JPH1093680A - サブバンド多チャネル音声通信会議用反響消去方法 - Google Patents
サブバンド多チャネル音声通信会議用反響消去方法Info
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- JPH1093680A JPH1093680A JP8243524A JP24352496A JPH1093680A JP H1093680 A JPH1093680 A JP H1093680A JP 8243524 A JP8243524 A JP 8243524A JP 24352496 A JP24352496 A JP 24352496A JP H1093680 A JPH1093680 A JP H1093680A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 受話信号間の相互相関変動にもとづく反響増
大を抑圧し、かつ収束速度を向上させる。 【解決手段】 各チャネル受信信号ｘ1(k)…ｘI(k) を
それぞれＮ個の周波数帯域のサブバンド信号に分割し
（５１1 …５１I ) 、各反響路を経由して、集音器１６
ｊで集音された反響信号ｙ(k) をＮ個のサブバンド信号
ｙ0(k)…ｙN-1(k)に分割し（５２ｊ）、各対応帯域ごと
にサブバンド受話信号ｘ1(ｋ) …ｘI(k)の各時系列から
なるベクトルが互いに結合され、その結合ベクトルと対
応帯域の残差反響信号とが推定部１９ｎに入力され、相
互相関変動成分が抽出され、これが修正ベクトルとして
推定した反響路インパルス応答を逐次修正し、その修正
値で構成した疑似反響路１８ｎに結合ベクトルを通して
疑似反響信号を得、これとサブバンド反響信号yn(k) と
の差から残差反響信号ｅn(k)を得る。
大を抑圧し、かつ収束速度を向上させる。 【解決手段】 各チャネル受信信号ｘ1(k)…ｘI(k) を
それぞれＮ個の周波数帯域のサブバンド信号に分割し
（５１1 …５１I ) 、各反響路を経由して、集音器１６
ｊで集音された反響信号ｙ(k) をＮ個のサブバンド信号
ｙ0(k)…ｙN-1(k)に分割し（５２ｊ）、各対応帯域ごと
にサブバンド受話信号ｘ1(ｋ) …ｘI(k)の各時系列から
なるベクトルが互いに結合され、その結合ベクトルと対
応帯域の残差反響信号とが推定部１９ｎに入力され、相
互相関変動成分が抽出され、これが修正ベクトルとして
推定した反響路インパルス応答を逐次修正し、その修正
値で構成した疑似反響路１８ｎに結合ベクトルを通して
疑似反響信号を得、これとサブバンド反響信号yn(k) と
の差から残差反響信号ｅn(k)を得る。
Description
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、多チャネル再生系を
有する通信会議システムにおいて、ハウリングの原因お
よび聴覚上の障害となる室内反響信号を消去する多チャ
ネル音声通信会議用反響消去方法に関し、特に分割され
た周波数帯域毎に擬似反響路の推定インパルス応答を射
影アルゴリズム等により修正するサブバンド多チャネル
音声通信会議用反響消去方法に関するものである。 【０００２】 【従来の技術】１チャネル用反響消去 同時通話性能に優れ反響感の少ない拡声通話システムを
提供するために、反響消去装置がある。まず、１チャネ
ル用の反響消去装置について、その反響消去方法および
装置構成を図１を参照して説明する。拡声通話におい
て、受話端子１１に相手の発話等で得られる受話信号
は、そのままスピーカ(再生器)１２から再生される場合
と、スピーカ１２へ送る前に、受話信号の振幅やパワー
等の大きさに応じて自動的に利得を調節する受話信号加
工部１３が挿入され、受話信号に何らかの加工が施され
た後に、スピーカ１２から再生される場合とがある。こ
のため、この明細書で受話信号ｘ1(k)とは、相手からの
受話信号そのものとは限らず、受話信号加工部１３が挿
入されたときは、加工された後の受話信号を指すものと
する。ｋは離散時間を表す。反響消去装置１４は、受話
信号ｘ1(k)がスピーカ１２から反響路１５を経て、マイ
クロホン(集音器)１６に集音されて得られる反響信号ｙ
1(k)を消去する。ここで、反響信号ｙ1(k)は、時刻ｋに
おける反響路１５のインパルス応答をｈ11(k, l)とし
て、 ｙ1(k)＝Σｈ11(k, l)ｘ1(k−l) (１)Σ はl＝０からL-1まで のような畳み込み演算で得られるものとモデル化でき
る。Ｌはタップ数で、反響路１５の残響時間に対応させ
て、あらかじめ設定しておく定数である。まず、受話信
号蓄積・ベクトル生成部１７において、受話信号ｘ1(k)
をL-1時刻過去のものまで蓄積しておく。蓄積された信
号は、受話信号ベクトルｘ1(k)、すなわちｘ1(k)＝［ｘ1(k), ｘ1(k-1),…, ｘ1(k−L+1)]T (２) として出力される。但し、＊Tはベクトルの転置を表
す。擬似反響路１８では、式(２)の受話信号ベクトル
ｘ1(k)と、反響路推定部１９から得られる擬似反響路
ベクトルｈ＾11(k)との内積演算 ｙ＾1(k)＝ｈ＾11 T(k)ｘ1(k) (３) を行ない、その結果として、擬似反響信号ｙ＾1(k)を生
成する。この内積演算は、式(１)のような畳み込み演算
と等価である。反響路推定部１９では、擬似反響路１８
で用いる擬似反響路ベクトルｈ＾11(k)を生成する。 【０００３】ここでスピーカ１２からマイクロホン１６
に至る反響路１５のインパルス応答ｈ11(k, l)は例えば
人や物の移動による音場の変化により変動するので、こ
の経時変動に追従して擬似反響路ベクトルｈ＾11(k)
を変化させる必要がある。この構成例において反響消去
装置１４は適応形ＦＩＲフィルタを用いて構成する。こ
の反響路推定に用いる最も一般的なアルゴリズムは、Ｎ
ＬＭＳアルゴリズム(学習同定法)である。ＮＬＭＳアル
ゴリズムでは、時刻ｋにおける受話信号ベクトルｘ
1(k)と、残留反響信号ｅ1(k)、すなわち減算器２１でマ
イクロホン１６の出力ｙ1(k)から擬似反響信号ｙ＾1(k)
を差し引いた ｅ1(k)＝ｙ1(k)−ｙ＾1(k) (４) とから、時刻ｋ＋１において用いる擬似反響路ベクトル
ｈ＾11(k+1)を次式のように求める。ｈ ＾11(k+1)＝ｈ＾11(k)＋μｅ1(k)ｘ1(k)／(ｘ1 T(k)ｘ1(k)) (５) 但し、μはステップサイズパラメータと呼ばれ０＜μ＜
２の範囲で適応動作の調整に用いる。以上のような処理
を繰り返すことにより、反響路推定部１９では、次第に
擬似反響路ベクトルｈ＾11(k)を、真の反響路１５の
インパルス応答ｈ1 1(k, l)の時系列を各要素として持つ
反響路ベクトルｈ11(k)、すなわちｈ11(k)＝［ｈ11(k,0),ｈ11(k,1),…, ｈ11(k,L-1)]T (６) と一致させることが可能となり、その結果式(４)の残留
反響信号ｅ1(k)を小さくすることができる。 【０００４】現在、この反響路推定に用いる最も有効な
アルゴリズムは、射影アルゴリズムあるいはＥＳ射影ア
ルゴリズムである。射影アルゴリズムは、アルゴリズム
内部で入力信号の自己相関を取り除くことにより、音声
のように相関のある信号に対する収束速度を改善すると
いう考え方に基づいている。自己相関成分を除去するこ
とは時間領域において信号の白色化を行っていることを
意味している。射影アルゴリズムの詳細は、文献「尾
関、梅田、“アフィン部分空間への直交射影を用いた適
応フィルタアルゴリズムとその諸性質”、電子情報通信
学会誌(Ａ), Ｊ６７−Ａ, ｐｐ. １２６−１３２, (昭
５９−２)」に記載されている。 【０００５】一般に、ｐ次の射影アルゴリズムでは、過
去のｐ個の入力信号ベクトルｘ(k), ｘ(k-1), …,
ｘ(k-p+1)に対して正しい出力ｙ(k), ｙ(k-1), …,
ｙ(k-p+1)を得るように擬似反響路ベクトルｈ＾(k)を
修正する。すなわち、ｘT(k)ｈ＾(k+1)＝ｙ(k) ｘT(k-1)ｈ＾(k+1)＝ｙ(k-1) (７) ・ ・ ・ ｘT(k-p+1)ｈ＾(k+1)＝ｙ(k-p+1) を満足するｈ＾(k+1)を求める。但し、ｘ(k)＝〔ｘ(k), ｘ(k-1), …, ｘ(k−L+1)〕T (８) である。未知数の数(タップ数)Ｌより方程式の数ｐが少
ないとき、式(７)の連立方程式の解ｈ＾(k+1)は不定
となる。そこで、修正の大きさ‖ｈ＾(k+1)−ｈ＾
(k)‖が最小となるように修正を行なう。ｐ次の射影ア
ルゴリズムは、ｈ ＾(k+1)＝ｈ＾(k)+μ [ＸT(k)]+ ｅ(k) ＝ｈ＾(k)+μＸ(k)[ＸT(k)Ｘ(k)]-1ｅ(k) ＝ｈ＾(k)+μＸ(k)β(k) ＝ｈ＾(k)+μ [β1ｘ(k)+β2ｘ(k-1)＋… ＋βpｘ(k-p＋1)] (９) 但し、Ｘ(k)＝ [ｘ(k), ｘ(k-1),…, ｘ(k-p+1)] (10) ｅ(k)＝ [e(k),(1-μ)e(k-1),…,(1-μ)p-1e(k-p+1)]T (11) ｅ(k)＝ y(k)− y＾(k) (12) ｙ＾(k)＝ｈ＾T(k)ｘ(k) (13) β(k)＝〔β1, β2, …, βp〕T (14) + ：一般化逆行列 -1 ：逆行列 と表される。β(k)はｐ元連立一次方程式 〔ＸT(k)Ｘ(k)〕β(k)＝ｅ(k) (15) の解である。逆行列演算における不安定性を回避するた
めに小さな正の定数δを用いて 〔ＸT(k)Ｘ(k)＋δＩ〕β(k)＝ｅ(k) (15)' としてもよい。ただしＩは単位行列である。式(９)の
右辺第２項は修正ベクトルであり、修正ベクトルにより
擬似反響路ベクトルが逐次更新される。式(９)中のＸ
(k)β(k)は入力信号の自己相関を取り除く処理を表し
ており、従ってこれは時間領域内での信号の白色化処理
を意味している。即ち、射影アルゴリズムは時間領域に
おける入力信号の白色化によりインパルス応答の修正速
度を高めているといえる。射影アルゴリズムには演算量
の低減をはかった高速算法がいくつか提案されており、
それらの詳細は特開平７−３１２５３５号公報、特開平
７−９２９８０号公報に記載されている。また、負の時
刻の入出力を零として、ｐを無限大とした場合が、ＲＬ
Ｓアルゴリズムに対応する。 【０００６】ＥＳ射影アルゴリズムは、射影アルゴリズ
ムに反響路の変動特性に着目したＥＳアルゴリズムを組
み合わせたもので、射影アルゴリズムよりさらに収束速
度の大きな反響消去装置を提供することができる。ｐ次
のＥＳ射影アルゴリズムは、ｈ ＾(k+1)＝ｈ＾(k)+μ [{ＡＸ(k)}T]+ｅ(k) ＝ｈ＾(k)+μＡＸ(k)[ＸT(k)ＡＸ(k)]-1ｅ(k) ＝ｈ＾(k)+μＡＸ(k)β(k) ＝ｈ＾(k)+μＡ[β1ｘ(k)+β2ｘ(k-1)＋… ＋βpｘ(k-p＋1)] (16) ただし、Ａ ＝ diag[α1, α2, …,αL]：ステップサイズ行列 αi＝ α0λi-1(i=1,2,…,L) λ：インパルス応答変動量の減衰率(０＜λ＜１) μ：第２のステップサイズ(スカラ量) と表される。β(k)はｐ元連立一次方程式 〔ＸT(k)ＡＸ(k)〕β(k)＝ｅ(k) (17) の解である。逆行列演算における不安定性を回避するた
めに小さな正の定数δを用いて 〔ＸT(k)ＡＸ(k)＋δＩ〕β(k)＝ｅ(k) (17)' としてもよい。ただしＩは単位行列である。 【０００７】擬似反響路１８がディジタルＦＩＲフィル
タで構成される場合には, そのフィルタ係数ｈ＾
11(k)は室内反響路１５のインパルス応答ｈ11(k)を直
接模擬したものとなっている。従って、反響路１５の変
動に応じて必要なフィルタ係数修正の大きさは、反響路
インパルス応答ｈ11(k)の変動量と一致する。そこ
で、フィルタ係数修正動作における修正幅を表わすステ
ップサイズ行列Ａはインパルス応答の経時変動特性で
重み付けられている。一般に室内音場におけるインパル
ス応答変動量は減衰率λを用いた指数関数として表わさ
れる。ステップサイズ行列Ａの対角成分αl(l=1,2,
…,L)は図２Ａに示すようにｌの増加に伴ってα0からイ
ンパルス応答の指数減衰特性と同じ傾きで指数減衰し０
に漸近する。このアルゴリズムは、人や物の移動により
室内反響路のインパルス応答が変動する場合に、その変
動量(インパルス応答の差分)はインパルス応答と同じ減
衰率で指数減衰するという音響学的知見を利用したもの
である。変動の大きいインパルス応答の初期の係数は大
きなステップで、変動の小さいインパルス応答の後期の
係数は小さなステップで修正することにより、収束速度
の大きな反響消去装置を提供することができる。 【０００８】反響消去装置を複数のＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔ
ａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）チップで構
成する場合には、図２Ｂに示すようにステップサイズα
lの指数減衰曲線を階段状に近似し、各チップ毎に一定
のαlを設定する。これにより、従来の射影アルゴリズ
ムとほぼ同等の演算量と記憶容量でＥＳ射影アルゴリズ
ムを実現することができる。ＥＳ射影アルゴリズムの詳
細は特開平5-244043、文献S.Makino and Y.Kaneda,“Ex
ponentially weighted step-size projectionalgorithm
for acoustic echo cancellers”, Trans. IEICE Japa
n, vol.E75-A,no.11, pp.1500-1508, Nov.1992 に記載
されている。 【０００９】以上より、ｈ＾(k)の更新式を従来装置
で用いられているＮＬＭＳアルゴリズムによる場合と
(ＥＳ)射影アルゴリズムによる場合とで比較すると、Ｎ
ＬＭＳアルゴリズムによる式(５)では、ｈ＾(k)は入
力信号ベクトルｘ(k)の方向に更新される。一方、(Ｅ
Ｓ)射影アルゴリズムによる式(９), (16)では、ｈ＾
(k)は式(９), (16)の第４式右辺第２項以降をｖ(k)＝β1ｘ(k)＋β2ｘ(k-1)＋…＋βpｘ(k-p+1) (18) とおいて、このｖ(k)の方向、すなわち、入力信号ベ
クトルｘ(k)から過去の入力信号ベクトルｘ(k-1),
…, ｘ(k-p+1)の全てとの相関を除去したベクトルの
方向に更新される。つまり修正ベクトルｖ(k)が入力
信号中の過去の信号と同様のものをなるべく除去した信
号となるようにβ1〜βpを決める。 【００１０】また、従来において、信号を複数の周波数
帯域に分割し、その各周波数帯域について、ＮＬＭＳア
ルゴリズム等により、反響路１５の変動にもとづく擬似
反響路１８のフィルタ係数の逐次修正を行い、これら各
周波数帯域ごとの残差を合成して出力するサブバンド法
が知られている。これは例えば、米国特許第5,272,69
5、文献S.Gay and R.Mammone,“Fast converging subba
nd acoustic echo cancellation using RAP on the WER
DSP16A”, Proc.ICASSP90, pp.1141-1144, Apr.1990な
どに示されている。このサブバンド法により、周波数領
域で信号の平坦化、いわゆる白色化が行われ、反響路の
変動時の擬似反響路フィルタ係数の推定における収束速
度が速くなる。 【００１１】通信会議システム用反響消去 さて、一般にＩ(＞２)チャネルの再生系とＪ(＞１)チャ
ネルの集音系とで構成される通信会議システムの場合の
反響の消去は、図３に示すような構成により行われる。
すなわち再生側の全Ｉチャネルと集音側の各１チャネル
との間にＩ入力１出力時系列信号を処理するＩチャネル
反響消去装置２２1,２２2,…, ２２Jをそれぞれ接続し
た反響消去システム２３として実現される。この場合シ
ステム全体でＩ×Ｊ個の反響路１５ij(１＜ｉ＜Ｉ, １
＜ｊ＜Ｊ)が存在する。このシステムの構成単位である
再生側の全Ｉチャネルと集音側の各１チャネルとの間に
接続されるＩチャネル反響消去装置２２1,２２2,…, ２
２Jについては、図１に示した反響消去装置１４の構成
を拡張して、図４に示すように構成される。これは例え
ば電子情報通信学会論文誌 '８６／１０ Ｖｏｌ. Ｊ６
９−Ａ Ｎｏ. １０「多チャネル適応ディジタルフィル
タ」に詳しく述べられている。ここで、集音側が第ｊ集
音チャネル(１＜ｊ＜Ｊ)に接続されているＩチャネル反
響消去装置２２ jを考える。第ｊチャネルの集音器１６j
で集音される反響信号は、各再生チャネルの受話信号が
それぞれの反響路１５1j〜１５Ijを経て集音側で全て加
算されることにより得られるために、反響路推定をどの
再生チャネルについても、統一的に同じ１つの残留反響
信号ｅj(k)のみを評価して行なうための工夫が必要とな
る。まず、各再生チャネルの受話信号について、受話信
号蓄積・ベクトル生成部(１７1,１７2,…, １７I)によ
り、受話信号ベクトルｘ1(k)＝［ｘ1(k), ｘ1(k-1),…, ｘ1(k−L1+1)]T (19) ｘ2(k)＝［ｘ2(k), ｘ2(k-1),…, ｘ2(k−L2+1)]T (20) ： ｘI(k)＝［ｘI(k), ｘI(k-1), …, ｘI(k−LI+1)]T (21) を生成する。但し、L1,L2,…, LIはタップ数で、各反響
路１５1j, １５2j, …,１５Ijの残響時間に対応させ
て、あらかじめ設定する定数である。これらのベクトル
をベクトル結合部２４によって、ｘ(k)＝［ｘ1 T(k), ｘ2 T(k),…, ｘI T(k)]T (22) と結合する。また、反響路推定部１９jにおいても、各
再生チャネルと第ｊ集音チャネルとの間のＩ個の反響路
を模擬するための、各擬似反響路ベクトルｈ＾ 1j(k),
ｈ＾2j(k),…, ｈ＾Ij(k)を結合してｈ＾j(k)＝［ｈ＾1j T(k),ｈ＾2j T(k),…, ｈ＾Ij T(k)]T (23) として扱う。擬似反響路結合ベクトルｈ＾j(k)の更新
は、ＮＬＭＳアルゴリズムを用いた場合、ｈ＾j(k+1)=ｈ＾j(k)+μｅj(k)ｘ(k)／(ｘT(k)ｘ(k)) (24) のように行なわれる。擬似反響路１８jでは、内積演算 ｙ＾j(k)＝ｈ＾j T(k)ｘ(k) (25) により、第ｊ集音チャネルで集音された反響信号ｙj(k)
に対する擬似反響信号ｙ＾j(k)を生成する。このよう
に、各チャネル毎のベクトルを結合して１つのベクトル
として扱うことにより、基本的な処理の流れは、図１に
示した１チャネル反響消去装置と同様となる。 【００１２】 【発明が解決しようとする課題】Ｉチャネルの再生系と
Ｊチャネルの集音系とで構成される通信会議システムに
用いられる従来の反響消去システムの欠点のうち、この
発明が解決しようとするものを、具体例に沿って説明す
る。図５に示すように、Ａ地点とＢ地点との間におい
て、２チャネルで集音・再生を行なうステレオ音声会議
装置に従来の反響消去システムを適用した場合、Ｂ地点
側の反響路が全く変動しない場合においても、Ａ地点側
で発話者が移動あるいは交替を行なう度にその発話に対
するＢ地点からの反響音が増大するという問題がある。
これは、Ｂ地点側の反響消去システムにおいて反響路推
定が正しく行なわれていないために起こる問題である。 【００１３】そこで、この問題を説明するために、Ｂ地
点における反響消去システムの構成単位である２チャネ
ル反響消去装置のうちの１つである第１集音チャネルに
接続された装置２２ｂ1の動作に注目する。以下では、
各再生チャネルの動作を明確化するために、従来技術の
項で用いた結合ベクトルの各再生チャネルについての要
素が明示された形で表記する。結合ベクトルを用いずに
各再生チャネル毎のベクトルで表記するＢ地点側におけ
る２チャネル受話信号ベクトルをｘ1(k)とｘ2(k)と
する。各再生チャネルに対する真の反響路１５11, １５
21の反響路ベクトルをｈ11(k),ｈ21(k)とすると、
これら反響路１５11, １５21を経て集音される反響信号
ｙ1(k)は、 ｙ1(k)＝ｈ11 T(k)ｘ1(k)＋ｈ21 T(k)ｘ2(k) (26) と表される。一方、反響消去装置内で生成される擬似反
響信号ｙ＾1(k)は、装置内で生成される擬似反響路ｈ
＾11(k)とｈ＾21(k)とを用いて、 ｙ＾1(k)＝ｈ＾11 T(k)ｘ1(k)＋ｈ＾21 T(k)ｘ2(k) (27) と得られる。Ａ地点から一人の話者が発話した場合に
は、この受話信号ベクトルｘ1(k)とｘ2(k)との間に
は、非常に強い相互相関がある。ｘ1(k)とｘ2(k)と
の間に、一定な強い相互相関がある場合には、 ｙ＾1(k)＝ｙ1(k) (28) の解としての結合ベクトル［ｈ＾11 T(k),ｈ＾
21 T(k)]は無数に存在し、ｘ 1(k)とｘ2(k)との相互
相関に固有な部分空間Ｈxを形成する。このため、Ｎ
ＬＭＳアルゴリズムのような一般的な逐次誤差最小化ア
ルゴリズムを用いた場合に、［ｈ＾11 T(k),ｈ＾21 T
(k)]は初期値から部分空間Ｈxまでの距離が最小とな
る点に収束し、一般に真値［ｈ11 T(k),ｈ21 T(k)]に
は収束しない。 【００１４】説明を簡単にするために、一定なスカラー
値ｐ1,ｐ2と原信号ベクトルｓ(k)により、受話信号ベ
クトルｘ1(k), ｘ2(k)が、ｘ1(k)＝ｐ1ｓ(k), ｘ2(k)＝ｐ2ｓ(k) (29) と表される場合を考える。［ｈ＾11 T(k),ｈ＾
21 T(k)]が存在し得る部分空間Ｈxは、 p1ｈ＾11(k)+p2ｈ＾21(k)＝p1ｈ11(k)+p2ｈ21(k) (30) を満たす図６Ａ中の直線のように見なすことができ、初
期値０から適応を開始した場合、収束点［ｈ＾
11p T(k),ｈ＾21p T(k)]は、ｈ＾11p(k)=p1 2(ｈ11(k)+p2ｈ21(k)/p1)/(p1 2+p2 2)≠ｈ11(k) (31) ｈ＾21p(k)=p2 2(p1ｈ11(k)/p2＋ｈ21(k)/(p1 2+p2 2)≠ｈ21(k) (32) のように得られる。このため、スカラー値ｐ1とｐ2との
間の比が変動した時点で、式(30)は満足されなくなるた
め、反響を消去できなくなり、反響が増大する。 【００１５】以上の例からも分かるように、一般にＩチ
ャネルの再生系とＪチャネルの集音系とで構成される通
信会議システムに、従来の反響消去装置を適用した場合
は、各チャネルの受話信号間に相互相関がある場合に、
反響路の推定が正しく行なわれないため、受話信号間の
相互相関が変動する度に反響が増大する問題が生じる。 【００１６】この問題に対して、射影アルゴリズム等を
用いて各チャネルの受話信号間の相互相関の変動の情報
を抽出して利用することにより、真値への収束速度を改
善できることが特願平７−５０００２で提案されてい
る。しかし、全周波数帯域におけるインパルス応答に対
して射影アルゴリズム等により修正を行なうこの提案の
方法法では、まだまだ収束速度がおそいという問題があ
った。また、収束速度を向上させるためには、非常に高
い射影次数が必要であり、演算量が増加するという問題
がある。 【００１７】さて、前述のように射影アルゴリズム及び
ＥＳ射影アルゴリズムは入力信号の自己相関を取り除く
ことにより収束速度を上げているものである。一方、信
号を複数の周波数帯域に分割して処理するサブバンド法
は入力信号を周波数領域で平坦化(白色化)することによ
り収束速度を上げているものである。ここで、サブバン
ド構成にすることにより、相互相関に対してどのような
影響があるかは、全く知られていない。むしろ、ステレ
オエコーキャンセラ（ステレオ反響消去装置）にサブバ
ンド法を適用しても前述したステレオエコーキャンセラ
の問題は何ら解決されず、無駄だと思われてきた。その
ため、これまでずっと、フルバンド法が用いられてき
た。この発明の目的は、従来の多チャネル音声通信会議
用反響消去システムにおいて、以上に挙げたような問題
を解決する多チャネル音声通信会議用の反響消去方法を
提供することにある。 【００１８】 【課題を解決するための手段】この発明の方法を説明す
るに先立ち、この発明の一部の考え方のもとになる多チ
ャネル受話信号間の相互相関が変動した場合における、
多チャネル反響消去装置の反響路推定部の動作について
考察する。簡単のため、式(29)で表される２チャネルス
テレオ受話信号ｘ1(k)とｘ2(k)との相互相関が変動
した場合として、式(29)のｐ1, ｐ2がそれらとは比関係
の異なるｑ1, ｑ2に変化した例を考える。まず、〔ｈ
＾11 T(k), ｈ＾21 T(k)〕は、式(31), (32)の〔ｈ＾
11p T(k), ｈ＾21p T(k)〕に収束する。次に、ｐ1とｐ2
とがｑ1とｑ2に変化したとき、〔ｈ＾11p T(k), ｈ
＾21p T(k)〕を“初期値”として、そこから最短距離に
ある〔ｈ＾11q T(k), ｈ＾21q T(k)〕に収束する。こ
の動作は、図６Ｂに示すように幾何学的に解釈される。
ここで、収束点(ｈ＾11q, ｈ＾21q)は収束点(ｈ
＾11p, ｈ＾21p)から直線ｈ＾11ｑ 1＋ｈ＾21ｑ2
＝ｈ11ｑ1＋ｈ21ｑ2におろした垂線の交点になる。
従って図６Ｂにおけるフィルタ係数誤差ベクトルｅp,
ｅqのノルムは、一般に‖ｅp‖＞‖ｅq‖の関係にある
ことが自明である。このことは、一般に、受話信号間の
相互相関の変化の度に、フィルタ係数誤差ベクトルのノ
ルムが小さくなることを意味している。つまり、多チャ
ネル受話信号間の相互相関の変動は、反響消去装置内に
おいて反響路推定が誤っている場合に、反響の増大をひ
き起こすが、無限回の変動が繰り返された末には、反響
路推定部における真の反響路の推定を可能とする有効な
情報であると捉えることができる。 【００１９】この発明による多チャネル反響消去方法に
は第１の方法と、第２の方法と、第３の方法とがある。
第１の方法としては、多チャネル反響消去方法におい
て、サブバンド法を用いる。サブバンド法では間引きに
より各サンプル間の時間間隔が広がっているため、相互
相関の変動の情報が強調される。もちろん１チャネル反
響消去方法にサブバンド法を用いた場合と同様に、入力
信号の周波数領域での平坦化(白色化)も同時に行なわれ
る。これにより真値推定の収束速度が向上する。 【００２０】第２の方法としては、第１の方法において
残留反響信号と各チャネルの受話信号とから修正ベクト
ルを求め、この修正ベクトルを用いて、各反響路のイン
パルス応答の推定を逐次修正するが、この発明では各チ
ャネル間の過去の受話信号の相互相関に対する現在の受
話信号間の相互相関の変動成分を抽出し、この変動成分
を修正ベクトルとする。一例として、各チャネル間の相
互相関の変動を強調する方法として(ＥＳ)射影アルゴリ
ズムを用いる。このように、サブバンド多チャネルエコ
ーキャンセラに(ＥＳ)射影アルゴリズムを用いると、サ
ブバンド法では間引きによりタップ数が減っているた
め、サブバンドの相互相関の変動の強調にさらに(ＥＳ)
射影アルゴリズムの相互相関の変動の強調効果が相乗さ
れ、予期せぬ効果を生み、少ない射影次数で非常に速い
収束速度が得られる。さらに、射影次数を各周波数帯域
で最適に設定することにより、少ない演算量で最大の効
果を得ることができる。 【００２１】第３の方法としては、第１の方法において
受話信号間の相互相関を、聴感上の違和感のない範囲で
能動的に変動させる機能を付加して、各再生器で音響信
号を再生し、この相互相関の変動が付加された受話信号
を擬似反響路ベクトルの修正ベクトルの導出に利用す
る。さらに, 付加する機能を各周波数帯域で異なるもの
に最適に設定することにより、聴感上の劣化を最小限に
押えることができる。 【００２２】 【発明の実施の形態】図７は前記第１の方法および第２
の方法を用いたこの発明の反響消去方法を適用した反響
消去装置の機能構成例を示し、図３と対応する部分には
同一符号を付けてある。受話信号ｘi(k')はスピーカ１
２iで音声に再生されると共に周波数帯域分割部５１i内
で周波数帯域別のＮ個の実数信号ｘin(k)(n=0,1,…,N-
1)に分割される。一方、スピーカ１２iからの再生音声
が反響路１５ijを経てマイクロホン１６jにより反響信
号ｙj(k')としてピックアップされる。この反響信号ｙj
(k')は周波数帯域分割部５２j内で周波数帯域分割部５
１iと同一の分割特性で周波数帯域別のＮ個の実数信号
ｙjn(k)に分割される。以降、ｊについてはすべて同様
の処理となるので、簡単のためｊは省略して記述する。 【００２３】周波数帯域分割部５１iで分割されたそれ
ぞれの周波数帯域には受話信号蓄積・ベクトル生成部１
７in、ベクトル結合部２４n、擬似反響路１８n、反響路
推定部１９nからなるＩチャネル反響消去装置２２nが設
けられてあり、それぞれの擬似反響路１８nは擬似反響
信号y^n(k)を生成し、減算器２１nでこれら擬似反響信
号y^n(k)を対応する周波数帯域の反響信号yn(k)から差
し引くことにより反響信号yn(k)は消去される。ここで
擬似反響路１８nは反響路１５の経時変動に追従する必
要があり、残差en(k)＝yn(k)−y^n(k)が０に近づくよう
に、射影アルゴリズムまたはＥＳ射影アルゴリズムを用
いた推定部１９nによって擬似反響路ベクトルｈ＾
n(k)が逐次推定され、擬似反響路１８nの修正が行なわ
れることによって、常に最適な反響消去が維持される。
各周波数帯域の誤差信号(残差信号)en(k)は周波数帯域
合成部５３jで全周波数帯域の誤差信号e(k')に合成さ
れ、送信端４に出力される。 【００２４】図８は周波数帯域分割部５１の内部の機能
構成を示しており、A/D 変換器５により受話信号x(t)が
サンプル値化され、帯域通過フィルタ２０nにより帯域
制限される。または、帯域通過フィルタ２０nを用いる
代わりに、文献Crochiere andRabiner,“Multirate Dig
ital Signal Processing”, Englewood Cliffs, NJ:Pre
ntice-Hall, pp.52-56, 1983 に記載されているSSB(Sin
gle Side Band)法を用いても、帯域制限された実数信号
xn(k')を得ることができる。帯域制限された実数信号xn
(k')は間引き率Ｒで間引かれ実数信号xn(k)とされる。
以下、分割された各周波数帯域のこの信号xn(k)をサブ
バンド受話信号と呼ぶ。反響信号y(k')に対する周波数
帯域分割部５２も図８の周波数帯域分割部５１と同様に
構成されており、これによって周波数帯域毎に分割され
た反響信号yn(k)をサブバンド反響信号と呼ぶ。 【００２５】サブバンド法では周波数帯域幅が狭まって
おり、間引きにより各サンプル間の時間間隔が広がって
いるため、相互相関の変動の情報が強調される。このた
め、真値への収束速度が早まる。さらに、第２の方法で
は前述したように、各チャネルの受話信号間の相互相関
の変動の情報を抽出して利用する。図９に各周波数帯域
における反響消去装置２２jを示す。図４と対応する部
分に同一符号を付けてある。この発明では各反響消去装
置２２1〜２２jに相互相関変動成分抽出部３１を設け
る。相互相関変動成分抽出部３１では、受話信号結合ベ
クトルｘ(k)と残留反響信号ｅj(k)の情報を蓄積し、
自己相関除去ベクトル、つまり修正ベクトルｖ(k)を
生成する。このベクトルｖ(k)は、ｘ(k)が相互相関
の高い多チャネル信号ベクトルの結合ベクトルである場
合、各チャネル間の相互相関の変わらない成分は除去さ
れて、相互相関の変動成分が強調されたベクトルとな
る。修正部３２では、現在の推定反響路ベクトルｈ＾
j(k)に対し、修正ベクトルｖ(k)を用いて擬似反響路
結合ベクトルｈ＾j(k)を更新し、これを擬似反響路１
８jへ出力する。 【００２６】従来装置の構成においては、各チャネル間
の受話信号ベクトルを結合して扱う。このため、各チャ
ネルの受話信号間の相互相関は、受話信号結合ベクトル
と過去の受話信号結合ベクトルとの相関関係である自己
相関の中に現れる。よって、各チャネルの受話信号につ
いて、相互相関の変動していない成分を除去して、相互
相関の変動した成分を抽出するためには、受話信号結合
ベクトルの自己相関を小さくする、つまり受話信号結合
ベクトルの自己相関を除去する手法を用いればよい。こ
のような手法として、１チャネル反響消去装置におい
て、射影アルゴリズム、ＲＬＳアルゴリズム、あるいは
線形予測を用いる方法等が提案されている。これらのう
ち、線形予測による手法は、音声信号を線形予測して、
その線形予測係数を用いて音声信号の自己相関を除去す
るものである。ＲＬＳアルゴリズムは、射影アルゴリズ
ムの特殊な場合とみなすことができる。そこで、この発
明では、最も現実的な手法の例として、射影アルゴリズ
ムを用いた場合における受話信号結合ベクトルの自己相
関除去手法を説明する。 【００２７】図１０は第ｎ番目の周波数帯域の推定部１
９nの内部の機能構成例としてｐn次のＥＳ射影アルゴリ
ズム(Ａ＝Ｉの時には射影アルゴリズム)を用いた場
合を示す。受話信号記憶部３１はサブバンド受話信号xn
(k)が与えられる毎にそれぞれ連続するＬn個ずつのサブ
バンド受話信号からなるpn個のサブバンド信号ベクトルｘn (k)＝ [xn(k),xn(k-1),…,xn(k-Ln+1)]Tｘn (k-1)＝ [xn(k-1),xn(k-2),…,xn(k-Ln)]T :ｘn (k-pn+1)＝ [xn(k-pn+1),xn(k-pn),…,xn(k-pn-Ln
+2)]T を生成し、更にこれらベクトルからサブバンド受話信号
行列Ｘn (k)＝ [ｘn(k),ｘn(k-1),…,ｘn(k-pn+1)] を生成する。Ｌnはｎ番目の周波数帯域の擬似反響路１
８nを構成するFIR フィルタのタップ数である。なおこ
れらの式中のｘn(k),ｘn(k-1),…はそれぞれ式（２
２）で与えられるベクトル結合したベクトルである。つ
まり受話信号記憶部３１には１乃至Ｉチャネルのサブバ
ンド受話信号ｘn(k)がベクトル結合したＸn(k)が入
力される。 【００２８】ただし、ｎ番目の周波数帯域ではpn次の射
影アルゴリズム又はＥＳ射影アルゴリズムを実行するも
のとする。ステップサイズ行列記憶部３２には第１のス
テップサイズ行列Ａn＝diag[αn1,αn2,…,αnLn] が
記憶される。ステップサイズ行列Ａnは対応する周波
数帯域におけるインパルス応答の変動特性で重み付けら
れている。 【００２９】一般的な室内を対象とする場合には、第ｎ
番目の周波数帯域におけるインパルス応答変動量は減衰
率γnを用いた指数関数として表わされる。自己相関演
算部３３では第１のステップサイズ行列Ａnで重み付
けたサブバンド受話信号行列Ｘn(k)の自己相関行列
Ｘn(k)TＡnＸn(k)が演算される。この演算された
自己相関行列と、残差記憶部３４からの残差en(k)とが
βn(k)演算部３５に供給されて次式のpn元連立一次方
程式 [Ｘn(k)TＡnＸn(k)]βn(k)＝ ｅn(k) (33) を解くことにより、定数βn(k)を求める。逆行列演算
における不安定性を回避するために、小さな正の定数δ
nを用いて式(33)の代わりに次式 [Ｘn(k)TＡnＸn(k)＋δnＩ]βn(k)＝ ｅn(k) (33)' を使ってもよい。ただし、Ｉは単位行列である。ステ
ップサイズ記憶部３６からの第２のステップサイズμn
と、Ａn, Ｘn(k), βn(k)とが修正ベクトル演算
部３７に供給されて修正ベクトル μnＡnＸn(k)βn(k) (34) が演算され、その修正ベクトルは加算器３８へ供給され
てタップ係数記憶部３９からのＬn個の要素からなる擬
似反響路ベクトルｈ＾n(k)に加算されて修正された擬
似反響路ベクトルｈ＾n(k+1)が得られる。演算結果
ｈ＾n(k+1)は擬似反響路１８nへ出力されると同時
に、タップ係数記憶部３９の値を更新する。 【００３０】以上の操作をサブバンド受話信号xn(k)が
与えられる毎に繰り返すことにより、擬似反響路１８n
は次に示す(35)式に従って逐次修正され、擬似反響路ベ
クトルｈ＾n(k)は真の擬似反響路１５の第ｎ周波数帯
域におけるインパルス応答ｈn(k)に近づいてゆく。ｈ＾n(k+1)＝ ｈ＾n(k)＋μnＡnＸn(k)βn(k) (35) ただし、Ａn ＝ diag[αn1, αn2, …, αnLn] ：第ｎ周波数帯域のステップサイズ行列 αnl＝αnoγn l-1(l＝１, ２, …, Ｌn) γn：第ｎ番目の周波数帯域におけるインパルス応答変
動量の減衰率 Ｌn：第ｎ周波数帯域のタップ数ｈ ＾n(k)＝[h^n1(k), h^n2(k), …, h^nLn(k)]T ：第ｎ周波数帯域の擬似反響路ベクトルｅn(k)＝[en(k),(1-μn)en(k-1),…,(1-μn)pn-1en(k-pn+1)]T (36) en(k)＝ yn(k)−ｈ^n(k)Tｘn(k) ：第ｎ周波数帯域の推定誤差Ｘn(k)＝ [ｘn(k),ｘn(k-1),…,ｘn(k-pn+1)] (37) ｘn(k)＝ [xn(k),xn(k-1),…,xn(k-Ln+1)]T (38) ：第ｎ周波数帯域の受話信号ベクトルβn(k)＝ [βn1, βn2, …, βnpn]T (39) μn：第ｎ周波数帯域の第２のステップサイズ(スカラ
量) ここで特筆すべきことは、相互相関の変動は各周波数帯
域によって異なり、一般に、低域では小さく高域では大
きいという点である。この点を考慮すれば、相互相関の
変動の小さい周波数帯域では射影次数を大きくしてして
収束速度を早め、相互相関の変動の大きい周波数帯域で
は射影次数を小さくすることにより、少ない演算量で全
体としての収束速度を均一にすることができる。 【００３１】もう一つ特筆すべきことは、各帯域のタッ
プ数Ｌnは間引きにより少なくなっているという点であ
る。(ＥＳ)射影アルゴリズムでは、次数ｐと収束特性の
関係はタップ数Ｌにより影響を受ける。すなわち、タッ
プ数Ｌが大きい場合には、完全に収束速度が飽和するた
めには次数ｐを大きくする必要があり、タップ数Ｌが小
さい場合には、小さな次数ｐで完全に収束速度が飽和す
る。例えば、タップ数Ｌが1000程度の場合には、完全に
収束速度が飽和するためにはｐが５０〜１００次程度必
要であるのに対して、帯域分割と間引きによりタップ数
Ｌnが６４程度に小さくなった場合には、１６〜３２次
程度で十分となる。 【００３２】このように、サブバンド多チャネルエコー
キャンセラにさらに(ＥＳ)射影アルゴリズムを用いる
と、サブバンド法では間引きによりタップ数が減ってい
るため、サブバンドの相互相関の変動の強調にさらに
(ＥＳ)射影アルゴリズムの相互相関の変動の強調効果が
相乗され、予期せぬ効果を生み、少ない射影次数で非常
に速い収束速度が得られる。さらに、射影次数ｐを各周
波数帯域で最適に設定することにより、少ない演算量で
最大の効果を得ることができる。 【００３３】図１１に示す一般的な音声の周波数スペク
トルの例では、受話信号を複数の周波数帯域Ｆ0,Ｆ1,
…,ＦN-1に分割した場合には、各帯域でそのスペクトル
形状が異なる。その結果、各帯域の収束速度が飽和する
ために必要となる(ＥＳ)射影アルゴリズムの次数も異な
る。一例を挙げれば、図１１中の帯域Ｆg では、スペク
トルが複雑に変化しているため、必要な(ＥＳ)射影アル
ゴリズムの次数は大きく、帯域Ｆnではスペクトルが平
坦に近いため、必要な(ＥＳ)射影アルゴリズムの次数は
小さい。 【００３４】従って、この発明では各帯域においてその
帯域に適した、つまり収束速度が最も速く、かつ次数が
最も少ないような次数を決める。このため、図７中に示
す次数決定制御部５４を設ける。その内部の機能構成例
を図１２に示す。それぞれの周波数帯域における(ＥＳ)
射影アルゴリズムの次数ｐnは、次数決定制御部５４で
次のように決定する。 【００３５】方法１：次数ｐnを変えながらｙnとｅnと
から収束の様子を観測する。この場合の次数決定制御部
５４は図１２に示すように、それぞれの周波数帯域毎に
設けられた次数決定部５４0〜５４N-1から構成されてい
る。各周波数帯域において、例えば次数pn=1と決め、サ
ブバンド受話信号xn(k)が入力される毎に得られるサブ
バンド反響信号ynと残差信号enの比(echo return loss
enhancement：ERLE)rp n=20log10(yn/en)である反響消去
量を求めることにより例えば図１３に模式的に示すよう
な反響消去量ERLEの収束曲線が得られる。同様にpnを順
次大にした場合についても同様のERLE収束曲線が得られ
る。そこで、方法１では、時間k=0 からpn次の(ＥＳ)射
影アルゴリズムによる反響消去処理を開始し、次数決定
部５４nにおいて予め決めた時点k=kKでのERLEの値rsを
求めることを単調増加する一連の次数pn=ps,s=1,2,…,
例えばps+1=ps+1,p1=1、について順次繰り返し実行し、
各次数pn=psについて反響消去量rsを求める毎にその前
の次数pn=ps-1で求めた反響消去量rs-1からの増加の、
次数の増加(ps-ps-1)に対する割合R=(rs-rs-1)/(ps-p
s-1)を求め、この値が予め決めた閾値Rthより最初に小
さくなる次数pn=psを決定する。 【００３６】図１４は第１の次数決定方法による具体的
な次数決定手順の例を示す。次数決定部５４nはステッ
プＳ１で整数パラメータｓ, ｋをそれぞれ１と０に初期
設定し、ステップＳ２で次数pn=psとし、対応する周波
数帯域の推定部１９nに与える。ステップＳ３でサブバ
ンド受話信号xn(k)が入力されると、ステップＳ４で受
話信号ベクトルｘn(k)を擬似反響路１８nに入力して
擬似反響信号y^n(k)=ｈ＾n(k)Tｘn(k)を得て、その
擬似反響信号y^n(k)の、サブバンド反響信号yn(k)に対
する推定誤差en(k)=yn(k)-y^n(k)を減算器２１nで求め
る。更に、推定部１９nにおいて時点ｋを最新時点とす
るpn+Ln個のサブバンド受話信号xn(k),xn(k-1),…,xn(k
-pn-Ln+2)とpn個の推定誤差en(k),en(k-1),…,en(k-pn+
1)とを使ってp n=ps次の(ＥＳ)射影アルゴリズムにより
擬似反響路ベクトルｈ＾n(k+1)を推定する。更に、推
定したｈ＾n(k+1)を対応する擬似反響路１８nに設定
する。即ち、ステップＳ４ではサブバンド受話信号x
n(k)が入力される毎に、図７の反響消去装置における第
ｎ番目の周波数帯域に係わる部分によりpn=ps次の(Ｅ
Ｓ)射影アルゴリズムに基づく反響消去処理が行われ
る。 【００３７】ステップＳ５で時間ｋが予め決めた時間kK
に達したか判定し、達していなければステップＳ６でｋ
を１歩進してステップＳ３に戻り、ステップＳ３, Ｓ４
で同様のpn次(ＥＳ)射影アルゴリズムによる反響消去処
理を実行する。時間ｋがkKに達するまで反響消去処理を
繰り返し実行し、k=kKとなった時点でステップＳ７にお
いて次数決定部５４nはその時のサブバンド反響信号ys=
yn(kK)と推定誤差es=e n(kK)から反響消去量rs=20log
10(ys/es)を求め、更に、次数増加(ps-ps-1)に対する反
響消去量の増加の割合(即ち収束速度の飽和の程度)R=(r
s-rs-1)/(ps-ps-1)を求める。ただしs=1の場合R=∞とす
る。次にステップＳ８で収束速度の飽和の程度Ｒが予め
決めた値Rthより小さくなったか判定し、Rthより小とな
っていない(収束速度が飽和していない)場合はステップ
Ｓ１０でｋを０にリセットし、ｓを１歩進してステップ
Ｓ２に戻り、次数pn=psについて再び前述と同様の処理
ステップＳ３〜Ｓ９を実行する。ステップＳ８でR＜Rth
を満足すれば、収束速度は十分飽和したと判定し、ステ
ップＳ１０でその時の次数psをｎ番目の周波数帯域にお
ける(ＥＳ)射影アルゴリズムの次数pnとして決定し、対
応する推定部１９nに出力する。 【００３８】方法２：あるいは、図１３において、一定
消去量rKに達する時間が次数pnと共に短くなることを利
用して、反響消去量の飽和値に対し、予め決めた割合の
閾値rK、例えば30dBを決める。単調増加する次数pn=ps,
s=1,2,… についてそれぞれ時点k=0からpn=ps次の(Ｅ
Ｓ)射影アルゴリズムによる反響消去動作を開始し、サ
ブバンド受話信号xn(k)が入力される毎に図１２の次数
決定部５４nで反響消去量rs=20log10(ys/es)を求めるこ
とを繰り返し、rs＞rKとなる時点ksを得る。前の次数p
s-1で得た時点ks-1との差(ks-1-ks)の、次数の増加(ps-
ps-1)に対する割合R=(ks-1-ks)/(ps-ps-1)が予め決めた
閾値Rthより小さくなる次数pn=psを決定する。この場合
の次数決定処理手順を図１５に示す。 【００３９】図１４の場合と同様にステップＳ１で整数
パラメータｓ, ｋをそれぞれ１と０に初期設定し、ステ
ップＳ２で次数pnをpsに決め、ステップＳ３でサブバン
ド受話信号xn(k)が入力される毎にステップＳ４でps次
の(ＥＳ)射影アルゴリズムによる反響消去処理を行う。
この第２の方法ではステップＳ５で次数決定部５４nは
サブバンド反響信号ys=yn(k)と推定誤差es=en(k)から反
響消去量rs=20log10(y s/es)を求め、ステップＳ６で反
響消去量rsが予め決めた値rKより大となったか判定し、
rs＞rKとなっていなければステップＳ７でｋを１歩進し
てステップＳ３に戻り、以下ステップＳ４, Ｓ５, Ｓ６
で同様の処理を繰り返す。rs＞rKとなるとステップＳ８
で現在の時点ｋを次数pn=psで消去量rsがrKに達した時
点ksと判定し、次数pn=ps-1の場合にrKに達した時点k
s-1からの時間差(ks-1-ks)の、次数変化(ps-ps-1)に対
する割合、即ち収束速度の飽和の程度をR=(ks-1-ks)/(p
s-ps- 1)として求める。ただし、s=1の時はR=∞とする。
次にステップＳ９でＲが予め決めた閾値Rthより小さく
なったか判定し、なっていなければステップＳ１０でｋ
を０にリセットし、ｓを１歩進してステップＳ２に戻
り、ステップＳ２〜Ｓ９の処理を繰り返す。ステップＳ
９でR＜Rthと判定された場合は、ステップＳ１１でその
時点での次数pn=psをｎ番目の周波数帯域における(Ｅ
Ｓ)射影アルゴリズムの次数pnと決定し、対応する推定
部１９nに設定する。 【００４０】上述の第１及び第２のいずれの方法の場合
も、ｎ番目の周波数帯域において、単調増加させる(Ｅ
Ｓ)射影アルゴリズムの次数pn=ps, s=1,2,…として、例
えばp s+1=ps＋d,ｄは１以上の一定の整数、としてもよ
いし、ps+1=ps＋sdとしてもよいし、あるいはps+1=c
ps、ｃは２以上の一定整数、としてもよい。その他、漸
次増加する関数であればどのような単調増加関数であっ
てもよい。 【００４１】方法３：pn次の(ＥＳ)射影アルゴリズム
は、入力信号xnを(pn-1)次の白色化ＦＩＲフィルタ(即
ちタップ数pnの線形予測フィルタ)に通すことと等価で
ある。そこで、図１６に示すように次数決定制御部５４
の各次数決定部５４n(n=0,1,…,N-1)を(pn-1)次の白色
化ＦＩＲフィルタ54Fnと予測分析部54Pnで構成する。予
測分析部54Pnは白色化FIR フィルタ54Fnに入力される一
連のLn個の各サブバンド受話信号xn(k-j),j=0,1,…,Ln-
1,に対し、Ln個の予測誤差εn(k-j),j=0,1,…,Ln-1, の
２乗和Σεn 2(k-j)＝ Σ{xn(k-j)-Σanixn(k-j-i)}2 (40) ただし、左辺及び右辺第１のΣはj=0〜Lnについて、右
辺第２のΣはi=1〜pn-1についての総和とする、が最小
となる予測係数ani,i=1,2,…,pn-1を求める(一般に線形
予測分析と呼ばれ、周知の技術である)。これによって
得られた予測係数ani をフィルタ54Fnに設定して出力に
得られるLn個の予測誤差εn(k-j), j=0,1,…,Ln-1をベ
クトルεn(k)＝[εn(k),εn(k-1),…,εn(k-Ln+1)] (41) で表すと、予測誤差ベクトルεn(k)は次式εn(k)＝Ｘn(k)ａn(k) (42) と表すことができる。ただしａn(k)＝[1,-an1,-an2,…,-anpn-1]T (43) 式(42)はサブバンド受話信号行列Ｘn(k)に対する白色
化処理を表しており、この白色化処理により得られた予
測誤差ベクトルεn(k)の共分散行列Ｑn(k)＝εn(k)εn(k)T (44) はLn個の固有値λn0,λn1,…,λnLn-1を有している。そ
れらの固有値のうちの最大値λmaxと最小値λminの比Cs
=λmax/λminはサブバンド信号行列Ｘn(k)に対する白
色化の程度を表している。この比Csの値が小さいほど白
色化の程度は大きい。完全な白色化が達成されると比Cs
=1となる。そこで、射影次数pnをpn=ps, s=1,2,… と順
次増加させたときの比Cs, s=1,2,…を求め、比Csが予め
決めた閾値Cthより小さくなったとき、あるいはCsの変
化量ΔCs=Cs-1-Csが予め決めた閾値ΔCthより小さくな
ったときの最初の次数psを第ｎ番目の周波数帯域におけ
る射影の次数pnと決める。 【００４２】図１７は第３の方法を使って第ｎ番目の周
波数帯域における(ＥＳ)射影アルゴリズムの次数pnを決
める手順を示す。ステップＳ１で整数パラメータｓを１
とし、ステップＳ２で次数pnをpsに設定し、ステップＳ
３で受話信号行列Ｘn(k)を構成するのに必要な数のサ
ブバンド受話信号xn(k),xn(k-1),…,xn(k-pn-Ln+2)を入
力する。次にステップＳ４で入力されたサブバンド受話
信号に対し式(40)による線形予測分析を行って予測係数
ani,i=1,2,…,pn-1を求め、ステップＳ５で式(42)によ
りサブバンド受話信号に対し白色化処理を行って推定誤
差ベクトルεn(k)を求める。次にステップＳ６で式(4
4)で表される推定誤差ベクトルεn(k)の共分散行列
Ｑn(k)を求め、更にその共分散行列のLn個の固有値λ
0,λ1,…,λLn-1を求める。ステップＳ７で固有値の最
大値と最小値の比Cs=λmax/λminを計算し、ステップＳ
８で比Csが閾値Cthより小となったか判定し、小となっ
ていなければステップＳ９でｓを１歩進してステップＳ
２に戻り、再びステップＳ２〜Ｓ８による同様の処理を
繰り返す。ステップＳ８で比Csが閾値Cthより小と判定
されると、ステップＳ１０で次数psを第ｎ番目の周波数
帯域における(ＥＳ)射影アルゴリズムの次数pnと決定
し、出力する。 【００４３】上述のステップＳ８では比Csを閾値Cthと
比較した場合を示したが、前述のようにステップＳ７で
前回の次数ps-1で得た比Cs-1と今回の次数psで得た比Cs
との差分ΔCs=Cs-1-Csを求め、ステップＳ８でこの差分
ΔCsを予め決めた閾値ΔCthと比較し、ΔCsがΔCthより
小になったらステップＳ１０でその時の次数pn=psを出
力してもよい。次数pn=psを単調に増加させる関数とし
ては前述の第１及び第２の次数決定方法で説明したと同
様な単調増加関数を使うことができる。 【００４４】例えば工場出荷時に、方法１〜３のいずれ
かを用いていろいろな音声について(ＥＳ)射影アルゴリ
ズムの次数ｐnを決定して推定部１９nに予め設定してお
いてもよい。なお、方法１〜３のいずれかを用いていろ
いろな音声、いろいろな分割数Ｎ、タップ数Ｌnについ
て(ＥＳ)射影アルゴリズムの次数ｐnを決定してその標
準的な値を予めＲＯＭ化しておき、使用者が、その反響
消去装置の所望の帯域分割数Ｎと対応して前記ＲＯＭか
ら推定部１９nにｐnを設定するようにしてもよい。 【００４５】ＤＳＰなどを用いて反響消去装置を構成す
る場合には、実時間処理の制約上、(ＥＳ)射影アルゴリ
ズムの次数を完全に収束速度が飽和するレベルまで上げ
ることができない場合も多い。このような場合には与え
られた演算時間の中で装置全体としての性能が最高とな
るように各帯域の次数ｐnを決定する。以上のように各
周波数帯域における(ＥＳ)射影アルゴリズムの次数を、
複数の周波数帯域のそれぞれに対してその装置に許され
る最も好ましい次数に設定することにより、(ＥＳ)射影
アルゴリズムの次数を上げることによる相互相関の変動
の強調と入力信号の白色化の効果を十分に引き出すこと
ができ、収束速度の大きな反響消去装置を得ることがで
きる。 【００４６】図１８にこの発明の他の実施例を適用した
機能構成を示す。この実施例は図７に示した実施例とは
周波数帯域分割方法が異なっており、信号Xn(k), Y
n(k), En(k)および擬似反響路ベクトルＨ^n(k)が複素
数である点が異なる。同様な周波数帯域分割方法を用い
た反響消去装置は前記S.Gay and R.Mammone の文献に示
されている。受話信号x(k')は周波数帯域分割部６１iで
周波数帯域別のＮ個のサブバンド複素数信号Xin(k)(n=
0,1,…,N-1)に分割される。同様に反響信号yj(k')は周
波数帯域分割部６２jで周波数帯域別のＮ個のサブバン
ド複素数信号Yjn(k)に分割される。以降、ｊについては
すべて同様の処理となるので、簡単のためｊは省略して
記述する。 【００４７】それぞれの周波数帯域には受話信号蓄積ベ
クトル生成部１１７n、ベクトル結合部１２４n、擬似反
響路６５nが設けられてあり、擬似反響路６５nからの擬
似反響信号Y^n(k)をサブバンド反響信号Yn(k)から減算
器６６nで差し引くことによりサブバンド反響信号Yn(k)
は消去される。擬似反響路(複素ＦＩＲフィルタ)６５n
は擬似反響路１５の経時変動に追従する必要があり、残
差En(k)＝Yn(k)−Y^n(k)が０に近づくように、複素射影
アルゴリズム又は複素ＥＳ射影アルゴリズムを用いた推
定部６７nによって逐次推定され、擬似反響路６５nの修
正が行なわれることによって、常に最適な反響消去が維
持される。各帯域の誤差信号En(k)は周波数帯域合成部
６３jで全帯域信号e(k')に合成される。この分割・合成
過程はＮ点ＦＦＴを用いて効率的に実行できる。 【００４８】図１９に周波数帯域分割部６１の内部を示
しており、Ａ／Ｄ変換器５により受話信号x(t)がサンプ
ル値化され、その受話信号x(k')に乗算器６８nでWN -k'n
＝exp{-j2πk'n/N}が乗算され、通過周波数帯域幅-π/N
〜π/Nの低域通過フィルタ７１nを用いて帯域制限さ
れ、Ｎ個の周波数帯域に分割される。周波数帯域制限さ
れた信号Xn(k')は間引き率Ｒで間引かれ、サブバンド信
号Xn(k)となる。全分割周波数帯域のサブバンド信号X
o(k)〜XN-1(k)は短時間スペクトルに対応する。Ｎ＝１
６の場合の周波数帯域を図２０に示す。１６帯域信号の
うち０と８が実数、残りは複素数である。帯域８に対し
て対称なもの(例えば７と９、等)は複素共役の関係にあ
り、全部で９つ(２実数、７複素数)の周波数帯域信号が
あれば全周波数帯域信号を合成することができる。 【００４９】図２１は第ｎ番目の周波数帯域の推定部６
７nの内部の一例としてｐn次の複素ＥＳ射影アルゴリズ
ム(Ａ＝Ｉの時には複素射影アルゴリズム)を用いた
構成例を示したものである。サブバンド受話信号Xn(k)
は受話信号記憶部７５でサブバンド受話信号行列Ｘ
n(k)とされる。ここで受話信号記憶部７５には１乃至Ｉ
チャネルの各サブバンド受話信号ｘn(k)が図９中のベ
クトル結合部２４と同様の処理でベクトル結合された
Ｘn(k)が入力される。ステップサイズ行列記憶部７６
には第１のステップサイズ行列Ａnが記憶される。ス
テップサイズ行列Ａnは対応する周波数帯域における
インパルス応答の変動特性で重み付けられている。一般
的な室内を対象とする場合には、第ｎ番目の周波数帯域
におけるインパルス応答変動量は減衰率γnを用いた指
数関数として表わされる。自己相関演算部７７では第１
のステップサイズ行列Ａnで重み付けた受話信号行列
Ｘn(k)の自己相関行列Ｘn(k)TＡnＸn *(k)が演
算される。ただし＊は複素共役を表す。この演算された
自己相関行列と、残差記憶部７８からの残差Ｅn(k)
は、βn(k)演算部７９に供給されてpn元連立一次方程
式 [Ｘn(k)TＡnＸn *(k)]βn(k)＝Ｅn(k) (45) を解くことにより、定数βn(k)を求める。逆行列演算
における不安定性を回避するために、小さな正の定数δ
nを用いて式(45)の代わりに次式 [Ｘn(k)TＡnＸn *(k)＋δnＩ]βn(k)＝Ｅn(k) (45)' を使ってもよい。ただし、Ｉは単位行列である。 【００５０】Ａn, Ｘn(k), βn(k)とステップサ
イズ記憶部８１からのμnとが修正情報生成部８２に供
給されて次式 μnＡnＸn *(k)βn(k) (46) が演算され、その出力は加算器８３へ供給されてタップ
係数記憶部８４からのＨ^n(k)に加算されてＨ^n(k+
1)が得られる。演算結果Ｈ^n(k+1)は擬似反響路６５n
へ出力されると同時に、タップ係数記憶部８４の値を更
新する。 【００５１】以上の操作により、擬似反響路６５nは次
の式(47)に従って逐次修正され、擬似反響路ベクトル
Ｈ^n(k)は真の反響路のインパルス応答Ｈn(k)に近
づいてゆく。Ｈ^n(k+1)＝Ｈ^n(k)＋μnＡnＸn *(k)βn(k) (47) ただし、Ａn ＝diag[αn1,αn2,…,αnL]：第ｎ周波数帯域のス
テップサイズ行列 αnl＝αnoγn l-1 (l=1,2,…,Ln) γn：第ｎ番目の周波数帯域におけるインパルス応答変
動量の減衰率 Ｌn：第ｎ周波数帯域のタップ数Ｈ ^n(k)＝[h^n1(k), h^n2(k), …, h^nLn(k)]T ：第ｎ周波数帯域の擬似反響路ベクトルＥn (k)＝[En(k),(1-μn)En(k-1),…,(1-μn)pn-1En(k
-pn+1)]T En(k)＝Yn(k)−Ｈ^n(k)TＸn(k) :第ｎ周波数帯域の
推定誤差Ｘn (k)＝[ｘn(k), ｘn(k-1), …, ｘn(k-pn+
1)]ｘn (k)＝[xn(k), xn(k-1), …, xn(k-Ln+1)]T ：第ｎ周波数帯域の受話信号ベクトルβn (k)＝[βn1, βn2, …, βnpn]T μn：第ｎ周波数帯域の第２のステップサイズ(スカラ
量) ＊：複素共役 ここで図７の実施例と同様に、各帯域のタップ数は間引
きにより少なくなっている。また、各帯域で相互相関の
変動量やスペクトルが異なる。その結果、各帯域の収束
速度が飽和するために必要となる複素(ＥＳ)射影アルゴ
リズムの最小の次数も異なる。各周波数帯域における複
素(ＥＳ)射影アルゴリズムの次数pnの決定方法は図７の
実施例で示した３つの方法と同様な方法が可能である。 【００５２】図２２は図１４中の第１又は第２の次数決
定方法を適用する場合の次数決定制御部６４の機能構成
例を示したもので, それぞれの周波数帯域に対応して次
数決定部６４0〜６４N-1が設けられる。各次数決定部６
４nはサブバンド複素受話信号Xn(k)、サブバンド複素反
響信号Yn(k)、複素誤差信号En(k)が与えられ、複素(Ｅ
Ｓ)射影アルゴリズムの次数ｐnを図１２の場合と同様に
次のように決定する。 【００５３】第１及び第２の方法では、次数pnをpn=ps,
s=1,2,…と変えながら、Yn=YsとEn=Esとから求めた反
響消去量rs=20log10(Ys/Es)の収束の様子を観測する。
次数psを大きくするにつれ収束速度が大となり、図１３
で示したと同様に収束速度が飽和値に近づく。収束速度
が充分飽和に近づいたと判定された時の次数pn=psを出
力して推定部６７nに設定する。即ち、図１３で説明し
たと同様に第１の方法では各次数毎に反響消去処理開始
後、予め決めた時点kKでの反響消去量rs=20log10(Ys/
Es)を求め、前回の次数ps-1で求めた反響消去量rs-1か
らの変化の割合 Rs=(rs-rs-1)/(ps-ps-1)が閾値Rthより
小さくなったときの次数psを複素(ＥＳ)射影アルゴリズ
ムの次数pnと決める。第２の方法では各次数毎に反響消
去処理開始後、反響消去量 rs=20log10(Ys/Es)が予め決
めた値rKに達した時点までの時間ksを求め、前回の次数
ps-1について求めた時間ks-1からの短縮率(ks-1-ks)/(p
s-ps-1)が閾値Rthより小さくなったときの次数psを複素
(ＥＳ)射影アルゴリズムの次数pnと決める。 【００５４】図２３は図１４において第３の次数決定方
法を適用する場合の次数決定制御部６４の構成例を示
し、図１６の場合と同様に各帯域の次数決定部６４n(n=
0,1,…,N-1)は(pn-1)次の白色化FIR フィルタ64Fnと予
測分析部64Pnとから構成されている。サブバンド複素信
号Xnを(pn-1)次の白色化 FIRフィルタ64Fnに通し、予測
分析部64Pnにより線形予測分析を行って予測係数ani,i=
1,2,…,pn-1を決め、その時の推定誤差ベクトルε
n(k)をＸn(k)ａn(k)から計算する。更に、推定誤差
ベクトルの共分散行列Ｑn(k)=εn(k)εn(k)Tを求
め、そのLn個の固有値を求め、それらの固有値の最大値
と最小値の比Cs=λmax/λminを求める。この比Csが次数
psの増加につれ小さくなり、予め決めた値Cthより小と
なったときの次数psを複素(ＥＳ)射影アルゴリズムの次
数pnと決める。 【００５５】図７の実施例と同様に、いろいろな音声お
よびいろいろな分割数Ｎ、タップ数Ｌnについて次数ｐn
を決定し、その標準的な値を予めＲＯＭ化しておき、例
えば電源立ち上げの際にこのＲＯＭから推定部６nに与
えるようにしてもよい。また、ＤＳＰなどを用いて反響
消去装置を構成する場合には、実時間処理の制約上、複
素(ＥＳ)射影アルゴリズムの次数を完全に収束速度が飽
和するレベルまで上げることができない場合も多い。こ
のような場合には与えられた演算時間の中で装置全体と
しての性能が最高となるように各帯域の次数ｐnを決定
する。 【００５６】以上のように各周波数帯域における複素
(ＥＳ)射影アルゴリズムの次数を、複数の周波数帯域の
それぞれに対して最適とされる次数に設定することによ
り、複素(ＥＳ)射影アルゴリズムの次数を上げることに
よる相互相関の変動量の強調と入力信号の白色化の効果
を十分に引き出すことができ、収束速度の大きな反響消
去装置を得ることができる。 【００５７】また、室内の残響時間は一般に、低い周波
数帯域では長く、高い周波数帯域では短い点から、擬似
反響路６５nのタップ数Lnを低い周波数帯域に対しては
大に、低い周波数帯域に対しては小にし、従って射影次
数pnは低い周波数帯域に対しては大きく、高い周波数帯
域に対しては小さくするのが好ましい。例えば音声信号
では老若男女によらず一般に図１１に示したように低い
周波数対により多くのエネルギーが集中していることを
利用して、低い周波数帯域ではタップ数Lnを大きく、従
って射影の次数pnも十分大きな値とするが、高い周波数
帯域ではタップ数Lnを小さくし、かつ射影の次数pnも小
さくすることが可能である。更に、人間の聴覚感度は一
般に低い周波数帯域では高く、高い周波数帯域では低い
ことからも、低い周波数帯域に対してはタップ数Lnを大
きく、従って射影次数pnも大きく、低い周波数帯域に対
してはタップ数Lnを小さく、従って射影次数pnも小さく
してよい。この様に、高い周波数帯域のタップ数Lnを小
さくすることにより、あるいは更に射影次数pnを小さく
することによって全体としての演算量を削減することが
できる。音声の場合、例えば周波数帯域を３２帯域に分
割し、周波数の低い方から１番目と２番目の周波数帯域
の射影次数をそれぞれ１６とし、３及び４番目の周波数
帯域の射影次数を８とし、５〜８番目の周波数帯域の射
影次数を４とし、９〜１６番目の周波数帯域の射影次数
を２とし、それより高い周波数帯域の次数を全て１にす
る。 【００５８】なお、上述において周波数帯域の分割数Ｎ
は３２〜６４程度が現実的と考えられ、分割数が多過ぎ
ると遅延が大となる。また分割方法は例えば図１１に示
すように非等分割にする場合に限らず、等分割に分けて
もよい。各帯域の最適次数ｐ nの決定は方法１の場合は
誤りが生じない。図２４にこの発明の第３の方法の実施
例を示す。図７と対応する部分に同一符号を付けてあ
る。この発明では、相互相関変動付加部２４が設けられ
る。相互相関変動付加部２４で、各チャネルの受話信号
ｘ1(k), ｘ2(k), …, ｘI(k)は、それらの相互相関の変
動を能動的に付加されて、ｘ￣1(k), ｘ￣2(k), …, ｘ
￣I(k)に変換され、これらｘ￣1(k), ｘ￣2(k), …, ｘ
￣I(k)を、スピーカ１２1,１２2, …, １２Iから再生す
るとともに、反響消去システム２３への入力とし、擬似
反響路ベクトルの修正ベクトルの導出に利用する。 【００５９】相互相関変動付加部２４の実現について
は、変換された受話信号ｘ￣1(k), ｘ￣2(k), …, ｘ￣
I(k)が音響信号として再生されるときに、聴覚上の品質
が損なわれないように注意する必要がある。ここで注目
すべきことは、人間の聴覚特性は各周波数帯域で異な
り、各実現方法による聴覚上の品質劣化は各周波数帯域
で異なるという点である。 【００６０】各チャネルの受話信号間の相互相関に変動
付加する方法としては、フィルタ処理による実現方法
と、信号乗算処理による実現方法と、信号加算処理
による実現方法と、ピッチシフト処理による実現方法
とがある。以下、順に〜各実現方法の具体例を説明
する。 フィルタ処理による実現方法 各チャネルの受話信号ｘ1(k), ｘ2(k), …, ｘI(k)を、
異なる時変特性をもつ時変フィルタに印加、すなわち、
これら時変フィルタのインパルス応答ｆ1(k),ｆ2(k),
…, ｆI(k), 畳み込み演算を＊で表すとして、 ｘ￣1(k)＝ｆ1(k)＊ｘ1(k) ｘ￣2(k)＝ｆ2(k)＊ｘ2(k) ｘ￣I(k)＝ｆI(k)＊ｘI(k) (48) を満足するｘ￣1(k), ｘ￣2(k), …, ｘ￣I(k)に変換す
ることにより、各チャネルの受話信号間の相互相関への
変動の付加を実現する。 【００６１】人の聴覚による音声知覚においては、主と
して振幅情報が重要であり、位相情報は余り重要はでな
いと言われており、このことは、例えば文献「古井,
“ディジタル音声処理”, 東海大学出版会」で述べられ
ている。そこで、入力信号の周波数に対して振幅特性が
平坦な特性を保つように、時変フィルタを実現すれば、
聴覚的にフィルタ処理による影響が小さくなると考えら
れる。 【００６２】この目的に適した構成として、全域通過伝
達関数をもつＩＩＲフィルタがある。このフィルタの伝
達関数Ｆ(ｚ)は、次数をＫとして、 Ｆ(z)＝Ａ｛ｚ-K−ａ1ｚ-(K-1)＋…(-1)K-1ａn-1ｚ-1＋(-1)K ａK ｝／ ｛１−ａ1ｚ-1＋…(-1)K-1ａK-1ｚ-(K-1)＋(-1)K ａK ｚ-K｝ (49) と一般に表すことができる。標本化間隔をＴ、角周波数
をωとすると、振幅特性 ｜Ｆ(ｅｘｐ(ｊωＴ))｜ 式は、フィルタ係数ａ1, ａ2, …, ａKがどのように定
められても分母と分子で相殺し合い、ωによらない一定
利得Ａをとる。一方、位相特性はフィルタ係数ａ 1,
ａ2, …, ａKにより異なる。このａ1, ａ2, …, ａKを
時間とともに変化させた場合には、時変の位相特性を有
することになるが、振幅特性への影響はない。 【００６３】さて、ここでは構成が簡単で実現の容易な
２次の全域通過フィルタを考える。２次の全域通過フィ
ルタの構成は、例えば文献「辻井, “ディジタル信号処
理の基礎”, 電子情報通信学会」に詳しく述べられてい
る。式(49)について、簡単のため利得Ａ＝１とすると、
２次の全域通過伝達関数Ｆ(ｚ)は、 Ｆ(z)＝(ｚ-2−ａ1ｚ-1＋ａ2)／(１−ａ1ｚ-1＋ａ2ｚ-2) (50) となる。この伝達関数をもとに、ラチス型で構成する
と、式(50)の係数は ａ1＝−ｒ(１＋ｒ2) (51) ａ2＝ｒ2 (52) と置き換えられ Ｆ(z)＝｛ｚ-2＋ｒ1(1+ｒ2)ｚ-1＋ｒ2｝／｛１＋ｒ1(1+ｒ2)ｚ-1＋ｒ2ｚ-2｝ (53) と表される。この発明において、このようなラチス型で
構成する利点は、ｒ1,ｒ 2が独立に意味をもつパラメー
タとして扱えることにある。式(53)のＦ(ｚ)の群遅延特
性がピークを持つ場合、ピーク周波数はほぼｒ1のみに
依存して決まり、ピークの急峻さはほぼｒ2のみに依存
して決まる。つまり、フィルタ係数を時間とともに変化
させる場合、すべての係数を変化させなくとも、例え
ば、群遅延特性のピーク周波数に対応したｒ1を再生チ
ャネルごとに異なる変化をさせるだけで、効果的な時変
特性を得ることができ、構成が簡単になる。これらの時
変特性をチャネルごとに異なるものとすれば、もとの多
チャネル受話信号に対して、それらの間の相互相関を変
動させる効果がある。 【００６４】 信号乗算処理による実現方法 各チャネルの受話信号ｘ1(k), ｘ2(k), …, ｘI(k)を、
異なる関数ｇ1(k), ｇ 2(k), …, ｇI(k)と乗算、すなわ
ち、 ｘ￣1(k)＝ｇ1(k)・ｘ1(k) ｘ￣2(k)＝ｇ2(k)・ｘ2(k) ・ ・ ・ (54) ｘ￣I(k)＝ｇI(k)・ｘI(k) を満足するｘ￣1(k), ｘ￣2(k), …, ｘ￣I(k)に変換す
ることにより、各チャネルの受話信号間の相互相関への
変動の付加を実現する。 【００６５】式(54)において、もし関数ｇ1(k), ｇ
2(k), …, ｇI(k)が正負の値をとる場合には、その変動
の大きさによらず受話信号の品質は大幅に劣化すると考
えられる。そこで、関数ｇ1(k), ｇ2(k), …, ｇI(k)
は、常に正、あるいは常に負の値のみをとり、また、変
動の幅も制限されていることが望ましい。そこで、関数
ｇ1(k), ｇ2(k), …, ｇI(k)が以下のような形である場
合を考える。最大振幅が１に正規化された異なる関数ω
1(k), ω2(k), …, ωI(k)と、スカラー値ｋ1, ｋ2,
…, ｋI(０＜‖ｋ1‖, ‖ｋ2‖, …, ‖ｋI‖＜１), お
よび利得係数Ａ1, Ａ2, …, ＡIを用いて、ｇ1(k), ｇ2
(k), …, ｇI(k)を、 ｇ1(k)＝Ａ1(１＋ｋ1ω1(k)) ｇ2(k)＝Ａ2(１＋ｋ2ω2(k)) ・ ・ ・ (55) ｇI(k)＝ＡI(１＋ｋIωI(k)) と表す。また任意の時刻ｋにおいて、−１＜ｋ1ω1(k),
ｋ2ω2(k), …, ｋIωI(k)＜１が成り立つから、ｇ
1(k), ｇ2(k), …, ｇI(k)の値の符号はそれぞれ一定で
ある。聴覚的なバランスを考えれば、利得係数Ａ1,
Ａ2, …, ＡIの値はすべて等しいか、あるいは少なくと
も同符号の値であることが望ましく、この場合、ｇ
1(k), ｇ2(k), …, ｇI(k)はすべて同符号の値を取る。
また、スカラー値ｋ 1, ｋ2, …, ｋIの値により、処理
後の信号の歪み量を調節することができる。 【００６６】また、周波数シフトという観点から、式(5
5)とは別に、 ｇ1(k)＝Ａ1cos(ω1(k)・ｋ＋φ1) ｇ2(k)＝Ａ2cos(ω2(k)・ｋ＋φ2) ・ ・ ・ (56) ｇI(k)＝ＡIcos(ωI(k)・ｋ＋φI) として、各チャネルごとに異なる時変特性をもち、ある
変動幅の中で変化する関数ω1(k), ω2(k), …, ωI(k)
によって、受話信号ｘ1(k), ｘ2(k),…, ｘI(k)の周波
数特性をシフトさせることにより、もとの多チャネル受
話信号に対して、相互相関の変動付加を実現することも
できる。 【００６７】 信号加算処理による実現方法 各チャネルの受話信号ｘ1(k), ｘ2(k), …, ｘI(k)を、
異なる関数ｎ1(k), ｎ 2(k), …, ｎI(k)と加算、すなわ
ち、 ｘ￣1(k)＝ｘ1(k)＋ｎ1(k) ｘ￣2(k)＝ｘ2(k)＋ｎ2(k) ・ ・ ・ (57) ｘ￣I(k)＝ｘI(k)＋ｎI(k) を満足するｘ￣1(k), ｘ￣2(k), …, ｘ￣I(k)に変換す
ることにより、各チャネルの受話信号間の相互相関への
変動の付加を実現する。 【００６８】関数ｎ1(k), ｎ2(k), …, ｎI(k)は、聴覚
的な影響を考慮すると、各チャネルの受話信号ｘ1(k),
ｘ2(k),…, ｘI(k)と比べて、振幅値が適度に小さいこ
とが望ましい。そこで、例えば、各チャネルの受話信号
ｘ1(k), ｘ2(k),…, ｘI(k)の振幅の定格値をＡr とし
て、最大振幅がこのＡr となるように規格化された異な
る関数ｎr1(k), ｎr2(k), …, ｎ2I(k)に対して、スカ
ラー値λ1, λ2, …,λIを掛けることにより、ｎ1(k),
ｎ2(k), …, ｎI(k)を、 ｎ1(k)＝λ1ｎr1(k) ｎ2(k)＝λ2ｎr2(k) ・ ・ ・ (58) ｎI(k)＝λIｎrI(k) と表す。スカラー値λ1,λ2, …, λIの値により、受話
信号ｘ1(k), ｘ2(k),…,ｘI(k)に加える信号の大きさを
定格値Ａrからどの程度小さくするのかを決定できる。 【００６９】 ピッチシフト処理による実現方法 各チャネルの受話信号ｘ1(k), ｘ2(k), …, ｘI(k)を、
各受話信号の周波数特性について、各チャネルごとに異
なる時変の周波数伸縮処理、すなわち、ピッチシフト処
理することにより得られるｘ￣1(k), ｘ￣2(k), …, ｘ
￣I(k)に変換することにより、各チャネルの受話信号間
の相互相関への変動の付加を実現する。 【００７０】ピッチシフト処理は、周波数伸縮ととも
に、時間伸縮をともない、結局、時間領域で処理するこ
とが可能であるが、時間軸を縮小させれば、もとの信号
が占めていた占有時間と等しくするための補間処理が必
要となり、逆に時間軸を伸長させれば、もとの信号より
も占有時間が長くなるため間引き処理が必要となる。こ
れらの補間・間引き処理は、無音区間を検出するなどし
て、その無音区間を引き延ばしたり、削除することによ
り実現できる。 【００７１】 【発明の効果】この発明方法は、２地点間において、多
チャネルの伝送系と、多チャネルの集音・再生系を持つ
端末装置とを用いることにより、双方の音響空間情報の
伝達を可能とする臨場感の高い音声通信を実現する際に
反響を消去するために適用することができる。 【００７２】簡単のため、図５に示したような、２地点
間を２チャネルの伝送系で結び、２チャネルの集音・再
生系を持つ端末装置を用いて、ステレオ音声通信を行な
う場合を考える。例えば、Ａ地点から複数の異なる話者
が一人ずつそれぞれの席から発話した場合に、集音され
るステレオ音声信号には、それぞれの発話者と２本のマ
イクロホンの位置関係に依存した相互相関がある。それ
らの音声信号がＢ地点側において再生されるとき、従来
の反響消去装置を用いた場合では、反響路推定がステレ
オ信号の相互相関に依存して誤るため、話者の交替の度
にＡ地点側に大きな反響が戻ってしまう。ところが、こ
の発明の反響消去方法を用いた場合、話者の交替による
ステレオ再生信号の相互相関の変動を抽出して、反響路
推定の誤りを修正するため、話者の交替の度に起きてい
た反響の増大を低減できる。また、人間の発話音声を複
数のマイクロホンによって集音するとき、固定した位置
から発話した場合でも、集音された多チャネル音声信号
の相互相関は微妙に変動している。この発明方法では、
このような信号間の相互相関の微妙な変動をも有効に利
用できる。 【００７３】図７の実施例において、周波数帯域分割部
５１、５２内の帯域通過フィルタ２０0〜２０N-1(分割
部５２の構成は５１の構成と同様であり図示してない)
による帯域制限の代わりに、前述のCrochiere and Rabi
nerの文献に示されているSSB法を使って帯域制限された
実信号xn(k)、yn(k)を得て反響消去処理を行った場合の
収束特性の計算機シミュレーション結果を図２５に示
す。計算機シミュレーションには実測したインパルス応
答(512タップ、サンプリング周波数１６kHz)を使用し
た。体や頭を固定して発話した音声をステレオ集音した
信号を受話信号として用いた。反響信号にはＳ／Ｎ比＝
３５ｄＢとなるように近端雑音を加えた。 【００７４】図２５は、反響路推定部で生成された擬似
反響路結合ベクトルと真の反響路結合ベクトルとの誤差
ベクトルの大きさを帯域分割数Ｎをパラメータとして比
較したものである。ここで、この発明方法の相互相関変
動成分抽出には、ｐ＝１次の射影アルゴリズム、すなわ
ち、従来のＮＬＭＳアルゴリズムを用いている。帯域分
割数Ｎ＝1,4,8,32である。間引き率Ｒ＝Ｎ/４である。
各帯域のタップ数はＮ＝１(フルバンド)のとき５１２＋
５１２とし、サブバンドでは間引き率に応じて少なく設
定した。定常消去量が等しくなるように、第２のステッ
プサイズμnおよび小さな正の定数δnを調節した。この
結果より、この発明方法が信号間の相互相関の微妙な変
動をも捉え、反響路推定の誤りを修正できること、さら
に帯域分割数Ｎが大きくなるほど収束速度が速くなるこ
とが分かる。これは従来は予期し難い効果である。この
発明ではチャネル間の微妙な変動を帯域分割手法を用い
て有効にとらえることにより、収束速度を早めていると
言える。 【００７５】図２６に図２５と同様なステレオ集音の場
合の擬似反響路ベクトルの収束の様子を帯域分割数Ｎ＝
３２の場合について射影アルゴリズムの次数をパラメー
タとして示す。帯域分割数Ｎ＝３２、間引き率Ｒ＝８で
ある。各帯域のタップ数は６４＋６４とした場合であ
る。射影アルゴリズムの次数は、pn＝1,2,4,8,32であ
る。ここでは、定常消去量が等しくなるように、第２の
ステップサイズμnおよび小さな正の定数δnを調節し
た。射影アルゴリズムの次数ｐnを増加させるに従っ
て、収束速度が増加することがわかる。しかも従来にお
ける周波数分割処理法で得られる収束速度の高速化より
も、可成り高速に収束している。この図から、帯域分割
数を行いさらに射影アルゴリズムを用いることが有効で
あることが理解される。このように、この発明を用いれ
ば、小さな射影次数で速い収束速度が得られる。拡声通
話系では人の移動などによる反響路の変動が多く、これ
に迅速に適応できることは大きな利点となる。 【００７６】更に、周波数帯域に応じて適切な射影次数
を決めることにより、一層少ない演算量で高速の収束が
可能となる。ステレオ再生装置を有する端末において、
図５に示したように相手側で２チャネル集音されたステ
レオ信号を受信してそのまま再生する方法の他に、多地
点間通信等では、対地毎の受話信号を受信側で任意に音
像定位処理することにより、受話環境を快適にする方法
が考えられている。この発明方法は、このような多地点
間通信用端末にも適用可能である。図２７は、４地点間
通信の構成を示したものである。各地点において、集音
は１チャネル(モノラル)である。いま、Ｄ地点を例にと
って説明する。Ｄ地点において、Ａ、Ｂ、Ｃ地点からの
受話信号について、それぞれ右、中央、左に定位するよ
うに音像定位処理を受話信号に処理部１３ｄで施すこと
により、新たな２チャネルステレオ受話信号を生成して
２チャネルのステレオ再生を行なうものとする。この方
法では、受話信号間の相互相関が一定であり、この場合
は、受話信号間の相互相関の変動抽出・利用をしように
も、受話信号間の相互相関の変動そのものがないため、
従来法と比較しても、反響路推定は停滞して改善されな
い。そこで、上記方法にこの発明の第３の方法を適用す
れば、受話信号間の相互相関は常に変動することにな
り、先の場合と同様に、ステレオ受話信号の相互相関の
変動を抽出して、反響路推定の誤りを修正するため、反
響路推定が停滞することがなく、従来方法を用いた場合
よりも反響の増大を低減できる。 【００７７】すなわち、一般に多チャネル再生系と１チ
ャネル以上の集音系で構成される通信会議システムに、
従来の反響消去方法を適用した場合、各チャネルの受話
信号間に相互相関がある場合に、擬似反響路の推定が正
しく行われないため、受話信号間の相互相関が変動する
度に反響が増大する問題が生じていた。この発明の第１
の方法においては、サブバンド法を用いて受話信号間の
相互相関の変動成分を抽出・利用することにより、反響
路推定の誤りを修正するため、上記のような問題を改善
する効果がある。 【００７８】また、この発明の第２の方法においては、
射影アルゴリズム等を用いて受話信号間の相互相関の変
動成分を抽出・利用することにより、反響路推定の誤り
を修正するため、上記のような問題を改善する効果があ
り、更に、周波数帯域に応じて適切な次数を決めること
により、一層少ない演算量で高速の収束が可能となる。 【００７９】また、この発明の第３の方法においては、
受話信号間の相互相関に変動を付加する機能を有するた
め、反響路推定において誤った解に完全に停滞すること
がなく、真の反響路との誤差を小さくする方向へ反響路
推定を続けるので、上記のような問題を改善する効果が
あり、更に、周波数帯域に応じて適切な相互相関変動付
加機能を決めることにより、聴感上違和感を与えること
なく高速の収束が可能となる。
有する通信会議システムにおいて、ハウリングの原因お
よび聴覚上の障害となる室内反響信号を消去する多チャ
ネル音声通信会議用反響消去方法に関し、特に分割され
た周波数帯域毎に擬似反響路の推定インパルス応答を射
影アルゴリズム等により修正するサブバンド多チャネル
音声通信会議用反響消去方法に関するものである。 【０００２】 【従来の技術】１チャネル用反響消去 同時通話性能に優れ反響感の少ない拡声通話システムを
提供するために、反響消去装置がある。まず、１チャネ
ル用の反響消去装置について、その反響消去方法および
装置構成を図１を参照して説明する。拡声通話におい
て、受話端子１１に相手の発話等で得られる受話信号
は、そのままスピーカ(再生器)１２から再生される場合
と、スピーカ１２へ送る前に、受話信号の振幅やパワー
等の大きさに応じて自動的に利得を調節する受話信号加
工部１３が挿入され、受話信号に何らかの加工が施され
た後に、スピーカ１２から再生される場合とがある。こ
のため、この明細書で受話信号ｘ1(k)とは、相手からの
受話信号そのものとは限らず、受話信号加工部１３が挿
入されたときは、加工された後の受話信号を指すものと
する。ｋは離散時間を表す。反響消去装置１４は、受話
信号ｘ1(k)がスピーカ１２から反響路１５を経て、マイ
クロホン(集音器)１６に集音されて得られる反響信号ｙ
1(k)を消去する。ここで、反響信号ｙ1(k)は、時刻ｋに
おける反響路１５のインパルス応答をｈ11(k, l)とし
て、 ｙ1(k)＝Σｈ11(k, l)ｘ1(k−l) (１)Σ はl＝０からL-1まで のような畳み込み演算で得られるものとモデル化でき
る。Ｌはタップ数で、反響路１５の残響時間に対応させ
て、あらかじめ設定しておく定数である。まず、受話信
号蓄積・ベクトル生成部１７において、受話信号ｘ1(k)
をL-1時刻過去のものまで蓄積しておく。蓄積された信
号は、受話信号ベクトルｘ1(k)、すなわちｘ1(k)＝［ｘ1(k), ｘ1(k-1),…, ｘ1(k−L+1)]T (２) として出力される。但し、＊Tはベクトルの転置を表
す。擬似反響路１８では、式(２)の受話信号ベクトル
ｘ1(k)と、反響路推定部１９から得られる擬似反響路
ベクトルｈ＾11(k)との内積演算 ｙ＾1(k)＝ｈ＾11 T(k)ｘ1(k) (３) を行ない、その結果として、擬似反響信号ｙ＾1(k)を生
成する。この内積演算は、式(１)のような畳み込み演算
と等価である。反響路推定部１９では、擬似反響路１８
で用いる擬似反響路ベクトルｈ＾11(k)を生成する。 【０００３】ここでスピーカ１２からマイクロホン１６
に至る反響路１５のインパルス応答ｈ11(k, l)は例えば
人や物の移動による音場の変化により変動するので、こ
の経時変動に追従して擬似反響路ベクトルｈ＾11(k)
を変化させる必要がある。この構成例において反響消去
装置１４は適応形ＦＩＲフィルタを用いて構成する。こ
の反響路推定に用いる最も一般的なアルゴリズムは、Ｎ
ＬＭＳアルゴリズム(学習同定法)である。ＮＬＭＳアル
ゴリズムでは、時刻ｋにおける受話信号ベクトルｘ
1(k)と、残留反響信号ｅ1(k)、すなわち減算器２１でマ
イクロホン１６の出力ｙ1(k)から擬似反響信号ｙ＾1(k)
を差し引いた ｅ1(k)＝ｙ1(k)−ｙ＾1(k) (４) とから、時刻ｋ＋１において用いる擬似反響路ベクトル
ｈ＾11(k+1)を次式のように求める。ｈ ＾11(k+1)＝ｈ＾11(k)＋μｅ1(k)ｘ1(k)／(ｘ1 T(k)ｘ1(k)) (５) 但し、μはステップサイズパラメータと呼ばれ０＜μ＜
２の範囲で適応動作の調整に用いる。以上のような処理
を繰り返すことにより、反響路推定部１９では、次第に
擬似反響路ベクトルｈ＾11(k)を、真の反響路１５の
インパルス応答ｈ1 1(k, l)の時系列を各要素として持つ
反響路ベクトルｈ11(k)、すなわちｈ11(k)＝［ｈ11(k,0),ｈ11(k,1),…, ｈ11(k,L-1)]T (６) と一致させることが可能となり、その結果式(４)の残留
反響信号ｅ1(k)を小さくすることができる。 【０００４】現在、この反響路推定に用いる最も有効な
アルゴリズムは、射影アルゴリズムあるいはＥＳ射影ア
ルゴリズムである。射影アルゴリズムは、アルゴリズム
内部で入力信号の自己相関を取り除くことにより、音声
のように相関のある信号に対する収束速度を改善すると
いう考え方に基づいている。自己相関成分を除去するこ
とは時間領域において信号の白色化を行っていることを
意味している。射影アルゴリズムの詳細は、文献「尾
関、梅田、“アフィン部分空間への直交射影を用いた適
応フィルタアルゴリズムとその諸性質”、電子情報通信
学会誌(Ａ), Ｊ６７−Ａ, ｐｐ. １２６−１３２, (昭
５９−２)」に記載されている。 【０００５】一般に、ｐ次の射影アルゴリズムでは、過
去のｐ個の入力信号ベクトルｘ(k), ｘ(k-1), …,
ｘ(k-p+1)に対して正しい出力ｙ(k), ｙ(k-1), …,
ｙ(k-p+1)を得るように擬似反響路ベクトルｈ＾(k)を
修正する。すなわち、ｘT(k)ｈ＾(k+1)＝ｙ(k) ｘT(k-1)ｈ＾(k+1)＝ｙ(k-1) (７) ・ ・ ・ ｘT(k-p+1)ｈ＾(k+1)＝ｙ(k-p+1) を満足するｈ＾(k+1)を求める。但し、ｘ(k)＝〔ｘ(k), ｘ(k-1), …, ｘ(k−L+1)〕T (８) である。未知数の数(タップ数)Ｌより方程式の数ｐが少
ないとき、式(７)の連立方程式の解ｈ＾(k+1)は不定
となる。そこで、修正の大きさ‖ｈ＾(k+1)−ｈ＾
(k)‖が最小となるように修正を行なう。ｐ次の射影ア
ルゴリズムは、ｈ ＾(k+1)＝ｈ＾(k)+μ [ＸT(k)]+ ｅ(k) ＝ｈ＾(k)+μＸ(k)[ＸT(k)Ｘ(k)]-1ｅ(k) ＝ｈ＾(k)+μＸ(k)β(k) ＝ｈ＾(k)+μ [β1ｘ(k)+β2ｘ(k-1)＋… ＋βpｘ(k-p＋1)] (９) 但し、Ｘ(k)＝ [ｘ(k), ｘ(k-1),…, ｘ(k-p+1)] (10) ｅ(k)＝ [e(k),(1-μ)e(k-1),…,(1-μ)p-1e(k-p+1)]T (11) ｅ(k)＝ y(k)− y＾(k) (12) ｙ＾(k)＝ｈ＾T(k)ｘ(k) (13) β(k)＝〔β1, β2, …, βp〕T (14) + ：一般化逆行列 -1 ：逆行列 と表される。β(k)はｐ元連立一次方程式 〔ＸT(k)Ｘ(k)〕β(k)＝ｅ(k) (15) の解である。逆行列演算における不安定性を回避するた
めに小さな正の定数δを用いて 〔ＸT(k)Ｘ(k)＋δＩ〕β(k)＝ｅ(k) (15)' としてもよい。ただしＩは単位行列である。式(９)の
右辺第２項は修正ベクトルであり、修正ベクトルにより
擬似反響路ベクトルが逐次更新される。式(９)中のＸ
(k)β(k)は入力信号の自己相関を取り除く処理を表し
ており、従ってこれは時間領域内での信号の白色化処理
を意味している。即ち、射影アルゴリズムは時間領域に
おける入力信号の白色化によりインパルス応答の修正速
度を高めているといえる。射影アルゴリズムには演算量
の低減をはかった高速算法がいくつか提案されており、
それらの詳細は特開平７−３１２５３５号公報、特開平
７−９２９８０号公報に記載されている。また、負の時
刻の入出力を零として、ｐを無限大とした場合が、ＲＬ
Ｓアルゴリズムに対応する。 【０００６】ＥＳ射影アルゴリズムは、射影アルゴリズ
ムに反響路の変動特性に着目したＥＳアルゴリズムを組
み合わせたもので、射影アルゴリズムよりさらに収束速
度の大きな反響消去装置を提供することができる。ｐ次
のＥＳ射影アルゴリズムは、ｈ ＾(k+1)＝ｈ＾(k)+μ [{ＡＸ(k)}T]+ｅ(k) ＝ｈ＾(k)+μＡＸ(k)[ＸT(k)ＡＸ(k)]-1ｅ(k) ＝ｈ＾(k)+μＡＸ(k)β(k) ＝ｈ＾(k)+μＡ[β1ｘ(k)+β2ｘ(k-1)＋… ＋βpｘ(k-p＋1)] (16) ただし、Ａ ＝ diag[α1, α2, …,αL]：ステップサイズ行列 αi＝ α0λi-1(i=1,2,…,L) λ：インパルス応答変動量の減衰率(０＜λ＜１) μ：第２のステップサイズ(スカラ量) と表される。β(k)はｐ元連立一次方程式 〔ＸT(k)ＡＸ(k)〕β(k)＝ｅ(k) (17) の解である。逆行列演算における不安定性を回避するた
めに小さな正の定数δを用いて 〔ＸT(k)ＡＸ(k)＋δＩ〕β(k)＝ｅ(k) (17)' としてもよい。ただしＩは単位行列である。 【０００７】擬似反響路１８がディジタルＦＩＲフィル
タで構成される場合には, そのフィルタ係数ｈ＾
11(k)は室内反響路１５のインパルス応答ｈ11(k)を直
接模擬したものとなっている。従って、反響路１５の変
動に応じて必要なフィルタ係数修正の大きさは、反響路
インパルス応答ｈ11(k)の変動量と一致する。そこ
で、フィルタ係数修正動作における修正幅を表わすステ
ップサイズ行列Ａはインパルス応答の経時変動特性で
重み付けられている。一般に室内音場におけるインパル
ス応答変動量は減衰率λを用いた指数関数として表わさ
れる。ステップサイズ行列Ａの対角成分αl(l=1,2,
…,L)は図２Ａに示すようにｌの増加に伴ってα0からイ
ンパルス応答の指数減衰特性と同じ傾きで指数減衰し０
に漸近する。このアルゴリズムは、人や物の移動により
室内反響路のインパルス応答が変動する場合に、その変
動量(インパルス応答の差分)はインパルス応答と同じ減
衰率で指数減衰するという音響学的知見を利用したもの
である。変動の大きいインパルス応答の初期の係数は大
きなステップで、変動の小さいインパルス応答の後期の
係数は小さなステップで修正することにより、収束速度
の大きな反響消去装置を提供することができる。 【０００８】反響消去装置を複数のＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔ
ａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）チップで構
成する場合には、図２Ｂに示すようにステップサイズα
lの指数減衰曲線を階段状に近似し、各チップ毎に一定
のαlを設定する。これにより、従来の射影アルゴリズ
ムとほぼ同等の演算量と記憶容量でＥＳ射影アルゴリズ
ムを実現することができる。ＥＳ射影アルゴリズムの詳
細は特開平5-244043、文献S.Makino and Y.Kaneda,“Ex
ponentially weighted step-size projectionalgorithm
for acoustic echo cancellers”, Trans. IEICE Japa
n, vol.E75-A,no.11, pp.1500-1508, Nov.1992 に記載
されている。 【０００９】以上より、ｈ＾(k)の更新式を従来装置
で用いられているＮＬＭＳアルゴリズムによる場合と
(ＥＳ)射影アルゴリズムによる場合とで比較すると、Ｎ
ＬＭＳアルゴリズムによる式(５)では、ｈ＾(k)は入
力信号ベクトルｘ(k)の方向に更新される。一方、(Ｅ
Ｓ)射影アルゴリズムによる式(９), (16)では、ｈ＾
(k)は式(９), (16)の第４式右辺第２項以降をｖ(k)＝β1ｘ(k)＋β2ｘ(k-1)＋…＋βpｘ(k-p+1) (18) とおいて、このｖ(k)の方向、すなわち、入力信号ベ
クトルｘ(k)から過去の入力信号ベクトルｘ(k-1),
…, ｘ(k-p+1)の全てとの相関を除去したベクトルの
方向に更新される。つまり修正ベクトルｖ(k)が入力
信号中の過去の信号と同様のものをなるべく除去した信
号となるようにβ1〜βpを決める。 【００１０】また、従来において、信号を複数の周波数
帯域に分割し、その各周波数帯域について、ＮＬＭＳア
ルゴリズム等により、反響路１５の変動にもとづく擬似
反響路１８のフィルタ係数の逐次修正を行い、これら各
周波数帯域ごとの残差を合成して出力するサブバンド法
が知られている。これは例えば、米国特許第5,272,69
5、文献S.Gay and R.Mammone,“Fast converging subba
nd acoustic echo cancellation using RAP on the WER
DSP16A”, Proc.ICASSP90, pp.1141-1144, Apr.1990な
どに示されている。このサブバンド法により、周波数領
域で信号の平坦化、いわゆる白色化が行われ、反響路の
変動時の擬似反響路フィルタ係数の推定における収束速
度が速くなる。 【００１１】通信会議システム用反響消去 さて、一般にＩ(＞２)チャネルの再生系とＪ(＞１)チャ
ネルの集音系とで構成される通信会議システムの場合の
反響の消去は、図３に示すような構成により行われる。
すなわち再生側の全Ｉチャネルと集音側の各１チャネル
との間にＩ入力１出力時系列信号を処理するＩチャネル
反響消去装置２２1,２２2,…, ２２Jをそれぞれ接続し
た反響消去システム２３として実現される。この場合シ
ステム全体でＩ×Ｊ個の反響路１５ij(１＜ｉ＜Ｉ, １
＜ｊ＜Ｊ)が存在する。このシステムの構成単位である
再生側の全Ｉチャネルと集音側の各１チャネルとの間に
接続されるＩチャネル反響消去装置２２1,２２2,…, ２
２Jについては、図１に示した反響消去装置１４の構成
を拡張して、図４に示すように構成される。これは例え
ば電子情報通信学会論文誌 '８６／１０ Ｖｏｌ. Ｊ６
９−Ａ Ｎｏ. １０「多チャネル適応ディジタルフィル
タ」に詳しく述べられている。ここで、集音側が第ｊ集
音チャネル(１＜ｊ＜Ｊ)に接続されているＩチャネル反
響消去装置２２ jを考える。第ｊチャネルの集音器１６j
で集音される反響信号は、各再生チャネルの受話信号が
それぞれの反響路１５1j〜１５Ijを経て集音側で全て加
算されることにより得られるために、反響路推定をどの
再生チャネルについても、統一的に同じ１つの残留反響
信号ｅj(k)のみを評価して行なうための工夫が必要とな
る。まず、各再生チャネルの受話信号について、受話信
号蓄積・ベクトル生成部(１７1,１７2,…, １７I)によ
り、受話信号ベクトルｘ1(k)＝［ｘ1(k), ｘ1(k-1),…, ｘ1(k−L1+1)]T (19) ｘ2(k)＝［ｘ2(k), ｘ2(k-1),…, ｘ2(k−L2+1)]T (20) ： ｘI(k)＝［ｘI(k), ｘI(k-1), …, ｘI(k−LI+1)]T (21) を生成する。但し、L1,L2,…, LIはタップ数で、各反響
路１５1j, １５2j, …,１５Ijの残響時間に対応させ
て、あらかじめ設定する定数である。これらのベクトル
をベクトル結合部２４によって、ｘ(k)＝［ｘ1 T(k), ｘ2 T(k),…, ｘI T(k)]T (22) と結合する。また、反響路推定部１９jにおいても、各
再生チャネルと第ｊ集音チャネルとの間のＩ個の反響路
を模擬するための、各擬似反響路ベクトルｈ＾ 1j(k),
ｈ＾2j(k),…, ｈ＾Ij(k)を結合してｈ＾j(k)＝［ｈ＾1j T(k),ｈ＾2j T(k),…, ｈ＾Ij T(k)]T (23) として扱う。擬似反響路結合ベクトルｈ＾j(k)の更新
は、ＮＬＭＳアルゴリズムを用いた場合、ｈ＾j(k+1)=ｈ＾j(k)+μｅj(k)ｘ(k)／(ｘT(k)ｘ(k)) (24) のように行なわれる。擬似反響路１８jでは、内積演算 ｙ＾j(k)＝ｈ＾j T(k)ｘ(k) (25) により、第ｊ集音チャネルで集音された反響信号ｙj(k)
に対する擬似反響信号ｙ＾j(k)を生成する。このよう
に、各チャネル毎のベクトルを結合して１つのベクトル
として扱うことにより、基本的な処理の流れは、図１に
示した１チャネル反響消去装置と同様となる。 【００１２】 【発明が解決しようとする課題】Ｉチャネルの再生系と
Ｊチャネルの集音系とで構成される通信会議システムに
用いられる従来の反響消去システムの欠点のうち、この
発明が解決しようとするものを、具体例に沿って説明す
る。図５に示すように、Ａ地点とＢ地点との間におい
て、２チャネルで集音・再生を行なうステレオ音声会議
装置に従来の反響消去システムを適用した場合、Ｂ地点
側の反響路が全く変動しない場合においても、Ａ地点側
で発話者が移動あるいは交替を行なう度にその発話に対
するＢ地点からの反響音が増大するという問題がある。
これは、Ｂ地点側の反響消去システムにおいて反響路推
定が正しく行なわれていないために起こる問題である。 【００１３】そこで、この問題を説明するために、Ｂ地
点における反響消去システムの構成単位である２チャネ
ル反響消去装置のうちの１つである第１集音チャネルに
接続された装置２２ｂ1の動作に注目する。以下では、
各再生チャネルの動作を明確化するために、従来技術の
項で用いた結合ベクトルの各再生チャネルについての要
素が明示された形で表記する。結合ベクトルを用いずに
各再生チャネル毎のベクトルで表記するＢ地点側におけ
る２チャネル受話信号ベクトルをｘ1(k)とｘ2(k)と
する。各再生チャネルに対する真の反響路１５11, １５
21の反響路ベクトルをｈ11(k),ｈ21(k)とすると、
これら反響路１５11, １５21を経て集音される反響信号
ｙ1(k)は、 ｙ1(k)＝ｈ11 T(k)ｘ1(k)＋ｈ21 T(k)ｘ2(k) (26) と表される。一方、反響消去装置内で生成される擬似反
響信号ｙ＾1(k)は、装置内で生成される擬似反響路ｈ
＾11(k)とｈ＾21(k)とを用いて、 ｙ＾1(k)＝ｈ＾11 T(k)ｘ1(k)＋ｈ＾21 T(k)ｘ2(k) (27) と得られる。Ａ地点から一人の話者が発話した場合に
は、この受話信号ベクトルｘ1(k)とｘ2(k)との間に
は、非常に強い相互相関がある。ｘ1(k)とｘ2(k)と
の間に、一定な強い相互相関がある場合には、 ｙ＾1(k)＝ｙ1(k) (28) の解としての結合ベクトル［ｈ＾11 T(k),ｈ＾
21 T(k)]は無数に存在し、ｘ 1(k)とｘ2(k)との相互
相関に固有な部分空間Ｈxを形成する。このため、Ｎ
ＬＭＳアルゴリズムのような一般的な逐次誤差最小化ア
ルゴリズムを用いた場合に、［ｈ＾11 T(k),ｈ＾21 T
(k)]は初期値から部分空間Ｈxまでの距離が最小とな
る点に収束し、一般に真値［ｈ11 T(k),ｈ21 T(k)]に
は収束しない。 【００１４】説明を簡単にするために、一定なスカラー
値ｐ1,ｐ2と原信号ベクトルｓ(k)により、受話信号ベ
クトルｘ1(k), ｘ2(k)が、ｘ1(k)＝ｐ1ｓ(k), ｘ2(k)＝ｐ2ｓ(k) (29) と表される場合を考える。［ｈ＾11 T(k),ｈ＾
21 T(k)]が存在し得る部分空間Ｈxは、 p1ｈ＾11(k)+p2ｈ＾21(k)＝p1ｈ11(k)+p2ｈ21(k) (30) を満たす図６Ａ中の直線のように見なすことができ、初
期値０から適応を開始した場合、収束点［ｈ＾
11p T(k),ｈ＾21p T(k)]は、ｈ＾11p(k)=p1 2(ｈ11(k)+p2ｈ21(k)/p1)/(p1 2+p2 2)≠ｈ11(k) (31) ｈ＾21p(k)=p2 2(p1ｈ11(k)/p2＋ｈ21(k)/(p1 2+p2 2)≠ｈ21(k) (32) のように得られる。このため、スカラー値ｐ1とｐ2との
間の比が変動した時点で、式(30)は満足されなくなるた
め、反響を消去できなくなり、反響が増大する。 【００１５】以上の例からも分かるように、一般にＩチ
ャネルの再生系とＪチャネルの集音系とで構成される通
信会議システムに、従来の反響消去装置を適用した場合
は、各チャネルの受話信号間に相互相関がある場合に、
反響路の推定が正しく行なわれないため、受話信号間の
相互相関が変動する度に反響が増大する問題が生じる。 【００１６】この問題に対して、射影アルゴリズム等を
用いて各チャネルの受話信号間の相互相関の変動の情報
を抽出して利用することにより、真値への収束速度を改
善できることが特願平７−５０００２で提案されてい
る。しかし、全周波数帯域におけるインパルス応答に対
して射影アルゴリズム等により修正を行なうこの提案の
方法法では、まだまだ収束速度がおそいという問題があ
った。また、収束速度を向上させるためには、非常に高
い射影次数が必要であり、演算量が増加するという問題
がある。 【００１７】さて、前述のように射影アルゴリズム及び
ＥＳ射影アルゴリズムは入力信号の自己相関を取り除く
ことにより収束速度を上げているものである。一方、信
号を複数の周波数帯域に分割して処理するサブバンド法
は入力信号を周波数領域で平坦化(白色化)することによ
り収束速度を上げているものである。ここで、サブバン
ド構成にすることにより、相互相関に対してどのような
影響があるかは、全く知られていない。むしろ、ステレ
オエコーキャンセラ（ステレオ反響消去装置）にサブバ
ンド法を適用しても前述したステレオエコーキャンセラ
の問題は何ら解決されず、無駄だと思われてきた。その
ため、これまでずっと、フルバンド法が用いられてき
た。この発明の目的は、従来の多チャネル音声通信会議
用反響消去システムにおいて、以上に挙げたような問題
を解決する多チャネル音声通信会議用の反響消去方法を
提供することにある。 【００１８】 【課題を解決するための手段】この発明の方法を説明す
るに先立ち、この発明の一部の考え方のもとになる多チ
ャネル受話信号間の相互相関が変動した場合における、
多チャネル反響消去装置の反響路推定部の動作について
考察する。簡単のため、式(29)で表される２チャネルス
テレオ受話信号ｘ1(k)とｘ2(k)との相互相関が変動
した場合として、式(29)のｐ1, ｐ2がそれらとは比関係
の異なるｑ1, ｑ2に変化した例を考える。まず、〔ｈ
＾11 T(k), ｈ＾21 T(k)〕は、式(31), (32)の〔ｈ＾
11p T(k), ｈ＾21p T(k)〕に収束する。次に、ｐ1とｐ2
とがｑ1とｑ2に変化したとき、〔ｈ＾11p T(k), ｈ
＾21p T(k)〕を“初期値”として、そこから最短距離に
ある〔ｈ＾11q T(k), ｈ＾21q T(k)〕に収束する。こ
の動作は、図６Ｂに示すように幾何学的に解釈される。
ここで、収束点(ｈ＾11q, ｈ＾21q)は収束点(ｈ
＾11p, ｈ＾21p)から直線ｈ＾11ｑ 1＋ｈ＾21ｑ2
＝ｈ11ｑ1＋ｈ21ｑ2におろした垂線の交点になる。
従って図６Ｂにおけるフィルタ係数誤差ベクトルｅp,
ｅqのノルムは、一般に‖ｅp‖＞‖ｅq‖の関係にある
ことが自明である。このことは、一般に、受話信号間の
相互相関の変化の度に、フィルタ係数誤差ベクトルのノ
ルムが小さくなることを意味している。つまり、多チャ
ネル受話信号間の相互相関の変動は、反響消去装置内に
おいて反響路推定が誤っている場合に、反響の増大をひ
き起こすが、無限回の変動が繰り返された末には、反響
路推定部における真の反響路の推定を可能とする有効な
情報であると捉えることができる。 【００１９】この発明による多チャネル反響消去方法に
は第１の方法と、第２の方法と、第３の方法とがある。
第１の方法としては、多チャネル反響消去方法におい
て、サブバンド法を用いる。サブバンド法では間引きに
より各サンプル間の時間間隔が広がっているため、相互
相関の変動の情報が強調される。もちろん１チャネル反
響消去方法にサブバンド法を用いた場合と同様に、入力
信号の周波数領域での平坦化(白色化)も同時に行なわれ
る。これにより真値推定の収束速度が向上する。 【００２０】第２の方法としては、第１の方法において
残留反響信号と各チャネルの受話信号とから修正ベクト
ルを求め、この修正ベクトルを用いて、各反響路のイン
パルス応答の推定を逐次修正するが、この発明では各チ
ャネル間の過去の受話信号の相互相関に対する現在の受
話信号間の相互相関の変動成分を抽出し、この変動成分
を修正ベクトルとする。一例として、各チャネル間の相
互相関の変動を強調する方法として(ＥＳ)射影アルゴリ
ズムを用いる。このように、サブバンド多チャネルエコ
ーキャンセラに(ＥＳ)射影アルゴリズムを用いると、サ
ブバンド法では間引きによりタップ数が減っているた
め、サブバンドの相互相関の変動の強調にさらに(ＥＳ)
射影アルゴリズムの相互相関の変動の強調効果が相乗さ
れ、予期せぬ効果を生み、少ない射影次数で非常に速い
収束速度が得られる。さらに、射影次数を各周波数帯域
で最適に設定することにより、少ない演算量で最大の効
果を得ることができる。 【００２１】第３の方法としては、第１の方法において
受話信号間の相互相関を、聴感上の違和感のない範囲で
能動的に変動させる機能を付加して、各再生器で音響信
号を再生し、この相互相関の変動が付加された受話信号
を擬似反響路ベクトルの修正ベクトルの導出に利用す
る。さらに, 付加する機能を各周波数帯域で異なるもの
に最適に設定することにより、聴感上の劣化を最小限に
押えることができる。 【００２２】 【発明の実施の形態】図７は前記第１の方法および第２
の方法を用いたこの発明の反響消去方法を適用した反響
消去装置の機能構成例を示し、図３と対応する部分には
同一符号を付けてある。受話信号ｘi(k')はスピーカ１
２iで音声に再生されると共に周波数帯域分割部５１i内
で周波数帯域別のＮ個の実数信号ｘin(k)(n=0,1,…,N-
1)に分割される。一方、スピーカ１２iからの再生音声
が反響路１５ijを経てマイクロホン１６jにより反響信
号ｙj(k')としてピックアップされる。この反響信号ｙj
(k')は周波数帯域分割部５２j内で周波数帯域分割部５
１iと同一の分割特性で周波数帯域別のＮ個の実数信号
ｙjn(k)に分割される。以降、ｊについてはすべて同様
の処理となるので、簡単のためｊは省略して記述する。 【００２３】周波数帯域分割部５１iで分割されたそれ
ぞれの周波数帯域には受話信号蓄積・ベクトル生成部１
７in、ベクトル結合部２４n、擬似反響路１８n、反響路
推定部１９nからなるＩチャネル反響消去装置２２nが設
けられてあり、それぞれの擬似反響路１８nは擬似反響
信号y^n(k)を生成し、減算器２１nでこれら擬似反響信
号y^n(k)を対応する周波数帯域の反響信号yn(k)から差
し引くことにより反響信号yn(k)は消去される。ここで
擬似反響路１８nは反響路１５の経時変動に追従する必
要があり、残差en(k)＝yn(k)−y^n(k)が０に近づくよう
に、射影アルゴリズムまたはＥＳ射影アルゴリズムを用
いた推定部１９nによって擬似反響路ベクトルｈ＾
n(k)が逐次推定され、擬似反響路１８nの修正が行なわ
れることによって、常に最適な反響消去が維持される。
各周波数帯域の誤差信号(残差信号)en(k)は周波数帯域
合成部５３jで全周波数帯域の誤差信号e(k')に合成さ
れ、送信端４に出力される。 【００２４】図８は周波数帯域分割部５１の内部の機能
構成を示しており、A/D 変換器５により受話信号x(t)が
サンプル値化され、帯域通過フィルタ２０nにより帯域
制限される。または、帯域通過フィルタ２０nを用いる
代わりに、文献Crochiere andRabiner,“Multirate Dig
ital Signal Processing”, Englewood Cliffs, NJ:Pre
ntice-Hall, pp.52-56, 1983 に記載されているSSB(Sin
gle Side Band)法を用いても、帯域制限された実数信号
xn(k')を得ることができる。帯域制限された実数信号xn
(k')は間引き率Ｒで間引かれ実数信号xn(k)とされる。
以下、分割された各周波数帯域のこの信号xn(k)をサブ
バンド受話信号と呼ぶ。反響信号y(k')に対する周波数
帯域分割部５２も図８の周波数帯域分割部５１と同様に
構成されており、これによって周波数帯域毎に分割され
た反響信号yn(k)をサブバンド反響信号と呼ぶ。 【００２５】サブバンド法では周波数帯域幅が狭まって
おり、間引きにより各サンプル間の時間間隔が広がって
いるため、相互相関の変動の情報が強調される。このた
め、真値への収束速度が早まる。さらに、第２の方法で
は前述したように、各チャネルの受話信号間の相互相関
の変動の情報を抽出して利用する。図９に各周波数帯域
における反響消去装置２２jを示す。図４と対応する部
分に同一符号を付けてある。この発明では各反響消去装
置２２1〜２２jに相互相関変動成分抽出部３１を設け
る。相互相関変動成分抽出部３１では、受話信号結合ベ
クトルｘ(k)と残留反響信号ｅj(k)の情報を蓄積し、
自己相関除去ベクトル、つまり修正ベクトルｖ(k)を
生成する。このベクトルｖ(k)は、ｘ(k)が相互相関
の高い多チャネル信号ベクトルの結合ベクトルである場
合、各チャネル間の相互相関の変わらない成分は除去さ
れて、相互相関の変動成分が強調されたベクトルとな
る。修正部３２では、現在の推定反響路ベクトルｈ＾
j(k)に対し、修正ベクトルｖ(k)を用いて擬似反響路
結合ベクトルｈ＾j(k)を更新し、これを擬似反響路１
８jへ出力する。 【００２６】従来装置の構成においては、各チャネル間
の受話信号ベクトルを結合して扱う。このため、各チャ
ネルの受話信号間の相互相関は、受話信号結合ベクトル
と過去の受話信号結合ベクトルとの相関関係である自己
相関の中に現れる。よって、各チャネルの受話信号につ
いて、相互相関の変動していない成分を除去して、相互
相関の変動した成分を抽出するためには、受話信号結合
ベクトルの自己相関を小さくする、つまり受話信号結合
ベクトルの自己相関を除去する手法を用いればよい。こ
のような手法として、１チャネル反響消去装置におい
て、射影アルゴリズム、ＲＬＳアルゴリズム、あるいは
線形予測を用いる方法等が提案されている。これらのう
ち、線形予測による手法は、音声信号を線形予測して、
その線形予測係数を用いて音声信号の自己相関を除去す
るものである。ＲＬＳアルゴリズムは、射影アルゴリズ
ムの特殊な場合とみなすことができる。そこで、この発
明では、最も現実的な手法の例として、射影アルゴリズ
ムを用いた場合における受話信号結合ベクトルの自己相
関除去手法を説明する。 【００２７】図１０は第ｎ番目の周波数帯域の推定部１
９nの内部の機能構成例としてｐn次のＥＳ射影アルゴリ
ズム(Ａ＝Ｉの時には射影アルゴリズム)を用いた場
合を示す。受話信号記憶部３１はサブバンド受話信号xn
(k)が与えられる毎にそれぞれ連続するＬn個ずつのサブ
バンド受話信号からなるpn個のサブバンド信号ベクトルｘn (k)＝ [xn(k),xn(k-1),…,xn(k-Ln+1)]Tｘn (k-1)＝ [xn(k-1),xn(k-2),…,xn(k-Ln)]T :ｘn (k-pn+1)＝ [xn(k-pn+1),xn(k-pn),…,xn(k-pn-Ln
+2)]T を生成し、更にこれらベクトルからサブバンド受話信号
行列Ｘn (k)＝ [ｘn(k),ｘn(k-1),…,ｘn(k-pn+1)] を生成する。Ｌnはｎ番目の周波数帯域の擬似反響路１
８nを構成するFIR フィルタのタップ数である。なおこ
れらの式中のｘn(k),ｘn(k-1),…はそれぞれ式（２
２）で与えられるベクトル結合したベクトルである。つ
まり受話信号記憶部３１には１乃至Ｉチャネルのサブバ
ンド受話信号ｘn(k)がベクトル結合したＸn(k)が入
力される。 【００２８】ただし、ｎ番目の周波数帯域ではpn次の射
影アルゴリズム又はＥＳ射影アルゴリズムを実行するも
のとする。ステップサイズ行列記憶部３２には第１のス
テップサイズ行列Ａn＝diag[αn1,αn2,…,αnLn] が
記憶される。ステップサイズ行列Ａnは対応する周波
数帯域におけるインパルス応答の変動特性で重み付けら
れている。 【００２９】一般的な室内を対象とする場合には、第ｎ
番目の周波数帯域におけるインパルス応答変動量は減衰
率γnを用いた指数関数として表わされる。自己相関演
算部３３では第１のステップサイズ行列Ａnで重み付
けたサブバンド受話信号行列Ｘn(k)の自己相関行列
Ｘn(k)TＡnＸn(k)が演算される。この演算された
自己相関行列と、残差記憶部３４からの残差en(k)とが
βn(k)演算部３５に供給されて次式のpn元連立一次方
程式 [Ｘn(k)TＡnＸn(k)]βn(k)＝ ｅn(k) (33) を解くことにより、定数βn(k)を求める。逆行列演算
における不安定性を回避するために、小さな正の定数δ
nを用いて式(33)の代わりに次式 [Ｘn(k)TＡnＸn(k)＋δnＩ]βn(k)＝ ｅn(k) (33)' を使ってもよい。ただし、Ｉは単位行列である。ステ
ップサイズ記憶部３６からの第２のステップサイズμn
と、Ａn, Ｘn(k), βn(k)とが修正ベクトル演算
部３７に供給されて修正ベクトル μnＡnＸn(k)βn(k) (34) が演算され、その修正ベクトルは加算器３８へ供給され
てタップ係数記憶部３９からのＬn個の要素からなる擬
似反響路ベクトルｈ＾n(k)に加算されて修正された擬
似反響路ベクトルｈ＾n(k+1)が得られる。演算結果
ｈ＾n(k+1)は擬似反響路１８nへ出力されると同時
に、タップ係数記憶部３９の値を更新する。 【００３０】以上の操作をサブバンド受話信号xn(k)が
与えられる毎に繰り返すことにより、擬似反響路１８n
は次に示す(35)式に従って逐次修正され、擬似反響路ベ
クトルｈ＾n(k)は真の擬似反響路１５の第ｎ周波数帯
域におけるインパルス応答ｈn(k)に近づいてゆく。ｈ＾n(k+1)＝ ｈ＾n(k)＋μnＡnＸn(k)βn(k) (35) ただし、Ａn ＝ diag[αn1, αn2, …, αnLn] ：第ｎ周波数帯域のステップサイズ行列 αnl＝αnoγn l-1(l＝１, ２, …, Ｌn) γn：第ｎ番目の周波数帯域におけるインパルス応答変
動量の減衰率 Ｌn：第ｎ周波数帯域のタップ数ｈ ＾n(k)＝[h^n1(k), h^n2(k), …, h^nLn(k)]T ：第ｎ周波数帯域の擬似反響路ベクトルｅn(k)＝[en(k),(1-μn)en(k-1),…,(1-μn)pn-1en(k-pn+1)]T (36) en(k)＝ yn(k)−ｈ^n(k)Tｘn(k) ：第ｎ周波数帯域の推定誤差Ｘn(k)＝ [ｘn(k),ｘn(k-1),…,ｘn(k-pn+1)] (37) ｘn(k)＝ [xn(k),xn(k-1),…,xn(k-Ln+1)]T (38) ：第ｎ周波数帯域の受話信号ベクトルβn(k)＝ [βn1, βn2, …, βnpn]T (39) μn：第ｎ周波数帯域の第２のステップサイズ(スカラ
量) ここで特筆すべきことは、相互相関の変動は各周波数帯
域によって異なり、一般に、低域では小さく高域では大
きいという点である。この点を考慮すれば、相互相関の
変動の小さい周波数帯域では射影次数を大きくしてして
収束速度を早め、相互相関の変動の大きい周波数帯域で
は射影次数を小さくすることにより、少ない演算量で全
体としての収束速度を均一にすることができる。 【００３１】もう一つ特筆すべきことは、各帯域のタッ
プ数Ｌnは間引きにより少なくなっているという点であ
る。(ＥＳ)射影アルゴリズムでは、次数ｐと収束特性の
関係はタップ数Ｌにより影響を受ける。すなわち、タッ
プ数Ｌが大きい場合には、完全に収束速度が飽和するた
めには次数ｐを大きくする必要があり、タップ数Ｌが小
さい場合には、小さな次数ｐで完全に収束速度が飽和す
る。例えば、タップ数Ｌが1000程度の場合には、完全に
収束速度が飽和するためにはｐが５０〜１００次程度必
要であるのに対して、帯域分割と間引きによりタップ数
Ｌnが６４程度に小さくなった場合には、１６〜３２次
程度で十分となる。 【００３２】このように、サブバンド多チャネルエコー
キャンセラにさらに(ＥＳ)射影アルゴリズムを用いる
と、サブバンド法では間引きによりタップ数が減ってい
るため、サブバンドの相互相関の変動の強調にさらに
(ＥＳ)射影アルゴリズムの相互相関の変動の強調効果が
相乗され、予期せぬ効果を生み、少ない射影次数で非常
に速い収束速度が得られる。さらに、射影次数ｐを各周
波数帯域で最適に設定することにより、少ない演算量で
最大の効果を得ることができる。 【００３３】図１１に示す一般的な音声の周波数スペク
トルの例では、受話信号を複数の周波数帯域Ｆ0,Ｆ1,
…,ＦN-1に分割した場合には、各帯域でそのスペクトル
形状が異なる。その結果、各帯域の収束速度が飽和する
ために必要となる(ＥＳ)射影アルゴリズムの次数も異な
る。一例を挙げれば、図１１中の帯域Ｆg では、スペク
トルが複雑に変化しているため、必要な(ＥＳ)射影アル
ゴリズムの次数は大きく、帯域Ｆnではスペクトルが平
坦に近いため、必要な(ＥＳ)射影アルゴリズムの次数は
小さい。 【００３４】従って、この発明では各帯域においてその
帯域に適した、つまり収束速度が最も速く、かつ次数が
最も少ないような次数を決める。このため、図７中に示
す次数決定制御部５４を設ける。その内部の機能構成例
を図１２に示す。それぞれの周波数帯域における(ＥＳ)
射影アルゴリズムの次数ｐnは、次数決定制御部５４で
次のように決定する。 【００３５】方法１：次数ｐnを変えながらｙnとｅnと
から収束の様子を観測する。この場合の次数決定制御部
５４は図１２に示すように、それぞれの周波数帯域毎に
設けられた次数決定部５４0〜５４N-1から構成されてい
る。各周波数帯域において、例えば次数pn=1と決め、サ
ブバンド受話信号xn(k)が入力される毎に得られるサブ
バンド反響信号ynと残差信号enの比(echo return loss
enhancement：ERLE)rp n=20log10(yn/en)である反響消去
量を求めることにより例えば図１３に模式的に示すよう
な反響消去量ERLEの収束曲線が得られる。同様にpnを順
次大にした場合についても同様のERLE収束曲線が得られ
る。そこで、方法１では、時間k=0 からpn次の(ＥＳ)射
影アルゴリズムによる反響消去処理を開始し、次数決定
部５４nにおいて予め決めた時点k=kKでのERLEの値rsを
求めることを単調増加する一連の次数pn=ps,s=1,2,…,
例えばps+1=ps+1,p1=1、について順次繰り返し実行し、
各次数pn=psについて反響消去量rsを求める毎にその前
の次数pn=ps-1で求めた反響消去量rs-1からの増加の、
次数の増加(ps-ps-1)に対する割合R=(rs-rs-1)/(ps-p
s-1)を求め、この値が予め決めた閾値Rthより最初に小
さくなる次数pn=psを決定する。 【００３６】図１４は第１の次数決定方法による具体的
な次数決定手順の例を示す。次数決定部５４nはステッ
プＳ１で整数パラメータｓ, ｋをそれぞれ１と０に初期
設定し、ステップＳ２で次数pn=psとし、対応する周波
数帯域の推定部１９nに与える。ステップＳ３でサブバ
ンド受話信号xn(k)が入力されると、ステップＳ４で受
話信号ベクトルｘn(k)を擬似反響路１８nに入力して
擬似反響信号y^n(k)=ｈ＾n(k)Tｘn(k)を得て、その
擬似反響信号y^n(k)の、サブバンド反響信号yn(k)に対
する推定誤差en(k)=yn(k)-y^n(k)を減算器２１nで求め
る。更に、推定部１９nにおいて時点ｋを最新時点とす
るpn+Ln個のサブバンド受話信号xn(k),xn(k-1),…,xn(k
-pn-Ln+2)とpn個の推定誤差en(k),en(k-1),…,en(k-pn+
1)とを使ってp n=ps次の(ＥＳ)射影アルゴリズムにより
擬似反響路ベクトルｈ＾n(k+1)を推定する。更に、推
定したｈ＾n(k+1)を対応する擬似反響路１８nに設定
する。即ち、ステップＳ４ではサブバンド受話信号x
n(k)が入力される毎に、図７の反響消去装置における第
ｎ番目の周波数帯域に係わる部分によりpn=ps次の(Ｅ
Ｓ)射影アルゴリズムに基づく反響消去処理が行われ
る。 【００３７】ステップＳ５で時間ｋが予め決めた時間kK
に達したか判定し、達していなければステップＳ６でｋ
を１歩進してステップＳ３に戻り、ステップＳ３, Ｓ４
で同様のpn次(ＥＳ)射影アルゴリズムによる反響消去処
理を実行する。時間ｋがkKに達するまで反響消去処理を
繰り返し実行し、k=kKとなった時点でステップＳ７にお
いて次数決定部５４nはその時のサブバンド反響信号ys=
yn(kK)と推定誤差es=e n(kK)から反響消去量rs=20log
10(ys/es)を求め、更に、次数増加(ps-ps-1)に対する反
響消去量の増加の割合(即ち収束速度の飽和の程度)R=(r
s-rs-1)/(ps-ps-1)を求める。ただしs=1の場合R=∞とす
る。次にステップＳ８で収束速度の飽和の程度Ｒが予め
決めた値Rthより小さくなったか判定し、Rthより小とな
っていない(収束速度が飽和していない)場合はステップ
Ｓ１０でｋを０にリセットし、ｓを１歩進してステップ
Ｓ２に戻り、次数pn=psについて再び前述と同様の処理
ステップＳ３〜Ｓ９を実行する。ステップＳ８でR＜Rth
を満足すれば、収束速度は十分飽和したと判定し、ステ
ップＳ１０でその時の次数psをｎ番目の周波数帯域にお
ける(ＥＳ)射影アルゴリズムの次数pnとして決定し、対
応する推定部１９nに出力する。 【００３８】方法２：あるいは、図１３において、一定
消去量rKに達する時間が次数pnと共に短くなることを利
用して、反響消去量の飽和値に対し、予め決めた割合の
閾値rK、例えば30dBを決める。単調増加する次数pn=ps,
s=1,2,… についてそれぞれ時点k=0からpn=ps次の(Ｅ
Ｓ)射影アルゴリズムによる反響消去動作を開始し、サ
ブバンド受話信号xn(k)が入力される毎に図１２の次数
決定部５４nで反響消去量rs=20log10(ys/es)を求めるこ
とを繰り返し、rs＞rKとなる時点ksを得る。前の次数p
s-1で得た時点ks-1との差(ks-1-ks)の、次数の増加(ps-
ps-1)に対する割合R=(ks-1-ks)/(ps-ps-1)が予め決めた
閾値Rthより小さくなる次数pn=psを決定する。この場合
の次数決定処理手順を図１５に示す。 【００３９】図１４の場合と同様にステップＳ１で整数
パラメータｓ, ｋをそれぞれ１と０に初期設定し、ステ
ップＳ２で次数pnをpsに決め、ステップＳ３でサブバン
ド受話信号xn(k)が入力される毎にステップＳ４でps次
の(ＥＳ)射影アルゴリズムによる反響消去処理を行う。
この第２の方法ではステップＳ５で次数決定部５４nは
サブバンド反響信号ys=yn(k)と推定誤差es=en(k)から反
響消去量rs=20log10(y s/es)を求め、ステップＳ６で反
響消去量rsが予め決めた値rKより大となったか判定し、
rs＞rKとなっていなければステップＳ７でｋを１歩進し
てステップＳ３に戻り、以下ステップＳ４, Ｓ５, Ｓ６
で同様の処理を繰り返す。rs＞rKとなるとステップＳ８
で現在の時点ｋを次数pn=psで消去量rsがrKに達した時
点ksと判定し、次数pn=ps-1の場合にrKに達した時点k
s-1からの時間差(ks-1-ks)の、次数変化(ps-ps-1)に対
する割合、即ち収束速度の飽和の程度をR=(ks-1-ks)/(p
s-ps- 1)として求める。ただし、s=1の時はR=∞とする。
次にステップＳ９でＲが予め決めた閾値Rthより小さく
なったか判定し、なっていなければステップＳ１０でｋ
を０にリセットし、ｓを１歩進してステップＳ２に戻
り、ステップＳ２〜Ｓ９の処理を繰り返す。ステップＳ
９でR＜Rthと判定された場合は、ステップＳ１１でその
時点での次数pn=psをｎ番目の周波数帯域における(Ｅ
Ｓ)射影アルゴリズムの次数pnと決定し、対応する推定
部１９nに設定する。 【００４０】上述の第１及び第２のいずれの方法の場合
も、ｎ番目の周波数帯域において、単調増加させる(Ｅ
Ｓ)射影アルゴリズムの次数pn=ps, s=1,2,…として、例
えばp s+1=ps＋d,ｄは１以上の一定の整数、としてもよ
いし、ps+1=ps＋sdとしてもよいし、あるいはps+1=c
ps、ｃは２以上の一定整数、としてもよい。その他、漸
次増加する関数であればどのような単調増加関数であっ
てもよい。 【００４１】方法３：pn次の(ＥＳ)射影アルゴリズム
は、入力信号xnを(pn-1)次の白色化ＦＩＲフィルタ(即
ちタップ数pnの線形予測フィルタ)に通すことと等価で
ある。そこで、図１６に示すように次数決定制御部５４
の各次数決定部５４n(n=0,1,…,N-1)を(pn-1)次の白色
化ＦＩＲフィルタ54Fnと予測分析部54Pnで構成する。予
測分析部54Pnは白色化FIR フィルタ54Fnに入力される一
連のLn個の各サブバンド受話信号xn(k-j),j=0,1,…,Ln-
1,に対し、Ln個の予測誤差εn(k-j),j=0,1,…,Ln-1, の
２乗和Σεn 2(k-j)＝ Σ{xn(k-j)-Σanixn(k-j-i)}2 (40) ただし、左辺及び右辺第１のΣはj=0〜Lnについて、右
辺第２のΣはi=1〜pn-1についての総和とする、が最小
となる予測係数ani,i=1,2,…,pn-1を求める(一般に線形
予測分析と呼ばれ、周知の技術である)。これによって
得られた予測係数ani をフィルタ54Fnに設定して出力に
得られるLn個の予測誤差εn(k-j), j=0,1,…,Ln-1をベ
クトルεn(k)＝[εn(k),εn(k-1),…,εn(k-Ln+1)] (41) で表すと、予測誤差ベクトルεn(k)は次式εn(k)＝Ｘn(k)ａn(k) (42) と表すことができる。ただしａn(k)＝[1,-an1,-an2,…,-anpn-1]T (43) 式(42)はサブバンド受話信号行列Ｘn(k)に対する白色
化処理を表しており、この白色化処理により得られた予
測誤差ベクトルεn(k)の共分散行列Ｑn(k)＝εn(k)εn(k)T (44) はLn個の固有値λn0,λn1,…,λnLn-1を有している。そ
れらの固有値のうちの最大値λmaxと最小値λminの比Cs
=λmax/λminはサブバンド信号行列Ｘn(k)に対する白
色化の程度を表している。この比Csの値が小さいほど白
色化の程度は大きい。完全な白色化が達成されると比Cs
=1となる。そこで、射影次数pnをpn=ps, s=1,2,… と順
次増加させたときの比Cs, s=1,2,…を求め、比Csが予め
決めた閾値Cthより小さくなったとき、あるいはCsの変
化量ΔCs=Cs-1-Csが予め決めた閾値ΔCthより小さくな
ったときの最初の次数psを第ｎ番目の周波数帯域におけ
る射影の次数pnと決める。 【００４２】図１７は第３の方法を使って第ｎ番目の周
波数帯域における(ＥＳ)射影アルゴリズムの次数pnを決
める手順を示す。ステップＳ１で整数パラメータｓを１
とし、ステップＳ２で次数pnをpsに設定し、ステップＳ
３で受話信号行列Ｘn(k)を構成するのに必要な数のサ
ブバンド受話信号xn(k),xn(k-1),…,xn(k-pn-Ln+2)を入
力する。次にステップＳ４で入力されたサブバンド受話
信号に対し式(40)による線形予測分析を行って予測係数
ani,i=1,2,…,pn-1を求め、ステップＳ５で式(42)によ
りサブバンド受話信号に対し白色化処理を行って推定誤
差ベクトルεn(k)を求める。次にステップＳ６で式(4
4)で表される推定誤差ベクトルεn(k)の共分散行列
Ｑn(k)を求め、更にその共分散行列のLn個の固有値λ
0,λ1,…,λLn-1を求める。ステップＳ７で固有値の最
大値と最小値の比Cs=λmax/λminを計算し、ステップＳ
８で比Csが閾値Cthより小となったか判定し、小となっ
ていなければステップＳ９でｓを１歩進してステップＳ
２に戻り、再びステップＳ２〜Ｓ８による同様の処理を
繰り返す。ステップＳ８で比Csが閾値Cthより小と判定
されると、ステップＳ１０で次数psを第ｎ番目の周波数
帯域における(ＥＳ)射影アルゴリズムの次数pnと決定
し、出力する。 【００４３】上述のステップＳ８では比Csを閾値Cthと
比較した場合を示したが、前述のようにステップＳ７で
前回の次数ps-1で得た比Cs-1と今回の次数psで得た比Cs
との差分ΔCs=Cs-1-Csを求め、ステップＳ８でこの差分
ΔCsを予め決めた閾値ΔCthと比較し、ΔCsがΔCthより
小になったらステップＳ１０でその時の次数pn=psを出
力してもよい。次数pn=psを単調に増加させる関数とし
ては前述の第１及び第２の次数決定方法で説明したと同
様な単調増加関数を使うことができる。 【００４４】例えば工場出荷時に、方法１〜３のいずれ
かを用いていろいろな音声について(ＥＳ)射影アルゴリ
ズムの次数ｐnを決定して推定部１９nに予め設定してお
いてもよい。なお、方法１〜３のいずれかを用いていろ
いろな音声、いろいろな分割数Ｎ、タップ数Ｌnについ
て(ＥＳ)射影アルゴリズムの次数ｐnを決定してその標
準的な値を予めＲＯＭ化しておき、使用者が、その反響
消去装置の所望の帯域分割数Ｎと対応して前記ＲＯＭか
ら推定部１９nにｐnを設定するようにしてもよい。 【００４５】ＤＳＰなどを用いて反響消去装置を構成す
る場合には、実時間処理の制約上、(ＥＳ)射影アルゴリ
ズムの次数を完全に収束速度が飽和するレベルまで上げ
ることができない場合も多い。このような場合には与え
られた演算時間の中で装置全体としての性能が最高とな
るように各帯域の次数ｐnを決定する。以上のように各
周波数帯域における(ＥＳ)射影アルゴリズムの次数を、
複数の周波数帯域のそれぞれに対してその装置に許され
る最も好ましい次数に設定することにより、(ＥＳ)射影
アルゴリズムの次数を上げることによる相互相関の変動
の強調と入力信号の白色化の効果を十分に引き出すこと
ができ、収束速度の大きな反響消去装置を得ることがで
きる。 【００４６】図１８にこの発明の他の実施例を適用した
機能構成を示す。この実施例は図７に示した実施例とは
周波数帯域分割方法が異なっており、信号Xn(k), Y
n(k), En(k)および擬似反響路ベクトルＨ^n(k)が複素
数である点が異なる。同様な周波数帯域分割方法を用い
た反響消去装置は前記S.Gay and R.Mammone の文献に示
されている。受話信号x(k')は周波数帯域分割部６１iで
周波数帯域別のＮ個のサブバンド複素数信号Xin(k)(n=
0,1,…,N-1)に分割される。同様に反響信号yj(k')は周
波数帯域分割部６２jで周波数帯域別のＮ個のサブバン
ド複素数信号Yjn(k)に分割される。以降、ｊについては
すべて同様の処理となるので、簡単のためｊは省略して
記述する。 【００４７】それぞれの周波数帯域には受話信号蓄積ベ
クトル生成部１１７n、ベクトル結合部１２４n、擬似反
響路６５nが設けられてあり、擬似反響路６５nからの擬
似反響信号Y^n(k)をサブバンド反響信号Yn(k)から減算
器６６nで差し引くことによりサブバンド反響信号Yn(k)
は消去される。擬似反響路(複素ＦＩＲフィルタ)６５n
は擬似反響路１５の経時変動に追従する必要があり、残
差En(k)＝Yn(k)−Y^n(k)が０に近づくように、複素射影
アルゴリズム又は複素ＥＳ射影アルゴリズムを用いた推
定部６７nによって逐次推定され、擬似反響路６５nの修
正が行なわれることによって、常に最適な反響消去が維
持される。各帯域の誤差信号En(k)は周波数帯域合成部
６３jで全帯域信号e(k')に合成される。この分割・合成
過程はＮ点ＦＦＴを用いて効率的に実行できる。 【００４８】図１９に周波数帯域分割部６１の内部を示
しており、Ａ／Ｄ変換器５により受話信号x(t)がサンプ
ル値化され、その受話信号x(k')に乗算器６８nでWN -k'n
＝exp{-j2πk'n/N}が乗算され、通過周波数帯域幅-π/N
〜π/Nの低域通過フィルタ７１nを用いて帯域制限さ
れ、Ｎ個の周波数帯域に分割される。周波数帯域制限さ
れた信号Xn(k')は間引き率Ｒで間引かれ、サブバンド信
号Xn(k)となる。全分割周波数帯域のサブバンド信号X
o(k)〜XN-1(k)は短時間スペクトルに対応する。Ｎ＝１
６の場合の周波数帯域を図２０に示す。１６帯域信号の
うち０と８が実数、残りは複素数である。帯域８に対し
て対称なもの(例えば７と９、等)は複素共役の関係にあ
り、全部で９つ(２実数、７複素数)の周波数帯域信号が
あれば全周波数帯域信号を合成することができる。 【００４９】図２１は第ｎ番目の周波数帯域の推定部６
７nの内部の一例としてｐn次の複素ＥＳ射影アルゴリズ
ム(Ａ＝Ｉの時には複素射影アルゴリズム)を用いた
構成例を示したものである。サブバンド受話信号Xn(k)
は受話信号記憶部７５でサブバンド受話信号行列Ｘ
n(k)とされる。ここで受話信号記憶部７５には１乃至Ｉ
チャネルの各サブバンド受話信号ｘn(k)が図９中のベ
クトル結合部２４と同様の処理でベクトル結合された
Ｘn(k)が入力される。ステップサイズ行列記憶部７６
には第１のステップサイズ行列Ａnが記憶される。ス
テップサイズ行列Ａnは対応する周波数帯域における
インパルス応答の変動特性で重み付けられている。一般
的な室内を対象とする場合には、第ｎ番目の周波数帯域
におけるインパルス応答変動量は減衰率γnを用いた指
数関数として表わされる。自己相関演算部７７では第１
のステップサイズ行列Ａnで重み付けた受話信号行列
Ｘn(k)の自己相関行列Ｘn(k)TＡnＸn *(k)が演
算される。ただし＊は複素共役を表す。この演算された
自己相関行列と、残差記憶部７８からの残差Ｅn(k)
は、βn(k)演算部７９に供給されてpn元連立一次方程
式 [Ｘn(k)TＡnＸn *(k)]βn(k)＝Ｅn(k) (45) を解くことにより、定数βn(k)を求める。逆行列演算
における不安定性を回避するために、小さな正の定数δ
nを用いて式(45)の代わりに次式 [Ｘn(k)TＡnＸn *(k)＋δnＩ]βn(k)＝Ｅn(k) (45)' を使ってもよい。ただし、Ｉは単位行列である。 【００５０】Ａn, Ｘn(k), βn(k)とステップサ
イズ記憶部８１からのμnとが修正情報生成部８２に供
給されて次式 μnＡnＸn *(k)βn(k) (46) が演算され、その出力は加算器８３へ供給されてタップ
係数記憶部８４からのＨ^n(k)に加算されてＨ^n(k+
1)が得られる。演算結果Ｈ^n(k+1)は擬似反響路６５n
へ出力されると同時に、タップ係数記憶部８４の値を更
新する。 【００５１】以上の操作により、擬似反響路６５nは次
の式(47)に従って逐次修正され、擬似反響路ベクトル
Ｈ^n(k)は真の反響路のインパルス応答Ｈn(k)に近
づいてゆく。Ｈ^n(k+1)＝Ｈ^n(k)＋μnＡnＸn *(k)βn(k) (47) ただし、Ａn ＝diag[αn1,αn2,…,αnL]：第ｎ周波数帯域のス
テップサイズ行列 αnl＝αnoγn l-1 (l=1,2,…,Ln) γn：第ｎ番目の周波数帯域におけるインパルス応答変
動量の減衰率 Ｌn：第ｎ周波数帯域のタップ数Ｈ ^n(k)＝[h^n1(k), h^n2(k), …, h^nLn(k)]T ：第ｎ周波数帯域の擬似反響路ベクトルＥn (k)＝[En(k),(1-μn)En(k-1),…,(1-μn)pn-1En(k
-pn+1)]T En(k)＝Yn(k)−Ｈ^n(k)TＸn(k) :第ｎ周波数帯域の
推定誤差Ｘn (k)＝[ｘn(k), ｘn(k-1), …, ｘn(k-pn+
1)]ｘn (k)＝[xn(k), xn(k-1), …, xn(k-Ln+1)]T ：第ｎ周波数帯域の受話信号ベクトルβn (k)＝[βn1, βn2, …, βnpn]T μn：第ｎ周波数帯域の第２のステップサイズ(スカラ
量) ＊：複素共役 ここで図７の実施例と同様に、各帯域のタップ数は間引
きにより少なくなっている。また、各帯域で相互相関の
変動量やスペクトルが異なる。その結果、各帯域の収束
速度が飽和するために必要となる複素(ＥＳ)射影アルゴ
リズムの最小の次数も異なる。各周波数帯域における複
素(ＥＳ)射影アルゴリズムの次数pnの決定方法は図７の
実施例で示した３つの方法と同様な方法が可能である。 【００５２】図２２は図１４中の第１又は第２の次数決
定方法を適用する場合の次数決定制御部６４の機能構成
例を示したもので, それぞれの周波数帯域に対応して次
数決定部６４0〜６４N-1が設けられる。各次数決定部６
４nはサブバンド複素受話信号Xn(k)、サブバンド複素反
響信号Yn(k)、複素誤差信号En(k)が与えられ、複素(Ｅ
Ｓ)射影アルゴリズムの次数ｐnを図１２の場合と同様に
次のように決定する。 【００５３】第１及び第２の方法では、次数pnをpn=ps,
s=1,2,…と変えながら、Yn=YsとEn=Esとから求めた反
響消去量rs=20log10(Ys/Es)の収束の様子を観測する。
次数psを大きくするにつれ収束速度が大となり、図１３
で示したと同様に収束速度が飽和値に近づく。収束速度
が充分飽和に近づいたと判定された時の次数pn=psを出
力して推定部６７nに設定する。即ち、図１３で説明し
たと同様に第１の方法では各次数毎に反響消去処理開始
後、予め決めた時点kKでの反響消去量rs=20log10(Ys/
Es)を求め、前回の次数ps-1で求めた反響消去量rs-1か
らの変化の割合 Rs=(rs-rs-1)/(ps-ps-1)が閾値Rthより
小さくなったときの次数psを複素(ＥＳ)射影アルゴリズ
ムの次数pnと決める。第２の方法では各次数毎に反響消
去処理開始後、反響消去量 rs=20log10(Ys/Es)が予め決
めた値rKに達した時点までの時間ksを求め、前回の次数
ps-1について求めた時間ks-1からの短縮率(ks-1-ks)/(p
s-ps-1)が閾値Rthより小さくなったときの次数psを複素
(ＥＳ)射影アルゴリズムの次数pnと決める。 【００５４】図２３は図１４において第３の次数決定方
法を適用する場合の次数決定制御部６４の構成例を示
し、図１６の場合と同様に各帯域の次数決定部６４n(n=
0,1,…,N-1)は(pn-1)次の白色化FIR フィルタ64Fnと予
測分析部64Pnとから構成されている。サブバンド複素信
号Xnを(pn-1)次の白色化 FIRフィルタ64Fnに通し、予測
分析部64Pnにより線形予測分析を行って予測係数ani,i=
1,2,…,pn-1を決め、その時の推定誤差ベクトルε
n(k)をＸn(k)ａn(k)から計算する。更に、推定誤差
ベクトルの共分散行列Ｑn(k)=εn(k)εn(k)Tを求
め、そのLn個の固有値を求め、それらの固有値の最大値
と最小値の比Cs=λmax/λminを求める。この比Csが次数
psの増加につれ小さくなり、予め決めた値Cthより小と
なったときの次数psを複素(ＥＳ)射影アルゴリズムの次
数pnと決める。 【００５５】図７の実施例と同様に、いろいろな音声お
よびいろいろな分割数Ｎ、タップ数Ｌnについて次数ｐn
を決定し、その標準的な値を予めＲＯＭ化しておき、例
えば電源立ち上げの際にこのＲＯＭから推定部６nに与
えるようにしてもよい。また、ＤＳＰなどを用いて反響
消去装置を構成する場合には、実時間処理の制約上、複
素(ＥＳ)射影アルゴリズムの次数を完全に収束速度が飽
和するレベルまで上げることができない場合も多い。こ
のような場合には与えられた演算時間の中で装置全体と
しての性能が最高となるように各帯域の次数ｐnを決定
する。 【００５６】以上のように各周波数帯域における複素
(ＥＳ)射影アルゴリズムの次数を、複数の周波数帯域の
それぞれに対して最適とされる次数に設定することによ
り、複素(ＥＳ)射影アルゴリズムの次数を上げることに
よる相互相関の変動量の強調と入力信号の白色化の効果
を十分に引き出すことができ、収束速度の大きな反響消
去装置を得ることができる。 【００５７】また、室内の残響時間は一般に、低い周波
数帯域では長く、高い周波数帯域では短い点から、擬似
反響路６５nのタップ数Lnを低い周波数帯域に対しては
大に、低い周波数帯域に対しては小にし、従って射影次
数pnは低い周波数帯域に対しては大きく、高い周波数帯
域に対しては小さくするのが好ましい。例えば音声信号
では老若男女によらず一般に図１１に示したように低い
周波数対により多くのエネルギーが集中していることを
利用して、低い周波数帯域ではタップ数Lnを大きく、従
って射影の次数pnも十分大きな値とするが、高い周波数
帯域ではタップ数Lnを小さくし、かつ射影の次数pnも小
さくすることが可能である。更に、人間の聴覚感度は一
般に低い周波数帯域では高く、高い周波数帯域では低い
ことからも、低い周波数帯域に対してはタップ数Lnを大
きく、従って射影次数pnも大きく、低い周波数帯域に対
してはタップ数Lnを小さく、従って射影次数pnも小さく
してよい。この様に、高い周波数帯域のタップ数Lnを小
さくすることにより、あるいは更に射影次数pnを小さく
することによって全体としての演算量を削減することが
できる。音声の場合、例えば周波数帯域を３２帯域に分
割し、周波数の低い方から１番目と２番目の周波数帯域
の射影次数をそれぞれ１６とし、３及び４番目の周波数
帯域の射影次数を８とし、５〜８番目の周波数帯域の射
影次数を４とし、９〜１６番目の周波数帯域の射影次数
を２とし、それより高い周波数帯域の次数を全て１にす
る。 【００５８】なお、上述において周波数帯域の分割数Ｎ
は３２〜６４程度が現実的と考えられ、分割数が多過ぎ
ると遅延が大となる。また分割方法は例えば図１１に示
すように非等分割にする場合に限らず、等分割に分けて
もよい。各帯域の最適次数ｐ nの決定は方法１の場合は
誤りが生じない。図２４にこの発明の第３の方法の実施
例を示す。図７と対応する部分に同一符号を付けてあ
る。この発明では、相互相関変動付加部２４が設けられ
る。相互相関変動付加部２４で、各チャネルの受話信号
ｘ1(k), ｘ2(k), …, ｘI(k)は、それらの相互相関の変
動を能動的に付加されて、ｘ￣1(k), ｘ￣2(k), …, ｘ
￣I(k)に変換され、これらｘ￣1(k), ｘ￣2(k), …, ｘ
￣I(k)を、スピーカ１２1,１２2, …, １２Iから再生す
るとともに、反響消去システム２３への入力とし、擬似
反響路ベクトルの修正ベクトルの導出に利用する。 【００５９】相互相関変動付加部２４の実現について
は、変換された受話信号ｘ￣1(k), ｘ￣2(k), …, ｘ￣
I(k)が音響信号として再生されるときに、聴覚上の品質
が損なわれないように注意する必要がある。ここで注目
すべきことは、人間の聴覚特性は各周波数帯域で異な
り、各実現方法による聴覚上の品質劣化は各周波数帯域
で異なるという点である。 【００６０】各チャネルの受話信号間の相互相関に変動
付加する方法としては、フィルタ処理による実現方法
と、信号乗算処理による実現方法と、信号加算処理
による実現方法と、ピッチシフト処理による実現方法
とがある。以下、順に〜各実現方法の具体例を説明
する。 フィルタ処理による実現方法 各チャネルの受話信号ｘ1(k), ｘ2(k), …, ｘI(k)を、
異なる時変特性をもつ時変フィルタに印加、すなわち、
これら時変フィルタのインパルス応答ｆ1(k),ｆ2(k),
…, ｆI(k), 畳み込み演算を＊で表すとして、 ｘ￣1(k)＝ｆ1(k)＊ｘ1(k) ｘ￣2(k)＝ｆ2(k)＊ｘ2(k) ｘ￣I(k)＝ｆI(k)＊ｘI(k) (48) を満足するｘ￣1(k), ｘ￣2(k), …, ｘ￣I(k)に変換す
ることにより、各チャネルの受話信号間の相互相関への
変動の付加を実現する。 【００６１】人の聴覚による音声知覚においては、主と
して振幅情報が重要であり、位相情報は余り重要はでな
いと言われており、このことは、例えば文献「古井,
“ディジタル音声処理”, 東海大学出版会」で述べられ
ている。そこで、入力信号の周波数に対して振幅特性が
平坦な特性を保つように、時変フィルタを実現すれば、
聴覚的にフィルタ処理による影響が小さくなると考えら
れる。 【００６２】この目的に適した構成として、全域通過伝
達関数をもつＩＩＲフィルタがある。このフィルタの伝
達関数Ｆ(ｚ)は、次数をＫとして、 Ｆ(z)＝Ａ｛ｚ-K−ａ1ｚ-(K-1)＋…(-1)K-1ａn-1ｚ-1＋(-1)K ａK ｝／ ｛１−ａ1ｚ-1＋…(-1)K-1ａK-1ｚ-(K-1)＋(-1)K ａK ｚ-K｝ (49) と一般に表すことができる。標本化間隔をＴ、角周波数
をωとすると、振幅特性 ｜Ｆ(ｅｘｐ(ｊωＴ))｜ 式は、フィルタ係数ａ1, ａ2, …, ａKがどのように定
められても分母と分子で相殺し合い、ωによらない一定
利得Ａをとる。一方、位相特性はフィルタ係数ａ 1,
ａ2, …, ａKにより異なる。このａ1, ａ2, …, ａKを
時間とともに変化させた場合には、時変の位相特性を有
することになるが、振幅特性への影響はない。 【００６３】さて、ここでは構成が簡単で実現の容易な
２次の全域通過フィルタを考える。２次の全域通過フィ
ルタの構成は、例えば文献「辻井, “ディジタル信号処
理の基礎”, 電子情報通信学会」に詳しく述べられてい
る。式(49)について、簡単のため利得Ａ＝１とすると、
２次の全域通過伝達関数Ｆ(ｚ)は、 Ｆ(z)＝(ｚ-2−ａ1ｚ-1＋ａ2)／(１−ａ1ｚ-1＋ａ2ｚ-2) (50) となる。この伝達関数をもとに、ラチス型で構成する
と、式(50)の係数は ａ1＝−ｒ(１＋ｒ2) (51) ａ2＝ｒ2 (52) と置き換えられ Ｆ(z)＝｛ｚ-2＋ｒ1(1+ｒ2)ｚ-1＋ｒ2｝／｛１＋ｒ1(1+ｒ2)ｚ-1＋ｒ2ｚ-2｝ (53) と表される。この発明において、このようなラチス型で
構成する利点は、ｒ1,ｒ 2が独立に意味をもつパラメー
タとして扱えることにある。式(53)のＦ(ｚ)の群遅延特
性がピークを持つ場合、ピーク周波数はほぼｒ1のみに
依存して決まり、ピークの急峻さはほぼｒ2のみに依存
して決まる。つまり、フィルタ係数を時間とともに変化
させる場合、すべての係数を変化させなくとも、例え
ば、群遅延特性のピーク周波数に対応したｒ1を再生チ
ャネルごとに異なる変化をさせるだけで、効果的な時変
特性を得ることができ、構成が簡単になる。これらの時
変特性をチャネルごとに異なるものとすれば、もとの多
チャネル受話信号に対して、それらの間の相互相関を変
動させる効果がある。 【００６４】 信号乗算処理による実現方法 各チャネルの受話信号ｘ1(k), ｘ2(k), …, ｘI(k)を、
異なる関数ｇ1(k), ｇ 2(k), …, ｇI(k)と乗算、すなわ
ち、 ｘ￣1(k)＝ｇ1(k)・ｘ1(k) ｘ￣2(k)＝ｇ2(k)・ｘ2(k) ・ ・ ・ (54) ｘ￣I(k)＝ｇI(k)・ｘI(k) を満足するｘ￣1(k), ｘ￣2(k), …, ｘ￣I(k)に変換す
ることにより、各チャネルの受話信号間の相互相関への
変動の付加を実現する。 【００６５】式(54)において、もし関数ｇ1(k), ｇ
2(k), …, ｇI(k)が正負の値をとる場合には、その変動
の大きさによらず受話信号の品質は大幅に劣化すると考
えられる。そこで、関数ｇ1(k), ｇ2(k), …, ｇI(k)
は、常に正、あるいは常に負の値のみをとり、また、変
動の幅も制限されていることが望ましい。そこで、関数
ｇ1(k), ｇ2(k), …, ｇI(k)が以下のような形である場
合を考える。最大振幅が１に正規化された異なる関数ω
1(k), ω2(k), …, ωI(k)と、スカラー値ｋ1, ｋ2,
…, ｋI(０＜‖ｋ1‖, ‖ｋ2‖, …, ‖ｋI‖＜１), お
よび利得係数Ａ1, Ａ2, …, ＡIを用いて、ｇ1(k), ｇ2
(k), …, ｇI(k)を、 ｇ1(k)＝Ａ1(１＋ｋ1ω1(k)) ｇ2(k)＝Ａ2(１＋ｋ2ω2(k)) ・ ・ ・ (55) ｇI(k)＝ＡI(１＋ｋIωI(k)) と表す。また任意の時刻ｋにおいて、−１＜ｋ1ω1(k),
ｋ2ω2(k), …, ｋIωI(k)＜１が成り立つから、ｇ
1(k), ｇ2(k), …, ｇI(k)の値の符号はそれぞれ一定で
ある。聴覚的なバランスを考えれば、利得係数Ａ1,
Ａ2, …, ＡIの値はすべて等しいか、あるいは少なくと
も同符号の値であることが望ましく、この場合、ｇ
1(k), ｇ2(k), …, ｇI(k)はすべて同符号の値を取る。
また、スカラー値ｋ 1, ｋ2, …, ｋIの値により、処理
後の信号の歪み量を調節することができる。 【００６６】また、周波数シフトという観点から、式(5
5)とは別に、 ｇ1(k)＝Ａ1cos(ω1(k)・ｋ＋φ1) ｇ2(k)＝Ａ2cos(ω2(k)・ｋ＋φ2) ・ ・ ・ (56) ｇI(k)＝ＡIcos(ωI(k)・ｋ＋φI) として、各チャネルごとに異なる時変特性をもち、ある
変動幅の中で変化する関数ω1(k), ω2(k), …, ωI(k)
によって、受話信号ｘ1(k), ｘ2(k),…, ｘI(k)の周波
数特性をシフトさせることにより、もとの多チャネル受
話信号に対して、相互相関の変動付加を実現することも
できる。 【００６７】 信号加算処理による実現方法 各チャネルの受話信号ｘ1(k), ｘ2(k), …, ｘI(k)を、
異なる関数ｎ1(k), ｎ 2(k), …, ｎI(k)と加算、すなわ
ち、 ｘ￣1(k)＝ｘ1(k)＋ｎ1(k) ｘ￣2(k)＝ｘ2(k)＋ｎ2(k) ・ ・ ・ (57) ｘ￣I(k)＝ｘI(k)＋ｎI(k) を満足するｘ￣1(k), ｘ￣2(k), …, ｘ￣I(k)に変換す
ることにより、各チャネルの受話信号間の相互相関への
変動の付加を実現する。 【００６８】関数ｎ1(k), ｎ2(k), …, ｎI(k)は、聴覚
的な影響を考慮すると、各チャネルの受話信号ｘ1(k),
ｘ2(k),…, ｘI(k)と比べて、振幅値が適度に小さいこ
とが望ましい。そこで、例えば、各チャネルの受話信号
ｘ1(k), ｘ2(k),…, ｘI(k)の振幅の定格値をＡr とし
て、最大振幅がこのＡr となるように規格化された異な
る関数ｎr1(k), ｎr2(k), …, ｎ2I(k)に対して、スカ
ラー値λ1, λ2, …,λIを掛けることにより、ｎ1(k),
ｎ2(k), …, ｎI(k)を、 ｎ1(k)＝λ1ｎr1(k) ｎ2(k)＝λ2ｎr2(k) ・ ・ ・ (58) ｎI(k)＝λIｎrI(k) と表す。スカラー値λ1,λ2, …, λIの値により、受話
信号ｘ1(k), ｘ2(k),…,ｘI(k)に加える信号の大きさを
定格値Ａrからどの程度小さくするのかを決定できる。 【００６９】 ピッチシフト処理による実現方法 各チャネルの受話信号ｘ1(k), ｘ2(k), …, ｘI(k)を、
各受話信号の周波数特性について、各チャネルごとに異
なる時変の周波数伸縮処理、すなわち、ピッチシフト処
理することにより得られるｘ￣1(k), ｘ￣2(k), …, ｘ
￣I(k)に変換することにより、各チャネルの受話信号間
の相互相関への変動の付加を実現する。 【００７０】ピッチシフト処理は、周波数伸縮ととも
に、時間伸縮をともない、結局、時間領域で処理するこ
とが可能であるが、時間軸を縮小させれば、もとの信号
が占めていた占有時間と等しくするための補間処理が必
要となり、逆に時間軸を伸長させれば、もとの信号より
も占有時間が長くなるため間引き処理が必要となる。こ
れらの補間・間引き処理は、無音区間を検出するなどし
て、その無音区間を引き延ばしたり、削除することによ
り実現できる。 【００７１】 【発明の効果】この発明方法は、２地点間において、多
チャネルの伝送系と、多チャネルの集音・再生系を持つ
端末装置とを用いることにより、双方の音響空間情報の
伝達を可能とする臨場感の高い音声通信を実現する際に
反響を消去するために適用することができる。 【００７２】簡単のため、図５に示したような、２地点
間を２チャネルの伝送系で結び、２チャネルの集音・再
生系を持つ端末装置を用いて、ステレオ音声通信を行な
う場合を考える。例えば、Ａ地点から複数の異なる話者
が一人ずつそれぞれの席から発話した場合に、集音され
るステレオ音声信号には、それぞれの発話者と２本のマ
イクロホンの位置関係に依存した相互相関がある。それ
らの音声信号がＢ地点側において再生されるとき、従来
の反響消去装置を用いた場合では、反響路推定がステレ
オ信号の相互相関に依存して誤るため、話者の交替の度
にＡ地点側に大きな反響が戻ってしまう。ところが、こ
の発明の反響消去方法を用いた場合、話者の交替による
ステレオ再生信号の相互相関の変動を抽出して、反響路
推定の誤りを修正するため、話者の交替の度に起きてい
た反響の増大を低減できる。また、人間の発話音声を複
数のマイクロホンによって集音するとき、固定した位置
から発話した場合でも、集音された多チャネル音声信号
の相互相関は微妙に変動している。この発明方法では、
このような信号間の相互相関の微妙な変動をも有効に利
用できる。 【００７３】図７の実施例において、周波数帯域分割部
５１、５２内の帯域通過フィルタ２０0〜２０N-1(分割
部５２の構成は５１の構成と同様であり図示してない)
による帯域制限の代わりに、前述のCrochiere and Rabi
nerの文献に示されているSSB法を使って帯域制限された
実信号xn(k)、yn(k)を得て反響消去処理を行った場合の
収束特性の計算機シミュレーション結果を図２５に示
す。計算機シミュレーションには実測したインパルス応
答(512タップ、サンプリング周波数１６kHz)を使用し
た。体や頭を固定して発話した音声をステレオ集音した
信号を受話信号として用いた。反響信号にはＳ／Ｎ比＝
３５ｄＢとなるように近端雑音を加えた。 【００７４】図２５は、反響路推定部で生成された擬似
反響路結合ベクトルと真の反響路結合ベクトルとの誤差
ベクトルの大きさを帯域分割数Ｎをパラメータとして比
較したものである。ここで、この発明方法の相互相関変
動成分抽出には、ｐ＝１次の射影アルゴリズム、すなわ
ち、従来のＮＬＭＳアルゴリズムを用いている。帯域分
割数Ｎ＝1,4,8,32である。間引き率Ｒ＝Ｎ/４である。
各帯域のタップ数はＮ＝１(フルバンド)のとき５１２＋
５１２とし、サブバンドでは間引き率に応じて少なく設
定した。定常消去量が等しくなるように、第２のステッ
プサイズμnおよび小さな正の定数δnを調節した。この
結果より、この発明方法が信号間の相互相関の微妙な変
動をも捉え、反響路推定の誤りを修正できること、さら
に帯域分割数Ｎが大きくなるほど収束速度が速くなるこ
とが分かる。これは従来は予期し難い効果である。この
発明ではチャネル間の微妙な変動を帯域分割手法を用い
て有効にとらえることにより、収束速度を早めていると
言える。 【００７５】図２６に図２５と同様なステレオ集音の場
合の擬似反響路ベクトルの収束の様子を帯域分割数Ｎ＝
３２の場合について射影アルゴリズムの次数をパラメー
タとして示す。帯域分割数Ｎ＝３２、間引き率Ｒ＝８で
ある。各帯域のタップ数は６４＋６４とした場合であ
る。射影アルゴリズムの次数は、pn＝1,2,4,8,32であ
る。ここでは、定常消去量が等しくなるように、第２の
ステップサイズμnおよび小さな正の定数δnを調節し
た。射影アルゴリズムの次数ｐnを増加させるに従っ
て、収束速度が増加することがわかる。しかも従来にお
ける周波数分割処理法で得られる収束速度の高速化より
も、可成り高速に収束している。この図から、帯域分割
数を行いさらに射影アルゴリズムを用いることが有効で
あることが理解される。このように、この発明を用いれ
ば、小さな射影次数で速い収束速度が得られる。拡声通
話系では人の移動などによる反響路の変動が多く、これ
に迅速に適応できることは大きな利点となる。 【００７６】更に、周波数帯域に応じて適切な射影次数
を決めることにより、一層少ない演算量で高速の収束が
可能となる。ステレオ再生装置を有する端末において、
図５に示したように相手側で２チャネル集音されたステ
レオ信号を受信してそのまま再生する方法の他に、多地
点間通信等では、対地毎の受話信号を受信側で任意に音
像定位処理することにより、受話環境を快適にする方法
が考えられている。この発明方法は、このような多地点
間通信用端末にも適用可能である。図２７は、４地点間
通信の構成を示したものである。各地点において、集音
は１チャネル(モノラル)である。いま、Ｄ地点を例にと
って説明する。Ｄ地点において、Ａ、Ｂ、Ｃ地点からの
受話信号について、それぞれ右、中央、左に定位するよ
うに音像定位処理を受話信号に処理部１３ｄで施すこと
により、新たな２チャネルステレオ受話信号を生成して
２チャネルのステレオ再生を行なうものとする。この方
法では、受話信号間の相互相関が一定であり、この場合
は、受話信号間の相互相関の変動抽出・利用をしように
も、受話信号間の相互相関の変動そのものがないため、
従来法と比較しても、反響路推定は停滞して改善されな
い。そこで、上記方法にこの発明の第３の方法を適用す
れば、受話信号間の相互相関は常に変動することにな
り、先の場合と同様に、ステレオ受話信号の相互相関の
変動を抽出して、反響路推定の誤りを修正するため、反
響路推定が停滞することがなく、従来方法を用いた場合
よりも反響の増大を低減できる。 【００７７】すなわち、一般に多チャネル再生系と１チ
ャネル以上の集音系で構成される通信会議システムに、
従来の反響消去方法を適用した場合、各チャネルの受話
信号間に相互相関がある場合に、擬似反響路の推定が正
しく行われないため、受話信号間の相互相関が変動する
度に反響が増大する問題が生じていた。この発明の第１
の方法においては、サブバンド法を用いて受話信号間の
相互相関の変動成分を抽出・利用することにより、反響
路推定の誤りを修正するため、上記のような問題を改善
する効果がある。 【００７８】また、この発明の第２の方法においては、
射影アルゴリズム等を用いて受話信号間の相互相関の変
動成分を抽出・利用することにより、反響路推定の誤り
を修正するため、上記のような問題を改善する効果があ
り、更に、周波数帯域に応じて適切な次数を決めること
により、一層少ない演算量で高速の収束が可能となる。 【００７９】また、この発明の第３の方法においては、
受話信号間の相互相関に変動を付加する機能を有するた
め、反響路推定において誤った解に完全に停滞すること
がなく、真の反響路との誤差を小さくする方向へ反響路
推定を続けるので、上記のような問題を改善する効果が
あり、更に、周波数帯域に応じて適切な相互相関変動付
加機能を決めることにより、聴感上違和感を与えること
なく高速の収束が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】従来の１チャネル反響消去装置の機能構成を示
すブロック図。 【図２】Ａはステップサイズ行列Ａの対角成分αlを
示す説明図、Ｂはステップサイズ行列Ａの対角成分α
lを階段状に近似する一例を示す説明図。 【図３】従来の多チャネル反響消去装置システムを示す
ブロック図。 【図４】従来の多チャネル反響消去装置の機能構成を示
すブロック図。 【図５】ステレオ音声通信系を示すブロック図。 【図６】Ａは受話信号間に相互相関がある場合の反響路
推定動作を示す図。Ｂは前記相互相関が変動した場合の
反響路推定動作を示す図である。 【図７】この発明の実施例の機能構成例を示すブロック
図。 【図８】図７中の周波数帯域分割部５１の内部の機能構
成例を示すブロック図。 【図９】この発明による第１の方法を適用した多チャネ
ル反響消去装置の構成を示すブロック図。 【図１０】図７中の第ｎ番目の周波数帯域の推定部１９
nの内部の機能構成例を示すブロック図。 【図１１】音声信号の周波数スペクトルの一例を示す説
明図。 【図１２】図７中の第１又は第２の次数決定方法を適用
する場合の次数決定制御部５４の機能構成例を示すブロ
ック図。 【図１３】射影次数を増加した場合の反響消去量の収束
速度の変化を模式的に示す図。 【図１４】第１の次数決定方法による次数決定手順を示
すフロー図。 【図１５】第２の次数決定方法による次数決定手順を示
すフロー図。 【図１６】第３の次数決定方法を実施する場合の次数決
定制御部５４の構成例を示すブロック図。 【図１７】第３の次数決定方法による次数決定手順を示
すフロー図。 【図１８】この発明のもう１つの実施例の機能構成例を
示すブロック図。 【図１９】図１８中の周波数帯域分割部６１の内部の機
能構成例を示すブロック図。 【図２０】周波数帯域信号の一例を示す説明図。 【図２１】図１８中の第ｎ番目の周波数帯域の推定部６
７nの内部の機能構成例を示すブロック図。 【図２２】図１４中の第１又は第２の次数決定方法を適
用する場合の次数決定制御部６４の構成例を示すブロッ
ク図。 【図２３】図１４中の第３の次数決定方法を適用する場
合の次数決定制御部６４の構成例を示すブロック図。 【図２４】この発明による第３の方法を適用した多チャ
ネル反響消去装置の構成を示すブロック図。 【図２５】この発明方法による第１の方法による擬似反
響路ベクトルの収束の様子を示す図。 【図２６】この発明方法による第２の方法による擬似反
響路ベクトルの収束の様子を示す図。 【図２７】４地点間通信において音像定位機能をもたせ
る音声通信会議方式を示すブロック図。
すブロック図。 【図２】Ａはステップサイズ行列Ａの対角成分αlを
示す説明図、Ｂはステップサイズ行列Ａの対角成分α
lを階段状に近似する一例を示す説明図。 【図３】従来の多チャネル反響消去装置システムを示す
ブロック図。 【図４】従来の多チャネル反響消去装置の機能構成を示
すブロック図。 【図５】ステレオ音声通信系を示すブロック図。 【図６】Ａは受話信号間に相互相関がある場合の反響路
推定動作を示す図。Ｂは前記相互相関が変動した場合の
反響路推定動作を示す図である。 【図７】この発明の実施例の機能構成例を示すブロック
図。 【図８】図７中の周波数帯域分割部５１の内部の機能構
成例を示すブロック図。 【図９】この発明による第１の方法を適用した多チャネ
ル反響消去装置の構成を示すブロック図。 【図１０】図７中の第ｎ番目の周波数帯域の推定部１９
nの内部の機能構成例を示すブロック図。 【図１１】音声信号の周波数スペクトルの一例を示す説
明図。 【図１２】図７中の第１又は第２の次数決定方法を適用
する場合の次数決定制御部５４の機能構成例を示すブロ
ック図。 【図１３】射影次数を増加した場合の反響消去量の収束
速度の変化を模式的に示す図。 【図１４】第１の次数決定方法による次数決定手順を示
すフロー図。 【図１５】第２の次数決定方法による次数決定手順を示
すフロー図。 【図１６】第３の次数決定方法を実施する場合の次数決
定制御部５４の構成例を示すブロック図。 【図１７】第３の次数決定方法による次数決定手順を示
すフロー図。 【図１８】この発明のもう１つの実施例の機能構成例を
示すブロック図。 【図１９】図１８中の周波数帯域分割部６１の内部の機
能構成例を示すブロック図。 【図２０】周波数帯域信号の一例を示す説明図。 【図２１】図１８中の第ｎ番目の周波数帯域の推定部６
７nの内部の機能構成例を示すブロック図。 【図２２】図１４中の第１又は第２の次数決定方法を適
用する場合の次数決定制御部６４の構成例を示すブロッ
ク図。 【図２３】図１４中の第３の次数決定方法を適用する場
合の次数決定制御部６４の構成例を示すブロック図。 【図２４】この発明による第３の方法を適用した多チャ
ネル反響消去装置の構成を示すブロック図。 【図２５】この発明方法による第１の方法による擬似反
響路ベクトルの収束の様子を示す図。 【図２６】この発明方法による第２の方法による擬似反
響路ベクトルの収束の様子を示す図。 【図２７】４地点間通信において音像定位機能をもたせ
る音声通信会議方式を示すブロック図。
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フロントページの続き
(72)発明者 中川 朗
東京都新宿区西新宿三丁目19番２号 日本
電信電話株式会社内
(72)発明者 小島 順治
東京都新宿区西新宿三丁目19番２号 日本
電信電話株式会社内
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 【請求項１】 各チャネルの受話信号をチャネルごとの
再生器で音響信号に再生し、 これら各音響信号が、上記各再生器から集音器に到る各
反響路を経由して集音され、 その集音器からの反響信号から擬似反響信号を差し引
き、 その残りである残留反響信号と、上記各チャネルの受話
信号とから修正ベクトルを求め、 この修正ベクトルを用いて上記各反響路のインパルス応
答の推定値を逐次修正し、 その修正されたインパルス応答をもつ各擬似反響路を生
成し、 これら各擬似反響路に上記受話信号の対応するものをそ
れぞれ印加して上記擬似反響信号を生成する多チャネル
音声通信会議用反響消去方法において、以下のステップ
を含む： (a) 上記受話信号と上記反響信号とをそれぞれＮ個の周
波数帯域に分割してＮ個のサブバンド受話信号とＮ個の
サブバンド反響信号を生成し、Ｎは２以上の整数であ
り、 (b) 上記反響路の上記Ｎ個の周波数帯域におけるそれぞ
れのインパルスレスポンスを模擬するそれぞれ予め決め
たタップ数のフィルタ係数が与えられるディジタルフィ
ルタによりそれぞれ構成されたＮ個の擬似反響路に上記
Ｎ個のサブバンド受話信号をそれぞれ通してＮ個の擬似
反響信号を生成し、 (c) 上記Ｎ個のサブバンド反響信号から対応する上記Ｎ
個の擬似反響信号をそれぞれ減算することによりＮ個の
周波数帯域の反響消去誤差信号を生成し、 (d) それぞれの上記Ｎ個の反響消去誤差信号と、上記Ｎ
個のサブバンド受話信号の対応するものとから、対応す
る上記反響消去誤差信号を最小とするように上記ディジ
タルフィルタに与える上記フィルタ係数をそれぞれ逐次
的に修正し、 (e) 上記Ｎ個の周波数帯域の上記反響消去誤差信号を合
成して上記反響信号が抑圧された全周波数帯域の送信信
号を生成する。 【請求項２】 請求項１のサブバンド多チャネル音声通
信会議用反響消去方法において、上記サブバンド受話信
号及び上記サブバンド反響信号は実数信号である。 【請求項３】 請求項１のサブバンド多チャネル音声通
信会議用反響消去方法において、上記サブバンド受話信
号及び上記サブバンド反響信号は複素信号である。 【請求項４】 請求項１〜３のいずれかのサブバンド多
チャネル音声通信会議用反響消去方法において、 上記Ｎ個のサブバンド受話信号と上記Ｎ個のサブバンド
反響信号を生成するステップは、上記受話信号及び上記
反響信号をそれぞれ上記Ｎ個の周波数帯域に分割してか
らそれぞれ予め決めた間引き率で信号を間引くステップ
を含む。 【請求項５】 請求項１〜４のいずれかのサブバンド多
チャネル音声通信会議用反響消去方法において、上記各
チャネルの受話信号の相互相関の変動成分を抽出し、こ
の変動成分を上記修正ベクトルとする。 【 請求項６】 請求項５のサブバンド多チャネル音声
通信会議用反響消去方法において、上記各チャネルの受
話信号の系列よりなる受話信号ベクトルを結合させた受
話信号結合ベクトルを求め、この受話信号結合ベクトル
の過去のものに対する現在のそれとの相関の変動を検出
して上記相互相関の変動成分とする。 【請求項７】 請求項６のサブバンド多チャネル音声通
信会議用反響消去方法において、上記各チャネルの上記
受話信号結合ベクトルの過去のものに対する現在のそれ
との相関の変動を検出する検出方法を上記Ｎ個の周波数
帯域で最適に設定する。 【請求項８】 請求項７のサブバンド多チャネル音声通
信会議用反響消去方法において、上記各チャネルの上記
受話信号結合ベクトルの過去のものに対する現在のそれ
との相関の変動を検出する検出方法が射影アルゴリズム
またはＥＳ射影アルゴリズムであり、射影次数を上記Ｎ
個の周波数帯域で最適に設定する。 【請求項９】 請求項８のサブバンド多チャネル音声通
信会議用反響消去方法において、 上記Ｎ個の周波数帯域の上記射影アルゴリズム又はＥＳ
射影アルゴリズムのそれぞれの次数は上記受話信号に対
しそれぞれの周波数帯域において反響消去量の収束速度
がほぼ飽和する最小の値にそれぞれ決められている。 【請求項１０】 請求項８のサブバンド多チャネル音声
通信会議用反響消去方法において、 上記Ｎ個の周波数帯域の上記射影アルゴリズム又はＥＳ
射影アルゴリズムのそれぞれの次数は、上記受話信号を
線形予測フィルタにより白色化したときの推定誤差ベク
トルの白色化がほぼ飽和する最小の値にそれぞれ決めら
れている。 【請求項１１】 請求項８のサブバンド多チャネル音声
通信会議用反響消去方法において,上記Ｎ個の周波数帯
域のそれぞれの擬似反響路を構成する上記ディジタルフ
ィルタのタップ数は、所望の受話信号の周波数領域にお
けるエネルギー分布、室内残響特性、及び人間の聴覚特
性の少なくとも１つに基づいて予め決められている。 【請求項１２】 請求項８のサブバンド多チャネル音声
通信会議用反響消去方法において、 上記Ｎ個の周波数帯域の低い周波数帯域に対応する上記
ディジタルフィルタのタップ数は、高い周波数帯域の対
応するディジタルフィルタのタップ数より大とされてい
る。 【請求項１３】 請求項８のサブバンド多チャネル音声
通信会議用反響消去方法において、 上記低い周波数帯域における上記射影アルゴリズム又は
ＥＳ射影アルゴリズムの次数は、上記高い周波数帯域に
おける上記射影アルゴリズム又はＥＳ射影アルゴリズム
の次数より大とされている。 【請求項１４】 請求項１〜４のいずれかのサブバンド
多チャネル音声通信会議用反響消去方法において、 上記各チャネルの受話信号間の相互相関に変動成分を付
加して、上記再生器で音響信号を再生し、相互相関の変
動成分が付加された受話信号を上記修正ベクトルの導出
に利用する。 【請求項１５】 請求項１４のサブバンド多チャネル音
声通信会議用反響消去方法において、 再生チャネル数をＩとして、上記各チャネルの受話信号
それぞれを、離散時間ｋの関数として、ｘ1(k), ｘ
2(k), …, ｘI(k)と表したとき、これらの受話信号を各
チャネルに対して異なる時変特性をもつ時変フィルタに
印加、これら時変フィルタのインパルス応答ｆ1(k), ｆ
2(k), …, ｆI(k), 畳み込み演算を＊で表すとして、 ｘ￣1(k)＝ｆ1(k)＊ｘ1(k) ｘ￣2(k)＝ｆ2(k)＊ｘ2(k) ・ ・ ・ ｘ￣I(k)＝ｆI(k)＊ｘI(k) を満足するｘ￣1(k), ｘ￣2(k), …, ｘ￣I(k)に変換す
ることにより、各チャネルの受話信号間の相互相関への
変動の付加を実現する。 【請求項１６】 請求項１４のサブバンド多チャネル音
声通信会議用反響消去方法において,再生チャネル数を
Ｉとして、上記各チャネルの受話信号それぞれを、離散
時間ｋの関数として、ｘ1(k), ｘ2(k), …, ｘI(k)と表
したとき、これらの受話信号を各チャネルに対して異な
る関数ｇ1(k), ｇ2(k), …, ｇI(k)と乗算し、 ｘ￣1(k)＝ｇ1(k)・ｘ1(k) ｘ￣2(k)＝ｇ2(k)・ｘ2(k) ・ ・ ・ ｘ￣I(k)＝ｇI(k)・ｘI(k) を満足するｘ￣1(k), ｘ￣2(k), …, ｘ￣I(k)に変換す
ることにより、上述の各チャネルの受話信号間の相互相
関への変動の付加を実現する。 【請求項１７】 請求項１４のサブバンド多チャネル音
声通信会議用反響消去方法において,再生チャネル数を
Ｉとして、上記各チャネルの受話信号それぞれを、離散
時間ｋの関数として、ｘ1(k), ｘ2(k), …, ｘI(k)と表
したとき、これらの受話信号を各チャネルに対して異な
る関数ｎ1(k), ｎ2(k),…, ｎI(k)と加算し、 ｘ￣1(k)＝ｘ1(k)＋ｎ1(k) ｘ￣2(k)＝ｘ2(k)＋ｎ2(k) ・ ・ ・ ｘ￣I(k)＝ｘI(k)＋ｎI(k) を満足するｘ￣1(k), ｘ￣2(k), …, ｘ￣I(k)に変換す
ることにより、上述の各チャネルの受話信号間の相互相
関への変動の付加を実現する。 【請求項１８】 請求項１４のサブバンド多チャネル音
声通信会議用反響消去方法において,再生チャネル数を
Ｉとして、上記各チャネルの受話信号それぞれを、離散
時間ｋの関数として、ｘ1(k), ｘ2(k), …, ｘI(k)と表
したとき、これらの受話信号を各受話信号の周波数特性
について、各チャネルごとに異なる時変の周波数伸縮処
理することにより得られるｘ￣1(k), ｘ￣2(k),…, ｘ
￣I(k)に変換することにより、各チャネルの受話信号間
の相互相関への変動の付加を実現する。 【請求項１９】 請求項１４〜１８のサブバンド多チャ
ネル音声通信会議用反響消去方法において、各チャネル
の受話信号間の相互相関への変動の付加方法を、聴覚上
の品質劣化が少なくなるように上記Ｎ個の周波数帯域で
最適に設定する。
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Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003503871A (ja) * | 1999-06-24 | 2003-01-28 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | 音響エコー及びノイズ除去 |
| US6950513B2 (en) | 2001-05-09 | 2005-09-27 | Yamaha Corporation | Impulse response setting method for the 2-channel echo canceling filter, a two-channel echo canceller, and a two-way 2-channel voice transmission device |
| WO2005091677A1 (ja) * | 2004-03-22 | 2005-09-29 | Toa Corporation | マルチチャンネルシステム同定装置 |
| JP2006018254A (ja) * | 2004-06-30 | 2006-01-19 | Microsoft Corp | ラウンドロビン正則化を用いたマルチチャネルエコーキャンセレーション |
| JP2006319925A (ja) * | 2005-05-16 | 2006-11-24 | Advanced Telecommunication Research Institute International | 適応フィルタ |
| JP2010245697A (ja) * | 2009-04-02 | 2010-10-28 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 適応マイクロホンアレイ残響抑圧装置、適応マイクロホンアレイ残響抑圧方法及びプログラム |
| JP2010288174A (ja) * | 2009-06-15 | 2010-12-24 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 周波数領域エコー除去装置、周波数領域エコー除去方法、プログラム |
| JP2012085314A (ja) * | 2005-08-10 | 2012-04-26 | Clarity Technologies Inc | クリアな信号の取得のための方法及びシステム |
| US8184817B2 (en) | 2005-09-01 | 2012-05-22 | Panasonic Corporation | Multi-channel acoustic signal processing device |
| JP2013115681A (ja) * | 2011-11-30 | 2013-06-10 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | マルチチャネルエコー消去方法、マルチチャネルエコー消去装置、およびプログラム |
| CN110782911A (zh) * | 2018-07-30 | 2020-02-11 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 音频信号处理方法、装置、设备和存储介质 |
Families Citing this family (56)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3710606B2 (ja) * | 1997-09-04 | 2005-10-26 | 松下電器産業株式会社 | エコーキャンセラ |
| DE19806015C2 (de) * | 1998-02-13 | 1999-12-23 | Siemens Ag | Verfahren zur Verbesserung der akustischen Rückhördämpfung in Freisprecheinrichtungen |
| DE19814971A1 (de) * | 1998-04-03 | 1999-10-07 | Daimlerchrysler Aerospace Ag | Verfahren zur Störbefreiung eines Mikrophonsignals |
| US7245710B1 (en) * | 1998-04-08 | 2007-07-17 | British Telecommunications Public Limited Company | Teleconferencing system |
| JP3781902B2 (ja) * | 1998-07-01 | 2006-06-07 | 株式会社リコー | 音像定位制御装置および音像定位制御方式 |
| US7072465B1 (en) * | 1999-01-06 | 2006-07-04 | Agere Systems, Inc. | Adaptive filter for network echo cancellation |
| US6744886B1 (en) * | 1999-01-06 | 2004-06-01 | Lucent Technologies Inc. | Adaptive filter utilizing proportional affine projection algorithm |
| CA2373114C (en) * | 1999-05-25 | 2007-03-27 | British Telecommunications Public Limited Company | Acoustic echo cancellation |
| US6694020B1 (en) * | 1999-09-14 | 2004-02-17 | Agere Systems, Inc. | Frequency domain stereophonic acoustic echo canceller utilizing non-linear transformations |
| FI114258B (fi) * | 2000-06-09 | 2004-09-15 | Nokia Corp | Menetelmä häiriön vaikutuksen vähentämiseksi ja vastaanotin |
| US6909782B2 (en) * | 2000-09-08 | 2005-06-21 | Intel Corporation | Fast converging affine projection based echo canceller for sparse multi-path channels |
| US6700978B2 (en) | 2000-09-08 | 2004-03-02 | Intel Corporation | Method and apparatus for fast converging affine projection based echo canceller |
| KR100355033B1 (ko) * | 2000-12-30 | 2002-10-19 | 주식회사 실트로닉 테크놀로지 | 선형예측 분석을 이용한 워터마크 삽입/추출 장치 및 그방법 |
| US6766021B2 (en) * | 2001-03-13 | 2004-07-20 | Adaptive Digital Technologies | Echo canceller |
| US20020191779A1 (en) * | 2001-03-23 | 2002-12-19 | Tien Pham | System for convolutional echo cancellation by iterative autocorrelation |
| GB2379369B (en) * | 2001-08-29 | 2005-06-29 | Zarlink Semiconductor Inc | Subband echo location and double-talk detection in communication systems |
| FR2841721B1 (fr) * | 2002-06-28 | 2004-08-20 | France Telecom | Dispositif de traitement d'echo pour systeme de communication de type monovoie ou multivoies |
| CA2399159A1 (en) * | 2002-08-16 | 2004-02-16 | Dspfactory Ltd. | Convergence improvement for oversampled subband adaptive filters |
| NO318401B1 (no) * | 2003-03-10 | 2005-03-14 | Tandberg Telecom As | Et audio-ekkokanselleringssystem og en fremgangsmate for a tilveiebringe et ekkodempet utgangssignal fra et ekkotillagt signal |
| US20040252652A1 (en) * | 2003-06-10 | 2004-12-16 | Alexander Berestesky | Cross correlation, bulk delay estimation, and echo cancellation |
| DE10351793B4 (de) * | 2003-11-06 | 2006-01-12 | Herbert Buchner | Adaptive Filtervorrichtung und Verfahren zum Verarbeiten eines akustischen Eingangssignals |
| JP4630956B2 (ja) * | 2004-03-30 | 2011-02-09 | 学校法人早稲田大学 | ハウリング周波数成分強調方法およびその装置、ハウリング検出方法およびその装置、ハウリング抑圧方法およびその装置、ピーク周波数成分強調方法およびその装置 |
| US7903137B2 (en) * | 2004-10-15 | 2011-03-08 | Lifesize Communications, Inc. | Videoconferencing echo cancellers |
| US8457614B2 (en) | 2005-04-07 | 2013-06-04 | Clearone Communications, Inc. | Wireless multi-unit conference phone |
| US20070036342A1 (en) * | 2005-08-05 | 2007-02-15 | Boillot Marc A | Method and system for operation of a voice activity detector |
| US8189765B2 (en) * | 2006-07-06 | 2012-05-29 | Panasonic Corporation | Multichannel echo canceller |
| US8050398B1 (en) | 2007-10-31 | 2011-11-01 | Clearone Communications, Inc. | Adaptive conferencing pod sidetone compensator connecting to a telephonic device having intermittent sidetone |
| US8199927B1 (en) | 2007-10-31 | 2012-06-12 | ClearOnce Communications, Inc. | Conferencing system implementing echo cancellation and push-to-talk microphone detection using two-stage frequency filter |
| WO2009070073A1 (en) * | 2007-11-29 | 2009-06-04 | Telefonaktiebolaget Lm Ericssom (Publ) | A method and arrangement for echo cancellation of voice signals |
| US8170226B2 (en) * | 2008-06-20 | 2012-05-01 | Microsoft Corporation | Acoustic echo cancellation and adaptive filters |
| US8594173B2 (en) * | 2008-08-25 | 2013-11-26 | Dolby Laboratories Licensing Corporation | Method for determining updated filter coefficients of an adaptive filter adapted by an LMS algorithm with pre-whitening |
| US8605890B2 (en) * | 2008-09-22 | 2013-12-10 | Microsoft Corporation | Multichannel acoustic echo cancellation |
| US8724798B2 (en) | 2009-11-20 | 2014-05-13 | Adobe Systems Incorporated | System and method for acoustic echo cancellation using spectral decomposition |
| GB2493801B (en) | 2011-08-18 | 2014-05-14 | Ibm | Improved audio quality in teleconferencing |
| CN102457632B (zh) * | 2011-12-29 | 2014-07-30 | 歌尔声学股份有限公司 | 一种多受话端回声消除方法 |
| US8712076B2 (en) | 2012-02-08 | 2014-04-29 | Dolby Laboratories Licensing Corporation | Post-processing including median filtering of noise suppression gains |
| US9173025B2 (en) | 2012-02-08 | 2015-10-27 | Dolby Laboratories Licensing Corporation | Combined suppression of noise, echo, and out-of-location signals |
| US20140016794A1 (en) * | 2012-07-13 | 2014-01-16 | Conexant Systems, Inc. | Echo cancellation system and method with multiple microphones and multiple speakers |
| CN102876969B (zh) * | 2012-07-31 | 2015-03-04 | 宝山钢铁股份有限公司 | 一种超高强度高韧性耐磨钢板及其制造方法 |
| CN103888630A (zh) | 2012-12-20 | 2014-06-25 | 杜比实验室特许公司 | 用于控制声学回声消除的方法和音频处理装置 |
| US20150371655A1 (en) * | 2014-06-19 | 2015-12-24 | Yang Gao | Acoustic Echo Preprocessing for Speech Enhancement |
| US10623854B2 (en) | 2015-03-25 | 2020-04-14 | Dolby Laboratories Licensing Corporation | Sub-band mixing of multiple microphones |
| US9712866B2 (en) | 2015-04-16 | 2017-07-18 | Comigo Ltd. | Cancelling TV audio disturbance by set-top boxes in conferences |
| US9947337B1 (en) * | 2017-03-21 | 2018-04-17 | Omnivision Technologies, Inc. | Echo cancellation system and method with reduced residual echo |
| US10013995B1 (en) * | 2017-05-10 | 2018-07-03 | Cirrus Logic, Inc. | Combined reference signal for acoustic echo cancellation |
| GB201709849D0 (en) * | 2017-06-20 | 2017-08-02 | Nokia Technologies Oy | Processing audio signals |
| US10200540B1 (en) * | 2017-08-03 | 2019-02-05 | Bose Corporation | Efficient reutilization of acoustic echo canceler channels |
| US11277518B2 (en) * | 2017-09-29 | 2022-03-15 | Dolby Laboratories Licensing Corporation | Howl detection in conference systems |
| CN111213359B (zh) | 2017-10-04 | 2021-09-10 | 主动音频有限公司 | 回声消除器和用于回声消除器的方法 |
| US10566008B2 (en) * | 2018-03-02 | 2020-02-18 | Cirrus Logic, Inc. | Method and apparatus for acoustic echo suppression |
| JP6894402B2 (ja) * | 2018-05-23 | 2021-06-30 | 国立大学法人岩手大学 | システム同定装置及び方法及びプログラム及び記憶媒体 |
| US11417351B2 (en) | 2018-06-26 | 2022-08-16 | Google Llc | Multi-channel echo cancellation with scenario memory |
| US11600287B2 (en) * | 2019-03-28 | 2023-03-07 | Bose Corporation | Cancellation of vehicle active sound management signals for handsfree systems |
| CN111294474B (zh) * | 2020-02-13 | 2021-04-16 | 杭州国芯科技股份有限公司 | 一种双端通话检测方法 |
| EP4205108A1 (en) * | 2020-09-02 | 2023-07-05 | Huawei Technologies Co., Ltd. | Acoustic processing device for multichannel nonlinear acoustic echo cancellation |
| WO2022048736A1 (en) * | 2020-09-02 | 2022-03-10 | Huawei Technologies Co., Ltd. | Acoustic processing device for mimo acoustic echo cancellation |
Family Cites Families (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH04123621A (ja) * | 1990-09-14 | 1992-04-23 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 反響消去装置 |
| JP2508574B2 (ja) * | 1992-11-10 | 1996-06-19 | 日本電気株式会社 | 多チャンネルエコ―除去装置 |
| JP3397269B2 (ja) * | 1994-10-26 | 2003-04-14 | 日本電信電話株式会社 | 多チャネル反響消去方法 |
| FR2729024A1 (fr) * | 1994-12-30 | 1996-07-05 | Matra Communication | Annuleur d'echo acoustique avec filtrage en sous-bandes |
| US5818945A (en) * | 1995-04-20 | 1998-10-06 | Nippon Telegraph And Telephone | Subband echo cancellation method using projection algorithm |
| EP0758830B1 (en) * | 1995-08-14 | 2004-12-15 | Nippon Telegraph And Telephone Corporation | Subband acoustic echo canceller |
| CA2186416C (en) * | 1995-09-26 | 2000-04-18 | Suehiro Shimauchi | Method and apparatus for multi-channel acoustic echo cancellation |
| US5721782A (en) * | 1996-03-25 | 1998-02-24 | Motorola, Inc. | Partitioned echo canceler utilizing decimation echo location |
-
1996
- 1996-09-13 JP JP24352496A patent/JP3654470B2/ja not_active Expired - Lifetime
-
1997
- 1997-09-11 US US08/927,961 patent/US6246760B1/en not_active Expired - Lifetime
Cited By (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003503871A (ja) * | 1999-06-24 | 2003-01-28 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | 音響エコー及びノイズ除去 |
| US6950513B2 (en) | 2001-05-09 | 2005-09-27 | Yamaha Corporation | Impulse response setting method for the 2-channel echo canceling filter, a two-channel echo canceller, and a two-way 2-channel voice transmission device |
| WO2005091677A1 (ja) * | 2004-03-22 | 2005-09-29 | Toa Corporation | マルチチャンネルシステム同定装置 |
| JP2006018254A (ja) * | 2004-06-30 | 2006-01-19 | Microsoft Corp | ラウンドロビン正則化を用いたマルチチャネルエコーキャンセレーション |
| JP4581114B2 (ja) * | 2005-05-16 | 2010-11-17 | 株式会社国際電気通信基礎技術研究所 | 適応型ビーム形成器 |
| JP2006319925A (ja) * | 2005-05-16 | 2006-11-24 | Advanced Telecommunication Research Institute International | 適応フィルタ |
| JP2012085314A (ja) * | 2005-08-10 | 2012-04-26 | Clarity Technologies Inc | クリアな信号の取得のための方法及びシステム |
| US8184817B2 (en) | 2005-09-01 | 2012-05-22 | Panasonic Corporation | Multi-channel acoustic signal processing device |
| JP5053849B2 (ja) * | 2005-09-01 | 2012-10-24 | パナソニック株式会社 | マルチチャンネル音響信号処理装置およびマルチチャンネル音響信号処理方法 |
| JP2010245697A (ja) * | 2009-04-02 | 2010-10-28 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 適応マイクロホンアレイ残響抑圧装置、適応マイクロホンアレイ残響抑圧方法及びプログラム |
| JP2010288174A (ja) * | 2009-06-15 | 2010-12-24 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 周波数領域エコー除去装置、周波数領域エコー除去方法、プログラム |
| JP2013115681A (ja) * | 2011-11-30 | 2013-06-10 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | マルチチャネルエコー消去方法、マルチチャネルエコー消去装置、およびプログラム |
| CN110782911A (zh) * | 2018-07-30 | 2020-02-11 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 音频信号处理方法、装置、设备和存储介质 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US6246760B1 (en) | 2001-06-12 |
| JP3654470B2 (ja) | 2005-06-02 |
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