JPH04235600A - 適応型フィルタを用いた雑音除去装置 - 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】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、音声認識装置やオート
ボリュームコントロールシステムの騒音モニタに使用す
る適応型フィルタを用いた雑音除去装置に関するもので
ある。

【０００２】

【従来の技術】１．音声認識装置と雑音除去装置の説明
近年、音声認識技術の発展に伴い、音声認識装置を用い
て各種の機器をコントロールする音声制御システムが提
案されている。例えば、自動車内では運転中にカーステ
レオなどの車載用オーディオ機器、ラジオなどを手動操
作するのは安全性の上で好ましくなく、音声認識装置を
用いてこれらの機器を音声にて制御することができれば
、手を使わないで（ハンズフリー）、目を離すことなく
（アイズフリー）、安全な運転操作を行うことができる
からである。また、カラオケ装置などにおいては、曲目
の自動検索システムとして、曲を次々と歌う場合などに
、歌った曲のエンディング中に次の歌の検索を、その曲
目に対応させて登録させてあった音声キーワードを音声
認識することで行うシステムが提案されている。

【０００３】ところで、このような音声制御システムに
使用される音声認識装置は、その周囲に雑音（車両の走
行ノイズ、ファンの回転音、第三者の声、ラジオやカー
オーディオの音など）があると、その音声認識性能が大
きく低下するという欠点があった。

【０００４】しかし、最近の音声認識装置の耐騒音性能
向上のための研究により、ある限られた騒音環境（窓を
閉める、ラジオやカーオーディオを切る）における定常
的な走行ノイズに対しては、実用レベルの認識性能が得
られるようになってきた。

【０００５】例えば、適応型フィルタを使用した雑音除
去システムもその一例である。適応型フィルタを用いた
雑音除去は多くの研究がなされており、文献「Ａｄａｐ
ｔｉｖｅ　Ｎｏｉｓｅ　Ｃａｎｃｅｌｌｉｎｇ：Ｐｒｉ
ｎｃｉｐｌｅ　ａｎｄ　Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ」Ｐ
ＲＯＣＥＤＤＩＮＧＳ　ＯＦ　ＴＨＥ　ＩＥＥＥ，ＶＯ
Ｌ．６３，ＮＯ．１２，ＤＥＣＥＭＢＥＲ　１９７５に
示すものなどが代表的なものの一つである。

【０００６】２．適応型フィルタとそのシステム同定の
説明まず、適応型フィルタの作用を理解するために、適
応信号処理の基礎となるシステム同定の概要を図３によ
り説明する。

【０００７】図３に示す未知システムＨ（ｚ）　の入力
信号Ｘｎ　と出力信号Ｙｎ　を知って、未知システムの
構造を知ることをシステム同定という。未知システムが
線形である場合、システム同定のもっとも直接的な方法
としては、システムのインパルス応答をｈｌ（ｌ＝０，
１，・・・，Ｍ）　としたとき、システムの入出力関係
を、畳み込み和で表すことである。即ち、次式において
、適当なｌ　までｈについて解いて、これをインパルス
応答とするシステムを考えれば良い。

【０００８】

【数１】

【０００９】ところで、観測途中の未知システムＨ（ｚ
）　に何らかの変動があった場合は、結果に誤りが生じ
るため、対象の変化に追従して常に結果を変更していく
ことが必要であり、このような機能を有する系を適応的
であるという。適応的なシステム同定を行うには、未知
システムＨ（ｚ）　と同一の入力Ｘｎ　を受けながら同
時運転して出力を出すモデルシステムＨ＾（ｚ）　が必
要となる。また、モデルシステムＨ＾（ｚ）　の出力Ｙ
＾ｎ　と未知システムＨ（ｚ）　の出力Ｙｎ　を比べて
、両者の差ｅｎ　がゼロに近づくようにモデルシステム
Ｈ＾（ｚ）　を修正する修正機構１１が必要である。こ
のように修正機構１１を有するシステムを適応的なシス
テムあるいは適応型フィルタと呼び、古くから研究され
ている。この適応型フィルタにおいて、モデルシステム
Ｈ＾（ｚ）　の入出力関係は、次の式で表される。

【００１０】

【数２】

【００１１】ここで、（２）式は、一般の線形システム
であるからインパルス応答は無限の長さになるのに対し
て、モデルシステムＨ＾（ｚ）　はＦＩＲフィルタを仮
定しているのでインパルス応答はＭ　までの有限長であ
る。このとき問題となるのは、未知システムＨ（ｚ）　
とモデルシステムＨ＾（ｚ）　の出力誤差ｅｎ　を最小
にすることである。ここで、出力誤差ｅｎを２乗平均基
準で考えると、次の式の通りとなる。

【００１２】

【数３】

【００１３】ここで、Ｅ［］は期待値であるので、これ
を最小とするパラメータｈｌ　＾（ｌ＝０，１，　・・
・，Ｍ）　を求めることでシステム同定を行ったことに
なる。（３）式は、ｈｌ　＾に関する２次式であるので
、ｅｎ　をｈｌ　に関して偏微分をゼロとすることで求
められる。これにより与えられる方程式を解くと、「出
力の２乗平均誤差を最小にすると、モデルシステムＨ＾
（ｚ）　のインパルス応答ｈｎ　は、ｎ　＜＝Ｍ　の範
囲で未知システムＨ（ｚ）　のインパルス応答ｈｎ　＾
と等しくなる。」という結果が得られることが判ってい
る。

【００１４】即ち、時間ステップｎ　が進むたびに、ｈ
ｌ　＾を修正しつつ最終的に（３）式を満足するｈｌ　
＾に収束させることが適応システム同定の目的である。 そこで、時刻ｔ＝ｎ　のみに注目して、このステップで
の２乗平均誤差ｅｎ　＝（Ｙｎ　−Ｙｎ　＾）２　を小
さくすることを考える。この場合、モデルシステムＨ＾
（ｚ）　のインパルス応答は、ステップごとに変更され
るから、ｎ　の関数となり、ｈｌ　＾（ｎ）　と表すこ
とにする。ステップｎ　での出力の２乗誤差のｈｌ　＾
（ｎ）　に関する偏微分値は、ｈｌ　＾に関してｅｎ　
の２乗値が大きくなる方向を表すから、それと逆方向に
ｈｌ　＾（ｎ）　を修正すれば、次のステップでの２乗
誤差は小さくなることが予想される。このような修正ア
ルゴリズムを勾配推定法と呼ぶ。これを式で表すと、次
の通りである。

【００１５】

【数４】

【００１６】ここで、αは修正の正係数で小刻みに修正
を行うためにｈｌ　＾に比べて小さな値とする。Ｘｎ−
１　は、１番目の遅延素子の出力で、それに出力誤差と
２αを乗した値がモデルシステムＨ＾（ｚ）　のパラメ
ータ修正量となる。

【００１７】以上のことから、期待値をとらなくても、
モデルシステムＨ＾（ｚ）　を並行運転し、出力誤差を
ゼロに近づけるようにモデルのパラメータを（４）式に
よって随時修正することにより、未知システムＨ（ｚ）
　と等価なシステムができあがることが判る。また、こ
の適応システムは、修正作業を継続しているから、未知
システムＨ（ｚ）　に何らかの変化が生じてもモデルシ
ステムＨ＾（ｚ）　は追従することができる。

【００１８】３．適応型フィルタを使用した雑音除去装
置の説明 次に、このような適応フィルタによるシステム同定を、
車載用音声認識装置の雑音除去装置１５に具体的に適用
した従来技術を、図４によって説明する。

【００１９】図４において、１は音声認識を実施する話
者、５は騒音発生要因を示すブロックで、これは、騒音
源２、カーステレオやラジオなどの音響装置を意味する
音響再生源３、及び音響再生源３からの音響信号を音と
して出力するスピーカなどの音出力手段４から構成され
る。

【００２０】さて、雑音除去装置において、マイクを有
する第１の観測手段６のみが設けられ、ここに前記話者
１からの音声信号Ｓｎ　が入力されると共に、前記騒音
発生要因５からの雑音信号Ｎｎ　が入力されるとすると
（図４において観測手段が１個の場合を想定する）、そ
の観測値Ｘｎ　と音声信号Ｓｎ　及び雑音信号Ｎｎ　の
関係は、観測値Ｘｎ　＝音声信号Ｓｎ＋雑音信号Ｎｎ　
・・・（５）となる。

【００２１】ここで、雑音を対象信号から分離する一つ
の方法として、「二つの音源が空間的に同一の場所にあ
る場合、音声信号Ｓｎ　と雑音信号Ｎｎ　のスペクトル
の相違に着目して周波数領域でのフィルタリングにより
分離できる場合がある。」ことを利用することにより、
観測値Ｘｎ　から雑音信号Ｎｎ　を分離して、真の音声
信号Ｓｎ　を得ることができる。しかし、音声信号Ｓｎ
　と車室内騒音（音楽、第三者の人の声などを含む）で
ある雑音信号Ｎｎ　とは、周波数領域ではその信号成分
がオーバーラップする領域が大きく、単純なフィルタリ
ングでは雑音を除去すると、同時に音声信号をも欠落し
てしまうという欠点がある。

【００２２】別の方法として、音声信号Ｓｎ　と雑音信
号Ｎｎ　が別々に観測できれば、前記（５）式で音声信
号Ｓｎ　を雑音信号Ｎｎ　から分離することができるが
、雑音信号Ｎｎ　そのものを独立に観測することは不可
能である。 しかし、適応型フィルタを用いると、雑音信号Ｎｎ　に
相関のある騒音Ｎｎ　’が観測できれば、前記音声信号
Ｓｎ　と雑音信号Ｎｎ　との分離が可能である場合があ
る。それは、「二つの音源が異なった位置にある場合は
、スペクトルに差がなくても雑音から信号を取り出すこ
とが可能である。」ということである。即ち、図４にお
いて、前記第１の観測手段６に加えて、マイクを有する
第２の観測手段７を雑音源になるべく近いところに設け
て、この第２の観測手段７に入力された騒音発生要因５
からの雑音信号Ｎｎ　’を第１の観測手段６の観測値Ｘ
ｎ　を用いて適応型フィルタによる適応処理を行うこと
で、音声信号Ｓｎ　を得ることができる。

【００２３】ただし、このとき第２の観測手段７での雑
音信号Ｎｎ　’は、第１の観測手段６での観測信号Ｘｎ
　に含まれる雑音信号Ｎｎ　とは異なっており、（５）
式がそのまま使えるわけではない。騒音発生要因５から
の信号Ｎｎ　’は、第１の観測手段６と騒音発生要因５
との間の経路特性Ｈ（Ｚ）　によって変形を受けて雑音
信号Ｎｎ　として、第１の観測手段６において観測され
るからである。 従って、この変形を生じさせる経路特性を未知システム
Ｈ（ｚ）　として、システム同定を行えば、モデルシス
テムＨ＾（ｚ）　の出力Ｎｎ　＾を雑音信号Ｎｎ　の推
定値とすることができ、（５）式によって真の音声信号
Ｓｎ　の推定が可能となる。

【００２４】即ち、図４に示すように、騒音源からの騒
音信号Ｎｎ　’は、経路特性Ｈ（ｚ）　の変形を受けて
騒音信号Ｎｎ　として第１の観測手段６に入力され、第
１の観測手段６から雑音信号Ｎｎ　と音声信号Ｓｎ　と
の和である観測値Ｘｎ　として出力される。

【００２５】一方、第２の観測手段７の第２の出力であ
る雑音信号Ｎｎ　’は、適応型フィルタ８のモデルシス
テムＨ＾（ｚ）　によって変形され、雑音信号Ｎｎ　＾
として出力される。この第１の観測手段６からの出力で
ある観測値Ｘｎ　と、第２の観測手段７からの出力であ
る雑音信号Ｎｎ　＾とは、信号加算部１０において加算
され、前記（５）の式から真の音声信号Ｓｎ　の推定値
Ｓｎ　＾が得られる。同時に、信号加算部１０の出力か
ら、前記図３に示した適応型フィルタの手法により、未
知システムＨ（ｚ）　側の出力（雑音信号Ｎｎ　）とモ
デルシステムＨ＾（ｚ）　側の出力（雑音信号Ｎｎ　＾
）との差ｅｎ　がゼロとなるように修正機構１１により
モデルシステムＨ＾（ｚ）　の出力の修正が各時間ステ
ップごとに行われ、アルゴリズムが収束することで雑音
信号Ｎｎ　の推定、言い替えれば真の値に近い音声信号
Ｓｎ　が得られる。

【００２６】しかし、上記の仮定のように第２の観測手
段により観測される騒音源からの騒音Ｎｎ　’と同じで
あるようにするのは難しく、相関のある騒音を観測でき
ないことから、真の値の推定が困難である。このことが
、適応型フィルタを雑音除去に用いるときの技術的な課
題となっており、多くの研究がなされている。

【００２７】４．従来の雑音除去装置の設置例次に、上
記のような適応型フィルタを使用した雑音除去装置の設
置例を図５に示す。

【００２８】図５において、自動車の車体２０内に設け
られた座席２１には、話者１が腰掛けており、第１の観
測手段６であるマイクは、話者１の声を入力できるよう
にその前方、例えばサンバイザなどに取り付けられる。 この第１の観測手段６には、図４で説明した話者１から
の音声信号Ｓｎ　と、走行騒音などの騒音源２、及び音
響再生源３によりスピーカなどの音出力手段４から出力
される音響再生音から成る雑音信号Ｎｎ　とが、観測値
Ｘｎ　として入力される。一方、第２の観測手段７であ
る第２のマイクは、話者１の声がなるべく収音されない
で、しかも第１の観測手段６で収音される観測値Ｘｎ　
に含まれる雑音信号Ｎｎ　と相関のある雑音信号Ｎｎ　
’が収音できる位置、例えば、話者１の腰掛けている座
席の、話者１の後頭部位置に設けられる。

【００２９】このような従来の雑音除去装置では、第１
の観測手段６で得られた観測値Ｘｎ　と、第２の観測手
段７とにより得られた雑音信号Ｎｎ　’とを、前記適応
型フィルタの手法を使用して比較することにより、雑音
が除去された真の音声信号Ｓｎ　を得ることができ、そ
の音声信号Ｓｎ　を音声認識することで、種々の操作を
行うことができる。

【００３０】

【発明が解決しようとする課題】ところが、図５に示す
ような従来の雑音除去装置を現実に各種の音声認識装置
に使用した場合には、次のような問題点があった。

【００３１】まず、各種の音声認識装置に共通の問題点
としては、次の２点があった。

【００３２】（１）二つの観測点を必要とするために、
第１の観測手段と第２の観測手段とを別々に設ける必要
があり、そのためのマイクなどの機器が増加する。

【００３３】（２）第２の観測点をなるべく雑音源に近
いところに設置する必要があるが、現実には雑音源の位
置を特定することが困難なことが少なくない。また、雑
音の到来方向を事前に知ることができない。更に、複数
の雑音源が存在すると、マイクの設置位置を決めるのが
むずかしい。このような理由から、第２の観測手段で観
測するモデルシステムＨ＾（ｚ）　のピックアップが困
難で、未知システムＨ（ｚ）　の同定を高精度に行うこ
とが難しい。

【００３４】また、図５のような二つの観測点を有する
雑音除去装置を、具体的な音声認識装置に使用した場合
にも、次のような問題点があった。

【００３５】（ａ）車載用の音声認識装置前記従来技術
でも説明したように、車載用の各機器を音声認識装置で
コントロールすることは、安全な運転操作に大いに寄与
するものである。ところが、カーオーディオやラジオな
どの出力により、バックグランドに音楽などが存在する
と、認識性能が低下することは避けられない。これらの
点に付いては、文献名：日本音響学会講演論文集（平成
２年９月発行）表　　題：２入力により騒音下の単語音
声認識方式発表者：株式会社リコーに示されるように、
バックに音楽がある場合（７０％）とない場合（９０％
）とでは、音声認識率に２０％の差がみられることが報
告されている。特に、車室内での音声認識装置の認識性
能への影響度は、いくつかの雑音要因のうち、カーオー
ディオなどの音響信号（音楽）が支配的であるので、こ
の音楽などの音響信号の適切な処理が、音声認識装置の
認識性能向上のキーポイントとなる。従って、このよう
にバックに音楽がある場合には、音声認識をするための
発声時において、発声のタイミングをスイッチなどでユ
ーザーがシステムに伝えて、システム側で音響機器の出
力音をミュートしたり、音利用が小さくなるようにコン
トロールするなどの特別の処理が必要であった。

【００３６】しかし、これらの処理は、ユーザーからみ
れば不自然なものであり、使い勝手の悪いものであった
。特に、音声認識装置をの正確を期すためにわざわざ手
動でミュートなどのコントロールを行うとしたら、音声
認識装置の採用によるハンドフリーなどの意味がまった
く失われてしまい、安全運転への寄与も期待できないこ
とになるものであった。また、カーオーディオやラジオ
などの車載用音響機器を直接に音声制御する場合では、
音声制御自体が意味のないものになる。

【００３７】このような問題点は、図５のような従来の
適応型フィルタを使用した雑音除去装置においても同様
に現れるものであった。即ち、図５に示す第２の観測手
段によって、雑音となる音響信号のみを独立に観測する
ことはきわめて困難であり、第１の観測手段のマイクに
よって収音された観測値Ｘｎ　から、カーオーディオか
らの音響信号を雑音として確実に除去することができな
かった。

【００３８】（ｂ）カラオケ装置において、曲目の自動
検索を音声制御で行う場合にも、ユーザーが制御用の音
声信号を発声した際に、バックに音響信号である曲が流
れていると、前記（ａ）で述べた場合と同様な問題点が
あり、音声認識の性能向上が困難であった。

【００３９】（ｃ）最近、車載用の音響機器において、
オートボリュームコントロール装置を組み込んだものが
提案されている。この装置は、車室内の騒音レベルに応
じてカーオーディオなどの音量レベルを適応的に変化さ
せるものである。即ち、騒音レベルが大きくなればボリ
ュームを大きくし、騒音レベルが小さくなればボリュー
ムを大きくするように、音響機器をコントロールするも
のである。このオートボリュームコントロール装置では
、ボリュームをコントロールする目安として、騒音レベ
ルをモニタしているが、この時観測される信号は、測定
しようとする騒音に加えて、カーオーディオなどの音響
信号が重畳した形である。従って、正確に騒音（雑音）
レベルを検出する時にも、カーオーディオなどによる音
響信号を周囲の雑音から分離する必要がある。しかし、
図５の装置では、前記のように音響信号のみを独立して
取り出すことは不可能であった。

【００４０】本発明は、上記のような従来技術の問題点
を解決するために提案されたもので、その目的は、カー
オーディオなどの音響機器に起因するバックグランドノ
イズの影響を受けることなく、正確に音声信号を収音す
ることのできる雑音除去装置を提供することにある。

【００４１】

【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めに、本発明は、音声発生源からの音声と周囲の騒音を
音情報としてを取り込み、その音情報を所定の音声信号
に変換し、該信号に含まれた音出力手段からの再生音声
分のみを雑音として除去する適応型フィルタを用いた雑
音除去装置において、次のような各手段の組み合わせを
採用した。

【００４２】（１）音響再生源から音響信号を適応型フ
ィルタに出力すると共に、該音響信号を　　音出力手段
に対して再生音として出力する音出力分配手段。

【００４３】（２）前記音声発生源からの音声を取り込
み音声信号に変換すると共に、雑音発生源からの雑音及
び前記再生音を取り込んで騒音信号に変換し、該両信号
を合成して合成信号を出力する観測手段。

【００４４】（３）前記合成信号を入力すると共に前記
出力分配手段からの音響信号を入力し、該合成信号に含
まれた再生音成分を前記出力分配手段からの信号に基づ
いて演算処理により推定し、該合成信号から再生音成分
のみを除去した音声信号を演算算出する適応型フィルタ
。

【００４５】

【作用】上記のような構成を有する本発明の作用は、次
の通りである。

【００４６】まず、音響再生源の動作時において、カー
オーディオなどの音響再生源から出力された音楽などの
音響信号は、音出力分配手段によってスピーカなどから
再生音として出力される。そのため、観測手段において
は、音声発生源からの音声認識用の音声と同時に、前記
スピーカなどから出力された音楽などの再生音が取り込
まれる。また、車両の走行音その他の雑音も、同時に取
り込まれる。そして、この観測手段においては、音声信
号に変換された音声と、騒音信号に変換された再生音及
びその他の雑音の両者が合成されて、その合成信号が適
応型フィルタに出力される。

【００４７】適応型フィルタには、この合成信号と、前
記音出力分配手段からスピーカに出力されたものと同一
の音響信号とが入力される。この適応型フィルタにおい
ては、前記合成信号中の雑音を未知システムＨ（ｚ）　
とし、音出力分配手段からの音響信号をモデルシステム
Ｈ＾（ｚ）　として、合成信号中の再生音成分が推定さ
れる。 そして、この再生音成分を前記合成信号から除去するこ
とにより、観測手段に取り込まれた各種の音情報の中か
ら、音響再生源からの再生音成分のみを除去した音声信
号を得ることができる。

【００４８】従って、本発明においては、従来第２の観
測手段で取り込んでいたモデルシステムＨ＾（ｚ）　用
の信号として、外乱のない正確に観察された信号に相当
する音響用再生源からの生の音響信号を使用することが
でき、未知システムＨ（ｚ）　である再生音成分の推定
を高精度で行うことができる。また、音響再生源からの
音響信号を、モデルシステムＨ＾（ｚ）　用の信号とし
て使用することで、第２の観測手段が不要となり、装置
の単純化も可能となる。

【００４９】

【実施例】以下、本発明の一実施例を図１及び図２によ
って、具体的に説明する。なお、前記従来技術と同一の
部分については、同一の符号を付けて、説明は省略する
。

【００５０】本実施例において、音声認識装置の入力手
段となる観測手段６０は、従来技術と同様に、音声発生
源である話者１の発声した音声を取り込んで音声信号Ｓ
ｎ　に変換するものである。一方、騒音発声要因５０は
、車両のエンジン音や走行騒音などの一般的な騒音源２
と、カーオーディオやラジオなどの音響再生源３に接続
されたスピーカなどの音出力手段４から構成されている
。そして、前記騒音源２からは雑音信号ｎ１　’が、ま
た音出力手段４からは音楽などの再生音ｎ２　’が出力
される。

【００５１】これらの雑音信号ｎ１　’と再生音ｎ２　
’とは、騒音発生要因５０と観測手段６０との間の経路
特性である未知システムＨ（ｚ）　によって変形され、
それぞれ雑音信号ｎ１　及び再生音成分ｎ２　として、
前記観測手段６０に取り込まれる。この観測手段６０は
、その後段に配置された適応型フィルタ８０に接続され
ており、適応型フィルタ８０に対して、音声信号Ｓｎ　
、雑音信号ｎ１　及び再生音成分ｎ２　の合成信号Ｘｎ
　が出力される。　　一方、前記音響再生源３には、前
記音出力手段４に対する音響信号を出力すると同時に、
適応型フィルタ８０に対しても再生音ｎ２　’と同じ音
響信号ｎ２　’を出力する音出力分配手段３１が設けら
れている。

【００５２】適応型フィルタ８０は、前記音出力分配手
段３１からの音響信号ｎ２　’をモデルシステムＨ＾（
ｚ）　とし、前記音出力手段４から出力された再生音ｎ
２　’から変化した合成信号Ｘｎ　中の再生音成分ｎ２
　を未知システムＨ（ｚ）　として、再生音成分ｎ２　
の推定値ｎ２　＾’を演算するものである。また、この
適応型フィルタ８０は、演算された再生音成分ｎ２　の
推定値ｎ２　＾’を合成信号Ｘｎ　から除去して、音声
信号Ｓｎ　（騒音源２の雑音信号ｎ１　を含む）を演算
するものである。

【００５３】図２は、このような構成を有する本実施例
の装置の設置例を示すもので、従来技術の図５に相当す
るものである。本実施例においては、従来技術のような
第２の観測手段が設けられておらず、適応型フィルタに
は、第２の観測手段からの入力に代えて、音響再生源の
音出力分配手段３１からの音響信号ｎ２’が入力される
ようになっている。

【００５４】次に、上記のような構成を有する本実施例
の作用を説明する。

【００５５】まず、話者１が発声した音声、及び騒音発
声要因５からの雑音信号ｎ１　’と音楽などの再生音ｎ
２　’は、観測手段６０に取り込まれる。この時、観測
手段６０においては、前記音声は音声信号Ｓｎ　として
観測される。また、雑音信号ｎ１　’と再生音ｎ２　’
は、騒音発声要因５と観測手段６０との間の経路特性で
ある未知システムＨ（ｚ）　によって変形され、それぞ
れ雑音信号ｎ１　及び再生音成分ｎ２　として、観測さ
れる。その結果、この観測手段６０から適応型フィルタ
８０に入力される合成信号Ｘｎ　は、合成信号Ｘｎ　＝
音声信号Ｓｎ　＋雑音信号ｎ１　＋再生音成分ｎ２　・
・・（ａ）となる。

【００５６】一方、適応型フィルタ８０には、音出力分
配手段３１からの音響信号ｎ２　’が入力されるので、
この音響信号ｎ２　’をモデルシステムＨ＾（ｚ）　と
して、前記（ａ）式中の再生音成分ｎ２　を推定する。 即ち、合成信号Ｘｎ　中の再生音成分ｎ２　が音響信号
ｎ２　’と同一であれば、音声信号Ｓｎ　の特定は単に
音響信号ｎ２　’を合成信号から除すれば良い。しかし
、観測手段６０で観測された再生音成分は、音出力分配
手段３１から観測手段６０にいたる間に存在する配線、
アンプ、スピーカ、マイクなどの特性によって変化し、
音出力分配手段３１から出力された音響信号ｎ２　’と
異なったものになっている。そこで、本実施例では、適
応型フィルタ８０において、前記特性の変化を未知シス
テムＨ（ｚ）　として、再生音成分ｎ２　を推定する。

【００５７】この推定は、適応型フィルタ８０において
、モデルシステムＨ＾（ｚ）　のパラメータｈｌ　＾（
ｎ）（ｌ＝０，１，・・・，Ｍ）を、未知システムＨ（
ｚ）　のパラメータｈｌ　（ｎ）　に近づけるように修
正することで行われる。このモデルシステムＨ＾（ｚ）
　のパラメータｈｌ　＾（ｎ）　の修正は、従来技術で
説明した通り、適応型フィルタ８０内の修正機構１１に
おいて、 　　　　ｈｌ　＾（ｎ＋１）　＝ｈｌ　＾（ｎ）　＋２
α・ｅｎ　・Ｘｎ−１　（修正項）　　・・・（４）（
４）式を用い、各時間ステップごとに行われる。

【００５８】ここで、修正機構１１は、時刻ｎ　でのモ
デルシステムＨ＾（ｚ）　のパラメータｈｌ　（ｎ）　
を修正項２α・ｅｎ　・Ｘｎ−１　を用いて修正して、
次の時刻ｎ＋１　におけるモデルシステムＨ＾（ｚ）　
のパラメータｈｌ　＾（ｎ＋１）　を計算する。修正項
に含まれるｅｎ　は、前記（２）式で計算されるモデル
システムＨ＾（ｚ）の出力Ｙ＾ｎ　と観測信号Ｙｎ　と
の差であり、適応型フィルタの信号加算部１０において
Ｙｎ　−Ｙ＾ｎ　のように計算される。また、αは、ス
テップゲインと呼ばれ、修正をどの程度小刻みに行うか
を決めるもので、パラメータｈｌ　＾（ｎ）　に比較し
て小さく設定されている。上記の計算を各時刻ごとに行
うことで、未知システムＨ（ｚ）　のパラメータｈｌ　
（ｎ）　にモデルシステムＨ＾（ｚ）　のパラメータｈ
ｌ　＾（ｎ）　は近づいていく。そして、モデルシステ
ムＨ＾（ｚ）　のパラメータｈｌ　＾（ｎ）　が一定値
の回りを変動する平衡状態になったとき、モデルシステ
ムＨ＾（ｚ）　の適応処理は収束し、未知システムＨ（
ｚ）　の同定がなされる。

【００５９】即ち、このような適応型フィルタ８０の作
用により、本実施例においては、適応型フィルタ８０に
入力された音響信号ｎ２　’をもとにして、モデルシス
テムＨ＾（ｚ）　から推定音響信号ｎ２　＾が出力され
る。そして、適応型フィルタ８０の信号加算部１０にお
いて、観測手段６０からの合成信号Ｘｎ　とこの推定音
響信号ｎ２　＾とから、 なる演算処理がなされる。ここで、前述の適応型フィル
タの作用の通り、モデルシステムＨ＾（ｚ）　のパラメ
ータｈｌ　＾（ｎ）　が未知システムＨ（ｚ）　のパラ
メータｈｌ　（ｎ）　に収束しているとき、ｎ２−ｎ２
　＾はゼロに近くなるので、適応型フィルタ８０からの
出力Ｓｎ＾は、合成信号Ｘｎ　から再生音成分ｎ２　を
除去した、音声信号Ｓｎ　と騒音源からの雑音信号ｎ１
　となる。

【００６０】このようにして、観測手段６０に取り込ま
れた音情報の中から、音響再生源からの再生音成分が除
去されれば、後は公知の手段、例えば、周波数領域の相
違などに着目したフィルタを使用するなどの手段で、音
声信号Ｓｎ　と騒音源からの雑音信号ｎ１　を分離する
ことが可能である。

【００６１】以上述べた通り、本実施例は、音響再生源
からの音響信号を、音出力分配手段を使用して適応型フ
ィルタに直接入力し、これをモデルシステムＨ＾（ｚ）
　として使用することにより、モデルシステムＨ＾（ｚ
）　用の第２の観測手段が不要となり、システムの単純
化が可能となる。特に、モデルシステムＨ＾（ｚ）　と
して、音響再生源からの音響信号を直接使用することが
可能となるため、従来の音出力手段（スピーカ）から第
２の観測手段までの伝送経路による信号の特性変化を無
視できる。その結果、従来の適応型フィルタによる雑音
除去の問題であった第２の観測手段における騒音のピッ
クアップの困難性が解消される。

【００６２】また、モデルシステムＨ＾（ｚ）　となる
音響信号は、外乱を受けずに直接適応型フィルタに入力
されたものであるので、従来の第２の観測手段で得られ
た信号に比較してはるかに正確なものであり、より高精
度の雑音除去が可能となる。

【００６３】

【発明の効果】以上の通り、本発明によれば、カーオー
ディオやラジオなどの音響再生源からの再生音を、雑音
として高精度で除去することが可能であるから、音声認
識装置のように周囲の雑音、特に再生音によって性能が
左右される装置の性能向上に大きく寄与することができ
る。

【００６４】また、本発明よれば、観測信号から音響信
号を除去できるので、オートボリュームコントロールシ
ステムの騒音モニタとして使用することにより、精度の
良いシステムを構築できる効果もある。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の適応型フィルタを用いた雑音除去装置
の一実施例を示すブロック図。

【図２】図１の雑音除去装置の設置例を示す配置図。

【図３】適応型フィルタの原理を説明するブロック図。

【図４】従来の適応型フィルタを用いた雑音除去装置の
一例を示すブロック図。

【図５】図４の雑音除去装置の設置例を示す配置図。

【符号の説明】

１　　話者（音声発生源） ２　　騒音源 ３　　音響再生源 ４　　音出力手段（スピーカ） ５　　騒音発声要因 ６　　第１の観測手段 ７　　第２の観測手段 ８　　適応型フィルタ １０　　信号加算部 １１　　修正機構 ２０　　車体 ２１　　座席 ３１　　音出力分配手段 ６０　　観測手段 ８０　　適応型フィルタ

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】　　音声発生源からの音声と周囲の騒音を
   音情報としてを取り込み、その音情報を所定の音声信号
   に変換し、該信号に含まれた音出力手段からの再生音成
   分を雑音として除去する適応型フィルタを用いた雑音除
   去装置において、音響再生源から音響信号を適応型フィ
   ルタに出力すると共に、該音響信号を音出力手段に対し
   て再生音として出力する音出力分配手段と、前記音声発
   生源からの音声を取り込み音声信号に変換すると共に、
   雑音発生源からの雑音及び前記再生音を取り込んで騒音
   信号に変換し、該両信号を合成して合成信号を出力する
   観測手段と、前記合成信号を入力すると共に前記出力分
   配手段からの音響信号を入力し、該合成信号に含まれた
   再生音成分を前記出力分配手段からの信号に基づいて演
   算処理により推定し、該合成信号から再生音成分のみを
   除去した音声信号を演算算出する適応型フィルタと、を
   有することを特徴とする適応型フィルタを用いた雑音除
   去装置。