(57)【要約】【課題】  伝達関数の次数を知ることなく観測信号のみから入力信号を正確に推定する。【解決手段】  １入力２出力伝達系１１のセンサ１３，１４の出力信号ｘ1(ｎ)，ｘ2(ｎ)から信号源と各センサ間の伝達関数を推定し（４０）、その推定値ｈ＾1(ｚ)，ｈ＾2(ｚ)により第１、第２逆フィルタ係数を計算し（２４）、第１、第２逆フィルタ係数を前段フィルタ３１，３２に設定し、出力信号ｘ1(ｎ)，ｘ2(ｎ)をフィルタ３１，３２を通し、その出力を加算する。両伝達関数に共通の項を、ｈ＾1(ｚ)，ｈ＾2(ｚ)により計算し（３６）、この共通項により、後段フィルタ３４で加算器３３の出力を共通項成分を除去するようにフィルタ処理して、入力信号の推定値を得る。【選択図】  図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
１入力２出力伝達系の出力端に備える第１及び第２のセンサの出力信号から第１及び第２の伝達関数を推定する過程と、
前記第１及び第２の伝達関数の推定値を用いて第１及び第２の逆フィルタ係数を計算する過程と、
これら第１及び第２の逆フィルタ係数により前記第１及び第２のセンサ出力信号をそれぞれフィルタ処理する過程と、
これらフィルタ処理された信号を加算する過程と、
前記第１及び第２の伝達関数の推定値から、これら推定値に掛けられた共通項を計算する過程と、
この共通項により前記加算した信号をフィルタ処理して入力信号を推定する過程を有することを特徴とする信号推定方法。
【請求項２】
請求項１記載の方法において、
共通項を計算する過程は、第１、第２伝達関数値を用いて伝達関数行列Ｈ＾を構成し、
その伝達関数行列Ｈ＾の転置行列Ｈ＾Ｔを求め、
伝達関数行列Ｈ＾の相関行列Ｈ＾ＴＨ＾の逆行列と、伝達関数行列Ｈ＾の相関行列を１行上にシフトさせた行列Ｈ＾ＴＳＨ＾との積を計算して積行列Ｑを生成し、
その積行列Ｑの特性多項式を計算し、
その特性多項式の逆特性を計算して共通項を求める過程であることを特徴とする信号推定方法。
【請求項３】
１入力２出力伝達系の出力端に備える第１及び第２のセンサ出力信号が入力され、これら両出力信号が入力端と両出力端間の第１及び第２の伝達関数の推定値を求める伝達関数推定部と、
第１及び第２の伝達関数推定値が入力され、第１及び第２の逆フィルタ係数を計算する逆フィルタ計算部と、
第１及び第２の逆フィルタ係数がそれぞれ設定され、第１及び第２のセンサ出力信号をそれぞれ入力する第１及び第２前段フィルタと、
第１及び第２の前段フィルタの出力信号を加算する加算器と、
第１及び第２の伝達関数推定値が入力され、これら伝達関数の共通項を計算する共通項計算部と、
共通項が設定され、加算器の出力信号が入力され、その加算出力信号から共通項成分を除去して推定入力信号を出力する後段フィルタと
を具備する信号推定装置。
【請求項４】
請求項３記載の装置において、
共通項計算部は、第１及び第２の伝達関数推定値が入力され、伝達関数行列Ｈ＾を構成する伝達関数行列構成部と、
伝達関数行列のＨ＾が入力され、その転置行列Ｈ＾Ｔを構成する転置部と、
伝達関数行列と、その転置行列と、行列を１行上にシフトさせる行列Ｓとが入力され、（Ｈ＾ＴＨ＾）-1Ｈ＾ＴＳＨ＾＝Ｑを演算する積行列演算部と、
積行列Ｑが入力されその特性多項式を計算し、その特性多項式の逆特性を計算して共通項を求める特性多項式計算部とを備えることを特徴とする信号推定装置。
【請求項５】
請求項１又は２記載の入力信号推定方法の各過程をコンピュータに実行させるための信号推定プログラム。
【請求項６】
請求項５記載の信号推定プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は例えば室内での音声収録等で用い、収録音声品質劣化の主要因である残響歪みを除去、低減し明瞭性低下を防ぐ収音技術や、移動無線受信時、ビル・高速道路等に起因するマルチパス歪みを低減し、良好な音声品質を維持する受信技術等に適用され、１入力２出力伝達系において、出力信号が系の伝達関数に起因する歪みを伴う場合に、伝達関数固有の事前情報を用いず、入力信号を高精度にブラインド推定する方法、その装置とプログラム及びその記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、室内での音声収録等においてマイクロホン受音信号から入力信号を推定し、残響除去を達成する方法として、室内の音響伝達関数をあらかじめ測定することなく、残響音声から残響を除去する方法がある（例えば非特許文献１参照）。この方法では、マイクロホン受音信号から伝達関数を推定し、伝達関数の推定値に基づいて逆フィルタを構成し、その逆フィルタにより受音信号を処理して残響除去を行う。これを図１を参照して簡単に説明する。
１入力２出力伝達系１１の入力端１２（例えばスピーカ、発話者などの音源が設けられている）と、出力端に設けられた２個のセンサ１３，１４との間の各伝達関数をｈ1(ｚ)，ｈ2(ｚ)とする。これらの伝達関数は共通な零点を持たないと仮定する。入力端１２において時刻ｎの信号ｓ（ｎ）がこの伝達系１１に入力され、この信号は２つの出力端に設けられたセンサ１３及び１４で検出される。センサ１３及び１４の各出力信号ｘ1(ｎ)，ｘ2(ｎ)は，まず、伝達関数推定部１０において、フィルタ１５，１６へ供給される。これらフィルタ１５，１６で処理された出力信号は減算器１７で互いに減算される。この減算器１７の出力信号ｅ（ｎ）の二乗平均値を最小化するようにフィルタ１５，１６の各フィルタ係数がフィルタ計算部１９で計算され、これら計算されたフィルタ係数がフィルタ１５，１６に設定される。これら計算されるフィルタ１５，１６の伝達関数をｈ＾2(ｚ，ｉ)，ｈ＾1(ｚ，ｉ)とする。ここでｉはフィルタ次数を表す。
【０００３】
減算器１７の出力信号ｅ（ｎ）は次式で表される。
ｅ（ｎ）＝ｘ1(ｎ)ｈ＾2(ｚ，ｉ)−ｘ2(ｎ)ｈ＾1(ｚ，ｉ)
＝ｓ（ｎ）ｈ1(ｚ)ｈ＾2(ｚ，ｉ)−ｓ（ｎ）ｈ2(ｚ)ｈ＾1(ｚ，ｉ)
＝ｓ（ｎ）｛ｈ1(ｚ)ｈ＾2(ｚ，ｉ)−ｈ2(ｚ)ｈ＾1(ｚ，ｉ)｝      （１）
ここで、伝達関数ｈ1(ｚ)，ｈ2(ｚ)がｊ次でモデル化できるとすると、ｉ＝ｊかつ全てのｎについてｅ（ｎ）が零となれば、
ｈ＾1(ｚ，ｉ)＝αｈ1(ｚ)，ｈ＾2(ｚ，ｉ)＝αｈ2(ｚ)                  （２）
が得られる。ここで、αは任意の定数である。すなわち、伝達関数ｈ1(ｚ)，ｈ2(ｚ)は定数倍の違いを除いて正確に推定される。
【０００４】
伝達関数推定部１０で伝達関数が推定されると、残響除去処理部２０において、推定された伝達関数ｈ＾1(ｚ，ｉ)，ｈ＾2(ｚ，ｉ)を用いて逆フィルタ計算部２４にて第１及び第２の逆フィルタ伝達関数ｇ1(ｚ)，ｇ2(ｚ)を計算する（この計算は例えば非特許文献２を参照）。逆フィルタ伝達関数ｇ1(ｚ)，ｇ2(ｚ)は式（３）を満たす。
ｈ＾1(ｚ，ｉ)ｇ1(ｚ)＋ｈ＾2(ｚ，ｉ) ｇ2(ｚ)＝１                      （３）
（２）式より、
αｈ1(ｚ)ｇ1(ｚ)＋αｈ2(ｚ)ｇ2(ｚ)＝１
ｈ1(ｚ)ｇ1(ｚ)＋ｈ2(ｚ)ｇ2(ｚ)＝１／α
このようにして求めた逆フィルタ伝達関数ｇ1(ｚ)，ｇ2(ｚ)をフィルタ２１，２２にセットする。センサ１３，１４の出力信号ｘ1(ｎ)，ｘ2(ｎ)をフィルタ２１，２２でそれぞれフィルタ処理し、これらフィルタ２１，２２の出力を加算器２３にて加算する。その結果、入力信号ｓ（ｎ）が定数倍の違いを除いて正確に推定される。
【０００５】
なお伝達関数の推定は例えば非特許文献３に示すように、センサの各出力信号ｘ1(ｎ)，ｘ2(ｎ)から自己相関行列を求め、この自己相関行列の最小固有値に対応する固有ベクトルを求めることにより、求めてもよい。
以上述べた従来技術では、伝達関数を模擬するフィルタ次数の決定が非常に重要であるが、伝達関数の次数は一般に未知であるため、以下の方法でフィルタ次数を決定している。様々な次数を用いて上記の処理を動作させ、残響除去音声信号を用いて伝達関数の推定精度を表わすコスト関数を計算する。そして、このコスト関数を最小化する次数を最適な次数として採用する。すなわち、この方法では、考えられる全ての次数について、上記の処理を行う必要がある。つまり図２に示すように、まず伝達関数を推定し（ステップＳ１）、これら推定伝達関数ｈ＾1(ｚ，ｉ)，ｈ＾2(ｚ，ｉ)を用いて、逆フィルタ伝達関数ｇ1(ｚ)，ｇ2(ｚ)をそれぞれ計算し（ステップＳ２）、これら逆フィルタ伝達関数ｇ1(ｚ)，ｇ2(ｚ)を用いて先に述べたようにセンサ出力信号ｘ1(ｎ)，ｘ2(ｎ)を処理して、入力信号ｓ（ｎ）を仮推定し（ステップＳ３）、その仮推定した入力信号を用いて伝達関数の推定精度を表わすコスト関数を計算し（ステップＳ４）、考えられる全ての次数についてコスト関数の計算が終了していなければ次数を更新してステップＳ１に戻り（ステップＳ５）、全ての次数についてコスト関数の計算が終了したら、最小のコスト関数が得られた伝達関数の次数を決定し（ステップＳ６）、その後はその次数の伝達関数を用いて入力信号の推定を行う（ステップＳ７）。
【０００６】
伝達関数を模擬するフィルタ次数として不十分な値を与えた場合、伝達関数は正確に推定されず、良い性能は得られない。また、フィルタ次数として最適値よりも大きな値を与えた場合には、推定される伝達関数は次式のようになる。
ｈ＾1(ｚ，ｉ)＝ｃ（ｚ）ｈ1(ｚ),ｈ＾2(ｚ，ｉ)＝ｃ（ｚ）ｈ2(ｚ)        （４）
すなわち、共通項ｃ（ｚ）が掛かった推定伝達関数が求まる。この推定伝達関数の値を用いて、上記と同様に逆フィルタを求めると以下のようになる。
ｈ＾1(ｚ，ｉ)ｇ1(ｚ)＋ｈ＾2(ｚ，ｉ)ｇ2(ｚ)＝１                        （５）
（４）式より、
ｃ（ｚ）ｈ1(ｚ)ｇ1(ｚ)＋ｃ（ｚ）ｈ2(ｚ)ｇ2(ｚ)＝１                    （６）
ｈ1(ｚ)ｇ1(ｚ)＋ｈ2(ｚ)ｇ2(ｚ)＝１／ｃ（ｚ）
この結果から、フィルタ次数として大きすぎる値を用いて入力信号の推定を行った場合、推定された入力信号は共通項ｃ（ｚ）の影響を受け、正しい入力信号が得られない。
【０００７】
一般に部屋の伝達関数の次数は残響時間を用いることで、その上限をおよそ求めることができる。この上限に相当する次数、すなわち、真の伝達関数の次数よりも長い次数を用いた場合、２つの伝達関数の推定値ｈ＾2(ｚ，ｉ)，ｈ＾1(ｚ，ｉ)には共通項ｃ（ｚ）が畳み込まれている。その結果、従来の方法では、入力信号に歪みが生じている。
【非特許文献１】M.Gurelli and C.Nikias,“EVAM:An eigenvector-based algorithm for multichannel blind deconvolution of input colored signals,”IEEE Trans.Signal Processing,vol.43,no.1,134-149(1995).
【非特許文献２】M.Miyoshi and Y.Kaneda,“Inverse filtering of room acoustics,”IEEE Trans.Acoustics,Speech,and Signal Proc.,vol.36,145-152(1988).
【非特許文献３】K.Furuya and Y.Kaneda,“Two-channel blind deconvolution of nonminimum phase FIR systems,”IEICE Trans.Fundamentals,vol.E80-A,no.5,804-808 (1997)
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
上記の通り、従来技術では、伝達関数が次数も含めて精度良く推定されることが重要であり、そのための処理が必要となるため、構成が複雑となる。さらに、伝達関数の次数が正確に求められない場合、推定された伝達系は歪みを伴う。その結果、残響除去処理信号やマルチパス歪低減処理信号の性能が低下する。この発明では、伝達関数の正確な次数の推定を必要としない方法を用いて、このような課題を解決する。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
この発明は、室内伝達関数の推定値ｈ＾2(ｚ，ｉ)，ｈ＾1(ｚ，ｉ)より共通項を推定し、後段に共通項の影響を排除するフィルタを設置しフィルタ処理を行うことにより、伝達関数次数の正確な推定をすることなく入力信号推定を行い、上記の課題を解決する。
従来と同様に、１入力２出力伝達系の出力端に備える第１及び第２のセンサの出力信号から伝達関数を推定し、これらから第１及び第２の前記自己相関行列から、共通項が畳み込まれた２つの伝達関数の推定値を求める過程と、前記２つの逆フィルタ伝達関数を計算し、これらの第１及び第２の逆フィルタ伝達関数で第１及び第２のセンサ出力信号をそれぞれ処理し、更にこれらフィルタ処理結果を加算するが、この発明では特に前記２つの伝達関数の推定値から共通項を求め、この共通項により前記加算信号をフィルタ処理する。
【発明の効果】
【００１０】
この発明では伝達関数の次数の推定を行なうことなく、その点で伝達関数をそれ程精度よく求める必要がなく、処理が簡単であり、次数推定誤りに基づく影響を除去し、入力信号を正しく推定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
図３は、この発明の一実施形態における入力信号推定装置の機能構成例を示し、図１と対応する部分に同一参照番号を付けて重複説明を省略する。
伝達関数推定部４０ではセンサ１３，１４の出力信号ｘ1(ｎ)，ｘ2(ｎ)から入力端１２とセンサ１３，１４間の各伝達関数が推定される。この伝達関数の推定は図１中に示した伝達関数推定部１０の方法によってもよいし、また前述したようにセンサ出力信号ｘ1(ｎ)，ｘ2(ｎ)から自己相関行列を求め、この自己相関行列から各伝達関数を推定してもよいし、他の方法によって推定してもよい。
【００１２】
伝達関数推定部４０で推定された伝達関数値ｈ＾1(ｚ)，ｈ＾2(ｚ)に基づき逆フィルタ計算部２４で逆フィルタ伝達関数ｇ1(ｚ)，ｇ2(ｚ)が計算される。これら逆フィルタ伝達関数ｇ1(ｚ)，ｇ2(ｚ)は前段フィルタ３１，３２にそれぞれ設定される。各センサ出力信号ｘ1(ｎ)，ｘ2(ｎ)は前段フィルタ３１，３２でフィルタ処理され、これらフィルタ３１，３２の両出力信号は加算器３３で加算される。
一方伝達関数推定部４０で推定された伝達関数値ｈ＾1(ｚ)，ｈ＾2(ｚ)から共通項計算部３６で共通項が計算され、この共通項が後段フィルタ３４に設定される。加算器３３の出力信号が後段フィルタ３４により処理されて、共通項の影響が除去された信号、つまり推定入力信号ｓ＾（ｎ）が出力される。
【００１３】
共通項計算部３６において、２つの伝達関数の推定値ｈ＾１(ｚ)，ｈ＾２(ｚ)から共通項を求めるには、例えば図４、図５に示す方法により行われる。
このようにして共通項を求めるには伝達関数行列Ｈと、シフト行列Ｓと積行列Ｑとを用いるが、これらの関係について説明する。
この発明では伝達関数の推定値について、正確な次数を求める必要がないため、（４）式と異なり引数ｉを省略して表す。まず、次の関係式を考える。
ｈ＾1(ｚ)ｗ1(ｚ)＋ｈ＾2(ｚ)ｗ2(ｚ)＝ｚ+1ｈ＾1(ｚ)
ｃ（ｚ）ｈ1(ｚ)ｗ1(ｚ)＋ｃ（ｚ）ｈ2(ｚ)ｗ2(ｚ)＝ｚ+1ｃ(ｚ)ｈ1(ｚ)    （７）
ここで、ｚ+1ｈ＾1(ｚ)は、ｈ＾1(ｚ)を１離散時刻進めたものを表わす。また
ｈi(ｚ)＝ｈi,0 ＋ｈi,1ｚ-1＋…＋ｈi,jｚ-j，ｉ＝１，２
ｃ（ｚ）＝ｃ０＋ｃ１ｚ-1＋…＋ｃｍｚ-m
このような関係を満たすフィルタ係数ｗ1(ｚ)，ｗ2(ｚ)を考える。これらｗ1(ｚ)，ｗ2(ｚ)は、２つのセンサ出力信号ｘ1(ｎ)，ｘ2(ｎ)から、１時刻先の１つのセンサ出力ｘ1(ｎ＋１)を予測するフィルタのフィルタ係数に相当する。（７）式を行列表現すると、次のようになる。
ＣＨｗ＝ＳＣｈ１                                                    （８）
【００１４】
【数１】
2006148453.tif 000003
ｈ１＝［ｈi,0 ，ｈi,1 ，…，ｈi,j ，０，…，０］Ｔ
ｗ＝［ｗ1,0 ，ｗ1,1 ，…，ｗ1,k ，ｗ2,0 ，ｗ2,1 ，…，ｗ2,k ］Ｔ
［・］Ｔは転置を表わす。
ここで、上記に示す通り、ベクトルｈ１が行列Ｈの第１列目に一致することを利用して、ベクトルｈ１を行列Ｈで置き換え、ベクトルｗを行列Ｑで置き換え、つまり第１列目がベクトルｗに一致する行列Ｑを生成する。
【００１５】
このようにすると、（８）式は次式で表わせる。
ＣＨＱ＝ＳＣＨ                                                    （９）
この式（９）をＱについて解くと、次のように整理される（例えば文献「児玉，須田，システム制御のためのマトリクス理論，コロナ社，１９７８年，ｐ．３３２，ｐ３３９」参照）。
Ｑ＝（ＨＴＣＴＣＨ）-1ＨＴＣＴＳＣＨ
＝（ＣＨ）＋ＳＣＨ
＝ＨＴ（ＨＨＴ）-1（ＣＴＣ）-1ＣＴＳＣＨ                          （10）
ここで、（Ａ）＋は行列ＡのMoore-Penrose一般逆行列を表わす。
【００１６】
行列Ｑの特性多項式ｆｃ（Ｑ）は次式で表される。
ｆｃ（Ｑ）＝ｆｃ（ＨＴ（ＨＨＴ）-1（ＣＴＣ）-1ＣＴＳＣＨ）
＝ｆｃ（ＨＨＴ（ＨＨＴ）-1（ＣＴＣ）-1ＣＴＳＣ）
＝ｆｃ（（ＣＴＣ）-1ＣＴＳＣ））                            （11）
ここで、Ｑ′＝（ＣＴＣ）-1ＣＴＳＣと置く。行列の形に着目すると、以下に示す通り、ＣＴＣはToeplitz型の相関行列、ＣＴＳＣはＣＴＣを一行上にシフトさせた形となっている。
【００１７】
【数２】
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従って、Ｑ′は、次の形の行列となる。
【００１８】
【数３】
2006148453.tif 000005
ここで、１／ｃ（ｚ）＝１−（ｄ１ｚ-1＋…＋ｄm’ｚ-m’ ）。すなわち、行列Ｑ′の一列目には共通項ｃ（ｚ）の逆特性を表す係数が並ぶ。行列Ｑの特性多項式は、次式となる。
ｆｃ（Ｑ）＝ｆｃ（Ｑ′）
＝１−（ｄ１ｚ-1＋…＋ｄm’ｚ-m’）                        （12）
すなわち、行列Ｑの特性多項式は、共通項ｃ（ｚ）の逆特性を表わす多項式に一致する。
【００１９】
ところで、（９）式において、Ｈ＾＝ＣＨと置くと、これは以下に示す通り、伝達関数の推定値ｈ＾1(ｚ)，ｈ＾2(ｚ)より構成される行列である。
【数４】
2006148453.tif 000006
このようにこの伝達関数行列Ｈ＾は列の要素数（ｊ′＋１）の２倍とし、行の数をｊ′の２倍＋１とし、１列目を１行目から始まるｈ＾1(ｚ)の縦ベクトルとし、残りを０とし、第ｐ列目（ｐ＝２，…，ｊ′）をｐ−１個の０とｈ＾1(ｚ)の縦ベクトルと、ｊ′−（ｐ−１）個の０とし、これらの次に、つまりｊ′＋１列目以後に、ｈ＾2(ｚ)の縦ベクトルを順次１行ずらし、かつ２ｊ′要素中の残りの要素を０としたものである。
【００２０】
先に述べたように（９）式にＨ＾＝ＣＨを代入して、これを行列Ｑについて解くと、次式が得られる。
Ｑ＝（Ｈ＾ＴＨ＾）-1Ｈ＾ＴＳＨ＾                                    （14）
すなわち、伝達関数の推定値を用いて構成される行列Ｈ＾とシフト行列Ｓを用いて、積行列Ｑが計算できる。こうして得られる積行列Ｑの特性多項式は、共通項ｃ（ｚ）の逆特性を表わす多項式に一致する。
共通項計算部３６の具体的機能構成を図４に、その処理手順の例を図５に示す。伝達関数推定部４０からの伝達関数推定値ｈ＾1(ｚ)，ｈ＾2(ｚ)は伝達関数行列生成部４１で伝達関数行列Ｈ＾が構成され（ステップＳ１１）、その伝達関数行列Ｈ＾の転置行列Ｈ＾Ｔが転置部４２で構成される（ステップＳ１２）。積行列計算部４３に伝達関数行列Ｈ＾とその転置行列Ｈ＾Ｔと、シフト行列Ｓが入力されて（１４）式の行列計算が行われて積行列Ｑが生成される（ステップＳ１３）。つまり、Ｈ＾の相関行列Ｈ＾ＴＨ＾の逆行列（Ｈ＾ＴＨ＾）−１と、相関行列Ｈ＾ＴＨ＾を１行上にシフトした行列Ｈ＾ＴＳＨ＾との積が積行列計算部４３で計算される。積行列Ｑは特性多項式計算部４４で特性多項式が計算される（ステップＳ１４）。この特性多項式の逆特性が逆特性計算部４５で計算されて、その結果として共通項ｃ（ｚ）が得られる（ステップＳ１５）。
【００２１】
図３中の後段フィルタ３４の伝達特性は逆特性計算部４５で得られた共通項ｃ（ｚ）とされる。この伝達特性が得られるように、後段フィルタ３４に対し、フィルタ係数が設定される。従って、後段フィルタ３４から共通項ｃ（ｚ）の影響が除去された推定入力信号ｓ＾（ｎ）が得られる。
共通項計算の方法として、上に述べた方法の他にも、２つの多項式の最大公約多項式を求めるＱiuの方法を利用して求めてもよい（例えば文献W.Qiu,Y.Hua,and K.Abed-Meraim,“A subspace method for the computation of the GCD of polynomials,”Automatica, vol.33,no.4,741-743(1997)を参照）。この場合、共通項計算の方法は次のようにまとめられる。
【００２２】
伝達関数行列Ｈ＾を特異値分解により３つの行列積で表し、更にその両側の行列をそれぞれ（１５）式に示すように２つの部分行列を用いて表す。
【数５】
2006148453.tif 000007
中央の対角行列中のΣｒはゼロでないｒ個の特異値を対角要素に持つ対角行列を表し、「０」は全ての要素が０のゼロ行列を表す。
［ＵｒＵ０］は固有ベクトルから作られた行列であり、その零空間固有ベクトルＵ０は次式で表せる。
Ｕ０＝［ｕｒ＋１，...，ｕ２ｊ′＋１］
更に式（１６）を用いて行列Ｒを計算する。
【００２３】
【数６】
2006148453.tif 000008
この行列Ｒの最小固有値に対応する固有ベクトルを求めれば共通項ｃ（ｚ）となる。このｃ（ｚ）が後段フィルタ３４の伝達特性となるようにフィルタ係数を設定する。
従来技術では、図２を参照して説明したように様々な次数を用いて残響除去処理を行い、伝達関数の推定精度を表わすコスト関数を計算する。そして、このコスト関数を最小化する次数を最適な次数として採用する。これに対して、この実施形態では、一度残響除去処理を行えばよく、アルゴリズム構成が非常に簡単になる。
【００２４】
また、この発明は室内の音声収録に限らず、移動無線におけるマルチパスによる影響の除去にも適用でき、その場合はセンサとしてアンテナが用いられ、そのアンテナ出力信号はベースバンド信号に変換されて、上述の場合と同様に処理される。その他同様な問題に対しこの発明を適用することができる。
図６を参照してこの発明方法の実施形態を説明する。センサ１３，１４よりの第１、第２出力信号ｘ1(ｎ)，ｘ2(ｎ)から第１、第２伝達関数値を推定し（ステップＳ３１）、これら第１、第２伝達関数推定値ｈ＾1(ｚ)，ｈ＾2(ｚ)から、第１、第２逆フィルタ係数をそれぞれ計算する（ステップＳ３２）。これら第１、第２逆フィルタ係数を用いて出力信号ｘ1(ｎ)，ｘ2(ｎ)に対しそれぞれフィルタ処理し（ステップＳ３３）、これら処理結果を加算して残響信号や回折波信号などを除去した信号を得る（ステップＳ３４）、一方伝達関数推定値ｈ＾1(ｚ)，ｈ＾2(ｚ)を用いてこれら関数に共通な共通項を計算し（ステップＳ３５）、この共通項を用いてステップＳ３４で得られた加算信号中から共通項の成分を除去するフィルタ処理を行って入力信号の推定値とする（ステップＳ３６）。
【００２５】
この信号推定処理をコンピュータに実行させてもよい、つまり図３に示した装置をコンピュータにより機能させてもよい。そのコンピュータを図７に概略を示す。例えば図６に示した各処理手順の各過程をコンピュータに実行させるための信号推定プログラムをＣＤ−ＲＯＭ、磁気ディスク、半導体記憶装置などの記録媒体からプログラムにメモリ５１にインストールし、あるいは送信回線を介してダウンロードし、ＣＰＵ５２はこのプログラムを実行し、センサからの出力信号を外部とのインタフェース５３を介して記憶部５４に取り込み、その取り込んだ出力信号に対し、プログラムの実行に基づく処理を行い、推定した入力信号を出力部５５から出力する。ディジタル信号処理モジュール（ＤＳＰ）のようなそれ自体プログラムを実行して独立に処理する伝達関数推定部５６、共通項計算部５７を設け、ＣＰＵ５２の指示に基づき、これらを動作させるようにしてもよい。伝達関数推定値ｈ＾1(ｚ)，ｈ＾2(ｚ)は前述した二つの方法以外の方法によって求めてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】従来技術による残響除去装置の機能構成を示すブロック図。
【図２】図１に示した装置の処理手順を示す流れ図。
【図３】この発明の一実施形態における入力信号推定装置の機能構成を示すブロック図。
【図４】図３中の共通項計算部３６の具体的機能構成例を示すブロック図。
【図５】共通項計算部３６の処理手順の例を示す流れ図。
【図６】この発明による入力信号推定方法の処理手順の例を示す流れ図。
【図７】この発明装置として機能させるコンピュータの概略を示すブロック図。
【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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