(57)【要約】デジタルフィルタ遅延を短縮する装置が所望のフィルタの振幅特性を決定する手段（１０）を含む。手段（１２、１４、１６）はこの振幅特性の実数ケプストラムを生成する。手段（１８）は所望のフィルタと同じ振幅特性を有する実数ケプストラムを、対応する最小位相フィルタの複素ケプストラムに変換する。フィルタ（２０）はなだらかに減衰する整形ウィンドウを複素ケプストラムに印加する。手段（２２、２４）は整形された複素ケプストラムを推定される最小位相フィルタに変換する。
2009514331.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
デジタルフィルタにおける遅延を低減する方法であって、
所望のデジタルフィルタにおける振幅応答の実数ケプストラムを表す係数を含む有限の第１の係数数列を決定するステップと、
前記第１の係数数列に対応した複素ケプストラムを表す係数を含む第２の係数数列に前記第１の係数数列を変換するステップと、
前記第２の係数数列に対応した、最小位相デジタルフィルタの推定値を決定するステップと
を含み、
前記変換するステップは、
なだらかに減衰するウィンドウ関数を適用して、前記第２の係数数列に含まれることになる係数を整形するステップ
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記整形するステップは、カイザーウインドウを用いて整形するステップであることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第１の係数数列を決定するステップの前に、前記振幅応答をスムージングするステップをさらに含むことを特徴とする請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
ハニン・ウインドウによってスムージングを実行することを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項５】
デジタルフィルタにおける遅延を低減する装置であって、
所望のデジタルフィルタにおける振幅応答の実数ケプストラムを表す係数を含む有限の第１の係数数列を決定する手段と、
前記第１の係数数列に対応した複素ケプストラムを表す係数を含む第２の係数数列に前記第１の係数数列を変換する手段と、
前記第２の係数数列に対応した、最小位相デジタルフィルタの推定値を決定する手段と
を含み、
前記変換する手段は、
なだらかに減衰するウィンドウ関数を適用して、前記第２の係数数列に含まれることになる係数を整形する手段（２０）
を含むことを特徴とする装置。
【請求項６】
前記整形する手段（２０）は、カイザーウインドウを用いて整形することを特徴とする請求項５に記載の装置。
【請求項７】
前記第１の係数数列を決定する前に前記振幅応答をスムージングするフィルタ（１２）をさらに含むことを特徴とする請求項５又は６に記載の装置。
【請求項８】
前記フィルタ（１２）は、ハニン・ウインドウによってスムージングを実行することを特徴とする請求項７に記載の装置。
【請求項９】
エコーキャンセル用のデジタルフィルタに直列に接続された非線形プロセッサを含む、通信システム用のエコーキャンセラ装置であって、
前記デジタルフィルタにおける遅延を低減するために、請求項５ないし８のいずれか１項に記載された前記装置を含むことを特徴とするエコーキャンセラ装置。
【請求項１０】
ノイズ抑圧用のデジタルフィルタに直列に接続されたノイズ抑圧装置であって、
前記デジタルフィルタにおける遅延を低減するために、請求項５ないし８のいずれか１項に記載された前記装置を含むことを特徴とするノイズ抑圧装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、所望の振幅特性に基づくデジタルフィルタの遅延の低減に関する。
【背景技術】
【０００２】
電話ネットワークにおいて使用されるデジタル信号処理装置に対する要件は、通常、装置により付与される信号伝搬遅延を最小化して、トータルでのラウンドトリップ遅延時間（総往復遅延）を短縮することを目的としている。遅延は通話品質に不都合な影響を与えることになるためである（［１］を参照のこと）。（ノイズ低減装置、エコーキャンセラ、等のような）信号処理装置が、信号経路と直列に接続されたある種の線形フィルタリングを適用して音声信号を改善することは通常行われることである。２つの例として、以下がある。
【０００３】
１．  ノイズリダクション（低減）装置。ノイズ低減装置は、一般的な解決策として、会話における了解度を改善すると同時に、妨害となるバックグラウンドノイズを減らすようなフィルタリングを適用する。
【０００４】
２．  エコーキャンセル装置。エコーキャンセル装置は、典型的には（エコー経路と並列に接続された）線形適応型フィルタであり、エコー経路をモデル化し、エコーのコピーを減算することでエコーレベルの低減を可能にしている。しかし、適応アルゴリズムの不完全性に起因して、並びに、時間変動とおそらく非線形エコー経路とに起因して、減算後にも残留エコーが残ってしまう。残留エコーは典型的には非線形プロセッサ（ＮＬＰ）により除去される。この非線形プロセッサは、残留エコーの存在を検出し、検知した場合には、残留エコーを除去する（オプションとして残留エコーをある種の生成されたコンフォートノイズと置き換える）。ＮＬＰは通常、ＮＬＰに入力された信号を通すか、この信号を抑制するかのいずれかを行うスイッチとして実装される。しかし、ＮＬＰはまた、[２]に記載のように、直列に接続された線形フィルタとして実装することも可能である。
【０００５】
これらの通信用アプリケーションの双方において、ボイス・エンハンスメント・デバイス（音声改善装置）が往復遅延を追加しないようにすることが非常に重要である。したがって、信号処理フィルタの遅延時間を最小化することが望ましいことになる。しかし、同時に、帯域消去率を高く維持することも望ましい。特に、エコーキャンセル用のアプリケーション（応用分野）では、高い帯域消去率を達成することが重要となる。エコーキャンセル用のアプリケーションでは、或る周波数帯域（真の近端信号により支配される別の或る帯域）を通過させながら、他の周波数帯域（残留エコーが真の近端信号を支配する周波数帯域）における残留エコーを抑圧するために、直列に接続されたフィルタを必要とする。
【０００６】
周波数に関する線形フィルタの位相特性を示す導関数は、信号周波数成分がフィルタを通過する際に経験する遅延時間（すなわちグループ遅延又はエンベロープ遅延時間）の尺度となる。最小位相フィルタ特性は最小遅延関数を表すが、最大位相フィルタ特性は遅延時間が最大であることを表す。混合位相システムは２つの極値の間にあるいずれかの値の遅延を有する。線形フィルタにより付与される遅延時間を短くする１つの解決策として、線形フィルタを最小位相フィルタに変換する方法がある。この最小位相フィルタは、定義上、最小のグループ遅延を有するフィルタである。
【０００７】
本願では、実数の係数を含む有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタのプロトタイプＨ（ω）が存在すると仮定する。その周波数応答の振幅２乗値は下記となる。
【０００８】
【数１】
2009514331.tif 000003
【０００９】
関係式（１）は、単位円の内部でフィルタのゼロ値であるzkをその逆数1/zkによって置き換えても、フィルタの振幅特性は変らないことを意味する。したがって、有限インパルス応答（ＦＩＲ）混合／最大位相フィルタを最小位相フィルタに変換する方法は、すべてのゼロ値を単位円内に鏡映することとなる。しかし、これには正確なゼロ値zkの計算を必要とし、また、多量の除算も必要となり、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）上で実行される一般的なリアルタイムアプリケーションでは効果的でない。最小位相フィルタへの変換を行うための主として３つの実行可能な別のアプローチが存在する。
【００１０】
Ａ．  スペクトル因数分解。スペクトル因数分解は、例えば［３、４］に記載のようないくつかの近似再帰アルゴリズムを用いる。しかし、スペクトル因数分解に関する問題点として、演算上の要求が厳しく、かつ、必要とされる阻止帯域の高い減衰率を含む要求の厳しいプロトタイプ（すなわち高いダイナミックレンジを有する複雑化した所望の振幅特性）の最小位相フィルタを高い信頼性で形成するためには反復回数を増加する必要があるという点が挙げられる。
【００１１】
Ｂ．  例えば［５］に記載のような準同形フィルタリングの採用。この方法は、所望のデジタルフィルタの振幅特性の実数ケプストラムを本質的に決定し、この実数ケプストラムを最小位相フィルタを表わす対応する複素ケプストラムに変換し、次いでこの複素ケプストラムに対応する最小の位相デジタルフィルタを決定するものである。この方法に関する問題点として、この方法が、結果として生じる最小位相フィルタにおいて高い帯域消去率を達するために長い離散フーリエ変換（ＤＦＴ）を必要とし、その結果演算上の要求が厳しくなるということがある。
【００１２】
Ｃ．  方法Ｂにおける離散フーリエ変換（ＤＦＴ）の使用に起因して生じる誤差については［６］に分析されている。そして、これらの誤差を減らす方法が提案されている。この方法は、基本的に、エイリアシングの影響を最小限にするために、この結果として生じるインパルス応答の打ち切りによって長いＤＦＴの使用を信頼するものである。この結果、インパルス応答の有効な長さは、使用されるＤＦＴの長さの１／２になる。短いＤＦＴを使用する場合、プロトタイプが有するフィルタの所望の振幅特性の取得しようとすると困難を生じる原因となる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
本発明の目的は、従来技術よりも短いＤＦＴを備え、ほぼ最小の位相に対する所与の振幅特性を有した所望のフィルタの遅延時間を短縮する方法及び装置を提供することである。
【００１４】
別の目的はこのような装置を含むエコーキャンセラである。
【００１５】
さらに別の目的はこのような装置を含むノイズ抑制装置である。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
これらの目的は添付の特許請求の範囲に記載された発明に従って達成される。
【００１７】
手短に言えば、本発明は、上記の方法Ｂに基づくものであるが、なだらかに減衰するウィンドウ関数を適用することによって、最小位相フィルタに対応する複素ケプストラムに含むべき係数をシェーピング（整形）するものである。この整形によって、要求の厳しい振幅特性から最小位相フィルタの推定値を短いＤＦＴの使用により取得することが可能となる。短いＤＦＴを使用した結果、高い帯域消去率に関する要件を犠牲にすることなく、従来技術による解決策に比べて複雑さの少ない解決策が得られる。
【００１８】
添付図面と共に行う以下の説明を参照することによって、本発明はその別の目的及び利点と共に最もよく理解することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
本発明の着想が最小位相フィルタの設計にどのように関係するかをより良く説明するために、理論のうちのいくつかをまず再現することにしよう。
【００２０】
本願では有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタを有するものと仮定する。
【００２１】
【数２】
2009514331.tif 000004
【００２２】
フィルタｈのシステム関数Ｈは、フィルタｈのｚ変換によって示される。
【００２３】
【数３】
2009514331.tif 000005
【００２４】
上記のシステム関数Ｈの振幅特性の対数表現Ｈ＾を下記に示す。
【００２５】
【数４】
2009514331.tif 000006
【００２６】
ケプストラム、あるいはより正確には、フィルタｈの実数ケプストラムが、Ｈ＾（ｚ）のべき級数展開の係数ｈ＾（ｎ）として定義される。すなわち、
【００２７】
【数５】
2009514331.tif 000007
【００２８】
この級数は収束するものとする。上式のべき級数展開の係数、すなわち実数ケプストラムは、Ｈ＾（ｚ）の逆ｚ変換を用いて計算することができる。
【００２９】
【数６】
2009514331.tif 000008
【００３０】
あるいは明示的には、
【００３１】
【数７】
2009514331.tif 000009
【００３２】
積分閉曲線Ｃを単位円となるように選択することにより上式（６）は下式に変形する。
【００３３】
【数８】
2009514331.tif 000010
【００３４】
Ｈ（ｚ）のゼロ値をａkによって示す。ここで、周知のこととして、図１に例示されているように、
【００３５】
【数９】
2009514331.tif 000011
【００３６】
のゼロ値は共役逆数対の中に位置する。単位円の内部に存在するＨ（ｚ）のゼロ値をｃkによって示し、単位円の外部に存在するゼロ値をｂkによって示すことにする。次いで、上式（９）は下式として書き換えることができる。
【００３７】
【数１０】
2009514331.tif 000012
【００３８】
上式の平方根の対数を計算すると、その結果は下式となる。
【００３９】
【数１１】
2009514331.tif 000013
【００４０】
以下のべき級数表現を使用すれば、
【００４１】
【数１２】
2009514331.tif 000014
【００４２】
は下式を与えることになる。
【００４３】
【数１３】
2009514331.tif 000015
【００４４】
上式を式（５）と比較し、ｚについて同じ累乗のものを特定すると、下式が成り立つことは明らかである。
【００４５】
【数１４】
2009514331.tif 000016
【００４６】
なお、式（１４）から、単位円の内部のゼロ値から発生する成分は単に正数ｎにおいてケプストラムに寄与し、そして、単位円の外部のゼロ値から発生する成分は単に負数のｎにおいてケプストラムに寄与する。最小位相フィルタは単位円の内部にそのゼロ値のすべてを有する。したがって、最小位相フィルタに対応するケプストラムを得るためには負数のｎのケプストラムをゼロに設定する必要がある。
【００４７】
さらに、式（１４）から、最初のフィルタｈ（ｎ）は有限の長さを有するものであるのに対して、実数ケプストラムは無限の持続時間を有する。
【００４８】
上記と同様の推論を複素ケプストラムに適用することができる（［５］を参照のこと）。すなわち、
【００４９】
【数１５】
2009514331.tif 000017
【００５０】
上式では、式（７）において用いられている絶対値記号（“｜｜”）が除かれていることに留意されたい。最小位相フィルタの特別のケースではこれは複素ケプストラムの以下の表現へ導かれることになる。
【００５１】
【数１６】
2009514331.tif 000018
【００５２】
式（１６）を式（１４）と比較すると、最小の位相シーケンスの複素ケプストラムをその実数ケプストラムから下記のように元に戻すことができることは明らかである。
【００５３】
【数１７】
2009514331.tif 000019
【００５４】
最小位相フィルタのインパルス応答を取得するためには、上記プロセス、すなわち計算を逆方向に行う必要がある。
【００５５】
【数１８】
2009514331.tif 000020
【００５６】
【数１９】
2009514331.tif 000021
【００５７】
【数２０】
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【００５８】
［５］に記載のような、そして、図２に例示のような離散フーリエ変換（ＤＦＴ）及びその逆変換（ＩＤＦＴ）によって実行可能な方法について略述した。上記離散変換は典型的には高速フーリエ変換及び逆高速フーリエ変換（長さＭのＦＦＴ及びＩＦＦＴ）によって実行される。ステップＳ１は所望のフィルタの振幅特性｜Ｈ（ωk）｜を決定する。ステップＳ２は下式に従う上記振幅特性に対応する実数ケプストラムを決定する。
【００５９】
【数２１】
2009514331.tif 000023
【００６０】
【数２２】
2009514331.tif 000024
【００６１】
ここでＭはエイリアシングを回避できるほど十分に大きな数でなければならない（［５］に示される例ではＭ＝１０２４）。ステップＳ３は、下式に従って実数ケプストラムから得られる所望の最小位相フィルタの複素ケプストラムを決定する。
【００６２】
【数２３】
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【００６３】
ここで留意すべき点は、ＩＤＦＴにより想定される周期性に起因して、数式（２３）では、負数のｎを持つケプストラム成分は（規定によって）Ｍ／２＋１とＭ−１との間に存在するという点である。最後にステップＳ４は、下式に従って最小位相フィルタの周波数応答Ｈmin（ωk）を上記複素ケプストラムから決定する。
【００６４】
【数２４】
2009514331.tif 000026
【００６５】
この結果生じるフィルタｈmin（ｎ）は因果関係があり、推定値の品質は、例えば関係するＦＦＴの長さに依存する最小位相フィルタの推定値を与えるものとなる。
【００６６】
最小の位相インパルス応答を計算するとき、無限の係数シーケンス（数列）ｈ＾min（ｎ）を有限の数列に置き換える必要があるという事実に起因して、実際に問題が生じることになる。この演算は打ち切り処理を含み、この打ち切り処理によって無限の係数数列ｈ＾min（ｎ）を計算する際に誤差が導入される。従来技術による方法Ｂは長い十分なＤＦＴを選択することによってこの問題を軽減することを提案するものであった。しかし、前述したように、長いＤＦＴを用いることにより、結果として多くの計算量を生じることになる。本発明は、関数のＤＦＴを計算する前に関数を打ち切るとき、その結果として生じるスペクトルは、関心対象のスペクトルと、打ち切り処理に使用されるウィンドウ関数のスペクトルとの間の畳み込みとなる（ギブス現象）ことに着目した別のアプローチである。本発明によれば、ケプストラムの打ち切り処理は、より長い矩形のウィンドウを用いてケプストラムを急激に打ち切る代わりに、（ｎにおいて、ケプストラム分析で「ケフレンシ（quefrency）」と呼ばれる）より短い、滑らかな減衰ウィンドウ関数を用いてケプストラムを整形することにより行われる。
【００６７】
図３は本発明に準拠する方法の実施形態を例示するフローチャートである。ステップＳ１〜Ｓ３は図３に従う方法の場合と同じである。しかし、本発明のこの実施形態によれば新たな整形ステップＳ３ＡがステップＳ３とＳ４との間に挿入されている。ステップＳ３Ａは、複素ケプストラムに含むべき係数を整形するためになだらかにウィンドウ関数を減衰するステップを印加するステップである。したがって、下式（２４）に従って、ウィンドウ関数ｗ（ｎ）は、上式（２３）においてｈ＾min（ｎ）に適用されることになる。
【００６８】
【数２５】
2009514331.tif 000027
【００６９】
ステップＳ４でｈ＾shaped（ｎ）（ｎ）は上式（２４）においてｈ＾min（ｎ）を置き換える。
【００７０】
図４（ａ）〜（ｄ）は図３の実施形態をグラフによって例示する一連の線図である。図４（ａ）は仮想的実数ケプストラムを例示する図である。もちろん実際には実数ケプストラムが上記の仮想的な形をとることはなく、この仮想的実数ケプストラムは、本発明に準拠する方法を例示するのに非常に都合のよいものである。図４（ｂ）は上式（２３）に従って実数ケプストラムから形成される複素ケプストラムを例示する。図４（ｃ）はカイザーウインドウパラメータβ＝６（他の値ももちろん可能であり、代表的な値は１＜β＜１０の範囲内に存在する）を持つカイザーウインドウの形の整形ウィンドウを例示する図である。図４（ｄ）で、上記整形ウィンドウは複素ケプストラムに印加され、整形された複素ケプストラムを形成する。この複素ケプストラムは図３の方法でステップＳ４へ転送される。本例での整形ウィンドウは複素ケプストラムに印加されたものではあるが、このウィンドウは、実数ケプストラム係数が複素ケプストラム係数に変換される前に、実数ケプストラム係数にも同様に直接十分に印加することができると理解すべきである。数学的には上記結果は同じになる。さらに、複素ケプストラム内のタップＭ／２＋１，．．．，Ｍ−１は、最小位相フィルタに対応する複素ケプストラムを形成するために、何らかの方法でゼロに設定されているため、カイザーウインドウの１／２だけが必要となる。
【００７１】
上述の実施形態ではカイザーウインドウが係数ｈ＾min（ｎ）の整形シーケンスに用いられた。しかし、ハミング、ハニング、ブラックマン、バートレットウィンドウズのような別のなだらかに減衰するウィンドウ関数もまた採用可能である。
【００７２】
図５は図３の実施形態を図２に従う従来技術による方法Ｂと比較する線図である。双方のケースにおいて長さＭ＝６４のＤＦＴを用いて、指示された所望の振幅特性に対応する推定済みの最小位相フィルタが決定された。図５から分かるように、本発明は、このような短いＤＦＴにも拘わらず、３０ｄＢのオーダーの帯域消去率を達成できるものである。方法Ｂにより得られるフィルタの対応する帯域消去率は単に１０ｄＢのオーダーにすぎない。実際、方法Ｂを用いて同様の帯域消去率を達成するためには、少なくとも５１２に等しい長さＭを有するＤＦＴを必要とするということが判明している。したがって、本発明によれば、大幅に複雑さを少なくしつつ、優れた帯域消去率が提供される。
【００７３】
シャノンのサンプリング定理から、信号のスペクトルは、サンプリング周波数の１／２以上のすべての周波数についてゼロであれば、フーリエ変換時の加算による積分置換を誤差なく行うことが可能であることが知られている。当面の問題として、逆フーリエ変換を計算する前に、システム関数Ｈ＾（ω）＝ｌｎ｜Ｈ（ω）｜の対数のサンプリングを行わなければならない。したがって、“ｌｎ｜Ｈ（ω）｜”がサンプリング定理の条件と同様の条件に当てはまることが保証されることが望ましい。典型的には、エコーキャンセル及びノイズ低減用アプリケーションにおいて、動的に更新される所望の振幅特性Ｈ（ωk）がいくつかのアルゴリズムに基づいて或る一定の組の周波数帯域についてリアルタイムで計算される。所望のフィルタは、周波数帯域のいくつかを通過し、別の帯域を抑制して、所望の振幅特性が区分的に一定になるようにする必要がある場合もある。しかし、区分的に一定の関数は、或る一定の限度未満の周波数成分のみを含むように限定されるわけではない。このような関数はサンプリングの前に好適にスムージング（平滑化）されて、エイリアシングを回避するようにする。たとえ所望の周波数応答がサンプリング定理を満たすものであっても、この定理を満たさないいくつかの成分が対数を計算するステップによって導入される可能性が存在することにも注意が必要である。したがって、本発明の別の実施形態によれば、所望の周波数応答（又はその対数）はケプストラムを計算する前に平滑化される。この平滑化はＨ（ωk）により行われる。この平滑化は例えば、周波数領域のハニングウインドウをＨ（ωk）に印加することにより行うことができる。
【００７４】
図６は、前の段落に従う平滑化を含む、本発明に準拠する方法の実施形態を例示するフローチャートである。この方法は、図３の方法と同じステップを含むものであるが、ステップＳ１とＳ２との間の平滑化ステップＳ１Ａにより補足される。
【００７５】
図７は図３の実施形態を図６の実施形態と比較する線図である。同じＤＦＴの長さ（Ｍ＝６４）に基づく本例では、図５の最初の振幅特性は左右対称のカーネル（１／４、１／２、１／４）を有するハニングウインドウによって畳み込まれている。
【００７６】
【数２６】
2009514331.tif 000028
【００７７】
図７からわかるように平滑化ステップは図５の例と比べると約１５ｄＢだけさらに帯域消去率を改善するものである。
【００７８】
図７から、平滑化ステップは最初の振幅特性の通過帯域を拡張するものでもあることを付記しておく。次いで、この結果、得られた最小位相フィルタのための拡張された通過帯域が得られる。通過帯域幅が重要なものであれば、平滑化ステップの前に１乃至いくつかのビンだけ最初の振幅特性の通過帯域を狭めることによって通過帯域を拡張するステップを妨害することができる。
【００７９】
上記説明では、振幅特性を平滑化するための（シンプルなカーネルに起因する）ハニングウインドウについて説明した。しかし、ハミング、ハニング、ブラックマン、バートレット、カイザーウインドウのような別の平滑化ウィンドウもまた実行可能である。
【００８０】
図８は、本発明に準拠してデジタルフィルタ遅延を短縮するための装置であって、エコーキャンセラ環境において例示される装置の実施形態を例示するブロック図である。推定装置１０は、例えば、［４］に記載されている方法などに従って所望のフィルタ振幅を推定する。本例では、Φ＾（ωk）は、エコーによって品質が落ちた信号ｘ（ｎ）のパワースペクトル密度の推定値を表し、そして、Φ＾ｅ（ωk）はエコー信号のパワースペクトル密度の推定値を表す。所定の振幅応答は、例えばハニングフィルタのような平滑化フィルタ１２を通過する（破線によって示されるようなオプション）。（オプションとして）平滑化された振幅特性は対数演算ブロック１４へ転送され、この対数演算ブロック１４はその入力信号の対数を出力する。対数演算ブロック１４から出されるＭ個の出力信号サンプルを含むフレームは逆高速フーリエ変換ブロック２６へ転送される。逆高速フーリエ変換ブロック１６から出される出力信号は、実数ケプストラムを形成し、複素ケプストラム演算ブロック１８内で上記実数ケプストラムは最小位相フィルタに関連づけられた複素ケプストラムに変換される。複素ケプストラムは、例えばカイザーウインドウなどの整形ウィンドウ２０において整形される。この整形された複素ケプストラムは高速フーリエ変換ブロック２２へ転送される。高速フーリエ変換ブロック２２の出力サンプルは指数関数演算ブロック２４へ転送される。指数関数演算ブロック２４から出される最小位相フィルタの最終推定値は最小位相フィルタブロック２６に格納される。この最小位相フィルタは入力信号ｘ（ｎ）に含まれるエコーを抑圧するために使用される。信号ｘ（ｎ）がフィルタされる前に、この信号は典型的には高速フーリエ変換ブロック２８によって周波数領域に変換される。最小位相フィルタ２６でのフィルタリング後に、ｙ（ｎ）は逆高速フーリエ変換ブロック３０から取得される。
【００８１】
代替例として、指数関数演算ブロック２４からの最小位相フィルタがＩＦＦＴブロック内の対応するインパルス応答に変換されれば、入力信号ｘ（ｎ）のフィルタリングは時間領域においても行うことが可能となる。
【００８２】
図８のエコーキャンセラの様々なブロックは典型的にはマイクロプロセッサ又はマイクロ／信号プロセッサの組み合わせ並びに対応するソフトウェアにより実現される。
【００８３】
エコーキャンセルに関連して本発明を詳細に説明したが、同じ原理は、例えば、通信システムやオーディオシステムにおけるノイズの低減のような別の応用例においても利用することができる。［４］に記載されているように、本願は所望の振幅特性を有する直列に接続されたノイズ低減フィルタをベースとすることができる。そして、このノイズ低減フィルタの遅延時間は可能なかぎり短いことが望ましい。本質的な相違点として、入力信号のパワースペクトル密度の推定値Φ＾ｘ（ωk）と、エコー信号のパワースペクトル密度の推定値Φ＾ｅ（ωk）とから所望の振幅特性を決定する代わりに、ノイズの多い入力信号のパワースペクトル密度の推定値と、純粋なノイズのパワースペクトル密度の推定値とから、ノイズ低減時の所望の振幅特性が［４］に記載のように決定されるという点が挙げられる。これらの変更と共に、ノイズ抑制装置を実現するために図８のブロック図を用いることができる。
【００８４】
本発明は、短いＤＦＴのみを用いて（恣意的な位相を持つ）振幅周波数応答から得られる最小位相フィルタの設計方法を提案するものである。この結果、複雑さという点で他のすべての方法よりもすぐれた性能をもつ複雑さの少ない方法が得られることになり、そして、結果として生じる最小位相フィルタの阻止帯域減衰を生じる結果となる。この方法は、（例えばノイズ低減、エコーキャンセル装置などの）多数の同一チャネルを最小の計算処理コスト及び熱放散で処理する必要がある環境に特に適している。本方法は、制限された量の計算能力が与えられた場合に、最先端の方法を用いたときに可能となるよりも多くのチャネル処理を同時に行うことを可能にするものである。上記とは別に、本発明によって複雑さが低減されるため、熱放散が少なくするか、バッテリ利用の向上が図るなど、少なくともいずれかを行うことが可能となる。
【００８５】
本発明の範囲から逸脱することなく、本発明に対して種々の修正及び変更を行うことが可能であることは当業者であれば理解できよう。本発明の範囲は添付の請求項によって規定される。
【００８６】
［引用文献］
[１] ＩＴＵ−Ｔg．１３１、話者のエコー及びその制御
[２] ＵＳ６５８１０７Ｂ１
[３] Kucera V．、「不連続線形制御」、John Wiley ＆ Sons、１９７９年
[４] ＷＯ０１／１８９６０ Ａ１
[５] A.V. Oppenheim及びR.W. Schafer、「離散時間信号処理」、Prentice-Hall、Inter．．Ed．１９８９年、第１２章
[６] Bysted, T.K.、「線形位相信号の複素ケプストラムにおけるエイリアシング」、情報、通信及び信号処理に関する国際会議、１９９７年
【図面の簡単な説明】
【００８７】
【図１】ＦＩＲフィルタの振幅特性のゼロの位置を例示する図である。
【図２】最小位相フィルタの推定値を所望の振幅特性から取得する従来技術による方法を例示するフローチャートである。
【図３】本発明に準拠する方法の実施形態を例示するフローチャートである。
【図４ａ】図３の実施形態をグラフによって例示する一連の線図である。
【図４ｂ】図３の実施形態をグラフによって例示する一連の線図である。
【図４ｃ】図３の実施形態をグラフによって例示する一連の線図である。
【図４ｄ】図３の実施形態をグラフによって例示する一連の線図である。
【図５】図３の実施形態を従来技術による方法Ｂと比較する線図である。
【図６】本発明に準拠する方法の別の実施形態を例示するフローチャートである。
【図７】図３の実施形態を図６の実施形態と比較する線図である。
【図８】本発明に準拠してデジタルフィルタ遅延を短縮するための装置の実施形態を例示するブロック図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４ａ】
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【図４ｂ】
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【図４ｃ】
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【図４ｄ】
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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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【手続補正書】
【提出日】平成20年5月19日(2008.5.19)
【手続補正１】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図３】
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【国際調査報告】
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2009514331.tif 000042
2009514331.tif 000043
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