(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
妨害成分の推定を導き出すための手段および入力信号と妨害成分の推定との差信号を決定する差算手段を備えて入力信号の妨害成分を抑圧する装置において、妨害成分の周波数スペクトルの推定を決定する手段を備えるとともに、
妨害成分の周波数スペクトルによって決まる少なくとも一つの周波数領域に対して低減した、前記妨害成分を減衰させるような伝達関数を有するフィルタを備えたことを特徴とする妨害成分抑圧装置。
【請求項２】
前記差信号から出力信号を導き出すように前記フィルタを構成したことを特徴とする請求の範囲１記載の妨害成分抑圧装置。
【請求項３】
妨害成分の周波数スペクトルの推定を決定する手段を、妨害成分の推定から妨害成分の周波数スペクトルの推定を導き出すように構成したことを特徴とする請求の範囲１または２記載の妨害成分抑圧装置。
【請求項４】
入力信号の周波数スペクトルの周波数の振幅と妨害成分の推定の周波数スペクトルの振幅との差によって決まる絶対値を呈する伝達関数を前記フィルタが有することを特徴とする前記請求の範囲のいずれかに記載の妨害成分抑圧装置。
【請求項５】
妨害成分の周波数スペクトルの推定を決定する手段を、その周波数スペクトルにおける少なくとも一つのピークの周波数を決定するように構成するとともに、その少なくとも一つのピークの周波数を含む周波数領域の成分を減衰させるように前記フィルタを構成したことを特徴とする請求の範囲１，２または３記載の妨害成分抑圧装置。
【請求項６】
請求の範囲１，２，３，４または５記載の装置を備えた拡声電話器。
【発明の詳細な説明】
本発明は、妨害成分の推定を導き出すための手段および入力信号と妨害成分の推定との差信号を決定する差算手段を備えて入力信号の妨害成分を抑圧する装置に関するものである。
本発明は、拡声電話器に関するものでもある。
上記装置は、米国特許第５，３９０，２５０号から知られている。
音響エコー消去器やノイズ消去器のような広範囲の用途を有している。かかる用途においては、妨害成分が含有された入力信号が存在する。
この妨害成分は、例えば、拡声電話系の遠隔端局から受信した信号のことがある。この遠隔端局信号は、拡声器によって再生され、近傍端局信号、例えば、局地拡声器とともに、マイクロホンによって受信される。そこで、入力信号は、マイクロホンの出力信号から導き出した信号となる。伝送路には増幅器が含まれているので、特定周波数に対するループ利得が１より大きく、その結果、発振が起ることがある。音響的帰還が１より小さい場合には、発振は起らないであろうが、ある遅延の後に、送信路の入力端に印加された信号のエコーが遠隔端局エコー路を介して受信路の出力端に現われる。電話では、これは、拡声器が、特定の時間周期だけ遅延した自分の声を聞くことになる。かかる現象は、遅延が長い場合には、極めてうるさく感じられる。
かかる不所望の帰還を防ぐために、音響的エコー消去器においては、不所望成分の写しが、適応性フィルタにより、遠隔端局信号から導き出される。不所望成分信号を消去するためには、かかる写しが入力信号から差引かれる。
ノイズ消去系の場合には、不所望成分は、ノイズ源から到来するノイズ信号、例えば、車内で運転中のエンジンからのノイズである。ノズル信号を消去するには、そのノイズ信号の写しが、適応性フィルタによって基準変換器から受信した基準ノイズ信号から導き出される。再度、その写しが入力信号から差引かれる。
適応性フィルタに伴う問題は、再生すべき伝達関数の急速な変化を追跡する能力が限られていることである。かかる急速な変化は、エコー消去器もしくはノイズ消去器が用いられている室内の人物の動きによって起り得る。その結果、不所望成分の抑圧量が低減する、という今まで満足に解決されなかった問題が生ずることになる。
本発明の目的は、適応性フィルタによって再生されるべき伝達関数の変化に善処する能力が思い切り改善されている、冒頭に述べた種類の装置を提供することにある。
したがって、本発明による装置は、妨害成分の推定を導き出すための手段および入力信号と妨害成分の推定との差信号を決定する差算手段を備えて入力信号の妨害成分を抑圧する装置において、妨害成分の周波数スペクトルの推定を決定する手段を備えるとともに、妨害成分の周波数スペクトルによって決まる少なくとも一つの周波数領域に対して低減した伝達関数を有するフィルタを備えたことを特徴とする。
妨害成分の周波数スペクトルを判定し、判定した周波数に対応する周波数領域を選択的に減衰させるフィルタの使用により、妨害成分の付加的抑圧が得られる。驚くほどに、実験は、上述したフィルタの使用が、入力信号の所望成分には知覚されるほどの影響を及ぼさないことを示している。また、かかる実験は、知覚されるほどの影響を何ら及ぼさずに、再生すべき伝達関数の極めて急速な変化が不所望成分の付加的な抑圧によって許されることを明らかにした。
本発明の実施例は、前記差信号から出力信号を導き出すように前記フィルタを構成したことを特徴とする。
フィルタが差信号に応じて出力信号を導き出すように構成されている場合には、不所望成分の写しを導き出すための手段の動作は、濾波動作から十分に解き放されている。これは、不所望成分の写しを導き出す手段の収斂特性が付加的濾波から独立している、という利点を有している。
本発明の他の実施例は、妨害成分の周波数スペクトルの推定を決定する手段を、妨害成分の推定から妨害成分の周波数スペクトルの推定を導き出すように構成したことを特徴とする。
妨害成分を消去する手段の出力端では、その妨害成分の良好な推定が現われるのが一般である。この信号を周波数スペクトルの判定に用いれば、その周波数スペクトルの信頼し得る推定がその結果として得られる。
本発明の他の実施例は、入力信号の周波数スペクトルの周波数の振幅と妨害成分の推定の周波数スペクトルの振幅との差によって決まる絶対値を呈する伝達関数を前記フィルタが有することを特徴とする。
フィルタの伝達関数を導き出す容易な方法は、不所望成分の振幅スペクトルの推定の、入力信号の振幅スペクトルからの引算である。かかる引算処理は、通常、周波数領域で行なわれるが、本発明はこれに限定されるものではない。
本発明の極めて簡単な実施例は、妨害成分の周波数スペクトルの推定を決定する手段を、その周波数スペクトルにおける少なくとも一つのピークの周波数を決定するように構成するとともに、その少なくとも一つのピークの周波数を含む周波数領域の成分を減衰させるように前記フィルタを構成したことを特徴とする。
周波数のピークもしくはピーク群は、例えば、線形予測パラメータ群の計算によって決定される。フィルタはその予測パラメータによって決まる伝達関数をもつことができる。
本発明は、ここで、図面を参照して説明されよう。
図中：
図１は、エコー消去器に用いた本発明による装置の第１実施例を示す；
図２は、ノイズ消去器に用いた本発明による装置の第２実施例を示す；
図３は、図２による実施例に用いるべきマイクロホンの位置を示す；
図４は、図１もしくは図２による実施例に用いるべき妨害信号の写しを導き出すための手段の実施例を示す；
図５は、妨害成分の周波数スペクトルを推定するための手段とフィルタとの組合わせの第１実施例を示す；
図６は、妨害成分の周波数スペクトルを推定するための手段とフィルタとの組合わせの第２実施例を示す。
図１によるエコー消去器においては、信号ｘ〔ｋ〕が信号処理装置６の第１入力端に接続されている。この装置６では、信号ｘ〔ｋ〕が、増幅器２の入力端および妨害成分の推定を導き出すための手段の入力端に印加され、その手段はここでは適応性フィルタ１０である。増幅器２の出力端は、拡声器４の入力端に接続してある。
この装置の入力信号ｚ〔ｋ〕を搬送するマイクロホンの出力端は、差算器１４の第１入力端に結合している。適応性フィルタ１０の出力端は、差算器１４の第２入力端と、妨害信号の周波数スペクトルの推定を決定するための、スペクトル決定手段１２と呼ばれるべき手段の入力端とに接続してある。差算器１４の出力端は、フィルタ１６の入力端に結合している。スペクトル決定手段１２の出力端は、フィルタ１６の制御入力端に接続してある。フィルタ１６の出力端では、信号ｓ〔ｋ〕の推定ｒ′〔ｋ〕が利用可能である。
図１によるエコー消去器においては、入力信号ｚ〔ｋ〕中の妨害成分は信号ｅ〔ｋ〕である。この信号ｅ〔ｋ〕は、拡声器４による遠隔端局信号の再生によって生じたエコー信号である。適応性フィルタ１０は、信号ｅ〔ｋ〕の写し
0004104659.tif 000002
を導き出すように構成してある。これは、一般に、信号ｒ〔ｋ〕と信号ｘ〔ｋ〕との間の相関を最小にするように適応性フィルタの諸係数を選ぶことによって行なわれる。適応性フィルタの諸係数を調整するには、ＬＭＳ（最小自乗平均）アルゴリズム、ＮＬＭＳ（正規化最小自乗平均）アルゴリズムおよびＲＬＳ（回帰性最小自乗）アルゴリズムのような周知の時間領域アルゴリズムが幾つか存在している。適応性フィルタが周波数領域で動作するようにすることも可能である。
スペクトル決定手段１２は、適応性フィルタ１０の出力信号の周波数スペクトルを決定する。この周波数スペクトルからは、フィルタ１６に対する設定が決定される。フィルタ１６は、妨害信号からの強い寄与を有する差算器の出力信号のスペクトル成分を抑圧するように構成されている。信号ｘ〔ｋ〕は入力信号における妨害成分の合理的な推定でもあるので、適応性フィルタ１０の入力端に、その出力端への替わりに、スペクトル決定手段の入力端を接続することが考えられる。妨害成分の推定が信号ｓ〔ｋ〕の不在中に行なわれるようにすることも可能である。この場合には、言語活動検出器がこの装置に付加されるべきである。フィルタ１６の位置に関しては、フィルタ１６がマイクロホン８と差算器１４との間に存在することも可能であることが観察される。
図２によるノイズ消去器においては、出力信号ｚ〔ｋ〕を搬送するマイクロホン２０の出力端は、信号処理装置２８の第１入力端に接続されている。信号ｚ〔ｋ〕はこの装置の入力信号である。装置２８においては、信号ｚ〔ｋ〕が差算器３８の第１入力端に印加される。
出力信号ｘ1〔ｋ〕を搬送するマイクロホン２２の出力端は、適応性フィルタ３０の入力端に接続されている。適応性フィルタ３０の出力端は、加算器３６の第１入力端に接続されている。出力信号ｘ2〔ｋ〕を搬送するマイクロホン２４の出力端は、適応性フィルタ３２の入力端に接続されている。適応性フィルタ３２の出力端は、加算器３６の第２入力端に接続されている。出力信号ｘ3〔ｋ〕を搬送するマイクロホン２６の出力端は、適応性フィルタ３４の入力端に接続されている。適応性フィルタ３４の出力端は、加算器３６の第３入力端に接続されている。
加算器３６の出力端は、差算器３８の第２入力端およびスペクトル決定手段４２の入力端に接続されている。出力信号ｒ〔ｋ〕を搬送する差算器３８の出力端は、フィルタ４０の入力端に接続されており、スペクトル決定手段４２の出力端は、フィルタ４０の制御入力端に接続されている。このフィルタの出力端では、妨害成分から実質的に自由な信号ｒ′〔ｋ〕が利用可能である。
図２によるノイズ消去器は、４個のマイクロホン２０，２２，２４および２６を備えている。マイクロホン２０は、所望の拡声器からの信号を受信する積りの最重要マイクロホンである。マイクロホン２２，２４および２６は、言語を出力端まで通させ得ない拡声器を参加させるのに割当てることができるが、空間の異なる３個所で妨害信号を受信するための参考マイクロホンとすることもできる。本発明が妨害信号を受信するための３マイクロホンの用途に限られるものてはないことは、言うまでもない。妨害信号を受信するためには１個のマイクロホンで十分であるが、より多くのマイクロホンを追加することは、ノイズ消去器の特性を改良することができる。マイクロホン２２，２４および２６は、それぞれ、適応性フィルタ３０，３２および３４が後続している。３個の適応性フィルタ３０，３２および３４からの各出力信号から導き出して結合させた信号ｙ〔ｋ〕は、差算器３８によって信号ｚ〔ｋ〕から差引かれる。適応性フィルタ３０，３２および３４は、個々に、差算器３８の出力信号と各入力信号との間の相関を最小にするのに適応させられている。図１における適応性フィルタ１０におけると同じアルゴリズムを使用することができる。スペクトル決定手段４２は、加算器３６の出力信号の周波数スペクトルを決定する。決定された周波数スペクトルは、差算器３８の出力信号中の妨害成分の付加的抑圧のためにフィルタ４０を制御するのに用いられる。
図３は、図２による装置で使用するための４マイクロホン２０，２２，２４および２６のあり得る構成配置を示したものである。この構成配置は、複数の拡声器に適している。かかるマイクロホンのそれぞれの指向性により、マイクロホン２２，２４，２６は、信号ｓ自身の替わりに信号ｓの反射を受信するだけである。これは、すでに、ノイズ消去器の出力信号における妨害成分の抑圧に通じている。適応性フィルタ３０，３２および３４とフィルタ４０との使用により、他の各拡声器からの妨害成分は、前述したように有効に抑圧されている。
図４による適応性フィルタの実施においては、信号ｘi〔ｋ〕が、周波数領域適応性フィルタ５０の入力端および時間領域プログラマブルフィルタ５４の入力端に印加される。入力信号ｚ〔ｋ〕は、差算器５８の第１入力端および差算器５６の第１入力端に印加される。時間領域ブログラマブル・フィルタ５４の出力端は、差算器５８の第２入力端に接続されている。差算器の出力端では、出力信号が利用可能である。
周波数領域適応性フィルタ５０の出力端は、差算器５６の第２入力端に接続されている。差算器５６の出力端は、周波数領域適応性フィルタ５０の第２入力端に接続されている。周波数領域適応性フィルタ５０の第２出力端は、逆急速フーリエ変換器５２の入力端に接続されている。周波数領域適応性フィルタ５０の前記出力端は、当該周波数領域適応性フィルタ５０の諸パラメータを搬送している。逆急速フーリエ変換器５２の出力端は、時間領域プログラマブルフィルタ５４の入力端に接続されている。
適応性フィルタ５０は、インパルス・レスポンスの必要な長さに対する時間領域適応性フィルタが周波数領域適応性フィルタより極めて大きい複雑さのものであるので、周波数領域で実現される。そのうえに、時間領域適応性フィルタは、エコー通路のインパルス・レスポンスを、強い自己相関を有する信号群に適応させるのは、実施が簡単な非相関に周波数領域適応性フィルタを適応させるのより遙かに長く掛かる、という不利を有している。かかる非相関を時間領域適応性フィルタに導入することは、極めてより大きい複雑さを含むことになる。
周波数領域フィルタ５０においては、信号ｘi〔ｋ〕およびｒ″〔ｋ〕の標本群のブロックが、ｐを正規化した周波数とし、ｍをブロック番号として、信号Ｘi〔ｐ，ｍ〕およびＲ″〔ｐ，ｍ〕を得るために、直交変換、例えば、急速フーリエ交換を受ける。周波数領域フィルタ５０では、相関尺度Ｘi*〔ｐ，ｍ〕・Ｒ″〔ｐ，ｍ〕が計算される。引続き、フィルタ５０の周波数領域係数Ｗ〔ｐ，ｍ〕がＬＭＳアルゴリズムに従って更新される。周波数領域係数については、つぎの式（１）が書き表わされる。
W［p;m］=W［p;m-1］+μ［p;m］・Xi*［p;m］・R″［p;m］(1)
式（１）において、μは、Ｘi〔ｐ，ｍ〕の幕によって決まる利得係数である。実際の濾波は、信号Ｘi〔ｐ，ｍ〕に係数Ｗ〔ｐ，ｍ〕を乗算することによって行なわれる。ついで、濾波された信号は、差算器５６の第２入力端に印加されるべき時間領域濾波出力信号を得るために、逆急速フーリエ変換を受ける。適応性フィルタ５０からの周波数領域係数は、時間領域フィルタ係数に変換される。
かかる時間領域フィルタ係数は、時間領域プログラマブル・フィルタ５４に印加され、このフィルタ５４が妨害成分の写しを実際に決定する。このフィルタ５４は、濾波すべき信号が、ある付加的遅延が不可能の周波数領域適応性フィルタと対照差別して、付加的遅延を受けないので、時間領域で実現される。
妨害成分の周波数スペクトルを推定するための手段１２と図５によるフィルタ１６との組合わせにおいては、信号ｙ〔ｋ〕が窓処理器６０に印加される。窓処理器６０の出力端は、急速フーリエ変換器６２の入力端に接続されている。窓処理器６０と急速フーリエ変換器６２との組合わせは、妨害成分の周波数スペクトルの推定を決定するための手段を構成する。急速フーリエ変換器の出力端は、振幅検出器６４に接続されており、振幅検出器６４の出力端は、計算器７８の第１入力端に接続されている。
信号ｙ〔ｋ〕は、窓処理器６６の入力端に接続されている。窓処理器６６の出力端は、急速フーリエ変換器６８の入力端に接続されている。急速フーリエ変換器６８の出力端は、振幅検出器７４の入力端および計算器７８の第２入力端に接続されている。振幅検出器７４の出力端は、計算器７８の第３入力端に接続されている。
信号ｚ〔Ｋ〕は、窓処理器７０に接続されている。窓処理器７０の出力端は、急速フーリエ変換器７２の入力端に接続されている。急速フーリエ変換器７２の出力端は、振幅検出器７６に接続されている。振幅検出器７６の出力端は、計算器７８の第４入力端に接続されている。
計算器７８の出力端は、逆急速フーリエ変換器８０の入力端に接続されている。逆急速フーリエ変換器８０の出力端では、出力信号ｒ′〔ｋ〕が利用可能である。
窓処理器６６では、信号ｒ〔ｋ〕の１２８標本群の最近ブロックが、１２８標本群のうちの一つだけが異なる最近ブロックとともに、２５６標本群のバッファ・メモリに納められる。バッファ・メモリの内容は、いわゆるハニング窓によって窓処理される。ついで、信号ｒ〔ｋ〕の１２８標本群の最近ブロックが次の窓操作で使用するために蓄積されるとともに、１２８標本群のうちの一つだけが異なる最近ブロックが捨てられる。窓処理器６０および７０の動作は、窓処理器６６の動作と同じである。
急速フーリエ変換器６２，６８および７２は、信号Ｙ（ω）、Ｒ（ω）およびＺ（ω）を得るために、それぞれの入力信号から２５６点ＦＦＴを計算する。振幅検出器６４，７４および７６は、つぎの式（２）、（３）および（４）に従って、周波数スペクトルの振幅を決定する。
0004104659.tif 000003
式（２），（３）および（４）において、
0004104659.tif 000004
はｘの真部を示し、
0004104659.tif 000005
はｘの虚部を示す。式（２），（３）および（４）による各周波数スペクトルの振幅の近似は、計算を簡単化するために用いられる。
計算器７８は、信号Ｓの周波数スペクトルの振幅の第１推定の計算で起動する。信号Ｓの振幅スペクトルに対して可能な表現は、つぎの式（５）である。
0004104659.tif 000006
式（５）において、αおよびβは、普通、０．５と２との間の値を有する定数であり、γは、ほぼ１もしくは１より大きい値を有する定数である。適切な値は１．５である。ＭＡＸ関数は、振幅スペクトルが負値をとるのを防ぐために式（５）に導入してある。実験は、αおよびβを１に等しく選ぶことによる式（５）の簡単化は、その結果として、聴きとれる音質劣化を何ら起さないことを示している。したがって、式（５）は、つぎの式（６）に変る。
Sa(ω)=Max［0,Za(ω)-γ・Ya(ω)］(6)
適応性フィルタ１０が妨害成分の十分な抑圧をもたらす場合に、式（６）による濾波作用を低減するために、つぎの式（７）により、式（６）に最低限スペクトルを導入する。
∀ω：Sa(ω)=MAX［Sa(ω),C・Za(ω)］(7)
式（７）において、Ｃは、ほぼ０．００３の値を有する定数である。濾波出力信号ｒ′〔ｋ〕の振幅スペクトルＲ′（ω）Ｓ（ω）がＨ（ω）・Ｒ（ω）に等しいので、Ｈ（ω）に対しては、Ｈ（ω）＝Ｓa（ω）／Ｒa（ω）と書くことができる。Ｈ（ω）の最大値を制限するために、Ｈ（ω）は、ＭＩＮ（１，Ｓa（ω）／Ｒa（ω））に等しくする。Ｈ（ω）が信号ｒ〔ｋ〕を濾波するのに用いられる前に、Ｈ（ω）の円滑化型をつぎの式（８）に従って導き出す。
Hm(ω)=μHm-1(ω)+(1-μ)H(μ)(8)
式（８）において、ｍはブロック番号であり、μは０．７の値をもった定数である。
信号ｒ′〔ｋ〕の周波数スペクトルは、今度はつぎの式（９）から決定される。
R′(ω)=R(ω)・Hm(ω)(9)
計算式７８の出力信号は、２５６点逆フーリエ変換器８０により時間領域に変換される。逆ＦＦＴ（フーリエ変換器）の最初の１２８点は、先に計算された逆ＦＦＴの最終１２８点に加算される。現逆ＦＦＴの最終１２８点は、次のＩ（逆）ＦＦＴの計算されるべき最初の１２８点と組合わせるために蓄積される。
この装置６においては、信号Ｙa（ω）は、適応性フィルタ１０の出力信号ｙ〔ｋ〕から直接に決定される。しかしながら、信号Ｙa（ω）のよりよい推定を得ることさえ可能である。普通、適応性フィルタのインパルス・レスポンスの長さは制限される。したがって、信号ｚ〔ｋ〕内に存在するエコー信号は、適応性フィルタによっては再生されない尾部を呈する。しかしながら、以下に説明するように、その尾部を信号Ｙa（ω）の推定に含めることは可能である。
エコー信号の振幅スペクトルＹa（ω）については、つぎの式（１０）を書くことができる。
Ya(ω)=Yaf(ω)＋Ytail(ω)(10)
式（１０）では、Ｙaf（ω）は適応性フィルタの出力信号の振幅スペクトルであり、Ｙtail（ω）は残留エコーの振幅スペクトルである。エコー通路のインパルス・レスポンスが指数関数的に低減するものと仮定すると、残留エコー信号の振幅スペクトルは、つぎの式（１１）に従い、適応性フィルタの出力信号から推定することができる。
Ytail［m］(ω)=α・Ytail［m-1］(ω)+β・Yaf［m-p］(ω)(11)
式（１１）では、αおよびβは定数であり、ｍは引続いて決定される振幅スペクトルＹaf（ω）を示す指数であり、ｐはＹaf（ω）の最新周期の回数で表わした適応性フィルタの長さの式（１２）によって近似することができる。
Ytail［m］(ω)=α・Ytail［m-1］(ω)+β・Yaf［m］(ω)(12)
１０２４標本のインパルス・レスポンスを有するフィルタに対しては、Ｙaf（ω）について１２８標本の最新周期が用いられた場合に、αおよびβの適値がそれぞれ０．７９および０．０４となる。
妨害成分の周波数スペクトルを推定するための手段１２とフィルタ１６との組合わせにおいては、信号ｙ［ｋ］は、線形予測解析器８４に印加される。その線形予測解析器は、多数の予測係数ａ〔ｉ〕を決定する。変換装置８６は、δを１より小さい数値としたａ′〔ｉ〕＝ａ〔ｉ〕・δiに従い、帯域幅拡大のような予測係数への変換を行なう。変換した予測係数は、妨害成分がかなりの量のエネルギーを有する周波数成分を抑圧するために、フィルタ１６を制御するのに用いられる。適切なフィルタは、つぎの式（１３）による伝達関数を有することができる。
0004104659.tif 000007
式（１０）において、ｐ，ｑおよびμは１より小さい定数であり、ｐはｑより小さい。式（１０）は、言語符号化に用いたポスト・フィルタの逆伝達関数に基づくものである。かかるポスト・フィルタの目的は、スペクトルの言語成分が存在する部分を強調するとともに、スペクトルの言語成分が存在しない部分におけるノイズ成分を抑圧することにある。逆伝達関数を有するフィルタを用いることにより、妨害成分が存在しないスペクトル部分を強調するとともに、強い妨害成分が存在するスペクトル部分を減衰させる。
【図１】
0004104659.tif 000008
【図２】
0004104659.tif 000009
【図３】
0004104659.tif 000010
【図４】
0004104659.tif 000011
【図６】
0004104659.tif 000012
【図５】
0004104659.tif 000013