(57)【要約】【課題】  アフィン射影アルゴリズムと処理結果を完全一致させるという拘束を外して計算量の少ない未知系推定装置、装置を提供する。【解決手段】  入力パワーｒ0(ｋ）と入力相関ｒ1(ｋ）と誤差信号ｅ（ｋ）を入力し、（式１０）、（式１１）に従い、重み付き入力相関ｒμ(ｋ）＝μ（ｋ−１）ｒ1(ｋ）を計算し、相関低減パワー積で除した誤差信号ｅ（ｋ）と更新調整係数μ（ｋ）の積を重み付き正規化誤差信号Ｅ（ｋ）として得、ベクトル乗数ｖ（ｋ）をｖ（ｋ）＝Ｅ（ｋ−１）ｒ0(ｋ−２）−Ｅ（ｋ）ｒμ(ｋ）として得るベクトル乗数計算部２０１と、（式１２）に従い、出力模擬信号ｙ〜(ｋ）を入力相関ｒ1(ｋ）と１ステップ過去の重み付き正規化誤差信号Ｅ（ｋ−１）と２ステップ過去の入力パワーｒ0(ｋ−２）の積を加えて補正し、補正出力模擬信号としてｙ’（ｋ）を出力する出力補正部２０２とを有する未知系推定方法、装置。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
離散時間領域における未知系への入力信号と、未知系からの出力信号とを入力し、未知系の伝達特性を推定する未知系推定方法において、
未知系への入力信号を有限個サンプルして蓄積し、ベクトル化し入力信号ベクトルを出力し、
入力信号ベクトルの各要素の二乗和として入力パワーを計算し、
１ステップ過去の入力信号ベクトルを得、
入力信号ベクトルと１ステップ過去の入力信号ベクトルの内積として入力相関を計算し、
入力信号ベクトルを未知系推定フィルタに入力し、未知系からの出力信号を模擬する出力模擬信号を出力し、
出力模擬信号を入力相関の値に応じて補正し補正出力模擬信号を出力し、
未知系からの出力信号から補正出力模擬信号を差し引いて誤差信号を出力し、
時変または固定の更新調整係数を持ち、入力パワーと入力相関と誤差信号とを入力し、入力相関と１ステップ過去に用いられた更新調整係数との積として重み付き入力相関を計算し、入力パワーと１ステップ過去の入力パワーとの積から重み付き入力相関と入力相関との積を差し引いて相関低減パワー積を計算し、相関低減パワー積で除した誤差信号と更新調整係数との積を重み付き正規化誤差信号として得、１ステップ過去に計算した重み付き正規化誤差信号と２ステップ過去の入力パワーとの積から重み付き正規化誤差信号と重み付き入力相関との積を差し引くことにより、ベクトル乗数を得、
１ステップ過去の入力信号ベクトルとベクトル乗数との積として、推定フィルタ更新ベクトルを得、未知系推定フィルタに加算することにより、次のステップで用いる未知系推定フィルタを生成する、
ことを特徴とする未知系推定方法。
【請求項２】
離散時間領域における未知系への入力信号と、未知系からの出力信号とを入力し、未知系の伝達特性を推定する未知系推定装置において、
未知系への入力信号を有限個サンプルして蓄積し、ベクトル化し入力信号ベクトルを出力する入力信号ベクトル化部と、
入力信号ベクトルの各要素の二乗和として入力パワーを計算するパワー計算部と、
１ステップ過去の入力信号ベクトルを得る遅延部と、
入力信号ベクトルと１ステップ過去の入力信号ベクトルの内積として入力相関を計算する相関計算部と、
入力信号ベクトルを入力し、未知系からの出力信号を模擬する出力模擬信号を出力する未知系推定フィルタと、
出力模擬信号を、入力相関の値に応じて補正し補正出力模擬信号を出力する出力補正部と、
未知系からの出力信号から補正出力模擬信号を差し引いて誤差信号を出力する誤差計算部と、
時変または固定の更新調整係数を持ち、入力パワーと入力相関と誤差信号とを入力し、入力相関と１ステップ過去に用いられた更新調整係数との積として重み付き入力相関を計算し、入力パワーと１ステップ過去の入力パワーとの積から重み付き入力相関と入力相関との積を差し引いて相関低減パワー積を計算し、相関低減パワー積で除した誤差信号と更新調整係数との積を重み付き正規化誤差信号として得、１ステップ過去に計算した重み付き正規化誤差信号と２ステップ過去の入力パワーとの積から重み付き正規化誤差信号と重み付き入力相関との積を差し引くことにより、ベクトル乗数を得るベクトル乗数計算部と、
１ステップ過去の入力信号ベクトルとベクトル乗数との積として、推定フィルタ更新ベクトルを得、未知系推定フィルタに加算することにより、次のステップで用いる未知系推定フィルタを生成する未知系推定フィルタ更新部と、
を有することを特徴とする未知系推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、未知系推定方法およびこの方法を実施する装置に関し、特に、音響伝達特性の如き未知系に与える入力信号と入力信号を与えて得られた出力信号とを入力して未知系を模擬するＦＩＲフィルタを推定し、或いは、未知系からの出力の予測、模擬を実現する未知系推定方法およびこの方法を実施する装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
図３を参照して説明するに、インパルス応答を要素として持つ長さＬのベクトルｈ*によって特徴付けられる未知系に対して入力信号ｘ（ｋ）を与え、得られた出力信号ｙ（ｋ）と当該入力信号ｘ（ｋ）とを入力して未知系の特性を推定する未知系推定装置１が知られている。ただし、ｋは離散時間を表す。ベクトルｈはｈ*と表記する。ここで、未知系ｈに対する入力信号ｘ（ｋ）を電話回線を介して伝送された音声信号であるものとすると、未知系ｈの入力端に存在する受話器と、出力端に存在する送話器と、受話器と送話器との間に存在する諸々の環境をすべて含めたものの音響伝達特性を未知系ｈと表現している。
【０００３】
［非特許文献１］に示され学習同定法においては、未知系の推定フィルタｈ*’（ｋ）を以下の様に逐次更新して推定する。以降、ベクトルｘはｘ*と表記し、ベクトルｚはｚ*と表記する。
ｈ*’(k+1)＝ｈ*’(k) ＋μ（ｅ（ｋ）／‖ｘ*（ｋ）‖2）ｘ*（ｋ）    （式１）
ここで、ｘ*（ｋ）＝［ｘ（ｋ），ｘ（ｋ−１），…，ｘ（ｋ−Ｌ＋１）]T、Ｔはベクトルの転置、‖ｘ*（ｋ）‖はベクトルｘ*（ｋ）のノルム、μは０から２の間の値をとる更新調整係数、誤差信号ｅ（ｋ）＝ｙ（ｋ）−ｙ’（ｋ）、出力模擬信号ｙ’（ｋ）＝ｈ*’（ｋ）Tｘ*（ｋ）である。この手法には、入力信号ｘ（ｋ）が、音声の様に有色信号である場合、未知系の推定速度が遅くなるという問題があった。
【０００４】
一方、［非特許文献２］に示されるアフィン射影アルゴリズムは、この問題を克服しており、未知系の推定フィルタｈ*’（ｋ）を、以下の様に、逐次更新して推定する（次数が２の場合）。
ｈ*’(ｋ+１)＝ｈ*’(ｋ)＋Ｄ(ｋ)α(ｋ)ｘ*(ｋ)＋Ｄ(ｋ)β(ｋ)ｘ*(ｋ−１)  （式２）
但し、
【数１】
2006128947.tif 000003
であり、更新調整係数は、固定、時変の場合も含め、μ（ｋ）と表記している。ここで、（式２）の場合は、（式１）の場合と比較して、未知系推定フィルタｈ*’（ｋ）に２つベクトルを加えて更新するので、更新に要する計算量は、（式１）の場合の約２倍に増加する。この問題を克服する［非特許文献３］による更新方法は、未知系推定フィルタｈ*’（ｋ）をｚ*（ｋ）で置き換え、以下の様に更新する。
【０００５】
ｚ*(ｋ+１)＝ｚ*(ｋ)＋｛Ｄ(ｋ−１)α(ｋ−１)＋Ｄ(ｋ)β(ｋ)｝ｘ*(ｋ−1)  （式４）
ここで、
ｈ*’（ｋ）＝ｚ*(ｋ)＋Ｄ(ｋ−１)α(ｋ−１)ｘ*(ｋ−１)            （式４．１）
の関係があるところから、未知系推定フィルタｚ*（ｋ）の出力である出力模擬信号ｙ〜(ｋ）＝ｚ*（ｋ）Tｘ*（ｋ）は、未知系推定フィルタｈ*’（ｋ）による出力模擬信号ｙ’（ｋ）＝ｈ*’（ｋ）Tｘ*（ｋ）とは一致しないが、（式４．１）より、
ｙ’（ｋ）＝ｙ〜(ｋ）＋Ｄ（ｋ−１）α（ｋ−１）ｒ1(ｋ）              （式５）
と補正することができることがわかる。従って、［非特許文献３］の更新方法により、アフィン射影アルゴリズムと完全に一致する処理結果を得ることができ、（式４）は１つのベクトルによって未知系推定フィルタを更新しているので、（式２）より少ない計算量での更新を実現することができる。以下、図４を参照してこの未知系推定装置を具体的に説明する。
【０００６】
この未知系推定装置１００は、未知系ｈ*への入力信号ｘ（ｋ）を有限個サンプルして蓄積し、ベクトル化し、入力信号ベクトルｘ*（ｋ）として出力する入力信号ベクトル化部１０１と、入力信号ベクトルｘ*（ｋ）の各要素の二乗和として入力パワーｒ0(ｋ）を計算するパワー計算部１０２と、１ステップ過去の入力信号ベクトルｘ*（ｋ−１）を得る遅延部１０３と、入力信号ベクトルｘ*（ｋ）と１ステップ過去のｘ*（ｋ−１）の内積として入力相関ｒ1(ｋ）を計算する相関計算部１０４と、入力信号ベクトルｘ*（ｋ）を入力し、未知系ｈ*からの出力信号ｙ（ｋ）を模擬する出力模擬信号ｙ〜(ｋ）＝ｚ*（ｋ）Tｘ*（ｋ）を出力する未知系推定フィルタｚ*（ｋ）１０５と、（式５）に従い、出力模擬信号ｙ〜(ｋ）に対する補正出力模擬信号としてｙ’（ｋ）を出力する出力補正部１０６と、未知系ｈ*からの出力信号ｙ（ｋ）から補正出力模擬信号ｙ’（ｋ）を差し引いて誤差信号ｅ（ｋ）を出力する誤差計算部１０７と、重み付き遅延誤差信号ｅμ（ｋ−１）＝（１−μ（ｋ−１））ｅ（ｋ−１）を出力する重み付き遅延部１０８と、時変或いは固定の更新調整係数μ（ｋ）を持ち、入力パワーｒ0(ｋ）と入力相関ｒ1(ｋ）と誤差信号ｅ（ｋ）と重み付き遅延誤差信号ｅμ（ｋ−１）を入力し、（式３）に基づいて、（式４）における[Ｄ（ｋ−１）α（ｋ−１）＋Ｄ（ｋ）β（ｋ）]をベクトル乗数ｖ（ｋ）として計算するベクトル乗数計算部１０９と、１ステップ過去の入力信号ベクトルｘ*（ｋ−１）とベクトル乗数ｖ（ｋ）の積として、推定フィルタ更新ベクトルｖ（ｋ）ｘ*（ｋ−１）を得、未知系推定フィルタｚ*（ｋ）に加算することにより、次のステップで用いる未知系推定フィルタｚ*（ｋ＋１）を生成する未知系推定フィルタ更新部１１０と、を具備している。
【非特許文献１】J.Nagumo,A.noda;“A learning method for system identification”IEEE Trans.Automatic control,Vol.AC-12,No.3,June 1967．
【非特許文献２】尾関  和彦，梅田  哲夫：「アフィン部分空間への直行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），Ｊ６７−Ａ，pp１２６−１３２，１９８４．
【非特許文献３】丸山  唯介：「射影アルゴリズムの高速算法」１９９０年電子情報通信学会春季全国大会、Ｂ−７４４、１９９０．
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
図４に示される未知系推定装置は、（式２）により定められるアフィン射影アルゴリズムと処理結果を完全一致させながら、効率的に更新を実現することができるものである。ところで、この発明は、（式２）により定められるアフィン射影アルゴリズムと処理結果を完全一致させるという拘束を外し、処理結果は近似的な一致にとどめることにより、図４により図示説明示される未知系推定装置よりも、更に計算量の少ない未知系推定装置を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
（式２）に示すアフィン射影アルゴリズムには、（式２）による処理結果と正確に一致する高速算法（計算量の少ない算法）として、（式４）、（式５）に基く方法があるが、この発明は、（式２）を（式９）で近似し、その上で、（式１１）、（式１２）に基く計算量削減を図ることにより、（式４）、（式５）に基く方法よりも少ない計算量で、未知系推定を達成することができる。
ここで、請求項１：離散時間領域における未知系への入力信号と、未知系からの出力信号とを入力し、未知系の伝達特性を推定する未知系推定方法において、未知系への入力信号を有限個サンプルして蓄積し、ベクトル化し入力信号ベクトルを出力し、入力信号ベクトルの各要素の二乗和として入力パワーを計算し、１ステップ過去の入力信号ベクトルを得、入力信号ベクトルと１ステップ過去の入力信号ベクトルの内積として入力相関を計算し、入力信号ベクトルを未知系推定フィルタに入力し、未知系からの出力信号を模擬する出力模擬信号を出力し、出力模擬信号を入力相関の値に応じて補正し補正出力模擬信号を出力し、未知系からの出力信号から補正出力模擬信号を差し引いて誤差信号を出力し、時変または固定の更新調整係数を持ち、入力パワーと入力相関と誤差信号とを入力し、入力相関と１ステップ過去に用いられた更新調整係数との積として重み付き入力相関を計算し、入力パワーと１ステップ過去の入力パワーとの積から重み付き入力相関と入力相関との積を差し引いて相関低減パワー積を計算し、相関低減パワー積で除した誤差信号と更新調整係数との積を重み付き正規化誤差信号として得、１ステップ過去に計算した重み付き正規化誤差信号と２ステップ過去の入力パワーとの積から重み付き正規化誤差信号と重み付き入力相関との積を差し引くことにより、ベクトル乗数を得、１ステップ過去の入力信号ベクトルとベクトル乗数との積として、推定フィルタ更新ベクトルを得、未知系推定フィルタに加算することにより、次のステップで用いる未知系推定フィルタを生成する、する未知系推定方法を構成した。
【０００９】
そして、請求項２：離散時間領域における未知系への入力信号と、未知系からの出力信号とを入力し、未知系の伝達特性を推定する未知系推定装置において、未知系への入力信号を有限個サンプルして蓄積し、ベクトル化し入力信号ベクトルを出力する入力信号ベクトル化部１０１と、入力信号ベクトルの各要素の二乗和として入力パワーを計算するパワー計算部１０２と、１ステップ過去の入力信号ベクトルを得る遅延部１０３と、入力信号ベクトルと１ステップ過去の入力信号ベクトルの内積として入力相関を計算する相関計算部１０４と、入力信号ベクトルを入力し、未知系からの出力信号を模擬する出力模擬信号を出力する未知系推定フィルタ１０５と、出力模擬信号を、入力相関の値に応じて補正し補正出力模擬信号を出力する出力補正部２０２と、未知系からの出力信号から補正出力模擬信号を差し引いて誤差信号を出力する誤差計算部１０７と、時変または固定の更新調整係数を持ち、入力パワーと入力相関と誤差信号とを入力し、入力相関と１ステップ過去に用いられた更新調整係数との積として重み付き入力相関を計算し、入力パワーと１ステップ過去の入力パワーとの積から重み付き入力相関と入力相関との積を差し引いて相関低減パワー積を計算し、相関低減パワー積で除した誤差信号と更新調整係数との積を重み付き正規化誤差信号として得、１ステップ過去に計算した重み付き正規化誤差信号と２ステップ過去の入力パワーとの積から重み付き正規化誤差信号と重み付き入力相関との積を差し引くことにより、ベクトル乗数を得るベクトル乗数計算部２０１と、１ステップ過去の入力信号ベクトルとベクトル乗数との積として、推定フィルタ更新ベクトルを得、未知系推定フィルタに加算することにより、次のステップで用いる未知系推定フィルタを生成する未知系推定フィルタ更新部１１０と、を有する未知系推定装置を構成した。
【発明の効果】
【００１０】
（式２）に示すアフィン射影アルゴリズムには、（式２）による処理結果と正確に一致する高速算法（計算量の少ない算法）として、（式４）、（式５）に基く方法があるが、この発明は、（式２）を（式９）で近似し、その上で、（式１１）、（式１２）に基く計算量削減を図ることにより、（式４）、（式５）よりも少ない計算量で、未知系推定を達成することができる。未知系推定フィルタの更新にかかる計算量を、未知系推定フィルタのタップ数をＬとして比較すると、（式４）、（式５）による方法が、加算：２Ｌ＋９回、乗算：２Ｌ＋１５回、除算：１回で実行するのに対して、この発明による、（式１１）、（式１２）による方法は、加算：２Ｌ＋７回、乗算：２Ｌ＋１２回、除算：１回で実行することができ、フィルタリング処理等、フィルタのタップ数Ｌに依存しない部分で、約２０％の計算量の削減をすることができる。そして、有色性の入力信号に対して、この発明の推定フィルタの推定速度は、アフィン射影アルゴリズムと同等で、学習同定法よりも速い。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
この発明は、（式２）におけるα（ｋ），β（ｋ）の計算に用いられる、重み付き遅延誤差信号ｅμ（ｋ−１）＝（１−μ（ｋ−１））ｅ（ｋ−１）を、以下の近似値で置き換えることを考える。
【数２】
2006128947.tif 000004
これは以下の考えに基く。誤差信号ｅ（ｋ）を生成する入力信号ベクトルｘ*（ｋ）を、以下の様に、
【数３】
2006128947.tif 000005
と表し、１ステップ過去の入力信号ベクトルｘ*（ｋ−１）と直交する方向（式７右辺第一項）と、１ステップ過去の入力信号ベクトルｘ*（ｋ−１）の方向（式７右辺第二項）の２つのベクトルに直交展開し、それぞれのベクトル成分のノルムの二乗に応じて誤差信号ｅ（ｋ）を分配する際に、１ステップ過去の入力信号ベクトルｘ*（ｋ−１）の方向のベクトル成分に起因する誤差は、１ステップ過去の推定フィルタ更新によって、（１−μ（ｋ−１））倍小さくなったとみなすことにより得られる。即ち、誤差信号ｅ（ｋ）は、
【数４】
2006128947.tif 000006
と分解され、この式の右辺第二項が、１ステップ過去の入力信号ベクトルｘ*（ｋ−１）の方向のベクトル成分、即ち、
（ｒ1(ｋ）／ｒ0(ｋ−１））ｘ*（ｋ−１）に起因すると、近似的にみなされる誤差信号である。そこで、ｘ*（ｋ−１）に起因する誤差（１−μ（ｋ−１））ｅ（ｋ−１）に相当する誤差は、（式８）右辺第二項をｒ0(ｋ−１）／ｒ1(ｋ）倍することにより、（式６）の様に近似される。（式６）近似を（式２）に適用し、記号の標記を改めると、
【数５】
2006128947.tif 000007
となる。更に、（式９）に対して、未知系推定フィルタｈ*’（ｋ）を以下の様に、ｚ*（ｋ）で置き換える。
ｚ*(k+1)＝ｚ*’(ｋ)＋｛Ｅ(ｋ−１）ｒ0(ｋ−２）−Ｅ(ｋ）ｒμ(ｋ)｝ｘ*(ｋ−1)
（式１１）
ここで、
ｈ*’（ｋ）＝ｚ*(ｋ)＋Ｅ(ｋ−１）ｒ0(ｋ−２）ｘ*(ｋ−１)      （式１１．１）
の関係があるため、未知系推定フィルタｚ*（ｋ）の出力である出力模擬信号
ｙ〜(ｋ）＝ｚ*（ｋ）Tｘ*（ｋ）は、未知系推定フィルタｈ*’（ｋ）による出力模擬信号ｙ’（ｋ）＝ｈ*’（ｋ）Tｘ*（ｋ）とは一致しないが、（式１１．１）より、
ｙ’(ｋ)＝ｙ〜(ｋ)＋Ｅ(ｋ−１）ｒ0(ｋ−２）ｒ1(ｋ)              （式１２）
と補正できることがわかる。
【００１２】
（式１１）、（式１２）に基くこの発明による方式は、（式４）、（式５）に基く方式より、少ない計算量で、未知系推定を実現することができる。
図１を参照してこの発明による未知系推定装置の実施例を具体的に説明する。
この実施例は、図４により図示説明された未知系推定装置の従来例と比較すると、入力信号ベクトル化部１０１、パワー計算部１０２、遅延部１０３、相関計算部１０４、未知系推定フィルタ１０５、誤差計算部１０７、未知系推定フィルタ更新部１１０を共通に有している。ところが、この実施例は、（１−μ）により重み付けされた１ステップ過去の誤差信号（１−μ）ｅ（ｋ−１）を得る重み付き遅延部１０８を不要としている。その代わりに、入力パワーｒ0(ｋ）と入力相関ｒ1(ｋ）と誤差信号ｅ（ｋ）とを入力し、（式１０）、（式１１）に従い、重み付き入力相関ｒμ(ｋ）＝μ（ｋ−１）ｒ1(ｋ）を計算し、相関低減パワー積として計算した[ｒ0(ｋ）ｒ0(ｋ−１）−ｒμ(ｋ）ｒ1(ｋ）]で除した誤差信号ｅ（ｋ）と更新調整係数μ（ｋ）との積を重み付き正規化誤差信号Ｅ（ｋ）として得、ベクトル乗数ｖ（ｋ）を
ｖ（ｋ）＝Ｅ（ｋ−１）ｒ0(ｋ−２）−Ｅ（ｋ）ｒμ(ｋ）として得るベクトル乗数計算部２０１と、（式１２）に従い、出力模擬信号ｙ〜(ｋ）を入力相関ｒ1(ｋ）と１ステップ過去の重み付き正規化誤差信号Ｅ（ｋ−１）と２ステップ過去の入力パワーｒ0(ｋ−２）との積を加えることにより補正し、補正出力模擬信号としてｙ’（ｋ）を出力する出力補正部２０２と、を独自に有している。
【００１３】
［実施例２］
非負のパラメータδを導入し、（式１０）に示す重み付き正規化誤差信号Ｅ（ｋ）を
Ｅ(ｋ)＝μ(ｋ)ｅ(ｋ)／｛ｒ0(ｋ)ｒ0(ｋ−１)−ｒμ(ｋ)ｒ1(ｋ)＋δ｝
と置き換えれば、加算１回の増加を伴うものの、この発明の効果を維持しながら、更に、零除算による数値の不安定化を防ぐことができる。ここで、０＜μ（ｋ）＜２の範囲において、[ｒ0(ｋ）ｒ0(ｋ−１）−ｒμ(ｋ）ｒ1(ｋ）]＞０が常に成り立つことは自明である。
【００１４】
［実施例３］
（式１０）に示す重み付き正規化誤差信号Ｅ（ｋ）の零除算防止のための別の形態の実施例として、[ｒ0(ｋ）ｒ0(ｋ−１）−ｒμ(ｋ）ｒ1(ｋ）]＝０または、ｒ0(ｋ）＝０または、ｒ0(ｋ−１）＝０のとき、μ（ｋ）＝０とおき、（式１１）の更新を停止させてもよい。また、μ（ｋ）＝０とおく条件を、[ｒ0(ｋ）ｒ0(ｋ−１）−ｒμ(ｋ）ｒ1(ｋ）]＜εまたは、ｒ0(ｋ）＜εまたは、ｒ0(ｋ−１）＜εなどとして、完全に０と一致する場合だけでなく、０の近傍において、μ（ｋ）＝０としてもよい。
【００１５】
この発明は以上の通りであり、（式２）に示すアフィン射影アルゴリズムには、（式２）による処理結果と正確に一致する高速算法（計算量の少ない算法）として、（式４）、（式５）に基く方法があるが、（式２）を（式９）で近似し、その上で、（式１１）、（式１２）に基く計算量削減を図ることにより、（式４）、（式５）よりも少ない計算量で、未知系推定を達成することができる。未知系推定フィルタの更新にかかる計算量を、未知系推定フィルタのタップ数をＬとして比較すると、（式４）、（式５）による方法が、加算：２Ｌ＋９回、乗算：２Ｌ＋１５回、除算：１回で実行するのに対して、この発明による、（式１１）、（式１２）による方法は、加算：２Ｌ＋７回、乗算：２Ｌ＋１２回、除算：１回で実行することができ、フィルタリング処理等、フィルタのタップ数Ｌに依存しない部分で、約２０％の計算量の削減をすることができる。
【００１６】
そして、図２に示す様に、有色性の入力信号に対して、この発明の推定フィルタの推定速度は、アフィン射影アルゴリズムと同等で、学習同定法よりも速い。図２は、音声の平均スペクトルを周波数特性として持つ定常信号を入力信号として与え、５１２タップの推定フィルタ係数ベクトルと同じく５１２タップの未知系のフィルタ係数ベクトルの差のノルムを「フィルタ係数誤差」として、ｄＢ単位で、各推定ステップ毎にプロットしたものである。比較した推定方式は、この発明と、アフィン射影アルゴリズム、学習同定法である。また、未知系の出力には、白色雑音を加え、「フィルタ係数誤差」が定常状態で等しくなる様に、更新調整係数μを、この発明は０．６５に、アフィン射影アルゴリズムは０．２２に、学習同定法は１．０に設定した。
【産業上の利用可能性】
【００１７】
音響エコーキャンセラにおける、スピーカとマイクロホン間の伝達特性を推定するために、この発明を利用できる、また回線エコーキャンセラについても同様である。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】未知系推定装置の実施例を説明する図。
【図２】この発明と従来例の未知系推定速度の比較をする図。
【図３】未知系推定装置の適用概念を説明する図。
【図４】未知系推定装置の従来例を説明する図。
【符号の説明】
【００１９】
１０１  入力信号ベクトル化部
１０２  パワー計算部                  １０３  遅延部
１０４  相関計算部                    １０５  未知系推定フィルタ
１０６  出力補正部                    １０７  誤差計算部
１０８  重み付き遅延部                １０９  ベクトル乗数計算部
１１０  未知系推定フィルタ更新部      ２０１  ベクトル乗数計算部
２０２  出力補正部
【図１】
2006128947.tif 000008
【図２】
2006128947.tif 000009
【図３】
2006128947.tif 000010
【図４】
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