(57)【要約】【課題】１入力Ｎ出力線形系において入力信号がＡＲ（ａｕｔｏｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ）過程で生成される信号であっても高い精度で推定できる。【解決手段】Ｎ個のセンサ出力信号をそれぞれ１サンプル遅延し（Ｓ２）、Ｎ個の遅延信号の自己相関行列ＲＡ  を求め（Ｓ３−１）、その擬似逆行列ＲＡ−を求め、またＮ個の出力信号とＮ個の遅延信号との相互相関行列ＲＣ  を求め（Ｓ３−３）、ＲＡ−とＲＣ  の積行列Ｗを求め（Ｓ３−４）、その第１行を前段伝達関数ｗ１  〜ｗＮ  とし、Ｗの特性多項式ｃｗ（ｚ）を求め、ｃｗ（ｚ）中の、ＡＲ過程の分母多項式と同等な多項式の逆元を求めて後段伝達関数ｗＦ  とする。Ｎ個の遅延信号をｗ１  〜ｗＮ  でそれぞれフィルタ処理し（Ｓ４）、これらを加算しその加算信号を第１センサ出力信号から減算し、減算信号をｗＦ  でフィルタ処理する。【選択図】      図３
2004295039.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
１入力多出力線形系の２以上の整数Ｎ個の出力端に設けられた第１，第２，…，第Ｎのセンサよりの出力信号をそれぞれ１サンプル遅延する過程と、
上記Ｎ個の出力信号と上記遅延されたＮ個の信号に基づきＮ個の前段フィルタ伝達関数と、１個の後段フィルタ伝達関数を計算して記憶するフィルタ計算過程と、
これら遅延された第１，第２，…，第Ｎ信号を上記第１，第２，…，第Ｎフィルタ伝達関数でそれぞれフィルタ処理する前段フィルタ処理過程と、
各フィルタ処理されたＮ個の信号を加算する過程と、
上記第１のセンサよりの出力信号から上記加算された信号を減算する過程と、
上記減算された信号を上記第Ｎ＋１フィルタ伝達関数でフィルタ処理する後段フィルタ処理過程と
を有する入力信号推定方法。
【請求項２】
上記フィルタ計算過程は、
上記遅延された第１，第２，…，第Ｎ信号の自己相関行列を計算する過程と、
上記自己相関行列の擬似逆行列を計算する過程と、
上記第１，第２，…，第Ｎセンサの出力信号と、上記遅延された第１，第２，…，第Ｎ信号との相互相関行列をそれぞれ計算する過程と、
上記自己相関行列と上記相互相関行列の積行列を計算してその第１行列により上記第１，第２，…，第Ｎフィルタ伝達関数を求める過程と、
上記積行列の特性多項式を計算する過程と、
上記特性多項式の一部の逆元を計算して上記後段フィルタ処理における伝達関数を求める過程と
を有することを特徴とする請求項１記載の入力信号推定方法。
【請求項３】
１入力多出力線形系の出力端に備える第１，第２，…，第Ｎのセンサと（Ｎは２以上の整数）、
これらセンサの出力信号各々に１サンプルの遅延を付与する第１，第２，…，第Ｎの遅延器と、
これら遅延器の出力信号各々を処理する第１，第２，…，第Ｎの前段フィルタと、
これらフィルタの出力信号を加算する加算器と、
この加算器の出力信号を上記第１センサの出力信号から減算する減算器と、
この減算器の出力信号を処理する後段フィルタと、
上記各センサの各出力信号及び上記各遅延器の各遅延出力信号が入力され、上記第１，第２，…，第Ｎ，第Ｎ＋１のフィルタの伝達関数をそれぞれ計算して、これらフィルタ伝達関数を上記フィルタの対応するものにそれぞれセットするフィルタ計算器と
を具備する入力信号推定装置。
【請求項４】
上記フィルタ係数計算器は、
上記第１，第２，…，第Ｎ遅延器の遅延出力信号の自己相関行列を計算する自己相関計算部と、
上記自己相関行列の擬似逆行列を計算する逆行列計算部と、
上記第１，第２，…，第Ｎセンサの出力信号と上記第１，第２，…，第Ｎ遅延器の遅延出力信号との相互相関行列を計算する相互相関計算部と、
上記擬似逆行列と上記相互相関行列との積行列を計算してこの積行列の第１行のＮ個の成分を、上記第１，第２，…，第Ｎの前段フィルタへフィルタ伝達関数としてセットする乗算部と、
上記積行列の特性多項式を計算する多項式計算部と、
上記特性多項式の一部の逆元を計算して、上記後段フィルタへフィルタ伝達関数としてセットする逆元計算部とを有することを特徴とする入力信号推定装置。
【請求項５】
請求項１又は２に記載した入力信号推定方法の各過程をコンピュータに実行させるための入力信号推定プログラム。
【請求項６】
請求項５に記載した入力信号推定プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は例えば室内での音声収録等の際に、収録音声品質劣化の主要因である残響歪みを低減し明瞭性低下を防ぐ収音技術や移動無線受信時、ビル・高速道路等に起因するマルチパス歪みを低減し、良好な音声品質を維持する受話技術等に用いられ、１入力多出力線形系において、出力信号が系の伝達関数に起因する歪みを伴う場合に、伝達関数固有の事前情報を用いず、入力信号を高精度にブラインド（Ｂｌｉｎｄ）推定する方法、及び装置、入力信号推定プログラム、ならびにその記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
この種の従来技術として特許文献１に示すものが知られている。これを図５を参照して簡単に説明する。１入力２出力線形系１１の入力端１２に、時刻ｎの入力信号ｕ（ｎ）が入力され、この入力信号は１入力２出力線形系１１の出力端に設けられた２個のセンサ１３１  ，１３２  で電気信号として検出される。センサ１３１  ，１３２  の各出力信号は遅延器１４１  ，１４２  でそれぞれ１サンプル遅延され、フィルタ１５１  ，１５２  へ供給される。フィルタ１５１  ，１５２  でフィルタ処理された出力信号は加算器１６で互いに加算され、この加算出力が減算器１７でセンサ１３１  の出力信号より差し引かれる。この減算器１７の出力信号ｙ（ｎ）と遅延器１４１  ，１４２  よりの各遅延出力信号とがフィルタ計算部１８へ供給され、フィルタ計算部１８で出力信号ｙ（ｎ）の二乗平均値を最小化するようにフィルタ１５１  ，１５２  の伝達関数が計算され、これら伝達関数がフィルタ１５１  ，１５２  に設定される。
【０００３】
入力端１２の入力信号ｕ（ｎ）が次の関係を満足する場合、減算器１７の出力信号ｙ（ｎ）は入力信号ｕ（ｎ）に一致し、入力信号は精度良く推定される。つまり次式が成立して残響音の影響を受けない入力信号ｕ（ｎ）を出力信号ｙ（ｎ）として得られる。
Ｅ｛ｕ（ｎ）ｕ（ｎ−ｊ）｝＝１（ｊ＝０）                （１ａ）
Ｅ｛ｕ（ｎ）ｕ（ｎ−ｊ）｝＝０（ｊ≠０）                （１ｂ）
但し、Ｅ｛  ｝：平均
【０００４】
【特許文献１】
特許第３３４１８１１号公報（平成１４年１１月５日発行）
【非特許文献１】
児玉，須田，システム制御のためのマトリクス理論，コロナ社，１９７８年
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
この従来の技術は入力信号がランダムな信号の場合は良好な結果が得られる。しかし、入力信号ｕ（ｎ）の生成過程が自己回帰（ＡＲ：ａｕｔｏｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ）過程である場合、減算器１７の出力信号ｙ（ｎ）は入力信号ｕ（ｎ）に一致せず、入力信号ｕ（ｎ）は正確には推定されない。この理由は以下の様に説明される。入力信号ｕ（ｎ）のＡＲ生成過程の係数をａ１  ，…，ａｐ  とすれば、入力信号ｕ（ｎ）は次の関係を満足する。
2004295039.tif 000003
但し、ａ（ｚ）＝ａ１  ｚ−１＋ａ２  ｚ−２＋…＋ａｐ  ｚ−ｐ
または、
【数１】
2004295039.tif 000004
Ｃ＝Ｅ｛ｕｎＴｕｎ−１  ｝（Ｅ｛ｕｎ−１Ｔｕｎ−１  ｝）−１  （２ｃ）
但し、ｅ（ｎ）：線形予測誤差，  Ｔ：転置
【０００６】
入力端１２とセンサ１３１  ，１３２  との間の各伝達関数ｈ１（ｚ），ｈ２（ｚ）（ｚ：複素変数）及びフィルタ１５１  ，１５２  の各伝達関数ｗ１（ｚ），ｗ２（ｚ）をそれぞれ次の様に表す。
2004295039.tif 000005
但し、ｈｊ（ｚ）（ｊ＝１，２）は共通零点を持たない。
【０００７】
この時、減算器１７の出力信号ｙ（ｎ）は次の様に表される。
【数２】
2004295039.tif 000006
フィルタ１５ｊ  の次数Ｌと系１１の伝達関数の次数ｍとの関係をＬ≧ｍ−１と定め、減算器１７の出力信号ｙ（ｎ）の二乗平均値Ｅ｛｜ｙ（ｎ＋１）｜２  ｝を最小化すると、式（２ｃ）より、フィルタ１５１  ，１５２  の伝達関数を表すベクトルｗは次の様に求められる。
2004295039.tif 000007
但し、ｓ２  ：小さな正数、Ｉ：単位行列
【０００８】
ここで（ＨＥ｛ｕｎ−１Ｔｕｎ−１  ｝ＨＴ  ＋ｓ２  Ｉ）−１：行列ＨＥ｛ｕｎ−１Ｔｕｎ−１  ｝ＨＴ  の擬似逆行列
ｓ２  を十分小さな正数とする事より、式（５）の関係は次の様に整理される（非特許文献１、３３９頁）。
【数３】
2004295039.tif 000008
但し、Ａ＋  ：行列ＡのＭｏｏｒｅ−Ｐｅｎｒｏｓｅ一般逆行列，Ｕｎ−１ＴＵｎ−１  ＝Ｅ｛ｕｎ−１Ｔｕｎ−１  ｝
式（５）を式（４）へ代入し式（２ｂ）の関係を用いれば、出力信号ｙ（ｎ）は次の様に求められる。
2004295039.tif 000009
【０００９】
このようにｙ（ｎ）はｕ（ｎ）とならない、つまりＡＲ過程より生成される入力信号ｕ（ｎ）は特許文献１に示す技術では推定されない。
この発明の目的は、室内音声収音等の１入力多出力線形系において、系の伝達関数に関わる事前情報を用いず、各センサの出力信号のみから、ＡＲ過程より生成される入力信号でも高精度にブラインド（Ｂｌｉｎｄ）推定する方法、及び装置、そのプログラム及び記録媒体を提供することである。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
この発明によれば、１入力多出力線形系の出力端に備える第１，第２，…，第Ｎのセンサの出力信号各々に１サンプルの遅延を付与し、上記Ｎ個の出力信号と上記Ｎ個の遅延信号を用いてＮ個の前段フィルタ伝達関数と１個の後段フィルタ伝達関数を計算し、上記Ｎ個の遅延信号をそれぞれ上記Ｎ個の前段フィルタ伝達関数をフィルタ処理し、これらフィルタ処理した信号を加算し、この加算信号を前記第１センサの出力信号から減算し、この減算信号を上記後段フィルタ伝達関数でフィルタ処理する。
【００１１】
フィルタ伝達関数の計算は例えば次のように求めることができる。Ｎ個の遅延信号の自己相関行列を求め、更にこの自己相関行列の擬似逆行列を求め、また上記Ｎ個の遅延信号と上記Ｎ個のセンサの各出力信号との相互相関行列を求め、上記自己相関行列の擬似逆行列と上記相互相関行列との積行列を求める。この積行列の第１行のＮ個の成分を上記Ｎ個の前段フィルタ伝達関数とする。また、上記積行列の特性方程式を求め、これより上記ＡＲ生成過程の分母多項式と同等な多項式±｛１−ａ（ｚ）｝を求め、この多項式の逆元±１／（１−ａ（ｚ））を求めて後段フィルタ伝達関数とする。この後段フィルタ２２で前記減算信号ｈ１：０  ｅ（ｎ）が処理され、その処理結果としてｅ（ｎ）は式（２ａ）の関係から、次式（８）に示す様に入力信号ｕ（ｎ）に比例する信号ｈ１：０  ｕ（ｎ）が得られる。
±１／（１−ａ（ｚ））ｈ１：０  ｅ（ｎ）＝±ｈ１：０  ｕ（ｎ）      （８）
即ち、系への入力信号は高精度に推定される。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下、図面を用いてこの発明の実施の形態を説明する。この発明の入力信号推定装置の実施形態の機能構成を図１に示す。１入力２出力線形系１１の入力端１２に入力された、時刻ｎの入力信号ｕ（ｎ）が出力端の２個のセンサ１３１  ，１３２  で電気信号として検出され、これら各センサ出力信号は遅延器１４１  ，１４２  で１サンプル遅延され、これら遅延信号は前段フィルタ２１１  ，２１２  でフィルタ処理され、これらフィルタ出力信号は加算器１６で加算されこの加算信号が第１センサ１３１  の出力信号より減算器１７で差し引かれ、この減算信号が後段フィルタ２２でフィルタ処理される。フィルタ計算部２３でセンサ１３１  ，１３２  の各出力信号と遅延器１４１  ，１４２  の各遅延信号に基づき、前段フィルタ伝達関数ｗ１  ，ｗ２  、後段フィルタ伝達関数を計算し、これら伝達関数が前段フィルタ２１１  ，２１２  、後段フィルタ２２にそれぞれセットされる。
【００１３】
フィルタ計算
フィルタ計算部２３の機能構成例を図２に示す。
遅延器１４１  ，１４２  の各出力信号より自己相関計算部２４で自己相関行列ＲＡ  が計算され、この擬似逆行列（ＲＡ  ＋ｓ２  Ｉ）−１が擬似逆行列計算部２５で計算される。遅延器１４１  ，１４２  の各出力信号とセンサ１３１  ，１３２  の各出力信号との相互相関行列Ｒｃ  が相互相関計算部２６で計算される。
【００１４】
上記擬似逆行列ＲＡ−と相互相関行列Ｒｃ  との積行列Ｗ＝Ｒｃ（ＲＡ  ＋ｓ２  Ｉ）−１が乗算部２７で計算される。この積行列Ｗの第１行の２個の成分が前段フィルタ伝達関数ｗ１  ，ｗ２  として前段フィルタ２１１  ，２１２  にセットされる。更に積行列Ｗの特性多項式が多項式計算部２８で計算され、その特性多項式中の、ＡＲ生成過程の分母多項式と同等な多項式の逆元が逆元計算部２９で計算され、後段フィルタ伝達関数ｗＦ  として後段フィルタ２２にセットされる。
【００１５】
次にフィルタ計算部２３での処理を詳細に説明する。系１１への入力信号ｕ（ｎ）、及びｕ（ｎ）を生成するＡＲ過程、系１１の伝達関数ｈｊ（ｚ）、フィルタ１４ｊ（ｊ＝１，２）の伝達関数ｗｊ（ｚ）、及びｈｊ（ｚ）の次数ｍとｗｊ（ｚ）の次数Ｌとの関係は、それぞれ前記の式（２）〜（５）の場合と同じとする。遅延器１４１  ，１４２  の出力信号より得られる自己相関行列ＲＡ  は、次式（９）の計算により自己相関計算部１４の計算で求められる。
ＲＡ  ＝ＨＥ｛ｕｎ−１Ｔ  ｕｎ−１  ｝ＨＴ                    （９）
擬似逆行列ＲＡ−を逆行列計算部２５で求めるとＲＡは（ＲＡ  ＋ｓ２  Ｉ）−１となり、この擬似逆行列に、式（９）を代入すると、次式（１０）に示すように式（５）中の逆行列の部と同一になる。
ＲＡ−＝（ＲＡ  ＋ｓ２  Ｉ）−１＝（ＨＥ｛ｕｎ−１Ｔｕｎ−１  ｝ＨＴ  ＋ｓ２  Ｉ）−１                                                    （１０）
【００１６】
相互相関行列ＲＣ  は、遅延器１４１  ，１４２  、及びセンサ１３１  ，１３２  の各出力より、次式（１１）の計算により相互相関計算部２６で求められる。
ＲＣ  ＝ＨＥ｛ｕｎ−１Ｔ  ｕｎ  ｝ＨＴ                      （１１）
よって、乗算部２７で計算される積行列Ｗは次式（１２）の様になる。
Ｗ＝ＲＣ  （ＲＡ  ＋ｓ２  Ｉ）−１＝ＨＥ｛ｕｎ−１Ｔ  ｕｎ  ｝ＨＴ  （ＨＥ｛ｕｎ−１Ｔ  ｕｎ−１  ｝ＨＴ  ＋ｓ２  Ｉ）−１                （１２）
式（１２）に式（２ｃ）の関係を代入し、ｓ２  を十分小さな正数とする事より、式（６）と同様に、式（１２）の関係は次の様に整理される。
【数４】
2004295039.tif 000010
【００１７】
この積行列Ｗの第１行Ｗ１ｒの各成分が先に前段フィルタ２１１  ，２１２  にそれぞれ伝達関数としてセットされるが、この積行列Ｗの第１行は従来技術の項で述べたサンプル遅延信号をフィルタ処理するフィルタ１５１  ，１５２  の伝達関数ベクトルｗ、つまり式（６）に等しい。
Ｗ１ｒ＝［ＨＣ（ＨＴ  Ｈ）−１ＨＴ  ］１ｒ＝Ｈ１ｒＣ（ＨＴ  Ｈ）−１ＨＴ  ＝ｈ１  Ｃ（ＨＴ  Ｈ）−１ＨＴ  ＝ｗ                （１４）
従って、遅延器１４１  ，１４２  の出力遅延信号を前段フィルタ２１１  ，２１２  でそれぞれフィルタ処理し、これら前段フィルタ２１１  ，２１２  の出力信号の加算信号を第１センサ１３１  の出力信号より減算して得られる減算器１７の出力信号ｙ（ｎ）は系１１への入力信号ｕ（ｎ）の生成過程がＡＲ過程である場合、式（７）に示したように式（２ａ）で示されるその入力信号ｕ（ｎ）を生成するＡＲ過程１／（１−ａ（ｚ））を駆動する線形予測誤差ｅ（ｎ）に比例した信号ｈ１：０  ｅ（ｎ）になる。
【００１８】
ところで積行列Ｗの零でない固有値λｉ｛Ｗ｝は次の関係を満足する（非特許文献１、１６６〜１６７頁）。
λｉ｛Ｗ｝＝λｉ｛ＨＣ（ＨＴ  Ｈ）−１ＨＴ  ｝＝λｉ｛Ｃ（ＨＴ Ｈ）−１ＨＴ  Ｈ｝＝λｉ｛Ｃ｝ｉ＝１，２，…，ｐ＜Ｌ＋ｍ＋１，ｐ：ＡＲ生成過程の次数          （１５）
行列Ｃの特性多項式ｃｃ（ｚ）は、式（２ｂ）より、次の様に求まる。
ｃｃ（ｚ）＝ｚｐ  −（ａ１  ｚｐ−１  ＋ａ２  ｚｐ−２＋…＋ａｐ）＝ｚｐ｛１−（ａ１  ｚ−１  ＋ａ２  ｚ−２＋…＋ａｐ  ｚ−ｐ）｝＝ｚｐ｛１−ａ（ｚ）｝          （１６）
式（１５）の関係があるから、積行列Ｗは行列Ｕに対し１行の要素が２（Ｌ＋１）−ｐだけ多いから、Ｗの特性多項式ｃｗ（ｚ）は次の様に表される。
2004295039.tif 000011
【００１９】
上記特性多項式ｃｗ（ｚ）にｚ−２（Ｌ＋１）を乗ずる事より、式（２ａ）に示すＡＲ生成過程の分母多項式に同等な多項式±｛１−ａ（ｚ）｝を得ることができる。実際には多項式計算部２８で積行列Ｗの特性多項式ｃｗ（ｚ）を計算し、その中のＡＲ生成過程の分母多項式と同等な多項式±｛１−ａ（ｚ）｝を取り出し、この多項式の逆元±１／（１−ａ（ｚ））を逆元計算部２９で計算する。
この逆元±１／（１−ａ（ｚ））＝ｗＦ  を後段フィルタに伝達関数ｗＦ  としてセットする。減算器１８の出力信号ｈ１：０ｅ（ｎ）は後段フィルタ２２でフィルタ処理される。この処理により式（８）が演算され、系１１の入力信号ｕ（ｎ）に比例する信号±ｈ１：０ｕ（ｎ）が得られる。即ち、系１１への入力信号が高精度に推定される。
【００２０】
次にこの発明の方法を図１に示した１入力２出力線形系１１に適用した実施形態を図３を参照して簡単に説明する。この方法の各手順を、図４に簡略に示すコンピュータにより実行させることを想定する。
センサ１３１  ，１３２  の出力信号を図に示してないが通常はそれぞれ一定周期で標本化してディジタル信号系列としてインタフェース３１を通して記憶部３２に一旦取り込む（Ｓ１）。これらセンサ出力信号に対し、それぞれ１サンプルの遅延を付与し（Ｓ２）、これら遅延信号と、センサ出力信号とに基づき前段フィルタ伝達関数ｗ１  ，ｗ２  及び後段フィルタ伝達関数ｗＦ  を計算する（Ｓ３）
。
【００２１】
つまり例えば図２に示した処理と同様に両遅延信号の自己相関行列ＲＡ  ＝ＨＥ｛ｕｎ−１Ｔｕｎ−１｝ＨＴ  を計算し（Ｓ３−１）、更にその擬似逆行列ＲＡ−＝（ＲＡ  ＋ｓ２  Ｉ）−１を計算して一時記憶する（Ｓ３−２）。また両センサ出力信号と両遅延信号との相互相関行列ＲＣ  ＝ＨＥ｛ｕｎ−１Ｔｕｎ  ｝ＨＴ  を計算し（Ｓ３−３）、相互相関行列ＲＣと擬似逆行列ＲＡ−との積行列Ｗを計算する（Ｓ３−４）。この積行列Ｗの第１行の各成分をそれぞれ前段フィルタ伝達関数ｗ１  ，ｗ２  として記憶する（Ｓ３−５）。
【００２２】
また積行列Ｗの特性多項式ｃｗ（ｚ）を計算し（Ｓ３−６）、その特性多項式中のＡＲ生成過程の分母多項式に同等な多項式の逆元±１／（１−ａ（ｚ））を計算し、これを後段フィルタ伝達関数ｗＦ  として記憶する（Ｓ３−７）。
このようにして前段フィルタ伝達関数と後段フィルタ伝達関数を求めた後、各遅延信号を対応する前段フィルタ伝達関数ｗ１  ，ｗ２  を用いてフィルタ処理し（Ｓ４）、これら前段フィルタ処理された信号を加算し（Ｓ５）、この加算信号を第１センサ出力信号から差し引き（Ｓ６）、その差し引かれた信号に対し後段フィルタ伝達関数ｗＦ  でフィルタ処理し（Ｓ７）、その結果を出力部３３を通じて出力する（Ｓ８）。
【００２３】
この図３に示す各過程をコンピュータに実行させるための入力信号推定プログラムをＣＤ−ＲＯＭ、磁気ディスクなどの記録媒体から、あるいは通信回線を介してプログラムメモリ３４にダウンロードして、中央演算処理部（ＣＰＵ）により、プログラムメモリ３４に格納されているプログラムを実行させればよい。
入力信号ｕ（ｎ）の生成方法が決れば、後段フィルタ伝達関数ｗＦ  は一定であるから、最初に１回計算して、図１では後段フィルタ２２にセットし、図３では記憶しておけばよい。前段フィルタ伝達関数ｗ１  ，ｗ２  は信号源、センサの配置の変更、その系１１内の空間の変更があれば、その都度、計算する必要がある。従って、前段フィルタ伝達関数は適当な間隔で計算して、適応的に変化させるとよい。
【００２４】
上述では１入力２出力線形系を対象としているが、１入力Ｎ出力線形系（Ｎは２以上の整数）を対象とする際には、センサ数、遅延器数、及び遅延器の出力を処理するフィルタ数をそれぞれＮへ変更し、これらフィルタの伝達関数の次数Ｌと系の伝達関数の次数ｍとの関係をＬ＞（ｍ−１）／Ｎとすれば良く、上記フィルタ演算部２３の計算原理や、減算器１７の出力を処理する後段フィルタ２２の処理、及び効果は変わらない。また入力信号ｕ（ｎ）としてはＡＲ生成過程に基づき生成されたものに限らない。またこの発明は室内の音声収録に限らず、移動無線におけるマルチパスによる影響の除去にも適用でき、その場合はセンサとしてアンテナが用いられ、そのアンテナ出力信号はベースバンド信号に変換されて、前述した場合と同様に処理される。その他同様の問題に対しこの発明を適用することができる。
【００２５】
【発明の効果】
以上説明した様に、この発明によれば、ＡＲ過程より生成される信号が１入力多出力線形系へ入力される際にも、系の出力端に備える複数センサの各出力を遅延させ、これら遅延信号それぞれをフィルタ処理した後加算し、第１センサの出力より減算して得られる信号（上記ＡＲ過程を駆動する線形予測誤差）を、ＡＲ過程の分母多項式に同等な多項式の逆元に相当する伝達関数によりフィルタで処理する事より、系への入力信号を高精度に推定する事が出来る。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の一実施形態に係る入力信号推定装置の機能構成を示すブロック図。
【図２】図１中のフィルタ計算部２３の具体的機能構成を示すブロック図。
【図３】この発明の方法の実施形態を示す流れ図。
【図４】コンピュータの機能構成を簡略に示すブロック図。
【図５】従来の入力信号推定装置の機能構成を示すブロック図。
【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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