時間変動を考慮した重み係数ρを発生
する第４図に詳細構成を示す重み係数制御回路１３０と
から構成されている。

カルマンゲイン計算口＃１ｌｏｏは、Ｐレジスタ１１１
に格納された推定誤差共分散行列Ｐ　（ｋ）にＸレジス
タ２４に格納された受信信号系列ベクトルｘ　（ｋ）を
乗算する乗算器１０１と、受信信号系列ベクトルｘ　（
ｋ）に乗算器１０１のベクトル出力Ｐ（ｋ）　ｘ（ｋ）
を乗算する乗算器１０２と、乗算器１０２のスカラー出
力ｘ（ｋ）　’　Ｐ（ｋ）　ｘ（ｋ）と重み係数ρとを
加算する加算器１０３と、乗算器１０１のベクトル出力
Ｐ（ｋ）　ｘ（ｋ）を加算器１０３のスカラー出力ｘ（
ｋ）　ＴＰ（ｋ）ｘ（ｋ）＋ｐで除算する除算器１０４
と、除算器１０４の出力すなわちカルマンゲインベクト
ルＫ　（ｋ）を格納するにレジスタ１０５から構成され
ており、これらによって（３０）式の演算を実行してい
る。

推定誤差共分散行列計算回路１１０は、推定インパルス
応答の誤差共分散行列Ｐ　（ｋ）を格納するＰレジスタ
１１１と、受信信号系列ベクトルｘ（ｋ）に誤差共分散
行列Ｐ　（ｋ）を乗算する乗算器１１２と、カルマンゲ
イン計算口Ｆ！！４１００からのカルマンゲインベクト
ルＫ　（ｋ）に乗算器１１２のベクトル出力ｘ（ｋ）　
ＴＰ（ｋ）を乗算する乗算器１１３と、乗算器１１３の
行列出力Ｋ（ｋ）　ｘ（ｋ）　”　Ｐ（ｋ）を推定誤差
共分散行列Ｐ　（ｋ）がら減算する減算器１１４と、減
算器１１４の行列出力Ｐ（ｋ）−Ｋ（ｋ）　ｘ（ｋ）　
ＴＰ（ｋ）を重み係数ρで除算する除算器１１５と、除
算器１１５の出力を遅延させて新しい推定誤差共分散行
列Ｐ（ｋ＋１）としてＰレジスタ１１１に格納させる遅
延回路１１６とから構成されており、これらによって（
３１）式の演算を実行している。

Ｈレジスタ更新図＃１１２０は、減算器２ｏの出力であ
る残留エコー信号ｅ　（ｋ）にカルマンゲイン計算回路
１００からのカルマンゲインベクトルＫ（、ｋ　）を乗
算する乗算器１２１と、乗算器１２１のベクトル兎出力
Ｋ（ｋ）　ｅ（ｋ）とＨレジスタ２６に格納された推定
インパルス応答ベクトル？ｌ　（ｋ）とを加算する加算
器１２２と、その加算結果を遅延させて新しい推定イン
パルス応答ベクトルｔｉ（ｋ＋１）としてＨレジスタ２
６に格納させる遅延回路１２３とから構成されており、
これらによって（３２）式の演算を実行している。

以上のように、カルマンゲイン計算回＆’１ＯＯ１推定
誤差共分散行列計算回路１１０及びＨレジスタ更新回路
１２０によって、エコーパスの推定インパルス応答ベク
トル６（ｋ）を順次更新していくことができる。

カルマンゲイン計算回路１００及び推定誤差共分散行列
計算回路１１０が利用する重み係数ρは、第４図に詳細
構成を示す重み係数制御回路１３０が出力する。

重み係数ρは、値が小さいほどエコーパスの変化に対す
る追従は早くなるが、雑音による推定精度への影響が大
きくなる。逆に、重み係数ρの値が大きいほど雑音に対
しては強くなるが、エコーパス変化に対する追従が遅く
なり、ρ＝１のときに、従来のカルマンフィルタを用い
たエコーキャンセラ（第３図参照）に等しくなる。近端
入力雑音は近端側の周囲環境によって時々刻々変化する
ので、エコーパスの変動を考慮した重み係数ρであって
も状況に応じて適切な値を選択することが望ましい。第
４図はこのような点に鑑みて構成されたものである。

重み係数制御回路１３０は、受信信号ｒ（ｋ）及び残留
エコー信号ｅ　（ｋ）からＳ／Ｎの推定値を計算するＳ
／Ｎ推定回路１４０と、このＳ／Ｎ推定値の差分値（変
化量）を計算する差分値計算回路１５０と、Ｓ／Ｎ推定
値のピーク値を計算するピーク値計算回路１６０と、こ
れらＳ／Ｎの推定値、差分値及びピーク値を用いて重み
係数ρを決定する係数決定回路１７０とから構成されて
いる。

Ｓ／Ｎ推定値計算回路１４０は、受信信号ｒ（ｋ）のパ
ワーＸ　（ｋ）と残留エコー信号ｅ　（ｋ）のｉ＜ワ−
Ｅ（ｋ）との比により、Ｓ／Ｎの推定値Ａｃｏｍ（ｋ）
を計算する。すなわち、次式 Ｋ（ｋ３３） に従いＳ／Ｎの推定値ＡＣＯｍ（ｋ）を計算する。ただ
し、　ｌｏｇは常用対数である。

このため、Ｓ／Ｎ推定値計算回路１４０は、詳細には、
受信信号ｒ　（ｋ）及び残留エコー信号ｅ（ｋ）のそれ
ぞれのパワーＸ（ｋ）　、Ｅ（ｋ）を計算するパワー計
算回路１４１．１４２と、得られたパワーＸ（ｋ）　、
Ｅ（ｋ）を対数変換する対数変換回路１４３．１４４と
、パワーＥ　（ｋ）の対数値１ｏｑＥ（ｋ）をパワーＸ
　（ｋ）の対数値１ｏｑＸ（ｋ）から減算する減算器１
４５とから構成されている。

差分値計算回路１５０は、Ｓ／Ｈの推定値ＡＣＯｍ（ｋ
）とこれより所定期間（ｎサンプリング周期）前のＳ／
Ｎの推定値Ａ　ｃｏｍ（ｋ−ｎ）との差分値Ａ　ｃｏｍ
ｄ（ｋ）を求める。すなわち、次式 Ｋ（ｋ３４） によって差分値Ａ　ｃｏｍｄ　（ｋ）を求める。

ピーク値計算回路１６０は、Ｓ／Ｎの推定値のピーク値
ＡＣＯｍｐ（ｋ）を計算する。この実施例の直前までの
ピーク値Ａｃｏｍｐ（ｋ−１）と今回のＳ／Ｎの推定値
Ａｃｏｍ（ｋ）とを比較することでピーク値ＡＣＯｍｐ
（ｋ）を求める。すなわち、次式 Ｋ（ｋ）） によってピーク値Ａｃｏｍｐ（ｋ）を求める。

重み係数決定回路１７０は、比較回路１７１、乗算器１
７２、比較回１７３及び重み係数選択回Ｆ４１７４から
なり、これらＡＣＯｍ（ｋ）、Ａｃｏｍｄ（ｋ）及びＡ
ｃｏｍｐ（ｋ）の各値を用いて重み係数ρを決定する。

比較回路１７１は、差分値Ａｃｏｍｄ（ｋ）と正の閾値
ＴＨとを比較する。比較回路１７３は、乗算器１７２に
よってα（０〈α≦１なる定数）倍されたピーク値ａ　
・Ａｃｏｍｐ（ｋ）と、推定値Ａｃｏｍ（ｋ）とを比較
する。重み係数選択回路１７４では、これら比較回路１
７１及び１７３の比較結果を用いて、次のように重み係
数ρを決定する。

条件１　：　ＡＣＯｍｄ（ｋ）　＞ＴＨｌかつ、Ａｃｏ
ｍ（ｋ）＞α・Ａｃｏｍｐ（ｋ）ならば、出力する重み
係数ρとして小さい値ρ１を選定する。

条件２　：　Ａｃｏｍｄ（ｋ）≦ＴＨ及び又はＡｃｏｍ
（ｋ）≦α・Ａｃｏｍｐ（ｋ）ならば出力する重み係数
ρとして大きい値ρ２を選定する。

ただし、０≦ρ１〈ρ２≦１である。

このように選定された重み係数ρ（＝ρ１又はρ２）が
上述したように、カルマンゲイン計算回路１００及び推
定誤差共分散行列計算回路１１０で利用される。

次に、第４図の構成を採用するに至った考え方を説明す
る。

まず、（３４）式で求めた値ＡＣＯｍ（ｋ）がＳ／Ｎの
推定値となることを示す。

エコーキャンセラ３０Ａにおける送信信号５（ｋ）及び
残留エコー信号ｅ　（ｋ）はそれぞれ、次式Ｋ（ｋ） で表すことができる。なお、（３６）式以降においては
以前の表記とは異なってｈ　（ｋ）はインパルス応答を
示すスカラー量とする。受信信号ｒ　（ｋ）と近端入力
信号ｎ　（ｋ）とが無相関であることから、残留エコー
信号ｅ　（ｋ）のパワーＥ　（ｋ）は、次式Ｋ（ｋ） に示すようになり、これを変形することで次式Ｅ（ｋ）
　／Ｘ（ｋ）　−ＩＩ　ｈ（ｋ）　−ｈ（ｋ）　　１１
２＋Ｎ（ｋ）　／Ｘ（ｋ）　　　・・・（３９）が得ら
れる。ここで、＋１ｈ（ｋ）−Ｒ（ｋ）　＋１２は、エ
コーパスのインパルス応答の推定誤差を表す量で、推定
が充分収束していれば非常に小さな値となり、次式 Ｋ（ｋ４０） が成立つ。

その結果、次式 Ｋ（ｋ４１） で表されるＳ／Ｎの推定値Ａｃｏｍ（ｋ）は、上述した
（３３）式によって表すことができる。従って、（３３
）式に基づいてＳ／Ｎの推定値を求めることができる。

また、収束中であれば、（３８）式又は（３９）式にお
けるＩＩ　ｈ（ｋ）−ｉ：１（ｋ）　ＩＩ　２は時間と
ともに減少するので、（４１）穴上ではかかる１１ｈ（
ｋ）−ＦＬ（ｋ）２の影響を示していないが、Ｓ／Ｎの
推定値ＡＣＯｍ（ｋ）は増加する。上述した（３４）式
で求められる差分値ＡＣＯｍｄ（ｋ）はＳ／Ｎの推定値
Ａｃｏｍ（ｋ）の変化を表す量であるから、この値Ａ　
ｃｏｍｄ　（ｋ）が、ある適当な正の閾値ＴＨよりも大
きいときは、収束中で推定誤差が減少中か、Ｓ／Ｎが増
加中であると判定できる。Ｓ／Ｎが過去の値よりも大き
ければ、すなわち差分値Ａ　ｃｏｍｄ　（ｋ）が正の閾
値１゛Ｈよりも大きければ、推定精度は現在よりもさら
によくなるので、重み係数ρを小さくしてすばやく収束
させた方が有利である。しかし、Ｓ／Ｎが過去の値より
も大きくなっていても、Ｓ／Ｈの絶対的な値が小さいな
らば十分な推定精度は得られない。

そこで、上述した条件１のように、ＡＣＯｍｄ（ｋ）＞
ＴＨによってＳ／Ｎが過去の値よりも大きいことが検出
され、かつＡｃｏｍ（ｋ）＞　ａ　−Ａｃｏｍｐ（ｋ）
によってＳ／Ｎの絶対的な値が十分大きいことが検出さ
れたときに、出力する重み係数ρとして小さい値ρ１を
選定することとした。

逆に、差分値Ａｃｏｍｄ（ｋ）が閾値ＴＨよりも小さく
なったとき、収束状態でかつＳ／Ｎの増加する割合が小
さくなってきているので、重み係数ρを大きな値として
推定した方が、Ｓ／Ｎが急激に劣化しても推定値の乱れ
を少なくできる。また、Ｓ／Ｎの値が過去の値よりも小
さいときは、小さなρで推定を行なうと推定値が劣化し
てしまうので、ρを大きな値としなければならない。さ
らに、上述したように、Ｓ／Ｎの絶対的な値が小さいな
らば十分な推定精度は得られない。

そこで、上述した条件２のように、Ａ　ｃｏｍｄ　（ｋ
）≦ＴＨによってＳ／Ｎが過去の値よりも小さいことが
検出され、又はＡＣＯｍ（ｋ）≦α−ＡＣＯｍｐ（ｋ）
によってＳ／Ｎの絶対的な値が小さいことが検出された
ときに、出力する重み係数ρとして大きい値ρ２を選定
することとした。

上述の実施例によれば、重み係数ρを用いた上述した（
２８）式〜（３２）式による漸化式に従って推定インパ
ルス応答を更新することとし、エコーパスのインパルス
応答の推定に対する入力信号の寄与を過去の信号はど少
なくなるようにしたので、様々な原因によって変化する
実際のエコーパスの変動に対して、雑音による劣化を引
き起こすことなく、すばやく追従させることができる。

しかも、Ｓ／Ｎの値及びその変化に応じて適切な重み係
数を選ぶようにしたので、追従の迅速性と、雑音の推定
精度に対する影響とをバランスさせることができる。

上記実施例では重み係数を２種類の値で制御しているが
、Ｓ／Ｈの推定値やその変化量の判定閾値を増やせば、
さらに細かく重み係数を制御することも可能である。

上記実施例は、電話回線用のエコーキャンセラについて
説明しているが、会議電話のようにマイクとスピーカー
を用いた音響系で生じる音響エコーを消去するためのエ
コーキャンセラにも本発明を適用可能である。音響系の
エコーは人の動き等によって絶えず変化しており、しか
も周囲雑音が大きいため、本発明は、音響エコーキャン
セラにも好適である。

また、上記実施例では、ダブルトーク検出器等、通常エ
コーキャンセラに備えられている回路や機能については
説明を省略しているが、当然、これらの回路や機能を備
えたエコーキャンセラについても適用されるものである
。

［発明の効果コ 以上のように、本発明によれば、カルマンゲインベクト
ルと推定誤差の共分散行列を計算する過程において重み
係数を利用して、エコーパスのインパルス応答の推定に
対する入力信号の寄与を過去の信号はど少なくなるよう
にしなので、様々な原因によって変化する実際のエコー
パスの変動に対して、雑音による劣化を引き起こすこと
なく、すばやく追従させることができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明によるエコーキャンセラの一実施例を示
すブロック図、第２図はエコーキャンセラの一般的構成
を示すブロック図、第３図はカルマンフィルタのアルゴ
リズムを適用した従来のエコーキャンセラを示すブロッ
ク図、第４図は上記実施例の重み係数制御回路の詳細構
成を示すブロック図である。 ２０・・・減算器、２２・・・畳み込み演算回路、２４
・・・Ｘレジスタ、２６・・・Ｈレジスタ、３０Ａ・・
・エコーキャンセラ、１００・・・カルマンゲイン計算
回路、１１０・・・推定誤差共分散行列計算回路、１２
０・・・Ｈレジスタ更新回路、１３０・・・重み係数制
御回路。 η λカラー 口＝＝：：＝に〉へ°クトル 区乙り７〉行列 カルマンフィルタを用いた従来のエコＡ會ンセラの）゛
リフク図第３図

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. （１）受信信号系列ベクトルｘ（ｋ）を格納するＸレジ
   スタと、エコーパスの推定インパルス応答ベクトル■（
   ｋ）を格納するＨレジスタと、これらレジスタに格納さ
   れた受信信号系列ベクトルｘ（ｋ）と推定インパルス応
   答ベクトル■（ｋ）とから疑似エコー信号■（ｋ）を作
   成する畳み込み演算回路と、送信入力信号ｓ（ｋ）から
   上記疑似エコー信号■（ｋ）を差し引いて残留エコー信
   号ｅ（ｋ）を出力する減算器と、カルマンゲインベクト
   ルＫ（ｋ）を得るカルマンゲイン計算回路と、推定誤差
   共分散行列Ｐ（ｋ）を得る推定誤差共分散行列計算回路
   と、次の推定インパルス応答ベクトル■（ｋ＋１）を得
   るＨレジスタ更新回路とを備えた、カルマンフィルタの
   アルゴリズムを用いたエコーキャンセラにおいて、 エコーパスのインパルス応答に対する受信信号の寄与を
   過去のものほど小さくする重み係数ρ（０＜ρ≦１）を
   発生する重み係数制御回路を設けると共に、 上記カルマンゲイン計算回路が、次式 Ｋ（ｋ）＝Ｐ（ｋ）ｘ（ｋ） （ｘ（ｋ）＾ＴＰ（ｋ）ｘ（ｋ）＋ρ）＾−＾１に従っ
   てカルマンゲインベクトルＫ（ｋ）を求め、上記推定誤
   差共分散行列計算回路が、次式 Ｐ（ｋ＋１）＝（Ｐ（ｋ） −Ｋ（ｋ）ｘ（ｋ）＾ＴＰ（ｋ））ρ＾−＾１に従って
   新しい推定誤差共分散行列Ｐ（ｋ＋１）を求め、 Ｈレジスタ更新回路が、次式 ■（ｋ＋１）＝■（ｋ）＋Ｋ（ｋ）ｅ（ｋ）に従って新
   しい推定インパルス応答ベクトル■（ｋ＋１）を求める ことを特徴としたエコーキャンセラ。 （但し、上記の式は、受信信号系列ベクトルｘ（ｋ）、
   推定インパルス応答ベクトル■（ｋ）及びカルマンゲイ
   ンベクトルＫ（ｋ）を縦ベクトルとして表現している）
2. （２）上記重み係数制御回路は、 Ｓ／Ｎを推定するＳ／Ｎ推定回路と、このＳ／Ｎの推定
   値の変化量を計算する変化量計算回路と、出力する重み
   係数ρを決定する重み係数決定回路とからなり、 上記重み係数決定回路は、上記Ｓ／Ｎの推定値が大きく
   、かつ、上記Ｓ／Ｎの推定値が増加中であると判定した
   ときに、他のときより重み係数ρを小さい値とする ことを特徴とする請求項１に記載のエコーキャンセラ。
3. （３）上記Ｓ／Ｎ推定回路が、受信信号と残留エコー信
   号のパワー比をＳ／Ｎの推定値とすることを特徴とする
   請求項２に記載のエコーキャンセラ。
4. （４）上記重み係数決定回路が、上記Ｓ／Ｎの推定値が
   過去のＳ／Ｎ推定値のピーク値の所定割合よりも大きい
   ときに、上記Ｓ／Ｎの推定値が大きいと判定することを
   特徴とする請求項２に記載のエコーキャンセラ。