(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
未知システムの出力信号に背景雑音と近端話者音声が外乱として混入している観測信号から、参照入力信号を適応フィルタで処理して得た出力信号を差し引いて誤差信号を求め、前記適応フィルタの係数を前記誤差信号、前記参照入力信号およびステップサイズを用いて、前記誤差信号を最小とするよう修正して前記未知システムの特性を推定するシステム同定方法において、
前記参照入力信号パワー、前記背景雑音レベルおよび前記近端話者音声レベルをそれぞれ推定し、前記参照入力信号パワー、前記背景雑音レベルおよび前記近端話者音声レベルに基づいて前記ステップサイズを制御することを特徴とするシステム同定方法。
【請求項２】
前記近端話者音声レベルを推定する際に、前記誤差信号パワーの立ち上がりに対する推定と、前記誤差信号パワーの立ち下がりに対する推定の追従を異なる速度で行うことを特徴とする請求項１に記載のシステム同定方法。
【請求項３】
前記近端話者音声レベルを推定する際に、前記近端話者音声レベルの推定値よりも前記誤差信号パワーの方が大きい場合には、前記近端話者音声レベルの推定値を即時に前記誤差信号パワー値で置き換え、前記近端話者音声レベルの推定値よりも前記誤差信号パワーの方が小さい場合には、前記近端話者音声レベルの推定値が、前記誤差信号パワーに漸次追従することを特徴とする請求項１に記載のシステム同定方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明はシステム同定方法および装置、特に適応フィルタを使用して未知システムの特性を推定する方法および装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
適応フィルタを使用して未知システムの特性を推定する方法および装置としては、「ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  Ｃｏｎｔｒｏｌ、Ｖｏｌ．ＡＣ−１２、Ｎｏ．３、ｐｐ．２８２−２８７、１９６７、ＵＳＡ」に開示されている学習同定法に基づく「トランスバーサル型適応フィルタ」が広く用いられている。以下、学習同定法に基づくトランスバーサル型適応フィルタを音響エコーキャンセラに応用した場合を例にとって、その動作原理を説明する。
【０００３】
図９に、学習同定法に基づく音響エコーキャンセラのブロック図を示す。このエコーキャンセラー１００は、適応フィルタ１０１、減算器１０２、パワー推定回路１０３、除算器１０９、レジスタ１１０、スピーカ１０およびマイクロホン１２により構成される。スピーカ１０からの音声出力を未知システム１１に入力し、その出力であるエコー信号６および雑音（ノイズ）２をマイクロホン１２に入力する。マイクロホン１２からの観測信号３および適応フィルタ１０１からの出力信号５を減算器１０２に入力し、誤差信号４を出力する。また、参照入力信号１が、パワー推定回路１０３、適応フィルタ１０１およびスピーカ１０に入力される。また、適応フィルタ１０１には、除算器１０９からのステップサイズ１０５および減算器１０２からの誤差信号４も入力される。
【０００４】
このシステム同定装置は、エコーキャンセラ１００として使用されている。遠端音声信号である参照入力信号１は、スピーカ１０で音響信号に変換され、未知システム１１を含む音響経路を伝搬して、マイクロホン１２に到達してエコー信号６となる。マイクロホン１２は、このエコー信号６に雑音２が加えられたものを電気信号に変換し、観測信号３とする。適応フィルタ１０１は、参照入力信号１とフィルタ係数の畳み込み演算を行い、結果を出力信号５として減算器１０２に入力する。減算器１０２は、観測信号３から適応フィルタ１０１の出力信号５を差し引き、減算結果である誤差信号４をエコーキャンセラ１００の出力信号とすると共に適応フィルタ１０１にも入力する。パワー推定回路１０３は、参照入力信号１のパワーＰｘ（ｔ）を推定し、推定結果を除算器１０９に入力する。除算器１０９は、レジスタ１１０に格納された正の定数μ０を上述したパワー推定値で除したものをステップサイズ１０５とする。適応フィルタ１０１は、参照入力信号１、誤差信号４およびステップサイズ１０５を使用して、誤差信号４が最小となるようにフィルタ係数を修正する。
【０００５】
上述の処理を数式で示すと、次のようになる。未知システム１１のインパルス応答をｈｉ（ｉ＝０，．．．，Ｎ−１）、時刻ｔにおける参照入力信号１をｘ（ｔ）、雑音２をｎ（ｔ）、観測信号３をｄ（ｔ）とする。参照入力信号ｘ（ｔ）、雑音ｎ（ｔ）、観測信号ｄ（ｔ）の関係は、下記の式（１）で与えられる。
【数１】
0003631668.tif 000002
【０００６】
次に、適応フィルタ１０１のタップ数をＮ、フィルタ係数をｗｉ（ｔ）（ｉ＝０、，．．．、Ｎ−１）とすると、適応フィルタ１０１の出力信号ｙ（ｔ）は、下記の式（２）で与えられる。
【数２】
0003631668.tif 000003
【０００７】
上記式（１）および式（２）より、誤差信号ｅ（ｔ）は、以下の式（３）で与えられる。
【数３】
0003631668.tif 000004
また、フィルタ係数ｗｉ（ｔ）の更新は、ステップサイズμ（ｔ）を用いると、下記の式（４）で与えられる。
【数４】
0003631668.tif 000005
また、ステップサイズμ（ｔ）は、以下の式（５）で与えられる。
【数５】
0003631668.tif 000006
ここで、Ｐｘ（ｔ）は、以下の式（６）
【数６】
0003631668.tif 000007
で求められる参照入力信号ｘ（ｔ）のパワーであり、μ０は、下記の式（７）で与えられる定数である。
【数７】
0003631668.tif 000008
【０００８】
学習同定法は、ステップサイズ１０５が参照入力信号１のパワーで正規化されており、収束速度が参照入力信号１のパワーから独立し、そのパワーの大小に影響されないことを特徴としている。また、式（４）によれば、フィルタ係数の修正には誤差信号ｅ（ｔ）を使用している。ところが、式（３）より、誤差信号ｅ（ｔ）は、システム同定誤差ｈｉ−ｗｉ（ｔ）の他に、雑音ｎ（ｔ）を含んでいることが分かる。雑音ｎ（ｔ）がエコー信号６に比べて十分小さいと、学習同定法を使用してフィルタ係数を正しく修正し、未知システム１１の特性を同定できる。しかし、雑音ｎ（ｔ）が大きくなると、フィルタ係数を正しく修正できない。
【０００９】
更に、参照入力信号ｘ（ｔ）が音声の如き非定常信号の場合には、雑音ｎ（ｔ）が比較的小さくても、フィルタ係数を正しく修正できない場合がある。これは、以下のような原因であると考えられる。ステップサイズμ（ｔ）は、参照入力信号１のパワーＰｘ（ｔ）に反比例する。そのため、参照入力信号ｘ（ｔ）が非常に小さい場合には、μ（ｔ）は非常に大きくなる。更に、エコー信号６は非常に小さく、誤差信号ｅ（ｔ）は雑音ｎ（ｔ）を多く含む。従って、未知システム１１の同定誤差ｈｉ−ｗｉ（ｔ）ではなく雑音ｎ（ｔ）を使用してフィルタ係数ｗｉ（ｔ）を大きく更新することになり、フィルタ係数を正しく更新できないと考えられる。即ち、エコーキャンセラでは、エコー信号に雑音が外乱として混入すると、エコー信号に対する雑音の比に応じて適応フィルタの収束が妨害され、誤差信号が増大する。
【００１０】
斯かる問題に対して、特開平７−２０２７６５号公報の「適応フィルタによるシステム同定の方法および装置」に開示されている如く、学習同定法を用いて計算されるステップサイズと比較して雑音パワーに応じてステップサイズをより小さくすることで適応フィルタの収束状態を維持することが提案されている。以下、このアルゴリズムをＡＳＶＴ（Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｓｔｅｐ−ｓｉｚｅ  Ｖａｒｉａｂｌｅ  Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ）法という。図１０は、この特許公報に開示される第４実施形態のブロック図を示す。
【００１１】
システム同定装置は、エコーキャンセラ１００として使用されている。構成は、図９に類似するが、除算器１０９をステップサイズ決定回路１０４に置換し、このステップサイズ決定回路１０４には、パワー推定回路１０３の出力と共に誤差信号４を入力とする雑音レベル推定回路１０６の出力が入力される。遠端音声信号である参照入力信号１は、スピーカ１０で音響信号に変換され、未知システム１１を含む音響経路を伝搬して、マイクロホン１２に到達してエコー信号６となる。マイクロホン１２は、エコー信号６に雑音２が加えられたものを電気信号に変換し、観測信号３を得る。適応フィルタ１０１は、参照入力信号１とフィルタ係数の畳み込み演算を行い、結果を出力信号５として減算器１０２に入力する。減算器１０２は、観測信号３から適応フィルタ１０１の出力信号５を差し引き、減算結果である誤差信号４をエコーキャンセラ１００の出力信号とすると共に、適応フィルタ１０１に入力する。
【００１２】
次に、パワー推定回路１０３は、参照入力信号１のパワーＰｘ（ｔ）を推定し、推定結果をステップサイズ決定回路１０４に入力する。雑音レベル推定回路１０６は、参照入力信号１、誤差信号４および適応フィルタ１０１の出力信号５に基づいて観測信号３に混入した雑音２のレベルを推定し、推定結果をステップサイズ決定回路１０４に入力する。ステップサイズ決定回路１０４は、参照入力信号１のパワーと雑音レベルに基づいてステップサイズ１０５を決定し、適応フィルタ１０１に供給する。適応フィルタ１０１は、参照入力信号１と誤差信号４およびステップサイズ１０５を使用して、誤差信号４が最小になるようにフィルタ係数を修正する。ステップサイズ決定回路１０４は、ステップサイズμ（ｔ）を決定する際に、第１の閾値Ｐｔｈおよびステップサイズμ（ｔ）の最大値μｍａｘを雑音レベルＰｎ（ｔ）に応じて変化させる。第１の閾値Ｐｔｈは、雑音レベルＰｎ（ｔ）が増加すると単調増加する関数、ステップサイズの最大値μｍａｘは雑音レベルＰｎ（ｔ）が増加すると単調減少する関数とする。このようなステップサイズの決定方法としては、下記の式（８）
【数８】
0003631668.tif 000009
から得られるステップサイズμ（ｔ）と、下記の式（９）
【数９】
0003631668.tif 000010
から得られる閾値Ｐｔｈの組み合わせである。この場合、ステップサイズμ（ｔ）の最大値μｍａｘは、下記の式（１０）で与えられる。
【数１０】
0003631668.tif 000011
【００１３】
図７は、この方法によって決定されるステップサイズおよび学習同定法で決定されるステップサイズの特性の比較結果を示す。図７から理解される如く、ＡＳＶＴ法のステップサイズは、μｍａｘの点を境にして、参照入力信号１のパワーが大きくなるとステップサイズが単調減少して学習同定法のステップサイズ特性に近くなる。また、参照入力信号１のパワーが小さくなってもステップサイズが単調減少するので、学習同定法との比較においてステップサイズがより小さくなる。未知システム１１が線形性であれば、エコー信号６のパワーは、参照入力信号１のパワーに比例する。そこで、雑音レベルが一定であると仮定した場合には、参照入力信号１のパワーが小さくなる程エコー信号６のパワーも小さくなる。それに従って、雑音レベルに対するエコー信号６のパワーも小さくなる。上述したＡＳＶＴ法は、ステップサイズを小さくして、適応フィルタの収束状態を維持する。
【００１４】
【発明が解決しようとする課題】
この従来技術では、外乱の要素として背景雑音のみを考慮しているため、背景雑音パワーの時間的変動が小さい場合が多いという特徴を利用していて、雑音パワー推定回路は誤差信号パワーの時間的変動に対して低速に追従し、参照入力信号パワーが閾値以下である場合又は適応フィルタの出力信号（疑似エコー）レベルが低いときのみ雑音パワーの推定を行うという動作になる。
【００１５】
音響エコーキャンセラにおいては、背景雑音による外乱に加えて近端話者音声も外乱の要因になる。エコー信号に近端話者音声が重畳しているこの状態はダブルトーク状態と呼ばれている。ダブルトーク状態の如く短時間に急激な誤差信号の変動が発生する場合には、外乱のパワーを正しく推定できないので、適応フィルタの収束状態を維持できないという問題がある。
【００１６】
【発明の目的】
従って、本発明は、上述した課題に鑑みてなされたものであり、ダブルトーク検出器では検出されないようなエコーよりも小さいパワーの近端話者音声（又は近端音声信号）による外乱が加わった場合でも、適応フィルタの収束状態を維持する未知システムの特性を推定するシステム同定方法および装置を提供することである。
【００１７】
【課題を解決するための手段】
本発明によるシステム同定方法は、未知システムの出力信号に背景雑音と近端話者音声が外乱として混入している観測信号から、参照入力信号を適応フィルタで処理して得た出力信号を差し引いて誤差信号を求め、適応フィルタの係数を誤差信号、参照入力信号およびステップサイズを用いて、誤差信号を最小とするように修正して未知システムの特性を推定する方法であって、参照入力信号パワー、背景雑音レベルおよび近端話者音声レベルをそれぞれ推定し、参照入力信号パワー、背景雑音レベルおよび近端話者音声レベルに基づいてステップサイズを制御する。
【００１８】
本発明のシステム同定方法の好適実施形態によると、近端話者音声レベルを推定する際に、誤差信号パワーの立ち上がりに対する推定と、誤差信号パワーの立ち下がりに対する推定の追従を異なる速度で行う。また、近端話者音声レベルを推定する際に、近端話者音声レベルの推定値よりも誤差信号パワーの方が大きい場合には、近端話者音声レベルの推定値を即時に誤差信号パワー値で置き換え、近端話者音声レベルの推定値よりも誤差信号パワーの方が小さい場合には、近端話者音声レベルの推定値が、誤差信号パワーに漸次追従する。
【００１９】
また、本発明によるシステム同定装置は、参照入力信号が入力されるパワー推定回路、適応フィルタおよびスピーカ、スピーカの出力を未知システムに入力し、未知システムからのエコー信号および雑音を入力するマイクロホン、このマイクロホンの観測信号および適応フィルタからの出力信号の誤差信号を求める減算器、誤差信号を入力とする雑音レベル推定回路およびこの雑音レベル推定回路およびパワー推定回路の出力を受け、ステップサイズを適応フィルタに入力するステップサイズ決定回路を含み、未知システムの特性を推定する装置であって、マイクロホンに近端音声信号を入力し且つ誤差信号を入力とし、出力をステップサイズ決定回路に入力する近端音声レベル推定回路を備える。
【００２０】
本発明のシステム同定装置の好適実施形態によると、雑音レベル推定回路および近端音声レベル推定回路は、誤差信号を２乗する２乗回路と、この２乗回路の出力および定数ａの積を求める第１乗算器と、レベル推定回路の推定結果を格納するレジスタと、このレジスタの出力および定数ｂの積を求める第２乗算器と、これら第１および第２乗算器の出力を加算して推定結果を得る加算器とを備える。また、近端音声レベル推定回路は、誤差信号を２乗する２乗回路と、レベル推定回路の出力を格納するレジスタと、このレジスタおよび２乗回路の出力を比較する比較器と、この比較器の比較結果により定数を選択する１対の選択器と、これら選択器の選択結果が入力される第１および第２乗算器と、これら両乗算器の出力を加算して推定結果を得る加算器とを備える。
【００２１】
更に、近端音声レベル推定回路は、誤差信号を２乗する２乗回路と、推定結果を格納するレジスタと、このレジスタおよび２乗回路の出力を比較する比較器と、レジスタの出力および定数ａの積を求める乗算器と、この乗算器および２乗回路の出力を、比較器の比較結果に基づいて選択する選択器とを備える。
【００２２】
【発明の実施の形態】
本発明の上述したおよび他の目的、特徴および利点を明確にすべく、以下添付図を参照しながら、本発明によるシステム同定方法および装置の好適実施形態の構成および動作を詳細に説明する。
【００２３】
先ず、図１乃至図４を参照して、受信信号がスピーカから空間音響経路を伝搬してマイクロホンで収録される音響エコーを除去するエコーキャンセラを例にとり説明する。この例では、システム同定装置はエコーキャンセラとして用いられている。図１は、本発明によるシステム同定装置（又はエコーキャンセラ）の好適実施形態の全体構成を示すブロック図である。図２は、図１中の適応フィルタの具体的構成図である。図３は、図２中の演算回路の詳細構成例である。また、図４は、図１中の雑音レベル推定回路／近端音声レベル推定回路の具体的構成例である。
【００２４】
図１に示す本発明によるシステム同定回路の好適実施形態であるエコーキャンセラ１００の構成を説明する。図１０を参照して上述した従来技術と類似点が多く、対応する構成要素には同様の参照符号を使用する。このシステム同定回路又はエコーキャンセラ１００は、スピーカ１０、マイクロホン１２、適応フィルタ１０１、減算器１０２、パワー推定回路１０３、ステップサイズ決定回路１０４および雑音レベル推定回路１０６と共に近端音声レベル推定回路１０７により構成される。スピーカ１０からの音響出力は、未知システム１１に入力され、それから出力されるエコー信号６、雑音２および近端音声信号７がマイクロホン１２に入力される。
【００２５】
また、参照入力信号１が、スピーカ１０、適応フィルタ１０１およびパワー推定回路１０３に入力される。この参照入力信号１は、スピーカ１０で音響信号に変換され、未知システム１１を含む音響経路を伝搬して、マイクロホン１２に入力されるエコー信号６となる。マイクロホン１２は、エコー信号６に雑音２および近端音声信号７が重畳されたものを電気信号に変換し、観測信号３とする。適応フィルタ１０１は、参照入力信号１とフィルタ係数の畳み込み演算を行い、結果を出力信号５として減算器１０２に入力する。減算器１０２は、観測信号３から適応フィルタ１０１の出力信号５を差し引き、減算結果である誤差信号４をエコーキャンセラ１００の出力信号とする。更に、誤差信号４は、適応フィルタ１０１、雑音レベル推定回路１０６および近端音声レベル推定回路１０７に入力される。
【００２６】
パワー推定回路１０３は、参照入力信号１のパワーＰｘ（ｔ）を推定し、推定結果をステップサイズ決定回路１０４に入力する。雑音レベル推定回路１０６は、誤差信号４に基づいて観測信号３に混入した背景雑音２のレベルを推定し、推定結果をステップサイズ決定回路１０４に入力する。一方、近端音声信号レベル推定回路１０７は、誤差信号４に基づいて観測信号３に混入した近端音声信号７のレベルを推定し、推定結果をステップサイズ決定回路１０４に入力する。ステップサイズ決定回路１０４は、参照入力信号１のパワーと雑音２のレベルおよび近端音声信号７のパワーに基づいてステップサイズ１０５を決定し、適応フィルタ１０１に入力される。適応フィルタ１０１は、参照入力信号１、誤差信号４およびステップサイズ１０５を使用して、誤差信号４が最小となるように適応フィルタ１０１のフィルタ係数を修正する。
【００２７】
次に、図２は、適応フィルタ１０１の詳細構成例を示す。この適応フィルタ１０１は、縦続接続された複数段の演算回路２０１ａ〜２０１ｎ（これら２０１ａ〜２０１ｎを総称して参照符号２０１を使用する）、定数レジスタ２０２および乗算器２０３により構成される。この適応フィルタ１０１には、参照入力信号１が入力され、出力信号５を求める。また、誤差信号４およびステップサイズ１０５が乗算器２０３に入力され、その出力が演算回路２０１に入力される。この誤差信号２０３が小さくなるように適応フィルタ１０１のフィルタ係数を更新する。適応フィルタ１０１への参照入力信号１は、遅延器入力として第１演算回路２０１ａに入力される。第１演算回路２０１ａは、適応フィルタ１０１への参照入力信号１を遅延器入力とし、定数レジスタ２０２に格納されている定数０を加算器入力として、遅延処理、畳み込み演算および係数更新を行う。また、遅延器出力を第２演算回路２０１ｂの遅延器入力に入力し、加算器出力を第２演算回路２０１ｂの加算器に入力する。
【００２８】
第２演算回路２０１ｂは、第１演算回路２０１ａの遅延器出力を遅延器入力とし、第１演算回路２０１ａの加算器出力を加算器に入力して遅延処理、畳み込み演算および係数更新を行う。遅延器出力を第３演算回路２０１ｃの遅延器に入力し、加算器出力を第３演算回路２０１ｃの加算器に入力する。第ｊ番の演算回路２０１ｊ（ｊ＝３、．．．、ｎ−１）は、第２演算回路２０１ｂと同様に、第ｊ−１番の演算回路２０１ｊ−１の遅延器出力を遅延器入力とし、第ｊ−１番の演算回路２０１ｊ−１の加算器出力を加算器入力として遅延処理、畳み込み演算および係数更新を行う。遅延器出力ｊ＋１番を第３の演算回路２０１ｊ＋１の遅延器入力に供給し、加算器出力を第ｊ＋１番の演算回路２０１ｊ＋１の加算器入力に供給する。同様に、第ｎ番の演算回路２０１ｎは、第ｎ−１番の演算回路２０１ｎ−１の遅延器出力を遅延器入力とし、第ｎ−１番の演算回路２０１ｎ−１の加算器出力を加算器入力として遅延処理、畳み込み演算および係数更新を行う。加算器出力が適応フィルタ１０１の出力信号５となる。第ｎ番の演算回路２０１ｎの遅延器出力は使用しない。乗算器２０３は、誤差信号４にステップサイズ１０５を乗じ、乗算結果をｎ個の演算回路２０１ａ〜２０１ｎに入力する。
【００２９】
次に、図３は、図２中に示す演算回路２０１の具体例の構成を示すブロック図である。この演算回路２０１は、遅延器２２６、第１乗算器２２７、第２乗算器２２９、第１加算器２２８、第２加算器２３０および係数レジスタ２３１により構成される。そして、この演算回路２０１は、遅延器入力２２１、加算器入力２２２およびフィルタ係数更新量２２３を入力とし、遅延処理、畳み込み演算および係数更新を行い、遅延器出力２２４および加算器出力２２５を出力する。遅延器入力２２１は、遅延器２２６および第１乗算器２２７に入力される。遅延器２２６は、遅延器入力２２１を１サンプル遅延させたものを遅延器出力２２４として出力する。第１乗算器２２７は、遅延器入力２２１および係数レジスタ２３１の内容を乗算し、乗算結果を第１加算器２２８に入力する。第１加算器２２８は、第１乗算器２２７の乗算結果および加算器入力２２２を加算し、加算結果を加算器出力２２５として出力する。第２乗算器２２９は、遅延器入力２２１およびフィルタ係数更新量２２３を乗算し、乗算結果を第２加算器２３０に入力する。第２加算器２３０は、第２乗算器２２９の乗算結果および係数レジスタ２３１の内容を加算し、加算結果を係数レジスタ２３１に格納する。
【００３０】
以上、図２および図３を参照してトランスバーサル型適応フィルタの例を説明したが、本発明はステップサイズを用いてフィルタ係数を更新する任意の適応フィルタに適応できる。例えば、再帰型適応フィルタおよび非線形適応フィルタ等への適応も可能である。
【００３１】
次に、図４は、雑音レベル推定回路１０６の具体例の構成を示す。この雑音レベル推定回路１０６は、２乗回路３０３、第１乗算器３０４、第２乗算器３０６、加算器３０５およびレジスタ３０７により構成される。この雑音レベル推定回路１０６は、誤差信号４を入力とし、雑音レベル推定値３０２を出力する。誤差信号４は、２乗回路３０３に入力されて２乗演算され、第１乗算器３０４に入力される。第１乗算器３０４では、誤差信号４の２乗値および係数ａの乗算値を求めて、加算器３０５に入力される。また、レジスタ３０７の出力は、第２乗算器３０６に入力され、係数ｂとの乗算値を得る。第２乗算器３０６の出力は、加算器３０５に入力される。加算器３０５は、第１乗算器３０４の出力および第２乗算器３０６の出力を加算した結果を、レジスタ３０７に入力すると共に雑音レベル推定回路１０６の出力とする。係数ａは、平均化の追従速度を決定する定数である。係数ｂは、（１−ａ）の定数である。
【００３２】
図４は、また、近端音声レベル推定回路１０７の具体例の構成図でもある。この近端音声レベル推定回路１０７は、誤差信号４を入力とし、近端音声レベル推定値３０２を出力とする。係数ａ’は、平均化の追従速度を決定する定数であり、係数ｂ’は、（１−ａ’）と等しい定数である。近端音声レベル推定回路１０７に使用される係数ａ’およびｂ’は、上述した雑音レベル推定回路１０６に使用される係数ａおよびｂとは異なる値である。
【００３３】
次に、図１を参照して説明する。参照入力信号１をｘ（ｔ）、背景雑音２をｎ（ｔ）、近端音声信号７をｓ（ｔ）および観測信号３をｄ’（ｔ）の関係は、下記の式（１１）で与えられる。
【数１１】
0003631668.tif 000012
エコーキャンセラ１００が収束している状態では、未知システム１１の同定誤差ｈｉ−ｗｉ（ｔ）が  ゼロと見なすことができるので、上述した式（１１）および式（２）により、図１のシステム同定装置（１００）における誤差信号ｅ’（ｔ）は、下記の式（１２）となり、背景雑音２および近端音声信号７だけになる。
【数１２】
0003631668.tif 000013
【００３４】
一般に、背景雑音２よりも近端音声信号７の方が大パワーで且つパワーの時間的変動が著しいので、本発明では近端音声信号７のパワーの推定に、誤差信号ｅ（ｔ）に背景雑音２のパワー推定に使用する回路と比較してパワーの時間的変動に高速に追従するリーク積分回路を使用する。近端音声信号レベル推定回路１０７の構成は、図４の通りであるが、乗算器３０４および３０６に入力する係数ａ’およびｂ’の値に、雑音パワー推定回路１０６に使用しているものとは異なる値を使用する。
【００３５】
次に、本発明によって、近端音声信号レベル推定回路１０７の推定値がステップサイズ決定回路１０４に供給された結果を説明する。雑音２のレベルが一定と仮定すると、背景雑音レベル推定値は殆ど変動しないので、ＡＳＶＴ法によるとステップサイズ特性曲線は背景雑音レベルによって一意に決定される。例えば、図７に示す特性曲線中の１本の曲線に従ってステップサイズを算出することになる。これに対して、本発明では、背景雑音レベルが一定であっても近端話者音声レベルが変動すればステップサイズ特性も変動するので、図７の特性曲線が任意に移動することになる。従って、エコー信号に対する外乱として雑音２、近端話者音声信号７又はこれら両方が重畳された場合においても、適応フィルタ１０１の収束状態を維持して誤差信号４の増大を抑制するという効果が得られる。特に、参照入力信号１のパワーが大きい状態のときに、同時に近端話者音声信号７が割り込んでくるダブルトーク状態の場合には、近端音声信号７のレベルに応じてフィルタ係数修正のステップサイズを小さくすることができる。そこで、誤差信号４の増大を抑制するのに有効である。
【００３６】
図８は、図７の参照入力信号パワーに対するステップサイズ特性を別の観点から見たものであり、参照入力信号パワー／誤差信号パワーに対するステップサイズ比を示したものである。ここで、参照入力信号パワー／誤差信号パワーとは、エコー信号の抑圧の程度を表す数値である。この数値が大きいほど誤差信号が小さくなる。また、ステップサイズ比とは、本発明によるステップサイズ／学習同定法によるステップサイズの如く、学習同定法によって求められるステップサイズに対する本発明によるシステム同定方法又はＡＳＶＴ法によって求められるステップサイズの比である。
【００３７】
本発明によるシステム同定方法およびＡＳＶＴ法は、誤差信号パワーが充分に小さいときは学習同定法と比較してステップサイズが略同じになり、逆に誤差信号パワーが大きいときはステップサイズがゼロに近くなる特性を持っている。ＡＳＶＴ法と本発明によるシステム同定方法との違いは、ダブルトーク時に顕著に現れる。ＡＳＶＴ法では、参照入力信号パワーが大きいとき、雑音パワー推定回路は停止しているので、ダブルトーク時には雑音パワー推定値が一定値になり特性曲線は一意に決定されてしまう。このダブルトーク期間に、係数の修正誤りが徐々に大きくなっていったとしても、ステップサイズは参照入力信号パワーとダブルトークになる直前の背景雑音パワー推定値から決定され続ける。しかし、本発明によるシステム同定方法では、ダブルトーク中でも近端音声信号レベル推定回路が動作しているので、近端音声信号が割り込んできて誤差信号パワーが大きくなる方向に係数修正が進むと、近端音声レベル推定の増大を受けて特性曲線が右方向に移動して、ステップサイズを小さくする方向に特性が変化する。
【００３８】
一般に、学習同定法のステップサイズ算出式である式（５）において、μ０がゼロに近い程、収束速度は小さくなる。しかし、フィルタ係数の修正量が小さくなって適応フィルタ１０１の安定度が増加し、  逆に、μ０＝１．０のときに収束速度が最大となることが知られている。このことから、ステップサイズが学習同定法と比較してより小さくなることで適応フィルタ１０１の安定度が増加して、ダブルトーク検出器で検出できないような小さい近端音声信号が重畳した場合や、ダブルトークの検出遅延がある場合によって発生する誤った学習状態においても、誤差信号を小さく抑えることができる。従って、本発明によると、未知システム特性の推定誤差を小さくすることができる。
【００３９】
次に、本発明によるシステム同定方法および装置の他の実施形態を説明する。その基本的構成は、上述の通りであるが、近端音声信号パワーの推定方法について更に工夫している。音声信号は、背景雑音と比較して時間的変動が大きく、信号パワーの立ち上がりが早いことが特徴であるから、音声信号パワーの時間的変動に対する追従性を高めることを意図している。
【００４０】
図５は、本発明による第２実施形態における近端音声レベル推定回路１０７’の構成を示すブロック図である。この近端音声レベル推定回路１０７’は、２乗回路４０３、乗算器４０４、４０６、加算器４０５、レジスタ４０７、比較器４０８および１対の選択器（セレクタ）４０９、４１０により構成される。近端音声レベル推定回路１０７’は、誤差信号４を入力とし、近端音声レベル推定値４０２を出力とする。誤差信号４は、２乗回路４０３に入力されて２乗演算され、乗算器４０４および比較器４０８に入力される。乗算器４０４では、誤差信号４の２乗値および選択器４０９により選択された係数の積が求められ、加算器４０５に入力される。また、レジスタ４０７の出力は、乗算器４０６と比較器４０８に入力される。乗算器４０６では、レジスタ４０７の出力および選択器４１０により選択された係数の積が求められる。乗算器４０６の出力は、加算器４０５に入力される。加算器４０５は、乗算器４０４の出力および乗算器４０６の出力の加算結果をレジスタ４０７に入力すると共に近端音声レベル推定回路１０７’の出力とする。比較器４０８には、２乗回路４０３の出力およびレジスタ４０７の出力が入力され、数値の大小比較が行われ、その比較結果を選択器４０９、４１０に入力する。選択器４０９、４１０は、大小比較結果に従って連動して動作し、係数ａ１、ｂ１又は係数ａ２、ｂ２の何れかの数値の組み合わせを選択する。係数ａ１、ａ２は、平均化の追従速度を決定する定数である。ここで、係数ｂ１は、（１−ａ１）であり、ｂ２は、（１−ｂ２）と等しい定数である。
【００４１】
次に、この近端音声レベル推定回路１０７’の動作を説明する。レジスタ４０７は、近端音声レベル推定回路１０７’の推定結果を保持している。比較器４０８は、推定結果と新しく入力されてくる誤差信号４の２乗結果を比較して、推定結果と誤差信号４の２乗値との大小関係を判断する。小さい場合には、係数ａ１、ｂ１の組を選択し、大きい場合には係数ａ２、ｂ２の組を選択する。推定結果が誤差信号４の２乗値よりも小さい場合には、近端音声信号パワーが増加する方向に変動しているから、係数ａ１、ｂ１の組は、信号パワーの立ち上がりに追従できる数値を準備しておく。一方、推定結果が誤差信号の２乗値よりも大きい場合には、近端音声信号パワーが減少する方向に変動しているから、係数ａ２、ｂ２の組は、信号パワーの立ち下がりに追従できる数値を準備しておく。
【００４２】
次に、図６は、本発明による第３実施形態における近端音声レベル推定回路の構成を示すブロック図である。この近端音声レベル推定回路１０７”は、２乗回路５０３、選択器５０４、レジスタ５０５、乗算器５０６および比較器５０７により構成される。この近端音声レベル推定回路１０７”は、誤差信号４を入力とし、近端音声レベル推定値５０２を出力とする。誤差信号４は、２乗回路５０３に入力されて２乗演算され、選択器５０４および比較器５０７に入力される。選択器５０４は、その出力をレジスタ５０５に入力すると共に近端音声レベル推定回路１０７”の出力とする。また、レジスタ５０５の出力は、乗算器５０６および比較器５０７に入力される。乗算器５０６は、レジスタ５０５の出力および係数ａの積を求めて選択器５０４に入力する。係数ａは、追従速度を決定する定数である。比較器５０７には、２乗回路５０３の出力とレジスタ５０５の出力が入力され、数値の大小比較が行われ、その比較結果を選択器５０４に入力する。選択器５０４は、比較器５０７の比較結果に基づいて動作し、２乗回路５０３の出力又はレジスタ５０５の出力を選択して、選択器５０４の出力である近端音声レベル推定値（又は推定結果）５０２とする。
【００４３】
この近端音声レベル推定回路１０７”の動作を説明する。レジスタ５０５は、近端音声レベル推定回路１０７”の推定結果５０２を保持している。比較器５０７は、推定結果と新しく入力されてくる誤差信号４の２乗値を比較して、推定結果５０２と誤差信号４の２乗値との大小関係を判断している。小さい場合には誤差信号４の２乗値を選択し、大きい場合には乗算器５０６の出力を選択する。推定結果５０２が誤差信号４の２乗値よりも小さい場合には、近端音声信号パワーが増加する方向に変動しているから、推定結果５０２を新たに誤差信号４の２乗値に置き換えることで、瞬時に近端音声信号パワーの増加変動に追従する。推定結果５０２が誤差信号４の２乗値よりも大きい場合には、近端音声信号パワーが減少する方向に変動しているから、信号パワーの立ち下がりに追従できるように乗算器５０６の出力を選択する。ここで、係数ａは、音声信号の減衰特性や、室内等の残響特性を考慮して設定しておく。
【００４４】
以上、本発明によるシステム同定方法および装置の好適実施形態の構成および動作を詳述した。しかし、斯かる実施形態は、本発明の単なる例示に過ぎず、何ら本発明を限定するものではないことに留意されたい。本発明の要旨を逸脱することなく、特定用途に応じて種々の変形変更が可能であること、当業者には容易に理解できよう。
【００４５】
【発明の効果】
以上の説明から理解される如く、本発明のシステム同定方法および装置によると、次の如き実用上の顕著な効果が得られる。即ち、参照入力信号のパワーや雑音レベルに加えて、割り込んできた近端音声信号のパワーに応じてステップサイズを変更という基本構成に基づき、雑音および割り込み信号がエコーに混入した状態でもフィルタ係数を正しく更新することを実現した音響エコーキャンセラが得られる。また、未知システム特性の推定誤差を小さくすることが可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明によるシステム同定装置を音響エコーキャンセラとして使用した第１実施形態のブロック図である。
【図２】図１に示す適応フィルタの詳細構成を示すブロック図である。
【図３】図２に示す演算回路の詳細構成を示すブロック図である。
【図４】図１に示す雑音レベル測定回路および近端音声レベル測定回路の詳細構成を示すブロック図である。
【図５】図１に示す近端音声レベル測定回路の別の具体例の構成を示すブロック図である。
【図６】図１に示す近端音声レベル測定回路の更に他の具体例の構成を示すブロック図である。
【図７】参照入力信号パワーに対する学習同定法で決定されるステップサイズとＡＳＶＴ法によって決定されるステップサイズを比較した特性図である。
【図８】参照入力信号パワー対誤差信号パワー比に対する学習同定法により求められるステップサイズを基準にした本発明およびＡＳＶＴ法により求められるステップサイズの比を示す特性図である。
【図９】従来の学習同定法に基づく音響エコーキャンセラの構成を示すブロック図である。
【図１０】従来のエコーキャンセラの構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
１        参照入力信号
２        雑音
３        観測信号
４        誤差信号
５        適応フィルタの出力信号
６        エコー信号
７        近端音声信号
１０      スピーカ
１１      未知システム
１２      マイクロホン
１００    エコーキャンセラ
１０１    適応フィルタ
１０２    減算器
１０３    パワー推定回路
１０４    ステップサイズ決定回路
１０５    ステップサイズ
１０６    雑音レベル推定回路
１０７    近端音声レベル推定回路
２０１    演算回路
２２６    遅延器
２０３、２２７、２２９、３０４、３０６、４０４、４０６、５０６  乗算器
２３１、３０７、４０７、５０５    レジスタ
２２８、２３０、３０５、４０５    加算器
４０９、４１０、５０４            選択器
【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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【図９】
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【図１０】
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