JPH0934470A

JPH0934470A - 適応フィルタ

Info

Publication number: JPH0934470A
Application number: JP7203762A
Authority: JP
Inventors: Kazuo Fukuyama; 和男福山; Yoji Yasuda; 陽治安田; Toshiyuki Tachibana; 敏幸橘; Kiyohiro Kurisu; 清浩栗栖
Original assignee: Toa Corp
Current assignee: Toa Corp
Priority date: 1995-07-17
Filing date: 1995-07-17
Publication date: 1997-02-07

Abstract

(57)【要約】【目的】フィルタ係数の発散を抑制しながら常に適応
動作を安定させる。【構成】排気ダクト１内を伝搬する騒音を１次マイク
ロホン２で収音し、その騒音信号を増幅器３で増幅しＡ
／Ｄコンバータ４でディジタル化した後、ＦＩＲ適応型
ディジタルフィルタ５に供給する。このＦＩＲ適応型デ
ィジタルフィルタ５の出力信号は、Ｄ／Ａコンバータ６
でアナログ化され増幅器７で増幅されてスピーカ８に供
給され、このスピーカ８の音波により騒音を打ち消す。
更に、この消音の誤差を２次マイクロホン９で収音し、
その誤差信号を増幅器１０で増幅しＡ／Ｄコンバータ１
１でディジタル化した後、フィルタ係数演算部１２に供
給する。フィルタ係数演算部１２は、ＦＩＲ適応型ディ
ジタルフィルタ５の出力信号が所定の基本値よりも小さ
いときは第１の演算に基づいて、また上記出力信号が上
記基本値以上のときは第２の演算に基づいてフィルタ係
数の更新を行う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、時間的に特性の変
化する信号やこれに含まれる雑音等に対し、その変化分
に応じてフィルタ係数を更新しながらフィルタリング処
理を実行する適応フィルタに関する。

【０００２】

【従来の技術】上記のような適応フィルタは、アクティ
ブ消音装置や、エコー・キャンセラ、ノイズ・キャンセ
ラ、ライン・エンハンサ等、多くの分野で応用されてい
る。図２に、この適応フィルタを、上記アクティブ消音
装置に応用した一例を示す。このアクティブ消音装置
は、騒音源、例えばエンジン等の騒音を減衰させるもの
で、その減衰の対象とする騒音は、同図に示すように、
排気ダクト１内を同図の左側から右側に向かって伝搬し
ているものとする。

【０００３】このアクティブ消音装置は、上記騒音を１
次マイクロホン（センサマイクロホン）２によって収音
し、この騒音信号を増幅器３で増幅し、Ａ／Ｄコンバー
タ４でＡ／Ｄ変換して得たディジタル騒音信号が入力さ
れるＦＩＲ適応型ディジタルフィルタ５を有している。
このＦＩＲ適応型ディジタルフィルタ５は、入力された
ディジタル騒音信号に対して、後述するＬＭＳアルゴリ
ズム実行部１２０により設定されるフィルタ係数を用い
て所定のフィルタリング処理、例えば数１に示すような
畳み込み和の演算を施すもので、その演算結果ｙ（ｋ）
を出力する。

【０００４】

【数１】

【０００５】なお、上記数１において、ｋはタイム（サ
ンプリング）・インデックス、ｎはフィルタ・タップ・
インデックス、Ｎはフィルタ次数、ｗ（ｎ，ｋ）はｎタ
ップ目のフィルタ係数である。また、ｘ（ｋ−ｎ）はデ
ィジタル騒音信号で、時刻（サンプリング番号）ｋから
ｎ個前の信号を示す。

【０００６】そして、このＦＩＲ適応型ディジタルフィ
ルタ５の出力信号ｙ（ｋ）は、Ｄ／Ａコンバータ６によ
りアナログ信号に変換され、増幅器７で増幅された後、
スピーカ８へ供給される。このスピーカ８は、排気ダク
ト１の上記１次マイクロホン２よりも下流側に配置され
ており、供給された信号、つまり上記出力信号ｙ（ｋ）
をアナログ化した信号に応じた音波を排気ダクト１内に
放射し、排気ダクト１内を伝搬する騒音に干渉させる。

【０００７】このアクティブ消音装置は、上記のよう
に、スピーカ８の出力する音波を騒音に干渉させること
によってこの騒音を打ち消すもので、即ち、排気ダクト
１内の上記スピーカ８の配置位置における騒音の伝搬音
と実質的に等大で逆位相の音波が、スピーカ８から出力
されるように構成されている。従って、上述のＦＩＲ適
応型ディジタルフィルタ５においては、その出力信号ｙ
（ｋ）によりスピーカ８から上記のような音波が出力さ
れるように、上記数１のフィルタ係数ｗ（ｎ，ｋ）が設
定される。

【０００８】更に、排気ダクト１におけるスピーカ８の
配置位置よりも下流側に、上記スピーカ８の放射する音
波によって打ち消された後の騒音、つまりはスピーカ８
が放射した音波と騒音との誤差成分を収音する２次マイ
クロホン（エラーマイクロホン）９が配置されている。
この２次マイクロホン９から出力される誤差信号は、増
幅器１０で増幅され、Ａ／Ｄコンバータ１１でディジタ
ル化された後、ＬＭＳアルゴリズム実行部１２０に供給
されている。また、このＬＭＳアルゴリズム実行部１２
０には、上述のディジタル騒音信号も供給されている。

【０００９】ＬＭＳアルゴリズム実行部１２０は、上記
ディジタル騒音信号に対するＦＩＲ適応型ディジタルフ
ィルタ５でのフィルタリング処理により、結果的に得ら
れる上記誤差信号が、極力小さくなるように、上記フィ
ルタリング処理、即ち数１におけるフィルタ係数ｗ
（ｎ，ｋ）を更新するものである。つまり、上記フィル
タ係数ｗ（ｎ，ｋ）に替えて、次回のフィルタリング処
理（例えばｋ＋１）に用いる新たなフィルタ係数ｗ
（ｎ，ｋ＋１）を算出し、この算出したフィルタ係数ｗ
（ｎ，ｋ＋１）をＦＩＲ適応型ディジタルフィルタ５に
設定制御するものである。なお、このフィルタ係数ｗ
（ｎ，ｋ＋１）の算出は、適応フィルタのフィルタ係数
算出アルゴリズムとして一般に知られているＬＭＳアル
ゴリズムに基づいて行われ、このＬＭＳアルゴリズム
は、次の数２で表される。

【００１０】

【数２】ｗ（ｎ，ｋ＋１）＝ｗ（ｎ，ｋ）＋２・μ・ｅ
（ｋ）・ｘ（ｋ−ｎ）

【００１１】但し、ｗ（ｎ，ｋ＋１）は更新後のｎタッ
プ目のフィルタ係数、ｗ（ｎ，ｋ）は更新前のｎタップ
目のフィルタ係数、μは収束係数、ｅ（ｋ）は時刻ｋに
おける誤差信号、ｘ（ｋ−ｎ）は時刻ｋの騒音信号から
ｎ個前の騒音信号である。

【００１２】なお、この数２に示すＬＭＳアルゴリズム
の演算により新たなフィルタ係数ｗ（ｎ，ｋ＋１）を算
出するためには、上記制御系の構成をＦｉｌｔｅｒｅｄ
−ｘ−ＬＭＳアルゴリズムの構成とする必要があり、こ
れを実現するためには、音響系伝搬路（排気ダクト１
内）とこれ以外の電気系伝搬路との伝達関数の整合を取
る必要がある。従って、このアクティブ消音装置におい
ては、スピーカ８の増幅器７の出力端子から１次マイク
ロホン２の増幅器３の入力端子までの間の伝達関数Ｇ₁
（ｚ）を補償するために、上記伝達関数Ｇ₁（ｚ）を模
擬したＦＩＲディジタルフィルタ１４が設けられてい
る。このＦＩＲディジタルフィルタ１４は、ＦＩＲ適応
型ディジタルフィルタ５の入出力端子間に設けられてお
り、即ちＦＩＲ適応型ディジタルフィルタ５には、加算
点１５においてＡ／Ｄコンバータ４の出力するディジタ
ル騒音信号から上記ＦＩＲディジタルフィルタ１４の出
力を減じた信号が入力されるように構成されている。

【００１３】また、スピーカ８の増幅器７の出力端子か
ら２次マイクロホン９の増幅器１０の入力端子までの間
の伝達関数Ｇ₂（ｚ）についても、これを補償するため
に、上記１次マイクロホン２からの騒音信号をディジタ
ル化するＡ／Ｄコンバータ４とＬＭＳアルゴリズム実行
部１２０との間に、上記伝達関数Ｇ₂（ｚ）を模擬した
ＦＩＲディジタルフィルタ１３を設けている。上記Ｆｉ
ｌｔｅｒｅｄ−ｘ−ＬＭＳアルゴリズムの構成を実現す
るためのこれらのＦＩＲディジタルフィルタ１３、１４
については、公知の技術であるので、これ以上の詳しい
説明については省略する。

【００１４】なお、上述したＦＩＲ適応型ディジタルフ
ィルタ５、ＬＭＳアルゴリズム実行部１２０、ＦＩＲデ
ィジタルフィルタ１３、１４、及び加算点１５について
は、例えばＤＳＰ（ディジタル信号処理装置）やＣＰＵ
（中央演算処理総理）等によって構成されている。

【００１５】上記のように、このアクティブ消音装置に
おいては、排気ダクト１内を伝搬する騒音と実質的に等
大で逆位相の音波がスピーカ８から放射されるように、
上記騒音を収音した１次マイクロホン２の騒音信号（詳
しくはディジタル騒音信号）に対してＦＩＲ適応型ディ
ジタルフィルタ５によりフィルタリング処理を施してい
る。更に、上記騒音を上記スピーカ８の音波で打ち消し
た後の騒音、即ち２次マイクロホン９から出力される誤
差信号が極力小さくなるように、ＬＭＳアルゴリズム実
行部１２０（数２）により、上記ＦＩＲ適応型ディジタ
ルフィルタ５（数１）に設定するフィルタ係数ｗ（ｎ，
ｋ）を逐次、例えば１サンプリング（ｋ＝ｋ＋１）毎に
更新している。従って、排気ダクト１内の音響特性やス
ピーカ８の音波放射特性等に経時的な変化が生じても、
これらの変化に対応してフィルタ係数ｗ（ｎ，ｋ）が更
新されるので、常に安定した消音効果が得られる。

【００１６】ところで、排気ダクト１内に突然何らかの
高レベルの外乱ノイズが混入したり、また騒音源の発す
る騒音のレベルに何らかの原因による急激な変化が生じ
たとき、これに応じてフィルタ係数ｗ（ｎ，ｋ）も急激
に変化する。しかし、この急激な変化の度合いが激し過
ぎると、上記外乱ノイズが無くなったり、また騒音レベ
ルが元の安定した状態に戻っても、フィルタ係数ｗ
（ｎ，ｋ）は元の安定した状態に戻らず、そのまま発散
してしまうことがある。そして、この発散を始めると、
ｎ個あるフィルタ係数ｗ（ｎ，ｋ）のうちの一部又は全
部が次第に大きくなり、ひいてはフィルタ係数ｗ（ｎ，
ｋ）としてＤＳＰやＣＰＵに設定され得る適正な値の範
囲を越えてしまうという所謂桁あふれを起こしてしま
う。この桁あふれの状態においては、フィルタ係数ｗ
（ｎ，ｋ）を正常に制御することが不可能となり、これ
によってスピーカ８から放射される音波の出力レベルが
大きくなり、スピーカ８は上記騒音を消音するどころか
不要な雑音を出力し続けてしまう。

【００１７】上記のような問題を回避するために、従
来、フィルタ係数ｗ（ｎ，ｋ）が発散しそうになると、
例えばフィルタ係数ｗ（ｎ，ｋ）の更新（ｋ＝ｋ＋１）
を停止するという対策が取られていた。また、例えば１
サンプリング（ｋ＝ｋ＋１）毎に行っていたフィルタ係
数ｗ（ｎ，ｋ）の更新回数を、数サンプリング（ｋ＝ｋ
＋ｍ；但し、ｍは複数）毎に行うなどにより間引いた
り、或いは、上記数２に示すＬＭＳアルゴリズムの収束
係数μを小さくする等の対策も取られていた。

【００１８】

【発明が解決しようとする課題】しかし、上記フィルタ
係数ｗ（ｎ，ｋ）の更新（ｋ＝ｋ＋１）を停止する方法
においては、この更新停止により上記アクティブ消音装
置が適応フィルタとしての適応動作を実行しなくなり、
これによって適応フィルタとしての効果が得られなくな
ってしまうという問題がある。また、フィルタ係数ｗ
（ｎ，ｋ）の更新回数を間引いたり、或いはＬＭＳアル
ゴリズムの収束係数μを小さくする方法については、フ
ィルタ係数ｗ（ｎ，ｋ）の発散速度を遅らせるだけでい
ずれは発散することになるので、フィルタ係数ｗ（ｎ，
ｋ）の発散に対する本質的な解決には至らないという問
題がある。

【００１９】本発明は、フィルタ係数ｗ（ｎ，ｋ）が発
散しそうになると、このフィルタ係数ｗ（ｎ，ｋ）を算
出するアルゴリズムを、上記発散を抑える作用を有する
アルゴリズムに変更し、これによってフィルタ係数ｗ
（ｎ，ｋ）の発散を抑制しながら常に安定した適応動作
を行う適応フィルタを提供することを目的とする。

【００２０】

【課題を解決するための手段】第１の発明の適応フィル
タは、設定されたフィルタ係数を用いて入力信号に対し
所定のフィルタリング処理を実行するＦＩＲ適応型ディ
ジタルフィルタと、該ＦＩＲ適応型ディジタルフィルタ
の出力信号を入力し、この出力信号の絶対値が予め定め
た基本値、例えば上記出力信号の絶対値を適正な信号レ
ベルとして見なすことのできる最大の値よりも小さい正
の値、に比べて小さいとき、上記設定済みのフィルタ係
数に対して第１の演算を施して得た値を上記ＦＩＲ適応
型ディジタルフィルタの新たなフィルタ係数として設定
し、上記出力信号の絶対値が上記基本値以上のとき、上
記設定済みのフィルタ係数に対して第２の演算を施して
得た値を上記ＦＩＲ適応型ディジタルフィルタの新たな
フィルタ係数として設定するフィルタ係数演算部と、を
具備し、上記第１及び第２の演算は、これらにより同一
のフィルタ係数に対して演算を施したとき、上記第１の
演算を施して得た値に比べて、上記第２の演算を施して
得た値の方が小さくなる状態に構成されたことを特徴と
するものである。

【００２１】即ち、この第１の発明によれば、ＦＩＲ適
応型ディジタルフィルタは、設定されたフィルタ係数に
基づいて入力信号に対し所定のフィルタリング処理を実
行する。そして、フィルタ係数演算部は、上記ＦＩＲ適
応型ディジタルフィルタの出力信号の絶対値が、予め定
めた基本値、例えば上記出力信号の絶対値を適正な信号
レベルとして見なすことのできる最大の値よりも小さい
正の値、に比べて小さいとき、上記フィルタ係数に対し
て第１の演算を施して得た係数を上記ＦＩＲ適応型ディ
ジタルフィルタの新たなフィルタ係数として設定する。
一方、上記出力信号の絶対値が、上記基本値以上のと
き、上記フィルタ係数に対して第２の演算を施して得た
係数を上記ＦＩＲ適応型ディジタルフィルタの新たなフ
ィルタ係数として設定する。

【００２２】なお、同一のフィルタ係数に対して上記第
１及び第２の演算を施したとき、第１の演算を施して得
た値に比べて、第２の演算を施して得た値の方が小さく
なる。即ち、第２の演算は、第１の演算に比べて、より
小さいフィルタ係数を算出するように作用する。

【００２３】ここで、上記ＦＩＲ適応型ディジタルフィ
ルタの出力信号の絶対値は、設定されるフィルタ係数の
発散の程度に関連しており、即ち、フィルタ係数が発散
し始めると、上記出力信号の絶対値の時間平均は次第に
大きくなる。従って、上記出力信号の絶対値を監視する
ことは、間接的にフィルタ係数の発散の程度を監視する
ことになる。つまり、上記出力信号の絶対値が上記基本
値よりも小さいとき、フィルタ係数は安定状態にあり、
この状態においては、フィルタ係数演算部は、第１の演
算によりフィルタ係数を算出する。

【００２４】一方、上記出力信号の絶対値が上記基本値
以上のとき、フィルタ係数は不安定状態、即ち発散傾向
にあり、この状態においては、フィルタ係数演算部は、
上記第１の演算よりも小さいフィルタ係数を算出するよ
う作用する第２の演算によりフィルタ係数を算出する。
従って、この第２の演算によって算出されたフィルタ係
数は、第１の演算によって算出される場合よりも小さく
なり、即ち上記発散傾向が抑制される。なお、この第２
の演算によって算出されたフィルタ係数を用いてフィル
タリング処理を実行したＦＩＲ適応型ディジタルフィル
タの出力信号の絶対値が、尚も上記基本値以上である場
合、即ち上記算出されたフィルタ係数が尚も不安定状態
にある場合は、上記フィルタ係数演算部は、この算出さ
れたフィルタ係数に対して再度第２の演算を施すので、
これにより再度算出されたフィルタ係数は上記よりも更
に小さくなる。この第２の演算によるフィルタ係数の算
出は、上記ＦＩＲ適応型ディジタルフィルタの出力信号
の絶対値が上記基本値よりも小さくなるまで、即ちフィ
ルタ係数が安定状態に落ち着くまで（発散傾向が落ち着
くまで）続けられる。なお、フィルタ係数が安定状態に
落ち着いた後は、フィルタ係数演算部は、第１の演算に
よりフィルタ係数の算出を行う。

【００２５】第２の発明の適応フィルタは、第１の発明
の適応フィルタにおいて、上記第２の演算が、上記第１
の演算の一部又は全部に対して１よりも小さい正の値の
補正係数を乗じる演算であることを特徴とするものであ
る。即ち、上記補正係数をＢとすると、この補正係数Ｂ
は、〔０＜Ｂ＜１〕で表される。

【００２６】即ち、この第２の発明によれば、第２の演
算が、第１の演算の一部又は全部に対して補正係数Ｂ
（０＜Ｂ＜１）を乗じた演算であり、上記第１の発明と
同様な作用を奏する。

【００２７】第３の発明の適応フィルタは、第２の発明
の適応フィルタにおいて、上記ＦＩＲ適応型ディジタル
フィルタの出力信号の絶対値から上記基本値を引いた値
が大きくなるほど、上記補正係数Ｂが小さくなるように
構成されたものである。

【００２８】即ち、この第３の発明によれば、上記ＦＩ
Ｒ適応型ディジタルフィルタの出力信号がそれを適正な
信号レベルとして見なすことのできる範囲からどの程度
大きく逸脱しているかに応じて、上記補正係数Ｂ、つま
りは上記フィルタ係数を算出する演算の内容を変えてい
る。

【００２９】第４の発明の適応フィルタは、第１、第２
又は第３の適応フィルタにおいて、上記基本値が、可変
可能であることを特徴とするものである。

【００３０】即ち、この第４の発明によれば、上記基本
値を大きく設定するほど、第１の演算による演算の対象
範囲、つまりフィルタ係数が安定状態であると見なされ
る範囲は広くなる。従って、入力信号が比較的に大きく
変動した場合でも、第１の演算による演算によってフィ
ルタ係数の更新制御が行われる場合が多くなる。一方、
上記基本値を小さく設定するほど、第１のアルゴリズム
による演算の対象範囲、即ちフィルタ係数が安定状態と
見なされる範囲は狭くなり、つまりはフィルタ係数が発
散傾向にあると見なされる範囲が広くなる。従って、入
力信号の変動が比較的に小さな場合でも、第２の演算に
よる演算によってフィルタ係数の更新制御が行われる場
合が多くなる。

【００３１】

【発明の実施の形態】本発明に係る適応フィルタをアク
ティブ消音装置に応用した場合の実施の形態について、
その一例を図１を参照して説明する。このアクティブ消
音装置は、同図に示すように、上述の図２に示す従来の
アクティブ消音装置のＬＭＳアルゴリズム実行部１２０
に変えてフィルタ係数演算部１２を設け、このフィルタ
係数演算部１２に対してＦＩＲ適応型ディジタルフィル
タ５の出力信号も供給するように構成したものである。
なお、これ以外の構成については、上記図２の従来装置
と同様であり、同等部分には同一符号を付し、その構成
についての詳細な説明を省略する。

【００３２】上記フィルタ係数演算部１２は、上記図２
の従来装置におけるＬＭＳアルゴリズム実行部１２０と
同様に、ＦＩＲ適応型ディジタルフィルタ５に設定する
フィルタ係数ｗ（ｎ，ｋ）を逐次、例えばサンプリング
周波数ｆをｆ＝３ｋＨｚとすると、例えば１サンプリン
グ（ｋ＝ｋ＋１）毎に更新するものである。即ち、供給
されたディジタル騒音信号ｘ（ｋ−ｎ）及び誤差信号ｅ
（ｋ）を基に、この誤差信号ｅ（ｋ）を極力小さくする
よう新たなフィルタ係数ｗ（ｎ，ｋ＋１）を算出し、こ
れを上記ＦＩＲ適応型ディジタルフィルタ５に設定（更
新）するものである。従って、このフィルタ係数演算部
１２は、上記更新用のフィルタ係数ｗ（ｎ，ｋ＋１）の
算出アルゴリズムを実行する演算実行手段を有している
が、この演算実行手段は、その算出アルゴリズムとし
て、上記数２に示す１つのＬＭＳアルゴリズムを有する
従来技術とは異なり、第１及び第２の２つのアルゴリズ
ムを有している。

【００３３】第１のアルゴリズムとは、上記数２に示す
従来技術におけるＬＭＳアルゴリズムと同様であり、即
ち次の数３で表される。

【００３４】

【数３】ｗ（ｎ，ｋ＋１）＝ｗ（ｎ，ｋ）＋２・μ・ｅ
（ｋ）・ｘ（ｋ−ｎ）

【００３５】一方、第２のアルゴリズムは、上記数３の
アルゴリズムに対して、１よりも小さい正の値Ｂ（０＜
Ｂ＜１）を乗じたもので、即ち次の数４で表される。

【００３６】

【数４】ｗ（ｎ，ｋ＋１）＝Ｂ｛ｗ（ｎ，ｋ）＋２・μ
・ｅ（ｋ）・ｘ（ｋ−ｎ）｝

【００３７】つまり、上記数４で表される第２のアルゴ
リズムは、数３に示す第１のアルゴリズムを係数Ｂで補
正したものであるので（以下、Ｂを補正係数と称す）、
第２のアルゴリズムは、第１のアルゴリズムに比べて、
より小さいフィルタ係数ｗ（ｎ，ｋ＋１）を算出するよ
う作用する。従って、例えば同一のフィルタ係数ｗ
（ｎ，ｋ）に対して上記第１及び第２のアルゴリズムに
よる演算を各々施した場合、第２のアルゴリズムによっ
て算出されたフィルタ係数ｗ（ｎ，ｋ＋１）は、第１の
アルゴリズムによって算出されたフィルタ係数ｗ（ｎ，
ｋ＋１）に比べて小さい値となる。

【００３８】また、フィルタ係数演算部１２は、上記演
算実行手段の他に、供給されたＦＩＲ適応型ディジタル
フィルタ５の出力信号ｙ（ｋ）の絶対値｜ｙ（ｋ）｜
が、予め定めた基本値Ａと比較して大きいか否かを比較
判定する判定手段をも有している。ここで、上記基本値
Ａとは、例えば上記出力信号の絶対値｜ｙ（ｋ）｜を、
それが適正な信号レベルであると見なすことのできる最
大の値｜ｙ（ｋ）｜_maxよりも小さい値で、例えばＡ＝
０．７・｜ｙ（ｋ）｜_maxである。

【００３９】フィルタ係数演算部１２においては、上記
判定手段によって、上記出力信号の絶対値｜ｙ（ｋ）｜
が基本値Ａよりも小さいと判定されたとき（｜ｙ（ｋ）
｜＜Ａ）、演算実行手段は、上記数３に示す第１のアル
ゴリズムにより新たなフィルタ係数ｗ（ｎ，ｋ＋１）を
算出するように構成されている。一方、上記出力信号の
絶対値｜ｙ（ｋ）｜が基本値Ａ以上であると判定された
とき（｜ｙ（ｋ）｜≧Ａ）、上記数４に示す第２のアル
ゴリズムにより新たなフィルタ係数ｗ（ｎ，ｋ＋１）を
算出するように構成されている。そして、上記のように
算出されたフィルタ係数ｗ（ｎ，ｋ＋１）が、ＦＩＲ適
応型ディジタルフィルタ５に新たに設定され、即ちフィ
ルタ係数ｗ（ｎ，ｋ）の更新（ｋ＝ｋ＋１）が行われ
る。

【００４０】上記のように構成されたアクティブ消音装
置において、排気ダクト１内を伝搬する騒音が比較的に
安定しているとき、即ちＦＩＲ適応型ディジタルフィル
タ５に供給されるディジタル騒音信号ｘ（ｋ−ｎ）が比
較的に安定しているときは、フィルタ係数ｗ（ｎ，ｋ）
も安定状態にある。この状態においては、ＦＩＲ適応型
ディジタルフィルタ５の出力信号の絶対値｜ｙ（ｋ）｜
も比較的に小さい値に落ち着くので、この絶対値｜ｙ
（ｋ）｜は、フィルタ係数演算部１２の判定手段により
上記基本値Ａよりも小さいと判定される（｜ｙ（ｋ）｜
＜Ａ）。そして、この判定により、演算実行手段は、上
記数３に示す第１のアルゴリズムにより上記フィルタ係
数ｗ（ｎ，ｋ）に対して演算を施し、この演算によって
算出された新たなフィルタ係数ｗ（ｎ，ｋ＋１）をＦＩ
Ｒ適応型ディジタルフィルタ５に設定する。即ち、上記
安定状態においては、フィルタ係数ｗ（ｎ，ｋ）は、第
１のアルゴリズムに基づいて更新される。

【００４１】ここで、今、排気ダクト１内に突然何らか
の高レベルの外乱ノイズが混入し、または騒音源の発す
る騒音のレベルに何らかの原因による急激な変化が生
じ、これによってディジタル騒音信号ｘ（ｋ−ｎ）が大
きく変動したとする。この変動に応じて、フィルタ係数
ｗ（ｎ，ｋ）も大きく変動し、ひいては発散傾向を示す
ようになると、これに伴い、ＦＩＲ適応型ディジタルフ
ィルタ５の出力信号の絶対値｜ｙ（ｋ）｜も大きくな
り、ひいてはフィルタ係数演算部１２の判定手段によっ
て上記基本値Ａ以上であると判定される（｜ｙ（ｋ）｜
≧Ａ）。つまり、上記のように｜ｙ（ｋ）｜≧Ａと判定
されたときは、フィルタ係数ｗ（ｎ，ｋ）が発散傾向に
あると見なされ、即ちＦＩＲ適応型ディジタルフィルタ
５の出力信号の絶対値｜ｙ（ｋ）｜を監視することによ
り、間接的にフィルタ係数ｗ（ｎ，ｋ）の発散傾向を監
視することができる。

【００４２】上記のように｜ｙ（ｋ）｜≧Ａと判定され
ると、フィルタ係数演算部１２の演算実行手段は、数４
に示す第２のアルゴリズムにより上記フィルタ係数ｗ
（ｎ，ｋ）に対して演算を施し、この演算によって算出
された新たなフィルタ係数ｗ（ｎ，ｋ＋１）をＦＩＲ適
応型ディジタルフィルタ５に設定する。この第２のアル
ゴリズムにより算出されたフィルタ係数ｗ（ｎ，ｋ＋
１）は、第１のアルゴリズムにより算出された値に比べ
て小さい値となり、例えば上記数４における補正係数Ｂ
をＢ＝０．９９とすると０．０１（１％）だけ小さくな
る。従って、上記フィルタ係数ｗ（ｎ，ｋ）の増大、即
ち発散が抑制される。

【００４３】そして、ＦＩＲ適応型ディジタルフィルタ
５は、この第２のアルゴリズムによって算出されたフィ
ルタ係数ｗ（ｎ，ｋ＋１）を数１におけるフィルタ係数
ｗ（ｎ，ｋ）に置き換えて再度フィルタリング処理を実
行する。ここで、フィルタ係数演算部１２の判定手段
が、上記ＦＩＲ適応型ディジタルフィルタ５の出力信号
の絶対値｜ｙ（ｋ）｜が尚も上記基本値Ａ以上であると
判定した場合（｜ｙ（ｋ）｜≦Ａ）、即ち新たに更新さ
れたフィルタ係数ｗ（ｎ，ｋ）が尚も発散傾向にある場
合は、フィルタ係数演算部１２の演算実行手段は、上記
フィルタ係数ｗ（ｎ，ｋ）に対して再度第２のアルゴリ
ズムによる演算を施す。従って、上記フィルタ係数ｗ
（ｎ，ｋ）に対して、再度上記補正係数Ｂ（Ｂ＝０．９
９）が乗じられることになるので、これにより再度算出
された新たなフィルタ係数ｗ（ｎ，ｋ＋１）は上記より
も更に小さくなる。よって、上記第２のアルゴリズムに
よるフィルタ係数ｗ（ｎ，ｋ）の更新を続けることによ
り、フィルタ係数ｗ（ｎ，ｋ）の発散は抑制され続け
る。

【００４４】上記第２のアルゴリズムによるフィルタ係
数ｗ（ｎ，ｋ）の更新は、上記ＦＩＲ適応型ディジタル
フィルタ５の出力信号の絶対値｜ｙ（ｋ）｜が上記基本
値Ａよりも小さくなるまで、即ちフィルタ係数ｗ（ｎ，
ｋ）が安定状態に落ち着くまで（発散が収束するまで）
続けられる。そして、フィルタ係数ｗ（ｎ，ｋ）が安定
状態に落ち着き、即ちＦＩＲ適応型ディジタルフィルタ
５の出力信号の絶対値｜ｙ（ｋ）｜が基本値Ａよりも小
さくなると、フィルタ係数ｗ（ｎ，ｋ）は、再び第１の
アルゴリズムに基づいて更新される。

【００４５】上記のように、本実施の形態を示すアクテ
ィブ消音装置においては、フィルタ係数ｗ（ｎ，ｋ）が
安定状態にあるときは、上述の従来技術におけるＬＭＳ
アルゴリズムと同様の第１のアルゴリズムに基づいてそ
の更新が行われる。そして、フィルタ係数ｗ（ｎ，ｋ）
が不安定状態にあり、即ち発散しそうになると、上記第
１のアルゴリズムに対して補正係数Ｂ＝０．９９を乗じ
た第２のアルゴリズムに基づいてフィルタ係数ｗ（ｎ，
ｋ）の更新が行われるように構成されている。従って、
フィルタ係数ｗ（ｎ，ｋ）の発散を抑制することができ
る。

【００４６】また、上記第２のアルゴリズムは、第１の
アルゴリズム（ＬＭＳアルゴリズム）に対して補正係数
Ｂを乗じたアルゴリズムであるので、第２のアルゴリズ
ムによりフィルタ係数ｗ（ｎ，ｋ）の更新が行われてい
るときも、その適応動作は確保される。従って、上記フ
ィルタ係数ｗ（ｎ，ｋ）の発散を抑制しながらも、常に
安定した適応動作を確保することができる。

【００４７】そして、上記フィルタ係数ｗ（ｎ，ｋ）が
安定状態にあるのか又は不安定状態にあるのかの判定に
ついては、このフィルタ係数ｗ（ｎ，ｋ）を直接監視す
るのではなく、ＦＩＲ適応型ディジタルフィルタ５の出
力信号の絶対値｜ｙ（ｋ）｜を監視することによって行
っている。即ち、全てのフィルタ係数ｗ（ｎ，ｋ）を監
視するのではなく、上記出力信号の絶対値｜ｙ（ｋ）｜
だけを監視しているので、上記判定のための演算量が非
常に少なくて済む。従って、上記判定を実行する判定手
段、即ちフィルタ係数演算部１２を構成するＤＳＰやＣ
ＰＵ等に対する演算負担が極めて少ない。

【００４８】また、上記第２のアルゴリズムについて
は、第１のアルゴリズムに対して補正係数Ｂを乗じるだ
けである。従って、上記と同様に、この第２のアルゴリ
ズムを実行する演算実行手段、即ちフィルタ係数演算部
１２を構成するＤＳＰやＣＰＵに対する演算の負担が非
常に少ない。

【００４９】なお、本実施の形態を示すアクティブ消音
装置においては、上記のように、第２のアルゴリズム
を、数３に示す第１のアルゴリズム全体に対して補正係
数Ｂを乗じたアルゴリズムとしたが、例えば次の数５に
示すように、数３における更新前のフィルタ係数ｗ
（ｎ，ｋ）の項のみに上記補正係数Ｂを乗じるようなア
ルゴリズムとしてもよい。

【００５０】

【数５】ｗ（ｎ，ｋ＋１）＝Ｂ・ｗ（ｎ，ｋ）

【００５１】また、次の数６に示すように、数３におけ
る更新前のフィルタ係数ｗ（ｎ，ｋ）の項に上記補正係
数Ｂを乗じ、かつ、更新するアルゴリズムとしてもよ
い。

【数６】ｗ（ｎ，ｋ＋１）＝Ｂ・ｗ（ｎ，ｋ）＋２・μ
・ｅ（ｋ）・ｘ（ｋ−ｎ）

【００５２】また、第１のアルゴリズム、即ちフィルタ
係数ｗ（ｎ，ｋ）の更新アルゴリズムとして、数３に示
すようなＬＭＳアルゴリズムを用いたが、これに限ら
ず、他のアルゴリズム、例えば最急降下法や学習同定
法、ＲＬＳ法、高速ＲＬＳ法等を用いてもよい。

【００５３】そして、本実施の形態を示す一例では、適
応フィルタをアクティブ消音装置に用いる場合について
説明したが、アクティブ消音装置に限らず、例えばエコ
ー・キャンセラやノイズ・キャンセラ、ライン・エンハ
ンサ等、ＦＩＲ適応型ディジタルフィルタを用いて制御
される全てのシステムについて上記適応フィルタを適用
することができる。

【００５４】更に、上記補正係数Ｂについては、全ての
タップｎのフィルタ係数ｗ（ｎ，ｋ）に対して補正係数
Ｂが乗じたが、一部のタップｎのフィルタ係数ｗ（ｎ，
ｋ）のみに上記補正係数Ｂを乗じるように構成してもよ
い。例えばタップ数ｎが５１２個あるとき、フィルタ係
数ｗ（ｎ，ｋ）の数も５１２になるが、このうち、例え
ば前半（０乃至２５５番目）のフィルタ係数ｗ（ｎ，
ｋ）のみが発散し易いのであれば、この前半のフィルタ
係数ｗ（ｎ，ｋ）のみを上記数４に示す第２のアルゴリ
ズムに基づいて演算する。そして、上記以外の後半（２
５６乃至５１１番目）のフィルタ係数ｗ（ｎ，ｋ）につ
いては、上記数３に示す第１のアルゴリズム基づいて演
算するように構成してもよい。このように、第２のアル
ゴリズムによる演算の対象となるフィルタ係数ｗ（ｎ，
ｋ）の数を少なくすることによって、上記演算を実行す
る演算実行手段、即ちフィルタ係数演算部１２を構成す
るＤＳＰやＣＰＵに対する演算負担を小さくすることが
できる。

【００５５】そして、上記補正係数Ｂについては、Ｂ＝
０．９９としたが、これ以外の値でもよい。特にフィル
タ係数ｗ（ｎ，ｋ）の発散傾向が強い場合には、上記補
正係数Ｂをより小さい値とすることによって、上記発散
をより強く抑制することができる。

【００５６】また、この補正係数Ｂを、Ｂ＝一定とする
のではなく、変化させてもよい。例えば、ＦＩＲ適応型
ディジタルフィルタ５の出力信号の絶対値｜ｙ（ｋ）｜
と上記基本値Ａとの差（｜ｙ（ｋ）｜−Ａ）に応じて、
上記補正係数Ｂが小さくなるように構成してもよい。こ
のように構成することによって、上記出力信号ｙ（ｋ）
がそれを適正な信号レベルとして見なすことのできる範
囲からどの程度大きく逸脱しているかに応じて、フィル
タ係数ｗ（ｎ，ｋ）を算出する演算内容を変化させるこ
とができる。従って、上記出力信号ｙ（ｋ）の逸脱範囲
に応じた適応動作を実現することができる。

【００５７】更に、上記基本値Ａは、Ａ＝０．７｜ｙ
（ｋ）｜_maxとしたが、Ａ＜｜ｙ（ｋ）｜_maxを満足す
るのであれば上記に限らない。また、この基本値ＡをＡ
＝一定とするのではなく、例えばオペレータのツマミ操
作等により可変可能としてもよい。このように基本値Ａ
を変化させることによって、フィルタ係数ｗ（ｎ，ｋ）
が安定状態である（又は不安定状態である）と見なされ
る範囲を変化させることができる。従って、この適応フ
ィルタを応用するシステム（この一例においてはアクテ
ィブ消音装置）の安定度に応じて、第１及び第２のアル
ゴリズムのうちどちらの演算による適応動作を実行する
のかを、即ちこの適応フィルタの適応能力を設定するこ
とができる。

【００５８】

【発明の効果】第１の発明の適応フィルタは、フィルタ
係数が安定状態にあるときは、第１の演算によって新た
なフィルタ係数を算出し、一方、フィルタ係数が不安定
状態にあるときは、第２の演算によって新たなフィルタ
係数を算出し、これによって、フィルタ係数の発散を抑
制するように構成されている。このように構成されてい
るので、入力信号に急激な変動が生じ、この変動に応じ
てフィルタ係数が急激に変動し発散しようとしても、適
応動作を停止したりフィルタ係数の発散速度を遅らせた
りするだけの上述の従来とは異なり、常に適応動作を確
保しながら上記フィルタ係数の発散を抑制することがで
きるという効果がある。

【００５９】そして、上記フィルタ係数が安定状態にあ
るのか又は不安定状態にあるのかの判定については、こ
のフィルタ係数を直接監視するのではなく、ＦＩＲ適応
型ディジタルフィルタの出力信号を監視することによっ
て上記判定を行っている。即ち、全てのフィルタ係数を
監視するのではなく、ＦＩＲ適応型ディジタルフィルタ
の出力信号だけを監視することによって上記判定を行っ
ているので、この判定のための演算量が非常に少なくて
済む。従って、上記判定を実行するフィルタ係数演算部
を構成しているＤＳＰやＣＰＵ等に対する演算負担が極
めて少ない。

【００６０】第２の発明の適応フィルタは、第２のアル
ゴリズムによる演算において、第１のアルゴリズムの一
部又は全部に対して補正係数Ｂ（０＜Ｂ＜１）を乗じる
ことによって、上記第１の発明と同様な作用を奏するよ
うに構成されている。このように、上記第２の演算は、
第１の演算の一部又は全部に対して補正係数Ｂを乗じる
だけの演算なので、この演算を実行するフィルタ係数演
算部を構成しているＤＳＰやＣＰＵ等に対する演算負担
がより少なくなるという効果がある。

【００６１】第３の発明の適応フィルタは、ＦＩＲ適応
型ディジタルフィルタの出力信号の絶対値と上記基本値
との差に応じて、上記補正係数Ｂが小さくなるように構
成されている。即ち、上記出力信号がそれを適正な信号
レベルとして見なすことのできる範囲からどの程度大き
く逸脱しているかに応じて、フィルタ係数を算出する演
算の内容を変化させていることになるので、上記出力信
号の逸脱範囲に応じた適応動作を実現することができる
という効果がある。

【００６２】第４の発明の適応フィルタは、上記基本値
を変化させることによって、フィルタ係数が安定状態で
ある（又は不安定状態である）と見なされる範囲を変化
させることができるように構成されている。このように
構成されているので、この適応フィルタを応用するシス
テムの安定度に応じて、第１及び第２の演算のうちどち
らの演算による適応動作を実行するのかを、即ちこの適
応フィルタの適応能力を設定することができるという効
果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係る適応フィルタをアクティブ消音装
置に応用した実施の形態の一例を示す概略構成図であ
る。

【図２】従来の適応フィルタを応用したアクティブ消音
装置を示す概略構成図である。

【符号の説明】

１排気ダクト２１次マイクロホン（センサマイクロホン）３、７、１０増幅器４、１１Ａ／Ｄコンバータ５ＦＩＲ適応型ディジタルフィルタ６Ｄ／Ａコンバータ８スピーカ９２次マイクロホン（エラーマイクロホン）１２フィルタ係数演算部１３、１４ＦＩＲディジタルフィルタ

フロントページの続き (72)発明者栗栖清浩兵庫県神戸市中央区港島中町７丁目２番１号ティーオーエー株式会社内

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】設定されたフィルタ係数を用いて入力信
号に対し所定のフィルタリング処理を実行するＦＩＲ適
応型ディジタルフィルタと、該ＦＩＲ適応型ディジタルフィルタの出力信号を入力
し、この出力信号の絶対値が予め定めた基本値よりも小
さいとき、上記設定済みのフィルタ係数に対して第１の
演算を施して得た値を上記ＦＩＲ適応型ディジタルフィ
ルタの新たなフィルタ係数として設定し、上記出力信号
の絶対値が上記基本値以上のとき、上記設定済みのフィ
ルタ係数に対して第２の演算を施して得た値を上記ＦＩ
Ｒ適応型ディジタルフィルタの新たなフィルタ係数とし
て設定するフィルタ係数演算部と、を具備し、上記第１及び第２の演算は、これらにより同一のフィル
タ係数に対して演算を施したとき、上記第１の演算を施
して得た値に比べて、上記第２の演算を施して得た値の
方が絶対値が小さくなる状態に構成されたことを特徴と
する適応フィルタ。
【請求項２】上記第２の演算が、上記第１の演算の一
部又は全部に対して１よりも小さい正の値の補正係数を
乗じる演算であることを特徴とする請求項１に記載の適
応フィルタ。
【請求項３】上記ＦＩＲ適応型ディジタルフィルタの
出力信号の絶対値から上記基本値を引いた値が大きくな
るほど、上記補正係数が小さくなる状態に構成された請
求項２に記載の適応フィルタ。
【請求項４】上記基本値が、可変可能であることを特
徴とする請求項１、２又は３に記載の適応フィルタ。