JPWO2006049260A1 - 信号処理の方法、信号処理の装置および信号処理用プログラム - Google Patents

Abstract

適応フィルタ５と、雑音推定回路10と、ダブルトーク検出回路81とを備え、雑音推定回路10によって得られた推定雑音を用いてダブルトーク検出回路81がダブルトーク検出を行うように動作する。雑音推定手段を備え、推定雑音とマイクロフォン信号と擬似エコーを用いてダブルトークを検出する。本発明のエコー除去の方法および装置は、０と１の間の連続値で表される信頼係数を用いてダブルトークを検出する。０と１の２値の代わりに連続値を用いることによって、検出誤りの影響を小さくすることができる。

Description

本発明は信号処理の方法、信号処理の装置および信号処理用プログラムに関し、特にエコーやノイズなどの妨害信号に重畳された雑音が存在する環境において高い妨害信号除去能力を提供することができる信号処理の方法、信号処理の装置および信号処理用プログラムに関する。

目的とする信号に重畳された妨害信号として、通信回線の２線／４線変換回路において発生する回線エコー、音響信号を再生するスピーカとマイクロフォンの間に生じる音響結合によって生じる音響エコー、目的信号を捕捉するマイクロフォンにおいて混入する背景雑音や他人の音声などの妨害信号がある。

２線／４線変換回路の４線側において送信側から受信側へ漏れ込むエコーを除去する技術として、例えば、非特許文献１に記載されているエコーキャンセラが知られている。エコーキャンセラは、エコー経路のインパルス応答長に等しいか又はこれを越える数のタップ係数を有する適応フィルタを用いて、送信信号に対応した擬似エコー（エコー・レプリカ）を生成することにより、２線／４線変換回路の４線側において送信回路から受信回路へ漏れ込むエコーを抑圧するように動作する。

一方、同様の原理で、音響信号を再生するスピーカとマイクロフォンの間に生じる音響結合によって生じる音響エコーを除去する技術として、非特許文献２に記載されている音響エコーキャンセラが知られている。音響エコーキャンセラは、エコー経路のインパルス応答長に等しいか又はこれを越える数のタップ係数を有する適応フィルタを用いて、送信信号に対応した擬似エコー（エコー・レプリカ）を生成することにより、スピーカとマイクロフォンの間に生じる音響結合によってスピーカからマイクロフォンへ漏れ込むエコーを抑圧するように動作する。

これらのエコーキャンセラにおいて、適応フィルタの各タップ係数は、エコーと受信信号の混在する混在信号から擬似エコーを差引いて得られる誤差信号と送信信号との相関をとることにより修正される。このような適応フィルタの係数修正アルゴリズムの代表的なものとして、非特許文献１に記載されているＬＭＳアルゴリズムと非特許文献３に記載されている正規化ＬＭＳ（ＮＬＭＳ）アルゴリズムが広く用いられている。

図１２は、従来の音響エコーキャンセラの一構成例を示したブロック図である。入力端子１に供給された参照信号ｘ（ｋ）は、スピーカ２に伝達されて、音響信号として音響空間に放射される。ここにｋは時間を表す添字である。近端音声信号ｖ（ｋ）を捕捉するためのマイクロフォン３は、同時にスピーカ２が放射する音響信号によって生じたエコーｙ（ｋ）も合わせて捕捉し、減算器６に伝達する。

参照信号ｘ（ｋ）は同時に適応フィルタ５にも供給されており、その出力として擬似エコーｙ（ｋ）ハットが得られる。このｙ（ｋ）ハットを減算器６に供給し、マイクロフォン３から供給される信号から差し引くことによって、エコーが除去された信号ｅ（ｋ）が得られる。

ｅ（ｋ）＝ｖ（ｋ）＋ ｙ（ｋ）− ｙ（ｋ）ハット…（１）
によって得られたe(k)は、出力として、出力端子４に伝達される。式(１)において、ｙ（ｋ）−ｙ（ｋ）ハットは、残留エコーと呼ばれる。

前述のＬＭＳアルゴリズムを仮定すれば、適応フィルタ５のｍ番目の係数ｗ_ｍ（ｋ）は、次式に従って更新される。

ｗ_ｍ（ｋ＋１）＝ｗ_ｍ（ｋ）+μ・ｅ（ｋ）・ｘ_ｍ（ｋ）…（２）
Ｎ個の係数全てに関する式（２）を行列形式で表せば、

Ｗ（ｋ＋１）＝Ｗ（ｋ）＋μ・ｅ（ｋ）・Ｘ（ｋ）…（３）
となる。ここに、Ｗ（ｋ）とＸ（ｋ）はそれぞれ次式で与えられる。

Ｗ（ｋ） = [ｗ_０（ｋ） ｗ_１（ｋ） … ｗ_Ｎ−１（ｋ） ]^Ｔ …（４）

Ｘ（ｋ）＝［ｘ_０（ｋ）ｘ_１（ｋ） … ｘ_Ｎ−１（ｋ） ］^Ｔ …（５）
係数更新回路７は、参照信号ｘ（ｋ）とエコー消去信号ｅ（ｋ）を受け、式(２)の右辺第二項を計算する。適応フィルタ５は、係数更新回路７から供給される式(２)の右辺第二項を受けて、係数を更新する。一方、ＮＬＭＳアルゴリズムでは式（３）の代りに、式（６）に従って係数の更新が行われる。

Ｗ（ｋ＋１）＝Ｗ（ｋ）＋（μ／Ｎσ_ｘ ² ）・ｅ（ｋ）・Ｘ（ｋ）…（６）
σ_ｘ ² は適応フィルタ５に入力される参照信号ｘ（ｋ）の平均電力である。Ｎσ_x ² はステップ・サイズμの値を前記平均電力に反比例させ、安定な収束を行なわせるために用いられる。Ｎσ_ｘ ² を求めるためにはいくつかの方法があるが、例えば過去Ｎサンプルのｘ^２（ｋ）を全て加算することによって求めることができる。

式(１)に示すように、エコーが除去された信号ｅ（ｋ）は係数更新に必要な残留エコーｙ（ｋ）−ｙ（ｋ）ハットに加えて、近端音声信号ｖ（ｋ）を含む。ｖ（ｋ）は、係数更新に対する妨害信号として働き、残留エコーと比較して相対的に無視できないときには、係数更新を破綻させることもある。このため、一般的にダブルトーク検出回路８を用いて近端音声ｖ（ｋ）の存在を検出し、その結果を用いて係数更新を制御する。ダブルトーク検出回路８の出力はスイッチ９に伝達されており、ダブルトークが検出されたとき(近端音声が存在するとき)に、係数更新回路７から適応フィルタ５に至る回路を開くことによって、係数更新を一時的に停止する。

ダブルトーク検出の第一の従来例が特許文献１に開示されている。第一の従来例では、マイクロフォン信号と誤差信号から計算されるエコー消去量が第一の閾値以下のときはマイクロフォン信号と参照信号のレベル比較でダブルトークを検出し、第一の閾値以上の場合は参照信号とマイクロフォン信号の相互相関を用いてダブルトークを検出する。しかし、あらゆる場合に対して、あらかじめ適切な閾値を設定することは容易でない。

第二の従来例が、特許文献２に開示されている。第二の従来例では、誤差信号の自己相関と参照信号の自己相関を用いてダブルトークを検出する。この構成ではエコーキャンセラ本体が多重化されており、複数の適応フィルタ出力に対応した複数の誤差信号のパワー比較を行う。このため、複数の適応フィルタが必要となり、演算量が増加する。

第三の従来例が、特許文献３に開示されている。第三の従来例では、複数の適応フィルタ係数の組を必要とするために、所要メモリ量が増大するという問題がある。

第四の従来例が、特許文献４に開示されている。第四の従来例では、誤差と参照信号のパワー比、マイクロフォン信号と参照信号のパワー比、または誤差と擬似エコーのパワー比を閾値と比較することでダブルトークと系変動を区別なく検出し、さらに誤差と擬似エコーの相関を擬似エコーパワーで正規化した値を閾値と比較し、ダブルトークを検出する。

第五の従来例が、特許文献５に開示されている。第五の従来例は、複数マイクロフォンで捕捉した信号の相関または共分散を用いたダブルトーク検出である。このため、複数のマイクロフォンを必要とし、単一マイクロフォンを有するシステムには適用できない。

第六の従来例が、特許文献６に開示されている。第六の従来例は、参照信号とマイクロフォン信号のパワー差でダブルトーク検出を行う。音響系では、一般にエコー経路利得が未知であり、検出閾値の設定に困難がある。

第七の従来例が、特許文献７に開示されている。第七の従来例では、マイクロフォン信号と擬似エコーの相互相関と擬似エコーの自己相関との比を閾値と比較してダブルトーク検出を行う。マイクロフォン信号には背景雑音が含まれており、前記閾値を背景雑音の性質に応じて適切に設定しなければならない。このため、閾値の設定に困難がある。

第八の従来例が、特許文献８に開示されている。第八の従来例では、参照信号とマイクロフォン信号の分析パラメータの変動に関する相互相関でダブルトーク検出を行う。参照信号とマイクロフォン信号の分析パラメータを求めなければならないために、演算量が増加するという問題がある。

第九の従来例が、特許文献９に開示されている。第九の従来例では、誤差の飽和頻度と誤差パワーを用いてダブルトーク検出を行うが、飽和閾値設定に困難がある。

第十の従来例が、特許文献１０に開示されている。第十の従来例では、参照信号とマイクロフォン信号のパワー比にマージンを加算した値と閾値を比較してダブルトークを検出する。このため、検出性能がマージンに依存し、マージンの決定が困難である。

第十一の従来例が特許文献１１に、第十二の従来例が特許文献１２にそれぞれ開示されている。これらの従来例は、どちらも二つのマイクロフォンを用いており、単一マイクロフォンを装備したシステムには適用できない。

第十三の従来例が、特許文献１３に開示されている。第十三の従来例では、マイクロフォン信号の自己相関、擬似エコーの自己相関、両者の相互相関をもって定義される行列式の値を閾値と比較してダブルトークを検出する。しかし、行列式の値は環境によって変動し、閾値設定に困難がある。

参照信号とマイクロフォン信号の正規化相互相関ベクトルを用いたダブルトーク検出の一例が、非特許文献４に開示されている。

非特許文献４では、ダブルトーク検出に参照信号ｘ（ｋ）とマイクロフォン信号ｍ（ｋ）の正規化相互相関ベクトルc_xmを用いる。

ここに、σ_ｍ ^２はｍ（ｋ）の分散、ｒ_ｘｍ=Ｒ_ｘｘｈはｘ（ｋ）とｍ（ｋ）の相互相関、Ｒ_ｘｘ＝Ｅ［Ｘ（ｋ）Ｘ^Ｔ（ｋ）］は参照信号ｘ（ｋ）の自己相関行列，Ｅ［・］は、数学的期待値を表す演算子、ｈはスピーカ２からマイクロフォン３に至る音響経路のインパルス応答で

ｈ（ｋ）＝［ｈ_０ ｈ_１… ｈ_Ｎ−１］^Ｔ…（８）
である。ただし、マイクロフォン信号に含まれる近端音声と参照信号、並びに背景雑音と参照信号は無相関であると仮定している。

ダブルトーク検出の判定変数ξは、σ_ｍ ²がスカラであることに注意して|ｃ_ｘｍ|を用いれば、

となる。ξが１より小さい値をとるときに、ダブルトークと判定する。
特開平３−２１８１５０号公報 特開平６−１３９４０号公報 特開平６−１４１００号公報 特開平７−２２６７９３号公報 特開平７−２５０３９７号公報 特開平７−２６４１０３号公報 特開平７−２８８４９３号公報 特開平７−３０３０７０号公報 特開平１０−４１８５８号公報 特開平１１−２１５０３３号公報 特開２０００−３２４２３３号公報 特開２００４−４０１６１号公報 特開２００４−５１７５７９号公報 「１９８５年、アダプティブ・シグナル・プロセシング(Adaptive Signal Processing), １９８５, Prentice-Hall Inc., USA」 「１９９９年７月、アコースティック・エコー・コントロール(Acoustic Echo Control), アイ・イー・イー・イー・シグナル・プロセシング・マガジン（IEEE SIGNAL PROCESSING MAGAZINE、PP.42-69, JUL, 1999）、４２〜６９ページ」 「１９８５年、アダプティブ・フィルタ(Adaptive Filters), １９８５, Kulwer Academic Publishers, USA」 「２０００年３月、アイ・イー・イー・イー・トランザクションズ・オン・スピーチ・アンド・オーディオ・プロセシング（IEEE TRANSACTIONS ON SPEECH AND AUDIO PROCESSING, PP.168-172, MAR, 2000）、１６８〜１７２ページ」

式（９）のξを計算するためには、根号内の相互相関や自己相関を求めなければならない。非特許文献４では、適応フィルタ５が収束していることを想定して、

と近似し、さらに

によって計算することが、実際的な相関の推定方法として開示されている。式（５）からＸ（ｋ）はＮ次ベクトルであるから、式（11）の計算を行うためには、１サンプリング周期あたり、Ｍ乗算とＭＮ加算が必要である。非特許文献４はＭの値を５００、Ｎを２０４８としており、ダブルトーク検出に必要な演算量が多くなるという問題がある。

また、式（９）のξが、シングルトークでも１にならない可能性がある。それは、マイクロフォン信号ｍ（ｋ）に含まれる雑音成分ｎ（ｋ）の影響が、式（９）では考慮されていないからである。すなわち、式（９）の分母には雑音成分ｎ（ｋ）が含まれるが、分子には参照信号ｘ（ｋ）と音響経路のインパルス応答であるｈの情報だけしか含まれない。したがって、ｎ（ｋ）が大きくなるにつれて、シングルトークのときのξは１から減少することになる。分母は近端音声ｖ（ｋ）のパワーから増大するが、分子は影響を受けない。このため、非特許文献４のダブルトーク検出では、シングルトークをダブルトークと検出して必要な係数更新の頻度が減少し、エコー除去性能が劣化する。

さらに、これまでのダブルトーク検出では係数更新制御を０と１のいずれかで制御していたので、０と１の間の判定誤りの影響が大きく、性能劣化につながる可能性があった。

そこで、本発明は上記課題に鑑みて発明されたものであって、その目的は、検出精度が高く、検出誤りの影響が小さく、演算量が少ないダブルトーク検出機能を備えたエコー除去の方法および装置を提供することにある。

上記課題を解決する第１の発明は、エコー、近端信号、雑音を含む信号を入力信号とし、前記入力信号と参照信号をフィルタリング処理してエコー信号を推定し、前記入力信号から前記推定されたエコー信号を減算し、前記減算結果と前記参照信号の相関を求め前記フィルタリング処理の係数を更新するエコー除去方法において、前記混在信号中に含まれる雑音を推定して推定雑音を求め、前記推定雑音を用いて前記混在信号に含まれる近端信号を推定し、前記推定された近端信号に応じて前記係数更新を制御することを特徴とする。

上記課題を解決する第２の発明は、適応フィルタで参照信号を処理して出力を計算し、エコー、近端信号、並びに雑音を少なくとも含む混在信号から前記適応フィルタの出力を減算し、前記減算結果と前記参照信号の相関をとることによって前記係数を適応的に更新するエコー除去方法において、前記混在信号中に含まれる雑音を推定して推定雑音を求め、前記推定雑音を用いて前記混在信号に含まれる近端信号を検出し、前記近端信号の有無に応じて２つの離散値を定め、前記２つの離散値に応じて前記係数更新程度を適応的に制御することを特徴とする。

上記課題を解決する第３の発明は、適応フィルタで参照信号を処理して出力を計算し、エコー、近端信号、並びに雑音を少なくとも含む混在信号から前記適応フィルタの出力を減算し、前記減算結果と前記参照信号の相関をとることによって前記係数を適応的に更新するエコー除去方法において、前記混在信号中に含まれる雑音を推定して推定雑音を求め、前記推定雑音を用いて前記混在信号に含まれる近端信号を検出して、検出の信頼度に対応した連続な値を求め、前記連続の値に応じて前記係数更新程度を適応的に制御することを特徴とする。

上記課題を解決する第４の発明は、適応フィルタで参照信号を処理して出力を計算し、妨害信号、目的信号、並びに雑音を少なくとも含む混在信号から前記適応フィルタの出力を減算し、前記減算結果と前記参照信号の相関をとることによって前記係数を適応的に更新するノイズ除去方法において、前記混在信号中に含まれる雑音を推定して推定雑音を求め、前記推定雑音を用いて前記混在信号に含まれる目的信号を検出して、検出の信頼度に対応した値を求め、前記信頼度に対応した値に応じて前記係数更新程度を適応的に制御することを特徴とする。

上記課題を解決する第５の発明は、複数のマイクロフォンで受けた、妨害信号、目的信号、並びに雑音を少なくとも含む混在信号を第１の適応フィルタ群で処理することによって目的信号を抑圧した目的ブロック信号を生成し、前記目的ブロック信号を第２の適応フィルタ群で処理することによって擬似妨害信号を生成し、前記混在信号を固定フィルタ群で処理することによって目的信号を強調した目的強調信号を生成し、前記目的強調信号から前記擬似妨害信号を差し引くことによって妨害信号を除去するように動作する信号処理方法において、前記混在信号中に含まれる雑音を推定して推定雑音を求め、前記推定雑音を用いて前記混在信号に含まれる目的信号を検出して、検出の信頼度に対応した値を求め、前記信頼度に対応した値に応じて前記第１及び第２の適応フィルタ群の係数更新程度を適応的に制御することを特徴とする。

上記課題を解決する第６の発明は、参照信号を処理して出力を計算する適応フィルタと、エコー、近端信号、並びに雑音を少なくとも含む混在信号から前記適応フィルタの出力を減算する減算器と、前記減算器出力と前記参照信号の相関をとることによって係数更新量を計算する係数更新回路を少なくとも含むエコー除去装置において、前記混在信号中に含まれる雑音を推定して推定雑音を求める雑音推定回路と、前記推定雑音を用いて前記混在信号に含まれる近端信号の存在に関する情報を求めるダブルトーク検出回路と、前記ダブルトーク検出回路の出力を受けて前記係数更新回路の出力を選択的に前記適応フィルタに伝達するスイッチとを有することを特徴とする。

上記課題を解決する第７の発明は、参照信号を処理して出力を計算する適応フィルタと、妨害信号、目的信号、並びに雑音を少なくとも含む混在信号から前記適応フィルタの出力を減算する減算器と、前記減算器出力と前記参照信号の相関をとることによって係数更新量を計算する係数更新回路を少なくとも含む構成のノイズ除去装置において、前記混在信号中に含まれる雑音を推定して推定雑音を求める雑音推定回路と、前記推定雑音を用いて前記混在信号に含まれる目的信号の存在に関する情報を求めるダブルトーク検出回路と、前記ダブルトーク検出回路の出力を受けて前記係数更新回路の出力を修整してから前記適応フィルタに伝達する乗算器とを有することを特徴とする。

上記課題を解決する第８の発明は、複数のマイクロフォンと、前期複数のマイクロフォンで受けた、妨害信号、目的信号、並びに雑音を少なくとも含む混在信号を処理することによって目的信号を抑圧した目的ブロック信号を生成する第１の適応フィルタ群と、前記目的ブロック信号を処理することによって擬似妨害信号を生成する第２の適応フィルタ群と、前記混在信号を処理することによって目的信号を強調した目的強調信号を生成する固定フィルタ群と、前記目的強調信号から前記擬似妨害信号を差し引く減算器を少なくとも含む信号処理装置において、前記混在信号中に含まれる雑音を推定して推定雑音を求める雑音推定回路と、前記推定雑音を用いて前記混在信号に含まれる目的信号の存在に関する情報を求めるダブルトーク検出回路と、前記ダブルトーク検出回路の出力を受けて前記係数更新回路の出力を修整してから前記適応フィルタに伝達する乗算器とを少なくとも具備し、前記ダブルトーク検出回路の出力に対応して前記第１及び第２の適応フィルタ群の係数更新を適応的に制御することを特徴とする。

上記課題を解決する第９の発明は、エコー、近端信号、並びに雑音を少なくとも含む混在信号中に含まれる雑音を推定して推定雑音を求め、前記推定雑音を用いて前記混在信号に含まれる近端信号を検出することを特徴とするダブルトーク検出方法である。

上記課題を解決する第１０の発明は、エコー、近端信号、並びに雑音を少なくとも含む混在信号中に含まれる雑音を推定して推定雑音を求める雑音推定回路と、前記推定雑音を用いて前記混在信号に含まれる近端信号の存在に関する情報を求めるダブルトーク検出回路とを有することを特徴とするダブルトーク検出装置である。

上記課題を解決する第１１の発明は、参照信号を処理して出力を計算する適応フィルタ処理と、エコー、近端信号、並びに雑音を少なくとも含む混在信号から前記適応フィルタの出力を減算する処理と、前記減算処理結果と前記参照信号の相関をとることによって係数更新量を計算する係数更新処理と、前記混在信号中に含まれる雑音を推定して推定雑音を求める雑音推定処理と、前記推定雑音を用いて前記混在信号に含まれる近端信号の存在に関する情報を求めるダブルトーク検出処理と、前記ダブルトーク検出処理結果を受けて前記係数更新処理結果を修整してから前記適応フィルタに伝達する乗算処理とをコンピュータに実行させるためのプログラムである。

上記課題を解決する第１２の発明は、参照信号を処理して出力を計算する適応フィルタ処理と、妨害信号、目的信号、並びに雑音を少なくとも含む混在信号から前記適応フィルタの出力を減算する処理と、前記減算処理結果と前記参照信号の相関をとることによって係数更新量を計算する係数更新処理と、前記混在信号中に含まれる雑音を推定して推定雑音を求める雑音推定処理と、前記推定雑音を用いて前記混在信号に含まれる近端信号の存在に関する情報を求めるダブルトーク検出処理と、前記ダブルトーク検出処理結果を受けて前記係数更新処理結果を修整してから前記適応フィルタに伝達する乗算処理とをコンピュータに実行させるためのプログラムである。

上記課題を解決する第１３の発明は、複数のマイクロフォンで受けた、妨害信号、目的信号、並びに雑音を少なくとも含む混在信号を処理することによって目的信号を抑圧した目的ブロック信号を生成する第１の適応フィルタ処理と、前記目的ブロック信号を処理することによって擬似妨害信号を生成する第２の適応フィルタ処理と、前記混在信号を処理することによって目的信号を強調した目的強調信号を生成する固定フィルタ処理と、前記目的強調信号から前記擬似妨害信号を差し引く減算処理と、前記混在信号中に含まれる雑音を推定して推定雑音を求める雑音推定処理と、前記推定雑音を用いて前記混在信号に含まれる目的信号の存在に関する情報を求めるダブルトーク検出処理と、前記ダブルトーク検出処理結果を受けて前記係数更新処理結果を修整してから前記適応フィルタに伝達する乗算処理と、前記ダブルトーク検出処理結果に対応して前記第１及び第２の適応フィルタ処理の係数更新を適応的に制御する処理とをコンピュータに実行させるためのプログラムである。

本発明のエコー除去の方法および装置は、雑音推定手段を備え、推定雑音とマイクロフォン信号と擬似エコーを用いてダブルトークを検出する。擬似エコーとマイクロフォン信号から得られた情報を推定雑音で補正してダブルトークを検出することによって、本発明の目的を達成することができる。さらに、本発明のエコー除去の方法および装置は、０と１の間の連続値で表される信頼係数を用いてダブルトークを検出する。０と１の２値の代わりに連続値を用いることによって、検出誤りの影響を小さくすることができる。

第１の効果は、高いエコー除去能力を達成できることにある。その理由は、マイクロフォン信号に混入する雑音を推定し、推定雑音で補正した情報を用いてダブルトークを検出し、正確な係数更新制御を行うことができるためである。

第２の効果は、演算量を削減できることにある。その理由は、ダブルトーク検出に複雑な行列またはベクトル演算を使用しないためである。

第３の効果は、検出誤りの影響を小さくできることにある。その理由は、ダブルトーク検出に０と１の間の連続値で表される信頼度係数を使用するためである。

本発明の最良の形態および実施例１および実施例２の構成を示すブロック図である。 本発明の実施例３を示すブロック図である。 本発明の実施例４を示すブロック図である。 本発明の実施例５を示すブロック図である。 本発明の実施例６を示すブロック図である。 本発明の実施例７を示すブロック図である。 本発明の実施例８を示すブロック図である。 本発明の実施例９の構成を示すブロック図である。 本発明の実施例１０の構成を示すブロック図である。 本発明の実施例１１の構成を示すブロック図である。 本発明の実施例１２の構成を示すブロック図である。 従来例の構成を示すブロック図である。

符号の説明

１ 入力端子
２ スピーカ
３、31、3₀、3₁、3₂、3₃・・・3_M-1 マイクロフォン
４ 出力端子
５ 適応フィルタ
６ 減算器
７ 係数更新回路
８、81、82、821 ダブルトーク検出回路
９、822 スイッチ
10、11 雑音推定回路
１２ 固定ビームフォーマ
１３ ブロッキング行列
１４ 多入力キャンセラ
９１ 乗算器
８２３ 係数変化評価回路
８２４ 情報統合回路

次に、発明を実施するための最良の形態について図面を参照して詳細に説明する。
図１を参照すると、本発明の第１の実施の形態は、適応フィルタ５と、減算器６と、雑音推定回路10と係数更新回路７とスイッチ９とダブルトーク検出回路81を含む。適応フィルタ５と、減算器６と、雑音推定回路10と係数更新回路７とスイッチ９の動作に関しては、既に従来例として図12を参照して説明した通りである。雑音推定回路10は、誤差を受けて雑音を推定する。ダブルトーク検出回路81は、擬似エコー、マイクロフォン信号、及び推定雑音を受けて、ダブルトークを検出する。

ダブルトーク検出回路81には、マイクロフォン信号ｍ（ｋ）と擬似エコーｙ（ｋ）ハットが供給されている。これらの信号を用いてダブルトークを検出する手続きは、次の通りである。
式(９)にｒ_ｘｍ＝Ｒ_ｘｘｈを適用すると、式（12）が得られる。

式（10）の近似、すなわちｈ＝Ｗ（ｋ）を用い、Ｅ［ｈ^ＴＸ（ｋ）］＝Ｅ［ｙ（ｋ）ハット］に注意すると、次式を得る。

ここに、ξは時変となるので、ｋの関数とした。式（13）の計算は、根号内の分子に対して1乗算、同じく分母に対して1乗算である。実際は、σ_ｍ ^２はマイクロフォン信号ｍ（ｋ）の平均パワーであり、

で求める。式（14）はｍ^２（ｋ）の移動平均なので、過去の値に対して、実質的にはｍ^２（ｋ）の加算とｍ^２（ｋ−Ｍ）の減算から計算できる。すなわち、２加算が必要となる。

また、Ｅ［ｙ（ｋ）^２ハット］も同様に

で求める。従って、式(14)と同様に２加算が必要となる。以上説明したように、式(13)のξ（ｋ）を計算するためには、２乗算、４加算に加えて根号開平演算が必要となる。このために、非特許文献４に開示された方式と比較して、少ない演算量で同等の性能を得ることができる。

式(14)の計算に用いるマイクロフォン信号ｍ（ｋ）は、

ｍ（ｋ）＝ｙ（ｋ）＋ｖ（ｋ）＋ｎ（ｋ）…（16）
と表すことができる。ｙ（ｋ）、ｖ（ｋ）、ｎ（ｋ）がそれぞれ無相関であれば、

Ｅ［ｍ^２（ｋ）］＝Ｅ［ｙ^２（ｋ）］＋Ｅ［ｖ^２（ｋ）］＋Ｅ［ｎ^２（ｋ）］…（17）
が成立する。Ｅ［ｍ^２（ｋ）］＝σ_ｍ ^２（ｋ）、Ｅ［ｙ^２（ｋ）］＝σ_ｙ ^２（ｋ）、Ｅ［ｖ^２（ｋ）］＝σ_ｖ ^２（ｋ）、Ｅ［ｎ^２（ｋ）］＝σ_ｎ ^２（ｋ）とおけば、

σ_ｍ ^２（ｋ）＝σ_ｙ ^２（ｋ）＋σ_ｖ ^２（ｋ）＋σ_ｎ ^２（ｋ）…（18）
となる。シングルトークではｖ（ｋ）＝０なので、

σ_ｍ ^２（ｋ）＝σ_ｙ ^２（ｋ）＋σ_ｎ ^２（ｋ）…（19）
である。すなわち、式(13)の分母は、Ｅ［ｎ^２（ｋ）］＝σ_ｎ ^２（ｋ）の影響を受ける。これに対して、式(13)の分子にはｎ（ｋ）に関する情報が含まれていない。従って、本来１となるべきシングルトーク時のξ（ｋ）は、雑音パワーが大きいほど、1から離れた小さな値になる。

本発明では、雑音の影響を防ぐために、雑音を推定し、その値で式(13)を補正する。推定雑音をｎ（ｋ）ハットとすると、推定雑音によって補正されたξ（ｋ）は、式(20)で与えられる。

本発明では、ダブルトーク検出回路81で、式(20)のξ（ｋ）を計算する。推定雑音パワーｎ^２（ｋ）ハットは雑音推定回路10から供給する。

雑音推定回路10には、誤差信号ｅ（ｋ）が供給されている。雑音推定回路10は、

ｎ^２（ｋ）ハット＝Ａｖｅ［ｅ^２（ｋ）］…（21）
に従って、推定雑音パワーｎ^２（ｋ）ハットを計算する。ここに、Ａｖｅ［・］は平均を求めるための演算子である。平均値演算としては、式(14)、(15)に示した移動平均や、

ｎ^２（ｋ＋１）ハット＝δ_ｎ・ｎ^２（ｋ）ハット＋（１−δ_ｎ）・ｅ^２（ｋ）…（22）
で表される１次漏れ積分を用いることができる。ここにδ_ｎは平均化の時定数である。

ｅ（ｋ）＝ｙ（ｋ）−ｙ（ｋ）ハット＋ｖ（ｋ）＋ｎ（ｋ）…（23）
なので、ｖ（ｋ）＝０かつ残留エコーが十分小さいときだけ、式(21)を計算してｎ^２（ｋ）ハットを更新する。

ｖ（ｋ）＝０を評価するためには、ｅ（ｋ）の瞬時自己相関をその平均値で正規化して得られる、正規化瞬時自己相関を用いることができる。隣接サンプル間瞬時相関の平均値をρ_０（ｋ）とすれば、ρ_０（ｋ）は次式で計算することができる。

ρ_０（ｋ＋１）＝δ_ａρ_０（ｋ）＋（１−δ_ａ）・ｅ（ｋ）ｅ（ｋ−１）…（24）
ここに、δ_ａは平均化の時定数である。ρ（ｋ）/ρ_０（ｋ）で与えられる正規化瞬時自己相関を閾値γと比較して、小さいときだけ式(21)を計算し、それ以外は値を保持する。これは、ｅ（ｋ）の自己相関が小さいときに相当する。ｅ（ｋ）に近端音声ｖ（ｋ）が含まれていたり、残留エコーが大きいときにはｅ（ｋ）の自己相関が大きいので、ｖ（ｋ）＝０かつ残留エコーが十分小さいときだけ、式(20)を計算してｎ^２（ｋ）ハットを更新することができる。

式(22)に示した１次漏れ積分において、平均化時定数δ_ｎの選択は重要である。δ_ｎが大きいと推定雑音の雑音に対する追従性が悪いが高精度な推定が可能となり、反対にδ_ｎが小さいと追従性が良いが推定精度が劣化する。このトレードオフに対処するために、δ_ｎを適応制御することも可能である。一般的には、雑音推定の初期に比較的大きな値のδ_ｎを用い、推定雑音が実際の雑音（の平均値）に近づくにつれて、δ_ｎの値を小さくすることが望ましい。

δ_ｎの適応制御には、推定雑音の時間に対する傾き(グラディエント)に関する情報を用いることができる。推定雑音が真の雑音の平均値に近づくと、前記傾きは小さくなる。すなわち、前記傾きが大きいときにはδ_ｎの値を大きく、小さいときにはδ_ｎの値を小さくすることで、δ_ｎの値を適切に制御することができる。前記傾きを、推定雑音の変化(隣接サンプル差分)で近似することもできる。

前記傾きを用いてδ_ｎの値を制御するためには、前記傾きの符号を用いることができる。推定雑音が真の雑音の平均値に十分近づいたときには、前記傾きは正と負の値をほぼ同じ確率でとる。従って、前記傾きの符号を一定時間観測し、その偏りに従ってδ_ｎの値を制御することができる。一例として、前記傾きの連続する二つの符号を比較し、これらが同じときにはδ_ｎの値を大きくし、異なるときには小さくする方法があげられる。連続する二つの符号の代わりに、一定時間における正負符号の発生確率を比較して、これをδ_ｎの値を制御する指標として用いることもできる。

擬似エコーｙ（ｋ）ハットがエコーｙ（ｋ）を、推定雑音ｎ（ｋ）ハットが雑音ｎ（ｋ）を十分に近似するという仮定のもとに、式(17)を式(20)の分母に適用すると、

エコーＥ［ｙ^２（ｋ）］が雑音Ｅ［ｎ^２（ｋ）］より十分大きく、Ｅ［ｙ^２（ｋ）］がＥ［ｙ^２（ｋ）］ハットで、Ｅ［ｎ^２（ｋ）］がＥ［ｎ^２（ｋ）］ハットで近似できるとすれば、式(25)から(26)が得られる。

すなわち、ξ（ｋ）はシングルトークのときに1となり、ダブルトークのときはエコーと近端音声の比で定まる１より小さい値となる。従って、ξ（ｋ）が1以外のときにダブルトークであると判定し、スイッチ９を開いて係数更新を行わない。

実施例２では、ξ（ｋ）に時変の閾値を適用する。式(26)から、ダブルトークのときのξ（ｋ）の値は、近似的に近端信号パワーとエコーパワーの比に依存する。このため、近端信号パワーとエコーパワーを推定することができれば、ダブルトークのときのξ（ｋ）の値を求めることができる。エコーパワーは、擬似エコーパワーで近似すれば、逐次求めることができる。近端信号パワーは、式(21)と同様に、

ｖ^２（ｋ）ハット＝Ａｖｅ［ｅ^２（ｋ）］…（27）
で計算することができる。Ａｖｅ［・］としては、式(14)、(15)に示した移動平均や、

ｖ^２（ｋ＋１）ハット＝δ_ｖ・ｖ^２（ｋ）ハット＋（１−δ_ｖ）・ｅ^２（ｋ）…（28）
で表される１次漏れ積分を用いることができる。ここにδ_ｖは平均化の時定数である。δ_ｖに関しても、δ_ｎと同様の適応制御を用いることができる。
式(23)から明らかなように、残留エコーと雑音が十分小さいときだけ、式(28)を計算してｖ^２（ｋ）ハットを更新する。このようにして求めた近端信号パワーと擬似エコーパワーを用いて、ダブルトークに対応したξ（ｋ）の値ξ_ＤＴ（ｋ）を求めることができる。
ξ_ＤＴ（ｋ）が定まれば、ξ_ＤＴ（ｋ）＜ξ_ＴＨ（ｋ）＜１を満足する閾値ξ_ＴＨ（ｋ）を定めることによって、その閾値より大きいξ（ｋ）をシングルトーク、小さいξ（ｋ）をダブルトークと判定することができる。このダブルトーク判定において、ξ_ＤＴ（ｋ）に一次漏れ積分を適用して平均化したξ_ＤＴ（ｋ）バーをξ_ＤＴ（ｋ）の代わりに用いることもできる。

図２に示す実施例３では、スイッチ９に代えて、乗算器91を有する。ダブルトーク検出回路81からは、０と１の間の連続値で表されるダブルトークの信頼係数が乗算器91に供給される。乗算器91は、係数更新回路７から供給された係数更新量にこの信頼係数を乗算してから適応フィルタ５に伝達する。従って、ダブルトークの信頼係数に対応する量の係数更新が実行される。これは、ダブルトークであることが十分信頼できるときには完全に係数更新を停止し、不確実であるときにはその信頼度に対応した量の係数更新が行われることを意味する。このため、係数更新を行うか停止するかの二者択一制御の場合に比べて、エコー除去の性能を改善することができる。

信頼係数をθ（ｋ）とすると、

θ（ｋ）＝｛ξ（ｋ）−ξ_ＤＴ（ｋ）｝／｛１−ξ_ＤＴ（ｋ）｝…（29）
によってθ（ｋ）を求めることができる。式(29)において、θ（ｋ）はξ（ｋ）の線形関数であるが、ξ（ｋ）の非線形関数としてもよい。また、線形関数および非線形関数のどちらの場合でも、これまでの説明と同様に、ξ_ＤＴ（ｋ）バーをξ_ＤＴ（ｋ）の代わりに用いることができる。さらに、これまでの説明では、１とξ_ＤＴ（ｋ）が１と０に対応するように設定していたが、１とξ_ＤＴ（ｋ）の間のより狭い区間を１と０に対応させ、それより広い区間では値を０と１にクリップすることも可能である。

なお、乗算器91を用いた信頼係数に基づくダブルトーク制御は、すでに説明した実施例1および実施例２にも適用できることは、明白である。

図３に示す実施例４では、雑音推定回路10に代えて雑音推定回路11を有する。雑音推定回路11には、誤差信号ｅ（ｋ）に加えてダブルトーク検出情報が供給されている。雑音推定回路11は、誤差信号ｅ（ｋ）を用いたｖ（ｋ）の存在評価に加えて、ダブルトーク検出回路81から供給される０または１のダブルトーク情報、または０と１の間の連続値で表される信頼係数θ（ｋ）を、ｖ（ｋ）の存在情報として用いることができる。すなわち、正規化瞬時自己相関とダブルトーク情報または信頼係数の併用による近端信号の存在検出である。

例えば、正規化瞬時自己相関が閾値γより小さくても、ダブルトーク情報が１であるか信頼係数があらかじめ定められた閾値よりも大きい場合には、近端信号存在と判定することができる。また、信頼係数が１と０から離れた特定の範囲の値であるときに、正規化瞬時自己相関の値と閾値の相互関係を参照することもできる。さらに、正規化瞬時自己相関に関する情報を全く用いず、ダブルトーク情報または信頼係数だけを用いて、近端信号の存在を評価することも可能である。

図４に示す実施例５では、図３のダブルトーク検出回路81に代えてダブルトーク検出回路82を有する。ダブルトーク検出回路82は、これまで説明したダブルトーク検出回路81と新たなダブルトーク検出回路821を内部に有し、これらの出力をスイッチ822で切り替えて出力する。スイッチ822の切り替えは、係数変化評価回路823の出力で制御する。係数変化評価回路823は、適応フィルタ５から係数値を受けて、それらの変化を評価する。

ダブルトーク検出回路821には、参照信号ｘ（ｋ）、擬似エコーｙ（ｋ）ハット、およびマイクロフォン信号ｍ（ｋ）が供給されており、参照信号とエコーの比Ｒ_ｘｙ（ｋ）を用いて計算したｍ（ｋ）・Ｒ_ｘｙ（ｋ）と参照信号ｘ（ｋ）を比較することで、ダブルトークを検出する。シングルトークのときには、ｍ（ｋ）がエコーｙ（ｋ）にほぼ等しくなるので、ｍ（ｋ）・Ｒ_ｘｙ（ｋ）は参照信号にほぼ等しい。一方、ダブルトークのときには、ｍ（ｋ）がｖ（ｋ）を含むためにシングルトークのときよりも大きな値となる。すなわち、ｍ（ｋ）・Ｒ_ｘｙ（ｋ）は参照信号よりも大きくなる。これらの大小関係を用いて、ｍ（ｋ）・Ｒ_ｘｙ（ｋ）を評価することで、ダブルトークの検出が可能となる。ｍ（ｋ）・Ｒ_ｘｙ（ｋ）と参照信号ｘ（ｋ）の比較は、双方の連続する複数サンプルの最大値同士や平均値同士、あるいはこれらのいずれかと瞬時値とを用いることもできる。

参照信号とエコーの比Ｒ_ｘｙ（ｋ）は、近似的に参照信号ｘ（ｋ）と擬似エコーｙ（ｋ）ハットのひとして計算することができる。高精度で安定したＲ_ｘｙ（ｋ）の値を得るために、参照信号ｘ（ｋ）と擬似エコーｙ（ｋ）ハットにそれぞれ一次漏れ積分や移動平均を適用し、平均化した値を求めてから利用することもできる。また、ダブルトーク検出に適切なマージンを持たせるために、参照信号ｘ（ｋ）をβ・ｍ（ｋ）・Ｒ_ｘｙ（ｋ）と比較してもよい。ここに、βは１近傍の定数である。

適応フィルタ５の係数の初期値が一般的にゼロであるために、擬似エコーｙ（ｋ）ハットの初期値もゼロとなり、Ｒ_ｘｙ（ｋ）の初期値は無限大となる可能性がある。これを防ぐために、擬似エコーｙ（ｋ）ハットには初期値を与えるとよい。２線／４線変換回路の利得は一般的に−６ｄＢ以下であるので、Ｒ_ｘｙ（ｋ）の初期値としては−６ｄＢが適切である。音響結合によるエコーの場合には、マイクロフォンから減算器６に至る経路の途中に存在する可能性のある正の利得のために、Ｒ_ｘｙ（ｋ）は０ｄＢより大きい可能性もある。そこで、初期値としては例えば０ｄＢを設定する。

係数変化評価回路823は、適応フィルタ５から受けた係数値Ｗ（ｋ）を用いて、それらの変化を評価する。変化を評価する一つの方法は、係数値Ｗ（ｋ）の要素の二乗総和Ｓ_Ｗ（ｋ）を式(30)によって求め、これを評価することである。

係数値Ｗ（ｋ）はゼロベクトルを初期値として係数更新が始まるので、Ｓ_Ｗ（ｋ）はゼロから始まり徐々に増加する。係数がほぼ収束すると、Ｓ_Ｗ（ｋ）の増加は停止し、飽和する。この特性を用いて、Ｓ_Ｗ（ｋ）の増分｛Ｓ_Ｗ（ｋ）―Ｓ_Ｗ（ｋ−１）｝を評価することによって、適応フィルタ５の収束を検出することができる。

前記増分の評価としては、｛Ｓ_Ｗ（ｋ）―Ｓ_Ｗ（ｋ−１）｝の符号を用いることができる。すなわち、前記符号が変化せず同じ符号が続く間は収束過程にあり、交番するようになったときに収束と判定する。この符号の変化は、１サンプル毎に評価してもよいし、複数サンプルをまとめて評価してもよい。複数サンプルをまとめて評価する際には、複数サンプルの符号の総和を評価してもよいし、符号の多数決をとったものを評価することもできる。

また、前記増分の評価としては、｛Ｓ_Ｗ（ｋ）―Ｓ_Ｗ（ｋ−１）｝の絶対値または二乗値を用いることもできる。すなわち、前記絶対値または二乗値が大きい間は収束過程にあり、ゼロに極めて近くなったときに収束と判定する。このために、前記絶対値または二乗値を閾値と比較する。この絶対値または二乗値は、１サンプル毎に評価してもよいし、複数サンプルをまとめて評価してもよい。複数サンプルをまとめて評価する際には、複数サンプルに渡る絶対値または二乗値の総和を評価してもよいし、平均値を評価することもできる。

さらに、前記増分の評価としては、｛Ｓ_Ｗ（ｋ）―Ｓ_Ｗ（ｋ−１）｝の絶対値または二乗値をＳ_Ｗ（ｋ）で正規化して得られる正規化絶対値または正規化二乗値を用いることもできる。すなわち、前記正規化絶対値または正規化二乗値が大きい間は収束過程にあり、ゼロに極めて近くなったときに収束と判定する。このために、前記正規化絶対値または正規化二乗値をを閾値と比較する。この正規化絶対値または正規化二乗値は、１サンプル毎に評価してもよいし、複数サンプルをまとめて評価してもよい。複数サンプルをまとめて評価する際には、複数サンプルに渡る正規化絶対値または正規化二乗値の総和を評価してもよいし、平均値を評価することもできる。

これまで、Ｓ_Ｗ（ｋ）は係数値Ｗ（ｋ）の要素の二乗総和として説明したが、同様の性質を示す別の指標を用いることもできる。このような指標の例として、係数値Ｗ（ｋ）の要素の絶対値総和、係数値Ｗ（ｋ）の一部の要素の二乗和または絶対値和などがある。特に、一部の要素としてその絶対値が大きいものを選ぶと、演算量を削減しつつ、総和の場合と同等の特性を得ることができる。

以上説明した動作によって、係数変化評価回路823は、適応フィルタ５の収束状態を評価することができる。係数変化評価回路823は、スイッチ822が、適応フィルタ５が収束するまではダブルトーク検出回路821の出力を、収束してからはダブルトーク検出回路81の出力を、それぞれ選択して出力するように制御する。実際には、係数変化評価回路823は、適応フィルタ５の収束だけではなく、一般的な係数更新量を評価していることになる。このため、係数変化評価回路823は、適応フィルタ５の係数更新量が大きいときにはダブルトーク検出回路821の出力を、小さいときにはダブルトーク検出回路81の出力を、スイッチ822が選択して出力するように制御する。

このような構成とすることにより、ダブルトーク検出精度を高くすることができる。これは、ダブルトーク検出回路81では、擬似エコーｙ（ｋ）ハットをエコーｙ（ｋ）の近似として用いているからである。適応フィルタ５が収束過程にあるときなど係数変化量（修正量）が大きいときには、擬似エコーｙ（ｋ）ハットはエコーｙ（ｋ）を十分な精度で近似しない。このため、擬似エコーｙ（ｋ）ハットをエコーｙ（ｋ）の近似として用いない別のダブルトーク検出回路821の検出結果を用いることで、検出精度を高くすることができる。

このような制御の特殊な例として、適応フィルタ５が収束するまではダブルトーク検出回路821の出力を、収束後はダブルトーク検出回路81の出力を、スイッチ822が選択して乗算器91と雑音推定回路11に供給するように構成することができる。

図５に示す実施例６では、図４のダブルトーク検出回路821の入力が、マイクロフォン信号ｍ（ｋ）ではなく、エコーが除去された信号ｅ（ｋ）となっている。ダブルトーク検出回路821は、実施例５と同様に動作する。参照信号とエコーの比Ｒ_ｘｙ（ｋ）を用いて計算したｅ（ｋ）・Ｒ_ｘｙ（ｋ）と参照信号ｘ（ｋ）を比較して、ダブルトークを検出する。シングルトークのときには、ｅ（ｋ）が適応フィルタ５の収束程度に応じたエコーｙ（ｋ）とゼロの間の値となる。従って、ｅ（ｋ）・Ｒ_ｘｙ（ｋ）は参照信号にほぼ等しい値から、適応フィルタ５の収束に対応してより小さい値となり、収束後はほぼゼロとなる。一方、ダブルトークのときには、ｅ（ｋ）がｖ（ｋ）を含むためにシングルトークのときよりも大きな値となる。すなわち、ｅ（ｋ）・Ｒ_ｘｙ（ｋ）は参照信号よりも大きくなる。これらの大小関係を用いて、ｅ（ｋ）・Ｒ_ｘｙ（ｋ）を評価することで、ダブルトークの検出が可能となる。

図６に示す実施例７では、図５の係数変化評価回路823の入力が、適応フィルタ５から供給される係数値ではなく、係数更新回路７の出力となっている。係数更新回路７の出力は、式（３）の右辺第二項なので、係数変化量そのものである。実施例５で説明したように、係数更新回路７から供給される式（３）の右辺第二項に関する二乗総和、絶対値総和、一部要素の二乗和、絶対値和を係数変化評価回路823で評価することによって、実施例５と同様にスイッチ822を制御することができる。また、実施例７として説明した式（３）の右辺第二項に関する二乗総和、絶対値総和、一部要素の二乗和、絶対値和を用いたスイッチ822の制御は、実施例６にも適用できることは明らかである。

図７に示す実施例８では、図５のスイッチ822に代えて情報統合回路824を有する。情報統合回路824は、係数変化評価回路823から供給される適応フィルタ５の係数変化量（修正量）に応じて、ダブルトーク検出回路81と821の出力を統合して用いることによって、出力を計算する。最も簡単な情報統合回路824の動作は、係数変化量（修正量）に応じてダブルトーク検出回路81または821の出力を切り替えて排他的に出力することであり、情報統合回路824の動作はスイッチ822と等しくなる。また、係数変化量（修正量）に応じてダブルトーク検出回路81と821の出力を混合して出力することもできる。最も簡単な混合は、係数変化量（修正量）に応じてダブルトーク検出回路81と821の出力を比例配分することである。適応フィルタ５の係数収束に応じて、ダブルトーク検出回路821の重点的な利用からダブルトーク検出回路81の重点的な利用へと、スムーズに遷移する。また、別の混合として、ダブルトーク検出回路821とダブルトーク検出回路81の出力の論理和がある。いずれかのダブルトーク検出回路がシングルトークであると判定したときに情報統合回路824の出力をシングルトークとする構成と、いずれかのダブルトーク検出回路がダブルトークであると判定したときに情報統合回路824の出力をダブルトークとする構成がある。これらの構成では、それぞれシングルトークまたはダブルトークと判定されやすい傾向が現れる。反対に、ダブルトーク検出回路821とダブルトーク検出回路81の出力の論理積を、情報統合回路824の出力とすることもできる。両方のダブルトーク検出回路が揃ってシングルトークまたはダブルトークと判定したときに、情報統合回路824の出力をシングルトークまたはダブルトークとする。ここに具体的に示した統合方法以外にも、様々な情報統合を行うことが可能である。

尚、実施例４以降では、乗算器91を用いるものとして説明したが、実施例１から実施例３に説明したように、スイッチ９を用いた構成が可能なことは明白である。さらに、実施例１〜実施例８までのそれぞれの特徴的な構成要素は、互いに交換して適用することが可能である。

図８は、本発明の実施例９として、本発明をノイズキャンセラに適用した例を示している。

ノイズキャンセラに関する基本的な説明は、非特許文献１を参照することができる。図８に示す本発明の第２の実施の形態は、非特許文献１で説明されている構成に雑音推定回路11およびダブルトーク検出回路82を追加した構成となっている。

また、図８を、図７を用いてすでに説明した実施例８と比較すると、入力端子１がなくなり、スピーカ２の代わりにマイクロフォン31を具備している。ノイズキャンセラでは、マイクロフォン31で捕捉した雑音を適応フィルタ５で処理することにより、マイクロフォン３に漏れこむ雑音成分ｙ（ｋ）を模擬する擬似雑音ｙ（ｋ）ハットを生成し、これを減算器６で差し引くことによって、マイクロフォン３に混入する雑音ｙ（ｋ）を消去する。その際に、ダブルトーク検出回路82に基づく適切なステップサイズ制御を適応フィルタ５に適用することによって、出力端子４において得られる信号中に残留する雑音を小さく、音声信号成分に付随する歪みを小さくすることができる。その他の動作および効果は、図７を用いて説明した実施例８に等しいので、詳細な説明を省略する。

図９に、本発明の実施例１０として、本発明をマイクロフォンアレイに適用した例を示している。マイクロフォンアレイに関する基本的な説明は、文献「１９８２年１月、オルタナティブ・アプローチ・トゥー・リニア・コンストレインド・アダプティブ・ビームフォーミング(An Alternative Approach to Linear Constrained Adaptive Beamforming), アイ・イー・イー・イー・トランザクションズ・オン・アンテナス・アンド・プロパゲイションズ（IEEE Trans. on Antennas and Propagations、PP.27-34, JUN, 1982）、２７〜３４ページ」を参照することができる。

図９に示す実施例１０は、上記の文献で説明されている構成に雑音推定回路11およびダブルトーク検出回路82を追加した構成となっている。また、図９を、図７を用いてすでに説明した実施例８と比較すると、ｘ（ｋ）が入力端子からではなく多入力キャンセラ14から供給されており、マイクロフォン信号に相当する信号が固定ビームフォーマ12の出力として供給されている。マイクロフォンアレイでは、複数のマイクロフォン３_０〜３_Ｍ−１で捕捉される信号を用いて目的信号ｖ（ｋ）を固定ビームフォーマ12で強調して、強調信号を生成する。同時に、複数のマイクロフォン３_０〜３_Ｍ−１で捕捉される信号を用いてブロッキング行列13で目的信号ｖ（ｋ）を抑圧し、その出力を用いて多入力キャンセラ14で妨害信号ｙ（ｋ）の擬似信号ｙ（ｋ）ハットを生成する。減算器６で強調信号から擬似妨害信号を差し引くことによって得られた信号を、出力として出力端子４に供給する。ブロッキング行列13と多入力キャンセラ14は、共に複数の適応フィルタから構成されており、前者はブロッキング行列13の出力が、後者は減算器６の出力が、それぞれ最小化される。多入力キャンセラには、通常、マイクロフォンの数に等しい適応フィルタが含まれており、各適応フィルタの入力(参照信号)はブロッキング行列13から供給されている。

これらの参照信号を、ｘ_０（ｋ）〜ｘ_３（ｋ）とすると、これらの参照信号ｘ_０（ｋ）〜ｘ_３（ｋ）と減算器６の出力である誤差を用いて、適応フィルタの係数更新を行う。その際に、ダブルトーク検出回路82に基づく適切なステップサイズ制御を多入力キャンセラ14に適用することによって、出力端子４において得られる信号中に残留する妨害信号成分を小さく、音声信号成分に付随する歪みを小さくすることができる。図９において、ダブルトーク検出回路82の出力は、ブロッキング行列13にも供給されている。これは、ブロッキング行列13 と多入力キャンセラ14は、互いに異なったタイミングで係数更新を行うために、同じダブルトーク情報を用いて係数を制御するためである。すなわち、ブロッキング行列13は目標信号ｖ（ｋ）が存在するときに、多入力キャンセラ14は目標信号ｖ（ｋ）が存在しないときに係数を更新する。そのため、ダブルトーク検出回路82で得られたｖ（ｋ）の存在に関する情報を用いて、ブロッキング行列13と多入力キャンセラ14の双方における係数更新を適切に制御することができる。ブロッキング行列13と多入力キャンセラ14は基本的に排他的に係数更新を行うが、既に実施例３で説明したように、信頼度係数を用いた制御を行うことにより、双方同時に係数更新を行うことも可能となる。その他の動作および効果は、図７を用いて説明した実施例８に等しいので、詳細な説明を省略する。

なお、特開平８−１２２４２４号公報には目標信号方向誤差に対して許容度の高いマイクロフォンアレイ及びビームフォーマが開示されている。ここに開示された構成では、ブロッキング行列と多入力キャンセラにリーク適応フィルタや係数拘束適応フィルタを利用していることが、文献「１９８２年１月、オルタナティブ・アプローチ・トゥー・リニア・コンストレインド・アダプティブ・ビームフォーミング(An Alternative Approach to Linear Constrained Adaptive Beamforming), アイ・イー・イー・イー・トランザクションズ・オン・アンテナス・アンド・プロパゲイションズ（IEEE Trans. on Antennas and Propagations、PP.27-34, JUN, 1982）、２７〜３４ページ」に開示された構成との違いである。したがって、これまで説明したダブルトーク検出回路82及びその類似技術が適用できることは明らかである。

次に、本発明の実施例１１について図面を参照して詳細に説明する。
図１０を参照すると、本発明の実施例１１は、プログラム制御により動作するコンピュータ（中央処理装置；プロセッサ；データ処理装置）９００と、入力端子１と、マイクロフォン３と、出力端子４とから構成されている。

コンピュータ（中央処理装置；プロセッサ；データ処理装置）９００は、適応フィルタ５と、減算器６と、ダブルトーク検出回路82と、雑音推定回路11と、係数更新回路７と、乗算器91とを含む。

適応フィルタ５は、入力端子を経て供給された参照信号を受け、擬似エコーを生成する。減算器６は、マイクロフォン３から供給された信号から擬似エコーを差し引き、結果を係数更新回路７、雑音推定回路11、及び出力端子４に伝達する。ダブルトーク検出回路82は、参照信号とマイクロフォン３から供給された信号と適応フィルタ５の出力である擬似エコーと減算器６の出力と雑音推定回路11の出力と適応フィルタ５の係数値を受けて、近端信号ｖ（ｋ）の存在に関する情報であるダブルトーク情報を生成し、乗算器91と雑音推定回路11に伝達する。雑音推定回路11は、減算器６の出力とダブルトーク検出回路82の出力を受けて、マイクロフォンにおいて得られる信号に混入する雑音を推定する。係数更新回路７は、参照信号と、減算器６の出力と、雑音推定回路11の出力である推定雑音を受けて、係数更新量を求める。乗算器91は、係数更新量とダブルトーク検出回路82の出力を受けて乗算し、結果を係数更新のために適応フィルタ５に伝達する。

なお、本実施例１１の他の態様として、コンピュータ９００が上述した実施例９、実施例１０に相当する機能を含む構成も可能である。

次に、本発明の実施例１２について図面を参照して詳細に説明する。
図１１を参照すると、本発明の実施例１２は、上述した実施例１から実施例１０に記載された発明を実施するための形態をプログラムにより構成した場合に、そのプログラムにより動作するコンピュータの構成図である。

当該プログラムは、コンピュータ（中央処理装置；プロセッサ；データ処理装置）９１０に読み込まれ、コンピュータ９１０の動作を制御する。コンピュータ９１０はプログラムの制御により以下の処理、すなわち本発明の第２の発明におけるコンピュータ９００による処理と同一の処理、を実行する。

本発明は、回線用エコーキャンセラ、音響エコーキャンセラなどのエコー消去システム、等化器、さらにはマイクロフォンアレイ、ノイズキャンセラなどの妨害信号除去システム、これらの実現形態としてのロボット、テレビ会議システム、携帯電話、音声認識システム、自動車用ハンズフリーシステム、これらをコンピュータで実現するためのプログラムなどの用途に適用できる。

Claims (43)

1. エコー、近端信号、雑音を含む信号を入力信号とし、前記入力信号と参照信号をフィルタリング処理してエコー信号を推定し、前記入力信号から前記推定されたエコー信号を減算し、前記減算結果と前記参照信号の相関を求め前記フィルタリング処理の係数を更新するエコー除去方法において、
   前記混在信号中に含まれる雑音を推定して推定雑音を求め、
   前記推定雑音を用いて前記混在信号に含まれる近端信号を推定し、
   前記推定された近端信号に応じて前記係数更新を制御する
   ことを特徴とするエコー除去方法。
2. 適応フィルタで参照信号を処理して出力を計算し、エコー、近端信号、並びに雑音を少なくとも含む混在信号から前記適応フィルタの出力を減算し、前記減算結果と前記参照信号の相関をとることによって前記係数を適応的に更新するエコー除去方法において、
   前記混在信号中に含まれる雑音を推定して推定雑音を求め、
   前記推定雑音を用いて前記混在信号に含まれる近端信号を検出し、
   前記近端信号の存在に応じて２つの離散値を定め、
   前記２つの離散値に応じて前記係数更新程度を適応的に制御する
   ことを特徴とするエコー除去方法。
3. 適応フィルタで参照信号を処理して出力を計算し、エコー、近端信号、並びに雑音を少なくとも含む混在信号から前記適応フィルタの出力を減算し、前記減算結果と前記参照信号の相関をとることによって前記係数を適応的に更新するエコー除去方法において、
   前記混在信号中に含まれる雑音を推定して推定雑音を求め、
   前記推定雑音を用いて前記混在信号に含まれる近端信号を検出して、検出の信頼度に対応した連続な値を求め、
   前記連続の値に応じて前記係数更新程度を適応的に制御する
   ことを特徴とするエコー除去方法。
4. 前記混在信号中に含まれる雑音の推定に際して、前記２つの離散値、もしくは前記連続の値を用いることを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載のエコー除去方法。
5. 前記近端信号の検出を行う際に、
   第１の検出方法で検出を行って第１の検出結果を求め、
   第２の検出方法で検出を行って第２の検出結果を求め、
   前記第１と第２の検出結果のうちいずれかを用いて最終的な検出結果とすることを特徴とする請求項１から請求項４のいずれかに記載のエコー除去方法。
6. 前記近端信号の検出を行う際に、
   第１の検出方法で検出を行って第１の検出結果を求め、
   第２の検出方法で検出を行って第２の検出結果を求め、
   前記第１と第２の検出結果を統合して最終的な検出結果を求めることを特徴とする請求項１から請求項４のいずれかに記載のエコー除去方法。
7. 前記近端信号に関する最終的な検出結果を、前記第１と第２の検出結果を用いて決定する際に、前記適応フィルタの係数値に関する情報を用いることを特徴とする請求項５又は請求項６に記載のエコー除去方法。
8. 前記近端信号に関する最終的な検出結果を、前記第１と第２の検出結果を用いて決定する際に、前記適応フィルタの係数値の変化に関する情報を用いることを特徴とする請求項５又は請求項６に記載のエコー除去方法。
9. 前記近端信号に関する最終的な検出結果を、前記第１と第２の検出結果を用いて決定する際に、前記適応フィルタの収束程度に関する情報を用いることを特徴とする請求項５又は請求項６に記載のエコー除去方法。
10. 適応フィルタで参照信号を処理して出力を計算し、妨害信号、目的信号、並びに雑音を少なくとも含む混在信号から前記適応フィルタの出力を減算し、前記減算結果と前記参照信号の相関をとることによって前記係数を適応的に更新するノイズ除去方法において、
    前記混在信号中に含まれる雑音を推定して推定雑音を求め、
    前記推定雑音を用いて前記混在信号に含まれる目的信号を検出して、検出の信頼度に対応した値を求め、
    前記信頼度に対応した値に応じて前記係数更新程度を適応的に制御する
    ことを特徴とするノイズ除去方法。
11. 前記混在信号中に含まれる雑音の推定に際して、前記信頼度に対応した値を用いることを特徴とする請求項１０に記載のノイズ除去方法。
12. 前記目的信号の検出を行う際に、
    第１の検出方法で検出を行って第１の検出結果を求め、
    第２の検出方法で検出を行って第２の検出結果を求め、
    前記第１と第２の検出結果を統合して最終的な検出結果を求めることを特徴とする請求項１０又は請求項１１に記載のノイズ除去方法。
13. 前記目的信号に関する最終的な検出結果を、前記第１と第２の検出結果を用いて決定する際に、前記適応フィルタの係数値に関する情報を用いることを特徴とする請求項１２に記載のノイズ除去方法。
14. 前記目的信号に関する最終的な検出結果を、前記第１と第２の検出結果を用いて決定する際に、前記適応フィルタの係数値の変化に関する情報を用いることを特徴とする請求項１２に記載のノイズ除去方法。
15. 前記目的信号に関する最終的な検出結果を、前記第１と第２の検出結果を用いて決定する際に、前記適応フィルタの収束程度に関する情報を用いることを特徴とする請求項１２に記載のノイズ除去方法。
16. 複数のマイクロフォンで受けた、妨害信号、目的信号、並びに雑音を少なくとも含む混在信号を第１の適応フィルタ群で処理することによって目的信号を抑圧した目的ブロック信号を生成し、前記目的ブロック信号を第２の適応フィルタ群で処理することによって擬似妨害信号を生成し、前記混在信号を固定フィルタ群で処理することによって目的信号を強調した目的強調信号を生成し、前記目的強調信号から前記擬似妨害信号を差し引くことによって妨害信号を除去するように動作する信号処理方法において、
    前記混在信号中に含まれる雑音を推定して推定雑音を求め、
    前記推定雑音を用いて前記混在信号に含まれる目的信号を検出して、検出の信頼度に対応した値を求め、
    前記信頼度に対応した値に応じて前記第１及び第２の適応フィルタ群の係数更新程度を適応的に制御する
    ことを特徴とする信号処理方法。
17. 前記混在信号中に含まれる雑音の推定に際して、前記信頼度に対応した値を用いることを特徴とする請求項１６に記載の信号処理方法。
18. 前記目的信号の検出を行う際に、
    第１の検出方法で検出を行って第１の検出結果を求め、
    第２の検出方法で検出を行って第２の検出結果を求め、
    前記第１と第２の検出結果を統合して最終的な検出結果を求めることを特徴とする請求項１６又は請求項１７に記載の信号処理方法。
19. 前記目的信号に関する最終的な検出結果を、前記第１と第２の検出結果を用いて決定する際に、前記第２の適応フィルタ群の係数値に関する情報を用いることを特徴とする請求項１８に記載の信号処理方法。
20. 前記目的信号に関する最終的な検出結果を、前記第１と第２の検出結果を用いて決定する際に、前記第２の適応フィルタ群の係数値の変化に関する情報を用いることを特徴とする請求項１８に記載の信号処理方法。
21. 前記目的信号に関する最終的な検出結果を、前記第１と第２の検出結果を用いて決定する際に、前記第２の適応フィルタ群の収束程度に関する情報を用いることを特徴とする請求項１８に記載の信号処理方法。
22. 参照信号を処理して出力を計算する適応フィルタと、エコー、近端信号、並びに雑音を少なくとも含む混在信号から前記適応フィルタの出力を減算する減算器と、前記減算器出力と前記参照信号の相関をとることによって係数更新量を計算する係数更新回路を少なくとも含むエコー除去装置において、
    前記混在信号中に含まれる雑音を推定して推定雑音を求める雑音推定回路と、
    前記推定雑音を用いて前記混在信号に含まれる近端信号の存在に関する情報を求めるダブルトーク検出回路と、
    前記ダブルトーク検出回路の出力を受けて前記係数更新回路の出力を選択的に前記適応フィルタに伝達するスイッチと
    を有することを特徴とするエコー除去装置。
23. 前記スイッチに代えて、前記ダブルトーク検出回路の出力を受けて前記係数更新回路の出力を修整してから前記適応フィルタに伝達する乗算器を有することを特徴とする請求項２２に記載のエコー除去装置。
24. 前記雑音推定回路は、前記ダブルトーク検出回路で得られる情報を用いて雑音を推定することを特徴とする請求項２２又は請求項２３に記載のエコー除去装置。
25. 前記ダブルトーク検出回路が第１のダブルトーク検出回路と第２のダブルトーク検出回路を少なくとも含み、
    前記第１と第２のダブルトーク検出回路の出力をスイッチで切り替えて用いることを特徴とする請求項２２から請求項２４のいずれかに記載のエコー除去装置。
26. 前記第１と第２のダブルトーク検出回路の出力を受け、前記第１と第２の検出結果を統合して新たなダブルトーク情報を求める情報統合回路を有し、
    前記情報統合回路の出力をダブルトーク検出情報として用いることを特徴とする請求項２５に記載のエコー除去装置。
27. 前記適応フィルタの係数値の変化に関する情報を求める第１の係数変化量評価回路を有し、
    前記第１の係数変化量評価回路の出力によって前記情報統合回路を制御することを特徴とする請求項２６に記載のエコー除去装置。
28. 前記係数更新回路の出力を用いて前記適応フィルタの係数値の変化に関する情報を求める第２の係数変化量評価回路を有し、
    前記第２の係数変化量評価回路の出力によって前記情報統合回路を制御することを特徴とする請求項２６に記載のエコー除去装置。
29. 参照信号を処理して出力を計算する適応フィルタと、妨害信号、目的信号、並びに雑音を少なくとも含む混在信号から前記適応フィルタの出力を減算する減算器と、前記減算器出力と前記参照信号の相関をとることによって係数更新量を計算する係数更新回路を少なくとも含む構成のノイズ除去装置において、
    前記混在信号中に含まれる雑音を推定して推定雑音を求める雑音推定回路と、
    前記推定雑音を用いて前記混在信号に含まれる目的信号の存在に関する情報を求めるダブルトーク検出回路と、
    前記ダブルトーク検出回路の出力を受けて前記係数更新回路の出力を修整してから前記適応フィルタに伝達する乗算器と
    を有することを特徴とするノイズ除去装置。
30. 前記雑音推定回路は、前記ダブルトーク検出回路で得られる情報を用いて雑音を推定することを特徴とする請求項２９に記載のノイズ除去装置。
31. 前記第１と第２のダブルトーク検出回路の出力を受け、前記第１と第２の検出結果を統合して新たなダブルトーク情報を求める情報統合回路を有し、
    前記情報統合回路の出力をダブルトーク検出情報として用いることを特徴とする請求項２９又は請求項３０に記載のノイズ除去装置。
32. 前記適応フィルタの係数値の変化に関する情報を求める第１の係数変化量評価回路を有し、
    前記第１の係数変化量評価回路の出力によって前記情報統合回路を制御することを特徴とする請求項３１に記載のノイズ除去装置。
33. 前記係数更新回路の出力を用いて前記適応フィルタの係数値の変化に関する情報を求める第２の係数変化量評価回路を有し、
    前記第２の係数変化量評価回路の出力によって前記情報統合回路を制御することを特徴とする請求項３１に記載のノイズ除去装置。
34. 複数のマイクロフォンと、前期複数のマイクロフォンで受けた、妨害信号、目的信号、並びに雑音を少なくとも含む混在信号を処理することによって目的信号を抑圧した目的ブロック信号を生成する第１の適応フィルタ群と、前記目的ブロック信号を処理することによって擬似妨害信号を生成する第２の適応フィルタ群と、前記混在信号を処理することによって目的信号を強調した目的強調信号を生成する固定フィルタ群と、前記目的強調信号から前記擬似妨害信号を差し引く減算器を少なくとも含む信号処理装置において、
    前記混在信号中に含まれる雑音を推定して推定雑音を求める雑音推定回路と、
    前記推定雑音を用いて前記混在信号に含まれる目的信号の存在に関する情報を求めるダブルトーク検出回路と、
    前記ダブルトーク検出回路の出力を受けて前記係数更新回路の出力を修整してから前記適応フィルタに伝達する乗算器とを少なくとも具備し、
    前記ダブルトーク検出回路の出力に対応して前記第１及び第２の適応フィルタ群の係数更新を適応的に制御することを特徴とする信号処理装置。
35. 前記雑音推定回路は、前記ダブルトーク検出回路で得られる情報を用いて雑音を推定することを特徴とする請求項３４に記載の信号処理装置。
36. 前記第１と第２のダブルトーク検出回路の出力を受け、前記第１と第２の検出結果を統合して新たなダブルトーク情報を求める情報統合回路を有し、
    前記情報統合回路の出力をダブルトーク検出情報として用いることを特徴とする請求項３４又は請求項３５に記載の信号処理装置。
37. 前記第２の適応フィルタ群の係数値の変化に関する情報を求める第１の係数変化量評価回路を有し、
    前記第１の係数変化量評価回路の出力によって前記情報統合回路を制御することを特徴とする請求項３６に記載の信号処理装置。
38. 前記係数更新回路の出力を用いて前記第２の適応フィルタ群の係数値の変化に関する情報を求める第２の係数変化量評価回路を有し、
    前記第２の係数変化量評価回路の出力によって前記情報統合回路を制御することを特徴とする請求項３６に記載の信号処理装置。
39. エコー、近端信号、並びに雑音を少なくとも含む混在信号中に含まれる雑音を推定して推定雑音を求め、
    前記推定雑音を用いて前記混在信号に含まれる近端信号の存在を検出することを特徴とするダブルトーク検出方法。
40. エコー、近端信号、並びに雑音を少なくとも含む混在信号中に含まれる雑音を推定して推定雑音を求める雑音推定回路と、
    前記推定雑音を用いて前記混在信号に含まれる近端信号の存在に関する情報を求めるダブルトーク検出回路と
    を有することを特徴とするダブルトーク検出装置。
41. 参照信号を処理して出力を計算する適応フィルタ処理と、
    エコー、近端信号、並びに雑音を少なくとも含む混在信号から前記適応フィルタの出力を減算する処理と、
    前記減算処理結果と前記参照信号の相関をとることによって係数更新量を計算する係数更新処理と、前記混在信号中に含まれる雑音を推定して推定雑音を求める雑音推定処理と、
    前記推定雑音を用いて前記混在信号に含まれる近端信号の存在に関する情報を求めるダブルトーク検出処理と、
    前記ダブルトーク検出処理結果を受けて前記係数更新処理結果を修整してから前記適応フィルタに伝達する乗算処理と
    をコンピュータに実行させるためのプログラム。
42. 参照信号を処理して出力を計算する適応フィルタ処理と、
    妨害信号、目的信号、並びに雑音を少なくとも含む混在信号から前記適応フィルタの出力を減算する処理と、
    前記減算処理結果と前記参照信号の相関をとることによって係数更新量を計算する係数更新処理と、
    前記混在信号中に含まれる雑音を推定して推定雑音を求める雑音推定処理と、
    前記推定雑音を用いて前記混在信号に含まれる近端信号の存在に関する情報を求めるダブルトーク検出処理と、
    前記ダブルトーク検出処理結果を受けて前記係数更新処理結果を修整してから前記適応フィルタに伝達する乗算処理と
    をコンピュータに実行させるためのプログラム。
43. 複数のマイクロフォンで受けた、妨害信号、目的信号、並びに雑音を少なくとも含む混在信号を処理することによって目的信号を抑圧した目的ブロック信号を生成する第１の適応フィルタ処理と、
    前記目的ブロック信号を処理することによって擬似妨害信号を生成する第２の適応フィルタ処理と、
    前記混在信号を処理することによって目的信号を強調した目的強調信号を生成する固定フィルタ処理と、
    前記目的強調信号から前記擬似妨害信号を差し引く減算処理と、
    前記混在信号中に含まれる雑音を推定して推定雑音を求める雑音推定処理と、
    前記推定雑音を用いて前記混在信号に含まれる目的信号の存在に関する情報を求めるダブルトーク検出処理と、
    前記ダブルトーク検出処理結果を受けて前記係数更新処理結果を修整してから前記適応フィルタに伝達する乗算処理と、
    前記ダブルトーク検出処理結果に対応して前記第１及び第２の適応フィルタ処理の係数更新を適応的に制御する処理と
    をコンピュータに実行させるためのプログラム。
    

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