(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
共通の音場に配置され、Ｍ個（Ｍは２以上の整数）のスピーカへＭチャネルの再生信号を供給し、前記共通の音場に配置されたＮ個（Ｎは１以上の整数）のマイクロホンにより、収音信号を求める過程と、
前記Ｍチャネルの再生信号を、短時間区間毎に周波数領域に変換し、Ｍチャネルの周波数領域再生信号を求める過程と、
前記マイクロホンごとに、前記Ｍチャネルの周波数領域再生信号とＭ個の適応フィルタ係数とを乗算して、前記マイクロホンごとのＭ個の周波数領域予測反響信号を求める過程と、
前記マイクロホンごとのＭ個の周波数領域予測反響信号を時間領域に変換して、前記マイクロホンごとのＭ個の時間領域予測反響信号を求める過程と、
前記マイクロホンごとのＭ個の時間領域予測反響信号を加算し、前記マイクロホンごとの時間領域予測反響信号を求める過程と、
前記マイクロホンによる収音信号それぞれから前記マイクロホンごとの前記時間領域予測反響信号を差し引いて、前記マイクロホンごとの残差信号を求める過程と、
前記マイクロホンごとの残差信号のそれぞれを周波数領域に変換して、前記マイクロホンごとの周波数領域残差信号を求める過程と、
前記マイクロホンごとに、収音信号または残差信号を対象信号として、前記第１チャネルの周波数領域再生信号と前記周波数領域の対象信号のコヒーレンスγ21e（ｆ）を求める過程と、
第ｍチャネル周波数領域再生信号（ｍは２以上）より第１〜第ｍ−１チャネル周波数領域再生信号との相関成分を除去する過程と、
前記マイクロホンごとに、前記周波数領域の対象信号より第１〜第ｍ−１チャネル周波数領域再生信号との相関成分を除去する過程と、
前記マイクロホンごとに、前記相関成分が除去された第ｍチャネル周波数領域再生信号と、前記相関成分が除去された周波数領域の対象信号のコヒーレンスγ2me・(m-1)!（ｆ）を求める過程と、
前記マイクロホンごとに、前記Ｍ個のコヒーレンスγ2me・(m-1)!（ｆ）から、
γ2（ｆ）＝１−（１−γ1e（ｆ））・・・（１−γ2me・(m-1)!（ｆ））を計算して、対象信号に占める反響成分の比率γ2（ｆ）を求める過程と、
前記マイクロホンごとに、Ｍチャネルの周波数領域残差信号と周波数領域再生信号とをそれぞれ乗算して、Ｍチャネルの適応フィルタ係数の修正量をそれぞれ求める過程と、
前記マイクロホンごとに、再生信号のパワーの全チャネルの総和の逆数と前記対象信号に占める反響成分の比率γ2（ｆ）と前記適応フィルタ係数の修正量とを乗算し、その結果を前記適応フィルタ係数に加えることで適応フィルタ係数を更新する過程を有すること、
を特徴とする反響消去方法。
【請求項２】
共通の音場に配置されたスピーカＭ個（Ｍは２以上の整数）とマイクロホンＮ個（Ｎは１以上の整数）とＭ個の受話端子とＮ個の送話端子に接続され、
前記Ｍ個の受話端子に接続され、当該受話端子に入力された再生信号をそれぞれ、短時間区間毎に周波数領域に変換して、Ｍチャネルの周波数領域再生信号を求める第１のＴＦ変換部と、
前記マイクロホンごとに、前記Ｍ個の第１のＴＦ変換部に接続され、Ｍチャネルの前記周波数領域再生信号と、Ｍ個の適応フィルタ係数とを、それぞれを乗算して、前記マイクロホンごとのＭ個の周波数領域予測反響信号を求めるフィルタ処理部と、
前記マイクロホンごとに、Ｍ個の前記フィルタ処理部に接続され、前記Ｍ個の周波数領域予測反響信号を時間領域に変換して、前記マイクロホンごとに、Ｍ個の時間領域予測反響信号を求めるＦＴ変換部と、
前記マイクロホンごとに、Ｍ個の前記ＦＴ変換部に接続され、前記Ｍ個の時間領域予測反響信号を加算して、前記マイクロホンごとに、時間領域予測反響信号を求めるベクトル加算部と、
前記マイクロホンごとに、当該マイクロホンと前記ベクトル加算部に接続され、前記マイクロホンごとに、前記収音信号から前記時間領域予測反響信号を差し引いて、前記マイクロホンごとの残差信号を求める信号ベクトル減算部と、
前記マイクロホンごとに、前記信号ベクトル減算部に接続され、前記マイクロホンごとの残差信号のそれぞれを周波数領域に変換して、前記マイクロホンごとの周波数領域残差信号を求める第２のＴＦ変換部と、
前記マイクロホンごとに、収音信号または残差信号を対象信号として、その対象信号を周波数領域に変換する変換部と第１チャネルの第１のＴＦ変換部に接続され、入力された前記第１チャネルの周波数領域再生信号と前記周波数領域の対象信号のコヒーレンスγ1e（ｆ）を求める第１のコヒーレンス算出部と、
前記マイクロホンごとに、第ｍチャネルの前記第１のＴＦ変換部（ｍは２以上の整数）と第１〜第ｍチャネルの第１のＴＦ変換部に接続され、第ｍチャネル周波数領域再生信号より第１〜第ｍ−１チャネル周波数領域再生信号との相関成分を除去する第１の相関除去部と、
前記マイクロホンごとに、前記対象信号の変換部と第１〜第ｍ−１チャネルの第１のＴＦ変換部に接続され、前記周波数領域の対象信号より第１〜第ｍ−１チャネル周波数領域再生信号との相関成分を除去する第２の相関除去部と、
前記マイクロホンごとに、前記第１の相関除去部と前記第２の相関除去部に接続され、前記第１の相関除去部により除去された第ｍチャネル周波数領域再生信号と、前記第２の相関除去部により除去された周波数領域の対象信号のコヒーレンスγ2me・(m-1)!（ｆ）を求める第２のコヒーレンス算出部と、
前記マイクロホンごとに、前記第１及び第２のコヒーレンス算出部に接続され、上記Ｍ個のコヒーレンスγ2me・(m-1)!（ｆ）から
γ2（ｆ）＝１−（１−γ1V（ｆ））・・・（１−γ2mv・(m-1)（ｆ））を計算して、対象信号に占める反響成分の比率γ2（ｆ）を求める反響成分比率算出部と、
前記マイクロホンごとに、前記第１及び第２のＴＦ変換部と前記反響成分比率算出部に接続され、Ｍチャネルの周波数領域残差信号と周波数領域再生信号とをそれぞれ乗算して、Ｍチャネルの適応フィルタ係数の修正量をそれぞれ求め、前記マイクロホンごとに、再生信号のパワーの全チャネルの総和の逆数と前記対象信号に占める反響成分の比率γ2（ｆ）と前記適応フィルタ係数の修正量とを乗算し、その結果を前記適応フィルタ係数に加えて、前記適応フィルタ係数を更新するフィルタ更新部と、
を備える反響消去装置。
【請求項３】
請求項１に記載の反響消去方法の各過程をコンピュータにより実行する反響消去プログラム。
【請求項４】
請求項３に記載の反響消去プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、反響消去方法、装置、プログラムおよびその記録媒体に関し、特に、拡声通話装置の如き音響通信装置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反響を消去する反響消去方法、装置、プログラムおよびその記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
拡声通話装置においては、受話音声がスピーカから拡声されてマイクロホンに回り込み収音されて生じる反響が問題となる。通信回線を介して相互接続された拡声通話装置について閉ループのループゲインが１より大きい場合、ハウリングを引き起こして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、反響は通話の障害となると共に不快感を与える。より自然な通話環境を実現するために、スピーカからマイクロホンへの音響的回り込みにより生じる反響の消去が必要となる。
【０００３】
図１を参照するに、反響消去装置はＭチャネル再生系と１チャネル収音系に接続され、反響の消去を行う。ここで、受話端子１m （ｍ＝１ないしＭ）から入力される受話信号は、スピーカ２m （ｍ＝１ないしＭ）において音響信号として再生され、反響経路ｈm （ｍ＝１ないしＭ）を経てマイクロホン３に回り込む。
受話端子１m と送話端子５の間に接続される反響消去部４により反響を消去する。この反響消去部４はＭ入力１出力適応フィルタより成る。マイクロホン３がＮ個ある場合は、図１に示されるＭ入力１出力適応フィルタをＮ個並列に並べた構成とする。
【０００４】
この反響消去部４の構成を図２を参照して説明する。各受話信号を予測反響生成部４１に入力して予測反響信号を生成し、この予測反響信号とマイクロホン３から入力する収音信号との間の差が減算器４２においてとられ、この残差信号ｅ(ｋ)が反響経路推定部４３にフィードバックされる。予測反響生成部４１への入力信号をｘm（ｋ）、マイクロホン３により収音された収音信号をｙ(ｋ)、スピーカ２mからマイクロホン３に到る反響経路のインパルス応答をｈm、その長さをＬとすると、受話チャネル数Ｍ＝１のとき、入力信号ｘm(ｋ)と収音信号ｙ(ｋ)の間には、
【０００５】
【数６】
0003756828.tif 000002
【０００６】
の様にベクトル化することで、入力信号ｘ(ｋ)と収音信号ｙ(ｋ)の関係を受話チャネル数Ｍ＝１のケースと同様に記述することができる。
反響消去部４の内部においては、予測反響生成部４１により予測反響信号が生成されて、実際の収音信号ｙ(ｋ)との間の差ｅ(ｋ)および過去の入力信号ｘm(ｋ)に基づいて収音信号ｙ(ｋ)と予測反響信号の差である残差信号ｅ(ｋ)が小さくなる様に予測反響信号生成用の適応フィルタの係数が逐次更新される。
ここにおいては、適応フィルタ係数の更新法をＮＬＭＳ法とした場合を説明する。実際の収音信号ｙ(ｋ)から適応フィルタにより予測された予測反響信号を差し引いて得られる残差信号ｅ(ｋ)は、
【０００７】
【数７】
0003756828.tif 000003
【０００８】
により更新する。ただし、μは推定を安定にするため、０〜１の固定した値に設定されるステップサイズである。
この適応フィルタ更新方法において、収音信号ｙ(ｋ)は反響のみが収音されたものであることを前提としている。しかし、拡声通話装置が実際に使用されるときは、収音信号ｙ(ｋ)には送話および騒音の如き反響以外の信号が当然に含まれる。ここで、反響信号をｙE(ｋ)、送話および騒音の如き反響以外の信号を妨害信号ｙI(ｋ)とし、収音信号ｙ(ｋ)が
ｙ(ｋ)＝ｙE(ｋ）＋ｙI(ｋ)
で表されるものとする。このとき、ＮＬＭＳ法の適応フィルタ更新式は
【０００９】
【数８】
0003756828.tif 000004
【００１０】
の方向に修正される。ただし、ε［・］は平均をとることを意味する。この第２項は理想的な修正方向からのズレを表し、送話および騒音が妨害信号として働くことがわかる。収音信号ｙ(ｋ)に妨害信号ｙI(ｋ)が含まれる状況においては、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の値に応じたノイズが発生し、ときには適応フィルタを発散させる。発散を回避するには、ステップサイズμを充分に小さくする必要があるが、実際は不必要に小さいμを選択するか、或は発散しない程度の大きさのμで反響以外の音響の妨害による不正確な修正を或る確率で許容することになり、収束速度を低下させることにつながる。
【００１１】
文献 A.Mader,H.Puder,G.U.Schmidt,“Step-size control for acoustic echo cancellation filters-an overview,”Signal Processing,80,pp.1697-1719(2000)には、この様な状況において最適なステップサイズμを導く方法が示されている。これによれば、反響と予測反響の差である残留反響信号
【００１２】
【数９】
0003756828.tif 000005
【００１３】
で求められる。
この式によれば、妨害信号パワーε［ｙI2(ｋ)］が大きくなる程ステップサイズμが小さく設定されることにより、妨害信号ｙI(ｋ)が適応フィルタ推定に及ぼす影響を減少させている。
【００１４】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、実際の環境でこの最適なステップサイズμをそのまま求めて適応フィルタを更新することはできなかった。それは、残留反響信号ｅE(ｋ）に妨害信号が重畳している残差信号から、残留反響信号ｅE(ｋ）だけを抽出することはできないからである。また、反響消去装置は、本来、スピーカ２m からマイクロホン３までの未知の反響経路ｈを推定しながら反響を消去するに使用されるので、
ｅE(ｋ)＝（ｈ(ｋ)−ｈ^(ｋ)）Tｘ(ｋ)
の関係式から残留反響信号を求めることもできないからである。
【００１５】
仮に、妨害信号ｙI(ｋ)のパワーε［ｙI2(ｋ)］が一定で、そのレベルが予め分かっている場合、最適なステップサイズμを算出することはできる。しかし、通常は、騒音信号のレベルは一定とは限らないし、送話信号のレベルは時々刻々と変動している。
以上の状況において、最適なステップサイズμを使用して適応フィルタを更新するには、残差信号に占める反響成分の比率を推定する必要がある。
この発明の目的は、残差信号あるいは収音信号から残差信号に占める反響成分の比率を求め、この情報をもちいて適応フィルタ係数を更新することにより、多チャネル音響通信における上述の問題を解決する反響消去方法、装置、プログラムおよびその記録媒体を提供することにある。
【００１６】
【課題を解決するための手段】
この発明によれば、スピーカＭ個（Ｍは２以上の整数）とマイクロホンＮ個（Ｎは1以上の整数）が共通の音場に配置され、スピーカからＭチャネル信号を再生し、各マイクロホンに対応する各M入力１出力適応フィルタにＭチャネル再生信号を入力して反響信号を予測し、マイクロホンからの収音信号から適応フィルタ出力信号を差し引いて得られる残差信号を小さくするように適応フィルタ係数を更新する多チャネル音響通信システムにおいて、残差信号に占める反響成分の比率を使用して適応フィルタ係数を更新する反響消去方法を構成する。また残差信号の代わりに収音信号に占める反響成分の比率を使用して適応フィルタ係数を更新する反響消去方法を構成することもできる。これにより、収音信号に反響以外の信号が含まれる状況でも適応フィルタによる反響消去と反響経路推定が安定になる。
【００１７】
また、Ｍチャネル再生信号を短時間区間ごとに周波数領域に変換し、周波数領域の適応フィルタ係数に乗算し、時間領域に変換して反響信号を予測し、収音信号から予測した反響信号を差し引いて得られた残差信号を短時間区間ごとに周波数領域に変換し、再生信号と対象信号の短時間スペクトルから、周波数帯域ごとに対象信号に占める反響成分の比率を求める。周波数領域で周波数成分ごとに残差信号と再生信号を乗算して求めた修正ベクトルを、対象信号に占める反響成分の比率、および入力信号と修正用信号の情報に基づいて周波数帯域ごとに補正して、適応フィルタ係数を更新する反響消去方法を構成した。適応フィルタ係数を周波数領域で取り扱うことにより、収音信号に反響以外の信号が含まれる状況での反響消去と反響経路推定を安定にしつつ、トータルの演算量を大幅に削減することができる。
【００１８】
また、Ｍチャネル受話信号を処理して、チャネル間相関がほぼ無相関とみなせるＭチャネル付加信号を生成し受話信号に加算して再生信号とし、短時間区間ごとに周波数領域に変換して周波数領域の適応フィルタ係数に乗算したのち時間領域に変換して反響信号を予測し、収音信号と予測した反響信号との残差信号を短時間区間ごとに周波数領域に変換し、再生信号と対象信号の短時間スペクトルから周波数帯域ごとに対象信号に占める反響成分の比率を求め、Ｍチャネル付加信号にa倍（aは0〜1の値）したＭチャネル受話信号を加算して修正用信号を生成し、修正用信号を短時間区間ごとに周波数領域に変換し、周波数領域で周波数成分ごとに残差信号と修正用信号を乗算して求めた修正ベクトルを対象信号に占める反響成分の比率および入力信号と修正用信号の情報に基づいて周波数帯域ごとに補正し、補正された修正ベクトルで適応フィルタ係数を更新する反響消去方法を構成した。これにより、収音信号に反響以外の信号が含まれる状況での反響消去および反響経路推定を安定にし、トータルの演算量を大幅に削減しつつ、反響経路推定を高速化できる。
【００１９】
更に、第ｍチャネル再生信号より第１〜第m-1チャネル再生信号との相関成成分を除去した信号の短時間スペクトルを求め、対象信号より、第１〜第m-1チャネル再生信号との相関成分を除去した信号の短時間スペクトルを求め、これらの短時間スペクトルから求めたコヒーレンスをもちいて、対象信号に占める反響成分の比率を求める反響消去方法を構成する。このような推定法により、再生信号、収音信号に含まれる反響以外が時々刻々と変動する状況でも残差信号もしくは収音信号に占める反響成分の比率を確実に推定することが可能となる。
【００２０】
【発明の実施の形態】
残差信号もしくは収音信号を対象信号とするときに対象信号に占める反響成分の比率を推定する目的で、コヒーレンス即ち、クロススペクトルをパワースペクトルで正規化して得られる複素関数の振幅２乗値を使用することができる。以下、残差信号を対象信号とする場合について説明する。
入力チャネル数がＭ＝１のモノラルの反響消去装置について、適応フィルタへの入力信号ｘ(ｋ)と残差信号ｅ(ｋ)のパワースペクトルをＳxx(ｆ)、Ｓee(ｆ)、クロススペクトルをＳxe(ｆ)とするとき、コヒーレンスは
【００２１】
【数１０】
0003756828.tif 000006
【００２２】
で計算される。
通常、入力信号ｘ(ｋ)と妨害信号ｙI(ｋ)、および残留反響信号ｅE(ｋ）と妨害信号ｙI(ｋ)は無相関と見なせるので、
【００２３】
【数１１】
0003756828.tif 000007
【００２４】
を満たしている。この式によれば、コヒーレンスγ2(ｆ)とは、入力信号スペクトルと相関のある成分が残差信号ｅ(ｋ)のパワースペクトルに占める割合である。即ち、入力信号ｘ(ｋ)と残差信号ｅ(ｋ)のコヒーレンスは、残差信号ｅ(ｋ)に占める反響成分即ち残留反響信号ｅE(ｋ）のパワー比を表わしている。なお、コヒーレンスについては、例えば日野著、朝倉書店発行『スペクトル解析』に詳説されており、コヒーレンスを使用する解析については、例えば森下、小畑著、計測自動制御学会発行『信号処理』に詳説されている。
【００２５】
各パワースペクトルとクロススペクトルは、入力信号ｘ(ｋ)、残留反響信号ｅE(ｋ）を２Ｌ点離散フーリエ変換して求めた短時間スペクトルＸ(ｆ)、Ｅ(ｆ)（ｆ＝１、・・・・・・、２Ｌ）および時間平均ε［・］から、
【００２６】
【数１２】
0003756828.tif 000008
【００２７】
の様に求められる。残差信号ｅ(ｋ)から残留反響信号ｅE(ｋ）と妨害信号ｙI(ｋ)を分離することはできないが、このコヒーレンス解析を行うことにより、最適なステップサイズμを求めることが可能になる。
【００２８】
【数１３】
0003756828.tif 000009
【００２９】
【数１４】
0003756828.tif 000010
【００３０】
Ｘm・(m-1)!(ｆ)：信号ｘm(ｋ)から信号ｘ1(ｋ)、・・・・・・、ｘ(m-1)(ｋ)との相関成分を除去した信号の短時間スペクトル、および
Ｅ・(m-1)!(ｆ)：信号ｅ(ｋ)から信号ｘ1(ｋ)、・・・・・・、ｘ(m-1)(ｋ)との相関成分を除去した信号の短時間スペクトルのコヒーレンスになっている。チャネル数Ｍ＝２のときと同様に、相関成分を除去した後の短時間スペクトルＸm・(m-1)!(ｆ)は
【００３１】
【数１５】
0003756828.tif 000011
【００３２】
以上の相関成分除去演算は図９の第１の相関除去部４３２１mと第２の相関除去部４３２２mにより実行する。第１の相関除去部４３２１mに入力信号の短時間スペクトルＸm(ｊ、ｆ)と相関が除去された信号のスペクトルを入力して相関成分を除去した後の短時間スペクトルＸm・(m-1)!(ｊ、ｆ)を得る。第２の相関除去部４３２２mに反響信号Ｅ(ｊ、ｆ)と相関が除去された信号のスペクトルＸm・(m-1)!(ｊ、ｆ)を入力して相関成分を除去した後の短時間スペクトルＥ・(m-1)!(ｆ)を得る。
【００３３】
残留反響信号ｅE(ｋ)の予測値と入力信号ｘ(ｋ)のコヒーレンスγ^2(ｆ)をステップサイズ制御に使用することも考えられる。残留反響信号の予測法として、例えば反響信号ｙE(ｋ)の各周波数成分をｔ(ｆ)倍する方法が考えられる。一例として、ｔ(ｆ)＝０．１に設定する場合、残留反響の信号パワーを反響信号パワーの−２０ｄＢであるものと想定して、残差信号ｅ(ｋ)に占める残留反響信号ｅE(ｋ）の比率を求めることに対応する。
上述したＭチャネル入力信号と残差信号ｅ(ｋ)のコヒーレンス算出と同様にしてＭチャネル入力信号ｘ1(ｋ)・・・・・ｘM(ｋ)と収音信号ｙ(ｋ)のコヒーレンスγ'(ｆ)が求められているとき、残差信号に占める反響信号成分の比率γ^2(ｆ)は
【００３４】
【数１６】
0003756828.tif 000012
【００３５】
の様に、γ'(ｆ)から算出することができる。
適応フィルタの更新方法としては、上述したＮＬＭＳ法の如く毎サンプルの処理を時間領域で行う仕方の他に、一定区間毎に処理を行うブロック処理方式がある。これは、文献  E.R.Ferrara,“Fast Implementation of LMS adaptive filters,”IEEE Trans.Acoust.,Speech Signal Processing,vol.ASSP-28,pp.474-475(1980)ですでに提案されている通り、ＦＦＴを利用して周波数領域の適応フィルタ係数を扱うことにより、トータルの計算量を大幅に削減することができる。この適応アルゴリズムでは、周波数領域の適応フィルタ係数ベクトルＨ^（ｊ）
が
【００３６】
【数１７】
0003756828.tif 000013
【００３７】
以下、この発明の実施の形態を実施例を参照して説明する。
実施例１
実施例１においては、文献D.Mansour and A.H.Gray,“Unconstrained Frequency-Domain Adaptive Filter,”IEEE Trans.Acoust.,Speech,Signal Processing,vol.ASSP・30,No.5,pp.726-734(1982)で提案されたアルゴリズムをマルチチャネルに拡張し、コヒーレンスに基づくステップサイズ制御方法を適用した場合を説明する。この周波数領域適応アルゴリズムは、白色化処理により受話信号の如き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が防止される。
【００３８】
以下の説明は、残差信号を対象信号とし、適応フィルタ長をＬとし、Overlap-save方式を使用してＬ／Ｄサンプル毎に長さ２Ｌの信号ベクトルを処理する場合を取り扱っている。
（ステップ１）
入力信号ｘm(ｋ)（ｍ＝１、…、Ｍ）を、Ｌ／Ｄサンプル毎に長さ２Ｌの信号ベクトルにブロック化して、ＦＦＴにより周波数領域に変換する。
Ｘm（ｊ）＝ｄｉａｇ（ＦＦＴ（［ｘm（ｊＬ／Ｄ−２Ｌ＋１）、・・・・・、ｘm（ｊＬ／Ｄ）］T）、ここで、（ｍ＝１、・・・・・、Ｍ）
ただし、関数ＦＦＴ（ｘ）はベクトルｘをＦＦＴ変換する関数であり、ベクトルｘは関数ｄｉａｇ（ｘ）によりその要素を対角成分とする行列に変換される。即ち、ｘ＝［ｘ（１）・・・・・・ｘ（２Ｌ）］Tのとき
【００３９】
【数１８】
0003756828.tif 000014
【００４０】
（ステップ２）
周波数領域でＸm（ｊ）と第ｍチャネルの周波数領域での適応フィルタ係数ベクトルＨ^m（ｊ）を掛けることで、チャンネル毎に入力信号ベクトルをフィルタ処理する。計算結果を逆ＦＦＴ処理して、時間領域の信号ベクトルｙ^m（ｊ）を得る。
ｙ^m（ｊ）＝［０L ＩL］ＩＦＦＴ（Ｘm（ｊ）Ｈ^m（ｊ））ただし、Ｈ^m（ｊ）は要素数２Ｌの複素数ベクトルであり、逆ＦＦＴ変換して前半Ｌ個を取り出すと、適応フィルタのインパルス応答になる。０LはＬ×Ｌの零行列、ＩLはＬ×Ｌの単位行列である。
【００４１】
（ステップ３）
信号ベクトルｙ^m（ｊ）を加算して、予測反響信号のベクトルｙ^（ｊ）を得る。
ｙ^（ｊ）＝ΣMm=1ｙ^m（ｊ）
（ステップ４）
時間領域にて収音信号ベクトルｙ（ｊ）と予測反響ベクトルｙ^（ｊ）から残差信号ベクトルＥ（ｊ）を求め、ＦＦＴにより周波数領域に変換する。
【００４２】
【数１９】
0003756828.tif 000015
（ステップ５）
【００４３】
【数２０】
0003756828.tif 000016
【００４４】
【数２１】
0003756828.tif 000017
【００４５】
（ステップ６）
残差信号と入力信号を周波数領域で処理し、修正ベクトルｄＨ^m（ｊ）を求める。
【００４６】
【数２２】
0003756828.tif 000018
【００４７】
ただし、行列Ｘ*m(ｋ)の各成分は行列Ｘm(ｋ)各成分の複素共役である。
（ステップ７）
行列Ｐ(ｋ)を、
【００４８】
【数２３】
0003756828.tif 000019
【００４９】
により求めた入力信号のパワースペクトル総和である。ただし、Ｘ*は複素数Ｘの複素共役であり、βは短時間平均をとるための平滑化定数で０＜β＜１の値をとる。
（ステップ８）
ステップ５において求められた残差信号に占める反響成分の比率γ2(ｆ)から
【００５０】
【数２４】
0003756828.tif 000020
【００５１】
によりコヒーレンスγ2(ｆ)を対角要素とする行列Ｍ（ｊ）を求める。ただし、μ0は０〜１の間の固定値に設定される。適応フィルタを次式で更新する。
Ｈ^m（ｊ＋１）＝Ｈ^m（ｊ）＋Ｍ（ｊ）Ｐ（ｊ）ｄＨ^m（ｊ）
行列Ｍ（ｊ）を掛けることにより周波数帯域毎に残差信号に占める反響成分の比率γ2(ｆ)に基づいてステップサイズが最適に制御される。行列Ｐ（ｊ）を修正ベクトルｄＨ^m（ｊ）に掛けることは入力信号の白色化処理に対応し、入力信号が音声の様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。
【００５２】
実施例１の方法は、図３の構成の反響消去部４により実施される。
入力信号ｘ1(ｋ)......ｘM(ｋ)はＴＦ変換部４１１1〜４１１Mにてステップ１の如くにブロック化され、周波数領域に変換される。そして、フィルタ処理部４１２1〜４１２MとＦＴ変換部４１３1〜４１３M、ベクトル加算部４１４にてステップ２、３の様に時間領域の予測反響信号のベクトルｙ^（ｊ）が算出される。収音信号ｙ(ｋ)は、入力信号ｘ(ｋ)と時間ズレが生じない様にブロック化部４５でブロック化され、そして、信号ベクトル減算部４２でステップ４の様に予測反響の信号ベクトルｙ^（ｊ）が差し引かれ、ＴＦ変換部４３１にて周波数領域の残差信号ベクトルＥ（ｊ）が求められる。
【００５３】
コヒーレンス推定部４３２は、周波数領域の残差信号ベクトルＥ（ｊ）と周波数領域の入力信号ベクトルＸm（ｊ）から、ステップ５に従ってコヒーレンスを算出する。コヒーレンス推定部４３２の具体的構成は図８および図９に示されている。各周波数帯域に対応する第１および第２の相関除去部４３２１m、４３２２mに残差信号ベクトルＥ（ｊ）と周波数領域の入力信号ベクトルＸm（ｊ）を入力し、相関の除去された短時間スペクトルからコヒーレンス算出部４３２３1〜４３２３Mによりコヒーレンスを算出し、反響成分比率算出部４３２４にて残差信号に占める反響成分の比率を求める。
【００５４】
フィルタ更新部４３３1〜４３３Mは周波数領域の入力信号ベクトルＸm（ｊ）と周波数領域の残差信号ベクトルＥ（ｊ）とからステップ６に従って周波数領域で修正ベクトルを求めると同時にステップ７に従って行列Ｐ（ｊ）を計算する。そして、ステップ８に従って修正ベクトルを補正して適応フィルタ係数を更新する。更新されたフィルタ係数は、フィルタ処理部４１２1〜４１２Mに渡される。
実施例２
実施例２は、コヒーレンスに基づくステップサイズ制御方法を、文献  江村、羽田、“付加信号強調型の周波数領域ステレオ適応アルゴリズム”、日本音響学会２００１年秋季研究発表会、ｐｐ．５３７−５３８（２００１）で提案されているマルチチャネル適応アルゴリズムに適用し残差信号を対象信号とした場合について説明する。
【００５５】
この適応アルゴリズムは、入力信号ｘm(ｋ)の代わりに修正用信号ｚm(ｋ)から適応フィルタの修正ベクトルを求める。そのために、図４のＭチャネル反響消去部７にはＭチャネル受話信号ｕm(ｋ)の他に、相関変動処理部６1〜６Mにより生成されたＭチャネル付加信号ｇm（ｕm(ｋ)）も入力される。なお、相関変動処理部６1〜６Mは、マルチチャネル反響消去装置の反響経路推定性能向上に一般的に使われる装置である。
図４のＭチャネル反響消去部７は、以下のステップに従って適応フィルタの係数を更新する。
【００５６】
（ステップ１）
各チャネルの受話信号ｕm(ｋ)と受話信号ｕm(ｋ)を相関変動処理部６Mに入力して得られた付加信号ｇm（ｕm(ｋ)）とから再生信号ｘm(ｋ)と修正用信号ｚm(ｋ)を
ｘm(ｋ)＝ｕm(ｋ)＋ｇm（ｕm(ｋ))
ｚm(ｋ)＝ａｕm(ｋ)＋ｇm（ｕm(ｋ))
（ただし、ｍ＝１、…、Ｍ、０＜ａ≦１）
により生成する。そして、Ｌ／Ｄサンプル毎に長さ２Ｌの信号ベクトルにブロック化し、ＦＦＴにより、
Ｘm(ｊ)＝ｄｉａｇ（ＦＦＴ（［ｘm（ｊＬ／Ｄ−２Ｌ＋１）、…、ｘm（ｊＬ／Ｄ）］T））
Ｚm(ｊ)＝ｄｉａｇ（ＦＦＴ（［ｚm（ｊＬ／Ｄ−２Ｌ＋１）、…、ｚm（ｊＬ／Ｄ）］T））
（ただし、ｍ＝１、…、Ｍ）
の様に周波数領域に変換する。
【００５７】
（ステップ２）
周波数領域でＸm（ｊ）とＨ^m（ｊ）を掛けることで、チャネル毎に入力信号ベクトルをフィルタ処理する。計算結果を逆ＦＦＴ処理し、時間領域の信号ベクトルｙ^m（ｊ）（ただし、ｍ＝１、…、Ｍ）を得る。
ｙ^m（ｊ）＝［０L ＩL］ＩＦＦＴ（ｘm（ｊ）Ｈ^m（ｊ））
ただし、０LはＬ×Ｌの零行列、ＩLはＬ×Ｌの単位行列である。
（ステップ３）
信号ベクトルｙ^m（ｊ）（ｍ＝１、…、Ｍ）を加算して、予測反響信号のベクトルｙ^（ｊ）を得る。
【００５８】
ｙ^（ｊ）＝ΣMm=1ｙ^m（ｊ）
（ステップ４）
時間領域にて収音信号ベクトルｙ（ｊ）と予測反響信号のベクトルｙ^（ｊ）から残差信号ベクトルを求め、ＦＦＴにより周波数領域に変換する。
【００５９】
【数２５】
0003756828.tif 000021
（ステップ５）
【００６０】
【数２６】
0003756828.tif 000022
【００６１】
【数２７】
0003756828.tif 000023
【００６２】
（ステップ６）
残差信号と修正用信号を周波数領域で処理し、修正ベクトルｄＨ^m（ｊ）を求める。
【００６３】
【数２８】
0003756828.tif 000024
【００６４】
により計算する。ただし、関数Ｘm（ｊ、ｆ）、Ｚm（ｊ、ｆ）は行列Ｘm（ｊ）および行列Ｚm（ｊ）の（ｆ、ｆ）番目の要素である。δは分母が０になることを防止するための微小な正定数である。行列Ｐ（ｊ）中のｐ（ｊ、ｆ）は、各チャネルの入力信号と修正用信号のクロススペクトルの総和になっている。
（ステップ８）
ステップ５において求められたコヒーレンスγ2(ｆ)から
【００６５】
【数２９】
0003756828.tif 000025
【００６６】
によりコヒーレンスγ2(ｆ)を対角要素とする行列Ｍ（ｊ）を求める。ただし、μ0は０〜１の間の固定値に設定される。適応フィルタを次式で更新する。
Ｈ^m（ｊ＋１）＝Ｈ^m（ｊ）＋Ｍ（ｊ）Ｐ（ｊ）ｄＨ^m（ｊ）
行列Ｍ（ｊ）を掛けることにより周波数帯域毎に対象信号に占める反響成分の比率に基づいてステップサイズが最適に制御される。行列Ｐ（ｊ）を修正ベクトルｄＨ^m（ｊ）に掛けることは入力信号の白色化処理に対応し、入力信号が音声の様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。
【００６７】
Ｍチャネル反響消去部７の内部は、図５の様な構成をとる。再生信号ｘm(ｋ)および修正用信号ｚm(ｋ)をＴＦ変換するＴＦ変換部７０２m、７０５mは、図３のＴＦ変換部４１１mに対応している。
加算器７０１mにより受話信号ｕm(ｋ)に付加信号ｇm(ｕm(ｋ))が加算されて再生信号ｘm(ｋ)が生成され、ＴＦ変換部７０２mによって行列Ｘm（ｊ）に変換
される。また、受話信号をｕm(ｋ) は減衰器７０３mによりａ倍され（ただし、ａは０から１の値）、加算器７０４mにより付加信号ｇm(ｕm(ｋ))が加算されて修正用信号ｚm(ｋ)が生成される。そして、ＴＦ変換部７０５mにより行列Ｚm(ｊ)に変換される。
【００６８】
行列Ｘm（ｊ）はフィルタ処理部７１２mに渡され、行列Ｚm(ｊ)はフィルタ更新部７３３mに渡される。フィルタ処理部７１２m 、ＦＴ変換部７１３m、ベクトル加算部７１４は、ステップ２およびステップ３の処理を経て予測反響信号が生成される。マイクロホン３から得られる収音信号ｙ(ｋ)は、ブロック化部７５でブロック化され、ステップ４に従ってベクトル減算部７２にて予測反響信号ベクトルとの差がとられ、ＴＦ変換部７３１で周波数領域へ変換される。
コヒーレンス推定部７３２は、周波数領域の残差信号ベクトルＥ（ｊ）と入力信号ベクトルＸm（ｊ）からステップ５に従ってコヒーレンスを推定する。
フィルタ更新部７３３m（ｍ＝１、…、Ｍ）は、ステップ６、ステップ７、ステップ８に従って周波数領域でＨ^m（ｊ）を更新する。
【００６９】
図７を参照して実施例２の数値シミュレーション結果を説明する。
この数値シミュレーションは、入力チャネル数をＭ＝２とし、サンプリング周波数を８ｋＨｚに設定し、反響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反響を生成した。また、妨害信号としてはレベル変動するホス雑音と送話信号が重畳した信号を使用した。反響信号、妨害信号、収音信号＝反響信号＋妨害信号および本手法適用後の残差信号ｅ(ｋ)は、それぞれ図６の様になっている。この信号を使用し、ステップサイズ制御を行わない従来方法と提案するステップサイズ制御方法を比較した。
【００７０】
チャネル当りの適応フィルタタップ数をＬ＝５１２とし、適応フィルタが１２８サンプル即ち１６ｍｓ毎に更新される様にＤ＝４に設定した。また、μ0＝０．２に設定した。適応フィルタの係数誤差の変化を図７に示す。このグラフによれば、妨害信号が若干大きくなっている区間（ｔ＝４〜６ｓ）において、従来方法（点線）では推定による係数誤差が悪化している。しかし、提案方法（実線）は、この区間の推定は安定である。また、妨害信号が急激に大きくなる区間（ｔ＝６ｓ）において、従来方法は係数誤差が０ｄＢから８ｄＢに拡大して反響経路推定が不安定になっている。一方、提案方法は、この区間の係数誤差の悪化は−６ｄＢから−５ｄＢの１ｄＢにとどまっている。
【００７１】
【発明の効果】
以上の通りであって、この発明によれば、周波数領域の適応フィルタ係数と直前フレームのフィルタ係数の間の修正量として、従来の修正ベクトルと入力信号パワーの逆数の積を、残差信号もしくは収音信号と入力信号との間のコヒーレンスを用いて補正することにより、送話、周囲騒音その他の反響以外の妨害信号の存在する状況下においても適応フィルタの反響経路推定を頑健にすることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】多チャネル音響通信装置全体の概略を説明する図。
【図２】従来例を説明する図。
【図３】実施例を説明する図。
【図４】実施例を含む多チャネル音響通信装置全体の概略を説明する図。
【図５】他の実施例を説明する図。
【図６】反響信号、妨害信号、収音信号を示す図。
【図７】実施例の数値シミュレーション結果を示す図。
【図８】コヒーレンスおよび反響成分比率の算出を説明する図。
【図９】相関成分除去演算を説明する図。
【図１】
0003756828.tif 000026
【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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【図８】
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【図９】
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