(57)【要約】【課題】適応型フィルタを用いたエコーキャンセラのみでは除去しきれないエコーやノイズも効果的に除去できる音響エコーキャンセラを実現する。【解決手段】適応型フィルタ２０は、放音用音声信号ＦＥｔに基づいて擬似反響音信号ＦＥ’ｔを生成する。加算器６０は収音信号ＮＥｔから擬似反響音信号ＦＥ’ｔを差分することで第１補正音声信号ＮＥ’ｔを生成する。エコースペクトル推定部３０１は、今回および前回の擬似反響音信号ＦＥ’ｎに基づいて、擬似反響音信号ＦＥ’ｔで除去しきれない残響エコーの周波数スペクトルＦＥ”ｎを推定算出する。ノイズスペクトル推定部３０２は、今回および前回の第１補正音声信号ＮＥ’ｎに基づいて、定常ノイズＮＥ”ｎの周波数スペクトルを推定算出する。加算器７０は、第１補正音声信号ＮＥ’ｎの周波数スペクトルから残響エコーの周波数スペクトルＦＥ”ｎおよび定常ノイズＮＥ”ｎの周波数スペクトルを差分する。【選択図】  図１
2009207021.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
収音音声信号に含まれる目的音声以外の音を除去する音響エコーキャンセラであって、
放音用音声信号に基づいて擬似反響音信号を生成する適応型フィルタと、
前記収音音声信号から前記擬似反響音信号を差分して出力する第１差分手段と、
前記擬似反響音信号の周波数スペクトルおよび前記第１差分手段の出力音声信号の周波数スペクトルに基づいて外乱スペクトルを推定する外乱スペクトル推定手段と、
前記第１差分手段の出力音声信号の周波数スペクトルに対して前記外乱スペクトルを差分して出力する第２差分手段と、
を備えた音響エコーキャンセラ。
【請求項２】
前記外乱スペクトル推定手段は、
前記擬似反響音信号の周波数スペクトルに基づいて残響エコースペクトルを推定するエコースペクトル推定手段と、
前記第１差分手段の出力音声信号の周波数スペクトルに基づいて定常ノイズスペクトルを推定するノイズスペクトル推定手段と、を備える、請求項１に記載の音響エコーキャンセラ。
【請求項３】
前記放音用音声信号と前記第１差分手段の出力音声信号とに基づいて放収音の状態判定を行い、前記適応型フィルタおよび前記外乱スペクトル推定手段に対して状態判定結果を与える状態判定手段を、備えた請求項１または請求項２に記載の音響エコーキャンセラ。
【請求項４】
前記収音音声信号を低域成分と高域成分とに分離し、収音音声信号低域成分を前記第１差分手段へ出力する帯域分割手段と、
該帯域分割手段から出力される収音音声信号高域成分を、前記状態判定の結果に応じて減衰する減衰器と、を備えた請求項３に記載の音響エコーキャンセラ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、設置環境等に基づく反響エコーや定常ノイズを含む音響エコーを、収音音声信号から除去する音響エコーキャンセラに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、スピーカとマイクとが１つの筐体に設置される音声会議装置などでは、スピーカとマイクとが近接する等の理由により音響エコーが発生し易い。このため、このような音響エコーを除去するエコーキャンセル装置が各種考案されている。例えば、特許文献１では、適応型フィルタを有するエコーキャンセラと、周波数領域による演算でエコーを抑圧するエコー抑圧部とを備えたエコーキャンセル装置が開示されている。
【特許文献１】特許第３４２０７０５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、特許文献１のエコーキャンセル装置では、適応型フィルタを用いたエコーキャンセラと、該エコーキャンセラが推定するそれぞれのタイミングでの擬似エコー信号の周波数スペクトルに基づいた周波数領域によるエコー抑圧処理を行うため、エコーキャンセラで元々対応しきれていない残響のエコーや定常的なノイズに関しては効果的に除去することが難しかった。さらに、このようなエコーキャンセルやエコー抑圧処理を並行して効果的に行うためには非常に大量のリソースを必要としてしまう。
【０００４】
したがって、本発明の目的は、適応型フィルタを用いたエコーキャンセラのみでは除去しきれないエコーやノイズも効果的に除去でき、さらに必要なリソース量を比較的抑えることができる音響エコーキャンセラを実現することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
この発明は、収音音声信号に含まれる目的音声以外の音を除去する音響エコーキャンセラに関するものである。この音響エコーキャンセラは、放音用音声信号に基づいて擬似反響音信号を生成する適応型フィルタと、収音音声信号から擬似反響音信号を差分して出力する第１差分手段と、擬似反響音信号の周波数スペクトルおよび第１差分手段の出力音声信号の周波数スペクトルに基づいて外乱スペクトルを推定する外乱スペクトル推定手段と、第１差分手段の出力音声信号の周波数スペクトルに対して外乱スペクトルを差分して出力する第２差分手段と、を備える。
【０００６】
この構成では、適応型フィルタにより擬似反響音信号が生成されるとともに、適応型フィルタでは対応しきれない外乱エコーの周波数スペクトルが算出される。そして、この発明の音響エコーキャンセラは、収音音声信号に対して、まず擬似反響音信号を差分することで線形成分の第一段のエコーキャンセルを行い、さらに、第一段のエコーキャンセルが行われた後の信号の周波数スペクトルに対して、外乱エコーの周波数スペクトルを差分することで更なる第二段のエコー除去を行う。これにより、適応型フィルタで除去しきれないエコーやノイズが除去される。
【０００７】
また、この発明の音響エコーキャンセラの外乱スペクトル推定手段は、擬似反響音信号の周波数スペクトルに基づいて残響エコースペクトルを推定するエコースペクトル推定手段と、第１差分手段の出力音声信号の周波数スペクトルに基づいて定常ノイズスペクトルを推定するノイズスペクトル推定手段と、を備える。
【０００８】
この構成では、外乱エコーとして、適応型フィルタで生成された擬似反響音信号では除去されないエコー（以下、説明の便宜上このエコーを「残響エコー」と称する。）と、定常ノイズとが推定される。この際、残響エコーは擬似反響音信号に基づいて推定され、定常ノイズは、収音信号から擬似反響音信号を差分する第１差分手段の出力音声信号により推定される。これにより、それぞれに異なる要因からなる残響エコーと定常ノイズとが個別に且つ効果的に推定される。
【０００９】
また、この発明の音響エコーキャンセラは、さらに、放音用音声信号と第１差分手段の出力音声信号とに基づいて放収音の状態判定を行い、適応型フィルタおよび外乱スペクトル推定手段に対して状態判定結果を与える状態判定手段を、備える。
【００１０】
この構成では、状態判定手段が放音用音声信号の信号レベル、第１差分手段の出力音声信号の信号レベルに基づいて、無音状態、放音のみ状態、放音がなく収音のみの状態、放音および収音がある状態、のいずれの状態であるかを検出する。この結果は、適応型フィルタおよび外乱スペクトル推定手段へ与えられる。適応型フィルタおよび外乱スペクトル推定手段は、この状態検出結果に基づいて、学習するに適するタイミングを取得する。これにより、適応型フィルタおよび外乱スペクトル推定手段が最適なタイミングで学習することができ、効果的なエコーキャンセルおよびエコー除去が実現される。
【００１１】
また、この発明の音響エコーキャンセラは、さらに、収音音声信号を低域成分と高域成分とに分離して収音音声信号低域成分を第１差分手段へ出力する帯域分割手段と、該帯域分割手段から出力される収音音声信号高域成分を状態判定の結果に応じて減衰する減衰器と、を備える。
【００１２】
この構成では、収音音声信号の低域成分と高域成分とを分離し、低域成分のみで上述の処理を行うことで、エコーキャンセル処理およびエコー除去処理の演算負荷が低減され、高速化も可能となる。この際、人間の発声する音声信号の高域成分のレベルは、低域成分のレベルに比べて小さい。さらに、元々反響してマイクに回り込んで収音される高域成分のレベルは、低域成分のレベルに対して小さい。したがって、高域成分を単なる減衰器による減衰処理のみとしても、音質への影響が少ない。すなわち、上述のような効果的なエコーキャンセルおよびエコー除去が、所定の音質を保ちながら、さらに効率的に行われる。
【発明の効果】
【００１３】
この発明によれば、適応型フィルタを用いたエコーキャンセラのみでは除去しきれない残響のエコーや定常ノイズも効果的にエコーキャンセル及びエコー除去することができる。さらに、所定音質を保ちながら必要なリソース量を比較的抑えて、効率的にエコーキャンセルおよびエコー除去処理を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
本発明の第１の実施形態に係る音響エコーキャンセラについて図を参照して説明する。なお、以下の説明では、時間領域の信号は末端の記号をｔで示し、周波数領域の信号は末端の記号をｎで示す。
図１は本実施形態の音響エコーキャンセラの主要要素の概略構成を示すブロック図である。
図１に示すように、音響エコーキャンセラ１は、本発明の放音手段に相当するスピーカＳＰ、本発明の収音手段に相当するマイクＭＩＣ、状態判定部１０、適応型フィルタ２０、外乱スペクトル推定部３０、本発明の第１差分手段に相当する加算器６０、本発明の第２差分手段に相当する加算器７０を備える。
【００１５】
状態判定部１０は、放音用音声信号ＦＥｔ、収音音声信号ＮＥｔ、第１補正音声信号ＮＥ’ｔの信号レベルに基づいて、「放音、収音ともに有り状態（Ｗトーク状態）」、「放音用音声信号の放音のみ有り状態」、「放音が無く収音信号が有り状態」、「放音、収音ともに無し状態（無音状態）」のいずれかであることを検出して、検出状態を適応型フィルタ２０および外乱スペクトル推定部３０へ与える。図２は図１に示した状態判定部１０の状態判定および学習処理の判断概念を示した図である。
【００１６】
具体的には、状態判定部１０は、放音用音声信号ＦＥｔ、収音音声信号ＮＥｔ、第１補正音声信号ＮＥ’ｔの全てが予め設定した閾値以上のレベルであることを検出すると、放音、話者発話の双方が行われていると判断し、「Ｗトーク」状態と判定する。また、状態判定部１０は、放音用音声信号ＦＥｔが前記閾値以上のレベルであり、第１補正音声信号ＮＥ’ｔが前記閾値未満であれば、「放音用音声信号の放音のみが有る」状態と判定する。また、状態判定部１０は、収音音声信号ＮＥｔおよび第１補正音声信号ＮＥ’ｔが前記閾値以上のレベルであり、放音用音声信号ＦＥｔが前記閾値未満であれば、「放音が無く収音音声信号が有る」状態と判定する。さらに、状態判定部１０は、放音用音声信号ＦＥｔ、収音音声信号ＮＥｔ、第１補正音声信号ＮＥ’ｔの全てが前記閾値未満であることを検出すると、「無音」状態と判定する。
【００１７】
外部から入力された放音用音声信号（遠端信号）ＦＥｔは、スピーカＳＰおよびＦＦＴ９１１へ入力される。
【００１８】
スピーカＳＰは、放音用音声信号ＦＥｔに基づいて放音する。
【００１９】
ＦＦＴ９１１は、高速フーリエ変換回路であり、時間領域の関数である放音用音声信号ＦＥｔを周波数領域の関数である放音用音声信号ＦＥｎへ変換して、適応型フィルタ２０へ与える。
【００２０】
適応型フィルタ２０は、擬似反響音信号生成部２０１と擬似反響音信号推定部２０２とを備える。擬似反響音信号生成部２０１は、例えば、所定のタップ数からなるＦＩＲフィルタであり、擬似反響音信号推定部２０２から与えられた係数により設定される。擬似反響音信号生成部２０１は、放音用音声信号ＦＥｎに基づいて擬似反響音信号ＦＥ’ｎを生成する。生成された擬似反響音信号ＦＥ’ｎは、ＩＦＦＴ９２１および外乱スペクトル推定部３０のエコースペクトル推定部３０１へ入力される。
【００２１】
擬似反響音信号推定部２０２は、ＬＭＳ等の適応アルゴリズムを用いて、後述する第１補正信号ＮＥ’ｎの周波数スペクトルＳ（ＮＥ’ｎ）から、擬似反響音信号ＦＥ’ｎを推定する。擬似反響音信号推定部２０２は、当該擬似反響音信号ＦＥ’ｎを擬似反響音信号生成部２０１に生成させるための係数を推定して、これら係数を擬似反響音信号生成部２０１へ与える。この際、擬似反響音信号推定部２０２は、状態判定部１０から「放音用音声信号の放音のみ有り」状態の情報を取得した場合にのみ、上述の推定による学習を行う。なお、このような推定、擬似反響音信号ＦＥ’ｎの生成、学習は、音響エコーキャンセラ１の動作中に繰り返し行われる。
【００２２】
ＩＦＦＴ９２１は、逆高速フーリエ変換回路であり、周波数領域の関数である擬似反響音信号ＦＥ’ｎを時間領域の関数である擬似反響音信号ＦＥ’ｔに変換して、加算器６０へ出力する。
【００２３】
マイクＭＩＣは、当該音響エコーキャンセラ１が設置された周囲から収音して、収音音声信号（近端信号）ＮＥｔを生成する。この収音音声信号ＮＥｔには、スピーカＳＰからの放音があれば、当該放音音声が設置環境に基づいて反響されてなる反響音の成分が含まれる。また、マイクＭＩＣ周囲の話者が発話すれば、収音音声信号ＮＥｔに話者音声の成分が含まれる。さらに、会議室等の設置環境によって当該環境に特有の定常的なノイズが存在すると、収音音声信号ＮＥｔには、この定常ノイズの成分も含まれる。
【００２４】
加算器６０は、マイクＭＩＣからの収音音声信号ＮＥｔから擬似反響音信号ＦＥ’ｔを差分することで、第１補正音声信号ＮＥ’ｔを生成して出力する。
【００２５】
ＦＦＴ９１２は、高速フーリエ変換回路であり、時間領域の関数である第１補正音声信号ＮＥ’ｔを周波数領域の関数である第１補正音声信号ＮＥ’ｎへ変換して出力する。第１補正音声信号ＮＥ’ｎの周波数スペクトルＳ（ＮＥ’ｎ）は、上述の擬似反響音信号推定部２０２および外乱スペクトル推定部３０のノイズスペクトル推定部３０２へ入力される。
【００２６】
外乱スペクトル推定部３０は、エコースペクトル推定部３０１とノイズスペクトル推定部３０２とを備える。簡単には、エコースペクトル推定部３０１は、擬似反響音信号ＦＥ’ｎのみで除去しきれないエコー成分を推定する演算部であり、ノイズスペクトル推定部３０２は、定常ノイズを推定する演算部である。
【００２７】
エコースペクトル推定部３０１は、擬似反響音信号ＦＥ’ｎの周波数スペクトルＳ（ＦＥ’ｎ）をサンプリングタイミング毎に順次取得するとともに、一時記憶する。エコースペクトル推定部３０１は、この取得および記憶した複数回の擬似反響音信号ＦＥ’ｎの周波数スペクトルＳ（ＦＥ’ｎ）に基づいて、残響エコースペクトルＳ（ＦＥ”ｎ）を推定する。
【００２８】
例えば、或るサンプリングタイミングＮでの残響エコースペクトルをＳ（ＦＥ”ｎ（Ｎ））とし、同サンプリングタイミングＮでの擬似反響音信号の周波数スペクトルをＳ（ＦＥ’ｎ（Ｎ））とし、直前のサンプリングタイミングＮ−１での擬似反響音信号の周波数スペクトルをＳ（ＦＥ’ｎ（Ｎ−１））とする。また、α，βを定数とする。
【００２９】
そして、この設定において、残響エコースペクトルＳ（ＦＥ”ｎ（Ｎ））を次式で表し、算出する。
【００３０】
Ｓ（ＦＥ”ｎ（Ｎ））＝αＳ（ＦＥ’ｎ（Ｎ−１））＋βＳ（ＦＥ’ｎ（Ｎ））
このように、擬似反響音信号ＦＥ’ｎの周波数スペクトルに基づいて残響エコースペクトルＳ（ＦＥ”ｎ）を推定することで、適応型フィルタ２０で除去しきれない残響エコーの周波数スペクトルを取得することができる。すなわち、適応型フィルタ２０は、ＦＩＲフィルタ等からなり、タップ数等の仕様により表現可能な擬似反響音信号ＦＥ’ｎが制限される。これにより、時間軸上に復元した場合に擬似反響音信号ＦＥ’ｔと現実の回り込み音とで差が生じる。しかしながら、周波数領域で残響エコーを推定することで、この時間軸上の制限を取り除くことができ、擬似反響音信号ＦＥ’ｔでは除去しきれない残響エコーを推定することができる。
【００３１】
エコースペクトル推定部３０１は、適応型フィルタ２０の擬似反響音信号推定部２０２と同じタイミングで、上述の推定による学習を繰り返す。
【００３２】
ノイズスペクトル推定部３０２は、第１補正音声信号ＮＥ’ｎの周波数スペクトルＳ（ＮＥ’ｎ）をサンプリングタイミング毎に順次取得するとともに、一時記憶する。ノイズスペクトル推定部３０２は、この取得および記憶した複数回の第１補正音声信号ＮＥ’ｎの周波数スペクトルＳ（ＮＥ’ｎ）に基づいて、ノイズスペクトルＳ（ＮＥ”ｎ）を推定する。
【００３３】
例えば、或るサンプリングタイミングＮでのノイズスペクトルをＳ（ＮＥ”ｎ（Ｎ））とし、同サンプリングタイミングＮでの第１補正音声信号の周波数スペクトルをＳ（ＮＥ’ｎ（Ｎ））とし、直前のサンプリングタイミングＮ−１での第１補正音声信号の周波数スペクトルをＳ（ＮＥ’ｎ（Ｎ−１））とする。また、α’，β’を定数とする。
【００３４】
そして、この設定において、ノイズスペクトルＳ（ＮＥ”ｎ（Ｎ））を次式で表し、算出する。
【００３５】
Ｓ（ＮＥ”ｎ（Ｎ））＝α’Ｓ（ＮＥ’ｎ（Ｎ−１））＋β’Ｓ（ＮＥ’ｎ（Ｎ））
このように、エコーキャンセル後の信号である第１補正音声信号ＮＥ’ｎの周波数スペクトルに基づいてノイズスペクトルＳ（ＮＥ”ｎ）を推定することで、エコーとは別の暗騒音等の定常ノイズを推定することができる。この際、ノイズスペクトル推定部３０２は、状態判定部１０から「無音」状態の情報を取得した場合にのみ、上述の推定による学習を行う。なお、このような推定、学習も、音響エコーキャンセラ１の動作中に繰り返し行われる。
【００３６】
加算器７０は、周波数領域で演算を行う加算器であり、第１補正音声信号ＮＥ’ｎの周波数スペクトルＳ（ＮＥ’ｎ）から、残響エコースペクトルＳ（ＦＥ”ｎ）およびノイズスペクトルＳ（ＮＥ”ｎ）を減算することで、第２補正音声信号Ｓ（ＮＯｎ）を生成して出力する。なお、この処理は各スペクトルが同期するようにして行われる。すなわち、ここで言う同期とは、同じサンプリングタイミングに形成された各スペクトルを用いて演算することであり、例えば、サンプリングタイミングＮの場合、
Ｓ（ＮＯｎ（Ｎ））＝Ｓ（ＮＥ’ｎ（Ｎ））−Ｓ（ＦＥ”ｎ（Ｎ））−Ｓ（ＮＥ”ｎ（Ｎ））
の演算処理を行うことを意味する。
【００３７】
ＩＦＦＴ９２２は、逆高速フーリエ変換回路であり、周波数領域の関数である第２補正音声信号ＮＯｎを時間領域の関数であるに第２補正音声信号ＮＯｔへ変換して、外部へ出力する。
【００３８】
以上のような構成および処理を行うことで、適応型フィルタのみで行われるエコーキャンセル処理では除去しきれない残響エコーや定常ノイズを精度良く効果的に除去することができる。
【００３９】
次に、第２の実施形態に係る音響エコーキャンセラについて、図を参照して説明する。
図３は、本実施形態の音響エコーキャンセラ１’の主要要素の概略構成を示すブロック図である。
本実施形態の音響エコーキャンセラ１’は、図３に示すように、第１の実施形態の音響エコーキャンセラ１に、エコーサプレッサ４０、帯域分割部５０、加算器８０を追加した構成からなる。なお、他の構成は、第１の実施形態と同じであるが、信号処理内容が異なるので、異なる部分のみを以下で説明する。
【００４０】
音響エコーキャンセラ１’の状態判定部１０は、放音用音声信号ＦＥｔ、後述する収音音声信号低域成分ＮＬＥｔ、低域成分第１補正音声信号ＮＬＥ’ｔの信号レベルに基づいて、第１の実施形態の場合と同様に、「放音、収音ともに有り状態（Wトーク状態）」、「放音用音声信号の放音のみ有り状態」、「放音が無く収音信号が有り状態」、「放音、収音ともに無し状態（無音状態）」のいずれかであることを検出して、検出状態を適応型フィルタ２０、外乱スペクトル推定部３０およびエコーサプレッサ４０へ与える。この際、本実施形態の収音音声信号低域成分ＮＬＥｔ（ＮＬＥｎ）が第１の実施形態の図１における収音音声信号ＮＥｔ（ＮＥｎ）に相当し、本実施形態の低域成分第１補正音声信号ＮＬＥ’ｔ（ＮＬＥ’ｎ）が図１における第１補正音声信号ＮＥ’ｔ（ＮＥ’ｎ）に相当する。
【００４１】
音響エコーキャンセラ１’の適応型フィルタ２０は、低域成分第１補正音声信号ＮＬＥ’ｎの周波数スペクトルから上述の適応アルゴリズムを用いて擬似反響音信号ＦＥ’ｎを生成する。
【００４２】
マイクＭＩＣと加算器６０との間には帯域分割部５０が設置されている。帯域分割部５０は、収音音声信号ＮＥｔを、低域成分ＮＬＥｔと高域成分ＮＨＥｔとに分離する。ここで、低域と高域とを区分する閾値周波数は、例えば８ｋＨｚに設定されており、人の音声の主たる成分となる８ｋＨｚ以下の低域成分が、加算器６０へ与えられ、８ｋＨｚよりも高い高域成分が、エコーサプレッサ４０へ与えられる。
【００４３】
加算器６０は、収音音声信号低域成分ＮＬＥｔから擬似反射音信号ＦＥ’ｔを差分することで、低域成分第１補正音声信号ＮＬＥ’ｔを生成して出力する。
【００４４】
ＦＦＴ９１２は、高速フーリエ変換回路であり、時間領域の関数である低域成分第１補正音声信号ＮＬＥ’ｔを周波数領域の関数である低域成分第１補正音声信号ＮＬＥ’ｎへ変換して出力する。低域成分第１補正音声信号ＮＬＥ’ｎの周波数スペクトルＳ（ＮＬＥ’ｎ）は、上述の擬似反響音信号推定部２０２および外乱スペクトル推定部３０のノイズスペクトル推定部３０２へ入力される。
【００４５】
外乱スペクトル推定部３０のノイズスペクトル推定部３０２は、低域成分第１補正音声信号ＮＬＥ’ｎの周波数スペクトルＳ（ＮＬＥ’ｎ）を順次取得するとともに、一時記憶する。ノイズスペクトル推定部３０２は、この取得および記憶した複数回の低域成分第１補正音声信号ＮＬＥ’ｎの周波数スペクトルＳ（ＮＬＥ’ｎ）に基づいて、ノイズスペクトルＳ（ＮＬＥ”ｎ）を推定する。
【００４６】
加算器７０は、周波数領域で演算を行う加算器であり、低域成分第１補正音声信号ＮＬＥ’ｎの周波数スペクトルＳ（ＮＬＥ’ｎ）から、残響エコースペクトルＳ（ＦＥ”ｎ）およびノイズスペクトルＳ（ＮＬＥ”ｎ）を減算することで、低域成分第２補正音声信号ＮＬＯｎを生成して出力する。なお、この処理は各スペクトルが同期するようにして行われる。この加算器７０による同期処理は、第１の実施形態で行った同期処理と同じである。
【００４７】
ＩＦＦＴ９２２は、逆高速フーリエ変換回路であり、周波数領域の関数である低域成分第２補正音声信号ＮＬＯｎを時間領域の関数である低域成分第２補正音声信号ＮＬＯｔへ変換して、加算器８０へ与える。
【００４８】
エコーサプレッサ４０は、減衰器４０１とディレイ回路４０２とからなる。減衰器４０１は、状態判定部１０からの状態判定結果に基づいて、収音音声信号ＮＥｔの高域成分ＮＨＥｔの減衰量を調整し、減衰処理済高域成分ＮＨＥ’ｔを出力する。
【００４９】
図４はエコーサプレッサ４０の減衰器４０１の減衰量を示す図である。
減衰器４０１は、「放音用音声信号の放音のみ有り」状態または「無音」状態の情報を取得すると、減衰量を無限大、すなわち、高域成分ＮＨＥｔを遮断する（ＮＨＥ’ｔ＝０）。これは、放音用音声信号のみの場合や無音状態の場合、話者音声が含まれていないので、高域成分を遮断することで、エコーや定常ノイズをより確実に除去することができるからである。
【００５０】
また、減衰器４０１は、「放音が無く収音音声信号が有り」状態の情報を取得すると、減衰量を「０」、すなわち、高域成分ＮＨＥｔを減衰することなく通過させる（ＮＨＥ’ｔ＝ＮＨＥｔ）。このように収音音声信号のみの場合、高域成分が話者音声に支配されるので、この高域成分を減衰させないことにより、話者音声をより正確に出力することができるからである。
【００５１】
さらに、減衰器４０１は、「Ｗトーク」状態の情報を取得すると、減衰量を予め設定した所定値に設定する。これは、Ｗトーク時には、除去したい放音用音声信号ＦＥｔの成分と、話者音声成分とが混在しているために、或程度の減衰量に設定する。これにより、話者音声を若干犠牲にしながらも、放音用音声信号ＦＥｔによるエコー成分を減衰させることができる。
【００５２】
減衰器４０１から出力された減衰処理済高域成分ＮＨＥ’ｔは、ディレイ回路４０２へ入力される。ディレイ回路４０２は、処理演算が容易で高速な高域成分ＮＨＥｔ（ＮＨＥ’ｔ）と、上述のエコーキャンセルおよびエコー除去処理を行った低域成分第２補正音声信号ＮＬＯｔとを時間同期して加算するためのディレイ処理を行う。このディレイ処理により、遅延減衰処理済高域成分ＮＨＥ”ｔが生成され、加算器８０へ与えられる。
加算器８０は、低域成分第２補正音声信号ＮＬＯｔとこれに時間同期する遅延減衰処理済高域成分ＮＨＥ”ｔとを加算して、出力音声信号ＮＯ’ｔを生成し、外部へ出力する。
【００５３】
以上のように、低域成分のみをエコーキャンセルおよびエコー除去処理して、高域成分を減衰処理することで処理演算量を低減することができる。この際、高域成分に上述のエコーキャンセルおよびエコー除去処理を行わなくても、人の音声の主成分が低域成分側にあるとともに、高域成分は低域成分と比較して反射回り込み量が少ないので、音質の劣化を抑制することができる。さらに、上述のように放収音状態毎に減衰量を変化させることで、より確実にエコーを除去し、且つ話者音声の音質の劣化を抑制することができる。
【００５４】
なお、上述の説明では、適応型フィルタを周波数領域演算で実現する例を示したが、時間領域による適応型フィルタを用いてもよい。
【００５５】
さらに、上述の説明では、状態判定部１０において信号レベルのみで状態判定を行う例を示したが、各信号の相関に基づいて状態判定を行ってもよい。
【００５６】
また、上述の説明では、スピーカとマイクとを備える音響エコーキャンセラを例に示したが、スピーカ等の放音素子への出力端子と、マイク等の収音素子からの入力端子とを備え、放音素子や収音素子を別体にしたものであってもよい。
【００５７】
また、上述の説明では、状態判定部１０から各部へ状態判定結果を与える例を示したが、状態判定部１０が各部の学習タイミングの条件を記憶しておき、状態判定部１０から各部へ学習タイミングを与えてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００５８】
【図１】第１の実施形態の音響エコーキャンセラの主要構成を示すブロック図である。
【図２】図１に示した音響エコーキャンセラの状態判定および学習処理の判断概念を示した図である。
【図３】第２の実施形態の音響エコーキャンセラの主要構成を示すブロック図である。
【図４】エコーサプレッサ４０の減衰量を示す図である。
【符号の説明】
【００５９】
１−音響エコーキャンセラ、１０−状態判定部、２０−適応型フィルタ、２０１−擬似反響音信号生成部、２０２−擬似反響音信号推定部、３０−外乱スペクトル推定部、３０１−エコースペクトル推定部、３０２−ノイズスペクトル推定部、４０−エコーサプレッサ、４０１−減衰器、４０２−ディレイ回路、５０−帯域分割部、６０，７０，８０−加算器、９００−周波数領域演算部、９１１，９１２−ＦＦＴ演算部、９２１，９２２−ＩＦＦＴ演算部、ＳＰ−スピーカ、ＭＩＣ−マイク
【図１】
2009207021.tif 000003
【図２】
2009207021.tif 000004
【図３】
2009207021.tif 000005
【図４】
2009207021.tif 000006