(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声調整のために信号経路の所望の利得を適応的に変化させることによって入力音声信号を適応的に処理する方法であり、
出力信号を生成するために、適応的時間領域フィルタを通して前記入力音声信号を通過させる段階と、
解析信号として前記入力音声信号及び前記出力信号のうち少なくとも１つを取得する段階と、
変換された解析信号を生成するために、前記解析信号を変換領域に変換する段階と、
各々がそれぞれの変換領域サブバンドに対応する複数の所望の利得を生成するために、前記変換された解析信号を解析する段階と、
前記所望の利得にアプローチする最小位相時間領域フィルタ特性を合成する段階と、
前記適応的時間領域フィルタを、前記合成されたフィルタ特性で更新する段階と、
を具備することを特徴とする方法。
【請求項２】
前記適応的時間領域フィルタの位相非線形性を、知覚しきい値より下に制限する段階をさらに具備することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記変換領域は周波数領域であるとともに、前記最小位相時間領域フィルタ特性の合成は、
前記対数表現された所望の利得のケプストラム（ＩＦＦＴ）を取得する段階と、
前記ケプストラムは因果的であることを保証する段階と、
対数表現された最小位相の所望の利得を生成するために、前記因果的ケプストラムのＦＦＴを取得する段階と、
を具備することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記ケプストラムが因果的であることを保証する段階は、前記ケプストラムの非因果的（後）半分内の前記ケプストラム（ｑｕｅｆｒｅｎｃｙ成分）の指数を、前記ケプストラムの因果的（前）半分に折畳みするために、折畳み列を前記ケプストラムに適用することを具備することを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記折畳み列は、また、ケプストラム平滑化列であることを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項６】
合成窓関数は、スペクトル平滑化のためのフィルタ合成の一部として、時間領域内で適用されることを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項７】
ＦＦＴによって、前記因果的ケプストラムを、複素スペクトル（対数表現された最小位相の所望の利得）に逆変換する段階と、
指数を取ることによって、前記対数表現された最小位相の所望の利得を、線形表現に変換する段階と、
時間領域フィルタ合成のベースを構成するために、ＩＦＦＴによって、前記線形表現された最小位相の所望の利得を時間領域に戻す段階と、
をさらに具備することを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項８】
前記適応的時間領域フィルタはＦＩＲフィルタであるとともに、前記最小位相時間領域フィルタ特性の合成は、
前記ＦＩＲフィルタの特性多項式を表現する段階と、
前記ＦＩＲフィルタの極及び零点を位置特定するために特性多項式を因数分解する段階と、
最小位相ＦＩＲフィルタを取得するために、単位円の外側の各々の極及び零点を前記単位円内に反転することによって前記特性多項式を訂正する段階と、
を具備することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記合成されたフィルタは、前記所望の利得によって定義された応答がより複製可能でありうるように、前記所望の利得間の利得変動のレートを低減するための予防測定を適用することをさらに具備することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記出力信号内の利得誤差の程度を測定するとともに、そのような誤差を低減するために、所望の利得を生成する及び前記フィルタを合成する段階の継続中の反復に対して、適切なフィードバックを適用するための、補償測定を適用する段階をさらに具備することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
コンピュータに、音声調整のために信号経路の所望の利得を適応的に変化させることによって入力音声信号を適応的に処理させるコンピュータプログラムであり、
出力信号を生成するために、適応的時間領域フィルタを通して前記入力音声信号を通過させる手順と、
解析信号として前記入力音声信号及び前記出力信号のうち少なくとも１つを取得する手順と、
変換された解析信号を生成するために、前記解析信号を変換領域に変換する手順と、
各々がそれぞれの変換領域サブバンドに対応する、複数の所望の利得を生成するために、前記変換された解析信号を解析する手順と、
前記所望の利得にアプローチする最小位相時間領域フィルタ特性を合成する手順と、
前記適応的時間領域フィルタを、前記合成されたフィルタ特性で更新する手順と、
を前記コンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項１２】
前記適応的時間領域フィルタの位相非線形性を、知覚しきい値より下に制限する手順を前記コンピュータにさらに実行させることを特徴とする請求項１１に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１３】
前記変換領域は、周波数領域であるとともに、前記最小位相時間領域フィルタ特性を合成する手順は、
前記対数表現された所望の利得のケプストラム（ＩＦＦＴ）を取得する手順と、
前記ケプストラムが因果的であることを保証する手順と、
対数表現された最小位相の所望の利得を生成するために、前記因果的ケプストラムのＦＦＴを取得する手順と、
を具備することを特徴とする請求項１１に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１４】
前記ケプストラムが因果的であることを保証する手順は、前記ケプストラムの非因果的（後）半分内の前記ケプストラム（ｑｕｅｆｒｅｎｃｙ成分）の指数を、前記ケプストラムの因果的（前）半分に折畳みするために、折畳み列を前記ケプストラムに適用する手順を具備することを特徴とする請求項１３に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１５】
前記折畳み列は、また、ケプストラム平滑化列であることを特徴とする請求項１４に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１６】
スペクトル平滑化のフィルタ合成の一部として、時間領域内で合成窓関数を適用する手順を前記コンピュータにさらに実行させることを特徴とする請求項１４に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１７】
ＦＦＴによって、前記因果的ケプストラムを、複素スペクトル（対数表現される最小位相の所望の利得）に逆変換する手順と、
指数を取ることによって、前記対数表現された最小位相の所望の利得を、線形表現に変換する手順と、
時間領域フィルタ合成のベースを構成するために、ＩＦＦＴによって前記線形表現された最小位相の所望の利得を、時間領域に戻す手順と、
を前記コンピュータにさらに実行させることを特徴とする請求項１４に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１８】
音声調整のために信号経路の所望の利得を適応的に変化させることによって入力音声信号を適応的に処理する装置であり、
入力音声信号から出力信号を生成する適応的時間領域フィルタと、
前記入力音声信号及び前記出力信号のうち少なくとも１つから解析信号を取得するとともに、変換された解析信号を生成するために、前記解析信号を変換領域に変換する変換ブロックと、
各々がそれぞれの変換領域サブバンドに対応する複数の所望の利得を生成するために、前記変換された解析信号を解析するプロセッサと、
前記所望の利得にアプローチする最小位相時間領域フィルタ特性を合成するとともに、前記適応的時間領域フィルタを、前記合成されたフィルタ特性で更新するフィルタシンセサイザと、
を具備することを特徴とする装置。
【請求項１９】
前記フィルタシンセサイザは、前記適応的時間領域フィルタの位相非線形性を知覚しきい値より下に制限するためであることを特徴とする請求項１８に記載の装置。
【請求項２０】
前記変換ブロックはＦＦＴブロックであるとともに、前記フィルタシンセサイザは、
前記対数表現された所望の利得のケプストラム（ＩＦＦＴ）を取得するＩＦＦＴブロックと、
前記ケプストラムが因果的であることを保証する手段と、
対数表現される最小位相の所望の利得を生成するために、前記因果的ケプストラムのＦＦＴを取得するＦＦＴブロックと、
を具備することを特徴とする請求項１８に記載の装置。
【請求項２１】
前記ケプストラムが因果的であることを保証する手段は、前記ケプストラムの非因果的（後）半分内の前記ケプストラムの指数（ｑｕｅｆｒｅｎｃｙ成分）を、前記ケプストラムの因果的（前）半分に折畳みするために、前記ケプストラムに折畳み列を適用する折畳む段階を具備することを特徴とする請求項２０に記載の装置。
【請求項２２】
前記折畳み列は、また、ケプストラム平滑化列であることを特徴とする請求項２１に記載の装置。
【請求項２３】
前記フィルタシンセサイザは、スペクトル平滑化のために、時間領域合成窓関数アプリケータを具備することを特徴とする請求項２１に記載の装置。
【請求項２４】
前記適応的時間領域フィルタは、ＦＩＲフィルタを具備するとともに、前記変換はＦＦＴを具備することを特徴とする請求項１−１０のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２５】
前記合成窓関数は、矩形窓、ハミング窓、及びハイブリッド非対称ハミング関数の１つを具備することを特徴とする請求項６に記載の方法。
【請求項２６】
前記ケプストラムが因果的であることを保証するための前記折畳み列（λｍｉｎ［ｑ］）は、
０＜λｍｉｎ[ｑ]≦２  ｆｏｒ  ｑ＝０．．．Ｌ／２＋１，
λｍｉｎ[ｑ]＝０  ｆｏｒ  ｑ＝Ｌ／２＋２．．．Ｌ−１，
を具備し、ここで、Ｌは窓／ＦＦＴの長さであるとともに、ｑ＝０．．．Ｌ−１であることを特徴とする請求項４−７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２７】
前記折畳み列（λｍｉｎ［ｑ］）は、
λｍｉｎ[ｑ]＝０．５４＋０．４６ｃｏｓ(２πｑ／Ｌ)  ｆｏｒ  ｑ＝０＆Ｌ／２＋１
λｍｉｎ[ｑ]＝１．０８＋０．９２ｃｏｓ(２πｑ／Ｌ)  ｆｏｒ  ｑ＝１．．．Ｌ／２
λｍｉｎ[ｑ]＝０  その他.
を具備することを特徴とする請求項４−７及び２６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２８】
前記折畳み列（λｍｉｎ［ｑ］）は、
λｍｉｎ[ｑ]＝１  ｆｏｒ  ｑ＝０＆Ｌ／２＋１，
λｍｉｎ[ｑ]＝２  ｆｏｒ  ｑ＝１．．．Ｌ／２，
λｍｉｎ[ｑ]＝０  その他，
を具備することを特徴とする請求項４−７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２９】
前記適応的時間領域フィルタは、単一ＦＩＲフィルタ、ＦＩＲ又はＩＩＲのフィルタの混合と、非線形フィルタと、ニューラルネットワークとから選択されることを特徴とする請求項１−１０又は２４−２８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項３０】
少なくとも前記合成されたフィルタ特性にアプローチするために前記適応的時間領域フィルタを更新する段階は、不適切なユーザ知覚を回避するために、所定の量よりも少なく前記適応的時間領域フィルタを変化することを具備することを特徴とする請求項１−１０又は２４−２９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項３１】
コンピュータに、音声調整のために信号経路の所望の利得を適応的に変化させることによって入力音声信号を適応的に処理させるコンピュータプログラムであり、
出力信号を生成するために、適応的時間領域フィルタを通して前記入力音声信号を通過させる手順と、
前記入力音声信号及び前記出力信号のうち少なくとも１つを解析信号として取得する手順と、
変換された解析信号を生成するために、前記解析信号を変換領域に変換する手順と、
各々がそれぞれの変換領域サブバンドに対応する複数の所望の利得を生成するために、前記変換された解析信号を解析する手順と、
前記所望の利得から最小位相時間領域フィルタ特性を合成する手順と、
少なくとも前記合成されたフィルタ特性にアプローチするために、前記適応的時間領域フィルタを更新する手順と、
を前記コンピュータに実行させるコンピュータプログラム。
【請求項３２】
音声調整のために信号経路の所望の利得を適応的に変化させることによって入力音声信号を適応的に処理する装置であり、
入力音声信号から出力信号を生成する適応的時間領域フィルタと、
前記入力音声信号及び前記出力信号のうち少なくとも１つから解析信号を取得するとともに、変換された解析信号を生成するために前記解析信号を変換領域に変換する変換ブロックと、
各々がそれぞれの変換領域サブバンドに対応する複数の所望の利得を生成するために、前記変換された解析信号を解析するプロセッサと、
前記所望の利得から最小位相時間領域フィルタ特性を合成するとともに、少なくとも前記合成されたフィルタ特性にアプローチするために前記適応的時間領域フィルタを更新するフィルタシンセサイザと、
を具備することを特徴とする装置。
【請求項３３】
請求項１１−１７及び３１のいずれか一項のコンピュータプログラムの制御の下に動作する装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、２００６年２月２１日に出願されたオーストラリア仮特許出願第２００６９００８５４号からの優先権を主張し、その内容は、引用によって本願に組み込まれる。
【０００２】
本発明は、信号処理に関連するとともに、特に、最小遅延を導入する仕方での信号の適応的な処理に関連する。
【背景技術】
【０００３】
多くの信号処理アプリケーション内の設計上の問題は、信号上で所与のタスク又はアルゴリズムを、可能な限り少ない遅延を導入しつつ実行することである。この遅延は、通常は、角周波数に関する合計導入位相シフトの負の変化レート、−ｄθ／ｄωとして定義される群遅延として公知の測度によって特徴付けられる。周波数に関して定数の群遅延を導入するフィルタ又はシステムは、線形位相を具備すると言われる。非線形位相を伴うフィルタ又はシステムは周波数に変化する遅延を導入する。（Ａ．Ｖ．  Ｏｐｐｅｎｈｅｉｍ  ａｎｄ  Ｒ．Ｗ．  Ｓｃｈａｆｅｒ，  Ｄｉｓｃｒｅｔｅ−Ｔｉｍｅ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，  Ｅｎｇｌｅｗｏｏｄ  Ｃｌｉｆｆｓ，  ＮＪ：  Ｐｒｅｎｔｉｃｅ−Ｈａｌｌ  Ｉｎｃ．，  １９８９）
【０００４】
群遅延の重要性は、応用に依存するが、特に、電話、モバイル電話ヘッドセット、補聴器、及び蝸牛移植のような音声装置の設計で重要である。これらの装置内の追加的な信号経路遅延の導入は、実行及び使いやすさに関して実質的な影響を及ぼしうる。特定の問題は、
・ネットワーク又は音響源からの増大した知覚可能なエコー
・ユーザ自身の音声及びサイドトーン又は補助聴音経路の間の低減した知覚コヒーレンス
・聴音キュー及び他の感覚（例えば視覚の）キューの間の低減した知覚コヒーレンス、
・両耳聴音での遅延差分の低減した制御及び完全性
・（Ｊ．Ａｇｎｅｗ  ａｎｄ  Ｊ．Ｍ．  Ｔｈｏｒｎｔｏｎ，  Ｊｕｓｔ  Ｎｏｔｉｃａｂｌｅ  ａｎｄ  Ｏｂｊｅｃｔｉｏｎａｂｌｅ  Ｇｒｏｕｐ  Ｄｅｌａｙｓ  ｉｎ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｈｅａｒｉｎｇ  Ａｉｄｓ，  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ａｍｅｄｉｃａｎ  Ａｃａｄｅｍｙ  ｏｆ  Ａｕｄｉｏｌｏｇｙ，  ｎｏ．  １１，  ｐｐ．  ３３０−３３６，  ２０００，  Ｊ．  Ｇｒｏｔｈ  ａｎｄ  Ｍ．Ｂ．Ｓｏｎｅｒｔｇａａｒｄ，  Ｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅ  ｃａｕｓｅｄ  ｂｙ  ｖａｒｙｉｎｇ  ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ  ｄｅｌａｙ  ｉｎ  ｎｏｎ  ｏｃｃｌｕｄｉｎｇ  ｈｅａｒｉｎｇ  ａｉｄ  ｆｉｔｔｉｎｇｓ，  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ａｕｄｉｏｌｏｇｙ，  ｎｏ．４３，  ｐｐ．５９４−５９９，  ２００４，  Ｍ．Ａ．  Ｓｔｏｎｅ  ａｎｄ  Ｂ．Ｃ．Ｊ．Ｍｏｏｒｅ，  Ｔｏｒｅｌａｂｌｅ  Ｈｅａｒｉｎｇ−Ａｉｄ  Ｄｅｌａｙｓ：  ＩＶ．  Ｅｆｆｅｃｔｓ  ｏｎ  Ｓｕｂｊｅｃｔｉｖｅ  Ｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅ  Ｄｕｒｉｎｇ  Ｓｐｅｅｃｈ  Ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ  ｂｙ  Ｈｅａｒｉｎｇ  ＩＭｐａｉｒｅｄ  Ｓｕｂｊｅｃｔｓ，  Ｅａｒ  ＆  Ｈｅａｒｉｎｇ，  ｎｏ．２６，  ｐｐ．２２５−２３５，  ２００５に説明される）閉鎖効果のような他の知覚の問題を回避する低減した機会
・フィードバック又は利得の不安定性の増大した尤度
・エコー又はフィードバック相殺のための増大した資源要求、及び
・低減した音質、明瞭性、及び通信の明確性、
を具備しうる。
【０００５】
遠隔通信規格は、また、ネットワーク内の通信品質を維持するために、群遅延及びその関連する効果に関して、厳格な仕様への厳密な遵守を強制する。（例えば、ＩＥＥＥ  Ｓｔｄ  ２６９−２００２：  Ｓｔａｎｄａｒｄ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  ｆｏｒ  Ｍｅａｓｕｒｉｎｇ  Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ  Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ  ｏｆ  Ａｎａｌｏｇ  ａｎｄ  Ｄｉｇｉｒａｌ  Ｔｅｌｅｐｈｏｎｅ  Ｓｅｔｓ，  Ｈａｎｄｓｅｔｓ，  ａｎｄ  Ｈｅａｄｓｅｔｓ，  Ｔｈｅ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ  ｏｆ  Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ  ａｎｄ  Ｅｌｅｃｔｏｎｉｃｓ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｓ  （ＩＥＥＥ），  Ｎｅｗ  Ｙｏ ｒｋ  ＮＹ，  ２００８，  ＩＴＵ−Ｔ  Ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎ  Ｐ．３４０：  Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ  ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ  ａｎｄ  ｓｐｅｅｃｈ  ｑｕａｌｉｔｙ  ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ  ｆｏｒ  ｈａｎｄｓ−ｆｒｅｅ  ｔｅｒｍｉｎａｌｓ，  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  Ｕｎｉｏｎ  （ＩＴＵ），  Ｍａｙ  ２０００，  Ｔｅｌｓｔｒａ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ＴＰ  ＴＴ４０４Ｂ５１：  Ｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ  −  Ｈｅａｄｓｅｔ  ＆  Ｌｉｍｉｔｉｎｇ  Ａｍｐｌｉｆｉｅｒ．  Ａｃｏｕｓｔｉｃ  Ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ．  Ｔｅｌｓｔｒａ  Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ  Ｌｉｍｉｔｅｄ，  Ｉｓｓｕｅ  ３．１，  １１  Ｊｕｎｅ  ２００１を参照せよ。）
【０００６】
多くの最新の音声装置は、パフォーマンスのいくつかの側面を改善するために、マルチバンド、又は変換領域、信号処理技術を使用するが、度々処理内の実質的な群遅延を招来する。音声処理アプリケーション内で利用されるマルチバンド技術の支配的クラスは、周波数サブバンド内の信号を解析及び処理するために、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）解析、及び反転高速フーリエ変換（ＩＦＦＴ）重ね合わせ加算（ｏｖｅｒｌａｐ−ａｄｄ）合成を伴ってブロック処理を使用する。このタイプの技術は、図１の一般化されたブロック図内で図示される。図１内では、処理経路１００は、入力信号ｘ［ｎ］を取り、それはバッファ１０２によってバッファされるとともに、次いで、１０４で解析窓ｗａ［ｎ］をもって窓関数を適用される。ＦＦＴブロック１０６は、次いで、周波数領域入力Ｘ［ｋ］を生成し、それは、周波数領域出力Ｙ［ｋ］を生成するために、マルチバンド／周波数領域処理ブロック１０８によって適切に処理される。周波数領域出力Ｙ［ｋ］は、ＩＦＦＴブロック１１０を通って渡され、１１２で合成窓ｗｓ［ｎ］をもって窓関数を適用されるとともに、出力ｙ［ｎ］を生成するために、重ね合わせ加算及びデバッファブロック１１４を通って渡される。
【０００７】
窓関数適用１０４、ＦＦＴ１０６、及びＩＦＦＴ１１０のような信号経路内の後続のブロック動作に適合的であるように、１０２で前記入力信号を初期的にバッファする必要性のため、図１の配置内で招来する群遅延の有意な比率が発生する。最小限、群遅延ｔ１（分）は、
ｔ１（分）＝ＬＦＦＴ／ｆｓ＋ｔｐ
であるように、窓ブロックサイズ又はＦＦＴ長Ｌを乗算したサンプル周期に、定数をプラスしたものに同等である。ここで、ｆｓはＨｚでのベースサンプルレートであるとともに、ｔｐは、最後の出力ブロックｙ［ｎ］を取得するのに要求される動作をプロセッサが実行するのに要求される追加のレイテンシである。
【０００８】
いくつかの他のマルチバンド処理構造が、また、音声装置内で使用されており、いくつかのは、群遅延を低減することを特に目標とする。１つのそのような方法は、図１内で適用されるＦＦＴフィルタバンク構造の代わりにＩＩＲ又はＦＩＲフィルタを使用する時間領域フィルタバンクを適用する。このタイプの構造は、図２内で図示される。図２の処理経路２００は、入力ｘ［ｎ］を複数の経路に分割し、その各々は、複数のサブバンド領域入力Ｘ［ｋ］を生成するために、それぞれのフィルタバンク及びダウンサンプル／デシメーションブロック２０２に渡される。サブバンド領域入力Ｘ［ｋ］は、サブバンド領域出力Ｙ［ｋ］を生成するために、２０４でマルチバンド／周波数領域処理に向けられる。２０６でのアップサンプリング／補間に続いて、前記複数の経路は、出力ｙ［ｎ］を生成するように、２０８で組み合わされる。
【０００９】
図２内の前記構造での低減された群遅延は、通常は、ＦＦＴフィルタバンク構造内で見られるブロック処理及びバッファ要求を回避することから来る。理論では、特にもし補間及びデシメーション段階が要求されず、かつ最小位相（最小群遅延）フィルタがフィルタバンク２０２内で使用されるならば、図２内の群遅延は、非常に低くなりうる。図２の最小群遅延ｔ２（分）は、
ｔ２（分）＝ｔｔｄｆ＋ｔｐ
である。ここで、ｔｔｄｆは、時間領域フィルタバンク２０２での最小遅延であるとともに、ｔｐは、同様に、最後の出力ｙ［ｎ］の実現のために処理するために要求される追加のレイテンシである。前記構造は、また、フィルタバンク内のより選択的又は一様な分解能フィルタが、例えば、Ｂａｒｋスケールを擬態する、又は人間聴覚内のクリティカルバンドを反映することを可能にすることにおいて、柔軟性の利点を具備する。
【００１０】
しかしながら、図２のフィルタバンク設計は、クロスオーバ及び位相整合要求に感応的であるとともに、例えばＦＦＴを使用して達成されるサブバンド分解能を達成する実施は、計算的に高価である。さらに、もしコア処理が、前記サブバンドバンド幅に適切なより低いサンプルレートで実行されるべきならば、追加的のデシメーション及び補間フィルタが必要でありうる。このデシメーション及び補間処理は、追加の群遅延を招来するが、前記コア処理のために使用されうる多くのアルゴリズムの計算的な効率性には重要である。
【００１１】
本明細書内に具備される、いかなる文書、動作、材料、装置、論文又はそれに類するものの検討は、単に本発明のコンテキストを構成する目的のためである。任意の又は全てのこれらの問題が、従来技術の基礎の一部を構成する、又は本発明に関連する分野内の共通の一般的知識であることを、本発明が本願の各請求項の優先日以前から存在することを承認するものとしてとらえるべきではない。
【００１２】
この明細書を通して、語「ｃｏｍｐｒｉｓｅ」、又は「ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ」又は「ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ」のようなその変化形は、説明された要素、整数又は段階、又は要素グループの包含を示唆するが、任意の他の要素、整数又は段階、整数又は段階、又は要素グループ、整数又は段階の除外は示唆しないことを理解すべきである。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【００１３】
第１構成によると、本発明は、入力信号を適応的に処理する方法であり、
出力信号を生成するように、適応的時間領域フィルタを通して前記入力信号を通過する段階と、
解析信号として、前記入力信号及び前記出力信号の少なくとも１つを取得する段階と、
変換された解析信号を生成するように、前記解析信号を変換領域に変換する段階と、
各々はそれぞれの変換領域サブバンドに対応する複数の所望の利得を生成するように前記変換された解析信号を解析する段階と、
所望の利得にアプローチする最小位相時間領域フィルタ特性を合成する段階と、
前記合成されたフィルタ特性で前記適応フィルタを更新する段階と、
を具備する方法を構成する。
【００１４】
第２側面によると、本発明は、入力信号を適応的に処理すうコンピュータプログラムを構成し、前記コンピュータプログラムは、
出力信号を生成するように、適応的時間領域フィルタを通して前記入力信号を通過するコードと、
少なくとも１つの前記入力信号及び前記出力信号を解析信号として取得するコードと、
変換された解析信号を生成するように、前記解析信号を変換領域に変換するコードと、
各々がそれぞれの変換領域サブバンドに対応する複数の所望の利得を生成するように、前記変換された解析信号を解析するコードと、
前記所望の利得にアプローチする最小位相時間領域フィルタ特性を合成するコードと、
前記適応フィルタを前記合成されたフィルタ特性で更新するためのコードと、
を具備する。
【００１５】
第３側面によると、本発明は、入力信号を適応的に処理するための装置を構成し、前記装置は、
入力信号から出力信号を生成するための適応的時間領域フィルタと、
少なくとも１つの前記入力信号及び前記出力信号から解析信号を取得するとともに、変換された解析信号を生成するように前記解析信号を変換領域に変換するための変換ブロックと、
各々がそれぞれの変換領域サブバンドに対応する複数の所望の利得を生成するように、前記変換された解析信号を解析するプロセッサと、
前記所望の利得にアプローチする最小位相時間領域フィルタ特性を合成するとともに、前記適応フィルタを前記合成されたフィルタ特性で更新するためのフィルタシンセサイザと、
を具備する。
【００１６】
前記フィルタ特性を定義するために変換領域信号解析を実行することによって、本発明は、「オフライン」信号解析を構成する。即ち、前記出力信号が、前記オフライン解析によって発生される群遅延を受けないように、前記変換領域解析は、前記入力信号及び前記出力信号の間には挿入されない。さらに、本発明は、フィルタを実施するのに使用されるフィルタ係数のようなフィルタ特性が、適応的に更新されうる、及びそのような変換領域解析によって実質的に実時間で適応的に定義されうることを認識する。
【００１７】
本発明の第１から第３構成の実施形態は、最小位相のフィルタ特性を利用して、このように非線形位相のフィルタ特性を具備する。位相非線形性の程度は、知覚しきい値より下に制限されるのが好ましい。そのような実施形態は、位相非線形性がそのようなしきい値より下に維持されるときに、非線形位相信号フィルタが、ユーザに実質的に知覚不能でありうることを認識する。さらに、最小位相のフィルタ特性を合成することによって、本発明のそのような実施形態は、特に前記入力信号及び前記出力信号の間に低い群遅延を構成する。
【００１８】
前記変換領域が周波数領域である本発明の実施形態では、最小位相のフィルタ特性の合成は、前記対数表現された所望の利得の前記ケプストラム（ＩＦＦＴ）を取得することと、前記ケプストラムが因果的であることを保証することと、対数表現された最小位相の所望の利得を生成するように、前記因果的ケプストラムのＦＦＴを取ることと、を具備しても良い。
【００１９】
本発明のそのような実施形態は、前記伝達関数の極及び零点の両方が、単位円の内部にあるときに限り、前記ケプストラムが因果的であることを認識する。本発明のそのような実施形態は、前記伝達関数の極及び零点の両方が前記単位円内部にあるならば、フィルタは最小位相であることをさらに認識する。このように、前記ケプストラムが因果的であることを保証することによって、そのような実施形態は、最小位相フィルタの合成を構成する。そのような実施形態は、このように、即時のケプストラム計算が続く対数領域マルチバンド処理を組み合わせしても良い。
【００２０】
前記ケプストラムが因果的であることを保証することは、前記ケプストラムの非因果的（後）半分内の前記ケプストラム（ｑｕｅｆｒｅｎｃｙ成分）の指数を、前記ケプストラムの因果的（前）半分に「折畳み（ｆｏｌｄ）」するように、前記ケプストラムに折畳み列を適用することを具備する。
【００２１】
前記ケプストラムが因果的であることを保証する前記折畳み列λｍｉｎ［ｑ］は、
０＜λｍｉｎ［ｑ］≦２  ｆｏｒ  ｑ＝０．．．．Ｌ／２＋１，
λｍｉｎ［ｑ］＝０  ｆｏｒ  ｑ＝Ｌ／２＋２．．．．Ｌ−１，
を具備しても良い。ここで、Ｌは窓／ＦＦＴの長さであるとともにｑ＝０．．．Ｌ−１である。
【００２２】
出力最小位相スペクトルを平滑化するように、折畳み列は、ケプストラム的に平滑化されるのがより好ましい。前記ケプストラムを修正する時間で平滑化を実行することによって、そのような実施形態は、合成時間領域窓関数を適用の使用のための必要性を取り除きうる。例えば、前記折畳み列は、
λｍｉｎ［ｑ］＝０．５４＋０．４６ｃｏｓ（２πｑ／Ｌ）  ｆｏｒ  ｑ＝０＆Ｌ／２＋１，
λｍｉｎ［ｑ］＝１．０８＋０．９２ｃｏｓ（２πｑ／Ｌ）  ｆｏｒ  ｑ＝１．．Ｌ／２，
λｍｉｎ［ｑ］＝０  その他，
を具備しても良い。
【００２３】
代替的実施形態では、前記折畳み列は、
λｍｉｎ［ｑ］＝１  ｆｏｒ  ｑ＝０＆Ｌ／２＋１，
λｍｉｎ［ｑ］＝２  ｆｏｒ  ｑ＝１．．Ｌ／２，
λｍｉｎ［ｑ］＝０  その他，
を具備しても良い。
【００２４】
そのような実施形態では、そのような折畳み列が、有限のフィルタ長で、通常は非常に早く最大になる非対称フィルタインパルス応答を生成するように、合成窓関数は、フィルタ合成の一部として時間領域内で適用されるのが好ましい。
【００２５】
一度因果的に作られると、前記因果的ケプストラムは、次いで、ＦＦＴによって複素スペクトル（対数表現される最小位相の所望の利得）に逆変換されても良い。そのような対数表現された最小位相の所望の利得は、通常は、次いで、指数を取ることによって線形表現に変換されても良い。指数を取得する計算的に効率的な技術が適用されるのが好ましい。線形表現された最小位相の所望の利得は、次いで、時間領域フィルタ合成のベースを構成するように、ＩＦＦＴによって時間領域に戻されても良い。
【００２６】
そのような実施形態は、そのような平滑化された因果的ケプストラムから合成された近似最小位相インパルス応答を具備するＦＩＲフィルタを生成するのに使用されるときに、マルチバンドＤＳＰアルゴリズムに対して極端に低い群遅延を構成可能であり、解析又は処理フィルタ分解能に相関的に改善された群遅延のインピーダンスを構成可能であり、対数領域サブバンド処理、マルチバンド圧縮又は拡張、抗驚愕（ａｎｔｉ−ｓｔａｒｔｌｅ）アルゴリズムおよびそれに類するもののための固有の準備を構成可能であり、及び／又は比較可能な線形位相方法と比較して改善された適応フィルタの正確度を提供可能である。そのような実施形態は、重ね合わせ加算再構成の回避からの低減された信号ゆがみ及びアーティファクト、及び信号上の低減された有限精度計算を構成可能であり、信号解析対信号処理の設計上の妥協の改善された制御を構成可能であり、低減された遅延及び固有の相変異からのフィードバックに対する改善された耐性を構成可能であり、信号解析及びフィルタ更新レートを低減することによって、計算的負荷を低減する選択肢を構成可能であり、かつ通常使用される音声デジタル信号プロセッサ内の実施にとって特に適合的でありうる。
【００２７】
前記適応フィルタがＦＩＲ又はＩＩＲ線形フィルタのときは、本発明の代替的実施形態は、前記フィルタの特性多項式を表現し、前記フィルタの極及び零点を位置特定するために、前記特性多項式を因数分解し、かつ、最小位相フィルタを取得するために、単位円の外側の各々の極及び零点を単位円内に反転する（ｒｅｃｉｐｒｏｃａｔｅ）することによって、前記特性多項式を訂正することによって最小位相のフィルタ特性を合成しても良い。特性多項式を因数分解することの潜在的に大きい又は処理困難な計算複雑度のために、そのような実施形態は、そのような計算のために十分な時間を構成するために、前記フィルタの適応レートが高いことを要求しないようなアプリケーションに最も適合しうる。
【００２８】
本発明の実施形態では、前記適応フィルタは、単一ＦＩＲフィルタ、ＦＩＲ又はＩＩＲのいずれかのフィルタの混合、又はニューラルネットワークのような非線形であっても良い。前記所望の利得にアプローチする仕方で前記フィルタ特性を合成することは、例えば、大きな又は過度に高速なフィルタ適応によって発生しうる不適切なユーザ知覚を回避するために、前記適応フィルタの適応レートが所定の量よりも多くならないことを保証することを具備する。そのような実施形態では、合成されたフィルタ特性は、このようにアプローチしうるが、前記所望の利得には実質的に一致しない。代わりに、時間領域フィルタ特性の合成は、例えば、フィルタ適応レートが制限されることが要求されないような状況で、実数時間領域フィルタを使用するときに可能である程度に、前記フィルタ特性を前記所望の利得に実質的に一致することを具備しても良い。
【００２９】
本発明の実施形態は、合成されたフィルタが、前記所望の応答を複製することがより可能でありうるように、前記所望の利得の間の利得変動のレートを低減するために予防的測定を適用しても良い。例えば、隣接する変換領域サブバンド内の所望の利得の間の差分は、所定の限界内に維持されても良い。
【００３０】
本発明のさらなる実施形態は、利得誤差の程度を測定するとともに、所望の利得を生成することと、そのような誤差を低減するように前記フィルタを合成することと、の継続反復に対して適切なフィードバックを適用する、補償測定を適用しても良い。
【００３１】
本発明の実施形態は、線形周波数スケール、対数周波数スケール、又はねじれ（ｗａｒｐｅｄ）周波数スケールのサブバンドに関して適用されても良い。（例えば、ＡＶ  Ｏｐｐｅｎｈｅｉｍ，  ＤＨ  Ｊｏｈｎｓｏｎ，  Ｋ  Ｓｔｅｉｇｌｉｔｚ，  ”Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｓｐｅｃｔｒａ  ｗｉｔｈ  ｕｎｅｑｕａｌ  ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ  ｕｓｉｎｇ  ｔｈｅ  Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ”，  Ｐｒｏｃ．  ＩＥＥＥ，  ｖｏｌ  ５９，  ｐｐ．２９９−３０１，  Ｆｅｂｒｕａｒｙ  １９７１を参照せよ。）
【００３２】
ねじれ（ｗａｒｐｅｄ）周波数スケールに関して適用される実施形態では、前記ねじれ周波数スケールは、Ｂａｒｋスケールの近似であるのが好ましい。そのような好ましい実施形態は、前記解析信号のねじれＦＦＴを取得することによって、前記解析信号を変換することを具備する。前記ねじれＦＦＴは、オールパスフィルタの第１カスケードの出力から取得されるのが好ましい。そのような実施形態では、前記適応的時間領域フィルタは、ねじれＦＩＲフィルタを具備するのが好ましい。前記ねじれＦＩＲフィルタは、オールパスフィルタの第２カスケード出力上で動作するのが好ましい。オールパスフィルタの単一カスケードは、オールパスフィルタの第１カスケード及びオールパスフィルタの第２カスケードの両方として動作しても良い。
【００３３】
第４構成によると、本発明は、入力信号を適応的に処理する方法を構成し、前記方法は、
出力信号を生成するように、適応的時間領域フィルタを通して前記入力信号を通過することと、
少なくとも１つの前記入力信号及び前記出力信号を、解析信号として取得することと、
変換された解析信号を生成するように、前記解析信号を変換領域に変換することと、
各々がそれぞれの変換領域サブバンドに対応する複数の所望の利得を生成するように、前記変換された解析信号を解析することと、
前記所望の利得にアプローチする時間領域フィルタ特性を合成することと、
前記適応フィルタを前記合成されたフィルタ特性で更新することと、
を具備する。
【００３４】
第５構成によると、本発明は、入力信号を適応的に処理するためのコンピュータプログラムを構成し、前記コンピュータプログラムは、
出力信号を生成するように、適応的時間領域フィルタを通して前記入力信号を通過するためのコードと、
少なくとも１つの前記入力信号及び前記出力信号を解析信号として取得するコードと、
変換された解析信号を生成するように、前記解析信号を変換領域に変換するためのコードと、
各々がそれぞれの変換領域サブバンドに対応する複数の所望の利得を生成するように、前記変換された解析信号を解析するためのコードと、
前記所望の利得にアプローチする時間領域フィルタ特性を合成するためのコードと、
前記適応フィルタを前記合成されたフィルタ特性で更新するためのコードと、
を具備する。
【００３５】
第６構成によると、本発明は、入力信号を適応的に処理するための装置を構成し、前記装置は、
入力信号から出力信号を生成するための適応的時間領域フィルタと、
少なくとも１つの前記入力信号及び前記出力信号から解析信号を取得するとともに、変換された解析信号を生成するように前記解析信号を変換領域に変換するための変換ブロックと、
各々がそれぞれの変換サブバンドに対応する複数の所望の利得を生成するように、前記変換された解析信号を解析するためのプロセッサと、
前記所望の利得にアプローチする時間領域フィルタ特性を合成するとともに、前記適応フィルタを前記合成されたフィルタ特性で更新するためのフィルタシンセサイザと、
を具備する。
【００３６】
本発明の第４から第６構成の実施形態では、前記適応的時間領域フィルタは、ＦＩＲフィルタを具備しても良く、かつ前記変換は、ＦＦＴを具備しても良い。そのような実施形態では、前記フィルタ特性の合成は、前記複数の所望の利得に線形位相を適用することと、前記線形所望の利得を、ＩＦＦＴによって時間領域に戻すことと、有限の線形位相インパルス応答を生成するように、前記ＩＦＦＴの出力を短縮する（ｔｒｕｎｃａｔｅ）ために合成窓を適用することと、を具備しても良い。前記合成窓は、矩形窓、ハミング窓、ハイブリッド非対称ハミング関数、又は他の適合的な窓関数を具備しても良い。本発明のそのような実施形態の代替では、前記フィルタ特性の合成は、前記線形所望の利得をＩＦＦＴによって時間領域に戻すことと、対称応答を導出するために、エイリアシング非因果的構成要素を除去するように前記ＩＦＦＴ出力を交換及び／又は再度順序付けすることと、有限の線形位相インパルス応答を生成するように、前記対称応答を短縮する合成窓を適用することと、を具備しても良い。
【００３７】
本発明の実施形態は、米国特許第６，７３１，７６７号で説明される適応的ダイナミックレンジ最適化（ＡＤＲＯ）技術とともに適用されてもよく、その内容は、引用によって本願に組み込まれる。しかしながら、本発明の実施形態は、信号経路の所望の利得を変化することを具備する任意の音声処理技術とともに適用されても良い。
【００３８】
句「音声信号」は、本願では、音声情報を搬送する又は格納する任意の信号をいうとともに、電子的、光学、電磁気学的又はデジタルエンコードされた信号を具備することを理解すべきである。
【００３９】
本発明の実施例は、添付図面を参照して本明細書で説明される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４０】
図３は、本発明の実施形態に従う、フィードフォワードオフラインマルチバンド解析を伴う適応フィルタ信号処理のための回路３００のブロック図である。適応的時間領域フィルタ
【数１】
0005460057.tif 000002
は、出力信号ｙ［ｎ］を生成するために、入力信号ｘ［ｎ］を処理する。理解されるように、経路３０４を通る信号は、フィルタ３０２以外の何物にも妨害されない。
【００４１】
入力信号ｘ［ｎ］は、また、バッファ３０６に渡されることによって、解析信号として使用される。バッファ３０６の出力は、３０８で解析窓ｗａ［ｎ］によって窓関数を適用れるとともに、次いで、ＦＦＴブロック３１０を通して渡される。前記ＦＦＴ出力は、解析入力レベルＸｄＢ［ｋ］を生成するために、ブロック３１２によって対数出力領域に変換される。ブロック３１４は、所望の出力レベルＹｄＢ［ｋ］を生成するＡＤＲＯ技術に従って解析された入力レベルＸｄＢ［ｋ］のマルチバンド周波数領域処理を引き受け、所望の利得ＧｄＢ［ｋ］を生成するために、３１６で前記解析された入力レベルＸｄＢ［ｋ］が減算される。フィルタ実現ブロック３１８は、時間領域フィルタ特性を合成するために、前記所望の利得を取得するとともに、少なくとも、前記合成されたフィルタ特性にアプローチするために、前記適応フィルタ３０２を更新する。フィードバック経路３２０は、また、フィルタ合成内でブロック３１８によって利用されても良い。
【００４２】
図３内で説明された本発明の第１実施形態は、ブロックベースのＦＦＴ機構３０６，３１０，３１４等内の遅延は、信号ｘ［ｎ］の解析のみのための要求であることを認識する。このように、図３の構造３００は、処理経路３０４から信号解析経路を「デカップリング」することによって計算的に効率的なＦＦＴ構造を使用して低減された群遅延をマルチバンド処理に提供する。これは、前記解析経路に対してブロック処理を使用するオフライン解析構造を使用することによって達成されるが、単一のサンプルレート又は低減されたブロックサイズレートで信号ｘ［ｎ］の処理を実行するために、１つ又は複数の時間領域フィルタ３０２を適応する。
【００４３】
図３の回路３００は、ブロック３１２の準備によって、前記入力信号の対数出力領域（例えばｄＢレベル）のＦＦＴ解析をベースとして、マルチバンド解析及び処理を実行する。これは、ダイナミックレンジ圧縮又はＡＤＲＯのような多くの音声調整アルゴリズムにとって特に便利である。それにもかかわらず、代替的実施形態は、ブロック３１２を省略するとともに、対数出力領域解析を無しで済ましても良い。同様に、コアアルゴリズム処理（３１２，３１４）に先立つ解析経路（３０６，３０８，３１０）の前部のＦＦＴフィルタバンク解析構造は、代替実施形態内では、他の解析フィルタバンク機構又は他の伝達ブロックと置換されても良い。
【００４４】
前記フィルタ実現ブロック３１８のタスクは、各々の周波数サブバンド、又は変換領域サブバンド内で、所望の利得ＧｄＢ［ｋ］の仕様を取得するとともに、主信号経路３０４に適用されたときに、適合的に利得プロファイルを実現するフィルタ振幅応答を具備する適切な時間領域フィルタ
【数２】
0005460057.tif 000003
を合成することである。フィルタ
【数３】
0005460057.tif 000004
３０２は、前記解析経路のブロック処理束縛条件によって束縛されていないので、それは、低減されたブロックサイズ又は単一サンプルレートで動作しうる。実質的なバッファリングは、信号経路３０４内で回避されるとともに、従って、信号経路３０４内の群遅延は、フィルタ３０２単独のそれになる。
【００４５】
図３の実施形態では、前記フィルタ
【数４】
0005460057.tif 000005
は、単一ＦＩＲフィルタである。しかしながら、代替実施形態では、前記フィルタは、ＦＩＲ又はＩＩＲのいずれかのフィルタの混合であっても良く、又はニューラルネットワークのような非線形であっても良い。特定のフィルタ仕様を実現することに関しては、それらのそれぞれの利点を活用するとともにそれらのそれぞれの弱点を明らかにするためにフィルタタイプを組み合わせるのに有用である。
【００４６】
現実的なフィルタ実現処理は必ずしも理想的又は最適なフィルタを合成しないので、フィードバック経路３２０は、また、フィルタ処理の後に信号ｙ［ｎ］の状態に関するフィードバックを構成するのに使用されても良い。これは、オフライン構造３００が、それが時間とともに変化するのに伴い要求されたフィルタ仕様を達成するのを補助する、より洗練された利得制御システムを構成する。
【００４７】
このように、オフライン解析回路３００は、主信号経路３０４に対して低減された群遅延を構成するとともに、チャネル数、チャネルバンド幅／離間、及び遅延のような、各々の側面に対して、独立な及びより細かいパラメータ制御を可能にする、信号処理からの信号解析のデカップリングを構成する。回路３００は、（例えばブロック３１４内の）オフライン処理主信号経路３０４の処理レートに相対的に低減された解析レートをさらに利用しても良く、それは、そのような配置内での前記フィルタ
【数５】
0005460057.tif 000006
３０２の実施のために考えられる増大する要求を考慮して、計算の節約に導く。さらに、経路３０４を通る信号データ上でより少ない動作を引き受けることによって、回路３００は、低減されたひずみ、及び制限された精度の動作からの量子化ノイズ、又はＦＦＴ重ね合わせ加算合成再構成処理からの周期的ノイズのような信号処理アーティファクトの低減した導入を提供しうる。
【００４８】
回路３００は、信号解析及び信号処理の間の時間差分を導入する。このようにして、より少ない時間内で発生する信号変化は、前記システムが応答しうる前に前記時間差分が前記システムを通して伝播しうる。これは、主信号経路内にいくつかの初期遅延、好ましくは前記オフライン処理配置の低遅延性質の損失を回避するための最小遅延を再導入することによって補償されうる。
【００４９】
例えば、過度に高速なフィルタタップ又は係数の変動に起因する知覚可能アーティファクトの導入を回避するために、前記フィルタ
【数６】
0005460057.tif 000007
３０２の変動レートを制御するのが好ましい。特に、利得変動のレートは、前記フィルタインパルス応答の時間スパンに相対的に大きすぎるべきではない。
【００５０】
前記フィルタ実現ブロック３１８の実施は、本発明の異なる実施形態に従い、多くの形態を取りうる。図４ａ及び４ｂは、本発明の第２実施形態及び第３実施形態に従う、実時間窓関数を適用を利用する２つの類似するフィルタ実現を説明する。図４ａ及び４ｂの実施形態は、対数周波数領域利得仕様ＧｄＢ［ｋ］からＦＩＲフィルタ
【数７】
0005460057.tif 000008
の係数を決定するためのフィルタ実現の１つの手段は、ＦＩＲフィルタに対する実時間の窓設計の実現によることを認識する。ＦＩＲフィルタは、図３内のフィルタ３０２として使用するための好適な候補フィルタである。なぜなら、それらは、オールゼロであるとともに、安定であることが保証されているとともに、従って、それらの設計は、ＩＩＲフィルタに適用しうる問題又は束縛条件から比較的に開放されている。図４ａ及び４ｂ内の本発明の第２及び第３実施形態の実時間ＦＩＲ窓設計方法は、前記所望の利得ＧｄＢ［ｋ］内で表現される理想的フィルタの平滑化近似である短縮（即ち有限）インパルス応答フィルタを発見するために、ＩＦＦＴ及び合成窓の組み合わせを使用する。実時間窓設計アプローチの２つの広義に同等なバージョンは、図４のブロック図内に図示される。図４ａ及び４ｂの実施形態は、どのように因果的、線形位相、時間対称インパルス応答が取得されるかにおいて異なる。
【００５１】
より詳細には、図４（ａ）は、ブロック４０４内で指数を取ることによって、対数所望の利得ＧｄＢ［ｋ］を線形に変換するフィルタ実現ブロック４００を示す。ＩＦＦＴ４０８の直接の後に、因果的、対称フィルタ応答を導出するために、４０６で適切な非ゼロ定数線形位相が、ＩＦＦＴ４０８に先立って周波数領域内に注入される。例えば、フィルタ／ＦＦＴの長さＬに対して、適切な位相関数ｅｊθ［ｋ］は、通常は、
ｅｊθ［ｋ］＝ｃｏｓ（θ［ｋ］）＋ｊｓｉｎ（θ［ｋ］）
となる。ここで、偶数ｋに対しθ［ｋ］＝−πｋ＝１であり、奇数ｋに対して−１である。ここで、ｋ＝０．．．（Ｌ−１）である。
【００５２】
ＩＦＦＴ４０８の出力は、４１０で、適切な合成窓ｗｓ［ｎ］をもって窓関数を適用されるとともに、ＦＩＲフィルタ
【数８】
0005460057.tif 000009
４０２は、次いで、導出された前記フィルタ特性をもって更新される。
【００５３】
もし適切な線形位相が注入されないならば、次いで、ＩＦＦＴ処理４０８の出力は、非因果的、かつ非因果的な構成要素が前記窓の後半に回転されるように窓Ｌ内でフィルタ応答を包み込む「時間エイリアシング（ｔｉｍｅ  ａｌｉａｓｅｄ）」になる。図４ｂは、この性質を活用するとともに、図４ａの類似の構造を表すが、度々計算的により効率的である１つである。フィルタ実現ブロック４２０は、再度、ブロック４２４内で指数を取ることによって対数所望の利得ＧｄＢ［ｋ］を線形に変換する。ＩＦＦＴ４２８への直接入力によって周波数領域内でゼロ位相が維持され、それによって、図４ａのフィルタ実現４００内で要求される位相の明示的な注入を回避する。代わりに、図４ｂの前記フィルタ実現４２０は、同等な対称応答を導出するために、ＩＦＦＴ４２８の出力の半分を再度順序付け又は交換するようにブロック４３０を構成する。ブロック４３０の出力は、４３２で適切な合成窓ｗｓ［ｎ］をもって窓関数を適用されるとともに、前記ＦＩＲフィルタ
【数９】
0005460057.tif 000010
４３４は、次いで、導出された前記フィルタ特性で更新される。
【００５４】
図３の回路３００内の前記フィルタ実現ブロック４００又は４２０を使用するときに、窓設計方法を使用して適応される線形位相、対称ＦＩＲフィルタの最小群遅延ｔ３＋４（ｔｙｐ．）は、最悪でも、図１内で図示されるＦＦＴ構造に対する最小群遅延の半分である。特に、
ｔ３＋４（ｔｙｐ．）＝Ｌｇ／（２＊ｆｓ）＋ｔｐ
であり、ここで、Ｌｇはフィルタ長であり、通常は、ＦＦＴ長ＬＦＦＴと同一の長さであるとともに、ｔｐは前記フィルタを処理するのに要求される計算時間である。この計算時間は、通常は、図１に対する同等の計算時間ｔｐよりも実質的に小さい。
【００５５】
図４ａ及び４ｂ内に図示された窓設計フィルタ実現を使用して取得されたインパルス応答フィルタは、ＧｄＢ［ｋ］によって説明される理想的フィルタの近似のみを構成する。任意の現実的な周波数応答ＧｄＢ［ｋ］に同等な厳密なインパルス応答は、長さにおいて無限でありうる。前記ＩＦＦＴ処理内の暗黙の短縮は、有限インパルス応答に、効果的に矩形短縮窓の周波数応答とともに畳み込みされた理想的な周波数応答ＧｄＢ［ｋ］である周波数応答を構成する。合成窓ｗｓ［ｎ］の使用は、スペクトル振幅応答を平滑化するとともに、前記近似内の特定のパラメータに亘る制御を構成することによって前記短縮処理を補償しても良い。合成窓ｗｓ［ｎ］の選択でのトレードオフは、矩形窓対ハミング窓、及びフィルタ合成のために使用されたときのいくつかの例示的な結果を比較する図５内で説明される。
【００５６】
より詳細には、図５ａは、ハミング窓関数のプロットであり、図５ｂは、矩形及びハミング窓の振幅応答をプロットするとともに、図５ｃは、前記矩形窓又は前記ハミング窓のいずれかを使用して実際に合成されたフィルタ応答とともに、例示的な理想的応答のプロットである。
【００５７】
図５ｃは、ｗｓ［ｎ］に対する矩形窓の使用は、合成されたフィルタ振幅応答内で実質的に好ましくないリップルを発生することを示す。ｗｓ［ｎ］に対してハミング窓を使用する実施は、ずっと滑らかな応答を与え、それは、特に、振幅応答のパスバンド領域にとって重要である。しかしながら、例示的な原利得仕様内での中心の切り込みの完全減衰の深さ及び幅を実現するのに、両方の合成されたフィルタ応答は苦労する。次で検討するように、これらのタイプのフィルタ近似誤差を補償するように、図３のアルゴリズム構造内で、追加の測定が使用されても良い。
【００５８】
対称線形位相フィルタを使用するときに、他の最適化又は変形例が、図３、図４ａ及び図４ｂの実施形態になされても良い。最適化の１つのクラスは、合成フィルタのインパルス応答の部分区画のみに適用すること、及び／又は、短縮された又は非対称合成窓ｗｓ［ｎ］に適用することである。そのような最適化は、ある程度フィルタ
【数１０】
0005460057.tif 000011
の効果的分解能を低減するかもしれない一方で、群遅延及び計算負荷のさらなる低減が達成されうる。前記解析は、また、原ＦＦＴ長ＬＦＦＴによって構成される完全分解能を維持する。
【００５９】
非対称又は短縮された窓ｗｓ［ｎ］の使用は、最後のフィルタインパルス応答のピークへのリードイン又は立ち上がり時間を低減し、それによって群遅延を低減するとともに前記フィルタを短縮することを意図されている。図６ａは、長さ３２及び長さ６４のハミング窓関数の例示的なプロット、及び長さ６４のハミング窓の最後の半分が追加された長さ３２ハミング窓の最初の半分を構成する長さ４，８のハイブリッド非対称ハミング（ＨＡＨ）窓関数を示す。整合（正規化）振幅関数を説明する図６ｂは、長さ４，８のＨＡＨ窓は、より短い長さ３２の対称窓の群遅延を取得する一方で、改善されたメインローブ幅及びサイドローブ減衰を維持する間の妥協であり、これらは、効果的なフィルタ分解能を定義する基本的性質である。この妥協は、音声信号処理システムの現実的設計で有用であるとともに、注目すべきは、そのような妥協は、図１の前記構造内では明白には実現可能でない一方で、図３及び４内で図示されたタイプの構造では簡単である。
【００６０】
図３の構造内で実施されるときに、図４ａ及び４ｂの構造によって生成される対称、線形位相ＦＩＲフィルタは、図内で図示されたＦＦＴ重ね合わせ加算構造と比較すると、実質的に低減された群遅延を構成する。しかしながら、例えば、殆どの場合では、軽微な位相ひずみは、知覚不能であることが発見されているために、本発明の実施形態は、厳密な位相線形性は、実際には多くの音声処理アプリケーションにとって要求されないことをさらに認識する。本発明は、同等な振幅応答を維持する一方で、インライン実時間適応フィルタ又は非線形位相を具備するフィルタを使用することによって、実質的な利点が提供されうることを認識する。
【００６１】
本発明は、非線形位相フィルタの中で、最小位相フィルタは、低い群遅延の振幅応答調整に良好に適合することをさらに認識する。定義により、最小位相フィルタは、所与のフィルタのオーダーに対して、最小群遅延を伴う所与の振幅応答の、唯一の、因果的な実現を表す。最小位相フィルタは、因果的及び安定伝達関数（単位円内部の極）及び因果的及び安定逆伝達関数（単位円内部の零点）の両方を具備することとして定義される。ＦＩＲフィルタは、それらの零点によって全体的に特徴付けられるので、任意のＦＩＲフィルタの最小位相のバージョンを取得する１つの仕方は、特性多項式を直接に因数分解するとともに、単位円の外側にある零点を、単位円内に反転することである。例えば、単位円の外側にあるｑで零点を伴う所与のＦＩＲフィルタ伝達関数Ｈ（ｚ）に対して、伝達関数は、次のように因数分解される。
【数１１】
0005460057.tif 000012
ここで、Ｈａｐ（ｚ）は、オールパスフィルタであるとともに、ＨＢ（ｚ）は、Ｈ（ｚ）の振幅応答を維持するが、単位円内に反転された零点を伴い、修正された位相を具備する。
【００６２】
実際には、ＦＩＲフィルタ多項式を因数分解することは、特に前記フィルタ長が増大すると、困難で又は処理困難でさえある数学的問題になりうる。従って、直接因数分解技術を使用する実時間の時間変化フィルタ仕様に対する最小位相フィルタを取得することは、多くの実時間応用では現実的ではないかもしれない。１つの選択肢は、前記フィルタの予想される振幅応答の平均又は平衡に対して、（実数で時間で）固定された「準（ｑｕａｓｉ）」最小位相プロファイルを取得することであるとともに、この位相を、それらの振幅応答に関らず全ての周波数領域のフィルタ仕様に適用することである。しかしながら、所与の振幅応答の最小位相特性は、定義によって唯一であり、かつ結果のフィルタに対する因果関係は、所与の振幅応答に対する整合最小位相が適用されたときに限って保証される。従って、固定された「準」最小位相のアプリケーションは、前記振幅応答変動が小さい又は非常に激しく制限されると期待されるとき、又は前記アプリケーションによって要求される時間枠内での因数分解を実行するのに十分な計算的資源が利用可能であるときにのみ、現実的でありうる。
【００６３】
所与の振幅応答に対して最小位相を導出する代替的方法は、実数又は複素ケプストラム（前記ケプストラムは、対数振幅又は対数複素スペクトルの逆離散フーリエ変換）の特定の性質を認識するとともに活用する。興味のある前記ケプストラム性質は、伝達関数の極及び零点の両方が、単位円の内部にある、即ち前記フィルタが最小位相であるときのみ、前記ケプストラムが「因果的」であることである。従って、前記対数振幅スペクトルの実数のケプストラムを、適切な「折畳み列」にさらすことによって、位相は、スペクトル振幅応答を修正せずに最小に調節されうる。本発明のそのような実施形態に従うと、前記折畳み列は、前記ケプストラムの「非因果的」（後）半分内の（「ｑｕｅｆｒｅｎｃｙ」構成要素と命名される）指数を、前記ケプストラムの「因果的」（前）半分に効果的に折畳む。調節されたケプストラムは、次いで、離散フーリエ変換及び複素指数を経由して複素スペクトルに逆変換されるとともに、時間領域ＦＩＲフィルタを設計するのに使用されても良い。
【００６４】
図７ａから７ｉは、図４ｂの線形位相の窓設計方法及びケプストラム最小位相近似方法を使用して、非実時間フィルタ設計の結果を比較する一連のプロットである。図７ａは、フィルタ設計処理に対する２つの例示的な目標振幅応答を示す。
【００６５】
前記線形位相方法の合成フィルタインパルス応答及びケプストラム最小位相方法は、それぞれ、図７ｂ及び７ｃ内に示される。図７ｃで、最小位相の場合での前記インパルス応答のピークは、有限のインパルス応答窓の最初にあることに留意する。線形位相方法の振幅応答及びケプストラム最小位相方法は、図７ｄ及び７ｅ内にそれぞれ示されるとともに、非常に類似する。
【００６６】
前記線形位相方法及び前記ケプストラム最小位相方法の結果のフィルタ位相は、それぞれ、図７ｆ及び７ｇ内に示される。前記ケプストラム最小位相フィルタのフィルタ位相は非線形である一方で、それは、相対的に非常に小さい位相範囲上で変化する。前記線形位相方法及び前記ケプストラム最小位相方法で計算されたサンプル対周波数でのフィルタ群遅延は、それぞれ、図７ｈ及び７ｉ内に示される。図７ｉは、ケプストラム最小位相近似方法に対する非常に低い又は負の群遅延を説明する。負の成分は、前記フィルタが非因果的であることを示唆するが、現実にはこれは可能ではない。この点で、非線形位相システムに対する図７ａの群遅延プロットは、必ずしも時間遅延の理想的な表現ではない。その代わりに、周波数の群遅延内の変動は、「群遅延ひずみ」として公知であるものである。
【００６７】
本発明は、適応的最小位相フィルタを構成するために、実質的に実時間で前記ケプストラムの性質を適用及び／又は最適化する可能性及び利点をさらに認識する。そのような適応的最小位相フィルタは、特に、図３の適応的マルチバンド信号処理構造内の前記フィルタ３０２の実施に適用可能でありうる。
【００６８】
図８は、図３内で図示されるタイプの構造内でのフィルタ実現のためのケプストラム最小位相近似技術を使用する、本発明の第４実施形態に従う、フィルタ実現ブロック８００を説明する。図３及び８の構造を組み合わせる重要な利点は、ブロック３１２は、利得計算及びフィルタ実現に先立って、コア処理が対数領域（ｄＢ又は他の底）内で実行されるように構成することである。これは、入力が対数領域であることを要求するケプストラム計算に特に便利である。従って、図３のフロー内で、実数の対数利得値ＧｄＢ［ｋ］によって与えられる前記フィルタ利得仕様は、図８内の前記フィルタ設計処理のフロー内で、実数のケプストラムｃ［ｑ］の初期計算に対して、ＩＦＦＴ８０４に直接に入力されても良い。
【００６９】
一度前記対数利得仕様の実数のケプストラムｃ［ｑ］が計算されると（ｃ［ｑ］＝ＩＦＦＴ（ＧｄＢ［ｋ］））、修正ケプストラム
【数１２】
0005460057.tif 000013
を生成するために、８０６でそれは、折畳み列λｍｉｎ［ｑ］を要素毎に乗算される。本実施形態では、前記折畳み列λｍｉｎ［ｑ］は、
λｍｉｎ［ｑ］＝１  ｆｏｒ  ｑ＝０＆Ｌ／２＋１
＝２  ｆｏｒ  ｑ＝１．．Ｌ／２
＝０  その他
である。ここで、Ｌは、窓／ＦＦＴの長さであるとともに、ｑ＝０．．．Ｌ−１である。Ｌ＝６４の場合に対する、実施例ケプストラム折畳み列λｍｉｎ［ｑ］は、図９内にプロットされる。
【００７０】
修正ケプストラム
【数１３】
0005460057.tif 000014
は、次いで、複素対数位相修正スペクトル
【数１４】
0005460057.tif 000015
を計算するＦＦＴブロック８０８に入力される。複素線形位相修正スペクトルＧｍｉｎ［ｋ］を取得するために、ＧｄＢ，ｍｉｎ［ｋ］の指数は、Ｇｍｉｎ［ｋ］＝ｅｘｐ（ＧｄＢ，ｍｉｎ［ｋ］）であるようにブロック８１０によって計算される。ＧｄＢ［ｋ］が自然底数ベースをもって計算された場合には、ｚ＝ａ＋ｂｉに対するオイラーの関係の直接形式が使用されうる。
ｅｘｐ（ｚ）＝ｅｚ＝ｅａ（ｃｏｓ  ｂ＋ｉｓｉｎ  ｂ）
この関係に類似する代替的形式は、ＧｄＢ，ｍｉｎ［ｋ］が代替的又は調節された対数ベース領域（例えば底２又はｄＢ）であるときに使用されうる。
【００７１】
ＩＦＦＴブロック８１２は、次いで、複素線形位相修正スペクトルＧｍｉｎ［ｋ］を時間領域に戻し、そこでは、前記フィルタ８０２を最小位相フィルタ
【数１５】
0005460057.tif 000016
として定義するために近似最小位相インパルス応答を生成するように、それは８１４で適切な合成窓ｗｓ［ｎ］をもって窓関数を適用される。
【００７２】
適切な合成窓関数ｗｓ［ｎ］の選択に関して、図８内で手当てが要求される。窓関数を未適用の（ｕｎ−ｗｉｎｄｏｗｅｄ）な最小位相のインパルス応答は、対称でなくかつ通常は、有限フィルタ長内の非常に早期に最大値をとるために、良好に制御されたスペクトル平滑化を取得するために便利な窓関数は、明らかでないかもしれない。比較として、図５（ｃ）は、前記窓関数及び対称、線形位相の場合の前記フィルタの振幅応答に対するスペクトル平滑化の重要性を例証する。
【００７３】
前記最小位相のインパルス応答が開始で最大値を取るように期待される場合に対して、初期のソリューションは、前記合成窓関数ｗｓ［ｎ］としての使用のために、ゼロをつめた従来の窓関数、例えばハミング窓、又はハニング窓又はそれに類するものの尾側のような非対称窓を適用することかもしれない。これは試行されてきたが、実際にはいくつかの問題を呈する。前記最小位相インパルス応答の群遅延の効果的なピーク位置は一定でないので、最後の振幅応答上の前記窓関数の効果は、入力振幅応答それ自体が変化するのにともない変化する。さらに、単側の（ｓｉｎｇｌｅｓｉｄｅｄ）非対称窓関数は、その対称相手のスペクトル分解能の多くを損失する。図１０は、前記フィルタ実現ブロック８００内で使用されたときに、Ｌ＝６４の対称ハミング窓と比較した、Ｌ＝３２及びＬ＝６４の単側（ｓｉｎｇｌｅｓｉｄｅｄ）の非対称ハミング窓に対する窓関数（図１０ａ）及び結果の正規化振幅応答（図１０ｂ）を示す。これらの出力は、図６内で見られる窓非対称効果と比較しうる。
【００７４】
これらの又は他の窓は、本発明のいくつかの実施形態では、適切な応用に対して適合的であることを証明するが、フィルタ実現の代替的なケプストラム実施が、本発明の第５実施形態によって認識される。非対称時間領域窓ｗｓ［ｎ］を選択又は合成する試行よりもむしろ、ケプストラム平滑化、ケプストラム準同型フィルタ又は「リフタリング」とよばれる前記ケプストラムの他の性質を認識及び活用することによって、前記フィルタ仕様のスペクトル平滑化が取得される。そのような平滑化の目標は、前記ケプストラムの両端に重み付けするために、ローパス又は単側の（ｓｉｎｇｌｅ  ｓｉｄｅｄ）関数を適用することである。前記ケプストラムの「高い指数」又は「高いｑｕｅｆｒｅｎｃｙ」構成要素は、一般的には、スペクトル領域内で高速な変動を表すので、もしこれらの構成要素が、「低い指数」又は「低いｑｕｅｆｒｅｎｃｙ」構成要素に相対的に低く重み付されると、前記スペクトルは平滑化されうる。
【００７５】
ケプストラムフィルタは、従って、本発明の前記適応的フィルタ設計応用内の有限インパルス応答に対する短縮に先立ち最小位相スペクトルを平滑化するために理想的である。実際に、本実施形態は、平滑化を実行するための動作は、前記フィルタ最小位相を取得するためにケプストラム折畳み列を適用するのと同一の動作でありうることを認識する。これは簡潔なソリューションである。なぜなら、時間領域非対称窓ｗｓ［ｎ］の使用と比較して改善されたスペクトル平滑化が取得される一方で、同時に、計算の複雑度及びメモリ要求は低減されるからである。
【００７６】
本実施形態では、フィルタ振幅応答のスペクトル平滑化のためのケプストラム滑らかなら又はリフタリング列φｓ［ｑ］は、
φｓ［ｑ］＝０．５４＋０．４６ｃｏｓ（２πｑ／Ｌ）
をパディングすることなく、反転ハミング関数を活用する。ここで、Ｌは窓／ＦＦＴの長さであるとともに、ｑ＝０．．．Ｌ−１である。ケプストラム平滑化及び折畳みの他の列も可能である。この平滑化列は、折畳み列λｍｉｎ［ｑ］が適用されるのと同一の動作で前記ケプストラムに適用されうるので、単一の組み合された折畳み及び平滑化列λｍｉｎ［ｑ］は、単に要素毎の乗算によって導出されうる。
【数１６】
0005460057.tif 000017
【００７７】
Ｌ＝６４に対する組み合わされた折畳み及び平滑化列λｍｉｎ［ｑ］の実施例のプロットは、図１１内に示される。
【００７８】
そのような最適化されたケプストラム折畳み及び平滑化技術を利用することは、図１２内で示されるような実時間適応フィルタ実現ブロック１２００を構成する。当該フィルタの実現で、所望の対数利得ＧｄＢ［ｋ］は、ｃ［ｑ］＝ＩＦＦＴ（ＧｄＢ［ｋ］）であるように、ＩＦＦＴブロック１２０４によって実数のケプストラムｃ［ｑ］に変換される。１２０６で、前記ケプストラムｃ［ｑ］は、
【数１７】
0005460057.tif 000018
を生成するために、組み合わされたケプストラム折畳み及び平滑化列λｍｉｎ［ｑ］によって要素毎に乗算される。修正ケプストラム
【数１８】
0005460057.tif 000019
は、次いで、複素位相の修正平滑化対数スペクトル
【数１９】
0005460057.tif 000020
を取得するために、ＦＦＴブロック１２０８に入力され、そこから、線形複素位相の修正平滑化スペクトルＧｍｉｎ［ｋ］が、Ｇｍｉｎ［ｋ］＝ｅｘｐ（ＧｄＢ，ｍｉｎ［ｋ］）であるように指数を取るブロック１２１０によって決定される。線形複素位相の修正平滑化スペクトルＧｍｉｎ［ｋ］は、次いで、前記フィルタ１２０２を最小位相フィルタ
【数２０】
0005460057.tif 000021
として定義するために近似最小位相インパルス応答を生成するように、ＩＦＦＴ１２１２によって時間領域に戻される。
【００７９】
図１２の実施形態のフィルタ合成は、このように時間領域内の合成窓関数の適用を除去することによって、図８の実施形態と比較して、簡単化された処理を具備する。この方法は、図８内の構造を超える、仕様フィルタスペクトルの改善された平滑化及び低減された計算の複雑度をさらに提供する。
【００８０】
本発明は、このように、実時間マルチバンド処理に対してケプストラム最小位相近似を使用するために、多くの問題を認識するとともに克服する。特に、図３の構造のような適合的なホスト処理構造の使用及び実施、ＦＦＴ／ＩＦＦＴ、対数、及び複素指数を具備する、要求される追加の計算段階の効率的な実施、フィルタ合成窓関数又はスペクトル平滑化手段の選択、所与の応用に対するフィルタ位相及び時間的変動上の束縛条件の維持、及び大きい及び／又は高速振幅応答変動に対するフィルタ誤差及び合成挙動の最適化。
【００８１】
図４，８及び１２の実時間フィルタ設計構造に関する重要な問題は、設計処理が、利得仕様ＧｄＢ［ｋ］の近似振幅応答を具備するフィルタ
【数２１】
0005460057.tif 000022
を生成するに過ぎないことである。各々の合成フィルタに対する近似誤差は、入力利得仕様ＧｄＢ［ｋ］及び設計方法の両方に依存する。通常に、特に大きいレベルの変動を伴うフィルタ仕様ＧｄＢ［ｋ］（例えば多重ノッチフィルタ）は、スペクトル的に滑らかなフィルタ仕様よりもあまり正確でなく実現される。図５（ｃ）は、これらの振幅応答誤差のいくつかを例証する。
【００８２】
重要な効果の追加セットは、また、図８及び１２の構造によって設計されるフィルタに固有である。これらのフィルタは非線形、時間変化位相であるので、群遅延は、実際には、入力利得仕様ＧｄＢ［ｋ］に依存して、時間及び周波数とともに変化する。前記利得仕様の周波数に亘る変動が大きいときに、この変動は、また、より際立つ傾向がある。即ち、大きいピーク又は谷（ノッチ）が、入力利得仕様内に出現するときには、合成された近似最小位相は、より大きい変動を具備するとともに、前記群遅延及び群遅延変動は増大する傾向がある。しかしながら重要なことに、そのような変動を推定する実施及びテストは、知覚可能、又は他の意味では、実質的であることは発見されていない。これは、また、例えば、時間に伴う自然な位相変動は、あまりフィードバックをサポートしないので、利点でありうることに留意する。
【００８３】
図１３は、これらの効果のいくつかを説明する。図１３ａは、ケプストラム技術をもって実施されるとともに、音声＋アラーム入力信号に応答するＡＤＲＯアルゴリズムを手段として適応される時間変化フィルタに対する（ラジアンの）位相対周波数及び時間のプロットである。前記アラーム信号は、前記入力信号の比較的に狭い周波数領域上で、比較的に時間中心的に発生する。ＡＤＲＯは、前記入力の残りの利得に対して、相関的に前記アラームの時間及び周波数位置内の強い減衰を導入する傾向がある。一般的には、８−２２秒の時間期間に亘る１０００Ｈｚの領域内の、図１３ａ内の位相「谷」は、位相において最大の変動であるとともに、大雑把には、前記入力信号内のアラーム構成要素の位置と共通の時間及び周波数位置内にあるとともに、このようにして、ＡＤＲＯ補償利得低減に関連付けられている。
【００８４】
図１３ｂは、（サンプルでは、０最小に制限されている）フィルタ群遅延上のこの相変異対時間及び周波数の効果を示す。アラーム及び前記ＡＤＲＯ減衰の継続時間に、近傍（未減衰の）周波数領域の群遅延は明白に増大する。しかしながら、群遅延は、それにもかかわらず、前記信号の継続時間に対して、全体のスペクトルを通して比較的に非常に低い。
【００８５】
実際には、種々の設計近似又は誤差効果を可能にするために、図３内で図示されたものと類似する処理構造内で、多くの測定が取得されても良い。これらの測定は、前記効果の発生お回避するための予防として、または前記効果の発生の可能結果を解析及び低減するための補償として分類されうる。
【００８６】
そのような予防測定は、合成フィルタが、利得仕様のピーク又は谷をより達成しそうであるように、サブバンドに亘る前記フィルタ仕様ＧｄＢ［ｋ］内の利得変動のレートを低減することを目的としても良い。特に、出力レベルを制限するために十分な減衰を適用する目的のために、フィルタ合成に先立つＧｄＢ［ｋ］の調節は、利得仕様の最小での減衰レベルを前記フィルタ内で取得することを補助しうる。これらの測定は、相対的利得変動を低減するために、ＧｄＢ［ｋ］上の最小及び最大利得の応用及び／又はさらにスペクトル的にＧｄＢ［ｋ］を平滑化することを具備する。
【００８７】
補償測定は、通常、利得誤差の程度の測定、及び出力又は従って仕様ＧｄＢ［ｋ］を補償することをベースとする。これらの測定は、通常は、図３内の前記フィルタ実現手段に先立つ、又はフィードバックが構成される図３の代替として、仕様ＧｄＢ［ｋ］上のより洗練された利得制御機構の一部を構成する。図３内のより先進的な利得制御の一部を構成する特定の測定は、フィルタアプリケーションの後の出力信号から所望の及び達成される利得レベルの間の有効差分を解析しうる利得制御器へのフィードバック経路を実施することを具備するとともに、（例えば、制限する目的で最小を保証する）特定の基準に前記フィルタを最適化するために、さらにＧｄＢ［ｋ］を補償する。
【００８８】
他の測定の分類は、前記フィルタ設計によって成功裏に達成されうる利得変動の特定のレベルを予測するとともに、最大を超過する利得変動のレベルに対して、信号経路内で適切な追加のフィルタ測定を適用する。これらの追加的フィルタ測定は、また、例えば、単に追加のフルバンド利得、又は追加の適応ＩＩＲ又はＦＩＲフィルタを具備しても良い。
【００８９】
図３内の構造のフィードバック形式は、閉ループ形式内で動作することによって、自然に誤差を低減することに留意する。そのような構造は、図１４内に図示される。この構造は、コア処理が出力参照される、及び／又は、相対的により遅いレートで利得を変化する応用に特に良好に適合される。なぜなら、フィードバック、閉ループ形式は、前記解析レートによって強いられる安定性束縛条件にさらされるからである。より遅い時間定数及びより遅い動作最大出力制限を伴う補聴器内のＡＤＲＯ処理は、前記構造のこの形態に良好に適合しうる。
【００９０】
さらに、図８及び１２のケプストラム最小位相設計機構は、特に、図４の線形位相設計機構よりも多くの追加の信号処理段階を要求する。これらの追加の段階は、追加のＦＦＴ、ＩＦＦＴ、及び複素指数を具備する。図８及び１２の構造の重要な特徴は、それらが度々最新の音声デジタル信号プロセッサ内で構成される非常に効率的なＦＦＴ／ＩＦＦＴハードウェアブロックを活用しうることである。従って、これらの構造内で要求される追加的のＦＦＴ／ＩＦＦＴのための処理は、そのようなＤＳＰ構造上では、殆ど「ただで」、即ち、非常に低い追加の計算複雑度及び電力コストで実行されうる。ＦＦＴ／ＩＦＦＴハードウェア補助を伴わない最新のＤＳＰでさえも、ＡＤＲＯのような多くの音声調整アルゴリズムにとって要求される前記解析フィルタ設計レートで追加的なＦＦＴ／ＩＦＦＴを実行するための追加の付加は、特に、利用可能な資源の割合としては、通常は非常に低い。
【００９１】
ブロック８１０及び１２１０の複素指数は、従って、度々図８及び１２内の構造に対するもっとも計算が複雑な追加の要求になる。オイラー関係によって、複素指数の計算は、他の通常の実数の正弦及び余弦の計算（虚部）と組み合わされた、実数の標準的な指数の計算（実部）によって達成される。即ち、
ｅｘｐ（ｚ）＝ｅｘｐ（ａ＋ｂｉ）＝ｅｘｐ（ａ）（ｃｏｓ  ｂ＋ｉｓｉｎ  ｂ）
である。図３，４，８，１２及び１４の構造のさらなる利点は、多くの最新のデジタル信号プロセッサは、少なくとも底２での実数の対数及び指数の計算のためのハードウェア補助を構成することである。従って、他のベースの実数の対数及び指数は、ハードウェア補助された関数の使用によって、適切な要素と組み合わせることによって、非常に効率的に実行されることに留意する。自然対数利得仕様
Ｇ［ｋ］＝ｚ＝ａ＋ｂｉ＝ｌｏｇｎ（ｃ＋ｄｉ）
及び利用可能な底２の指数関数の場合は、本発明は、複素指数が簡単な仕方
ｃ＋ｄｉ＝２ａｌｏｇ  ２ｅ（ｃｏｓ  ｂ＋ｉｓｉｎ  ｂ）
で計算されうることを認識する。
【００９２】
しかしながら、対数利得仕様は、度々、自然底数以外の底であるのが効率的である（例えば底２又はｄＢ）。従って、
Ｇ［ｋ］＝ｚ＝ａ＋ｂｉ＝ｐｌｏｇｋ（ｃ＋ｄｉ）
であるとともに、底２の指数が利用可能である一般化された場合では、我々は、
ｃ＋ｄｉ＝２ａｌｏｇ２（ｋ）／ｐ（ｃｏｓ（ｂｌｏｇｎ（ｋ）／ｐ）＋ｉｓｉｎ（ｂｌｏｇｎ（ｋ）／ｐ））を有する。
【００９３】
例えば、Ｇ［ｋ］がｄＢ内ならば、
【数２２】
0005460057.tif 000023
である。
【００９４】
残りのタスクは、虚部の正弦及び余弦を計算することである。これは、例えば、補間された参照表、多項式近似、又はＣＯＲＤＩＣ（ＣＯｏｒｄｉｎａｔｅ  Ｒｏｔａｔｉｏｎ  ＤＩｇｉｔａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）アルゴリズムのような、通常の近似方法によって相対的に容易に達成される。近似は、度々、同時に正弦及び余弦の両方を発見するとともに、例えば正弦又は余弦構成要素内の最大又は平均誤差、又は組み合わされた誤差（例えば平方の合計）の特定の近似誤差の形式を最小化するように最適化される。現在のアプリケーションの場合では、振幅誤差は、位相誤差よりもより有意になりうるので、結果の振幅（平方の合計）内の誤差の最小化は、最も好ましくなりうる。
【００９５】
図８又は１２のケプストラム最小位相構造は、Ｍａｔｌａｂ（登録商標）を使用したシミュレーションでテストされた。このテストは、前記ＡＤＲＯアルゴリズムをもって信号を処理する間の、図３の構造と組み合わされたときの図４，８及び１２の構造の実行と比較することに焦点を当てる。「ｃｏｒｎｅｒ  ｃａｓｅ」入力信号及びＡＤＲＯ構成及び器具の多くが、前記方法を検証及び比較するために試行された。
【００９６】
図１５ａ及び１５ｂは、入力信号に応答する、本発明の第３及び第４実施形態の、それぞれシミュレートされた出力スペクトル密度、及びシミュレートされた相互相関を説明する。前記ＡＤＲＯアルゴリズムは、（図４ｂの）第３実施形態及び（図８の）第４実施形態をそれぞれ使用して、入力音声信号に適用された。長さ１２８のフィルタ／ＦＦＴ長は、補聴器目標パラメータの極端なセットに対して、１６ｋＨｚのサンプルレートを伴う、６５本のＡＤＲＯチャネルを、効果的に構成するのに使用された。図１５（ａ）は、第３及び第４実施形態に対する前記入力信号及び出力信号の出力スペクトル密度のプロットを示す。補聴器器具は、出力内に激しい高周波数エンファシスを発生するが、第３実施形態の対称線形位相出力、及び第４実施形態のケプストラム最小位相出力の両方は、ほぼ出力スペクトル密度に同一であることに留意する。非公式の聴音テストは、また、前記出力の間に知覚可能な差分がないことと、それらは、ＡＤＲＯにとって正しい動作に各々整合していたこととを指示する。図１５（ｂ）は、各々の出力と入力との相互相関に対する関連相互相関遅延を示す。これらのプロット内のピーク位置は、第３実施形態の線形位相バージョンで測定される信号遅延では４ｍｓの周りである一方で、第４実施形態のケプストラム最小位相バージョンで測定される信号遅延では、非常に低く、０．１ｍｓの周りであることを示す。
【００９７】
フィルタ設計構造の相関利得の正確度を試験するために、さらなるモデル化がより詳細に実行された。第３実施形態（線形位相）及び第４及び第５実施形態（ケプストラム最小位相）は、前記信号の一部に対して、上位ナローバンドアラーム信号と組み合わされたＡＤＲＯ及び音声入力を伴うテストケース内で使用された。電話通信ＡＤＲＯ器具は、１７本の処理チャネルに対して８ｋＨｚのサンプルレートと、３２のフィルタ／ＦＦＴ長を伴って効果的に使用される。図１６は、各々構造の時間変化振幅応答に対する結果のいくつかを比較する。
【００９８】
図１６（ａ）は、前記入力利得仕様（即ち所望の利得）を構成する原ＡＤＲＯ利得をｄＢ対時間及び周波数で示す。図１６（ｂ）から（ｄ）は、それぞれ、図４ｂ、図８及び図１２の実施形態に対する前記フィルタの時間変化振幅応答をｄＢで示す。パネル（ｅ）から（ｇ）は、図１６（ｂ）から１６（ｄ）の振幅応答が、１６（ａ）の原利得仕様と比較されたときの、対応する利得誤差をｄＢで示す。各々の実施形態に対して測定された特性は、下の表内で与えられる。
【００９９】
【表１】
0005460057.tif 000024
【０１００】
これらの特性、及び図１６のプロットは、第５実施形態のケプストラム最小位相構造が第３実施形態の線形位相構造よりもずっと低い群遅延を発生するだけでなく、また、ｒｍｓ及び最大絶対利得誤差の両方が低減されることを示す。重要なことに、これは、前記組み合わされたケプストラム平滑化及び最小位相変換は、群遅延を改善するのみならず、前記フィルタの振幅応答のパフォーマンスも同様に改善することを示唆する。
【０１０１】
図１６によって指示される結果は、前記ＡＤＲＯアルゴリズムを処理する間により広い調整アレーに線形位相の第３実施形態及びケプストラム最小位相の第５実施形態をさらすことによってさらに探求される。図２２−２６は、このテストに関するより詳細を提供する。
【０１０２】
ケーススタディシミュレーションは、Ｍａｔｌａｂ内の信号処理システムの非実時間モデルを使用して実行された。図３に類似にする構造が実施されるとともに、第３実施形態（図４ｂ）、第４実施形態（図８）、及び第５実施形態（図１２）のフィルタ合成構造は、パフォーマンスを比較するために、構造内で個別に試行された。本発明の即時終了応用は、ＡＤＲＯ音声処理アルゴリズムの処理であるので、構造は、一連の現実的なＡＤＲＯ構成及び入力信号シナリオ内で試行された。これらの構成は、
１．電話通信ＡＤＲＯ、高速適応的利得スルーレート、Ｌ＝３２，１７チャネル、８ｋＨｚサンプルレート
２．補聴器ＡＤＲＯ、高速適応的利得スルーレート、Ｌ＝１２８，６５チャネル、１６ｋＨｚサンプルレート及び
３．補聴器ＡＤＲＯ、固定低スルーレート、Ｌ＝１２８，６５チャネル、１６ｋＨｚサンプルレート
を具備する。
【０１０３】
補聴器構成のために、いくつのＡＤＲＯ「器具」又は目標パラメータセットが試行されたことに留意する。キーテストケースは、問題に伴う実際の器具内で開発された厳しいオーディオグラムに対する比較的極端な器具である。このオーディオグラム及び対応するＡＤＲＯパラメータは、図２２内で示される。図２２ａは、相対的に極端なオーディオグラムであるとともに、図２２ｂは、そのようなオーディオグラムに対するＡＤＲＯ器具パラメータを説明する。
【０１０４】
一連の音声テスト信号は、利得対時間及び周波数に関してＡＲＤＯの自然応答を取得するように、前記シミュレーション内で適用される。テストされる入力信号は、 
４．いくつかの音声のみ信号
５．高又は低周波数強調を伴ういくつの音声信号、
６．音声周期の一部の間に追加のハイレベルアラームを伴う音声信号、及び
７．ＴｅｓｔｒａＴＴ４仕様からの音響ショック保護テスト信号、
を具備する。
【０１０５】
下の表１のケーススタディの結果は、（極端な器具を伴う）ＡＤＲＯ構成（１）及び（２）と、入力信号（４）及び（６）と、をテストすることから構成される。ＡＤＲＯによって生成される入力利得仕様の時系列挙動、及び、第３実施形態及び第５実施形態の結果する挙動を示す追加のプロットのフルセットが、図２３から２６内の各々のケーススタディに対して示されている。そこでは、第３実施形態の実行のプロットは、左にあり（例えば、図２３ｂ、２３ｄ、２３ｆ、２３ｈ及び２３ｊ）、第５実施形態の実行のプロットは、右にある（例えば図２３ｃ、２３ｅ、２３ｇ、２３ｉ及び２３ｋ）。
【０１０６】
特に、図２３ａから２３ｍは、音声＋アラーム入力信号に応答する、正常聴力に対するＡＤＲＯの電話通信器具の下での、本発明の第３及び第５実施形態のパフォーマンスを説明する。図２３ａは、入力利得仕様（即ち所望の利得）のｄＢ対周波数及び時間でのプロットである。図２３ｂ及び２３ｃは、それぞれ、第３実施形態及び第５実施形態のフィルタ振幅応答のｄＢでのプロットである。図２３ｄ及び２３ｅは、それぞれ、第３実施形態及び第５実施形態の利得誤差のｄＢでのプロットである。図２３ｆ及び２３ｇは、それぞれ、第３実施形態及び第５実施形態の群遅延のサンプル内のプロットである。図２３ｈ及び２３ｉは、それぞれ、第３実施形態及び第５実施形態のフィルタインパルス応答のプロットである。図２３ｊ及び２３ｋは、それぞれ、第３実施形態及び第５実施形態のフィルタ位相のラジアンでのプロットである。図２３ｋのラジアンスケールは、図２３ｊのラジアンスケールと比較してずっと低減されていることに留意する。図２３ｌは、ケプストラムｃ［ｑ］の因果的半分（即ち修正前（ｐｒｅ−ｍｏｄｉｆｉｃａｔｉｏｎ））のプロットであるとともに、図２３ｍは、ケプストラム
【数２３】
0005460057.tif 000025
の因果的半分（即ち、修正後）のプロットである。
【０１０７】
図２４ａから２４ｍは、音声＋アラーム入力信号に応答する、図２２のオーディオグラムに対するＡＤＲＯの補聴器器具の下での、本発明の第３及び第５実施形態のパフォーマンスを説明する。図２４ａは、入力利得仕様（即ち所望の利得）の、ｄＢ対周波数及び時間でのプロットである。図２４ｂ及び２４ｃは、それぞれ、第３実施形態及び第５実施形態のフィルタ振幅応答のｄＢでのプロットである。図２４ｄ及び２４ｅは、それぞれ、第３実施形態及び第５実施形態の利得誤差のｄＢでのプロットである。図２４ｆ及び２４ｇは、それぞれ、第３実施形態及び第５実施形態の群遅延のサンプル内のプロットである。図２４ｈ及び２４ｉは、それぞれ、第３実施形態及び第５実施形態のフィルタインパルス応答のプロットである。図２４ｊ及び２４ｋは、それぞれ、第３実施形態及び第５実施形態のフィルタ位相のラジアンでのプロットである。図２４ｋのラジアンスケールは、図２４ｊのラジアンスケールに比較してずっと低減されていることに留意する。図２４ｌは、前記ケプストラムｃ［ｑ］の因果的半分（即ち修正前）のプロットであるとともに、図２４ｍは、前記ケプストラム
【数２４】
0005460057.tif 000026
の因果的半分（即ち修正後）のプロットである。
【０１０８】
図２５ａから２５ｍは、音声入力信号に応答する、正常聴力に対するＡＤＲＯの電話通信器具の下での、本発明の第３及び第５実施形態の実行を説明する。図２５ａは、入力利得仕様（即ち所望の利得）の、ｄＢ対周波数及び時間でのプロットである。図２５ｂ及び２５ｃは、それぞれ、第３実施形態及び第５実施形態のフィルタ振幅応答のｄＢでのプロットである。図２５ｄ及び２５ｅは、それぞれ、第３実施形態及び第５実施形態の利得誤差のｄＢでのプロットである。図２５ｆ及び２５ｇは、第３実施形態及び第５実施形態のサンプル内の群遅延のプロットである。図２５ｈ及び２５ｉは、それぞれ、第３実施形態及び第５実施形態のフィルタインパルス応答のプロットである。図２５ｊ及び２５ｋは、それぞれ、第３実施形態及び第５実施形態のフィルタ位相のラジアンでのプロットである。図２５ｋのラジアンスケールは、図２５ｊのラジアンスケールに比較してずっと低減されていることに留意する。図２５ｌは、前記ケプストラムｃ［ｑ］の因果的半分（即ち修正前）のプロットであるとともに、図２５ｍは、前記ケプストラム
【数２５】
0005460057.tif 000027
の因果的半分（即ち修正後）のプロットである。
【０１０９】
最後に、図２６ａから２６ｍは、音声入力信号に応答する、図２２のオーディオグラムに対するＡＤＲＯの補聴器器具の下での、本発明の第３及び第５実施形態の実行を説明する。図２６ａは、入力利得仕様（即ち所望の利得）の、ｄＢ対周波数及び時間でのプロットである。図２６ｂ及び２６ｃは、それぞれ、第３実施形態及び第５実施形態のフィルタ振幅応答のｄＢでのプロットである。図２６ｄ及び２６ｅは、それぞれ、第３実施形態及び第５実施形態の利得誤差のｄＢでのプロットである。図２６ｆ及び２６ｇは、それぞれ、第３実施形態及び第５実施形態のサンプル内の群遅延のプロットである。図２６ｈ及び２６ｉは、それぞれ、第３実施形態及び第５実施形態のフィルタインパルス応答のプロットである。図２６ｊ及び２６ｋは、それぞれ、第３実施形態及び第５実施形態のフィルタ位相のラジアンでのプロットである。図２６ｋのラジアンスケールは、図２６ｊのラジアンスケールに比較してずっと低減されていることに留意する。図２６ｌは、前記ケプストラムｃ［ｑ］の因果的半分（即ち修正前）のプロットであるとともに、図２６ｍは、前記ケプストラム
【数２６】
0005460057.tif 000028
の因果的半分（即ち修正後）のプロットである。
【０１１０】
非公式の聴音テストは、第３実施形態及び第５実施形態のケーススタディテストに対して処理された出力信号の間に、知覚可能な欠陥又は差分を確証しなかった。しかしながら、次の表は、キーの量的結果の概要を提供する。根二乗平均（ｒｍｓ）利得誤差、最大絶対利得誤差、及び平均群遅延値は、各々のケーススタディ内の処理に対して、時間及び周波数に亘って計算された。これらの結果は、第５実施形態のケプストラム最小位相及びケプストラム平滑化構造は、実に、殆どの場合でフィルタ合成誤差を低減する一方で、群遅延をほぼ除去することを指示する、図１６からの知見を確証するように思われる。
【０１１１】
【表２】
0005460057.tif 000029
【０１１２】
当業者は、数多くの変形例及び／又は修正が、広範に説明されるように、本発明の趣旨又は範囲から逸脱することなく、特定の実施形態内で示される本発明になしうることを理解する。例えば、本発明の範囲内で、代替構造が活用されうるとともに、いくつかの実施例の代替構造は、図１８から２１内で説明される。
【０１１３】
図１８は、本発明の第７実施形態に従う、フィードフォワードオフラインマルチバンド解析、及びフィードバック利得制御を伴う適応フィルタ信号処理のための回路のブロック図である。図１９は、本発明の第８実施形態に従う、フィードバックオフラインマルチバンド解析を伴う適応フィルタ信号処理のための回路のブロック図である。
【０１１４】
図２０は、本発明の第９実施形態に従う、フィードバックオフラインマルチバンド解析を伴う適応フィルタ信号処理のための回路のブロック図である。図２０の回路は、ブロックｚ−ｍの追加を伴う、本質的には、フィードバック形式に変換された図３の配置である。前記所望の出力レベル
【数２７】
0005460057.tif 000030
及び解析出力レベルＹｄＢ［ｋ］の間の差分は、前記フィルタ実現から要求される追加要求利得であり、ブロックｚ−ｍを利用した前記フィルタ実現の前回の反復からの前記フィルタ利得の追加は、後続の前記フィルタ実現の反復に対して、完全な所望の利得ＧｄＢ［ｋ］を生成する。マルチバンド周波数領域処理ブロックの出力が所望の利得である図１４と比較すると、図２０内のマルチバンド周波数領域処理ブロックの出力は、所望の出力レベルである。図２０内では、所望の出力レベルから所望の利得への変換は、図１４の場合のようなマルチバンド周波数領域処理ブロックの一部である代わりに、前記フィルタ実現ブロックの一部として具備される。
【０１１５】
図２１は、本発明の第１０実施形態に従う、フィードバックオフラインマルチバンド解析及びケプストラム最小位相のフィルタ合成を伴う適応フィルタ信号処理のための回路のブロック図である。マルチバンド周波数領域処理ブロックの出力が所望の利得である図１９と対照的に、図２１内のマルチバンド周波数領域処理ブロックの出力は、所望の出力レベルである。図２１内のブロックｚ−ｍは、図２０内のブロックｚ−ｍに対する比較可能な役割を実行する。
【０１１６】
例えば、対数周波数スケール又はねじれ周波数スケールに関して適用されている、非線形周波数スケールのサブバンドに関して適用される実施形態は、特定の実施形態内で示されないが、本発明の範囲内に当てはまる。ねじれ周波数スケールに関して適用された実施形態に対しては、前記ねじれ周波数スケールは、Ｂａｒｋスケールの近似であっても良い。前記解析信号を変換することは、オールパスフィルタの第１カスケードの出力から前記解析信号のねじれたＦＦＴを取得することを具備しても良い。そのような実施形態では、前記適応的時間領域フィルタは、オールパスフィルタの第１カスケードと同一でありうる、オールパスフィルタの第２カスケードの出力上でのねじれたＦＩＲフィルタ動作を具備しても良い。本願の実施形態は、従って、全ての点で例示的であるとともに非限定的であると考慮すべきである。
【図面の簡単な説明】
【０１１７】
【図１】図１は、公知のＦＦＴ重ね合わせ加算マルチバンド信号処理回路を説明するブロック図である。
【図２】図２は、マルチバンド信号処理のための公知の時間領域フィルタを説明するブロック図である。
【図３】図３は、本発明の実施形態に従う、フィードフォワードオフラインマルチバンド解析を伴う適応フィルタ信号処理のための回路のブロック図である。
【図４ａ】図４ａ，４ｂは、本発明の第２及び第３実施形態に従う、実時間窓関数を適用を利用する２つの類似のフィルタ実現を説明する。
【図４ｂ】図４ａ，４ｂは、本発明の第２及び第３実施形態に従う、実時間窓関数を適用を利用する２つの類似のフィルタ実現を説明する。
【図５ａ】図５ａから５ｃは、ぞれぞれ、ハミング窓関数と、矩形及びハミング窓に応答する振幅と、理想対実際の合成されたフィルタ応答のサンプルプロットを示している、フィルタ合成を説明する。
【図５ｂ】図５ａから５ｃは、ぞれぞれ、ハミング窓関数と、矩形及びハミング窓に応答する振幅と、理想対実際の合成されたフィルタ応答のサンプルプロットを示している、フィルタ合成を説明する。
【図５ｃ】図５ａから５ｃは、ぞれぞれ、ハミング窓関数と、矩形及びハミング窓に応答する振幅と、理想対実際の合成されたフィルタ応答のサンプルプロットを示している、フィルタ合成を説明する。
【図６ａ】図６ａ及び６ｂは、それぞれ、３つのハミング窓関数と、３つのハミング窓の正規化振幅応答とを説明する。
【図６ｂ】図６ｂ及び６ｂは、それぞれ、３つのハミング窓関数と、３つのハミング窓の正規化振幅応答とを説明する。
【図７ａ】図７ａは、線形位相窓フィルタ設計のパフォーマンスと、ケプストラム最小位相近似フィルタ設計とを比較する一連のプロットである。
【図７ｂ】図７ｂは、線形位相窓フィルタ設計のパフォーマンスと、ケプストラム最小位相近似フィルタ設計とを比較する一連のプロットである。
【図７ｃ】図７ｃは、線形位相窓フィルタ設計のパフォーマンスと、ケプストラム最小位相近似フィルタ設計とを比較する一連のプロットである。
【図７ｄ】図７ｄは、線形位相窓フィルタ設計のパフォーマンスと、ケプストラム最小位相近似フィルタ設計とを比較する一連のプロットである。
【図７ｅ】図７ｅは、線形位相窓フィルタ設計のパフォーマンスと、ケプストラム最小位相近似フィルタ設計とを比較する一連のプロットである。
【図７ｆ】図７ｆは、線形位相窓フィルタ設計のパフォーマンスと、ケプストラム最小位相近似フィルタ設計とを比較する一連のプロットである。
【図７ｇ】図７ｇは、線形位相窓フィルタ設計のパフォーマンスと、ケプストラム最小位相近似フィルタ設計とを比較する一連のプロットである。
【図７ｈ】図７ｈは、線形位相窓フィルタ設計のパフォーマンスと、ケプストラム最小位相近似フィルタ設計とを比較する一連のプロットである。
【図７ｉ】図７ｉは、線形位相窓フィルタ設計のパフォーマンスと、ケプストラム最小位相近似フィルタ設計とを比較する一連のプロットである。
【図８】図８は、本発明の第４実施形態に従うフィルタ実現ブロックを説明する。
【図９】図９は、第４実施形態に従う、ケプストラムが因果的であることを保証するためのケプストラム折畳み列を説明する。
【図１０ａ】図１０ａ及び１０ｂは、それぞれ、対称及び非対称合成窓と、前記合成窓の正規化振幅応答とを説明する。
【図１０ｂ】図１０ａ及び１０ｂは、それぞれ、対称及び非対称合成窓と、前記合成窓の正規化振幅応答とを説明する。
【図１１】図１１は、本発明の第５実施形態に従う、ケプストラムが因果的であるとともにスペクトル的に平滑化されることを保証するためのケプストラム折畳み及び平滑化列を説明する。
【図１２】図１２は、本発明の第５実施形態に従う、フィルタ実現ブロックを説明する。
【図１３ａ】図１３ａ及び１３ｂは、第５実施形態に従う適応フィルタの音声＋アラーム信号に応答する、それぞれ、位相及び群遅延内の変動を説明するスペクトログラムである。
【図１３ｂ】図１３ａ及び１３ｂは、第５実施形態に従う適応フィルタの音声＋アラーム信号に応答する、それぞれ、位相及び群遅延内の変動を説明するスペクトログラムである。
【図１４】図１４は、本発明の第６実施形態に従う、適応的信号処理のための閉ループフィードバック構造のブロック図である。
【図１５ａ】図１５ａ及び１５ｂは、入力信号に応答する、本発明の第３及び第４実施形態の、それぞれ、シミュレートされた出力スペクトル密度、及びシミュレートされた相互相関を説明する。
【図１５ｂ】図１５ａ及び１５ｂは、入力信号に応答する、本発明の第３及び第４実施形態の、それぞれ、シミュレートされた出力スペクトル密度、及びシミュレートされた相互相関を説明する。
【図１６ａ】図１６ａは、入力利得仕様のスペクトログラムであるとともに、図１６ｂから１６ｇは、本発明の第３、第４及び第５実施形態の応答及び応答誤差を説明するスペクトログラムである。
【図１６ｂ】図１６ａは、入力利得仕様のスペクトログラムであるとともに、図１６ｂから１６ｇは、本発明の第３、第４及び第５実施形態の応答及び応答誤差を説明するスペクトログラムである。
【図１６ｃ】図１６ａは、入力利得仕様のスペクトログラムであるとともに、図１６ｂから１６ｇは、本発明の第３、第４及び第５実施形態の応答及び応答誤差を説明するスペクトログラムである。
【図１６ｄ】図１６ａは、入力利得仕様のスペクトログラムであるとともに、図１６ｂから１６ｇは、本発明の第３、第４及び第５実施形態の応答及び応答誤差を説明するスペクトログラムである。
【図１６ｅ】図１６ａは、入力利得仕様のスペクトログラムであるとともに、図１６ｂから１６ｇは、本発明の第３、第４及び第５実施形態の応答及び応答誤差を説明するスペクトログラムである。
【図１６ｆ】図１６ａは、入力利得仕様のスペクトログラムであるとともに、図１６ｂから１６ｇは、本発明の第３、第４及び第５実施形態の応答及び応答誤差を説明するスペクトログラムである。
【図１６ｇ】図１６ａは、入力利得仕様のスペクトログラムであるとともに、図１６ｂから１６ｇは、本発明の第３、第４及び第５実施形態の応答及び応答誤差を説明するスペクトログラムである。
【図１７】図１７は、図３の回路内部の図１２のフィルタ実現ブロックの実施を説明するブロック図である。
【図１８】図１８は、本発明の第７実施形態に従う、フィードフォワードオフラインマルチバンド解析を伴う適応フィルタ信号処理のための回路と、フィードバック利得制御のブロック図である。
【図１９】図１９は、本発明の第８実施形態に従う、フィードバックオフラインマルチバンド解析を伴う適応フィルタ信号処理のための回路のブロック図である。
【図２０】図２０は、本発明の第９実施形態に従う、フィードバックオフラインマルチバンド解析を伴う適応フィルタ信号処理の回路のブロック図である。
【図２１】図２１は、本発明の第１０実施形態に従う、フィードバックオフラインマルチバンド解析を伴う適応フィルタ信号処理のための回路のブロック図である。
【図２２ａ】図２２ａは、比較的極端なオーディオグラムであるとともに、図２２ｂは、それに関する図２４及び２６のケーススタディのシミュレーションが取得された、そのようなオーディオグラムのためのＡＤＲＯ器具を説明する。
【図２２ｂ】図２２ａは、比較的極端なオーディオグラムであるとともに、図２２ｂは、それに関する図２４及び２６のケーススタディのシミュレーションが取得された、そのようなオーディオグラムのためのＡＤＲＯ器具を説明する。
【図２３ａ】図２３ａは、音声＋アラーム入力信号に応答する、正常聴力のためのＡＤＲＯ電話通信器具の下での、本発明の第３及び第５実施形態の実行を説明する。
【図２３ｂ】図２３ｂは、音声＋アラーム入力信号に応答する、正常聴力のためのＡＤＲＯ電話通信器具の下での、本発明の第３及び第５実施形態の実行を説明する。
【図２３ｃ】図２３ｃは、音声＋アラーム入力信号に応答する、正常聴力のためのＡＤＲＯ電話通信器具の下での、本発明の第３及び第５実施形態の実行を説明する。
【図２３ｄ】図２３ｄは、音声＋アラーム入力信号に応答する、正常聴力のためのＡＤＲＯ電話通信器具の下での、本発明の第３及び第５実施形態の実行を説明する。
【図２３ｅ】図２３ｅは、音声＋アラーム入力信号に応答する、正常聴力のためのＡＤＲＯ電話通信器具の下での、本発明の第３及び第５実施形態の実行を説明する。
【図２３ｆ】図２３ｆは、音声＋アラーム入力信号に応答する、正常聴力のためのＡＤＲＯ電話通信器具の下での、本発明の第３及び第５実施形態の実行を説明する。
【図２３ｇ】図２３ｇは、音声＋アラーム入力信号に応答する、正常聴力のためのＡＤＲＯ電話通信器具の下での、本発明の第３及び第５実施形態の実行を説明する。
【図２３ｈ】図２３ｈは、音声＋アラーム入力信号に応答する、正常聴力のためのＡＤＲＯ電話通信器具の下での、本発明の第３及び第５実施形態の実行を説明する。
【図２３ｉ】図２３ｉは、音声＋アラーム入力信号に応答する、正常聴力のためのＡＤＲＯ電話通信器具の下での、本発明の第３及び第５実施形態の実行を説明する。
【図２３ｊ】図２３ｊは、音声＋アラーム入力信号に応答する、正常聴力のためのＡＤＲＯ電話通信器具の下での、本発明の第３及び第５実施形態の実行を説明する。
【図２３ｋ】図２３ｋは、音声＋アラーム入力信号に応答する、正常聴力のためのＡＤＲＯ電話通信器具の下での、本発明の第３及び第５実施形態の実行を説明する。
【図２３ｌ】図２３ｌは、音声＋アラーム入力信号に応答する、正常聴力のためのＡＤＲＯ電話通信器具の下での、本発明の第３及び第５実施形態の実行を説明する。
【図２３ｍ】図２３ｍは、音声＋アラーム入力信号に応答する、正常聴力のためのＡＤＲＯ電話通信器具の下での、本発明の第３及び第５実施形態の実行を説明する。
【図２４ａ】図２４ａは、音声＋アラーム入力信号に応答する、図２２のオーディオグラムのためのＡＤＲＯ補聴器器具の下での、本発明の第３及び第５実施形態の実行を説明する。
【図２４ｂ】図２４ｂは、音声＋アラーム入力信号に応答する、図２２のオーディオグラムのためのＡＤＲＯ補聴器器具の下での、本発明の第３及び第５実施形態の実行を説明する。
【図２４ｃ】図２４ｃは、音声＋アラーム入力信号に応答する、図２２のオーディオグラムのためのＡＤＲＯ補聴器器具の下での、本発明の第３及び第５実施形態の実行を説明する。
【図２４ｄ】図２４ｄは、音声＋アラーム入力信号に応答する、図２２のオーディオグラムのためのＡＤＲＯ補聴器器具の下での、本発明の第３及び第５実施形態の実行を説明する。
【図２４ｅ】図２４ｅは、音声＋アラーム入力信号に応答する、図２２のオーディオグラムのためのＡＤＲＯ補聴器器具の下での、本発明の第３及び第５実施形態の実行を説明する。
【図２４ｆ】図２４ｆは、音声＋アラーム入力信号に応答する、図２２のオーディオグラムのためのＡＤＲＯ補聴器器具の下での、本発明の第３及び第５実施形態の実行を説明する。
【図２４ｇ】図２４ｇは、音声＋アラーム入力信号に応答する、図２２のオーディオグラムのためのＡＤＲＯ補聴器器具の下での、本発明の第３及び第５実施形態の実行を説明する。
【図２４ｈ】図２４ｈは、音声＋アラーム入力信号に応答する、図２２のオーディオグラムのためのＡＤＲＯ補聴器器具の下での、本発明の第３及び第５実施形態の実行を説明する。
【図２４ｉ】図２４ｉは、音声＋アラーム入力信号に応答する、図２２のオーディオグラムのためのＡＤＲＯ補聴器器具の下での、本発明の第３及び第５実施形態の実行を説明する。
【図２４ｊ】図２４ｊは、音声＋アラーム入力信号に応答する、図２２のオーディオグラムのためのＡＤＲＯ補聴器器具の下での、本発明の第３及び第５実施形態の実行を説明する。
【図２４ｋ】図２４ｋは、音声＋アラーム入力信号に応答する、図２２のオーディオグラムのためのＡＤＲＯ補聴器器具の下での、本発明の第３及び第５実施形態の実行を説明する。
【図２４ｌ】図２４ｌは、音声＋アラーム入力信号に応答する、図２２のオーディオグラムのためのＡＤＲＯ補聴器器具の下での、本発明の第３及び第５実施形態の実行を説明する。
【図２４ｍ】図２４ｍは、音声＋アラーム入力信号に応答する、図２２のオーディオグラムのためのＡＤＲＯ補聴器器具の下での、本発明の第３及び第５実施形態の実行を説明する。
【図２５ａ】図２５ａは、音声入力信号に応答する、正常聴力のためのＡＤＲＯ電話通信器具の下での、本発明の第３及び第５実施形態の実行を説明する。
【図２５ｂ】図２５ｂは、音声入力信号に応答する、正常聴力のためのＡＤＲＯ電話通信器具の下での、本発明の第３及び第５実施形態の実行を説明する。
【図２５ｃ】図２５ｃは、音声入力信号に応答する、正常聴力のためのＡＤＲＯ電話通信器具の下での、本発明の第３及び第５実施形態の実行を説明する。
【図２５ｄ】図２５ｄは、音声入力信号に応答する、正常聴力のためのＡＤＲＯ電話通信器具の下での、本発明の第３及び第５実施形態の実行を説明する。
【図２５ｅ】図２５ｅは、音声入力信号に応答する、正常聴力のためのＡＤＲＯ電話通信器具の下での、本発明の第３及び第５実施形態の実行を説明する。
【図２５ｆ】図２５ｆは、音声入力信号に応答する、正常聴力のためのＡＤＲＯ電話通信器具の下での、本発明の第３及び第５実施形態の実行を説明する。
【図２５ｇ】図２５ｇは、音声入力信号に応答する、正常聴力のためのＡＤＲＯ電話通信器具の下での、本発明の第３及び第５実施形態の実行を説明する。
【図２５ｈ】図２５ｈは、音声入力信号に応答する、正常聴力のためのＡＤＲＯ電話通信器具の下での、本発明の第３及び第５実施形態の実行を説明する。
【図２５ｉ】図２５ｉは、音声入力信号に応答する、正常聴力のためのＡＤＲＯ電話通信器具の下での、本発明の第３及び第５実施形態の実行を説明する。
【図２５ｊ】図２５ｊは、音声入力信号に応答する、正常聴力のためのＡＤＲＯ電話通信器具の下での、本発明の第３及び第５実施形態の実行を説明する。
【図２５ｋ】図２５ｋは、音声入力信号に応答する、正常聴力のためのＡＤＲＯ電話通信器具の下での、本発明の第３及び第５実施形態の実行を説明する。
【図２５ｌ】図２５ｌは、音声入力信号に応答する、正常聴力のためのＡＤＲＯ電話通信器具の下での、本発明の第３及び第５実施形態の実行を説明する。
【図２５ｍ】図２５ｍは、音声入力信号に応答する、正常聴力のためのＡＤＲＯ電話通信器具の下での、本発明の第３及び第５実施形態の実行を説明する。
【図２６ａ】図２６ａは、音声入力信号に応答する、図２２のオーディオグラムに対するＡＤＲＯ補聴器器具の下での、本発明の第３及び第５実施形態のパフォーマンスを説明する。
【図２６ｂ】図２６ｂは、音声入力信号に応答する、図２２のオーディオグラムに対するＡＤＲＯ補聴器器具の下での、本発明の第３及び第５実施形態のパフォーマンスを説明する。
【図２６ｃ】図２６ｃは、音声入力信号に応答する、図２２のオーディオグラムに対するＡＤＲＯ補聴器器具の下での、本発明の第３及び第５実施形態のパフォーマンスを説明する。
【図２６ｄ】図２６ｄは、音声入力信号に応答する、図２２のオーディオグラムに対するＡＤＲＯ補聴器器具の下での、本発明の第３及び第５実施形態のパフォーマンスを説明する。
【図２６ｅ】図２６ｅは、音声入力信号に応答する、図２２のオーディオグラムに対するＡＤＲＯ補聴器器具の下での、本発明の第３及び第５実施形態のパフォーマンスを説明する。
【図２６ｆ】図２６ｆは、音声入力信号に応答する、図２２のオーディオグラムに対するＡＤＲＯ補聴器器具の下での、本発明の第３及び第５実施形態のパフォーマンスを説明する。
【図２６ｇ】図２６ｇは、音声入力信号に応答する、図２２のオーディオグラムに対するＡＤＲＯ補聴器器具の下での、本発明の第３及び第５実施形態のパフォーマンスを説明する。
【図２６ｈ】図２６ｈは、音声入力信号に応答する、図２２のオーディオグラムに対するＡＤＲＯ補聴器器具の下での、本発明の第３及び第５実施形態のパフォーマンスを説明する。
【図２６ｉ】図２６ｉは、音声入力信号に応答する、図２２のオーディオグラムに対するＡＤＲＯ補聴器器具の下での、本発明の第３及び第５実施形態のパフォーマンスを説明する。
【図２６ｊ】図２６ｊは、音声入力信号に応答する、図２２のオーディオグラムに対するＡＤＲＯ補聴器器具の下での、本発明の第３及び第５実施形態のパフォーマンスを説明する。
【図２６ｋ】図２６ｋは、音声入力信号に応答する、図２２のオーディオグラムに対するＡＤＲＯ補聴器器具の下での、本発明の第３及び第５実施形態のパフォーマンスを説明する。
【図２６ｌ】図２６ｌは、音声入力信号に応答する、図２２のオーディオグラムに対するＡＤＲＯ補聴器器具の下での、本発明の第３及び第５実施形態のパフォーマンスを説明する。
【図２６ｍ】図２６ｍは、音声入力信号に応答する、図２２のオーディオグラムに対するＡＤＲＯ補聴器器具の下での、本発明の第３及び第５実施形態のパフォーマンスを説明する。
【符号の説明】
【０１１８】
３００  回路
３０２  フィルタ
３０４  経路
３０６  バッファ
３１０  ＦＦＴブロック
３１２  ブロック
３１４  ブロック
３１８  フィルタ実現ブロック
３２０  フィードバック経路
【図１】
0005460057.tif 000031
【図２】
0005460057.tif 000032
【図３】
0005460057.tif 000033
【図４ａ】
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【図４ｂ】
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【図５ａ】
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【図５ｂ】
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【図５ｃ】
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【図６ａ】
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【図６ｂ】
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【図７ａ】
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【図７ｂ】
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【図７ｃ】
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【図７ｄ】
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【図７ｅ】
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【図７ｆ】
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【図７ｇ】
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【図７ｈ】
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【図７ｉ】
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【図８】
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【図９】
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【図１０ａ】
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【図１０ｂ】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１４】
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【図１５ａ】
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【図１５ｂ】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２ａ】
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【図２２ｂ】
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【図１３ａ】
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【図１３ｂ】
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【図１６ａ】
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【図１６ｂ】
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【図１６ｃ】
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【図１６ｄ】
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【図１６ｅ】
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【図１６ｆ】
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【図１６ｇ】
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【図２３ａ】
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【図２３ｂ】
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【図２３ｃ】
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【図２３ｄ】
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【図２３ｅ】
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【図２３ｆ】
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【図２３ｇ】
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【図２３ｈ】
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【図２３ｉ】
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【図２３ｊ】
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【図２３ｋ】
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【図２３ｌ】
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【図２３ｍ】
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【図２４ａ】
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【図２４ｂ】
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【図２４ｃ】
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【図２４ｄ】
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【図２４ｅ】
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【図２４ｆ】
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【図２４ｇ】
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【図２４ｈ】
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【図２４ｉ】
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【図２４ｊ】
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【図２４ｋ】
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【図２４ｌ】
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【図２４ｍ】
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【図２５ａ】
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【図２５ｂ】
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【図２５ｃ】
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【図２５ｄ】
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【図２５ｅ】
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【図２５ｆ】
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【図２５ｇ】
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【図２５ｈ】
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【図２５ｉ】
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【図２５ｊ】
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【図２５ｋ】
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【図２５ｌ】
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【図２５ｍ】
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【図２６ａ】
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【図２６ｂ】
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【図２６ｃ】
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【図２６ｄ】
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【図２６ｅ】
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【図２６ｆ】
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【図２６ｇ】
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【図２６ｈ】
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【図２６ｉ】
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【図２６ｊ】
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【図２６ｋ】
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【図２６ｌ】
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【図２６ｍ】
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