(57)【要約】【課題】少ない処理量で、音声信号の影響を受けにくいＡＮＣ動作を可能とする能動型騒音低減装置および能動型騒音低減方法を提供すること。【解決手段】能動型騒音低減装置は、入力された第１音声信号に基づいて音源から発生する第２音声信号の周波数に同期した正弦波および余弦波に対して適用される第１の適応フィルタのフィルタ係数を決定する音声信号分析器と、第１の適応フィルタのフィルタ係数に基づいて第１音声信号における第２音声信号の周波数に同期した周波数成分を除去するための除去用信号を発生する信号発生器と、音声検出装置により検出された第３音声信号と除去用信号とが合成された合成信号と正弦波および余弦波に対して音声出力装置から音声検出装置までの経路の伝達特性に基づいて決定された伝達特性が適用された補正信号とに基づいて第２の適応フィルタのフィルタ係数を決定し第２の適応フィルタのフィルタ係数に基づいて第２音声信号を低減させる信号を生成するアンチノイズ発生器と、を備える。【選択図】図１
2019086570.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された第１音声信号に基づいて、音源から発生する第２音声信号の周波数に同期した正弦波および余弦波に対して適用される第１の適応フィルタのフィルタ係数を決定する音声信号分析器と、
前記第１の適応フィルタのフィルタ係数に基づいて、前記第１音声信号における前記第２音声信号の周波数に同期した周波数成分を除去するための除去用信号を発生する信号発生器と、
音声検出装置により検出された第３音声信号と前記除去用信号とが合成された合成信号と、前記正弦波および余弦波に対して音声出力装置から前記音声検出装置までの経路の伝達特性に基づいて決定された伝達特性が適用された補正信号とに基づいて、第２の適応フィルタのフィルタ係数を決定し、前記第２の適応フィルタのフィルタ係数に基づいて、前記第２音声信号を低減させる信号を生成するアンチノイズ発生器と、を備える
能動型騒音低減装置。
【請求項２】
前記音声信号分析器は、
前記正弦波に対して適用される第１の音声信号分析用適応フィルタと、
前記余弦波に対して適用される第２の音声信号分析用適応フィルタと、
前記第１の音声信号分析用適応フィルタの出力信号と前記第２の音声信号分析用適応フィルタの出力信号とを合成する第１の音声信号分析用加算器と、
前記第１の音声信号分析用加算器の出力信号と前記第１音声信号とを合成する第２の音声信号分析用加算器と、
前記正弦波および余弦波に対して所定の伝達特性が適用された信号と、前記第２の音声信号分析用加算器の出力信号を用いて、前記第１の音声信号分析用適応フィルタのフィルタ係数および前記第２の音声信号分析用適応フィルタのフィルタ係数を決定する音声信号分析用適応制御アルゴリズム演算器と、を備える、
請求項１に記載の能動型騒音低減装置。
【請求項３】
前記信号発生器は、
前記正弦波に対して所定の係数が乗算された信号に対して前記第１の音声信号分析用適応フィルタのフィルタ係数を乗算する第１の信号発生用係数乗算器と、
前記余弦波に対して所定の係数が乗算された信号に対して前記第２の音声信号分析用適応フィルタのフィルタ係数を乗算する第２の信号発生用係数乗算器と、
前記第１の信号発生用適応フィルタの出力信号と前記第２の信号発生用適応フィルタの出力信号とを合成する信号発生用加算器と、を備える、
請求項２に記載の能動型騒音低減装置。
【請求項４】
前記アンチノイズ発生器は、
前記正弦波に適用される第１のアンチノイズ発生用適応フィルタと、
前記余弦波に適用される第２のアンチノイズ発生用適応フィルタと、
前記第１のアンチノイズ用適応フィルタの出力信号と前記第２のアンチノイズ用適応フィルタの出力信号とを合成するアンチノイズ発生用加算器と、
前記合成信号および前記補正信号を用いて、前記第１のアンチノイズ発生用適応フィルタのフィルタ係数および前記第２のアンチノイズ発生用適応フィルタのフィルタ係数を決定するアンチノイズ発生用適応制御アルゴリズム演算器と、を備える、
請求項１ないし３のいずれか一項に記載の能動型騒音低減装置。
【請求項５】
入力された第１音声信号に基づいて、音源から発生する第２音声信号の周波数に同期した正弦波および余弦波に対して適用される第１の適応フィルタのフィルタ係数を決定するステップと、
前記第１の適応フィルタのフィルタ係数に基づいて、前記第１音声信号における前記第２音声信号の周波数に同期した周波数成分を除去するための除去用信号を発生するステップと、
音声検出装置により検出された第３音声信号と前記除去用信号とが合成された合成信号と、前記正弦波および余弦波に対して音声出力装置から前記音声検出装置までの経路の伝達特性に基づいて決定された伝達特性が適用された補正信号とに基づいて、第２の適応フィルタのフィルタ係数を決定し、前記第２の適応フィルタのフィルタ係数に基づいて、前記第２音声信号を低減させる信号を生成するステップと、を備える
能動型騒音低減方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、エンジン振動に伴い車室内に発生するエンジンこもり音を能動的に低減する能動型騒音低減装置および能動型騒音低減方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、マイク位置でのノイズ信号を低減させる技術として、ノイズ信号に対して逆相の信号をスピーカーから発することによりマイク位置でのノイズ信号を低減させる、アクティブ騒音制御（ＡＮＣ：Active Noise Control）技術が知られている。
【０００３】
また、ＳＡＮ（Single frequency Adaptive Notch）アルゴリズム用いて、エンジンこもり音を低減するＡＮＣ技術が知られている。なお、エンジンこもり音とは、シリンダ内での燃焼により発生するエンジンの回転周波数およびその高調波成分で構成された騒音である。
【０００４】
ＳＡＮアルゴリズムでは、エンジン回転数に応じて決定された動作周波数（低減すべきエンジンこもり音の周波数）に同期した参照信号としての正弦波ｓｉｎ（ｔ）および余弦波ｃｏｓ（ｔ）が生成される。そして、正弦波ｓｉｎ（ｔ）および余弦波ｃｏｓ（ｔ）にそれぞれ適応フィルタの係数ＡおよびＢを乗算して加算した信号を、ＡＮＣ出力信号ｘ（ｔ）としてスピーカーから出力する。ＡＮＣ出力信号ｘ（ｔ）は、以下の式（１）で表される。
ｘ（ｔ）＝Ａ（ｔ）×ｓｉｎ（ｔ）＋Ｂ（ｔ）×ｃｏｓ（ｔ）  ・・・（１）
【０００５】
次に、スピーカーから出力されたＡＮＣ出力信号ｘ（ｔ）と、エンジンこもり音ｎ（ｔ）との干渉結果を、マイクで検出する。マイクで検出されるエラー信号ｅ（ｔ）は、エンジンこもり音ｎ（ｔ）と、ＡＮＣ出力信号ｘ（ｔ）にスピーカー−マイク間の伝達特性Ｃを乗じた信号とを加算したものであり、以下の式（２）で表される。
ｅ（ｔ）＝ｎ（ｔ）＋ｘ（ｔ）×Ｃ  ・・・（２）
【０００６】
そして、エラー信号ｅ（ｔ）と、伝達特性Ｃをモデル化したＣ＾（Ｃハット）信号とを用いて、ＬＭＳ（Least Mean Square）の演算式に基づいて適応フィルタの係数ＡおよびＢを更新する。具体的には、正弦波ｓｉｎ（ｔ）および余弦波ｃｏｓ（ｔ）に伝達特性Ｃをモデル化したＣ＾を乗じた信号と、マイクの入力信号であるエラー信号ｅ（ｔ）とを用いて、ＬＭＳの演算式である式（３）および式（４）により、適応フィルタの係数Ａ（ｔ＋１）およびＢ（ｔ＋１）を得る。
Ａ（ｔ＋１）＝Ａ（ｔ）−Ｃ＾×ｓｉｎ（ｔ）×ｅ（ｔ）  ・・・（３）
Ｂ（ｔ＋１）＝Ｂ（ｔ）−Ｃ＾×ｃｏｓ（ｔ）×ｅ（ｔ）  ・・・（４）
【０００７】
このようにして、マイクから取得したエラー信号ｅ（ｔ）を用いて適応フィルタの係数ＡおよびＢを最適値に収束させる最適化処理を行い、最適化処理を行って得られた適応フィルタの係数ＡおよびＢによって、エンジン回転数に基づいて生成された正弦波信号の振幅および位相を変調し、エンジンこもり音の逆相信号を生成する。
【０００８】
このようなＡＮＣ動作とオーディオ再生とが同時に行われた場合、ＡＮＣ動作により、エンジンこもり音に加えてオーディオから再生される音声信号も低減されてしまう。このような事態に対処すべく、特許文献１では、推定音声経路フィルタを用いて、ＡＮＣ動作に望ましくない音声信号をエラー信号から除去している。特許文献１に記載の方法によれば、音声信号を含まないエラー信号を用いて最適化処理を行うことができるため、音声信号の影響を受けないＡＮＣ動作が可能となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特許第５０２６４９５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、特許文献１に記載のものは、音声信号をすべて除去するために、音声信号に対して推定音声経路フィルタの畳み込みを行う必要がある。そのため、処理量が多くなるという課題がある。
【００１１】
本開示の目的は、少ない処理量で、音声信号の影響を受けにくいＡＮＣ動作を可能とする能動型騒音低減装置および能動型騒音低減方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本開示の一形態は、
入力された第１音声信号に基づいて、音源から発生する第２音声信号の周波数に同期した正弦波および余弦波に対して適用される第１の適応フィルタのフィルタ係数を決定する音声信号分析器と、
前記第１の適応フィルタのフィルタ係数に基づいて、前記第１音声信号における前記第２音声信号の周波数に同期した周波数成分を除去するための除去用信号を発生する信号発生器と、
音声検出装置により検出された第３音声信号と前記除去用信号とが合成された合成信号と、前記正弦波および余弦波に対して音声出力装置から前記音声検出装置までの経路の伝達特性に基づいて決定された伝達特性が適用された補正信号とに基づいて、第２の適応フィルタのフィルタ係数を決定し、前記第２の適応フィルタのフィルタ係数に基づいて、前記第２音声信号を低減させる信号を生成するアンチノイズ発生器と、を備える
能動型騒音低減装置である。
【００１３】
また、本開示の一形態は、
入力された第１音声信号に基づいて、音源から発生する第２音声信号の周波数に同期した正弦波および余弦波に対して適用される第１の適応フィルタのフィルタ係数を決定するステップと、
前記第１の適応フィルタのフィルタ係数に基づいて、前記第１音声信号における前記第２音声信号の周波数に同期した周波数成分を除去するための除去用信号を発生するステップと、
音声検出装置により検出された第３音声信号と前記除去用信号とが合成された合成信号と、前記正弦波および余弦波に対して音声出力装置から前記音声検出装置までの経路の伝達特性に基づいて決定された伝達特性が適用された補正信号とに基づいて、第２の適応フィルタのフィルタ係数を決定し、前記第２の適応フィルタのフィルタ係数に基づいて、前記第２音声信号を低減させる信号を生成するステップと、を備える
能動型騒音低減方法である。
【発明の効果】
【００１４】
本開示によれば、音声信号における、ＡＮＣ動作に影響を与える周波数成分を集中的に除去するようにしたため、少ない処理量で、音声信号の影響を受けにくいＡＮＣ動作を可能とすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本開示の第一実施形態に係る能動型騒音低減装置のブロック図
【図２】適応フィルタ更新用信号に含まれる音声信号を示す概念図
【図３】本開示の第二実施形態に係る能動型騒音低減装置のブロック図
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本開示の実施形態に係る能動型騒音低減装置について、図面を参照して詳細に説明する。なお、以下に説明する実施形態は一例であり、本開示はこの実施形態により限定されるものではない。
【００１７】
（第一実施形態）
図１は、本開示の第一実施形態に係る能動型騒音低減装置１の構成を示すブロック図である。図１において、エンジン２は低減すべき騒音（「第２音声信号」の一例。以下、「騒音信号」と呼ぶ場合がある。）を発生させる騒音源（「音源」の一例）である。能動型騒音低減装置１は、エンジン２から放射される、周期性を有する騒音（エンジンこもり音）を低減するように動作する。
【００１８】
能動型騒音低減装置１は、音声信号分析器１０と、信号発生器２０と、アンチノイズ発生器３０とを含む。
【００１９】
音声信号分析器１０は、適応フィルタ１１（「第１の音声信号分析用適応フィルタ」の一例）、適応フィルタ１２（「第２の音声信号分析用適応フィルタ」の一例）、加算器１３（「第１の音声信号分析用加算器」の一例）、加算器１４（「第２の音声信号分析用加算器」の一例）、適応制御アルゴリズム演算器１５（「音声信号分析用適応制御アルゴリズム演算器」の一例）および推定経路フィルタ１６を含む。なお、適応フィルタ１１および適応フィルタ１２をまとめて、「第１の適応フィルタ」と呼ぶ場合がある。
【００２０】
信号発生器２０は、伝達要素２１、伝達要素２２、係数乗算器２３（「第１の信号発生用係数乗算器」の一例）、係数乗算器２４（「第２の信号発生用係数乗算器」の一例）および加算器２５（「信号発生用加算器」の一例）を含む。
【００２１】
アンチノイズ発生器３０は、適応フィルタ３１（「第１のアンチノイズ発生用適応フィルタ」の一例）、適応フィルタ３２（「第２のアンチノイズ発生用適応フィルタ」の一例）、加算器３３（「アンチノイズ発生用加算器」の一例）および適応制御アルゴリズム演算器３４（「アンチノイズ発生用適応制御アルゴリズム演算器」の一例）を含む。なお、適応フィルタ３１および適応フィルタ３２をまとめて、「第２の適応フィルタ」と呼ぶ場合がある。
【００２２】
エンジン２の回転に同期した電気信号であるエンジンパルスは、波形整形器３に入力される。波形整形器３に入力されたエンジンパルスは、波形整形器３によって、重畳しているノイズ等を除去されたうえで、波形整形される。
【００２３】
波形整形器３の出力信号は、正弦波発生器４および余弦波発生器５に入力される。正弦波発生器４および余弦波発生器５では、エンジン２の回転数に応じて決定された、低減すべき騒音の周波数に同期した参照信号としての正弦波および余弦波が生成される。以下の説明では、正弦波発生器４の出力信号を「参照正弦波信号ｓｉｎ（ｔ）」、余弦波発生器５の出力信号を「参照余弦波信号ｃｏｓ（ｔ）」と呼ぶ。なお、エンジンパルスを波形整流器３に入力することなく、正弦波発生器４および余弦波発生器５に直接入力するようにしてもよい。また、エンジンパルスに代えて、ＣＡＮ（Controller Area Network）を通じて得たエンジン２の回転数情報を用いるようにしてもよい。
【００２４】
参照正弦波信号ｓｉｎ（ｔ）は、音声信号分析器１０において、適応フィルタ１１の係数Ａｍと乗算される。また、参照余弦波信号ｃｏｓ（ｔ）も同様に、適応フィルタ１２の係数Ｂｍと乗算される。
【００２５】
適応フィルタ１１の出力信号と、適応フィルタ１２の出力信号とは、加算器１３で加算される。加算器１３の出力信号ｘｍ（ｔ）は、以下の式（５）で表される。
ｘｍ（ｔ）＝Ａｍ（ｔ）×ｓｉｎ（ｔ）＋Ｂｍ（ｔ）×ｃｏｓ（ｔ）  ・・・（５）
【００２６】
さらに、加算器１３の出力信号ｘｍ（ｔ）は、加算器１４で音声信号Ｍ（「第１の音声信号」の一例）と加算される。加算器１４の出力信号である適応フィルタ更新用信号ｅｍ（ｔ）は、以下の式（６）で表される。
ｅｍ（ｔ）＝ｘｍ（ｔ）＋Ｍ  ・・・（６）
【００２７】
推定経路フィルタ１６には、参照正弦波信号ｓｉｎ（ｔ）と参照余弦波信号ｃｏｓ（ｔ）とが入力され、それぞれ、推定経路フィルタ１６の係数Ｃｍと乗算される。なお、係数Ｃｍは、音声信号分析器１０における所定の経路の特性を反映させた値であってもよく、また、予め決定された任意の値であってもよい。
【００２８】
適応制御アルゴリズム演算器１５には、推定経路フィルタ１６の出力信号と、適応フィルタ更新用信号ｅｍ（ｔ）とが入力される。
【００２９】
適応制御アルゴリズム演算器１５では、以下の式（７）により、適応フィルタ１１の係数Ａｍの更新が行われる。
Ａｍ（ｔ＋１）＝Ａｍ（ｔ）−Ｃｍ×ｓｉｎ（ｔ）×ｅｍ（ｔ）  ・・・（７）
【００３０】
また、適応制御アルゴリズム演算器１５では、以下の式（８）により、適応フィルタ１２の係数Ｂｍの更新が行われる。
Ｂｍ（ｔ＋１）＝Ｂｍ（ｔ）−Ｃｍ×ｃｏｓ（ｔ）×ｅｍ（ｔ）  ・・・（８）
【００３１】
このようにして、適応フィルタ１１の係数Ａｍおよび適応フィルタ１２の係数Ｂｍは、最適値に収束していく。
【００３２】
以上のようにして、音声信号Ｍを含む適応フィルタ更新用信号ｅｍ（ｔ）を用いて、適応フィルタ１１の係数Ａｍおよび適応フィルタ１２の係数Ｂｍを最適値に収束させる最適化処理が行われる。
【００３３】
そして、このような最適化処理によって得られた適応フィルタ１１の係数Ａｍおよび適応フィルタ１２の係数Ｂｍが、信号発生器２０へ出力される。
【００３４】
信号発生器２０において、伝達要素２１には、参照正弦波信号ｓｉｎ（ｔ）が入力され、伝達要素２１の係数Ｃｇｅｎと乗算される。伝達要素２１の出力信号は、係数乗算器２３において、適応フィルタ１１の係数Ａｍと乗算される。
【００３５】
また、伝達要素２２には、参照余弦波信号ｃｏｓ（ｔ）が入力され、伝達要素２２の係数Ｃｇｅｎと乗算される。伝達要素２２の出力信号は、係数乗算器２４において、適応フィルタ１２の係数Ｂｍと乗算される。
【００３６】
係数乗算器２３の出力信号と、係数乗算器２４の出力信号とは、加算器２５で加算される。加算器２５の出力信号ｘ’ｍ（ｔ）は、以下の式（９）で表される。
ｘ’ｍ（ｔ）＝Ｃｇｅｎ×Ａｍ（ｔ）×ｓｉｎ（ｔ）＋Ｃｇｅｎ×Ｂｍ（ｔ）×ｃｏｓ（ｔ）  ・・・（９）
【００３７】
なお、加算器２５の出力信号ｘ’ｍ（ｔ）は、音声信号Ｍにおける騒音信号の周波数に同期した周波数成分を除去するための信号（以下、「除去用信号」と呼ぶ場合がある。）である。すなわち、加算器２５は、除去用信号を発生していることになる。
【００３８】
アンチノイズ発生器３０において、参照正弦波信号ｓｉｎ（ｔ）は、適応フィルタ３１のフィルタ係数Ａと乗算される。また、参照余弦波信号ｃｏｓ（ｔ）も同様に、適応フィルタ３２のフィルタ係数Ｂと乗算される。
【００３９】
適応フィルタ３１の出力信号と、適応フィルタ３２の出力信号とは、加算器３３で加算される。加算器３３から出力される出力信号ｘ（ｔ）は、以下の式（１０）で表される。
ｘ（ｔ）＝Ａ（ｔ）×ｓｉｎ（ｔ）＋Ｂ（ｔ）×ｃｏｓ（ｔ）  ・・・（１０）
【００４０】
加算器３３から出力された出力信号ｘ（ｔ）は、加算器６で音声信号Ｍと加算され、ＡＮＣ出力信号ｘ’（ｔ）としてスピーカー７（「音声出力装置」の一例）から出力される。スピーカー７から出力されるＡＮＣ出力信号ｘ’（ｔ）は、以下の式（１１）で表される。
ｘ’（ｔ）＝ｘ（ｔ）＋Ｍ  ・・・（１１）
【００４１】
スピーカー７から出力されるＡＮＣ出力信号ｘ’（ｔ）と、エンジンこもり音ｎ（ｔ）との干渉により消音しきれなかった残留信号は、エラー信号ｅ（ｔ）（「第３音声信号」の一例）としてマイク８（「音声検出装置」の一例）によって検出される。
【００４２】
エラー信号ｅ（ｔ）は、エンジンこもり音ｎ（ｔ）と、ＡＮＣ出力信号ｘ’（ｔ）にスピーカー７−マイク８間の伝達特性Ｃを乗じた信号とを加算することにより求められる。エラー信号ｅ（ｔ）は、以下の式（１２）で表される。
ｅ（ｔ）＝ｎ（ｔ）＋ｘ’（ｔ）×Ｃ  ・・・（１２）
【００４３】
加算器９では、エラー信号ｅ（ｔ）に対して、加算器２５の出力信号ｘ’ｍ（ｔ）が加算されて、適応フィルタ更新用信号ｅａｎｃ（ｔ）（「合成信号」の一例）が生成される。加算器９から出力される適応フィルタ更新用信号ｅａｎｃ（ｔ）は、以下の式（１３）で表される。
ｅａｎｃ（ｔ）＝ｅ（ｔ）＋ｘ’ｍ（ｔ）  ・・・（１３）
【００４４】
図２は、適応フィルタ更新用信号に含まれる音声信号を示す概念図である。第一実施形態によれば、図２に示すように、音声信号から、騒音信号の周波数に同期した周波数成分が集中的に除去される。
【００４５】
こうして得られた適応フィルタ更新用信号ｅａｎｃ（ｔ）を用いて、適応制御アルゴリズム演算器３４で、適応フィルタ３１の係数Ａおよび適応フィルタ３２の係数Ｂの更新が行われる。
【００４６】
推定経路フィルタ４０には、参照正弦波信号ｓｉｎ（ｔ）と参照余弦波信号ｃｏｓ（ｔ）とが入力され、それぞれ、推定経路フィルタ４０の係数Ｃ＾と乗算される。なお、Ｃ＾は、上述の伝達特性Ｃをモデル化した係数である。
【００４７】
適応制御アルゴリズム演算器３４には、推定経路フィルタ４０の出力信号（「補正信号」の一例）と、加算器９から出力される適応フィルタ更新用信号ｅａｎｃ（ｔ）とが入力される。
【００４８】
適応制御アルゴリズム演算器３４では、以下の式（１４）により、適応フィルタ３１の係数Ａの更新が行われる。
Ａ（ｔ＋１）＝Ａ（ｔ）−Ｃ＾×ｓｉｎ（ｔ）×ｅａｎｃ（ｔ）  ・・・（１４）
【００４９】
また、適応制御アルゴリズム演算器３４では、以下の式（１５）により、適応フィルタ３２の係数Ｂの更新が行われる。
Ｂ（ｔ＋１）＝Ｂ（ｔ）−Ｃ＾×ｃｏｓ（ｔ）×ｅａｎｃ（ｔ）  ・・・（１５）
【００５０】
このようにして、適応フィルタ３１の係数Ａおよび適応フィルタ３２の係数Ｂは、最適値に収束していく。
【００５１】
以上のようにして、エラー信号ｅ（ｔ）から、音楽信号Ｍにおける騒音信号の周波数に同期した周波数成分が集中的に除去された適応フィルタ更新用信号ｅａｎｃ（ｔ）を用いて、適応フィルタ３１の係数Ａおよび適応フィルタ３２の係数Ｂを最適値に収束させる最適化処理が行われる。
【００５２】
そして、このような最適化処理によって得られた適応フィルタ３１の係数Ａおよび適応フィルタ３２の係数Ｂを用いて、エンジン回転数に基づいて生成された正弦波信号の振幅および位相を変調し、エンジンこもり音の逆相信号を生成する。
【００５３】
以上説明したように、本実施形態によれば、能動型騒音低減装置は、入力された第１音声信号に基づいて、音源から発生する第２音声信号の周波数に同期した正弦波および余弦波に対して適用される第１の適応フィルタのフィルタ係数を決定する音声信号分析器と、前記第１の適応フィルタのフィルタ係数に基づいて、前記第１音声信号における前記第２音声信号の周波数に同期した周波数成分を除去するための除去用信号を発生する信号発生器と、音声検出装置により検出された第３音声信号と前記除去用信号とが合成された合成信号と、前記正弦波および余弦波に対して音声出力装置から前記音声検出装置までの経路の伝達特性に基づいて決定された伝達特性が適用された補正信号とに基づいて、第２の適応フィルタのフィルタ係数を決定し、前記第２の適応フィルタのフィルタ係数に基づいて、前記第２音声信号を低減させる信号を生成するアンチノイズ発生器と、を備える。
【００５４】
これにより、エラー信号から、音声信号における、ＡＮＣ動作に影響を与える周波数成分を集中的に除去することができる。
【００５５】
そのため、少ない処理量で、音声信号の影響を受けにくいＡＮＣ動作を可能とすることができる。
【００５６】
（第二実施形態）
上述の第一実施形態では、単数のマイクを備えるものを例に説明を行ったが、これに限定されない。第二実施形態として、複数のマイクを備えるものについて説明する。図３は、本開示の第二実施形態に係る能動型騒音低減装置１０１の構成を示すブロック図である。なお、第一実施形態において示した能動型騒音低減装置１と同一の構成要素には同一の符号を付している。
【００５７】
能動型騒音低減装置１０１は、音声信号分析器１１０と、信号発生器１２０と、アンチノイズ発生器１３０とを含む。
【００５８】
音声信号分析器１１０は、適応フィルタ１１１（「第１の音声信号分析用適応フィルタ」の一例）、適応フィルタ１１２（「第２の音声信号分析用適応フィルタ」の一例）、加算器１１３（「第１の音声信号分析用加算器」の一例）、加算器１１４（「第２の音声信号分析用加算器」の一例）、適応制御アルゴリズム演算器１１５（「音声信号分析用適応制御アルゴリズム演算器」の一例）および推定経路フィルタ１１６を含む。音声信号分析器１１０の構成は、上述の音声信号分析器１０と同様であるため、詳細な説明を省略する。
【００５９】
信号発生器１２０は、伝達要素１２１、１２１ａおよび１２１ｂと、伝達要素１２２、１２２ａおよび１２２ｂとを含む。また、信号発生器１２０は、係数乗算器１２３、１２３ａおよび１２３ｂ（「第１の信号発生用係数乗算器」の一例）と、係数乗算器１２４、１２４ａおよび１２４ｂ（「第２の信号発生用係数乗算器」の一例）とを含む。さらに、信号発生器１２０は、加算器１２５、１２５ａおよび１２５ｂ（「信号発生用加算器」の一例）を含む。
【００６０】
アンチノイズ発生器１３０は、適応フィルタ１３１（「第１のアンチノイズ発生用適応フィルタ」の一例）と、適応フィルタ１３２（「第２のアンチノイズ発生用適応フィルタ」の一例）と、加算器１３３（「アンチノイズ発生用加算器」の一例）と、適応制御アルゴリズム演算器１３４、１３４ａおよび１３４ｂ（「アンチノイズ発生用適応制御アルゴリズム演算器」の一例）とを含む。
【００６１】
音声信号分析器１１０において行われる適応フィルタ１１１の係数Ａｍおよび適応フィルタ１１２の係数Ｂｍの最適化手法は、第一実施形態と同様であるため、詳細な説明を省略する。
【００６２】
信号発生器１２０において、伝達要素１２１、１２１ａおよび１２１ｂには、参照正弦波信号ｓｉｎ（ｔ）が入力され、それぞれ、伝達要素１２１、１２１ａおよび１２１ｂの係数Ｃｇｅｎ１１、Ｃｇｅｎ１２およびＣｇｅｎ１３と乗算される。伝達要素１２１、１２１ａおよび１２１ｂの出力信号は、係数乗算器１２３、１２３ａおよび１２３ｂにおいて、適応フィルタ１１１の係数Ａｍと乗算される。
【００６３】
また、第２の信号発生用伝達要素１２２、１２２ａおよび１２２ｂには、参照余弦波信号ｃｏｓ（ｔ）が入力され、それぞれ、伝達要素１２１、１２１ａおよび１２１ｂの係数Ｃｇｅｎ１１、Ｃｇｅｎ１２およびＣｇｅｎ１３と乗算される。伝達要素１２２、１２２ａおよび１２２ｂの出力信号は、係数乗算器１２４、１２４ａおよび１２４ｂにおいて、適応フィルタ１１２の係数Ｂｍと乗算される。
【００６４】
係数乗算器１２３の出力信号と、係数乗算器１２４の出力信号とは、加算器１２５で加算される。加算器１２５の出力信号ｘ’ｍ１１（ｔ）は、以下の式（１６）で表される。
ｘ’ｍ１１（ｔ）＝Ｃｇｅｎ１１×Ａｍ（ｔ）×ｓｉｎ（ｔ）＋Ｃｇｅｎ１１×Ｂｍ（ｔ）×ｃｏｓ（ｔ）  ・・・（１６）
【００６５】
係数乗算器１２３ａの出力信号と、係数乗算器１２４ａの出力信号とは、加算器１２５ａで加算される。加算器１２５ａの出力信号ｘ’ｍ１２（ｔ）は、以下の式（１７）で表される。
ｘ’ｍ１２（ｔ）＝Ｃｇｅｎ１２×Ａｍ（ｔ）×ｓｉｎ（ｔ）＋Ｃｇｅｎ１２×Ｂｍ（ｔ）×ｃｏｓ（ｔ）  ・・・（１７）
【００６６】
係数乗算器１２３ｂの出力信号と、係数乗算器１２４ｂの出力信号とは、加算器１２５ｂで加算される。加算器１２５ｂの出力信号ｘ’ｍ１３（ｔ）は、以下の式（１８）で表される。
ｘ’ｍ１３（ｔ）＝Ｃｇｅｎ１３×Ａｍ（ｔ）×ｓｉｎ（ｔ）＋Ｃｇｅｎ１３×Ｂｍ（ｔ）×ｃｏｓ（ｔ）  ・・・（１８）
【００６７】
アンチノイズ発生器１３０において、参照正弦波信号ｓｉｎ（ｔ）は、適応フィルタ１３１のフィルタ係数Ａと乗算される。また、参照余弦波信号ｃｏｓ（ｔ）も同様に、適応フィルタ１３２のフィルタ係数Ｂと乗算される。
【００６８】
適応フィルタ１３１の出力信号と、適応フィルタ１３２の出力信号とは、加算器１３３で加算される。加算器１３３から出力された出力信号ｘ（ｔ）は、加算器１０６で音声信号Ｍと加算され、ＡＮＣ出力信号ｘ’（ｔ）としてスピーカー１０７（「音声出力装置」の一例）から出力される。
【００６９】
スピーカー１０７から出力されるＡＮＣ出力信号ｘ’（ｔ）と、エンジンこもり音ｎ（ｔ）との干渉により消音しきれなかった残留信号は、マイク１０８によって、第１のエラー信号ｅ１１（ｔ）として検出され、マイク１０８ａによって、第２のエラー信号ｅ１２（ｔ）として検出され、マイク１０８ｂによって、第３のエラー信号ｅ１３（ｔ）として検出される。なお、マイク１０８、１０８ａおよび１０８ｂは、「音声検出装置」の一例である。
【００７０】
加算器１０９では、第１のエラー信号ｅ１１（ｔ）に対して、加算器１２５の出力信号ｘ’ｍ１１（ｔ）が加算されて、適応フィルタ更新用信号ｅａｎｃ１１（ｔ）が生成される。
【００７１】
加算器１０９ａでは、第２のエラー信号ｅ１２（ｔ）に対して、加算器１２５ａの出力信号ｘ’ｍ１２（ｔ）が加算されて、適応フィルタ更新用信号ｅａｎｃ１２（ｔ）が生成される。
【００７２】
加算器１０９ｂでは、第３のエラー信号ｅ１３（ｔ）に対して、加算器１２５ｂの出力信号ｘ’ｍ１３（ｔ）が加算されて、適応フィルタ更新用信号ｅａｎｃ１３（ｔ）が生成される。なお、適応フィルタ更新用信号ｅａｎｃ１１（ｔ）、ｅａｎｃ１２（ｔ）およびｅａｎｃ１３（ｔ）は、「合成信号」の一例である。
【００７３】
推定経路フィルタ１４０には、参照正弦波信号ｓｉｎ（ｔ）と参照余弦波信号ｃｏｓ（ｔ）とが入力され、それぞれ、推定経路フィルタ１４０の係数Ｃ＾１１と乗算される。なお、Ｃ＾１１はスピーカー１０７−マイク１０８間の伝達特性Ｃ１１をモデル化した係数である。
【００７４】
推定経路フィルタ１４０ａには、参照正弦波信号ｓｉｎ（ｔ）と参照余弦波信号ｃｏｓ（ｔ）とが入力され、それぞれ、推定経路フィルタ１４０ａの係数Ｃ＾１２と乗算される。なお、Ｃ＾１２はスピーカー１０７−マイク１０８ａ間の伝達特性Ｃ１２をモデル化した係数である。
【００７５】
推定経路フィルタ１４０ｂには、参照正弦波信号ｓｉｎ（ｔ）と参照余弦波信号ｃｏｓ（ｔ）とが入力され、それぞれ、推定経路フィルタ１４０ｂの係数Ｃ＾１３と乗算される。なお、Ｃ＾１３はスピーカー１０７−マイク１０８ｂ間の伝達特性Ｃ１３をモデル化した係数である。
【００７６】
適応制御アルゴリズム演算器１３４には、推定経路フィルタ１４０の出力信号と、加算器１０９から出力される適応フィルタ更新用信号ｅａｎｃ１１（ｔ）とが入力される。
【００７７】
適応制御アルゴリズム演算器１３４ａには、推定経路フィルタ１４０ａの出力信号と、加算器１０９ａから出力される適応フィルタ更新用信号ｅａｎｃ１２（ｔ）とが入力される。
【００７８】
適応制御アルゴリズム演算器１３４ｂには、推定経路フィルタ１４０ｂの出力信号と、加算器１０９ｂから出力される適応フィルタ更新用信号ｅａｎｃ１３（ｔ）とが入力される。なお、推定経路フィルタ１４０、１４０ａおよび１４０ｂの出力信号は、「補正信号」の一例である。
【００７９】
第二実施形態では、適応フィルタ１３１の係数Ａの更新は、適応制御アルゴリズム演算器１３４、１３４ａおよび１３４ｂのそれぞれの演算結果に基づいて行われる。
【００８０】
適応フィルタ１３２の係数Ｂの更新についても同様に、適応制御アルゴリズム演算器１３４、１３４ａおよび１３４ｂのそれぞれの演算結果に基づいて行われる。
【００８１】
このようにして、適応フィルタ１３１の係数Ａおよび適応フィルタ１３２の係数Ｂは、最適値に収束していく。
【００８２】
以上のようにして、第二実施形態では、複数のマイクで検出された複数のエラー信号から音楽信号Ｍにおける騒音信号の周波数に対応する信号が除去された複数の適応フィルタ更新用信号を用いて、適応フィルタ１３１の係数Ａおよび適応フィルタ１３２の係数Ｂを最適値に収束させる最適化処理が行われる。
【産業上の利用可能性】
【００８３】
本開示に係る能動型騒音低減装置および能動型騒音低減方法によれば、少ない処理量で、音声信号の影響を受けにくいＡＮＣ動作を可能とすることができ、車載用途に好適である。
【符号の説明】
【００８４】
１、１０１  能動型騒音低減装置
２  エンジン
３  波形整形器
４  正弦波発生器
５  余弦波発生器
６、１０６  加算器
７、１０７  スピーカー
８、１０８、１０８ａ、１０８ｂ  マイク
９、１０９、１０９ａ、１０９ｂ  加算器
１０、１１０  音声信号分析器
１１、１１１  適応フィルタ
１２、１１２  適応フィルタ
１３、１１３  加算器
１４、１１４  加算器
１５、１１５  適応制御アルゴリズム演算器
１６、１１６  推定経路フィルタ
２０、１２０  信号発生器
２１、１２１、１２１ａ、１２１ｂ  伝達要素
２２、１２２、１２２ａ、１２２ｂ  伝達要素
２３、１２３、１２３ａ、１２３ｂ  係数乗算器
２４、１２４、１２４ａ、１２４ｂ  係数乗算器
２５、１２５、１２５ａ、１２５ｂ  加算器
３０、１３０  アンチノイズ発生器
３１、１３１  適応フィルタ
３２、１３２  適応フィルタ
３３、１３３  加算器
３４、１３４、１３４ａ、１３４ｂ  適応制御アルゴリズム演算器
４０、１４０、１４０ａ、１４０ｂ  推定経路フィルタ
【図１】
2019086570.tif 000003
【図２】
2019086570.tif 000004
【図３】
2019086570.tif 000005