JP2009033549A - Speech processor and echo removing method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、例えばハンドセットの代わりにスピーカーとマイクロホンを用いて通話を行うハンズフリー機能を有する音声通信装置に適用される音声処理装置およびエコー除去方法に係わり、特に、エコーキャンセラが受話信号を取得してから再生された音声がマイクロホンに収音されてエコーキャンセラに入力されるまでの経路においてゲインの変更が行われた場合でも、エコーキャンセラの性能の悪化を防ぐことができる音声処理装置およびエコー除去方法に関する。 The present invention relates to a voice processing device and an echo removal method applied to a voice communication device having a hands-free function for making a call using a speaker and a microphone instead of a handset, for example, and in particular, an echo canceller acquires a received signal. Even if the gain is changed in the path from when the reproduced sound is picked up by the microphone until it is input to the echo canceller, the speech processing device and the echo canceller can prevent the performance of the echo canceller from deteriorating. Regarding the method.
ハンズフリーによる通話系においては、スピーカーから再生された音声がマイクロホンに収録されることによって音響エコーが生じる。この音響エコーを除去する技術をエコーキャンセラといい、従来より研究されている(例えば、特許文献1参照。)。 In a hands-free telephone call system, sound echo is generated by recording sound reproduced from a speaker on a microphone. A technique for removing the acoustic echo is called an echo canceller and has been studied conventionally (see, for example, Patent Document 1).
スピーカーとマイクを用いた音声通話においては、スピーカーから再生された音声がマイクから録音されて送話側に再送信される音響エコーが生じる。音響エコーを抑制する音響エコーキャンセラは、スピーカーから再生された音声がマイクに録音されるまでの室内伝達系の伝達関数を学習し、学習結果より予測したエコーを録音音声から減算することにより音響エコーを除去する。 In a voice call using a speaker and a microphone, an acoustic echo is generated in which sound reproduced from the speaker is recorded from the microphone and retransmitted to the transmitting side. An acoustic echo canceller that suppresses acoustic echo learns the transfer function of the room transfer system until the sound reproduced from the speaker is recorded on the microphone, and subtracts the echo predicted from the learning result from the recorded sound. Remove.
一般的なエコーキャンセラにおいては、スピーカーやマイクなどの外部ゲインが操作された場合、スピーカー・マイク間の伝達関数が変化するため、再学習が必要になり一時的にエコー除去性能が落ちる。一般的なエコーキャンセラでは、エコーを予測するフィルタが室内伝達系に近づくように学習を行う。このとき、学習速度が速いフィルタはエコーの予測精度が悪く、学習速度が遅いフィルタは学習するまでの時間は長いが予測精度は良い。 In a general echo canceller, when an external gain such as a speaker or a microphone is operated, the transfer function between the speaker and the microphone changes, so that re-learning is required and the echo removal performance temporarily decreases. In a general echo canceller, learning is performed so that a filter for predicting an echo approaches an indoor transmission system. At this time, a filter with a fast learning speed has poor echo prediction accuracy, and a filter with a slow learning speed has a long prediction time but good prediction accuracy.
さて特許文献1に記載されたエコーキャンセラは、特性変化に対して素早く追随できるフィルタ係数の学習更新装置なるものであり、フィルタ係数算定手段の時定数長さを、算定するパワー比と現パワー比との比較により設定するとある(「該算定手段で算定するパワー比が現パワー比を上回るときには該算定手段の時定数を短く設定し、下回るときには長い時定数を設定することを特徴とする」)。しかしながら、かかる設定がフィルタの学習速度と予測精度のトレードオフ解決の効果をもたらす技術の開示はなされていない。
本発明の目的は、フィルタの学習速度と予測精度のトレードオフ解決の効果をもたらす音声処理装置およびエコー除去方法を提供することにある。 An object of the present invention is to provide a speech processing apparatus and an echo removal method that can bring about an effect of solving a trade-off between the learning speed of a filter and the prediction accuracy.
第1の発明は、上記目的を達成するため、受話信号に基づいて第1の予測エコー信号を生成する第1の適応フィルタと、前記受話信号に基づいて前記第1の適応フィルタより高速に学習する第2の適応フィルタと、前記受話信号が受話信号路から送話信号路に回り込むことにより発生するエコー信号を含む送話信号からの前記第1、第2の予測エコー信号の減算に基づいて前記エコー信号を低減する加算器と、前記減算によって低減されない残差に基づいて前記第1、第2の適応フィルタの係数を更新する修正部と、前記第1と第2の適応フィルタの係数の比の平均と分散が所定の関係を満たすとき、前記第2の適応フィルタの係数に基づいて前記第1の適応フィルタの係数を修正する適応フィルタ制御部を有することを特徴とする音声処理装置を提供する。 In order to achieve the above object, the first invention is a first adaptive filter that generates a first predicted echo signal based on a received signal, and learns faster than the first adaptive filter based on the received signal. And a subtracting of the first and second predicted echo signals from a transmission signal including an echo signal generated when the reception signal wraps around the transmission signal path from the reception signal path. An adder that reduces the echo signal, a correction unit that updates the coefficients of the first and second adaptive filters based on a residual that is not reduced by the subtraction, and a coefficient of the coefficients of the first and second adaptive filters An audio processing device comprising: an adaptive filter control unit that corrects the coefficient of the first adaptive filter based on the coefficient of the second adaptive filter when the average and variance of the ratio satisfy a predetermined relationship To provide.
本発明の音声処理装置およびエコー除去方法によれば、フィルタの学習速度と予測精度のトレードオフ解決の効果をもたらすことができる。 According to the speech processing device and the echo removal method of the present invention, it is possible to bring about an effect of solving the trade-off between the learning speed of the filter and the prediction accuracy.
以下、本発明の実施例を説明する。 Examples of the present invention will be described below.
本発明による実施例1を図1乃至図6を参照して説明する。
図1は、本発明の実施の形態に係る音声処理装置を適用した音声通信装置を示す。この音声通信装置10は、PC(パーソナルコンピュータ)にスピーカー16A,16Bとマイクロホン18を接続して構成したものであり、キーボード12、送話ゲインツマミ13等を有する下部筐体11と、下部筐体11に開閉可能に取り付けられ、LCD(液晶ディスプレイ)15等の表示部を有する上部筐体14と、下部筐体11に接続され、一方に受話ゲインツマミ17を有する左右一対の上記スピーカー16A,16B、上記マイクロホン18およびマウス19と、下部筐体11内に設けられた後述するエコーキャンセラ31とを備え、ハンドセットの代わりにスピーカー16A,16Bとマイクロホン18を使用してネットワーク20を介して通話を行う、いわゆるハンズフリー通話機能を有する。
A first embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS.
FIG. 1 shows a voice communication apparatus to which a voice processing apparatus according to an embodiment of the present invention is applied. The voice communication apparatus 10 is configured by connecting
図2は、音声通信装置10の音声処理系を示す。この音声通信装置10は、入力端子21Aからスピーカー16A,16Bに至る受話信号路22Aと、マイクロホン18から出力端子21Bに至る送話信号路22Bと、受話信号路22A上に設けられ、受話信号x(k)のゲインを受話ゲインツマミ17の調整量に基づいて調節してスピーカー16A,16Bに出力する受話ゲイン調節部23Aと、送話信号路22B上に設けられ、マイクロホン18から入力した送話入力信号s(k)のゲインを送話ゲインツマミ13の調整量に基づいて調節する送話ゲイン調節部23Bと、マイクロホン18に混入したスピーカー16A,16Bからの音響エコー成分をキャンセルした送話出力信号を出力端子21Bから出力するエコーキャンセラ31とを備える。
FIG. 2 shows an audio processing system of the audio communication apparatus 10. The voice communication device 10 is provided on the
図4は、エコーキャンセラ31の内部構成を示す。エコーキャンセラ31は、受話信号が受話信号路22Aから送話信号路22Bに回り込むことにより発生するエコーを予測して除去する。
FIG. 4 shows the internal configuration of the
まず、遅延算出部321において、再生信号x(k)と録音信号y(k)を比較し、再生信号と録音信号との間の遅延を求める。次に、遅延除去部322において再生信号x(k)から遅延を除去し、DFT部323においてフーリエ変換を行い、遅延除去後の信号の周波数成分Xkを求める。また、録音信号y(k)に対しても、DFT部324においてフーリエ変換を行い周波数成分Ykを求める。適応フィルタ310、312では、Xkに対してフィルタ係数Hk、H’kを掛け合わせることににより、予測エコー信号を求め、これを録音信号の周波数成分Ykから各加算器311、313において減算することにより、残留エコーEk、E’kを求める。フィルタ係数Hk、H’kは、残留エコーEk、E’kが0に近づくように更新される。適応フィルタ310の残留エコーをIDFT部325において逆フーリエ変換し、エコーキャンセル後の出力信号e(k)を求める。
First, the
さらに、エコーキャンセラ31は、適応フィルタ310、312のフィルタ係数Hk、H’kを比較することにより、送話ゲインツマミ13あるいは受話ゲインツマミ17によるゲインが調節された場合等に、適応フィルタ310の係数を修正する適応フィルタ制御部32を備える。
Furthermore, the
エコーキャンセラ31の詳細を説明する前に、本実施例による改良が適用可能なエコーキャンセラの動作を一般的に解説する。
図3が一般的なエコーキャンセラのブロック図である。
時刻k における再生信号をx(k) 、録音信号をy(k) 、録音信号からエコーを除去した出力をe(k) とおく。
まず、遅延算出部314において、再生信号x(k)と録音信号y(k)を比較し、再生信号と録音信号との間の遅延を求める。
遅延算出部では、単位時間N 毎に時刻kN におけるマイク入力と参照信号の相互相関CkN(l) を以下の式で求める。
Before describing the details of the
FIG. 3 is a block diagram of a general echo canceller.
It is assumed that the reproduction signal at time k is x (k), the recording signal is y (k), and the output obtained by removing the echo from the recording signal is e (k).
First, the delay calculation unit 314 compares the reproduction signal x (k) and the recording signal y (k) to obtain a delay between the reproduction signal and the recording signal.
The delay calculation unit obtains the cross correlation C kN (l) between the microphone input and the reference signal at time kN for each unit time N by the following equation.
CkN(l) を最大とするl を遅延d(kN) とする。
なお、遅延が変化しないシステムや、遅延がほとんど生じないシステムにおいては、d(kN)を定数とすることもできる。
次に、遅延除去部315において再生信号x(k)から遅延を除去した信号xkを求め、xkに対してDFT部316においてフーリエ変換を行い、遅延除去後の信号の周波数成分Xkを求める。
Let l be the delay d (kN) that maximizes C kN (l).
Note that d (kN) can be a constant in a system in which the delay does not change or a system in which the delay hardly occurs.
Next, determine the signal x k obtained by removing the delay from the reproduced signal x (k) in the
時刻k において、遅延除去後の信号はxk=[x(k-d(k)), x(k-d(k)-1), …, x(k-d(k)-2L+1)] となる。xkを離散フーリエ変換し、xk の周波数成分 At time k, the signal after delay removal is x k = [x (kd (k)), x (kd (k) −1),..., X (kd (k) −2L + 1)]. Perform discrete Fourier transform of x k and frequency components of x k
Xk=[ Xk (0), Xk (1), …, Xk (L-1)] X k = [X k (0 ), X k (1), ..., X k (L-1)]
を求める。
Xk(l)は信号xk のl 番目の周波数帯を表す複素数である。
また、録音信号y(k)に対しても、DFT部317において
yk=[y(k), y(k-1), …, y(k-2L+1)]
を離散フーリエ変換し、 ykの周波数成分
Yk=[ Yk (0), Yk (1), …, Yk (L-1)]
Ask for.
X k (l) is a complex number representing the l th frequency band of the signal x k .
Also, for the recording signal y (k), the DFT
y k = [y (k), y (k-1),…, y (k-2L + 1)]
Is the discrete Fourier transform of y k frequency components
Y k = [Y k (0), Y k (1),…, Y k (L-1)]
を求める。
適応フィルタ310では、エコーキャンセル後の音声データの周波数成分
Ek=[ Ek(0), Ek(1), …, Ek(L-1)]を、
Ask for.
In the
E k = [E k (0), E k (1),…, E k (L-1)]
適応フィルタHk=[ Hk(0), Hk(1), …, Hk(L-1)] とXk, Ykを用いて Using adaptive filters H k = [H k (0), H k (1),…, H k (L-1)] and X k , Y k
Ek(l)= Yk(l) - Hk(l) Xk(l) (1) E k (l) = Y k (l)-H k (l) X k (l) (1)
として求める。
Hk (l)は周波数帯l のフィルタ係数で、参照信号とエコーの振幅比、位相差を表す複素数である。
なお、複素数Hk (l) の絶対値、位相をそれぞれ| Hk (l)| 、∠Hk (l) と表記する。| Hk (l)|は周波数帯l のゲイン、∠Hk (l) は位相差を表す。
Asking.
H k (l) is a filter coefficient of a frequency band l, the amplitude ratio of the reference signal and the echo, which is a complex number representing the phase difference.
The absolute value and phase of the complex number H k (l) are expressed as | H k (l) | and ∠H k (l), respectively. | H k (l) | represents the gain of the frequency band l, and ∠H k (l) represents the phase difference.
IDFT部318においては、Ek に対して逆フーリエ変換を行い出力信号を求める。
Ekを逆フーリエ変換したものを
ek=[ ek (0), ek (1), …, ek (2L-1)]
とすると出力信号は以下の式で求まる。
e(k-l)=ek(l) (0≦l<L)
また、適応フィルタ310において、フィルタHk を以下の式で更新する。
The
The inverse Fourier transform of E k
e k = [e k (0), e k (1),…, e k (2L-1)]
Then, the output signal is obtained by the following equation.
e (kl) = e k (l) (0 ≦ l <L)
Further, in the
(2)
ここで、αは0<α<1 を満たす学習係数であり、1に近いほど学習速度が速いが、エコー予測精度が悪くなり、0に近いと学習速度は遅いが学習後のエコー予測精度がよくなる。
(2)
Here, α is a learning coefficient that satisfies 0 <α <1. The closer to 1, the faster the learning speed, but the lower the echo prediction accuracy, the closer to 0, the slower the learning speed, but the lower the echo prediction accuracy after learning. Get better.
次に、本実施の形態の構成、動作を、ブロック図4、5を用いて説明する。
本実施例では、上記適応フィルタ310に加えて、学習速度の速いフィルタ312を用いて学習を行う。
適応フィルタ312の係数はH’k (H’k= [ H’k (0), H’k (1), …, H’k (L-1)] )で表す。
Next, the configuration and operation of the present embodiment will be described with reference to block diagrams 4 and 5.
In this embodiment, learning is performed using a
The coefficient of the
また、2つのフィルタの係数をフィルタ制御部32において制御する。
適応フィルタ312においては、係数H’k を用いて、式(1)と同様に、以下の式でエコーキャンセル後の音声データの周波数成分E’k=[ E’k (0), E’k (1), …, E’k (L-1)] を求める。
The
In the
E 'k(l)= Yk (l) - H 'k (l) Xk (l) (3) E ' k (l) = Y k (l)-H' k (l) X k (l) (3)
E’kは出力信号を求めるためには用いず、 H’kの学習にのみ用いる。H’k は以下の式で更新される。 E 'k is not used to determine the output signal, H' is used only to learn the k. H ′ k is updated by the following formula.
ここで、α’ はα<α'<1 を満たす。
α<α'であるため、H’k はHk よりも高速で学習は速いが、エコー予測精度は落ちる。
式(2),(4)でフィルタHk 、H’k を更新した後、適応フィルタ制御部32において2つのフィルタを比較することによりゲイン変更の検出を行う。
Here, α ′ satisfies α <α ′ <1.
Since α <α ′, H ′ k is faster than H k and learning is faster, but the echo prediction accuracy is reduced.
After updating the filters H k and H ′ k with the equations (2) and (4), the adaptive
スピーカー、マイクなどの外部ゲインが変更された場合、変更前の十分に学習されたフィルタをHb=[ Hbk (0), Hbk (1), …, Hbk (L-1)] 、変更後の十分に学習されたフィルタをHa=[ Hak (0), Hak (1), …, Hak (L-1)] とおくと、外部ゲイン変更の前後で各周波数帯の絶対値のみが一定の比率で変化するため、 When the external gain of speakers, microphones, etc. is changed, the fully learned filter before the change is changed to H b = [H bk (0), H bk (1),…, H bk (L-1)], If the well-learned filter after the change is set as H a = [H ak (0), H ak (1),…, H ak (L-1)], the frequency band is changed before and after the external gain change. Since only the absolute value changes at a constant rate,
| Hak (l)|= a| Hbk (l)| ( aはゲイン変更量に応じた定数) (5) H ak (l) | = a | H bk (l) | (a is a constant according to the amount of gain change) (5)
∠Hbk (l)= ∠Hak (l) (6)
となる。
H’k はHk に比べて学習速度が速いため、外部ゲイン変更直後はHk はHb に近いままであり、H’k はHa に近づく。そのため、Hk とH’k の関係は、式5,6のHb とHa の関係に近いものとなる。
∠H bk (l) = ∠H ak (l) (6)
It becomes.
Since H ′ k has a higher learning speed than H k , immediately after the external gain change, H k remains close to H b and H ′ k approaches H a . Therefore, the relationship H k and H 'k becomes close relationship of H b and H a of formula 5,6.
したがって、Hk とH’k が式(5),(6)に近い関係を満たすときにH’k の係数をHk に代入することにより、ゲインの変化に高速に適応することができる。H’k は学習速度が速いため予測精度は劣るが、H’k をHk に代入した後Hk を学習させることにより、精度を高めることができる。 Thus, H k and H 'K has the formula (5), H when satisfying the close relationship (6)' by substituting the coefficients of k is H k, it is possible to adapt to fast changes in gain. Although H ′ k has a high learning speed, the prediction accuracy is inferior, but the accuracy can be improved by learning H k after substituting H ′ k into H k .
適応フィルタ制御部32の動作を、適応フィルタ制御部のブロック図である図5を用いて説明する。
まず、H’k とHk の比Dk =[ Dk (0), Dk (1), …, Dk (L-1)] を以下の式で求める。
The operation of the adaptive
First, the ratio D k = [D k (0), D k (1),..., D k (L−1)] between H ′ k and H k is obtained by the following equation.
式5,6が満たされる場合は、| Dk (l)|=a 、∠Dk (l)=0 、 となる。
平均値演算部32Aにおいて、Dk (l) の平均Dmを以下の式で求める。
If the expression 5,6 is satisfied, | D k (l) | = a, ∠D k (l) = 0, and it becomes.
In the average
平均値算出後、第一の判断部32Cにおいて、平均値Dmが以下の条件を満たすかどうかを判断する。
−θmin<∠Dm<θmin (7)
|Dm|<Mmin、Mmax<|Dm| (8)
θmin は位相の0からのずれの許容範囲を表す定数であり、0<θmin である。
Mmin 、Mmax はH’k の代入を行うためのゲイン変化の最小値を表す定数であり、0<Mmin<1 、1<Mmax を満たす。Hk とH’k が共に十分学習されたときは式(7)および下に示す式(9)は満たされるが|Dm|=1となるので、式(8)により外部ゲインが変更されていることを確認する。
After calculating the average value, the
−θmin <∠D m <θmin (7)
| D m | <Mmin, Mmax <| D m | (8)
θmin is a constant representing the allowable range of phase deviation from 0, and 0 <θmin.
Mmin and Mmax are constants representing the minimum value of gain change for substituting H ′ k , and satisfy 0 <Mmin <1 and 1 <Mmax. When both H k and H ′ k are sufficiently learned, Equation (7) and Equation (9) below are satisfied, but | D m | = 1, so the external gain is changed by Equation (8). Make sure.
第一の判断部32Cの条件を満たす場合、分散演算部32Bで分散VDk を以下の式で求める。
When the condition of the
分散算出後、第二の判断部32Dにおいて分散が以下の条件を満たすことを判断する。
VDk<Vmin (9)
Vmin はDk (l) の分散の許容範囲を表す定数であり、0<Vmin である。式8により、H’k の変化が誤った学習によるものでなく、外部ゲインの変化によるものであることを確認する。
After the variance calculation, the
V Dk <Vmin (9)
Vmin is a constant representing the allowable range of dispersion of D k (l), and 0 <Vmin. According to Equation 8, it is confirmed that the change in H ′ k is not due to erroneous learning but due to a change in external gain.
第二の判断部の条件を満たすとき、外部ゲインが変化したとみなす。このとき、係数修正部325においてHkにH’k を代入することによりHkをゲイン変化後の状態に近づける。
When the condition of the second determination unit is satisfied, it is considered that the external gain has changed. At this time, closer to H k of the state after the gain change by substituting the H 'k in the
図6は、ゲイン調節後の音声処理装置の動作を示すフローチャートである。
平均値演算部32Aは、Hk とH’kとから、比Dk (l)の平均値Dmを求める(S1)。
FIG. 6 is a flowchart showing the operation of the sound processing apparatus after gain adjustment.
分散演算部32Bは、Dk (l)、および平均値演算部32Aからの平均値Dmに基づいて、分散VDkを求める(S1)。
The
第1の判断部32Cは、−θmin<∠Dm<θminであることと|Dm|<Mmin、Mmax<|Dm|であることとを確認する(S2)。
The
上記確認がされた場合は、第2の判断部32Dは、分散演算部32Bからの演算結果に基づいてVDk<Vminであるか否かを判断する(S3)。
When the confirmation is made, the
VDk<Vminである場合は、係数修正部32Eは、ゲインが変更されたと判断して適応フィルタ312の係数を適応フィルタ310のものとするように修正する(S4)。
If V Dk <Vmin, the
学習速度の速いフィルタの係数は、ゲイン変更がない場合は学習速度の遅いフィルタとほぼ同じとなる。室内伝達系の伝達関数は、音声の遅延と、周波数帯ごとのゲイン・位相差を含むが、外部ゲインが変更された場合は、遅延と位相差は変化せず、ゲインのみ増減する。このとき、学習速度の速いフィルタは伝達関数の変化に素早く適応するため、学習速度の遅いフィルタと比べてゲインのみ増減した状態となる。 The coefficient of a filter with a fast learning speed is almost the same as that of a filter with a low learning speed when there is no gain change. The transfer function of the indoor transfer system includes a sound delay and a gain / phase difference for each frequency band. However, when the external gain is changed, the delay and the phase difference do not change, and only the gain is increased or decreased. At this time, since the filter with a high learning speed adapts quickly to the change of the transfer function, only the gain is increased or decreased as compared with the filter with a low learning speed.
学習速度の速いフィルタが学習速度の遅いフィルタと比べてゲインのみ増減しているとき、スピーカーかマイクのゲインが変更されたとみなし、学習速度の遅いフィルタの係数を学習速度の速いフィルタにコピーすることにより、スピーカー・マイクのゲイン変更に高速で対応することができるようになる。 When a filter with a fast learning speed increases or decreases only in gain compared to a filter with a slow learning speed, it is considered that the gain of the speaker or microphone has changed, and the coefficient of the filter with a slow learning speed is copied to the filter with a fast learning speed. As a result, it becomes possible to respond to the gain change of the speaker / microphone at high speed.
本実施例による改良は、上記に示される方式のエコーキャンセラだけでなく、周波数領域の振幅比と位相差を複素数で表現したフィルタによりエコー予測を行う他の方式のエコーキャンセラにも適用可能である。 The improvement according to the present embodiment can be applied not only to the echo canceller of the above-described method but also to other types of echo cancellers that perform echo prediction using a filter that expresses the amplitude ratio and phase difference in the frequency domain as complex numbers. .
本発明により、スピーカー・マイクなどの外部ゲインの変更に対して高速に追随し、外部ゲイン変更時にもエコー除去性能の低下の少ないエコーキャンセラを実現することができる。 According to the present invention, it is possible to realize an echo canceller that can follow a change in external gain of a speaker / microphone or the like at high speed and has little deterioration in echo removal performance even when the external gain is changed.
一般に学習速度の速いフィルタを用いるとエコー予測性能が低下するが、本発明では通常は学習速度の遅いフィルタを用いるため性能の低下はない。
[他の実施の形態]
なお、本発明は、上記各実施の形態に限定されず、その要旨を変更しない範囲内で種々な変形が可能である。受話ゲイン調節部と送話ゲイン調節部のいずれか一方を設けた構成でもよい。
In general, when a filter having a high learning speed is used, the echo prediction performance is lowered. However, in the present invention, since a filter having a slow learning speed is usually used, the performance is not lowered.
[Other embodiments]
The present invention is not limited to the above-described embodiments, and various modifications can be made without departing from the scope of the invention. A configuration in which one of the reception gain adjustment unit and the transmission gain adjustment unit is provided may be employed.
10 音声通信装置
11 下部筐体
12 キーボード
13 送話ゲインツマミ
14 上部筐体
16,16A,16B スピーカー
17 受話ゲインツマミ
18 マイクロホン
19 マウス
20 ネットワーク
21A 入力端子
21B 出力端子
22A 受話信号路
22B 送話信号路
23A 受話ゲイン調節部
23B 送話ゲイン調節部
31 エコーキャンセラ
32 適応フィルタ制御部
32A 平均値演算部
32B 分散演算部
32C 第1の判断部
32D 第2の判断部
32E 係数修正部
310 適応フィルタ
311 加算器
312 適応フィルタ
313 加算器
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10
Claims (3)
前記受話信号に基づいて前記第1の適応フィルタより高速に学習する第2の適応フィルタと、
前記受話信号が受話信号路から送話信号路に回り込むことにより発生するエコー信号を含む送話信号からの前記第1、第2の予測エコー信号の減算に基づいて前記エコー信号を低減する加算器と、
前記減算によって低減されない残差に基づいて前記第1、第2の適応フィルタの係数を更新する修正部とを有する音声処理装置。 A first adaptive filter that generates a first predicted echo signal based on the received signal;
A second adaptive filter that learns faster than the first adaptive filter based on the received signal;
An adder for reducing the echo signal based on subtraction of the first and second predicted echo signals from a transmission signal including an echo signal generated when the reception signal wraps around the transmission signal path from the reception signal path When,
A speech processing apparatus comprising: a correction unit that updates coefficients of the first and second adaptive filters based on a residual that is not reduced by the subtraction.
前記受話信号が受話信号路から送話信号路に回り込むことにより発生するエコー信号を含む送話信号からの前記第1の予測エコー信号の減算に基づいて前記第1のエコー信号を低減し、
前記減算によって低減されない残差に基づいて前記第1、第2の予測エコー信号を生成するための係数を更新するエコー除去方法。 Generating a first predicted echo signal and a second predicted echo signal based on the received signal;
Reducing the first echo signal based on subtraction of the first predicted echo signal from a transmission signal including an echo signal generated by the reception signal wrapping around the transmission signal path from the reception signal path;
An echo removal method of updating coefficients for generating the first and second predicted echo signals based on a residual that is not reduced by the subtraction.
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