(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
受話信号を反響路に出力すると共に、擬似反響路に入力して擬似反響信号を生成し、上記反響路を経由して拾われた反響信号から上記擬似反響信号を減算することにより上記反響信号を消去するサブバンド反響消去方法において、以下のステップを含む：
(a) 上記受話信号と上記反響信号とをそれぞれＮ個の周波数帯域に分割してＮ個のサブバンド受話信号とＮ個のサブバンド反響信号を生成し、Ｎは２以上の整数であり、
(b) 上記反響路の上記Ｎ個の周波数帯域におけるそれぞれのインパルスレスポンスを模擬するそれぞれ予め決めたタップ数のフィルタ係数が与えられるディジタルフィルタによりそれぞれ構成されたＮ個の擬似反響路に上記Ｎ個のサブバンド受話信号をそれぞれ通してＮ個の擬似反響信号を生成し、
(c) 上記Ｎ個のサブバンド反響信号から対応する上記Ｎ個の擬似反響信号をそれぞれ減算することによりＮ個の周波数帯域の反響消去誤差信号を生成し、
(d) それぞれの上記Ｎ個の反響消去誤差信号と、上記Ｎ個のサブバンド受話信号の対応するものとから、対応する上記反響消去誤差信号を最小とするように射影法又はＥＳ射影法により上記ディジタルフィルタに与える上記フィルタ係数をそれぞれ逐次的に修正し、
(e) 上記Ｎ個の周波数帯域の上記反響消去誤差信号を合成して上記反響信号が抑圧された全周波数帯域の送信信号を生成し、
(f) 上記Ｎ個の周波数帯域の上記射影法又はＥＳ射影法のそれぞれの射影次数を、上記受話信号に対しそれぞれの周波数帯域において、射影次数を単調増加することによる所定の時間における反響消去量の増加が、所定の閾値よりも最初に小さくなる時の射影次数とする。
【請求項２】
受話信号を反響路に出力すると共に、擬似反響路に入力して擬似反響信号を生成し、上記反響路を経由して拾われた反響信号から上記擬似反響信号を減算することにより上記反響信号を消去するサブバンド反響消去方法において、以下のステップを含む：
(a) 上記受話信号と上記反響信号とをそれぞれＮ個の周波数帯域に分割してＮ個のサブバンド受話信号とＮ個のサブバンド反響信号を生成し、Ｎは２以上の整数であり、
(b) 上記反響路の上記Ｎ個の周波数帯域におけるそれぞれのインパルスレスポンスを模擬するそれぞれ予め決めたタップ数のフィルタ係数が与えられるディジタルフィルタによりそれぞれ構成されたＮ個の擬似反響路に上記Ｎ個のサブバンド受話信号をそれぞれ通してＮ個の擬似反響信号を生成し、
(c) 上記Ｎ個のサブバンド反響信号から対応する上記Ｎ個の擬似反響信号をそれぞれ減算することによりＮ個の周波数帯域の反響消去誤差信号を生成し、
(d) それぞれの上記Ｎ個の反響消去誤差信号と、上記Ｎ個のサブバンド受話信号の対応するものとから、対応する上記反響消去誤差信号を最小とするように射影法又はＥＳ射影法により上記ディジタルフィルタに与える上記フィルタ係数をそれぞれ逐次的に修正し、
(e) 上記Ｎ個の周波数帯域の上記反響消去誤差信号を合成して上記反響信号が抑圧された全周波数帯域の送信信号を生成し、
(f) 上記Ｎ個の周波数帯域の上記射影法又はＥＳ射影法のそれぞれの射影次数を、上記受話信号に対しそれぞれの周波数帯域において、射影次数を単調増加することによる所定の反響消去量に到達する時間が、所定の閾値よりも最初に小さくなった時の射影次数とする。
【請求項３】
受話信号を反響路に出力すると共に、擬似反響路に入力して擬似反響信号を生成し、上記反響路を経由して拾われた反響信号から上記擬似反響信号を減算することにより上記反響信号を消去するサブバンド反響消去方法において、以下のステップを含む：
(a) 上記受話信号と上記反響信号とをそれぞれＮ個の周波数帯域に分割してＮ個のサブバンド受話信号とＮ個のサブバンド反響信号を生成し、Ｎは２以上の整数であり、
(b) 上記反響路の上記Ｎ個の周波数帯域におけるそれぞれのインパルスレスポンスを模擬するそれぞれ予め決めたタップ数のフィルタ係数が与えられるディジタルフィルタによりそれぞれ構成されたＮ個の擬似反響路に上記Ｎ個のサブバンド受話信号をそれぞれ通してＮ個の擬似反響信号を生成し、
(c) 上記Ｎ個のサブバンド反響信号から対応する上記Ｎ個の擬似反響信号をそれぞれ減算することによりＮ個の周波数帯域の反響消去誤差信号を生成し、
(d) それぞれの上記Ｎ個の反響消去誤差信号と、上記Ｎ個のサブバンド受話信号の対応するものとから、対応する上記反響消去誤差信号を最小とするように射影法又はＥＳ射影法により上記ディジタルフィルタに与える上記フィルタ係数をそれぞれ逐次的に修正し、
(e) 上記Ｎ個の周波数帯域の上記反響消去誤差信号を合成して上記反響信号が抑圧された全周波数帯域の送信信号を生成し、
(f) 上記Ｎ個の周波数帯域の上記射影法又はＥＳ射影法のそれぞれの射影次数を、上記受話信号に対しそれぞれの周波数帯域において、射影次数を単調増加し、白色ＦＩＲフィルタから得られる予測誤差ベクトルの共分散行列の最大固有値と最小固有値の比が、所定の値よりも小さくなった時の射影次数を、上記Ｎ個の周波数帯域の上記射影法又はＥＳ射影法のそれぞれの射影次数とする。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれかのサブバンド反響消去方法において、上記Ｎ個のサブバンド受話信号と上記Ｎ個のサブバンド反響信号を生成するステップは、上記受話信号及び上記上記反響信号をそれぞれ上記Ｎ個の周波数帯域に分割してからそれぞれ予め決めた間引き率で信号を間引くステップを含む。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれかのサブバンド反響消去方法において、上記低い周波数帯域における上記射影法又はＥＳ射影法の射影次数は上記高い周波数帯域における上記射影法又はＥＳ射影法の射影次数より大とされている。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、２線４線変換系および拡声通話系などにおいてハウリングの原因および聴覚上の障害となる反響信号を消去する反響消去方法に関し、特に分割された周波数帯域毎に疑似反響路の推定インパルス応答を射影アルゴリズムにより修正するサブバンド反響消去方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
衛星通信や音声会議の普及に伴い、同時通話性能に優れ反響感の少ない通話装置の提供が望まれている。この要求を満たすものとして反響消去装置がある。図１は例えば日本特許出願公開1-220530に示されている従来の反響消去装置の一例を拡声通話系に用いた場合を示す。受話入力端１に受信された受話信号x(t)がスピーカ２により再生され、マイクロホン３に入力された送話信号が送話出力端４から送出される反響消去装置において、Ａ／Ｄ変換器５により受話信号x(t)はサンプル値化され、その受話信号x(n)は室内反響路９を模擬する擬似反響路６へ供給され、擬似反響信号y^(n) を生成する。一方、スピーカ２で再生された音声は反響路９を経てマイクロホン３で反響信号y(t)としてピックアップされ、それがＡ／Ｄ変換器７によりサンプル値化された反響信号y(n)とされる。この反響信号y(n)から擬似反響信号y^(n) を減算器８で差し引くことにより反響信号y(n)は消去される。その消去誤差e(n)は残差信号としてＤ／Ａ変換器１０でアナログ信号に変換されて送話出力端４へ出力される。
【０００３】
ここで室内反響路９のインパルス応答h(t)は例えば人や物の移動による音場の変化により変化するので、スピーカ２からマイクロホン３に至る反響路９の経時変動に追従して擬似反響路６もインパルス応答を変化させる必要がある。この構成例において擬似反響路６はディジタル FIRフィルタを用いて構成し、残差e(n)＝y(n)−y^(n) が０に近づくように、例えばＬＭＳ法、学習同定法、ＥＳ法、射影法、またはＥＳ射影法などを用いた推定部１１によってフィルタ係数h^(n) の逐次修正を行なう。このように擬似反響路６の伝達特性、即ちインパルス応答に対応するフィルタ係数ｈ^(n)の修正が行なわれることによって、常に最適な反響消去が維持される。
【０００４】
ＬＭＳ法、学習同定法などの勾配形適応アルゴリズムは次式で示される。
ｈ^(n+1)＝ ｈ^(n)＋α[-Δ(n)]              (１)
ただし、
ｈ^(n)＝ [h^1(n),h^2(n),…,h^L(n)]T 
：擬似反響路（ＦＩＲフィルタ）の
係数ベクトル（インパルス応答）
Δ(n) ：（平均）２乗誤差の勾配ベクトル
α：ステップサイズ（スカラ量）
Ｌ：タップ数
T ：ベクトルの転置
ｎ：離散化時間
ＥＳ法はこの勾配形適応アルゴリズムにおいて従来スカラ量として与えられていたステップサイズαをステップサイズ行列Ａという対角行列に拡張したもので
次式で表わされる。
【０００５】
ｈ^(n+1)＝ ｈ^(n)＋Ａ[-Δ(n)]            (２)
ただし、
Ａ＝ diag[α1，α2，…,αL]：ステップサイズ行列
αi＝ α0λi-1  (i=1,2,…,L)
λ：インパルス応答変動量の減衰率（０＜λ＜１）
擬似反響路６がディジタルＦＩＲフィルタで構成される場合には、そのフィルタ係数ｈ^(n) は室内反響路９のインパルス応答ｈ(n)を直接模擬したものとなっている。従って、反響路９の変動に応じて必要なフィルタ係数修正の大きさは、反響路インパルス応答ｈ(n) の変動量と一致する。そこで、フィルタ係数修正動作における修正幅を表わすステップサイズ行列Ａはインパルス応答の経時変動特性で重み付けられている。一般に室内音場におけるインパルス応答変動量は減衰率λを用いた指数関数として表わされる。ステップサイズ行列Ａの対角成分αi(i=1,2,…,L) は図２Ａに示すようにｉの増加に伴ってα0 からインパルス応答の指数減衰特性と同じ傾きで指数減衰し０に漸近する。以上の詳細は特開01-220530 、S.Makino, Y.Kaneda and N.Koizumi,“Exponentially weighted stepsize NLMS adaptive filter based on the statistics of a room impulse response”，IEEE Trans. Speech and Audio, vol.1, no.1, pp.101-108, Jan.1993 に記載されている。このアルゴリズムは、人や物の移動により室内反響路のインパルス応答が変動する場合に、その変動量（インパルス応答の差分）はインパルス応答と同じ減衰率で指数減衰するという音響学的知見を利用したものである。変動の大きいインパルス応答の初期の係数は大きなステップで、変動の小さいインパルス応答の後期の係数は小さなステップで修正することにより、収束速度の大きな反響消去装置を提供することができる。
【０００６】
射影法は、アルゴリズム内部で入力信号の自己相関を取り除くことにより、音声のように相関のある信号に対する収束速度を改善するという考え方に基づいている。自己相関成分を除去することは時間領域において信号の白色化を行っていることを意味している。射影法の詳細は尾関，梅田の“アフィン部分空間への直交射影を用いた適応フィルタアルゴリズムとその諸性質”，電子通信学会論文誌(A)，Vol.J67-A,No.2,pp.126-132,1984年, 2月，に記載されている。ｐ次の射影法では、過去のｐ個の入力信号ベクトルｘ(n)，ｘ(n-1)，…，ｘ(n-p+1) に対して 正しい出力y(n)，y(n-1)，…，y(n-p+1) を得るようにｈ^(n)を修正する。すなわち、
ｘ(n)Tｈ^(n+1)＝ y(n)                    (３)
ｘ(n-1)Tｈ^(n+1)＝ y(n-1)                (４)
…
ｘ(n-p+1)Tｈ^(n+1)＝ y(n-p+1)            (５)
ただし、
ｘ(n)＝ [x(n),x(n-1),…,x(n-L+1)]T 
を満足するｈ^(n+1)を求める。未知数の数（タップ数）Ｌより方程式の数ｐが少ないため、(３)から(５)式の連立方程式の解ｈ^(n+1)は不定となる。そこで、修正の大きさ‖ｈ^(n+1)-ｈ^(n)‖ が最小になるように修正を行なう。その 場合のｐ次の射影法は次式
0003707572.tif 000002
で表される。ただし、
Ｘ(n)＝ [ｘ(n)，ｘ(n-1)，…，ｘ(n-p+1)]
ｅ(n)＝ [e(n)，…，(1-α)p-1e(n-p+1)]T 
e(n)＝ y(n)−y^(n)
ｙ^(n)＝ ｈ^(n)Tｘ(n)
β(n)＝ [β1，β2，…，βp]T 
+ ：一般化逆行列
-1：逆行列
である。β(n)は次のｐ元連立一次方程式
[Ｘ(n)TＸ(n)]β(n)＝ ｅ(n)                     (７)
の解である。逆行列演算における不安定性を回避するために小さな正の定数δを用いて
[Ｘ(n)TＸ(n)＋δＩ]β(n)＝ ｅ(n)               (７)'
としてもよい。ただしＩは単位行列である。式(６)中のＸ(n)β(n)は入力
信号の自己相関を取り除く処理を表しており、従ってこれは時間領域内での信号の白色化処理を意味している。即ち、射影法は時間領域における入力信号の白色化によりインパルス応答の修正速度を高めているといえる。射影法には演算量の低減をはかった高速算法がいくつか提案されており、それらの詳細は日本特許出願公開7-92980に記載されている。
【０００７】
ＥＳ法が反響路の変動特性のみに着目した手法であるのに対して、射影法は入力信号の性質のみに着目した手法である。ＥＳ射影法は、ＥＳ法と射影法を組み合わせたものであり、それぞれの利点を生かして収束速度の大きな反響消去装置を提供することができる。ｐ次のＥＳ射影法は次式で表わせる。
0003707572.tif 000003
ただし、
μ：第２のステップサイズ（スカラ量）
β(n)は次のｐ元連立一次方程式
[Ｘ(n)TＡＸ(n)]β(n)＝ ｅ(n)                  (９)
の解である。逆行列演算における不安定性を回避するために小さな正の定数δを用いて
[Ｘ(n)TＡＸ(n)＋δＩ]β(n)＝ ｅ(n)          (９)'
としてもよい。ただしＩは単位行列である。
【０００８】
図３に図１における推定部１１の構成例としてｐ次のＥＳ射影法を用いた機能構成例を示す。なお、ＥＳ射影法においてＡ＝Ｉ（Ｉは単位行列）とすれば、射影法となる。
受話信号記憶部３１は受話信号x(n)が与えられる毎にｐ個の受話信号ベクトルｘ(n),ｘ(n-1),…,ｘ(n-p+1)から成る受話信号行列Ｘ(n) を生成する。ステップサイズ行列記憶部３２には第１のステップサイズ行列Ａが記憶される。自己相関演算部３３では第１のステップサイズ行列Ａで重み付けた受話信号行列Ｘ(n) についての自己相関行列Ｘ(n)TＡＸ(n) が演算される。その演算された自己相関行列と、残差記憶部３４からの残差ｅ(n) とが、β(n) 演 算部３５に供給されてｐ元連立一次方程式(９)を解き、定数β(n)を求める。
【０００９】
Ａ，Ｘ(n)，β(n)とステップサイズ記憶部３６に記憶されている第２のステップサイズμとが修正ベクトル生成部３７に供給されて修正ベクトル
μＡＸ(n)β(n)                    （10）
が演算され、その出力は加算器３８へ供給されてタップ係数記憶部３９からの現係数ベクトルｈ^(n)に加算されてｈ^(n+1)が得られる。この演算結果 ｈ^
(n+1) は擬似反響路６（図１）へ出力されると同時に、タップ係数記憶部３９の値を更新する。
【００１０】
以上の操作により、擬似反響路６は次式
ｈ^(n+1)＝ ｈ^(n)＋μＡＸ(n)β(n)          （11）
に従って逐次修正され、擬似反響路６のインパルス応答ｈ^(n)は真の反響路９のインパルス応答ｈ(n)に近づいてゆく。
反響消去装置を複数のＤＳＰチップで構成する場合には、図２Ｂに示すようにステップサイズαi の指数減衰曲線を階段状に近似し、各チップ毎に一定のαi を設定する。これにより、従来の射影法とほぼ同等の演算量と記憶容量でＥＳ射影法を実現することができる。ＥＳ射影法の詳細は日本国特許出願公開5-244043、文献S.Makino and Y.Kaneda,“Exponentially weighted step-size projection algorithm for acoustic echo cancellers”，Trans. IEICE Japan, vol.E75-A, no.11, pp.1500-1508, Nov.1992 に記載されている。
【００１１】
また従来において、信号を複数の周波数帯域に分割し、その各周波数帯域について、ＬＭＳ法、学習同定法、ＥＳ法などの勾配形適応アルゴリズムにより、反響路９の変動にもとづく擬似反響路６のフィルタ係数の逐次修正を行い、これら各周波数帯域ごとの残差を合成して出力することが行われている。これは例えば、米国特許第5,272,695、文献S.Gay and R.Mammone,“Fast converging subband acoustic echo cancellation using RAP on the WER DSP16A”，Proc.ICASSP90, pp.1141-1144, Apr.1990などに示されている。この帯域分割法によれば、周波数領域で信号の平坦化、いわゆる白色化が行われ、反響路の変動時の擬似反響路フィルタ係数の推定における収束速度が速くなる。
【００１２】
【発明が解決しようとする課題】
従来の反響路のインパルス応答の推定アルゴリズムは、射影法またはＥＳ射影法においては全周波数帯域におけるインパルス応答に対して行っていた。この従来技術は、２次の射影法またはＥＳ射影法により、反響路の変動に対する収束速度を学習同定法の約２〜４倍に改善できるが、射影法またはＥＳ射影法の次数を２次以上に増加させても収束速度が向上しないという問題があった。この問題の詳細は、文献「田中，牧野，金田，“音声入力に対する射影法の次数と収束特性について”、日本音響学会講演論文集，1-4-14，pp.489-490，(1992. 10)」に記載されている。この問題は反響路のインパルス応答のタップ数が多いことに起因するものと考えられる。
【００１３】
前述のように射影法及びＥＳ射影法は信号を時間領域で平坦化（白色化）して収束速度を上げているものである。一方、周波数帯域を分割して処理する方法も信号を周波数領域で平坦化（白色化）して収束速度を上げているものである。従って入力信号の白色化（平坦化）処理を実施している周波数帯域分割処理方法においてその反響路の推定アルゴリズムとして射影法やＥＳ射影法を用いても意味がないと思われ、周波数帯域分割処理法では反響路の推定アルゴリズムとしてはＬＭＳ法、学習同定法、ＥＳ法などのみが適用されている。
【００１４】
この発明の目的は、射影法またはＥＳ射影法を用い、次数を増加させて従来よりも収束速度の大きなサブバンド反響消去方法を提供することである。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
この発明によれば、受話信号を反響路に出力すると共に、擬似反響路に入力して擬似反響信号を生成し、上記反響路を経由して拾われた反響信号から上記擬似反響信号を減算することにより上記反響信号を消去するサブバンド反響消去方法において、以下のステップを含む：
(a) 上記受話信号と上記反響信号とをそれぞれＮ個の周波数帯域に分割してＮ個のサブバンド受話信号とＮ個のサブバンド反響信号を生成し、Ｎは２以上の整数であり、
(b) 上記反響路の上記Ｎ個の周波数帯域におけるそれぞれのインパルスレスポンスを模擬するそれぞれ予め決めたタップ数のフィルタ係数が与えられるディジタルフィルタによりそれぞれ構成されたＮ個の擬似反響路に上記Ｎ個のサブバンド受話信号をそれぞれ通してＮ個の擬似反響信号を生成し、
(c) 上記Ｎ個のサブバンド反響信号から対応する上記Ｎ個の擬似反響信号をそれぞれ減算することによりＮ個の周波数帯域の反響消去誤差信号を生成し、
(d) それぞれの上記Ｎ個の反響消去誤差信号と、上記Ｎ個のサブバンド受話信号の対応するものとから、対応する上記反響消去誤差信号を最小とするように射影法又はＥＳ射影法により上記ディジタルフィルタに与える上記フィルタ係数をそれぞれ逐次的に修正し、
(e) 上記Ｎ個の周波数帯域の上記反響消去誤差信号を合成して上記反響信号が抑圧された全周波数帯域の送信信号を生成する。
【００１６】
【発明の実施の形態】
図４はこの発明の反響消去方法を適用した反響消去装置の機能構成例を示し、図１と対応する部分には同一符号を付けてある。受話信号x(t)はスピーカ２で音声に再生されると共に周波数帯域分割部５１内でディジタル信号に変換してから周波数帯域別のＮ個の実数信号xk(m)（k=0,1,…,N-1） に分割される。一方、スピーカ２からの再生音声が反響路９を経てマイクロホン３により反響信号y(t)としてピックアップされる。この反響信号y(t)は周波数帯域分割部５２内でディジタル信号に変換され、周波数帯域分割部５１と同一の分割特性で周波数帯域別のＮ個の実数信号yk(m)に分割される。
【００１７】
周波数帯域分割部５１で分割されたそれぞれの周波数帯域には擬似反響路６k が設けられてあり、それぞれの擬似反響路６k は擬似反響信号y^k(m)を生成し、減算器８k でこれら擬似反響信号y^k(m)を対応する周波数帯域の反響信号yk(m) から差し引くことにより反響信号yk(m) は消去される。ここで擬似反響路６k は反響路９の経時変動に追従する必要があり、残差ek(m)＝yk(m)−y^k(m)が０に近づくように、射影法またはＥＳ射影法を用いた推定部１１k によって逐次推定され、擬似反響路６k の修正が行なわれることによって、常に最適な反響消去が維持される。各周波数帯域の誤差信号（残差信号）ek(m) は周波数帯域合成部５３で全周波数帯域の誤差信号e(t)に合成され、送信端４に出力される。
【００１８】
図５は周波数帯域分割部５１の内部の機能構成を示しており、A/D 変換器５により受話信号x(t)がサンプル値化され、帯域通過フィルタ２０k により帯域制限される。または、帯域通過フィルタ２０kを用いる代わりに、文献Crochiere and Rabiner,“Multirate Digital Signal Processing”, Englewood Cliffs, NJ:Prentice-Hall, pp.52-56, 1983 に記載されているSSB(Single Side Band)法を用いても、帯域制限された実数信号xk(n) を得ることができる。帯域制限された実数信号xk(n)は間引き率Ｍで間引かれ実数信号xk(m)とされる。以下、分割された各周波数帯域のこの信号xk(m) をサブバンド受話信号と呼ぶ。反響信号y(t)に対する周波数帯域分割部５２も図５の周波数帯域分割部５１と同様に構成されており、これによって周波数帯域毎に分割された反響信号yk(m) をサブバンド反響信号と呼ぶ。
【００１９】
図６は第ｋ番目の周波数帯域の推定部１１k の内部の機能構成例としてｐk 次のＥＳ射影法（Ａ＝Ｉの時には射影法）を用いた場合を示す。ＥＳ射影法を用いたこの発明とＥＳ法を用いた前述のU.S.patent 5,272,695との構成上の主要な差異の１つはこの推定部１１k にある。
受話信号記憶部３１はサブバンド受話信号xk(m) が与えられる毎にそれぞれ連続するＬk 個ずつのサブバンド受話信号からなるpk個のサブバンド信号ベクトルｘk(m)＝ [xk(m),xk(m-1),…,xk(m-Lk+1)]T
ｘk(m-1)＝ [xk(m-1),xk(m-2),…,xk(m-Lk)]T
:
ｘk(m-pk+1)＝ [xk(m-pk+1),xk(m-pk),…,xk(m-pk-Lk+2)]T
を生成し、更にこれらベクトルからサブバンド受話信号行列
Ｘk(m)＝ [ｘk(m),ｘk(m-1),…,ｘk(m-pk+1)]
を生成する。Ｌk はｋ番目の周波数帯域の擬似反響路６k を構成するFIR フィルタのタップ数である。ただし、ｋ番目の周波数帯域ではpk次の射影法又はＥＳ射影法を実行するものとする。ステップサイズ行列記憶部３２には第１のステップサイズ行列Ａk＝diag[αk1,αk2,…,αkLk] が記憶される。ステップサイズ行列Ａk は対応する周波数帯域におけるインパルス応答の変動特性で重み付けられている。
【００２０】
一般的な室内を対象とする場合には、第ｋ番目の周波数帯域におけるインパルス応答変動量は減衰率γk を用いた指数関数として表わされる。自己相関演算部３３では第１のステップサイズ行列Ａk で重み付けたサブバンド受話信号行列Ｘk(m)の自己相関行列Ｘk(m)TＡkＸk(m)が演算される。この演算された自己相関行列と、残差記憶部３４からの残差ek(m) とが、βk(m)演算部３５に供給されて次式のpk元連立一次方程式
[Ｘk(m)TＡkＸk(m)]βk(m)＝ ｅk(m)           （12）
を解くことにより、定数βk(m)を求める。逆行列演算における不安定性を回避するために、小さな正の定数δk を用いて式(12)の代わりに次式
[Ｘk(m)TＡkＸk(m)＋δkＩ]βk(m)＝ ｅk(m)     (12)'
を使ってもよい。ただし、Ｉは単位行列である。ステップサイズ記憶部３６からの第２のステップサイズμk と、Ａk ，Ｘk(m)，βk(m)とが修正ベクトル演算部３７に供給されて修正ベクトル
μkＡkＸk(m)βk(m)                         （13）
が演算され、その修正ベクトルは加算器３８へ供給されてタップ係数記憶部３９からのＬk 個の要素からなる係数ベクトルｈ^k(m) に加算されて修正された係数ベクトル（インパルス応答）ｈ^k(m+1)が得られる。演算結果ｈ^k(m+1)は擬似反響路６k へ出力されると同時に、タップ係数記憶部３９の値を更新する。
【００２１】
以上の操作をサブバンド受話信号xk(m) が与えられる毎に繰り返すことにより、擬似反響路６k は次に示す（14）式に従って逐次修正され、擬似反響路６k のインパルス応答ｈ^k(m) は真の反響路９の第ｋ周波数帯域におけるインパルス応答ｈk(m)に近づいてゆく。
ｈ^k(m+1)＝ ｈ^k(m)＋μkＡkＸk(m)βk(m)      （14）
ただし、
Ａk ＝ diag[αk1，αk2，…，αkLk]
：第ｋ周波数帯域のステップサイズ行列
αki＝αkoγki-1 （ｉ＝１，２，…，Ｌk ）
γk ：第ｋ番目の周波数帯域におけるインパルス応答変動量の減衰率
Ｌk ：第ｋ周波数帯域のタップ数
ｈ^k(m)＝[h^k1(m)，h^k2(m)，…，h^kLk(m)]T 
：第ｋ周波数帯域の擬似反響路（ＦＩＲフィルタ）係数
ｅk(m)＝[ek(m),(1-μk)ek(m-1),…,(1-μk)pk-1ek(m-pk+1)]T  (15)
ek(m)＝ yk(m)−h^k(m)Txk(m)
：第ｋ周波数帯域の推定誤差
Ｘk(m)＝ [ｘk(m),ｘk(m-1),…,ｘk(m-pk+1)]           (16)
ｘk(m)＝ [xk(m),xk(m-1),…,xk(m-Lk+1)]T           (17)
：第ｋ周波数帯域の受話信号ベクトル
βk(m)＝ [βk1，βk2，…，βkpk]T                 (18)
μk ：第ｋ周波数帯域の第２のステップサイズ（スカラ量）
ここで特筆すべきことは、各帯域のタップ数Ｌk は間引きにより少なくなっている点である。（ＥＳ）射影法では、次数ｐと収束特性の関係はタップ数Ｌにより影響を受ける。すなわち、タップ数Ｌが大きい場合には、完全に白色化（平坦化）するためには次数ｐを大きくする必要があり、タップ数Ｌが小さい場合には、小さな次数ｐで完全に白色化できる。例えば、タップ数Ｌが1000程度の場合には、完全に白色化するためにはｐが５０次程度必要であるのに対して、帯域分割と間引きによりタップ数Ｌk が６４程度に小さくなった場合には、１６次程度で十分となる。
【００２２】
図７に示す一般的な音声の周波数スペクトルの例では、受話信号を複数の周波数帯域Ｆ0,Ｆ1,…,ＦN-1に分割した場合には、各帯域でそのスペクトル形状が異なる。その結果、各帯域の信号を白色化（平坦化）するために必要となる（ＥＳ）射影法の次数も異なる。一例を挙げれば、図７中の帯域Ｆg では、スペクトルが複雑に変化しているため、必要な（ＥＳ）射影法の次数は大きく、帯域Ｆk ではスペクトルが平坦に近いため、必要な（ＥＳ）射影法の次数は小さい。
【００２３】
従って、この発明では各帯域においてその帯域に適した、つまり収束速度が最も速く、かつ次数が最も少ないような次数を各帯域ごとに決める。このため、図４中に示す次数決定制御部５４を設ける。その内部の機能構成例を図８に示す。それぞれの周波数帯域における（ＥＳ）射影法の次数ｐk は、次数決定制御部５４で次のように決定する。
【００２４】
方法１：次数ｐk を変えながらｙk とｅk とから収束の様子を観測する。この場合の次数決定制御部５４は図８に示すように、それぞれの周波数帯域毎に設けられた次数決定部５４0〜５４N-1から構成されている。各周波数帯域において、例えば次数pk=1と決め、サブバンド受話信号xk(m) が入力される毎に得られるサブバンド反響信号ykと残差信号ekの比（echo return loss enhancement：ERLE）rpk=20log10(yk/ek)である反響消去量を求めることにより例えば図９に模式的に示すような反響消去量ERLEの収束曲線が得られる。同様にpkを順次大にした場合についても同様のERLE収束曲線が得られる。そこで、方法１では、時間m=0 からpk次の射影法による反響消去処理を開始し、次数決定部５４k において予め決めた時点m=mKでのERLEの値rsを求めることを単調増加する一連の次数pk=ps,s=1,2,…、例えばps+1=ps+1,p1=1、について順次繰り返し実行し、各次数pk=ps について反響消去量rsを求める毎にその前の次数pk=ps-1 で求めた反響消去量rs-1からの増加の、次数の増加(ps-ps-1) に対する割合R=(rs-rs-1)/(ps-ps-1) を求め、この値が予め決めた閾値Rth より最初に小さくなる次数pk=psを決定する。
【００２５】
図１０は第１の次数決定方法による具体的な次数決定手順の例を示す。次数決定部５４k はステップＳ１で整数パラメータｓ，ｍをそれぞれ１と０に初期設定し、ステップＳ２で次数pk=ps とし、対応する周波数帯域の推定部１１k に与える。ステップＳ３でサブバンド受話信号xk(m) が入力されると、ステップＳ４で受話信号ベクトルｘk(m)を擬似反響路６k に入力して擬似反響信号y^k(m)=h^k(m)Txk(m)を得て、その擬似反響信号y^k(m)の、サブバンド反響信号yk(m) に対 する推定誤差ek(m)=yk(m)-y^k(m)を減算器８k で求める。更に、推定部１１k において時点ｍを最新時点とするpk+Lk個のサブバンド受話信号xk(m),xk(m-1),…,xk(m-pk-Lk+2)とpk個の推定誤差ek(m),ek(m-1),…,ek(m-pk+1)とを使ってpk=ps 次の射影法により擬似反響路の係数h^k(m+1)を推定する。更に、推定した係数h^k(m+1)を対応する擬似反響路６k に設定する。即ち、ステップＳ４ではサブバンド受話信号xk(m) が入力される毎に、図４の反響消去装置における第ｋ番目の周波数帯域に係わる部分によりpk=ps 次の射影法に基づく反響消去処理が行われる。
【００２６】
ステップＳ５で時間ｍが予め決めた時間mKに達したか判定し、達していなければステップＳ６でｍを１歩進してステップＳ３に戻り、ステップＳ３，Ｓ４で同様のpk次射影法による反響消去処理を実行する。時間ｍがmKに達するまで反響消去処理を繰り返し実行し、m=mKとなった時点でステップＳ７において次数決定部５４k はその時のサブバンド反響信号ys=yk(mK)と推定誤差es=ek(mK)から反響消去量rs=20log10(ys/es)を求め、更に、次数増加(ps-ps-1)に対する反響消去量の増加の割合（即ち白色化の飽和の程度）R=(rs-rs-1)/(ps-ps-1) を求める。ただしs=1 の場合R=∞とする。次にステップＳ７で白色化の飽和の程度Ｒが予め決めた値Rth より小さくなったか判定し、Rth より小となっていない（白色化が飽和していない）場合はステップＳ１０でｍを０にリセットし、ｓを１歩進してステップＳ２に戻り、次数pk=ps について再び前述と同様の処理ステップＳ３〜Ｓ９を実行する。ステップＳ９でR＜Rthを満足すれば、白色化は十分飽和したと判定し、ステップＳ１１でその時の次数psをｋ番目の周波数帯域における射影法の次数pkとして決定し、対応する推定部１１k に出力する。
方法２：あるいは、図９において、一定消去量rkに達する時間が次数pkと共に短くなることを利用して、反響消去量の飽和値に対し、予め決めた割合の閾値rK、例えば30dBを決める。単調増加する次数pk=ps, s=1,2,… についてそれぞれ時点m=0からpk=ps次の射影法による反響消去動作を開始し、サブバンド受話信号xk(m) が入力される毎に図８の次数決定部５４k で反響消去量rs=20log10(ys/es) を求めることを繰り返し、rs＞rKとなる時点msを得る。前の次数ps-1で得た時点ms-1との差(ms-1-ms) の、次数の増加(ps-ps-1) に対する割合R=(ms-1-ms)/(ps-ps-1) が予め決めた閾値Rthより小さくなる次数pk=psを決定する。この場合の次数決定処理手順を図１１に示す。
【００２７】
図１０の場合と同様にステップＳ１で整数パラメータｓ，ｍをそれぞれ１と０に初期設定し、ステップＳ２で次数pkをpsに決め、ステップＳ３でサブバンド受話信号xk(m) が入力される毎にステップＳ４でps次の射影法による反響消去処理を行う。この第２の方法ではステップＳ５で次数決定部５４k はサブバンド反響信号ys=yk(m)と推定誤差es=ek(m)から反響消去量rs=20log10(ys/es) を求め、ステップＳ６で反響消去量rsが予め決めた値rKより大となったか判定し、rs>rK となっていなければステップＳ７でｍを１歩進してステップＳ３に戻り、以下ステップＳ４，Ｓ５，Ｓ６で同様の処理を繰り返す。rs>rK となるとステップＳ８で現在の時点ｍを次数pk=psで消去量rsがrKに達した時点msと判定し、次数pk=ps-1の場合にrKに達した時点ms-1からの時間差(ms-1-ms) の、次数変化(ps-ps-1) に対する割合、即ち白色化の飽和の程度をR=(ms-1-ms)/(ps-ps-1) として求める。ただし、s=1 の時はR=∞とする。次にステップＳ９でＲが予め決めた閾値Rth より小さくなったか判定し、なっていなければステップＳ１０でｍを０にリセットし、ｓを１歩進してステップＳ２に戻り、ステップＳ２〜Ｓ９の処理を繰り返す。ステップＳ９でR<Rth と判定された場合は、ステップＳ１１でその時点での次数pk=ps をｋ番目の周波数帯域における射影法の次数pkと決定し、対応する推定部１１k に設定する。
【００２８】
上述の第１及び第２のいずれの方法の場合も、ｋ番目の周波数帯域において、単調増加させる射影法の次数pk=ps, s=1,2,…として、例えばps+1=ps＋d,ｄは１以上の一定の整数、としてもよいし、ps+1=ps＋sdとしてもよいし、あるいはps+1=cps 、ｃは２以上の一定整数、としてもよい。その他、漸次増加する関数であればどのような単調増加関数であってもよい。
【００２９】
方法３：pk次の（ＥＳ）射影法は、入力信号xkを(pk-1)次の白色化ＦＩＲフィルタ（即ちタップ数pkの線形予測フィルタ）に通すことと等価である。そこで、図１２に示すように次数決定制御部５４の各次数決定部５４k(k=0,1,…,N-1) を(pk-1)次の白色化ＦＩＲフィルタ54Fkと予測分析部54Pkで構成する。予測分析部54Pkは白色化FIR フィルタ54Fkに入力される一連のLk個の各サブバンド受話信号xk(m-j),j=0,1,…,Lk-1,に対し、Lk個の予測誤差εk(m-j),j=0,1,…,Lk-1, の２乗和
Σεk2(m-j)＝ Σ{xk(m-j)-Σakixk(m-j-i)}2          (19)
ただし、左辺及び右辺第１のΣはj=0〜Lkについて、左辺第２のΣはi=1〜pk-1についての総和とする、が最小となる予測係数aki,i=1,2,…,pk-1 を求める（一般に線形予測分析と呼ばれ、周知の技術である）。これによって得られた予測係数aki をフィルタ54Fkに設定して出力に得られるLk個の予測誤差εk(m-j), j=0,1,…,Lk-1 をベクトル
εk(m)＝[εk(m),εk(m-1),…,εk(m-Lk+1)]              (20)
で表すと、予測誤差ベクトルεk(m)は次式
εk(m)＝Ｘk(m)ａk(m)                              (21)
と表すことができる。ただし
ａk(m)＝[1,-ak1,-ak2,…,-akpk-1]T                  (22)
式(21)はサブバンド受話信号行列Ｘk(m)に対する白色化処理を表しており、こ
の白色化処理により得られた予測誤差ベクトルεk(m)の共分散行列
Ｑk(m)＝εk(m)εk(m)T                              (23)
はLk個の固有値λk0,λk1,…,λkLk-1を有している。それらの固有値のうちの最大値λmaxと最小値λminの比Cs=λmax/λminはサブバンド信号行列Ｘk(m)に対
する白色化の程度を表している。この比Csの値が小さいほど白色化の程度は大きい。完全な白色化が達成されると比Cs=1となる。そこで、射影次数pkをpk=ps, s=1,2,… と順次増加させたときの比Cs, s=1,2,…を求め、比Csが予め決めた閾値Cth より小さくなったとき、あるいはCsの変化量ΔCs=Cs-1-Csが予め決めた閾値ΔCth より小さくなったときの最初の次数psを第ｋ番目の周波数帯域における射影の次数pkと決める。
【００３０】
図１３は第３の方法を使って第ｋ番目の周波数帯域における射影アルゴリズムの次数pkを決める手順を示す。ステップＳ１で整数パラメータｓを１とし、ステップＳ２で次数pkをpsに設定し、ステップＳ３で受話信号行列Ｘk(m)を構成するのに必要な数のサブバンド受話信号xk(m),xk(m-1),…,xk(m-pk-Lk+2)を入力する。次にステップＳ４で入力されたサブバンド受話信号に対し式(19)による線形予測分析を行って予測係数aki,i=1,2,…,pk-1 を求め、ステップＳ５で式(21)によりサブバンド受話信号に対し白色化処理を行って推定誤差ベクトルεk(m)を求める。次にステップＳ６で式(23)で表される推定誤差ベクトルεk(m)の共分散行列Ｑk(m)を求め、更にその共分散行列のLk個の固有値λ0,λ1,…,λLk-1 を求める。ステップＳ７で固有値の最大値と最小値の比Cs=λmax/λminを計算し、ステップＳ８で比Csが閾値Cth より小となったか判定し、なっていなければステップＳ９でｓを１歩進してステップＳ２に戻り、再びステップＳ２〜Ｓ８による同様の処理を繰り返す。ステップＳ８で比Csが閾値Cth より小と判定されると、ステップＳ１０で次数psを第ｋ番目の周波数帯域における射影アルゴリズムの次数pkと決定し、出力する。
【００３１】
上述のステップＳ８では比Csを閾値Cth と比較した場合を示したが、前述のようにステップＳ７で前回の次数ps-1で得た比Cs-1と今回の次数psで得た比Csとの差分ΔCs=Cs-1-Csを求め、ステップＳ８でこの差分ΔCsを予め決めた閾値ΔCth と比較し、ΔCsがΔCthより小になったらステップＳ１０でその時の次数pk=psを出力してもよい。次数pk=ps を単調に増加させる関数としては前述の第１及び第２の次数決定方法で説明したと同様な単調増加関数を使うことができる。
【００３２】
例えば工場出荷時に、方法１〜３のいずれかを用いていろいろな音声について射影法の次数ｐk を決定して推定部１１k に予め設定しておいてもよい。なお、方法１〜３のいずれかを用いていろいろな音声、いろいろな分割数Ｎ、タップ数Ｌk について射影法の次数ｐk を決定してその標準的な値を予めＲＯＭ化しておき、使用者が、その反響消去装置の所望の帯域分割数Ｎと対応して前記ＲＯＭから推定部１１k にｐk を設定するようにしてもよい。
【００３３】
ＤＳＰなどを用いて反響消去装置を構成する場合には、実時間処理の制約上、（ＥＳ）射影法の次数を完全白色化のレベルまで上げることができない場合も多い。このような場合には与えられた演算時間の中で装置全体としての性能が最高となるように各帯域の次数ｐk を決定する。
以上のように各周波数帯域における（ＥＳ）射影法の次数を、複数の周波数帯域のそれぞれに対してその装置に許される最も好ましい次数に設定することにより、（ＥＳ）射影法の次数を上げることによる白色化の効果を十分に引き出すことができ、収束速度の大きな反響消去装置を得ることができる。
【００３４】
図１４にこの発明の他の実施例を示す。この実施例は図４に示した実施例とは周波数帯域分割方法が異なっており、信号Xk(m)，Yk(m)，Ek(m) および擬似反響路（FIR フィルタ）係数Ｈ^k(m) が複素数である点が異なる。同様な周波数帯域分割方法を用いた反響消去装置は前記S.Gay and R.Mammone の文献に示されている。受話信号x(t)は周波数帯域分割部６１で周波数帯域別のＮ個のサブバンド複素数信号Xk(m)（k=0,1,…,N-1） に分割される。同様に反響信号y(t)は周波数帯域分割部６２で周波数帯域別のＮ個のサブバンド複素数信号Yk(m) に分割される。それぞれの周波数帯域には擬似反響路６５k が設けられてあり、擬似反響路６５k からの擬似反響信号Y^k(m)をサブバンド反響信号Yk(m) から減算器６６k で差し引くことによりサブバンド反響信号Yk(m) は消去される。
【００３５】
擬似反響路（複素ＦＩＲフィルタ）６５k は反響路９の経時変動に追従する必要があり、残差Ek(m)＝Yk(m)−Y^k(m)が０に近づくように、複素射影法又は複素ＥＳ射影法を用いた推定部６７k によって逐次推定され、擬似反響路６５k の修正が行なわれることによって、常に最適な反響消去が維持される。
各帯域の誤差信号Ek(m) は周波数帯域合成部６３で全帯域信号e(t)に合成される。この分割・合成過程はＮ点ＦＦＴを用いて効率的に実行できる。
【００３６】
図１５に周波数帯域分割部６１の内部を示しており、Ａ／Ｄ変換器５により受話信号x(t)がサンプル値化され、その受話信号x(n)に乗算器６８k でWN-nk＝exp{-j2πnk/N}が乗算され、通過周波数帯域幅-π/N〜π/Nの低域通過フィルタ７１k を用いて帯域制限され、Ｎ個の周波数帯域に分割される。周波数帯域制限された信号Xk(n) は間引き率Ｍで間引かれ、サブバンド信号Xk(m) となる。全分割周波数帯域のサブバンド信号Xo(m)〜XN-1(m)は短時間スペクトルに対応する。Ｎ＝１６の場合の周波数帯域を図１６に示す。１６帯域信号のうち０と８が実数、残りは複素数である。帯域８に対して対称なもの（例えば７と９、等）は複素共役の関係にあり、全部で９つ（２実数、７複素数）の周波数帯域信号があれば全周波数帯域信号を合成することができる。
【００３７】
図１７は第ｋ番目の周波数帯域の推定部６７k の内部の一例としてｐk 次の複素ＥＳ射影法（Ａ＝Ｉの時には複素射影法）を用いた構成例を示したものである。
サブバンド受話信号Xk(m) は受話信号記憶部７５でサブバンド受話信号行列  Ｘk(m)とされる。ステップサイズ行列記憶部７６には第１のステップサイズ行列Ａk が記憶される。ステップサイズ行列Ａk は対応する周波数帯域におけるインパルス応答の変動特性で重み付けられている。一般的な室内を対象とする場合には、第ｋ番目の周波数帯域におけるインパルス応答変動量は減衰率γk を用いた指数関数として表わされる。自己相関演算部７７では第１のステップサイズ行列Ａk で重み付けた受話信号行列Ｘk(m)の自己相関行列Ｘk(m)TＡkＸk*(m) が演算される。ただし＊は複素共役を表す。この演算された自己相関行列と、残差記憶部７８からの残差Ｅk(m)は、βk(m)演算部７９に供給されてpk元連立一次方程式
[Ｘk(m)TＡkＸk*(m)]βk(m)＝Ｅk(m)           （24）
を解くことにより、定数βk(m)を求める。逆行列演算における不安定性を回避するために、小さな正の定数δk を用いて式(24)の代わりに次式
[Ｘk(m)TＡkＸk*(m)＋δkＩ]βk(m)＝Ｅk(m)    (24)'
を使ってもよい。ただし、Ｉは単位行列である。
【００３８】
Ａk，Ｘk(m)，βk(m) とステップサイズ記憶部８１からのμk とが修正情報生成部８２に供給されて次式
μkＡkＸk*(m)βk(m)                          （25）
が演算され、その出力は加算器８３へ供給されてタップ係数記憶部８４からの  Ｈ^k(m）に加算されてＨ^k(m+1) が得られる。演算結果Ｈ^k(m+1) は擬似反響路６k へ出力されると同時に、タップ係数記憶部８４の値を更新する。
【００３９】
以上の操作により、擬似反響路６k は次の式(26)に従って逐次修正され、擬似反響路６k のインパルス応答Ｈ^k(m）は真の反響路のインパルス応答Ｈk(m)に近づいてゆく。
Ｈ^k(m+1)＝Ｈ^k(m)＋μkＡkＸk*(m)βk(m)       （26）
ただし、
Ａk＝diag[αk1,αk2,…,αkL]：第ｋ周波数帯域のステップサイズ行列
αki＝αkoγki-1   （i=1,2,…,Lk）
γk ：第ｋ番目の周波数帯域におけるインパルス応答変動量の減衰率
Ｌk ：第ｋ周波数帯域のタップ数
Ｈ^k(m)＝[h^k1(m)，h^k2(m)，…，h^kLk(m)]T 
：第ｋ周波数帯域の擬似反響路（ＦＩＲフィルタ）係数
Ｅk(m)＝[Ek(m),(1-μk)Ek(m-1),…,(1-μk)pk-1Ek(m-pk+1)]T
Ek(m)＝Yk(m)−Ｈ^k(m)TＸk(m)  :第ｋ周波数帯域の推定誤差
Ｘk(m)＝[ｘk(m)，ｘk(m-1)，…，ｘk(m-pk+1)]
ｘk(m)＝[xk(m)，xk(m-1)，…，xk(m-Lk+1)]T 
：第ｋ周波数帯域の受話信号ベクトル
βk(m)＝[βk1，βk2，…，βkpk]T
μk ：第ｋ周波数帯域の第２のステップサイズ（スカラ量）
＊：複素共役
ここで図４の実施例と同様に、各帯域のタップ数は間引きにより少なくなっている。また、各帯域でそのスペクトルが異なる。その結果、各帯域の信号を白色化（平坦化）するために必要となる複素（ＥＳ）射影法の最小の次数も異なる。各周波数帯域における射影法の次数pkの決定方法は図４の実施例で示した３つの方法と同様な方法が可能である。
【００４０】
図１８は図１４中の第１又は第２の次数決定方法を適用する場合の次数決定制御部６４の機能構成例を示したもので、それぞれの周波数帯域に対応して次数決定部６４0〜６４N-1が設けられる。各次数決定部６４k はサブバンド複素受話信号Xk(m)、サブバンド複素反響信号Yk(m)、複素誤差信号Ek(m)が与えられ、複素（ＥＳ）射影法の次数ｐk を図８の場合と同様に次のように決定する。
【００４１】
第１及び第２の方法では、次数pkをpk=ps, s=1,2,…と変えながら、Yk=YsとEk=Esとから求めた反響消去量rs=20log10(Ys/Es)の収束の様子を観測する。次数psを大きくするにつれ白色化の程度が大となり、図９で示したと同様に収束速度が飽和値に近づく。収束速度が充分飽和に近づいたと判定された時の次数pk=ps を出力して推定部６７k に設定する。即ち、図９で説明したと同様に第１の方法では各次数毎に反響消去処理開始後、予め決めた時点mKでの反響消去量rs=20log10(Ys/Es) を求め、前回の次数ps-1で求めた反響消去量rs-1からの変化の割合 Rs=(rs-rs-1)/(ps-ps-1) が閾値Rth より小さくなったときの次数psを射影法の次数pkと決める。第２の方法では各次数毎に反響消去処理開始後、反響消去量 rs=20log10(Ys/Es)が予め決めた値rKに達した時点までの時間msを求め、前回の次数ps-1について求めた時間ms-1からの短縮率(ms-1-ms)/(ps-ps-1)が閾値Rthより小さくなったときの次数psを射影法の次数pkと決める。
【００４２】
図１９は図１４において第３の次数決定方法を適用する場合の次数決定制御部６４の構成例を示し、図１２の場合と同様に各帯域の次数決定部６４k （k=0,1,…,N-1）は(pk-1)次の白色化FIR フィルタ64Fkと予測分析部64Pkとから構成されている。サブバンド複素信号Xkを(pk-1)次の白色化 FIRフィルタ64Fkに通し、予測分析部64Pkにより線形予測分析を行って予測係数aki,i=1,2,…,pk-1 を決め、その時の推定誤差ベクトルεk(m)をＸk(m)ａk(m)から計算する。更に、推定誤差ベクトルの共分散行列Ｑk(m)=εk(m)εk(m)Tを求め、そのLk個の固有値を求め、それらの固有値の最大値と最小値の比Cs=λmax/λminを求める。この比Csが次数psの増加につれ小さくなり、予め決めた値Cth より小となったときの次数ps を射影法の次数pkと決める。
【００４３】
図４の実施例と同様に、いろいろな音声およびいろいろな分割数Ｎ、タップ数Ｌk について次数ｐk を決定し、その標準的な値を予めＲＯＭ化しておき、例えば電源立ち上げの際にこのＲＯＭから推定部６k に与えるようにしてもよい。また、ＤＳＰなどを用いて反響消去装置を構成する場合には、実時間処理の制約上、複素（ＥＳ）射影法の次数を完全白色化のレベルまで上げることができない場合も多い。このような場合には与えられた演算時間の中で装置全体としての性能が最高となるように各帯域の次数ｐk を決定する。
【００４４】
以上のように各周波数帯域における複素（ＥＳ）射影法の次数を、複数の周波数帯域のそれぞれに対して最適とされる次数に設定することにより、複素（ＥＳ）射影法の次数を上げることによる白色化の効果を十分に引き出すことができ、収束速度の大きな反響消去装置を得ることができる。
また、室内の残響時間は一般に、低い周波数帯域では長く、高い周波数帯域では短い点から、疑似反響路６k のタップ数Lkを低い周波数帯域に対しては大に、低い周波数帯域に対しては小にし、従って射影次数pkは低い周波数帯域に対しては大きく、高い周波数帯域に対しては小さくするのが好ましい。例えば音声信号では老若男女によらず一般に図７に示したように低い周波数対により多くのエネルギーが集中していることを利用して、低い周波数帯域ではタップ数Lkを大きく、従って射影の次数pkも十分大きな値とするが、高い周波数帯域ではタップ数Lkを小さくし、かつ射影の次数pkも小さくすることが可能である。更に、人間の聴覚感度は一般に低い周波数帯域では高く、高い周波数帯域では低いことからも、低い周波数帯域に対してはタップ数Lkを大きく、従って射影次数pkも大きく、低い周波数帯域に対してはタップ数Lkを小さく、従って射影次数pkも小さくしてよい。この様に、高い周波数帯域のタップ数Lkを小さくすることにより、あるいは更に射影次数pkを小さくすることによって射影アルゴリズム全体としての演算量を削減することができる。音声の場合、例えば周波数帯域を３２帯域に分割し、周波数の低い方から１番目と２番目の周波数帯域の射影次数をそれぞれ１６とし、３及び４番目の周波数帯域の射影次数を８とし、５〜８番目の周波数帯域の射影次数を４とし、９〜１６番目の周波数帯域の射影次数を２とし、それより高い周波数帯域の次数を全て１にする。
【００４５】
なお、上述において周波数帯域の分割数Ｎは３２〜６４程度が現実的と考えられ、分割数が多過ぎると遅延が大となる。また分割方法は例えば図７Ａに示すように非等分割にする場合に限らず、等分割に分けてもよい。各帯域の最適次数ｐk の決定は方法１の場合は誤りが生じない。
【００４６】
【発明の効果】
図４の実施例において、周波数帯域分割部５１、５２内の帯域通過フィルタ２０0〜２０N-1（分割部５２の構成は５１の構成と同様であり図示してない）による帯域制限の代わりに、前述のCrochiere and Rabinerの文献に示されているSSB法を使って帯域制限された実信号xk(m)、yk(m)を得て反響消去処理を行った場合の収束特性の計算機シミュレーション結果を図２０に示す。計算機シミュレーションには実測したインパルス応答（512タップ、サンプリング周波数１６kHz）を使用した。帯域分割数Ｎ＝３２、間引き率Ｍ＝８である。各帯域のタップ数は６４である。受話信号には音声信号を用いた。反響信号にはＳ／Ｎ比＝３５ｄＢとなるように近端雑音を加えた。射影法の次数は、pk＝1,2,4,8,16,32 である。ここでは、定常消去量が等しくなるように、第２のステップサイズμk を調節した。
【００４７】
図２０より、射影法の次数ｐk を増加させるに従って、収束速度が増加することがわかる。つまり従来の周波数帯域を分割しない射影法やＥＳ射影法では次数を２以上にしても収束速度は増加しなかったが、この発明によれば次数を上げて収束速度を増加させることができる。しかも従来における周波数分割処理法で得られる収束速度の高速化よりも、可成り高速に収束しており、周波数分割処理により白色化していても、射影法又はＥＳ射影法により更に白色化することにより収束速度が向上し、これは従来は予期し難い効果である。また、ｐk ＝１６，３２程度で白色化（平坦化）が完了し、収束速度が飽和し、限界に近い収束速度が得られていることがわかる。従って、この例ではｐk を１６又は３２程度にすればよい。このように、この発明を用いれば、小さな（ＥＳ）射影法の次数で速い収束速度が得られる。拡声通話系では人の移動などによる反響路の変動が多く、これに迅速に適応できることは大きな利点となる。
【００４８】
更に、周波数帯域に応じて適切な次数を決めることにより、一層少ない演算量で高速の収束が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】従来の反響消去装置の機能構成例を示すブロック図。
【図２】Ａはステップサイズ行列Ａの対角成分αi を示す説明図、Ｂはステップサイズ行列Ａの対角成分αi を階段状に近似する一例を示す説明図。
【図３】図１中の推定部１１の内部の機能構成例を示すブロック図。
【図４】この発明の実施例の機能構成例を示すブロック図。
【図５】図４中の周波数帯域分割部５１の内部の機能構成例を示すブロック図。
【図６】図４中の第ｋ番目の周波数帯域の推定部１１k の内部の機能構成例を示すブロック図。
【図７】音声信号の周波数スペクトルの一例を示す説明図。
【図８】図４中の第１又は第２の次数決定方法を適用する場合の次数決定制御部５４の機能構成例を示すブロック図。
【図９】射影次数を増加した場合の反響消去量の収束速度の変化を模式的に示す図。
【図１０】第１の次数決定方法による次数決定手順を示すフロー図。
【図１１】第２の次数決定方法による次数決定手順を示すフロー図。
【図１２】第３の次数決定方法を実施する場合の次数決定制御部６４の構成例を示すブロック図。
【図１３】第３の次数決定方法による次数決定手順を示すフロー図。
【図１４】この発明のもう１つの実施例の機能構成例を示すブロック図。
【図１５】図１４中の周波数帯域分割部６１の内部の機能構成例を示すブロック図。
【図１６】周波数帯域信号の一例を示す説明図。
【図１７】図１４中の第ｋ番目の周波数帯域の推定部６７k の内部の機能構成例を示すブロック図。
【図１８】図１４中の第１又は第２次数決定方法を適用する場合の次数決定制御部６４の構成例を示すブロック図。
【図１９】図１４中の第３の次数決定方法を適用する場合の次数決定制御部６４の構成例を示すブロック図。
【図２０】この発明の収束過程のシミュレーション結果を示す説明図。
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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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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