(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
適応型ノイズ除去方法であって、
第一フィルタを用いて第一マイクロホンに受信された信号をフィルタリングし、第二フィルタを用いて第二マイクロホンに受信された信号をフィルタリングし、フィルタリングされた信号の間で減算処理を行い、ノイズ低減後の信号を得る処理を含み、
そのうち、ノイズセグメントでは、第一フィルタの伝達関数と第二フィルタの伝達関数との比率が、ノイズ源と第二マイクロホンとの間のチャネル伝達関数と、ノイズ源と第一マイクロホンとの間のチャネル伝達関数との比率に近づくように、ノイズ低減後の信号を用いて第一フィルタの係数及び第二フィルタの係数に対してそれぞれ更新を行い、そのうち、第一フィルタの伝達関数と第二フィルタの伝達関数との比率が、ノイズ源と第二マイクロホンとの間のチャネル伝達関数と、ノイズ源と第一マイクロホンとの間のチャネル伝達関数との比率に近づく方式は、具体的に、第一フィルタの伝達関数が、ノイズ源と第二マイクロホンとの間のチャネル伝達関数と、定量との積に近づき、第二フィルタの伝達関数が、ノイズ源と第一マイクロホンとの間のチャネル伝達関数と、前記定量との積に近づくという方式を用い、
ノイズのある音声セグメントにおいて、第一フィルタの係数及び第二フィルタの係数がそれぞれ変化しないように保持し、第一フィルタが、前回のノイズセグメントで更新された係数を用いて第一マイクロホンに受信された信号をフィルタリングし、第二フィルタが、前回のノイズセグメントで更新された係数を用いて第二マイクロホンに受信された信号をフィルタリングすることを特徴とする適応型ノイズ除去方法。
【請求項２】
前記の、第一フィルタの伝達関数が、ノイズ源と第二マイクロホンとの間のチャネル伝達関数と、定量との積に近づき、第二フィルタの伝達関数が、ノイズ源と第一マイクロホンとの間のチャネル伝達関数と、前記定量との積に近づく処理は、具体的に、
前記定量が１であり、且つ、第一フィルタの伝達関数が、ノイズ源と第二マイクロホンとの間のチャネル伝達関数に近づき、第二フィルタの伝達関数が、ノイズ源と第一マイクロホンとの間のチャネル伝達関数に近づくことを含むことを特徴とする請求項１に記載の適応型ノイズ除去方法。
【請求項３】
前記の、ノイズ低減後の信号を用いて第一フィルタの係数及び第二フィルタの係数に対してそれぞれ更新を行う処理は、具体的に、
最小二乗平均アルゴリズム又は高速ブロック最小二乗平均アルゴリズムによって、ノイズ低減後の信号を用いて第一フィルタの係数及び第二フィルタの係数をそれぞれ更新することを含むことを特徴とする請求項１に記載の適応型ノイズ除去方法。
【請求項４】
適応型ノイズ除去装置であって、
受信信号を第一フィルタに入力する第一マイクロホンと、フィルタリングされた信号を減算器に入力する第一フィルタと、
受信信号を第二フィルタに入力する第二マイクロホンと、フィルタリングされた信号を減算器に入力する第二フィルタと、
第一フィルタ及び第二フィルタによりフィルタリングされた信号の間で減算処理を行い、ノイズ低減後の信号を得る減算器とを含み、
そのうち、ノイズセグメントでは、第一フィルタの伝達関数と第二フィルタの伝達関数との比率が、ノイズ源と第二マイクロホンとの間のチャネル伝達関数と、ノイズ源と第一マイクロホンとの間のチャネル伝達関数との比率に近づくように、第一フィルタの係数及び第二フィルタ係数がそれぞれノイズ低減後の信号に応じて更新され、そのうち、第一フィルタの伝達関数と第二フィルタの伝達関数との比率が、ノイズ源と第二マイクロホンとの間のチャネル伝達関数と、ノイズ源と第一マイクロホンとの間のチャネル伝達関数との比率に近づく方式は、具体的に、第一フィルタの伝達関数が、ノイズ源と第二マイクロホンとの間のチャネル伝達関数と、定量との積に近づき、第二フィルタの伝達関数が、ノイズ源と第一マイクロホンとの間のチャネル伝達関数と、前記定量との積に近づく方式を用い、
ノイズのある音声セグメントにおいて、第一フィルタの係数及び第二フィルタの係数がそれぞれ変化しないように保持し、第一フィルタが第一マイクロホンに受信された信号をフィルタリングする際に用いる係数は、前回のノイズセグメントで更新された係数であり、第二フィルタが第二マイクロホンに受信された信号をフィルタリングする際に用いる係数は、前回のノイズセグメントで更新された係数であることを特徴とする適応型ノイズ除去装置。
【請求項５】
前記定量が１であり、且つ、第一フィルタの伝達関数が、ノイズ源と第二マイクロホンとの間のチャネル伝達関数に近づき、第二フィルタの伝達関数が、ノイズ源と第一マイクロホンとの間のチャネル伝達関数に近づくことを特徴とする請求項４に記載の適応型ノイズ除去装置。
【請求項６】
第一フィルタの係数は、具体的に、最小二乗平均アルゴリズム又は高速ブロック最小二乗平均アルゴリズムによって、ノイズ低減後の信号に応じて更新され、
第二フィルタの係数は、具体的に、最小二乗平均アルゴリズム又は高速ブロック最小二乗平均アルゴリズムによって、ノイズ低減後の信号に応じて更新されることを特徴とする請求項４に記載の適応型ノイズ除去装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、信号処理分野に関し、特に、適応型ノイズ除去方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来技術におけるＬＭＳ（Ｌｅａｓｔ  Ｍｅａｎ  Ｓｑｕａｒｅ、最小二乗平均）アルゴリズムには、図１に示すシングルフィルタ構造が用いられている。その原理は、図２に示す。即ち、その一方のマイクロホンに受信された信号をフィルタリングし、フィルタリングされた信号と他方のマイクロホンに受信された信号との間で減算処理を行い、ノイズ低減後の音声が得られる。該シングルフィルタ構造におけるフィルタは、ノイズセグメントのみにおいて更新し、ノイズのある音声セグメントにおいて変更しない。
【０００３】
畳み込みの非加法性干渉ノイズに対して、標準的な時間ドメインＬＭＳアルゴリズムでは、計算が比較的に複雑である。計算の複雑さを低減するために、ＦｅｒｒａｒａがＦＢＬＭＳ（Ｆａｓｔ  Ｂｌｏｃｋ  ＬＭＳ、高速ブロック最小二乗平均）アルゴリズムを提案し、該アルゴリズムは、時間ドメインと周波数ドメインとを組み合わせる方法を用い、即ち、もともと時間ドメインにおいて行った畳み込み演算を周波数ドメインにおける積演算に変換し、これにより、計算の複雑さが大いに低減される。
【０００４】
以下、従来技術におけるシングルフィルタ構造のＬＭＳアルゴリズムに存在している欠陥を説明する。
【０００５】
シングルフィルタ構造におけるフィルタの理論的な最適解を分析することによりシングルフィルタ構造に存在している欠陥を説明する。周波数ドメインにおいて、フィルタの最適解をはっきりと分析できるため、フィルタの理論的な最適解についての分析計算は、周波数ドメインで行う。
【０００６】
図３に、シングルフィルタ構造におけるフィルタの周波数ドメインの最適解の分析の模式図を示す。図３には、Ｓ１が信号源を表し、Ｓ２がノイズ源を表す。ＦＩＲ（Ｆｉｎｉｔｅ  Ｉｍｐｕｌｓｅ  Ｒｅｓｐｏｎｓｅ、有限インパルス応答）フィルタが、信号源からマイクロホンへの伝達関数をより正確に示すことができるため、分析において、ＦＩＲフィルタによって、信号源と第一マイクロホンとの間のチャネル伝達関数Ｈ１１、ノイズ源と第一マイクロホンとの間のチャネル伝達関数Ｈ１２、信号源と第二マイクロホンとの間のチャネル伝達関数Ｈ２１、ノイズ源と第二マイクロホンとの間のチャネル伝達関数Ｈ２２をそれぞれシミュレートする。第一マイクロホンに受信された信号がＸ１、第二マイクロホンに受信された信号がＸ２、Ｗがフィルタ、Ｙ１がノイズ低減後の信号である。
【０００７】
以下の式が得られる。
【０００８】
Ｘ１＝Ｓ１×Ｈ１１＋Ｓ２×Ｈ１２                                        式１
【０００９】
Ｘ２＝Ｓ１×Ｈ２１＋Ｓ２×Ｈ２２                                        式２
【００１０】
Ｙ１＝Ｘ１−Ｘ２×Ｗ＝（Ｓ１×Ｈ１１＋Ｓ２×Ｈ１２）−（Ｓ１×Ｈ２１＋Ｓ２×Ｈ２２）×Ｗ
＝Ｓ１×（Ｈ１１−Ｈ２１×Ｗ）＋Ｓ２×（Ｈ１２−Ｈ２２×Ｗ）        式３
【００１１】
Ｗが最適解をとると、ノイズ源Ｓ２が完全に除去されるので、Ｗの最適解が式４に示す
ようになると推知し得る。
【００１２】
【数１】
0005762650.tif 000002
【００１３】
Ｙ１＝Ｓ１×（Ｈ１１−Ｈ２１×Ｗ）＝Ｓ１×（Ｈ１１−Ｈ２１×Ｈ１２／Ｈ２２）
式５
【００１４】
式５から分かるように、Ｙ１は、Ｓ１の或る方式でフィルタリングされた後の形態であり、Ｙ１には、Ｓ２のいずれのコンポーネントも含まれていない。
【００１５】
上記から得られたＷ＝Ｈ１２／Ｈ２２という最適解の形式から、Ｗの最適解がＦＩＲフィルタでないことが分かるが、実際の応用では、フィルタの安定性および実現の容易さを保証するために、通常、ＦＩＲフィルタが用いられることで、大きな誤差が生じる。それは、ＦＩＲフィルタを用いて非ＦＩＲフィルタに良好に接近することができないからである。
【００１６】
標準的なシングルフィルタ構造ＬＭＳアルゴリズムにおいて、フィルタの最適解が非ＦＩＲフィルタであるが、実際の応用では、該構造におけるフィルタについて、通常、ＦＩＲフィルタを用いてこの最適解に接近するようにしており、これによって、大きな誤差が生じ、ノイズ除去効果が比較的に悪くなる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１７】
本発明は、従来技術において、１つのＦＩＲフィルタを用いてノイズを除去する最適解に接近することができないことにより、除去ノイズ効果が比較的に悪いという問題を解決するために、適応型ノイズ除去方法及び装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【００１８】
本発明には、適応型ノイズ除去方法が開示されており、前記方法は、
第一フィルタを用いて第一マイクロホンに受信された信号をフィルタリングし、第二フィルタを用いて第二マイクロホンに受信された信号をフィルタリングし、フィルタリングされた信号の間で減算処理を行い、ノイズ低減後の信号を得る処理を含み、
そのうち、ノイズセグメントでは、第一フィルタの伝達関数と第二フィルタの伝達関数との比率が、ノイズ源と第二マイクロホンとの間のチャネル伝達関数と、ノイズ源と第一マイクロホンとの間のチャネル伝達関数との比率に近づくように、ノイズ低減後の信号を用いて第一フィルタの係数及び第二フィルタの係数に対してそれぞれ更新を行い、
ノイズのある音声セグメントにおいて、第一フィルタの係数及び第二フィルタの係数がそれぞれ変化しないように保持し、第一フィルタが、前回のノイズセグメントで更新された係数を用いて第一マイクロホンに受信された信号をフィルタリングし、第二フィルタが、前回のノイズセグメントで更新された係数を用いて第二マイクロホンに受信された信号をフィルタリングする。
【００１９】
そのうち、前記の、第一フィルタの伝達関数と第二フィルタの伝達関数との比率が、ノイズ源と第二マイクロホンとの間のチャネル伝達関数と、ノイズ源と第一マイクロホンとの間のチャネル伝達関数との比率に近づく処理は、具体的に、
第一フィルタの伝達関数が、ノイズ源と第二マイクロホンとの間のチャネル伝達関数に近づき、第二フィルタの伝達関数が、ノイズ源と第一マイクロホンとの間のチャネル伝達
関数に近づき、
又は、
第一フィルタの伝達関数が、ノイズ源と第二マイクロホンとの間のチャネル伝達関数と、定量との積に近づき、第二フィルタの伝達関数が、ノイズ源と第一マイクロホンとの間のチャネル伝達関数と、前記定量との積に近づくことを含む。
【００２０】
そのうち、前記の、ノイズ低減後の信号を用いて第一フィルタの係数及び第二フィルタの係数に対してそれぞれ更新を行う処理は、具体的に、
最小二乗平均アルゴリズム又は高速ブロック最小二乗平均アルゴリズムによって、ノイズ低減後の信号を用いて第一フィルタの係数及び第二フィルタの係数をそれぞれ更新することを含む。
【００２１】
本発明には、更に、適応型ノイズ除去装置が開示されており、
前記装置は、
受信信号を第一フィルタに入力する第一マイクロホンと、フィルタリングされた信号を減算器に入力する第一フィルタと、
受信信号を第二フィルタに入力する第二マイクロホンと、フィルタリングされた信号を減算器に入力する第二フィルタと、
第一フィルタ及び第二フィルタにフィルタリングされた信号の間で減算処理を行い、ノイズ低減後の信号を得る減算器と、を含み、
そのうち、ノイズセグメントでは、第一フィルタの伝達関数と第二フィルタの伝達関数との比率が、ノイズ源と第二マイクロホンとの間のチャネル伝達関数と、ノイズ源と第一マイクロホンとの間のチャネル伝達関数との比率に近づくように、第一フィルタの係数及び第二フィルタ係数がそれぞれノイズ低減後の信号に応じて更新され、
ノイズのある音声セグメントにおいて、第一フィルタの係数及び第二フィルタの係数がそれぞれ変化しないように保持し、第一フィルタが第一マイクロホンに受信された信号をフィルタリングする際に用いる係数は、前回のノイズセグメントで更新された係数であり、第二フィルタが第二マイクロホンに受信された信号をフィルタリングする際に用いる係数は、前回のノイズセグメントで更新された係数である。
【発明の効果】
【００２２】
本発明の有益な効果は、ノイズセグメントでは、ノイズ低減後の信号を用いて第一フィルタ及び第二フィルタの係数に対してそれぞれ更新を行うことで、第一フィルタにフィルタリングされた信号に含まれるノイズコンポーネント及び第二フィルタにフィルタリングされた信号に含まれるノイズコンポーネントが同じになる傾向にあるようにすることができ、そして、ノイズのある音声セグメントにおいて、第一フィルタの係数及び第二フィルタの係数がそれぞれ変化しないように保持し、第一フィルタ及び第二フィルタがそれぞれ前回のノイズセグメントで更新された係数を用いて第一マイクロホン及び第二マイクロホンに受信された信号をフィルタリングし、ひいて、二つのフィルタにフィルタリングされた信号の間で減算処理を行う際に、信号におけるノイズコンポーネントをほぼお互いに相殺させることで、除去ノイズ効果が増加する。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】従来技術におけるＬＭＳがシングルフィルタを用いてノイズを除去する方法の模式図である。
【図２】従来技術におけるＬＭＳがシングルフィルタを用いてノイズを除去する方法の原理図である。
【図３】従来技術におけるＬＭＳがシングルフィルタを用いてノイズを除去する周波数ドメインの最適解の原理分析の模式図である。
【図４】本発明実施例に係る適応型ノイズ除去方法のフローチャートである。
【図５】本発明実施例に係る適応型ノイズ除去方法の原理図である。
【図６】本発明実施例に係る適応型ノイズ除去方法の原理分析の模式図である。
【図７】本発明実施例に係る適応型ノイズ除去方法の時間ドメインでの処理のフローチャートである。
【図８】本発明実施例に係る適応型ノイズ除去方法の模式図である。
【図９】本発明実施例に係る適応型ノイズ除去方法の周波数ドメインでの処理のフローチャートである。
【図１０】本発明実施例に係る適応型ノイズ除去装置の構造図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
本発明の目的、構成及び利点をより明らかにするために、以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態を更に詳しく説明する。
【００２５】
実施例一
図４に、本発明実施例に係る適応型ノイズ除去方法のフローチャートを示す。前記方法は、
第一マイクロホンが信号を受信し、第二マイクロホンが信号を受信するステップＳ１００と、
ノイズセグメントでは、ノイズ低減後の信号を用いて第一フィルタの係数及び第二フィルタの係数に対してそれぞれ更新を行うことにより、第一フィルタにフィルタリングされた信号に含まれるノイズコンポーネント及び第二フィルタにフィルタリングされた信号に含まれるノイズコンポーネントが同じになる傾向にあるようにして、そして、第一フィルタを用いて第一マイクロホンに受信された信号をフィルタリングし、第二フィルタを用いて第二マイクロホンに受信された信号をフィルタリングし、フィルタリングされた信号の間で減算処理を行い、ノイズ低減後の信号を得るステップＳ２００と、
ノイズのある音声セグメントにおいて、第一フィルタの係数及び第二フィルタの係数がそれぞれ変化しないように保持し、第一フィルタが、前回のノイズセグメントで更新された係数を用いて第一マイクロホンに受信された信号をフィルタリングし、第二フィルタが、前回のノイズセグメントで更新された係数を用いて第二マイクロホンに受信された信号をフィルタリングするステップＳ３００と、を含む。
【００２６】
実施例二
実施例二において、フィルタの更新プロセスが以下の通りになる。
【００２７】
前記の、ノイズセグメントでは、第一フィルタの係数及び第二フィルタの係数に対して更新を行う処理は、具体的に、
ノイズセグメントでは、第一フィルタの伝達関数と第二フィルタの伝達関数との比率が、ノイズ源と第二マイクロホンとの間のチャネル伝達関数と、ノイズ源と第一マイクロホンとの間のチャネル伝達関数との比率に近づくように、第一フィルタの係数及び第二フィルタの係数を更新することを含む。
【００２８】
以下、本実施例における適応型ノイズ除去方法の原理を説明する。図５は、本発明実施例に係る適応型ノイズ除去方法の原理図である。図６は、本発明実施例に係る適応型ノイズ除去方法の原理分析の模式図である。
【００２９】
図６を参照して、Ｓ１が信号源を表し、Ｓ２がノイズ源を表し、Ｘ１が第一マイクロホンに受信された信号の周波数ドメインの値、Ｘ２が第二マイクロホンに受信された信号の周波数ドメインの値、Ｗｌ、Ｗ２がそれぞれ第一フィルタ、第二フィルタの伝達関数、Ｙ１がノイズ低減後の信号の周波数ドメインの値である。
【００３０】
以下の式が得られる。
【００３１】
Ｘ１＝Ｓ１×Ｈ１１＋Ｓ２×Ｈ１２                                        式６
【００３２】
Ｘ２＝Ｓ１×Ｈ２１＋Ｓ２×Ｈ２２                                        式７
【００３３】
Ｙ１＝Ｘ１×Ｗ１−Ｘ２×Ｗ２＝（Ｓ１×Ｈ１１＋Ｓ２×Ｈ１２）×Ｗ１−（Ｓ１×Ｈ２１＋Ｓ２×Ｈ２２）×Ｗ２
＝Ｓ１×（Ｈ１１×Ｗ１−Ｈ２１×Ｗ２）＋Ｓ２×（Ｈ１２×Ｗ１−Ｈ２２×Ｗ２）
式８
【００３４】
Ｗが最適解をとると、ノイズ源Ｓ２が完全に除去されるので、式９に示すような、二つのフィルタＷ１とＷ２との間の関係が存在する。
【００３５】
【数２】
0005762650.tif 000003
【００３６】
二つのフィルタの伝達関数の関係が式９を満たす場合、ノイズ低減後の信号が
【数３】
0005762650.tif 000004
【００３７】
となる。
【００３８】
Ｙ１が、Ｓ１の或る方式でフィルタリングされた後の形態であり、上記分析から分かるように、Ｙ１には、Ｓ２のいずれのコンポーネントも含まれていない。
【００３９】
本実施例において、複数の方式によって、第一フィルタの伝達関数と第二フィルタの伝達関数との比率が、ノイズ源と第二マイクロホンとの間のチャネル伝達関数と、ノイズ源と第一マイクロホンとの間のチャネル伝達関数との比率に近づくようにすることができる。
【００４０】
例えば、第一フィルタの伝達関数が、ノイズ源と第二マイクロホンとの間のチャネル伝達関数に近づき、第二フィルタの伝達関数が、ノイズ源と第一マイクロホンとの間のチャネル伝達関数に近づく。
【００４１】
図６に、この例における適応型ノイズ除去方法の原理分析の模式図を示す。
【００４２】
第一フィルタの伝達関数がＷ１であり、Ｗ１＝Ｈ２２であり、第二フィルタの伝達関数がＷ２であり、Ｗ２＝Ｈ１２である。この時、二つのフィルタにフィルタリングされた信号におけるノイズコンポーネントが同じである。従って、この例では、Ｗ１をＨ２２に近づけ、Ｗ２をＨ１２に近づけることで、第一フィルタ及び第二フィルタにフィルタリングされた信号に含まれるノイズコンポーネントができるだけ同じくなることが保証でき、これにより、ノイズが効果的に除去される。
【００４３】
もう一つの例では、第一フィルタの伝達関数が、ノイズ源と第二マイクロホンとの間のチャネル伝達関数と、定量との積に近づき、第二フィルタの伝達関数が、ノイズ源と第一マイクロホンとの間のチャネル伝達関数と、前記定量との積に近づく。該定量が定数又は或る伝達関数であってよい。即ち、Ｗ１＝Ｈ２２・Ｈ、Ｗ２＝Ｈ１２・Ｈであり、Ηが或る伝達関数又は定数である。
【００４４】
この例においても、同様に、第一フィルタ及び第二フィルタにフィルタリングされた信号に含まれるノイズコンポーネントができるだけ同じくなることが保証でき、これにより、ノイズが効果的に除去される。
【００４５】
そのうち、フィルタを、それに対応する伝達関数に近づけるように、最小二乗平均アルゴリズム又は高速ブロック最小二乗平均アルゴリズムを用いてフィルタ（第一フィルタ又は第二フィルタ）係数を更新する。
【００４６】
二つのフィルタの伝達関数の関係が式９を満たすと、信号におけるノイズを除去できるため、二つのＦＩＲフィルタを用いて、その相互関係を式９に近づけることにより、生じる誤差が明らかに低減され、ノイズ低減効果が大いに向上する。
【００４７】
この方式において、毎度も、前回のノイズセグメントで最新に更新されたフィルタ係数を用いてフィルタリングすると、二つのフィルタにフィルタリングされた信号におけるノイズコンポーネントが同じになる傾向にあり、両者がお互いに相殺することにより、ノイズ低減後の信号におけるノイズコンポーネントが絶えず減少し、出力音声の質量が絶えず向上する。
【００４８】
実施例三
本実施例においては、時間ドメインＬＭＳアルゴリズムを用いてフィルタの係数に対して更新を行う。図７に、本実施例に係る適応型ノイズ除去方法の時間ドメイン処理の流れを示し、図８に、本実施例に係る適応型ノイズ除去方法の模式図を示し、そのうち、デュアルフィルタを用いてノイズを除去する。
【００４９】
ステップＳ７０１では、第一マイクロホン及び第二マイクロホンが信号を受信する。
【００５０】
ステップＳ７０２では、信号がノイズセグメントであるか否かを判断する。そうである場合、ステップＳ７０３を実行し、そうでない場合、ステップＳ７０４を実行する。
【００５１】
信号がノイズのある音声セグメントの信号であると、フィルタ係数の更新を行わず、フィルタが、前回のノイズセグメントで更新された係数を用いる。
【００５２】
ステップＳ７０３では、第一及び第二フィルタ係数を更新する。
【００５３】
ステップＳ７０４では、フィルタを用いて時間ドメインで信号をフィルタリングする。
【００５４】
ステップＳ７０５では、二つのフィルタにフィルタリングされた信号の間で減算処理を行い、ノイズ除去された後の信号を出力する。
【００５５】
以下、図８に示す模式図によって、ステップＳ７０３においての第一及び第二フィルタ係数を更新するプロセスを具体的に説明する。
【００５６】
時間ドメインＬＭＳアルゴリズムを用いてデュアルフィルタ構造におけるフィルタ係数を更新する。第一フィルタにフィルタリングされた信号はｙ（ｎ）であり、式１１に示す
ように、それは、入力信号が第一フィルタを経過した後のノイズのある信号である。第二フィルタにフィルタリングされた信号はｄ（ｎ）であり、式１２に示すように、それは、入力信号が第二フィルタを経過した後のノイズのある信号である。式１３に示すように、二つのフィルタ信号の間で減算処理を行った後の出力信号がｅ（ｎ）である。
【００５７】
【数４】
0005762650.tif 000005
【００５８】
【数５】
0005762650.tif 000006
【００５９】
ｅ（ｎ）＝ｄ（ｎ）−ｙ（ｎ）                                          式１３
【００６０】
ＬＭＳアルゴリズムを用いてフィルタの伝達関数に対して更新を行い、第一フィルタの伝達関数は、式１４に従って更新し、第二フィルタの伝達関数は、式１５に従って更新する。
【００６１】
【数６】
0005762650.tif 000007
【００６２】
【数７】
0005762650.tif 000008
【００６３】
そのうち、Ｗ１（ｎ）、Ｗ２（ｎ）、Ｘ１（ｎ）及びＸ２（ｎ）はいれずれも列ベクトルを表し、上付きのＴが転置を示し、且つ、
【数８】
0005762650.tif 000009
【００６４】
【数９】
0005762650.tif 000010
【００６５】
そのうち、ｅ（ｎ）がノイズ低減後の信号、ｄ（ｎ）が第一フィルタにフィルタリングされた信号、ｙ（ｎ）が第二フィルタにフィルタリングされた信号をそれぞれ表し、Ｗ１
（ｎ）が第一フィルタの伝達関数、Ｗ２（ｎ）が第二フィルタの伝達関数、μがステップファクター、Ｘ１（ｎ）が第一マイクロホンに受信された信号ベクトル、Ｘ２（ｎ）が第二マイクロホンに受信された信号ベクトル、Νがフィルタの次数をそれぞれ表す。
【００６６】
実施例四
本実施例においては、時間ドメインと周波数ドメインとを組み合わせたＦＢＬＭＳアルゴリズムを用いてフィルタの係数に対して更新を行う。図９に、本実施例に係る適応型ノイズ除去方法の周波数ドメイン処理の流れを示す。
【００６７】
ステップＳ９０１では、第一マイクロホン及び第二マイクロホンが信号を受信する。
【００６８】
ステップＳ９０２では、第一マイクロホン及び第二マイクロホンに受信された信号をブロックに分割し、周波数ドメインに変換する。
【００６９】
ステップＳ９０３では、信号がノイズセグメントであるか否かを判断する。そうである場合、ステップＳ９０４を実行し、そうでない場合、ステップＳ９０５を実行する。
【００７０】
ノイズのある音声セグメントの信号であると、フィルタ係数更新を行わず、フィルタが、前回のノイズセグメントで更新された係数を用いる。
【００７１】
ステップＳ９０４では、周波数ドメインにおいて第一及び第二フィルタ係数を更新する。
【００７２】
ステップＳ９０５では、周波数ドメインでフィルタリングし、フィルタリングされた信号を時間ドメインに変換する。
【００７３】
ステップＳ９０６では、二つのフィルタにフィルタリングされた信号の間で減算処理を行い、ノイズ除去された後の信号を出力する。
【００７４】
図５に示す原理図を参照して、ステップＳ９０４においての第一及び第二フィルタ係数を更新するプロセスを具体的に説明する。
【００７５】
以下、デュアルフィルタ構造を用いるＦＢＬＭＳアルゴリズムのフィルタ更新式が挙げられている。そのうち、「＊」が畳み込みを表す。
【００７６】
そのうち、第一フィルタにフィルタリングされた信号は、ｙ（ｎ）であり、式１６に示すように、それは、入力信号が第一フィルタを経過した後のノイズのある信号である。式１７に示すように、第二フィルタにフィルタリングされた信号は、ｄ（ｎ）であり、それは、入力信号が第二フィルタを経過した後のノイズのある信号である。式１８に示すように、二つのフィルタ信号の間で減算処理を行った後の出力信号がｅ（ｎ）である。
【００７７】
ｙ（ｎ）＝ｗ１（ｎ）＊ｘ１（ｎ）                                      式１６
【００７８】
ｄ（ｎ）＝ｗ２（ｎ）＊ｘ２（ｎ）                                      式１７
【００７９】
ｅ（ｎ）＝ｄ（ｎ）−ｙ（ｎ）                                        式１８
【００８０】
式１８をＦＦＴ（Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ、高速フーリエ変換）して周波数ドメインに変換したら、式１９に示すようになる。
【００８１】
Ｅ（ｋ）＝Ｄ（ｋ）−Ｙ（ｋ）＝Ｗ２（ｋ）・Ｘ２（ｋ）−Ｗ１（ｋ）・ｘ１（ｋ）
式１９
【００８２】
ＦＢＬＭＳアルゴリズムを用いる原理は、以下の式の通りである。
【００８３】
【数１０】
0005762650.tif 000011
【００８４】
【数１１】
0005762650.tif 000012
【００８５】
【数１２】
0005762650.tif 000013
【００８６】
【数１３】
0005762650.tif 000014
【００８７】
そのうち、ｅ（ｎ）がノイズ低減後の信号を表し、Ｅ（ｋ）がｅ（ｎ）の周波数ドメインでの表示であり、ｄ（ｎ）が第一フィルタにフィルタリングされた信号を表し、Ｄ（ｋ）がｄ（ｎ）の周波数ドメインでの表示であり、ｙ（ｎ）が第二フィルタにフィルタリングされた信号を表し、Ｙ（ｋ）がｙ（ｎ）の周波数ドメインでの表示であり、Ｘ１（ｋ）が第一マイクロホンに受信された信号の周波数ドメインでの表示であり、Ｘ２（ｋ）が第二マイクロホンに受信された信号の周波数ドメインでの表示であり、Ｗ１及びＷ２が適応型フィルタの伝達関数の周波数ドメインでの表示であり、μがステップファクターを表し、
【数１４】
0005762650.tif 000015
【００８８】
がＸ１（ｋ）の共役を表し、
【数１５】
0005762650.tif 000016
【００８９】
がＸ２（ｋ）の共役を表す。
【００９０】
式２２及び式２３に基づき、ＦＢＬＭＳアルゴリズムを用いてフィルタ係数の更新を行う。
【００９１】
１、フィルタリング
長さがΝである二つの周波数ドメインフィルタをｗＦ１（ｋ）、ｗＦ２（ｋ）とし、第一マイクロホン及び第二マイクロホンに受信された信号の前後ともにＮ個のゼロを充填してから、ブロックに分割して、長さがＬ＋Ｎ−１であるブロック信号
【数１６】
0005762650.tif 000017
【００９２】
が得られ、ブロックの間にＮ個のデータが重なり合っている。
【００９３】
【数１７】
0005762650.tif 000018
【００９４】
【数１８】
0005762650.tif 000019
【００９５】
【数１９】
0005762650.tif 000020
【００９６】
【数２０】
0005762650.tif 000021
【００９７】
そのうち、ｋ＝１：Ｌ＋Ｎ−１が１からＬ＋Ｎ−１を表し、
【数２１】
0005762650.tif 000022
【００９８】
がドット積を表し、ＩＦＦＴが逆高速フーリエ変換（Ｉｎｖｅｒｓｅ  Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を表し、下付きの「Ｆ」の信号が周波数ドメイン信号を表す。
【００９９】
２、誤差推定
ｅ（ｍ）＝ｄ（Ｎ：Ｌ＋Ｎ−１）−ｙ（Ｎ：Ｌ＋Ｎ−１）                  式２８
【０１００】
そのうち、ｍ＝１：Ｌが、１からＬを表し、ｄ（Ｎ：Ｌ＋Ｎ−１）が、式２７におけるｄ（ｋ）の最後のＬ個の要素であり、図５におけるｄ（ｎ）に対応しており、ｙ（Ｎ：Ｌ＋Ｎ−１）が、式２６におけるｙ（ｋ）の最後のＬ個の要素であり、図５におけるｙ（ｎ）に対応している。ｅ（ｍ）が、ノイズ低減後の信号である。
【０１０１】
３、フィルタ更新
【数２２】
0005762650.tif 000023
【０１０２】
【数２３】
0005762650.tif 000024
【０１０３】
【数２４】
0005762650.tif 000025
【０１０４】
４、フィルタ制約
【数２５】
0005762650.tif 000026
【０１０５】
【数２６】
0005762650.tif 000027
【０１０６】
式３０と式３１におけるフィルタ伝達関数には、余計な誤ったデータがある。式３２と式３３によって、伝達関数から余計な誤ったデータを排除してからゼロを充填する。
【０１０７】
図１０は、本発明実施例に係る適応型ノイズ除去装置の構造図である。
【０１０８】
前記装置は、
受信信号を第一フィルタ２１０に入力する第一マイクロホン１１０と、フィルタリングされた信号を減算器３００に入力する第一フィルタ２１０と、
受信信号を第二フィルタ２２０に入力する第二マイクロホン１２０と、フィルタリングされた信号を減算器３００に入力する第二フィルタ２２０と、
第一フィルタ２１０及び第二フィルタ２２０にフィルタリングされた信号の間で減算処理を行い、ノイズ低減後の信号を得る減算器３００と、を含む。
【０１０９】
そのうち、ノイズセグメントでは、第一フィルタ２１０にフィルタリングされた信号に含まれるノイズコンポーネントと第二フィルタ２２０にフィルタリングされた信号に含まれるノイズコンポーネントとが同じくなる傾向にあるように、第一フィルタ２１０の係数及び第二フィルタ２２０の係数がそれぞれノイズ低減後の信号に応じて更新され、
そして、ノイズのある音声セグメントにおいて、第一フィルタ２１０の係数及び第二フィルタ２２０の係数がそれぞれ変化しないように保持し、第一フィルタ２１０が第一マイクロホン１１０に受信された信号をフィルタリングする際に用いる係数は、前回のノイズセグメントで更新された係数であり、第二フィルタ２２０が第二マイクロホン１２０に受
信された信号をフィルタリングする際に用いる係数は、前回のノイズセグメントで更新された係数である。
【０１１０】
更に、第一フィルタ２１０の伝達関数と第二フィルタ２２０の伝達関数との比率が、ノイズ源と第二マイクロホン１２０との間のチャネル伝達関数と、ノイズ源と第一マイクロホン１１０との間のチャネル伝達関数と比率に近づく。
【０１１１】
更に、第一フィルタ２１０の伝達関数が、ノイズ源と第二マイクロホン１２０との間のチャネル伝達関数に近づき、第二フィルタ２２０の伝達関数が、ノイズ源と第一マイクロホン１１０との間のチャネル伝達関数に近づく。
【０１１２】
更に、第一フィルタ２１０の伝達関数が、ノイズ源と第二マイクロホン１２０との間のチャネル伝達関数と、定量との積に近づき、第二フィルタ２２０の伝達関数が、ノイズ源と第一マイクロホン１１０との間のチャネル伝達関数と、前記定量との積に近づく。
【０１１３】
更に、第一フィルタ２１０の係数は、具体的に、最小二乗平均アルゴリズム又は高速ブロック最小二乗平均アルゴリズムによって、ノイズ低減後の信号に応じて更新され、
第二フィルタ２２０の係数は、具体的に、最小二乗平均アルゴリズム又は高速ブロック最小二乗平均アルゴリズムによって、ノイズ低減後の信号に応じて更新される。
【０１１４】
上述したのは、本発明の好ましい実施例に過ぎず、本発明の保護範囲を限定するためのものではない。本発明の旨及び原則内になされたあらゆる変更、均等置換、改良等は、いれずれも本発明の保護範囲内に含まれる。
【図１】
0005762650.tif 000028
【図２】
0005762650.tif 000029
【図３】
0005762650.tif 000030
【図４】
0005762650.tif 000031
【図５】
0005762650.tif 000032
【図６】
0005762650.tif 000033
【図７】
0005762650.tif 000034
【図８】
0005762650.tif 000035
【図９】
0005762650.tif 000036
【図１０】
0005762650.tif 000037