JPH0816176A - 騒音キャンセルシステム - Google Patents
騒音キャンセルシステムInfo
- Publication number
- JPH0816176A JPH0816176A JP6152241A JP15224194A JPH0816176A JP H0816176 A JPH0816176 A JP H0816176A JP 6152241 A JP6152241 A JP 6152241A JP 15224194 A JP15224194 A JP 15224194A JP H0816176 A JPH0816176 A JP H0816176A
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- JP
- Japan
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- noise
- signal
- canceling
- output
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- Fittings On The Vehicle Exterior For Carrying Loads, And Devices For Holding Or Mounting Articles (AREA)
- Exhaust Silencers (AREA)
- Soundproofing, Sound Blocking, And Sound Damping (AREA)
- Filters That Use Time-Delay Elements (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 検出センサが複数存在しても騒音キャンセル
処理部を独立の騒音源数だけ設けるだけで良くし、シス
テムの大型化及びコストアップを防止する。 【構成】 複数の検出センサー（１０１ａ，１０１ｂ）
から出力される信号を自己回帰モデルによる白色化フィ
ルタ（１０２ａ，１０２ｂ）でそれぞれ白色化し、各白
色化フィルタから出力される白色化信号を合成し、合成
信号を参照信号として適応信号処理部（１０４）に入力
し、適応信号処理部は騒音をキャンセルするように騒音
キャンセル信号を出力してスピーカ（１０５）より騒音
キャンセル音を出力する。
処理部を独立の騒音源数だけ設けるだけで良くし、シス
テムの大型化及びコストアップを防止する。 【構成】 複数の検出センサー（１０１ａ，１０１ｂ）
から出力される信号を自己回帰モデルによる白色化フィ
ルタ（１０２ａ，１０２ｂ）でそれぞれ白色化し、各白
色化フィルタから出力される白色化信号を合成し、合成
信号を参照信号として適応信号処理部（１０４）に入力
し、適応信号処理部は騒音をキャンセルするように騒音
キャンセル信号を出力してスピーカ（１０５）より騒音
キャンセル音を出力する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は騒音キャンセルシステム
に係わり、特に、適応信号処理部（騒音キャンセル処理
部）の数を独立の騒音源の数と一致させることができる
騒音キャンセルシステムに関する。
に係わり、特に、適応信号処理部（騒音キャンセル処理
部）の数を独立の騒音源の数と一致させることができる
騒音キャンセルシステムに関する。
【０００２】
【従来の技術】騒音対策としては、従来より吸音材を用
いる方法（パッシブ制御）が知られている。しかし、吸
音材を用いる方法では、騒音が小さい静音エリアを形成
するのが面倒であると共に、低音を効果的に消せない問
題がある。特に、自動車の車室内の騒音を防止するに
は、自動車の重量が増大すると共に、騒音を効果的に消
せない問題がある。このため、騒音と逆位相の騒音キャ
ンセル音をスピ−カから放射して騒音を低減する方法
（アクティブ制御）が脚光を浴び、工場やオフィスなど
の室内空間の一部に実用化されつつある。又、自動車の
車室内においてもアクティブ制御により騒音を低減する
方式が提案されている。
いる方法（パッシブ制御）が知られている。しかし、吸
音材を用いる方法では、騒音が小さい静音エリアを形成
するのが面倒であると共に、低音を効果的に消せない問
題がある。特に、自動車の車室内の騒音を防止するに
は、自動車の重量が増大すると共に、騒音を効果的に消
せない問題がある。このため、騒音と逆位相の騒音キャ
ンセル音をスピ−カから放射して騒音を低減する方法
（アクティブ制御）が脚光を浴び、工場やオフィスなど
の室内空間の一部に実用化されつつある。又、自動車の
車室内においてもアクティブ制御により騒音を低減する
方式が提案されている。
【０００３】図９はエンジン音をキャンセルする従来の
騒音キャンセル装置の構成図である。１１は騒音源であ
るエンジン、１２はエンジン回転数Ｒを検出する回転数
センサ、１３はエンジン回転数Ｒに応じた周波数を有す
る一定振幅の正弦波信号を参照信号ｘ(n)として発生す
る参照信号発生部である。騒音源がエンジンの場合、エ
ンジン回転により発生するノイズは周期性を有し、その
周波数はエンジン回転数に依存する。例えば、４気筒エ
ンジンの場合、車室内に発生する周期性ノイズはエンジ
ン回転数の２次高調波が支配的であり、回転数が６００
ｒｐｍ（１０ｒｐｓ）の時、車室内に発生するノイズの
周波数は２０Ｈｚ、回転数が６０００ｒｐｍ（１００ｒ
ｐｓ）の時、車室内に発生するノイズの周波数は２００
Ｈｚである。参照信号発生部１３は、２次高調波の正弦
波データをＲＯＭに記憶しておき、そのデータを必要に
応じて読み出して出力することにより参照信号ｘ(n)を
生成する。尚、このデータの読み出し／出力タイミング
はエンジン回転数Ｒに応じてコントロールされ、これに
よりエンジン回転数Ｒに応じて発生する周期性ノイズの
周波数を有する参照信号が出力されるようになってい
る。
騒音キャンセル装置の構成図である。１１は騒音源であ
るエンジン、１２はエンジン回転数Ｒを検出する回転数
センサ、１３はエンジン回転数Ｒに応じた周波数を有す
る一定振幅の正弦波信号を参照信号ｘ(n)として発生す
る参照信号発生部である。騒音源がエンジンの場合、エ
ンジン回転により発生するノイズは周期性を有し、その
周波数はエンジン回転数に依存する。例えば、４気筒エ
ンジンの場合、車室内に発生する周期性ノイズはエンジ
ン回転数の２次高調波が支配的であり、回転数が６００
ｒｐｍ（１０ｒｐｓ）の時、車室内に発生するノイズの
周波数は２０Ｈｚ、回転数が６０００ｒｐｍ（１００ｒ
ｐｓ）の時、車室内に発生するノイズの周波数は２００
Ｈｚである。参照信号発生部１３は、２次高調波の正弦
波データをＲＯＭに記憶しておき、そのデータを必要に
応じて読み出して出力することにより参照信号ｘ(n)を
生成する。尚、このデータの読み出し／出力タイミング
はエンジン回転数Ｒに応じてコントロールされ、これに
よりエンジン回転数Ｒに応じて発生する周期性ノイズの
周波数を有する参照信号が出力されるようになってい
る。
【０００４】１４は騒音キャンセルコントローラであ
り、参照信号発生部１３から発生する参照信号ｘ(n)を
入力されると共に、車室内の騒音キャンセル位置（観測
点であり例えば運転者の耳元近傍）における騒音Ｓn(n)
とキャンセル音Ｓc(n)の合成音信号をエラ−信号ｅ(n)
として入力され、該エラ−信号が最小となるように適応
信号処理を行って騒音キャンセル信号ｙ(n)を出力す
る。騒音キャンセルコントローラ１４は、適応信号処理
部１４ａと、デジタルフィルタ構成の適応フィルタ１４
ｂと、参照信号ｘ(n)にスピーカから騒音キャンセル点
までのキャンセル音伝搬系の伝搬特性（伝達関数）を畳
み込んでフィルタードＸ信号（信号処理用参照信号）ｒ
(n)を作成するフィルタードＸ信号作成用フィルタ１４
ｃを有している。１５は適応フィルタ出力（騒音キャン
セル信号ｙ(n)）をアナログの騒音キャンセル信号に変
換するＤＡコンバータ、１６は騒音キャンセル信号を増
幅するパワ−アンプ、１７は騒音キャンセル音Ｓc(n)を
放射するキャンセルスピ−カ、１８は騒音キャンセル点
に配置され、騒音Ｓn(n)とキャンセル音Ｓc(n)の合成音
を検出し、合成音信号をエラ−信号ｅ(n)として出力す
るエラ−マイク、１９はエラー信号ｅ(n)を増幅するア
ンプ、２０はエイリアスを除去するローパスフィルタ、
２１はローパスフィルタ出力をデジタルに変換するＡＤ
コンバータである。
り、参照信号発生部１３から発生する参照信号ｘ(n)を
入力されると共に、車室内の騒音キャンセル位置（観測
点であり例えば運転者の耳元近傍）における騒音Ｓn(n)
とキャンセル音Ｓc(n)の合成音信号をエラ−信号ｅ(n)
として入力され、該エラ−信号が最小となるように適応
信号処理を行って騒音キャンセル信号ｙ(n)を出力す
る。騒音キャンセルコントローラ１４は、適応信号処理
部１４ａと、デジタルフィルタ構成の適応フィルタ１４
ｂと、参照信号ｘ(n)にスピーカから騒音キャンセル点
までのキャンセル音伝搬系の伝搬特性（伝達関数）を畳
み込んでフィルタードＸ信号（信号処理用参照信号）ｒ
(n)を作成するフィルタードＸ信号作成用フィルタ１４
ｃを有している。１５は適応フィルタ出力（騒音キャン
セル信号ｙ(n)）をアナログの騒音キャンセル信号に変
換するＤＡコンバータ、１６は騒音キャンセル信号を増
幅するパワ−アンプ、１７は騒音キャンセル音Ｓc(n)を
放射するキャンセルスピ−カ、１８は騒音キャンセル点
に配置され、騒音Ｓn(n)とキャンセル音Ｓc(n)の合成音
を検出し、合成音信号をエラ−信号ｅ(n)として出力す
るエラ−マイク、１９はエラー信号ｅ(n)を増幅するア
ンプ、２０はエイリアスを除去するローパスフィルタ、
２１はローパスフィルタ出力をデジタルに変換するＡＤ
コンバータである。
【０００５】適応信号処理部１４ａは騒音キャンセル点
におけるエラー信号ｅ(n)とフィルタ１４ｃを介して入
力される信号処理用参照信号(フィルタードＸ信号)ｒ
(n)を入力され、これら信号を用いて騒音キャンセル点
における騒音をキャンセルするように適応信号処理を行
って適応フィルタ１４ｂの係数を決定する。例えば適応
信号処理部１４ａは周知のフィルタードＸ ＬＭＳ(Leas
t Mean Square)適応アルゴリズムに従って、エラ−マイ
ク１８から入力されたエラ−信号ｅ(n)が最小となるよ
うに適応フィルタ１４ｂの係数を決定する。適応フィル
タ１４ｂは適応信号処理部１４ａにより決定された係数
に従って参照信号ｘ(n)にデジタルフィルタ処理を施し
て騒音キャンセル信号ｙ(n)を出力し、騒音をキャンセ
ルする。尚、参照信号ｘ(n)は、消去したい騒音Ｓn(n)
と相関の高い信号でなくてはならず、参照信号と相関の
ない音は消去されない。
におけるエラー信号ｅ(n)とフィルタ１４ｃを介して入
力される信号処理用参照信号(フィルタードＸ信号)ｒ
(n)を入力され、これら信号を用いて騒音キャンセル点
における騒音をキャンセルするように適応信号処理を行
って適応フィルタ１４ｂの係数を決定する。例えば適応
信号処理部１４ａは周知のフィルタードＸ ＬＭＳ(Leas
t Mean Square)適応アルゴリズムに従って、エラ−マイ
ク１８から入力されたエラ−信号ｅ(n)が最小となるよ
うに適応フィルタ１４ｂの係数を決定する。適応フィル
タ１４ｂは適応信号処理部１４ａにより決定された係数
に従って参照信号ｘ(n)にデジタルフィルタ処理を施し
て騒音キャンセル信号ｙ(n)を出力し、騒音をキャンセ
ルする。尚、参照信号ｘ(n)は、消去したい騒音Ｓn(n)
と相関の高い信号でなくてはならず、参照信号と相関の
ない音は消去されない。
【０００６】適応フィルタ１４ｂは図１０に示すよう
に、ＦＩＲ型デジタルフィルタで構成され、例えば、入
力信号を順次１サンプリング時間遅延する遅延要素Ｄ
Ｌ，ＤＬ・・・と、各遅延要素出力に係数ｗ1(n)，ｗ
2(n)，ｗ3(n)・・・ｗN(n)を乗算する乗算部ＭＬ，Ｍ
Ｌ，・・・と、各乗算部出力を順次加算する加算部Ａ
Ｄ，ＡＤ・・・で実現される。すなわち、現時刻ｎ・Ｔ
sにおける参照信号をｘ(n)、その時の各乗算機の係数を
ｗ1(n)，ｗ2(n)，ｗ3(n)・・・ｗN(n)、出力(騒音キャ
ンセル信号)をｙ(n)とすれば、適応フィルタ１４ｂは次
式 ｙ(n)＝Σｗi(n)・ｘ(n-i+1) (i=1〜N) ・・(1) の演算を実行し、騒音キャンセル信号ｙ(n)を出力す
る。
に、ＦＩＲ型デジタルフィルタで構成され、例えば、入
力信号を順次１サンプリング時間遅延する遅延要素Ｄ
Ｌ，ＤＬ・・・と、各遅延要素出力に係数ｗ1(n)，ｗ
2(n)，ｗ3(n)・・・ｗN(n)を乗算する乗算部ＭＬ，Ｍ
Ｌ，・・・と、各乗算部出力を順次加算する加算部Ａ
Ｄ，ＡＤ・・・で実現される。すなわち、現時刻ｎ・Ｔ
sにおける参照信号をｘ(n)、その時の各乗算機の係数を
ｗ1(n)，ｗ2(n)，ｗ3(n)・・・ｗN(n)、出力(騒音キャ
ンセル信号)をｙ(n)とすれば、適応フィルタ１４ｂは次
式 ｙ(n)＝Σｗi(n)・ｘ(n-i+1) (i=1〜N) ・・(1) の演算を実行し、騒音キャンセル信号ｙ(n)を出力す
る。
【０００７】フィルタードＸ信号作成用フィルタ１４ｃ
は図１１に示すように、ＦＩＲ型デジタルフィルタで構
成され、例えば、入力信号を順次１サンプリング時間遅
延する遅延要素ＤＬ，ＤＬ・・・と、各遅延要素出力に
係数c1，c2，c3・・・cMを乗算する乗算部ＭＬ，ＭＬ，
・・・と、各乗算部出力を順次加算する加算部ＡＤ，Ａ
Ｄ・・・で実現される。係数c1，c2，c3・・・cMは二次
音伝搬系（スピーカから観測点までの系）の伝搬特性を
模擬するように決定されている。時刻ｎ・Ｔsにおける
参照信号をｘ(n)、出力(フィルタードＸ信号)をｒ(n)と
すれば、フィルタ１４cは次式 r(n)＝Σci・ｘ(n-i+1) （i=1〜M) ・・(2) の演算を実行してフィルタードX信号ｒ(n)を出力する。
は図１１に示すように、ＦＩＲ型デジタルフィルタで構
成され、例えば、入力信号を順次１サンプリング時間遅
延する遅延要素ＤＬ，ＤＬ・・・と、各遅延要素出力に
係数c1，c2，c3・・・cMを乗算する乗算部ＭＬ，ＭＬ，
・・・と、各乗算部出力を順次加算する加算部ＡＤ，Ａ
Ｄ・・・で実現される。係数c1，c2，c3・・・cMは二次
音伝搬系（スピーカから観測点までの系）の伝搬特性を
模擬するように決定されている。時刻ｎ・Ｔsにおける
参照信号をｘ(n)、出力(フィルタードＸ信号)をｒ(n)と
すれば、フィルタ１４cは次式 r(n)＝Σci・ｘ(n-i+1) （i=1〜M) ・・(2) の演算を実行してフィルタードX信号ｒ(n)を出力する。
【０００８】適応信号処理部１４ａは、１サンプリング
時刻Ｔs後の次の時刻(ｎ+1)・Ｔsにおける適応フィルタ
１４ｂの係数ｗ1(n+1)，ｗ2(n+1)，ｗ3(n+1)・・・ｗ
N(n+1)を、現時刻ｎ・Ｔにおける係数とエラー信号ｅ
(n)とフィルタードX信号ｒ(n)を用いて次式（係数更新
式） ｗj(n+1)＝ｗj(n)＋μ・ｒ(n-j+1)・ｅ(n) (3) により決定する（但し、ｊ＝１，２，・・・Ｎ）。(3)
式において、(n)は現サンプリング時刻の値、(n+1)は１
サンプリング時刻後の値、(n-1)は１サンプリング時刻
前の値、(n-2)は２サンプリング時刻前の値、・・・を意味
している。又、μは適応フィルタの係数を更新するステ
ップを決める１以下の定数（ステップサイズパラメー
タ）であり、騒音キャンセルシステムに応じて適当な値
に設定される。
時刻Ｔs後の次の時刻(ｎ+1)・Ｔsにおける適応フィルタ
１４ｂの係数ｗ1(n+1)，ｗ2(n+1)，ｗ3(n+1)・・・ｗ
N(n+1)を、現時刻ｎ・Ｔにおける係数とエラー信号ｅ
(n)とフィルタードX信号ｒ(n)を用いて次式（係数更新
式） ｗj(n+1)＝ｗj(n)＋μ・ｒ(n-j+1)・ｅ(n) (3) により決定する（但し、ｊ＝１，２，・・・Ｎ）。(3)
式において、(n)は現サンプリング時刻の値、(n+1)は１
サンプリング時刻後の値、(n-1)は１サンプリング時刻
前の値、(n-2)は２サンプリング時刻前の値、・・・を意味
している。又、μは適応フィルタの係数を更新するステ
ップを決める１以下の定数（ステップサイズパラメー
タ）であり、騒音キャンセルシステムに応じて適当な値
に設定される。
【０００９】以上はエンジン回転数の高調波成分、例え
ば２次高調波成分をキャンセルする場合であるが、自動
車内ではエンジン音に加えてロードノイズも発生する。
ロードノイズは路面の凹凸によりタイヤ→サスペンショ
ン→サスペンション支持部の経路を介して車体全体が振
動し、車室内に伝搬することにより発生する。かかるロ
ードノイズを適応信号処理によりキャンセルするために
は、車室内における該ロードノイズとコヒーレントな参
照信号を得る必要がある。ところで、ロードノイズはエ
ンジン回転数の高調波ノイズのように周期性を有さず、
しかも、騒音源を唯一つに特定することが困難である。
このため、サスペンション支持部に複数の加速度センサ
を取り付け、各加速度センサ出力をそれぞれロードノイ
ズキャンセル用の参照信号とする。そして、参照信号毎
に騒音キャンセルコントローラを設け、各騒音キャンセ
ルコントローラは所定の参照信号と合成音信号を用いて
適応信号処理を行って騒音キャンセル信号を出力し、各
騒音キャンセル信号を合成してスピーカに入力して騒音
キャンセル音を発生するようにしている。
ば２次高調波成分をキャンセルする場合であるが、自動
車内ではエンジン音に加えてロードノイズも発生する。
ロードノイズは路面の凹凸によりタイヤ→サスペンショ
ン→サスペンション支持部の経路を介して車体全体が振
動し、車室内に伝搬することにより発生する。かかるロ
ードノイズを適応信号処理によりキャンセルするために
は、車室内における該ロードノイズとコヒーレントな参
照信号を得る必要がある。ところで、ロードノイズはエ
ンジン回転数の高調波ノイズのように周期性を有さず、
しかも、騒音源を唯一つに特定することが困難である。
このため、サスペンション支持部に複数の加速度センサ
を取り付け、各加速度センサ出力をそれぞれロードノイ
ズキャンセル用の参照信号とする。そして、参照信号毎
に騒音キャンセルコントローラを設け、各騒音キャンセ
ルコントローラは所定の参照信号と合成音信号を用いて
適応信号処理を行って騒音キャンセル信号を出力し、各
騒音キャンセル信号を合成してスピーカに入力して騒音
キャンセル音を発生するようにしている。
【００１０】図１２は従来のロードノイズの騒音キャン
セルシステムの構成図である。図中、３１ａ，３１ｂ，
３１ｃは車体振動を検出してロードノイズに応じた信号
ｘ1(n)，ｘ2(n)，ｘ3(n)を発生する加速度センサであ
る。ロードノイズは路面の凹凸によりタイヤ→サスペン
ション→サスペンション支持部の経路を介して車体全体
が振動し、車室内に伝搬することにより発生する。かか
るロードノイズの騒音源は唯一つに特定することができ
ない。このため、複数の加速度センサ３１ａ〜３１ｃを
サスペンション支持部の各部に取付け、全体で車体振動
を検出するようにしている。
セルシステムの構成図である。図中、３１ａ，３１ｂ，
３１ｃは車体振動を検出してロードノイズに応じた信号
ｘ1(n)，ｘ2(n)，ｘ3(n)を発生する加速度センサであ
る。ロードノイズは路面の凹凸によりタイヤ→サスペン
ション→サスペンション支持部の経路を介して車体全体
が振動し、車室内に伝搬することにより発生する。かか
るロードノイズの騒音源は唯一つに特定することができ
ない。このため、複数の加速度センサ３１ａ〜３１ｃを
サスペンション支持部の各部に取付け、全体で車体振動
を検出するようにしている。
【００１１】３２ａ，３２ｂ，３２ｃは加速度センサー
の出力信号をそれぞれ参照信号ｘ1(n)，ｘ2(n)，ｘ3(n)
として入力され、ＬＭＳ適応アルゴリズムに従った騒音
キャンセル処理（適応信号処理）を行う適応信号処理部
（騒音キャンセルコントローラ）である。各適応信号処
理部３２ａ〜３２ｃは同一の構成を有しており、従来の
騒音キャンセルコントローラ（図９参照）と同様に適応
信号処理部ＬＭＳ、適応フィルタＡＤＦ、フィルタード
Ｘ信号作成用のフィルタＦＸＦを備えている。各適応信
号処理部ＬＭＳは騒音キャンセル点におけるエラー信号
（騒音キャンセル音と騒音の合成音信号）ｅ(n)とフィ
ルタＦＸＦより出力される信号処理用参照信号(フィル
タードＸ信号)ｒ1(n)，ｒ2(n)，ｒ3(n)を入力され、こ
れら信号を用いて騒音キャンセル点における騒音をキャ
ンセルするように適応信号処理を行って適応フィルタＡ
ＤＦの係数を決定する。各適応フィルタＡＤＦは適応信
号処理部ＬＭＳにより決定された係数に従って参照信号
ｘ1(n)，ｘ2(n)，ｘ3(n)にデジタルフィルタ処理を施し
て騒音キャンセル信号ｙ1(n)，ｙ2(n)，ｙ3(n)を出力す
る。
の出力信号をそれぞれ参照信号ｘ1(n)，ｘ2(n)，ｘ3(n)
として入力され、ＬＭＳ適応アルゴリズムに従った騒音
キャンセル処理（適応信号処理）を行う適応信号処理部
（騒音キャンセルコントローラ）である。各適応信号処
理部３２ａ〜３２ｃは同一の構成を有しており、従来の
騒音キャンセルコントローラ（図９参照）と同様に適応
信号処理部ＬＭＳ、適応フィルタＡＤＦ、フィルタード
Ｘ信号作成用のフィルタＦＸＦを備えている。各適応信
号処理部ＬＭＳは騒音キャンセル点におけるエラー信号
（騒音キャンセル音と騒音の合成音信号）ｅ(n)とフィ
ルタＦＸＦより出力される信号処理用参照信号(フィル
タードＸ信号)ｒ1(n)，ｒ2(n)，ｒ3(n)を入力され、こ
れら信号を用いて騒音キャンセル点における騒音をキャ
ンセルするように適応信号処理を行って適応フィルタＡ
ＤＦの係数を決定する。各適応フィルタＡＤＦは適応信
号処理部ＬＭＳにより決定された係数に従って参照信号
ｘ1(n)，ｘ2(n)，ｘ3(n)にデジタルフィルタ処理を施し
て騒音キャンセル信号ｙ1(n)，ｙ2(n)，ｙ3(n)を出力す
る。
【００１２】３３は各騒音キャンセル処理部３２ａ〜３
２ｃから出力される騒音キャンセル信号ｙ1(n)，ｙ
2(n)，ｙ3(n)を合成し、ロードノイズをキャンセルする
ための騒音キャンセル信号ｙ(n)を出力する加算器であ
る。３４は騒音キャンセル信号ｙ(n)をアナログの騒音
キャンセル信号に変換するＤＡコンバータ（ＤＡＣ）、
３５は騒音キャンセル信号を増幅するパワ−アンプ、３
６は騒音キャンセル音Ｓc(n)を放射するキャンセルスピ
−カで、スピーカから出力されたキャンセル音は２次音
伝搬系（キャンセル音伝搬系）３７を介して騒音キャン
セル点に到る。３８は騒音キャンセル点（観測点）に配
置され、騒音Ｓn(n)とキャンセル音Ｓc(n)の合成音を検
出し、合成音信号をエラ−信号ｅ(n)として出力するエ
ラ−マイク、３９はエラー信号ｅ(n)を増幅するマイク
アンプ、４０はマイクアンプ出力をデジタルに変換する
ＡＤコンバータ（ＡＤＣ）である。
２ｃから出力される騒音キャンセル信号ｙ1(n)，ｙ
2(n)，ｙ3(n)を合成し、ロードノイズをキャンセルする
ための騒音キャンセル信号ｙ(n)を出力する加算器であ
る。３４は騒音キャンセル信号ｙ(n)をアナログの騒音
キャンセル信号に変換するＤＡコンバータ（ＤＡＣ）、
３５は騒音キャンセル信号を増幅するパワ−アンプ、３
６は騒音キャンセル音Ｓc(n)を放射するキャンセルスピ
−カで、スピーカから出力されたキャンセル音は２次音
伝搬系（キャンセル音伝搬系）３７を介して騒音キャン
セル点に到る。３８は騒音キャンセル点（観測点）に配
置され、騒音Ｓn(n)とキャンセル音Ｓc(n)の合成音を検
出し、合成音信号をエラ−信号ｅ(n)として出力するエ
ラ−マイク、３９はエラー信号ｅ(n)を増幅するマイク
アンプ、４０はマイクアンプ出力をデジタルに変換する
ＡＤコンバータ（ＡＤＣ）である。
【００１３】
【発明が解決しようとする課題】適応信号処理では低減
対象騒音（例えばロードノイズ）と相関のある信号いわ
ゆるコヒーレントな参照信号ｘ(n)を発生しないと、該
騒音を効果的にキャンセルできない。換言すれば、ロー
ドノイズの消音性能は、各加速度センサ出力（参照信
号）と騒音（ロードノイズ）とのマルチプルコヒーレン
スの大きさに依存する。そこで、従来は前述のようにマ
ルチプルコヒーレンスの大きさを確保するために、加速
度センサ数を多くしている。尚、マルチプルコヒーレン
スとは、各センサ出力と騒音とのコヒーレンス（相関
度）から計算される多重関連度関数である。しかし、セ
ンサ数が増加するとその分騒音キャンセル処理部が必要
になり、このため従来システムでは大型化及びコストア
ップを招来する問題があった。以上から、本発明は、騒
音キャンセル処理部の数を独立の騒音源の数と一致さ
せ、システムの大型化及びコストアップを防止できる騒
音キャンセルシステムを提供することである。
対象騒音（例えばロードノイズ）と相関のある信号いわ
ゆるコヒーレントな参照信号ｘ(n)を発生しないと、該
騒音を効果的にキャンセルできない。換言すれば、ロー
ドノイズの消音性能は、各加速度センサ出力（参照信
号）と騒音（ロードノイズ）とのマルチプルコヒーレン
スの大きさに依存する。そこで、従来は前述のようにマ
ルチプルコヒーレンスの大きさを確保するために、加速
度センサ数を多くしている。尚、マルチプルコヒーレン
スとは、各センサ出力と騒音とのコヒーレンス（相関
度）から計算される多重関連度関数である。しかし、セ
ンサ数が増加するとその分騒音キャンセル処理部が必要
になり、このため従来システムでは大型化及びコストア
ップを招来する問題があった。以上から、本発明は、騒
音キャンセル処理部の数を独立の騒音源の数と一致さ
せ、システムの大型化及びコストアップを防止できる騒
音キャンセルシステムを提供することである。
【００１４】
【課題を解決するための手段】上記課題は本発明によれ
ば、複数の検出センサーと、各検出センサーから出力さ
れる信号を部分白色化する部分白色化フィルタと、各部
分白色化フィルタから出力される信号を合成し、完全に
白色化された信号を参照信号として出力する合成部と、
該参照信号を用いて適応信号処理を行う適応信号処理部
と、適応信号処理部の出力信号を騒音キャンセル信号と
して入力され、騒音キャンセル音を出力するキャンセル
音発生部と、観測点における騒音と騒音キャンセル音と
の合成音を検出して適応信号処理部にフィードバックす
る騒音検出部を備えた騒音キャンセルシステムにより達
成される。
ば、複数の検出センサーと、各検出センサーから出力さ
れる信号を部分白色化する部分白色化フィルタと、各部
分白色化フィルタから出力される信号を合成し、完全に
白色化された信号を参照信号として出力する合成部と、
該参照信号を用いて適応信号処理を行う適応信号処理部
と、適応信号処理部の出力信号を騒音キャンセル信号と
して入力され、騒音キャンセル音を出力するキャンセル
音発生部と、観測点における騒音と騒音キャンセル音と
の合成音を検出して適応信号処理部にフィードバックす
る騒音検出部を備えた騒音キャンセルシステムにより達
成される。
【００１５】
【作用】複数の検出センサー（加速度センサー等）から
出力される信号を自己回帰モデルによる部分白色化フィ
ルタでそれぞれ部分白色化し、各部分白色化フィルタか
ら出力される部分白色化信号を合成し、完全に白色化さ
れた信号を参照信号として適応信号処理部に入力する。
適応信号処理部は参照信号とエラー信号（観測点におけ
る騒音と騒音キャンセル音との合成音信号）を用いて適
応信号処理を行い、エラー信号が零となるように騒音キ
ャンセル信号を出力し、スピーカより騒音キャンセル音
を出力する。又、ｎ個のセンサー検出信号より独立のｍ
（＜ｎ）個の騒音源における騒音信号を作成する変換フ
ィルタを設け、該変換フィルタから出力されるｍ個の信
号をそれぞれ参照信号として適応信号処理を行なって騒
音キャンセル音を出力して騒音をキャンセルする。以上
のようにすれば、検出センサー数ｎが増加しても，騒音
キャンセル処理部の数を独立の騒音源の数ｍ（＜ｎ）と
一致させ、システムの大型化及びコストアップを防止で
きる。
出力される信号を自己回帰モデルによる部分白色化フィ
ルタでそれぞれ部分白色化し、各部分白色化フィルタか
ら出力される部分白色化信号を合成し、完全に白色化さ
れた信号を参照信号として適応信号処理部に入力する。
適応信号処理部は参照信号とエラー信号（観測点におけ
る騒音と騒音キャンセル音との合成音信号）を用いて適
応信号処理を行い、エラー信号が零となるように騒音キ
ャンセル信号を出力し、スピーカより騒音キャンセル音
を出力する。又、ｎ個のセンサー検出信号より独立のｍ
（＜ｎ）個の騒音源における騒音信号を作成する変換フ
ィルタを設け、該変換フィルタから出力されるｍ個の信
号をそれぞれ参照信号として適応信号処理を行なって騒
音キャンセル音を出力して騒音をキャンセルする。以上
のようにすれば、検出センサー数ｎが増加しても，騒音
キャンセル処理部の数を独立の騒音源の数ｍ（＜ｎ）と
一致させ、システムの大型化及びコストアップを防止で
きる。
【００１６】
(A) 第１実施例 (a) 発明の原理 独立な騒音源の数をｍ個とすると、センサー数は最低ｍ
個あればすべての騒音源を検出することが可能となる
が、現実には騒音源からセンサー取り付け点間において
所定の伝達特性を持ち、しかもその伝達特性に零点が存
在するなどの理由からセンサー数はｎ個（ｎ＞ｍ）必要
となってくる。このような構成のセンサーから得られる
信号の相互スペクトルはｎ×ｎの行列で表わされるが、
騒音源はｍ個である。S.M.PriceとR.J.Bernhardは、「ｎ
個の測定された入力を持つが、ｍ個のインコヒーレント
な騒音源しか持たないシステムは、線形変換によりｍ個
のインコヒーレントな仮想（Virtual)入力の集まりで表
現できる」ことを証明している(S.M. Price and R.J.Be
rnhard. "Virtual Coherence: A Digital Signal Proce
ssing Technique for Incoherent Source Identificati
on;Proceedings of4th Inter- national Modal Analysi
s Conference, page 1256〜1262、 1986参照)。従っ
て、ｍ個の独立の騒音源、ｎ個の騒音検出センサーを有
するシステムに、この文献で示される一連の処理を施す
ことによって、ｍ個のバーチャルコヒーレンス（インコ
ヒーレントの仮想入力）を求めることができる。実際に
は、ｎ個のバーチャルコヒーレンスが計算されるが、ｎ
−ｍ個のバーチャルコヒーレンスはほとんど０になり、
出力に影響を及ぼさないことが確認されている。
個あればすべての騒音源を検出することが可能となる
が、現実には騒音源からセンサー取り付け点間において
所定の伝達特性を持ち、しかもその伝達特性に零点が存
在するなどの理由からセンサー数はｎ個（ｎ＞ｍ）必要
となってくる。このような構成のセンサーから得られる
信号の相互スペクトルはｎ×ｎの行列で表わされるが、
騒音源はｍ個である。S.M.PriceとR.J.Bernhardは、「ｎ
個の測定された入力を持つが、ｍ個のインコヒーレント
な騒音源しか持たないシステムは、線形変換によりｍ個
のインコヒーレントな仮想（Virtual)入力の集まりで表
現できる」ことを証明している(S.M. Price and R.J.Be
rnhard. "Virtual Coherence: A Digital Signal Proce
ssing Technique for Incoherent Source Identificati
on;Proceedings of4th Inter- national Modal Analysi
s Conference, page 1256〜1262、 1986参照)。従っ
て、ｍ個の独立の騒音源、ｎ個の騒音検出センサーを有
するシステムに、この文献で示される一連の処理を施す
ことによって、ｍ個のバーチャルコヒーレンス（インコ
ヒーレントの仮想入力）を求めることができる。実際に
は、ｎ個のバーチャルコヒーレンスが計算されるが、ｎ
−ｍ個のバーチャルコヒーレンスはほとんど０になり、
出力に影響を及ぼさないことが確認されている。
【００１７】以上から、図１に示すように、１つの独立
の騒音源ＮＳから未知の伝達系Ｇ１，Ｇ２を介して伝搬
してきた信号を検出センサーＤＳ１，ＤＳ２で検出し、
検出信号ｘ1(n)，ｘ2(n)を所定の変換フィルタＡ１，Ａ
２を介して出力して合成すれば、独立の騒音源に応じた
インコヒーレントの仮想入力（参照信号）ｘ(n)が得ら
れる。ただし、仮想入力ｘ(n)を得るためには、変換フ
ィルタＡ1，Ａ2を特定する必要がある。さて、図１の点
線で囲んだ部分では、どのようなメカニズムで検出信号
ｘ1(n)，ｘ2(n)が発生するかは不明である。そこで、騒
音源ＮＳから検出センサー迄の伝達系Ｇ１，Ｇ２を、図
２に示すように白色雑音ｗ(n)を入力信号、検出信号ｘ1
(n)，ｘ2(n)を出力信号とする自己回帰モデル（ＡＲモ
デル）１，２でモデル化する。
の騒音源ＮＳから未知の伝達系Ｇ１，Ｇ２を介して伝搬
してきた信号を検出センサーＤＳ１，ＤＳ２で検出し、
検出信号ｘ1(n)，ｘ2(n)を所定の変換フィルタＡ１，Ａ
２を介して出力して合成すれば、独立の騒音源に応じた
インコヒーレントの仮想入力（参照信号）ｘ(n)が得ら
れる。ただし、仮想入力ｘ(n)を得るためには、変換フ
ィルタＡ1，Ａ2を特定する必要がある。さて、図１の点
線で囲んだ部分では、どのようなメカニズムで検出信号
ｘ1(n)，ｘ2(n)が発生するかは不明である。そこで、騒
音源ＮＳから検出センサー迄の伝達系Ｇ１，Ｇ２を、図
２に示すように白色雑音ｗ(n)を入力信号、検出信号ｘ1
(n)，ｘ2(n)を出力信号とする自己回帰モデル（ＡＲモ
デル）１，２でモデル化する。
【００１８】自己回帰モデルは図３に示すように、前向
き線形予測器５と、予測器出力と白色雑音ｗ(n)を加算
する加算器６で構成されている。予測器５は、加算器６
の出力信号ｘ(n)を順次１サンプリング時間遅延する遅
延素子５ａ1〜５ａMと、各遅延素子の出力信号ｘ(n-1),
ｘ(n-2),・・・，ｘ(n-M)に予測係数ｈ0(1)，ｈ0(2)，
・・・ｈ0(M)を乗算する乗算器５ｂ1〜５ｂMと、各乗算
器出力信号を加算する加算器５ｃ1〜５ｃM-1を備えてい
る。従って、時刻ｎにおけるサンプリングｘ(n)は次式 ｘ(n)=Σｈ0(k)ｘ(n-k)＋ｗ(n) 但し、ｋ＝１〜Ｍ (4) で与えられる。前向き線形予測器５の伝達関数Ｈ0(z)と
すれば、 Ｈ0(z)＝Σｈ0(k)ｚ-K (5) となる。この伝達関数を用いると白色雑音ｗ(n)は次式 ｗ(n)＝ｘ(n)（１−Ｈ0(z)） (6) で与えられる。従って、自己回帰モデルにおける予測器
のＭ個の予測係数ｈ0(k)（ｋ＝１〜Ｍ）が求まれば、上
式より白色雑音ｗ(n)が求まる。
き線形予測器５と、予測器出力と白色雑音ｗ(n)を加算
する加算器６で構成されている。予測器５は、加算器６
の出力信号ｘ(n)を順次１サンプリング時間遅延する遅
延素子５ａ1〜５ａMと、各遅延素子の出力信号ｘ(n-1),
ｘ(n-2),・・・，ｘ(n-M)に予測係数ｈ0(1)，ｈ0(2)，
・・・ｈ0(M)を乗算する乗算器５ｂ1〜５ｂMと、各乗算
器出力信号を加算する加算器５ｃ1〜５ｃM-1を備えてい
る。従って、時刻ｎにおけるサンプリングｘ(n)は次式 ｘ(n)=Σｈ0(k)ｘ(n-k)＋ｗ(n) 但し、ｋ＝１〜Ｍ (4) で与えられる。前向き線形予測器５の伝達関数Ｈ0(z)と
すれば、 Ｈ0(z)＝Σｈ0(k)ｚ-K (5) となる。この伝達関数を用いると白色雑音ｗ(n)は次式 ｗ(n)＝ｘ(n)（１−Ｈ0(z)） (6) で与えられる。従って、自己回帰モデルにおける予測器
のＭ個の予測係数ｈ0(k)（ｋ＝１〜Ｍ）が求まれば、上
式より白色雑音ｗ(n)が求まる。
【００１９】図２における３、４は（１−Ｈ0(z)）によ
り作成した変換フィルタ（部分白色化フィルタ）であ
る。ところで、検出センサーがｍ個（図２ではｍ＝２）
存在する場合にはｍ個の部分白色化フィルタ３，４より
白色雑音ｗ(n)が求まる。そこで、それぞれに重みｗ1，
ｗ2，・・・ｗm（但し、Σｗi＝１である）を付けて各
部分白色化フィルタ３，４より出力し、加算器７で加算
すれば、全検出センサーより唯一の白色雑音ｗ(n)を得
ることができる。この白色雑音ｗ(n)が騒音源から発生
する唯一の騒音信号と成り、適応信号処理における参照
信号とすることができる。予測係数ｈ0(k)（ｋ＝１〜
Ｍ）は、予測残差に最小二乗法を適用して求めることが
できる。予測残差ε(n)の二乗の総和は次式 Ｅp＝Σε2(n)＝Σ｛ｘ(n)＋Σｈ0(k)ｘ(n-k)｝2 (7) 但し、ｎ＝−∞〜＋∞，ｋ＝１〜Ｍ で与えられ、Ｅpを最小にする予測係数ｈ0(k)は ∂Ｅp/∂ｈ0(k)＝０ (8) を満たすものである。従って、各予測係数について上式
が成立し、ｈ0(k)（ｋ＝１〜Ｍ）を未知数とするＭ個の
式より各予測係数を求める。
り作成した変換フィルタ（部分白色化フィルタ）であ
る。ところで、検出センサーがｍ個（図２ではｍ＝２）
存在する場合にはｍ個の部分白色化フィルタ３，４より
白色雑音ｗ(n)が求まる。そこで、それぞれに重みｗ1，
ｗ2，・・・ｗm（但し、Σｗi＝１である）を付けて各
部分白色化フィルタ３，４より出力し、加算器７で加算
すれば、全検出センサーより唯一の白色雑音ｗ(n)を得
ることができる。この白色雑音ｗ(n)が騒音源から発生
する唯一の騒音信号と成り、適応信号処理における参照
信号とすることができる。予測係数ｈ0(k)（ｋ＝１〜
Ｍ）は、予測残差に最小二乗法を適用して求めることが
できる。予測残差ε(n)の二乗の総和は次式 Ｅp＝Σε2(n)＝Σ｛ｘ(n)＋Σｈ0(k)ｘ(n-k)｝2 (7) 但し、ｎ＝−∞〜＋∞，ｋ＝１〜Ｍ で与えられ、Ｅpを最小にする予測係数ｈ0(k)は ∂Ｅp/∂ｈ0(k)＝０ (8) を満たすものである。従って、各予測係数について上式
が成立し、ｈ0(k)（ｋ＝１〜Ｍ）を未知数とするＭ個の
式より各予測係数を求める。
【００２０】図４は部分白色化フィルタの構成図であ
り、センサーの出力信号ｘ(n)を順次１サンプリング時
間遅延する遅延素子８ａ1〜８ａMと、各遅延素子の出力
信号ｘ(n-1),ｘ(n-2),・・・，ｘ(n-M)に予測係数ｈ
0(1)，ｈ0(2)，・・・ｈ0(M)を乗算する乗算器８ｂ1〜
８ｂMと、各乗算器出力信号を加算する加算器８ｃ1〜８
ｃM -1と、加算器８ｃ1の出力とセンサー出力ｘ(n)を加
算する加算器８ｄと、重み付け乗算器８ｅを有してい
る。
り、センサーの出力信号ｘ(n)を順次１サンプリング時
間遅延する遅延素子８ａ1〜８ａMと、各遅延素子の出力
信号ｘ(n-1),ｘ(n-2),・・・，ｘ(n-M)に予測係数ｈ
0(1)，ｈ0(2)，・・・ｈ0(M)を乗算する乗算器８ｂ1〜
８ｂMと、各乗算器出力信号を加算する加算器８ｃ1〜８
ｃM -1と、加算器８ｃ1の出力とセンサー出力ｘ(n)を加
算する加算器８ｄと、重み付け乗算器８ｅを有してい
る。
【００２１】(b) 第１実施例の全体の構成 図５は本発明にかかわる騒音キャンセルシステムの構成
図である。尚、独立の騒音源は１個であるとする。１０
１ａ〜１０１ｂはｓ個（設例ではｓ＝２）の検出センサ
ー、１０２ａ〜１０２ｂは検出信号ｘ1(n)，ｘ2(n)を部
分白色化雑音ｗ1(n)，ｗ2(n)にする部分白色化フィル
タ、１０３は各部分白色化フィルタの出力を合成して信
号ｘ(n)を出力する合成部、１０４は合成部１０３から
出力される信号ｘ(n)を参照信号として適応信号処理を
行う適応信号処理装置、１０５は適応信号処理装置から
出力される騒音キャンセル信号ｙ(n)を入力されて騒音
キャンセル音を音響空間ＳＳＰに放射するキャンセル音
発生部（スピーカ）、１０６は観測点における騒音Ｓn
(n)と騒音キャンセル音Ｓc(n)との合成音を検出して適
応信号処理装置１０４にフィードバックする騒音検出部
（マイク）である。適応信号処理装置１０４は、適応信
号処理部１０４ａと、デジタルフィルタ構成の適応フィ
ルタ１０４ｂと、参照信号ｘ(n)にスピーカから騒音キ
ャンセル点までのキャンセル音伝搬系の伝搬特性（伝達
関数）を畳み込んでフィルタードＸ信号（信号処理用参
照信号）ｒ(n)を作成するフィルタードＸ信号作成用フ
ィルタ１０４ｃを有している。
図である。尚、独立の騒音源は１個であるとする。１０
１ａ〜１０１ｂはｓ個（設例ではｓ＝２）の検出センサ
ー、１０２ａ〜１０２ｂは検出信号ｘ1(n)，ｘ2(n)を部
分白色化雑音ｗ1(n)，ｗ2(n)にする部分白色化フィル
タ、１０３は各部分白色化フィルタの出力を合成して信
号ｘ(n)を出力する合成部、１０４は合成部１０３から
出力される信号ｘ(n)を参照信号として適応信号処理を
行う適応信号処理装置、１０５は適応信号処理装置から
出力される騒音キャンセル信号ｙ(n)を入力されて騒音
キャンセル音を音響空間ＳＳＰに放射するキャンセル音
発生部（スピーカ）、１０６は観測点における騒音Ｓn
(n)と騒音キャンセル音Ｓc(n)との合成音を検出して適
応信号処理装置１０４にフィードバックする騒音検出部
（マイク）である。適応信号処理装置１０４は、適応信
号処理部１０４ａと、デジタルフィルタ構成の適応フィ
ルタ１０４ｂと、参照信号ｘ(n)にスピーカから騒音キ
ャンセル点までのキャンセル音伝搬系の伝搬特性（伝達
関数）を畳み込んでフィルタードＸ信号（信号処理用参
照信号）ｒ(n)を作成するフィルタードＸ信号作成用フ
ィルタ１０４ｃを有している。
【００２２】(c) 全体の動作 騒音検出センサー１０１ａ〜１０１ｂは検出信号ｘ
1(n)，ｘ2(n)を部分白色化フィルタ１０２ａ〜１０２ｂ
に入力し、部分白色化フィルタ１０２ａ〜１０２ｂはそ
れぞれ検出信号を部分白色化し、合成部１０３は各部分
白色化フィルタの出力信号ｗ1(n)，ｗ2(n)を合成して白
色化された参照信号ｘ(n)を発生する。適応信号処理装
置１０４は参照信号ｘ(n)とマイク１０６より出力され
るエラー信号ｅ(n)を用いて、該エラ−信号が最小とな
るように適応信号処理を行って騒音キャンセル信号ｙ
(n)を出力する。すなわち、信号処理部１０４ａは騒音
キャンセル点におけるエラー信号ｅ(n)とフィルタ１０
４ｃより入力される信号処理用参照信号(フィルタード
Ｘ信号)ｒ(n)を用いてエラ−信号ｅ(n)が最小となるよ
うに適応信号処理を行って適応フィルタ１０４ｂの係数
を決定する。適応フィルタ１０４ｂは適応信号処理部１
０４ａにより決定された係数に従って参照信号ｘ(n)に
デジタルフィルタ処理を施して騒音キャンセル信号ｙ
(n)を出力し騒音をキャンセルする。上記適応信号処理
が繰り返されると適応フィルタの係数が所定値に収束
し、雑音が効果的にキャンセルされる。
1(n)，ｘ2(n)を部分白色化フィルタ１０２ａ〜１０２ｂ
に入力し、部分白色化フィルタ１０２ａ〜１０２ｂはそ
れぞれ検出信号を部分白色化し、合成部１０３は各部分
白色化フィルタの出力信号ｗ1(n)，ｗ2(n)を合成して白
色化された参照信号ｘ(n)を発生する。適応信号処理装
置１０４は参照信号ｘ(n)とマイク１０６より出力され
るエラー信号ｅ(n)を用いて、該エラ−信号が最小とな
るように適応信号処理を行って騒音キャンセル信号ｙ
(n)を出力する。すなわち、信号処理部１０４ａは騒音
キャンセル点におけるエラー信号ｅ(n)とフィルタ１０
４ｃより入力される信号処理用参照信号(フィルタード
Ｘ信号)ｒ(n)を用いてエラ−信号ｅ(n)が最小となるよ
うに適応信号処理を行って適応フィルタ１０４ｂの係数
を決定する。適応フィルタ１０４ｂは適応信号処理部１
０４ａにより決定された係数に従って参照信号ｘ(n)に
デジタルフィルタ処理を施して騒音キャンセル信号ｙ
(n)を出力し騒音をキャンセルする。上記適応信号処理
が繰り返されると適応フィルタの係数が所定値に収束
し、雑音が効果的にキャンセルされる。
【００２３】(B) 本発明の第２実施例 (a) 本発明の原理 図６に示すような入力数ｎ、出力数ｎの多入力多出力系
を考察する。それぞれ周波数ｆの関数として入力Ｘn
(f)、出力Ｙn(f)、周波数応答特性Ｈnn(f)とすると、 Ｙ1＝Ｈ11Ｘ1＋Ｈ12Ｘ2＋・・・Ｈ1nＸn Ｙ2＝Ｈ21Ｘ1＋Ｈ22Ｘ2＋・・・Ｈ2nＸn (9) ・・・・・・ Ｙn＝Ｈn1Ｘ1＋Ｈn2Ｘ2＋・・・ＨnnＸn と表すことができる。ベクトルＸ，Ｙ，行列Ｈを以下の
ように表現すると、 Ｘ＝［Ｘ1,Ｘ2,・・・，Ｘn］T Ｙ＝［Ｙ1,Ｙ2,・・・，Ｙn］T
を考察する。それぞれ周波数ｆの関数として入力Ｘn
(f)、出力Ｙn(f)、周波数応答特性Ｈnn(f)とすると、 Ｙ1＝Ｈ11Ｘ1＋Ｈ12Ｘ2＋・・・Ｈ1nＸn Ｙ2＝Ｈ21Ｘ1＋Ｈ22Ｘ2＋・・・Ｈ2nＸn (9) ・・・・・・ Ｙn＝Ｈn1Ｘ1＋Ｈn2Ｘ2＋・・・ＨnnＸn と表すことができる。ベクトルＸ，Ｙ，行列Ｈを以下の
ように表現すると、 Ｘ＝［Ｘ1,Ｘ2,・・・，Ｘn］T Ｙ＝［Ｙ1,Ｙ2,・・・，Ｙn］T
【００２４】
【数１】 (9)式は、 Ｙ＝ＨＸ (10) と表される。ここで、入力信号Ｘ1〜Ｘn間のパワースペ
クトラムＳxij（ｉ番目の入力Ｘiからｊ番目の入力Ｘj
への相互スペクトラム)は、次式 Ｓxij＝ＸiＸj′ で求められる。(ここで ′は複素共役を表す)。これを
ベクトルと行列を用いて書き替えると
クトラムＳxij（ｉ番目の入力Ｘiからｊ番目の入力Ｘj
への相互スペクトラム)は、次式 Ｓxij＝ＸiＸj′ で求められる。(ここで ′は複素共役を表す)。これを
ベクトルと行列を用いて書き替えると
【００２５】
【数２】 となる。ただし、Ｓxx(f)は相互スペクトル密度関数、
Ｓ11，Ｓ22，・・・Ｓnnはパワースペクトラム、Ｓij
（ｉ≠ｊ）は相互スペクトラムを表す。各入力信号間に
いかなる関連性を持たないものとすると、相互スペクト
ラムはすべて零となり、Ｓxxは対角行列となる。又、出
力信号Ｙ1〜Ｙn間のパワースペクトラムＳyij（ｉ番目
の出力Ｙiからｊ番目の出力Ｙjへの相互スペクトラム)
は、次式 Ｓyij＝ＹiＹj′ で求められる。これをベクトルと行列を用いて書き替え
ると
Ｓ11，Ｓ22，・・・Ｓnnはパワースペクトラム、Ｓij
（ｉ≠ｊ）は相互スペクトラムを表す。各入力信号間に
いかなる関連性を持たないものとすると、相互スペクト
ラムはすべて零となり、Ｓxxは対角行列となる。又、出
力信号Ｙ1〜Ｙn間のパワースペクトラムＳyij（ｉ番目
の出力Ｙiからｊ番目の出力Ｙjへの相互スペクトラム)
は、次式 Ｓyij＝ＹiＹj′ で求められる。これをベクトルと行列を用いて書き替え
ると
【００２６】
【数３】 となる。ここで、肩添字のHは共役転置を表す。又、Ｓx
xは前述のように入力信号間のクロスパワースペクトラ
ム行列であり、Ｓyyは出力信号間のクロスパワースペク
トラム行列である。対角線上の要素はパワースペクトラ
ム、それ以外の要素は相互スペクトラムを表す。
xは前述のように入力信号間のクロスパワースペクトラ
ム行列であり、Ｓyyは出力信号間のクロスパワースペク
トラム行列である。対角線上の要素はパワースペクトラ
ム、それ以外の要素は相互スペクトラムを表す。
【００２７】現実のシステムとして、自動車の走行時に
おいて車室内に発生するロードノイズを例として考えて
みると、ロードノイズの発生は路面の状態によりサスペ
ンションが加振され、その振動が騒音源となって車室内
に伝搬される。ここで、ＬＭＳなどの適応アルゴリズム
を用いた騒音キャンセルシステムを実現するためには車
室内における騒音とコヒーレンスな参照信号を得る必要
がある。ロードノイズの騒音源はサスペンション、ボデ
ィを経由して車室内に伝搬されるが、この騒音源を唯一
に特定することは難しく、複数の加速度センサーをサス
ペンションの各部に貼り付け、その出力と車室内騒音と
の多重コヒーレンスを評価することで騒音キャンセルシ
ステムに最適な参照信号を得ることになる。この時、各
センサー出力間の相互スペクトルは(11)式のｎ×ｎの行
列で表すことができる。尚、ｎはセンサー数である。
おいて車室内に発生するロードノイズを例として考えて
みると、ロードノイズの発生は路面の状態によりサスペ
ンションが加振され、その振動が騒音源となって車室内
に伝搬される。ここで、ＬＭＳなどの適応アルゴリズム
を用いた騒音キャンセルシステムを実現するためには車
室内における騒音とコヒーレンスな参照信号を得る必要
がある。ロードノイズの騒音源はサスペンション、ボデ
ィを経由して車室内に伝搬されるが、この騒音源を唯一
に特定することは難しく、複数の加速度センサーをサス
ペンションの各部に貼り付け、その出力と車室内騒音と
の多重コヒーレンスを評価することで騒音キャンセルシ
ステムに最適な参照信号を得ることになる。この時、各
センサー出力間の相互スペクトルは(11)式のｎ×ｎの行
列で表すことができる。尚、ｎはセンサー数である。
【００２８】今、独立な騒音源の数をｍ個とすると、セ
ンサー数は最低ｍ個あればすべての騒音源を検出するこ
とが可能となるが、現実には騒音源からセンサー取り付
け点間において所定の伝達特性を持ち、しかもその伝達
特性に零点が存在するなどの理由からセンサー数はｎ個
（ｎ＞ｍ）必要となってくる。このような構成のセンサ
ーから得られる信号の相互スペクトルは(11)式で示すよ
うにｎ×ｎの行列で表わされるが、騒音源はｍ個であ
る。前述のように、S.M.PriceとR.J.Bernhardは、「ｎ個
の測定された入力を持つが、ｍ個のインコヒーレントな
騒音源しか持たないシステムは、線形変換によりｍ個の
インコヒーレントな仮想入力(バーチャルコヒーレンス)
の集まりで表現できる」ことを証明している。従って、
上記システム（ｍ個の独立の騒音源、ｎ個の騒音検出セ
ンサーを有するシステム）に、この文献で示される一連
の処理を施すことによって、ｍ個のバーチャルコヒーレ
ンス(ｍ個の独立騒音源の騒音信号）を求めることがで
きる。実際には、ｎ個のバーチャルコヒーレンスが計算
されるが、ｎ−ｍ個のバーチャルコヒーレンスはほとん
ど０になり、出力に影響を及ぼさないことが確認されて
いる。
ンサー数は最低ｍ個あればすべての騒音源を検出するこ
とが可能となるが、現実には騒音源からセンサー取り付
け点間において所定の伝達特性を持ち、しかもその伝達
特性に零点が存在するなどの理由からセンサー数はｎ個
（ｎ＞ｍ）必要となってくる。このような構成のセンサ
ーから得られる信号の相互スペクトルは(11)式で示すよ
うにｎ×ｎの行列で表わされるが、騒音源はｍ個であ
る。前述のように、S.M.PriceとR.J.Bernhardは、「ｎ個
の測定された入力を持つが、ｍ個のインコヒーレントな
騒音源しか持たないシステムは、線形変換によりｍ個の
インコヒーレントな仮想入力(バーチャルコヒーレンス)
の集まりで表現できる」ことを証明している。従って、
上記システム（ｍ個の独立の騒音源、ｎ個の騒音検出セ
ンサーを有するシステム）に、この文献で示される一連
の処理を施すことによって、ｍ個のバーチャルコヒーレ
ンス(ｍ個の独立騒音源の騒音信号）を求めることがで
きる。実際には、ｎ個のバーチャルコヒーレンスが計算
されるが、ｎ−ｍ個のバーチャルコヒーレンスはほとん
ど０になり、出力に影響を及ぼさないことが確認されて
いる。
【００２９】出力端に影響を及ぼすｍ個の騒音源（仮想
騒音源）における騒音のパワースペクトラムＶnnは次式 Ｖnn＝ＱnnHＳxxＱnn (13) により求められる。ただし、Ｑnnは、ＳxxＳxxHの固有
ベクトルを列として求められるマトリクスである。マト
リクスＶnnは以下のように対角化された行列となり、ｍ
個（互いに独立な列の数＝独立な騒音源の数）の対角要
素だけが値を持ち、
騒音源）における騒音のパワースペクトラムＶnnは次式 Ｖnn＝ＱnnHＳxxＱnn (13) により求められる。ただし、Ｑnnは、ＳxxＳxxHの固有
ベクトルを列として求められるマトリクスである。マト
リクスＶnnは以下のように対角化された行列となり、ｍ
個（互いに独立な列の数＝独立な騒音源の数）の対角要
素だけが値を持ち、
【００３０】
【数４】 ｍ個の独立な騒音源の騒音パワーＶ11〜Ｖmmは(14)式に
おける対角要素として与えられる。
おける対角要素として与えられる。
【００３１】以上より、マトリクスＶnnを求めることで
出力端に影響を及ぼしているｍ個の騒音源の騒音パワー
Ｖ11〜Ｖmmを特定することが可能となる。ここで、Ｖ11
〜Ｖmmをそれぞれ独立な騒音源のパワースペクトラムと
みなしてきた。これは、ＱH＝Ｈとおけば、(13)式が入
力Ｓxxから出力Ｓyyを求める(12)式に等しくなることで
簡単に理解できることである(ＨとＱは共にｎ次の正方
行列）。従って、ここまでの演算でセンサーの出力がｎ
個からｍ（＜ｎ）に集約されたことになる。しかし、実
際のシステムにおいては、パワースペクトラムではなく
時系列のデータとして求めることが必要である。周波数
軸上での伝達特性マトリクスＨはＨ＝ＱHとして与えら
れているので、Ｈ＝ＱHの各要素を逆フーリエ変換する
ことでＦＩＲ型フィルタの係数として求めることができ
る。そして、ＦＩＲ型フィルタにセンサー出力を入力す
ることによりｍ個の騒音源の騒音信号が得られる。ｍ個
の独立の騒音信号が求まれば、それぞれを参照信号とし
てｍ個の適応信号処理部で適応信号処理を行い、各適応
信号処理部の出力信号を合成して騒音キャンセル信号を
作成し、該騒音キャンセル信号をスピーカに入力して観
測点における騒音をキャンセルするように騒音キャンセ
ル音を出力する。
出力端に影響を及ぼしているｍ個の騒音源の騒音パワー
Ｖ11〜Ｖmmを特定することが可能となる。ここで、Ｖ11
〜Ｖmmをそれぞれ独立な騒音源のパワースペクトラムと
みなしてきた。これは、ＱH＝Ｈとおけば、(13)式が入
力Ｓxxから出力Ｓyyを求める(12)式に等しくなることで
簡単に理解できることである(ＨとＱは共にｎ次の正方
行列）。従って、ここまでの演算でセンサーの出力がｎ
個からｍ（＜ｎ）に集約されたことになる。しかし、実
際のシステムにおいては、パワースペクトラムではなく
時系列のデータとして求めることが必要である。周波数
軸上での伝達特性マトリクスＨはＨ＝ＱHとして与えら
れているので、Ｈ＝ＱHの各要素を逆フーリエ変換する
ことでＦＩＲ型フィルタの係数として求めることができ
る。そして、ＦＩＲ型フィルタにセンサー出力を入力す
ることによりｍ個の騒音源の騒音信号が得られる。ｍ個
の独立の騒音信号が求まれば、それぞれを参照信号とし
てｍ個の適応信号処理部で適応信号処理を行い、各適応
信号処理部の出力信号を合成して騒音キャンセル信号を
作成し、該騒音キャンセル信号をスピーカに入力して観
測点における騒音をキャンセルするように騒音キャンセ
ル音を出力する。
【００３２】(b) 本発明の概略 図７は本発明の概略説明図である。まず、入力ｘ(t)＝
［ｘ1(t),ｘ2(t),・・・ｘn(t)］をフーリエ変換してＸ
＝［Ｘ1,Ｘ2,・・・Ｘn］を求める(ステップ１）。つい
で、入力信号間の相互スペクトル密度関数Ｓxxを(11)式
により求める(ステップ２）。相互スペクトル密度関数
Ｓxxが求まれば、(14)式より対角化された騒音源のパワ
ースペクトラムＶnnを求める(ステップ３）。この対角
化されたパワースペクトルＶnnより騒音源のパワースペ
クトラムを計算し、かつ、独立の騒音源数ｍを求める
（ステップ４）。尚、独立の騒音源数は０でないパワー
スペクトラムＶii（ｉ＝１〜ｍ）の数である。
［ｘ1(t),ｘ2(t),・・・ｘn(t)］をフーリエ変換してＸ
＝［Ｘ1,Ｘ2,・・・Ｘn］を求める(ステップ１）。つい
で、入力信号間の相互スペクトル密度関数Ｓxxを(11)式
により求める(ステップ２）。相互スペクトル密度関数
Ｓxxが求まれば、(14)式より対角化された騒音源のパワ
ースペクトラムＶnnを求める(ステップ３）。この対角
化されたパワースペクトルＶnnより騒音源のパワースペ
クトラムを計算し、かつ、独立の騒音源数ｍを求める
（ステップ４）。尚、独立の騒音源数は０でないパワー
スペクトラムＶii（ｉ＝１〜ｍ）の数である。
【００３３】しかる後、現実のｎ個の入力（センサー出
力）からｍ個の騒音源の騒音信号を作り出す変換フィル
タｈ1，ｈ2，・・・ｈmを決定する（ステップ５）。例
えば、ｘ1(t),ｘ2(t),ｘ3(t)の３入力に対して騒音源を
求めた結果、２つの独立した騒音源があることが判断さ
れたとする。このとき、ｘ1(t),ｘ2(t),ｘ3(t)の３入力
から１つの出力ｙ1(t)を求める変換フィルタをｈ1とす
る。変換フィルタｈ1の出力ｙ1(t)をフーリエ変換して
パワースペクトラムＹ1(f)を求めＶ1とする。このＶ1が
騒音源の騒音パワーＶ11と等しくなるようにｈ1を決定
すれば、ｘ1(t),ｘ2(t),ｘ3(t)の３入力を第１の騒音源
の騒音信号に変換するための第１変換フィルタｈ1が求
まったことになる。同様に、Ｖ2が騒音源の騒音パワー
Ｖ22と等しくなるようにｈ2を決定すれば、ｘ1(t),ｘ
2(t),ｘ3(t)の３入力を第２の騒音源の騒音信号に変換
するための第２変換フィルタｈ2が求まったことにな
る。この変換フィルタｈ1，ｈ2は実時間内にその都度求
める必要は無く、予め決定した固定フィルタとすること
ができる。
力）からｍ個の騒音源の騒音信号を作り出す変換フィル
タｈ1，ｈ2，・・・ｈmを決定する（ステップ５）。例
えば、ｘ1(t),ｘ2(t),ｘ3(t)の３入力に対して騒音源を
求めた結果、２つの独立した騒音源があることが判断さ
れたとする。このとき、ｘ1(t),ｘ2(t),ｘ3(t)の３入力
から１つの出力ｙ1(t)を求める変換フィルタをｈ1とす
る。変換フィルタｈ1の出力ｙ1(t)をフーリエ変換して
パワースペクトラムＹ1(f)を求めＶ1とする。このＶ1が
騒音源の騒音パワーＶ11と等しくなるようにｈ1を決定
すれば、ｘ1(t),ｘ2(t),ｘ3(t)の３入力を第１の騒音源
の騒音信号に変換するための第１変換フィルタｈ1が求
まったことになる。同様に、Ｖ2が騒音源の騒音パワー
Ｖ22と等しくなるようにｈ2を決定すれば、ｘ1(t),ｘ
2(t),ｘ3(t)の３入力を第２の騒音源の騒音信号に変換
するための第２変換フィルタｈ2が求まったことにな
る。この変換フィルタｈ1，ｈ2は実時間内にその都度求
める必要は無く、予め決定した固定フィルタとすること
ができる。
【００３４】以上により、変換フィルタが求まれば、図
８に示すように騒音キャンセルシステムを構成し、各変
換フィルタ出力のそれぞれを参照信号としてｍ個の適応
信号処理部で適応信号処理を行い、各適応信号処理部の
出力信号を合成して騒音キャンセル信号を作成し、該騒
音キャンセル信号をスピーカに入力して観測点における
騒音をキャンセルするようにキャンセル音を出力する
（ステップ６）。
８に示すように騒音キャンセルシステムを構成し、各変
換フィルタ出力のそれぞれを参照信号としてｍ個の適応
信号処理部で適応信号処理を行い、各適応信号処理部の
出力信号を合成して騒音キャンセル信号を作成し、該騒
音キャンセル信号をスピーカに入力して観測点における
騒音をキャンセルするようにキャンセル音を出力する
（ステップ６）。
【００３５】(c) 第２実施例の騒音キャンセルシステム ・構成 図８は本発明の騒音キャンセルシステムの構成図であ
る。図中、１０１ａ，１０１ｂ，１０１ｃは騒音源から
出力される騒音に応じた信号ｘ1n，ｘ2n，ｘ3nを発生す
るセンサー（例えば車体振動を検出してロードノイズに
応じた信号を発生する加速度センサ）である。１０２
ａ，１０２ｂはセンサー検出信号ｘ1n，ｘ2n，ｘ3nを入
力され、第１、第２の２つのインコヒーレントな仮想騒
音源の騒音ｘ 1n′，ｘ2n′を出力する変換フィルタ、１
０３ａ，１０３ｂ変換フィルタ１０２ａ，１０２ｂの出
力信号ｘ1n′，ｘ2n′をそれぞれ参照信号として入力さ
れ、ＬＭＳ適応アルゴリズムに従った騒音キャンセル処
理（適応信号処理）を行う適応信号処理部である。各適
応信号処理部１０３ａ〜１０３ｂは同一の構成を有して
おり、従来の騒音キャンセルコントローラと同様に適応
信号処理部ＬＭＳ、適応フィルタＡＤＦ、フィルタード
Ｘ信号作成用のフィルタＦＸＦを備えている。各適応信
号処理部ＬＭＳは騒音キャンセル点におけるエラー信号
ｅnとフィルタＦＸＦより出力される信号処理用参照信
号(フィルタードＸ信号)ｒ1n，ｒ2nを入力され、これら
信号を用いて騒音キャンセル点における騒音をキャンセ
ルするように適応信号処理を行って適応フィルタＡＤＦ
の係数を決定する。各適応フィルタＡＤＦは適応信号処
理部ＬＭＳにより決定された係数に従って参照信号ｘ
1n′，ｘ2n′にデジタルフィルタ処理を施して騒音キャ
ンセル信号ｙ1n，ｙ2nを出力する。
る。図中、１０１ａ，１０１ｂ，１０１ｃは騒音源から
出力される騒音に応じた信号ｘ1n，ｘ2n，ｘ3nを発生す
るセンサー（例えば車体振動を検出してロードノイズに
応じた信号を発生する加速度センサ）である。１０２
ａ，１０２ｂはセンサー検出信号ｘ1n，ｘ2n，ｘ3nを入
力され、第１、第２の２つのインコヒーレントな仮想騒
音源の騒音ｘ 1n′，ｘ2n′を出力する変換フィルタ、１
０３ａ，１０３ｂ変換フィルタ１０２ａ，１０２ｂの出
力信号ｘ1n′，ｘ2n′をそれぞれ参照信号として入力さ
れ、ＬＭＳ適応アルゴリズムに従った騒音キャンセル処
理（適応信号処理）を行う適応信号処理部である。各適
応信号処理部１０３ａ〜１０３ｂは同一の構成を有して
おり、従来の騒音キャンセルコントローラと同様に適応
信号処理部ＬＭＳ、適応フィルタＡＤＦ、フィルタード
Ｘ信号作成用のフィルタＦＸＦを備えている。各適応信
号処理部ＬＭＳは騒音キャンセル点におけるエラー信号
ｅnとフィルタＦＸＦより出力される信号処理用参照信
号(フィルタードＸ信号)ｒ1n，ｒ2nを入力され、これら
信号を用いて騒音キャンセル点における騒音をキャンセ
ルするように適応信号処理を行って適応フィルタＡＤＦ
の係数を決定する。各適応フィルタＡＤＦは適応信号処
理部ＬＭＳにより決定された係数に従って参照信号ｘ
1n′，ｘ2n′にデジタルフィルタ処理を施して騒音キャ
ンセル信号ｙ1n，ｙ2nを出力する。
【００３６】１０４は各騒音キャンセル処理部１０３ａ
〜１０３ｂから出力される騒音キャンセル信号ｙ1n，ｙ
2nを合成し、騒音（例えばロードノイズ）をキャンセル
するための騒音キャンセル信号ｙnを出力する加算器で
ある。１０５は騒音キャンセル信号ｙnをアナログの騒
音キャンセル信号に変換するＤＡコンバータ（ＤＡ
Ｃ）、１０６は騒音キャンセル信号を増幅するパワ−ア
ンプ、１０７は騒音キャンセル音Ｓcを放射するキャン
セルスピ−カで、スピーカから出力されたキャンセル音
は２次音伝搬系（キャンセル音伝搬系）１０８を介して
騒音キャンセル点に到る。１０９は騒音キャンセル点
（観測点）に配置され、騒音Ｓnとキャンセル音Ｓcの合
成音を検出し、合成音信号をエラ−信号ｅnとして出力
するエラ−マイク、１１０はエラー信号ｅnを増幅する
マイクアンプ、１１１はマイクアンプ出力をデジタルに
変換するＡＤコンバータ（ＡＤＣ）である。
〜１０３ｂから出力される騒音キャンセル信号ｙ1n，ｙ
2nを合成し、騒音（例えばロードノイズ）をキャンセル
するための騒音キャンセル信号ｙnを出力する加算器で
ある。１０５は騒音キャンセル信号ｙnをアナログの騒
音キャンセル信号に変換するＤＡコンバータ（ＤＡ
Ｃ）、１０６は騒音キャンセル信号を増幅するパワ−ア
ンプ、１０７は騒音キャンセル音Ｓcを放射するキャン
セルスピ−カで、スピーカから出力されたキャンセル音
は２次音伝搬系（キャンセル音伝搬系）１０８を介して
騒音キャンセル点に到る。１０９は騒音キャンセル点
（観測点）に配置され、騒音Ｓnとキャンセル音Ｓcの合
成音を検出し、合成音信号をエラ−信号ｅnとして出力
するエラ−マイク、１１０はエラー信号ｅnを増幅する
マイクアンプ、１１１はマイクアンプ出力をデジタルに
変換するＡＤコンバータ（ＡＤＣ）である。
【００３７】・動作 センサー１０１ａ〜１０１ｃの検出信号ｘ1n，ｘ2n，ｘ
3nをそれぞれ変換フィルタ１０２ａ，１０２ｂに入力す
る。変換フィルタ１０２ａ，１０２ｂはこれらセンサー
検出信号ｘ1n，ｘ2n，ｘ3nに所定のフィルタ処理を施し
て仮想騒音源の騒音ｘ1n′，ｘ2n′を作成して出力す
る。適応信号処理部１０３ａ，１０３ｂは変換フィルタ
１０２ａ，１０２ｂの出力信号（仮想騒音）ｘ1n′，ｘ
2n′をそれぞれ参照信号としてＬＭＳ適応アルゴリズム
に従った騒音キャンセル処理（適応信号処理）を行い、
騒音キャンセル信号ｙ1n，ｙ2nを出力する。加算器１０
４は各騒音キャンセル処理部１０３ａ，１０３ｂから出
力される騒音キャンセル信号ｙ1n，ｙ2nを合成して騒音
（例えばロードノイズ）をキャンセルするための騒音キ
ャンセル信号ｙnを出力する。ＤＡコンバータ１０５は
騒音キャンセル信号ｙnをアナログの騒音キャンセル信
号に変換し、パワーアンプ１０６は騒音キャンセル信号
を増幅してスピーカ１０７に入力し、該スピーカより騒
音キャンセル音Ｓcを放射する。
3nをそれぞれ変換フィルタ１０２ａ，１０２ｂに入力す
る。変換フィルタ１０２ａ，１０２ｂはこれらセンサー
検出信号ｘ1n，ｘ2n，ｘ3nに所定のフィルタ処理を施し
て仮想騒音源の騒音ｘ1n′，ｘ2n′を作成して出力す
る。適応信号処理部１０３ａ，１０３ｂは変換フィルタ
１０２ａ，１０２ｂの出力信号（仮想騒音）ｘ1n′，ｘ
2n′をそれぞれ参照信号としてＬＭＳ適応アルゴリズム
に従った騒音キャンセル処理（適応信号処理）を行い、
騒音キャンセル信号ｙ1n，ｙ2nを出力する。加算器１０
４は各騒音キャンセル処理部１０３ａ，１０３ｂから出
力される騒音キャンセル信号ｙ1n，ｙ2nを合成して騒音
（例えばロードノイズ）をキャンセルするための騒音キ
ャンセル信号ｙnを出力する。ＤＡコンバータ１０５は
騒音キャンセル信号ｙnをアナログの騒音キャンセル信
号に変換し、パワーアンプ１０６は騒音キャンセル信号
を増幅してスピーカ１０７に入力し、該スピーカより騒
音キャンセル音Ｓcを放射する。
【００３８】スピーカから出力されたキャンセル音は２
次音伝搬系（キャンセル音伝搬系）１０８を介して騒音
キャンセル点（観測点）に到り、観測点における騒音を
キャンセルする。エラ−マイク１０９は騒音Ｓnとキャ
ンセル音Ｓcの合成音を検出し、合成音信号をエラ−信
号ｅnとして、マイクアンプ、ＡＤコンバータを介して
各適応信号処理部にフィードバックする。以後、上記動
作が繰り返されて最終的に観測点における騒音が相当量
キャンセルされる。以上、本発明を実施例により説明し
たが、本発明は請求の範囲に記載した本発明の主旨に従
い種々の変形が可能であり、本発明はこれらを排除する
ものではない。
次音伝搬系（キャンセル音伝搬系）１０８を介して騒音
キャンセル点（観測点）に到り、観測点における騒音を
キャンセルする。エラ−マイク１０９は騒音Ｓnとキャ
ンセル音Ｓcの合成音を検出し、合成音信号をエラ−信
号ｅnとして、マイクアンプ、ＡＤコンバータを介して
各適応信号処理部にフィードバックする。以後、上記動
作が繰り返されて最終的に観測点における騒音が相当量
キャンセルされる。以上、本発明を実施例により説明し
たが、本発明は請求の範囲に記載した本発明の主旨に従
い種々の変形が可能であり、本発明はこれらを排除する
ものではない。
【００３９】
【発明の効果】以上本発明によれば、複数の検出センサ
ーから出力される信号を部分白色化フィルタでそれぞれ
部分白色化し、各部分白色化フィルタから出力される部
分白色化信号を合成し、合成信号を参照信号として適応
信号処理部に入力し、適応信号処理部は騒音をキャンセ
ルするように騒音キャンセル信号を出力してスピーカよ
り騒音キャンセル音を出力するから、検出センサが複数
存在しても騒音キャンセル処理部を独立の騒音源数だけ
設けるだけで良く、システムの大型化及びコストアップ
を防止することができる。又、本発明によれば、ｎ個の
センサー検出信号より独立のｍ（＜ｎ）個の騒音源にお
ける騒音信号を作成する変換フィルタを設け、該変換フ
ィルタから出力されるｍ個の信号をそれぞれ参照信号と
して適応信号処理を行なって騒音キャンセル音を出力し
て騒音をキャンセルするようにしたから、検出センサが
複数存在しても騒音キャンセル処理部を独立の騒音源数
だけ設けるだけで良く、システムの大型化及びコストア
ップを防止することができる。
ーから出力される信号を部分白色化フィルタでそれぞれ
部分白色化し、各部分白色化フィルタから出力される部
分白色化信号を合成し、合成信号を参照信号として適応
信号処理部に入力し、適応信号処理部は騒音をキャンセ
ルするように騒音キャンセル信号を出力してスピーカよ
り騒音キャンセル音を出力するから、検出センサが複数
存在しても騒音キャンセル処理部を独立の騒音源数だけ
設けるだけで良く、システムの大型化及びコストアップ
を防止することができる。又、本発明によれば、ｎ個の
センサー検出信号より独立のｍ（＜ｎ）個の騒音源にお
ける騒音信号を作成する変換フィルタを設け、該変換フ
ィルタから出力されるｍ個の信号をそれぞれ参照信号と
して適応信号処理を行なって騒音キャンセル音を出力し
て騒音をキャンセルするようにしたから、検出センサが
複数存在しても騒音キャンセル処理部を独立の騒音源数
だけ設けるだけで良く、システムの大型化及びコストア
ップを防止することができる。
【図１】２つの検出出力から１つの独立の騒音源の参照
信号を発生する構成図である。
信号を発生する構成図である。
【図２】本発明の第１実施例の原理説明図である。
【図３】自己回帰モデル（ＡＲモデル）の構成図であ
る。
る。
【図４】白色化フィルタの構成図である。
【図５】本発明の第１実施例の騒音キャンセルシステム
の構成図である。
の構成図である。
【図６】第２実施例の原理説明図である。
【図７】本発明の第２実施例の概略説明図である。
【図８】本発明の第２実施例の騒音キャンセルシステム
の構成図である。
の構成図である。
【図９】従来の騒音キャンセル装置の構成図（周期性ノ
イズをキャンセルする場合）である。
イズをキャンセルする場合）である。
【図１０】適応フィルタの構成図である。
【図１１】信号処理用フィルタの構成図である。
【図１２】従来のロードノイズをキャンセルするための
騒音キャンセルシステムの構成図である。
騒音キャンセルシステムの構成図である。
１０１ａ，１０１ｂ・・検出センサ １０２ａ，１０２ｂ・・部分白色化フィルタ １０４・・適応信号処理部 １０５・・スピーカ
Claims (2)
- 【請求項１】 騒音をキャンセルする騒音キャンセルシ
ステムにおいて、 複数の検出センサーと、 各検出センサーから出力される信号を部分白色化する部
分白色化フィルタと、 各部分白色化フィルタから出力される信号を合成し、完
全に白色化された信号を参照信号として出力する合成部
と、 該参照信号を用いて適応信号処理を行う適応信号処理部
と、 適応信号処理部の出力信号を騒音キャンセル信号として
入力され、騒音キャンセル音を出力するキャンセル音発
生部と、 観測点における騒音と騒音キャンセル音との合成音を検
出して前記適応信号処理部にフィードバックする騒音検
出部を有する騒音キャンセルシステム。 - 【請求項２】 ｍ個の騒音源から発生する観測点におけ
る騒音をキャンセルする騒音キャンセルシステムにおい
て、 ｎ（ｎ＞ｍ）個の騒音検出センサーと、 ｎ個のセンサー検出信号を入力され独立のｍ個の騒音源
における騒音信号を作成する変換フィルタと、 変換フィルタから出力されるｍ個の信号をそれぞれ参照
信号として適応信号処理を行うｍ個の適応信号処理部
と、 各適応信号処理部の出力信号を合成した騒音キャンセル
信号を入力されて騒音キャンセル音を出力するキャンセ
ル音発生部と、 観測点における騒音と騒音キャンセル音との合成音を検
出して前記適応信号処理部にフィードバックする騒音検
出部を有する騒音キャンセルシステム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP15224194A JP3590096B2 (ja) | 1994-07-04 | 1994-07-04 | 騒音キャンセルシステム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP15224194A JP3590096B2 (ja) | 1994-07-04 | 1994-07-04 | 騒音キャンセルシステム |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0816176A true JPH0816176A (ja) | 1996-01-19 |
| JP3590096B2 JP3590096B2 (ja) | 2004-11-17 |
Family
ID=15536179
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP15224194A Expired - Fee Related JP3590096B2 (ja) | 1994-07-04 | 1994-07-04 | 騒音キャンセルシステム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3590096B2 (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20030018943A (ko) * | 2001-08-31 | 2003-03-06 | 현대자동차주식회사 | 배기가스 특이소음 마스킹 시스템 |
| JP2011126300A (ja) * | 2009-12-15 | 2011-06-30 | Honda Motor Co Ltd | 能動型騒音制御装置及び車両 |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104471638B (zh) * | 2012-07-02 | 2017-05-17 | 松下知识产权经营株式会社 | 有源降噪装置以及有源降噪方法 |
-
1994
- 1994-07-04 JP JP15224194A patent/JP3590096B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20030018943A (ko) * | 2001-08-31 | 2003-03-06 | 현대자동차주식회사 | 배기가스 특이소음 마스킹 시스템 |
| JP2011126300A (ja) * | 2009-12-15 | 2011-06-30 | Honda Motor Co Ltd | 能動型騒音制御装置及び車両 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3590096B2 (ja) | 2004-11-17 |
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