JP2000323962A - 適応識別の方法と装置および、そのような方法を用いた適応反響消去器 - Google Patents

適応識別の方法と装置および、そのような方法を用いた適応反響消去器

Info

Publication number
JP2000323962A
JP2000323962A JP2000087340A JP2000087340A JP2000323962A JP 2000323962 A JP2000323962 A JP 2000323962A JP 2000087340 A JP2000087340 A JP 2000087340A JP 2000087340 A JP2000087340 A JP 2000087340A JP 2000323962 A JP2000323962 A JP 2000323962A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
input signal
signal
prediction
input
filter
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2000087340A
Other languages
English (en)
Inventor
Pascal Scalart
パスカル・スカラー
Franck Bouteille
フランク・ブティユ
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Orange SA
Original Assignee
France Telecom SA
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by France Telecom SA filed Critical France Telecom SA
Publication of JP2000323962A publication Critical patent/JP2000323962A/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B3/00—Line transmission systems
    • H04B3/02—Details
    • H04B3/20—Reducing echo effects or singing; Opening or closing transmitting path; Conditioning for transmission in one direction or the other
    • H04B3/23—Reducing echo effects or singing; Opening or closing transmitting path; Conditioning for transmission in one direction or the other using a replica of transmitted signal in the time domain, e.g. echo cancellers
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04M—TELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M9/00—Arrangements for interconnection not involving centralised switching
    • H04M9/08—Two-way loud-speaking telephone systems with means for conditioning the signal, e.g. for suppressing echoes for one or both directions of traffic
    • H04M9/082—Two-way loud-speaking telephone systems with means for conditioning the signal, e.g. for suppressing echoes for one or both directions of traffic using echo cancellers

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Filters That Use Time-Delay Elements (AREA)
  • Cable Transmission Systems, Equalization Of Radio And Reduction Of Echo (AREA)
  • Circuit For Audible Band Transducer (AREA)

Abstract

(57)【要約】 【課題】 入力信号ｘtと観測信号ｙtとを受信し、その
成分の一つは、入力信号に対するシステムの応答である
ような装置を提供する。 【解決方法】 式ｅt＝ｙt−Ｘt TＨt-1に従って時間ｔ
において誤り信号ｅtを決定し、ここでＨt-1は、システ
ムのインパルス応答の代表的有限インパルス応答とＸt T
＝（ｘt，ｘt-1，・・・，ｘt-L+1）とを持つ識別フィ
ルタ（１８）のＬ個の係数から成るベクトルである。入
力信号の予測分析は、入力信号のフレームに与えられる
計算によって実行される。識別フィルタのＬ個の係数
は、ベクトルＨt-1へ｛ｅt／（Ｘt TＵt＋λ）｝Ｕtに比
例するベクトルを加算することによって適応され、ここ
で、Ｕtは、時間ｔと前のＬ−１個の時間とにおいて入
力信号の予測残余物のＬ個の値から成るベクトルであ
り、λは正もしくはゼロの係数である。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、適応識別の技術に
関する。特に、それに限るわけでは無いが、遠隔通信に
使用される反響消去器を用いたものに適当である。
【０００２】
【従来の技術】インパルス応答によって特色付けられる
線形の適応識別は、広く研究され、多くのアルゴリズム
による解決が専門家の執筆で提案されている。
【０００３】横断適応フィルタリングによって直接に識
別を行うときの、実際に適用する際の多くの場合に当て
はまる一般的な問題は、考察されている。
【０００４】図１は、識別しようとするシステム１０を
図示しており、ここに、時間を過ぎて変化する信号ｘt
が与えられる。入力信号ｘtに対するシステム１０の応
答は、ｚtと書かれる。応答ｚtの測定は、必然的に、観
測雑音と呼ばれる干渉成分ｂtを追加することによって
実行される。この観測雑音ｂｔは、厳密に言うと（例え
ば、白色雑音か交通雑音の）雑音を含んでいようが、有
用な信号も含んでいる。成分ｂtは、応答ｚtの観測に干
渉するので、観測雑音と呼ばれる。図中の加算器１２
は、付加物と考えられる成分ｂtと、成分ｚtとを重ねる
ことを表している。測定済みの観測信号ｙtは、従っ
て、識別しようとするシステム１０と加算器１２を備え
た実システム１４の応答である。
【０００５】適応識別装置１６は、入力信号ｘtを第１
の入力部Ｅ１で受信し、観測信号ｙtを第２の入力部Ｅ
２で受信する。信号ｘtとｙtは、図示されていない従来
からある要素によって、装置１６の入力部において、増
幅され、フィルタにかけられ、ディジタル化される。適
応識別装置１６には、Ｈt-1 T＝（ｈt-1 0，ｈt-1 1，・・
・，ｈt-1 L-1）と表現される有限インパルス応答（ＦＩ
Ｒ）を持つプログラム可能なフィルタから成る識別フィ
ルタ１８があり、ここで（．）Tは、転置行列を表して
いる。（本明細書中において上記の式は、
【数３】 を表現したものであり、以下同様の表現とする。）識別
フィルタ１８の係数は、このインパルス応答Ｈt-1 Tが、
識別しようとするシステム１０のインパルス応答の代表
となるように、適応させられる。フィルタ１８は、デジ
タル化された入力信号ｘtを受信し、システム１０の応
答ｚtの推定値＊ｚt（本明細書中において上記の式は、
【数４】 を表現したものであり、以下同様の表現とする）を与え
る。
【０００６】減算器２０は、推定値＊ｚtをデジタル化
された観測信号ｙtから除き、誤り信号ｅtを与えるこの
誤り信号ｅtは、干渉成分ｂtの推定値と見ることができ
る。
【０００７】識別フィルタの更新ユニット２２は、入力
信号ｘtと誤り信号ｅtとに基づいて、フィルタ１８の係
数を適応させ、一般的に適応段階μを考慮する。
【０００８】自動的に適応フィルタ１８の係数を決定す
るのに、多くのアルゴリズムが提案されてきた。実際に
使用するには、これらの装置の創作者は、多く、制御と
実行の容易さであるアルゴリズムの速度と、数学的複雑
さと数値的安定さの間での妥協を求めるよう強いられて
きた。
【０００９】ＬＭＳ（最小自乗法）のアルゴリズムは、
連続的に時間を渡って、ＦＩＲ識別フィルタのインパル
ス応答を適応させるのに最も広く使われるアルゴリズム
である。そのようなアルゴリズムによって、確率的近似
におけるフィルタ誤りのべきの平均値を最小化するよう
な、Ｌ係数を用いたウィーナーフィルタが効率的に実行
される。それは、次の式で定義される。 ｅt＝ｙt−Ｘt TＨt-1 （１） Ｈt＝Ｈt-1＋μｅtＸt （２） ここで、Ｘt＝（ｘt，ｘt-1，・・・，ｘt-L+1）Tは、
入力信号の最後のＬ個の標本のベクトルを表し、μは、
アルゴリズムの適応段階を表している。このアルゴリズ
ムの主な利点は、数値的にあまり複雑でないことと、実
行の容易さと、誤りに対して強いことである。残念なこ
とに、未知のシステムを励起するのに、非常に相互に関
連する信号（音声信号のような）が、使用されると、こ
のアルゴリズムは、収束速度が急速に劣化する。
【００１０】これらの問題を避けるには、パラメータを
修正可能な適応段階を組み入れた、ＬＭＳアルゴリズム
の特別なものが、しばしば使用される。このアルゴリズ
ムは、ＬＭＳの正規化されたもの、あるいはＮＬＭＳ
（《正規化済み最小自乗法》）に対応し、ここで、適応
フィルタの係数は次の式によって更新される。
【数５】
【００１１】未知のシステム１０の最適フィルタＨopt
は、Ｌより低いが等しい次数のＦＩＲフィルタであり、
式（３）は、次の式となる。 ΔＨt＝［Ｉ−μＸt（Ｘt TＸt）-1Ｘt T］ΔＨt-1 T−μＸt（Ｘt TＸt）-1ｂt （４） ここで、Ｈt＝Ｈopt−Ｈtは、繰り返しのｔにおけるフ
ィルタの係数の推定値の中の誤りを表している。この式
は、ＮＬＭＳアルゴリズムの幾何学的解釈に対応してい
る。μ≠の場合には、式（４）は、ブラケット間の行列
と、式（４）の最後の項によって与えられる最初のシフ
トを知ることとによって、全体的に決定されるアフィン
部分空間に渡って、ベクトルΔＨt-1のリラックス投影
に対応する。
【００１２】ＮＬＭＳアルゴリズムよりも収束速度の速
い新しいアルゴリズムを引き出すために、いくつかの試
みが、表に出ない資料（周波数領域や副帯フィルタの実
行）で提示されている。以下に、蛍光フィルタを用いる
ものに基づいた場合と同様に、ＮＬＭＳの投影の方向を
変更するものに基づいた場合を見ていく。
【００１３】ＮＬＭＳの収束は、上述したように、投影
の方向を変更することで、改良することができる。この
分析は、Ｐに等しい多くの次数の投影に基づいた、アフ
ィン投影アルゴリズム（ＡＰＡ）を基礎にしている。結
果として、アルゴリズムは、ＮＬＭＳアルゴリズム（Ｐ
＝１の特殊な場合に対応する）に比べて、相互に関連す
る信号に対して、より良好な収束特性を得る。Ｐ次のＡ
ＰＡアルゴリズム（Ｋ．Ｏｓｅｋｉ他の、日本での電気
通信誌、１９８４年、第６７−Ａ号ｎ。１９−２７頁
「アフィン部分空間とその特性への直交投影を用いた適
応アルゴリズム」を参照）は、次の式に従った識別フィ
ルタ１８の係数を更新することで特性が決まる。 ｅt,P＝Ｙt,P−＆Ｘt,PＨt-1 （５） Ｈt＝Ｈt-1＋μ＆Ｘt,P #ｅt,P （６） ここで、＆Ｘt,P＝（Ｘt，Ｘt-1，・・・，Ｘt-P+1）T （７） Ｙt,P＝（ｙt，ｙt-1，・・・，ｙt-P+1）T （８） （本明細書中において上記の＆Ｘは、
【数６】 を表現したものであり、以下同様の表現とする。） この中で、ｅt,Pは、先行誤りベクトルを示し、＆Ｘt,P
#＝＆Ｘt,P T（＆Ｘt,P＆Ｘt,P T）-1は、Ｌ×Ｐ次のＭｏ
ｏｒｅ−Ｐｅｎｒｏｓｅ行列を一般的に逆のを表してい
る。識別フィルタの係数を更新するためのこれらの式に
よって、後続誤りベクトルｅt,P postの推定値は、次に
等しい。 ｅt,P post＝Ｙt,P−＆Ｘt,PＨt＝（１−μ）ｅt,P （９）
【００１４】アルゴリズムの適応段階が単一であると仮
定すると、Ｐ次のアフィン投影アルゴリズムは、式
（９）で定義されるＰの後続誤りを帳消しにする。この
後者の特性によって、アルゴリズムの収束動作が非常に
良好であるかが説明される。残念なことに、式（５）、
（６）に記述される基本的なものにおいて、その種のア
ルゴリズムの理論的な複雑さは、２ＬＰ＋ＫinvＰ2の次
数にあり、ここでＫinvは、式（６）と組み合わせる逆
行列の計算と結合される定数を表していて、パラメータ
ＬとＰは、それぞれ識別フィルタの係数の数と、投影の
次数とを表している。
【００１５】この最初の複雑さを減らすために、これら
のアルゴリズムのいくつかの高速版が提示されており、
これらは、高速再帰的最小自乗アルゴリズムに似た方法
で、類似の自動相関行列を分割する処理を備えている。
そのような技術によって、２Ｌ＋２０Ｐ次の中のもっと
妥当な値へと最初の複雑さを減らることができる（以
下、参照のこと。Steven L.Gay著《高速収束かつ低複雑
度の適応フィルタアルゴリズム》Proceedings of the 3
rd International Workshop on Acoustic and Noise Co
ntrol, Plestin-Les-Greves,フランス １９９３年２２
３−２２６頁、Steven L.Gay著《音声の反響消去へと応
用される高速投影アルゴリズム》Ph.D.Dissertion of t
he State University of New Jersy米国１９９４年、St
even L.Gay他著《高速アフィン投影アルゴリズム》ICAS
SP'95会報、３０２３−３０２６頁１９９５年、M.Monta
zeri著《Une Famille d'algorithmes adaptatifs compr
enant les algorithmes NLMS et RLS:application a l'
annulation d'echo acoustique》,These de Doctorat d
e l'Universite de Paris Sud,１９９４年、M.Tanaka
他《Reduction of computation for high-order projec
tion algorithm》電子情報通信学会秋期セミナー、東京
１９９３年）
【００１６】予測構成を用いた適応識別システムの性能
を向上させる方法について、数多くの研究論文が、寄せ
られている。（以下、参照のことM.Mboup他著《ＬＭＳ
結合適応予測とシステム識別：統計モデルと遷移分析》
IEEE Transactions on signal processing,４２号ｎ。
１０,１９９４年１０月２６０７−２６１５頁、S.Benje
bara著《Caracteristiques des signaux et capacite d
e poursuite des non-stationnarites aleatoires:appo
rt des schemas predictifs et multiresolutions》The
se de l'Ubiversite des Sciences, des Techniques et
de Medecine deTunis II, Tunis,１９９７年）。ケー
ススタディによって、適応フィルタ技術を用いて、フィ
ルタの励起信号を前白色化するための（対称あるいは非
対称の）２個の主要な構成を説明することができた。非
対称な構成が処理されるかについての一般的な原則は、
図２に図示される。
【００１７】この種の構成は、本質的に、適応フィルタ
の係数を更新するのに使用される信号を変更すること
と、自動相関行列の調整（この信号の自動相関行列の固
有値の最大値と最小値の比）を減らすように変換するこ
とを目的とした経験的手法に基づいている。結果とし
て、係数は、線形予測回路２４の出力において使用可能
な信号を用いて、適応モジュール２２によって更新さ
れ、ここで、Ｍ係数から予測が実行される。識別フィル
タ１８のＬ係数を更新するべくモジュール２２によって
与えられるアルゴリズムは、ＬＭＳ（式２）あるいはＮ
ＬＭＳ（式３）に対応する。同様にして、予測回路２４
が、ＬＭＳアルゴリズムを得て更新されるＭ係数を持っ
た適応フィルタとして実行される。
【００１８】この種の構成から得られる性能を分析する
ための研究は、システムの予測モジュールと適応モジュ
ールとの間に非常に強い相関作用があるという点を特に
強調している。特に、これによって、適応予測器２４の
係数適応式と、識別フィルタ１８のそれとの連動へと導
かれる。この強い連動性は、また、全体の構成の安定度
が非常に低い領域を作る、二つの適応段階μPとμHのど
ちらを選ぶかというところに現れている。
【００１９】結果として、著者は、予測構成識別システ
ム全体の不安定性について述べているが、それは、相対
的な安定性を確かにするために、常に４未満の値を用い
る場合に使われる予測次数に制限を加え、従って、識別
性能に制限が出る。収束速度を改良する目的とは両立で
きない低適応段階μPとμを選ぶことが必要である。
【００２０】
【発明が解決しようとする課題】適応識別アルゴリズム
の収束速度を改善するのに、文献に提示されている解決
方法を見ると、以下の結論が導かれる。一つは、投影次
数Ｐが高いときにフィルタ係数を更新するのに多くの数
学的処理が必要であるという点から、投影方向を更新す
ることに基づいたアルゴリズムは、依然として複雑であ
りということで、もう一つは、全体の構成が確実に比較
的安定したままであるために、実際に使用される予測次
数Ｍが低いことから収束における減少させられた利得を
制御し提供するという点から、予測構成識別法は依然と
して非常に扱いにくいということである。
【００２１】本発明の目的は、良好な収束特性を持ち、
かつ制限された数学的複雑さがあるが実現が比較的容易
である適応識別の方法を提供することである。
【００２２】
【課題を解決するための手段】従って、本発明は、入力
信号に対するシステムの応答を推測するための適応識別
法を提供し、以下の段階を備えている。一方で入力信号
を、他方で一部が上記入力信号への応答である観測信号
を受信する段階と、式ｅt＝ｙt−Ｘt TＨt-1に従って、
時間ｔの時に誤り信号ｅtを決定する段階と、入力信号
と誤り信号とを考慮して識別フィルタのＬ係数を適応さ
せる段階とを備えるが、但し、ｙtは、時間ｔのときの
観測信号の値を表しており、Ｈt-1は、システムのイン
パルス応答の典型的な有限インパルス応答を持つ識別フ
ィルタ（１８）のＬ係数からなる列ベクトルであり、Ｘ
t T＝（ｘt，ｘt-1，・・・，ｘt-L+1）は、時間ｔと先
立つ時間Ｌ−１において入力信号の値ｘt，ｘt-1，・・
・，ｘt-L+1からなる行ベクトルである。本発明によっ
て、入力信号の予測パラメータが観測され、ここで入力
信号の連続的なフレーム上の予測残余物のエネルギー
は、最小化され、識別フィルタのＬ係数は、｛ｅt／
（Ｘt TＵt＋λ）｝Ｕtに比例する列ベクトルＨt-1に加
えられることで適応させられるが、ここでＵtは、時間
ｔと先立つ時間Ｌ−１とにおいて入力信号の予測残余物
のＬ値からなる列ベクトルであり、λは、正またゼロの
係数である。
【００２３】この方法を与える好ましい態様において、 −入力信号のフレームには、少なくとも５ｍｓの期間が
ある。 −入力信号のフレームには、相互の重なりがある。 −入力信号は、好ましくは５次に等しいかあるいはそれ
以上のＰ−１次の線形予測によって分析され、列ベクト
ルＵtは、
【数７】 の式で与えられ、ここで、用語ａqは、上記の分析の線
形予測係数を表している。線形予測の次数Ｐ−１は、ま
た、入力信号の推測による定常性の関数でもある。 −入力信号は、入力される２進の列から復号器によって
再構成される音声信号であり、入力信号の予測パラメー
タは、入力される２進の列から復号器によって抽出さ
れ、また、識別フィルタのＬ係数を適応させるために予
測残余物を与えることもできる。
【００２４】本発明の他の特徴は、システムのための適
応識別装置に関し、この装置に対して入力信号が与えら
れ、入力信号を受信する第１の入力部と、その中の要素
の一つは入力信号に対するシステムの応答であるよう
な、観測信号を受信する第２の入力部と、システムの有
限インパルス応答を持つ識別フィルタと、上記の式
（１）で表される誤り信号ｅtを作り出す減算器と、そ
こで入力信号の連続的フレーム上の予測残余物のエネル
ギーが最小化される、入力信号から予測パラメータを得
る手段と、｛ｅt／（Ｘt TＵt＋λ）｝Ｕtに比例する列
ベクトルを列ベクトルＨt-1に加えることによって、識
別フィルタのＬ係数を更新する適応手段とを備えてい
る。
【００２５】本発明の他の特徴は、戻り信号からの直接
信号の反響成分を除去する適応反響消去器に関し、直接
信号を入力信号として受信する、第１の入力部と、観測
信号を戻り信号として受信する、第２の入力部とを備
え、誤り信号は反響消去器の出力信号を構成することを
特徴とすることである。
【００２６】本発明の他の特徴と利点とは、下記の実施
形態の例から明らかになるであろう。その特徴は、例を
通して与えられ、あらゆる観点から制約を与えるもので
はなく、かつ下記の添付図面を参照する。 −上述の図１と図２は、従来技術から知られている適応
識別装置のブロック図である。 −図３は、本発明によって提示される適応識別装置を組
み合わせられる反響消去器のブロック図である。 −図４は、本発明によって提示される反響消去器の他の
実施形態のブロック図である。
【００２７】定常信号の場合、入力信号ｘtのＰ−１次
の線形予測係数ａ１，・・・，ａP-1と、信号の自動相
関行列Ｒt,P＝＆Ｘt,P＆Ｘt,P Tの逆数Ｒt,P -1との間で
以下の式を定めることができる（行列＆Ｘt,Pは、式
（７）で定義される）。
【数８】
【００２８】上で定義された次数ＰのＡＰＡアルゴリズ
ムが、適応段階μ＝１を持つと仮定すると、後続誤り
（式（９））の打ち消しによって先行ベクトル（５）：
ｅt,P＝（ｅt，０，・・・，０）Tを単純化し、識別フ
ィルタの適応公式（６）が、式（１０）を考慮して次の
ようになる。 Ｈt＝Ｈt-1＋（ｅt／Ｘt TＵt）Ｕt （１２）
【００２９】これを基にして、次数ＰのＡＰＡアルゴリ
ズムの変形を定義することができ、以降、《次数Ｐの仮
ＡＰＡアルゴリズム》と呼ばれ、ここで適応段階μが、
選択的に正の正規化定数λが、再導入される。仮ＡＰＡ
アルゴリズムの中の誤り信号は、式（１）によって定義
され、識別フィルタは、次に従って更新される。 Ｈt＝Ｈt-1＋｛μｅt／（Ｘt TＵt＋λ）｝Ｕt （１３）
【００３０】適応段階μは通常、０．１と１との間にあ
り、λ≧０である。上述の線形基準の識別構成と比較し
て、次数Ｐの仮ＡＰＡアルゴリズムには二つの相違点が
ある。 −予測係数ａqは、標本の速度では評価されず、ブロッ
クの速度で評価される。それらは、Ｎ個の標本の大きさ
を持つフレーム上の線形予測エネルギーを最小化するこ
とに対応する。予測器フィルタの係数の組｛ａq；ｑ＝
１，．．．，Ｐ−１｝を推定するのに、有効実現技術を
使用することができる。 −識別フィルタＨt-1の係数を更新するのに使用される
式（１３）は、既に実行された研究において使用された
ものには、対応しない。実際に、モードの収束速度を改
善するために励起信号を白色化する目的の経験的手法に
依存しており、これは、励起信号の自動相関行列の調整
に対応している。結果として、著者によって識別フィル
タの係数（また予測器のも）を更新する手段として提示
されたＬＭＳあるいはＮＬＭＳアルゴリズムは、式（１
３）のそれとは対応しない。これらのアルゴリズムは、
フィルタ係数を更新するのに使用される式の中に含まれ
る正規化期間によって異なり、ＬＭＳの中で（Ｕ
t TＵt）-1と表現されている項は、式（１３）において
復号項（Ｘt TＵt）-1あるいは（Ｘt TＵt＋λ）-1によっ
て置き換えられる。
【００３１】本発明によって提示される方法は、処理し
ようとする信号の強い相関関係によってしばしば引き起
こされる問題を解決する。実際に、後者の場合、従来の
アルゴリズムは、良好な収束特性を失い勝ちである。本
発明により提示される方法によって、これらの良好な収
束特性を、固有に保存することができ、非常に高い相関
関係のある信号があっても、実際に頻繁に起こる。保存
しようとする限定的な算術的複雑さも可能となり、これ
らの識別アルゴリズムをディジタル信号処理器によって
リアルタイム実行するのは、大きな利点である。
【００３２】仮のＡＰＡアルゴリズムによって、様々な
分野（反響消去器、伝搬チャネル等化器自動処理制御、
他）で使用することができるような適応識別装置の新し
い一連の基礎を形成する。自動反響消去の場合は、制限
のない例を使って以下に議論されるであろう。
【００３３】
【発明の実施の形態】図３は、本発明によって提案され
る適応識別装置１６と組み合わせられる適応反響消去器
を図示したものである。反響消去器は、ハンドフリーの
電話システムと組み合わせられる。装置の入力部Ｅ１で
受信される入力信号ｘtは、ハンドフリーのシステムの
スピーカ１１を目指した直接信号である。装置の入力部
Ｅ２で受信される観測信号ｙtは、ハンドフリーのシス
テムのマイク１３で拾われた戻り信号である。観測信号
ｙtは、直接信号からの反響成分と、スピーカにより発
せられた雑音と音声を含むであろう妨害成分ｂｔとを含
んでいる。これは、識別しようとするシステムが、反響
の通り道あるいはスピーカ１１とマイク１３との間の通
り道から成る場合である。
【００３４】反響消去器からの出力信号は、観測信号ｙ
tと、識別フィルタ１８によって作られる反響推定値＊
ｚtから、減算器２０によって与えられる誤り信号ｅtで
ある。
【００３５】入力信号ｘtの時間ウィンドウは、少なく
とも最後のＬ個の標本ｘt，ｘt-1，．．．，ｘt-L+1を
記憶するモジュール３０によって管理される。ベクトル
Ｘtを形成する、これらのＬ個の標本は、（ｉ）式
（１）の最後の項に従ってフィルタを掛ける識別フィル
タ１８と、（ii）式（１３）に従ってフィルタ１８の係
数を更新する適応モジュール２２と、（iii）予測残余
物の最後のＬ個の値からなり、式（１１）によって定義
されるベクトルＵtを適応モジュール２２に与える予測
フィルタ３２とに与えられる。
【００３６】各時間ｔにおいて、フィルタ３２は、単に
ベクトルＵtの最初の成分を作り出さなければならない
だけであるが、すなわち、残余物の現在の値は、
【数９】 であり、他の成分は、先行する標本を受信した時に、計
算されかつ記憶された。
【００３７】図３で図示される例において、予測フィル
タ３２は、従来からのトレリス（trellis）構成であ
り、予測係数ａq（１≦ｑ≦Ｐ）は、反射係数
ｒ1，．．．，ｒP -1に関連するＰ−１によって表現され
る。反射係数ｒiは、例えばモジュール３４によって得
られ、モジュール３６によって計算される入力信号の自
動相関φ（ｉ）に基づいた、良く知られるレビンソン−
ダービン（Levinson-Durbin）のアルゴリズムに従う。
モジュール３４によって実行されるレビンソン−ダービ
ンのアルゴリズムは、次のように表現することができ
る。
【数１０】
【００３８】フィルタ３２に与えられる反射係数ｒ
iは、式（１１）の係数ａq（ａq＝ａq P-）と同様に、繰
り返しＰ−１の後に得られるものである。量であるＥ
（Ｐ−１）は、残りの予測誤りのエネルギーである。
【００３９】相関係数φ（ｉ）は、モジュール３６によ
って次のように計算される。
【数１１】 ここで、
【数１２】 は、矩形やハミング（Hamming）や他の関数のような、
従来からあるウィンドウ関数によって乗算された入力信
号を表している。
【００４０】予測エネルギーＥ（Ｐ−１）を最小化する
ことに等しい、係数φ（ｉ）とレビンソン−ダービンの
アルゴリズムの計算は、入力信号のＮ個の標本のフレー
ム上で実行され、ここでＮは、識別フィルタ１８のイン
パルス応答の長さＬと同じ次数の数である。
【００４１】例として、もし、信号が周波数Ｆｅ＝８ｋ
Ｈｚで標本化されると、フィルタ１８は、Ｌ＝２５６個
の係数を持ち、フレームの大きさは、Ｎ＝１６０であろ
う、すなわちフレームは、２０ｍｓの長さである。電話
の分野において、そのような期間に渡って、音声信号
は、殆ど固定であって、ＡＰＡアルゴリズムから仮ＡＰ
Ａアルゴリズムを引き出す際の仮定の一つの正当性を実
証する。概して、このフレーム期間は５ｍｓより長いで
あろう。
【００４２】予測分析モジュール３４，３６によって処
理される入力信号のフレームは、重なるのが好ましく、
信号の非定常な特徴が考慮されることを可能にする。予
測分析は、その後、Ｋ＜Ｎの間、入力信号のＫ個の標本
毎に実行される。例として、２個の連続するフレーム間
の重なる期間は、１５ｍｓのオーダーにあろう。上記の
数値的な例の場合、これは、Ｋ＝４０に対応し、各フレ
ームは、４個の連続するブロックを構成する。
【００４３】もし、ＮがＫの倍数であれば、これは、相
関係数の計算を、モジュール３６によってさらに単純化
するであろう。入力信号ｘtのＫ値の各ブロックを受信
した後に、式（１４）の最近のＫ個の項に対応して、各
ｉの部分的相関を計算することと、計算がされたばかり
で、そこから、Ｎ／Ｋ個のブロック前に計算された部分
的相関を取り除かれるような部分的相関を加えることで
相関φ（ｉ）を更新することで十分である。
【００４４】予測フィルタを実行するのに、他の技術を
使用することができることは指摘しておきたい。例え
ば、レビンソン−ダービンのアルゴリズム以外の方法
は、反射係数ｒiもしくは反射係数ｒiに基づいた予測フ
ィルタ用の異なる構成の計算に使用することができる。
予測係数ａｑあるいはＬＡＲ係数（《Log-Area-Rati
o》，ＬＡＲi＝ｌｏｇ10［（１−ｒi）／（１＋
ｒi）］）あるいは代わりにＬＳＰ係数（《Line Spectr
um Pair》）、・・・に直接基づいて、予測フィルタの
既知の他の構成を使用することも可能である。
【００４５】本発明により提示される装置は、予測のＰ
−１次を、入力信号の同時特性の関数として変更するこ
とができる可能性を示している。特に、信号ｘｔの定常
性は、もし、入力信号が定常的であるときには比較的高
い予測次数Ｐ−１を、非定常性があるときにはより低い
予測次数を取るために、モジュール３６によって計算さ
れた相関あるいは部分的相関の係数を分析によって評価
することができる。
【００４６】仮ＡＰＡアルゴリズムの計算上の複雑さを
評価することは可能である。関係する特徴が表１に図示
され、ここで次数ＰのＮＬＭＳあるいはＡＰＡの正確な
アルゴリズムと特徴が比較され、その構成は反響消去器
の典型的なものである。この表において、Ｐは、回路１
６が実行することができる仮ＡＰＡアルゴリズムの最大
次数と、比較例の中で効果的に使用されるＰの次数を示
している。
【表１】
【００４７】仮ＡＰＡアルゴリズムの計算上の複雑さ
は、本質的に、識別フィルタがＬ＝２５６個の係数を持
っている場合と、２０ｍｓのフレームの各５ｍｓごとに
（Ｋ＝４０，Ｎ＝１６０）評価される係数の予測フィル
タとの場合の複雑さに等しくなる。従って、本発明は、
次数２の正確なアフィン投影アルゴリズムのよりも低い
複雑さのときに、高次のアフィン統制アルゴリズム（一
般的に５以上）の性能を求めるアルゴリズムを提示す
る。
【００４８】ハードウェアに関して、識別装置１６は、
市販の回路から設定され、特に一般に使用される浮動小
数点演算を持った、リアルタイム・ディジタル信号処理
器（ＤＳＰ）から設定される（例えばテキサスインスト
ゥルメント社で売られるＴＭＳ３２０Ｃ３ＸやＴＭＳ３
２０Ｃ４Ｘ、もしくはアナログデバイス社で売られるＡ
Ｄ２１０６１．．．）。固定小数点演算処理器も使用す
ることができ、そのとき処理中のデータの適切なフレー
ミングに関して取られる注意がされる。
【００４９】図４に図示される他の実施形態において、
入力信号ｘｔは、復号器４０によって、入力される２進
のストリームΦから再構成される音声信号である。この
２進のストリームΦは、符号化器によって復号器４０に
向けて二つに作られ、通信ネットワークもしくは離れた
ところのスピーカによって使用される端末に置かれる。
【００５０】例として、符号化器／復号器は、ＧＳＭセ
ルラ無線電話システムで使用されるＲＰＥ−ＬＴＰ符号
化器に対応する（欧州遠隔通信標準協会＝<European Te
lecommunications Standard Institute>発行の仕様書Ｇ
ＳＭ０６．０１を参照）。殆どのディジタル音声符号化
器が使用するものと同様に、この符号化器は、信号の殆
ど定常的な領域に対応する音声信号のフレーム上の線形
予測を基礎にして動作し、本発明の要求を満たすであろ
う。ＧＳＭの場合、フレームは２０ｍｓである。この中
の２進のストリームΦにおいて、符号化器は、一方で
は、音声信号の１０次の線形予測フィルタを特徴付け
る、上述のＬＡＲ係数のための量子化パラメータを組み
入れ、他方では、線形予測残余物に対応する励起信号の
量子化パラメータを組み入れる。
【００５１】復号器４０は、ストリームΦから読まれた
量子化パラメータからの励起信号を復元する回路と、量
子化されたＬＡＲによって引き出された係数が与えられ
る１０次の予測フィルタの逆数である合成フィルタとを
持っている。合成フィルタは、励起信号を受信し、複合
した音声信号ｘtを発する。従って、復号器４０は、図
３に図示される装置のモジュール３４，３６の代わり
に、ストリームΦから線形予測パラメータを得ることが
できる。適応モジュール２２に必要なベクトルＵｔの成
分を作る予測残余物（合成フィルタの励起信号に対応す
る）を与えることもできる。
【００５２】音声復号器および適応反響消去器と組み合
わせられる装置において、図４に図示されるような仮Ａ
ＰＡアルゴリズムを用いることは、次数Ｐに係わらずＮ
ＬＭＳと比較される複雑さを加えないことは分かるであ
ろう。
【図面の簡単な説明】
【図１】 従来技術から知られている適応識別装置のブ
ロック図である。
【図２】 従来技術から知られている適応識別装置のブ
ロック図である。
【図３】 本発明によって提示される適応識別装置を組
み合わせられる反響消去器のブロック図である。
【図４】 本発明によって提示される反響消去器の他の
実施形態のブロック図である。
【符号の説明】
１０…識別しようとするシステム １１…スピーカ １２…加算器 １３…マイク １４…実システム １６…識別装置 １８…識別フィルタ ２０…減算器 ２２…適応モジュール ２４…適応予測器 ３０…モジュール ３２…トレリス予測フィルタ ３４…レビンソン−ダービン・モジュール ３６…相関計算モジュール ４０…音声復号器
フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｇ１０Ｌ 9/14 Ｆ

Claims (17)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 一方で入力信号を、他方で一部が上記入
    力信号への応答である観測信号を受信する段階と、式ｅ
    t＝ｙt−Ｘt TＨt-1に従って、時間ｔの時に誤り信号ｅt
    を決定する段階と、入力信号と誤り信号とを考慮して識
    別フィルタのＬ係数を適応させる段階とを備え、 ｙtは、時間ｔのときの観測信号の値を表しており、Ｈ
    t-1は、システムのインパルス応答の典型的な有限イン
    パルス応答を持つ識別フィルタ（１８）のＬ係数からな
    る列ベクトルであり、Ｘt T＝（ｘt，ｘt-1，・・・，ｘ
    t-L+1）は、時間ｔと先立つ時間Ｌ−１において入力信
    号の値ｘt，ｘt-1，・・・，ｘt-L+1からなる行ベクト
    ルである、 入力信号に対するシステム（１０）の応答を推測するた
    めの適応識別方法において、 上記入力信号の予測パラメータが獲得され、その際に入
    力信号の連続的なフレーム上の予測残余物のエネルギー
    は、最小化され、識別フィルタのＬ係数は、｛ｅt／
    （Ｘt TＵt＋λ）｝Ｕtに比例する列ベクトルＨt-1に加
    えられることで適応させられ、ここでＵtは、時間ｔと
    先立つ時間Ｌ−１とにおいて入力信号の予測残余物のＬ
    値からなる列ベクトルであり、λは、正またゼロの係数
    であることを特徴とする方法。
  2. 【請求項２】 入力信号の上記のフレームは、少なくと
    も５ミリ秒の期間があることを特徴とする請求項１記載
    の方法。
  3. 【請求項３】 入力信号の上記のフレームは、相互に重
    なりがあることを特徴とする請求項１もしくは２記載の
    方法。
  4. 【請求項４】 入力信号をＰ−１次の線形予測で分析す
    る段階を備え、 列ベクトルＵtは、 【数１】 の式で与えられ、ここで、項ａqは、上記の分析の線形
    予測係数を表していることを特徴とする請求項１ないし
    ３のいずれかに記載の方法。
  5. 【請求項５】 線形予測の次数Ｐ−１は、少なくとも５
    であることを特徴とする請求項４記載の方法。
  6. 【請求項６】 線形予測の次数Ｐ−１は、入力信号の推
    定定常値の関数であることを特徴とする請求項４あるい
    は５記載の方法。
  7. 【請求項７】 入力信号（ｘt）は、復号器（４０）
    が、入力２進ストリーム（Φ）から再構成した音声信号
    であり、入力信号の予測パラメータは、復号器によって
    入力される２進ストリームからから抽出されることを特
    徴とする請求項１ないし３のいずれかに記載の方法。
  8. 【請求項８】 復号器（４０）は、識別フィルタ（１
    ８）のＬ係数を適応させるのに使用される予測残余物
    （Ｕt）を与えることを特徴とする請求項７記載の方
    法。
  9. 【請求項９】 入力信号が与えられる、システム（１
    ０）のための適応識別装置であって、 −入力信号を受信する第１入力部（Ｅ１）と、 −その中の要素の一つは、入力信号に対するシステムの
    応答である、観測信号を受信する第２入力部（Ｅ２）
    と、 −システムのインパルス応答の典型である、有限インパ
    ルス応答を持つ識別フィルタ（１８）と、 −識別フィルタによってフィルタが掛けられる入力信号
    を観測信号から減算して誤り信号を作り出す減算器（２
    ０）と、 −識別フィルタの係数を、入力信号と誤り信号の関数と
    して適応させる手段（２２）とを備え、 時間ｔにおいて、減算器によって作られる誤り信号ｅt
    は、ｅt＝ｙt−Ｘt TＨt -1で表され、ここで、ｙtは、時
    間ｔの観測信号の値を表し、Ｈt-1は、識別フィルタの
    Ｌ係数から成る列ベクトルであり、Ｘt T＝（ｘt，
    ｘt-1，・・・，ｘt-L+ 1）は、時間ｔと前の時間Ｌ−１
    個の時間における入力信号の値ｘt，ｘt-1，・・・，ｘ
    t-L+1から成る行ベクトルであり、 そこで、さらに、入力信号の連続的フレーム上の予測残
    余物のエネルギーが最小化され、入力信号から予測パラ
    メータを得る手段（３２，３４，４６）と、ここに、
    ｛ｅt／（Ｘt TＵt＋λ）｝Ｕtに比例する列ベクトルを
    列ベクトルＨt-1に加えることによって、識別フィルタ
    （１８）のＬ係数を更新する適応手段（２２）が配され
    ており、 ここでＵtは、時間ｔと先立つ時間Ｌ−１とにおいて入
    力信号の予測残余物のＬ個の値からなる列ベクトルであ
    り、λは、正またゼロの係数であることを特徴とする装
    置。
  10. 【請求項１０】 入力信号の上記フレームは、少なくと
    も５ミリ秒の期間があることを特徴とする請求項９記載
    の装置。
  11. 【請求項１１】 入力信号の上記フレームは、相互に重
    なりがあることを特徴とする請求項９もしくは１０記載
    の方法。
  12. 【請求項１２】 入力信号の予測パラメータを得る手段
    は、 次数Ｐ−１の線形予測によって入力信号を分析する手段
    （３２，３４）を備え、 列ベクトルＵtは、 【数２】 の式で与えられ、ここで、項ａqは、分析手段により作
    られる線形予測係数であることを特徴とする請求項１な
    いし３のいずれかに記載の方法。
  13. 【請求項１３】 線形予測の次数Ｐ−１は、少なくとも
    ５であることを特徴とする請求項１２記載の装置。
  14. 【請求項１４】 線形予測の次数Ｐ−１は、入力信号の
    推定定常値の関数であることを特徴とする請求項１２あ
    るいは１３記載の方法。
  15. 【請求項１５】 入力信号（ｘt）は、復号器（４０）
    が、入力２進ストリーム（Φ）から再構成した音声信号
    であり、入力信号の予測パラメータは、入力される２進
    ストリームからから復号器によって抽出されることを特
    徴とする請求項９ないし１１のいずれかに記載の装置。
  16. 【請求項１６】 復号器（４０）は、識別フィルタ（１
    ８）の係数を適応させるのに、予測残余物（Ｕt）を手
    段（２０）に与えることを特徴とする請求項１５記載の
    装置。
  17. 【請求項１７】 戻り信号（ｙt）から、直接信号
    （ｘt）の反響成分を除去するための適応反響消去器で
    あって、 請求項９から１６のいずれか一つ記載の識別装置と、入
    力信号として直接信号（ｘt）を受信する第１の入力部
    （Ｅ１）と、観測信号として戻り信号（ｙt）を受信す
    る第２の入力部（Ｅ２）とを備え、誤り信号（ｅt）は
    反響消去器の出力信号を構成することを特徴とする適応
    反響消去器。
JP2000087340A 1999-03-26 2000-03-27 適応識別の方法と装置および、そのような方法を用いた適応反響消去器 Pending JP2000323962A (ja)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
FR9903822A FR2791492B1 (fr) 1999-03-26 1999-03-26 Procede et dispositif d'identification adaptative, et annuleur d'echo adaptatif mettant en oeuvre un tel procede
FR9903822 1999-03-26

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2000323962A true JP2000323962A (ja) 2000-11-24

Family

ID=9543696

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2000087340A Pending JP2000323962A (ja) 1999-03-26 2000-03-27 適応識別の方法と装置および、そのような方法を用いた適応反響消去器

Country Status (5)

Country Link
US (1) US6895094B1 (ja)
EP (1) EP1039736B1 (ja)
JP (1) JP2000323962A (ja)
DE (1) DE60032047T2 (ja)
FR (1) FR2791492B1 (ja)

Families Citing this family (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
IL121555A (en) * 1997-08-14 2008-07-08 Silentium Ltd Active acoustic noise reduction system
GB0208329D0 (en) * 2002-04-11 2002-05-22 Univ York Data processing particularly in communication systems
US7003438B1 (en) * 2003-01-29 2006-02-21 Kernco, Inc. Apparatus for correcting for the effects of laser noise
TWI270277B (en) * 2004-03-25 2007-01-01 Benq Corp Transform domain adaptive filter, equalizer and wireless communication device using the same, and decision feedback equalization method
US7688968B1 (en) 2004-09-16 2010-03-30 Marvell International Ltd. Adaptive analog echo/next cancellation
US7720236B2 (en) * 2004-10-15 2010-05-18 Lifesize Communications, Inc. Updating modeling information based on offline calibration experiments
EP1858295B1 (en) * 2006-05-19 2013-06-26 Nuance Communications, Inc. Equalization in acoustic signal processing
WO2008090544A2 (en) * 2007-01-22 2008-07-31 Silentium Ltd. Quiet fan incorporating active noise control (anc)
DE102008039330A1 (de) * 2008-01-31 2009-08-13 Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. Vorrichtung und Verfahren zum Berechnen von Filterkoeffizienten zur Echounterdrückung
US9928824B2 (en) 2011-05-11 2018-03-27 Silentium Ltd. Apparatus, system and method of controlling noise within a noise-controlled volume
WO2012153294A2 (en) 2011-05-11 2012-11-15 Silentium Ltd. Device, system and method of noise control
CN104202018B (zh) * 2014-08-22 2017-11-28 华为技术有限公司 确定自适应滤波器的稳定因子的方法和装置

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2654894B2 (ja) * 1992-09-30 1997-09-17 日本電信電話株式会社 反響消去装置およびその方法
US5428562A (en) * 1993-09-03 1995-06-27 At&T Corp. Fast converging adaptive filter
DE4430189A1 (de) * 1994-08-25 1996-02-29 Sel Alcatel Ag Verfahren zur adaptiven Echokompensation
US5734715A (en) * 1995-09-13 1998-03-31 France Telecom Process and device for adaptive identification and adaptive echo canceller relating thereto
US6754340B1 (en) * 1998-12-22 2004-06-22 Nortel Networks Limited Stable adaptive filter and method

Also Published As

Publication number Publication date
EP1039736A1 (fr) 2000-09-27
US6895094B1 (en) 2005-05-17
DE60032047T2 (de) 2007-06-21
FR2791492B1 (fr) 2001-06-08
DE60032047D1 (de) 2007-01-11
EP1039736B1 (fr) 2006-11-29
FR2791492A1 (fr) 2000-09-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5284475B2 (ja) 前白色化を伴うｌｍｓアルゴリズムによって適応させられる適応フィルタの更新済みフィルタ係数を決定する方法
JP5450567B2 (ja) クリアな信号の取得のための方法及びシステム
EP1208689B1 (en) Acoustical echo cancellation device
EP0739102B1 (en) Subband echo cancellation method using projection algorithm
Jeannes et al. Combined noise and echo reduction in hands-free systems: A survey
Van Waterschoot et al. Double-talk-robust prediction error identification algorithms for acoustic echo cancellation
JP2014502074A (ja) 後期残響成分のモデリングを含むエコー抑制
WO2006111370A1 (en) A method and device for removing echo in a multi-channel audio signal
CA2358203A1 (en) Method and apparatus for adaptively suppressing noise
US20070036344A1 (en) Method and system for eliminating noises and echo in voice signals
JP2001501327A (ja) ディジタル音声信号における送信チャンネルの影響のブラインド等化のためのプロセスおよび装置
HÄnsler The hands-free telephone problem: an annotated bibliography update
US6895094B1 (en) Adaptive identification method and device, and adaptive echo canceller implementing such method
CN101026659B (zh) 一种回声延时定位的实现方法
EP0732838B1 (en) Acoustic echo cancellor
KR100545832B1 (ko) 간섭신호에 강인한 음향 반향 제거장치
JP2003188776A (ja) 音響エコー消去方法、装置及び音響エコー消去プログラム
JP3756839B2 (ja) 反響低減方法、反響低減装置、反響低減プログラム
KR100240626B1 (ko) 디지털 이동 통신 시스템에서의 반향 제거 방법 및 장치
JP3673727B2 (ja) 反響消去方法、その装置、そのプログラム及びその記録媒体
JP2003250193A (ja) 反響消去方法、この方法を実施する装置、プログラムおよびその記録媒体
EP1521240A1 (en) Speech coding method applying echo cancellation by modifying the codebook gain
Bensouda et al. A data reuse fast NLMS algorithm for acoustic echo cancellation
JPH11154894A (ja) 方向変換エコー・キャンセラおよび方法
Lariviere et al. GMDF for noise reduction and echo cancellation

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20070209

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20091215

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20100518