(57)【要約】【課題】適応フィルタのフィルタ係数列の導出処理にしか影響しない範囲で、理想的なフィルタ特性を得ることができるフィルタ係数列を定め、所望する信号成分を効率的かつ安定的に抽出する。【解決手段】信号成分抽出装置としてのノイズ低減装置１００は、入力信号を遅延させ遅延入力信号を生成する遅延部１１０と、入力信号を参照入力とし適応的にフィルタリングしてフィルタリング信号を生成する適応フィルタ１１２と、遅延入力信号からフィルタリング信号を減算し、適用誤差として用いられる誤差信号を生成する減算部１１４と、予め定められた基準値を入力信号のレベル値で除算してゲイン値を生成する係数制御部１１８と、入力信号と誤差信号とにゲイン値を乗じた値に基づいて適応フィルタのフィルタ係数列を導出する係数導出部１１６とを備える。【選択図】図１
2012029013.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力信号を遅延させ遅延入力信号を生成する遅延部と、
前記入力信号を参照入力とし適応的にフィルタリングしてフィルタリング信号を生成する適応フィルタと、
前記遅延入力信号から前記フィルタリング信号を減算し、適用誤差として用いられる誤差信号を生成する減算部と、
予め定められた基準値を前記入力信号のレベル値で除算してゲイン値を生成する係数制御部と、
前記入力信号と前記誤差信号とに前記ゲイン値を乗じた値に基づいて前記適応フィルタのフィルタ係数列を導出する係数導出部と、
を備えることを特徴とする信号成分抽出装置。
【請求項２】
前記係数導出部は、前記入力信号と前記誤差信号とに前記ゲイン値の二乗を乗じた値に基づいて前記適応フィルタのフィルタ係数列を導出することを特徴とする請求項１に記載の信号成分抽出装置。
【請求項３】
入力信号を遅延させ遅延入力信号を生成し、
前記入力信号を参照入力とし適応的にフィルタリングしてフィルタリング信号を生成し、
前記遅延入力信号から前記フィルタリング信号を減算し、適用誤差として用いられる誤差信号を生成し、
予め定められた基準値を前記入力信号のレベル値で除算してゲイン値を生成し、
前記入力信号と前記誤差信号とに前記ゲイン値を乗じた値に基づいて前記適応フィルタのフィルタ係数列を導出することを特徴とする信号成分抽出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力信号から所望する信号成分を抽出する信号成分抽出装置および信号成分抽出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
所定の周波数成分を有する信号を抽出する場合、所定の周波数成分以外の周波数成分を低減するフィルタを用いるのが一般的である。このようなフィルタの中で、所謂、適応フィルタは、最適化のアルゴリズムに従って、任意の伝達関数を、その伝達関数の出力信号を参照して自己適応させるフィルタであり、目標とする所望信号とフィルタリングした結果（フィルタリング信号）との差分（誤差信号）が小さくなるように、そのフィルタ係数を時々刻々調整することで、任意の伝達関数に適応することができる。
【０００３】
例えば、音声成分とノイズ成分とが混入している主要入力信号を所望信号とし、ノイズ成分のみからなる信号を参照入力とし、誤差信号が小さくなるようにフィルタ係数を調整した適応フィルタによって、主要入力信号から音声成分のみを抽出する技術が知られている（例えば、特許文献１）。
【０００４】
かかる特許文献１の技術では、さらに、主要入力信号を評価して、適応フィルタに入力されるノイズ成分のみからなる信号に適切なゲイン値を乗じている。かかるゲイン値を乗じるゲイン制御では、主要入力信号が小さいときに適応速度を速め積極的にノイズを除去すると共に、主要入力信号が大きいときには適応速度を抑えて信号の歪みを抑制することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平５−２２７８８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、適用フィルタを用いた信号成分抽出装置として、適応線スペクトル強調装置が知られている。適応線スペクトル強調装置は、入力信号を遅延させた遅延入力信号を所望信号とし、入力信号を適応フィルタでフィルタリングしたフィルタリング信号と所望信号との差分（誤差信号）が小さくなるように適応フィルタのフィルタ係数列を調整して、入力信号から相関性の高い信号成分を、または、抽出点を換えて相関性の低い信号成分を抽出する装置である。
【０００７】
このように、適応線スペクトル強調装置は、入力信号から所望する信号成分を抽出することが可能ではあるが、入力信号の大きさによっては、抽出した信号が理想的な大きさとならない場合が生じ得る。特に、入力信号の振幅が非常に小さい場合に、適応線スペクトル強調装置は、不要な成分と共に所望する信号成分まで低減してしまうことがあった。
【０００８】
このとき、上述した特許文献１の技術を応用して、適応フィルタの入力信号をゲイン制御することも考えられるが、その場合、フィルタリング信号をゲイン値で除算しなくてはならず、処理負荷の増大と処理回路の複雑化を招いていた。
【０００９】
本発明は、このような課題に鑑み、適応フィルタのフィルタ係数列の導出処理にしか影響しない範囲で、理想的なフィルタ特性を得ることができるフィルタ係数列を定め、所望する信号成分を効率的かつ安定的に抽出することが可能な、信号成分抽出装置および信号成分抽出方法を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記課題を解決するために、本発明の信号成分抽出装置は、入力信号を遅延させ遅延入力信号を生成する遅延部と、入力信号を参照入力とし適応的にフィルタリングしてフィルタリング信号を生成する適応フィルタと、遅延入力信号からフィルタリング信号を減算し、適用誤差として用いられる誤差信号を生成する減算部と、予め定められた基準値を入力信号のレベル値で除算してゲイン値を生成する係数制御部と、入力信号と誤差信号とにゲイン値を乗じた値に基づいて適応フィルタのフィルタ係数列を導出する係数導出部とを備えることを特徴とする。
【００１１】
係数導出部は、入力信号と誤差信号とにゲイン値の二乗を乗じた値に基づいて適応フィルタのフィルタ係数列を導出してもよい。
【００１２】
上記課題を解決するために、本発明の信号成分抽出方法は、入力信号を遅延させ遅延入力信号を生成し、入力信号を参照入力とし適応的にフィルタリングしてフィルタリング信号を生成し、遅延入力信号からフィルタリング信号を減算し、適用誤差として用いられる誤差信号を生成し、予め定められた基準値を入力信号のレベル値で除算してゲイン値を生成し、入力信号と誤差信号とにゲイン値を乗じた値に基づいて適応フィルタのフィルタ係数列を導出することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明の信号成分抽出装置は、適応フィルタのフィルタ係数列の導出処理にしか影響しない範囲で、理想的なフィルタ特性を得ることができるフィルタ係数列を定め、所望する信号成分を効率的かつ安定的に抽出することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】第１の実施形態にかかるノイズ低減装置の電気的な構成を示した機能ブロック図である。
【図２】係数導出部および適応フィルタの構成例を示した説明図である。
【図３】適応フィルタに入力される入力信号をゲイン制御した場合のノイズ低減装置を説明するための機能ブロック図である。
【図４】係数制御部の動作を説明するための説明図である。
【図５】係数制御部の他の導出処理を説明するための機能ブロック図である。
【図６】信号成分抽出方法の一例であるノイズ低減方法の処理の流れを説明したフローチャートである。
【図７】第２の実施形態にかかる周期性信号（トーン）減衰装置の電気的な構成を示した機能ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。かかる実施形態に示す寸法、材料、その他具体的な数値などは、発明の理解を容易とするための例示にすぎず、特に断る場合を除き、本発明を限定するものではない。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能、構成を有する要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略し、また本発明に直接関係のない要素は図示を省略する。
【００１６】
ここでは、信号成分抽出装置として、入力信号を遅延させた信号と、入力信号を適応フィルタでフィルタリングしたフィルタリング信号とを用いて適応フィルタのフィルタ係数列を調整する適応線スペクトル強調装置を例に挙げて説明する。
【００１７】
信号成分抽出装置としては、例えば、比較的不規則なノイズ成分、ある程度規則性を有する音声成分、正弦波のように規則性のある周期性信号（以下トーンと記載する）成分が混入された入力信号から、ノイズ成分を低減し、所望する信号成分である音声成分やトーン成分を抽出するノイズ低減装置（ノイズリダクション装置）や、音声成分、トーン成分が混入された入力信号から、トーン成分を低減し、音声成分を抽出するトーン減衰装置（ビートキャンセル装置）等を挙げることができる。ここでは、第１の実施形態において、信号成分抽出装置としてのノイズ低減装置を説明し、第２の実施形態において、信号成分抽出装置としてのトーン減衰装置を説明する。
【００１８】
（第１の実施形態：ノイズ低減装置１００）
図１は、第１の実施形態にかかるノイズ低減装置１００の電気的な構成を示した機能ブロック図である。ノイズ低減装置１００は、遅延部１１０と、適応フィルタ１１２と、減算部１１４と、係数導出部１１６と、係数制御部１１８とを含んで構成される。
【００１９】
遅延部１１０は、入力信号ｘ「ｎ」（ｎは整数であり、所定のサンプリング時刻を示す）を遅延させ遅延入力信号ｘ’［ｎ］を生成する。遅延部１１０の遅延時間は、ノイズ低減装置１００の用途に応じて任意に決定することができる。
【００２０】
適応フィルタ１１２は、遅延入力信号ｘ’［ｎ］を所望信号とし、入力信号ｘ［ｎ］を参照入力とし（図１中、適応フィルタ１１２の左の端子）、後述する減算部１１４からの誤差信号（遅延入力信号からフィルタリング信号を減算した信号）ε［ｎ］を適応誤差とし（図１中、適応フィルタ１１２の中央を横切る斜線で示した端子）、誤差信号ε［ｎ］が小さくなるように随時調整されたフィルタ係数列によって、所望信号の伝達特性、ここでは遅延部１１０の伝達特性を推定し、その推定した伝達特性によって適応的にフィルタリングしてフィルタリング信号ｆ［ｎ］を生成する。適応フィルタ１１２の伝達特性を特徴付けるフィルタ係数列の設定に関しては後ほど詳細に説明する。
【００２１】
減算部１１４は、遅延部１１０で生成された遅延入力信号ｘ’［ｎ］から、適応フィルタ１１２の出力であるフィルタリング信号ｆ［ｎ］を減算し（実際にはフィルタリング信号ｆ［ｎ］の符号を反転して加算し）、係数導出部１１６に適用誤差として参照される誤差信号ε［ｎ］を生成する。適応フィルタ１１２は、遅延部１１０の伝達特性を推定し、時刻の異なる入力信号同士で比較的相関性の高い信号を抽出することを目的としている。したがって、適応フィルタ１１２の出力であるフィルタリング信号ｆ［ｎ］は、遅延入力信号ｘ’［ｎ］に含まれる比較的相関性の高い信号となり、減算部１１４は、遅延入力信号ｘ’［ｎ］に含まれる比較的相関性の低い信号（誤差信号ε［ｎ］）のみを抽出することができる。
【００２２】
係数導出部１１６は、入力信号ｘ［ｎ］と、減算部１１４で生成された適応誤差としての誤差信号ε［ｎ］とに基づいて、誤差信号ε［ｎ］が小さくなるように適応フィルタ１１２のフィルタ係数列を導出する。
【００２３】
図２は、係数導出部１１６および適応フィルタ１１２の構成例を示した説明図である。ここでは、適応フィルタ１１２の適応アルゴリズムとして、２乗平均誤差を最小にするＬｅａｋｙ  ＬＭＳ（Least Mean Square）アルゴリズムを採用している。
【００２４】
Ｌｅａｋｙ  ＬＭＳアルゴリズムにおけるフィルタ係数列の更新式は、所定のサンプリング時刻ｎにおける入力信号ｘ［ｎ］と誤差信号ε［ｎ］とを用いて数式１によって表される。
【数１】
2012029013.tif 000003
…（数式１）
ここで、ｉはフィルタの次数、ｎはサンプル番号を示す。また、γは０より大きく１より小さいが１に近似した定数であり、μは適応速度と収束精度を決定する利得因子であり、参照入力信号の統計的性質から最適な値を選択することができる。一般に、利得因子μは０．０１〜０．００１程度の値をとることが多い。
【００２５】
具体的に、係数導出部１１６は、入力信号ｘ［ｎ］を、シフトレジスタ１３０を通じ、所定のサンプリング周期でシフトして入力信号列ｘ［ｎ−ｉ］（ｉ＝０，１，…，Ｎ：以下、単にｘ［ｎ−ｉ］で示す）を生成し、乗算部１３２によって２μを乗じた誤差信号ε［ｎ］とその入力信号列ｘ［ｎ−ｉ］とを乗算部１３４を通じて乗算して、数式１右辺第２項に相当する値を導出する。続いて、係数導出部１１６は、レジスタ１３６に保持された１サンプル前のフィルタ係数列ｈｉ［ｎ］（ｉ＝０，１，…，Ｎ：以下、単にｈｉ［ｎ］で示す）に乗算部１３８を通じてそれぞれγを乗じ、加算部１４０において、事前に導出した数式１右辺第２項と加算する。こうして、新たなフィルタ係数列ｈｉ［ｎ］を得ることができる。
【００２６】
ここでは、数式１に従って適応誤差としての誤差信号ε［ｎ］が小さくなるように調整され、その調整結果によってフィルタ係数列ｈｉ［ｎ］が更新される。
【００２７】
適応フィルタ１１２は、ＦＩＲ（Finite Impulse Response）フィルタで構成され、係数導出部１１６によって導出されたフィルタ係数列ｈｉ［ｎ］を参照し、数式２によって表される導出式を用いてフィルタリング信号ｆ［ｎ］を生成する。
【数２】
2012029013.tif 000004
…（数式２）
【００２８】
適応フィルタ１１２は、係数導出部１１６同様、入力信号ｘ［ｎ］を、シフトレジスタ１４２を通じ、所定のサンプリング周期でシフトして入力信号列ｘ［ｎ−ｉ］を生成し、フィルタ長（タップ数）であるＮ＋１個の乗算部１４４によって、係数導出部１１６が導出したフィルタ係数列ｈｉ［ｎ］と畳み込む。そして畳み込んだ値を加算部１４６を通じて加算するとフィルタリング信号ｆ［ｎ］を得ることができる。ここでは、適応フィルタ１１２と係数導出部１１６それぞれがシフトレジスタ１３０、１４２を有している例を挙げているが、いずれか一方のシフトレジスタを両者で共有することもできる。
【００２９】
また、ここでは、適応フィルタ１１２の適応アルゴリズムとしてＬｅａｋｙ  ＬＭＳアルゴリズムを適用しているが、かかる場合に限らず、ＬＭＳ、ＲＬＭＳ（Recursive LMS）、ＮＬＭＳ（Normalized LMS）アルゴリズム等、様々な既存のアルゴリズムを適用してもよい。
【００３０】
こうして、所望信号の伝達特性、ここでは遅延部１１０の伝達特性を、入力信号ｘ［ｎ］を参照入力とした適応フィルタ１１２で推定することができる。換言すれば、遅延部１１０の伝達特性に推定システム（適応フィルタ１１２）が並列に設置されることとなる。このような適応線スペクトル強調装置による適応フィルタ１１２では、上述したように、時刻の異なる入力信号同士で比較的相関性の高い信号成分がフィルタリング信号ｆ［ｎ］として残り、比較的相関性の低い信号成分は低減される。例えば、入力信号ｘ［ｎ］中に所望する信号成分（音声成分やトーン成分）とノイズ成分とが混在している場合において、比較的相関性の高い音声成分やトーン成分はフィルタリング信号ｆ［ｎ］として残り、比較的相関性の低い（ランダムな）ノイズ成分は低減される。結果的に、入力信号ｘ［ｎ］からノイズ成分のみを排除することができ、Ｓ／Ｎ比が高くなることで音声成分やトーン成分が強調されることとなる。
【００３１】
しかし、上述した数式１および数式２が用いられる適応フィルタ１１２では、入力信号ｘ［ｎ］の大きさによっては、フィルタリング信号ｆ［ｎ］が理想的な大きさとならない場合が生じ得る。例えば、入力信号ｘ［ｎ］の振幅が非常に小さくなると、それに伴い、誤差信号ε［ｎ］の振幅も小さくなり、数式１の右辺第２項がほぼ０となる。新たに構成されるフィルタ係数列ｈｉ［ｎ＋１］は、前回のフィルタ係数列ｈｉ［ｎ］に１より小さい定数γを乗じて求められるため、入力信号ｘ［ｎ］が小さい状態が連続すると、フィルタ係数列ｈｉ［ｎ＋１］自体も徐々に小さくなる。
【００３２】
したがって、フィルタ係数列ｈｉ［ｎ］の収束した値は全体的に小さい値となり、適応フィルタ１１２は、ノイズ成分のみならず、抽出を所望する音声成分やトーン成分まで大きく低減（減衰）してしまう。
【００３３】
かかる減衰特性は、入力信号ｘ［ｎ］が大きい場合に比べ、小さいときに顕著に現れる。即ち、入力信号ｘ［ｎ］が大きい場合、入力信号ｘ［ｎ］の振幅に対するフィルタリング信号ｘ［ｎ］の振幅は、さほど減衰せず、ほぼ理想の減衰特性を得ることができるが（例えば、入力信号ｘ［ｎ］が−１０ｄＢのときフィルタリング信号ｆ［ｎ］が−１２ｄＢ）、入力信号が小さい場合、理想と異なる減衰特性となる（例えば、入力信号ｘ［ｎ］が−３０ｄＢのときフィルタリング信号ｆ［ｎ］が−４０ｄＢ）。
【００３４】
このような事象は、特にＬｅａｋｙＬＭＳ等のアルゴリズムで出現し易い。即ち、数式１の右辺第２項に入力信号ｘ［ｎ］が乗じられているので、理論上、フィルタ係数列ｈｉ［ｎ］の導出処理に入力信号ｘ［ｎ］の振幅が大きく影響することとなり、入力信号ｘ［ｎ］の振幅のとりうる範囲が狭い場合にはさほど問題ないが、本実施形態のように、入力信号ｘ［ｎ］の振幅のとりうる範囲を広くカバーしたい場合には問題となる。ここでは、入力信号ｘ［ｎ］の振幅が非常に小さい場合においても、理想のフィルタリング信号ｆ［ｎ］を得られるように調整しなければならない。
【００３５】
ここで、例えば、適応フィルタ１１２に入力する前段階で入力信号ｘ［ｎ］をゲイン制御することを検討する。
【００３６】
図３は、適応フィルタ１１２に入力される入力信号ｘ［ｎ］をゲイン制御した場合のノイズ低減装置を説明するための機能ブロック図である。ここでは、入力信号ｘ［ｎ］が小さくなると、乗算部１５０のゲイン値を大きくして、最終的なフィルタリング信号ｆ［ｎ］が理想の値となるようにする。こうすることで適応フィルタ１１２の適応速度を速めることができ、また、フィルタ係数列ｈｉ［ｎ］が想定外に小さくなることもないため、相応のフィルタリング信号ｆ［ｎ］を得ることができる。
【００３７】
しかし、本実施形態のように適応フィルタ１１２の出力がそのままノイズ低減装置１００の出力となる場合には、本来の入力信号ｘ［ｎ］の振幅が反映されたフィルタリング信号ｆ［ｎ］を得るために、適応フィルタ１１２の後段にも除算部１５２を設け、乗算部１５０と連動して（同タイミングで）、適応フィルタ１１２の出力を乗算部１５０のゲイン値で除算する必要がある。除算は、他の加減乗算に比べ計算負荷が高く、適応フィルタ１１２の処理負荷の増大と処理回路の複雑化といった結果を招いてしまう。また、適応フィルタ１１２に入力される入力信号ｘ［ｎ］そのものにゲイン値ｇを乗算しているので、入力信号列ｘ［ｎ−ｉ］にもゲイン値が反映され、ゲイン値の影響が適応フィルタ１１２の入出力に直接及んでしまう。
【００３８】
そこで、本実施形態においては、適応フィルタ１１２に入力される入力信号ｘ［ｎ］そのものではなく、適応フィルタ１１２におけるフィルタ係数列ｈｉ［ｎ］の更新処理にしか影響しない範囲で、理想的なフィルタ特性を得ることができる入力信号ｘ［ｎ］が入ってきたものとしてフィルタ係数列ｈｉ［ｎ］を導出する。こうすることで、実際の適応フィルタ１１２の入力信号ｘ［ｎ］に、直接、特別な処理を行うことなく、常に理想的なフィルタ特性を得ることができる。
【００３９】
上述したように、数式１の右辺第２項には、入力信号列ｘ［ｎ−ｉ］が乗じられている。これは、入力信号ｘ［ｎ］の大きさがフィルタ係数列ｈｉ［ｎ］に大きく影響する、即ち、適応フィルタ１１２の適応速度に影響することを示す。そこで、本実施形態においては、フィルタ係数列ｈｉ［ｎ］の更新処理における入力信号ｘ［ｎ］の影響を抑制することで、適応フィルタ１１２の安定化を図る。
【００４０】
係数制御部１１８は、予め定められた基準値を入力信号ｘ［ｎ］のレベル値、例えば、入力信号ｘ［ｎ］のＲＭＳ（Root Mean Square：二乗平均平方根）値で除算してゲイン値ｇを生成する。ここで、基準値は、対象とする入力信号ｘ［ｎ］の振幅のとりうる範囲全域において、減衰特性が効果的な、即ち、適応フィルタ１１２によってはあまり減衰しない所定の値であり、ノイズ低減装置１００の利用用途、定数γ、利得因子μによって異なる値を設定することができる。ただし、ノイズ低減装置１００に一旦設定すると除算部１４２に固定的に参照されることとなる。入力信号ｘ［ｎ］のレベル値は、上述したＲＭＳ値の他、平均値、低域通過フィルタでフィルタリングした値等、入力信号の大きさの度合いを表す値であれば足りる。
【００４１】
図４は、係数制御部１１８の動作を説明するための説明図である。係数制御部１１８は、図４に示すように、ＲＭＳ検出部１６０と、除算部１６２とを含んで構成されている。ＲＭＳ検出部１６０は、ＲＭＳ／ｄＢ（デシベル）コンバータ等を用い、例えば１００〜１０００サンプル分の入力信号ｘ［ｎ］に対してＲＭＳ値を導出し、入力信号ｘ［ｎ］の振幅の変動を統計的に得る。除算部１６２は、予め定められた、適応フィルタ１１２が所望する特性を示す基準値を、ＲＭＳ値で除算して（基準値／ＲＭＳ値）、ゲイン値ｇを導出する。
【００４２】
そして、係数導出部１１６は、係数制御部１１８が生成したゲイン値ｇを、フィルタ係数列ｈｉ［ｎ］の更新処理における数式１の右辺第２項に乗じ、即ち、入力信号列ｘ［ｎ−ｉ］と誤差信号ε［ｎ］との積にゲイン値ｇを乗じ（図２において乗算部１３２に乗じられる「２μ」が「２μｇ」となり）、入力信号ｘ［ｎ］に対して適応フィルタ１１２が理想的な特性になるようにフィルタ係数列ｈｉ［ｎ］を調整する。したがって、フィルタ係数列ｈｉ［ｎ］の更新処理を示す数式１は、数式３のように変更される。
【数３】
2012029013.tif 000005
…（数式３）
【００４３】
したがって、入力信号ｘ［ｎ］の振幅が小さい状態が連続すると、ＲＭＳ値が小さくなり、相対的にゲイン値ｇが大きくなる。そうすると、係数導出部１１６における数式３を用いたフィルタ計数の更新処理において、入力信号列ｘ［ｎ−ｉ］に大きなゲイン値ｇが乗算されることとなる。このときのｇ×ｘ［ｎ−ｉ］の平均値は大凡基準値と等しくなる。
【００４４】
また、同様に、入力信号ｘ［ｎ］が大きい状態が連続すると、ＲＭＳ値が大きくなり、相対的にゲイン値ｇが小さくなる。そうすると、係数導出部１１６における数式３を用いたフィルタ計数の更新処理において、入力信号列ｘ［ｎ−ｉ］に小さなゲイン値ｇが乗算され、このときも、ｇ×ｘ［ｎ−ｉ］の平均値は大凡基準値と等しくなる。
【００４５】
ここでは、一見すると、ゲイン値ｇが基準値／（入力信号ｘ［ｎ］のＲＭＳ値）となり、数式３において、入力信号ｘ［ｎ］にゲイン値ｇを乗じているので、入力信号ｘ［ｎ］が相殺され、ｇ×ｘ［ｎ−ｉ］の計算値が基準値に固定されるかのように思われる。しかし、ゲイン値ｇは、ＲＭＳ値（入力信号ｘ［ｎ］の平均的な値）に基づいて算出されるので、ゲイン値ｇの変動は、入力信号ｘ［ｎ］の変動より抑制され、数式３において入力信号ｘ［ｎ］の変動が反映されることとなる。
【００４６】
このようにゲイン値ｇを入力信号ｘ［ｎ］に乗じることで、必要以上に影響の高い入力信号ｘ［ｎ］に対する感度を抑制する。こうして、対象となる入力信号ｘ［ｎ］の振幅のとりうる範囲が広い場合であっても、安定したノイズリダクション効果を得ることができ、フィルタリング信号ｆ［ｎ］のふらつきを防止することも可能となる。
【００４７】
また、係数制御部１１８は、導出したゲイン値ｇを係数導出部１１６に送信し、係数導出部１１６は、入力信号列ｘ［ｎ−ｉ］と誤差信号ε［ｎ］とのそれぞれにゲイン値ｇを乗算した値に基づいて適応フィルタ１１２のフィルタ係数列ｈｉ［ｎ］を導出してもよい。このとき、入力信号列ｘ［ｎ−ｉ］と誤差信号ε［ｎ］とのそれぞれにゲイン値ｇが乗算されるため、数式１の右辺第２項に乗じられるのがゲイン値ｇの二乗となり、フィルタ係数列ｈｉ［ｎ］の更新処理は数式４のように変更される。
【数４】
2012029013.tif 000006
…（数式４）
【００４８】
図５は、係数制御部１１８の他の導出処理を説明するための機能ブロック図である。例えば、上述した図３の機能ブロック図を等価変換した場合、図３の入力信号ｘ［ｎ］をゲイン値ｇで直接乗算している乗算部１７０を各機能部（遅延部１１０、適応フィルタ１１２、係数導出部１１６）の前段に配置し直すと、ゲイン値ｇで乗じられたフィルタリング信号ｆ［ｎ］を正しいスケールに戻すため、図５（ａ）の等価回路に示すように、ゲイン値ｇで除算する除算部１７２を各機能部（遅延部１１０、適応フィルタ１１２）の後段に配置しなければならない。
【００４９】
ここで、適応フィルタ１１２および遅延部１１０の前後段の乗算部１７０と除算部１７２とを相殺すると、図５（ｂ）に示すように、係数導出部１１６の入力に関する２つの乗算部１７０のみが残ることとなる。これは、図３と同等のゲイン制御を行う場合、入力信号列ｘ［ｎ−ｉ］のみならず、誤差信号ε［ｎ］に関してもゲイン値ｇを乗じたほうが効果的であることを示している。
【００５０】
したがって、係数制御部１１８は、入力信号列ｘ［ｎ−ｉ］のみならず、誤差信号ε［ｎ］に関してもゲイン値ｇを乗じるので、結果的に数式４のように、ε［ｎ］×ｘ［ｎ−ｉ］の項にゲイン値ｇの二乗（ｇ２）を乗じることとなる。
【００５１】
上述したように、Ｌｅａｋｙ  ＬＭＳアルゴリズムに基づくフィルタ係数列ｈｉ［ｎ］の更新処理における数式１の右辺第２項は、入力信号ｘ［ｎ］の影響を大きく受ける。それと同等に、入力信号ｘ［ｎ］を遅延した遅延入力信号ｘ’［ｎ］に関する誤差信号ε［ｎ］もフィルタ係数列ｈｉ［ｎ］に大きく影響を与える。ここでは、フィルタ係数列ｈｉ［ｎ］の更新処理における入力信号ｘ［ｎ］に加え、誤差信号ε［ｎ］の影響も抑制することで、適応フィルタ１１２をより安定化することができる。
【００５２】
以上、説明したノイズ低減装置１００では、適応フィルタ１１２におけるフィルタ係数列ｈｉ［ｎ］の更新処理にしか影響しない範囲で、理想的なフィルタ特性を得ることができる入力信号ｘ［ｎ］が入ってきたものとしてフィルタ係数列ｈｉ［ｎ］を導出しているので、図３に示したような除算部１５２を必要とせず、処理負荷の低減と処理回路の簡素化を図ることが可能となる。
【００５３】
また、ノイズ低減装置１００では、ゲイン制御を係数制御部１１８と係数導出部１１６のみで完結させているので、図１において破線で抽象化した部分に関し、入力を入力信号ｘ［ｎ］、誤差信号ε［ｎ］とし、出力をフィルタリング信号ｆ［ｎ］とする１のモジュールにモジュール化することができ、ユーザは、モジュールの内容を知らなくとも、そのモジュールをノイズ低減装置１００として採用するだけで、本実施形態の効果を得ることが可能となる。
【００５４】
このため、ユーザは、外部的な処理ブロックを意識することなく従来の適応フィルタと同様の取り扱いが可能になる。これは、第２の実施形態におけるトーン減衰装置でも同様のことが言える。また、従来の適応線スペクトル強調装置を用いたノイズ低減装置と比較して、係数制御部１１８のみが追加されているだけなので、既存の技術を最大限活用しつつ、適応フィルタ１１２の安定化を図ることが可能となる。
【００５５】
さらに、理想的なフィルタ特性を得られるように基準値を最適に定めることで、入力信号ｘ［ｎ］の想定される振幅範囲に対して常に理想的なフィルタ特性を得ることができ、安定したノイズリダクション効果によって、フィルタリング信号ｆ［ｎ］のふらつきを防止することも可能となる。
【００５６】
また、コンピュータを、ノイズ低減装置１００として機能させるプログラムや当該プログラムを記録した、コンピュータで読み取り可能なフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＢＤ（Blu-ray Disc）等の記憶媒体も提供される。ここで、プログラムは、任意の言語や記述方法にて記述されたデータ処理手段をいう。
【００５７】
（ノイズ低減方法（信号成分抽出方法））
図６は、信号成分抽出方法の一例であるノイズ低減方法の処理の流れを説明したフローチャートである。ここでは、予め基準値が定められ、係数制御部１１８が参照できるように保持されている。ノイズ低減装置１００の遅延部１１０は、入力信号ｘ［ｎ］を遅延させ遅延入力信号ｘ’［ｎ］を生成し（Ｓ１８０）、適応フィルタ１１２は、係数導出部１１６が前回のサンプリング時に導出したフィルタ係数列ｈｉ［ｎ］を用いて、数式２の如く、フィルタリング信号ｆ［ｎ］を生成する（Ｓ１８２）。
【００５８】
減算部１１４は、遅延部１１０が生成した遅延入力信号ｘ’［ｎ］から、適応フィルタ１１２が生成したフィルタリング信号ｆ［ｎ］を減算して誤差信号ε［ｎ］を生成する（Ｓ１８４）。係数制御部１１８は、予め定められた基準値を、入力信号ｘ［ｎ］のＲＭＳ値で除算してゲイン値ｇを生成し（Ｓ１８６）、係数導出部１１６は、数式３または数式４のフィルタ係数列ｈｉ［ｎ］の導出式を用い、かかるゲイン値ｇまたはゲイン値ｇを二乗した値を入力信号列［ｎ−ｉ］や誤差信号ε［ｎ］に乗じて適応フィルタ１１２のフィルタ係数列ｈｉ［ｎ］を導出する（Ｓ１８８）。このフィルタ係数列ｈｉ［ｎ］は、適応フィルタ１１２における次回のサンプリング時におけるフィルタ係数列として用いられる。
【００５９】
かかるノイズ低減方法においても、適応フィルタのフィルタ係数列ｈｉ［ｎ］の導出処理にしか影響しない範囲で、理想的なフィルタ特性を得ることができるフィルタ係数列ｈｉ［ｎ］を定め、所望する信号成分を効率的かつ安定的に抽出することが可能となる。
【００６０】
（第２の実施形態：トーン減衰装置２００）
第１の実施形態におけるノイズ低減装置１００では、例えば、ノイズ成分、音声成分、トーン成分が混入された入力信号ｘ［ｎ］から、比較的相関性の低いノイズ成分を低減し、音声成分やトーン成分を抽出した。第２の実施形態におけるトーン減衰装置２００は、音声成分、トーン成分が混入された入力信号ｘ［ｎ］から、比較的相関性の高いトーン成分を低減し音声成分を抽出する。
【００６１】
図１を用いて説明したように、第１の実施形態における適応フィルタ１１２は、遅延部１１０の伝達特性を推定することで、時刻の異なる入力信号同士で比較的相関性の高い信号を抽出する。したがって、ノイズ低減装置１００では、ノイズ成分、音声成分、トーン成分のうち、ノイズ成分より比較的相関性の高い音声成分およびトーン成分をフィルタリング信号ｆ［ｎ］として抽出していた。このとき、誤差信号ε［ｎ］には、入力信号ｘ［ｎ］から音声成分およびトーン成分が除かれたノイズ成分が残ることとなる。
【００６２】
ここで、音声成分とトーン成分とを比較すると、特定の周波数によって表されるトーン成分の方が音声成分より相関性が高い。したがって、相関性の大小関係は、ノイズ成分＜音声成分＜トーン成分といったような関係になる。第２の実施形態では、音声成分とトーン成分の相関性の違いから、トーン成分が不要な信号として混入している場合に、そのトーン成分を削減することを目的としている。
【００６３】
しかし、音声成分とトーン成分では、トーン成分の方が相関性が高いので、単に適応フィルタ１１２を介するだけでは音声成分の方が低減されてしまう。そこで、適応フィルタ１１２では、トーン信号のみを抽出することとし、誤差信号ε［ｎ］として音声成分を抽出する。
【００６４】
図７は、第２の実施形態にかかるトーン減衰装置２００の電気的な構成を示した機能ブロック図である。トーン減衰装置２００は、遅延部１１０と、適応フィルタ１１２と、減算部１１４と、係数導出部１１６と、係数制御部１１８とを含んで構成される。
【００６５】
トーン減衰装置２００とノイズ低減装置１００は、目的とする出力信号を、回路上のどの点から取得するかが異なるだけであり、ノイズ低減装置１００がフィルタリング信号ｆ［ｎ］を出力信号としているのに対し、トーン減衰装置２００は誤差信号ε［ｎ］を出力信号としている点が異なる。トーン減衰装置２００の構成要素は、第１の実施形態におけるノイズ低減装置１００の構成要素と実質的に機能が同一なので重複説明を省略する。ただし、第１の実施形態におけるノイズ低減装置１００と適応フィルタ１１２の遮断周波数が異なるため、フィルタ係数列ｈｉ［ｎ］の導出式等が異なる。
【００６６】
トーン減衰装置２００においても、入力信号ｘ［ｎ］を遅延させた遅延入力信号ｘ’［ｎ］を適応フィルタ１１２の所望信号とするため、誤差信号ε［ｎ］の二乗平均が最小となるように収束した適応フィルタ１１２は、音声成分を低減し、周期的なトーン成分は誤差が生じないため残る。一方、所望信号とフィルタリング信号ｆ［ｎ］の差分である誤差信号ε［ｎ］は、トーン成分同士が相殺されるので、音声成分が多く含まれることとなる。したがって、トーン減衰装置２００では、誤差信号ε［ｎ］を出力信号とすることで、トーン成分を低減した信号を得ることが可能となる。
【００６７】
かかるトーン減衰装置２００や、トーン減衰装置２００を用いてトーン成分を減衰するトーン減衰方法（信号成分抽出方法）においても、ノイズ低減装置１００およびノイズ低減方法同様、適応フィルタ１１２のフィルタ係数列ｈｉ［ｎ］の導出処理にしか影響しない範囲で、理想的なフィルタ特性を得ることができるフィルタ係数列ｈｉ［ｎ］を定め、所望する信号成分を効率的かつ安定的に抽出することが可能となる。
【００６８】
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる実施形態に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【００６９】
例えば、上述した実施形態においては、各構成要素をハード的に実現するかソフト的に実現するかを限定していない。これは、ノイズ低減装置１００およびトーン減衰装置２００をデジタルフィルタや加減算器またはアナログフィルタやオペアンプ等の具体的なハードウェアで構成することも、コンピュータを用い、上記ノイズ低減装置１００およびトーン減衰装置２００として機能するプログラムによってソフトウェアで実現することも可能だからである。
【００７０】
なお、本明細書のノイズ低減方法の各工程は、必ずしもフローチャートとして記載された順序に沿って時系列に処理する必要はなく、並列的あるいはサブルーチンによる処理を含んでもよい。
【産業上の利用可能性】
【００７１】
本発明は、入力信号から所望する信号成分を抽出する信号成分抽出装置および信号成分抽出方法に利用することができる。
【符号の説明】
【００７２】
１００  …ノイズ低減装置
１１０  …遅延部
１１２  …適応フィルタ
１１４  …減算部
１１６  …係数導出部
１１８  …係数制御部
２００  …トーン減衰装置
【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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