WO2012153451A1 - 適応等化器、音響エコーキャンセラ装置および能動騒音制御装置 - Google Patents

適応等化器、音響エコーキャンセラ装置および能動騒音制御装置 Download PDF

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adaptive
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敦仁 矢野
智治 粟野
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Definitions

  • the present invention relates to an adaptive equalizer used for learning identification of an unknown system, an acoustic echo canceller device using the adaptive equalizer, and an active noise control device.
  • An adaptive equalizer or adaptive filter has a function to identify the transfer function of an unknown system from an input signal to the target unknown system and its response signal using an adaptive algorithm, and is widely used in various signal processing systems. It is used for.
  • an echo signal is predicted from a signal that is the source of an echo by identifying a transfer function of the echo path, and is used to cancel the echo signal.
  • the active noise control device predicts the incoming noise from the acoustic signal of the noise source by identifying the transfer function of the noise path, and cancels the noise by generating an acoustic signal that is opposite in phase to this. Used.
  • the adaptive equalizer when canceling the noise of the blower fan in the blower duct, the sound other than the blower fan picked up by the error detection microphone provided in the duct (operation sound of another mechanical device, voice of a nearby person, etc.) For the adaptive equalizer, it becomes a disturbance in identifying the noise path, and becomes a factor of reducing the noise reduction effect.
  • Equation (1) N in equation (2) is the filter order.
  • n a subscript representing a time series.
  • ⁇ represents the update step size
  • ⁇ (n) represents the update amount of the filter coefficient given by a predetermined adaptive algorithm.
  • ⁇ (n) when a generally well-known NLMS (learning identification method) algorithm is used, it is expressed by the following equation (3).
  • x (n) is an input signal and is expressed by the following equation (4).
  • the right side of Expression (5) is the signal power of the input signal x (n), and d (n) is a residual signal obtained by the filter coefficient before update.
  • equation (1) by setting the update step size ⁇ to a small value, the coefficient update speed can be delayed, and the influence of disturbance can be made difficult. As a result, the convergence value of the identification error (filter coefficient error) can be made smaller, but on the other hand, since the coefficient update becomes slow, the transfer function of the unknown system changes when starting from the initial state. Immediately after, for example, more update times are required until the identification error converges. For this reason, the update step size ⁇ needs to be set so as to obtain a convergence characteristic according to the purpose.
  • the update step size ⁇ is often a constant, but can be changed according to the situation.
  • Patent Document 1 proposes an echo canceller that changes the update step size ⁇ so that it always converges to a required identification error regardless of the disturbance condition.
  • the update step size ⁇ is determined according to the required value of the identification error, so that the update step size also increases or decreases depending on the required value. As a result, as the smaller identification error is desired, the value of the update step size ⁇ becomes smaller, which slows down the coefficient update. Problem arises.
  • Non-Patent Document 1 an accurate ⁇ opt cannot be obtained due to an error in the observed cross-correlation value, and an update step size that is slightly higher or lower than this is calculated. As a result, it becomes impossible to reduce the time to a sufficiently low level.
  • the update step size value is determined according to the required value of the identification error. Therefore, the smaller the required identification error, the more the number of filter coefficient updates required to converge the identification error. There is a problem that it takes time to converge.
  • the optimal update step size value is not set due to the cross-correlation value observation error, and the identification error is quickly There was a problem that it could not be reduced to a sufficient level. Such a problem causes a problem that, for example, the transfer function of the echo path cannot be identified quickly or sufficiently accurately in an echo canceller, and a sufficient echo cancellation effect cannot be obtained.
  • the active noise control device there is a problem that the noise transmission path cannot be identified quickly or accurately, and a sufficient noise suppression effect cannot be obtained.
  • the present invention has been made to solve the above-mentioned problems, and provides means for observing or detecting disturbances, states of transfer functions of unknown systems, and conditions in which changes cannot be predicted in advance.
  • the purpose is to determine a variable update step size according to these conditions without using them separately.
  • the adaptive equalizer according to the present invention arbitrarily selects the first residual signal obtained using the adaptive filter coefficient sequence obtained by the previous operation and the adaptive filter coefficient sequence obtained by the previous operation.
  • Variable update step determined in proportion to the size ratio or the size difference with the second residual signal obtained using the pre-update adaptive filter coefficient sequence that has been updated using the pre-update step size.
  • An input signal is filtered using an adaptive filter coefficient sequence that has been subjected to a coefficient update process using the size to generate an output signal.
  • the identification error can be quickly reduced to a sufficiently small level.
  • FIG. 3 is a block diagram showing a configuration of an adaptive equalizer according to Embodiment 1.
  • FIG. 10 is an explanatory diagram illustrating a read / write process of a filter coefficient sequence of the adaptive equalizer according to the first embodiment.
  • FIG. 10 is a block diagram showing another configuration of the adaptive equalizer according to the first embodiment.
  • 4 is a graph showing an example of identification error convergence characteristics of the adaptive equalizer according to the first embodiment.
  • FIG. 10 is a block diagram showing a configuration of an adaptive equalizer according to a second embodiment.
  • FIG. 10 is an explanatory diagram showing read / write processing of a filter coefficient sequence of an adaptive equalizer according to a second embodiment.
  • FIG. 10 is a block diagram showing a configuration of an adaptive equalizer according to a third embodiment.
  • FIG. 10 is an explanatory diagram showing read / write processing of a filter coefficient sequence of an adaptive equalizer according to a third embodiment.
  • FIG. 10 is a block diagram showing a configuration of an adaptive equalizer according to a fourth embodiment.
  • FIG. 10 is an explanatory diagram illustrating read / write processing of a filter coefficient sequence of an adaptive equalizer according to a fourth embodiment.
  • FIG. 10 is a block diagram showing a configuration of an adaptive equalizer according to a fifth embodiment.
  • FIG. 10 is a block diagram showing a configuration of an acoustic echo canceller apparatus according to a sixth embodiment. It is a block diagram which shows the structure of the active noise control apparatus by Embodiment 7.
  • FIG. 7 shows the structure of the active noise control apparatus by Embodiment 7.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an adaptive equalizer according to the first embodiment.
  • the adaptive equalizer 100 updates the coefficients of the subtraction filter 101 that generates the first estimated response signal and the first residual signal and the filter coefficient sequence, and uses the updated filter coefficient sequence to generate the second
  • the first update filter 102 for generating the estimated response signal
  • the step size control unit 103 for determining the variable update step size
  • the second update filter 104 for updating the coefficient of the filter coefficient sequence
  • the memory unit for storing the filter coefficient sequence 105.
  • the subtraction filter 101 includes an estimated response signal generation unit 101a and a subtractor 101b
  • the first update filter 102 includes a filter processing unit 102a, a multiplier 102b, and a subtractor 102c
  • the second update filter 104 updates a coefficient.
  • a processing unit 104a and a multiplier 104b are provided.
  • the adaptive equalizer 100 is connected to an unknown system 900.
  • the unknown system 900 is a system that is a learning identification target of the adaptive equalizer 100.
  • FIG. 2 is an explanatory diagram schematically showing reading or writing processing of the filter coefficient sequence of the adaptive equalizer according to the first embodiment.
  • the step size control unit 103 determines the variable update step size ⁇ opt based on the first residual signal d 1 (n), the second residual signal d 2 (n), and the preceding update step size ⁇ prio (n). (N) is defined. Details of how to determine the variable update step size ⁇ opt (n) will be described later.
  • variable update step size ⁇ opt (n) is defined as “update step size that minimizes the identification error in the disturbance condition and the convergence state” at each time point, and this is ensured in each coefficient update. It is characterized by having a configuration required in In order to explain the configuration, first, the derivation of the variable update step size ⁇ opt (n) will be described below.
  • Equation (16) indicates that the difference in the magnitude of the identification error before and after the coefficient update is a quadratic function of the update step size ⁇ , which means that the identification error decreases if the right side is a negative value. is doing. Therefore, the update step size ⁇ that gives the minimum value on the right side of the equation (16) becomes “update step size that minimizes the identification error among disturbance conditions and convergence states” ⁇ opt , which is expressed by the following equation (17 ).
  • the step size control unit 103 uses the first residual signal d 1 (n), the second residual signal d 2 (n), and the preceding update step size ⁇ prio (n). Then, the variable update step size ⁇ opt (n) represented by the following equation (22) is calculated for each time point n.
  • p 1 is a function representing the magnitude of the first residual signal d 1 (n)
  • P 2 is a function representing the magnitude of the second residual signal d 2 (n). Integration can be applied. Dispersion measurement using these methods can be expected to be relatively accurate compared to correlation measurement, even if the signal length is limited.
  • equation (23) may be calculated in a simplified manner as the following equation (26) by setting the preceding update step size ⁇ prio (n) to 1.
  • the second update filter 104 determines “the identification error in the disturbance condition and the convergence state at each time point”. It is possible to update the coefficient by reliably calculating the “update step size that reduces the most” every time. As a result, it is possible to obtain the adaptive equalizer 100 in which the identification error is rapidly reduced and the convergence value of the identification error is sufficiently small.
  • the update step size ⁇ in which the identification error is reduced is a range in which the right side of equation (16) is a negative value. Therefore, the update step size ⁇ ′ opt (n) that satisfies it is satisfied. It can be expected that at least the identification error will be reduced. This range is expressed as the following equation (27).
  • the adaptive equalizer of the present invention includes such a case.
  • FIG. 3 is a block diagram illustrating another configuration example of the adaptive equalizer according to the first embodiment.
  • the adaptive equalizer 110 in FIG. 3 is provided with a third update filter 106 in addition to the adaptive equalizer 100 shown in FIG.
  • the third update filter 106 includes a filter processing unit 106a, a multiplier 106b, and a subtractor 106c, and the operation is the same as that of the first update filter 102.
  • the first update filter 102 uses the first preceding update step size ⁇ prio1 (n)
  • the third update filter 106 uses the second preceding update step size ⁇ prio2 (n).
  • the step size control unit 103 has three residual signals, that is, the first residual signal d 1 (n) from the subtraction filter 101, the first The second residual signal d 2 (n) from the update filter 102 and the third residual signal d 3 (n) from the third update filter 106 are input.
  • the step size control unit 103 determines the three residual signals of the first residual signal d 1 (n), the second residual signal d 2 (n), and the third residual signal d 3 (n). Any two of the residual signals d A (n), d B (n) and the first preceding update step size ⁇ prio1 (n), or the second preceding update step size ⁇ prio2 (n), or A variable update step size ⁇ opt (n) is determined from any two parameters ⁇ A and ⁇ B among three different parameters “0” based on the following equation (28).
  • the step size control unit 103 calculates the variable update step size ⁇ opt1 (n) calculated from the pattern 1, the variable update step size ⁇ opt2 (n) calculated from the pattern 2, and the variable update step size calculated from the pattern 3.
  • One of ⁇ opt3 (n) may be used as the final variable update step size ⁇ opt (n), or an average value of the three calculated variable update step sizes is calculated, and the final variable update step size ⁇ opt is calculated. (N) may be used.
  • the step size control unit 103 that calculates an average value of a plurality of variable update step sizes as a variable update step size ⁇ opt (n) as a final result using a plurality of residual signals of three or more is provided.
  • a highly accurate variable update step size ⁇ opt (n) can be obtained.
  • a third update filter 106 is additionally provided, and the first residual signal d 1 (n), the second residual signal d 2 (n), and the third residual signal d 3 are provided.
  • the configuration in which (n) is input to the step size control unit 103 is shown, the number of update filters to be added and the number of residual signals d input to the step size control unit 103 can be changed as appropriate.
  • variable update step size ⁇ opt (n) when the LMS algorithm and the affine projection algorithm are used as the adaptive algorithm is as follows.
  • adaptive equalizers 100 and 110 using block adaptive filter algorithms such as BLMS (Block LMS) and BOP (Block Orthogonal Projection Algorithm), which execute the LMS algorithm and the affine projection algorithm in units of predetermined signal blocks.
  • block adaptive filter algorithms such as BLMS (Block LMS) and BOP (Block Orthogonal Projection Algorithm)
  • the step size control unit 103 can analyze a signal having a certain block length with respect to the first residual signal d 1 (n) and the second residual signal d 2 (n). Therefore, it is possible to improve the measurement accuracy of such dispersion. This can be expected to obtain a more accurate variable update step size.
  • the adaptive equalizer of the present invention includes a case where it is configured in any of the above-described examples.
  • FIG. 4 is a graph showing an example of the identification error convergence characteristic by the adaptive equalizer of the first embodiment.
  • FIG. 4A shows the identification error as a value obtained by normalizing the sum of the square error of the coefficients with the sum of the square values of the filter coefficients of the transfer function of the unknown system.
  • the convergence characteristic curve (1) in FIG. 4 is a convergence characteristic when the adaptive equalizers 100 and 110 of the first embodiment use the variable update step size ⁇ opt (n) determined based on the above-described equation (22). Is shown.
  • the convergence characteristic curve (2) has a fixed update step size of 0.05
  • the convergence characteristic curve (3) has a fixed update step size of 0.1
  • the convergence characteristic curve (4) has an updated step size.
  • the convergence characteristics when a fixed value of 0.2 is set are shown.
  • the disturbance condition is constant, and a certain level of white noise is applied to the observation response signal.
  • the adaptive equalizers 100 and 110 of the first embodiment reduce the identification error more quickly than when any fixed value is used for the update step size. And the effect of converging the identification error to a small value.
  • FIG. 4B shows an example of the identification error convergence characteristics when disturbance fluctuations and unknown system fluctuations occur.
  • the numbers attached to the convergence characteristic curves on the graph shown in FIG. 4B are the same as those in FIG.
  • constant white noise similar to that in FIG. 4A is applied as disturbance, and white noise slightly larger than other sections is further applied as sudden disturbance fluctuation in section A. is doing.
  • the transfer function of the unknown system is instantaneously changed to another transfer function.
  • the identification error increases due to sudden disturbance fluctuations when a fixed value of 0.05 to 0.2 is used as the update step size.
  • the convergence characteristic curve (1) of the adaptive equalizers 100 and 110 maintains the convergence state without increasing the error.
  • the convergence characteristic curve (1) of the adaptive equalizers 100 and 110 according to the first embodiment has the error decreasing faster than any of the other curves. It turns out that there is an effect.
  • the execution or stop of coefficient update is switched according to the disturbance condition, or an unknown system change is detected and the adaptive equalizer is accelerated again. Note that no configuration is provided.
  • the characteristics of the adaptive equalizers 100 and 110 according to the first embodiment shown in FIG. 4 are such that, for example, the echo canceller quickly identifies the transfer function of the echo path without being affected by disturbances such as background noise and speaker speech. This means that the echo can be effectively canceled. It also means that even when the echo path changes, the change can be quickly followed.
  • the variable update step size ⁇ opt (n) that minimizes the identification error in the disturbance condition and the convergence state at each time point is calculated.
  • a step size control unit 103 and a second update filter 104 that performs coefficient update using the variable update step size ⁇ opt (n) calculated by the step size control unit 103 and updates the filter coefficient sequence are configured. Therefore, the identification error can be reduced quickly and sufficiently small. Furthermore, there is an effect that the convergence state is not deteriorated even when a disturbance change that is difficult to detect occurs without separately providing a configuration for detecting a disturbance signal or a configuration for estimating the detected disturbance signal. . Furthermore, without providing a separate configuration for detecting a change in the transfer function of the unknown system 900, even if the unknown system 900 changes and the convergence state is reset, the identification error can be quickly detected by updating the filter coefficient sequence. It can be converged.
  • the update step size control unit 103 includes the first residual signal d 1 (n), the second residual signal d 2 (n), and the preceding update step size ⁇ prio ( Since the variable update step size ⁇ opt (n) is calculated using n), the error of the variable update step size calculation diverges compared to the case where the preceding update step size is fixed to “1”. Thus, it is possible to suppress the failure of the learning system.
  • the block adaptive filter algorithm for performing coefficient updating in units of a predetermined block length such as BLMS and BOP is applicable, the first residual signal d 1 (n) and A signal length sufficient for observing the variance of the second residual signal d 2 (n) can be obtained, and a highly accurate variable update step size ⁇ opt (n) can be calculated. Updates can be implemented.
  • the quasi-variable update step size ⁇ ′ opt (n) having a predetermined range is determined, the safety of updating the filter coefficient sequence can be improved.
  • the variable update step size ⁇ opt (n) is set to a small value within a predetermined range, or there is a request to increase the convergence effect.
  • the variable update step size ⁇ opt (n) can be set according to the user's intention such as setting a large value within a predetermined range.
  • Embodiment 2 FIG. In the first embodiment described above, after the variable update step size ⁇ opt (n) is calculated, the calculated variable update step size ⁇ opt (n) is applied to the second update filter 104, and the filter coefficient sequence A configuration for coefficient update is shown.
  • the previously calculated variable update step size ⁇ opt (n ⁇ 1) and the latest variable update step size ⁇ opt (n) There are cases where there is no significant difference in value. For example, if the disturbance is white noise, pink noise, or similar random signal with a certain statistical property, the change in disturbance can be assumed to be small enough with respect to the coefficient update frequency.
  • the value of the update step size is expected to hardly change between the previous time and the latest.
  • the second embodiment shows a configuration in which the preceding update step size ⁇ prio (n) is set to the variable update step size ⁇ opt (n ⁇ 1) obtained in the previous operation.
  • FIG. 5 is a block diagram showing a configuration of an adaptive equalizer according to the second embodiment.
  • the adaptive equalizer 200 updates the coefficients of the subtraction filter 101 that generates the first estimated response signal and the first residual signal and the filter coefficient sequence, and uses the updated filter coefficient sequence to generate the second
  • the memory unit 105 stores a filter coefficient sequence.
  • the subtraction filter 101 includes an estimated response signal generation unit 101a and a subtractor 101b
  • the first update filter 201 includes a coefficient update processing unit 201a, a multiplier 201b, and a subtractor 201c.
  • the adaptive equalizer 200 is connected to the unknown system 900.
  • symbol is attached
  • the step size control unit 103 that obtains the variable update step size ⁇ opt (n) and the variable update step size ⁇ that is obtained by the step size control unit 103.
  • opt (n) is temporarily stored and given to the first update filter 201 at the time of the next coefficient update, and the previous variable update step size ⁇ opt (n ⁇ 1) given by the delay processor 202 ) Is used to update the coefficient of the filter coefficient sequence and the first update filter 201 that generates the second estimated response signal is provided, so that the adaptive equalizer is configured with fewer components. It is possible to reduce the cost of equipment by reducing the necessary computing resources.
  • Embodiment 3 the first update filter 102 immediately updates the same input signal after performing the coefficient update of the preceding update filter coefficient sequence from the input signal x (n) and the observation response signal y ′ (n).
  • a configuration is shown in which a second residual signal d 2 (n) is obtained using x (n) and the observed response signal y ′ (n), and this is used to calculate the variable update step size ⁇ opt (n). It was.
  • FIG. 7 is a block diagram showing a configuration of an adaptive equalizer according to the third embodiment.
  • the adaptive equalizer 300 generates a first subtraction filter 301 that generates a first estimated response signal and a first residual signal, a second estimated response signal, and a second residual signal.
  • a delay processing unit 306 that gives the updated coefficient amount to the update filter 307, an update filter 307 that updates the coefficient of the filter coefficient sequence, and a memory unit 308 that stores the filter coefficient sequence.
  • the first subtraction filter 301 includes an estimated response signal generation unit 301a and a subtractor 301b
  • the second subtraction filter 302 includes an estimation response signal generation unit 302a and a subtractor 302b
  • the preceding coefficient update unit 305 calculates a coefficient.
  • the update filter 307 includes a filter processing unit 307a, a multiplier 307b, and a subtractor 307c.
  • the adaptive equalizer 300 is connected to the unknown system 900.
  • the step size control unit 303 is based on the first residual signal d 1 (n), the second residual signal d 2 (n), and the previous update step size ⁇ prio (n ⁇ 1) used last time.
  • the variable update step size ⁇ opt (n) is calculated.
  • the calculation method is the same as in the first embodiment. As described in the first embodiment, when the LMS algorithm, the affine projection algorithm, or the like is used for the adaptive algorithm, the input signal x (n) is also used.
  • the configuration using the coefficient update amount ⁇ (n ⁇ 1) obtained in the previous operation is shown, but this is limited to the coefficient update amount obtained in the previous operation. It is not a thing and it can change suitably.
  • the coefficient update amount ⁇ (n ⁇ 2) obtained in the previous operation may be used.
  • Embodiment 4 When the disturbance condition and the convergence state of the adaptive equalizer are different for each frequency band, the adaptive equalizer of the present invention is applied to the adaptive filter algorithm using time-frequency conversion such as high-speed LMS, and the disturbance condition and the convergence for each frequency band.
  • time-frequency conversion such as high-speed LMS
  • the adaptive equalizer of the present invention is applied to the adaptive filter algorithm using time-frequency conversion such as high-speed LMS, and the disturbance condition and the convergence for each frequency band.
  • time-frequency conversion such as high-speed LMS
  • FIG. 9 is a block diagram showing a configuration of an adaptive equalizer according to the fourth embodiment.
  • the adaptive equalizer 400 includes a subtraction filter 401 that generates a first estimated response signal and a first residual signal, first and second time frequency conversion units 402 and 403, and coefficients of a filter coefficient sequence.
  • a first update filter 404 for updating, third and fourth time frequency conversion units 405 and 407, a step size control unit 408 for determining a variable update step size, a second update filter 410 for updating a filter coefficient, and a subtractor 406, a multiplier 409, and a memory unit 411 that stores a filter coefficient sequence.
  • the subtraction filter 401 includes an estimated response signal generation unit 401a and a subtractor 401b
  • the first update filter 404 includes a filter processing unit 404a and a multiplier 404b
  • the second update filter 410 includes a coefficient update processing unit 410a. I have.
  • the adaptive equalizer 400 is connected to the unknown system 900.
  • FIG. 10 is an explanatory diagram illustrating the reading or writing process of the filter coefficient sequence of the appropriate equalizer according to the fourth embodiment.
  • the adaptive equalizer 400 according to the fourth embodiment includes first to fourth time-frequency conversion units 402, 403, 405, and 407 that perform time-frequency conversion. For this reason, the signal is transmitted for each predetermined block length L. Divide and process. In the following description, it is assumed that the block number from the processing start point is represented by k.
  • the first time frequency conversion unit 402 performs time frequency conversion of the input signal x (n) for each block length L, and obtains a frequency element X ( ⁇ , k) of the input signal.
  • ⁇ is a subscript representing the frequency.
  • DFT Discrete Fourier Transform
  • the second time frequency conversion unit 403 performs time frequency conversion on the first residual signal d 1 (n) to obtain a frequency element D 1 ( ⁇ , k) of the first residual signal.
  • the step size control unit 408 includes the frequency element D 1 ( ⁇ , k) of the first residual signal, the frequency requirement D 2 ( ⁇ , k) of the second residual signal, and the preceding update step size ⁇ prio ( ⁇ , K), the variable update step size ⁇ opt ( ⁇ , k) is calculated for each frequency element.
  • the frequency element X ( ⁇ , k) of the input signal is also used for calculation.
  • the variable update step size ⁇ opt ( ⁇ , k) can be determined, for example, by the following equation (36).
  • variable update step size mu opt corresponding to the state (omega, k) an update step size control section 408 that calculates a calculated variable update step size ⁇ opt ( ⁇ , k) the second performing coefficient updating with Since the update filter 410 is provided, when the disturbance condition differs depending on the frequency band, for example, when there is a frequency band with a large disturbance and a frequency band with a small disturbance, a small value is obtained in the frequency band with a large disturbance.
  • the update step size By calculating the update step size, the degradation of the convergence state is suppressed, and a large update step size is calculated in the frequency band where the disturbance is small. Ri identification error can be reduced more quickly.
  • the frequency converters 402, 403, 405, 407, the update step size control unit 408, and the second update filter 410 described above are provided, there is sufficient error.
  • an appropriate update step size is given to each frequency band, so unnecessary coefficient updating is performed in the frequency band where the error has converged And updating the coefficient in the frequency band where the error convergence is not sufficient.
  • FIG. 11 is a block diagram showing the configuration of the adaptive equalizer of the fifth embodiment.
  • an adaptive equalizer 500 includes a first subband decomposing unit 501, a second subband decomposing unit 502, and an adaptive unit having the functions described in any of the first to third embodiments.
  • An adaptive equalization unit sequence 503 in which a plurality of equalization units are arranged, a first subband synthesis unit 504, and a second subband synthesis unit 505 are configured.
  • the adaptive equalizer 500 is connected to the unknown system 900.
  • the first subband decomposition unit 501 divides the input signal x (n) to the unknown system 900 into a predetermined number M of frequency bands, and the subband divided input signal x (1) (n) , X (2) (n),..., X (M) (n) are obtained.
  • the second subband decomposition unit 502 divides the observation response signal y ′ (n) into M frequency bands, and subband-divided observation response signals y ′ (1) (n), y ′. (2) (n),..., Y ′ (M) (n) is obtained.
  • the first and second subband decomposition units 501 that divide the input signal x (n) and the observation response signal y ′ (n) into a predetermined number of divisions. 502 and an adaptive equalization unit sequence 503 configured by a plurality of adaptive equalization units that calculate a variable update step size for each of the band-divided signals and perform coefficient updating using the calculated variable update step size. Even if the disturbance condition and the convergence state of the identification error are different for each frequency band, the identification error can be reduced more quickly and sufficiently.
  • FIG. 12 is a block diagram showing a configuration of an acoustic echo canceller apparatus according to the sixth embodiment.
  • This acoustic echo canceller apparatus 910 includes an adaptive equalizer 600, and any of the adaptive equalizers described in the first to fifth embodiments can be applied to the adaptive equalizer 600. it can.
  • the acoustic echo canceller 910 includes a speaker 901 that outputs a reception signal x (n), a microphone 902 that collects a user's conversation voice and converts it into a sound collection signal y ′ (n), and a subtractor described later. 601.
  • the speaker 901 and the microphone 902 constitute an unknown system 900.
  • the received signal x (n) is an input signal to the unknown system 900
  • the collected sound signal y ′ (n) is an output signal from the unknown system 900. It has become.
  • the received voice output from the speaker 901 is picked up by the microphone 902 as an echo.
  • the collected sound signal y ′ (n) includes the user's conversation voice and background noise in addition to the echo.
  • the conversation voice and the background noise included in the collected sound signal y ′ (n) become disturbances that hinder identification for the adaptive equalizer 600.
  • the unknown system 900 as an echo path may suddenly change in its transfer function due to movement of a person or an object in the space around the speaker 901 or the microphone 902.
  • the adaptive equalizer 600 efficiently reduces the identification error even when there is a disturbance or a change in the transfer function of the unknown system. Since the coefficient update process is executed, the echo cancellation effect of the acoustic echo canceller can be enhanced.
  • the acoustic echo canceller is configured to apply the adaptive equalizer 600 that executes the coefficient updating process for efficiently reducing the identification error.
  • the echo cancellation effect of the apparatus can be enhanced.
  • FIG. 13 is a block diagram showing the configuration of the active noise control apparatus according to the seventh embodiment.
  • a noise source 903 indicates a noise generation source
  • a primary path 904 is a sound wave path from the noise source 903 to a target position (the installation position of the error microphone 703 in FIG. 13)
  • a secondary path 905 is from the speaker 702. The sound wave path to the target position (the installation position of the error microphone 703 in FIG. 13) is shown.
  • Noise generated by the noise source 903 is collected by the reference microphone 701 and becomes a reference signal.
  • the reference signal is filtered by a secondary path characteristic filter 706 simulating a transfer function of the secondary path 905, and further phase-inverted by a phase inverter 707 to become an input signal x (n), which is input to the adaptive equalizer 700. Is done.
  • noise generated by the noise source 903 is collected by the error microphone 703 through the primary path 904 and input to the adaptive equalizer 700 as an observation response signal y ′ (n).
  • the error microphone 703 collects incoming sounds other than the noise emitted from the noise source 903.
  • the adaptive equalizer 700 regards the input signal x (n) and the observed response signal y ′ (n) as the unknown system input signal and the observed response signal, respectively, and identifies the transfer function of the unknown system.
  • the transfer function of the unknown system is expressed by the following equation (37), where G is the transfer function of the primary path and C is the transfer function of the secondary path.
  • the adaptive equalizer 700 When the adaptive equalizer 700 identifies the unknown system described above, if a sound other than the target noise is mixed in the signal collected by the error microphone 703, this becomes a disturbance and prevents the identification, and active noise control. It becomes a factor which reduces the noise reduction effect of an apparatus. Further, when the transfer function of the primary path 904 changes, the adaptive equalizer 700 needs to perform re-identification until the identification error becomes sufficiently small. Furthermore, if the change in the transfer function of the primary path 904 is stationary, the adaptive equalizer must always follow this.
  • the transfer function can be accurately identified against disturbance, and Even when a change occurs in this, it is possible to quickly follow, and the noise reduction effect of the active noise control device 920 can be enhanced.
  • the adaptive equalizer 700 that calculates the filter coefficient sequence, and the reference signal collected by the reference microphone 701 using the filter coefficient sequence are filtered to obtain the control sound. Since the control sound filter 704 that outputs a signal from the speaker 702 is provided so as to cancel out the control sound and the noise, the noise reduction effect is enhanced even when a disturbance other than the target noise enters the error microphone. Can do.
  • the adaptive equalizer 700 that quickly identifies the transfer function by following the change of the transfer function of the primary path is provided, the transfer function of the primary path changes. Even in this case, the noise reduction effect can be enhanced.
  • the adaptive equalizer, the acoustic echo canceller apparatus, and the active noise control apparatus can reduce the identification error to a sufficiently small level quickly. It can be used for an adaptive equalizer used for identification, and an acoustic echo canceller device and an active noise control device using this adaptive equalizer.

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Abstract

　可変更新ステップサイズを、適応等化器の前回までの動作により得られた適応フィルタ係数列を用いて得られる第１の残差信号と、適応等化器の前回までの動作により得られた適応フィルタ係数列を任意の先行更新ステップサイズを用いて係数更新を行った先行更新適応フィルタ係数列を用いて得られる第２の残差信号との、大きさの比あるいは大きさの差に比例して定める。

Description

適応等化器、音響エコーキャンセラ装置および能動騒音制御装置
　本発明は、未知システムの学習同定に用いる適応等化器およびこの適応等化器を利用した音響エコーキャンセラ装置および能動騒音制御装置に関する。
　適応等化器あるいは適応フィルタは、対象とする未知システムへの入力信号と、その応答信号から、適応アルゴリズムによって未知システムの伝達関数を同定する機能を有しており、様々な信号処理システムに広範に用いられている。
　例えばエコーキャンセラでは、エコー経路の伝達関数を同定することにより、エコーの元となる信号からエコー信号を予測し、エコー信号を消去するために用いられる。また能動騒音制御装置では、騒音経路の伝達関数を同定することにより、騒音源の音響信号から、到来する騒音を予測し、これの逆相となる音響信号を生成することによって騒音を打ち消すために用いられる。
　このような適応等化器による未知システムの同定を阻害する要因として、観測される未知システムの応答信号に混入する外乱の存在がある。例えばエコーキャンセラの場合、エコーに重畳する背景雑音や近端話者音声は、適応等化器にとって、エコー経路の同定を行う上での外乱となり、エコーキャンセラの性能を低下させる（特に、近端話者音声とエコーとが信号上で重なる現象をダブルトークという）。
　またこのような適用等化器を能動騒音制御装置に提供した場合では、目的の騒音以外の音が外乱となる。例えば送風ダクトにおいて送風ファンの騒音を打消す場合に、ダクト内に設けられた誤差検出マイクで拾われる送風ファン以外の音（別の機械装置の動作音や、近くにいる人の声など）は、適応等化器にとって騒音経路の同定を行う上での外乱となり、騒音低減効果を低減させる要因となる。
　一般には、このような外乱への対策として、所定の更新ステップサイズを設けて適応等化器のフィルタ係数の更新スピードを調整する方法がとられる。この場合、適応等化器のフィルタ係数の更新式は次の式（１）のように表すことができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000001
　式（２）におけるＮはフィルタ次数である。またｎは時系列を表す添え字であり、初期時点のｎ＝０では、式（２）の係数列には何らかの初期値が与えられる。さらにμは更新ステップサイズを表し、ε（ｎ）は所定の適応アルゴリズムによって与えられるフィルタ係数の更新量を表している。ε（ｎ）の例として、一般によく知られているＮＬＭＳ（学習同定法）アルゴリズムを用いた場合、次の式（３）で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000002
　なおｘ（ｎ）は入力信号であり、次の式（４）で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000003
　式（５）の右辺は入力信号ｘ（ｎ）の信号パワーであり、ｄ（ｎ）は更新前のフィルタ係数によって得られる残差信号である。
　式（１）において、更新ステップサイズμを小さな値にすることで、係数更新のスピードを遅らせることができ、外乱の影響を受け難くすることができる。この結果、同定誤差（フィルタ係数の誤差）の収束値をより小さくすることができるが、その反面、係数更新が緩慢になることで、初期状態から開始した場合や、未知システムの伝達関数が変化した直後などに、同定誤差が収束するまでにより多くの更新回数を要するようになる。このため、更新ステップサイズμは、目的に応じた収束特性が得られるように設定する必要がある。
　更新ステップサイズμは定数とされる場合が多いが、状況に応じて変化させることもできる。たとえば、特許文献１では、外乱条件によらず必ず所要の同定誤差に収束するように、更新ステップサイズμを変化させるエコーキャンセラが提案されている。
　しかし特許文献１に記載されたエコーキャンセラでは、更新ステップサイズμは同定誤差の所要値に応じて定められるため、所要値の大小に応じて更新ステップサイズも増減するという性質がある。この結果、小さな同定誤差を望むほど更新ステップサイズμの値も小さくなり、これによって係数更新が緩慢になることで、同定誤差の収束により多くの更新回数を要するようになり、時間がかかるようになるという問題が生じる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000004
　しかし、一般に相関値を正確に観測するためには十分な長さの信号が必要であり、特に音声などの非定常な信号に対して瞬間の相互相関値を正確に観測することは困難である。従って非特許文献１に開示された方法では、観測した相互相関値の誤差によって正確なμoptを求め得ず、これよりもやや高い、あるいは低い更新ステップサイズが算出されてしまうことで、同定誤差をすみやかに、あるいは十分小さいレベルまで減少させることができなくなくなるという問題を生じる。
特開２００８－３１２１９９号公報
J.M. Valin，"On Adjusting the Learning Rate in Frequency Domain Echo Cancellation With Double-Talk"，IEEE Trans. on Audio，Speech，And Language Processing，Vol. 15，NO. 3，pp.1030-1034，Mar. 2007
　上述の通り、従来の技術では、同定誤差の所要値に応じて更新ステップサイズ値を定めているため、所要の同定誤差が小さいほど、同定誤差を収束させるのに要するフィルタ係数の更新回数が増え、収束に時間がかかるという課題がある。また、推定応答信号と残差信号との相互相関値に応じて更新ステップサイズ値を定めているので、相互相関値の観測誤差によって最適な更新ステップサイズ値が設定されず、同定誤差をすみやかに、あるいは十分なレベルまで減少させることができないという課題があった。
　このような課題は、例えばエコーキャンセラにおいてエコー経路の伝達関数をすみやかに、あるいは十分精度よく同定することができず、十分なエコー消去効果が得られなくなるという問題を生じる。同様に能動騒音制御装置においても、騒音の伝達経路をすみやかに、あるいは精度よく同定できず、十分な騒音の抑制効果が得られなくなるという問題を生じる。
　この発明は、上記のような課題を解決するためになされたもので、外乱や未知システムの伝達関数の状態や、その変化が事前に予測できない条件において、これらを観測あるいは検出するための手段を別途用いることなく、それらの条件に応じて可変更新ステップサイズを定めることを目的とする。
　この発明に係る適応等化器は、前回までの動作により得られた適応フィルタ係数列を用いて得られる第１の残差信号と、前回までの動作により得られた適応フィルタ係数列を任意の先行更新ステップサイズを用いて係数更新を行った先行更新適応フィルタ係数列を用いて得られる第２の残差信号との、大きさの比あるいは大きさの差に比例して定められる可変更新ステップサイズを用いて係数更新処理を行った適応フィルタ係数列を用いて、入力信号をフィルタ処理して出力信号を生成するものである。
　この発明によれば、同定誤差を速やかに、かつ、十分小さいレベルまで減少させることができる。
実施の形態１による適応等化器の構成を示すブロック図である。 実施の形態１による適応等化器のフィルタ係数列の読み込み／書き込み処理を示す説明図である。 実施の形態１による適応等化器の他の構成を示すブロック図である。 実施の形態１による適応等化器の同定誤差収束特性の一例を示すグラフである。 実施の形態２による適応等化器の構成を示すブロック図である。 実施の形態２による適応等化器のフィルタ係数列の読み込み／書き込み処理を示す説明図である。 実施の形態３による適応等化器の構成を示すブロック図である。 実施の形態３による適応等化器のフィルタ係数列の読み込み／書き込み処理を示す説明図である。 実施の形態４による適応等化器の構成を示すブロック図である。 実施の形態４による適応等化器のフィルタ係数列の読み込み／書き込み処理を示す説明図である。 実施の形態５による適応等化器の構成を示すブロック図である。 実施の形態６による音響エコーキャンセラ装置の構成を示すブロック図である。 実施の形態７による能動騒音制御装置の構成を示すブロック図である。
　以下、この発明をより詳細に説明するために、この発明を実施するための形態について、添付の図面に従って説明する。
実施の形態１．
　図１は、実施の形態１による適応等化器の構成を示すブロック図である。図１において、適応等化器１００は、第１の推定応答信号および第１の残差信号を生成する減算フィルタ１０１、フィルタ係数列の係数更新を行い、更新したフィルタ係数列を用いて第２の推定応答信号を生成する第１の更新フィルタ１０２、可変更新ステップサイズを定めるステップサイズ制御部１０３、フィルタ係数列の係数更新を行う第２の更新フィルタ１０４、およびフィルタ係数列を記憶するメモリ部１０５で構成されている。さらに、減算フィルタ１０１は推定応答信号生成部１０１ａおよび減算器１０１ｂを備え、第１の更新フィルタ１０２はフィルタ処理部１０２ａ、乗算器１０２ｂおよび減算器１０２ｃを備え、第２の更新フィルタ１０４は係数更新処理部１０４ａおよび乗算器１０４ｂを備えている。
　また、図１に示すように適応等化器１００は未知システム９００に接続されている。未知システム９００は、適応等化器１００の学習同定の対象となるシステムである。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000005
　次に、実施の形態１による適応等化器の動作について説明する。図２は、実施の形態１による適応等化器のフィルタ係数列の読み込みあるいは書き込み処理を模式的に示した説明図である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000006
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000007
　ステップサイズ制御部１０３は、第１の残差信号ｄ1（ｎ）、第２の残差信号ｄ2（ｎ）と、先行更新ステップサイズμprio（ｎ）に基づき、可変更新ステップサイズμopt（ｎ）を定める。この可変更新ステップサイズμopt（ｎ）の定め方の詳細については後述する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000008
　次に、ステップサイズ制御部１０３における可変更新ステップサイズμopt（ｎ）の算出方法について詳述する。本発明は、可変更新ステップサイズμopt（ｎ）を、各時点の「外乱条件と収束状態の中で、同定誤差を最も減少させる更新ステップサイズ」と定義し、これを毎回の係数更新において確実に求める構成を有していることを特徴としている。その構成の説明のために、まず可変更新ステップサイズμopt（ｎ）の導出を以下に説明する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000009
　以降はＮＬＭＳアルゴリズムを用いる場合を例に説明を進める。ただし、これは本発明がＮＬＭＳに限定されることを意味するものではない。本発明には他の適応アルゴリズムを用いることも可能であり、その場合も本発明の適応等化器に含まれるものとする。
　ＮＬＭＳアルゴリズムを用いる場合、上記式（１３）は次の式（１４）に書き直される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000010
　入力信号ｘ（ｎ）と外乱ν（ｎ）が一般に無相関であり独立であることを考慮すると、式（１４）の期待値は、次の式（１６）のように近似することができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000011
　式（１６）は、係数更新の前後における同定誤差の大きさの差分が更新ステップサイズμの二次関数となることを示しており、右辺が負値となれば同定誤差が減少することを意味している。従って、式（１６）の右辺の最小値を与える更新ステップサイズμが、「外乱条件と収束状態の中で、同定誤差を最も減少させる更新ステップサイズ」μoptとなり、これは次の式（１７）で与えられる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000012
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000013
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000014

Figure JPOXMLDOC01-appb-I000015
　この式（１９）を変形すると、次の式（２０）が導かれる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000016
　式（２０）はμ1またはμ2の何れか一方を０とおくことでさらに簡略化でき、次の式（２１）となる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000017
　よって、この実施の形態１のステップサイズ制御部１０３は、第１の残差信号ｄ1（ｎ）、第２の残差信号ｄ2（ｎ）と、先行更新ステップサイズμprio（ｎ）から、次の式（２２）で示される可変更新ステップサイズμopt（ｎ）を時点ｎごとに算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000018
　ここで、ｐ1は第１の残差信号ｄ1（ｎ）、Ｐ2は第２の残差信号ｄ2（ｎ）の大きさを表す関数であり，次の様な平均信号パワーやリーク積分などを当てはめることができる。これらの方法による分散の計測は、信号長が限られていても、相関の計測などに比べると比較的正確さを期待できる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000019
　さらに、式（２３）は先行更新ステップサイズμprio（ｎ）を１とすることで、次の式（２６）ように簡素化して計算するようにしてもよい。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000020
　このようにして得られた可変更新ステップサイズμopt（ｎ）を第２の更新フィルタ１０４に用いることにより、第２の更新フィルタ１０４では各時点の「外乱条件と収束状態の中で、同定誤差を最も減少させる更新ステップサイズ」を毎回確実に算出して係数更新を行うことができる。この結果、同定誤差の減少が早く、かつ、同定誤差の収束値も十分小さい適応等化器１００を得ることができる。
　なお式（１６）によれば、同定誤差が減少する更新ステップサイズμは式（１６）の右辺が負値となる範囲であることがわかるから、それを満たす更新ステップサイズμ´opt（ｎ）を用いれば、少なくとも同定誤差が減少することは期待できる。この範囲は次の式（２７）ように表される。
　　　　　０＜μ´opt（ｎ）＜２μopt（ｎ）　　・・・（２７）
　よって、単に同定誤差が減少することをのみ期待するのであれば、第１の残差信号ｄ1（ｎ）、第２の残差信号ｄ2（ｎ）、および先行更新ステップサイズμprio（ｎ）を元に、所定の手続きによって式（２６）に示される範囲のいずれかの値に定めた準可変更新ステップサイズμ´opt（ｎ）を第２の更新フィルタ１０４に用いるようにしてもよい。本発明の適応等化器は、このような場合も含むものとする。
　次に、適応等化器１００の他の構成例について示す。図３は、実施の形態１の適応等化器の他の構成例を示すブロック図である。図３の適応等化器１１０は、図１で示した適応等化器１００に第３の更新フィルタ１０６を追加して設けている。なお、図１に示した適応等化器１００と同一の構成要素には同一の符号を付して説明を省略する。
　第３の更新フィルタ１０６は、フィルタ処理部１０６ａ、乗算器１０６ｂおよび減算器１０６ｃを備え、動作は第１の更新フィルタ１０２と同様である。第１の更新フィルタ１０２は第１の先行更新ステップサイズμprio1（ｎ）、第３の更新フィルタ１０６は第２の先行更新ステップサイズμprio2（ｎ）をそれぞれ用いるものとする。また、第３の更新フィルタ１０６を追加して設けることにより、ステップサイズ制御部１０３には、３つの残差信号、すなわち減算フィルタ１０１からの第１の残差信号ｄ1（ｎ）、第１の更新フィルタ１０２からの第２の残差信号ｄ2（ｎ）、および第３の更新フィルタ１０６からの第３の残差信号ｄ3（ｎ）が入力される。
　ステップサイズ制御部１０３は、第１の残差信号ｄ1（ｎ）、第２の残差信号ｄ2（ｎ）、および第３の残差信号ｄ3（ｎ）の３つの残差信号のうちのいずれか２つの残差信号ｄA（ｎ）、ｄB（ｎ）と、第１の先行更新ステップサイズμprio1（ｎ）、あるいは第２の先行更新ステップサイズμprio2（ｎ）、あるいは「０」の３つの異なるパラメータのうちいずれか２つのパラメータμA,μBから可変更新ステップサイズμopt（ｎ）を次の式（２８）に基づいて定める。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000021
　式（２８）における２つの残差信号ｄA（ｎ），ｄB（ｎ）および２つのパラメータμA、μBの具体的な組み合わせを以下に示す。
　パターン１：
　　ｄA（ｎ）=ｄ2（ｎ）、ｄB（ｎ）=ｄ1（ｎ）、μA＝μprio1（ｎ）、μB＝0
　パターン２：
　　ｄA（ｎ）=ｄ3（ｎ）、ｄB（ｎ）=ｄ2（ｎ）、μA＝μprio2（ｎ）、
　　　　　　　μB＝μprio1（ｎ）
　パターン３：
　　ｄA（ｎ）=ｄ3（ｎ）、ｄB（ｎ）=ｄ1（ｎ）、μA＝μprio2（ｎ）、μB＝0
　ステップサイズ制御部１０３は、パターン１により算出された可変更新ステップサイズμopt1（ｎ）、パターン２により算出された可変更新ステップサイズμopt2（ｎ）、およびパターン３により算出された可変更新ステップサイズμopt3（ｎ）のいずれかを最終的な可変更新ステップサイズμopt（ｎ）としてもよいし、算出した３つの可変更新ステップサイズの平均値を算出し、最終的な可変更新ステップサイズμopt（ｎ）としてもよい。
　このように、３以上の複数の残差信号を用いて、複数の可変更新ステップサイズの平均値を最終結果である可変更新ステップサイズμopt（ｎ）として算出するステップサイズ制御部１０３を備えることにより、精度の高い可変更新ステップサイズμopt（ｎ）を得ることができる。
　なお、図３では第３の更新フィルタ１０６を追加して備え、第１の残差信号ｄ1（ｎ）、第２の残差信号ｄ2（ｎ）、および第３の残差信号ｄ3（ｎ）をステップサイズ制御部１０３に入力する構成を示したが、追加する更新フィルタの数や、ステップサイズ制御部１０３に入力する残差信号ｄの数は適宜変更可能である。
　ここまでＮＬＭＳアルゴリズムを例に説明したが、本発明の適応等化器１００，１１０において、適応アルゴリズムにＬＭＳアルゴリズム、アフィン射影アルゴリズムを用いた場合の可変更新ステップサイズμopt（ｎ）の例も以下に記す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000022
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000023
である。
　これら式（２９）および式（３１）は上述のＮＬＭＳの例と同様の導出過程で導くことができる。これらの式に示されているように、ＬＭＳアルゴリズム、アフィン射影アルゴリズムを用いる場合、ステップサイズ制御部１０３は、可変更新ステップサイズμopt（ｎ）を算出するための情報として、入力信号ｘ（ｎ）も必要とする。
　また、ＬＭＳアルゴリズムやアフィン射影アルゴリズムを所定の信号ブロック単位に実行するようにした、ＢＬＭＳ(Block LMS)やＢＯＰ(Block Orthogonal Projection Algorithm)などのブロック適応フィルタアルゴリズムを用いて適応等化器１００，１１０を構成してもよい。これらのブロック適応フィルタアルゴリズムを用いる場合、ステップサイズ制御部１０３は第１の残差信号ｄ1（ｎ）、第２の残差信号ｄ2（ｎ）について一定のブロック長の信号を分析できるようになるため、それらの分散の計測精度の向上を期すことができる。これによってより正確な可変更新ステップサイズを得ることが期待できる。本発明の適応等化器は、上述のいずれかの例で構成された場合も含むものとする。
　図４は、実施の形態１の適応等化器による同定誤差収束特性の一例を示すグラフである。
　図４（ａ）は、同定誤差は係数の二乗誤差の和を未知システムの伝達関数のフィルタ係数の二乗値の和で正規化した値で示している。
　図４における収束特性曲線（１）は実施の形態１の適応等化器１００，１１０が上述した式（２２）に基づいた定めた可変更新ステップサイズμopt（ｎ）を用いた場合の収束特性を示している。これに対して、収束特性曲線（２）は更新ステップサイズを固定値０．０５、収束特性曲線（３）は更新ステップサイズを固定値０．１、収束特性曲線（４）は更新ステップサイズを固定値０．２と設定した場合の収束特性を示している。なお、また外乱条件は一定とし、一定レベルの白色雑音を観測応答信号に印加している。
　図４（ａ）に示したグラフから明らかなように、この実施の形態１の適応等化器１００，１１０は、更新ステップサイズにいずれの固定値を用いる場合よりも、同定誤差を速やかに減少させ、かつ、同定誤差を小さな値に収束させる効果があることが分かる。
　また、図４（ｂ）は外乱変動および未知システムの変動発生時の同定誤差収束特性の一例を示している。図４（ｂ）で示したグラフ上の各収束特性曲線に添えた番号は図４（ａ）と同一である。
　図４（ｂ）の例では、図４（ａ）と同様の一定の白色雑音を外乱として印加すると共に、区間Ａにおいて突発的な外乱変動として、他の区間よりもやや大きな白色雑音をさらに印加している。また地点Ｂでは、未知システムの変動を想定して、未知システムの伝達関数を瞬間的に完全に別の伝達関数に変化させている。
　図４（ｂ）に示したグラフから明らかなように区間Ａでは、更新ステップサイズに０．０５から０．２までの固定値を用いる場合に突発的な外乱変動によって同定誤差が増大しているのに対して、適応等化器１００，１１０の収束特性曲線（１）は誤差が増大せずに収束状態を保っていることが分かる。また、未知システム９００の伝達関数が突然変化した地点Ｂ以降では、実施の形態１の適応等化器１００，１１０の収束特性曲線（１）は他の何れの曲線よりも最も早く誤差が減少する効果があることが分かる。なお、上記のいずれの例においても、外乱条件に応じて係数更新の実行と停止を切替えたり、未知システム変化を検知して、適応等化器の、再度の適応化を促進したりするような構成は設けていないことを述べておく。
　図４で示した、実施の形態１による適応等化器１００，１１０の特性は、例えばエコーキャンセラでは背景騒音や話者音声などの外乱に左右させることなく、速やかにエコー経路の伝達関数を同定し、エコーを効果的に消去することができることを意味する。また、エコー経路が変化した場合にも、速やかに変化に追従することができることも意味する。
　以上のように、この実施の形態１によれば、フィルタ係数列を更新する毎に、各時点における外乱条件と収束状態において同定誤差を最も減少させる可変更新ステップサイズμopt（ｎ）を算出するステップサイズ制御部１０３と、ステップサイズ制御部１０３が算出した可変更新ステップサイズμopt（ｎ）を用いて係数更新を行いフィルタ係数列の更新を行う第２の更新フィルタ１０４とを備えるように構成したので、速やかに、かつ十分小さく同定誤差を減少させることができる。さらに、外乱信号を検出する構成や、検出した外乱信号を推定する構成を別途設けることなく、検出が困難である外乱変化が生じた場合にも、収束状態を劣化させることがないという効果を有する。さらに、未知システム９００の伝達関数の変化を検出する構成を別途設けることなく、未知システム９００が変化して収束状態がリセットされた場合であっても、フィルタ係数列の更新により速やかに同定誤差を収束させることができる。
　また、この実施の形態１によれば、更新ステップサイズ制御部１０３は、第１の残差信号ｄ1（ｎ）第２の残差信号ｄ2（ｎ）、および先行更新ステップサイズμprio（ｎ）を用いて可変更新ステップサイズμopt（ｎ）を算出するように構成したので、先行更新ステップサイズが「１」に固定される場合と比較して、可変更新ステップサイズ算出の誤差が発散して学習システムが破綻するのを抑制することができる。
　また、この実施の形態１によれば、ＢＬＭＳやＢＯＰなどの所定のブロック長単位で係数更新を実行するブロック適応フィルタアルゴリズムも適用可能に構成したので、第１残差信号ｄ1（ｎ）および第２残差信号ｄ2（ｎ）の分散の観測に十分な信号長が得られ、精度の高い可変更新ステップサイズμopt（ｎ）を算出することが可能となり、より効率よくフィルタ係数列の更新を実施することができる。
　また、この実施の形態１によれば、所定の範囲を持った準可変更新ステップサイズμ´opt（ｎ）を定めるように構成したので、フィルタ係数列の更新の安全性を高めることができる。また、外乱を抑制したいとの要望がある場合には可変更新ステップサイズμopt（ｎ）を所定の範囲内での小さい値に設定する、あるいは収束効果を高めたいとの要望がある場合には、可変更新ステップサイズμopt（ｎ）を所定の範囲内で大きい値に設定するなど、ユーザの意図に合わせた設定を行うことができる。
実施の形態２．
　上述した実施の形態１では、可変更新ステップサイズμopt（ｎ）が算出された後、算出された可変更新ステップサイズμopt（ｎ）を第２の更新フィルタ１０４に適用し、フィルタ係数列の係数更新を行う構成を示した。しかし、外乱条件や、未知システム９００の伝達関数の変動が比較的小さい場合には、前回算出した可変更新ステップサイズμopt（ｎ－１）と最新の可変更新ステップサイズμopt（ｎ）との値で、大きな差が生じない場合も存在する。例えば、外乱が一定の統計的性質をもつ白色雑音、ピンクノイズ、あるいはそれに類するランダム性信号である場合、係数の更新頻度に対して外乱の変化は十分小さいことが想定できるから、算出される可変更新ステップサイズの値は前回と最新で殆ど変化しないことが予想される。このような場合、前回算出した可変更新ステップサイズμopt（ｎ－１）が次の時点（ｎ）においても有効性が期待できる。そこで、この実施の形態２では、先行更新ステップサイズμprio（ｎ）を前回の動作で得られた可変更新ステップサイズμopt（ｎ－１）とする構成を示す。
　実施の形態２の構成を備えることにより、実施の形態１で示した第１の更新フィルタ１０２に第２の更新フィルタ１０４の機能を代理させることも可能となり、これによって適応等化器の構成をより簡素にすることができる。
　図５は、実施の形態２による適応等化器の構成を示すブロック図である。
図５において、適応等化器２００は、第１の推定応答信号および第１の残差信号を生成する減算フィルタ１０１、フィルタ係数列の係数更新を行い、更新したフィルタ係数列を用いて第２の推定応答信号を生成する第１の更新フィルタ２０１、可変更新ステップサイズを定めるステップサイズ制御部１０３、前回の動作で求めた可変更新ステップサイズを第１の更新フィルタ２０１に与える遅延処理部２０２およびフィルタ係数列を記憶するメモリ部１０５で構成されている。さらに、減算フィルタ１０１は推定応答信号生成部１０１ａおよび減算器１０１ｂを備え、第１の更新フィルタ２０１は係数更新処理部２０１ａ、乗算器２０１ｂおよび減算器２０１ｃを備えている。また、適応等化器２００は未知システム９００に接続されている。なお、実施の形態１の図１に示した適応等化器１００と同一の構成要素には同一の符号を付して説明を省略する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000025
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000026
　以上のように、実施の形態２の適応等化器２００によれば、可変更新ステップサイズμopt（ｎ）を求めるステップサイズ制御部１０３と、ステップサイズ制御部１０３が求めた可変更新ステップサイズμopt（ｎ）を一時格納し、次の係数更新の時点で第１の更新フィルタ２０１に与える遅延処理部２０２と、当該遅延処理部２０２により与えられる前回の可変更新ステップサイズμopt（ｎ－１）を用いてフィルタ係数列の係数更新を行うと共に、第２の推定応答信号を生成する第１の更新フィルタ２０１とを備えるように構成したので、より少ない構成要素で適応等化器を構成することが可能となり、必要な計算資源を抑制し、機器の低コスト化を図ることができる。
実施の形態３．
　上述した実施の形態１では、第１の更新フィルタ１０２において、入力信号ｘ（ｎ）、および観測応答信号ｙ´（ｎ）から先行更新フィルタ係数列の係数更新を行った後、直ちに同一入力信号ｘ（ｎ）と、観測応答信号ｙ´（ｎ）とを用いて第２の残差信号ｄ2（ｎ）を求め、これを可変更新ステップサイズμopt（ｎ）の算出に用いる構成を示した。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000027
　図７は、実施の形態３による適応等化器の構成を示すブロック図である。図７において、適応等化器３００は、第１の推定応答信号および第１の残差信号を生成する第１の減算フィルタ３０１、第２の推定応答信号および第２の残差信号を生成する第２減算フィルタ３０２、可変更新ステップサイズを定めるステップサイズ制御部３０３、係数更新量を算出する係数更新量算出部３０４、先行更新フィルタ係数列を算出する先行係数更新部３０５、前回の動作で求めた係数更新量を更新フィルタ３０７に与える遅延処理部３０６、フィルタ係数列の係数更新を行う更新フィルタ３０７、およびフィルタ係数列を記憶するメモリ部３０８で構成されている。
　さらに、第１の減算フィルタ３０１は推定応答信号生成部３０１ａおよび減算器３０１ｂを備え、第２の減算フィルタ３０２は推定応答信号生成部３０２ａおよび減算器３０２ｂを備え、先行係数更新部３０５は係数算出部３０５ａおよび乗算器３０５ｂを備え、更新フィルタ３０７はフィルタ処理部３０７ａ、乗算器３０７ｂおよび減算器３０７ｃを備えている。また、適応等化器３００は未知システム９００に接続されている。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000028
　ステップサイズ制御部３０３は、第１の残差信号ｄ1（ｎ）、第２の残差信号ｄ2（ｎ）および、前回使用された先行更新ステップサイズμprio（ｎ－１）を元に可変更新ステップサイズμopt（ｎ）を算出する。算出方法は実施の形態１と同様である。また、実施の形態１で述べたように、ＬＭＳアルゴリズムやアフィン射影アルゴリズムなどを適応アルゴリズムに用いる場合には、入力信号ｘ（ｎ）も用いる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000029
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000030
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000031
　なお、上述した実施の形態３では、前回の動作で得られた係数更新量ε（ｎ－１）を用いる構成を示したが、これは前回の動作で得られた係数更新量に限定されるものではなく、適宜変更可能である。例えば、前々回の動作で得られた係数更新量ε（ｎ－２）を用いて構成してもよい。
実施の形態４．
　外乱条件や適応等化器の収束状態が周波数帯域毎に異なる場合、高速ＬＭＳなどの時間周波数変換を用いる適応フィルタアルゴリズムに本発明の適応等化器を適用し、周波数帯域毎に外乱条件と収束状態に応じた可変更新ステップサイズを算出することで、より効率的な係数更新を行うことが期待できる。そこでこの実施の形態４では、時間周波数変換を用いる適応フィルタアルゴリズムを適用した場合の構成例について述べる。
　図９は、実施の形態４による適応等化器の構成を示すブロック図である。
　図９において、適応等化器４００は、第１の推定応答信号および第１の残差信号を生成する減算フィルタ４０１、第１および第２の時間周波数変換部４０２，４０３、フィルタ係数列の係数更新を行う第１の更新フィルタ４０４、第３および第４の時間周波数変換部４０５，４０７、可変更新ステップサイズを定めるステップサイズ制御部４０８、フィルタ係数を更新する第２の更新フィルタ４１０、減算器４０６、乗算器４０９およびフィルタ係数列を記憶するメモリ部４１１で構成されている。さらに、減算フィルタ４０１は推定応答信号生成部４０１ａおよび減算器４０１ｂを備え、第１の更新フィルタ４０４はフィルタ処理部４０４ａおよび乗算器４０４ｂを備え、第２の更新フィルタ４１０は係数更新処理部４１０ａを備えている。また、適応等化器４００は未知システム９００に接続されている。
　次に、実施の形態４の適応等化器４００の動作について説明する。図１０は、実施の形態４の適当等化器のフィルタ係数列の読み込みあるいは書き込み処理を示す説明図である。
　この実施の形態４の適応等化器４００は時間周波数変換を行う第１から第４の時間周波数変換部４０２，４０３，４０５，４０７を備えており、このため信号を所定のブロック長Ｌ毎に分割して処理を行う。以下の説明では、処理開始時点からのブロック番号をｋで表すものとして説明を行う。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000032
　第１の時間周波数変換部４０２は、入力信号ｘ（ｎ）をブロック長Ｌ毎に時間周波数変換し、入力信号の周波数要素Ｘ（ω，ｋ）を得る。ここでωは周波数を表す添え字である。また、ここでの時間周波数変換には、例えばＤＦＴ（離散フーリエ変換）を用いることができる。同様に第２の時間周波数変換部４０３は、第１の残差信号ｄ1（ｎ）を時間周波数変換し、第１の残差信号の周波数要素Ｄ1（ω，ｋ）を得る。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000033
・参考文献１
S. Haykin著、鈴木博他訳、「適応フィルタ理論」、科学技術出版、2001年1月10日発行、p.500～514
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000034
　ステップサイズ制御部４０８は、第１の残差信号の周波数要素Ｄ1（ω，ｋ）と第２の残差信号の周波数要Ｄ2（ω，ｋ）と、先行更新ステップサイズμprio（ω，ｋ）から可変更新ステップサイズμopt（ω，ｋ）を、周波数要素毎に算出する。なお、用いる適応アルゴリズムによっては、入力信号の周波数要素Ｘ（ω，ｋ）も算出に用いる。前述の高速ＬＭＳアルゴリズムの場合、可変更新ステップサイズμopt（ω，ｋ）は、例えば次の式（３６）のように定めることができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000035
　なお、上記式（３６）において、｜Ｄ1（ω，ｋ）｜2は第１の残差信号の周波数要素Ｄ1（ω，ｋ）の大きさ、｜Ｄ2（ω，ｋ）｜2は第２の残差信号の周波数要素Ｄ2（ω，ｋ）の大きさを表している。このように、周波数要素毎に外乱条件と収束状態に応じた更新ステップサイズを与えることが可能となる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000036
　以上のように、この実施の形態４によれば、時間周波数変換を行う第１から第４の時間周波数変換部４０２，４０３，４０５，４０７と、入力信号の周波数要素毎に、外乱条件と収束状態に応じた可変更新ステップサイズμopt（ω，ｋ）を算出する更新ステップサイズ制御部４０８と、算出された可変更新ステップサイズμopt（ω，ｋ）を用いて係数更新を行う第２の更新フィルタ４１０とを備えるように構成したので、周波数帯域によって外乱条件が異なる場合、例えば外乱が大きい周波数帯域と、外乱が小さい周波数帯域とが存在する場合では、外乱の大きい周波数帯域では小さい値の更新ステップサイズが算出されることにより収束状態の劣化を抑制し、外乱の小さい周波数帯域では大きな値の更新ステップサイズが算出されることにより同定誤差をより早く減少させることができる。
　また、この実施の形態４によれば、上述した周波数変換部４０２，４０３，４０５，４０７、更新ステップサイズ制御部４０８、および第２の更新フィルタ４１０を備えるように構成したので、十分に誤差が収束した周波数帯域と、十分に誤差が収束していない周波数帯域とが存在する場合に、それぞれの周波数帯域に適切な更新ステップサイズが与えられるため、誤差が収束した周波数帯域で不必要な係数更新を抑制し、かつ誤差の収束が十分でない周波数帯域での係数更新を速やかに行うことができる。
実施の形態５．
　上述した実施の形態４では、時間周波数変換を用いて周波数帯域毎に可変更新ステップサイズを算出する構成を示したが、この実施の形態５では、高い周波数分解能を必要としない場合に、サブバンドフィルタを用いて、サブバンド毎に外乱条件および収束状態に応じた可変更新ステップサイズを算出する構成を示す。
　図１１は、実施の形態５の適応等化器の構成を示すブロック図である。図１１において、適応等化器５００は第１のサブバンド分解部５０１、第２のサブバンド分解部５０２、上述した実施の形態１から実施の形態３のいずれかで示した機能を有する適応等化部が複数配置された適応等化部列５０３、第１のサブバンド合成部５０４、および第２のサブバンド合成部５０５で構成されている。また、適応等化器５００は未知システム９００に接続されている。
　次に、実施の形態５の適応等化器５００の動作について説明する。
　第１のサブバンド分解部５０１は、未知システム９００への入力信号ｘ（ｎ）を、所定の分割数Ｍ個の周波数帯域に分割し、サブバンド分割された入力信号ｘ(1)（ｎ），ｘ(2)（ｎ），・・・，ｘ(M)（ｎ）を得る。同様に、第２のサブバンド分解部５０２は、観測応答信号ｙ´（ｎ）をＭ個の周波数帯域に分割し、サブバンド分割された観測応答信号ｙ´(1)（ｎ），ｙ´(2)（ｎ），・・・，ｙ´(M)（ｎ）を得る。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000037
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000038
　以上のように、この実施の形態５によれば、入力信号ｘ（ｎ）および観測応答信号ｙ´（ｎ）を所定の分割数に分割する第１、および第２のサブバンド分解部５０１，５０２と、帯域分割された信号それぞれに対して可変更新ステップサイズを算出し、算出した可変更新ステップサイズを用いて係数更新を行う複数の適応等化部で構成された適応等化部列５０３を備えるように構成したので、周波数帯域毎に外乱条件および同定誤差の収束状態が異なる場合であっても、より速やかに、かつ十分小さく同定誤差を減少させることができる。
実施の形態６．
　この実施の形態６では、本発明の適応等化器の音響エコーキャンセラ装置における好適な適用例を示す。図１２は、実施の形態６による音響エコーキャンセラ装置の構成を示すブロック図である。
　この音響エコーキャンセラ装置９１０は、適応等化器６００を備え、当該適応等化器６００には上述した実施の形態１から実施の形態５で説明したいずれかの適応等化器を適用することができる。さらに、音響エコーキャンセラ装置９１０は、受信信号ｘ（ｎ）を出力するスピーカ９０１、使用者の会話音声を収音して収音信号ｙ´（ｎ）に変換するマイク９０２、および後述する減算器６０１を備える。
　スピーカ９０１およびマイク９０２は、未知システム９００を構成しており、受信信号ｘ（ｎ）はこの未知システム９００への入力信号、収音信号ｙ´（ｎ）はこの未知システム９００からの出力信号となっている。未知システム９００の内部では、スピーカ９０１から出力された受話音声が、エコーとしてマイク９０２に収音される。このほか収音信号ｙ´（ｎ）には、エコーの他、使用者の会話音声や背景雑音も含まれる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000039
　ここで、収音信号ｙ´（ｎ）に含まれた会話音声や背景騒音は、適応等化器６００にとって、同定を妨げる外乱となる。また、エコー経路である未知システム９００は、スピーカ９０１やマイク９０２周辺の空間における人や物の移動などによって、その伝達関数に、突然、変化が生じる場合もある。しかし、適応等化器６００は上述した実施の形態１から実施の形態５において示したように、外乱や未知システムの伝達関数の変化があった場合にも、同定誤差を効率よく減少させるように係数更新処理を実行するので、音響エコーキャンセラ装置のエコー消去効果を高めることができる。
　以上のように、この実施の形態６によれば、音響エコーキャンセラ装置に、同定誤差を効率よく減少させる係数更新処理を実行する適応等化器６００を適用するように構成したので、音響エコーキャンセラ装置のエコー消去効果を高めることができる。
実施の形態７．
　この実施の形態７では、本発明の適応等化器の能動騒音制御装置における好適な適用例を示す。図１３は、実施の形態７による能動騒音制御装置の構成を示すブロック図である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000040
　騒音源９０３は、騒音の発生源を示しており、一次経路９０４は、騒音源９０３から目標位置（図１３では誤差マイク７０３の設置位置）までの音波の経路、二次経路９０５はスピーカ７０２から目標位置（図１３では誤差マイク７０３の設置位置）までの音波の経路を示している。
　次に、実施の形態７による能動騒音制御装置９２０の動作について説明する。
　騒音源９０３で発生した騒音は、参照マイク７０１によって収音され、参照信号となる。参照信号は二次経路９０５の伝達関数を模擬した二次経路特性フィルタ７０６にてフィルタリングされ、さらに位相反転器７０７にて位相反転されて入力信号ｘ（ｎ）となり、適応等化器７００に入力される。また、騒音源９０３で発生した騒音は、一次経路９０４を通じて誤差マイク７０３で収音され、観測応答信号ｙ´（ｎ）として適応等化器７００に入力される。ただし、誤差マイク７０３には騒音源９０３から発した騒音以外の到来音も収音される。
　適応等化器７００は、入力信号ｘ（ｎ）、観測応答信号ｙ´（ｎ）をそれぞれ未知システムの入力信号と観測応答信号とみなし、同未知システムの伝達関数を同定する。当該未知システムの伝達関数は、一次経路の伝達関数をＧ、二次経路の伝達関数をＣとおいた時、次の式（３７）で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000041
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000042
　適応等化器７００が前述の未知システムを同定する際、誤差マイク７０３に収音される信号に、目的とする騒音以外の音が混入した場合、これが外乱となって同定を妨げ、能動騒音制御装置の騒音低減効果を低下させる要因となる。また、一次経路９０４の伝達関数が変化した場合には、同定誤差が十分小さくなるまで適応等化器７００が再同定を行う必要が生じる。さらに一次経路９０４の伝達関数の変化が定常的であれば、適応等化器は常にこれを追従しなければならない。
　しかし、適応等化器７００に上述した発明の実施の形態の１から実施の形態５のいずれかの適応等化器を適用することにより、外乱に抗して精度よく伝達関数を同定し、また、これに変化が生じた際も速やかに追従を行えることができ、能動騒音制御装置９２０の騒音低減効果を高めることができる。
　以上のように、この実施の形態７によれば、フィルタ係数列を算出する適応等化器７００と、当該フィルタ係数列を用いて参照マイク７０１によって集音された参照信号をフィルタリングし、制御音信号をスピーカ７０２から出力する制御音フィルタ７０４とを備え、制御音と雑音とを相殺するように構成したので、誤差マイクに目的の騒音以外の外乱が入る場合においても、騒音低減効果を高めることができる。
　また、この実施形態７によれば、一次経路の伝達関数の変化に対して速やかに追従して伝達関数を同定する適応等化器７００を備えるように構成したので、一次経路の伝達関数が変化する場合であっても、騒音低減効果を高めることができる。
　なお、本願発明はその発明の範囲内において、各実施の形態の自由な組み合わせ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは各実施の形態において任意の構成要素の省略が可能である。
　以上のように、この発明に係る適応等化器、音響エコーキャンセラ装置および能動騒音制御装置は、同定誤差を速やかに、かつ、十分小さいレベルまで減少させることができるようにしたため、未知システムの学習同定に用いる適応等化器およびこの適応等化器を利用した音響エコーキャンセラ装置および能動騒音制御装置に用いることができる。
　１００，１１０，２００，３００，４００，５００，６００，７００　適応等化器、１０１，４０１　減算フィルタ、１０１ａ，４０１ａ　推定応答信号生成部、４０１ｂ　減算器、１０２，２０１，４０４　第１の更新フィルタ、１０２ａ，４０４ａ　フィルタ処理部、１０２ｂ，１０４ｂ，１０６ｂ，２０１ｂ，３０５ｂ，３０７ｂ，４０４ｂ，４０９，６０１　乗算器、１０１ｂ，１０２ｃ，１０６ｃ，２０１ｃ，３０１ｂ，３０２ｂ，３０７ｃ，４０１ｂ，４０６　減算器、１０３，３０３，４０８　ステップサイズ制御部、１０４，４１０　第２の更新フィルタ、１０４ａ，２０１ａ，４１０ａ　係数更新処理部、１０５，３０８，４１１　メモリ部、１０６　第３の更新フィルタ、１０６ａ　フィルタ処理部、２０２，３０６　遅延処理部、３０１　第１の減算フィルタ、３０２　第２の減算フィルタ、３０１ａ，３０２ａ　推定応答信号生成部、３０４　係数更新量算出部、３０５　先行係数更新部、３０５ａ　係数算出部、３０５ｂ　乗算器、３０７　更新フィルタ、３０７ａ　フィルタ処理部、３０７ｂ　乗算器、３０７ｃ　減算器、４０２　第１の時間周波数変換部、４０３　第２の時間周波数変換部、４０５　第３の時間周波数変換部、４０６　減算器、４０７　第４の時間周波数変換部、５０１　第１のサブバンド分解部、５０２　第２のサブバンド分解部、５０３　適応等化部列、５０４　第１のサブバンド合成部、５０５　第２のサブバンド合成部、７０１　参照マイク、７０２　スピーカ、７０３　誤差マイク、７０４　制御音フィルタ、７０５　係数転送部、７０６　二次経路特性フィルタ、７０７　位相反転器、９００　未知システム、９０１　スピーカ、９０２　マイク、９０３　騒音源、９０４　一次経路、９０５　二次経路、９１０　音響エコーキャンセラ装置、９２０　能動騒音制御装置。

Claims (19)

  1. 　可変更新ステップサイズを用いて係数更新処理を行った適応フィルタ係数列を用いて、入力信号をフィルタ処理して出力信号を生成する適応等化器において、
    　前記可変更新ステップサイズは、
    　前記適応等化器の前回までの動作により得られた適応フィルタ係数列を用いて得られる第１の残差信号と、
    　前記適応等化器の前回までの動作により得られた適応フィルタ係数列を任意の先行更新ステップサイズを用いて係数更新を行った先行更新適応フィルタ係数列を用いて得られる第２の残差信号との、
    　大きさの比あるいは大きさの差に比例して定められることを特徴とする適応等化器。
  2. 　前記第２の残差信号は、前回までの動作により得られた適応フィルタ係数列をそれぞれ異なる複数の任意の先行更新ステップサイズを用いて係数更新を行った複数の先行更新適応フィルタ係数列を用いて得られる複数の残差信号であり、
    　前記可変更新ステップサイズは、前記第１の残差信号および前記複数の第２の残差信号から選択された少なくとも２つの残差信号の大きさの比あるいは大きさの差に比例して定められることを特徴とする請求項１記載の適応等化器。
  3. 　前記可変更新ステップサイズの決定において、前記先行更新ステップサイズを更なる情報として用いることを特徴とする請求項１記載の適応等化器。
  4. 　前記入力信号は、学習同定対象である未知システムに入力される信号であり、
    　前記可変更新ステップサイズの決定において、当該入力信号を更なる情報として用いることを特徴とする請求項１記載の適応等化器。
  5. 　前記可変更新ステップサイズは、前記第１の残差信号および／または前記第２の残差信号および前記先行更新ステップサイズにより決定される所定の範囲内のいずれかの値に定められることを特徴とする請求項１記載の適応等化器。
  6. 　所定の信号ブロック長単位で前記係数更新を実行するブロック適応アルゴリズムを用い、前記所定の信号ブロック長単位で前記第１の残差信号および／または前記第２の残差信号それぞれの分散、または平均パワーを求め、
    　前記可変更新ステップサイズの決定において、前記分散または平均パワーを更なる情報として用いることを特徴とする請求項１記載の適応等化器。
  7. 　前記先行更新ステップサイズは、前回までの動作により得られた可変更新ステップサイズであることを特徴とする請求項１記載の適応等化器。
  8. 　前記可変更新ステップサイズは、周波数変換された前記第１の残差信号および／または前記第２の残差信号および前記先行更新ステップサイズの周波数要素毎に定められることを特徴とする請求項３記載の適応等化器。
  9. 　前回までの動作により得られた適応フィルタ係数列を用いて前記入力信号をフィルタ処理して第１の推定応答信号を生成し、前記入力信号に対する前記未知システムの応答信号に外乱が加えられた観測応答信号から、前記生成した第１の推定応答信号を減算して前記第１の残差信号を生成する減算フィルタと、
    　前記減算フィルタで生成された第１の残差信号および前記任意の先行更新ステップサイズを用いて、前記適応等化器の前回までの動作により得られた適応フィルタ係数列の係数更新を行って先行更新フィルタ係数列を算出し、算出した先行更新フィルタ係数列を用いて前記入力信号をフィルタ処理して第２の推定応答信号を生成し、前記観測応答信号から前記第２の推定応答信号を減算して前記第２の残差信号を生成する更新フィルタと、
    　少なくとも前記減算フィルタが生成した第１の残差信号、前記更新フィルタが生成した第２の残差信号および前記先行更新ステップサイズとから前記可変更新ステップサイズを定めるステップサイズ制御部とを備えたことを特徴とする請求項１記載の適応等化器。
  10. 　前記更新フィルタは、複数の前記任意の先行更新ステップサイズを用いて算出した複数の先行更新フィルタ係数列を用いて、前記入力信号をフィルタ処理して複数の前記第２の推定応答信号を生成し、前記観測応答信号から前記複数の第２の推定応答信号を減算して複数の第２の残差信号を生成し、
    　前記ステップサイズ制御部は、少なくとも前記第１の残差信号および前記複数の第２の残差信号から選択された少なくとも２つの残差信号と、前記先行更新ステップサイズとから前記可変更新ステップサイズを定めることを特徴とする請求項９記載の適応等化器。
  11. 　前記可変更新ステップサイズを用いて前記適応フィルタ係数列の係数更新を行う係数更新フィルタを備えたことを特徴とする請求項９記載の適応等化器。
  12. 　前回までの動作により得られた適応フィルタ係数列を用いて前記入力信号をフィルタ処理して第１の推定応答信号を生成し、前記入力信号に対する前記未知システムの応答信号に外乱が加えられた観測応答信号から、前記生成した第１の推定応答信号を減算して前記第１の残差信号を生成する第１の減算フィルタと、
    　前回までの動作により得られた先行更新フィルタ係数列を用いて前記入力信号をフィルタ処理して第２の推定応答信号を生成し、前記観測応答信号から、前記生成した第２の推定応答信号を減算して前記第２の残差信号を生成する第２の減算フィルタと、
    　少なくとも前記第１の残差信号、前記第２の残差信号および前記先行更新ステップサイズとから前記可変更新ステップサイズを定めるステップサイズ制御部と、
    　前回までの動作により得られた係数更新量と前記ステップサイズ制御部が定めた可変更新ステップサイズを元に、前記適応フィルタ係数列を更新し、前記入力信号を更新した適応フィルタ係数列によりフィルタ処理して出力推定応答信号を生成し、生成した出力推定応答信号を前記観測応答信号から減算して出力残差信号を求める係数更新フィルタと、
    　前記入力信号および前記係数更新フィルタが求めた出力残差信号から前記係数更新量を算出する係数更新量算出部と、
    　前記係数更新フィルタが更新した適応フィルタ係数列を元に、前記係数更新量算出部が算出した係数更新量、および前記先行更新ステップサイズとから前記先行更新フィルタ係数列を得る先行係数更新部とを備えたことを特徴とする請求項１記載の適応等化器。
  13. 　時間変化する前記入力信号、前記第１の残差信号および前記第２の残差信号を周波数変換して周波数要素を得る時間周波数変換部を備え、
    　前記ステップサイズ制御部は、前記時間周波数変換部において周波数変換された少なくとも前記第１の残差信号および／または前記第２の残差信号および前記先行更新ステップサイズの周波数要素を元に、周波数要素毎に可変更新ステップサイズを定めることを特徴とする請求項９記載の適応等化器。
  14. 　時間変化する前記入力信号、前記第１の残差信号および前記第２の残差信号を周波数変換して周波数要素を得る時間周波数変換部を備え、
    　前記ステップサイズ制御部は、前記時間周波数変換部において周波数変換された少なくとも前記第１の残差信号および／または前記第２の残差信号および前記先行更新ステップサイズの周波数要素を元に、周波数要素毎に可変更新ステップサイズを定めることを特徴とする請求項１２記載の適応等化器。
  15. 　可変更新ステップサイズを用いて係数更新処理を行った適応フィルタ係数列を用いて、入力信号をフィルタ処理して出力信号を生成する適応等化器において、
    　前記入力信号は学習同定対象である未知システムに入力される信号であり、当該入力信号と、当該入力信号に対する前記未知システムの応答信号に外乱が加えられた観測応答信号とをサブバンドに分解するサブバンド分解部と、
    　前記適応等化器の前回までの動作により得られた適応フィルタ係数列を用いて得られる第１の残差信号と、
    　前記適応等化器の前回までの動作により得られた適応フィルタ係数列を任意の先行更新ステップサイズを用いて係数更新を行った先行更新適応フィルタ係数列を用いて得られる第２の残差信号との、
    大きさの比あるいは大きさの差に比例して前記可変更新ステップサイズを定め、
    定めた可変更新ステップサイズを元に前記適応フィルタ係数列を更新し、更新された適応フィルタ係数列を用いて前記サブバンド分解部により分解された入力信号をフィルタ処理して出力推定信号を生成し、生成した出力推定信号を前記観測応答信号から減算して出力残差信号を求める適応等化部と、
    　前記適応等化部がサブバンド毎に求めた前記出力残差信号をサブバンド合成するサブバンド合成部とを備えたことを特徴とする適応等化器。
  16. 　前記入力信号および前記観測応答信号を元に、前記入力信号が入力される学習同定対象である未知システムの伝達関数を同定し、前記未知システムの応答信号を推定した出力推定応答信号を出力する請求項１記載の適応等化器と、
    　前記観測応答信号から前記適応等化器が出力する出力推定応答信号を減算し、送信信号を出力する減算器とを備えたことを特徴とする音響エコーキャンセラ装置。
  17. 　前記入力信号および前記観測応答信号を元に、前記入力信号が入力される学習同定対象である未知システムの伝達関数を同定し、前記未知システムの応答信号を推定した出力推定応答信号を出力する請求項１５記載の適応等化器と、
    　前記観測応答信号から前記適応等化器が出力する出力推定応答信号を減算し、送信信号を出力する減算器とを備えたことを特徴とする音響エコーキャンセラ装置。
  18. 　騒音を集音した参照信号に対してフィルタ処理および位相反転処理を行った前記入力信号および前記観測応答信号を元に、前記入力信号が入力される学習同定対象である未知システムの伝達関数を同定する請求項１記載の適応等化器と、
    　前記適応等化器が同定した前記未知システムの伝達関数を示すフィルタ係数列を用いて前記参照信号をフィルタ処理し、制御音信号を生成する制御音フィルタと、
    　前記制御音フィルタが生成した制御音信号を出力するスピーカとを備え、
    　前記騒音を、前記スピーカから出力された前記制御音信号で相殺することを特徴とする能動騒音制御装置。
  19. 　騒音を集音した参照信号に対してフィルタ処理および位相反転処理を行った前記入力信号および前記観測応答信号を元に、前記入力信号が入力される学習同定対象である未知システムの伝達関数を同定する請求項１５記載の適応等化器と、
    　前記適応等化器が同定した前記未知システムの伝達関数を示すフィルタ係数列を用いて前記参照信号をフィルタ処理し、制御音信号を生成する制御音フィルタと、
    　前記制御音フィルタが生成した制御音信号を出力するスピーカとを備え、
    　前記騒音を、前記スピーカから出力された前記制御音信号で相殺することを特徴とする能動騒音制御装置。
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