(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
元の有効信号と外乱信号とから形成される観測信号に基づく、音響獲得の間における少なくとも雑音信号を含む外乱信号の最適化された処理の方法において、周波数領域における前記外乱信号の処理のために、前記方法は、
−前記観測信号を周波数領域において示す変換された第１の信号を生成するための前記観測信号の周波数変換と、
−評価された外乱信号を生成するための前記外乱信号の評価と、
−評価された有効信号を生成するための前記元の有効信号の評価と、
−前記評価された外乱信号と最適なフィルタリングとに基づく、有効信号を生成するための前記観測信号のフィルタリングと
を実行することにあり、
前記元の有効信号の評価は、前記変換された第１の信号に基づいて前記観測信号の電力スペクトル密度を評価し、前記外乱信号の電力スペクトル密度を評価し、前記観測信号の評価された電力スペクトル密度から前記外乱信号の評価された電力スペクトル密度を減算することによって実行され、
前記最適なフィルタリングは、前記有効信号と前記評価された有効信号との間の誤差を最小化するために、形式
Ｔ（ｆ）＝＾γss（ｆ）／｛＾γss（ｆ）＋＾γpp（ｆ）｝
のフィルタリング周波数応答を前記変換された第１の信号に適用し、ここで、＾γss（ｆ）は前記有効信号の評価された電力スペクトル密度を示し、＾γpp（ｆ）は前記外乱信号の評価された電力スペクトル密度を示し、
前記評価された有効信号は、前記有効信号と前記評価された有効信号との間の十分にゼロである誤差のために、前記元の有効信号へ収束し、
前記外乱信号は、雑音信号と、受信信号によって生成される反響信号とを含み、
前記観測信号、前記雑音信号、前記反響信号の各々の電力スペクトル密度の評価は、０から１の間にある実係数である放置要因を使用する一次の繰り返しフィルタリングによって実行され、
前記外乱信号の評価された電力スペクトル密度は前記雑音信号の評価された電力スペクトル密度と前記反響信号の評価された電力スペクトル密度の和である
ことを特徴とする方法。
【請求項２】
請求項１記載の方法において、
受信信号の存在において前記音響獲得が実行される場合、
外乱信号の前記評価は、前記受信信号の寄与（contribution）と前記外乱信号の雑音信号の寄与との分離評価を実行することにあり、
前記分離評価は、
−前記受信信号を周波数領域において示す変換された第２の信号を生成するための前記受信信号の周波数変換と、
−前記受信信号の電力スペクトル密度を示す信号を生成するための前記変換された第２の信号に基づく前記評価された外乱信号への寄与としての評価と
を実行することにある
ことを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項１記載の方法において、
前記最適なフィルタリングは、前記有効信号の評価された電力スペクトル密度を示す信号に基づいて実行され、
この評価された電力スペクトル密度は、スペクトル減算手続きを介して発せられ、かつ、関係式
【数１】
0004409642.tif 000014
を満足し（以下、記号＾は、前に出して表記する）、
ここで、
＾γyy（ｆ）は、前記観測信号の評価された電力スペクトル密度を示し、
＾γpp（ｆ）は、前記外乱信号の評価された電力スペクトル密度を示す
ことを特徴とする方法。
【請求項４】
請求項１記載の方法において、
複数の要素を含む前記外乱信号に対して、
前記外乱信号の評価された電力スペクトル密度＾γpp（ｆ）は、前記外乱信号の順位（rank）ｉの各要素の評価された電力スペクトル密度＾γipp（ｆ）の和と等しくされ、かつ、関係式
【数２】
0004409642.tif 000015
を満足し、
ここで、Ｐは、前記外乱信号の要素の数を示す
ことを特徴とする方法。
【請求項５】
請求項３記載の方法において、
周波数領域における前記観測信号のブロック処理動作に対して、
前記信号は、連続するサンプルのブロックへ更に分割され、
前記方法は、順位ｍの全ての現在ブロックに対して、前記有効信号の前記評価された電力スペクトル密度を発する目的で、
−現在ブロック上の前記観測信号の電力スペクトル密度＾γyy（ｆ，ｍ）の評価と、
−前記受信信号に基づいた、前記観測信号の順位ｍの現在ブロックの前記外乱信号の各要素の電力スペクトル密度＾γipp（ｆ，ｍ）の評価と、現在ブロック上の前記観測信号の電力スペクトル密度＾γyy（ｆ，ｍ）の評価と、
−現在ブロック上の前記有効信号の電力スペクトル密度＾γss-post（ｆ，ｍ）でありかつ関係式
【数３】
0004409642.tif 000016
を満足する電力スペクトル密度の後に続く評価と、
−現在ブロック上の前記有効信号のスペクトルの振幅でありかつ関係式
Ａss（ｆ，ｍ）＝Ｔ（ｆ，ｍ−１）・Ｙ（ｆ，ｍ）
を満足する振幅の先行する評価と
を実行することにあり、
ここで、
Ｔ（ｆ，ｍ−１）は、先行ブロックに適用される前記最適なフィルタリングの周波数応答を示し、
Ｙ（ｆ，ｍ）は、現在ブロック上において、前記観測信号の短期間の（short-term）フーリエ変換を示し、
前記有効信号の前記評価された電力スペクトル密度は、現在ブロックに対して、関係式
【数４】
0004409642.tif 000017
を満足し、
この関係式において、
β（ｍ）は、前記現在ブロックに対する重み付けパラメータを示し、
この重み付けパラメータは、順位ｍ−１の先行ブロックに適用されるフィルタリングに基づいて実行される現在評価と前記有効信号の電力スペクトル密度の現在フレームに関する寄与との間に、一致した重みを割り当てることを可能にする
ことを特徴とする方法。
【請求項６】
有効信号と外乱信号とから形成される観測信号に基づく、音響獲得の間における外乱信号の最適化された処理のための装置において、
前記外乱信号は、雑音信号と、受信信号によって生成される反響信号とを含み、
周波数領域におけるこれらの信号の処理動作に対して、
前記装置は、少なくとも、
−前記観測信号の電力スペクトル密度を評価するための手段であり、前記観測信号に基づいて、前記観測信号の評価された電力スペクトル密度＾γyy（ｆ）を示すデジタル信号を発する手段と、
−前記外乱信号の電力スペクトル密度を評価するための手段であり、前記受信信号と前記観測信号の評価された電力スペクトル密度＾γyy（ｆ）を示す前記デジタル信号とを受信し、かつ、前記外乱信号の評価された電力スペクトル密度＾γpp（ｆ）を示すデジタル信号を発する手段と、
−前記有効信号の電力スペクトル密度を評価するための手段であり、前記観測信号の評価された電力スペクトル密度＾γyy（ｆ）を示す前記デジタル信号と、前記外乱信号の評価された電力スペクトル密度＾γpp（ｆ）を示す前記デジタル信号とを受信し、かつ、故に、前記有効信号の評価された電力スペクトル密度＾γss（ｆ）を示すデジタル信号を、スペクトル減算を介して発する手段と、
−最適なフィルターの係数を計算するための手段であり、前記外乱信号の評価された電力スペクトル密度＾γpp（ｆ）を示す前記デジタル信号と、前記有効信号の評価された電力スペクトル密度＾γss（ｆ）を示す前記デジタル信号とを受信し、かつ、故に、形式
Ｔ（ｆ）＝＾γss（ｆ）／｛＾γss（ｆ）＋＾γpp（ｆ）｝
のフィルタリング周波数応答を示すフィルタリング適応デジタル信号を発する手段と、
−最適なフィルタリングのための手段であり、前記観測信号と前記フィルタリング適応デジタル信号とを受信し、かつ、前記フィルタリング周波数応答を前記観測信号に適用して得られる前記評価された有効信号を発する手段と
を具備し、
前記観測信号、前記雑音信号、前記反響信号の各々の電力スペクトル密度の評価は、０から１の間にある実係数である放置要因を使用する一次の繰り返しフィルタリングによって実行され、
前記外乱信号の評価された電力スペクトル密度は前記雑音信号の評価された電力スペクトル密度と前記反響信号の評価された電力スペクトル密度の和である
ことを特徴とする装置。
【請求項７】
請求項６記載の装置において、
複数の要素を含む前記外乱信号に対して、
前記有効信号の電力スペクトル密度を評価するための前記手段は、
前記観測信号の評価された電力スペクトル密度＾γyy（ｆ）を示す前記デジタル信号と、
前記外乱信号の様々な要素の評価された電力スペクトル密度＾γipp（ｆ）を示す前記デジタル信号とを受信し、かつ、
故に、前記有効信号の評価された電力スペクトル密度＾γss（ｆ）を示すデジタル信号を発する
ことを特徴とする装置。
【請求項８】
請求項７記載の装置において、
周波数領域における前記観測信号のブロック処理動作に対して、
前記装置は、
−前記観測信号を連続するブロックへ更に分割するための手段であり、前記観測信号を受信し、かつ、順位ｍの一連の連続する現在ブロックを発する手段と、
−現在ブロック上の前記観測信号の電力スペクトル密度＾γyy（ｆ，ｍ）を評価するための手段と、
−前記受信信号に基づいて、前記観測信号の順位ｍの前記現在ブロックの前記外乱信号の各要素の電力スペクトル密度＾γipp（ｆ，ｍ）を評価するための手段と、前記現在ブロック上の前記観測信号の電力スペクトル密度＾γyy（ｆ，ｍ）を評価するための手段と、
−前記有効信号の電力スペクトル密度のブロックにおける評価の手段と
を具備し、
ブロックにおける評価の手段は、
・前記現在ブロック上の前記有効信号の電力スペクトル密度＾γss-post（ｆ，ｍ）でありかつ関係式
【数５】
0004409642.tif 000018
を満足する電力スペクトル密度の後に続く評価の手段と、
・前記現在ブロック上の前記有効信号のスペクトルの振幅でありかつ関係式
Ａss（ｆ，ｍ）＝Ｔ（ｆ，ｍ−１）・Ｙ（ｆ，ｍ）
を満足する振幅の先行する評価の手段と
を具備し、
ここで、
Ｔ（ｆ，ｍ−１）は、先行ブロックに適用される前記最適なフィルタリングの周波数応答を示し、
Ｙ（ｆ，ｍ）は、現在ブロック上において、前記観測信号の短期間のフーリエ変換を示し、
前記有効信号の前記評価された電力スペクトル密度は、前記現在ブロックに対して、関係式
【数６】
0004409642.tif 000019
を満足し、
この関係式において、
β（ｍ）は、前記現在ブロックに対して、重み付けパラメータを示し、
この重み付けパラメータは、順位ｍ−１の先行ブロックに適用されるフィルタリングに基づいて実行される現在評価と前記有効信号の電力スペクトル密度の現在フレームに関する寄与との間に、一致した重みを割り当てることを可能にする
ことを特徴とする装置。
【請求項９】
請求項６記載の装置において、
雑音信号と、前記受信信号によって生成される反響信号とを含む外乱信号に対して、
前記雑音信号は、前記反響信号とは全く相関関係がなく、
前記反響信号の電力スペクトル密度を評価するための前記手段は、前記反響信号の評価された電力スペクトル密度＾γzz（ｆ）を示すデジタル信号を発し、
前記装置は、さらに、前記雑音信号の電力スペクトル密度を評価するための手段を具備し、
この手段は、最適なフィルターの係数を計算するための前記手段へ、前記雑音信号の評価された電力スペクトル密度＾γbb（ｆ）を示すデジタル信号を発し、
故に、計算するための前記手段は、形式
【数７】
0004409642.tif 000020
を伴う
【数８】
0004409642.tif 000021
のフィルタリング周波数応答を示すフィルタリング適応デジタル信号を発する
ことを特徴とする装置。
【請求項１０】
請求項６記載の装置において、
前記観測信号の電力スペクトル密度を評価するための前記手段は、０から１の間にある実係数である放置要因（neglect factor）λyyを有する一次の繰り返しフィルターを具備し、
前記一次の繰り返しフィルターは、前記観測信号の評価された電力スペクトル密度＾γyy（ｆ）でありかつ形式
【数９】
0004409642.tif 000022
の電力スペクトル密度を示す前記デジタル信号を発し、
ここで、Ｙ（ｆ）は、前記観測信号の現在の時間区分のフーリエ変換を示す
ことを特徴とする装置。
【請求項１１】
有効信号と外乱信号とから形成される観測信号に基づく、音響獲得の間における外乱信号の最適化された処理のための装置において、
前記外乱信号は、雑音信号と、受信信号によって生成される反響信号とを含み、
周波数領域におけるこれらの信号のブロック処理動作に対して、
前記装置は、少なくとも、
−前記観測信号を連続するブロックへ更に分割するための手段であり、前記観測信号を受信し、かつ、順位ｍの一連の連続する現在ブロックを発する手段と、
−現在ブロック上の前記観測信号の電力スペクトル密度＾γyy（ｆ，ｍ）を評価するための手段と、
−複数の要素を含む前記外乱信号に対して、前記受信信号と、前記観測信号の順位ｍの前記現在ブロックと、前記現在ブロック上の前記観測信号の電力スペクトル密度＾γyy（ｆ，ｍ）の評価とに基づいて、前記外乱信号の各要素の電力スペクトル密度＾γipp（ｆ，ｍ）を評価するための手段と、
−前記有効信号の電力スペクトル密度のブロックにおける評価の手段と
を具備し、
ブロックにおける評価の手段は、
・前記現在ブロック上の前記有効信号の電力スペクトル密度＾γss-post（ｆ，ｍ）でありかつ関係式
【数１０】
0004409642.tif 000023
を満足する電力スペクトル密度の後に続く評価の手段と、
・前記現在ブロック上の前記有効信号のスペクトルの振幅でありかつ関係式
Ａss（ｆ，ｍ）＝Ｔ（ｆ，ｍ−１）・Ｙ（ｆ，ｍ）
を満足する振幅の先行する評価の手段と
を具備し、
ここで、
Ｔ（ｆ，ｍ−１）は、先行ブロックに適用される前記最適なフィルタリングの周波数応答を示し、
Ｙ（ｆ，ｍ）は、現在ブロック上において、前記観測信号の短期間のフーリエ変換を示し、
前記有効信号の前記評価された電力スペクトル密度は、前記現在ブロックに対して、関係式
【数１１】
0004409642.tif 000024
を満足し、
この関係式において、
β（ｍ）は、前記現在ブロックに対して、重み付けパラメータを示し、
この重み付けパラメータは、順位ｍ−１の先行ブロックに適用されるフィルタリングに基づいて実行される現在評価と前記有効信号の電力スペクトル密度の現在フレームに関する寄与との間に、一致した重みを割り当てることを可能にし、
前記外乱信号の各要素の評価された電力スペクトル密度を示す前記デジタル信号と、前記有効信号の評価された電力スペクトル密度を示す前記デジタル信号とを受信し、形式
Ｔ（ｆ）＝＾γss（ｆ）／｛＾γss（ｆ）＋＾γpp（ｆ）｝
のフィルタリング周波数応答（ここで、＾γss（ｆ）は前記有効信号の評価された電力スペクトル密度を示し、＾γpp（ｆ）は前記外乱信号の評価された電力スペクトル密度を示す）を示すフィルタリング適応デジタル信号を発する最適なフィルターの係数を計算するための手段と、
前記観測信号と前記フィルタリング適応デジタル信号とを受信し、前記フィルタリング周波数応答を前記観測信号に適用して得られる前記評価された有効信号を発する最適なフィルタリングのための手段と
をさらに具備し、
前記観測信号、前記雑音信号、前記反響信号の各々の電力スペクトル密度の評価は、０から１の間にある実係数である放置要因を使用する一次の繰り返しフィルタリングによって実行され、
前記外乱信号の評価された電力スペクトル密度は前記雑音信号の評価された電力スペクトル密度と前記反響信号の評価された電力スペクトル密度の和である
ことを特徴とする装置。
【請求項１２】
請求項１１記載の装置において、
雑音信号と、前記受信信号によって生成される反響信号とを含む外乱信号に対して、
前記雑音信号は、前記反響信号とは全く相関関係がなく、
前記反響信号の電力スペクトル密度を評価するための前記手段は、前記反響信号の評価された電力スペクトル密度＾γzz（ｆ）を示すデジタル信号を発し、
前記装置は、さらに、前記雑音信号の電力スペクトル密度を評価するための手段を具備し、
この手段は、最適なフィルターの係数を計算するための前記手段へ、前記雑音信号の評価された電力スペクトル密度＾γbb（ｆ）を示すデジタル信号を発し、
故に、計算するための前記手段は、形式
【数１２】
0004409642.tif 000025
を伴う
【数１３】
0004409642.tif 000026
のフィルタリング周波数応答を示すフィルタリング適応デジタル信号を発し、
前記雑音信号の電力スペクトル密度を評価するための前記手段は、
−前記観測信号において、有効信号の欠如と反響信号の欠如とを検出するための手段と、
−０から１の間にある実係数である放置要因λbbを有する一次の繰り返しフィルターと
を具備し、
前記一次の繰り返しフィルターは、形式
【数１４】
0004409642.tif 000027
の前記雑音信号の評価された電力スペクトル密度＾γbb（ｆ）を示す前記デジタル信号を発し、
ここで、ｂ（ｆ，ｍ）は、前記観測信号のフーリエ変換を示し、音声活動の欠如における前記観測信号の現在時間区分上で発せられる
ことを特徴とする装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、音響獲得の間における外乱信号の最適化された処理のための方法および装置に関する。
【０００２】
【従来の技術および発明が解決しようとする課題】
情報交換の時代と音響および／またはビデオ周波数情報の時代との一緒の発生において、この情報にアクセスするための手段を開発する研究技術者は、この情報の用途および使用の大抵の分野において、この有効信号から構成される１または２以上の観測信号からの（この情報を搬送する）有効信号の評価という一般的な問題に常に直面している。有効信号は、外乱信号の存在によって低減される。
【０００３】
音響獲得のさらに特定の分野では、これらの信号は可聴周波数信号に対応する。この問題は、通常、この観測信号を処理するためのいくつかの装置を付随して処理することによって（即ち、一緒に処理することによって）、解決される。各々のこれらの装置は、所定の方法で局所的に最適化される。この所定の方法とは、「これらの外乱信号の特定の要素の影響が、または、これらの外乱信号のうちの少なくとも１つの外乱信号の影響が、これらの装置のうちの１つの装置のレベルにおいてかなり減少される」という方法である。
【０００４】
これらの条件は、これらの様々な装置間の相互作用の問題を生み出し、かつ、このことは、当然のことながら、適用された様々な処理操作を最適化することをぎこちなくする。特定の装置の制御パラメータの（最適化に関する）変更は、一般的に、使用されている他の装置のパラメータの相互変更を要求する。
【０００５】
さらに、これらの様々な装置の結合処理は、構成の非最適化された複雑性を引き起こし、かつ、一般的に高い費用を引き起こす。
【０００６】
従来技術において知られている従来の解決の様々な例が、以下に、図１６〜図１９と結びついて与えられる。
一般的に、観測信号ｙ（ｔ）は、元の有効信号ｓ（ｔ）と外乱信号ｐ（ｔ）との（以下の関係式に従う）和としてみなされる。
ｙ（ｔ）＝ｓ（ｔ）＋ｐ（ｔ）
外乱信号は、それ自身、Ｎ個の構成要素の和としてみなされ、以下の式を満足する。
◎
【数１１】
0004409642.tif 000002
【０００７】
図１６に図解されるように、（そのような問題を解決するために提案される）普通の解決は、数Ｎの装置を、または、外乱信号の与えられた要素ｐk（ｔ）の局所的な除去イオンでさえも、一緒に処理することにある。各々のこれら装置は、最適化され、かつ、減少に対して専用にされる。
【０００８】
そのようなアプローチは、外乱信号の各要素と結び付けられた局所的な評価誤差の連続的な最小化を引き起こす。故に、各々のこれらの連続的な最小化は、処理動作Ｔk（ｔ）を局所的に実行することになる。処理動作Ｔk（ｔ）は、対応する外乱信号の要素ｐk（ｔ）に適応される。
【０００９】
（そのように知られており、かつ、図１６に示されている）処理の一般的な原理は、移動無線電話の場面内において、また、ビデオ会議を開く場面内において、特に手を使用しなくてもよい（即ち、ハンズフリーの）音響獲得の間に使用される。
【００１０】
移動のためのハンズフリー無線電話に関する用途の枠組み内において、外乱信号ｐ（ｔ）は、ラウドスピーカーと音響獲得マイクロフォンとの間の音響結合から生じる音響反響信号ｚ（ｔ）から構成されるとみなされるだけでなく、観測雑音ｂ（ｔ）、即ち、車両道路雑音や（風や空気の流れのような）空力的な雑音から構成されるとみなされる。
【００１１】
外乱信号のこれら２つの要素の影響を最小化するという目的において、かつ、高品質の信号を遠方の通話相手へ送信するという目的において、現在の研究および調査は、雑音低減システムおよび音響反響制御システムのカスケード接続を提案している。システムのそのような結合が、図１７に示されている。このように提案された解決の一般的な原理は、ＮＲフィルター雑音低減装置を、音響消去装置（フィルターＨt）の下流（図１７参照）または上流に配置することにある。このタイプの装置のさらに詳細な説明に対しては、以下の出版された（さらに最近の記事）への参照が有益になされる。
−１９９６年５月７〜１０日にアメリカ合衆国のアトランタで開かれた IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing Conference における B.AYAD と G.FAUCON と R. LE BOUQUIN JEANNES とによる”Optimization of a Noise reduction preprocessing in an acoustic echo and noise controller”の第９５３〜９５６頁目
−１９９６年５月７〜１０日にアメリカ合衆国のアトランタで開かれた IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing Conference における Y.GUELOU と A.BENAMAR と P.SCALART とによる”Analysis of two structures for combined acoustic echo cancellation and noise reduction”の第６３７〜６４０頁目
−１９９６年９月１０〜１３日にイタリアのトリエステで開かれた第８回 European Signal Processing Conference の会報における R.MARTIN と P.VARY とによる”Combined acoustic echo control and noise reduction for hands-free telephony - State of the Art and perspectives”の第１１２７〜１１３０頁目
【００１２】
ビデオ会議に関する利用の枠組み内において、外乱信号ｐ（ｔ）は、観測雑音ｂ（ｔ）と音響反響信号ｚ（ｔ）とから構成されるとしてみなされるだけでなく、音響獲得が実行される部屋の反響効果によって生成された信号ｒ（ｔ）からも構成されるとしてみなされる。
【００１３】
そのような場面内における提案された解決は、反響信号および雑音と他の雑音および反響音とのいずれが本質的に有害であるとみなされるのかということに依存して、２つの主なタイプに分類される。
【００１４】
上記２つの場合では、適応される解決は、構成要素処理動作のカスケード接続に対応する。各々の構成要素処理動作は、外乱信号の特定の要素に適応される。
【００１５】
これらの解決の第１のタイプによると、図１８に示されるように、２つの構成要素処理動作が実行される。この２つの構成要素処理動作とは、反響消去処理動作と、有効信号上の雑音の影響を減少することを目的とする処理動作（ＮＲフィルター）とである。
図１８の更に詳細な場合（この場合、音響獲得システムを構成するために２つのマイクロフォンが更に使用される）において、反響信号識別手続き上のこのフィルタの非線形変化の影響を減少するために、ＮＲフィルタの複製が、ラウドスピーカー上の信号同報通信に適用される。雑音および反響を処理するための手続きの更に詳細な説明に対しては、以下の出版された記事への参照が有益になされる。
・１９９４年の遠距離通信年報の第４９巻の第７〜８号の第４２９〜４３８頁における R.MARTIN と P.VARY とによる”Combined acoustic echo cancellation, dereverberation and noise reduction: a two microphone approach”
【００１６】
これらの解決の第２のタイプによると、図１９に示されるように、音響獲得は、大多数のマイクロフォンに基づいて、所定の方法で、実行されることができる。この所定の方法とは、音響アンテナを構成する方法である。この音響アンテナの目的は、話者上のアンテナのメインローブ（main lobe）に焦点を合わせることと、故に、空間区域に恩恵を与えることである。雑音低減と無反響動作とを実行するために、話者は上記空間内に実際に置かれる。音響アンテナは、従来の方法において、帯域Ｆ1〜ＦNを有する多数のフィルタと、アンテナ処理を実行する加算器とを具備する。他のフィルタリング後の処理動作は、アンテナの出力で適用され、かつ、残った反響を減少することにある。このタイプの解決の更に詳細な説明に対しては、以下の出版された記事への参照が通常なされる。
−１９９６年９月１０〜１３日にイタリアのトリエステで開かれた第８回 European Signal Processing Conference の会報における C.MARRO と Y.MAHIEUX と K.U.SIMMER とによる”Performance on adaptive dereverberation techniques using directivity controlled arrays”の第１１２７〜１１３０頁目
−１９９４年の遠距離通信年報の第４９巻の第７〜８号の第４３９〜４４６頁目における K.U.SIMMER と S.FISHER と A.WASILJEFF とによる”Suppression of coherent and incoherent noise using a microphone array”
【００１７】
適用される全ての上記解決において、これらの構成要素処理動作のカスケード接続は、外乱信号の拒絶の一般的な問題に対する次善の解決に通じ、更に、考慮すべき構造的な費用を強いる。上記構成要素処理動作の各々は、外乱信号の要素の１つだけに適応される。
これは、各々のこれらの処理動作は、局所的な誤差を最小化するので、このとおり、外乱信号の１つの構成要素または局所要素に関しているので、それらの結合は一般的に最適な解決の全体的な最小へは通じないからである。
【００１８】
さらに、各々のこれらの構成要素処理動作の実際的な実行は、理想的な処理動作の近似を単に構成する。歪は、他の処理動作の観点から、処理動作に対する有効信号へ導入される。このことは最終的に送信された有効信号の入力が元の有効信号に関して強く低下させられることに通じる。
【００１９】
最終的に、最良の構成を得るために、これらの構成要素処理動作のカスケード接続は、お互いに関して、最適な位置の調査と様々な構成要素処理動作の相互作用とを必要とする。しかしながら、「そのような調査の結果は、様々な構成要素処理動作を実行するために使用される手続きおよびアルゴリズムの選択に依存する質問に対して開いて置かれるべきである」ということが注目されるべきである。そのような制約が、Y.GUELOU と A.BENAMAR と P.SCALART とによって１９９６年に出版された記事に記載されており、ハンズフリー移動電話の場合において、先に述べられている。そして、実行される手続きおよびアルゴリズムの（それらの調整に関する）パラメータの設定は、つかみどころのないものとして現れる。与えられたパラメータの変更は、一般的に、他の構成要素処理動作の少なくともいくつかのパラメータの対応する変更を必要とする。
【００２０】
これらの処理動作の（後に続く）最適化は、もし適切ならば、予見される。動作のそのようなモードは、必然的に、一方では、これらの構成要素処理動作の間における情報の永久的な交換を含み、かつ、他方では、これらを調整するためのパラメータ上の集合的な制約の適用を含む。そのようなシステムのそのような（後に続く）最適化は、最終的に得られる結果によって、このアプローチの制限を示す。
【００２１】
本発明の目的は、先に述べられた従来技術の方法と手続きとシステムの短所と欠点とを改善することである。
【００２２】
【課題を解決するための手段】
そのような目的は、全ての観測信号を損なう外乱信号の処理の（後に続く）最適化に対する手続きを実行することによって、達成される。この手続きは、全体的に、本説明において先に説明された先行技術の手続きと上記手続きの（後に続く）全ての最適化とのいずれとも異なる。
【００２３】
音響獲得の間における外乱信号の処理の（後に続く）最適化に対する手続きは、元の有効信号とこの外乱信号とから形成された観測信号に基づいて、評価された外乱信号を生成するために、実行することにある、個々には、外乱信号の評価を実行することを可能にすることにある方法および装置によって実行される。有効信号の評価は、評価された外乱信号と最適なフィルタリングとに基づいて、評価された有効信号と観測信号のフィルタリングとを生成するために、有効信号と評価された有効信号との間の誤差を最小化することを可能にする。評価された有効信号は、有効信号と評価された有効信号との間の本質的な零誤差に対する元の有効信号に向けて収束する。
【００２４】
【発明の実施の形態】
本発明の主題である方法および装置は、音響獲得に関する全ての状況に対する用途を発見する。これらの状況は、特に、ハンズフリー移動電話と、ハンズフリービデオ会議と、さらに一般的なスタジオ操作またはオーディオ制御室におけるスタジオ操作である。
【００２５】
これらは、本説明を読むことによって、および、以下の図面を見ることによって、よりよく理解される。以下の図面において、従来技術に関する図１６〜図１９は別とする。
−図１は、制限しない例によって、本方法の実行を図解するブロック図を示す。この方法は、時間領域における本発明の主題である。
−図２は、受信信号の存在の更に詳細な場合において、制限しない例によって、本方法の実行を図解するブロック図を示す。この方法は、時間領域における本発明の主題である。受信信号は、反響信号を生成する。反響信号は、外乱信号に対する特定の寄与を行う。
−図３は、制限しない例によって、図１の状況と類似した状況において、本方法の実行を図解するブロック図を示す。この方法は、周波数領域における本発明の主題である。
−図４は、受信信号の詳細な場合において、制限しない例によって、本方法の実行を図解するブロック図を示す。この方法は、図２の状況と類似した状況において、周波数領域における本発明の主題である。受信信号は、反響信号を生成する。反響信号は、外乱信号に対する特定の寄与を行う。
−図５は、受信信号の存在の場合において、制限しない例によって、図４の状況と類似した状況において、観測信号の連続したブロック処理を介した好ましい実行を図解するブロック図を示す。受信信号は、反響信号を生成する。反響信号は、外乱信号に対する特定の寄与を行う。
−図６は、ブロック図の形式で、装置の概要図を示す。装置は、受信信号の存在の一般的な場合において、周波数領域における観測信号の一般的な処理（連続ブロックにおける個々の処理）を可能にする。受信信号は、反響信号を生成する。反響信号は、外乱信号に対する特定の寄与を行う。
−図７は、図６に示された装置において更に詳細に実行される有効信号の電力スペクトル密度を評価するためのモジュールの実施形態の有利な詳細を示す。図６では、特に、ブロック処理が実行される。
−図８は、図６または図７に示された装置の変形の実施形態を示す。図６または図７では、受信信号の反響のスペクトル密度を評価するためのモジュール、および、雑音信号のスペクトル密度を評価するためのモジュールが、ハンズフリー移動無線電話への利用の状況において、導入される。
−図９および図１０は、制限しない例によって、放置要因に基づく繰り返しフィルタリングにより、雑音信号と観測信号との電力スペクトル密度を評価するためのモジュールを示す。
−図１１〜図１５は、図８の注目すべき試験地点で作られた様々な信号タイミング図を示し、この信号タイミング図は、外乱信号の最適化された処理に対する（本発明の主題である）方法および装置の性能を評価することを可能にする。
【００２６】
音響獲得の間における外乱信号の最適化された処理に対する方法が、本発明の主題に従って、図１〜図４と結びついて、ここで説明される。
【００２７】
一般に、「上記外乱信号は、少なくとも雑音信号からなり、この雑音信号は、厳密には雑音信号の定義の理由によって、元の有効信号とは全く相関関係がないとみなされ、この雑音信号の続く減衰（または、抑制でさえも）を回復することが望まれる」ということが示される。
【００２８】
第１に、「外乱信号の最適化された処理のための（本発明の主題である）方法が、観測信号ｙ（ｔ）に基づいて実行され、観測信号は、図１の開始過程１００において利用可能であり、この観測信号は、おそらく、回復されるべき元の有効信号ｓ（ｔ）と外乱信号ｐ（ｔ）とから形成されている」ということが示される。
【００２９】
更に具体的には、「上記雑音信号は別として、外乱信号は、本説明の後で記載されるように、反響信号または反響信号または他の全ての形式の雑音信号のような様々な寄与を具備してもよい」ということが示される。先に述べられたように、図１の枠組みは、雑音信号の存在を考慮するために制限されている。雑音信号は、有効信号とは全く相関関係がない。
【００３０】
本発明の主題である本方法によると、この方法は、評価された外乱信号＾ｐ（ｔ）を生成するために、過程１０１において外乱信号の評価を実行することにある。当然のことながら、上記過程１０１の終わりにおいて、評価された外乱信号＾ｐ（ｔ）だけでなく、先に述べられた観測信号ｙ（ｔ）をも有する。
【００３１】
評価された外乱信号＾ｐ（ｔ）を過程１０１において得た後、本発明の主題による最適化された処理方法は、過程１０２において、上記観測信号ｙ（ｔ）に基づいて、有効信号の粗い評価を実行することにある。評価された有効信号は、具体的には元の有効信号と雑音信号との非相関関係の理由で、慣例によって、観測信号ｙ（ｔ）と評価された外乱信号＾ｐ（ｔ）との差からなると仮定される。過程１０２の終わりにおいて、粗い評価過程に続いて、評価された有効信号が得られる。この評価された有効信号は、元の有効信号ｓ（ｔ）にほぼ対応し、かつ、この理由によって＾ｓｕと示される。
【００３２】
上記過程１０１および１０２に続いて、本発明の主題である最適化された処理方法は、有効信号ｓｕを生成するために、評価された外乱信号＾ｐ（ｔ）と最適のフィルタリングとに基づいて、観測信号ｙ（ｔ）のフィルタリング１０３を実行することにある。
【００３３】
更に図１に示されるように、最適のフィルタリング１０３は、過程１０４において、評価された有効信号＾ｓｕと有効信号ｓｕとの間の誤差を最小化することを可能にする。そして、過程１０１および１０２を介して過程１０３および１０４によって実行された完成した手続きは、有効信号ｓｕと評価された有効信号＾ｓｕとの間の実際には零の誤差に対する元の有効信号ｓ（ｔ）へ、評価された有効信号＾ｓｕおよび有効信号ｓｕの（最適のフィルタリングによる）収束を得ることを可能にする。そして、評価された有効信号＾ｓｕまたは有効信号ｓｕは、実際には、フィルタリング誤差内の元の有効信号ｓ（ｔ）に等しい。
【００３４】
図１は、本発明の主題に従って、時間領域において、外乱信号の最適化された処理のための方法を示す。特に、「外乱信号の評価の概念と有効信号の粗い評価と最適のフィルタリングとが、時間領域において、完璧に定義されることができる」ということが示される。
【００３５】
しかしながら、図１の場合において、観測信号ｙ（ｔ）が、有効信号とは全く相関関係のない信号雑音信号によって形成された外乱信号ｐ（ｔ）だけをおそらく具備する一方、実際には元の有効信号ｓ（ｔ）とは全く相関関係のない雑音信号に加えて、上記観測信号を伴って、反響信号ｚ（ｔ）が加えられた外乱信号ｐ（ｔ）に対応する場合、本発明の主題である本方法は、また、特定の都合のよい方法で実行されることができる。この反響信号は、特に、ハンズフリー移動電話の状況において、例えば、本説明において後でより詳細に説明される条件下において、観測信号ｘ（ｔ）によって生成された外乱信号に対応する。
【００３６】
図２に示されるようなこれらの条件下において、かつ、もう一度述べるが、本発明の主題に従って時間領域において最適化された処理の枠組み内においては、「過程１０１における外乱信号の評価は、都合のよいことに、この外乱信号に対するこの受信信号の寄与１０１ｂの個々の評価と、この外乱信号に対する雑音信号の寄与１０１ａの個々の評価とを実行することにある」ということを示す。
【００３７】
図１の場合のような同じ表記が図２において繰り返される。評価された外乱信号は、再び、＾ｐ（ｔ）と示され、かつ、ここでは、図１の場合と同じ方法で、有効信号と相関関係のない雑音信号の寄与だけではなく、受信信号ｘ（ｔ）のこの外乱信号の寄与からもなる。
【００３８】
受信信号と雑音信号との間の非相関関係によって、本発明の主題である本方法の特に有利な特徴に従って、適用された手続きは、実際には、図１と結びついて説明された手続きと同一であることができる。
【００３９】
この同じ理由のために、「有効信号ｓｕだけでなく、評価された外乱信号＾ｐ（ｔ）もまた、最適のフィルタリング手続き１０３において、かつ、粗い評価手続き１０２において、誤差を計算するための手続きおよびこの誤差１０４を最小化するための手続きにおいて、図１の場合と同じ役割として個々に振る舞う」ということが示される。
【００４０】
これらの条件下において、かつ、同じ理由のために、過程１０３における最適のフィルタリングから生じる有効信号ｓｕは、評価された有効信号＾ｓｕの値に収束し、その結果として、元の有効信号ｓ（ｔ）の値に収束する。
【００４１】
周波数領域における外乱信号の最適化された処理のための本方法の好ましい実施形態が、図３（個々には図４）と結びついて与えられる。この実施形態は、外乱信号ｐ（ｔ）が、単純に、有効信号ｓ（ｔ）とは相関関係のない雑音信号からなる場合に対応する。また、この実施形態は、この外乱信号が、有効信号とは相関関係のない雑音信号の寄与から構成されるだけでなく、反響信号または反響信号または観測信号ｙ（ｔ）によって実際に生成されたような信号のような受信信号ｘ（ｔ）の寄与からも構成される場合に個々に対応する。
【００４２】
この好ましい実施形態は、特に、「周波数領域におけるフィルタリングのデジタル技術を介した実行の枠組み内において、本説明のより先の従来技術と結び付けて説明することが可能である技術の場合と似ていない反響消去器を使用することは必要ではない」という事実によって都合がよい。
【００４３】
図３と結びついて、かつ、外乱信号ｐ（ｔ）が有効信号とは相関関係のない雑音信号から単純に形成される場合において、本発明の主題である最適化された処理の方法は、変換された信号Ｙ（ｔ）を生成することを可能にするために、周波数領域において、（通常の方法においてＦＦＴと示される高速変換のような）フーリエ変換によって、観測信号ｙ（ｔ）の周波数変換を、過程１００において実行することにあることができる。この信号は、周波数領域における観測信号を示す。
【００４４】
さらに、上記過程１００は、観測信号の電力スペクトル密度を示す信号の変換された信号Ｙ（ｔ）に基づいて、評価を実行することにある。この信号は＾γyy（ｔ）と示される。
【００４５】
故に、過程１００の完了時に、観測信号ｙ（ｔ）の周波数変換を示す変換された信号Ｙ（ｆ）だけでなく、この観測信号の評価されたパワースペクトル密度を示す信号（この信号は＾γyy（ｔ）と示される）もまた有する。
【００４６】
外乱信号の最適化された処理に対する方法の実行の特に有利な特徴によれば（これは、本発明の主題である）、「有効信号を評価するための過程１０２が、一方では、観測信号の評価された電力スペクトル密度＾γyy（ｆ）上で直接実行されることができ、他方では、過程１０１の終わりに得られた外乱信号の評価された電力スペクトル密度＾γpp（ｆ）を示す信号の評価された電力スペクトル密度上で直接実行されることができる」ということが示される。そのような場合、かつ、本発明による方法の注目すべき特徴によれば、そして、有効信号の雑な評価のための過程１０２は、有効信号の電力スペクトル密度の（あとに続く）評価を実行することになる。この有効信号は、この理由のために、＾γss（ｆ）と示される。過程１０２の終わりでは、上記有効信号の評価された電力スペクトル密度を示す信号を有する。
【００４７】
本発明の主題である本方法の他の特に有利な特徴によると、処理が周波数領域で実行される場合、図３に示されるように、最適のフィルタリング過程１０３が、観測信号Ｙ（ｆ）の周波数変換を示す信号上で実行される。この周波数変換は、外乱信号の評価された電力スペクトル密度＾γpp（ｆ）を示す信号に基づき、かつ、有効信号の評価された電力スペクトル密度＾γss（ｆ）を示す信号に基づく。この周波数変換は、上記過程１０２の終わりで利用可能である。この場合、最適のフィルタリング過程１０３、および、誤差を計算しかつこの誤差を最小化するための過程１０４は、同じ全体的なフィルタリング過程によって実行されることができる。この理由によって、上記全体的なフィルタリング過程は、図３において、過程１０３＋１０４で示される。周波数領域における処理（特にデジタル処理）は、信号最適フィルタの使用によって、有効信号の最適化、あるいは、有効信号と評価された有効信号との間の誤差信号、あるいは、さらに正確には、これらの信号の評価された電力スペクトル密度間の誤差信号が、実行された最適のフィルタリングによって直接利用可能であることを可能にする。この理由によって、全体的なフィルタリングは、図３内の過程１０３と過程１０４との結合として、破線によって示される。
【００４８】
当然のことながら、外乱信号ｐ（ｔ）が、図３に関して説明されたような雑音信号の寄与からだけでなく、受信信号の寄与からもなる場合において、かつ、図２に示された処理の対応モードに類似した方法において、本発明の主題である本方法は、周波数領域での処理に対して、当然のことながら、図４に示されるように、受信信号の存在の場合における図３の場合と同じ利点を伴って、実行されることができる。
【００４９】
この場合、本発明の主題である本方法は、受信信号を示す変換された信号Ｘ（ｆ）を生成するために、過程１００ｂにおける受信信号の周波数変換はもちろんのこと、観測信号を周波数領域で示す変換された信号Ｙ（ｆ）を生成するために、過程１００ａにおいて観測信号の周波数変換（この変換はＦＦＴと示される）を実行することにある。
【００５０】
図３に記載された手続きに類似した方法で、評価過程が、過程１００ａおよび１００ｂで実行される。この評価過程は、上記の各変換された信号Ｙ（ｆ）およびＸ（ｆ）に基づいて、観測信号の評価された電力スペクトル密度（この理由のために＾γyy（ｆ）と示される）を示す信号を得ることと、受信信号の評価された電力スペクトル密度（この理由のために＾γxx（ｆ）と示される）を示す信号を得ることとにある。
【００５１】
一般に、観測信号および受信信号および反響信号の電力スペクトル密度の評価は、本説明において後で説明されるように、放置要因を使用する繰り返しフィルタリングによって実行されることができる。
【００５２】
過程１０１で実行される外乱信号の電力スペクトル密度の評価は、過程１００ａの終わりで利用可能な観測信号の電力スペクトル密度＾γpp（ｆ）を示す信号上の、過程１００ｂの終わりにおいて利用可能な受信信号の電力スペクトル密度＾γxx（ｆ）を示す信号の個々上の、外乱信号の電力スペクトル密度＾γpp（ｆ）を評価する過程を実行することにある。故に、（この理由によって＾γppx（ｆ）と示される）受信信号によって生成された反響信号を示す（この理由によって＾γppy（ｆ）と示される）雑音信号の評価された電力スペクトル密度を示す信号が、過程１０１ａおよび１０１ｂの終わりにおいて（即ち、過程１０１の最終的な終わりにおいて）得られる。
【００５３】
外乱信号および有効信号への雑音の寄与と、外乱信号への雑音の寄与と、この同じ外乱信号およびこの同じ有効信号への受信信号の寄与との間の相関関係の欠如という同じ原理によって、外乱信号の（結果としての）評価された電力スペクトル密度（ここでは＾γpp（ｆ）と示される）は、おそらく、評価された電力スペクトル密度＾γppy（ｆ）と＾γppx（ｆ）との和からなる。
【００５４】
図４および図３の説明に対して使用される表記の唯一性によって、図４に示される過程１０２もまた、有効信号のスペクトル密度＾γss（ｆ）の評価を実行することにある。この有効信号は、おそらく、観測信号の評価されたスペクトル密度＾γyy（ｆ）と外乱信号の評価されたスペクトル密度＾γpp（ｆ）との差異に等しい。
【００５５】
当然のことながら、かつ、図３の場合において丁度そうであるように、過程１０２で利用可能な有効信号の評価されたスペクトル密度信号＾γss（ｆ）と、外乱信号の評価されたスペクトル密度信号＾γpp（ｆ）とは、過程１０３における最適のフィルタリングと、もっと一般的には観測信号を周波数領域で示す信号Ｙ（ｆ）上の全体的なフィルタリング１０３＋１０４とを実行することを可能にする。
【００５６】
有効信号と評価された有効信号との間の誤差を最小化するための基準に関する限りでは、「最小化基準は、関係式（１）
Ｅ［（ｓｕ−＾ｓｕ）2］
による評価の平均平方を最小化することにあることができる」ということが示される。
【００５７】
上記関係式（１）は、時間領域での処理に対してと周波数領域での処理に対してとのいずれかにおいて、使用されることができる。
【００５８】
本発明の主題である最適化された処理の完全な方法に対する正当化の理由が、周波数領域における処理に対する理論的な立場からここで与えられる。
【００５９】
有効信号と評価された有効信号との間の上記誤差の最小化は、周波数領域に対しては、関係式（２）
＾Ｓ（ｆ）＝Ｔ（ｆ）Ｙ（ｆ）＝ｓｕ
に従って、周波数領域における観測信号Ｙ（ｆ）を示す信号の観測信号の形式における観測信号のフィルタリングの実行へとつながる。
【００６０】
この関係式において、Ｔ（ｆ）は、最適のフィルタリングの周波数応答を示す。これに対する式は、関係式（３）
Ｔ（ｆ）＝＾γys（ｆ）／＾γyy（ｆ）
によって与えられる。
この関係式において、＾γys（ｆ）は、観測信号（即ち、観測信号を周波数領域において示す信号）と有効信号との間の相互スペクトル（cross-spectrum）を示し、かつ、＾γyy（ｆ）は、観測信号の評価された電力スペクトル密度（以下、ｐｓｄと示される）を示す。
【００６１】
有効信号と外乱信号との間の効果的な非相関関係が雑音および反響からなるという上記現実的な仮定を考慮すると、最適のフィルタリングの周波数応答は、関係式（４）を満足する。
Ｔ（ｆ）＝＾γss（ｆ）／｛＾γss（ｆ）＋＾γpp（ｆ）｝
この関係式において、＾γss（ｆ）は、有効信号の評価された電力スペクトル密度を示し、＾γpp（ｆ）は、外乱信号の評価された電力スペクトル密度を示す。
【００６２】
スペクトルの観点から、有効信号の評価された電力スペクトル密度＾γss（ｆ）は、先には知られていない。この信号は、有効信号と外乱信号との間の非相関関係の上記仮定の点において、先に述べられたスペクトル減法手続きを使用することによって、例えば評価されることができる。このスペクトル減法手続きは、関係式（５）を満足する。
＾γss（ｆ）＝＾γyy（ｆ）−＾γpp（ｆ）
【００６３】
故に、外乱信号の最適化された処理のための手続きは、本発明の主題に従って、単一の最適のフィルタリングの実行を減少する。これは、外乱信号を構成する全ての要素の全体的な減少を可能にする。実際、「外乱信号が複数の要素からなる」ということが特に理解される。この要素は、「相関関係が、有効信号と外乱信号との間において、十分ではない」ということを提供する。即ち、各々の要素は、外乱信号を構成する。この仮定は、例えば、動力車内のハンズフリー電話に関する用途、または、ハンズフリーのビデオ会議に関する用途、および、外乱信号の複数の要素が表されることができる全ての型の用途に関する用途といった様々な用途において大いに満足される。
【００６４】
そのような場合、この外乱信号の複数の要素からなる外乱信号に対して、外乱信号の評価された電力スペクトル密度＾γpp（ｆ）は、この外乱信号の順位ｉの各要素の評価された電力スペクトル密度＾γipp（ｆ）の和と等しくなる。この場合、外乱信号の評価された電力スペクトル密度を示す信号は、関係式（６）
◎
【数１２】
0004409642.tif 000003
を満足する。
この関係式において、Ｐは外乱信号の要素の数を示す。
【００６５】
本発明の主題である最適化された処理の方法の好ましい実施形態が、図５と結びついて、ここで説明される。この場合、図５では、観測信号のブロック処理が実行される。
【００６６】
そのような処理の枠組み内において、「利用可能な観測信号ｙ（ｔ）が、適したサンプリング周波数で、当然のことながら、サンプルを抽出され、連続したサンプルは、サンプルのブロックに更に分割される」ということが特に理解される。各サンプルブロックは連続した順位ｍに割り当てられる。ここで、ｍは、実際には、処理に影響を与える現在のブロックの順位を示す。「サンプルブロックを構成するための技術は、従来の技術である」ということが特に理解される。サンプルの連続したブロックは、おそらく、各ブロックを構成するサンプルの数の点から、典型的には５０％に等しいいくつかの重なりの影響を受ける。
【００６７】
外乱信号が、雑音信号の寄与だけでなく、受信信号ｘ（ｔ）によって生成される寄与をも考慮に入れる場合、図５の枠組み内において、ブロック処理は、おそらく、最も一般的な方法で実行される。
【００６８】
図５に示されるように、過程１００ａでは、観測信号を順位ｍの連続したブロックへの再分割することに加えて、Ｂｍ（ｔ）と示される各サンプルブロックは、当然のことながら、ＦＦＴ周波数変換の影響を受ける。ＦＦＴ周波数変換は、周波数領域におけるサンプルブロックＢｍ（ｆ）を得ることを可能にする。過程１００ａはまた、現在ブロック上における観測信号の電力スペクトル密度の評価を実行することにある。観測信号の評価された電力スペクトル密度は、＾γyy（ｆ，ｍ）と示される。ここで、ｍは、当然のことながら、現在ブロックに関する指標を示す。
【００６９】
過程１００ａの終わりにおいて、実際には、上記観測信号の評価された電力スペクトル密度＾γyy（ｆ，ｍ）を示す信号だけでなく、順位ｍの現在ブロックに対する観測信号を示すブロックＢｍ（ｆ）もまた考慮に入れる。
【００７０】
同じことは過程１００ｂに対して振る舞う。過程１００ｂの間、図４の類推によって、対応する処理が受信信号ｘ（ｔ）に適用される。そして、この処理は、順位ｍの対応するブロックへの再分割にある。各ブロックは、Ｂ’ｍ（ｔ）と示される。各上記ブロックは、周波数変換ＦＦＴに影響を与える。この動作は、サンプルブロックを周波数空間で示すブロックを得ることを可能にする。このブロックは、この理由によってＢ’ｍ（ｆ）と示される。図５に示される過程１００ｂは、また、現在ブロックＢ’ｍ（ｆ）上における受信信号の電力スペクトル密度を評価するための動作を具備する。図５の過程１００ｂの終わりにおいて、周波数領域におけるサンプルブロックを示す各現在ブロックＢ’ｍ（ｆ）と、上記現在ブロックに対する受信信号の評価された電力スペクトル密度を示す信号（この信号は＾γxx（ｆ，ｍ）と示される）とを有する。
【００７１】
図５に更に示されるように、最適化された処理の方法は、本発明の主題に従って、過程１０１において、上記外乱信号の各要素の電力スペクトル密度＾γipp（ｆ，ｍ）の評価を実行することにある。例えば、「外乱信号の各要素の電力スペクトル密度＾γipp（ｆ，ｍ）を示す信号は、実際には、少なくとも、外乱信号に対する雑音信号の寄与を示す評価された電力スペクトル密度＾γppy（ｆ，ｍ）を示す信号と、この外乱信号に対する受信信号の寄与の評価された電力スペクトル密度＾γppx（ｆ，ｍ）を示す信号とから構成される」ということが理解される。
【００７２】
外乱信号の各要素の電力スペクトル密度＾γipp（ｆ，ｍ）は、受信信号に基づいて、かつ、更に詳細には、受信信号の評価された電力スペクトル密度＾γxx（ｆ，ｍ）に基づいて、かつ、現在ブロックＢ’ｍ（ｆ）に基づいて、同様の順位ｍの観測信号の現在ブロックＢｍ（ｆ）上の観測信号の電力スペクトル密度の評価に基づいて、この方法で評価される。
【００７３】
図５内の過程１０１の終わりにおいて、実際に、観測信号と受信信号との順位ｍの現在ブロックに対して、この現在ブロック上の観測信号の評価された電力スペクトル密度＾γyy（ｆ，ｍ）と、当然のことながら、外乱信号の電力スペクトル密度＾γpp（ｆ，ｍ）の評価とを有する。この外乱信号の電力スペクトル密度は、上記関係式（６）を満足する。
【００７４】
図５に示されるように、有効信号の電力スペクトル密度は、いわゆる後に続く評価によって、現在ブロック上で評価される。そして、有効信号の評価された電力スペクトル密度を示す信号は、関係式（７）
◎
【数１３】
0004409642.tif 000004
を満足する。
【００７５】
「後に続く評価のコンセプトは、有効信号の電力スペクトル密度に関するいかなる情報もない無い場合における有効信号の電力スペクトル密度の評価のコンセプトを含む」ということが想起される。この動作は、図５における参照１０２ａを生じる。
【００７６】
そして、後に続く評価動作１０２ａは、現在ブロック上の有効信号のスペクトルの振幅の先行評価である過程１０２ｂによって続かれる。一般的に、「現在ブロック上の有効信号のスペクトルの振幅は、一般的な関係式（８）
Ａss（ｆ，ｍ）＝Ｔ（ｆ，ｍ）・Ｙ（ｆ，ｍ）
を満足する」ということが示される。
この関係式において、Ｔ（ｆ，ｍ）は、現在ブロックに対する最適フィルタリングの周波数応答を示し、Ｙ（ｆ，ｍ）は、観測信号の現在ブロック上の短期間の周波数変換（即ち、フーリエ変換）を示す。
特に、「信号Ｙ（ｆ，ｍ）が現在ブロックＢｍ（ｔ）から得られることができ、かつ、この現在ブロック上の単純な短期間のフーリエ変換の適用は、信号Ｙ（ｆ，ｍ）を得るために処理する」ということが示される。
【００７７】
有効信号のスペクトルの振幅の先行評価を実行するために、「過程１０２ｂで実行されるこの処理は、最適なフィルタリングの周波数応答の（先行するブロック上で計算された）値、即ちＴ（ｆ，ｍ−１）をメモリ内に記憶することによって、観測信号の現在ブロックのフィルタリングに対応する信号を値として処理するということが示される。このことは、関係式（９）に従う。
Ａss（ｆ，ｍ）＝Ｔ（ｆ，ｍ−１）・Ｙ（ｆ，ｍ）
故に、「評価過程１０２ｂは、最適なフィルタリングの周波数応答の（先行するブロック上で計算された）値をメモリ内に記憶することとして、要約されることができる」ということが理解される。
【００７８】
そして、上記過程１０２ｂは、図５に示される過程１０２ｃにおける有効信号電力スペクトル密度の評価によって続かれる。上記過程１０２ｃにおいて、有効信号の評価された電力スペクトル密度は、以下の関係式（１０）を満足するような方法で引き出される。
◎
【数１４】
0004409642.tif 000005
【００７９】
有効信号の電力スペクトル密度を評価するための過程１０２ｃが、過程１０２ｄを実行することによって実行される。過程１０２ｄは、各現在ブロックＢｍ（ｆ）に対して、重み付けパラメータβ（ｍ）を生成することを可能にする。重み付けパラメータβ（ｍ）は、順位ｍ−１の先行するブロックに適用されたフィルタリングに基づいて実行される現在評価と、有効信号の評価された電力スペクトル密度（この電力スペクトル密度は、当然のことながら信号＾γss-post（ｆ，ｍ）によって示される）の現在フレームに関する寄与との間の一致された重みを割り当てることを可能にする。
【００８０】
過程１０２の終わりにおいて、当然のことながら、有効信号の評価された電力スペクトル密度＾γss（ｆ，ｍ）を示す信号を有する。そして、最適なフィルタリング手続きは、図４と結び付けて過程１０３および１０４において先に説明された全体的なフィルタリングによって、現在ブロックに関して、信号Ｙ（ｆ，ｍ）へ進められることができる。当然のことながら、次のブロックへの移行が、図５に示される増加ｍ＝ｍ＋１を介して、実行される。
【００８１】
観測信号に基づく音響獲得の間における外乱信号の最適化された処理のための装置の限定しない実施形態の更に詳細な説明が、図６および図７と結びついてここで説明される。この観測信号は、有効信号および外乱信号から形成される。
【００８２】
さらに明確に、かつ、周波数処理に関する説明において先に述べられた大部分の利点によって、本発明の主題でありかつ図６に示される装置が、そのような処理に対して説明される。
【００８３】
さらに、外乱信号は、雑音と、受信信号によって生成される反響とからなるとみなされる。図３および図４の場合と同じ方法において、観測信号は、ｙ（ｔ）と示され、かつ、マイクロフォンＭから生じるとみなされる。また、受信信号ｘ（ｔ）は、例えば、ハンズフリーの移動無線電話の状況において、ラウドスピーカＬＳへ発せられる信号に対応する。故に、「車両の内部において、ラウドスピーカＬＳとマイクロフォンＭとは必然的に互いに接近している。受信信号の（外乱信号への）寄与は、いかなる場合でも無視されることができない。一方、当然のことながら、例えば、すぐ近くの車によって生成される車両のエンジン雑音や道路の雑音のような他の要素が、非常に多くの要素と外乱信号への寄与とを構成している」ということが理解される。
【００８４】
図６および図７の説明が、ブロック処理の形式で実行される同様の処理の場合においてだけでなく、全体的な処理の一般的な原理の場合においても与えられる。構成要素の参照は、本発明の主題である最適化された処理装置を、ブロック処理の場合において構成する。考慮中の現在ブロックの順位表示に対応するインデックスｍを割り当てたが、図４および図５と結びついて先に説明されたように、この構成要素の参照は、一般的な処理に関して割り当てられた参照に対応する。
【００８５】
図６に示されるように、マイクロフォンＭによって発せられた観測信号ｙ（ｔ）は、適切な周波数でのデジタルサンプリングへ、および、ブロック再分割へ、および、当然のことながら、図６においてＦＦＴと示される周波数変換へ、モジュールＴ1（ｆ，ｍ），Ｔ1（ｆ）によって、影響を与える。そして、モジュールＴ1（ｆ，ｍ）は、考慮中の順位ｍのブロック上の観測信号を周波数領域において示す信号Ｙ（ｆ，ｍ）を発する。
【００８６】
モジュールＴ2（ｆ，ｍ），Ｔ2（ｆ）を介した受信信号に関して同じことが正しい。モジュールＴ2（ｆ，ｍ），Ｔ2（ｆ）は、周波数領域における標本信号Ｘ（ｆ，ｍ）と考慮中の順位ｍのブロックに対する受信信号を示すブロックＢ’ｍ（ｆ）とを発することを可能にする。
【００８７】
モジュールＴ1（ｆ，ｍ）とＴ2（ｆ，ｍ）とは、従来形の同一モジュールであり、同じクロック信号（図示略）によって同期されている。この点において、これらのモジュールは、対応する技術分野において通常使用されているモジュールに対応しているので、かつ、この点において、この技術分野における当業者に対して完全に知られているので、詳細には説明されない。
【００８８】
さらに、図６において観測されるように、本発明の主題である最適化された処理装置は、観測信号の電力スペクトル密度を評価するモジュール１，１mを具備する。モジュール１，１mは、この観測信号に基づいて、または、更に正確には、この観測信号を周波数領域において示す信号に基づいて、すなわち、信号Ｙ（ｆ）または信号Ｙ（ｆ，ｍ）に基づいて、観測信号の評価された電力スペクトル密度を示すデジタル信号を発する。故に、この観測信号の評価された電力スペクトル密度は、同じ理由のために＾γyy（ｆ）と示され、個々に、考慮中の現在ブロックｍ上において＾γyy（ｆ，ｍ）と示される。
【００８９】
さらに、本発明による装置でありかつ図６に示される装置は、モジュール２，２mを具備する。モジュール２，２mは、外乱信号の電力スペクトル密度を評価する。モジュール２，２mは、受信信号、または、更に正確にはこの受信信号を周波数領域において示す信号、即ち、信号Ｘ（ｆ，ｍ）または信号Ｘ（ｆ）のいずれかを受信する。外乱信号の電力スペクトル密度を評価するためのモジュール２は、また、観測信号の評価された電力スペクトル密度を示すデジタル信号、即ち、信号＾γyy（ｆ）個々には＾γyy（ｆ，ｍ）を受信する。結果として、モジュール２は、外乱信号の評価された電力スペクトル密度＾γpp（ｆ）を示すデジタル信号を発する。いま問題としている限定しない実施形態では、「モジュール２，２mは、外乱信号の要素の評価された電力スペクトル密度を示す全ての信号を発し、この信号は＾γipp（ｆ）と示され、個々には＾γipp（ｆ，ｍ）と示される」ということが示される。
【００９０】
有効信号の電力スペクトル密度を評価するモジュール３，３mもまた提供される。モジュール３，３mは、外乱信号の評価された電力スペクトル密度（＾γyy（ｆ）個々には＾γyy（ｆ，ｍ））を示すデジタル信号、または、先に述べられたように、外乱信号の評価された電力スペクトル密度を示すデジタル信号の要素だけでなく、モジュール１，１mによって発せられた観測信号の評価された電力スペクトル密度（＾γpp（ｆ）個々には＾γpp（ｆ，ｍ））を示すデジタル信号を受信する。有効信号の電力スペクトル密度を評価するモジュール３，３mは、上記有効信号の評価された電力スペクトル密度を示すデジタル信号（この信号は、＾γss（ｆ）と示され、個々には＾γss（ｆ，ｍ）と示される）のスペクトル減算（spectral subtraction）の一般的な原理によって引き起こされた手続きによって発する。
【００９１】
最終的に、外乱信号の最適化された処理のためのものでありかつ本発明の主題である装置は、図６に示されるように、全体的なフィルタリングモジュール４，４mを具備する。モジュール４，４mは、モジュールＴ1（ｆ，ｍ），Ｔ1（ｆ）によって発せられた観測信号、即ち信号（Ｙ（ｆ）個々にはＹ（ｆ，ｍ））を周波数領域において示す信号の最適なフィルタリングを実行することを可能にする。
【００９２】
図６にさらに明確に示されるように、フィルタリングモジュール４，４mは、都合よく、モジュール４ａ，４ａmを具備する。モジュール４ａ，４ａmは、最適なフィルタの係数を計算するためのものであり、有効信号の評価された電力スペクトル密度（＾γss（ｆ）個々には＾γss（ｆ，ｍ））を示すデジタル信号だけでなく、外乱信号の評価された電力スペクトル密度（＾γpp（ｆ）個々には＾γpp（ｆ，ｍ））を示すデジタル信号を受信する。図６に示されるモジュール４ａ，４ａmは、最適なフィルタリング周波数応答を示すフィルタリング適応デジタル信号
◎
【数１５】
0004409642.tif 000006
を発する。この周波数応答は、本説明において先に与えられた関係式（４）を満足する。当然のことながら、「この関係式において、外乱信号の評価された電力スペクトル密度は、本説明において先に与えられた関係式（６）に従う外乱信号の要素のスペクトル密度の和に対応する」ということが理解される。
【００９３】
最後に、モジュール４ｂ，４ｂm（全体的なフィルタリングモジュール４，４mの構成要素）は、周波数応答を示す信号（即ち、モジュール４ａ，４ａmによって発せられた信号
◎
【数１６】
0004409642.tif 000007
）を受信し、かつ、周波数領域において観測信号を示す信号に基づいて、有効信号ｓｕを発する。「最適なフィルタリングモジュール４ｂ，４ｂmは、例えば、ウィーナー（Wiener）フィルタリングモジュールからなることができる」ということが特に理解される。そして、このフィルタリングモジュール４ｂ，４ｂmによって発せられた信号は、逆周波数変換のためのモジュール（このモジュールは、この理由のために、ＦＦＴ-1と示される）と、（参照５，５mを生み出す）ブロック合成のためのモジュールとによって受信される。このブロック合成のためのモジュールは、時間領域において完全に再構成された有効信号ｓｕ（ｔ）を、最適なフィルタリング信号に基づいて発する。
【００９４】
図５に示されるような（本発明の主題である）本方法の実行のモードに対応する有効信号の電力スペクトル密度を評価するための（図６に示される）モジュール３mの好ましい実施形態の更に詳細な説明が、図７と結びついて、順位ｍの連続したブロックによる処理の点において、ここで与えられる。
【００９５】
当然のことながら、かつ、図６と結びついて与えられる説明によって、本発明の主題である装置は、一連の（順位ｍの）連続した現在ブロックの発するモジュールＴ1（ｆ，ｍ）に加えて、現在ブロック上の観測信号の電力スペクトル密度＾γyy（ｆ，ｍ）を評価するためのモジュールと、外乱信号の各要素の電力スペクトル密度＾γipp（ｆ，ｍ）を評価するためのモジュール１mおよびモジュールと、有効信号の電力スペクトル密度のブロックにおける評価のためのモジュール２mと、本説明において先に述べられた関係式（７）を満足する現在ブロック上の有効信号の電力スペクトル密度＾γss-post（ｆ，ｍ）の（後に続く）評価のためのモジュール３０mを（図７に示すように）都合よく具備するモジュール３mとを具備する。さらに、モジュール３mは、また、モジュール３１mを具備する。モジュール３１mは、現在ブロック上の有効信号のスペクトルの振幅の（後に続く）評価のためのものである。この振幅は、本説明において先に述べられた関係式（９）を満足する。モジュール３１mは、他方では、ブロックＴ1（ｆ，ｍ）によって発せられた信号Ｙ（ｆ，ｍ）だけでなく、現在ブロックに先行するブロックに対する最適なフィルタリングの周波数応答を示す信号、即ち、例えば、図６のブロック４ａmによって発せられたＴ（ｆ，ｍ−１）だけでなく、一方では  モジュール３０mによって発せられた信号＾γss-post（ｆ，ｍ）を受信する。
【００９６】
そして、ブロック３１mは、有効信号のスペクトルの振幅Ａss（ｆ，ｍ）の先行する評価を発する。
【００９７】
最後に、現在ブロックに対する有効信号の電力スペクトル密度を計算するためのモジュール、即ち、モジュール３２mが、提供される。モジュール３２mは、図７に示されたモジュール３３mに基づいて、係数または重み付けパラメータβ（ｍ）を示す信号だけでなく、モジュール３１mによって発せられた有効信号のスペクトルの振幅Ａss（ｆ，ｍ）に対する先行する評価信号を受信する。パラメータβ（ｍ）は、本説明において先に述べられたように、順位ｍ−１の先行するブロック上でなされた評価と有効信号の電力スペクトル密度の現在フレームに関する寄与との間に、一致した重みを割り当てることを可能にする。パラメータβ（ｍ）は、有効信号の特性と評価された雑音の特性とに従って、適応させられることができる。そして、モジュール３２mは、有効信号の評価された電力スペクトル密度を示す信号を発する。この電力スペクトル密度は、本説明において先に述べられた関係式（１０）を満足する。
【００９８】
本発明の主題でありかつ図６および図７に示されたような外乱信号の最適化された処理のための装置の実施形態は、限定しない。
【００９９】
「例えば、図４の状況に結びついて、この受信信号の反響信号と、雑音信号とによって形成された外乱信号に対して、雑音信号が反響信号と十分に相関関係がない場合、かつ、反響信号の電力スペクトル密度を評価するためのモジュール２，２mが、反響信号の評価された電力スペクトル密度（＾γzz（ｆ，ｍ）個々には＾γzz（ｆ，ｍ））を示すデジタル信号を発する場合、本発明の主題である装置は、図８に従って変更され、しかしながら、図８において、同じ参照は、図６の場合における同じ参照を示す」ということが特に理解される。
【０１００】
そのような仮定を伴って、かつ、外乱信号の要素間の（即ち雑音信号と音響反響との間の）非相関関係の現実的な仮定を考慮して、本説明において先に述べられた関係式（４）は、関係式（１１）になる。
Ｔ（ｆ）＝＾γss（ｆ）/｛＾γss（ｆ）＋＾γbb（ｆ）＋＾γzz（ｆ）｝
この関係式は、図８を参照して、有効信号の（即ち、雑音信号と反響信号との）電力スペクトル密度の評価の見地における全体的なフィルターの周波数応答を示す。これらは、＾γss（ｆ）と示され、個々には、＾γbb（ｆ），＾γzz（ｆ）と示される。
【０１０１】
同じ方法で、かつ、外乱信号の要素間の非相関関係の同じ現実的な仮定によって、本説明において先に述べられた関係式（５）は、関係式（１２）に変形される。
◎
【数１７】
0004409642.tif 000008
【０１０２】
外乱信号の最適化された処理のための（本発明の主題である）装置の有利な実施形態において、かつ、ハンズフリー移動電話の更に特有の状況内において、雑音の電力スペクトル密度の評価だけが、特にいかなる反響信号および有効信号も無い場合に、得られることができる。
【０１０３】
同じ方法で、受信信号および観測信号を周波数領域において示す信号に基づいて、反響信号の電力スペクトル密度を評価することが可能である。限定しない例によって、この評価は、受信信号と観測信号との間の音響チャネルの移動機能の評価を含むことができる。
【０１０４】
上記見解を考慮して、そのような場合、図８に示されるような装置は、観測信号の電力スペクトル密度を評価するためのモジュール１，１mに関連して、この観測信号に影響を与える雑音の電力スペクトル密度を評価するための追加のモジュールを具備する。
【０１０５】
この場合、さらに、図８に示されるように、外乱信号の電力スペクトル密度を評価するためのモジュール２，２mは、実際には、音響反響の電力スペクトル密度を評価するためのモジュールを構成する。このモジュールは、音響反響の評価された電力スペクトル密度＾γzz（ｆ，ｍ）を示す信号を発する。
【０１０６】
これらの条件下において、最適なフィルターの係数を計算するモジュール４ａ，４ａmは、図８に示されるように、音響反響の評価された電力スペクトル密度＾γzz（ｆ，ｍ）を示す信号と、雑音の評価された電力スペクトル密度＾γbb（ｆ，ｍ）を示す信号と、当然のことながら、観測信号の評価された電力スペクトル密度＾γyy（ｆ，ｍ）を示す信号とを直接受信する。
【０１０７】
これらの条件下において、かつ、上記信号、即ち、
−評価された電力スペクトル密度＾γyy（ｆ）個々には＾γyy（ｆ，ｍ）を示す（モジュール１，１mによって発せられた）信号と、
−雑音の評価された電力スペクトル密度＾γbb（ｆ）個々には＾γbb（ｆ，ｍ）を示す信号と、
−電力スペクトル密度＾γzz（ｆ）個々には＾γzz（ｆ，ｍ）を示す（モジュール２，２mによって発せられた）信号とのモジュール４ａ，４ａmにおける利用可能性を考慮して、有効信号の電力スペクトル密度＾γss（ｆ，ｍ）個々には＾γss（ｆ，ｍ）を評価するためのモジュール３，３mは、もはや必須ではない。そして、有効信号の評価された電力スペクトル密度を示す信号は、関係式（１２）によって直接与えられる。そして、最適なフィルタ（モジュール４ｂ，４ｂm）の周波数応答が、本説明において先に述べられた信号ａｆによって、関係式（１１）によって与えられる。
【０１０８】
外乱信号の最適化された処理のための（本発明の主題である）装置の特定の実施形態において、図８に示されるように、「雑音信号のスペクトル密度を評価するためのモジュール１ａ、１ａmは、図９に示されるように、観測信号における有効信号の欠如と反響信号の欠如とを検出するためのモジュールと、放置要因λbbを示す一次の繰り返しフィルターとを都合のよいことに具備することができ、この放置要因は、値０と１との間に置かれている実係数からなる」ということが示される。そのような場合、繰り返しフィルターは、雑音信号の評価された電力スペクトル密度（＾γbb（ｆ）個々には＾γbb（ｆ，ｍ））を示すデジタル信号を発する。この電力スペクトル密度は、関係式（１３）を満足する。
◎
【数１８】
0004409642.tif 000009
【０１０９】
上記関係式（１３）において、「ｂ（ｍ，ｆ）は、音声活動の（即ち、２人の通信中の話者のうちの１人または２人による音声の）欠如における観測信号の現在時間区分上で発せられた観測信号の周波数変換（フーリエ変換）を示す」ということが示される。図９で観察されるように、評価モジュール１amは、ブロック処理に関するそのバージョンにおいて、限定しない方法で説明されており、モジュールＴ1（ｆ，ｍ）によって発せられた例えば信号Ｙ（ｆ，ｍ）を受信する音声活動検出モジュール１０amと、音声活動検出モジュール１０amによって制御されるスイッチ１１amと、２乗モジュール１２amと、２乗モジュール１２amによって発せられた信号と値１−λbbとを受信する乗算器回路１３amとを具備する。加算器１４amは、モジュール１２amによって発せられた信号を受信し、かつ、雑音信号の評価された電力スペクトル密度＾γbb（ｆ，ｍ）を示す信号を発し、かつ、遅延モジュール１５am（例えば、メモリ）と値λbbを受信する重み乗算モジュール１６amとによって、現在ブロックに先行するブロックに関する雑音信号の評価された電力スペクトル密度＾γbb（ｆ，ｍ−１）を示す信号をフィードバックループを介して受信する。音声活動の欠如の検出時には、モジュールＴ1（ｆ，ｍ）によって発せられたブロックＢm（ｆ）は、雑音信号の周波数変換ｂ（ｆ，ｍ）に対応する。
【０１１０】
最後に、観測信号の電力スペクトル密度を評価するモジュールに関する限りでは、特に、モジュール１，１mでは、「モジュール１，１mは、図１０に示されるように、０と１との間に置かれた実係数からなる放置要因λyyを示す一次の繰り返しフィルターを具備することができる」ということが示される。そして、上記繰り返しフィルターは、観測信号の評価された電力スペクトル密度（＾γyy（ｆ）個々には＾γyy（ｆ，ｍ））を示すデジタル信号を発する。この電力スペクトル密度は、関係式（１４）を満足する。
◎
【数１９】
0004409642.tif 000010
この関係式において、Ｙ（ｆ）、個々にはＹ（ｆ，ｍ）は、周波数領域において観測信号を示す信号、即ち、例えば現在ブロック上におけるこの観測信号の周波数変換を示す。
【０１１１】
図１０に示される繰り返しフィルターは、図９に示される構成要素に類似した構成要素を具備する。表記
◎
【数２０】
0004409642.tif 000011
は、それぞれ、
◎
【数２１】
0004409642.tif 000012
に修正される。値λyyは、それに従って、適応される。
【０１１２】
図１１〜図１５は、最適化された外乱信号を処理するための方法を実行することによって得られる性能と、本発明の主題に従う（図８に示されるような）装置によって得られる性能とを、評価することを可能にする。
【０１１３】
図１１，図１２，図１３では、横座標は、秒を単位として目盛りを付けられており、かつ、縦座標は、ＰＣＭデジタル符号化された振幅値に関して目盛りを付けられている。１６ビット上の符号化は、３２，７６８の最大値に対応する。
【０１１４】
適用場面は、動力車内のハンズフリー無線電話に関する。
【０１１５】
信号サンプリング周波数は、８ｋＨｚの値である。このようにして得られたサンプルのデジタル符号化は、ＰＣＭフォーマット（即ち、１６リニアビット）に基づく。
【０１１６】
これらの試行のために、ラウドスピーカー上に同報通信された信号または受信信号、および、マイクロフォン信号（即ち、観測信号）は、同時に記録される。車両のエンジンは切られている。
【０１１７】
この評価の枠組み内において、同じ車両内に個別に記録された雑音および局所音声信号は、人為的に、反響信号と加算される。
【０１１８】
マイクロフォンＭによって拾われた元のの反響信号は、図１１に示されている。
【０１１９】
先に述べられた方法で得られた（雑音の影響を受けた）観測信号が、図１２に示される。（即ち、車両内の話者からの）局所音声は、人の音声に対応する雑音信号および反響信号によって人為的に乱される。
【０１２０】
図１１および図１２において、上記記録の下の矩形パルスの形式で示される信号は、受信での（即ち、ラウドスピーカーＬＳによって受信された受信信号における）音声活動の検出を示す。
【０１２１】
故に、図１２に示される試験観測信号は、雑音期間のみと、雑音内の反響期間のみと、また、２人の会話している通話相手が同時に話しているダブルトーク（double-talk）期間とを具備する。試験信号は、ハンズフリー移動無線の場合における典型的なケースに対応する。
【０１２２】
観測信号の特性は、以下の表内に与えられる。
0004409642.tif 000013
【０１２３】
これらの試行のために、処理パラメータは、上記サンプリング周波数に加えて、以下の通りである。
−分析ウインドウの長さ：２５６サンプル
−分析ウインドウのタイプ：ハンニング（Hanning）ウインドウ
−重なり：５０％（即ち、１２８サンプル）
−高速フーリエ変換ＦＦＴの地点の数：２５６地点
−５１２地点上の逆ＦＦＴによって実行されるフィルターリングのための線形畳み込み制約条件
−信号合成の方法：重なりの加算方法を表すＯＬＡ
【０１２４】
図１３は、装置の出力で得られる有効信号（図８の信号ｓｕ）を示す。効果的な減少が、音響獲得の間に拾われた外乱信号の影響において注目される。雑音および開始反響信号は、処理を適用することによって、大いに減衰される。
【０１２５】
雑音上の処理および反響上の処理によってもたらされる減少を評価するために、図１４および図１５は、一方では、反響の減衰をｄＢを単位として示し、かつ、他方では、雑音の減衰をｄＢを単位として示す。
【０１２６】
反響の減衰は、エコーリターンロスエンハンスメント（Echo Return Loss Enhancement）を表す有名なＥＲＬＥによって知られるエネルギー測定によって評価される。この測定は、重なり無しに、２５６サンプルのブロック上で評価される。
【０１２７】
同じ方法で、雑音の減衰が、重なりを伴わずに、２５６サンプルのブロック上で評価される。
【０１２８】
図１４および図１５の分析は、「本発明の主題である（最適化された処理のための）方法および装置は、マイクロフォンＭによって拾われた音響反響の平均パワーを、反響期間だけの間においては１５ｄＢの水準で、かつ、ダブルトーク期間の間においては１０ｄＢの水準で、減少することを可能にする」ということを示す。
【０１２９】
平均雑音パワーにおける減少に関する限りでは、この減少は、雑音だけの期間の間においては１８ｄＢの水準の減少である。反響期間だけの間、および、ダブルトーク期間の間、最適化された全体的な処理は、マイクロフォンＭによって発せられた観測信号に、自動的に適応する。実際、反響期間だけの間では１５ｄＢの雑音パワーの減少を記録することが可能であり、ダブルトーク期間の間では８ｄＢの雑音パワーの減少を記録することが可能である。
【０１３０】
有効な局所音声信号へ導入された歪をこれらの方法および装置が減少することを可能にする限りでは、外乱信号の最適化された処理のための（本発明の主題である）方法および装置は、非常に有利であると思われる。さらに、処理後に残存する反響信号および残りの雑音信号は、局所音声信号によって本質的にマスクされるので、送信内の音声活動の期間の間における反響信号へもたらされた減衰および雑音信号へもたらされた減衰における減少は、望ましくない影響を、遠方の通話相手へ送信された信号上へ導入しない。
【０１３１】
本発明の主題である方法および装置は、動力車内のハンズフリー移動無線電話に特によく適合させられる。実際、あるヨーロッパの国は、動力車の運転中における従来の携帯電話送受器の使用を禁止する条例を既に採用しているが、そのような条例の一般化は、予期されるべきことである。
他の通話相手に対して、最も重大な妨害が雑音と音響反響との存在によって生成されるのに対して、車両におけるハンズフリー電話の分析は、同時に行われる運転と通信とに対応するだけでなく、周囲の雑音レベルにも対応する（ドライバーに対する）２つの主要な妨害要因を示す。この音響反響は、トランスデューサー間に存在する音響結合によって引き起こされる。
【０１３２】
外乱信号の全体的な処理を使用することによって、本発明の主題である方法および装置は、音声の十分な品質を補償する一方、音響反響消去のための適応システムの実行を不要にすることを可能にする。音響反響消去の設定は、制御するのに特に費用がかかりかつ難しいことが判明する。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本方法の時間領域における一例を示すフローチャートである。
【図２】  本方法の時間領域における他の一例を示すフローチャートである。
【図３】  本方法の周波数領域における一例を示すフローチャートである。
【図４】  本方法の周波数領域における他の一例を示すフローチャートである。
【図５】  本方法の周波数領域における他の一例を示すフローチャートである。
【図６】  本装置の一例を示すブロック図である。
【図７】  図６の一部分の詳細を示すブロック図である。
【図８】  本装置の他の一例を示すブロック図である。
【図９】  繰り返しフィルタリングにより電力スペクトル密度を評価するモジュールを示すブロック図である。
【図１０】  繰り返しフィルタリングにより電力スペクトル密度を評価するモジュールを示すブロック図である。
【図１１】  本方法および装置の性能評価の一例を示すグラフである。
【図１２】  本方法および装置の性能評価の一例を示すグラフである。
【図１３】  本方法および装置の性能評価の一例を示すグラフである。
【図１４】  本方法および装置の性能評価の一例を示すグラフである。
【図１５】  本方法および装置の性能評価の一例を示すグラフである。
【図１６】  外乱信号の従来処理を示す説明図である。
【図１７】  従来のハンズフリー移動無線電話処理を示す説明図である。
【図１８】  ビデオ会議のための従来処理を示す説明図である。
【図１９】  反響を減ずるための音響アンテナによる従来処理を示す説明図である。
【符号の説明】
Ｍ……マイクロフォン
１０am……音声活動検出モジュール
１１am……スイッチ
１２am，１２ｍ……２乗モジュール
１３am，１３ｍ……乗算器回路
１４am，１４ｍ……加算器
１５am，１５ｍ……遅延モジュール
１６am，１６ｍ……重み乗算モジュール
【図１】
0004409642.tif 000028
【図２】
0004409642.tif 000029
【図３】
0004409642.tif 000030
【図４】
0004409642.tif 000031
【図５】
0004409642.tif 000032
【図６】
0004409642.tif 000033
【図７】
0004409642.tif 000034
【図８】
0004409642.tif 000035
【図９】
0004409642.tif 000036
【図１０】
0004409642.tif 000037
【図１１】
0004409642.tif 000038
【図１２】
0004409642.tif 000039
【図１３】
0004409642.tif 000040
【図１４】
0004409642.tif 000041
【図１５】
0004409642.tif 000042
【図１６】
0004409642.tif 000043
【図１７】
0004409642.tif 000044
【図１８】
0004409642.tif 000045
【図１９】
0004409642.tif 000046