JPH07212279A - 反響消去装置 - Google Patents
反響消去装置Info
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- JPH07212279A JPH07212279A JP559794A JP559794A JPH07212279A JP H07212279 A JPH07212279 A JP H07212279A JP 559794 A JP559794 A JP 559794A JP 559794 A JP559794 A JP 559794A JP H07212279 A JPH07212279 A JP H07212279A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 語と語の区切り、息継ぎなどの無音区間でも
安定に動作し、収束速度を遅くすることなく、大きな反
響消去量を得る。 【構成】 入力信号ｘ(n) からベクトルｘ(n) 、その
ノルム‖ｘ(n) ‖2 を得る。ｘ(n) 、反響信号ｙ(n)
、残差信号ｅ(n) から回路２３で反響路の騒音レベル
を検出し、これに応じた正定数βを決定する。回路２５
でのｅ(n) ｘ(n)／（‖ｘ(n) ‖2 ＋β）（α：ス
テップサイズ）を演算し、その結果を前回の推定反響路
インパルス応答ｈ(n) ′に加算してｈ(n+1) ′とし
て擬似反響路に設定する。
安定に動作し、収束速度を遅くすることなく、大きな反
響消去量を得る。 【構成】 入力信号ｘ(n) からベクトルｘ(n) 、その
ノルム‖ｘ(n) ‖2 を得る。ｘ(n) 、反響信号ｙ(n)
、残差信号ｅ(n) から回路２３で反響路の騒音レベル
を検出し、これに応じた正定数βを決定する。回路２５
でのｅ(n) ｘ(n)／（‖ｘ(n) ‖2 ＋β）（α：ス
テップサイズ）を演算し、その結果を前回の推定反響路
インパルス応答ｈ(n) ′に加算してｈ(n+1) ′とし
て擬似反響路に設定する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、２線４線変換系およ
び拡声通話系などにおいてハウリングの原因および聴覚
上の障害となる反響信号を、反響路の特性を推定して設
定した擬似反響路よりの信号により消去する反響消去装
置、特に反響路の特性推定を学習同定法あるいはＥＳ法
により行う反響消去装置に関するものである。
び拡声通話系などにおいてハウリングの原因および聴覚
上の障害となる反響信号を、反響路の特性を推定して設
定した擬似反響路よりの信号により消去する反響消去装
置、特に反響路の特性推定を学習同定法あるいはＥＳ法
により行う反響消去装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】衛星通信や音声会議の普及に伴い、同時
通話性能に優れ、反響感の少ない通話装置の提供が望ま
れている。この要求を満たすものとして反響消去装置が
ある。図６は従来の反響消去装置の一例を示すブロック
図で、拡声通話の場合を示している。受信信号（入力信
号）ｘ(t) を受ける受話入力端１からスピーカ２に至る
受話系と、マイクロホン３から送話出力端４に至る送話
系とからなる通話系において、Ａ／Ｄ変換器５により受
話信号ｘ(t) がサンプル値化され、その受話信号ｘ(n)
が擬似反響路６へ供給され、擬似反響路６からの擬似反
響信号ｙ(n) ′を、マイクロホン３から入力され、Ａ／
Ｄ変換器７によりサンプル値化された反響信号ｙ(n) か
ら減算器８で差し引くことにより反響信号ｙ(n) は消去
され、その消去された残りの信号がＤ／Ａ変換器９でア
ナログ信号に変換されて送話出力端４へ出力される。
通話性能に優れ、反響感の少ない通話装置の提供が望ま
れている。この要求を満たすものとして反響消去装置が
ある。図６は従来の反響消去装置の一例を示すブロック
図で、拡声通話の場合を示している。受信信号（入力信
号）ｘ(t) を受ける受話入力端１からスピーカ２に至る
受話系と、マイクロホン３から送話出力端４に至る送話
系とからなる通話系において、Ａ／Ｄ変換器５により受
話信号ｘ(t) がサンプル値化され、その受話信号ｘ(n)
が擬似反響路６へ供給され、擬似反響路６からの擬似反
響信号ｙ(n) ′を、マイクロホン３から入力され、Ａ／
Ｄ変換器７によりサンプル値化された反響信号ｙ(n) か
ら減算器８で差し引くことにより反響信号ｙ(n) は消去
され、その消去された残りの信号がＤ／Ａ変換器９でア
ナログ信号に変換されて送話出力端４へ出力される。
【０００３】ここで擬似反響路６は反響路１１の経時変
動に追従する必要がある。この構成例において擬似反響
路６はディジタルＦＩＲフィルタを用いて構成し、残差
信号ｅ(n) ＝ｙ(n) −ｙ(n) ′が０に近づくように、例
えばＬＭＳ法、学習同定法またはＥＳ法などを用いた推
定回路１２によってフィルタ係数の逐次修正を行なう。
このように擬似反響路６の修正が行なわれることによっ
て、常に最適な反響消去が維持される。
動に追従する必要がある。この構成例において擬似反響
路６はディジタルＦＩＲフィルタを用いて構成し、残差
信号ｅ(n) ＝ｙ(n) −ｙ(n) ′が０に近づくように、例
えばＬＭＳ法、学習同定法またはＥＳ法などを用いた推
定回路１２によってフィルタ係数の逐次修正を行なう。
このように擬似反響路６の修正が行なわれることによっ
て、常に最適な反響消去が維持される。
【０００４】学習同定法により、擬似反響路６は次の
（１）式に従って逐次修正され、擬似反響路６のインパ
ルス応答ｈ(n) ′は新の反響路のインパルス応答ｈ
(n) に近づいてゆく。 ｈ(n+1) ′＝ｈ(n）′＋αｅ(n) ｘ(n) ／‖ｘ(n) ‖2 （１） ただし、ｈ (n）′＝（ｈ1(n)′, ｈ2(n)′, …, ｈL (n) ′）
T ：擬似反響路（ＦＩＲフィルタ）６のインパルス応
答、つまりフィルタ係数ｘ (n) ＝（ｘ(n),ｘ(n-1),…, ｘ(n-L+1))T ：受話信
号ベクトル α：ステップサイズ（スカラ量） ｅ(n) ：残差信号（＝ｙ(n) −ｙ(n) ′） ｙ(n) ′＝ｈ(n) ′T ｘ(n) Ｌ：擬似反響路６のタップ数T ：ベクトルの転置 ｎ：離散化時間 ‖ｘ(n) ‖：ベクトルｘ(n) のノルム演算 図７は学習同定法を用いた推定回路１２の内部の一例を
示したものである。
（１）式に従って逐次修正され、擬似反響路６のインパ
ルス応答ｈ(n) ′は新の反響路のインパルス応答ｈ
(n) に近づいてゆく。 ｈ(n+1) ′＝ｈ(n）′＋αｅ(n) ｘ(n) ／‖ｘ(n) ‖2 （１） ただし、ｈ (n）′＝（ｈ1(n)′, ｈ2(n)′, …, ｈL (n) ′）
T ：擬似反響路（ＦＩＲフィルタ）６のインパルス応
答、つまりフィルタ係数ｘ (n) ＝（ｘ(n),ｘ(n-1),…, ｘ(n-L+1))T ：受話信
号ベクトル α：ステップサイズ（スカラ量） ｅ(n) ：残差信号（＝ｙ(n) −ｙ(n) ′） ｙ(n) ′＝ｈ(n) ′T ｘ(n) Ｌ：擬似反響路６のタップ数T ：ベクトルの転置 ｎ：離散化時間 ‖ｘ(n) ‖：ベクトルｘ(n) のノルム演算 図７は学習同定法を用いた推定回路１２の内部の一例を
示したものである。
【０００５】受話信号ｘ(n) は受話信号記憶回路１３で
受話信号ベクトルｘ(n) とされると共にノルム演算回
路１４で‖ｘ(n) ‖2 が演算される。ステップサイズ
記憶回路１５にはステップサイズαが記憶される。ｘ
(n) ，‖ｘ(n) ‖2 ，ｅ(n) ，αは修正情報生成回路
１６に供給されて αｅ(n) ｘ(n) ／‖ｘ(n) ‖2 （２） が演算され、その演算結果は加算器１７へ供給されてタ
ップ係数記憶回路１８からのｈ(n) ′に加算されて
ｈ(n+1) ′が得られる。その演算結果ｈ(n+1)′は
擬似反響路６へ出力されると同時に、タップ係数記憶回
路１８の値を更新する。
受話信号ベクトルｘ(n) とされると共にノルム演算回
路１４で‖ｘ(n) ‖2 が演算される。ステップサイズ
記憶回路１５にはステップサイズαが記憶される。ｘ
(n) ，‖ｘ(n) ‖2 ，ｅ(n) ，αは修正情報生成回路
１６に供給されて αｅ(n) ｘ(n) ／‖ｘ(n) ‖2 （２） が演算され、その演算結果は加算器１７へ供給されてタ
ップ係数記憶回路１８からのｈ(n) ′に加算されて
ｈ(n+1) ′が得られる。その演算結果ｈ(n+1)′は
擬似反響路６へ出力されると同時に、タップ係数記憶回
路１８の値を更新する。
【０００６】以上の操作により、擬似反響路６は（１）
式に従って逐次修正され、擬似反響路６のインパルス応
答ｈ(n) ′は真の反響路１１のインパルス応答ｈ
(n) に近づいてゆく。ＥＳ法は、学習同定法において従
来スカラ量として与えられていたステップサイズαをス
テップサイズ行列Ａという対角行列に拡張したもの
で、音響エコー経路の変動特性に着目した手法である
（詳細は特願昭６３−４５１６３に記載されている）。
ＥＳ法により、収束速度を学習同定法の約２倍に改善で
きる。ＥＳ法により擬似反響路６は次の（３）式に従っ
て逐次修正され、擬似反響路６のインパルス応答ｈ
(n) ′は真の反響路１１のインパルス応答ｈ(n) に近
づいてゆく。
式に従って逐次修正され、擬似反響路６のインパルス応
答ｈ(n) ′は真の反響路１１のインパルス応答ｈ
(n) に近づいてゆく。ＥＳ法は、学習同定法において従
来スカラ量として与えられていたステップサイズαをス
テップサイズ行列Ａという対角行列に拡張したもの
で、音響エコー経路の変動特性に着目した手法である
（詳細は特願昭６３−４５１６３に記載されている）。
ＥＳ法により、収束速度を学習同定法の約２倍に改善で
きる。ＥＳ法により擬似反響路６は次の（３）式に従っ
て逐次修正され、擬似反響路６のインパルス応答ｈ
(n) ′は真の反響路１１のインパルス応答ｈ(n) に近
づいてゆく。
【０００７】 ｈ(n+1) ′＝ｈ(n) ′＋Ａｅ(n) ｘ(n) ／‖ｘ(n) ‖2 （３） ただし、Ａ ＝ diag[α1 ，α2 ，…，αL ] ：ステップサイズ
行列 αi ＝α0 λi-1 （ｉ＝１，２，…，Ｌ） λ：インパルス応答変動量の減衰率（０＜λ＜１） 図８はＥＳ法を用いた推定回路１２の内部の一例を示し
たものであり、図７と対応する部分には同一符号を付け
てある。
行列 αi ＝α0 λi-1 （ｉ＝１，２，…，Ｌ） λ：インパルス応答変動量の減衰率（０＜λ＜１） 図８はＥＳ法を用いた推定回路１２の内部の一例を示し
たものであり、図７と対応する部分には同一符号を付け
てある。
【０００８】受話信号ｘ(n) は受話信号記憶回路１３で
受話信号ベクトルｘ(n) とされると共にノルム演算回
路１４で‖ｘ(n) ‖2 が演算される。ステップサイズ
行列記憶回路１９にはステップサイズ行列Ａが記憶さ
れる。ｘ(n) ，‖ｘ(n) ‖2 ，ｅ(n) ，Ａは修正
情報生成回路２１に供給されて Ａｅ(n) ｘ(n) ／‖ｘ(n) ‖2 （４） が演算され、その出力は加算器１７へ供給されてタップ
係数記憶回路１８からのｈ(n) ′に加算されてｈ(n
+1) ′が得られる。この演算結果ｈ(n+1) ′は擬似反
響路６へ出力されると同時に、タップ係数記憶回路１８
の値を更新する。
受話信号ベクトルｘ(n) とされると共にノルム演算回
路１４で‖ｘ(n) ‖2 が演算される。ステップサイズ
行列記憶回路１９にはステップサイズ行列Ａが記憶さ
れる。ｘ(n) ，‖ｘ(n) ‖2 ，ｅ(n) ，Ａは修正
情報生成回路２１に供給されて Ａｅ(n) ｘ(n) ／‖ｘ(n) ‖2 （４） が演算され、その出力は加算器１７へ供給されてタップ
係数記憶回路１８からのｈ(n) ′に加算されてｈ(n
+1) ′が得られる。この演算結果ｈ(n+1) ′は擬似反
響路６へ出力されると同時に、タップ係数記憶回路１８
の値を更新する。
【０００９】以上の操作により、擬似反響路６は（３）
式に従って逐次修正され、擬似反響路６のインパルス応
答ｈ(n) ′は真の反響路１１のインパルス応答ｈ
(n) に近づいてゆく。
式に従って逐次修正され、擬似反響路６のインパルス応
答ｈ(n) ′は真の反響路１１のインパルス応答ｈ
(n) に近づいてゆく。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】学習同定法およびＥＳ
法は、入力信号が白色信号のように定常な信号であれば
安定した動作を示す。しかし、音声信号のように語と語
の区切り、息継ぎなどによって無音区間が生じる場合に
は、学習同定法の（１）式およびＥＳ法の（３）式は、
入力信号ベクトルｘ(n) が零となって零除算を行なう
ことになるため発散し、擬似反響路（フィルタ）６は大
きく乱れる。その結果、このような無音区間では反響消
去量が低下するという問題があった。実際の反響消去装
置では、入力信号がないときには擬似反響路の適応修正
を止めるなどの対策（ダブルトーク制御）が講じられて
いるが、微小時間の無音区間にまでダブルトーク制御を
適用するのは困難であり、その解決策が強く求められて
いた。
法は、入力信号が白色信号のように定常な信号であれば
安定した動作を示す。しかし、音声信号のように語と語
の区切り、息継ぎなどによって無音区間が生じる場合に
は、学習同定法の（１）式およびＥＳ法の（３）式は、
入力信号ベクトルｘ(n) が零となって零除算を行なう
ことになるため発散し、擬似反響路（フィルタ）６は大
きく乱れる。その結果、このような無音区間では反響消
去量が低下するという問題があった。実際の反響消去装
置では、入力信号がないときには擬似反響路の適応修正
を止めるなどの対策（ダブルトーク制御）が講じられて
いるが、微小時間の無音区間にまでダブルトーク制御を
適用するのは困難であり、その解決策が強く求められて
いた。
【００１１】この発明は上記の問題点に鑑みてなされた
もので、学習同定法あるいはＥＳ法を用いるが、微小時
間の無音区間がある場合にも収束速度を遅くすることな
く反響消去量の大きな反響消去装置を提供することを目
的とする。
もので、学習同定法あるいはＥＳ法を用いるが、微小時
間の無音区間がある場合にも収束速度を遅くすることな
く反響消去量の大きな反響消去装置を提供することを目
的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】この発明によれば、零除
算防止用の正の定数βが記憶部に記憶され、その定数β
は反響路の騒音レベルに応じてそれが大きいと大きく選
定されている。反響路の推定手段では学習同定法あるい
はＥＳ法の修正項における分母に定数βを加算して修正
演算が行われる。
算防止用の正の定数βが記憶部に記憶され、その定数β
は反響路の騒音レベルに応じてそれが大きいと大きく選
定されている。反響路の推定手段では学習同定法あるい
はＥＳ法の修正項における分母に定数βを加算して修正
演算が行われる。
【００１３】さらに、定数βの大きさは周囲騒音レベル
に応じて適応的に決定される。
に応じて適応的に決定される。
【００１４】
【作用】この発明は、上記のように構成したから、音声
信号のように語と語の区切り、息継ぎなどによって無音
区間が生じる場合にも安定に動作し、収束速度を遅くす
ることなく反響消去量の大きな反響消去装置を得ること
ができる。学習同定法における（１）式の分母に正の定
数βを加えることにより、次の（５）式となり、微小時
間の無音区間があり、ｘ(n) が０となる場合にも零除
算を防止する。
信号のように語と語の区切り、息継ぎなどによって無音
区間が生じる場合にも安定に動作し、収束速度を遅くす
ることなく反響消去量の大きな反響消去装置を得ること
ができる。学習同定法における（１）式の分母に正の定
数βを加えることにより、次の（５）式となり、微小時
間の無音区間があり、ｘ(n) が０となる場合にも零除
算を防止する。
【００１５】 ｈ(n+1) ′＝ｈ(n) ′＋αｅ(n) ｘ(n) ／（‖ｘ(n) ‖2 ＋β） （５） ＥＳ法における（３）式の分母に正の定数βを加えるこ
とにより、次の（６）式となり、微小時間の無音区間が
あり、ｘ(n) が０となる場合にも零除算を防止する。
とにより、次の（６）式となり、微小時間の無音区間が
あり、ｘ(n) が０となる場合にも零除算を防止する。
【００１６】 ｈ(n+1) ′＝ｈ(n) ′＋Ａｅ(n) ｘ(n) ／（‖ｘ(n) ‖2 ＋β） （６） βが小さ過ぎる場合には効果が期待できず、また、大き
過ぎる場合には収束速度が遅くなってしまう。βの最適
値は周囲騒音レベルに関係し、周囲騒音レベルが小さい
場合にはβの最適値は小さく、周囲騒音レベルが大きい
場合にはβの最適値は大きい。そこで、定数βの大きさ
を周囲騒音レベルに応じて適応的に決定する。
過ぎる場合には収束速度が遅くなってしまう。βの最適
値は周囲騒音レベルに関係し、周囲騒音レベルが小さい
場合にはβの最適値は小さく、周囲騒音レベルが大きい
場合にはβの最適値は大きい。そこで、定数βの大きさ
を周囲騒音レベルに応じて適応的に決定する。
【００１７】
【実施例】図１は学習同定法にこの発明を適用した実施
例を示したものであり、図７と対応する部分には同一符
号を付けてある。β決定回路２３で受話信号ｘ(n) 、反
響信号ｙ(n) 、残差信号ｅ(n) を用いて周囲騒音レベル
を検出し、この検出騒音レベルに応じて正の定数βを決
定する。即ち受話信号ｘ(n) がない時の残差信号ｅ(n)
又は反響信号ｙ(n) （送話信号零）は反響路１１の騒音
であり、また反響信号が十分抑圧された時の残差信号ｅ
(n) （送話信号零）も反響路１１の騒音とほぼ一致す
る。マイクロホン３への送話信号のレベルは、その周辺
の騒音レベルより通常は十分大である。よって、前述の
ようにして求めた騒音、つまり残差信号ｅ(n) に対する
マイクロホン３からの信号ｙ(n) の比ｙ(n) ／ｅ(n) は
Ｓ／Ｎと対応する。このＳ／Ｎに応じてこれが大きい程
大きな定数βを決定する。このＳ／Ｎとβとの関係は予
めテーブルとして持っておき、求めたＳ／Ｎでそのテー
ブルを参照してβを求めればよい。このテーブルについ
ては後述する。β記憶回路２４にはこのように決定され
た正の定数βが記憶される。受話信号ｘ(n) は受話信号
記憶回路１３で受話信号ベクトルｘ(n) とされると共
にノルム演算回路１４で‖ｘ(n) ‖2 が演算される。
ステップサイズ記憶回路１５にはステップサイズαが記
憶される。
例を示したものであり、図７と対応する部分には同一符
号を付けてある。β決定回路２３で受話信号ｘ(n) 、反
響信号ｙ(n) 、残差信号ｅ(n) を用いて周囲騒音レベル
を検出し、この検出騒音レベルに応じて正の定数βを決
定する。即ち受話信号ｘ(n) がない時の残差信号ｅ(n)
又は反響信号ｙ(n) （送話信号零）は反響路１１の騒音
であり、また反響信号が十分抑圧された時の残差信号ｅ
(n) （送話信号零）も反響路１１の騒音とほぼ一致す
る。マイクロホン３への送話信号のレベルは、その周辺
の騒音レベルより通常は十分大である。よって、前述の
ようにして求めた騒音、つまり残差信号ｅ(n) に対する
マイクロホン３からの信号ｙ(n) の比ｙ(n) ／ｅ(n) は
Ｓ／Ｎと対応する。このＳ／Ｎに応じてこれが大きい程
大きな定数βを決定する。このＳ／Ｎとβとの関係は予
めテーブルとして持っておき、求めたＳ／Ｎでそのテー
ブルを参照してβを求めればよい。このテーブルについ
ては後述する。β記憶回路２４にはこのように決定され
た正の定数βが記憶される。受話信号ｘ(n) は受話信号
記憶回路１３で受話信号ベクトルｘ(n) とされると共
にノルム演算回路１４で‖ｘ(n) ‖2 が演算される。
ステップサイズ記憶回路１５にはステップサイズαが記
憶される。
【００１８】ｘ(n) ，‖ｘ(n) ‖2 ，ｅ(n) ，αは
修正情報生成回路２５に供給されて αｅ(n) ｘ(n) ／（‖ｘ(n) ‖2 ＋β） （７） が演算され、その演算結果は加算器１７へ供給されてタ
ップ係数記憶回路１８からのｈ(n) ′に加算されて
ｈ(n+1) ′が得られる。その演算結果ｈ(n+1)′は
擬似反響路６へ出力されると同時に、タップ係数記憶回
路１８の値を更新する。
修正情報生成回路２５に供給されて αｅ(n) ｘ(n) ／（‖ｘ(n) ‖2 ＋β） （７） が演算され、その演算結果は加算器１７へ供給されてタ
ップ係数記憶回路１８からのｈ(n) ′に加算されて
ｈ(n+1) ′が得られる。その演算結果ｈ(n+1)′は
擬似反響路６へ出力されると同時に、タップ係数記憶回
路１８の値を更新する。
【００１９】以上の操作により、擬似反響路６は（５）
式に従って逐次修正され、擬似反響路６のインパルス応
答ｈ(n) ′は真の反響路１１のインパルス応答ｈ
(n) に近づいてゆく。図２はＥＳ法にこの発明を適用し
た実施例を示したものであり、図８と対応する部分には
同一符号を付けてある。
式に従って逐次修正され、擬似反響路６のインパルス応
答ｈ(n) ′は真の反響路１１のインパルス応答ｈ
(n) に近づいてゆく。図２はＥＳ法にこの発明を適用し
た実施例を示したものであり、図８と対応する部分には
同一符号を付けてある。
【００２０】β決定回路２３で受話信号ｘ(n) ，反響信
号ｙ(n) ，残差信号ｅ(n) を用いて周囲騒音レベルを検
出し、前述と同様に正の定数βを決定する。β記憶回路
２４には正の定数βが記憶される。受話信号ｘ(n) は受
話信号記憶回路１３で受話信号ベクトルｘ(n) とされ
ると共にノルム演算回路１４で‖ｘ(n) ‖2 が演算さ
れる。ステップサイズ行列記憶回路１９にはステップサ
イズ行列Ａが記憶される。
号ｙ(n) ，残差信号ｅ(n) を用いて周囲騒音レベルを検
出し、前述と同様に正の定数βを決定する。β記憶回路
２４には正の定数βが記憶される。受話信号ｘ(n) は受
話信号記憶回路１３で受話信号ベクトルｘ(n) とされ
ると共にノルム演算回路１４で‖ｘ(n) ‖2 が演算さ
れる。ステップサイズ行列記憶回路１９にはステップサ
イズ行列Ａが記憶される。
【００２１】ｘ(n) ，‖ｘ(n) ‖2 ，ｅ(n) ，Ａ
は修正情報生成回路２６に供給されて Ａｅ(n) ｘ(n) ／（‖ｘ(n) ‖2 ＋β） （８） が演算され、その出力は加算器１７へ供給されてタップ
係数記憶回路１８からのｈ(n) ′に加算されてｈ(n
+1) ′が得られる。その演算結果ｈ(n+1) は擬似反響
路６へ出力されると同時に、タップ係数記憶回路１８の
値を更新する。
は修正情報生成回路２６に供給されて Ａｅ(n) ｘ(n) ／（‖ｘ(n) ‖2 ＋β） （８） が演算され、その出力は加算器１７へ供給されてタップ
係数記憶回路１８からのｈ(n) ′に加算されてｈ(n
+1) ′が得られる。その演算結果ｈ(n+1) は擬似反響
路６へ出力されると同時に、タップ係数記憶回路１８の
値を更新する。
【００２２】以上の操作により、擬似反響路６は（６）
式に従って逐次修正され、擬似反響路６のインパルス応
答ｈ(n) ′は真の反響路のインパルス応答ｈ(n) に
近づいてゆく。図３はサブバンドエコーキャンセラにこ
の発明を適用した実施例を示したものであり、図６と対
応する部分には同一符号を付けてある。
式に従って逐次修正され、擬似反響路６のインパルス応
答ｈ(n) ′は真の反響路のインパルス応答ｈ(n) に
近づいてゆく。図３はサブバンドエコーキャンセラにこ
の発明を適用した実施例を示したものであり、図６と対
応する部分には同一符号を付けてある。
【００２３】サブバンドエコーキャンセラは、信号を複
数の周波数帯域に分割し、それぞれの帯域に擬似反響路
（適応フィルタ）を設け、それぞれの帯域で独立に反響
を消去するものである。受話入力端１からの受話信号ｘ
(t) は周波数帯域分割回路２７で周波数帯域別のＮ個の
実数信号ｘk (m) （ｋ＝０，１，…，Ｎ−１）に分割さ
れる。同様にマイクロホン３からの反響信号ｙ(t) は周
波数帯域分割回路２８で周波数帯域別のＮ個の実数信号
ｙk (m) に分割される。
数の周波数帯域に分割し、それぞれの帯域に擬似反響路
（適応フィルタ）を設け、それぞれの帯域で独立に反響
を消去するものである。受話入力端１からの受話信号ｘ
(t) は周波数帯域分割回路２７で周波数帯域別のＮ個の
実数信号ｘk (m) （ｋ＝０，１，…，Ｎ−１）に分割さ
れる。同様にマイクロホン３からの反響信号ｙ(t) は周
波数帯域分割回路２８で周波数帯域別のＮ個の実数信号
ｙk (m) に分割される。
【００２４】それぞれの周波数帯域には擬似反響路６k
があり、擬似反響路６k からの擬似反響信号ｙk (m) ′
を反響信号ｙk (m) から減算器８k で差し引くことによ
り反響信号ｙk (m) は消去される。ここで擬似反響路６
k は反響路１１の経時変動に追従する必要があり、残差
信号ｅk (m) ＝ｙk (m) −ｙk (m) ′が０に近づくよう
に、学習同定法またはＥＳ法を用いた推定回路１２k に
よって逐次推定され、擬似反響路６k の修正が行なわれ
ることによって、常に最適な反響消去が維持される。
があり、擬似反響路６k からの擬似反響信号ｙk (m) ′
を反響信号ｙk (m) から減算器８k で差し引くことによ
り反響信号ｙk (m) は消去される。ここで擬似反響路６
k は反響路１１の経時変動に追従する必要があり、残差
信号ｅk (m) ＝ｙk (m) −ｙk (m) ′が０に近づくよう
に、学習同定法またはＥＳ法を用いた推定回路１２k に
よって逐次推定され、擬似反響路６k の修正が行なわれ
ることによって、常に最適な反響消去が維持される。
【００２５】各周波数帯域の誤差信号ｅk (m) は周波数
帯域合成回路２９で全周波数帯域の誤差信号ｅ(t) に合
成される。音声信号のパワーは低周波数帯域に集中して
おり、高周波数帯域には少ない。そのため、高周波数帯
域ほど無音区間が多くなる。その結果、零除算により発
散しエコー消去量が低下するという問題は高周波数帯域
ほど深刻になる。そこで、第ｋ番目の周波数帯域の推定
回路１２k の内部に、図１または図２で述べたβの加算
を実施する。定数βの大きさは各周波数帯域ごとに、各
周波数帯域における周囲騒音レベルに応じて適応的に決
定する。この各定数βの決定は図１中のβ決定回路２３
について述べたと同様にして行えばよい。この場合Ｓ／
Ｎとβとの関係テーブルは各周波数帯域に対して共通の
ものを用いる。このように各周波数帯域ごとにβを用い
ることにより、各周波数帯域において零除算による発散
が防止され、収束速度を遅くすることなく反響消去量の
大きな反響消去装置を提供することができる。
帯域合成回路２９で全周波数帯域の誤差信号ｅ(t) に合
成される。音声信号のパワーは低周波数帯域に集中して
おり、高周波数帯域には少ない。そのため、高周波数帯
域ほど無音区間が多くなる。その結果、零除算により発
散しエコー消去量が低下するという問題は高周波数帯域
ほど深刻になる。そこで、第ｋ番目の周波数帯域の推定
回路１２k の内部に、図１または図２で述べたβの加算
を実施する。定数βの大きさは各周波数帯域ごとに、各
周波数帯域における周囲騒音レベルに応じて適応的に決
定する。この各定数βの決定は図１中のβ決定回路２３
について述べたと同様にして行えばよい。この場合Ｓ／
Ｎとβとの関係テーブルは各周波数帯域に対して共通の
ものを用いる。このように各周波数帯域ごとにβを用い
ることにより、各周波数帯域において零除算による発散
が防止され、収束速度を遅くすることなく反響消去量の
大きな反響消去装置を提供することができる。
【００２６】この発明の収束特性の計算機シミュレーシ
ョンを行なった。計算機シミュレーションには実測した
インパルス応答（５１２タップ、サンプリング周波数８
ｋＨｚ）を使用した。受話信号には日本語および英語の
音声信号を用い、反響信号にはＳ／Ｎ比＝−１０〜５０
ｄＢとなるように近端雑音を加えた。図４は反響消去量
の収束特性の計算機シミュレーション結果である。従来
の学習同定法（実線）では音声の無音区間に反響消去量
が−１５ｄＢ以下にまで劣化している。これに対して、
この発明（破線）では、収束速度を遅くすることなく音
声の無音区間においても約１０ｄＢの反響消去量を保持
している。その結果、無音区間後の反響消去量も従来の
ものに比べて１０ｄＢ以上大きくできることが分かる。
ョンを行なった。計算機シミュレーションには実測した
インパルス応答（５１２タップ、サンプリング周波数８
ｋＨｚ）を使用した。受話信号には日本語および英語の
音声信号を用い、反響信号にはＳ／Ｎ比＝−１０〜５０
ｄＢとなるように近端雑音を加えた。図４は反響消去量
の収束特性の計算機シミュレーション結果である。従来
の学習同定法（実線）では音声の無音区間に反響消去量
が−１５ｄＢ以下にまで劣化している。これに対して、
この発明（破線）では、収束速度を遅くすることなく音
声の無音区間においても約１０ｄＢの反響消去量を保持
している。その結果、無音区間後の反響消去量も従来の
ものに比べて１０ｄＢ以上大きくできることが分かる。
【００２７】図５は学習開始後３秒間の平均エコー消去
量が最大となるときのβを最適値として求め、Ｓ／Ｎ比
との関係として表示したものである。βは分母項の平均
で正規化してあり、分母項の平均値に対してデシベルで
表示されている。βの最適値はＳ／Ｎ比と簡単な対応関
係にあり、Ｓ／Ｎ比を求めて図５に従いβを決定すれ
ば、最適な反響消去が達成できる。この図５の関係を予
め求め、これを前述したテーブルとしてもっておくこと
により、騒音レベルに応じて適応的にβを変更すること
ができる。
量が最大となるときのβを最適値として求め、Ｓ／Ｎ比
との関係として表示したものである。βは分母項の平均
で正規化してあり、分母項の平均値に対してデシベルで
表示されている。βの最適値はＳ／Ｎ比と簡単な対応関
係にあり、Ｓ／Ｎ比を求めて図５に従いβを決定すれ
ば、最適な反響消去が達成できる。この図５の関係を予
め求め、これを前述したテーブルとしてもっておくこと
により、騒音レベルに応じて適応的にβを変更すること
ができる。
【００２８】上述では零除算防止用定数βを適応的に変
更したが、反響消去装置を用いる環境に応じてその騒音
レベルがある範囲内にあることがある。このような場合
はその平均的騒音レベルに応じた定数βを固定的に設定
してもよい。サブバンドエコーキャンセラにおいては低
い帯域のβは小さく、高い帯域のβは大きな値にそれぞ
れ固定的に設定されることになる。
更したが、反響消去装置を用いる環境に応じてその騒音
レベルがある範囲内にあることがある。このような場合
はその平均的騒音レベルに応じた定数βを固定的に設定
してもよい。サブバンドエコーキャンセラにおいては低
い帯域のβは小さく、高い帯域のβは大きな値にそれぞ
れ固定的に設定されることになる。
【００２９】拡声通話系では人の移動などによる反響路
の変動が多く、これに迅速に適応できることは大きな利
点となる。以上、擬似反響路のディジタルフィルタとし
てＦＩＲフィルタで説明したが、他の任意のディジタル
フィルタであってもよい。
の変動が多く、これに迅速に適応できることは大きな利
点となる。以上、擬似反響路のディジタルフィルタとし
てＦＩＲフィルタで説明したが、他の任意のディジタル
フィルタであってもよい。
【００３０】
【発明の効果】以上説明したように、学習同定法あるい
はＥＳ法の修正項における零除算を防止するため、修正
項の分母に正の定数βを加えることにより、微小時間の
無音区間がある場合にも零除算を防止し、さらに、定数
βの大きさを周囲騒音レベルに応じて適応的に決定する
ようにしたから、音声信号のように語と語の区切り、息
継ぎなどによって無音区間が生じる場合にも安定に動作
し、収束速度を遅くすることなく反響消去量の大きな反
響消去装置を得ることができる。従って通話品質が改善
される効果がある。
はＥＳ法の修正項における零除算を防止するため、修正
項の分母に正の定数βを加えることにより、微小時間の
無音区間がある場合にも零除算を防止し、さらに、定数
βの大きさを周囲騒音レベルに応じて適応的に決定する
ようにしたから、音声信号のように語と語の区切り、息
継ぎなどによって無音区間が生じる場合にも安定に動作
し、収束速度を遅くすることなく反響消去量の大きな反
響消去装置を得ることができる。従って通話品質が改善
される効果がある。
【図１】この発明を学習同定法に適用した推定回路の実
施例を示すブロック図。
施例を示すブロック図。
【図２】この発明をＥＳ法に適用した推定回路の実施例
を示すブロック図。
を示すブロック図。
【図３】この発明をサブバンドエコーキャンセラに適用
した実施例を示すブロック図。
した実施例を示すブロック図。
【図４】この発明と従来装置の収束過程のシミュレーシ
ョン結果を示す説明図。
ョン結果を示す説明図。
【図５】βの最適値とＳ／Ｎ比との関係のシミュレーシ
ョン結果を示す説明図。
ョン結果を示す説明図。
【図６】従来の反響消去装置の一例を示すブロック図。
【図７】従来の学習同定法を用いた推定回路１２の内部
の一例を示すブロック図。
の一例を示すブロック図。
【図８】従来のＥＳ法を用いた推定回路１２の内部の一
例を示すブロック図。
例を示すブロック図。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 羽田 陽一 東京都千代田区内幸町１丁目１番６号 日 本電信電話株式会社内
Claims (3)
- 【請求項１】 反響路への入力信号を、ディジタルフィ
ルタで構成された擬似反響路へ通して擬似反響信号を
得、 その擬似反響信号を、上記入力信号が上記反響路を経由
した反響信号から差し引いて上記反響信号を消去し、 上記反響信号から上記擬似反響信号を差し引いた残差信
号と上記入力信号とから推定手段で学習同定法あるいは
ＥＳ法により上記反響路のインパルス応答を逐次推定し
て、上記擬似反響路に設定する反響消去装置において、 上記反響路の騒音レベルと対応し、これが大きいと、大
と選定された零除算防止用定数を記憶する記憶部を備
え、 上記推定手段は、上記学習同定法あるいはＥＳ法の修正
項における分母に上記零除算防止用定数を加算して演算
を行う手段であることを特徴とする反響消去装置。 - 【請求項２】 上記入力信号及び上記反響信号はそれぞ
れ複数のサブバンドに周波数帯域が分割され、これら対
応サブバンドごとに上記推定手段、上記擬似反響路、上
記記憶部がそれぞれ設けられ、上記記憶部の上記零除算
防止用定数は高い周波数帯のものが低い周波数帯のもの
より大とされていることを特徴とする請求項１記載の反
響消去装置。 - 【請求項３】 上記反響路の騒音レベルに応じて適応的
に上記零除算防止用定数を決定して上記記憶部に記憶す
る手段を備えることを特徴とする請求項１又は２記載の
反響消去装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP00559794A JP3293706B2 (ja) | 1994-01-24 | 1994-01-24 | 反響消去装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP00559794A JP3293706B2 (ja) | 1994-01-24 | 1994-01-24 | 反響消去装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07212279A true JPH07212279A (ja) | 1995-08-11 |
| JP3293706B2 JP3293706B2 (ja) | 2002-06-17 |
Family
ID=11615646
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP00559794A Expired - Lifetime JP3293706B2 (ja) | 1994-01-24 | 1994-01-24 | 反響消去装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3293706B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6223194B1 (en) | 1997-06-11 | 2001-04-24 | Nec Corporation | Adaptive filter, step size control method thereof, and record medium therefor |
-
1994
- 1994-01-24 JP JP00559794A patent/JP3293706B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6223194B1 (en) | 1997-06-11 | 2001-04-24 | Nec Corporation | Adaptive filter, step size control method thereof, and record medium therefor |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3293706B2 (ja) | 2002-06-17 |
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