(57)【要約】【課題】収束特性を向上させ、かつ、構成を簡素化したシステムを実現する。【解決手段】係数値の初期値を格納する初期値メモリ１を設け、動作開始時には、初期値メモリ1から係数値の初期値を適応逆フィルタ3の係数に転送し、適応時には、未知伝達関数2と適応逆フィルタ3とを直列接続する切替回路を設け、帯域フィルタ4の出力と適応逆フィルタ3の出力とは減算器5で減算され、誤差信号として係数更新演算回路6に入力される。係数更新演算回路6は、この誤差信号と未知伝達関数2の出力信号とに基づき、適応逆フィルタ3の係数値を更新するための係数更新値を演算し、非適応時には、未知伝達関数2と適応逆フィルタ3とを逆接続し、帯域フィルタ4の出力と未知伝達関数2の出力とは減算器5で減算され、誤差信号がある値以上になった時、再度切替回路を適応時として動作する。【選択図】図１
2010226519.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
与えられる係数更新値に基づき係数値を求め、当該係数値によってそのフィルタ特性が可変に構成された適応逆フィルタと、
未知伝達関数と前記適応逆フィルタの接続を、適応時には前記未知伝達関数の後に前記適応逆フィルタを直列に接続し、非適応時には前記適応逆フィルタの後に前記未知伝達関数を直列に接続する切替回路と、
前記適応逆フィルタの係数の初期値を格納する初期値メモリと、
前記切替回路を介して構成される前記未知伝達関数と前記適応逆フィルタの直列接続回路に対して並列に接続され、前記直列接続回路を通した出力信号と、自身を通した信号とが等しくなるようなフィルタ特性を有する帯域フィルタと、
適応時に前記帯域フィルタの出力信号から前記適応逆フィルタの出力信号を差し引き、非適応時に前記帯域フィルタの出力信号から前記未知伝達関数の出力信号を差し引く減算器と、
適応時に前記未知伝達関数の出力信号および前記減算器の出力信号から、前記適応逆フィルタの係数更新値を演算するための係数更新演算回路と、
前記減算器の出力信号である誤差信号がある値以下になったときに係数更新値を停止する指令信号を出力する誤差検出回路とを備え、
動作開始時には、前記初期値メモリから初期値を前記適応逆フィルタの係数値に転送し、適応時には、前記係数更新演算回路から得られた係数更新値を前記適応逆フィルタに転送し、前記誤差検出回路からの指令信号により、前記切替回路のスイッチを作動し、前記未知伝達関数と前記適応逆フィルタの接続を前記非適応時の接続にするとともに前記係数更新回路の動作を停止するように構成したことを特徴とする逆フィルタシステム。
【請求項２】
請求項1に記載の逆フィルタシステムにおいて、
適応時に誤差検出回路からの指令信号により、適応逆フィルタ係数値を一時保管する収束値メモリとを備え、以後、前記収束値メモリを初期値メモリに転送するように構成したことを特徴とする逆フィルタシステム。
【請求項３】
請求項1または2に記載の逆フィルタシステムにおいて、前記適応逆フィルタの係数の初期値は、前記帯域フィルタのインパルス応答サンプルであることを特徴とする逆フィルタシステム。
【請求項４】
請求項1または2または3に記載の逆フィルタシステムにおいて、
前記非適応時における前記誤差信号がある値以上になったときに、前記適応時の動作構成になるように前記切替回路を構成したことを特徴とする逆フィルタシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、初期値を適応逆フィルタの係数に与えることによって未知の伝達関数の逆特性を高速でかつ安定に求め、適応逆フィルタの係数値収束後、その係数値を固定とする逆フィルタシステムであり、特に、頭外音像定位受聴において、受聴者の外耳道伝達特性の逆特性を適応的に求め、その逆特性を固定することによって、頭部伝達関数と等価な伝達関数を作成し、個人差やイヤホン特性差の是正を有効に行うものである。
【背景技術】
【０００２】
従来の適応信号処理システムとして、例えば、特許文献１、適応信号処理システムに記載されているものがあった。
図3は、従来例のブロック図である。
図4は、従来例の動作を計算機シミュレーションによって、演算した時の全演算処理時間に対する各演算処理に要する占有率を示す演算占有率図である。
【０００３】
図3の構成は、前記特許出願の適応逆フィルタシステムの一例である。この詳しい説明は、T.Horiuchi et.al.:“Adaptive Estimation of Transfer Functions for Sound Localization Using Stereo Earphone-Microphone Combination”, IEICE, Vol.E85-A, No.8, pp.1841-1850, August, 2002で述べている。
【０００４】
図3においては、初期値メモリ11、前処理フィルタ12、未知伝達関数13、適応逆フィルタ14、帯域フィルタ15、減算器16、係数更新演算回路17とからなる。
【０００５】
初期値メモリ11は、係数値として特定の初期値を格納するためのメモリで、複数人の受聴者の未知伝達関数13のインパルス応答｛c｝をベクトルで表現した重心ベクトルの逆インパルス応答サンプル、または最も重心点に近い未知伝達関数13の逆インパルス応答サンプル｛h(n)｝を初期値として持っている。前処理フィルタ12は、初期値メモリ11からの係数値｛h(1)｝、または適応逆フィルタ14からの係数値｛h(n)｝でフィルタ特性を可変できるフィルタであり、適応逆フィルタ14と等しい特性を持っている。この前処理フィルタ12は、入力信号x(n)を入力し、その出力s(n)を未知伝達関数13と帯域フィルタ15とに出力するよう構成されている。
【０００６】
適応逆フィルタ14は、未知伝達関数13の逆特性を構成し、かつ、未知伝達関数13の出力信号z(n)を入力として、係数更新演算回路17からの係数更新値Δh(n)でその特性を逐次可変できるフィルタである。帯域フィルタ15は、未知伝達関数13と適応逆フィルタ14とが直列接続された回路に並列接続され、未知伝達関数13の逆特性を得るのに必要な遅延と帯域制限を施したフィルタであり、前処理フィルタ12の出力信号s(n)を入力し、その出力d(n)を減算器16に与えるよう接続されている。減算器16は、帯域フィルタ15の出力d(n)から適応逆フィルタ14の出力y(n)を減算して誤差信号e(n)を出力する減算器である。係数更新演算回路17は、未知伝達関数13の出力信号z(n)および減算器6の出力信号e(n)から適応逆フィルタ14の係数更新値Δh(n)を演算するための回路である。
【０００７】
先ず、動作開始時では、前処理フィルタ12と適応逆フィルタ14の係数値として、初期値メモリ11の係数値｛h(1)｝がコピーされる。次に、入力信号x(n)が前処理フィルタ12に入力されると、前もって初期値メモリ11から転送された係数と入力信号x(n)との畳み込み演算結果s(n)が出力される。前処理フィルタ12の出力信号s(n)は未知伝達関数13に入力され、この未知伝達関数13の出力信号z(n)が出力される。未知伝達関数13の出力信号z(n)は、適応逆フィルタ14に入力され、その出力信号y(n)が出力される。
一方、前処理フィルタ12の出力信号s(n)は帯域フィルタ15に入力され、その出力信号d(n)が出力される。そして、減算器16は、帯域フィルタ15の出力信号d(n)から適応逆フィルタ14の出力信号y(n)を減算する。その出力を誤差信号e(n)とし、未知伝達関数13の出力信号z(n)と誤差信号e(n)を入力とする係数更新演算回路17にて係数更新が行われる。
【０００８】
以上の説明を数式で表す。前処理フィルタ12はMタップのFIRフィルタで構成されているので、その出力信号s(n)を得るために、入力信号xM(n)と前処理フィルタ12のインパルス応答サンプルh’M (n)の畳込み演算を行う。
xM(n) :[x(n),x(n-1),…,x(n-M+1)]T      (1)
h’M (n)：[h’(n),h’(n-1),…,h’(n-M+1)]T  (2)
s(n)= {h’M}TxM(n)                      (3)
となる。
【０００９】
同様に、未知伝達関数13はNタップのFIRフィルタで構成されているので、その出力信号z(n)を得るために、入力信号sN(n)と未知伝達関数13のインパルス応答サンプルcN (n)の畳込み演算を行う。
sN(n) :[s(n),s(n-1),…,s(n-N+1)]T     (4)
z(n)= {cN (n)}TsN(n)                   (5)
となる。
【００１０】
同様に、適応逆フィルタ14はMタップのFIRフィルタで構成されているので、その出力信号y(n)を得るために、入力信号zM(n)と適応逆フィルタ14のインパルス応答サンプルhM (n)の畳込み演算を行う。
zM(n)=[z(n),z(n-1),…,z(n-M+1)]T           (6)
y(n)= {hM}TzM(n)                       (7)
となる。減算器16により、帯域フィルタ15の出力信号d(n)から適応逆フィルタ14の出力信号y(n)を差引き、
e(n)=d(n)-y(n)
が得られ、これが誤差信号e(n)となる。
ここで、LMSアルゴリズムでは周知のように
ΔhM(n)=μzM (n)e(n)                 (8)
で与えられる。
【００１１】
このように、逆フィルタといっても、帯域フィルタ15の伝達関数を未知伝達関数13で割った伝達関数を同定する問題に置き換えた形になっているので、係数更新演算回路17には通常の逐次アルゴリズムであるLMS以外のNLMS、アフィン射影(AP)、再帰(RLS)が適用できることは明らかである。ここで、アフィン射影アルゴリズムでは係数更新演算回路17は以下のようにして行われる。
ΔhM(n)=[ZM,r(n)T]+er(n)                  (9)
hM(n+1)=hM(n)+μΔhM(n)                 (10)
ここで、
[ZM,r(n)T]+= ZM,r(n)[ ZM,r(n)T ZM,r(n)]-1       (11)

【数１】
2010226519.tif 000003
(12)
er(n)=dr(n)-ZM,r(n)ThM(n)                        (13)
dr(n)=[d(n),d(n-1),・・・,d(n-r+1)]T                  (14)
ここで、rは次数を表しており、通常、アフィン射影アルゴリズムは、音声、楽音などの有色信号に対して、収束時間を短くするためのものであって、2次の関数で十分であるとして知られている。このようにして、逐次的にhM(n)を求めることができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１２】
【特許文献１】特開２００２−９５０９７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
しかしながら、上記のような従来例では以下のような問題点を有していた。
藤田徳明、吉田正尭、穗刈治英、島田正治、冨士野新一、"外耳道伝達関数補償のためのDSP適応逆フィルタの検討,"電子情報通信学会技術研究報告,EA2007-70,pp.37-42(2007)の中に、実時間処理を狙い、まず、計算機シミュレーションで具体的な演算処理時間の占有率が記載されており、図4に計算機シミュレーションによる演算処理に要した占有時間の割合を示す。FIRフィルタは畳込みの積和演算であり、演算処理に時間がかかり、前処理フィルタ12、適応逆フィルタ14、帯域フィルタ15の演算処理は、それぞれ、29.1%、13.0%、14.1%である。DSPを用いて実時間の演算処理を実現するには、かなりの困難が予想される。すなわち、もし、前処理フィルタがなくなると演算処理の負荷が約3割程度減少し、その他に必要な処理が可能となり、演算処理時間も短くさせることができる。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明は、前述の課題を解決するため次の構成を採用する。
〈構成1>
【００１５】
適応時には未知伝達関数と直列に接続され、未知伝達関数の逆特性を構成し、かつ、与えられる係数更新値に基づき係数値を求め、係数値によってそのフィルタ特性が可変に構成された適応逆フィルタと、未知伝達関数と適応逆フィルタの直列接続回路に対して並列に接続され、直列接続回路を通した出力信号と、自身を通した信号とが等しくなるようなフィルタ特性を有する帯域フィルタと、係数値として特定の初期値を格納する初期値メモリと、帯域フィルタの出力信号から適応逆フィルタの出力信号を差し引く減算器と、未知伝達関数の出力信号および減算器の出力信号から、適応逆フィルタの係数更新値を演算するための係数更新演算回路とを備え、動作開始時には、初期値メモリから係数値の初期値を適応逆フィルタに転送し、減算器の出力信号(誤差信号)がある値以下になったら、適応逆フィルタの係数値を固定させ、これを非適応時とし、非適応時には、適応逆フィルタ、未知伝達関数と接続されるようにした切替回路を構成したことを特徴とする逆フィルタシステム。
〈構成2〉
【００１６】
構成1に記載の逆フィルタシステムにおいて、適応時は、係数更新演算回路から得られた更新係数値を収束値メモリに転送し、前記収束値メモリを初期値メモリに転送するように構成したことを特徴とする逆フィルタシステム。
〈構成3>
【００１７】
構成1または2に記載の逆フィルタシステムにおいて、初期値は、帯域フィルタのインパルス応答サンプルであることを特徴とする逆フィルタシステム。
〈構成4〉
【００１８】
構成1または2または3に記載の逆フィルタシステムにおいて、非適応時における減算器の出力信号の誤差信号がある値以上になったときに、適応時の動作構成になるように切替回路を構成したことを特徴とする逆フィルタシステム。
【発明の効果】
【００１９】
本発明は、適応時には未知伝達関数と適応逆フィルタを直列に接続して適応逆フィルタ係数値を求める学習動作を行った後、非適応時には、学習済みの適応逆フィルタの係数値を固定させ、未知伝達関数と適応逆フィルタを逆接続して未知伝達関数を適応逆フィルタによって補正するので、従来例のように前処理フィルタを必要とせず、簡素化した構成でありながら収束特性を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明の逆フィルタシステムの適応時を示すブロック図である。
【図２】本発明の逆フィルタシステムの非適応時を示すブロック図である。
【図３】従来例の適応逆フィルタシステムを示すブロック図である。
【図４】従来例の各ブロックの演算に要する演算占有率図である。
【図５】頭外音像定位を実現する原理説明図である。
【図６】頭外音像定位装置における片耳側だけの機能ブロック図である.
【図７】外耳道伝達関数(ECTF)の特性説明図である。
【図８】従来例と本具体例の収束特性を比較して示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下、本発明の実施の形態について説明する。
【００２２】
以下、具体例を用いて、本発明の実施の形態を詳細に説明する。
【００２３】
《具体例》
<構成〉
図1は、本発明の逆フィルタシステムの具体例を示すブロック図である。図示のシステムは、初期値メモリ1、未知伝達関数2、適応逆フィルタ3、帯域フィルタ4、減算器5、係数更新演算回路6、誤差検出回路7、収束値メモリ8とからなる。
【００２４】
初期値メモリ1は、係数値として特定の初期値を格納するためのメモリで、本具体例では、帯域フィルタ4のインパルス応答サンプルを初期値として持っている。これにより、未知伝達関数2の振幅特性が平坦の状態（スルーの特性）から開始する。
【００２５】
適応逆フィルタ3は、未知伝達関数2の逆特性を構成し、かつ、未知伝達関数2の出力信号z(n)を入力として、係数更新演算回路6からの係数更新値△h(n)でその特性を逐次可変できるフィルタである。帯域フィルタ4は、未知伝達関数2と適応逆フィルタ3とが直列接続された回路に並列接続され、未知伝達関数2の逆特性を得るのに必要な遅延と帯域制限を施したフィルタであり、入力信号x(n)を入力し、その出力d(n)を減算器5に与えるよう接続されている。減算器5は、帯域フィルタ15の出力d(n)から適応逆フィルタ14の出力y(n)を減算して誤差信号e(n)を出力する減算器である。係数更新演算回路6は、未知伝達関数2の出力信号z(n)および減算器5の出力信号e(n)から適応逆フィルタ3の係数更新値△h(n)を演算するための回路である。誤差検出回路7は、誤差信号e(n)がある値以下になったときに係数更新値を停止する指令信号を出力する回路である。収束値メモリ8は、適応時に誤差検出回路7からの指令信号により、収束後の適応逆フィルタ係数値を一時保管するメモリである。以後、収束値メモリ8を初期値メモリ1に転送するように構成し、動作開始時に適応逆フィルタ3のインパルス応答係数に収束値メモリ8の係数値を転送することで収束特性をさらに向上させる。
【００２６】
動作開始時は、適応逆フィルタ3のインパルス応答係数に初期値メモリ1の係数値を転送し、図1の切替回路のスイッチS1 S2 S3 S4 S5をa側に倒す。従って、この構成は、入力信号x(n)から未知伝達関数2を介して、適応逆フィルタ3の出力信号y(n)が減算器5の入力信号に、一方、並列に入力信号x(n)から帯域フィルタ4の出力信号d(n)が減算器5の入力信号となり、減算器5の出力信号が誤差信号e(n)となっている。他方、未知伝達関数の出力信号s(n)が切替回路によって、s(n)が適応逆フィルタ3の入力信号z(n)となり、この入力信号z(n)と誤差信号e(n)とを入力とする係数更新演算回路6によって、係数更新値△hM(n)が出力される。この出力信号△hM(n)が適応逆フィルタの係数値に入力され、係数更新がなされる。
【００２７】
また、図２において、非適応時の切替回路のスイッチS1 S2 S3 S4 S5はb側に倒れている。すなわち、入力信号x(n)は適応逆フィルタ3、未知伝達関数2と接続され、減算器5の入力へ接続され、一方、入力信号x(n)は帯域フィルタ4を介して、やはり減算器5の入力へ接続されているから、減算器5の出力信号は誤差信号e(n)であり、誤差信号e(n)を常時、監視していることにより、ある値以上になれば、再度切替回路のスイッチS1 S2 S3 S4 S5をa側に倒し、適応動作を開始すれば、再度、適応的に動作が可能となる。これらの動作は現実には、DSPを用いて行なわれるので、ソフトウエアにより簡単に実現できる。
【００２８】
〈効果>
上記具体例の効果を明らかにするために、次に具体的に頭外音像定位に適用した場合を説明する。先ず、頭外音像定位の説明を行う。
図5は、頭外音像定位を実現する原理説明図である.
図5中、(a)はスピーカによる受聴、(b)は両耳イヤホンによる受聴を表している。図において、100は音源信号、101はスピーカ、102は受聴者、103はディジタルフィルタ、104はイヤホン、105は受聴者の外耳道内に設置されたマイクである。尚、SSTFLやSSTFR等の、添え字L、Rは、左側、右側を示している。
【００２９】
頭外音像定位の原理を図5に沿って以下説明する。空間にある音源(図5(a)ではスピーカ101)から鼓膜までの音刺激と同じ刺激を、イヤホン104から鼓膜に与えることにより、音源が外にあるように知覚することができる。しかしながら、音波による鼓膜上の振動刺激信号を生体から電気信号で捉えることは極めて危険であるので、図5(a)中の、音源信号lOOから鼓膜までの電気信号の伝達関数を厳密に測定することはできない。
【００３０】
そこで、超小型のマイクlO5を両耳の外耳道に装着し、スピーカlOlから放射される音源信号100からマイク105の出力までの伝達関数、即ち、左右両耳における空間音響伝達関数(SSTF: Spacial Sound Transfer Function)を測定する。
【００３１】
ここで、文献:イエンス・ブラウエルト、森本政之、後藤敏幸"空間音響"鹿島出版のp.20〜p.28の2.4節の外耳道内の音波伝搬にも記述されているように、外耳道内の音波は1次元モデルで表されるので、マイク105の設置位置を固定していれば、鼓膜上での振動による電気信号は図5において左右等価になることは自明である。従って、外耳道に超小型のマイク105を固定して、伝達関数、即ち、時間領域でのインパルス応答を測定してもその結果は同等となる。
【００３２】
しかしながら、上記文献でも指摘されているように、スピーカ101は周波数特性を有しているので、スピーカ101の入力からマイク105の出力までの電気信号の真の伝達関数は、スピーカ101の伝達関数をLSTF(Loud-Speaker Transfer Function)とすれば、SSTF/LSTFである。ちょうど、この値は頭部伝達関数HRTF(Head Related Transfer Function)とほぼ等価となる。尚、LSTFはスピーカ101の周波数特性を補正するためのスピーカ伝達関数である。頭部伝達関数HRTFは自由空間においてスピーカ101から音を再生したときの音源から受聴者の鼓膜位置までの特性変化であり、HRTFを直接イヤホン104で再現すればイヤホン104でスピーカ101と同等の音を再現できる。
【００３３】
HRTFは、上記文献で定義されているように、頭部が存在する時の伝達関数と存在しない時の伝達関数の比であり、更に頭部が存在しない時の関数は空間伝搬の関数とLSTFの積であって、空間伝搬は遅延量だけであるので、HRTF≒SSTF/LSTFとなる。
【００３４】
一方、図5(b)において、両耳イヤホン(またはステレオヘッドホン)lO4を用いて、これと等価な伝達関数を作成するには、両耳イヤホン104の入力から外耳道に装着されたマイク105の出力までの伝達関数、即ち、外耳道伝達関数(ECTF: Ear Canal Transfer Function)を測定し、このECTFと、ディジタルフィルタ103の伝達関数との積の伝達関数が伝達関数SSTF/LSTFと合致すれば、外耳道に設置したマイク105の場所にスピーカ受聴と同じ受聴信号を再生できる。すなわち、SSTF/LSTFを両耳イヤホン104の目標周波数特性とすれば頭外音像定位受聴を実現できる。
【００３５】
以上説明したように、ディジタルフィルタ103の伝達関数は計算機によって求めることができる。即ち、この伝達関数(頭外音像定位伝達関数)をSLTF (Sound-image Localization Transfer Function)とすると、
SLTF={SSTF/(ECTF・LSTF)}≒HRTF/ECTF
となり、この式の右辺の各項は全て測定によって求められ、後は数学的な演算を実施すればSLTFを求めることができる。
【００３６】
しかしながら、上記のSLTFを求めることができたとしても、伝達関数ECTFとHRTFは、受聴者の外耳道の大きさ、耳の大きさ、更に顔の大きさによって、それぞれ異なる。即ち、個人の顔形状に合致した伝達関数でないと、頭の外に正確な音像が定位せず、最悪の場合には音像の前後判定ができなくなり、頭外定位しなくなることもある。
【００３７】
このため、伝達関数の個人差によって頭外定位しないのでは不特定多数の受聴者に対して汎用的に利用されないので、前もって測定した数種の伝達関数を選択させるようなハード的な解決手法、または個人毎に伝達関数を測定できるシステムが必要となる。しかし、前述したハード的な解決手法ではハード量の増加を生み、また個人毎に伝達関数を測定するシステムを用いる手法では、このような測定システムが非常に高価である。
【００３８】
ところで、伝達関数ECTFとSSTFについての個人性に関する検討については既になされている。例えば、S.Yano,H.Hokari,and S.Shimada; "A Study on Personal difference in the Transfer  Functions of Sound Localization", AES the lO6th  Convention, NO.4922, May8-11 (1999)によれば、伝達関数ECTFの方が伝達関数SSTFより個人性が大きいと結論されている。
【００３９】
そこで、適応信号処理技術を導入することによって、個人毎のECTFの伝達関数を測定することなく、楽音や音声を聞きながら、自分に合致したECTFの伝達関数を求める方法が、既に、特願平10-261292号明細書“イヤホンおよび頭外音像定位装置”で出願されている。
【００４０】
図6は、頭外音像定位装置における片耳側だけの機能ブロック図である。図示のシステムは、図5(b)の機能を実現するための片耳側だけのブロックを示しており、ECTFの逆伝達関数だけを適応等化しようとするものである。
適応等化は未知の伝達関数のインパルス応答長が長いと、その伝達関数を同定する時間（収束時間）がかかることは周知の事実である。従って、短いインパルス応答長を適応対象とすることが望ましい。上記のHRTFは時間長が約30msec以上であり、それに比べてECTFのインパルス応答長は約5msec程度で、ECTFの逆インパルス応答長を推定しても高々その２倍で十分であるから、ECTFを適応対象とした方が望ましい。
このように、予め判っている方向のHRTFの伝達関数、またはSSTF/LSTFの伝達関数をメモリに記憶させておき、個人毎に顕著な違いがある1/ECTFをまず適応等化させた方が、実用上好ましいことが判る。
【００４１】
図6のシステムは、ディジタルフィルタ201、適応フィルタ202、イヤホン(スピーカ)203、マイク204、帯域フィルタ205、減算器206からなる
ディジタルフィルタ201は、予め計算したSSTF/LSTFの伝達関数のインパルス応答を格納しているディジタルフィルタである。適応フィルタ202は、未知の伝達関数であるECTFと直列に接続されているディジタルフィルタである。帯域フィルタ205は、ディジタルフィルタ201の出力に対して、所定の周波数帯域を通過させる帯域フィルタである。
【００４２】
この帯域フィルタ205が設けられている理由は以下の通りである。即ち、適応フィルタ202とECTFとは直列に接続され、この出力信号がインパルスであるならば、適応フィルタ202の伝達関数はECTFの逆伝達関数(=1/ECTF)となる。しかしながら、ECTFはイヤホン203とマイク105とを含んでおり、帯域外では減衰を生じている。このため、ECTFの逆関数である適応フィルタ202の伝達関数は帯域外で大きな利得を持つことになる。即ち、帯域外では利得が無限大となってしまう。
【００４３】
そこで、適応フィルタ202とECTFの各インパルス応答の畳み込み演算結果を、帯域フィルタ205のインパルス応答とすれば、適応フィルタ202のタップ係数値、あるいはインパルス応答値を安定に求めることができる。つまり、帯域フィルタ205の帯域を、適応フィルタ202の帯域よりも狭い帯域を通過させるようにすれば、減算器206によって、適応フィルタ202からの伝達関数の帯域外の部分は相殺され、安定した解を求めることができる。
【００４４】
更に、このECTFの代表的な特性の一部を明らかにするために、ECTFの時問領域のインパルス応答特性と、周波数振幅特性を示す。
図7は、ECTFの時間領域のインパルス応答特性と、周波数振幅特性を示す説明図である。
これらの特性によれば、インパルス応答長は、44.1kHzサンプリングで128サンプルであるから、安全係数として、その倍数を採ると、ほぼ5msec以内であり、この特性は主に受聴者の外耳特性(外耳道の容積)とイヤホン種類（動電型と電磁型、オープンエア型とクローズ型、耳へ挿入する「イントラコンカ型」、耳に載せる「スープラコンカ型」、耳を覆う「サーカムオーラル型」など）に依存する電気音響特性によるものである。
従って、このECTFが図1に示した本発明の未知伝達関数2に対応する。
【００４５】
以上述べた頭外音像定位技術に本具体例を適用したときの効果を以下に述べる。
本具体例と従来例との性能の良否を明らかにするためには、収束特性を示すことが大切である。そこで推定誤差ε(n)を下記に定義することにする。
【数２】
2010226519.tif 000004
(15)
但し、式(15)のB(f)、C(f)、H(f,n)は、それぞれ帯域フィルタ4、未知伝達関数2および適応逆フィルタ3の周波数特性である。また、推定誤差ε(n)は収束時の各時刻での推定誤差を示すことになり、適応逆フィルタ3の伝達関数(1/ECTF)と未知伝達関数(ECTF)の積が目標伝達関数である帯域フィルタ4に近づくことを示している。
【００４６】
図８は、推定誤差ε(n)の収束特性図である。図中、(a)は図3に示した従来例、(b)が図1に示した本具体例の収束特性を示している。また、有色信号(ピンク雑音信号）を入力したときの係数更新演算にアフィン射影(AP)アルゴリズムを適用した推定誤差を表している。
横軸は時刻を示したもので、サンプリング周波数は44.1kHzである。各図、左から21845サンプル(約0.5秒)、43690サンプル(約1.0秒)、65535サンプル(約1.5秒)で、上側は収束特性、下側は各サンプル時刻（経過時刻）での周波数振幅特性図である。
【００４７】
図示のように、収束時刻約0.5秒で従来例では-15dBであり、本発明では-20dBである。
従来例(a)が本発明例(b)と比べて、明らかに収束特性が悪いことが判る。尚、入力信号において緩和係数μ=0.5の場合を示した。
なお、本発明例においては、初期値として適応逆フィルタ3の係数値に、帯域フィルタ4のインパルス応答を設定している。
【００４８】
本発明例では、従来例の構成と本質的に異なる構成となっている。即ち、前処理フィルタがないことである。従来の構成法では、入力信号x(n)が前処理フィルタを介して、未知伝達関数、適応逆フィルタと接続され、未知伝達関数と適応逆フィルタとが帯域フィルタと同等な特性なるように係数更新に用いて、まず、適応逆フィルタ係数値を求め、この係数値を前処理フィルタの係数値に転送しているため、収束特性に悪化をもたらしている。
このことは図８の計算機シミュレーションから明白である。本発明例の構成法では適応時に適応逆フィルタ係数値を求め、非適応時には係数更新済み適応逆フィルタ、未知伝達関数と接続されるので、前処理フィルタを必要とせず、通常の未知伝達関数を同定する演算結果と大略同じとなることが判る。
【００４９】
本発明の構成例においては、適応時に適応逆フィルタ3の係数値を求め、減算器5の出力信号e(n)がある値以下になった時に、非適応時とし、切替回路により、適応逆フィルタ3の係数値を固定し、その出力信号y(n)が未知伝達関数2(ECTF)の入力信号u(n)の接続となるので、適応逆フィルタ3の伝達関数(SLTF={SSTF/(ECTF・LSTF)})との積の伝達関数(SLTF・ECTF=SSTF/LSTF)が目標伝達関数(SSTF/LSTF)と合致し、外耳道に設置したマイクの場所にスピーカ受聴と同じ受聴信号を再生でき、受聴者には、外耳道伝達関数ECTFを補償した構成となる。
【符号の説明】
【００５０】
１：初期値メモリ
２：未知伝達関数
３：適応逆フィルタ
４：帯域フィルタ
５：減算器
６：係数更新演算回路
７：誤差検出回路
８：収束値メモリ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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