JPH08101693A - 適応化型相互相関装置 - Google Patents
適応化型相互相関装置Info
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- JPH08101693A JPH08101693A JP6236809A JP23680994A JPH08101693A JP H08101693 A JPH08101693 A JP H08101693A JP 6236809 A JP6236809 A JP 6236809A JP 23680994 A JP23680994 A JP 23680994A JP H08101693 A JPH08101693 A JP H08101693A
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- G06F17/15—Correlation function computation including computation of convolution operations
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- H—ELECTRICITY
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- Filters That Use Time-Delay Elements (AREA)
- Soundproofing, Sound Blocking, And Sound Damping (AREA)
- Circuit For Audible Band Transducer (AREA)
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Abstract
(57)【要約】 （修正有）
【目的】 非ガウス性の雑音中での時間遅延の検出にお
いて、誤差を生じないようにフィルタの伝達関数を適応
化することができ、かつ信号対雑音電力比を与える必要
がない。 【構成】 互いに異なる２つの位置で信号を２つの入力
手段、例えばマイクロホン４１，５１で受信し、第１及
び第２のフィルタ１１，１２は、それぞれマイクロホン
４１，５１で受信した２つの入力信号を変更可能な第１
及び第２の伝達関数でろ波して出力する。相互相関器１
３は、第１及び第２のフィルタ１１，１２から出力され
る２つの出力信号に基づいて、所定の相互相関関数を用
い相互相関値を計算して出力する。適応制御部１０は、
計算された相互相関値、及び２つの入力信号の間の真の
遅延量に基づいて、２つの入力信号の誤分類度を示す識
別関数値を計算し、それが最小になるように、第１のフ
ィルタの第１の伝達関数及び第２のフィルタの第２の伝
達関数とを変更して適応化させる。
いて、誤差を生じないようにフィルタの伝達関数を適応
化することができ、かつ信号対雑音電力比を与える必要
がない。 【構成】 互いに異なる２つの位置で信号を２つの入力
手段、例えばマイクロホン４１，５１で受信し、第１及
び第２のフィルタ１１，１２は、それぞれマイクロホン
４１，５１で受信した２つの入力信号を変更可能な第１
及び第２の伝達関数でろ波して出力する。相互相関器１
３は、第１及び第２のフィルタ１１，１２から出力され
る２つの出力信号に基づいて、所定の相互相関関数を用
い相互相関値を計算して出力する。適応制御部１０は、
計算された相互相関値、及び２つの入力信号の間の真の
遅延量に基づいて、２つの入力信号の誤分類度を示す識
別関数値を計算し、それが最小になるように、第１のフ
ィルタの第１の伝達関数及び第２のフィルタの第２の伝
達関数とを変更して適応化させる。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、２つのフィルタを備
え、入力信号に応答して上記２つのフィルタの伝達関数
を適応化する適応化相互相関装置に関する。
え、入力信号に応答して上記２つのフィルタの伝達関数
を適応化する適応化相互相関装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】２つの信号ｘ1（ｔ）とｘ2（ｔ）との間
の時間遅延を決定する最も一般的な方法は、次の数１で
表される相互相関関数の相互相関値Ｒｘ1ｘ2(τ)を計算
することである。
の時間遅延を決定する最も一般的な方法は、次の数１で
表される相互相関関数の相互相関値Ｒｘ1ｘ2(τ)を計算
することである。
【０００３】
【数１】 Ｒｘ1ｘ2(τ)＝{１／(Ｔ−τ)}∫τ Tｘ1(ｔ)ｘ2(ｔ−τ)ｄｔ
【０００４】ここで、上記数１を最大にする変数τは遅
延の推定値を提供する。この推定結果を改善するため
に、相互相関の動作の前に、２つの信号ｘ1（ｔ）とｘ2
（ｔ）とを前置ろ波することが望ましい。この簡単であ
るが非常に重要な処理は、一般化された相互相関として
知られている（例えば、Ｇ．Ｃｌｉｆｆｏｒｄ Ｃａｒ
ｔｅｒ，“Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ ａｎｄ ｔｉｍｅ ｄ
ｅｌａｙ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ”，Ｐｒｏｃｅｅｄｉ
ｎｇｓ ｏｆ ＩＥＥＥ，Ｖｏｌ．７５，Ｎｏ．２，ｐ
ｐ２３６−２５５，１９８７年２月（以下、参考文献１
という。）参照。）。入力された波形に対する前置プロ
セッサとして提供された従来例の一般化相互相関装置が
図２に図示されている。
延の推定値を提供する。この推定結果を改善するため
に、相互相関の動作の前に、２つの信号ｘ1（ｔ）とｘ2
（ｔ）とを前置ろ波することが望ましい。この簡単であ
るが非常に重要な処理は、一般化された相互相関として
知られている（例えば、Ｇ．Ｃｌｉｆｆｏｒｄ Ｃａｒ
ｔｅｒ，“Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ ａｎｄ ｔｉｍｅ ｄ
ｅｌａｙ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ”，Ｐｒｏｃｅｅｄｉ
ｎｇｓ ｏｆ ＩＥＥＥ，Ｖｏｌ．７５，Ｎｏ．２，ｐ
ｐ２３６−２５５，１９８７年２月（以下、参考文献１
という。）参照。）。入力された波形に対する前置プロ
セッサとして提供された従来例の一般化相互相関装置が
図２に図示されている。
【０００５】図２に示すように、入力信号ｘ1（ｔ），
ｘ2（ｔ）がそれぞれ、例えば有限インパルス応答フィ
ルタ（以下、ＦＩＲフィルタという。）１，２に入力さ
れ、それらのＦＩＲフィルタ１，２からろ波結果を示す
出力信号ｙ1（ｔ），ｙ2（ｔ）が出力されて、相互相関
器３に入力される。相互相関器３は、入力された信号ｙ
1（ｔ），ｙ2（ｔ）に対して数１の相互相関の計算を実
行して、相互相関値Ｒｙ1ｙ2（τ）を計算して出力す
る。
ｘ2（ｔ）がそれぞれ、例えば有限インパルス応答フィ
ルタ（以下、ＦＩＲフィルタという。）１，２に入力さ
れ、それらのＦＩＲフィルタ１，２からろ波結果を示す
出力信号ｙ1（ｔ），ｙ2（ｔ）が出力されて、相互相関
器３に入力される。相互相関器３は、入力された信号ｙ
1（ｔ），ｙ2（ｔ）に対して数１の相互相関の計算を実
行して、相互相関値Ｒｙ1ｙ2（τ）を計算して出力す
る。
【０００６】図２の相互相関装置において、ＦＩＲフィ
ルタ１，２の伝達関数Ｈ1（ω）とＨ2（ω）が適当に選
択されれば、伝達関数Ｈ1（ω）とＨ2（ω）を有するＦ
ＩＲフィルタ１，２がフィルタ時間遅延の推定値を著し
く改善することができることが上記参考文献１において
示されている。上記２つのＦＩＲフィルタ１，２は、コ
ヒーレントの度合い又は信号対雑音電力比（ＳＮＲ）は
最大となる周波数において相互相関器３を通過する信号
を強調させることができる。例えば、２つの信号がガウ
ス性であり、ガウス雑音を含むという仮定のもとで、最
小の誤差で時間遅延の推定（Time Delay Estimation：
ＴＤＥ）を行うために、上記２つのＦＩＲフィルタ１，
２の伝達関数Ｈ1（ω）とＨ2（ω）をどのように選択す
るかの方法は公知である。さらに、上記参考文献１で
は、フィルタの全部の集合又は群が提案されている。
ルタ１，２の伝達関数Ｈ1（ω）とＨ2（ω）が適当に選
択されれば、伝達関数Ｈ1（ω）とＨ2（ω）を有するＦ
ＩＲフィルタ１，２がフィルタ時間遅延の推定値を著し
く改善することができることが上記参考文献１において
示されている。上記２つのＦＩＲフィルタ１，２は、コ
ヒーレントの度合い又は信号対雑音電力比（ＳＮＲ）は
最大となる周波数において相互相関器３を通過する信号
を強調させることができる。例えば、２つの信号がガウ
ス性であり、ガウス雑音を含むという仮定のもとで、最
小の誤差で時間遅延の推定（Time Delay Estimation：
ＴＤＥ）を行うために、上記２つのＦＩＲフィルタ１，
２の伝達関数Ｈ1（ω）とＨ2（ω）をどのように選択す
るかの方法は公知である。さらに、上記参考文献１で
は、フィルタの全部の集合又は群が提案されている。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、この従
来の方法のアプローチにおける問題点は、非ガウス性の
雑音中での時間遅延の検出や信号対雑音電力比の推定に
おいて原理的に誤差を生じるという問題点があった。本
発明の目的は以上の問題点を解決し、非ガウス性の雑音
中での時間遅延の検出において誤差を生じないようにフ
ィルタの伝達関数Ｈ1（ω）とＨ2（ω）を適応化するこ
とができ、かつ信号対雑音比を与える必要がない適応化
型相互相関装置を提供することにある。
来の方法のアプローチにおける問題点は、非ガウス性の
雑音中での時間遅延の検出や信号対雑音電力比の推定に
おいて原理的に誤差を生じるという問題点があった。本
発明の目的は以上の問題点を解決し、非ガウス性の雑音
中での時間遅延の検出において誤差を生じないようにフ
ィルタの伝達関数Ｈ1（ω）とＨ2（ω）を適応化するこ
とができ、かつ信号対雑音比を与える必要がない適応化
型相互相関装置を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】本発明に係る請求項１記
載の適応化型相互相関装置は、互いに異なる２つの位置
で信号を受信する第１と第２の受信手段と、上記第１の
受信手段から出力される第１の入力信号を、変更可能な
第１の伝達関数でろ波して出力する第１のろ波手段と、
上記第２の受信手段から出力される第２の入力信号を、
変更可能な第２の伝達関数でろ波して出力する第２のろ
波手段と、上記第１のろ波手段から出力される出力信号
と、上記第２のろ波手段から出力される出力信号とに基
づいて、所定の相互相関関数を用いて相互相関値を計算
して出力する相互相関手段と、上記相互相関手段から出
力される相互相関値と、上記第１の入力信号と上記第２
の入力信号との間の真の遅延量とに基づいて、上記２つ
の入力信号の誤分類度を示す識別関数値を計算し、上記
計算した識別関数値が最小になるように、上記第１のろ
波手段の第１の伝達関数と、上記第２のろ波手段の第２
の伝達関数とを変更して適応化させる適応制御手段とを
備えたことを特徴とする。
載の適応化型相互相関装置は、互いに異なる２つの位置
で信号を受信する第１と第２の受信手段と、上記第１の
受信手段から出力される第１の入力信号を、変更可能な
第１の伝達関数でろ波して出力する第１のろ波手段と、
上記第２の受信手段から出力される第２の入力信号を、
変更可能な第２の伝達関数でろ波して出力する第２のろ
波手段と、上記第１のろ波手段から出力される出力信号
と、上記第２のろ波手段から出力される出力信号とに基
づいて、所定の相互相関関数を用いて相互相関値を計算
して出力する相互相関手段と、上記相互相関手段から出
力される相互相関値と、上記第１の入力信号と上記第２
の入力信号との間の真の遅延量とに基づいて、上記２つ
の入力信号の誤分類度を示す識別関数値を計算し、上記
計算した識別関数値が最小になるように、上記第１のろ
波手段の第１の伝達関数と、上記第２のろ波手段の第２
の伝達関数とを変更して適応化させる適応制御手段とを
備えたことを特徴とする。
【０００９】また、請求項２記載の適応化型相互相関装
置は、請求項１記載の適応化型相互相関装置において、
上記適応制御手段の適応化動作の後に、上記相互相関手
段から出力される相互相関値に基づいて、上記第１の入
力信号と上記第２の入力信号との間の遅延量を計算する
遅延計算手段をさらに備えたことを特徴とする。
置は、請求項１記載の適応化型相互相関装置において、
上記適応制御手段の適応化動作の後に、上記相互相関手
段から出力される相互相関値に基づいて、上記第１の入
力信号と上記第２の入力信号との間の遅延量を計算する
遅延計算手段をさらに備えたことを特徴とする。
【００１０】さらに、請求項３記載の適応化型相互相関
装置は、請求項１記載の適応化型相互相関装置におい
て、互いにスペクトル特性が異なりかつ互いに異なる位
置で発生された、第１の音源からの第１の音声信号と、
第２の音源からの第２の音声信号とを分離するための適
応化型相互相関装置であって、上記第１のろ波手段から
出力される出力信号を、上記第１の音源からの第１の音
声信号を上記第１と第２の受信手段で受信したときの上
記第１と第２の受信手段の間の遅延量だけ遅延させて出
力する遅延手段と、上記遅延手段から出力される信号
と、上記第２のろ波手段から出力される出力信号とを加
算して出力する加算手段とをさらに備えたことを特徴と
する。
装置は、請求項１記載の適応化型相互相関装置におい
て、互いにスペクトル特性が異なりかつ互いに異なる位
置で発生された、第１の音源からの第１の音声信号と、
第２の音源からの第２の音声信号とを分離するための適
応化型相互相関装置であって、上記第１のろ波手段から
出力される出力信号を、上記第１の音源からの第１の音
声信号を上記第１と第２の受信手段で受信したときの上
記第１と第２の受信手段の間の遅延量だけ遅延させて出
力する遅延手段と、上記遅延手段から出力される信号
と、上記第２のろ波手段から出力される出力信号とを加
算して出力する加算手段とをさらに備えたことを特徴と
する。
【００１１】また、請求項４記載の適応化型相互相関装
置は、請求項１、２又は３記載の適応化型相互相関装置
において、上記２つの入力信号の誤分類度を示す識別関
数は１次微分可能であって、上記適応制御手段は、勾配
降下法を用いて、上記計算した識別関数値が最小になる
ように、上記第１のろ波手段の第１の伝達関数と、上記
第２のろ波手段の第２の伝達関数とを変更して適応化さ
せることを特徴とする。
置は、請求項１、２又は３記載の適応化型相互相関装置
において、上記２つの入力信号の誤分類度を示す識別関
数は１次微分可能であって、上記適応制御手段は、勾配
降下法を用いて、上記計算した識別関数値が最小になる
ように、上記第１のろ波手段の第１の伝達関数と、上記
第２のろ波手段の第２の伝達関数とを変更して適応化さ
せることを特徴とする。
【００１２】さらに、請求項５記載の適応化型相互相関
装置は、請求項１、２、３又は４記載の適応化型相互相
関装置において、上記第１と第２のろ波手段は、有限イ
ンパルスフィルタであり、上記適応制御手段は、上記計
算した識別関数値が最小になるように、上記第１のろ波
手段の有限インパルスフィルタのフィルタ係数と、上記
第２のろ波手段の有限インパルスフィルタのフィルタ係
数とを変更して適応化させることを特徴とする。
装置は、請求項１、２、３又は４記載の適応化型相互相
関装置において、上記第１と第２のろ波手段は、有限イ
ンパルスフィルタであり、上記適応制御手段は、上記計
算した識別関数値が最小になるように、上記第１のろ波
手段の有限インパルスフィルタのフィルタ係数と、上記
第２のろ波手段の有限インパルスフィルタのフィルタ係
数とを変更して適応化させることを特徴とする。
【００１３】
【作用】以上のように構成された請求項１記載の適応化
型相互相関装置においては、上記第１と第２の受信手段
は、互いに異なる２つの位置で信号を受信し、上記第１
のろ波手段は、上記第１の受信手段から出力される第１
の入力信号を、変更可能な第１の伝達関数でろ波して出
力する一方、上記第２のろ波手段は、上記第２の受信手
段から出力される第２の入力信号を、変更可能な第２の
伝達関数でろ波して出力する。次いで、上記相互相関手
段は、上記第１のろ波手段から出力される出力信号と、
上記第２のろ波手段から出力される出力信号とに基づい
て、所定の相互相関関数を用いて相互相関値を計算して
出力する。さらに、上記適応制御手段は、上記相互相関
手段から出力される相互相関値と、上記第１の入力信号
と上記第２の入力信号との間の真の遅延量とに基づい
て、上記２つの入力信号の誤分類度を示す識別関数値を
計算し、上記計算した識別関数値が最小になるように、
上記第１のろ波手段の第１の伝達関数と、上記第２のろ
波手段の第２の伝達関数とを変更して適応化させる。こ
れによって、非ガウス性の雑音中での時間遅延の検出の
推定において従来例に比較してより小さい誤差で、上記
第１と第２のろ波手段の第１と第２の伝達関数を正確に
適応化することができる。また、信号対雑音電力比を計
算する必要がない。
型相互相関装置においては、上記第１と第２の受信手段
は、互いに異なる２つの位置で信号を受信し、上記第１
のろ波手段は、上記第１の受信手段から出力される第１
の入力信号を、変更可能な第１の伝達関数でろ波して出
力する一方、上記第２のろ波手段は、上記第２の受信手
段から出力される第２の入力信号を、変更可能な第２の
伝達関数でろ波して出力する。次いで、上記相互相関手
段は、上記第１のろ波手段から出力される出力信号と、
上記第２のろ波手段から出力される出力信号とに基づい
て、所定の相互相関関数を用いて相互相関値を計算して
出力する。さらに、上記適応制御手段は、上記相互相関
手段から出力される相互相関値と、上記第１の入力信号
と上記第２の入力信号との間の真の遅延量とに基づい
て、上記２つの入力信号の誤分類度を示す識別関数値を
計算し、上記計算した識別関数値が最小になるように、
上記第１のろ波手段の第１の伝達関数と、上記第２のろ
波手段の第２の伝達関数とを変更して適応化させる。こ
れによって、非ガウス性の雑音中での時間遅延の検出の
推定において従来例に比較してより小さい誤差で、上記
第１と第２のろ波手段の第１と第２の伝達関数を正確に
適応化することができる。また、信号対雑音電力比を計
算する必要がない。
【００１４】また、請求項２記載の適応化型相互相関装
置においては、上記遅延計算手段は、上記適応制御手段
の適応化動作の後に、上記相互相関手段から出力される
相互相関値に基づいて、上記第１の入力信号と上記第２
の入力信号との間の遅延量を計算する。これによって、
非ガウス性の雑音中であっても、１つの信号に対する上
記第１の入力信号と上記第２の入力信号との間の遅延量
を、従来例に比較してより小さい誤差で正確に計算する
ことができる。
置においては、上記遅延計算手段は、上記適応制御手段
の適応化動作の後に、上記相互相関手段から出力される
相互相関値に基づいて、上記第１の入力信号と上記第２
の入力信号との間の遅延量を計算する。これによって、
非ガウス性の雑音中であっても、１つの信号に対する上
記第１の入力信号と上記第２の入力信号との間の遅延量
を、従来例に比較してより小さい誤差で正確に計算する
ことができる。
【００１５】さらに、請求項３記載の適応化型相互相関
装置においては、上記遅延手段は、上記第１のろ波手段
から出力される出力信号を、上記第１の音源からの第１
の音声信号を上記第１と第２の受信手段で受信したとき
の上記第１と第２の受信手段の間の遅延量だけ遅延させ
て出力し、上記加算手段は、上記遅延手段から出力され
る信号と、上記第２のろ波手段から出力される出力信号
とを加算して出力する。これによって、上記第１の音源
からの第１の音声信号を上記加算手段によって同相合成
することができるので、出力信号として、上記第１の音
源からの第１の音声信号が優勢な信号を得ることができ
る。すなわち、上記第１の音源からの第１の音声信号
を、上記第２の音源からの第２の音声信号から分離する
ことができる。
装置においては、上記遅延手段は、上記第１のろ波手段
から出力される出力信号を、上記第１の音源からの第１
の音声信号を上記第１と第２の受信手段で受信したとき
の上記第１と第２の受信手段の間の遅延量だけ遅延させ
て出力し、上記加算手段は、上記遅延手段から出力され
る信号と、上記第２のろ波手段から出力される出力信号
とを加算して出力する。これによって、上記第１の音源
からの第１の音声信号を上記加算手段によって同相合成
することができるので、出力信号として、上記第１の音
源からの第１の音声信号が優勢な信号を得ることができ
る。すなわち、上記第１の音源からの第１の音声信号
を、上記第２の音源からの第２の音声信号から分離する
ことができる。
【００１６】また、請求項４記載の適応化型相互相関装
置においては、上記２つの入力信号の誤分類度を示す識
別関数は１次微分可能であり必要があり、上記適応制御
手段は、勾配降下法を用いて、上記計算した識別関数値
が最小になるように、上記第１のろ波手段の第１の伝達
関数と、上記第２のろ波手段の第２の伝達関数とを変更
して適応化させる。これによって、従来例に比較してど
のような信号に対しても、上記第１のろ波手段の第１の
伝達関数と、上記第２のろ波手段の第２の伝達関数とを
適応化させることができる。
置においては、上記２つの入力信号の誤分類度を示す識
別関数は１次微分可能であり必要があり、上記適応制御
手段は、勾配降下法を用いて、上記計算した識別関数値
が最小になるように、上記第１のろ波手段の第１の伝達
関数と、上記第２のろ波手段の第２の伝達関数とを変更
して適応化させる。これによって、従来例に比較してど
のような信号に対しても、上記第１のろ波手段の第１の
伝達関数と、上記第２のろ波手段の第２の伝達関数とを
適応化させることができる。
【００１７】さらに、請求項５記載の適応化型相互相関
装置においては、上記第１と第２のろ波手段は、好まし
くは、有限インパルスフィルタであり、上記適応制御手
段は、上記計算した識別関数値が最小になるように、上
記第１のろ波手段の有限インパルスフィルタのフィルタ
係数と、上記第２のろ波手段の有限インパルスフィルタ
のフィルタ係数とを変更して適応化させる。これによっ
て、従来例に比較してより簡単に、上記第１のろ波手段
の第１の伝達関数と、上記第２のろ波手段の第２の伝達
関数とを適応化させることができる。
装置においては、上記第１と第２のろ波手段は、好まし
くは、有限インパルスフィルタであり、上記適応制御手
段は、上記計算した識別関数値が最小になるように、上
記第１のろ波手段の有限インパルスフィルタのフィルタ
係数と、上記第２のろ波手段の有限インパルスフィルタ
のフィルタ係数とを変更して適応化させる。これによっ
て、従来例に比較してより簡単に、上記第１のろ波手段
の第１の伝達関数と、上記第２のろ波手段の第２の伝達
関数とを適応化させることができる。
【００１８】
【実施例】以下、図面を参照して本発明に係る実施例に
ついて説明する。図１は、本発明に係る一実施例の適応
化型相互相関装置１００のブロック図である。本実施例
の適応化型相互相関装置１００は、同一の音源から出力
されて異なる伝搬路で伝送されて相対的に遅延が生じて
互いに異なる入力信号ｘ1（ｔ），ｘ2（ｔ）に基づいて
係数可変型ＦＩＲフィルタ１１，１２の伝達関数Ｈ
1（ω），Ｈ2（ω）を適応化する学習モードと、入力信
号ｘ1（ｔ），ｘ2（ｔ）に基づいてそれらの信号間の遅
延量τestimatedを検出する検出モードとを有し、図１
に示すように、（ａ）入力信号ｘ1（ｔ），ｘ2（ｔ）を
それぞれろ波する係数可変型ＦＩＲフィルタ１１，１２
と、（ｂ）ＦＩＲフィルタ１１，１２からの出力信号ｙ
1（ｔ），ｙ2（ｔ）に基づいて数１の計算を実行して相
互相関値を計算する相互相関器１３と、（ｃ）学習モー
ドのときに動作して、相互相関器１３からの出力信号Ｒ
ｙ1，ｙ2（τ，ｔ）に基づいて、非ガウス性の雑音中で
の時間遅延の検出において誤差を生じないように、すな
わち誤分類度を示す識別関数値が最小になるように、Ｆ
ＩＲフィルタ１１，１２の伝達関数Ｈ1（ω），Ｈ
2（ω）を、すなわち具体的には、それらのフィルタ係
数を最適な値に適応化する適応制御部１０と、（ｄ）検
出モードのときに動作して、相互相関器１３からの出力
信号Ｒｙ1，ｙ2（τ，ｔ）に基づいて、入力信号ｘ
1（ｔ），ｘ2（ｔ）の信号間の遅延量τestimatedを検
出して出力する遅延検出器１４とを備える。
ついて説明する。図１は、本発明に係る一実施例の適応
化型相互相関装置１００のブロック図である。本実施例
の適応化型相互相関装置１００は、同一の音源から出力
されて異なる伝搬路で伝送されて相対的に遅延が生じて
互いに異なる入力信号ｘ1（ｔ），ｘ2（ｔ）に基づいて
係数可変型ＦＩＲフィルタ１１，１２の伝達関数Ｈ
1（ω），Ｈ2（ω）を適応化する学習モードと、入力信
号ｘ1（ｔ），ｘ2（ｔ）に基づいてそれらの信号間の遅
延量τestimatedを検出する検出モードとを有し、図１
に示すように、（ａ）入力信号ｘ1（ｔ），ｘ2（ｔ）を
それぞれろ波する係数可変型ＦＩＲフィルタ１１，１２
と、（ｂ）ＦＩＲフィルタ１１，１２からの出力信号ｙ
1（ｔ），ｙ2（ｔ）に基づいて数１の計算を実行して相
互相関値を計算する相互相関器１３と、（ｃ）学習モー
ドのときに動作して、相互相関器１３からの出力信号Ｒ
ｙ1，ｙ2（τ，ｔ）に基づいて、非ガウス性の雑音中で
の時間遅延の検出において誤差を生じないように、すな
わち誤分類度を示す識別関数値が最小になるように、Ｆ
ＩＲフィルタ１１，１２の伝達関数Ｈ1（ω），Ｈ
2（ω）を、すなわち具体的には、それらのフィルタ係
数を最適な値に適応化する適応制御部１０と、（ｄ）検
出モードのときに動作して、相互相関器１３からの出力
信号Ｒｙ1，ｙ2（τ，ｔ）に基づいて、入力信号ｘ
1（ｔ），ｘ2（ｔ）の信号間の遅延量τestimatedを検
出して出力する遅延検出器１４とを備える。
【００１９】本実施例の適応化型相互相関装置１００
は、遅延の推定におけるエラーを最小にするようにＦＩ
Ｒフィルタ１１，１２の伝達関数Ｈ1（ω），Ｈ2（ω）
を適応化調整することを特徴としている。各入力信号ｘ
1（ｔ），ｘ2（ｔ）の対は、相互相関器１３によって遅
延量τestimatedを用いて分離される。ここで、遅延量
τestimatedは次の数２で表される。
は、遅延の推定におけるエラーを最小にするようにＦＩ
Ｒフィルタ１１，１２の伝達関数Ｈ1（ω），Ｈ2（ω）
を適応化調整することを特徴としている。各入力信号ｘ
1（ｔ），ｘ2（ｔ）の対は、相互相関器１３によって遅
延量τestimatedを用いて分離される。ここで、遅延量
τestimatedは次の数２で表される。
【００２０】
【数２】
【００２１】ここで、τに関する関数ａｒｇｍａｘは、
Ｒｙ1ｙ2（τ）が最大となる引数τの値を示す関数であ
る。従来のパターン認識の技術分野では、Ｒｙ1ｙ
2（τ）は入力信号ｘ1（ｔ），ｘ2（ｔ）の対に対する
識別関数値という。入力信号ｘ1（ｔ），ｘ2（ｔ）の対
は例えば、次の数３で表わすことができる。
Ｒｙ1ｙ2（τ）が最大となる引数τの値を示す関数であ
る。従来のパターン認識の技術分野では、Ｒｙ1ｙ
2（τ）は入力信号ｘ1（ｔ），ｘ2（ｔ）の対に対する
識別関数値という。入力信号ｘ1（ｔ），ｘ2（ｔ）の対
は例えば、次の数３で表わすことができる。
【００２２】
【数３】ｘ1(ｔ)＝ｎ1(ｔ)＋ｓ(ｔ) ｘ2(ｔ)＝ｎ2(ｔ)＋ｓ(ｔ＋τｔｒｕｅ）
【００２３】ここで、ｎ１（ｔ），ｎ2（ｔ）は雑音源
からの雑音信号であり、ｓ（ｔ）は本発明者が推定しよ
うとする遅延量τestimatedが存在する信号であり、遅
延量τestimatedが真の遅延量τtrueと異なるときに、
すなわちτestimated≠τtrueのときに推定検出の誤差
が生じる。これらの誤差を評価するために、誤分類の度
合い、すなわち誤分類度ｄｘ1,ｘ2（Ｈ1（ω），Ｈ
2（ω））が本発明の実施例において導入される。誤分
類度ｄｘ1,ｘ2（Ｈ1（ω），Ｈ2（ω））は、τ
estimated≠τtrueのときに正となる一方、ｅstimated
＝τtrueのときに負となるように設定される。誤分類度
としては、多くの選択可能な尺度関数が存在するが、好
ましくは、最も簡単な定義として、次の数４のように表
わすことができる。
からの雑音信号であり、ｓ（ｔ）は本発明者が推定しよ
うとする遅延量τestimatedが存在する信号であり、遅
延量τestimatedが真の遅延量τtrueと異なるときに、
すなわちτestimated≠τtrueのときに推定検出の誤差
が生じる。これらの誤差を評価するために、誤分類の度
合い、すなわち誤分類度ｄｘ1,ｘ2（Ｈ1（ω），Ｈ
2（ω））が本発明の実施例において導入される。誤分
類度ｄｘ1,ｘ2（Ｈ1（ω），Ｈ2（ω））は、τ
estimated≠τtrueのときに正となる一方、ｅstimated
＝τtrueのときに負となるように設定される。誤分類度
としては、多くの選択可能な尺度関数が存在するが、好
ましくは、最も簡単な定義として、次の数４のように表
わすことができる。
【００２４】
【数４】 ｄx1,x2(Ｈ1(ω),Ｈ2(ω))＝−Ｒy1y2(τtrue)＋Ｒy1y2(τmax) τmax＝ａｒｇｍａｘＲy1y2(τ) τ≠τtrue
【００２５】上記数４の第２式の右辺の関数ａｒｇｍａ
ｘはτ≠τtrueのときに識別関数値Ｒｙ1ｙ2（τ）が最
大となる引数τの値であって、当該引数τの最大値τ
maxを示す関数である。評価誤差の数を最小化するため
には、ＦＩＲフィルタ１１，１２の伝達関数Ｈ
1（ω），Ｈ2（ω）は、誤分類度ｄｘ1,ｘ2（Ｈ
1（ω），Ｈ2（ω））を最小にするように調整される。
この調整は、理論的には、例えばシミュレーションされ
たアニーリング法などの適当な最適化の方法を用いるこ
とが可能であるが、本実施例においては、勾配降下法を
用いて実行される。相互相関値は、典型的には、次の数
５で示される、リアルタイムで変動し時間関数である相
互相関関数の一般化された形式で表される。
ｘはτ≠τtrueのときに識別関数値Ｒｙ1ｙ2（τ）が最
大となる引数τの値であって、当該引数τの最大値τ
maxを示す関数である。評価誤差の数を最小化するため
には、ＦＩＲフィルタ１１，１２の伝達関数Ｈ
1（ω），Ｈ2（ω）は、誤分類度ｄｘ1,ｘ2（Ｈ
1（ω），Ｈ2（ω））を最小にするように調整される。
この調整は、理論的には、例えばシミュレーションされ
たアニーリング法などの適当な最適化の方法を用いるこ
とが可能であるが、本実施例においては、勾配降下法を
用いて実行される。相互相関値は、典型的には、次の数
５で示される、リアルタイムで変動し時間関数である相
互相関関数の一般化された形式で表される。
【００２６】
【数５】 Ｒy1y2(τ，ｔ)＝∫τ tｙ1(ｔ')ｙ2(ｔ'−τ)ｗ(ｔ−ｔ')ｄｔ’
【００２７】ここで、ｗ（・）は予め適当に選択された
窓関数である。例えば、窓関数ｗ（・）として１つの可
能な好ましい選択は、次の数６で表される指数関数であ
る。
窓関数である。例えば、窓関数ｗ（・）として１つの可
能な好ましい選択は、次の数６で表される指数関数であ
る。
【００２８】
【数６】ｗ（ｔ）＝ｅ−ｔ／Ｔｃ，ｔ≧０のとき ｗ（ｔ）＝０，ｔ＜０のとき
【００２９】ここで、Ｔｃは予め決められた窓時定数で
あり、Ｔｃ＞０である。数６に示すような指数関数的に
減衰する窓関数を識別関数に適用するときの簡単な方法
は、次の数７で表される。
あり、Ｔｃ＞０である。数６に示すような指数関数的に
減衰する窓関数を識別関数に適用するときの簡単な方法
は、次の数７で表される。
【００３０】
【数７】 Ｒy1,y2(τ,ｔ)＝(１−α)Ｒy1y2(τ,ｔ−１)＋αｙ1(ｔ)ｙ2(ｔ−τ), ０≦α≦１
【００３１】ここで、αは忘却係数であり、窓時定数Ｔ
ｃの逆数に正比例する。上記数４で定義された誤分類度
の時間的に変化する等価物は、次の数８で表される。
ｃの逆数に正比例する。上記数４で定義された誤分類度
の時間的に変化する等価物は、次の数８で表される。
【００３２】
【数８】 ｄx1,x2(Ｈt-1,1(ω),Ｈt-1,2(ω))＝−Ｒy1y2(τtrue,ｔ)＋Ｒy1y2(τmax,ｔ) τmax＝ａｒｇｍａｘＲy1y2（τ,ｔ） τ≠τtrue
【００３３】ここで、数８の第２式の右辺のａｒｇｍａ
ｘは、τ≠τtrueのときに識別関数値Ｒｙ1ｙ2（τ，
ｔ）が最大となる引数τの値であって、当該引数τの最
大値τmaxを示す関数である。数８のフィルタ１１，１
２の伝達関数Ｈt-1,1（ω），Ｈt-1,2（ω）はそれぞれ
次の数９で表される勾配降下法を用いて各時刻ｔで更新
される。
ｘは、τ≠τtrueのときに識別関数値Ｒｙ1ｙ2（τ，
ｔ）が最大となる引数τの値であって、当該引数τの最
大値τmaxを示す関数である。数８のフィルタ１１，１
２の伝達関数Ｈt-1,1（ω），Ｈt-1,2（ω）はそれぞれ
次の数９で表される勾配降下法を用いて各時刻ｔで更新
される。
【００３４】
【数９】 Ｈt,j(ω)=Ｈt-1,j(ω)−η{(∂ｄx1,x2(Ｈt-1,1(ω),Ｈt-1,2(ω))／∂Ｈt-1,j (ω)}, ｊ＝１，２
【００３５】ここで、ｊ＝１はＦＩＲフィルタ１１の場
合であり、ｊ＝２はＦＩＲフィルタ１２の場合であり、
ηは予め適当に選択された学習定数である。本実施例に
おいては、誤分類度ｄｘ1,ｘ2（Ｈt-1,1（ω），Ｈt-1,
2（ω）が伝達関数Ｈt-1,j（ω）で１次偏微分すること
が可能であることが必要条件であり、信号の統計と雑音
の統計に関する唯一の仮定条件は以下の通りである。 （ａ）入力信号ｘ1（ｔ），ｘ2（ｔ）と、入力信号とと
もに入力される雑音は、学習モードと検出モードの時間
周期にわたって長時間変化がないものであること。 （ｂ）入力信号ｘ1（ｔ），ｘ2（ｔ）と、入力信号とと
もに入力される雑音は、当該適応化型相互相関装置１０
０の入力端から見て、異なった空間的な位置から到達す
るものであること。
合であり、ｊ＝２はＦＩＲフィルタ１２の場合であり、
ηは予め適当に選択された学習定数である。本実施例に
おいては、誤分類度ｄｘ1,ｘ2（Ｈt-1,1（ω），Ｈt-1,
2（ω）が伝達関数Ｈt-1,j（ω）で１次偏微分すること
が可能であることが必要条件であり、信号の統計と雑音
の統計に関する唯一の仮定条件は以下の通りである。 （ａ）入力信号ｘ1（ｔ），ｘ2（ｔ）と、入力信号とと
もに入力される雑音は、学習モードと検出モードの時間
周期にわたって長時間変化がないものであること。 （ｂ）入力信号ｘ1（ｔ），ｘ2（ｔ）と、入力信号とと
もに入力される雑音は、当該適応化型相互相関装置１０
０の入力端から見て、異なった空間的な位置から到達す
るものであること。
【００３６】なお、本実施例の適応化型相互相関装置１
００は、同一の空間的な位置から到達した信号と雑音と
を分離することはできない。本発明に係る実施例におい
ては、従来例の一般化相互相関装置とは異なり、エラー
が生じやすいコヒーレントの評価や、エラーが生じやす
い信号対雑音電力比の計算は必要とされない。信号電力
又は雑音電力のいずれかのスペクトルがどのようである
かの情報は必要とされない。上記２つのＦＩＲフィルタ
１１，１２の伝達関数、すなわちそれらのフィルタ係数
は単に、真実の遅延で相互相関関数がピーク値となるま
で調整される。この方法は非常に簡単であるが、非常に
有効的である。
００は、同一の空間的な位置から到達した信号と雑音と
を分離することはできない。本発明に係る実施例におい
ては、従来例の一般化相互相関装置とは異なり、エラー
が生じやすいコヒーレントの評価や、エラーが生じやす
い信号対雑音電力比の計算は必要とされない。信号電力
又は雑音電力のいずれかのスペクトルがどのようである
かの情報は必要とされない。上記２つのＦＩＲフィルタ
１１，１２の伝達関数、すなわちそれらのフィルタ係数
は単に、真実の遅延で相互相関関数がピーク値となるま
で調整される。この方法は非常に簡単であるが、非常に
有効的である。
【００３７】図３は図１の係数可変型ＦＩＲフィルタ１
１，１２の詳細な構成を示すブロック図である。ここ
で、係数可変型ＦＩＲフィルタ１１，１２はそれぞれ、
時間的に変化するフィルタ係数ベクトル→ｗt,1，→
ｗt,2によって特徴づけられる。ここで、記号→はそれ
に続く記号のベクトルを示す。図３に示すように、ＦＩ
Ｒフィルタ１１，１２は、複数（Ｍ＋１）個のフィルタ
係数を有する、いわゆる非巡回型ディジタルフィルタで
あってトランスバーサル型ディジタルフィルタであり、
互いに縦続接続された複数Ｍ個の遅延回路２０−１乃至
２０−Ｍと、それぞれ適応制御部１０から変化すること
が可能な増幅度ｗt-1,j（０）乃至ｗt-1,j（Ｍ）を有す
る複数（Ｍ＋１）個の増幅度可変型増幅器２１−０乃至
２１−Ｍと、互いに縦続接続された複数Ｍ個の加算器２
２−１乃至２２−Ｍとを備える。ここで、増幅度ｗt-1,
j（０）乃至ｗt-1,j（Ｍ）はＦＩＲフィルタ１１，１２
のフィルタ係数となる。図３において、ｊ＝１，２であ
り、図３は、時刻ｔにおけるＦＩＲフィルタ１１，１２
の伝達関数Ｈｊ（ω）を示し、すなわち、ｊ＝１のとき
ＦＩＲフィルタ１１の場合を示し、ｊ＝２のときＦＩＲ
フィルタ１２の場合を示す。
１，１２の詳細な構成を示すブロック図である。ここ
で、係数可変型ＦＩＲフィルタ１１，１２はそれぞれ、
時間的に変化するフィルタ係数ベクトル→ｗt,1，→
ｗt,2によって特徴づけられる。ここで、記号→はそれ
に続く記号のベクトルを示す。図３に示すように、ＦＩ
Ｒフィルタ１１，１２は、複数（Ｍ＋１）個のフィルタ
係数を有する、いわゆる非巡回型ディジタルフィルタで
あってトランスバーサル型ディジタルフィルタであり、
互いに縦続接続された複数Ｍ個の遅延回路２０−１乃至
２０−Ｍと、それぞれ適応制御部１０から変化すること
が可能な増幅度ｗt-1,j（０）乃至ｗt-1,j（Ｍ）を有す
る複数（Ｍ＋１）個の増幅度可変型増幅器２１−０乃至
２１−Ｍと、互いに縦続接続された複数Ｍ個の加算器２
２−１乃至２２−Ｍとを備える。ここで、増幅度ｗt-1,
j（０）乃至ｗt-1,j（Ｍ）はＦＩＲフィルタ１１，１２
のフィルタ係数となる。図３において、ｊ＝１，２であ
り、図３は、時刻ｔにおけるＦＩＲフィルタ１１，１２
の伝達関数Ｈｊ（ω）を示し、すなわち、ｊ＝１のとき
ＦＩＲフィルタ１１の場合を示し、ｊ＝２のときＦＩＲ
フィルタ１２の場合を示す。
【００３８】入力信号ｘj（ｔ）は、増幅器２１−０を
介して加算器２２−１に入力されるとともに、それぞれ
所定の同一の遅延量を有し互いに縦続に接続された複数
Ｍ個の遅延回路２０−１乃至２０−Ｍを介して増幅器２
１−Ｍに入力される。遅延回路２０−１から出力される
信号ｘj（ｔ−１）は、増幅器２１−１を介して加算器
２２−１に入力される。加算器２２−１は入力される２
つの信号を加算して、加算結果を示す信号を加算器２２
−２に出力する。また、遅延回路２０−２から出力され
る信号ｘj（ｔ−２）は、増幅器２１−２を介して加算
器２２−２に入力される。加算器２２−２は入力される
２つの信号を加算して、加算結果を示す信号を加算器２
２−３に出力する。さらに、遅延回路２０−３から出力
される信号ｘj（ｔ−３）は、増幅器２１−３を介して
加算器２２−３に入力される。加算器２２−３は入力さ
れる２つの信号を加算して、加算結果を示す信号を加算
器２２−４に出力する。以下、同様にして動作するよう
に構成され、遅延回路２０−Ｍから出力される信号ｘj
（ｔ−Ｍ）は、増幅器２１−Ｍを介して加算器２２−Ｍ
に入力される。加算器２２−Ｍは入力される２つの信号
を加算して、加算結果を示す信号をフィルタリングの結
果である出力信号ｙj（ｔ）として出力する。
介して加算器２２−１に入力されるとともに、それぞれ
所定の同一の遅延量を有し互いに縦続に接続された複数
Ｍ個の遅延回路２０−１乃至２０−Ｍを介して増幅器２
１−Ｍに入力される。遅延回路２０−１から出力される
信号ｘj（ｔ−１）は、増幅器２１−１を介して加算器
２２−１に入力される。加算器２２−１は入力される２
つの信号を加算して、加算結果を示す信号を加算器２２
−２に出力する。また、遅延回路２０−２から出力され
る信号ｘj（ｔ−２）は、増幅器２１−２を介して加算
器２２−２に入力される。加算器２２−２は入力される
２つの信号を加算して、加算結果を示す信号を加算器２
２−３に出力する。さらに、遅延回路２０−３から出力
される信号ｘj（ｔ−３）は、増幅器２１−３を介して
加算器２２−３に入力される。加算器２２−３は入力さ
れる２つの信号を加算して、加算結果を示す信号を加算
器２２−４に出力する。以下、同様にして動作するよう
に構成され、遅延回路２０−Ｍから出力される信号ｘj
（ｔ−Ｍ）は、増幅器２１−Ｍを介して加算器２２−Ｍ
に入力される。加算器２２−Ｍは入力される２つの信号
を加算して、加算結果を示す信号をフィルタリングの結
果である出力信号ｙj（ｔ）として出力する。
【００３９】上記数８における誤分類度ｄｘ1,ｘ2(Ｈ
t-1,1(ω),Ｈt-1,2(ω))を、図３のＦＩＲフィルタ１
１，１２に適用するために、時刻ｔ−１におけるフィル
タ係数ベクトル→ｗt-1,1，→ｗt-1,2で表わすと、次の
数１０で表わすことができる。
t-1,1(ω),Ｈt-1,2(ω))を、図３のＦＩＲフィルタ１
１，１２に適用するために、時刻ｔ−１におけるフィル
タ係数ベクトル→ｗt-1,1，→ｗt-1,2で表わすと、次の
数１０で表わすことができる。
【００４０】
【数１０】 ｄx1,x2(→ｗt-1,1,→ｗt-1,2)＝−Ｒy1y2(τtrue,ｔ)＋Ｒy1y2(τmax,ｔ) ここで、
【数１１】
【数１２】 Ｒy1y2(τ,ｔ)=(１−α)Ｒy1y2(τ,ｔ−１)+αy1(ｔ)y2(ｔ−τ)， ０≦α≦１
【数１３】
【数１４】 →ｗt,j＝［ｗt,j(０),ｗt,j(１),…,ｗt,j(Ｍ)］, ｊ＝１，２
【００４１】上記数１１の右辺のａｒｇｍａｘは、τ≠
τtrueのときに識別関数値Ｒｙ1ｙ2（τ，ｔ）が最大と
なる引数τの値であって、当該引数τの最大値τmaxを
示す関数である。時刻ｔ＋１において、ｊ番目のＦＩＲ
フィルタ１１又は１２は複数（Ｍ＋１）個のフィルタ係
数ｗt,j（ｉ）を有する。ＦＩＲフィルタ１１，１２の
フィルタ係数ｗt,j（ｉ）（ｉ＝０，１，２，…，Ｍ）
は、各新しい入力サンプル毎に次の数１５に従って適応
制御部１０によって更新される。
τtrueのときに識別関数値Ｒｙ1ｙ2（τ，ｔ）が最大と
なる引数τの値であって、当該引数τの最大値τmaxを
示す関数である。時刻ｔ＋１において、ｊ番目のＦＩＲ
フィルタ１１又は１２は複数（Ｍ＋１）個のフィルタ係
数ｗt,j（ｉ）を有する。ＦＩＲフィルタ１１，１２の
フィルタ係数ｗt,j（ｉ）（ｉ＝０，１，２，…，Ｍ）
は、各新しい入力サンプル毎に次の数１５に従って適応
制御部１０によって更新される。
【００４２】
【数１５】 ｗt,j(ｉ)=ｗt-1,j(ｉ)−η{(δｄx1,x2(→ｗt-1,1,→ｗt-1,2)／δｗt-1,j(ｉ) }, ｊ＝１，２； ｉ＝０，１，２，…，Ｍ
【００４３】上記数１５の右辺におけるδは、それに続
く量の微小変位量を示す。以上に示した原理を用いて構
成した図１の適応化型相互相関装置１００の構成及び動
作について以下に説明する。
く量の微小変位量を示す。以上に示した原理を用いて構
成した図１の適応化型相互相関装置１００の構成及び動
作について以下に説明する。
【００４４】図１に示すように、入力信号ｘ1（ｔ），
ｘ2（ｔ）はそれぞれ係数可変型ＦＩＲフィルタ１１，
１２に入力され、ここで、ＦＩＲフィルタ１１，１２は
図３のように構成される。ＦＩＲフィルタ１１は、学習
モードにおいてその伝達関数、すなわちフィルタ係数が
適応制御部１０によって適応制御されて設定され、入力
された信号ｘ1（ｔ）を設定された伝達関数Ｈ1（ω）で
ろ波して出力信号ｙ1（ｔ）として相互相関器１３に出
力する一方、ＦＩＲフィルタ１２は、学習モードにおい
てその伝達関数、すなわち係数が適応制御部１０によっ
て誤分類度を示す識別関数値が最小になるように適応制
御されて設定され、入力された信号ｘ2（ｔ）を設定さ
れた伝達関数Ｈ2（ω）でろ波して出力信号ｙ2（ｔ）と
して相互相関器１３に出力する。なお、ＦＩＲフィルタ
１１，１２の初期状態の伝達関数又は初期状態のフィル
タ係数（増幅度）は予め適宜決められる。相互相関器１
３は、例えば数７を用いて相互相関値Ｒｙ1ｙ2（τ，
ｔ）を計算してスイッチＳＷ１の接点ａを介して適応制
御部１０に出力するとともに、スイッチＳＷ１の接点ｂ
を介して遅延検出器１４に出力する。
ｘ2（ｔ）はそれぞれ係数可変型ＦＩＲフィルタ１１，
１２に入力され、ここで、ＦＩＲフィルタ１１，１２は
図３のように構成される。ＦＩＲフィルタ１１は、学習
モードにおいてその伝達関数、すなわちフィルタ係数が
適応制御部１０によって適応制御されて設定され、入力
された信号ｘ1（ｔ）を設定された伝達関数Ｈ1（ω）で
ろ波して出力信号ｙ1（ｔ）として相互相関器１３に出
力する一方、ＦＩＲフィルタ１２は、学習モードにおい
てその伝達関数、すなわち係数が適応制御部１０によっ
て誤分類度を示す識別関数値が最小になるように適応制
御されて設定され、入力された信号ｘ2（ｔ）を設定さ
れた伝達関数Ｈ2（ω）でろ波して出力信号ｙ2（ｔ）と
して相互相関器１３に出力する。なお、ＦＩＲフィルタ
１１，１２の初期状態の伝達関数又は初期状態のフィル
タ係数（増幅度）は予め適宜決められる。相互相関器１
３は、例えば数７を用いて相互相関値Ｒｙ1ｙ2（τ，
ｔ）を計算してスイッチＳＷ１の接点ａを介して適応制
御部１０に出力するとともに、スイッチＳＷ１の接点ｂ
を介して遅延検出器１４に出力する。
【００４５】学習モードにおいて必要とされる入力信号
ｘ1（ｔ）とｘ2（ｔ）との間の真の遅延量τtrueは、キ
ーボード１５を用いて入力されてキーボード１５からス
イッチＳＷ１０の接点ａを介して適応制御部１０に入力
され、もしくは、外部装置から入力端子１６及びスイッ
チＳＷ１０の接点ｂを介して適応制御部１０に入力され
る。学習モードにおいて動作する適応制御部１０は、入
力される相互相関値Ｒｙ1ｙ2（τ，ｔ）と真の遅延量τ
trueとに基づいて、誤分類度を示す識別関数値が最小に
なるように、上記数１５を用いてＦＩＲフィルタ１１，
１２のフィルタ係数ｗt,j（ｉ）を計算して更新して、
ＦＩＲフィルタ１１のフィルタ係数ｗt,1（ｉ）をスイ
ッチＳＷ２の接点ａを介してＦＩＲフィルタ１１に出力
して図３に示す各増幅器２１−０乃至２１−Ｍの増幅度
として設定更新するとともに、ＦＩＲフィルタ１２のフ
ィルタ係数ｗt,2（ｉ）をスイッチＳＷ３の接点ａを介
してＦＩＲフィルタ１２に出力して図３に示す各増幅器
２１−０乃至２１−Ｍの増幅度として設定更新する。な
お、スイッチＳＷ１，ＳＷ２，ＳＷ１０はそれぞれ、学
習モードのときに接点ａ側に切り換えられる一方、検出
モードのときに接点ｂ側に切り換えられる。さらに、検
出モードにおいて動作する遅延検出器１４は、入力され
る相互相関値Ｒｙ1ｙ2（τ，ｔ）に基づいて、上記数１
１を用いて遅延量τmaxを計算して検出された遅延量τ
estimatedとして出力する。
ｘ1（ｔ）とｘ2（ｔ）との間の真の遅延量τtrueは、キ
ーボード１５を用いて入力されてキーボード１５からス
イッチＳＷ１０の接点ａを介して適応制御部１０に入力
され、もしくは、外部装置から入力端子１６及びスイッ
チＳＷ１０の接点ｂを介して適応制御部１０に入力され
る。学習モードにおいて動作する適応制御部１０は、入
力される相互相関値Ｒｙ1ｙ2（τ，ｔ）と真の遅延量τ
trueとに基づいて、誤分類度を示す識別関数値が最小に
なるように、上記数１５を用いてＦＩＲフィルタ１１，
１２のフィルタ係数ｗt,j（ｉ）を計算して更新して、
ＦＩＲフィルタ１１のフィルタ係数ｗt,1（ｉ）をスイ
ッチＳＷ２の接点ａを介してＦＩＲフィルタ１１に出力
して図３に示す各増幅器２１−０乃至２１−Ｍの増幅度
として設定更新するとともに、ＦＩＲフィルタ１２のフ
ィルタ係数ｗt,2（ｉ）をスイッチＳＷ３の接点ａを介
してＦＩＲフィルタ１２に出力して図３に示す各増幅器
２１−０乃至２１−Ｍの増幅度として設定更新する。な
お、スイッチＳＷ１，ＳＷ２，ＳＷ１０はそれぞれ、学
習モードのときに接点ａ側に切り換えられる一方、検出
モードのときに接点ｂ側に切り換えられる。さらに、検
出モードにおいて動作する遅延検出器１４は、入力され
る相互相関値Ｒｙ1ｙ2（τ，ｔ）に基づいて、上記数１
１を用いて遅延量τmaxを計算して検出された遅延量τ
estimatedとして出力する。
【００４６】なお、適応化型相互相関装置１００におけ
るＦＩＲフィルタ１１，１２と、相互相関器１３と、適
応制御部１０と、遅延検出器１４は、例えば、電気的デ
ィジタル計算機によって構成される。
るＦＩＲフィルタ１１，１２と、相互相関器１３と、適
応制御部１０と、遅延検出器１４は、例えば、電気的デ
ィジタル計算機によって構成される。
【００４７】次いで、本実施例の適応化型相互相関装置
１００を用いた遅延量検出のための第１の応用例につい
て図４及び図５を用いて説明する。
１００を用いた遅延量検出のための第１の応用例につい
て図４及び図５を用いて説明する。
【００４８】図４に示すように、適応化型相互相関装置
１００は、互いに所定の距離だけ離れて設けられた、音
声信号の受信手段である２つのマイクロホン４１，５１
と、２つの増幅器４２，５２とを備え、マイクロホン４
１に入力される信号は増幅器４２を介して入力信号ｘ1
（ｔ）として適応化型相互相関装置１００に入力される
とともに、マイクロホン５１に入力される信号は増幅器
５２を介して入力信号ｘ2（ｔ）として適応化型相互相
関装置１００に入力される。一方、マイクロホン４１，
５１に対面する側に、複数Ｎ個のスピーカ３０−１乃至
３０−Ｎがマイクロホン４１，５１から所定の既知の位
置で設けられるとともに、それぞれ雑音を発生する複数
Ｍ個の非ガウス性雑音源３１−１乃至３１−Ｍがランダ
ムな位置関係で設けられる。音声信号発生器３２は、所
定の可聴周波数を有する音声信号を発生して、スイッチ
ＳＷ１１を介してスピーカ３０−１乃至３０−Ｎのいず
れかに１つに選択的に出力して、スピーカ３０−１乃至
３０−Ｎのうちの１つから音声信号をマイクロホン４
１，５１に向けて発生させる。ルックアップテーブルＲ
ＯＭ３４には、スピーカ３０−１乃至３０−Ｎのいずれ
か１つから音声信号を発生して各マイクロホン４１，５
１に到達するときの到達した２つの音声信号の真の遅延
量τtrueがスピーカ３０−１乃至３０−Ｎに対応して予
め測定されて格納される。音源選択制御部３３は、音声
信号発生器３２から出力される音声信号がスピーカ３０
−１乃至３０−Ｎに順次選択的に出力されるように所定
の周期でスイッチＳＷ１１を順次選択的に切り換えると
ともに、各スピーカ３０−１乃至３０−Ｎに対応する真
の遅延量τtrueがルックアップテーブルＲＯＭ３４から
入力端子１６を介して適応制御部１０に入力されるよう
にアドレスデータをルックアップテーブルＲＯＭ３４に
出力する。ここで、すべてのスピーカ３０−１乃至３０
−Ｎから出力される音声信号は同一のスペクトル特性を
有する音声信号である。
１００は、互いに所定の距離だけ離れて設けられた、音
声信号の受信手段である２つのマイクロホン４１，５１
と、２つの増幅器４２，５２とを備え、マイクロホン４
１に入力される信号は増幅器４２を介して入力信号ｘ1
（ｔ）として適応化型相互相関装置１００に入力される
とともに、マイクロホン５１に入力される信号は増幅器
５２を介して入力信号ｘ2（ｔ）として適応化型相互相
関装置１００に入力される。一方、マイクロホン４１，
５１に対面する側に、複数Ｎ個のスピーカ３０−１乃至
３０−Ｎがマイクロホン４１，５１から所定の既知の位
置で設けられるとともに、それぞれ雑音を発生する複数
Ｍ個の非ガウス性雑音源３１−１乃至３１−Ｍがランダ
ムな位置関係で設けられる。音声信号発生器３２は、所
定の可聴周波数を有する音声信号を発生して、スイッチ
ＳＷ１１を介してスピーカ３０−１乃至３０−Ｎのいず
れかに１つに選択的に出力して、スピーカ３０−１乃至
３０−Ｎのうちの１つから音声信号をマイクロホン４
１，５１に向けて発生させる。ルックアップテーブルＲ
ＯＭ３４には、スピーカ３０−１乃至３０−Ｎのいずれ
か１つから音声信号を発生して各マイクロホン４１，５
１に到達するときの到達した２つの音声信号の真の遅延
量τtrueがスピーカ３０−１乃至３０−Ｎに対応して予
め測定されて格納される。音源選択制御部３３は、音声
信号発生器３２から出力される音声信号がスピーカ３０
−１乃至３０−Ｎに順次選択的に出力されるように所定
の周期でスイッチＳＷ１１を順次選択的に切り換えると
ともに、各スピーカ３０−１乃至３０−Ｎに対応する真
の遅延量τtrueがルックアップテーブルＲＯＭ３４から
入力端子１６を介して適応制御部１０に入力されるよう
にアドレスデータをルックアップテーブルＲＯＭ３４に
出力する。ここで、すべてのスピーカ３０−１乃至３０
−Ｎから出力される音声信号は同一のスペクトル特性を
有する音声信号である。
【００４９】第１の応用例の学習モードでは、適応化型
相互相関装置１００が学習モードに設定され、スイッチ
ＳＷ１，ＳＷ２，ＳＷ３が接点ａ側に切り換えられる。
また、ＦＩＲフィルタ１１，１２の伝達関数Ｈ1（ω）
とＨ2（ω）が適当に初期化され、ランダムに又は発見
的（ヒューリスティック）に当該伝達関数が決定され
る。学習モード中においては、２つの信号が既知の位置
から発生される。学習モードで用いるすべてのスピーカ
の位置とそれに対応する真の遅延量τtrueが知られてい
ることが必要である。音源選択制御部３３は、音声信号
発生器３２から出力される音声信号がスピーカ３０−１
乃至３０−Ｎに順次選択的に出力されるように所定の周
期でスイッチＳＷ１１を順次選択的に切り換えるととも
に、それに対応する真の遅延量τtrueがルックアップテ
ーブルＲＯＭ３４から入力端子１６を介して適応制御部
１０に入力される。これによって、適応化型相互相関装
置１００の学習が行われ、適応化型相互相関装置１００
の適応制御部１０は、誤分類度を示す識別関数値を最小
化するように、各ＦＩＲフィルタ１１，１２の伝達関数
Ｈ1（ω），Ｈ2（ω）、すなわち図３の増幅器２１−０
乃至２１−Ｍの増幅度であるフィルタ係数を更新してそ
れが収束するまで、もしくは識別関数値が所定のしきい
値以下に低下するまでゆっくりと適応化される。そし
て、適応化の終了したとき、２つのＦＩＲフィルタ１
１，１２の伝達関数Ｈ1（ω）とＨ2（ω）が固定されて
設定される。
相互相関装置１００が学習モードに設定され、スイッチ
ＳＷ１，ＳＷ２，ＳＷ３が接点ａ側に切り換えられる。
また、ＦＩＲフィルタ１１，１２の伝達関数Ｈ1（ω）
とＨ2（ω）が適当に初期化され、ランダムに又は発見
的（ヒューリスティック）に当該伝達関数が決定され
る。学習モード中においては、２つの信号が既知の位置
から発生される。学習モードで用いるすべてのスピーカ
の位置とそれに対応する真の遅延量τtrueが知られてい
ることが必要である。音源選択制御部３３は、音声信号
発生器３２から出力される音声信号がスピーカ３０−１
乃至３０−Ｎに順次選択的に出力されるように所定の周
期でスイッチＳＷ１１を順次選択的に切り換えるととも
に、それに対応する真の遅延量τtrueがルックアップテ
ーブルＲＯＭ３４から入力端子１６を介して適応制御部
１０に入力される。これによって、適応化型相互相関装
置１００の学習が行われ、適応化型相互相関装置１００
の適応制御部１０は、誤分類度を示す識別関数値を最小
化するように、各ＦＩＲフィルタ１１，１２の伝達関数
Ｈ1（ω），Ｈ2（ω）、すなわち図３の増幅器２１−０
乃至２１−Ｍの増幅度であるフィルタ係数を更新してそ
れが収束するまで、もしくは識別関数値が所定のしきい
値以下に低下するまでゆっくりと適応化される。そし
て、適応化の終了したとき、２つのＦＩＲフィルタ１
１，１２の伝達関数Ｈ1（ω）とＨ2（ω）が固定されて
設定される。
【００５０】続く検出モードにおいては、適応化型相互
相関装置１００内のスイッチＳＷ１，ＳＷ２，ＳＷ３が
接点ｂ側に切り換えられる。また、学習モード中におい
て用いられた同一のスペクトル特性を有する音声信号な
どの低周波信号が、スピーカの同一の範囲の位置から発
生され、それらの位置は適応化型相互相関装置１００を
用いて推定決定される。すなわち、図５に示すように、
雑音源３１−１乃至３１−Ｍはそのまま載置した状態で
適応化型相互相関装置１００が検出モードに設定され
る。ここで、例えば、スピーカ３０−３と同一の位置に
スピーカ３０−Ｚを載置して学習モードと同一の音声信
号を発生する音声信号発生器３２を用いてスピーカ３０
−Ｚから発生することにより、適応化型相互相関装置１
００は遅延量τｅestimatedを検出して出力する。この
検出された遅延量τｅestimatedを真の遅延量τtrueと
比較することにより、スピーカ３０−Ｚの位置を検出す
ることができる。
相関装置１００内のスイッチＳＷ１，ＳＷ２，ＳＷ３が
接点ｂ側に切り換えられる。また、学習モード中におい
て用いられた同一のスペクトル特性を有する音声信号な
どの低周波信号が、スピーカの同一の範囲の位置から発
生され、それらの位置は適応化型相互相関装置１００を
用いて推定決定される。すなわち、図５に示すように、
雑音源３１−１乃至３１−Ｍはそのまま載置した状態で
適応化型相互相関装置１００が検出モードに設定され
る。ここで、例えば、スピーカ３０−３と同一の位置に
スピーカ３０−Ｚを載置して学習モードと同一の音声信
号を発生する音声信号発生器３２を用いてスピーカ３０
−Ｚから発生することにより、適応化型相互相関装置１
００は遅延量τｅestimatedを検出して出力する。この
検出された遅延量τｅestimatedを真の遅延量τtrueと
比較することにより、スピーカ３０−Ｚの位置を検出す
ることができる。
【００５１】さらに、本実施例の適応化型相互相関装置
１００を用いた音源分離のための第２の応用例について
図６を用いて説明する。この第２の応用例は、例えば、
１つの部屋に二人の人が居て、同時に二人の人がしゃべ
るが、どちらか一方の人の声のみを聞きたい場合であ
る。
１００を用いた音源分離のための第２の応用例について
図６を用いて説明する。この第２の応用例は、例えば、
１つの部屋に二人の人が居て、同時に二人の人がしゃべ
るが、どちらか一方の人の声のみを聞きたい場合であ
る。
【００５２】図６に示すように、適応化型相互相関装置
１００は、第１の応用例と同様に、互いに所定の距離だ
け離れて設けられた２つのマイクロホン４１，５１と、
２つの増幅器４２，５２とを備える。一方、マイクロホ
ン４１，５１に対面する側に、２個のスピーカ６１，６
２がマイクロホン４１，５１から所定の位置で設けら
れ、ここで、スピーカ６１の位置は既知の位置で設けら
れる。音声信号発生器７１と７２はそれぞれ、互いに異
なるスペクトル特性を有する所定の可聴周波数の音声信
号を発生してスピーカ６１，６２に出力してスピーカ６
１，６２から２つのマイクロホン４１，４２に向けて発
生される。ここで、スピーカ６１，６２から発生される
音源をそれぞれ以下、第１の音源、第２の音源という。
さらに、適応化型相互相関装置１００内のＦＩＲフィル
タ１１から出力されるろ波後の信号ｙ1（ｔ）は、遅延
回路９１を介して加算器８２に入力される一方、ＦＩＲ
フィルタ１２から出力されるろ波後の信号ｙ2（ｔ）
は、そのまま直接に加算器８２に入力される。加算器８
２は入力される２つの信号を加算して加算結果を示す信
号を出力する。
１００は、第１の応用例と同様に、互いに所定の距離だ
け離れて設けられた２つのマイクロホン４１，５１と、
２つの増幅器４２，５２とを備える。一方、マイクロホ
ン４１，５１に対面する側に、２個のスピーカ６１，６
２がマイクロホン４１，５１から所定の位置で設けら
れ、ここで、スピーカ６１の位置は既知の位置で設けら
れる。音声信号発生器７１と７２はそれぞれ、互いに異
なるスペクトル特性を有する所定の可聴周波数の音声信
号を発生してスピーカ６１，６２に出力してスピーカ６
１，６２から２つのマイクロホン４１，４２に向けて発
生される。ここで、スピーカ６１，６２から発生される
音源をそれぞれ以下、第１の音源、第２の音源という。
さらに、適応化型相互相関装置１００内のＦＩＲフィル
タ１１から出力されるろ波後の信号ｙ1（ｔ）は、遅延
回路９１を介して加算器８２に入力される一方、ＦＩＲ
フィルタ１２から出力されるろ波後の信号ｙ2（ｔ）
は、そのまま直接に加算器８２に入力される。加算器８
２は入力される２つの信号を加算して加算結果を示す信
号を出力する。
【００５３】適応化型相互相関装置１００は学習モード
に設定され、スピーカ６１から発生される第１の音源の
音声信号に関する入力信号ｘ1（ｔ），ｘ2（ｔ）間の遅
延量τ1を予め測定して、それを適応制御部１０に真の
遅延量τtrueとして設定する。同時に、遅延回路８１の
遅延量を第１の音源の音声信号の遅延量τ1として入力
端子１６を介して適応制御部１０に入力する。そして、
適応化型相互相関装置１００を学習モードで動作させる
ことにより、加算器８２は、信号ｙ1（ｔ＋ｔ１）と信
号ｙ2（ｔ）とを加算するので、スピーカ６１からの第
１の音源の音声信号を同相合成することになるので、第
１の音源の音声信号が優勢な音声信号を得ることができ
る。
に設定され、スピーカ６１から発生される第１の音源の
音声信号に関する入力信号ｘ1（ｔ），ｘ2（ｔ）間の遅
延量τ1を予め測定して、それを適応制御部１０に真の
遅延量τtrueとして設定する。同時に、遅延回路８１の
遅延量を第１の音源の音声信号の遅延量τ1として入力
端子１６を介して適応制御部１０に入力する。そして、
適応化型相互相関装置１００を学習モードで動作させる
ことにより、加算器８２は、信号ｙ1（ｔ＋ｔ１）と信
号ｙ2（ｔ）とを加算するので、スピーカ６１からの第
１の音源の音声信号を同相合成することになるので、第
１の音源の音声信号が優勢な音声信号を得ることができ
る。
【００５４】さらに、本実施例の適応化型相互相関装置
１００を用いたシミュレーション結果について以下に説
明する。次に示す予備的なシミュレーションは、雑音の
あるバックグラウンドからきれいな信号のスペクトル特
性を抽出するときの適応化型相互相関装置１００の能力
をデモンストレートするために行った。通常我々は種々
の位置で発生される雑音のある信号の全体を用いて適応
化型相互相関装置１００を学習することを期待するが、
ここで、１個の位置から発生される１個の雑音のある信
号を用いる。このシミュレーションで用いる雑音電力と
雑音なしのきれいな信号電力のスペクトル（０−５ｋＨ
ｚ）をそれぞれ図７及び図８に示す。雑音のある入力信
号ｘ1（ｎ）とｘ2（ｎ）は、例えば、次の数１６のよう
に定義される。
１００を用いたシミュレーション結果について以下に説
明する。次に示す予備的なシミュレーションは、雑音の
あるバックグラウンドからきれいな信号のスペクトル特
性を抽出するときの適応化型相互相関装置１００の能力
をデモンストレートするために行った。通常我々は種々
の位置で発生される雑音のある信号の全体を用いて適応
化型相互相関装置１００を学習することを期待するが、
ここで、１個の位置から発生される１個の雑音のある信
号を用いる。このシミュレーションで用いる雑音電力と
雑音なしのきれいな信号電力のスペクトル（０−５ｋＨ
ｚ）をそれぞれ図７及び図８に示す。雑音のある入力信
号ｘ1（ｎ）とｘ2（ｎ）は、例えば、次の数１６のよう
に定義される。
【００５５】
【数１６】ｘ1（ｎ）＝noise（ｎ）＋signal（ｎ） ｘ2（ｎ）＝noise（ｎ）＋signal（ｎ＋４）
【００５６】ここで、ｎは自然数である通算サンプリン
グ回数（時間）であり、０≦ｎ≦１００００の範囲にあ
る。また、noise（ｎ）は第ｎ番目のサンプルにおける
非ガウス性雑音成分であり、signal（ｎ）は第ｎ番目の
サンプルにおける信号成分である。上記雑音のある入力
信号ｘ1（ｎ）とｘ2（ｎ）をそれぞれ図９及び図１０に
示す。
グ回数（時間）であり、０≦ｎ≦１００００の範囲にあ
る。また、noise（ｎ）は第ｎ番目のサンプルにおける
非ガウス性雑音成分であり、signal（ｎ）は第ｎ番目の
サンプルにおける信号成分である。上記雑音のある入力
信号ｘ1（ｎ）とｘ2（ｎ）をそれぞれ図９及び図１０に
示す。
【００５７】本実施例の適応化型相互相関装置１００に
対して提供されるただ１つの情報は、雑音なしのきれい
な信号が４サンプルだけの遅延を有していることであ
る。なお、本実施例において雑音は遅延量０であること
を言及していないが、当該シミュレーションにおいて雑
音は遅延量０であるように設定された。当該シミュレー
ションにおいては、ＦＩＲフィルタ１１，１２はそれぞ
れ伝達関数Ｈ1（ω）とＨ2（ω）を有し、２つのＦＩＲ
フィルタ１１，１２が２１個のフィルタ係数を有する対
称ＦＩＲフィルタとなるように選択され、かつ両方のＦ
ＩＲフィルタ１１，１２は同一のフィルタ係数を有して
同一のフィルタとなるように初期化された。なお、本発
明は、これに限らず、上記２つのＦＩＲフィルタ１１，
１２は非対称フィルタであってもよい。少量のシミュレ
ーションの後に、学習係数ηは０．００００１にセット
され、動作中の相互相関の忘却係数αは１／５００にセ
ットされた。可能性のある遅延の範囲は、−１０から１
０までの範囲に制限された。
対して提供されるただ１つの情報は、雑音なしのきれい
な信号が４サンプルだけの遅延を有していることであ
る。なお、本実施例において雑音は遅延量０であること
を言及していないが、当該シミュレーションにおいて雑
音は遅延量０であるように設定された。当該シミュレー
ションにおいては、ＦＩＲフィルタ１１，１２はそれぞ
れ伝達関数Ｈ1（ω）とＨ2（ω）を有し、２つのＦＩＲ
フィルタ１１，１２が２１個のフィルタ係数を有する対
称ＦＩＲフィルタとなるように選択され、かつ両方のＦ
ＩＲフィルタ１１，１２は同一のフィルタ係数を有して
同一のフィルタとなるように初期化された。なお、本発
明は、これに限らず、上記２つのＦＩＲフィルタ１１，
１２は非対称フィルタであってもよい。少量のシミュレ
ーションの後に、学習係数ηは０．００００１にセット
され、動作中の相互相関の忘却係数αは１／５００にセ
ットされた。可能性のある遅延の範囲は、−１０から１
０までの範囲に制限された。
【００５８】そして２つのシミュレーションが実行され
る。まず第１のシミュレーションにおいては、ＦＩＲフ
ィルタ１１，１２の伝達関数Ｈ1（ω）とＨ2（ω）が適
応化されず、信号期間にわたって遅延が推定される。図
１３からわかるように、推定決定された遅延量は雑音の
遅延であって、すなわち、実質的に０に等しく、信号の
遅延ではない。その理由は、雑音エネルギーが信号エネ
ルギーよりもきわめて大きいからである。ＦＩＲフィル
タ１１，１２の伝達関数Ｈ1（ω）とＨ2（ω）が適応化
される前の識別関数値ｄ（→ｗt,1，→ｗt,2）と遅延量
τestimatedをそれぞれ図１１及び図１３に示す。第２
のシミュレーションは、伝達関数Ｈ1（ω）とＨ2（ω）
が適応化されないことを除いて第１のシミュレーション
と同一である。
る。まず第１のシミュレーションにおいては、ＦＩＲフ
ィルタ１１，１２の伝達関数Ｈ1（ω）とＨ2（ω）が適
応化されず、信号期間にわたって遅延が推定される。図
１３からわかるように、推定決定された遅延量は雑音の
遅延であって、すなわち、実質的に０に等しく、信号の
遅延ではない。その理由は、雑音エネルギーが信号エネ
ルギーよりもきわめて大きいからである。ＦＩＲフィル
タ１１，１２の伝達関数Ｈ1（ω）とＨ2（ω）が適応化
される前の識別関数値ｄ（→ｗt,1，→ｗt,2）と遅延量
τestimatedをそれぞれ図１１及び図１３に示す。第２
のシミュレーションは、伝達関数Ｈ1（ω）とＨ2（ω）
が適応化されないことを除いて第１のシミュレーション
と同一である。
【００５９】適応化の結果として得られた検出された遅
延量τestimatedと、識別関数値ｄ（→ｗt,1，→
ｗt,2）をそれぞれ図１２及び図１４に示す。これらの
図面からわかるように、３０００サンプル後の伝達関数
Ｈ1（ω）とＨ2（ω）は雑音の大部分を相殺するように
適応化されて成功した結果を得ており、結果として得ら
れた検出された遅延量τestimatedは、真実の信号の遅
延量、すなわち４に近接していた。２つのＦＩＲフィル
タ１１，１２に対する適応化後の伝達関数Ｈ1（ω）と
Ｈ2（ω）は、雑音は入力信号ｘ1（ｔ）とｘ2（ｔ）の
両方において同一であるので、予想されたように同一で
あった。しかしながら、入力信号ｘ1（ｔ）とｘ2（ｔ）
における雑音は異なるというより一般的な条件のもとで
は、伝達関数Ｈ1（ω）とＨ2（ω）はまた異なるであろ
う。
延量τestimatedと、識別関数値ｄ（→ｗt,1，→
ｗt,2）をそれぞれ図１２及び図１４に示す。これらの
図面からわかるように、３０００サンプル後の伝達関数
Ｈ1（ω）とＨ2（ω）は雑音の大部分を相殺するように
適応化されて成功した結果を得ており、結果として得ら
れた検出された遅延量τestimatedは、真実の信号の遅
延量、すなわち４に近接していた。２つのＦＩＲフィル
タ１１，１２に対する適応化後の伝達関数Ｈ1（ω）と
Ｈ2（ω）は、雑音は入力信号ｘ1（ｔ）とｘ2（ｔ）の
両方において同一であるので、予想されたように同一で
あった。しかしながら、入力信号ｘ1（ｔ）とｘ2（ｔ）
における雑音は異なるというより一般的な条件のもとで
は、伝達関数Ｈ1（ω）とＨ2（ω）はまた異なるであろ
う。
【００６０】適応化の前と後の伝達関数Ｈ1（ω）＝Ｈ2
（ω）がそれぞれ図１５及び図１６に図示されている。
図１７及び図１８はそれぞれ、信号のスペクトルと雑音
のスペクトル上に重畳するようにともに示した、適応化
後の伝達関数Ｈ1（ω）＝Ｈ2（ω）を示している。これ
らの図面のプロットは、両方のＦＩＲフィルタ１１，１
２が、スペクトルにおいて雑音のある部分を減衰するよ
うに適応化されて成功した結果が得られたことを明確に
示している。すなわち、適応化後の伝達関数Ｈ1（ω）
＝Ｈ2（ω）は、雑音電力を除去するが信号電力を通過
させるように適応化されている。これらといくつかの同
様の成功した予備的なシミュレーションは本発明の方法
の効果を証明するために十分であると考えられる。
（ω）がそれぞれ図１５及び図１６に図示されている。
図１７及び図１８はそれぞれ、信号のスペクトルと雑音
のスペクトル上に重畳するようにともに示した、適応化
後の伝達関数Ｈ1（ω）＝Ｈ2（ω）を示している。これ
らの図面のプロットは、両方のＦＩＲフィルタ１１，１
２が、スペクトルにおいて雑音のある部分を減衰するよ
うに適応化されて成功した結果が得られたことを明確に
示している。すなわち、適応化後の伝達関数Ｈ1（ω）
＝Ｈ2（ω）は、雑音電力を除去するが信号電力を通過
させるように適応化されている。これらといくつかの同
様の成功した予備的なシミュレーションは本発明の方法
の効果を証明するために十分であると考えられる。
【００６１】以上説明したように、適当に定義された識
別関数値を最小化するという概念に基づいて、新しいタ
イプの適応化フィルタを発明した。可能性のあるアプリ
ケーションとしては、上述したように遅延時間の推定検
出と、話者分離（インフェーマス・カクテル・パーティ
ー効果）とを含む。
別関数値を最小化するという概念に基づいて、新しいタ
イプの適応化フィルタを発明した。可能性のあるアプリ
ケーションとしては、上述したように遅延時間の推定検
出と、話者分離（インフェーマス・カクテル・パーティ
ー効果）とを含む。
【００６２】以上説明したように、本発明に係る実施例
によれば、相互相関器１３から出力される識別関数値に
基づいて、誤分類度を示す識別関数値が最小になるよう
にＦＩＲフィルタ１１，１２の伝達関数Ｈ1（ω）とＨ2
（ω）を適応化するので、非ガウス性の雑音中での時間
遅延の検出において誤差を生じないようにＦＩＲフィル
タ１１，１２の伝達関数Ｈ1（ω）とＨ2（ω）を適応化
することができる。従って、従来例に比較してより小さ
い誤差で２つの入力信号間の遅延時間の推定検出と、話
者分離を実行することができる。また、信号対雑音電力
比を計算する必要がない。
によれば、相互相関器１３から出力される識別関数値に
基づいて、誤分類度を示す識別関数値が最小になるよう
にＦＩＲフィルタ１１，１２の伝達関数Ｈ1（ω）とＨ2
（ω）を適応化するので、非ガウス性の雑音中での時間
遅延の検出において誤差を生じないようにＦＩＲフィル
タ１１，１２の伝達関数Ｈ1（ω）とＨ2（ω）を適応化
することができる。従って、従来例に比較してより小さ
い誤差で２つの入力信号間の遅延時間の推定検出と、話
者分離を実行することができる。また、信号対雑音電力
比を計算する必要がない。
【００６３】以上の実施例においては、係数可変型ＦＩ
Ｒフィルタ１１，１２を用いているが、本発明はこれに
限らず、伝達関数を外部回路から変化させることができ
る他の種々のフィルタを用いてもよい。
Ｒフィルタ１１，１２を用いているが、本発明はこれに
限らず、伝達関数を外部回路から変化させることができ
る他の種々のフィルタを用いてもよい。
【００６４】
【発明の効果】以上詳述したように本発明に係る請求項
１記載の適応化型相互相関装置によれば、互いに異なる
２つの位置で信号を受信する第１と第２の受信手段と、
上記第１の受信手段から出力される第１の入力信号を、
変更可能な第１の伝達関数でろ波して出力する第１のろ
波手段と、上記第２の受信手段から出力される第２の入
力信号を、変更可能な第２の伝達関数でろ波して出力す
る第２のろ波手段と、上記第１のろ波手段から出力され
る出力信号と、上記第２のろ波手段から出力される出力
信号とに基づいて、所定の相互相関関数を用いて相互相
関値を計算して出力する相互相関手段と、上記相互相関
手段から出力される相互相関値と、上記第１の入力信号
と上記第２の入力信号との間の真の遅延量とに基づい
て、上記２つの入力信号の誤分類度を示す識別関数値を
計算し、上記計算した識別関数値が最小になるように、
上記第１のろ波手段の第１の伝達関数と、上記第２のろ
波手段の第２の伝達関数とを変更して適応化させる適応
制御手段とを備える。これによって、非ガウス性の雑音
中での時間遅延の検出の推定において従来例に比較して
より小さい誤差で、上記第１と第２のろ波手段の第１と
第２の伝達関数をより正確に適応化することができる。
また、信号対雑音電力比を計算する必要がない。
１記載の適応化型相互相関装置によれば、互いに異なる
２つの位置で信号を受信する第１と第２の受信手段と、
上記第１の受信手段から出力される第１の入力信号を、
変更可能な第１の伝達関数でろ波して出力する第１のろ
波手段と、上記第２の受信手段から出力される第２の入
力信号を、変更可能な第２の伝達関数でろ波して出力す
る第２のろ波手段と、上記第１のろ波手段から出力され
る出力信号と、上記第２のろ波手段から出力される出力
信号とに基づいて、所定の相互相関関数を用いて相互相
関値を計算して出力する相互相関手段と、上記相互相関
手段から出力される相互相関値と、上記第１の入力信号
と上記第２の入力信号との間の真の遅延量とに基づい
て、上記２つの入力信号の誤分類度を示す識別関数値を
計算し、上記計算した識別関数値が最小になるように、
上記第１のろ波手段の第１の伝達関数と、上記第２のろ
波手段の第２の伝達関数とを変更して適応化させる適応
制御手段とを備える。これによって、非ガウス性の雑音
中での時間遅延の検出の推定において従来例に比較して
より小さい誤差で、上記第１と第２のろ波手段の第１と
第２の伝達関数をより正確に適応化することができる。
また、信号対雑音電力比を計算する必要がない。
【００６５】また、請求項２記載の適応化型相互相関装
置においては、上記遅延計算手段は、上記適応制御手段
の適応化動作の後に、上記相互相関手段から出力される
相互相関値に基づいて、上記第１の入力信号と上記第２
の入力信号との間の遅延量を計算する。これによって、
非ガウス性の雑音中であっても、１つの信号に対する上
記第１の入力信号と上記第２の入力信号との間の遅延量
を、従来例に比較してより小さい誤差でより正確に計算
することができる。
置においては、上記遅延計算手段は、上記適応制御手段
の適応化動作の後に、上記相互相関手段から出力される
相互相関値に基づいて、上記第１の入力信号と上記第２
の入力信号との間の遅延量を計算する。これによって、
非ガウス性の雑音中であっても、１つの信号に対する上
記第１の入力信号と上記第２の入力信号との間の遅延量
を、従来例に比較してより小さい誤差でより正確に計算
することができる。
【００６６】さらに、請求項３記載の適応化型相互相関
装置においては、上記遅延手段は、上記第１のろ波手段
から出力される出力信号を、上記第１の音源からの第１
の音声信号を上記第１と第２の受信手段で受信したとき
の上記第１と第２の受信手段の間の遅延量だけ遅延させ
て出力し、上記加算手段は、上記遅延手段から出力され
る信号と、上記第２のろ波手段から出力される出力信号
とを加算して出力する。これによって、上記第１の音源
からの第１の音声信号を上記加算手段によって同相合成
することができるので、出力信号として、上記第１の音
源からの第１の音声信号が優勢な信号を得ることがで
き、上記第１の音源からの第１の音声信号を、上記第２
の音源からの第２の音声信号からより正確に分離するこ
とができる。
装置においては、上記遅延手段は、上記第１のろ波手段
から出力される出力信号を、上記第１の音源からの第１
の音声信号を上記第１と第２の受信手段で受信したとき
の上記第１と第２の受信手段の間の遅延量だけ遅延させ
て出力し、上記加算手段は、上記遅延手段から出力され
る信号と、上記第２のろ波手段から出力される出力信号
とを加算して出力する。これによって、上記第１の音源
からの第１の音声信号を上記加算手段によって同相合成
することができるので、出力信号として、上記第１の音
源からの第１の音声信号が優勢な信号を得ることがで
き、上記第１の音源からの第１の音声信号を、上記第２
の音源からの第２の音声信号からより正確に分離するこ
とができる。
【００６７】また、請求項４記載の適応化型相互相関装
置においては、上記２つの入力信号の誤分類度を示す識
別関数は１次微分可能であって、上記適応制御手段は、
勾配降下法を用いて、上記計算した識別関数値が最小に
なるように、上記第１のろ波手段の第１の伝達関数と、
上記第２のろ波手段の第２の伝達関数とを変更して適応
化させる。これによって、従来例に比較してより簡単
に、上記第１のろ波手段の第１の伝達関数と、上記第２
のろ波手段の第２の伝達関数とをより適応化させること
ができる。
置においては、上記２つの入力信号の誤分類度を示す識
別関数は１次微分可能であって、上記適応制御手段は、
勾配降下法を用いて、上記計算した識別関数値が最小に
なるように、上記第１のろ波手段の第１の伝達関数と、
上記第２のろ波手段の第２の伝達関数とを変更して適応
化させる。これによって、従来例に比較してより簡単
に、上記第１のろ波手段の第１の伝達関数と、上記第２
のろ波手段の第２の伝達関数とをより適応化させること
ができる。
【００６８】さらに、請求項５記載の適応化型相互相関
装置においては、上記第１と第２のろ波手段は有限イン
パルスフィルタであり、上記適応制御手段は、上記計算
した識別関数値が最小になるように、上記第１のろ波手
段の有限インパルスフィルタのフィルタ係数と、上記第
２のろ波手段の有限インパルスフィルタのフィルタ係数
とを変更して適応化させる。これによって、従来例に比
較してより簡単に、上記第１のろ波手段の第１の伝達関
数と、上記第２のろ波手段の第２の伝達関数とを適応化
させることができる。
装置においては、上記第１と第２のろ波手段は有限イン
パルスフィルタであり、上記適応制御手段は、上記計算
した識別関数値が最小になるように、上記第１のろ波手
段の有限インパルスフィルタのフィルタ係数と、上記第
２のろ波手段の有限インパルスフィルタのフィルタ係数
とを変更して適応化させる。これによって、従来例に比
較してより簡単に、上記第１のろ波手段の第１の伝達関
数と、上記第２のろ波手段の第２の伝達関数とを適応化
させることができる。
【図１】 本発明に係る一実施例である適応化型相互相
関装置のブロック図である。
関装置のブロック図である。
【図２】 従来例の相互相関装置のブロック図である。
【図３】 図１の係数可変型ＦＩＲフィルタ１１，１２
のブロック図である。
のブロック図である。
【図４】 図１の適応化型相互相関装置の学習モードに
おける応用例を示すブロック図である。
おける応用例を示すブロック図である。
【図５】 図１の適応化型相互相関装置の検出モードに
おける応用例を示すブロック図である。
おける応用例を示すブロック図である。
【図６】 図１の適応化型相互相関装置を用いて音源分
離を行うための構成を示すブロック図である。
離を行うための構成を示すブロック図である。
【図７】 図１の適応化型相互相関装置のシミュレーシ
ョンにおいて用いた雑音電力のスペクトラムを示すグラ
フである。
ョンにおいて用いた雑音電力のスペクトラムを示すグラ
フである。
【図８】 図１の適応化型相互相関装置のシミュレーシ
ョンにおいて用いた雑音の無いきれいな信号電力のスペ
クトラムを示すグラフである。
ョンにおいて用いた雑音の無いきれいな信号電力のスペ
クトラムを示すグラフである。
【図９】 図１の適応化型相互相関装置のシミュレーシ
ョンにおいて用いた雑音のある入力信号ｘ1（ｔ）を示
すグラフである。
ョンにおいて用いた雑音のある入力信号ｘ1（ｔ）を示
すグラフである。
【図１０】 図１の適応化型相互相関装置のシミュレー
ションにおいて用いた雑音のある入力信号ｘ2（ｔ）を
示すグラフである。
ションにおいて用いた雑音のある入力信号ｘ2（ｔ）を
示すグラフである。
【図１１】 図１の適応化型相互相関装置のシミュレー
ションにおいて適応化した場合の通算サンプリング回数
（時間）に対する識別関数値を示すグラフである。
ションにおいて適応化した場合の通算サンプリング回数
（時間）に対する識別関数値を示すグラフである。
【図１２】 図１の適応化型相互相関装置のシミュレー
ションにおいて適応化しない場合の通算サンプリング回
数（時間）に対する識別関数値を示すグラフである。
ションにおいて適応化しない場合の通算サンプリング回
数（時間）に対する識別関数値を示すグラフである。
【図１３】 図１の適応化型相互相関装置のシミュレー
ションにおいて適応化した場合の通算サンプリング回数
（時間）に対する検出された遅延量τestimatedを示す
グラフである。
ションにおいて適応化した場合の通算サンプリング回数
（時間）に対する検出された遅延量τestimatedを示す
グラフである。
【図１４】 図１の適応化型相互相関装置のシミュレー
ションにおいて適応化しない場合の通算サンプリング回
数（時間）に対する検出された遅延量τestimatedを示
すグラフである。
ションにおいて適応化しない場合の通算サンプリング回
数（時間）に対する検出された遅延量τestimatedを示
すグラフである。
【図１５】 図１の適応化型相互相関装置のシミュレー
ションにおいて適応化する前のＦＩＲフィルタ１１，１
２の伝達関数Ｈ1（ω）＝Ｈ2（ω）の周波数特性を示す
グラフである。
ションにおいて適応化する前のＦＩＲフィルタ１１，１
２の伝達関数Ｈ1（ω）＝Ｈ2（ω）の周波数特性を示す
グラフである。
【図１６】 図１の適応化型相互相関装置のシミュレー
ションにおいて適応化した後のＦＩＲフィルタ１１，１
２の伝達関数Ｈ1（ω）＝Ｈ2（ω）の周波数特性を示す
グラフである。
ションにおいて適応化した後のＦＩＲフィルタ１１，１
２の伝達関数Ｈ1（ω）＝Ｈ2（ω）の周波数特性を示す
グラフである。
【図１７】 図１の適応化型相互相関装置のシミュレー
ションにおいて適応化した後のＦＩＲフィルタ１１，１
２の伝達関数Ｈ1（ω）＝Ｈ2（ω）の周波数特性に、雑
音電力のスペクトラムを重畳したグラフである。
ションにおいて適応化した後のＦＩＲフィルタ１１，１
２の伝達関数Ｈ1（ω）＝Ｈ2（ω）の周波数特性に、雑
音電力のスペクトラムを重畳したグラフである。
【図１８】 図１の適応化型相互相関装置のシミュレー
ションにおいて適応化した後のＦＩＲフィルタ１１，１
２の伝達関数Ｈ1（ω）＝Ｈ2（ω）の周波数特性に、雑
音の無いきれいな信号電力のスペクトラムを重畳したグ
ラフである。
ションにおいて適応化した後のＦＩＲフィルタ１１，１
２の伝達関数Ｈ1（ω）＝Ｈ2（ω）の周波数特性に、雑
音の無いきれいな信号電力のスペクトラムを重畳したグ
ラフである。
１０…適応制御部、 １１，１２…係数可変型ＦＩＲフィルタ、 １３…相互相関器、 １４…遅延検出器、 １５…キーボード、 １６…入力端子、 ２０−１乃至２０−Ｍ…遅延回路、 ２１−０乃至２１−Ｍ…利得可変型増幅器、 ２２−１乃至２２−Ｍ…加算器、 ３０−１乃至３０−Ｎ，３０−Ｚ，６１，６２…スピー
カ、 ３１−１乃至３１−Ｍ…雑音源、 ３２，７１，７２…音声信号発生器、 ３３…音源選択制御部、 ３４…ルックアップテーブルＲＯＭ、 ４１，５１…マイクロホン、 ４２，５２…増幅器、 ８１…遅延回路、 ８２…加算器、 １００…適応化型相互相関装置、 ＳＷ１，ＳＷ２，ＳＷ３，ＳＷ１０…スイッチ。
カ、 ３１−１乃至３１−Ｍ…雑音源、 ３２，７１，７２…音声信号発生器、 ３３…音源選択制御部、 ３４…ルックアップテーブルＲＯＭ、 ４１，５１…マイクロホン、 ４２，５２…増幅器、 ８１…遅延回路、 ８２…加算器、 １００…適応化型相互相関装置、 ＳＷ１，ＳＷ２，ＳＷ３，ＳＷ１０…スイッチ。
─────────────────────────────────────────────────────
【手続補正書】
【提出日】平成７年８月１８日
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１８
【補正方法】変更
【補正内容】
【００１８】
【実施例】以下、図面を参照して本発明に係る実施例に
ついて説明する。図１は、本発明に係る一実施例の適応
化型相互相関装置１００のブロック図である。本実施例
の適応化型相互相関装置１００は、同一の音源から出力
されて異なる伝搬路で伝送されて相対的に遅延が生じて
互いに異なる入力信号ｘ1（ｔ），ｘ2（ｔ）に基づいて
係数可変型ＦＩＲフィルタ１１，１２の伝達関数Ｈ
1（ω），Ｈ2（ω）を適応化する学習モードと、入力信
号ｘ1（ｔ），ｘ2（ｔ）に基づいてそれらの信号間の遅
延量τestimatedを検出する検出モードとを有し、図１
に示すように、（ａ）入力信号ｘ1（ｔ），ｘ2（ｔ）を
それぞれろ波する係数可変型ＦＩＲフィルタ１１，１２
と、（ｂ）ＦＩＲフィルタ１１，１２からの出力信号ｙ
1（ｔ），ｙ2（ｔ）に基づいて数１の計算を実行して相
互相関値を計算する相互相関器１３と、（ｃ）学習モー
ドのときに動作して、相互相関器１３からの出力信号Ｒ
ｙ1ｙ2（τ，ｔ）に基づいて、非ガウス性の雑音中での
時間遅延の検出において誤差を生じないように、すなわ
ち誤分類度を示す識別関数値が最小になるように、ＦＩ
Ｒフィルタ１１，１２の伝達関数Ｈ1（ω），Ｈ2（ω）
を、すなわち具体的には、それらのフィルタ係数を最適
な値に適応化する適応制御部１０と、（ｄ）検出モード
のときに動作して、相互相関器１３からの出力信号Ｒｙ
1ｙ2（τ，ｔ）に基づいて、入力信号ｘ1（ｔ），ｘ
2（ｔ）の信号間の遅延量τestimatedを検出して出力す
る遅延検出器１４とを備える。
ついて説明する。図１は、本発明に係る一実施例の適応
化型相互相関装置１００のブロック図である。本実施例
の適応化型相互相関装置１００は、同一の音源から出力
されて異なる伝搬路で伝送されて相対的に遅延が生じて
互いに異なる入力信号ｘ1（ｔ），ｘ2（ｔ）に基づいて
係数可変型ＦＩＲフィルタ１１，１２の伝達関数Ｈ
1（ω），Ｈ2（ω）を適応化する学習モードと、入力信
号ｘ1（ｔ），ｘ2（ｔ）に基づいてそれらの信号間の遅
延量τestimatedを検出する検出モードとを有し、図１
に示すように、（ａ）入力信号ｘ1（ｔ），ｘ2（ｔ）を
それぞれろ波する係数可変型ＦＩＲフィルタ１１，１２
と、（ｂ）ＦＩＲフィルタ１１，１２からの出力信号ｙ
1（ｔ），ｙ2（ｔ）に基づいて数１の計算を実行して相
互相関値を計算する相互相関器１３と、（ｃ）学習モー
ドのときに動作して、相互相関器１３からの出力信号Ｒ
ｙ1ｙ2（τ，ｔ）に基づいて、非ガウス性の雑音中での
時間遅延の検出において誤差を生じないように、すなわ
ち誤分類度を示す識別関数値が最小になるように、ＦＩ
Ｒフィルタ１１，１２の伝達関数Ｈ1（ω），Ｈ2（ω）
を、すなわち具体的には、それらのフィルタ係数を最適
な値に適応化する適応制御部１０と、（ｄ）検出モード
のときに動作して、相互相関器１３からの出力信号Ｒｙ
1ｙ2（τ，ｔ）に基づいて、入力信号ｘ1（ｔ），ｘ
2（ｔ）の信号間の遅延量τestimatedを検出して出力す
る遅延検出器１４とを備える。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２３
【補正方法】変更
【補正内容】
【００２３】ここで、ｎ1（ｔ），ｎ2（ｔ）は雑音源か
らの雑音信号であり、ｓ（ｔ）は本発明者が推定しよう
とする遅延量τestimatedが存在する信号であり、遅延
量τe stimatedが真の遅延量τtrueと異なるときに、す
なわちτestimated≠τtrueのときに推定検出の誤差が
生じる。これらの誤差を評価するために、誤分類の度合
い、すなわち誤分類度ｄｘ1,ｘ2（Ｈ1（ω），Ｈ
2（ω））が本発明の実施例において導入される。誤分
類度ｄｘ1,ｘ2（Ｈ1（ω），Ｈ2（ω））は、τestimat
ed≠τtrueのときに正となる一方、ｅestimated＝τ
trueのときに負となるように設定される。誤分類度とし
ては、多くの選択可能な尺度関数が存在するが、好まし
くは、最も簡単な定義として、次の数４のように表わす
ことができる。
らの雑音信号であり、ｓ（ｔ）は本発明者が推定しよう
とする遅延量τestimatedが存在する信号であり、遅延
量τe stimatedが真の遅延量τtrueと異なるときに、す
なわちτestimated≠τtrueのときに推定検出の誤差が
生じる。これらの誤差を評価するために、誤分類の度合
い、すなわち誤分類度ｄｘ1,ｘ2（Ｈ1（ω），Ｈ
2（ω））が本発明の実施例において導入される。誤分
類度ｄｘ1,ｘ2（Ｈ1（ω），Ｈ2（ω））は、τestimat
ed≠τtrueのときに正となる一方、ｅestimated＝τ
trueのときに負となるように設定される。誤分類度とし
ては、多くの選択可能な尺度関数が存在するが、好まし
くは、最も簡単な定義として、次の数４のように表わす
ことができる。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３０
【補正方法】変更
【補正内容】
【００３０】
【数７】 Ｒy1y2(τ,ｔ)＝(１−α)Ｒy1y2(τ,ｔ−１)＋αｙ1(ｔ)ｙ2(ｔ−τ), ０≦α≦１
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３２
【補正方法】変更
【補正内容】
【００３２】
【数８】 ｄx1,x2(Ｈt-1,1(ω),Ｈt-1,2(ω))＝−Ｒy1y2(τtrue,ｔ)＋Ｒy1y2(τmax,ｔ) τmax＝ａｒｇｍａｘＲy1y2（τ,ｔ） τ≠τｔｒｕｅ
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３３
【補正方法】変更
【補正内容】
【００３３】ここで、数８の第２式の右辺のａｒｇｍａ
ｘは、τ≠τｔｒｕｅのときに識別関数値Ｒｙ1ｙ
2（τ，ｔ）が最大となる引数τの値であって、当該引
数τの最大値τmaxを示す関数である。数８のフィルタ
１１，１２の伝達関数Ｈt-1,1（ω），Ｈt-1,2（ω）は
それぞれ次の数９で表される勾配降下法を用いて各時刻
ｔで更新される。
ｘは、τ≠τｔｒｕｅのときに識別関数値Ｒｙ1ｙ
2（τ，ｔ）が最大となる引数τの値であって、当該引
数τの最大値τmaxを示す関数である。数８のフィルタ
１１，１２の伝達関数Ｈt-1,1（ω），Ｈt-1,2（ω）は
それぞれ次の数９で表される勾配降下法を用いて各時刻
ｔで更新される。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３４
【補正方法】変更
【補正内容】
【００３４】
【数９】 Ｈt,j(ω) ＝Ｈt-1,j(ω)−η{(∂ｄx1,x2(Ｈt-1,1(ω),Ｈt-1,2(ω))／∂Ｈt-1,j(ω)}, ｊ＝１，２
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３５
【補正方法】変更
【補正内容】
【００３５】ここで、ｊ＝１はＦＩＲフィルタ１１の場
合であり、ｊ＝２はＦＩＲフィルタ１２の場合であり、
ηは予め適当に選択された学習定数である。本実施例に
おいては、誤分類度ｄｘ1,ｘ2（Ｈt-1,1（ω），Ｈ
t-1,2（ω）が伝達関数Ｈt-1,j（ω）で１次偏微分する
ことが可能であることが必要条件であり、信号の統計と
雑音の統計に関する唯一の仮定条件は以下の通りであ
る。 （ａ）入力信号ｘ1（ｔ），ｘ2（ｔ）と、入力信号とと
もに入力される雑音は、学習モードと検出モードの時間
周期にわたって長時間変化がないものであること。 （ｂ）入力信号ｘ1（ｔ），ｘ2（ｔ）と、入力信号とと
もに入力される雑音は、当該適応化型相互相関装置１０
０の入力端から見て、異なった空間的な位置から到達す
るものであること。
合であり、ｊ＝２はＦＩＲフィルタ１２の場合であり、
ηは予め適当に選択された学習定数である。本実施例に
おいては、誤分類度ｄｘ1,ｘ2（Ｈt-1,1（ω），Ｈ
t-1,2（ω）が伝達関数Ｈt-1,j（ω）で１次偏微分する
ことが可能であることが必要条件であり、信号の統計と
雑音の統計に関する唯一の仮定条件は以下の通りであ
る。 （ａ）入力信号ｘ1（ｔ），ｘ2（ｔ）と、入力信号とと
もに入力される雑音は、学習モードと検出モードの時間
周期にわたって長時間変化がないものであること。 （ｂ）入力信号ｘ1（ｔ），ｘ2（ｔ）と、入力信号とと
もに入力される雑音は、当該適応化型相互相関装置１０
０の入力端から見て、異なった空間的な位置から到達す
るものであること。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３７
【補正方法】変更
【補正内容】
【００３７】図３は図１の係数可変型ＦＩＲフィルタ１
１，１２の詳細な構成を示すブロック図である。ここ
で、係数可変型ＦＩＲフィルタ１１，１２はそれぞれ、
時間的に変化するフィルタ係数ベクトル→ｗt,1，→ｗ
t,2によって特徴づけられる。ここで、記号→はそれに
続く記号のベクトルを示す。図３に示すように、ＦＩＲ
フィルタ１１，１２は、複数（Ｍ＋１）個のフィルタ係
数を有する、いわゆる非巡回型ディジタルフィルタであ
ってトランスバーサル型ディジタルフィルタであり、互
いに縦続接続された複数Ｍ個の遅延回路２０−１乃至２
０−Ｍと、それぞれ適応制御部１０から変化することが
可能な増幅度ｗt-1,j（０）乃至ｗt-1,j（Ｍ）を有する
複数（Ｍ＋１）個の増幅度可変型増幅器２１−０乃至２
１−Ｍと、互いに縦続接続された複数Ｍ個の加算器２２
−１乃至２２−Ｍとを備える。ここで、増幅度ｗt-1,j
（０）乃至ｗt-1,j（Ｍ）はＦＩＲフィルタ１１，１２
のフィルタ係数となる。図３において、ｊ＝１，２であ
り、図３は、時刻ｔにおけるＦＩＲフィルタ１１，１２
の伝達関数Ｈｊ（ω）を示し、すなわち、ｊ＝１のとき
ＦＩＲフィルタ１１の場合を示し、ｊ＝２のときＦＩＲ
フィルタ１２の場合を示す。
１，１２の詳細な構成を示すブロック図である。ここ
で、係数可変型ＦＩＲフィルタ１１，１２はそれぞれ、
時間的に変化するフィルタ係数ベクトル→ｗt,1，→ｗ
t,2によって特徴づけられる。ここで、記号→はそれに
続く記号のベクトルを示す。図３に示すように、ＦＩＲ
フィルタ１１，１２は、複数（Ｍ＋１）個のフィルタ係
数を有する、いわゆる非巡回型ディジタルフィルタであ
ってトランスバーサル型ディジタルフィルタであり、互
いに縦続接続された複数Ｍ個の遅延回路２０−１乃至２
０−Ｍと、それぞれ適応制御部１０から変化することが
可能な増幅度ｗt-1,j（０）乃至ｗt-1,j（Ｍ）を有する
複数（Ｍ＋１）個の増幅度可変型増幅器２１−０乃至２
１−Ｍと、互いに縦続接続された複数Ｍ個の加算器２２
−１乃至２２−Ｍとを備える。ここで、増幅度ｗt-1,j
（０）乃至ｗt-1,j（Ｍ）はＦＩＲフィルタ１１，１２
のフィルタ係数となる。図３において、ｊ＝１，２であ
り、図３は、時刻ｔにおけるＦＩＲフィルタ１１，１２
の伝達関数Ｈｊ（ω）を示し、すなわち、ｊ＝１のとき
ＦＩＲフィルタ１１の場合を示し、ｊ＝２のときＦＩＲ
フィルタ１２の場合を示す。
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３９
【補正方法】変更
【補正内容】
【００３９】上記数８における誤分類度ｄｘ1,ｘ2(Ｈ
t-1,1(ω),Ｈt-1,2(ω))を、図３のＦＩＲフィルタ１
１，１２に適用するために、時刻ｔ−１におけるフィル
タ係数ベクトル→ｗt-1,1，→ｗt-1,2で表わすと、次の
数１０で表わすことができる。
t-1,1(ω),Ｈt-1,2(ω))を、図３のＦＩＲフィルタ１
１，１２に適用するために、時刻ｔ−１におけるフィル
タ係数ベクトル→ｗt-1,1，→ｗt-1,2で表わすと、次の
数１０で表わすことができる。
【手続補正１０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４０
【補正方法】変更
【補正内容】
【００４０】
【数１０】 ｄx1,x2(→ｗt-1,1,→ｗt-1,2)＝−Ｒy1y2(τtrue,ｔ)＋Ｒy1y2(τmax,ｔ) ここで、
【数１１】
【数１２】 Ｒy1y2(τ,ｔ)=(１−α)Ｒy1y2(τ,ｔ−１)+αy1(ｔ)y2(ｔ−τ)， ０≦α≦１
【数１３】
【数１４】 →ｗt,j＝［ｗt,j(０),ｗt,j(１),…,ｗt,j(Ｍ)］, ｊ＝１，２
【手続補正１１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４１
【補正方法】変更
【補正内容】
【００４１】上記数１１の右辺のａｒｇｍａｘは、τ≠
τtrueのときに識別関数値Ｒｙ1ｙ2（τ，ｔ）が最大と
なる引数τの値であって、当該引数τの最大値τmaxを
示す関数である。時刻ｔ＋１において、ｊ番目のＦＩＲ
フィルタ１１又は１２は複数（Ｍ＋１）個のフィルタ係
数ｗt,j（ｉ）を有する。ＦＩＲフィルタ１１，１２の
フィルタ係数ｗt,j（ｉ）（ｉ＝０，１，２，…，Ｍ）
は、各新しい入力サンプル毎に次の数１５に従って適応
制御部１０によって更新される。
τtrueのときに識別関数値Ｒｙ1ｙ2（τ，ｔ）が最大と
なる引数τの値であって、当該引数τの最大値τmaxを
示す関数である。時刻ｔ＋１において、ｊ番目のＦＩＲ
フィルタ１１又は１２は複数（Ｍ＋１）個のフィルタ係
数ｗt,j（ｉ）を有する。ＦＩＲフィルタ１１，１２の
フィルタ係数ｗt,j（ｉ）（ｉ＝０，１，２，…，Ｍ）
は、各新しい入力サンプル毎に次の数１５に従って適応
制御部１０によって更新される。
【手続補正１２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４２
【補正方法】変更
【補正内容】
【００４２】
【数１５】 ｗt,j(ｉ) ＝ｗt-1,j(ｉ)−η{(δｄx1,x2(→ｗt-1,1,→ｗt-1,2)／δｗt-1,j(ｉ)}, ｊ＝１，２； ｉ＝０，１，２，…，Ｍ
【手続補正１３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４５
【補正方法】変更
【補正内容】
【００４５】学習モードにおいて必要とされる入力信号
ｘ1（ｔ）とｘ2（ｔ）との間の真の遅延量τtrueは、キ
ーボード１５を用いて入力されてキーボード１５からス
イッチＳＷ１０の接点ａを介して適応制御部１０に入力
され、もしくは、外部装置から入力端子１６及びスイッ
チＳＷ１０の接点ｂを介して適応制御部１０に入力され
る。学習モードにおいて動作する適応制御部１０は、入
力される相互相関値Ｒｙ1ｙ2（τ，ｔ）と真の遅延量τ
trueとに基づいて、誤分類度を示す識別関数値が最小に
なるように、上記数１５を用いてＦＩＲフィルタ１１，
１２のフィルタ係数ｗt,j（ｉ）を計算して更新して、
ＦＩＲフィルタ１１のフィルタ係数ｗt,1（ｉ）をスイ
ッチＳＷ２の接点ａを介してＦＩＲフィルタ１１に出力
して図３に示す各増幅器２１−０乃至２１−Ｍの増幅度
として設定更新するとともに、ＦＩＲフィルタ１２のフ
ィルタ係数ｗt,2（ｉ）をスイッチＳＷ３の接点ａを介
してＦＩＲフィルタ１２に出力して図３に示す各増幅器
２１−０乃至２１−Ｍの増幅度として設定更新する。な
お、スイッチＳＷ１，ＳＷ２，ＳＷ１０はそれぞれ、学
習モードのときに接点ａ側に切り換えられる一方、検出
モードのときに接点ｂ側に切り換えられる。さらに、検
出モードにおいて動作する遅延検出器１４は、入力され
る相互相関値Ｒｙ1ｙ2（τ，ｔ）に基づいて、上記数１
１を用いて遅延量τmaxを計算して検出された遅延量τ
estimatedとして出力する。
ｘ1（ｔ）とｘ2（ｔ）との間の真の遅延量τtrueは、キ
ーボード１５を用いて入力されてキーボード１５からス
イッチＳＷ１０の接点ａを介して適応制御部１０に入力
され、もしくは、外部装置から入力端子１６及びスイッ
チＳＷ１０の接点ｂを介して適応制御部１０に入力され
る。学習モードにおいて動作する適応制御部１０は、入
力される相互相関値Ｒｙ1ｙ2（τ，ｔ）と真の遅延量τ
trueとに基づいて、誤分類度を示す識別関数値が最小に
なるように、上記数１５を用いてＦＩＲフィルタ１１，
１２のフィルタ係数ｗt,j（ｉ）を計算して更新して、
ＦＩＲフィルタ１１のフィルタ係数ｗt,1（ｉ）をスイ
ッチＳＷ２の接点ａを介してＦＩＲフィルタ１１に出力
して図３に示す各増幅器２１−０乃至２１−Ｍの増幅度
として設定更新するとともに、ＦＩＲフィルタ１２のフ
ィルタ係数ｗt,2（ｉ）をスイッチＳＷ３の接点ａを介
してＦＩＲフィルタ１２に出力して図３に示す各増幅器
２１−０乃至２１−Ｍの増幅度として設定更新する。な
お、スイッチＳＷ１，ＳＷ２，ＳＷ１０はそれぞれ、学
習モードのときに接点ａ側に切り換えられる一方、検出
モードのときに接点ｂ側に切り換えられる。さらに、検
出モードにおいて動作する遅延検出器１４は、入力され
る相互相関値Ｒｙ1ｙ2（τ，ｔ）に基づいて、上記数１
１を用いて遅延量τmaxを計算して検出された遅延量τ
estimatedとして出力する。
【手続補正１４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５０
【補正方法】変更
【補正内容】
【００５０】続く検出モードにおいては、適応化型相互
相関装置１００内のスイッチＳＷ１，ＳＷ２，ＳＷ３が
接点ｂ側に切り換えられる。また、学習モード中におい
て用いられた同一のスペクトル特性を有する音声信号な
どの低周波信号が、スピーカの同一の範囲の位置から発
生され、それらの位置は適応化型相互相関装置１００を
用いて推定決定される。すなわち、図５に示すように、
雑音源３１−１乃至３１−Ｍはそのまま載置した状態で
適応化型相互相関装置１００が検出モードに設定され
る。ここで、例えば、スピーカ３０−３と同一の位置に
スピーカ３０−Ｚを載置して学習モードと同一の音声信
号を発生する音声信号発生器３２を用いてスピーカ３０
−Ｚから発生することにより、適応化型相互相関装置１
００は遅延量τestimatedを検出して出力する。この検
出された遅延量τestimatedを真の遅延量τtrueと比較
することにより、スピーカ３０−Ｚの位置を検出するこ
とができる。
相関装置１００内のスイッチＳＷ１，ＳＷ２，ＳＷ３が
接点ｂ側に切り換えられる。また、学習モード中におい
て用いられた同一のスペクトル特性を有する音声信号な
どの低周波信号が、スピーカの同一の範囲の位置から発
生され、それらの位置は適応化型相互相関装置１００を
用いて推定決定される。すなわち、図５に示すように、
雑音源３１−１乃至３１−Ｍはそのまま載置した状態で
適応化型相互相関装置１００が検出モードに設定され
る。ここで、例えば、スピーカ３０−３と同一の位置に
スピーカ３０−Ｚを載置して学習モードと同一の音声信
号を発生する音声信号発生器３２を用いてスピーカ３０
−Ｚから発生することにより、適応化型相互相関装置１
００は遅延量τestimatedを検出して出力する。この検
出された遅延量τestimatedを真の遅延量τtrueと比較
することにより、スピーカ３０−Ｚの位置を検出するこ
とができる。
【手続補正１５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５２
【補正方法】変更
【補正内容】
【００５２】図６に示すように、適応化型相互相関装置
１００は、第１の応用例と同様に、互いに所定の距離だ
け離れて設けられた２つのマイクロホン４１，５１と、
２つの増幅器４２，５２とを備える。一方、マイクロホ
ン４１，５１に対面する側に、２個のスピーカ６１，６
２がマイクロホン４１，５１から所定の位置で設けら
れ、ここで、スピーカ６１の位置は既知の位置で設けら
れる。音声信号発生器７１と７２はそれぞれ、互いに異
なるスペクトル特性を有する所定の可聴周波数の音声信
号を発生してスピーカ６１，６２に出力してスピーカ６
１，６２から２つのマイクロホン４１，４２に向けて発
生される。ここで、スピーカ６１，６２から発生される
音源をそれぞれ以下、第１の音源、第２の音源という。
さらに、適応化型相互相関装置１００内のＦＩＲフィル
タ１１から出力されるろ波後の信号ｙ1（ｔ）は、遅延
回路８１を介して加算器８２に入力される一方、ＦＩＲ
フィルタ１２から出力されるろ波後の信号ｙ2（ｔ）
は、そのまま直接に加算器８２に入力される。加算器８
２は入力される２つの信号を加算して加算結果を示す信
号を出力する。
１００は、第１の応用例と同様に、互いに所定の距離だ
け離れて設けられた２つのマイクロホン４１，５１と、
２つの増幅器４２，５２とを備える。一方、マイクロホ
ン４１，５１に対面する側に、２個のスピーカ６１，６
２がマイクロホン４１，５１から所定の位置で設けら
れ、ここで、スピーカ６１の位置は既知の位置で設けら
れる。音声信号発生器７１と７２はそれぞれ、互いに異
なるスペクトル特性を有する所定の可聴周波数の音声信
号を発生してスピーカ６１，６２に出力してスピーカ６
１，６２から２つのマイクロホン４１，４２に向けて発
生される。ここで、スピーカ６１，６２から発生される
音源をそれぞれ以下、第１の音源、第２の音源という。
さらに、適応化型相互相関装置１００内のＦＩＲフィル
タ１１から出力されるろ波後の信号ｙ1（ｔ）は、遅延
回路８１を介して加算器８２に入力される一方、ＦＩＲ
フィルタ１２から出力されるろ波後の信号ｙ2（ｔ）
は、そのまま直接に加算器８２に入力される。加算器８
２は入力される２つの信号を加算して加算結果を示す信
号を出力する。
【手続補正１６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５８
【補正方法】変更
【補正内容】
【００５８】そして２つのシミュレーションが実行され
る。まず第１のシミュレーションにおいては、ＦＩＲフ
ィルタ１１，１２の伝達関数Ｈ1（ω）とＨ2（ω）が適
応化されず、信号期間にわたって遅延が推定される。図
１３からわかるように、推定決定された遅延量は雑音の
遅延であって、すなわち、実質的に０に等しく、信号の
遅延ではない。その理由は、雑音エネルギーが信号エネ
ルギーよりもきわめて大きいからである。ＦＩＲフィル
タ１１，１２の伝達関数Ｈ1（ω）とＨ2（ω）が適応化
される前の識別関数値ｄ（→ｗt,1，→ｗt,2）と遅延量
τestimatedをそれぞれ図１１及び図１３に示す。第２
のシミュレーションは、伝達関数Ｈ1（ω）とＨ2（ω）
が適応化されないことを除いて第１のシミュレーション
と同一である。
る。まず第１のシミュレーションにおいては、ＦＩＲフ
ィルタ１１，１２の伝達関数Ｈ1（ω）とＨ2（ω）が適
応化されず、信号期間にわたって遅延が推定される。図
１３からわかるように、推定決定された遅延量は雑音の
遅延であって、すなわち、実質的に０に等しく、信号の
遅延ではない。その理由は、雑音エネルギーが信号エネ
ルギーよりもきわめて大きいからである。ＦＩＲフィル
タ１１，１２の伝達関数Ｈ1（ω）とＨ2（ω）が適応化
される前の識別関数値ｄ（→ｗt,1，→ｗt,2）と遅延量
τestimatedをそれぞれ図１１及び図１３に示す。第２
のシミュレーションは、伝達関数Ｈ1（ω）とＨ2（ω）
が適応化されないことを除いて第１のシミュレーション
と同一である。
【手続補正１７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５９
【補正方法】変更
【補正内容】
【００５９】適応化の結果として得られた検出された遅
延量τestimatedと、識別関数値ｄ（→ｗt,1，→
ｗt,2）をそれぞれ図１２及び図１４に示す。これらの
図面からわかるように、３０００サンプル後の伝達関数
Ｈ1（ω）とＨ2（ω）は雑音の大部分を相殺するように
適応化されて成功した結果を得ており、結果として得ら
れた検出された遅延量τestimatedは、真実の信号の遅
延量、すなわち４に近接していた。２つのＦＩＲフィル
タ１１，１２に対する適応化後の伝達関数Ｈ1（ω）と
Ｈ2（ω）は、雑音は入力信号ｘ1（ｔ）とｘ2（ｔ）の
両方において同一であるので、予想されたように同一で
あった。しかしながら、入力信号ｘ1（ｔ）とｘ2（ｔ）
における雑音は異なるというより一般的な条件のもとで
は、伝達関数Ｈ1（ω）とＨ2（ω）はまた異なるであろ
う。
延量τestimatedと、識別関数値ｄ（→ｗt,1，→
ｗt,2）をそれぞれ図１２及び図１４に示す。これらの
図面からわかるように、３０００サンプル後の伝達関数
Ｈ1（ω）とＨ2（ω）は雑音の大部分を相殺するように
適応化されて成功した結果を得ており、結果として得ら
れた検出された遅延量τestimatedは、真実の信号の遅
延量、すなわち４に近接していた。２つのＦＩＲフィル
タ１１，１２に対する適応化後の伝達関数Ｈ1（ω）と
Ｈ2（ω）は、雑音は入力信号ｘ1（ｔ）とｘ2（ｔ）の
両方において同一であるので、予想されたように同一で
あった。しかしながら、入力信号ｘ1（ｔ）とｘ2（ｔ）
における雑音は異なるというより一般的な条件のもとで
は、伝達関数Ｈ1（ω）とＨ2（ω）はまた異なるであろ
う。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｈ０４Ｒ 3/00 ３１０
Claims (5)
- 【請求項１】 互いに異なる２つの位置で信号を受信す
る第１と第２の受信手段と、 上記第１の受信手段から出力される第１の入力信号を、
変更可能な第１の伝達関数でろ波して出力する第１のろ
波手段と、 上記第２の受信手段から出力される第２の入力信号を、
変更可能な第２の伝達関数でろ波して出力する第２のろ
波手段と、 上記第１のろ波手段から出力される出力信号と、上記第
２のろ波手段から出力される出力信号とに基づいて、所
定の相互相関関数を用いて相互相関値を計算して出力す
る相互相関手段と、 上記相互相関手段から出力される相互相関値と、上記第
１の入力信号と上記第２の入力信号との間の真の遅延量
とに基づいて、上記２つの入力信号の誤分類度を示す識
別関数値を計算し、上記計算した識別関数値が最小にな
るように、上記第１のろ波手段の第１の伝達関数と、上
記第２のろ波手段の第２の伝達関数とを変更して適応化
させる適応制御手段とを備えたことを特徴とする適応化
型相互相関装置。 - 【請求項２】 上記適応制御手段の適応化動作の後に、
上記相互相関手段から出力される相互相関値に基づい
て、上記第１の入力信号と上記第２の入力信号との間の
遅延量を計算する遅延計算手段をさらに備えたことを特
徴とする請求項１記載の適応化型相互相関装置。 - 【請求項３】 互いにスペクトル特性が異なりかつ互い
に異なる位置で発生された、第１の音源からの第１の音
声信号と、第２の音源からの第２の音声信号とを分離す
るための適応化型相互相関装置であって、 上記第１のろ波手段から出力される出力信号を、上記第
１の音源からの第１の音声信号を上記第１と第２の受信
手段で受信したときの上記第１と第２の受信手段の間の
遅延量だけ遅延させて出力する遅延手段と、 上記遅延手段から出力される信号と、上記第２のろ波手
段から出力される出力信号とを加算して出力する加算手
段とをさらに備えたことを特徴とする請求項１記載の適
応化型相互相関装置。 - 【請求項４】 上記２つの入力信号の誤分類度を示す識
別関数は１次微分可能であって、上記適応制御手段は、
勾配降下法を用いて、上記計算した識別関数値が最小に
なるように、上記第１のろ波手段の第１の伝達関数と、
上記第２のろ波手段の第２の伝達関数とを変更して適応
化させることを特徴とする請求項１、２又は３記載の適
応化型相互相関装置。 - 【請求項５】 上記第１と第２のろ波手段は、有限イン
パルスフィルタであり、 上記適応制御手段は、上記計算した識別関数値が最小に
なるように、上記第１のろ波手段の有限インパルスフィ
ルタのフィルタ係数と、上記第２のろ波手段の有限イン
パルスフィルタのフィルタ係数とを変更して適応化させ
ることを特徴とする請求項１、２、３又は４記載の適応
化型相互相関装置。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6236809A JP2749780B2 (ja) | 1994-09-30 | 1994-09-30 | 適応化型相互相関装置 |
| US08/533,857 US5724485A (en) | 1994-09-30 | 1995-09-26 | Adaptive cross correlator apparatus comprising adaptive controller for adaptively adjusting transfer functions of two filters |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6236809A JP2749780B2 (ja) | 1994-09-30 | 1994-09-30 | 適応化型相互相関装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08101693A true JPH08101693A (ja) | 1996-04-16 |
| JP2749780B2 JP2749780B2 (ja) | 1998-05-13 |
Family
ID=17006109
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP6236809A Expired - Lifetime JP2749780B2 (ja) | 1994-09-30 | 1994-09-30 | 適応化型相互相関装置 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5724485A (ja) |
| JP (1) | JP2749780B2 (ja) |
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| US9746916B2 (en) | 2012-05-11 | 2017-08-29 | Qualcomm Incorporated | Audio user interaction recognition and application interface |
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| CN114324972B (zh) * | 2022-01-10 | 2022-09-13 | 浙江大学 | 一种适用于流体互相关测速的自适应广义互相关时延估计方法 |
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