KR102137016B1 - 적응 모듈들 및 보정 모듈들을 포함하는 분할 블록 주파수 도메인 적응 필터 디바이스 - Google Patents

적응 모듈들 및 보정 모듈들을 포함하는 분할 블록 주파수 도메인 적응 필터 디바이스 Download PDF

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Abstract

분할 블록 주파수 도메인 적응 필터 디바이스는: 필터링된 신호를 발생시키기 위해 필터 계수들의 복수의 블록들로 구성된 필터 계수들의 세트에 따라 시간 도메인 입력 신호의 주파수 도메인 표현 신호를 필터링하도록 구성된 주파수 도메인 적응 필터; 복수의 병렬 배치된 필터 업데이트 블록들을 포함하며, 필터 업데이트 블록들 각각은 주파수 도메인 표현 신호의 블록과 필터링된 신호의 표현을 포함하는 주파수 도메인 제어 신호의 원형 상관에 의해 수집된 업데이트 신호에 기초하여 필터 계수들의 블록들 중 하나를 업데이트하도록 구성되고, 필터 업데이트 블록들 각각은 적응 시퀀스를 실행하도록 구성된 적응 모듈을 포함하며, 적응 시퀀스는, 필터 계수들의 각각의 블록의 필터 계수들에 대한 제약되지 않은 변화율 업데이트에 제약 행렬보다 더 낮은 복잡도를 갖는 근사화된 제약 행렬을 적용함으로써 필터 계수들의 각각의 블록의 필터 계수들에 대한 제약된 변화율 업데이트의 근사치를 계산하는 단계 ― 제약되지 않은 변화율 업데이트는 업데이트 신호로부터 도출됨 ―, 및 제약되지 않은 변화율 업데이트에 근사화된 제약 행렬을 적용함으로써 제약되지 않은 변화율 업데이트에 유도된 누적 에러를 계산하는 단계를 포함하고, 필터 업데이트 블록들 각각은 보정 시퀀스를 실행하도록 구성된 보정 모듈을 포함하며, 보정 시퀀스는, 제약된 변화율 업데이트의 근사치와 누적 에러의 합에 주파수 도메인 제약 행렬을 적용함으로써 필터 계수들의 각각의 블록의 필터 계수들에 대한 보정된 제약된 변화율 업데이트를 계산하는 단계를 포함한다.

Description

적응 모듈들 및 보정 모듈들을 포함하는 분할 블록 주파수 도메인 적응 필터 디바이스
본 발명은 분할 블록 주파수 도메인 적응 필터 디바이스와 관련이 있다. 특히, 본 발명은 분할된 블록 주파수 도메인 적응 필터(PBFDAF: partitioned block frequency domain adaptive filter) 디바이스들에 대한 새로운 제한 개념과 관련이 있다.
분할 블록 주파수 도메인 적응 필터 디바이스들은 예를 들면, 참조 [10]으로부터 공지되어 있다. 참조 [10]에 따른 디바이스들의 하나의 단점은 디바이스들의 높은 복잡도이다.
개선된 분할 블록 주파수 도메인 적응 필터 디바이스를 제공하는 것이 본 발명의 과제이다.
이 과제는 분할 블록 주파수 도메인 적응 필터 디바이스에 의해 달성되는데, 이는:
필터링된 신호를 발생시키기 위해 필터 계수들의 복수의 블록들로 구성된 필터 계수들의 세트에 따라 시간 도메인 입력 신호의 주파수 도메인 표현 신호를 필터링하도록 구성된 주파수 도메인 적응 필터;
복수의 병렬 배치된 필터 업데이트 블록들을 포함하며, 필터 업데이트 블록들 각각은 주파수 도메인 표현 신호의 블록과 필터링된 신호의 표현을 포함하는 주파수 도메인 제어 신호의 원형 상관에 의해 수집된 업데이트 신호에 기초하여 필터 계수들의 블록들 중 하나를 업데이트하도록 구성되고,
필터 업데이트 블록들 각각은 적응 시퀀스를 실행하도록 구성된 적응 모듈을 포함하며, 적응 시퀀스는,
필터 계수들의 각각의 블록의 필터 계수들에 대한 제약되지 않은 변화율(gradient) 업데이트에 제약 행렬보다 더 낮은 복잡도를 갖는 근사화된 제약 행렬을 적용함으로써 필터 계수들의 각각의 블록의 필터 계수들에 대한 제약된 변화율 업데이트의 근사치를 계산하는 단계 ― 제약되지 않은 변화율 업데이트는 업데이트 신호로부터 도출됨 ―, 및
제약되지 않은 변화율 업데이트에 근사화된 제약 행렬을 적용함으로써 제약되지 않은 변화율 업데이트에 유도된 누적 에러를 계산하는 단계를 포함하고,
필터 업데이트 블록들 각각은 보정 시퀀스를 실행하도록 구성된 보정 모듈을 포함하며, 보정 시퀀스는,
제약된 변화율 업데이트의 근사치와 누적 에러의 합에 제약 행렬을 적용함으로써 필터 계수들의 각각의 블록의 필터 계수들에 대한 보정된 제약된 변화율 업데이트를 계산하는 단계를 포함한다.
제약 행렬은 선형 컴포넌트들만을 선택하기 위해 시간 도메인에서 블록의 원형 상관에 직사각형 윈도우 함수를 적용하는 주파수 도메인 등가물이며, 이는 다음과 같이 정의될 수 있고:
Figure 112018019016112-pct00001
여기서 n은 시간 인덱스이고, M은 이산 푸리에 변환(DFT: discrete Fourier transform)의 길이이며, N은 블록의 필터 계수들의 수이다.
참조 [4]에서 제공되는 분석에 따르면, 제약 행렬(G)의 성분들은 다음과 같이 정의될 수 있고:
Figure 112018019016112-pct00002
k=k'라면 G(k, k') = N/M이고, 여기서 k 및 k'는 이산 주파수 인덱스들이고, W M = e ( j 2 π/M )은 DFT 기반 함수이다.
근사화된 제약 행렬이라는 용어는 제약 행렬과 동일한 수의 열들과 행들을 갖지만 제약 행렬보다 낮은 복잡도를 갖는, 주파수 도메인에서의 제약 행렬의 임의의 근사치를 의미한다. 복잡성의 감소는 특히, 성분들의 일부를 0으로 설정함으로써 달성될 수 있다.
본 발명은 제약 연산을 단순화함으로써 분할 블록 주파수 도메인 적응 필터 디바이스들의 복잡도를 감소시킨다. 이전에 제안된 다른 디바이스들과는 대조적으로, 본 발명에 따른 디바이스는 적응 필터링의 수렴 속도를 눈에 띄게 감소시키지 않으면서 복잡도를 줄일 수 있게 하는데, 이는 하나의 블록의 변화율 업데이트의 근사치를 해당 블록의 누적 에러에만 기초하여 보정하기 때문에, 이는 설계 파라미터 면에서 유연하고 이는 완전히 병렬 처리가 가능하다.
본 발명에 따른 분할 블록 주파수 도메인 적응 필터 디바이스는 음향 에코 제거에 사용될 수 있다. 게다가, 본 발명은 특정 애플리케이션과는 독립적으로 임의의 분할 블록 주파수 도메인 적응 필터 디바이스의 복잡도를 감소시키는 데 사용될 수 있다. 보다 정확하게, 본 발명은 시스템 식별, 잡음 감소, 채널 등화 등과 같은 다른 애플리케이션들에 사용될 수 있다
본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 분할 블록 주파수 도메인 적응 필터 디바이스는 적응 시퀀스를 실행한 후 보정 시퀀스가 적용되는지 여부 그리고 필터 업데이트 블록들 중 어떤 필터 업데이트 블록에서 적용되는지를 결정하도록 구성된 보정 시퀀스 제어 모듈을 포함한다.
본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 보정 시퀀스 제어 모듈은 필터 업데이트 블록들의 누적 에러들에 기초하여 보정 시퀀스가 적용되는지 여부 그리고 필터 업데이트 블록들 중 어떤 필터 업데이트 블록에서 적용되는지를 결정하도록 구성된다.
본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 보정 시퀀스 제어 모듈은 필터 업데이트 블록들 각각에 대해, 각각의 필터 분할에서 보정 시퀀스가 적용된 이후 적응 시퀀스들의 수를 정의하는 보정 방식을 포함한다.
본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 필터 업데이트 블록들 각각에 대해, 각각의 필터 분할에서 보정 시퀀스가 적용된 이후 적응 시퀀스들의 수는 임계치를 초과하는 주파수 도메인 제어 신호의 변화에 응답하여 감소된다.
본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 필터 업데이트 블록들 각각에 대해, 각각의 필터 분할에서 보정 시퀀스가 적용된 이후 적응 시퀀스들의 수는 주파수 도메인 제어 신호의 측정치에 기초하여 동적으로 적응된다.
본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 분할 블록 주파수 도메인 적응 필터 디바이스는 근사화된 제약 행렬의 복잡도를 동적으로 적응시키도록 구성된 근사화된 제약 행렬 업데이트 모듈을 포함한다.
본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 근사화된 제약 행렬 업데이트 모듈은 주파수 도메인 제어 신호의 측정치에 따라, 근사화된 제약 행렬의 복잡도를 동적으로 적응시키도록 구성된다.
본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 근사화된 제약 행렬 업데이트 모듈은 임계치를 초과하는 주파수 도메인 제어 신호의 변화에 응답하여, 근사화된 제약 행렬의 복잡도를 커지게 하도록 구성된다.
추가 양상에서, 본 발명은 시간 도메인 입력 신호의 에코 신호를 제거하기 위한 디바이스를 제공한다. 이 디바이스는 분할 블록 주파수 도메인 적응 필터 디바이스를 포함하며, 분할 블록 주파수 도메인 적응 필터 디바이스는:
필터링된 신호를 발생시키기 위해 필터 계수들의 복수의 블록들로 구성된 필터 계수들의 세트에 따라 시간 도메인 입력 신호의 주파수 도메인 표현 신호를 필터링하도록 구성된 주파수 도메인 적응 필터;
필터링된 신호를 시간 도메인에서 에코 신호의 추정을 나타내는 추정된 에코 신호로 변환하도록 구성된 주파수 도메인-시간 도메인 변환기;
에코 신호를 포함하는 처리될 신호로부터, 추정된 에코 신호를 감산함으로써 출력 신호를 발생시키기 위한 감산 모듈;
복수의 병렬 배치된 필터 업데이트 블록들을 포함하며, 필터 업데이트 블록들 각각은 주파수 도메인 표현 신호의 블록과 필터링된 신호의 표현을 포함하는 주파수 도메인 제어 신호의 원형 상관에 의해 수집된 업데이트 신호에 기초하여 필터 계수들의 블록들 중 하나를 업데이트하도록 구성되고,
필터 업데이트 블록들 각각은 적응 시퀀스를 실행하도록 구성된 적응 모듈을 포함하며, 적응 시퀀스는,
필터 계수들의 각각의 블록의 필터 계수들에 대한 제약되지 않은 변화율 업데이트에 제약 행렬보다 더 낮은 복잡도를 갖는 근사화된 제약 행렬을 적용함으로써 필터 계수들의 각각의 블록의 필터 계수들에 대한 제약된 변화율 업데이트의 근사치를 계산하는 단계 ― 제약되지 않은 변화율 업데이트는 업데이트 신호로부터 도출됨 ―, 및
제약되지 않은 변화율 업데이트에 근사화된 제약 행렬을 적용함으로써 제약되지 않은 변화율에 유도된 누적 에러를 계산하는 단계를 포함하고,
필터 업데이트 블록들 각각은 보정 시퀀스를 실행하도록 구성된 보정 모듈을 포함하며, 보정 시퀀스는,
제약된 변화율 업데이트의 근사치와 누적 에러의 합에 제약 행렬을 적용함으로써 필터 계수들의 각각의 블록의 필터 계수들에 대한 보정된 제약된 변화율 업데이트를 계산하는 단계를 포함한다.
추가 양상에서, 본 발명은 적응 필터링 방법을 제공하며, 이 방법은:
필터링된 신호를 발생시키기 위해 필터 계수들의 복수의 블록들로 구성된 필터 계수들의 세트에 따라 시간 도메인 입력 신호의 주파수 도메인 표현 신호를 필터링하기 위한 주파수 도메인 적응 필터를 사용하는 단계;
주파수 도메인 표현 신호의 블록과 필터링된 신호의 표현을 포함하는 주파수 도메인 제어 신호의 원형 상관에 의해 수집된 업데이트 신호에 기초하여 필터 계수들의 블록들 중 하나를 업데이트하기 위해 복수의 병렬 배치된 필터 업데이트 블록들의 각각의 필터 업데이트 분할을 사용하는 단계;
각각의 필터 업데이트 블록의 적응 모듈을 사용함으로써 필터 업데이트 블록들 각각에 대한 적응 시퀀스를 실행하는 단계를 포함하며, 적응 시퀀스는:
필터 계수들의 각각의 블록의 필터 계수들에 대한 제약되지 않은 변화율 업데이트에 제약 행렬보다 더 낮은 복잡도를 갖는 근사화된 제약 행렬을 적용함으로써 필터 계수들의 각각의 블록의 필터 계수들에 대한 제약된 변화율 업데이트의 근사치를 계산하는 단계 ― 제약되지 않은 변화율 업데이트는 업데이트 신호로부터 도출됨 ―,
제약되지 않은 변화율 업데이트에 근사화된 제약 행렬을 적용함으로써 제약되지 않은 변화율에 유도된 누적 에러를 계산하는 단계,
각각의 필터 업데이트 블록의 보정 모듈을 사용함으로써 필터 업데이트 블록들 각각에 대한 보정 시퀀스를 실행하는 단계를 포함하며, 보정 시퀀스는:
제약된 변화율 업데이트의 근사치와 누적 에러의 합에 주파수 도메인 제약 행렬을 적용함으로써 필터 계수들의 각각의 블록의 필터 계수들에 대한 보정된 제약된 변화율 업데이트를 계산하는 단계를 포함한다.
다른 양상에서, 본 발명은 프로세서 상에서 실행될 때, 본 발명의 방법을 실행하는, 적응 필터링을 위한 컴퓨터 프로그램을 제공한다.
이어서 본 발명의 바람직한 실시예들이 첨부 도면들에 관해 논의된다.
도 1은 참조 [1]에서 취한 종래 기술에 따른 주파수 도메인 적응 필터(FDAF: frequency domain adaptive filter) 디바이스의 일반적인 구조의 개요를 개략도로 제공한다.
도 2는 종래 기술에 따른 주파수 도메인 적응 필터(PBFDAF) 디바이스의 일반적인 구조의 개요를 개략도로 제공한다.
도 3은 본 발명에 따른 분할 블록 주파수 도메인 필터 디바이스의 제1 실시예를 개략도로 예시한다.
도 4는 본 발명에 따른 분할 블록 주파수 도메인 필터 디바이스의 제2 실시예를 개략도로 예시한다.
도 5는 본 발명에 따른 제약 연산을 개략도로 예시한다.
도 6은 서로 다른 제약 행렬들에 대응하는 시간 도메인 제약 윈도우들의 예들을 제공하며, 여기서는 50%의 윈도우 중첩이 가정된다.
도 7은 서로 다른 제약 행렬들에 대응하는 시간 도메인 제약 윈도우들의 예들을 제공하며, 여기서는 75%의 윈도우 중첩이 가정된다.
도 8은 보정 시퀀스 제어 모듈의 제1 실시예의 동작 원리를 블록도의 형태로 도시한다.
도 9는 보정 방식들의 예들을 제공한다.
도 10은 보정 시퀀스 제어 모듈의 제2 실시예의 동작 원리를 블록도의 형태로 도시한다.
도 11은 시간 도메인 윈도우들 및 주파수 도메인에서의 그에 대응하는 제약 행렬들의 예들을 제공한다.
도 12는 본 발명에 따른 시간 도메인 입력 신호의 에코 신호를 제거하기 위한 디바이스의 제1 실시예를 개략도로 예시한다.
본 발명의 새로운 특징들의 설명 전에, 이산 푸리에 변환 도메인(DFT 도메인)에서 컨볼루션들을 수행함으로써 제시된 문제들의 첫 번째 어떤 통찰력 및 제약 연산의 설명이 주어질 것이다. 이는 주파수 도메인 적응 필터들 및 음향 에코 제거(AEC: acoustic echo cancellation)의 특정 상황에서의 이들의 분할 블록 기반 구현의 문제점의 공식화가 뒤따를 것이다.
음향 에코 제거는 예를 들면, 핸즈프리 통신 시나리오들에서 라우드스피커들과 마이크로폰들 간의 전자 음향 결합에 대처하기 위해 사용된다. 전자 음향 결합은 공간을 통해 전파되어 마이크로폰에 의해 포착되는 라우드스피커 또는 원단 신호의 결과이다. 결과적으로, 마이크로폰 신호는 원하는 근단 음성과 배경 잡음뿐만 아니라 음향 에코 신호도 포함한다. 음향 에코 제거기들은 음향 에코 신호를 추정하는 데 필요한 음향 에코 경로를 식별하기 위해 적응 필터 알고리즘을 사용하는데, 예를 들어 참조 [1]과 참조 [2]를 참조한다. 추정된 에코는 다음에, 송신 전에 마이크로폰 신호로부터 감산된다.
도 1은 참조 [1]에 따른 주파수 도메인 적응 필터(FDAF) 디바이스의 일반적인 구조의 개요를 제공한다. 주파수 도메인 적응 필터 디바이스들은 컨볼루션들(및 상관들)이 DFT 도메인에서 계산된다는 사실로 인해 자신의 시간 도메인 상대들에 비해 낮은 알고리즘 복잡도를 제공한다. 그러나 DFT 도메인에서 수행되는 컨볼루션 또는 상관은 시간 도메인에서 M 길이의 원형 컨볼루션 또는 상관에 대응하며, M은 DFT의 길이이고, 참조 [3]을 참고하면, 즉,
Figure 112018019016112-pct00003
여기서 m은 개별 프레임 인덱스이고,
Figure 112018019016112-pct00004
은 M 길이의 원형 컨볼루션을 나타내며, 첨자 (·)H는 에르미트 전치(Hermitian transpose)를 나타낸다. 나머지에는 다음과 같은 표기법이 사용되는데, 굵은 글씨들은 벡터들에 사용되고, 밑줄 쳐진 글씨들은 사각 행렬들에 사용된다. 대문자들은 DFT 도메인에서 변수들을 나타내는 데 사용된다. 다음에서 초점은 DFT 도메인에서 수행되는 상관들에 설정되기 때문에, 원형 상관에 대한 제약 연산이 설명될 것이다. 시간 도메인 원형 상관은 참조 [3]을 참고하면 다음과 같이 정의되며,
Figure 112018019016112-pct00005
여기서 n은 이산 시간 인덱스를 나타내고, ((·)) M 은 M 모듈로 연산을 나타낸다. a(m)의 길이가 M이고 b(m)은 길이가 L < M이라고 가정하게 된다면, 참조 [3]에서는 처음 M - L + 1개의 계수들만이 선형 상관과 일치하는 한편, 마지막 L - 1 탭들은 랩어라운드(wrap-around)의 결과이다. 참조 [1]에서 설명된 바와 같이, 원형 상관의 결과는 단지 선형 계수들을 선택하고, 계수들의 나머지를 0으로 설정함으로써 선형화될 수 있다. 이 프로시저는 제약 연산으로서 표시된다.
참조 [1]로부터 취한 중첩-보류(OLS: overlap-save) 방법을 사용하는 FDAF 알고리즘의 일반적인 구조가 도 1에 도시된다. 중첩-가산(OLA: overlap-add) 방법이 또한 사용될 수 있지만, 간결성을 위해 OLS만이 설명될 것이라는 점이 언급되어야 한다. 문제 공식화에 사용되는 표기법은 다음과 같은데, x(n)은 근단 공간을 통해 전파되는 입력 또는 원단 신호이고, d(n) = x(n) * h(n)은 에코 신호이며, y(n) = d(n) + r(n)은 마이크로폰에 의해 포착되는 신호이며 ― 이는 이러한 맥락에서, s(n)으로 표시될 수 있는 근단 신호, 및 v(n)으로 표시될 수 있는 배경 잡음에 의해 교란된 것으로 간주되어, r(n)=s(n)+v(n)이다. h(n)으로 표시된 라우드스피커와 마이크로폰 간의 음향 에코 경로는 L 길이의 유한 임펄스 응답 필터(FIR 필터)로서 모델링된다. 추정된 에코 신호(
Figure 112018019016112-pct00006
(n))를 얻는 데 필요한 h(n)을 식별하기 위해 적응 알고리즘이 사용되는데, 여기서 위첨자(^)는 추정을 나타낸다.
참조 [1]에서, 적응 알고리즘을 구동하는 에러 신호는 시간 도메인에서, 즉 e(n) = y(n) -
Figure 112018019016112-pct00007
(n)으로 계산되어야 하고 또는 DFT 도메인에서 계산된다면 완벽하게 제한되어야 한다고 강조된다. 이하, 본 문서 전반에서 '제한적' 및 '비제한적'이라는 용어들은 단지 변화율 업데이트(
Figure 112018019016112-pct00008
)를 의미하는데, 이는 DFT 도메인에서 계산된 상관의 결과이다. 적응 필터는 아래 식에 의해 업데이트되는데:
Figure 112018019016112-pct00009
여기서 m은 시간 프레임 인덱스이고, g = diag{g}는 g의 성분들을 가진 대각 행렬이며, g는 비제한적 변화율 업데이트(
Figure 112018019016112-pct00010
)에서 그 메인 대각선 상의 원하지 않는 컴포넌트들을 제거하는 시간 도메인 윈도우이다. 참조 [1]의 OLS 방법 정의에 따르면, DFT 도메인 입력 신호는 X (m) = diag{DFT{x(m)}}이고, 에러 신호는 E(m) = DFT{[01×L, e T(m)]T}로 표시되는데,
각각 x(m) = [x(mR - M + 1), ....x(mR)]T 그리고 e(m) = [e(mR - V + 1), ....e(mR)]T이고; 여기서 R은 프레임 시프트이고, 입력 신호는 DFT와 동일한 길이를 가지며, V > R은 에러 신호의 길이이다.
또한, 변화율 업데이트(
Figure 112018019016112-pct00011
)는 이미 압축성을 위한 스텝 크기 행렬( μ (m))을 포함한다. 필터 업데이트의 L개의 선형 탭들을 얻기 위해, DFT의 길이는 M ≥ L + V - 1이 되어야 한다. 참조 [1]에서 설명되는 OLS 및 OLA 방법들은 V = L에 대해 정의되고, 그러므로 짝수 길이 고속 푸리에 변환(FFT: fast Fourier transform)이 홀수 길이보다 더 효율적으로 구현될 수 있기 때문에 M = 2L이 선택된다. X(m) 및 E(m)의 정의를 고려해 볼 때, 결과적인
Figure 112018019016112-pct00012
은 L + 1개의 선형 컴포넌트들 및 M - L - 1 = V - 1개의 랩어라운드 컴포넌트들을 포함할 것이다. 그러나 일관성을 위해,
Figure 112018019016112-pct00013
은 아래와 같이 정의되며,
Figure 112018019016112-pct00014
여기서 추정된 에코 경로 벡터
Figure 112018019016112-pct00015
는 제로 패딩되어야 하고, 제로 패딩의 길이는 V인 것이 관찰될 수 있다. 도 1에 도시된 바와 같이, 랩어라운드 컴포넌트들은 일반적으로 시간 도메인에서 제거되지만, 주파수 도메인에서 비제한적 필터 업데이트를 제약 행렬과 곱함으로써 선형 컴포넌트들을 선택하는 것도 또한 가능하고,
Figure 112018019016112-pct00016
여기서 F는 M×M DFT 행렬이고 G = F g F 1는 주파수 도메인 제약 행렬이다. G의 구조를 분석하기 위해, 먼저 시간 도메인의 제한 윈도우가 다음과 같이 정의되어야 한다:
Figure 112018019016112-pct00017
이하, 참조 [4]에서 제공되는 분석에 따르면, 제약 행렬(G)의 성분들은 다음과 같고:
Figure 112018019016112-pct00018
k=k'라면 G(k, k') = L/M이며, 여기서 k 및 k'는 이산 주파수 인덱스들이고, W M = e ( j 2 π/M )은 DFT 기반 함수이다. 후자의 표현은 연산이 (데시메이션(decimation) 연산과 유사한) 주파수 도메인 간 변환과 동등하다는 사실을 강조한다. L/M 관계가 충분히 크다면, G의 메인 대각선이 지배적일 것이라고 (9)로부터 추론하는 것이 가능하다. 또한, M이 충분히 크다면, 비대각부(off-diagonal)들의 값들이 빠르게 그리고 무시할 값들로 소멸할 것이며, 참조 [4]를 참고한다.
도 2는 분할 블록 주파수 도메인 적응 필터 디바이스의 일례를 도시한다. 참조 [5]에서 먼저 제안된 FDAF의 분할 블록 기반 공식화는 비-분할 FDAF 구현으로서 더 낮은 알고리즘 지연을 제공한다. 지연을 줄이기 위해, 적응 필터는 N=ceil(L/B) 길이의 B개의 블록들로 분할되고, 그러므로
Figure 112018019016112-pct00019
여기서 b는 블록 인덱스를 나타낸다. DFT 길이가 이제 감소될 수 있고, 따라서 OLS 방법을 이용하여 N개의 선형 계수들을 얻기 위해, 입력 신호 프레임들은 M ≥ N + V - 1 길이가 되어야 하며, 여기서 V는 (FDAF 문제 공식화를 위해 이미 정의된) h(m)의 제로 패딩의 그리고 에러 신호의 길이이다. 이하, 입력 신호의 블록은 다음과 같이 정의되고,
Figure 112018019016112-pct00020
블록마다 모든 기여도들에 걸친 합으로서 얻어지는 추정된 에코(
Figure 112018019016112-pct00021
)를 마이크로폰 신호으로부터 감산함으로써 에러 신호가 얻어지는데, 즉,
Figure 112018019016112-pct00022
여기서
Figure 112018019016112-pct00023
는 나머지에서 완벽하게 적용되는 것으로 가정되는 원형 컨볼루션을 선형화하는데 필요한 윈도우이다. 마지막으로, 적응 필터의 하나의 블록의 업데이트가 아래와 같이 기술된다:
Figure 112018019016112-pct00024
현재 FFT들의 길이가 감소되지만, 원형 상관들을 정확하게 선형화하기 위해 프레임마다 2B회의 FFT들이 수행되어야 한다는 것이 명백하다. 일부 애플리케이션들에서는, 분할 블록 기반 적응 알고리즘들의 복잡도를 더 감소시키는 것이 바람직하거나 심지어 필요하며, 가장 간단한 가능성은 제약 연산을 생략함으로써 프레임당 변환들의 수를 감소시키는 것이다. 다른 가능성은 주파수 도메인 제약 행렬(G)을 단순화하는 것이다. 또, 이러한 단순화들은 일반적으로 PB-FDAF 알고리즘의 성능 손실의 비용이다.
한편, 비-분할 문제 공식화가 사용된다면, 프레임당 단 1회의 IFFT 및 1회의 FFT가 필요한데, 그 길이는 대개 성능을 현저히 손상시키지 않으면서 제약 연산의 생략을 가능하게 하도록 충분히 길다. 제약 연산의 생략은 일반적으로 비제약 방법으로서 표시된다. 다른 한편으로는, 분할 블록 기반 공식화가 사용된다면, FFT들의 길이가 감소된다. 이에 따라, 제약 연산들을 생략함으로써 유도된 에러는 G의 비대각부들의 값들의 감소율에 관련되는 M의 감소에 따라 증가하기 때문에, 이 에러는 무시할 수 없게 된다.
과거에는, 성능을 손상시키지 않으면서 PB-FDAF 알고리즘들의 복잡도를 줄이기 위해 여러 가지 방법들이 제안되었다. 이러한 방법들은 바로 다음에 설명될 것이다. 그러나 먼저 블록당 제약 연산이 두 가지 방법들로 수행될 수 있음이 언급되어야 하는데, 즉
Figure 112018019016112-pct00025
여기서 (14)는 적응 이전 그리고 (15)는 적응 이후의 랩어라운드 에러들에 대처하는 것으로서 해석될 수 있다. 제약 행렬(G)이 어떠한 단순화도 없이 사용된다면, 두 식들 모두 수학적으로 동일하지만, 서로 다른 구현들의 결과이다.
PBFDAF 알고리즘들의 알고리즘 복잡도를 줄이기 위한 이전에 제안된 방법들 중 일부는 다음과 같다:
Figure 112018019016112-pct00026
비제약 FDAF 및 PBFDAF, 참고 [6] 및 참고 [7]
Figure 112018019016112-pct00027
대안적인 비제약 PBFDAF, 참조 [7]
Figure 112018019016112-pct00028
대체 제약 방법, 참조 [8]
Figure 112018019016112-pct00029
수정된 대체 제약 방법, 참조 [9].
이러한 모든 방법들의 목적뿐만 아니라, 본 발명의 목적은 프레임당 FFT들의 총 수를 감소시키는 것이다. 참조 [6] 및 참조 [7]에서 제안된 앞서 언급한 비제약 방법은 직접 제약 연산을 생략하는데, 즉
Figure 112018019016112-pct00030
이는 또한 참조 [4]에 제안된 바와 같이 적용될 수 있으며,
Figure 112018019016112-pct00031
여기서
Figure 112018019016112-pct00032
은 스케일링된 단위 행렬인데, 이는 G의 주요 대각선만을 고려하는 것과 동일하다. 참조 [7]에서 제안된 대안적인 비제약 방법은 대안으로, (14)를 사용하여 프레임당 하나의 블록을 제한한다. 그러나 이러한 세 가지 방법들은 업데이트된 필터 계수들의 랩어라운드 에러들을 지속적으로 누적하며, 이는 수렴 속도를 줄인다.
대체 제약 방법은 참조 [8]에 제안된 바와 같이, 비제약 알고리즘뿐만 아니라 (15)를 사용한다. 이렇게 함으로써, 보정들 간의 누적된 랩어라운드 에러들이 제거된다. 이 방법은 추가 복잡도 감소를 가능하게 하는데, 이는 보정들 간의 프레임 간격(P)이 확대된다면 달성될 수 있다. 그 다음, 필터는 다음의 두 단계들로 업데이트되고,
Figure 112018019016112-pct00033
여기서 블록(b c )은 ((m/P)) B ∈ N0의 결과, 즉 음이 아닌 자연수인 경우에만 수정될 것이다.
참조 [9]에서, 수정된 대체 제약 방법이 제안되는데, 이는 대체 제약 방법을 기반으로 하고, 또한 두 단계들인 적응 및 보정에 적용된다. 참조 [9] 및 참조 [10]에 기술된 방법의 주요 신규성은, 이는 적응 단계에서 블록당 랩어라운드 컴포넌트들을 줄이기 위해 제약 윈도우(g)의 근사치를 사용한다는 것이다. [9]에서 제약 윈도우의 제안된 근사치는 50% 중첩에 대해 다음과 같다:
Figure 112018019016112-pct00034
시간 도메인에서의 결과적인 윈도우는 상승 사인 윈도우이며, 이는 랩어라운드 에러들을 줄일 수 있다. 그러나 선형 계수들은 또한 수정되며, 보정 단계에서 보상되어야 하는데, 보정 단계에서는 또한 나머지 랩어라운드 에러들이 제거된다.
수정된 대체 제약 방법은 [10]에서는 인접한 블록들로서 표시된 앞뒤 블록들의 랩어라운드 컴포넌트들을 사용하여, 하나의 블록의 선형 계수들에 유도된 에러들을 보상한다. 그러므로 하나의 블록의 선형 컴포넌트들을 완전히 보상할 수 있도록 2개의 블록들을 보정할 필요가 있으며; 결과적으로 처음 블록과 마지막 블록은 완전히 보상되지 않는다.
도 3은 본 발명에 따른 분할 블록 주파수 도메인 필터 디바이스(1)의 제1 실시예를 개략도로 예시한다.
분할 블록 주파수 도메인 적응 필터 디바이스(1)는:
필터링된 신호(FS)를 발생시키기 위해 필터 계수들의 복수의 블록들(FB.1, FB.2, FB.B)로 구성된 필터 계수들의 세트에 따라 시간 도메인 입력 신호(IS)의 주파수 도메인 표현 신호(FDS)를 필터링하도록 구성된 주파수 도메인 적응 필터(2);
복수의 병렬 배치된 필터 업데이트 블록들(3.1, 3.2, 3.B)을 포함하며, 필터 업데이트 블록들(3.1, 3.2, 3.B) 각각은 주파수 도메인 표현 신호(FDS)의 블록(BFDS.1, BFDS.2, BFDS.B)과 필터링된 신호(FS)의 표현(RFS)을 포함하는 주파수 도메인 제어 신호(FCS)의 원형 상관에 의해 수집된 업데이트 신호(US.1, US.2, US.B)에 기초하여 필터 계수들의 블록들(FB.1, FB.2, FB.B) 중 하나를 업데이트하도록 구성되고,
필터 업데이트 블록들(3.1, 3.2, 3.B) 각각은 적응 시퀀스(AS)(도 5 참조)를 실행하도록 구성된 적응 모듈(4.1, 4.2, 4.B)을 포함하며, 적응 시퀀스는(AS),
필터 계수들의 각각의 블록(FB.1, FB.2, FB.B)의 필터 계수들에 대한 제약되지 않은 변화율 업데이트에 제약 행렬(FCM)보다 더 낮은 복잡도를 갖는 근사화된 제약 행렬(ACM)(도 12 참조)을 적용함으로써 필터 계수들의 각각의 블록의 필터 계수들에 대한 제약된 변화율 업데이트(CU.1, CU.2, CU.B)의 근사치를 계산하는 단계 ― 제약되지 않은 변화율 업데이트는 업데이트 신호(US.1, US.2, US.B)로부터 도출됨 ―, 및
제약되지 않은 변화율 업데이트에 근사화된 제약 행렬(ACM)을 적용함으로써 제약되지 않은 변화율 업데이트에 유도된 누적 에러(CE.1, CE.2, CE.B)를 계산하는 단계를 포함하고,
필터 업데이트 블록들(3.1, 3.2, 3.B) 각각은 보정 시퀀스(CS)(도 5 참조)를 실행하도록 구성된 보정 모듈(5.1, 5.2, 5.B)을 포함하며, 보정 시퀀스는(CS),
제약된 변화율 업데이트(CU.1, CU.2, CU.B)와 누적 에러(CE.1, CE.2, CE.B)의 합에 주파수 도메인 제약 행렬(FCM)을 적용함으로써 필터 계수들의 각각의 블록(FB.1, FB.2, FB.B)의 필터 계수들에 대한 보정된 제약된 변화율 업데이트(CCU.1, CCU.2, CCU.B)를 계산하는 단계를 포함한다.
분할 블록 주파수 도메인 적응 필터 디바이스(1)는 다음과 같이 기능하는데: 시간 도메인 입력 신호(IS)는 시간 도메인-주파수 도메인 변환기(6)에 의해 주파수 도메인 표현 신호(FDS)로 변환된다. 블록 프로세서(7)는 주파수 도메인 표현 신호(FDS)의 블록들(BFDS.1, BFDS.2, BFDS.B)을 추출하며, 그 블록들은 공액이 취해져 DFT 도메인에서 상관을 계산하는 데 필요한 공액 블록들(BFDS'.1, BFDS'.2, BFDS'.B)을 얻는다. 주파수 도메인 표현 신호(FDS)는 주파수 도메인에서 주파수 도메인 적응 필터에 의해 필터링된 신호(FS)로 변환되며, 여기서 필터 계수들의 블록들(FB.1, FB.2, FB.B)이 사용된다. 필터링된 신호(FS)는 다음에, 주파수 도메인-시간 도메인 변환기(8)에 의해 시간 도메인 필터링된 신호(FTS)로 변환된다. 그 후에, 감산 모듈(9)에 의해 시간 도메인 필터링된 신호(FTS)가 처리될 신호(STP: signal-to-be-processed)로부터 감산된다. 그렇게 발생된 출력 신호(OS)는 시간 도메인-주파수 도메인 변환기(10)에 의해 다시 주파수 도메인으로 변환되며, 시간 도메인-주파수 도메인 변환기(10)는 필터링된 신호(FS)의 표현(RFS)을 포함하는 주파수 도메인 제어 신호(FCS)를 출력한다.
원형 상관 모듈(11.1)은 업데이트 신호(US.1)를 발생시키기 위해 주파수 도메인 제어 신호(FCS)와 주파수 도메인 표현 신호(FDS)의 공액 블록(BFDS'.1)을 곱하여 원형 상관을 실행한다. 같은 방식으로, 원형 상관 모듈(11.2)은 업데이트 신호(US.2)를 발생시키기 위해 주파수 도메인 제어 신호(FCS)와 주파수 도메인 표현 신호(FDS)의 공액 블록(BFDS'.2)을 곱하여 원형 상관을 실행한다. 마찬가지로, 원형 상관 모듈(11.B)은 업데이트 신호(US.B)를 발생시키기 위해 주파수 도메인 제어 신호(FCS)와 주파수 도메인 표현 신호(FDS)의 공액 블록(BFDS'.B)을 곱하여 원형 상관을 실행한다.
업데이트 신호들(US.1, US.2, US.B) 각각은 적응 모듈들(4.1, 4.2, 4.B) 중 하나에 공급된다. 적응 모듈들 각각은 제약된 변화율 업데이트(CU.1, CU.2, CU.B)의 근사치와 누적 에러(CE.1, CE.2, CE.B)를 계산한다. 누적 에러들(CE.1, CE.2, CE.B)은 보정 모듈들(5.1, 5.2, 5.B)에 전달되는 반면, 제약된 변화율 업데이트들(CU.1, CU.2, CU.B)의 근사치는 스위치들(12.1, 12.2, 12.B)의 각각의 스위치를 전환함으로써 보정 모듈들(5.1, 5.2, 5.B)에 또는 필터 계수들의 블록들(FB.1, FB.2, FB.B)에 선택적으로 전달될 수 있다.
본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 분할 블록 주파수 도메인 적응 필터 디바이스(1)는 적응 시퀀스(AS)를 실행한 후 보정 시퀀스(CS)가 적용되는지 여부 그리고 필터 업데이트 블록들(3.1, 3.2, 3.B) 중 어떤 필터 업데이트 블록에서 적용되는지를 결정하도록 구성된 보정 시퀀스 제어 모듈(13)을 포함한다.
추가 양상에서, 본 발명은 적응 필터링 방법을 제공하며, 이 방법은:
필터링된 신호(FS)를 발생시키기 위해 필터 계수들의 복수의 블록들(FB.1, FB.2, FB.B)로 구성된 필터 계수들의 세트에 따라 시간 도메인 입력 신호의 주파수 도메인 표현 신호(FDS)를 필터링하기 위한 주파수 도메인 적응 필터(2)를 사용하는 단계;
주파수 도메인 표현 신호(FDS)의 블록(BFDS.1, BFDS.2, BFDS.B)과 필터링된 신호(FS)의 표현(RFS)을 포함하는 주파수 도메인 제어 신호(FCS)의 원형 상관에 의해 수집된 업데이트 신호(US.1, US.2, US.B)에 기초하여 필터 계수들의 블록들(FB.1, FB.2, FB.B) 중 하나를 업데이트하기 위해 복수의 병렬 배치된 필터 업데이트 블록들(3.1, 3.2, 3.B)의 각각의 필터 업데이트 블록(3.1, 3.2, 3.B)을 사용하는 단계;
각각의 필터 업데이트 블록(3.1, 3.2, 3.B)의 적응 모듈(4.1, 4.2, 4.B)을 사용함으로써 필터 업데이트 블록들(3.1, 3.2, 3.B) 각각에 대한 적응 시퀀스(AS)를 실행하는 단계를 포함하며, 적응 시퀀스(AS)는:
필터 계수들의 각각의 블록(FB.1, FB.2, FB.B)의 필터 계수들에 대한 제약되지 않은 변화율 업데이트에 제약 행렬(FCM)보다 더 낮은 복잡도를 갖는 근사화된 제약 행렬(ACM)을 적용함으로써 필터 계수들의 각각의 블록의 필터 계수들에 대한 제약된 변화율 업데이트(CU.1, CU.2, CU.B)의 근사치를 계산하는 단계 ― 제약되지 않은 변화율 업데이트는 업데이트 신호(US.1, US.2, US.B)로부터 도출됨 ―,
제약되지 않은 변화율 업데이트에 근사화된 제약 행렬(ACM)을 적용함으로써 제약되지 않은 변화율에 유도된 누적 에러(CE.1, CE.2, CE.B)를 계산하는 단계;
각각의 필터 업데이트 블록(3.1, 3.2, 3.B)의 보정 모듈(5.1, 5.2, 5.B)을 사용함으로써 필터 업데이트 블록들(3.1, 3.2, 3.B) 각각에 대한 보정 시퀀스(CS)를 실행하는 단계를 포함하며, 보정 시퀀스(CS)는:
제약된 변화율 업데이트(CU.1, CU.2, CU.B)의 근사치와 누적 에러(CE.1, CE.2, CE.B)의 합에 제약 행렬(FCM)을 적용함으로써 필터 계수들의 각각의 블록(FB.1, FB.2, FB.B)의 필터 계수들에 대한 보정된 제약된 변화율 업데이트(CCU.1, CCU.2, CCU.B)를 계산하는 단계를 포함한다.
다른 양상에서, 본 발명은 프로세서 상에서 실행될 때, 본 발명에 따른 방법을 실행하는, 적응 필터링을 위한 컴퓨터 프로그램을 제공한다.
도 4는 본 발명에 따른 분할 블록 주파수 도메인 필터 디바이스의 제2 실시예를 개략도로 예시한다. 편의상, 단지 적응 모듈(4.B)과 보정 모듈(5.B)만이 도시된다.
다음에, 본 발명이 설명된다. 제안된 방법은 대체 제약 방법으로서 두 단계들에 적용되고, 다음에 임의의 제약 윈도우(G arb)로 표시된 제약 행렬의 임의의 단순화를 이용하여 적응 동안 랩어라운드 컴포넌트들을 줄인다. 더욱이, 이는 프레임들 간의 중첩 및 제약 윈도우 근사화의 설계 면에서 유연하다 ― 이는 임의의 제약 윈도우 근사화를 위해 유효하다. 또한, 보정 단계는 보정된 블록의 이전 상태들에만 의존하고 인접 블록들에는 의존하지 않기 때문에, 보정들 간의 프레임 간격(P)은 블록마다 다르게 선택될 수 있으며, 이는 P b 로 표시될 것이다. 우선, (18b)는 아래와 같이 다시 공식화될 수 있으며:
Figure 112018019016112-pct00035
이는 보정들 간에 변화율 업데이트들이 누적된다는 사실을 강조한다. 이후, 제약 행렬의 임의의 근사치(G arb)가 적응 동안 적용된다면, 보정된 필터 업데이트가 아래와 같이 정의된다:
Figure 112018019016112-pct00036
이렇게 함으로써, 선형 상관 컴포넌트들의 프레임 및 블록마다 에러가 유도되며, 이는 보정 단계 전에 보상되어야 하는데, 즉:
Figure 112018019016112-pct00037
그러므로 (20)과 (21)을 동등화함으로써, 보상 계수(
Figure 112018019016112-pct00038
)가 얻어진다.
Figure 112018019016112-pct00039
따라서
Figure 112018019016112-pct00040
는 근사화된 제약 행렬을 적용함으로써 제약되지 않은 변화율 업데이트에 유도된 누적 에러로서 해석될 수 있다. 제안된 방법은 표 2에서 요약된다.
프로시저는 다음과 같다. 먼저, 주파수 도메인에서의 제약 윈도우의 임의의 근사화가 사용되어, 적응 프로세스를 향상시키며, 누적 차(
Figure 112018019016112-pct00041
)가 업데이트된다. 그 후에, 예를 들어 P b 개의 프레임들마다
Figure 112018019016112-pct00042
가 사용되어, 랩어라운드 컴포넌트들을 제거하기 전에 제약되지 않은 필터 업데이트를 재구성한다. 마지막으로, 누적 차가 0으로 리셋된다. 이후, 선형 컴포넌트들이 이전에 보정될 블록(b c )에 유도된 에러만을 사용하여 완벽하게 보정된다. 따라서 제안된 제약 방법의 구현은 쉽게 병렬화될 수 있다. 표 2는 본 발명에 따른 적응 시퀀스 및 보정 시퀀스의 구현을 위한 의사 코드를 제공한다. 본 발명에 따른 제약 방법은 또한 강화된 대체 제약 방법으로 불릴 수 있다.
Figure 112018019016112-pct00043
도 5는 본 발명에 따른 제약 연산을 개략도로 예시한다. 적응 시퀀스(AS) 및 보정 시퀀스(CS)는 모두 주파수 도메인에서 실행되지만, 그래프들은 시간 도메인에서 동치 윈도우 성분들을 보여준다.
제안된 방법은 도 5에서 하나의 블록에 대해 개략적으로 도시되며, G arb = G s 그리고 50% 프레임 중첩(시간 도메인에서의 블록 중첩)을 갖는다. 제약 윈도우 및 P b 의 선택은 물론, 적응 알고리즘의 성능 및 최종 알고리즘 복잡도에 영향을 미칠 것이다.
제약 윈도우 근사화의 설계는 유연하게 이루어질 수 있다. 예를 들어, G의 비대각부들의 제한된 수(T)의 쌍들이 고려될 수 있다. 이렇게 함으로써, 시간 도메인의 대응부는 음이 될 수 있다. 이는 원한다면, 시간 도메인 윈도우에 오프셋을 더하고, 그에 따라 G arb를 수정함으로써 회피될 수 있다. 다른 가능성은 시간 도메인에서 윈도우를 설계하고 그 주파수 도메인 대응부를 사용하는 것이다.
도 6은 서로 다른 제약 행렬들에 대응하는 시간 도메인 제약 윈도우들의 예들을 제공하며, 여기서는 50%의 윈도우 중첩이 가정된다.
도 7은 서로 다른 제약 행렬들에 대응하는 시간 도메인 제약 윈도우들의 예들을 제공하며, 여기서는 75%의 윈도우 중첩이 가정된다.
도 6a 및 도 7a는 G의 한정된 수의 비대각부들을 고려― 이는 대역 간 상관들을 고려하는 것과 동일함 ―함으로써 얻어진 근사화된 윈도우들을 도시한다. 도 6b 및 도 7b은 G s에 비대각부들의 T-1개의 쌍들을 더하여, (19)에 정의된 G s의 확장들을 도시한다. 명확하게 하기 위해,
Figure 112018019016112-pct00044
은 (G s)2을 의미한다는 것이 언급되어야 한다.
이러한 윈도우들의 적용에 의해 유도된 복잡도는 G arb의 설계에 사용된 비대각부들의 쌍들의 수(T)에 비례한다. 더욱이, 비대각부들의 값들이 실수이거나 순수하게 허수라면, 가장 낮은 복잡도가 얻어진다. 마지막으로, 제안된 방법은 윈도우들의 근사화 및 프레임들 간의 중첩에 대해 유연할 뿐만 아니라, 고정 중첩의 경우, G arb는 온라인으로 수정될 수 있다. 이는 특정 성능에 도달하는 경우, 복잡도를 더 감소시킬 갑작스러운 필요성이 있는 경우 ― 예를 들어, 사용된 디바이스가 에너지 절약 모드에 들어가는 경우 ―, 또는 예를 들어, 에코 경로 변경의 검출로 인해 적응 필터링 프로세스가 다시 초기화되어야 하는 경우에 바람직할 수 있다.
도 8은 보정 시퀀스 제어 모듈의 제1 실시예의 동작 원리를 블록도의 형태로 도시한다.
블록들이 보정되는 순서 및 주파수는 유연하게 설계될 수 있고, 온라인으로 수정될 수 있다는 점이 언급되어야 한다. 그 결과, 본 발명의 일 실시예에서는 표 3에서 설명되고 도 8에 도시된 바와 같이 변화율 업데이트 프로시저(AS) 및 보정 프로시저(CS)가 제안된다.
Figure 112018019016112-pct00045
이후, 블록이 보정되어야 하는지 여부 및 어떤 블록이 보정되어야 하는지에 대한 결정이 ((S b + f(m) / P b )) B = b c 로 주어지며, b c =(0, 1, … , B - 1)이고; 여기서 S b 는 보정들이 시작되는 순서를 결정하는 오프셋 인자이고, f(m)은 카운터 함수이다. 카운터 함수는 예컨대, 도 10에 도시된 바와 같이, 에코 경로 변경(EPC: echo path change) 검출기(예를 들어, 참조 [11] 참고)의 출력에 의해, 또는 에러 신호의 측정치, 예컨대 정규화된 평균 제곱 에러(NMSE: normalized mean squared error)를 기초로 제어되거나 리셋될 수 있다. 이미 언급한 바와 같이, P b 는 각각의 블록이 보정되는 주파수를 결정한다. S b = 0 ∀b의 경우, 보정 간격들에 대한 몇 가지 가능한 방식들이 도 11에 도시된다.
도 9는 보정 방식들(CSC)의 예들을 제공한다.
본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 보정 시퀀스 제어 모듈(13)은 필터 업데이트 블록들(3.1, 3.2, 3.B)의 누적 에러들에 기초하여 보정 시퀀스(CS)가 적용되는지 여부 그리고 필터 업데이트 블록들(3.1, 3.2, 3.B) 중 어떤 필터 업데이트 블록에서 적용되는지를 결정하도록 구성된다.
본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 보정 시퀀스 제어 모듈(13)은 필터 업데이트 블록들(3.1, 3.2, 3.B) 각각에 대해, 각각의 필터 분할(3.1, 3.2, 3.B)에서 보정 시퀀스(CS)가 적용된 이후 적응 시퀀스들(AS)의 수를 정의하는 보정 방식(CSC)을 포함한다.
본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 필터 업데이트 블록들(3.1, 3.2, 3.B) 각각에 대해, 각각의 필터 분할(3.1, 3.2, 3.B)에서 보정 시퀀스(CS)가 적용된 이후 적응 시퀀스들(AS)의 수는 임계치를 초과하는 주파수 도메인 제어 신호(FCS)의 변화에 응답하여 감소된다.
본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 필터 업데이트 블록들(3.1, 3.2, 3.B) 각각에 대해, 각각의 필터 분할(3.1, 3.2, 3.B)에서 보정 시퀀스(CS)가 적용된 이후 적응 시퀀스들(AS)의 수는 주파수 도메인 제어 신호(FCS)의 측정치에 기초하여 동적으로 적응된다.
블록들이 보정되는 순서는 예를 들면, 각각의 블록의 누적 차, 즉
Figure 112018019016112-pct00046
의 에너지를 기초로 유연하게 설계될 수 있다. 하나의 블록의 누적 차의 에너지가 클수록, 선형 컴포넌트들에 유도되는 에러가 크다는 점이 주목되어야 한다. 이후, 최대 누적 차들을 갖는 블록들(FB.1, FB.2, FB.B)을 먼저 보정함으로써 성능의 이득이 얻어질 수 있다.
도 10은 보정 시퀀스 제어 모듈의 제2 실시예의 동작 원리를 블록도의 형태로 도시한다.
본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 분할 블록 주파수 도메인 적응 필터 디바이스(1)는 임의의 제약 행렬의 복잡도를 동적으로 적응시키도록 구성된 근사화된 제약 행렬 업데이트 모듈(14)을 포함한다.
본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 근사화된 제약 행렬 업데이트 모듈(14)은 주파수 도메인 제어 신호(FCS)의 측정치에 따라, 근사화된 제약 행렬(ACM)의 복잡도를 동적으로 적응시키도록 구성된다.
본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 근사화된 제약 행렬 업데이트 모듈(14)은 임계치를 초과하는 주파수 도메인 제어 신호(FCS)의 변화에 응답하여, 근사화된 제약 행렬(ACM)의 복잡도를 커지게 하도록 구성된다.
제안된 방법의 경우, 제약 윈도우의 근사치도 프레임 중첩도 지정되지 않는데, 이들은 임의로 설계될 수 있기 때문이라는 점이 강조되어야 한다. 더욱이, 각각의 블록(FB.1, FB.2, FB.B)에 대한 보정 시퀀스들(CS) 간의 프레임 간격들(각각의 필터 블록에서 보정 시퀀스(CS)가 적용된 이후 적응 시퀀스들(AS)의 수) 및 제약 행렬들의 서로 다른 근사치들을 사용하는 것도 가능하다. 이러한 파라미터들은 도 12에 도시된 바와 같이, 에코 경로 변경 검출기(16)(EPC 검출기) 또는 주파수 도메인 제어 신호(FCS)의 측정치에 따라, 예를 들어 정규화된 평균 제곱 에러(NMSE)로서 온라인으로 수정될 수 있다.
본 발명은 거의 모든 설계 파라미터들, 즉 근사화된 제약 행렬(ACM), 프레임 중첩, 보정들의 순서 및 블록마다 보정들 간의 서로 다른 간격 면에서 유연성을 제공한다. 더욱이, 고정 프레임 중첩의 경우, 모든 다른 설계 파라미터들은 적응 알고리즘을 다시 초기화할 필요 없이 온라인으로 수정될 수 있다. 이는 PBFDAF 디바이스의 수렴 속도와 알고리즘 복잡도 사이의 트레이드-오프를 제어할 수 있게 한다. 그러나 알고리즘 복잡도는 각각의 블록에 대한 보정 방식 및 근사화된 제약 행렬(ACM)의 설계 모두에 크게 의존할 것이다.
도 11은 시간 도메인 윈도우들 및 주파수 도메인에서의 그에 대응하는 제약 행렬들의 예들을 제공한다. 도 11(a)는 제약 행렬(FCM)을 예시하는 반면, 도 11(b) 및 도 11(c)는 각각 제약 행렬(FCM)보다 더 낮은 복잡도를 갖는 근사화된 제약 행렬(ACM)을 예시한다. 그레이 스케일 값들은 각각의 행렬의 성분들의 값들에 대응한다.
도 12는 본 발명에 따른 시간 도메인 입력 신호의 에코 신호를 제거하기 위한 디바이스의 제1 실시예를 개략도로 예시한다. 디바이스(16)는 분할 블록 주파수 도메인 적응 필터 디바이스(1)를 포함하며, 분할 블록 주파수 도메인 적응 필터 디바이스(1)는:
필터링된 신호(FS)를 발생시키기 위해 필터 계수들의 복수의 블록들(FB.1, FB.2, FB.B)로 구성된 필터 계수들의 세트에 따라 시간 도메인 입력 신호(IS)의 주파수 도메인 표현 신호(FDS)를 필터링하도록 구성된 주파수 도메인 적응 필터(2);
필터링된 신호(FS)를 시간 도메인에서 에코 신호(ES)의 추정을 나타내는 추정된 에코 신호(EES)로 변환하도록 구성된 주파수 도메인-시간 도메인 변환기(8);
에코 신호(ES)를 포함하는 처리될 신호(STP)로부터, 추정된 에코 신호(EES)를 감산함으로써 출력 신호(OS)를 발생시키기 위한 감산 모듈(9);
복수의 병렬 배치된 필터 업데이트 블록들(3.1, 3.2, 3.B)을 포함하며, 필터 업데이트 블록들(3.1, 3.2, 3.B) 각각은 주파수 도메인 표현 신호(FDS)의 블록(BFDS.1, BFDS.2, BFDS.B)과 필터링된 신호(FS)의 표현을 포함하는 주파수 도메인 제어 신호(FCS)의 원형 상관에 의해 수집된 업데이트 신호(US.1, US.2, US.B)에 기초하여 필터 계수들의 블록들(FB.1, FB.2, FB.B) 중 하나를 업데이트하도록 구성되고,
필터 업데이트 블록들(3.1, 3.2, 3.B) 각각은 적응 시퀀스(AS)를 실행하도록 구성된 적응 모듈(4.1, 4.2, 4.B)을 포함하며, 적응 시퀀스(AS)는,
필터 계수들의 각각의 블록(FB.1, FB.2, FB.B)의 필터 계수들에 대한 제약되지 않은 변화율 업데이트에 제약 행렬(FCM)보다 더 낮은 복잡도를 갖는 근사화된 제약 행렬(ACM)을 적용함으로써 필터 계수들의 각각의 블록의 필터 계수들에 대한 제약된 변화율 업데이트(CU.1, CU.2, CU.B)의 근사치를 계산하는 단계 ― 제약되지 않은 변화율 업데이트는 업데이트 신호(US.1, US.2, US.B)로부터 도출됨 ―, 및
제약되지 않은 변화율 업데이트에 근사화된 제약 행렬(ACM)을 적용함으로써 제약되지 않은 변화율에 유도된 누적 에러(CE.1, CE.2, CE.B)를 계산하는 단계를 포함하고,
필터 업데이트 블록들(3.1, 3.2, 3.B) 각각은 보정 시퀀스(CS)를 실행하도록 구성된 보정 모듈(5.1, 5.2, 5.B)을 포함하며, 보정 시퀀스(CS)는,
제약된 변화율 업데이트(CU.1, CU.2, CU.B)의 근사치와 누적 에러(CE.1, CE.2, CE.B)의 합에 주파수 도메인 제약 행렬(FCM)을 적용함으로써 필터 계수들의 각각의 블록(FB.1, FB.2, FB.B)의 필터 계수들에 대한 보정된 제약된 변화율 업데이트(CCU.1, CCU.2, CCU.B)를 계산하는 단계를 포함한다.
도 12의 분할 블록 주파수 도메인 적응 필터 디바이스(1)는 앞서 논의한 분할 블록 주파수 도메인 적응 필터 디바이스(1)와 동일하다. 도 12의 예에서는, 입력 신호(IS)가 공급되는 라우드스피커(LS)에 의해 원단 음성을 포함할 수 있는 에코 사운드 신호(SES)가 발생된다. 마이크로폰(MI)은 에코 사운드 신호(SES)뿐만 아니라, 근단 음성 및 배경 잡음을 포함할 수 있는 원하는 사운드 신호(SWS)를 포착하여, 처리될 신호(STP)는 에코 사운드 신호(SES)에 기초한, 그리고 원하는 그러한 신호(SWS)에 기초한 원하는 신호(WS)의 에코 신호(ES)를 포함할 수 있다. 추정된 에코 신호(EES)는 처리될 신호(STP)로부터 감산되기 때문에, 에코 신호(ES)가 출력 신호(OS)에서 효과적으로 제거된다.
설명한 실시예들의 디바이스들 및 방법들에 관해 다음이 언급될 것이다:
일부 양상들은 장치와 관련하여 설명되었지만, 이러한 양상들은 또한 대응하는 방법의 설명을 나타내며, 여기서 블록 또는 디바이스는 방법 단계 또는 방법 단계의 특징에 대응한다는 점이 명백하다. 비슷하게, 방법 단계와 관련하여 설명한 양상들은 또한 대응하는 장치의 대응하는 블록 또는 항목 또는 특징의 설명을 나타낸다.
특정 구현 요건들에 따라, 본 발명의 실시예들은 하드웨어로 또는 소프트웨어로 구현될 수 있다. 구현은 각각의 방법이 수행되도록 프로그래밍 가능 컴퓨터 시스템과 협력하는(또는 협력할 수 있는) 전자적으로 판독 가능 제어 신호들이 저장된 디지털 저장 매체, 예를 들어 플로피 디스크, DVD, CD, ROM, PROM, EPROM, EEPROM 또는 플래시 메모리를 사용하여 수행될 수 있다.
본 발명에 따른 일부 실시예들은 본 명세서에서 설명한 방법들 중 하나가 수행되도록, 프로그래밍 가능 컴퓨터 시스템과 협력할 수 있는 전자적으로 판독 가능 제어 신호들을 갖는 데이터 반송파를 포함한다.
일반적으로, 본 발명의 실시예들은 컴퓨터 프로그램 제품이 컴퓨터 상에서 실행될 때, 방법들 중 하나를 수행하기 위해 작동하는 프로그램 코드를 갖는 컴퓨터 프로그램 제품으로서 구현될 수 있다. 프로그램 코드는 예를 들어, 기계 판독 가능 반송파 상에 저장될 수 있다.
다른 실시예들은 본 명세서에서 설명한 방법들 중 하나를 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 포함하는데, 이는 기계 판독 가능 반송파 또는 비-일시적 저장 매체 상에 저장된다.
즉, 본 발명의 방법의 한 실시예는 이에 따라, 컴퓨터 상에서 컴퓨터 프로그램이 실행될 때 본 명세서에서 설명한 방법들 중 하나를 수행하기 위한 프로그램 코드를 갖는 컴퓨터 프로그램이다.
따라서 본 발명의 방법들의 추가 실시예는 본 명세서에서 설명한 방법들 중 하나를 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 포함하여 그 위에 기록된 데이터 반송파(또는 디지털 저장 매체, 또는 컴퓨터 판독 가능 매체)이다.
따라서 본 발명의 방법의 추가 실시예는 본 명세서에서 설명한 방법들 중 하나를 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 나타내는 신호들의 데이터 스트림 또는 시퀀스이다. 신호들의 데이터 스트림 또는 시퀀스는 예를 들어, 데이터 통신 접속을 통해, 예를 들어 인터넷을 통해 전송되도록 구성될 수 있다.
추가 실시예는 처리 수단, 예를 들어 본 명세서에서 설명한 방법들 중 하나를 수행하도록 구성 또는 적응된 컴퓨터 또는 프로그래밍 가능 로직 디바이스, 특히 하드웨어를 포함하는 프로세서를 포함한다.
추가 실시예는 본 명세서에서 설명한 방법들 중 하나를 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 설치된 컴퓨터를 포함한다.
일부 실시예들에서, 프로그래밍 가능 로직 디바이스(예를 들어, 필드 프로그래밍 가능 게이트 어레이)는 본 명세서에서 설명한 방법들의 기능들 중 일부 또는 전부를 수행하는데 사용될 수 있다. 일부 실시예들에서, 필드 프로그래밍 가능 게이트 어레이는 본 명세서에서 설명한 방법들 중 하나를 수행하기 위해 마이크로프로세서와 협력할 수 있다. 일반적으로, 방법들은 임의의 하드웨어 장치에 의해 유리하게 수행된다.
본 발명은 여러 가지 실시예들에 관해 설명되었지만, 본 발명의 범위 내에 속하는 변경들, 치환들 및 등가물들이 존재한다. 본 발명의 방법들 및 구성들을 구현하는 많은 대안적인 방법들이 존재한다는 점이 또한 주목되어야 한다. 따라서 다음의 첨부된 청구항들은 본 발명의 진의 및 범위 내에 속하는 것으로서 이러한 모든 변경들, 치환들 및 등가물들을 포함하는 것으로 해석된다고 의도된다.
참조 부호들:
1 분할 블록 주파수 도메인 적응 필터 디바이스
2 주파수 도메인 적응 필터
3 필터 업데이트 블록
4 적응 모듈
5 보정 모듈
6 시간 도메인-주파수 도메인 변환기
7 블록 프로세서
8 주파수 도메인-시간 도메인 변환기
9 감산 모듈
10 시간 도메인-주파수 도메인 변환기
11 원형 상관 모듈
12 스위치
13 보정 시퀀스 제어 모듈
14 근사화된 제약 행렬 업데이트 모듈
15 에코 경로 변경 검출기
16 에코 신호를 제거하기 위한 디바이스
FDS 주파수 도메인 표현 신호
IS 시간 도메인 입력 신호
FB 필터 계수들의 블록
FS 필터링된 신호
US 업데이트 신호
BFDS 주파수 도메인 표현 신호의 블록
BFDS' 주파수 도메인 표현 신호의 공액 블록
FCS 주파수 도메인 제어 신호
RFS 필터링된 신호의 표현
CU 제약된 변화율 업데이트의 근사치
CE 누적 에러
CCU 보정된 제약 변화율 업데이트
FTS 시간 도메인 필터링된 신호
STP 처리될 신호
OS 출력 신호
CSC 보정 방식
AS 적응 시퀀스
CS 보정 시퀀스
FCM 제약 행렬
ACM 근사화된 제약 행렬
EES 추정된 에코 신호
ES 에코 신호
WS 원하는 신호
LS 라우드스피커
MI 마이크로폰
참조들:
[1] J. J. Shynk, "Frequency-domain and multirate adaptive filtering," IEEE Signal Process. Mag., vol. 9, no. 1, pp. 14-37, Jan. 1992.
[2] S. Haykin, Adaptive Filter Theory, 4th ed. Prentice-Hall, 2002.
[3] A. Oppenheim and R. W. Schafer, Digital Signal Processing, 2nd ed. Prentice-Hall Inc., Englewood Cliff, NJ, 1993.
[4] J. Benesty and D. R. Morgan, "Frequency-domain adaptive filtering revisited, generalization to the multi-channel case, and application to acoustic echo cancellation," in Proc. IEEE ICASSP, vol. 2, pp. 289-292, 2000.
[5] P. C. W. Sommen, "Partitioned frequency-domain adaptive filters," in Proc. Asilomar Conf. on Signals, Systems and Computers, pp. 677-681, 1989.
[6] D. Mansour and A. J. Gray, Jr, "Unconstrained frequency-domain adaptive filter," IEEE Trans. Acoust., Speech, Signal Process., vol. 30, no. 5, pp. 726-734, Oct. 1982.
[7] J. S. Soo and K. K. Pang, "Multidelay block frequency domain adaptive filter," IEEE Trans. Acoust., Speech, Signal Process., vol. 38, pp. 373-376, Feb. 1990.
[8] M. Joho and G. S. Moschytz, "Connecting partitioned frequency-domain filters in parallel or in cascade," IEEE Trans. Circuits Syst. II, vol. 47, no. 8, pp. 685-697, Aug. 2000.
[9] R. M. M. Derkx, G. P. M. Engelmeers, and P. C. W. Sommen, "New constraining method for partitioned block frequency-domain adaptive filters," IEEE Trans. Signal Process., vol. 50, no. 3, pp. 2177-2186, 2002.
[10] "Partitioned block frequency domain adaptive filter," Dutch European Patent PCT/EP2001/009 625, Aug. 13, 2001.
[11] M. A. Iqbal and S. L. Grant, "A novel normalized cross-correlation based echo-path change detector," in 2007 IEEE Region 5 Conference, Fayetteville, AR, pp. 249-251, Apr. 2007.

Claims (12)

  1. 분할 블록 주파수 도메인 적응 필터 디바이스로서,
    필터링된 신호(FS)를 발생시키기 위해 필터 계수들의 복수의 블록들(FB.1, FB.2, FB.B)로 구성된 필터 계수들의 세트에 따라 시간 도메인 입력 신호(IS)의 주파수 도메인 표현 신호(FDS)를 필터링하도록 구성된 주파수 도메인 적응 필터(2);
    복수의 병렬 배치된 필터 업데이트 블록들(3.1, 3.2, 3.B)을 포함하며,
    상기 필터 업데이트 블록들(3.1, 3.2, 3.B) 각각은 상기 주파수 도메인 표현 신호(FDS)의 블록(BFDS.1, BFDS.2, BFDS.B)과 상기 필터링된 신호(FS)의 표현(RFS)을 포함하는 주파수 도메인 제어 신호(FCS)의 원형 상관에 의해 수집된 업데이트 신호(US.1, US.2, US.B)에 기초하여 상기 필터 계수들의 블록들(FB.1, FB.2, FB.B) 중 하나를 업데이트하도록 구성되고,
    상기 필터 업데이트 블록들(3.1, 3.2, 3.B) 각각은 적응 시퀀스(AS)를 실행하도록 구성된 적응 모듈(4.1, 4.2, 4.B)을 포함하며,
    상기 적응 시퀀스(AS)는,
    필터 계수들의 각각의 블록(FB.1, FB.2, FB.B)의 필터 계수들에 대한 제약되지 않은 변화율(gradient) 업데이트에 제약 행렬(FCM)보다 더 낮은 복잡도를 갖는 근사화된 제약 행렬(ACM)을 적용함으로써 상기 필터 계수들의 각각의 블록의 필터 계수들에 대한 제약된 변화율 업데이트(CU.1, CU.2, CU.B)의 근사치를 계산하는 단계 ― 상기 제약되지 않은 변화율 업데이트는 상기 업데이트 신호(US.1, US.2, US.B)로부터 도출됨 ―, 및
    상기 제약되지 않은 변화율 업데이트에 상기 근사화된 제약 행렬(ACM)을 적용함으로써 상기 제약되지 않은 변화율 업데이트에 유도된 누적 에러(CE.1, CE.2, CE.B)를 계산하는 단계를 포함하고,
    상기 필터 업데이트 블록들(3.1, 3.2, 3.B) 각각은 보정 시퀀스(CS)를 실행하도록 구성된 보정 모듈(5.1, 5.2, 5.B)을 포함하며,
    상기 보정 시퀀스(CS)는,
    상기 제약된 변화율 업데이트(CU.1, CU.2, CU.B)의 근사치와 상기 누적 에러(CE.1, CE.2, CE.B)의 합에 상기 제약 행렬(FCM)을 적용함으로써 상기 필터 계수들의 각각의 블록(FB.1, FB.2, FB.B)의 필터 계수들에 대한 보정된 제약된 변화율 업데이트(CCU.1, CCU.2, CCU.B)를 계산하는 단계를 포함하는,
    분할 블록 주파수 도메인 적응 필터 디바이스.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 분할 블록 주파수 도메인 적응 필터 디바이스(1)는 상기 적응 시퀀스(AS)를 실행한 후 상기 보정 시퀀스(CS)가 적용되는지 여부 그리고 상기 필터 업데이트 블록들(3.1, 3.2, 3.B) 중 어떤 필터 업데이트 블록에서 적용되는지를 결정하도록 구성된 보정 시퀀스 제어 모듈(13)을 포함하는,
    분할 블록 주파수 도메인 적응 필터 디바이스.
  3. 제2 항에 있어서,
    상기 보정 시퀀스 제어 모듈(13)은 상기 필터 업데이트 블록들(3.1, 3.2, 3.B)의 누적 에러들에 기초하여 상기 보정 시퀀스(CS)가 적용되는지 여부 그리고 상기 필터 업데이트 블록들(3.1, 3.2, 3.B) 중 어떤 필터 업데이트 블록에서 적용되는지를 결정하도록 구성되는,
    분할 블록 주파수 도메인 적응 필터 디바이스.
  4. 제2 항에 있어서,
    상기 보정 시퀀스 제어 모듈(13)은 상기 필터 업데이트 블록들(3.1, 3.2, 3.B) 각각에 대해, 각각의 필터 분할(3.1, 3.2, 3.B)에서 상기 보정 시퀀스(CS)가 적용된 이후 적응 시퀀스들(AS)의 수를 정의하는 보정 방식(CSC)을 포함하는,
    분할 블록 주파수 도메인 적응 필터 디바이스.
  5. 제4 항에 있어서,
    상기 필터 업데이트 블록들(3.1, 3.2, 3.B) 각각에 대해, 각각의 필터 블록(3.1, 3.2, 3.B)에서 상기 보정 시퀀스(CS)가 적용된 이후 적응 시퀀스들(AS)의 수는 임계치를 초과하는 상기 주파수 도메인 제어 신호(FCS)의 변화에 응답하여 감소되는,
    분할 블록 주파수 도메인 적응 필터 디바이스.
  6. 제4 항에 있어서,
    상기 필터 업데이트 블록들(3.1, 3.2, 3.B) 각각에 대해, 각각의 필터 블록(3.1, 3.2, 3.B)에서 상기 보정 시퀀스(CS)가 적용된 이후 적응 시퀀스들(AS)의 수는 상기 주파수 도메인 제어 신호(FCS)의 측정치에 기초하여 동적으로 적응되는,
    분할 블록 주파수 도메인 적응 필터 디바이스.
  7. 제1 항에 있어서,
    상기 분할 블록 주파수 도메인 적응 필터 디바이스(1)는 근사화된 제약 행렬의 복잡도를 동적으로 적응시키도록 구성된 근사화된 제약 행렬 업데이트 모듈(14)을 포함하는,
    분할 블록 주파수 도메인 적응 필터 디바이스.
  8. 제7 항에 있어서,
    상기 근사화된 제약 행렬 업데이트 모듈(14)은 상기 주파수 도메인 제어 신호(FCS)의 측정치에 따라, 상기 근사화된 제약 행렬(ACM)의 복잡도를 동적으로 적응시키도록 구성되는,
    분할 블록 주파수 도메인 적응 필터 디바이스.
  9. 제7 항에 있어서,
    상기 근사화된 제약 행렬 업데이트 모듈(14)은 임계치를 초과하는 상기 주파수 도메인 제어 신호(FCS)의 변화에 응답하여, 상기 근사화된 제약 행렬(ACM)의 복잡도를 커지게 하도록 구성되는,
    분할 블록 주파수 도메인 적응 필터 디바이스.
  10. 시간 도메인 입력 신호(IS)의 에코 신호(ES)를 제거하기 위한 디바이스로서,
    상기 디바이스(16)는 분할 블록 주파수 도메인 적응 필터 디바이스(1)를 포함하고,
    상기 분할 블록 주파수 도메인 적응 필터 디바이스(1)는,
    필터링된 신호(FS)를 발생시키기 위해 필터 계수들의 복수의 블록들(FB.1, FB.2, FB.B)로 구성된 필터 계수들의 세트에 따라 상기 시간 도메인 입력 신호(IS)의 주파수 도메인 표현 신호(FDS)를 필터링하도록 구성된 주파수 도메인 적응 필터(2);
    상기 필터링된 신호(FS)를 시간 도메인에서 상기 에코 신호(ES)의 추정을 나타내는 추정된 에코 신호(EES)로 변환하도록 구성된 주파수 도메인-시간 도메인 변환기(8);
    상기 에코 신호(ES)를 포함하는 처리될 신호(STP)로부터, 상기 추정된 에코 신호(EES)를 감산함으로써 출력 신호(OS)를 발생시키기 위한 감산 모듈(9);
    복수의 병렬 배치된 필터 업데이트 블록들(3.1, 3.2, 3.B)을 포함하며,
    상기 필터 업데이트 블록들(3.1, 3.2, 3.B) 각각은 상기 주파수 도메인 표현 신호(FDS)의 블록(BFDS.1, BFDS.2, BFDS.B)과 상기 필터링된 신호(FS)의 표현을 포함하는 주파수 도메인 제어 신호(FCS)의 원형 상관에 의해 수집된 업데이트 신호(US.1, US.2, US.B)에 기초하여 상기 필터 계수들의 블록들(FB.1, FB.2, FB.B) 중 하나를 업데이트하도록 구성되고,
    상기 필터 업데이트 블록들(3.1, 3.2, 3.B) 각각은 적응 시퀀스(AS)를 실행하도록 구성된 적응 모듈(4.1, 4.2, 4.B)을 포함하며,
    상기 적응 시퀀스(AS)는,
    필터 계수들의 각각의 블록(FB.1, FB.2, FB.B)의 필터 계수들에 대한 제약되지 않은 변화율 업데이트에 제약 행렬(FCM)보다 더 낮은 복잡도를 갖는 근사화된 제약 행렬(ACM)을 적용함으로써 상기 필터 계수들의 각각의 블록의 필터 계수들에 대한 제약된 변화율 업데이트(CU.1, CU.2, CU.B)의 근사치를 계산하는 단계 ― 상기 제약되지 않은 변화율 업데이트는 상기 업데이트 신호(US.1, US.2, US.B)로부터 도출됨 ―, 및
    상기 제약되지 않은 변화율 업데이트에 상기 근사화된 제약 행렬(ACM)을 적용함으로써 상기 제약되지 않은 변화율에 유도된 누적 에러(CE.1, CE.2, CE.B)를 계산하는 단계를 포함하고,
    상기 필터 업데이트 블록들(3.1, 3.2, 3.B) 각각은 보정 시퀀스(CS)를 실행하도록 구성된 보정 모듈(5.1, 5.2, 5.B)을 포함하며,
    상기 보정 시퀀스(CS)는,
    상기 제약된 변화율 업데이트(CU.1, CU.2, CU.B)의 근사치와 상기 누적 에러(CE.1, CE.2, CE.B)의 합에 상기 제약 행렬(FCM)을 적용함으로써 상기 필터 계수들의 각각의 블록(FB.1, FB.2, FB.B)의 필터 계수들에 대한 보정된 제약된 변화율 업데이트(CCU.1, CCU.2, CCU.B)를 계산하는 단계를 포함하는,
    시간 도메인 입력 신호(IS)의 에코 신호(ES)를 제거하기 위한 디바이스.
  11. 적응 필터링 방법으로서,
    필터링된 신호(FS)를 발생시키기 위해 필터 계수들의 복수의 블록들(FB.1, FB.2, FB.B)로 구성된 필터 계수들의 세트에 따라 시간 도메인 입력 신호의 주파수 도메인 표현 신호(FDS)를 필터링하기 위한 주파수 도메인 적응 필터(2)를 사용하는 단계;
    상기 주파수 도메인 표현 신호(FDS)의 블록(BFDS.1, BFDS.2, BFDS.B)과 상기 필터링된 신호(FS)의 표현(RFS)을 포함하는 주파수 도메인 제어 신호(FCS)의 원형 상관에 의해 수집된 업데이트 신호(US.1, US.2, US.B)에 기초하여 상기 필터 계수들의 블록들(FB.1, FB.2, FB.B) 중 하나를 업데이트하기 위해 복수의 병렬 배치된 필터 업데이트 블록들(3.1, 3.2, 3.B)의 각각의 필터 업데이트 블록(3.1, 3.2, 3.B)을 사용하는 단계;
    상기 각각의 필터 업데이트 블록(3.1, 3.2, 3.B)의 적응 모듈(4.1, 4.2, 4.B)을 사용함으로써 상기 필터 업데이트 블록들(3.1, 3.2, 3.B) 각각에 대한 적응 시퀀스(AS)를 실행하는 단계를 포함하며,
    상기 적응 시퀀스(AS)는:
    상기 필터 계수들의 각각의 블록(FB.1, FB.2, FB.B)의 필터 계수들에 대한 제약되지 않은 변화율 업데이트에 제약 행렬(FCM)보다 더 낮은 복잡도를 갖는 근사화된 제약 행렬(ACM)을 적용함으로써 상기 필터 계수들의 각각의 블록의 필터 계수들에 대한 제약된 변화율 업데이트(CU.1, CU.2, CU.B)의 근사치를 계산하는 단계 ― 상기 제약되지 않은 변화율 업데이트는 상기 업데이트 신호(US.1, US.2, US.B)로부터 도출됨 ―;
    상기 제약되지 않은 변화율 업데이트에 상기 근사화된 제약 행렬(ACM)을 적용함으로써 상기 제약되지 않은 변화율에 유도된 누적 에러(CE.1, CE.2, CE.B)를 계산하는 단계;
    상기 각각의 필터 업데이트 블록(3.1, 3.2, 3.B)의 보정 모듈(5.1, 5.2, 5.B)을 사용함으로써 상기 필터 업데이트 블록들(3.1, 3.2, 3.B) 각각에 대한 보정 시퀀스(CS)를 실행하는 단계를 포함하며,
    상기 보정 시퀀스(CS)는:
    상기 제약된 변화율 업데이트(CU.1, CU.2, CU.B)의 근사치와 상기 누적 에러(CE.1, CE.2, CE.B)의 합에 주파수 도메인 제약 행렬(FCM)을 적용함으로써 상기 필터 계수들의 각각의 블록(FB.1, FB.2, FB.B)의 필터 계수들에 대한 보정된 제약된 변화율 업데이트(CCU.1, CCU.2, CCU.B)를 계산하는 단계를 포함하는,
    적응 필터링 방법.
  12. 프로세서 상에서 실행될 때, 제11 항에 따른 방법을 실행하는,
    저장 매체에 저장된 적응 필터링을 위한 컴퓨터 프로그램.
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