JP5513158B2

JP5513158B2 - Active noise control device

Info

Publication number: JP5513158B2
Application number: JP2010033610A
Authority: JP
Inventors: 陽平池田
Original assignee: Kobe Steel Ltd
Current assignee: Kobe Steel Ltd
Priority date: 2010-02-18
Filing date: 2010-02-18
Publication date: 2014-06-04
Anticipated expiration: 2030-02-18
Also published as: JP2011170088A

Description

本発明は，騒音波に同振幅・逆位相の消音波を干渉させて該騒音波を減衰させるフィードフォワード型の能動騒音制御装置に関し，特に，周波数をスイープする有色雑音について連立方程式法の能動騒音制御による騒音低減効果を得るための技術に関するものである。 The present invention relates to a feedforward active noise control apparatus that attenuates a noise wave by interfering with a noise wave having the same amplitude and opposite phase, and more particularly to a colored noise that sweeps a frequency. The present invention relates to a technique for obtaining a noise reduction effect by control.

一般に，空調ファンやエンジン等が発する騒音を抑える手段としては，吸音材などを使用する受動騒音制御（Passive Noise Control：ＰＮＣ）と，騒音波に同振幅・逆位相の消音波を干渉させて該騒音波を減衰させる能動騒音制御（Active Noise Control：ＡＮＣ）とが知られている。なお，ＰＮＣは，高い周波数の騒音に対して有効であるが，低い周波数の騒音では波長が長いため，設備が大規模になりその分コストも必要となる。
一方，ＡＮＣは低い周波数の騒音に対しても有効である。ＡＮＣは，その構造からフィードフォワード型とフィードバック型の二通りに分類されるところ，本発明は，前者のフィードフォワード型のＡＮＣを実行する能動騒音制御装置に関するものである。 In general, there are two methods for suppressing noise generated by air conditioning fans and engines, such as passive noise control (PNC), which uses a sound absorbing material, and noise waves with the same amplitude and opposite phase. Active noise control (ANC) for attenuating noise waves is known. PNC is effective for high-frequency noise, but the low-frequency noise has a long wavelength. Therefore, the equipment becomes large and costs are required.
On the other hand, ANC is effective against low frequency noise. The ANC is classified into two types, feedforward type and feedback type, according to its structure, and the present invention relates to an active noise control apparatus for executing the former feedforward type ANC.

フィードフォワード型のＡＮＣの代表的なアルゴリズムの一つにFiltered-X LMS法がある。このFiltered-X LMS法では，消音波を出力する騒音制御スピーカから騒音制御対象地点に設けられた残差検出マイクロフォンに至る二次系と呼ばれる部分の伝達関数を，ＡＮＣの動作前に予め測定又は推定しておくことが必要である。そのため，ＡＮＣ装置を設置したシステムに環境変化が起こると，その予め準備した二次系の伝達関数の値と変化後の値とに誤差が発生し，ＡＮＣの動作が不安定になることがある。
これに対し，予め二次系の伝達関数の測定又は推定を必要とせず，システムの環境が変化しても安定したＡＮＣの動作を行うことができる手法として連立方程式法が知られている（例えば，非特許文献１，２参照）。
この連立方程式法では，騒音検出マイクロフォンから残差検出マイクロフォンに至る一次系に，騒音制御スピーカから残差検出マイクロフォンに至る二次系を加えた総合系特性を同定する補助フィルタを導入し，未知系と同数の方程式で構成される連立方程式を解くことにより，二次系のフィルタ係数が随時算定される。これにより，周波数帯域全体にわたって均一な白色雑音のような騒音に対してＡＮＣを適用する場合には，二次系の事前準備を必要とせず，且つ温度や湿度の環境変化などに起因する伝達系の変化にも自動的に追従できる。 One of the typical feed-forward ANC algorithms is the Filtered-X LMS method. In this Filtered-X LMS method, a transfer function of a portion called a secondary system from a noise control speaker that outputs silenced sound to a residual detection microphone provided at a noise control target point is measured or measured in advance before the operation of the ANC. It is necessary to estimate. For this reason, when an environmental change occurs in a system in which an ANC device is installed, an error may occur between the value of the secondary transfer function prepared in advance and the value after the change, and the operation of the ANC may become unstable. .
On the other hand, the simultaneous equation method is known as a technique that does not require measurement or estimation of the transfer function of the second-order system in advance and can perform stable ANC operation even if the system environment changes (for example, Non-patent documents 1 and 2).
This simultaneous equation method introduces an auxiliary filter that identifies the overall system characteristics by adding the secondary system from the noise control speaker to the residual detection microphone to the primary system from the noise detection microphone to the residual detection microphone. By solving simultaneous equations composed of the same number of equations, the filter coefficients of the second-order system are calculated as needed. As a result, when applying ANC to noise such as white noise that is uniform over the entire frequency band, there is no need for secondary preparation in advance, and the transmission system is caused by environmental changes in temperature and humidity. Can automatically follow changes in

ここで，図８を参照しつつ，従来の連立方程式法のＡＮＣの基本的原理について説明する。図８に示すＰ（ｚ），Ｃ（ｚ），Ｈ（ｚ），Ｓ（ｚ）それぞれは，一次系，二次系，騒音制御フィルタ１０４，補助フィルタ１０５の伝達関数を示している。また，図８に示すＮ（ｚ），Ｘ（ｚ），Ｅ（ｚ），Ｄ（ｚ）それぞれは，騒音源Ａで発生する一次騒音，騒音制御フィルタ１０４の入力信号，残差検出マイクロフォン１０２の出力信号，残差信号Ｅ（ｚ）と補助フィルタ１０５の出力信号との誤差信号を示している。
そして，連立方程式法では，補助フィルタ１０５の伝達特性Ｓ（ｚ）を誤差信号Ｄ（ｚ）が最小となるようにフィルタ係数を更新することにより，騒音制御フィルタ１０４の入力から残差検出マイクロフォン１０２に至る総合系特性の同定を行う。
図９は前記補助フィルタ１０５によって同定される総合系の構造である。この構造に対して，前記補助フィルタ１０５の伝達関数Ｓ（ｚ）は同定後の誤差を無視すれば，下記の式（１）で表される。
S(z)=P(z)+C'(z)H(z) …（１）
ここで，Ｃ'（ｚ）は，下記の式（２）で表される。
C'(z)=C(z)-ΔB(z)P(z) …（２）
従って，二次系の伝達関数Ｃ'（ｚ）はΔＢ（ｚ）によって変化する。ここに，Ｂ（ｚ）は帰還系であって，騒音制御スピーカ１０３からの制御音が騒音検出マイクロフォン１０１に入る系である。そして，その帰還系Ｂ（ｚ）の相殺誤差ΔＢ（ｚ）は，下記の式（３）で表される。
ΔB(z)=B(z)-B'(z) …（３）
なお，Ｂ'（ｚ）は，帰還制御フィルタであって，ハウリングが発生することを防止するものである。ここでは，前記帰還制御フィルタが適切に設定されており，ハウリングは発生していないことを前提とする。
前記式（１）から一次系Ｐ（ｚ）を相殺し，残差検出マイクロフォン１０２からの残差信号Ｅ（ｚ）をゼロ，即ち補助フィルタ１０５の伝達関数Ｓ（ｚ）＝０となるときの騒音制御フィルタ１０４の伝達関数Ｈｏｐｔ（ｚ）は，下記の式（４）で表される。
Hopt(z)=-P(z)/C'(z) …（４）
但し，このとき一次系の伝達特性Ｐ（ｚ）及び二次系の伝達特性Ｃ'（ｚ）は未知であるため，これでは騒音制御フィルタ１０４の伝達関数Ｈｏｐｔ（ｚ）を求めることはできない。 Here, the basic principle of the ANC of the conventional simultaneous equation method will be described with reference to FIG. P (z), C (z), H (z), and S (z) shown in FIG. 8 indicate transfer functions of the primary system, the secondary system, the noise control filter 104, and the auxiliary filter 105, respectively. Further, N (z), X (z), E (z), and D (z) shown in FIG. 8 are the primary noise generated in the noise source A, the input signal of the noise control filter 104, and the residual detection microphone 102, respectively. , The error signal between the residual signal E (z) and the output signal of the auxiliary filter 105 is shown.
In the simultaneous equation method, the filter coefficient of the transfer characteristic S (z) of the auxiliary filter 105 is updated so that the error signal D (z) is minimized, so that the residual detection microphone 102 is input from the input of the noise control filter 104. Identify the overall system characteristics that lead to.
FIG. 9 shows the structure of the total system identified by the auxiliary filter 105. In contrast to this structure, the transfer function S (z) of the auxiliary filter 105 is expressed by the following equation (1) if the error after identification is ignored.
S (z) = P (z) + C ′ (z) H (z) (1)
Here, C ′ (z) is represented by the following formula (2).
C ′ (z) = C (z) −ΔB (z) P (z) (2)
Accordingly, the transfer function C ′ (z) of the secondary system varies with ΔB (z). Here, B (z) is a feedback system, in which the control sound from the noise control speaker 103 enters the noise detection microphone 101. The cancellation error ΔB (z) of the feedback system B (z) is expressed by the following equation (3).
ΔB (z) = B (z) -B ′ (z) (3)
Note that B ′ (z) is a feedback control filter and prevents howling from occurring. Here, it is assumed that the feedback control filter is appropriately set and no howling has occurred.
When the primary system P (z) is canceled from the above equation (1) and the residual signal E (z) from the residual detection microphone 102 is zero, that is, the transfer function S (z) = 0 of the auxiliary filter 105 The transfer function Hopt (z) of the noise control filter 104 is expressed by the following equation (4).
Hopt (z) =-P (z) / C '(z) (4)
However, since the transfer characteristic P (z) of the primary system and the transfer characteristic C ′ (z) of the secondary system are unknown at this time, the transfer function Hopt (z) of the noise control filter 104 cannot be obtained.

そこで，連立方程式法では，騒音制御フィルタ１０４に異なる二つのフィルタ係数を設定することで一次系の伝達特性Ｐ（ｚ），二次系の伝達特性Ｃ'（ｚ）を算出する。例えば，騒音制御フィルタ１０４の伝達関数Ｈ１（ｚ），Ｈ２（ｚ）とするフィルタ係数Ｈ１，Ｈ２（ただしＨ１≠Ｈ２）を順次与えて，補助フィルタ１０５によって総合系の伝達関数Ｓ１（ｚ），Ｓ２（ｚ）を同定すれば，以下の２つの関係式（５），（６）が得られる。
S1(z)=P(z)+C'(z)H1(z) …（５）
S2(z)=P(z)+C'(z)H2(z) …（６）
この連立方程式はＨ１（ｚ）≠Ｈ２（ｚ）であるため解くことが可能であり，その解は下記の式（７），（８）で表される。
C'(z)=[S1(z)-S2(z)]/[H1(z)-H2(z)] …（７）
Ｐ(z)=[S1(z)H2(z)-S2(z)H1(z)]/[H2(z)-H1(z)] …（８）
そして，前記式（７），（８）を前記式（４）へ代入すると，騒音制御フィルタ１０４の最適フィルタ係数の伝達特性Ｈｏｐｔ（ｚ）は，下記の式（９）で与えられる。
Hopt(z)=[S1(z)H2(z)-S2(z)H1(z)]/[S1(z)-S2(z)] …（９）
これにより，入力された騒音波を伝達特性Ｈｏｐｔ（ｚ）の騒音制御フィルタ１０４に通すことで同振幅・逆位相の消音波を生成し，該消音波を騒音制御スピーカ１０３から出力すれば，残差検出マイクロフォン１０２の騒音制御対象地点Ｂではその騒音がキャンセルされる。 Therefore, in the simultaneous equation method, the transfer characteristic P (z) of the primary system and the transfer characteristic C ′ (z) of the secondary system are calculated by setting two different filter coefficients for the noise control filter 104. For example, filter coefficients H 1 and H 2 (where H 1 ≠ H 2) are sequentially given as transfer functions H 1 (z) and H 2 (z) of the noise control filter 104, and the overall system transfer function S 1 (z), If S2 (z) is identified, the following two relational expressions (5) and (6) are obtained.
S1 (z) = P (z) + C ′ (z) H1 (z) (5)
S2 (z) = P (z) + C '(z) H2 (z) (6)
This simultaneous equation can be solved because H1 (z) ≠ H2 (z), and the solution is expressed by the following equations (7) and (8).
C '(z) = [S1 (z) -S2 (z)] / [H1 (z) -H2 (z)] (7)
P (z) = [S1 (z) H2 (z) -S2 (z) H1 (z)] / [H2 (z) -H1 (z)] (8)
Then, when the expressions (7) and (8) are substituted into the expression (4), the transfer characteristic Hopt (z) of the optimum filter coefficient of the noise control filter 104 is given by the following expression (9).
Hopt (z) = [S1 (z) H2 (z) -S2 (z) H1 (z)] / [S1 (z) -S2 (z)] (9)
As a result, when the input noise wave is passed through the noise control filter 104 having the transfer characteristic Hopt (z), the sound wave having the same amplitude and the opposite phase is generated. The noise is canceled at the noise control target point B of the difference detection microphone 102.

このとき，騒音制御フィルタ１０４の伝達関数Ｈｏｐｔ（ｚ）から最適フィルタ係数Ｈｏｐｔへの変換は，逆フーリエ変換を利用すればよい。具体的に，騒音制御フィルタ１０４の伝達関数Ｈｏｐｔ（ｚ）を与える前記式（９）を周波数領域に置き換え，角周波数をωとすると，騒音制御フィルタ１０４の周波数特性Ｈｏｐｔ（ω）は下記の式（１０）で表される。
Hopt(ω)=[S1(ω)H2(ω)-S2(ω)H1(ω)]/[S1(ω)-S2(ω)] …（１０）
ここで，騒音制御フィルタ１０４の最適フィルタ係数の伝達特性Ｈｏｐｔ（ω）の係数は，先に設定した２通りの騒音制御フィルタ１０４のフィルタ係数Ｈ１，Ｈ２とそれに伴う２通りの補助フィルタ１０５のフィルタ係数Ｓ１，Ｓ２との離散フーリエ変換を前記式（１０）に代入した後に，それを逆フーリエ変換することで得ることができる。
実際にフーリエ変換は離散的にまた高速演算可能な高速フーリエ変換（ＦＦＴ）で実行するため，角周波数ωから周波数ビン番号を示す要素番号ｋに置き換えると，騒音制御フィルタ１０４の周波数特性Ｈｏｐｔ（ｋ）は，下記式（１１）で表される。なお，周波数ビン各々は所定幅ごとの周波数帯域に対応する。
Hopt(k)=[S1(k)H2(k)-S2(k)H1(k)]/[S1(k)-S2(k)] …（１１）
そして，全ての周波数ビン番号ｋについて周波数特性を求めた後，逆フーリエ変換で騒音制御フィルタ１０４の最適フィルタ係数Ｈｏｐｔを算出する。 At this time, the conversion from the transfer function Hopt (z) of the noise control filter 104 to the optimum filter coefficient Hopt may be performed using an inverse Fourier transform. Specifically, when the above equation (9) that gives the transfer function Hopt (z) of the noise control filter 104 is replaced with the frequency domain and the angular frequency is ω, the frequency characteristic Hopt (ω) of the noise control filter 104 is expressed by the following equation: It is represented by (10).
Hopt (ω) = [S1 (ω) H2 (ω) -S2 (ω) H1 (ω)] / [S1 (ω) -S2 (ω)] (10)
Here, the coefficient of the transfer characteristic Hopt (ω) of the optimum filter coefficient of the noise control filter 104 is the filter coefficients H1 and H2 of the two noise control filters 104 set in advance and the filters of the two auxiliary filters 105 associated therewith. After substituting the discrete Fourier transform with the coefficients S1 and S2 into the equation (10), it can be obtained by inverse Fourier transform.
Actually, the Fourier transform is executed by a fast Fourier transform (FFT) that can be performed discretely and at high speed. Therefore, when the angular frequency ω is replaced with the element number k indicating the frequency bin number, the frequency characteristic Hopt (k ) Is represented by the following formula (11). Each frequency bin corresponds to a frequency band for each predetermined width.
Hopt (k) = [S1 (k) H2 (k) -S2 (k) H1 (k)] / [S1 (k) -S2 (k)] (11)
Then, after obtaining the frequency characteristics for all the frequency bin numbers k, the optimum filter coefficient Hopt of the noise control filter 104 is calculated by inverse Fourier transform.

ところで，前記騒音制御フィルタ１０４の伝達特性Ｈ（ｚ）を設定したときの補助フィルタ１０５の周波数特性Ｓ（ｋ）は，クロススペクトル法を用いる方法，ブロック実行型の周波数領域適応アルゴリズムで推定する方法などで求めることができる。
例えば，クロススペクトル法を用いる場合には，残差検出マイクロフォン１０２の出カスペクトルＥ（ｋ）と騒音検出マイクロフォン１０１の出カスペクトルＸ（ｋ）とにより，下記の式（１２）に従って求めることができる（なお，^*は複素共役をあらわす）。
S(k)=[E(k)X^*(k)]/[X(k)X^*(k)] …（１２）
他方，ブロック実行型の周波数領域適応アルゴリズムで総合系を推定する場合には，各周波数ビンにおいて下記の式（１３）の更新式（周波数領域ＬＭＳ:Least Mean Square）で求めることができる。

ここに，ｊは更新回数を示す整数，μはステップサイズ，ｉはＦＦＴの区間数をカウントする値，Ｉは１ブロックに含まれるＦＦＴ区間数である。Ｉを１とすると１回のＦＦＴ区間ごとに総合系の周波数特性Ｓ（ｋ）を更新することとなるが，通常Ｉは２以上とする。その理由は，分母がゼロもしくはゼロに近い値となることを避けることにより，分数部分が発散する確率を下げるためである。 By the way, when the transfer characteristic H (z) of the noise control filter 104 is set, the frequency characteristic S (k) of the auxiliary filter 105 is estimated by a method using a cross spectrum method or a block execution type frequency domain adaptive algorithm. Etc.
For example, when the cross spectrum method is used, the output spectrum E (k) of the residual detection microphone 102 and the output spectrum X (k) of the noise detection microphone 101 can be obtained according to the following equation (12). Yes ( ^* represents a complex conjugate).
S (k) = [E (k) X ^* (k)] / [X (k) X ^* (k)] (12)
On the other hand, when the total system is estimated by the block execution type frequency domain adaptive algorithm, it can be obtained by the update formula (frequency domain LMS: Least Mean Square) of the following formula (13) in each frequency bin.

Here, j is an integer indicating the number of updates, μ is the step size, i is a value for counting the number of FFT sections, and I is the number of FFT sections included in one block. If I is 1, the frequency characteristic S (k) of the total system is updated every FFT interval, but I is usually 2 or more. The reason is to reduce the probability that the fractional part diverges by avoiding the denominator to be zero or close to zero.

ここに，図１０は，連立方程式法による最適フィルタ係数の更新処理の手順の一例を示すフローチャートである。図１０に示す手順に従って，騒音制御フィルタ１０４の最適フィルタ係数Ｈｏｐｔをシステムの電源ＯＮ時から順次更新することにより，伝達系の変動にも対応することが可能となる。なお，以下のフィルタ係数Ｈ１，Ｈ２，総合系特性Ｓ１（ｚ），Ｓ２（ｚ），最適フィルタ係数Ｈｏｐｔの各周波数特性であるＨ１（ｋ），Ｈ２（ｋ），Ｓ１（ｋ），Ｓ２（ｋ），Ｈｏｐｔ（ｋ）各々は所定のメモリに記憶される。
まず，騒音制御フィルタ１０４にフィルタ係数Ｈ１を設定する（ステップＴ１０１）。また，このときの騒音制御フィルタ１０４のフィルタ係数Ｈ１を離散フーリエ変換して騒音制御フィルタ１０４の周波数特性Ｈ１（ｋ）を算出する（ステップＴ１０２）。そして，前記式（１３）に従って総合系特性の周波数特性Ｓ１（ｋ）を同定する（ステップＴ１０３）。
次に，騒音制御フィルタ１０４にフィルタ係数Ｈ１とは異なるＨ２を設定する（ステップＴ１０４）。また，このときの騒音制御フィルタ１０４のフィルタ係数Ｈ２を離散フーリエ変換して騒音制御フィルタ１０４の周波数特性Ｈ２（ｋ）を算出する（ステップＴ１０５）。そして，前記式（１３）に従って総合系の周波数特性Ｓ２（ｋ）を同定する（ステップＴ１０６）。
その後，前記式（１１）に従って最適フィルタ係数Ｈｏｐｔの周波数特性Ｈｏｐｔ（ｋ）を算出する（ステップＴ１０７）。続いて，その周波数特性Ｈｏｐｔ（ｋ）を逆離散フーリエ変換して最適フィルタ係数Ｈｏｐｔを算出する（ステップＴ１０８）。そして，その最適フィルタ係数Ｈｏｐｔを騒音制御フィルタ１０４に設定する（ステップＴ１０９）。
このとき，メモリに記憶されている周波数特性Ｓ１（ｋ），Ｈ１（ｋ）は，周波数特性Ｓ２（ｋ），Ｈ２（ｋ）に上書き保存される（ステップＴ１１０）。その後，メモリに記憶されている周波数特性Ｈ２（ｋ）は，周波数特性Ｈｏｐｔ（ｋ）に上書き保存される（ステップＴ１１１）。
以後，前記ステップＴ１０６〜Ｔ１１１の処理が繰り返し実行されることにより，周波数特性Ｈ２（ｋ）で総合系の周波数特性Ｓ２（ｋ）が同定され，常に最新の周波数特性Ｓ１（ｋ），Ｈ１（ｋ），Ｓ２（ｋ），Ｈ２（ｋ）に基づいて最適フィルタ係数Ｈｏｐｔが更新される。これにより，発生している騒音が周波数帯域全体にわたって均一な白色雑音や周波数変化の少ない定常的な音である場合には，その騒音の伝達系の変動に対応して騒音を低減することが可能となる。 FIG. 10 is a flowchart showing an example of the procedure for updating the optimum filter coefficient by the simultaneous equation method. According to the procedure shown in FIG. 10, the optimum filter coefficient Hopt of the noise control filter 104 is sequentially updated from the time when the system power is turned on, so that it is possible to cope with transmission system fluctuations. Note that the frequency characteristics H1 (k), H2 (k), S1 (k), S2 () are the frequency characteristics of the following filter coefficients H1, H2, total system characteristics S1 (z), S2 (z), and optimum filter coefficient Hopt. k) and Hopt (k) are stored in a predetermined memory.
First, the filter coefficient H1 is set in the noise control filter 104 (step T101). Further, the frequency coefficient H1 (k) of the noise control filter 104 is calculated by performing discrete Fourier transform on the filter coefficient H1 of the noise control filter 104 at this time (step T102). Then, the frequency characteristic S1 (k) of the overall system characteristic is identified according to the equation (13) (step T103).
Next, H2 different from the filter coefficient H1 is set in the noise control filter 104 (step T104). Further, the frequency coefficient H2 (k) of the noise control filter 104 is calculated by performing discrete Fourier transform on the filter coefficient H2 of the noise control filter 104 at this time (step T105). Then, the frequency characteristic S2 (k) of the total system is identified according to the equation (13) (step T106).
Thereafter, the frequency characteristic Hopt (k) of the optimum filter coefficient Hopt is calculated according to the equation (11) (step T107). Subsequently, the frequency characteristic Hopt (k) is subjected to inverse discrete Fourier transform to calculate the optimum filter coefficient Hopt (step T108). Then, the optimum filter coefficient Hopt is set in the noise control filter 104 (step T109).
At this time, the frequency characteristics S1 (k) and H1 (k) stored in the memory are overwritten and saved on the frequency characteristics S2 (k) and H2 (k) (step T110). Thereafter, the frequency characteristic H2 (k) stored in the memory is overwritten and saved on the frequency characteristic Hopt (k) (step T111).
Thereafter, the processes of steps T106 to T111 are repeatedly executed, whereby the frequency characteristic S2 (k) of the total system is identified by the frequency characteristic H2 (k), and the latest frequency characteristics S1 (k), H1 (k ), S2 (k), H2 (k), the optimum filter coefficient Hopt is updated. As a result, when the generated noise is uniform white noise over the entire frequency band or stationary sound with little frequency change, it is possible to reduce the noise in response to fluctuations in the noise transmission system. It becomes.

Kensaku Fujii,Kotaro Yamaguchi,Shigeyuki Hashimoto,Yusuke Fujita,Mitsuji Muneyasu,“Verification of simultaneous equations method by an experimental active noise control system”,Acoustical science and technology 27(5) 社団法人日本音響学会,2006年9月,p.270-277Kensaku Fujii, Kotaro Yamaguchi, Shigeyuki Hashimoto, Yusuke Fujita, Mitsuji Muneyasu, “Verification of simultaneous equations method by an experimental active noise control system”, Acoustical science and technology 27 (5) The Acoustical Society of Japan, September 2006, p. .270-277 棟安実治，浅井隆，藤井健作，雛元孝夫，“マルチチャンネル能動騒音制御システムへの連立方程式法の拡張”，電子情報通信学会誌 A Vol.J83-A No.11，2000年11月，p.1235-1243Shinji Muneyasu, Takashi Asai, Kensaku Fujii, Takao Hinamoto, “Extension of simultaneous equation method to multichannel active noise control system”, IEICE Journal A Vol.J83-A No.11, November 2000, p.1235-1243

ところで，上述した連立方程式法を用いたフィードフォワード型のＡＮＣを実行する能動騒音制御装置を実際に使用する環境として，車内（ＣＡＢ）での乗員の耳元騒音の低減などが考えられる。このとき，車内の主な騒音としてはエンジンからの排出音が考えられるが，ほとんどのエンジンはその回転数により排出する騒音の周波数が決まり，エンジンの回転数が上がる（加速する）につれて騒音周波数も上がり，回転数が下がる（減速する）につれて騒音周波数も下がる。そのため，車内における騒音は，加速，減速に伴い有色雑音が周波数をスイープ（上下）するという特性を有する。
しかしながら，前述した従来の連立方程式法（図１０のフローチャート参照）による最適フィルタ係数の更新処理では，周波数帯域全体にわたる白色雑音や周波数変動の少ない定常的な騒音に対しては有効であるが，周波数をスイープする有色雑音については最適フィルタ係数Ｈｏｐｔが正しく導出されない場合がある。
以下，この問題について，図１１を参照しつつ，エンジンの回転数の変動により有色雑音の周波数がスイープする場合の車内の騒音に対し，従来の最適フィルタ係数の更新処理（図１０参照）を実行する場合を例に挙げて説明する。ここに，図１１（ａ）は前記更新処理における１回目の同定処理，図１１（ｂ）は２回目の同定処理の実行結果を示すものである。 By the way, as an environment in which an active noise control apparatus that executes feed-forward type ANC using the above-described simultaneous equation method is actually used, reduction of occupant's ear noise in a car (CAB) can be considered. At this time, exhaust noise from the engine can be considered as the main noise in the car, but most engines determine the frequency of the noise to be discharged depending on the rotational speed, and the noise frequency increases as the engine speed increases (accelerates). The noise frequency decreases as the speed increases and the speed decreases (decelerates). Therefore, the noise in the car has the characteristic that the colored noise sweeps (up and down) the frequency as it accelerates and decelerates.
However, the update processing of the optimum filter coefficient by the above-described conventional simultaneous equation method (see the flowchart of FIG. 10) is effective for white noise over the entire frequency band and stationary noise with little frequency fluctuation. In some cases, the optimal filter coefficient Hopt is not correctly derived for the colored noise that sweeps.
Hereinafter, with respect to this problem, the conventional optimum filter coefficient updating process (see FIG. 10) is performed on the noise in the vehicle when the frequency of the colored noise sweeps due to the fluctuation of the engine speed while referring to FIG. An example of the case will be described. FIG. 11A shows the first identification process in the update process, and FIG. 11B shows the execution result of the second identification process.

まず，前記ステップＴ１０１において騒音制御フィルタ１０４にフィルタ係数Ｈ１が設定されたとき，有色雑音が発生している周波数ビン番号ｋが「０」であったとする。このとき，前記ステップＴ１０３において，補助フィルタ１０５により総合系特性の周波数特性Ｓ１（ｋ）が同定された場合は，図１１（ａ）に示すように，周波数ビン番号ｋが「０」に対応する値については有効なデータが得られるが，その他の周波数ビン番号ｋが「０」でない値については有効なデータが得られない。
次に，前記ステップＴ１０４において騒音制御フィルタ１０４にフィルタ係数Ｈ２が設定されたとき，エンジンの回転数が上がって有色雑音がスイープし，有色雑音の周波数ビン番号ｋが「１」に変化したとする。この場合には，前記ステップＴ１０６において，補助フィルタ１０５により総合系特性の伝達関数Ｓ２（ｋ）が同定されると，図１１（ａ）に示すように，周波数ビン番号ｋが「１」に対応する値については有効なデータが得られるが，その他の周波数ビン番号ｋが「１」でない値については有効なデータが得られない。
この状態では，その後に前記ステップＴ１０７が実行されても，前記式（１１）を解くために必要となる有効な情報が揃っていないため，いずれの周波数ビンについても周波数特性Ｈｏｐｔ（ｋ）を算出することができない。しかし，続くステップＴ１０８〜Ｔ１１１において，前記周波数特性Ｈ１（ｋ），Ｓ１（ｋ），Ｈ２（ｋ）などが最新の値となるように更新される。そのため，続いて前記ステップＴ６〜Ｔ１１の処理が繰り返されても，図１１（ｂ）に示すように，前記有色雑音の周波数ビン番号ｋが増減する限り，同じ周波数ビン番号ｋに対応して有効な周波数特性Ｓ１（ｋ）及びＳ２（ｋ）を同時に同定することができない。即ち，騒音制御フィルタ１０４に同じ周波数の有色雑音が入らなければ，前記式（１１）により算出される周波数特性Ｈｏｐｔ（ｋ）が意味のない値となる。
なお，このとき算出される周波数特性Ｈｏｐｔ（ｋ）が騒音制御フィルタ１０４に設定されても，実際の騒音にその周波数ビン番号ｋの周波数成分が含まれていない場合には，見かけ上は問題が発生していないように見える。しかしながら，有色雑音の周波数ビン番号ｋが，前記のように前記周波数特性Ｈｏｐｔ（ｋ）の値に意味のない値が設定されている周波数ビン番号ｋの有色雑音に変化した場合には，その騒音を低減することができないだけでなく，騒音制御対象位置Ｂにおいてどのような音になるかわからないという問題が生じる。
このように，従来手法では，連立方程式法において常に最新の周波数特性Ｈ１（ｋ），Ｓ１（ｋ），Ｈ２（ｋ），Ｓ２（ｋ）を用いているため，エンジンの回転数が上下して有色雑音の周波数がスイープする騒音が発生している場合には，過去のデータに有効な値が入らない。そのため，連立方程式法により適切な最適フィルタ係数Ｈｏｐｔを求めことができず，有色雑音の周波数がスイープする騒音については騒音低減効果を得ることができない。
従って，本発明は前記事情に鑑みてなされたものであり，その目的とするところは，周波数をスイープする有色雑音についても，連立方程式法による能動騒音制御で騒音低減効果を得ることのできる能動騒音制御装置を提供することにある。 First, when the filter coefficient H1 is set in the noise control filter 104 in step T101, it is assumed that the frequency bin number k in which colored noise is generated is “0”. At this time, if the frequency characteristic S1 (k) of the overall system characteristic is identified by the auxiliary filter 105 in step T103, the frequency bin number k corresponds to “0” as shown in FIG. Although valid data can be obtained for the values, valid data cannot be obtained for other values where the frequency bin number k is not “0”.
Next, when the filter coefficient H2 is set in the noise control filter 104 in step T104, the engine speed increases, the colored noise sweeps, and the colored noise frequency bin number k changes to "1". . In this case, when the transfer function S2 (k) of the total system characteristic is identified by the auxiliary filter 105 in step T106, the frequency bin number k corresponds to “1” as shown in FIG. Effective data can be obtained for the values to be performed, but valid data cannot be obtained for other values whose frequency bin number k is not “1”.
In this state, even if the step T107 is subsequently executed, effective information necessary for solving the equation (11) is not prepared, and therefore the frequency characteristic Hopt (k) is calculated for any frequency bin. Can not do it. However, in subsequent steps T108 to T111, the frequency characteristics H1 (k), S1 (k), H2 (k), etc. are updated so as to have the latest values. Therefore, even if the processing of steps T6 to T11 is subsequently repeated, as shown in FIG. 11 (b), as long as the frequency bin number k of the colored noise increases or decreases, it is effective corresponding to the same frequency bin number k. Frequency characteristics S1 (k) and S2 (k) cannot be identified simultaneously. That is, if colored noise having the same frequency does not enter the noise control filter 104, the frequency characteristic Hopt (k) calculated by the equation (11) becomes a meaningless value.
Even if the frequency characteristic Opt (k) calculated at this time is set in the noise control filter 104, if the frequency component of the frequency bin number k is not included in the actual noise, there appears to be a problem. It does not appear to have occurred. However, if the frequency bin number k of the colored noise changes to the colored noise of the frequency bin number k in which a meaningless value is set in the value of the frequency characteristic Hopt (k) as described above, the noise Not only cannot be reduced, but also there is a problem that it does not know what kind of sound is produced at the noise control target position B.
Thus, in the conventional method, the latest frequency characteristics H1 (k), S1 (k), H2 (k), and S2 (k) are always used in the simultaneous equation method, so that the engine speed increases and decreases. When noise that sweeps the frequency of colored noise is generated, the past data does not contain valid values. For this reason, an appropriate optimum filter coefficient Hopt cannot be obtained by the simultaneous equation method, and a noise reduction effect cannot be obtained for noise in which the frequency of colored noise sweeps.
Accordingly, the present invention has been made in view of the above circumstances, and an object of the present invention is to provide an active noise that can obtain a noise reduction effect by active noise control using the simultaneous equation method for colored noise that sweeps a frequency. It is to provide a control device.

前記目的を達成するために本発明は，騒音波を検出する騒音検出手段と，前記騒音波を低減したい騒音制御対象地点における残差波を検出する残差検出手段と，前記騒音波と逆位相の消音波を生成する騒音制御フィルタと，前記騒音制御フィルタにより生成された前記騒音波と逆位相の前記消音波を出力して該騒音波に干渉させる消音波出力手段と，前記騒音検出手段及び前記残差検出手段により検出された騒音波及び残差波に基づいて前記騒音検出手段から前記残差検出手段に至る総合系特性を同定する総合系同定手段とを備えてなるフィードフォワード型の能動騒音制御装置に適用されるものであって，以下の（１）〜（１０）の構成要素を備えてなることを特徴とする。
（１）第一のフィルタ係数，該第一のフィルタ係数と異なる第二のフィルタ係数，第一の総合系特性，第二の総合系特性，最適フィルタ係数各々の周波数特性が記憶される特性記憶手段。
（２）前記騒音波の所定周波数帯域ごとの強度を検出する騒音強度検出手段。
（３）前記騒音強度検出手段により検出された強度が予め設定された閾値以上である有色周波数帯域を特定する有色周波数特定手段。
（４）前記総合系同定手段により前記総合系特性が同定されたときに前記騒音制御フィルタに設定されているフィルタ係数の周波数特性における前記有色周波数帯域の値が，前記第一のフィルタ係数の周波数特性における前記有色周波数帯域の値である場合は前記第一の総合系特性における前記有色周波数帯域の値のみを，前記第二のフィルタ係数の周波数特性における前記有色周波数帯域の値である場合は前記第二の総合系特性における前記有色周波数帯域の値のみを，それぞれ前記総合系特性における前記有色周波数帯域の値に更新する総合系特性更新手段。
（５）前記総合系特性更新手段により前記第一の総合系特性における前記有色周波数帯域の値が更新されたことを条件に，前記特性記憶手段に記憶された前記最適フィルタ係数の周波数特性における前記有色周波数帯域の値を前記第二のフィルタ係数の周波数特性における前記有色周波数帯域の値に更新する第一の最適フィルタ係数更新手段。
（６）前記総合系特性更新手段により前記第二の総合系特性における前記有色周波数帯域の値が更新されたことを条件に，前記特性記憶手段に記憶された前記第一のフィルタ係数，前記第二のフィルタ係数，前記第一の総合系特性，前記第二の総合系特性に基づいて，前記残差検出手段により検出される残差波が最小となる最適フィルタ係数を算出する最適フィルタ算出手段。
（７）前記最適フィルタ算出手段により前記最適フィルタ係数が算出されたことを条件に，該最適フィルタ係数の周波数特性における前記有色周波数帯域の値により，前記特性記憶手段に記憶された前記最適フィルタ係数の周波数特性における前記有色周波数帯域の値のみを更新する第二の最適フィルタ係数更新手段。
（８）前記第二の最適フィルタ係数更新手段により前記最適フィルタ係数が更新された後，前記特性記憶手段に記憶されている前記第一のフィルタ係数，前記第一の総合系特性，前記第二のフィルタ係数各々の周波数特性における前記有色周波数帯域の値を，前記第二のフィルタ係数，前記第二の総合系特性，前記最適フィルタ係数各々の周波数特性における前記有色周波数帯域の値に更新する周波数特性更新手段。
（９）前記周波数特性更新手段による更新後に，前記第二の総合系特性の周波数特性における前記有色周波数帯域の値を初期化する初期化手段。
（１０）前記特性記憶手段に記憶された前記最適フィルタ係数を前記騒音制御フィルタに設定する最適フィルタ設定手段。
このように構成された本発明に係る能動騒音制御装置では，能動騒音制御（ＡＮＣ）の対象が周波数のスイープする有色雑音であっても，いずれ前記総合系特性更新手段によって前記第一及び前記第二の総合系特性における前記有色周波数帯域の値が更新された時点で，前記残差検出手段により検出される残差波が最小となる最適フィルタ係数を前記騒音制御フィルタに設定することができ，該有色雑音について騒音低減効果を得ることができる。 In order to achieve the above object, the present invention provides a noise detection means for detecting a noise wave, a residual detection means for detecting a residual wave at a noise control target point at which the noise wave is to be reduced, and a phase opposite to the noise wave. A noise control filter for generating a noise cancellation filter, a noise cancellation output means for outputting the noise cancellation wave having a phase opposite to that of the noise wave generated by the noise control filter and interfering with the noise wave, the noise detection means, A feed-forward type active device comprising a total system identification unit for identifying a total system characteristic from the noise detection unit to the residual detection unit based on the noise wave and the residual wave detected by the residual detection unit The present invention is applied to a noise control device and is characterized by comprising the following components (1) to (10).
(1) Characteristic memory for storing frequency characteristics of the first filter coefficient, the second filter coefficient different from the first filter coefficient, the first total system characteristic, the second total system characteristic, and the optimum filter coefficient means.
(2) the noise intensity detecting means for detecting the intensity of each constant frequency band at said noise waves.
(3) Colored frequency specifying means for specifying a colored frequency band in which the intensity detected by the noise intensity detecting means is greater than or equal to a preset threshold value.
(4) The value of the colored frequency band in the frequency characteristic of the filter coefficient set in the noise control filter when the total system characteristic is identified by the total system identification unit is the frequency of the first filter coefficient. If it is a value of the colored frequency band in the characteristic, only the value of the colored frequency band in the first total system characteristic, and if it is a value of the colored frequency band in the frequency characteristic of the second filter coefficient, Total system characteristic updating means for updating only the value of the colored frequency band in the second total system characteristic to the value of the colored frequency band in the total system characteristic.
(5) On the condition that the value of the colored frequency band in the first total system characteristic is updated by the total system characteristic update unit, the frequency characteristic of the optimum filter coefficient stored in the characteristic storage unit First optimum filter coefficient updating means for updating the value of the colored frequency band to the value of the colored frequency band in the frequency characteristic of the second filter coefficient.
(6) The first filter coefficient stored in the characteristic storage unit, the first filter condition, on condition that the value of the colored frequency band in the second total system characteristic is updated by the total system characteristic updating unit. Optimal filter calculation means for calculating an optimum filter coefficient that minimizes the residual wave detected by the residual detection means based on the second filter coefficient, the first total system characteristic, and the second total system characteristic .
(7) The optimum filter coefficient stored in the characteristic storage means based on the value of the colored frequency band in the frequency characteristic of the optimum filter coefficient on the condition that the optimum filter coefficient is calculated by the optimum filter calculation means. Second optimum filter coefficient updating means for updating only the value of the colored frequency band in the frequency characteristics of
(8) After the optimum filter coefficient is updated by the second optimum filter coefficient update means, the first filter coefficient stored in the characteristic storage means, the first total system characteristic, the second A frequency at which the value of the colored frequency band in the frequency characteristic of each filter coefficient is updated to the value of the colored frequency band in the frequency characteristic of each of the second filter coefficient, the second total system characteristic, and the optimum filter coefficient. Characteristic update means.
(9) Initializing means for initializing the value of the colored frequency band in the frequency characteristic of the second total system characteristic after being updated by the frequency characteristic updating means.
(10) Optimal filter setting means for setting the optimum filter coefficient stored in the characteristic storage means in the noise control filter.
In the active noise control apparatus according to the present invention configured as described above, even if the target of active noise control (ANC) is a colored noise whose frequency is swept, the first and second functions are updated by the integrated system characteristic updating means. When the value of the colored frequency band in the second total system characteristic is updated, the optimum filter coefficient that minimizes the residual wave detected by the residual detection means can be set in the noise control filter, A noise reduction effect can be obtained for the colored noise.

本発明によれば，能動騒音制御（ＡＮＣ）の対象が周波数のスイープする有色雑音であっても，いずれ前記総合系特性更新手段によって前記第一及び前記第二の総合系特性における前記有色周波数帯域の値が更新された時点で，前記残差検出手段により検出される残差波が最小となる最適フィルタ係数を前記騒音制御フィルタに設定することができ，該有色雑音について騒音低減効果を得ることができる。 According to the present invention, even if the target of active noise control (ANC) is colored noise whose frequency sweeps, the colored frequency band in the first and second integrated system characteristics is eventually detected by the integrated system characteristic updating means. The optimum filter coefficient that minimizes the residual wave detected by the residual detection means can be set in the noise control filter at the time when the value of is updated, and a noise reduction effect can be obtained for the colored noise. Can do.

本発明の実施の形態に係る能動騒音制御装置Ｙの概略構成を示すブロック図。The block diagram which shows schematic structure of the active noise control apparatus Y which concerns on embodiment of this invention. 本発明の実施の形態に係る能動騒音制御装置Ｙで実行される最適フィルタ係数の更新処理の手順の一例を説明するフローチャート。The flowchart explaining an example of the procedure of the update process of the optimal filter coefficient performed with the active noise control apparatus Y which concerns on embodiment of this invention. 本発明の実施の形態に係る能動騒音制御装置Ｙにおける最適フィルタ係数の更新処理の実行結果の一例を説明するための図。The figure for demonstrating an example of the execution result of the update process of the optimal filter coefficient in the active noise control apparatus Y concerning embodiment of this invention. 本発明の実施の形態に係る能動騒音制御装置Ｙによる有色雑音の騒音低減効果を説明するための図。The figure for demonstrating the noise reduction effect of the colored noise by the active noise control apparatus Y which concerns on embodiment of this invention. 本発明の実施例に係る能動騒音制御装置Ｙ１の音響特性を示すブロック図。The block diagram which shows the acoustic characteristic of the active noise control apparatus Y1 which concerns on the Example of this invention. 本発明の実施例に係る能動騒音制御装置Ｙ１の概略構成を示すブロック図。The block diagram which shows schematic structure of the active noise control apparatus Y1 which concerns on the Example of this invention. 本発明の実施例に係る能動騒音制御装置Ｙ１で実行される最適フィルタ係数の更新処理の手順の一例を説明するフローチャート。The flowchart explaining an example of the procedure of the update process of the optimal filter coefficient performed with the active noise control apparatus Y1 which concerns on the Example of this invention. 従来の能動騒音制御装置における音響特性を示すブロック図。The block diagram which shows the acoustic characteristic in the conventional active noise control apparatus. 従来の能動騒音制御装置における総合系の構造を示すブロック図。The block diagram which shows the structure of the integrated system in the conventional active noise control apparatus. 従来の最適フィルタ係数の更新処理の手順の一例を説明するフローチャート。10 is a flowchart for explaining an example of a procedure of a conventional optimum filter coefficient update process. 従来の最適フィルタ係数の更新処理の実行過程の一例を説明するための図。The figure for demonstrating an example of the execution process of the update process of the conventional optimal filter coefficient.

以下添付図面を参照しながら，本発明の実施の形態について説明し，本発明の理解に供する。尚，以下の実施の形態は，本発明を具体化した一例であって，本発明の技術的範囲を限定する性格のものではない。
まず，図１を用いて，本発明の実施の形態に係る能動騒音制御装置Ｙの概略構成について説明する。
図１に示すように，本発明の実施の形態に係る能動騒音制御装置Ｙは，騒音検出マイクロフォン１１（騒音検出手段の一例），残差検出マイクロフォン１２（残差検出手段の一例），騒音制御スピーカ１３（消音波出力手段の一例），ＡＤＣ１４，ＤＡＣ１５，ＤＳＰ１６などを備えて概略構成されている。なお，前記ＤＳＰ１６は，デジタルシグナルプロセッサ（Digital Signal Processor）である。また，前記能動騒音制御装置Ｙにおける音響特性は従来と同様である（図８，９参照）。
当該能動騒音制御装置Ｙは，図１に示すように，ある音響空間に騒音検出マイクロフォン１１，残差検出マイクロフォン１２，騒音制御スピーカ１３各々が存在する状態で，騒音源Ａから騒音検出マイクロフォン１１を通じて入力されるリファレンス信号Ｘ（ｚ）を，ＤＳＰ１６内の騒音制御フィルタ１６２に通過させることにより，そのリファレンス信号Ｘ（ｚ）と同振幅・逆位相の消音波を生成し，その消音波を騒音制御スピーカ１３から出力する。これにより，その消音波を前記騒音源Ａからの騒音波に干渉させ，残差検出マイクロフォン１２が設置された騒音制御対象地点Ｂにおける騒音を低減するフィードフォワード型のＡＮＣが実現される。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings so that the present invention can be understood. The following embodiment is an example embodying the present invention, and does not limit the technical scope of the present invention.
First, the schematic configuration of the active noise control device Y according to the embodiment of the present invention will be described with reference to FIG.
As shown in FIG. 1, an active noise control device Y according to an embodiment of the present invention includes a noise detection microphone 11 (an example of noise detection means), a residual detection microphone 12 (an example of residual detection means), and noise control. A speaker 13 (an example of a sound deadening output means), an ADC 14, a DAC 15, a DSP 16, and the like are schematically configured. The DSP 16 is a digital signal processor. In addition, the acoustic characteristics of the active noise control device Y are the same as in the prior art (see FIGS. 8 and 9).
As shown in FIG. 1, the active noise control device Y includes a noise detection microphone 11, a residual detection microphone 12, and a noise control speaker 13 in a certain acoustic space, and from the noise source A through the noise detection microphone 11. An input reference signal X (z) is passed through a noise control filter 162 in the DSP 16 to generate a sound wave having the same amplitude and opposite phase as that of the reference signal X (z). Output from the speaker 13. As a result, a feedforward type ANC is realized in which the silenced wave interferes with the noise wave from the noise source A to reduce noise at the noise control target point B where the residual detection microphone 12 is installed.

前記騒音検出マイクロフォン１１は，前記騒音源Ａからの騒音波を検出し，リファレンス信号Ｘ（ｚ）として前記ＡＤＣ１４に入力する。一方，前記残差検出マイクロフォン１２は，前記騒音波を低減したい騒音制御対象地点Ｂに設けられており，その騒音制御対象地点Ｂに到達する残差波を検出し，残差信号Ｅ（ｚ）として前記ＡＤＣ１４に入力する。
前記ＡＤＣ１４は，前記騒音検出マイクロフォン１１や前記残差検出マイクロフォン１２から入力されるリファレンス信号Ｘ（ｚ）や残差信号Ｅ（ｚ）を，アナログ信号からデジタル信号に変換するコンバータであって，その変換後のデジタル信号を前記ＤＳＰ１６に入力するものある。もちろん，リファレンス信号Ｘ（ｚ）と残差信号Ｅ（ｚ）に対応して個別のＡＤＣが設けられていてもよい（図６参照）。
一方，前記ＤＡＣ１５は，前記ＤＳＰ１６から出力される消音波を，デジタル信号からアナログ信号に変換するコンバータであって，その変換後のアナログ信号を前記騒音制御スピーカ１３に入力するものである。
前記騒音制御スピーカ１３は，前記騒音源Ａと前記騒音制御対象地点Ｂとの間に設けられ，後述の騒音制御フィルタ１６２によって生成された消音波を出力して前記騒音波に干渉（合成）させるものである。従って，前記消音波が前記騒音源Ａからの騒音波と同振幅・逆位相であれば，該騒音波を減衰させて前記騒音制御対象地点Ｂにおける騒音をキャンセルすることができる。
本発明の実施の形態に係る前記能動騒音制御装置Ｙは，前記ＤＳＰ１６で実行される連立方程式法を採用したフィードフォワード型の能動騒音制御処理の内容に特徴を有しており，以下，この点について詳述する。 The noise detection microphone 11 detects a noise wave from the noise source A and inputs it to the ADC 14 as a reference signal X (z). On the other hand, the residual detection microphone 12 is provided at a noise control target point B where it is desired to reduce the noise wave, detects a residual wave that reaches the noise control target point B, and generates a residual signal E (z). To the ADC 14.
The ADC 14 is a converter that converts a reference signal X (z) and a residual signal E (z) input from the noise detection microphone 11 and the residual detection microphone 12 from an analog signal to a digital signal. The digital signal after conversion is input to the DSP 16. Of course, individual ADCs may be provided corresponding to the reference signal X (z) and the residual signal E (z) (see FIG. 6).
On the other hand, the DAC 15 is a converter that converts the silenced sound output from the DSP 16 from a digital signal to an analog signal, and inputs the converted analog signal to the noise control speaker 13.
The noise control speaker 13 is provided between the noise source A and the noise control target point B, and outputs a silenced sound generated by a noise control filter 162 described later to interfere (synthesize) with the noise wave. Is. Therefore, if the silencer has the same amplitude and opposite phase as the noise wave from the noise source A, the noise wave can be attenuated to cancel the noise at the noise control target point B.
The active noise control device Y according to the embodiment of the present invention is characterized by the content of a feedforward type active noise control process that employs the simultaneous equation method executed by the DSP 16. Will be described in detail.

図１に示すように，前記ＤＳＰ１６は，入力バッファ１６１，騒音制御フィルタ（ＦＩＲフィルタ）１６２，出力バッファ１６３，入力信号分析部１７１，フィルタ係数算出部１７２，パラメータ記憶部１７３などを備えて概略構成されたデジタル信号処理に特化したマイクロプロセッサである。
前記ＤＳＰ１６では，前記ＡＤＣ１４から前記入力バッファ１６１に入力される信号が，１サンプル毎に前記騒音制御フィルタ１６２を経て前記出力バッファ１６３に出力される。なお，フィードフォワード型のＡＮＣでは，音速を超える迅速な処理が必要となるため，入出力バッファはもたないことが多いが，前記騒音検出マイクロフォン１１と前記騒音制御スピーカ１３との位置関係が，フィードフォワード型のＡＮＣの実現が可能な距離にあれば，入出力バッファ（例えば２サンプル，４サンプルなどのピンポンバッファ）を使用することも可能である。要するに，前記騒音検出マイクロフォン１１でサンプルした騒音波を前記ＤＳＰ１６で信号処理した後の消音波を前記騒音制御スピーカ１３から出力したときに，該騒音波に干渉させることができる時間（＝距離／音速）内に処理することができれば，複数サンプル毎に前記騒音制御フィルタ１６２を通して出力してもよい。 As shown in FIG. 1, the DSP 16 includes an input buffer 161, a noise control filter (FIR filter) 162, an output buffer 163, an input signal analysis unit 171, a filter coefficient calculation unit 172, a parameter storage unit 173, and the like. It is a microprocessor specializing in digital signal processing.
In the DSP 16, a signal input from the ADC 14 to the input buffer 161 is output to the output buffer 163 through the noise control filter 162 for each sample. The feedforward type ANC requires quick processing exceeding the speed of sound, and thus often does not have an input / output buffer. However, the positional relationship between the noise detection microphone 11 and the noise control speaker 13 is An input / output buffer (for example, a ping-pong buffer of 2 samples, 4 samples, etc.) can be used as long as the feedforward type ANC can be realized. In short, when a noise wave sampled by the noise detection microphone 11 is subjected to signal processing by the DSP 16 and output from the noise control speaker 13, the time during which the noise wave can be interfered (= distance / sound speed). ) May be output through the noise control filter 162 for each of a plurality of samples.

前記入力信号分析部１７１は，前記所定サンプル数のリファレンス信号Ｘ（ｚ）ごとに離散フーリエ変換（ＦＦＴ）を行うことにより，前記騒音波における予め定められた所定幅の周波数ビン（所定周波数帯域）ごとのパワースペクトル（強度）を検出するものである。ここに，係る検出処理を実行するときの前記入力信号分析部１７１が騒音強度検出手段に相当する。以下，前記周波数ビンの番号をｋとし，周波数の低い方から順にｋ＝０，１，…ｎとする。
さらに，前記入力信号分析部１７１は，前記騒音波における前記周波数ビンごとのパワースペクトルのうち予め設定された閾値Ｑ以上である周波数ビンを有色雑音の周波数ビンとして特定する。ここに，係る特定処理を実行するときの前記入力信号分析部１７１が有色雑音特性手段に相当する。なお，前記閾値Ｑは，有色雑音を判別するための値であって，前記騒音波の強度に応じて適宜変更すればよい。例えば，前記閾値Ｑは，前記騒音波の総合強度に対する割合で定められたものであってもよい。 The input signal analysis unit 171 performs a discrete Fourier transform (FFT) for each reference signal X (z) of the predetermined number of samples, so that a frequency bin (predetermined frequency band) having a predetermined width in the noise wave is determined. Each power spectrum (intensity) is detected. Here, the input signal analysis unit 171 when executing such detection processing corresponds to noise intensity detection means. Hereinafter, the frequency bin number is k, and k = 0, 1,..., N in order from the lowest frequency.
Further, the input signal analysis unit 171 identifies a frequency bin that is equal to or higher than a preset threshold Q in the power spectrum of each frequency bin in the noise wave as a frequency bin of colored noise. Here, the input signal analysis unit 171 when executing the specific processing corresponds to the colored noise characteristic means. The threshold value Q is a value for discriminating colored noise, and may be appropriately changed according to the intensity of the noise wave. For example, the threshold value Q may be determined as a ratio to the total intensity of the noise wave.

前記フィルタ係数算出部１７２は，騒音検出マイクロフォン１１から騒音波として入力されるリファレンス信号Ｘ（ｚ），及び残差検出マイクロフォン１２から入力される残差信号Ｅ（ｚ）各々が，予め定められた所定サンプル数（例えば２５６程度）だけバッファリングされるごとに，リファレンス信号Ｘ（ｚ）及び残差信号Ｅ（ｚ）に基づいて，連立方程式法による上述の式（１３）に従って，前記騒音制御スピーカ１３から前記残差検出マイクロフォン１２に至る総合系の周波数特性（以下，総合系特性Ｓ（ｋ）という）を同定する。ここに，係る同定処理を実行するときの前記フィルタ係数算出部１７２が総合系同定手段に相当する。
また，前記フィルタ係数算出部１７２は，後述の最適フィルタ係数の更新処理（図２参照）を実行することにより，前記総合系特性Ｓ（ｋ）が０（最小）となる前記騒音制御フィルタ１６２の最適フィルタ係数Ｈｏｐｔを随時更新し，該最適フィルタ係数Ｈｏｐｔを前記騒音制御フィルタ１６２に設定する。前記騒音制御フィルタ１６２は，前記フィルタ係数算出部１７２によって予め設定された前記最適フィルタ係数Ｈｏｐｔに応じて前記騒音波と同振幅・逆位相の消音波を生成して出力する。これにより，前記騒音制御スピーカ１３から出力される前記消音波によって前記騒音波が減衰され，前記騒音制御対象地点Ｂにおける騒音が低減される。
前記パラメータ記憶部１７３は，フィルタ係数Ｈ１，Ｈ２，総合系特性Ｓ１（ｚ），Ｓ２（ｚ），最適フィルタ係数Ｈｏｐｔ各々の周波数特性を表すＨ１（ｋ），Ｈ２（ｋ），Ｓ１（ｋ），Ｓ２（ｋ），Ｈｏｐｔ（ｋ）などの各種のパラメータを記憶する記憶媒体であって，例えばＥＰＲＯＭやハードディスク，フラッシュメモリなどである。具体的に，前記パラメータ記憶部１７３には，周波数特性Ｈ１（ｋ），Ｈ２（ｋ），Ｓ１（ｋ），Ｓ２（ｋ），Ｈｏｐｔ（ｋ）各々における前記周波数ビン番号ｋごとの値が記憶される。 In the filter coefficient calculation unit 172, a reference signal X (z) input as a noise wave from the noise detection microphone 11 and a residual signal E (z) input from the residual detection microphone 12 are determined in advance. Each time a predetermined number of samples (for example, about 256) are buffered, the noise control speaker is based on the reference signal X (z) and the residual signal E (z) according to the above equation (13) by the simultaneous equation method. An overall frequency characteristic (hereinafter referred to as an overall system characteristic S (k)) from 13 to the residual detection microphone 12 is identified. Here, the filter coefficient calculation unit 172 when executing the identification processing corresponds to the comprehensive system identification means.
Further, the filter coefficient calculation unit 172 executes an update process of an optimum filter coefficient (see FIG. 2), which will be described later, so that the total system characteristic S (k) becomes 0 (minimum). The optimum filter coefficient Hopt is updated as needed, and the optimum filter coefficient Hopt is set in the noise control filter 162. The noise control filter 162 generates and outputs a silenced sound having the same amplitude and opposite phase as the noise wave according to the optimum filter coefficient Hopt preset by the filter coefficient calculation unit 172. As a result, the noise wave is attenuated by the silenced sound output from the noise control speaker 13, and the noise at the noise control target point B is reduced.
The parameter storage unit 173 includes filter coefficients H1, H2, total system characteristics S1 (z), S2 (z), and H1 (k), H2 (k), S1 (k) representing the frequency characteristics of the optimum filter coefficient Hopt. , S2 (k), Hopt (k), and other storage media for storing various parameters such as EPROM, hard disk, and flash memory. Specifically, the parameter storage unit 173 stores values for each frequency bin number k in each of frequency characteristics H1 (k), H2 (k), S1 (k), S2 (k), and Hopt (k). Is done.

以下，図２のフローチャートに従って，前記ＤＳＰ１６で実行される最適フィルタ係数の更新処理の手順の一例について説明する。ここに，図中のＴ１１，Ｔ１２，…は処理手順（ステップ）の番号を表している。
前記能動騒音制御装置Ｙの動作開始時，前記フィルタ係数算出部１７２は，前記パラメータ記憶部１７３に記憶されるＨ１（ｋ），Ｈ２（ｋ），Ｓ１（ｋ），Ｓ２（ｋ），Ｈｏｐｔ（ｋ）をリセットする。 In the following, an example of the procedure of the optimum filter coefficient update process executed by the DSP 16 will be described according to the flowchart of FIG. Here, T11, T12,... In the figure represent process procedure (step) numbers.
At the start of the operation of the active noise control device Y, the filter coefficient calculation unit 172 stores H1 (k), H2 (k), S1 (k), S2 (k), Hopt () stored in the parameter storage unit 173. k) is reset.

（ステップＴ１１〜Ｔ１３）
まず，ステップＴ１１において，前記フィルタ係数算出部１７２は，前記騒音制御フィルタ１６２に設定する任意のフィルタ係数Ｈ１，Ｈ２（第一，第二のフィルタ係数に相当，但しＨ１≠Ｈ２）を決定して，それぞれの離散フーリエ変換（ＦＦＴ）を算出し，その算出結果を騒音制御フィルタ１６２の周波数特性Ｈ１（ｋ），Ｈ２（ｋ）としてパラメータ記憶部１７３に保存する。このとき，前記周波数特性Ｈ１（ｋ）≠Ｈ２（ｋ）である。また，ステップＴ１１において，前記フィルタ係数算出部１７２は，前記パラメータ記憶部１７３に記憶された最適フィルタ係数Ｈｏｐｔの周波数特性Ｈｏｐｔ（ｋ）の値に，前記騒音制御フィルタ１６２の周波数特性Ｈ１（ｋ）を上書きする。即ち，前記周波数特性Ｈｏｐｔ（０，１，…ｎ）が前記周波数特性Ｈ１（０，１，…ｎ）となる。
そして，前記フィルタ係数算出部１７２は，前記騒音制御フィルタ１６２に前記フィルタ係数Ｈ１を設定する。即ち，前記騒音制御フィルタ１６２の周波数特性が，前記パラメータ記憶部１７３に記憶された周波数特性Ｈｏｐｔ（ｋ）である周波数特性Ｈ１（ｋ）に設定される（ステップＴ１２）。
その後，前記フィルタ係数算出部１７２は，前記リファレンス信号Ｘ（ｚ）及び前記残差信号Ｅ（ｚ）各々が前記所定サンプル数だけバッファリングされるごとに（ステップＴ１３のＹｅｓ側），処理をステップＴ１４に移行させる。なお，前記リファレンス信号Ｘ（ｚ）及び前記残差信号Ｅ（ｚ）各々のサンプリングレートは例えば４ｋＨｚ程度であって，前記所定サンプル数は例えば２５６である。 (Steps T11 to T13)
First, in step T11, the filter coefficient calculation unit 172 determines arbitrary filter coefficients H1 and H2 (corresponding to the first and second filter coefficients, but H1 ≠ H2) set in the noise control filter 162. Each discrete Fourier transform (FFT) is calculated, and the calculation result is stored in the parameter storage unit 173 as the frequency characteristics H1 (k) and H2 (k) of the noise control filter 162. At this time, the frequency characteristic H1 (k) ≠ H2 (k). In step T11, the filter coefficient calculation unit 172 sets the frequency characteristic Hopt (k) of the optimum filter coefficient Hopt stored in the parameter storage unit 173 to the frequency characteristic H1 (k) of the noise control filter 162. Is overwritten. That is, the frequency characteristic Hopt (0, 1,... N) becomes the frequency characteristic H1 (0, 1,... N).
The filter coefficient calculation unit 172 sets the filter coefficient H1 in the noise control filter 162. That is, the frequency characteristic of the noise control filter 162 is set to the frequency characteristic H1 (k), which is the frequency characteristic Hopt (k) stored in the parameter storage unit 173 (step T12).
Thereafter, the filter coefficient calculation unit 172 performs a process each time the reference signal X (z) and the residual signal E (z) are buffered by the predetermined number of samples (Yes side of Step T13). Shift to T14. The sampling rate of each of the reference signal X (z) and the residual signal E (z) is about 4 kHz, for example, and the predetermined number of samples is 256, for example.

（ステップＴ１４）
ステップＴ１４では，前記入力信号分析部１７１が，前記騒音検出マイクロフォン１１によって取得された騒音波であるリファレンス信号Ｘ（ｚ）に含まれた前記周波数ビンごとのパワースペクトル（強度）を離散フーリエ変換（ＦＦＴ）によって検出して，該パワースペクトルが予め設定された閾値Ｑ以上である周波数ビン番号ｋを有色雑音の周波数ビンとして特定し，その周波数ビン番号ｋを前記パラメータ記憶部１７３に記憶させる。以下，ここで特定された周波数ビン番号ｋの周波数ビンを有色周波数ビンｋａという (Step T14)
In step T14, the input signal analysis unit 171 performs discrete Fourier transform (power spectrum (intensity) for each frequency bin included in the reference signal X (z), which is a noise wave acquired by the noise detection microphone 11, ( The frequency bin number k that is detected by FFT) and whose power spectrum is equal to or higher than a preset threshold value Q is specified as a frequency bin of colored noise, and the frequency bin number k is stored in the parameter storage unit 173. Hereinafter, the frequency bin with the frequency bin number k specified here is referred to as a colored frequency bin ka.

（ステップＴ１５）
そして，ステップＴ１５では，前記フィルタ係数算出部１７２が，前記騒音検出マイクロフォン１１から前記残差検出マイクロフォン１２に至る総合系特性の周波数特性Ｓ（ｋ）を同定する。
具体的に，前記フィルタ係数算出部１７２は，前記ステップＴ１４における前記入力信号分析部１７１のパワースペクトルの検出時に得られたＦＦＴ結果を使用し，前述した周波数領域適応アルゴリズムによって前記式（１３）を用いて前記周波数特性Ｓ（ｋ）を同定する。なお，この同定結果が１回の学習処理単位であり，前記周波数領域適応アルゴリズムにおけるブロック実行処理は，この学習処理単位を任意の回数繰り返して平均化することにより，前記式（１３）の分母がゼロになる可能性を低くしている。例えば，学習処理単位４回を１つのブロック単位とし，その後，前記周波数ビン毎に分母分子の除算結果にステップサイズμを積算し，現在の各周波数ビンのＳｊ（ｋ）に加算したものが各Ｓｊ+１（ｋ）となる（ｊは更新回数）。例えば，前記ブロック単位の処理を１２回繰り返すことで総合系特性の周波数特性Ｓ（ｋ）の学習を行うことが考えられるが，その繰り返し数は任意に変更してもよい。要するに，総合系特性の周波数特性Ｓ（ｋ）を収束させて前記騒音制御フィルタ１６２に設定したフィルタ係数に対応する周波数特性Ｓ（ｋ）を同定することができればよい。 (Step T15)
In step T15, the filter coefficient calculation unit 172 identifies the frequency characteristic S (k) of the overall system characteristic from the noise detection microphone 11 to the residual detection microphone 12.
Specifically, the filter coefficient calculation unit 172 uses the FFT result obtained at the time of detection of the power spectrum of the input signal analysis unit 171 in step T14, and uses the frequency domain adaptive algorithm described above to calculate the expression (13). To identify the frequency characteristic S (k). The identification result is one learning processing unit, and the block execution processing in the frequency domain adaptive algorithm is performed by repeating this learning processing unit an arbitrary number of times, so that the denominator of the equation (13) is The possibility of becoming zero is reduced. For example, four learning processing units are set as one block unit, and then the step size μ is added to the division result of the denominator numerator for each frequency bin and added to Sj (k) of each current frequency bin. Sj + 1 (k) (j is the number of updates). For example, it is conceivable to learn the frequency characteristic S (k) of the overall system characteristic by repeating the processing in units of blocks 12 times, but the number of repetitions may be arbitrarily changed. In short, it is only necessary that the frequency characteristic S (k) corresponding to the filter coefficient set in the noise control filter 162 can be identified by converging the frequency characteristic S (k) of the overall system characteristic.

（ステップＴ１６）
そして，前記フィルタ係数算出部１７２は，前記ステップＴ１５で同定した周波数特性Ｓ（ｋ）に応じて，前記パラメータ記憶部１７３に記憶された前記周波数特性Ｓ１（ｋ）又はＳ２（ｋ）を順次上書き保存（更新）する。ここに，係る更新処理を実行するときの前記フィルタ係数算出部１７２が総合系特性更新手段に相当する。
具体的に，前記フィルタ係数算出部１７２は，前記ステップＴ１５により前記周波数特性Ｓ（ｋ）が同定されたときに前記騒音制御フィルタ１６２に設定されているフィルタ係数，即ち前記パラメータ記憶部１７３に記憶されている前記最適フィルタ係数Ｈｏｐｔの周波数特性Ｈｏｐｔ（ｋ）における前記有色周波数ビンｋａの値が，前記周波数特性Ｈ１（ｋ）における前記有色周波数ビンｋａの値であれば，前記周波数特性Ｈ１（ｋ）における前記有色周波数ビン番号ｋａの値のみを前記周波数特性Ｓ（ｚ）における前記有色周波数ビン番号ｋａの値に更新する。
また，前記フィルタ係数算出部１７２は，前記ステップＴ１５により前記周波数特性Ｓ（ｋ）が同定されたときに前記騒音制御フィルタ１６２に設定されているフィルタ係数，即ち前記パラメータ記憶部１７３に記憶されている前記最適フィルタ係数Ｈｏｐｔの周波数特性Ｈｏｐｔ（ｋ）における前記有色周波数ビンｋａの値が，前記周波数特性Ｈ２（ｋ）における前記有色周波数ビンｋａの値であれば，前記周波数特性Ｈ２（ｋ）における前記有色周波数ビン番号ｋａの値のみを前記周波数特性Ｓ（ｚ）における前記有色周波数ビン番号ｋａの値に更新する。 (Step T16)
The filter coefficient calculation unit 172 sequentially overwrites the frequency characteristic S1 (k) or S2 (k) stored in the parameter storage unit 173 according to the frequency characteristic S (k) identified in step T15. Save (update). Here, the filter coefficient calculation unit 172 when executing the updating process corresponds to the total system characteristic updating unit.
Specifically, the filter coefficient calculation unit 172 stores the filter coefficient set in the noise control filter 162 when the frequency characteristic S (k) is identified in step T15, that is, the parameter storage unit 173. If the value of the colored frequency bin ka in the frequency characteristic Hopt (k) of the optimum filter coefficient Hopt is the value of the colored frequency bin ka in the frequency characteristic H1 (k), the frequency characteristic H1 (k Only the value of the colored frequency bin number ka in () is updated to the value of the colored frequency bin number ka in the frequency characteristic S (z).
The filter coefficient calculation unit 172 stores the filter coefficient set in the noise control filter 162 when the frequency characteristic S (k) is identified in step T15, that is, stored in the parameter storage unit 173. If the value of the colored frequency bin ka in the frequency characteristic Hopt (k) of the optimum filter coefficient Hopt is the value of the colored frequency bin ka in the frequency characteristic H2 (k), the frequency characteristic H2 (k) Only the value of the colored frequency bin number ka is updated to the value of the colored frequency bin number ka in the frequency characteristic S (z).

（ステップＴ１７）
そして，ステップＴ１７では，前記フィルタ係数算出部１７２は，前記式（１１）により有効な周波数特性Ｈｏｐｔ（ｋ）を算出することができるか否かを判断する。
具体的に，前記パラメータ記憶部１７３に記憶された，前記周波数特性Ｈ１（ｋ），Ｈ２（ｋ）及び前記周波数特性Ｓ１（ｋ），Ｓ２（ｋ）各々における前記有色周波数ビンｋａの値が有効な値である場合には，前記式（１１）により前記周波数特性Ｈｏｐｔ（ｋ）を正しく算出することができる。ここに，前記ステップＴ１６において，前記周波数特性Ｓ２（ｋ）が更新されると，前記周波数特性Ｈ１（ｋ），Ｈ２（ｋ）及び前記周波数特性Ｓ１（ｋ），Ｓ２（ｋ）各々における前記有色周波数ビンｋａの値として有効な値が前記パラメータ記憶部１７３に記憶されることになる。そのため，前記フィルタ係数算出部１７２は，前記ステップＴ１６において，前記周波数特性Ｓ２（ｋ）が更新された場合には，前記式（１１）により有効な周波数特性Ｈｏｐｔ（ｋ）を算出することができると判断し（ステップＴ１７のＹｅｓ側），処理をステップＴ１８に移行させ，前記ステップＴ１６において，前記周波数特性Ｓ１（ｋ）が更新された場合には，また前記式（１１）により有効な周波数特性Ｈｏｐｔ（ｋ）を算出することができないと判断し（ステップＴ１７のＮｏ側），処理をステップＴ１７１に移行させる。 (Step T17)
In step T17, the filter coefficient calculation unit 172 determines whether or not the effective frequency characteristic Hopt (k) can be calculated using the equation (11).
Specifically, the value of the colored frequency bin ka in each of the frequency characteristics H1 (k) and H2 (k) and the frequency characteristics S1 (k) and S2 (k) stored in the parameter storage unit 173 is valid. If the value is a small value, the frequency characteristic Hopt (k) can be correctly calculated by the equation (11). Here, when the frequency characteristic S2 (k) is updated in the step T16, the colored characteristics in each of the frequency characteristics H1 (k) and H2 (k) and the frequency characteristics S1 (k) and S2 (k) are updated. An effective value as the value of the frequency bin ka is stored in the parameter storage unit 173. Therefore, when the frequency characteristic S2 (k) is updated in the step T16, the filter coefficient calculation unit 172 can calculate an effective frequency characteristic Hopt (k) according to the equation (11). (Yes side of step T17), the process is shifted to step T18, and when the frequency characteristic S1 (k) is updated in step T16, the effective frequency characteristic can be obtained by the equation (11). It is determined that Hopt (k) cannot be calculated (No side of step T17), and the process proceeds to step T171.

（ステップＴ１７１）
前記ステップＴ１６において前記周波数特性Ｓ１（ｋ）が更新されたことを条件に実行されるステップＴ１７１では，前記フィルタ係数算出部１７２は，前記パラメータ記憶部１７３に記憶された前記周波数特性Ｈｏｐｔ（ｋ）における前記有色周波数ビンｋａの値を前記周波数特性Ｈ２（ｋ）における前記有色周波数ビンｋａの値に上書き保存（更新）し，処理は後述のステップＴ２０に移行する。即ち，前記有色周波数ビンｋａを除く周波数ビン番号に対応する前記周波数特性Ｈｏｐｔ（ｋ）の値は残存したままである。ここに，係る更新処理を実行するときの前記フィルタ係数算出部１７２が第一の最適フィルタ係数更新手段に相当する。 (Step T171)
In step T171 executed on the condition that the frequency characteristic S1 (k) is updated in step T16, the filter coefficient calculation unit 172 stores the frequency characteristic Opt (k) stored in the parameter storage unit 173. The value of the colored frequency bin ka in is overwritten and saved (updated) on the value of the colored frequency bin ka in the frequency characteristic H2 (k), and the process proceeds to step T20 described later. That is, the value of the frequency characteristic Hopt (k) corresponding to the frequency bin number excluding the colored frequency bin ka remains. Here, the filter coefficient calculation unit 172 when executing the update process corresponds to a first optimum filter coefficient update unit.

（ステップＴ１８〜Ｔ１９）
他方，前記ステップＴ１６において前記周波数特性Ｓ２（ｋ）が更新されたことを条件に実行されるステップＴ１８では，前記フィルタ係数算出部１７２は，前記パラメータ記憶部１７３に記憶された前記周波数特性Ｈ１（ｋ），Ｈ２（ｋ），Ｓ１（ｋ），Ｓ２（ｋ）を前記式（１１）式に代入して前記周波数特性Ｈｏｐｔ（ｋ）を算出し，該周波数特性Ｈｏｐｔ（ｋ）における前記有色周波数ビンｋａの値により，前記パラメータ記憶部１７３に記憶された前記周波数特性Ｈｏｐｔ（ｋ）における前記有色周波数ビンｋａの値のみを上書き保存（更新）する。ここに，係る算出処理を実行するときの前記フィルタ係数算出部１７２が最適フィルタ算出手段に相当し，係る更新処理を実行するときの前記フィルタ係数算出部１７２が第二の最適フィルタ係数更新手段に相当する
続いて，ステップＴ１９において，前記フィルタ係数算出部１７２は，前記パラメータ記憶部１７３に記憶された前記周波数特性Ｈ１（ｋ），Ｓ１（ｋ），Ｈ２（ｋ）における前記有色周波数ビンｋａの値のみを，前記周波数特性Ｈ２（ｋ），Ｓ２（ｋ），Ｈｏｐｔ（ｋ）における前記有色雑音に対応する周波数ビン番号ｋの値に上書き保存（更新）する。ここに，係る更新処理を実行するときの前記フィルタ係数算出部１７２が周波数特性更新手段に相当する。また，前記フィルタ係数算出部１７２は，前記パラメータ記憶部１７３に記憶された前記周波数特性Ｓ２（ｋ）を初期化（＝０）する。ここに，係る初期化処理を実行するときの前記フィルタ係数算出部１７２が初期化手段に相当する。
即ち，当該更新処理では，前記ステップＴ１８において前記周波数特性Ｈｏｐｔ（ｋ）が算出された場合にのみ，前記周波数特性Ｓ１（ｋ）における前記有色周波数ビンｋａの値が，前記周波数特性Ｓ２（ｋ）における前記有色周波数ビンｋａの値に更新され，それまでの間は前記周波数特性Ｓ１（ｋ）の値は保持される。 (Steps T18-T19)
On the other hand, in step T18, which is executed on the condition that the frequency characteristic S2 (k) is updated in step T16, the filter coefficient calculation unit 172 performs the frequency characteristic H1 (stored in the parameter storage unit 173). k), H2 (k), S1 (k), S2 (k) are substituted into the equation (11) to calculate the frequency characteristic Hopt (k), and the colored frequency in the frequency characteristic Hopt (k) is calculated. Only the value of the colored frequency bin ka in the frequency characteristic Hopt (k) stored in the parameter storage unit 173 is overwritten and saved (updated) by the value of the bin ka. Here, the filter coefficient calculation unit 172 when executing the calculation process corresponds to the optimum filter calculation unit, and the filter coefficient calculation unit 172 when executing the update process is the second optimum filter coefficient update unit. Correspondingly, in step T19, the filter coefficient calculation unit 172 sets the color frequency bin ka in the frequency characteristics H1 (k), S1 (k), and H2 (k) stored in the parameter storage unit 173. Only the value is overwritten and saved (updated) to the value of the frequency bin number k corresponding to the colored noise in the frequency characteristics H2 (k), S2 (k), and Hopt (k). Here, the filter coefficient calculation unit 172 when executing the updating process corresponds to a frequency characteristic updating unit. The filter coefficient calculation unit 172 initializes (= 0) the frequency characteristic S2 (k) stored in the parameter storage unit 173. Here, the filter coefficient calculation unit 172 when executing the initialization process corresponds to an initialization unit.
That is, in the update process, only when the frequency characteristic Hopt (k) is calculated in step T18, the value of the colored frequency bin ka in the frequency characteristic S1 (k) is changed to the frequency characteristic S2 (k). The value is updated to the value of the colored frequency bin ka at, and the value of the frequency characteristic S1 (k) is held until then.

（ステップＴ２０〜Ｔ２１）
そして，前記フィルタ係数算出部１７２は，前記パラメータ記憶部１７３に記憶された前記周波数特性Ｈｏｐｔ（ｋ）を逆フーリエ変換して最適フィルタ係数Ｈｏｐｔを算出し（ステップＴ２０），その最適フィルタ係数Ｈｏｐｔを前記騒音制御フィルタ１６２に設定する（ステップＴ２１）。ここに，係る設定処理を実行するときの前記フィルタ係数算出部１７２が最適フィルタ設定手段に相当する。
これにより，前記最適フィルタ係数Ｈｏｐｔ（ｋ）における前記有色周波数ビンｋａの値が前記ステップＴ１８で算出されたものである場合には，前記ステップＴ２１で前記最適フィルタ係数Ｈｏｐｔが設定された後の前記騒音制御フィルタ１６２に騒音波が通過することによって生成される該騒音波と同振幅・逆位相の消音波が，前記騒音制御スピーカ１３から出力されることにより，該騒音波を減衰させて前記騒音制御対象地点Ｂにおける騒音をキャンセルすることができる。 (Steps T20 to T21)
Then, the filter coefficient calculation unit 172 calculates the optimum filter coefficient Hopt by performing inverse Fourier transform on the frequency characteristic Hopt (k) stored in the parameter storage unit 173 (step T20), and calculates the optimum filter coefficient Hopt. The noise control filter 162 is set (step T21). Here, the filter coefficient calculation unit 172 when executing the setting process corresponds to an optimum filter setting unit.
Thereby, when the value of the colored frequency bin ka in the optimum filter coefficient Hopt (k) is calculated in the step T18, the value after the optimum filter coefficient Hopt is set in the step T21. A noise cancellation signal having the same amplitude and opposite phase as that of the noise wave generated when the noise wave passes through the noise control filter 162 is output from the noise control speaker 13, thereby attenuating the noise wave and the noise. Noise at the control target point B can be canceled.

ここで，図３を参照しつつ，前記ＤＳＰ１６によって上述の最適フィルタ係数の更新処理（図２参照）が実行された結果の一例を説明する。ここに，図３（ａ）は１回目の同定処理，図３（ｂ）は２回目の同定処理，図３（ｃ）は６回目の同定処理の実行結果を示しており，図３（ｄ）は６回目の同定処理の実行後の各種パラメータを示している。
ここでは，１回目の同定処理から５回目の同定処理が実行されるごとに，エンジンの回転数が徐々に上がって有色雑音の周波数ビン番号ｋが１つずつ増加し，６回目の同定処理が実行されたときには，５回目に比べて有色雑音の周波数ビン番号ｋが１つ減少した場合を例に挙げて説明する。 Here, referring to FIG. 3, an example of a result obtained by executing the above-described optimum filter coefficient update processing (see FIG. 2) by the DSP 16 will be described. Here, FIG. 3 (a) shows the first identification process, FIG. 3 (b) shows the second identification process, and FIG. 3 (c) shows the execution result of the sixth identification process. ) Shows various parameters after the sixth identification process is executed.
Here, every time the fifth identification process is executed from the first identification process, the engine speed gradually increases and the colored noise frequency bin number k increases by one, and the sixth identification process is performed. When executed, a case where the frequency bin number k of the colored noise is decreased by one compared to the fifth time will be described as an example.

（１回目の同定処理）
まず，図３（ａ）に示すように，１回目の同定処理では，周波数ビン番号ｋ＝０のパワースペクトル（強度）のみが予め設定された閾値Ｑ以上であるため，前記周波数ビン番号ｋ＝０が有色雑音の周波数ビンであると特定される（ステップＴ１４）。そして，この時点では，前記周波数特性Ｈｏｐｔ（０）の値が前記周波数特性Ｈ１（０）の値であるため，図３（ａ）に示すように，前記ステップＴ１５で同定された周波数特性Ｓ（０）の値が前記周波数特性Ｓ１（０）の値として記憶される（ステップＴ１６）。
この段階では，前記周波数特性Ｓ２（０）が同定されていないため，前記周波数ビン番号ｋ＝０について，前記式（１１）により有効な前記周波数特性Ｈｏｐｔ（０）を算出することはできない（ステップＴ１７のＮｏ側）。この場合には，続くステップＴ１７１において，前記パラメータ記憶部１７３に記憶された前記周波数特性Ｈｏｐｔ（０）の値が，前記周波数特性Ｈ２（０）の値に上書き（更新）される（図３（ａ））。 (First identification process)
First, as shown in FIG. 3A, in the first identification process, only the power spectrum (intensity) of the frequency bin number k = 0 is equal to or higher than a preset threshold value Q. Therefore, the frequency bin number k = It is specified that 0 is a frequency bin of colored noise (step T14). At this time, since the value of the frequency characteristic Hopt (0) is the value of the frequency characteristic H1 (0), as shown in FIG. 3A, the frequency characteristic S ( The value of 0) is stored as the value of the frequency characteristic S1 (0) (step T16).
At this stage, since the frequency characteristic S2 (0) has not been identified, the effective frequency characteristic Hopt (0) cannot be calculated from the equation (11) for the frequency bin number k = 0 (step S1). No side of T17). In this case, in the subsequent step T171, the value of the frequency characteristic Hopt (0) stored in the parameter storage unit 173 is overwritten (updated) with the value of the frequency characteristic H2 (0) (FIG. 3 ( a)).

（２回目の同定処理）
そして，図３（ｂ）に示すように，２回目の同定処理では，有色雑音の周波数帯域が上がっており，周波数ビン番号ｋ＝１のパワースペクトルのみが前記閾値Ｑ以上であるため，前記周波数ビン番号ｋ＝１が有色雑音の周波数ビンであると特定される（ステップＴ１４）。そして，この時点では，前記周波数特性Ｈｏｐｔ（１）の値が前記周波数特性Ｈ１（１）の値であるため，図３（ｂ）に示すように，前記ステップＴ１５で同定された周波数特性Ｓ（１）の値が前記周波数特性Ｓ１（１）の値として記憶される（ステップＴ１６）。これにより，前記周波数特性Ｓ１（０），Ｓ１（１）各々に有効な値が設定されることとなる。
なお，この段階でもまだ，前記周波数特性Ｓ２（１）が同定されていないため，前記周波数ビン番号ｋ＝１について，前記式（１１）により有効な前記周波数特性Ｈｏｐｔ（１）を算出することはできない（ステップＴ１７のＮｏ側）。そのため，この場合にも続くステップＴ１７１において，前記パラメータ記憶部１７３に記憶された前記周波数特性Ｈｏｐｔ（１）の値が，前記周波数特性Ｈ２（１）の値に上書き（更新）される（図３（ｂ））。
このように，前記更新処理（図２参照）では，前記パラメータ記憶部１７３に記憶された前記周波数特性Ｓ１（ｋ）における各周波数ビンの値が徐々に同定され，前記パラメータ記憶部１７３に記憶されることになる。具体的に，前記有色雑音の周波数ビン番号ｋ＝４となる５回目の同定処理まで同様の処理が実行されると，図３（ｃ）に示すように，前記総合系特性の周波数特性Ｓ１（０），Ｓ１（１），…Ｓ１（４）の値が順に同定され，前記周波数特性Ｈｏｐｔ（０），Ｈｏｐｔ（１），…Ｈｏｐｔ（４）には前記周波数特性Ｈ２（０），Ｈ２（１），…Ｈ２（４）の値が上書き保存（更新）される。 (Second identification process)
As shown in FIG. 3B, in the second identification process, the frequency band of the colored noise is increased, and only the power spectrum of the frequency bin number k = 1 is greater than or equal to the threshold value Q. The bin number k = 1 is identified as the colored noise frequency bin (step T14). At this time, since the value of the frequency characteristic Hopt (1) is the value of the frequency characteristic H1 (1), as shown in FIG. 3B, the frequency characteristic S ( The value of 1) is stored as the value of the frequency characteristic S1 (1) (step T16). As a result, effective values are set for the frequency characteristics S1 (0) and S1 (1).
At this stage, since the frequency characteristic S2 (1) has not yet been identified, it is possible to calculate the effective frequency characteristic Opt (1) using the equation (11) for the frequency bin number k = 1. Cannot (No side of step T17). Therefore, also in this case, in the subsequent step T171, the value of the frequency characteristic Opt (1) stored in the parameter storage unit 173 is overwritten (updated) with the value of the frequency characteristic H2 (1) (FIG. 3). (B)).
Thus, in the update process (see FIG. 2), the value of each frequency bin in the frequency characteristic S1 (k) stored in the parameter storage unit 173 is gradually identified and stored in the parameter storage unit 173. Will be. Specifically, when the same processing is executed up to the fifth identification processing in which the frequency bin number k of the colored noise becomes k = 4, as shown in FIG. 0), S1 (1),... S1 (4) are sequentially identified, and the frequency characteristics Hopt (0), Hopt (1),... Hopt (4) include the frequency characteristics H2 (0), H2 ( 1),... H2 (4) is overwritten and saved (updated).

（６回目の同定処理）
そして，図３（ｃ）に示すように，６回目の同定処理では，周波数ビン番号ｋ＝３のパワースペクトルのみが前記閾値Ｑ以上であるため，前記周波数ビン番号ｋ＝３が有色雑音の周波数ビンであると特定される（ステップＴ１４）。この時点では，前記周波数特性Ｈｏｐｔ（３）の値が前記周波数特性Ｈ２（３）の値であるため，図３（ｃ）に示すように，前記ステップＴ１５で同定された周波数特性Ｓ（３）の値が前記周波数特性Ｓ２（３）の値として記憶される（ステップＴ１６）。従って，有色雑音の周波数ビンｋ＝３に対応する周波数特性Ｈ１（３），Ｈ２（３），Ｓ１（３），Ｓ２（３）の全てに有効なデータが揃うこととなり，前記周波数ビン番号ｋ＝３について，前記式（１１）により有効な前記周波数特性Ｈｏｐｔ（３）を算出することができる（ステップＴ１７のＹｅｓ側）。
そのため，前記ステップＴ２１で前記最適フィルタ係数Ｈｏｐｔが前記騒音制御フィルタ１６２に設定されると，前記騒音波の前記周波数ビン番号ｋ＝３の波形は，前記騒音制御スピーカ１３からの消音波によって減衰することとなり周波数ビン番号ｋ＝３に周波数をスイープした有色雑音をキャンセルすることができる。
なお，６回目の同定処理が終了すると，図３（ｄ）に示すように，前記有色雑音の周波数ビン番号ｋ＝３に対応する周波数特性Ｈ１（３），Ｓ１（３），Ｈ２（３）が周波数特性Ｈ２（３），Ｓ２（３），Ｈｏｐｔ（３）に更新され，周波数特性Ｓ２（３）はリセットされる（ステップＴ１９）。 (6th identification process)
As shown in FIG. 3C, in the sixth identification process, only the power spectrum of the frequency bin number k = 3 is equal to or greater than the threshold value Q. Therefore, the frequency bin number k = 3 is the frequency of the colored noise. A bin is identified (step T14). At this time, since the value of the frequency characteristic Hopt (3) is the value of the frequency characteristic H2 (3), as shown in FIG. 3C, the frequency characteristic S (3) identified in the step T15. Is stored as the value of the frequency characteristic S2 (3) (step T16). Therefore, effective data is obtained in all of the frequency characteristics H1 (3), H2 (3), S1 (3), and S2 (3) corresponding to the frequency bin k = 3 of the colored noise, and the frequency bin number k = 3, the effective frequency characteristic Hopt (3) can be calculated by the equation (11) (Yes side of step T17).
Therefore, when the optimum filter coefficient Hopt is set in the noise control filter 162 in the step T21, the waveform of the noise wave with the frequency bin number k = 3 is attenuated by the sound-absorption from the noise control speaker 13. Accordingly, the colored noise whose frequency is swept to the frequency bin number k = 3 can be canceled.
When the sixth identification process is completed, as shown in FIG. 3D, frequency characteristics H1 (3), S1 (3), H2 (3) corresponding to the frequency bin number k = 3 of the colored noise. Are updated to the frequency characteristics H2 (3), S2 (3), and Hopt (3), and the frequency characteristics S2 (3) are reset (step T19).

以上，説明したように，前記能動騒音制御装置Ｙでは，能動騒音制御（ＡＮＣ）の対象が周波数のスイープする有色雑音であっても，いずれ前記ステップＴ１６によって総合系の周波数特性Ｓ１（ｋ），Ｓ２（ｋ）の両方における有色雑音の周波数ビン番号ｋの値が同定された時点で，前記残差検出マイクロフォン１２により検出される残差波が最小となる最適フィルタ係数Ｈｏｐｔを前記騒音制御フィルタ１６２に設定することができ，該有色雑音について騒音低減効果を得ることができる。
ここに，図４は，本実施の形態の処理結果の一例を示すものであって，前記能動騒音制御装置Ｙにおいて，１００Ｈｚ〜５００Ｈｚの−１０ｄＢ正弦波スイープ信号について本発明に係るＡＮＣを実行したときの騒音制御結果（実線），及び同条件で従来のＡＮＣを実行したときの騒音制御結果（破線）を示す実験データである。なお，前記ＤＳＰ１６の動作の前提として，前記フィルタ係数算出部１７２で具現される補助フィルタのタップ数が２５６，前記騒音制御フィルタ１６２のタップ数が２５６であり，前記フィルタ係数算出部１７２における離散フーリエ変換の区間長が５１２，ステップサイズが０．５，サンプリングレートが４ｋＨｚであるものとする。
図４に示すように，従来手法（破線）では有色雑音についてＡＮＣによる騒音低減効果を奏していないが，本発明の手法（実線）によれば有色雑音についてＡＮＣによる騒音低減効果を奏することが確認できる。 As described above, in the active noise control device Y, even if the target of active noise control (ANC) is colored noise whose frequency is swept, the frequency characteristic S1 (k) of the total system is eventually determined by the step T16. At the time when the value of the frequency bin number k of the colored noise in both of S2 (k) is identified, the optimum filter coefficient Hopt that minimizes the residual wave detected by the residual detection microphone 12 is determined as the noise control filter 162. The noise reduction effect can be obtained for the colored noise.
FIG. 4 shows an example of the processing result of the present embodiment. In the active noise control apparatus Y, the ANC according to the present invention was executed for a −10 dB sine wave sweep signal of 100 Hz to 500 Hz. Is the experimental data showing the noise control result (solid line) and the noise control result (dashed line) when the conventional ANC is executed under the same conditions. As a premise of the operation of the DSP 16, the number of taps of the auxiliary filter embodied in the filter coefficient calculation unit 172 is 256, the number of taps of the noise control filter 162 is 256, and the discrete Fourier in the filter coefficient calculation unit 172 It is assumed that the section length of conversion is 512, the step size is 0.5, and the sampling rate is 4 kHz.
As shown in FIG. 4, the conventional method (broken line) does not achieve the noise reduction effect by ANC for the colored noise, but the method of the present invention (solid line) confirms that the noise reduction effect by ANC is achieved for the colored noise. it can.

ところで，前記能動騒音制御装置Ｙを，車内（ＣＡＢ）や室内における人の耳元騒音の低減などを目的として利用することが考えられるが，この場合には，ＡＮＣによって騒音を低減することにより，その車内や室内で再生されるラジオやオーディオなどの音（以降，「必要音」という）が消音波の影響を受け，その必要音の音質劣化が生じるおそれがある。また，その必要音の存在に起因して総合系特性の同定が正しく行われず，前記能動騒音制御装置Ｙによる騒音低減効果が妨げられるおそれもある。
そこで，本実施例では，音質を劣化させることなく必要音を出力させると共に，騒音低減効果を得ることのできる能動騒音制御装置Ｙ１について説明する。なお，前記実施の形態で説明した前記能動騒音制御装置Ｙと同様の構成要素については同じ符号を付してその説明を省略する。 By the way, it is conceivable to use the active noise control device Y for the purpose of reducing the ear noise of the person in the car (CAB) or in the room. In this case, the noise is reduced by ANC. Sounds such as radio and audio that are played in the car or indoors (hereinafter referred to as “necessary sound”) may be affected by the sound deadening, and the sound quality of the necessary sound may deteriorate. In addition, due to the presence of the necessary sound, the identification of the overall system characteristics may not be performed correctly, and the noise reduction effect by the active noise control device Y may be hindered.
Therefore, in the present embodiment, an active noise control device Y1 capable of outputting a necessary sound without deteriorating sound quality and obtaining a noise reduction effect will be described. In addition, the same code | symbol is attached | subjected about the component similar to the said active noise control apparatus Y demonstrated in the said embodiment, and the description is abbreviate | omitted.

まず，図５を参照しつつ，前記能動騒音制御装置Ｙ１の全体構造の概略について説明する。
ここでは，既知音源であるラジオやオーディオなどの外部音声信号入力部２０から外部音声信号Ｇ（ｚ）が必要音として入力される場合を例に挙げて説明する。
図５に示すように，前記能動騒音制御装置Ｙ１は，前記外部音声信号入力部２０から入力された外部音声信号Ｇ（ｚ）のうち予め設定される周波数帯域の信号のみを通過させるバンドパスフィルタ２１と，前記騒音制御スピーカ１３から前記残差検出マイクロフォン１２に到達する前記外部音声信号Ｇ（ｚ）をエコー音として生成するエコーフィルタ２２と，前記バンドパスフィルタ２１の出力信号を前記騒音制御フィルタ１６２からの出力信号に加算する加算部１６４と，前記エコーフィルタ２２で生成されるエコー音を前記残差検出マイクロフォン１２の残差信号Ｅ（ｚ）から減算するエコー減算部２２１とを備えている。
これにより，前記能動騒音制御装置Ｙ１では，前記外部音声信号Ｇ（ｚ）の影響なく総合系特性を同定し，騒音低減効果を得ることができると共に，該外部音声信号Ｇ（ｚ）を出力することも可能である。 First, an outline of the overall structure of the active noise control device Y1 will be described with reference to FIG.
Here, a case where an external audio signal G (z) is input as a necessary sound from an external audio signal input unit 20 such as a radio or audio that is a known sound source will be described as an example.
As shown in FIG. 5, the active noise control device Y <b> 1 is a band-pass filter that passes only a signal in a preset frequency band among the external audio signal G (z) input from the external audio signal input unit 20. 21, an echo filter 22 that generates the external audio signal G (z) reaching the residual detection microphone 12 from the noise control speaker 13 as an echo sound, and an output signal of the bandpass filter 21 as the noise control filter An adder 164 for adding to the output signal from 162 and an echo subtractor 221 for subtracting the echo sound generated by the echo filter 22 from the residual signal E (z) of the residual detection microphone 12 are provided. .
As a result, the active noise control device Y1 can identify the overall system characteristics without being affected by the external audio signal G (z), obtain a noise reduction effect, and output the external audio signal G (z). It is also possible.

続いて，図６を参照しつつ，前記能動騒音制御装置Ｙ１の詳細構成について説明する。
図６に示すように，前記能動騒音制御装置Ｙ１のＤＳＰ１６には，入力バッファ１６１ｃ，バンドパスフィルタ２１，エコーフィルタ２２，前記エコー減算部２２１，ＦＦＴ２２２，加算部１６４が設けられている。また，前記能動騒音制御装置Ｙ１は，各種のパラメータを記憶するフラッシュメモリ２３を備えている。なお，前記能動騒音制御装置Ｙ１では，前記ＡＤＣ１４及び前記入力バッファ１６に代えて，前記騒音検出マイクロフォン１１，前記残差検出マイクロフォン１２各々に対応するＡＤＣ１４ａ，１４ｂ及び入力バッファ１６１ａ，１６１ｂが設けられている。
前記騒音検出マイクロフォン１１から前記入力バッファ１６１ａに入力されたリファレンス信号Ｘ（ｚ）は，１サンプルごとに前記騒音制御フィルタ１６２に出力される。また，前記残差検出マイクロフォン１２から前記入力バッファ１６１ｂに入力された残差信号Ｅ（ｚ）は，１サンプルごとに前記エコー減算部２２１に出力される。さらに，前記外部音声信号入力部２０から前記入力バッファ１６１ｃに入力された外部音声信号Ｇ（ｚ）は，１サンプルごとに前記エコーフィルタ２２に出力される。 Next, a detailed configuration of the active noise control device Y1 will be described with reference to FIG.
As shown in FIG. 6, the DSP 16 of the active noise control device Y1 is provided with an input buffer 161c, a band pass filter 21, an echo filter 22, the echo subtracting unit 221, an FFT 222, and an adding unit 164. Further, the active noise control device Y1 includes a flash memory 23 for storing various parameters. In the active noise control device Y1, ADCs 14a and 14b and input buffers 161a and 161b corresponding to the noise detection microphone 11 and the residual detection microphone 12 are provided in place of the ADC 14 and the input buffer 16. Yes.
The reference signal X (z) input from the noise detection microphone 11 to the input buffer 161a is output to the noise control filter 162 for each sample. The residual signal E (z) input from the residual detection microphone 12 to the input buffer 161b is output to the echo subtraction unit 221 for each sample. Further, the external audio signal G (z) input from the external audio signal input unit 20 to the input buffer 161c is output to the echo filter 22 for each sample.

前記バンドパスフィルタ２１は，前記フィルタ係数算出部１７２によって設定されるフィルタ係数に応じて，所定の周波数帯域の信号のみを通過させる。なお，前記バンドパスフィルタ２１のフィルタ係数と該バンドパスフィルタ２１が通過させる所定の周波数帯域との関係は，前記フラッシュメモリ２３などに予め記憶されている。
また，前記エコーフィルタ２２は，前記外部音声信号Ｇ（ｚ）及び前記フィルタ係数算出部１７２により設定されるフィルタ係数に応じて，前記騒音制御対象地点Ｂに到達する前記外部音声信号Ｇ（ｚ）であるエコー音を生成する。
ここで，前記フィルタ係数算出部１７２は，前記外部音声信号Ｇ（ｚ）と後述の二次系の周波数特性Ｃ（ｋ）とに基づいて，前記騒音制御対象地点Ｂに到達する前記外部音声信号Ｇ（ｚ）を算出し，該算出された外部音声信号Ｇ（ｚ）が前記エコーフィルタ２２で生成されるように，該エコーフィルタ２２のフィルタ係数を設定する。例えば，前記フィルタ係数算出部１７２は，前記外部音声信号Ｇ（ｚ）及び前記二次系の周波数特性Ｃ（ｋ）を掛け算した結果を逆フーリエ変換することにより前記エコーフィルタ２２のフィルタ係数を算出する。ここに，係る算出処理を実行するときの前記フィルタ係数算出部１７２がエコーフィルタ算出手段に相当する。 The band-pass filter 21 passes only a signal in a predetermined frequency band according to the filter coefficient set by the filter coefficient calculation unit 172. The relationship between the filter coefficient of the bandpass filter 21 and the predetermined frequency band that the bandpass filter 21 passes is stored in advance in the flash memory 23 or the like.
In addition, the echo filter 22 uses the external audio signal G (z) reaching the noise control target point B according to the external audio signal G (z) and the filter coefficient set by the filter coefficient calculation unit 172. Produces an echo sound.
Here, the filter coefficient calculation unit 172 performs the external audio signal reaching the noise control target point B based on the external audio signal G (z) and a secondary system frequency characteristic C (k) described later. G (z) is calculated, and the filter coefficient of the echo filter 22 is set so that the calculated external audio signal G (z) is generated by the echo filter 22. For example, the filter coefficient calculation unit 172 calculates the filter coefficient of the echo filter 22 by performing inverse Fourier transform on the result of multiplying the external audio signal G (z) and the frequency characteristic C (k) of the secondary system. To do. Here, the filter coefficient calculation unit 172 when executing the calculation processing corresponds to an echo filter calculation means.

そして，前記エコー減算部２２１は，前記エコーフィルタ２２から入力されたエコー音を前記残差検出マイクロフォン１２の残差信号Ｅ（ｚ）から減算することにより，該残差信号Ｅ（ｚ）から騒音波成分のみを抽出する。ここに，係る減算処理を実行する前記エコー減算部２２１が外部音声減算手段に相当する。
前記ＦＦＴ２２２は，前記エコー減算部２２１から出力された残差信号Ｅ（ｚ）を離散フーリエ変換して前記フィルタ係数算出部１７２に入力する。
前記加算部１６４は，前記騒音制御フィルタ１６２からの出力信号と前記バンドパスフィルタ２１からの出力信号とを加算して前記出力バッファ１６３に入力する。これにより，前記騒音制御スピーカ１３は，前記消音波及び前記外部音声信号Ｇ（ｚ）を共に出力する。ここに，前記外部音声信号Ｇ（ｚ）を出力するときの前記騒音制御スピーカ１３が外部音声出力手段の一例である。
前記フラッシュメモリ２３は，前記バンドパスフィルタ２１におけるフィルタ係数と通過周波数との関係や，各種のパラメータの設定履歴などを記憶する記憶装置であって，前記フィルタ係数算出部１７２等によって読み書き（リード，ライト）される。 The echo subtracting unit 221 subtracts the echo sound input from the echo filter 22 from the residual signal E (z) of the residual detection microphone 12 to thereby generate noise from the residual signal E (z). Extract only wave components. Here, the echo subtraction unit 221 that executes the subtraction processing corresponds to an external audio subtraction means.
The FFT 222 performs discrete Fourier transform on the residual signal E (z) output from the echo subtraction unit 221 and inputs the result to the filter coefficient calculation unit 172.
The adder 164 adds the output signal from the noise control filter 162 and the output signal from the bandpass filter 21 and inputs the result to the output buffer 163. As a result, the noise control speaker 13 outputs both the silencer and the external audio signal G (z). Here, the noise control speaker 13 when outputting the external audio signal G (z) is an example of the external audio output means.
The flash memory 23 is a storage device that stores the relationship between the filter coefficient and the pass frequency in the band-pass filter 21, the setting history of various parameters, and the like. Write).

以下，図７のフローチャートを参照しつつ，前記能動騒音制御装置Ｙ１において，前記ＤＳＰ１６内で実行される最適フィルタ係数の更新処理について説明する。なお，当該更新処理は，例えば前記能動騒音制御装置Ｙ１の電源ＯＮ（起動）により開始される。
ここに，前記能動騒音制御装置Ｙ１では，前記パラメータ記憶部１７３（二次系特性記憶手段に相当）に，前記周波数特性Ｈ１（ｋ），Ｈ２（ｋ），Ｓ１（ｋ），Ｓ２（ｋ），Ｈｏｐｔ（ｋ）に加えて，前記騒音制御スピーカ１３から前記残差検出マイクロフォン１２に至る二次系の周波数特性Ｃ（ｋ）における前記周波数ビンごとの値も記憶される。なお，これらの情報は，前記パラメータ記憶部１７３に限らず前記フラッシュメモリ２３に記憶されるものであっても，各々に記憶されるものであってもよい。ここで，前記二次系の周波数特性Ｃ（ｋ）は，前記式（７）を周波数領域に変換した次式（１４）で表される。
C(k)=[S1(k)-S2(k)]/[H1(k)-H2(k)] …（１４）
当該更新処理では，前記実施の形態で説明した更新処理（図２参照）に加えて，以下のステップＴ３０〜Ｔ３４の処理が実行される。なお，前記実施の形態と同様の処理手順には同じ符号を付してその説明を省略する。 The optimum filter coefficient updating process executed in the DSP 16 in the active noise control device Y1 will be described below with reference to the flowchart of FIG. The update process is started, for example, when the active noise control device Y1 is turned on (activated).
Here, in the active noise control device Y1, the frequency characteristics H1 (k), H2 (k), S1 (k), S2 (k) are stored in the parameter storage unit 173 (corresponding to the secondary system characteristic storage means). , Hopt (k), the value for each frequency bin in the secondary frequency characteristic C (k) from the noise control speaker 13 to the residual detection microphone 12 is also stored. These pieces of information are not limited to the parameter storage unit 173, and may be stored in the flash memory 23 or stored in each. Here, the frequency characteristic C (k) of the secondary system is expressed by the following equation (14) obtained by converting the equation (7) into the frequency domain.
C (k) = [S1 (k) -S2 (k)] / [H1 (k) -H2 (k)] (14)
In the update process, in addition to the update process described in the above embodiment (see FIG. 2), the following processes of steps T30 to T34 are executed. Note that the same processing steps as those of the above-described embodiment are denoted by the same reference numerals and description thereof is omitted.

（ステップＴ３０）
まず，ステップＴ３０では，前記フィルタ係数算出部１７２によって，前記バンドパスフィルタ２１及び前記エコーフィルタ２２のフィルタ係数が初期設定される。
具体的に，前記フィルタ係数算出部１７２は，前記エコーフィルタ２２のフィルタ係数をリセット（＝０）する。一方，前記フィルタ係数算出部１７２は，前記外部音声信号Ｇ（ｚ）の全ての周波数の信号が通過しないように前記バンドパスフィルタ２１のフィルタ係数を設定する。そのため，後述のステップＴ３４において前記バンドパスフィルタ２１のフィルタ係数が変更されるまでは，該バンドパスフィルタ２１から前記外部音声信号Ｇ（ｚ）は出力されない。なお，前記バンドパスフィルタ２１が通過させる周波数とフィルタ係数との関係は，前記フラッシュメモリ２３などに記憶されており，前記フィルタ係数算出部１７２は，その関係に基づいて前記バンドパスフィルタ２１のフィルタ係数を適宜設定する。
但し，過去に前記能動騒音制御装置Ｙ１において前記外部音声信号入力部２０から外部音声信号Ｇ（ｚ）の入力がある状態で当該更新処理が実行されることにより，前記バンドパスフィルタ２１及び前記エコーフィルタ２２各々のフィルタ係数が前記フラッシュメモリ２３などに履歴として記憶されている場合には，そのフィルタ係数各々を前記フラッシュメモリ２３から読み出して前記バンドパスフィルタ２１及び前記エコーフィルタ２２各々に設定すればよい。これにより，前記能動騒音制御装置Ｙ１の起動直後から前記外部音声信号Ｇ（ｚ）を出力すると共に騒音低減効果を得ることができる。
ここでは，前記バンドパスフィルタ２１及び前記エコーフィルタ２２各々のフィルタ係数が前記フラッシュメモリ２３などに履歴として記憶されていない場合を例に挙げて説明する。 (Step T30)
First, in step T30, the filter coefficient calculation unit 172 initializes the filter coefficients of the bandpass filter 21 and the echo filter 22.
Specifically, the filter coefficient calculation unit 172 resets the filter coefficient of the echo filter 22 (= 0). On the other hand, the filter coefficient calculation unit 172 sets the filter coefficient of the bandpass filter 21 so that signals of all frequencies of the external audio signal G (z) do not pass. Therefore, the external audio signal G (z) is not output from the bandpass filter 21 until the filter coefficient of the bandpass filter 21 is changed in step T34 described later. The relationship between the frequency that the bandpass filter 21 passes and the filter coefficient is stored in the flash memory 23 or the like, and the filter coefficient calculation unit 172 uses the filter of the bandpass filter 21 based on the relationship. Set the coefficients as appropriate.
However, the update process is executed in the past in the active noise control device Y1 with the external audio signal G (z) being input from the external audio signal input unit 20, so that the bandpass filter 21 and the echo When the filter coefficients of each filter 22 are stored as a history in the flash memory 23 or the like, the filter coefficients are read from the flash memory 23 and set in the bandpass filter 21 and the echo filter 22 respectively. Good. As a result, the external audio signal G (z) can be output immediately after the activation of the active noise control device Y1, and a noise reduction effect can be obtained.
Here, the case where the filter coefficients of the bandpass filter 21 and the echo filter 22 are not stored as history in the flash memory 23 will be described as an example.

（ステップＴ３１）
次に，前記ステップＴ１１〜Ｔ１８までの処理が実行されると，前記フィルタ係数算出部１７２は，以下のステップＴ３１〜Ｔ３４の処理を実行する。
具体的に，前記フィルタ係数算出部１７２は，前記ステップＴ１８〜Ｔ２０において前記最適フィルタ係数Ｈｏｐｔを算出すると共に，ステップＴ３１において，前記二次系の周波数特性Ｃ（ｋ）を前記式（１４）に従って算出し，その周波数特性Ｃ（ｋ）における前記有色周波数ビンｋａの値により，前記パラメータ記憶部１７３に記憶された周波数特性Ｃ（ｋ）における前記有色周波数ビンｋａの値のみを更新する。ここに，係る算出処理を実行するときの前記フィルタ係数算出部１７２が二次系周波数特性算出手段に相当し，係る更新処理を実行するときの前記フィルタ係数算出部１７２が二次系周波数特性更新手段に相当する。 (Step T31)
Next, when the processes from the steps T11 to T18 are executed, the filter coefficient calculation unit 172 executes the processes of the following steps T31 to T34.
Specifically, the filter coefficient calculation unit 172 calculates the optimal filter coefficient Hopt in steps T18 to T20, and in step T31, calculates the frequency characteristic C (k) of the secondary system according to the equation (14). Only the value of the colored frequency bin ka in the frequency characteristic C (k) stored in the parameter storage unit 173 is updated by the calculated value and the value of the colored frequency bin ka in the frequency characteristic C (k). Here, the filter coefficient calculation unit 172 when executing the calculation process corresponds to the secondary system frequency characteristic calculation means, and the filter coefficient calculation unit 172 when executing the update process is the secondary system frequency characteristic update. Corresponds to means.

（ステップＴ３２〜Ｔ３４）
そして，前記フィルタ係数算出部１７２は，前記パラメータ記憶部１７３に記憶された前記周波数特性Ｃ（ｋ）を逆フーリエ変換して，前記エコーフィルタ２２のフィルタ係数を算出し（ステップＴ３２），該フィルタ係数を前記エコーフィルタ２２に設定する（ステップＴ３３）。
これにより，前記フィルタ係数算出部１７２は，前記ステップＴ１５において，前記リファレンス信号Ｘ（ｚ）と前記エコー減算部２２１によって前記外部音声信号Ｇ（ｚ）の成分が除去された後の残差信号Ｅ（ｚ）とに基づいて総合系特性の周波数特性Ｓ（ｋ）を同定する。
また，ステップＴ３４において，前記フィルタ係数算出部１７２は，前記外部音声信号Ｇ（ｚ）のうち前記ステップＴ３１により前記パラメータ記憶部１７３に既に記憶された前記周波数特性Ｃ（ｋ）における周波数ビンと同じ周波数帯域の外部音声信号のみを通過させるように，前記バンドパスフィルタ２１のフィルタ係数を設定する。これにより，前記バンドパスフィルタ２１は，前記外部音声信号Ｇ（ｚ）のうち前記エコー減算部２２１によって減算される周波数ビンに対応する信号のみを通過させて，前記騒音制御スピーカ１３から出力させる。
なお，このときの前記バンドパスフィルタ２１や前記エコーフィルタ２２のフィルタ係数は，前記フィルタ係数算出部１７２により前記フラッシュメモリ２３に履歴として記憶され，前記能動騒音制御装置Ｙ１の再起動後に利用される。 (Steps T32 to T34)
Then, the filter coefficient calculation unit 172 calculates the filter coefficient of the echo filter 22 by performing inverse Fourier transform on the frequency characteristic C (k) stored in the parameter storage unit 173 (step T32). A coefficient is set in the echo filter 22 (step T33).
Accordingly, the filter coefficient calculation unit 172 causes the residual signal E after the component of the external audio signal G (z) is removed by the reference signal X (z) and the echo subtraction unit 221 in the step T15. Based on (z), the frequency characteristic S (k) of the overall system characteristic is identified.
In step T34, the filter coefficient calculation unit 172 is the same as the frequency bin in the frequency characteristic C (k) already stored in the parameter storage unit 173 in step T31 in the external audio signal G (z). The filter coefficient of the bandpass filter 21 is set so that only the external audio signal in the frequency band is allowed to pass. As a result, the band-pass filter 21 passes only the signal corresponding to the frequency bin subtracted by the echo subtractor 221 from the external audio signal G (z) and outputs it from the noise control speaker 13.
The filter coefficients of the bandpass filter 21 and the echo filter 22 at this time are stored as a history in the flash memory 23 by the filter coefficient calculation unit 172, and are used after the active noise control device Y1 is restarted. .

以上，説明したように，前記能動騒音制御装置Ｙ１では，前記ＤＳＰ１６において上述の更新処理（図７参照）が実行されることにより，前記外部音声信号入力部２０から入力される外部音声信号Ｇ（ｚ）の影響を除外して騒音制御処理（ＡＮＣ）を実行することができるため，周波数をスイープする有色雑音の騒音低減効果を得ることができ，且つ前記外部音声信号Ｇ（ｚ）はその音質を劣化させることなく出力することができる。
なお，本実施例では，前記騒音制御スピーカ１３が前記外部音声信号入力部２０から入力される外部音声信号Ｇ（ｚ）を出力する機能を兼ねているため，システム全体の構成を単純化することができ，コストを抑制することができる。もちろん，これに限らず前記騒音制御スピーカ１３と別に必要音を出力するためのスピーカが設けられた構成であってもよい。 As described above, in the active noise control device Y1, the external audio signal G (input from the external audio signal input unit 20) is executed by the DSP 16 executing the above update process (see FIG. 7). Since the noise control process (ANC) can be executed without the influence of z), it is possible to obtain a noise reduction effect of colored noise that sweeps the frequency, and the external audio signal G (z) has its sound quality. Can be output without deteriorating.
In this embodiment, since the noise control speaker 13 also has a function of outputting the external audio signal G (z) input from the external audio signal input unit 20, the configuration of the entire system is simplified. Can reduce costs. Of course, the present invention is not limited to this, and a configuration may be employed in which a speaker for outputting the necessary sound is provided separately from the noise control speaker 13.

１１：騒音検出マイクロフォン
１２：残差検出マイクロフォン
１３：騒音制御スピーカ
１４，１４ａ，１４ｂ：ＡＤＣ
１５：ＤＡＣ
１６：ＤＳＰ
１６１，１６１ａ〜１６１ｃ：入力バッファ
１６２：騒音制御フィルタ
１６３：出力バッファ
１６４：加算部
１７１：入力信号分析部
１７２：フィルタ係数算出部
１７３：パラメータ記憶部
２０：外部音声信号入力部
２１：バンドパスフィルタ
２２：エコーフィルタ
２２１：エコー減算部
２２２：ＦＦＴ
２３：フラッシュメモリ
Ａ：騒音源
Ｂ：騒音制御対象地点
Ｙ，Ｙ１：能動騒音制御装置 11: Noise detection microphone 12: Residual detection microphone 13: Noise control speakers 14, 14a, 14b: ADC
15: DAC
16: DSP
161, 161a to 161c: input buffer 162: noise control filter 163: output buffer 164: adder 171: input signal analyzer 172: filter coefficient calculator 173: parameter storage unit 20: external audio signal input unit 21: band pass filter 22: Echo filter 221: Echo subtraction unit 222: FFT
23: Flash memory A: Noise source B: Noise control target point Y, Y1: Active noise control device

Claims

Noise detection means for detecting a noise wave, residual detection means for detecting a residual wave at a noise control target point at which the noise wave is desired to be reduced, a noise control filter for generating a sound wave having an opposite phase to the noise wave, A noise cancellation output means for outputting the noise cancellation wave having a phase opposite to that of the noise wave generated by the noise control filter to interfere with the noise wave, and a noise wave detected by the noise detection means and the residual detection means And a feedforward type active noise control device comprising an overall system identification means for identifying an overall system characteristic from the noise detection means to the residual detection means based on a residual wave,
Characteristic storage means for storing a first filter coefficient, a second filter coefficient different from the first filter coefficient, a first total system characteristic, a second total system characteristic, and a frequency characteristic of each optimum filter coefficient;
Noise intensity detecting means for detecting the intensity of the noise wave for each predetermined frequency band;
Colored frequency specifying means for specifying a colored frequency band in which the intensity detected by the noise intensity detecting means is greater than or equal to a preset threshold;
When the total system characteristic is identified by the total system identification unit, the value of the colored frequency band in the frequency characteristic of the filter coefficient set in the noise control filter is the frequency characteristic of the first filter coefficient. When it is a value of the colored frequency band, only the value of the colored frequency band in the first overall system characteristic is used, and when it is the value of the colored frequency band in the frequency characteristic of the second filter coefficient, the second Total system characteristic updating means for updating only the value of the colored frequency band in the total system characteristic to the value of the colored frequency band in the total system characteristic;
The colored frequency band in the frequency characteristic of the optimum filter coefficient stored in the characteristic storage means on condition that the value of the colored frequency band in the first overall system characteristic has been updated by the overall system characteristic updating means First optimal filter coefficient updating means for updating the value of the color filter to the value of the colored frequency band in the frequency characteristic of the second filter coefficient;
The first filter coefficient and the second filter stored in the characteristic storage unit on condition that the value of the colored frequency band in the second total system characteristic is updated by the total system characteristic updating unit. An optimum filter calculating means for calculating an optimum filter coefficient that minimizes a residual wave detected by the residual detecting means based on a coefficient, the first overall system characteristic, and the second overall system characteristic;
On the condition that the optimum filter coefficient is calculated by the optimum filter calculation means, the frequency characteristic of the optimum filter coefficient stored in the characteristic storage means by the value of the colored frequency band in the frequency characteristic of the optimum filter coefficient Second optimum filter coefficient updating means for updating only the value of the colored frequency band at
After the optimum filter coefficient is updated by the second optimum filter coefficient update means, the first filter coefficient, the first total system characteristic, and the second filter coefficient stored in the characteristic storage means Frequency characteristic updating means for updating the value of the colored frequency band in each frequency characteristic to the value of the colored frequency band in the frequency characteristic of each of the second filter coefficient, the second total system characteristic, and the optimum filter coefficient. When,
Initialization means for initializing a value of the colored frequency band in the frequency characteristic of the second overall system characteristic after the update by the frequency characteristic update means;
An active noise control device comprising: an optimum filter setting unit that sets the optimum filter coefficient stored in the characteristic storage unit in the noise control filter.