JP3442535B2 - Echo canceller - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【０００１】[0001]

【産業上の利用分野】本発明は、スピーカとマイク間の
音響エコーを防止するためのエコーキャンセラに関す
る。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an echo canceller for preventing acoustic echo between a speaker and a microphone.

【０００２】[0002]

【従来の技術】近年、通信技術の進歩に伴い、離れた場
所にいながら会議を行うことができる、例えばＴＶ会議
システム等と呼ばれる遠隔会議システムの普及が進んで
いる。このような遠隔会議システムにおいては、ハンド
セットを用いずにマイクとスピーカを用いる拡声通話を
行うのが一般的である。しかしながら、拡声通話を行う
と、スピーカから出力された音声がマイクに回り込んで
エコーを生じる。そこで、従来からエコーキャンセラを
用いてエコーの発生を抑えている。エコーキャンセラ
は、上記の遠隔会議システムの分野ばかりでなく、様々
な拡声通話システムで利用されている。また、最近で
は、コードレス電話や携帯電話のような小型のシステム
にも用いられるようになってきている。2. Description of the Related Art In recent years, with the progress of communication technology, a remote conference system called a TV conference system, which allows a conference to be held in a distant place, has been widely used. In such a teleconferencing system, it is common to make a voice call using a microphone and a speaker without using a handset. However, when a voice call is performed, the voice output from the speaker wraps around the microphone and produces an echo. Therefore, conventionally, an echo canceller is used to suppress the generation of echo. Echo cancellers are used not only in the above-mentioned field of remote conference systems but also in various voice communication systems. In addition, recently, it has also been used for small systems such as cordless phones and mobile phones.

【０００３】図６はこのようなエコーキャンセラを用い
たシステムの一般的な構成を示す図である。FIG. 6 is a diagram showing a general configuration of a system using such an echo canceller.

【０００４】同図に示すシステムは、受信信号が入力さ
れる受信信号入力端４０１、この受信信号入力端４０１
に入力された信号を増幅する増幅器４０２、この増幅器
４０２により増幅した信号を可聴音として出力するスピ
ーカ４０３、可聴音を電気信号に変換するマイク４０
４、このマイク４０４からの信号を増幅する増幅器４０
５、スピーカ４０３とマイク４０４との間の反響路特性
を推定し、疑似エコー信号を生成するエコーキャンセラ
４０６、増幅器４０５で増幅された信号から疑似エコー
信号を差し引く減算器４０７およびこの減算器４０７か
らの信号を送話信号として出力する送話信号出力端４０
８からその主要部が構成される。The system shown in the figure has a reception signal input end 401 to which a reception signal is input, and this reception signal input end 401.
An amplifier 402 that amplifies a signal input to the speaker, a speaker 403 that outputs the signal amplified by the amplifier 402 as an audible sound, and a microphone 40 that converts the audible sound into an electric signal
4. Amplifier 40 that amplifies the signal from this microphone 404
5, an echo canceller 406 that estimates the echo path characteristic between the speaker 403 and the microphone 404 and generates a pseudo echo signal, a subtracter 407 that subtracts the pseudo echo signal from the signal amplified by the amplifier 405, and the subtractor 407 Transmission signal output end 40 for outputting the signal of
The main part is composed of eight.

【０００５】エコーキャンセラ４０６は、疑似エコー成
分を生成するアダプティブフィルタ部４６１及び受信入
力信号や送信入力信号に基づきアダプティブフィルタ部
４６１のフィルタ係数の更新の実行・停止を制御する学
習制御部４６２を備える。The echo canceller 406 includes an adaptive filter section 461 for generating a pseudo echo component and a learning control section 462 for controlling execution / stop of updating of the filter coefficient of the adaptive filter section 461 based on the received input signal and the transmitted input signal. .

【０００６】ところで、アダプティブフィルタ部４６１
のフィルタ係数の更新（学習）には学習同定法等のアル
ゴリズムが用いられるが、この更新処理にかかる負担は
比較的重い。すなわち、エコーキャンセラは、一般的に
装置全体の処理を行うディジタル・シグナル・プロセッ
サ（以下、単に「ＤＳＰ」と呼ぶ。）が所定のソフトウ
ェアに基づき処理を行うことで実現されるが、アダプテ
ィブフィルタの次数が高い場合には学習のための処理が
ＤＳＰ全体の処理量の５０％を越えることもある。By the way, the adaptive filter section 461.
Although an algorithm such as a learning identification method is used for updating (learning) the filter coefficient of, the load of this updating process is relatively heavy. That is, the echo canceller is generally realized by a digital signal processor (hereinafter, simply referred to as “DSP”) that processes the entire device based on predetermined software. When the order is high, the processing for learning may exceed 50% of the processing amount of the entire DSP.

【０００７】そこで、処理能力の高いＤＳＰにすること
が考えられるが、上記の学習は常に行われるわけではな
く受話時にのみ行われるものであるため、すなわち送話
時や双方無音時には学習は行われないないため、折角の
ＤＳＰの処理能力も非常に無駄になることが多くなる。
また、Ｎサンプル時間内にＮサンプル分のデータをまと
めて処理するフレーム処理を行うシステムでは、Ｎサン
プルの間中常に学習状態になっていることは少ない。す
なわち、一般的なエコーキャンセラは受話時においても
受信信号に所定以上の電力がない場合には学習を停止す
るように構成されているのであるが、通常の会話におい
ては相手の話が途切れずに続くということは稀であるた
め、学習が途切れることなく続けて行われるということ
は少ない。したがって、ＤＳＰの余剰の処理能力が非常
に大きくなってしまう。Therefore, it is conceivable to use a DSP having a high processing capability, but the above learning is not always performed but is performed only during reception, that is, learning is performed during transmission and both silent periods. Since there is none, the processing capability of the DSP, which is a cornerstone, is often wasted.
Further, in a system that performs frame processing that collectively processes data for N samples within N sample times, it is rare that the learning state is always maintained during N samples. That is, a typical echo canceller is configured to stop learning even when receiving a signal if the received signal has no power above a predetermined level, but in a normal conversation, the other party's talk continues without interruption. Since it rarely continues, learning is rarely continued without interruption. Therefore, the surplus processing capacity of the DSP becomes extremely large.

【０００８】[0008]

【発明が解決しようとする課題】このように従来のエコ
ーキャンセラにおいては、ＤＳＰが行う学習処理の負担
が非常に大きく、しかも無駄なことが多かった。As described above, in the conventional echo canceller, the load of the learning process performed by the DSP is very large and is often wasted.

【０００９】本発明は、かかる課題を解決するためなさ
れたもので、ＤＳＰが行う学習処理の負担を小さくする
ことができ、かつ効率良く学習を行うことができるエコ
ーキャンセラを提供することを目的としている。The present invention has been made to solve the above problems, and an object of the present invention is to provide an echo canceller capable of reducing the load of the learning process performed by the DSP and efficiently performing the learning. There is.

【００１０】[0010]

【課題を解決するための手段】かかる課題を解決するた
め、本発明は、所定のサンプル数からなるフレームの単
位で処理を行うエコーキャンセラであって、受信信号お
よび送信信号に基づいてスピーカとマイクとの間の反響
路特性を推定し、推定された反響路特性に基づいて疑似
反響信号を生成するアダプティブフィルタと、前記マイ
クより入力された信号から前記疑似反響信号を差し引く
減算手段と、１フレーム内における前記アダプティブフ
ィルタのフィルタ係数のサンプル単位での学習の回数を
計数する計数手段と、この計数手段による計数結果に基
づいて、１フレーム内における学習の回数が所定回数を
越えないよう前記アダプティブフィルタのフィルタ係数
の学習の実行を制御する制御手段とを構成とする。In order to solve the above problems, the present invention relates to an echo canceller which performs processing in units of frames each having a predetermined number of samples, and a speaker and a microphone based on a received signal and a transmitted signal. And an adaptive filter for estimating a reverberation path characteristic between the two, and a pseudo reverberation signal based on the estimated reverberation path characteristic, subtraction means for subtracting the pseudo reverberation signal from a signal input from the microphone, and one frame Means for counting the number of times of learning, in sample units, of the filter coefficient of the adaptive filter in the above, and the adaptive filter so that the number of times of learning within one frame does not exceed a predetermined number based on the counting result by the counting means. And a control means for controlling the execution of learning of the filter coefficient of.

【００１１】その態様として、制御手段が、１フレーム
の前方の学習可能なサンプルより順次学習を行わせるこ
とを構成とする。As a mode thereof, the control means is configured to sequentially perform learning from the learnable samples ahead of one frame.

【００１２】別の態様として、制御手段が、１フレーム
内で信号パワーの大きいサンプルより順次学習を行わせ
ることを構成とする。As another aspect, the control means is configured to sequentially perform learning from samples having a large signal power within one frame.

【００１３】さらに別の構成として、１フレーム内で学
習可能なサンプル数に応じて前記アダプティブフィルタ
のフィルタの次数を設定したことを構成とする。As still another configuration, the filter order of the adaptive filter is set according to the number of samples that can be learned in one frame.

【００１４】[0014]

【作用】本発明では、１フレーム内における学習の回数
が所定回数を越えないようアダプティブフィルタのフィ
ルタ係数の学習の実行を制御しているので、ＤＳＰが行
う学習処理の負担を小さくすることができ、かつ効率良
く学習を行うことができる。According to the present invention, since the learning of the filter coefficient of the adaptive filter is controlled so that the number of times of learning in one frame does not exceed the predetermined number, the load of the learning processing performed by the DSP can be reduced. , And can learn efficiently.

【００１５】また、１フレームの前方の学習可能なサン
プルより順次学習を行うことで、メモリ容量を少なくし
て、上記発明を構成できる。Further, by sequentially learning from the forward-learnable samples of one frame, the memory capacity can be reduced and the above invention can be constructed.

【００１６】さらに、１フレーム内で信号パワーの大き
いサンプルより順次学習を行うことで、より正確に学習
を行うことができる。Further, learning can be performed more accurately by sequentially performing learning from samples having a large signal power within one frame.

【００１７】また、１フレーム内で学習可能なサンプル
数に応じてアダプティブフィルタのフィルタの次数を設
定することで、ＤＳＰが行う学習処理の負担を極小化で
きる。Further, by setting the filter order of the adaptive filter according to the number of samples that can be learned in one frame, the load of the learning process performed by the DSP can be minimized.

【００１８】[0018]

【実施例】以下、本発明の実施例の詳細を図面に基づき
説明する。図１は本発明の一実施例に係るエコーキャン
セラを用いたシステムの構成を示すブロック図である。
このシステムは、同図に示すように、受信信号が入力さ
れる受信信号入力端１０１、この受信信号入力端１０１
より入力された信号を１フレーム分蓄積する受信入力バ
ッファ１１１、この受信入力バッファ１１１の出力をさ
らに１フレーム分蓄積する受信出力バッファ１１２、こ
の受信出力バッファ１１２の出力を増幅する増幅器１０
２、この増幅器１０２により増幅された信号を可聴音と
して出力するスピーカ１０３、可聴音を電気信号に変換
するマイク１０４、このマイク１０４からの信号を増幅
する増幅器１０５、この増幅器１０５の出力を１フレー
ム分蓄積する送信入力バッファ１１３、スピーカ１０３
とマイク１０４との間の反響路特性を推定し、疑似エコ
ー信号を生成するエコーキャンセラ１０６、増幅器によ
り増幅された信号から前記の疑似エコー信号を差し引く
減算器１０７、この減算器１０７の出力を１フレーム分
蓄積する送信出力バッファ１１４およびこの送信出力バ
ッファ１１４からの信号を送話信号として出力する送話
出力信号端１０８からその主要部が構成される。Embodiments of the present invention will be described below in detail with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a system using an echo canceller according to an embodiment of the present invention.
As shown in the figure, this system includes a reception signal input end 101 to which a reception signal is input, and this reception signal input end 101.
A reception input buffer 111 for accumulating the input signal for one frame, a reception output buffer 112 for accumulating the output of the reception input buffer 111 for another frame, and an amplifier 10 for amplifying the output of the reception output buffer 112.
2. A speaker 103 that outputs the signal amplified by the amplifier 102 as an audible sound, a microphone 104 that converts the audible sound into an electric signal, an amplifier 105 that amplifies the signal from the microphone 104, and an output of the amplifier 105 for one frame. Transmission input buffer 113 and speaker 103 for accumulating minutes
The echo canceller 106 that estimates the echo path characteristic between the microphone 104 and the microphone 104, generates a pseudo echo signal, the subtractor 107 that subtracts the pseudo echo signal from the signal amplified by the amplifier, and the output of the subtractor 107 is 1 A transmission output buffer 114 for accumulating frames and a transmission output signal terminal 108 for outputting a signal from the transmission output buffer 114 as a transmission signal form a main part thereof.

【００１９】エコーキャンセラ１０６は、疑似エコー成
分を生成するアダプティブフィルタ部１６１、受信入力
信号や送信入力信号等に基づきアダプティブフィルタ部
１６１の学習が可能であるかどうかを判定する学習判定
部１６２、１フレーム内で既に学習を行った回数を記録
する学習回数カウント部１６４、学習が可能である場合
に学習回数を参照しながら学習の実行を判定し、アダプ
ティブフィルタ部１６１の学習の実行・停止等を制御す
る学習実行判定部１６３を備える。The echo canceller 106 is an adaptive filter section 161 for generating a pseudo echo component, and a learning decision section 162, 1 for deciding whether or not the adaptive filter section 161 can learn based on a received input signal, a transmitted input signal and the like. A learning number counting unit 164 that records the number of times learning has already been performed in a frame, determines learning execution by referring to the number of learning times when learning is possible, and executes / stops learning of the adaptive filter unit 161. The learning execution determination unit 163 for controlling is provided.

【００２０】さて、図１において、１フレームのサンプ
ル数をＮとし、１フレーム内のｋサンプル時点の受信入
力信号（受信入力バッファ１１１の出力）をＲ（ｋ）、
送信入力信号（送信入力バッファ１１３の出力）をＳ
（ｋ）、誤差信号（減算器１０７の出力）をＥ（ｋ）と
する。In FIG. 1, assuming that the number of samples in one frame is N, the received input signal (output of the received input buffer 111) at the time of k samples in one frame is R (k),
S the transmission input signal (output of the transmission input buffer 113)
(K), the error signal (output of the subtractor 107) is E (k).

【００２１】学習判定部１６２は、受信入力信号Ｒ
（ｋ）、送信入力信号Ｓ（ｋ）、誤差信号Ｅ（ｋ）から
各信号の電力ＰR （ｋ）、ＰS （ｋ）、ＰE （ｋ）を求
め、この電力に基づいて学習が可能な状態であるかどう
かを判定する。すなわち、学習判定部１６２は、受話状
態にあってかつ受信入力信号Ｒ（ｋ）が学習可能なレベ
ルにあるときは、学習が可能な状態であると判定し、学
習可能信号Ｄ（ｋ）として、 Ｄ（ｋ）＝１ を出力し、それ以外のときには学習が不可能であると判
定し、学習可能信号Ｄ（ｋ）として、 Ｄ（ｋ）＝０ を出力する。The learning decision section 162 receives the received input signal R
(K), the transmission input signal S (k), and the error signal E (k), the powers PR (k), PS (k), and PE (k) of each signal are obtained, and learning is possible based on this power. Is determined. That is, the learning determination unit 162 determines that the learning is possible when the reception input signal R (k) is in the level that can be learned in the listening state, and determines that the learning possible signal D (k) is available. , D (k) = 1 is output, otherwise learning is not possible, and D (k) = 0 is output as the learning enable signal D (k).

【００２２】学習実行判定部１６３は、学習判定部１６
２で決定した学習可能信号Ｄ（ｋ）、学習回数カウント
部１６４のカウント値及び予め設定された最大学習回数
ＮMAX を利用して学習の実行・停止を判定し、学習実行
信号Ａ（ｋ）を出力する。学習実行判定部１６３は、学
習を実行すると判定した場合には、学習実行信号Ａ
（ｋ）として、 Ａ（ｋ）＝１ を出力し、学習を実行しないと判定した場合には、学習
実行信号Ａ（ｋ）として、 Ａ（ｋ）＝０ を出力する。The learning execution determination unit 163 is a learning determination unit 16
The learning enable signal D (k) determined in step 2, the count value of the learning number counting unit 164, and the preset maximum learning number NMAX are used to determine whether learning is performed or stopped, and the learning execution signal A (k) is determined. Output. When the learning execution determination unit 163 determines to execute learning, the learning execution signal A
As (k), A (k) = 1 is output, and when it is determined that learning is not executed, A (k) = 0 is output as the learning execution signal A (k).

【００２３】学習実行判定部１６３による判定方法に
は、 図２に示すように、１フレームの先頭から学習可能な
レベルのサンプル（１）（２）（３）…について順次学
習を実行するように判定し、予め設定された最大学習回
数ＮMAX に相当するサンプル（Ｎ）まで学習を実行する
ように判定する。それ以降のサンプルについては学習可
能なレベルにあるサンプルであっても学習を停止するよ
うに判定する。As shown in FIG. 2, the learning execution determination unit 163 determines that learning is sequentially performed on samples (1), (2), (3) ... It is determined that learning is performed up to the sample (N) corresponding to the preset maximum number of learning times NMAX. For the subsequent samples, it is determined that the learning is stopped even if the sample is at a level that can be learned.

【００２４】図３に示すように、１フレーム内のサン
プルのうち、信号レベルが大きいサンプル（１）（２）
（３）…から順番に順次学習を実行するように判定し、
予め設定された最大学習回数ＮMAX に相当するサンプル
（Ｎ）まで学習を実行するように判定する。As shown in FIG. 3, among the samples in one frame, the samples (1) and (2) having a high signal level.
(3) ... It is determined that the learning is sequentially executed in order,
It is determined that the learning is executed up to the sample (N) corresponding to the preset maximum learning number NMAX.

【００２５】等がある。Etc.

【００２６】ここで、上記の方法を第１の実施例とし
て、学習実行判定部１６３のフローチャートを図４に示
す。Here, FIG. 4 shows a flowchart of the learning execution judgment unit 163, using the above method as the first embodiment.

【００２７】まず、フレーム処理の開始時に、学習カウ
ント部１６４における学習回数ｃを初期化する（ステッ
プ４０１）。次に、そのサンプルの信号レベルが学習可
能なレベルにあるかどうかを判定する（ステップ４０
２）。そして、学習可能なレベルにない場合、学習を実
行しないと判定し（ステップ４０３）、学習実行信号と
して Ａ（ｋ）＝０ を出力する（ステップ４０４）。First, at the start of frame processing, the learning count c in the learning counting section 164 is initialized (step 401). Next, it is determined whether the signal level of the sample is at a level that can be learned (step 40).
2). If the learning level is not reached, it is determined that learning is not to be executed (step 403), and A (k) = 0 is output as a learning execution signal (step 404).

【００２８】一方、学習可能なレベルにある場合、以下
のような処理を行う。まず、フレーム内の学習回数ｃが
ＮMAX に到達しているかどうかを判断する（ステップ４
０５）。そして、フレーム内の学習回数ｃがＮMAX に到
達している場合、すなわち ｃ＝ＮMAX である場合には、学習回数の制限により学習をすること
ができないので、学習を実行しないと判定し（ステップ
４０３）、学習実行信号として Ａ（ｋ）＝０ を出力する（ステップ４０４）。一方、フレーム内の学
習回数ｃがＮMAX に到達していない場合、すなわち ｃ＜ＮMAX である場合には、学習回数を一回増やし、すなわち ｃ＝ｃ＋１ とすると共に（ステップ４０６）、学習を実行すると判
定し（ステップ４０７）、学習実行信号として Ａ（ｋ）＝１ を出力する（ステップ４０８）。以上の処理を１フレー
ム分行う（ステップ４０９，４１０）。On the other hand, if the learning level is reached, the following processing is performed. First, it is judged whether or not the learning number c in the frame has reached NMAX (step 4).
05). Then, when the learning number c in the frame has reached NMAX, that is, when c = NMAX, it is determined that learning is not executed because learning cannot be performed due to the limitation of the number of learning (step 403). ), A (k) = 0 is output as a learning execution signal (step 404). On the other hand, when the learning number c in the frame has not reached NMAX, that is, when c <NMAX, the learning number is increased by one, that is, c = c + 1 (step 406) and learning is executed. The determination is made (step 407), and A (k) = 1 is output as the learning execution signal (step 408). The above processing is performed for one frame (steps 409 and 410).

【００２９】アダプティブフィルタ部１６１は、受信入
力信号Ｒ（ｋ）を入力し、フィルタリングにより疑似エ
コー信号Ｙ（ｋ）を生成する。また、アダプティブフィ
ルタの係数は、上記の学習実行信号Ａ（ｋ）により、 Ａ（ｋ）＝１ ならば、更新を行い、 Ａ（ｋ）＝０ ならば、更新を行わない。The adaptive filter section 161 inputs the received input signal R (k) and generates a pseudo echo signal Y (k) by filtering. Further, the coefficient of the adaptive filter is updated by the above learning execution signal A (k) if A (k) = 1, and if A (k) = 0 does not update.

【００３０】以上の処理により、学習を実行する回数、
すなわち Ａ（ｋ）＝１ となるｋの数はＮMAX 以下に抑えることができる。By the above processing, the number of times learning is executed,
That is, the number of k for which A (k) = 1 can be suppressed to NMAX or less.

【００３１】また、学習を実行するのは、学習が可能な
サンプルのうち前方のＮMAX サンプルとなり、学習が可
能はサンプル数がＮMAX に満たない場合には、学習可能
なサンプルの全てで学習が行われる。Further, the learning is executed by the forward NMAX sample of the samples that can be learned. If the number of samples that can be learned is less than NMAX, the learning is performed by all the samples that can be learned. Be seen.

【００３２】このエコーキャンセラで必要とする処理量
を考察する。１サンプル分の学習に必要な処理量をＴA
、学習処理以外の処理量をＴE とすると、このエコー
キャンセラで必要な最大処理量Ｔ0 は、 Ｔ0 ＝ＴE ＋ＴA ×ＮMAX となる。一方、従来のフレーム処理のエコーキャンセラ
の場合の処理量Ｔ1 は、 Ｔ1 ＝ＴE ＋ＴA ×Ｎ であるから、本発明に係るエコーキャンセラの方が、 Ｔ1 −Ｔ0 ＝ＴE ＋ＴA ×（Ｎ−ＮMAX ） 分だけ処理量が削減されることになる。この削減された
処理量に関しては、自由に利用することができるので、
エコーキャンセラの処理に利用するのであれば、例えば
エコー打ち消し時間を伸ばすためにアダプティブフィル
タの次数を増やすことができる。また、エコーキャンセ
ラの処理以外にも利用することもでき、例えば同時に行
う音声符号化の処理に利用することもできる。したがっ
て、本実施例のエコーキャンセラでは、ＤＳＰの持つ能
力を有効に利用することができる。次に、学習実行判定
部１６３における上記の方法を第２の実施例として、
そのフローチャートを図５に示す。The processing amount required by this echo canceller will be considered. TA is the amount of processing required to learn one sample
Assuming that the processing amount other than the learning process is TE, the maximum processing amount T0 required by this echo canceller is T0 = TE + TA * NMAX. On the other hand, since the processing amount T1 in the case of the conventional echo canceller for frame processing is T1 = TE + TA * N, the echo canceller according to the present invention is T1-T0 = TE + TA * (N-NMAX). Only the processing amount will be reduced. You can freely use this reduced processing amount,
If it is used for the processing of the echo canceller, the order of the adaptive filter can be increased, for example, to extend the echo cancellation time. It can also be used for other than echo canceller processing, for example, for simultaneous voice coding processing. Therefore, the echo canceller of the present embodiment can effectively use the capability of the DSP. Next, the above method in the learning execution determination unit 163 will be described as a second embodiment.
The flowchart is shown in FIG.

【００３３】すなわち、上述した実施例では、学習を実
行するのは、学習が可能なサンプルのうち前方のＮMAX
サンプルであるが、学習実行判定部１６３において学習
を実行するサンプル数がＮMAX 以下であれば、どのよう
に選択しても構わない。したがって、例えば学習可能な
サンプルのうち、受信入力の電力ＰR （ｉ）が大きいも
のからＮMAX サンプルを選択してもよい。That is, in the above-described embodiment, the learning is performed by the NMAX in the front of the learnable samples.
Although it is a sample, any selection may be made as long as the number of samples for performing learning in the learning execution determination unit 163 is NMAX or less. Therefore, for example, NMAX samples may be selected from among the samples that can be learned and have a large received input power PR (i).

【００３４】まず、各サンプルにおける受信信号の電力
ＰR （ｉ）を求め、学習が可能慣なレベルにあるかどう
かを判定する（ステップ５０１）。そして、 Ｄ（ｋ）＝１ であれば Ｐ（ｋ）＝ＰR （ｋ） とし（ステップ５０２）、 Ｄ（ｋ）＝０ であれば Ｐ（ｋ）＝０ とする（ステップ５０３）。First, the power PR (i) of the received signal in each sample is obtained, and it is determined whether or not the level is a level at which learning is possible (step 501). Then, if D (k) = 1, P (k) = PR (k) is set (step 502), and if D (k) = 0, P (k) = 0 is set (step 503).

【００３５】以上の処理を１フレーム分行う（ステップ
５０４，５０５）。The above processing is performed for one frame (steps 504 and 505).

【００３６】次に、このＰ（ｋ）を降順にソートする
（ステップ５０６）。すると、学習が可能で受信信号電
力が大きいものから順に並べることができる。ここで、
ｉ番目がＰ（ｋ）であったとしたとき、 ｓ（ｉ）＝ｋ とする。Next, the P (k) are sorted in descending order (step 506). Then, the learning can be performed and the received signal power can be arranged in descending order. here,
When the i-th is P (k), s (i) = k.

【００３７】そして、受信信号電力が大きいものから順
にＮMAX サンプルのうち、学習が可能なものについて Ａ（ｓ（ｉ））＝１ とし、それ以外については、 Ａ（ｓ（ｉ））＝０ とする（ステップ５０８〜５１０）。Then, among the NMAX samples in order of decreasing received signal power, A (s (i)) = 1 is set for those that can be learned, and A (s (i)) = 0 is set for other cases. (Steps 508 to 510).

【００３８】以上の処理を１フレーム分行う（ステップ
５１１，５１２）。The above processing is performed for one frame (steps 511 and 512).

【００３９】以上の処理により、学習が可能なサンプル
のうち、受信信号電力が大きいＮMAX サンプルについて
学習が実行される。Through the above processing, learning is executed for NMAX samples having a large received signal power among the samples that can be learned.

【００４０】[0040]

【発明の効果】以上詳述したように、本発明によれば、
１フレーム内における学習の回数が所定回数を越えない
ようアダプティブフィルタのフィルタ係数の学習の実行
を制御しているので、ＤＳＰが行う学習処理の負担を小
さくすることができ、かつ効率良く学習を行うことがで
きる。また、１フレームの前方の学習可能なサンプルよ
り順次学習を行うことで、メモリ容量を少なくできる。
さらに、１フレーム内で信号パワーの大きいサンプルよ
り順次学習を行うことで、より正確に学習を行うことが
できる。また、１フレーム内で学習可能なサンプル数に
応じてアダプティブフィルタのフィルタの次数を設定す
ることで、ＤＳＰが行う学習処理の負担を極小化でき
る。As described in detail above, according to the present invention,
Since the learning of the filter coefficient of the adaptive filter is controlled so that the number of times of learning in one frame does not exceed the predetermined number, the load of the learning processing performed by the DSP can be reduced and the learning can be performed efficiently. be able to. In addition, the memory capacity can be reduced by performing learning sequentially from the learnable samples ahead of one frame.
Furthermore, learning can be performed more accurately by performing learning sequentially from samples having a large signal power within one frame. Further, by setting the filter order of the adaptive filter according to the number of samples that can be learned in one frame, the load of the learning process performed by the DSP can be minimized.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図１】本発明の一実施例に係るエコーキャンセラを用
いたシステムの構成を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a system using an echo canceller according to an embodiment of the present invention.

【図２】本発明の原理を説明するための図である。FIG. 2 is a diagram for explaining the principle of the present invention.

【図３】本発明の原理を説明するための図である。FIG. 3 is a diagram for explaining the principle of the present invention.

【図４】本発明の一実施例に係るエコーキャンセラの動
作を示すフローチャートである。FIG. 4 is a flowchart showing an operation of the echo canceller according to the embodiment of the present invention.

【図５】本発明の他の一実施例に係るエコーキャンセラ
の動作を示すフローチャートである。FIG. 5 is a flowchart showing an operation of an echo canceller according to another embodiment of the present invention.

【図６】従来のエコーキャンセラを用いたシステムの構
成を示すブロック図である。FIG. 6 is a block diagram showing a configuration of a system using a conventional echo canceller.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

１０１…受信信号入力端 １０２…増幅器 １０３…スピーカ １０４…マイク １０５…増幅器 １０６…エコーキャンセラ １０７…減算器 １０８…送話出力信号端 １６１…アダプティブフィルタ部 １６２…学習判定部 １６３…学習実行判定部 １６４…学習回数カウント部 101 ... Received signal input terminal 102 ... Amplifier 103 ... speaker 104 ... Mike 105 ... Amplifier 106 ... Echo canceller 107 ... Subtractor 108 ... Transmission output signal end 161 ... Adaptive filter unit 162 ... Learning determination unit 163 ... Learning execution determination unit 164 ... Learning count section

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) H04B 1/75 H04B 3/00 H04B 7/005 - 7/015 H04M 1/60 ─────────────────────────────────────────────────── --Continued from the front page (58) Fields surveyed (Int.Cl. ⁷ , DB name) H04B 1/75 H04B 3/00 H04B 7/005-7/015 H04M 1/60

Claims (4)

(57)【特許請求の範囲】(57) [Claims] 【請求項１】 所定のサンプル数からなるフレームの単
位で処理を行うエコーキャンセラであって、 受信信号および送信信号に基づいてスピーカとマイクと
の間の反響路特性を推定し、推定された反響路特性に基
づいて疑似反響信号を生成するアダプティブフィルタ
と、 前記マイクより入力された信号から前記疑似反響信号を
差し引く減算手段と、 １フレーム内における前記アダプティブフィルタのフィ
ルタ係数のサンプル単位での学習の回数を計数する計数
手段と、 この計数手段による計数結果に基づいて、１フレーム内
における学習の回数が所定回数を越えないよう前記アダ
プティブフィルタのフィルタ係数の学習の実行を制御す
る制御手段とを具備することを特徴とするエコーキャン
セラ。1. An echo canceller that performs processing in units of frames of a predetermined number of samples, wherein echo path characteristics between a speaker and a microphone are estimated based on a received signal and a transmitted signal, and the estimated echo An adaptive filter for generating a pseudo echo signal based on a path characteristic; a subtracting means for subtracting the pseudo echo signal from a signal input from the microphone; a learning of a filter coefficient of the adaptive filter in one frame in sample units; A counting means for counting the number of times and a control means for controlling the execution of the learning of the filter coefficient of the adaptive filter based on the counting result by the counting means so that the number of times of learning in one frame does not exceed a predetermined number. An echo canceller characterized by: 【請求項２】 請求項１記載のエコーキャンセラにおい
て、 制御手段が、１フレームの前方の学習可能なサンプルよ
り順次学習を行わせることを特徴とするエコーキャンセ
ラ。2. The echo canceller according to claim 1, wherein the control means sequentially performs learning from samples that can be learned ahead of one frame. 【請求項３】 請求項１記載のエコーキャンセラにおい
て、 制御手段が、１フレーム内で信号パワーの大きいサンプ
ルより順次学習を行わせることを特徴とするエコーキャ
ンセラ。3. The echo canceller according to claim 1, wherein the control means sequentially performs learning from samples having a large signal power within one frame. 【請求項４】 請求項１〜３のいずれかに記載のエコー
キャンセラにおいて、 １フレーム内で学習可能なサンプル数に応じて前記アダ
プティブフィルタのフィルタの次数を設定したことを特
徴とするエコーキャンセラ。4. The echo canceller according to claim 1, wherein the filter order of the adaptive filter is set in accordance with the number of samples that can be learned in one frame.