JPH07303068A - エコーキャンセラ学習方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 本発明は、通信回線の特性が変化したときに
高速で学習を行うことができ、かつ、高い精度でエコー
をキャンセルすることのできるエコーキャンセル方法を
提供することを目的とする。 【構成】 通信回線に生じるエコーをキャンセルするエ
コーキャンセラ（１）のエコーキャンセル能力を高める
学習を、通信中にリアルタイムに行うエコーキャンセラ
学習方法において、通信回線が設定されたことを検知
し、検知後の時間に応じて学習を行うための学習パラメ
ータまたは学習アルゴリズムを変化させる。また、キャ
ンセルできずに残留したエコーのレベルを示すパラメー
タを入力し、このパラメータが急激に大きくなったこと
を検知した場合に、検知後の時間に応じて学習を行うた
めの学習パラメータまたは学習アルゴリズムを変化させ
る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、移動通信網や長距離電
話回線網における、エコーキャンセラの学習方法に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】海底ケーブルあるいは通信衛星などを経
由する長距離電話回線では、一般に両端に接続される加
入者線は２線式であり、中間の長距離伝送部分は信号増
幅などを行うために、送信と受信とを独立させた４線式
となっている。移動電話（又は、セルラーホーン、ｃｅ
ｌｌｕｌａｒ ｐｈｏｎｅ）を用いた移動通信網でも、
アナログ電話の加入者線は２線式であり、移動電話の信
号を受信する中継局から交換機等に至る部分は４線式と
なっている。これらの場合、２線式の回線と４線式の回
線との接続部分には、４線／２線の変換を行うためのハ
イブリッド回路が設けられる。

【０００３】ハイブリッド回路は、２線式回線のインピ
ーダンスと整合するように設計される。しかし加入者線
のインピーダンスは多様なので、常に完全な整合を得る
ことは困難である。このためハイブリッド回路の４線側
の入力端へ入力された信号の一部は、４線側の出力端へ
漏洩し、いわゆるエコーが発生する。エコーのレベルは
送話レベルより低いが、遅延して送話者に戻る場合に
は、通話品質が大きく低下し通話障害が生じる。そこで
エコーを阻止する装置として、エコーキャンセラが用い
られる。

【０００４】図５に、エコーキャンセラを設けた２線／
４線変換回路のハードウエアブロック図を示す。図５に
示されるように、エコーキャンセラ１はハイブリッド回
路２の前段に設けられる。通常のアナログ電話の加入者
を近端話者と呼び、移動電話などの加入者を遠端話者と
呼ぶ。また、エコーキャンセラ１に入力される遠端音声
信号をＲｉｎ、エコーキャンセラ１から出力される遠端
音声信号をＲｏｕｔ、エコーキャンセラ１に入力される
近端音声信号をＳｉｎ、エコーキャンセラ１から出力さ
れる近端音声信号をＳｏｕｔで示す。

【０００５】エコーキャンセラ１は、エコーパス推定／
疑似エコー生成回路３、制御回路４、加算回路５、およ
び非線形処理回路６を備える。エコーパス推定／疑似エ
コー生成回路３は、遠端音声信号Ｒｏｕｔを用いて近端
音声信号Ｓｉｎに生じるエコーと同一の信号を生成す
る。この信号を疑似エコーと呼ぶ。疑似エコーは加算回
路５によって近端音声信号Ｓｉｎから減じられる。エコ
ーパス推定／疑似エコー生成回路３は、ハイブリッド回
路２への出力信号Ｒｏｕｔと加算回路５でキャンセルす
ることのできなかった残留エコーとを用いて、エコーを
キャンセルするための学習を行う。

【０００６】遠端話者側の伝送回線ではデジタル信号の
伝送が行われる。デジタル信号の処理を行うエコーキャ
ンセラ１とアナログ回線への変換を行うハイブリッド回
路２との間ではＤ／Ａ変換（一般には、μ−ＬＡＷ変
換）が行われる。このため、遠端音声出力Ｒｏｕｔと近
端音声入力Ｓｉｎとの関係は、線形にならない。従っ
て、エコーパス推定／疑似エコー生成回路３によって線
形演算を行うのみでは、完全にエコーをキャンセルする
ことができない。

【０００７】そこで非線形処理回路６を設けて、キャン
セルできずに残存した残留エコーを消去する。遠端話者
だけが送話状態にある場合には、近端音声出力Ｓｏｕｔ
はエコーのみによって構成されているので、非線形処理
回路６は近端音声出力Ｓｏｕｔの伝送を阻止するように
スイッチングを行うか、または近端音声出力Ｓｏｕｔを
疑似雑音に置き換える。これらの非線形処理回路６の操
作は、制御回路４からの制御に基づいて行われる。

【０００８】

【発明が解決しようとする課題】ところで、遠端無音の
場合やダブルトーク時にはエコーパスの学習を停止する
必要があるが、これらの状態を検出する際に、検出タイ
ミングに誤差の生ずる場合がある。そして、かかる誤差
は、誤学習による異音発生の原因となる。誤差の影響を
抑えるには、指定値がゆるやかに変化するよう学習の定
数を設定する必要があるが、これは学習速度を下げるこ
とに他ならない。

【０００９】この学習速度の低下により、通信回線の特
性が変化した直後のエコーが却って大きくなるという問
題が生じていた。特に新たな呼が設定されたときはエコ
ーパスが大きく変化するので、エコーキャンセラの学習
が収束するまで、遠端話者側に生じるエコーが大きくな
るという問題があった。

【００１０】エコーによる通話障害は、信号の伝搬時間
が長くなるに従って顕著になる。特に、通信衛星を経由
する通話は遅延が大きくエコーが大きな問題になる。移
動電話を用いた移動通信の場合も、基地局と移動機との
間または局間の通信のために高能率符号化処理を行う場
合があり、また中継局において多くの交換処理を行うの
で、遅延が大きくエコーが大きな問題になっていた。

【００１１】そこで本発明は、通信回線の特性が変化し
たときに高速で学習を行うことができ、かつ、高い安定
度でエコーをキャンセルすることのできるエコーキャン
セル方法を提供することを目的とする。更に本発明は、
エコーキャンセラの計算能力を有効に利用するとともに
交換機からエコーキャンセラへの僅かな情報の通知によ
り、エコーキャンセラの高精度かつ高安定な学習を行う
ことのできるエコーキャンセル方法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】このような目的を達成す
るために、請求項１に記載の発明は、通信回線に生じる
エコーをキャンセルするエコーキャンセラの、エコーキ
ャンセル能力を高める学習を通信中にリアルタイムに行
うエコーキャンセラ学習方法において、前記通信回線の
呼が設定されたことを検知し、当該検知後の時間に応じ
て、前記学習を行うための学習パラメータを変化させる
ことを特徴とする。

【００１３】請求項２に記載の発明は、通信回線に生じ
るエコーをキャンセルするエコーキャンセラの、エコー
キャンセル能力を高める学習を通信中にリアルタイムに
行うエコーキャンセラ学習方法において、前記通信回線
の呼が設定されたことを検知し、キャンセルができずに
残留したエコーのレベルを示すパラメータを入力し、当
該パラメータに応じて、前記学習を行うための学習パラ
メータを変化させることを特徴とする。

【００１４】請求項３に記載の発明は、通信回線に生じ
るエコーをキャンセルするエコーキャンセラの、エコー
キャンセル能力を高める学習を通信中にリアルタイムに
行うエコーキャンセラ学習方法において、キャンセルで
きずに残留したエコーのレベルを示すパラメータを入力
し、当該パラメータが急激に大きくなったことを検知し
た場合に、当該検知後の時間に応じて、前記学習を行う
ための学習パラメータを変化させることを特徴とする。

【００１５】請求項４に記載の発明は、請求項１から３
のいずれかに記載のエコーキャンセラ学習方法におい
て、前記学習パラメータを変化させることに代えて、前
記学習のアルゴリズムを変化させることを特徴とする。

【００１６】請求項５に記載の発明は、通信回線に生じ
るエコーをキャンセルするエコーキャンセラの、エコー
キャンセル能力を高める学習を通信中にリアルタイムに
行うエコーキャンセラ学習方法において、前記エコーキ
ャンセラは、交換機からコールボーダー情報を入力する
コールボーダー情報入力手段を備え、前記コールボーダ
ー情報入力手段により交換機からコールボーダー情報を
入力した場合に、前記学習に用いるパラメータを、前記
学習速度が速くなるように変更し、その後一定時間経過
後に、前記学習に用いるパラメータを、前記学習の精度
が高くなるように変更することを特徴とする。

【００１７】

【作用】請求項１に記載の発明によれば、通信回線が設
定された後の時間に応じて、エコーキャンセル能力を高
めるための学習に用いるパラメータが変化する。従っ
て、通信回線の設定直後は速い速度で、また一定時間経
過後は高い精度で学習を行うことができる。

【００１８】請求項２に記載の発明によれば、呼が設定
された後、残留エコーのレベルを示すパラメータに応じ
て、エコーキャンセル能力を高めるための学習に用いる
パラメータが変化する。従って、残留エコーが大きいと
きは速い速度で、また残留エコーが小さいときは高い精
度と安定度で学習を行うことができる。

【００１９】請求項３に記載の発明によれば、残留エコ
ーのレベルを示すパラメータが急激に大きくなった後の
時間に応じて、エコーキャンセル能力を高めるための学
習に用いるパラメータが変化する。従って、残留エコー
が急激に大きくなったときは速い速度で、その後一定時
間が経過した後は高い精度と安定度で学習を行うことが
できる。

【００２０】請求項４に記載の発明によれば、回線設定
後の時間、残留エコーのレベル、または残留エコーが急
激に大きくなった後の時間に応じて、エコーキャンセル
能力を高めるための学習に用いる学習アルゴリズムが変
化する。従って、回線設定後の時間、残留エコーのレベ
ル、または残留エコーが急激に大きくなった後の時間が
規定値以下の場合には、学習が速いアルゴリズムを用
い、規定値を超えた場合に学習精度が高く、安定度に優
れたアルゴリズムを用いることができる。

【００２１】請求項５に記載の発明によれば、交換機か
らコールボーダー情報を入力した場合に、速い収束速度
でエコーキャンセル能力を高めるための学習が行われ、
一定時間経過後に高い精度と安定度で学習が行われる。

【００２２】

【実施例】

（実施例１）図１に、本発明を実施するエコーキャンセ
ラ装置を示す。図１において、図５と同じ構成ブロック
には図５と同一の符号が付してある。エコーパス推定／
疑似エコー生成回路３は、遠端音声入力Ｒｉｎと残留エ
コーを基にハイブリッド回路２の応答特性を検出し、ハ
イブリッド回路２と等価なエコーパスを推定する。次
に、推定結果と遠端音声信号Ｒｉｎとの畳み込み演算に
よって、ハイブリッド回路２で生じるエコーと同じ疑似
エコーを生成する。近端話者から発呼されたことを示す
信号、および呼が設定されたことを示すボーダー信号を
送信する信号線が、交換機１３からエコーパス推定／疑
似エコー生成回路３に接続されている。

【００２３】加算器５は、近端音声入力Ｓｉｎから疑似
エコーを減算してエコーを打ち消す。制御装置４は、非
線形処理回路６の制御に加えて、エコーパス推定／疑似
エコー生成回路３の学習を行うか行わないかを制御す
る。遠端話者が無送話状態のとき、並びに遠端話者と近
端話者とが同時に通話しているときは、エコーパス推定
／疑似エコー生成回路３が誤まって学習する恐れがある
ので、エコーパス推定／疑似エコー生成回路３の学習を
停止する。

【００２４】本実施例では、エコーパス推定／疑似エコ
ー生成回路３の学習方法として学習同定法を用いる。学
習同定方は、他の方法に比べてアルゴリズムが簡単であ
り演算量が少なく、また比較的良好なエコー打ち消し特
性を有する。エコーキャンセラはデジタル回路で構成す
る。エコーキャンセラのサンプル時間間隔をＴとする。
エコーパスの信号伝搬特性を線形と仮定して、インパル
ス応答ｈ(j)と時刻ｔＴにおける入力信号ｘ(t)とを用い
ると、時刻ｋＴにおけるエコーｙimp(k)は、下式で示さ
れる。

【００２５】

【数１】 ｙimp(k) ＝ Ｈimp Ｘ(k)' （１） （ 'は、ベクトルの転置） Ｈimp ＝（ｈ(1)，ｈ(2)，・・・，ｈ(n)） （２） Ｘ(k) ＝（ｘ(k-1)，ｘ(k-2)，・・・，ｘ(k-n)） （３）

【００２６】そこで時刻ｋＴにおけるＨimpの推定値を
Ｈpre(k)とすると、時刻ｋＴにおけるエコーの推定値ｙ
pre(k)は、

【数２】 ｙpre(k) ＝ Ｈpre(k) Ｘ(k)’ （４）

【００２７】で与えられる。また、Ｈpre(k)の逐次修正
は、

【数３】 Ｈpre(k+1) ＝ Ｈpre(k) ＋ αｅ(k)Ｘ(k)／Ｘ(k)Ｘ(k)’ （５） （Ｘ(k)Ｘ(k)’＞ｎε² のとき） Ｈpre(k+1) ＝ Ｈpre(k) （６） （Ｘ(k)Ｘ(k)’≦ｎε² のとき） によって行う。

【００２８】ここで、

【数４】 ｅ(k) ＝ ｙ(k) − ｙpre(k) （ｙ(k)は、Ｓｉｎの実測値） （７） である。ｅ(k)は、時刻ｋＴにおいてキャンセルできず
に残留した残留エコーである。εはｘ(t)の最大値の１
／５〜１／１０程度の大きさに選んでおく。Ｈpre(k+1)
を用いて、次のサンプル時刻（ｋ＋１）Ｔにおける疑似
エコーｙpre(k+1)を生成する。

【００２９】エコーパス推定／疑似エコー生成回路３の
学習を行うためには以下の条件が必要である。 （１） エコーが近端音声入力Ｓｉｎとして返ってくる
だけのレベルの遠端音声出力Ｒｏｕｔが存在すること、
換言すれば、遠端話者が送話していること。 （２） 近端音声入力Ｓｉｎがエコーのみ（もしくはエ
コーと白色雑音のみ）から構成されていること、換言す
れば、近端話者が送話していないこと。

【００３０】新たな呼が設定されるとき、エコーパスの
特性は通話中と比較して遥かに大きく変化するので残留
エコーｅ(k)が大きくなる。このため、遠端話者が送話
を開始する前に学習を行うことが望ましい。しかし従来
の方法によれば、新たな呼が設定されても遠端話者が無
送話状態のときは、エコーパス推定／疑似エコー生成回
路３が誤まって学習する恐れがあるので、学習を停止し
なくてはならない。そこで本実施例では、新たな呼が設
定される場合にリングバックトーン等を用いて遠端話者
が送話を行う前にエコーパス推定／疑似エコー生成回路
３の学習を行う。

【００３１】図２に近端話者が発呼した場合の通信シー
ケンスを示す。図２において、図５または図１と同一の
構成部分には、同一の符号を付してある。また、１１は
遠端話者側の移動電話、１２は移動電話１１が在圏する
無線ゾーンの基地局、１３はエコーキャンセラ１が接続
された交換機、１６は近端話者側の固定電話機である。
近端話者の固定電話機１６から発呼された場合には、呼
が設定される前に近端話者側の通話ループが閉じてお
り、近端話者側の通信回線はエコーキャンセラ１に接続
される。固定電話機１６には接続された通信回線を通し
てリングバックトーンが送信され、ハイブリッド回路２
からエコーキャンセラ１にリングバックトーンのエコー
が返される。

【００３２】近端話者から発呼されたことは、周知のプ
ロトコルに従って交換機１３が判断することができる。
交換機１３は、近端話者から発呼されたことを示す信号
をエコーキャンセラ１に与える。するとエコーパス推定
／疑似エコー生成回路３は、リングバックトーンおよび
そのエコーを用いて学習を行う。学習が収束するまでの
時間は、通常リングバックトーンが送信されている時間
より十分に短いので、呼が設定されるまでの間に学習を
終了することができる。なお、リングバックトーンとし
ては、従来より用いられているものに代えて、エコーパ
スの推定に適したものを用いてもよい。

【００３３】図３に、遠端話者側の移動電話１１から発
呼された場合の通信シーケンスを示す。遠端話者から発
呼された時点では、近端話者側の通話ループは形成され
ていないので、呼び出し音を用いてエコーパス推定／疑
似エコー生成回路３の学習を行うことはできない。遠端
話者から発呼された場合には、近端話者がオフフックし
て呼が設定された時に初めて近端話者側の通話ループが
形成される。

【００３４】呼が設定される境界すなわちコールボーダ
ーは、エコーキャンセラ１が取り付けられた交換機１３
が、周知の呼制御プロトコルに従って判断することがで
きる。交換機１３は、遠端話者側から発呼された場合に
コールボーダーを検知すると、コールボーダーを示す信
号をエコーキャンセラ１に与える。これにより、エコー
キャンセラ１は、音声帯域のトレーニング信号を近端話
者側に送信する。すると、ハイブリッド回路２からエコ
ーキャンセラ１にトレーニング信号のエコーが返され
る。エコーパス推定／疑似エコー生成回路３は、トレー
ニング信号およびそのエコーを用いてエコー推定パスの
学習を行うことができる。

【００３５】コールボーダーから、近端話者が受話器を
耳に当てるまでの時間は、エコー推定パスの学習を収束
させるための時間と比較して通常十分に長いので、受話
器が耳に当てられるまでの間に学習を収束させてトレー
ニング信号の送信を終了させることができる。

【００３６】（実施例２）学習アルゴリズムで用いるパ
ラメータを変化させることにより、エコーパスの特性が
大きく変化ときに、エコーパス推定／疑似エコー生成回
路３の学習速度を速めることができる。本実施例では、
実施例１で用いた学習同定法におけるパラメータαを変
化させる。そこでまず、αの変化が学習に与える影響に
ついて説明する。

【００３７】α＝１のときは、式（５）を用いると、

【数５】 Ｈpre(k+1)Ｘ(k)’＝ Ｈpre(k)Ｘ(k)’＋ ｅ(k) ＝ ｙpre(k) ＋ ｅ(k) ＝ ｙ(k) （８） となる。すなわち、α＝１のときＨpre(k+1)は、Ｈpre
(k+1)Ｘ(k)’をｙ(k)に等しくする。時刻ｋＴにおいて
Ｈpre(k+1)を用いて疑似エコーを計算していれば、疑似
エコーは実測したエコーに等しくなり、残留エコーｅ
(k)がゼロになる。

【００３８】従って、回線特性の瞬間的な変動、回線の
雑音や検出漏れの近端話者音声がない理想的な場合に
は、α＝１が学習を速く行うことができるので最も好ま
しい。しかし実際にはこれらの変動や雑音があるので、
α＝１とすると、Ｈpreは回線特性の瞬間的な変動や回
線の雑音によって大きく変動してしまう。Ｈpreを誤っ
て修正すると、ｙpre(k) が過小になってエコーがキャ
ンセルできなかったり、逆にｙpre(k) が過大になっ
て、正負が反転したエコーを加えることになる。

【００３９】時刻ｋＴにおけるエコーキャンセラのキャ
ンセル能力の高さを表す指標として、次のＥＲＬＥ(k)
（echo return loss enhancement）を定義する。

【数６】 ＥＲＬＥ(k)＝１０ｌｏｇ10（ｙreal(k)の電力／ｅreal(k)の電力） （９）

【００４０】上式においてｙreal(k)、ｅreal(k)は、そ
れぞれエコーｙ(k)、残留エコーｅ(k)から雑音成分ｖ
(k)を除いた量であり、次式で与えられる。

【数７】ｙreal(k) ＝ ｙ(k)−ｖ(k) ｅreal(k) ＝ ｅ(k)−ｖ(k) また、真のエコーｙreal(k)と雑音ｖ(k)とのＳ／Ｎ比を
次式で定義する。

【数８】 Ｓ／Ｎ(k)＝１０log10（ｙreal(k)の電力／ｖ(k) の電力） （１０）

【００４１】α＝１の場合、ｙpre(k+1) は前回のステ
ップにおける雑音ｖ(k)とエコーｅreal(k)との和と同じ
レベルの変動を受ける。このため各ステップの疑似エコ
ーには、前回のステップにおける雑音と同じレベルの雑
音が生じる。従って学習開始後、時間が経過するにつれ
て、各ステップのＥＲＬＥ(k)の平均値（以下、単にＥ
ＲＬＥと呼ぶ）はＳ／Ｎ(k)の平均値（以下、単にＳ／
Ｎと呼ぶ）に漸近する。ＥＲＬＥまたはＳ／Ｎとして
は、例えば、１０ｍＳの間の各ＥＲＬＥ(k)、Ｓ／Ｎ(k)
の平均値を考えることができる。

【００４２】各ステップにおけるｅreal(k)の変動は、
雑音成分ｖ(k)の変動より遥かに小さいので、αを小さ
くして前回のステップにおける雑音ｖ(k)の影響を小さ
くすると、エコーキャンセラのキャンセル能力が高ま
り、ＥＲＬＥを更に大きくすることができる。しかし、
αを小さくするとＨpre(k)の修正量も小さくなるので、
エコーパス推定／疑似エコー生成回路３の学習速度が遅
くなる。

【００４３】ＥＲＬＥがＳ／Ｎよりある程度以上小さい
ときはα＝１にし、ＥＲＬＥがＳ／Ｎに近づきまたはＳ
／Ｎより大きくなるにつれてαを徐々に小さくすれば、
エコーキャンセラの学習速度をあまり低下させずにキャ
ンセル能力を高めることができる。但し、真のエコーｙ
real(k)と雑音成分ｖ(k)とを分離して測定することはで
きないので、ＥＲＬＥおよびＳ／Ｎを実測値から計算す
ることはできない。そこでＥＲＬＥに対して相関性を有
する値を用いて、以下のようにαを変化させる。

【００４４】（１） エコーパスの特性が変化した場合
はＥＲＬＥが小さくなる。ここで、新たな呼を設定した
ときのエコーパスの特性の変化は、通話中のエコーパス
の特性の変化と比較して遥かに大きい。呼が設定される
とき、すなわちコールボーダーは、交換機１３から与え
られる情報により判断することができるので、コールボ
ーダーから一定時間はαを１に近い値にし、徐々にαの
値を小さくする。例えば、次のように変化させることに
より、エコーパスの特性が変化したときの学習速度を低
下させずに、キャンセル能力を高めることができる。

【数９】 α＝０．９ （ ｔ≦Ｔ0 ） （Ｔ0は時定数） （１１） α＝０．５ （Ｔ0＜ｔ≦Ｔ1 ） （Ｔ1は時定数） （１２） α＝０．１ （Ｔ1＜ｔ ） （１３）

【００４５】遠端話者が無送話状態のとき、並びに遠端
話者と近端話者とが同時に通話しているときは、エコー
パス推定／疑似エコー生成回路３が誤まって学習する恐
れがあるので、エコーパス推定／疑似エコー生成回路３
の学習を停止しなくてはならない。そこで式（１１）〜
（１３）のｔとしては、コールボーダー後の遠端話者の
みが話している時間を用いる。または、実施例１で説明
したのと同様に遠端話者から発呼された場合には、近端
話者がオフフックした時にｔ＝０として学習のためのト
レーニング信号を送信してもよい。さらに、近端話者が
発呼した場合には、リングバックトーンが送信され始め
た時にｔ＝０とし、リングバックトーンにより学習を行
ってもよい。

【００４６】通話中に近端話者側が転送された場合など
は、エコーパスの特性が変化しＥＲＬＥが急激に小さく
なる。このような場合にも、αの学習速度を速める必要
がある。そこでＥＲＬＥが急激に小さくなった場合にも
ｔ＝０とし、その後の遠端話者のみが話している時間を
ｔとして式（１１）〜（１３）に基づいてαを変化させ
てもよい。

【００４７】（２） ｖ(k)に標準的な雑音成分の大き
さを代入することによってＥＲＬＥを計算することもで
きる。このＥＲＬＥを用いて、例えば、次の数１０よう
にαを変化させることにより、学習速度をあまり低下さ
せずにキャンセル能力を高めることができる。ここで、
ＥＲＬＥを用いてαを設定する場合であっても、基本的
には通話開始時にはαを大きくしておき、次第に小さく
すると好適である。すなわち、数１０によって過去に得
られたαのうち最小のものを実際に用いられるαとすれ
ばよい。

【数１０】 α＝０．９ （ ＥＲＬＥ≦１０ｄＢ） α＝０．５ （１０ｄＢ＜ＥＲＬＥ≦２０ｄＢ） α＝０．１ （２０ｄＢ＜ＥＲＬＥ ）

【００４８】（３） 学習の進み具合は、残留エコーｅ
(k)の平均値ｅによっても判断できる。平均値を用いる
のは、各ステップにおける残留エコーｅ(k)のレベル
は、送話レベルｘ(k)、および雑音ｖ(k)によって大きな
影響を受け、不安定だからである。この平均値ｅは、例
えば１０ｍＳの間の各残留エコーｅ(k)から求めること
ができる。残留エコーの平均値ｅを用いて、次のように
αを切り替えることができる。 α＝０．９ （ ｅ≦１０ｄＢ ） α＝０．５ （１０ｄＢ＜ｅ≦２０ｄＢ ） α＝０．１ （２０ｄＢ＜ｅ ）

【００４９】（４） αを段階的に変化させるのではな
く、図４に示すように、時間ｔ、ＥＲＬＥ、または残留
エコーｅに対して連続して変化させることもできる。こ
の場合、αは以下の式で示される。（４−１）時間ｔを
パラメータにする場合は、時定数Ｔ0を用いて、

【数１１】 α＝０．８（１−ｔ／Ｔ0）＋０．１ （ｔ ＜ Ｔ0 ） α＝０．１ （Ｔ0 ≦ ｔ ） または α＝０．９ｅｘｐ（−ｔ／Ｔ0）

【００５０】（４−２）ＥＲＬＥをパラメータにする場
合は、定数Ｅ0を用いて、

【数１２】 α＝０．８（１−ＥＲＬＥ／Ｅ0）＋０．１ （ＥＲＬＥ＜Ｔ0） α＝０．１ （Ｔ0≦ＥＲＬＥ） または α＝０．９ｅｘｐ（−ＥＲＬＥ／Ｅ0）

【００５１】（４−３）残留エコーｅをパラメータにす
る場合は、定数Ａ0を用いて、

【数１３】 α＝０．８（１−ｅ／Ａ0）＋０．１ （ｅ＜Ａ0） α＝０．１ （Ａ0≦ｅ） または α＝０．９ｅｘｐ（−ｅ／Ａ0）

【００５２】（５） （２）〜（４）のいずれの方法に
おいても、実施例１と同様に、遠端話者が発呼した場合
には近端話者がオフフックしたときにトレーニング信号
を送信して学習を行ってもよい。また、近端話者が発呼
した場合にはリングバックトーンおよびそのエコーを用
いて学習を行ってもよい。

【００５３】本実施例では学習方法のパラメータとして
αを変化させた。しかし、コールボーダー直後には速い
学習が要求され、その後は精度の高い学習が要求される
ことを用いて、学習速度に影響する他のパラメータを変
化さることもできる。学習同定法に限らず他の学習アル
ゴリズムを用いる場合にも、それらのアルゴリズムに用
いられるパラメータを、本実施例と同様の方法で変化さ
せることができる。

【００５４】（実施例３）エコーキャンセラの学習方法
には、学習同定法の他に、例えばＲＬＳ（Recursive Le
ast Square）を用いることができる。ＲＬＳのアルゴリ
ズムは周知なので説明を省略する。ＲＬＳは、学習同定
法と比較して収束速度が速いが、計算に逆行列演算が必
要なために演算量が多いという欠点を有する。そこで、
通話開始時の、エコーパスの速やかな推定が必要なとき
はＲＬＳアルゴリズムを使い、ある程度推定が進んだと
ころで学習同定法に切り替える。これにより、交換機全
体としての演算量の増加を抑えつつ、エコーパスを速や
かに推定することができる。

【００５５】現在の汎用的なＤＳＰの計算能力は、学習
同定法に必要な計算能力＜ＤＳＰの計算能力＜ＲＬＳに
必要な計算能力なので、通話開始後の初期の入力に対し
て高速なＤＳＰまたは複数のＤＳＰを用いてＲＬＳで計
算を行い、得られた学習結果を用いて途中から学習同定
法に切り替えることにより、交換機全体で資源を有効に
活用しつつ、速やかにエコーパスを推定することができ
る。

【００５６】学習方法の切り替えは、αの切り替えと同
様に時間ｔ、ＥＲＬＥ、またはエコーレベルｅを用い
て、例えば次のように行うことができる。

【数１４】

【００５７】学習同定法に切り替えた後に、更に、実施
例２で説明した方法を用いてαの値を変化させることも
できる。実施例１と同様に、遠端話者から発呼された場
合には、近端話者がオフフックしたときにトレーニング
信号を送信して学習を行わせてもよい。また、近端話者
が発呼した場合にはリングバックトーンにより学習を行
わせても良い。

【００５８】（実施例４）実施例２または実施例３で説
明した方法では、エコーに雑音成分ｖ(k)が混入してい
るので、エコーキャンセラの学習がどの程度進んだかを
正確に判断することができない。そこで、真のエコーｙ
real(k)に近い値を測定するために、ｘ(k)の音声スペク
トルを分析し、得られたスペクトル成分についてのエコ
ーｙ(k)のレベルを測定する方法が考えられる。また、
エコーレベルが音声周波数に対して一様でない場合は、
ｘ(k)およびｙ(k)のエコースペクトルを分析する必要が
ある。

【００５９】音声スペクトルの分析方法は、大きくノン
パラメトリック分析（ＮＰＡ）とパラメトリック分析
（ＰＡ）とに分類される。ノンパラメトリック分析とし
ては、（１）短時間自己相関分析、（２）短時間スペク
トル分析、（３）ケプストラム分析、（４）帯域フィル
タバンク分析、（５）零交差数分析がある。一方パラメ
トリック分析としては、（１）合成による分析（Ａ−ｂ
−Ｓ方）、（２）線形予測分析（ＬＰＣ）、（３）最尤
スペクトル推定（自己相関法、逆フィルタ法）、（４）
非分散法、（５）ＰＡＲＣＯＲ分析、（６）ＬＳＰ分析
がある。実施例２で学習方法を切り替えたのと同様に、
時間ｔ、ＥＲＬＥ、またはエコーレベルｅを用いて、使
用するスペクトル分析方法を切り替えることができる。

【００６０】

【発明の効果】以上の説明から明らかなように、請求項
１に記載の発明によれば、通信回線が設定された後の時
間に応じて、エコーキャンセル能力を高めるための学習
に用いるパラメータが変化するので、通信回線の設定直
後は学習を速やかに行い、一定時間経過後は高い精度と
安定度で学習を行うことができる。

【００６１】請求項２に記載の発明によれば、残留エコ
ーのレベルを示すパラメータに応じて、エコーキャンセ
ル能力を高めるための学習に用いるパラメータが変化す
るので、残留エコーが大きいときは学習を速やかに行
い、残留エコーが小さいときは高い精度と安定度で学習
を行うことができる。

【００６２】請求項３に記載の発明によれば、残留エコ
ーのレベルを示すパラメータが急激に大きくなった後の
時間に応じて、エコーキャンセル能力を高めるための学
習に用いるパラメータが変化するので、残留エコーが急
激に大きくなったときは学習を速やかに行い、その後一
定時間が経過したと後は高い精度と安定度で学習を行う
ことができる。

【００６３】請求項４に記載の発明によれば、回線設定
後の時間、残留エコーのレベル、または残留エコーが急
激に大きくなった後に時間に応じて、エコーキャンセル
能力を高めるための学習に用いる学習アルゴリズムが変
化するので、回線設定後の時間、残留エコーのレベル、
または残留エコーが急激に大きくなった後の時間が規定
値以下の場合に、学習が速いアルゴリズムを用い、規定
値を超えた場合に学習精度と安定度の高いアルゴリズム
を用いることができる。従ってエコーキャンセラに設け
られた限られたハードウエアおよび計算能力を用いて、
エコーキャンセラの高度な学習を行うことができる。従
って、交換機のコストの上昇を抑えつつエコーを効果的
に低減することができる。

【００６４】請求項５に記載の発明によれば、交換機か
らコールボーダー情報を入力した場合に、速い収束速度
でエコーキャンセル能力を高めるための学習が行われ、
一定時間経過後に高い収束精度で学習が行われる。

【００６５】本願発明によれば、エコーキャンセラの学
習精度が高まるとともに、通信回線の特性が変化した直
後の学習速度が速まる。従ってエコーを効果的に低減す
ることができる。更に本願発明によれば、エコーが効果
的に低減されるので非線形処理回路６による話頭の切断
の改善を図ることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明によるエコーキャンセラの構成を示すハ
ードウエアブロック図である。

【図２】近端話者が発呼した場合の学習シーケンスを示
すシーケンス図である。

【図３】遠端話者が発呼した場合の学習シーケンスを示
すシーケンス図である。

【図４】連続的に変化させたアルファを示すグラフであ
る。

【図５】従来のエコーキャンセラの構成を示すハードウ
エアブロック図である。

【符号の説明】

１ エコーキャンセラ ２ ハイブリッド回路 ３ エコーパス推定／疑似エコー生成回路 ４ 制御装置 ５ 加算器 ６ 非線形処理回路 １１ 移動電話 １２ 基地局 １３ 交換機 １６ 電話機

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 通信回線に生じるエコーをキャンセルす
   るエコーキャンセラの、エコーキャンセル能力を高める
   学習を通信中にリアルタイムに行うエコーキャンセラ学
   習方法において、 前記通信回線の呼が設定されたことを検知し、 当該検知後の時間に応じて、前記学習を行うための学習
   パラメータを設定することを特徴とするエコーキャンセ
   ラ学習方法。
2. 【請求項２】 通信回線に生じるエコーをキャンセルす
   るエコーキャンセラの、エコーキャンセル能力を高める
   学習を通信中にリアルタイムに行うエコーキャンセラ学
   習方法において、 前記通信回線の呼が設定されたことを検知し、 キャンセルされずに残留した残留エコーのレベルを示す
   パラメータを入力し、 当該パラメータに応じて、前記学習を行うための学習パ
   ラメータを設定することを特徴とするエコーキャンセラ
   学習方法。
3. 【請求項３】 通信回線に生じるエコーをキャンセルす
   るエコーキャンセラの、エコーキャンセル能力を高める
   学習を通信中にリアルタイムに行うエコーキャンセラ学
   習方法において、 キャンセルされずに残留した残留エコーのレベルを示す
   パラメータを入力し、 当該パラメータが急激に大きくなったことを検知した場
   合に、当該検知後の時間に応じて、前記学習を行うため
   の学習パラメータを設定することを特徴とするエコーキ
   ャンセラ学習方法。
4. 【請求項４】 請求項１から３のいずれかに記載のエコ
   ーキャンセラ学習方法において、 前記学習パラメータを変化させることに代えて、前記学
   習のアルゴリズムを変化させることを特徴とするエコー
   キャンセラ学習方法。
5. 【請求項５】 通信回線に生じるエコーをキャンセルす
   るエコーキャンセラの、エコーキャンセル能力を高める
   学習を通信中にリアルタイムに行うエコーキャンセラ学
   習方法において、前記エコーキャンセラは、交換機から
   コールボーダー情報を入力するコールボーダー情報入力
   手段を備え、 前記コールボーダー情報入力手段により交換機からコー
   ルボーダー情報を入力した場合に、前記学習に用いるパ
   ラメータを、前記学習速度が速くなるように設定し、 その後一定時間経過後に、前記学習に用いるパラメータ
   を、前記学習の精度が高くなるように設定することを特
   徴とするエコーキャンセラ学習方法。