(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力信号の大きさとモデルパラメータとの大小比較により当該入力信号または当該モデルパラメータに応じた値を出力する非線形系と有限長のインパルス応答特性を持つ線形系との縦続接続とみなせる伝達系について、当該非線形系のモデルパラメータおよび当該線形系のモデルパラメータを推定する縦続接続型伝達系パラメータ推定方法であって、
時刻nにおける上記伝達系への上記入力信号x(n)に対し、当該入力信号x(n)の大きさと上記非線形系の推定モデルパラメータa^(n)との大小比較により当該入力信号x(n)または当該推定モデルパラメータa^(n)に応じた推定値s^(n)を出力する非線形パラメータ適用・合成ステップと、
Lをゼロ以上の整数として、時刻n-Lから時刻nまでの各時刻に対応する上記非線形系の推定値s^(n)，s^(n-1)，s^(n-2)，…，s^(n-L)と、上記線形系の推定モデルパラメータh^0(n)，h^1(n)，h^2(n)，…，h^L(n)との畳み込み演算による推定値y^(n)を出力する線形系パラメータ乗算・合成ステップと、
上記伝達系の出力信号y(n)から上記線形系の推定値y^(n)を引いた誤差信号e(n)を得る誤差算出ステップと、
上記非線形系の推定値s^(n)の上記非線形系の推定モデルパラメータa^(n)についての推定偏微分値s^'(n)を出力する擬似微分信号生成ステップと、
上記誤差信号e(n)と、時刻n-Lから時刻nまでの各時刻に対応する上記推定偏微分値s^'(n)，s^'(n-1)，s^'(n-2)，…，s^'(n-L)および上記非線形系の推定値s^(n)，s^(n-1)，s^(n-2)，…，s^(n-L)とを用いて、時刻n+1における上記非線形系の推定モデルパラメータa^(n+1)と上記線形系の推定モデルパラメータh^0(n+1)，h^1(n+1)，h^2(n+1)，…，h^L(n+1)を推定する非線形・線形系パラメータ更新ステップと
を有し、
上記擬似微分信号生成ステップでは、
上記入力信号x(n)の大きさと上記非線形系の推定モデルパラメータa^(n)との大小比較により、上記入力信号x(n)の大きさが上記非線形系の推定モデルパラメータa^(n)よりも大きくない場合には、上記非線形系の推定モデルパラメータa^(n)が大きくなるにつれて大きさが小さくなる非零の値を上記推定偏微分値s^'(n)として出力し、それ以外の場合には、上記非線形系の推定値s^(n)の偏微分値を上記推定偏微分値s^'(n)として出力する
ことを特徴とする縦続接続型伝達系パラメータ推定方法。
【請求項２】
入力信号の大きさとモデルパラメータとの大小比較により当該入力信号または当該モデルパラメータに応じた値を出力する非線形系と有限長のインパルス応答特性を持つ線形系との縦続接続とみなせる伝達系について、当該非線形系のモデルパラメータおよび当該線形系のモデルパラメータを推定する縦続接続型伝達系パラメータ推定方法であって、
時刻nにおける上記伝達系への上記入力信号x(n)に対し、当該入力信号x(n)の大きさと上記非線形系の推定モデルパラメータa^(n)との大小比較により当該入力信号x(n)または当該推定モデルパラメータa^(n)に応じた推定値s^(n)を出力する非線形パラメータ適用・合成ステップと、
Lをゼロ以上の整数として、時刻n-Lから時刻nまでの各時刻に対応する上記非線形系の推定値s^(n)，s^(n-1)，s^(n-2)，…，s^(n-L)と、上記線形系の推定モデルパラメータh^0(n)，h^1(n)，h^2(n)，…，h^L(n)との畳み込み演算による推定値y^(n)を出力する線形系パラメータ乗算・合成ステップと、
上記伝達系の出力信号y(n)から上記線形系の推定値y^(n)を引いた誤差信号e(n)を得る誤差算出ステップと、
上記非線形系の推定値s^(n)の上記非線形系の推定モデルパラメータa^(n)についての推定偏微分値s^'(n)を出力する擬似微分信号生成ステップと、
上記誤差信号e(n)と、時刻n-Lから時刻nまでの各時刻に対応する上記推定偏微分値s^'(n)，s^'(n-1)，s^'(n-2)，…，s^'(n-L)および上記非線形系の推定値s^(n)，s^(n-1)，s^(n-2)，…，s^(n-L)とを用いて、時刻n+1における上記非線形系の推定モデルパラメータa^(n+1)と上記線形系の推定モデルパラメータh^0(n+1)，h^1(n+1)，h^2(n+1)，…，h^L(n+1)を推定する非線形・線形系パラメータ更新ステップと
を有し、
上記擬似微分信号生成ステップでは、
（１）周期的に、（２）ランダムに、（３）所定時間のサンプルの中で上記入力信号x(n)の大きさが最大値または極大値をとったときに、の少なくともいずれかにおいて、上記入力信号x(n)の大きさと上記非線形系の推定モデルパラメータa^(n)との大小比較により、上記入力信号x(n)の大きさが上記非線形系の推定モデルパラメータa^(n)よりも大きくない場合には、ゼロ、または、上記非線形系の推定モデルパラメータa^(n)が大きくなるにつれて大きさが小さくなる非零の値を上記推定偏微分値s^'(n)として出力し、それ以外の場合には、上記非線形系の推定値s^(n)の偏微分値を上記推定偏微分値s^'(n)として出力し、
上記（１）、（２）、（３）のいずれにも該当しない場合には、上記非線形系の推定値s^(n)の偏微分値を上記推定偏微分値s^'(n)として出力する
ことを特徴とする縦続接続型伝達系パラメータ推定方法。
【請求項３】
請求項１または２に記載の縦続接続型伝達系パラメータ推定方法であって、
上記非線形・線形系パラメータ更新ステップでは、
上記非線形系の推定モデルパラメータと上記線形系の推定モデルパラメータを、上記線形系のモデルパラメータの次数である上記Lの値を用いて正規化することによって、更新する
ことを特徴とする縦続接続型伝達系パラメータ推定方法。
【請求項４】
請求項１から請求項３のいずれかに記載の縦続接続型伝達系パラメータ推定方法であって、
上記非線形・線形系パラメータ更新ステップでは、
Tは転置を表すとし、‖・‖はノルムを表すとし、H(n)=[h^0(n)，h^1(n)，h^2(n)，…，h^L(n)]T、S(n)=[s^(n)，s^(n-1)，s^(n-2)，…，s^(n-L)]T、S'(n)=[s^'(n)，s^'(n-1)，s^'(n-2)，…，s^'(n-L)]T、μa，μhをそれぞれパラメータの更新量を調整するステップサイズ、δa、δHをそれぞれ零徐算防止のための所与の正実数、w3(L,a^(n)2)を上記Lの値と上記非線形系の推定モデルパラメータa^(n)を入力とする重み関数として、上記非線形系の推定モデルパラメータa^(n+1)と上記線形系の推定モデルパラメータH(n+1)=[h^0(n+1)，h^1(n+1)，h^2(n+1)，…，h^L(n+1)]Tを
【数１５】
0005583181.tif 000016
によって求める
ことを特徴とする縦続接続型伝達系パラメータ推定方法。
【請求項５】
請求項１から請求項４のいずれかに記載の縦続接続型伝達系パラメータ推定方法であって、
上記入力信号はスピーカで再生するための再生信号であり、
上記出力信号は上記スピーカと同一の空間で収音された収音信号であり、
上記誤差信号は上記収音信号からエコーが除去された送話信号である
ことを特徴とする縦続接続型伝達系パラメータ推定方法。
【請求項６】
入力信号の大きさとモデルパラメータとの大小比較により当該入力信号または当該モデルパラメータに応じた値を出力する非線形系と有限長のインパルス応答特性を持つ線形系との縦続接続とみなせる伝達系について、当該非線形系のモデルパラメータおよび当該線形系のモデルパラメータを推定する縦続接続型伝達系パラメータ推定装置であって、
時刻nにおける上記伝達系への上記入力信号x(n)に対し、当該入力信号x(n)の大きさと上記非線形系の推定モデルパラメータa^(n)との大小比較により当該入力信号x(n)または当該推定モデルパラメータa^(n)に応じた推定値s^(n)を出力する非線形パラメータ適用・合成部と、
Lをゼロ以上の整数として、時刻n-Lから時刻nまでの各時刻に対応する上記非線形系の推定値s^(n)，s^(n-1)，s^(n-2)，…，s^(n-L)と、上記線形系の推定モデルパラメータh^0(n)，h^1(n)，h^2(n)，…，h^L(n)との畳み込み演算による推定値y^(n)を出力する線形系パラメータ乗算・合成部と、
上記伝達系の出力信号y(n)から上記線形系の推定値y^(n)を引いた誤差信号e(n)を得る誤差算出部と、
上記非線形系の推定値s^(n)の上記非線形系の推定モデルパラメータa^(n)についての推定偏微分値s^'(n)を出力する擬似微分信号生成部と、
上記誤差信号e(n)と、時刻n-Lから時刻nまでの各時刻に対応する上記推定偏微分値s^'(n)，s^'(n-1)，s^'(n-2)，…，s^'(n-L)および上記非線形系の推定値s^(n)，s^(n-1)，s^(n-2)，…，s^(n-L)とを用いて、時刻n+1における上記非線形系の推定モデルパラメータa^(n+1)と上記線形系の推定モデルパラメータh^0(n+1)，h^1(n+1)，h^2(n+1)，…，h^L(n+1)を推定する非線形・線形系パラメータ更新部と
を含み、
上記擬似微分信号生成部は、
上記入力信号x(n)の大きさと上記非線形系の推定モデルパラメータa^(n)との大小比較により、上記入力信号x(n)の大きさが上記非線形系の推定モデルパラメータa^(n)よりも大きくない場合には、上記非線形系の推定モデルパラメータa^(n)が大きくなるにつれて大きさが小さくなる非零の値を上記推定偏微分値s^'(n)として出力し、それ以外の場合には、上記非線形系の推定値s^(n)の偏微分値を上記推定偏微分値s^'(n)として出力する
ことを特徴とする縦続接続型伝達系パラメータ推定装置。
【請求項７】
入力信号の大きさとモデルパラメータとの大小比較により当該入力信号または当該モデルパラメータに応じた値を出力する非線形系と有限長のインパルス応答特性を持つ線形系との縦続接続とみなせる伝達系について、当該非線形系のモデルパラメータおよび当該線形系のモデルパラメータを推定する縦続接続型伝達系パラメータ推定装置であって、
時刻nにおける上記伝達系への上記入力信号x(n)に対し、当該入力信号x(n)の大きさと上記非線形系の推定モデルパラメータa^(n)との大小比較により当該入力信号x(n)または当該推定モデルパラメータa^(n)に応じた推定値s^(n)を出力する非線形パラメータ適用・合成部と、
Lをゼロ以上の整数として、時刻n-Lから時刻nまでの各時刻に対応する上記非線形系の推定値s^(n)，s^(n-1)，s^(n-2)，…，s^(n-L)と、上記線形系の推定モデルパラメータh^0(n)，h^1(n)，h^2(n)，…，h^L(n)との畳み込み演算による推定値y^(n)を出力する線形系パラメータ乗算・合成部と、
上記伝達系の出力信号y(n)から上記線形系の推定値y^(n)を引いた誤差信号e(n)を得る誤差算出部と、
上記非線形系の推定値s^(n)の上記非線形系の推定モデルパラメータa^(n)についての推定偏微分値s^'(n)を出力する擬似微分信号生成部と、
上記誤差信号e(n)と、時刻n-Lから時刻nまでの各時刻に対応する上記推定偏微分値s^'(n)，s^'(n-1)，s^'(n-2)，…，s^'(n-L)および上記非線形系の推定値s^(n)，s^(n-1)，s^(n-2)，…，s^(n-L)とを用いて、時刻n+1における上記非線形系の推定モデルパラメータa^(n+1)と上記線形系の推定モデルパラメータh^0(n+1)，h^1(n+1)，h^2(n+1)，…，h^L(n+1)を推定する非線形・線形系パラメータ更新部と
を含み、
上記擬似微分信号生成部は、
（１）周期的に、（２）ランダムに、（３）所定時間のサンプルの中で上記入力信号x(n)の大きさが最大値または極大値をとったときに、の少なくともいずれかにおいて、上記入力信号x(n)の大きさと上記非線形系の推定モデルパラメータa^(n)との大小比較により、上記入力信号x(n)の大きさが上記非線形系の推定モデルパラメータa^(n)よりも大きくない場合には、ゼロ、または、上記非線形系の推定モデルパラメータa^(n)が大きくなるにつれて大きさが小さくなる非零の値を上記推定偏微分値s^'(n)として出力し、それ以外の場合には、上記非線形系の推定値s^(n)の偏微分値を上記推定偏微分値s^'(n)として出力し、
上記（１）、（２）、（３）のいずれにも該当しない場合には、上記非線形系の推定値s^(n)の偏微分値を上記推定偏微分値s^'(n)として出力する
ことを特徴とする縦続接続型伝達系パラメータ推定装置。
【請求項８】
コンピュータに、請求項１から請求項５のいずれかに記載の縦続接続型伝達系パラメータ推定方法の各処理を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電気信号、音、振動などが伝播する伝達系が、非線形な特性を有する系と線形な特性を有する系との縦続接続とみなせる場合に、当該伝達系の未知のパラメータを推定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
電気信号、音、振動などが伝播する未知の伝達系の特性を推定することは、当該伝達系への任意の入力に対する当該伝達系の出力を予測する上で有益である。伝達系を推定する問題は、有限のパラメータで表現可能なモデルを予め与え、当該パラメータの値を推定する問題として扱うことが多い。予め与えるモデルは、推定対象の伝達系の物理的素性（入力と出力の関係）に基づき選定される。例えば、入力と出力の関係が線形と見なせる場合、線形のFIR(Finite Impulse Response)フィルタやIIR(Infinite Impulse Response)フィルタが、離散時間領域における伝達系のモデルとして選ばれる。
【０００３】
未知の伝達系はこのような線形伝達系であるとは限らず、未知の伝達系における入力と出力の関係が非線形な特性を有する場合がある。例えば、未知の伝達系が線形特性と非線形特性の複合形態で表現されるような場合が考えられる。具体的には、図１に示すように、推定対象の伝達系１が非線形系２と線形系３の縦続接続で表現できる場合であって、伝達系１への入力は非線形系２に入力され、非線形系２の出力は線形系３に入力され、線形系３の出力が伝達系１の出力となっている。
【０００４】
このような伝達系１において、それぞれ独立した系の非線形系２と線形系３とによる縦続接続型のモデルとして与えることができ、なおかつ、非線形系２の特性は過去の入力（出力）に依存しないハードクリップ特性と見なせ、線形系３の特性は有限長のインパルス応答と見なせる場合における、伝達系１のパラメータ推定の問題を、非特許文献１に開示される技術は扱っている。
【０００５】
[非線形系のモデル]
図１の非線形系２は、過去の入力（出力）に依存しないハードクリップ特性を有するとき、その入力信号x(n)と出力信号s(n)との関係は、閾値a(>0)を用いたハードクリップ関数fを用いて式（１）で与えられる。
【数１】
0005583181.tif 000002
【０００６】
ここで、nは離散時間であり、出力信号s(n)は、入力信号x(n)に対しては、同じ離散時間nにおける値にのみ依存するとして関係づけられている。ここで、閾値aが推定すべき未知のモデルパラメータである。
【０００７】
[線形系のモデル]
図１の線形系３への入力信号をs(n)、その出力信号y(n)とすると、y(n)は式（４）の畳込演算の形で表すことができる。ここで有限長のインパルス応答h0，h1，h2，…，hLが推定すべき未知のモデルパラメータである。ただし、次数Lは0以上の整数であり、s(n)は、実際には直接観測できない内部信号である。
【数２】
0005583181.tif 000003
【０００８】
以上により、推定対象のパラメータは、式（１）におけるaと式（２）におけるh0，h1，h2，…，hLである。
【０００９】
非特許文献１には、このような枠組におけるパラメータ推定方法の一例が示されている。図５は、非特許文献１に基づく従来のパラメータ推定方法を実現する構成例である。
【００１０】
[従来技術における縦続接続型伝達系パラメータ推定装置／方法]
離散時間nにおいて、非線形パラメータ適用・合成部６０１は、後述する非線形系推定パラメータa^(n)を用いて、非線形系２の出力に相当する推定値s^(n)を式（３）により計算して出力する。
【数３】
0005583181.tif 000004
【００１１】
信号蓄積部６０２は、非線形系２の出力の推定値s^(n)を入力とし、Lサンプルの過去まで遡って、L+1個の非線形系出力推定値s^(n)，s^(n-1)，s^(n-2)，…，s^(n-L)を蓄積する。
【００１２】
線形系パラメータ乗算・合成部６０３は、信号蓄積部６０２から取得したL+1個の非線形系出力推定値s^(n)，s^(n-1)，s^(n-2)，…，s^(n-L)それぞれと、後述する線形系推定パラメータh^0(n)，h^1(n)，h^2(n)，…，h^L(n)とを乗じた結果を全て加算し、推定対象の伝達系１からの出力信号の推定値y^(n)を出力する。
【数４】
0005583181.tif 000005
【００１３】
なお、便宜上、H(n)=[h^0(n)，h^1(n)，h^2(n)，…，h^L(n)]T、S(n)=[s^(n)，s^(n-1)，s^(n-2)，…，s^(n-L)]Tと表記すれば、式（４）は式（５）のようにベクトルの内積演算に相当する。ここでTは転置を表す。
【数５】
0005583181.tif 000006
【００１４】
誤差算出部６０４は、推定対象の伝達系１からの出力信号y(n)から、その推定値y^(n)を差し引き、誤差信号e(n)を式（６）により出力する。
【数６】
0005583181.tif 000007
【００１５】
微分信号生成部６０５は、非線形系２の出力の推定値s^(n)のa^(n)についての偏微分値s^'(n)を式（７）により出力する。
【数７】
0005583181.tif 000008
【００１６】
非線形・線形系パラメータ更新部６０６は、前記誤差信号e(n)について、式（８）で与えられる評価式について、パラメータa^(n)およびH(n)についての勾配が式（９）と式（１０）で得られることから、パラメータa^(n)およびH(n)を式（１１）と式（１２）により更新し、時刻nにおける新たな更新値を出力する。‖・‖はノルムを表す
【数８】
0005583181.tif 000009
【００１７】
なお、S'(n)=[s^'(n)，s^'(n-1)，s^'(n-2)，…，s^'(n-L)]Tであり、微分信号生成部６０５によって生成された偏微分値のLサンプルの過去まで遡って蓄積された値を要素とするベクトルである。ステップサイズであるμa，μhは、0以上1以下の範囲の中で選定される。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【００１８】
【非特許文献１】A. Stenger, W. Kellermann; “Nonlinear acoustic echo cancellation with fast converging memoryless preprocessor”, IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, 2000. (ICASSP '00), Vol. 2, II805 - II808, 2000.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１９】
図１に示すような非線形系２と線形系３が縦続接続された伝達系１を式（１）および式（２）でモデル化し、それらのパラメータを式（１１）と式（１２）に従って逐次更新して推定する従来技術では、非線形系推定パラメータa^(n)の更新において、式（７）から分かるように、|x(n)|<a^(n)を満足する振幅の小さいx(n)が入力された場合、S'(n)=0となるため、式（１１）の更新式は誤差信号e(n)の大きさに関わらず、a^(n+1)=a^(n)となり、更新が完全に停止してしまうという問題がある。
【００２０】
これは、真の非線形系パラメータaについて、|x(n)|≧aを満足しており、観測される誤差信号e(n)が零でない（つまり真の値aと推定値a^(n)との間に乖離がある）場合であっても、式（１１）の更新式では|x(n)|<a^(n)が満足されるとS'(n)=0となるため、非線形系推定パラメータa^(n)の更新ができないことになる。
【００２１】
この問題はa^(n)の初期値を十分に小さくしておくことによって解決できそうにみえるが、実際には、例えば音響エコーキャンセラに適用した場合などでは、そのような対策だけでは万全とはいえない。例えば、図４に示すようにスピーカ２０２へ信号を出力する増幅器２０１を当初、小さい増幅量で使用していて、音量が十分でないため、途中から増幅量を増大させた場合を考える。このとき、増幅量が小さい場合は、増幅器でのクリッピングは起こりにくく、クリッピングの閾値である真の非線形系パラメータaは大きな値を取る傾向にある。他方、増幅量を大きくした場合には、増幅器でのクリッピングは起こりやすくなり、真の非線形系パラメータaは小さな値を取る傾向にある。したがって、例えば、a^(n)の初期値を十分小さく設定していても、当初、増幅器が小さい増幅量に設定され、非線形系推定パラメータ更新を動作させれば、a^(n)の値は大きな値となるように更新され、その後、例えば音声が聞き取りにくいなどの理由で増幅量が大きく設定され、これに伴い真のクリッピング閾値aが小さくなった場合には、a^(n)の更新ができなくなる場合が生じる。
【００２２】
そこで本発明は、ハードクリップ関数でモデル化された非線形系モデルにおいて|x(n)|<a^(n)の場合でも、誤差信号e(n)が零でなければ非線形系推定パラメータa^(n)を更新可能な、非線形系と線形系との縦続接続型伝達系のパラメータを推定する技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００２３】
本発明は、入力信号の大きさとモデルパラメータとの大小比較により入力信号またはモデルパラメータに応じた値を出力する非線形系と有限長のインパルス応答特性を持つ線形系との縦続接続とみなせる伝達系について、非線形系のモデルパラメータおよび線形系のモデルパラメータを推定する縦続接続型伝達系パラメータ推定技術であり、時刻nにおける伝達系への入力信号x(n)に対し、入力信号x(n)の大きさと非線形系の推定モデルパラメータa^(n)との大小比較により入力信号x(n)または推定モデルパラメータa^(n)に応じた推定値s^(n)を出力する非線形パラメータ適用・合成処理と、Lをゼロ以上の整数として、時刻n-Lから時刻nまでの各時刻に対応する非線形系の推定値s^(n)，s^(n-1)，s^(n-2)，…，s^(n-L)と、線形系の推定モデルパラメータh^0(n)，h^1(n)，h^2(n)，…，h^L(n)との畳み込み演算による推定値y^(n)を出力する線形系パラメータ乗算・合成処理と、伝達系の出力信号y(n)から線形系の推定値y^(n)を引いた誤差信号e(n)を得る誤差算出処理と、非線形系の推定値s^(n)の非線形系の推定モデルパラメータa^(n)についての推定偏微分値s^'(n)を出力する擬似微分信号生成処理と、誤差信号e(n)と、時刻n-Lから時刻nまでの各時刻に対応する推定偏微分値s^'(n)，s^'(n-1)，s^'(n-2)，…，s^'(n-L)および非線形系の推定値s^(n)，s^(n-1)，s^(n-2)，…，s^(n-L)とを用いて、時刻n+1における非線形系の推定モデルパラメータa^(n+1)と線形系の推定モデルパラメータh^0(n+1)，h^1(n+1)，h^2(n+1)，…，h^L(n+1)を推定する非線形・線形系パラメータ更新処理とを行い、特に、擬似微分信号生成処理では、入力信号x(n)の大きさと非線形系の推定モデルパラメータa^(n)との大小比較により、入力信号x(n)の大きさが非線形系の推定モデルパラメータa^(n)よりも大きくない場合には、非線形系の推定モデルパラメータa^(n)が大きくなるにつれて大きさが小さくなる非零の値を推定偏微分値s^'(n)として出力し、それ以外の場合には、非線形系の推定値s^(n)の偏微分値を推定偏微分値s^'(n)として出力することを特徴とする。
【００２４】
あるいは、入力信号の大きさとモデルパラメータとの大小比較により入力信号またはモデルパラメータに応じた値を出力する非線形系と有限長のインパルス応答特性を持つ線形系との縦続接続とみなせる伝達系について、非線形系のモデルパラメータおよび線形系のモデルパラメータを推定する縦続接続型伝達系パラメータ推定技術であり、時刻nにおける伝達系への入力信号x(n)に対し、入力信号x(n)の大きさと非線形系の推定モデルパラメータa^(n)との大小比較により入力信号x(n)または推定モデルパラメータa^(n)に応じた推定値s^(n)を出力する非線形パラメータ適用・合成処理と、Lをゼロ以上の整数として、時刻n-Lから時刻nまでの各時刻に対応する非線形系の推定値s^(n)，s^(n-1)，s^(n-2)，…，s^(n-L)と、線形系の推定モデルパラメータh^0(n)，h^1(n)，h^2(n)，…，h^L(n)との畳み込み演算による推定値y^(n)を出力する線形系パラメータ乗算・合成処理と、伝達系の出力信号y(n)から線形系の推定値y^(n)を引いた誤差信号e(n)を得る誤差算出処理と、非線形系の推定値s^(n)の非線形系の推定モデルパラメータa^(n)についての推定偏微分値s^'(n)を出力する擬似微分信号生成処理と、誤差信号e(n)と、時刻n-Lから時刻nまでの各時刻に対応する推定偏微分値s^'(n)，s^'(n-1)，s^'(n-2)，…，s^'(n-L)および非線形系の推定値s^(n)，s^(n-1)，s^(n-2)，…，s^(n-L)とを用いて、時刻n+1における非線形系の推定モデルパラメータa^(n+1)と線形系の推定モデルパラメータh^0(n+1)，h^1(n+1)，h^2(n+1)，…，h^L(n+1)を推定する非線形・線形系パラメータ更新処理とを行い、特に、擬似微分信号生成処理では、（１）周期的に、（２）ランダムに、（３）所定時間のサンプルの中で上記入力信号x(n)の大きさが最大値または極大値をとったときに、の少なくともいずれかにおいて、入力信号x(n)の大きさと非線形系の推定モデルパラメータa^(n)との大小比較により、入力信号x(n)の大きさが非線形系の推定モデルパラメータa^(n)よりも大きくない場合には、ゼロ、または、非線形系の推定モデルパラメータa^(n)が大きくなるにつれて大きさが小さくなる非零の値を推定偏微分値s^'(n)として出力し、それ以外の場合には、非線形系の推定値s^(n)の偏微分値を推定偏微分値s^'(n)として出力し、上記（１）、（２）、（３）のいずれにも該当しない場合には、非線形系の推定値s^(n)の偏微分値を推定偏微分値s^'(n)として出力することを特徴とする。
【発明の効果】
【００２５】
本発明に拠ると、詳しくは後の説明に譲るが、非線形系のモデルとして用いるハードクリップ関数について、その非線形系モデルパラメータによる偏微分値が零となる場合において、擬似的に非零の偏微分値で置き換えることにより、このような場合においてもパラメータの更新が可能となっている。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】伝達系の構成を示す図。
【図２】縦続接続型伝達系パラメータ推定装置１００の機能構成例を示す図。
【図３】縦続接続型伝達系パラメータ推定装置１０１の機能構成例を示す図。
【図４】縦続接続型伝達系パラメータ推定装置１００をエコーキャンセラとして機能させる場合の機能構成例を示す図。
【図５】従来技術による縦続接続型伝達系パラメータ推定装置の機能構成例を示す図。
【図６】誤差曲線とその勾配を模式的に示した図。（a）非線形系推定パラメータa^(n)に関する誤差曲線。（b）非線形系推定パラメータa^(n)に関する誤差曲線の勾配。（c）非線形系推定パラメータa^(n)に関する誤差曲線の擬似勾配。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
[本発明の対象となる未知伝達系]
本発明の対象となる未知伝達系（推定対象の伝達系とも云う）は、図１に示す伝達系１のように、「それぞれ独立した系である非線形系２と線形系３の縦続接続で伝達系１が表現されており、伝達系１への入力は非線形系２に入力され、非線形系２の出力は線形系３に入力され、線形系３の出力が伝達系１の出力となっており、かつ、非線形系２の特性は過去の入力（出力）に依存せず、線形系３の特性は有限長のインパルス応答と見なせる」伝達系である。
【００２８】
[非線形系のモデル]
既述のように、図１の非線形系２への入力信号をx(n)、非線形系２の出力信号をs(n)とすると、上記式（１）なる関係が与えられる。記号も踏襲し、nは離散時間、fは非線形関数（ハードクリップ関数）を表すとする。閾値aは0以上の値とする。出力信号s(n)は、入力信号x(n)に対しては、同じ離散時間nにおける値にのみ依存するとして関係づけられている。
【００２９】
[線形系のモデル]
既述のように、図１の線形系３への入力信号をs(n)とその出力信号y(n)とすると、y(n)は上記式（２）の畳込演算の形で表すことができる。記号も踏襲し、次数Lは0以上の整数であり、s(n)は、実際には直接観測できない内部信号として扱われる。
【００３０】
以上により、伝達系１にて推定対象となるモデルパラメータは、上記式（１）における閾値aと上記式（２）における有限長のインパルス応答h0，h1，h2，…，hLである。
【００３１】
[本発明の概要]
さて、本発明は、|x(n)|<a^(n)でも誤差信号e(n)が零でなければ非線形系推定パラメータa^(n)を更新可能とすることを特徴とするところ、本発明の概要について説明する。
【００３２】
まず、式（８）の評価式をa^(n)の関数として模式的に示すと、図６（a）のような誤差曲線を描くことができる。ここでは、便宜上、線形系パラメータはベクトルではなくスカラーとみなし、L=0を想定している。a^(n)=a（真の値）で誤差は最小となり、そこからa^(n)の値を大きくしていくと、a^(n)=x(n)となるまで誤差は二次曲線状に増加し、それを超えると一定値をとる。これは、a^(n)>x(n)では入力信号がハードクリップされなくなり、非線形系出力の推定値がs^(n)=x(n)となるため、誤差の大きさがa^(n)に依存しなくなるためとみることができる。
【００３３】
この様子を図６（b）に示す勾配でみると、a^(n)≦|x(n)|の範囲ではa^(n)=a（真の値）においてのみ勾配が零となり、a^(n)>x(n)の範囲ではその全てにおいて勾配が零となる。勾配に基づくパラメータ推定手法では、本来、a^(n)=a（真の値）の場合のみ勾配が零となることを前提とし、勾配が零となるように、更新を進め、勾配が零となった時点で、自ずと更新が停止するように設計されている。a^(n)>x(n)において勾配が零となることは数学的には正しいが、もし、真の値aがa<x(n)を満足しているならば、誤差曲線の性質を正しく捉えているとはいえない。
【００３４】
そこで、本発明では、a^(n)>x(n)の範囲で擬似的に非零の勾配を与えることを考える。それは、例えば、図６（c）に示すような曲線であり、a^(n)=x(n)の非零の勾配の値を徐々に減少させ、a^(n)→∞において勾配が0に近づくような特徴を持つ。このように擬似的な勾配を与えることで、a^(n)>x(n)の範囲においても、a^(n)の更新が停止することはなくなる。
【００３５】
つまり、本発明による縦続接続型伝達系パラメータ推定技術では、非線形系のモデルとして用いるハードクリップ関数について、その非線形系モデルパラメータによる偏微分値が、入力信号よりも非線形系モデルパラメータの推定値が大きい場合に、零となるために、パラメータの更新が不可能となる問題を解決するため、本来の偏微分値が零となる場合において、擬似的に非零の偏微分値で置き換えることにより、このような場合においてもパラメータの更新を可能とするのである。
【００３６】
[擬似的な勾配の与え方の実施例]
さて、図６（c）に模式的に示した擬似的な勾配の具体的な与え方の例を以下に説明する。
【００３７】
ここで式（９）においてS'(n)の要素は、1,0,-1の何れかである。そこで、式（７）において0となる要素を、0より大きく1以下の範囲の非零の値で置き換えることを考える。例えば、式（７）において0となる要素を、|x(n)|<a^(n)の場合には、a^(n)が大きくなるにつれて出力が小さくなる関数の出力をs^'(n)として与える。具体例として、式（７）の代わりに、式（１３）によってs^'(n)の値を与える。
【数９】
0005583181.tif 000010
【００３８】
ここで、式（１３）によって与えられた信号s^'(n)を疑似微分信号と呼ぶことにする。γは正の実数であり、後述する音響エコーキャンセラに本発明による縦続接続型伝達系パラメータ推定を適用する場合には、γは1〜4程度の値、例えばγ=1や2を選ぶことができる。このとき(x(n)/a^(n))γの値は、a^(n)がx(n)に近づくほど1に近づき、a^(n)→∞において0に近づく。
【００３９】
[縦続接続型伝達系パラメータ推定装置／方法]
図２は、従来技術の図５に示す構成に含まれる微分信号生成部６０５を疑似微分信号生成部５０５で置き換えた本発明による縦続接続型伝達系パラメータ推定装置１００の実施例である。微分信号生成部６０５を疑似微分信号生成部５０５で置き換えたこと以外は、図５に示す従来的構成と同じであるから重複説明を省略する。疑似微分信号生成部５０５では、式（１３）に従い、疑似微分信号としてs^'(n)を生成する。
【００４０】
なお、式（１３）では、a^(n)がx(n)に近づくほど１に近づくように、(x(n)/a^(n))γを与えることで、勾配の連続性を保つことができるが、勾配の連続性は、本発明において必ずしも必須事項ではない。例えば、(x(n)/a^(n))γ/β、β>1として、a^(n)がx(n)に近づくほど1以下かつ1に近い値を取り、a^(n)→∞において0に近づく値をとるようにしてもよい（式（１３ａ）参照）。a^(n)がx(n)に近づくほど1以下かつ1に近い値を取り、a^(n)→∞において0に近づく値をとるようにする関数は、単調減少関数でなくてもよい。また、|x(n)|<a^(n)の場合にs^'(n)を与える関数は、例えばステップ減少関数のように、a^(n)が大きくなるにつれて不連続的ないし段階的に減少する値を出力するものであってもよい。また、式（１３ａ）において、後述する音響エコーキャンセラに本発明による縦続接続型伝達系パラメータ推定を適用する場合には、γは1〜4程度の範囲の中から、βは1〜100程度の範囲の中から選ぶことができる。
【数１０】
0005583181.tif 000011
【００４１】
なお、本発明では、|x(n)|<a^(n)が満足される状態が長時間継続した場合において、その継続時間の間に、常に、偏微分値がs^'(n)=0となることを避け、非線形系モデルパラメータa^(n)の更新が停滞しないようにすることが特徴の一つである。このことは、必ずしも、全ての離散時間nについて、式（１３）や式（１３ａ）に基づいてs^'(n)≠0（ただし|x(n)|<a^(n)の場合）となる擬似微分信号を出力せずとも達成できる。すなわち、本来の偏微分値s^'(n)=0ではなくs^'(n)≠0となる擬似微分信号を出力すること、すなわち式（７）に基づく出力から式（１３）あるいは式（１３ａ）に基づく出力への変更を、パターン[a]一定周期毎に行ったり、パターン[b]ランダムに行ったり、パターン[c]|x(n)|が極大値をとったときのみ行ったりしてもよい。具体的には、離散時間nについて、パターン[a]Nサンプル毎に１回、上記変更を実施したり、パターン[b]Nサンプル中でランダムに選択された１回について上記変更を実施したり、パターン[c]Nサンプルの中で|x(n)|が最大値（または極大値）をとったときに上記変更を実施してもよく、例えば、Nの具体的な値として、線形系のパラメータについての次数Lを与えることができる。このように、本来の偏微分値s^'(n)=0を適度に採用することは演算量の削減にもつながる。また、上記各パターン[a]、[b]、[c]のいずれかのみが採用される構成に限定されず、これら各パターンのうちの複数のパターンを組み合わせた構成を採用することもできる。例えば、パターン[a]とパターン[c]を組み合わせる場合、パターン[a]とパターン[c]の論理和が真となる場合に上記変更を実施する。
【００４２】
[正規化の統合化の実施例]
従来技術である図５の構成におけるパラメータa^(n)およびH(n)の更新は、非線形・線形系パラメータ更新部６０６において式（１１）、式（１２）に従って実行される。ここで、式（１１）、式（１２）の正規化は、パラメータa^(n)およびH(n)毎に独立して実施されるため、相互の影響が考慮されていない問題がある。
【００４３】
この問題を解決するため、図３の縦続接続型伝達系パラメータ推定装置１０１の機能構成例に示すように、縦続接続型伝達系パラメータ推定装置１００の非線形・線形系パラメータ更新部６０６の代わりに非線形・線形系パラメータ統合正規化更新部５０７を用いてもよい。非線形・線形系パラメータ統合正規化更新部５０７においては、パラメータa^(n)およびH(n)について、a^(n)は１つのスカラー量であるのに対して、H(n)はL+1次元のベクトルであることから、相互のパラメータ数の違いの影響を考慮した以下のような正規化を施した更新式を適用する。
【数１１】
0005583181.tif 000012
【００４４】
ここで、重み関数w1(L)は、線形系パラメータの次数Lの関数であり、Lに対して単調増加する性質を持つ。例えば、w1(L)=L+1やw1(L)=Lのように与えることができる。δa、δHは、零徐算防止のために与える正の実数である。
【００４５】
ここで、式（１４）を変形した式（１６）、式（１５）を変形した式（１７）を用いてもよい。
【数１２】
0005583181.tif 000013
【００４６】
さらに、期待値をEとして式（１７ａ）なる関係が近似的に成り立つことに着目し、式（１４）、式（１５）の代わりに、式（１８）、式（１９）に従って更新することもできる。
【数１３】
0005583181.tif 000014
【００４７】
このとき、重み関数w2(a^(n)2)は、例えば、w2(a^(n)2)=κa^(n)2+εのように与える。κ=1、ε=0と与えるのが、１つの代表例である。さらに、Ｌとa^(n)2の両方の影響を考慮し、式（１８）、式（１９）に替えて、式（１８ｂ）、式（１９ｂ）に従って更新することもできる。
【数１４】
0005583181.tif 000015
【００４８】
このとき、重み関数w3(L,a^(n)2)の代表例として、w3(L,a^(n)2)=a^(n)2(L+1)やw3(L,a^(n)2)=a^(n)2√Lのように与えることができ、より一般には、w3(L,a^(n)2)=κa^(n)2(L+1)+εやw3(L,a^(n)2)=κa^(n)2√(L)+εのように与えてもよい。ここで、κは0より大きく1を大きく超えることのない実数であり、εは０以上で、‖S(n)‖2/‖H(n)TS'(n)‖2の平均値を大きく超えることのない実数である。つまるところ、κ、εは、式（１８）、式（１８ｂ）、式（１９）、式（１９ｂ）の分母が厳密にこれら各式によって求めるものでなければならないわけではなく、概算の値であれば発明の効果が得られるものであることを表すパラメータである。
【００４９】
このように、本発明による縦続接続型伝達系パラメータ推定技術によると、式（１）のようなハードクリップ関数でモデル化された非線形系のパラメータと式（２）のようなＦＩＲフィルタによりモデル化された線形系のパラメータを同時に推定しようとするとき、ハードクリップ関数の非線形系モデルパラメータの推定値において、予め初期値として与えられた値や、更新の途中でとった値が、入力信号の大きさよりも大きな値となったときに生じる以下の問題を解決することができる。すなわち、真の非線形系モデルパラメータが入力信号よりも小さく、実際には非線形系によるクリッピング現象が発生し、なおかつ、最小化すべき誤差信号も零でない値を観測できる状況であるにも関わらず、非線形系モデルパラメータの推定値が入力信号よりも大きな値のときには、従来技術では、非線形系の非線形系モデルパラメータを更新することができなかった。本発明によると、このような状況においても、非線形系の非線形系モデルパラメータの更新が可能であり、例えば、音響エコーキャンセラに適用することができる。音響エコーキャンセラにおいて、スピーカから音響信号を再生する際、増幅器のボリュームが小さいほど非線形の歪みは小さく、増幅器のボリュームを大きくするほど非線形の歪みが大きくなる傾向にある。つまり、ハードクリップ関数の非線形系モデルパラメータは、ボリュームが小さいほど大きな値となり（線形領域が広い）、ボリュームが大きいほど小さな値となる（線形領域が狭い）。このため、例えば、当初、小さなボリュームで音声を再生し、一旦、非線形系の非線形系モデルパラメータが大きな値に更新されてしまうと、その後、利用者がボリュームを大きくした場合には、従来技術によると非線形系の非線形系モデルパラメータが更新不可能となり、エコー消去が不十分となる場合であっても、本発明の技術によるとエコー消去が可能となる。
【００５０】
［音響エコーキャンセラへの適用］
本発明の縦続接続型伝達系パラメータ推定技術は、例えば音響エコーキャンセラへの転用が可能である。音響エコーキャンセラは、スピーカから再生される音響信号が室内で反響し、同一室内にあるマイクロホンへ回り込むエコーを推定して得られる擬似エコー信号をマイクロホンの収音信号から差し引くことで、エコーの消去された信号を出力するものである。図４に示すように、スピーカで再生するための再生信号x(n)に増幅器２０１でゲインをかけてスピーカ２０２から再生する際、増幅器２０１やスピーカ２０２により信号に歪が生じる場合がある。すなわち、スピーカで再生するための再生信号x(n)が、歪を発生させる増幅器２０１やスピーカ２０２を経由し、スピーカから放音される信号が得られるまでの伝達特性は非線形とみなし、非線形系２を構成しているものと想定できる。また、スピーカ２０２から放出された音響信号が、室内の反響路３０１を経由して、マイクロホン３０２に回り込み、収音信号y(n)が得られるまでの伝達特性は線形とみなし、線形系３を構成するものと想定できる。
【００５１】
この場合、縦続接続型伝達系パラメータ推定装置１００あるいは縦続接続型伝達系パラメータ推定装置１０１は音響エコーキャンセラ１００ａとして動作することが可能であり（図４では縦続接続型伝達系パラメータ推定装置１００を音響エコーキャンセラ１００ａとして用いた場合の例を図示している）、上述の説明にて入力信号x(n)をスピーカで再生するための再生信号x(n)に、出力信号y(n)をスピーカと同一の空間で収音した収音信号y(n)に読み替えればよいので、重複説明を省略する。なお、音響エコーキャンセラ１００ａは、非線形系推定パラメータも線形系推定パラメータも外部に出力する必要はない代わりに、誤差信号e(n)を送信信号として出力する。
【００５２】
収音信号y(n)には、伝達系に由来するエコーのほかに、近端の話者の発話音声などが含まれる。近端の話者の音声とエコーが混合している場合には、y(n)から擬似エコー信号である推定対象の伝達系１からの出力信号の推定値y^(n)を差し引いて得られる誤差信号e(n)は、近端の話者の音声が主となり、通信相手への送信信号となる。しかしながら同時に、誤差信号e(n)の中に存在する近端話者の音声は、非線形系パラメータや線形系パラメータの推定結果を乱す要因ともなる。そこで、ステップサイズμの値を固定値とする場合は、その値を十分に小さく与えたり、近端話者の音声の存在を検知できる場合は、近端話者の音声が検知された場合にのみ、ステップサイズμを小さくするように制御したりする対処が別途必要である。
【００５３】
＜縦続接続型伝達系パラメータ推定装置のハードウェア構成例＞
上述の実施形態に関わる縦続接続型伝達系パラメータ推定装置は、キーボードなどが接続可能な入力部、液晶ディスプレイなどが接続可能な出力部、ＣＰＵ（Central Processing Unit）〔キャッシュメモリなどを備えていてもよい。〕、メモリであるＲＡＭ（Random Access Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory）と、ハードディスクである外部記憶装置、並びにこれらの入力部、出力部、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、外部記憶装置間のデータのやり取りが可能なように接続するバスなどを備えている。また必要に応じて、縦続接続型伝達系パラメータ推定装置に、ＣＤ−ＲＯＭなどの記憶媒体を読み書きできる装置（ドライブ）などを設けるとしてもよい。このようなハードウェア資源を備えた物理的実体としては、汎用コンピュータなどがある。
【００５４】
縦続接続型伝達系パラメータ推定装置の外部記憶装置には、パラメータを推定するためのプログラム並びにこのプログラムの処理において必要となるデータなどが記憶されている〔外部記憶装置に限らず、例えばプログラムを読み出し専用記憶装置であるＲＯＭに記憶させておくなどでもよい。〕。また、これらのプログラムの処理によって得られるデータなどは、ＲＡＭや外部記憶装置などに適宜に記憶される。以下、データやその格納領域のアドレスなどを記憶する記憶装置を単に「記憶部」と呼ぶことにする。
【００５５】
縦続接続型伝達系パラメータ推定装置の記憶部には、入力信号x(n)の大きさと非線形系推定モデルパラメータa^(n)との大小比較により入力信号x(n)または推定モデルパラメータa^(n)に応じた推定値s^(n)を出力するためのプログラムと、時刻n-Lから時刻nまでの各時刻に対応する非線形系の推定値s^(n)，s^(n-1)，s^(n-2)，…，s^(n-L)と、線形系の推定モデルパラメータh^0(n)，h^1(n)，h^2(n)，…，h^L(n)との畳み込み演算による推定値y^(n)を出力するためのプログラムと、伝達系の出力信号y(n)から線形系推定値y^(n)を引いた誤差信号e(n)を得るためのプログラムと、入力信号x(n)の大きさと非線形系の推定モデルパラメータa^(n)との大小比較により、入力信号x(n)の大きさが非線形系の推定モデルパラメータa^(n)よりも大きくない場合には、ゼロ、または、非線形系の推定モデルパラメータa^(n)が大きくなるにつれて大きさが小さくなる非零の値を、非線形系の推定値s^(n)の非線形系の推定モデルパラメータa^(n)についての推定偏微分値s^'(n)として出力し、それ以外の場合には、非線形系の推定値s^(n)を非線形系の推定モデルパラメータa^(n)で偏微分した値を推定偏微分値s^'(n)として出力するプログラムと、誤差信号e(n)と、時刻n-Lから時刻nまでの各時刻に対応する推定偏微分値s^'(n)，s^'(n-1)，s^'(n-2)，…，s^'(n-L)および非線形系の推定値s^(n)，s^(n-1)，s^(n-2)，…，s^(n-L)とを用いて、時刻n+1における非線形系の推定モデルパラメータa^(n+1)と線形系の推定モデルパラメータh^0(n+1)，h^1(n+1)，h^2(n+1)，…，h^L(n+1)を推定するためのプログラムが記憶されている。
【００５６】
縦続接続型伝達系パラメータ推定装置では、記憶部に記憶された各プログラムとこの各プログラムの処理に必要なデータが必要に応じてＲＡＭに読み込まれて、ＣＰＵで解釈実行・処理される。この結果、ＣＰＵが所定の機能（非線形系パラメータ適用・合成部、線形系パラメータ適用・合成部、非線形・線形パラメータ更新部[あるいは非線形・線形パラメータ統合正規化更新部]、擬似微分信号生成部）を実現することでパラメータ推定が実現される。
【００５７】
＜補記＞
本発明は上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能である。また、上記実施形態において説明した処理は、記載の順に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されるとしてもよい。
【００５８】
また、上記実施形態において説明したハードウェアエンティティ（縦続接続型伝達系パラメータ推定装置）における処理機能をコンピュータによって実現する場合、ハードウェアエンティティが有すべき機能の処理内容はプログラムによって記述される。そして、このプログラムをコンピュータで実行することにより、上記ハードウェアエンティティにおける処理機能がコンピュータ上で実現される。
【００５９】
この処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、例えば、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等どのようなものでもよい。具体的には、例えば、磁気記録装置として、ハードディスク装置、フレキシブルディスク、磁気テープ等を、光ディスクとして、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＤＶＤ−ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ（Recordable）／ＲＷ（ReWritable）等を、光磁気記録媒体として、ＭＯ（Magneto-Optical disc）等を、半導体メモリとしてＥＥＰ−ＲＯＭ（Electronically Erasable and Programmable-Read Only Memory）等を用いることができる。
【００６０】
また、このプログラムの流通は、例えば、そのプログラムを記録したＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体を販売、譲渡、貸与等することによって行う。さらに、このプログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することにより、このプログラムを流通させる構成としてもよい。
【００６１】
このようなプログラムを実行するコンピュータは、例えば、まず、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、一旦、自己の記憶装置に格納する。そして、処理の実行時、このコンピュータは、自己の記録媒体に格納されたプログラムを読み取り、読み取ったプログラムに従った処理を実行する。また、このプログラムの別の実行形態として、コンピュータが可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することとしてもよく、さらに、このコンピュータにサーバコンピュータからプログラムが転送されるたびに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することとしてもよい。また、サーバコンピュータから、このコンピュータへのプログラムの転送は行わず、その実行指示と結果取得のみによって処理機能を実現する、いわゆるＡＳＰ（Application Service Provider）型のサービスによって、上述の処理を実行する構成としてもよい。なお、本形態におけるプログラムには、電子計算機による処理の用に供する情報であってプログラムに準ずるもの（コンピュータに対する直接の指令ではないがコンピュータの処理を規定する性質を有するデータ等）を含むものとする。
【００６２】
また、この形態では、コンピュータ上で所定のプログラムを実行させることにより、ハードウェアエンティティを構成することとしたが、これらの処理内容の少なくとも一部をハードウェア的に実現することとしてもよい。
【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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