(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
受信した受信信号をスピーカから音声信号として出力し、マイクロホンから入力される音声信号を送信信号として出力するときの、前記入力される音声信号に混入する反響音及び雑音をエコーキャンセラ部とノイズキャンセラ部においてそれぞれ除去する反響及び雑音除去装置において、
前記ノイズキャンセラ部においては、
入力されるディジタル音声信号の時間軸信号を周波数軸信号に変換するＦＦＴ演算部を備え、
前記ＦＦＴ演算部は、送信入力信号に音声の有無を検出する音声検出信号に基づいて、ＦＦＴ演算部でのノイズ更新の制御を行うものであって、音声ありのときノイズ更新を停止し、音声なしのときノイズ更新を行うものであり、
さらに、前記ＦＦＴ演算部で変換された周波数軸信号を時間軸信号に変換する逆ＦＦＴ演算部と、
この逆ＦＦＴ演算部の出力を参照入力として雑音成分を除去するための除去信号を出力する適応ディジタルフィルタ部とを備え、
前記ディジタルフィルタは、サンプル毎に動作して当該ノイズキャンセラ部で作成した時間軸ノイズ信号を参照信号にして擬似ノイズを推定し、前記マイクロホンから入力される音声信号のノイズ信号を打ち消すものであり、
前記ＦＦＴ演算部と逆ＦＦＴ演算部における演算処理により遅延した信号と前記送信信号との処理タイミングを合わせるためのディレイ部を備え、
前記エコーキャンセラ部においては、
前記ノイズキャンセラ部からの出力と、前記受信信号をもとに擬似エコーを発生してエコーを打ち消し除去するエコー除去手段と
を備えることを特徴とする反響及び雑音除去装置。
【請求項２】
前記ノイズ除去部は、エコーキャンセラ部からの音声検出信号によってＦＦＴ演算部におけるノイズ更新の制御を行う際に、マイクロホン入力信号と受信側入力信号のいずれか一方でも「音声あり」の結果があるときは、
ノイズをＮ、ノイズの平滑値をＮaf（ｋ，ｌ）とするとき（但し、ｋ；第ｋ番目の周波数、ｌ；フレーム番号を表す数）、
Ｎaf（ｋ，ｌ＋１）＝Ｎaf（ｋ，ｌ）
としてＮaf（ｋ，ｌ）の更新を停止し、
それ以外は適応ディジタルフィルタ部の係数更新を
Ｎaf（ｋ，ｌ＋１）
＝α・｜Ｎｆ（ｋ，ｌ）｜＋（１−α）・Ｎaf（ｋ，ｌ）
として背景ノイズ推定値を更新することを特徴とする請求項１記載の反響及び雑音除去装置。
【請求項３】
受信した受信信号をスピーカから音声信号として出力し、マイクロホンから入力される音声信号を送信信号として出力するときの、前記入力される音声信号に混入する反響音及び雑音をエコーキャンセラ部とノイズキャンセラ部においてそれぞれ除去する反響及び雑音除去装置において、
前記ノイズキャンセラ部においては
入力されるディジタル音声信号の時間軸信号を周波数軸信号に変換するＦＦＴ演算部を備え、
前記ＦＦＴ演算部は、送信入力信号に音声の有無を検出する音声検出信号に基づいて、ＦＦＴ演算部でのノイズ更新の制御を行うものであって、音声ありのときノイズ更新を停止し、音声なしのときノイズ更新を行うものであり、
前記ＦＦＴ演算部で変換された周波数軸信号を時間軸信号に変換する逆ＦＦＴ演算部と、
前記ＦＦＴ演算部と逆ＦＦＴ演算部における演算処理により遅延した信号と前記送信信号との処理タイミングを合わせるためのディレイ部と、
前記逆ＦＦＴ演算部からの出力と前記受信信号からの参照信号を加算する受信側加算器とを備え、
前記エコーキャンセラ部においては、
前記受信側加算器出力とエコー打ち消し用の送信側加算器からの出力をもとに擬似エコーを発生してエコーを打ち消し除去するエコー除去手段と
を備えることを特徴とする反響及び雑音除去装置。
【請求項４】
前記音声検出信号を、音声の検出を２種の反応速度の異なる平滑値の値の違いによって行う音声検出部により得ることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の反響及び雑音除去装置。
【請求項５】
前記音声検出信号は、エコーキャンセラ部または音声検出部から入力されることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項に記載の反響及び雑音除去装置。
【請求項６】
前記音声検出部は、時間領域または周波数領域で動作することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか一項に記載の反響及び雑音除去装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、反響及び雑音除去装置に関し、例えば車載用のハンズフリー自動車電話機等に適用して好適な反響及び雑音除去装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
近年、車載用のハンズフリー自動車電話機が普及しており、これに伴ないこのようなハンズフリー自動車電話機等における反響や雑音を除去するための装置が種々提案されている。
【０００３】
このような反響や雑音の除去装置としては、特開平１０−２４３０８２号公報に開示されるエコーキャンセラが知られている。この公報に記載の技術は、エコーキャンセラの前に配置されたノイズキャンセラの回路構成が、該エコーキャンセラと略同一の回路構成であり、そのため全体の回路構成が複雑であることを解消するためになされたもので、エコーキャンセラにおける推定エコーを送信する送信信号から伝送音声帯域以外の雑音を抽出するバンドエリミネーションフィルタの出力信号を受信信号に加算することにより、周囲雑音の影響でエコーの抑圧量を低下させることなく、雑音を低減し、通信品質を確保するようにしたものである。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述した従来の装置では、エコーキャンセラの前処理としてバンド除去フィルタを用いて雑音を除去しようとするため、音声帯域と雑音の帯域が重なったときには、雑音を除去すると同時に音声をも除去してしまうため、音声の劣化が不可避になるという課題があった。
【０００５】
また、このような欠点を回避しようとして、バンド除去フィルタの代わりに、より高度な処理である周知の周波数減算法（スペクトル減算法）を用いた場合には、周波数領域での雑音減算処理が非線形処理になることがある。
【０００６】
一般に、エコーキャンセラにおいては、エコー経路の中に非線形性経路が含まれるとエコー消去量が大きく劣化するという性質がよく知られており、その結果、今度はエコーが大きく残ることにより、やはり通話品質が劣化してしまうという課題があった。
【０００７】
本発明は、以上の点を考慮してなされたものであり、ノイズを時間軸で適応的に除去することにより、ノイズ除去に伴なう音質の違和感を生じせしめない反響及び雑音除去装置を提供しようとするものである。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
かかる課題を解決するため、第１の本発明の反響及び雑音除去装置は、受信した受信信号をスピーカから音声信号として出力し、マイクロホンから入力される音声信号を送信信号として出力するときの、入力される音声信号に混入する反響音及び雑音をエコーキャンセラ部とノイズキャンセラ部においてそれぞれ除去する反響及び雑音除去装置において、（１）ノイズキャンセラ部においては、（１−１）入力されるディジタル音声信号の時間軸信号を周波数軸信号に変換するＦＦＴ演算部を備え、ＦＦＴ演算部は、送信入力信号に音声の有無を検出する音声検出信号に基づいて、ＦＦＴ演算部でのノイズ更新の制御を行うものであって、音声ありのときノイズ更新を停止し、音声なしのときノイズ更新を行うものであり、（１−２）さらに、ＦＦＴ演算部で変換された周波数軸信号を時間軸信号に変換する逆ＦＦＴ演算部と、（１−３）この逆ＦＦＴ演算部の出力を参照入力として雑音成分を除去するための除去信号を出力する適応ディジタルフィルタ部とを備え、ディジタルフィルタは、サンプル毎に動作して当該ノイズキャンセラ部で作成した時間軸ノイズ信号を参照信号にして擬似ノイズを推定し、マイクロホンから入力される音声信号のノイズ信号を打ち消すものであり、（１−４）ＦＦＴ演算部と逆ＦＦＴ演算部における演算処理により遅延した信号と送信信号との処理タイミングを合わせるためのディレイ部を備え、（２）エコーキャンセラ部においては、（２−１）ノイズキャンセラ部からの出力と、受信信号をもとに擬似エコーを発生してエコーを打ち消し除去するエコー除去手段とを備えることを特徴とする。
【０００９】
第２の本発明の反響及び雑音除去装置は、受信した受信信号をスピーカから音声信号として出力し、マイクロホンから入力される音声信号を送信信号として出力するときの、入力される音声信号に混入する反響音及び雑音をエコーキャンセラ部とノイズキャンセラ部においてそれぞれ除去する反響及び雑音除去装置において、（１）ノイズキャンセラ部においては（１−１）入力されるディジタル音声信号の時間軸信号を周波数軸信号に変換するＦＦＴ演算部を備え、ＦＦＴ演算部は、送信入力信号に音声の有無を検出する音声検出信号に基づいて、ＦＦＴ演算部でのノイズ更新の制御を行うものであって、音声ありのときノイズ更新を停止し、音声なしのときノイズ更新を行うものであり、（１−２）ＦＦＴ演算部で変換された周波数軸信号を時間軸信号に変換する逆ＦＦＴ演算部と、（１−３）ＦＦＴ演算部と逆ＦＦＴ演算部における演算処理により遅延した信号と送信信号との処理タイミングを合わせるためのディレイ部と、（１−４）逆ＦＦＴ演算部からの出力と受信信号からの参照信号を加算する受信側加算器とを備え、（２）エコーキャンセラ部においては、（２−１）受信側加算器出力とエコー打ち消し用の送信側加算器からの出力をもとに擬似エコーを発生してエコーを打ち消し除去するエコー除去手段とを備えることを特徴とする。
【００１０】
これにより本発明では、いったんノイズ成分をＦＦＴ（Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ；高速フーリエ変換）演算部を用いて周波数成分に変換し、周波数成分をフレーム毎で平滑することで周波数の大まかな特性を抽出して再び時間軸信号に変換する逆ＦＦＴ演算部を有し、逆ＦＦＴ演算部で出力されたノイズの特徴を反映した時間信号を参照信号にして擬似ノイズを適応除去する適応ディジタルフィルタ（以下、単にＡＤＦと略記する）部を有し、もって時間軸で線形動作するＡＤＦ部でノイズ除去を行うようにして、後段のエコーキャンセラ部の性能を確保するようにした。
【００１１】
【発明の実施の形態】
（Ａ）第１の実施形態
以下、本発明による反響及び雑音除去装置の第１の実施形態を図面を参照しながら詳述する。
【００１２】
（Ａ−１）第１の実施形態の構成
図１は、第１の実施形態の反響及び雑音除去装置の構成を示すブロック図である。
【００１３】
この第１の実施形態の反響及び雑音除去装置は、マイクロホン１と、このマイクロホン１で採取した音声信号に含まれるノイズ成分を除去するノイズキャンセラ部３と、エコー成分を除去するエコーキャンセラ部５と、音声信号を音声として出力するスピーカ７により構成される。
【００１４】
また、ノイズキャンセラ部３は、マイクロホン１と接続されマイクロホン１から入力されるアナログ音声信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換部３１と、このＡ／Ｄ変換部３１と接続されＡ／Ｄ変換部３１から入力されるデジタル送信信号を、後述するエコーキャンセラ部５からの音声検出信号によりノイズ更新の制御を受けながら、フレーム毎に時間軸信号から周波数軸信号に変換するＦＦＴ演算部３２と、このＦＦＴ演算部３２と接続され周波数軸信号を時間軸信号に逆変換する逆ＦＦＴ演算部３３と、この逆ＦＦＴ演算部３３と接続されるＡＤＦ部３４と、このＡＤＦ部３４からの信号とディレイ部３５から出力信号とを加算して得られた送信信号をエコーキャンセラ部５に向けて出力する加算器３６により構成される。
【００１５】
また、エコーキャンセラ部５は前記加算器３６からのノイズの除去された送信信号と後述するＡＤＦ部５２からの信号とを加算する加算器５１と、ＡＤＦ部５２により構成される。
【００１６】
なお説明を容易にするために、Ｓinはマイクロホン入力を、Ｓout は送信側出力を、Ｒinは受信側入力を、Ｒout はスピーカ出力をそれぞれ示すものとする。
【００１７】
（Ａ−２）第１の実施形態の動作
以下、図１を用いて第１の実施形態の反響及び雑音除去装置の動作を説明する。
【００１８】
本発明では、マイクロホン１から雑音等を含む音声信号が入力されるが、はじめに周囲の雑音であるノイズが入力され、次に肉声等の送信しようとする音声が入力されるものと仮定している。つまり、電源が投入されると所望とする音声が入力されるよりも先に周囲からノイズが入り込む方が普通であるからである。
【００１９】
はじめにマイクロホン１から信号が入力される。ここでマイクロホン１から入力されたマイクロホン入力信号をＸとする。このマイクロホンからのアナログ信号はアナログ−ディジタル（Ａ／Ｄ）変換器３１によってディジタル化され、送信信号として周波数成分を計算するためにＦＦＴ演算部３２に入力される。このＦＦＴ演算部３２の処理に関しては既に十分周知の技術であるのでここでは述べない。
【００２０】
ＦＦＴ演算部３２では入力された送信信号をフレームとし、このフレーム毎に周波数成分Ｘf(ｋ，ｌ）に変換する。ここで「ｋ」は第ｋ番目の周波数であり、「ｌ」はフレーム番号を表す数であり、１つのフレームは２５６サンプルのデータからなる。即ち本発明では、２５６点のＦＦＴ演算部処理を用いた。
【００２１】
ＦＦＴ演算部３２では更にパワースペクトルの平滑値を次に示す式（１）のように求める。
【００２２】
Ｘaf（ｋ，ｌ＋１）
＝α・｜Ｘｆ（ｋ，ｌ）｜＋（１−α）・Ｘaf（ｋ，ｌ）    …（１）
ここで、Ｘaf（ｋ，０）＝０であり、αは平滑の緩急を決める平滑定数であり、１＞α＞０なる定数である。なお本発明では平滑定数α＝０．５を用いたが、これに限定するものではない。
【００２３】
式（１）に示したようにＸaf（ｋ，ｌ＋１）は現在までのパワースペクトルの平滑値Ｘaf（ｋ，ｌ）と、現在入手した周波数成分Ｘｆ（ｋ，ｌ）を加算して次回の平滑値として計算するようになっている。
【００２４】
したがって平滑係数αがα＝１であれば、Ｘafはほとんど平滑されることなく急峻な追従をしながら更新される。その結果、Ｘaf（ｋ，ｌ＋１）は次に示す式（２）のように周波数成分Ｘf(ｋ，ｌ）と等しくなる。
【００２５】
Ｘaf（ｋ，ｌ＋１）＝｜Ｘf(ｋ，ｌ）｜    …（２）
一方で平滑定数αが小さければ、瞬時値Ｘf(ｋ，ｌ) は平滑値にあまり反映されず、ゆっくりとＸaf（ｋ，ｌ＋１）を更新することになる。今、はじめノイズＮがマイクロホン１に入力されている状態では、ＦＦＴ演算部３２の出力は、
Ｘf(ｋ) ＝Ｎf(ｋ)                       …（３）
となる。したがってＦＦＴ演算部３２はノイズの平滑値Ｎaf（ｋ，ｌ）を計算して行くことになる。
【００２６】
Ｎaf（ｋ，ｌ＋１）
＝α・｜Ｎf(ｋ，ｌ）｜＋（１−α）・Ｎaf（ｋ，ｌ）    …（４）
このようにして計算されたＮaf（ｋ，ｌ）は、周波数領域で見れば、ノイズ特有の周波数成分の特質を平均的に表すものになる。
【００２７】
たとえば自動車のエンジンノイズであれば、１ＫＨｚ以下の周波数で割合に大きなパワースペクトルを持ち、高周波数になるにしたがってパワースペクトルが徐々に小さくなるような特質をよく反映するようになる。
【００２８】
図２に自動車エンジンノイズの周波数特性の例を示す。もちろん実際のパワースペクトルはＮaf（ｋ，ｌ）のような概形を保ちながらも、フレーム毎に細かな変動をするのはいうまでもない。
【００２９】
ＦＦＴ演算部３２からの出力は、逆ＦＦＴ演算部３３に出力され、Ｎaf（ｋ，ｌ）は再び時間軸の信号Ｎｈに変換される。Ｎｈは雑音の大まかな特性を有した時間軸の信号となる。ＮｈはＡＤＦ部３４に入力される。
【００３０】
ＡＤＦ部３４ではＮｈと相関の強い成分を時間軸で除去する。つまり、Ｎｈを参照信号とし、マイクロホン１からの出力信号Ｎを打ち消すような擬似ノイズ信号Ｎ’を作成して加算器３６で加算し、加算器３６の出力する残差信号ｅを再びＡＤＦ部３４に入力して、式（５）の値が最小になるようにＡＤＦ部３４のフィルタ係数を更新する。
【００３１】
ｅ２ ＝（Ｎ−Ｎｈ）２                     …（５）
ＡＤＦ部３２における係数更新のアルゴリズムは、後述するエコーキャンセラ部５のＡＤＦ部５２と同様である。本発明では周知の「学習同定法」アルゴリズムを用いたが、アルゴリズムは式（５）を最小にする逐次アルゴリズムであればなんであってもよい。このような「学習同定法」アルゴリズムに関しては、例えば、（Ｓヘイキン著、適応フィルタ入門、現代工学社、式部幹訳、Ｐ１２０）を参照すればよく、ここではその説明を省略する。
【００３２】
上記に説明したように、加算器３６では入力されたノイズから、該ノイズの特性が反映された擬似ノイズを減算するため、マイクロホン１から入力されたノイズのほとんどの部分が除去される。ここでマイクロホン１と加算器３６の間にディレイ部３５が挿入されているのは、ＦＦＴ演算部３２がフレーム処理を行うため信号が遅延することから、このフレーム分の遅延をＡ／Ｄ変換部３１からの送信信号にあたえ、タイミングを揃えるためである。
【００３３】
上記のように、いったん周波数領域でノイズの特性を抽出し、時間軸信号に戻してＡＤＦ部３４に入力する。ＡＤＦ部３４の処理は線形処理であるので従来技術の周波数減算等で問題になった非線形処理は行われないため、後段のエコーキャンセラ部５にとっても悪影響を与えない。
【００３４】
ＦＦＴ演算部３２にはエコーキャンセラ部５から音声検出信号が入力される。この音声検出信号は、例えば図示しないダブルトーク検出器から出力され、マイクロホン入力Ｓin側、受信側入力Ｒin側の各々にノイズではなく実際に話者信号があることを示す信号であり、本発明では時間軸で受信側入力Ｒinの信号のパワーとマイクロホン入力Ｓinの信号のパワーから各々の話者信号があることを検出する。
【００３５】
ここで音声検出信号について述べておく。
【００３６】
はじめにマイクロホン入力Ｓinに信号が入力され、ディレイ部３５、加算器３６、加算器５１を経由してダブルトーク検出器に入力される。ダブルトーク検出器では式（６）、（７）のように２つの追従特性を持つパラメータを計算する。ここでｎは第ｎサンプル目のデータであることを示す。
【００３７】
Ｘshort （ｎ＋１）
＝β・｜Ｘ（ｎ）｜＋（１−β）・Ｘshort （ｎ）
…（６）
Ｘlong（ｎ＋１）
＝γ・｜Ｘ（ｎ）｜＋（１−γ）・Ｘlong（ｎ）
…（７）
また、Ｘshort （０）＝０、Ｘlong（０）＝０である。
【００３８】
式（６）、（７）は式（４）での説明と同様に信号の平滑処理を表す式であり、β、γは各々β＝０．７、γ＝０．２と異なる係数を与えて計算する。
【００３９】
上述したように係数は小さいほどゆっくりと入力信号に追従するので、式（６）は信号の変化にすばやく追従し、式（７）は信号の変化にゆっくりと追従する。
【００４０】
いま、マイクロホン１からノイズがしばらく入力したときには式（６）、（７）の値はほとんど同じになる。
【００４１】
次に音声が入力されると、Ｘshort （ｎ）はすばやく音声パワーに追従して上昇するが、Ｘlong（ｎ）は追従が遅いためＸshort （ｎ）＞Ｘlong（ｎ）なる関係が生じる。
【００４２】
本実施形態ではＶ＝２として
Ｘshort （ｎ）＞Ｖ・Ｘlong（ｎ）        …（８）
となったときに「音声あり」とした。ここで、Ｖは、音声検出の感度を決めるパラメータであり、使用環境などによって設計者が適宜決めてよく、本実施形態の、Ｖ＝２に限定するものではない。
【００４３】
受信側入力Ｒin側の検出も同様に行う。
【００４４】
ノイズキャンセラ部３のＦＦＴ演算部３２はマイクロホン入力Ｓin側にも受信側入力Ｒin側にも音声信号がないときに式（１）の計算を行い、どちらか一方でも「音声あり」の結果があるときは
Ｎaf（ｋ，ｌ＋１）＝Ｎaf（ｋ，ｌ）      …（９）
としてＮaf（ｋ，ｌ）の更新を停止し、同時にＡＤＦ部３４の係数更新を停止する。このとき逆ＦＦＴ演算部３３は継続して動作する。
【００４５】
即ち、Ｎｈは更新停止されたままのＮaf（ｋ，ｌ）を用いて擬似ノイズＮｈを作成する。擬似ノイズＮｈはノイズ成分の大まかな特性を持ってさえいればよいので不都合がない。また、ＡＤＦ部３４の係数を固定しているので音声信号が加算器３６を経由して、ＡＤＦ部３４にフィードバックされてもＡＤＦ部３４の係数は乱されることがなく、継続的にノイズを除去することができる。
【００４６】
ノイズキャンセラ部３の出力はエコーキャンセラ部５に入力される。エコーキャンセラは適応型エコーキャンセラであり、受信側入力Ｒin入力端子の入力とノイズキャンセラ部３からの出力を入力して、加算器５１の出力ｅｌを用い、ｅｌ２を最小にするようにＡＤＦ部５２の係数を適応アルゴリズムによって更新する。アルゴリズムに関しては上述したように既知の方法を用いればよい。
【００４７】
但し、エコーキャンセラ部５のＡＤＦ部５２の係数更新は受信側入力信号Ｒin側だけに「信号あり」のときに行うのは周知のとおりである。
【００４８】
また、本発明ではノイズキャンセラ部３のＡＤＦ部３４を音声検出信号によって係数更新停止するようにしたが、動作開始後一定時間駆動したあと、自動的に停止するようにしてもよい。
【００４９】
（Ａ−３）第１の実施形態の効果
前述した構成、動作によって得られる効果を具体的に全て説明する。
【００５０】
以上のように第１の実施形態によれば、マイクロホン１からの入力をＦＦＴ演算部３２によって周波数変換してフレーム間隔で平滑してノイズの特徴を抽出し、抽出した信号を時間軸に戻してからノイズ除去用のＡＤＦ部３４に入力して、特定の周波数に分割することなく、時間軸で適応的にノイズを除去するようにした。更に時間軸ＡＤＦ部３４で線形処理を用いてノイズを自然に除去するようにしたので、ノイズキャンセラ部３におけるノイズ除去に伴う音質の違和感がなく、かつ、エコーキャンセラ部５における性能が劣化しないので、エコーのない自然な音声を送信できるのである。
【００５１】
（Ｂ）第２の実施形態
次に、本発明による反響及び雑音除去装置の第２の実施形態を図面を参照しながら詳述する。
【００５２】
（Ｂ−１）第２の実施形態の構成
図３は、第２の実施形態の反響及び雑音除去装置の構成を示すブロック図であり、第１の実施形態に係る図１との同一、対応部分には同一符号を付してその詳細な説明を省略する。
【００５３】
第２の実施形態が第１の実施形態と異なるのは、マイクロホン１とＦＦＴ演算部３２との間に音声検出部３７があることと、エコーキャンセラ部５からの音声検出信号がＦＦＴ演算部３２に入力されなくなっていることである。
【００５４】
（Ｂ−２）第２の実施形態の動作
この第２の実施形態において第１の実施形態と異なるのは音声検出部３７の部分である。それ以外の部分に関しては第１の実施形態と同様の動作であるのでここでは説明しない。
【００５５】
マイクロホン１からの出力はアナログ−ディジタル変換器３１を経由して音声検出部３７に入力される。音声検出部３７では上述の式（６）、式（７）と同様の処理でマイクロホン入力Ｓin端子の音声を検出する。「音声あり」のときはＦＦＴ演算部３２での平滑処理を停止し、式（４）の実行を停止して、代わりに式（９）を実行する。また「音声あり」のときにはＡＤＦ部３４の係数更新を停止する。
【００５６】
この第２の実施形態ではノイズキャンセラ部３で受信側入力Ｒin側の信号を用いない。このため、エコー経路における減衰が大きく、エコーが極めて小さいときにはエコーのレベルはノイズのレベルと大差なくなるので音声信号を検出しない。しかし、上述したようにＦＦＴ演算部３２ではノイズの平滑処理を行ってノイズの大まかな特性を抽出するので、このような小さなエコーの影響はほとんどない。
【００５７】
一方で、エコーが大きいときはエコーが音声と同じ性質をもっているので音声検出部３７において、音声として検出され、ＦＦＴ演算部３２でのノイズの推定に悪影響を与えない。
【００５８】
このように第２の実施形態では、音声検出をディレイ部３５の前で行うことができるので、マイクロホン入力Ｓin側の音声の検出を第１の実施形態より早く行うことができ、マイクロホン入力Ｓin側に音声が入力されたとき、ＦＦＴ演算部３２による平滑処理に音声の影響が反映されてしまうことをすばやく防止することができる。
【００５９】
（Ｂ−３）第２の実施形態の効果
前述した構成、動作によって得られる効果を具体的に全て説明する。
【００６０】
以上のように第２の実施形態によれば、マイクロホン１とＦＦＴ演算部３２との間に音声検出器３７を設けて、音声検出を行い、ＦＦＴ演算部３２と、ＡＤＦ部３４を制御するようにしたので、第１の実施形態よりも正確にノイズの推定を行い、正確にノイズの除去を行えるという効果が得られるのである。
【００６１】
（Ｃ）第３の実施形態
以下、本発明による反響及び雑音除去装置の第３の実施形態を図面を参照しながら詳述する。ここで、図４は、この実施例の構成を示すものであり、上述した図３との同一、対応部分には同一符号を付して、その詳細な説明を省略する。
【００６２】
（Ｃ−１）第３の実施形態の構成
図４は、第３の実施形態の反響及び雑音除去装置の構成を示すブロック図である。この第３の実施形態は、上述した第２の実施形態をもとにしており、第２の実施形態と第３の実施形態が異なるのは周波数領域で動作する音声検出部３８が設けられていることである。その他に関しては第２の実施形態と同一であるのでここでは説明を省略する。
【００６３】
ＦＦＴ演算部３２では式（１）と式（４）を別に計算する。具体的には下記のように式（１）のαと式（４）のαを別々にする。
【００６４】
Ｘaf（ｋ，ｌ＋１）
＝α１ ・｜Ｘf （ｋ，ｌ）｜＋（１−α１ ）・Ｘaf（ｋ，ｌ）
…（１）’
Ｎaf（ｋ，ｌ＋１）
＝α２ ・｜Ｎf （ｋ，ｌ）｜＋（１−α２ ）・Ｎaf（ｋ，ｌ）
…（４）’
ここで、１＞α１ ＞α２ ＞０であり、本第３の実施形態では、α２ ＝０．５、α１ ＝０．８としたがこれに限定するものではない。
【００６５】
その上で、
【数１】
0004345208.tif 000002
を計算し、
ＰＸＦ（ｌ）＞Ｖ・ＰＮＦ（ｌ）        …（１２）
のとき「音声あり」として検出する。
【００６６】
「音声あり」のとき、周波数軸音声検出部３８はＡＤＦ部３４の係数更新を停止する。
【００６７】
また「音声あり」のとき、ＦＦＴ演算部３２に式（９）を実行するための信号を出力する。
【００６８】
あるいはまた、特定の周波数、または周波数帯を無視して式（１０）、式（１１）を実施するようにしてもよい。これは非定常ノイズが特定の周波数（周波数帯域）に集中して存在することがわかっているときには、これらのノイズを音声と誤検出するのを防止するのに役立つ。即ち、第２の実施形態に加えて更に精度良く音声の検出を行うことで背景ノイズの推定を正確に行うことができる。
【００６９】
たとえば、式（１１）、式（１２）において特定のｋ、またはいくつかのｋの集まりを計算に反映させないようにする。
【００７０】
（Ｃ−３）第３の実施形態の効果
以上、述べたように、第３の実施形態では音声検出器の位置がＦＦＴ演算部３２と逆ＦＦＴ演算部３３との間において、周波数領域で音声の検出を行うようにしたので、より細かな音声検出を行ってノイズ推定を行い、ノイズを除去することができる。
【００７１】
（Ｄ）第４の実施形態
以下、本発明による反響及び雑音除去装置の第４の実施形態を図面を参照しながら詳述する。ここで、図５は、この実施例の構成を示すものであり、上述した図１との同一、対応部分には同一符号を付して示して、その詳細な説明を省略する。
【００７２】
（Ｄ−１）第４の実施形態の構成
図５は、第４の実施形態の反響及び雑音除去装置の構成を示すブロック図である。第４の実施形態は第１の実施形態をもとにしており、第４の実施形態が第１の実施形態と異なるのは、ＡＤＦ部５２の前に加算器１７が設けられた一方、第１の実施形態におけるＡＤＦ部３４、加算器３が削除されていることである。
【００７３】
以下、図５を用いて第４の実施形態の構成を説明する。
【００７４】
マイクロホン１から逆ＦＦＴ演算部３３までの処理は第１の実施形態で説明したものと同じであるのでここでは説明を省略する。
【００７５】
逆ＦＦＴ演算部３３の出力は加算部５３に出力される。加算部５３には受信側入力Ｒin入力端子９からの信号も入力されている。一方でＦＦＴ演算部３２には図示しないエコーキャンセラ部５のダブルトーク検出器から音声検出信号が入力されている。
【００７６】
第４の実施形態ではＡＤＦ部５２、ＦＦＴ演算部３２の動作が異なっている。即ち、ＡＤＦ部５２はダブルトーク検出器からの音声検出結果によって以下のように係数更新を行う。
【００７７】
受信側入力Ｒin側のみに音声信号あり：ＦＦＴ演算部３２のノイズ更新（９）式（即ち停止）、ＡＤＦ部５２の係数更新
マイクロホン入力Ｓin側のみに音声信号あり：ＦＦＴ演算部３２のノイズ更新（９）式、ＡＤＦ部５２の係数更新停止
受信側入力Ｒin側、マイクロホン入力Ｓin側の双方に音声信号あり：ＦＦＴ演算部３２のノイズ更新（９）式（即ち停止）、ＡＤＦ部５２の係数更新停止
受信側入力Ｒin側、マイクロホン入力Ｓin側の双方に音声信号なし：ＦＦＴ演算部３２のノイズ更新（４）式、ＡＤＦ部５２の係数更新停止
即ち、逆ＦＦＴ演算部３３の出力信号をエコーキャンセラ部５の擬似エコー作成のための参照信号と同様に扱ってよく、これによりハードウェアを大幅に小規模化することができる。
【００７８】
この際、逆ＦＦＴ演算部３３は常に動作して時間軸信号を作成し、ＡＤＦ部５２に出力し続ける。
【００７９】
（Ｄ−３）第４の実施形態の効果
以上説明したように、第４の実施形態によれば逆ＦＦＴ演算部３３の出力をエコーキャンセラ用ＡＤＦ部５２に直接入力し、ＡＤＦ部５２の係数更新制御方法を
受信側入力Ｒin側のみに音声信号あり：ＦＦＴ演算部３２のノイズ更新（９）式（即ち停止）、ＡＤＦ部５２の係数更新
マイクロホン入力Ｓin側のみに音声信号あり：ＦＦＴ演算部３２のノイズ更新（９）式、ＡＤＦ部５２の係数更新停止
受信側入力Ｒin側、マイクロホン入力Ｓin側の双方に音声信号あり：ＦＦＴ演算部３２のノイズ更新（９）式（即ち停止）、ＡＤＦ部５２の係数更新停止
受信側入力Ｒin側、マイクロホン入力Ｓin側の双方に音声信号なし：ＦＦＴ演算部３２のノイズ更新（４）式、ＡＤＦ部５２の係数更新停止
とするようにしたので逆ＦＦＴ演算部３３の出力信号をエコーキャンセラ部５の擬似エコー作成のための参照信号と同様に扱ってよく、これによりハードウェアを大幅に小規模化することができる。
【００８０】
（Ｅ）第５の実施形態
以下、本発明による反響及び雑音除去装置の第５の実施形態を図面を参照しながら詳述する。ここで、図６は、この実施例の構成を示すものであり、上述した図１との同一、対応部分には同一符号を付して、その説明を省略する。
【００８１】
（Ｅ−１）第５の実施形態の構成
図１は、第５の実施形態の反響及び雑音除去装置の構成を示すブロック図である。第５の実施形態は第２の実施形態と第４の実施形態をもとにしている。時間軸音声検出器の動作は第２の実施形態で説明したのでここでは説明を省略する。また、ＦＦＴ演算部３２、逆ＦＦＴ演算部３３の動作は第４の実施形態で説明したとおりである。
【００８２】
ＡＤＦ部５２の制御は
受信側入力Ｒin側のみに音声信号あり：ＡＤＦ部５２の係数更新
マイクロホン入力Ｓin側のみに音声信号あり：ＡＤＦ部５２の係数更新停止
受信側入力Ｒin側、マイクロホン入力Ｓin側の双方に音声信号あり：ＡＤＦ部５２の係数更新停止
受信側入力Ｒin側、マイクロホン入力Ｓin側の双方に音声信号なし：ＡＤＦ部５２の係数更新停止
ＦＦＴ演算部３２のノイズ更新制御は
音声検出器からの検出結果  音声信号あり：ＦＦＴ演算部３２のノイズ更新（９）式（即ち停止）
音声検出器からの検出結果  音声信号なし：ＦＦＴ演算部３２のノイズ更新（４）式（即ち更新）
とする点が、第４の実施形態と異なっている。
【００８３】
即ち、逆ＦＦＴ演算部３３の出力信号をエコーキャンセラ部５の擬似エコー作成のための参照信号と同様に扱ってよく、これによりハードウェアを大幅に小規模化することができる。
【００８４】
この際、逆ＦＦＴ演算部３３は常に動作して時間軸信号を作成し、ＡＤＦ部５２に出力し続ける。
【００８５】
また第２の実施形態で述べたように、音声検出をディレイ部３５の前で行えるので、音声の検出がより迅速に行える。結果ＦＦＴ演算部３２のノイズ推定に与えるダメージを小さくすることができるので、より精度の良いノイズ除去を行える。
【００８６】
（Ｅ−３）第５の実施形態の効果
以上説明したように、第５の実施形態によれば、第４の実施形態に加え、より迅速に音声の検出を行い、結果、ＦＦＴ演算部３２のノイズ推定に与えるダメージを小さくすることができるのでより精度の良いノイズ除去を行える。更に第１の実施形態よりもＡＤＦ部３４を省くことでハードウェアの小規模化を実現できる。
【００８７】
（Ｆ）第６の実施形態
以下、本発明による反響及び雑音除去装置の第６の実施形態を図面を参照しながら詳述する。ここで、図７は、この実施例の構成を示すものであり、上述した図１との同一、対応部分には同一符号を付して、その説明を省略する。
【００８８】
（Ｆ−１）第６の実施形態の構成
図７は、第６の実施形態の反響及び雑音除去装置の構成を示すブロック図である。第６の実施形態は第３の実施形態と第４の実施形態をもとにしている。周波数領域音声検出部３８の動作は第３の実施形態で説明したのでここでは説明を省略する。
【００８９】
第６の実施形態は第３の実施形態と異なり、周波数領域音声検出部３８の出力はＦＦＴ演算部３２にのみ出力される。ＦＦＴ演算部３２では第３の実施形態と同様にノイズの更新を行い、逆ＦＦＴ演算部３３と共に動作して時間軸での擬似ノイズを作成する。
【００９０】
エコーキャンセラ部５のＡＤＦ部５２の制御は第４の実施形態で説明したと同じ動作でＡＤＦ部５２の係数を更新する。ＦＦＴ演算部３２とＡＤＦ部５２の更新の制御の方法は第５の実施形態で説明したと同様である。
【００９１】
（Ｆ−３）第６の実施形態の効果
以上説明したように、第６の実施形態によれば、音声検出を迅速に行い、更に周波数領域で音声の検出を行うようにしたのでより細かな音声検出を行ってノイズ推定を行い除去し、かつ第４の実施形態と同様に、ハードウェアを大幅に小規模化することができる。
【００９２】
なお、上記の実施形態ではマイクロホンとスピーカを使用した、いわゆる「スピーカホン」を例に説明したが、本発明はこれに限定されること無く、例えばマイクロホンではなく、電気的な入力であっても良く、また同様にスピーカによる電気／音響変換が不要な系では、電気信号をそのまま出力するような系であってもよいのはもちろんである。
【００９３】
【発明の効果】
以上のように、本発明の反響及び雑音除去装置によれば、ノイズを時間軸で適応的に除去することにより、ノイズ除去に伴なう音質の違和感を生じせしめること無く、かつエコーキャンセラの性能が劣化すること無く、エコーのない自然な音声を送出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明が適用される第１の実施形態の概略構成を示すブロック図である。
【図２】自動車エンジンの周波数特性を示す周波数特性図である。
【図３】本発明が適用される第２の実施形態の概略構成を示すブロック図である。
【図４】本発明が適用される第３の実施形態の概略構成を示すブロック図である。
【図５】本発明が適用される第４の実施形態の概略構成を示すブロック図である。
【図６】本発明が適用される第５の実施形態の概略構成を示すブロック図である。
【図７】本発明が適用される第６の実施形態の概略構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
１…マイクロホン、３…ノイズキャンセラ部、５…エコーキャンセラ部、７…スピーカ、３１…Ａ／Ｄ変換部、３２…ＦＦＴ演算部、３３…逆ＦＦＴ演算部、３４…ＡＤＦ部、３５…ディレイ部、３６…加算器、３７…音声検出部、３８…音声検出部、５１…加算器、５２…ＡＤＦ部、５３…加算器。
【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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