JP2006018254A - ラウンドロビン正則化を用いたマルチチャネルエコーキャンセレーション - Google Patents

Abstract

【課題】 ラウンドロビン正則化を用いたマルチチャネルエコーキャンセレーションの方法およびシステムを提供する。
【解決手段】 本方法は、それぞれが逆相関行列を有する複数の適応フィルタをマルチチャネル再生信号に適用することを含む。複数の適応フィルタのそれぞれをラウンドロビン順に選択して、毎ラウンドごとにフィルタのそれぞれを選択する。次に、各選択された適応フィルタに関連する逆相関行列を必要に応じて正則化する。そして、正則化された適応フィルタを用いて、捕捉信号からマルチチャネル再生信号のエコーを除去する。正則化をラウンドロビン方式で実施して、各サブバンドが、そのサブバンドの適応フィルタを検査できるように選択されるようにする。本システムおよび方法のその他の特徴には、モノラルおよびマルチチャネルのエコーキャンセレーション間での動的な切替と、下位および上位のサブバンドの混合処理が含まれる。
【選択図】 図１０

Description

本発明は、一般には信号処理に関し、より詳細にはラウンドロビン正則化を用いて捕捉チャネルにおける複数の再生チャネルのエコーをキャンセルする方法およびシステムに関する。

エコーキャンセレーションは、さまざまなアプリケーションにおいて重要な要素である。一般に、エコーキャンセレーションとは、エコーが減衰されるか、または除去されるように、電気エコーおよび音響エコーをディジタル的にキャンセルすることである。エコーキャンセレーションは、通信システム等のアプリケーションにおいて必須であり、音質を改善するために用いられる。エコーキャンセレーションは、導線（電話線を含む）のインピーダンス不整合によって生じるハイブリッドエコーや、ラウドスピーカからマイクロフォンへの音の音響結合によって生じる音響エコーを含むいくつかの異なるタイプのエコーを克服するために用いられる。これらのタイプのエコーは、ワイヤレス電話、ハンズフリー電話、電話会議システム、インターネット電話および音声認識システムのようないくつかの異なる技術で見られる。エコーキャンセレーションを用いることにより、これらおよび多くの他の技術の音質および有用性が改善される。

１つのタイプのエコーキャンセレーションは、音響エコーキャンセレーションであり、音波のエコーをキャンセルするために用いられる。通常、このようなエコーは、１つまたは複数のラウドスピーカから出た音が１つまたは複数のマイクロフォンによってピックアップされるときに形成される。音響エコーはかなり顕著になることがあり、ユーザにとって耳障りなことさえある。

一般に、音響エコーキャンセレーションは、１つまたは複数の再生信号を取得し、各再生信号が対応するスピーカに向かい、その再生信号によって生じた１つまたは複数のマイクロフォン信号からのそれぞれのエコーの推定を減算することによって機能する。より具体的には、このエコーループを通る再生信号が変換および遅延され、背景雑音およびおそらくは近端音声がマイクロフォンで加算され、エコーキャンセレーションのための減算プロセスが使用される。減算後に得られる信号は誤差信号と呼ばれ、その目標は、近端音声がマイクロフォン信号に存在しないときに誤差信号を最小化することである。

音響エコーキャンセレーションシステムの核心は適応フィルタリングである。一般に、適応フィルタは、スピーカおよびマイクロフォンを収容する室内の伝達関数を識別または「学習」するために用いられる。この伝達関数は、室内環境の物理的特性に大きく依存する。適応フィルタは、スピーカに送られた再生信号を得て、室内のインパルス応答を表すいくつかの係数を再帰的に調整することによって機能する。実際のエコーから減算された推定エコーである誤差信号を用いて、この誤差が最小になるようにフィルタ係数を変化させる。

従来、再生信号はそれぞれ、単一の遅延線および単一のフィルタを用いて、時間サンプルの単一のストリームとして処理されている。これに改善を施すために、再生信号をサブバンドに分割し、サブバンドごとに１つの適応フィルタとして、複数の適応フィルタを並列に動作させることができる。計算上の複雑さを低減するために、異なるサブバンドにおける適応フィルタの長さを、そのサブバンドにおけるエコー長に応じて変化させることが、非特許文献１の論文によって検討されている。その論文から低音のほうがより長く反響する傾向にあるので、ＣＰＵの計算サイクルを節約するために、下位のサブバンド（ｌｏｗｅｒ ｓｕｂｂａｎｄ）の適応フィルタを長くすることができる。上位のサブバンド（ｕｐｐｅｒ ｓｕｂｂａｎｄ）では、フィルタを短くすることができる。このように、非特許文献１の論文は、下位のサブバンドではより長い適応フィルタを用い、上位のサブバンドではより短い適応フィルタを用いることができることを示唆している。

捕捉信号中のエコーをキャンセルするために、再生信号の各サブバンドをディジタル遅延線に格納し、遅延されたサブバンド信号を複数のタップに分ける。各タップで、再生信号をサンプリングする。フィルタのタップ数は、ディジタル遅延線の長さを表す。例えば、４タップは再生信号を現フレーム、現フレーム−１、現フレーム−２、および現フレーム−３でサンプリングすることを意味する。遅延のそれぞれは、フレーム長に等しい（これは、例として、約１６ミリ秒または２０ミリ秒とすることができる）。このように、フレーム長が１６ｍｓであり、４タップ（すなわち長さ４の適応フィルタ）である場合であって、適応フィルタが周波数領域で適応サブバンドフィルタリングを用いて実施される場合、再生信号は、現フレーム、現フレームよりも１６ｍｓ前のフレーム、３２ｍｓ前のフレーム、および４８ｍｓ前のフレームで検査される。

各サンプルをタップ重みＷと呼ばれる重みの複素共役（ｃｏｍｐｌｅｘ ｃｏｎｊｕｇａｔｅ）で乗算し、乗算した重みを和算し、その後マイクロフォン信号から減算する。各タップ重みを調整して、出力パワーを最小化する。出力パワーを最小化することで、スピーカ信号をできるだけ抑え、これによってエコーを低減する。

音響エコーキャンセレーションは、最初に、モノラル（モノ）システムで使われた。図１は、モノ再生信号を処理するために用いられるシングルチャネル音響エコーキャンセレーション（ＡＥＣ）システム１００を示している。モノ再生信号ｘ１０５を、同等のマルチチャネル信号にコピーし、右スピーカ１１０および左スピーカ１２０を通して再生する。スピーカ１１０、１２０のそれぞれからのエコー１３０、１４０が部屋の壁１５０から反射され、マイクロフォン１６０によって捕捉される。マイクロフォンは、（電話会議参加者からなどの）所望の音声１６５と背景雑音１７０も捕捉する。

エコー１３０、１４０、所望音声１６５および背景雑音１７０は合成されてマイクロフォン信号ｙを構成する。マイクロフォン信号ｙは第１の分析フィルタバンク１７５によって処理され、再生信号ｘは第２の分析フィルタバンク１８０によって処理され、信号ｘおよびｙが時間領域から周波数領域信号ＸおよびＹにそれぞれ変換される。ＡＥＣのエコーはかなり長く、適応フィルタは時間領域でよりも周波数領域での方が、多くの場合、速く収束するので、周波数領域でＡＥＣを実行することが重要である。なお、分析フィルタバンク１７５、１８０は、（箱形ウィンドウを含む）ウィンドウ付きＦＦＴ（ｗｉｎｄｏｗｅｄ ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ ｔｒａｎｓｏｆｒｍ）や、例示的な一実施形態におけるＭＣＬＴ（ｍｏｄｕｌａｔｅｄ ｃｏｍｐｌｅｘ ｌａｐｐｅｄ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）など、任意の複素周波数領域変換として実施することができることに留意されたい。

変換されたＸ信号およびＹ信号は、適応フィルタを用いて、誤差信号を最小化するために室内の伝達関数を学習するＡＥＣモノプロセッサ１８５に入力される。処理された信号は、近端音声を含む、エコーが低減された周波数領域信号を時間領域に変換して戻す合成フィルタバンク１９０に送られる。なお、図１のモノＡＥＣプロセッサは、サブバンドごとに単一の適応フィルタのみを用いていることに留意されたい。

図２は、単一のサブバンドｍおよびフレームｎについて、図１に示したモノＡＥＣプロセッサ１８５の詳細なブロック図である。モノＡＥＣプロセッサ１８５は、サブバンドごとに単一の適応フィルタ２００を含む。適応フィルタ係数更新部２１０を用いて、サブバンド適応フィルタ２００の処理された係数を更新する。図１に示したように、モノ再生信号ｘがスピーカ１１０、１２０に再生されるとき単一の適応フィルタ２００が実施される。典型的な実施形態では、適応フィルタは、正則化（ｒｅｇｕｌａｒｉｚａｔｉｏｎ）を有する正規化された最小平均二乗（ＮＬＭＳ：ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ ｌｅａｓｔ ｍｅａｎ ｓｑｕａｒｅ）アルゴリズムを使用する。正則化付きのＮＬＭＳアルゴリズムについて、以下に詳細を示す。

正則化とは、ある数を別の数で除算するときに、分母がゼロになって分数が無限大にならないようにするために、分母に小さい値を加算または減算するプロセスである。分数を正則化するための別の方法は、分母が正である閾値よりも小さい場合に、分母をその閾値に等しく設定することである。同様に、分母が負である場合、分母がある負の閾値よりも小さければ、分母をその負の閾値に設定する。

図１に示したシングルチャネルＡＥＣシステム１００は、モノ再生信号からエコーを除去するためだけのものである。ＡＥＣをステレオに拡張することを論じた最初の論文の１つは非特許文献２の論文である。しかし、ＮＬＭＳアルゴリズムはモノＡＥＣの問題に対してはうまく機能するが、ステレオ（または他のマルチチャネル）ＡＥＣの問題ではＮＬＭＳは有効でない。その理由は、ＮＬＭＳがマルチチャネル再生信号のチャネル間の相関を考慮しておらず、これによって適応フィルタの収束が大幅に遅くなるからである。

非特許文献２のＳｏｎｄｈｉとＭｏｒｇａｎは、ステレオＡＥＣ問題を解決するためにＮＬＭＳの代わりに再帰的最小二乗法（ＲＬＳ：ｒｅｃｕｒｓｉｖｅ ｌｅａｓｔ ｓｑｕａｒｅｓ）を用いることを提案した。ＲＬＳアルゴリズムは、適応フィルタのパラメータ（または重み）を調整するための代替アルゴリズムである。ＲＬＳがＮＬＭＳよりもうまく機能する理由は、ＲＬＳが再生チャネルを無相関化（ｄｅｃｏｒｒｅｌａｔｅ）する傾向があるためである。ＲＬＳは、入力スピーカデータの相関行列（ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｍａｔｒｉｘ）の逆行列（ｉｎｖｅｒｓｅ）の推定を再帰的に計算するので、スピーカチャネル間の相関を学習し、正しい解に素早く収束することができる。しかし、ＳｏｎｄｈｉとＭｏｒｇａｎは、可能性としてＮＬＭＳの代わりにＲＬＳアルゴリズムを用いることを提案しているだけで詳細を示していない。

図３は、ステレオ再生信号を処理するために用いられるステレオＡＥＣシステム３００を示している。図３に示すステレオＡＥＣシステム３００は、サブバンドベースのシステムであり、これはスピーカ信号を複数のサブバンドに分割し、サブバンドごとに適応フィルタを設けることを意味する。適応フィルタは並列に動作する。なお、図３はステレオ再生信号を有するＡＥＣシステム３００を示しているが、マルチチャネル再生信号に対しても機能するＡＥＣシステムを設計できることに留意されたい。また、図３には単一のマイクロフォンを示しているが、ＡＥＣシステム３００は複数のマイクロフォンにも容易に拡張可能である。

図３を参照すると、ステレオ再生の場合、ステレオ再生信号ｘは、右ステレオチャネルｘ（０）３０２および左ステレオチャネルｘ（１）３０５の２つのチャネルから構成される。マルチチャネルＡＥＣの場合について、Ｎチャネル再生の場合、信号はチャネルｘ（０）〜ｘ（Ｎ−１）から構成されることになる。再生信号３０２および３０５は、ディジタル−アナログ変換器（Ｄ／Ａ）（図示せず）によってアナログ信号に変換される。

マルチチャネル再生信号（ステレオ信号を含む）は、いくつかの異なる方法で作成することができる。図４は、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標） Ｍｅｓｓｅｎｇｅｒや、インターネットゲーム用の音声チャットなど、音声通信システムとともに使用される図３のＡＥＣシステム３００を示している。図４において、ディジタルの遠端モノ音声信号４００がソースから到着する。音声信号４００は、音楽_左４１０および音楽_右４２０のようないくつかのステレオオーディオサウンド、コンピュータゲームサウンド、またはコンピュータのシステムサウンドとローカルにミキシングされる。

別法として、図５は、マルチチャネル再生信号がステレオ音楽を含む場合を示している。この場合、音楽_左４１０があるマルチチャネル再生チャネルに割り当てられ、音楽_右４２０が別のマルチチャネル再生チャネルに割り当てられる。マルチチャネルサウンドとミキシングされる遠端音声はない。

さらに別の場合として、図６は、マルチチャネル信号がモノ音声を含む場合を示している。図６に示すこの状況は、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標） Ｍｅｓｓｅｎｇｅｒシステムに用いることができる。モノ音声６００は再生チャネルのそれぞれにコピーされるが、マルチチャネル再生信号はモノラルである。

図３に戻って、再生信号３０２、３０５は次に、右スピーカ３１０および左スピーカ３２０を通じてそれぞれ再生される。第１のエコー３３０および第２のエコー３４０が部屋（図示せず）の壁３５０から反射され、マイクロフォン３５５でエコーを生成する。複数のマイクロフォンがある場合、ステレオＡＥＣシステム３００の別個のものでそれぞれのマイクロフォンから捕捉された信号を独立に処理することもできるし、１つのＡＥＣアルゴリズムがマイクロフォンアレイアルゴリズムのモノ出力を処理することもできよう。スピーカからのエコーに加えて、マイクロフォン３５５によって捕捉されるオーディオ信号は、所望音声３６０および背景雑音３６５からも構成される。マイクロフォン３５５によって捕捉されるアナログオーディオ信号は、アナログ−ディジタル変換器（Ａ／Ｄ）（図示せず）によってディジタルマイクロフォン信号ｙに変換される。

音響エコーキャンセレーションは、高速ウィンドウ付き変換（ＦＦＴ）やＭＣＬＴのような周波数領域変換に基づく適応サブバンドフィルタリングを用いて実行されることが多い。第１のフィルタバンク３７０および第２のフィルタバンク３７５は、ステレオ再生信号ｘ（０）およびｘ（１）のそれぞれを時間領域から周波数領域信号Ｘ（０）およびＸ（１）にそれぞれ変換する。同様に、第３の分析フィルタバンク３８０は、モノマイクロフォン信号ｙを時間領域から周波数領域信号Ｙに変換する。これらの信号はステレオＡＥＣプロセッサ３８５によって処理され、出力Ｚは合成フィルタバンク３９０を通る。そして、エコーが低減された時間領域信号ｚが出力される。

図７は、図３に示した単一のサブバンドに対するステレオＡＥＣプロセッサ３８５の詳細なブロック図である。ステレオＡＥＣプロセッサは、第１のマルチチャネル再生信号Ｘ（０）に対する第１の適応フィルタ７００と、第２のマルチチャネル再生信号Ｘ（１）に対する第２の適応フィルタ７１０を含む。なお、別個のシングルチャネルフィルタが各サブバンドに関して他のサブバンドとは独立に並列に動作することに留意されたい。図３に関して上述したように、再生信号Ｘ（０）、Ｘ（１）を処理し、適応フィルタ係数更新部７２０を用いて、シングルチャネルフィルタ７００、７１０の処理後の係数を更新する。そして、エコーが低減された周波数領域信号Ｚが出力される。

しかし、適応フィルタ重みを計算するためのＲＬＳアルゴリズムでの１つの問題点は、計算の複雑さが高いことである。この複雑さは、最小平均二乗法（ＬＭＳ）の場合のＯ（２Ｎ）に比べて、Ｏ（２Ｎ^２＋６Ｎ）のオーダーである。ここで、Ｎ＝Ｃ×Ｌであり、Ｃは再生チャネルの数、Ｌはサブバンドの適応フィルタ長である。以前、このＲＬＳの計算の複雑さにより、実用システムのＡＥＣでは使用できなかった。非特許文献３の論文は、モノＡＥＣに高速ＲＬＳ（ＦＲＬＳ）を用いることを論じた最初の論文の１つである。ＦＲＬＳは、相関行列（または任意の他の種類の行列）の使用を避けることによって、速度を高め、ＲＬＳの複雑さを低減する。しかし、ＦＲＬＳでの１つの問題点は、それがかなり不安定であることである。この不安定性の結果、ＦＲＬＳアルゴリズムは直ぐに発散することがある。ＦＲＬＳの安定性を改善するためにいくつかの試みがなされている。しかし、現在までのところ、マルチチャネルＡＥＣ問題に対する満足な解決法は見出されていない。非特許文献３のＨａｔｔｙは、ＦＲＬＳの安定性を改善しようとして、バンドごとに定期的にＦＲＬＳアルゴリズム全体をリセットすることによってラウンドロビン方式を用いることを提案した。Ｈａｔｔｙが行ったことは、アルゴリズムの状態全体を放棄し、ゼロから再開することによって、バンドを完全に再初期化することであった。

しかし、このリセット技法での問題は、このリセットによって、ＦＲＬＳアルゴリズムが各リセット後に室内の伝達関数を再収束し、再学習しなければならないために、リセット中のバンドについてエコー漏れを生じることである。さらに、Ｈａｔｔｙの技法は、任意の与えられた時刻にアルゴリズムの少なくとも一部がリセット中であるということのために、再生信号に歪みを引き起こした。

１９９５年に、Ｊ．Ｂｅｎｅｓｔｙらは非特許文献４において、高速ＲＬＳ（ＦＲＬＳ）を用いてステレオＡＥＣ問題を解決しようと試みた。しかし、Ｂｅｎｅｓｔｙの論文は、適応サブバンドフィルタリングを用いる代わりに時間領域でＦＲＬＳを用いることを提案している。

また、非特許文献５の論文では、更新が提案されている。非特許文献５の論文において、Ｂｅｎｅｓｔｙは、左チャネルと右チャネルと（これらは非常に類似している）を無相関化するために、両方のチャネルに非線形性を付加している。一実施態様において、ベネスティは、非線形性の正の部分を一方のチャネルに付加し、非線形性の逆（負）の部分を他方のチャネルに付加している。この導入された非線形性によって、チャネルを適応フィルタが個別のパスを学習できる程度に異なるように強制する。このようにして、チャネルを無相関化し、近端スピーカから近端マイクロフォンへの近端伝達関数だけでなく遠端の人から遠端のステレオマイクロフォンへの遠端伝達関数に追従しなければならないことに関連する非一意性（ｎｏｎ−ｕｎｉｑｕｅｎｅｓｓ）の問題を避けることができる程度に異ならせる。

（非特許文献５の論文で行われているように）非線形性を信号に付加することに伴う問題点は、どのようなタイプの非線形性を付加しても信号が歪む傾向にあることである。基本的に、非線形性を付加することは、信号に歪みを付加することである。しかし、歪みを付加することは、ＡＥＣシステムが音楽再生を伴うシステムでうまく機能するためのものである場合、望ましくない。理想的には、音楽再生の場合、信号は歪みがなく音楽が忠実に再生されるべきである。

非特許文献６の論文において、ステレオのＡＥＣ問題に対する解決法として、サブバンドでＦＲＬＳを用い、再生チャネルに非線形性を付加することが提案されている。この論文は、ＦＲＬＳアルゴリズムの並列構成を動作させることによって、構成の１つが「暴発」すると、すなわち不安定になると、最適には及ばない別の構成にフォールバックできるようにすることで、安定性を増大しようとしている。この実装はアルゴリズムの再初期化に役立つ。

１９９０年に、非特許文献３の論文が適応サブバンドＡＥＣ処理にＦＲＬＳを用いることを提案したとき、マイクロプロセッサは今日のマイクロプロセッサよりもはるかに遅かった。結果として、ＲＬＳはマルチチャネルＡＥＣ問題に対する実際的な解決法ではなかった。しかし、最近のマイクロプロセッサの速度の大幅な向上により、今ではＲＬＳを用いることができる。しかし、マルチチャネル再生信号の相関行列が特異（ｓｉｎｇｕｌａｒ）になる場合、ＲＬＳアルゴリズムは不安定になり発散することになる。

Ａ． Ｇｉｌｌｏｉｒｅ， "Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ ｗｉｔｈ Ｓｕｂ−ｂａｎｄ Ａｃｏｕｓｔｉｃ Ｅｃｈｏ Ｃａｎｃｅｌｌｅｒｓ ｆｏｒ Ｔｅｌｅｃｏｎｆｅｒｅｎｃｉｎｇ，" １９８７ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ａｃｏｕｓｔｉｃｓ， Ｓｐｅｅｃｈ， ａｎｄ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ， １９８７， ｐｐ．２１４１−２１４４ Ｍ． Ｓｏｎｄｈｉ ａｎｄ Ｄ． Ｍｏｒｇａｎ， "Ａｃｏｕｓｔｉｃ ｅｃｈｏ ｃａｎｃｅｌｌａｔｉｏｎ ｆｏｒ ｓｔｅｒｅｏｐｈｏｎｉｃ ｔｅｌｅｃｏｎｆｅｒｅｎｃｉｎｇ，" Ｐｒｏｃ． ＩＥＥＥ Ｗｏｒｋｓｈｏｐ Ａｐｐｌｓ． Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ａｕｄｉｏ Ａｃｏｕｓｔｉｃｓ， １９９１ Ｂ． Ｈａｔｔｙ， "Ｒｅｃｕｒｓｉｖｅ Ｌｅａｓｔ Ｓｑｕａｒｅｓ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ｕｓｉｎｇ Ｍｕｌｔｉｒａｔｅ Ｓｙｓｔｅｍｓ ｆｏｒ Ｃａｎｃｅｌｌａｔｉｏｎ ｏｆ Ａｃｏｕｓｔｉｃａｌ Ｅｃｈｏｅｓ，" １９９０ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ａｃｏｕｓｔｉｃｓ， Ｓｐｅｅｃｈ， ａｎｄ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ， ３−６ Ａｐｒｉｌ， １９９０， ｖｏｌ．２， ｐｐ．１１４５−１１４８ Ｊ． Ｂｅｎｅｓｔｙ， Ｊ．， ｅｔ． ａｌ．， "Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ｆｏｒ Ｓｔｅｒｅｏｐｈｏｎｉｃ Ａｃｏｕｓｔｉｃ Ｅｃｈｏ Ｃａｎｃｅｌｌａｔｉｏｎ，" Ｐｒｏｃ． ＩＣＡＳＳＰ’９５， ｐｐ．３０９９−３１０２ Ｊ． Ｂｅｎｅｓｔｙ， Ｄ． Ｍｏｒｇａｎ， ａｎｄ Ｍ． Ｓｏｎｄｈｉ， "Ａ Ｂｅｔｔｅｒ Ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ ａｎｄ ａｎ Ｉｍｐｒｏｖｅｄ Ｓｏｌｕｔｉｏｎ ｔｏ ｔｈｅ Ｐｒｏｂｌｅｍｓ ｏｆ Ｓｔｅｒｅｏｐｈｏｎｉｃ Ａｃｏｕｓｔｉｃ Ｅｃｈｏ Ｃａｎｃｅｌｌａｔｉｏｎ，" Ｐｒｏｃ． ＩＣＡＳＳＰ’９７， ｐｐ．３０３−３０６ Ｐ． Ｅｎｅｒｏｔｈ， Ｓ． Ｇａｙ， Ｔ． Ｇａｎｓｌｅｒ， ａｎｄ Ｊ． Ｂｅｎｅｓｔｙ， "Ａ Ｒｅａｌ−Ｔｉｍｅ Ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｏｆ ａ Ｓｔｅｒｅｏｐｈｏｎｉｃ Ａｃｏｕｓｔｉｃ Ｅｃｈｏ Ｃａｎｃｅｌｌｅｒ，" ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ． Ｏｎ Ｓｐｅｅｃｈ ａｎｄ Ａｕｄｉｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ， Ｖｏｌ９． ｎｏ．５， Ｊｕｌｙ ２００１， ｐｐ．５１３−５２３

したがって、マルチチャネル再生信号に使用することができるエコーキャンセレーションのシステムおよび方法が必要とされている。また、システムが不安定にならないようにするためにＦＲＬＳの使用を回避するマルチチャネルエコーキャンセレーションのシステムおよび方法が必要とされている。また、再生信号への歪みの付加することを回避するマルチチャネルエコーキャンセレーションのシステムおよび方法が必要とされている。また、原信号の忠実な再現を維持しながら効果的にエコーを除去するために、上記のＲＬＳアルゴリズムの問題を回避し、克服するマルチチャネルエコーキャンセレーションのシステムおよび方法が必要とされている。

本明細書に開示する発明は、ラウンドロビン正則化を有するマルチチャネルエコーキャンセレーションのシステムおよび方法を含む。本発明は、モノ信号およびマルチチャネル信号の両方に関して使用することができ、現在の適応フィルタアルゴリズム（ＲＬＳなど）の上記の欠点を克服する。特に、ラウンドロビン正則化は、適応フィルタアルゴリズムの相関行列を正則化することによって、適応フィルタアルゴリズムが特異になり、暴発することがないようにする。この正則化は、ラウンドロビン方式で行われる。換言すれば、各適応フィルタに関連するサブバンド再生データの逆相関行列を、ラウンドロビン順に正則化して、逆相関行列が発散しないようにする。別の一実施形態では、各逆相関行列が発散について検査される。逆相関行列が発散し始めた場合、行列が正則化される。

マルチチャネルラウンドロビン正則化エコーキャンセレーション方法は、複数の再生信号のエコーを含む捕捉信号を取得することを含む。複数の再生信号を複数のサブバンドに分解し、複数の適応フィルタをサブバンドに適用する。各適応フィルタは逆相関行列を有する。次に、複数の適応フィルタの各１つをラウンドロビン順に選択して、ラウンドごとにフィルタのそれぞれが選択されるようにする。そして、各選択された適応フィルタに関連する逆相関行列を正則化する。そして、正則化された適応フィルタを用いて、捕捉信号からエコーを除去する。

逆相関行列の正則化は、相関行列を正則化することによって達成することができる。このように、逆相関行列の逆行列をとり、次にこの相関行列を正則化し、正則化した相関行列の逆行列をとって、正則化された逆相関行列を得る。

相関行列は、少なくとも２つの方法で正則化することができる。１つの方法は、相関行列を正則化するたびに相関行列の対角要素に小さい値を加えることである。これにより、逆相関行列が発散しないようにする。もう１つの方法は、ある閾値を決め、相関行列の各対角要素を検査する。ゼロによる除算の危険があるときはいつでも相関行列の対角要素をその閾値に等しく設定する。相関行列の対角要素が閾値よりも大きい場合、相関行列のその要素には何もしない。

正則化は、ラウンドロビン方式で実施される。システムにおける各サブバンドを順に選択して、そのサブバンドの適応フィルタを検査できるようにする。この検査には、その時点で正則化が必要であるかどうかを判定することを含んでもよい。ラウンドロビン方式を用いて、各サブバンドが定期的に検査されるようにする。ラウンドロビン方式は、単一のサブバンドが各フレームについて検査されるように実施してもよい。あるいは、ラウンドロビン方式は、フレームごとにいくつかの、またはすべてのサブバンドが検査されるように実施してもよい。また、ラウンドロビン方式は、数フレームごとに１つのサブバンドが検査されるように実施してもよい。

本明細書に開示するマルチチャネルエコーキャンセレーションのシステムおよび方法の別の特徴は、モノラルおよびマルチチャネルのエコーキャンセレーションの間の動的な切替である。特に、この特徴は、モノＡＥＣアルゴリズム（正規化された最小平均二乗法（ＮＬＭＳ）など）と、本発明のエコーキャンセレーションアルゴリズムの効率的な再初期化を用いた複数のチャネルに対する本発明のＡＥＣアルゴリズムとの間での動的な切替を提供する。切替は動的であって、ＲＬＳアルゴリズムの効率的な再初期化のために、エコー漏れはほとんどまたは全くない。これは、状態変数を共有し、新規な推定技法を使用して、ラウンドロビン正則化を用いたＲＬＳアルゴリズムの逆相関行列を推定することによって達成される。これにより、本発明は、何らエコー漏れなくＮＬＭＳ（モノ）からＲＬＳ（マルチチャネル）に切り替えられるようにする。

本明細書に開示するマルチチャネルエコーキャンセレーションのシステムおよび方法のさらに別の特徴は、下位および上位のサブバンドに対する混合処理（ｍｉｘｅｄ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）である。特に、ＣＰＵリソースの要件を低くするために、ＮＬＭＳ処理を上位サブバンドで使用する一方で、ラウンドロビン正則化ＲＬＳを下位サブバンドで使用する。複数の再生信号および捕捉信号の両方をまず（低い方の周波数の信号を含む）下位サブバンドおよび（高い方の周波数の信号を含む）上位サブバンドに分割する。下位サブバンドに関し、本明細書に開示するＲＬＳラウンドロビン正則化エコーキャンセレーションを用いる。上位サブバンドに関し、ＮＬＭＳ処理を用いる。ＮＬＭＳの方が使用するＣＰＵリソースが少なく、ステレオ効果は上位サブバンドの周波数で減衰するので、ＮＬＭＳを上位サブバンドで使用する。下位周波数では、ステレオ効果が最も顕著なので、本発明のより優れたＲＬＳラウンドロビン正則化を使用する。

本発明は、本発明の諸態様を例示する以下の説明および添付の図面を参照することによってさらに良く理解することができる。他の特徴および利点は、添付の図面とともに以下の本発明の詳細な説明から明らかとなるであろう。添付の図面は、本発明の原理を例として示している。

以下、図面を通じて、同様の参照番号は対応する部分を表している。

以下の本発明の説明では添付図面を参照する。添付図面は、その説明の一部をなし、本発明を実施することができる具体例を例示として示している。なお、他の実施形態を利用することもでき、本発明の範囲から逸脱することなく構成上の変更をなすことができることを理解されたい。

（Ｉ．はじめに）
信号のエコーキャンセレーションのための現在の技法はさまざまな欠点を有する。例えば、正規化された最小平均二乗法（ＮＬＭＳ）は、信号がモノラル信号である場合には有用であるが、相関のあるマルチチャネル再生信号に関してはうまく働かない。非線形性を用いてマルチチャネル再生信号を処理することにより、個々のチャネルが無相関化されるが、再生信号に望ましくない歪みが付加される。これは、ユーザがもとの歪みのないバージョンを聞きたいと思う音楽を再生信号が含む場合には受け入れられない。再帰最小二乗法（ＲＬＳ）および高速再帰最小二乗法（ＦＲＬＳ）もまた、マルチチャネル再生信号を無相関化する助けになる。しかし、ＦＲＬＳは極めて不安定になることがある。ＲＬＳは計算量が大きく、高い相関のある再生信号に対しては不安定になることがある。

本明細書に開示するマルチチャネルラウンドロビン正則化エコーキャンセレーションの方法およびシステムは、現在の方法のこうした問題点を克服する。マルチチャネルラウンドロビン正則化エコーキャンセレーション方法は、複数の再帰最小二乗（ＲＬＳ）適応フィルタを使用し、ラウンドロビン正則化方式を用いることによってマルチチャネル再生信号（音響信号など）を処理して、ＲＬＳアルゴリズムが安定にとどまるようにする。安定性は、ＲＬＳアルゴリズムの逆相関行列をサブバンドごとにラウンドロビン方式で正則化することによって保証される。本質的には、ラウンドロビン正則化は、複数のサブバンドのそれぞれに関してＲＬＳ適応フィルタの逆相関行列の行列式が「暴発」しない（すなわち大きい値に達しない）ようにする。

マルチチャネルラウンドロビン正則化エコーキャンセレーションの方法およびシステムは、逆相関行列が発散することによってＲＬＳ適応フィルタが発散することを防ぐ新規な方法を提供する。スピーカ信号のチャネルが依存関係にあるときにアルゴリズムが発散しないようにするために、逆相関行列をラウンドロビン方式に基づいてサブバンドごとに周期的に正則化する。

また、マルチチャネルラウンドロビン正則化エコーキャンセレーションの方法およびシステムは、マルチチャネルサブバンドエコーキャンセレーションプロセス（本明細書に記載のＲＬＳラウンドロビン正則化方法など）と、シングルチャネルサブバンドエコーキャンセレーションプロセス（正規化された最小平均二乗法（ＮＬＭＳ）のような適応フィルタリングアルゴリズムを用いたもの）との間の動的な切替を可能にする新規な特徴を含む。それぞれのプロセスの効率的な再初期化により動的な切替を達成して、マルチチャネル処理とモノラル処理の間の切替時の歪みを最小化する。また、マルチチャネルラウンドロビン正則化エコーキャンセレーションの方法およびシステムは、ＲＬＳを用いて下位サブバンドを処理し、上位サブバンドに関してＮＬＭＳを用いるある種の別の特徴を含む。これにより、処理パワーが制限された環境でマルチチャネルラウンドロビン正則化エコーキャンセレーションの方法およびシステムの動作を可能にする。

（ＩＩ．概要）
図８は、本明細書に開示するマルチチャネルラウンドロビン正則化エコーキャンセレーションのシステムおよび方法の例示的な実施態様を示すブロック図である。なお、図８は、マルチチャネルラウンドロビン正則化エコーキャンセレーションのシステムおよび方法を実施し、使用することができるいくつかの方法のうちの１つであることに留意されたい。

図８を参照すると、マルチチャネルラウンドロビン正則化エコーキャンセレーションシステム８００は、コンピューティングデバイス８１０上に存在する。図８において、再生信号Ｐ（１），Ｐ（２）〜Ｐ（Ｎ）がシステム８００によって内部的に生成される（コンパクトディスクからの音楽など）。代替の一実施形態では、再生信号Ｐ（１），Ｐ（２）〜Ｐ（Ｎ）は外部にあり、システム８００によって（入力オーディオジャック経由などで）受信される。各再生信号はそれぞれのスピーカを介して再生される。Ｐ（１）はスピーカＳ（１）を通じて再生され、Ｐ（２）はスピーカＳ（２）を通じて再生され、以下同様である。さらに、再生信号Ｐ（１）〜Ｐ（Ｎ）が取得され、マルチチャネルラウンドロビン正則化エコーキャンセレーションシステム８００に入力される。

図８に点線で示したように、スピーカＳ（１）〜Ｓ（Ｎ）の出力により、エコー８２０、８３０、８４０が部屋（図示せず）の壁８５０から反射される。これらのエコー８２０、８３０、８４０はマイクロフォン８６０によってピックアップされる。さらに、マイクロフォンは、所望音声８７０および背景雑音８８０をピックアップする。マイクロフォンからの信号８６５は「捕捉信号」とも呼ばれ、再生信号Ｐ（１）〜Ｐ（Ｎ）の出力とともに、マルチチャネルラウンドロビン正則化エコーキャンセレーションシステム８００に入力される。マルチチャネルラウンドロビン正則化エコーキャンセレーションシステム８００による処理の後、新たな出力信号８９０が生成される。出力信号８９０は、スピーカ信号のエコー８２０、８３０、および８４０が低減された捕捉信号８６５である。

なお、本発明は音響信号に限定されないことに留意されたい。一般に、Ｎ個の送信機Ｓ（１）〜Ｓ（Ｎ）および１つの受信機８６０があってよく、マルチチャネルラウンドロビン正則化エコーキャンセレーションシステムは、出力信号８９０における送信信号の量を低減することになる。

また、本発明は、単一の受信機またはマイクロフォン８６０に限定されないことにも留意されたい。コンピューティングデバイス８１０は、複数の信号８６５を生成する複数の受信機８６０に接続されてもよい。その複数の信号８６５のそれぞれが、単一の独立したマルチチャネルラウンドロビン正則化エコーキャンセレーションシステム８００によって奏されることになろう。そして、これら単一のもののそれぞれが、エコーが低減された単一の出力８９０を生成することになろう。

（ＩＩＩ．例示的なオペレーティング環境）
マルチチャネルラウンドロビン正則化エコーキャンセレーションのシステムおよび方法は、あるコンピューティング環境において、図８に示したコンピューティングデバイス８１０のようなコンピューティングデバイス上で動作するように設計される。マルチチャネルラウンドロビン正則化エコーキャンセレーションのシステムおよび方法が動作するコンピューティング環境についてこれから説明する。以下の説明は、マルチチャネルラウンドロビン正則化エコーキャンセレーションのシステムおよび方法を実施することができる好適なコンピューティング環境の簡単な概要を提供することを意図している。

図９は、図８に示したマルチチャネルラウンドロビン正則化エコーキャンセレーションのシステムおよび方法を実施することができる好適なコンピューティングシステム環境の一例を示している。コンピューティングシステム環境９００は好適なコンピューティング環境の単なる一例であり、本発明の使用または機能の範囲についていかなる限定を示唆するものではない。また、コンピューティング環境９００は、例示的なオペレーティング環境９００に示されたコンポーネントのいずれかまたはその組合せに関するいかなる依存関係または要件を有するとも解釈されるべきではない。

マルチチャネルラウンドロビン正則化エコーキャンセレーションのシステムおよび方法は、数多くの他の汎用または専用のコンピューティングシステムの環境または構成とともに動作する。マルチチャネルラウンドロビン正則化エコーキャンセレーションのシステムおよび方法とともに使用するのに適する可能性のある周知のコンピューティングシステム、環境、および／または構成の例には、パーソナルコンピュータ、サーバコンピュータ、携帯電話やＰＤＡのようなハンドヘルド型、ラップトップ型もしくはモバイル型のコンピュータまたは通信デバイス、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサベースのシステム、セットトップボックス、プログラム可能な民生用電子機器、ネットワークＰＣ、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ、上記のシステムまたはデバイスのいずれかを含む分散コンピューティング環境等が含まれるが、これらには限定されない。

マルチチャネルラウンドロビン正則化エコーキャンセレーションのシステムおよび方法は、コンピュータによって実行されるプログラムモジュール等のコンピュータ実行可能命令との一般的関連で記述できる。一般に、プログラムモジュールは、特定のタスクを実行し、または特定の抽象データ型を実装するルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造等を含む。マルチチャネルラウンドロビン正則化エコーキャンセレーションのシステムおよび方法は、通信ネットワークを通じてリンクされたリモート処理デバイスによってタスクが行われる分散コンピューティング環境において実施することもできる。分散コンピューティング環境では、プログラムモジュールはメモリ記憶デバイスを含むローカルおよびリモートの両方のコンピュータ記憶媒体に配置されるこもある。図９を参照すると、マルチチャネルラウンドロビン正則化エコーキャンセレーションのシステムおよび方法を実施するための例示的なシステムは、コンピュータ９１０の形態の汎用コンピューティングデバイスを含む。

コンピュータ９１０のコンポーネントには、処理ユニット９２０、システムメモリ９３０、およびシステムメモリを含む種々のシステムコンポーネントを処理ユニット９２０に接続するシステムバス９２１が挙げられるが、これらには限定されない。システムバス９２１は、さまざまなバスアーキテクチャのいずれかを使用するメモリバスまたはメモリコントローラ、ペリフェラルバス、およびローカルバスを含む、いくつかのタイプのバス構造のいずれでもよい。例として、限定ではないが、このようなアーキテクチャには、ＩＳＡ（Ｉｎｄｕｓｔｒｙ Ｓｔａｎｄａｒｄ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ）バス、ＭＣＡ（Ｍｉｃｒｏ Ｃｈａｎｎｅｌ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ）バス、ＥＩＳＡ（Ｅｎｈａｎｃｅｄ ＩＳＡ）バス、ＶＥＳＡ（Ｖｉｄｅｏ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ Ｓｔａｎｄａｒｄｓ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ）ローカルバス、およびＭｅｚｚａｎｉｎｅバスとも呼ばれるＰＣＩ（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ）バスがある。

コンピュータ９１０は通常、さまざまなコンピュータ可読媒体を含む。コンピュータ可読媒体は、コンピュータ９１０によってアクセスできる任意の利用可能な媒体とすることができ、揮発性および不揮発性媒体、リムーバブルおよび非リムーバブル媒体の両方が含まれる。例として、限定ではないが、コンピュータ可読媒体は、コンピュータ記憶媒体および通信媒体を含む。コンピュータ記憶媒体には、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュールまたはその他のデータのような情報の格納のための任意の方法または技術で実現された揮発性および不揮発性、リムーバブルおよび非リムーバブル媒体が含まれる。

コンピュータ記憶媒体には、以下のものに限定されないが、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ等のメモリ技術、ＣＤ−ＲＯＭ、ディジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）等の光ディスクストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスクストレージ等の磁気記憶デバイス、または所望の情報を格納するために使用することができ、コンピュータ９１０によってアクセスすることができる任意の他の媒体が含まれる。通信媒体は通常、キャリア波または他のトランスポートメカニズムなどの変調データ信号でコンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール等のデータを具現化し、任意の情報配信媒体を含む。

「変調データ信号」という用語は、信号中に情報を符号化するように１つまたは複数の信号の特性を設定または変更した信号を意味する。例として、限定ではないが、通信媒体には、有線ネットワークまたは直接配線接続などの有線媒体、および音響、ＲＦ、赤外線等の無線媒体などの無線媒体が含まれる。上記のいずれの組合せもまた、コンピュータ可読媒体の範囲内に含まれるべきである。

システムメモリ９３０は、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）９３１およびランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）９３２のような揮発性および／または不揮発性メモリの形態のコンピュータ記憶媒体を含む。起動時などにコンピュータ９１０内の要素間で情報を転送するのを助ける基本ルーチンが入った基本入出力システム９３３（ＢＩＯＳ）は通常ＲＯＭ９３１に格納される。ＲＡＭ９３２は通常、処理ユニット９２０によって直ちにアクセス可能な、そして／または現在操作されているデータおよび／またはプログラムモジュールを収容する。例として、限定ではないが、図９は、オペレーティングシステム９３４、アプリケーションプログラム９３５、他のプログラムモジュール９３６、およびプログラムデータ９３７を示している。

コンピュータ９１０は、他のリムーバブル／非リムーバブル、揮発性／不揮発性のコンピュータ記憶媒体を含むこともある。単なる例として、図９は、非リムーバブル不揮発性磁気媒体の読み書きを行うハードディスクドライブ９４１、リムーバブル不揮発性磁気ディスク９５２の読み書きを行う磁気ディスクドライブ９５１、およびＣＤ−ＲＯＭ等の光媒体のようなリムーバブル不揮発性光ディスク９５６の読み書きを行う光ディスクドライブ９５５を示している。

例示的なオペレーティング環境で使用することができる他のリムーバブル／非リムーバブル、揮発性／不揮発性のコンピュータ記憶媒体には、以下のものに限定されないが、磁気テープカセット、フラッシュメモリカード、ディジタル多用途ディスク、ディジタルビデオテープ、固体ＲＡＭ、固体ＲＯＭ等がある。ハードディスクドライブ９４１は通常、インタフェース９４０のような非リムーバブルメモリインタフェースを通じてシステムバス９２１に接続され、磁気ディスクドライブ９５１および光ディスクドライブ９５５は通常、インタフェース９５０のようなリムーバブルメモリインタフェースによりシステムバス９２１に接続される。

上述し、図９に示したドライブおよびそれらの関連するコンピュータ記憶媒体は、コンピュータ９１０のためのコンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュールおよび他のデータのストレージを提供する。図９では、例えば、ハードディスクドライブ９４１は、オペレーティングシステム９４４、アプリケーションプログラム９４５、他のプログラムモジュール９４６、およびプログラムデータ９４７を格納するように示されている。なお、これらのコンポーネントは、オペレーティングシステム９３４、アプリケーションプログラム９３５、他のプログラムモジュール９３６、およびプログラムデータ９３７と同じでも異なっていてもよいことに留意されたい。オペレーティングシステム９４４、アプリケーションプログラム９４５、他のプログラムモジュール９４６、およびプログラムデータ９４７は、少なくともそれらが別のコピーであることを示すためにここでは異なる番号が与えられている。ユーザは、キーボード９６２、および一般にマウス、トラックボールまたはタッチパッドと称されるポインティングデバイス９６１などの入力デバイスを通じてコンピュータ９１０にコマンドおよび情報を入力することができる。

他の入力デバイス（図示せず）には、マイクロフォン、ジョイスティック、ゲームパッド、サテライトディッシュ、スキャナ、ラジオ受信機、またはテレビもしくは放送ビデオ受信機等が挙げられる。これらおよび他の入力デバイスは、システムバス９２１に結合されるユーザ入力インタフェース９６０を通じて処理ユニット９２０に接続されることが多いが、例えばパラレルポート、ゲームポートまたはユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）等の他のインタフェースおよびバス構造により接続されることもある。モニタ９９１または他のタイプのディスプレイデバイスもまた、ビデオインタフェース９９０のようなインタフェース経由でシステムバス９２１に接続される。モニタに加えて、コンピュータはスピーカ９９７やプリンタ９９６のような他の周辺出力デバイスを含むこともあり、これらは出力周辺インタフェース９９５を通じて接続することができる。

コンピュータ９１０は、リモートコンピュータ９８０のような１つまたは複数のリモートコンピュータへの論理コネクションを用いてネットワーク化された環境で動作することもある。リモートコンピュータ９８０は、パーソナルコンピュータ、サーバ、ルータ、ネットワークＰＣ、ピアデバイスまたは他の共通のネットワークノードとすることができ、図９にはメモリ記憶デバイス９８１のみが示されているが、通常、コンピュータ９１０に関して上述した要素の多くまたはすべてを含む。図９に示す論理コネクションは、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）９７１およびワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）９７３を含むが、他のネットワークを含んでもよい。このようなネットワーキング環境は、オフィス、企業規模のコンピュータネットワーク、イントラネットおよびインターネットで一般的である。

ＬＡＮネットワーキング環境で使用されるとき、コンピュータ９１０はネットワークインタフェースまたはアダプタ９７０を通じてＬＡＮ９７１に接続される。ＷＡＮネットワーキング環境で使用されるとき、コンピュータ９１０は通常、インターネットのようなＷＡＮ９７３を介して通信を確立するためのモデム９７２等の手段を含む。モデム９７２は、内蔵または外付けとすることができ、ユーザ入力インタフェース９６０または他の適当なメカニズムを介してシステムバス９２１に接続することができる。ネットワーク化環境では、コンピュータ９１０に関して図示したプログラムモジュールまたはその部分は、リモートメモリ記憶デバイスに格納されてもよい。例として、限定ではないが、図９は、リモートアプリケーションプログラム９８５がメモリデバイス９８１上に存在するように示している。理解されるように、図示したネットワークコネクションは例示であり、コンピュータ間に通信リンクを確立する他の手段を使用してもよい。

（ＩＶ．動作の概要）
次に、図８に示したマルチチャネルラウンドロビン正則化エコーキャンセレーションシステム８００の動作について説明する。図１０は、図８に示したマルチチャネルラウンドロビン正則化エコーキャンセレーションシステムの全体的な動作を示す全体的な流れ図である。マルチチャネルラウンドロビン正則化エコーキャンセレーション方法は、複数の再生信号を複数のサブバンド信号に分解することによって始まる（ボックス１０００）。これらの信号のそれぞれは、再生の１つのチャネルに対応することができる。次に、それぞれが逆相関行列を有する複数の適応フィルタを複数のサブバンド信号に適用する（ボックス１０１０）。複数の適応フィルタのそれぞれが、各フィルタが順に選択されるようにラウンドロビン順に選択される（ボックス１０２０）。次に、選択された各適応フィルタに関連する逆相関行列を正則化する（ボックス１０３０）。以下で詳細に説明するように、正則化とは、相関行列の行列式がゼロに近くならないように逆相関行列を処理することを意味する。そして、正則化された適応フィルタを用いて、複数の再生信号からの捕捉信号８６５中のエコーを低減する（ボックス１０４０）。

（Ｖ．動作の詳細と実施例）
図１０に示すマルチチャネルラウンドロビン正則化エコーキャンセレーション方法は、ラウンドロビン方式および正則化を用いて、再生チャネルが依存関係にあるときにエコーキャンセレーションアルゴリズムの適応フィルタが発散しないようにする。上記のように、本方法は、サブバンドの各適応フィルタを選択するラウンドロビン方式を実施し、選択された適応フィルタの逆相関行列を正則化することを含む。ラウンドロビン方式および正則化プロセスはともに、マルチチャネルラウンドロビン正則化エコーキャンセレーション方法のラウンドロビン正則化プロセスを構成する。以下、ラウンドロビン方式および正則化を実施するさまざまな方法について説明する。この説明は、ラウンドロビン方式および正則化プロセスの試験済みの実施態様の例示的な実施例を含む。特に、再帰最小二乗（ＲＬＳ）アルゴリズムにおいてラウンドロビン正則化を用いるマルチチャネルラウンドロビン正則化エコーキャンセレーション方法の実施例を提示する。なお、この実施例は、ラウンドロビン正則化プロセスを実施することができる単なる１つの方法に過ぎないことに留意されたい。

（適応フィルタリングプロセスの数学的記述）
再生データのシングルチャネルについて、正則化付きのＮＬＭＳアルゴリズムは以下の通りである。

オーディオデータの各フレームｎ＝１，２，...、および各サブバンドｍ＝０...Ｍ−１について次を計算する。

ここで、ξはマイクロフォン信号との間の誤差信号、Ｙ（ｎ，ｍ）は推定エコー、ξ^*は誤差信号の共役、

は変換領域における推定エコーフィルタ係数、Ｌは推定エコーフィルタのタップ数、

は最も直近のＬ個の周波数領域再生サンプルの列ベクトル、μはステップサイズ、β_ＮＬＭＳは正則化ファクタ、そしてＰ_Ｅｓｔ（ｎ，ｍ）はｍ番目のバンドにおけるパワーの推定である。例えば、Ｐ_Ｅｓｔ（ｎ，ｍ）は次のように求めることができる。

ここで‖Ｘ（ｎ，ｍ）‖^２は、複素スピーカ信号Ｘ（ｎ，ｍ）の大きさの２乗であり、αは平均化パラメータである。

ある数を別の数で除算するときに、正則化は分母がゼロになり、分数が無限大にならないようにするために、分母に小さい値を加算または減算するプロセスである。式（２）において、β_ＮＬＭＳは、分母が決してゼロにならないようにする正則化ファクタである。Ｐ_Ｅｓｔ（ｎ，ｍ）はパワー推定であり、常に正であるので、β_ＮＬＭＳはＰ_Ｅｓｔ（ｎ，ｍ）に加えられる。分数を正則化する別の方法は、分母が正であり、ある閾値よりも小さい場合に、分母をその閾値に設定することである。

マルチチャネル再生信号にＮＬＭＳアルゴリズムを用いることの１つの問題は、ＮＬＭＳがあまりうまく働かないことである。その理由は、マルチチャネル再生信号のチャネル間相関が、適応フィルタの収束を大幅に遅くするためである。再帰最小二乗法（ＲＬＳ）は、適応フィルタのパラメータ（または重み）を調整するための代替的なアルゴリズムである。ＲＬＳの主な利点の１つは、チャネルを無相関化する傾向があるということである。ＲＬＳは、マルチチャネル入力スピーカデータの相関行列の逆行列の推定を再帰的に計算するので、スピーカチャネル間の相関を学習し、正しい解に素早く収束することができる。マルチチャネルスピーカ信号について、ＲＬＳアルゴリズムは以下の通りである。

各フレームｎ＝１，２，...、およびサブバンドｍ＝０...Ｍ−１について、次を計算する。

ここでδは小さい定数、Ｉは単位行列、

はマルチチャネルカルマンゲインベクトル、Ｃは再生チャネル数、Ｌはサブバンドのフィルタ長、

はマルチチャネルスピーカ入力ベクトル、Ｐ（ｎ，ｍ）は入力スピーカ信号相関行列Ｒ（ｎ，ｍ）の逆行列

λは指数忘却ファクタ、

は重みベクトル、そしてξ^＊は誤差の共役である。

なお、ＲＬＳ適応フィルタは、サブバンドごとに逆相関行列Ｐを格納し、更新することに留意されたい。このことを本明細書では「逆相関行列を有する」と称する。

（ラウンドロビン方式）
一般に、マルチチャネルラウンドロビン正則化エコーキャンセレーション方法で用いられるラウンドロビン方式は、システム中の各サブバンドが、そのサブバンドの適応フィルタを正則化することができるように選択されることを確実にする。あるいは、適応フィルタを検査して正則化がその時点で必要であるかどうかを判定することができる。ラウンドロビン方式を用いて、各サブバンドが定期的に検査されることを確実にする。

ラウンドロビン方式は、さまざまな異なる方法で実施することができる。例として、限定ではないが、ラウンドロビン方式は、単一のサブバンドがフレームごとに正則化されるものとして記述することができる。あるいは、ラウンドロビン方式は、いくつかのまたはすべてのサブバンドをフレームごとに正則化することを含んでもよい。別の実施態様において、ラウンドロビン方式は、１つのサブバンドを数フレームごとに正則化することを含んでもよい。実施される実際のラウンドロビン方式に応じて、現在検査中のサブバンドを指すカウンタを更新して、検査される次のサブバンドまたはバンド群を指し、必要であればリセットして最初のバンドに戻る。

図１１は、図１０に示したマルチチャネルラウンドロビン正則化エコーキャンセレーション方法のラウンドロビン方式の例示的な実施態様を示す全体的な流れ図である。図１１に示すように、ラウンドロビン方式は、現フレームを入力することにより始まる（ボックス１１００）。次に、正則化のために１つのサブバンドを選択する（ボックス１１１０）。本実施形態では、新たな現フレームが入力されると順に各サブバンドが選択される。しかし、代替の実施形態では、単一のサブバンドが数フレームごとにのみ選択されてもよいし、数個のサブバンドが１フレームごとに選択されてもよい。

選択されたサブバンドの逆相関行列の逆行列をとって、選択されたサブバンドの相関行列を得る（ボックス１１２０）。次に、相関行列を正則化する（ボックス１１３０）。代替的な一実施形態では、ボックス１１３０は、まず相関行列を検査して正則化が必要かどうかを判定し、必要な場合にのみ正則化を行う。次に、正則化された相関行列の逆行列を再びとり（ボックス１１４０）、選択されたサブバンドの正則化された逆相関行列を格納する（ボックス１１５０）。最後に、すべてのサブバンドのすべての適応フィルタを複数のサブバンドの再生信号に適用して、捕捉信号中のエコーを低減する（ボックス１１６０）。そして、制御はボックス１１００に戻り、次の現フレームを取得する。

（ラウンドロビン正則化）
本明細書に開示するラウンドロビン正則化プロセスをより完全に理解するために以下の説明を提供する。この説明は、再帰的な最小二乗（ＲＬＳ）アルゴリズムにおけるラウンドロビン正則化プロセスの試験済み実施態様の実施例を含む。なお、この実施例は、ラウンドロビン正則化プロセスを実施することができる単なる１つの方法に過ぎないことに留意されたい。

一般に、ラウンドロビン正則化プロセスは、各適応フィルタの相関行列が特異にならないようにする。この正則化は、逆相関行列が不安定にならないことを確実にする。例示的な実施態様では、ラウンドロビン正則化がＲＬＳアルゴリズムとともに用いられる。この実施態様の詳細を以下に示す。

一般に、ＲＬＳは次の正規方程式を解くための高速な方法である。

ここで、ｗ^ｏは最適重みベクトル、Ｒは式（９）で与えられる入力スピーカデータの相関行列、そしてｐは入力スピーカデータとマイクロフォンデータの間の相互相関ベクトル

である。Ｒが特異になり始めると、その逆行列中の値が非常に大きくなり、重みベクトルの有効な推定が求められなくなることがある。相関行列は、その行または列が依存関係にある場合に特異となる。この条件は、オーディオデータのあるチャネルが別のチャネルの線形変換であるときに起こる。例えば、あるチャネルが別のチャネルにあるゲインを乗じたものに等しい場合、相関行列が特異となる。この例は、モノ信号がシステム中の複数のスピーカにわたってパンされることに対応する。純粋にモノラルの信号の場合、各スピーカに対して再生される信号は同一であり、チャネル間のゲインは１に等しい。これらの例の両方で、忘却ファクタの値と、どれくらい長くモノ信号が再生されたかとに応じて、相関行列は急速に特異となる。

相関行列が特異にならないようにするために、ラウンドロビン正則化プロセスを用いて、特定のサブバンドの相関行列を正則化する。上述のように、正則化は、分数の分母がゼロに近づきすぎないようにすることを伴い、それによって分数の値が大きくなりすぎないようにする。

相関行列Ｒの正則化は、さまざまな異なる方法で達成することができる。相関行列の対角要素は非負であるので、本発明は、対角相関行列の正またはゼロの要素を正則化する必要があるだけである。例として、限定ではないが、相関行列は、次のことを行うことによって正則化できる。すなわち、（１）相関行列の対角要素に小さい値を加えること、および（２）ゼロに近い対角要素の値をある小さい閾値に設定することである。後者の技法では、ある閾値を定義し、相関行列の各要素を検査する。ゼロによる除算の危険がある場合（検査している要素が閾値よりも小さくなるときなど）、相関行列のその要素をその閾値に等しく設定する。閾値は、ゼロより大きい小さい数である。相関行列要素がその閾値よりも大きい場合、相関行列のその要素に対して何もしない。

相関行列の対角要素に小さい値を加えることを伴う第１の正則化技法は、数学的に次のようにまとめることができる。

ここで、Ｒ（ｎ，ｍ）は相関行列、Ｐ^−１（ｎ，ｍ）は逆相関行列の逆行列、β_ＲＬＳは正則化ファクタ、そしてＩは単位行列である。β_ＲＬＳは、ある小さい定数（１６ビットの入力データで１５００など）とすることができ、または他の非均一技法（ｎｏｎ−ｕｎｉｆｏｒｍ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ）を用いて選択することもできる。ラウンドロビン方式で各サブバンドを正則化することにより、２つの行列逆演算に伴う中央処理装置（ＣＰＵ）の消費を最小化することができる。

上述のように、ラウンドロビン方式は、単一のバンドまたは複数のバンドがフレームごとに正則化されるか、または１つのバンドが数フレームごとに正則化される場合に実施することができる。実際のラウンドロビン方式に応じて、正則化すべき現在のバンドを指すカウンタを更新して、正則化すべき次のバンドまたはバンド群を指すようにし、必要ならリセットして最初のバンドに戻る。ＲおよびＰは対称であるので、ＬＵ分解の代わりにコレスキー分解を用いてＰ^−１からＲを求めることができる（ＬＵ分解は２倍の演算回数を要する）。しかし、試験的な実施態様では、その数値的性質のために、コレスキー分解の代わりにＬＵ分解を部分ピボット選択とともに用いて逆行列を計算した。さらに、この正則化プロセスでは、行列逆演算について許容可能なパフォーマンスを達成するために、倍精度演算を用いて計算を行った。

このように、ラウンドロビン正則化を用いた新規なＲＬＳアルゴリズムは以下のようになる。

本発明のこの実施形態では、MaxRoundRobinCountが、後述する混合サブバンド処理におけるサブバンドの数に等しくなるように選択される。MaxRoundRobinCountの値の選択は、指数忘却ファクタλの値に依存する。λの値は通常、ＲＬＳ解の収束精度と追従速度との間のトレードオフとして選ばれる。λが１に非常に近い場合、ＲＬＳアルゴリズムは非常に精度の高いタップ重みを得ることになり、それゆえ近端室内で何の動きもなければほとんどのエコーが消去される。しかし、何かあるいは誰かが動くと、ＲＬＳアルゴリズムは音響環境中の変化に迅速に追従できない。MaxRoundRobinCountの値は、λ^{MaxRoundRobinCount}があまりに小さすぎる値に到達しない程度の頻度でスピーカ信号の逆相関行列が正則化されるように選ばれるべきである。λ^{MaxRoundRobinCount}が小さすぎると、逆相関行列はラウンドロビン更新間で特異になるであろう。この場合、各サブバンドの逆相関行列が正則化される頻度を増やすために、フレームごとに複数のサブバンドの逆相関行列を正則化する必要があるであろう。

図１２は、図８に示したマルチチャネルラウンドロビン正則化エコーキャンセレーションのシステム８００および方法の例示的な実施態様を示すブロック／流れ図である。この例示的な実施態様は、前述のラウンドロビン正則化技法を用いている。図１２は、サブバンドごとに１つのマルチチャネルフィルタを用い、集約されたデータに関して動作する実施態様を示している。詳細には、図１２を参照すると、複数の再生チャネルからのサブバンド信号を単一のベクトルに集約する（ボックス１２００）。この集約ベクトルを使用して、逆相関行列が式（７）およびラウンドロビン正則化を用いて更新される（ボックス１２１０）。集約されたサブバンド信号および逆相関行列を使用して、式（４）を用いてカルマンゲインを更新する（ボックス１２２０）。カルマンゲインを使用して、式（６）を用いてフィルタ係数を更新する（ボックス１２３０）。これらのフィルタ係数をマルチチャネルフィルタに送り（ボックス１２４０）、集約ベクトルに適用する。このプロセスは、毎ステップごとに再帰的に継続する。毎ステップごとに、マルチチャネルフィルタの現在の状態を用いて、マルチチャネル信号中のエコーを低減する。エコーが低減された捕捉信号が出力される。

図１３は、図８に示したマルチチャネルラウンドロビン正則化エコーキャンセレーションのシステム８００および方法の別の例示的な実施態様を示すブロック／流れ図である。この例示的な実施態様は、前述のラウンドロビン正則化技法を用い、図１２の各マルチチャネル適応フィルタを複数のシングルチャネルフィルタとして実施する。詳細には、図１３を参照すると、複数の再生チャネルからのサブバンド信号を単一のベクトルに集約する（ボックス１３００）。式（７）およびラウンドロビン正則化を使用して逆相関行列を更新する（ボックス１３１０）。集約されたサブバンド信号および逆相関行列を使用して、式（４）を用いてカルマンゲインを更新する（ボックス１３２０）。カルマンゲインを用いて、フィルタ係数を更新する（ボックス１３３０）。これらのフィルタ係数は、左右両方のチャネルの係数を含む。チャネル重みを分離し（ボックス１３４０）、第１チャネルのフィルタ係数を第１チャネルのシングルチャネルフィルタに送り（ボックス１３５０）、第２チャネルのフィルタ係数を第２チャネルのシングルチャネルフィルタに送る（ボックス１３６０）。プロセスは、毎ステップごとに再帰的に継続する。毎ステップごとに、シングルチャネルフィルタの現在の状態を用いて、マルチチャネル信号中のエコーを低減する。エコーが低減された捕捉信号が出力される。

（モノラルおよびマルチチャネルエコーキャンセレーション間の動的な切替）
マルチチャネルラウンドロビン正則化エコーキャンセレーションの方法およびシステムは、モノラル再生信号に最適なエコーキャンセレーションアルゴリズムとマルチチャネル再生信号に最適なエコーキャンセレーションアルゴリズムとの間の動的な切替も含む。動的な切替は、モノＡＥＣアルゴリズム（ＮＬＭＳなど）とマルチチャネルラウンドロビン正則化エコーキャンセレーション方法との間で行われ、それぞれのプロセスを効率的に再初期化することにより、マルチチャネル処理とモノラル処理の間の切替時の歪みを最小化する。

モノ信号（会話など）の期間とマルチチャネル信号（音楽など）の期間を有する信号において、動的な切替アルゴリズムを用いて、信号がモノ（またはほとんどモノ）であるかマルチチャネル信号であるかをインテリジェントに判定する。モノ信号の場合、図１に示したような正規化された最小平均二乗（ＮＬＭＳ）アルゴリズムを用いたモノＡＥＣシステムを使用する。マルチチャネル信号の場合、図１２に示したようなマルチチャネルラウンドロビン正則化ＲＬＳエコーキャンセレーション方法を使用する。切替は動的であり、ＮＬＭＳとＲＬＳのアルゴリズムの状態が一方から次のアルゴリズムへの切替中に効率的に再初期化されるので、エコー漏れはほとんどまたは全くない。これは、状態変数を共有し、新規な推定技法を用いて、ＲＬＳアルゴリズムの相関行列を推定することによって達成される。これにより、グリッチなしでＮＬＭＳ（モノ）とマルチチャネルラウンドロビン正則化ＲＬＳとの間の切替が可能となる。

詳しくは、スピーカへ送られる再生信号が純粋にモノ信号のみであることが分かっている場合、いくつかの理由で、（図１に示したような）モノラル適応フィルタ付きの正規化された最小平均二乗（ＮＬＭＳ）を使用する方が、（図８に示した）ラウンドロビン正則化付きのＲＬＳを使用するよりも有効に動作する傾向がある。複数の再生チャネルにモノ信号がコピーされると、ラウンドロビン正則化付きのＲＬＳは最終的に発散し、発散時間は忘却ファクタλに依存することになる。結果として、ＡＥＣアルゴリズムは、真の解からずれることがある。しかし、単一の適応フィルタ付きのＮＬＭＳはモノ信号に対してうまく機能し、安定であることが知られている。さらに、ＮＬＭＳは、どのタイプのマルチチャネルＲＬＳよりもＣＰＵ消費が大幅に低い。

ＲＬＳと同様、ＮＬＭＳもまた、次の正規方程式を解こうとするものとみなすことができる。

ＮＬＭＳの場合、正規方程式は最急降下法（ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ｓｔｅｅｐｅｓｔ ｄｅｓｃｅｎｔ）を用いて統計的に解かれるが、ＲＬＳの場合、正規方程式は最小二乗法を用いて決定論的に解かれる。両方法とも、本質的にＲ^−１の推定を計算する。ＲＬＳの場合、相関行列の逆行列をＰによって推定する。ＮＬＭＳの場合、Ｒ^−１は、次の値を持つ対角行列とみなすことができる。

結果として、モノからマルチチャネルＡＥＣへ切り替えるときに、逆相関行列推定の状態を容易に初期化できる。ＮＬＭＳからＲＬＳに遷移するとき、式（１０）に示したように対角要素を初期化することができる。また、（図８に示した）マルチチャネルラウンドロビン正則化エコーキャンセレーションの方法およびシステムから（図１に示した）ＮＬＭＳを用いたモノＡＥＣに遷移するとき、状態はデータ履歴のみから導出されるので、状態を明示的に初期化する必要はない。

（ラウンドロビン正則化ＲＬＳおよびＮＬＭＳの混合処理）
マルチチャネルラウンドロビン正則化エコーキャンセレーション方法を実行するために必要な中央処理装置（ＣＰＵ）リソースを低減するために、新規なＲＬＳ／ＮＬＭＳ混合処理アルゴリズムを用いる。まず、信号を（マルチチャネル再生信号の低い方の周波数を含む）下位サブバンドおよび（信号の高い方の周波数を含む）上位サブバンドに分ける。下位サブバンドに関し、ＲＬＳを用いたマルチチャネルラウンドロビン正則化エコーキャンセレーション方法を使用する。上位サブバンドに関し、ＮＬＭＳアルゴリズムを使用する。ＮＬＭＳアルゴリズムは使用するＣＰＵリソースが少なく、上位サブバンドにおいて用いられる。というのは、ステレオ効果はこれらの周波数で減衰するためである。下位周波数では、ステレオ効果が最も顕著であり、より高いＣＰＵ処理コストと引き替えに、より優れたマルチチャネルラウンドロビン正則化エコーキャンセレーション方法が用いられる。

図１４は、本明細書に記載のマルチチャネルラウンドロビン正則化方法を用いる下位／上位サブバンド混合処理を示している。一般に、処理用件を低減するために、下位サブバンドは、ＲＬＳで実施されるマルチチャネルラウンドロビン正則化方法を用いて処理され、上位サブバンドはＮＬＭＳを用いて処理される。マルチチャネルラウンドロビン正則化エコーキャンセレーション方法を用いる下位／上位サブバンド混合エコーキャンセレーションシステム１４００が示されている。図１４に示すように、少なくとも２つの再生信号ｘ（０）およびｘ（１）が用いられる。再生信号ｘ（１）は右スピーカ１４１０を通じて再生され、再生信号ｘ（０）は左スピーカ１４２０を通じて再生される。

マイクロフォン１４３０は、そのマイクロフォンが位置する部屋（図示せず）からの不要なエコーを捕捉する。マイクロフォン信号ｙは第１の分析フィルタバンク１４４０によって処理され、再生信号ｘ（０）およびｘ（１）は第２の分析フィルタバンク１４５０および第３のフィルタバンク１４６０によって処理され、信号ｘ（０）、ｘ（１）およびｙが時間領域から周波数領域信号Ｘ（０）、Ｘ（１）、およびＹへそれぞれ変換される。分析フィルタバンク１４４０、１４５０、１４６０は、ウィンドウ付き高速フーリエ変換（ＦＦＴ）、ＭＣＬＴ、またはその他の周波数領域変換とすることができる。

変換された再生信号Ｘ（０）およびＸ（１）は混合処理分離モジュール１４７０に送られる。モジュール１４７０は、分離プロセスを用いて、左の再生信号Ｘ（０）を左の下位サブバンド信号１４７５および左の上位サブバンド信号１４８０に分ける。同様に、右の再生信号Ｘ（１）は、右の下位サブバンド信号１４７８および右の上位サブバンド信号１４８３に分けられる。同様に、混合処理分離モジュール１４４５は、捕捉信号Ｙを上位サブバンド信号１４４８および下位サブバンド信号１４４７に分ける。複数のＮＬＭＳプロセッサ１４８５が、変換されたマイクロフォン信号Ｙ、左の上位サブバンド信号１４８０および右の上位サブバンド信号１４８３を処理のために受け取る。各ＮＬＭＳプロセッサ１４８５は、式（１）および（２）に示したアルゴリズムを用いて信号を処理し、式（３）のモノ入力スピーカ信号が式（８）のマルチチャネルスピーカ信号で置き換えられる。マルチチャネルラウンドロビン正則化エコーキャンセレーション方法を用いる複数のＲＬＳプロセッサ１４９０（このプロセッサの例は図１３に示した）を用いて、左の下位再生サブバンド信号１４７５、右の下位再生サブバンド信号１４７８、および下位サブバンド捕捉信号１４４７を処理する。処理された下位サブバンド信号および上位サブバンド信号は合成フィルタバンク１４９５に送られ、そこでエコーが低減された時間領域信号ｚを出力する。

以上、例示および説明の目的で本発明の説明を提示した。これは、網羅的であったり、または本発明を開示されている通りの形態に限定したりすることを意図するものではない。上記の教示に照らして多くの変更および変形が可能である。本発明の範囲は、この発明の詳細な説明によってではなく、添付の特許請求の範囲によって限定されることが意図されている。

モノ再生信号を処理するために用いられる従来技術のシングルチャネル音響エコーキャンセレーション（ＡＥＣ）システムを示す。 図１に示したモノＡＥＣプロセッサの詳細なブロック図である。 ステレオ再生信号を処理するために用いられる従来技術のステレオＡＥＣシステムを示す。 音声通信システムとともに用いられる図３のＡＥＣシステムを示す。 マルチチャネル再生信号がステレオ音楽を含む場合の図３のＡＥＣシステムを示す。 マルチチャネル信号がモノ音声を含む場合の図３のＡＥＣシステムを示す。 図３に示したステレオＡＥＣプロセッサの詳細なブロック図である。 本明細書に開示するマルチチャネルラウンドロビン正則化エコーキャンセレーションのシステムおよび方法の例示的な実施態様を示すブロック図である。 図８に示したマルチチャネルラウンドロビン正則化エコーキャンセレーションのシステムおよび方法を実施することができる好適なコンピューティングシステム環境の一例を示す。 図８に示したマルチチャネルラウンドロビン正則化エコーキャンセレーションシステムの全体的な動作を示す全体的な流れ図である。 図１０に示したマルチチャネルラウンドロビン正則化エコーキャンセレーション方法のラウンドロビン方式の例示的な実施態様を示す全体的な流れ図である。 図８に示したマルチチャネルラウンドロビン正則化エコーキャンセレーションのシステムおよび方法の例示的な実施態様を示すブロック／流れ図である。 図８に示したマルチチャネルラウンドロビン正則化エコーキャンセレーションのシステムおよび方法の別の例示的な実施態様を示すブロック／流れ図である。 本明細書に記載のマルチチャネルラウンドロビン正則化方法を用いた混合された下位／上位サブバンド処理を示す。

符号の説明

１００ 音響エコーキャンセレーション（ＡＥＣ）システム
１０５ モノ再生信号ｘ
１１０ 右スピーカ
１２０ 左スピーカ
１３０，１４０ エコー
１５０ 壁
１６０ マイクロフォン
１６５ 所望音声
１７０ 背景雑音
１７５ 第１の分析フィルタバンク
１８０ 第２の分析フィルタバンク
１８５ ＡＥＣモノプロセッサ
１９０ 合成フィルタバンク
２００ 適応フィルタ
２１０ 適応フィルタ係数更新部
３００ ステレオＡＥＣシステム
３０２ 右ステレオチャネルｘ（０）
３０５ 左ステレオチャネルｘ（１）
３１０ 右スピーカ
３２０ 左スピーカ
３３０ 第１のエコー
３４０ 第２のエコー
３５０ 壁
３５５ マイクロフォン
３６０ 所望音声
３６５ 背景雑音
３７０ 第１のフィルタバンク
３７５ 第２のフィルタバンク
３８０ 第３の分析フィルタバンク
３８５ ステレオＡＥＣプロセッサ
３９０ 合成フィルタバンク
４００ 音声信号
４１０ 音楽_左
４２０ 音楽_右
６００ モノ音声
７００ 第１の適応フィルタ
７１０ 第２の適応フィルタ
７２０ 適応フィルタ係数更新部
８００ マルチチャネルラウンドロビン正則化エコーキャンセレーションシステム
８１０ コンピューティングデバイス
８２０，８３０，８４０ エコー
８５０ 壁
８６０ マイクロフォン
８６５ 捕捉信号
８７０ 所望音声
８８０ 背景雑音
８９０ 出力信号
９００ コンピューティングシステム環境
９１０ コンピュータ
９２０ 処理ユニット
９２１ システムバス
９３０ システムメモリ
９３１ 読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）
９３２ ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）
９３３ 基本入出力システム（ＢＩＯＳ）
９３４ オペレーティングシステム
９３５ アプリケーションプログラム
９３６ 他のプログラムモジュール
９３７ プログラムデータ
９４０ 非リムーバブルメモリインタフェース
９４１ ハードディスクドライブ
９４４ オペレーティングシステム
９４５ アプリケーションプログラム
９４６ 他のプログラムモジュール
９４７ プログラムデータ
９５０ リムーバブルメモリインタフェース
９５１ 磁気ディスクドライブ
９５２ 磁気ディスク
９５５ 光ディスクドライブ
９５６ 光ディスク
９６０ ユーザ入力インタフェース
９６１ ポインティングデバイス
９６２ キーボード
９７０ ネットワークインタフェース
９７１ ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）
９７２ モデム
９７３ ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）
９８０ リモートコンピュータ
９８１ メモリ記憶デバイス
９８５ リモートアプリケーションプログラム
９９０ ビデオインタフェース
９９１ モニタ
９９５ 出力周辺インタフェース
９９６ プリンタ
９９７ スピーカ
１４００ 下位／上位サブバンド混合エコーキャンセレーションシステム
１４１０ 右スピーカ
１４２０ 左スピーカ
１４３０ マイクロフォン
１４４０ 第１の分析フィルタバンク
１４４５ 混合処理分離モジュール
１４４７ 下位サブバンド捕捉信号
１４４８ 上位サブバンド捕捉信号
１４５０ 第２の分析フィルタバンク
１４６０ 第３の分析フィルタバンク
１４７０ 混合処理分離モジュール
１４７５ 左の下位サブバンド再生信号
１４７８ 右の下位サブバンド再生信号
１４８０ 左の上位サブバンド再生信号
１４８３ 右の上位サブバンド再生信号
１４８５ ＮＬＭＳプロセッサ
１４９０ ＲＬＳプロセッサ
１４９５ 合成フィルタバンク

Claims (42)

1. 捕捉信号中の複数の再生信号のエコーをキャンセルする方法であって、
   前記複数の再生信号を複数のサブバンド信号に分解することと、
   それぞれが逆相関行列を有する複数の適応フィルタを前記複数のサブバンド信号に適用することと、
   前記複数の適応フィルタのそれぞれをラウンドロビン順に選択することと、
   各選択された適応フィルタの逆相関行列を正則化することと、
   前記適応フィルタの出力を用いて前記捕捉信号中のエコーを低減することと
   を備えることを特徴とする方法。
2. 前記複数の適応フィルタは、再帰最小二乗（ＲＬＳ）適応フィルタを備えることを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記複数のＲＬＳ適応フィルタを並列に適用することをさらに備えることを特徴とする請求項２に記載の方法。
4. 前記ＲＬＳ適応フィルタの長さを、下位サブバンド信号では長くし、上位サブバンド信号では短くすることをさらに備えることを特徴とする請求項２に記載の方法。
5. 正則化することは、前記複数の適応フィルタが安定であるようにすることをさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の方法。
6. 前記逆相関行列を正則化することは、相関行列の行列式がゼロに近くならないように前記逆相関行列を処理することをさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の方法。
7. 前記逆相関行列を正則化することは、
   前記逆相関行列の逆行列をとって相関行列を生成することと、
   前記相関行列を正則化して正則化された相関行列を生成することと、
   前記正則化された相関行列の逆行列をとって正則化された逆相関行列を得ることと
   を備えることを特徴とする請求項１に記載の方法。
8. 前記相関行列を正則化することは、前記相関行列の対角要素に小さい正の値を加えることをさらに備えることを特徴とする請求項７に記載の方法。
9. 前記相関行列を正則化することは、
   閾値を定義することと、
   前記相関行列の各対角要素を前記閾値と比較することと、
   前記相関行列の対角要素が前記閾値よりも小さい場合、前記対角要素を前記閾値に等しく設定することと
   をさらに備えることを特徴とする請求項７に記載の方法。
10. 複数の適応フィルタを適用することは、
    前記複数の適応フィルタのそれぞれの重みベクトルを適応させることと、
    前記重みベクトルを分離して、各再生チャネルについて１つの単一チャネルフィルタ係数ベクトルが存在するように複数の単一チャネルフィルタ係数ベクトルを生成することと、
    前記複数の単一チャネルフィルタ係数ベクトルを前記複数のサブバンド信号に適用することと
    をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の方法。
11. 前記捕捉信号は、音響信号を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
12. 前記捕捉信号は、電気信号を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
13. 前記複数の再生信号は、ステレオ信号であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
14. 複数の適応フィルタを適用することは、前記エコーが存在する部屋の伝達関数を識別することをさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の方法。
15. 請求項１に記載の方法を行うためのコンピュータ実行可能命令を有することを特徴とするコンピュータ可読媒体。
16. 捕捉信号中の複数の再生信号のエコーを消去するためのコンピュータ実施方法であって、
    前記複数の再生信号をサブバンドに分解することと、
    前記サブバンドのそれぞれについて再帰最小二乗（ＲＬＳ）適応フィルタを用いて前記サブバンドを処理することと、
    前記ＲＬＳ適応フィルタのそれぞれをラウンドロビン方式で選択することと、
    安定性を保証するために前記選択されたＲＬＳ適応フィルタを正則化することと、
    前記ＲＬＳ適応フィルタの出力を用いて前記捕捉信号中のエコーを低減することと
    を備えることを特徴とするコンピュータ実施方法。
17. 前記捕捉信号は、音響信号を含むことを特徴とする請求項１６に記載のコンピュータ実施方法。
18. 前記捕捉信号は、電気信号を含むことを特徴とする請求項１６に記載のコンピュータ実施方法。
19. 前記選択されたＲＬＳ適応フィルタを正則化することは、
    前記ＲＬＳ適応フィルタの相関行列を計算することと、
    前記ＲＬＳ適応フィルタの相関行列を正則化することと、
    前記正則化された相関行列から、前記ＲＬＳ適応フィルタの正則化された逆相関行列を計算することと
    を備えることを特徴とする請求項１６に記載のコンピュータ実施方法。
20. 前記選択されたＲＬＳ適応フィルタを正則化することは、前記ＲＬＳ適応フィルタの相関行列を検査して正則化が必要であるかどうかを判定することをさらに備えることを特徴とする請求項１９に記載のコンピュータ実施方法。
21. 相関行列を正則化することは、前記相関行列の各対角要素に小さい正の数を加えることをさらに備えることを特徴とする請求項１９に記載のコンピュータ実施方法。
22. 前記ＲＬＳ適応フィルタの相関行列を正則化することは、
    閾値を定義することと、
    前記相関行列の対角要素が前記閾値よりも小さい場合、前記対角要素を前記閾値に等しく設定することと
    をさらに備えることを特徴とする請求項１９に記載のコンピュータ実施方法。
23. 相関行列を計算することは、前記逆相関行列の逆行列をとって相関行列を得ることを備えることを特徴とする請求項１９に記載のコンピュータ実施方法。
24. 正則化された逆相関行列を計算することは、前記正則化された相関行列の逆行列をとって正則化された逆相関行列を得ることを備えることを特徴とする請求項１９に記載のコンピュータ実施方法。
25. 前記ラウンドロビン方式は、毎フレームごとに単一のＲＬＳ適応フィルタを選択することを備えることを特徴とする請求項１６に記載のコンピュータ実施方法。
26. 前記ラウンドロビン方式は、数フレームごとに単一のＲＬＳ適応フィルタを選択することを備えることを特徴とする請求項１６に記載のコンピュータ実施方法。
27. 前記ラウンドロビン方式は、毎フレームごとに複数のＲＬＳ適応フィルタを選択することを備えることを特徴とする請求項１６に記載のコンピュータ実施方法。
28. １つまたは複数の再生信号およびエコーを含む捕捉信号を処理する際に２つの異なるタイプのエコーキャンセレーションプロセスの間で自動的に切替を行うための方法であって、
    前記１つまたは複数の再生信号がモノラルであるかどうかを検出することと、
    前記１つまたは複数の再生信号がモノラルである場合、モノラルエコーキャンセレーションプロセスを用いて前記捕捉信号および前記１つまたは複数の再生信号を処理することと、
    前記１つまたは複数の再生信号がモノラルでない場合、マルチチャネルラウンドロビン正則化エコーキャンセレーションプロセスを用いて前記捕捉信号および前記１つまたは複数の再生信号を処理することと、
    前記検出が一方から他方のタイプに変化した時に、前記モノラルエコーキャンセレーションプロセスと前記マルチチャネルラウンドロビン正則化エコーキャンセレーションプロセスの間で動的に切替を行うことと
    を備えることを特徴とする方法。
29. 前記モノラルエコーキャンセレーションプロセスは、正規化された最小平均二乗（ＮＬＭＳ）エコーキャンセレーションであることを特徴とする請求項２８に記載の方法。
30. 前記モノラルエコーキャンセレーションプロセスは、最小平均二乗（ＬＭＳ）エコーキャンセレーションであることを特徴とする請求項２８に記載の方法。
31. 前記モノラルエコーキャンセレーションプロセスと前記マルチチャネルラウンドロビン正則化エコーキャンセレーションプロセスは、状態変数を共有することを特徴とする請求項２８に記載の方法。
32. 前記マルチチャネルラウンドロビン正則化エコーキャンセレーションプロセスの相関行列を推定するために推定技法を使用することをさらに備えることを特徴とする請求項２８に記載の方法。
33. 推定技法を使用することは、前記マルチチャネルラウンドロビン正則化エコーキャンセレーションプロセスから前記モノラルエコーキャンセレーションプロセスへの動的な切替のときに最急降下法を用いて統計的に正規方程式を解くことをさらに備えることを特徴とする請求項３２に記載の方法。
34. 推定技法を使用することは、前記モノラルエコーキャンセレーションプロセスから前記マルチチャネルラウンドロビン正則化エコーキャンセレーションプロセスへの動的な切替のときに最小二乗プロセスを用いて決定論的に正規方程式を解くことをさらに備えることを特徴とする請求項３２に記載の方法。
35. 前記捕捉信号は下位捕捉サブバンドおよび上位捕捉サブバンドを含み、前記方法は、正規化された最小平均二乗（ＮＬＭＳ）プロセスを用いて前記上位捕捉サブバンドを処理することをさらに備えることを特徴とする請求項２８に記載の方法。
36. 捕捉信号中の複数の再生信号のエコーをキャンセルするためのプロセスにおいて、前記捕捉信号は下位捕捉サブバンドおよび上位捕捉サブバンドを備え、前記複数の再生信号は下位再生サブバンドおよび上位再生サブバンドを備え、
    第１のエコーキャンセレーションプロセスを用いて前記上位捕捉サブバンドからのエコーをキャンセルすることと、
    マルチチャネルラウンドロビン正則化エコーキャンセレーションプロセスを用いて前記下位捕捉サブバンド中のエコーをキャンセルすることと
    を備えることを特徴とするプロセス。
37. 前記第１のエコーキャンセレーションプロセスは、正規化された最小平均二乗（ＮＬＭＳ）プロセスであることを特徴とする請求項３６に記載のプロセス。
38. 前記マルチチャネルラウンドロビン正則化エコーキャンセレーションプロセスは、
    それぞれが逆相関行列を有する複数の適応フィルタを前記下位再生サブバンドのそれぞれに適用することと、
    前記複数の適応フィルタのそれぞれをラウンドロビン順に選択することと、
    各選択された適応フィルタの逆相関行列を正則化することと
    をさらに備えることを特徴とする請求項３６に記載のプロセス。
39. 前記複数の適応フィルタは再帰最小二乗（ＲＬＳ）適応フィルタであり、前記方法は、逆相関行列から各相関行列を計算することをさらに備えることを特徴とする請求項３８に記載のプロセス。
40. 正則化することは、前記相関行列の対角要素に小さい正の値を加えることをさらに備えることを特徴とする請求項３８に記載のプロセス。
41. 前記相関行列を正則化することは、
    閾値を定義することと、
    前記相関行列の各対角要素を前記閾値と比較することと、
    前記相関行列の対角要素が前記閾値よりも小さい場合、前記対角要素を前記閾値に等しく設定することと
    をさらに備えることを特徴とする請求項３８に記載のプロセス。
42. 前記相関行列を正則化することは、前記複数の適応フィルタが安定にとどまるようにすることをさらに備えることを特徴とする請求項３８に記載のプロセス。
    

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