JP2010068457A - エコーキャンセル装置、信号処理装置及び方法、並びにプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】演算量を削減するとともに演算誤差の悪影響を防ぐ。
【解決手段】フィルタ係数の極性を所定フレーム毎に反転するフィルタ係数反転部１１と、スピーカ出力信号ｘ（ｎ）に上記フィルタ係数を乗じて擬似エコー信号ｓ＾（ｎ）を生成する適応フィルタ１２とを備える。また、マイク２から入力されるエコー信号ｓ（ｎ）から擬似エコー信号ｓ＾（ｎ）を減算して残留エコー信号を算出する減算器と、残留エコー信号の極性を所定フレーム毎に反転する第２スイッチ１６とを備える。適応フィルタ１２は、固定小数点演算における切り捨て処理を用い、フィルタ係数を残留エコー信号に基づいて更新する。
【選択図】図４

Description

本発明は、固定小数点演算を用いるエコーキャンセル装置、信号処理装置及び方法、並びにプログラムに関する。

現在、音声通信機器、コンピュータ等のディジタル機器には、ＬＳＩ（Large Scale Integration）が使用される。ＬＳＩには、大きく分けて浮動小数点演算型と固定小数点演算型がある。浮動小数点演算型は、変数を浮動小数点で表現することが可能であるため演算誤差の発生を抑えられるが、比較的消費電力、コストが高い。一方、固定小数点演算型は、変数を固定小数点（整数）で表現しており、比較的消費電力、コストが低いが演算誤差の発生が不可避である。

ところで、音声通信機器において、スピーカ、マイク間を廻りこむエコーを消去するため、エコーキャンセラを搭載する必要がある。エコーキャンセラは、スピーカ出力信号とマイク入力信号からエコーパスを適応的に推定し、求めた適応フィルタ係数をスピーカ出力信号に掛けて擬似エコーを生成しマイク入力信号から減算してエコーを消去する。適応フィルタ係数の更新は、例えばＬＭＳ(Least Mean Square)法を用いると、（１）式により１マイク入力信号サンプル毎に行われる。

ここで、ｎはサンプル番号である。また、Ｈ(ｎ)とＸ(ｎ)は各々適応フィルタ係数、スピーカ出力信号であり共にベクトル量である、また、μはステップサイズ、ε（ｎ）は残留エコー信号である。

特許文献１には、浮動小数点演算回路を具備したプロセッサを用いて適応フィルタ処理することが記載されている。しかし、ハンズフリーフォンなどのポータブル通信端末では、消費電力の節減が不可欠であり、通常消費電力の高い浮動小数点演算回路を具備したプロセッサを使用するより、消費電力の低い固定小数点演算回路のみを具備したプロセッサを使用する方が合理的である。

特開平２−５８９１６号公報

上述のような適応フィルタ処理、例えばエコーキャンセリング処理を行う場合、適応フィルタの係数更新を１サンプル毎に行うと、かなりの演算量を必要とする。とりわけ固定小数点演算でこれを行う場合、係数更新で誤差が発生することは避けられない。誤差の軽減のため四捨五入を行うと、これによる演算量の増加も無視できないものになる。

具体的には、上記（１）式において右辺の第二項は乗算が行われるが、固定小数点演算で乗算結果の下位ビットを四捨五入すると演算量が増加する。一方、下位ビットを切り捨てると演算量は抑えられるものの、フィルタ係数の生成時に常時負の方向に誤差を発生することになり、適応フィルタの収束特性に悪影響を及ぼす結果になる。

本発明は、これらの問題点を鑑みてなされたものであり、演算量を削減するとともに演算誤差の悪影響を防ぐことができる信号処理装置及び方法、並びにプログラムを提供する。

上述した課題を解決するために、本発明に係るエコーキャンセル装置は、フィルタ係数の極性を所定フレーム毎に反転するフィルタ係数反転部と、スピーカ出力信号に上記フィルタ係数を乗じて未知系の推定信号を生成する適応フィルタと、マイク入力信号と上記推定信号との誤差信号を算出する減算器と、上記誤差信号の極性を上記所定フレーム毎に反転する誤差信号反転部とを備え、上記適応フィルタは、固定小数点演算における切り捨て処理を用い、上記フィルタ係数を上記誤差信号に基づいて更新する。

また、本発明に係る信号処理装置は、フィルタ係数の極性を所定フレーム毎に反転するフィルタ係数反転部と、上記フィルタ係数に基づいて入力信号から未知系の推定信号を生成する適応フィルタと、上記未知系の出力信号と上記推定信号との誤差信号を算出する減算器と、上記誤差信号の極性を上記所定フレーム毎に反転する誤差信号反転部とを備え、上記適応フィルタは、固定小数点演算における切り捨て処理を用い、上記フィルタ係数を上記誤差信号に基づいて更新する。

また、本発明に係る信号処理方法は、フィルタ係数の極性を所定フレーム毎に反転するフィルタ係数反転工程と、入力信号に上記フィルタ係数を乗じて未知系の推定信号を生成する生成工程と、上記未知系の出力信号と上記推定信号との誤差信号を算出する減算工程と、上記誤差信号の極性を上記所定フレーム毎に反転する誤差信号反転工程と、固定小数点演算における切り捨て処理を用い、上記フィルタ係数を上記誤差信号に基づいて更新する更新工程とを有する。

また、本発明に係るプログラムは、フィルタ係数の極性を所定フレーム毎に反転するフィルタ係数反転工程と、入力信号に上記フィルタ係数を乗じて未知系の推定信号を生成する生成工程と、上記未知系の出力信号と上記推定信号との誤差信号を算出する減算工程と、上記誤差信号の極性を上記所定フレーム毎に反転する誤差信号反転工程と、固定小数点演算における切り捨て処理を用い、上記フィルタ係数を上記誤差信号に基づいて更新する更新工程とを情報処理装置に実行させる。

本発明によれば、フィルタ係数の極性を所定フレーム毎に反転することにより、固定小数点演算における四捨五入を省き、固定小数点演算における切り捨て処理を用いてフィルタ係数を更新することにより演算量を削減することができる。また、フィルタ係数及び誤差信号の極性を所定フレーム毎に反転してフィルタ係数を更新することにより、演算誤差の悪影響を防ぐことができる。

以下、本発明の具体的な実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。この実施の形態は、本発明をエコーキャンセラに適用したものである。先ず一般的なエコーキャンセラについて説明し、次いで本発明を適用したエコーキャンセラについて説明する。

１．一般的なエコーキャンセラ 図１〜図３
２．本発明を適用したエコーキャンセラ 図４〜図７

［１．一般的なエコーキャンセラ］
図１は、一般的なエコーキャンセラの構成を示すブロック図である。このエコーキャンセラは、スピーカ（ＳＰ）１と、マイク（Ｍｉｃ．）２と、適応フィルタ３と、加算器４とを備える。適応フィルタ３は、スピーカ１への出力ｘ（ｎ）にエコーのインパルス特性を推定した適応フィルタ係数Ｈ（ｚ）を掛け、擬似エコー信号ｓ＾（ｎ）を出力する。また、加算器４は、マイク２からのエコー信号ｓ（ｎ）から擬似エコー信号ｓ＾（ｎ）を減算し、残留エコー信号ε（ｎ）を出力する。

続いて、エコーキャンセラの具体的な演算処理について説明する。

スピーカ（ＳＰ）１への出力ｘ（ｎ）が未知のエコーの伝達特性Ｕ（ｚ）を介してエコー信号ｓ（ｎ）としてマイク（Ｍｉｃ．）２に廻りこむ。

適応フィルタ３は、このエコーのインパルス特性を推定した適応フィルタの特性Ｈ（ｚ）をスピーカ出力ｘ（ｎ）に掛けることにより、擬似エコー信号ｓ＾（ｎ）を生成する。

ここで、Ｎは適応フィルタ３のタップ数である。

加算器４は、マイク２から入力されるエコー信号ｓ（ｎ）から擬似エコー信号ｓ＾（ｎ）を減算することにより残留エコー信号ε（ｎ）を求める。

もし、適応フィルタが適切にエコーの伝達特性を推定できていたなら残留エコー信号ε（ｎ）を抑圧できることになる。このエコーの伝達特性を推定するために学習同定法(Normalized LMS)が広く用いられる。

学習同定法では、次式により適応フィルタ係数を更新する。

右辺第二項の分母σ（ｎ）^２は、平滑化したスピーカ出力の電力であり、次式により更新する。

ここでηは平滑化係数である。

上記（５)式を固定小数点演算で求める場合、右辺第２項の一部はｉの値によらず一定であり、これをαとおくと、次式のようになる。

ここで、（５)、(７)式の乗算によるスケーリングの調整のためＳＨＩＦＴビットだけシフトダウンを行うとともに値ＲＯＵＮＤを加算して四捨五入を行う。

ここで、値ＲＯＵＮＤは以下の通りである。

一方、サンプル毎に全フィルタ係数を更新することを考えると値ＲＯＵＮＤを加算するのに必要な処理量は少なくない。そこで（８）式より値ＲＯＵＮＤを除去すると次式のようになる。

この式では右辺第２項で下位ビットの切り捨てがなされるため、下位ビットを小数点以下の値と見るとフィルタ係数の更新毎に０〜１に一様分布する誤差が生じることになる。

この誤差項をδ（ｎ）とすると累積誤差は以下の通りとなる。

つまり、サンプルの更新毎に更新回数ｎに０．５を乗じた分誤差が発生することになる。

次に、誤差についてシミュレーション結果を用いて説明する。図２は、シミュレーションに使用したエコーパスのインパルス応答結果を示す図である。ただし、エコーパスのタップ数は１２８に限定している。この図２に示すインパルス応答を未知のエコーの伝達特性Ｕ（ｚ）とし、（２）式よりエコー信号ｓ（ｎ）を生成した。

図３は、適応フィルタ係数ｈ^（ｎ）（１３）の適応過程を示す図である。この適応フィルタ係数ｈ^（ｎ）（１３）は、エコー信号ｓ（ｎ）とスピーカ出力ｘ（ｎ）から、（３）式、（８）式、及び（１０）式で図２に示すエコーのタップ番号１３（矢印の位置）を推定した。図３において、縦軸は固定小数点の振幅値を３２７６８で除算した値、つまりＱ１５表現の値である。横軸はサンプル番号の代わりに１６０サンプルを１フレームとして表した場合のフレーム番号である。

この図で実線ａは（８）式により四捨五入して推定した適応フィルタ係数ｈ^（ｎ）（１３）であり、真の値ｃである０.１２６より高いものの安定した推定値となっている。一方、点線ｂは（１０）式の様に切り捨てにより推定した値であり、当初は推定の効果が見られるものの次第に誤差の影響が出てきており適応が破綻してしまっている。

［２．本発明を適用したエコーキャンセラ］
本発明を適用したエコーキャンセラは、適応フィルタ係数を一定の周期で反転するとともに通常毎サンプル実行される適応フィルタ係数の更新時に四捨五入を行わず、切り捨て演算を行う。これにより、固定小数点演算による切り捨ての影響を事実上相殺し、演算量の削減を可能にする。

図４は、本発明を適用したエコーキャンセラの構成を示すブロック図である。このエコーキャンセラは、タイマ１０と、フィルタ係数反転部１１と、適応フィルタ１２と、スピーカ（ＳＰ）１３と、第１乗算器１４と、第１スイッチ１５と、第２スイッチ１６と、第２乗算器１７と、加算器１８と、マイク（Mic．）１９とを備える。

タイマ１０は、１フレームに相当するＮＦサンプル毎に信号（フラグ）を発信する。フィルタ係数反転部１１は、タイマ１０から信号を受信すると適応フィルタ１２から適応フィルタ係数ｈ′^（ｎ）（ｉ）を入手し、極性を反転させて適応フィルタ１２に返す。適応フィルタ１２は、スピーカの出力ｘ（ｎ）に適応フィルタ係数ｈ′^（ｎ）（ｉ）を乗じて推定信号である仮の擬似エコー信号ｓ＾′（ｎ）を生成するとともに適応フィルタ係数を更新する。第１乗算器１４は、仮の擬似エコー信号ｓ＾′（ｎ）に−１を乗じて極性を反転させる。第１スイッチ１５は、タイマ１０からの信号（フラグ）に応じてスイッチを切り替え、擬似エコー信号ｓ＾（ｎ）を選択する。第２スイッチ１６は、タイマ１０からの信号（フラグ）に応じてスイッチを切り替え、残留エコー信号ε′（ｎ）を選択する。第２乗算器１７は残留エコー信号ε（ｎ）に−１を乗じて極性を反転させる。加算器１８は、エコー信号ｓ（ｎ）から擬似エコー信号ｓ＾（ｎ）を減算して誤差信号である残留エコー信号ε（ｎ）を生成する。

続いて、エコーキャンセラの具体的な演算処理について説明する。ここでは、1フレームに相当するＮＦサンプル毎にエコー信号ｓ（ｎ）、スピーカ１３の出力信号ｘ（ｎ）を分割し、フレームとして扱う。ここでは、各フレームを奇数番目、０を含む偶数番目のフレームに分け、（３）式の適応フィルタ係数ｈ^（ｎ）（ｉ）の代わりに変換した適応フィルタ係数ｈ′^（ｎ）（ｉ）を使用する。この適応フィルタ係数ｈ′^（ｎ）（ｉ）は、フィルタ係数反転部１１にてフレームの先頭で１回極性が反転される。

これより（３）式の適応フィルタ係数ｈ^（ｎ）（ｉ）をｈ′^（ｎ）（ｉ）に変更して仮の擬似エコー信号ｓ＾′（ｎ）を求める。

奇数番目、偶数番目のフレームで適応フィルタ係数が反転しているためこれを相殺し、
擬似エコー信号ｓ＾（ｎ）を求める。

これより（４）式から残留エコー信号ε（ｎ）を求める。

さらに、係数更新用残留エコー信号ε′（ｎ）を次式のように変換する。

また、（７）式と同様にタップ更新時の一定値を求める。

また、（１０）式と同様に係数更新を行う。

ここで四捨五入をせず切り捨てでよい理由について説明する。適応予測フィルタ係数は、偶数番目のフレームでは適応フィルタ係数の更新毎に演算誤差が０〜１に一様分布するものの、奇数番目のフレームでは極性が反転しているため、事実上切り上げをしているのと同じことになり演算誤差が−１〜０に一様分布する。これを繰り返すことにより長期的に見ると演算誤差は−１〜１に一様分布していることになりサンプル毎の誤差項をδ′（ｎ）とすると累積誤差は以下の通りで多くともＮＦ未満の範囲で振動することになる。

次に、本方式による誤差についてシミュレーション結果を用いて説明する。シミュレーションは、上述したシミュレーションと同様に図２に示すエコーパスのインパルス応答を用いて行った。

図５は、本方式の適応フィルタ係数ｈ^（ｎ）（１３）の適応過程を示す図である。なお、フレーム毎の適応フィルタ係数の極性反転は相殺している。図５において、実線ａは四捨五入によるもの、点線ｂは本方式によるものである。本方式はいくらか変動があるものの四捨五入によるものとほぼ同じ適応過程を辿っていることがわかる。

図６は、本方式の性能評価としてフレーム毎のＥＲＬＥ(Echo Return Loss Enhancement)を求めた結果を示す図である。なお、ＥＲＬＥは次式で定義される。

（１９）式よりＥＲＬＥはエコー信号と残留エコー信号の電力比であり、ＥＲＬＥが高いほどエコー消去量が大きいことになる。

図６において実線は四捨五入によるもの、点線は本方式によるものである。両者ともエコー消去量はほぼ同等であり、常時２５ｄＢ以上の良好な結果を示している。

次に、図７に示すフローチャートを参照して本方式のエコーキャンセラの演算処理について説明する。ここで、ｎはサンプルナンバであり、ｃは各フレーム内のサンプルナンバである。

ステップＳ００において、エコーキャンセラの制御部は、サンプル番号ｎ、タイマ１０のカウンタｃ、極性フラグ（ｆｌａｇ）、及び全ての適応フィルタ係数ｈ′^（０）（ｉ）を０で初期化する。

ステップＳ０１において、タイマ１０は、カウンタｃの値が1フレームあたりのサンプル数ＮＦに等しいか否かを判別する。カウンタｃの値がＮＦに等しい場合ステップＳ０２に進み、カウンタｃの値がＮＦに等しくない場合ステップＳ０５に進む。

ステップＳ０２において、タイマ１０は、極性フラグの値を反転させ、ステップＳ０３において、カウンタｃの値を０にリセットする。

ステップＳ０４において、フィルタ係数反転部１１は、極性フラグの値の反転を検出すると、全ての適応フィルタ係数ｈ'^（ｎ）（ｉ）の極性を反転させ、ステップＳ０５に進む。

ステップＳ０５において、適応フィルタ１２は、仮の擬似エコー信号ｓ＾′（ｎ）を生成する。

ステップＳ０６において、第１スイッチ１５は、フラグの値が０か否かを判別する。フラグの値が０でない場合ステップＳ０７に進み、フラグの値が０の場合ステップＳ０８に進む。

ステップＳ０７において、第１スイッチ１５は、適応フィルタ係数ｈ'^（ｎ）（ｉ）の極性が反転しているため、乗算器１４からの出力に切り替え、仮の擬似エコー信号ｓ＾′（ｎ）の極性が反転した擬似エコー信号ｓ＾（ｎ）を生成する。

ステップＳ０８において、第１スイッチ１５は、適応フィルタ係数ｈ'^（ｎ）（ｉ）の極性が反転していないため、適応フィルタ１２からの出力に切り替え、仮の擬似エコー信号ｓ＾′（ｎ）を擬似エコー信号ｓ＾（ｎ）に代入する。

ステップＳ０９において、加算器１８は、マイク１９から入力されたエコー信号ｓ（ｎ）から擬似エコー信号ｓ＾（ｎ）を減算して残留エコー信号ε（ｎ）を生成する。

ステップＳ１０において、適応フィルタ１２は、適応フィルタ係数を更新するため、平滑化したスピーカ出力電力σ（ｎ）^２を更新する。

ステップＳ１１において、第２スイッチ１６は、フラグの値が０か否かを判別する。フラグの値が０でない場合ステップＳ１２に進み、フラグの値が０の場合ステップＳ１３に進む。

ステップＳ１２において、第２スイッチ１６は、乗算器１７からの出力に切り替え、残留エコー信号ε（ｎ）の極性が反転した係数更新用残留エコー信号ε′（ｎ）を生成する。

ステップＳ１３において、第２スイッチ１６は、加算器１８からの出力に切り替え、仮の残留エコー信号ε（ｎ）を係数更新用残留エコー信号ε′（ｎ）に代入する。

ステップＳ１４において、適応フィルタ１２は、全タップの共通値αを求める。

ステップＳ１５において、適応フィルタ１２は、適応フィルタ係数を切り捨てにより更新する。

ステップＳ１６において、タイマ１０は、サンプル番号及びカウンタｃにそれぞれ１加算し、ステップＳ０１に戻る。

このように本方式によれば固定小数点演算回路のみを具備したプロセッサを使用することができる。固定小数点演算回路のみを具備したプロセッサを使用することにより、通常消費電力の高い浮動小数点演算回路を具備したプロセッサを使用するよりも消費電力を削減することができる。

また、エコーキャンセラの適応フィルタ係数の極性をフレーム毎に反転させることにより、１サンプルごとに極性を反転させるものよりも極性を切り替えるスイッチの演算量を削減することができる。

また、フレーム毎に適応フィルタ係数の極性を反転しても、サンプル毎に極性を反転するに比べて同等の収束特性を得ることができる。例えば、仮にｆｓ＝８ｋＨｚで１６０サンプル毎(20msec)に極性を反転させるとすると１６ビットの固定小数点演算器を使用した場合、切捨てによる誤差の蓄積の推定値は１６０×０．５／３２７６８(=2^15)＝０．００２４４程度である。したがって、適応フィルタを最適化して適応フィルタ係数のレンジを極力−１〜１に広く分布する様にすれば、優れた収束特性を得ることができる。

以上、実施形態の一例を示したが、上述の実施形態に限定されるものではなく、この発明の技術的思想に基づく各種の変形が可能である。例えば、上述した一連の処理もソフトウエアにより実行させる場合には、そのソフトウエアを構成するプログラムを、専用のハードウェアが組み込まれているコンピュータにインストールすることで実現できる。

一般的なエコーキャンセラの構成を示すブロック図である。 シミュレーションに使用したエコーパスのインパルス応答結果を示す図である。 一般方式の適応フィルタ係数ｈ^（ｎ）（１３）の適応過程を示す図である。 本発明を適用したエコーキャンセラの構成を示すブロック図である。 本方式の適応フィルタ係数ｈ^（ｎ）（１３）の適応過程を示す図である。 フレーム毎のＥＲＬＥ(Echo Return Loss Enhancement)を求めた結果を示す図である。 エコーキャンセラの演算処理を示すフローチャートである。

符号の説明

１ スピーカ、 ２ マイク、 ３ 適応フィルタ、 ４ 加算器、 １０ タイマ、 １１ フィルタ係数反転部、 １２ 適応フィルタ、 １３ スピーカ、 １４ 第１乗算器、 １５ 第１スイッチ、 １６ 第２スイッチ、 １７ 第２乗算器、 １８ 加算器、 １９ マイク

Claims (6)

1. フィルタ係数の極性を所定フレーム毎に反転するフィルタ係数反転部と、
   スピーカ出力信号に上記フィルタ係数を乗じて未知系の推定信号を生成する適応フィルタと、
   マイク入力信号と上記推定信号との誤差信号を算出する減算器と、
   上記誤差信号の極性を上記所定フレーム毎に反転する誤差信号反転部とを備え、
   上記適応フィルタは、固定小数点演算における切り捨て処理を用い、上記フィルタ係数を上記誤差信号に基づいて更新するエコーキャンセル装置。
2. 上記推定信号の極性を上記所定フレーム毎に反転する推定信号反転部を備え、
   上記減算器は、上記マイク入力信号と上記所定フレーム毎に極性が反転される推定信号との誤差信号を算出する請求項１記載のエコーキャンセル装置。
3. 上記適応フィルタは、整数演算のＬＳＩ（Large Scale Integration）からなる請求項１記載のエコーキャンセル装置。
4. フィルタ係数の極性を所定フレーム毎に反転するフィルタ係数反転部と、
   入力信号に上記フィルタ係数を乗じて未知系の推定信号を生成する適応フィルタと、
   上記未知系の出力信号と上記推定信号との誤差信号を算出する減算器と、
   上記誤差信号の極性を上記所定フレーム毎に反転する誤差信号反転部とを備え、
   上記適応フィルタは、固定小数点演算における切り捨て処理を用い、上記フィルタ係数を上記誤差信号に基づいて更新する信号処理装置。
5. フィルタ係数の極性を所定フレーム毎に反転するフィルタ係数反転工程と、
   入力信号に上記フィルタ係数を乗じて未知系の推定信号を生成する生成工程と、
   上記未知系の出力信号と上記推定信号との誤差信号を算出する減算工程と、
   上記誤差信号の極性を上記所定フレーム毎に反転する誤差信号反転工程と、
   固定小数点演算における切り捨て処理を用い、上記フィルタ係数を上記誤差信号に基づいて更新する更新工程と
   を有する信号処理方法。
6. フィルタ係数の極性を所定フレーム毎に反転するフィルタ係数反転工程と、
   入力信号に上記フィルタ係数を乗じて未知系の推定信号を生成する生成工程と、
   上記未知系の出力信号と上記推定信号との誤差信号を算出する減算工程と、
   上記誤差信号の極性を上記所定フレーム毎に反転する誤差信号反転工程と、
   固定小数点演算における切り捨て処理を用い、上記フィルタ係数を上記誤差信号に基づいて更新する更新工程と
   を情報処理装置に実行させるプログラム。

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