JPS6315513A - 適応フイルタ - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔概　要〕 本発明は音声に重畳した雑音成分抑圧の為のノイズキャ
ンセラあるいはエコーキャンセラ等に用いられる最小二
乗法（ＬＭＳ法）により係数を逐次修正するＬＭＳ型適
応フィルタにおいて、ＬＭＳ法によるタップ係数修正ア
ルゴリズムの実現にあたり、２重積分回路を構成するこ
とでノイズキャンセラへの入力信号に音声信号成分が存
在する場合、あるいはエコーキャンセラにおけるダブル
トーク状態でのノイズ（エコー）打ち消し能力を高める
ようにした適応フィルタである。

〔産業上の利用分野〕

本発明は音声の認識、符号化の前処理として、音声に重
畳した雑音成分の抑圧の為のノイズキャンセラあるいは
伝送システムにおける２線・４線変換用ハイブリツドに
よって生じるエコー成分抑圧を目的としたエコーキャン
セラ等で用いられる最小二乗注型（ＬＭＳ型）適応フィ
ルタに関し、特に、タップ付遅延線のタップ係数修正ア
ルゴリズムの実現手法に関する。

〔従来の技術〕

ＬＭＳ適応フィルタの適用例として適応フィルタ型ノイ
ズキャンセラの構成図を第３図に示す。

この例では音声信号Ｓ　（入力）に重畳した雑音（ノイ
ズ）成分ｙを抑圧することを目的に、ｙと相関の強い信
号系列Ｘより適応フィルタ１０を用いて前記雑音成分ｙ
に近い信号９を作り、これを音声信号Ｓに雑音成分ｙの
混じった入力信号Ｓ＋ｙから差し引くことによって雑音
成分ｙのほぼ除去された出力音声信号Ｓ　（＝Ｓ＋ｙ−
９）を作り出している。

第４図は従来の適応フィルタの回路構成例である。従来
の適応フィルタは、タップ付遅延線１１と、ノイズキャ
ンセラ出力信号Ｓと前記タップ付遅延線１１の各タップ
値との相関をとる乗算器１５と、乗算器１５の出力に小
さな正の定数を乗した後、積分を行う完全積分器１３と
、この完全積分器１３の出力とタップ値とを乗算する乗
算器１２と、各タップに対応量る乗算器１２の出力の総
和をとる加算器１６とから構成されており、タップ付遅
延線１１に入力された信号が加算器１６から出力される
ようになっている。

この回路の動作を簡単に説明する為、音声成分Ｓ＝０と
すれば、フィルタ出力ｙ−９はノイズ打ち消し誤差と考
えられる。そこでｅ＝ｙ−９とすると、ＬＭＳアルゴリ
ズムではこの誤差成分ｅの２乗平均を最小にするとの考
えに基づいており、係数更新式は、 Ｃ１（ｎ）　＝　Ｃ１（ｎ−１）　＋　αｘ（ｎ−ｉ）
ｅ（ｎ）　　・・・■で表される。

ここで０式の第２項は誤差のノイズキャンセラの２乗平
均を最小にする為に、 に比例した量をフィードバックしていると考えられる。

但しく〉は平均を表し、αは充分小さな正の定数である
。

０式では修正操作を繰り返すことで時間的な平均がとら
れるため、■弐の平均化を実現していると考えられ、第
３図における音声信号成分Ｓが存在しない場合には、０
式による係数修正方法の有効性が認められている。

〔発明が解決しようする問題点〕

しかしながら、音声信号成分Ｓが存在する場合には、こ
の信号成分Ｓにより係数の最適値への収束が阻害されて
しまうという問題点を生じることが知られている。

即ち、０式において、音声成分Ｓがある場合にはキャン
セル出力Ｗ＝Ｓ＋ｅとして、Ｗを最小にする条件より、
Ｓとｙ、ｘは無相関であることを考慮して、 　Ｃ１ となり、Ｗを最小にすることでｅ＝ｙ−９を最小にでき
る。しかし、０式では平均化操作が含まれていないため
、瞬時的にはＳの影響により最適解に近づくことが保障
されず、現実的には最適解に収束しない。

このため、通常は音声信号成分Ｓが存在する場合には係
数修正を行わず、雑音成分ｙのみが存在する期間のみ修
正が行われている。このため、音声信号成分Ｓの検出回
路が必要である等の問題点がある。

本発明の目的は前記従来の問題点を解消し、前述のＬＭ
Ｓアルゴリズムの実現回路において、前記０式の代わり
に、 により係数修正を行い、リーク積分器と完全積分器によ
る２重積分回路を構成してタップ係数を求めることにあ
る。

ｃ問題点を解決するための手段〕 第１図は本発明の適応フィルタの原理ブロック図を示す
。

第１図において、１は印加された入力信号が後段に進む
程遅延されるタップ付遅延線、５は前記遅延線１の各タ
ップ値とフィルタ出力と基準信号との誤差成分とを乗算
する乗算手段、４はこの乗算手段５からの乗算結果入力
を平均化するリーク積分手段、３はこのリーク積分手段
４の出力を入力とし、フィルタ係数を発生する為の完全
積分手段、２はこの完全積分手段３の出力による夕・ノ
ブ係数と各タップ値との乗算を行う乗算手段、６は各タ
ップ毎のタップ係数との乗算結果の総和をとる加算手段
である。この構成により、入力信号が最小二乗法を用い
てフィルタリングされて出力さ〔作　用〕 本発明の適応フィルタでは、０式により過去の履歴を含
む量をフィードバックすることで平均化が導入され、ノ
イズキャンセラに適用した時における音声成分を含む場
合などにおける収束特性が改善され、その結果、音声検
出器等を設ける必要がな（なる。

〔実施例〕

以下図面を用いて本発明の実施例を詳細に説明する。

第２図は本発明の一実施例のノイズキャンセラの構成を
示すものである。タップ付遅延線１には複数個の遅延素
子１０が直列に接続されている。また、前記遅延綿１に
は各遅延素子１０の間にタップＴが設けられている。

各タップＴにはタップ係数を乗算する乗算器２が接続し
ており、この乗算器２への人力であるタップ係数は完全
積分器３が発生している。各タップ毎の乗算器２の出力
は加算器６により総和がとられる。この加算器６の出力
は入力信号５＋ｙから差し引かれ、その結果がノイズキ
ャンセラ出力Ｓとして出力される。

このノイズキャンセラ出力Ｓは前記各タップ毎に設けら
れた乗算器５にフィードバックされ、各タップからのタ
ップ値と乗算され、相関がとられる０乗算２Ｓ５の出力
はリーク積分器５に人力され、その値が平均化される。

そして、平均化された信号は前記完全積分器３に入力さ
れる。

リーク積分器４には２つの乗算器４１，４２が設けられ
ており、その乗算係数はそれぞれβ、ｌ−βとなってい
る。また、完全積分器３に設けられている乗算器３１の
乗算係数はαとなっている。そして、リーク積分器４の
時定数に対応する前記乗算係数βはＯ〈βく１を満たす
正の定数であり、完全積分器３における係数αは０くα
を満たず充分小さな定数である。

以上のように構成された本発明の適応フィルタでは、リ
ーク積分器４と完全積分器３による２重積分回路により
、タップ係数Ｃ１（ｎ）は以下に示す表、 Ｃ１（ｎ）＝Ｃｉ（ｎ−１）＋　ｔｘ　　β　Σ　（１
−β）’ｘ（ｎ−ｉ−ｋ）ｘｅ（ｎ−ｋ）”・■を満た
すことになる。

即ち■弐では過去の履歴を含むｍをフィードハックする
ことにより、平均化を導入することができ、音声成分を
含む場合における収束特性が改善される。

〔発明の効果〕

以上説明したように本発明によれば、ＬＭＳ法によるり
７プ係数修正アルゴリズムの実現にあたり、リーク積分
器と完全積分器による２重積分回路を構成することで集
合平均を平均化した量に従ってタップ係数を修正できる
ので、キャンセラ入力信号に音声信号成分が存在する場
合でのノイズあるいはエコー打ち消し能力が高められ、
音声成分を含む場合での収束特性が改善されるという効
果がある。また、この結果、音声検出器等を設ける必要
がなくなり、ノイズキャンセラ等の構成が簡素になると
いう効果がある。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の適応フィルタの原理ブロック図、第２
図は本発明の適応フィルタの一実施例の回路構成図、第
３図は従来の適応フィルタ型ノイズキャンセラの構成図
、第４図は従来の適応フィルタの回路構成図である。 ■・・・タップ付遅延線、２・・・乗算手段、３・・・
完全積分手段、　４・・・リーク積分手段、５・・・乗
算手段、　　　６・・・加算手段。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 フィルタ係数を最小二乗法を用いて逐次修正する適応フ
   ィルタであって、 印加された入力信号が後段に進む程遅延されるタップ付
   遅延線（１）の各タップ値と前記フィルタ出力と基準信
   号との差分信号とを乗算する乗算手段（５）と、 該乗算手段（５）に接続され、乗算結果入力を平均化す
   るリーク積分手段（４）と、 該リーク積分手段（４）の出力を入力とする完全積分手
   段（３）と、 該完全積分手段（３）の出力をタップ係数としてタップ
   値との乗算を行う乗算手段（２）と、 各タップ毎のタップ係数とタップ値との乗算結果の総和
   をとる加算手段（６）と、 を備えていることを特徴とする適応フィルタ。