(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力信号を処理するためのデジタル有限インパルス応答（ＦＩＲ）バンドパスフィルタであって、
前記入力信号をデジタルシーケンスに変換するためのオーバーサンプリングタイプのアナログ・デジタルコンバータと、
前記デジタルシーケンスを畳み込んでローパスベクトルを発生するローパスＦＩＲフィルタと、
重み付けされかつ時間シフトされたユニットインパルスを表す少なくとも１組の櫛形フィルタの重みによって定義されるデジタル櫛形フィルタであって、前記櫛形フィルタの重みを用いて前記ローパスベクトルを畳み込むデジタル櫛形フィルタと、
前記デジタルＦＩＲバンドパスフィルタの帯域包絡線を検出する包絡線検出器とを備えるデジタル有限インパルス応答（ＦＩＲ）バンドパスフィルタ。
【請求項２】
請求項１のデジタルＦＩＲバンドパスフィルタにおいて、前記アナログ・デジタルコンバータはシグマ−デルタモジュレーションを用いるデジタルＦＩＲバンドパスフィルタ。
【請求項３】
請求項１のデジタルＦＩＲバンドパスフィルタにおいて、前記デジタルシーケンスは２レベルのバイナリシーケンスであるデジタルＦＩＲバンドパスフィルタ。
【請求項４】
請求項１のデジタルＦＩＲバンドパスフィルタにおいて、前記ローパスＦＩＲフィルタは、前記デジタルシーケンスをローパスＦＩＲフィルタインパルス応答に乗算及び累算することによって該デジタルシーケンスを直接的に畳み込むデジタルＦＩＲバンドパスフィルタ。
【請求項５】
請求項１のデジタルＦＩＲバンドパスフィルタにおいて、前記ローパスＦＩＲフィルタは、さらに、
前記デジタルシーケンスを畳み込むことによって複数の値を持つことができるマルチレベルシーケンスを生成する入力フィルタと、
前記マルチレベルシーケンスを畳み込んで前記ローパスベクトルを生成する周辺フィルタと、
選択された時間で前記ローパスベクトルをダウンサンプリングするために少なくとも１つの出力カウンタを備える出力ステージと、
前記ダウンサンプリングされたローパスベクトルを順次記憶するローパスランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）とを備えるデジタルＦＩＲバンドパスフィルタ。
【請求項６】
請求項５のデジタルＦＩＲバンドパスフィルタにおいて、前記マルチレベルシーケンスは５レベルシーケンスであるデジタルＦＩＲバンドパスフィルタ。
【請求項７】
請求項５のデジタルＦＩＲバンドパスフィルタにおいて、前記デジタル櫛形フィルタは、さらに、
前記櫛形フィルタの重みの組を記憶する櫛形フィルタ重みＲＡＭと、
前記櫛形フィルタの重みを用いて前記ダウンサンプリングされたローパスベクトルの畳み込み積を計算する計算論理ユニット（ＡＬＵ）とを備えるデジタルＦＩＲバンドパスフィルタ。
【請求項８】
請求項７のデジタルＦＩＲバンドパスフィルタにおいて、前記櫛形フィルタ重みＲＡＭは、櫛形フィルタ重みの２つの直交する組を記憶し、前記ＡＬＵは該櫛形フィルタ重みの２つの直交する組を用いて前記ダウンサンプリングされたローパスベクトルの畳み込み積を計算するデジタルＦＩＲバンドパスフィルタ。
【請求項９】
請求項８のデジタルＦＩＲバンドパスフィルタにおいて、前記ＡＬＵはさらに包絡線検出器を備えるデジタルＦＩＲバンドパスフィルタ。
【請求項１０】
請求項９のデジタルＦＩＲバンドパスフィルタにおいて、前記ＡＬＵは、前記デジタルＦＩＲバンドパスフィルタの最大バンドパス周波数の二倍より小さな周波数で作動するデジタルＦＩＲバンドパスフィルタ。
【請求項１１】
請求項９のデジタルＦＩＲバンドパスフィルタにおいて、前記ＡＬＵは、該ＡＬＵによって計算された前記畳み込み積の二乗の合計の平方根を計算することによって、前記デジタルＦＩＲバンドパスフィルタのバンドパス包絡線を推定するデジタルＦＩＲバンドパスフィルタ。
【請求項１２】
請求項１１のデジタルＦＩＲバンドパスフィルタにおいて、前記ＡＬＵは、前記２つの二乗の平方根の大きな方及び前記２つの二乗の平方根の小さな方を決定し、
前記２つの二乗の平方根の小さな方の半分と前記２つの二乗の平方根の大きな方及び３の平方根の積の半分との合計を計算し、さらに、
前記２つの二乗の平方根の大きな方と前記計算された合計との間で大きな方を選択することによって、２つの二乗の合計の平方根の値を推定するデジタルＦＩＲバンドパスフィルタ。
【請求項１３】
請求項１のデジタルＦＩＲバンドパスフィルタにおいて、前記包絡線検出器は、前記デジタル櫛形フィルタによって計算された畳み込み積の二乗の合計の平方根を計算することによって前記デジタルＦＩＲバンドパスフィルタのバンドパス包絡線を検出するデジタルＦＩＲバンドパスフィルタ。
【請求項１４】
請求項１３のデジタルＦＩＲバンドパスフィルタにおいて、前記包絡線検出器は、
前記２つの二乗の平方根の大きな方及び前記２つの二乗の平方根の小さな方を決定し、
前記２つの二乗の平方根の小さな方の半分と前記２つの二乗の平方根の大きな方及び３の平方根の積の半分との合計を計算し、さらに、
前記２つの二乗の平方根の大きな方と前記計算された合計との間で大きな方を選択することによって、２つの二乗の合計の平方根の値を推定するデジタルＦＩＲバンドパスフィルタ。
【請求項１５】
患者に聴覚信号を提供するために人間に埋め込むための埋め込み部分と、
前記聴覚信号を前記埋め込み部分に提供する外側部分であって、請求項１の前記デジタルＦＩＲバンドパスフィルタを備える外側部分とを備える人工耳装置。
【請求項１６】
デジタル有限インパルス応答（ＦＩＲ）バンドパスフィルタによって入力信号を処理する方法であって、
前記入力信号をオーバーサンプリングによってアナログ・デジタルコンバータにおいてデジタルシーケンスに変換する工程と、
ローパスＦＩＲフィルタにおいて前記デジタルシーケンスを畳み込んでローパスベクトルを発生する工程と、
重み付けられかつ時間シフトされた単位インパルスを表す少なくとも１組の櫛形フィルタ重みによって定義されたデジタル櫛形フィルタにおいて前記ローパスベクトルを畳み込みする工程と、
包絡線検出器において前記デジタルＦＩＲバンドパスフィルタのバンドパス包絡線を検出する工程とを含む方法。
【請求項１７】
デジタル有限インパルス応答（ＦＩＲ）バンドパスフィルタによって入力信号を処理する方法であって、
前記入力信号をオーバーサンプリングによってアナログ・デジタルコンバータにおいてデジタルシーケンスに変換する工程と、
入力フィルタにおいて前記デジタルシーケンスを畳み込んで複数の許容値を持つマルチレベルシーケンスを発生する工程と、
周辺フィルタにおいて前記マルチレベルシーケンスを直接に畳み込んでローパスベクトルを生成する工程と、
少なくとも１つの出力カウンタを含む出力ステージを用いて選択された時間で前記ローパスベクトルをダウンサンプリングする工程と、
ローパスランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）に前記ダウンサンプリングされたローパスベクトルを順次記憶する工程と、
計算論理ユニット（ＡＬＵ）において、デジタル櫛形フィルタの重み付けられかつ時間シフトされた単位インパルスを表す櫛形フィルタ重みの２つの直交する組を用いて前記ダウンサンプリングされたローパスベクトルの畳み込み積を計算する工程と、
前記ＡＬＵにおいて、前記ＡＬＵによって計算された前記畳み込み積の二乗の合計の平方根を計算することによって前記デジタルＦＩＲバンドパスフィルタのバンドパス包絡線を推定する工程であって、前記２つの二乗の合計の平方根の値を、
前記２つの二乗の平方根の大きな方及び前記２つの二乗の平方根の小さな方を決定し、
前記２つの二乗の平方根の小さな方の半分と前記２つの二乗の平方根の大きな方及び３の平方根の積の半分との合計を計算し、さらに、
前記２つの二乗の平方根の大きな方と前記計算された合計との間で大きな方を選択することによって推定する推定工程とを含む方法。
【請求項１８】
並列に配列された複数のデジタル有限のインパルス応答（ＦＩＲ）バンドパスフィルタを備える、入力信号を処理するためのデジタルフィルタバンクであって、
前記入力信号をデジタルシーケンスに変換するためのオーバーサンプリングタイプのアナログ・デジタルコンバータと、
前記デジタルシーケンスを畳み込んで複数のローパスベクトルを発生する並列に配列された複数のローパスＦＩＲフィルタと、
該複数のローパスＦＩＲフィルタの１つに各々が接続されていて、重み付けされかつ時間シフトされたユニットインパルスを表す少なくとも１組の櫛形フィルタの重みによって各々が定義される複数のデジタル櫛形フィルタであって、各々が、該櫛形フィルタの重みを用いて関連のローパスＦＩＲフィルタからのローパスベクトルを畳み込む複数のデジタル櫛形フィルタと、
該複数のデジタルＦＩＲバンドパスフィルタの各々の帯域包絡線を順次検出する包絡線検出器とを備えるデジタルフィルタバンク。
【請求項１９】
請求項１８のデジタルフィルタバンクにおいて、前記アナログ・デジタルコンバータはシグマ−デルタモジュレーションを用いるデジタルフィルタバンク。
【請求項２０】
請求項１８のデジタルフィルタバンクにおいて、前記デジタルシーケンスは２レベルのバイナリシーケンスであるデジタルフィルタバンク。
【請求項２１】
請求項１８のデジタルフィルタバンクにおいて、前記複数のローパスＦＩＲフィルタの各々は、前記デジタルシーケンスをローパスＦＩＲフィルタインパルス応答に乗算及び累算することによって該デジタルシーケンスを直接的に畳み込むデジタルフィルタバンク。
【請求項２２】
請求項１８のデジタルフィルタバンクにおいて、前記複数のＦＩＲバンドパスフィルタの各々は、該ＦＩＲバンドパスフィルタのバンドパス周波数を等しく増幅するために、関連する櫛形フィルタの重み付けされかつ時間シフトされた単位インパルスに、該ＦＩＲバンドパスフィルタの中央バンドパス周波数と反比例する倍率を掛けるデジタルフィルタバンク。
【請求項２３】
請求項１８のデジタルフィルタバンクにおいて、前記複数のローパスＦＩＲフィルタは、さらに、
前記デジタルシーケンスを畳み込むことによって複数の許容値を持つマルチレベルシーケンスを生成する入力フィルタと、
並列に配列されていて、前記マルチレベルシーケンスを畳み込んで複数のローパスベクトルを生成する複数の周辺フィルタであって、各周辺フィルタが、
選択された時間で前記ローパスベクトルをダウンサンプリングする少なくとも１つの出力カウンタを備える出力ステージと、
前記ダウンサンプリングされたローパスベクトルを順次記憶するローパスランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）とを備える複数の周辺フィルタとを備えるデジタルフィルタバンク。
【請求項２４】
請求項２３のデジタルフィルタバンクにおいて、前記マルチレベルシーケンスは５レベルシーケンスであるデジタルフィルタバンク。
【請求項２５】
請求項２３のデジタルフィルタバンクにおいて、前記複数のデジタル櫛形フィルタは、さらに、
前記複数のデジタル櫛形フィルタの各々ごとに前記櫛形フィルタの重みの組を記憶する櫛形フィルタ重みＲＡＭと、
前記関連するデジタル櫛形フィルタの前記櫛形フィルタの重みを用いて前記複数のダウンサンプリングされたローパスベクトルの各々の畳み込み積を順次計算する計算論理ユニット（ＡＬＵ）とを備えるデジタルフィルタバンク。
【請求項２６】
請求項２５のデジタルフィルタバンクにおいて、前記櫛形フィルタ重みＲＡＭは、前記複数のデジタル櫛形フィルタの各々ごとに前記櫛形フィルタ重みの２つの直交する組を記憶し、前記ＡＬＵは前記関連するデジタル櫛形フィルタの該櫛形フィルタ重みの２つの直交する組を用いて前記複数のダウンサンプリングされたローパスベクトルの各々の畳み込み積を順次計算するデジタルフィルタバンク。
【請求項２７】
請求項２６のデジタルフィルタバンクにおいて、前記ＡＬＵはさらに包絡線検出器を備えるデジタルフィルタバンク。
【請求項２８】
請求項２７のデジタルフィルタバンクにおいて、前記ＡＬＵは、前記デジタルフィルタバンクの最大バンドパス周波数の二倍より小さな周波数で作動するデジタルフィルタバンク。
【請求項２９】
請求項２７のデジタルフィルタバンクにおいて、前記ＡＬＵは、前記関連するデジタル櫛形フィルタの櫛形フィルタ重みの直交する組を用いて前記ダウンサンプリングされたローパスベクトルの前記畳み込み積の二乗の合計の平方根を計算することによって、前記複数のデジタルＦＩＲバンドパスフィルタの各々の前記バンドパス包絡線を推定するデジタルフィルタバンク。
【請求項３０】
請求項２９のデジタルフィルタバンクにおいて、前記ＡＬＵは、
前記２つの二乗の平方根の大きな方及び前記２つの二乗の平方根の小さな方を決定し、
前記２つの二乗の平方根の小さな方の半分と前記２つの二乗の平方根の大きな方及び３の平方根の積の半分との合計を計算し、さらに、
前記２つの二乗の平方根の大きな方と前記計算された合計との間で大きな方を選択することによって、２つの二乗の合計の平方根の値を推定するデジタルフィルタバンク。
【請求項３１】
請求項１８のデジタルフィルタバンクにおいて、前記包絡線検出器は、前記デジタル櫛形フィルタによって計算された畳み込み積の二乗の合計の平方根を前記複数のデジタル櫛形フィルタの各々ごとに計算することによって前記複数のデジタルＦＩＲバンドパスフィルタの各々のバンドパス包絡線を順次検出するデジタルフィルタバンク。
【請求項３２】
請求項３１のデジタルフィルタバンクにおいて、前記包絡線検出器は、
前記２つの二乗の平方根の大きな方及び前記２つの二乗の平方根の小さな方を決定し、
前記２つの二乗の平方根の小さな方の半分と前記２つの二乗の平方根の大きな方及び３の平方根の積の半分との合計を計算し、さらに、
前記２つの二乗の平方根の大きな方と前記計算された合計との間で大きな方を選択することによって、２つの二乗の合計の平方根の値を推定するデジタルフィルタバンク。
【請求項３３】
患者に聴覚信号を提供するために人間に埋め込むための埋め込み部分と、
前記聴覚信号を前記埋め込み部分に提供する外側部分であって、請求項１８の前記デジタルフィルタバンクを備える外側部分とを備える人工耳装置。
【請求項３４】
並列に配列された複数のデジタル有限インパルス応答（ＦＩＲ）バンドパスフィルタからなるデジタルフィルタバンクによって入力信号を処理する方法であって、
前記入力信号をオーバーサンプリングによってアナログ・デジタルコンバータにおいてデジタルシーケンスに変換する工程と、
並列に配列された複数のローパスＦＩＲフィルタの各々において前記デジタルシーケンスを畳み込んで複数のローパスベクトルを発生する工程と、
前記複数のローパスＦＩＲフィルタの１つに各々が接続され、さらに、各々が、重み付けられかつ時間シフトされた単位インパルスを表す少なくとも１組の櫛形フィルタ重みによって定義された複数のデジタル櫛形フィルタにおいて前記複数のローパスベクトルの各々を畳み込みする工程と、
包絡線検出器において前記複数のデジタルＦＩＲバンドパスフィルタの各々のバンドパス包絡線を検出する工程とを含む方法。
【請求項３５】
並列に配列された複数のデジタル有限インパルス応答（ＦＩＲ）バンドパスフィルタによって入力信号を処理する方法であって、
前記入力信号をオーバーサンプリングによってアナログ・デジタルコンバータにおいてデジタルシーケンスに変換する工程と、
入力フィルタにおいて前記デジタルシーケンスを畳み込んで複数の許容値を持つマルチレベルシーケンスを発生する工程と、
並列に配列された複数の周辺フィルタの各々において前記マルチレベルシーケンスを直接に畳み込んで複数のローパスベクトルを生成する工程と、
少なくとも１つの出力カウンタを含む関連する出力ステージを用いて選択された時間で前記複数のローパスベクトルの各々をダウンサンプリングする工程と、
複数のローパスランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）に前記複数のダウンサンプリングされたローパスベクトルを順次記憶する工程と、
計算論理ユニット（ＡＬＵ）において、関連するデジタル櫛形フィルタの重み付けられかつ時間シフトされた単位インパルスを表す櫛形フィルタ重みの２つの直交する組を用いて前記複数のダウンサンプリングされたローパスベクトルの各々の畳み込み積を順次計算する工程と、
前記ＡＬＵにおいて、前記関連するデジタル櫛形フィルタの櫛形フィルタ重みの２つの直交する組を用いて前記複数のダウンサンプリングされたローパスベクトルの各々の畳み込み積の二乗の合計の平方根を計算することによって前記複数のデジタルＦＩＲバンドパスフィルタの各々のバンドパス包絡線を順次推定する工程であって、前記２つの二乗の合計の平方根の値を、
前記２つの二乗の平方根の大きな方及び前記２つの二乗の平方根の小さな方を決定し、
前記２つの二乗の平方根の小さな方の半分と前記２つの二乗の平方根の大きな方及び３の平方根の積の半分との合計を計算し、さらに、
前記２つの二乗の平方根の大きな方と前記計算された合計との間で大きな方を選択することによって推定する推定工程とを含む方法。
【発明の詳細な説明】
技術分野
本願発明は低電力デジタル信号処理に関し、特に、人工耳に用いられる低電力デジタル信号処理に関する。
技術背景
人工耳の分野では、連続的インターリーブサンプリング（ＣＩＳ）の技術によって聴覚神経を電気的に刺激し、それにより高レベルの言語認識が達成できている。ＣＩＳで用いられている信号処理は、外部の言語処理装置において実行されているように、一般に、可聴周波数範囲を分割するためにフィルタバンクを用いている。蝸牛内の刺激パルスの振幅はバンドパスフィルタの出力信号の包絡線から導き出される。
現在、市販されているデジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）は、ＣＩＳにしたがって言語処理を実行するように用いられている。例えば、１２チャンネルＣＩＳのデジタル信号処理は典型的には次のステージを備える。つまり、
(1)  ６次無限インパルス応答（ＩＩＲ）タイプの１２デジタルバターワースバンドパスフィルターを備えるデジタルフィルタバンクと、
(2)  包絡線検出用の、１２の二次整流装置および２次ＩＩＲタイプの１２デジタルバターワースローパスフィルタと、
(3)  包絡信号からの刺激振幅の患者固有の推定のためのステージと、を備える。
言語処理装置でのＤＳＰ電力消費は一般的には約３００ｍＷである。従って、比較的大きなバッテリー（通常ＡＡサイズ）が必要であり、その結果、言語処理装置の寸法は約９０×７０×２０mm3となる。
発明の概要
本願発明の望ましい実施例によると、デジタル有限インパルス応答（ＦＩＲ）バンドパスフィルタを用いて可聴入力信号を処理する装置が提供される。一実施例では、ＦＩＲバンドパスフィルタは、入力された可聴信号をデジタルシーケンスに変換するためのオーバーサンプリングタイプのアナログ・デジタルコンバータと、ローパスベクトルを作るためにバイナリシーケンスを畳み込むローパスＦＩＲフィルタと、少なくとも１組の重み付けされかつ時間シフトされた単位インパルスによって定義されたデジタル櫛形フィルタであって、この櫛形フィルタの重みによってローパスベクトルを畳み込むデジタル櫛形フィルタと、デジタルＦＩＲバンドパスフィルタのバンドパス包絡線を検出するための包絡線検出器とを備える。
別の実施例では、２レベルのバイナリシーケンスを生成するために、アナログ・デジタルコンバーターはシグマ・デルタ変調を利用することができる。ローパスＦＩＲフィルタは、ローパスＦＩＲフィルターインパルス応答によって、デジタルシーケンスを乗算するとともに累算することによってそのデジタルシーケンスを直接に畳み込むことができる。そのローパスＦＩＲフィルターは、さらに、５レベルのシーケンスを発生するためにバイナリシーケンスを畳み込む入力フィルタと、ローパスベクトルを発生するためにその５レベルのシーケンスを畳み込むための周辺フィルタとを備えることができる。そのローパスフィルターは、さらに、ローパスベクトルをダウンサンプリングする出力カウンターを備えることができ、ローパスベクトルはさらにローパス・ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）に順次記憶することができる。
また別の実施例では、デジタル櫛形フィルタは、さらに、櫛形フィルタの重みのセットを記憶する櫛形フィルタ重みＲＡＭと、その櫛形フィルタの重みによってダウンサンプルされたローパスベクトルの畳み込み積を計算する計算論理ユニット（ＡＬＵ）とを含むことができる。この櫛形フィルタ重みＲＡＭは櫛形フィルタの重みの直交する２つの組を記憶することができ、この場合には、そのＡＬＵはさらにその櫛形フィルタの重みの直交する２つの組を用いて、ダウンサンプリングされたローパスベクトルの畳み込み積を計算することができる。このＡＬＵは包絡線検出器を備えており、この場合には、それは、櫛形フィルタの重みの直交する２つの組を用いて、ダウンサンプルされたローパスベクトルの畳み込み積の二乗の合計の平方根を計算することによって、デジタルＦＩＲバンドパスフィルタの包絡線を予測する。そのＡＬＵは、その２つの二乗の合計の平方根の値を推定するが、その際には、２つの二乗の平方根の大きな方とその２つの二乗の平方根の小さな方とを決定し、その２つの二乗の平方根の小さな方の半分と、２つの二乗の平方根の大きな方と３の平方根との積の半分との合計を計算し、さらに、２つの二乗の平方根の大きな方と、その２つの二乗の平方根の小さな方の半分と、２つの二乗の平方根の大きな方と３の平方根との積の半分との合計との内の大きな方とから大きな方を選択する。
本願発明の他の実施例によると、複数のそのようなデジタルＦＩＲバンドパスフィルターを並列に配置することによってデジタルフィルターバンクを形成することができる。さらに他の実施例では、そのようなデジタルＦＩＲバンドパスフィルター又はそのようなデジタルＦＩＲバンドパスフィルターのフィルターバンクは、聴覚信号を人への移植のための植え込み部分に供給するための人工耳システムの外側部分の下位部分とすることができる。
【図面の簡単な説明】
本願発明の上記の及びほかの目的は、添付図面とともに以下の詳細な説明からより完全に認識されるであろう。
図１は、ｓ＝７２およびｗi＝｛3-30 80-128 142-107 53-13｝の場合のインパルス応答ｈ(n)を示す。
図２は、ｓ＝７２およびｗi＝｛3-30 80-128 142-107 53-13｝の場合の、ローパスフィルターＨlp(f)、櫛形フィルターΨs(f)及び合成バンドパスフィルターＨ(f)の振幅特性を示す。
図３は、ｓ＝７２、ｗi＝｛3-30 80-128 142-107 53-13｝及びｗi＝｛3-53 104-142 128-80 30-3｝の場合の、ほぼ直行するインパルス応答ｈ(n)及びｈ(n)を示す。
図４は、１２チャンネルフィルターバンクの手段のブロック図を示す。
望ましい実施例の詳細な説明
本願発明の望ましい実施例は、用途特定の集積回路（ＡＳＩＣ）への集積に適したＣＩＳ手段のデジタル信号処理方法を実行する。これは、従来の技術と比べてＣＩＳの電力消費をかなり減少するもので、それにより、Behind-The-Ear（ＢＴＥ）装置への言語処理装置を小型化することができる。
本願発明の望ましい実施例は、バンドパスフィルターバンクの包絡線を推測するデジタルフィルタバンクの手段を含む。例えば、望ましい実施例は１２チャンネルのフィルタバンクを用いており、そこでは、各チャンネルが、選択された周波数の所定の中心周波数の周辺の比較的狭い帯域のみを通過するように設計されている。フィルタチャンネル周波数の適切な選択により、そのフィルタバンクの全体は可聴周波数スペクトルのすべてまたはかなりの部分を処理することができる。
望ましい実施例では、比較的高速のサンプリング速度ｆ0のシグマデルタ（Σ−Δ）変換を用いて、入力された可聴信号は最初にアナログ・デジタル変換されて、速度ｆ0の２レベルシーケンスｘ(n)になる。望ましい実施例のデジタルフィルタバンクの各フィルターチャンネルは、そのとき有限インパルス応答（ＦＩＲ）バントパスフィルターを用いる。各ＦＩＲバンドパスフィルタの中心周波数ｆrは、
0004293639.tif 000002
によってほぼΣ−Δ速度ｆ0および整数パラメータｓに関連付けされる。各ＦＩＲバンドパスフィルタは、一組の櫛形フィルタの重みｗi、ここで、一般的にはｉ＝０，１，．．．７、によって規定されるフィルタ特性も持つ。一般的には、サイドローブが２４ｄＢほど減衰するようなベル形状の通過帯域特性が得られる。
望ましい実施例の各フィルターチャンネルに関して、ほぼ直交するインパルス応答ｈ(n)およびｈ(n)を持つ２つのＦＩＲバンドパスフィルタを実行することによって包絡線の検出が行われる。そのインパルス応答ｈ(n)およびｈ(n)は、同一の（またはほぼ同一の）フィルタ振幅特性を持つ。従って、畳み込み積ｙ(n)＝ｈ(n)＊ｘ(n)およびｙ(n)＝ｈ(n)＊ｘ(n)は、ヒルベルト変換により互いに関連付けされる。各フィルターチャンネルのバンドパス包絡線の最終的な予測は以下の式を用いる。
0004293639.tif 000003
そして、計算論理ユニット（ＡＬＵ）内で実行されるときに、近似法を用いる。計算誤差は０から−３．４％の間にある。
本願発明の望ましい実施例のより詳細な説明を、シグマ・デルタ（Σ−Δ）モジュールによって実行されるアナログ入力信号のアナログ・デジタル変換から開始する。シグマ・デルタモジュールは、J.C.Candy and G.C.Temes編集、IEEEプレス、１９９１年のＡ／Ｄ及びＤ／Ａ変換のオーバーサンプリング方法「Oversampling Delta-sigma Converters」J.C.Candy and G.C.Temesに、より詳細に説明されているような、オーバーサンプリング技術によるアナログ・デジタル変換の公知の方法であり、これは参考としてここに組み入れる。そのΣ−Δモジュールの出力は、サンプリング速度ｆ0と等しい速度でのバイナリーシーケンスｘ(n)∈[-1,+1]である。そのｘ(n)のスペクトルＸ(f)は、可聴入力信号のスペクトルに量子化ノイズにより成形されたスペクトルを加えたものからなる。
望ましい実施例の各フィルターチャンネルに関しては、入力Σ−Δの出力シーケンスｘ(n)と、直交するＦＩＲフィルタインパルス応答ｈ(n)及びｈ(n)との畳み込みが、周辺畳み込みと中央畳み込みとの２つのステージで実行される。周辺畳み込みでは、周辺フィルタステージでのローパスフィルタリングおよびダウンサンプリングを行う必要が生じる。ダウンサンプリング、つまり、デシメーションは、整数の係数によるサンプリング速度の減少である。ローパスフィルターは比較的高いΣ−Δ速度ｆ0で作動するが、ハイパスフィルターのインパルス応答は非常に単純である。したがって、その実行には可変増分の、バイナリーカウンターが少しだけ必要である。周辺畳み込みの結果は、４sの除数によるデシメーションに相当する速度（１／４s）ｆ0で周辺ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）に記憶される。各周辺畳み込みステージは、それが後続の処理ステージから完全に独立して作動するように実行される。
望ましい実施例の中央畳み込みのステージでは、２組の櫛形フィルタの重みにより周辺畳み込みの結果を畳み込む必要が生じる。これは、計算論理ユニット（ＡＬＵ）によって実行され、それはマイクロプログラムによって駆動される。ＤＳＰと同様に、比較的複雑な操作、例えば、乗算および累算（ＭＡＣ）の演算が実行される。しかし、包絡信号の帯域幅は比較的低いので、ＡＬＵのクロック周波数は非常に低い値に保持することができ、その結果、ＡＬＵの電力消費はかなり減少される。
望ましい実施例の直接的な畳み込み技術の計算効率は、実際には、より明確な周波数応答を持つ高次フィルタではなく、一般にベル形状の周波数応答を持つ低次フィルタを選択した結果、得られる。一般的に従来用いられている６次の無限インパルス応答のバターワースフィルターは、より明確な周波数応答を持つが、そのような構成では、全体としてかなりの量の電力供給源を必要とするようなシステム計算を非常に多く必要とする。さらに、いくつかの予備的な非公式のデータでは、ユーザーは周波数応答の違いには敏感ではないということを示している。実際、現実には、ユーザーは、従来のより明確な周波数応答特性よりも、本願発明の望ましい実施例のベル形状のバンドパス周波数応答のほうを好んでいるようである。
望ましい実施例の各デジタルバンドパスフィルターのチャンネルは、２レベルの高周波数シーケンスｘ(n)を直接に用いることによって実行される。インパルス応答ｈ(n)は、有限の長さを持ち（ＦＩＲタイプ）、ローパスフィルターｈlp(n)のインパルス応答と櫛形フィルタΨs(n)との畳み込み積として、書き表すことができる。つまり、
0004293639.tif 000004
である。ローパスフィルターｈlp(n)は上述の周辺畳み込みステージを表し、櫛形フィルタΨs(n)は上述の中央畳み込みステージを表す。ローパスフィルターインパルス応答ｈlp(n)は、さらに、２つのフィルタインパルス応答ｈo(n)及びｈs(n)の畳み込み積となる。つまり、
0004293639.tif 000005
である。応答ｈo(n)は、
0004293639.tif 000006
によって与えられる。
便宜上、ここで及び以下において、有限インパルス応答はベクトルによって定義される。括弧内の係数は、ｎ＝０，１等でのインパルス応答の値を示す。括弧によって囲まれた範囲の外の係数はゼロである。ベクトルのＭＡＴＬＡＢ表記法を用いる。
フィルタインパルス応答ｈs(n)は、２つのベクトルｈs,up及びｈs,downからなり、
0004293639.tif 000007
さらに、同一の対称性を示す。つまり、
0004293639.tif 000008
ベクトルｈs,upは、等しい長さｓの４つのセグメントからそれぞれ、
0004293639.tif 000009
ｈo(n)とｈs(n)とを用いる畳み込みは、セグメントｈs,a及びｈs,cの振動特性を除去し、その結果、階段状応答ｈlp(n)となる。
例えば、ｓ＝４の場合のｈs(n)は、以下の式から求められる。
0004293639.tif 000010
ｈo(n)を用いる畳み込みは以下の式を生じさせる。
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フィルタ応答Ψs(n)は、一組の重み付けられた等距離単位インパルスからなる櫛形フィルターを表す。
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単位インパルスの間の距離は８sである。重みｗi(i=０，１，．．．７)は、通常、ウインドウ関数（例えば、ハミングウインドウ）をサンプリングし、それから、１つおきにサンプルに−１を掛けることによって導き出され、それは、符号が交互に変わるシーケンスとなる。インパルス応答ｈlp(n)とΨs(n)との畳み込みにより、８個の、拡大されかつ時分割された応答ｈlp(n)の重畳したものが生じる。
ｓ＝７２、ｗi＝｛3-30 80-128 142-107 53-13｝の場合のＦＩＲインパルス応答ｈ(n)の実施例を図１に示す。応答ｈ(n)は、ゼロ交差間の距離によって近似的に定義される共振周波数を持つバンドパスフィルタを表す。それは、４つの期間から成るウインドウ重み付け正弦曲線のインパルス応答に近似することを目指す。周波数ドメインでは、Eq.１の畳み込み積はローパスフィルタＨlp(f)及び櫛形フィルターΨs(f)の対応するフーリエ変換の積で置き換えられる。つまり、
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ローパスフィルターＨlp(f)はΨs(f)の第１のメインローブを選択する傾向があり、それにより、バンドパスフィルタＨ(f)となる。サイドローブはｆrの奇数倍数で発生する。サイドローブは周波数が約１５ｆにおいて最大の振幅を持ち、減衰は約２４ｄＢである。図２に示す例は、ｓ＝７２及びｗi＝｛3-30 80-128 142-107 53-13｝の場合に関する。フィルタＨlp(f)及びΨs(f)は、パラメータｓを介して結合されており、それはＨlp(f)のゼロの位置とΨs(f)における共振周波数とを定義する。従って、重みｗiの所定の組に関しては、フィルタ関数Ｈ(f)の以下の特性パラメータはｓからほぼ独立している。
・メインのローブ共振周波数に関連するゼロの相対位置
・共振周波数に関するサイドローブの中央周波数の相対位置
・メインローブのＱ値、及び
・共振周波数での倍率に関連するサイドローブの減衰
しかし、ｈlp(n)のエネルギーがｓに比例するので、絶対的倍率はｓに比例する。異なるパラメータｓの場合に共振周波数で等しい倍率を達成するためには、係数ｗiに１／ｓに比例するスケール係数を掛け合わせる必要がある。
望ましい実施例における包絡検出は、ｈ(n)にほぼ直交するインパルス応答ｈ(n)を持つ第２のフィルタを実行することによって達成される。
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における単位インパルス応答は、Ψs(n)における単位インパルスに比較して４ｓだけシフトされ、異なる組の重みｗiが用いられる。図３は、ｓ＝７２並びに重みｗi＝｛3-30 80-128 142-107 53-13｝及びｗi＝｛13-53 107-142 128-80 30-3｝の場合の実施例に関するインパルス応答ｈ(n)及びｈ(n)を示す。ここで、係数ｗiは組ｗiと等しいが、逆順序で異なる符号を持つ。この場合には、ｈ(n)は、時間的にｈ(n)の鏡像を得、符号を反対にし、さらに、時間シフトを導入することによってｈ(n)から得ることができる。振幅特性｜Ｈ(f)｜及び｜Ｈ(f)｜は同一である。
ＦＩＲフィルターｈ(n)及びｈ(n)を用いてΣ−Δシーケンスｘ(n)をフィルターすることにより以下のようになる。
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包絡信号ｅ(n)は以下の式から求めることができる。
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フィルター｜Ｈ(f)｜及び｜Ｈ(f)｜の共振周波数ｆrは、ゼロ交差の間の距離１６ｓによってほぼ定義される。つまり、
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である。
この定義により、起こり得る共振周波数の位置の比較的精密な解を得る。例えば、ｆo＝１MHz、ｓ1＝６３に関してｆr1＝１．００８kHz、ｓ2＝６２に関してｆr2＝０．９９２kHzの場合には、相対的差（ｆr1−ｆr2）／ｆr1＝１．６％となる。しかし、この分解能は共振周波数が高くになるにつれて減少する。
二乗の合計の平方根の概算について。本願発明では、２つの二乗の数の和の平方根の推定、つまり、
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は、包絡線を推定するためにｅ(n)の計算を必要とし、それは以下の３つのステップのアプローチを用いて達成される。ａ及びｂを２つの正の数とすると、
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ステップ(3)の結果は、
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の近似を表す。数字ａ及びｂが２つの複素ベクトルａ＋ｊｂとｂ＋ｊａとを規定している場合には、ステップ(1)にてこれらの２つのベクトルのうち、０から４５度までの間の偏角を持つ１つのベクトルを選択する。このベクトルを、時計周りに３０度回転させる。ステップ(2)では、このベクトルの実部を計算する。ステップ(3)では、回転させたベクトル及び回転させていないベクトルの実部を比較し、最大値が望ましい近似値となる。
たとえば、ａ＝４５及びｂ＝５７の場合には、
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ここで、近似値７１．８６は、以下の正確な結果よりも約１％小さい。
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正しい値に対する近似値の偏差は０％から−３．４％までの間にあることがわかる。ａ＝ｂの場合に最悪の状態が生じる。そのときには、この近似値は、
a*cos(π/12)=a*0.9659となる。ＡＬＵにおけるこの方法の実施においては、２回の数字の比較（ステップ(1)及び(3)）と、１つの重要な乗算
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を含む１つの乗算及び累算（ＭＡＣ）命令（ステップ(2)）とのみを必要とする。それは、通常平方根を推定するために用いられるルックアップテーブルを必要としない。
これまでは、信号処理はサンプリング周波数ｆoでサンプリングされた信号を用いて導き出されていた。しかし、速度ｆoでの信号ｅ(n)の計算は必要ない。これは、バンドパス信号の包絡線のデジタル表示に必要なサンプリング速度ｆenvは、非常に低いからである。そのｆenvの低い限界は理論的には以下のように得られる。
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ここで、Ｂはバンドパスフィルタの帯域幅である。実際、速度ｆenv,minは、ナイキスト(Nyquist)速度（バンドパス信号の最大信号周波数×２によって得られる）よりいっそう相当低い。したがって、本願発明の望ましい実施例に用いられる方法は、ダウンサンプリングステージを効率的に実行することができる直交インパルス応答ｆ(n)及びｈ(n)を定義しており、また、それは、デジタル低電力ＡＳＩＣ（用途特定集積回路）での集積化に適している。
人工耳装置の構造内の１２チャンネルフィルターバンクの実施例を図４に示す。利用者の耳の裏側にかけられているマイクロホン１０は、その利用者の周りの音響信号をアナログ電気信号に変換する。プロセッサ１２はプリエンファシス又は自動利得制御のような追加の信号の処理を実行する。入力された可聴信号は、Σ−Δモジュレータ１４によってアナログからデジタルに変換される。Σ−Δモジュレータ１４はオーバーサンプリング技術を用いて比較的高い周波数のデジタルシーケンスｘ(n)を発生し、それはサンプリング速度ｆoでの入力可聴信号を表す。そのΣ−Δシーケンスｘ(n)は入力フィルタ１６に入力され、そこで、それは、入力フィルタインパルス応答ｈo(n)で畳み込まれる。インパルス応答ｈo(n)は単純なため、この畳み込みは、２レベルΣ−Δシーケンスｘ(n)∈[-1,+1]を５レベルシーケンスｘo(n)∈[0,±1,±2]に変換する論理ゲートを必要とするだけである。ｘo(n)の速度はΣ−Δサンプリング周波数ｆoと等しい。
１２のフィルターバンクチャンネルの各々の周辺フィルタ１８は、プリフィルター１６からの５レベルシーケンスｘo(n)を各周辺フィルター１８のインパルス応答ｈs,k(n)で畳み込み、係数４ｓkによる結果をダウンサンプルする。ここで、ｋは各フィルタチャンネル、ｋ＝１，２，...１２を表す。ｘo(n)とｈs,k(n)との畳み込みは、ｘo(n)及びｈs,k(n)の乗算及び累算することを意味する。ｈs,k(n)∈[0,1,2]及びｘo(n)∈[0,±1,±2]であるために、その掛け算の結果は、０，±１，±２及び±４となると考えられる。それらは２のべき数であり、その結果、特定の時間の場合の畳み込み積は、可変増分０，±１，±２及び±４のバイナリカウンタの助けにより計算することができる。ｈs,k(n)の長さは８ｓkなので、（１／４ｓk）ｆoの速度でダウンサンプリングされた畳み込み積は、可変増分の２つのカウンタを必要とし、そこでは、その２つのカウンタの開始時間は４ｓkまでオフセットされる。サンプリング速度（１／４ｓk）ｆoは、Eq.１６で推定されているような各フィルタの共振周波数より４倍高く、したがって、通常Eq.１７に規定されているような最少周波数ｆenv,minよりかなり高い。
周辺フィルタカウンタ出力での畳み込み積は、次に、順に、１６ワードの周辺畳み込みＲＡＭ２０（ローパスＲＡＭとも呼ばれる）に記憶され、そこで、ＲＡＭのシーケンスアドレスは、...0,1,2,...14,15,0,1,...（環状配置）である。各フィルタチャンネルのために、周辺フィルタ１８と周辺畳み込みＲＡＭ２０との組み合わせには、正確な動作のためにパラメータｓkのみを必要とし、それは、コントローラユニット２４による初期化手続の間に設定される。初期化の後、周辺フィルタ１８及び周辺畳み込みＲＡＭ２０のフィルタ及びＷＲＩＴＥ動作は、コントローラユニット２４又は他のいずれの信号処理ステージの影響を受けることなく、完全に自動的に実行される。
また、中央の畳み込みパラメータＲＡＭ２６（櫛形フィルタ重みＲＡＭとも呼ばれる）と組み合わされてコントローラユニット２４は、計算論理ユニット（ＡＬＵ）２８に対し命令を出して櫛形フィルタの重み及び各バンドパスフィルタの包絡線の推定値とを用いて中央畳み込みを実行させる。コントローラユニット２４が包絡線サンプルの推定を開始させると、選択されたフィルタチャンネルの周辺畳み込みＲＡＭ２０の出力がマルチプレクサ２２を経由してＡＬＵ２８に接続され、その周辺畳み込みＲＡＭ２０の実際の内容がＡＬＵ２８に読取られる。そのＲＡＭからの１６ワードは、２組の８ワードのようにまとめられ、それらは、対応する櫛形フィルタの８個の重みｗi,k及びｗi,k（ｉ＝0,1,...7）の組とともに乗算かつ累算される。それらの重みは中央畳み込みパラメータＲＡＭ２６から読み出され、そこでは、それらは初期手続の間に記憶される。その結果の出力は直交フィルタ出力信号ｙk(n↓)及びｙk(n↓)であり（Eq.14を参照）、ここで、偏角n↓はダウンサンプリングを表す。これらの信号ｙk(n↓)及びｙk(n↓)の推定は、ＡＬＵ２８内での１６の乗算及び累算（ＭＡＣ）命令を必要とする。ｙk(n↓)及びｙk(n↓)からのｅk(n↓)の推定とともに、全部で１７のＡＬＵ命令が必要である。
従って、ＡＬＵ２８は、各フィルタチャンネルの瞬間のバンドパスの包絡線のシーケンスを発生する。人工耳装置の構成では、望ましい実施例のＡＬＵ２８は個々の利用者の聴力に対し固有のラウドネスマッピング関数によって包絡線振幅の調整も行う。そのラウドネスマッピングは、しきい値の識別力レベルより高く十分な聴力レベルに至る包絡線振幅の包絡線及び調整の瞬間的な対数圧縮でもよい。データコード及びｒｆステージ３０は各フィルタチャンネルのバンドパス包絡線のシーケンスを無線送信されるデジタルデータストリームに変換する。ユーザーに取り付けられた埋め込みｒｆ受信機／刺激器３２は受信無線信号を周波数帯域毎に順次整列された振幅変調された幅の狭い二相刺激パルスに変換される。各周波数帯域は、この装置の埋め込まれた部分内に接続された電極を持っていて、所定周波数帯域用の電極が、耳の蝸牛とともにその帯域の周波数の神経繊維を刺激する。その結果、電極３４による蝸牛神経繊維のパルス的刺激が、神経繊維に確率論的に分配された活動電位を生じさせることになり、それは健全な耳の神経繊維の確率論的活動の生理学的応答に似たものである。
図４における包絡線信号ｅk(n↓)はマイクロプログラムによって順次計算され、制御される。例えば、等しい帯域幅Ｂ＝１kHzを持つ１２のフィルタチャンネルからなるフィルタバンクでは、包絡線信号を計算するための最低速度は１２＊ｆenv,min＝１２＊２＊１kHz＝２４kHによって得られる。１つのＡＬＵ命令を実行するために１クロックサイクルが必要な場合には、最小のＡＬＵクロック周波数ｆALU,minは、ｆALU,min＝１７＊１２＊２Ｂ＝４０８kHzによって得られる。この作動周波数は、ＤＳＰで通常用いられる周波数よりもかなり低い。
図４に示す構成の電力消費に関しては、入力Σ−Δ入力シーケンスｘ(n)とｈ(n)及びｈ(n)との畳み込みを周辺畳み込み及び中央畳み込みの２つのステージに分割することは有益である。周辺畳み込みは、周辺フィルタステージにおいてローパスフィルタリング及びダウンサンプリングを含む。これらの周辺フィルタは比較的高いΣ−Δ速度ｆoで作動するが、インパルス応答は非常に単純である。ダウンサンプリングに関連して、この構成は可変増加する２つのカウンタのみを必要とする。従って、非同期のカウンタを用いる場合には、電力消費は非常に低い状態に維持される。任意の長さの非同期カウンタがクロック周波数ｆoで駆動される場合には、平均して２だけのフリップフロップがトグル切り換えされ、その結果、電力消費に貢献する。例えば、１２チャンネルフィルタバンクの場合には、全体の数が１２×２×２＝４８のフリップフロップが平均してｆoでトグル切り換えされる。ｆo＝１MHzで、フリップフロップごとの電力消費が１０μW/MHzの場合には、電力消費はわずか０．４８mWとなる。
中央畳み込みは、櫛形フィルタの重みｗi,k及びｗi,k（ｉ＝0,1,...7）を用いてダウンサンプリングされたローパスフィルタ出力の畳み込みを実行する。このステップは、レジスタ、乗算器等を含むＡＬＵを備えるより複雑なハードウエアを必要とするが、そのＡＬＵのクロック周波数は非常に低い値に維持することができる。例えば、６０００の論理ゲートからなるＡＬＵでは、論理ゲートの約３０％が、常にアクティブな状態にある。ゲートごとの電力消費が３μW/MHzで、クロック周波数がｆALU＝４０８kHzの場合には、電力消費は２０２mWになる。したがって、この実施例では、周辺及び中央畳み込みの電力消費は、約２．６８mWであり、それは、ＣＩＳ計画の市販されているＤＳＰ構成において代表的な３００mWの電力消費より１％小さい。
本願発明のさまざまな例を開示したが、当業者にはは、さまざまな変更及び修正を行うことができ、それらが本願発明の範囲を逸脱することなく本願発明の利点のいくつもを達成できることは自明であろう。これらの及び他の自明な修正は請求の範囲に含まれている。
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図２Ｃ】
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【図３】
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【図４】
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