JPH0448005B2 - - Google Patents
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- Publication number
- JPH0448005B2 JPH0448005B2 JP59157851A JP15785184A JPH0448005B2 JP H0448005 B2 JPH0448005 B2 JP H0448005B2 JP 59157851 A JP59157851 A JP 59157851A JP 15785184 A JP15785184 A JP 15785184A JP H0448005 B2 JPH0448005 B2 JP H0448005B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- signal
- input signal
- register
- receiving side
- side input
- Prior art date
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- Expired - Lifetime
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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
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Cable Transmission Systems, Equalization Of Radio And Reduction Of Echo (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】
産業上の利用分野
本発明は、電話回線の２線式回線と４線式回線
のインピーダンス不整合により発生するエコー信
号を消去し、長距離電話回線の通話品質の向上に
使用されるエコーキヤンセラに関するものであ
る。
のインピーダンス不整合により発生するエコー信
号を消去し、長距離電話回線の通話品質の向上に
使用されるエコーキヤンセラに関するものであ
る。
従来例の構成とその問題点
従来、エコーキヤンセラの適応推定アルゴリズ
ムとして、学習同定法に基づくものが広くもちい
られてきた。
ムとして、学習同定法に基づくものが広くもちい
られてきた。
学習同定法に基づくエコーキヤンセラでは、白
色雑音信号のような相関性のない信号を入力した
時は、良好な収束特性を得ることができるが、音
声信号のような強い相関性を有する信号を入力し
た場合には、収束時間が長くなるという問題点が
あつた。
色雑音信号のような相関性のない信号を入力した
時は、良好な収束特性を得ることができるが、音
声信号のような強い相関性を有する信号を入力し
た場合には、収束時間が長くなるという問題点が
あつた。
このような問題点を解決するエコーキヤンセラ
として、特公昭58−31129号に記載されている方
式にしたがうエコーキヤンセラが提案されてい
る。
として、特公昭58−31129号に記載されている方
式にしたがうエコーキヤンセラが提案されてい
る。
第１図にその構成図を示す。第１図で、１は受
信側入力端子、２は受信側出力端子、３は送信側
入力端子、４は送信側出力端子、５は予測係数算
出器、６は第１の予測器、７は第１の減算器、８
は第１のレジスタ、９は第２の予測器、１０は第
２の減算器、１１は第２のレジスタ、１２は第１
のたたみ込み演算器、１３は第３の減算器、１４
は修正器、１５は第３のレジスタ、１６は第２の
たたみ込み演算器、１７は第44の減算器である。
信側入力端子、２は受信側出力端子、３は送信側
入力端子、４は送信側出力端子、５は予測係数算
出器、６は第１の予測器、７は第１の減算器、８
は第１のレジスタ、９は第２の予測器、１０は第
２の減算器、１１は第２のレジスタ、１２は第１
のたたみ込み演算器、１３は第３の減算器、１４
は修正器、１５は第３のレジスタ、１６は第２の
たたみ込み演算器、１７は第44の減算器である。
以上のように構成されたエコーキヤンセラにつ
いて、以下その動作と問題点を説明する。
いて、以下その動作と問題点を説明する。
なお、以下の説明では、エコーキヤンセラ内部
の信号は時間に関してサンプリングされた離散的
時間信号として取扱うが、そのために必要なサン
プラ及びホールド回路については、周知のことで
あり、以下の説明では省略する。
の信号は時間に関してサンプリングされた離散的
時間信号として取扱うが、そのために必要なサン
プラ及びホールド回路については、周知のことで
あり、以下の説明では省略する。
今、時刻ｊにおける受信側入力信号をxj、送信
側入力信号をyj、送信側出力信号をejとする。ま
た、受信側入力信号の信号列Xjを(1)式で、エコ
ーパスの推定インパルス応答H^を(2)式で表わすこ
とにする。
側入力信号をyj、送信側出力信号をejとする。ま
た、受信側入力信号の信号列Xjを(1)式で、エコ
ーパスの推定インパルス応答H^を(2)式で表わすこ
とにする。
Xj＝（xj，xj-1，……，xj-(N-1)）′ …(1)
H^j＝（h^0j，h^1j，……，h^N-1j）′……(2)
ここで、Ｎはインパルス応答のサンプル数を表
わし、′の記号はベクトルの転置を表わす。
わし、′の記号はベクトルの転置を表わす。
定められた時間長の送信側入力信号が入力され
ると、予測係数算出器５では、前記受信側入力信
号をＭ次の自己回帰モデルの出力信号とみなして
その線形予測係数ai（ｉ＝１，２，…，Ｍ）を求
める。線形予測係数を求めるアルゴリズムは、例
えばDurbinの方法による。Durbinの方法の詳細
については、下記文献 （L.R.Rabiner and R.W.Schafer，Digital
Processing of Speech Signals，Prentice−
Hall，Inc，1978）などに記述されている。
ると、予測係数算出器５では、前記受信側入力信
号をＭ次の自己回帰モデルの出力信号とみなして
その線形予測係数ai（ｉ＝１，２，…，Ｍ）を求
める。線形予測係数を求めるアルゴリズムは、例
えばDurbinの方法による。Durbinの方法の詳細
については、下記文献 （L.R.Rabiner and R.W.Schafer，Digital
Processing of Speech Signals，Prentice−
Hall，Inc，1978）などに記述されている。
すなわち、サンプル数Ｌの区間の線形予測係数
が一定であると仮定し、ｉ次の短時間自己相関関
数Ｒ(i)を(3)式で定義すると、Durbinのアルゴリ
ズムは(4)式から(9)式で与えられる。
が一定であると仮定し、ｉ次の短時間自己相関関
数Ｒ(i)を(3)式で定義すると、Durbinのアルゴリ
ズムは(4)式から(9)式で与えられる。
Ｒ(i)＝L-1-i
〓m=0
xl+nxl+n+i（０ｉＭ） ……(3)
E(o)＝Ｒ(o) ……(4)
ki＝（Ｒ(i)−i-1
〓m=1
an (i-1)Ｒ（ｉ−ｍ））／
E(i-1)（１ｉＭ） ……(5)
a(i) i＝ki ……(6)
a(i) n＝an (i-1)−ki
a(i-1) i-n（１ｍｉ−１） ……(7)
E(i)＝（１−k2 i）E(i-1) ……(8)
an＝a(M) n（１ｍＭ） ……(9)
すなわち、(3)式によりＭ次までの短時間自己相
関関数を関めた後、(4)式を初期条件として(5)式か
ら(8)式をｉ＝１，２，…，Ｍとして再帰的に計算
することによつて、最終的には(9)式より線形予測
係数を求めることができる。
関関数を関めた後、(4)式を初期条件として(5)式か
ら(8)式をｉ＝１，２，…，Ｍとして再帰的に計算
することによつて、最終的には(9)式より線形予測
係数を求めることができる。
第１の予測器６では、以上のようにして求めた
線形予測係数と受信側入力信号とをもちいて(10)式
にしたがつて受信側入力信号の予測値xp jを作成す
る。
線形予測係数と受信側入力信号とをもちいて(10)式
にしたがつて受信側入力信号の予測値xp jを作成す
る。
xp j＝M
〓i=1
aixj-1 ……(10)
第１の減算器７では、(11)式に示すように受信側
入力信号から受信側入力信号の予測値を差し引く
ことにより受信側入力信号の残差信号x〓jを作成す
る。
入力信号から受信側入力信号の予測値を差し引く
ことにより受信側入力信号の残差信号x〓jを作成す
る。
x〓＝xj−xp j ……(11)
第１のレジスタ８では、以上のようにして求め
られた受信側入力信号の残差信号の信号列x〓を(12)
式に示す形で記憶する。
られた受信側入力信号の残差信号の信号列x〓を(12)
式に示す形で記憶する。
x〓＝（x〓j，x〓j-1，……x〓j-(N-1)）′ ……(12)
第２の予測器９では、予測係数算出器５で算出
した前記線形予測係数と送信側入力信号とをもち
いて、(13)式にしたがつて送信側入力信号の予測値
yp jを作成し、また、第２の減算器１０では、(14)式
に示すように送信側入力信号から送信側入力信号
から送信側入力信号の予測値を差し引くことによ
り送信側入力信号の残差信号y〓jを作成する。
した前記線形予測係数と送信側入力信号とをもち
いて、(13)式にしたがつて送信側入力信号の予測値
yp jを作成し、また、第２の減算器１０では、(14)式
に示すように送信側入力信号から送信側入力信号
から送信側入力信号の予測値を差し引くことによ
り送信側入力信号の残差信号y〓jを作成する。
yp j＝M
〓i=1
aiyj-1 ……(13)
y〓j＝yj−yp j ……(14)
次に、推定インパルス応答を(2)式に示す形で記
憶している第２のレジスタの内容と前記第１のレ
ジスタ８の内容を(15)式に示すようにたたみ込んで
送信側入力信号の残差信号の推定値y〓jを求める。
憶している第２のレジスタの内容と前記第１のレ
ジスタ８の内容を(15)式に示すようにたたみ込んで
送信側入力信号の残差信号の推定値y〓jを求める。
y〓j＝H^′jX〓j ……(15)
第３の減算器１３では、(16)式に示すように送信
側入力信号の残差信号からその推定値を差し引く
ことにより送信側入力信号の残差信号の推定誤差
信号e〓jを作成する。
側入力信号の残差信号からその推定値を差し引く
ことにより送信側入力信号の残差信号の推定誤差
信号e〓jを作成する。
e〓＝y〓j−y〓j ……(16)
修正器１４では、(17)式に示す学習同定法のアル
ゴリズムにしたがつて第２のレジスタ１１の内
容、すなわち推定インパルス応答を修正する。
ゴリズムにしたがつて第２のレジスタ１１の内
容、すなわち推定インパルス応答を修正する。
H^j+1＝H^j＋ａX〓je〓j／‖X〓j‖2 ……(17)
ここでａは０＜ａ＜２の定数であり、‖X〓j‖は
X〓jのユークリツドノルムを表わす。
X〓jのユークリツドノルムを表わす。
第２のたたみ込み演算器１６では、(18)式に示す
ように、第２のレジスタ１１の内容と受信側入力
信号の信号列Xjを(1)式に示す形で記憶している
第３のレジスタ１５の内容をたたみ込み、推定エ
コー信号y^jを作成する。
ように、第２のレジスタ１１の内容と受信側入力
信号の信号列Xjを(1)式に示す形で記憶している
第３のレジスタ１５の内容をたたみ込み、推定エ
コー信号y^jを作成する。
y^j＝H^′jXj ……(18)
第４の減算器１７では、(19)式に示すように送信
側入力信号から推定エコー信号を差し引くことに
より送信側出力信号を作成し、送信側出力端子４
に出力する。
側入力信号から推定エコー信号を差し引くことに
より送信側出力信号を作成し、送信側出力端子４
に出力する。
ej＝yj−y^j ……(19)
なお、受信側出力端子２には受信側入力信号が
そのまま出力される。
そのまま出力される。
以上が第１図に示す構成のエコーキヤンセラの
動作であり、自己回帰モデルに基づく受信側入力
信号の相関性の軽減により、強い相関性を有する
受信側入力信号に対しても良好な収束特性を得る
ことができる。
動作であり、自己回帰モデルに基づく受信側入力
信号の相関性の軽減により、強い相関性を有する
受信側入力信号に対しても良好な収束特性を得る
ことができる。
しかしながら第１図の構成のエコーキヤンセラ
では、通常の学習同定法によるエコーキヤンセラ
と比較して演算量及びメモリ量が増加するという
問題点があつた。
では、通常の学習同定法によるエコーキヤンセラ
と比較して演算量及びメモリ量が増加するという
問題点があつた。
以下、演算量及びメモリ量を具体的に評価す
る。最初に演算量をサンプル周期あたりの乗算量
で評価する。第１図の構成のエコーキヤンセラ
で、短時間自己関関数を算出する区間はオーバー
ラツプがないものとし、前記区間のサンプル数Ｌ
がＮに等しいものとすれば、サンプル周期あたり
の乗算量は約（3N＋4M＋M2／Ｎ）である。一
方、通常の学習同定法によるエコーキヤンセラの
サンプル周期あたりの乗算量は約2Nである。こ
こで、Ｎ＝320、Ｍ＝５と仮定して通常の学習同
定法によるエコーキヤンセラに対する第１図の構
成のエコーキヤンセラの乗算量の比を求めると
1.53となる。すなわち、第１図の構成のエコーキ
ヤンセラでは、自己回帰モデルを導入することに
よつて、前記モデルを導入しない場合と比較して
約50％演算能力を向上させる必要がある。
る。最初に演算量をサンプル周期あたりの乗算量
で評価する。第１図の構成のエコーキヤンセラ
で、短時間自己関関数を算出する区間はオーバー
ラツプがないものとし、前記区間のサンプル数Ｌ
がＮに等しいものとすれば、サンプル周期あたり
の乗算量は約（3N＋4M＋M2／Ｎ）である。一
方、通常の学習同定法によるエコーキヤンセラの
サンプル周期あたりの乗算量は約2Nである。こ
こで、Ｎ＝320、Ｍ＝５と仮定して通常の学習同
定法によるエコーキヤンセラに対する第１図の構
成のエコーキヤンセラの乗算量の比を求めると
1.53となる。すなわち、第１図の構成のエコーキ
ヤンセラでは、自己回帰モデルを導入することに
よつて、前記モデルを導入しない場合と比較して
約50％演算能力を向上させる必要がある。
次にメモリ量について具体的に評価する。第１
図の構成のエコーキヤンセラでは必要なメモリ量
の大部分を占めるのは長さＮの３個のレジスタで
ある。これに対し通常の学習同定法によるエコー
キヤンセラでは長さＮのレジスタが２個必要であ
り、したがつて第１図の構成のエコーキヤンセラ
では、自己回帰モデルを導入することによつて、
前記モデルを導入しない場合と比較して約50％メ
モリ量を増加させる必要がある。
図の構成のエコーキヤンセラでは必要なメモリ量
の大部分を占めるのは長さＮの３個のレジスタで
ある。これに対し通常の学習同定法によるエコー
キヤンセラでは長さＮのレジスタが２個必要であ
り、したがつて第１図の構成のエコーキヤンセラ
では、自己回帰モデルを導入することによつて、
前記モデルを導入しない場合と比較して約50％メ
モリ量を増加させる必要がある。
以上のように第１図の構成のエコーキヤンセラ
では、自己回帰モデルに基く受信側入力信号の相
関性の軽減により、強い相関性を有する受信側入
力信号に対しても良好な収束特性を得ることがで
きる。しかしながら、自己回帰モデルを導入する
ことにより演算量及びメモリ量を増加させなけれ
ばならないという問題点があつた。
では、自己回帰モデルに基く受信側入力信号の相
関性の軽減により、強い相関性を有する受信側入
力信号に対しても良好な収束特性を得ることがで
きる。しかしながら、自己回帰モデルを導入する
ことにより演算量及びメモリ量を増加させなけれ
ばならないという問題点があつた。
発明の目的
本発明は、上記従来例の問題点に鑑み、演算量
及びメモリ量をほとんど増加させることなく、音
声信号のような強い相関性を有する受信側入力信
号に対しても良好な収束特性を示すエコーキヤン
セラを提供するものである。
及びメモリ量をほとんど増加させることなく、音
声信号のような強い相関性を有する受信側入力信
号に対しても良好な収束特性を示すエコーキヤン
セラを提供するものである。
発明の構成
本発明は、定められた時間長の受信側入力信号
に対して前記受信側入力信号を自己回帰モデルの
出力信号とみなしてその線形予測係数を求める予
測係数算出器と、前記受信側入力信号と前記線形
予測係数とをもちいて受信側入力信号の予測値を
作成する第１の予測器と、前記受信側入力信号か
ら前記受信側入力信号の予測値を差し引くことに
より受信側入力信号の残差信号を作成する第１の
減算器と、前記受信側入力信号の残差信号を記憶
する第１のレジスタと、送信側入力信号と前記線
形予測係数とをもちいて送信側入力信号の予測値
を作成する第２の予測器と、前記送信側入力信号
から前記送信側入力信号の予測値を差し引くこと
により送信側入力信号の残差信号を作成する第２
の減算器と、エコーパスの推定インパルス応答を
記憶する第２のレジスタと、前記第１のレジスタ
と前記第２のレジスタの内容をたたみ込みエコー
信号の残差信号の推定値を作成するたたみ込み演
算器と、前記送信側入力信号の残差信号から前記
エコー信号の残差信号の推定値を差し引くことに
より送信側出力信号の残差信号を作成する第３の
減算器と、前記第１のレジスタと前記第２のレジ
スタの内容と前記送信側出力信号の残差信号とを
もちいて前記第２のレジスタの内容を修正して前
記推定インパルス応答を逐次修正する修正器と、
送信側出力信号と前記線形予測係数とをもちいて
送信側出力信号の予測値を作成する第３の予測器
と、前記送信側出力信号の残差信号と前記送信側
出力信号の予測値を加え合わせることにより送信
側出力信号を作成する加算器とから構成され、あ
るいは前記構成で予測係数算出器及び第１の予測
器に代つて、受信側入力信号と受信側入力信号の
残差信号とをもちいて前記受信側入力信号の残差
信号を最小化するように線形予測係数を逐次算出
するとともに前記受信側入力信号の予測値を作成
する適応予測器とから構成されており、演算量及
びメモリ量をほとんど増加させることなく、音声
信号のような強い相関性を有する受信側入力信号
に対しても良好な収束特性を示すエコーキヤンセ
ラを提供するものである。
に対して前記受信側入力信号を自己回帰モデルの
出力信号とみなしてその線形予測係数を求める予
測係数算出器と、前記受信側入力信号と前記線形
予測係数とをもちいて受信側入力信号の予測値を
作成する第１の予測器と、前記受信側入力信号か
ら前記受信側入力信号の予測値を差し引くことに
より受信側入力信号の残差信号を作成する第１の
減算器と、前記受信側入力信号の残差信号を記憶
する第１のレジスタと、送信側入力信号と前記線
形予測係数とをもちいて送信側入力信号の予測値
を作成する第２の予測器と、前記送信側入力信号
から前記送信側入力信号の予測値を差し引くこと
により送信側入力信号の残差信号を作成する第２
の減算器と、エコーパスの推定インパルス応答を
記憶する第２のレジスタと、前記第１のレジスタ
と前記第２のレジスタの内容をたたみ込みエコー
信号の残差信号の推定値を作成するたたみ込み演
算器と、前記送信側入力信号の残差信号から前記
エコー信号の残差信号の推定値を差し引くことに
より送信側出力信号の残差信号を作成する第３の
減算器と、前記第１のレジスタと前記第２のレジ
スタの内容と前記送信側出力信号の残差信号とを
もちいて前記第２のレジスタの内容を修正して前
記推定インパルス応答を逐次修正する修正器と、
送信側出力信号と前記線形予測係数とをもちいて
送信側出力信号の予測値を作成する第３の予測器
と、前記送信側出力信号の残差信号と前記送信側
出力信号の予測値を加え合わせることにより送信
側出力信号を作成する加算器とから構成され、あ
るいは前記構成で予測係数算出器及び第１の予測
器に代つて、受信側入力信号と受信側入力信号の
残差信号とをもちいて前記受信側入力信号の残差
信号を最小化するように線形予測係数を逐次算出
するとともに前記受信側入力信号の予測値を作成
する適応予測器とから構成されており、演算量及
びメモリ量をほとんど増加させることなく、音声
信号のような強い相関性を有する受信側入力信号
に対しても良好な収束特性を示すエコーキヤンセ
ラを提供するものである。
実施例の説明
以下本発明の実施例について、図面を参照しな
がら説明する。
がら説明する。
第２図は本発明の第１の実施例の構成図を示す
ものである。第２図において、１８は受信側入力
端子、１９は受信側出力端子、２０は送信側入力
端子、２１は送信側出力端子、２２は予測係数算
出器、２３は第１の予測器、２４は第１の減算
器、２５は第１のレジスタ、２６は第２の予測
器、２７は第２の減算器、２８は第２のレジス
タ、２９はたたみ込み演算器、３０は第３の減算
器、３１は修正器、３２は第３の予測器、３３は
加算器である。
ものである。第２図において、１８は受信側入力
端子、１９は受信側出力端子、２０は送信側入力
端子、２１は送信側出力端子、２２は予測係数算
出器、２３は第１の予測器、２４は第１の減算
器、２５は第１のレジスタ、２６は第２の予測
器、２７は第２の減算器、２８は第２のレジス
タ、２９はたたみ込み演算器、３０は第３の減算
器、３１は修正器、３２は第３の予測器、３３は
加算器である。
以上のように構成されたエコーキヤンセラにつ
いて、以下その動作を説明する。
いて、以下その動作を説明する。
定められた時間長の受信側入力信号が入力され
ると、予測係数算出器２２は、前記受信側入力信
号をＭ次の自己回帰モデルの出力信号とみなして
その線形予測係数ai＝（ｉ＝１，２，…，Ｍ）を
求める。線形予測係数を求めるアルゴリズムは、
例えば前述のDurbinの方法による。線形予測係
数算出器では、線形予測係数を算出した後、前記
線形予測係数をもちいて回帰形フイルタを構成し
た時の安定性判定を行ない、不安定と判定された
場合には線形予測係数の値を安定な値に切り替え
る。回帰形フイルタを安定に動作させるために
は、すべての極がＺ平面上で単位円内に存在しな
ければならない。したがつてすべての極が単位円
内に存在するように線形予測係数の値を制限する
ことにより、回帰形フイルタの安定動作を確保す
る。たとえばＭ＝２の場合、第３図に示す三角形
の領域の内部にa1，a2の値が存在すれば、回帰形
フイルタは安定に動作する。反対にa1，a2の値が
上記領域の外部に存在する場合にはa1，a2の値を
強制的に上記領域の内部の値に切り替えることに
より安定動作を確保する。
ると、予測係数算出器２２は、前記受信側入力信
号をＭ次の自己回帰モデルの出力信号とみなして
その線形予測係数ai＝（ｉ＝１，２，…，Ｍ）を
求める。線形予測係数を求めるアルゴリズムは、
例えば前述のDurbinの方法による。線形予測係
数算出器では、線形予測係数を算出した後、前記
線形予測係数をもちいて回帰形フイルタを構成し
た時の安定性判定を行ない、不安定と判定された
場合には線形予測係数の値を安定な値に切り替え
る。回帰形フイルタを安定に動作させるために
は、すべての極がＺ平面上で単位円内に存在しな
ければならない。したがつてすべての極が単位円
内に存在するように線形予測係数の値を制限する
ことにより、回帰形フイルタの安定動作を確保す
る。たとえばＭ＝２の場合、第３図に示す三角形
の領域の内部にa1，a2の値が存在すれば、回帰形
フイルタは安定に動作する。反対にa1，a2の値が
上記領域の外部に存在する場合にはa1，a2の値を
強制的に上記領域の内部の値に切り替えることに
より安定動作を確保する。
第４図は予測係数算出器２２の内部構成図であ
る。第４図で、３４は受信側入力端子、３５は予
測係数出力端子、３６はマイクロプロセツサ、３
７は乗算器、３８はバスライン、３９はプログラ
ムメモリ、４０はデータメモリである。第４図は
通常のマイクロプロセツサを中心とした構成であ
り、バスライン３８を介してデータ及びアドレス
の受け渡しを行なう。プログラムメモリ３９は通
常リードオンリーメモリで構成され、マイクロプ
ロセツサ３６の動作を制御するためのプログラム
を記憶している。またデータメモリ４０は通常ラ
ンダムアクセスメモリで構成され、主として受信
側入力信号の記憶にもちいられる。受信側入力端
子３４を介して定められた個数の受信側入力信号
が入力されると、マイクロプロセツサ３６は内蔵
の算術論理演算器及び外付けの乗算器３７をもち
いて(3)式から(9)式に示す計算を実行し、線形予測
係数を算出する。次に求められた線形予測係数の
安定性判定を行ない、安定動作の確保を行なう。
このようにして求められた線形予測係数は予測係
数出力端子３５を介して、第１の予測器２３、第
２の予測器２６、第３の予測器３２に送出され
る。
る。第４図で、３４は受信側入力端子、３５は予
測係数出力端子、３６はマイクロプロセツサ、３
７は乗算器、３８はバスライン、３９はプログラ
ムメモリ、４０はデータメモリである。第４図は
通常のマイクロプロセツサを中心とした構成であ
り、バスライン３８を介してデータ及びアドレス
の受け渡しを行なう。プログラムメモリ３９は通
常リードオンリーメモリで構成され、マイクロプ
ロセツサ３６の動作を制御するためのプログラム
を記憶している。またデータメモリ４０は通常ラ
ンダムアクセスメモリで構成され、主として受信
側入力信号の記憶にもちいられる。受信側入力端
子３４を介して定められた個数の受信側入力信号
が入力されると、マイクロプロセツサ３６は内蔵
の算術論理演算器及び外付けの乗算器３７をもち
いて(3)式から(9)式に示す計算を実行し、線形予測
係数を算出する。次に求められた線形予測係数の
安定性判定を行ない、安定動作の確保を行なう。
このようにして求められた線形予測係数は予測係
数出力端子３５を介して、第１の予測器２３、第
２の予測器２６、第３の予測器３２に送出され
る。
第１の予測器２３では、以上のようにして求め
られた線形予測係数と受信側入力信号とをもちい
て(20)式にしたがつて受信側入力信号の予測値xp jを
作成する。
られた線形予測係数と受信側入力信号とをもちい
て(20)式にしたがつて受信側入力信号の予測値xp jを
作成する。
xp j＝M
〓i=1
aixj-i ……(20)
第１の減算器２４では、（21）式に示すように
受信側入力信号から受信側入力信号の予測値を差
し引くことにより受信側入力信号の残差信号x〓jを
作成する。
受信側入力信号から受信側入力信号の予測値を差
し引くことにより受信側入力信号の残差信号x〓jを
作成する。
x〓j＝xj−xp j ……(21)
第１のレジスタ２５では、以上のようにして求
められた受信側入力信号の残差信号の信号列X〓j
を(12)式に示す形で記憶する。
められた受信側入力信号の残差信号の信号列X〓j
を(12)式に示す形で記憶する。
第２の予測器２６では、予測係数算出器２２で
算出した線形予測係数と送信側入力信号とをもち
いて（22）式にしたがつて送信側入力信号の予測
値yp jを作成し、また、第２の減算器２７では、
（23）式に示すように送信側入力信号から送信側
入力信号の予測値を差し引くことにより送信側入
力信号の残差信号y〓jを作成する。
算出した線形予測係数と送信側入力信号とをもち
いて（22）式にしたがつて送信側入力信号の予測
値yp jを作成し、また、第２の減算器２７では、
（23）式に示すように送信側入力信号から送信側
入力信号の予測値を差し引くことにより送信側入
力信号の残差信号y〓jを作成する。
yp j＝M
〓i=1
ajyj-i ……(22)
y〓j＝yj−yp j ……(23)
次に、前記第１のレジスタ２５の内容と、エコ
ーパスの推定インパルス応答を(2)式に示す形で記
憶している第２のレジスタ２８の内容とを、たた
み込み演算器２９を使つて（24）式に示すように
たたみ込み、エコー信号の残差信号の推定値y〓を
作成する。
ーパスの推定インパルス応答を(2)式に示す形で記
憶している第２のレジスタ２８の内容とを、たた
み込み演算器２９を使つて（24）式に示すように
たたみ込み、エコー信号の残差信号の推定値y〓を
作成する。
y〓j＝H^′jX〓j ……((24)
第３の減算器３０では、（25）式に示すように
送信側入力信号の残差信号から前記エコー信号の
残差信号の推定値を差し引くことにより送信側出
力信号の残差信号e〓jを作成する e〓j＝y〓j−y〓j ……(25) 修正器３１では、（26）式に示す学習同定法の
アルゴリズムにしたがつて、第１のレジスタ２５
と第２のレジスタ２８の内容と送信側出力信号の
残差信号とをもちいて第２のレジスタ２８の内容
を修正して推定インパルス応答を逐次修正する。
送信側入力信号の残差信号から前記エコー信号の
残差信号の推定値を差し引くことにより送信側出
力信号の残差信号e〓jを作成する e〓j＝y〓j−y〓j ……(25) 修正器３１では、（26）式に示す学習同定法の
アルゴリズムにしたがつて、第１のレジスタ２５
と第２のレジスタ２８の内容と送信側出力信号の
残差信号とをもちいて第２のレジスタ２８の内容
を修正して推定インパルス応答を逐次修正する。
H^j+1＝H^j＋ａe〓je〓j／‖X〓j‖2 ……(26)
ここでａは０＜ａ＜２の定数である。
第３の予測係数算出器３２では、予測係数算出
器２２で求めた線形予測係数と送信側出力信号と
をもちいて（27）式に示すようにして送信側出力
信号の予測値ep jを作成し、また、加算器３３で
は、（28）式に示すように送信側出力信号の残差
信号と送信側出力信号の予測値を加え合わせるこ
とにより送信側出力信号ejを作成する。
器２２で求めた線形予測係数と送信側出力信号と
をもちいて（27）式に示すようにして送信側出力
信号の予測値ep jを作成し、また、加算器３３で
は、（28）式に示すように送信側出力信号の残差
信号と送信側出力信号の予測値を加え合わせるこ
とにより送信側出力信号ejを作成する。
ep j＝M
〓i=1
aiej-i ……(27)
ej＝ep j＋e〓 ……(28)
第５図に、予測器の内部構成図を示す。第５図
で、４１は信号入力端子、４２は予測係数入力端
子、４３は信号予測値出力端子、４４は信号記憶
用のレジスタ、４５は予測係数記憶用のレジス
タ、４６はたたみ込み演算器である。次にその動
作について説明する。信号入力端子４１から入力
された過去Ｍサンプルの信号は信号記憶用のレジ
スタ４４に記憶され、また、予測係数入力端子４
２から入力されたＭ個の線形予測係数は線形予測
係数記憶用のレジスタ４５に記憶される。次に上
記２つのレジスタのの内容をたたみ込み演算器４
６を使つてたたみ込み、信号の予測値を作成し、
信号予測値出力端子４３から出力する。
で、４１は信号入力端子、４２は予測係数入力端
子、４３は信号予測値出力端子、４４は信号記憶
用のレジスタ、４５は予測係数記憶用のレジス
タ、４６はたたみ込み演算器である。次にその動
作について説明する。信号入力端子４１から入力
された過去Ｍサンプルの信号は信号記憶用のレジ
スタ４４に記憶され、また、予測係数入力端子４
２から入力されたＭ個の線形予測係数は線形予測
係数記憶用のレジスタ４５に記憶される。次に上
記２つのレジスタのの内容をたたみ込み演算器４
６を使つてたたみ込み、信号の予測値を作成し、
信号予測値出力端子４３から出力する。
第１の予測器２３と第１の減算器２４及び第２
の予測器２６と第２の減算器２７はそれぞれ非回
帰形フイルタを構成しており、第３の予測器３２
と加算器３３は回帰形フイルタを構成している。
また前記非回帰形フイルタと前記回帰形フイルタ
とは互いに逆フイルタの関係にある。したがつて
予測係数算出器２２の動作で説明したように線形
予測係数の安定性判定が必要である。
の予測器２６と第２の減算器２７はそれぞれ非回
帰形フイルタを構成しており、第３の予測器３２
と加算器３３は回帰形フイルタを構成している。
また前記非回帰形フイルタと前記回帰形フイルタ
とは互いに逆フイルタの関係にある。したがつて
予測係数算出器２２の動作で説明したように線形
予測係数の安定性判定が必要である。
一般にフイルタを挿入すると信号の遅延が発生
するので、フイルタの挿入位置によつては適応制
御に遅れを生じ、動作が不安定となることがある
が、本実施例では、適応制御ループ内すなわち
（26）式を計算するのに必要なループ内にはフイ
ルタが存在せず、フイルタはすべてループの外側
に存在するので、適応制御の遅れによる不安定動
作は生じない。
するので、フイルタの挿入位置によつては適応制
御に遅れを生じ、動作が不安定となることがある
が、本実施例では、適応制御ループ内すなわち
（26）式を計算するのに必要なループ内にはフイ
ルタが存在せず、フイルタはすべてループの外側
に存在するので、適応制御の遅れによる不安定動
作は生じない。
以上が第１の実施例の動作の説明である。
次に第１の実施例における演算量を従来例の演
算量を評価した時と同一の条件で評価する。第１
の実施例のサンプル周期あたりの乗算量は約
（2N＋5M＋M2／Ｎ）である。したがつて、Ｎ＝
320、Ｍ＝５として、通常の学習同定法によるエ
コーキヤンセラに対する第１の実施例のエコーキ
ヤンセラの乗算量の比を求めると、1.04となる。
すなわち、第１の実施例のエコーキヤンセラは、
通常の学習同定法によるエコーキヤンセラとほぼ
同程度の演算量で実現することが可能である。
算量を評価した時と同一の条件で評価する。第１
の実施例のサンプル周期あたりの乗算量は約
（2N＋5M＋M2／Ｎ）である。したがつて、Ｎ＝
320、Ｍ＝５として、通常の学習同定法によるエ
コーキヤンセラに対する第１の実施例のエコーキ
ヤンセラの乗算量の比を求めると、1.04となる。
すなわち、第１の実施例のエコーキヤンセラは、
通常の学習同定法によるエコーキヤンセラとほぼ
同程度の演算量で実現することが可能である。
次に第１の実施例を実現するのに必要なメモリ
量の評価を行なう。第１の実施例では長さＮの２
個のレジスタ及び予測係数算出器２２内のＮ個の
受信側入力信号を記憶するメモリの計3N個のメ
モリが必要なメモリの大部分を占める。したがつ
て、第１の実施例では第１図の従来例とほぼ同程
度のメモリ量が必要である。
量の評価を行なう。第１の実施例では長さＮの２
個のレジスタ及び予測係数算出器２２内のＮ個の
受信側入力信号を記憶するメモリの計3N個のメ
モリが必要なメモリの大部分を占める。したがつ
て、第１の実施例では第１図の従来例とほぼ同程
度のメモリ量が必要である。
以上のように第１の実施例のエコーキヤンセラ
によれば演算量をほとんど増加させることなく、
自己回帰モデルに基づく送信側入力信号の相関性
を軽減する手段を設けることにより、音声信号の
ような強い相関性を有する受信側入力信号に対し
ても良好な収束特性を示すエコーキヤンセラを提
供することがきる。
によれば演算量をほとんど増加させることなく、
自己回帰モデルに基づく送信側入力信号の相関性
を軽減する手段を設けることにより、音声信号の
ような強い相関性を有する受信側入力信号に対し
ても良好な収束特性を示すエコーキヤンセラを提
供することがきる。
以下本発明の第２の実施例について図面を参照
しがら説明する。第６図は本発明の第２の実施例
のエコーキヤンセラの構成図を示すものである。
第６図において、４７は受信側入力端子、４８は
受信側出力端子、４９は送信側入力端子、５０は
送信側出力端子、５１は第１の減算器、５２は適
応予測器、５３は第１のレジスタ、５４は第１の
予測器、５５は第２の減算器、５６は第２のレジ
スタ、５７はたたみ込み演算器、５８は第３の減
算器、５９は修正器、６０は第２の予測器、６１
は加算器である。
しがら説明する。第６図は本発明の第２の実施例
のエコーキヤンセラの構成図を示すものである。
第６図において、４７は受信側入力端子、４８は
受信側出力端子、４９は送信側入力端子、５０は
送信側出力端子、５１は第１の減算器、５２は適
応予測器、５３は第１のレジスタ、５４は第１の
予測器、５５は第２の減算器、５６は第２のレジ
スタ、５７はたたみ込み演算器、５８は第３の減
算器、５９は修正器、６０は第２の予測器、６１
は加算器である。
第６図の第２の実施例の構成は、以下に述べる
点を除き、第２図の第１の実施例の構成と同一で
ある。すなわち、第１の実施例の予測係数算出器
２２と第１の予測器２３のかわりに、第２の実施
例では適応予測器５２がもちいられている点であ
る。
点を除き、第２図の第１の実施例の構成と同一で
ある。すなわち、第１の実施例の予測係数算出器
２２と第１の予測器２３のかわりに、第２の実施
例では適応予測器５２がもちいられている点であ
る。
第１の実施例と第２の実施例の動作原理を比較
すると、両者ともに線形予測法に基づいて受信側
入力信号の無相関化を図つている点は同一である
が、線形予測係数の算出法が異なる。すなわち、
第１の実施例では予め定められた時間長の受信側
入力信号を線形予測係数が一定の自己回帰モデル
の出力信号とみなしてその線形予測係数を予測系
数算出器２２で求めるのに対し、第２の実施例で
は適応予測器５２をもちいて予測の誤差信号であ
る受信側入力信号の残差信号を最小化するように
サンプル周期毎に遂次推定を行なうことによつて
線形予測係数を求める点が異つている。
すると、両者ともに線形予測法に基づいて受信側
入力信号の無相関化を図つている点は同一である
が、線形予測係数の算出法が異なる。すなわち、
第１の実施例では予め定められた時間長の受信側
入力信号を線形予測係数が一定の自己回帰モデル
の出力信号とみなしてその線形予測係数を予測系
数算出器２２で求めるのに対し、第２の実施例で
は適応予測器５２をもちいて予測の誤差信号であ
る受信側入力信号の残差信号を最小化するように
サンプル周期毎に遂次推定を行なうことによつて
線形予測係数を求める点が異つている。
以下第２の実施例の動作について第１の実施例
と異なる点、すなわち適応予測器５２の動作につ
いて説明する。
と異なる点、すなわち適応予測器５２の動作につ
いて説明する。
適応予測器５２は、受信側入力信号と第１の減
算器５１により作成された受信側入力信号の残差
信号とをもちいて前記受信側入力信号の残差信号
を最小化するように線形予測係数を逐次算出する
とともに受信側入力信号の予測値を作成する。
算器５１により作成された受信側入力信号の残差
信号とをもちいて前記受信側入力信号の残差信号
を最小化するように線形予測係数を逐次算出する
とともに受信側入力信号の予測値を作成する。
第７図に適応予測器の内部構成図を示す。第７
図で、６２は信号入力端子、６３は信号予測値出
力端子、６４は予測係数出力端子、６５は誤差信
号入力端子、６６は信号記憶用のレジスタ、６７
は予測係数記憶用のレジスタ、６８はたたみ込み
演算器、６９は修正器である。第７図で、信号入
力端子６２から入力された受信側入力信号は、過
去Ｍサンプルの信号を記憶する信号記憶用のレジ
スタ６６に記憶される。たたみ込み演算器６８で
は、Ｍ個の線形予測係数を記憶している予測係数
記憶用のレジスタ６７の内容と前記信号記憶用の
レジスタ６６の内容とを（29）式に示すようにた
たみ込み、受信側入力信号の予測値xp jを作成し、
信号予測値出力端子６３に出力する。
図で、６２は信号入力端子、６３は信号予測値出
力端子、６４は予測係数出力端子、６５は誤差信
号入力端子、６６は信号記憶用のレジスタ、６７
は予測係数記憶用のレジスタ、６８はたたみ込み
演算器、６９は修正器である。第７図で、信号入
力端子６２から入力された受信側入力信号は、過
去Ｍサンプルの信号を記憶する信号記憶用のレジ
スタ６６に記憶される。たたみ込み演算器６８で
は、Ｍ個の線形予測係数を記憶している予測係数
記憶用のレジスタ６７の内容と前記信号記憶用の
レジスタ６６の内容とを（29）式に示すようにた
たみ込み、受信側入力信号の予測値xp jを作成し、
信号予測値出力端子６３に出力する。
xp j＝M
〓i=1
aixj-i ……(29)
修正器６９では、（30）式に示すように、信号
記憶用のレジスタ６６の内容と予測係数記憶用の
レジスタ６７の内容と誤差信号入力端子６５から
入力された予測値の誤差信号である受信側入力信
号の残差信号とをもちいて前記受信側入力信号の
残差信号を最小化するように予測係数記憶用のレ
ジスタ６７の内容を修正して線形予測係数の値を
遂次修正する。
記憶用のレジスタ６６の内容と予測係数記憶用の
レジスタ６７の内容と誤差信号入力端子６５から
入力された予測値の誤差信号である受信側入力信
号の残差信号とをもちいて前記受信側入力信号の
残差信号を最小化するように予測係数記憶用のレ
ジスタ６７の内容を修正して線形予測係数の値を
遂次修正する。
（30）式でaijは時刻ｊにおける線形予測係数ai
を表わし、βは０＜β＜２の定数である。
を表わし、βは０＜β＜２の定数である。
次に以上のようにして算出された線形予測係数
を予測係数出力端子６４に出力する。
を予測係数出力端子６４に出力する。
ここでは、線形予測係数を遂次推定するアルゴ
リズムとして学習同定法をもちいたが、最急降下
法等の他のアルゴリズムをもちいてもよい。第６
図と第７図、また（26）式と（30）式を比較すれ
ば明らかなように適応予測器の内部構成は、エコ
ーキヤンセラ本体のインパルス応答の推定とそれ
によるエコー信号の推定のための構成と同一であ
り、したがつて第２の実施例では両者に対して共
通のハードウエアやソフトウエアをもちいること
ができるという利点を有する。また、第１の実施
例では予測係数算出器２２の内部に定められた個
数の受信側入力信号を記憶するためのメモリが必
要なのに対し、適応予測器をもちいる第２の実施
例では逐次推定をもちいるのでそのようなメモリ
は不要となり、メモリ量を節約することができ
る。
リズムとして学習同定法をもちいたが、最急降下
法等の他のアルゴリズムをもちいてもよい。第６
図と第７図、また（26）式と（30）式を比較すれ
ば明らかなように適応予測器の内部構成は、エコ
ーキヤンセラ本体のインパルス応答の推定とそれ
によるエコー信号の推定のための構成と同一であ
り、したがつて第２の実施例では両者に対して共
通のハードウエアやソフトウエアをもちいること
ができるという利点を有する。また、第１の実施
例では予測係数算出器２２の内部に定められた個
数の受信側入力信号を記憶するためのメモリが必
要なのに対し、適応予測器をもちいる第２の実施
例では逐次推定をもちいるのでそのようなメモリ
は不要となり、メモリ量を節約することができ
る。
次に第１の実施例と同一の条件で第２の実施例
の演算量及びメモリ量を評価する。第２の実施例
のサンプル周期あたりの乗算量は約（2N＋4M）
であり、したがつて第２の実施例によるエコーキ
ヤンセラは、通常の学習同定法によるエコーキヤ
ンセラとほぼ同程度の演算量で実現することが可
能である。また、第２の実施例を実現するために
必要なメモリ量の大部分を占めるのは長さＮの２
個のレジスタであり、したがつてメモリ量につい
ても通常の学習同定法によるエコーキヤンセラと
ほぼ同程度で実現できる。
の演算量及びメモリ量を評価する。第２の実施例
のサンプル周期あたりの乗算量は約（2N＋4M）
であり、したがつて第２の実施例によるエコーキ
ヤンセラは、通常の学習同定法によるエコーキヤ
ンセラとほぼ同程度の演算量で実現することが可
能である。また、第２の実施例を実現するために
必要なメモリ量の大部分を占めるのは長さＮの２
個のレジスタであり、したがつてメモリ量につい
ても通常の学習同定法によるエコーキヤンセラと
ほぼ同程度で実現できる。
第８図は、CCITTのFEC G.227で規定された
擬似音声信号に対する試作エコーキヤンセラの収
束特性に関する実験結果の１例を示すものであ
る。実験にもちいたエコーキヤンセラは、本発明
の第２の実施例による構成をとり、Ｍの値を切り
替えることにより、本発明によるエコーキヤンセ
ラと通常の学習同定法によるエコーキヤンセラと
の比較を行なつた。実験にもちいたエコーキヤン
セラの主要パラメータは、サンプリング周波数＝
8KHz、Ｎ＝320、ａ＝１である。第８図で、実線
が本発明によるエコーキヤンセラ（Ｍ＝２）の、
破線が通常の学習同定法によるエコーキヤンセラ
（Ｍ＝０）の収束特性を示す。第８図より、本発
明によるエコーキヤンセラは自己相関性を有する
擬似音声信号に対して良好な収束特性を示すこと
がわかる。
擬似音声信号に対する試作エコーキヤンセラの収
束特性に関する実験結果の１例を示すものであ
る。実験にもちいたエコーキヤンセラは、本発明
の第２の実施例による構成をとり、Ｍの値を切り
替えることにより、本発明によるエコーキヤンセ
ラと通常の学習同定法によるエコーキヤンセラと
の比較を行なつた。実験にもちいたエコーキヤン
セラの主要パラメータは、サンプリング周波数＝
8KHz、Ｎ＝320、ａ＝１である。第８図で、実線
が本発明によるエコーキヤンセラ（Ｍ＝２）の、
破線が通常の学習同定法によるエコーキヤンセラ
（Ｍ＝０）の収束特性を示す。第８図より、本発
明によるエコーキヤンセラは自己相関性を有する
擬似音声信号に対して良好な収束特性を示すこと
がわかる。
以上のように第２の実施例によれば、演算量及
びメモリ量をほとんど増加させることなく適応予
測に基づく受信側入力信号の相関性を軽減する手
段を設けることにより、音声信号のような強い相
関性を有する受信側入力信号に対しても良好な収
束特性を示すエコーキヤンセラを提供することが
できる。
びメモリ量をほとんど増加させることなく適応予
測に基づく受信側入力信号の相関性を軽減する手
段を設けることにより、音声信号のような強い相
関性を有する受信側入力信号に対しても良好な収
束特性を示すエコーキヤンセラを提供することが
できる。
なお、第１及び第２の実施例において、インパ
ルス応答の逐次推定アルゴリズムとしては学習同
定法によるものをもちいたが、これ以外のアルゴ
リズム（たとえば最急下法によるもの）をもちい
てもよい。
ルス応答の逐次推定アルゴリズムとしては学習同
定法によるものをもちいたが、これ以外のアルゴ
リズム（たとえば最急下法によるもの）をもちい
てもよい。
発明の効果
以上のように本発明によれば、演算量をほとん
ど増加させることなく自己回帰モデルによる相関
性を軽減する手段を設けることにより、音声信号
のような強い相関性を有する受信側入力信号に対
しても良好な収束特性を示すエコーキヤンセラを
提供することができる。
ど増加させることなく自己回帰モデルによる相関
性を軽減する手段を設けることにより、音声信号
のような強い相関性を有する受信側入力信号に対
しても良好な収束特性を示すエコーキヤンセラを
提供することができる。
また、適応予測に基づくものではメモリ量につ
いてもほとんど増加させることなく実現すること
が可能である。
いてもほとんど増加させることなく実現すること
が可能である。
適応予測器に基づくものでは、さらに適応予測
器の構成及び動作アルゴリズムをエコーキヤンセ
ラ本体のインパルス応答の逐次推定のための構成
及びアルゴリズムと同一にすることも可能であ
り、そうした場合、両者に対して共通のハードウ
エアやソフトウエアをもちいることができるとい
う利点を有する。
器の構成及び動作アルゴリズムをエコーキヤンセ
ラ本体のインパルス応答の逐次推定のための構成
及びアルゴリズムと同一にすることも可能であ
り、そうした場合、両者に対して共通のハードウ
エアやソフトウエアをもちいることができるとい
う利点を有する。
また、本発明によるエコーキヤンセラ、音声信
号等の相関性の高い信号それ自身を使つて伝送系
の推定を行なう他の場合に対しても有効であり、
たとえば、拡声電話器におけるハウリング防止、
転送電話システムのシンギング防止等にも適用で
きる。
号等の相関性の高い信号それ自身を使つて伝送系
の推定を行なう他の場合に対しても有効であり、
たとえば、拡声電話器におけるハウリング防止、
転送電話システムのシンギング防止等にも適用で
きる。
第１図は従来のエコーキヤンセラの構成図、第
２図は本発明の第１の実施例におけるエコーキヤ
ンセラの構成図、第３図は２次の線形予測係数の
安定領域を表わす図、第４図は第１の実施例の予
測係数算出器の内部構成図、第５図は同予測値の
内部構成図、第６図は同第２の実施例におけるエ
コーキヤンセラの構成図、第７図は同適応予測器
の内部構成図、第８図は擬似音声信号に対する試
作エコーキヤンセラの収束特性に関する実験結果
を示す図である。 １８……受信側入力端子、１９……受信側出力
端子、２０……送信側入力端子、２１……送信側
出力端子、２２……予測係数算出器、２３……第
１の予測器、２４……第１の減算器、２５……第
１のレジスタ、２６……第２の予測器、２７……
第２の減算器、２８……第２のレジスタ、２９…
…たたみ込み演算器、３０……第３の減算器、３
１……修正器、３２……第３の予測器、３３……
加算器、３４……受信側入力端子、３５……予測
係数出力端子、３６……マイクロプロセツサ、３
７……乗算器、３８……バスライン、３９……プ
ログラムメモリ、４０……データメモリ、４１…
…信号入力端子、４２……予測係数入力端子、４
３……信号予測値出力端子、４４……信号記憶用
のレジスタ、４５……予測係数記憶用のレジス
タ、４６……たたみ込み演算器、４７……受信側
入力端子、４８……受信側出力端子、４９……送
信側入力端子、５０……送信側出力端子、５１…
…第１の減算器、５２……適応予測器、５３……
第１のレジスタ、５４……第１の予測器、５５…
…第２の減算器、５６……第２のレジスタ、５７
……たたみ込み演算器、５８……第３の減算器、
５９……修正器、６０……第２の予測器、６１…
…加算器、６２……信号入力端子、６３……信号
予測値出力端子、６４……予測係数出力端子、６
５……誤差信号入力端子、６６……信号記憶用の
レジスタ、６７……予測係数記憶用のレジスタ、
６８……たた込み演演算器、６９……修正器。
２図は本発明の第１の実施例におけるエコーキヤ
ンセラの構成図、第３図は２次の線形予測係数の
安定領域を表わす図、第４図は第１の実施例の予
測係数算出器の内部構成図、第５図は同予測値の
内部構成図、第６図は同第２の実施例におけるエ
コーキヤンセラの構成図、第７図は同適応予測器
の内部構成図、第８図は擬似音声信号に対する試
作エコーキヤンセラの収束特性に関する実験結果
を示す図である。 １８……受信側入力端子、１９……受信側出力
端子、２０……送信側入力端子、２１……送信側
出力端子、２２……予測係数算出器、２３……第
１の予測器、２４……第１の減算器、２５……第
１のレジスタ、２６……第２の予測器、２７……
第２の減算器、２８……第２のレジスタ、２９…
…たたみ込み演算器、３０……第３の減算器、３
１……修正器、３２……第３の予測器、３３……
加算器、３４……受信側入力端子、３５……予測
係数出力端子、３６……マイクロプロセツサ、３
７……乗算器、３８……バスライン、３９……プ
ログラムメモリ、４０……データメモリ、４１…
…信号入力端子、４２……予測係数入力端子、４
３……信号予測値出力端子、４４……信号記憶用
のレジスタ、４５……予測係数記憶用のレジス
タ、４６……たたみ込み演算器、４７……受信側
入力端子、４８……受信側出力端子、４９……送
信側入力端子、５０……送信側出力端子、５１…
…第１の減算器、５２……適応予測器、５３……
第１のレジスタ、５４……第１の予測器、５５…
…第２の減算器、５６……第２のレジスタ、５７
……たたみ込み演算器、５８……第３の減算器、
５９……修正器、６０……第２の予測器、６１…
…加算器、６２……信号入力端子、６３……信号
予測値出力端子、６４……予測係数出力端子、６
５……誤差信号入力端子、６６……信号記憶用の
レジスタ、６７……予測係数記憶用のレジスタ、
６８……たた込み演演算器、６９……修正器。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 １ 定められた時間長の受信側入力信号に対して
前記受信側入力信号を自己回帰モデルの出力信号
とみなしてその線形予測係数を求める予測係数算
出器と、前記受信側入力信号と前記線形予測係数
とをもちいて受信側入力信号の予測値を作成する
第１の予測器と、前記受信側入力信号から前記受
信側入力信号の予測値を差し引くことにより受信
側入力信号の残差信号を作成する第１の減算器
と、前記受信側入力信号の残差信号を記憶する第
１のレジスタと、送信側入力信号と前記線形予測
係数とをもちいて送信側入力信号の予測値を作成
する第２の予測器と、前記送信側入力信号から前
記送信側入力信号の予測値を差し引くことにより
送信側入力信号の残差信号を作成する第２の減算
器と、エコーパスの推定インパルス応答を記憶す
る第２のレジスタと、前記第１のレジスタと前記
第２のレジスタの内容をたたみ込みエコー信号の
残差信号の推定値を作成するたたみ込み演算器
と、前記送信側入力信号の残差信号から前記エコ
ー信号の残差信号の推定値を差し引くことにより
送信側出力信号の残差信号を作成する第３の減算
器と、前記第１のレジスタと前記第２のレジスタ
の内容と前記送信側出力信号の残差信号とをもち
いて前記第２のレジスタの内容を修正して前記推
定インパルス応答を遂次修正する修正器と、送信
側出力信号と前記線形予測係数とをもちいて送信
側出力信号の予測値を作成する第３の予測器と、
前記送信側出力信号の残差信号と前記送信側出力
信号の予測値を加え合わせることにより送信側出
力信号を作成する加算器とから構成されているこ
とを特徴とするエコーキヤンセラ。 ２ 受信側入力信号から受信側入力信号の予測値
を差し引くことにより受信側入力信号の残差信号
を作成する第１の減算器と、前記受信側入力信号
と前記受信側入力信号の残差信号とをもちいて前
記受信側入力信号の残差信号を最小化するように
線形予測係数を遂次算出するとともに前記受信側
入力信号の予測値を作成する適応予測器と、前記
受信側入力信号の残差信号を記憶する第１のレジ
スタと、送信側入力信号と前記線形予測係数とを
もちいて送信側入力信号の予測値を作成する第１
の予測器と、前記送信側入力信号から前記送信側
入力信号の予測値を差し引くことにより送信側入
力信号の残差信号を作成する第２の減算器と、エ
コーパスの推定インパルス応答を記憶する第２の
レジスタと、前記第１のレジスタと前記第２のレ
ジスタの内容をたたみ込みエコー信号の残差信号
の推定値を作成するたたみ込み演算器と、前記送
信側入力信号の残差信号から前記エコー信号の残
差信号の推定値を差し引くことにより送信側出力
信号の残差信号を作成する第３の減算器と、前記
第１のレジスタと前記第２のレジスタの内容と前
記送信側出力信号の残差信号とをもちいて前記第
２のレジスタの内容を修正して前記推定インパル
ス応答を逐次修正する修正器と、送信側出力信号
と前記線形予測係数とをもちいて送信側出力信号
の予測値を作成する第２の予測器と、前記送信側
出力信号の残差信号と前記送信側出力信号の予測
値を加え合わせることにより送信側出力信号を作
成する加算器とから構成されていることを特徴と
するエコーキヤンセラ。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP15785184A JPS6135630A (ja) | 1984-07-27 | 1984-07-27 | エコ−キヤンセラ |
| US06/758,806 US4672665A (en) | 1984-07-27 | 1985-07-25 | Echo canceller |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP15785184A JPS6135630A (ja) | 1984-07-27 | 1984-07-27 | エコ−キヤンセラ |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS6135630A JPS6135630A (ja) | 1986-02-20 |
| JPH0448005B2 true JPH0448005B2 (ja) | 1992-08-05 |
Family
ID=15658753
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP15785184A Granted JPS6135630A (ja) | 1984-07-27 | 1984-07-27 | エコ−キヤンセラ |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS6135630A (ja) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4891805B2 (ja) * | 2007-02-23 | 2012-03-07 | 日本電信電話株式会社 | 残響除去装置、残響除去方法、残響除去プログラム、記録媒体 |
| JP4729534B2 (ja) * | 2007-05-25 | 2011-07-20 | 日本電信電話株式会社 | 残響除去装置、残響除去方法、残響除去プログラム、および、その記録媒体 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS57212831A (en) * | 1981-06-24 | 1982-12-27 | Kokusai Denshin Denwa Co Ltd <Kdd> | Echo controlling system |
-
1984
- 1984-07-27 JP JP15785184A patent/JPS6135630A/ja active Granted
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS6135630A (ja) | 1986-02-20 |
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