(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
受話信号を適応フィルタによる擬似エコー経路に入力して得られた疑似エコー信号を収音信号から差し引いてエコーを消去する音響エコー消去方法において、
（１）収音信号と疑似エコー信号の差として求められた誤差信号を短時間ごとに周波数領域に変換し、
（２）受話信号を修正用信号として、短時間区間ごとに周波数領域に変換し、周波数領域で誤差信号と修正用信号を周波数成分ごとに乗算して修正ベクトルを求め、
（３）周波数領域にて、受話信号パワースペクトル、受話信号と収音信号のクロススペクトル、および収音信号のパワースペクトルの各短時間平均Ｐxx（ｆ）、Ｐxy（ｆ）、およびＰyy（ｆ）をそれぞれ求め、
（４）周波数帯域ごとにγ2xy（ｆ）＝｜Ｐxy（ｆ）｜2／Ｐxx（ｆ）Ｐｙｙ（ｆ）を計算し、
（５）収音信号に占める音響エコー信号の比率γ’xy（ｆ）を周波数帯域ごとに次式を計算して、推定し、
γ’2xy（ｆ）＝γ2xy（ｆ）／（１−β（ｆ））γ2xy（ｆ）+β（ｆ）、
ただし、β（ｆ）はあらかじめ周波数ごとに、設定された重み係数であり、
（６）周波数帯域ごとに、対応する受話信号パワースペクトル短時間平均Ｐxx（ｆ）の逆数と収音信号中に占める音響エコー信号の比率γ’2xy（ｆ）と前記修正ベクトルの対応
する要素を乗算したものを、前記適応フィルタの係数に周波数領域で周波数帯域ごとに加算して、前記疑似エコー経路を更新する、
ステップを有することを特徴とする音響エコー消去方法。
【請求項２】
受話信号を適応フィルタによる擬似エコー経路に入力して得られた疑似エコー信号を収音信号から差し引いてエコーを消去する音響エコー消去装置において、
（１）収音信号と疑似エコー信号の差として求められた誤差信号を短時間ごとに周波数領域に変換する手段と
（２）受話信号を修正用信号として、短時間区間ごとに周波数領域に変換し、周波数領域で誤差信号と修正用信号を周波数成分ごとに乗算して修正ベクトルを求める手段と、
（３）周波数領域にて、受話信号パワースペクトル、受話信号と収音信号のクロススペクトル、および収音信号のパワースペクトルの各短時間平均Ｐxx（ｆ）、Ｐxy（ｆ）、およびＰyy（ｆ）をそれぞれ求める手段と、
（４）周波数帯域ごとにγ2xy（ｆ）＝｜Ｐxy（ｆ）｜2／Ｐxx（ｆ）Ｐｙｙ（ｆ）を計算する手段と、
（５）収音信号に占める音響エコー信号の比率γ’xy（ｆ）を周波数帯域ごとに次式を計算して、推定する手段と、
γ’2xy（ｆ）＝γ2xy（ｆ）／（１−β（ｆ））γ2xy（ｆ）+β（ｆ）、
ただし、β（ｆ）はあらかじめ周波数ごとに、設定された重み係数であり、
（６）周波数帯域ごとに、対応する受話信号パワースペクトル短時間平均Ｐxx（ｆ）の逆数と収音信号中に占める音響エコー信号の比率γ’2xy（ｆ）と前記修正ベクトルの対応
する要素を乗算したものを、前記適応フィルタの係数に周波数領域で周波数帯域ごとに加算して、前記疑似エコー経路を更新する手段と、
を備えたことを特徴とする音響エコー消去装置。
【請求項３】
請求項１に記載した音響エコー消去方法の各過程を、コンピュータに実行させるための音響エコー消去プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、拡声通話系において通話の障害となり、時にはハウリングを引き起こす音響エコーを消去する方法、装置及び音響エコー消去プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
拡声通話系では、スピーカから拡声された受話音声がマイクロホンに収音されて生じる音響エコーが問題となる。対地の拡声通話系を含めて形成される閉ループのループゲインが１より大きい場合に、音響エコーはハウリングを引き起こし、通話を不可能にする。またループゲインが１より小さい場合であっても音響エコーは通話の障害や不快感などの悪影響を生じる。したがって、より自然な通話環境の実現には、スピーカからマイクロホンへの音響的回り込みを消去する音響エコーキャンセラが必要となる。
１チャネルの再生系と１チャネルの収音系とで構成される音響エコーキャンセラは、図１に示すような構成により音響エコーの消去を行う。
受話端子１からの受話信号x(k)（k：離散時間）はスピーカ２で音響信号として再生され、音響エコー経路を経てマイクロホン３に回り込む。受話端子１と送話端子５の間に接続されたエコーキャンセル部４では、マイクロホン３で収音された収音信号y(k)から疑似エコー信号を差し引くことにより音響エコーを消去する。
【０００３】
このエコーキャンセル部４の構成を図２に示す。
受話信号x(k)が疑似エコー経路部４１に入力されて疑似エコー信号y^(k)が生成され、減算器４２により誤差信号e(k)、すなわちマイクロホン３からの収音信号y(k)と疑似エコー信号y^(k)との差がとられ、この誤差信号e(k)がエコー経路推定部４３にフィードバックされる。
ここで、エコー経路推定部４３内部での処理を説明する。
受話信号をx(k)、マイクロホンにより収音された信号をy(k)、スピーカからマイクロホンまでの音響エコー経路のインパルス応答をh(k)、その長さをL（Lはタップ数を表し、音響エコー経路の残響時間に対応させて予め設定しておく定数）とする。受話信号と収音信号の間には次の関係がある。
【数７】
0003787088.tif 000002
インパルス応答と入力信号を
【数８】
0003787088.tif 000003
のようにベクトル化すると、入力信号と収音信号の関係は次のように記述される。
【数９】
0003787088.tif 000004
疑似エコー経路部４１により生成された疑似エコー信号y^(k)と実際の収音信号y(k)との差e(k)、および過去の受話信号に基づいて、収音信号と疑似エコー信号の差が小さくなるようにエコー経路推定部４３内の適応フィルタ係数が逐次更新されて、疑似エコー経路部４１に転送される。
【０００４】
ここでは、適応フィルタ係数の修正法としてNLMS法（学習同定法）を用いた場合を説明する。
実際に収音された信号y(k)と疑似エコー経路部により予測された信号との差e(k)は、
【数１０】
0003787088.tif 000005
により計算される。この誤差を用いて修正ベクトル
【数１１】
0003787088.tif 000006
を求め、適応フィルタを
【数１２】
0003787088.tif 000007
により更新する。ただしμは推定を安定にするために設定されたステップサイズである。
【０００５】
この適応フィルタにより音響エコー経路を推定する方法では、音響エコーのみが収音されることを前提としている。実際に拡声通話系が使用されるとき、収音信号には送話や騒音といった音響エコー以外の信号が当然含まれている。いま音響エコー信号をyE(k)、送話や騒音からなる音響エコー以外の信号をyI(k)とし、収音信号が
y(k)＝yE(k)＋yI(k)
で表されるとする。このとき、NLMS法の適応フィルタ更新式は
【数１３】
0003787088.tif 000008
のように書き換えれる。適応フィルタは統計的に
【数１４】
0003787088.tif 000009
の方向に修正される。ただしE[]は平均をとることを意味する。
この式の第２項は理想的な修正方向からのズレであり、送話や騒音が妨害信号として働くことが分かる。収音信号に妨害信号が含まれる状況では、適応フィルタの係数がこの分だけ誤って更新されるので、ステップサイズμの値に応じた残留ノイズが発生し、ときには適応フィルタを発散させてしまう。
発散を回避するにはステップサイズを十分小さくする必要があるが、実際には不必要に小さいμを選択するか、発散しない程度の大きさのμで騒音等の妨害による不正確な修正をある確率で許容することになり、収束速度を低下させる。
【０００６】
このような状況を改善するために、受話信号のパワーと音響エコー以外の信号パワーからステップサイズを制御する方法が、文献A.Hirano and A.Sugiyama,"A noise-robust stochastic gradient algorithm with an adaptive step-size suitable for mobile hands-free telephones",IEEE International Conference on Acoustics,Speech,and Signal Processing 1995,pp.1392-1395(1995)で提案されている。
この方法では、受話信号がない区間で
PN(k+1)＝εPN(k)+(1-ε)e2(k)  （ε：平滑化係数）
により音響エコー以外の信号すなわち送話信号と騒音信号のパワーを推定し、
【数１５】
0003787088.tif 000010
によりNLMSアルゴリズムのステップサイズを制御する。ただしPx(k)は受話信号パワー、Pth(k)は閾値であり
【数１６】
0003787088.tif 000011
で算出され、αはあらかじめ決められたパラメータである。
このステップサイズ制御方法は、受話信号パワーが妨害信号パワーより相対的に小さいときにステップサイズを小さく設定することで、騒音等の音響エコー以外の信号が推定におよぼす影響の減少を図っている。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかし実際の使用状況では、送話信号にはレベル変動があり、妨害作用を持つ騒音信号にもレベル変動がある。したがって収音信号中のエコー信号とそのほかの信号の比率は時々刻々と変化している。また受話信号、送話信号、騒音信号ともに固有の周波数スペクトルを持つ。したがって周波数帯域ごとに収音信号中に占める音響エコー信号の比率を推定することができ、これを周波数帯域ごとにステップサイズに反映できるならば、騒音が大きい状況でも適応フィルタの音響エコー推定を、より頑健で高速にできる可能性がある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、本発明は、
受話信号を疑似エコー経路に入力して得られた疑似エコー信号を受話信号から差し引いてエコーを消去する音響エコー消去方法、装置及び音響エコー消去方法をコンピュータに実行させる音響エコー消去プログラムにおいて、
（１）音響エコー信号と疑似エコー信号の誤差信号を短時間ごとに周波数領域に変換し（ＴＦ変換部）、
（２）修正用信号として受話信号を短時間区間ごとに周波数領域に変換し、周波数領域で誤差信号と修正用信号を周波数成分ごとに乗算して修正ベクトルを求め（フィルタ更新部）、
（３）周波数領域にて、受話信号パワースペクトル、受話信号と収音信号のクロススペクトル、収音信号のパワースペクトルの短時間平均を求め、収音信号に占める音響エコー信号の比率を周波数帯域ごとに推定し（コヒーレンス推定部）、（４）周波数帯域ごとに、対応する受話信号のパワースペクトルの短時間平均の逆数と収音信号に占める音響エコー信号の比率を修正ベクトルにかけることで、前記修正ベクトルを補正し（フィルタ更新部）、
（５）その修正ベクトルを用いて周波数領域で疑似エコー経路を更新する（フィルタ処理部）、ことを特徴とする。
【０００９】
この目的のために、クロススペクトル振幅の２乗をパワースペクトルで正規化して得られるコヒーレンスを用いることができる。受話信号をx、収音信号をy、受話信号と収音信号のパワースペクトルをPxx(f),Pyy(f),クロススペクトルをPxy(f)とするとき（図１参照、(k)は省略して記載）、コヒーレンスは
【数１７】
0003787088.tif 000012
で計算できる。
通常、エコー信号と妨害信号との間には相関がないと見なせるので、収音信号をy、エコー信号yE、妨害信号yIとすると、受話信号xのパワースペクトルとクロススペクトルについて、
【数１８】
0003787088.tif 000013
が成立している。これによりコヒーレンスは、
【数１９】
0003787088.tif 000014
のように書き換えられる。この式によればγ2xy(f)は受話信号と相関のある成分が出力パワースペクトルに占める割合であり、０〜１の値をとる。そして収音信号中に占めるエコー信号のパワー比が周波数帯域ごとに分かる。なお、コヒーレンスを用いた解析は、日野著,朝倉書店発行「スペクトル解析」および森下,小畑著：計測自動制御学会発行「信号処理」に詳しい。
【００１０】
一方、周波数領域での適応アルゴリズムは、文献E.R.Ferrara,"Fast Implementation of LMS adaptive filters,"IEEE Trans.Acoust.,Speech,Signal Processing,Vol.ASSP-28,pp.474-475(1980)により、すでに提案されており、周波数領域での適応フィルタ係数は容易に得ることができる。この適応アルゴリズムでは、長さ２Lの信号ブロックをLサンプル毎に切り出してFFTを用いて処理する。
【数２０】
0003787088.tif 000015
のように周波数領域ごとに更新される。
したがって周波数帯域ごとに収音信号中に占めるエコー信号のパワー比がコヒーレンス解析により分かっていれば、
【数２１】
0003787088.tif 000016
のように、エコー信号と妨害信号のパワー比に応じて周波数帯域ごとにフィルタ係数を更新することが可能となる。
【００１１】
またγ2xy(f)の代わりに
【数２２】
0003787088.tif 000017
のようにノイズパワーをβ(f)（周波数ごとの定数）倍して求めたγ'2 xy(f)をフィルタ係数の更新に用いることもできる。例えば、β(f)＞１に設定すると、ノイズ成分の情報が重視されてステップサイズが小さく設定される。
このとき、コヒーレンスの逆数について
【数２３】
0003787088.tif 000018
が成立しているので、推定したコヒーレンスγxy(f)とβ(f)から次式を用いてγ'2xy(f)が求められる。
【数２４】
0003787088.tif 000019
【００１２】
【発明の実施の形態】
ここでは、コヒーレンスに基づいてSN比を推定してステップサイズを制御する提案方法を、白色化処理と組み合わせて周波数領域適応アルゴリズムに適用した場合について説明する。
白色化処理を周波数領域適応アルゴリズムに組み合わせることによって、音声信号のようにスペクトルに偏りのある信号が入力されても適応フィルタの収束特性の劣化を防止できることが、文献 D.Mansour and A.H.Gray,"Unconstrained Frequency-Domain Adaptive Filter,"IEEE Trans. on Acoust., Speech,Signal Processing,
vol.ASSP-30,No.5,pp.726-734(1982)により示されている。
【００１３】
以下のステップからなるアルゴリズムでは、適応フィルタ長をLとするとき、Overlap-save方式を用いてLサンプルごとに長さ2Lの信号ベクトルを処理している。
（ステップ１）
入力信号x(k)をLサンプルごとに長さ2Lの入力信号ベクトルにブロック化してFFT(Fast Fourier Transform) により周波数領域に変換し、ベクトルの要素を対角成分に持つ
【数２５】
0003787088.tif 000020
と記述される。ただし関数FFT(x)はベクトルxをFFT変換する関数である。
【数２６】
0003787088.tif 000021
である。
（ステップ２）
周波数領域での適応フィルタ係数W(k)をX(k)と掛けることで、入力信号ベクトルをフィルタ処理する。そして計算結果を逆FFT処理し、時間領域での疑似エコー信号ベクトルy^(k)を得る。
【数２７】
0003787088.tif 000022
（ステップ３）
【数２８】
0003787088.tif 000023
【００１４】
（ステップ４）
FFTを用いて時刻kでの受話信号ベクトルと収音信号ベクトルを
[X(k,1)・・・X(k,2L)]＝FFT([x(k-2L+1)・・・x(k)])
[Y(k,1)・・・Y(k,2L)]＝FFT([y(k-2L+1)・・・y(k)])
のように周波数領域に変換する。
時刻kにおいて、周波数領域に変換された受話信号X(k,f)と収音信号Y(k,f)から、パワースペクトルとクロススペクトルを
Pxy(k,f)＝εPxy(k-L,f)＋(1-ε)X*(k,f)Y(k,f),
Pxx(k,f)＝εPxx(k-L,f)＋(1-ε)X*(k,f)X(k,f),
Pyy(k,f)＝εPyy(k-L,f)＋(1-ε)Y*(k,f)Y(k,f)
(f＝1,・・・,2L)
により求める。ただしX*は複素数Xの複素共役である。またεは短時間平均をとるための平滑化定数であり、０〜１間の値をとる。そして各周波数において、コヒーレンス
【数２９】
0003787088.tif 000024
また、例えばノイズ成分の情報に重みをつけて評価したいとき、周波数ごとに設定したβ(f)と推定したγ2xy(f)から
【数３０】
0003787088.tif 000025
のように設定することも可能である。
【００１５】
（ステップ５）
【数３１】
0003787088.tif 000026
（ステップ６）
【数３２】
0003787088.tif 000027
周波数成分ごとに求めた入力信号パワーの逆数になる。δは分母が０になることを防止するための微少な正定数である。βはパワー計算で短時間平均をとるための平滑化定数であり、０〜１の値をとる。
【００１６】
（ステップ７）
適応フィルタを次式で更新する。
【数３３】
0003787088.tif 000028
入力信号が音声のように有色性信号のとき適応フィルタの収束特性を向上させることが知られている。
【００１７】
図１のエコーキャンセル部４は、提案方法では図３の構成で実現される。
受話信号x(k)はTF変換部６１にてステップ１のようにブロック化され周波数領域に変換される。そしてフィルタ処理部６２とFT変換部６３にてステップ２のように時間領域の疑似エコー信号y^(k)が算出される。収音信号y(k)は、TF変換部６１でブロック化される受話信号と時間ズレが生じないように、ブロック化部６４でブロック化される。そして、信号ベクトル減算器６５でステップ３のように疑似エコーの信号ベクトルを引かれ、TF変換部６６にて周波数領域の誤差信号ベクトルE(k)が求められる。
また収音信号は、ステップ４にしたがってブロック化部６４にてブロック化されて、TF変換部６７により周波数領域へ変換されてコヒーレンス推定部６８に送られる。コヒーレンス推定部６８では、TF変換部６１で周波数領域に変換された受話信号X(k,f)とTF変換部６７で周波数領域に変換された収音信号Y(k,f)から、ステップ４にしたがってパワースペクトルとクロススペクトルを算出し、コヒーレンスを求める。
フィルタ更新部６９では、
【数３４】
0003787088.tif 000029
そして、ステップ７にしたがって修正ベクトルを補正して適応フィルタを更新する。更新されたフィルタ係数はフィルタ処理部６２に渡される。
【００１８】
[効果の実証例]
実際に数値シュミレーションを行った結果を図５に示す。
この数値シュミレーションでは、サンプリング周波数を８kHzに設定し、音響エコー経路として残響時間２００msの部屋で実測した室内伝達関数を７００タップに打ち切って音響エコーを生成した。また妨害信号としては、定常的なホス雑音と送話信号が重畳した信号を用いた。音響エコー信号,妨害信号,収音信号＝音響エコー信号＋妨害信号は、それぞれ図４のようになっている。この信号を用い、A.Hirano and A.Sugiyamaにより提案されていた受話信号パワーと妨害信号パワーからステップサイズを制御する従来方法と提案方法を比較した。
適応フィルタのタップ数は５１２とし、従来法のパラメータは、前掲した文献にしたがって、μ0＝０．２,α＝５０．０,β＝０．９９８４に設定した。また提案法のパラメータとしてμ0＝０．５を用いた。適応フィルタの係数誤差(misalignment)の変化を図５に示す。このグラフによれば、従来法では係数誤差が突然大きくなることがあり、エコー経路推定が不安定なことが分かる。従来法では、受話信号パワーが小さい区間でのみ妨害信号パワーを推定している。そのため収音信号に非定常な送話信号が含まれていると、妨害信号パワーの推定値が実際の値より小さくなることがあり、ステップサイズが本来設定したい値より大きくなってしまうことがある。これがエコー経路推定の不安定さの原因だと考えられる。一方提案法では、従来法のように突然係数誤差が大きくなることはない。また提案法の係数誤差は従来法よりも１５％程度良好である。
また提案法は、ブロック信号どうしの畳み込み演算をFFT（高速離散フーリエ変換）を用いて効率良く実行できる。そのためエコー信号と妨害信号の比率推定処理を含めても、従来法よりも大幅に少ない演算量で音響エコー消去処理を実行できる。
【００１９】
なお、本発明の音響エコー消去装置は、ＣＰＵやメモリ等を有するコンピュータと、アクセス主体となるユーザが利用する利用者端末とＣＤ−ＲＯＭ、磁気ディスク装置、半導体メモリ等の機械読み取り可能な記録媒体とから構成することができる。記録媒体に記録された音響エコー消去プログラムは、コンピュータに読み取られ、コンピュータの動作を制御し、コンピュータ上に実施の形態における各構成要素を実現する。
【００２０】
【発明の効果】
本発明は、収音信号中に占める音響エコー信号の比率を周波数帯域ごとに推定して、周波数帯域ごとにステップサイズに反映させる。これにより、送話や周囲雑音が存在し、妨害信号が大きい状況における適応フィルタの音響エコー推定を頑健で高速にすることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】従来の１チャネル再生系と１チャネル収音系とで構成される音響エコーキャンセラの構成図。
【図２】従来のエコーキャンセル部の構成図。
【図３】本発明のエコーキャンセル部の構成図。
【図４】エコー信号、妨害信号、収音信号の波形図。
【図５】本発明の音響エコー消去装置の数値シミュレーションの結果を示す図。
【符号の説明】
１・・・受話端子、２・・・スピーカ、３・・・マイクロホン、４,６・・・エコーキャンセル部、５・・・送話端子、４１・・・疑似エコー経路部、４２・・・減算器、４３・・・エコー経路推定部、６１，６６，６７・・・ＴＦ変換部、６２・・・フィルタ処理部、６３・・・ＦＴ変換部、６４・・・ブロック化部、６５・・・減算器、６８・・・コヒーレンス推定部、６９・・・フィルタ更新部
【図１】
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【図２】
0003787088.tif 000031
【図３】
0003787088.tif 000032
【図４】
0003787088.tif 000033
【図５】
0003787088.tif 000034