(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
全チャネルの入力信号を要素とする入力信号列ベクトルをＸとし、全チャネルの出力信号を要素とする出力信号列ベクトルをＹとし、
これら入力信号列ベクトルＸと出力信号列ベクトルＹを関係づける音響結合行列をＧとし、その音響結合行列Ｇの共役対称行列ＧH とＧの積Ｆ＝ＧH Ｇの要素ｆijを要素とする列ベクトルをｆとし、そのｆの時刻ｍでの推定値をｆ＾（ｍ）として、
入力信号列ベクトルＸの共分散を要素とする列ベクトルの時間的平均値ｒ（ｍ）を求め、
各チャネルの出力信号の２乗和の時間的平均値ｙ2 （ｍ）を求め、
ｙ2 （ｍ）とｒ（ｍ）T ｆとの差の２乗が最小になる列ベクトルｆ＾（ｍ）を求めて音響結合量を推定する多チャネル音響結合評価方法。
【請求項２】
上記列ベクトルｆ＾（ｍ）を逐次求め、
これら列ベクトルｆ＾（ｍ）の要素ｆ１１＾の最小値、又は最頻値を求め、
その最小値又は最頻値を含む列ベクトルｆ＾（ｍ）により音響結合量を推定することを特徴とする請求項１記載の多チャネル音響結合評価方法。
【請求項３】
全チャネルの入力信号を要素とする入力信号列ベクトルをＸとし、その入力信号列ベクトルＸと１つの出力信号ｙi （ｍ）とを関係づける音響結合行列をＧとし、その音響結合行列Ｇの共分散を要素とする列ベクトルをｇとし、そのｇの時刻ｍでの推定値をｇ＾（ｍ）として、
上記入力信号列ベクトルＸの共分散を要素とする列ベクトルの時間的平均値ｒ（ｍ）を求め、
出力信号ｙi （ｍ）の２乗の時間的平均値ｙ2 （ｍ）を求め、
ｙ2 （ｍ）とｇT ｒ（ｍ）との差の２乗が最小になる列ベクトルｇ＾（ｍ）を求めて音響結合量を推定することを特徴とする多チャネル音響結合評価方法。
【請求項４】
上記列ベクトルｇ＾（ｍ）を逐次求め、
これら列ベクトルｇ＾（ｍ）の要素Ｇ１１＾の最小値又は最頻値を求め、
その最小値又は最頻値を含む列ベクトルｇ＾（ｍ）により音響結合量を推定することを特徴とする請求項３記載の多チャネル音響結合評価方法。
【請求項５】
全チャネルの入力信号を要素とする入力信号列ベクトルをＸとし、全チャネルの出力信号を要素とする出力信号列ベクトルをＹとし、これら入力信号列ベクトルＸと出力信号列ベクトルＹを関係づける音響結合行列をＧとし、その音響結合行列Ｇの共役対称行列ＧH とＧの積Ｆ＝ＧH Ｇの要素ijを要素とする列ベクトルをｆとし、そのｆの時刻ｍでの推定値をｆ＾（ｍ）として、
全チャネルの入力信号が入力され、入力信号列ベクトルＸの共分散を要素とする列ベクトルの時間的平均値ｒ（ｍ）を求める共分散計算部と、
全チャネルの出力信号が入力され、各チャネルの出力信号の２乗和の時間的平均値ｙ2 （ｍ）を求める２乗和平均計算部と、
ｒ（ｍ）とｙ2 （ｍ）が入力され、ｙ2 （ｍ）とｒ（ｍ）T ｆとの差の２乗が最小になるように列ベクトルｆ＾（ｍ）を求めて出力する音響結合推定部と
を具備する多チャネル音響結合評価装置。
【請求項６】
上記音響結合推定部より逐次出力される列ベクトルｆ＾（ｍ）が入力され、これら列ベクトルｆ＾（ｍ）の要素ｆ１１＾の最小値を求め、その最小値を含む列ベクトルｆ＾（ｍ）を最適値として出力する最適値推定部を含むことを特徴とする請求項５記載の多チャネル音響結合評価装置。
【請求項７】
上記音響結合推定部より逐次出力される列ベクトルｆ＾（ｍ）が入力され、これら列ベクトルｆ＾（ｍ）の要素ｆ１１＾の最頻値を求め、その最頻値のｆ１１＾を含む列ベクトルｆ＾（ｍ）を最適値として出力する最適値推定部を含むことを特徴とする請求項５記載の多チャネル音響結合評価装置。
【請求項８】
全チャネルの入力信号を要素とする入力信号列ベクトルをＸとし、その入力信号列ベクトルＸと１つの出力信号ｙi （ｍ）とを関係づける音響結合行列をＧとし、その音響結合行列Ｇの共分散を要素とする列ベクトルをｇとし、そのｇの時刻ｍでの推定値をｇ＾（ｍ）として、
全チャネルの入力信号が入力され、入力信号列ベクトルＸの共分散を要素とする列ベクトルの時間的平均値ｒ（ｍ）を求める共分散計算部と、
上記出力信号ｙi （ｍ）が入力され、その２乗値の時間的平均値ｙ2 （ｍ）を求める２乗平均計算部と、
上記平均値ｒ（ｍ）と平均値ｙ2 （ｍ）が入力され、ｙ2 （ｍ）とｇT ｒ（ｍ）との差の２乗が最小になる列ベクトルｇ＾（ｍ）を求めて出力する音響結合推定部と
を具備する多チャネル音響結合評価装置。
【請求項９】
上記音響結合推定部より逐次出力される列ベクトルｇ＾（ｍ）が入力され、これら列ベクトルｇ＾（ｍ）の要素Ｇ１１＾の最小値を求め、その最小値を含む列ベクトルｇ＾（ｍ）を最適値として出力する最適値推定部を含むことを特徴とする請求項８記載の多チャネル音響結合評価装置。
【請求項１０】
上記音響結合推定部より逐次出力される列ベクトルｇ＾（ｍ）が入力され、これら列ベクトルｇ＾（ｍ）の要素Ｇ１１＾の最頻値を求め、その最頻値のＧ１１＾を含む列ベクトルｇ＾（ｍ）を最適値として出力する最適値推定部を含むことを特徴とする請求項８記載の多チャネル音響結合評価装置。
【請求項１１】
請求項１乃至４の何れかに記載の方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項１２】
請求項１１記載のプログラムが記録されたコンピュータ読み出し可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、複数のスピーカと１つ以上のマイクロホン、あるいは１つ以上のスピーカと複数のマイクロホンを同一音響空間内に持つ多チャネル音響システム、またはこの音響システムに基づく拡声システム、あるいは拡声通話システムなどの設計、制御あるいは調整などに有益な情報を与えるスピーカとマイクロホンとの間の音響的な結合（音響結合）の組について評価する多チャネル音響結合評価方法、その装置、そのプログラム及びその記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
まず、１チャネル音響システムを用いた拡声通話システムにおいて、ハウリングを起こさないという意味でのシステムの安定性が、各地点におけるスピーカとマイクロホンとの間の音響結合量を用いることによって、どのように議論できるのかを、離散時間系において考える。図３（ａ）において、地点Ａのマイクロホン１ａに信号Ｕ（ｚ）が入力され、地点Ｂのスピーカ２ｂから信号Ｖ（ｚ）が出力され、スピーカ２ｂとの間に因果的で安定な伝達関数Ｇb （ｚ）で結合されたマイクロホン１ｂが存在し、このマイクロホン１ｂの出力は地点Ａのスピーカ２ａに供給され、スピーカ２ａとマイクロホン１ａとの間に因果的で安定な伝達関数Ｇa （ｚ）が存在するとしたとき、これらの入出力関係は、図３（ｂ）に示す等価回路からも分かるように、
Ｖ（ｚ）＝Ｕ（ｚ）／（１−ｚ-1Ｇa （ｚ）Ｇb （ｚ））        （１）
となる。ここで、遅延素子ｚ-1はシステムの最小限の遅延を表現するために便宜上導入した。いま、システム全体の伝達関数
Ｈ（ｚ）＝１／（１−ｚ-1Ｇa （ｚ）Ｇb （ｚ））              （２）
が因果性数列のｚ変換であるとすると、式（２）は、収束領域において、
Ｈ（ｚ）＝Σｚ-n（Ｇa （ｚ）Ｇb （ｚ））n                   （３）
Σはｎ＝０から∞まで
と等しくなる。この収束領域は、一般にｚ平面上で絶対値最大の極を含む円の外側である。式（３）が単位円上で収束すれば、システムの安定性は保証されることになる（参考文献：伊達訳，ディジタル信号処理（上），コロナ社（１９７８））。従って、全ての角周波数に対して、
｜Ｇa （ｅｘｐ（ｊω））Ｇb （ｅｘｐ（ｊω））｜＜１          （４）
が成立することが、このシステムが因果的かつ安定である必要十分条件となる。さらに、地点Ａ，Ｂに要求される音響的条件が同程度であるとし、双方において、Ｇa （ｅｘｐ（ｊω）），Ｇb （ｅｘｐ（ｊω））の振幅特性（このｄＢ値が音響結合量と呼ばれる）が、それぞれ全ての角周波数ωに対して
｜Ｇa （ｅｘｐ（ｊω））｜＜１，｜Ｇb （ｅｘｐ（ｊω））｜＜１  （５）
を満たしていれば、式（４）が成立するのに十分である。つまり、１チャネル拡声通話システムにおいて、ハウリングが生じないためには、音響結合量が、どの周波数に対しても０ｄＢ未満であれば十分ということになり、実際、式（５）は、システムが安定であるかどうかを調べるための音響結合量による判定式として、システムの設計や調整に用いられている。
【０００３】
次に、上記の考え方に基づき、多チャネル拡声通話系の安定性を考察し、相応しい音響結合量を導出する。図４は、Ｍチャネル拡声通話系の例であり、地点Ａに設けられたＭ個のマイクロホン１1 〜１M は地点Ｂに設けられたＭ個のスピーカ２1 〜２M と接続され、また地点Ｂに設けられたＭ個のマイクロホン３1 〜３M は地点Ａに設けられたＭ個のスピーカ４1 〜４M に接続されている。いま、地点Ａのマイクロホン１1 ，１2 ，…，１M に信号Ｕ1 （ｚ），Ｕ2 （ｚ），…，ＵM （ｚ）がそれぞれ入力され、地点Ｂのスピーカ２1 ，２2 ，…，２M から信号Ｖ1 （ｚ），Ｖ2 （ｚ），…，ＶM （ｚ）がそれぞれ出力されたとすると、これらの入出力関係は、
【０００４】
【数１】
0003640614.tif 000002
【０００５】
となる。ここで、Ｉは単位行列を表し、Ｇa （ｚ），Ｇb （ｚ）は、各地点Ａ，Ｂにおけるｍ（＝１，２，…，Ｍ）番目のスピーカとｎ（＝１，２，，…，Ｍ）番目のマイクロホンとの間の因果的で安定な伝達関数Ｇamn （ｚ），Ｇbmn （ｚ）によって、それぞれ
【０００６】
【数２】
0003640614.tif 000003
【０００７】
【数３】
0003640614.tif 000004
【０００８】
と表される伝達関数行列であり、T は転置である。伝達関数行列
Ｈ（ｚ）＝［Ｉ−ｚ-1Ｇa （ｚ）Ｇb （ｚ）］-1        （９）
で表される多チャネルシステムの応答が因果的であるとすると、式（９）は、収束領域において、
Ｈ（ｚ）＝Σｚ-n（Ｇa （ｚ）Ｇb （ｚ））n           （10）
Σはｎ＝０から∞
と等しくなる。この収束領域は、ｚ平面上において、Ｉ−ｚ-1Ｇa (z) Ｇb （ｚ）の行列式の値を０にするｚのうち絶対値最大のものを含む円の外側である。この場合も、単位円を収束領域に含めば、安定性が保証されるから、全ての周波数に対して
‖Ｇa （ｅｘｐ（ｊω））Ｇb （ｅｘｐ（ｊω））‖＜１      （11）
が、システムが因果的かつ安定となる必要十分条件である。ここで‖Ａ‖は、ＡH Ａの最大固有値の平方根として定義される行列Ａのノルムであり、任意のベクトルｘに対する‖Ａｘ‖／‖ｘ‖の取り得る最大利得に相当する（参考文献：山口，井上訳，線形代数とその応用、産業図書（１９９３））。H は共役転置である。従って、地点Ａ，Ｂに要求される音響的条件が同程度であるとすると、全ての周波数に対して、
0003640614.tif 000005
が満たされれば、ハウリングが発生しないシステムとなる。また、式（１２）は、Ｍ＝１とすれば、１チャネルの場合の式（５）と一致する。従って、スピーカの数がＭ、マイクロホンの数がＭの多チャネル音響システムについて、前述の音響結合量に相当する量を、スピーカとマイクロホン間の伝達関数行列の周波数特性のノルムのｄＢ値として与え、これを多チャネル音響結合量と呼ぶことにする。
【０００９】
さらに、より一般に、スピーカの数がＭ、マイクロホンの数がＮの多チャネル音響システムのｍ（＝１，２，…，Ｍ）番目のスピーカとｎ（＝１，２，…Ｎ）番目のマイクロホンとの間の伝達関数の周波数特性をＧmn（ｅｘｐ（ｊω））として、これらの周波数特性を要素として持つ音響システム周波数特性行列を
【００１０】
【数４】
0003640614.tif 000006
【００１１】
とし、スピーカの数、マイクロホンの数がともにＭの場合と同様に、式（１３）のＧ（ｅｘｐ（ｊω））に対して、ｍ（＝１，２，…，Ｍ）番目のスピーカへの入力信号の周波数特性をＸm （ｅｘｐ（ｊω））とし、これを全チャネル分まとめた入力信号周波数特性ベクトルを
【００１２】
【数５】
0003640614.tif 000007
【００１３】
としたとき、前記Ａのノルムが任意のベクトルｘに対する‖Ａｘ‖／‖ｘ‖の取り得る最大利得に相当することから、特開平１０−２５７５８５号公報では各周波数ごとに、
【００１４】
【数６】
0003640614.tif 000008
【００１５】
によって、定義されるＧ（ｅｘｐ（ｊω））のノルムを、対象とする音響システムの音響的な結合の評価に用いることが提案されている。例えば、スピーカの数がＭ、マイクロホンの数がＮの場合においても、‖Ｇ（ｅｘｐ（ｊω））‖のｄＢ値を多チャネル音響結合量と呼ぶとして、この量が、どの周波数において０ｄＢを越えているかを調べることにより、ハウリングの発振周波数を予知することができ、システムの音量調整や周波数特性調整に役立てること等ができる。
‖Ｇ（ｅｘｐ（ｊω））‖を実際に求めるには次のようにする。Ｍ個のスピーカへの入力信号を、上記入力信号周波数特性ベクトルｘ（ｅｘｐ（ｊω））の方向が様々な向きとなるように様々な組合せで入力し、それぞれの入力の組合せにおいてＮ個のマイクロホンからの出力信号の周波数特性Ｙm （ｅｘｐ（ｊω）），（ｎ＝１，２，…，Ｎ）を得、このときの入力信号周波数特性ベクトルｘ（ｅｘｐ（ｊω））と出力信号周波数特性ベクトル
【００１６】
【数７】
0003640614.tif 000009
【００１７】
のノルムの比‖ｙ（ｅｘｐ（ｊω））‖／‖ｘ（ｅｘｐ（ｊω））‖の最大値を‖ｘ（ｅｘｐ（ｊω））‖≠０について求め、これを‖Ｇ（ｅｘｐ（ｊω））‖の測定値として利用する。
【００１８】
【発明が解決しようとする課題】
前述した従来の技術は‖ｙ（ｅｘｐ（ｊω））‖／‖ｘ（ｅｘｐ（ｊω））‖の最大値Ａを求めているため、受話と送話が同時に生じた同時通話状態では、最大値Ａは、送話により‖ｙ（ｅｘｐ（ｊω））‖が大きくなるため、実際の音響結合量より大きく見積り、この求めた音響結合量に応じて、ハウリングが生じないように、回線に損失を挿入する場合に、挿入損失を大きくし過ぎて、送話音声に断続感が生じ易いという問題があった。
更にこの従来の技術は、個々のスピーカとマイクロホン間の音響結合量の推定に際して、マイクロホンとスピーカが対称性であることを仮定しているため、一般性がない。
【００１９】
【課題を解決するための手段】
第１発明によれば全チャネルの入力信号を要素とする入力信号列ベクトルをＸとし、全チャネルの出力信号を要素とする出力信号列ベクトルをＹとし、これら入力信号列ベクトルＸと出力信号列ベクトルＹを関係づける音響結合行列をＧとし、その音響結合行列Ｇの共役対称行列ＧH とＧの積Ｆ＝ＧH Ｇの要素ｆijを要素とする列ベクトルをｆとし、そのｆの時刻ｍでの推定値をｆ＾（ｍ）として、
入力信号列ベクトルＸの共分散を要素とする列ベクトルの時間的平均値ｒ（ｍ）を求め、
各チャネルの出力信号の２乗和の時間的平均値ｙ2 （ｍ）を求め、ｙ2 （ｍ）とｒ（ｍ）T ｆとの差の２乗期待値が最小になる列ベクトルｆ＾（ｍ）を求めて音響結合量を推定する。
【００２０】
第２発明によれば全チャネルの入力信号を要素とする入力信号列ベクトルをＸとし、その入力信号列ベクトルＸと１つの出力信号ｙi （ｍ）とを関係づける音響結合行列をＧとし、その音響結合行列Ｇの共分散を要素とする列ベクトルをｇとし、そのｇの時刻ｍでの推定値をｇ＾（ｍ）として、
上記入力信号列ベクトルＸの共分散を要素とする列ベクトルの時間的平均値ｒ（ｍ）を求め、
出力信号ｙi （ｍ）の時間的平均値ｙ2 （ｍ）を求め、ｙ2 （ｍ）とｇT ｒ（ｍ）との差の２乗期待値が最小になる列ベクトルｇ＾（ｍ）を求めて音響結合量を推定する。
【００２１】
【発明の実施の形態】
第１発明の実施形態を図１を参照して説明する。理解をし易いように、２個のスピーカ２1 ，２2 と２個のマイクロホン３1 ，３2 が設けられた多チャネル音響系の場合である。全チャネルの入力信号を要素とする、つまりスピーカ２1 への入力信号Ｘ１とスピーカ２2 への入力信号Ｘ２、を要素とする入力信号列ベクトルＸを
Ｘ＝［Ｘ１，Ｘ２］T 
とし、全チャネルの出力信号を要素とする、つまりマイクロホン３1 の出力信号Ｙ１、マイクロホン３2 の出力信号Ｙ２を要素とする出力信号列ベクトルＹを
Ｙ＝［Ｙ１，Ｙ２］T 
とし、これら入力信号列ベクトルＸと出力信号列ベクトルＹを関係づける音響結合行列Ｇを
【００２２】
【数８】
0003640614.tif 000010
【００２３】
とする。Ｇ１１はスピーカ２1 とマイクロホン３1 間の音響結合量、Ｇ１２はスピーカ２2 とマイクロホン３1 間の音響結合量、Ｇ２１はスピーカ２1 とマイクロホン３2 間の音響結合量、Ｇ２２はスピーカ２2 とマイクロホン３2 間の音響結合量である。
ここでベクトル、行列の要素は複素数あるいは多項式とする。上記Ｘ，Ｙ，Ｇには
Ｙ＝ＧＸ
の関係がある。この関係式の両辺の自乗ノルムをとると、
‖Ｙ‖2 ＝ＸH ＧH ＧＸ（ＸH はＸの共役転置）
となる。
ＧH Ｇ＝Ｆ                                                  （18）
【００２４】
【数９】
0003640614.tif 000011
と表わすと、
【００２５】
【数１０】
0003640614.tif 000012
【００２６】
となる。＊は複素共役である。
‖Ｙ‖2 ＝ｒ（ｍ）T ｆ                                      （20）
と表わすと、
ｙ2 （ｍ）＝βｙ2 （ｍ−１）＋（１−β）‖Ｙ‖2 ，０≦β＜１    （21）
ｒ（ｍ）＝αｒ（ｍ−１）＋（１−α）［Ｘ１Ｘ１* ，Ｘ１* Ｘ２，Ｘ１Ｘ２* ，Ｘ２Ｘ２* ］T ，０≦α＜１                                （22）
つまりｒ（ｍ）は入力信号列ベクトルＸの共分散を要素とする列ベクトルの平均値である。また
ｆ＝［ｆ１１，ｆ１２，ｆ２１，ｆ２２］T                     （23）
となる。
【００２７】
つまりｆは音響結合行列Ｇの共役対称行列ＧH とＧの積Ｆ＝ＧH Ｇの要素ｆijを要素とする列ベクトルである。なおｆ１２とｆ２１（一般的にはｆij，ｉ≠ｊ）は音響結合行列Ｇの相互相関であるから、自己相関であるｆ１１とｆ２２に比べ、一般的に絶対値が小さいので無視してもよい。
時刻ｍでのｆの推定値をｆ＾（ｍ）とすると、ある時間、例えば数１０ミリ秒〜数秒の範囲中でｒ（ｍ）とｙ2 （ｍ）の組から、最小自乗法、再帰的最小２乗法、共役勾配法、適応フィルタリング手法などにより、ｙ2 （ｍ）とｒ（ｍ）T ｆ（ｍ）との差の２乗が最小になるｆの推定値ｆ＾（ｍ）を求める。
【００２８】
以下に具体的手法を説明する。図１において、各時刻ｍに各チャネルの入力信号Ｘ１（ｍ），Ｘ２（ｍ）が共分散計算部１１に入力され、入力信号列ベクトルＸの共分散を要素とする列ベクトルの平均値ｒ（ｍ）が計算される。
ｒ（ｍ）＝αｒ（ｍ−１）＋（１−α）［Ｘ１Ｘ１* ，Ｘ１* Ｘ２，Ｘ１Ｘ２* ，Ｘ２Ｘ２* ］T     （21）′
０≦α＜１、平均時間をＴとするとＴ＝１／（１−α）である。
また各チャネルの出力信号Ｙ１（ｍ），Ｙ２（ｍ）が２乗和平均部１２に入力され、これらの２乗和の平均値ｙ2 （ｍ）が計算される。
【００２９】
ｙ2 （ｍ）＝βｙ2 （ｍ−１）＋（１−β）（Ｙ１2 （ｍ）＋Ｙ２2 （ｍ））
０≦β＜１、平均時間Ｔ′＝１／（１−β）である。
これら列ベクトル平均値ｒ（ｍ）と２乗和平均値ｙ2 （ｍ）が音響結合推定部１３に入力され、
ｍｉｎ（Ｅ［ｙ2 （ｍ）−ｒ（ｍ）T ｆ＾（ｍ））2 ］，ｆ＾）
が求められる。
ここでＥ［  ］は平均をとる演算を表わし、
Ｅ［ａ（ｍ）］＝Σｗ（ｉ）ａ（ｍ−ｉ），ｉ＝０，１，…
である。窓関数ｗ（  ）のとり方には、ある一定区間Ｎだけ１／Ｎで他は０とし、方形窓や、ｗ（ｉ）＝λi ，（０＜λ＜１）という指数減衰窓がよく用いられる。ｍｉｎ（Ｊ，ａ）はＪが最小となるａを選ぶという演算を表わす。
【００３０】
つまり音響結合推定部１３から、ｙ2 （ｍ）の値とｒ（ｍT ｆ＾（ｍ））の値とが最も近いｆ＾（ｍ）が出力される。
同時通話時には、ｒ（ｍ）は変りないが、ｙ2 （ｍ）は話者の音声分大となり、ｙ2 （ｍ）＝ｒT ｆが成立するにはｆが、片側通話時よりも大きくなる。従って最適値推定部１４において、音響結合推定部１３から次々と得られたｆ＾（ｍ）中の要素ｆ１１＾の最小値を求め、このｆ１１＾を同時通話時でない時のｆ１１＾と推定し、その時のｆ１１＾を含むｆ＾（ｍ）を正しい推定値として出力する。このようにして、より正しい推定値ｆ＾（ｍ）が得られる。最小値ｆ１１＾を求めるには逐次出力されるｆ１１＾をある時間分だけメモリに蓄積し、その中からｆ１１＾の最小のものを求めればよい。同時通話状態は片通話状態と比較して可成り少ないから、最適値推定部１１でｆ１１＾の最頻値の時のｆ＾（ｍ）を正しい推定値ｆ＾（ｍ）として出力してもよい。ｆ１１＾の最頻値を求めるには、ｆ１１＾のヒストグラムを求めることにより求められる。つまり、ｆ１１＾がとり得る範囲を複数の区間に分割し、その各区間毎に計数部（例えばメモリ）を設け、音響結合推定部１３からｆ＾（ｍ）が出力されるごとにそのｆ１１＾値が属する区間の計数部の格納値に１加算することを行い、各区間の発生頻度を求めて、ヒストグラムを作成し、ヒストグラムのピークの区間、つまりその区間の発生頻度が前、後の区間の発生頻度より大きい区間を探し、かつ、そのピークの区間で、ｆ１１＾の値が最小の区間のｆ１１＾の値を最頻値とする。
【００３１】
なお、このようなｆ＾（ｍ）の最適値の推定は、継続的に行うように、例えば最小値を求める場合はメモリに蓄積するｆ＾（ｍ）を常に最新の所定値とし、古いものを消去しながら、最小値を求め、最頻値を求める場合は、適当な時間ごとに各区間の発生頻度値に対し、忘却係数λ（０＜λ＜１）を乗算しながら、常時、ヒストグラムの作成を行い、かつ最頻値を求めるようにすればよい。このような最適値推定部１１により同時通話に影響されず正しく音響結合量を推定することができる。
更に必要に応じて音響結合量出力部１２においてこのようにして得られたｆ＾（ｍ）から式（１９）により行列Ｆを求め、更にそのノルム‖Ｆ‖を音響結合量の２乗値として出力してもよい。
【００３２】
なおｆ＾（ｍ）はＧのパワーと対応するから例えばｆ＾（ｍ）中のｆ１１＾，ｆ２２＾の大きさが小さければ音響結合量が小さいと推定してもよい。応用例としては、ｙ2 （ｍ）とｒT （ｍ）ｆ＾（ｍ）＋Σｎｉ2 （ｎｉ2 はｉ番目のマイクロホンで観測される雑音レベルであり、予め測定しておく）との大小を比較して、ｙ2 （ｍ）の方が大きければ送話状態になったと、送話検出に利用することができる。
上述では、２つのスピーカと、２つのマイクロホンについて第１発明を適用したが、一般にＭ個のスピーカ、Ｎ個のマイクロホンの場合にも同様にこの第１発明を適用することができる。
【００３３】
第２発明によれば、１つのマイクロホンに対する音響結合量の推定も同様に行うことができる。即ちマイクロホン３1 の出力信号Ｙ１（ｍ）は
Ｙ１（ｍ）＝ΣＧ１ｉＸｉ（ｍ）
Σはスピーカ番号ｉに関する総和
である。Ｙ１（ｍ）の自乗は次式となる。
‖Ｙ１（ｍ）‖2 ＝ΣΣＧ１ｉＧ１ｊ* Ｘｉ（ｎ）Ｘｊ（ｍ）*   （24）
ΣΣはスピーカ番号ｉ，ｊに関する組み合わせの総和
スピーカが２個の場合に
ｇ＝［Ｇ11Ｇ11* ，Ｇ12Ｇ11* ，Ｇ11Ｇ12* ，Ｇ12Ｇ12* ］T       （25）
とする、つまりｇは１つのマイクロホンとこの例では２つのスピーカとの音響結合行列Ｇの共分散を要素とする列ベクトルである。スピーカが２個の場合は式（２２）の相関ベクトルｒ（ｍ）を用いると式（２４）は次式となる。
【００３４】
ｙ１2（ｍ）＝ｇT ｒ（ｍ）
ｙ１2（ｍ）＝βｙ１2（ｍ−１）＋（１−β）‖Ｙ１（ｍ）‖2     （26）
よって例えば図２に示すように、各時刻ｍごとに全チャネルの入力信号Ｘ１（ｍ），Ｘ２（ｍ）とが共分散計算部２１に入力され、入力信号列ベクトルＸの共分散を要素とする列ベクトルの時間的平均値ｒ（ｍ）が式（２２）により計算される。また出力信号ｙ１（ｍ）が２乗平均計算部２２に入力され、時間的平均値
ｙ１2（ｍ）＝βＹ１2（ｍ−１）＋（１−β）Ｙ１2（ｍ）
ｙ１2（ｍ）が計算される。ｒ（ｍ）とｙ１2（ｍ）が音響結合推定部２３に入力されて、
ｍｉｎ（Ｅ［ｙ１2（ｍ）−ｇ＾（ｍ）T ｒ（ｍ））2 ］，ｇ＾）
が演算され、ｙ１2（ｍ）の値とｇ＾（ｍ）T ｒ（ｍ）の値とが最も近いｇ＾（ｍ）が出力される。
【００３５】
つまりｙ１2（ｍ）とｇ＾（ｍ）T ｒ（ｍ）との差の２乗が最小になるように、最小２乗法、再帰的最小２乗法、共役勾配法、適応フィルタリング法などにより、列ベクトルｇ＾（ｍ）を求めればよい。
この場合も、最適値推定部２４において、次々と得られるｇ＾（ｍ）中の要素Ｇ１１Ｇ１１* の最小値又は最頻値を求め、その時のｇ＾（ｍ）をより正しい推定値として出力してもよい。このようにして求めたｇ＾（ｍ）から式（２５）よりＧ１１，Ｇ１２を音響結合量出力部２５で求めて出力してもよい。
この場合も、ｙ１2（ｍ）とｇT （ｍ）ｒ（ｍ）＋ｎ１（ｎ１はマイクロホン３1 で観測される雑音レベル）とを比較して、ｙ１2（ｍ）の方が大きければマイクロホン３1 に送話音声が受音された、つまり送話検出に利用することもできる。
【００３６】
この第２発明においても、スピーカの数は３以上であっても適用できることは容易に理解されよう。
なお上述においては、入力信号Ｘ１，Ｘ２、出力信号Ｙ１，Ｙ２を時間領域の信号として処理した。周波数領域の信号に変換して各周波数成分について同様に処理して音響結合量を求めてもよい。その場合は周波数成分ごとの損失挿入制御、周波数成分ごとの調整などを行うことができる。時間領域信号で処理した場合は周波数領域信号で求めた音響結合量の平均値が求まる。この平均値に対するピーク値は統計的に知られているから、求めた平均値に対し、対応するピークが、１を越えないように例えば損失を挿入するなどに利用すればよい。
【００３７】
この発明の方法は、コンピュータによりプログラムを実行させて行わせることもできる。その場合は、そのプログラムを記録したＣＤ−ＲＯＭ、フロッピーディスク、他の磁気ディスクなどに記録されているプログラムを、コンピュータ内の動作プログラム用メモリに転送し、あるいは、通信媒体を介して、そのプログラムをダウンロードして実行するようにすればよい。
【００３８】
【発明の効果】
以上述べたようにこの発明によれば、ある時間の範囲内における複数のデータの組を用いて、誤差が小さくなるように音響結合量を推定しているため、つまり複数のデータを用いた統計的手法により求めているため、従来技術よりも誤差が小さい利点がある。
またｆ１１＾又はＧ１１Ｇ１１* の最小値あるいは最頻値を求めることにより同時通話に基づく誤った推定を避けることができ、正しく音響結合量を推定することができる。
【００３９】
更にマイクロホンとスピーカの配置に関する制限を受けることなく、かつスピーカ、マイクロホンの数に関係なく一般な送話音声検出が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】第１発明の実施形態の機能構成を示すブロック図。
【図２】第２発明の実施形態の機能構成を示すブロック図。
【図３】（ａ）は１チャネル音響システムを示す図、（ｂ）はその等価回路図である。
【図４】多チャネル音響システムを示す図。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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