(57)【要約】【目的】自己相関の強い参照信号に対して係数の収束が早い適応フィルタシステムの構成。【構成】ディジタルフイルタの構造形の一つであるラティス型を適応フィルタとして構成する適応フィルタシステムにおいて、後向き反射係数を前向き予測誤差と後向き予測誤差の相互相関をもとに後向き反射係数を計算する後向き反射係数の更新回路と，該適応フィルタの出カと望みの応答（システム同定では未知系の出力）との差を最小にするように前向き反射係数を更新する回路とを有し，これらの回路で計算された結果を利用して該適応フィルタの出カと望みの応答を一致させる制御を行う適応フィルタシステム。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ディジタルフイルタの構造形の一つであるラティス型を適応フィルタとして構成する適応フィルタシステムにおいて、後向き反射係数を前向き予測誤差と後向き予測誤差の相互相関をもとに後向き反射係数を計算する後向き反射係数の更新回路と，該適応フィルタの出カと望みの応答（システム同定では未知系の出力）との差を最小にするように前向き反射係数を更新する回路とを有し，これらの回路で計算された結果を利用して該適応フィルタの出カと望みの応答を一致させる制御を行うことを特徴とする適応フィルタシステム。
【請求項２】
請求項１に与える適応フィルタシステムの前向き反射係数を更新する回路において、その前向き反射係数の更新法としてブロック長制御学習同定法を用い、そのブロック長を参照信号のパワーで制御することを特徴とする適応フィルタシステム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、係数を任意に変更可能な適応フィルタが組み込まれたシステムの構成に関し、未知の系と同じ特性あるいは逆の特性を該適応フィルタに与える操作の改良に関する。なお、この応用である代表的な装置としてはスピーカとマイクロホンを用いて受話器を手にすることなく通話できるハンズフリー電話機がある。
【０００２】
【従来の技術】
本発明が対象とする適応フィルタシステムは、適応フィルタに求められる働きによって，その構成をシステム同定、線形予測、千渉キャンセラ、等化器に分類することができ、　目的に応じて使い分けられる（適応フィルタ入門、Ｓ．ヘイキン（著）、武部幹（訳）、現代工学社）しかし、その適応フィルタの係数設定法の原理に関しては共通しており、従って、説明を簡単にするために、そのもっとも代表的な分野であるシステム同定への応用を例として本発明を説明する。
【０００３】さらに、このシステム同定が適用される代表的な装置として、スピーカとマイクロホンを用いて受話器を手にすることなく通話できるハンズフリー電話機がある。このハンズフリー電話機では通話にマイクロホンとスピーカが使われることから明らかなように、スピーカからマイクロホンに回り込むエコーの発生が避けられない。このエコーは会話を大変しづらいものにすることから，ハンズフリー電話機では一般には，図２に示すスピーカからマイクロホンに回り込むエコーを相殺する適応フィルタが導入され、それによって相手側にエコーが伝送されないように構成される。このエコーを相殺する適応フイルタシステムを音響エコーキヤンセラという。
【０００４】問題は，そのエコーと同等の出カを合成する適応フィルタの係数を設定する方法の性能である。現在、その方法として多数の手法が提案されており、それぞれに一長一短がある。しかし、その原理は共通しており、図２に示す減算器の出カＥｊ（図の例では外乱が重畳した未知系の出カとの差。一般的には望みの応答との差）を最小にするように更新すればよく、また、その更新アルゴリズムとしては次式に示す学習同定法が代表的である。
【数１】
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【０００５】ここで、Ｈｊは時刻ｊにおいて適応フィルタに設定された係数ベクトル、μは０＜μ＜２の範囲に選ばれるステップサイズと呼ばれる定数、Ｘｊは参照信号ベクトルである。この学習同定法は参照信号（未知系の入力に印加される信号、図２に示すスピーカ入カ信号Ｘｊがそれにあたる）のパワーが音声のように変動が激しい場含に適したアルゴリズムとして音響エコーキヤンセラに最も一般的なアルゴリズムである。
【０００６】この音響エコーキヤンセラの実用化に際しては、適応フイルタにはエコーと同等の出力を素早く合成し、相殺することが求められる。実際、スピーカとマイクロホンの間の音響系の特性は話者の移動によって急激に変化することから、適応フィルタの係数はその変化に素早く追随してエコーが相殺されるように更新される必要がある。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
間題は、この音響エコーキヤンセラの場合において、エコーと同等の出カを合成する適応フィルタの係数更新に利用される参照信号が、自己相関の強い音声信号となることである。　自己相関の強い信号を参照信号として使った場含、通常のアルゴリズムでは適応フィルタの係数更新速度が大きく低下することが知られている。
【０００８】
【発明の目的】
本発明は、その適応フィルタの係数更新速度の改善に関する。
【０００９】
【発明の実施の形態】
まず、　自己相関の強い参照信号に対して適応フィルタの係数更新速度を改善する方法として、これまでにいくつかの提案がある。それらを以下に示す。
【００１０】文献（１）Ｓ．Ｙａｍａｍｏｔｏ，Ｓ．Ｋｉｔａｙａｍａ，Ｊ．Ｔａｍｕｒａ，ａｎｄ　Ｈ．Ｉｓｈｉｇａｍｉ，”Ａｎ　ａｄｐｔｉｖｅ　ｅｃｈｏ　ｃａｎｃｅｌｅｒ　ｗｉｔｈ　ｌｉｎｅａｒ　ｐｒｅｄｉｃｔｏｒ，”ＩＥＣＥ　Ｔｒａｎｓ．，ｖｏｌ．Ｅ６２，ｎｏ．１２．ｐｐ．８５１−８５７（１９７９）
【００１１】文献（２）尾関和彦、梅田哲夫、”アフィン部分空間への直交射影を用いた適応フィルタ・アルゴリズムとその性質、”電子情報通信学会論文誌（Ａ），ｖｏｌ．Ｊ６７−Ａ，ｎｏ．２，ｐｐ．１２６−１３２（１９８４）
【００１２】文献（３）Ｋ．Ｆｕｊｉｉ，Ｍ．Ｍｕｎｅｙａｓｕ，Ｔ．Ｈｉｎａｍｏｔｏ，ａｎｄ　Ｙ．Ｔａｎａｋａ，”Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ　ｌｅａｓｔ　ｍｅａｎ　ＥＥ’ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ａｎｄ　ｉｔｓ　ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ　ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ，”ＩＥＩＣＥ　Ｔｒａｎｓ．Ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌｓ，ｖｏ１．Ｅ８４−Ａ，ｎｏ．４，ｐｐ．９８４−９９０（２００１）
【００１３】しかし，以上のアルゴリズムにはそれぞれにおいて欠点がある。初めにそれらを簡単に説明する。
まず、最初に提案された（１）のアルゴリズムではエコーを相殺する出カを得る第１の適応フィルタに加えて、参照信号に線形予測分析を加えた結果として得られる予測残差を入カとする第２の適応フィルタが必要になることがあげられる。実用化を考えた場含、音響エコーキヤンセラでは音響系の残響時間が非常に長いこと、したがって、適応フィルタの構成に多くのタップを必要とし、このことから（１）のアルゴリズムは演算規模において問題が多いと言える。
【００１４】この適応フィルタが二つ必要となる間題は、上記（２）のアルゴリズムによって解決される。しかし、このアルゴリズムにおいては逆行列の計算が必要となり、演算量の問題が解決されたアルゴリズムとはなっていない。この計算量に関する問題は、次に提案された上記（３）のアルゴリズムによって解決された。
【００１５】すなわち、このアルゴリズムは参照信号に線形予測分析を加えた結果として得られる予測残差Ｘｊ’を用い、適応フィルタの係数を
【数２】
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と更新する。
【００１６】この式から明らかなように、係数更新には図２に示す減算器の出力Ｅｊが用いられており、上記（１）のアルゴリズムにおいて必要であった、予測残差Ｘｊ’を入カとする適応フィルタが不要となっている。また、この更新式から逆行列の計算も不要であることが同様にわかる。
【００１７】しかし、このアルゴリズムにも問題がある。その原因はこのアルゴリズムが評価関数をＥｊＥｊ’として導かれている点にある。ここで、Ｅｊ’は未知系の出力と予測残差Ｘｊ’を入カとする適応フィルタの出力との差である。ただし、この適応フィルタの出力は便宜上導入された信号で実際の係数更新には必要とされない。
【００１８】しかし、評価関数が２乗として与えられていない場合、その適応アルゴリズムが最適な係数を与える条件「評価関数が下に凸となる（誤差が最小になる）」が必ず満たされるという保証がない。すなわち、参照信号Ｘｊを線形予測可能な成分ｘｊと線形予測不可能な成分（予測残差）Ｘｊ’に分けると
【数３】
ＸｊＸｊ’＝ｘｊＸｊ’＋Ｘｊ’２
と変形することができる。
【００１９】このうち、ＸｊＸｊ’＞０を保証する第２項Ｘｊ’２は自己相関が強いほど小さくなること。従って、この積が負となる確率が自己相関が強いほど高くなってしまうことは明らかである。すなわち、条件「評価関数が下に凸となる」が満たされず、収束特性が不安定になるという問題がある。
【００２０】図１は本発明の原理を説明する構成図である。このうち、未知系（１００）と外乱加算器（１０１）は本発明を構成する装置の外部に位置するもので、本発明を構成する要素ではない。従って、この部分の構成は本発明を制約するものではない。
【００２１】本発明は、参照信号が印加されるラティスフィルタ（１１０）と、その出力と外乱が重畳した未知系出力（望みの応答）との差を計算する減算器（１１１）と、ラティスフィルタ（１１０）の出力を生成する成分である前向き予測誤差と後向き予測誤差とから後向き反射係数を計算してラティス型フィルタ（１１０）に供給する後向き反射係数の更新回路（１２０）と、同じラティスフィルタ（１１０）の出力を生成する成分である後向き予測誤差と前向き反射係数と該減算器（１１１）による減算結果とから前向き反射係数を計算してラティスフィルタ（１１０）に供給する前向き反射係数の更新回路（１２１）とを有することを特徴とする。
【００２２】
【発明の実施の形態】次に原理の説明を行う。
これまで、システム同定には非巡回型のフイルタがもっぱら用いられ、ラティス型は線形予測に用いられてきた。それはラティス型には入力信号の自己相関を低減するように係数を更新するアルゴリズムしか存在しなかったためである。
【００２３】しかし、最近の研究
文献（４）松尾貴生、藤井健作、川村新、伊藤良生、副井裕、”ラティスフィルタのシステム同定への適用、”第１６回ディジタル信号処理シンボジウム、Ａ８−４、ｐｐ．６４１−６４６（２００１）においてラティスフイルタがシステム同定に適用可能となるアルゴリズムが提案された。
【００２４】本発明は、この研究で示された手法の拡張である。初めに、そのラティスフィルタについて簡単に説明しておく。まず、ラティスフィルタは図３に示す構造が初段を構成し、この初段において入力信号（図１の参照信号Ｘｊに対応する）ｆｊ（０）は分岐して処理されたあと、前向き予測誤差ｆｊ（１）と後向き予測誤差ｂｊ（１）となって次段に送られる。ここでγｊ（ｂ）（１）は後向き反射係数、γｊ（ｆ）（１）は前向き反射係数と呼ばれる。さらに図４は初段に続くｍ段目の構造である。ラティスフィルタは図３の初段に続いて図４のｍ段目の要素を必要なだけ縦続に接続して構成される。
【００２５】ここで、その要素をＭ段用意して接続したときの最終段の前向き予測誤差ｆｊ（Ｍ）を時刻ｊにおいて構成する成分で表すと、
【数４】
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となる。
【００２６】明らかに、この式は最終段の前向き予測誤差ｆｊ（Ｍ）が前向き反射係数γｊ（ｆ）（ｍ）と後向き予測誤差ｂｊ−１（ｍ−１）だけから構成され、図５に示す非巡回型フィルタの出力として計算されることを表している。すなわち、このように最終段の前向き予測誤差ｆｊ（Ｍ）が非巡回型フィルタの出力として得られるならば、それと未知系の出力Ｙｊとの差を最小にするように前向き反射係数γｊ（ｆ）（ｍ）を、例えば学習同定法を用いて
【数５】
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と更新することができる。
【００２７】そして、後向き反射係数は文献（４）において上式で得られた前向き反射係数を複写することによって与えられる。また、文献（４）では、未知系を非巡回型フィルタで構成した場合でも、その特性がラティスフィルタの係数として推定されることがシミュレーションによって確認されている。
【００２８】ここで、一つの疑間が湧く。すなわち、後向き反射係数も前向き反射係数の複写として与えるのではなく、直接更新する必要があるのはないかということである。しかし、現実には未知系を非巡回型フィルタで構成した場含において後向き反射係数の更新に利用できる後向き予測誤差は得ることができない。従って、このままではその疑問に対する答えは得られない。そこで、本発明では、間接的な検証を行う。すなわち、後向き反射係数に乱数を与えてそれを更新しなかった場合の特性を調べるのである。この場含、後向き反射係数の更新を実際に必要とするならば、前向き反射係数の更新だけでは差｛Ｙｊ−ｆｊ（Ｍ）｝は減少しないことになる。反対に、減少すれば後向き反射係数の更新は不要であり、複写はその一例としての対応であるとわかる。
【００２９】図６は、これを検証するために行ったシミュレーションの結果である。ここで、図に示す特性（ｂ）は後向き反射係数の全係数の２乗和が、未知系を構成する非巡回型フィルタの全係数の２乗和に等しくなるように大きさを調整した正規乱数を後向き反射係数として与えた場合の結呆である。また、特性（ｃ）は、後向き反射係数の全係数の２乗和が未知系の全係数の２乗和の５０倍になるように与えたときの結果である。そして、特性（ａ）は適応フィルタを非巡回型として構成した場含の結果である。
このシミュレーションの結果として図６に示された特性から、適応フィルタをラティス型とした場合に後向き反射係数は任意に与えてもよいとわかる。
【００３０】次に、このように後向き反射係数を任意に与えることができるならば、後向き反射係数を通常の更新法、例えば時間更新法によって
【数６】
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と与えてもよいことになる。　ここで、
【数７】
Ｅｊ（ｆｂ）（ｍ）＝λＥｊ−１（ｆｂ）（ｍ）＋ｆｊ（ｍ−１）ｂｊ（ｍ−１）
【数８】
Ｅｊ（ｆ）（ｍ）＝λＥｊ−１（ｆ）（ｍ）＋ｆｊ２（ｍ−１）
である。
【００３１】すなわち、このように後向き反射係数を与えれば、前向き予測誤差ｆｊ（ｍ−１）を構成する成分の一つであるｍ−１段目の後向き予測誤差ｂｊ一１（ｍ−２）とｍ段目の後向き予測誤差ｂｊ一１（ｍ−１）との間の相関が低減されることになる。この相関低減は各段について行われ、その結果として独立性が強い後向き予測誤差が得られる。すなわち、前向き反射係数の更新に用いられる参照信号が独立性の高い信号となることにより、図７に示すように収束速度の改善が実現できる。［請求項１］
【００３２】以上、本発明に対して係数更新アルゴリズムに学習同定法を適用するように説明してきた。しかし、適応フィルタの構造を非巡回型とする任意のアルゴリズムが本発明に適用できることは、本発明の原理から明らかであろう。また、後向き反射係数を決定するアルゴリズムも時間更新法を例に説明してきたが、例えば、次数更新法などの他の更新法が適用できることにも注意が必要である。
【００３３】
本発明の具体的実施例として、図２に示す音響エコーキヤンセラに適用した場合の動作について説明する。まず、音響エコーキヤンセラでは参照信号や外乱のパワー変動が避けられない。　したがって、その変動下においても安定したエコー低減動作を保証する回路を付け加える必要がある。本発明には、基本的には通常の適応アルゴリズムの適用が可能であり、その適応アルゴリズムに適用可能な付加回路はほとんど修正することなく、そのまま用いることができる。ここでは適応アルゴリズムを学習同定法として、さらに、そのパワー変動の例として参照信号（音声）のパワー変動をとりあげ、その変動によらず所定のエコー消去量が確保されるブロック長制御を適用した場含の構造と動作について説明する。
【００３４】そのブロック長制御は係数の更新をＪ標本化周期単位で行うこととし、上記数式５に示す係数更新式を
【数９】
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と改めた係数更新式について適用される。
【００３５】すなわち、参照信号のパワー変動はブロック長Ｊを分母に与える
【数１０】
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が予め定めた定数Ｐ０に対して
【数１１】
Ｐｎ≧Ｐ０
となるまで延長し、数式１１を満たした時点で係数を更新することによって吸収され、エコー消去量が一定の大きさに保たれる。
【００３６】このブロック長制御法の詳細については
文献（５）藤井健作、大賀寿郎、“音響エコーキャンセラのための推定誤差を所要値に保つ方法”電子情報通信学会論文誌（Ａ）、ｖｏ１．Ｊ８３−Ａ、ｎｏ．２、ｐｐ．１４１−１５１（２０００）に詳しい。
この係数更新制御を実際に構成する回路は図８に示される。すなわち、同図に示す２乗加算回路（２１０）はラティスフィルタを構成する後向き予測誤差の２乗和をＰｎ”として計算し、制御回路（２２０）においてＰｎ≧Ｐ０を満たすかどうかを標本化周期ごとに監視する。同時に、乗算加算回路（２１１）は減算器（１１１）の出力と後向き予測誤差の積和を
【数１２】
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と計算し、制御回路（２２０）における監視によってＰｎ≧Ｐ０が満たされたと分かった時点で、制御回路からの指令によって積和Ｓｎを前向き反射係数の更新回路（１２１）に送るとともにＳｎ＝０として次のブロックにおける計算を開始する準備を行う。
【００３７】同様に、制御回路（２２０）からＰｎ≧Ｐ０が満たされたと知らされたときに、２乗和Ｐｎを前向き反射係数の更新回路（１２１）に送るとともにＰｎ＝０として次のブロックにおける計算を開始する準備を行う。このＰｎとＳｎの転送を受けた前向き反射係数の更新回路（１２１）は数式９に従って前向き反射係数を更新し、ラティスフィルタに転送する。この間、後向き反射係数はこれらの動作とは独立に後向き予測誤差の相関を低減する後向き反射係数の更新を続ける。以上によってエコー消去量は参照信号のパワー変動の影響を受けることなく所定の値に維持される。［請求項２］
【００３８】
【発明の効果】
以上、本発明によれば自己相関の強い参照信号に対して係数の収束が早い適応フィルタシステムが構成される。ただし、以上の説明は説明を簡単にするため、適応フィルタの適用分野としてシステム同定、適応アルゴリズムについては学習同定法、さらに、その応用例として参照信号のパワー変動を吸収する回路の例をあげて説明したが、本発明は適応フィルタの基本をなすものであり、その他の応用に制約がないことに注意が必要である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の原理構成図
【図２】音響エコーキャンセラを示す図
【図３】ラティス型フィルタの初段を示す図
【図４】ラティス型フィルタのｍ段目を示す図
【図５】最終段の前向き予測誤差を構成する成分を示す図
【図６】後向き反射係数に乱数を与えた場合の収束特性を示す図
【図７】本発明のアルゴリズムによる収束特性を示す図
【図８】係数更新制御を実際に構成する回路図
【符号の説明】
１００　未知系
１０１　外乱加算器
１１０　ラティスフィルタ
１１１　減算器
１２０　後向き反射係数の更新回路
１２１　前向き反射係数の更新回路
２１０　２乗加算回路
２１１　乗算加算回路
２２０　制御回路
【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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【図８】
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