JPH08125593A - フィルタ係数の推定装置 - Google Patents

フィルタ係数の推定装置

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JPH08125593A
JPH08125593A JP6265076A JP26507694A JPH08125593A JP H08125593 A JPH08125593 A JP H08125593A JP 6265076 A JP6265076 A JP 6265076A JP 26507694 A JP26507694 A JP 26507694A JP H08125593 A JPH08125593 A JP H08125593A
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sum
filter
transmission system
value
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JP6265076A
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Kensaku Fujii
健作 藤井
Toshiro Oga
寿郎 大賀
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Fujitsu Ltd
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Fujitsu Ltd
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Abstract

(57)【要約】 【目的】特性が未知の信号伝達系に送出した既知の信号
とその応答とからその信号伝達系の特性を模擬する適応
フィルタの係数を推定する推定装置に関し、演算語長に
制限がある場合においても係数更新を無効とすることな
く実行可能とすることを目的とする。 【構成】応答残差と該信号伝達系に送出する信号との積
を所定の時間にわたり累積加算する積和算出手段１１０
と、該信号伝達系に送出した信号の自乗値を該所定の時
間にわたり累積加算する自乗和算出手段１２０と、該積
和算出手段の結果と該自乗和算出手段の結果との比から
該フィルタの係数更新量を算定する更新量算定手段１３
０とを備え、該更新量算定手段で算定した係数更新量を
用いてフィルタ係数を更新するように構成される。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、特性が未知の信号伝達
系に送出した既知の信号とその応答とからその信号伝達
系の特性を模擬する適応フィルタの係数を推定する推定
装置の改良に関する。
【０００２】本発明のフィルタ係数の推定装置は、例え
ば音響エコーキャンセラあるいは能動騒音制御装置など
において使用される適応フィルタのフィルタ係数を更新
する装置に適用することができる。これらの装置を実現
する適応アルゴリズムは、収束の高速性、安定性、処理
量の少なさに加えて、商品化を視野にいれた場合にはそ
の低価格性が必要とされる。
【０００３】
【従来の技術】図１６、図１７は本発明の適用によって
動作の改善が期待される装置の最も代表的な構成の例で
ある。以下の説明はこの二つの装置を例として進める。
【０００４】まず、図１６に示す装置はハンズフリー通
話装置と称される装置であり、手放しで双方向同時に通
話できるようにスピーカ２０１とマイクロホン２０２の
間の音響結合を低減する効果をもつ音響エコーキャンセ
ラ２００が導入されているところに特徴がある。すなわ
ち、この装置は音響エコーキャンセラ２００と信号伝達
系１００で構成され、信号伝達系１００は遠端話者音声
を出力するスピーカ２０１、近端話者音声を入力するマ
イクロホン２０２を含み、音響エコーキャンセラ２００
は信号伝達系を模擬する適応フィルタ２２０、マイクロ
ホン２０２の採取信号から回り込みエコーを除去する減
算器２１０、適応フィルタ２２０の係数更新を行う係数
更新回路２３０などを含み構成される。
【０００５】この図１６に示す装置において、スピーカ
２０１を含む信号伝達系１００に送出された遠端話者信
号（前記の既知信号に相当）Ｘj はエコー（前記の信号
伝達系の応答に相当） ｇj ＝Σｈj (i) Ｘj (i) ・・・（１） ただし、 ｊ：時刻（sample time index, itertation) Σ：ｉ＝１からＩまでの加算 ｈj (i) ：スピーカからマイクロホンに至る信号伝達系
（エコー経路）のインパルス応答ｈj （時刻ｊにおける
インパルス応答）のｉ番目の標本値 Ｘj (i) ：エコーとなる遠端話者信号Ｘj （時刻ｊにお
ける遠端話者信号）のｉ番目の標本値 Ｉ：エコーとして検知される最も大きい標本化周期で与
えた遅延 となってマイクロホン２０２に回り込む。音響エコーキ
ャンセラはこのエコーｇ j を非巡回型（ＦＩＲ）の適応
フィルタ２２０で合成された疑似エコー Ｇj ＝ΣＨj (i) Ｘj (i) ・・・（２） をもって減算器２１０で減算することで相殺する。ただ
し、適応フィルタのタップ数はエコーの最大遅延Ｉに等
しいとしている。
【０００６】ここで、この減算の結果として得られるエ
コー相殺の程度は、係数更新回路２３０によって算定さ
れる適応フィルタの係数Ｈj (i) と信号伝達系１００の
伝達特性を規定するインパルス応答ｈj (i) との誤差 Δj (i) ＝ｈj (i) −Ｈj (i) ・・・（３） によって測られ、この音響エコーキャンセラを導入した
ことによって得られる効果は以下の差分（残留エコー） Ｅj ＝ΣΔj (i) Ｘj (i) ＋Ｎj ・・・（４） Ｎj ：周囲雑音 が最も小さくなるときに最大となる。
【０００７】この図１６に示す構成例において、係数更
新回路２３０は本発明に言うフィルタ係数の推定装置に
等価であり、この係数更新回路２３０は上記の差分Ｅj
が最小となるように適応フィルタ２２０のフィルタ係数
Ｈj (i) を調整して信号伝達系１００の特性を記述する
インパルス応答をもったフィルタを構築する。
【０００８】また、図１７に示す装置は能動騒音制御装
置と呼ばれ、ファン３０５側で発生する騒音をダクト３
００内で消去するもので、騒音を収集する騒音収集マイ
クロホン３０２、擬似騒音を生成する騒音生成フィルタ
３２０、擬似騒音を出力するスピーカ３０３、騒音消し
残りの誤差を収集する誤差収集マイクロホン３０４、帰
還系を模擬する帰還制御フィルタ３１０、騒音制御フィ
ルタ３２０の係数更新を行う係数更新回路３４０、騒音
制御フィルタ３２０から誤差収集マイクロホン３０４を
経て係数更新回路３４０に至る系を模擬する推定散乱フ
ィルタ３３０などを含み構成される。
【０００９】この能動騒音制御装置の原理は、ダクト３
００中を流れる騒音と誤差収集マイクロホン３０４の位
置で同振幅・逆位相となる擬似騒音をスピーカ３０３に
より出力し、同マイクロホン３０４位置において騒音を
相殺することによりダクト外へ流れる騒音を抑制するこ
とにある。ただし、ここでの説明においては、発明の効
果に直接関係しない系、すなわちスピーカ３０３から騒
音収集マイクロホン３０２に至る系に生じる擬似騒音の
回り込みは、帰還制御フィルタ３１０の出力によって完
全に相殺されると仮定しておく。
【００１０】また、この装置において、先に与えた『特
性が未知の信号伝達系』は騒音収集マイクロホン３０２
から誤差収集マイクロホン３０４に至る騒音伝搬系に相
当し、信号伝達系に送出する信号は騒音収集マイクロホ
ン３０２によって採取されるファンの騒音Ｘj に、信号
伝達系の特性を模擬するフィルタは騒音制御フィルタ３
２０に、係数更新回路３４０は本発明に言うフィルタ係
数の推定装置に相当する。
【００１１】この能動騒音制御装置において、係数更新
回路３２０はマイクロホン３０４の出力ｅj が最も小さ
くなるように騒音制御フィルタ３２０の係数Ｈj を調整
する。また、このときにおいてダクト出口から放射され
る騒音は最も小さくなる。
【００１２】問題はフィルタ係数Ｈj を算定する係数更
新回路の構成法である。当然ながら、それぞれに特徴を
もった多くの手法がこれまでに提案されている。しかし
ながら、装置の実用化を考えた場合に、その構成法が具
備すべき特性として次の点が重要となる。すなわち、各
演算の途中で得られる結果が演算語長の制限を超えて大
きく、あるいは小さくならないこと、安定した動作が保
証されること、計算量が少ないこと、また、可能ならば
収束が速いこと、などが求められる。
【００１３】従来において、未知の信号伝達系に送出し
た信号とその応答からその信号伝達系の特性を模擬する
フィルタの係数を推定する方法として最も代表的なアル
ゴリズムは、以下に示すＬＭＳ法である。 Ｈj+1 (m) ＝Ｈj (m) ＋μＥj Ｘj (m) ・・・（５） ｍ：適応フィルタのタップでｍ番目であることを表す ここで、μはステップゲインと呼ばれ、その範囲は信号
伝達系に送出される信号Ｘj のパワーの関数として規定
されている。例えば、同パワーが大きいときにその係数
更新が安定的に実行できるμの上限は低くなり、同パワ
ーが小さいときにその上限は高くなる。従って、実用時
においてステップゲインは通常、想定される同パワーの
最大値から決定される上限を超えない値に固定される。
一方、収束速度はステップゲインが大きいほど速くなる
ことが知られている。このため、信号Ｘj の最大パワー
に合わせてステップゲインを設定すると、通常の運用で
は同信号のパワーが最大とならない期間の方が長いこと
から、同パワーが小さいほとんどの時間では収束速度が
必要以上に遅くなる結果となる。
【００１４】この問題は上式（５）の第２項を信号伝達
系に送出する信号のノルム〔ΣＸj 2 (i) 〕で正規化し
た学習同定法（ＮＬＭＳ法） Ｈj+1 (m) ＝Ｈj (m) ＋ＫＥj Ｘj (m) ／ΣＸj 2 (i) ・・・（６） の採用によって解決される。この学習同定法は、振幅変
動が激しい音声を信号伝達系に送出される信号とする図
１６に示す音響エコーキャンセラのような装置に適した
アルゴリズムとして広く知られている。
【００１５】
【発明が解決しようとする課題】上述したように音響エ
コーキャンセラや能動騒音制御装置を実現する適応アル
ゴリズムの適否は収束の高速性、安定性、処理量の少な
さなどを諸元として判断され、現時点でこれらの諸元を
実用に耐え得る程度の性能で満たす適応アルゴリズムと
して一般的なものは上述の学習同定法であり、現在もこ
の学習同定法については特性の改良、特に収束を高速化
するための検討が続けられている。
【００１６】一方において、一応の性能が得られ、これ
らの装置の開発も商品化を視野に入れるようになったと
きには、もう一つの因子、すなわち低価格性が無視でき
なくなる。この要求に対しては、学習同定法を固定小数
点で実行する設計はその有力な解決法の一つとなり得
る。第１に、それは安価な信号処理プロセッサの使用を
可能とし、第２に、処理速度の格段の向上から例えば能
動騒音制御装置では騒音制御用ダクトの一層の短小化
（小型化）による生産費の削減が可能となる。
【００１７】問題は、標本化周期ごとに算出されて適応
フィルタ係数に加算される更新量が、この固定小数点化
によって語長制限を超えて小さくなる可能性が生まれる
ことである。この問題は、学習同定法においてはノルム
による正規化によって係数更新量がタップ数分の１（ス
テップゲインＫを１未満としたときには、さらにそのＫ
倍）に抑えられることに起因している。すなわち、式
（６）においてノルム〔ΣＸj 2 (i) 〕がタップ数Ｉに
比例して大きくなること、また、上式（６）の分子Ｅj
Ｘj (m) が係数更新の進行に合わせて小さくなることか
ら問題が派生する。つまり、安価なプロセッサの採用あ
るいは計算の高速化（プロセッサ数の削減）のためにフ
ィルタ係数Ｈj を固定小数点で与えて計算する場合、大
きな分母と小さな分子によって上式（６）の第２項はそ
の語長制限を超えて小さくなり、その更新が無効となる
ことがある。
【００１８】当然ながら、その更新量が語長制限を超え
て小さくなれば、適応フィルタの係数は更新されない。
この可能性は適応フィルタのタップ数が多くなるとき
や、周囲騒音が大きいためにステップゲインを小さく設
定する必要がある場合に高く、そして、その発生の可能
性が高いほど収束は遅くなる。加えて、係数更新が進ん
で誤差が少なくなれば、更新量が桁落ちしてそれ以上の
係数更新が不可能になる場合がある。これは推定精度の
向上に限界を生じさせる結果となる。
【００１９】以下に、学習同定法による適応フィルタ係
数の推定を固定小数点で実行するときに生じる上述の問
題点を前述の式（６）に従ってさらに詳細に説明する。
式（６）において、この式（６）を固定小数点で実行す
るときに生じる誤差を第１項と第２項にそれぞれに起因
する成分に分ける。このうち、第１項Ｈj (m) に関係す
る分は、エコー経路のインパルス応答ｈj (i) 〔Ｉ＝１
〜Ｉ〕を固定小数点化するときに切り捨てられる制限語
長以下の成分に等しくなる。従って、その分の誤差は遠
端話者信号Ｘj とマイクロホン出力 Ｙj ＝ｇj ＋Ｓj ＋Ｎj Ｓj ：近端話者信号 に係わる増幅器の利得調整を慎重に行い、適応フィルタ
係数Ｈj (m) が制限語長内で十分に大きい値となるよう
にレベル配分することによって抑制可能となる。このレ
ベル配分が適正に行われた場合には、適応フィルタ係数
Ｈj (m) の固定小数点化に伴う影響は実用上、無視する
ことができる。
【００２０】問題は第２項に関する分である。そこで、
この第２項の固定小数点化が推定誤差に与える影響を明
らかにするため、まず、式（１）のエコーｇj と式
（２）の擬似エコーＧj から式（４）の残留エコーＥj
を求め、次に、この残留エコーから第ｍ番目のタップ成
分を分離し、式（６）の第２項の分子を、 Ｅj Ｘj (m) ＝〔ｈj (m) −Ｈj (m) 〕Ｘj 2 (m)＋
〔Σm Δj (i) Ｘj (i) ＋Ｎj 〕Ｘj (m) ただし、Σm ：ｉ＝ｍを除くｉ＝１からＩまでの加算 と改める。明らかなことであるが、適応フィルタの第ｍ
番目のタップ係数の更新量として抽出が望ましい量は、
エコー経路のインパルス応答ｈj (m) と適応フィルタの
係数Ｈj (m) の間の差を与える Δj (m) ＝ｈj (m) −Ｈj (m) である。
【００２１】しかし、学習同定法は上記Ｅj Ｘj (m) を
式（６）に代入して得られる Ｄj (m) ＝Δj (m) ＫＸj 2 (m) ／ΣＸj 2 (i) を係数更新量として与える。ここに問題がある。すなわ
ち、固定小数点で表示可能な最小値２-Mに対して係数更
新量が Ｄj (m) ＜２-M となれば、係数更新は実行されないことは明らかであ
る。この関係式はステップゲインＫが小さいほど、そし
て適応フィルタのタップ数Ｉが多いほど係数更新量Ｄj
(m) が固定小数点の制限語長以下となる確率の大きいこ
とを表している。この確率が大きくなれば、当然ながら
収束は遅れ、また上記のＤj (m) ＜２-Mの制限から大き
な推定誤差Ｄj (m) しか更新に利用されないならば、推
定精度を高く求めることはできない。
【００２２】図１８は式（６）の計算を全て浮動小数点
で実行した場合の収束と、同第２項を浮動小数点で計算
した後に１６ビットの固定小数点に変換して係数Ｈ
j (m) に加算した場合の収束特性の比較である。ただ
し、両特性ともにアナログ信号とディジタル信号間の変
換は線形１６ビットで行い、適応フィルタのタップ数Ｉ
は５１２、ステップゲインＫは０．０１、０．０５、
０．０２５の３種類、エコー対周囲騒音のパワー比は１
０dBとしている。また、浮動小数点から固定小数点への
変換は、制限語長以下の成分を切り捨てる処理によって
行っている。
【００２３】この図１８に示す結果は明らかに、『浮動
小数点で第２項を得た後に固定小数点化する』という最
も簡単な演算法にもかかわらず、学習同定法の固定小数
点による係数更新は収束を遅らせ、推定誤差も高く求め
られない可能性があるという例を与えている。また、こ
の結果から、ステップゲインを小さく選ぶことはエコー
消去量の確保にかえって逆効果となる場合があることが
確認される。
【００２４】これらのことは、図１７に示す能動騒音制
御装置に採用されるFiltered-X LMS法、 Ｈj+1 (m) ＝Ｈj (m) ＋μｅj Ｙj (m) ・・・（７） Ｙj ：推定散乱フィルタ３３０の出力 ｅj ：マイクロホン３０４の出力 あるいは推定散乱フィルタ３３０の出力のノルムで正規
化したFiltered-X NLMS法、 Ｈj+1 (m) ＝Ｈj (m) ＋Ｋｅj Ｙj (m) ／ΣＹj 2 (i) ・・・（８） においても同様に起こる問題である。
【００２５】以上のノルムによる正規化は一方において
学習同定法の原理を構成するものであるため、当然なが
らこの原理から派生する問題をスケーリング操作だけで
解決することは困難であり、よって適応アルゴリズム自
体の改良という観点からこの問題が解決されることが望
まれる。
【００２６】本発明はかかる問題点に鑑みてなされたも
のであり、その目的は、演算語長に制限がある場合にお
いても係数更新を無効とすることなく実行可能となる適
応フィルタ係数の更新装置を実現することにある。
【００２７】
【課題を解決するための手段および作用】図１は本発明
の原理説明図である。上述の課題を解決するために、本
発明においては、特性が未知の信号伝達系に送出した信
号とその応答とから該信号伝達系の応答特性を推定し、
その応答特性に等価な応答を出力するフィルタを構築す
る装置のフィルタ係数を推定する推定装置であって、該
信号伝達系の応答と該フィルタの出力との差分と、該信
号伝達系に送出する信号との積を所定の時間にわたり累
積加算する積和算出手段１１０と、該信号伝達系に送出
した信号の自乗値を該所定の時間にわたり累積加算する
自乗和算出手段１２０と、該積和算出手段の結果と該自
乗和算出手段の結果との比から該フィルタの係数更新量
を算定する更新量算定手段１３０とを備え、該更新量算
定手段で算定した係数更新量を用いてフィルタ係数を更
新するように構成されたフィルタ係数の推定装置が提供
される。
【００２８】本発明の推定装置は、係数更新量として抽
出されるべき量が『同定の対象となる未知の信号伝達系
のインパルス応答とその推定値との差』となることに着
目して係数の推定を行うものである。すなわち、その差
が学習同定法のように小さく抑えられることなく係数更
新量としてそのまま加算されるならば固定小数点化によ
っても同更新量の有効桁数は適応フィルタ係数のそれと
一致すること、したがって桁落ちによる問題が派生しな
いことを利用している。すなわち、本発明では、上述の
『インパルス応答とその推定値との差』を応答残差（該
信号伝達系の応答と該フィルタの出力との差分）と信号
伝達系に送出する信号との積および同信号伝達系に送出
する信号の自乗値の両方をそれぞれ時間方向に積分して
得た和の比として求める。これにより、係数更新の演算
式中における推定誤差の要因となる項は上記時間方向に
積分することによる算術平均の効果によって積分項数分
の１に抑えられ、また一方において係数更新量に相当す
る項には従来の学習同定法と比較して自乗和による除算
が含まれなくなるので、当然ながらその除算に起因する
有効桁数の減少が起こらず、係数更新が実行されない可
能性を排除できる。
【００２９】上述の推定装置において、該自乗和算定手
段は該信号伝達系に送出した信号の自乗値を順次に記憶
するシフトレジスタを備え、該シフトレジスタの各タッ
プ出力をそれぞれ累積加算することによって該フィルタ
の各タップのフィルタ係数を算定するに用いる該自乗値
の累積加算値を得るように構成するとよい。このように
構成することにより、信号伝達系に送出する信号の自乗
演算は標本化周期あたり１回に削減され、処理量の軽減
を図ることができる。
【００３０】また、上述の推定装置において、該フィル
タの係数更新を所定数（例えば１）の標本化周期ごとに
一つのタップのフィルタ係数について行うように構成す
るとよい。このように構成することにより、適応フィル
タ係数の更新を、上述の所定時間単位でまとめて実行す
る構造から、例えば１標本化周期に１個の係数更新を行
うものに改めることができ、これにより係数更新の計算
処理を各標本化周期に分散し、いちどきに行う計算処理
量を軽減できる。
【００３１】さらにこの推定装置において、該自乗和算
定手段は該信号の自乗値の累積加算を該フィルタのタッ
プ数に対応する時間だけ記憶するレジスタを備え、該フ
ィルタの各タップのフィルタ係数はそのレジスタの内容
を元に更新されるよう構成するとよい。
【００３２】このように構成することにより、信号伝達
系に送出する信号の自乗和を求める計算を各標本化周期
ごとに行う必要がなくなり、各標本化周期での計算処理
量が軽減される。
【００３３】さらにこの推定装置において、該レジスタ
には該信号伝達系に送出した信号の自乗値の累積加算値
に代えてその逆数が記憶されるよう構成するとよい。こ
のように構成することにより、逆数を乗算することで除
算に相当する計算が行えるので除算が不要になり、その
場合、乗算は除算よりも計算量が少なくてよいから、計
算処理量が軽減される。
【００３４】また上述の推定装置において、該累積加算
を実行する該所定の時間を、該信号伝達系に送出した信
号の自乗値の和が予め定めた大きさに達したときまでと
するように構成するとよい。このように構成することに
より、信号伝達系に送出した信号のパワーが減少しても
所要のエコー消去量は確保でき、しかもそのエコー消去
量が確保できる範囲において累積加算を行う所要時間を
短縮できるので（すなわち係数更新が頻繁に行われるの
で）、その収束速度を速めることができる。
【００３５】また上述の推定装置において、該信号伝達
系に送出した信号の自乗値を累積加算する該所定時間に
相応する加算項数に対して、ステップゲインと適応フィ
ルタのタップ数の積を下限として設けるように構成する
とよい。このように構成することにより、加算項数が下
限値以下での係数更新を行わないようにでき、それによ
り係数更新の演算式における推定誤差を与える項の影響
が大きくならなるようにして、係数更新が不安定となる
ことを防止できる。
【００３６】また上述の推定装置において、該自乗和算
定手段の算定する自乗値の和に係わる値を記憶するシフ
トレジスタと、該自乗和算定手段の算定する自乗値の和
が所定の基準値に達しないときには該シフトレジスタに
更新不実行指示（例えば０）を、達したときに該自乗値
の和に係わる値を書き込む制御を行う手段とを備え、該
フィルタの各タップの係数の更新はそのシフトレジスタ
のタップ出力を監視してその内容が該自乗値の和に係わ
る値である場合には係数更新を実行し、更新不実行指示
である場合には係数更新を実行しないように構成すると
よい。ここで、自乗値の和に係わる値としては、自乗値
そのもの、所定の基準値、あるいはそれらの逆数とすす
ることができる。このように構成することにより、信号
伝達系に送出する信号の自乗和の計算を簡略化すること
ができる。
【００３７】また前述の推定装置において、該累積加算
を実行する時間を知らせる装置として該信号の自乗値の
和が予め定めた大きさに達したときにたてるフラグを記
憶するシフトレジスタを用意し、そのフラグから各フィ
ルタ係数の更新を実行するタイミングを知り、該自乗値
の予め定めた大きさを除算あるいはその逆数を乗算する
ことによって該係数を更新するように構成するとよい。
【００３８】このように構成することにより、信号伝達
系に送出する信号の自乗和の計算を簡略化することがで
き、またハードウェア構成なども簡略化することができ
る。
【００３９】さらにこの推定装置において、該除算ある
いは乗算する定数を２k あるいは２ -kによって与えるよ
うに構成するとよい。このように構成することにより、
演算をシフト演算で実行できるようになり、処理量が軽
減される。
【００４０】また上述の推定装置において、該信号伝達
系に送出される信号の自乗値を適応フィルタのタップ数
Ｉに等しい個数だけ加えた結果の最大数と、推定誤差を
所定の値に留めたいと期待する同自乗値の和とステップ
ゲインの積との比が整数となるようにステップゲインの
大きさを定め、係数更新に必要な該信号伝達系に送出さ
れる信号の自乗値の和あるいはその逆数を書き込むレジ
スタを用意し、そのレジスタの内容を該適応フィルタの
タップ数Ｉに対応するＩ標本化周期ごとに更新し、その
レジスタの内容を更新する時期において該信号伝達系に
送出される信号の自乗値の和が該最大値に達しているか
超えているかした場合にその更新を実施するように構成
するとよい。
【００４１】さらにこの推定装置において、該レジスタ
に記憶する該自乗値の和をすべて該最大値の倍と与える
ように構成するとよい。
【００４２】また上述の推定装置において、該積和算定
手段の積和と該自乗和算定手段の自乗和、あるいは該自
乗和についてだけオーバフローを監視し、その発生が予
想あるいは検出されたときには積和および自乗和を１／
２とし、以降の加算成分に対してその予想あるいは検出
回数ｋで決まる１／２k を乗じて加算するように構成す
るとよい。このように構成することにより、累積加算値
のオーバーフローによる誤動作を回避できる。
【００４３】
【実施例】以下、本発明の実施例を図面を参照して説明
する。図２には本発明の一実施例としてのフィルタ係数
の推定装置が示される。この実施例装置は、前述の図１
６に示したハンズフリー通信装置の音響エコーキャンセ
ラ２００に本発明を適用した場合のものであり、この音
響エコーキャンセラの係数更新回路２３０として本発明
を実現している。したがって、実施例装置には、入力信
号として回線側からの遠端話者信号Ｘj と減算器２１０
からの残留エコーＥj が入力され、出力信号として係数
更新された係数Ｈn+1 が適応フィルタ２２０に出力され
る。
【００４４】図２において、係数更新回路は、基本的な
回路構成として、Ｅj は信号伝達系ｌ００からのエコー
ｇj と適応フィルタ２２０で合成した擬似エコーＧj と
の差分である減算器２１０からの残留エコー、Ｘj は回
線側からの遠端話者信号Ｘjである。１１はこの残留エ
コーＥj と信号伝達系に送出した遠端話者信号Ｘj との
積を一定の時間だけ累積加算する積和算定回路、１２は
信号伝達系に送出した遠端話者信号Ｘj の自乗値を同じ
時間だけ累積加算する自乗和算定回路、１３は両回路１
１、１２の出力の比から係数更新量を算定する更新量算
定回路、１４は前回更新したフィルタ係数Ｈj を保持す
る保持回路、１５はその更新量を保持回路１４に記憶し
た前回のフィルタ係数Ｈn に加えて新たなフィルタ係数
Ｈn+1 を算定する加算器である。
【００４５】この実施例装置の動作を以下に説明する。
まず、学習同定法による係数更新手順を次のように変形
する。すなわち、係数更新をＪ標本化周期単位で行うこ
ととし、その間に得られる適応フィルタの第ｍ番目のタ
ップに関するＥj Ｘj (m) とＸj 2 (m) をそれぞれ時間
軸の方向にＪ個加算して得られる第ｎブロックにおける
積和 Ａn (m) ＝Σ* Ｅj Ｘj (m) ・・・（９） Ｐn (m) ＝Σ* Ｘj 2 (m) ・・・（１０） ただし、Σ* ：ｉ＝ｎＪ＋１から（ｎ＋１）Ｊまでの加
算（すなわちＪ個ずつの加算）、以下同じ を用いて、適応フィルタ係数を Ｈn+1 (m) ＝Ｈn (m) ＋ＫＡn (m) ／Ｐn (m) ・・・（１１） と更新するのである（請求項１）。ただし、ｎはＪ標本
化周期ごとに行う係数更新の起動時からの回数（すなわ
ちブロックの番号）である。
【００４６】図３は係数更新を実行する周期Ｊを適応フ
ィルタのタップ数Ｉに等しくおいて計算した本発明方式
の収束特性と従来の学習同定法のそれとのシミュレーシ
ョンによる比較である。このシミュレーションの結果に
おいて両収束特性にほとんど差がないことか確認され
る。ただし、両方式の収束特性はほんとど一致して区別
できないことから、本発明方式については収束特性を２
０dB上方において表示している。図３のシミュレーショ
ンにおいて、収束特性は、適応フィルタのタップ数およ
びエコー経路のインパルス応答の長さＩ＝５１２、ステ
ップゲインＫ＝０．２、エコー対周囲騒音比３０dBと与
えて計算している。また、エコー消去量は６４標本化周
期の間に得られた値を平均して表示した。
【００４７】同じく、図４は、タップ数Ｉ＝５１２、加
算項数Ｊ＝５１２、ステップゲインＫ＝０．０１、エコ
ー対周囲騒音比１０dBと与えた条件の下に全ての演算を
１６ビットの固定小数点で実行した本発明方式の収束特
性の例である。この結果において、収束特性は浮動小数
点で計算した学習同定法と同等のものが得られているこ
と、固定小数点で計算する学習同定法よりも収束特性が
大幅に改善されていることが確認される。
【００４８】本発明手法において係数更新が有効となる
理由は次のように説明される。すなわち、 Ｅj Ｘj (m) ＝〔ΣΔj (i) Ｘj (i) ＋Ｎj 〕Ｘj (m) ＝Δj (m) Ｘj 2 (m) ＋〔Σm Δj Ｘj (i) ＋Ｎj 〕Ｘj (m) ・・・（１２） ただし、Σm ：ｉ＝ｍを除くｉ＝１からＩまでの加算、
以下同じと変形すれば、適応フィルタの第ｍ番目の係数
更新に必要な情報はその第１項 Δj (m) Ｘj 2 (m) ＝〔ｈj (m) −Ｈj (m) 〕Ｘj 2 (m) ・・・（１３） にあること、そして抽出したい情報は〔ｈj (m) −Ｈj
(m) 〕であることが明確にされる。
【００４９】次に、係数更新はＪ標本化周期ごとに実行
され、時刻ｊ＝ｎＪ＋１〜（ｎ＋１）Ｊの間はフィルタ
係数は更新されず固定されることから適応フィルタ係数
Ｈj(m) は定数Ｈn (m) を維持し、かつ信号伝達系の特
性（エコー経路のインパルス応答）は適応フィルタの係
数が収束するまで変化しないと仮定できるから一定とみ
なせること〔ｈ(m) ＝ｈj (m) 〕を考慮すると、上式
（９）のＡn (m) は、その第ｍ番目のタップ成分を分離
すると、 Ａn (m) ＝Σ* Δj (m) Ｘj 2 (m) ＋Σ* 〔Σm Δj (i) Ｘj (i) ＋Ｎj 〕Ｘj (m) ・・・（１４） ＝Σ* 〔ｈ(m) −Ｈn (m) 〕Ｘj 2 (m) ＋Σ* 〔Σm Δj (i) Ｘj (i) ＋Ｎj 〕Ｘj (m) ＝〔ｈ(m) −Ｈn (m) 〕Σ* Ｘj 2 (m) ＋Σ* 〔Σm Δj (i) Ｘj (i) ＋Ｎj 〕Ｘj (m) ・・・（１５） ただし、Σ* ：ｉ＝ｎＪ＋１〜（ｎ＋１）Ｊの加算 と改められる。
【００５０】ここで、式（１５）の第１項は、式（１
０）に与える遠端話者信号のパワーＰ n (m) との積にな
っており、したがって、同式（１０）のパワーＰn (m)
との比を求めること（すなわちパワーＰn (m) による正
規化）により、フィルタ係数の更新に必要な情報（真値
と推定値との差）は、 Ａn (m) ／Ｐn (m) ＝〔ｈ(m) −Ｈn (m) 〕 ＋Σ* 〔Σm Δj (i) Ｘj (i) ＋Ｎj 〕Ｘj (m) ／Σ* Ｘj 2 (m) ・・・（１６） ただし、Σ* ：ｉ＝ｎＪ＋１〜（ｎ＋１）Ｊの加算 の第１項として抽出されることが明確に示される。
【００５１】ここで、推定誤差の要因となる式（１２）
の第２項は本発明方式において算術平均の効果によって
１／Ｊに抑えられることが知られる。すなわち、本発明
手法における収束速度が図３のごとく通常の学習同定法
と同程度となるのは、この平均効果によるものと考えら
れる。
【００５２】この結果から本発明方式において構成され
る係数更新量は、抽出が望ましい式（１６）の第１項に
ステップゲインＫを乗じた Ｆn (m) ＝Ｋ〔ｈ(m) −Ｈn (m) 〕 となることが示される。明らかに、本発明方式では前述
の学習同定法の更新量Ｄ j (m) と比較してノルムによる
除算は含まれていない。除算がなければ当然ながらその
除算に起因する有効桁数の減少は起こらず、係数更新が
実行されない可能性は排除される。
【００５３】以上、本発明方式における係数更新量が
〔ｈ(m) −Ｈn (m) 〕として抽出されることから分かる
ように、その更新量を生成する分子Ａn (m) は分母Ｐn
(m) の遠端話者信号のパワーに関して等しい大きさとな
り、従って、係数更新量は同パワーの増加あるいは適応
フィルタのタップ数の増加に無関係に求められることが
指摘される。すなわち、学習同定法の欠点とした『係数
更新量が制限語長以下となって更新が無効になる』問題
は本発明方式において解決される。
【００５４】次に、本発明方式の実用装置への応用にあ
たっては、その設計指針として装置が安定に動作するこ
との保証が得られる条件、実際にはステップゲインの範
囲が確認されていることが望ましいので、以下にこの安
定条件について検討する。ここでは、この確認を学習同
定法の巡回型フィルタ表現を利用した安定条件の導出手
順にならって行う。
【００５５】初めに、式（１６）を式（１１）に代入し
て本発明方式による係数更新式を Ｈn+1 (m) ＝〔ｈ(m) ＋Ｒn (m) 〕Ｋ＋（１−Ｋ）Ｈn
(m) と整理して表す。ただし、 Ｒn (m) ＝Σ* 〔Σm Δn (i) Ｘj (i) ＋Ｓj＋Ｎj 〕
Ｘj (i) ／Σ* Ｘj 2 (m) ただし、Σ* ：ｉ＝ｎＪ＋１〜（ｎ＋１）Ｊの加算 である。明らかに、この式はエコー経路のインパルス応
答ｈ(i) の第ｍ番目の標本値ｈ(m) を入力し、同じくＩ
≠ｍの標本値に関係する推定誤差Δn (i) からなるＲn
(i) を外乱とする１次巡回型フィルタを構成する。図５
はまた、その演算の構造を示すブロック図である。
【００５６】この構造に対してＫ＜０を仮定すると、１
次巡回部分の係数（１−Ｋ）は１以上となるので、フィ
ルタの出力は当然ながら発散する。また、Ｋ＝０ならば
ｈ(m) のフィルタへの入力が阻止されるので、係数Ｈ
n+1 (m) の抽出は不可能になる。すなわち、適応フィル
タ係数の交換が安定して実行されるためには、まず、Ｋ
＞０でなければないない。
【００５７】次に、このフィルタ表現において係数Ｈn
(m) に生じる推定誤差Δn (m) は１次巡回部を経て出力
に戻り、ｉ＝ｍを除くｉ＝１〜Ｉの係数Ｈn (i) に生じ
た推定誤差Δn (i) は外乱Ｒn (m) として巡回すること
が指摘される。すなわち、係数更新が本発明方式によっ
て安定に実行されるための条件として、『この二つの循
環に対しても推定誤差の平均パワーが減少すること』が
求められる。この条件は例えば、第ｎブロックでの係数
更新で生じた推定誤差Δn (i) の全タップについて平均
したパワーをσn 2 と表せば、不等式で表現される。
【００５８】まず、係数１個あたりに生じる推定誤差の
平均パワーをσn 2 と仮定したので、外乱Ｒn (m) とし
て入力に戻る（Ｉ−１）個の係数に生じた推定誤差の平
均パワーはσn 2 （Ｉ−１）とおくことができる。さら
に、そのパワーは外乱Ｒn (m) における算術平均の効果
からσn 2 （Ｉ−１）／Ｊに抑えられ、ステップゲイン
Ｋが乗じられて最終的に推定誤差はＫ2 σn 2 （Ｉ−
１）／Ｊとして出力に戻る。一方、タップｍにおいて生
じた推定誤差は１次巡回部で（１−Ｋ）倍されて出力に
戻り、その平均パワーは（１−Ｋ）2 σn 2 と表され
る。上記条件はこの二つの循環に対して不等式 Ｋ2 （Ｉ−１）σn 2 ／Ｊ＋（１−Ｋ）2 σn 2 ＜σn
2 を構成する。すなわち、この不等式に対してσn 2 ＞０
とＫ＞０の条件を適用すれば、上式は簡単な形に整理さ
れて安定条件 ０＜Ｋ＜２Ｊ／（Ｉ＋Ｊ−１） が導かれる。
【００５９】次に、上述の適応アルゴリズムの能動騒音
制御装置への適用について検討する。すなわち、従来技
術の項で説明したように、学習同定法はFiltered-X NLM
S 法として能動騒音制御装置へ適用できる。そこで、本
発明方式についても同様な適用が可能なことを確認す
る。
【００６０】まず、図１７に示す騒音制御フィルタ３２
０から係数更新回路３４０に至る誤差散乱系および同誤
差散乱系の特性を模擬する推定散乱フィルタ３３０の係
数をａ(t) 〔ｔ＝１〜Ｔ〕とおけば、マイクロホン３０
４の出力は ｅj ＝ΣT ａ(t) Σ〔ｈ(i) −Ｈj-t (i) 〕Ｘj-t (i) ・・・（１７） ただし、ΣT はｔ＝１からＴまでの加算、以下同じ と表すことができる。これを学習同定法の場合と同様
に、タップｍに関係する成分とそれ以外の成分に分けて
表せば、 ｅj ＝ΣT ａ(t) Σ〔ｈ(m) −Ｈj-t (m) 〕Ｘj-t (m) ＋ΣT ａ(t) Σm 〔ｈ(i) −Ｈj-t (i) 〕Ｘj-t (i) ・・・（１８） ただし、 ΣT ：ｔ＝１〜Ｔの加算 Σm ：ｉ＝ｍを除くｉ＝１〜Ｉの加算 と表すことができる。
【００６１】ここで、１回の係数更新で変化する係数更
新量は実際にはわずかであることから毎回の係数更新量
はわずかであると仮定し、適応フィルタの係数Ｈ
j-t (m) をｊ＝ｎＪ＋１〜（ｎ＋１）Ｊの区間において
定数Ｈn (m) と近似されるとすると、上式（１８）は、 ｅj ≒〔ｈ(m) −Ｈn (m) 〕ΣT ａ(t) Ｘj-t (m) ＋ΣT ａ(t) Σm 〔ｈ(i) −Ｈj-t (i) 〕Ｘj-t (i) ＝〔ｈ(m) −Ｈn (m) 〕Ｙj (t) ＋ΣT ａ(t) Σm 〔ｈ(i) −Ｈj-t (i) 〕Ｘj-t (i) ・・・（１９） ただし、ΣT ：ｔ＝１〜Ｔの加算 と整理される。従って、これを元に計算した次の二つの
値 Ｂn (m) ＝Σ* ｅj Ｙj (m) ・・・（２０） Ｑn (m) ＝Σ* Ｙj 2 (m) ・・・（２１） ただし、Σ* ：ｉ＝ｎＪ＋１〜（ｎ＋１）Ｊの加算 の比の第１項は係数推定値と真値との差を学習同定法と
同様に与える。すなわち、次の係数更新 Ｈn+1 (m) ＝Ｈn (m) ＋ＫＢn (m) ／Ｑn (m) を行うことにより、能動騒音制御装置に採用されるFilt
ered x-NLMS 法に対しても本発明手法が適用されること
が分かる。
【００６２】次に、本発明を実施する具体的な回路構成
について述べる。図６は上述の本発明による係数更新手
順に従って単純に構成した回路である。図６において、
ブロック６１は前出の式（９）と式（１０）に基づいて
ＫＡn (m) とＰn (m) を計算する部分であり、遠端話者
信号Ｘj (m) を自乗する乗算器６１１、その乗算値の累
積加算を計算してＰn (m) とする遅延素子６１３と加算
器６１２、ＫＥj とＸj (m) を乗算する乗算器６１４、
その乗算値の累積加算を計算してＫＡn (m) とする遅延
素子６１６と加算器６１５を含み構成される。このブロ
ック６１は１標本化周期毎に動作するもので、このうち
遅延素子６１３と６１６はＩ標本化周期ごとにリセット
される。また、ブロック６１の演算処理は適応フィルタ
の各タップ（＝１〜Ｉ）ごとに行う必要がある。
【００６３】また、ブロック６２はＩ標本化周期毎に動
作してＫＡn (m) とＰn (m) に基づいて更新すべき係数
Ｈn+1 (m) を計算する部分であり、ＫＡn (m) をＰ
n (m) で割って係数更新量を得る除算器６２１、この係
数更新量を前回の係数Ｈn (m) に加算する加算器６２２
と遅延素子６２３を含み構成される。またブロック６２
の演算処理はブロック６１と同様に適応フィルタの各タ
ップ毎に行う必要がある。
【００６４】一方、本発明方式の回路構成と比較する対
象として、図７には従来の学習同定法に従って構成した
一般的に用いられている回路構成が示される。この回路
において、学習同定法におけるノルムの計算は次のよう
にして行って計算量の削減を図っている。すなわち、Ｘ
j (i) はＸj-i+1 となることを利用し、時刻ｊにおいて
得られたノルムΣＸj 2 (i) と、それを構成する最古の
自乗値Ｘj-I+1 2 (i)および時刻ｊ＋１において入力し
た最新の自乗値Ｘj+1 (i) に対して時刻ｊ＋１における
ノルムの算出を、 ΣＸj+1 2 (i) ＝ΣＸj 2 (i) −Ｘj-I+1 2 (i) ＋Ｘ
j+1 2 (i) と行う。
【００６５】これを簡単に言えば、学習同定法による係
数更新に際して必要となるノルムを単純にΣＸj 2 (i)
の表示に従って計算すれば、 ΣＸj 2 (i) ＝Ｘj 2 (1) ＋Ｘj 2 (2) ＋Ｘj 2 (3) ・・・＋Ｘj 2 (I) ・・・（２２） から明らかなように標本化周期ごとにＩ個の自乗と加算
を必要とする。しかし、実際には次の時間（ｊ＋１）で
ノルムは、 ΣＸj+1 2 (i) ＝Ｘj+1 2 (1) ＋Ｘj 2 (1) ＋Ｘj 2 (2) ・・・＋Ｘj 2 (I-1) ・・・（２２） と計算されることを利用して計算量の削減を図ってい
る。
【００６６】図７はその構成例であって、遠端話者信号
Ｘj の自乗値を保持するタップ数Ｉのシフトレジスタ５
２０を別に用意し、レジスタ５１０に記憶されているノ
ルムに対して最古の自乗値〔シフトレジスタ５２０の最
終段出力〕を差し引くと同時に、新しく入力した遠端話
者信号の自乗値（シフトレジスタ５２０の入力）を加算
することによってノムルは標本化周期ごとに更新される
構造となっている。
【００６７】ただし、この計算法ではレジスタ５１０に
記憶された初期値は永久に残されるので、『レジスタ５
１０とシフトレジスタ５２０を起動時に“０”にリセッ
トしておく処理』が必要となる。
【００６８】また、このノルムの計算を、浮動小数点演
算で行う場合、指数の異なる数値の加算に際して指数の
大きい方に合わせる仮数の調整が行われるので、シフト
レジスタを右に移動してノルムから減算される最古の自
乗値となった自乗値と、ノルムとしてレジスタに残って
いる同じ最古の自乗値との間には誤差が生じる。この誤
差を放置すれば、それが積み重なることにより、ノルム
はついには発散することにもなる。そこで、図７に示す
計算法では加算器５３０とレジスタ５３１からなる回路
を別に設けてノルムを単純に計算する機能を加え、Ｉ標
本化周期ごとにその計算結果をレジスタ５１０に記憶さ
れているノルムと置き換える操作を加えてその発散を防
止している。この操作を付与したことにより、浮動小数
点演算に起因する誤差の累積はＩ標本化周期分に留めら
れる。
【００６９】ここで、本発明手法による回路構成と学習
同定法による回路構成との計算量を比較すると、１標本
化周期あたり、次の違いがある。まず、 学習同定法（図７）： （残留エコーと遠端話者信号との積Ｉ回）＋（遠端話者
信号の自乗１回）＋（シフトレジスタ５２０における自
乗値の右シフト１回）＋（最古の自乗値の減算１回）＋
（最新の自乗値の加算１回）＋（誤差の累積を抑える交
換用ノルムのための加算１回）＋（係数更新用加算Ｉ
回）＋（ノルムによる正規化用除算１回＋乗算Ｉ回） 本発明手法（図６）： （残留エコーと遠端話者信号との積Ｉ回と加算Ｉ回）＋
（遠端話者信号の自乗Ｉ回）＋（自乗値の加算Ｉ回）＋
（係数更新用加算Ｉ回）＋（遠端話者信号のパワーによ
る正規化用除算Ｉ回） となる。
【００７０】すなわち、本発明手法の計算は単純である
が、計算量が多いことが分かる。ただし、学習同定法の
計算で必要な（シフトレジスタにおける自乗値の右シフ
ト１回）に対応する（遠端話者信号の右シフト１回）は
適応フィルタを構成するシフトレジスタを共用するによ
って代用できるので省略されている。また、係数更新の
ための加算は本発明手法においてＩ標本化周期ごとに１
回であるが、計算量としてはその最大量としている。
【００７１】このように、本発明手法は制御や構造が簡
単となる反面、計算量が多いという問題点を持ち、その
計算量の多さは正規化パワーの算出と除算がタップ毎に
実行される構造に起因していることが分かる。
【００７２】〔１〕遠端話者信号パワーＰn (m) の計算
簡略化の方法１（請求項２） ここで、本発明方式の計算量を削減する構成法を与え
る。すなわち、図７の構成と同様に遠端話者信号の自乗
値を記憶するシフトレジスタ７１０を導入するのである
（請求項２）。図８にその具体的な回路の構成を示す。
ここで、シフトレジスタ７１０は、（Ｉ−１）タップ構
成であり、各タップには遠端話者信号の自乗値が記憶さ
れ、この自乗値は各標本化周期毎に順次にシフトされ
る。各タップの出力は、それぞれ適応フィルタの各タッ
プ対応にＸj 2 の累積加算Ｐn (i) を計算するための加
算器６１２i と遅延素子６１３i に入力される。
【００７３】図７に示すこの回路構成によれば、タップ
ごとに必要であった自乗計算が不要となる。一方、同自
乗値を記憶するシフトレジスタにおける１回の右シフト
が新たに必要となるが、『遠端話者信号の自乗』演算は
標本化周期あたり１回に削減される。
【００７４】〔２〕遠端話者信号パワーＰn (m) の計算
簡略化の方法２（請求項３、４） 前述した本発明手法の要点は、係数更新量Ｅj Ｘj (m)
からｈ(m) −Ｈn (m)を抽出するところにある。この点
に着目すれば、係数更新量Ｅj Ｘj (m) の累積加算とノ
ルムの計算を同じ時間遅らせて計算する構成をとっても
ｈ(m) −Ｈn (m) が抽出できることが示される。また、
このように適応フィルタの各係数について１標本化周期
ずつ遅らせて係数更新を実行する構成（請求項３）をと
れば、一つの標本化周期に集中して実行されていた適応
フィルタ係数の更新のための加算が各標本化周期に分散
され、１標本化周期に実行される最大計算量は大幅に削
減されることになる。
【００７５】このように、この構成法は、上述の本発明
方式における適応フィルタ係数の更新をＩ標本化周期単
位でまとめて実行する構造から、これを例えば『１標本
化周期に１個の係数更新』を行うものに改めるもので、
これにより少なくとも係数更新用の加算と正規化用の除
算は『各標本化周期に１回』と分散されることによって
計算量が削減されることが期待できる。
【００７６】ここで、遠端話者信号Ｘj (i) は前述のよ
うにＸj-i+1 (i) とおけることに着目して、式（１
５）、式（１６）を Ａn (m) ＝〔ｈ(m) −Ｈn (m) 〕Σ* Ｘj-m+1 2 (i)＋
Σ* 〔Σn Δj (i) Ｘj-i+1 (i) ＋Ｓj ＋Ｎj 〕Ｘ
j-m+1 (i) Ｐn (m) ＝Σ* Ｘj-m+1 2 (i) と表す。次に、１標本化周期内で更新される係数を一つ
とするために加算区間をタップごとに、例えばタップｍ
の係数についてはｊ＝ｎＪ＋１＋ｍ−１〜（ｎ＋１）Ｊ
＋ｍ−１のように変更し、係数更新量〔ｈ(m) −Ｈ
n (m) 〕の算出を、 Ａn (m) ＝〔ｈ(m) −Ｈn (m) 〕Σ ** Ｘj-m+1 2 (i)
＋Σ ** 〔Σm Δj (i) Ｘj-i+(i) 1 ＋Ｓj ＋Ｎj 〕Ｘ
j-m+1 (i) Ｐn (m) ＝Σ ** Ｘj-m+1 2 (i) ただし、Σ ** ：ｊ＝ｎＪ＋１＋ｍ−１から（ｎ＋１）
Ｊ＋ｍ−１ までの加算、以下同じ の比を持って行う構造に改める。このとき、この式の右
辺を構成する時刻ｊからｍ−１だけ時間を遡った時刻ｊ
−ｍ＋１における自乗値Ｘj-m+1 2 (i) のｊ＝ｎＪ＋１
＋ｍ−１〜（ｎ＋１）Ｊ＋ｍ−１の間の加算は、Ｘj 2
(i) のｊ＝ｎｊ＋１〜（ｎ＋１）Ｊの加算に等しくな
る。従って、上式Ｐn (m) の右辺は、 Σ ** Ｘj-m+1 2 (i) ＝Σ* Ｘj 2 (i) ただし、Σ* ：ｊ＝ｎＪ＋１〜（ｎ＋１）Ｊの加算 Σ ** ：ｊ＝ｎＪ＋１＋ｍ−１〜（ｎ＋１）Ｊ＋ｍ−１
の加算 と置き換えられる。すなわち、この式は各係数の更新に
必要な正規化パワーをタップに関係なく自乗値Ｘ
j 2 (i) のｊ＝ｎＪ＋１〜（ｎ＋１）Ｊの加算値をもっ
て全て代用できることを意味している。
【００７７】図９はこの分散更新法（あるいは移動平均
法と称する）を用いたときに計算量が大きく削減される
ことを示す回路例である（請求項４）。前述の図６の回
路例との相違点は、加算器６１２と遅延素子６１３で構
成される回路の出力がレジスタ６１７を介してブロック
６２に送出されるように構成され、このレジスタ６１７
はＩ標本化周期ごとにリセットされるようになっている
点である。
【００７８】この図９に示す例において、遠端話者信号
のパワーＰn (m) は、信号Ｘj を乗算器６１１で自乗
し、その自乗値を加算器６１２と遅延素子６１３でＩ個
累積して、そのＩ個累積した値をもってＩ標本化周期ご
とにレジスタ６１７の内容を置き換えると同時に、遅延
素子６１３の加算値をＩ標本化周期ごとに“０”にリセ
ットして次の累積加算に備える処理を行って得られる。
この場合、レジスタ６１７内のパワーＰn (m) はＩ標本
化周期だけ保持されるので、各フィルタ係数の更新は１
標本化周期ごとに一つずつ同レジスタ６１７に記憶され
たパワーＰn (m)を用いて実行される。
【００７９】図１０は学習同定法と本発明手法の基本型
と移動平均型（分散処理型）との計算量の比較を示すも
のである。同図からも分かるように、上述の移動平均型
では計算量が大幅に削減される。
【００８０】図１１はこの分散処理によって実行された
本発明方式の収束特性と学習同定法のそれとのシミュレ
ーションによる比較である。ただし、タップ数その他の
条件は図３の例に同じである。すなわち、図１１のシミ
ュレーションにおいて、収束特性は、適応フィルタのタ
ップ数およびエコー経路のインパルス応答の長さＩ＝５
１２、ステップゲインＫ＝０．２、エコー対周囲騒音比
３０dBと与えて計算している。また、エコー消去量は６
４標本化周期の間に得られた値を平均して表示した。こ
のシミュレーションの結果において両収束特性にほとん
ど差がないことか確認される。ただし、図３と同様、両
方式の収束特性はほんとど一致して区別できないことか
ら、本発明方式については収束特性を２０dB上方におい
て表示している。この図９１１に示す結果は、本発明手
法が学習同定法とほぼ同等の特性が実現できることを例
証している。
【００８１】〔３〕遠端話者信号パワーＰn (m) による
除算の簡略化（請求項５） また、図９の構成に対して累積加算値の記憶を逆数に改
めてレジスタに記憶させる構成とすれば、遠端話者信号
パワーＰn (m) による除算は、学習同定法と同様、乗算
に置き換えられる。この結果、本発明手法の演算量は、 （残留エコーと遠端話者信号との積Ｉ回と加算Ｉ回）＋
（遠端話者信号の自乗１回）＋（自乗値の加算１回）＋
（係数更新用加算１回）＋（ノルムによる正規化用除算
１回＋乗算１回） に削減される。この計算量を学習同定法に比較すれば、 ノルムによる正規化用乗算Ｉ回→１回 自乗値の右シフト１回→０回（シフトレジスタも不要と
なる） 最古の自乗値の減算１回→０回 最新の自乗値の加算１回→０回 誤差の累積を抑える交換用ノルムのための加算１回→０
回 係数更新用加算Ｉ回→１回 と少なくなり、以上の他に『起動時におけるシフトレジ
スタとレジスタの“０”リセット処理』が不要となる。
【００８２】〔４〕エコー消去量の確保（請求項６） 学習同定法では、遠端話者信号のパワー変動にも固定し
たステップゲインで安定的な動作が保証される。しか
し、その収束後の推定誤差が、 ＰD ＝ＫＰN ／〔ＰX （２−Ｋ）〕 ・・・（２４） となることから明らかなように、この遠端話者信号のパ
ワー変動に比例して推定誤差が上下することが指摘され
る。
【００８３】すなわち、式（２４）から所要のエコー消
去量が確保できるとされる遠端話者信号のパワー値より
も同パワーが小さくなるときには推定誤差が増加し、そ
の結果としてエコー消去量が減少して係数更新動作は不
安定となる。そこで、学習同定法を適応アルゴリズムと
するエコーキャンセラでは、通常、遠端話者信号のパワ
ーが所要の推定精度の確保に必要な大きさ以下となると
きには、係数更新を休止する操作を加えている。しなし
ながら、係数更新の休止はエコー経路変動への追随が遅
れることを意味し、その追随の遅れからエコー消去量が
所定値以下となる時間が増えることによってハウリング
が発生する可能性が高くなってしまう。
【００８４】一方、本発明手法によれば、正規化用パワ
ーＰn (m) の計算は適応フィルタのタップ数によって制
限される必要はなく、要は係数更新量Ｅj Ｘj (m) の累
積加算に対してｈ(m) −Ｈn (m) が抽出されれば十分で
ある。そこで、周囲騒音のパワーに対して所定のエコー
消去量が確保される最小の遠端話者信号のパワー（学習
同定法では係数更新が休止されるパワー）を基準とし、
パワーＰn (m) がその基準を超えたときに係数更新を実
行する構成とすれば、遠端話者信号のパワーが減少して
も所要エコー消去量を確保しつつ、係数更新が常時実行
可能となる構成が得られる（請求項６）。
【００８５】図１２はエコー対周囲騒音比３０dBでエコ
ー消去量４０dBが確保されるようにステップゲイン、基
準パワーＰ0 を与えて計算した収束特性である。すなわ
ち，、学習同定法では、エコー対周囲騒音比３０dBとな
る区間においてエコー消去量４０dBを維持するが、エコ
ー対周囲騒音比１０dBとなったときにはエコー消去量が
２０dBに減少する。一方、本発明方式によれば、エコー
対周囲騒音比に関係なく、エコー消去量４０dBが確保さ
れていることが分かる。
【００８６】〔５〕収束速度の向上（請求項７） また、学習同定法ではステップゲインで収束速度が規定
されるので、遠端話者信号のパワーが先に説明した最小
値よりも大きくなるときでも収束速度は変化しないが、
本発明手法では収束速度が向上する。すなわち、遠端話
者信号のパワーがその最小値よりも大きくなるときに
は、少ない加算項数でＰn (m) が係数更新を実行する基
準パワーＰ0 を超えることになるので、係数更新が早め
に実行され、収束速度が向上するのである。
【００８７】図１３はエコー対周囲騒音比１０dBにおい
てエコー消去量３０dBが確保されるようにステップゲイ
ンおよび基準パワーＰ0 を与え、時刻ｊ＝２５６×１２
８においてエコー対周囲騒音比を３０dBに増加させたと
きに得られた収束特性である。本発明方式においては遠
端話者信号のパワーの増加があれば収束速度が向上し、
所定のエコー消去量を素早く得ることができる。一方、
学習同定法では遠端話者信号のパワーが増加しても収束
速度は変わらず、遠端話者信号のパワーの増加がエコー
消去量の増加として影響していることが分かる。しか
し、この増加はエコー消去量が所定以上に得られたとい
うことであってエコーキャンセラの場合にそれは単に過
剰品質となるだけである。
【００８８】ただし、遠端話者信号のパワーが基準パワ
ーＰ0 よりも大きくなるときには、Ｐn (m) を計算する
加算数が少なくなり、Ｐn (m) が推定誤差を与える式
（１６）第２項の分子を抑えきれなくなって係数更新が
不安定となる可能性が生じる。安定な動作を保証するた
めには、係数更新量ＫＡn (m) ／Ｐn (m) に含まれる推
定誤差は学習同定法において規定される安定条件（０＜
Ｋ＜２）の上限Ｋ＝２について得られる係数更新量２Ｅ
j Ｘj (m) ／ΣＸj 2 (i) に含まれる推定誤差未満とな
らなければならない。また、一方において、学習同定法
で収束が最も速くなるステップゲインはＫ＝１となるこ
と、また、Ｋ＞１となるときに推定誤差が増加すること
が知られており、収束の高速化を目指す本項において係
数更新量ＫＡn (m) ／Ｐn (m) に含まれる推定誤差は、
Ｅj Ｘj (m) ／ΣＸj 2 (i) に含まれる推定誤差以下と
なることが望ましい。すなわち、 Ｐn (m) ／Ｋ≧ΣＸj 2 (i) であることが望ましいと言える。ここで、係数更新の実
行は基準パワーＰ0 を元に判断されることを考慮すれ
ば、その関係は Ｐ0 ／Ｋ≧ΣＸj 2 (i) に置き換えられる。
【００８９】この場合、遠端話者信号の自乗値が加算項
数Ｌで基準パワーＰ0 に達したとし、遠端話者信号の自
乗値の平均がσX 2 であったとすると、その関係は、 σX 2 Ｌ／Ｋ≧σX 2 Ｉ ・・・（２５） に等価となる。すなわち、加算項数は、 Ｌ≧ＫＩ ・・・（２６） でなければならない。この結果は加算項数の下限をＫＩ
と制限する必要があることを意味している。
【００９０】〔６〕加算項数をその加算値から決定する
手法における回路構成（請求項８） 図１４には加算項数をその加算値から決定する回路が示
される。図中、乗算器６１１は遠端話者信号Ｘj の自乗
値を算出するもの、加算器６１２と遅延素子６１３はこ
の自乗値を累積加算するもの、比較器６１８はその累積
加算した加算値を基準パワーＰ0 と比較して後述のシフ
トレジスタ６１０に対して加算数Ｐn (m) 〔または
Ｐ0 〕、あるいは０を出力するもの、加算項数監視回路
６１９は遠端話者信号の自乗値の加算項数を計数してお
き、加算項数ＫＩ未満で基準パワーＰ 0 を超えるときに
は、比較器６１８に対して同自乗値の和Ｐn (m) あるい
はＰ0の書込みを阻止するよう指示するもの、シフトレ
ジスタ６１０はそのタップ出力が適応フィルタの各係数
に対応するものである。
【００９１】この回路では、係数更新に際して標本化周
期ごとにそのシフトレジスタ６１０のタップ出力を監視
してそれが０であるときは係数更新を実行せず、正規化
パワーＰn (m) 〔またはＰ0 〕を記憶している場合は係
数更新を実行するようにして、同正規化パワーの計算を
簡略化する。すなわち、図１４において、遠端話者信号
の自乗値の和が基準パワーＰ0 を上回ったときにその和
Ｐn (m) 〔あるいはＰ 0 〕が、そうでないときは０がシ
フトレジスタ６１０に書き込まれる。一方、係数更新の
発散を防止するために、加算項数監視回路６１９で遠端
話者信号の自乗値の加算項数も同時に計数しておき、加
算項数ＫＩ未満で基準パワーＰ0 を超えるときには、比
較器６１８に対してそれを通知して、同自乗値の和Ｐn
(m) 〔あるいはＰ0 〕のシフトレジスタ６１０への書込
みを阻止する。この場合、図１４のシフトレジスタに書
き込む数値を正規化パワーの逆数とすれば、正規化演算
が除算から乗算に置き換えられる。
【００９２】〔７〕係数更新の時期をフラグを記憶した
レジスタで指示する方法（請求項９） 図１５には係数更新の時期をフラグを記憶したレジスタ
で指示する回路の構成例が示される。小さなステップゲ
インの設定によって遠端話者信号の振幅が大きくなって
もその自乗値の加算項数がＫＩを超えることがないよう
に各信号の大きさを調整した場合には、正規化パワーは
Ｐ0 と固定的に与えることができる。この場合、その逆
数は常に一定であり、従って、Ｐ0 あるいはその逆数を
記憶しておく必要はなくなる。要は係数更新を実行する
時期さえ明確になればよいのであって、そのタイミング
さえ分かれば予め別に用意した逆数を用いて係数更新量
は計算することができる。すなわち、そのタイミングを
知らせる道具として図１５に示すような１ビットの係数
更新フラグを記憶するシフトレジスタ６１０’があれば
十分である。また、その逆数の代わりにステップゲイン
を乗じた定数を用意しておけば、ステップゲインの乗算
も不要となる。
【００９３】〔８〕正規化演算の簡易化（請求項１０） 明らかに、前記〔７〕のように正規化が定数で実行でき
るならば、Ｋ／Ｐ0 を２k となるように基準パワーの大
きさを決めておけば、正規化はシフト演算で済む。
【００９４】
〔９〕係数更新時期をタップ数の整数倍と
する方法１（請求項１１） まず、加算項数の下限を適応フィルタのタップ数Ｉ、予
め想定した遠端話者信号の自乗値のＩ個の加算によって
得られる最大値をＰm 、所定の推定誤差が得られる同自
乗値の和をＰ0 、ステップゲインＫをＰm ／（ＫＰ0 ）
が正の整数となるように与える。次に遠端話者信号の自
乗値の和Ｐn をレジスタに書き込む周期をＩ標本化周期
とし、和Ｐn を書き込む時期までにその和Ｐn がＰm に
一致するか超えていないときは、その書込みを次回の書
込み時期まで延期する制御を行う。この場合、係数更新
はＩ標本化周期の整数倍で実行されることとなり、従っ
て、図１４で与えられたＰn を記憶するシフトレジスタ
は図９に示すレジスタに代用される。また、当然なが
ら、Ｐn の代わりにＫＰn を記憶してもよい。
【００９５】〔１０〕係数更新時期をタップ数の整数倍
とする方法２（請求項１２） 前記方法（請求項１１）でレジスタに記憶される遠端話
者信号の自乗値の和Ｐ n (m) は、レジスタへの書込み時
期において和Ｐn (m) が最大値Ｐm に丁度一致したとき
にＰm となり、その時期がずれたときにＰm ＜Ｐn (m)
＜２Ｐm の範囲の値をとる。収束速度の高低が問題とな
らない例、例えば能動騒音制御装置では係数更新を前記
範囲の上限２Ｐn (m) とすることができる。この２Ｐn
(m) は予め定めることができる値であり、２ＫＰn (m)
を記憶するように変形してもよく、また、これを２k あ
るいは２-kで近似的に与えてもよい。
【００９６】〔１１〕加算値がオーバーフローすること
を防止する手法（請求項１３） 加算値Ａn (m) やＰn (m) の算出を固定小数点で実行す
るとき、その加算項数Ｊが大きくなるときにオーバーフ
ローする可能性は高まる。そこで、加算値Ａn(m) とＰ
n (m) の両方、あるいはＰn (m) を監視し、成分Ｅj Ｘ
j (m) あるいはＸj 2 (m) の加算によってオーバーフロ
ーすることが検出されたならば、加算値Ａn (m) とＰn
(m) を１／２とし、同時に以後の加算成分Ｅj Ｘj (m)
あるいはＸj 2 (m) に１／２k （ただし、ｋはオーバー
フローした回数）を乗じて加算する構成とする。すなわ
ち、この構成とすれば、加算値Ａn (m) とＰn (m) のオ
ーバーフローによる誤動作は回避される。
【００９７】
【発明の効果】以上、本発明によれば、演算語長が制限
されているときであっても、係数更新量が有効に利用さ
れる適応フィルタ係数の更新が可能となる更新装置が実
現される。
【００９８】これにより係数更新アルゴリズムに固定小
数点型の信号処理プロセッサの利用が可能となり、収束
の高速化、安定性、処理量の削減などの要求を満たしつ
つ装置の低価格化を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る原理説明図である。
【図２】本発明のフィルタ係数の推定装置を音響エコー
キャンセラの係数推定回路として実現した実施例を示す
図である。
【図３】実施例装置の収束特性を従来の学習同定法と比
較したシミュレーション結果を示す図である。
【図４】固定小数点演算で得られる実施例装置の収束特
性を示す図である。
【図５】本発明方式の１次巡回型フィルタ表現を示す図
である。
【図６】本発明方式による係数更新回路をその動作原理
に従って単純に構成した場合の回路例である。
【図７】従来の学習同定法による係数更新回路の例であ
る。
【図８】本発明方式の計算量を削減できる遠端話者信号
のパワーを計算する回路の例である。
【図９】本発明方式の計算量を削減できる、標本化周期
ごとに１個の係数を更新する回路の例である。
【図１０】学習同定法と本発明方式との処理量を比較す
る図である。
【図１１】分散更新による本発明の収束特性の例を示す
図である。
【図１２】本発明と学習同定法について、エコー対周囲
騒音比の減少に対するエコー消去量の変化特性の例を示
す図である。
【図１３】本発明と学習同定法について、エコー対周囲
騒音比の増加に対する収束特性の違いを例を示す図であ
る。
【図１４】正規化パワー計算を行う回路を簡易化した例
を示す図である。
【図１５】正規化パワーとして定数を用いて正規化する
回路の例を示す図である。
【図１６】ハンズフリー通話装置の構成例を示す図であ
る。
【図１７】能動騒音制御装置の構成例を示す図である。
【図１８】固定小数点化が収束特性に与える影響を説明
する図である。
【符号の説明】
１１ 積和算定回路 １２ 自乗和算定回路 １３ 更新量算定回路 １４ 係数保持回路 １５ 加算器 ２００ 音響エコーキャンセラ ２０１、３０３ スピーカ ２０２ マイクロホン ２１０ 減算器 ２２０ 適応フィルタ ２３０ 係数更新回路 ３００ 騒音消去用ダクト ３０２ 騒音収集用マイクロホン ３０４ 誤差収集用マイクロホン ３０５ ファン ３１０ 帰還制御フィルタ ３１１ 減算器 ３２０ 騒音制御フィルタ ３３０ 推定散乱フィルタ ３４０ 係数更新回路 ６１０ シフトレジスタ ６１１、６１４ 乗算器 ６１２、６１５、６２２ 加算器 ６１３、６１６、６２３ 遅延素子 ６１７ レジスタ ６１８ 比較器 ６１９ 加算項数監視回路 ６２１ 除算器 ７１０ シフトレジスタ Ｘj 遠端話者信号 ｇj エコー Ｇj 擬似エコー Ｅj 残留エコー Ｈj 、Ｈj+1 フィルタ係数

Claims (14)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】特性が未知の信号伝達系に送出した信号と
    その応答とから該信号伝達系の応答特性を推定し、その
    応答特性に等価な応答を出力するフィルタを構築する装
    置のフィルタ係数を推定する推定装置であって、 該信号伝達系の応答と該フィルタの出力との差分と、該
    信号伝達系に送出する信号との積を所定の時間にわたり
    累積加算する積和算出手段と、 該信号伝達系に送出した信号の自乗値を該所定の時間に
    わたり累積加算する自乗和算出手段と、 該積和算出手段の結果と該自乗和算出手段の結果との比
    から該フィルタの係数更新量を算定する更新量算定手段
    とを備え、該更新量算定手段で算定した係数更新量を用
    いてフィルタ係数を更新するように構成されたフィルタ
    係数の推定装置。
  2. 【請求項２】該自乗和算定手段は該信号伝達系に送出し
    た信号の自乗値を順次に記憶するシフトレジスタを備
    え、該シフトレジスタの各タップ出力をそれぞれ累積加
    算することによって該フィルタの各タップのフィルタ係
    数を算定するに用いる該自乗値の累積加算値を得るよう
    に構成された請求項１記載のフィルタ係数の推定装置。
  3. 【請求項３】該フィルタの係数更新を所定数の標本化周
    期ごとに一つのタップのフィルタ係数について行うよう
    に構成された請求項１記載のフィルタ係数の推定装置。
  4. 【請求項４】該自乗和算定手段は該信号の自乗値の累積
    加算を該フィルタのタップ数に対応する時間だけ記憶す
    るレジスタを備え、該フィルタの各タップのフィルタ係
    数はそのレジスタの内容を元に更新されるよう構成され
    た請求項３記載のフィルタ係数の推定装置。
  5. 【請求項５】該レジスタには該信号伝達系に送出した信
    号の自乗値の累積加算値に代えてその逆数が記憶される
    よう構成された請求項４記載のフィルタ係数の推定装
    置。
  6. 【請求項６】該累積加算を実行する該所定の時間を、該
    信号伝達系に送出した信号の自乗値の和が予め定めた大
    きさに達したときまでとするよう構成された請求項１記
    載のフィルタ係数の推定装置。
  7. 【請求項７】該信号伝達系に送出した信号の自乗値を累
    積加算する該所定時間に相応する加算項数に対して、ス
    テップゲインと適応フィルタのタップ数の積を下限とし
    て設けるように構成した請求項１記載のフィルタ係数の
    推定装置。
  8. 【請求項８】該自乗和算定手段の算定する自乗値の和に
    係わる値を記憶するシフトレジスタと、該自乗和算定手
    段の算定する自乗値の和が所定の基準値に達しないとき
    には該シフトレジスタに更新不実行指示を、達したとき
    に該自乗値の和に係わる値を書き込む制御を行う手段と
    を備え、該フィルタの各タップの係数の更新はそのシフ
    トレジスタのタップ出力を監視してその内容が該自乗値
    の和に係わる値である場合には係数更新を実行し、更新
    不実行指示である場合には係数更新を実行しないように
    構成された請求項７記載のフィルタ係数の推定装置。
  9. 【請求項９】該累積加算を実行する時間を知らせる装置
    として該信号の自乗値の和が予め定めた大きさに達した
    ときにたてるフラグを記憶するシフトレジスタを用意
    し、そのフラグから各フィルタ係数の更新を実行するタ
    イミングを知り、該自乗値の予め定めた大きさを除算あ
    るいはその逆数を乗算することによって該係数を更新す
    るように構成された請求項６記載のフィルタ係数の推定
    装置。
  10. 【請求項１０】該除算あるいは乗算する定数を２k ある
    いは２-kによって与えるように構成された請求項９記載
    のフィルタ係数の推定装置。
  11. 【請求項１１】該信号伝達系に送出される信号の自乗値
    を適応フィルタのタップ数Ｉに等しい個数だけ加えた結
    果の最大数と、推定誤差を所定の値に留めたいと期待す
    る同自乗値の和とステップゲインの積との比が整数とな
    るようにステップゲインの大きさを定め、係数更新に必
    要な該信号伝達系に送出される信号の自乗値の和あるい
    はその逆数を書き込むレジスタを用意し、そのレジスタ
    の内容を該適応フィルタのタップ数Ｉに対応するＩ標本
    化周期ごとに更新し、そのレジスタの内容を更新する時
    期において該信号伝達系に送出される信号の自乗値の和
    が該最大値に達しているか超えているかした場合にその
    更新を実施するように構成された請求項１記載のフィル
    タ係数の推定装置。
  12. 【請求項１２】該レジスタに記憶する該自乗値の和をす
    べて該最大値の倍と与えるように構成された請求項１１
    記載のフィルタ係数の推定装置。
  13. 【請求項１３】該積和算定手段の積和と該自乗和算定手
    段の自乗和、あるいは該自乗和についてだけオーバフロ
    ーを監視し、その発生が予想あるいは検出されたときに
    は積和および自乗和を１／２とし、以降の加算成分に対
    してその予想あるいは検出回数ｋで決まる１／２k を乗
    じて加算するように構成された請求項１記載のフィルタ
    係数の推定装置。
  14. 【請求項１４】特性が未知の信号伝達系に送出した信号
    とその応答とから該信号伝達系の応答特性を推定し、そ
    の応答特性に等価な応答を出力するフィルタを構築する
    装置のフィルタ係数を推定する方法であって、 該信号伝達系の応答と該フィルタの出力の差分と、該信
    号伝達系に送出する信号との積を一定の時間だけ累積加
    算して得た結果と、該信号伝達系に送出した信号の自乗
    値を先の加算と同じ時間だけ累積加算した結果との比と
    から該フィルタの係数更新量を算定し、この算定値を別
    に記憶した該フィルタ係数に加えて更新する操作を繰り
    返すようにしたフィルタ係数の推定方法。
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