(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
観測信号(y(t))に含まれる、エコーパスを経由した原信号(x(t))により生じるエコー成分(s(t))を抑圧するように構成されるエコーキャンセル装置(110)であって、
前記エコーパスの概略を求め、前記エコー成分(s(t))の推定値(s^(t))を出力するように構成される適応フィルタ(205,210,215,220,225,202,201)であって、前記観測信号(y(t))の雑音成分推定値(Pν)を使用する適応フィルタと、
前記観測信号(y(t))から前記エコー成分(s(t))の推定値(s^(t))を減算して、エコーキャンセルされた残差信号(e(t))を出力する手段(230)と、
前記原信号(x(t))のサンプルのブロックのパワー推定値がしきい値より大きいとき、前記エコーパスのインパルス応答推定値を更新する手段(202)と、
前記原信号(x(t))のサンプルのブロックのパワー測定値が前記しきい値より大きくないとき、前記観測信号(y(t))の前記雑音成分推定値(Pν)を更新する手段(201)と、
を備え、
前記エコーパスのインパルス応答推定値を更新する手段(202)は、前記エコーキャンセルされた残差信号(e(t))のパワースペクトル推定値に基づいて前記観測信号(y(t))の前記雑音成分推定値(Pν)を推定する手段を含む
ことを特徴とするエコーキャンセル装置。
【請求項２】
前記観測信号(y(t))には、少なくとも１の断続的な音声成分が含まれ、
前記観測信号(y(t))の前記雑音成分推定値(Pν)を推定する手段は、前記観測信号の前記少なくとも１の音声成分における発話休止期間内に実時間で行うように構成されることを特徴とする請求項１に記載のエコーキャンセル装置。
【請求項３】
前記観測信号(y(t))の前記少なくとも１の音声成分における前記発話休止を、前記原信号(x(t))のサンプルのブロックのパワー測定値に基づいて判定する手段を含むことを特徴とする請求項２に記載のエコーキャンセル装置。
【請求項４】
前記エコーパスのインパルス応答推定値を更新する手段(202)は、
前記原信号(x(t))のパワースペクトル成分推定値(px)を更新する手段(260)と、
前記更新された前記原信号(x(t))のパワースペクトル成分推定値(px)と、前記観測信号(y(t))の前記雑音成分推定値(Pν)と、前記エコーキャンセルされた残差信号(e(t))の周波数領域表現とを結合する手段(265)と、
を含むことを特徴とする請求項１に記載のエコーキャンセル装置。
【請求項５】
前記結合する手段(265)は、前記観測信号(y(t))の前記雑音成分推定値(Pν)と、前記更新された前記原信号(x(t))のパワースペクトル成分推定値(px)との加重和に基づいて、前記結合を実行することを特徴とする請求項４に記載のエコーキャンセル装置。
【請求項６】
前記結合する手段(265)は、前記更新された前記原信号(x(t))のパワースペクトル成分推定値(px)を、前記観測信号(y(t))の前記雑音成分推定値(Pν)と雑音マッチングパラメータ(γ)との積に加算することにより、前記加重和を実行することを特徴とする請求項５に記載のエコーキャンセル装置。
【請求項７】
前記エコーキャンセルされた残差信号(e(t))のサンプルと前記原信号(x(t))のサンプルとに基づいて、前記雑音マッチングパラメータ(γ)を動的に調整する手段を含むことを特徴する請求項６に記載のエコーキャンセル装置。
【請求項８】
観測信号(y(t))に含まれる、エコーパスを経由した原信号(x(t))により生じるエコー成分をキャンセルする方法であって、
前記原信号(x(t))をサンプリングして、原信号サンプルのブロックを出力するステップ(205)と、
前記原信号サンプルのブロックの離散フーリエ変換を計算して、前記原信号(x(t))の周波数領域表現(z(t))を出力するステップ(210)と、
前記原信号(x(t))の前記周波数領域表現(z(t))を、前記エコーパスのインパルス応答の周波数領域推定値で乗算して、周波数領域エコー推定値を出力するステップ(215)と、
前記周波数領域エコー推定値の逆離散フーリエ変換(220)を計算して、時間領域エコー推定信号(s^(t))を出力するステップと、
前記観測信号(y(t))から前記時間領域エコー推定信号(s^(t))を減算して(230)、エコーキャンセルされた残差信号(e(t))を出力するステップと、
前記エコーキャンセルされた残差信号のサンプルのブロックの離散フーリエ変換を計算して(240)、前記エコーキャンセルされた残差信号の周波数領域表現を出力するステップと、
前記エコーキャンセルされた残差信号(e(t))の前記周波数領域表現と前記原信号(x(t))の前記周波数領域表現(z(t))とに基づいて、前記エコーパスの前記インパルス応答の前記周波数領域推定値を適応化するステップ(200)であって、前記観測信号(y(t))の雑音成分推定値(Pν)を使用するステップと、
を有し、
前記エコーパスの前記インパルス応答の前記周波数領域推定値を適応化するステップ(200)は、
前記原信号サンプルのブロックのパワー測定値がしきい値より大きいときは、前記インパルス応答の前記周波数領域推定値を更新するステップ(202)と、
前記原信号サンプルのブロックのパワー測定値が前記しきい値より大きくないときは、前記観測信号(y(t))の雑音成分推定値(Pν)を更新するステップ(201;245)と、
を含み、
前記更新された雑音成分推定値(Pν)は、その後に実行される前記インパルス応答の前記周波数領域推定値の更新に、雑音成分として使用される
ことを特徴とする方法。
【請求項９】
前記インパルス応答の前記周波数領域推定値を更新するステップ(200)は、
前記原信号(x(t))のパワースペクトル成分推定値(px)を更新するステップ(260)と、
前記観測信号(y(t))の前記雑音成分推定値(Pν)と前記更新された前記原信号(x(t))のパワースペクトル成分推定値(px)との加重和を計算するステップと、
前記加重和に基づいて、前記インパルス応答の前記周波数領域推定値の更新を計算するステップ(202)と、
を有することを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記更新されたパワースペクトル成分推定値(px)を、前記観測信号(y(t))の前記雑音成分推定値(Pν)と雑音マッチングパラメータ(γ)との積に加算して、前記加重和を出力するステップを有することを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記原信号(x(t))のサンプルと前記エコーキャンセルされた残差信号(e(t))のサンプルとに基づいて、前記雑音マッチングパラメータ(γ)を動的に調整するステップを有することを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
（発明の背景）
本発明は通信システムに関し、特に、双方向通信リンクにおけるエコーの抑圧に関する。
【０００２】
信号エコーは、送信信号のエネルギーがその信号源に反射する現象としてよく知られている。例えば、電話回線網において、４線ネットワーク回線群から２線ローカル回線群（例えば、加入者線路）に中継するハイブリッド回路で生じる反射により信号エコーが発生する。（例えば、遠隔会議システムや自動車電話での使用における）ハンズフリーモードとよばれるモードで電話機を使用する場合にも、よくエコーが発生する。かかるハンズフリーにおいては、電話機のスピーカと、近接するマイクロホンとの音響結合によりエコーが発生する。
【０００３】
エコーに対応する往復遅延が小さい場合には、このような信号エコーは重要な問題とはならない。しかし、往復遅延が大きい場合（例えば、数百ミリ秒オーダ）には、信号エコーは電話ユーザにとって不快なものとなったり、あるいは許容しがたいものとなる可能性がある。実際には、往復遅延は、長距離伝送経路（例えば、衛星回線が使用される場合）によって生じる物理遅延や、ネットワーク装置（例えば、ディジタル音声符号化器／復号化器）で生じる処理遅延である場合が多い。
【０００４】
エコーの問題は、図１を参照することにより理解されよう。同図においては、遠端ユーザと近端ユーザとの双方向通信リンクが、本発明を適用可能なエコー抑圧システム１００の一例とともに示されている。図示のように、エコー抑圧システム１００は、適応フィルタ１０５、ダブルトーク検出器（DTD;double-talk detector）１１５、加算器１２５、および非線形プロセッサ（NLP;non-linear processor）１３５からなるエコーキャンセラ１１０を備える。
【０００５】
図１において、遠端入力信号ｘ（ｔ）（例えば、電話回線網における音声信号）は、適応フィルタ１０５の基準入力およびダブルトーク検出器１１５の第１の基準入力に接続されている。また、適応フィルタ１０５のエコー推定出力Ｓ＾（ｔ）は加算器１２５の減算入力に接続されるとともに、観測近端信号ｙ（ｔ）は加算入力に接続され、ダブルトーク検出器１１５の検出出力は適応フィルタ１０５の制御入力に接続され、加算器１２５の誤差信号出力ｅ（ｔ）は非線形プロセッサ１３５の入力に接続されている。非線形プロセッサ１３５の出力は、エコーキャンセラ１００の遠端信号出力としての役を果たす。
【０００６】
動作において、遠端信号ｘ（ｔ）は、近端ユーザに供給されると同時に、信号変形して、近端エコーパスＨにより遠端ユーザにエコーバックする。上記したように、例えば、電話網におけるハイブリッドの不整合、および／または近端のスピーカと近端のマイクロホンとの阻止できない音響パスによって、近端エコーパスＨが発生する。この近端エコーパスＨは、インパルス応答ｈによって特徴づけられ、概念上、図１における有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタ１５０として表すことができる。
【０００７】
図示のように、発生したエコー信号ｓ（ｔ）は近端入力信号ｖ（ｔ）と結合して、エコーキャンセラ１００の入力としての観測近端信号ｙ（ｔ）を生じる。近端信号ｖ（ｔ）は、例えば、近端の音声および／または背景雑音である。近端信号ｖ（ｔ）とエコー信号ｓ（ｔ）との混合は、図１では第２の加算器１５５により表されている。ただし、この第２の加算器１５５は実際には概念的なものであって、このようなデバイスが現実のシステムに実際に具備されるわけではないことは理解されよう。むしろ、近端信号ｖ（ｔ）とエコー信号ｓ（ｔ）との混合は、システムの動作環境において本来的に生じてしまう（例えば、近端のマイクロホンは、近端のスピーカからのエコーだけでなく、同時に近端の音声および雑音を拾う場合）。
【０００８】
遠端ユーザから到達するエコー信号ｓ（ｔ）を防ぐため、エコーキャンセラ１００は、適応フィルタ１０５のインパルス応答を動的に調整して近端エコーパスＨの整合をとり、観測近端信号ｙ（ｔ）からエコー推定ｓ＾（ｔ）を減算して、エコーキャンセルされた誤差あるいは残差信号ｅ（ｔ）を出力する。しかし、適応フィルタ１０５は常に完璧な整合（マッチング）をとることができるわけではないため（例えば、ネットワーク装置の非線形性、および／または近端エコーパスの動的変化のため）、エコーキャンセラは、非線形プロセッサ、または残留エコーサプレッサ１３５も使用して、必要に応じて追加的にエコー抑圧を行う。さらに、電話呼び出しを伴う信号は、本来的に非線形であるため、エコーキャンセラ１１０はさらに、ダブルトーク検出器１１５を使用して、フィルタ１０５の適応化を続けてもエコーパスの推定の改善にはならないことをエコー信号対近端信号比の測定値が示す場合には、フィルタ適応を禁止する。
【０００９】
最近のシステムによれば、エコーキャンセラ１１０は、最小２乗平均（ＬＭＳ）適応アルゴリズム、あるいは正規化最小２乗平均（ＮＬＭＳ）適応アルゴリズムを使用して、フィルタ１０５を更新する。実際のシステムに使用することを考えると、これらのアルゴリズムは、非常にロバストで、低演算量で済む点が、魅力的である。他の従来システムでは、公知のアフィン投影（affine projection）適応アルゴリズム（例えば、１９９５年６月２７日付発行の米国特許第５，４２８，５６２号を参照）、あるいは、さまざまな周波数領域アルゴリズム（例えば、J.J.Shynkによる“周波数領域およびマルチレートの適応フィルタリング（Frequency-Domain and Multirate Adaptive Filtering,）”（IEEE Signal Processing Magazine, Jan. 1992, pp.14-37）、または、J.Sooおよび K.K.Pangによる“マルチディレイ・ブロック周波数領域適応フィルタ（Multidelay Block Frequency Domain Adaptive Filter,）”（IEEE Trans. Acoustics, Speech and Signal Processing, Vol.38, No.2, Feb. 1990, pp.373-376）を参照）が使用される。
【００１０】
上記した従来の適応アルゴリズムの多くは、ある意味で誤差信号パワーＥ［ｅ２（ｔ）］を最小化するように、またはその推定を行うように設計されており、そこには、近端入力信号ｖ（ｔ）の雑音成分は無いか白色であるという暗黙の仮定があった。このような仮定は、雑音成分が主に熱雑音や量子化雑音からなる場合には精度がよいが、雑音成分が主に近端の環境から発生する背景音となる現実的な状況では、多くの場合、精度が劣化する。
【００１１】
そのため、実際的な近端の有色雑音が存在する場合、従来のエコーキャンセルシステムでは性能が不十分であることが多く、したがって、エコーキャンセルフィルタを適応化する方法および装置を改善する必要がある。
【００１２】
（発明の概要）
本発明は、上記した要求その他の要求に応えるものとして、システムの雑音測定値の部分的な情報を適応フィルタアルゴリズムに含める方法および装置を提供する。アルゴリズムの一例では、統計量勾配法（stochastic gradient method）を用いる最良線形推定（BLUE;best linear unbiased estimate）基準関数を最小化して、周波数領域に変換して演算量を低減する。フィルタ適応化期間を考慮に入れて、ユーザ音声の自然発話休止（natural pause）期間中にシステム雑音の特徴量を測定するところに特徴がある。その結果、従来の装置に比べて、本発明によるエコーキャンセラは、かなりの背景雑音がある状況でも優れたエコーキャンセルを行う。
【００１３】
一つの実施の形態によれば、エコーパスを通るエコー源信号の結合により生じる、観測信号のエコー成分を抑圧するエコーキャンセル装置が構成される。この実施形態によれば、エコーキャンセル装置は、エコーパスの概略を求め、それによってエコー成分を推定するように構成された適応フィルタを備え、この適応フィルタの適応アルゴリズムは、観測信号の雑音成分の測定を取り入れている。観測信号の雑音成分の測定には、エコーキャンセル装置を動作させるように設計した環境で作成される先験的（アプリオリ）な測定を用いることができる。あるいは、観測信号の雑音成分の測定は、観測信号の１または２以上の音声成分における自然発話休止（natural pause）期間中にリアルタイムに行われるものであってもよい。実施形態においては、このような発話休止は、エコー源信号サンプルのブロックにおけるパワーの測定に基づいて判断される。
【００１４】
別の実施形態によれば、観測信号からエコー推定値を減算してエコーキャンセル誤差信号を出力し、その誤差信号のパワースペクトル推定値およびエコー源信号のパワースペクトル推定値に基づいて適応フィルタの推定インパルス応答を計算する。適応フィルタの推定インパルス応答を選択的に更新可能とする点に特徴がある。例えば、エコー源信号サンプルのブロックにおけるパワー測定値がしきい値を上回るときは、推定インパルス応答を更新し、そうでなければ更新しない。実施形態によれば、適応フィルタの推定インパルス応答は、誤差信号パワースペクトル推定値とエコー源信号のパワースペクトル推定値との加重和に基づいて計算される。例えば、加重和は、誤差信号パワースペクトル推定値と雑音マッチングパラメータとの積に、エコー源信号のパワースペクトル推定値を加算することにより計算することができる。雑音マッチングパラメータは、誤差信号サンプルおよびエコー源信号サンプルに基づいて動的に調整される。
【００１５】
本発明の観測信号のエコー成分をキャンセルする方法の一例は、エコー源信号をサンプリングして音源信号サンプルブロックを供給するステップと、音源信号サンプルのブロックの離散フーリエ変換を計算して音源信号の周波数領域表現を出力するステップと、音源信号の周波数領域表現をエコーパスのインパルス応答の周波数領域推定値で乗算して周波数領域エコー推定値を出力するステップと、周波数領域エコー推定値の逆離散フーリエ変換を計算して時間領域エコー推定値を出力するステップと、観測信号から時間領域エコー推定値を減算してエコーキャンセルされた誤差信号を出力するステップと、その誤差信号サンプルのブロックの離散フーリエ変換を計算して誤差信号の周波数領域表現を出力するステップと、誤差信号の周波数領域表現に基づいて、また、音源信号の周波数領域表現に基づいて、エコーパスのインパルス応答の周波数領域推定値を適応化するステップとを含む。インパルス応答の周波数領域推定値を適応化するステップは、観測信号の雑音成分の測定を含んでいるところに特徴がある。
【００１６】
実施形態によれば、インパルス応答の周波数領域推定値を適応化するステップは、音源信号ブロックのパワー測定値がしきい値を上回るときに、インパルス応答の周波数領域推定値を更新し、そうでないときは誤差信号の雑音パワースペクトル推定値を更新するステップを含む。さらに、インパルス応答の周波数領域推定値を更新するステップには、音源信号の信号パワースペクトル推定値を更新し、雑音パワースペクトル推定値と信号パワースペクトル推定値との加重和を計算し、その加重和に基づいて周波数領域推定値の更新を計算するステップを含めることが可能である。雑音パワースペクトル推定値と雑音マッチングパラメータとの積に、信号パワースペクトル推定値を加算することにより、加重和を計算することができる。
【００１７】
本発明の上記およびその他の特徴点および優位性については、添付図面を参照して、以下、より詳細に説明する。記載した実施形態は説明と理解のためのものであって、ここから多くの均等な実施形態が考えられる。
【００１８】
（詳細な説明）
本発明によれば、エコーキャンセルシステムに使用する適応フィルタアルゴリズムの過程におけるターゲット関数として、最良線形推定（BLUE;best linear unbiased estimate）基準関数を使用する。かかるターゲット関数によれば、実際のエコーキャンセルシステムの雑音測定値に存在しうる有色性を考慮したアルゴリズムを得ることが可能となる。したがって、得られるアルゴリズムは、従来のアルゴリズムと比較して、改良されたエコーキャンセル性能を提供する。
【００１９】
0004417553.tif 000002
【００２０】
エコーキャンセルシステムにおけるエコーパスＨは、Ｎ個のタップまたはフィルタ係数を有する有限インパルス応答としてモデル化できると仮定し、システムの近端入力信号ｘ（ｔ）の相関性も、Ｌの相関遅延を用いてうまくモデル化できると仮定し、そして、代替の最良線形推定基準関数Ｖを次式で定義できる。
【００２１】
0004417553.tif 000003
【００２２】
0004417553.tif 000004
【００２３】
0004417553.tif 000005
【００２４】
0004417553.tif 000006
【００２５】
0004417553.tif 000007
【００２６】
0004417553.tif 000008
【００２７】
0004417553.tif 000009
【００２８】
0004417553.tif 000010
【００２９】
0004417553.tif 000011
【００３０】
0004417553.tif 000012
【００３１】
上式において、すべての信号の長さＭは、すべての対応する行列の次元数のブロック長Ｌ＜Ｍに置き換えられることに注意されたい。白色雑音ｖ（ｔ）の場合において、本発明の勾配アルゴリズムは、雑音測定値の分散に比例する基準化パラメータによるアフィン投影アルゴリズムの緩和（relaxed）形および基準化（regularized form）形とに一致することにも注意されたい（例えば、S.L.Gay, S.Tavathiaによる“高速アフィン投影アルゴリズム（The Fast Affine Projection Algorithm,）”（Proc. ICASSP'95, Detroit, Vol.5, pp.3023-3026, May, 1995）を参照）。
【００３２】
しかし、本発明によれば、上記した数式は、周波数領域アルゴリズムの開発に用いられる。そのため、（Ｎ＋Ｌ）×（Ｎ＋Ｌ）に巡回的に拡張された入力信号行列は次式で表される。
【００３３】
0004417553.tif 000013
【００３４】
可能な巡回拡張（cyclic extension）のうち特定の１つにすぎないことに注意されたい。この巡回拡張の優位性は、直感的に理解しやすいアルゴリズムになることである。例えば、前記したG.A.Clark, S.R.Parker, S.K.Mitraによる論文、“ＦＩＲ適応ディジタルフィルタの時間領域および周波数領域実現のための統合化された手法（A Unified Approach to Time- and Frequency-Domain Realization of FIR Adaptive Digital Filters,）”（IEEE Trans. Acoustics, Speech and Signal Processing, Vol.31, pp.1073-1083, Oct. 1983）では、類似の拡張が用いられている。
【００３５】
0004417553.tif 000014
【００３６】
0004417553.tif 000015
【００３７】
0004417553.tif 000016
【００３８】
0004417553.tif 000017
【００３９】
0004417553.tif 000018
【００４０】
0004417553.tif 000019
【００４１】
0004417553.tif 000020
【００４２】
したがって、（６）式および（７）式を、（４）式および（５）式に代入すると、本発明の適応アルゴリズムは、次式で表される。
【００４３】
0004417553.tif 000021
【００４４】
0004417553.tif 000022
【００４５】
さらに、未知システムに対する周波数応答ベクトルを、次式で定義する。
【００４６】
0004417553.tif 000023
【００４７】
また、中間ベクトルｇ（ｔ）を、次式で定義する。
【００４８】
0004417553.tif 000024
【００４９】
本発明の適応アルゴリズムは、次のように表現できる。
【００５０】
0004417553.tif 000025
【００５１】
0004417553.tif 000026
【００５２】
0004417553.tif 000027
【００５３】
Ｌ＜＜Ｎの場合には、この第１の実施形態ＡＬＧＯ１は、（Ｏ（（Ｎ＋Ｌ）ｌｏｇ２（Ｎ＋Ｌ））＋Ｏ（Ｌ２））のオーダの、良好な演算量（computational complexity）を実現する。しかし、レビンソンアルゴリズムの演算量は、すべての現実の状況において許容できるものではなく、本発明ではいくつかの簡略近似手法を使って、より合理化された別のアルゴリズムを実現する。上記第１の実施形態ＡＬＧＯ１は、コンピュータシミュレーションにより、その近似手法により低演算量のアルゴリズムを得ることを実証する。コンピュータシミュレーションの結果について、以下、図３乃至５を参照して詳細に説明する。
【００５４】
低演算量のアルゴリズムを得るために、中間ベクトルｇ（ｔ）の別の表現は、次式で示される。
【００５５】
0004417553.tif 000028
【００５６】
0004417553.tif 000029
【００５７】
0004417553.tif 000030
【００５８】
これは、次のように書き直せる。
【００５９】
0004417553.tif 000031
【００６０】
したがって、（１１）式より、ベクトルｇ（ｔ）は、次式で表される。
【００６１】
0004417553.tif 000032
【００６２】
または、
【００６３】
0004417553.tif 000033
【００６４】
これは、（１４）式で示したｇ（ｔ）の式と等価である。
【００６５】
0004417553.tif 000034
【００６６】
0004417553.tif 000035
【００６７】
0004417553.tif 000036
【００６８】
0004417553.tif 000037
【００６９】
0004417553.tif 000038
【００７０】
0004417553.tif 000039
【００７１】
ただし、
【００７２】
0004417553.tif 000040
【００７３】
0004417553.tif 000041
【００７４】
0004417553.tif 000042
【００７５】
ただし、ω＝２πｎ／（Ｎ＋Ｌ）であって、時間領域における方形窓に対応する。
【００７６】
0004417553.tif 000043
【００７７】
0004417553.tif 000044
【００７８】
本発明によって得られる低演算量アルゴリズムを、以下、ＡＬＧＯ２とよび、その演算のようすを以下に示す。
【００７９】
0004417553.tif 000045
【００８０】
0004417553.tif 000046
【００８１】
0004417553.tif 000047
【００８２】
0004417553.tif 000048
【００８３】
0004417553.tif 000049
【００８４】
0004417553.tif 000050
【００８５】
0004417553.tif 000051
【００８６】
0004417553.tif 000052
【００８７】
0004417553.tif 000053
【００８８】
0004417553.tif 000054
【００８９】
したがって、図２のフローダイヤグラムは、この発明の低演算量アルゴリズムＡＬＧＯ２の現実的なインプリメンテーションを示している。図２の各ブロックと、アルゴリズム例ＡＬＧＯ２を定義するのに使用した数式とは直接対応していることは理解されよう。図２の処理ブロックは、例えば、標準的なディジタルシグナルプロセッサ、特定用途向けＩＣ（ＡＳＩＣ）、あるいは汎用ディジタルコンピュータを利用して実際に実現が可能であることも理解されよう。
【００９０】
第１の基準アルゴリズムであるＡＬＧＯ１および、上述したJ.J.Shynkによる論文、“周波数領域およびマルチレートの適応フィルタリング（Frequency-Domain and Multirate Adaptive Filtering,）”（IEEE Signal Processing Magazine, Jan. 1992, pp.14-37）に記載されている周波数領域適応フィルタに対する、低演算量アルゴリズムＡＬＧＯ２の性能を比較するため、コンピュータシミュレーションを行った。コンピュータシミュレーションでは、実際の音声信号を使用して、３つのアルゴリズムの相対的な性能もテストした。
【００９１】
まず、定常信号を使用して、基準アルゴリズムに対して合理化アルゴリズムＡＬＧＯ２による近似手法の有効性を直接評価した。上記引用した周波数領域適応フィルタの性能に対する、アルゴリズム例ＡＬＧＯ１およびＡＬＧＯ２の性能の直接比較にも、定常信号を使用した。これらのシミュレーションの目的より、使用した定常信号の信号統計は、ｔ＞０においては時間に依存しないものである。
【００９２】
0004417553.tif 000055
【００９３】
0004417553.tif 000056
【００９４】
また、雑音測定値も、次式で生成される自己回帰過程である。
【００９５】
0004417553.tif 000057
【００９６】
さらに、ＳＮＲは約０dBであり、実際のインパルス応答は、平坦周波数応答および区間［-1/128，1/128］に一様に分布する係数を有する６４タップＦＩＲフィルタによる。設計パラメータは、次のとおり選ばれる：Ｎ＝６４，Ｌ＝６４，μ＝０．９９，γ＝１２８である。シミュレート信号は定常であるから、雑音測定値スペクトルが初期に評価され（このときの結果は図３には示していない）、適応アルゴリズムに使用される。
【００９７】
図３で、第１のアルゴリズムＡＬＧＯ１による曲線（すなわち、曲線３１２，３２２）は、低演算量アルゴリズムＡＬＧＯ２による曲線（すなわち、曲線３１３，３２３）とは判別できないことに注目されたい。これは、低演算量アルゴリズムＡＬＧＯ２を生み出す近似手法は、少なくとも妥当なよい性能であることを示している。さらに、図３で、注目すべきは、アルゴリズム例ＡＬＧＯ１，ＡＬＧＯ２はともに、周波数領域適応フィルタ（曲線３１１，３２１）よりも優れた性能を示していることである。
【００９８】
0004417553.tif 000058
【００９９】
図４の第１のグラフに示すように、エコーパワーは、ほとんどの時刻で雑音パワーより小さい。しかし、信号が異なる周波数帯に集中するにしたがって、適応処理の前にエコーがはっきりと聞こえてしまう。周波数領域適応フィルタはかかる状況を改善してはいるものの、図４の第２のグラフ４２０に示すように、処理後もなお残留するエコーが聞き取れてしまう。対照的に、本発明の低演算量アルゴリズムＡＬＧＯ２では、図４の第３のグラフ４３０に示すように、（初期収束期間後の）雑音中の残留エコーはほとんど聞き取れない。
【０１００】
図５は、図４の各曲線の第394,000サンプルから第410,000サンプルまでのサンプルについて計算したパワースペクトルを示している。第１のグラフ５１０より、ほとんどの周波数で、エコー信号パワーが雑音測定値のパワーを上回っていることが分かる。第２のグラフ５２０に示すように、周波数領域適応フィルタによる処理はエコーを減衰させるが、所々の周波数で残留エコーのパワーが雑音測定値のパワーを上回ったままになっている。対照的に、第３のグラフ５３０は、低演算量アルゴリズムＡＬＧＯ２の処理では、すべての周波数で残留エコーのパワーが雑音測定値のパワーより下に低減し、これによる人間の知覚マスキング効果でエコーは聞き取れなくなることを示している。
【０１０１】
低演算アルゴリズムの例ＡＬＧＯ２は、信号処理経路でＬサンプルの遅延が生じてしまうことに注意されたい。演算量低減のためには、たいていの場合Ｌはインパルス応答長Ｎにほぼ等しくなるように選ぶことが望ましく、長距離のエコーパスのインパルス応答に対しては、このような遅延が許容できなくなるかもしれない。
【０１０２】
0004417553.tif 000059
【０１０３】
この追加実施形態によれば、区間長Ｋをブロック長Ｌにほぼ等しく設定すると都合がよい。Ｋ＜＜Ｎであれば、遅延は小さくなる。多くの用途ではエコーキャンセラの後に音声符号化器が続くが、音声符号化器は信号サンプルのブロックで動作し、そのブロック長より大きな遅延を生じる。この遅延の主な原因は、入力信号サンプルの取得処理にある。これらの用途においては、Ｌを音声符号化器のブロック長に等しくするか、そのブロック長の整数倍、整数分の１の関係にあることが望ましい。そして、エコーキャンセラの出力ブロックを、サンプル系列の代わりに音声符号化器に出力することができ、全体としての遅延はわずかな増加ですむ。得られたアルゴリズムを、以下、ＡＬＧＯ３とよび、そのアルゴリズムを以下に示す。
【０１０４】
0004417553.tif 000060
【０１０５】
上記アルゴリズムＡＬＧＯ３のフローダイヤグラムを、図６および図７に示す。図２の処理ブロックが、低演算量アルゴリズムＡＬＧＯ２を定義する数式の要素に対応するのと全く同様に、図６および図７のの処理ブロックは、代替アルゴリズムＡＬＧＯ３を定義する数式の要素に対応していることは理解されよう。図２の処理ブロックと同様、図６および図７の処理ブロックは、例えば、標準的なディジタルシグナルプロセッサ、特定用途向けＩＣ（ＡＳＩＣ）、あるいは汎用ディジタルコンピュータを利用して実際に実現が可能である。
【０１０６】
各アルゴリズム例ＡＬＧＯ１，ＡＬＧＯ２，ＡＬＧＯ３は、そのアルゴリズムを実現する前に設定される、いくつかの設計パラメータを含む。本発明は、実際に、これらの設計パラメータを適切に設定するためのガイドラインを提供する。
【０１０７】
例えば、フィルタ長Ｎは、直面している特定の用途に基づいて設定されよう。ネットワークエコーキャンセルおよび自動車ハンズフリー向けの音響エコーキャンセルにおいては、２５６タップから５１２タップの範囲のフィルタ長またはモデル次数で一般によい結果が出る。一方、遠隔会議向けにおいては、会議室全体のインパルス応答がモデル化されるため、よい結果を得るのに、一般には数千タップのオーダのフィルタ長を要する。
【０１０８】
代替アルゴリズムＡＬＧＯ３で使用されるインパルス応答区間長Ｋは、アルゴリズムの処理遅延を生じるので、ある程度短くすべきである。一方、Ｋを小さくするとアルゴリズムの全体の演算量は増加するため、演算能力に応じて適切なトレードオフを設定することになる。エコーキャンセラに音声符号化器が後続する用途では、一般にＫは、音声符号化器のブロック長に等しいか、互いに整数倍の関係になるように設定すると都合がよい。また、フィルタ区分の数（すなわち、Ｎ／Ｋ）が整数になるようにＫを設定するのが一般的である。
【０１０９】
ブロック長Ｌを、第１の低演算量実施形態ＡＬＧＯ２におけるフィルタ長Ｎにほぼ等しい値に、かつ、代替低演算実施形態ＡＬＧＯ３における区間長Ｋにほぼ等しい値に設定することにより、最も低い演算量を実現する。Ｎ＋ＬまたはＫ＋Ｌを各々、第１および第２の低演算量実施形態ＡＬＧＯ２，ＡＬＧＯ３において、２の整数乗に等しい値に設定することも有益である。
【０１１０】
パラメータβは、パワースペクトル推定値のメモリ長を定め、１未満の正の値をとる。区間［0.9，0.995］からβを選択すると、よい結果が得られた。
【０１１１】
ステップサイズμは正の値であって、適応アルゴリズムの安定性を保証するのに十分な小さな値をとる。しかし、ステップサイズが小さくしすぎると、適応化スピードが低下し、特にインパルス応答長い場合にはそれに相まって顕著となる。第１の低演算量実施形態ＡＬＧＯ２では、Ｒ＝（Ｎ＋Ｌ）1/2、代替低演算実施形態ＡＬＧＯ３ではＲ＝（Ｋ＋Ｌ）1/2として、ステップサイズを、0.1／Ｒから0.5／Ｒの範囲内に設定するとよいことが明らかになった。
【０１１２】
上記したとおり、雑音マッチングパラメータγは、入力信号および雑音測定値のパワースペクトルの正規化を重み付けするものであって、非負の値をとる。雑音マッチングパラメータを大きくしすぎると、雑音測定値を強く重み付けしすぎて、その結果アルゴリズムの収束のスピードが非常に遅くなってしまう。逆に、雑音マッチングパラメータを小さくしすぎると、雑音測定値の重み付けが弱すぎて、その結果、定常状態で残留エコーパワーが大きく残ったまま適応化処理がすぐに終わってしまうことになる。このような場合、残留エコーのスペクトル形状は、ある程度減衰するものの、元のエコーのスペクトルに近い（すなわち、すべての周波数帯でエコー減衰するのと大体同じである）。対照的に、γの値が適度に高ければ、定常状態で、性能が改善し、残留エコーのスペクトルが雑音測定値のスペクトルより大きくなっている周波数近辺で、残留エコースペクトルがより減衰するようになる（すなわち、すべての残留エコースペクトルが雑音スペクトルより小さくなる場合、人間の知覚マスキング効果によりエコーが聞こえなくなる）。このような改善の代わりに、若干アルゴリズムの初期収束は遅くなる。しかし、本発明によれば、この悪影響は、パラメータγを時間依存とすることにより解決することができる。
【０１１３】
例えば、雑音マッチングパラメータγは次式により計算される。
【０１１４】
0004417553.tif 000061
【０１１５】
ただし、Ｅ［］は、期待値を示す。この手法では、γは比較的小さくなり、残留エコーは雑音よりかなり大きくなり、その結果、比較的適応スピードは速くなる。しかし、残留エコーパワーが雑音パワーに近づくと、γは大きくなり、アルゴリズムは、上記したように残留エコースペクトルの有色化を行うようになる。実際には、期待値は未知であって、推定することになる。この推定の一例としては、対応する信号の周波数領域表現を含むブロックの２乗和がある。すなわち、雑音マッチングパラメータは次式により計算される。
【０１１６】
0004417553.tif 000062
【０１１７】
ただし、ｃνは雑音測定値の周波数領域表現を含むブロック、constは、推定誤差があるところでの、正の値のγを保証する小さな正の定数である。
【０１１８】
以下、要約する。本発明は、例えばエコーキャンセル用途において適用されうる、多くの適応アルゴリズムを提供する。実施形態のアルゴリズムは、最良線形推定基準関数を最小化し、巡回行列の固有成分（eigenproperties）を利用することにより得られる。いくつかのとりうる信号行列の巡回拡張の中で、従来の周波数領域適応フィルタに類似した適応アルゴリズムを導く巡回拡張を使用した。アルゴリズムの一例は、雑音測定値の情報を取り込んでいるため、雑音環境において、従来手法に比べよい性能を示す。開示したアルゴリズムの雑音環境における優れた性能を、コンピュータシミュレーションにより実証した。
【０１１９】
本発明のアルゴリズム例は、最良線形推定を用いた従来の取り組みとは異なることに注意されたい。例えば、前述したK.C.Hoによる論文、“修正ずれを最小化するＦＩＲ適応フィルタ（A minimum Misadjustment Adaptive FIR Filter,）”（IEEE Trans. Signal Processing, Vol.44, pp.577-585, March, 1996）、および、A.C.Orgren, S.Dasgupta, C.E.Rohrs, N.R.Malikによる“改良残差によるノイズキャンセル（Noise Cancellation with Improved Residuals,）”（IEEE Trans. Signal Processing, Vol.39, pp.2629-2639, Dec. 1991）では、雑音測定値は自己回帰過程で仮定され、係数更新のためにフィードバックする前に、残差信号に白色化フィルタが適用される。Orgren, Dasgupta, Rohrs, Malikによる論文では、しかるべき白色化フィルタは先験的に（アプリオリに）既知であると仮定しているところ、Hoによる論文では、適応白色化が検討されている。
【０１２０】
対照的に、本発明のアルゴリズムは、雑音測定値に対する特定のモデルを仮定しない（ただし、相応な雑音特性を記述する妥当なサイズの相関行列を仮定する）。また、本発明は、周波数領域アルゴリズムを提供し、良好な数値特性を示すことが知られている最良線形推定基準の変量を最小化する。さらに、本発明によれば、音声の自然発話休止の期間中に雑音相関が推定される。
【０１２１】
本発明は、説明の目的でここに記載した実施形態に限定されるものではない。したがって、発明の範囲は、上述の記載にはよらず特許請求の範囲により画定されるものであって、特許請求の範囲が内包する意味に合致するあらゆる均等物は、特許請求の範囲内に包含されるものである。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の実施形態を実現できるエコーキャンセルシステムの一例を示す図である。
【図２】  本発明に係る適応アルゴリズムの一例を示す図である。
【図３Ａ】  本発明の実施形態の効果を実証するコンピュータシミュレーションの結果を示す図である。
【図３Ｂ】  本発明の実施形態の効果を実証するコンピュータシミュレーションの結果を示す図である。
【図４】  本発明の実施形態の効果を実証するコンピュータシミュレーションの結果を示す図である。
【図５】  本発明の実施形態の効果を実証するコンピュータシミュレーションの結果を示す図である。
【図６】  本発明に係る別の適応アルゴリズムの一例を示す図である。
【図７】  本発明に係る別の適応アルゴリズムの一例を示す図である。
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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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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