(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
エコーの発生原因となる参照信号をフィルタ処理して擬似エコーを求め、エコー、近端信号、雑音を含む混在信号から前記擬似エコーを減算し、前記減算結果と前記参照信号とを用いて前記フィルタ処理の係数を更新するエコー除去方法において、
前記減算結果に基づいて、前記混在信号中に含まれる雑音を推定して推定雑音を求め、
前記推定雑音に基づいて、前記擬似エコーと前記混在信号との比を補正し、前記補正した比に基づいて前記混在信号に含まれる近端信号の存在を示す指標値を求め、
前記指標値に対応して前記係数の更新量を制御する
ことを特徴とするエコー除去方法。
【請求項２】
前記指標値が２つの離散値である
ことを特徴とする請求項１に記載のエコー除去方法。
【請求項３】
前記指標値が連続な値である
ことを特徴とする請求項１に記載のエコー除去方法。
【請求項４】
前記混在信号中に含まれる雑音の推定に際して、前記指標値を用いることを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載のエコー除去方法。
【請求項５】
前記近端信号の存在を示す指標値を求める際に、
第１の評価方法を用いて第１の指標値を求め、
第２の評価方法を用いて第２の指標値を求め、
前記第１と第２の指標値のうちいずれかを選択して最終的な指標値とすることを特徴とする請求項１から請求項４のいずれかに記載のエコー除去方法。
【請求項６】
前記近端信号の存在を示す指標値を求める際に、
第１の方法を用いて第１の指標値を求め、
第２の方法を用いて第２の指標値を求め、
前記第１と第２の指標値を統合して最終的な指標値を求めることを特徴とする請求項１から請求項４のいずれかに記載のエコー除去方法。
【請求項７】
前記最終的な指標値を、前記第１と第２の指標値を用いて決定する際に、前記フィルタ処理の係数に関する情報を用いることを特徴とする請求項５又は請求項６に記載のエコー除去方法。
【請求項８】
前記最終的な指標値を、前記第１と第２の指標値を用いて決定する際に、前記フィルタ処理の係数の変化に関する情報を用いることを特徴とする請求項５又は請求項６に記載のエコー除去方法。
【請求項９】
前記最終的な指標値を、前記第１と第２の指標値を用いて決定する際に、前記フィルタ処理の係数の収束程度に関する情報を用いることを特徴とする請求項５又は請求項６に記載のエコー除去方法。
【請求項１０】
ノイズの発生原因となる参照信号をフィルタ処理して擬似ノイズを求め、ノイズ、目的信号、並びに背景雑音を少なくとも含む混在信号から前記擬似ノイズを減算し、前記減算結果と前記参照信号とを用いて前記フィルタ処理の係数を適応的に更新するノイズ除去方法において、
前記減算結果に基づいて、前記混在信号中に含まれる背景雑音を推定して推定背景雑音を求め、
前記推定背景雑音に基づいて、前記擬似ノイズと前記混在信号との比を補正し、前記補正した比に基づいて前記混在信号に含まれる目的信号の存在を示す指標値を求め、
前記指標値に対応して前記係数の更新量を制御する
ことを特徴とするノイズ除去方法。
【請求項１１】
前記混在信号中に含まれる背景雑音の推定に際して、前記指標値に対応した値を用いることを特徴とする請求項１０に記載のノイズ除去方法。
【請求項１２】
前記目的信号の存在を示す指標値を求める際に、
第１の方法を用いて第１の指標値を求め、
第２の方法を用いて第２の指標値を求め、
前記第１と第２の指標値を統合して最終的な指標値を求めることを特徴とする請求項１０又は請求項１１に記載のノイズ除去方法。
【請求項１３】
前記目的信号に関する最終的な指標値を、前記第１と第２の指標値を用いて決定する際に、前記フィルタ処理の係数に関する情報を用いることを特徴とする請求項１２に記載のノイズ除去方法。
【請求項１４】
前記目的信号に関する最終的な指標値を、前記第１と第２の指標値を用いて決定する際に、前記フィルタ処理の係数の変化に関する情報を用いることを特徴とする請求項１２に記載のノイズ除去方法。
【請求項１５】
前記目的信号に関する最終的な指標値を、前記第１と第２の指標値を用いて決定する際に、前記フィルタ処理の係数の収束程度に関する情報を用いることを特徴とする請求項１２に記載のノイズ除去方法。
【請求項１６】
複数のマイクロフォンで受けた、妨害信号、目的信号、並びに雑音を少なくとも含む混在信号をブロッキング行列で処理してブロッキング行列出力信号を生成し、前記ブロッキング行列出力信号を参照信号として多入力キャンセラでフィルタ処理することによって擬似妨害信号を生成し、前記混在信号を固定ビームフォーマでフィルタ処理することによって目的信号を強調した固定ビームフォーマ出力信号を生成し、前記固定ビームフォーマ出力信号から前記擬似妨害信号を減算することによって妨害信号を除去し、前記減算結果と前記参照信号とを用いて前記多入力キャンセラに含まれるフィルタ処理の係数を更新するように動作する信号処理方法において、
前記減算結果に基づいて、前記混在信号中に含まれる雑音を推定して推定雑音を求め、
前記推定雑音に基づいて、前記擬似妨害信号と前記混在信号との比を補正し、前記補正した比に基づいて前記混在信号に含まれる目的信号の存在に関する指標値を求め、
前記指標値に対応して前記多入力キャンセラに含まれるフィルタ処理の係数更新量を制御する
ことを特徴とする信号処理方法。
【請求項１７】
前記混在信号中に含まれる雑音の推定に際して、前記指標値に対応した値を用いることを特徴とする請求項１６に記載の信号処理方法。
【請求項１８】
前記目的信号の存在を示す指標値を求める際に、
第１の方法を用いて第１の指標値を求め、
第２の方法を用いて第２の指標値を求め、
前記第１と第２の指標値を統合して最終的な指標値を求めることを特徴とする請求項１６又は請求項１７に記載の信号処理方法。
【請求項１９】
前記目的信号の存在を示す指標値を、前記第１と第２の指標値を用いて決定する際に、前記多入力キャンセラに含まれるフィルタ処理の係数値に関する情報を用いることを特徴とする請求項１８に記載の信号処理方法。
【請求項２０】
前記目的信号の存在を示す最終的な指標値を、前記第１と第２の指標値を用いて決定する際に、前記多入力キャンセラに含まれるフィルタ処理の係数値の変化に関する情報を用いることを特徴とする請求項１８に記載の信号処理方法。
【請求項２１】
前記目的信号の存在を示す最終的な指標値を、前記第１と第２の指標値を用いて決定する際に、前記多入力キャンセラに含まれるフィルタ処理の係数値の収束程度に関する情報を用いることを特徴とする請求項１８に記載の信号処理方法。
【請求項２２】
エコーの発生原因となる参照信号を処理して出力を計算する適応フィルタと、エコー、近端信号、並びに雑音を少なくとも含む混在信号から前記適応フィルタの出力を減算する減算器と、前記減算器出力と前記参照信号とを用いて係数更新量を計算する係数更新回路とを少なくとも含むエコー除去装置において、
前記減算器の出力に基づいて、前記混在信号中に含まれる雑音を推定して推定雑音を求める雑音推定回路と、
前記推定雑音に基づいて、前記適応フィルタの出力信号と前記混在信号との比を補正し、前記補正した比に基づいて前記混在信号に含まれる近端信号の存在を示す指標値を求めるダブルトーク検出回路と、
前記ダブルトーク検出回路の指標値に基づいて０と前記係数更新回路の出力とを選択して前記適応フィルタに出力するスイッチとを有し、
前記スイッチから出力される前記係数更新回路の出力により、前記適応フィルタを制御することを特徴とするエコー除去装置。
【請求項２３】
前記スイッチに代えて、前記ダブルトーク検出回路の指標値を受けて前記係数更新回路の出力を修整してから前記適応フィルタに伝達する乗算器を有することを特徴とする請求項２２に記載のエコー除去装置。
【請求項２４】
前記雑音推定回路は、前記ダブルトーク検出回路の過去の指標値を用いて雑音を推定することを特徴とする請求項２２又は請求項２３に記載のエコー除去装置。
【請求項２５】
前記ダブルトーク検出回路が第１のダブルトーク検出回路と第２のダブルトーク検出回路を少なくとも含み、
前記適応フィルタの係数の収束程度に基づいて、前記第１と第２のダブルトーク検出回路の指標値をスイッチで切り替えて用いることを特徴とする請求項２２から請求項２４のいずれかに記載のエコー除去装置。
【請求項２６】
前記第１と第２のダブルトーク検出回路の指標値を受け、前記第１と第２の指標値を統合して新たな指標値を求める情報統合回路を有することを特徴とする請求項２５に記載のエコー除去装置。
【請求項２７】
前記適応フィルタの係数値の変化に関する情報を求める第１の係数変化量評価回路を有し、
前記第１の係数変化量評価回路の出力によって前記情報統合回路を制御することを特徴とする請求項２６に記載のエコー除去装置。
【請求項２８】
前記係数更新回路の出力を用いて前記適応フィルタの係数値の変化に関する情報を求める第２の係数変化量評価回路を有し、
前記第２の係数変化量評価回路の出力によって前記情報統合回路を制御することを特徴とする請求項２６に記載のエコー除去装置。
【請求項２９】
ノイズの発生原因となる参照信号を処理して出力を計算する適応フィルタと、ノイズ、目的信号、並びに背景雑音を少なくとも含む混在信号から前記適応フィルタの出力を減算する減算器と、前記減算器出力と前記参照信号とを用いて係数更新量を計算する係数更新回路とを少なくとも含むノイズ除去装置において、
前記減算器出力に基づいて、前記混在信号中に含まれる背景雑音を推定して推定雑音を求める雑音推定回路と、
前記推定雑音に基づいて、前記適応フィルタの出力信号と前記混在信号との比を補正し、前記補正した比に基づいて前記混在信号に含まれる目的信号の存在を示す指標値を求めるダブルトーク検出回路と、
前記ダブルトーク検出回路の指標値を受けて前記係数更新回路の出力を修整してから前記適応フィルタに伝達する乗算器と
を有することを特徴とするノイズ除去装置。
【請求項３０】
前記雑音推定回路は、前記ダブルトーク検出回路の過去の指標値を用いて雑音を推定することを特徴とする請求項２９に記載のノイズ除去装置。
【請求項３１】
前記ダブルトーク検出回路が第１のダブルトーク検出回路と第２のダブルトーク検出回路を少なくとも含み、
前記第１と第２のダブルトーク検出回路の指標値を受け、前記第１と第２の指標値を統合して新たな指標値を求める情報統合回路を有することを特徴とする請求項２９又は請求項３０に記載のノイズ除去装置。
【請求項３２】
前記適応フィルタの係数値の変化に関する情報を求める第１の係数変化量評価回路を有し、
前記第１の係数変化量評価回路の出力によって前記情報統合回路を制御することを特徴とする請求項３１に記載のノイズ除去装置。
【請求項３３】
前記係数更新回路の出力を用いて前記適応フィルタの係数値の変化に関する情報を求める第２の係数変化量評価回路を有し、
前記第２の係数変化量評価回路の出力によって前記情報統合回路を制御することを特徴とする請求項３１に記載のノイズ除去装置。
【請求項３４】
複数のマイクロフォンと、前記複数のマイクロフォンで受けた、妨害信号、目的信号、並びに雑音を少なくとも含む混在信号を処理することによって目的信号を抑圧するブロッキング行列と、前記ブロッキング行列の出力を参照信号として処理することによって擬似妨害信号を生成する多入力キャンセラと、前記混在信号を処理することによって目的信号を強調する固定ビームフォーマと、前記固定ビームフォーマの出力から前記擬似妨害信号を差し引く減算器とを少なくとも含む信号処理装置において、
前記減算器の出力に基づいて、前記混在信号中に含まれる雑音を推定して推定雑音を求める雑音推定回路と、
前記擬似妨害信号と前記混在信号との比を求め、前記比を前記推定雑音で補正し、前記混在信号に含まれる目的信号の存在に関する指標値を求めるダブルトーク検出回路と、
前記指標値を受けて前記減算器の出力を修整してから前記多入力キャンセラに伝達する乗算器とを少なくとも具備し、
前記多入力キャンセラに含まれる適応フィルタの係数更新を前記指標値に対応して制御することを特徴とする信号処理装置。
【請求項３５】
前記雑音推定回路は、前記ダブルトーク検出回路の指標値を用いて雑音を推定することを特徴とする請求項３４に記載の信号処理装置。
【請求項３６】
前記ダブルトーク検出回路が第１のダブルトーク検出回路と第２のダブルトーク検出回路を少なくとも含み、
前記第１と第２のダブルトーク検出回路の指標値を受け、前記第１と第２の指標値を統合して新たな指標値を求める情報統合回路を有する請求項３４又は請求項３５に記載の信号処理装置。
【請求項３７】
前記適応フィルタの係数値の変化に関する情報を求める第１の係数変化量評価回路を有し、
前記第１の係数変化量評価回路の出力によって前記情報統合回路を制御することを特徴とする請求項３６に記載の信号処理装置。
【請求項３８】
前記係数更新回路の出力を用いて前記適応フィルタの係数値の変化に関する情報を求める第２の係数変化量評価回路を有し、
前記第２の係数変化量評価回路の出力によって前記情報統合回路を制御することを特徴とする請求項３６に記載の信号処理装置。
【請求項３９】
エコーの発生原因となる参照信号をフィルタ処理して擬似エコーを出力する適応フィルタ処理と、
エコー、近端信号、並びに雑音を少なくとも含む混在信号から前記擬似エコーを減算する減算処理と、
前記減算処理結果と前記参照信号とを用いて、前記適応フィルタ処理における係数を更新する係数更新処理と、
前記減算処理の結果に基づいて、前記混在信号中に含まれる雑音を推定して推定雑音を求める雑音推定処理と、
前記推定雑音に基づいて、前記擬似エコーと前記混在信号との比を補正し、前記補正した比に基づいて前記混在信号に含まれる近端信号の存在に関する指標値を求めるダブルトーク検出処理と、
前記ダブルトーク検出処理結果である指標値に基づいて、前記適応フィルタの係数更新量を修整する乗算処理と
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項４０】
ノイズの発生原因となる参照信号をフィルタ処理して擬似ノイズを出力する適応フィルタ処理と、
ノイズ、目的信号、並びに背景雑音を少なくとも含む混在信号から前記擬似ノイズを減算する減算処理と、
前記減算処理結果と前記参照信号とを用いて、前記適応フィルタ処理における係数を更新する係数更新処理と、
前記減算処理結果に基づいて、前記混在信号中に含まれる背景雑音を推定して推定雑音を求める雑音推定処理と、
前記推定雑音に基づいて、前記擬似ノイズと前記混在信号との比を補正し、前記補正した比に基づいて前記混在信号に含まれる目的信号の存在に関する指標値を求めるダブルトーク検出処理と、
前記ダブルトーク検出処理結果である指標値に基づいて、前記適応フィルタの係数更新量を修整する乗算処理と
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項４１】
複数のマイクロフォンで受けた、妨害信号、目的信号、並びに雑音を少なくとも含む混在信号を処理することによって目的信号を抑圧するブロッキング行列処理と、
多入力キャンセラにより、前記ブロッキング行列出力信号を参照信号として処理することによって擬似妨害信号を生成する多入力キャンセラ処理と、
前記混在信号をフィルタ処理することによって目的信号を強調した固定ビームフォーマ出力信号を生成する固定ビームフォーム処理と、
前記ブロッキング行列出力信号から前記擬似妨害信号を差し引く減算処理と、
前記減算処理の結果に基づいて、前記混在信号中に含まれる雑音を推定して推定雑音を求める雑音推定処理と、
前記推定雑音に基づいて、前記擬似妨害信号と前記混在信号との比を補正し、前記補正した比に基づいて前記混在信号に含まれる目的信号の存在に関する指標値を求めるダブルトーク検出処理と、
前記ダブルトーク検出処理の指標値に基づいて、前記多入力キャンセラに含まれる適応フィルタの係数更新量を修整する乗算処理と
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は信号処理の方法、信号処理の装置および信号処理用プログラムに関し、特にエコーやノイズなどの妨害信号に重畳された雑音が存在する環境において高い妨害信号除去能力を提供することができる信号処理の方法、信号処理の装置および信号処理用プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
目的とする信号に重畳された妨害信号として、通信回線の２線／４線変換回路において発生する回線エコー、音響信号を再生するスピーカとマイクロフォンの間に生じる音響結合によって生じる音響エコー、目的信号を捕捉するマイクロフォンにおいて混入する背景雑音や他人の音声などの妨害信号がある。【０００３】
２線／４線変換回路の４線側において送信側から受信側へ漏れ込むエコーを除去する技術として、例えば、非特許文献１に記載されているエコーキャンセラが知られている。エコーキャンセラは、エコー経路のインパルス応答長に等しいか又はこれを越える数のタップ係数を有する適応フィルタを用いて、送信信号に対応した擬似エコー（エコー・レプリカ）を生成することにより、２線／４線変換回路の４線側において送信回路から受信回路へ漏れ込むエコーを抑圧するように動作する。【０００４】
一方、同様の原理で、音響信号を再生するスピーカとマイクロフォンの間に生じる音響結合によって生じる音響エコーを除去する技術として、非特許文献２に記載されている音響エコーキャンセラが知られている。音響エコーキャンセラは、エコー経路のインパルス応答長に等しいか又はこれを越える数のタップ係数を有する適応フィルタを用いて、送信信号に対応した擬似エコー（エコー・レプリカ）を生成することにより、スピーカとマイクロフォンの間に生じる音響結合によってスピーカからマイクロフォンへ漏れ込むエコーを抑圧するように動作する。【０００５】
これらのエコーキャンセラにおいて、適応フィルタの各タップ係数は、エコーと受信信号の混在する混在信号から擬似エコーを差引いて得られる誤差信号と送信信号との相関をとることにより修正される。このような適応フィルタの係数修正アルゴリズムの代表的なものとして、非特許文献１に記載されているＬＭＳアルゴリズムと非特許文献３に記載されている正規化ＬＭＳ（ＮＬＭＳ）アルゴリズムが広く用いられている。【０００６】
図１２は、従来の音響エコーキャンセラの一構成例を示したブロック図である。入力端子１に供給された参照信号ｘ（ｋ）は、スピーカ２に伝達されて、音響信号として音響空間に放射される。ここにｋは時間を表す添字である。近端音声信号ｖ（ｋ）を捕捉するためのマイクロフォン３は、同時にスピーカ２が放射する音響信号によって生じたエコーｙ（ｋ）も合わせて捕捉し、減算器６に伝達する。【０００７】
参照信号ｘ（ｋ）は同時に適応フィルタ５にも供給されており、その出力として擬似エコーｙ（ｋ）ハットが得られる。このｙ（ｋ）ハットを減算器６に供給し、マイクロフォン３から供給される信号から差し引くことによって、エコーが除去された信号ｅ（ｋ）が得られる。【０００８】
ｅ（ｋ）＝ｖ（ｋ）＋ ｙ（ｋ）− ｙ（ｋ）ハット…（１）
によって得られたe(k)は、出力として、出力端子４に伝達される。式(１)において、ｙ（ｋ）−ｙ（ｋ）ハットは、残留エコーと呼ばれる。【０００９】
前述のＬＭＳアルゴリズムを仮定すれば、適応フィルタ５のｍ番目の係数ｗｍ（ｋ）は、次式に従って更新される。【００１０】
ｗｍ（ｋ＋１）＝ｗｍ（ｋ）+μ・ｅ（ｋ）・ｘｍ（ｋ）…（２）
Ｎ個の係数全てに関する式（２）を行列形式で表せば、
【００１１】
Ｗ（ｋ＋１）＝Ｗ（ｋ）＋μ・ｅ（ｋ）・Ｘ（ｋ）…（３）
となる。ここに、Ｗ（ｋ）とＸ（ｋ）はそれぞれ次式で与えられる。【００１２】
Ｗ（ｋ） = [ｗ０（ｋ） ｗ１（ｋ） … ｗＮ−１（ｋ） ]Ｔ …（４）【００１３】
Ｘ（ｋ）＝［ｘ０（ｋ）ｘ１（ｋ） … ｘＮ−１（ｋ） ］Ｔ …（５）
係数更新回路７は、参照信号ｘ（ｋ）とエコー消去信号ｅ（ｋ）を受け、式(２)の右辺第二項を計算する。適応フィルタ５は、係数更新回路７から供給される式(２)の右辺第二項を受けて、係数を更新する。一方、ＮＬＭＳアルゴリズムでは式（３）の代りに、式（６）に従って係数の更新が行われる。【００１４】
Ｗ（ｋ＋１）＝Ｗ（ｋ）＋（μ／Ｎσｘ 2 ）・ｅ（ｋ）・Ｘ（ｋ）…（６）
σｘ 2 は適応フィルタ５に入力される参照信号ｘ（ｋ）の平均電力である。Ｎσx 2 はステップ・サイズμの値を前記平均電力に反比例させ、安定な収束を行なわせるために用いられる。Ｎσｘ2 を求めるためにはいくつかの方法があるが、例えば過去Ｎサンプルのｘ２（ｋ）を全て加算することによって求めることができる。【００１５】
式(１)に示すように、エコーが除去された信号ｅ（ｋ）は係数更新に必要な残留エコーｙ（ｋ）−ｙ（ｋ）ハットに加えて、近端音声信号ｖ（ｋ）を含む。ｖ（ｋ）は、係数更新に対する妨害信号として働き、残留エコーと比較して相対的に無視できないときには、係数更新を破綻させることもある。このため、一般的にダブルトーク検出回路８を用いて近端音声ｖ（ｋ）の存在を検出し、その結果を用いて係数更新を制御する。ダブルトーク検出回路８の出力はスイッチ９に伝達されており、ダブルトークが検出されたとき(近端音声が存在するとき)に、係数更新回路７から適応フィルタ５に至る回路を開くことによって、係数更新を一時的に停止する。【００１６】
ダブルトーク検出の第一の従来例が特許文献１に開示されている。第一の従来例では、マイクロフォン信号と誤差信号から計算されるエコー消去量が第一の閾値以下のときはマイクロフォン信号と参照信号のレベル比較でダブルトークを検出し、第一の閾値以上の場合は参照信号とマイクロフォン信号の相互相関を用いてダブルトークを検出する。しかし、あらゆる場合に対して、あらかじめ適切な閾値を設定することは容易でない。【００１７】
第二の従来例が、特許文献２に開示されている。第二の従来例では、誤差信号の自己相関と参照信号の自己相関を用いてダブルトークを検出する。この構成ではエコーキャンセラ本体が多重化されており、複数の適応フィルタ出力に対応した複数の誤差信号のパワー比較を行う。このため、複数の適応フィルタが必要となり、演算量が増加する。【００１８】
第三の従来例が、特許文献３に開示されている。第三の従来例では、複数の適応フィルタ係数の組を必要とするために、所要メモリ量が増大するという問題がある。【００１９】
第四の従来例が、特許文献４に開示されている。第四の従来例では、誤差と参照信号のパワー比、マイクロフォン信号と参照信号のパワー比、または誤差と擬似エコーのパワー比を閾値と比較することでダブルトークと系変動を区別なく検出し、さらに誤差と擬似エコーの相関を擬似エコーパワーで正規化した値を閾値と比較し、ダブルトークを検出する。【００２０】
第五の従来例が、特許文献５に開示されている。第五の従来例は、複数マイクロフォンで捕捉した信号の相関または共分散を用いたダブルトーク検出である。このため、複数のマイクロフォンを必要とし、単一マイクロフォンを有するシステムには適用できない。【００２１】
第六の従来例が、特許文献６に開示されている。第六の従来例は、参照信号とマイクロフォン信号のパワー差でダブルトーク検出を行う。音響系では、一般にエコー経路利得が未知であり、検出閾値の設定に困難がある。【００２２】
第七の従来例が、特許文献７に開示されている。第七の従来例では、マイクロフォン信号と擬似エコーの相互相関と擬似エコーの自己相関との比を閾値と比較してダブルトーク検出を行う。マイクロフォン信号には背景雑音が含まれており、前記閾値を背景雑音の性質に応じて適切に設定しなければならない。このため、閾値の設定に困難がある。【００２３】
第八の従来例が、特許文献８に開示されている。第八の従来例では、参照信号とマイクロフォン信号の分析パラメータの変動に関する相互相関でダブルトーク検出を行う。参照信号とマイクロフォン信号の分析パラメータを求めなければならないために、演算量が増加するという問題がある。【００２４】
第九の従来例が、特許文献９に開示されている。第九の従来例では、誤差の飽和頻度と誤差パワーを用いてダブルトーク検出を行うが、飽和閾値設定に困難がある。【００２５】
第十の従来例が、特許文献１０に開示されている。第十の従来例では、参照信号とマイクロフォン信号のパワー比にマージンを加算した値と閾値を比較してダブルトークを検出する。このため、検出性能がマージンに依存し、マージンの決定が困難である。【００２６】
第十一の従来例が特許文献１１に、第十二の従来例が特許文献１２にそれぞれ開示されている。これらの従来例は、どちらも二つのマイクロフォンを用いており、単一マイクロフォンを装備したシステムには適用できない。【００２７】
第十三の従来例が、特許文献１３に開示されている。第十三の従来例では、マイクロフォン信号の自己相関、擬似エコーの自己相関、両者の相互相関をもって定義される行列式の値を閾値と比較してダブルトークを検出する。しかし、行列式の値は環境によって変動し、閾値設定に困難がある。【００２８】
参照信号とマイクロフォン信号の正規化相互相関ベクトルを用いたダブルトーク検出の一例が、非特許文献４に開示されている。【００２９】
非特許文献４では、ダブルトーク検出に参照信号ｘ（ｋ）とマイクロフォン信号ｍ（ｋ）の正規化相互相関ベクトルcxmを用いる。【００３０】
【数１】
0004697465.tif 000002
ここに、σｍ２はｍ（ｋ）の分散、ｒｘｍ=Ｒｘｘｈはｘ（ｋ）とｍ（ｋ）の相互相関、Ｒｘｘ＝Ｅ［Ｘ（ｋ）ＸＴ（ｋ）］は参照信号ｘ（ｋ）の自己相関行列，Ｅ［・］は、数学的期待値を表す演算子、ｈはスピーカ２からマイクロフォン３に至る音響経路のインパルス応答で【００３１】
ｈ（ｋ）＝［ｈ０  ｈ１… ｈＮ−１］Ｔ…（８）
である。ただし、マイクロフォン信号に含まれる近端音声と参照信号、並びに背景雑音と参照信号は無相関であると仮定している。【００３２】
ダブルトーク検出の判定変数ξは、σｍ 2がスカラであることに注意して|ｃｘｍ|を用いれば、【００３３】
【数２】
0004697465.tif 000003
となる。ξが１より小さい値をとるときに、ダブルトークと判定する。
【特許文献１】特開平３−２１８１５０号公報
【特許文献２】特開平６−１３９４０号公報
【特許文献３】特開平６−１４１００号公報
【特許文献４】特開平７−２２６７９３号公報
【特許文献５】特開平７−２５０３９７号公報
【特許文献６】特開平７−２６４１０３号公報
【特許文献７】特開平７−２８８４９３号公報
【特許文献８】特開平７−３０３０７０号公報
【特許文献９】特開平１０−４１８５８号公報
【特許文献１０】特開平１１−２１５０３３号公報
【特許文献１１】特開２０００−３２４２３３号公報
【特許文献１２】特開２００４−４０１６１号公報
【特許文献１３】特開２００４−５１７５７９号公報
【非特許文献１】「１９８５年、アダプティブ・シグナル・プロセシング(Adaptive Signal Processing), １９８５, Prentice-Hall Inc., USA」
【非特許文献２】「１９９９年７月、アコースティック・エコー・コントロール(Acoustic Echo Control), アイ・イー・イー・イー・シグナル・プロセシング・マガジン（IEEE SIGNAL PROCESSING MAGAZINE、PP.42-69, JUL, 1999）、４２〜６９ページ」
【非特許文献３】「１９８５年、アダプティブ・フィルタ(Adaptive Filters), １９８５, Kulwer Academic Publishers, USA」
【非特許文献４】「２０００年３月、アイ・イー・イー・イー・トランザクションズ・オン・スピーチ・アンド・オーディオ・プロセシング（IEEE TRANSACTIONS ON SPEECH AND AUDIO PROCESSING, PP.168-172, MAR, 2000）、１６８〜１７２ページ」
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００３４】
式（９）のξを計算するためには、根号内の相互相関や自己相関を求めなければならない。非特許文献４では、適応フィルタ５が収束していることを想定して、【００３５】
【数３】
0004697465.tif 000004
と近似し、さらに【００３６】
【数４】
0004697465.tif 000005
によって計算することが、実際的な相関の推定方法として開示されている。式（５）からＸ（ｋ）はＮ次ベクトルであるから、式（11）の計算を行うためには、１サンプリング周期あたり、Ｍ乗算とＭＮ加算が必要である。非特許文献４はＭの値を５００、Ｎを２０４８としており、ダブルトーク検出に必要な演算量が多くなるという問題がある。【００３７】
また、式（９）のξが、シングルトークでも１にならない可能性がある。それは、マイクロフォン信号ｍ（ｋ）に含まれる雑音成分ｎ（ｋ）の影響が、式（９）では考慮されていないからである。すなわち、式（９）の分母には雑音成分ｎ（ｋ）が含まれるが、分子には参照信号ｘ（ｋ）と音響経路のインパルス応答であるｈの情報だけしか含まれない。したがって、ｎ（ｋ）が大きくなるにつれて、シングルトークのときのξは１から減少することになる。分母は近端音声ｖ（ｋ）のパワーから増大するが、分子は影響を受けない。このため、非特許文献４のダブルトーク検出では、シングルトークをダブルトークと検出して必要な係数更新の頻度が減少し、エコー除去性能が劣化する。【００３８】
さらに、これまでのダブルトーク検出では係数更新制御を０と１のいずれかで制御していたので、０と１の間の判定誤りの影響が大きく、性能劣化につながる可能性があった。【００３９】
そこで、本発明は上記課題に鑑みて発明されたものであって、その目的は、検出精度が高く、検出誤りの影響が小さく、演算量が少ないダブルトーク検出機能を備えたエコー除去の方法および装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００４０】
上記課題を解決する本発明は、エコーの発生原因となる参照信号をフィルタ処理して擬似エコーを求め、エコー、近端信号、雑音を含む混在信号から前記擬似エコーを減算し、前記減算結果と前記参照信号とを用いて前記フィルタ処理の係数を更新するエコー除去方法において、前記減算結果に基づいて、前記混在信号中に含まれる雑音を推定して推定雑音を求め、前記推定雑音に基づいて、前記擬似エコーと前記混在信号との比を補正し、前記補正した比に基づいて前記混在信号に含まれる近端信号の存在を示す指標値を求め、前記指標値に対応して前記係数の更新量を制御することを特徴とする。
【００４３】
上記課題を解決する本発明は、ノイズの発生原因となる参照信号をフィルタ処理して擬似ノイズを求め、ノイズ、目的信号、並びに背景雑音を少なくとも含む混在信号から前記擬似ノイズを減算し、前記減算結果と前記参照信号とを用いて前記フィルタ処理の係数を適応的に更新するノイズ除去方法において、前記減算結果に基づいて、前記混在信号中に含まれる背景雑音を推定して推定背景雑音を求め、前記推定背景雑音に基づいて、前記擬似ノイズと前記混在信号との比を補正し、前記補正した比に基づいて前記混在信号に含まれる目的信号の存在を示す指標値を求め、前記指標値に対応して前記係数の更新量を制御することを特徴とする。
【００４４】
上記課題を解決する本発明は、複数のマイクロフォンで受けた、妨害信号、目的信号、並びに雑音を少なくとも含む混在信号をブロッキング行列で処理してブロッキング行列出力信号を生成し、前記ブロッキング行列出力信号を参照信号として多入力キャンセラでフィルタ処理することによって擬似妨害信号を生成し、前記混在信号を固定ビームフォーマでフィルタ処理することによって目的信号を強調した固定ビームフォーマ出力信号を生成し、前記固定ビームフォーマ出力信号から前記擬似妨害信号を減算することによって妨害信号を除去し、前記減算結果と前記参照信号とを用いて前記多入力キャンセラに含まれるフィルタ処理の係数を更新するように動作する信号処理方法において、前記減算結果に基づいて、前記混在信号中に含まれる雑音を推定して推定雑音を求め、前記推定雑音に基づいて、前記擬似妨害信号と前記混在信号との比を補正し、前記補正した比に基づいて前記混在信号に含まれる目的信号の存在に関する指標値を求め、前記指標値に対応して前記多入力キャンセラに含まれるフィルタ処理の係数更新量を制御することを特徴とする。
【００４５】
上記課題を解決する本発明は、エコーの発生原因となる参照信号を処理して出力を計算する適応フィルタと、エコー、近端信号、並びに雑音を少なくとも含む混在信号から前記適応フィルタの出力を減算する減算器と、前記減算器出力と前記参照信号とを用いて係数更新量を計算する係数更新回路とを少なくとも含むエコー除去装置において、前記減算器の出力に基づいて、前記混在信号中に含まれる雑音を推定して推定雑音を求める雑音推定回路と、前記推定雑音に基づいて、前記適応フィルタの出力信号と前記混在信号との比を補正し、前記補正した比に基づいて前記混在信号に含まれる近端信号の存在を示す指標値を求めるダブルトーク検出回路と、前記ダブルトーク検出回路の指標値に基づいて０と前記係数更新回路の出力とを選択して前記適応フィルタに出力するスイッチとを有し、前記スイッチから出力される前記係数更新回路の出力により、前記適応フィルタを制御することを特徴とする。
【００４６】
上記課題を解決する本発明は、ノイズの発生原因となる参照信号を処理して出力を計算する適応フィルタと、ノイズ、目的信号、並びに背景雑音を少なくとも含む混在信号から前記適応フィルタの出力を減算する減算器と、前記減算器出力と前記参照信号とを用いて係数更新量を計算する係数更新回路とを少なくとも含むノイズ除去装置において、前記減算器出力に基づいて、前記混在信号中に含まれる背景雑音を推定して推定雑音を求める雑音推定回路と、前記推定雑音に基づいて、前記適応フィルタの出力信号と前記混在信号との比を補正し、前記補正した比に基づいて前記混在信号に含まれる目的信号の存在を示す指標値を求めるダブルトーク検出回路と、前記ダブルトーク検出回路の指標値を受けて前記係数更新回路の出力を修整してから前記適応フィルタに伝達する乗算器とを有することを特徴とする。
【００４７】
上記課題を解決する本発明は、複数のマイクロフォンと、前記複数のマイクロフォンで受けた、妨害信号、目的信号、並びに雑音を少なくとも含む混在信号を処理することによって目的信号を抑圧するブロッキング行列と、前記ブロッキング行列の出力を参照信号として処理することによって擬似妨害信号を生成する多入力キャンセラと、前記混在信号を処理することによって目的信号を強調する固定ビームフォーマと、前記固定ビームフォーマの出力から前記擬似妨害信号を差し引く減算器とを少なくとも含む信号処理装置において、前記減算器の出力に基づいて、前記混在信号中に含まれる雑音を推定して推定雑音を求める雑音推定回路と、前記擬似妨害信号と前記混在信号との比を求め、前記比を前記推定雑音で補正し、前記混在信号に含まれる目的信号の存在に関する指標値を求めるダブルトーク検出回路と、前記指標値を受けて前記減算器の出力を修整してから前記多入力キャンセラに伝達する乗算器とを少なくとも具備し、前記多入力キャンセラに含まれる適応フィルタの係数更新を前記指標値に対応して制御することを特徴とする。
【００５０】
上記課題を解決する本発明は、エコーの発生原因となる参照信号をフィルタ処理して擬似エコーを出力する適応フィルタ処理と、エコー、近端信号、並びに雑音を少なくとも含む混在信号から前記擬似エコーを減算する減算処理と、前記減算処理結果と前記参照信号とを用いて、前記適応フィルタ処理における係数を更新する係数更新処理と、前記減算処理の結果に基づいて、前記混在信号中に含まれる雑音を推定して推定雑音を求める雑音推定処理と、前記推定雑音に基づいて、前記擬似エコーと前記混在信号との比を補正し、前記補正した比に基づいて前記混在信号に含まれる近端信号の存在に関する指標値を求めるダブルトーク検出処理と、前記ダブルトーク検出処理結果である指標値に基づいて、前記適応フィルタの係数更新量を修整する乗算処理とをコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【００５１】
上記課題を解決する本発明は、ノイズの発生原因となる参照信号をフィルタ処理して擬似ノイズを出力する適応フィルタ処理と、ノイズ、目的信号、並びに背景雑音を少なくとも含む混在信号から前記擬似ノイズを減算する減算処理と、前記減算処理結果と前記参照信号とを用いて、前記適応フィルタ処理における係数を更新する係数更新処理と、前記減算処理結果に基づいて、前記混在信号中に含まれる背景雑音を推定して推定雑音を求める雑音推定処理と、前記推定雑音に基づいて、前記擬似ノイズと前記混在信号との比を補正し、前記補正した比に基づいて前記混在信号に含まれる目的信号の存在に関する指標値を求めるダブルトーク検出処理と、前記ダブルトーク検出処理結果である指標値に基づいて、前記適応フィルタの係数更新量を修整する乗算処理とをコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【００５２】
上記課題を解決する本発明は、複数のマイクロフォンで受けた、妨害信号、目的信号、並びに雑音を少なくとも含む混在信号を処理することによって目的信号を抑圧するブロッキング行列処理と、多入力キャンセラにより、前記ブロッキング行列出力信号を参照信号として処理することによって擬似妨害信号を生成する多入力キャンセラ処理と、前記混在信号をフィルタ処理することによって目的信号を強調した固定ビームフォーマ出力信号を生成する固定ビームフォーム処理と、前記ブロッキング行列出力信号から前記擬似妨害信号を差し引く減算処理と、前記減算処理の結果に基づいて、前記混在信号中に含まれる雑音を推定して推定雑音を求める雑音推定処理と、前記推定雑音に基づいて、前記擬似妨害信号と前記混在信号との比を補正し、前記補正した比に基づいて前記混在信号に含まれる目的信号の存在に関する指標値を求めるダブルトーク検出処理と、前記ダブルトーク検出処理の指標値に基づいて、前記多入力キャンセラに含まれる適応フィルタの係数更新量を修整する乗算処理とをコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【００５３】
本発明のエコー除去の方法および装置は、雑音推定手段を備え、推定雑音とマイクロフォン信号と擬似エコーを用いてダブルトークを検出する。擬似エコーとマイクロフォン信号から得られた情報を推定雑音で補正してダブルトークを検出することによって、本発明の目的を達成することができる。さらに、本発明のエコー除去の方法および装置は、０と１の間の連続値で表される信頼係数を用いてダブルトークを検出する。０と１の２値の代わりに連続値を用いることによって、検出誤りの影響を小さくすることができる。
【発明の効果】
【００５４】
第１の効果は、高いエコー除去能力を達成できることにある。その理由は、マイクロフォン信号に混入する雑音を推定し、推定雑音で補正した情報を用いてダブルトークを検出し、正確な係数更新制御を行うことができるためである。【００５５】
第２の効果は、演算量を削減できることにある。その理由は、ダブルトーク検出に複雑な行列またはベクトル演算を使用しないためである。【００５６】
第３の効果は、検出誤りの影響を小さくできることにある。その理由は、ダブルトーク検出に０と１の間の連続値で表される信頼度係数を使用するためである。
【図面の簡単な説明】
【００５７】
【図１】本発明の最良の形態および実施例１および実施例２の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施例３を示すブロック図である。
【図３】本発明の実施例４を示すブロック図である。
【図４】本発明の実施例５を示すブロック図である。
【図５】本発明の実施例６を示すブロック図である。
【図６】本発明の実施例７を示すブロック図である。
【図７】本発明の実施例８を示すブロック図である。
【図８】本発明の実施例９の構成を示すブロック図である。
【図９】本発明の実施例１０の構成を示すブロック図である。
【図１０】本発明の実施例１１の構成を示すブロック図である。
【図１１】本発明の実施例１２の構成を示すブロック図である。
【図１２】従来例の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００５８】
１    入力端子
２    スピーカ
３、31、30、31、32、33・・・3M-1    マイクロフォン
４    出力端子
５    適応フィルタ
６    減算器
７    係数更新回路
８、81、82、821    ダブルトーク検出回路
９、822    スイッチ
10、11    雑音推定回路
１２      固定ビームフォーマ
１３      ブロッキング行列
１４      多入力キャンセラ
９１      乗算器
８２３    係数変化評価回路
８２４    情報統合回路
【発明を実施するための最良の形態】
【００５９】
次に、発明を実施するための最良の形態について図面を参照して詳細に説明する。
図１を参照すると、本発明の第１の実施の形態は、適応フィルタ５と、減算器６と、雑音推定回路10と係数更新回路７とスイッチ９とダブルトーク検出回路81を含む。適応フィルタ５と、減算器６と、雑音推定回路10と係数更新回路７とスイッチ９の動作に関しては、既に従来例として図12を参照して説明した通りである。雑音推定回路10は、誤差を受けて雑音を推定する。ダブルトーク検出回路81は、擬似エコー、マイクロフォン信号、及び推定雑音を受けて、ダブルトークを検出する。
【実施例１】
【００６０】
ダブルトーク検出回路81には、マイクロフォン信号ｍ（ｋ）と擬似エコーｙ（ｋ）ハットが供給されている。これらの信号を用いてダブルトークを検出する手続きは、次の通りである。
式(９)にｒｘｍ＝Ｒｘｘｈを適用すると、式（12）が得られる。【００６１】
【数５】
0004697465.tif 000006
式（10）の近似、すなわちｈ＝Ｗ（ｋ）を用い、Ｅ［ｈＴＸ（ｋ）］＝Ｅ［ｙ（ｋ）ハット］に注意すると、次式を得る。【００６２】
【数６】
0004697465.tif 000007
ここに、ξは時変となるので、ｋの関数とした。式（13）の計算は、根号内の分子に対して1乗算、同じく分母に対して1乗算である。実際は、σｍ２はマイクロフォン信号ｍ（ｋ）の平均パワーであり、【００６３】
【数７】
0004697465.tif 000008
で求める。式（14）はｍ２（ｋ）の移動平均なので、過去の値に対して、実質的にはｍ２（ｋ）の加算とｍ２（ｋ−Ｍ）の減算から計算できる。すなわち、２加算が必要となる。【００６４】
また、Ｅ［ｙ（ｋ）２ハット］も同様に【００６５】
【数８】
0004697465.tif 000009
で求める。従って、式(14)と同様に２加算が必要となる。以上説明したように、式(13)のξ（ｋ）を計算するためには、２乗算、４加算に加えて根号開平演算が必要となる。このために、非特許文献４に開示された方式と比較して、少ない演算量で同等の性能を得ることができる。【００６６】
式(14)の計算に用いるマイクロフォン信号ｍ（ｋ）は、【００６７】
ｍ（ｋ）＝ｙ（ｋ）＋ｖ（ｋ）＋ｎ（ｋ）…（16）
と表すことができる。ｙ（ｋ）、ｖ（ｋ）、ｎ（ｋ）がそれぞれ無相関であれば、【００６８】
Ｅ［ｍ２（ｋ）］＝Ｅ［ｙ２（ｋ）］＋Ｅ［ｖ２（ｋ）］＋Ｅ［ｎ２（ｋ）］…（17）
が成立する。Ｅ［ｍ２（ｋ）］＝σｍ２（ｋ）、Ｅ［ｙ２（ｋ）］＝σｙ２（ｋ）、Ｅ［ｖ２（ｋ）］＝σｖ２（ｋ）、Ｅ［ｎ２（ｋ）］＝σｎ２（ｋ）とおけば、【００６９】
σｍ２（ｋ）＝σｙ２（ｋ）＋σｖ２（ｋ）＋σｎ２（ｋ）…（18）
となる。シングルトークではｖ（ｋ）＝０なので、【００７０】
σｍ２（ｋ）＝σｙ２（ｋ）＋σｎ２（ｋ）…（19）
である。すなわち、式(13)の分母は、Ｅ［ｎ２（ｋ）］＝σｎ２（ｋ）の影響を受ける。これに対して、式(13)の分子にはｎ（ｋ）に関する情報が含まれていない。従って、本来１となるべきシングルトーク時のξ（ｋ）は、雑音パワーが大きいほど、1から離れた小さな値になる。【００７１】
本発明では、雑音の影響を防ぐために、雑音を推定し、その値で式(13)を補正する。推定雑音をｎ（ｋ）ハットとすると、推定雑音によって補正されたξ（ｋ）は、式(20)で与えられる。【００７２】
【数９】
0004697465.tif 000010
本発明では、ダブルトーク検出回路81で、式(20)のξ（ｋ）を計算する。推定雑音パワーｎ２（ｋ）ハットは雑音推定回路10から供給する。【００７３】
雑音推定回路10には、誤差信号ｅ（ｋ）が供給されている。雑音推定回路10は、【００７４】
ｎ２（ｋ）ハット＝Ａｖｅ［ｅ２（ｋ）］…（21）
に従って、推定雑音パワーｎ２（ｋ）ハットを計算する。ここに、Ａｖｅ［・］は平均を求めるための演算子である。平均値演算としては、式(14)、(15)に示した移動平均や、【００７５】
ｎ２（ｋ＋１）ハット＝δｎ・ｎ２（ｋ）ハット＋（１−δｎ）・ｅ２（ｋ）…（22）
で表される１次漏れ積分を用いることができる。ここにδｎは平均化の時定数である。【００７６】
ｅ（ｋ）＝ｙ（ｋ）−ｙ（ｋ）ハット＋ｖ（ｋ）＋ｎ（ｋ）…（23）
なので、ｖ（ｋ）＝０かつ残留エコーが十分小さいときだけ、式(21)を計算してｎ２（ｋ）ハットを更新する。【００７７】
ｖ（ｋ）＝０を評価するためには、ｅ（ｋ）の瞬時自己相関をその平均値で正規化して得られる、正規化瞬時自己相関を用いることができる。隣接サンプル間瞬時相関の平均値をρ０（ｋ）とすれば、ρ０（ｋ）は次式で計算することができる。【００７８】
ρ０（ｋ＋１）＝δａρ０（ｋ）＋（１−δａ）・ｅ（ｋ）ｅ（ｋ−１）…（24）
ここに、δａは平均化の時定数である。ρ（ｋ）/ρ０（ｋ）で与えられる正規化瞬時自己相関を閾値γと比較して、小さいときだけ式(21)を計算し、それ以外は値を保持する。これは、ｅ（ｋ）の自己相関が小さいときに相当する。ｅ（ｋ）に近端音声ｖ（ｋ）が含まれていたり、残留エコーが大きいときにはｅ（ｋ）の自己相関が大きいので、ｖ（ｋ）＝０かつ残留エコーが十分小さいときだけ、式(20)を計算してｎ２（ｋ）ハットを更新することができる。【００７９】
式(22)に示した１次漏れ積分において、平均化時定数δｎの選択は重要である。δｎが大きいと推定雑音の雑音に対する追従性が悪いが高精度な推定が可能となり、反対にδｎが小さいと追従性が良いが推定精度が劣化する。このトレードオフに対処するために、δｎを適応制御することも可能である。一般的には、雑音推定の初期に比較的大きな値のδｎを用い、推定雑音が実際の雑音（の平均値）に近づくにつれて、δｎの値を小さくすることが望ましい。【００８０】
δｎの適応制御には、推定雑音の時間に対する傾き(グラディエント)に関する情報を用いることができる。推定雑音が真の雑音の平均値に近づくと、前記傾きは小さくなる。すなわち、前記傾きが大きいときにはδｎの値を大きく、小さいときにはδｎの値を小さくすることで、δｎの値を適切に制御することができる。前記傾きを、推定雑音の変化(隣接サンプル差分)で近似することもできる。【００８１】
前記傾きを用いてδｎの値を制御するためには、前記傾きの符号を用いることができる。推定雑音が真の雑音の平均値に十分近づいたときには、前記傾きは正と負の値をほぼ同じ確率でとる。従って、前記傾きの符号を一定時間観測し、その偏りに従ってδｎの値を制御することができる。一例として、前記傾きの連続する二つの符号を比較し、これらが同じときにはδｎの値を大きくし、異なるときには小さくする方法があげられる。連続する二つの符号の代わりに、一定時間における正負符号の発生確率を比較して、これをδｎの値を制御する指標として用いることもできる。【００８２】
擬似エコーｙ（ｋ）ハットがエコーｙ（ｋ）を、推定雑音ｎ（ｋ）ハットが雑音ｎ（ｋ）を十分に近似するという仮定のもとに、式(17)を式(20)の分母に適用すると、【００８３】
【数１０】
0004697465.tif 000011
エコーＥ［ｙ２（ｋ）］が雑音Ｅ［ｎ２（ｋ）］より十分大きく、Ｅ［ｙ２（ｋ）］がＥ［ｙ２（ｋ）］ハットで、Ｅ［ｎ２（ｋ）］がＥ［ｎ２（ｋ）］ハットで近似できるとすれば、式(25)から(26)が得られる。【００８４】
【数１１】
0004697465.tif 000012
すなわち、ξ（ｋ）はシングルトークのときに1となり、ダブルトークのときはエコーと近端音声の比で定まる１より小さい値となる。従って、ξ（ｋ）が1以外のときにダブルトークであると判定し、スイッチ９を開いて係数更新を行わない。
【実施例２】
【００８５】
実施例２では、ξ（ｋ）に時変の閾値を適用する。式(26)から、ダブルトークのときのξ（ｋ）の値は、近似的に近端信号パワーとエコーパワーの比に依存する。このため、近端信号パワーとエコーパワーを推定することができれば、ダブルトークのときのξ（ｋ）の値を求めることができる。エコーパワーは、擬似エコーパワーで近似すれば、逐次求めることができる。近端信号パワーは、式(21)と同様に、【００８６】
ｖ２（ｋ）ハット＝Ａｖｅ［ｅ２（ｋ）］…（27）
で計算することができる。Ａｖｅ［・］としては、式(14)、(15)に示した移動平均や、【００８７】
ｖ２（ｋ＋１）ハット＝δｖ・ｖ２（ｋ）ハット＋（１−δｖ）・ｅ２（ｋ）…（28）
で表される１次漏れ積分を用いることができる。ここにδｖは平均化の時定数である。δｖに関しても、δｎと同様の適応制御を用いることができる。
式(23)から明らかなように、残留エコーと雑音が十分小さいときだけ、式(28)を計算してｖ２（ｋ）ハットを更新する。このようにして求めた近端信号パワーと擬似エコーパワーを用いて、ダブルトークに対応したξ（ｋ）の値ξＤＴ（ｋ）を求めることができる。
ξＤＴ（ｋ）が定まれば、ξＤＴ（ｋ）＜ξＴＨ（ｋ）＜１を満足する閾値ξＴＨ（ｋ）を定めることによって、その閾値より大きいξ（ｋ）をシングルトーク、小さいξ（ｋ）をダブルトークと判定することができる。このダブルトーク判定において、ξＤＴ（ｋ）に一次漏れ積分を適用して平均化したξＤＴ（ｋ）バーをξＤＴ（ｋ）の代わりに用いることもできる。
【実施例３】
【００８８】
図２に示す実施例３では、スイッチ９に代えて、乗算器91を有する。ダブルトーク検出回路81からは、０と１の間の連続値で表されるダブルトークの信頼係数が乗算器91に供給される。乗算器91は、係数更新回路７から供給された係数更新量にこの信頼係数を乗算してから適応フィルタ５に伝達する。従って、ダブルトークの信頼係数に対応する量の係数更新が実行される。これは、ダブルトークであることが十分信頼できるときには完全に係数更新を停止し、不確実であるときにはその信頼度に対応した量の係数更新が行われることを意味する。このため、係数更新を行うか停止するかの二者択一制御の場合に比べて、エコー除去の性能を改善することができる。【００８９】
信頼係数をθ（ｋ）とすると、【００９０】
θ（ｋ）＝｛ξ（ｋ）−ξＤＴ（ｋ）｝／｛１−ξＤＴ（ｋ）｝…（29）
によってθ（ｋ）を求めることができる。式(29)において、θ（ｋ）はξ（ｋ）の線形関数であるが、ξ（ｋ）の非線形関数としてもよい。また、線形関数および非線形関数のどちらの場合でも、これまでの説明と同様に、ξＤＴ（ｋ）バーをξＤＴ（ｋ）の代わりに用いることができる。さらに、これまでの説明では、１とξＤＴ（ｋ）が１と０に対応するように設定していたが、１とξＤＴ（ｋ）の間のより狭い区間を１と０に対応させ、それより広い区間では値を０と１にクリップすることも可能である。【００９１】
なお、乗算器91を用いた信頼係数に基づくダブルトーク制御は、すでに説明した実施例1および実施例２にも適用できることは、明白である。
【実施例４】
【００９２】
図３に示す実施例４では、雑音推定回路10に代えて雑音推定回路11を有する。雑音推定回路11には、誤差信号ｅ（ｋ）に加えてダブルトーク検出情報が供給されている。雑音推定回路11は、誤差信号ｅ（ｋ）を用いたｖ（ｋ）の存在評価に加えて、ダブルトーク検出回路81から供給される０または１のダブルトーク情報、または０と１の間の連続値で表される信頼係数θ（ｋ）を、ｖ（ｋ）の存在情報として用いることができる。すなわち、正規化瞬時自己相関とダブルトーク情報または信頼係数の併用による近端信号の存在検出である。【００９３】
例えば、正規化瞬時自己相関が閾値γより小さくても、ダブルトーク情報が１であるか信頼係数があらかじめ定められた閾値よりも大きい場合には、近端信号存在と判定することができる。また、信頼係数が１と０から離れた特定の範囲の値であるときに、正規化瞬時自己相関の値と閾値の相互関係を参照することもできる。さらに、正規化瞬時自己相関に関する情報を全く用いず、ダブルトーク情報または信頼係数だけを用いて、近端信号の存在を評価することも可能である。
【実施例５】
【００９４】
図４に示す実施例５では、図３のダブルトーク検出回路81に代えてダブルトーク検出回路82を有する。ダブルトーク検出回路82は、これまで説明したダブルトーク検出回路81と新たなダブルトーク検出回路821を内部に有し、これらの出力をスイッチ822で切り替えて出力する。スイッチ822の切り替えは、係数変化評価回路823の出力で制御する。係数変化評価回路823は、適応フィルタ５から係数値を受けて、それらの変化を評価する。【００９５】
ダブルトーク検出回路821には、参照信号ｘ（ｋ）、擬似エコーｙ（ｋ）ハット、およびマイクロフォン信号ｍ（ｋ）が供給されており、参照信号とエコーの比Ｒｘｙ（ｋ）を用いて計算したｍ（ｋ）・Ｒｘｙ（ｋ）と参照信号ｘ（ｋ）を比較することで、ダブルトークを検出する。シングルトークのときには、ｍ（ｋ）がエコーｙ（ｋ）にほぼ等しくなるので、ｍ（ｋ）・Ｒｘｙ（ｋ）は参照信号にほぼ等しい。一方、ダブルトークのときには、ｍ（ｋ）がｖ（ｋ）を含むためにシングルトークのときよりも大きな値となる。すなわち、ｍ（ｋ）・Ｒｘｙ（ｋ）は参照信号よりも大きくなる。これらの大小関係を用いて、ｍ（ｋ）・Ｒｘｙ（ｋ）を評価することで、ダブルトークの検出が可能となる。ｍ（ｋ）・Ｒｘｙ（ｋ）と参照信号ｘ（ｋ）の比較は、双方の連続する複数サンプルの最大値同士や平均値同士、あるいはこれらのいずれかと瞬時値とを用いることもできる。【００９６】
参照信号とエコーの比Ｒｘｙ（ｋ）は、近似的に参照信号ｘ（ｋ）と擬似エコーｙ（ｋ）ハットのひとして計算することができる。高精度で安定したＲｘｙ（ｋ）の値を得るために、参照信号ｘ（ｋ）と擬似エコーｙ（ｋ）ハットにそれぞれ一次漏れ積分や移動平均を適用し、平均化した値を求めてから利用することもできる。また、ダブルトーク検出に適切なマージンを持たせるために、参照信号ｘ（ｋ）をβ・ｍ（ｋ）・Ｒｘｙ（ｋ）と比較してもよい。ここに、βは１近傍の定数である。【００９７】
適応フィルタ５の係数の初期値が一般的にゼロであるために、擬似エコーｙ（ｋ）ハットの初期値もゼロとなり、Ｒｘｙ（ｋ）の初期値は無限大となる可能性がある。これを防ぐために、擬似エコーｙ（ｋ）ハットには初期値を与えるとよい。２線／４線変換回路の利得は一般的に−６ｄＢ以下であるので、Ｒｘｙ（ｋ）の初期値としては−６ｄＢが適切である。音響結合によるエコーの場合には、マイクロフォンから減算器６に至る経路の途中に存在する可能性のある正の利得のために、Ｒｘｙ（ｋ）は０ｄＢより大きい可能性もある。そこで、初期値としては例えば０ｄＢを設定する。【００９８】
係数変化評価回路823は、適応フィルタ５から受けた係数値Ｗ（ｋ）を用いて、それらの変化を評価する。変化を評価する一つの方法は、係数値Ｗ（ｋ）の要素の二乗総和ＳＷ（ｋ）を式(30)によって求め、これを評価することである。【００９９】
【数１２】
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係数値Ｗ（ｋ）はゼロベクトルを初期値として係数更新が始まるので、ＳＷ（ｋ）はゼロから始まり徐々に増加する。係数がほぼ収束すると、ＳＷ（ｋ）の増加は停止し、飽和する。この特性を用いて、ＳＷ（ｋ）の増分｛ＳＷ（ｋ）―ＳＷ（ｋ−１）｝を評価することによって、適応フィルタ５の収束を検出することができる。【０１００】
前記増分の評価としては、｛ＳＷ（ｋ）―ＳＷ（ｋ−１）｝の符号を用いることができる。すなわち、前記符号が変化せず同じ符号が続く間は収束過程にあり、交番するようになったときに収束と判定する。この符号の変化は、１サンプル毎に評価してもよいし、複数サンプルをまとめて評価してもよい。複数サンプルをまとめて評価する際には、複数サンプルの符号の総和を評価してもよいし、符号の多数決をとったものを評価することもできる。【０１０１】
また、前記増分の評価としては、｛ＳＷ（ｋ）―ＳＷ（ｋ−１）｝の絶対値または二乗値を用いることもできる。すなわち、前記絶対値または二乗値が大きい間は収束過程にあり、ゼロに極めて近くなったときに収束と判定する。このために、前記絶対値または二乗値を閾値と比較する。この絶対値または二乗値は、１サンプル毎に評価してもよいし、複数サンプルをまとめて評価してもよい。複数サンプルをまとめて評価する際には、複数サンプルに渡る絶対値または二乗値の総和を評価してもよいし、平均値を評価することもできる。【０１０２】
さらに、前記増分の評価としては、｛ＳＷ（ｋ）―ＳＷ（ｋ−１）｝の絶対値または二乗値をＳＷ（ｋ）で正規化して得られる正規化絶対値または正規化二乗値を用いることもできる。すなわち、前記正規化絶対値または正規化二乗値が大きい間は収束過程にあり、ゼロに極めて近くなったときに収束と判定する。このために、前記正規化絶対値または正規化二乗値をを閾値と比較する。この正規化絶対値または正規化二乗値は、１サンプル毎に評価してもよいし、複数サンプルをまとめて評価してもよい。複数サンプルをまとめて評価する際には、複数サンプルに渡る正規化絶対値または正規化二乗値の総和を評価してもよいし、平均値を評価することもできる。【０１０３】
これまで、ＳＷ（ｋ）は係数値Ｗ（ｋ）の要素の二乗総和として説明したが、同様の性質を示す別の指標を用いることもできる。このような指標の例として、係数値Ｗ（ｋ）の要素の絶対値総和、係数値Ｗ（ｋ）の一部の要素の二乗和または絶対値和などがある。特に、一部の要素としてその絶対値が大きいものを選ぶと、演算量を削減しつつ、総和の場合と同等の特性を得ることができる。【０１０４】
以上説明した動作によって、係数変化評価回路823は、適応フィルタ５の収束状態を評価することができる。係数変化評価回路823は、スイッチ822が、適応フィルタ５が収束するまではダブルトーク検出回路821の出力を、収束してからはダブルトーク検出回路81の出力を、それぞれ選択して出力するように制御する。実際には、係数変化評価回路823は、適応フィルタ５の収束だけではなく、一般的な係数更新量を評価していることになる。このため、係数変化評価回路823は、適応フィルタ５の係数更新量が大きいときにはダブルトーク検出回路821の出力を、小さいときにはダブルトーク検出回路81の出力を、スイッチ822が選択して出力するように制御する。【０１０５】
このような構成とすることにより、ダブルトーク検出精度を高くすることができる。これは、ダブルトーク検出回路81では、擬似エコーｙ（ｋ）ハットをエコーｙ（ｋ）の近似として用いているからである。適応フィルタ５が収束過程にあるときなど係数変化量（修正量）が大きいときには、擬似エコーｙ（ｋ）ハットはエコーｙ（ｋ）を十分な精度で近似しない。このため、擬似エコーｙ（ｋ）ハットをエコーｙ（ｋ）の近似として用いない別のダブルトーク検出回路821の検出結果を用いることで、検出精度を高くすることができる。【０１０６】
このような制御の特殊な例として、適応フィルタ５が収束するまではダブルトーク検出回路821の出力を、収束後はダブルトーク検出回路81の出力を、スイッチ822が選択して乗算器91と雑音推定回路11に供給するように構成することができる。
【実施例６】
【０１０７】
図５に示す実施例６では、図４のダブルトーク検出回路821の入力が、マイクロフォン信号ｍ（ｋ）ではなく、エコーが除去された信号ｅ（ｋ）となっている。ダブルトーク検出回路821は、実施例５と同様に動作する。参照信号とエコーの比Ｒｘｙ（ｋ）を用いて計算したｅ（ｋ）・Ｒｘｙ（ｋ）と参照信号ｘ（ｋ）を比較して、ダブルトークを検出する。シングルトークのときには、ｅ（ｋ）が適応フィルタ５の収束程度に応じたエコーｙ（ｋ）とゼロの間の値となる。従って、ｅ（ｋ）・Ｒｘｙ（ｋ）は参照信号にほぼ等しい値から、適応フィルタ５の収束に対応してより小さい値となり、収束後はほぼゼロとなる。一方、ダブルトークのときには、ｅ（ｋ）がｖ（ｋ）を含むためにシングルトークのときよりも大きな値となる。すなわち、ｅ（ｋ）・Ｒｘｙ（ｋ）は参照信号よりも大きくなる。これらの大小関係を用いて、ｅ（ｋ）・Ｒｘｙ（ｋ）を評価することで、ダブルトークの検出が可能となる。
【実施例７】
【０１０８】
図６に示す実施例７では、図５の係数変化評価回路823の入力が、適応フィルタ５から供給される係数値ではなく、係数更新回路７の出力となっている。係数更新回路７の出力は、式（３）の右辺第二項なので、係数変化量そのものである。実施例５で説明したように、係数更新回路７から供給される式（３）の右辺第二項に関する二乗総和、絶対値総和、一部要素の二乗和、絶対値和を係数変化評価回路823で評価することによって、実施例５と同様にスイッチ822を制御することができる。また、実施例７として説明した式（３）の右辺第二項に関する二乗総和、絶対値総和、一部要素の二乗和、絶対値和を用いたスイッチ822の制御は、実施例６にも適用できることは明らかである。
【実施例８】
【０１０９】
図７に示す実施例８では、図５のスイッチ822に代えて情報統合回路824を有する。情報統合回路824は、係数変化評価回路823から供給される適応フィルタ５の係数変化量（修正量）に応じて、ダブルトーク検出回路81と821の出力を統合して用いることによって、出力を計算する。最も簡単な情報統合回路824の動作は、係数変化量（修正量）に応じてダブルトーク検出回路81または821の出力を切り替えて排他的に出力することであり、情報統合回路824の動作はスイッチ822と等しくなる。また、係数変化量（修正量）に応じてダブルトーク検出回路81と821の出力を混合して出力することもできる。最も簡単な混合は、係数変化量（修正量）に応じてダブルトーク検出回路81と821の出力を比例配分することである。適応フィルタ５の係数収束に応じて、ダブルトーク検出回路821の重点的な利用からダブルトーク検出回路81の重点的な利用へと、スムーズに遷移する。また、別の混合として、ダブルトーク検出回路821とダブルトーク検出回路81の出力の論理和がある。いずれかのダブルトーク検出回路がシングルトークであると判定したときに情報統合回路824の出力をシングルトークとする構成と、いずれかのダブルトーク検出回路がダブルトークであると判定したときに情報統合回路824の出力をダブルトークとする構成がある。これらの構成では、それぞれシングルトークまたはダブルトークと判定されやすい傾向が現れる。反対に、ダブルトーク検出回路821とダブルトーク検出回路81の出力の論理積を、情報統合回路824の出力とすることもできる。両方のダブルトーク検出回路が揃ってシングルトークまたはダブルトークと判定したときに、情報統合回路824の出力をシングルトークまたはダブルトークとする。ここに具体的に示した統合方法以外にも、様々な情報統合を行うことが可能である。【０１１０】
尚、実施例４以降では、乗算器91を用いるものとして説明したが、実施例１から実施例３に説明したように、スイッチ９を用いた構成が可能なことは明白である。さらに、実施例１〜実施例８までのそれぞれの特徴的な構成要素は、互いに交換して適用することが可能である。
【実施例９】
【０１１１】
図８は、本発明の実施例９として、本発明をノイズキャンセラに適用した例を示している。【０１１２】
ノイズキャンセラに関する基本的な説明は、非特許文献１を参照することができる。図８に示す本発明の第２の実施の形態は、非特許文献１で説明されている構成に雑音推定回路11およびダブルトーク検出回路82を追加した構成となっている。【０１１３】
また、図８を、図７を用いてすでに説明した実施例８と比較すると、入力端子１がなくなり、スピーカ２の代わりにマイクロフォン31を具備している。ノイズキャンセラでは、マイクロフォン31で捕捉した雑音を適応フィルタ５で処理することにより、マイクロフォン３に漏れこむ雑音成分ｙ（ｋ）を模擬する擬似雑音ｙ（ｋ）ハットを生成し、これを減算器６で差し引くことによって、マイクロフォン３に混入する雑音ｙ（ｋ）を消去する。その際に、ダブルトーク検出回路82に基づく適切なステップサイズ制御を適応フィルタ５に適用することによって、出力端子４において得られる信号中に残留する雑音を小さく、音声信号成分に付随する歪みを小さくすることができる。その他の動作および効果は、図７を用いて説明した実施例８に等しいので、詳細な説明を省略する。
【実施例１０】
【０１１４】
図９に、本発明の実施例１０として、本発明をマイクロフォンアレイに適用した例を示している。マイクロフォンアレイに関する基本的な説明は、文献「１９８２年１月、オルタナティブ・アプローチ・トゥー・リニア・コンストレインド・アダプティブ・ビームフォーミング(An Alternative Approach to Linear Constrained Adaptive Beamforming), アイ・イー・イー・イー・トランザクションズ・オン・アンテナス・アンド・プロパゲイションズ（IEEE Trans. on Antennas and Propagations、PP.27-34, JUN, 1982）、２７〜３４ページ」を参照することができる。【０１１５】
図９に示す実施例１０は、上記の文献で説明されている構成に雑音推定回路11およびダブルトーク検出回路82を追加した構成となっている。また、図９を、図７を用いてすでに説明した実施例８と比較すると、ｘ（ｋ）が入力端子からではなく多入力キャンセラ14から供給されており、マイクロフォン信号に相当する信号が固定ビームフォーマ12の出力として供給されている。マイクロフォンアレイでは、複数のマイクロフォン３０〜３Ｍ−１で捕捉される信号を用いて目的信号ｖ（ｋ）を固定ビームフォーマ12で強調して、強調信号を生成する。同時に、複数のマイクロフォン３０〜３Ｍ−１で捕捉される信号を用いてブロッキング行列13で目的信号ｖ（ｋ）を抑圧し、その出力を用いて多入力キャンセラ14で妨害信号ｙ（ｋ）の擬似信号ｙ（ｋ）ハットを生成する。減算器６で強調信号から擬似妨害信号を差し引くことによって得られた信号を、出力として出力端子４に供給する。ブロッキング行列13と多入力キャンセラ14は、共に複数の適応フィルタから構成されており、前者はブロッキング行列13の出力が、後者は減算器６の出力が、それぞれ最小化される。多入力キャンセラには、通常、マイクロフォンの数に等しい適応フィルタが含まれており、各適応フィルタの入力(参照信号)はブロッキング行列13から供給されている。【０１１６】
これらの参照信号を、ｘ０（ｋ）〜ｘ３（ｋ）とすると、これらの参照信号ｘ０（ｋ）〜ｘ３（ｋ）と減算器６の出力である誤差を用いて、適応フィルタの係数更新を行う。その際に、ダブルトーク検出回路82に基づく適切なステップサイズ制御を多入力キャンセラ14に適用することによって、出力端子４において得られる信号中に残留する妨害信号成分を小さく、音声信号成分に付随する歪みを小さくすることができる。図９において、ダブルトーク検出回路82の出力は、ブロッキング行列13にも供給されている。これは、ブロッキング行列13 と多入力キャンセラ14は、互いに異なったタイミングで係数更新を行うために、同じダブルトーク情報を用いて係数を制御するためである。すなわち、ブロッキング行列13は目標信号ｖ（ｋ）が存在するときに、多入力キャンセラ14は目標信号ｖ（ｋ）が存在しないときに係数を更新する。そのため、ダブルトーク検出回路82で得られたｖ（ｋ）の存在に関する情報を用いて、ブロッキング行列13と多入力キャンセラ14の双方における係数更新を適切に制御することができる。ブロッキング行列13と多入力キャンセラ14は基本的に排他的に係数更新を行うが、既に実施例３で説明したように、信頼度係数を用いた制御を行うことにより、双方同時に係数更新を行うことも可能となる。その他の動作および効果は、図７を用いて説明した実施例８に等しいので、詳細な説明を省略する。【０１１７】
なお、特開平８−１２２４２４号公報には目標信号方向誤差に対して許容度の高いマイクロフォンアレイ及びビームフォーマが開示されている。ここに開示された構成では、ブロッキング行列と多入力キャンセラにリーク適応フィルタや係数拘束適応フィルタを利用していることが、文献「１９８２年１月、オルタナティブ・アプローチ・トゥー・リニア・コンストレインド・アダプティブ・ビームフォーミング(An Alternative Approach to Linear Constrained Adaptive Beamforming), アイ・イー・イー・イー・トランザクションズ・オン・アンテナス・アンド・プロパゲイションズ（IEEE Trans. on Antennas and Propagations、PP.27-34, JUN, 1982）、２７〜３４ページ」に開示された構成との違いである。したがって、これまで説明したダブルトーク検出回路82及びその類似技術が適用できることは明らかである。
【実施例１１】
【０１１８】
次に、本発明の実施例１１について図面を参照して詳細に説明する。
図１０を参照すると、本発明の実施例１１は、プログラム制御により動作するコンピュータ（中央処理装置；プロセッサ；データ処理装置）９００と、入力端子１と、マイクロフォン３と、出力端子４とから構成されている。【０１１９】
コンピュータ（中央処理装置；プロセッサ；データ処理装置）９００は、適応フィルタ５と、減算器６と、ダブルトーク検出回路82と、雑音推定回路11と、係数更新回路７と、乗算器91とを含む。【０１２０】
適応フィルタ５は、入力端子を経て供給された参照信号を受け、擬似エコーを生成する。減算器６は、マイクロフォン３から供給された信号から擬似エコーを差し引き、結果を係数更新回路７、雑音推定回路11、及び出力端子４に伝達する。ダブルトーク検出回路82は、参照信号とマイクロフォン３から供給された信号と適応フィルタ５の出力である擬似エコーと減算器６の出力と雑音推定回路11の出力と適応フィルタ５の係数値を受けて、近端信号ｖ（ｋ）の存在に関する情報であるダブルトーク情報を生成し、乗算器91と雑音推定回路11に伝達する。雑音推定回路11は、減算器６の出力とダブルトーク検出回路82の出力を受けて、マイクロフォンにおいて得られる信号に混入する雑音を推定する。係数更新回路７は、参照信号と、減算器６の出力と、雑音推定回路11の出力である推定雑音を受けて、係数更新量を求める。乗算器91は、係数更新量とダブルトーク検出回路82の出力を受けて乗算し、結果を係数更新のために適応フィルタ５に伝達する。【０１２１】
なお、本実施例１１の他の態様として、コンピュータ９００が上述した実施例９、実施例１０に相当する機能を含む構成も可能である。
【実施例１２】
【０１２２】
次に、本発明の実施例１２について図面を参照して詳細に説明する。
図１１を参照すると、本発明の実施例１２は、上述した実施例１から実施例１０に記載された発明を実施するための形態をプログラムにより構成した場合に、そのプログラムにより動作するコンピュータの構成図である。【０１２３】
当該プログラムは、コンピュータ（中央処理装置；プロセッサ；データ処理装置）９１０に読み込まれ、コンピュータ９１０の動作を制御する。コンピュータ９１０はプログラムの制御により以下の処理、すなわち本発明の第２の発明におけるコンピュータ９００による処理と同一の処理、を実行する。
【産業上の利用可能性】
【０１２４】
本発明は、回線用エコーキャンセラ、音響エコーキャンセラなどのエコー消去システム、等化器、さらにはマイクロフォンアレイ、ノイズキャンセラなどの妨害信号除去システム、これらの実現形態としてのロボット、テレビ会議システム、携帯電話、音声認識システム、自動車用ハンズフリーシステム、これらをコンピュータで実現するためのプログラムなどの用途に適用できる。
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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