1(57)【特許請求の範囲】【請求項１】 ノイズが順次供給される複数段の遅延手段（５１）（５１２）（５１３）・・・（５１ｎ）と、ノイズおよび遅延手段（５１）（５１２）（５１３）・・・（５１ｎ）の各段から出力されるノイズに対して所定の荷重を乗算するノイズ用荷重乗算手段（５２１）（５２２）・・・（５２ｎ）と、所定の定数値を出力する定数値出力手段（５３）と、定数値に対して所定の荷重を乗算するオフセット用荷重乗算手段（５２０）と、全ての荷重乗算手段（５２０）（５２１）（５２２）・ 10・・（５２ｎ）からの出力を加算する加算手段（５４）と、ノイズが重畳された情報信号と加算手段（５４）による加算結果との差分を発生する差分発生手段（６）とを含み、上記各荷重乗算手段（５２０）（５２１）（５２２）・・・（５２ｎ）が、差分発生手段（６）からの2差分結果を入力として標準デルタ則に基づいて荷重を補正するものである適応ノイズ除去フィルタ。
【請求項２】 遅延手段（５１）（５１２）（５１３）・・・（５１ｎ）の中央段に対応されたＦＩＦＯメモリ手段（７）が差分発生手段（６）の情報信号供給側の前段にさらに設けられている請求項１に記載の適応ノイズ除去フィルタ。
【発明の詳細な説明】【０００１】【産業上の利用分野】この発明は適用ノイズ除去フィル
タに関し、ノイズの特性サンプルをとるための入力チャンネルとノイズが混入した情報信号を入力するチャンネ
ルを有し、特性サンプルに基づいて混入しているノイズを適応的に推定し、混入ノイズを除去する適用ノイズ除去フィルタに関する。

(2)

特許２６７９４６４3【０００２】【従来の技術】従来から、航空機、車両等のエンジン音の中から音声信号を取出すために適応ノイズ除去フィル
タが用いられている。図５は従来の適用ノイズ除去フィルタの概略構成を示すブロック図であり、ノイズの特性サンプルをとるためのノイズ入力チャンネル９１と、ノイズが混入した情報信号をとりこむための情報入力チャ
ンネル９２と、特性サンプルを入力とするＦＩＲ（finite impulse response ）フィルタ９３と、情報入力チャンネル９２からとりこまれた信号とＦＩＲフィルタ９３ 10から出力された信号との差を得てノイズが除去された信号として出力するとともに、ＦＩＲフィルタ９３に対してフィルタ特性変更指示信号として供給する誤差演算器９４とを有している。
【０００３】図６はＦＩＲフィルタ９３の構成を示すブ
ロック図であり、特性サンプルを入力とするｎ段の遅延素子９３ａと、遅延されていない特性サンプルおよび遅延素子９３ａの各段からの出力にそれぞれ荷重Ｗｉ（但し、ｉ＝０，１，２，・・・，ｎ）を乗算してそれらの和をとるシグマ・ユニット９３ｂとを有している。ここ 20で、特性サンプルをＮｏｊ、ノイズと情報信号が重畳した信号をＳｊ＋Ｎｊ、誤差演算器９４から出力される差信号をｄｊ、ＦＩＲフィルタ９３から出力される信号をＯＦｊ、各荷重が乗算される信号をＯＤｉｊ、遅延素子‑i
９３ａによるｉ段の遅延を示す演算子をＺ とすれば、数１が成立する。
【０００４】【数１】

4
場合に、ノイズの推定精度が著しく低下し、得られる情報信号の品質が低下し、または情報信号よりも大きいレベルのノイズが残留して到底情報信号の識別ができなくなるという不都合がある。
【０００７】この点についてさらに詳細に説明する。但し、以下の説明においては特性サンプルに直流オフセットが重畳されていると仮定する。このような場合に、Ｆ
ＩＲフィルタ９３は特性サンプルの各遅延信号に対して所定の荷重を乗算した状態で加算するのであるから、シグマ・ユニット９３ｂから出力される信号には、荷重が乗算された状態の直流オフセットを単純に加算したことに相当する直流オフセットが重畳されていることになる。したがって、直流オフセットの占める割合が著しく大きくなり、上記式に基づく荷重Ｗｉの補正が正確に行なえるという保証が全くなくなってしまう。
【０００８】【発明の目的】この発明は上記の問題点に鑑みてなされたものであり、ノイズ入力チャンネル、情報入力チャンネルの少なくとも一方に直流オフセットが重畳されている場合に直流オフセットの除去をも高精度に達成できる新規な適応ノイズ除去フィルタを提供することを目的としている。
【０００９】【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めの、請求項１の適応ノイズ除去フィルタは、ノイズが順次供給される複数段の遅延手段と、ノイズおよび遅延手段の各段から出力されるノイズに対して所定の荷重を乗算するノイズ用荷重乗算手段と、所定の定数値を出力する定数値出力手段と、定数値に対して所定の荷重を乗算するオフセット用荷重乗算手段と、全ての荷重乗算手段からの出力を加算する加算手段と、ノイズが重畳された情報信号と加算手段による加算結果との差分を発生する差分発生手段とを含み、上記各荷重乗算手段が、差分発生手段からの差分結果を入力として標準デルタ則に基づいて荷重を補正するものである。
【００１０】請求項２の適応ノイズ除去フィルタは、遅延手段の中央段に対応されたＦＩＦＯメモリ手段が差分発生手段の情報信号供給側の前段にさらに設けられている。
【００１１】【作用】請求項１の適応ノイズ除去フィルタであれば、ノイズを複数段の遅延手段に順次供給し、ノイズおよび遅延手段の各段から出力されるノイズに対してノイズ用荷重乗算手段によりそれぞれ所定の荷重を乗算する。また、定数値出力手段から出力される定数に対してオフセット用荷重乗算手段により所定の荷重を乗算する。そして、全ての荷重乗算手段からの出力を加算手段により加算し、差分発生手段により、ノイズが重畳された情報信号と加算手段による加算結果との差分を発生する。さらに、差分結果を各荷重乗算手段に供給することにより、

30
また、ＦＩＲフィルタ９３の荷重Ｗｉは、ｄｊ＝Ｓｊ＋Ｎｊ−Ｎｏｊであるから、Ｗｉ＝Ｗｉ＋ε・ｄｊ・ＯＤｉｊの式に基づいて随時変更される。ここで、εは荷重の収束速度および安定性に影響を及ぼすパラメータであり、微小な正の数に設定される。そして、荷重Ｗｉを上記式に基づいて変更することにより、情報信号Ｓｊに重畳されているノイズＮｊを精度よく推定し、誤差演算器
９４により推定されたノイズを減算して情報信号Ｓｊを得ることができる。
40【０００５】以上の説明から明らかなように、ノイズ源から情報入力チャンネル５２までのノイズ伝播経路とノイズ源からノイズ入力チャンネル５１までのノイズ伝播経路との相違に対応させて荷重Ｗｉを変化させることにより、情報信号に重畳されたノイズを高精度に推定して除去でき、高品質の情報信号を得ることができる。
【０００６】【発明が解決しようとする課題】上記従来の適応ノイズ除去フィルタにおいては、少なくとも一方のチャンネルから取込まれる信号に直流オフセットが重畳されている 50

(3)特許２６７９４６４56標準デルタ則に基づいて荷重を補正する。
＊ ｊ＋Ｎｊから特性フィルタ５の出力を減算する誤差演算【００１２】以下、上記一連の処理を必要回数だけ反復器６とを有し、誤差演算器６から出力される推定誤差ｄすることにより最適の荷重が得られ、得られた荷重に基ｊを特性フィルタ５にフィードバックしている。
づいて重畳されているノイズを除去できる。また、定数【００１５】図１は特性フィルタの構成を示すブロック
値出力手段およびオフセット用荷重乗算手段を有してい図であり、（ｎ−１）段の遅延素子５１２，５１３，・るのであるから、直流オフセットが重畳されている場合
・・，５１ｎからなる遅延回路５１に特性ノイズＮｏｊにも直流オフセットを除去できる。即ち、直流オフセッが供給され、特性ノイズＮｏｊおよび遅延回路５１の各トの有無に拘らず元の情報信号のみを得ることができ段の出力信号に対してノイズ用荷重乗算器５２１，５２る。
２，・・・，５２ｎによりそれぞれ荷重Ｗ１，Ｗ２，・【００１３】請求項２の適応ノイズ除去フィルタであれ 10 ・・，Ｗｎが乗算される。そして、定数値出力部５３かば、ＦＩＦＯメモリ手段からの出力が遅延手段の何れから出力される負の定数（例えば、−１）に対してオフセの段からの出力に対応する状態を確保できるので、信号ット用荷重乗算器５２０により荷重Ｗ０が乗算される。
源とノイズ源との相対位置に起因する遅れ、進みに確実
さらに、各荷重乗算器５２０，５２１，５２２，・・に対処でき、一層高精度のノイズ除去を達成できる。
・，５２ｎからの出力が加算器５４により加算されて推【００１４】
定ノイズＯＦｊとして出力される。尚、上記各荷重乗算【実施例】以下、実施例を示す添付図面によって詳細に器は、後述する標準デルタ則に基づく学習を行なって該説明する。図２はこの発明の適応ノイズ除去フィルタの当する荷重の補正を行なうようにしている。
一実施例を示す概略ブロック図であり、ノイズ源１から【００１６】上記構成の適応ノイズ除去フィルタの作用のノイズに基づく特性サンプルＮｏｊが入力されるノイは次のとおりである。各荷重が乗算される信号をＯＤｉ‑i
ズ入力チャンネル２と、ノイズ源１からのノイズおよび 20 ｊ、遅延素子によるｉ段の遅延を示す演算子をＺ とす
信号源３からの情報信号Ｓｊが重畳された重畳信号Ｓｊ
れば、数２が成立する。
＋Ｎｊが入力される情報入力チャンネル４と、特性サン【００１７】
プルＮｏｊを入力とする特性フィルタ５と、重畳信号Ｓ＊【数２】（但し、ＯＤ０ｊ＝−１とする）
30※ 【００１８】
また、誤差評価関数Ｅｊを【数３】
2Ｅｊ＝（１／２）（Ｓｊ＋Ｎｊ−ＯＦｊ）
で定義すれば、特性サンプルＮｏｊに基づくノイズの推
誤差評価関数Ｅｊと荷重Ｗｉとの関係の一例を表１およ定が十分に精度よく行なえた場合に誤差評価関数Ｅｊはび図３に示す。但し、△Ｗｉは荷重の変化量である。
最小値をとり、数３で示される誤差の２乗和Ｅも最小値【００１９】をとる。
※【表１】

表１および図３から明らかなように、誤差評価関数Ｅｊが極小値をとるために必要な荷重の変化分△Ｗｉは数４を満足することが必要条件になる。
【００２０】【数４】

したがって、荷重Ｗｉを補正する式は数５で示される。
【００２１】【数５】

(4)特許２６７９４６４7

また、数６の関係が成立する。
【００２２】

上記数６を数５に代入することにより
Ｗｉ＝Ｗｉ＋ε・（Ｓｊ＋Ｎｊ−ＯＦｊ）・ＯＤｉｊ＝Ｗｉ＋ε・ｄｊ・ＯＤｉｊが得られる。特に、数７が成立するのであるから、【００２３】【数７】8＊ 【数６】＊10荷重Ｗ０を補正するための式は次式のとおりになる。
Ｗ０＝Ｗ０−ε・ｄｊ
即ち、Ｗｉ＝Ｗｉ＋εｄｉ・ＯＤｉｊ，Ｗ０＝Ｗ０−ε・ｄｉは標準デルタ則として知られるニューラル・ネッ 20
トワークの学習則と一致するのであるから、全ての荷重について標準デルタ則に基づく学習を行なうことによりノイズＮｊを高精度に推定でき、しかも定数値出力部５３およびオフセット用荷重乗算器５２０を有しているのであるから、直流オフセットの高精度の推定をも達成できる。
【００２４】したがって、以上のように推定されたノイズＯＦｊを重畳信号Ｓｊ＋Ｎｊから減算することにより元の情報信号Ｓｊを得ることができる。
【００２５】
30【実施例２】図４はこの発明の適応ノイズ除去フィルタの他の実施例を示すブロック図であり、図１の実施例と異なる点は、情報入力チャンネル４と誤差演算器６との間に｛（ｎ＋１）／２−１｝段のＦＩＦＯメモリ７を設け、適応フィルタ５の遅延回路５３の遅延段の中央部に対応させた点のみである。
【００２６】したがって、この実施例の場合には、ＦＩＦＯメモリ７からの出力に対して遅延回路５３の何れかの段が対応する状態が確保できるのであるから、信号源３とノイズ源１との相対位置関係によって進み時間、遅 40れ時間が大きい場合であっても確実なノイズ除去を達成できる。尚、この発明は上記の実施例に限定されるものではなく、例えば、適応フィルタ５の荷重乗算器および加算器と誤差演算器とＦＩＦＯメモリとを多チャンネル化することにより適応ノイズ除去フィルタを多チャンネル化することが可能であるほか、荷重乗算器および加算器を線形ニューロン素子で構成することが可能であり、その他、この発明の要旨を変更しない範囲内において種々の設計変更を施すことが可能である。
【００２７】【発明の効果】以上のように請求項１の発明は、情報信号、ノイズの少なくとも一方の取込み側に直流オフセットが重畳されているか否かに拘らずノイズおよび該当する場合には直流オフセットを除去して元の情報信号を得ることができるという特有の効果を奏する。
【００２８】請求項２の発明は、情報源とノイズ源との相対位置に基づく位相の進み、遅れがある場合にも対処でき、より正確に元の情報信号を得ることができるという特有の効果を奏する。
【図面の簡単な説明】【図１】この発明の適応ノイズ除去フィルタに組込まれる特性フィルタの構成を示すブロック図である。
【図２】この発明の適応ノイズ除去フィルタの一実施例を示す概略ブロック図である。
【図３】誤差評価関数と荷重との関係の一例を示す図である。
【図４】この発明の適応ノイズ除去フィルタの他の実施例を示すブロック図である。
【図５】従来の適用ノイズ除去フィルタの概略構成を示すブロック図である。
【図６】ＦＩＲフィルタの構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
６ 誤差演算器
７ ＦＩＦＯメモリ
５１ 遅延回路
５３ 定数値出力部
５４ 加算器５１２，５１３，・・・，５１ｎ 遅延素子
５２０ オフセット用荷重乗算器
５２１，５２２，・・・，５２ｎ ノイズ用荷重乗算器

(5)

特許２６７９４６４

【図１】

【図２】

【図５】

【図３】

(6)

【図４】

【図６】

特許２６７９４６４