JPH08321796A - 音響エコーキャンセラ - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】エコー長の長い音響エコーキャンセラの処理量
を削減してＤＳＰやマイクロプロセッサ１個で実現可能
とする。 【構成】帯域分割型音響エコーキャンセラにおいてフィ
ルタ係数の更新を帯域間で交互に行うことにより、フィ
ルタ係数更新処理を間引く。 【効果】ＤＳＰなど乗算器を搭載したマイクロプロセッ
サではフィルタリング処理は軽いが、メモリの読み書き
を頻繁に行なう係数更新処理が重く負担となる。そこ
で、係数更新処理を間引くことにより、処理量を大きく
削減でき、実用上必要なエコー長の消去を汎用のDSP１
個で実現できるという効果がある。また、係数更新の間
引き方を制御することにより、処理量削減と収束特性の
トレードオフをとることができる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、拡声系における双方向
音声通信において通話の障害となる音響エコーを消去す
る音響エコーキャンセラに係り、特にプログラマブルな
マイクロプロセッサやＤＳＰ（デジタルシグナルプロセ
ッサ）での実現において好適な低処理量の音響エコーキ
ャンセル方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】拡声系における双方向音声通信において
は、通話相手側のスピーカから拡声された自分の声が室
内で反射され、自分に帰ってくる音響エコーが通話の障
害となる。そこで、従来より、図１に示すように音響エ
コーキャンセラを用いてこれを防いでいる。図１におい
て、デジタル回線で通話音声１０１が伝送され、エコー
キャンセル処理もデジタル処理で行われるものとしてい
る。回線から伝送された通話音声１０１はＤ／Ａ変換器
１０２（デジタル／アナログ）で変換され、スピーカ１
０３を通して室内に拡声される。拡声音声は室内で反射
してマイクロフォン１０４で拾われ、Ａ／Ｄ変換器１０
５（アナログ／デジタル）でデジタルデータに変換され
て再び回線に伝送される。これが音響エコーである。

【０００３】音響エコーキャンセラ１０９では室内の音
響特性をデジタルフィルタ１０８でモデル化する。すな
わち、伝送されてきた音声に、このデジタルフィルタ１
０８でフィルタリング処理をしてモデル化された音響エ
コー１０７を作成する。図１に示すようにＡ／Ｄ変換を
とおして入力された実際の音響エコー１０６からこのモ
デル化された音響エコーを引き算することによってエコ
ーキャンセルを実現するわけである。音響特性をモデル
化したデジタルフィルタ１０８は適応フィルタであり、
そのフィルタ係数は誤差信号１１０を用いて更新され、
室内音響特性を正しく表すように調整される。

【０００４】この適応デジタルフィルタを含む音響エコ
ーキャンセラ１０９の内部構成と動作を図１４を用いて
説明する。ただし、図１４では図面を見やすくするため
にフィルタのタップ次数を４としてある。実際のタップ
数は音響エコー長と入力データのサンプリング周期によ
って決まるが、基本構成と動作はタップ長に依存しな
い。図１４の音響エコーキャンセラは遅延要素１２０
５、１２０６、１２０７、乗算器１２０８、１２１６、
１２１７、１２１８、１２１９、加算器１２１０、１２
１３、１２１４、１２１５、係数決定部１２２０、１２
２１、１２２２、１２２３で構成される。また、参考の
ために、この音響エコーキャンセラがおこなう処理の計
算式を図１４の下に示す。離散時間ｎにおける入力サン
プルがｘ（ｎ）１２０１、音響エコーがｄ（ｎ）１２１
１、モデル化された音響エコーがｙ（ｎ）１２１２、誤
差信号がｅ（ｎ）１２０９である。離散時間ｎにおける
４つのフィルタ係数ｈ０（ｎ）、ｈ１（ｎ）、ｈ２
（ｎ）、ｈ３（ｎ）は、それぞれ４つの係数決定部１２
２０、１２２１、１２２２、１２２３から供給される。
離散時間ｎにおいて過去の３つの入力サンプルｘ（ｎ−
１）、ｘ（ｎ−２）、ｘ（ｎ−３）はそれぞれ３つの遅
延要素１２０５、１２０６、１２０７によって保持され
ている。４つの乗算器１２１６、１２１７、１２１８、
１２１９はそれぞれ対応する４つのフィルタ係数ｈ０
（ｎ）、ｈ１（ｎ）、ｈ２（ｎ）、ｈ３（ｎ）と４つの
入力サンプルｘ（ｎ）、ｘ（ｎ−１）、ｘ（ｎ−２）、
ｘ（ｎ−３）を掛け合わせ、４つの積を生成する。これ
ら４つの積は加算器１２１３、１２１４、１２１５で加
算され、モデル化された音響エコーがｙ（ｎ）１２１２
が計算される。このモデル化された音響エコーｙ（ｎ）
１２１２は音響エコーｄ（ｎ）１２１１から減算され、
誤差信号ｅ（ｎ）１２０９が生成される。この誤差信号
ｅ（ｎ）１２０９は乗算器１２０８で定数α１２１０と
掛け合わされてスケールされた誤差データα・ｅ（ｎ）
１２２８となる。４つの係数決定部１２２０、１２２
１、１２２２、１２２３は、それぞれ対応する４つの入
力サンプルｘ（ｎ）、ｘ（ｎ−１）、ｘ（ｎ−２）、ｘ
（ｎ−３）と係数更新用データα・ｅ（ｎ）１２２８を
用いて離散時間ｎ＋１における４つのフィルタ係数ｈ０
（ｎ＋１）、ｈ１（ｎ＋１）、ｈ２（ｎ＋１）、ｈ３
（ｎ＋１）を更新する。これら更新されたフィルタ係数
は次の離散時間ｎ＋１におけるエコーキャンセル処理に
用いられる。次に図９を用いて上記、係数決定部１２２
０、１２２１、１２２２、１２２３の構成と動作を説明
する。図９の係数決定部７０９は乗算器７０２、加算器
７０８および遅延素子７０６で構成される。また、参考
のため図９の下にこの係数決定部がおこなう処理の計算
式を示す。係数決定部では、まず入力サンプルｘ（ｎ−
ｋ）７０１とスケールされた誤差データα・ｅ（ｎ）が
乗算器７０２で掛け合わされ、係数更新用データα・ｅ
（ｎ）・ｘ（ｎ−ｋ）７０４が生成される。ここで変数
ｋは０以上でフィルタタップ数より小さい整数であり、
第何タップ目のフィルタ係数かを示す。また、図１４か
ら明らかなように第ｋ番目の係数決定部では離散時間ｋ
だけ過去の入力サンプルｘ（ｎ−ｋ）が使用される。係
数更新用データα・ｅ（ｎ）・ｘ（ｎ−ｋ）７０４は１
離散時間前のフィルタ係数ｈｋ（ｎ−１）７０７と加算
器７０４で加算され、更新されたフィルタ係数ｈｋ
（ｎ）７０５が計算される。

【０００５】このように音響エコーキャンセラは原理的
には比較的シンプルであるが実装上はその処理量が問題
となる。つまり、室内の音響エコー長は一般に数百ｍｓ
にも達し、これをキャンセルするには数千タップの適応
フィルタが必要となり、大規模な専用ハードウエアが不
可欠となるからである。この処理量の問題を解決するた
めに帯域分割型の音響エコーキャンセラが提案されてい
る。この帯域分割型音響エコーキャンセラの構成を図８
に示す。図８の音響エコーキャンセラは音声の帯域をM
個に分割する例である。ただし、Ｍは２以上の正の整数
とする。図８の音響エコーキャンセラは、分析フィルタ
６０７、６２５、合成フィルタ６１４、M個の音響エコ
ーキャンセラ６１７、６２０、・・・、６２３から構成
される。伝送されてきた入力音声６０１は分析フィルタ
６２５によってM個の帯域の入力音声、６１８、６２
１、・・・、６２４に分割される。一方、音響エコー６
０６も分析フィルタ６０７によってM個の帯域の入力エ
コー、６０８、６０９、・・・、６１０に分割される。
帯域１の音響エコーキャンセラ６１７は帯域１の入力音
声６１８を用いて帯域１の音響エコー６０８をキャンセ
ルして帯域１の誤差信号６１１を生成する。これと独立
に、他のＭ−１個の音響エコーキャンセラ、６２０、・
・・、６２３も、それぞれ、対応する帯域の入力音声６
２１、・・・、６２４を用いて、対応する帯域の音響エ
コー、６０９、・・・、６１０をキャンセルしてＭ−１
個の誤差信号、６１２、・・・、６１３を生成する。最
後に合成フィルタ６１４がＭ個の誤差信号、６１１、・
・・、６１３を合成して全帯域誤差信号６１５を生成す
るわけである。

【０００６】上記、帯域分割型の構成を採用すると処理
量をかなり削減することが可能となる。すなわち、Ｍ個
の帯域に分割することにより、適応フィルタの処理量を
Ｍ分の１にすることができる。従来、帯域２分割を用い
て汎用ＤＳＰ（デジタルシグナルプロセッサ）２２個で
７ｋＨｚ帯域幅のエコー２５０ｍｓをキャンセルした例
が報告されている。（安川 博、島田 正治、古川
功：”高品質音声通信会議システムのための音響エコー
制御”、信学論（Ｂ−Ｉ）、ｖｏｌ．Ｊ７３−Ｂ−Ｉ
Ｎｏ．４ ｐｐ．３８７−３９５（１９９０年４月））
よって、この例から単純計算すると帯域を４４分割すれ
ばＤＳＰ１個で上記の性能を実現できることになる。し
かし、分割数を増やすと、オーバーヘッドとなる追加さ
れた分析フィルタと合成フィルタの処理量も増加する。
つまり、４４分割しても処理量は４４分の１にはならな
い。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】上記に述べたように帯
域分割だけを用いた従来技術では、普通、ＴＶ電話で必
要とされる７ｋＨｚ帯域幅のエコー２５０ｍｓのキャン
セルをＤＳＰ１個では実現できない可能性が大きい。ま
た、かりに実現できたとしてもＤＳＰの動作周波数を極
限まで高める必要があると予想される。しかし、消費電
力やコストのことを考えるとＤＳＰの動作周波数を極限
まで上げるのは好ましくなく、できるだけ低く押さえた
方がよい。消費電力は動作周波数に比例して増大し、外
付けメモリなどの周辺部品のコストも動作周波数に比例
して上昇するからである。そのためにも、方式レベルで
処理量をさらに削減することが必要である。また、将来
２０ｋＨｚ帯域のオーデイオ信号の音響エコーを扱う場
合、帯域が３倍になるので方式レベルでのさらなる処理
量の削減が再び課題となる。

【０００８】本発明の目的は、上記のような問題点に鑑
み、従来の帯域分割型エコーキャンセラと組み合わせる
ことができ、さらに処理量削減の図れる方法を提案する
ことにある。

【０００９】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明では音響エコーキャンセラで、処理量が一番
多い適応フィルタ処理に着目する。すなわち、適応フィ
ルタ処理のコアとなる係数更新処理とフィルタリング処
理のうち、係数更新処理は毎入力サンプルごとに行う必
要がないことを利用する。これを帯域分割方式と組み合
わせ、各帯域のフィルタ係数更新を交互に行うことによ
り、処理量の削減をおこなう。

【００１０】具体的に、通信回線からの音声信号を出力
した結果該音声信号自身の反響により生じる音響エコー
信号を得て、上記音声信号に基づき生成された疑似エコ
ー信号を上記音響エコー信号から差し引いて上記通信回
線に出力するエコーキャンセル方法において、上記疑似
エコー信号は、上記該音声信号を複数の帯域の信号成分
に分割し、フィルタ系数により特性が定められる複数個
の適応フィルタに該信号成分のそれぞれを通過させて生
成され、上記フィルタ係数の更新規則を上記適応フィル
タごとに異ならせる。

【００１１】さらに、上記複数の適応フィルタのフィ
ルタ係数を順次更新する、または上記複数の適応フィ
ルタのフィルタ係数を構成する０次の係数は入力信号毎
に変更しその他の次数の係数は上記複数の適応フィルタ
間で順次更新する、または上記複数の適応フィルタの
うち任意の適応フィルタのフィルタ係数は入力信号毎に
更新しその他の適応フィルタは順次更新する。

【００１２】

【作用】上記に述べたように、帯域分割型音響エコーキ
ャンセラにおいて、各帯域のフィルタ係数更新を交互に
行うことにより、フィルタ係数更新処理を間引くことが
でき、全体の処理量を削減できる。

【００１３】

【実施例】以下、本発明の実施例を説明するに先だっ
て、本発明がベースとしている帯域分割型エコーキャン
セラについて説明する。この帯域分割型音響エコーキャ
ンセラの一般構成は図８に示してあるが、ここでは詳細
な説明をおこなうために、最も単純な２分割を考える。
図２に入力音声の帯域を低域と広域に２分割する音響エ
コーキャンセラの例を示す。図２の音響エコーキャンセ
ラは、分析フィルタ２０７、２２２、合成フィルタ２１
４、低域用の音響エコーキャンセラ２１０、高域用の音
響エコーキャンセラ２１１から構成される。

【００１４】伝送されてきた入力音声２０１は分析フィ
ルタ２２２によって低域入力音声２１８と高域入力音声
２２１に分割される。一方、音響エコー２０６も分析フ
ィルタ２０７によって低域音響エコー２０８と高域音響
エコー２０９に分割される。低域用の音響エコーキャン
セラ２１０は低域入力音声２１８を用いて低域音響エコ
ー２０８をキャンセルして低域誤差信号２１２を生成す
る。これと独立に高域用の音響エコーキャンセラ２１１
は高域入力音声２２１を用いて高域音響エコー２０９を
キャンセルして高域誤差信号２１３を生成する。最後に
合成フィルタ２１４が低域誤差信号２１２と高域誤差信
号２１３を合成して全域誤差信号２１５を生成するわけ
である。

【００１５】分析フィルタ２０７と２２２の構成を図３
に示す。分析フィルタ３１０はローパスフィルタ３０
２、ハイパスフィルタ３０３およびデシメータ３０６、
３０７で構成される。ローパスフィルタ３０２とハイパ
スフィルタ３０３の代表的な特性を図５に示す。図５で
は全帯域をπで規格化してあるので、ローパスフィルタ
の特性４０１とハイパスフィルタの特性４０２は２分の
πで対称となっている。つまり、この例では全帯域を同
じ幅の低域と高域とに分割している。このため、図３の
分析フィルタにおいて分割された低域信号３０４と高域
信号３０５はそれぞれ、元の信号３０１のちょうど２分
の１の帯域幅を持つ。よってサンプリング定理に従って
サンプリングの頻度を半分にできる。デシメータ３０
６、３０７がこの処理をおこなう。図６でこのデシメー
タの動作を説明する。図６にはデシメータ５０２とその
入出力５０１、５０３、および具体的な入出力例５０
４、５０５が示してある。この例から明らかなように２
分の１のデシメータ５０２は入力の偶数番目のサンプル
のみ出力し、データレートは半分となる。

【００１６】合成フィルタ２１４の構成を図４に示す。
合成フィルタ３２０はエクスパンダ３１３、３１４、ロ
ーパスフィルタ３１７およびハイパスフィルタ３１８で
構成される。図７でエクスパンダの動作を説明する。図
７にはエクスパンダ５０７とその入出力５０６、５０
８、および具体的な入出力例５０９、５１０が示してあ
る。この例から明らかなように２倍のエクスパンダ５０
７は入力のサンプル間に０を挿入してデータレートを２
倍にする。エクスパンドされた低域信号３１５と高域信
号３１６はそれぞれ、ローパスフィルタ３１７とパイパ
スフィルタ３１８によって補完される。そして、加算器
３２１で加算されて全帯域信号３１９となる。ローパス
フィルタ３１７とパイパスフィルタ３１８の特性は分析
フィルタ３１０の特性に応じて決定される。

【００１７】低域用および高域用の音響エコーキャンセ
ラ２１０、２１１それぞれの構成は図１４に示した全帯
域用のものと全く同一である。ただし、２分割の場合デ
ータレートが半分になっているので、タップ数も半分に
なる。例えば全帯域型で実現した時にタップ数が８とな
る１つのフィルタは２分割型で実現するとタップ数４の
２つのフィルタになるわけである。

【００１８】以上の準備を踏まえて以下に図１５と図１
６を用いて、本発明の第１の実施例を説明する。第１の
実施例は任意分割数の場合に適用できるが、ここでは２
分割と４分割の２つの場合を詳細に説明する。図１５は
本発明の第１の実施例を前述の２分割方式で実現したも
のを示している。すなわち、図１５は図２における低域
音響エコーキャンセラ２１０と高域音響エコーキャンセ
ラ２１１の部分を拡大したものである。従来例において
は低域、高域とも図１４に示した、全く同一のエコーキ
ャンセラが用いられていたが、図１５の実施例では低
域、高域に対して異なる２種のエコーキャンセラが使用
されている。図１５では偶数時間において低域音響エコ
ーキャンセラの係数更新を行ない、奇数時間で高域音響
エコーキャンセラの係数更新を行なう。よって、これら
２種のエコーキャンセラは係数決定部のみ異なり、後は
全く同一である。また、図１５でも図１４と同様に、図
面を見やすくするためにフィルタのタップ次数を４とし
てあるが、本発明が任意の次数のフィルタに適応できる
のは言うまでもない。続いて、低域音響エコーキャンセ
ラ１３１２の係数決定部１３０８、１３０９、１３１
０、１３１１について説明する。これら、４つの係数決
定部モデュールは同一であり、その内部構造を図１０に
示す。図１０の係数決定部モデュール８１６は図９の従
来のモデュールと同様に、入力サンプルｘ（ｎ）８０１
とスケールされた誤差データα・ｅ（ｎ）８０６を用い
てフィルタ係数ｈｋ（ｎ−１）を更新する。但し、図１
０の係数決定部モデュール８１６は図の下の式に示した
ように偶数番目の離散時間においてのみ、係数更新を行
なう。図１０の係数決定部モデュール８１６は２分の１
のデシメータ８０２、８０７、２倍のエクスパンダ８０
３、８０８、乗算器８０５、加算器８１１、そして遅延
素子８１３、８１４で構成される。図１０では２分の１
のデシメータと２倍のエクスパンダを従属接続したもの
が２箇所８０２、８０３および８０７、８０８で用いら
れている。図１１にこの２分の１のデシメータと２倍の
エクスパンダを従属接続したものの動作を示す。図１１
には２分の１のデシメータ９０２、２倍のエクスパンダ
９０４、それらの入出力９０１、９０５、および中間デ
ータ９０３、そして代表的な入出力例９０６、９０７が
示してある。図１１の２分の１のデシメータと２倍のエ
クスパンダを従属接続したものへの入力９０１は、まず
２分の１のデシメータによって偶数時間成分のみに間引
かれ、時間的には半分に圧縮された離散データ９０３と
なる。この様子は図６を用いて先に説明した。続いて、
この離散データ９０３は２倍のエクスパンダ９０４によ
って隣接するデータ間に０を挿入され、時間的に２倍に
伸張された離散データ９０５となる。この詳細も図７を
用いて先に説明した。結果的に図１１の代表的な入出力
例９０６、９０７に示したように、入力サンプルのうち
偶数時間のものは、そのまま出力され、奇数時間のもの
は０に置き換えられることになる。よって図１０におい
て入力サンプルｘ（ｎ）８０１とスケールされた誤差デ
ータα・ｅ（ｎ）８０６は係数更新に使われる前に、そ
れぞれ、ｘ１（ｎ）８０４とδ（ｎ）８０９に変換さ
れ、両者とも偶数時間では元のデータ値となり、奇数時
間において０となる。この両者を乗算器８０５で掛け合
わせた結果が係数更新用データδ・ｘ１（ｎ）８１０で
あるから、当然、この値も偶数時間では元のデータ値と
なり、奇数時間において０となる。すなわち、係数は偶
数時間でのみ更新され、奇数時間では更新されないこと
になる。図１０では奇数時間で０を加算するなど無駄な
処理を行なっているが、図１０はあくまで係数決定部の
動作を説明するためのものである。実際のソフトウエア
による実装では条件文を用いて偶数時間でのみ係数決定
部が動作するようにすればよく、本発明のための変更に
ともなう、無駄な処理の増加は全くない。この図１０の
係数決定部モデュールを用いることによって図１５の低
域の音響エコーキャンセラ１３１２は係数更新を偶数時
間でのみ行なうことになる。続いて図１５の高域エコー
キャンセラ１３２４の係数決定部１３２０、１３２１、
１３２２、１３２３について説明する。これら、４つの
係数決定部モデュールは同一であり、その内部構造を図
１２に示す。図１２の係数決定部モデュール１０１８は
図１０の係数決定部モデュールと同様に、入力サンプル
ｘ（ｎ）１００１とスケールされた誤差データα・ｅ
（ｎ）１００６を用いてフィルタ係数ｈｋ（ｎ−１）を
更新する。但し、図１２の係数決定部モデュール１０１
８は図の下の式に示したように奇数番目の離散時間にお
いてのみ、係数更新を行なう。図１２の係数決定部モデ
ュール１０１８は２分の１のデシメータ１００３、１０
０８、２倍のエクスパンダ１００４、１００９、乗算器
１０１１、加算器１０１３、そして遅延素子１００２、
１００７、１０１５で構成される。図１２の係数決定部
モデュール１０１８の構成は図１０の係数決定部モデュ
ール８１６に２つの遅延素子１００２、１００７を追加
したものである。２つの遅延素子の追加以外は全く同一
である。これら２つの遅延素子１００２、１００７によ
って、入力サンプルｘ（ｎ）１００１とスケールされた
誤差データα・ｅ（ｎ）１００６の両者が１離散時間、
遅延される。この１離散時間の遅延によって引き続く、
２分の１のデシメータと２倍のエクスパンダを従属接続
した部分で偶数時間のサンプルは０に置き換えられ、奇
数時間のものは、そのまま出力されることになる。すな
わち、図１２において入力サンプルｘ（ｎ）１００１と
スケールされた誤差データα・ｅ（ｎ）１００６は係数
更新に使われる前に、それぞれ、ｘ１（ｎ）１００５と
δ（ｎ）１０１０に変換され、両者とも奇数時間では元
のデータ値となり、偶数時間において０となる。この両
者を乗算器１０１１で掛け合わせた結果が係数更新用デ
ータδ・ｘ１（ｎ）１０１２であるから、当然、この値
も奇数時間では元のデータ値となり、偶数時間において
０となる。すなわち、係数は奇数時間でのみ更新され、
偶数時間では更新されないことになる。この図１２の係
数決定部モデュールを用いることによって図１５の高域
の音響エコーキャンセラ１３２４は係数更新を奇数時間
でのみ行なうことになる。よって、図１５において適応
フィルタの係数更新は低域の音響エコーキャンセラでは
偶数時間に行われ、高域の音響エコーキャンセラでは奇
数時間に行われることになり、係数更新の処理量を半分
に削減できる。本実施例は容易に任意分割数の帯域分割
型エコーキャンセラに拡張できる。この任意分割数への
拡張には一般化された係数決定部が必要となる。この一
般化された係数決定部を図１３を用いて説明する。この
係数決定部は２つの正の整数のパラメータＰ、Ｑを持
つ。本係数決定部はＰ離散時間ごとに係数更新を行う。
すなわち、係数更新をＰ分の１に間引くが、この時、Ｐ
ー１通りの間引き方があり、これをＱで指定するわけで
ある。よってＱは離散時刻ｎをＰで割った時の余りとな
り、０≦Q＜Ｐの範囲の整数となる。図１３の係数決定
部１１２０は２Ｑ個の遅延素子１１０２、・・・１１０
３、１１０８、・・・、１１０９、Ｐ分の１のデシメー
タ１１０４、１１１０、Ｐ倍のエクスパンダ１１０５、
１１１１、乗算器１１１３、加算器１１１５そして遅延
素子１１１７で構成される。まず、Ｑ＝０の場合を考え
る。この時、入力サンプルｘ（ｎ）１１０１とスケール
された誤差データα・ｅ（ｎ）１１０７は係数更新に使
われる前に、それぞれ、ｘ１（ｎ）１１０６とδ（ｎ）
１１１２に変換され、両者とも離散時間ｎがＰの倍数の
時には元のデータ値となり、その他の離散時間において
０となる。この両者を乗算器１１１３で掛け合わせた結
果が係数更新用データδ・ｘ１（ｎ）１１１４であるか
ら、当然、この値も離散時間ｎがＰの倍数の時には元の
データ値となり、その他の離散時間において０となる。
すなわち、係数は離散時間ｎがＰの倍数の時のみ更新さ
れ、その他の離散時間では更新されないことになる。ま
た、Ｑ≠０の場合、ｘ１（ｎ）１１０６とδ（ｎ）１１
１２の両者とも離散時間ｎがＰの倍数＋Ｑの時には元の
データ値となり、その他の離散時間において０となる。
この両者を乗算器１１１３で掛け合わせた結果が係数更
新用データδ・ｘ１（ｎ）１１１４であるから、当然、
この値も離散時間ｎがＰの倍数＋Ｑの時には元のデータ
値となり、その他の離散時間において０となる。すなわ
ち、係数は離散時間ｎがＰの倍数＋Ｑの時のみ更新さ
れ、その他の離散時間では更新されないことになる。こ
の係数更新の場合分けの様子を図１３の下に式で示して
ある。この一般化された係数決定部モデュール１１２０
を以下でＣＵＭ（Ｐ、Ｑ）と呼ぶことにする。ひとつの
Ｐが与えられた時、Ｐ個のＣＵＭ（Ｐ、Ｑ）（Ｑ＝０、
・・・、Ｐ−１）は交互に係数更新を実行するわけであ
る。Ｐ＝１、Ｑ＝０としたＣＵＭ（１、０）は図９に示
した従来例の係数決定部モデュールに対応する。また、
Ｐ＝２、Ｑ＝０としたＣＵＭ（２、０）が図１０の係数
決定部と等価となり、Ｐ＝２、Ｑ＝１としたＣＵＭ
（２、１）が図１２の係数決定部と等価となる。ＣＵＭ
（２、０）とＣＵＭ（２、１）はそれぞれ、偶数時間と
奇数時間に交互に係数を更新する。

【００１９】図１６は本発明の第１の実施例を帯域４分
割に適用した例である。本例のエコーキャンセラの全体
構成は図８において分割数Ｍ＝４としたものである。図
１６は、この場合の音響エコーキャンセラの部分を拡大
したものに対応する。図１６においてもフィルタのタッ
プ数は４となっているが、これも図面を見易くするため
である。本例も任意のフィルタタップ数に適用できるこ
とは言うまでもない。図１６は４つの帯域に対応する４
つの音響エコーキャンセラ１４１２、１４２４、１４３
６、１４４８で構成される。帯域１の音響エコーキャン
セラ１４１２は帯域１のモデル化された音響エコー１４
０６を計算して帯域１の音響エコー１４０７から減算し
て帯域１の誤差信号１４０５を生成する。帯域２の音響
エコーキャンセラ１４２４は帯域２のモデル化された音
響エコー１４１８を計算して帯域２の音響エコー１４１
９から減算して帯域２の誤差信号１４１７を生成する。
帯域３の音響エコーキャンセラ１４３６は帯域３のモデ
ル化された音響エコー１４３０を計算して帯域３の音響
エコー１４３１から減算して帯域３の誤差信号１４２９
を生成する。帯域４の音響エコーキャンセラ１４４８は
帯域４のモデル化された音響エコー１４４２を計算して
帯域４の音響エコー１４４３から減算して帯域４の誤差
信号１４４１を生成する。これら４つの音響エコーキャ
ンセラは係数決定部以外は全く同一であり、図１４に示
した構成を持つ。次に図１３に示した一般化された係数
決定部モデュールを用いて図１６の係数決定部の構成を
説明する。この時は、分割数に合わせて４つの係数決定
部モデュールＣＵＭ（４、０）、ＣＵＭ（４、１）、Ｃ
ＵＭ（４、２）、ＣＵＭ（４、３）を使用する。これら
４つの係数決定部モデュールは先に説明したように、そ
れぞれ離散時間、４の倍数＋Ｑ（Ｑ＝０、１、２、３）
で交互に係数更新を行う。例えば、ＣＵＭ（４、０）は
離散時間０、４、８、・・・、で、ＣＵＭ（４、１）は
離散時間１、５、９、・・・で、ＣＵＭ（４、２）は離
散時間２、６、１０、・・・で、そしてＣＵＭ（４、
３）は離散時間３、７、１１、・・・で係数更新を行
う。図１６の帯域１の音響エコーキャンセラ１４１２で
は４つの同じタイプの係数決定部モデュールＣＵＭ
（４、０）１４０８、１４０９、１４１０、１４１１を
使用する。図１６の帯域２の音響エコーキャンセラ１４
２４では４つの同じタイプの係数決定部モデュールＣＵ
Ｍ（４、１）１４２０、１４２１、１４２２、１４２３
を使用する。図１６の帯域３の音響エコーキャンセラ１
４３６では４つの同じタイプの係数決定部モデュールＣ
ＵＭ（４、２）１４３２、１４３３、１４３４、１４３
５を使用する。図１６の帯域４の音響エコーキャンセラ
１４４８では４つの同じタイプの係数決定部モデュール
ＣＵＭ（４、３）１４４４、１４４５、１４４６、１４
４７を使用する。よって図１６の構成では４つのエコー
キャンセラは、それぞれ対応する４種類の係数決定部モ
デュールＣＵＭ（４、Ｑ）（Ｑ＝０、１、２、３）を用
いて離散時間、４の倍数＋Ｑで交互に係数更新を行う。
これに伴い、係数更新の処理量を４分の１に削減でき
る。以上、説明してきた本発明の第１の実施例の特性と
効果を図２１、図２２で説明する。図２１は本実施例を
使用した場合の適応フィルタの収束特性を示している。
図２１の縦軸は音響エコーをキャンセルした時の平均二
乗誤差ＭＳＥ（Ｍｅａｎ Ｓｑｕａｒｅ Ｅｒｒｏｒ）
であり、横軸はフィルタリングと係数更新を含む適応処
理の回数である。図２１では−４０ｄＢのエコー抑圧量
を得るのにフィルタ係数更新を間引かない場合（Ｍ＝
１）、フィルタリングを含む適応処理がＬ回（Ｌは正の
整数）必要となっている。この場合、フィルタ係数更新
を２分の１、４分の１に間引くと、これに対応してフィ
ルタリングを含む適応処理が２Ｌ回、４Ｌ回必要となっ
てくる。しかし、図２２に示すように係数更新にともな
う処理量は間引き数に反比例するかたちで削減すること
が可能となる。図２２の縦軸は間引きしない場合（Ｍ＝
１）の係数更新にともなう処理量を１とした時の相対的
な処理量を示し、横軸は間引き率を示す。図２２から、
相対処理量は間引き率Ｍに反比例するかたちで減少する
ことがわかる。図１６の例におけるフィルタリングを含
む適応処理全体での処理量削減効果を図２３に示す。図
１６の例では係数更新処理量を４分の１にできることを
前に説明したが、この図からフィルタリングを含んだ全
体処理においても５０％の処理量削減効果があることが
わかる。ただし、図２３においてフィルタリング処理と
係数更新処理の処理量の比を１対２とした。この比は代
表的なＤＳＰにおける値である。以上、図２１、図２
２、図２３で説明したように本発明の第１の実施例を用
いれば適応フィルタの収束特性を若干、犠牲にすること
により、処理量を大幅に削減できるという大きな効果が
ある。

【００２０】次に図１７を用いて、本発明の第２の実施
例を説明する。本実施例は第１の実施例において適応フ
ィルタの収束特性が劣化してしまうという問題点を解決
するものである。図１７は本発明の第２の実施例を帯域
４分割に適用した例である。本例のエコーキャンセラの
全体構成は図８において分割数Ｍ＝４としたものであ
る。図１７は、この場合の音響エコーキャンセラの部分
を拡大したものに対応し、係数決定部を除いて図１６と
全く同一の構成となっている。また、図１７のエコーキ
ャンセラ部の動作も係数更新の仕方を除いて図１６と全
く同じである。図１７においても図１６と同様、フィル
タのタップ数は４となっているが、これも図面を見易く
するためである。本例も任意のフィルタタップ数に適用
できることは言うまでもない。以下、図１６と異なる部
分を中心に述べる。図１７は４つの帯域に対応する４つ
の音響エコーキャンセラ１５０１、１５０６、１５１
１、１５１６で構成される。図１７の帯域１の音響エコ
ーキャンセラ１５０１では２種類の係数決定モデュール
を使用する。すなわち、第０番目の係数決定部としてＣ
ＵＭ（１、０）１５０５を用い、第１番目から第３番目
の３つの係数決定部として３つのＣＵＭ（４、０）１５
０２、１５０３、１５０４を使用する。これにより、第
０番目の係数決定部ＣＵＭ（１、０）１５０５は、毎離
散時間に係数更新を行い、残り３つの係数決定部ＣＵＭ
（４、０）１５０２、１５０３、１５０４は、４の倍数
の離散時間に係数更新を実行する。図１７の帯域２の音
響エコーキャンセラ１５０６でも２種類の係数決定モデ
ュールを使用する。すなわち、第０番目の係数決定部と
してＣＵＭ（１、０）１５１０を用い、第１番目から第
３番目の３つの係数決定部として３つのＣＵＭ（４、
１）１５０７、１５０８、１５０９を使用する。これに
より、第０番目の係数決定部ＣＵＭ（１、０）１５１０
は、毎離散時間に係数更新を行い、残り３つの係数決定
部ＣＵＭ（４、１）１５０７、１５０８、１５０９は、
４の倍数＋１の離散時間に係数更新を実行する。図１７
の帯域３の音響エコーキャンセラ１５１１でも２種類の
係数決定モデュールを使用する。すなわち、第０番目の
係数決定部としてＣＵＭ（１、０）１５１５を用い、第
１番目から第３番目の３つの係数決定部として３つのＣ
ＵＭ（４、２）１５１２、１５１３、１５１４を使用す
る。これにより、第０番目の係数決定部ＣＵＭ（１、
０）１５１５は、毎離散時間に係数更新を行い、残り３
つの係数決定部ＣＵＭ（４、２）１５１２、１５１３、
１５１４は、４の倍数＋２の離散時間に係数更新を実行
する。図１７の帯域４の音響エコーキャンセラ１５１６
でも２種類の係数決定モデュールを使用する。すなわ
ち、第０番目の係数決定部としてＣＵＭ（１、０）１５
２０を用い、第１番目から第３番目の３つの係数決定部
として３つのＣＵＭ（４、３）１５１７、１５１８、１
５１９を使用する。これにより、第０番目の係数決定部
ＣＵＭ（１、０）１５２０は、毎離散時間に係数更新を
行い、残り３つの係数決定部ＣＵＭ（４、３）１５１
７、１５１８、１５１９は、４の倍数＋３の離散時間に
係数更新を実行する。以上の説明から明らかなように図
１７の実施例においては４つのエコーキャンセラの第０
番目の係数決定部１５０５、１５１０、１５１５、１５
２０は４つとも毎離散時間に係数更新を実行する。ま
た、４つ帯域の４つのエコーキャンセラ１５０１、１５
０６、１５１１、１５１６は第１番目から第３番目の３
つの係数決定部での係数更新を帯域ごとに交互に行うこ
とになる。すなわち、図１７の実施例と図１６の実施例
の違いは４つのエコーキャンセラの第０番目の係数更新
を４分の１に間引くか、全く間引かないかにある。図１
７の４つのエコーキャンセラのいずれにおいても第０番
目から第３番目までの４つの係数決定部のフィルタ係数
は指数関数的に減衰している。第０番目のフィルタ係数
が一番大きく、以下番号が大きくなるに従ってフィルタ
係数は指数関数的に小さくなっていく。つまり、図１７
の実施例ではエネルギーの大きなフィルタ係数の更新は
毎離散時間おこない、エネルギーの小さな３つのフィル
タ係数の更新は４分の１の頻度に間引いている。図１７
の例はタップ数が４つしかないが、先にも述べたように
本実施例は任意のタップ数に適用可能である。任意タッ
プ数の場合も全体の前半４分の１のフィルタ係数を毎離
散時間更新し、後半４分の３のフィルタ係数を４分の１
に間引きして更新することで図１７と同等の効果を得る
ことができる。このように、エネルギーの大きなフィル
タ係数の更新は間引かないようにして適応フィルタの初
期収束特性を大きく改善できる。これを図１９と図２０
を用いて説明する。図１９の縦軸は音響エコーをキャン
セルした時の平均二乗誤差ＭＳＥ（Ｍｅａｎ Ｓｑｕａ
ｒｅＥｒｒｏｒ）であり、横軸はフィルタリングと係数
更新を含む適応処理の回数である。図１９のε０の曲線
は間引きなしの場合の収束特性を示している。図１９の
ε１の曲線は全体の前半４分の１のフィルタ係数を毎離
散時間更新し、後半４分の３のフィルタ係数更新を間引
いたものである。すなわち、前半４分の１のフィルタ係
数が平均二乗誤差ＭＳＥにおよぼす影響を示している。
図１９からε１の曲線は平均二乗誤差ＭＳＥがー１５dB
となるまでは間引きなしの場合と同等の初期特性を持つ
ことがわかる。これはエネルギーの大きなフィルタ係数
の更新を毎離散時間おこなったことによる効果である。
図１９のε２の曲線は、全体の前半２分の１のフィルタ
係数を毎離散時間更新し、後半２分の１のフィルタ係数
更新を間引いたものである。図１９のε３の曲線は、全
体の前半４分の３のフィルタ係数を毎離散時間更新し、
後半４分の１のフィルタ係数更新を間引いたものであ
る。毎離散時間、更新するフィルタ係数の比率を増やす
に従って収束特性は間引きなしの場合に近づいていく様
子が見られる。図２０は図１９の４つの曲線ε０、ε
１、ε２、ε３において後半のフィルタ係数更新の間引
き率を変えた場合の処理量の変化を示している。図２０
の縦軸は間引きしない場合（Ｍ＝１）の係数更新にとも
なう処理量を１とした時の相対的な処理量を示し、横軸
は間引き率を示す。図２０から、相対処理量は間引き率
Ｍに反比例するかたちで減少することがわかる。ただ
し、本実施例では前半部のフィルタ係数更新を間引かな
いので、この分の処理量が間引き率に依存しない定数と
して図２０に加算されていて処理量削減効果は図２２に
比べて若干小さくなる。図１７の例におけるフィルタリ
ングを含む適応処理全体での処理量削減効果を図２４に
示す。図１７の例では係数更新処理量を約２．３分の１
にできるが、この図からフィルタリングを含んだ全体処
理においても３７．５％の処理量削減効果があることが
わかる。ただし、図２４においてフィルタリング処理と
係数更新処理の処理量の比を１対２とした。この比は代
表的なＤＳＰにおける値である。以上、図１９、図２
０、図２４で説明したように本発明の第２の実施例を用
いれば適応フィルタの初期収束特性を犠牲にすることな
く、処理量を大幅に削減できるという大きな効果があ
る。

【００２１】次に図１８を用いて、本発明の第３の実施
例を説明する。本実施例は第１の実施例において適応フ
ィルタの収束特性が劣化してしまうという問題点を第２
の実施例と異なる方法で解決するものである。図１８は
本発明の第３の実施例を帯域４分割に適用した例であ
る。本例のエコーキャンセラの全体構成は図８において
分割数Ｍ＝４としたものである。図１８は、この場合の
音響エコーキャンセラの部分を拡大したものに対応し、
係数決定部を除いて図１６と全く同一の構成となってい
る。また、図１８のエコーキャンセラ部の動作も係数更
新の仕方を除いて図１６と全く同じである。図１８にお
いても図１６、図１７と同様、フィルタのタップ数は４
となっているが、これも図面を見易くするためである。
本例も任意のフィルタタップ数に適用できることは言う
までもない。以下、図１６と異なる部分を中心に述べ
る。図１８は４つの帯域に対応する４つの音響エコーキ
ャンセラ１６０１、１６０６、１６１１、１６１６で構
成される。図１８の帯域１の音響エコーキャンセラ１６
０１では１種類の係数決定モデュールを使用する。すな
わち、第０番目から第３番目の４つの係数決定部として
４つのＣＵＭ（１、０）１６０２、１６０３、１６０
４、１６０５を使用する。これら４つの係数決定部ＣＵ
Ｍ（１、０）１６０２、１６０３、１６０４、１６０５
は、毎離散時間に係数更新を実行する。図１８の帯域２
の音響エコーキャンセラ１６０６でも１種類の係数決定
モデュールを使用する。すなわち、第０番目から第３番
目の４つの係数決定部として４つのＣＵＭ（３、０）１
６０７、１６０８、１６０９、１６１０を使用する。こ
れにより、これら４つの係数決定部ＣＵＭ（３、０）１
６０７、１６０８、１６０９、１６１０は、３の倍数の
離散時間に係数更新を実行する。図１８の帯域３の音響
エコーキャンセラ１６１１でも１種類の係数決定モデュ
ールを使用する。すなわち、第０番目から第３番目の４
つの係数決定部として４つのＣＵＭ（３、１）１６１
２、１６１３、１６１４、１６１５を使用する。これに
より、これら４つの係数決定部ＣＵＭ（３、１）１６１
２、１６１３、１６１４、１６１５は、３の倍数＋１の
離散時間に係数更新を実行する。図１８の帯域４の音響
エコーキャンセラ１６１６でも１種類の係数決定モデュ
ールを使用する。すなわち、第０番目から第３番目の４
つの係数決定部として４つのＣＵＭ（３、２）１６１
７、１６１８、１６１９、１６２０を使用する。これに
より、これら４つの係数決定部ＣＵＭ（３、２）１６１
７、１６１８、１６１９、１６２０は、３の倍数＋２の
離散時間に係数更新を実行する。以上の説明から明らか
なように図１８の実施例においては帯域１の音響エコー
キャンセラ１６０１は毎離散時間に係数更新を実行す
る。また、残り３つ帯域の３つのエコーキャンセラ１６
０６、１６１１、１６１６は係数更新を帯域ごとに交互
に行うことになる。すなわち、図１８の実施例において
は帯域１のエコーキャンセラの係数更新を全く間引かな
いところに図１６の実施例との相違がある。図１８の帯
域１は一番の低周波数成分を含んでいるが、音響エコー
も一般に低周波数領域にエネルギーが集中している。よ
って図１８の実施例ではエネルギーの大きなフィルタ係
数の更新は毎離散時間おこない、エネルギーの小さなフ
ィルタ係数の更新は３分の１の頻度に間引いていること
に対応する。このように、図１７の実施例と同様にエネ
ルギーの大きなフィルタ係数の更新は間引かないように
して適応フィルタの初期収束特性を大きく改善できる。
図１８の例におけるフィルタリングを含む適応処理全体
での処理量削減効果を図２５に示す。この図からフィル
タリングを含んだ全体処理において２５％の処理量削減
効果があることがわかる。ただし、図２４においてフィ
ルタリング処理と係数更新処理の処理量の比を１対２と
した。この比は代表的なＤＳＰにおける値である。以
上、図１８、図２５で説明したように本発明の第３の実
施例を用いれば適応フィルタの初期収束特性を犠牲にす
ることなく、処理量を大幅に削減できるという大きな効
果がある。

【００２２】

【発明の効果】以上、詳細に説明してきたように本発明
によれば、帯域分割型の音響エコーキャンセラにおいて
係数更新を帯域間で交互に行うことにより、処理量を大
きく削減できる。ＤＳＰなど乗算器を搭載したマイクロ
プロセッサではフィルタリング処理は軽いが、メモリの
読み書きを頻繁に行なう係数更新処理が重く負担とな
る。そこで係数更新処理を間引くことにより、全体の処
理量を大きく削減でき、実用上必要なエコー長の消去を
汎用のDSP１個で実現できるという効果がある。また、
係数更新の間引き方を制御することにより、処理量削減
と収束特性のトレードオフをとることができるという利
点がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】従来の音響エコーキャンセラの構成図。

【図２】従来の帯域２分割型音響エコーキャンセラの構
成図。

【図３】帯域２分割用分析フィルタの構成図。

【図４】帯域２分割用合成フィルタの構成図。

【図５】図３の帯域２分割用分析フィルタの特性を示す
図。

【図６】２分の１デシメータの説明図。

【図７】２倍エクスパンダの説明図。

【図８】従来の帯域M分割型音響エコーキャンセラの構
成図。

【図９】従来の係数決定部の構成図。

【図１０】本発明に用いる係数決定部の構成の一例を示
す図。

【図１１】２分の１デシメータと２倍エクスパンダを接
続した場合の動作説明図。

【図１２】本発明に用いる係数決定部の構成の一例を示
す図。

【図１３】本発明に用いる係数決定部を一般化した構成
図。

【図１４】従来の音響エコーキャンセラの適応フィルタ
部の構成の一例を示す図。

【図１５】本発明の第１の実施例の適応フィルタ部の構
成の一例を示す図。

【図１６】本発明の第１の実施例の適応フィルタ部の構
成の一例を示す図。

【図１７】本発明の第２の実施例の適応フィルタ部の構
成の一例を示す図。

【図１８】本発明の第３の実施例の適応フィルタ部の構
成の一例を示す図。

【図１９】本発明の第２の実施例の収束特性を示す図。

【図２０】本発明の第２の実施例のフィルタ係数更新の
処理量削減効果を示す図。

【図２１】本発明の第１の実施例の収束特性を示す図。

【図２２】本発明の第１の実施例のフィルタ係数更新の
処理量削減効果を示す図。

【図２３】本発明の第１の実施例の全体の処理量削減効
果を示す図。

【図２４】本発明の第２の実施例の全体の処理量削減効
果を示す図。

【図２５】本発明の第３の実施例の全体の処理量削減効
果を示す図。

【符号の説明】

１０１…遠端話者入力、１０２…ＤＡコンバータ、１０
３…スピーカ、１０４…マイクロフォン、１０５…ＡＤ
コンバータ、１０６…音響エコー信号、１０７…疑似エ
コー信号、１０８…適応フィルタ、１０９…音響エコー
キャンセラ、１１０…出力信号、１１１…加算器、２０
１…遠端話者入力、２０２…ＤＡコンバータ、２０３…
スピーカ、２０４…マイクロフォン、２０５…ＡＤコン
バータ、２０６…音響エコー信号、２０７…分析フィル
タ、２０８…低域音響エコー信号、２０９…高域音響エ
コー信号、２１０…低域音響エコーキャンセラ、２１１
…高域音響エコーキャンセラ、２１２…低域誤差信号、
２１３…高域誤差信号、２１４…合成フィルタ、２１５
…出力信号、２１６…低域疑似エコー信号、２１７…低
域適応フィルタ、２１８…低域入力信号、２１９…高域
疑似エコー信号、２２０…高域適応フィルタ、２２１…
高域入力信号、２２２…分析フィルタ、２２３…加算
器、２２４…加算器、３０１…入力信号、３０２…ロー
パスフィルタ、３０３…ハイパスフィルタ、３０４…低
域入力信号、３０５…高域入力信号、３０６…２分の１
デシメータ、３０７…２分の１デシメータ、３０８…ダ
ウンサンプリングされた低域入力信号、３０９…ダウン
サンプリングされた高域入力信号、３１０…分析フィル
タ、３１１…低域誤差信号、３１２…高域誤差信号、３
１３…２倍エクスパンダ、３１４…２倍エクスパンダ、
３１５…アップサンプリングされた低域誤差信号、３１
６…アップサンプリングされた高域誤差信号、３１７…
ローパスフィルタ、３１８…ハイパスフィルタ、３１９
…出力信号、３２０…合成フィルタ、３２１…加算器、
４０１…２分割分析フィルタのローパスフィルタ特性、
４０２…２分割分析フィルタのハイパスフィルタ特性、
５０１…入力信号、５０２…２分の１デシメータ、５０
３…出力信号、５０４…入力信号例、５０５…出力信号
例、５０６…入力信号、５０７…２倍エクスパンダ、５
０８…出力信号、５０９…入力信号例、５１０…出力信
号例、６０１…遠端話者入力、６０２…ＤＡコンバー
タ、６０３…スピーカ、６０４…マイクロフォン、６０
５…ＡＤコンバータ、６０６…音響エコー、６０７…分
析フィルタ、６０８…帯域１の音響エコー信号、６０９
…帯域２の音響エコー信号、６１０…帯域Mの音響エコ
ー信号、６１１…帯域１の誤差信号、６１２…帯域２の
誤差信号、６１３…帯域Mの誤差信号、６１４…合成フ
ィルタ、６１５…出力信号、６１６…帯域１の疑似エコ
ー信号、６１７…帯域１の適応フィルタ、６１８…帯域
１の入力信号、６１９…帯域２の疑似エコー信号、６２
０…帯域２の適応フィルタ、６２１…帯域２の入力信
号、６２２…帯域Mの疑似エコー信号、６２３…帯域Mの
適応フィルタ、６２４…帯域Mの入力信号、６２５…分
析フィルタ、７０１…入力サンプル、７０２…乗算器、
７０３…スケールされた誤差信号サンプル、７０４…係
数更新用データ、７０５…離散時間nのフィルタ係数、
７０６…遅延素子、７０７…離散時間n−１のフィルタ
係数、７０８…加算器、７０９…従来の係数決定部モデ
ュール、８０１…入力サンプル、８０２…２分の１デシ
メータ、８０３…２倍エクスパンダ、８０４…間引かれ
た入力サンプル、８０５…乗算器、８０６…スケールさ
れた誤差信号、８０７…２分の１デシメータ、８０８…
２倍エクスパンダ、８０９…間引かれ、スケールされた
誤差信号、８１０…係数更新用データ、８１１…加算
器、８１２…離散時間nのフィルタ係数、８１３…遅延
素子、８１５…離散時間n−１のフィルタ係数、８１６
…偶数時間にフィルタ更新を行う係数決定部モデュー
ル、９０１…入力サンプル、９０２…２分の１デシメー
タ、９０３…中間データ、９０４…２倍エクスパンダ、
９０５…出力サンプル、９０６…入力サンプル例、９０
７…出力サンプル例、１００１…入力サンプル、１００
２…遅延素子、１００３…P分の１デシメータ、１００
４…P倍エクスパンダ、１００５…間引かれた入力サン
プル、１００６…スケールされた誤差信号、１００７…
遅延素子、１００８…P分の１デシメータ、１００９…P
倍エクスパンダ、１０１０…間引かれ、スケールされた
誤差信号、１０１１…乗算器、１０１２…係数更新用デ
ータ、１０１３…加算器、１０１４…離散時間nのフィ
ルタ係数、１０１５…遅延素子、１０１７…離散時間n
−１のフィルタ係数、１０１８…奇数時間にフィルタ更
新を行う係数決定部モデュール、１１０１…入力サンプ
ル、１１０２…遅延素子、１１０３…遅延素子、１１０
４…２分の１デシメータ、１１０５…２倍エクスパン
ダ、１１０６…間引かれた入力サンプル、１１０７…ス
ケールされた誤差信号、１１０８…遅延素子、１１０９
…遅延素子、１１１０…２分の１デシメータ、１１１１
…２倍エクスパンダ、１１１２…間引かれ、スケールさ
れた誤差信号、１１１３…乗算器、１１１４…係数更新
用データ、１１１５…加算器、１１１６…離散時間nの
フィルタ係数、１１１７…遅延素子、１１１９…離散時
間nー１のフィルタ係数、１１２０…Pの倍数＋Qの離散
時間にフィルタ更新を行う係数決定部モデュール、１２
０１…時刻nの入力サンプル、１２０２…時刻n−１の入
力サンプル、１２０３…時刻n−２の入力サンプル、１
２０４…時刻n−３の入力サンプル、１２０５…遅延素
子、１２０６…遅延素子、１２０７…遅延素子、１２０
８…乗算器、１２０９…時刻nの誤差信号サンプル、１
２１０…加算器、１２１１…時刻nの音響エコー信号、
１２１２…時刻nの疑似エコー信号、１２１３…加算
器、１２１４…加算器、１２１５…加算器、１２１６…
乗算器、１２１７…乗算器、１２１８…乗算器、１２１
９…乗算器、１２２０…従来の係数決定部モデュール、
１２２１…従来の係数決定部モデュール、１２２２…従
来の係数決定部モデュール、１２２３…従来の係数決定
部モデュール、１２２４…第３番目のフィルタ係数、１
２２５…第２番目のフィルタ係数、１２２６…第１番目
のフィルタ係数、１２２７…第０番目のフィルタ係数、
１２２８…定数、１３０１…低域の時刻nの入力サンプ
ル、１３０２…低域の時刻n−１の入力サンプル、１３
０３…低域の時刻n−２の入力サンプル、１３０４…低
域の時刻n−３の入力サンプル、１３０５…低域の誤差
信号、１３０６…低域の疑似エコー信号、１３０７…低
域の音響エコー信号、１３０８…偶数時間にフィルタ更
新を行う係数決定部モデュール、１３０９…偶数時間に
フィルタ更新を行う係数決定部モデュール、１３１０…
偶数時間にフィルタ更新を行う係数決定部モデュール、
１３１１…偶数時間にフィルタ更新を行う係数決定部モ
デュール、１３１２…低域の音響エコーキャンセラ、１
３１３…高域の時刻nの入力サンプル、１３１４…高域
の時刻n−１の入力サンプル、１３１５…高域の時刻n−
２の入力サンプル、１３１６…高域の時刻n−３の入力
サンプル、１３１７…高域の誤差信号、１３１８…高域
の疑似エコー信号、１３１９…高域の音響エコー信号、
１３２０…奇数時間にフィルタ更新を行う係数決定部モ
デュール、１３２１…奇数時間にフィルタ更新を行う係
数決定部モデュール、１３２２…奇数時間にフィルタ更
新を行う係数決定部モデュール、１３２３…奇数時間に
フィルタ更新を行う係数決定部モデュール、１３２４…
高域の音響エコーキャンセラ、１４０１…帯域１の時刻
nの入力サンプル、１４０２…帯域１の時刻n−１の入力
サンプル、１４０３…帯域１の時刻n−２の入力サンプ
ル、１４０４…帯域１の時刻n−３の入力サンプル、１
４０５…帯域１の誤差信号、１４０６…帯域１の疑似エ
コー信号、１４０７…帯域１の音響エコー信号、１４０
８…４の倍数の離散時間にフィルタ更新を行う係数決定
部モデュール、１４０９…４の倍数の離散時間にフィル
タ更新を行う係数決定部モデュール、１４１０…４の倍
数の離散時間にフィルタ更新を行う係数決定部モデュー
ル、１４１１…４の倍数の離散時間にフィルタ更新を行
う係数決定部モデュール、１４１２…帯域１の音響エコ
ーキャンセラ、１４１３…帯域２の時刻nの入力サンプ
ル、１４１４…帯域２の時刻n−１の入力サンプル、１
４１５…帯域２の時刻n−２の入力サンプル、１４１６
…帯域２の時刻n−３の入力サンプル、１４１７…帯域
２の誤差信号、１４１８…帯域２の疑似エコー信号、１
４１９…帯域２の音響エコー信号、１４２０…４の倍数
＋１の離散時間にフィルタ更新を行う係数決定部モデュ
ール、１４２１…４の倍数＋１の離散時間にフィルタ更
新を行う係数決定部モデュール、１４２２…４の倍数＋
１の離散時間にフィルタ更新を行う係数決定部モデュー
ル、１４２３…４の倍数＋１の離散時間にフィルタ更新
を行う係数決定部モデュール、１４２４…帯域２の音響
エコーキャンセラ、１４２５…帯域３の時刻nの入力サ
ンプル、１４２６…帯域３の時刻n−１の入力サンプ
ル、１４２７…帯域３の時刻n−２の入力サンプル、１
４２８…帯域３の時刻n−３の入力サンプル、１４２９
…帯域３の誤差信号、１４３０…帯域３の疑似エコー信
号、１４３１…帯域３の音響エコー信号、１４３２…４
の倍数＋２の離散時間にフィルタ更新を行う係数決定部
モデュール、１４３３…４の倍数＋２の離散時間にフィ
ルタ更新を行う係数決定部モデュール、１４３４…４の
倍数＋２の離散時間にフィルタ更新を行う係数決定部モ
デュール、１４３５…４の倍数＋１の離散時間にフィル
タ更新を行う係数決定部モデュール、１４３６…帯域３
の音響エコーキャンセラ、１４３７…帯域４の時刻nの
入力サンプル、１４３８…帯域４の時刻n−１の入力サ
ンプル、１４３９…帯域４の時刻n−２の入力サンプ
ル、１４４０…帯域４の時刻nー３の入力サンプル、１
４４１…帯域４の誤差信号、１４４２…帯域４の疑似エ
コー信号、１４４３…帯域４の音響エコー信号、１４４
４…４の倍数＋３の離散時間にフィルタ更新を行う係数
決定部モデュール、１４４５…４の倍数＋３の離散時間
にフィルタ更新を行う係数決定部モデュール、１４４６
…４の倍数＋３の離散時間にフィルタ更新を行う係数決
定部モデュール、１４４７…４の倍数＋３の離散時間に
フィルタ更新を行う係数決定部モデュール、１４４８…
帯域４の音響エコーキャンセラ、１５０１…帯域１の音
響エコーキャンセラ、１５０２…４の倍数の離散時間に
フィルタ更新を行う係数決定部モデュール、１５０３…
４の倍数の離散時間にフィルタ更新を行う係数決定部モ
デュール、１５０４…４の倍数の離散時間にフィルタ更
新を行う係数決定部モデュール、１５０５…毎離散時間
にフィルタ更新を行う係数決定部モデュール、１５０６
…帯域２の音響エコーキャンセラ、１５０７…４の倍数
＋１の離散時間にフィルタ更新を行う係数決定部モデュ
ール、１５０８…４の倍数＋１の離散時間にフィルタ更
新を行う係数決定部モデュール、１５０９…４の倍数＋
１の離散時間にフィルタ更新を行う係数決定部モデュー
ル、１５１０…毎離散時間にフィルタ更新を行う係数決
定部モデュール、１５１１…帯域３の音響エコーキャン
セラ、１５１２…４の倍数＋２の離散時間にフィルタ更
新を行う係数決定部モデュール、１５１３…４の倍数＋
２の離散時間にフィルタ更新を行う係数決定部モデュー
ル、１５１４…４の倍数＋２の離散時間にフィルタ更新
を行う係数決定部モデュール、１５１５…毎離散時間に
フィルタ更新を行う係数決定部モデュール、１５１６…
帯域４の音響エコーキャンセラ、１５１７…４の倍数＋
３の離散時間にフィルタ更新を行う係数決定部モデュー
ル、１５１８…４の倍数＋３の離散時間にフィルタ更新
を行う係数決定部モデュール、１５１９…４の倍数＋３
の離散時間にフィルタ更新を行う係数決定部モデュー
ル、１５２０…毎離散時間にフィルタ更新を行う係数決
定部モデュール、１６０１…帯域１の音響エコーキャン
セラ、１６０２…毎離散時間にフィルタ更新を行う係数
決定部モデュール、１６０３…毎離散時間にフィルタ更
新を行う係数決定部モデュール、１６０４…毎離散時間
にフィルタ更新を行う係数決定部モデュール、１６０５
…毎離散時間にフィルタ更新を行う係数決定部モデュー
ル、１６０６…帯域２の音響エコーキャンセラ、１６０
７…３の倍数の離散時間にフィルタ更新を行う係数決定
部モデュール、１６０８…３の倍数の離散時間にフィル
タ更新を行う係数決定部モデュール、１６０９…３の倍
数の離散時間にフィルタ更新を行う係数決定部モデュー
ル、１６１０…３の倍数の離散時間にフィルタ更新を行
う係数決定部モデュール、１６１１…帯域３の音響エコ
ーキャンセラ、１６１２…３の倍数＋１の離散時間にフ
ィルタ更新を行う係数決定部モデュール、１６１３…３
の倍数＋１の離散時間にフィルタ更新を行う係数決定部
モデュール、１６１４…３の倍数＋１の離散時間にフィ
ルタ更新を行う係数決定部モデュール、１６１５…３の
倍数＋１の離散時間にフィルタ更新を行う係数決定部モ
デュール、１６１６…帯域４の音響エコーキャンセラ、
１６１７…３の倍数＋２の離散時間にフィルタ更新を行
う係数決定部モデュール、１６１８…３の倍数＋２の離
散時間にフィルタ更新を行う係数決定部モデュール、１
６１９…３の倍数＋２の離散時間にフィルタ更新を行う
係数決定部モデュール、１６２０…３の倍数＋２の離散
時間にフィルタ更新を行う係数決定部モデュール

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】通信回線からの音声信号を出力した結果該
   音声信号自身の反響により生じる音響エコー信号を得
   て、上記音声信号に基づき生成された疑似エコー信号を
   上記音響エコー信号から差し引いて上記通信回線に出力
   するエコーキャンセル方法において、 上記疑似エコー信号は、上記該音声信号を複数の帯域の
   信号成分に分割し、フィルタ系数により特性が定められ
   る複数個の適応フィルタに該信号成分のそれぞれを通過
   させて生成され、上記フィルタ係数の更新規則を上記適
   応フィルタごとに異ならせることを特徴とするエコーキ
   ャンセル方法。
2. 【請求項２】上記複数の適応フィルタのフィルタ係数を
   順次更新していくことを特徴とする請求項１のエコーキ
   ャンセル方法。
3. 【請求項３】上記複数の適応フィルタのフィルタ係数を
   構成する０次の係数は、入力信号毎に変更され、その他
   の次数の係数は、上記複数の適応フィルタ間で順次更新
   していくことを特徴とする請求項１に記載のエコーキャ
   ンセル方法。
4. 【請求項４】上記複数の適応フィルタのうち任意の適応
   フィルタのフィルタ係数は入力信号毎に更新され、その
   他の適応フィルタは順次更新される請求項１に記載のエ
   コーキャンセル方法。