(57)【要約】【課題】  ダブルトークとエコー経路変動が生ずる系にエコーキャンセラを適用するには、所定の識別パラメータによってダブルトークとエコー経路変動とを識別する必要がある。そこで、ダブルトークとエコー経路変動とをより正確に識別することができるパラメータが求められていた。【解決手段】  エコーキャンセラは、適応ＦＩＲフィルタ212が生成する疑似エコー信号Ｇj のパワー値に基づいて定められる第１値と、誤差信号ｅj のパワー値に基づいて定められる第２値とに基づいて、ダブルトーク状態が発生しているか否かを判断する。【選択図】  図１８
2008022478.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
スピーカに供給される受信信号が該スピーカからマイクロホンへ回り込むことによって生成されるエコー信号を、該マイクロホンの出力信号から除去するエコーキャンセラであって、
該受信信号に基づいて疑似エコー信号を生成する係数更新可能なＦＩＲフィルタと、
該マイクロホンの出力信号から該ＦＩＲフィルタが生成した疑似エコー信号を差し引くことによって誤差信号を生成する減算器と、
該受信信号と該誤差信号とに基づいて該誤差信号が最小となるように適応アルゴリズムによって該ＦＩＲフィルタの係数を更新する係数更新部とを備え、
第１値と第２値とに基づいて、ダブルトーク状態が発生しているか否かを判断し、
該第１値が、該ＦＩＲフィルタの疑似エコー信号のパワー値に基づいて定められる値であり、
該第２値が、該誤差信号のパワー値に基づいて定められる値である、エコーキャンセラ。
【請求項２】
該第１値が、該ＦＩＲフィルタの疑似エコー信号のパワー値の、所定時間範囲における累積和に基づいて定められ、
該第２値が、該誤差信号のパワー値の、該所定時間範囲における累積和に基づいて定められる、請求項１記載のエコーキャンセラ。
【請求項３】
該第１値が、該ＦＩＲフィルタの疑似エコー信号のパワー値の、所定時間範囲における累積和に基づいて定められ、
該第２値が、該誤差信号のパワー値の該所定時間範囲における累積和から所定値を差し引くことによって得られる減算値に基づいて定められる、請求項１記載のエコーキャンセラ。
【請求項４】
スピーカに供給される受信信号が該スピーカからマイクロホンへ回り込むことによって生成されるエコー信号を、該マイクロホンの出力信号から除去するエコーキャンセラであって、
該受信信号に基づいて疑似エコー信号を生成する係数更新可能なＦＩＲフィルタと、
該マイクロホンの出力信号から該ＦＩＲフィルタが生成した疑似エコー信号を差し引くことによって誤差信号を生成する減算器と、
該受信信号と該誤差信号とに基づいて該誤差信号が最小となるように適応アルゴリズムによって該ＦＩＲフィルタの係数を更新する係数更新部とを備え、
第１値と第２値とに基づいて、ダブルトーク状態が発生しているか否かを判断し、
該第１値が、該ＦＩＲフィルタの疑似エコー信号のパワー値に基づいて定められる値であり、
該第２値が、該誤差信号のパワー値と、該マイクロホンの周囲の周囲騒音信号のパワー値とに基づいて定められる値である、エコーキャンセラ。
【請求項５】
該第１値が、該ＦＩＲフィルタの疑似エコー信号のパワー値の、所定時間範囲における累積和に基づいて定められ、
該第２値が、該誤差信号のパワー値の該所定時間範囲における累積和から、該周囲騒音信号のパワー値の該所定時間範囲における累積和を差し引くことによって得られる減算値に基づいて定められる、請求項４記載のエコーキャンセラ。
【請求項６】
該適応アルゴリズムが、ブロック実行型の適応アルゴリズムであり、
該所定時間範囲が、該適応アルゴリズムの時間ブロックである、請求項２、３、または５記載のエコーキャンセラ。
【請求項７】
該第１値と該第２値との比値に基づいてダブルトーク状態が発生しているか否かを判断する、請求項１乃至６のいずれか一の項に記載のエコーキャンセラ。
【請求項８】
該第１値と該第２値との比値の算出が所定時間間隔で繰り返され、
今回算出された該比値と、それ以前に算出された該比値との比較に基づき、ダブルトーク状態が発生しているか否かを判断する、請求項７記載のエコーキャンセラ。
【請求項９】
今回算出された該比値と、前回算出された該比値との差の大きさに基づき、ダブルトーク状態が発生しているか否かを判断する、請求項８記載のエコーキャンセラ。
【請求項１０】
該比値が、該第１値に対する該第２値の比率であり、
今回算出された該比率と、前回算出された該比率との差の大きさが所定閾値以上であるとき、ダブルトーク状態が発生していると判断する、請求項９記載のエコーキャンセラ。
【請求項１１】
ダブルトーク状態が発生していると判断したときに、該ＦＩＲフィルタの係数の更新量を少なく、又は、該係数の更新を停止する、請求項１乃至１０のいずれか一の項に記載のエコーキャンセラ。
【請求項１２】
ダブルトーク状態が発生しているとの判断がされなかったときに、エコー経路変動状態が発生していると判断する、請求項１乃至１１のいずれか一の項に記載のエコーキャンセラ。
【請求項１３】
エコー経路変動状態が発生していると判断したときに、該ＦＩＲフィルタの係数の更新量を多くする、請求項１２記載のエコーキャンセラ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願発明は、エコーキャンセラに関し、特に、エコー経路変動とダブルトークとを識別することにより安定した動作を行うエコーキャンセラに関する。
【背景技術】
【０００２】
通話形態の変化やハードウェアの進展に伴って、我々がマイクロホンを用いる機会は増える傾向にある。我々の聴覚は目的としている音に強く注意を向けることができるために、余分な雑音や残響音はそれほど気にならない。しかし、マイクロホンは必要とする音声だけでなく不要な雑音や残響音をも取得するため、それがそのままマイクロホンの出力となる。近年、ハンズフリーフォンやテレビ会議システムなど話者がマイクロホンから離れた位置で話すことが多くなっている。そのため、必要とする音声のレベルが低下し、相対的に雑音や残響音の影響が大きくなってきている。その影響を軽減する装置の一つに音響エコーキャンセラがある。エコーとは、スピーカーから出力された音声や室内の壁面で反射された間接波のマイクロホンへの回り込み信号である。このエコーを消去するシステムが音響エコーキャンセラである。音響エコーキャンセラは話者が部屋の中を動き回る場合やマイクロホンやスピーカーの位置を変えるような部屋の環境の変化、すなわちエコー経路の変化に自動的に素早く適応するために適応ディジタルフィルタによって構成される。
【０００３】
また、このエコーキャンセラにおける最も重要な特性の一つにダブルトークに対する安定性がある。ダブルトークとは近端話者が話すことである。適応フィルタの更新に利用される誤差信号はエコーを擬似エコーで相殺したあとの残差信号である。近端話者が話すとき、残差信号には近端話者の音声が残るので、この状態で適応フィルタを更新すれば発散の危険性が高まる。このダブルトークを検出するためにはダブルトークとエコー経路変動を区別する必要がある。それは、ダブルトークもエコー経路変動も残差信号を増加させるためである。この識別処理に関して、これまでに多くの方法が提案されている［例えば、特許文献１、非特許文献１、非特許文献２、非特許文献３、非特許文献４、非特許文献５参照］。当然ながら、その識別を誤ったり、時間がかかればハウリングする危険が高まる。また、その識別に正確を期せば、小さな（推定誤差の小さい）エコー経路変動に対して判定がさらに遅れるという問題が生じる。
【０００４】
このように、音響エコーキャンセラにおいて推定誤差が増加する原因の一つに、エコー経路の変動が挙げられるが、これはダブルトークとエコー経路変動の識別を行うことで解決できる。本願発明は、ダブルトークとエコー経路変動の識別のための新たな識別方法を採用したエコーキャンセラを提示する。
【特許文献１】特開２００５−３１８５７１号公報
【非特許文献１】S.Minami and T.Kawasaki，“A double talk detection for an echo canceller，”ICC’85 Rec．，pp．1492-1497，1985．
【非特許文献２】藤井健作，大賀寿郎，“音響エコーキャンセラのためのダブルトークとエコー経路変動検出に関する検討，”信学技法，EA-91-82，Jan．1991．
【非特許文献３】Hau Ye and Bo-Xiu wu，“ A new double-talk detection algorithm based on the orthogonality theorem，”IEEE tranc．Commun．，vol．COM-39，no．11，pp．1542-1545，Nov．1991．
【非特許文献４】藤井健作，大賀寿郎，“ ダブルトークとエコー経路変動の識別，”信学技法，EA-94-15，May 1994．
【非特許文献５】藤井健作，大賀寿郎，“ エコー経路変動の検出を併用するダブルトーク検出法，”信学論(A)，vol．J78-A，no．3，pp．314-322，March 1995．
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本願発明の目的は、エコー経路変動とダブルトークを正確に識別して、エコー経路変動に対しては係数の収束を早め、ダブルトークに対しては安定したエコー消去量の維持を可能とするエコーキャンセラの実現にある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するために、本願発明に係るエコーキャンセラは、スピーカに供給される受信信号が該スピーカからマイクロホンへ回り込むことによって生成されるエコー信号を、該マイクロホンの出力信号から除去するエコーキャンセラであって、該受信信号に基づいて疑似エコー信号を生成する係数更新可能なＦＩＲフィルタと、該マイクロホンの出力信号から該ＦＩＲフィルタが生成した疑似エコー信号を差し引くことによって誤差信号を生成する減算器と、該受信信号と該誤差信号とに基づいて該誤差信号が最小となるように適応アルゴリズムによって該ＦＩＲフィルタの係数を更新する係数更新部とを備え、第１値と第２値とに基づいて、ダブルトーク状態が発生しているか否かを判断し、該第１値が、該ＦＩＲフィルタの疑似エコー信号のパワー値に基づいて定められる値であり、該第２値が、該誤差信号のパワー値に基づいて定められる値である。
【０００７】
上記エコーキャンセラにおいて、該第１値が、該ＦＩＲフィルタの疑似エコー信号のパワー値の、所定時間範囲における累積和に基づいて定められ、該第２値が、該誤差信号のパワー値の、該所定時間範囲における累積和に基づいて定められるようにしてもよい。
【０００８】
また、上記エコーキャンセラにおいて、該第１値が、該ＦＩＲフィルタの疑似エコー信号のパワー値の、所定時間範囲における累積和に基づいて定められ、該第２値が、該誤差信号のパワー値の該所定時間範囲における累積和から所定値を差し引くことによって得られる減算値に基づいて定められるようにしてもよい。
【０００９】
また、上記課題を解決するために、本願発明に係るもう一つのエコーキャンセラは、スピーカに供給される受信信号が該スピーカからマイクロホンへ回り込むことによって生成されるエコー信号を、該マイクロホンの出力信号から除去するエコーキャンセラであって、該受信信号に基づいて疑似エコー信号を生成する係数更新可能なＦＩＲフィルタと、該マイクロホンの出力信号から該ＦＩＲフィルタが生成した疑似エコー信号を差し引くことによって誤差信号を生成する減算器と、該受信信号と該誤差信号とに基づいて該誤差信号が最小となるように適応アルゴリズムによって該ＦＩＲフィルタの係数を更新する係数更新部とを備え、第１値と第２値とに基づいて、ダブルトーク状態が発生しているか否かを判断し、該第１値が、該ＦＩＲフィルタの疑似エコー信号のパワー値に基づいて定められる値であり、該第２値が、該誤差信号のパワー値と、該マイクロホンの周囲の周囲騒音信号のパワー値とに基づいて定められる値である。
【００１０】
上記エコーキャンセラにおいて、該第１値が、該ＦＩＲフィルタの疑似エコー信号のパワー値の、所定時間範囲における累積和に基づいて定められ、該第２値が、該誤差信号のパワー値の該所定時間範囲における累積和から、該周囲騒音信号のパワー値の該所定時間範囲における累積和を差し引くことによって得られる減算値に基づいて定められるようにしてもよい。
【００１１】
また、上記エコーキャンセラにおいて、該適応アルゴリズムが、ブロック実行型の適応アルゴリズムであり、該所定時間範囲が、該適応アルゴリズムの時間ブロックであるようにしてもよい。
【００１２】
また、上記エコーキャンセラにおいて、該第１値と該第２値との比値に基づいてダブルトーク状態が発生しているか否かを判断するようにしてもよい。
【００１３】
また、上記エコーキャンセラにおいて、該第１値と該第２値との比値の算出が所定時間間隔で繰り返され、今回算出された該比値と、それ以前に算出された該比値との比較に基づき、ダブルトーク状態が発生しているか否かを判断するようにしてもよい。
【００１４】
また、上記エコーキャンセラにおいて、今回算出された該比値と、前回算出された該比値との差の大きさに基づき、ダブルトーク状態が発生しているか否かを判断するようにしてもよい。
【００１５】
また、上記エコーキャンセラにおいて、該比値が、該第１値に対する該第２値の比率であり、今回算出された該比率と、前回算出された該比率との差の大きさが所定閾値以上であるとき、ダブルトーク状態が発生していると判断するようにしてもよい。
【００１６】
また、上記エコーキャンセラにおいて、ダブルトーク状態が発生していると判断したときに、該ＦＩＲフィルタの係数の更新量を少なく、又は、該係数の更新を停止するようにしてもよい。
【００１７】
また、上記エコーキャンセラにおいて、ダブルトーク状態が発生しているとの判断がされなかったときに、エコー経路変動状態が発生していると判断するようにしてもよい。
【００１８】
また、上記エコーキャンセラにおいて、エコー経路変動状態が発生していると判断したときに、該ＦＩＲフィルタの係数の更新量を多くするようにしてもよい。
【発明の効果】
【００１９】
本願のエコーキャンセラによれば、ダブルトークとエコー経路変動が正確に識別され、安定した動作が保証される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下、本願発明の一実施形態たるエコーキャンセラを図面を参照しつつ説明する。
（１．はじめに）
本願発明の実施形態では適応アルゴリズムとしてブロック実行型学習同定法を用い、そのブロック長を遠端話者の音声パワーで制御すると共に、ステップサイズを残差信号のパワーで制御する方法を行う。この併用制御法によれば、推定誤差が−２０ｄＢ以下となるような小さなエコー経路変動ではダブルトークとの識別が不要となるので、推定誤差が−２０ｄＢを超える大きなエコー経路変動とダブルトークとを識別する方法を提案する。
（２．適応アルゴリズムと制御法）
［２．１  ブロック実行型学習同定法］
音響エコーキャンセラの基本となる構造を図１Ａ、図１Ｂに示す。図１Ａは、図１Ｂにおけるスピーカ201からマイクロホン200までの経路を伝達関数ｈを用いて示したものであり、図１Ａと図１Ｂの構造は等価である。さらに、図１Ｃは、図１Ｂと等価の構造を示す図であるが、図１Ｂにおける適応ＦＩＲフィルタ212の構造がより詳細に示されている。これらの図において、エコーキャンセラは、通話装置で適用されている。
【００２１】
図１Ｃを参照して説明すると、通話装置はマイクロホン200とスピーカ201とを有している。エコーキャンセラは、主に、係数更新可能なＦＩＲフィルタ212aと、係数更新部212bと、減算器211とによって構成される。なお、ＦＩＲフィルタ212aと係数更新部212bとによって、適応ＦＩＲフィルタ212が構成される。
【００２２】
通話装置が受信した信号ｘj(受信信号)は、スピーカ201に供給される。スピーカ201から放射された音は、マイクロホン200へ回り込む。マイクロホン200の出力信号ｙjは、この回り込みによって生成されるエコー信号ｇjを含んでいる。なおｎj は、マイクロホン200に入力される近端話者の音声と周囲騒音である。
【００２３】
信号ｘjは、ＦＩＲフィルタ212aにも入力される。ＦＩＲフィルタ212aは、Ｉ個の係数タップを備えており、各係数タップには係数として、Ｈ(１)，Ｈ(２)，Ｈ(３)，・・・，Ｈ(Ｉ)が設定されている。ＦＩＲフィルタ212aからは、出力信号（疑似エコー信号）として信号Ｇjが出力される。
【００２４】
減算器211には、信号ｙjと信号Ｇjとが入力される。減算器211は、信号ｙjから信号Ｇjを差し引く。減算結果としての信号（誤差信号）ｅjは送信信号として通話装置から送出される。
【００２５】
係数更新部212bには、信号ｅjが誤差信号として入力される。係数更新部212bには、信号ｘjも入力される。係数更新部212bにおいて、適応アルゴリズム（係数更新アルゴリズム）が作動している。係数更新部212bの適応アルゴリズム（係数更新アルゴリズム）は、信号ｘjと信号ｅjとに基づいて、信号ｅjが最小となるようにＦＩＲフィルタの係数タップの係数Ｈ(１)，Ｈ(２)，Ｈ(３)，・・・，Ｈ(Ｉ)を更新する。
【００２６】
このようなシステムにより、発生するエコーｇj は、適応ＦＩＲフィルタ212で合成された擬似エコーＧj によって相殺され、その残差信号
【００２７】
【数１】
2008022478.tif 000003
【００２８】
が遠端側に伝送される。ここで、ｎj はマイクロホンに入力された外乱、すなわち近端話者の音声と周囲騒音である。
【００２９】
本実施形態ではその適応フィルタの係数を更新する適応アルゴリズムとしてブロック実行型学習同定法
【００３０】
【数２】
2008022478.tif 000004
【００３１】
を用いる。ここで、Ｊはブロック長、ρはステップサイズである。
【００３２】
［２．２  ブロック長制御］
学習同定法では適応フィルタの係数の収束時において推定誤差の２乗平均は
【００３３】
【数３】
2008022478.tif 000005
【００３４】
と見積もられる。ここで、μ はステップサイズ、σN2 は外乱の平均パワー、σx2 は参照信号の平均パワーである。この推定誤差に関し、学習同定法とブロック実行型学習同定法との間には
【００３５】
【数４】
2008022478.tif 000006
【００３６】
の関係がある。例えば、学習同定法における μ＝１ は ρ＝Ｊ に相当する。この関係を式（３）に代入すれば、ブロック実行型学習同定法で得られる推定誤差の２乗平均は
【００３７】
【数５】
2008022478.tif 000007
【００３８】
と見積もられる。この推定誤差の２乗平均とブロック長Ｊとの関係を単純化して制御を容易にするために、式（５）を ２Ｊ≫ρ と近似できる場合について整理すると
【００３９】
【数６】
2008022478.tif 000008
【００４０】
となる。この式から外乱が周囲騒音である場合の平均パワーＱ0 に対して所要の推定誤差Ｃ0 を得るのに必要な参照信号のパワーは
【００４１】
【数７】
2008022478.tif 000009
【００４２】
と求まる。さらに、この参照信号のパワーσx2は加算ノルム
【００４３】
【数８】
2008022478.tif 000010
【００４４】
から推定でき、適応フィルタのタップ数をＩとすれば平均して
【００４５】
【数９】
2008022478.tif 000011
【００４６】
の大きさをもつ。このことからブロック長Ｊを制御して
【００４７】
【数１０】
2008022478.tif 000012
【００４８】
【数１１】
2008022478.tif 000013
【００４９】
となるときに係数を更新すれば参照信号のパワー変動に関係なく推定誤差がＣ0 まで減少すると期待される。また、本実施形態ではダブルトークとエコー経路変動の識別を安定的に行うために、最短ブロック長を定め、Ｊ0 とおく。
【００５０】
［２．３  ステップサイズ制御］
ステップサイズ制御には外乱パワーの算定が必要である。音響エコーキャンセラにおいてその算定に利用できるのはマイクロホンの出力だけである。しかし、その出力にはエコーｇj が混じる。そこで本実施形態では外乱ｎj のパワーの算定にエコーｇj が擬似エコーＧj によって十分に相殺されているときの残差信号
【００５１】
【数１２】
2008022478.tif 000014
【００５２】
が外乱ｎj に近似されることを用いて残差信号の２乗平均
【００５３】
【数１３】
2008022478.tif 000015
【００５４】
を外乱パワーに近似させる。この外乱パワーの推定値Ｑｎと同時に計算される加算ノルムＰｎを用いて
【００５５】
【数１４】
2008022478.tif 000016
【００５６】
をステップサイズとしてブロック単位で制御すればダブルトークの区間においても適応フィルタの係数を更新しても推定誤差は所要値Ｃ0 に維持される。ただし、Ｐｎのばらつきと音声の有色性を考慮して学習同定法の μ＝０.２５ に相当する ρ0 ＝１６ をステップサイズ ρn の上限とする。
（３．ダブルトークとエコー経路変動の識別法）
［３．１  識別パラメータ］
本実施形態では擬似エコーのパワー平均Ｇｎと残差信号のパワー平均Ｑｎを２次元に配置して識別する手法を提案する。
【００５７】
【数１５】
2008022478.tif 000017
【００５８】
【数１６】
2008022478.tif 000018
【００５９】
例えば、式（１５）では、疑似エコー信号Ｇj のパワー値Ｇj2 が時間幅Ｊの時間ブロック（時間範囲）で累積され、かつ、Ｊで除算されることによって、Ｇｎが得られることが示されている。式（１６）では、同様にして誤差信号ｅj からＱｎが得られることが示されている。
【００６０】
ＧｎとＱｎの比は式（１５）,（１６）よりＧj とｅj の平均パワーの比に近似される。ここで、エコー経路変動の場合で近端話者の音声が入っていないときは式（１）においてｎj が無視できるのでＧｎとＱｎの比は推定誤差に近似される。今係数の更新はゆっくりとなされるのでＧｎとＱｎの比はほぼ一定となる。一方、ダブルトークの場合で近端話者の音声が入っているときは式（１）においてｎj の影響が大きくなるのでＧｎとＱｎの比は一定とならない。図２（ａ）は推定誤差が０ｄＢ，−１０ｄＢ，−２０ｄＢとなるエコー経路変動が発生したときの同比の分布、同図（ｂ）はエコーが十分に低減された状態でダブルトークが発生したときの同比の分布である。ここで、図２は ρ0 ＝１６，Ｊ0 ＝６４，Ｃ0 ＝０.００１，Ｉ＝５１２ で、遠端話者と周囲騒音のパワー比が３０ｄＢ、近端話者と周囲騒音のパワー比が３０ｄＢ としてシミュレーションを行っている。以下のシミュレーションにおいても同様の条件である。
【００６１】
図２を見ると明らかにエコー経路変動で直線的であり、ダブルトークで不規則な分布を与えている。すなわち、この分布の違いから隣接時間での傾きの変化が少ないときにエコー経路変動、大きく変化するときにダブルトークと判別することができると期待される。また、傾き（Ｇｎに対するＱｎの比率）は
【００６２】
【数１７】
2008022478.tif 000019
【００６３】
と計算される。
【００６４】
上式（式(１７)）において、分母のＧｎを第１値、分子のＱｎを第２値とすると、ｒn は第１値に対する第２値の比率と考えることができる。
【００６５】
図３（ａ）は上からエコー経路変動に対して得られた傾きの時間変化と遠端話者の音声、同図（ｂ）は上からダブルトークに対して得られた傾きの時間変化と近端話者の音声（上段）、遠端話者の音声（下段）である。ただし、図では見やすくするために傾きの上限を３として表示している。これを見ると明らかにダブルトークのときは近端話者が無音声となる区間を除いて大きく変化していることが分かる。そして、エコー経路変動ではほぼ一定の傾きが続いていることが分かる。しかし、遠端話者が無音声となる区間では傾きが大きい。これは無音声の区間で周囲騒音の影響が強く出るためである。そこで、傾き（Ｇｎに対する（Ｑｎ−Ｑ0 ）の比率）を
【００６６】
【数１８】
2008022478.tif 000020
【００６７】
と計算する。ここで、Ｑ0 は、周囲騒音パワーである。
【００６８】
上式（式(１８)）において、分母項を第１値、分子項を第２値とし、Ｒn は第１値に対する第２値の比率と考えることができる。分子項は、Ｑｎから周囲騒音パワーを減算した減算結果値である。この周囲騒音の信号は、近端話者と遠端話者との両方が無音声となるときのマイクロホン200（図１Ｂ、図１Ｃ参照）からの出力信号から得ることができる。また、この周囲騒音の信号を、マイクロホン200の近傍に設置された他のマイクロホンの出力信号から得るようにしてもよい。
【００６９】
また、上式（式(１８)）におけるＱ0 を、時間的に変化しない所定値とみなし、（つまりＱ0 を定数とし）、該所定値（Ｑ0 ）をＱｎから減算することによって、第２値としての分子項を得てもよい。マイクロホン200の周囲の騒音レベルが既知であり、かつ、その騒音レベルの変化が少ないような場合に、このような方法が有効である。このようにすると、周囲騒音の信号をマイクロホンから検出する必要がなくなるので、システムを簡略化できる。
【００７０】
式(１８)の計算の結果を図４に示す。図３（ａ）と比較してエコー経路変動において周囲騒音の影響が小さくなったことが分かる。
【００７１】
このことから、式（１７）のｒn よりも、式（１８）のＲｎを用いた方が、ダブルトークとエコー経路変動の識別をより正確に行うことができると期待することができる。以下ではこの傾きＲｎ（式（１８）のＲｎ）を用いてダブルトークとエコー経路変動の識別を行う例を示す。ここ（式（１８））で、絶対値をとっているのは傾きの値がマイナスにならないようにするためである。
【００７２】
この傾きの変化の大きさからダブルトークとエコー経路変動の識別が可能となるのであれば、該識別を行ってその結果に応じて、適応ＦＩＲフィルタのステップサイズを変更させたり、フィルタ係数更新を停止させたり再開させたりするなど、適応ＦＩＲフィルタの動作を制御すればよいのである。より具体的に言えば、ダブルトーク状態が発生していると判断したときには、適応ＦＩＲフィルタのステップサイズを小さくしてフィルタ係数の更新量を少なくしたり、又は、フィルタ係数の更新を停止させるようにしてもよい。また、エコー経路変動状態が発生していると判断したときは、一旦停止させたフィルタ係数の更新を再開させたり、又は、フィルタ係数の更新量を多くしてもよい。
【００７３】
この傾きの変化の大きさからダブルトークとエコー経路変動の識別の可能性を探るために、変化の大きさを計算した結果を図５に示す。（ａ）はエコー経路変動での傾きの変化の大きさと遠端話者の音声、（ｂ）はダブルトークでの傾きの変化の大きさと近端話者の音声を表している。この結果を見ると、エコー経路変動では遠端話者の音声が無音声となるときに傾きの変化が大きくなり、ダブルトークでは近端話者が無音声となるときに傾きの変化が小さくなることが分かる。すなわち、両者とも無音声となる区間で識別誤りが発生しやすいことが分かる。
【００７４】
［３．２  識別が不要となる区間］
この問題を解決するために、遠端側と近端側で同時に無音声となる場合の制御の状況を調べる。この場合はシングルトークとして最大のステップサイズ ρ0 ＝１６ が設定され、ブロック長制御によって推定誤差がＣ0 に収束するように係数が更新される。この遠端話者が無音声の状態で近端話者が発声すると、参照信号のパワーの方がはるかに小さく、この場合はステップサイズ制御で十分であり、
１．遠端話者が無音声と判断されるときは識別が不要
となる。同様に、近端話者が無音声となる区間は遠端話者の発生の有無に関わらずシングルトークの状態であり、ステップサイズ制御で十分である。すなわち
２．近端話者が無音声と判断されるときは識別が不要
となる。
【００７５】
この２つの判断はＰｎとＱｎを観測し、これらがＱ0 以上となることをもって判断することができる。ただし、観測誤差を考慮して
【００７６】
【数１９】
2008022478.tif 000021
【００７７】
【数２０】
2008022478.tif 000022
【００７８】
が成り立つときは識別が不要となる。
【００７９】
この識別が不要な区間を取り除くと図７のようになる。ただし、見やすいようにＧｎ，Ｑｎ 共 ０.０１以下の部分だけ表示している。不要な区間を取り除く前である図６と比べると、ＧｎやＱｎが小さい値をとるときは識別不要として取り除かれていることが確認できる。また、識別が不要な区間を０として傾きの変化の大きさを調べると図８のようになる。
（４．シミュレーション）
シミュレーションによりダブルトークとエコー経路変動の識別が行われているか確認する。シミュレーションの条件は図２などと同じである。
【００８０】
［４．１  ダブルトークとエコー経路変動の識別結果］
識別の条件として傾きの変化の大きさが０.１未満ならばエコー経路変動、それ以上はダブルトークとした。つまり、０．１を閾値（所定閾値）としてダブルトーク状態が発生しているか否かの判断に使うのである。この条件は本実施形態で暫定的に定めたものであるので今後の検討が必要である。この条件で識別を行い、ダブルトークとしてステップサイズ制御を行うときは１を、識別不要は０を、エコー経路変動として ρ＝ρ0 を与えるときは−１を出力させる。ここで、エコー経路変動のときは推定誤差を０ｄＢ、ダブルトークのときは推定誤差を−３０ｄＢとする。このときの識別結果を図９に示す。これを見ると同図（ａ）は識別不要な区間以外はすべてエコー経路変動と判断しているので識別は成功している。また、同図（ｂ）の近端話者が無音となる１０,０００ サンプル付近を見ると、遠端話者が発声しているときにエコー経路変動、無音声のときに識別不要と正しく判断されているのが分かる。さらに、同図（ｂ）の９,０００サンプル付近に見られるようにダブルトークであるにもかかわらずエコー経路変動と判断されている。これは両話者の音声のパワーが大きく変化しない場合に傾きの変化が小さくなるためであると考えられる。この誤りを少なくするために、Ｇｎ とＱｎ の変化の大きさが小さいとき、すなわち
【００８１】
【数２１】
2008022478.tif 000023
【００８２】
【数２２】
2008022478.tif 000024
【００８３】
ならば前回の処理を続けるという条件を加える。本実施形態では仮に α＝０.００１ とおく。このとき、識別結果は図１０のようになる。明らかに、正しく判断されていることが確認できる。
【００８４】
［４．２  ダブルトークとエコー経路変動時の収束特性］
次に、上記の識別条件を用いて識別を行ったときの収束特性を確認する。ただし、ρ0＝６.４ とし、遠端話者として図１１、近端話者として図１２を用いた。また、安定化のために式（２）の第２項である
【００８５】
【数２３】
2008022478.tif 000025
【００８６】
の上限を決める必要がある。本実施形態では、上限を Ａ(ｍ)＝０.１／Ｉ とおく。その収束特性を図１３に示す。これを見るとシングルトークのときは推定が進み、ダブルトークのときは推定が進んでいないことが確認できる。また、図１４は５０,０００サンプルで、図１５は１５０,０００サンプルでエコー経路である未知フィルタｈj の値を変化させた。すると、推定誤差の値が上がった。この原因を確認するために変化した地点を拡大した図１６と図１７を見る。これを見るとρn の値が変化させた地点では最大の ρ0＝６.４ となっているのが分かる。ダブルトークのときはρn の値は小さくなるので、このときはエコー経路変動だと確認できる。
【００８７】
［４．３  むすび］
以上のとおり、シミュレーションを行い識別が有効に動作しているかを確認した。この結果から識別が有効に行われていることは確認できた。また、今後の課題としてはＡ(ｍ)の上限について検討し、そのほかのパラメータについても検討することが挙げられる。
（５．システムの概略構成）
図１８は、通話装置に適用された、この実施形態に係る本発明（エコーキャンセラ）の概略構成および各機能を示すブロック図である。
【００８８】
図１８を参照すると、通話装置はマイクロホン200とスピーカ201とを有している。エコーキャンセラは適応ＦＩＲフィルタ212を有する。適応ＦＩＲフィルタ212の構成は、図１Ｃに示した適応ＦＩＲフィルタ212と同様である。
【００８９】
通話装置が受信した信号ｘj(受信信号)は、スピーカ201に供給される。スピーカ201から放射された音は、マイクロホン200へ回り込む。マイクロホン200の出力信号ｙjは、この回り込みによって生成されるエコー信号ｇjを含んでいる。なおｎj は、マイクロホン200に入力される近端話者の音声と周囲騒音である。
【００９０】
信号ｘjは、適応ＦＩＲフィルタ212にも入力され、適応ＦＩＲフィルタ212からは、出力信号（疑似エコー信号）として信号Ｇjが出力される。
【００９１】
減算器211には、信号ｙjと信号Ｇjとが入力される。減算器211は、信号ｙjから信号Ｇjを差し引く。減算結果としての信号ｅjは送信信号として通話装置から送出される。
【００９２】
計算部213には、適応ＦＩＲフィルタ212が生成した疑似エコー信号Ｇj と、誤差信号ｅj とが入力され、これらに基づいて式（１７）の傾き（比率）ｒn 、または、式（１８）の傾き（比率）Ｒｎが計算部213において算出される。そして、その計算値（ｒn 又は Ｒｎ）が識別部214に送出され、ここ（識別部214）においてダブルトーク状態が発生しているのか、エコー経路変動状態であるのかが識別（判断）される。識別部214はこの識別（判断）の結果を識別信号として出力する。この識別信号に基づいて制御部（図示せず）が、適応ＦＩＲフィルタ212のステップサイズを変更させたり、フィルタ係数更新を停止させたり再開させたりするなど、適応ＦＩＲフィルタ212の動作を制御する。
（６．まとめ）
以上、本発明によればダブルトークとエコー経路変動が正確に識別され、安定した動作がシステムに保証される。ここでの本発明の説明は、適応アルゴリズムをブロック実行型の学習同定法として行った。しかし、本発明はブロック実行型の学習同定法以外の適応アルゴリズムにも適用可能であることに注意が必要である。
【００９３】
例えば、ブロック実行型ではない学習同定法を用いることもできるし、学習同定法以外の適応アルゴリズムを用いることもできる。さらに、ブロック実行型である、学習同定法以外の適応アルゴリズムを用いることもできる。ブロック実行型の適応アルゴリズムの時間ブロックを短縮してゆくと、最終的には、ブロック実行型ではない適応アルゴリズムと同一となる。よって、上記した本発明の効果と同様の効果が、ブロック実行型ではない適応アルゴリズムにおいても生ずるであろうことが期待できる。
【産業上の利用可能性】
【００９４】
本願のエコーキャンセラによれば、ダブルトークとエコー経路変動とをより正確に識別することができるので、例えば、ハンズフリー通話装置のような電気音響の分野においても利用できる。
【図面の簡単な説明】
【００９５】
【図１Ａ】音響エコーキャンセラの原理図である。
【図１Ｂ】音響エコーキャンセラの原理図である。
【図１Ｃ】音響エコーキャンセラの原理図である。
【図２】識別パラメータを示す図である。
【図３】傾きＲ0 を示す図である。
【図４】エコー経路変動のときの傾きＲｎを示す図である。
【図５】傾きの変化を示す図である。
【図６】識別パラメータを示す図である。
【図７】識別不要部を除いたときの識別パラメータを示す図である。
【図８】識別の不要部分を除いた傾きの変化を示す図である。
【図９】識別結果を示す図である。
【図１０】ダブルトークの識別結果を示す図である。
【図１１】遠端話者の音声を示す図である。
【図１２】近端話者の音声を示す図である。
【図１３】収束特性を示す図である。
【図１４】収束特性を示す図である。
【図１５】収束特性を示す図である。
【図１６】収束特性等の拡大図である。
【図１７】収束特性等の拡大図である。
【図１８】通話装置に適用されたエコーキャンセラの概略構成および各機能を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００９６】
200  マイクロホン
201  スピーカ
211  減算部
212  適応ＦＩＲフィルタ
213  計算部
214  識別部
【図１Ａ】
2008022478.tif 000026
【図１Ｂ】
2008022478.tif 000027
【図１Ｃ】
2008022478.tif 000028
【図２】
2008022478.tif 000029
【図３】
2008022478.tif 000030
【図４】
2008022478.tif 000031
【図５】
2008022478.tif 000032
【図６】
2008022478.tif 000033
【図７】
2008022478.tif 000034
【図８】
2008022478.tif 000035
【図９】
2008022478.tif 000036
【図１０】
2008022478.tif 000037
【図１１】
2008022478.tif 000038
【図１２】
2008022478.tif 000039
【図１３】
2008022478.tif 000040
【図１４】
2008022478.tif 000041
【図１５】
2008022478.tif 000042
【図１６】
2008022478.tif 000043
【図１７】
2008022478.tif 000044
【図１８】
2008022478.tif 000045