JP5450567B2 - クリアな信号の取得のための方法及びシステム - Google Patents
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Description
ここで、iはi=0,1,...,M−1で、H0(z)及びF0(z)は、それぞれ、解析及び合成プロトタイプフィルタであり、さらに、
である。均一のフィルタバンクをWeighted Overlap−Add(WOA)法によって効果的に実行可能である。
で与えられ、「*」は、X i(k)の共役値を表す。さらに:
は、それぞれ、エラー信号、適応フィルタの出力及び各サブバンドのステップサイズ(刻み幅)である。
0<β<1について、式:Pi(k+1)=βPi(k)+(1−β)|Xi(k)|2
によって帰納的に得られる基準信号Xi(k)の出力推定である。
ここで、j=2,...Rは、アルゴリズムで再使用する数を表しており、アルゴリズムの階数としても知られる。
及び
であることに注目されたい。
d(n)=s(n)+ν(n)
PNZ,i(k)=(1−αNZ)PNZ,i(k−1)+αNZ|Di(k)|2
=PNZ,i(k−1)+αNZ(|Di(k)|2−PNZ,i(k−1))
ここで、パラメータαNZは、各フレームの重みを決める0と1との間の定数であり、平均有効時間である。また、このような推定に伴う問題は、推定が音声信号の平均出力を有することである。音声が散在的でない場合、顕著な過大評価となる可能性がある。このような問題を避けるために、背景雑音出力の確率モデルを使用して、現在のフレームがサブバンドの中に音声出力を有しているかどうかの尤度を推定する。尤度が低い場合、時定数αNZを減らして、出力推定における現在のフレームの影響を落とす。尤度が現在の入力及び最新の雑音出力の推定に基づいて計算される:
そして、雑音出力が、
PNZ,i(k)=PNZ,i(k−1)+(αNZLNZ,i(k))(|Di(k)|2−PNZ,i(k−1))
のように推定される。
PSP,i(k)=max(|Di(k)|2−PNZ,i(k),0)
であるため、最適なウィーナーフィルタ(Wiener filter)ゲインを、
のように、算出できる。
ここで、αGは、0と1との間の時定数で、G0,i(k)は、最新のゲイン及び瞬間的なゲインの推定に基づいて既に推定されたGoms,i(k)である。出力信号を、
のように算出できる。
d(n)=dne(n)+dfe(n)
ここで、近端成分dne(n)は、音声s(n)及び背景雑音ν(n)の合計であり、遠端成分dfe(n)は、音響経路:c(n)=q(n)×x(n)によって変調されるスピーカ信号である音響エコーである。NLMSフィルタは、相関関係を介してスピーカ信号(x(n))をマイク信号(d(n))に適合させることによって、音響経路を推定する。近端の音声及び背景雑音の双方が基準信号と相関関係がないと仮定するため、適応フィルタが音響経路q(n)に収束する。
である必要がある。
ここで、最大適応ゲインを表すγは定数である。フィルタが合理的に収束に近い場合、Yi(k)がi番目のサブバンドの遠端成分に近づくため、E{Di(k)Y* i(k)}が遠端エネルギに近づく。実際は、エネルギ比が、0と1とを(包含して)境界とするその理論的な範囲に限定されることに留意されたい。このようなゲイン制御の決定は、次の議論で扱うこととする2つの例外とともに、多くの条件下で効果的に機能する。
これらは、それぞれ双方のフィルタからのエコー経路のゲインの推定である。補助フィルタはゲイン制御決定によって制約されないため、いつでも自由に適応できる。メインフィルタの過小評価のファクタを、
のように推定することができ、ダブルトークベースの適合ゲイン制御決定を
にように、修正可能である。
に収束する。
Fi(k)=(1−RNE,i(k))Di(k)+RNE,i(k)Ei(k)
のように定義される。
ここで、RNE,i(k)は、近端エネルギ比の瞬間的な推定である。このような変化と共に、Gr,i(k)の解が
となる。RNE,i(k)が1に近づくとFi(k)が事実上Ei(k)になると認められるため、Gr,i(k)が1に留まらざるを得ない。一方、RNE,i(k)が0に近づくとFi(k)が事実上Di(k)になるため、Gr,i(k)が上記の定義に戻る。このため、RERフィルタは、同様な残留エコーの減少性能を実現しつつ、このような修正と共に近端音声を良好に維持する。
ASCi(k)|Gr,i|2が、最新の推定に加えてワンステップ先の推定によって決定されるものと認められる。周波数に依存するパラメータαASC,iは、ワンステップ先の重みを決定するが、以下のように定義される。
αASC,i=1−exp(−M/(2i)),i=0,1...,(M/2)
ここで、MはDFTサイズである。これは、同じ数のサンプルが高周波数のサブバンドの長い区間をカバーするため、より高周波数のサブバンドのワンステップ先を強調し、これによりワンステップ先でより信頼性の高いものとなる。このような構成により、高周波数で柔軟性がより高くなり、近端音声の高周波成分を維持する。
この部分は、システムが、スピーカのパワーアンプのハードクリップ又はスピーカのソフトクリップといった非線形性を有するかどうかを判定する。非線形性を認識した後に、十分な補償をシステムに自動的に導入する。
この部分は、様々な周波数における音響エコー除去システムの異なる効果に基づいている。まず、ハンズフリーの携帯電話といった適用において、高い音量における動作が高周波数帯域のみにおいて残留エコーを生成する場合に、非線形性の存在が認められる。このような情報を使用して、高い周波数残留エコーを減らす音響アルゴリズムを開発した。
MSE(平均平方誤差)の最小化の際に、非線形性は、適応フィルタアルゴリズムを捕捉する極小を生成できる。適応アルゴリズムのステップサイズを増加させることによって、システムが極小から抜けて最小に達することができる。
この部分は、従来の状態マシンと同様な方法で動作するが、それは、非線形性を検出する場合のみ使用され、通常の状態におけるシステムの高質の性能を保存する。
上記の4つの方法を、基本的に、HFKシステムが音量制御についての情報を有しないシステムに使用する。言い換えれば、音量の変更を、HFKシステムが参照信号を取り込んだ後に独立して行う。しかしながら、音量情報をHFKシステムに与えるケースでは、音量の動作範囲がパワーアンプ又はスピーカの非線形範囲の中にあり、このような非線形性の補償を基準信号で行うことができる。このような方法では、付加的な非線形処理を防止できるが、システムの音量情報を事前に知らなければならない。
・非対称クリッピングポイントのためのANLAFの導出
・何らかのタイプの非線形性が、選択した周波数帯域のみに残留エコーを生成するものと仮定するFD_NLPの提案
・適応フィルタのMSE面で何らかの非線形性が極小を生成するものと仮定するSSC_NLP
・非線形性を検出した場合に限り使用可能な仮想状態マシン
・音量に依存する非線形補償
非線形パッケージは、5つの異なる成分を含んでいる、すなわち、ANLAF、FD_NLP、SSC_NLP、VSM及びDNLCである。このセクションでは、これら全てのパーツを詳細に説明することとする。
AEC(音響エコー除去)システムにおける非線形性の主要な原因の1つは、大きなアンプ信号のためにパワーアンプ又はスピーカにおける非線形性が存在することによるものである。このような問題を扱うために、メモリレスの非線形適応フィルタが従来技術で提案された。
によって与えられる。
で与えられる周波数領域の中で既に計算された各成分を平均化することで得られる。ここでMは、FFTの大きさを2で除算したもので、Di(k)は、マイク信号d(n)のスペクトルで、Yi(k)は、メインフィルタのアウトプットy(n)のスペクトルである。
−入力信号x(n)が、クリップポイントに対してどのくらい大きいか又は小さいか、すなわち、補償がx(n)> Th_up*z_upper又はx(n)>−Th_lower*z_lowerの場合に限りなされるか。
−アルゴリズムの性能を保護するためにクリッピングポイントの下部閾値を規定できて、クリップポイントがこの閾値よりも小さい場合に、補償が成されないかどうか。
−また、レシーブ・イン及びレシーブ・アウト信号を用いてERLEの推定ができるかどうか、そして、クリッピングポイントの補償がERLEを改善しない場合、それを不能にできるか。
FD_NLPは、所定のタイプの非線形性がシステムに存在する場合に、様々な周波数におけるAECシステムの有効性に基づいている。基本的に、高い音量で動作するハンズフリーの送受話器といったシステム用に実験的に検証されたように、アルゴリズムの性能は、低周波数帯域のエコーに対して非常に良好である。しかしながら、高周波数帯域では、システムは同じ性能を有しない。言い換えれば、残留エコーの大部分が高周波数特性のみを有するということができる。
ここで、
Eは、期待値を示し、Di(k)はマイク信号d(n)のスペクトルであり、Ei(k)は、エラー信号e(n)のスペクトルであり、*は複素共役演算を表し、L_band及びH_bandは、Gr,i(k)がシステムの良好な動作を有する領域の下界及び上界に対応する。明らかに、この領域は、実際の適用及びハードウェアの特性に依存するため、各システムが異なる境界を有する。
if Batt(k)≦Th_B
FDNLP_vector(G_band)=Att_FDNLP
end
である。
で与えられる。ここで、
であり、γは、最大適応ゲインで、Di(k)はマイク信号d(n)のスペクトルで、Yi(k)は、メインフィルタの出力y(n)で、SqGai(k),SqGbi(k)は、それぞれ、メイン及び補助的な適応フィルタの2次の係数である。遠端信号x(n)(又はフィルタ出力y(n))及びマイク信号d(n)が、エコー経路の変化又は非線形性により、線形従属でないケースでは、パラメータμiが、所望の値よりも小さくなる。これが高い残留エコーの原因となる。
Cab,i(k)=|Pab,i(k)|2/(Pa,i(k)+Pb,i(k))
ここで、Pab,i(k)は、a及びbのクロスパワースペクトルで、Pa,i(k)は、aのパワースペクトルで、Pb,i(k)はbのパワースペクトルである。コヒーレンス関数は、a、b間の周波数依存関係を示す。Cab,i(k)が、ある周波数iにおいて1の場合、その周波数においてa、b間の完全相関(又はaはbに対して線形従属する)関係を有する。
の変動が、リアルタイムの実施ではCab,i(k)のそれよりも小さいという事実により、実際の実施では、以下の近似を使用する:
このため、RatFEiは、
をRatFEiと比較することにより、すでに近似されたコヒーレンス関数である。
仮想状態マシン(VSM)は、一般に知られた「状態マシン」と同じ機能を有している。ここでの一番の違いは、非線形状態がシステムの中に検出された場合にのみVSMが有効になることである。
図10に示すシステムでは、ゲインGr,i(k)をメインのAECフィルタの出力に適用して、残留エコーをさらに減らす。基準信号x(n)とマイク信号d(n)との間の線形依存性が、非線形性により減少する場合、e(n)がd(n)とより相関するため、Gr,i(k)が所望の値よりも大きくなって高い残留エコーの原因となる。
とGr,i(k)とを比較することによって、近似コヒーレンス関数と考えることができる。Gr,i(k)はRatFEiに関係するため、ステップサイズコントロールについて上記したように、線形性の尺度として、Gr,i(k)の代わりにRatFEiを使用することが提案される。
Aiは、0<Ai<1の範囲を有し、ステップサイズ制御について異なる分類1,2及び3の値を有する。一般に、Aiは、以下のように選択できる:
平均値Gr,i(k)とRatFEiとの間の差によって与えられる新たな変数を考える。すなわち、
ここで、SM_HB及びSM_LBは、平均値が実行される周波数帯域の上界及び下界に対応する。クロスバンド平均を使用して状態判定の精度を改善し、待機時間の使用を防ぐ。このような適用では、音声信号の出力がこのような領域でより強いため、結果がより信頼度の高いという事実により、300Hzと1500Hzとの間の帯域を使用する。
ダイナミック非線形補償は、既知の非線形性が、パワーアンプ及びスピーカ(例えば、図14に示すように、ポイントbでのハードクリップ)のシステムに存在する場合に、図14に示すように、HFKシステムで適用フィルタを入力する前に、ポイントa(a<b)でのハードクリップによる非線形補償を基準信号に適用できるという事実を使用する。非線形性は、簡単のためハードクリッピングによって表される。明らかに、それは、ソフトクリッピング又は他の適切な機能によって置換される。
ここで提案された非線形パッケージとともに図10のAECシステムのブロック図が図15に示されている。上記のように、非線形パッケージがANLAF、FD_NLF、SSC_NLP、VSM及びDNPによって構成されることに注目されたい。実際の適用では、非線形性のタイプに応じて、非線形性のうちの必要な部分を使用して、所望のシステムの性能に達する。
Claims (11)
- 音響エコー除去(AEC)のための方法であって、付加的な背景雑音及び音響エコーの双方によって破損した識別できない信号に起因するマイク信号が、前記識別できない信号を修復する目的で処理され、前記音響エコーが音響パスによって変調されるスピーカ信号であり、適応フィルタが周波数領域においてエコーパスを形成し、
前記方法が、前記マイク信号を受信するステップと、
前記スピーカ信号にサブハンドで適応フィルタを適用して、前記音響エコーを形成するエコー信号を生成するステップと、
前記マイク信号から前記エコー信号を差し引いて、前記識別できない信号に類似する周波数領域のエコーレス信号を生成するステップと、
前記周波数領域のエコーレス信号に基づいて、前記適応フィルタを調整するステップとを有しており、
さらに、前記方法が、前記周波数領域のエコーレス信号に残留エコー減少フィルタを適用するステップと、
サブバンドごとに計算された前記残留エコー減少フィルタの各係数に基づいて平均帯域幅減衰ファクタを決定するステップであって、前記平均帯域幅減衰ファクタは、前記残留エコー減少フィルタの係数の合計を、前記残留エコー減少フィルタが有効に動作する帯域幅で割ることによって得られる、ステップと、
閾値を決定するステップと、
前記平均帯域幅減衰ファクタが前記閾値よりも小さい場合に、規定した一群の周波数帯域に周波数依存非線形減衰ベクトルを適用するステップとを具えることを特徴とする方法。 - 請求項1に記載の方法において、前記規定した一群の周波数帯域が一群の高周波数帯域であり、これにより周波数に依存する非線形プロセスが生じ、高周波数のエコーをさらに減らすことを特徴とする方法。
- 請求項1に記載の方法がさらに、
近端及び遠端音声を分類して、近端及び遠端音声との間の顕著な非線形関係を検出するステップと、
顕著な非線形関係が検出された場合には、周波数領域での前記適応フィルタの調整レートを増やして、極小値を抜けて最小値に達するステップとを具えることを特徴とする方法。 - 請求項3に記載の方法において、前記分類するステップが、周波数領域での前記適応フィルタによって生成される前記マイク信号及び前記エコー信号のコヒーレンスを考慮するステップを有することを有することを特徴とする方法。
- 請求項3に記載の方法において、前記周波数領域での前記適応フィルタが、メインフィルタ及び補助フィルタから成り、
前記メインフィルタによるエコーの過小評価をもたらす顕著な非線形関係の際に、ある所定の状況で補助フィルタを使用し、
前記調整レートを増やすステップが、前記補助フィルタの前記調整レートを増やすことによりメインフィルタの前記調整レートを増やすことを特徴とする方法。 - 請求項1に記載の方法がさらに、
状態微分器を使用して近端及び遠端音声を分類し、近端及び遠端音声間の顕著な非線形関係を検出するステップと、
顕著な非線形関係が検出された場合には、前記残留エコー減少フィルタを調整して、顕著な非線形性がない場合に与えられる減衰量と比較して付加的な減衰を前記残留エコーに生成することを特徴とする方法。 - 請求項6に記載の方法において、前記分類が、前記周波数領域での適応フィルタによって生成する前記マイク信号及び前記エコー信号のコヒーレンスを考慮するステップを有することを特徴とする方法。
- 請求項7に記載の方法において、前記残留エコー減少フィルタに適用されるゲイン定数が、前記周波数領域での適応フィルタによって生成される前記マイク信号及び前記エコー信号のコヒーレンスな関係を有する平均ゲインを反映することを特徴とする方法。
- 請求項7に記載の方法において、前記分類がさらに、前記マイク信号及び前記周波数領域のエコーレス信号の予測されるコヒーレンスを考慮するステップを有することを特徴とする方法。
- 請求項9に記載の方法において、前記分類が、前記マイク信号/エコー信号コヒーレンス及び前記マイク信号/周波数領域エコーレス信号の予測されるコヒーレンスの平均値間の差に基づいていることを特徴とする方法。
- 請求項10に記載の方法がさらに、
閾値を決定するステップと、
所定の平均値間の差が前記閾値よりも小さく、顕著な非線形性を示す場合に、規定された一群の周波数帯域に周波数依存非線形減衰ベクトルを適用するステップとを具えることを特徴とする方法。
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