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JP2618121B2 - 学習モードを不用にした能動適応雑音消去器 - Google Patents

学習モードを不用にした能動適応雑音消去器

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JP2618121B2
JP2618121B2 JP3204477A JP20447791A JP2618121B2 JP 2618121 B2 JP2618121 B2 JP 2618121B2 JP 3204477 A JP3204477 A JP 3204477A JP 20447791 A JP20447791 A JP 20447791A JP 2618121 B2 JP2618121 B2 JP 2618121B2
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Publication date
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Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、一般に適応雑音消去
器に関し、特に学習モードを不用にした能動適応雑音消
去器に関する。
【０００２】
【従来の技術】現在の能動適応雑音消去システムは、い
わゆる”フィルタ処理−ＸＬＭＳ”アルゴリズムを採用
しており、潜在的に非常に問題のある学習モードを使用
して、システムに使用したスピーカおよびマイクロホン
の伝達関数を学習しなければならない。物理的な環境が
変化すると、学習を再度行なわねばならない。例えば、
自動車の例を取ると、窓をあけたり、乗客が車に乗った
り、１日のうちでエンジンを温めるたびに、この学習モ
ードを再度おこなわなければならない。
【０００３】能動雑音消去器の目的は、望ましくない雑
音源を反転して空間のある点において消去する波形を発
生することである。これは、エネルギを物理的状況に付
加するので能動雑音消去器と呼ばれる。エコー消去、サ
イドローブ消去、およびチャンネル等価のような一般的
な雑音消去器の応用例では、１次波形から減算を行なう
ために、測定された値が変換される。能動雑音消去で
は、減算のための波形が発生され、減算は電気的にでは
なく、音響的に行なわれる。
【０００４】最も基本の能動雑音消去システムでは加速
度計やマイクロホンのようなローカルセンサを用いて雑
音源が測定される。雑音は、雑音源からの成分をを除去
することを目的とする、マイクロホンの場所のような空
間中のある点に音響的かつ構造的に伝搬する。
【０００５】雑音源において測定した雑音波形は適応フ
ィルタに入力される。適応フィルタの出力は、スピーカ
を駆動する。マイクロホンは、実際の雑音源と、マイク
ロホンが位置する場所に伝搬したスピーカ出力との和を
測定する。これは、適応フィルタを更新するための誤差
波形として作用する。この適応フィルタは、空間中のそ
の点における雑音が反転したようにできるだけ（最小平
均二乗誤差検出）見せるようなスピーカ出力をそのマイ
クロホンで発生するために、時間的な繰り返しの毎にそ
の重みを変化させる。従って、誤差波形が最小の電力を
持つように駆動する場合、適応フィルタはスピーカを反
転駆動して雑音を除去する。従って、これは、能動除去
と呼ばれる。
【０００６】適応除去の一般的な応用例において、適応
フィルタへの入力は基準波形と呼ばれる。フィルタ出力
は、除去すべき雑音により歪んだ所望の波形チャンネル
（一次波形と呼ばれる）から電気的に減算される。（誤
差と呼ばれる）差は直接観察可能であり、誤差と、ＬＭ
Ｓ重み付け更新アルゴリズムによる適応フィルタへの入
力データとの積を用いて適応フィルタを更新するために
フィードバックされる。
【０００７】能動除去システムにおける誤差の加算はそ
の媒体内で音響的に行なわれるが、等価な電気的モデル
によりこのシステムを表わすことが可能である。適応フ
ィルタ出力は、スピーカ伝達関数を通過し、チャンネル
出力から減算され、マイクロホン伝達関数を介してのみ
観察可能な誤差が形成される。従って、観察可能な誤差
は、適応フィルタ出力に直接もとずくものではなく、ス
ピーカ伝達関数を通過した適応フィルタ出力にもとず
く。さらに、誤差の違いは直接観察できないが、マイク
ロホン伝達関数を介してのみ観察可能である。それゆ
え、能動雑音除去問題と一般的な適応除去との間には、
２つの主要な構造的相違がある。この構造にＬＭＳアル
ゴリズムを直接適用すると、フィルタが不安定となり、
明らかに実用的でない。このため、すべての能動雑音除
去応用例は学習モードが必要な”フィルタ処理−Ｘ”Ｌ
ＭＳアルゴリズムを採用している。
【０００８】学習モードでは、スピーカーマイクロホン
の組合せの伝達関数が評価される。広帯域雑音源（上述
した雑音源とは異なる）は、スピーカおよび、適応除去
に使用したフィルタとは異なる適応フィルタ（このフィ
ルタは上述したフィルタを駆動せず、その出力はまった
く使用されない）の両方に入力される。次に、マイクロ
ホン出力が適応フィルタ出力から減算され、フィルタを
更新する誤差波形が形成される。適応フィルタは、その
出力をスピーカーマイクロホン出力に似せるようにし、
従属伝達関数を評価する。適応フィルタはストレートＬ
ＭＳアルゴリズムにより更新される。すなわち、適応フ
ィルタ出力は、評価しようとしている波形（スピーカー
マイクロホンの出力）から直接減算され、ＬＭＳアルゴ
リズムを更新する誤差は、直接観察可能である。安定状
態にある収束した適応フィルタは、学習モードで学習さ
れたＧ（ＳＭ）で示される伝達関数を有する。このフィ
ルタＧ（ＳＭ）はフィルタ処理−Ｘ構成に使用されスピ
ーカ効果およびマイクロホン効果を補償する。
【０００９】フィルタ処理−ＸＬＭＳアルゴリズムを採
用する適応フィルタは２つの適応フィルタを使用する。
この場合、一方のフィルタは他方のフィルタに対してス
レーブの関係にある。第１の適応フィルタは、スレーブ
フィルタで使用される重みを形成するためにのみ使用さ
れる。第１適応フィルタの出力は使用されない。第１適
応フィルタの入力端子は、学習モードにおいて学習した
評価スピーカーマイクロホン伝達関数Ｇ（ＳＭ）により
フィルタ処理される。従って、スレーブ適応フィルタの
更新は、生データではなく、フィルタ処理されたデータ
にもとずく。また、誤差は、波形チャンネル出力からフ
ィルタ出力を直接減算したものではない。フィルタ入力
（基準波形）は適応フィルタ関係の文献ではＸ−チャン
ネルと呼ばれることが多い。この構成は、”フィルタ処
理Ｘ−ＬＭＳ”アルゴリズムと呼ばれる。このアルゴリ
ズムは、Ｂ．Ｗｉｄｒｏｗ他著「適応信号処理（Ａｄａ
ｐｔｉｖｅ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎ
ｇ）」、Ｐｒｅｎｔｉｃｅ−Ｈａｌｌ社、１９８５年に
記載されている。
【００１０】さらに、誤差の減算前にその回路波形チャ
ンネルとスピーカ部にマイクロホンがある場合、スピー
カまたはマイクロホンがゼロ（非常にありうる）を含む
場合、あるいは、波形チャンネルあるいはマイクロホン
が極性（これも非常にありうる）を含む場合、適応フィ
ルタは、スピーカマイクロホンゼロを除去するか、ある
いは波形チャンネルーマイクロホン極性に合わせて、雑
音を変換するように極性を出力する必要がある。ここで
は、ゼロのみを出力する、ＬＭＳ適応フィルタの有限−
パルス列−応答（ＦＩＲ）構造に限定される。ＬＭＳ適
応フィルタは大きな値の重み付けをすることにより、極
性を近似することができるが、収束速度（実用では厳格
に制限される）が遅くなり、また高価になる。従って、
誤差データ積は利用できないので、これ以外の何かにも
とずいてその重み付けを調節するようにＬＭＳアルゴリ
ズムを変形して極性を出力するか、あるいは極性出力を
除去する必要がある。
【００１１】フィルタ処理Ｘ−ＬＭＳアルゴリズムにお
いて、Ｇ（ＳＭ）が雑音源測定値の一部を形成している
場合、Ｇ（ＳＭ）-1をスレーブ適応フィルタ入力端子に
供給して、スレーブフィルタ入力端子の状況を変えない
ようにする必要がある。学習モードにおいて、Ｇ（Ｓ
Ｍ）であると評価されたスピーカーマイクロホン伝達関
数は、スレーブ適応フィルタの前段で、等価なＧ（Ｓ
Ｍ）-1により除去される。スピーカーマイクロホンゼロ
は、Ｇ（ＳＭ）-1の極性により正確に相殺される。これ
により、適応フィルタが極性を出力する必要がある理由
の１つが無くなる。波形チャンネルあるいはマイクロホ
ンのいずれにおいても、極性について何もしない。さら
に重要なことは、収束する必要のある相関入力端子に適
応アルゴリズムを供給することである。実際の入力デー
タ側の適応フィルタは、フィルタ処理−Ｘを用いて作ら
れた重みを有するように、スレーブとなる。
【００１２】この段階における論理的な疑問は、その構
造において、暗黙のうちに極性を出力できる適応フィル
タがこの問題にもっと重要であるかどうかである。リカ
ーシブ（帰納的）適応フィルタは、順方向送りおよび逆
方向送り適応セクションを有し、極性とゼロの両方を出
力する。このリカーシブ適応フィルタを最初に述べたフ
ィルタの代わりに使用することができる。
【００１３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、リカー
シブ適応フィルタの場合、適応フィルタ出力と波形チャ
ンネル出力との直接の差である誤差により更新される必
要があるという問題がある。能動消去の場合には、スピ
ーカーマイクロホンを介してしか誤差を観察できないの
で、この問題は生じない。さらに、波形チャンネル出力
は、スピーカ伝達関数の反転により変更される。従っ
て、順方向送りおよび逆方向送りの重みを正しく更新す
るのに必要とする誤差波形をリカーシブＬＭＳアルゴリ
ズムに供給するには、Ｇ（ＳＭ）-1が必要となる。Ｇ
（ＳＭ）-1を挿入しない場合、リカーシブＬＭＳフィル
タも不安定になることがシミューレーションの結果判明
した。従って、リカーシブＬＭＳアルゴリズムにより、
適応フィルタが要求された極性を出力可能とするが、こ
のアルゴリズムを完全に実行するには、依然として学習
モードが必要となる。この発明の目的は、極性を出力で
きる、できないに関係無く能動適応消去システムに学習
モードの必要性を無くすことである。
【００１４】この発明の他の目的は、スピーカーマイク
ロホン伝達関数を評価し、適応消去器において、それを
反転させる他のシステムを提供することである。システ
ムの複雑さは別として、このためのいくつかの実用的な
動機がある。多くの状況の場合、学習モードは使いにく
い。例えば、自動車の雑音を低減する問題では、予想さ
れる雑音を低減するために、いらいらさせる、音のうる
さい白雑音を使うことを評価しない。さらに、窓を開い
たり、他の乗客を乗せたり、太陽で車が熱くなるなどの
ように、スピーカーマイクロホン伝達関数を変更する可
能性のあるような自動車の状況変化がある毎に学習モー
ドを最初からやり直さなければならない。学習モードに
代わる代替システムは、この代替システムに相関するパ
ラメータが広範囲に変化しても動作しながら収束するよ
うに、ＬＭＳあるいはリカーシブ適応フィルタアルゴリ
ズムに必要な相関をシステムに与えることが必要であ
る。従って、学習モードを必要とせず、実用性の高い新
規な能動適応消去システムが必要となる。
【００１５】
【作用】この発明の原理によれば、この能動適応雑音消
去器は、“一般的な”適応フィルタ構成でＬＭＳあるい
はリカーシブ適応フィルタのいずれかを使用する。スピ
ーカーマイクロホン伝達関数を評価するための学習モー
ドは不用である。さらに、適応フィルタを安全に維持す
るために、“フィルタ処理−Ｘ”ＬＭＳ構成に必要なス
レーブフィルタとしてさらにフィルタを使用する必要も
無い。この発明では、適応フィルタ重み付けを更新する
ための計算を行うロジックに遅延値を挿入することによ
りフィルタの安定化をはかる。完全なスピーカーマイク
ロホン伝達関数の評価が必要とされることはなく、遅延
値は結合されたスピーカーマイクロホン伝達関数の遅延
に近似する。遅延値の選択に関してはかなりの柔軟性が
あり、選択されたどの遅延値でも適応消去器の安定性を
維持できる。この無感覚性により、ほとんどどのような
応用例でも、予想される変化の全範囲をカバーするよう
に前もって遅延量を設計可能であり、しかも、状況が変
化しても、遅延量を再度調節する必要がない。この結
果、この発明による雑音消去器は、もはや学習モードを
必要としない。学習モードは、このシステムを設置する
事により除去される雑音源と同じくらい望ましくないも
のである。さらに、この発明は、フィルタを安定させる
ために余分のスレーブ適応フィルタを用いる。“フィル
タ処理Ｘ”構成を必要としないので、能動適応雑音消去
を行なうために必要なハ−ドウエアの量を大幅に減らす
ことができる。
【００１６】
【実施例】図９は従来の能動雑音消去システム１０を示
す。この基本的な能動雑音消去システム１０において、
雑音源１１は加速時計あるいはマイクロホンのようなロ
ーカル雑音センサ１７により測定される。雑音は、チャ
ンネル１５と呼ばれるものを介して、雑音源１１による
成分を除去する対象である、マイクロホン１２の場所の
ような空間のある一点に音響的かつ構造的に伝搬する。
【００１７】雑音源において測定された雑音波形は、適
応フィルタ１３に入力される。適応フィルタ１３の出力
はスピーカ１４を駆動する。マイクロホン１２は、マイ
クロホン１２が位置する点に伝搬する出力を測定する。
これは、適応フィルタ１３を更新するための誤差波形と
して作用する。適応フィルタ１３は、空間中のその点で
の雑音ができるだけ（最小平均二乗誤差検出）反転した
ように見えるようなスピーカ出力をマイクロホン１２に
生じさせるために、時間に合わせて繰り返される毎にそ
の重みを変化させる。従って、誤差波形が最小の電力を
持つように駆動する場合、システム１０はスピーカ１４
を駆動して雑音を反転することによりマイクロホン１２
の雑音を除去する。
【００１８】上述の原理を用いたような一般的な雑音除
去システムの制約を克服するために、図１に、学習モー
ドを不用にしたこの発明の原理による汎用化された能動
適応雑音消去器２０を示す。この能動適応雑音消去器２
０は、スピーカ１４の出力を検出するマイクロホン１２
のようなセンサと、チャンネルを有する。マイクロホン
１２からの出力信号は適応フィルタ１３の一部である重
み付け更新ロジック回路２２に供給される。雑音源１１
からの雑音は、センサ１７により検出され適応フィルタ
１３に入力信号として供給されるとともに、遅延手段２
１に供給される。遅延手段２１の出力信号は重み付け更
新ロジック回路２２に供給される。重み付け更新ロジッ
ク回路２２の出力信号は、その出力がスピーカ１４に接
続された適応フィルタ１３を駆動するように適応してい
る。スピーカ１４とチャンネル１５の出力信号は、図１
の電気的等価回路で示すように加算器２３で加算される
が、消去器２０の実際の動作では、マイクロホン１２に
より音響的に結合される。遅延手段２１を用いることに
より図１のシステム２０を安定にする。後述するシミュ
レーションでは、消去器２０を安定に維持しつつ遅延手
段２１の値を広範囲に変えることができることがわかっ
た。
【００１９】この発明で採用した原理は、能動雑音消去
の応用例のための一般的な適応消去器が不安定なのは、
スピーカ１４とマイクロホン１２の伝達関数による位相
シフトの補償ができないからであるということにある。
適応フィルタ１３の重み付け更新ロジック回路２２が重
み付け更新計算のデータ部に遅延手段２１を有すれば消
去器２０は安定である。どのような応用例に対しても実
用で予想されるフルレンジを含む広範囲の値を遅延量と
してとることができるので、安定した消去器２０が得ら
れ、フィルタ処理−Ｘ消去器のように学習する必要が無
い。この特質は、後で詳述するように、ＬＭＳ適応消去
器に使用される有限パルス列応答（ＦＩＲ）フィルタ、
あるいは無限パルス列応答（ＩＩＲ）あるいはリカーシ
ブ適応フィルタ消去器のいずれに対しても発揮される。
【００２０】この発明による消去器２０の動作を試験し
たシミュレーション結果を以下述べる。このシミュレー
ションは、遅延が無いと適応フィルタは不安定となり、
この発明の原理に従って、適応フィルタ１３内に遅延手
段２１を含めると安定するということを示している。さ
らに、シミュレーションは、安定を得るための正確な遅
延量を知る必要が無く大ざっぱな値で十分であるという
ことを示している。この発明によれば、重要な素子に対
する大ざっぱな特性により、学習モードを除去可能にし
ている。
【００２１】安定化を得るための条件として、スピーカ
ーマイクロホン伝達関数の積の位相が２ｎπ−π／２お
よび２ｎπ＋π／２（ｎ＝０、±１、±２、等）の間の
領域内にある必要がある。重み更新のデータ部に遅延手
段２１を介挿することにより、この安定化条件を満足す
るスペクトルの部分が拡大することをシミュレーション
は示している。入力信号が、消去が望まれる帯域の部分
に帯域フィルタ処理されるなら、遅延手段２１を加える
ことにより、安定化領域がかなり拡張されその帯域にお
ける安定性が得られる。遅延手段２１が無い場合、消去
器２０は安定しない。シミュレーションによれば、この
動作は、消去器２０の有限パルス列応答（ＦＩＲ）ＬＭ
Ｓ構成および、無限パルス列応答（ＩＩＲ）あるいは消
去器２０のリカーシブな動作に対してもみられた。
【００２２】応答フィルタ１３が極性を必要とする場
合、ＬＭＳアルゴリズムは、多くのフィルタタップを有
することにより極性を近似することしかできない。リカ
ーシブフィルタは、実際には、その応答の中に極性を含
めることができる。それゆえ、より安定した状態での解
決が得られる。すなわち、少ないタップ数でさらに多く
の消去が得られる。しかしながら、この発明の重要な点
は適応フィルタ１３の最終伝達関数に極性が必要か否か
ではなく、フィルタ１３は、極性を必要とするかどうか
に関係無く、その安定状態の解決に収束するように安定
していなければならない。この発明は重み付けの更新に
遅延手段を介挿することにより、ＦＩＲあるいは、ＩＩ
Ｒ適応フィルタ１３を安定化して簡単な消去構成でＦＩ
ＲあるいはＩＩＲ適応フィルタ１３を使用することがで
きる。
【００２３】図２は、横軸に周波数（Ｈｚ）を、縦軸に
位相（πラジアン）を有した、図１の消去器２０の安定
領域を示すグラフである。図２は、遅延しない場合と、
１３のサンプル遅延を有した場合の図１の消去器２０
の”分離”位相特性を示す。図２はこの発明の原理を採
用することができる種々のフィルタ構成の特質をも示し
ている。以下、この特質について述べる。
【００２４】図１に示す能動雑音消去システムを調査す
るためのコンピュータモデルが作られた。このモデルの
目的は、消去器の安定性を試験するためである。簡単に
するために、モデルの信号処理計算はデジタルディスク
リートタイムドメインで行なわれた。スピーカ１４とマ
イクロホン１２の伝達関数は、安定性を判断するのに重
要であり、ディスクリートタイム等値にマップするとき
にこれらのアナログ関数の周波数応答特性を保存するの
に特別の注意が払われた。
【００２５】スピーカ伝達関数が選択された。スピーカ
の振幅と位相の応答関数は、スピーカの周波数応答がお
よそ５０Ｈｚ乃至３０００Ｈｚの帯域に限定されるよう
に設定された。これは、高価でない小さなスピーカの合
理的なモデルである。同様に、マイクロホン１２のモデ
ルとして、簡単な６次の帯域Ｂｕｔｔｅｒｗｏｒｔｈフ
ィルタが使用された。
【００２６】次に、安定化のために介挿される遅延量が
決定された。（多くの２πの不連続性を有した）スピー
カ１４とマイクロホン１２の結合された位相は、”分
離”して連続した周波数関数を得る必要がある。図２の
実線は、遅延の無いスピーカーマイクロホン結合の位相
特性についての分離効果を示す。安定化条件を満足する
には、スピーカーマイクロホン伝達関数の分離位相が
（２ｎπーπ／２、２ｎπ＋π／２）、ｎ＝０、±１、
±２，．．．，内（図２の点で示した部分）である必要
がある。図２の破線で示す曲線はサンプル数が１３の遅
延値を有する分離位相である。図２の実線曲線は約ＤＣ
乃至４．２５Ｈｚ、２５Ｈｚ乃至４５Ｈｚ、および１０
０Ｈｚ乃至１７０Ｈｚの安定領域を示している。
【００２７】バルク遅延は遅延量に比例した勾配を有し
た直線のような位相特性を有する。従って、消去器２０
の合成位相特性を安定化できるバルク遅延の周波数レン
ジは限られる。それゆえ、バルク遅延を介挿しただけで
は、安定化条件を得られない位相特性がある。図２に示
す例の場合、４０Ｈｚ乃至７０Ｈｚの帯域では、アルゴ
リズムの安定性を得るような遅延値は無い。一方、１７
０Ｈｚ以上の周波数領域では、遅延させることにより、
安定性が得られる。
【００２８】リカーシブなＬＭＳ適応雑音消去器２０が
有効な遅延値のレンジが、一般的な応用例で予想される
物理的変化を含むように十分大きいかどうか調らべた。
レンジが十分大きければ、このレンジの中央部のある遅
延値を選択することにより学習モードを除去できる。以
下のシミュレーション結果は、遅延値の選択にかなりの
柔軟性があることを示している。−３ｄＢの音声ならび
に帯域雑音を含む入力信号の場合、１／２の電力を有
し、０．１秒以下でー２５ｄＢまで消去応答が降下し
た。
【００２９】消去器２０の特徴およびシミュレーション
例からわかることはいずれの場合にも、学習モードを必
要としないということである。遅延手段２１を用いて適
応フィルタ１３の重みを更新することである。さらに、
システム２０の基本性能を変えることなく４倍のサンプ
ル数にわたり遅延値を変化させることができるので良好
で安定した消去が可能である。
【００３０】極性およびゼロを生じるリカーシブ適応フ
ィルタを用いたこの発明によれば、適応フィルタ１３の
重み付けの更新を行なうために使用される遅延手段２１
をデータチャンネルに介挿することにより学習モードを
不用にした、高速かつ安定した消去を行なうことができ
る。
【００３１】図３はこの発明の原理にもとずくリカーシ
ブＬＭＳ適応消去器４０を含む雑音消去システム３０の
電気等価回路を示す。システム３０は雑音の伝搬路であ
るチャンネル１５（一般には空気）とスピーカ１４を有
している。加算器１６はスピーカの出力信号と、チャン
ネル１５により伝搬された雑音とを加算し結合する。こ
の結合信号（加算器１６の出力として示される）はマイ
クロホン１２により検出される。マイクロホン１２の出
力端子は、この発明のリカーシブＬＭＳ適応消去器４０
に供給される。
【００３２】消去器４０は第１および第２ＬＭＳ適応フ
ィルタ４１、４２を有する。各フィルタ４１、４２の出
力端子は、加算器４３の入力端子に接続されている。加
算器４３の出力端子は、スピーカ１４の入力端子と接続
されている。スピーカ１４が消去器４０の出力を構成す
る。マイクロホン１２から消去器４０に供給される誤差
フィードバック入力信号は、第１および第２重み付け更
新ロジック回路４４、４５に供給される。第１および第
２重み付け更新ロジック回路４４、４５はそれぞれ第１
および第２適応フィルタ４１、４２の重み値を出力す
る。スピーカ１２への入力信号はさらに、第１適応フィ
ルタ４１に入力信号として供給されるとともに、第１遅
延回路４６を介して第１の重み付け更新ロジック回路４
４に供給される。雑音源１１からシステム３０への１次
入力信号はチャンネル１１を介して加算器１６に供給さ
れるとともに、第２適応フィルタ４２に入力される、さ
らに第２遅延回路を介して第２重み付け更新ロジック回
路４５に供給される。
【００３３】この発明のリカーシブＬＭＳ適応雑音消去
器４０では一般的なリカーシブＬＭＳフィルタのデータ
路に遅延回路４６、４７が設けられている。遅延回路４
６、４７は、適応フィルタの重みを計算する重み付け更
新ロジック回路４４、４５に入力信号を供給する。選択
された遅延値は、スピーカーマイクロホン伝達関数が誤
差路に生じる遅延を近似的に補償する。この発明の新規
な点は遅延回路４６、４７を用いて重み付け更新ロジッ
ク回路４５、４６への入力信号を遅延することである。
図２のリカーシブ適応消去器４０では、順方向送りの重
み付けの更新および逆方向送りの重み付けの更新は、従
来のように遅延されない値ではなく、遅延したデータシ
ーケンスを使用する。順方向送りの重み付けの更新およ
び逆方向送りの重み付けの更新に遅延しない値を使用す
る例としては、例えば”適応リカーシブＬＭＳフィル
タ”Ｐ．Ｌ．Ｆｅｉｎｔｕｃｈ著；ＩＥＥＥＰｒｏｃｅ
ｅｄｉｎｇｓ，Ｖｏｌ．６４，Ｎｏ．１１，１９７６年
１１月に記載されている。遅延回路４６、４７を使用し
ない場合、能動消去システム３０は不安定となる。スピ
ーカ１４およびマイクロホン１２により生じた遅延値に
近い遅延量を設定することにより、システム３０は安定
となる。このため、リカーシブＬＭＳ適応雑音消去器４
０は必要なスペクトル変換を訂正する。
【００３４】上述したシミュレーションに関連して、こ
の発明の原理を取り入れた特定の消去器タイプのシミュ
レーション結果を以下に示す。これらの消去器タイプに
は、無限パルス列応答（ＩＩＲ）リカーシブ適応フィル
タと、有限パルス列応答（ＦＩＲ）ＬＭＳ適応フィルタ
とが含まれる。
【００３５】図１に示すＬＭＳ適応フィルタ構造では、
遅延値がゼロであると、フィルタは不安定となる。しか
し、順方向送りの重み付け更新値および逆方向送りの重
み付け更新値に６単位の遅延量を設定することによりフ
ィルタは安定する。図４は１００Ｈｚで−３ｄＢの音声
信号と帯域雑音とから成る消去器２０への入力信号の電
力対周波数の特性図である。図４の一番上の曲線は、チ
ャンネル入力信号の電力スペクトルである。この場合に
は、付加雑音は無く、真ん中の曲線はチャンネル出力信
号を、一番下の曲線は、消去器の出力信号を表わす。消
去器２０は安定しており、４０ｄＢ以上の消去が得られ
る。
【００３６】例えば、いま消去器２０を１７０Ｈｚ乃至
４００Ｈｚの帯域で動作させたいとする。遅延しない場
合、ＬＭＳ消去器は不安定となる。しかしながら、図２
から、帯域内での安定性を得るために位相応答を適切に
等価にする遅延レンジが存在する。すなわち、０．６ミ
リ秒乃至１．７ミリ秒の遅延を施すことにより安定性が
得られる。このように広範囲の遅延レンジで安定性が得
られる。サンプリング周波数が１０ＫＨｚの場合（コン
ピュータモデルで使用した）、遅延量は６乃至１７サン
プル遅延に相当する。遅延量を１３サンプル遅延に設定
することにより、十分な勾配とレベルのスピーカーマイ
クロホン伝達関数の位相応答特性が得られ、１７０Ｈｚ
乃至６００ＨＺの帯域の安定領域が得られる。
【００３７】ランダム入力信号を用いたフィルタのシミ
ュレーションにおいても、上述した性能予測値が得られ
た。このシミュレーションでは、簡単な多重路伝搬をモ
デルとして、６タップのロウパスＦＩＲフィルタを用い
て信号が通過する音響チャンネルを実現した。周囲の背
景を表現するために、白ガウス雑音をこのフィルタの出
力信号に付加した。ノイズ処理の全体的効果のシミュレ
ーションや、フルレンジの付加遅延値のシミュレーショ
ンを含む多くのシミュレーションを行なった。このシミ
ュレーションのいくつかの例を図５乃至図８に示す。信
号は、帯域と変調を異ならせた狭帯域ランダム処理によ
り変調された単一周波数キャリアに合わせて作られた。
周囲の雑音レベルは、信号レベルよりも低い−３０ｄＢ
に設定した。図５乃至図８に示す実線は、チャンネル出
力電力を表わし、破線は消去された出力電力を表わす。
【００３８】図５の第１のサンプル例において、入力狭
帯域処理の帯域および中心周波数はそれぞれ５Ｈｚおよ
び２００Ｈｚに設定された。１０-3の適応定数を有した
６４タップのＦＩＲフィルタ構成が使用される。ノイズ
床に対する誤差波形への収束は０．１秒以下の速い速度
で迅速に行なわれた。図６の第２のサンプル例のパラメ
ータは第１のサンプル例と同じである。但し、第２のサ
ンプル例では、狭帯域処理の中心周波数は、５０Ｈｚ／
秒の割合で、時間に対してリニアに変調されている。第
２のサンプル例においてもほとんど同一の収束特性が得
られた。
【００３９】図７に示す例の信号波形パラメータは上述
した第１および第２のサンプル例の場合と同じである
が、狭帯域プロセスの帯域は２０Ｈｚに増大している。
適応定数とフィルタタップサイズはそれぞれ４ｘ１０-4
と、１２８にそれぞれ変更されている。この場合、さら
によい消去特性が得られた。この例では、望ましくない
信号を、背景雑音のレベルまで除去することができた。
しかしながら、広帯域の信号を消去するので、適応フィ
ルタは第１および第２サンプル例よりもゆっくり収束す
る。しかし、いずれの場合にも、かなり（２０ｄＢ以
上）の消去を１秒以下で行なうことができた。
【００４０】最後に図８に示すサンプル例では、信号の
パラメータは第１のサンプル例と同じである。但し、フ
ィルタは５単位の遅延量で更新される。上述したケース
のように−３０ｄＢの雑音床まで降下するかわりに、消
去器の出力電力は制限無く急速に増大し、理論通りに、
５サンプル遅延のＬＳＭアルゴリズムは、不安定にな
る。適応定数と、適応フィルタのタップサイズはこの遅
延値に合わせて変更された。すべての変更された値で、
アルゴリズムが不安定となった。
【００４１】このように、シミュレーション結果によれ
ば、消去器は５サンプル以下の遅延量に対して不安定と
なり、大レンジの遅延量（６乃至１７）ではアルゴリズ
ムは安定するという分析予測が支持された。
【００４２】以上、学習モードを必要としない、新規で
有用な能動適応雑音消去器について述べた。上述した実
施例は、この発明の原理の応用例を表わす多くの特定の
実施例のいくつかを例示したにすぎない。この発明の範
囲を逸脱することなく種々の変形を当業者が容易に行な
うことができることは明かである。
【図面の簡単な説明】
【図１】 学習モードを必要としない、この発明の原理
にもとずいた汎用能動適応雑音消去器を示す図。
【図２】 遅延無しの場合と、１３のサンプル遅延を有
した場合の図１のシステムの”分離”位相特性図。
【図３】 重み付け更新ロジック回路に遅延機能を持た
せ、学習モードを不用にした、この発明の原理にもとず
いたリカーシブ能動適応雑音消去器を示す図。
【図４】 この発明の消去器を用いて行なった第１のシ
ミュレーションの結果を示す図。
【図５】 この発明の消去器を用いて行なった第２のシ
ミュレーションの結果を示す図。
【図６】 この発明の消去器を用いて行なった第３のシ
ミュレーションの結果を示す図。
【図７】 この発明の消去器を用いて行なった第４のシ
ミュレーションの結果を示す図。
【図８】 この発明の消去器を用いて行なった第５のシ
ミュレーションの結果を示す図。
【図９】 従来の適応雑音消去器の構成を示す図。
【符号の説明】
１１・・・雑音源 １２・・・マイクロホン １３・・・適応フィルタ １４・・・スピーカ １５・・・チャンネル １６、４３・・・加算器 １７・・・センサ ２１、４６、４７・・・遅延回路 ２２、４４、４５・・・重み付け更新ロジック回路 ４１、４２・・・ＬＭＳ適応フィルタ ４０・・・ＬＭＳ適応雑音消去器 ３０・・・雑音消去システム

Claims (3)

    (57)【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 雑音源からの雑音信号を消去するのに使
    用する能動適応消去器において、前記能動適応消去器
    は、 雑音センサと、 音響センサと、 音響出力装置と、 前記雑音センサと接続され、予め選択された遅延時間に
    より発生されたノイズ信号を遅延する遅延手段と、 複数の入力端子が前記雑音センサ、音響センサ、および
    遅延手段に接続され、出力端子が前記音響出力装置に接
    続された適応フィルタ手段とを備え、 ここで、前記適応フィルタ手段および遅延手段は、 入力端子と出力端子を有するとともに、複数の調節可能
    なフィルタ重み付け入力端子を有する第１適応フィルタ
    手段と、 入力端子と出力端子を有するとともに、複数の調節可能
    なフィルタ重み付け入力端子を有する第２適応フィルタ
    手段と、 前記第１および第２適応フィルタ手段の出力端子に接続
    され、前記各出力端子からの出力信号を結合して、フィ
    ルタ処理した出力信号を出力し、前記出力装置に印加す
    る加算手段と、 前記第１適応フィルタ手段に接続され、前記フィルタ処
    理された出力信号と前記音響センサからの出力信号から
    成る入力信号を受信し、前記第１適応フィルタ手段の調
    節可能なフィルタ重み付け入力端子に印加されるフィル
    タ重み付けを調節する第１重み付け更新ロジック回路
    と、 雑音信号と、前記音響センサからの出力信号とから成る
    入力信号を受信する第２適応フィルタ手段と接続され、
    前記第２適応フィルタ手段の調節可能なフィルタ重み付
    け入力端子に印加されるフィルタ重み付けを調節する第
    ２重み付け更新ロジック回路と、 前記第１重み付け更新ロジック回路に接続され、前記第
    １重み付け更新ロジック回路に供給されるフィルタ処理
    された出力信号を所定の遅延時間遅延する第１遅延手段
    と、および 前記第２重み付け更新ロジック回路に接続され、前記第
    ２重み付け更新ロジック回路に供給された雑音信号を所
    定時間遅延する第２遅延手段とで構成されることを特徴
    とする能動適応消去器。
  2. 【請求項２】 雑音源が存在する場合に反応する、雑音
    センサと、スピーカと、マイクロホンとから成るシステ
    ムからの雑音を消去するのに使用する適応消去器におい
    て、 入力端子と出力端子を有するとともに、複数の調節可能
    なフィルタ重み付け入力端子を有する第１適応フィルタ
    と、 入力端子と出力端子を有するとともに、複数の調節可能
    なフィルタ重み付け入力端子を有する第２適応フィルタ
    と、 前記第１および第２適応フィルタの出力端子に接続さ
    れ、前記各出力端子からの出力信号を結合してフィルタ
    処理された信号を前記スピーカに印加する加算器と、 前記第１適応フィルタと接続され、前記フィルタ処理さ
    れた出力信号と、前記マイクロホンからの出力信号とか
    ら成る入力信号を受信し、前記第１適応フィルタの調節
    可能なフィルタ重み付け入力端子に印加されるフィルタ
    重み付けを調節する第１重み付け更新ロジック回路と、 前記第２適応フィルタに接続され、前記雑音信号と、前
    記マイクロホンからの出力信号とから成る入力信号を受
    信し、前記第２適応フィルタの調節可能なフィルタ重み
    付け入力端子に印加されるフィルタ重み付けを調節する
    第２重み付け更新ロジック回路と、 前記第１重み付け更新ロジック回路に接続され、前記第
    １重み付け更新ロジック回路に供給されるフィルタ処理
    された出力信号を所定時間遅延する第１遅延回路と、お
    よび、 前記第２重み付け更新ロジック回路に接続され、前記第
    ２重み付け更新ロジック回路に供給された雑音信号を所
    定時間遅延する第２遅延回路とで構成されることを特徴
    とする適応消去器。
  3. 【請求項３】 雑音信号に反応する雑音センサと、スピ
    ーカと、マイクロホンとから成るシステムからの雑音を
    消去するのに使用する適応消去器において、 入力端子と出力端子を有するとともに、複数の調節可能
    なフィルタ重み付け入力端子を有する第１適応フィルタ
    手段と、 入力端子と出力端子を有するとともに、複数の調節可能
    なフィルタ重み付け入力端子を有する第２適応フィルタ
    手段と、 前記第１および第２適応フィルタ手段の出力端子と接続
    され、前記各出力端子からの出力信号を結合してフィル
    タ処理した出力信号を前記スピーカに印加する加算手段
    と、 前記第１適応フィルタ手段と接続され、前記フィルタ処
    理された出力信号と前記マイクロホンからの出力信号と
    から成る入力信号を受信し、前記第１適応フィルタ手段
    の調節可能なフィルタ重み付け入力端子に印加されるフ
    ィルタ重みを調節する第１重み付け更新ロジック回路
    と、 前記第２適応フィルタ手段と接続され、雑音信号と前記
    マイクロホンからの出力信号とから成る入力信号を受信
    し、前記第２適応フィルタ手段の調節可能なフィルタ重
    み付け入力端子に印加されるフィルタ重み付けを調節す
    る第２重み付け更新ロジック回路と、 前記第１重み付け更新ロジック回路と接続され前記第１
    重み付け更新ロジック回路に供給されたフィルタ処理さ
    れた出力信号を所定の固定遅延時間遅延する第１遅延手
    段と、および、 前記第２重み付け更新ロジック回路と接続され、前記第
    ２重み付け更新ロジック回路に供給される雑音信号を所
    定の固定遅延時間遅延する第２遅延手段とで構成される
    ことを特徴とする適応消去器。
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