JP2947093B2 - 適応フィルタによるシステム同定の方法および装置 - Google Patents
適応フィルタによるシステム同定の方法および装置Info
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- H—ELECTRICITY
- H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
- H03H—IMPEDANCE NETWORKS, e.g. RESONANT CIRCUITS; RESONATORS
- H03H21/00—Adaptive networks
- H03H21/0012—Digital adaptive filters
-
- H—ELECTRICITY
- H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
- H03G—CONTROL OF AMPLIFICATION
- H03G3/00—Gain control in amplifiers or frequency changers
- H03G3/20—Automatic control
- H03G3/30—Automatic control in amplifiers having semiconductor devices
- H03G3/32—Automatic control in amplifiers having semiconductor devices the control being dependent upon ambient noise level or sound level
-
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- H03H21/00—Adaptive networks
- H03H21/0012—Digital adaptive filters
- H03H2021/0085—Applications
- H03H2021/0089—System identification, i.e. modeling
Landscapes
- Filters That Use Time-Delay Elements (AREA)
- Cable Transmission Systems, Equalization Of Radio And Reduction Of Echo (AREA)
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、エコーキャンセラやノ
イズキャンセラ等に用いられる適応フィルタによるシス
テム同定方法および装置に関するものである。
イズキャンセラ等に用いられる適応フィルタによるシス
テム同定方法および装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】適応フィルタを用いて未知システムの特
性を推定する方法および装置としては、ＩＥＥＥ ｔｒ
ａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ ａｕｔｏｍａｔｉｃ ｃ
ｏｎｔｒｏｌ，Ｖｏｌ．ＡＣ−１２，Ｎｏ．３，ｐｐ．
２８２−２８７，１９６７，ＵＳＡ（以下文献１）に記
載されている学習同定法に基づくトランスバーサル形適
応フィルタが広く用いられている。ここでは、学習同定
法に基づくトランスバーサル形適応フィルタを音響エコ
ーキャンセラに応用した場合を例にとって、その動作原
理を説明する。
性を推定する方法および装置としては、ＩＥＥＥ ｔｒ
ａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ ａｕｔｏｍａｔｉｃ ｃ
ｏｎｔｒｏｌ，Ｖｏｌ．ＡＣ−１２，Ｎｏ．３，ｐｐ．
２８２−２８７，１９６７，ＵＳＡ（以下文献１）に記
載されている学習同定法に基づくトランスバーサル形適
応フィルタが広く用いられている。ここでは、学習同定
法に基づくトランスバーサル形適応フィルタを音響エコ
ーキャンセラに応用した場合を例にとって、その動作原
理を説明する。
【０００３】図１１に、学習同定法に基づく音響エコー
キャンセラのブロック図を示す。システム同定装置は、
エコーキャンセラ１３０として用いられている。
キャンセラのブロック図を示す。システム同定装置は、
エコーキャンセラ１３０として用いられている。
【０００４】参照入力信号１はスピーカ１０で音響信号
に変換され、未知システムである音響経路１１を伝搬し
てマイク１２に到達して音響エコーとなる。マイク１２
は、前記エコーに雑音２が加えられたものを電気信号に
変換し、観測信号３とする。
に変換され、未知システムである音響経路１１を伝搬し
てマイク１２に到達して音響エコーとなる。マイク１２
は、前記エコーに雑音２が加えられたものを電気信号に
変換し、観測信号３とする。
【０００５】適応フィルタ１０１は、参照入力信号１と
フィルタ係数の畳み込み演算を行い、結果を出力信号５
として、減算器１０２に供給する。減算器１０２は、前
記観測信号３から前記適応フィルタの出力信号５を差し
引き、減算結果である誤差信号４をエコーキャンセラ１
００の出力信号とするとともに、適応フィルタ１０１に
供給する。
フィルタ係数の畳み込み演算を行い、結果を出力信号５
として、減算器１０２に供給する。減算器１０２は、前
記観測信号３から前記適応フィルタの出力信号５を差し
引き、減算結果である誤差信号４をエコーキャンセラ１
００の出力信号とするとともに、適応フィルタ１０１に
供給する。
【０００６】パワー推定回路１３１は、参照入力信号１
のパワーを推定し、推定結果を適応フィルタ１０１に供
給する。ステップサイズ設定回路１１０は、ステップサ
イズμを適応フィルタ１０１に供給する。
のパワーを推定し、推定結果を適応フィルタ１０１に供
給する。ステップサイズ設定回路１１０は、ステップサ
イズμを適応フィルタ１０１に供給する。
【０００７】適応フィルタ１０１は、パワー推定回路１
３１から供給される参照入力信号１のパワーとステップ
サイズ設定回路１１０から供給されるステップサイズ１
１１と参照入力信号１および誤差信号４を用いて、誤差
信号４を最小とするようにフィルタ係数を更新する。
３１から供給される参照入力信号１のパワーとステップ
サイズ設定回路１１０から供給されるステップサイズ１
１１と参照入力信号１および誤差信号４を用いて、誤差
信号４を最小とするようにフィルタ係数を更新する。
【０００８】以上の処理を数式で示すと、以下のように
なる。未知システム１１のインパルス応答をｈ（ｉ）
（ｉ＝０，…，Ｎ−１）、時刻ｔにおける参照入力信号
１をｘ（ｔ）、雑音２をｎ（ｔ）、観測信号３をｄ
（ｔ）とする。参照入力信号ｘ（ｔ）、雑音ｎ（ｔ）、
観測信号ｄ（ｔ）の関係は、
なる。未知システム１１のインパルス応答をｈ（ｉ）
（ｉ＝０，…，Ｎ−１）、時刻ｔにおける参照入力信号
１をｘ（ｔ）、雑音２をｎ（ｔ）、観測信号３をｄ
（ｔ）とする。参照入力信号ｘ（ｔ）、雑音ｎ（ｔ）、
観測信号ｄ（ｔ）の関係は、
【０００９】
【数１】
【００１０】で与えられる。
【００１１】適応フィルタ１０１のタップ数をＮ、フィ
ルタ係数をｗ（ｉ，ｔ）（ｉ＝０，…，Ｎ−１）とする
と、適応フィルタの出力信号ｙ（ｔ）は、
ルタ係数をｗ（ｉ，ｔ）（ｉ＝０，…，Ｎ−１）とする
と、適応フィルタの出力信号ｙ（ｔ）は、
【００１２】
【数２】
【００１３】である。（１）および（２）式より、誤差
信号ｅ（ｔ）は、
信号ｅ（ｔ）は、
【００１４】
【数３】
【００１５】となる。フィルタ係数ｗ（ｉ，ｔ）の更新
は、ステップサイズμを用いると、
は、ステップサイズμを用いると、
【００１６】
【数４】
【００１７】となる。ここでＰｘ（ｔ）はｘ（ｔ）の単
純平均パワー
純平均パワー
【００１８】
【数５】
【００１９】であり、μは ０＜μ＜２ （６） なる定数である。
【００２０】学習同定法は、誤差信号ｅ（ｔ）を用いて
フィルタ係数を修正している。（３）式より、誤差信号
ｅ（ｔ）は、システム同定誤差ｈ（ｉ）−ｗ（ｉ，ｔ）
の他に、雑音ｎ（ｔ）を含んでいることがわかる。雑音
ｎ（ｔ）が未知システムの出力に比べて十分小さいとき
には、学習同定法を用いて、フィルタ係数を正しく修正
し、未知システムの特性を同定できる。しかしながら、
雑音ｎ（ｔ）が大きくなると、フィルタ係数を正しく修
正できないという問題がある。
フィルタ係数を修正している。（３）式より、誤差信号
ｅ（ｔ）は、システム同定誤差ｈ（ｉ）−ｗ（ｉ，ｔ）
の他に、雑音ｎ（ｔ）を含んでいることがわかる。雑音
ｎ（ｔ）が未知システムの出力に比べて十分小さいとき
には、学習同定法を用いて、フィルタ係数を正しく修正
し、未知システムの特性を同定できる。しかしながら、
雑音ｎ（ｔ）が大きくなると、フィルタ係数を正しく修
正できないという問題がある。
【００２１】さらに、参照入力信号ｘ（ｔ）が音声のよ
うな非定常信号である場合には、雑音ｎ（ｔ）が比較的
小さくても、フィルタ係数を正しく修正できない場合が
ある。これは、以下のような原因であると考えられる。
（４）式より、フィルタ係数ｗ（ｉ，ｔ）の更新量は参
照入力信号のパワーＰｘ（ｔ）に反比例するので、参照
入力信号ｘ（ｔ）が非常に小さい場合にはフィルタ係数
ｗ（ｉ，ｔ）の更新量は非常に大きくなる。一方、未知
システム１１の出力信号は非常に小さく、誤差信号ｅ
（ｔ）は雑音ｎ（ｔ）を多く含むようになる。したがっ
て、未知システムの同定誤差ｈ（ｉ）−ｗ（ｉ，ｔ）で
はなく雑音ｎ（ｔ）を用いてフィルタ係数ｗ（ｉ，ｔ）
を大きく更新することになり、フィルタ係数を正しく更
新できないと考えられる。
うな非定常信号である場合には、雑音ｎ（ｔ）が比較的
小さくても、フィルタ係数を正しく修正できない場合が
ある。これは、以下のような原因であると考えられる。
（４）式より、フィルタ係数ｗ（ｉ，ｔ）の更新量は参
照入力信号のパワーＰｘ（ｔ）に反比例するので、参照
入力信号ｘ（ｔ）が非常に小さい場合にはフィルタ係数
ｗ（ｉ，ｔ）の更新量は非常に大きくなる。一方、未知
システム１１の出力信号は非常に小さく、誤差信号ｅ
（ｔ）は雑音ｎ（ｔ）を多く含むようになる。したがっ
て、未知システムの同定誤差ｈ（ｉ）−ｗ（ｉ，ｔ）で
はなく雑音ｎ（ｔ）を用いてフィルタ係数ｗ（ｉ，ｔ）
を大きく更新することになり、フィルタ係数を正しく更
新できないと考えられる。
【００２２】学習同定法における参照入力信号パワーＰ
ｘ（ｔ）の推定方法として、日本音響学会誌４５巻９号
７３１頁〜７３８頁「アダプティブフィルタの基礎（そ
の２）」（以下文献２）に、リーク積分を用いた方法が
記載されている。リーク積分を用いる場合は、Ｐｘ
（ｔ）は、 Ｐｘ（ｔ）＝αＰｘ（ｔ−１）＋βｘ2 （ｔ） （７） で求められる。ここで、αおよびβは、 ０＜α＜１ （８） ０＜β （９） なる定数で、 β＝１−α （１０） とすることが多い。
ｘ（ｔ）の推定方法として、日本音響学会誌４５巻９号
７３１頁〜７３８頁「アダプティブフィルタの基礎（そ
の２）」（以下文献２）に、リーク積分を用いた方法が
記載されている。リーク積分を用いる場合は、Ｐｘ
（ｔ）は、 Ｐｘ（ｔ）＝αＰｘ（ｔ−１）＋βｘ2 （ｔ） （７） で求められる。ここで、αおよびβは、 ０＜α＜１ （８） ０＜β （９） なる定数で、 β＝１−α （１０） とすることが多い。
【００２３】リーク積分を用いて非定常な参照入力信号
のパワーＰｘ（ｔ）を計算する場合、適応フィルタのふ
るまいは定数αで定められるリーク積分の時定数に依存
する。時定数が適応フィルタのタップ数Ｎとほぼ等しい
場合は、単純平均パワーを用いた場合と同様の結果が得
られる。時定数を長くした場合は、Ｐｘ（ｔ）の追従速
度が遅くなり、パワーの増加や減少に対する応答が遅く
なる。
のパワーＰｘ（ｔ）を計算する場合、適応フィルタのふ
るまいは定数αで定められるリーク積分の時定数に依存
する。時定数が適応フィルタのタップ数Ｎとほぼ等しい
場合は、単純平均パワーを用いた場合と同様の結果が得
られる。時定数を長くした場合は、Ｐｘ（ｔ）の追従速
度が遅くなり、パワーの増加や減少に対する応答が遅く
なる。
【００２４】パワーの減少に対する追従が遅れると、参
照入力信号が小さくなっても、パワーの推定値Ｐｘ
（ｔ）は大きな値を保つようになる。この場合は、学習
同定法の問題である、小さなパワーで除算することによ
る対雑音性能の低下は生じない。したがって、対雑音性
能改善が期待できる。
照入力信号が小さくなっても、パワーの推定値Ｐｘ
（ｔ）は大きな値を保つようになる。この場合は、学習
同定法の問題である、小さなパワーで除算することによ
る対雑音性能の低下は生じない。したがって、対雑音性
能改善が期待できる。
【００２５】一方、パワーの増加に対する追従が遅れる
と、参照入力信号が大きくなっても、パワーの推定値Ｐ
ｘ（ｔ）は小さな値を保つことになる。その結果、フィ
ルタ係数の更新量が大きくなりすぎ、フィルタ係数が発
散する可能性がある。しかし、リーク積分の時定数の選
択基準やフィルタ係数発散を防ぐ方法は明確にされてい
ない。
と、参照入力信号が大きくなっても、パワーの推定値Ｐ
ｘ（ｔ）は小さな値を保つことになる。その結果、フィ
ルタ係数の更新量が大きくなりすぎ、フィルタ係数が発
散する可能性がある。しかし、リーク積分の時定数の選
択基準やフィルタ係数発散を防ぐ方法は明確にされてい
ない。
【００２６】
【発明が解決しようとする課題】以上、図１１を用いて
説明したように、単純平均パワーを用いた学習同定法に
基づく適応フィルタには、雑音が大きい時にはフィルタ
係数を正しく修正できないという問題があった。また、
リーク積分を用いた学習同定法には、フィルタ係数が発
散する可能性があるという問題があった。本発明の目的
は、雑音が大きい環境下においてもフィルタ係数を正し
く更新でき、参照入力信号パワーが急速に変動しても安
定に動作する、適応フィルタを用いたシステム同定の方
法および装置を提供することである。
説明したように、単純平均パワーを用いた学習同定法に
基づく適応フィルタには、雑音が大きい時にはフィルタ
係数を正しく修正できないという問題があった。また、
リーク積分を用いた学習同定法には、フィルタ係数が発
散する可能性があるという問題があった。本発明の目的
は、雑音が大きい環境下においてもフィルタ係数を正し
く更新でき、参照入力信号パワーが急速に変動しても安
定に動作する、適応フィルタを用いたシステム同定の方
法および装置を提供することである。
【００２７】
【課題を解決するための手段】第１の発明は、参照入力
信号を適応フィルタで処理して得られた出力信号を未知
システムの出力信号と雑音が混在する観測信号から差し
引いて誤差信号を求め、前記適応フィルタの係数を、少
なくとも前記誤差信号と前記参照入力信号と前記参照入
力信号パワーの推定値およびステップサイズを用いて、
前記誤差信号を最小とするように修正することによって
未知システムの特性を推定する際に、前記参照入力信号
のパワーを短時間平均して得られる短時間平均パワーお
よび前記参照入力信号のパワーを長時間平均して得られ
る長時間平均パワーを計算し、少なくとも前記短時間平
均パワーと前記長時間平均パワーに基づいて前記参照入
力信号パワーの推定値を計算することを特徴としてい
る。
信号を適応フィルタで処理して得られた出力信号を未知
システムの出力信号と雑音が混在する観測信号から差し
引いて誤差信号を求め、前記適応フィルタの係数を、少
なくとも前記誤差信号と前記参照入力信号と前記参照入
力信号パワーの推定値およびステップサイズを用いて、
前記誤差信号を最小とするように修正することによって
未知システムの特性を推定する際に、前記参照入力信号
のパワーを短時間平均して得られる短時間平均パワーお
よび前記参照入力信号のパワーを長時間平均して得られ
る長時間平均パワーを計算し、少なくとも前記短時間平
均パワーと前記長時間平均パワーに基づいて前記参照入
力信号パワーの推定値を計算することを特徴としてい
る。
【００２８】第２の発明は、第１の発明において参照入
力信号パワーの推定値を計算する際に、少なくとも前記
短時間平均パワーに基づいて第１のしきい値を設定し、
前記長時間平均パワーが前記第１のしきい値より小さい
場合は前記第１のしきい値を前記参照入力信号パワーの
推定値とし、そうでない場合は前記長時間平均パワーを
前記参照入力信号パワーの推定値とすることを特徴とし
ている。
力信号パワーの推定値を計算する際に、少なくとも前記
短時間平均パワーに基づいて第１のしきい値を設定し、
前記長時間平均パワーが前記第１のしきい値より小さい
場合は前記第１のしきい値を前記参照入力信号パワーの
推定値とし、そうでない場合は前記長時間平均パワーを
前記参照入力信号パワーの推定値とすることを特徴とし
ている。
【００２９】第３の発明は、第２の発明における第１の
しきい値を計算する際に、前記短時間平均パワーおよび
前記ステップサイズを使用することを特徴としている。
しきい値を計算する際に、前記短時間平均パワーおよび
前記ステップサイズを使用することを特徴としている。
【００３０】第４の発明は、第２又は第３の発明におい
て長時間平均パワーを計算する際に、前記長時間平均パ
ワーに基づいて第２のしきい値を設定し、前記短時間平
均パワーが第２のしきい値より大きい場合は前記参照入
力信号を用いて前記長時間平均パワーを更新し、そうで
ない場合は前記長時間平均パワーの更新を行わないこと
を特徴としている。
て長時間平均パワーを計算する際に、前記長時間平均パ
ワーに基づいて第２のしきい値を設定し、前記短時間平
均パワーが第２のしきい値より大きい場合は前記参照入
力信号を用いて前記長時間平均パワーを更新し、そうで
ない場合は前記長時間平均パワーの更新を行わないこと
を特徴としている。
【００３１】第５の発明は、第２〜第４の発明において
長時間平均パワーを計算する際に、前記長時間平均パワ
ーが前記第１のしきい値より小さい場合には、前記長時
間平均パワーを前記第１のしきい値で置き換えることを
特徴としている。
長時間平均パワーを計算する際に、前記長時間平均パワ
ーが前記第１のしきい値より小さい場合には、前記長時
間平均パワーを前記第１のしきい値で置き換えることを
特徴としている。
【００３２】第６の発明は、参照入力信号を適応フィル
タで処理した結果を未知システムの出力信号と雑音が混
在した観測信号から差し引いて誤差信号を求め、前記誤
差信号に基づいて適応フィルタの係数を修正することに
よって未知システムの特性を推定するシステム同定装置
であって、少なくとも前記参照入力信号とフィルタ係数
を用いて出力信号を得る適応フィルタと、前記適応フィ
ルタの出力信号を未知システムの出力信号と雑音が混在
する観測信号から差し引いて誤差信号を求め、前記誤差
信号を適応フィルタに供給する減算器と、前記参照入力
信号パワーの短時間平均値である短時間平均パワーを推
定する短時間平均パワー推定回路と、少なくとも前記参
照入力信号に基づいて前記参照入力信号パワーの長時間
平均である長時間平均パワーを推定する長時間平均パワ
ー推定回路と、少なくとも前記短時間平均パワーと前記
長時間平均パワーに基づいて前記参照入力信号パワーの
推定値を計算するパワー推定回路と、ステップサイズを
設定するステップサイズ設定回路とを少なくとも具備
し、前記適応フィルタは前記適応フィルタの係数を、少
なくとも前記誤差信号と前記参照入力信号と前記パワー
の推定値および前記ステップサイズを用いて、前記誤差
信号を最小とするように修正することによって未知シス
テムの特性を推定することを特徴としている。
タで処理した結果を未知システムの出力信号と雑音が混
在した観測信号から差し引いて誤差信号を求め、前記誤
差信号に基づいて適応フィルタの係数を修正することに
よって未知システムの特性を推定するシステム同定装置
であって、少なくとも前記参照入力信号とフィルタ係数
を用いて出力信号を得る適応フィルタと、前記適応フィ
ルタの出力信号を未知システムの出力信号と雑音が混在
する観測信号から差し引いて誤差信号を求め、前記誤差
信号を適応フィルタに供給する減算器と、前記参照入力
信号パワーの短時間平均値である短時間平均パワーを推
定する短時間平均パワー推定回路と、少なくとも前記参
照入力信号に基づいて前記参照入力信号パワーの長時間
平均である長時間平均パワーを推定する長時間平均パワ
ー推定回路と、少なくとも前記短時間平均パワーと前記
長時間平均パワーに基づいて前記参照入力信号パワーの
推定値を計算するパワー推定回路と、ステップサイズを
設定するステップサイズ設定回路とを少なくとも具備
し、前記適応フィルタは前記適応フィルタの係数を、少
なくとも前記誤差信号と前記参照入力信号と前記パワー
の推定値および前記ステップサイズを用いて、前記誤差
信号を最小とするように修正することによって未知シス
テムの特性を推定することを特徴としている。
【００３３】第７の発明は、第６の発明におけるパワー
推定回路が、少なくとも前記短時間平均パワーに基づい
て第１のしきい値を設定する第１のしきい値設定回路
と、前記長時間平均パワーと前記第１のしきい値を比較
する第１の比較器と、前記第１の比較器の比較結果に基
づいて前記第１のしきい値と前記長時間平均パワーのう
ち大きい方を選択し、パワーの推定値として出力するセ
レクタとを少なくとも具備することを特徴としている。
推定回路が、少なくとも前記短時間平均パワーに基づい
て第１のしきい値を設定する第１のしきい値設定回路
と、前記長時間平均パワーと前記第１のしきい値を比較
する第１の比較器と、前記第１の比較器の比較結果に基
づいて前記第１のしきい値と前記長時間平均パワーのう
ち大きい方を選択し、パワーの推定値として出力するセ
レクタとを少なくとも具備することを特徴としている。
【００３４】第８の発明は、第６の発明におけるパワー
推定回路が、少なくとも前記短時間平均パワーに基づい
て第１のしきい値を設定する第１のしきい値設定回路
と、前記長時間平均パワーと前記第１のしきい値を比較
する第１の比較器と、前記第１の比較器の比較結果に基
づいて前記第１のしきい値と前記長時間平均パワーのう
ち大きい方を選択し、前記パワーの推定値として出力す
るセレクタと、前記長時間平均パワーに基づいて第２の
しきい値を設定する第２のしきい値設定回路と、前記短
時間平均パワーと前記第２のしきい値を比較し、前記短
時間平均パワーが前記第２のしきい値より大きい場合は
平均パワーを更新するよう指示する制御信号を、そうで
ない場合は平均パワーを更新しないよう指示するパワー
推定制御信号を前記長時間平均パワー推定回路に供給す
る第２の比較回路とを少なくとも具備し、前記長時間平
均パワー推定回路は、前記パワー推定制御信号の指示に
従って長時間平均パワーの推定を行うことを特徴として
いる。
推定回路が、少なくとも前記短時間平均パワーに基づい
て第１のしきい値を設定する第１のしきい値設定回路
と、前記長時間平均パワーと前記第１のしきい値を比較
する第１の比較器と、前記第１の比較器の比較結果に基
づいて前記第１のしきい値と前記長時間平均パワーのう
ち大きい方を選択し、前記パワーの推定値として出力す
るセレクタと、前記長時間平均パワーに基づいて第２の
しきい値を設定する第２のしきい値設定回路と、前記短
時間平均パワーと前記第２のしきい値を比較し、前記短
時間平均パワーが前記第２のしきい値より大きい場合は
平均パワーを更新するよう指示する制御信号を、そうで
ない場合は平均パワーを更新しないよう指示するパワー
推定制御信号を前記長時間平均パワー推定回路に供給す
る第２の比較回路とを少なくとも具備し、前記長時間平
均パワー推定回路は、前記パワー推定制御信号の指示に
従って長時間平均パワーの推定を行うことを特徴として
いる。
【００３５】第９の発明は、第７又は第８の発明におけ
る第１のしきい値設定回路が、前記短時間平均パワーと
前記ステップサイズに基づいて前記第１のしきい値を設
定することを特徴としている。
る第１のしきい値設定回路が、前記短時間平均パワーと
前記ステップサイズに基づいて前記第１のしきい値を設
定することを特徴としている。
【００３６】第１０の発明は、第６、７又は９の発明に
おける長時間平均パワー推定回路が、前記パワー推定制
御信号が長時間平均パワーを更新するよう指示する場合
は前記参照入力信号と前記パワーの推定値に基づいて前
記長時間平均パワーを更新し、そうでない場合は前記パ
ワーの推定値を前記長時間平均パワーとすることを特徴
している。
おける長時間平均パワー推定回路が、前記パワー推定制
御信号が長時間平均パワーを更新するよう指示する場合
は前記参照入力信号と前記パワーの推定値に基づいて前
記長時間平均パワーを更新し、そうでない場合は前記パ
ワーの推定値を前記長時間平均パワーとすることを特徴
している。
【００３７】
【作用】本発明のシステム同定の方法および装置は、参
照入力信号の短時間平均パワーと長時間平均パワーを用
いて参照入力信号のパワーを計算することによって、参
照入力信号が非定常で、かつ、雑音が大きい環境下にお
いてもフィルタ係数を正しく更新できる。また、参照入
力信号パワーが急に変動してもフィルタ係数が発散する
ことはない。
照入力信号の短時間平均パワーと長時間平均パワーを用
いて参照入力信号のパワーを計算することによって、参
照入力信号が非定常で、かつ、雑音が大きい環境下にお
いてもフィルタ係数を正しく更新できる。また、参照入
力信号パワーが急に変動してもフィルタ係数が発散する
ことはない。
【００３８】
【実施例】受信信号がスピーカから空間音響経路を伝搬
してマイクで収録される音響エコーを除去するエコーキ
ャンセラを例にとり、図１から図１０を用いて、本発明
の実施例を詳細に説明する。この例では、システム同定
装置はエコーキャンセラとして用いられている。
してマイクで収録される音響エコーを除去するエコーキ
ャンセラを例にとり、図１から図１０を用いて、本発明
の実施例を詳細に説明する。この例では、システム同定
装置はエコーキャンセラとして用いられている。
【００３９】図１に、本発明における第１の実施例であ
るエコーキャンセラのブロック図を示す。参照入力信号
１はスピーカ１０で音響信号に変換され、未知システム
である音響経路１１を伝搬してマイク１２に到達して音
響エコーとなる。マイク１２は、前記エコーに雑音２が
加えられたものを電気信号に変換し、観測信号３とす
る。
るエコーキャンセラのブロック図を示す。参照入力信号
１はスピーカ１０で音響信号に変換され、未知システム
である音響経路１１を伝搬してマイク１２に到達して音
響エコーとなる。マイク１２は、前記エコーに雑音２が
加えられたものを電気信号に変換し、観測信号３とす
る。
【００４０】適応フィルタ１０１は、参照入力信号１と
フィルタ係数の畳み込み演算を行い、結果を出力信号５
として、減算器１０２に供給する。減算器１０２は、前
記観測信号３から前記適応フィルタの出力信号５を差し
引き、減算結果である誤差信号４をエコーキャンセラ１
００の出力信号とするとともに、前記適応フィルタ１０
１に供給する。
フィルタ係数の畳み込み演算を行い、結果を出力信号５
として、減算器１０２に供給する。減算器１０２は、前
記観測信号３から前記適応フィルタの出力信号５を差し
引き、減算結果である誤差信号４をエコーキャンセラ１
００の出力信号とするとともに、前記適応フィルタ１０
１に供給する。
【００４１】短時間平均パワー推定回路１０３は、前記
参照入力信号１のパワーの短時間平均値１０４を推定
し、推定結果をパワー推定回路１０７に供給する。パワ
ー推定回路１０７は、前記短時間平均パワー１０４と長
時間平均値推定回路１０５が推定した前記参照入力信号
１の長時間平均パワー１０６に基づいて前記参照入力信
号１のパワー１０９を推定し、推定結果を前記適応フィ
ルタ１０１と前記長時間平均パワー推定回路１０５に供
給する。また、前記長時間平均パワー推定回路１０５の
動作を制御するパワー推定制御信号１０８を前記長時間
平均パワー推定回路１０５に供給する。前記長時間平均
値推定回路１０５は、前記参照入力信号１と前記参照入
力信号１のパワー１０９およびパワー推定制御信号１０
８に基づいて、前記参照入力信号１のパワーの長時間平
均値１０６を推定し、推定結果をパワー推定回路１０７
に供給する。
参照入力信号１のパワーの短時間平均値１０４を推定
し、推定結果をパワー推定回路１０７に供給する。パワ
ー推定回路１０７は、前記短時間平均パワー１０４と長
時間平均値推定回路１０５が推定した前記参照入力信号
１の長時間平均パワー１０６に基づいて前記参照入力信
号１のパワー１０９を推定し、推定結果を前記適応フィ
ルタ１０１と前記長時間平均パワー推定回路１０５に供
給する。また、前記長時間平均パワー推定回路１０５の
動作を制御するパワー推定制御信号１０８を前記長時間
平均パワー推定回路１０５に供給する。前記長時間平均
値推定回路１０５は、前記参照入力信号１と前記参照入
力信号１のパワー１０９およびパワー推定制御信号１０
８に基づいて、前記参照入力信号１のパワーの長時間平
均値１０６を推定し、推定結果をパワー推定回路１０７
に供給する。
【００４２】ステップサイズ設定回路１１０はステップ
サイズ１１１を前記適応フィルタ１０１に供給する。前
記適応フィルタ１０１は、参照入力信号１と誤差信号４
および参照入力信号１のパワー１０９を用いて、誤差信
号４が最小となるようにフィルタ係数を修正する。
サイズ１１１を前記適応フィルタ１０１に供給する。前
記適応フィルタ１０１は、参照入力信号１と誤差信号４
および参照入力信号１のパワー１０９を用いて、誤差信
号４が最小となるようにフィルタ係数を修正する。
【００４３】図２に、短時間平均パワー計算回路１０３
の実施例を示す。この短時間平均パワー計算回路３００
は、入力信号３０１の平均パワーを１次リーク積分器で
計算し、計算結果を平均パワー３０２として出力する。
の実施例を示す。この短時間平均パワー計算回路３００
は、入力信号３０１の平均パワーを１次リーク積分器で
計算し、計算結果を平均パワー３０２として出力する。
【００４４】２乗回路３０３は、入力信号３０１を２乗
し、結果を第１の係数乗算器３０４に供給する。第１の
係数乗算器３０４は、２乗結果に予め定められた定数β
を乗じ、乗算結果を加算器３０５に供給する。加算器３
０５は、第１の係数乗算器３０４の乗算結果と第２の係
数乗算器３０６の乗算結果を加算し、平均パワー３０２
として出力するとともに、乗算結果をレジスタ３０７に
供給する。レジスタ３０７は、加算器３０５の加算結果
を１サンプル遅延させ、遅延結果を第２の係数乗算器３
０６に供給する。第２の係数乗算器３０６は、レジスタ
３０７から供給された値に定数αを乗じ、乗算結果を加
算器３０５に供給する。
し、結果を第１の係数乗算器３０４に供給する。第１の
係数乗算器３０４は、２乗結果に予め定められた定数β
を乗じ、乗算結果を加算器３０５に供給する。加算器３
０５は、第１の係数乗算器３０４の乗算結果と第２の係
数乗算器３０６の乗算結果を加算し、平均パワー３０２
として出力するとともに、乗算結果をレジスタ３０７に
供給する。レジスタ３０７は、加算器３０５の加算結果
を１サンプル遅延させ、遅延結果を第２の係数乗算器３
０６に供給する。第２の係数乗算器３０６は、レジスタ
３０７から供給された値に定数αを乗じ、乗算結果を加
算器３０５に供給する。
【００４５】定数αはリーク積分の時定数を定めるもの
で、１．０未満の正の定数である。αが大きいほど、時
定数は長くなる。定数βは任意の正数である。（４）式
に示すフィルタ係数更新では、参照入力信号パワーＰｘ
（ｔ）のＮ倍を使用するので、 β＝Ｎ（１−α） （１１） として、入力信号３０１の重み付き２乗平均値のＮ倍を
求めると良い。
で、１．０未満の正の定数である。αが大きいほど、時
定数は長くなる。定数βは任意の正数である。（４）式
に示すフィルタ係数更新では、参照入力信号パワーＰｘ
（ｔ）のＮ倍を使用するので、 β＝Ｎ（１−α） （１１） として、入力信号３０１の重み付き２乗平均値のＮ倍を
求めると良い。
【００４６】ここでは、１次リーク積分によって平均値
を計算したが、平均値の計算には、任意の次数のフィル
タを使用できる。また、重み付き平均値ではなく、単純
平均を計算しても良い。
を計算したが、平均値の計算には、任意の次数のフィル
タを使用できる。また、重み付き平均値ではなく、単純
平均を計算しても良い。
【００４７】図３に、長時間平均パワー推定回路１０５
の実施例を示す。この長時間平均パワー推定回路３１０
は、入力信号３１１、平均パワーの推定値３１２および
パワー推定制御信号３１３に基づいて入力信号３１１の
長時間平均パワー３１４を計算する。パワー推定制御信
号３１３は、長時間平均パワー３１４を入力信号３１１
および平均パワーの推定値３１２に基づいて修正する
か、過去の値をそのまま保持するかを指示する。
の実施例を示す。この長時間平均パワー推定回路３１０
は、入力信号３１１、平均パワーの推定値３１２および
パワー推定制御信号３１３に基づいて入力信号３１１の
長時間平均パワー３１４を計算する。パワー推定制御信
号３１３は、長時間平均パワー３１４を入力信号３１１
および平均パワーの推定値３１２に基づいて修正する
か、過去の値をそのまま保持するかを指示する。
【００４８】２乗回路３１５は、入力信号３１１を２乗
し、結果を第１の係数乗算器３１６に供給する。第１の
係数乗算器３１６は、２乗結果に予め定められた定数δ
を乗じ、乗算結果を加算器３１７に供給する。
し、結果を第１の係数乗算器３１６に供給する。第１の
係数乗算器３１６は、２乗結果に予め定められた定数δ
を乗じ、乗算結果を加算器３１７に供給する。
【００４９】レジスタ３１８は、平均パワーの推定値３
１２を１サンプル遅延させ、結果を第２の係数乗算器３
１９およびセレクタ３２０に供給する。加算器３１７
は、第１の係数乗算器３１６および第２の係数乗算器３
１９の乗算結果を加算し、加算結果をセレクタ３２０に
供給する。
１２を１サンプル遅延させ、結果を第２の係数乗算器３
１９およびセレクタ３２０に供給する。加算器３１７
は、第１の係数乗算器３１６および第２の係数乗算器３
１９の乗算結果を加算し、加算結果をセレクタ３２０に
供給する。
【００５０】セレクタ３２０は、パワー推定制御信号３
１３が過去の値を保持するように指示する場合はレジス
タ３１８に格納された値を、パワーの推定値を更新する
ように指示する場合は加算器３１７の加算結果を選択す
る。選択結果は、長時間平均パワー推定回路３１０の出
力信号３１４として出力される。
１３が過去の値を保持するように指示する場合はレジス
タ３１８に格納された値を、パワーの推定値を更新する
ように指示する場合は加算器３１７の加算結果を選択す
る。選択結果は、長時間平均パワー推定回路３１０の出
力信号３１４として出力される。
【００５１】定数γはリーク積分の時定数を定めるもの
で、１．０未満の正の定数である。長時間平均パワー推
定回路の時定数は短時間平均パワー推定回路の時定数よ
り長くする必要があるので、γは、 ０＜α＜γ＜１ （１２） となるように設定する。定数δは任意の正数であるが、
定数βと同様に、 δ＝Ｎ（１−γ） （１３） として、入力信号３１１の重み付き２乗平均値のＮ倍を
求めるようにすると良い。
で、１．０未満の正の定数である。長時間平均パワー推
定回路の時定数は短時間平均パワー推定回路の時定数よ
り長くする必要があるので、γは、 ０＜α＜γ＜１ （１２） となるように設定する。定数δは任意の正数であるが、
定数βと同様に、 δ＝Ｎ（１−γ） （１３） として、入力信号３１１の重み付き２乗平均値のＮ倍を
求めるようにすると良い。
【００５２】ここでは、１次リーク積分によって平均値
を計算したが、平均値の計算には、任意の次数のフィル
タを使用できる。
を計算したが、平均値の計算には、任意の次数のフィル
タを使用できる。
【００５３】図４に、パワー推定回路１０７の第１の実
施例を示す。このパワー推定回路４００は、短時間平均
パワー１０４と長時間平均パワー１０６を入力として、
パワー推定制御信号１０８とパワーの推定値１０９を出
力する。
施例を示す。このパワー推定回路４００は、短時間平均
パワー１０４と長時間平均パワー１０６を入力として、
パワー推定制御信号１０８とパワーの推定値１０９を出
力する。
【００５４】しきい値設定回路４０１は、短時間平均パ
ワー１０４に基づいて、パワーの推定値１０９の下限を
定めるしきい値を設定し、比較器４０２とセレクタ４０
３に供給する。比較器４０２は前記しきい値と長時間平
均パワー１０６を比較し、比較結果をセレクタ４０３に
供給する。
ワー１０４に基づいて、パワーの推定値１０９の下限を
定めるしきい値を設定し、比較器４０２とセレクタ４０
３に供給する。比較器４０２は前記しきい値と長時間平
均パワー１０６を比較し、比較結果をセレクタ４０３に
供給する。
【００５５】セレクタ４０３は、前記しきい値と長時間
平均パワー１０６のうち、比較器４０２が大きいと判断
した方を選択し、パワーの推定値１０９として出力す
る。レジスタ４０４は、長時間平均パワーを常に更新す
るように指示するパワー推定制御信号を出力する。
平均パワー１０６のうち、比較器４０２が大きいと判断
した方を選択し、パワーの推定値１０９として出力す
る。レジスタ４０４は、長時間平均パワーを常に更新す
るように指示するパワー推定制御信号を出力する。
【００５６】しきい値の設定方法としては、短時間平均
パワー１０４の任意の関数を使用できる。適応フィルタ
を安定に動作させるためには、短時間平均パワー１０４
が増加した際に単調増加する関数を用いることが望まし
い。最も簡単な例は、短時間平均パワー１０４に比例す
るしきい値を用いることである。短時間平均パワー１０
４そのものをしきい値としても良い。
パワー１０４の任意の関数を使用できる。適応フィルタ
を安定に動作させるためには、短時間平均パワー１０４
が増加した際に単調増加する関数を用いることが望まし
い。最も簡単な例は、短時間平均パワー１０４に比例す
るしきい値を用いることである。短時間平均パワー１０
４そのものをしきい値としても良い。
【００５７】次に、適応フィルタ１０１の実施例である
トランスバーサル型適応フィルタを説明する。適応フィ
ルタの出力信号ｙ（ｔ）は（２）式で、フィルタ係数ｗ
（ｉ，ｔ）の更新は（４）式で与えられる。以上の処理
は、１タップ分の演算を行う演算回路を縦続接続するこ
とで実現できる。第ｊ番目の演算回路（ｊ＝１，…，
Ｎ）は、遅延器入力ｘｉｎ（ｊ，ｔ）、加算器入力ｙｉ
ｎ（ｊ，ｔ）、フィルタ係数更新量Δ（ｔ）、を入力と
し、遅延処理 ｘｏｕｔ（ｊ，ｔ）＝ｘｉｎ（ｊ，ｔ−１） （１４） 畳み込み演算 ｙｏｕｔ（ｊ，ｔ）＝ｙｉｎ（ｊ，ｔ）＋ｗ（ｊ−１，ｔ）ｘｉｎ（ｊ，ｔ） （１５） 係数更新 ｗ（ｊ−１，ｔ＋１）＝ｗ（ｊ−１，ｔ）＋Δ（ｔ）ｘｉｎ（ｊ，ｔ） （１６） を行い、遅延器出力ｘｏｕｔ（ｊ，ｔ）、加算器出力ｙ
ｏｕｔ（ｊ，ｔ）を出力とする。ここで、ｘｉｎ（１，
ｔ）およびｙｉｎ（１，ｔ）は ｘｉｎ（１，ｔ）＝ｘ（ｔ） （１７） ｙｉｎ（１，ｔ）＝０ （１８） で与えられ、フィルタ係数更新量Δ（ｔ）は、
トランスバーサル型適応フィルタを説明する。適応フィ
ルタの出力信号ｙ（ｔ）は（２）式で、フィルタ係数ｗ
（ｉ，ｔ）の更新は（４）式で与えられる。以上の処理
は、１タップ分の演算を行う演算回路を縦続接続するこ
とで実現できる。第ｊ番目の演算回路（ｊ＝１，…，
Ｎ）は、遅延器入力ｘｉｎ（ｊ，ｔ）、加算器入力ｙｉ
ｎ（ｊ，ｔ）、フィルタ係数更新量Δ（ｔ）、を入力と
し、遅延処理 ｘｏｕｔ（ｊ，ｔ）＝ｘｉｎ（ｊ，ｔ−１） （１４） 畳み込み演算 ｙｏｕｔ（ｊ，ｔ）＝ｙｉｎ（ｊ，ｔ）＋ｗ（ｊ−１，ｔ）ｘｉｎ（ｊ，ｔ） （１５） 係数更新 ｗ（ｊ−１，ｔ＋１）＝ｗ（ｊ−１，ｔ）＋Δ（ｔ）ｘｉｎ（ｊ，ｔ） （１６） を行い、遅延器出力ｘｏｕｔ（ｊ，ｔ）、加算器出力ｙ
ｏｕｔ（ｊ，ｔ）を出力とする。ここで、ｘｉｎ（１，
ｔ）およびｙｉｎ（１，ｔ）は ｘｉｎ（１，ｔ）＝ｘ（ｔ） （１７） ｙｉｎ（１，ｔ）＝０ （１８） で与えられ、フィルタ係数更新量Δ（ｔ）は、
【００５８】
【数６】
【００５９】で定義される。
【００６０】図５に、適応フィルタ１０１の実施例を示
す。この適応フィルタ２００は、参照入力信号２０１を
入力とし、出力信号２０５を求める。また、誤差信号２
０４が小さくなるようにフィルタ係数を更新する。適応
フィルタへの参照入力信号２０１は、遅延器入力ｘｉｎ
（１，ｔ）として第１の演算回路２０６1 に供給され
る。
す。この適応フィルタ２００は、参照入力信号２０１を
入力とし、出力信号２０５を求める。また、誤差信号２
０４が小さくなるようにフィルタ係数を更新する。適応
フィルタへの参照入力信号２０１は、遅延器入力ｘｉｎ
（１，ｔ）として第１の演算回路２０６1 に供給され
る。
【００６１】第１の演算回路２０６1 は、適応フィルタ
への参照入力信号２０１を遅延器入力ｘｉｎ（１，ｔ）
とし、第１の定数レジスタ２０７に格納されている定数
０を加算器入力ｙｉｎ（１，ｔ）として、遅延処理、畳
み込み演算、係数更新を行う。また、遅延器出力ｘｏｕ
ｔ（１，ｔ）を第２の演算回路２０６2 の遅延器入力ｘ
ｉｎ（２，ｔ）に供給し、加算器出力ｙｏｕｔ（１，
ｔ）を第２の演算回路２０６2 の加算器入力ｙｉｎ
（２，ｔ）に供給する。
への参照入力信号２０１を遅延器入力ｘｉｎ（１，ｔ）
とし、第１の定数レジスタ２０７に格納されている定数
０を加算器入力ｙｉｎ（１，ｔ）として、遅延処理、畳
み込み演算、係数更新を行う。また、遅延器出力ｘｏｕ
ｔ（１，ｔ）を第２の演算回路２０６2 の遅延器入力ｘ
ｉｎ（２，ｔ）に供給し、加算器出力ｙｏｕｔ（１，
ｔ）を第２の演算回路２０６2 の加算器入力ｙｉｎ
（２，ｔ）に供給する。
【００６２】第２の演算回路２０６2 は、第１の演算回
路２０６1 の遅延器出力ｘｏｕｔ（１，ｔ）を遅延器入
力ｘｉｎ（２，ｔ）とし、第１の演算回路２０６1 の加
算器出力ｙｏｕｔ（１，ｔ）を加算器入力ｙｉｎ（２，
ｔ）として遅延処理、畳み込み演算、係数更新を行う。
遅延期出力ｘｏｕｔ（２，ｔ）を第３の演算回路２０６
3 の遅延器入力ｘｉｎ（３，ｔ）に供給し、加算器出力
ｙｏｕｔ（２，ｔ）を第３の演算回路２０６3 の加算器
入力ｙｉｎ（３，ｔ）に供給する。
路２０６1 の遅延器出力ｘｏｕｔ（１，ｔ）を遅延器入
力ｘｉｎ（２，ｔ）とし、第１の演算回路２０６1 の加
算器出力ｙｏｕｔ（１，ｔ）を加算器入力ｙｉｎ（２，
ｔ）として遅延処理、畳み込み演算、係数更新を行う。
遅延期出力ｘｏｕｔ（２，ｔ）を第３の演算回路２０６
3 の遅延器入力ｘｉｎ（３，ｔ）に供給し、加算器出力
ｙｏｕｔ（２，ｔ）を第３の演算回路２０６3 の加算器
入力ｙｉｎ（３，ｔ）に供給する。
【００６３】第ｊ番目の演算回路２０６j （ｊ＝３，
…，Ｎ−１）は、第２の演算回路２０６2 と同様に、第
ｊ−１番目の演算回路２０６j-1 の遅延器出力ｘｏｕｔ
（ｊ−１，ｔ）と遅延器入力ｘｉｎ（ｊ，ｔ）とし、第
ｊ−１番目の演算回路２０６j- 1 の加算器出力ｙｏｕｔ
（ｊ−１，ｔ）を加算器入力ｙｉｎ（ｊ，ｔ）として遅
延処理、畳み込み演算、係数更新を行う。遅延器出力ｘ
ｏｕｔ（ｊ，ｔ）を第ｊ＋１番目の演算回路２０６j+1
の遅延器入力ｘｉｎ（ｊ＋１，ｔ）に供給し、加算器出
力ｙｏｕｔ（ｊ，ｔ）を第ｊ＋１番目の演算回路２０６
j+1 の加算器入力ｙｉｎ（ｊ＋１，ｔ）に供給する。
…，Ｎ−１）は、第２の演算回路２０６2 と同様に、第
ｊ−１番目の演算回路２０６j-1 の遅延器出力ｘｏｕｔ
（ｊ−１，ｔ）と遅延器入力ｘｉｎ（ｊ，ｔ）とし、第
ｊ−１番目の演算回路２０６j- 1 の加算器出力ｙｏｕｔ
（ｊ−１，ｔ）を加算器入力ｙｉｎ（ｊ，ｔ）として遅
延処理、畳み込み演算、係数更新を行う。遅延器出力ｘ
ｏｕｔ（ｊ，ｔ）を第ｊ＋１番目の演算回路２０６j+1
の遅延器入力ｘｉｎ（ｊ＋１，ｔ）に供給し、加算器出
力ｙｏｕｔ（ｊ，ｔ）を第ｊ＋１番目の演算回路２０６
j+1 の加算器入力ｙｉｎ（ｊ＋１，ｔ）に供給する。
【００６４】同様に、第Ｎ番目の演算回路２０６N は、
第Ｎ−１番目の演算回路２０６N-1の遅延器出力ｘｏｕ
ｔ（Ｎ−１，ｔ）を遅延器入力ｘｉｎ（Ｎ，ｔ）とし、
第Ｎ−１番目の演算回路２０６N-1 の加算器出力ｙｏｕ
ｔ（Ｎ−１，ｔ）を加算器入力ｙｉｎ（Ｎ，ｔ）として
遅延処理、畳み込み演算、係数更新を行う。加算器出力
ｙｏｕｔ（Ｎ，ｔ）が適応フィルタ２００の出力信号２
０５となる。第Ｎ番目の演算回路２０６N の遅延器出力
ｘｏｕｔ（Ｎ，ｔ）は使用しない。
第Ｎ−１番目の演算回路２０６N-1の遅延器出力ｘｏｕ
ｔ（Ｎ−１，ｔ）を遅延器入力ｘｉｎ（Ｎ，ｔ）とし、
第Ｎ−１番目の演算回路２０６N-1 の加算器出力ｙｏｕ
ｔ（Ｎ−１，ｔ）を加算器入力ｙｉｎ（Ｎ，ｔ）として
遅延処理、畳み込み演算、係数更新を行う。加算器出力
ｙｏｕｔ（Ｎ，ｔ）が適応フィルタ２００の出力信号２
０５となる。第Ｎ番目の演算回路２０６N の遅延器出力
ｘｏｕｔ（Ｎ，ｔ）は使用しない。
【００６５】乗算器２０８は、誤差信号２０４にステッ
プサイズ２０３を乗じ、乗算結果を除算器２０９に供給
する。除算器２０９は、乗算器２０８の乗算結果をパワ
ーの推定値２０２で除算したものをフィルタ係数更新量
Δ（ｔ）として、Ｎ個の演算回路２０６1 ，…，２０６
N に供給する。
プサイズ２０３を乗じ、乗算結果を除算器２０９に供給
する。除算器２０９は、乗算器２０８の乗算結果をパワ
ーの推定値２０２で除算したものをフィルタ係数更新量
Δ（ｔ）として、Ｎ個の演算回路２０６1 ，…，２０６
N に供給する。
【００６６】図６に、演算回路２０６1 ，…，２０６N
の実施例を示す。この演算回路２２０は、遅延器入力２
２１、加算器入力２２２、フィルタ係数更新量２２３を
入力として遅延処理、畳み込み演算、係数更新を行い、
遅延器出力２２４、加算器出力２２５を出力とする。
の実施例を示す。この演算回路２２０は、遅延器入力２
２１、加算器入力２２２、フィルタ係数更新量２２３を
入力として遅延処理、畳み込み演算、係数更新を行い、
遅延器出力２２４、加算器出力２２５を出力とする。
【００６７】遅延器入力２２１は遅延器２２６および第
１の乗算器２２７に供給される。遅延器２２６は、遅延
器入力２２１を１サンプル遅延させたものを遅延器出力
２２４として出力する。
１の乗算器２２７に供給される。遅延器２２６は、遅延
器入力２２１を１サンプル遅延させたものを遅延器出力
２２４として出力する。
【００６８】第１の乗算器２２７は遅延器入力２２１と
係数レジスタ２３１の内容を乗算し、乗算結果を第１の
加算器２２８に供給する。第１の加算器２２８は第１の
乗算器２２７の乗算結果と加算器入力２２２を加算し、
加算結果を加算器出力２２５として出力する。
係数レジスタ２３１の内容を乗算し、乗算結果を第１の
加算器２２８に供給する。第１の加算器２２８は第１の
乗算器２２７の乗算結果と加算器入力２２２を加算し、
加算結果を加算器出力２２５として出力する。
【００６９】第２の乗算器２２９は遅延器入力２２１と
フィルタ係数更新量２２３を乗算し、乗算結果を第２の
加算器２３０に供給する。第２の加算器２３０は第２の
乗算器２２９の乗算結果と係数レジスタ２３１の内容を
加算し、加算結果を係数レジスタ２３１に格納する。
フィルタ係数更新量２２３を乗算し、乗算結果を第２の
加算器２３０に供給する。第２の加算器２３０は第２の
乗算器２２９の乗算結果と係数レジスタ２３１の内容を
加算し、加算結果を係数レジスタ２３１に格納する。
【００７０】以上、図３および図４を用いてトランスバ
ーサル型適応フィルタの例を説明したが、本発明はフィ
ルタ係数の更新に参照入力信号のパワーを使用する、任
意の適応フィルタに適用できる。例えば、再帰型適応フ
ィルタや非線形適応フィルタへの適用も可能である。
ーサル型適応フィルタの例を説明したが、本発明はフィ
ルタ係数の更新に参照入力信号のパワーを使用する、任
意の適応フィルタに適用できる。例えば、再帰型適応フ
ィルタや非線形適応フィルタへの適用も可能である。
【００７１】図７に、本発明におけるパワー推定回路１
０７の第２の実施例を示す。このパワー推定回路４１０
は、短時間平均パワー１０４と長時間平均パワー１０６
を入力として、パワー推定制御信号１０８とパワーの推
定値１０９を出力する。
０７の第２の実施例を示す。このパワー推定回路４１０
は、短時間平均パワー１０４と長時間平均パワー１０６
を入力として、パワー推定制御信号１０８とパワーの推
定値１０９を出力する。
【００７２】第１のしきい値設定回路４０１は、短時間
平均パワー１０４に基づいて、パワーの推定値１０９の
下限を定める第１のしきい値を設定し、第１の比較器４
０２とセレクタ４０３に供給する。第１の比較器４０２
は前記第１のしきい値と長時間平均パワー１０６を比較
し、比較結果をセレクタ４０３に供給する。セレクタ４
０３は、前記第１のしきい値と長時間平均パワー１０６
のうち、前記第１の比較器４０２が大きいと判断した方
を選択し、パワーの推定値１０９として出力する。
平均パワー１０４に基づいて、パワーの推定値１０９の
下限を定める第１のしきい値を設定し、第１の比較器４
０２とセレクタ４０３に供給する。第１の比較器４０２
は前記第１のしきい値と長時間平均パワー１０６を比較
し、比較結果をセレクタ４０３に供給する。セレクタ４
０３は、前記第１のしきい値と長時間平均パワー１０６
のうち、前記第１の比較器４０２が大きいと判断した方
を選択し、パワーの推定値１０９として出力する。
【００７３】第２のしきい値設定回路４１１は、長時間
平均パワー１０６に基づいて、長時間平均パワーを更新
するか否かの判定に使用する、第２のしきい値を設定
し、第２の比較器４１２に供給する。第２の比較器４１
２は、第２のしきい値と短時間平均パワー１０４を比較
し、短時間平均パワー１０４が第２のしきい値より大き
い場合は長時間平均パワーを更新する制御信号を、そう
でない場合は長時間平均パワーを保持する制御信号を生
成し、パワー推定制御信号１０８として出力する。
平均パワー１０６に基づいて、長時間平均パワーを更新
するか否かの判定に使用する、第２のしきい値を設定
し、第２の比較器４１２に供給する。第２の比較器４１
２は、第２のしきい値と短時間平均パワー１０４を比較
し、短時間平均パワー１０４が第２のしきい値より大き
い場合は長時間平均パワーを更新する制御信号を、そう
でない場合は長時間平均パワーを保持する制御信号を生
成し、パワー推定制御信号１０８として出力する。
【００７４】第１のしきい値は、パワー推定回路１０７
の第１の実施例と同様に設定する。第２のしきい値の設
定には、長時間平均パワー１０６の任意の関数を使用で
きる。ただし、第２のしきい値を長時間平均パワー１０
６より大きく設定すると、長時間平均パワーは単調増加
することになり、好ましくない。長時間平均パワー１０
６の増加に対して、単調増加し、かつ、長時間平均パワ
ー１０６未満となるような関数が望ましい。このような
関数としては、長時間平均パワー１０６に１未満の正数
を乗じたものを使用するのが簡単である。
の第１の実施例と同様に設定する。第２のしきい値の設
定には、長時間平均パワー１０６の任意の関数を使用で
きる。ただし、第２のしきい値を長時間平均パワー１０
６より大きく設定すると、長時間平均パワーは単調増加
することになり、好ましくない。長時間平均パワー１０
６の増加に対して、単調増加し、かつ、長時間平均パワ
ー１０６未満となるような関数が望ましい。このような
関数としては、長時間平均パワー１０６に１未満の正数
を乗じたものを使用するのが簡単である。
【００７５】図８に、本発明における第２の実施例であ
るエコーキャンセラのブロック図を示す。本実施例は、
図１に示した第１の実施例におけるパワー推定回路１１
２を、短時間平均パワー１０４と長時間平均パワー１０
６およびステップサイズ１１１に基づいてパワーを推定
するパワー推定回路１２１で置き換えたものである。パ
ワーの推定にステップサイズ１１１も使用する点が異な
る。
るエコーキャンセラのブロック図を示す。本実施例は、
図１に示した第１の実施例におけるパワー推定回路１１
２を、短時間平均パワー１０４と長時間平均パワー１０
６およびステップサイズ１１１に基づいてパワーを推定
するパワー推定回路１２１で置き換えたものである。パ
ワーの推定にステップサイズ１１１も使用する点が異な
る。
【００７６】図９に、パワー推定回路１２１の第３の実
施例を示す。このパワー推定回路４２０は、図４に示し
たパワー推定回路４００におけるしきい値設定回路４０
１を、短時間平均パワー１０４とステップサイズ１１１
に基づいてしきい値を設定するしきい値設定回路４２１
で置き換えたものである。
施例を示す。このパワー推定回路４２０は、図４に示し
たパワー推定回路４００におけるしきい値設定回路４０
１を、短時間平均パワー１０４とステップサイズ１１１
に基づいてしきい値を設定するしきい値設定回路４２１
で置き換えたものである。
【００７７】しきい値の設定には、短時間平均パワー１
０４とステップサイズ１１１の任意の関数を使用でき
る。短時間平均パワー１０４の増加およびステップサイ
ズ１１１の増加に対して、単調増加する関数が望まし
い。このような関数としては、短時間平均パワー１０４
とステップサイズ１１１に比例する関数があげられる。
０４とステップサイズ１１１の任意の関数を使用でき
る。短時間平均パワー１０４の増加およびステップサイ
ズ１１１の増加に対して、単調増加する関数が望まし
い。このような関数としては、短時間平均パワー１０４
とステップサイズ１１１に比例する関数があげられる。
【００７８】参照入力信号の短時間平均パワーをＰｘｓ
（ｔ）、長時間平均パワーをＰｘ１（ｔ）とする。時定
数がタップ数程度の短時間平均パワーＰｘｓ（ｔ）を用
いた学習同定法は、ステップサイズμが２．０未満であ
れば安定である。これより、長時間平均パワーＰｘ１
（ｔ）を用いた場合でも、
（ｔ）、長時間平均パワーをＰｘ１（ｔ）とする。時定
数がタップ数程度の短時間平均パワーＰｘｓ（ｔ）を用
いた学習同定法は、ステップサイズμが２．０未満であ
れば安定である。これより、長時間平均パワーＰｘ１
（ｔ）を用いた場合でも、
【００７９】
【数７】
【００８０】を満たせば安定となることがわかる。した
がって、しきい値Ｐｔｈ（ｔ）として、
がって、しきい値Ｐｔｈ（ｔ）として、
【００８１】
【数８】
【００８２】なるものを用いると良い。例えば、ステッ
プサイズμと短時間平均パワーＰｘｓ（ｔ）と０．５以
上の定数を乗じたものを使用できる。
プサイズμと短時間平均パワーＰｘｓ（ｔ）と０．５以
上の定数を乗じたものを使用できる。
【００８３】図１０に、パワー推定回路１２１の第４の
実施例を示す。このパワー推定回路４３０は、図７に示
したパワー推定回路４１０における第１のしきい値設定
回路４０１を、短時間平均パワー１０４とステップサイ
ズ１１１に基づいてしきい値を設定するしきい値設定回
路４２１で置き換えたものである。
実施例を示す。このパワー推定回路４３０は、図７に示
したパワー推定回路４１０における第１のしきい値設定
回路４０１を、短時間平均パワー１０４とステップサイ
ズ１１１に基づいてしきい値を設定するしきい値設定回
路４２１で置き換えたものである。
【００８４】本実施例における第１のしきい値は、パワ
ー推定回路１２１の第３の実施例と同様に設定する。第
２のしきい値は、パワー推定回路１２１の第２の実施例
における、第２のしきい値と同様に設定する。
ー推定回路１２１の第３の実施例と同様に設定する。第
２のしきい値は、パワー推定回路１２１の第２の実施例
における、第２のしきい値と同様に設定する。
【００８５】
【発明の効果】本発明のシステム同定の方法および装置
は、短時間平均パワーと長時間平均パワーを用いて参照
入力信号パワーを推定することによって、雑音が混入し
た環境下でもフィルタ係数を正しく更新でき、かつ、入
力信号パワーが急激に変動しても安定に動作する。
は、短時間平均パワーと長時間平均パワーを用いて参照
入力信号パワーを推定することによって、雑音が混入し
た環境下でもフィルタ係数を正しく更新でき、かつ、入
力信号パワーが急激に変動しても安定に動作する。
【図１】本発明におけるシステム同定装置の第１の実施
例であるエコーキャンセラを示すブロック図である。
例であるエコーキャンセラを示すブロック図である。
【図２】本発明におけるシステム同定装置で使用する短
時間平均パワー計算回路の実施例である。
時間平均パワー計算回路の実施例である。
【図３】本発明におけるシステム同定装置で使用する長
時間平均パワー計算回路の実施例である。
時間平均パワー計算回路の実施例である。
【図４】本発明におけるシステム同定装置で使用するパ
ワー推定回路の第１の実施例である。
ワー推定回路の第１の実施例である。
【図５】本発明における適応フィルタのブロック図であ
る。
る。
【図６】図５における演算回路のブロック図である。
【図７】本発明におけるシステム同定装置で使用するパ
ワー推定回路の第２の実施例である。
ワー推定回路の第２の実施例である。
【図８】本発明におけるシステム同定装置の第２の実施
例であるエコーキャンセラを示すブロック図である。
例であるエコーキャンセラを示すブロック図である。
【図９】本発明におけるシステム同定装置で使用するパ
ワー推定回路の第３の実施例である。
ワー推定回路の第３の実施例である。
【図１０】本発明におけるシステム同定装置で使用する
パワー推定回路の第４の実施例である。
パワー推定回路の第４の実施例である。
【図１１】従来の発明であるエコーキャンセラのブロッ
ク図である。
ク図である。
１，２０１ 参照入力信号 ２ 雑音 ３ 観測信号 ４，２０４ 誤差信号 ５ 適応フィルタの出力信号 １０ スピーカ １１ 未知システム １２ マイク １００，１２０，１３０ エコーキャンセラ １０１，２００ 適応フィルタ １０２ 減算器 １０３ 短時間平均パワー推定回路 １０４ 短時間平均パワー １０５ 長時間平均パワー推定回路 １０６，３１４ 長時間平均パワー １０７，１２１，１３１，４００，４１０，４２０，４
３０ パワー推定回路 １０８，３１３ パワー推定制御信号 １０９，２０２ パワーの推定値 １１０ ステップサイズ設定回路 １１１，２０３ ステップサイズ ２０５ 出力信号 ２０６，２２０ 演算回路 ２０７ 定数レジスタ ２０８，２２７，２２９ 乗算器 ２０９ 除算器 ２２１ 遅延器入力 ２２２ 加算器入力 ２２３ フィルタ係数更新量 ２２４ 遅延器出力 ２２５ 加算器出力 ２２６ 遅延器 ２２８，２３０，３０５，３１７ 加算器 ２３１ 係数レジスタ ３００ 短時間平均パワー計算回路 ３０１，３１１ 入力信号 ３０２ 平均パワー ３０３，３１５ ２乗回路 ３０４，３０６，３１６，３１９ 係数乗算器 ３０７，３１８，４０４，４２２ レジスタ ３１０ 長時間平均パワー計算回路 ３１２ 平均パワーの推定値 ３１６，３１９ 係数乗算器 ３２０，４０３ セレクタ ４０１，４１１，４２１ しきい値設定回路 ４０２，４１２ 比較器
３０ パワー推定回路 １０８，３１３ パワー推定制御信号 １０９，２０２ パワーの推定値 １１０ ステップサイズ設定回路 １１１，２０３ ステップサイズ ２０５ 出力信号 ２０６，２２０ 演算回路 ２０７ 定数レジスタ ２０８，２２７，２２９ 乗算器 ２０９ 除算器 ２２１ 遅延器入力 ２２２ 加算器入力 ２２３ フィルタ係数更新量 ２２４ 遅延器出力 ２２５ 加算器出力 ２２６ 遅延器 ２２８，２３０，３０５，３１７ 加算器 ２３１ 係数レジスタ ３００ 短時間平均パワー計算回路 ３０１，３１１ 入力信号 ３０２ 平均パワー ３０３，３１５ ２乗回路 ３０４，３０６，３１６，３１９ 係数乗算器 ３０７，３１８，４０４，４２２ レジスタ ３１０ 長時間平均パワー計算回路 ３１２ 平均パワーの推定値 ３１６，３１９ 係数乗算器 ３２０，４０３ セレクタ ４０１，４１１，４２１ しきい値設定回路 ４０２，４１２ 比較器
Claims (9)
- 【請求項１】 参照入力信号を適応フィルタで処理して
得られた出力信号を未知システムの出力信号と雑音が混
在する観測信号から差し引いて誤差信号を求め、前記誤
差信号と前記参照入力信号とステップサイズの積を前記
参照入力信号パワーの推定値で除した値を前記適応フィ
ルタの係数に加えることによって前記適応フィルタの係
数を修正し、前記適応フィルタの係数を未知システムの
インパルス応答の推定値とすることによって未知システ
ムの特性を推定する際に、前記参照入力信号のパワーを
短時間平均して得られる短時間平均パワーおよび前記参
照入力信号のパワーを長時間平均して得られる長時間平
均パワーを計算し、前記短時間平均パワーに基づいて第
１のしきい値を設定し、前記長時間平均パワーが前記第
１のしきい値より小さい場合は前記第１のしきい値を前
記参照入力信号パワーの推定値とし、そうでない場合は
前記長時間平均パワーを前記参照入力信号パワーの推定
値とすることを特徴とするシステム同定方法。 - 【請求項２】 前記第１のしきい値を計算する際に、前
記短時間平均パワーおよび前記ステップサイズを使用す
ることを特徴とする請求項１に記載のシステムの同定方
法。 - 【請求項３】 前記長時間平均パワーを計算する際に、
前記長時間平均パワーに基づいて第２のしきい値を設定
し、前記短時間平均パワーが第２のしきい値より大きい
場合は前記参照入力信号を用いて前記長時間平均パワー
を更新し、そうでない場合は前記長時間平均パワーの更
新を行わないことを特徴とする請求項１又は２記載に記
載のシステム同定方法。 - 【請求項４】 前記長時間平均パワーを計算する際に、
前記長時間平均パワーが前記第１のしきい値より小さい
場合には、前記長時間平均パワーを前記第１のしきい値
で置き換えることを特徴とする請求項１、２又は３記載
のシステム同定方法。 - 【請求項５】 参照入力信号を適応フィルタで処理した
結果を未知システムの出力信号と雑音が混在した観測信
号から差し引いて誤差信号を求め、前記誤差信号に基づ
いて適応フィルタの係数を修正することによって未知シ
ステムの特性を推定するシステム同定装置であって、前
記参照入力信号とフィルタ係数を用いて出 力信号を得る
適応フィルタと、前記適応フィルタの出力信号を未知シ
ステムの出力信号と雑音が混在する観測信号から差し引
いて誤差信号を求め、前記誤差信号を適応フィルタに供
給する減算器と、前記参照入力信号パワーの短時間平均
値である短時間平均パワーを推定する短時間平均パワー
推定回路と、前記参照入力信号に基づいて前記参照入力
信号パワーの長時間平均である長時間平均パワーを推定
する長時間平均パワー推定回路と、前記短時間平均パワ
ーと前記長時間平均パワーに基づいて前記参照入力信号
パワーの推定値を計算するパワー推定回路と、ステップ
サイズを設定するステップ設定回路とを少なくとも具備
し、前記パワー推定回路は、前記短時間平均パワーに基
づいて第１のしきい値を設定する第１のしきい値設定回
路と、前記長時間平均パワーと前記第１のしきい値を比
較する第１の比較器と、前記第１の比較器の比較結果に
基づいて前記第１のしきい値と前記長時間平均パワーの
うち大きい方を選択し、パワーの推定値として出力する
セレクタとを少なくとも具備し、前記適応フィルタは、
前記誤差信号と前記参照入力信号とステップサイズの積
を前記参照入力信号パワーの推定値で除した値を前記適
応フィルタの係数に加えることによって前記適応フィル
タの係数を修正し、前記適応フィルタの係数を未知シス
テムのインパルス応答の推定値とすることによって未知
システムの特性を推定することを特徴とするシステム同
定装置。 - 【請求項６】 前記パワー推定回路が、少なくとも前記
短時間平均パワーに基づいて第１のしきい値を設定する
第１のしきい値設定回路と、前記長時間平均パワーと前
記第１のしきい値を比較する第１の比較器と、前記第１
の比較器の比較結果に基づいて前記第１のしきい値と前
記長時間平均パワーのうち大きい方を選択し、前記パワ
ーの推定値として出力するセレクタと、前記長時間平均
パワーに基づいて第２のしきい値を設定する第２のしき
い値設定回路と、前記短時間平均パワーと前記第２のし
きい値を比較し、前記短時間平均パワーが前記第２のし
きい値より大きい場合は平均パワーを更新するよう指示
する制御信号を、そうでない場合は平均パワーを更新し
ないよう指示するパワー推定制御信号を前記長時間平均
パワー推定回路に供給する第２の比較回路とから構成さ
れ、 前記長時間平均パワー推定回路が、前記パワー推定制御
信号の指示に従って長時間平均パワーの推定を行うこと
を特徴とする請求項５記載のシステムの同定装 置。 - 【請求項７】 前記第１のしきい値設定回路は、前記短
時間平均パワーと前記ステップサイズに基づいて前記第
１のしきい値を設定することを特徴とする請求項５又は
６記載のシステム同定装置。 - 【請求項８】 前記長時間平均パワー推定回路は、少な
くとも前記参照入力信号と前記パワーの推定値に基づい
て前記長時間平均パワーを計算することを特徴とする請
求項５、６又は７記載のシステム同定装置。 - 【請求項９】 前記長時間平均パワー推定回路は、前記
パワー推定制御信号が長時間平均パワーを更新するよう
指示する場合は前記参照入力信号と前記パワーの推定値
に基づいて前記長時間平均パワーを更新し、そうでない
場合は前記パワーの推定値を前記長時間平均パワーとす
ることを特徴とする請求項６又は７記載のシステム同定
装置。
Priority Applications (5)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6269523A JP2947093B2 (ja) | 1994-11-02 | 1994-11-02 | 適応フィルタによるシステム同定の方法および装置 |
| CA002161356A CA2161356C (en) | 1994-11-02 | 1995-10-25 | System identification method and apparatus by adaptive filter |
| DE69532403T DE69532403T2 (de) | 1994-11-02 | 1995-10-31 | Verfahren und Gerät zur Systemidentifizierung mit adaptivem Filter |
| EP95117168A EP0711035B1 (en) | 1994-11-02 | 1995-10-31 | System identification method apparatus by adaptive filter |
| US08/550,996 US5699424A (en) | 1994-11-02 | 1995-10-31 | System identification method and apparatus by adaptive filter |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6269523A JP2947093B2 (ja) | 1994-11-02 | 1994-11-02 | 適応フィルタによるシステム同定の方法および装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08130495A JPH08130495A (ja) | 1996-05-21 |
| JP2947093B2 true JP2947093B2 (ja) | 1999-09-13 |
Family
ID=17473583
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP6269523A Expired - Fee Related JP2947093B2 (ja) | 1994-11-02 | 1994-11-02 | 適応フィルタによるシステム同定の方法および装置 |
Country Status (5)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5699424A (ja) |
| EP (1) | EP0711035B1 (ja) |
| JP (1) | JP2947093B2 (ja) |
| CA (1) | CA2161356C (ja) |
| DE (1) | DE69532403T2 (ja) |
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| SE505152C2 (sv) * | 1995-10-11 | 1997-07-07 | Ericsson Telefon Ab L M | Adaptivt ekosläckningsförfarande |
| US6389440B1 (en) * | 1996-04-03 | 2002-05-14 | British Telecommunications Public Limited Company | Acoustic feedback correction |
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| JP2874679B2 (ja) * | 1997-01-29 | 1999-03-24 | 日本電気株式会社 | 雑音消去方法及びその装置 |
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