(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
信号対バックグラウンドノイズ比の低い環境においてエコーキャンセラの適応が阻止される、適応型エコーキャンセレーション方法であって、
前記エコーキャンセラへの入力信号ｘ（ｎ）の最近のサンプルの電力の短時間の平均（Ｒxsta）を決定するステップと、
前記入力信号ｘ（ｎ）の最近のサンプルの電力の長時間の平均（Ｒxlta）を決定するステップと、
もし前記短時間の平均が、前記長時間の平均に所定因子（γ）を乗算したものと、第１所定定数（Ｄ）と、の最大値より小さければ、前記エコーキャンセラの適応を阻止するステップと、を有し、前記所定因子は
（ａ）ゼロを超える第２所定定数（α）と
（ｂ）ノイズレベルの推定値と、エコー経路減衰の推定値（ＥＲＬ）と、の積を前記長時間の平均（Ｒxlta）により除算したものと、
の最小値であること
を特徴とする、前記方法。
【請求項２】
前記第１所定定数が、−４５ｄＢｍ０の程度のバックグラウンドノイズレベルに対応していることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第２所定定数が約１であることを特徴とする、請求項１または請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記第２所定定数が０．９５に等しいことを特徴とする、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記短時間の平均が、６０−７０ｍｓの程度の期間において形成されることを特徴とする、請求項１から請求項４までのいずれかに記載の方法。
【請求項６】
前記長時間の平均が、４秒程度の期間において形成されることを特徴とする、請求項１から請求項５までのいずれかに記載の方法。
【請求項７】
前記第１所定定数が、ゼロのバックグラウンドノイズレベルに対応する０に等しいことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
技術分野
本発明は、信号対バックグラウンドノイズ比の低い環境においてエコーキャンセラの適応を阻止する、適応型エコーキャンセレーション方法に関する。
発明の背景
エコーは、長い遅延を有する電話システム、例えば、長距離を経ての電話、またはディジタルセルラシステムのように長い処理遅延を用いる電話システムにおいて、知覚される通話品質に関連する問題である。エコーは、ＰＳＴＮ／加入者インタフェースにおける４対２ワイヤ変換において起こる。このエコーを除去するためには、通常エコーキャンセラが、長距離トラヒックのための中継交換機内に、またセルラアプリケーションのための移動体サービス交換局内に、設けられる。
エコーキャンセラの位置のために、それは適応性のものとされ、同じエコーキャンセラはＰＳＴＮにおける多くの異なる加入者のために用いられる。この適応性は、伝送ネットワークの非固定的性質、例えば、位相スリップ、三者呼、などにより、異なる呼の間においてのみでなく、それぞれの呼中においても必要である。
このフィルタ適応プロセスにおける問題は、もし入力信号がバックグラウンドノイズレベルに近いレベルまで減少すればフィルタが発散することである。バックグラウンドノイズレベルが信号レベルに近い場合に、フィルタが発散することを阻止するためには、〔１〕入力信号の電力が与えられたスレショルドより小さい時、フィルタの更新を禁止すること、が示唆された。固定スレショルドの使用に関連する問題を克服するためには、〔１〕においてスレショルドが適応性を与えられる。〔１〕の方法は、入力信号の電力と、バックグラウンドノイズレベルと、の比較に基づく。適応は、もしエコーの電力（入力信号の電力−エコー経路減衰ＥＲＬ）が、バックグラウンドノイズレベルに１から５ｄＢのマージンを加えたものより小さければ、阻止される。
上述のアプローチにおける問題は、それがエコー経路減衰ＥＲＬの正確な推定に依存することである。もしＥＲＬの大きい値が推定されれば、適応は完全に禁止される。従って、フィルタ係数は凍結され、ＥＲＬがフィルタ係数から推定されるものと仮定すると、ＥＲＬの新しい推定値は求められない。もしここでエコー発生システムの特性が変化すれば、フィルタは新しい状況に適応しえない。従って、〔１〕において示唆された方法は余りにも保存的であり、すなわち、フィルタの更新の禁止が、禁止を回避すべき場合においても行われる。
発明の要約
本発明の目的は、信号対バックグラウンドノイズ比の低い環境におけるエコーキャンセラの適応の阻止が、絶対的に必要である時にのみ行われる、適応型エコーキャンセレーション方法を提供することである。
この目的は、請求項１の特徴により解決される。
【図面の簡単な説明】
本発明は、本発明の他の目的および利点と共に、添付図面と併せて以下の説明を参照することにより最も良く理解されうる。添付図面において、
図１は、エコー発生システムのブロック図であり、
図２は、エコーキャンセレーションシステムのブロック図であり、
図３は、エコーキャンセラへの入力信号電力の時間図であり、
図４は、本発明の方法の実施例のフローチャートである。
実施例の詳細な説明
図１は、電話システムにおけるエコー発生プロセスを示す。以下において遠端加入者と呼ぶ加入者Ａは、２線式回線を経てハイブリッド（ハイブリッドは、本技術分野において公知のように、４線式および２線式接続間のインタフェースを形成する）に接続されている。同様にして、以下において近端加入者と呼ぶ加入者Ｂは、２線式回線を経てもう１つのハイブリッドに接続されている。２線式回線は、入通話信号および出通話信号の双方を伝達する。遠端加入者Ａからの出通話は、図１の上部２線式回線を経て近端加入者Ｂへ伝達される。同様にして、近端加入者Ｂからの出通話は、図１の下部２線式回線を経て遠端加入者Ａへ伝達される。しかし、加入者Ｂから加入者Ａへの下部２線式回線はまた、加入者Ｂにおけるハイブリッドが完全に抑制しえなかった加入者Ａからの出通話のエコーをも含む。同様にして、図１の上部２線式回線は、加入者Ｂからの出通話のエコーを含む。
図２は、加入者Ａへ帰るエコーが近端側においてどのようにしてキャンセルされるかを示す（同様の構造は遠端側にも設けられる）。離散的時刻をｎで示すとき、入力信号ｘ（ｎ）は、加入者Ａからの通話を表す。入力信号ｘ（ｎ）は、ハイブリッドにより減衰せしめられ（この減衰は、エコー経路減衰ＥＲＬ（ＥＲＬ＝エコーリターン損失）により表される）、その結果得られるエコー信号ｓ（ｎ）は、近端通話を含んでも含まなくてもよい近端信号ｖ（ｎ）と組合わされる。このようにして、得られる出力信号ｙ（ｎ）は、近端信号と、遠端信号のエコーとを含む。さらに、入力信号ｘ（ｎ）は適応型フィルタへも送られ、この適応型フィルタは、ハイブリッドのインパルス応答を、そのフィルタ係数を調節することによりモデル化する（典型的なフィルタ長は、５１２係数である）。これにより得られるエコー信号ｓ（ｎ）の推定値は、
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により表される。出力信号ｙ（ｎ）からこの推定値を減算して得られた信号ｅ（ｎ）は、適応型フィルタへ送られてフィルタ係数の調節のために用いられ、また遠端加入者Ａへ帰る２線式回線へも送られる。
しばしばエコーｓ（ｎ）は、ＦＩＲ（有限インパルス応答）モデルを用いてモデル化され、推定値
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は、正規化最小二乗（ＮＬＭＳ）法（例えば〔２〕参照）により決定される。時不変信号に対しては、定常状態の調節の誤り、すなわち推定されたエコーの誤差の電力Ｅ
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が、ＮＬＭＳ法の一定のステップサイズμの場合に、
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に等しいことを示しうる（例えば〔２〕参照）。ただし、Ｅｖ2（ｎ）は、近端ノイズｖ（ｎ）（通話のない期間中における近端加入者Ｂからの信号）の分散である。しかし、推定値
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の誤差は、推定されたＦＩＲ係数｛ｂk｝の誤差による。これらのＦＩＲフィルタ係数の誤差は、フィルタ長をＮとすると、（〔２〕の方程式（４５）に基づき）
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により近似することができる。このフィルタが定常シナリオにおいて収束したと仮定すると、フィルタ係数の分散は（２）により与えられる。ここで、もし入力信号ｘ（ｎ）の電力が減少すれば、（２）は、フィルタ係数の、増大した定常状態分散を与え、フィルタは発散することになる。もしｘ（ｎ）の電力が再び増大すれば、フィルタは再収束することになるが、フィルタが再収束し終わる前に推定値誤差
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は望ましくないほど大きくなりうる。従って、非定常的な入力信号特性の状況において、推定値誤差が劇的に増大し過ぎないようにするためには、フィルタの更新プロセスのある種の制御が望ましい。
図３は、上述の状況を時間図の形式で示す。図３の曲線１は、入力信号ｘ（ｎ）の入力電力Ｒxを表す。この場合は、この信号はむしろ強くて、図３に破線で示されているノイズレベルＮＬ（近端通話がない場合はｖ（ｎ））より十分に高い。この場合フィルタは、曲線の谷においてさえ収束する。しかし、もしノイズレベルＮＬと信号との間の距離が、図３の曲線２により表されているように信号電力が低いため、またはノイズレベルＮＬが高いために減少すれば、フィルタは発散する。上述のように、この問題を克服するために、〔１〕に述べられた方法は、入力信号ｘ（ｎ）の電力を、バックグラウンドノイズレベルＮＬと比較する。フィルタの適応は、もしエコーｓ（ｎ）の電力が、１ないし５ｄＢのマージンをもってバックグラウンドノイズレベルよりも小さければ阻止される。すなわち、
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の場合である。ただし、ＥＲＬはエコー経路減衰の推定値を表し、Ｃは（１から５ｄＢの範囲内の）一定の安全マージンである。
上述のアプローチにおける問題は、それがエコー経路減衰ＥＲＬの正確な推定に依存することである。もしＥＲＬの大きい値が推定されれば、全ての入力信号レベルに対し、Ｒx／ＥＲＬはＣ・ＮＬより十分に小さくなるので、適応は完全に禁止される。従って、フィルタ係数は凍結され、ＥＲＬはフィルタ係数の２乗の和として推定されると仮定して、ＥＲＬの新しい推定は行われない。従って、条件（３）は保存的過ぎる。フィルタは、最後には適応に行き詰まりうる。これは、例えば、図３の、完全に破線ＥＲＬ＋ＮＬ＋Ｃ（ｄＢで表されたＥＲＬ・ＮＬ・Ｃ）の下にある、曲線３に類似した入力信号の場合でありうる。
この問題を克服するための本発明の基本的考え方は、ｘ（ｎ）の電力の短時間の平均Ｒxstaを、ｘ（ｎ）の電力の長時間の平均Ｒxltaと比較することにより、フィルタの更新を制御することである。もし短時間の平均が、長時間の平均より低くなれば、フィルタの適応は禁止される。
この基本的考え方は、以下のように定式化される：適応は、もし
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ならば、禁止される。ただし、Ｄは、低入力電力レベルと、低バックグラウンドノイズレベルと、の双方の期間中に適応を禁止するために用いられる（例えば、−４５ｄＢｍ０程度の）定義済みの定数であり、γは、
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により与えられる。定数α（＞０）は、フィルタの適応が、完全には禁止されないことを保証する（ＥＲＬの推定値が大きい時は、αはＥＲＬ・ＮＬ／Ｒxltaより小さくなるので、方程式（５）においてはαが選択される）。
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（例えば０．９５）と選択することにより、フィルタは少なくとも、入力信号ｘ（ｎ）の短時間の平均Ｒxstaが、長時間の平均Ｒxltaを超えた時に更新される。
本発明の方法は、曲線３に示されている。短い２重矢印Ｒxstaは、短時間の平均を表している。２重矢印の長さは、この平均を形成するための時間間隔（典型的な値は６０−７０ミリ秒）を表す。同様にして、Ｒxltaとして示された２重矢印は長時間の平均を表し、これは、短時間の平均を計算するための期間より典型的に少なくとも１桁長い、例えば４秒程度の期間にわたって計算される。従って、短時間の平均を計算するためには最も最近のサンプルのみが用いられるが、長時間の平均を計算するためには多数のサンプルが用いられる。図からわかるように、サンプル時点ｎにおける短時間の平均は、同じ時点における長時間の平均を超えている（ｔ軸から上方への距離が、対応する平均を表す）。従って、この場合（曲線３、サンプル時点ｎ）、本発明はフィルタの更新を許容するが、従来技術の方法はフィルタの更新を禁止する。
ここで、図４のフローチャートを参照しつつ、本発明の方法の実施例を説明する。ステップ１０においては、入力信号ｘ（ｎ）の次のサンプルが収集される。ステップ１２においては、新しいサンプルを含む新しい長時間の平均Ｒxltaが計算される。同様にして、ステップ１４においては、新しいサンプルを含む新しい短時間の平均Ｒxstaが計算される。ステップ１６においては、上記（５）によりγが計算される。ステップ１６においては、上記の関係（４）の右辺により基準レベルＲが計算される。ステップ２０においては、短時間の平均がこの基準と比較される。もし短時間の平均がこの基準より低くなれば、ステップ２４においてフィルタの更新が禁止され、そうでない場合は、ステップ２２においてフィルタが更新される。その後、このアルゴリズムはステップ１０へ復帰し、次のサンプルを収集する。
本発明の簡単化された実施例においては、Ｄは０にセットされ、これは−∞ｄＢｍ０、すなわちゼロのバックグラウンドノイズに対応する。この場合は、（４）の右辺は常にγＲxltaに等しくなる。
当業者は、添付の請求の範囲により定められる本発明の精神および範囲から逸脱することなく、本発明に対し、さまざまな改変および変更が行われうることを理解しえよう。
参考文献
〔１〕ＷＯ９３／０９６０８、ノキア・テレコミュニケーションズ・ＯＹ
（Ｎｏｋｉａ  Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  ＯＹ）
〔２〕Ｄ．Ｔ．Ｍ．スロック（Ｄ．Ｔ．Ｍ．Ｓｌｏｃｋ）著「ＬＭＳアルゴリズムおよび正規化ＬＭＳアルゴリズムの収束動態について（Ｏｎ  ｔｈｅ  ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ  ｂｅｈａｖｉｏｒ  ｏｆ  ｔｈｅ  ＬＭＳ  ａｎｄ  ｔｈｅ  ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ  ＬＭＳ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ）」、
ＩＥＥＥ・トランザクションズ・オン・シグナル・プロセッシング（ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）、４１（９）：２８１１−２８２５、１９９３年９月。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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