JP4068182B2

JP4068182B2 - 適応フィルタ

Info

Publication number: JP4068182B2
Application number: JP17420297A
Authority: JP
Inventors: 仁史永田
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 1997-06-30
Filing date: 1997-06-30
Publication date: 2008-03-26
Anticipated expiration: 2017-06-30
Also published as: JPH1127099A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、適応フィルタに係り、特に音声認識装置やテレビ会議装置などで音声入力のためにマイクロホンアレイを用いて妨害雑音を抑圧し目的信号の音声を抽出するマイクロホンアレイ処理装置に適した適応フィルタに関する。
【０００２】
【従来の技術】
配列された複数のマイクロホンからなるマイクロホンアレイを用い、このマイクロホンアレイの出力信号を処理することにより、雑音を抑圧して目的音源からの目的信号のみを抽出するマイクロホンアレイ処理装置は、音声認識装置やテレビ会議装置などにおける音声入力を目的として開発が進められている。中でも、少ない数のマイクロホンで大きな雑音抑圧効果が得られる適応ビームフォーマを利用したマイクロホンアレイ処理装置については、例えば文献１：電子情報通信学会編「音響システムとデジタル処理」、文献２：Heykin：“Adaptive Filter Theory (Plentice Hall)”に述べられているように、一般化サイドローブキャンセラ、フロスト型ビームフォーマおよび参照信号法など、種々の方法が知られている。
【０００３】
適応ビームフォーマ処理は、基本的には妨害雑音の到来方向に死角を有する指向性ビームを形成したフィルタにより妨害雑音を抑圧する処理である。この適応ビームフォーマ処理では、目的信号が入力した際に目的信号の一部が除去されて歪んだり、目的信号と妨害雑音が同時に入力した際に目的信号が歪んだりするという問題を避けるため、目的信号が入力した際に適応速度を小さくすることが行われている。一般には、適応ビームフォーマの出力信号パワーが大きい場合に、目的信号が入力したものとみなして適応を停止する処理が行われる。ところが、出力信号パワーは目的信号が入力した場合だけでなく、妨害雑音などの状況が変化した場合にも増大するため、このように出力信号パワーが大きいときに完全に適応を停止することには問題がある。
【０００４】
一方、文献３： Julie E.Greenburg et.al.:“Evaluation of an adaptive beamforming method for hearing aids ”，pp.1662-1676,Jarnul of Acous.Soc.of Am.91(3),1992 に開示されている補聴器用のマイクロホンアレイでは、適応フィルタの適応アルゴリズムとして一般的なＮＬＭＳ（Normalized Least Mean Square）法によるフィルタ更新演算の式（１）を改良し、式（２）のように参照信号パワーと出力信号パワーの和に基づいて適応速度を正規化することにより、出力信号パワーの増大時に適応を完全に停止せず、目的信号の歪みを抑えるようにしている。
【０００５】
Ｗ_n+1 ＝Ｗ_n −２μｅ_n Ｘ_n ／Ｐ_r （１）
Ｗ_n+1 ＝Ｗ_n −２μｅ_n Ｘ_n ／（Ｐ_r ＋Ｐ_o ）（２）
ここで、ｎは時刻、Ｗ_n はフィルタ係数、μはステップサイズ、ｅ_n （＝ｄ_n −Ｗ_n ^T Ｘ_n ）は誤差信号、ｄ_n は希望応答、Ｘ_n は参照信号ｘの最新のサンプルから過去のサンプルをフィルタのタップ点数分だけ並べてベクトルとした参照信号ベクトル、Ｐ_r は参照信号パワー、Ｐ_o は出力信号パワーである。参照信号ｘは、一般に妨害雑音と目的信号の一部および背景雑音が重畳した信号となっている。式（１）（２）のいずれの場合も、適応フィルタの適応速度は右辺第２項の大きさで決まる。
【０００６】
図１４に、従来の適応フィルタの構成を示す。この適応フィルタは、参照信号ｘにフィルタ演算を施すフィルタ部１０１と、希望応答ｄからフィルタ部１０１の出力信号ｙを減算する減算器１０２と、フィルタ部１０１のフィルタ係数について式（１）または（２）に示した更新演算を行うフィルタ更新部１０３からなっている。
【０００７】
通常のＮＬＭＳ法や、文献３に記載の改良されたＮＬＭＳ法においては、妨害雑音も目的信号も存在しない状況では、参照信号パワーＰ_r が非常に小さくなることから、式（１）（２）より理解されるように適応速度が非常に大きくなるため、適応フィルタが背景雑音に適応してしまうという問題がある。背景雑音に対して適応が進んだ場合、フィルタ係数は本来除去したい信号を除去するのに適したフィルタ係数から遠ざかってしまう。すなわち、妨害雑音が例えば音声のような非定常な信号である場合には、妨害雑音パワーの小さい部分でフィルタ係数が本来の値から遠ざかり、妨害雑音パワーの大きい部分でフィルタ係数が収束するという動作の繰り返しとなり、この繰り返しの過程でフィルタ係数の収束までの間、高いレベルの妨害雑音が出力されてしまう。
【０００８】
この問題に対し、例えばエコーキャンセラでは参照信号のレベルに基づいて適応を制御している。すなわち、参照信号レベルがしきい値以下の場合には適応を停止し、参照信号レベルがしきい値より大きい場合にのみ適応を行うことによって、雑音の影響を低減している。しかし、適応ビームフォーマでは、上述したように妨害雑音と目的信号の一部および背景雑音が重畳したものが参照信号となっているため、単に参照信号レベルが大きいときだけ適応するようにした場合、しきい値レベル以下の妨害雑音があるときはこれを除去できないことになる。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
上述したように、適応フィルタにおいて目的信号の入力時に目的信号が歪むという現象を抑えるために、出力信号パワーが大きいときに適応を停止する処理を行う従来の方法では、目的信号が入力した場合だけでなく状況が変化した場合にも出力パワーが増大して適応を停止してしまうため、正しい適応動作を行うことができないという問題がある。
【００１０】
また、従来のＮＬＭＳ法や改善されたＮＬＭＳ法においては、妨害雑音も目的信号もなく参照信号パワーが小さくなる状況での適応速度が非常に大きくなるため、適応フィルタが背景雑音に対して適応してしまうという問題があり、この問題を避けるためにエコーキャンセラのように参照信号のレベルがしきい値以下の場合には適応を停止し、しきい値より大きい場合にのみ適応を行う方法では、適応ビームフォーマにおいてしきい値レベル以下の妨害雑音があるときはこれを除去できないという問題が発生する。
【００１１】
本発明は、上述した従来技術の問題点を解決するためになされたもので、目的信号を歪ませたり、背景雑音に対して適応してしまうことなく、確実な適応動作を可能とした適応フィルタを提供することを目的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
上記の課題を解決するため、本発明に係る適応フィルタは、出力信号パワーが予め定めたしきい値以下のときには適応フィルタの更新速度を決める係数であるステップサイズが非零のほぼ一定値であり、出力信号パワーがしきい値を越えた場合にはステップサイズが出力信号パワーの増加に対して減少するように適応モードが制御されることを基本的な特徴とし、目的信号の歪み防止と背景雑音への適応防止の両立を可能としている。
【００１３】
すなわち、適応フィルタに目的信号が入力した場合は、出力信号パワーがしきい値より大きくなり、ステップサイズが出力信号パワーの増加に対して減少することで適応速度が小さくなるため、目的信号が歪んでしまうことはない。一方、適応フィルタに妨害雑音のみ入力した場合と背景雑音のみが入力した場合は、出力信号パワーがしきい値以下となり、ステップサイズ固定の適応フィルタとして動作する。この場合、ステップサイズが非零のほぼ一定値であるために、適応速度は入力レベルに比例することになり、レベルの高い妨害雑音に対しては速く適応できると共に、レベルの低い背景雑音に適応してしまうことが防止される。
【００１５】
より具体的には、本発明に係る適応フィルタは、複数チャネルの入力信号を処理して１チャネルの信号を出力するフィルタ手段と、このフィルタ手段の特性変化範囲に関して予め定めた拘束条件の下で該フィルタ手段を更新するフィルタ更新手段とを有し、フィルタ更新手段においてフィルタ手段の出力信号パワーを予め定められたしきい値と比較し、出力信号パワーがしきい値以下のときはフィルタ手段の更新速度を決める係数を非零の一定値とし、出力信号パワーがしきい値を越えたときは該係数を出力信号パワーの増加に対して減少させることを特徴とする。
【００１６】
本発明に係る適応フィルタにおけるフィルタ更新手段は、より具体的には適応フィルタの出力信号パワーを予め定められたしきい値と比較し、出力信号パワーがしきい値以下のときはフィルタ手段の更新速度を決める係数を非零の一定値とし、出力信号パワーがしきい値を越えたときは該係数を出力信号パワーの増加に対して減少させる制御を行う制御手段と、この制御手段により制御された係数を含む更新演算式に従ってフィルタ手段の更新演算を行う更新演算手段とにより構成される。
【００２０】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。
（第１の実施形態）
図１を参照して、本発明による適応フィルタを適応ノイズキャンセラに適用した場合の実施形態について説明する。この適応フィルタは、参照信号ｘに対しフィルタ演算を行って出力信号ｙを得る遅延線タップフィルタにより構成されるフィルタ部１１と、希望応答ｄからフィルタ部１１の出力信号ｙを減算して適応フィルタの出力信号である誤差信号ｅを得る減算器１２と、参照信号ｘと誤差信号ｅに基づいてフィルタ部１１のフィルタ特性（フィルタ係数）を更新するフィルタ更新部１３からなる。以下、フィルタ部１１のフィルタ係数を更新する処理を単にフィルタ更新という。
【００２１】
ここで、フィルタ更新部１３が図１４に示した従来の適応フィルタと異なっている。すなわち、このフィルタ更新部１３は、誤差信号ｅのパワーによって適応モードを切り換え制御する適応モード制御部１４と、この適応モード制御部１４によって制御される適応モードに従って実際にフィルタ更新演算を行うフィルタ更新演算部１５とにより構成される。フィルタ更新演算の詳細については、後述する。
【００２２】
本実施形態では、適応フィルタの適応アルゴリズムとして最も一般的なＬＭＳ（Least Mean Squre）法を例として説明するが、適応速度を制御できるアルゴリズムであれば、射影ＬＭＳ法でもＲＬＳ（Recursive Least Squre ）法でも、これら以外のアルゴリズムでもよい。
【００２３】
適応ノイズキャンセラでは、例えば図２に示すようにマイクロホンＭ１を目的信号源の近傍に置き、このマイクロホンＭ１の出力信号を希望応答ｄとし、もう一つのマイクロホンＭ２を妨害雑音源の近傍に置き、このマイクロホンＭ２の出力信号を参照信号ｘとして使用する。この場合、マイクロホンＭ１には目的信号と背景雑音が入力し、マイクロホンＭ２には妨害雑音と背景雑音が入力する。マイクロホンＭ２には目的信号がなるべく入力しないようにマイクロホン配置などの設定を行うが、完全に目的信号が入力しないようにすることは困難である。すなわち、マイクロホンＭ２には実際には妨害雑音と背景雑音のほか、目的信号の成分も一部入力する。
【００２４】
一般に、このような適応ノイズキャンセラでは参照信号ｘと相関のある成分を希望応答ｄの中から除去するため、マイクロホンＭ１，Ｍ２間で相関の大きい妨害雑音が除去される。実際には、上述のように参照信号ｘ中に目的信号成分が混入した場合、妨害雑音だけでなく目的信号が除去されて目的信号が歪むことがあるため、目的信号が入力した際に適応を遅くする必要がある。
【００２５】
ＬＭＳ法による適応フィルタのフィルタ更新演算は、従来では先の式（１）または（２）に基づいて行われるが、本実施形態では適応フィルタの出力信号である誤差信号ｅのパワー（以下、出力信号パワーという）Ｐ_o に応じて適応モードを切り換え、次式に基づいてフィルタ更新演算を行う。
ｅ_n ＝ｄ_n −Ｗ_n ^T Ｘ_n （３）
Ｐ_o ≦Ｐ_a のとき
Ｗ_n+1 ＝Ｗ_n −２μｅ_n Ｘ_n Ｐ_a （４）
Ｐ_o ＞Ｐ_a のとき
Ｗ_n+1 ＝Ｗ_n −２μｅ_n Ｘ_n Ｐ_a ／Ｐ_o （５）
ここで、Ｐ_a は予め定められた適応モード切換えのしきい値、Ｗ_n はフィルタ部１１のｎ回の更新後のフィルタ係数、μはステップサイズ、ｅ_n は適応フィルタの出力信号（誤差信号）、ｄ_n は希望応答、Ｘ_n は参照信号ｘの最新のサンプルから過去のサンプルをフィルタ部１１のタップ点数分だけ並べてベクトルとした参照信号ベクトルである。予め設定される各種定数の値は、例えばフィルタ部１１のタップ数を１００、ステップサイズμを０．００１、しきい値Ｐ_a を平均出力信号パワーの０．００１倍とするが、状況に応じて実験的に決めることが望ましい。
【００２６】
次に、本実施形態におけるフィルタ更新動作について図３を用いて説明する。図３は、フィルタ更新演算式（２）（４）（５）における更新量を表す右辺第２項において、誤差信号ｅ_n と参照信号Ｘ_n の積ｅ_n Ｘ_n に掛かる係数（フィルタ係数の更新速度を決める係数）の大きさの変化を図示したもので、この係数の大きさをステップサイズμと区別して便宜上、実効ステップサイズと呼ぶことにする。図３（ａ）は、従来の改良されたＮＬＭＳ法におけるフィルタ更新演算式である式（２）において、しきい値Ｐ_a 以下で適応停止を行った場合の実効ステップサイズを参照信号パワーＰ_r と出力信号パワーＰ_o の和に対して示したものであり、（ｂ）は本実施形態に基づくフィルタ更新演算式（４）（５）の場合の実効ステップサイズを出力信号パワーＰ_o に対して示している。
【００２７】
ＮＬＭＳ法では、従来の技術でも述べたように、妨害雑音も目的信号もなく参照信号パワーＰ_r 、または参照信号パワーＰ_r と出力信号パワーＰ_o の和が低い場合には、背景雑音に対して適応が進み、フィルタ係数が本来除去したい妨害雑音を除去するための値から遠ざかってしまうことを防ぐために、Ｐ_r またはＰ_r ＋Ｐ_o がしきい値Ｐ_a 以下になったときに適応を停止している。この場合、図３（ａ）に示すように実効ステップサイズは０になるので、Ｐ_r またはＰ_r ＋Ｐ_o がしきい値Ｐ_a 以下となるような妨害雑音に対しては、全く適応できないことになる。
【００２８】
これに対し、本実施形態では出力信号パワーＰ_o がしきい値Ｐ_a 以下の場合は式（４）によりフィルタ更新を行い、出力信号パワーＰ_o がしきい値Ｐ_a より大きい場合は式（５）によりフィルタ更新を行うように適応モードを切り換えている。式（４）はステップサイズ固定のＬＭＳ法に基づくフィルタ更新演算式、式（５）はＮＬＭＳ法に基づくフィルタ更新演算式であり、実効ステップサイズは出力信号パワーＰ_o に対して図３（ｂ）に示したように変化する。
【００２９】
すなわち、本実施形態ではＰ_ｏ≦Ｐ_ａの場合は実効ステップサイズは２μ×Ｐ _ａなる非零の一定値であり、Ｐ_ｏ＞Ｐ_ａの場合は実効ステップサイズは２μ＊Ｐ_ａ／Ｐ_ｏとなってＰ_ｏに反比例する。なお、Ｐ_ｏ≦Ｐ_ａの場合の実効ステップサイズは厳密に非零の一定値である必要はなく、ほぼ一定値であればよい。
【００３０】
従って、出力信号パワーＰ_o がしきい値Ｐ_a 以下の場合の式（４）によるフィルタ更新でも、完全に適応を停止しないので、妨害雑音に適応することができ、しかも式（４）はステップサイズ固定のフィルタ更新であるため、レベルの低い背景雑音に適応してしまうことは少ない。一方、出力信号パワーＰ_o がしきい値Ｐ_a より大きい場合の式（５）によるフィルタ更新では、図３（ｂ）において出力信号パワーＰ_o がしきい値Ｐ_a 以上の部分に示されるように、実効ステップサイズが出力信号パワーＰ_o に反比例し適応が遅くなってくるので、目的信号の歪みを低減できる。
【００３１】
次に、図４に示すフローチャートを参照して上述した適応フィルタ処理の流れを説明する。
まず、初期設定でステップサイズμ、適応モード切り換えのしきい値Ｐ_a 、フィルタ長Ｋを設定し、フィルタ係数を例えば全て０、フィルタ更新回数ｎを０とおく（ステップＳ１１）。
【００３２】
次に、参照信号ｘの複数のサンプルから参照信号ベクトルＸ_n を構成した後、式（３）により適応フィルタ出力信号（誤差信号）ｅ_n を計算し、この出力信号ｅ_n のパワーＰ_o を計算する。出力信号パワーＰ_o の計算は、例えば信号ｅ_n の最新の値からフィルタ部１１のタップ数分までの過去の値の平均値を用いるようにする（ステップＳ１２）。
【００３３】
次に、ステップＳ１３において出力信号パワーＰ_o としきい値Ｐ_a を比較し、Ｐ_o ≦Ｐ_a の場合はステップＳ１４に進み、Ｐ_o ＞Ｐ_a の場合はステップＳ１５に進む。ステップＳ１４では、式（４）に従ってフィルタ更新を行い、ステップＳ１６に進む。ステップＳ１５では、式（５）に従ってフィルタ更新を行い、ステップＳ１６に進む。ステップＳ１６では、ｎをインクリメントし、ステップＳ１２に戻る。そして、以上の処理を入力データの数だけ繰り返す。
【００３４】
このように本実施形態では、出力信号パワーＰ_o に応じて適応フィルタの適応モードをステップサイズ固定のＬＭＳ法とＮＬＭＳ法との間で切り換え制御することにより、目的信号の歪み低減と背景雑音への適応防止の両立を図ることができる。
【００３５】
本実施形態では、Ｐ_o ＞Ｐ_a の場合の実効ステップサイズを式（５）に示されるようにμ＊Ｐ_a ／Ｐ_o として出力信号パワーＰ_o に反比例するようにしたが、必ずしも正確に反比例するようにする必要はなく、出力信号パワーＰ_o の増加に対して減少させるようにすればよい。また、このようにＰ_o ＞Ｐ_a の場合の実効ステップサイズを出力信号パワーＰ_o の増加のみに依存して減少させる代りに、従来技術におけるフィルタ特性の更新演算式である式（２）に示されるように、参照信号パワーＰ_r と出力信号パワーＰ_o との和の増加に対して減少させるようにしてもよい。
【００３６】
（第２の実施形態）
本実施形態では、本発明による適応フィルタを多チャネルに拡張した場合について説明する。
【００３７】
この適応フィルタは、図５に示すように複数チャネル（Ｍチャネル）の参照信号ｘに単位フィルタ部２１−１〜２１−Ｍでフィルタ演算を施した後、それらの出力信号の和ｙを加算器２６で求めて出力するフィルタ部２１と、希望応答ｄからフィルタ部２１の出力信号ｙを減算して適応フィルタの出力信号である誤差信号ｅを得る減算器２２と、参照信号ｘと誤差信号ｅに基づいてフィルタ部２１の特性（フィルタ係数）を更新するフィルタ更新部２３からなる。
【００３８】
フィルタ更新部２３は、誤差信号ｅのパワーに応じて適応モードを切り換え制御する適応モード制御部２４と、この適応モード制御部２４によって制御される適応モードに従って実際にフィルタ更新演算を行うフィルタ更新演算部２５とにより構成される。
【００３９】
次に、本実施形態の適応フィルタの動作を説明する。チャネル数をＭ、１チャネル当たりの単位フィルタ部２１−１〜２１−Ｍの各々のタップ数をＫとする。適応フィルタの適応アルゴリズムとしては、最も一般的なＬＭＳ法を例として説明するが、適応速度を制御できるアルゴリズムならば射影ＬＭＳ法でもＲＬＳ法でも何でもよいことは第１の実施形態と同様である。
【００４０】
多チャネルのフィルタ部２１は、図６に示すようなタップ付き遅延線とその各タップ出力に係数を乗じる係数乗算器とからなる遅延線タップフィルタをＭ個並べて単位フィルタ部２１−１〜２１−Ｍが構成される。この多チャネルフィルタ部２１のフィルタ特性は、ｍチャネル目の遅延線タップフィルタのｋ番目の係数ｗ_m,k を並べたベクトル
Ｗ_n ＝（ｗ_1,1 ，ｗ_1,2 ，…，ｗ_1,K ，
…，ｗ_M-1,1 ，…，ｗ_M-1,K ）^T （６）
により表し、参照信号ｘは図５においてｍチャネル目の参照信号の最新のサンプルｘ_m,n からフィルタタップ数分過去までのサンプルを並べた次式により表すことにする。
【００４１】
Ｘ_n ＝（ｘ_1,n ，ｘ_1,n-1 ，…，ｘ_1,n-K+1 ，
…，ｘ_M,n ，ｘ_M,n-1 ，…，ｘ_M,n-K+1 ）^T （７）
フィルタ更新演算は上のＷ_n ，Ｘ_n を用いると、式（３）（４）（５）と全く同様に、次式に基づいて行われる。
【００４２】
ｅ_n ＝ｄ_n −Ｗ_n ^T Ｘ_n （８）
Ｐ_o ≦Ｐ_a のとき
Ｗ_n+1 ＝Ｗ_n −２μｅ_n Ｘ_n Ｐ_a （９）
Ｐ_o ＞Ｐ_a のとき
Ｗ_n+1 ＝Ｗ_n −２μｅ_n Ｘ_n Ｐ_a ／Ｐ_o （１０）
ここで、Ｐ_a は予め定められた適応モード切換えのしきい値、ｅ_n は適応フィルタの出力信号（誤差信号）、Ｐ_o は出力信号パワー、μはステップサイズである。予め設定される各種定数の値は、例えば単位フィルタ部１１−１〜１１−Ｍの各々のタップ数を１００、ステップサイズμを０．００１、しきい値Ｐ_a を平均出力信号パワーの０．００１倍とするが、状況に応じて実験的に決めるのが望ましい。
【００４３】
本実施形態においても、第１の実施形態の場合と同様に、適応フィルタの出力信号パワーＰ_o により適応モードをステップサイズ固定のＬＭＳとＮＬＭＳとの間で切り換えており、式（９）のステップサイズ固定のＬＭＳ法では雑音への適応を防止し、式（１０）のＮＬＭＳ法では目的信号の歪みを低減している。
【００４４】
本実施形態の適応フィルタの処理の流れは第１の実施形態と同様であるので、改めて述べない。
このように本実施形態では、多チャネル入力の適応フィルタにおいて出力信号パワーＰ_o に応じて適応フィルタの適応モードをステップサイズ固定のＬＭＳ法とＮＬＭＳ法との間で切り換え制御することにより、目的信号の歪み低減と背景雑音への適応防止の両立を図ることができる。
【００４５】
本実施形態では、Ｐ_o ＞Ｐ_a の場合の実効ステップサイズを式（１０）に示されるようにμ＊Ｐ_a ／Ｐ_o として出力信号パワーＰ_o に反比例するようにしたが、必ずしも正確に反比例するようにする必要はなく、出力信号パワーＰ_o の増加に対して減少させるようにすればよい。また、このようにＰ_o ＞Ｐ_a の場合の実効ステップサイズを出力信号パワーＰ_o の増加のみに依存して減少させる代りに、従来技術におけるフィルタ特性の更新演算式である式（２）に示されるように、参照信号パワーＰ_r と出力信号パワーＰ_o との和の増加に対して減少させるようにしてもよい。
【００４６】
（第３の実施形態）
次に、第１または第２の実施形態で述べた適応フィルタを、妨害雑音を抑圧して特定の方向から到来する目的信号のみを抽出する適応ビームフォーマに適用した実施形態について図７を用いて説明する。
【００４７】
図７は、適応ビームフォーマの中でも一般的な一般化サイドローブキャンセル（ＧＳＣ）と呼ばれる構成を示しており、複数チャネル（Ｍチャネル）の入力信号ｓから目的信号を除去してＭ−１チャネルの信号を出力するブロッキングフィルタ４１と、第１または第２の実施形態で説明した適応フィルタ４２と、Ｍチャネルの入力信号ｓの加算を行う加算器４３からなる。
【００４８】
Ｍ＝２の場合はＭ−１＝１であるので、適応フィルタ４１として第１の実施形態で説明した１チャネル入力の適応フィルタを用い、Ｍ＞２の場合は適応フィルタ４１として第２の実施形態で説明した多チャネル入力の適応フィルタを用いることになる。ここでは、Ｍ＞２として説明するが、Ｍ＝２の場合は単にチャネル数を減らして同様の処理を行うだけである。
【００４９】
ＧＳＣは、目的信号を除去するブロッキングフィルタの構成により種々のものがあるが、ここでは最も簡単なGriffith-Jim型ＧＳＣを例にとって説明する。本発明の適応フィルタはブロッキングフィルタの方式に依存していないので、このGriffith-Jim型以外のＧＳＣでも適用可能である。
【００５０】
Griffith-Jim型ＧＳＣのブロッキングフィルタは、図８に示すようにＭチャネルの入力信号の隣り合ったチャネル間の差分をとるフィルタであり、全てのチャネルに目的信号が同位相で入力した場合、目的信号が消去された信号がＭ−１チャネル分出力される。ｍチャネル目のブロッキングフィルタの出力信号は、時刻をｎとし、ｍチャネル目の入力信号をｓ_m,n として、
ｘ_m,n ＝ｓ_m+1,n −ｓ_m,n
（ｍ＝１，…，Ｍ−１）（１１）
である。
【００５１】
このブロッキングフィルタ４１の出力信号を第２の実施形態で述べた適応フィルタ４２に参照信号ｘとして入力してフィルタ更新を行う場合、更新演算式は、適応フィルタ４２のフィルタ係数をＷ_n ＝（ｗ_1,1 ，ｗ_1,2 ，…，ｗ_1,K ，…，ｗ_M-1,1 ，…，ｗ_M-1,K ）^T 、参照信号ベクトルをＸ_n ＝（ｘ_1,n ，ｘ_1,n-1 ，…，ｘ_1,n-K+1 ，…，ｘ_M,n ，ｘ_M,n-1 ，…，ｘ_M,n-K+1 ）^T として、
ｙ_n ＝Σｘ_M,n （１２）
ｅ_n ＝ｙ_n −Ｗ_n ^T Ｘ_n （１３）
Ｐ_o ≦Ｐ_a のとき
Ｗ_n+1 ＝Ｗ_n −２μｅ_n Ｘ_n Ｐ_a （１４）
Ｐ_o ＞Ｐ_a のとき
Ｗ_n+1 ＝Ｗ_n −２μｅ_n Ｘ_n Ｐ_a ／Ｐ_o （１５）
と表わされる。
【００５２】
このような適応ビームフォーマを例えば前述したマイクロホンアレイ処理装置に適用して、音声を目的信号として抽出する場合、音声の伝播揺らぎや音源が完全な点音源でないことなどの原因により、ブロッキングフィルタ４１のみでは目的信号を完全に除去することは困難である。
【００５３】
これに対し、第１または第２の実施形態で説明した適応フィルタをブロッキングフィルタ４１の後段に適応フィルタ４２として配置すれば、この適応フィルタは前述したように目的信号が入力した場合の目的信号の歪み低減と、妨害雑音と目的信号がない場合の適応フィルタの背景雑音への適応防止が可能であるため、より性能を向上できる。
【００５４】
すなわち、本実施形態では適応フィルタ４２において出力信号パワーＰ_o がしきい値Ｐ_a 以下の場合は式（１４）によりフィルタ更新を行い、出力信号Ｐ_o がしきい値Ｐ_a より大きい場合は式（１５）によりフィルタ更新を行うように適応モードを切り換える。式（１４）はステップサイズ固定のＬＭＳ法なので、パワーの低い背景雑音への適応が少なく、また完全に適応を停止しないので、しきい値Ｐ_a 以下の妨害雑音に対しては適応ができる。
【００５５】
一方、出力信号パワーが大きい場合の式（１５）による更新では、ステップサイズが出力信号パワーに反比例するので目的信号の歪みを低減できる。
次に、図９に示すフローチャートを参照して本実施形態による適応ビームフォーマの処理の流れを説明する。
【００５６】
まず、初期設定でステップサイズμ、適応モード切り換えのしきい値Ｐ_a 、チャネル数Ｍ、フィルタ長Ｋを設定し、フィルタの係数を例えば全て０、フィルタ更新の回数ｎを０とおく（ステップＳ２１）。
【００５７】
次に、入力チャネル間の差分信号ｘ_m,n を式（１１）により計算する（ステップＳ２２）。
次に、入力信号の和ｙ_n を式（１２）により計算する（ステップＳ２３）。
【００５８】
次に、差分信号ｘ_m,n から参照信号ベクトルＸ_n を構成し、誤差信号ｅ_n を式（１３）により計算する（ステップＳ２４）。
次に、誤差信号ｅ_n のパワーＰ_o を計算して、ステップＳ２５でＰ_o としきい値Ｐ_a を比較し、Ｐ_o ≦Ｐ_a の場合はステップＳ２６に進み、Ｐ_o ＞Ｐ_a の場合はステップＳ２７に進む。
【００５９】
ステップＳ２６では、式（１２）に従ってフィルタを更新し、ステップＳ２８に進む。ステップＳ２７では、式（１３）に従ってフィルタを更新し、ステップＳ２８に進む。次にステップＳ２８では、ｎをインクリメントし、ステップＳ２２に戻る。そして、以上の処理を入力データの数だけ繰り返す。
【００６０】
このように本実施形態では適応ビームフォーマ、特にＧＳＣに本発明の適応フィルタを適用することにより、音声などの非定常な信号が入力する場合の雑音抑圧性能を大幅に向上することが可能となる。
【００６１】
本実施形態では、Ｐ_o ＞Ｐ_a の場合の実効ステップサイズを式（１５）に示されるように、μ＊Ｐ_a ／Ｐ_o として出力信号パワーＰ_o に反比例させたが、必ずしも正確に反比例するようにする必要はなく、出力信号パワーＰ_o の増加に対して減少させるようにすればよい。また、このようにＰ_o ＞Ｐ_a の場合の実効ステップサイズを出力信号パワーＰ_o の増加のみに依存して減少させる代りに、従来技術におけるフィルタ特性の更新演算式である式（２）に示されるように、参照信号パワーＰ_r と出力信号パワーＰ_o との和の増加に対して減少させるようにしてもよい。
【００６２】
（第４の実施形態）
次に、拘束条件の下でパワーを最小化するフロスト型ビームフォーマに本発明の適応フィルタを適用した場合の実施形態について述べる。
【００６３】
本実施形態のフロスト型ビームフォーマは図１０に示す構成であり、複数チャネル（Ｍチャネル）の入力信号ｘに単位フィルタ部５１−１〜５１−Ｍでフィルタ演算を施した後、それらの出力信号の和ｙを加算器５６で求めて出力するフィルタ部５１と、出力信号ｙに基づいてフィルタ部５１の特性（フィルタ係数）を更新するフィルタ更新部５３からなる。フィルタ部５１は、例えば図６に示した多チャネルの遅延線タップフィルタによって構成される。チャネル数はＭ、タップ数はＫとする。フィルタ更新部５３は、適応モード制御部５４とフィルタ更新演算部５５および拘束条件設定部５７からなる。
【００６４】
フィルタ更新部５３では、処理に先立って拘束条件設定部５５においてフィルタ部５１の特性変化範囲を拘束するための拘束条件を設定し、この拘束条件設定部５７で設定された条件の下で、入力信号ｘに基づいてフィルタ更新演算部５５でフィルタ部５１の更新演算を行う。このフィルタ更新演算の際、出力信号ｙのパワーに基づき、適応モード制御部５４により適応速度の制御を行う。
【００６５】
ここで、フロスト型ビームフォーマの処理に関して説明する。フロスト型ビームフォーマは、例えば、文献４：O.L.Frost,III,“An Algorithm for Linearly Constrained Adaptive Array Processing ”，Proceeding of The IEEE,Vol.60,No.8,pp.926-935(1972) に詳述されているように、ＬＭＳアルゴリズムにより次式に従ってフィルタ更新を行う。
【００６６】
ｙ_n ＝Ｗ_n ^T Ｘ_n （１６）
Ｗ_n+1 ＝Ｐ［Ｗ_n −μｙ_n ］＋Ｆ（１７）
ここでｎは時刻、Ｗ_n ＝（ｗ_1,1 ，ｗ_1,2 ，…，ｗ_1,K ，…，ｗ_M-1,1 ，…，ｗ_M-1,K ）^T はフィルタ係数、Ｘ_n ＝（ｘ_1,n ，ｘ_1,n-1 ，…，ｘ_1,n-K+1 ，…，ｘ_M,n ，ｘ_M,n-1 ，…，ｘ_M,n-K+1 ）^T は参照信号ベクトル、Ｐは拘束条件により定まる部分空間への射影行列、Ｆは該部分空間から拘束条件を満たす空間への平行移動ベクトル、μはステップサイズ、ｙ_n はフィルタ出力である。
【００６７】
射影行列Ｐと平行移動ベクトルＦは、
Ｐ＝Ｉ−Ａ（Ａ^T Ａ）^-1Ａ^T （１８）
Ｆ＝Ａ（Ａ^T Ａ）^-1Ｇ（１９）
により、適応処理の前に求めておく。ここで、ＡとＧはフィルタの拘束条件を定める行列であり、例えば、拘束条件の数をＪとし、ＡはＡ＝［ａ₁ ，ａ₂ ，…，ａ_j ，…，ａ_J ］、ＧはＪ／２＋１番めのみ値が１で、他の要素は０のベクトルとする。ａ_j は例えば、
ｉ＝Ｋ＊（ｍ−1)＋（Ｋ/2＋1)−（Ｊ／２＋1)＋ｊ（２０）
（ｍ＝１，２，…，Ｍ）
で計算される番号ｉの要素の値が１で、他は０のベクトルを用いる。なお、上式において割り算は切り下げとする。
【００６８】
本実施形態においては、このフロスト型ビームフォーマの更新演算式（１６）（１７）を変更し、次式に基づいてフィルタ更新を行う。
ｙ_n ＝Ｗ_n ^T Ｘ_n （２１）
Ｐ_o ≦Ｐ_a のとき
Ｗ_n+1 ＝Ｐ［Ｗ_n −μｙ_n Ｐ_a ］＋Ｆ（２２）
Ｐ_o ＞Ｐ_a のとき
Ｗ_n+1 ＝Ｐ［Ｗ_n −μｙ_n Ｐ_a ／Ｐ_o ］＋Ｆ（２３）
ここで、Ｐ_o は出力信号ｙ_n のパワー、Ｐ_a は予め定めたしきい値である。先の実施形態と同様、出力信号パワーＰ_o に応じて適応速度を切り換え制御するようにしており、出力信号パワーＰ_o がしきい値以下の場合はステップサイズ固定のＬＭＳ法、大きければＮＬＭＳ法に切り換える。
【００６９】
これによりＧＳＣの場合と同様に、目的信号が入力した場合には式（２１）のＮＬＭＳ法により適応速度を遅くして目的信号の歪みを抑え、目的信号も妨害雑音も入力していない場合には式（２１）によるステップサイズ固定のＬＭＳ法により、背景雑音への適応を少なくしている。
【００７０】
次に、図１１を参照して本実施形態の処理の流れを説明する。
まず、初期設定でステップサイズμ、適応モード切り換えしきい値Ｐ_a 、チャネル数Ｍ、フィルタ長Ｋを設定し、フィルタの値を例えば全て０、フィルタ更新の回数ｎを０とおく（ステップＳ３１）。
【００７１】
次に、拘束条件を定める行列Ａ，Ｇを構成し、式（１８）（１９）により行列Ｐ，Ｆを求める（ステップＳ３２）。
次に、参照信号ベクトルＸ_n を構成し、フィルタ出力ｙ_n を式（２１）により計算する（ステップＳ３３）。
【００７２】
次に、フィルタ出力信号ｙ_n のパワーＰ_o を計算して、ステップＳ３４でＰ_o としきい値Ｐ_a とを比較し、Ｐ_o ≦Ｐ_a の場合はステップＳ３５に進み、Ｐ_o ＞Ｐ_a の場合はステップＳ３６に進む。
【００７３】
ステップＳ３５では、式（２２）に従ってフィルタを更新し、ステップＳ３７に進む。ステップＳ３６では、式（２３）に従ってフィルタを更新し、ステップＳ３７に進む。次にステップＳ３７では、ｎをインクリメントし、ステップＳ３３に戻る。そして、以上の処理を入力データの数だけ繰り返す。
【００７４】
以上に述べたように、フロスト型ビームフォーマに本発明の適応フィルタを適用することにより、音声などの非定常な信号を入力する場合の雑音抑圧性能を大幅に向上することが可能となった。
【００７５】
（第５の実施形態）
次に、第５の実施形態として、本発明による適応フィルタを第１の適応フィルタとし、これと適応速度がより大きい第２の適応フィルタを組み合わせて、第２の適応フィルタの出力信号を利用して第１の適応フィルタの適応速度を制御することにより、第１の適応フィルタの性能をさらに向上させた信号処理装置の実施形態について説明する。これは第１〜第４の実施形態で説明した本発明の適応フィルタの収束速度をさらに改善するものであり、特に定常的な信号が妨害雑音となっている場合のノイズキャンセラやビームフォーマにおいて、目的信号の歪みの低減と収束速度向上を両立することができる。
【００７６】
図１２に、本実施形態による信号処理装置の構成を示す。この信号処理装置は第１の適応フィルタ１と第２の適応フィルタ２により構成され、両者に同じ入力信号が与えられる。
【００７７】
第１の適応フィルタ１は第１〜第４の実施形態のいずれかの適応フィルタと同じ構成であり、参照信号ｘに対してフィルタ演算を行って出力信号ｙ１を得るフィルタ部１１−１と、希望応答ｄからフィルタ部１１−１の出力信号を減算して誤差信号ｅ１を得る減算器１２−１と、参照信号ｘと誤差信号ｅ１に基づいてフィルタ部１１−１のフィルタ係数を更新する適応モード制御部１４−１およびフィルタ更新演算部１５−１とからなる。この第１の適応フィルタ１の出力信号が信号処理装置の出力となる。
【００７８】
第２の適応フィルタ２は、一般的なＮＬＭＳアルゴリズムによる適応フィルタの構成であり、参照信号ｘに対してフィルタ演算を行って出力信号ｙ２を得るフィルタ部１１−２と、希望応答ｄからフィルタ部１１−２の出力信号ｙ２を減算して誤差信号ｅ２を得る減算器１２−２と、参照信号ｘと誤差信号ｅに基づいてフィルタ更新の演算を行うフィルタ更新演算部１５−２とからなる。
【００７９】
ここで、第２の適応フィルタ２は第１の適応フィルタ１よりも適応速度が高く設定されており、第２の適応フィルタ２の出力信号パワーに基づき、適応制御部１４−１において第１の適応フィルタ１の適応速度を制御するようにする。適応速度は、例えばステップサイズの値を大きくしたり、フィルタのタップ数を少なくすることにより大きい値に設定できる。全体の処理は、時刻をｎ、第１の適応フィルタ１のフィルタ係数をＷ１、第２の適応フィルタ２のフィルタ係数をＷ２とおき、次式により行う。
【００８０】

ここで、ｅ１_n ，ｅ２_n はそれぞれ適応フィルタ１，２の出力信号、Ｐ_r は参照信号パワー、ｄは希望応答、μ₁ ，μ₂ はそれぞれ適応フィルタ１，２のステップサイズである。μ₂ の値はＰ_a ＊μ₁ よりも大きい値とし、例えば、Ｐ_a ＊μ₁ ＝０．０００００３、μ₂ ＝０．２とする。式（２８）におけるαは、適応速度の加速係数であり、例えば、１．５とする。
【００８１】
式（２６）の適応フィルタ２の処理は一般的なＮＬＭＳ法におけるフィルタ更新演算式であり、ステップサイズμ₂ を適応フィルタ１のステップサイズμ₁ よりも大きくしているため適応が速い。従って、第２の適応フィルタ２では目的信号の歪みが大きいが、素早く妨害雑音を除去することができる。
【００８２】
一方、第１の適応フィルタ１は逆に適応速度を比較的遅くしているため、妨害雑音が入力した場合、初期収束する前の時点で除去されずに出力された妨害雑音のパワーによって適応速度が遅くなる。
【００８３】
そこで、式（２８）に示すように、第１の適応フィルタ１と第２の適応フィルタ２の出力信号パワーの比Ｐ１_o ／Ｐ２_o に応じて、第１の適応フィルタ１のフィルタ更新の際の変化を大きくするようにする。妨害雑音が入力した際、収束が速い第２の適応フィルタ２の出力信号パワーＰ２_o は、第１の適応フィルタ１の出力信号パワーＰ１_o よりも小さいので、パワー比Ｐ１_o ／Ｐ２_o は１より大きくなり、第１の低既往フィルタ１の適応が速くなる。一方、目的信号が入力した場合、パワー比Ｐ１_o ／Ｐ２_o は１に近い値となるため、第１の適応フィルタ１の適応速度は遅いままであり、入力信号の歪み低減は保持される。
【００８４】
次に、図１３を参照して本実施形態の処理の流れを説明する。
まず、初期設定でステップサイズμ₁ ，μ₂ 、適応モード切り換えのしきい値Ｐ_a 、適応速度の加速係数α、フィルタ長Ｋを設定し、フィルタ係数の値を例えば全て０、時刻ｎを０とおく（ステップＳ４１）。
【００８５】
次に、参照信号ｘ_n から参照信号ベクトルＸ_n を構成して、誤差信号ｅ１_n ，ｅ２_n を式（２４）（２５）により計算し、さらに誤差信号ｅ１_n ，ｅ２_n のパワーＰ１_o ，Ｐ２_o を計算する（ステップＳ４２）。
【００８６】
次に、参照信号ベクトルＸ_n から参照信号パワーＰ_r を求め、式（２６）に従い、適応フィルタ２の更新を行う（ステップＳ４３）。
次に、ステップＳ４４において誤差信号ｅ１_n のパワーＰ１_o としきい値Ｐ_a を比較し、Ｐ１_o ≦Ｐ_a の場合はステップＳ４５に進み、Ｐ１_o ＞Ｐ_a の場合はステップＳ４６に進む。
【００８７】
ステップＳ４５では、式（２７）に従ってフィルタを更新し、ステップＳ４７に進む。ステップＳ４６では、式（２８）に従ってフィルタを更新し、ステップＳ４７に進む。ステップＳ４７では、ｎをインクリメントし、ステップＳ４２に戻る。そして、以上の処理を入力データの数だけ繰り返す。
【００８８】
このように本実施形態では、出力信号パワーに基づいて適応速度を切換え制御するようにした本発明の適応フィルタを第１の適応フィルタ１として用い、これより適応速度を速くした第２の適応フィルタ２の出力信号に応じて第１の適応フィルタ１の適応速度を変化させることにより、目的信号の歪みを低減したまま収束速度を向上させることが可能となる。
【００８９】
これにより、適応ノイズキャンセラや適応ビームフォーマにおいて、特に定常的な妨害雑音が入力した場合の妨害雑音抑圧性能を大幅に向上させることができる。本実施形態における適応ビームフォーマは、第３の実施形態で述べたＧＳＣ型、第４の実施形態で述べたフロスト型いずれにも適用可能である。
【００９０】
なお、本実施形態では参照信号が１チャネルの場合について述べたが、第２の実施形態と同様に複数チャネルの参照信号を扱うように構成することも可能である。
【００９１】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば出力信号パワーが予め定めたしきい値以下のときにはステップサイズを非零のほぼ一定値とし、出力信号パワーがしきい値を越えた場合にはステップサイズが出力信号パワーの増加に対して減少するように適応モードを制御することによって、目的信号の歪み防止と雑音への適応防止の両立を可能とした適応フィルタおよびこれを用いた信号処理装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る適応フィルタの構成を示すブロック図
【図２】適応ノイズキャンセラの原理を説明するための図
【図３】本発明と従来のフィルタ更新動作を比較して説明するための図
【図４】第１の実施形態における適応フィルタ処理の流れを示すフローチャート
【図５】本発明の第２の実施形態に係る多チャネル化した適応フィルタの構成を示すブロック図
【図６】第２の実施形態における多チャネルフィルタ部の説明図
【図７】本発明の第３の実施形態に係る信号処理装置である適応ビームフォーマの構成を示すブロック図
【図８】第３の実施形態で用いるブロッキングフィルタの一例の構成を示す図
【図９】第３の実施形態における処理の流れを示すフローチャート
【図１０】本発明の第４の実施形態に係る信号処理装置であるフロスト型ビームフォーマの構成を示すブロック図
【図１１】第４の実施形態における処理の流れを示すフローチャート
【図１２】本発明の第５の実施形態に係る信号処理装置の構成を示すブロック図
【図１３】第５の実施形態における処理の流れを示すフローチャート
【図１４】従来の適応フィルタの構成を示すブロック図
【符号の説明】
１…第１の適応フィルタ
２…第２の適応フィルタ
１１，１１−１，１１−２…フィルタ部
１２，１２−１，１２−２…減算器
１３…フィルタ更新部
１４，１４−１…適応モード制御部
１５，１５−１，１５−２…フィルタ更新演算部
２１…フィルタ部
２１−１〜２１−Ｍ…単位フィルタ部
２２…減算器
２３…フィルタ更新部
２４…適応モード制御部
２５…フィルタ更新演算部
２６…加算器
４１…ブロッキングフィルタ
４２…適応フィルタ
５１…フィルタ部
５１−１〜５１−Ｍ…単位フィルタ部
５２…減算器
５３…フィルタ更新部
５４…適応モード制御部
５５…フィルタ更新演算部
５６…加算器
５７…拘束条件設定部

Claims

複数チャネルの入力信号を処理して１チャネルの信号を出力するフィルタ手段と、
前記フィルタ手段の特性変化範囲に関して予め定めた拘束条件の下で該フィルタ手段を更新するフィルタ更新手段とを具備し、
前記フィルタ更新手段は、前記フィルタ手段の出力信号パワーを予め定められたしきい値と比較し、出力信号パワーがしきい値以下のときは前記フィルタ手段の更新速度を決める係数を非零の一定値とし、出力信号パワーがしきい値を越えたときは該係数を出力信号パワーの増加に対して減少させることを特徴とする適応フィルタ。
前記フィルタ更新手段は、
前記出力信号パワーを予め定められたしきい値と比較し、出力信号パワーがしきい値以下のときは前記フィルタ手段の更新速度を決める係数を非零の一定値とし、出力信号パワーがしきい値を越えたときは該係数を出力信号パワーの増加に対して減少させる制御を行う制御手段と、この制御手段により制御された係数を含む更新演算式に従って前記フィルタ手段の更新演算を行う更新演算手段とを有することを特徴とする請求項１に記載の適応フィルタ。