JPH11154894A - 方向変換エコー・キャンセラおよび方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 素早く収束し、エコー信号を４０ｄＢ以上抑
制し、計算上効率的であり、低ドレイン電流特性を有す
る比較的小さな回路に実施可能なエコー・キャンセラを
提供する。 【解決手段】 エコー・キャンセラ（２００）は、遠端
入力音声をその線形予測残余に変換する。係数発生回路
（２０４）において、エコー・キャンセラの係数に対す
る更新方向を２段階で形成する。第１段階において、線
形予測残余領域において更新方向を形成する。第２段階
において、更新方向を残余領域から音声領域に変換する
ことによって、係数適応化に用いられる更新方法を得
る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、一般的に、エコー
・キャンセラに関し、更に特定すれば、高速収束エコー
・キャンセラ(fast converging echo canceller)に関す
るものである。

【０００２】

【従来の技術】双方向通信システムの中には、反対方向
に送信する信号のために別個の経路を有するものがあ
る。かかるシステムでは、一方の経路の信号が反射し
て、他方の経路に侵入する場合がある。これら反射信号
は、一般的に、エコー信号と呼ばれ、所望の通信信号と
干渉する。その結果、反射信号を抑制するために、エコ
ー・キャンセラが開発された。

【０００３】エコー・キャンセラは、適応フィルタを用
いて、反射して信号経路の一方に侵入するエコー信号を
推定する。エコー信号を含む信号経路から、このエコー
推定値を減算することによって、ほぼエコーのない、即
ち、エコーを抑制した信号を発生する。

【０００４】平均最小二乗（ＬＭＳ：least mean squar
e ）適応フィルタは比較的単純な構造を有し、計算上安
定かつ効率的であるので、エコー信号を推定するために
これらはエコーキャンセラに広く用いられている。しか
しながら、ＬＭＳ適応フィルタには、テレビ会議(telec
onference)やハンズ・フリー・セルラ通信(hands-free
cellular communication) のような、音響エコー・キャ
ンセレーション(acoustic echo cancellation)の用途に
用いた場合、収束速度(convergence rate)が遅いという
欠点がある。

【０００５】ＬＭＳ適応フィルタの別の欠点として、こ
れらが抑制するエコー・信号は多くの場合３０ｄＢ（デ
シベル）以下に過ぎないことがあげられる。典型的な音
響的用途では、エコー信号は非常に強力であり、所望の
通信信号と同じ位強い場合もある。かかる環境では、適
応フィルタは、素早く変化するエコー経路を模擬するた
めに、素早く収束しなければならず、エコー信号を少な
くとも４０ｄＢ抑制することが非常に望ましい。これら
２つの要件を満たすことができない場合、大きなエコー
推定誤差が生じ、これら大きな誤差の結果、所望の通信
信号の信号品質に著しい劣化が発生する。

【０００６】繰り返し最小二乗（ＲＬＳ：recursive le
ast square) アルゴリズムアフィン投影アルゴリズム(a
ffine-projection algorithm) のような他のアルゴリズ
ムを用いた適応フィルタは、ＬＭＳフィルタを用いたエ
コー・キャンセラよりは素早く適応するが、これらは不
安定であるか、あるいは計算に費用がかかる。計算に費
用がかかるフィルタとは、大きな回路または大量の処理
資源を必要とするもののことである。不安定な適応フィ
ルタは、迷走性推定値(erratic estimate)を生成し、そ
のために十分に信頼性のある動作を達成することができ
ず、ユーザが通話を通じて明瞭に通信可能なことを保証
することができない。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】素早い収束，安定性，
高い抑制，および計算上効率的な適応フィルタに対する
要望は、とりわけ、移動ハンズ・フリー電話機やハンズ
・フリー・テレビ会議のような環境では大きい。かかる
環境におけるエコー経路は、素早い変化，強いエコー，
および煩い背景ノイズを生じ易い。したがって、エコー
・キャンセラの適応フィルタは、素早く収束し、エコー
信号を４０ｄＢ以上抑制することが必要となる。また、
エコー・キャンセラは、計算上効率的であり、低ドレイ
ン電流特性を有する比較的小さな回路に実施可能である
ことも望まれている。

【０００８】このため、音響エコーを発生し易い環境に
おいて、エコー経路が素早く変化し、エコー信号が強い
場合にも、安定で計算上効率的なフィルタであり続ける
ことが必要である。

【０００９】

【発明の実施の形態】エコー・キャンセラは、遠端音声
サンプル(far-end speech sample) を、その線形予測残
余サンプル(linear prediction residual sample) に変
換する。エコー・キャンセラの係数に対する更新方向
を、線形予測残余領域において形成する。次に、残余領
域における更新方向(updating direction)を、音声領域
における更新方向に変換する。音声領域において変換さ
れた更新方向を用いて、エコー・キャンセラの係数適応
化を実行する。線形予測残余領域から音声領域への変換
によって更新方向を算出することにより、最適な更新方
向を得ることができる。これによって、エコー・キャン
セラは、エコー経路への適応化を大幅に高速化すること
ができ、安定性，効率，およびロバスト性を維持しつ
つ、エコー抑制の大幅な増大を可能にする。

【００１０】従来の平均最小二乗（ＬＭＳ）エコー・キ
ャンセラ１００を、図１のデバイス１０１に示す。デバ
イス１０１は、ハンズ・フリー動作のためのマイクロフ
ォン１０４およびスピーカ１０２を含む。スピーカ経路
は、デコーダ１０６，および送受信機１２０の受信機出
力に接続されたデジタル−アナログ（Ｄ／Ａ）変換器１
０８を含む。マイクロフォン経路は、アナログ−デジタ
ル（Ａ／Ｄ）変換器１１４，コンバイナ１１２，および
送受信機１２０の送信機に結合されたエンコーダ１１６
を含む。したがって、信号ｘ（ｎ），ｙ（ｎ）およびｅ
（ｎ）はデジタル信号である。送受信機１２０は、無線
電話機内のアンテナ１２２に結合されている。

【００１１】デバイス１０１は、移動無線電話機に接続
されたハンズ・フリー・アクセサリとすることができ、
あるいは無線電話機またはハンズ・フリー・テレビ会議
デバイスとすることもできる。エコー・キャンセラ１０
０は、デジタルおよび／またはアナログ回路を有する双
方向通信デバイス内に実施可能であることを、当業者は
認めよう。したがって、デコーダ１０６およびエンコー
ダ１１６は、例示の目的のためのものである。デコーダ
１０６は、送受信機１２０がアナログ・セルラ・ホーン
またはアナログ陸線ホーン内にある場合、またはデバイ
ス１０１がデジタル・セルラ・ホーンまたはデジタル陸
線ホーンのアナログ出力に接続されている場合は、Ａ／
Ｄ変換器とすることができる。あるいは、デコーダ１０
６は、デジタル・セルラ・ホーンのようなデジタル・デ
バイスにおいては、デジタル・デコーダとすることがで
きる。エンコーダ１１６は、送受信機１２０がアナログ
・セルラ・ホーンまたはアナログ陸線ホーン内にある場
合、またはデバイス１０１がデジタル・セルラ・ホーン
またはデジタル陸線ホーンのようなデジタル・デバイス
のアナログ出力に接続されている場合は、Ｄ／Ａ変換器
とすることができる。あるいは、エンコーダ１１６は、
デジタル・セルラ・ホーンのようなデジタル・デバイス
においては、デジタル・エンコーダとすることができ
る。

【００１２】エコー・キャンセラ１００について、これ
より、図１ないし図３を参照しながら説明する。現サン
プリング時点をｎとし、遠端音声サンプルｘ（ｎ）がス
ピーカ１０２への出力であり、近端オーディオ信号ｙ
（ｎ）がマイクロフォン１０４から受信され、この説明
の目的のために、信号ｘ（ｎ），ｙ（ｎ）は同期されて
いるものとする。即ち、デジタル−アナログ変換器１０
８およびアナログ−デジタル変換器１１４は同じクロッ
クを用いることを意味する。近端オーディオ信号ｙ
（ｎ）は、近端音声ｓ（ｎ），エコーｔ（ｎ），および
近端ノイズＮ（ｎ）から成る。エコーｔ（ｎ）は、スピ
ーカ１０２によって出力された信号ｘ（ｎ）が反射して
マイクロフォン１０４に戻ってきた部分である。ノイズ
Ｎ（ｎ）は、例えば、車両の車室内における周囲ノイズ
である。

【００１３】以下の説明では、適応フィルタの係数の適
応化を実行している間、近端音声ｓ（ｎ）をゼロ（即
ち、近端音声ｓ（ｎ）は存在しない）であると仮定す
る。近端音声および遠端音声が双方とも存在する場合、
即ち、一般的にダブル・トーク(double-talk) と呼ばれ
ている状態にある場合、適応化を停止しなければならな
い。この状況を検出し、この状態の間適応化を禁止する
ためのダブル・トーク検出器(double talk detector)は
当技術分野では既知であり、簡潔化のため以下では詳し
く説明しない。したがって、ここで引用する場合、近端
オーディオ信号ｙ（ｎ）はエコーｔ（ｎ）およびノイズ
Ｎ（ｎ）のみから成るものとする。

【００１４】エコー・キャンセラ１００は、エコー経路
をモデル化するために、係数発生回路１０９およびＬＭ
Ｓ適応フィルタ１１０を含む。ＬＭＳ適応フィルタ１１
０が発生するエコー推定値ｚ（ｎ）は、コンバイナ１１
２において信号ｙ（ｎ）と結合され、エコー信号の除去
即ち抑制が行われる。エコー推定誤差ｅ（ｎ）は、エコ
ー推定値ｚ（ｎ）と近端信号ｙ（ｎ）との間の差であ
る。ＬＭＳ適応フィルタ１１０の係数は、受信した遠端
音声サンプルおよびエコー推定誤差に基づいて、係数発
生回路１０９によって更新する。

【００１５】時点ｎにおいて、ＬＭＳ適応フィルタ１１
０の係数は、Ｗ（ｎ）＝［ｗ₀ （ｎ）ｗ₁ （ｎ）．．．
ｗ_L-1 （ｎ）］^T である。Ｌはフィルタ長であり、上付
き文字Ｔ（即ち［］^T ）は、ベクトルの転置を意味す
る。Ｌ個の遠端受信遠端音声サンプルは、Ｘ（ｎ）＝
［ｘ（ｎ），ｘ（ｎ−１），．．．，ｘ（ｎ−Ｌ＋
１）］^T である。ＬＭＳ適応フィルタのエコー推定値ｚ
（ｎ）は、次の式で表される。 ｚ（ｎ）＝Ｘ（ｎ）^T Ｗ（ｎ） （１） ＬＭＳ適応フィルタ１１０に対するエコー推定誤差ｅ
（ｎ）は、次の式で表される。

【００１６】 ｅ（ｎ）＝ｙ（ｎ）−ｚ（ｎ） （２） ＬＭＳ適応フィルタ１１０の係数Ｗ（ｎ）は、次の式に
したがって更新される。

【００１７】

【数３】 ここで、μは適応化の刻み幅(step size) であり、｜｜
Ｘ（ｎ）｜｜² ＝Ｘ（ｎ）^T Ｘ（ｎ）である。

【００１８】Ｒ（ｎ）＝Ｅ｛Ｘ（ｎ）Ｘ（ｎ）^T ｝＝
｛ｒ_ij（ｎ）｜ｉ，ｊ＝０，１，．．．，Ｌ−１｝は、
遠端音声サンプルの自己相関マトリクスである。Ｅ
｛^* ｝は、統計的平均である。遠端音声信号は非定置状
(nonstationary) であるので、Ｒ（ｎ）は時間変動Ｌｘ
Ｌマトリクスであり、Ｌ個の時間変動正固有値｛λ_i
（ｎ）ｉ＝０，１，．．．，Ｌ−１｝およびＬ個の時間
変動固有ベクトル｛ｖ_i （ｎ）ｉ＝０，１，．．．，Ｌ
−１）｝を有する。Ｓ（ｎ）＝Ｅ｛ｙ（ｎ）Ｘ（ｎ）｝
＝［ｓ₀ （ｎ）ｓ₁ （ｎ）．．．Ｓ_L-1 （ｎ）］^T ＝
［Ｅ｛ｙ（ｎ）ｘ（ｎ）｝Ｅ｛ｙ（ｎ）ｘ（ｎ−
１）｝．．．Ｅ｛ｙ（ｎ）Ｘ（ｎ−Ｌ＋１）｝］^T は、
遠端音声サンプルおよび近端オーディオ信号の自己相関
ベクトルである。

【００１９】適応フィルタの性能は、Ｌ個の時間変動固
有値および固有ベクトルの値によって左右される。μは
固定であり、次の規則に従うように選択しなければなら
ないことは既知である。

【００２０】 ０＜μ＜２／λ_max （ｎ） （４） ここで、λ_max （ｎ）はＲ（ｎ）の最大固有値である。
遠端音声は非定置状であるので、λ_max （ｎ）は大きな
ダイナミック・レンジを有する。しかしながら、適応フ
ィルタの安定性を維持するためには、μは、常に式
（４）の範囲に収まるように、非常に小さくなければな
らない。この安定性を維持するための小さなμは、ＬＭ
Ｓ適応フィルタの収束が遅い原因の１つである。

【００２１】ＬＭＳ適応フィルタ１１０の最適係数は、
Ｗ₀ ＝［ｗ₀ ｗ₁ ，．．．，ｗ_L-1］^T である。通常、
Ｗ₀ は、時間と共に非常にゆっくりと変化する。したが
って、ここでは、これを一定ベクトルと見なす。ＬＭＳ
適応フィルタが現係数Ｗ（ｎ）を用いて発生するエコー
推定誤差は、以下のように与えられる。

【００２２】 ε（ｎ）＝ｙ（ｎ）−ｚ（ｎ）＝ｙ（ｎ）−Ｘ（ｎ）^T Ｗ（ｎ） （５） ここで、ｙ（ｎ）は近端エコー信号である。ｙ（ｎ）が
エコーおよびノイズで構成されている状況について、以
下で検討する。以下の分析では、近端ノイズは存在しな
いと仮定する。Ｗ（ｎ）がｙ（ｎ）およびＸ（ｎ）と相
関付けされていない場合（この想定は、Ｗ（ｎ）が収束
し、Ｗ（ｎ）が一定ベクトルと見なされる場合、近似的
に正しい）、ＬＭＳ適応エコー・キャンセラのエコー推
定値の平均二乗誤差は、以下によって定義される。

【００２３】 ξ＝Ｅ｛ε² （ｎ）｝＝Ｅ｛［ｙ（ｎ）−Ｘ（ｎ）^T Ｗ（ｎ）］² ｝ ＝Ｅ｛ｙ（ｎ）² ｝＋Ｅ｛Ｗ（ｎ）^T Ｘ（ｎ）Ｘ（ｎ）^T Ｗ（ｎ）｝−２Ｅ ｛ｙ（ｎ）Ｘ（ｎ）Ｗ（ｎ）^T ｝ ＝Ｅ｛ｙ（ｎ）² ｝＋Ｗ（ｎ）^T Ｅ｛Ｘ（ｎ）Ｘ（ｎ）^T ｝Ｗ（ｎ）−２Ｅ｛ ｙ（ｎ）Ｘ（ｎ）｝Ｗ（ｎ）^T ＝Ｅ｛ｙ（ｎ）² ｝＋Ｗ（ｎ）^T Ｒ（ｎ）Ｗ（ｎ）−２Ｓ（ｎ）Ｗ（ｎ）^T （６） Ｗ₀ はＷ（ｎ）の最適解であり、ξはＷ（ｎ）の関数で
あるので、Ｗ₀ におけるξの傾斜はゼロである。これ
は、以下の式を満足する。

【００２４】 ∂ξ／∂Ｗ（ｎ）＝０ ＝＞２Ｒ（ｎ）Ｗ₀ −２Ｓ（ｎ）＝０ ＝＞Ｗ₀ ＝Ｒ（ｎ）^-1Ｓ（ｎ） （７） （７）式を（６）式に代入することによって、以下の式
を用いて、エコー推定値の最小平均二乗誤差を得ること
ができる。

【００２５】 ξ_min ＝Ｅ｛ｙ（ｎ）² ｝−Ｓ（ｎ）^T Ｗ₀ （８） ξ_min は時間変動するが、時間と共に非常にゆっくり変
化するので、ここでは定数と見なす。式（８）および式
（７）を式（６）に代入することによって、以下の関係
を証明することができる。

【００２６】 ξ＝ξ_min ＋［Ｗ（ｎ）−Ｗ₀ ］^T Ｒ（ｎ）［Ｗ（ｎ）−Ｗ₀ ］ （９） ＬＭＳ適応フィルタは、Ｗ（ｎ）をその真値Ｗ₀ に近づ
けようとする。即ち、ξをξ_min に近づけようとする。
適応フィルタの収束挙動は、係数が２つの場合、即ち、
Ｌ＝２で、Ｗ（ｎ）＝［ｗ₀ （ｎ）ｗ₁ （ｎ）］および
Ｗ₀ ＝［ｗ₀ ｗ₁ ］という場合について理解することが
できる。したがって、図２および図３に示す等平均二乗
曲線(equal mean square curve) を参照しながら、適応
フィルタの収束挙動について説明する。これらの曲線
は、ξを異なる一定値に設定し、ｗ₀ （ｎ）およびｗ₁
（ｎ）を軸として用いることによって、プロットしたも
のである。曲線は、ｗ₀ （ｎ）−ｗ₁ （ｎ）面では楕円
形であり、Ｒ（ｎ）の固有ベクトルが楕円の主軸を規定
し、固有値が誤差面の急降度(steepness) を規定する。
したがって、固有値が大きい程、軸が長く、マトリクス
Ｒ（ｎ）の固有値は、軸の長さを定義する。

【００２７】音声信号は非定置であるので、等平均二乗
誤差曲線は、時間変動楕円形(time-varying ellipses)
となる。ＬＭＳ適応フィルタは、更新方向として、図２
における１１および図３における１３の傾斜方向を採用
する。傾斜方向は、単純で信頼性の高い唯一の更新方向
である。図からわかるように、方向１１は、図２に示す
最適方向１２から大きく変動し、更新方向１３は、マト
リクスＲ（ｎ）が時間変動固有値を有するこれら２つの
例を含む殆どの場合、図３に示す最適方向から大きく変
動する。

【００２８】等平均二乗誤差曲線の形状およびサイズ
は、時間と共に変化する。したがって、ＬＭＳ適応フィ
ルタは、多くの場合、最適な方向から大きな発散を有す
る更新方向を用いる。これは、何故ＬＭＳ適応フィルタ
の収束が遅く、音響エコー・キャンセレーションのよう
な用途においてエコー信号の４０ｄＢ以上の抑制が不可
能な別の理由である。

【００２９】改善されたエコー・キャンセラ２００のシ
ステム・アーキテクチャを図４に示す。エコー・キャン
セラ２００は、マイクロプロセッサ，デジタル信号プロ
セッサ，マイクロコンピュータ，コンピュータ，または
その他の適切な回路であればいかなるものを用いても、
実施可能である。エコー・キャンセラ２００は、線形予
測回路２０２を含み、入力信号である遠端音声信号ｘ
（ｎ）を受信するように接続され、線形予測係数および
残余信号ｄ（ｎ）を出力２０３に出力する。線形予測回
路は、いずれか適切な線形予測フィルタ回路を用いて実
施することができる。線形予測誤差フィルタは、その係
数を推定するために処理速度が速い多くのアルゴリズム
が入手可能であるので有利である。好ましくは、計算上
効率的でありかつ安定な高速アルゴリズムを用いる。こ
れらの特性を有する線形予測誤差フィルタを選択するこ
とによって、エコー・キャンセラ２００が安定で効率的
であることを保証する。

【００３０】線形予測分析は、非常に精度が高い音声パ
ラメータの推定値を与えることができる。線形予測シス
テムは、発声音声(voiced speech) に対するインパルス
列、または非発声音声(unvoiced speech) に対するラン
ダム・ノイズ・シーケンスによって励起される。線形予
測システムのパラメータは、時間と共に非常にゆっくり
と変動する。音声サンプルｓ（ｎ）と励起ｕ（ｎ）との
間の関係は、次の式によって表される。

【００３１】

【数４】 ここで、ｐは時間変動デジタル・フィルタの次数、Ｇは
ゲイン・ファクタ、および｛α_k ｜ｋ＝１，
２，．．．，ｐ｝は、時間変動デジタル・フィルタの係
数である。

【００３２】音声サンプルの線形予測は、過去のサンプ
ルの線形結合(linear combination)から現音声サンプル
の推定値を生成する。ｓ（ｎ）ハットをｓ（ｎ）の線形
予測値とすると、ｓ（ｎ）ハットは、以下のように、予
測フィルタ係数｛α_k ｜ｋ＝１，２，．．．，ｐ｝を用
いて、線形予測器によって得ることができる。

【００３３】

【数５】 式（１１）の線形予測器の予測誤差は、以下の式で与え
られる。

【００３４】

【数６】 式（１２）から、予測誤差シーケンスは、線形予測誤差
フィルタの出力であり、その伝達関数は、以下の通りで
あることがわかる。

【００３５】

【数７】 線形予測誤差フィルタ係数｛α_k ｜ｋ＝１，
２，．．．，ｐ｝を推定する繰り返し高速アルゴリズム
は、既知である。線形予測誤差フィルタは、白色ノイズ
の特性を有する残余信号を生成するので、白色化フィル
タ(whitening filter)である。本発明では、Levinson-D
urbin 繰り返しアルゴリズムが特に有利である。このフ
ィルタは、多数の望ましい特性を有する。これは、音声
予測には普及しており、したがって非常によく理解さ
れ、開発されている。これは計算上効率的であるので、
比較的小さな回路に実施することができる。このアルゴ
リズムの別の重要な特性としては、このフィルタを採用
した線形予測誤差フィルタは安定であることがあげられ
る。

【００３６】エコー・キャンセラ２００は、受信オーデ
ィオ・サンプルのフレーム単位で動作する。受信オーデ
ィオ・サンプルとは、スピーカ１０２に出力される遠端
信号およびマイクロフォン１０４から入力される近端信
号双方からの信号サンプルを意味する。遠端信号および
近端信号双方からのオーディオ・サンプルは同期が取ら
れている。フレーム・サイズＫは、通常５０ないし２０
０サンプルである。一旦遠端および近端双方からＫ個の
新しいオーディオ・サンプルのフレームが受信される
と、アルゴリズムの動作が開始する。Ｋ個の受信遠端音
声サンプルは、ｘ（ｎ），ｘ（ｎ−１），．．．ｘ（ｎ
−Ｋ＋１）であり、Ｋ個の受信近端信号サンプルは、ｙ
（ｎ），ｙ（ｎ−１），．．．ｙ（ｎ−Ｋ＋１）であ
る。ここで、ｎは現サンプル時点である。

【００３７】動作において、Ｋ個の受信遠端音声サンプ
ル、即ち、入力信号サンプルの線形予測分析を、最初に
線形予測回路２０２において実行する。線形予測誤差フ
ィルタ係数｛α_k ｜ｋ＝１，２，．．．，ｐ｝は、例え
ば、Levinson-Durbin アルゴリズムのような種々のアル
ゴリズムによって、推定することができる。線形予測回
路２０２に用いる線形予測誤差フィルタの次数ｐは、例
えば、５ないし１５の範囲とするとよい。線形予測回路
２０２に対する線形予測誤差フィルタは、以下の式で表
される伝達関数Ａ（ｚ）を有する。

【００３８】

【数８】 適応フィルタの係数は、係数更新回路である、係数発生
回路２０４において更新される。ＬＭＳ適応フィルタ１
１０において更新された係数を用いて、適応エコー・キ
ャンセレーションを、Ｋ個の受信オーディオ・サンプ
ル、即ち、入力信号サンプル上で実行する。時間インデ
ックスｉが、Ｋ個の新たな受信オーディオ・サンプルの
時間範囲内にある。即ち、ｎ≦ｉ≦ｎ−Ｋ＋１である。
Ｗ（ｉ）＝［ｗ₀ （ｉ）ｗ₁ （ｉ）．．．ｗ_L-1
（ｉ）］^T は、時点ｉにおける適応エコー・キャンセラ
の係数であり、Ｌは適応エコー・キャンセラの長さであ
り、Ｘ（ｉ）＝［Ｘ（ｉ）ｘ（ｉ−１）．．．ｘ（ｉ−
Ｌ＋１）］^T は、時点ｉにおけるＬ個の受信遠端音声サ
ンプルのベクトルである。Ｌは、Ｋよりも小さくても大
きくてもよい。

【００３９】Ｋ個の受信サンプルに対して、各サンプル
毎に、即ち、ｉ＝ｎ−Ｋ＋１，ｎ−ｋ＋２，．．．，ｎ
に対して、エコー・キャンセラ２００は、エコー・キャ
ンセレーションを実行する。エコー・キャンセラ２００
は：ｉ＝ｎ−Ｋ＋１において、係数Ｗ（ｎ−Ｋ＋１）を
用いてエコー・エコーキャンセレーションを実行し、係
数Ｗ（ｎ−Ｋ＋１）を係数Ｗ（ｎ−Ｋ＋２）に更新す
る。

【００４０】時点ｉ＝ｎ−Ｋ＋２において、係数（ｎ−
Ｋ＋２）を用いてエコー・キャンセレーションを実行
し、係数（ｎ−Ｋ＋２）を係数（ｎ−Ｋ＋３）に更新す
る。

【００４１】更に、最後のサンプル時点ｉ＝ｎにおい
て、係数Ｗ（ｎ）を用いてエコー・キャンセレーション
を実行し、係数Ｗ（ｎ）が係数Ｗ（ｎ＋１）に更新され
るまで、連続する各サンプル時点においてこの動作を繰
り返し、次のフレームを待ち、当該フレームに対してこ
のシーケンスを繰り返す。

【００４２】指定した時点ｉにおいて、適応エコー・キ
ャンセラのエコー推定誤差は、以下のようになる。

【００４３】 ｅ（ｉ）＝ｙ（ｉ）−Ｘ（ｉ）^T Ｗ（ｉ） （１５） ここで、ｙ（ｉ）は時点ｉにおける近端オーディオ・サ
ンプルである。

【００４４】時点ｉにおいて、適応エコー・キャンセラ
の係数更新方向は、線形予測残余領域において構築され
る。受信遠端音声サンプルのＬ個の線形予測残余サンプ
ルｄ（ｉ），ｄ（ｉ−１），．．．ｄ（ｉ−Ｌ＋１）
は、線形予測誤差フィルタＡ（ｚ）を用いて、時点ｉに
おける受信遠端音声サンプルをフィルタ処理することに
よって生成される。

【００４５】

【数９】 線形予測残余領域における適応エコー・キャンセラの係
数更新方向は、Ｑ（ｉ）であり、以下のように表され
る。

【００４６】

【数１０】 ここで、Ｄ（ｉ）＝［ｄ（ｉ），ｄ（ｉ−１），．．．
ｄ（ｉ−Ｌ＋１）］^T 、およびＱ（ｉ）＝［ｑ₀
（ｉ），ｑ₁ （ｉ），．．．ｑ_L-1 （ｉ）］^T ，μは適
応化の刻み幅であり、｜｜Ｄ（ｉ）｜｜² ＝Ｄ（ｉ）^T
Ｄ（ｉ）である。

【００４７】線形予測残余領域において適応エコー・キ
ャンセラの係数変更方向を得た後、係数発生回路２０４
では、音声領域における更新方法を、Ａ（ｚ）およびＱ
（ｉ）に基づいて算出することができる。音声領域にお
ける適応エコー・キャンセラの係数更新方向は、Ｇ
（ｉ）＝［ｇ₀ （ｉ）ｇ₁ （ｉ）．．．ｇ_L-1 （ｉ）］
^Tである。Ｇ（ｉ）の算出は、以下の式によって、Ｇ
（ｉ）の各成分について行う。

【００４８】

【数１１】 ここで、ｇ_j （ｉ）＝１（ｊ＝−１，−２，．．．，−
ｐ）は、先の式を計算するために仮定されたものであ
る。

【００４９】式（１８）および式（１６）は、異なる動
作方向を有するフィルタを表す。式（１６）は、前進線
形予測フィルタ処理(forward linear prediction filte
ring) を行い、音声領域からの遠端音声サンプルを、線
形予測残余領域に変換する。式（１８）は、逆進線形予
測(backward linear prediction)を行い、更新方向を線
形予測残余領域から音声領域に変換する。

【００５０】Ｇ（ｉ）を得た後、適応エコー・キャンセ
ラの係数は、以下のように、直接更新することができ
る。

【００５１】 Ｗ（ｉ＋１）＝Ｗ（ｉ）＋Ｇ（ｉ） （１９） ここで、Ｗ（ｉ＋１）は、時点ｉ＋１において次のサン
プルに用いるために更新された係数である。

【００５２】音声信号に対する線形予測誤差フィルタの
係数は、時間と共にゆっくりと変化するので、各フレー
ム内部では、線形予測誤差フィルタの係数は、事実上１
フレームの間では変化しない。したがって、これは、音
声サンプルの１フレームの内側では、線形時間不変ＦＩ
Ｒフィルタ(linear time-invariant FIR filter)と見な
すことができる。音声サンプルの１フレームに対する係
数は、Levinson-Durbin アルゴリズムによって推定す
る。また、線形予測誤差フィルタは、白色化フィルタで
あり、線形予測残余は事実上白色ノイズである。したが
って、線形予測残余の自己相関マトリクスは、白色ノイ
ズのそれである。

【００５３】Ｐ（ｉ）＋Ｅ｛Ｄ（ｉ）Ｄ（ｉ）^T ｝＝
｛ｐ_ij（ｎ）｜ｉ，ｊ＝０，１，．．．，Ｌ−１｝は、
線形予測残余の自己相関マトリクスである。線形予測残
余領域における更新方向Ｑ（ｉ）を、適応化において更
新方向として用いる場合、時点ｉにおけるＬＭＳエコー
推定値の平均二乗誤差β（ｉ）は、式（５）ないし
（９）にしたがって、以下の式から得られる。

【００５４】 β（ｉ）＝β_min ＋［Ｖ（ｉ）−Ｖ₀ ］^T Ｐ（ｉ）［Ｖ（ｉ）−Ｖ₀ ］ （２０） ここで、β_min は、β（ｉ）の最小値である。先と同
様、これは、時間と共にゆっくりと変化するので、定数
と見なすことができる。Ｖ（ｉ）は、時点ｉにおけるエ
コー・キャンセラの係数であり、（１／Ａ（ｚ））によ
るＷ（ｉ）の畳み込みである。Ｖ₀ は、先に定義した係
数Ｖ（ｉ）の最適解であり、これは時間と共にゆっくり
と変化するので、一定ベクトルと見なされる。Ｖ（ｉ）
は、Ｗ₀ および（１／Ａ（ｚ））の畳み込みである。

【００５５】線形予測残余領域に対する等平均二乗誤差
曲線を図５に示す。Ｐ（ｉ）は、Ｌ個の等しい固有値を
有し、等平均二乗誤差曲線は円である。その結果、傾斜
方向５１が、ＬＭＳフィルタに得られる唯一の信頼性の
ある更新方向となり、傾斜方向５１は、円上のいずれの
点においても最適な方向となる。Ｖ（ｉ）は、Ｗ（ｉ）
がＷ₀ に収束するよりも、格段に速くＶ₀ に収束する。
尚、Ｖ（ｉ）はＷ（ｉ）に等しくなく、実際には、（１
／Ａ（ｚ））によるＷ（ｉ）の畳み込みである。最適な
更新方向は、残余領域においてＱ（ｉ）として求めるこ
とができる。

【００５６】Ｗ（ｉ）に対する音声領域における最適更
新方向は、Ｑ（ｉ）およびＡ（ｚ）の得られる情報から
求めることができる。以下の式を、Ｖ（ｉ）の適応化に
ついて検討する。

【００５７】 Ｖ（ｉ＋１）＝Ｖ（ｉ）＋Ｑ（ｉ） （２１） これは、線形予測残余領域における更新方向を用いるこ
とを除いて、図１のＬＭＳ適応フィルタと同一である。
収束の後、係数は、真の係数Ｗ（ｉ）と等価ではない
が、（１／Ａ（ｚ））による畳み込みと等価である。線
形予測誤差フィルタＡ（ｚ）は、受信遠端音声サンプル
の１フレームの内側では、時間不変であるので、Ｗ
（ｉ）はＶ（ｉ）およびＡ（ｚ）の畳み込みである。式
（２１）のＡ（ｚ）による畳み込みは、以下のように行
われる。

【００５８】

【数１２】 ここで、丸印内のｘは、２つのフィルタの畳み込みを表
す。したがって、上述の適応方程式は、残余領域におけ
る更新方向のＡ（ｚ）による畳み込みによって、更新方
向を導出し、エコー・キャンセラ２００において用いら
れるのは、この変換更新方向である。

【００５９】変換更新方向は、未だ音声領域における最
適方向を示す。これは、以下によって立証される。 （１）Ｑ（ｉ）は、Ｖ（ｉ）の適応化に対する最適方向
であるので、Ｖ（ｉ）＋ηＱ（ｉ）−Ｖ₀ ＝０となるよ
うなスカラηが存在する。 （２）Ａ（ｚ）とＱ（ｉ）の畳み込みがＷ（ｉ）に対す
る最適更新方向でない場合、

【００６０】

【数１３】 となるようなスカラαは存在しない。 （３）Ａ（ｚ）は線形時間不変フィルタであり、

【００６１】

【数１４】 であるので、上述の式は以下のように書き換えることが
できる。

【００６２】

【数１５】 （４）明らかに、上述の式を成り立たせる少なくとも１
つのスカラα＝ηがある。したがって、Ａ（ｚ）および
Ｑ（ｉ）の畳み込みによって、Ｗ（ｉ）に対する最適更
新方向が生成される。

【００６３】同様に、エコー・キャンセラ２００のエコ
ー推定値の二乗平均誤差は、式（５）ないし（９）にし
たがって、以下のように表すことができる。

【００６４】 ε（ｎ）＝ｙ（ｎ）−ｚ（ｎ）＝ｙ（ｎ）−Ｘ（ｎ）^T Ｗ（ｎ） （２３） ここで、ｙ（ｎ）は近端信号である。Ｗ（ｎ）＝［ｗ₀
（ｎ）ｗ₁ （ｎ）．．．ｗ_L-1 （ｎ）］^T は、エコー・
キャンセラ２００の係数である。Ｘ（ｎ）＝［ｘ
（ｎ），ｘ（ｎ−１），．．．，ｘ（ｎ−Ｌ＋１）］^T
は、受信遠端音声サンプルである。この新たな適応エコ
ー・キャンセラのエコー推定値の二乗平均誤差は、以下
によって定義される。

【００６５】 ξ_N ＝Ｅ｛ε² （ｎ）｝＝Ｅ｛［ｙ（ｎ）−Ｘ（ｎ）^T Ｗ（ｎ）］² ｝ ＝ξ_min ＋［Ｗ（ｎ）−Ｗ₀ ］^T Ｒ（ｎ）［Ｗ（ｎ）−Ｗ₀ ］ ここで、ξ_min ＝Ｅ｛ｙ（ｎ）² ｝−Ｓ（ｎ）^T Ｗ₀
は、エコー・キャンセラ２００による最小平均二乗誤差
である。ｗ₀ ＝［ｗ₀ ｗ₁ ，．．．，Ｗ_L-1 ］^T は、エ
コー・キャンセラ２００の最適係数である。Ｒ（ｎ）＝
｛Ｘ（ｎ）Ｘ（ｎ）^T ｝は、以前と同様に定義される。
等平均二乗誤差曲線は、図１のＬＭＳエコー・キャンセ
ラのそれと同一である。しかしながら、図６に示すよう
に、更新方向は改善されている。

【００６６】２つの係数、即ち、Ｌ＝２で、Ｗ（ｉ）＝
［ｗ₀ （ｉ）ｗ₁ （ｉ）］およびＷ₀ ＝［ｗ₀ ｗ₁ ］の
場合について、新たな適応フィルタの二乗平均誤差曲線
を図６に示す。新たな適応フィルタは、その更新方向と
して、図１のＬＭＳ適応フィルタの場合のように、傾斜
方向６１を採用していない。係数発生回路２０４は、２
段階で係数更新方向を決定する。まず、遠端音声の線形
予測残余領域において、更新方向を求める。第２に、こ
の更新方向を音声領域に変換し、最適更新方向６２を得
る。係数発生回路２０４は、常に最適更新方向を用いる
ので、従来技術のＬＭＳフィルタにおいて発生する遠端
音声の固有ベクトルおよび固有値の変化の有害な影響を
回避する。

【００６７】エコー・キャンセラ２００（図２）は、従
来のＬＭＳ適応エコー・キャンセラよりも、格段に速く
収束する。また、エコー・キャンセラ２００は、６０ｄ
Ｂ以上音響エコーを抑制することができる。これは、音
響エコー・キャンセレーションの用途に利用する場合に
特に有用である。

【００６８】したがって、エコー・キャンセラ２００
（図２）は従来のＬＭＳ適応フィルタ１１０を用いるこ
とがわかる。しかしながら、係数発生回路２０４によっ
て、改善された更新方向が用いられる。更新方向は、線
形予測誤差フィルタの出力から導出され、このフィルタ
は、ブロック７００（図７）に示すように、入力信号サ
ンプルから線形予測係数を算出する。線形予測誤差フィ
ルタ係数を算出するためのアルゴリズムは、容易に実装
され、高速であり、しかも安定である。Levinson-Durbi
n アルゴリズムは、既知であり、計算上効率的であり、
エコー・キャンセラ回路のサイズを過度に増大させるこ
となく実装可能であるので、有利に採用することができ
る。他にも既知の低次の有限インパルス応答（ＦＩＲ）
フィルタがあり、線形予測情報を算出するために用いる
ことができる。

【００６９】線形予測残余領域における更新方向は、ブ
ロック７０１に示すように、線形予測残余から導出され
る。これは、遠端音声サンプルを線形予測残余に変換し
た後に行われる。これは、入力信号サンプルのＦＩＲフ
ィルタ処理を伴う。ＦＩＲフィルタの次数は、例えば、
約１０とすることができる。したがって、計算上要求さ
れる電力は小さく、安定性も保証される。したがって、
更新方向は、最初に線形予測残余領域にある（線形予測
フィルタによって処理される信号は、線形予測領域にあ
る）。

【００７０】次に、ブロック７０２に示すように、更新
方向を線形予測残余領域から音声領域に変換する。音声
領域は、デジタル化音声である。領域変換は、ＦＩＲフ
ィルタを用いて行うことができる。音声領域における更
新方向は、係数発生回路２０４が用いて適応フィルタ係
数を更新する。

【００７１】ＬＭＳエコー・キャンセラは、簡素であ
り、ロバスト性が高く、しかも計算上効率的であること
が知られている。エコー・キャンセラ２００は、ＬＭＳ
フィルタを採用し、改善された更新方向を用いることに
よって適応化の収束速度を向上させつつ、ＬＭＳエコー
・キャンセラのこれらの特性を利用することが好まし
い。改善されたエコー・キャンセラは、容易に実施さ
れ、安定で、ロバスト性が高く、しかも計算上効率的で
あると結論付けることができる。シミュレーションによ
って、エコー・キャンセラ２００はノイズが多い環境に
おいてもロバスト性が高いことが示された。更新方向の
変換によって、収束速度が格段に高速化し、収束の高速
化によってエコー抑制も大幅に増大した。当業者は、変
換した適応方向の利点を、非ＬＭＳエコー・キャンセラ
に採用可能であることも認めよう。したがって、ここで
用いる場合「適応フィルタ」および「エコー・キャンセ
ラ」は、ＬＭＳ適応フィルタおよびＬＭＳエコー・キャ
ンセラには限定される訳ではない。

【図面の簡単な説明】

【図１】従来技術によるエコー・キャンセラを示す回路
構成図。

【図２】係数が２つのみ、即ち、Ｌ＝２の場合に、ＬＭ
Ｓ適応エコー・キャンセラの係数の不正確な推定値によ
って発生したエコー推定値の等平均二乗誤差曲線の例を
示すグラフ。

【図３】係数が２つのみ、即ち、Ｌ＝２の場合に、ＬＭ
Ｓ適応エコー・キャンセラの係数の不正確な推定値によ
って発生したエコー推定値の等平均二乗誤差曲線の別の
例を示すグラフ。

【図４】エコー・キャンセラを示す回路構成図。

【図５】係数を２つのみ、即ち、Ｌ＝２として、線形予
測残余領域における更新方向を用いた場合に、適応エコ
ー・キャンセラの係数の不正確な推定値によって発生し
たエコー推定値の等平均二乗誤差曲線の例を示すグラ
フ。

【図６】係数を２つのみ、即ち、Ｌ＝２として、線形予
測残余領域における更新方向から変換された、音声領域
における更新方向を用いた場合に、適応エコー・キャン
セラの係数の不正確な推定値によって発生するエコー推
定値の等平均二乗誤差曲線の例を示す図。

【図７】更新方向の発生を示すフロー・チャート。

【符号の説明】

１００ 平均最小二乗（ＬＭＳ）エコー・キャンセラ １０１ デバイス １０２ スピーカ １０４ マイクロフォン １０６ デコーダ １０８ デジタル−アナログ（Ｄ／Ａ）変換器 １１２ コンバイナ １１４ アナログ−デジタル（Ａ／Ｄ）変換器 １１６ エンコーダ １２０ 送受信機 ２００ エコー・キャンセラ ２０２ 線形予測回路 ２０３ 出力 ２０４ 係数発生回路

Claims (10)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】適応フィルタを含むエコー・キャンセラに
   おいて更新方向を発生する方法であって：線形予測残余
   領域において更新方向を算出する段階；および前記更新
   方向を前記線形予測残余領域から音声領域に変換し、前
   記適応フィルタの係数更新に用いるための、音声領域更
   新方向を発生する段階；から成ることを特徴とする方
   法。
2. 【請求項２】Levinson-Durbin アルゴリズムを用いて線
   形予測残余信号を発生し、これより、前記線形予測残余
   領域における前記更新方向を算出することを特徴とする
   請求項１記載の方法。
3. 【請求項３】前記線形予測残余領域において前記更新方
   向を算出する前記段階は、線形予測係数を用いて算出さ
   れる線形予測残余信号を導出する段階を含むことを特徴
   とする請求項１記載の方法。
4. 【請求項４】前記線形予測残余信号は、複数の線形予測
   係数を有する線形予測誤差フィルタを用いて発生するこ
   とを特徴とする請求項３記載の方法。
5. 【請求項５】前記線形予測残余信号はｄ（ｎ）であり、 【数１】 であり、ここで、ｐはフィルタの次数、ｘ（ｎ）および
   ｘ（ｎ−ｋ）はそれぞれ入力信号の現サンプルおよび過
   去のサンプル、ならびに｛α_k ｝は前記線形予測誤差フ
   ィルタの線形予測係数であることを特徴とする請求項４
   記載の方法。
6. 【請求項６】前記変換する段階は、有限インパルス応答
   フィルタにおいて前記更新方向にフィルタ処理を施し、
   前記音声領域における前記更新方向を得る段階を含むこ
   とを特徴とする請求項３記載の方法。
7. 【請求項７】前記変換する段階は、前記線形予測係数を
   用いて前記更新方向を前記音声領域に変換する段階を含
   むことを特徴とする請求項３記載の方法。
8. 【請求項８】前記更新方向を変換する前記段階は、以下
   の式にしたがって前記音声領域において更新方向ｇ_n
   （ｉ）を算出する段階を含み、 【数２】 ここで、Ｌは前記適応フィルタの長さ、ｐは前記線形予
   測誤差フィルタの次数、Ｑ（ｉ）＝［ｑ₀ （ｉ），ｑ₁
   （ｉ），．．．，ｑ_L-1 （ｉ）］^T は前記線形予測残余
   領域における更新方向、Ｇ（ｉ）＝［ｇ₀ （ｉ），ｇ₁
   （ｉ），．．．ｇ_L-1 （ｉ）］^T は前記音声領域更新方
   向、および｛α_k ｝は前記線形予測誤差フィルタの係数
   であることを特徴とする請求項５記載の方法。
9. 【請求項９】前記適応フィルタの現係数および遠端音声
   サンプルを用いてエコー推定値を発生する段階；前記遠
   端音声サンプルに基づいて、線形予測フィルタ係数を発
   生する段階；前記線形予測フィルタ係数から線形予測残
   余信号を発生する段階；前記線形予測残余信号から、前
   記線形予測残余領域における前記エコー・キャンセラに
   対する前記更新方向を算出する段階；および前記現係数
   および前記音声領域更新方向に基づいて、前記適応フィ
   ルタに対する更新係数を発生する段階；を更に含むこと
   を特徴とする請求項１記載の方法。
10. 【請求項１０】請求項１ないし９のいずれか１項に定義
    された方法にしたがって動作するエコー・キャンセラ。