JP5496418B2 - 適応等化器、音響エコーキャンセラ装置および能動騒音制御装置 - Google Patents

適応等化器、音響エコーキャンセラ装置および能動騒音制御装置 Download PDF

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Description

本発明は、未知システムの学習同定に用いる適応等化器およびこの適応等化器を利用した音響エコーキャンセラ装置および能動騒音制御装置に関する。
適応等化器あるいは適応フィルタは、対象とする未知システムへの入力信号と、その応答信号から、適応アルゴリズムによって未知システムの伝達関数を同定する機能を有しており、様々な信号処理システムに広範に用いられている。
例えばエコーキャンセラでは、エコー経路の伝達関数を同定することにより、エコーの元となる信号からエコー信号を予測し、エコー信号を消去するために用いられる。また能動騒音制御装置では、騒音経路の伝達関数を同定することにより、騒音源の音響信号から、到来する騒音を予測し、これの逆相となる音響信号を生成することによって騒音を打ち消すために用いられる。
このような適応等化器による未知システムの同定を阻害する要因として、観測される未知システムの応答信号に混入する外乱の存在がある。例えばエコーキャンセラの場合、エコーに重畳する背景雑音や近端話者音声は、適応等化器にとって、エコー経路の同定を行う上での外乱となり、エコーキャンセラの性能を低下させる(特に、近端話者音声とエコーとが信号上で重なる現象をダブルトークという)。
またこのような適用等化器を能動騒音制御装置に提供した場合では、目的の騒音以外の音が外乱となる。例えば送風ダクトにおいて送風ファンの騒音を打消す場合に、ダクト内に設けられた誤差検出マイクで拾われる送風ファン以外の音(別の機械装置の動作音や、近くにいる人の声など)は、適応等化器にとって騒音経路の同定を行う上での外乱となり、騒音低減効果を低減させる要因となる。
一般には、このような外乱への対策として、所定の更新ステップサイズを設けて適応等化器のフィルタ係数の更新スピードを調整する方法がとられる。この場合、適応等化器のフィルタ係数の更新式は次の式(1)のように表すことができる。
Figure 0005496418
式(2)におけるNはフィルタ次数である。またnは時系列を表す添え字であり、初期時点のn=0では、式(2)の係数列には何らかの初期値が与えられる。さらにμは更新ステップサイズを表し、ε(n)は所定の適応アルゴリズムによって与えられるフィルタ係数の更新量を表している。ε(n)の例として、一般によく知られているNLMS(学習同定法)アルゴリズムを用いた場合、次の式(3)で表される。
Figure 0005496418
なおx(n)は入力信号であり、次の式(4)で表される。
Figure 0005496418
式(5)の右辺は入力信号x(n)の信号パワーであり、d(n)は更新前のフィルタ係数によって得られる残差信号である。
式(1)において、更新ステップサイズμを小さな値にすることで、係数更新のスピードを遅らせることができ、外乱の影響を受け難くすることができる。この結果、同定誤差(フィルタ係数の誤差)の収束値をより小さくすることができるが、その反面、係数更新が緩慢になることで、初期状態から開始した場合や、未知システムの伝達関数が変化した直後などに、同定誤差が収束するまでにより多くの更新回数を要するようになる。このため、更新ステップサイズμは、目的に応じた収束特性が得られるように設定する必要がある。
更新ステップサイズμは定数とされる場合が多いが、状況に応じて変化させることもできる。たとえば、特許文献1では、外乱条件によらず必ず所要の同定誤差に収束するように、更新ステップサイズμを変化させるエコーキャンセラが提案されている。
しかし特許文献1に記載されたエコーキャンセラでは、更新ステップサイズμは同定誤差の所要値に応じて定められるため、所要値の大小に応じて更新ステップサイズも増減するという性質がある。この結果、小さな同定誤差を望むほど更新ステップサイズμの値も小さくなり、これによって係数更新が緩慢になることで、同定誤差の収束により多くの更新回数を要するようになり、時間がかかるようになるという問題が生じる。
Figure 0005496418
しかし、一般に相関値を正確に観測するためには十分な長さの信号が必要であり、特に音声などの非定常な信号に対して瞬間の相互相関値を正確に観測することは困難である。従って非特許文献1に開示された方法では、観測した相互相関値の誤差によって正確なμoptを求め得ず、これよりもやや高い、あるいは低い更新ステップサイズが算出されてしまうことで、同定誤差をすみやかに、あるいは十分小さいレベルまで減少させることができなくなくなるという問題を生じる。
特開2008−312199号公報
J.M. Valin,"On Adjusting the Learning Rate in Frequency Domain Echo Cancellation With Double-Talk",IEEE Trans. on Audio,Speech,And Language Processing,Vol. 15,NO. 3,pp.1030-1034,Mar. 2007
上述の通り、従来の技術では、同定誤差の所要値に応じて更新ステップサイズ値を定めているため、所要の同定誤差が小さいほど、同定誤差を収束させるのに要するフィルタ係数の更新回数が増え、収束に時間がかかるという課題がある。また、推定応答信号と残差信号との相互相関値に応じて更新ステップサイズ値を定めているので、相互相関値の観測誤差によって最適な更新ステップサイズ値が設定されず、同定誤差をすみやかに、あるいは十分なレベルまで減少させることができないという課題があった。
このような課題は、例えばエコーキャンセラにおいてエコー経路の伝達関数をすみやかに、あるいは十分精度よく同定することができず、十分なエコー消去効果が得られなくなるという問題を生じる。同様に能動騒音制御装置においても、騒音の伝達経路をすみやかに、あるいは精度よく同定できず、十分な騒音の抑制効果が得られなくなるという問題を生じる。
この発明は、上記のような課題を解決するためになされたもので、外乱や未知システムの伝達関数の状態や、その変化が事前に予測できない条件において、これらを観測あるいは検出するための手段を別途用いることなく、それらの条件に応じて可変更新ステップサイズを定めることを目的とする。
この発明に係る適応等化器は、前回までの動作により得られた適応フィルタ係数列を用いて得られる第1の残差信号と、前回までの動作により得られた適応フィルタ係数列を任意の先行更新ステップサイズを用いて係数更新を行った先行更新適応フィルタ係数列を用いて得られる第2の残差信号との、大きさの比あるいは大きさの差に基づいて定められる可変更新ステップサイズを用いて係数更新処理を行った適応フィルタ係数列を用いて、入力信号をフィルタ処理して出力信号を生成するものである。
この発明によれば、同定誤差を速やかに、かつ、十分小さいレベルまで減少させることができる。
実施の形態1による適応等化器の構成を示すブロック図である。 実施の形態1による適応等化器のフィルタ係数列の読み込み/書き込み処理を示す説明図である。 実施の形態1による適応等化器の他の構成を示すブロック図である。 実施の形態1による適応等化器の同定誤差収束特性の一例を示すグラフである。 実施の形態2による適応等化器の構成を示すブロック図である。 実施の形態2による適応等化器のフィルタ係数列の読み込み/書き込み処理を示す説明図である。 実施の形態3による適応等化器の構成を示すブロック図である。 実施の形態3による適応等化器のフィルタ係数列の読み込み/書き込み処理を示す説明図である。 実施の形態4による適応等化器の構成を示すブロック図である。 実施の形態4による適応等化器のフィルタ係数列の読み込み/書き込み処理を示す説明図である。 実施の形態5による適応等化器の構成を示すブロック図である。 実施の形態6による音響エコーキャンセラ装置の構成を示すブロック図である。 実施の形態7による能動騒音制御装置の構成を示すブロック図である。
以下、この発明をより詳細に説明するために、この発明を実施するための形態について、添付の図面に従って説明する。
実施の形態1.
図1は、実施の形態1による適応等化器の構成を示すブロック図である。図1において、適応等化器100は、第1の推定応答信号および第1の残差信号を生成する減算フィルタ101、フィルタ係数列の係数更新を行い、更新したフィルタ係数列を用いて第2の推定応答信号を生成する第1の更新フィルタ102、可変更新ステップサイズを定めるステップサイズ制御部103、フィルタ係数列の係数更新を行う第2の更新フィルタ104、およびフィルタ係数列を記憶するメモリ部105で構成されている。さらに、減算フィルタ101は推定応答信号生成部101aおよび減算器101bを備え、第1の更新フィルタ102はフィルタ処理部102a、乗算器102bおよび減算器102cを備え、第2の更新フィルタ104は係数更新処理部104aおよび乗算器104bを備えている。
また、図1に示すように適応等化器100は未知システム900に接続されている。未知システム900は、適応等化器100の学習同定の対象となるシステムである。
Figure 0005496418
次に、実施の形態1による適応等化器の動作について説明する。図2は、実施の形態1による適応等化器のフィルタ係数列の読み込みあるいは書き込み処理を模式的に示した説明図である。
Figure 0005496418
Figure 0005496418
ステップサイズ制御部103は、第1の残差信号d1(n)、第2の残差信号d2(n)と、先行更新ステップサイズμprio(n)に基づき、可変更新ステップサイズμopt(n)を定める。この可変更新ステップサイズμopt(n)の定め方の詳細については後述する。
Figure 0005496418
次に、ステップサイズ制御部103における可変更新ステップサイズμopt(n)の算出方法について詳述する。本発明は、可変更新ステップサイズμopt(n)を、各時点の「外乱条件と収束状態の中で、同定誤差を最も減少させる更新ステップサイズ」と定義し、これを毎回の係数更新において確実に求める構成を有していることを特徴としている。その構成の説明のために、まず可変更新ステップサイズμopt(n)の導出を以下に説明する。
Figure 0005496418
以降はNLMSアルゴリズムを用いる場合を例に説明を進める。ただし、これは本発明がNLMSに限定されることを意味するものではない。本発明には他の適応アルゴリズムを用いることも可能であり、その場合も本発明の適応等化器に含まれるものとする。
NLMSアルゴリズムを用いる場合、上記式(13)は次の式(14)に書き直される。
Figure 0005496418
入力信号x(n)と外乱ν(n)が一般に無相関であり独立であることを考慮すると、式(14)の期待値は、次の式(16)のように近似することができる。
Figure 0005496418
式(16)は、係数更新の前後における同定誤差の大きさの差分が更新ステップサイズμの二次関数となることを示しており、右辺が負値となれば同定誤差が減少することを意味している。従って、式(16)の右辺の最小値を与える更新ステップサイズμが、「外乱条件と収束状態の中で、同定誤差を最も減少させる更新ステップサイズ」μoptとなり、これは次の式(17)で与えられる。
Figure 0005496418
Figure 0005496418
Figure 0005496418

Figure 0005496418
この式(19)を変形すると、次の式(20)が導かれる。
Figure 0005496418
式(20)はμ1またはμ2の何れか一方を0とおくことでさらに簡略化でき、次の式(21)となる。
Figure 0005496418
よって、この実施の形態1のステップサイズ制御部103は、第1の残差信号d1(n)、第2の残差信号d2(n)と、先行更新ステップサイズμprio(n)から、次の式(22)で示される可変更新ステップサイズμopt(n)を時点nごとに算出する。
Figure 0005496418
ここで、p1は第1の残差信号d1(n)、P2は第2の残差信号d2(n)の大きさを表す関数であり,次の様な平均信号パワーやリーク積分などを当てはめることができる。これらの方法による分散の計測は、信号長が限られていても、相関の計測などに比べると比較的正確さを期待できる。
Figure 0005496418
さらに、式(23)は先行更新ステップサイズμprio(n)を1とすることで、次の式(26)ように簡素化して計算するようにしてもよい。
Figure 0005496418
このようにして得られた可変更新ステップサイズμopt(n)を第2の更新フィルタ104に用いることにより、第2の更新フィルタ104では各時点の「外乱条件と収束状態の中で、同定誤差を最も減少させる更新ステップサイズ」を毎回確実に算出して係数更新を行うことができる。この結果、同定誤差の減少が早く、かつ、同定誤差の収束値も十分小さい適応等化器100を得ることができる。
なお式(16)によれば、同定誤差が減少する更新ステップサイズμは式(16)の右辺が負値となる範囲であることがわかるから、それを満たす更新ステップサイズμ´opt(n)を用いれば、少なくとも同定誤差が減少することは期待できる。この範囲は次の式(27)ように表される。
0<μ´opt(n)<2μopt(n) ・・・(27)
よって、単に同定誤差が減少することをのみ期待するのであれば、第1の残差信号d1(n)、第2の残差信号d2(n)、および先行更新ステップサイズμprio(n)を元に、所定の手続きによって式(26)に示される範囲のいずれかの値に定めた準可変更新ステップサイズμ´opt(n)を第2の更新フィルタ104に用いるようにしてもよい。本発明の適応等化器は、このような場合も含むものとする。
次に、適応等化器100の他の構成例について示す。図3は、実施の形態1の適応等化器の他の構成例を示すブロック図である。図3の適応等化器110は、図1で示した適応等化器100に第3の更新フィルタ106を追加して設けている。なお、図1に示した適応等化器100と同一の構成要素には同一の符号を付して説明を省略する。
第3の更新フィルタ106は、フィルタ処理部106a、乗算器106bおよび減算器106cを備え、動作は第1の更新フィルタ102と同様である。第1の更新フィルタ102は第1の先行更新ステップサイズμprio1(n)、第3の更新フィルタ106は第2の先行更新ステップサイズμprio2(n)をそれぞれ用いるものとする。また、第3の更新フィルタ106を追加して設けることにより、ステップサイズ制御部103には、3つの残差信号、すなわち減算フィルタ101からの第1の残差信号d1(n)、第1の更新フィルタ102からの第2の残差信号d2(n)、および第3の更新フィルタ106からの第3の残差信号d3(n)が入力される。
ステップサイズ制御部103は、第1の残差信号d1(n)、第2の残差信号d2(n)、および第3の残差信号d3(n)の3つの残差信号のうちのいずれか2つの残差信号dA(n)、dB(n)と、第1の先行更新ステップサイズμprio1(n)、あるいは第2の先行更新ステップサイズμprio2(n)、あるいは「0」の3つの異なるパラメータのうちいずれか2つのパラメータμA,μBから可変更新ステップサイズμopt(n)を次の式(28)に基づいて定める。
Figure 0005496418
式(28)における2つの残差信号dA(n),dB(n)および2つのパラメータμA、μBの具体的な組み合わせを以下に示す。
パターン1:
A(n)=d2(n)、dB(n)=d1(n)、μA=μprio1(n)、μB=0
パターン2:
A(n)=d3(n)、dB(n)=d2(n)、μA=μprio2(n)、
μB=μprio1(n)
パターン3:
A(n)=d3(n)、dB(n)=d1(n)、μA=μprio2(n)、μB=0
ステップサイズ制御部103は、パターン1により算出された可変更新ステップサイズμopt1(n)、パターン2により算出された可変更新ステップサイズμopt2(n)、およびパターン3により算出された可変更新ステップサイズμopt3(n)のいずれかを最終的な可変更新ステップサイズμopt(n)としてもよいし、算出した3つの可変更新ステップサイズの平均値を算出し、最終的な可変更新ステップサイズμopt(n)としてもよい。
このように、3以上の複数の残差信号を用いて、複数の可変更新ステップサイズの平均値を最終結果である可変更新ステップサイズμopt(n)として算出するステップサイズ制御部103を備えることにより、精度の高い可変更新ステップサイズμopt(n)を得ることができる。
なお、図3では第3の更新フィルタ106を追加して備え、第1の残差信号d1(n)、第2の残差信号d2(n)、および第3の残差信号d3(n)をステップサイズ制御部103に入力する構成を示したが、追加する更新フィルタの数や、ステップサイズ制御部103に入力する残差信号dの数は適宜変更可能である。
ここまでNLMSアルゴリズムを例に説明したが、本発明の適応等化器100,110において、適応アルゴリズムにLMSアルゴリズム、アフィン射影アルゴリズムを用いた場合の可変更新ステップサイズμopt(n)の例も以下に記す。
Figure 0005496418
Figure 0005496418
である。
これら式(29)および式(31)は上述のNLMSの例と同様の導出過程で導くことができる。これらの式に示されているように、LMSアルゴリズム、アフィン射影アルゴリズムを用いる場合、ステップサイズ制御部103は、可変更新ステップサイズμopt(n)を算出するための情報として、入力信号x(n)も必要とする。
また、LMSアルゴリズムやアフィン射影アルゴリズムを所定の信号ブロック単位に実行するようにした、BLMS(Block LMS)やBOP(Block Orthogonal Projection Algorithm)などのブロック適応フィルタアルゴリズムを用いて適応等化器100,110を構成してもよい。これらのブロック適応フィルタアルゴリズムを用いる場合、ステップサイズ制御部103は第1の残差信号d1(n)、第2の残差信号d2(n)について一定のブロック長の信号を分析できるようになるため、それらの分散の計測精度の向上を期すことができる。これによってより正確な可変更新ステップサイズを得ることが期待できる。本発明の適応等化器は、上述のいずれかの例で構成された場合も含むものとする。
図4は、実施の形態1の適応等化器による同定誤差収束特性の一例を示すグラフである。
図4(a)は、同定誤差は係数の二乗誤差の和を未知システムの伝達関数のフィルタ係数の二乗値の和で正規化した値で示している。
図4における収束特性曲線(1)は実施の形態1の適応等化器100,110が上述した式(22)に基づいた定めた可変更新ステップサイズμopt(n)を用いた場合の収束特性を示している。これに対して、収束特性曲線(2)は更新ステップサイズを固定値0.05、収束特性曲線(3)は更新ステップサイズを固定値0.1、収束特性曲線(4)は更新ステップサイズを固定値0.2と設定した場合の収束特性を示している。なお、また外乱条件は一定とし、一定レベルの白色雑音を観測応答信号に印加している。
図4(a)に示したグラフから明らかなように、この実施の形態1の適応等化器100,110は、更新ステップサイズにいずれの固定値を用いる場合よりも、同定誤差を速やかに減少させ、かつ、同定誤差を小さな値に収束させる効果があることが分かる。
また、図4(b)は外乱変動および未知システムの変動発生時の同定誤差収束特性の一例を示している。図4(b)で示したグラフ上の各収束特性曲線に添えた番号は図4(a)と同一である。
図4(b)の例では、図4(a)と同様の一定の白色雑音を外乱として印加すると共に、区間Aにおいて突発的な外乱変動として、他の区間よりもやや大きな白色雑音をさらに印加している。また地点Bでは、未知システムの変動を想定して、未知システムの伝達関数を瞬間的に完全に別の伝達関数に変化させている。
図4(b)に示したグラフから明らかなように区間Aでは、更新ステップサイズに0.05から0.2までの固定値を用いる場合に突発的な外乱変動によって同定誤差が増大しているのに対して、適応等化器100,110の収束特性曲線(1)は誤差が増大せずに収束状態を保っていることが分かる。また、未知システム900の伝達関数が突然変化した地点B以降では、実施の形態1の適応等化器100,110の収束特性曲線(1)は他の何れの曲線よりも最も早く誤差が減少する効果があることが分かる。なお、上記のいずれの例においても、外乱条件に応じて係数更新の実行と停止を切替えたり、未知システム変化を検知して、適応等化器の、再度の適応化を促進したりするような構成は設けていないことを述べておく。
図4で示した、実施の形態1による適応等化器100,110の特性は、例えばエコーキャンセラでは背景騒音や話者音声などの外乱に左右させることなく、速やかにエコー経路の伝達関数を同定し、エコーを効果的に消去することができることを意味する。また、エコー経路が変化した場合にも、速やかに変化に追従することができることも意味する。
以上のように、この実施の形態1によれば、フィルタ係数列を更新する毎に、各時点における外乱条件と収束状態において同定誤差を最も減少させる可変更新ステップサイズμopt(n)を算出するステップサイズ制御部103と、ステップサイズ制御部103が算出した可変更新ステップサイズμopt(n)を用いて係数更新を行いフィルタ係数列の更新を行う第2の更新フィルタ104とを備えるように構成したので、速やかに、かつ十分小さく同定誤差を減少させることができる。さらに、外乱信号を検出する構成や、検出した外乱信号を推定する構成を別途設けることなく、検出が困難である外乱変化が生じた場合にも、収束状態を劣化させることがないという効果を有する。さらに、未知システム900の伝達関数の変化を検出する構成を別途設けることなく、未知システム900が変化して収束状態がリセットされた場合であっても、フィルタ係数列の更新により速やかに同定誤差を収束させることができる。
また、この実施の形態1によれば、更新ステップサイズ制御部103は、第1の残差信号d1(n)第2の残差信号d2(n)、および先行更新ステップサイズμprio(n)を用いて可変更新ステップサイズμopt(n)を算出するように構成したので、先行更新ステップサイズが「1」に固定される場合と比較して、可変更新ステップサイズ算出の誤差が発散して学習システムが破綻するのを抑制することができる。
また、この実施の形態1によれば、BLMSやBOPなどの所定のブロック長単位で係数更新を実行するブロック適応フィルタアルゴリズムも適用可能に構成したので、第1残差信号d1(n)および第2残差信号d2(n)の分散の観測に十分な信号長が得られ、精度の高い可変更新ステップサイズμopt(n)を算出することが可能となり、より効率よくフィルタ係数列の更新を実施することができる。
また、この実施の形態1によれば、所定の範囲を持った準可変更新ステップサイズμ´opt(n)を定めるように構成したので、フィルタ係数列の更新の安全性を高めることができる。また、外乱を抑制したいとの要望がある場合には可変更新ステップサイズμopt(n)を所定の範囲内での小さい値に設定する、あるいは収束効果を高めたいとの要望がある場合には、可変更新ステップサイズμopt(n)を所定の範囲内で大きい値に設定するなど、ユーザの意図に合わせた設定を行うことができる。
実施の形態2.
上述した実施の形態1では、可変更新ステップサイズμopt(n)が算出された後、算出された可変更新ステップサイズμopt(n)を第2の更新フィルタ104に適用し、フィルタ係数列の係数更新を行う構成を示した。しかし、外乱条件や、未知システム900の伝達関数の変動が比較的小さい場合には、前回算出した可変更新ステップサイズμopt(n−1)と最新の可変更新ステップサイズμopt(n)との値で、大きな差が生じない場合も存在する。例えば、外乱が一定の統計的性質をもつ白色雑音、ピンクノイズ、あるいはそれに類するランダム性信号である場合、係数の更新頻度に対して外乱の変化は十分小さいことが想定できるから、算出される可変更新ステップサイズの値は前回と最新で殆ど変化しないことが予想される。このような場合、前回算出した可変更新ステップサイズμopt(n−1)が次の時点(n)においても有効性が期待できる。そこで、この実施の形態2では、先行更新ステップサイズμprio(n)を前回の動作で得られた可変更新ステップサイズμopt(n−1)とする構成を示す。
実施の形態2の構成を備えることにより、実施の形態1で示した第1の更新フィルタ102に第2の更新フィルタ104の機能を代理させることも可能となり、これによって適応等化器の構成をより簡素にすることができる。
図5は、実施の形態2による適応等化器の構成を示すブロック図である。
図5において、適応等化器200は、第1の推定応答信号および第1の残差信号を生成する減算フィルタ101、フィルタ係数列の係数更新を行い、更新したフィルタ係数列を用いて第2の推定応答信号を生成する第1の更新フィルタ201、可変更新ステップサイズを定めるステップサイズ制御部103、前回の動作で求めた可変更新ステップサイズを第1の更新フィルタ201に与える遅延処理部202およびフィルタ係数列を記憶するメモリ部105で構成されている。さらに、減算フィルタ101は推定応答信号生成部101aおよび減算器101bを備え、第1の更新フィルタ201は係数更新処理部201a、乗算器201bおよび減算器201cを備えている。また、適応等化器200は未知システム900に接続されている。なお、実施の形態1の図1に示した適応等化器100と同一の構成要素には同一の符号を付して説明を省略する。
Figure 0005496418
Figure 0005496418
Figure 0005496418
以上のように、実施の形態2の適応等化器200によれば、可変更新ステップサイズμopt(n)を求めるステップサイズ制御部103と、ステップサイズ制御部103が求めた可変更新ステップサイズμopt(n)を一時格納し、次の係数更新の時点で第1の更新フィルタ201に与える遅延処理部202と、当該遅延処理部202により与えられる前回の可変更新ステップサイズμopt(n−1)を用いてフィルタ係数列の係数更新を行うと共に、第2の推定応答信号を生成する第1の更新フィルタ201とを備えるように構成したので、より少ない構成要素で適応等化器を構成することが可能となり、必要な計算資源を抑制し、機器の低コスト化を図ることができる。
実施の形態3.
上述した実施の形態1では、第1の更新フィルタ102において、入力信号x(n)、および観測応答信号y´(n)から先行更新フィルタ係数列の係数更新を行った後、直ちに同一入力信号x(n)と、観測応答信号y´(n)とを用いて第2の残差信号d2(n)を求め、これを可変更新ステップサイズμopt(n)の算出に用いる構成を示した。
Figure 0005496418
図7は、実施の形態3による適応等化器の構成を示すブロック図である。図7において、適応等化器300は、第1の推定応答信号および第1の残差信号を生成する第1の減算フィルタ301、第2の推定応答信号および第2の残差信号を生成する第2減算フィルタ302、可変更新ステップサイズを定めるステップサイズ制御部303、係数更新量を算出する係数更新量算出部304、先行更新フィルタ係数列を算出する先行係数更新部305、前回の動作で求めた係数更新量を更新フィルタ307に与える遅延処理部306、フィルタ係数列の係数更新を行う更新フィルタ307、およびフィルタ係数列を記憶するメモリ部308で構成されている。
さらに、第1の減算フィルタ301は推定応答信号生成部301aおよび減算器301bを備え、第2の減算フィルタ302は推定応答信号生成部302aおよび減算器302bを備え、先行係数更新部305は係数算出部305aおよび乗算器305bを備え、更新フィルタ307はフィルタ処理部307a、乗算器307bおよび減算器307cを備えている。また、適応等化器300は未知システム900に接続されている。
Figure 0005496418
ステップサイズ制御部303は、第1の残差信号d1(n)、第2の残差信号d2(n)および、前回使用された先行更新ステップサイズμprio(n−1)を元に可変更新ステップサイズμopt(n)を算出する。算出方法は実施の形態1と同様である。また、実施の形態1で述べたように、LMSアルゴリズムやアフィン射影アルゴリズムなどを適応アルゴリズムに用いる場合には、入力信号x(n)も用いる。
Figure 0005496418
Figure 0005496418
Figure 0005496418
なお、上述した実施の形態3では、前回の動作で得られた係数更新量ε(n−1)を用いる構成を示したが、これは前回の動作で得られた係数更新量に限定されるものではなく、適宜変更可能である。例えば、前々回の動作で得られた係数更新量ε(n−2)を用いて構成してもよい。
実施の形態4.
外乱条件や適応等化器の収束状態が周波数帯域毎に異なる場合、高速LMSなどの時間周波数変換を用いる適応フィルタアルゴリズムに本発明の適応等化器を適用し、周波数帯域毎に外乱条件と収束状態に応じた可変更新ステップサイズを算出することで、より効率的な係数更新を行うことが期待できる。そこでこの実施の形態4では、時間周波数変換を用いる適応フィルタアルゴリズムを適用した場合の構成例について述べる。
図9は、実施の形態4による適応等化器の構成を示すブロック図である。
図9において、適応等化器400は、第1の推定応答信号および第1の残差信号を生成する減算フィルタ401、第1および第2の時間周波数変換部402,403、フィルタ係数列の係数更新を行う第1の更新フィルタ404、第3および第4の時間周波数変換部405,407、可変更新ステップサイズを定めるステップサイズ制御部408、フィルタ係数を更新する第2の更新フィルタ410、減算器406、乗算器409およびフィルタ係数列を記憶するメモリ部411で構成されている。さらに、減算フィルタ401は推定応答信号生成部401aおよび減算器401bを備え、第1の更新フィルタ404はフィルタ処理部404aおよび乗算器404bを備え、第2の更新フィルタ410は係数更新処理部410aを備えている。また、適応等化器400は未知システム900に接続されている。
次に、実施の形態4の適応等化器400の動作について説明する。図10は、実施の形態4の適当等化器のフィルタ係数列の読み込みあるいは書き込み処理を示す説明図である。
この実施の形態4の適応等化器400は時間周波数変換を行う第1から第4の時間周波数変換部402,403,405,407を備えており、このため信号を所定のブロック長L毎に分割して処理を行う。以下の説明では、処理開始時点からのブロック番号をkで表すものとして説明を行う。
Figure 0005496418
第1の時間周波数変換部402は、入力信号x(n)をブロック長L毎に時間周波数変換し、入力信号の周波数要素X(ω,k)を得る。ここでωは周波数を表す添え字である。また、ここでの時間周波数変換には、例えばDFT(離散フーリエ変換)を用いることができる。同様に第2の時間周波数変換部403は、第1の残差信号d1(n)を時間周波数変換し、第1の残差信号の周波数要素D1(ω,k)を得る。
Figure 0005496418
・参考文献1
S. Haykin著、鈴木博他訳、「適応フィルタ理論」、科学技術出版、2001年1月10日発行、p.500〜514
Figure 0005496418
ステップサイズ制御部408は、第1の残差信号の周波数要素D1(ω,k)と第2の残差信号の周波数要D2(ω,k)と、先行更新ステップサイズμprio(ω,k)から可変更新ステップサイズμopt(ω,k)を、周波数要素毎に算出する。なお、用いる適応アルゴリズムによっては、入力信号の周波数要素X(ω,k)も算出に用いる。前述の高速LMSアルゴリズムの場合、可変更新ステップサイズμopt(ω,k)は、例えば次の式(36)のように定めることができる。
Figure 0005496418
なお、上記式(36)において、|D1(ω,k)|2は第1の残差信号の周波数要素D1(ω,k)の大きさ、|D2(ω,k)|2は第2の残差信号の周波数要素D2(ω,k)の大きさを表している。このように、周波数要素毎に外乱条件と収束状態に応じた更新ステップサイズを与えることが可能となる。
Figure 0005496418
以上のように、この実施の形態4によれば、時間周波数変換を行う第1から第4の時間周波数変換部402,403,405,407と、入力信号の周波数要素毎に、外乱条件と収束状態に応じた可変更新ステップサイズμopt(ω,k)を算出する更新ステップサイズ制御部408と、算出された可変更新ステップサイズμopt(ω,k)を用いて係数更新を行う第2の更新フィルタ410とを備えるように構成したので、周波数帯域によって外乱条件が異なる場合、例えば外乱が大きい周波数帯域と、外乱が小さい周波数帯域とが存在する場合では、外乱の大きい周波数帯域では小さい値の更新ステップサイズが算出されることにより収束状態の劣化を抑制し、外乱の小さい周波数帯域では大きな値の更新ステップサイズが算出されることにより同定誤差をより早く減少させることができる。
また、この実施の形態4によれば、上述した周波数変換部402,403,405,407、更新ステップサイズ制御部408、および第2の更新フィルタ410を備えるように構成したので、十分に誤差が収束した周波数帯域と、十分に誤差が収束していない周波数帯域とが存在する場合に、それぞれの周波数帯域に適切な更新ステップサイズが与えられるため、誤差が収束した周波数帯域で不必要な係数更新を抑制し、かつ誤差の収束が十分でない周波数帯域での係数更新を速やかに行うことができる。
実施の形態5.
上述した実施の形態4では、時間周波数変換を用いて周波数帯域毎に可変更新ステップサイズを算出する構成を示したが、この実施の形態5では、高い周波数分解能を必要としない場合に、サブバンドフィルタを用いて、サブバンド毎に外乱条件および収束状態に応じた可変更新ステップサイズを算出する構成を示す。
図11は、実施の形態5の適応等化器の構成を示すブロック図である。図11において、適応等化器500は第1のサブバンド分解部501、第2のサブバンド分解部502、上述した実施の形態1から実施の形態3のいずれかで示した機能を有する適応等化部が複数配置された適応等化部列503、第1のサブバンド合成部504、および第2のサブバンド合成部505で構成されている。また、適応等化器500は未知システム900に接続されている。
次に、実施の形態5の適応等化器500の動作について説明する。
第1のサブバンド分解部501は、未知システム900への入力信号x(n)を、所定の分割数M個の周波数帯域に分割し、サブバンド分割された入力信号x(1)(n),x(2)(n),・・・,x(M)(n)を得る。同様に、第2のサブバンド分解部502は、観測応答信号y´(n)をM個の周波数帯域に分割し、サブバンド分割された観測応答信号y´(1)(n),y´(2)(n),・・・,y´(M)(n)を得る。
Figure 0005496418
Figure 0005496418
以上のように、この実施の形態5によれば、入力信号x(n)および観測応答信号y´(n)を所定の分割数に分割する第1、および第2のサブバンド分解部501,502と、帯域分割された信号それぞれに対して可変更新ステップサイズを算出し、算出した可変更新ステップサイズを用いて係数更新を行う複数の適応等化部で構成された適応等化部列503を備えるように構成したので、周波数帯域毎に外乱条件および同定誤差の収束状態が異なる場合であっても、より速やかに、かつ十分小さく同定誤差を減少させることができる。
実施の形態6.
この実施の形態6では、本発明の適応等化器の音響エコーキャンセラ装置における好適な適用例を示す。図12は、実施の形態6による音響エコーキャンセラ装置の構成を示すブロック図である。
この音響エコーキャンセラ装置910は、適応等化器600を備え、当該適応等化器600には上述した実施の形態1から実施の形態5で説明したいずれかの適応等化器を適用することができる。さらに、音響エコーキャンセラ装置910は、受信信号x(n)を出力するスピーカ901、使用者の会話音声を収音して収音信号y´(n)に変換するマイク902、および後述する減算器601を備える。
スピーカ901およびマイク902は、未知システム900を構成しており、受信信号x(n)はこの未知システム900への入力信号、収音信号y´(n)はこの未知システム900からの出力信号となっている。未知システム900の内部では、スピーカ901から出力された受話音声が、エコーとしてマイク902に収音される。このほか収音信号y´(n)には、エコーの他、使用者の会話音声や背景雑音も含まれる。
Figure 0005496418
ここで、収音信号y´(n)に含まれた会話音声や背景騒音は、適応等化器600にとって、同定を妨げる外乱となる。また、エコー経路である未知システム900は、スピーカ901やマイク902周辺の空間における人や物の移動などによって、その伝達関数に、突然、変化が生じる場合もある。しかし、適応等化器600は上述した実施の形態1から実施の形態5において示したように、外乱や未知システムの伝達関数の変化があった場合にも、同定誤差を効率よく減少させるように係数更新処理を実行するので、音響エコーキャンセラ装置のエコー消去効果を高めることができる。
以上のように、この実施の形態6によれば、音響エコーキャンセラ装置に、同定誤差を効率よく減少させる係数更新処理を実行する適応等化器600を適用するように構成したので、音響エコーキャンセラ装置のエコー消去効果を高めることができる。
実施の形態7.
この実施の形態7では、本発明の適応等化器の能動騒音制御装置における好適な適用例を示す。図13は、実施の形態7による能動騒音制御装置の構成を示すブロック図である。
Figure 0005496418
騒音源903は、騒音の発生源を示しており、一次経路904は、騒音源903から目標位置(図13では誤差マイク703の設置位置)までの音波の経路、二次経路905はスピーカ702から目標位置(図13では誤差マイク703の設置位置)までの音波の経路を示している。
次に、実施の形態7による能動騒音制御装置920の動作について説明する。
騒音源903で発生した騒音は、参照マイク701によって収音され、参照信号となる。参照信号は二次経路905の伝達関数を模擬した二次経路特性フィルタ706にてフィルタリングされ、さらに位相反転器707にて位相反転されて入力信号x(n)となり、適応等化器700に入力される。また、騒音源903で発生した騒音は、一次経路904を通じて誤差マイク703で収音され、観測応答信号y´(n)として適応等化器700に入力される。ただし、誤差マイク703には騒音源903から発した騒音以外の到来音も収音される。
適応等化器700は、入力信号x(n)、観測応答信号y´(n)をそれぞれ未知システムの入力信号と観測応答信号とみなし、同未知システムの伝達関数を同定する。当該未知システムの伝達関数は、一次経路の伝達関数をG、二次経路の伝達関数をCとおいた時、次の式(37)で表される。
Figure 0005496418
Figure 0005496418
適応等化器700が前述の未知システムを同定する際、誤差マイク703に収音される信号に、目的とする騒音以外の音が混入した場合、これが外乱となって同定を妨げ、能動騒音制御装置の騒音低減効果を低下させる要因となる。また、一次経路904の伝達関数が変化した場合には、同定誤差が十分小さくなるまで適応等化器700が再同定を行う必要が生じる。さらに一次経路904の伝達関数の変化が定常的であれば、適応等化器は常にこれを追従しなければならない。
しかし、適応等化器700に上述した発明の実施の形態の1から実施の形態5のいずれかの適応等化器を適用することにより、外乱に抗して精度よく伝達関数を同定し、また、これに変化が生じた際も速やかに追従を行えることができ、能動騒音制御装置920の騒音低減効果を高めることができる。
以上のように、この実施の形態7によれば、フィルタ係数列を算出する適応等化器700と、当該フィルタ係数列を用いて参照マイク701によって集音された参照信号をフィルタリングし、制御音信号をスピーカ702から出力する制御音フィルタ704とを備え、制御音と雑音とを相殺するように構成したので、誤差マイクに目的の騒音以外の外乱が入る場合においても、騒音低減効果を高めることができる。
また、この実施形態7によれば、一次経路の伝達関数の変化に対して速やかに追従して伝達関数を同定する適応等化器700を備えるように構成したので、一次経路の伝達関数が変化する場合であっても、騒音低減効果を高めることができる。
なお、本願発明はその発明の範囲内において、各実施の形態の自由な組み合わせ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは各実施の形態において任意の構成要素の省略が可能である。
100,110,200,300,400,500,600,700 適応等化器、101,401 減算フィルタ、101a,401a 推定応答信号生成部、401b 減算器、102,201,404 第1の更新フィルタ、102a,404a フィルタ処理部、102b,104b,106b,201b,305b,307b,404b,409,601 乗算器、101b,102c,106c,201c,301b,302b,307c,401b,406 減算器、103,303,408 ステップサイズ制御部、104,410 第2の更新フィルタ、104a,201a,410a 係数更新処理部、105,308,411 メモリ部、106 第3の更新フィルタ、106a フィルタ処理部、202,306 遅延処理部、301 第1の減算フィルタ、302 第2の減算フィルタ、301a,302a 推定応答信号生成部、304 係数更新量算出部、305 先行係数更新部、305a 係数算出部、305b 乗算器、307 更新フィルタ、307a フィルタ処理部、307b 乗算器、307c 減算器、402 第1の時間周波数変換部、403 第2の時間周波数変換部、405 第3の時間周波数変換部、406 減算器、407 第4の時間周波数変換部、501 第1のサブバンド分解部、502 第2のサブバンド分解部、503 適応等化部列、504 第1のサブバンド合成部、505 第2のサブバンド合成部、701 参照マイク、702 スピーカ、703 誤差マイク、704 制御音フィルタ、705 係数転送部、706 二次経路特性フィルタ、707 位相反転器、900 未知システム、901 スピーカ、902 マイク、903 騒音源、904 一次経路、905 二次経路、910 音響エコーキャンセラ装置、920 能動騒音制御装置。

Claims (20)

  1. 可変更新ステップサイズを用いて係数更新処理を行った適応フィルタ係数列を用いて、入力信号をフィルタ処理して出力信号を生成する適応等化器において、
    前記可変更新ステップサイズは、
    前記適応等化器の前回までの動作により得られた適応フィルタ係数列を用いて得られる第1の残差信号と、
    前記適応等化器の前回までの動作により得られた適応フィルタ係数列を任意の先行更新ステップサイズを用いて係数更新を行った先行更新適応フィルタ係数列を用いて得られる第2の残差信号との、
    大きさの比あるいは大きさの差に基づいて定められることを特徴とする適応等化器。
  2. 前記第2の残差信号は、前回までの動作により得られた適応フィルタ係数列をそれぞれ異なる複数の任意の先行更新ステップサイズを用いて係数更新を行った複数の先行更新適応フィルタ係数列を用いて得られる複数の残差信号であり、
    前記可変更新ステップサイズは、前記第1の残差信号および前記複数の第2の残差信号から選択された少なくとも2つの残差信号の大きさの比あるいは大きさの差に基づいて定められることを特徴とする請求項1記載の適応等化器。
  3. 前記可変更新ステップサイズの決定において、前記先行更新ステップサイズを更なる情報として用いることを特徴とする請求項1記載の適応等化器。
  4. 前記入力信号は、学習同定対象である未知システムに入力される信号であり、
    前記可変更新ステップサイズの決定において、当該入力信号を更なる情報として用いることを特徴とする請求項1記載の適応等化器。
  5. 前記可変更新ステップサイズは、前記第1の残差信号および前記第2の残差信号に基づいて決定される範囲内のいずれかの値に定められることを特徴とする請求項1記載の適応等化器。
  6. 前記可変更新ステップサイズは、前記第1の残差信号、前記第2の残差信号および前記先行更新ステップサイズに基づいて決定される範囲内のいずれかの値に定められることを特徴とする請求項3記載の適応等化器。
  7. 所定の信号ブロック長単位で前記係数更新を実行するブロック適応アルゴリズムを用い、前記所定の信号ブロック長単位で前記第1の残差信号および前記第2の残差信号それぞれの分散、または平均パワーを求め、
    前記可変更新ステップサイズの決定において、前記分散または平均パワーを更なる情報として用いることを特徴とする請求項1記載の適応等化器。
  8. 前記先行更新ステップサイズは、前回までの動作により得られた可変更新ステップサイズであることを特徴とする請求項1記載の適応等化器。
  9. 前記可変更新ステップサイズは、周波数変換された前記第1の残差信号前記第2の残差信号および前記先行更新ステップサイズから周波数要素毎に定められることを特徴とする請求項3記載の適応等化器。
  10. 前回までの動作により得られた適応フィルタ係数列を用いて前記入力信号をフィルタ処理して第1の推定応答信号を生成し、前記入力信号に対する前記未知システムの応答信号に外乱が加えられた観測応答信号から、前記生成した第1の推定応答信号を減算して前記第1の残差信号を生成する減算フィルタと、
    前記減算フィルタで生成された第1の残差信号および前記任意の先行更新ステップサイズを用いて、前記適応等化器の前回までの動作により得られた適応フィルタ係数列の係数更新を行って先行更新フィルタ係数列を算出し、算出した先行更新フィルタ係数列を用いて前記入力信号をフィルタ処理して第2の推定応答信号を生成し、前記観測応答信号から前記第2の推定応答信号を減算して前記第2の残差信号を生成する更新フィルタと、
    少なくとも前記減算フィルタが生成した第1の残差信号、前記更新フィルタが生成した第2の残差信号および前記先行更新ステップサイズとから前記可変更新ステップサイズを定めるステップサイズ制御部とを備えたことを特徴とする請求項1記載の適応等化器。
  11. 前記更新フィルタは、複数の前記任意の先行更新ステップサイズを用いて算出した複数の先行更新フィルタ係数列を用いて、前記入力信号をフィルタ処理して複数の前記第2の推定応答信号を生成し、前記観測応答信号から前記複数の第2の推定応答信号を減算して複数の第2の残差信号を生成し、
    前記ステップサイズ制御部は、少なくとも前記第1の残差信号および前記複数の第2の残差信号から選択された少なくとも2つの残差信号と、前記先行更新ステップサイズとから前記可変更新ステップサイズを定めることを特徴とする請求項10記載の適応等化器。
  12. 前記可変更新ステップサイズを用いて前記適応フィルタ係数列の係数更新を行う係数更新フィルタを備えたことを特徴とする請求項10記載の適応等化器。
  13. 前回までの動作により得られた適応フィルタ係数列を用いて前記入力信号をフィルタ処理して第1の推定応答信号を生成し、前記入力信号に対する前記未知システムの応答信号に外乱が加えられた観測応答信号から、前記生成した第1の推定応答信号を減算して前記第1の残差信号を生成する第1の減算フィルタと、
    前回までの動作により得られた先行更新フィルタ係数列を用いて前記入力信号をフィルタ処理して第2の推定応答信号を生成し、前記観測応答信号から、前記生成した第2の推定応答信号を減算して前記第2の残差信号を生成する第2の減算フィルタと、
    少なくとも前記第1の残差信号、前記第2の残差信号および前記先行更新ステップサイズとから前記可変更新ステップサイズを定めるステップサイズ制御部と、
    前回までの動作により得られた係数更新量と前記ステップサイズ制御部が定めた可変更新ステップサイズを元に、前記適応フィルタ係数列を更新し、前記入力信号を更新した適応フィルタ係数列によりフィルタ処理して出力推定応答信号を生成し、生成した出力推定応答信号を前記観測応答信号から減算して出力残差信号を求める係数更新フィルタと、
    前記入力信号および前記係数更新フィルタが求めた出力残差信号から前記係数更新量を算出する係数更新量算出部と、
    前記係数更新フィルタが更新した適応フィルタ係数列を元に、前記係数更新量算出部が算出した係数更新量、および前記先行更新ステップサイズとから前記先行更新フィルタ係数列を得る先行係数更新部とを備えたことを特徴とする請求項1記載の適応等化器。
  14. 時間変化する前記入力信号、前記第1の残差信号および前記第2の残差信号を周波数変換して周波数要素を得る時間周波数変換部を備え、
    前記ステップサイズ制御部は、前記時間周波数変換部において周波数変換された少なくとも前記第1の残差信号および/または前記第2の残差信号および前記先行更新ステップサイズの周波数要素を元に、周波数要素毎に可変更新ステップサイズを定めることを特徴とする請求項10記載の適応等化器。
  15. 時間変化する前記入力信号、前記第1の残差信号および前記第2の残差信号を周波数変換して周波数要素を得る時間周波数変換部を備え、
    前記ステップサイズ制御部は、前記時間周波数変換部において周波数変換された少なくとも前記第1の残差信号および/または前記第2の残差信号および前記先行更新ステップサイズの周波数要素を元に、周波数要素毎に可変更新ステップサイズを定めることを特徴とする請求項13記載の適応等化器。
  16. 可変更新ステップサイズを用いて係数更新処理を行った適応フィルタ係数列を用いて、入力信号をフィルタ処理して出力信号を生成する適応等化器において、
    前記入力信号は学習同定対象である未知システムに入力される信号であり、当該入力信号と、当該入力信号に対する前記未知システムの応答信号に外乱が加えられた観測応答信号とをサブバンドに分解するサブバンド分解部と、
    前記適応等化器の前回までの動作により得られた適応フィルタ係数列を用いて得られる第1の残差信号と、
    前記適応等化器の前回までの動作により得られた適応フィルタ係数列を任意の先行更新ステップサイズを用いて係数更新を行った先行更新適応フィルタ係数列を用いて得られる第2の残差信号との、
    大きさの比あるいは大きさの差に比例して前記可変更新ステップサイズを定め、
    定めた可変更新ステップサイズを元に前記適応フィルタ係数列を更新し、更新された適応フィルタ係数列を用いて前記サブバンド分解部により分解された入力信号をフィルタ処理して出力推定信号を生成し、生成した出力推定信号を前記観測応答信号から減算して出力残差信号を求める適応等化部と、
    前記適応等化部がサブバンド毎に求めた前記出力残差信号をサブバンド合成するサブバンド合成部とを備えたことを特徴とする適応等化器。
  17. 前記入力信号および前記観測応答信号を元に、前記入力信号が入力される学習同定対象である未知システムの伝達関数を同定し、前記未知システムの応答信号を推定した出力推定応答信号を出力する請求項1記載の適応等化器と、
    前記観測応答信号から前記適応等化器が出力する出力推定応答信号を減算し、送信信号を出力する減算器とを備えたことを特徴とする音響エコーキャンセラ装置。
  18. 前記入力信号および前記観測応答信号を元に、前記入力信号が入力される学習同定対象である未知システムの伝達関数を同定し、前記未知システムの応答信号を推定した出力推定応答信号を出力する請求項16記載の適応等化器と、
    前記観測応答信号から前記適応等化器が出力する出力推定応答信号を減算し、送信信号を出力する減算器とを備えたことを特徴とする音響エコーキャンセラ装置。
  19. 騒音を集音した参照信号に対してフィルタ処理および位相反転処理を行った前記入力信号および前記観測応答信号を元に、前記入力信号が入力される学習同定対象である未知システムの伝達関数を同定する請求項1記載の適応等化器と、
    前記適応等化器が同定した前記未知システムの伝達関数を示すフィルタ係数列を用いて前記参照信号をフィルタ処理し、制御音信号を生成する制御音フィルタと、
    前記制御音フィルタが生成した制御音信号を出力するスピーカとを備え、
    前記騒音を、前記スピーカから出力された前記制御音信号で相殺することを特徴とする能動騒音制御装置。
  20. 騒音を集音した参照信号に対してフィルタ処理および位相反転処理を行った前記入力信号および前記観測応答信号を元に、前記入力信号が入力される学習同定対象である未知システムの伝達関数を同定する請求項16記載の適応等化器と、
    前記適応等化器が同定した前記未知システムの伝達関数を示すフィルタ係数列を用いて前記参照信号をフィルタ処理し、制御音信号を生成する制御音フィルタと、
    前記制御音フィルタが生成した制御音信号を出力するスピーカとを備え、
    前記騒音を、前記スピーカから出力された前記制御音信号で相殺することを特徴とする能動騒音制御装置。
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