(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも２つの信号を受ける少なくとも２つの入力部と、出力信号を供給する出力部とを具える適応フィルタであって、係数更新を周波数領域である変換領域において決定し、該フィルタが、前記係数更新における入力信号間の相関の影響を減らす手段を具え、前記相関の影響を減らす手段が周波数領域入力信号に入力チャネルのパワー行列の逆を掛けることによって相関の影響を減らすよう構成されていることを特徴とする適応フィルタ。
【請求項２】
請求項１に記載の適応フィルタであって、入力チャネルのパワー行列を、第１順序反復的ネットワークによって、前記周波数領域入力信号とその共役との積を入力として決定する手段を有しており、各反復において、ある正の値を主対角線上のすべての要素に加えるよう構成されていることを特徴とする適応フィルタ。
【請求項３】
請求項１に記載の適応フィルタであって、前記相関の影響を減らす手段が、前記入力チャネルパワー行列を一つの要素とする線形連立方程式を解く手段を有することを特徴とする適応フィルタ。
【請求項４】
請求項１に記載の適応フィルタを具える信号処理装置。
【請求項５】
請求項４に記載の信号処理装置であって、該信号処理装置が、前記適応フィルタの前記出力部に結合された後処理装置として動的エコー及びノイズ抑制器をさらに具えることを特徴とする信号処理装置。
【請求項６】
請求項４に記載の信号処理装置であって、プログラム可能フィルタを具えることを特徴とする信号処理装置。
【請求項７】
請求項４に記載の信号処理装置を少なくとも１つ具えるテレビ会議システム。
【請求項８】
請求項４に記載の信号処理装置を少なくとも１つ具える音声制御電子装置。
【請求項９】
請求項４に記載の信号処理装置を少なくとも１つ具えるノイズ除去システム。
【請求項１０】
少なくとも２つの信号をフィルタ処理し、出力信号を供給する方法であって、該方法が、係数更新を周波数領域において決定し、該方法が、前記係数更新における入力信号間の相関の影響を減少させ、前記相関の影響を減少させることが周波数領域入力信号に入力チャネルのパワー行列の逆を掛けることを含むことを特徴とする方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
本発明は、請求項１の序文に記載のようなフィルタに関する。本発明は、このようなフィルタを具える信号処理装置にさらに関する。本発明は、テレビ会議システムにさらに関する。さらに本発明は、音声制御電子装置に関する。本発明は、ノイズ除去システムにも関する。本発明は、請求項１４の序文において記載のような方法にさらに関する。
【０００２】
オーディオ及びビデオにおける最新の開発は、音響エコーキャンセラ（ＡＥＣ）及びノイズキャンセラによる多チャネル信号処理及び再生を必要とする。例えば、小グループビデオ会議システムにおいて、多チャネル伝送は、室内における種々の人のよりよい”局地化”をもたらす。これは、音声の明瞭さ及び自然さを強調する。さらに、多チャネルエコー除去は、テレビジョン受像機、ラジオ受信機、ＣＤプレイヤ等のような音声制御ステレオオーディオ及びビデオ装置において必要とされる。多チャネルＡＥＣを、一般的に、多信号チャネルＡＥＣの簡単な組み合わせによって形成することはできない。
【０００３】
米国特許明細書第５８２８７５６号から、テレビ会議システムのような立体音響通信システムの方法及び装置が既知であり、この方法及び装置は、前記立体音響システムの個々のチャネル信号間の相関関係を減少させることを含む。ここで、非線形性を前記入力信号に付加し、前記相関関係を減少させる。しかしながら、これらの非線形性を付加することによって、前記出力信号において可聴アーティファクトが導入される。これらの非線形性は、（しばしば）テレビ会議システムにおいて許容されうるが、音楽供給等のような他の用途においては必ず許容し得ない。
【０００４】
とりわけ本発明の目的は、前記先行技術の欠点を克服するフィルタを提供することである。この目的のため、本発明の第１態様は、請求項１において請求のようなフィルタを提供する。このようにして、適用性フィルタの性能は、計算上の複雑さの膨大な増加がなく、改善される。本発明の第２態様は、請求項８において請求のような信号処理装置を提供する。本発明の第３態様は、請求項１１において請求のようなテレビ会議システムを提供する。本発明の第４態様は、請求項１２において請求のような音声制御電子装置を提供する。本発明の第５態様は、請求項１３において請求のようなノイズ除去システムを提供する。本発明の第６態様は、請求項１４において請求のような方法を提供する。本発明の一実施形態は、請求項２の特徴を具える。
【０００５】
本発明と、本発明を有利に実現するのに任意に使用してもよい追加の特徴とは、以下に説明し、図面において示した例の参照から明らかになるであろう。
【０００６】
この説明において、式、行列等を以下のように示す。信号を小文字によって示し、定数を大文字によって示す。下線をベクトルに使用し、小文字を時間領域に使用し、大文字を周波数領域に使用する。行列を
【数１】
0004700871.tif 000002
のような太文字の大文字によって示す。次元を上付き文字中に入れる（例えば、Ｂ×Ｑ行列
【数２】
0004700871.tif 000003
を、
【数３】
0004700871.tif 000004
によって示し、正方行列に関して、第２の次元を省略する）。対角行列を
【数４】
0004700871.tif 000005
のような二重下線によって示し、その対角を
【数５】
0004700871.tif 000006
のように示す。ｗｉのような下付き文字はｉ番目のバージョンを示す。ｗのｋ番目の要素を（ｗ）ｋによって与える。最後に、［ｋ］の追加は時間指数を示し、(.)ｔの追加は転置を示し、(.)＊の追加は複素共役を示し、(.)ｈはエルミート転置（複素共役転置）を示す。
【０００７】
図１に示す一般的な多入力適応ＦＩＲフィルタは、Ｓ信号ｘ０［ｋ］ないしｘｓ−１［ｋ］を使用し、信号ｅ［ｋ］におけるこれらの信号に相関する望ましくない成分を除去する。信号ｘ０［ｋ］ないしｘｓ−１［ｋ］を、出力
【数６】
0004700871.tif 000007
ないし
【数７】
0004700871.tif 000008
を有するＦＩＲフィルタＷ０ないしＷｓ−１に対する入力とする。この更新アルゴリズムの目的は、ＦＩＲフィルタの係数を、ｒ［ｋ］と、ｘ０［ｋ］及びｘｓ−１［ｋ］との間の相関が除去されるように適合させることである。
【０００８】
Ｓ＞ａ≧０に関して、ＦＩＲフィルタＷａは、信号ｘａ［ｋ］とこのフィルタの係数ｗａ，０［ｋ］．．．ｗａ，Ｎ−１［ｋ］との畳み込みを行う。このようなフィルタの出力信号
【数８】
0004700871.tif 000009
を以下のように記述することができる。
【数９】
0004700871.tif 000010
Ｓ＞ａ≧０に関して、
【数１０】
0004700871.tif 000011
【０００９】
前記多入力適応フィルタの出力を、
【数１１】
0004700871.tif 000012
によって与える。
【００１０】
別個の（適応）フィルタＷ０ないしＷＳ−１のこれらのフィルタ部分を、周波数領域において、分割、ブロック処理及び離散フーリエ変換（ＤＦＴ）の助けと共に、効率的に実現することができる。時間領域における標本ごとの畳み込みが周波数領域におけるブロックごとの要素的乗算に変換するため、計算上の複雑さにおける減少が得られる。我々は、ブロック長Ｂ及び長さＭのＤＦＴによるブロック処理を使用し、Ｍ≧Ｎ＋Ｂ−１とする。前記入力信号の変換を、Ｓ＞ａ≧０に関して、
【数１２】
0004700871.tif 000013
によって記述することができ、ここで、
【数１３】
0004700871.tif 000014
をＭ×Ｍフーリエ行列とする。前記フーリエ行列の（ａ，ｂ）番目の要素（０≦ａ＜Ｍ，０≦ｂ＜Ｍ）を、
【数１４】
0004700871.tif 000015
によって与え、ここで、
【数１５】
0004700871.tif 000016
とする。
【００１１】
次に前記フィルタを、周波数領域において、
【数１６】
0004700871.tif 000017
によって計算する。これらの周波数領域フィルタ係数は時間領域係数と関係し、すべてのＳ＞ａ≧０に関して、これを
【数１７】
0004700871.tif 000018
によって示すことができることに注意されたい。
【００１２】
効率的な実施を得るために、ブロック長Ｂを、フィルタ長Ｎと同じオーダにおいて選択すべきであり、これは結果として大きな処理遅延を生じる。
【００１３】
前記処理遅延を減少するために、前記フィルタを長さＢでｇ＝［Ｎ／Ｂ］を有するより小さい区分に分割することができ、我々は、図２の実施を得て、これを、
【数１８】
0004700871.tif 000019
によって表すことができ、
【数１９】
0004700871.tif 000020
とする。
【００１４】
前記フィルタの更新部分に関して、Ｓの別個の更新アルゴリズムを使用し、収束動作を改善することができ、前記入力信号を、ＲＬＳのようなアルゴリズムを使用することによって、時間領域において別個に非相関にし、大きな計算上の複雑さを招く。複雑さの減少を、Ｇ．Ｐ．Ｍ．エゲルマー、大規模適応フィルタのリアルタイム実現、物理博士論文、アインドーフェン技術大学、アインドーフェン（オランダ）、１９９５年１１月、に記載のような（分割）ブロック周波数領域適応フィルタによる周波数領域における実施によって得ることができる。前記フィルタの入力信号間に相関がある場合、これは依然として、非独自性問題によってきわめて悪い収束動作を招く。
【００１５】
この用途において、前記アルゴリズムの収束動作における入力信号間の相互相関の影響を減少する周波数領域における分割アルゴリズムの使用を提案する。複雑さを減少するために、ブロック長Ａによるブロック処理を使用し、Ａの連続更新の和を計算する。Ｓ＞ａ≧０に関して、係数ベクトル
【数２０】
0004700871.tif 000021
を長さＺでｇｕ＝［Ｎ／Ｚ］を有するｇｕ部分に分割し、Ｓ＞ｊ≧０に関して、
【数２１】
0004700871.tif 000022
とし、Ｓ＞ｊ≧０及びｇｕ＞ｊ≧０に関して、
【数２２】
0004700871.tif 000023
フーリエ変換長ＬをＬ≧Ｚ＋Ａ−１に関して使用し、我々は、Ｓ＞ａ≧０に関して入力信号フーリエ変換を以下のように規定する。
【数２３】
0004700871.tif 000024
対角行列
【数２４】
0004700871.tif 000025
は、ベクトル
【数２５】
0004700871.tif 000026
を主対角として含み、Ｓ＞ａ≧０に関して、
【数２６】
0004700871.tif 000027
オーバラップセーブ（ｏｖｅｒｌａｐ−ｓａｖｅ）法を使用し、周波数領域における前記適応プロセスに含まれる相関を計算し、残余の信号の周波数領域変換は、
【数２７】
0004700871.tif 000028
等しい。ＭＦＤＡＦ（多入力周波数領域適応フィルタ）アルゴリズムにおけるフィルタ係数に関する更新等式の組を、ここでｇｕ＞ｉ≧０に関して、
【数２８】
0004700871.tif 000029
によって規定することができ、変換行列
【数２９】
0004700871.tif 000030
を、
【数３０】
0004700871.tif 000031
によって与える。入力チャネルのパワー行列
【数３１】
0004700871.tif 000032
を、
【数３２】
0004700871.tif 000033
によって規定し、ここで、
【数３３】
0004700871.tif 000034
とする。上記式の期待演算子ε｛｝を評価ルーチンによって置き換えなければならない。
【００１６】
パワー行列
【数３４】
0004700871.tif 000035
を、
【数３５】
0004700871.tif 000036
によって評価することができる。
【００１７】
乗算の数を減らすために、式のステップサイズパラメータαを、
【数３６】
0004700871.tif 000037
を規定することによって、上記パワー評価ルーチンに取り入れ、
【数３７】
0004700871.tif 000038
とする。パワー行列
【数３８】
0004700871.tif 000039
の評価を、
【数３９】
0004700871.tif 000040
によって行うことができる。このアルゴリズムの直接的適用は、安定問題に至る。ある周波数ｂｉｎにおける入力信号パワーがきわめて小さい場合、このｂｉｎにおけるパワーは（きわめて）小さい値に減少する。このとき、前記行列の逆は大きな値を有し、（数及び評価エラーにより）不正確になる。理想的な場合において、前記パワー行列評価の固有値は、前記入力信号パワー行列の固有値を打ち消す。評価エラーにより、この目的は、近似されるだけであり、この不一致は、前記理想的な収束動作に偏差を導入し、さらに不安定にもなるかもしれない。特に、前記逆パワー行列の評価の固有値のいくつかは、大きくなり、前記入力信号パワー行列の（小さい）固有値を（正確に）打ち消さず、不安定が生じるかもしれない。前記パワー行列の評価のしきい値に対するより低い制限は、この問題を解決する。単一チャネルの場合（又は、我々がクロスタームを忘れた場合）において、我々は、この問題を、より低い制限を前記より低い値に適用することによって解決することができる。我々は、対角行列の固有値が対角要素に等しいためこれを行うことができ、我々は、実際に前記固有値を制限する。前記多チャネルの場合において、我々は、前記固有値を制限し、安定を保証しなければならないが、これらはもはや対角における要素と等しくない。
【００１８】
しかしながら我々は、前記パワー行列のすべての固有値が正であることを知っている。我々はここで、前記固有値におけるより低い制限を、これらを提案した最小値だけシフトすることによって形成する。我々は、行列
【数４０】
0004700871.tif 000041
のすべての固有値λに関して、
【数４１】
0004700871.tif 000042
の行列式をゼロにしなければならないことを知っている。このように
【数４２】
0004700871.tif 000043
のすべての固有値λ’に関して、λ’＝λ＋Ｐｍｉｎ（及び反対）となるような
【数４３】
0004700871.tif 000044
の固有値λがあるに違いない。これは、定数Ｐｍｉｎを行列の主対角に加えることによって、この行列のすべての固有値がＰｍｉｎだけシフトされることを意味する。このように、我々は、
【数４４】
0004700871.tif 000045
を規定し、これは結果として、
【数４５】
0004700871.tif 000046
を生じる。この固有値のシフトの、前記アルゴリズムの（理論的に理想的な）収束動作における影響は、きわめて小さく、実際には、前記アルゴリズムは非常により安定する。
【００１９】
【数４６】
0004700871.tif 000047
が疎行列であっても、その逆を計算することは、ＳｘＳ行列のＬ逆転を必要とし、これはＬ・Ｓ３演算のオーダをとる。しかしながら、我々は、前記逆転それ自身を必要とせず、その前記入力信号との行列ベクトル積のみを必要とするため、我々は、これを、システム
【数４７】
0004700871.tif 000048
を解くこととして見つけることもでき、これは、Ｌ・Ｓ２演算のオーダを必要とする。他の演算は、ＰＳ．Ｌ［ＬＡ］の逆を直接評価することであり、これも結果としてＬ・Ｓ２に比例する多数の演算を生じる。しかしながら、この場合においても、我々は、前記固有値を制限し、安定性を保証しなければならない。
【００２０】
簡単なアルゴリズムを、
【数４８】
0004700871.tif 000049
によって与える。我々は、αを取り入れることができ、これは結果として、
【数４９】
0004700871.tif 000050
を生じる。
【００２１】
上記アルゴリズムは、正の固有値を有する行列
【数５０】
0004700871.tif 000051
を保証せず、したがって、多数の安定問題を導入する。前記単一チャネルの場合において、我々は、前記アルゴリズムを、より低い制限を前記評価において使用することによって安定することができ、これは、自動的に、結果として、前記行列が対角であるため、正の固有値を生じるが、前記多チャネルの場合においてはできない。
【００２２】
正の固有値
正の固有値を有する
【数５１】
0004700871.tif 000052
を評価するアルゴリズムの正確な変換は、正の固有値を有する逆に関する評価アルゴリズムに至る。これを、前記行列逆転命題を使用することによって行うことができる。
【数５２】
0004700871.tif 000053
のような行列
【数５３】
0004700871.tif 000054
がある場合、
【数５４】
0004700871.tif 000055
の逆行列
【数５５】
0004700871.tif 000056
を、
【数５６】
0004700871.tif 000057
によって表すことができる。
【数５７】
0004700871.tif 000058
及び、
【数５８】
0004700871.tif 000059
を選択することによって、我々は、式（１４）を使用することによって、
【数５９】
0004700871.tif 000060
を得る。アルゴリズム（１９）は、式（２０）の行列
【数６０】
0004700871.tif 000061
は、実数値の対角行列であるため、行列逆転を含まず、Ｌ／２＋１除算のみを含む。
【００２３】
固有値における制限
前記（非逆転）パワー行列の対角に定数を加えることと等価の前記逆パワー行列における演算は、この問題を解決する。完全（Ｓ・Ｌ）×（Ｓ・Ｌ）単位行列を加え、前記行列逆転命題に関する逆パワー行列における等価な演算を見つけようとすることは、結果として、我々が回避したい行列逆転を必要とするアルゴリズムを生じ、我々は、
【数６１】
0004700871.tif 000062
としようとする。行列
【数６２】
0004700871.tif 000063
は、ランクＳ・Ｌを有するため、積行列
【数６３】
0004700871.tif 000064
及び
【数６４】
0004700871.tif 000065
の双方は、（多くて）Ｌのランクを有し、これは、Ｓ＞１に関して不可能である。我々は、
【数６５】
0004700871.tif 000066
の平均を必要とするため、我々は、Ｓの連続する更新に渡る平均を取ることによって解を見つけることができる。我々は、
【数６６】
0004700871.tif 000067
ｉ＝ｌ ｍｏｄＳに関して、
【数６７】
0004700871.tif 000068
【数６８】
0004700871.tif 000069
のような
【数６９】
0004700871.tif 000070
を見つけようとする。Ｓ＝１に関して、我々は、
【数７０】
0004700871.tif 000071
を得る。Ｓ＞１に関して、無限の数の解が存在する。我々ができるだけ小さい最大歪み（最大行列要素）を保持しようとする場合、我々は、すべてのＳ＞ｊ≧０及びＳ＞ｉ≧０に関して、
【数７１】
0004700871.tif 000072
を選択しなければならない。実対称行列
【数７２】
0004700871.tif 000073
がＳ＝Ｌに関して存在する場合、実対称行列
【数７３】
0004700871.tif 000074
はＳ＝２Ｌに関して、
【数７４】
0004700871.tif 000075
によって与えられる。上記式を使用することによって、我々は、すべての
【数７５】
0004700871.tif 000076
をｉ＞０に関して形成することができる。Ｓ＋１が２の累乗でない場合、我々は行列
【数７６】
0004700871.tif 000077
を使用し、ここで、２ｉ＞Ｓ＋１＞２ｉ−１とし、最後のＳ行を使用する。表１において、前記固有値における制限を有する直接逆転評価を使用するパワー行列評価アルゴリズムを要約する。
【００２４】
初期化
【数７７】
0004700871.tif 000078
ｉ＝１ないしｌｏｇ２（Ｓｕ）に関して、
【数７８】
0004700871.tif 000079
３．パワー行列初期化
【００２５】
反復
【数７９】
0004700871.tif 000080
４．
【数８０】
0004700871.tif 000081
計算
【数８１】
0004700871.tif 000082
表１：制限を有する直接逆転パワー更新
【数８２】
0004700871.tif 000083
の逆が、同じ構造を有する疎行列でもあり、我々は、
【数８３】
0004700871.tif 000084
を発見し、ここで０≦ｉ＜Ｓ及び０≦ｊ＜Ｓに関して、
【数８４】
0004700871.tif 000085
である。
【００２６】
図５は、適応フィルタＡＦ５（１つのみ図示する）を有するステレオエコーキャンセラＳＥＣ５を使用するテレビ会議システムＴＳ５の一例を図式的に示す。このテレビ会議システムは、遠くの部屋ＦＲ５及び近くの部屋ＮＲ５を具える。適応フィルタＡＦ５は、ステレオエコー信号をフィルタ処理しなければならない。
【００２７】
図６は、テレビ会議システムＴＳ６において使用するステレオエコーキャンセラＳＥＣ６の一例を示す。ステレオエコー除去を、近くの部屋ＮＲ６と遠くの部屋ＦＲ６との間で行わなければならない。この例において、プログラム可能フィルタＰＦ６１及びＰＦ６２も使用し、エコー除去の性能を改善する。プログラム可能フィルタは、米国特許明細書第４９０３２４７号において説明されている。
【００２８】
さらにまた、前記プログラム可能フィルタの出力を動的エコー抑制器ＤＥＳ６に供給し、この動的エコー抑制器を出力によって前記ステレオエコーキャンセラの出力と結合する。動的エコー抑制器は、ＷＯ−９７−４５９９５に記載されている。
【００２９】
完全ステレオ通信は、４つのステレオＡＥＣを必要とし、２つを近い端末側において、２つを遠い端末側におく。図６において、これらのエコーキャンセラのうち１つのみを示す。各々の側において、我々は、前記入力信号遅延ラインと、ＦＦＴと、乗算とを、前記２つのエコーキャンセラの逆パワー行列によって結合することができ、これは、前記相互相関を除去する関連する追加の計算上の複雑さがさらに減少することを意味する。前記ＡＥＣの性能は、図示したような動的エコー抑制器の追加によってさらに改善される。
【００３０】
図７は、ステレオエコーキャンセラＳＥＣ７を音声制御オーディオ（及びビデオ）システムＶＣＳ７において使用する他の用途を示す。音声認識エンジンによる局所的発話者の認識を可能にするために、我々は、オーディオセットによってラウドスピーカを通じて発生された音を除去しなければならない。これを、ステレオエコーキャンセラＳＥＣ７を使用することによって行う。ステレオエコー除去を改善するために、この例においても、プログラム可能フィルタＰＦ７１及びＰＦ７２を使用し、動的エコー抑制器ＤＥＳ７を使用する。前記動的エコー抑制器の出力を、前記フィルタ処理された信号を処理する音声認識器ＶＲ７に結合する。
【００３１】
図８は、部屋Ｒ８におけるマイクロホンにおいて受けた、前記部屋における人からの音声人号ｓｐ１を伴うノイズを除去するノイズキャンセラＮＣ８の一例を示す。この例において、前記マイクロホンは、信号をビームフォーマＢＦ８に供給し、このビームフォーマは、信号をノイズキャンセラＮＣ８と、プログラム可能フィルタＰＦ８１、ＰＦ８２及びＰＦ８３とに供給する。さらに、前記ノイズキャンセラは、動的エコー抑制器ＤＥＳ８を具える。前記動的エコー抑制器の出力を、前記ノイズキャンセラの出力と結合し、受信された音声ｓｐ２の評価を供給する。
【００３２】
また、前記多入力ノイズキャンセラにおいて、我々は、図８に示すように、ＤＥＳ（実際にはエコーを抑制しないが、前記ＡＥＣの場合におけるＤＥＳと同様である）と、プログラム可能フィルタとを適用し、性能を改善することができる。追加の問題は、前記ビームフォーマが完全でないため、前記フィルタの入力が、所望の信号のいくつかの要素（信号もれ）を含むかもしれないことである。前記所望の信号が音声信号である場合、音声検出器を使用し、前記ＭＦＤＡＦの動作を改善する。
【００３３】
上記ステレオエコーキャンセラ及びノイズキャンセラの用途のいくつかの例を説明した。本発明を別の用途に使用することができ、本発明は、前記説明した用途に限定されないことに注意すべきである。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明による多入力適応ＦＩＲフィルタを図式的に示す。
【図２】  本発明によるＦＩＲフィルタの出力の計算を図式的に示す。
【図３】  直接逆転パワー評価に関する本発明による多入力分割周波数領域適応フィルタにおけるＹの計算を図式的に示す。
【図４】  本発明による係数ベクトルｗｉの計算を図式的に示す。
【図５】  本発明によるテレビ会議システムにおけるステレオエコー除去の図式的例を示す。
【図６】  本発明によるテレビ会議システムのより詳細な図式的例を示す。
【図７】  本発明による音声制御装置の図式的例を示す。
【図８】  本発明によるノイズキャンセラの図式的例を示す。
【図１】
0004700871.tif 000086
【図２】
0004700871.tif 000087
【図３】
0004700871.tif 000088
【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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