WO2006049260A1 - 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

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 Download PDF

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    • H04R2410/05—Noise reduction with a separate noise microphone

Definitions

  • SIGNAL PROCESSING METHOD SIGNAL PROCESSING DEVICE
  • the present invention relates to a signal processing method, a signal processing apparatus, and a signal processing program.
  • the present invention provides high interference signal removal capability in an environment where noise superimposed on interference signals such as echoes and noise exists.
  • the present invention relates to a signal processing method, a signal processing apparatus, and a signal processing program.
  • V As a disturbance signal superimposed on the target signal, V is generated in the 2-line Z4-line conversion circuit of the communication line, and the sound generated between the speaker and the microphone that reproduces the acoustic signal. There are acoustic echoes caused by the coupling, interfering signals such as background noise and other people's voice mixed in the microphone that captures the target signal.
  • An echo canceller described in Non-Patent Document 1 is known as a technique for removing echo leaking from the transmission side to the reception side on the 4-wire side of the 2-wire Z4-wire conversion circuit. .
  • the echo canceller generates a pseudo echo (echo replica) corresponding to the transmission signal by using an adaptive filter having tap coefficients equal to or exceeding the impulse response length of the echo path.
  • the transmitter circuit power operates to suppress echo leaking into the receiver circuit.
  • an acoustic echo canceller described in Non-Patent Document 2 is known as a technique for removing acoustic echo generated by acoustic coupling between a speaker that reproduces an acoustic signal and a microphone based on the same principle. Yes.
  • the acoustic echo canceller generates a pseudo echo (echo 'replica) corresponding to the transmission signal by using an adaptive filter having tap coefficients equal to or exceeding the impulse response length of the echo path. Due to the acoustic coupling between the microphones, the speaker force also works to suppress echoes that leak into the microphone.
  • each tap coefficient of the adaptive filter includes an error signal and a transmission signal obtained by subtracting a pseudo echo from a mixed signal in which an echo and a received signal are mixed. It is corrected by taking the correlation of Typical examples of such adaptive filter coefficient correction algorithms are the LMS algorithm described in Non-Patent Document 1 and the Normalized LMS (NLMS) algorithm described in Non-Patent Document 3! Being! /
  • FIG. 12 is a block diagram showing a configuration example of a conventional acoustic echo canceller.
  • the reference signal x (k) supplied to the input terminal 1 is transmitted to the speaker 2 and radiated as an acoustic signal to the acoustic space. Where k is a subscript representing time.
  • the microphone 3 for capturing the near-end audio signal v (k) simultaneously captures the echo y (k) generated by the acoustic signal radiated from the speaker 2 and transmits it to the subtractor 6.
  • the reference signal x (k) is simultaneously supplied to the adaptive filter 5, and a pseudo echo y (k) hat is obtained as its output.
  • a pseudo echo y (k) hat is obtained as its output.
  • E (k) obtained by the above is transmitted to the output terminal 4 as an output.
  • y (k) -y (k) hat is called residual echo.
  • W (k) [w (k) w (k) ... w (k)] T ⁇ (4)
  • the coefficient update circuit 7 receives the reference signal x (k) and the echo cancellation signal e (k), and calculates the second term on the right side of Equation (2).
  • the adaptive filter 5 receives the second term on the right side of Equation (2) supplied from the coefficient update circuit 7 and updates the coefficient.
  • the coefficient is updated according to equation (6) instead of equation (3).
  • W (k + l) W (k) + ( i u / Na 'e (k)' X (k)... (6)
  • ⁇ 2 is the average power of the reference signal x (k) input to the adaptive filter 5.
  • N ⁇ 2 is This is used to make the value of size inversely proportional to the average power and to achieve stable convergence. There are several ways to find ⁇ ⁇ 2 , for example, by adding all the past ⁇ samples x 2 (k).
  • the signal e (k) from which the echo is removed is added to the residual echo y (k) —y (k) hat necessary for coefficient update, and the near-end speech signal v ( including k).
  • v (k) acts as an interfering signal for coefficient update, and may cause coefficient update to fail when it cannot be ignored in comparison with residual echo. For this reason, generally, the presence of the near-end speech v (k) is detected using the double-talk detection circuit 8, and the coefficient update is controlled using the result.
  • the output of double-talk detection circuit 8 is transmitted to switch 9, and when double-talk is detected (when near-end speech is present), the circuit from coefficient update circuit 7 to adaptive filter 5 is opened. Therefore, the coefficient update is temporarily stopped.
  • a first conventional example of double talk detection is disclosed in Patent Document 1.
  • the first conventional example when the echo cancellation amount calculated by the microphone signal and the error signal power is less than or equal to the first threshold value, double talk is detected by comparing the level of the microphone signal and the reference signal. Detects the double-talk using the cross-correlation between the reference signal and the microphone signal.
  • Patent Document 2 A second conventional example is disclosed in Patent Document 2.
  • double talk is detected using the autocorrelation of the error signal and the autocorrelation of the reference signal.
  • the echo canceller body is multiplexed, and the power of multiple error signals corresponding to multiple adaptive filter outputs is compared. For this reason, a plurality of adaptive filters are required, and the amount of calculation increases.
  • Patent Document 3 A third conventional example is disclosed in Patent Document 3.
  • the third conventional example since a plurality of sets of adaptive filter coefficients are required, there is a problem that the required memory amount increases.
  • a fourth conventional example is disclosed in Patent Document 4.
  • double talk and system fluctuations are detected without discrimination by comparing the power ratio between the error and the reference signal, the power ratio between the microphone signal and the reference signal, or the power ratio between the error and the pseudo-echo with a threshold value.
  • the value obtained by normalizing the correlation between the error and the pseudo echo with the pseudo echo power is compared with the threshold value. Detect Le talk.
  • a fifth conventional example is disclosed in Patent Document 5.
  • a fifth conventional example is double-talk detection using correlation or covariance of signals captured by a plurality of microphones. For this reason, it is not applicable to a system that requires a plurality of microphones and has a single microphone.
  • a sixth conventional example is disclosed in Patent Document 6.
  • double talk detection is performed based on the power difference between the reference signal and the microphone on signal.
  • the echo path gain is generally unknown, and it is difficult to set a detection threshold.
  • a seventh conventional example is disclosed in Patent Document 7.
  • double talk detection is performed by comparing the ratio of the cross correlation between the microphone signal and the pseudo echo and the auto correlation of the pseudo echo with a threshold value.
  • the microphone signal contains background noise, and the threshold must be set appropriately according to the nature of the background noise. This makes it difficult to set thresholds.
  • a ninth conventional example is disclosed in Patent Document 9.
  • double talk detection is performed using the error saturation frequency and error power, but it is difficult to set the saturation threshold.
  • Patent Document 10 A tenth conventional example is disclosed in Patent Document 10.
  • a double talk is detected by comparing a threshold value with a value obtained by adding a margin to the power ratio of the reference signal and the microphone signal. For this reason, the detection performance depends on the margin, and it is difficult to determine the margin.
  • Patent Document 11 An eleventh conventional example is disclosed in Patent Document 11, and a twelfth conventional example is disclosed in Patent Document 12. Both of these conventional examples use two microphones and cannot be applied to a system equipped with a single microphone.
  • a thirteenth conventional example is disclosed in Patent Document 13.
  • the thirteenth conventional example is defined by the autocorrelation of the microphone-phone signal, the autocorrelation of the pseudo echo, and the cross-correlation of both.
  • the value of the determinant is compared with a threshold value to detect double talk.
  • the value of the determinant varies depending on the environment, and it is difficult to set the threshold.
  • Non-Patent Document 4 discloses an example of double-talk detection using a normal cross correlation vector between a reference signal and a microphone signal.
  • Non-Patent Document 4 the normal cross correlation vector c of the reference signal X (k) and the microphone signal m (k) is used for double talk detection.
  • X T (k)] is the autocorrelation matrix of the reference signal x (k)
  • E [ ⁇ ] is the operator that represents the mathematical expectation
  • h is the impulse response of the acoustic path from speaker 2 to microphone 3.
  • h (k) [hh... h] ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ (8)
  • Patent Document 1 Japanese Patent Laid-Open No. 3-218150
  • Patent Document 2 JP-A-6-13940
  • Patent Document 3 Japanese Patent Laid-Open No. 6-14100
  • Patent Document 4 Japanese Patent Laid-Open No. 7-226793
  • Patent Document 5 Japanese Patent Laid-Open No. 7-250397
  • Patent Document 6 Japanese Patent Laid-Open No. 7-264103
  • Patent Document 7 JP-A-7-288493
  • Patent Document 8 JP-A-7-303070
  • Patent Document 9 JP-A-10-41858
  • Patent Document 10 Japanese Patent Laid-Open No. 11-215033
  • Patent Document 11 Japanese Unexamined Patent Publication No. 2000-324233
  • Patent Document 12 Japanese Patent Application Laid-Open No. 2004-40161
  • Patent Document 13 Japanese Unexamined Patent Application Publication No. 2004-517579
  • Non-Patent Document 1 "Adaptive Signal Processing, 1985, Prentice-Hall Inc., USA”
  • Non-Patent Document 2 "July 1999, Acoustic 'Echo Control', Eye 'I ⁇ ⁇ I ⁇ ⁇ ⁇ I ⁇ ⁇ ⁇ Signal Processing Magazine (IEEE SIGNAL PRO CESSING MAGAZINE (PP.42-69, JUL, 1999), pages 42-69 ''
  • Non-Patent Document 3 "1985, Adaptive Filters, 1985, Kulwer Ac ademic Publishers, U3 ⁇ 4A"
  • Non-Patent Document 4 “March 2000,“ I'Y'Y'Y'Y '' Transactions 'On'Speech' and 'Audio' Processing (IEEE TRANSACTIONS ON SPEECH AND AUDI O PROCESSING, PP.168-172, MAR, 2000), pages 168-172 ''
  • Non-Patent Document 4 has a problem that the value of M is 500 and N is 2048, which increases the amount of computation required for double-talk detection.
  • the force single talk of equation (9) may not be 1. This is because the influence of the noise component n (k) contained in the microphone-phone signal m (k) is not considered in Equation (9)!
  • the denominator of Eq. (9) contains only the information of reference signal x (k) and h, which is the impulse response of the acoustic path, in the force numerator containing the noise component n (k). Therefore, as n (k) increases, the value for single talk decreases from 1. The denominator increases from the power of the near-end speech v (k), but the numerator is not affected. For this reason, in the double-talk detection of Non-Patent Document 4, single-talk is detected as double-talk, and the frequency of necessary coefficient update is reduced, and the echo cancellation performance deteriorates.
  • an object of the present invention is to provide an echo having a double-talk detection function with a high detection accuracy, a small influence of detection errors, and a small calculation amount. It is to provide a removal method and apparatus.
  • an echo signal is estimated by filtering the input signal and a reference signal, using the signal including an echo, a near-end signal, and noise as an input signal.
  • an echo removal method of subtracting the estimated echo signal from a signal and obtaining a correlation between the subtraction result and the reference signal to update a coefficient of the filtering process the noise included in the mixed signal is estimated and estimated Obtain noise and use the estimated noise First, a near-end signal included in the mixed signal is estimated, and the coefficient update is controlled according to the estimated near-end signal.
  • an adaptive filter processes a reference signal to calculate an output, and a mixed signal including at least an echo, a near-end signal, and noise is used for the adaptive filter.
  • an echo removal method that adaptively updates the coefficient by subtracting an output and correlating the subtraction result with the reference signal
  • the noise included in the mixed signal is estimated to obtain an estimated noise
  • Near-end signals included in the mixed signal are detected using estimated noise
  • two discrete values are determined according to the presence or absence of the near-end signals
  • the coefficient update degree is adaptively determined according to the two discrete values. It is characterized by controlling.
  • a third invention for solving the above-mentioned problems is that the adaptive filter processes the reference signal and calculates the output, and the mixed filter including at least an echo, a near-end signal, and noise includes the adaptive filter.
  • the noise included in the mixed signal is estimated to obtain an estimated noise
  • Detecting near-end signals included in the mixed signal using estimated noise obtaining continuous values corresponding to the reliability of detection, and adaptively controlling the coefficient update degree according to the continuous values It is characterized by.
  • a reference signal is processed by an adaptive filter to calculate an output, and a mixed signal power including at least an interference signal, a target signal, and noise is output from the adaptive filter.
  • a noise removal method that adaptively updates the coefficient by subtracting and correlating the subtraction result with the reference signal, the noise included in the mixed signal is estimated to obtain an estimated noise, and the estimated noise To detect a target signal included in the mixed signal, obtain a value corresponding to the reliability of detection, and adaptively control the coefficient update degree according to the value corresponding to the reliability.
  • a target signal is obtained by processing a mixed signal including at least an interference signal, a target signal, and noise received by a plurality of microphones, with the first adaptive filter group.
  • the target block signal is suppressed, the pseudo block signal is generated by processing the target block signal by the second adaptive filter group, and the target signal is emphasized by processing the mixed signal by the fixed filter group.
  • Generate objective enhancement signal In the signal processing method that operates to remove the interference signal by subtracting the pseudo interference signal from the objective enhancement signal, the noise included in the mixed signal is estimated and the estimated noise is calculated.
  • the target signal included in the mixed signal is detected using the estimated noise, a value corresponding to the reliability of detection is determined, and the first and second adaptations are determined according to the value corresponding to the reliability. It is characterized by adaptively controlling the coefficient update degree of the filter group.
  • an output of the adaptive filter is processed from an adaptive filter that processes a reference signal and calculates an output, and a mixed signal including at least an echo, a near-end signal, and noise.
  • an echo canceller including at least a subtractor for subtraction and a coefficient update circuit for calculating a coefficient update amount by correlating the output of the subtractor with the reference signal, noise included in the mixed signal is estimated.
  • a noise estimation circuit for obtaining an estimated noise, a double talk detection circuit for obtaining information on the presence of a near-end signal included in the mixed signal using the estimated noise, and an output of the double talk detection circuit to receive the coefficient
  • a switch for selectively transmitting the output of the update circuit to the adaptive filter.
  • an output of the adaptive filter is calculated from an adaptive filter that processes a reference signal and calculates an output, and a mixed signal including at least an interference signal, a target signal, and noise.
  • a noise removal apparatus including at least a subtractor to be subtracted and a coefficient update circuit for calculating a coefficient update amount by correlating the output of the subtracter with the reference signal, noise included in the mixed signal is estimated.
  • a noise estimation circuit for obtaining an estimated noise
  • a double talk detection circuit for obtaining information on the presence of a target signal included in the mixed signal using the estimated noise, and an output of the double talk detection circuit.
  • a multiplier that modifies the output of the coefficient update circuit and transmits it to the adaptive filter.
  • An eighth invention that solves the above problem suppresses a target signal by processing a mixed signal including at least a disturbance signal, a target signal, and noise received by a plurality of microphones and a plurality of microphones in the previous period.
  • a first adaptive filter group that generates a target block signal and a second adaptive filter that generates a pseudo-interference signal by processing the target block signal.
  • a signal processing apparatus including at least an adaptive filter group, a fixed filter group that generates a target enhancement signal that enhances a target signal by processing the mixed signal, and a subtracter that subtracts the pseudo-interference signal from the target enhancement signal.
  • a noise estimation circuit that estimates noise contained in the mixed signal to obtain an estimated noise
  • a double talk detection circuit that obtains information on the presence of a target signal contained in the mixed signal using the estimated noise
  • a multiplier that receives the output of the double-talk detection circuit and modifies the output of the coefficient update circuit and then transmits it to the adaptive filter, and corresponds to the output of the double-talk detection circuit. And, it is characterized by adaptively controlling the coefficient update of the second adaptive filter group.
  • an estimation noise is obtained by estimating a noise included in a mixed signal including at least an echo, a near-end signal, and noise, and the mixed noise is calculated using the estimated noise.
  • This is a double-talk detection method characterized by detecting the near-end signal contained in the signal.
  • a tenth invention that solves the above-described problem is a noise estimation circuit that estimates noise included in a mixed signal including at least an echo, a near-end signal, and noise, and obtains the estimated noise. And a double-talk detection circuit that uses the double-talk detection circuit to obtain information on the presence of a near-end signal included in the mixed signal.
  • An eleventh invention for solving the above-described problem is an adaptive filter process for processing a reference signal to calculate an output, and an output of the adaptive filter from a mixed signal including at least an echo, a near-end signal, and noise.
  • a double-talk detection process for obtaining information on the presence of a near-end signal included in the mixed signal using the estimated noise, and modifying the coefficient update process result in response to the double-talk detection process result.
  • This is a program for causing a computer to execute multiplication processing transmitted to an adaptive filter.
  • an adaptive filter process for processing a reference signal and calculating an output, and a mixed signal including at least an interference signal, a target signal, and noise are described.
  • a process of subtracting the output of the adaptive filter, a coefficient update process of calculating a coefficient update amount by correlating the result of the subtraction process and the reference signal, and estimating the noise contained in the mixed signal to estimate noise A noise estimation process for obtaining the information, a double talk detection process for obtaining information on the presence of a near-end signal included in the mixed signal using the estimated noise, and a correction result of the coefficient update process in response to the double talk detection process result Then, the program for causing the computer to execute the multiplication process transmitted to the adaptive filter.
  • a target block signal in which a target signal is suppressed by processing a mixed signal including at least an interference signal, a target signal, and noise received by a plurality of microphones.
  • a fixed filter process for generating a subtraction process, a subtraction process for subtracting the pseudo interference signal from the objective enhancement signal, a noise estimation process for estimating the noise contained in the mixed signal to obtain an estimated noise, and the estimated noise Receiving the result of the double talk detection process and the double talk detection process for obtaining information on the presence of the target signal included in the mixed signal.
  • the coefficient update processing process is modified and then transmitted to the adaptive filter, and the coefficient update of the first and second adaptive filter processes is adaptively controlled in response to the double talk detection process result. Is a program for causing a computer to execute.
  • the echo removal method and apparatus of the present invention include noise estimation means, and detects double talk using estimated noise, a microphone-on signal, and a pseudo echo.
  • the object of the present invention can be achieved by detecting double talk by correcting the information obtained from the pseudo echo and the microphone signal with the estimated noise.
  • the echo removal method and apparatus of the present invention detect double talk using a confidence coefficient represented by a continuous value between 0 and 1. By using continuous values instead of binary values of 0 and 1, the influence of detection errors can be reduced.
  • the first effect is that a high echo removal capability can be achieved.
  • the reason is micro This is because it is possible to estimate the noise mixed in the phone signal, detect the double talk using the information corrected by the estimated noise, and perform accurate coefficient update control.
  • the second effect is that the amount of calculation can be reduced.
  • the reason is that no complex matrix or vector operation is used for double talk detection.
  • the third effect is that the influence of detection errors can be reduced.
  • the reason is that a reliability factor expressed as a continuous value between 0 and 1 is used for double talk detection.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the best mode of the present invention and the configuration of Example 1 and Example 2.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the best mode of the present invention and the configuration of Example 1 and Example 2.
  • FIG. 2 is a block diagram showing Example 3 of the present invention.
  • FIG. 3 is a block diagram showing Example 4 of the present invention.
  • FIG. 4 is a block diagram showing Example 5 of the present invention.
  • FIG. 5 is a block diagram showing Example 6 of the present invention.
  • FIG. 6 is a block diagram showing Example 7 of the present invention.
  • FIG. 7 is a block diagram showing Example 8 of the present invention.
  • FIG. 8 is a block diagram showing a configuration of Embodiment 9 of the present invention.
  • FIG. 9 is a block diagram showing a configuration of Example 10 of the present invention.
  • FIG. 10 is a block diagram showing a configuration of Example 11 of the present invention.
  • FIG. 11 is a block diagram showing a configuration of Example 12 of the present invention.
  • FIG. 12 is a block diagram showing a configuration of a conventional example.
  • the first embodiment of the present invention includes an adaptive filter 5 and a subtractor 6.
  • the operations of the adaptive filter 5, the subtractor 6, the noise estimation circuit 10, the coefficient update circuit 7 and the switch 9 are as already described with reference to FIG.
  • the noise estimation circuit 10 estimates noise in response to an error.
  • the double talk detection circuit 81 receives the pseudo echo, the microphone signal, and the estimated noise, and detects double talk.
  • the double-talk detection circuit 81 is supplied with a microphone signal m (k) and a pseudo echo y (k) hat.
  • the procedure for detecting double talk using these signals is as follows.
  • n 2 (k)] a 2 (k)
  • ⁇ 2 (k) ⁇ 2 (k) + ⁇ 2 (k)-(19)
  • the noise is estimated, and the equation (13) is corrected with the value. If the estimated noise is n (k) hat, ⁇ (k) corrected by the estimated noise is given by Eq. (20).
  • the double talk detection circuit 81 calculates (k) in the equation (20).
  • the estimated noise par n-n 2 (k) hat also provides 10 noise estimation circuits.
  • the noise estimation circuit 10 is supplied with an error signal e (k).
  • Ave ['] is an operator for calculating the average.
  • the average value calculation includes the moving average shown in equations (14) and (15),
  • n 2 (k + l) hat ⁇ '11 2 (1 hat + (1-3) '6 2 (1'"(22)
  • Equation (20) can be calculated to update the n 2 (k) hat.
  • Equation (22) the selection of the averaging time constant ⁇ is important. If ⁇ is large, the follow-up performance of the estimated noise is poor, but high-precision estimation is possible. On the other hand, if ⁇ is small, the follow-up performance is good but the estimation accuracy deteriorates. To deal with this trade-off, ⁇ can be adaptively controlled. In general, it is desirable to use a relatively large value of ⁇ at the beginning of noise estimation, and to decrease the value of ⁇ as the estimated noise approaches (the average value of) the actual noise.
  • the adaptive control of ⁇ information on the gradient (gradient) of the estimated noise with respect to time can be used.
  • the slope decreases. That is, when the inclination is large, the value of ⁇ is increased, and when the inclination is small, the value of ⁇ is decreased, so that the value of ⁇ can be appropriately controlled.
  • the slope can also be approximated by a change in estimated noise (adjacent sample difference).
  • the sign of the slope can be used.
  • the slope takes positive and negative values with almost the same probability. Therefore, the sign of the slope can be observed for a certain period of time, and the value of ⁇ can be controlled according to the deviation.
  • two signs with the above-mentioned inclination are In comparison, there is a method of increasing the value of ⁇ when they are the same and decreasing them when they are different. Instead of two consecutive codes, it is also possible to compare the occurrence probability of positive and negative codes at a certain time and use this as an index to control the value of ⁇ .
  • Echo E [y (k)] is the noise E [n 2 (k)] from sufficiently large instrument E [y 2 (k) W3 ⁇ 4 [y 2 (k), E [n 2 (k)] force 3 ⁇ 4 [n 2 (k)] If we can approximate with a hat, we can get the equation (from ( 26 ).
  • (k) is 1 for single talk, and is less than 1 determined by the ratio of echo to near-end speech for double talk. Therefore, when it is not ⁇ (k) force i, it is determined that it is a double talk, and the coefficient is not updated by opening switch 9! / ⁇ .
  • Example 2 a time-varying threshold is applied to (k). From equation (26),
  • ⁇ (k) approximately depends on the ratio of the near-end signal power and the echo power. Therefore, if the near-end signal power and echo power can be estimated, the value of (k) for double talk can be obtained.
  • the echo power can be obtained one after another by approximating with the pseudo echo power.
  • the near-end signal power is similar to equation (21):
  • V 2 (k) Hat Ave [e 2 (k)] ⁇ ⁇ ⁇ (27)
  • the l-order leakage integral represented by can be used.
  • ⁇ ⁇ is the averaging time constant.
  • the same adaptive control as ⁇ can be used for ⁇ .
  • Eq. (28) is calculated and V 2 (k) hat is updated only when the residual echo and noise are sufficiently small.
  • the value ⁇ (k) of ⁇ (k) corresponding to double talk can be obtained.
  • a threshold (k) that satisfies (k) ⁇ 6 (k) ⁇ l is determined.
  • ⁇ (k) larger than the threshold can be determined as single talk and small ⁇ (k) as double talk.
  • ⁇ (k) is the primary leakage integral.
  • An applied and averaged ⁇ (k) bar can be used instead of ⁇ (k).
  • a multiplier 91 is provided instead of the switch 9.
  • the double-talk detection circuit 81 supplies a double-talk reliability coefficient represented by a continuous value between 0 and 1 to the multiplier 91.
  • the multiplier 91 multiplies the coefficient update amount supplied from the coefficient update circuit 7 by this reliability coefficient and transmits the force to the adaptive filter 5 as well. Therefore, an amount of coefficient update corresponding to the double talk confidence coefficient is performed. This means that the coefficient update is completely stopped when double talk is sufficiently reliable, and the coefficient update corresponding to the reliability is performed when it is uncertain. For this reason, the echo cancellation performance can be improved compared to the case of the alternative control of whether to update or stop the coefficient.
  • ⁇ (k) ⁇ 6 (k)-6 (k) ⁇ / ⁇ l-6 (k) ⁇ -(29)
  • Equation (29) ⁇ (k) is a linear function of ⁇ (k), but it may be a nonlinear function of ⁇ (k). Also, for both linear and nonlinear functions, ⁇ (k) bars can be used instead of ⁇ (k), as described above.
  • a noise estimation circuit 11 is provided instead of the noise estimation circuit 10.
  • the noise estimation circuit 11 is supplied with double-talk detection information in addition to the error signal e (k).
  • the noise estimation circuit 11 is also supplied with double-talk detection circuit 81 force 0 or 1 double talk information, or between 0 and 1
  • the confidence coefficient ⁇ (k) expressed by the continuous value of can be used as the existence information of v (k). In other words, it is the detection of the presence of a near-end signal using a combination of normalized instantaneous autocorrelation and double-talk information or a reliability coefficient.
  • the normalized instantaneous autocorrelation is smaller than the threshold ⁇ , if the double talk information is 1 or the reliability coefficient is larger than a predetermined threshold, it is determined that the near-end signal exists. Can do.
  • the confidence coefficient is a value in a specific range away from 1 and 0, it is possible to refer to the correlation between the value of the normal ⁇ instantaneous autocorrelation and the threshold value.
  • the fifth embodiment shown in FIG. 4 has a double talk detection circuit 82 instead of the double talk detection circuit 81 of FIG.
  • the double-talk detection circuit 82 has the double-talk detection circuit 81 and the new double-talk detection circuit 821 described so far, and these outputs are switched by the switch 822 and output. Switching of the switch 822 is controlled by the output of the coefficient change evaluation circuit 823.
  • the coefficient change evaluation circuit 823 receives coefficient values from the adaptive filter 5 and evaluates those changes.
  • the reference signal x (k), the pseudo echo y (k) hat, and the microphone mouthphone signal m (k) are supplied to the double talk detection circuit 821, and the ratio R ( k)
  • Double talk is detected by comparing the calculated m (k) -R (k) with the reference signal x (k).
  • the ratio R (k) between the reference signal and the echo is approximately the reference signal x (k) and the pseudo echo y (k) hat.
  • the reference signal x (k) may be compared with 13'm (k) -R (k) in order to have an appropriate margin for double talk detection.
  • ⁇ is a constant near 1.
  • the initial value of the coefficient of the adaptive filter 5 is generally zero, the initial value of the pseudo echo y (k) hat is also zero, and the initial value of R (k) may be infinite. There is. To prevent this
  • an initial value may be given to the pseudo echo y (k) hat. Since the gain of a 2-wire Z4-wire conversion circuit is generally 6 dB or less, 6 dB is appropriate as the initial value of R (k).
  • R (k) may be greater than OdB due to the positive gain that may be present in the path to the microphone force subtractor 6. So
  • OdB is set as an initial value.
  • the coefficient change evaluation circuit 823 uses the coefficient value W (k) received from the adaptive filter 5 to evaluate those changes.
  • One way to evaluate the change is to find the sum of squares S (k) of the elements of the coefficient value W (k) using equation (30) and evaluate it.
  • the absolute value or the square value is compared with a threshold value.
  • This absolute value or square value may be evaluated for each sample, or multiple samples may be evaluated together. When multiple samples are evaluated together, the sum of absolute values or square values over multiple samples may be evaluated, or the average value may be evaluated.
  • the normal value obtained by normalizing with S (k) can also be used.
  • the normalized absolute value or normalized square value is compared with a threshold value.
  • This normal ⁇ absolute value or normal ⁇ square value is
  • Evaluation may be performed for each sample, or multiple samples may be evaluated together. When evaluating multiple samples at once, you can evaluate the sum of normalized absolute values or normalized square values across multiple samples! /, And you can also evaluate the average value.
  • index indicating can also be used. Examples of such indicators include the sum of absolute values of the elements of the coefficient value W (k), the sum of squares or the sum of absolute values of some elements of the coefficient value W (k). In particular, if some elements with large absolute values are selected, it is possible to obtain the same characteristics as in the case of summation while reducing the amount of calculation.
  • the coefficient change evaluation circuit 823 converges the adaptive filter 5. Can be evaluated.
  • the coefficient change evaluation circuit 823 selects and outputs the output of the double-talk detection circuit 821 until the switch 822 converges and the output of the double-talk detection circuit 81 after the convergence.
  • the coefficient change evaluation circuit 823 evaluates a general coefficient update amount that is not just the convergence of the adaptive filter 5. For this reason, the coefficient change evaluation circuit 823 selects and outputs the output of the double talk detection circuit 821 when the coefficient update amount of the adaptive filter 5 is large, and the output of the double talk detection circuit 81 when the coefficient update amount is small. Control.
  • the double talk detection accuracy can be increased.
  • the double-talk detection circuit 81 uses the pseudo echo y (k) hat as an approximation of the echo y (k)! /.
  • the coefficient change amount (correction amount) is large, such as when the adaptive filter 5 is in the process of convergence, the pseudo echo y (k) hat may not approximate the echo y (k) with sufficient accuracy. Therefore, the detection accuracy can be increased by using the detection result of another double-talk detection circuit 821 that does not use the pseudo echo y (k) hat as an approximation of the echo y (k).
  • the switch 822 selects the output of the double-talk detection circuit 821 until the adaptive filter 5 converges, and the output of the double-talk detection circuit 81 after convergence. It can be configured to supply to the multiplier 91 and the noise estimation circuit 11.
  • the signal e (k) from which echoes are removed from the input power microphone signal m (k) of the double-talk detection circuit 821 in FIG. 4 is obtained.
  • the double talk detection circuit 821 operates in the same manner as in the fifth embodiment. Calculation using reference signal to echo ratio R (k)
  • the double talk is detected by comparing e (k) -R (k) and the reference signal x (k).
  • E (k) is a value between the echo y (k) and zero corresponding to the degree of convergence of the adaptive filter 5. Therefore, e (k) -R (k) is approximately equal to the reference signal, so that the adaptive filter 5 converges.
  • Example 7 In the seventh embodiment shown in FIG. 6, the input of the coefficient change evaluation circuit 823 in FIG. 5 is the output of the coefficient update circuit 7 that is not the coefficient value supplied from the adaptive filter 5. Since the output of the coefficient update circuit 7 is the second term on the right side of Equation (3), it is the coefficient change amount itself. As described in the fifth embodiment, the coefficient change evaluation circuit calculates the sum of squares, the sum of absolute values, the sum of squares of some elements, and the sum of absolute values related to the second term on the right side of Equation (3) supplied from the coefficient update circuit 7. By evaluating at 823, the switch 822 can be controlled as in the fifth embodiment.
  • an information integration circuit 824 is provided instead of the switch 822 in FIG. 7.
  • the information integration circuit 824 integrates and uses the outputs of the double talk detection circuits 81 and 821 in accordance with the coefficient change amount (correction amount) of the adaptive filter 5 supplied from the coefficient change evaluation circuit 823. calculate.
  • the simplest operation of the information integration circuit 824 is to switch the output of the double talk detection circuit 81 or 821 exclusively according to the coefficient change amount (correction amount) and output it exclusively.
  • the operation of the information integration circuit 824 is Equal to switch 822.
  • the outputs of the double talk detection circuits 81 and 821 can be mixed and output according to the coefficient change amount (correction amount).
  • the simplest mixing is to proportionally distribute the outputs of the double talk detection circuits 81 and 821 according to the coefficient change amount (correction amount).
  • the double talk detection circuit 821 smoothly shifts to the priority use of the double talk detection circuit 81.
  • Another mixture is the logical sum of the outputs of the double talk detection circuit 821 and the double talk detection circuit 81.
  • the logical product of the outputs of the double-talk detection circuit 821 and the double-talk detection circuit 81 can be used as the output of the information integration circuit 824.
  • Both double-talk detection circuits are aligned and single-talk or double-talk When it is determined as talk, the output of the information integration circuit 824 is set to single talk or double talk.
  • various types of information integration can be performed.
  • FIG. 8 shows an example in which the present invention is applied to a noise canceller as a ninth embodiment of the present invention.
  • Non-patent document 1 can be referred to for a basic description of the noise canceller.
  • the second embodiment of the present invention shown in FIG. 8 has a configuration in which a noise estimation circuit 11 and a double talk detection circuit 82 are added to the configuration described in Non-Patent Document 1.
  • FIG. 8 when FIG. 8 is compared with Example 8 already described with reference to FIG. 7, the input terminal 1 is eliminated and the microphone 31 is provided instead of the speaker 2.
  • the noise canceller the noise captured by the microphone 31 is processed by the adaptive filter 5 to generate a pseudo noise y (k) hat that simulates the noise component y (k) leaking into the microphone 3 and subtracts this.
  • the noise y (k) mixed in the microphone 3 is eliminated.
  • the noise remaining in the signal obtained at the output terminal 4 is reduced, and the distortion accompanying the audio signal component is reduced. Can be small.
  • Other operations and effects are the same as those of the eighth embodiment described with reference to FIG. 7, and thus detailed description thereof is omitted.
  • FIG. 9 shows an example in which the present invention is applied to a microphone array as a tenth embodiment of the present invention.
  • the embodiment 10 shown in FIG. 9 has a configuration in which a noise estimation circuit 11 and a double talk detection circuit 82 are added to the configuration described in the above-mentioned document. 9 is compared with Example 8 already described with reference to FIG. 7, x (k) is supplied from the multi-input canceller 14 instead of the input terminal force, and the signal corresponding to the microphone signal is fixed. It is supplied as the output of beamformer 12. In a microphone array, multiple microphones 3
  • the target signal v (k) is emphasized by the fixed beamformer 12 using the signal captured at ⁇ 3.
  • the signal obtained by subtracting the emphasis signal from the subtractor 6 is supplied to the output terminal 4 as an output.
  • the blocking matrix 13 and the multi-input canceller 14 are both composed of a plurality of adaptive filters, and the output of the blocking matrix 13 is minimized in the former, and the output of the subtractor 6 is minimized in the latter.
  • a multi-input canceller usually includes adaptive filters equal to the number of microphones, and the input (reference signal) of each adaptive filter is supplied with a blocking matrix 13.
  • the blocking matrix 13 updates the coefficient when the target signal v (k) exists
  • the multi-input canceller 14 updates the coefficient when the target signal v (k) does not exist. Therefore, using the information on the existence of v (k) obtained by the double-talk detection circuit 82, the blocking matrix 13 and the multi-input canceller 14 It is possible to appropriately control the coefficient update in both of the above.
  • the blocking matrix 13 and the multi-input canceller 14 basically update the coefficients exclusively, as already described in the third embodiment, the coefficients are updated simultaneously by performing the control using the reliability coefficient. It is also possible. Since other operations and effects are the same as those of the eighth embodiment described with reference to FIG. 7, detailed description thereof is omitted.
  • Japanese Patent Laid-Open No. 8-122424 discloses a microphone array and beamformer having a high tolerance for a target signal direction error. In the configuration disclosed here, it is necessary to use a leaky adaptive filter and a coefficient constrained adaptive filter for the blocking matrix and multi-input canceller. . Beam Forming (An Alternative Approach to Line ar Constrained Adaptive Beamforming), Ai, ⁇ " Antennas and Propagation s, PP.27-34, JUN, 1982), pages 27-34 ”. Therefore, it is clear that the double-talk detection circuit 82 described so far and similar techniques can be applied.
  • embodiment 11 of the present invention includes a computer (central processing unit; processor; data processing unit) 900 that operates under program control, an input terminal 1, a microphone 3, and an output terminal 4. It is composed of
  • a computer (central processing unit; processor; data processing unit) 900 includes an adaptive filter 5, a subtracter 6, a double talk detection circuit 82, a noise estimation circuit 11, a coefficient update circuit 7, and a multiplier 91. Including.
  • the adaptive filter 5 receives the reference signal supplied via the input terminal and generates a pseudo echo.
  • the subtractor 6 subtracts the signal force pseudo echo supplied from the microphone 3 and transmits the result to the coefficient update circuit 7, the noise estimation circuit 11, and the output terminal 4.
  • the double-talk detection circuit 82 includes the reference signal, the signal supplied from the microphone 3, the pseudo echo that is the output of the adaptive filter 5, the output of the subtractor 6, the output of the noise estimation circuit 11, and the output of the adaptive filter 5.
  • double talk information that is information on the presence of the near-end signal v (k) is generated and transmitted to the multiplier 91 and the noise estimation circuit 11.
  • the noise estimation circuit 11 receives the output of the subtractor 6 and the output of the double talk detection circuit 82, and estimates the noise mixed in the signal obtained in the microphone.
  • the coefficient update circuit 7 receives the reference signal, the output of the subtractor 6, and the estimated noise that is the output of the noise estimation circuit 11, and obtains the coefficient update amount.
  • Multiplier 91 receives and multiplies the coefficient update amount and the output of double-talk detection circuit 82 and transmits the result to adaptive filter 5 for coefficient update.
  • Example 12 of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
  • the program is read into a computer (central processing unit; processor; data processing unit) 910 and controls the operation of the computer 910.
  • the computer 910 executes the following processing under the control of the program, that is, the same processing as the processing by the computer 900 in the second invention of the present invention.
  • the present invention relates to echo cancellation systems such as line echo cancellers and acoustic echo cancellers, equalizers, and interference signal elimination systems such as microphone arrays and noise cancellers, robots as implementations thereof, video conferences, etc. It can be applied to applications such as systems, mobile phones, voice recognition systems, automotive hands-free systems, and programs for realizing these on a computer.

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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

明 細 書
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 技術分野
[0001] 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。
背景技術
[0002] 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 Z4線変換回路にお V、て発生する回線ェコ一、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。
[0003] 2線 Z4線変換回路の 4線側にぉ 、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 Z4線変換回路の 4線側にお 、て送信 回路力 受信回路へ漏れ込むエコーを抑圧するように動作する。
[0004] 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力もマイクロフォンへ 漏れ込むエコーを抑圧するように動作する。
[0005] 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 、る LMSアルゴリズムと非特許文献 3に記載されて!、る正規化 LMS (NLMS)アルゴリズムが広く用いられて!/、る。
[0006] 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ェ コー y(k)も合わせて捕捉し、減算器 6に伝達する。
[0007] 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ェ 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 供給される信号力 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。
[0008] 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。
[0009] 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 (k)は、 次式に従って更新される。
[0010] w (k+l)=w (k) + /z 'e(k) ·χ (k)---(2)
N個の係数全てに関する式（2)を行列形式で表せば、
[0011] W(k+l)=W(k) + iu '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。
[0012] W(k) = [w (k) w (k)… w (k) ]T〜（4)
[0013] X(k) = [x (k)x (k)… x (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。
[0014] W(k+l)=W(k) + (iu/Na 'e(k) 'X(k)…（6)
σ 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。 N σ 2はステ ップ 'サイズ 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。 Ν σ 2を求めるためにはいくつかの方法がある力 例えば過去 Νサンプ ルの x2 (k)を全て加算することによって求めることができる。
[0015] 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の出力はスィッチ 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 つて、係数更新を一時的に停止する。
[0016] 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力 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、あら力じめ適切な閾値を設定すること は容易でない。
[0017] 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。この構成ではェ 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。
[0018] 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。
[0019] 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、または誤差と擬似ェコ 一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ィ匕した値を閾値と比較し、ダブ ルトークを検出する。
[0020] 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 オ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。
[0021] 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 クロフオ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。
[0022] 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。
[0023] 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 、ために
、演算量が増加するという問題がある。
[0024] 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。
[0025] 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。
[0026] 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。
[0027] 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 口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。
[0028] 参照信号とマイクロフォン信号の正規ィ匕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。
[0029] 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) の正規ィ匕相互相関ベクトル c を用いる。
xm
[0030] [数 1] ん) = (ぴ ) ' ' ( 7 ) ここに、 σ 2は m(k)の分散、 r =R hは x (k)と m (k)の相互相関、 R =E[X(k)
m xm xx xx
XT (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
[0031] h (k) = [h h… h ]τ· ·· (8)
0 1 N-l
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。
[0032] ダブルトーク検出の判定変数 ξは、 σ 2がスカラであることに注意して |c
m xm Iを用い れば、
[0033] [数 2]
ξ ( 9 )
Figure imgf000007_0001
となる。 ξ力^より小さい値をとるときに、ダブルトークと判定する。
特許文献 1：特開平 3— 218150号公報
特許文献 2：特開平 6 - 13940号公報
特許文献 3 :特開平 6— 14100号公報
特許文献 4：特開平 7— 226793号公報
特許文献 5：特開平 7— 250397号公報 特許文献 6：特開平 7— 264103号公報
特許文献 7：特開平 7— 288493号公報
特許文献 8：特開平 7 - 303070号公報
特許文献 9 :特開平 10— 41858号公報
特許文献 10：特開平 11— 215033号公報
特許文献 11：特開 2000— 324233号公報
特許文献 12：特開 2004 -40161号公報
特許文献 13 :特開 2004— 517579号公報
非特許文献 1 :「1985年、ァダプティブ'シグナル 'プロセシング (Adaptive Signal Proc essing), 1985, Prentice-Hall Inc., USA」
非特許文献 2 :「1999年 7月、アコースティック 'ェコ一'コントロール (Acoustic Echo C ontrol),アイ 'イ^ ~ ·イ^ ~ ·イ^ ~ ·シグナル ·プロセシング ·マガジン（IEEE SIGNAL PRO CESSING MAGAZINEゝ PP.42- 69, JUL, 1999)、 42〜69ページ」
非特許文献 3 :「1985年、ァダプティブ'フィルタ (Adaptive Filters), 1985, Kulwer Ac ademic Publishers, U¾A」
非特許文献 4:「2000年 3月、アイ'ィ一'ィ一'ィ一'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 AUDI O PROCESSING, PP.168- 172, MAR, 2000)、 168〜172ページ」
発明の開示
発明が解決しょうとする課題
[0034] 式（9)の 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、
[0035] [数 3]
Figure imgf000008_0001
と近似し、さらに
[0036] [数 4]
Figure imgf000009_0001
χ ( -ゾ) - … 1)
ゾ =0 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。
[0037] また、式（9)の 力 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 口フォン信号 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!、な いからである。すなわち、式（9)の分母には雑音成分 n (k)が含まれる力 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の情報だけしカゝ含まれない。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 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。
[0038] 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ぐ性能劣化につながる可能性があ つた o
[0039] 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 度が高ぐ検出誤りの影響が小さぐ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。
課題を解決するための手段
[0040] 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 ヽ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。
[0041] 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カゝら前記適応フィル 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。
[0042] 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カゝら前記適応フィル 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。
[0043] 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力 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。
[0044] 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!、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。
[0045] 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ィッチとを有することを 特徴とする。
[0046] 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力 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。
[0047] 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 オンで受けた、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。
[0048] 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。
[0049] 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。
[0050] 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力 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。
[0051] 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。
[0052] 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。
[0053] 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 クロフオ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 フォン信号カゝ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 つて、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 ヽ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。
発明の効果
[0054] 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。
[0055] 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。
[0056] 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。
図面の簡単な説明
[0057] [図 1]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。
[図 2]本発明の実施例 3を示すブロック図である。
[図 3]本発明の実施例 4を示すブロック図である。
[図 4]本発明の実施例 5を示すブロック図である。
[図 5]本発明の実施例 6を示すブロック図である。
[図 6]本発明の実施例 7を示すブロック図である。
[図 7]本発明の実施例 8を示すブロック図である。
[図 8]本発明の実施例 9の構成を示すブロック図である。
[図 9]本発明の実施例 10の構成を示すブロック図である。
[図 10]本発明の実施例 11の構成を示すブロック図である。
[図 11]本発明の実施例 12の構成を示すブロック図である。
[図 12]従来例の構成を示すブロック図である。
符号の説明
[0058] 1 入力端子
2 スピーカ
3、 31、 3、 3、 3、 3 · ' ·3 マイクロフォン
0 1 2 3 M-1
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 スィッチ
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
発明を実施するための最良の形態
[0059] 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とスィッチ 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とスィッチ 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。
実施例 1
[0060] 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 =R hを適用すると、式（12)が得られる。
xm
[0061] [数 5]
Figure imgf000015_0001
式（ 10)の近似、すなわち h = W (k)を用い、 E [hTX (k)]=E [y (k)ハット]に注意す ると、次式を得る。
[数 6]
… （13)
Figure imgf000016_0001
ここに、 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 2はマイクロフォン信号 m(k )の平均パワーであり、
[0063]
び ) = ∑ 2 ( —ブ)… "
7=0 で求める。式（14)は m2(k)の移動平均なので、過去の値に対して、実質的には m2( k)の加算と m2(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。
[0064] また、 E[y(k)2ハット]も同様に
[0065] [数 8]
M - 1
[^ )2] = ( -ゾ)〜 （ ) 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。
[0066] 式 (14)の計算に用いるマイクロフォン信号 m(k)は、 [0067] 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、
[0068] E [m2 (k) ] = E [y2 (k) ] + E [ V2 (k) ] + E [n2 (k) ] · · · ( 17)
が成立する。 E[m2(k)]= a 2(k)、E[y2(k)]= a 2(k) σ 2(k)、E[
m y 、 E[v2(k) ] =
v
n2(k)]= a 2 (k)とおけば、
[0069] σ 2(k) = σ 2(k) + σ 2(k) + σ 2(k)---(18)
m y v n
となる。シングルトークでは v(k) =0なので、
[0070] σ 2(k) = σ 2(k) + σ 2(k) -(19)
m y n
である。すなわち、式 (13)の分母は、 E[n2(k)]= ση 2(1 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 (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。
[0071] 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。
[0072] [数 9]
Figure imgf000017_0001
本発明では、ダブルトーク検出回路 81で、式 (20)の (k)を計算する。推定雑音パ ヮー n2 (k)ハットは雑音推定回路 10力も供給する。
[0073] 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、 [0074] n (k)ハット = Ave [e2 (k) ]…（21)
に従って、推定雑音パワー n2(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、
[0075] n2(k+l)ハット = δ '112(1 ハット+(1— 3 )'62(1 '"(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 は平均化の時定数である。 [0076] 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 n2(k)ハツ トを更新する。
[0077] 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ィ匕して得 られる、正規ィ匕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 P (k)とすれば、 (k)は次式で計算することができる。
0 0
[0078] p (k+l)= δ p (k) + (l— δ )'e(k)e(k— 1)···(24)
O a 0 a
ここに、 δ は平均化の時定数である。 (k)/p (k)で与えられる正規ィ匕瞬時自己 a 0
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 、ときだけ、式 (20)を計算して n2 (k)ハットを更新することがで きる。
[0079] 式 (22)に示した 1次漏れ積分において、平均化時定数 δ の選択は重要である。 δ 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 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 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 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 の値を小さくすることが望ましい。
[0080] δ 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 の値を大きぐ小さいときには δ の値を 小さくすることで、 δ 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。
[0081] 前記傾きを用いて δ 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 つて δ 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 η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 の値を制御する指標として用いることもできる。
[0082] 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、
[0083] [数 10]
1 v ( ） = 0
Figure imgf000019_0001
エコー E[y (k) ]が雑音 E[n2 (k) ]より十分大きぐ E[y2 (k)W¾[y2 (k) 、 E [n2 (k) ]力 ¾ [n2 (k) ]ハットで近似できるとすれば、式 ( から (26)が得られる。
[0084] [数 11]
Figure imgf000019_0002
すなわち、 (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)力 i以外のときにダブルトー クであると判定し、スィッチ 9を開 ヽて係数更新を行わな!/ヽ。
実施例 2
[0085] 実施例 2では、 （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 ( 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、
[0086] V2 (k)ハット = Ave [e2 (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、 [0087] v (k+ l)ハット = δ · ν (k)ハット + ( 1— δ ) ' e (k) ' (28)
で表される l次漏れ積分を用いることができる。ここに δ νは平均化の時定数である。 δ に関しても、 δ 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 V2 (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ヮ 一を用いて、ダブルトークに対応した ξ (k)の値 ξ (k)を求めることができる。
DT
ξ (k)が定まれば、 (k) < 6 (k) < lを満足する閾値 （k)を定めること
DT DT TH TH
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 (k)に一次漏れ積分を
DT
適用して平均化した ξ (k)バーを ξ (k)の代わりに用いることもできる。
DT DT
実施例 3
[0088] 図 2に示す実施例 3では、スィッチ 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 係数を乗算して力も適応フィルタ 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。
[0089] 信頼係数を 0 (k)とすると、
[0090] Θ (k) = { 6 (k) - 6 (k) } / { l - 6 (k) } - (29)
DT DT
によって 0 (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 (k)バーを ξ (k)の代わりに用いるこ
DT DT
とができる。さらに、これまでの説明では、 1と (k)が 1と 0に対応するように設定し
DT
ていたが、 1と (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
DT
値を 0と 1にクリップすることも可能である。
[0091] 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。
実施例 4
[0092] 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力も供給される 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。
[0093] 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、 正規ィ匕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、正規ィ匕 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。
実施例 5
[0094] 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、これらの出力をスィッチ 822 で切り替えて出力する。スィッチ 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。
[0095] 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 イク口フォン信号 m (k)が供給されており、参照信号とエコーの比 R (k)を用いて計
x
算した m (k) -R (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
x
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 (k)は
xy 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 (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 (k)を評価することで、ダブルトー
x
クの検出が可能となる。 m (k) -R (k)と参照信号 x (k)の比較は、双方の連続する複
x
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力と瞬時値とを用 いることちでさる。
[0096] 参照信号とエコーの比 R (k)は、近似的に参照信号 x (k)と擬似エコー y(k)ハット
x
のひとして計算することができる。高精度で安定した R (k)の値を得るために、参照
x
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力 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 一ジンを持たせるために、参照信号 x (k)を 13 'm (k) -R (k)と比較してもよい。ここ
x
に、 βは 1近傍の定数である。
[0097] 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)ハツ トの初期値もゼロとなり、 R (k)の初期値は無限大となる可能性がある。これを防ぐた
x
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 Z4線変換回路の利得 は一般的に 6dB以下であるので、 R (k)の初期値としては 6dBが適切である。
x
音響結合によるエコーの場合には、マイクロフォン力 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 (k)は OdBより大きい可能性もある。そ
x
こで、初期値としては例えば OdBを設定する。
[0098] 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 (k)を式 (30)によって求め、これを評価することである。
W
[0099] [数 12]
Sw ik) ^ wj ( ） … (30)
=0 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 (k)の増分 {S (k)— S (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。
[oioo] 前記増分の評価としては、 {s W (k)— s W (k—i) }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、交番するようになつ 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 、し、符号の多数決をとつたものを評価するこ とちでさる。
[0101] また、前記増分の評価としては、 {S (k)— S (k—l) }の絶対値または二乗値を用
W W
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つ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 価することちでさる。
[0102] さらに、前記増分の評価としては、 {S (k)— S (k— 1) }の絶対値または二乗値を
W W
S (k)で正規ィ匕して得られる正規ィ匕絶対値または正規ィ匕二乗値を用いることもでき
W
る。すなわち、前記正規ィ匕絶対値または正規ィ匕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つ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。この正規ィ匕絶対値または正規ィ匕二乗値は、
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!/、し、平均値を評価することもできる。
[0103] これまで、 S (k)は係数値 W(k)の要素の二乗総和として説明した力 同様の性質
W
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。
[0104] 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、スィッチ 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の収束だけではなぐ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、スィッチ 822が選択して出力するように制御する。
[0105] 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!/、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 、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!ヽ 。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。
[0106] 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、スィッチ 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。
実施例 6
[0107] 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の入力力 マイクロフォ ン信号 m (k)ではなぐ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 (k)を用いて計算
x
した e (k) -R (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
x
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 (k)は参照信号にほぼ等しい値から、適応フィルタ 5の収
x
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 (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 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。
実施例 7 [0108] 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ぐ係数更新回路 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と同様にスィッチ 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ィッチ 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。
実施例 8
[0109] 図 7に示す実施例 8では、図 5のスィッチ 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の動作はスィッチ 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の重点的な利用力 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、 V、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。
[0110] 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、スィッチ 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。
実施例 9
[0111] 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。
[0112] 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。
[0113] 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 イク口フォン 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ぐ 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。
実施例 10
[0114] 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 ·トウ一'リニア 'コンストレインド ·ァダプティブ ·ビームフォーミン グ (An Alternative Approach to Linearし onstrained Adaptive Beamforming),フ 'ィ 一.ィ一.ィ一.トランザクションズ.オン .アンテナス ·アンド ·プロパゲイシヨンズ（IEEE Trans, on Antennas and Propagationsゝ PP.27— 34, JUN, 1982)、 27〜34ページ」を参 照することができる。
[0115] 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)が入力端子力 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 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
M- 1
て、強調信号を生成する。同時に、複数のマイクロフォン 3〜3 で捕捉される信号
0 M- 1
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 ヤンセラ 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 力も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 力 供給されている。
[0116] これらの参照信号を、 X (k)〜x (k)とすると、これらの参照信号 x (k)〜x (k)と減
0 3 0 3 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 、て得られる信号中に残留する妨害信号成分を 小さぐ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、プロ 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、プロ 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。
[0117] 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 イク口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力 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.ァダプティブ.ビームフォーミング (An Alternative Approach to Line ar Constrained Adaptive Beamforming),アイ，ィ ~~ ·ィ ~~ ·ィ ~~ 'トフンザクシヨンズ、'才 ン 'アンテナス'アンド'プロパゲイシヨンズ（IEEE Trans, on Antennas and Propagation s、 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。
実施例 11
[0118] 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ビュ 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 オン 3と、出力端子 4とから構成されている。
[0119] 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。
[0120] 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力 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。
[0121] 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。
実施例 12
[0122] 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、そのプロダラ ムにより動作するコンピュータの構成図である。
[0123] 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。
産業上の利用可能性
[0124] 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

請求の範囲
[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ェコ 一信号を減算し、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力 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力 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力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力 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つ 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力 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ィッチと を有することを特徴とするエコー除去装置。
[23] 前記スィッチに代えて、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ィ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力 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力 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力 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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