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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2024084082
(43)【公開日】2024-06-24
(54)【発明の名称】信号処理装置、信号処理方法、および信号処理プログラム
(51)【国際特許分類】
G10L 21/0208 20130101AFI20240617BHJP
H04B 1/10 20060101ALI20240617BHJP
H04B 3/23 20060101ALI20240617BHJP
H03H 21/00 20060101ALI20240617BHJP
H03H 17/02 20060101ALI20240617BHJP
G10L 21/0224 20130101ALI20240617BHJP
【ＦＩ】
G10L21/0208 100B
H04B1/10 L
H04B3/23
H03H21/00
H03H17/02 601M
G10L21/0224
【審査請求】未請求
【請求項の数】34
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022198271
(22)【出願日】2022-12-12
(71)【出願人】
【識別番号】500257300
【氏名又は名称】ＬＩＮＥヤフー株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110002147
【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】杉山 昭彦
【テーマコード（参考）】
5J023
5K046
5K052
【Ｆターム（参考）】
5J023DC07
5J023DD02
5J023DD03
5J023DD05
5K046HH11
5K046HH46
5K046HH79
5K052AA01
5K052DD01
5K052FF05
5K052FF32
5K052GG19
(57)【要約】
【課題】信号対雑音比を高精度で推定し、高速収束と低歪出力信号を両立する信号処理装置を得ること。
【解決手段】本願に係る信号処理装置は、第１適応フィルタと、第１平均部と、第２平均部と、第１混合部と、を備える。第１平均部は、第１信号と第２信号の振幅または電力の比である第１混在比を第１の時定数で平均化して第１平均混在比を求める。第２平均部は、第１信号と第２信号の振幅または電力の比である第２混在比を第１の時定数より大きい第２の時定数で平均化して第２平均混在比を求める。第１混合部は、第１平均混在比と第２平均混在比を、第１適応フィルタの係数の時間変化に基づいて混合して第３混在比を生成する。第１適応フィルタは、第３混在比を用いて係数を制御する。
【選択図】図１
【解決手段】本願に係る信号処理装置は、第１適応フィルタと、第１平均部と、第２平均部と、第１混合部と、を備える。第１平均部は、第１信号と第２信号の振幅または電力の比である第１混在比を第１の時定数で平均化して第１平均混在比を求める。第２平均部は、第１信号と第２信号の振幅または電力の比である第２混在比を第１の時定数より大きい第２の時定数で平均化して第２平均混在比を求める。第１混合部は、第１平均混在比と第２平均混在比を、第１適応フィルタの係数の時間変化に基づいて混合して第３混在比を生成する。第１適応フィルタは、第３混在比を用いて係数を制御する。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
第１信号と第２信号が混在した第１混在信号を入力する第１入力手段と、
前記第１信号と相関のある第３信号と前記第２信号と相関のある第４信号とが混在した第２混在信号を入力する第２入力手段と、
前記第２混在信号をフィルタ処理して前記第２信号の第１推定値を生成する第１適応フィルタと、
前記第１混在信号と前記第２信号の第１推定値から前記第１信号の推定値を生成する第１減算部と、
前記第１信号の推定値と前記第２信号の第１推定値とを用いて前記第１信号と前記第２信号の振幅または電力の比を第１混在比として推定する第１信号比推定部と、
前記第１混在比を第１の時定数で平均化して第１平均混在比を求める第１平均部と、
前記第１信号の推定値と前記第２混在信号とを用いて前記第１信号と前記第２信号の振幅または電力の比を第２混在比として推定する第２信号比推定部と、
前記第２混在比を前記第１の時定数より大きい第２の時定数で平均化して第２平均混在比を求める第２平均部と、
前記第１平均混在比と前記第２平均混在比を、前記第１適応フィルタの係数の時間変化に基づいて混合して第３混在比を生成する第１混合部と、
を備え、
前記第３混在比を用いて前記第１適応フィルタを制御する
信号処理装置。
前記第１信号と相関のある第３信号と前記第２信号と相関のある第４信号とが混在した第２混在信号を入力する第２入力手段と、
前記第２混在信号をフィルタ処理して前記第２信号の第１推定値を生成する第１適応フィルタと、
前記第１混在信号と前記第２信号の第１推定値から前記第１信号の推定値を生成する第１減算部と、
前記第１信号の推定値と前記第２信号の第１推定値とを用いて前記第１信号と前記第２信号の振幅または電力の比を第１混在比として推定する第１信号比推定部と、
前記第１混在比を第１の時定数で平均化して第１平均混在比を求める第１平均部と、
前記第１信号の推定値と前記第２混在信号とを用いて前記第１信号と前記第２信号の振幅または電力の比を第２混在比として推定する第２信号比推定部と、
前記第２混在比を前記第１の時定数より大きい第２の時定数で平均化して第２平均混在比を求める第２平均部と、
前記第１平均混在比と前記第２平均混在比を、前記第１適応フィルタの係数の時間変化に基づいて混合して第３混在比を生成する第１混合部と、
を備え、
前記第３混在比を用いて前記第１適応フィルタを制御する
信号処理装置。
【請求項2】
前記第１の時定数はゼロであり、前記第１平均混在比は前記第１混在比に等しい、
請求項１に記載の信号処理装置。
請求項１に記載の信号処理装置。
【請求項3】
前記第１混合部は、
前記第１適応フィルタの係数更新開始時に前記第２混在比の含有割合を１００％に設定し、
前記第１適応フィルタの係数値の時間変化が十分に小さくなったとき、
前記第２混在比の含有割合を０％に設定する
請求項１に記載の信号処理装置。
前記第１適応フィルタの係数更新開始時に前記第２混在比の含有割合を１００％に設定し、
前記第１適応フィルタの係数値の時間変化が十分に小さくなったとき、
前記第２混在比の含有割合を０％に設定する
請求項１に記載の信号処理装置。
【請求項4】
前記第１平均部は、
前記第１混在比の分散を求め、分散が大きいときに前記第１の時定数を大きい値に設定することで前記第１平均混在比の分散を小さくする請求項１に記載の信号処理装置。
前記第１混在比の分散を求め、分散が大きいときに前記第１の時定数を大きい値に設定することで前記第１平均混在比の分散を小さくする請求項１に記載の信号処理装置。
【請求項5】
前記第２平均部は、
前記第２混在比の分散を求め、分散が大きいとき前記第２の時定数を大きい値に設定することで前記第２平均混在比の分散を小さくする請求項１に記載の信号処理装置。
前記第２混在比の分散を求め、分散が大きいとき前記第２の時定数を大きい値に設定することで前記第２平均混在比の分散を小さくする請求項１に記載の信号処理装置。
【請求項6】
第１信号と第２信号が混在した第１混在信号を入力する第１入力手段と、
前記第１信号と相関のある第３信号と前記第２信号と相関のある第４信号とが混在した第２混在信号を入力する第２入力手段と、
前記第２混在信号をフィルタ処理して前記第２信号の第１推定値を生成する第１適応フィルタと、
前記第１混在信号と前記第２信号の第１推定値から前記第１信号の推定値を生成する第１減算部と、
前記第２信号の第１推定値を第３の時定数で平均化して前記第２信号の平均推定値を求める第３平均部と、
前記第２混在信号を前記第３の時定数より大きい第４の時定数で平均化して前記第２混在信号の平均値を求める第４平均部と、
前記第２信号の平均推定値と前記第２混在信号の平均値を、前記第１適応フィルタの係数の時間変化に基づいて混合して前記第２信号の第２推定値を生成する第２混合部と、
前記第１信号の推定値を第５の時定数で平均化して前記第１信号の平均第１推定値を求める第５平均部と、
前記第１信号の平均推定値と前記第２信号の第２推定値とを用いて前記第１信号と前記第２信号の振幅または電力の比を第４混在比として推定する第３信号比推定部と、
を備え、
前記第４混在比を用いて前記第１適応フィルタを制御する
信号処理装置。
前記第１信号と相関のある第３信号と前記第２信号と相関のある第４信号とが混在した第２混在信号を入力する第２入力手段と、
前記第２混在信号をフィルタ処理して前記第２信号の第１推定値を生成する第１適応フィルタと、
前記第１混在信号と前記第２信号の第１推定値から前記第１信号の推定値を生成する第１減算部と、
前記第２信号の第１推定値を第３の時定数で平均化して前記第２信号の平均推定値を求める第３平均部と、
前記第２混在信号を前記第３の時定数より大きい第４の時定数で平均化して前記第２混在信号の平均値を求める第４平均部と、
前記第２信号の平均推定値と前記第２混在信号の平均値を、前記第１適応フィルタの係数の時間変化に基づいて混合して前記第２信号の第２推定値を生成する第２混合部と、
前記第１信号の推定値を第５の時定数で平均化して前記第１信号の平均第１推定値を求める第５平均部と、
前記第１信号の平均推定値と前記第２信号の第２推定値とを用いて前記第１信号と前記第２信号の振幅または電力の比を第４混在比として推定する第３信号比推定部と、
を備え、
前記第４混在比を用いて前記第１適応フィルタを制御する
信号処理装置。
【請求項7】
前記第３の時定数はゼロであり、前記第２信号の平均第２推定値は前記第２信号の第１推定値に等しい、
請求項６に記載の信号処理装置。
請求項６に記載の信号処理装置。
【請求項8】
前記第５の時定数はゼロであり、前記第１信号の平均第１推定値は前記第１信号の推定値に等しい、
請求項６に記載の信号処理装置。
請求項６に記載の信号処理装置。
【請求項9】
前記第２混合部は、
前記第１適応フィルタの係数更新開始時に前記第２混在信号の平均値の含有割合を１００％に設定し、
前記第１適応フィルタの係数値の時間変化が十分に小さくなったとき、
前記第２混在信号の含有割合を０％に設定する
請求項６に記載の信号処理装置。
前記第１適応フィルタの係数更新開始時に前記第２混在信号の平均値の含有割合を１００％に設定し、
前記第１適応フィルタの係数値の時間変化が十分に小さくなったとき、
前記第２混在信号の含有割合を０％に設定する
請求項６に記載の信号処理装置。
【請求項10】
前記第３平均部は、
前記第２信号の第１推定値の分散を求め、分散が大きいときに前記第３の時定数を大きい値に設定することで前記第２信号の平均推定値の分散を小さくする
請求項６に記載の信号処理装置。
前記第２信号の第１推定値の分散を求め、分散が大きいときに前記第３の時定数を大きい値に設定することで前記第２信号の平均推定値の分散を小さくする
請求項６に記載の信号処理装置。
【請求項11】
前記第４平均部は、
前記第２混在信号の分散を求め、分散が大きいとき前記第４の時定数を大きい値に設定することで前記第２混在信号の平均値の分散を小さくする
請求項６に記載の信号処理装置。
前記第２混在信号の分散を求め、分散が大きいとき前記第４の時定数を大きい値に設定することで前記第２混在信号の平均値の分散を小さくする
請求項６に記載の信号処理装置。
【請求項12】
前記第５平均部は、
前記第１信号の推定値の分散を求め、分散が大きいとき前記第５の時定数を大きい値に設定することで前記第１信号の平均推定値の分散を小さくする
請求項６に記載の信号処理装置。
前記第１信号の推定値の分散を求め、分散が大きいとき前記第５の時定数を大きい値に設定することで前記第１信号の平均推定値の分散を小さくする
請求項６に記載の信号処理装置。
【請求項13】
前記第１信号の推定値をフィルタ処理して前記第３信号の第１推定値を生成する第２適応フィルタと、
前記第２混在信号から前記第３信号の第１推定値を減算して前記第４信号の推定値を生成する第２減算部と、
前記第３信号の第１推定値と前記第４信号の推定値とを用いて前記第３信号と前記第４信号の振幅または電力の比を第５混在比として推定する第４信号比推定部と、
前記第５混在比を第６の時定数で平均化して第５平均混在比を求める第６平均部と、
前記第４信号の推定値と前記第１信号の推定値とを用いて前記第３信号と前記第４信号の振幅または電力の比を第６混在比として推定する第５信号比推定部と、
前記第６混在比を前記第６の時定数より大きい第７の時定数で平均化して第６平均混在比を求める第７平均部と、
前記第５平均混在比と前記第６平均混在比を、前記第２適応フィルタの係数の時間変化に基づいて混合して第７混在比を生成する第３混合部と、
をさらに備え、
前記第１適応フィルタは前記第２混在信号に代えて前記第４信号の推定値を入力とし、
前記第２信号比推定部は前記第２混在信号に代えて前記第４信号の推定値を入力とし、
前記第７混在比を用いて前記第２適応フィルタを制御する
請求項１に記載の信号処理装置。
前記第２混在信号から前記第３信号の第１推定値を減算して前記第４信号の推定値を生成する第２減算部と、
前記第３信号の第１推定値と前記第４信号の推定値とを用いて前記第３信号と前記第４信号の振幅または電力の比を第５混在比として推定する第４信号比推定部と、
前記第５混在比を第６の時定数で平均化して第５平均混在比を求める第６平均部と、
前記第４信号の推定値と前記第１信号の推定値とを用いて前記第３信号と前記第４信号の振幅または電力の比を第６混在比として推定する第５信号比推定部と、
前記第６混在比を前記第６の時定数より大きい第７の時定数で平均化して第６平均混在比を求める第７平均部と、
前記第５平均混在比と前記第６平均混在比を、前記第２適応フィルタの係数の時間変化に基づいて混合して第７混在比を生成する第３混合部と、
をさらに備え、
前記第１適応フィルタは前記第２混在信号に代えて前記第４信号の推定値を入力とし、
前記第２信号比推定部は前記第２混在信号に代えて前記第４信号の推定値を入力とし、
前記第７混在比を用いて前記第２適応フィルタを制御する
請求項１に記載の信号処理装置。
【請求項14】
前記第６の時定数はゼロであり、前記第５平均混在比は前記第５混在比に等しい、
請求項１３に記載の信号処理装置。
請求項１３に記載の信号処理装置。
【請求項15】
前記第３混合部は、
前記第２適応フィルタの係数更新開始時に前記第６平均混在比の含有割合を１００％に設定し、
前記第２適応フィルタの係数値の時間変化が十分に小さくなったとき、
前記第６平均混在比の含有割合を０％に設定する
請求項１３に記載の信号処理装置。
前記第２適応フィルタの係数更新開始時に前記第６平均混在比の含有割合を１００％に設定し、
前記第２適応フィルタの係数値の時間変化が十分に小さくなったとき、
前記第６平均混在比の含有割合を０％に設定する
請求項１３に記載の信号処理装置。
【請求項16】
前記第６平均部は、
前記第５混在比の分散を求め、分散が大きいときに前記第６の時定数を大きい値に設定することで前記第５平均混在比の分散を小さくする
請求項１３に記載の信号処理装置。
前記第５混在比の分散を求め、分散が大きいときに前記第６の時定数を大きい値に設定することで前記第５平均混在比の分散を小さくする
請求項１３に記載の信号処理装置。
【請求項17】
前記第７平均部は、
前記第６混在比の分散を求め、分散が大きいとき前記第７の時定数を大きい値に設定することで前記第６平均混在比の分散を小さくする
請求項１３に記載の信号処理装置。
前記第６混在比の分散を求め、分散が大きいとき前記第７の時定数を大きい値に設定することで前記第６平均混在比の分散を小さくする
請求項１３に記載の信号処理装置。
【請求項18】
前記第５信号比推定部の代わりに、
前記第２混在比の逆数を前記第６混在比として求める第１逆数計算部を備える
請求項１３に記載の信号処理装置。
前記第２混在比の逆数を前記第６混在比として求める第１逆数計算部を備える
請求項１３に記載の信号処理装置。
【請求項19】
前記第２信号比推定部の代わりに、
前記第６混在比の逆数を前記第２混在比として求める第２逆数計算部を備える
請求項１３に記載の信号処理装置。
前記第６混在比の逆数を前記第２混在比として求める第２逆数計算部を備える
請求項１３に記載の信号処理装置。
【請求項20】
前記第１信号の推定値をフィルタ処理して前記第３信号の第１推定値を生成する第２適応フィルタと、
前記第２混在信号から前記第３信号の第１推定値を減算して前記第４信号の推定値を生成する第２減算部と、
前記第３信号の第１推定値を第８の時定数で平均化して前記第３信号の平均第１推定値を求める第８平均部と、
前記第１信号の推定値を前記第８の時定数より大きい第９の時定数で平均化して前記第１信号の推定値の平均値を求める第９平均部と、
前記第３信号の平均第１推定値と前記第１信号の推定値の平均値を、前記第２適応フィルタの係数の時間変化に基づいて混合して前記第３信号の第２推定値を生成する第４混合部と、
前記第４信号の推定値を第１０の時定数で平均化して前記第４信号の平均推定値を求める第１０平均部と、
前記第４信号の平均推定値と前記第３信号の第２推定値とを用いて前記第４信号と前記第３信号の振幅または電力の比を第６混在比として推定する第６信号比推定部と、
をさらに備え、
前記第６混在比を用いて前記第２適応フィルタを制御する
請求項６に記載の信号処理装置。
前記第２混在信号から前記第３信号の第１推定値を減算して前記第４信号の推定値を生成する第２減算部と、
前記第３信号の第１推定値を第８の時定数で平均化して前記第３信号の平均第１推定値を求める第８平均部と、
前記第１信号の推定値を前記第８の時定数より大きい第９の時定数で平均化して前記第１信号の推定値の平均値を求める第９平均部と、
前記第３信号の平均第１推定値と前記第１信号の推定値の平均値を、前記第２適応フィルタの係数の時間変化に基づいて混合して前記第３信号の第２推定値を生成する第４混合部と、
前記第４信号の推定値を第１０の時定数で平均化して前記第４信号の平均推定値を求める第１０平均部と、
前記第４信号の平均推定値と前記第３信号の第２推定値とを用いて前記第４信号と前記第３信号の振幅または電力の比を第６混在比として推定する第６信号比推定部と、
をさらに備え、
前記第６混在比を用いて前記第２適応フィルタを制御する
請求項６に記載の信号処理装置。
【請求項21】
前記第８の時定数はゼロであり、前記第３信号の平均第１推定値は前記第３信号の第１推定値に等しい、
請求項２０に記載の信号処理装置。
請求項２０に記載の信号処理装置。
【請求項22】
前記第９の時定数はゼロであり、前記第１信号の平均推定値は前記第１信号の推定値に等しい、
請求項２０に記載の信号処理装置。
請求項２０に記載の信号処理装置。
【請求項23】
前記第４混合部は、
前記第２適応フィルタの係数更新開始時に前記第１信号の推定値の平均値の含有割合を１００％に設定し、
前記第２適応フィルタの係数値の時間変化が十分に小さくなったとき、
前記第１信号の推定値の平均値の含有割合を０％に設定する
請求項２０に記載の信号処理装置。
前記第２適応フィルタの係数更新開始時に前記第１信号の推定値の平均値の含有割合を１００％に設定し、
前記第２適応フィルタの係数値の時間変化が十分に小さくなったとき、
前記第１信号の推定値の平均値の含有割合を０％に設定する
請求項２０に記載の信号処理装置。
【請求項24】
前記第８平均部は、
前記第３信号の第１推定値の分散を求め、分散が大きいときに前記第８の時定数を大きい値に設定することで前記第３信号の平均第１推定値の分散を小さくする
請求項２０に記載の信号処理装置。
前記第３信号の第１推定値の分散を求め、分散が大きいときに前記第８の時定数を大きい値に設定することで前記第３信号の平均第１推定値の分散を小さくする
請求項２０に記載の信号処理装置。
【請求項25】
前記第９平均部は、
前記第１信号の推定値の分散を求め、分散が大きいとき前記第９の時定数を大きい値に設定することで前記第１信号の推定値の平均値の分散を小さくする
請求項２０に記載の信号処理装置。
前記第１信号の推定値の分散を求め、分散が大きいとき前記第９の時定数を大きい値に設定することで前記第１信号の推定値の平均値の分散を小さくする
請求項２０に記載の信号処理装置。
【請求項26】
前記第１０平均部は、
前記第４信号の推定値の分散を求め、分散が大きいとき前記第１０の時定数を大きい値に設定することで前記第４信号の平均推定値の分散を小さくする
請求項２０に記載の信号処理装置。
前記第４信号の推定値の分散を求め、分散が大きいとき前記第１０の時定数を大きい値に設定することで前記第４信号の平均推定値の分散を小さくする
請求項２０に記載の信号処理装置。
【請求項27】
前記第１適応フィルタの係数値の時間変化は、
前記係数値の２乗総和または絶対値総和の時間変化である
請求項１または６に記載の信号処理装置。
前記係数値の２乗総和または絶対値総和の時間変化である
請求項１または６に記載の信号処理装置。
【請求項28】
前記第２適応フィルタの係数値の時間変化は、
前記係数値の２乗総和または絶対値総和の時間変化である
請求項１３または２０に記載の信号処理装置。
前記係数値の２乗総和または絶対値総和の時間変化である
請求項１３または２０に記載の信号処理装置。
【請求項29】
前記第１適応フィルタの係数値の時間変化は、
前記係数値の２乗部分和または絶対値部分和の時間変化である
請求項１または６に記載の信号処理装置。
前記係数値の２乗部分和または絶対値部分和の時間変化である
請求項１または６に記載の信号処理装置。
【請求項30】
前記第２適応フィルタの係数値の時間変化は、
前記係数値の２乗部分和または絶対値部分和の時間変化である
請求項１３または２０に記載の信号処理装置。
前記係数値の２乗部分和または絶対値部分和の時間変化である
請求項１３または２０に記載の信号処理装置。
【請求項31】
第１信号と第２信号が混在した第１混在信号を入力し、
前記第１信号と相関のある第３信号と前記第２信号と相関のある第４信号とが混在した第２混在信号を入力し、
前記第２混在信号をフィルタ処理して前記第２信号の第１推定値を第１適応フィルタで生成し、
前記第１混在信号と前記第２信号の第１推定値から前記第１信号の推定値を生成し、
前記第１信号の推定値と前記第２信号の第１推定値とを用いて前記第１信号と前記第２信号の振幅または電力の比を第１混在比として推定し、
前記第１混在比を第１の時定数で平均化して第１平均混在比を求め、
前記第１信号の推定値と前記第２混在信号とを用いて前記第１信号と前記第２信号の振幅または電力の比を第２混在比として推定し、
前記第２混在比を前記第１の時定数より大きい第２の時定数で平均化して第２平均混在比を求め、
前記第１平均混在比と前記第２平均混在比を、前記第１適応フィルタの係数の時間変化に基づいて混合して第３混在比を生成し、
前記第３混在比を用いて前記第１適応フィルタを制御する
信号処理方法。
前記第１信号と相関のある第３信号と前記第２信号と相関のある第４信号とが混在した第２混在信号を入力し、
前記第２混在信号をフィルタ処理して前記第２信号の第１推定値を第１適応フィルタで生成し、
前記第１混在信号と前記第２信号の第１推定値から前記第１信号の推定値を生成し、
前記第１信号の推定値と前記第２信号の第１推定値とを用いて前記第１信号と前記第２信号の振幅または電力の比を第１混在比として推定し、
前記第１混在比を第１の時定数で平均化して第１平均混在比を求め、
前記第１信号の推定値と前記第２混在信号とを用いて前記第１信号と前記第２信号の振幅または電力の比を第２混在比として推定し、
前記第２混在比を前記第１の時定数より大きい第２の時定数で平均化して第２平均混在比を求め、
前記第１平均混在比と前記第２平均混在比を、前記第１適応フィルタの係数の時間変化に基づいて混合して第３混在比を生成し、
前記第３混在比を用いて前記第１適応フィルタを制御する
信号処理方法。
【請求項32】
前記第１信号の推定値をフィルタ処理して前記第３信号の第１推定値を第２適応フィルタで生成し、
前記第２混在信号から前記第３信号の第１推定値を減算して前記第４信号の推定値を生成し、
前記第３信号の第１推定値と前記第４信号の推定値とを用いて前記第３信号と前記第４信号の振幅または電力の比を第５混在比として推定し、
前記第５混在比を第６の時定数で平均化して第５平均混在比を求め、
前記第４信号の推定値と前記第１信号の推定値とを用いて前記第３信号と前記第４信号の振幅または電力の比を第６混在比として推定し、
前記第６混在比を前記第６の時定数より大きい第７の時定数で平均化して第６平均混在比を求め、
前記第５平均混在比と前記第６平均混在比を、前記第２適応フィルタの係数の時間変化に基づいて混合して第７混在比を生成し、
前記第１適応フィルタは前記第２混在信号に代えて前記第４信号の推定値を入力とし、
前記第２混在信号に代えて前記第４信号の推定値を入力とし、
前記第７混在比を用いて前記第２適応フィルタを制御する
請求項３１に記載の信号処理方法。
前記第２混在信号から前記第３信号の第１推定値を減算して前記第４信号の推定値を生成し、
前記第３信号の第１推定値と前記第４信号の推定値とを用いて前記第３信号と前記第４信号の振幅または電力の比を第５混在比として推定し、
前記第５混在比を第６の時定数で平均化して第５平均混在比を求め、
前記第４信号の推定値と前記第１信号の推定値とを用いて前記第３信号と前記第４信号の振幅または電力の比を第６混在比として推定し、
前記第６混在比を前記第６の時定数より大きい第７の時定数で平均化して第６平均混在比を求め、
前記第５平均混在比と前記第６平均混在比を、前記第２適応フィルタの係数の時間変化に基づいて混合して第７混在比を生成し、
前記第１適応フィルタは前記第２混在信号に代えて前記第４信号の推定値を入力とし、
前記第２混在信号に代えて前記第４信号の推定値を入力とし、
前記第７混在比を用いて前記第２適応フィルタを制御する
請求項３１に記載の信号処理方法。
【請求項33】
コンピュータに、
第１信号と第２信号が混在した第１混在信号を入力するステップと、
前記第１信号と相関のある第３信号と前記第２信号と相関のある第４信号とが混在した第２混在信号を入力するステップと、
前記第２混在信号をフィルタ処理して前記第２信号の第１推定値を第１適応フィルタで生成するステップと、
前記第１混在信号と前記第２信号の第１推定値から前記第１信号の推定値を生成するステップと、
前記第１信号の推定値と前記第２信号の第１推定値とを用いて前記第１信号と前記第２信号の振幅または電力の比を第１混在比として推定するステップと、
前記第１混在比を第１の時定数で平均化して第１平均混在比を求めるステップと、
前記第１信号の推定値と前記第２混在信号とを用いて前記第１信号と前記第２信号の振幅または電力の比を第２混在比として推定するステップと、
前記第２混在比を前記第１の時定数より大きい第２の時定数で平均化して第２平均混在比を求めるステップと、
前記第１平均混在比と前記第２平均混在比を、前記第１適応フィルタの係数の時間変化に基づいて混合して第３混在比を生成するステップと、
前記第３混在比を用いて前記第１適応フィルタを制御するステップと
を実行させる信号処理プログラム。
第１信号と第２信号が混在した第１混在信号を入力するステップと、
前記第１信号と相関のある第３信号と前記第２信号と相関のある第４信号とが混在した第２混在信号を入力するステップと、
前記第２混在信号をフィルタ処理して前記第２信号の第１推定値を第１適応フィルタで生成するステップと、
前記第１混在信号と前記第２信号の第１推定値から前記第１信号の推定値を生成するステップと、
前記第１信号の推定値と前記第２信号の第１推定値とを用いて前記第１信号と前記第２信号の振幅または電力の比を第１混在比として推定するステップと、
前記第１混在比を第１の時定数で平均化して第１平均混在比を求めるステップと、
前記第１信号の推定値と前記第２混在信号とを用いて前記第１信号と前記第２信号の振幅または電力の比を第２混在比として推定するステップと、
前記第２混在比を前記第１の時定数より大きい第２の時定数で平均化して第２平均混在比を求めるステップと、
前記第１平均混在比と前記第２平均混在比を、前記第１適応フィルタの係数の時間変化に基づいて混合して第３混在比を生成するステップと、
前記第３混在比を用いて前記第１適応フィルタを制御するステップと
を実行させる信号処理プログラム。
【請求項34】
コンピュータに、
前記第１信号の推定値をフィルタ処理して前記第３信号の第１推定値を第２適応フィルタで生成するステップと、
前記第２混在信号から前記第３信号の第１推定値を減算して前記第４信号の推定値を生成するステップと、
前記第３信号の第１推定値と前記第４信号の推定値とを用いて前記第３信号と前記第４信号の振幅または電力の比を第５混在比として推定するステップと、
前記第５混在比を第６の時定数で平均化して第５平均混在比を求めるステップと、
前記第４信号の推定値と前記第１信号の推定値とを用いて前記第３信号と前記第４信号の振幅または電力の比を第６混在比として推定するステップと、
前記第６混在比を前記第６の時定数より大きい第７の時定数で平均化して第６平均混在比を求めるステップと、
前記第５平均混在比と前記第６平均混在比を、前記第２適応フィルタの係数の時間変化に基づいて混合して第７混在比を生成するステップと、
前記第１適応フィルタは前記第２混在信号に代えて前記第４信号の推定値を入力するステップと、
前記第２混在信号に代えて前記第４信号の推定値を入力するステップと、
前記第７混在比を用いて前記第２適応フィルタを制御するステップと
を実行させる請求項３３に記載の信号処理プログラム。
前記第１信号の推定値をフィルタ処理して前記第３信号の第１推定値を第２適応フィルタで生成するステップと、
前記第２混在信号から前記第３信号の第１推定値を減算して前記第４信号の推定値を生成するステップと、
前記第３信号の第１推定値と前記第４信号の推定値とを用いて前記第３信号と前記第４信号の振幅または電力の比を第５混在比として推定するステップと、
前記第５混在比を第６の時定数で平均化して第５平均混在比を求めるステップと、
前記第４信号の推定値と前記第１信号の推定値とを用いて前記第３信号と前記第４信号の振幅または電力の比を第６混在比として推定するステップと、
前記第６混在比を前記第６の時定数より大きい第７の時定数で平均化して第６平均混在比を求めるステップと、
前記第５平均混在比と前記第６平均混在比を、前記第２適応フィルタの係数の時間変化に基づいて混合して第７混在比を生成するステップと、
前記第１適応フィルタは前記第２混在信号に代えて前記第４信号の推定値を入力するステップと、
前記第２混在信号に代えて前記第４信号の推定値を入力するステップと、
前記第７混在比を用いて前記第２適応フィルタを制御するステップと
を実行させる請求項３３に記載の信号処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、信号に混在する雑音、妨害信号、エコーなどを消去する信号処理技術に関する。
【背景技術】
【0002】
マイクロホンやハンドセット等から入力された音声信号には、しばしば背景雑音が重畳されており、音声符号化や音声認識を行う上で大きな問題となる。音響的に重畳した雑音の消去を目的とした信号処理装置として、特許文献１および２には、２つの適応フィルタを用いた２入力型雑音消去装置が開示されている。劣化信号（所望の信号と雑音とが混合された信号）と参照信号（主として雑音と相関のある信号を含む）を入力して、雑音の一部または全部を消去し、強調信号（所望の信号を強調した信号）を出力する。２つの適応フィルタの内、第１の適応フィルタを用いて推定した劣化信号における信号対雑音比を用いて、ステップサイズ算出部が第２の適応フィルタの係数更新ステップサイズを算出する。なお、第１の適応フィルタは第２の適応フィルタと同様に動作するが、第１の適応フィルタの係数更新ステップサイズは第２の適応フィルタの係数更新ステップサイズよりも大きな値に設定される。このため、第１の適応フィルタの出力は、環境変化への追従性が高いが雑音の推定精度が第２の適応フィルタよりも劣る。
【0003】
ステップサイズ算出部は、第１の適応フィルタを用いて推定した劣化信号における信号対雑音比を評価し、音声信号が雑音より大きいときには音声信号による妨害が大きいとみなし、小さな係数更新ステップサイズを第２の適応フィルタに提供する。逆に、音声信号が雑音より小さいときには音声信号による妨害が小さいとみなし、大きな係数更新ステップサイズを第２の適応フィルタに提供する。このように、ステップサイズ算出部から提供された係数更新ステップサイズで第２の適応フィルタを制御することにより、十分な環境変化への追従性と雑音消去後の信号における低歪とを出力される。
【0004】
特許文献３には、上記特許文献１および２の構成から第１の適応フィルタを削除した構成が開示されている。第２の適応フィルタを用いて推定した所望信号（音声等）と第２の適応フィルタ出力の比で信号対雑音比を近似して、その信号対雑音比に基づいて算出したステップサイズで、第２の適応フィルタ自身を制御する。さらに、特許文献３には、上記特許文献１および２の構成を拡張して、２雑音入力装置の入力において雑音に混入している音声信号の影響が大きい、いわゆる音声信号によるクロストークが存在する際に雑音に混入する音声信号の消去をも行なう雑音消去装置の構成が開示されている。特許文献３においては、上記特許文献１および２の構成に加えて、参照信号からクロストークを消去する第３の適応フィルタを備えている。音声信号入力から正確に雑音を消去するため、第２のステップサイズ算出部において係数更新ステップサイズを算出し、第３の適応フィルタを制御する。
【0005】
すなわち、特許文献１乃至３の雑音消去装置は、雑音消去後の信号と適応フィルタ出力を用いて推定した第１の信号対雑音比で、適応フィルタの係数更新を制御する。第１の信号対雑音比が高いときには小さなステップサイズを、第１の信号対雑音比が低いときには大きなステップサイズを用いることで、高速収束と低歪出力信号を両立している。
【0006】
しかしながら、特許文献１乃至３の雑音消去装置では、適応フィルタの係数が全く更新されない。これは、通常、適応フィルタ係数の初期値がゼロに設定されるためである。ゼロ係数の適応フィルタはゼロを出力する。これが第１の信号対雑音比の推定値の分母であるために、第１の信号対雑音比の推定値は極めて大きな値となり、対応するステップサイズとしてゼロが設定される。ゼロのステップサイズは、係数更新を行わないことを意味する。これを避けるためには、係数更新開始直後に強制的にステップサイズを非ゼロの値に設定しなければならないが、実際にどの値をステップサイズに設定するか、どれだけの期間、非ゼロの値に設定しなければならないかに関して明確な設計方法は開示されていない。すなわち、２入力雑音消去装置で高速収束と低歪出力信号を両立するためには、ステップサイズの手動制御が必要である。
【0007】
特許文献４には、ステップサイズの手動制御が不要で、高速収束と低歪出力信号を両立できる２入力型雑音消去装置の構成が開示されている。雑音消去後の信号と参照信号の比で定義される第２の信号対雑音比を装置の動作直後に用いて適応フィルタの係数更新を制御し、係数更新が行われない問題を解決する。適応フィルタの係数が成長したとき、特許文献３に開示された第１の信号対雑音比に切り替える。係数成長の評価は、前記第２の信号対雑音比が前記第１の信号対雑音比に十分近くなったことによって行う。クロストークが存在する際には、雑音入力信号から音声信号を消去する第３の適応フィルタを導入して、第２の適応フィルタと同様の原理でステップサイズを制御する。
【0008】
しかしながら、特許文献４に記載の信号処理装置では、適応フィルタの同定する音響インパルス応答の利得が１未満である場合、推定した信号対雑音比の切換えが行われない。これは、１未満の音響インパルス応答利得で、第２の信号対雑音比が第１の信号対雑音比に十分近くならないためである。その結果、信号対雑音比の推定精度が低く、高速収束と低歪出力信号を両立できない。
【0009】
非特許文献１には、適応フィルタの同定する音響インパルス応答の利得が１未満であっても、推定した信号対雑音比を切換えることができる、２入力型雑音消去装置の構成が開示されている。適応フィルタの係数成長を係数２乗総和の時間変化を用いて評価する。具体的には、係数２乗総和の時間変化における傾きが十分に小さくなったときに、係数が成長したと判断して信号対雑音比の切り替えを行う。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0010】
【特許文献1】特開平１０－２１５１９３号公報
【特許文献2】特開２０００－１７２２９９号公報
【特許文献3】国際公開第２０１２／０４６５８２号
【特許文献4】国際公開第２０１９／０９２７９８号
【非特許文献】
【0011】
【非特許文献1】Ｓｕｇｉｙａｍａ， ”Ｒｏｂｕｓｔ Ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｆｏｒ Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｎｏｉｓｅ Ｃａｎｃｅｌｌｅｒｓ ｗｉｔｈ ＳＮＲ－Ｂａｓｅｄ Ｓｔｅｐｓｉｚｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ ａｎｄ Ｇａｉｎ Ａｄｊｕｓｔｍｅｎｔ”， ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｃｏｎｓｕｍｅｒ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ， ＣＤ－ＲＯＭ，Ｊａｎｕａｒｙ ２０２２
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0012】
しかしながら、非特許文献１に記載の信号処理装置では、適応フィルタ係数の初期成長速度と精度が十分に高くない。これは、第１及び第２の信号対雑音比が真の信号対雑音比の近似値であり、近似精度が十分に高くないためである。その結果、信号対雑音比の推定精度が低く、高速収束と低歪出力信号を両立できない。
【0013】
本発明の目的は、上記の課題を解決する技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【0014】
上記目的を達成するため、本発明に係る装置は、
第１信号と第２信号が混在した第１混在信号を入力する第１入力手段と、
前記第１信号と相関のある第３信号と前記第２信号と相関のある第４信号とが混在した第２混在信号を入力する第２入力手段と、
前記第２混在信号をフィルタ処理して前記第２信号の第１推定値を生成する第１適応フィルタと、
前記第１混在信号と前記第２信号の第１推定値から前記第１信号の推定値を生成する第１減算部と、
前記第１信号の推定値と前記第２信号の第１推定値とを用いて前記第１信号と前記第２信号の振幅または電力の比を第１混在比として推定する第１信号比推定部と、
前記第１混在比を第１の時定数で平均化して第１平均混在比を求める第１平均部と、
前記第１信号の推定値と前記第２混在信号とを用いて前記第１信号と前記第２信号の振幅または電力の比を第２混在比として推定する第２信号比推定部と、
前記第２混在比を前記第１の時定数より大きい第２の時定数で平均化して第２平均混在比を求める第２平均部と、
前記第１平均混在比と前記第２平均混在比を、前記第１適応フィルタの係数の時間変化に基づいて混合して第３混在比を生成する第１混合部と、
を備え、
前記第３混在比を用いて前記第１適応フィルタを制御する。
第１信号と第２信号が混在した第１混在信号を入力する第１入力手段と、
前記第１信号と相関のある第３信号と前記第２信号と相関のある第４信号とが混在した第２混在信号を入力する第２入力手段と、
前記第２混在信号をフィルタ処理して前記第２信号の第１推定値を生成する第１適応フィルタと、
前記第１混在信号と前記第２信号の第１推定値から前記第１信号の推定値を生成する第１減算部と、
前記第１信号の推定値と前記第２信号の第１推定値とを用いて前記第１信号と前記第２信号の振幅または電力の比を第１混在比として推定する第１信号比推定部と、
前記第１混在比を第１の時定数で平均化して第１平均混在比を求める第１平均部と、
前記第１信号の推定値と前記第２混在信号とを用いて前記第１信号と前記第２信号の振幅または電力の比を第２混在比として推定する第２信号比推定部と、
前記第２混在比を前記第１の時定数より大きい第２の時定数で平均化して第２平均混在比を求める第２平均部と、
前記第１平均混在比と前記第２平均混在比を、前記第１適応フィルタの係数の時間変化に基づいて混合して第３混在比を生成する第１混合部と、
を備え、
前記第３混在比を用いて前記第１適応フィルタを制御する。
【0015】
上記目的を達成するため、本発明に係る方法は、
第１信号と第２信号が混在した第１混在信号を入力し、
前記第１信号と相関のある第３信号と前記第２信号と相関のある第４信号とが混在した第２混在信号を入力し、
前記第２混在信号をフィルタ処理して前記第２信号の第１推定値を第１適応フィルタで生成し、
前記第１混在信号と前記第２信号の第１推定値から前記第１信号の推定値を生成し、
前記第１信号の推定値と前記第２信号の第１推定値とを用いて前記第１信号と前記第２信号の振幅または電力の比を第１混在比として推定し、
前記第１混在比を第１の時定数で平均化して第１平均混在比を求め、
前記第１信号の推定値と前記第２混在信号とを用いて前記第１信号と前記第２信号の振幅または電力の比を第２混在比として推定し、
前記第２混在比を前記第１の時定数より大きい第２の時定数で平均化して第２平均混在比を求め、
前記第１平均混在比と前記第２平均混在比を、前記第１適応フィルタの係数の時間変化に基づいて混合して第３混在比を生成し、
前記第３混在比を用いて前記第１適応フィルタを制御する。
第１信号と第２信号が混在した第１混在信号を入力し、
前記第１信号と相関のある第３信号と前記第２信号と相関のある第４信号とが混在した第２混在信号を入力し、
前記第２混在信号をフィルタ処理して前記第２信号の第１推定値を第１適応フィルタで生成し、
前記第１混在信号と前記第２信号の第１推定値から前記第１信号の推定値を生成し、
前記第１信号の推定値と前記第２信号の第１推定値とを用いて前記第１信号と前記第２信号の振幅または電力の比を第１混在比として推定し、
前記第１混在比を第１の時定数で平均化して第１平均混在比を求め、
前記第１信号の推定値と前記第２混在信号とを用いて前記第１信号と前記第２信号の振幅または電力の比を第２混在比として推定し、
前記第２混在比を前記第１の時定数より大きい第２の時定数で平均化して第２平均混在比を求め、
前記第１平均混在比と前記第２平均混在比を、前記第１適応フィルタの係数の時間変化に基づいて混合して第３混在比を生成し、
前記第３混在比を用いて前記第１適応フィルタを制御する。
【0016】
上記目的を達成するため、本発明に係るプログラムは、
コンピュータに、
第１信号と第２信号が混在した第１混在信号を入力するステップと、
前記第１信号と相関のある第３信号と前記第２信号と相関のある第４信号とが混在した第２混在信号を入力するステップと、
前記第２混在信号をフィルタ処理して前記第２信号の第１推定値を第１適応フィルタで生成するステップと、
前記第１混在信号と前記第２信号の第１推定値から前記第１信号の推定値を生成するステップと、
前記第１信号の推定値と前記第２信号の第１推定値とを用いて前記第１信号と前記第２信号の振幅または電力の比を第１混在比として推定するステップと、
前記第１混在比を第１の時定数で平均化して第１平均混在比を求めるステップと、
前記第１信号の推定値と前記第２混在信号とを用いて前記第１信号と前記第２信号の振幅または電力の比を第２混在比として推定するステップと、
前記第２混在比を前記第１の時定数より大きい第２の時定数で平均化して第２平均混在比を求めるステップと、
前記第１平均混在比と前記第２平均混在比を、前記第１適応フィルタの係数の時間変化に基づいて混合して第３混在比を生成するステップと、
前記第３混在比を用いて前記第１適応フィルタを制御するステップと
を実行させる。
コンピュータに、
第１信号と第２信号が混在した第１混在信号を入力するステップと、
前記第１信号と相関のある第３信号と前記第２信号と相関のある第４信号とが混在した第２混在信号を入力するステップと、
前記第２混在信号をフィルタ処理して前記第２信号の第１推定値を第１適応フィルタで生成するステップと、
前記第１混在信号と前記第２信号の第１推定値から前記第１信号の推定値を生成するステップと、
前記第１信号の推定値と前記第２信号の第１推定値とを用いて前記第１信号と前記第２信号の振幅または電力の比を第１混在比として推定するステップと、
前記第１混在比を第１の時定数で平均化して第１平均混在比を求めるステップと、
前記第１信号の推定値と前記第２混在信号とを用いて前記第１信号と前記第２信号の振幅または電力の比を第２混在比として推定するステップと、
前記第２混在比を前記第１の時定数より大きい第２の時定数で平均化して第２平均混在比を求めるステップと、
前記第１平均混在比と前記第２平均混在比を、前記第１適応フィルタの係数の時間変化に基づいて混合して第３混在比を生成するステップと、
前記第３混在比を用いて前記第１適応フィルタを制御するステップと
を実行させる。
【発明の効果】
【0017】
本発明によれば、信号対雑音比の推定精度が高く、高速収束と低歪出力信号を両立できる信号処理装置を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【0018】
【図1】本発明の第１実施形態に係る信号処理装置の構成を示すブロック図である。
【図2】本発明の第２実施形態に係る信号処理装置の構成を示すブロック図である。
【図3】本発明の第２実施形態に係る係数値の時間推移を示す図である。
【図4】本発明の第３実施形態に係る信号処理装置の構成を示すブロック図である。
【図5】本発明の第４実施形態に係る信号処理装置の構成を示すブロック図である。
【図6】本発明の第５実施形態に係る信号処理装置の構成を示すブロック図である。
【図7】本発明の第６実施形態に係る信号処理装置の構成を示すブロック図である。
【図8】本発明の第７実施形態に係る信号処理装置の構成を示すブロック図である。
【図9】本発明の第１の実施形態に係るコンピュータの構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【0019】
以下に、図面を参照して、本発明の実施の形態について例示的に詳しく説明する。ただし、以下の実施の形態に記載されている構成要素はあくまで例示であり、本発明の技術範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。
【0020】
〔１．第１実施形態〕
本発明の第１実施形態としての信号処理装置１００について、図１を用いて説明する。図１の信号処理装置１００は、第１信号と第２信号とが混在する第１混在信号ｘＰ（ｋ）から、第１信号の推定値ｅ１（ｋ）を求める装置である。
本発明の第１実施形態としての信号処理装置１００について、図１を用いて説明する。図１の信号処理装置１００は、第１信号と第２信号とが混在する第１混在信号ｘＰ（ｋ）から、第１信号の推定値ｅ１（ｋ）を求める装置である。
【0021】
図１に示すように、信号処理装置１００は、第１入力部１０１と、第２入力部１０２と、適応フィルタ１０３と、減算部１０４と、信号比推定部１１１と、平均部１１２と、信号比推定部１１３と、平均部１１４と、混合部１１５と、係数更新制御部１０７とを含む。
【0022】
このうち、第１入力部１０１は第１信号と第２信号とが混在した第１混在信号ｘＰ（ｋ）を入力する。第２入力部１０２は、第３信号と第４信号とが混在した第２混在信号ｘＲ（ｋ）を入力する。第１信号と第３信号は、同一の信号源Ａから生じており、互いに相関を有する。第２信号と第４信号は、同一の信号源Ｂから生じており、互いに相関を有する。
【0023】
減算部１０４は、第１混在信号ｘＰ（ｋ）に混在する第２信号の推定値ｎ１（ｋ）と第１混在信号ｘＰ（ｋ）を受けて、第１信号の推定値ｅ１（ｋ）を出力する。そして、適応フィルタ１０３は、第２信号の推定値ｎ１（ｋ）を求めるため、第２混在信号ｘＲ（ｋ）に対して、第１信号の推定値ｅ１（ｋ）に基づいて更新される係数１４１を用いてフィルタ処理を施す。
【0024】
信号比推定部１１１は、音声の推定値ｅ１（ｋ）と擬似雑音ｎ１（ｋ）とを受けて、音声と雑音の振幅または電力の比を第１混在比Ｒ１（ｋ）として推定する。第１混在比Ｒ１（ｋ）は、音声の推定値ｅ１（ｋ）と擬似雑音ｎ１（ｋ）の振幅または電力の比としてもよいし、それらの振幅または電力に微小定数を加算してから比を計算してもよい。微小定数の加算は、除算による商の発散を防ぐ効果がある。また、音声の推定値ｅ１（ｋ）と擬似雑音ｎ１（ｋ）のいずれかまたは両方を、平均化してから用いてもよい。平均化によって、比の計算精度を向上することができる。
【0025】
平均部１１２は、第１混在比Ｒ１（ｋ）を受けて時定数α１で平均化し、平均第１混在比バーＲ１（ｋ）を求める。この平均化は、第１混在比Ｒ１（ｋ）の分散を小さくし、精度を向上する効果がある。第１混在比Ｒ１（ｋ）の分散が大きいときには時定数α１を大きな値に設定し、分散が小さいときには小さな値に設定することで、さらに精度を向上することができる。すなわち、第１混在比Ｒ１（ｋ）の分散を評価して、得られた分散に応じてα１を適切に設定する。
【0026】
信号比推定部１１３は、音声の推定値ｅ１（ｋ）と参照信号ｘＲ（ｋ）（第２混在信号）とを受けて、音声と雑音の振幅または電力の比を第２混在比Ｒ２（ｋ）として推定する。第２混在比Ｒ２（ｋ）は、音声の推定値ｅ１（ｋ）と参照信号ｘＲ（ｋ）の振幅または電力の比としてもよいし、それらの振幅または電力に微小定数を加算してから比を計算してもよい。微小定数の加算は、除算による商の発散を防ぐ効果がある。また、音声の推定値ｅ１（ｋ）と参照信号ｘＲ（ｋ）のいずれかまたは両方を、平均化してから用いてもよい。
【0027】
平均部１１４は、第２混在比Ｒ２（ｋ）を受けて時定数α２で平均化し、平均第２混在比バーＲ２（ｋ）を求める。この平均化は、第２混在比Ｒ２（ｋ）の分散を小さくし、精度を向上する効果がある。第２混在比Ｒ２（ｋ）の分散が大きいときには時定数α２を大きな値に設定し、分散が小さいときには小さな値に設定することで、さらに精度を向上することができる。すなわち、第２混在比Ｒ２（ｋ）の分散を評価して、得られた分散に応じてα２を適切に設定する。
【0028】
第１混在比Ｒ１（ｋ）も第２混在比Ｒ２（ｋ）も、音声と雑音の振幅または電力の比の推定値である。しかし、第２混在信号ｘＲ（ｋ）は第３信号と第４信号をそのまま含むのに対して、音声すなわち第１信号の推定値ｅ１（ｋ）は雑音、すなわち第２信号を除去した結果である。このため、第１混在比Ｒ１（ｋ）は第２混在比Ｒ２（ｋ）よりも音声と雑音の振幅または電力の比に対する推定精度が高く、分散が小さい。したがって、時定数α１とα２は、α１＜α２となるように選択する。特に、第１混在比Ｒ１（ｋ）の精度が十分に高く、分散が十分に小さい場合には、α１＝０と設定して、第１混在比Ｒ１（ｋ）に対する平均化を行わないように設定することもできる。適切に設定した時定数α１とα２を用いた平均化によって、音声と雑音の振幅または電力の比を正確に推定することができる。
【0029】
混合部１１５は、平均第１混在比バーＲ１（ｋ）と平均第２混在比バーＲ２（ｋ）とを混合して、混合結果を第３混在比Ｒ３（ｋ）として出力する。平均第１混在比バーＲ１（ｋ）と平均第２混在比バーＲ２（ｋ）は、重み付き加算によって混合してもよいし、さらに複雑な高次多項式などを用いて混合してもよい。
【0030】
混合部１１５は、適応フィルタ１０３の係数更新開始時に平均第２混在比バーＲ２（ｋ）の重みを大きな値に設定し、係数の成長とともに減少させる。平均第１混在比バーＲ１（ｋ）の重みは、適応フィルタ１０３の係数更新開始時に小さな値に設定し、時間とともに増加させる。これは、平均第２混在比バーＲ２（ｋ）の第３混在比Ｒ３（ｋ）における含有割合を、係数更新回数に対応して減少させることを表す。
【0031】
ここで、単純化のために、平均第１混在比バーＲ１（ｋ）と平均第２混在比バーＲ２（ｋ）を重み付き加算で混合することで、第３混在比Ｒ３（ｋ）を求める場合を考える。また、両者の重みの和が１となるように設定する。
【0032】
適応フィルタ１０３の係数更新開始時に平均第２混在比バーＲ２（ｋ）の重みを１に設定すれば、重みの和が１という条件から、平均第１混在比バーＲ１（ｋ）の重みは０となる。係数の成長は係数更新回数と対応する。したがって、適応フィルタ１０３の係数更新開始時に平均第２混在比バーＲ２（ｋ）の重みを１に設定し、係数ベクトルｗ１（ｋ）の係数更新回数に対応してその重みを０に向かって減少させる。対応して、平均第１混在比バーＲ１（ｋ）の重みは０から１へ増加する。平均第２混在比バーＲ２（ｋ）の重みの初期値を１と設定し、ある時点で重みが０になるか重みを０に設定すれば、平均第２混在比バーＲ２（ｋ）から平均第１混在比バーＲ１（ｋ）へ切り換えることになる。前記重みの和として１以外の値を設定しても、平均第２混在比バーＲ２（ｋ）に対する重みの初期値を１以外に設定しても、同様の効果が得られる。重みは、適応フィルタ１０３の係数ベクトルｗ１（ｋ）の変化量を用いて決定することができる。
【0033】
係数更新制御部１０７は、混合部１１５によって得られた第３混在比Ｒ３（ｋ）の値が大きい場合に、適応フィルタ１０３の係数１４１の更新量を小さくするための制御信号μ１（ｋ）を適応フィルタ１０３に出力する。
【0034】
このような構成を備えた本実施形態によれば、適切に設定された時定数による平均化を通じて音声と雑音の振幅または電力の比を正確に推定することができ、高速収束と低歪出力信号を両立する信号処理装置を得ることができる。
【0035】
〔２．第２実施形態〕
本発明の第２実施形態に係る信号処理装置として、劣化信号（所望の信号と雑音とが混合された信号）と参照信号（主として雑音と相関のある信号を含む）を入力して、雑音の一部または全部を消去し、強調信号（所望の信号を強調した信号）を出力する雑音消去装置について説明する。ここで、劣化信号は第１信号と第２信号が混在する第１混在信号に相当し、参照信号は第３信号と第４信号が混在する第２混在信号に相当し、強調信号は所望信号（第１信号の推定値）に相当する。
本発明の第２実施形態に係る信号処理装置として、劣化信号（所望の信号と雑音とが混合された信号）と参照信号（主として雑音と相関のある信号を含む）を入力して、雑音の一部または全部を消去し、強調信号（所望の信号を強調した信号）を出力する雑音消去装置について説明する。ここで、劣化信号は第１信号と第２信号が混在する第１混在信号に相当し、参照信号は第３信号と第４信号が混在する第２混在信号に相当し、強調信号は所望信号（第１信号の推定値）に相当する。
【0036】
〔２．１．雑音消去の基礎技術の説明〕
以下、マイクロホン、ハンドセット、通信路等から入力された所望信号に混在する雑音、妨害信号、エコーなどを適応フィルタによって消去し、または所望信号を強調する雑音消去の基礎技術の説明を簡単に行なう。
以下、マイクロホン、ハンドセット、通信路等から入力された所望信号に混在する雑音、妨害信号、エコーなどを適応フィルタによって消去し、または所望信号を強調する雑音消去の基礎技術の説明を簡単に行なう。
【0037】
特許文献１乃至３に開示されているように、２入力型の雑音消去装置は、雑音源から音声入力端子に至る音響経路のインパルス応答を近似する適応フィルタを用いて、参照信号から音声入力端子において音声に混入する雑音成分に対応した擬似雑音（第２信号の推定値）を生成する。そして、音声入力端子に入力された信号（第１混在信号）からこの擬似雑音を差し引くことによって、雑音成分を抑圧するように動作する。ここで、混在信号とは、所望（音声）信号と雑音とが混在した信号のことであり、一般に、マイクロホンやハンドセットから音声入力端子に供給される。また、参照信号とは、雑音源における雑音成分と相関のある信号であり、雑音源近傍において捕捉される。このように、雑音源近傍において参照信号を捕捉することで、参照信号は雑音源における雑音成分とほぼ等しいとみなすことができる。適応フィルタには、参照入力端子に供給される参照信号を入力する。
【0038】
適応フィルタの係数は、劣化信号から擬似雑音を差し引いた誤差と参照入力端子に入力された参照信号との相関をとることにより修正される。このような適応フィルタの係数修正アルゴリズムとして、特許文献１乃至３には、「ＬＭＳアルゴリズム（Least Mean-Square Algorithm）」や「ＬＩＭ（Learning Identification Method）：学習同定法」が開示されている。ＬＩＭはまた、正規化ＬＭＳアルゴリズムとも呼ばれる。
【0039】
正規化ＬＭＳアルゴリズムによる係数更新は、時刻ｋにおけるステップサイズをμ１（ｋ）とすれば、式（１）で表される。係数ベクトルｗ１（ｋ）は、その要素を用いて式（２）で定義される。参照信号ベクトルｘＲ（ｋ）は、その要素を用いて式（３）で表される。なお、Ｔはベクトルの転置を表し、係数の総数はＬとする。
【数1】
【0040】
ＬＭＳアルゴリズムやＬＩＭは、勾配法と呼ばれるアルゴリズムの一種であり、係数更新の速度と精度は、係数更新ステップサイズと呼ばれる定数に依存する。係数更新ステップサイズと誤差との積によってフィルタ係数を更新するが、誤差に含まれる所望信号（第１信号の推定値）による係数更新への妨害を低減するためには、係数更新ステップサイズを極めて小さな値またはゼロに設定する必要がある。係数更新ステップサイズを常に小さい値に設定すると、適応フィルタ係数の環境変化への追従性が低下する。上記特許文献１乃至３は、出力誤差が増大し、あるいは所望信号に歪が生じるという問題を解決する１つの方法を開示するものである。また、所望信号は一般的に音声であるために、以降音声と表記するが、本発明の趣旨は音声には限定されず、音響（オーディオ）信号を含むあらゆる種類の信号を表す。
【0041】
〔２．２．雑音消去装置の構成〕
図２は、本実施形態としての雑音消去装置２００の全体構成を示すブロック図である。雑音消去装置２００は、例えばデジタルカメラ、ノートパソコン、携帯電話、補聴器、テレビジョン、スマートスピーカ、またはロボットなどといった装置の一部としても機能するが、本発明はこれに限定されるものではなく、入力信号からの雑音消去を要求されるあらゆる信号処理装置に適用可能である。
図２は、本実施形態としての雑音消去装置２００の全体構成を示すブロック図である。雑音消去装置２００は、例えばデジタルカメラ、ノートパソコン、携帯電話、補聴器、テレビジョン、スマートスピーカ、またはロボットなどといった装置の一部としても機能するが、本発明はこれに限定されるものではなく、入力信号からの雑音消去を要求されるあらゆる信号処理装置に適用可能である。
【0042】
図２に示すように、雑音消去装置２００は、入力端子２０１から音声（第１信号）と雑音（第２信号）の混在した劣化信号（第１混在信号）ｘＰ（ｋ）を入力する。そして、入力端子２０２から音声と雑音の混在した参照信号（第２混在信号）ｘＲ（ｋ）を入力し、出力端子２０５から音声の推定値ｅ１（ｋ）（強調信号）を出力する。また、雑音消去装置２００は、適応フィルタ２０３と、減算部２０４と、信号比推定部２１１と、平均部２１２と、信号比推定部２１３と、平均部２１４と、混合部２１５と、を備えている。適応フィルタ２０３は、図１における適応フィルタ１０３と係数更新制御部１０７とを包含する構成であり、第３混在比Ｒ３（ｋ）を受けてステップサイズμ１（ｋ）を算出し、算出したステップサイズμ１（ｋ）を用いて係数ベクトルｗ１（ｋ）を更新する。雑音消去装置２００は、消去しようとする雑音と相関のある参照信号ｘＲ（ｋ）を適応フィルタ２０３で変形して擬似雑音ｎ１（ｋ）を生成し、これを雑音の重畳した音声信号である劣化信号ｘＰ（ｋ）から減算することで、雑音の消去を行うものである。
【0043】
入力端子２０１には、劣化信号ｘＰ（ｋ）が、サンプル値系列として供給される。劣化信号ｘＰ（ｋ）は、減算部２０４に伝達される。入力端子２０２には、参照信号ｘＲ（ｋ）が、サンプル値系列として供給される。参照信号ｘＲ（ｋ）は、適応フィルタ２０３と信号比推定部２１３に伝達される。
【0044】
適応フィルタ２０３は、参照信号ｘＲ（ｋ）とフィルタ係数の畳込み演算を行い、その結果を擬似雑音ｎ１（ｋ）として減算部２０４と信号比推定部２１１に伝達する。また、適応フィルタ２０３は、係数ベクトルｗ１（ｋ）を混合部２１５に供給する。
【0045】
減算部２０４には、入力端子２０１から劣化信号ｘＰ（ｋ）が、適応フィルタ２０３から擬似雑音ｎ１（ｋ）が供給される。減算部２０４は、劣化信号ｘＰ（ｋ）から擬似雑音ｎ１（ｋ）を減算し、その結果を音声信号の推定値ｅ１（ｋ）（第１信号の推定値）として出力端子２０５に伝達すると同時に適応フィルタ２０３に帰還する。
【0046】
信号比推定部２１１は、音声の推定値ｅ１（ｋ）と擬似雑音ｎ１（ｋ）とを受けて、音声と雑音の振幅または電力の比を第１混在比Ｒ１（ｋ）として推定する。第１混在比Ｒ１（ｋ）は、音声の推定値ｅ１（ｋ）と擬似雑音ｎ１（ｋ）の振幅または電力の比としてもよいし、それらの振幅または電力に微小定数を加算してから比を計算してもよい。微小定数の加算は、除算による商の発散を防ぐ効果がある。また、音声の推定値ｅ１（ｋ）と擬似雑音ｎ１（ｋ）のいずれかまたは両方を、平均化してから用いてもよい。平均化によって、比の計算精度を向上することができる。
【0047】
平均部２１２は、第１混在比Ｒ１（ｋ）を受けて時定数α１で平均化し、平均第１混在比バーＲ１（ｋ）を求める。この平均化は、第１混在比Ｒ１（ｋ）の分散を小さくし、精度を向上する効果がある。第１混在比Ｒ１（ｋ）の分散が大きいときには時定数α１を大きな値に設定し、分散が小さいときには小さな値に設定することで、さらに精度を向上することができる。すなわち、第１混在比Ｒ１（ｋ）の分散を評価して、得られた分散に応じてα１を適切に設定する。
【0048】
信号比推定部２１３は、音声の推定値ｅ１（ｋ）と参照信号ｘＲ（ｋ）（第２混在信号）とを受けて、音声と雑音の振幅または電力の比を第２混在比Ｒ２（ｋ）として推定する。第２混在比Ｒ２（ｋ）は、音声の推定値ｅ１（ｋ）と参照信号ｘＲ（ｋ）の振幅または電力の比としてもよいし、それらの振幅または電力に微小定数を加算してから比を計算してもよい。微小定数の加算は、除算による商の発散を防ぐ効果がある。また、音声の推定値ｅ１（ｋ）と参照信号ｘＲ（ｋ）のいずれかまたは両方を、平均化してから用いてもよい。
【0049】
平均部２１４は、第２混在比Ｒ２（ｋ）を受けて時定数α２で平均化し、平均第２混在比バーＲ２（ｋ）を求める。この平均化は、第２混在比Ｒ２（ｋ）の分散を小さくし、精度を向上する効果がある。第２混在比Ｒ２（ｋ）の分散が大きいときには時定数α２を大きな値に設定し、分散が小さいときには小さな値に設定することで、さらに精度を向上することができる。すなわち、第２混在比Ｒ２（ｋ）の分散を評価して、得られた分散に応じてα２を適切に設定する。
【0050】
第２混在比Ｒ２（ｋ）の分母は参照信号ｘＲ（ｋ）であり、係数更新開始時にゼロとは限らない。これは、マイク入力には環境雑音など微小な信号が含まれるためである。仮に参照信号ｘＲ（ｋ）がゼロであっても、ゼロが継続することはない。このため、第２混在比Ｒ２（ｋ）が無限大になることはなく、対応するステップサイズμ１（ｋ）も極小値とはならない。したがって、適応フィルタ２０３の係数は、係数更新とともに成長し、雑音の信号源から入力端子２０１に至る経路の音響特性を表す値に収束する。参照信号ｘＲ（ｋ）がゼロのときは、適応フィルタ２０３の係数は更新しないので、第２混在比Ｒ２（ｋ）が極めて大きな値をとっても問題とはならない。しかし、適応フィルタ２０３の係数がある程度成長して、擬似雑音ｎ１（ｋ）が成長したときには、第２混在比Ｒ２（ｋ）は第１混在比Ｒ１（ｋ）よりも、音声と雑音の振幅または電力の比に対する近似精度が低い。
【0051】
第１混在比Ｒ１（ｋ）も第２混在比Ｒ２（ｋ）も、音声と雑音の振幅または電力の比の推定値である。しかし、第２混在信号ｘＲ（ｋ）は第３信号と第４信号をそのまま含むのに対して、音声すなわち第１信号の推定値ｅ１（ｋ）は雑音、すなわち第２信号を除去した結果である。このため、第１混在比Ｒ１（ｋ）は第２混在比Ｒ２（ｋ）よりも音声と雑音の振幅または電力の比に対する推定精度が高く、分散が小さい。したがって、時定数α１とα２は、α１＜α２となるように設定する。特に、第１混在比Ｒ１（ｋ）の精度が十分に高く、分散が十分に小さい場合には、α１＝０と設定して、第１混在比Ｒ１（ｋ）に対する平均化を行わないように設定することもできる。適切に設定した時定数α１とα２を用いた平均化によって、音声と雑音の振幅または電力の比を正確に推定することができる。
【0052】
混合部２１５は、平均第１混在比バーＲ１（ｋ）と平均第２混在比バーＲ２（ｋ）とを混合して、混合結果を第３混在比Ｒ３（ｋ）として出力する。平均第１混在比バーＲ１（ｋ）と平均第２混在比バーＲ２（ｋ）は、重み付き加算によって混合してもよいし、さらに複雑な高次多項式などを用いて混合してもよい。
【0053】
混合部２１５は、適応フィルタ２０３の係数更新開始時に平均第２混在比バーＲ２（ｋ）の重みを大きな値に設定し、係数の成長とともに減少させる。平均第１混在比バーＲ１（ｋ）の重みは、適応フィルタ２０３の係数更新開始時に小さな値に設定し、時間とともに増加させる。これは、平均第２混在比バーＲ２（ｋ）の第３混在比Ｒ３（ｋ）における含有割合を、係数更新回数に対応して減少させることを表す。
【0054】
ここで、単純化のために、平均第１混在比バーＲ１（ｋ）と平均第２混在比バーＲ２（ｋ）を重み付き加算で混合することで、第３混在比Ｒ３（ｋ）を求める場合を考える。また、両者の重みの和が１となるように設定する。
【0055】
適応フィルタ２０３の係数更新開始時に平均第２混在比バーＲ２（ｋ）の重みを１に設定すれば、重みの和が１という条件から、平均第１混在比バーＲ１（ｋ）の重みは０となる。係数の成長は係数更新回数と対応する。したがって、適応フィルタ２０３の係数更新開始時に平均第２混在比バーＲ２（ｋ）の重みを１に設定し、係数ベクトルｗ１（ｋ）の係数更新回数に対応してその重みを０に向かって減少させる。対応して、平均第１混在比バーＲ１（ｋ）の重みは０から１へ増加する。平均第２混在比バーＲ２（ｋ）の重みの初期値を１と設定し、ある時点で重みが０になるか重みを０に設定すれば、平均第２混在比バーＲ２（ｋ）から平均第１混在比バーＲ１（ｋ）へ切り換えることになる。前記重みの和として１以外の値を設定しても、平均第２混在比バーＲ２（ｋ）に対する重みの初期値を１以外に設定しても、同様の効果が得られる。重みは、適応フィルタ２０３の係数ベクトルｗ１（ｋ）の変化量を用いて決定することができる。
【0056】
適応フィルタ２０３は、第３混在比Ｒ３（ｋ）が大きいときに小さなステップサイズμ１（ｋ）を、第３混在比Ｒ３（ｋ）が小さいときに大きなステップサイズμ１（ｋ）を用いて、係数ベクトルｗ１（ｋ）を更新する。第３混在比Ｒ３（ｋ）、すなわち信号対雑音比の推定値を用いてステップサイズを制御する方法に関しては、特許文献１から３に詳細に開示されている。また、特許文献１から３に開示されているように、第３混在比Ｒ３（ｋ）を平均化してから、ステップサイズμ１（ｋ）の計算に用いてもよい。音声と雑音の振幅または電力の比に対する推定精度が向上する。
【0057】
図３は、第２実施形態に係る信号の時間推移を模式的に示す図であり、参照信号ｘＲ（ｋ）、適応フィルタ２０３の出力である擬似雑音ｎ１（ｋ）、および係数ベクトルｗ１（ｋ）が示されている。図３の縦軸は、信号の値をパワーで表したものであり、係数ｗ１（ｋ）は係数ベクトルのノルムとする。横軸は、サンプル数ｋで表した適応フィルタ２０３の係数更新回数である。ｘＲ（ｋ）とｎ１（ｋ）を比較することは、同一の分子を有し、分母がそれぞれｘＲ（ｋ）とｎ１（ｋ）である第２混在比Ｒ２（ｋ）と第１混在比Ｒ１（ｋ）を比較することと等価である。ｘＲ（ｋ）は係数更新と無関係なので、ｎ１（ｋ）が第２混在比Ｒ２（ｋ）と第１混在比Ｒ１（ｋ）の関係を決定する。ｎ１（ｋ）はｘＲ（ｋ）と係数ベクトルｗ１（ｋ）で決定され、ｘＲ（ｋ）の増減に起因する変化を除くと、その振幅またはパワーは係数更新に伴って増加する。すなわち、ｘＲ（ｋ）は一定で、ｎ１（ｋ）は係数更新による係数ベクトルｗ１（ｋ）の増加と共に増加する。
【0058】
以上説明した参照信号ｘＲ（ｋ）、適応フィルタ２０３の出力である擬似雑音ｎ１（ｋ）、および係数ベクトルｗ１（ｋ）の関係は、図３から明らかである。図３では、係数更新と無関係なｘＲ（ｋ）は、簡単のため一定として表した。ｘＲ（ｋ）に依存するｎ１（ｋ）は、スムーズに増加し、係数ベクトルｗ１（ｋ）が収束するとｎ１（ｋ）も飽和する。適応フィルタ２０３の係数ベクトルｗ１（ｋ）の変化量は係数更新に伴って小さくなるので、ｎ１（ｋ）がゼロからどれだけ成長したかの指標として、係数ベクトルｗ１（ｋ）の変化量を用いることができる。すなわち、混合部３０５は、係数ベクトルｗ１（ｋ）の時間変化によって、平均第２混在比バーＲ２（ｋ）の重みを決定する。
【0059】
係数ベクトルｗ１（ｋ）の時間変化は、係数ベクトルｗ１（ｋ）の要素の２乗総和または絶対値総和の時間変化としてもよいし、２乗部分和または絶対値部分和の時間変化であってもよい。部分和とする際には、係数ベクトルの要素を間引いたものを用いてもよいし、係数ベクトルの一部を切り出したものを用いてもよい。部分和を用いることで、時間変化の評価精度低下を抑えつつ、係数の時間変化に必要とする演算量を削減することができる。また、係数は入力信号に依存しないで変化するので、滑らかである。従って、入力信号に依存する他の指標よりも最終的に変動が小さく、飽和状態を正確に検出できる。
【0060】
式（４）に、平均第１混在比バーＲ１（ｋ）と平均第２混在比バーＲ２（ｋ）とを重み付き加算によって混合する例を示す。式（５）で表されるζ１（ｋ）はζ１（０）＝０を満たし、係数更新と共に増加する。適応フィルタ２０３の係数ベクトルｗ１（ｋ）の時間変化に相当するδ１（ｋ）は式（６）で求めることができる。Ｍ１は自然数であり、係数ベクトルｗ１（ｋ）の時間変化を計算する頻度を決定する。Ｍ１が大きいほどδ１（ｋ）の変動が小さく係数飽和の検出が正確になるが、δ１（ｋ）の変化に生じる大きな遅延によって係数飽和の検出が遅れる。式（５）は、時間変化δ１（ｋ）の値が閾値ε１未満になったとき、第３混在比Ｒ３（ｋ）における平均第２混在比バーＲ２（ｋ）の含有割合を０に設定する例を表し、第３混在比Ｒ３（ｋ）を平均第２混在比バーＲ２（ｋ）から平均第１混在比バーＲ１（ｋ）に切り換える。これは、時間変化δ１（ｋ）の値が十分に小さくなったことを判定する方法の一例である。式（５）の代わりにζ１（ｋ）＝δ１（ｋ）／｜δ１（Ｍ１）｜とすれば、係数ベクトルｗ１（ｋ）の時間変化が平均第２混在比バーＲ２（ｋ）の含有割合を計測して定める構成となる。
【数2】
【0061】
このように、混合部２１５は、時間変化δ１（ｋ）と閾値ε１との比較結果に基づいて、第３混在比Ｒ３（ｋ）における平均第２混在比バーＲ２（ｋ）の含有割合を１００％および０％のうちのいずれかに設定することができる。なお、係数ベクトルｗ１（ｋ）の時間変化δ１（ｋ）と閾値ε１とを繰り返し比較し、係数ベクトルｗ１（ｋ）の時間変化δ１（ｋ）が閾値ε１以上である場合に、第３混在比Ｒ３（ｋ）における平均第２混在比バーＲ２（ｋ）の含有割合を１００％にし、そうでない場合に、第３混在比Ｒ３（ｋ）における平均第２混在比バーＲ２（ｋ）の含有割合を０％にする処理を繰り返してもよい。これにより、環境の変化に対する追従性の高い第３混在比Ｒ３（ｋ）を得ることができ、例えば、適応フィルタ２０３の係数ベクトルｗ１（ｋ）の更新量が急増した場合であっても、より正確な係数更新が可能となる。
【0062】
混合部２１５は、係数ベクトルｗ１（ｋ）の時間変化δ１（ｋ）が予め定められた第１定数Ｌ１以上連続して閾値ε１未満になった場合に、第３混在比Ｒ３（ｋ）における平均第２混在比バーＲ２（ｋ）の含有割合を０％にし、それ以外の場合には、第３混在比Ｒ３（ｋ）における平均第２混在比バーＲ２（ｋ）の含有割合を１００％にすることもできる。平均第２混在比バーＲ２（ｋ）の含有割合が１回０％に設定された後、閾値を十分に大きく設定することで、δ１（ｋ）とε１の比較を停止してもよい。ここに、Ｌ１は、２以上の整数である。
【0063】
混合部２１５は、係数ベクトルｗ１（ｋ）の時間変化δ１（ｋ）が予め定められた第２定数Ｌ２と等しいサンプル数を有する区間において、予め定められた第３定数Ｌ３以上連続してδ１（ｋ）が閾値ε１未満になったときに、第３混在比Ｒ３（ｋ）における平均第２混在比バーＲ２（ｋ）の含有割合を０％にし、それ以外の場合には、第３混在比Ｒ３（ｋ）における平均第２混在比バーＲ２（ｋ）の含有割合を１００％にすることもできる。第２定数Ｌ２及び第３定数Ｌ３は共に２以上の整数で、Ｌ２＞Ｌ３を満足する。さらに、上記評価から連続の条件を削除して、予め定められた第３定数Ｌ３以上δ１（ｋ）が閾値ε１未満になる回数を評価することもできる。平均第２混在比バーＲ２（ｋ）の含有割合が１回０％に設定された後、Ｌ３をＬ２より大きな値に設定することで、δ１（ｋ）の評価を停止してもよい。
【0064】
なお、混合部２１５は、平均第１混在比バーＲ１（ｋ）および平均第２混在比バーＲ２（ｋ）の重みの最小値を０ではなく、０よりも大きな値とすることもできる。
【0065】
このような構成を備えた本実施形態によれば、適切に設定された時定数による平均化を通じて音声と雑音の振幅または電力の比を正確に推定することができ、高速収束と低歪出力信号を両立する信号処理装置を得ることができる。
【0066】
〔３．第３実施形態〕
図４は、本発明の第３実施形態を示すブロック図である。図４に示す本発明の第３実施形態は、図２に示す本発明の第２実施形態と等価である。すなわち、図２に示す本発明の第２実施形態は、音声と雑音の振幅または電力の比に対して２つの推定値を信号比推定部２１１、２１３で生成し、それらを平均部２１２，２１４で平均化してから混合して第３混在比Ｒ３（ｋ）を算出する。図４に示す本発明の第３実施形態は、２種類の雑音の推定値、すなわち参照信号ｘＲ（ｋ）と擬似雑音ｎ１（ｋ）をそれぞれ平均部４１３，４１２で平均化してから混合して第１混合信号ｎ３（ｋ）を生成して分母を確定し、分子である音声の推定値ｅ１（ｋ）を平均部４１５で平均化した平均音声推定値と作用させて第４混在比Ｒ４（ｋ）を算出する。これら２種類の構成が可能となったのは、図２に示す本発明の第２実施形態と図４に示す本発明の第３実施形態において、音声と雑音の振幅または電力の比を推定する際に、同一の分子、すなわち音声の推定値ｅ１（ｋ）を平均化した結果を用いるからである。図４に示す本発明の第３実施形態は、図２に示す本発明の第２実施形態よりも、構成が単純である。
図４は、本発明の第３実施形態を示すブロック図である。図４に示す本発明の第３実施形態は、図２に示す本発明の第２実施形態と等価である。すなわち、図２に示す本発明の第２実施形態は、音声と雑音の振幅または電力の比に対して２つの推定値を信号比推定部２１１、２１３で生成し、それらを平均部２１２，２１４で平均化してから混合して第３混在比Ｒ３（ｋ）を算出する。図４に示す本発明の第３実施形態は、２種類の雑音の推定値、すなわち参照信号ｘＲ（ｋ）と擬似雑音ｎ１（ｋ）をそれぞれ平均部４１３，４１２で平均化してから混合して第１混合信号ｎ３（ｋ）を生成して分母を確定し、分子である音声の推定値ｅ１（ｋ）を平均部４１５で平均化した平均音声推定値と作用させて第４混在比Ｒ４（ｋ）を算出する。これら２種類の構成が可能となったのは、図２に示す本発明の第２実施形態と図４に示す本発明の第３実施形態において、音声と雑音の振幅または電力の比を推定する際に、同一の分子、すなわち音声の推定値ｅ１（ｋ）を平均化した結果を用いるからである。図４に示す本発明の第３実施形態は、図２に示す本発明の第２実施形態よりも、構成が単純である。
【0067】
平均部４１２は、擬似雑音ｎ１（ｋ）を受けて時定数α３で平均化し、平均擬似雑音バーｎ１（ｋ）を求める。この平均化は、擬似雑音ｎ１（ｋ）の分散を小さくし、精度を向上する効果がある。擬似雑音ｎ１（ｋ）の分散が大きいときには時定数α３を大きな値に設定し、分散が小さいときには小さな値に設定することで、さらに精度を向上することができる。すなわち、擬似雑音ｎ１（ｋ）の分散を評価して、得られた分散に応じてα３を適切に設定する。
【0068】
平均部４１３は、参照信号ｘＲ（ｋ）を受けて時定数α４で平均化し、平均参照信号バーｘＲ（ｋ）を求める。この平均化は、参照信号ｘＲ（ｋ）の分散を小さくし、精度を向上する効果がある。参照信号ｘＲ（ｋ）の分散が大きいときには時定数α４を大きな値に設定し、分散が小さいときには小さな値に設定することで、さらに精度を向上することができる。すなわち、参照信号ｘＲ（ｋ）の分散を評価して、得られた分散に応じてα４を適切に設定する。
【0069】
擬似雑音ｎ１（ｋ）も参照信号ｘＲ（ｋ）も、雑音の振幅または電力の推定値である。しかし、第２混在信号ｘＲ（ｋ）は第３信号と第４信号をそのまま含むのに対して、擬似雑音ｎ１（ｋ）は適応フィルタ２０３による雑音の推定値である。このため、擬似雑音ｎ１（ｋ）は第２混在信号ｘＲ（ｋ）よりも雑音の振幅または電力に対する推定精度が高く、分散が小さい。したがって、時定数α３とα４は、α３＜α４となるように設定する。特に、擬似雑音ｎ１（ｋ）の精度が十分に高く、分散が十分に小さい場合には、α３＝０と設定して、擬似雑音ｎ１（ｋ）に対する平均化を行わないように設定することもできる。適切に設定した時定数α３とα４を用いた平均化によって、雑音の振幅または電力を正確に推定することができる。
【0070】
混合部４１４は、平均参照信号バーｘＲ（ｋ）および平均擬似雑音バーｎ１（ｋ）を適応フィルタ２０３の係数ｗ１（ｋ）に基づいて混合し、第１混合信号ｎ３（ｋ）を生成する。ここで、単純化のために、平均参照信号バーｘＲ（ｋ）と平均擬似雑音バーｎ１（ｋ）とを適応フィルタ２０３の係数ベクトルｗ１（ｋ）に基づいて重み付き加算で混合することで、第１混合信号ｎ３（ｋ）を求める場合を考える。また、両者の重みの和が１となるように設定する。このとき、混合部４１４は、適応フィルタ２０３の係数更新開始時に平均参照信号バーｘＲ（ｋ）に対する重みを大きな値に設定し、係数ベクトルｗ１（ｋ）の時間変化の減少とともに減少させる。平均擬似雑音バーｎ１（ｋ）に対する重みは、適応フィルタ２０３の係数更新開始時に小さな値に設定し、係数ベクトルｗ１（ｋ）の時間変化の減少とともに増加させる。これは、平均擬似雑音バーｎ１（ｋ）が係数更新開始時にゼロとなるので、推定された信号対雑音比が大きくなって係数が更新されないことを回避するためである。このような制御は、第１混合信号ｎ３（ｋ）における平均参照信号バーｘＲ（ｋ）の含有割合を、係数ベクトルｗ１（ｋ）の時間変化の減少に対応して減少させることを表す。
【0071】
例えば、適応フィルタ２０３の係数更新開始時に平均参照信号バーｘＲ（ｋ）に対する重みを１に設定すれば、平均擬似雑音バーｎ１（ｋ）に対する重みは０となる。係数の成長は係数更新回数と対応する。したがって、適応フィルタ２０３の係数更新開始時に平均参照信号バーｘＲ（ｋ）に対する重みを１に設定し、係数更新回数に対応してその重みを０に向かって減少させる。対応して、平均擬似雑音バーｎ１（ｋ）に対する重みは、０から１へ増加する。
【0072】
平均参照信号バーｘＲ（ｋ）に対する重みは減少し、平均擬似雑音バーｎ１（ｋ）に対する重みは増加する。両者の重みを１と０の２値で表せば、平均参照信号バーｘＲ（ｋ）に対する重みは１を維持した後に０に変化する。平均擬似雑音バーｎ１（ｋ）に対する重みは０を維持した後に１に変化する。これは、混合部４１４の出力が平均参照信号バーｘＲ（ｋ）から平均擬似雑音バーｎ１（ｋ）に切り替わったことに相当する。
【0073】
平均部４１５は、音声（第１信号）の推定値ｅ１（ｋ）を受けて時定数α５で平均化し、平均第１信号推定値バーｅ１（ｋ）を求める。この平均化は、第１信号の推定値ｅ１（ｋ）の分散を小さくし、精度を向上する効果がある。第１信号の推定値ｅ１（ｋ）の分散が大きいときには時定数α５を大きな値に設定し、分散が小さいときには小さな値に設定することで、さらに精度を向上することができる。すなわち、第１信号の推定値ｅ１（ｋ）の分散を評価して、得られた分散に応じてα５を適切に設定する。
【0074】
擬似雑音ｎ１（ｋ）と音声（第１信号）の推定値ｅ１（ｋ）は同等の推定精度であり、分散も同等である。したがって、時定数α５は、α５≒α３＜α４となるように設定する。特に、音声（第１信号）の推定値ｅ１（ｋ）の精度が十分に高く、分散が十分に小さい場合には、α５＝０と設定して、音声（第１信号）の推定値ｅ１（ｋ）に対する平均化を行わないように設定することもできる。適切に設定した時定数α５を用いた平均化によって、音声の振幅または電力を正確に推定することができる。
【0075】
信号比推定部４１６は、平均第１信号推定値バーｅ１（ｋ）と第１混合信号ｎ３（ｋ）とを受けて、音声と雑音の振幅または電力の比を第４混在比Ｒ４（ｋ）として推定する。適応フィルタ２０３は、第４混在比Ｒ４（ｋ）を用いて、係数ベクトルｗ１（ｋ）の更新を制御する。
【0076】
適応フィルタ２０３は、第４混在比Ｒ４（ｋ）が大きいときに小さなステップサイズμ１（ｋ）を、第４混在比Ｒ４（ｋ）が小さいときに大きなステップサイズμ１（ｋ）を用いて、係数ベクトルｗ１（ｋ）を更新する。第４混在比Ｒ４（ｋ）、すなわち信号対雑音比の推定値を用いてステップサイズを制御する方法に関しては、特許文献１から３に詳細に開示されている。また、特許文献１から３に開示されているように、第４混在比Ｒ４（ｋ）を平均化してから、ステップサイズμ１（ｋ）の計算に用いてもよい。音声と雑音の振幅または電力の比に対する推定精度が向上する。
【0077】
混合部４１４の動作は、入力信号である第１混在比の平均値と第２混在比の平均値が平均擬似雑音と平均参照信号（平均第２混在信号）にそれぞれ置き換わったことを除いて、混合部２１５の動作と同様である。従って、すでに説明した混合部２１５の動作に関する変更例は、混合部４１４にも同様に適用できる。
【0078】
また、混合部４１４は、平均参照信号バーｘＲ（ｋ）および平均擬似雑音バーｎ１（ｋ）に対する重みの最小値を０ではなく、０よりも大きな値とすることもできる。
【0079】
このような構成を備えた本実施形態によれば、適切に設定された時定数による平均化を通じて音声と雑音の振幅または電力の比を正確に推定することができ、高速収束と低歪出力信号を両立する信号処理装置を得ることができる。
【0080】
〔４．第４実施形態〕
これまでの説明では、雑音源近傍において参照信号の捕捉を行うことによって、参照信号は雑音そのものであると仮定してきた。しかし、現実にはこの条件を満たすことのできない場合が存在する。このような場合には、参照信号は雑音とそれに混入する音声信号とから構成される。このような参照信号に対する音声信号の混入成分はクロストークと呼ばれる。クロストークが存在する際の雑音消去装置の構成が、特許文献３に開示されている。
これまでの説明では、雑音源近傍において参照信号の捕捉を行うことによって、参照信号は雑音そのものであると仮定してきた。しかし、現実にはこの条件を満たすことのできない場合が存在する。このような場合には、参照信号は雑音とそれに混入する音声信号とから構成される。このような参照信号に対する音声信号の混入成分はクロストークと呼ばれる。クロストークが存在する際の雑音消去装置の構成が、特許文献３に開示されている。
【0081】
本実施形態では、雑音の消去と同様に、クロストークを消去するための第２の適応フィルタを導入する。音声信号源から参照入力端子に至る音響経路（クロストークパス）のインパルス応答を近似する第２の適応フィルタを用いて、参照入力端子において混入する音声信号成分に対応した擬似クロストーク信号を生成する。そして、参照入力端子に入力された信号（参照信号）からこの擬似クロストーク信号を差し引くことによって、音声信号成分（クロストーク）を消去する。
【0082】
本発明の第４実施形態としての雑音消去装置について、図５を用いて説明する。第２実施形態と比べた場合、本実施形態に係る雑音消去装置は、減算部２０４、適応フィルタ２０３に加えて、減算部５０４、適応フィルタ５０３とを備えている。また、信号比推定部２１１，平均部２１２，信号比推定部２１３、平均部２１４，混合部２１５に加えて、信号比推定部５２１，平均部５２２，信号比推定部５２３、平均部５２４，混合部５２５を備えている。図５に示す適応フィルタ２０３は、参照信号ｘＲ（ｋ）に代えて雑音の推定値ｅ２（ｋ）が入力される点で、図２に示す適応フィルタ２０３と異なる。また、図５に示す信号比推定部２１３は、参照信号ｘＲ（ｋ）に代えて雑音の推定値ｅ２（ｋ）を用いる点で、図２に示す信号比推定部２１３と異なる。その他の構成および動作は、第２実施形態と同様であるため、同じ構成には同じ符号を付して詳しい説明を省略する。
【0083】
雑音消去装置５００は、消去しようとするクロストークに相関のある信号（出力端子２０５における出力＝推定音声信号あるいは強調信号）を適応フィルタで処理して擬似クロストークｎ２（ｋ）（第３信号の第１推定値）を生成する。そして、これを音声と雑音の混在した参照信号ｘＲ（ｋ）から減算することで、クロストークの消去を行う。適応フィルタ５０３の係数更新を行う際に、第４信号と第３信号の振幅またはパワーの比を近似する第７混在比Ｒ７（ｋ）を用いてステップサイズを制御するために、係数更新を円滑に進めることができ、結果として、高速収束と低歪出力信号を両立することができる。
【0084】
入力端子２０１には、劣化信号ｘＰ（ｋ）が、サンプル値系列として供給され、減算部２０４に伝達される。入力端子２０２には、参照信号ｘＲ（ｋ）がサンプル値系列として供給され、減算部５０４に伝達される。
【0085】
減算部５０４には、入力端子２０２から参照信号ｘＲ（ｋ）が、適応フィルタ５０３から擬似クロストークｎ２（ｋ）が供給される。減算部５０４は、参照信号ｘＲ（ｋ）から擬似クロストークｎ２（ｋ）を減算し、その結果を雑音（第４信号）の推定値ｅ２（ｋ）として出力端子５０５に伝達すると同時に適応フィルタ５０３に帰還する。また、減算部５０４は、雑音の推定値ｅ２（ｋ）を信号比推定部２１３，５２１，５２３に供給する。
【0086】
適応フィルタ５０３は、音声の推定値ｅ１（ｋ）（強調信号）とフィルタ係数の畳込み演算を行い、その結果を擬似クロストークｎ２（ｋ）（第３信号の第１推定値）として減算部５０４と信号比推定部５２１に伝達する。また、適応フィルタ５０３は、係数ベクトルｗ２（ｋ）を混合部５２５に供給する。
【0087】
信号比推定部５２１は、雑音の推定値ｅ２（ｋ）と擬似クロストークｎ２（ｋ）を受けて、雑音とクロストークの振幅または電力の比を第５混在比Ｒ５（ｋ）として推定する。第５混在比Ｒ５（ｋ）は、雑音の推定値ｅ２（ｋ）と擬似クロストークｎ２（ｋ）の振幅または電力の比としてもよいし、それらの振幅または電力に微小定数を加算してから比を計算してもよい。微小定数の加算は、除算による商の発散を防ぐ効果がある。また、雑音の推定値ｅ２（ｋ）と擬似クロストークｎ２（ｋ）のいずれかまたは両方を、平均化してから用いてもよい。平均化によって、比の計算精度を向上することができる。
【0088】
平均部５２２は、第５混在比Ｒ５（ｋ）を受けて時定数α５で平均化し、平均第５混在比バーＲ５（ｋ）を求める。この平均化は、第５混在比Ｒ５（ｋ）の分散を小さくし、精度を向上する効果がある。第５混在比Ｒ５（ｋ）の分散が大きいときには時定数α５を大きな値に設定し、分散が小さいときには小さな値に設定することで、さらに精度を向上することができる。すなわち、第５混在比Ｒ５（ｋ）の分散を評価して、得られた分散に応じてα５を適切に設定する。
【0089】
信号比推定部５２３は、雑音の推定値ｅ２（ｋ）と音声の推定値ｅ１（ｋ）（第１信号の推定値）を受けて、雑音とクロストークの振幅または電力の比を第６混在比Ｒ６（ｋ）として推定する。第６混在比Ｒ６（ｋ）は、雑音の推定値ｅ２（ｋ）と音声の推定値ｅ１（ｋ）の振幅または電力の比としてもよいし、それらの振幅または電力に微小定数を加算してから比を計算してもよい。微小定数の加算は、除算による商の発散を防ぐ効果がある。また、雑音の推定値ｅ２（ｋ）と音声の推定値ｅ１（ｋ）のいずれかまたは両方を、平均化してから用いてもよい。
【0090】
平均部５２４は、第６混在比Ｒ６（ｋ）を受けて時定数α６で平均化し、平均第６混在比バーＲ６（ｋ）を求める。この平均化は、第６混在比Ｒ６（ｋ）の分散を小さくし、精度を向上する効果がある。第６混在比Ｒ６（ｋ）の分散が大きいときには時定数α６を大きな値に設定し、分散が小さいときには小さな値に設定することで、さらに精度を向上することができる。すなわち、第６混在比Ｒ６（ｋ）の分散を評価して、得られた分散に応じてα６を適切に設定する。
【0091】
混合部５２５は、平均第５混在比バーＲ５（ｋ）と平均第６混在比バーＲ６（ｋ）とを適応フィルタ５０３の係数ベクトルｗ２（ｋ）を用いて混合して、混合結果を第７混在比Ｒ７（ｋ）として適応フィルタ５０３に伝達する。式（７）に示す係数ベクトルｗ２（ｋ）のサイズは、係数ベクトルｗ１（ｋ）のサイズＬと等しくてもよいし、異なってもよい。
【数3】
【0092】
平均第５混在比バーＲ５（ｋ）と平均第６混在比バーＲ６（ｋ）は、適応フィルタ５０３の係数ベクトルｗ２（ｋ）を用いた重み付き加算によって混合してもよいし、さらに複雑な高次多項式などを用いて混合してもよい。混合に先立って、平均第５混在比バーＲ５（ｋ）と平均第６混在比バーＲ６（ｋ）のいずれかまたは両方を平均化してもよい。平均化によって、第７混在比Ｒ７（ｋ）の計算精度、すなわち雑音とクロストークの振幅または電力の近似精度を向上することができる。
【0093】
ここで、単純化のために、平均第５混在比バーＲ５（ｋ）と平均第６混在比バーＲ６（ｋ）を重み付き加算で混合することで、第７混在比Ｒ７（ｋ）を求める場合を考える。また、両者の重みの和が１となるように設定する。適応フィルタ５０３の係数は、ゼロに初期化されることが一般的である。そのため、係数更新開始時には擬似クロストークｎ２（ｋ）はゼロであり、第５混在比Ｒ５（ｋ）は分母がゼロで無限大となる。このため、第５混在比Ｒ５（ｋ）によって適応フィルタ５０３のステップサイズを算出すると、極めて小さな値またはゼロとなり、係数が成長しない。係数が成長しないと、擬似クロストークｎ２（ｋ）も大きくならず、同じ問題が継続する。
【0094】
一方、第６混在比Ｒ６（ｋ）の分母は音声の推定値ｅ１（ｋ）であり、係数更新開始時にゼロとは限らない。これは、マイク入力である劣化信号には環境雑音など微小な信号が含まれるためである。仮に劣化信号がゼロであっても、ゼロが継続することはない。このため、第６混在比Ｒ６（ｋ）が無限大になることはなく、対応するステップサイズも極小値とはならない。したがって、適応フィルタ５０３の係数は、係数更新とともに成長し、音声の信号源から入力端子２０２に至る経路の音響特性を表す値に収束する。音声の推定値ｅ１（ｋ）がゼロのときは、適応フィルタ５０３の係数は更新しないので、第６混在比Ｒ６（ｋ）が極めて大きな値をとっても問題とはならない。しかし、適応フィルタ５０３の係数がある程度成長して、擬似クロストークｎ２（ｋ）が十分に大きく成長したときには、第６混在比Ｒ６（ｋ）は第５混在比Ｒ５（ｋ）よりも、雑音とクロストークの振幅または電力の比に対する近似精度が低い。
【0095】
そこで、混合部５２５は、適応フィルタ５０３の係数更新開始時に平均第６混在比バーＲ６（ｋ）の重みを大きな値に設定し、係数の成長とともに減少させる。平均第５混在比バーＲ５（ｋ）の重みは、適応フィルタ５０３の係数更新開始時に小さな値に設定し、係数の成長とともに増加させる。これは、平均第６混在比バーＲ６（ｋ）の第７混在比Ｒ７（ｋ）における含有割合を、係数更新回数に対応して減少させることを表す。
【0096】
例えば、適応フィルタ５０３の係数更新開始時に平均第６混在比バーＲ６（ｋ）の重みを１に設定すれば、重みの和が１という条件から、平均第５混在比バーＲ５（ｋ）の重みは０となる。係数の成長は係数更新回数と対応する。したがって、適応フィルタ５０３の係数更新開始時に平均第６混在比バーＲ６（ｋ）の重みを１に設定し、係数ベクトルｗ２（ｋ）の時間変化の減少に対応してその重みを０に向かって減少させる。対応して、平均第５混在比バーＲ５（ｋ）の重みは、０から１へ増加する。平均第６混在比バーＲ６（ｋ）の重みの初期値を１と設定し、ある時点で重みが０になるか重みを０に設定すれば、平均第６混在比バーＲ６（ｋ）から平均第５混在比バーＲ５（ｋ）へ切り換えることになる。前記重みの和として１以外の値を設定しても、平均第６混在比バーＲ６（ｋ）に対する重みの初期値を１以外に設定しても、同様の効果が得られる。重みは、適応フィルタ５０３の係数ベクトルｗ２（ｋ）の変化量を用いて決定することができる。すなわち、混合部５２５の動作は、混合部２１５に関する説明において入出力信号を図５で示されるように混合部５２５のものに変更することで、混合部２１５の動作と同様になる。
【0097】
適応フィルタ５０３は、第７混在比Ｒ７（ｋ）が大きいときに小さなステップサイズμ２（ｋ）を、第７混在比Ｒ７（ｋ）が小さいときに大きなステップサイズμ２（ｋ）を用いて、係数を更新する。第７混在比Ｒ７（ｋ）、すなわち信号対雑音比の推定値を用いてステップサイズμ２（ｋ）を制御する方法に関しては、特許文献１から３に詳細に開示されている。また、特許文献１から３に詳細に開示されているように、第７混在比Ｒ７（ｋ）を平均化してから、ステップサイズμ２（ｋ）の計算に用いてもよい。第４信号と第３信号の振幅または電力の比に対する推定精度が向上する。
【0098】
このような構成を備えた本実施形態によれば、適切に設定された時定数による平均化を通じて音声と雑音の振幅または電力の比を正確に推定することができ、高速収束と低歪出力信号を両立する信号処理装置を得ることができる。
【0099】
〔５．第５実施形態〕
図６は、本発明の第５実施形態に係るブロック図である。図６に示す本発明の第５実施形態は、図５に示す本発明の第４実施形態と等価である。図６に示す本発明の第５実施形態は、信号比推定部５２３に代えて、逆数計算部６３１を備える点で、図５に示す本発明の第４実施形態と異なる。
図６は、本発明の第５実施形態に係るブロック図である。図６に示す本発明の第５実施形態は、図５に示す本発明の第４実施形態と等価である。図６に示す本発明の第５実施形態は、信号比推定部５２３に代えて、逆数計算部６３１を備える点で、図５に示す本発明の第４実施形態と異なる。
【0100】
逆数計算部６３１は、第２混在比Ｒ２（ｋ）の逆数を求めることによって第４信号と第３信号の振幅または電力の比を第６混在比Ｒ６（ｋ）として推定する。これにより、図６に示す本発明の第５実施形態は、図５に示す本発明の第４実施形態に比べて、演算負荷を軽減することができる。
【0101】
このような構成を備えた本実施形態によれば、適切に設定された時定数による平均化を通じて音声と雑音の振幅または電力の比を正確に推定することができ、高速収束と低歪出力信号を両立する信号処理装置を得ることができる。
【0102】
〔６．第６実施形態〕
図７は、本発明の第６実施形態に係るブロック図である。図７に示す本発明の第６実施形態は、図５に示す本発明の第４実施形態と等価である。図７に示す本発明の第６実施形態は、信号比推定部２１３に代えて、逆数計算部７３１を備える点で、図５に示す本発明の第４実施形態と異なる。
図７は、本発明の第６実施形態に係るブロック図である。図７に示す本発明の第６実施形態は、図５に示す本発明の第４実施形態と等価である。図７に示す本発明の第６実施形態は、信号比推定部２１３に代えて、逆数計算部７３１を備える点で、図５に示す本発明の第４実施形態と異なる。
【0103】
逆数計算部７３１は、第６混在比Ｒ６（ｋ）の逆数を求めることによって第４信号と第３信号の振幅または電力の比を第２混在比Ｒ２（ｋ）として推定する。これにより、図７に示す本発明の第６実施形態は、図５に示す本発明の第４実施形態に比べて、演算負荷を軽減することができる。
【0104】
このような構成を備えた本実施形態によれば、適切に設定された時定数による平均化を通じて音声と雑音の振幅または電力の比を正確に推定することができ、高速収束と低歪出力信号を両立する信号処理装置を得ることができる。
【0105】
〔７．第７実施形態〕
図８は、本発明の第７実施形態に係るブロック図である。本発明の第７実施形態は、
図５に示す本発明の第４実施形態と等価である。すなわち、図５に示す本発明の第４実施形態は、音声と雑音の振幅または電力の比に対して２つの推定値を信号比推定部２１１、２１３で生成し、それらを平均部２１２と平均部２１４で平均化してから混合して第３混在比Ｒ３（ｋ）を算出する。そして、第３混在比Ｒ３（ｋ）を用いて、適応フィルタ２０３の係数更新を制御する。同様に、音声と雑音の振幅または電力の比に対して２つの推定値を信号比推定部５２１、５２３で生成し、それらを平均部５２２，５２４で平均化してから混合して第７混在比Ｒ７（ｋ）を算出する。そして、第７混在比Ｒ７（ｋ）を用いて、適応フィルタ５０３の係数更新を制御する。
図８は、本発明の第７実施形態に係るブロック図である。本発明の第７実施形態は、
図５に示す本発明の第４実施形態と等価である。すなわち、図５に示す本発明の第４実施形態は、音声と雑音の振幅または電力の比に対して２つの推定値を信号比推定部２１１、２１３で生成し、それらを平均部２１２と平均部２１４で平均化してから混合して第３混在比Ｒ３（ｋ）を算出する。そして、第３混在比Ｒ３（ｋ）を用いて、適応フィルタ２０３の係数更新を制御する。同様に、音声と雑音の振幅または電力の比に対して２つの推定値を信号比推定部５２１、５２３で生成し、それらを平均部５２２，５２４で平均化してから混合して第７混在比Ｒ７（ｋ）を算出する。そして、第７混在比Ｒ７（ｋ）を用いて、適応フィルタ５０３の係数更新を制御する。
【0106】
図８に示す本発明の第７実施形態は、２種類の雑音の推定値、すなわち参照信号ｘＲ（ｋ）と擬似雑音ｎ１（ｋ）をそれぞれ平均部４１３，４１２で平均化してから混合部４１４で混合して第１混合信号ｎ３（ｋ）を生成して分母を確定し、分子である音声の推定値ｅ１（ｋ）を平均部４１５で平均化した平均音声推定値と信号比推定部４１６で作用させて第４混在比Ｒ４（ｋ）を算出する。そして、第４混在比Ｒ４（ｋ）を用いて、適応フィルタ２０３の係数更新を制御する。同様に、２種類のクロストークの推定値、すなわち音声の推定値ｅ１（ｋ）と擬似クロストークｎ２（ｋ）を平均部８２３、８２２で平均化してから、混合部８２４で混合して第２混合信号ｎ４（ｋ）を生成して分母を確定し、分子である雑音の推定値ｅ２（ｋ）を平均部８２５で平均化した雑音推定値の平均値と信号比推定部８２６で作用させて第６混在比Ｒ６（ｋ）を算出する。そして、第６混在比Ｒ６（ｋ）を用いて、適応フィルタ５０３の係数更新を制御する。
【0107】
これら２種類の構成が可能となったのは、図５に示す本発明の第４実施形態と図８に示す本発明の第７実施形態において、音声と雑音の振幅または電力の比を推定する際に、同一の分子、すなわち雑音の推定値ｅ２（ｋ）を用いるからである。図８に示す本発明の第７実施形態は、図５に示す本発明の第４実施形態よりも、構成が単純である。
【0108】
図８に示す本発明の第７実施形態は、図４に示す本発明の第３実施形態における平均部４１２、平均部４１３、混合部４１４、平均部４１５、信号比推定部４１６に加えて、さらに平均部８２２、平均部８２３、混合部８２４、平均部８２５、信号比推定部８２６を備えている。
【0109】
平均部８２２は、擬似クロストークｎ２（ｋ）を受けて時定数α８で平均化し、平均擬似クロストークバーｎ２（ｋ）を求める。この平均化は、擬似クロストークｎ２（ｋ）の分散を小さくし、精度を向上する効果がある。擬似クロストークｎ２（ｋ）の分散が大きいときには時定数α８を大きな値に設定し、分散が小さいときには小さな値に設定することで、さらに精度を向上することができる。すなわち、擬似クロストークｎ２（ｋ）の分散を評価して、得られた分散に応じてα８を適切に設定する。
【0110】
平均部８２３は、音声の推定値ｅ１（ｋ）を受けて時定数α９で平均化し、平均音声推定値バーｅ１（ｋ）を求める。この平均化は、音声の推定値ｅ１（ｋ）の分散を小さくし、精度を向上する効果がある。音声の推定値ｅ１（ｋ）の分散が大きいときには時定数α９を大きな値に設定し、分散が小さいときには小さな値に設定することで、さらに精度を向上することができる。すなわち、音声の推定値ｅ１（ｋ）の分散を評価して、得られた分散に応じてα９を適切に設定する。
【0111】
擬似クロストークｎ２（ｋ）も音声の推定値ｅ１（ｋ）も、クロストークの振幅または電力の推定値である。しかし、音声の推定値ｅ１（ｋ）は適応フィルタ５０３で処理されていないのに対して、擬似クロストークｎ２（ｋ）は適応フィルタ５０３で処理されたクロストークの推定値である。このため、擬似クロストークｎ２（ｋ）は音声の推定値ｅ１（ｋ）よりもクロストークの振幅または電力に対する推定精度が高く、分散が小さい。したがって、時定数α８とα９は、α８＜α９となるように設定する。特に、擬似クロストークｎ２（ｋ）の精度が十分に高く、分散が十分に小さい場合には、α８＝０と設定して、擬似クロストークｎ２（ｋ）に対する平均化を行わないように設定することもできる。適切に設定した時定数α８とα９を用いた平均化によって、雑音の振幅または電力を正確に推定することができる。
【0112】
混合部８２４は、平均音声推定値バーｅ１（ｋ）および平均擬似クロストークバーｎ２（ｋ）を適応フィルタ５０３の係数ｗ２（ｋ）に基づいて混合し、第２混合信号ｎ４（ｋ）を生成する。ここで、単純化のために、平均音声推定値バーｅ１（ｋ）と平均擬似クロストークバーｎ２（ｋ）とを適応フィルタ５０３の係数ベクトルｗ２（ｋ）に基づいて重み付き加算で混合することで、第２混合信号ｎ４（ｋ）を求める場合を考える。また、両者の重みの和が１となるように設定する。このとき、混合部８２４は、適応フィルタ５０３の係数更新開始時に平均音声推定値バーｅ１（ｋ）に対する重みを大きな値に設定し、係数ベクトルｗ２（ｋ）の時間変化の減少とともに減少させる。平均擬似クロストークバーｎ２（ｋ）に対する重みは、適応フィルタ５０３の係数更新開始時に小さな値に設定し、係数ベクトルｗ２（ｋ）の時間変化の減少とともに増加させる。これは、平均擬似クロストークバーｎ２（ｋ）が係数更新開始時にゼロとなるので、推定された信号対雑音比が大きくなって係数が更新されないことを回避するためである。このような制御は、第２混合信号ｎ４（ｋ）における平均音声推定値バーｅ１（ｋ）の含有割合を、係数ベクトルｗ２（ｋ）の時間変化の減少に対応して減少させることを表す。
【0113】
例えば、適応フィルタ５０３の係数更新開始時に平均音声推定値バーｅ１（ｋ）に対する重みを１に設定すれば、平均擬似クロストークバーｎ２（ｋ）に対する重みは０となる。係数の成長は係数更新回数と対応する。したがって、適応フィルタ５０３の係数更新開始時に平均音声推定値バーｅ１（ｋ）に対する重みを１に設定し、係数更新回数に対応してその重みを０に向かって減少させる。対応して、平均擬似クロストークバーｎ２（ｋ）に対する重みは、０から１へ増加する。
【0114】
平均音声推定値バーｅ１（ｋ）に対する重みは減少し、平均擬似クロストークバーｎ２（ｋ）に対する重みは増加する。両者の重みを１と０の２値で表せば、平均音声推定値バーｅ１（ｋ）に対する重みは１を維持した後に０に変化する。平均擬似クロストークバーｎ２（ｋ）に対する重みは０を維持した後に１に変化する。これは、混合部４１４の出力が平均音声推定値バーｅ１（ｋ）から平均擬似クロストークバーｎ２（ｋ）に切り替わったことに相当する。
【0115】
平均部８２５は、雑音（第４信号）の推定値ｅ２（ｋ）を受けて時定数α１０で平均化し、平均第４信号推定値バーｅ２（ｋ）を求める。この平均化は、第４信号の推定値ｅ２（ｋ）の分散を小さくし、精度を向上する効果がある。第４信号の推定値ｅ２（ｋ）の分散が大きいときには時定数α１０を大きな値に設定し、分散が小さいときには小さな値に設定することで、さらに精度を向上することができる。すなわち、第４信号の推定値ｅ２（ｋ）の分散を評価して、得られた分散に応じてα１０を適切に設定する。
【0116】
擬似雑音ｎ２（ｋ）と雑音（第４信号）の推定値ｅ２（ｋ）は同等の推定精度であり、分散も同等である。したがって、時定数α１０は、α１０≒α８＜α９となるように設定する。特に、雑音（第４信号）の推定値ｅ２（ｋ）の精度が十分に高く、分散が十分に小さい場合には、α１０＝０と設定して、雑音（第４信号）の推定値ｅ２（ｋ）に対する平均化を行わないように設定することもできる。適切に設定した時定数α１０を用いた平均化によって、雑音の振幅または電力を正確に推定することができる。
【0117】
信号比推定部８２６は、平均第４信号推定値バーｅ２（ｋ）と第２混合信号ｎ４（ｋ）とを受けて、音声と雑音の振幅または電力の比を第６混在比Ｒ６（ｋ）として推定する。適応フィルタ５０３は、第６混在比Ｒ６（ｋ）を用いて、係数ベクトルｗ２（ｋ）の更新を制御する。
【0118】
適応フィルタ５０３は、第６混在比Ｒ６（ｋ）が大きいときに小さなステップサイズμ２（ｋ）を、第６混在比Ｒ６（ｋ）が小さいときに大きなステップサイズμ２（ｋ）を用いて、係数ベクトルｗ２（ｋ）を更新する。第６混在比Ｒ６（ｋ）、すなわち信号対雑音比の推定値を用いてステップサイズを制御する方法に関しては、特許文献１から３に詳細に開示されている。また、特許文献１から３に開示されているように、第６混在比Ｒ６（ｋ）を平均化してから、ステップサイズμ２（ｋ）の計算に用いてもよい。音声と雑音の振幅または電力の比に対する推定精度が向上する。
【0119】
混合部８２４の動作は、入力信号である平均擬似雑音と雑音推定値の平均値が平均擬似クロストークと平均音声推定値（平均第１信号推定値）にそれぞれ置き換わったことを除いて、混合部４１４の動作と同様である。従って、すでに説明した混合部４１４の動作に関する変更例は、混合部８２４にも同様に適用できる。また、混合部８２４は、平均音声推定値バーｅ１（ｋ）および平均擬似クロストークバーｎ２（ｋ）に対する重みの最小値を０ではなく、０よりも大きな値とすることもできる。
【0120】
このような構成を備えた本実施形態によれば、適切に設定された時定数による平均化を通じて音声と雑音の振幅または電力の比を正確に推定することができ、高速収束と低歪出力信号を両立する信号処理装置を得ることができる。
【0121】
〔８．他の実施形態〕
以上、本発明の複数の実施形態について詳述したが、それぞれの実施形態に含まれる別々の特徴を如何様に組み合わせたシステムまたは装置も、本発明の範疇に含まれる。
以上、本発明の複数の実施形態について詳述したが、それぞれの実施形態に含まれる別々の特徴を如何様に組み合わせたシステムまたは装置も、本発明の範疇に含まれる。
【0122】
また、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用されてもよいし、単体の装置に適用されてもよい。さらに、本発明は、上述の実施形態の機能を実現する情報処理プログラム（信号処理プログラム）が、システムあるいは装置に直接あるいは遠隔から供給される場合にも適用可能である。そのようなプログラムは、信号処理装置あるいは雑音消去装置を構成するＤＳＰ（Digital Signal Processor）などのプロセッサで実行される。さらには、本発明の機能をコンピュータで実現するために、コンピュータにインストールされるプログラム、あるいはそのプログラムを格納した媒体、そのプログラムをダウンロードさせるＷＷＷ(World Wide Web)サーバも、本発明の範疇に含まれる。
【0123】
図９は、第１～第７実施形態を信号処理プログラムにより構成する場合に、その信号処理プログラムを実行するコンピュータ９００の構成図である。コンピュータ９００は、入力部９０１と、プロセッサ（ＣＰＵ）９０２と、出力部９０３と、メモリ９０４とを含む。
【0124】
プロセッサ９０２は、メモリ９０４に記憶された信号処理プログラムを読み込むことにより、コンピュータ９００の動作を制御する。プロセッサ９０２は、例えば、ＤＳＰ、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、またはＭＰＵ（Micro Processing Unit）などのプロセッサである。メモリ９０４は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read Only Memory）、およびＥＥＰＲＯＭ（登録商標）（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）などのうち１つ以上を含む。
【0125】
図１０は、図９に示すコンピュータのプロセッサによる信号処理の一例を示すフローチャートである。図１０に示す例は、コンピュータ９００が第１実施形態に係る信号処理装置１００として機能する場合のフローチャートである。
【0126】
図１０に示すように、信号処理プログラムを実行したプロセッサ９０２は、ステップＳ１０１０において、まず、第１入力部１０１から、第１信号と第２信号が混在した第１混在信号ｘＰ（ｋ）を入力し、第１信号と相関のある第３信号と第２信号と相関のある第４信号とが混在した第２混在信号ｘＲ（ｋ）を入力する。プロセッサ９０２は、ステップＳ１０２０において、第２混在信号ｘＲ（ｋ）を第１適応フィルタ（適応フィルタ１０３）で処理して第２信号の推定値ｎ１（ｋ）を生成し、ステップＳ１０３０において、第１混在信号ｘＰ（ｋ）と第２信号の推定値ｎ１（ｋ）から第１信号の推定値ｅ１（ｋ）を生成する。プロセッサ９０２は、ステップＳ１０４０において、第１信号の推定値ｅ１（ｋ）と第２信号の第１推定値ｎ１（ｋ）を用いて、第１信号と第２信号の振幅または電力の比を第１混在比Ｒ１（ｋ）として推定する。プロセッサ９０２は、ステップＳ１０５０において、第１信号の推定値ｅ１（ｋ）と第２混在信号ｘＲ（ｋ）を用いて、第１信号と第２信号の振幅または電力の比を第２混在比Ｒ２（ｋ）として推定する。プロセッサ９０２は、ステップＳ１０６０において、第１混在比Ｒ１（ｋ）を第１の時定数α１で平均化して平均第１混在比を生成し、第２混在比Ｒ２（ｋ）を第１の時定数α１より大きい第２の時定数α２で平均化して平均第２混在比を生成する。プロセッサ９０２は、ステップＳ１０７０において、平均第１混在比と平均第２混在比を第１適応フィルタ係数１４１の時間変化に基づいて混合して第３混在比Ｒ３（ｋ）を生成する。プロセッサ９０２は、ステップＳ１０８０において、第３混在比Ｒ３（ｋ）を用いて、第２信号の推定値の生成を制御する。これにより、第１実施形態と同様の効果を得ることができる。
【0127】
また、コンピュータ９００が第２実施形態に係る信号処理装置として機能する場合、プロセッサ９０２は、ステップＳ１０１０において、第１混在信号ｘＰ（ｋ）と第２混在信号ｘＲ（ｋ）とを入力し、ステップＳ１０２０において、第２混在信号ｘＲ（ｋ）を第１適応フィルタ（適応フィルタ２０３）で処理して第２信号の推定値ｎ１（ｋ）を生成する。プロセッサ９０２は、ステップＳ１０３０において第１混在信号ｘＰ（ｋ）と第２信号の推定値ｎ１（ｋ）とから第１信号の推定値ｅ１（ｋ）を生成する。プロセッサ９０２は、ステップＳ１０４０において、第１信号の推定値ｅ１（ｋ）と第２信号の第１推定値ｎ１（ｋ）を用いて、第１信号と第２信号の振幅または電力の比を第１混在比Ｒ１（ｋ）として推定する。プロセッサ９０２は、ステップＳ１０５０において、第１信号の推定値ｅ１（ｋ）と第２混在信号ｘＲ（ｋ）を用いて、第１信号と第２信号の振幅または電力の比を第２混在比Ｒ２（ｋ）として推定する。プロセッサ９０２は、ステップＳ１０６０において、第１混在比Ｒ１（ｋ）を第１の時定数α１で平均化して平均第１混在比を生成し、第２混在比Ｒ２（ｋ）を第１の時定数α１より大きい第２の時定数α２で平均化して平均第２混在比を生成する。プロセッサ９０２は、ステップＳ１０７０において、平均第１混在比と平均第２混在比を第１適応フィルタ係数１４１の時間変化に基づいて混合して第３混在比Ｒ３（ｋ）を生成する。プロセッサ９０２は、ステップＳ１０８０において、第３混在比Ｒ３（ｋ）を用いて、第２信号の推定値の生成を制御する。
【0128】
また、コンピュータ９００が第３実施形態に係る信号処理装置として機能する場合、プロセッサ９０２は、ステップＳ１０４０からＳ１０７０において、第１信号の推定値ｅ１（ｋ）と第２信号の推定値ｎ１（ｋ）と第４信号の推定値ｅ２（ｋ）と第１適応フィルタ（適応フィルタ２０３）の係数１４１とを用いて第３混在比Ｒ３（ｋ）を生成する。さらに、プロセッサ９０２は、第１信号の推定値ｅ１（ｋ）を第２適応フィルタ（適応フィルタ５０３）で処理して第３信号の第１推定値ｎ２（ｋ）を生成し、第２混在信号ｘＲ（ｋ）から第３信号の第１推定値ｎ２（ｋ）を減算して第４信号の推定値ｅ２（ｋ）を生成する。また、プロセッサ９０２は、第１適応フィルタ（適応フィルタ２０３）において参照入力信号ｘＲ（ｋ）に代えて第４信号の推定値ｅ２（ｋ）を処理し、第４信号の推定値ｅ２（ｋ）と第３信号の第１推定値ｎ２（ｋ）と第１信号の推定値ｅ１（ｋ）と第２適応フィルタ（適応フィルタ５０３）の係数とをさらに用いて、雑音と音声信号の振幅または電力の比を第６混在比Ｒ６（ｋ）としてさらに推定する。
【0129】
〔９．その他〕
また、上述した実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
また、上述した実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
【0130】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。
【0131】
〔１０．効果〕
上述してきたように、第１実施形態に係る信号処理装置１００は、第１入力部１０１（第１入力手段の一例に相当）と、第２入力部１０２（第２入力手段の一例に相当）と、適応フィルタ１０３（第１適応フィルタの一例に相当）と、減算部１０４（第１減算部の一例に相当）と、信号比推定部１１１と、平均部１１２と、信号比推定部１１３と、平均部１１４と、混合部１１５と、係数更新制御部１０７とを備える。第１入力部１０１は、第１信号と第２信号が混在した第１混在信号ｘＰ（ｋ）を入力する。第２入力部１０２は、第１信号と相関のある第３信号と第２信号と相関のある第４信号とが混在した第２混在信号ｘＲ（ｋ）を入力する。適応フィルタ１０３は、第２混在信号ｘＲ（ｋ）をフィルタ処理して第２信号の推定値ｎ１（ｋ）を生成する。減算部１０４は、第１混在信号ｘＰ（ｋ）と第２信号の推定値ｎ１（ｋ）とから第１信号の推定値ｅ１（ｋ）を生成する。信号比推定部１１１は、第１信号の推定値ｅ１（ｋ）と第２信号の推定値ｎ１（ｋ）の比として第１混合比Ｒ１（ｋ）を生成する。平均部１１２は、第１混合比Ｒ１（ｋ）を第１の時定数α１で平均化して平均第１混合比バーＲ１（ｋ）を生成する。信号比推定部１１３は、第１信号の推定値ｅ１（ｋ）と第２混在信号ｘＲ（ｋ）の比として第２混合比Ｒ２（ｋ）を生成する。平均部１１４は、第２混合比Ｒ２（ｋ）を第１の時定数α１より大きい第２の時定数α２で平均化して平均第２混合比バーＲ２（ｋ）を生成する。混合部１１５は、適応フィルタ１０３の係数１４１を用いて平均第１混合比バーＲ１（ｋ）と平均第２混合比バーＲ２（ｋ）を混合し、第１信号と第２信号の振幅または電力の比を第３混合比バーＲ３（ｋ）として推定する。係数更新制御部１０７は、混合部１１５によって得られた第３混在比Ｒ３（ｋ）の値が大きい場合に、適応フィルタ１０３の係数１４１の更新量を小さくするための制御信号μ１（ｋ）を適応フィルタ１０３に出力する。信号処理装置１００は、制御信号μ１（ｋ）を用いて適応フィルタ１０３を制御する。これにより、信号処理装置１００は、適切に設定された時定数による平均化を通じて音声と雑音の振幅または電力の比を正確に推定することができ、高速収束と低歪出力信号を両立する信号処理装置を得ることができる。
上述してきたように、第１実施形態に係る信号処理装置１００は、第１入力部１０１（第１入力手段の一例に相当）と、第２入力部１０２（第２入力手段の一例に相当）と、適応フィルタ１０３（第１適応フィルタの一例に相当）と、減算部１０４（第１減算部の一例に相当）と、信号比推定部１１１と、平均部１１２と、信号比推定部１１３と、平均部１１４と、混合部１１５と、係数更新制御部１０７とを備える。第１入力部１０１は、第１信号と第２信号が混在した第１混在信号ｘＰ（ｋ）を入力する。第２入力部１０２は、第１信号と相関のある第３信号と第２信号と相関のある第４信号とが混在した第２混在信号ｘＲ（ｋ）を入力する。適応フィルタ１０３は、第２混在信号ｘＲ（ｋ）をフィルタ処理して第２信号の推定値ｎ１（ｋ）を生成する。減算部１０４は、第１混在信号ｘＰ（ｋ）と第２信号の推定値ｎ１（ｋ）とから第１信号の推定値ｅ１（ｋ）を生成する。信号比推定部１１１は、第１信号の推定値ｅ１（ｋ）と第２信号の推定値ｎ１（ｋ）の比として第１混合比Ｒ１（ｋ）を生成する。平均部１１２は、第１混合比Ｒ１（ｋ）を第１の時定数α１で平均化して平均第１混合比バーＲ１（ｋ）を生成する。信号比推定部１１３は、第１信号の推定値ｅ１（ｋ）と第２混在信号ｘＲ（ｋ）の比として第２混合比Ｒ２（ｋ）を生成する。平均部１１４は、第２混合比Ｒ２（ｋ）を第１の時定数α１より大きい第２の時定数α２で平均化して平均第２混合比バーＲ２（ｋ）を生成する。混合部１１５は、適応フィルタ１０３の係数１４１を用いて平均第１混合比バーＲ１（ｋ）と平均第２混合比バーＲ２（ｋ）を混合し、第１信号と第２信号の振幅または電力の比を第３混合比バーＲ３（ｋ）として推定する。係数更新制御部１０７は、混合部１１５によって得られた第３混在比Ｒ３（ｋ）の値が大きい場合に、適応フィルタ１０３の係数１４１の更新量を小さくするための制御信号μ１（ｋ）を適応フィルタ１０３に出力する。信号処理装置１００は、制御信号μ１（ｋ）を用いて適応フィルタ１０３を制御する。これにより、信号処理装置１００は、適切に設定された時定数による平均化を通じて音声と雑音の振幅または電力の比を正確に推定することができ、高速収束と低歪出力信号を両立する信号処理装置を得ることができる。
【0132】
また、第２実施形態に係る信号処理装置は、入力端子２０１（第１入力手段の一例に相当）と、入力端子２０２（第２入力手段の一例に相当）と、適応フィルタ２０３（第１適応フィルタの一例に相当）と、減算部２０４（第１減算部の一例に相当）と、信号比推定部２１１（第１信号比推定部の一例に相当）と、平均部２１２（第１平均部の一例に相当）と，信号比推定部２１３（第２信号比推定部の一例に相当）と、平均部２１４（第２平均部の一例に相当）と、混合部２１５（第１混合部の一例に相当）とを備える。入力端子２０１は、音声信号（第１信号の一例に相当）と雑音（第２信号の一例に相当）とが混在した劣化信号ｘＰ（ｋ）（第１混在信号の一例に相当）を入力する。入力端子２０２は、音声信号と相関のある信号（第３信号の一例に相当）と雑音と相関のある信号（第４信号の一例に相当）とが混在した参照信号ｘＲ（ｋ）（第２混在信号の一例に相当）を入力する。適応フィルタ２０３は、参照信号ｘＲ（ｋ）をフィルタ処理して擬似雑音ｎ１（ｋ）（第２信号の推定値の一例に相当）を生成する。減算部２０４は、劣化信号ｘＰ（ｋ）と擬似雑音ｎ１（ｋ）とから音声の推定値ｅ１（ｋ）（第１信号の推定値ｅ１（ｋ）の一例に相当）を生成する。信号比推定部２１１は、第１信号の推定値ｅ１（ｋ）と第２信号の推定値ｎ１（ｋ）の比として第１混合比Ｒ１（ｋ）を生成する。平均部２１２は、第１混合比Ｒ１（ｋ）を第１の時定数α１で平均化して平均第１混合比バーＲ１（ｋ）を生成する。信号比推定部２１３は、第１信号の推定値ｅ１（ｋ）と第２混在信号ｘＲ（ｋ）の比として第２混合比Ｒ２（ｋ）を生成する。平均部２１４は、第２混合比Ｒ２（ｋ）を第１の時定数α１より大きい第２の時定数α２で平均化して平均第２混合比バーＲ２（ｋ）を生成する。混合部２１５は、適応フィルタ２０３の係数１４１を用いて平均第１混合比バーＲ１（ｋ）と平均第２混合比バーＲ２（ｋ）を混合し、第１信号と第２信号の振幅または電力の比を第３混合比バーＲ３（ｋ）として推定する。信号処理装置２００は、第３混在比Ｒ３（ｋ）を用いて適応フィルタ２０３を制御する。これにより、第２実施形態に係る信号処理装置は、適切に設定された時定数による平均化を通じて音声と雑音の振幅または電力の比を正確に推定することができ、高速収束と低歪出力信号を両立する信号処理装置を得ることができる。
【0133】
また、平均部１１２は、第１混在比Ｒ１（ｋ）を時定数α１で平均化して分散を小さくし、精度を向上する。また、平均部１１４は、第２混在比Ｒ２（ｋ）をα１より大きい時定数α２で平均化して分散を小さくし、精度を向上する。これにより、第１実施形態に係る信号処理装置は、適切に設定された時定数による平均化を通じて音声と雑音の振幅または電力の比を正確に推定することができ、高速収束と低歪出力信号を両立する信号処理装置を得ることができる。
【0134】
また、平均部２１２は、第１混在比Ｒ１（ｋ）を時定数α１で平均化して分散を小さくし、精度を向上する。また、平均部２１４は、第２混在比Ｒ２（ｋ）をα１より大きい時定数α２で平均化して分散を小さくし、精度を向上する。これにより、第２実施形態に係る信号処理装置は、適切に設定された時定数による平均化を通じて音声と雑音の振幅または電力の比を正確に推定することができ、高速収束と低歪出力信号を両立する信号処理装置を得ることができる。
【0135】
また、平均部４１２は、擬似雑音ｎ１（ｋ）を時定数α３で平均化して分散を小さくし、精度を向上する。また、平均部４１３は、参照信号ｘＲ（ｋ）をα３より大きい時定数α４で平均化して分散を小さくし、精度を向上する。これにより、第３実施形態に係る信号処理装置は、適切に設定された時定数による平均化を通じて音声と雑音の振幅または電力の比を正確に推定することができ、高速収束と低歪出力信号を両立する信号処理装置を得ることができる。
【0136】
また、平均部２１２は、第１混在比Ｒ１（ｋ）を時定数α１で平均化して分散を小さくし、精度を向上する。また、平均部２１４は、第２混在比Ｒ２（ｋ）をα１より大きい時定数α２で平均化して分散を小さくし、精度を向上する。さらに、平均部５２２は、第５混在比Ｒ５（ｋ）を時定数α５で平均化して分散を小さくし、精度を向上する。また、平均部５２４は、第６混在比Ｒ６（ｋ）をα５より大きい時定数α６で平均化して分散を小さくし、精度を向上する。これにより、第４から第６実施形態に係る信号処理装置は、クロストークが無視できないときでも、適切に設定された時定数による平均化を通じて音声と雑音の振幅または電力の比を正確に推定することができ、高速収束と低歪出力信号を両立する信号処理装置を得ることができる。
【0137】
また、平均部４１２は、擬似雑音ｎ１（ｋ）を時定数α３で平均化して分散を小さくし、精度を向上する。また、平均部４１３は、参照信号ｘＲ（ｋ）をα３より大きい時定数α４で平均化して分散を小さくし、精度を向上する。さらに、平均部８２２は、擬似クロストークｎ２（ｋ）を時定数α８で平均化して分散を小さくし、精度を向上する。また、平均部８２３は、音声の推定値ｅ１（ｋ）をα８より大きい時定数α９で平均化して分散を小さくし、精度を向上する。これにより、第７実施形態に係る信号処理装置は、クロストークが無視できないときでも、適切に設定された時定数による平均化を通じて音声と雑音の振幅または電力の比を正確に推定することができ、高速収束と低歪出力信号を両立する信号処理装置を得ることができる。
【0138】
また、適応フィルタ２０３の係数ベクトルｗ１（ｋ）の時間変化は、係数ベクトルｗ１（ｋ）の２乗総和または絶対値総和の時間変化であり、適応フィルタ５０３の係数ベクトルｗ２（ｋ）の時間変化は、係数ベクトルｗ２（ｋ）の２乗総和または絶対値総和の時間変化である。これにより、第１～第７実施形態に係る信号処理装置は、適切に設定された時定数による平均化を通じて音声と雑音の振幅または電力の比を正確に推定することができ、高速収束と低歪出力信号を両立する信号処理装置を得ることができる。
【0139】
また、適応フィルタ２０３の係数ベクトルｗ１（ｋ）の時間変化は、係数ベクトルｗ１（ｋ）の２乗部分和または絶対値部分和の時間変化であり、適応フィルタ５０３の係数ベクトルｗ２（ｋ）の時間変化は、係数ベクトルｗ２（ｋ）の２乗部分和または絶対値部分和の時間変化である。これにより、第１～第７実施形態に係る信号処理装置は、適切に設定された時定数による平均化を通じて音声と雑音の振幅または電力の比を正確に推定することができ、高速収束と低歪出力信号を両立する信号処理装置を得ることができる。
【0140】
以上、本願の実施形態を図面に基づいて詳細に説明したが、これは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。
【0141】
また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、減算部は、減算手段や減算回路に読み替えることができる。
（付記１）
第１信号と第２信号が混在した第１混在信号を入力する第１入力手段と、
前記第１信号と相関のある第３信号と前記第２信号と相関のある第４信号とが混在した第２混在信号を入力する第２入力手段と、
前記第２混在信号をフィルタ処理して前記第２信号の第１推定値を生成する第１適応フィルタと、
前記第１混在信号と前記第２信号の第１推定値から前記第１信号の推定値を生成する第１減算部と、
前記第１信号の推定値と前記第２信号の第１推定値とを用いて前記第１信号と前記第２信号の振幅または電力の比を第１混在比として推定する第１信号比推定部と、
前記第１混在比を第１の時定数で平均化して第１平均混在比を求める第１平均部と、
前記第１信号の推定値と前記第２混在信号とを用いて前記第１信号と前記第２信号の振幅または電力の比を第２混在比として推定する第２信号比推定部と、
前記第２混在比を前記第１の時定数より大きい第２の時定数で平均化して第２平均混在比を求める第２平均部と、
前記第１平均混在比と前記第２平均混在比を、前記第１適応フィルタの係数の時間変化に基づいて混合して第３混在比を生成する第１混合部と、
を備え、
前記第３混在比を用いて前記第１適応フィルタを制御する
信号処理装置。
（付記２）
前記第１の時定数はゼロであり、前記第１平均混在比は前記第１混在比に等しい、
（付記１）に記載の信号処理装置。
（付記３）
前記第１混合部は、
前記第１適応フィルタの係数更新開始時に前記第２混在比の含有割合を１００％に設定し、
前記第１適応フィルタの係数値の時間変化が十分に小さくなったとき、
前記第２混在比の含有割合を０％に設定する
（付記１）に記載の信号処理装置。
（付記４）
前記第１平均部は、
前記第１混在比の分散を求め、分散が大きいときに前記第１の時定数を大きい値に設定することで前記第１平均混在比の分散を小さくする（付記１）に記載の信号処理装置。
（付記５）
前記第２平均部は、
前記第２混在比の分散を求め、分散が大きいとき前記第２の時定数を大きい値に設定することで前記第２平均混在比の分散を小さくする（付記１）に記載の信号処理装置。
（付記６）
第１信号と第２信号が混在した第１混在信号を入力する第１入力手段と、
前記第１信号と相関のある第３信号と前記第２信号と相関のある第４信号とが混在した第２混在信号を入力する第２入力手段と、
前記第２混在信号をフィルタ処理して前記第２信号の第１推定値を生成する第１適応フィルタと、
前記第１混在信号と前記第２信号の第１推定値から前記第１信号の推定値を生成する第１減算部と、
前記第２信号の第１推定値を第３の時定数で平均化して前記第２信号の平均推定値を求める第３平均部と、
前記第２混在信号を前記第３の時定数より大きい第４の時定数で平均化して前記第２混在信号の平均値を求める第４平均部と、
前記第２信号の平均推定値と前記第２混在信号の平均値を、前記第１適応フィルタの係数の時間変化に基づいて混合して前記第２信号の第２推定値を生成する第２混合部と、
前記第１信号の推定値を第５の時定数で平均化して前記第１信号の平均第１推定値を求める第５平均部と、
前記第１信号の平均推定値と前記第２信号の第２推定値とを用いて前記第１信号と前記第２信号の振幅または電力の比を第４混在比として推定する第３信号比推定部と、
を備え、
前記第４混在比を用いて前記第１適応フィルタを制御する
信号処理装置。
（付記７）
前記第３の時定数はゼロであり、前記第２信号の平均第２推定値は前記第２信号の第１推定値に等しい、
（付記６）に記載の信号処理装置。
（付記８）
前記第５の時定数はゼロであり、前記第１信号の平均第１推定値は前記第１信号の推定値に等しい、
（付記６）に記載の信号処理装置。
（付記９）
前記第２混合部は、
前記第１適応フィルタの係数更新開始時に前記第２混在信号の平均値の含有割合を１００％に設定し、
前記第１適応フィルタの係数値の時間変化が十分に小さくなったとき、
前記第２混在信号の含有割合を０％に設定する
（付記６）に記載の信号処理装置。
（付記１０）
前記第３平均部は、
前記第２信号の第１推定値の分散を求め、分散が大きいときに前記第３の時定数を大きい値に設定することで前記第２信号の平均推定値の分散を小さくする
（付記６）に記載の信号処理装置。
（付記１１）
前記第４平均部は、
前記第２混在信号の分散を求め、分散が大きいとき前記第４の時定数を大きい値に設定することで前記第２混在信号の平均値の分散を小さくする
請求項６に記載の信号処理装置。
（付記１２）
前記第５平均部は、
前記第１信号の推定値の分散を求め、分散が大きいとき前記第５の時定数を大きい値に設定することで前記第１信号の平均推定値の分散を小さくする
（付記６）に記載の信号処理装置。
（付記１３）
前記第１信号の推定値をフィルタ処理して前記第３信号の第１推定値を生成する第２適応フィルタと、
前記第２混在信号から前記第３信号の第１推定値を減算して前記第４信号の推定値を生成する第２減算部と、
前記第３信号の第１推定値と前記第４信号の推定値とを用いて前記第３信号と前記第４信号の振幅または電力の比を第５混在比として推定する第４信号比推定部と、
前記第５混在比を第６の時定数で平均化して第５平均混在比を求める第６平均部と、
前記第４信号の推定値と前記第１信号の推定値とを用いて前記第３信号と前記第４信号の振幅または電力の比を第６混在比として推定する第５信号比推定部と、
前記第６混在比を前記第６の時定数より大きい第７の時定数で平均化して第６平均混在比を求める第７平均部と、
前記第５平均混在比と前記第６平均混在比を、前記第２適応フィルタの係数の時間変化に基づいて混合して第７混在比を生成する第３混合部と、
をさらに備え、
前記第１適応フィルタは前記第２混在信号に代えて前記第４信号の推定値を入力とし、
前記第２信号比推定部は前記第２混在信号に代えて前記第４信号の推定値を入力とし、
前記第７混在比を用いて前記第２適応フィルタを制御する
（付記１）に記載の信号処理装置。
（付記１４）
前記第６の時定数はゼロであり、前記第５平均混在比は前記第５混在比に等しい、
（付記１３）に記載の信号処理装置。
（付記１５）
前記第３混合部は、
前記第２適応フィルタの係数更新開始時に前記第６平均混在比の含有割合を１００％に設定し、
前記第２適応フィルタの係数値の時間変化が十分に小さくなったとき、
前記第６平均混在比の含有割合を０％に設定する
（付記１３）に記載の信号処理装置。
（付記１６）
前記第６平均部は、
前記第５混在比の分散を求め、分散が大きいときに前記第６の時定数を大きい値に設定することで前記第５平均混在比の分散を小さくする
（付記１３）に記載の信号処理装置。
（付記１７）
前記第７平均部は、
前記第６混在比の分散を求め、分散が大きいとき前記第７の時定数を大きい値に設定することで前記第６平均混在比の分散を小さくする
（付記１３）に記載の信号処理装置。
（付記１８）
前記第５信号比推定部の代わりに、
前記第２混在比の逆数を前記第６混在比として求める第１逆数計算部を備える
（付記１３）に記載の信号処理装置。
（付記１９）
前記第２信号比推定部の代わりに、
前記第６混在比の逆数を前記第２混在比として求める第２逆数計算部を備える
（付記１３）に記載の信号処理装置。
（付記２０）
前記第１信号の推定値をフィルタ処理して前記第３信号の第１推定値を生成する第２適応フィルタと、
前記第２混在信号から前記第３信号の第１推定値を減算して前記第４信号の推定値を生成する第２減算部と、
前記第３信号の第１推定値を第８の時定数で平均化して前記第３信号の平均第１推定値を求める第８平均部と、
前記第１信号の推定値を前記第８の時定数より大きい第９の時定数で平均化して前記第１信号の推定値の平均値を求める第９平均部と、
前記第３信号の平均第１推定値と前記第１信号の推定値の平均値を、前記第２適応フィルタの係数の時間変化に基づいて混合して前記第３信号の第２推定値を生成する第４混合部と、
前記第４信号の推定値を第１０の時定数で平均化して前記第４信号の平均推定値を求める第１０平均部と、
前記第４信号の平均推定値と前記第３信号の第２推定値とを用いて前記第４信号と前記第３信号の振幅または電力の比を第６混在比として推定する第６信号比推定部と、
をさらに備え、
前記第６混在比を用いて前記第２適応フィルタを制御する
（付記６）に記載の信号処理装置。
（付記２１）
前記第８の時定数はゼロであり、前記第３信号の平均第１推定値は前記第３信号の第１推定値に等しい、
（付記２０）に記載の信号処理装置。
（付記２２）
前記第９の時定数はゼロであり、前記第１信号の平均推定値は前記第１信号の推定値に等しい、
（付記２０）に記載の信号処理装置。
（付記２３）
前記第４混合部は、
前記第２適応フィルタの係数更新開始時に前記第１信号の推定値の平均値の含有割合を１００％に設定し、
前記第２適応フィルタの係数値の時間変化が十分に小さくなったとき、
前記第１信号の推定値の平均値の含有割合を０％に設定する
（付記２０）に記載の信号処理装置。
（付記２４）
前記第８平均部は、
前記第３信号の第１推定値の分散を求め、分散が大きいときに前記第８の時定数を大きい値に設定することで前記第３信号の平均第１推定値の分散を小さくする
（付記２０）に記載の信号処理装置。
（付記２５）
前記第９平均部は、
前記第１信号の推定値の分散を求め、分散が大きいとき前記第９の時定数を大きい値に設定することで前記第１信号の推定値の平均値の分散を小さくする
（付記２０）に記載の信号処理装置。
（付記２６）
前記第１０平均部は、
前記第４信号の推定値の分散を求め、分散が大きいとき前記第１０の時定数を大きい値に設定することで前記第４信号の平均推定値の分散を小さくする
（付記２０）に記載の信号処理装置。
（付記２７）
前記第１適応フィルタの係数値の時間変化は、
前記係数値の２乗総和または絶対値総和の時間変化である
（付記１）または（付記６）に記載の信号処理装置。
（付記２８）
前記第２適応フィルタの係数値の時間変化は、
前記係数値の２乗総和または絶対値総和の時間変化である
（付記１３）または（付記２０）に記載の信号処理装置。
（付記２９）
前記第１適応フィルタの係数値の時間変化は、
前記係数値の２乗部分和または絶対値部分和の時間変化である
（付記１）または（付記６）に記載の信号処理装置。
（付記３０）
前記第２適応フィルタの係数値の時間変化は、
前記係数値の２乗部分和または絶対値部分和の時間変化である
（付記１３）または（付記２０）に記載の信号処理装置。
（付記３１）
第１信号と第２信号が混在した第１混在信号を入力し、
前記第１信号と相関のある第３信号と前記第２信号と相関のある第４信号とが混在した第２混在信号を入力し、
前記第２混在信号をフィルタ処理して前記第２信号の第１推定値を第１適応フィルタで生成し、
前記第１混在信号と前記第２信号の第１推定値から前記第１信号の推定値を生成し、
前記第１信号の推定値と前記第２信号の第１推定値とを用いて前記第１信号と前記第２信号の振幅または電力の比を第１混在比として推定し、
前記第１混在比を第１の時定数で平均化して第１平均混在比を求め、
前記第１信号の推定値と前記第２混在信号とを用いて前記第１信号と前記第２信号の振幅または電力の比を第２混在比として推定し、
前記第２混在比を前記第１の時定数より大きい第２の時定数で平均化して第２平均混在比を求め、
前記第１平均混在比と前記第２平均混在比を、前記第１適応フィルタの係数の時間変化に基づいて混合して第３混在比を生成し、
前記第３混在比を用いて前記第１適応フィルタを制御する
信号処理方法。
（付記３２）
前記第１信号の推定値をフィルタ処理して前記第３信号の第１推定値を第２適応フィルタで生成し、
前記第２混在信号から前記第３信号の第１推定値を減算して前記第４信号の推定値を生成し、
前記第３信号の第１推定値と前記第４信号の推定値とを用いて前記第３信号と前記第４信号の振幅または電力の比を第５混在比として推定し、
前記第５混在比を第６の時定数で平均化して第５平均混在比を求め、
前記第４信号の推定値と前記第１信号の推定値とを用いて前記第３信号と前記第４信号の振幅または電力の比を第６混在比として推定し、
前記第６混在比を前記第６の時定数より大きい第７の時定数で平均化して第６平均混在比を求め、
前記第５平均混在比と前記第６平均混在比を、前記第２適応フィルタの係数の時間変化に基づいて混合して第７混在比を生成し、
前記第１適応フィルタは前記第２混在信号に代えて前記第４信号の推定値を入力とし、
前記第２混在信号に代えて前記第４信号の推定値を入力とし、
前記第７混在比を用いて前記第２適応フィルタを制御する
（付記３１）に記載の信号処理方法。
（付記３３）
コンピュータに、
第１信号と第２信号が混在した第１混在信号を入力するステップと、
前記第１信号と相関のある第３信号と前記第２信号と相関のある第４信号とが混在した第２混在信号を入力するステップと、
前記第２混在信号をフィルタ処理して前記第２信号の第１推定値を第１適応フィルタで生成するステップと、
前記第１混在信号と前記第２信号の第１推定値から前記第１信号の推定値を生成するステップと、
前記第１信号の推定値と前記第２信号の第１推定値とを用いて前記第１信号と前記第２信号の振幅または電力の比を第１混在比として推定するステップと、
前記第１混在比を第１の時定数で平均化して第１平均混在比を求めるステップと、
前記第１信号の推定値と前記第２混在信号とを用いて前記第１信号と前記第２信号の振幅または電力の比を第２混在比として推定するステップと、
前記第２混在比を前記第１の時定数より大きい第２の時定数で平均化して第２平均混在比を求めるステップと、
前記第１平均混在比と前記第２平均混在比を、前記第１適応フィルタの係数の時間変化に基づいて混合して第３混在比を生成するステップと、
前記第３混在比を用いて前記第１適応フィルタを制御するステップと
を実行させる信号処理プログラム。
（付記３４）
コンピュータに、
前記第１信号の推定値をフィルタ処理して前記第３信号の第１推定値を第２適応フィルタで生成するステップと、
前記第２混在信号から前記第３信号の第１推定値を減算して前記第４信号の推定値を生成するステップと、
前記第３信号の第１推定値と前記第４信号の推定値とを用いて前記第３信号と前記第４信号の振幅または電力の比を第５混在比として推定するステップと、
前記第５混在比を第６の時定数で平均化して第５平均混在比を求めるステップと、
前記第４信号の推定値と前記第１信号の推定値とを用いて前記第３信号と前記第４信号の振幅または電力の比を第６混在比として推定するステップと、
前記第６混在比を前記第６の時定数より大きい第７の時定数で平均化して第６平均混在比を求めるステップと、
前記第５平均混在比と前記第６平均混在比を、前記第２適応フィルタの係数の時間変化に基づいて混合して第７混在比を生成するステップと、
前記第１適応フィルタは前記第２混在信号に代えて前記第４信号の推定値を入力するステップと、
前記第２混在信号に代えて前記第４信号の推定値を入力するステップと、
前記第７混在比を用いて前記第２適応フィルタを制御するステップと
を実行させる（付記３３）に記載の信号処理プログラム。
（付記１）
第１信号と第２信号が混在した第１混在信号を入力する第１入力手段と、
前記第１信号と相関のある第３信号と前記第２信号と相関のある第４信号とが混在した第２混在信号を入力する第２入力手段と、
前記第２混在信号をフィルタ処理して前記第２信号の第１推定値を生成する第１適応フィルタと、
前記第１混在信号と前記第２信号の第１推定値から前記第１信号の推定値を生成する第１減算部と、
前記第１信号の推定値と前記第２信号の第１推定値とを用いて前記第１信号と前記第２信号の振幅または電力の比を第１混在比として推定する第１信号比推定部と、
前記第１混在比を第１の時定数で平均化して第１平均混在比を求める第１平均部と、
前記第１信号の推定値と前記第２混在信号とを用いて前記第１信号と前記第２信号の振幅または電力の比を第２混在比として推定する第２信号比推定部と、
前記第２混在比を前記第１の時定数より大きい第２の時定数で平均化して第２平均混在比を求める第２平均部と、
前記第１平均混在比と前記第２平均混在比を、前記第１適応フィルタの係数の時間変化に基づいて混合して第３混在比を生成する第１混合部と、
を備え、
前記第３混在比を用いて前記第１適応フィルタを制御する
信号処理装置。
（付記２）
前記第１の時定数はゼロであり、前記第１平均混在比は前記第１混在比に等しい、
（付記１）に記載の信号処理装置。
（付記３）
前記第１混合部は、
前記第１適応フィルタの係数更新開始時に前記第２混在比の含有割合を１００％に設定し、
前記第１適応フィルタの係数値の時間変化が十分に小さくなったとき、
前記第２混在比の含有割合を０％に設定する
（付記１）に記載の信号処理装置。
（付記４）
前記第１平均部は、
前記第１混在比の分散を求め、分散が大きいときに前記第１の時定数を大きい値に設定することで前記第１平均混在比の分散を小さくする（付記１）に記載の信号処理装置。
（付記５）
前記第２平均部は、
前記第２混在比の分散を求め、分散が大きいとき前記第２の時定数を大きい値に設定することで前記第２平均混在比の分散を小さくする（付記１）に記載の信号処理装置。
（付記６）
第１信号と第２信号が混在した第１混在信号を入力する第１入力手段と、
前記第１信号と相関のある第３信号と前記第２信号と相関のある第４信号とが混在した第２混在信号を入力する第２入力手段と、
前記第２混在信号をフィルタ処理して前記第２信号の第１推定値を生成する第１適応フィルタと、
前記第１混在信号と前記第２信号の第１推定値から前記第１信号の推定値を生成する第１減算部と、
前記第２信号の第１推定値を第３の時定数で平均化して前記第２信号の平均推定値を求める第３平均部と、
前記第２混在信号を前記第３の時定数より大きい第４の時定数で平均化して前記第２混在信号の平均値を求める第４平均部と、
前記第２信号の平均推定値と前記第２混在信号の平均値を、前記第１適応フィルタの係数の時間変化に基づいて混合して前記第２信号の第２推定値を生成する第２混合部と、
前記第１信号の推定値を第５の時定数で平均化して前記第１信号の平均第１推定値を求める第５平均部と、
前記第１信号の平均推定値と前記第２信号の第２推定値とを用いて前記第１信号と前記第２信号の振幅または電力の比を第４混在比として推定する第３信号比推定部と、
を備え、
前記第４混在比を用いて前記第１適応フィルタを制御する
信号処理装置。
（付記７）
前記第３の時定数はゼロであり、前記第２信号の平均第２推定値は前記第２信号の第１推定値に等しい、
（付記６）に記載の信号処理装置。
（付記８）
前記第５の時定数はゼロであり、前記第１信号の平均第１推定値は前記第１信号の推定値に等しい、
（付記６）に記載の信号処理装置。
（付記９）
前記第２混合部は、
前記第１適応フィルタの係数更新開始時に前記第２混在信号の平均値の含有割合を１００％に設定し、
前記第１適応フィルタの係数値の時間変化が十分に小さくなったとき、
前記第２混在信号の含有割合を０％に設定する
（付記６）に記載の信号処理装置。
（付記１０）
前記第３平均部は、
前記第２信号の第１推定値の分散を求め、分散が大きいときに前記第３の時定数を大きい値に設定することで前記第２信号の平均推定値の分散を小さくする
（付記６）に記載の信号処理装置。
（付記１１）
前記第４平均部は、
前記第２混在信号の分散を求め、分散が大きいとき前記第４の時定数を大きい値に設定することで前記第２混在信号の平均値の分散を小さくする
請求項６に記載の信号処理装置。
（付記１２）
前記第５平均部は、
前記第１信号の推定値の分散を求め、分散が大きいとき前記第５の時定数を大きい値に設定することで前記第１信号の平均推定値の分散を小さくする
（付記６）に記載の信号処理装置。
（付記１３）
前記第１信号の推定値をフィルタ処理して前記第３信号の第１推定値を生成する第２適応フィルタと、
前記第２混在信号から前記第３信号の第１推定値を減算して前記第４信号の推定値を生成する第２減算部と、
前記第３信号の第１推定値と前記第４信号の推定値とを用いて前記第３信号と前記第４信号の振幅または電力の比を第５混在比として推定する第４信号比推定部と、
前記第５混在比を第６の時定数で平均化して第５平均混在比を求める第６平均部と、
前記第４信号の推定値と前記第１信号の推定値とを用いて前記第３信号と前記第４信号の振幅または電力の比を第６混在比として推定する第５信号比推定部と、
前記第６混在比を前記第６の時定数より大きい第７の時定数で平均化して第６平均混在比を求める第７平均部と、
前記第５平均混在比と前記第６平均混在比を、前記第２適応フィルタの係数の時間変化に基づいて混合して第７混在比を生成する第３混合部と、
をさらに備え、
前記第１適応フィルタは前記第２混在信号に代えて前記第４信号の推定値を入力とし、
前記第２信号比推定部は前記第２混在信号に代えて前記第４信号の推定値を入力とし、
前記第７混在比を用いて前記第２適応フィルタを制御する
（付記１）に記載の信号処理装置。
（付記１４）
前記第６の時定数はゼロであり、前記第５平均混在比は前記第５混在比に等しい、
（付記１３）に記載の信号処理装置。
（付記１５）
前記第３混合部は、
前記第２適応フィルタの係数更新開始時に前記第６平均混在比の含有割合を１００％に設定し、
前記第２適応フィルタの係数値の時間変化が十分に小さくなったとき、
前記第６平均混在比の含有割合を０％に設定する
（付記１３）に記載の信号処理装置。
（付記１６）
前記第６平均部は、
前記第５混在比の分散を求め、分散が大きいときに前記第６の時定数を大きい値に設定することで前記第５平均混在比の分散を小さくする
（付記１３）に記載の信号処理装置。
（付記１７）
前記第７平均部は、
前記第６混在比の分散を求め、分散が大きいとき前記第７の時定数を大きい値に設定することで前記第６平均混在比の分散を小さくする
（付記１３）に記載の信号処理装置。
（付記１８）
前記第５信号比推定部の代わりに、
前記第２混在比の逆数を前記第６混在比として求める第１逆数計算部を備える
（付記１３）に記載の信号処理装置。
（付記１９）
前記第２信号比推定部の代わりに、
前記第６混在比の逆数を前記第２混在比として求める第２逆数計算部を備える
（付記１３）に記載の信号処理装置。
（付記２０）
前記第１信号の推定値をフィルタ処理して前記第３信号の第１推定値を生成する第２適応フィルタと、
前記第２混在信号から前記第３信号の第１推定値を減算して前記第４信号の推定値を生成する第２減算部と、
前記第３信号の第１推定値を第８の時定数で平均化して前記第３信号の平均第１推定値を求める第８平均部と、
前記第１信号の推定値を前記第８の時定数より大きい第９の時定数で平均化して前記第１信号の推定値の平均値を求める第９平均部と、
前記第３信号の平均第１推定値と前記第１信号の推定値の平均値を、前記第２適応フィルタの係数の時間変化に基づいて混合して前記第３信号の第２推定値を生成する第４混合部と、
前記第４信号の推定値を第１０の時定数で平均化して前記第４信号の平均推定値を求める第１０平均部と、
前記第４信号の平均推定値と前記第３信号の第２推定値とを用いて前記第４信号と前記第３信号の振幅または電力の比を第６混在比として推定する第６信号比推定部と、
をさらに備え、
前記第６混在比を用いて前記第２適応フィルタを制御する
（付記６）に記載の信号処理装置。
（付記２１）
前記第８の時定数はゼロであり、前記第３信号の平均第１推定値は前記第３信号の第１推定値に等しい、
（付記２０）に記載の信号処理装置。
（付記２２）
前記第９の時定数はゼロであり、前記第１信号の平均推定値は前記第１信号の推定値に等しい、
（付記２０）に記載の信号処理装置。
（付記２３）
前記第４混合部は、
前記第２適応フィルタの係数更新開始時に前記第１信号の推定値の平均値の含有割合を１００％に設定し、
前記第２適応フィルタの係数値の時間変化が十分に小さくなったとき、
前記第１信号の推定値の平均値の含有割合を０％に設定する
（付記２０）に記載の信号処理装置。
（付記２４）
前記第８平均部は、
前記第３信号の第１推定値の分散を求め、分散が大きいときに前記第８の時定数を大きい値に設定することで前記第３信号の平均第１推定値の分散を小さくする
（付記２０）に記載の信号処理装置。
（付記２５）
前記第９平均部は、
前記第１信号の推定値の分散を求め、分散が大きいとき前記第９の時定数を大きい値に設定することで前記第１信号の推定値の平均値の分散を小さくする
（付記２０）に記載の信号処理装置。
（付記２６）
前記第１０平均部は、
前記第４信号の推定値の分散を求め、分散が大きいとき前記第１０の時定数を大きい値に設定することで前記第４信号の平均推定値の分散を小さくする
（付記２０）に記載の信号処理装置。
（付記２７）
前記第１適応フィルタの係数値の時間変化は、
前記係数値の２乗総和または絶対値総和の時間変化である
（付記１）または（付記６）に記載の信号処理装置。
（付記２８）
前記第２適応フィルタの係数値の時間変化は、
前記係数値の２乗総和または絶対値総和の時間変化である
（付記１３）または（付記２０）に記載の信号処理装置。
（付記２９）
前記第１適応フィルタの係数値の時間変化は、
前記係数値の２乗部分和または絶対値部分和の時間変化である
（付記１）または（付記６）に記載の信号処理装置。
（付記３０）
前記第２適応フィルタの係数値の時間変化は、
前記係数値の２乗部分和または絶対値部分和の時間変化である
（付記１３）または（付記２０）に記載の信号処理装置。
（付記３１）
第１信号と第２信号が混在した第１混在信号を入力し、
前記第１信号と相関のある第３信号と前記第２信号と相関のある第４信号とが混在した第２混在信号を入力し、
前記第２混在信号をフィルタ処理して前記第２信号の第１推定値を第１適応フィルタで生成し、
前記第１混在信号と前記第２信号の第１推定値から前記第１信号の推定値を生成し、
前記第１信号の推定値と前記第２信号の第１推定値とを用いて前記第１信号と前記第２信号の振幅または電力の比を第１混在比として推定し、
前記第１混在比を第１の時定数で平均化して第１平均混在比を求め、
前記第１信号の推定値と前記第２混在信号とを用いて前記第１信号と前記第２信号の振幅または電力の比を第２混在比として推定し、
前記第２混在比を前記第１の時定数より大きい第２の時定数で平均化して第２平均混在比を求め、
前記第１平均混在比と前記第２平均混在比を、前記第１適応フィルタの係数の時間変化に基づいて混合して第３混在比を生成し、
前記第３混在比を用いて前記第１適応フィルタを制御する
信号処理方法。
（付記３２）
前記第１信号の推定値をフィルタ処理して前記第３信号の第１推定値を第２適応フィルタで生成し、
前記第２混在信号から前記第３信号の第１推定値を減算して前記第４信号の推定値を生成し、
前記第３信号の第１推定値と前記第４信号の推定値とを用いて前記第３信号と前記第４信号の振幅または電力の比を第５混在比として推定し、
前記第５混在比を第６の時定数で平均化して第５平均混在比を求め、
前記第４信号の推定値と前記第１信号の推定値とを用いて前記第３信号と前記第４信号の振幅または電力の比を第６混在比として推定し、
前記第６混在比を前記第６の時定数より大きい第７の時定数で平均化して第６平均混在比を求め、
前記第５平均混在比と前記第６平均混在比を、前記第２適応フィルタの係数の時間変化に基づいて混合して第７混在比を生成し、
前記第１適応フィルタは前記第２混在信号に代えて前記第４信号の推定値を入力とし、
前記第２混在信号に代えて前記第４信号の推定値を入力とし、
前記第７混在比を用いて前記第２適応フィルタを制御する
（付記３１）に記載の信号処理方法。
（付記３３）
コンピュータに、
第１信号と第２信号が混在した第１混在信号を入力するステップと、
前記第１信号と相関のある第３信号と前記第２信号と相関のある第４信号とが混在した第２混在信号を入力するステップと、
前記第２混在信号をフィルタ処理して前記第２信号の第１推定値を第１適応フィルタで生成するステップと、
前記第１混在信号と前記第２信号の第１推定値から前記第１信号の推定値を生成するステップと、
前記第１信号の推定値と前記第２信号の第１推定値とを用いて前記第１信号と前記第２信号の振幅または電力の比を第１混在比として推定するステップと、
前記第１混在比を第１の時定数で平均化して第１平均混在比を求めるステップと、
前記第１信号の推定値と前記第２混在信号とを用いて前記第１信号と前記第２信号の振幅または電力の比を第２混在比として推定するステップと、
前記第２混在比を前記第１の時定数より大きい第２の時定数で平均化して第２平均混在比を求めるステップと、
前記第１平均混在比と前記第２平均混在比を、前記第１適応フィルタの係数の時間変化に基づいて混合して第３混在比を生成するステップと、
前記第３混在比を用いて前記第１適応フィルタを制御するステップと
を実行させる信号処理プログラム。
（付記３４）
コンピュータに、
前記第１信号の推定値をフィルタ処理して前記第３信号の第１推定値を第２適応フィルタで生成するステップと、
前記第２混在信号から前記第３信号の第１推定値を減算して前記第４信号の推定値を生成するステップと、
前記第３信号の第１推定値と前記第４信号の推定値とを用いて前記第３信号と前記第４信号の振幅または電力の比を第５混在比として推定するステップと、
前記第５混在比を第６の時定数で平均化して第５平均混在比を求めるステップと、
前記第４信号の推定値と前記第１信号の推定値とを用いて前記第３信号と前記第４信号の振幅または電力の比を第６混在比として推定するステップと、
前記第６混在比を前記第６の時定数より大きい第７の時定数で平均化して第６平均混在比を求めるステップと、
前記第５平均混在比と前記第６平均混在比を、前記第２適応フィルタの係数の時間変化に基づいて混合して第７混在比を生成するステップと、
前記第１適応フィルタは前記第２混在信号に代えて前記第４信号の推定値を入力するステップと、
前記第２混在信号に代えて前記第４信号の推定値を入力するステップと、
前記第７混在比を用いて前記第２適応フィルタを制御するステップと
を実行させる（付記３３）に記載の信号処理プログラム。
【符号の説明】
【0142】
１００ 信号処理装置
１０１ 第１入力部
１０２ 第２入力部
１０３，２０３ 適応フィルタ（第１適応フィルタの一例に相当）
１０４，２０４ 減算部（第１減算部の一例に相当）
１０７ 係数更新制御部
１１１，２１１ 信号比推定部（第１信号比推定部の一例に相当）
１１３，２１３ 信号比推定部（第２信号比推定部の一例に相当）
４１６ 信号比推定部（第３信号比推定部の一例に相当）
５２１ 信号比推定部（第４信号比推定部の一例に相当）
５２３ 信号比推定部（第５信号比推定部の一例に相当）
８２６ 信号比推定部（第６信号比推定部の一例に相当）
１１２，２１２ 平均部（第１平均部の一例に相当）
１１４，２１４ 平均部（第２平均部の一例に相当）
４１２ 平均部（第３平均部の一例に相当）
４１３ 平均部（第４平均部の一例に相当）
４１５ 平均部（第５平均部の一例に相当）
５２２ 平均部（第６平均部の一例に相当）
５２４ 平均部（第７平均部の一例に相当）
８２２ 平均部（第８平均部の一例に相当）
８２３ 平均部（第９平均部の一例に相当）
８２５ 平均部（第１０平均部の一例に相当）
１１５，２１５ 混合部（第１混合部の一例に相当）
４１４ 混合部（第２混合部の一例に相当）
５２５ 混合部（第３混合部の一例に相当）
８２４ 混合部（第４混合部の一例に相当）
６３１ 逆数計算部（第１逆数計算部の一例に相当）
７３１ 逆数計算部（第２逆数計算部の一例に相当）
１４１ 係数
２００，４００，５００，６００，７００，８００ 雑音消去装置（信号処理装置の一例に相当）
２０１ 入力端子（第１入力部の一例に相当）
２０２ 入力端子（第２入力部の一例に相当）
２０５，５０５ 出力端子
５０３ 適応フィルタ（第２適応フィルタの一例に相当）
５０４ 減算部（第２減算部の一例に相当）
Ａ 信号源
Ｂ 信号源
ｅ１（ｋ） 第１信号の推定値，音声信号の推定値、劣化信号
ｅ２（ｋ） 雑音の推定値（第４信号の推定値の一例に相当）
ｎ１（ｋ） 第２信号の推定値，擬似雑音（第２信号の推定値の一例に相当）
ｎ２（ｋ） 擬似クロストーク（第３信号の第１推定値の一例に相当）
ｎ３（ｋ） 混合信号（第１混合信号の一例に相当）
ｎ４（ｋ） 混合信号（第２混合信号の一例に相当）
Ｒ１（ｋ） 第１混在比
Ｒ２（ｋ） 第２混在比
Ｒ３（ｋ） 第３混在比
Ｒ４（ｋ） 第４混在比
Ｒ５（ｋ） 第５混在比
Ｒ６（ｋ） 第６混在比
Ｒ７（ｋ） 第７混在比
Ｒ８（ｋ） 第８混在比
１０１ 第１入力部
１０２ 第２入力部
１０３，２０３ 適応フィルタ（第１適応フィルタの一例に相当）
１０４，２０４ 減算部（第１減算部の一例に相当）
１０７ 係数更新制御部
１１１，２１１ 信号比推定部（第１信号比推定部の一例に相当）
１１３，２１３ 信号比推定部（第２信号比推定部の一例に相当）
４１６ 信号比推定部（第３信号比推定部の一例に相当）
５２１ 信号比推定部（第４信号比推定部の一例に相当）
５２３ 信号比推定部（第５信号比推定部の一例に相当）
８２６ 信号比推定部（第６信号比推定部の一例に相当）
１１２，２１２ 平均部（第１平均部の一例に相当）
１１４，２１４ 平均部（第２平均部の一例に相当）
４１２ 平均部（第３平均部の一例に相当）
４１３ 平均部（第４平均部の一例に相当）
４１５ 平均部（第５平均部の一例に相当）
５２２ 平均部（第６平均部の一例に相当）
５２４ 平均部（第７平均部の一例に相当）
８２２ 平均部（第８平均部の一例に相当）
８２３ 平均部（第９平均部の一例に相当）
８２５ 平均部（第１０平均部の一例に相当）
１１５，２１５ 混合部（第１混合部の一例に相当）
４１４ 混合部（第２混合部の一例に相当）
５２５ 混合部（第３混合部の一例に相当）
８２４ 混合部（第４混合部の一例に相当）
６３１ 逆数計算部（第１逆数計算部の一例に相当）
７３１ 逆数計算部（第２逆数計算部の一例に相当）
１４１ 係数
２００，４００，５００，６００，７００，８００ 雑音消去装置（信号処理装置の一例に相当）
２０１ 入力端子（第１入力部の一例に相当）
２０２ 入力端子（第２入力部の一例に相当）
２０５，５０５ 出力端子
５０３ 適応フィルタ（第２適応フィルタの一例に相当）
５０４ 減算部（第２減算部の一例に相当）
Ａ 信号源
Ｂ 信号源
ｅ１（ｋ） 第１信号の推定値，音声信号の推定値、劣化信号
ｅ２（ｋ） 雑音の推定値（第４信号の推定値の一例に相当）
ｎ１（ｋ） 第２信号の推定値，擬似雑音（第２信号の推定値の一例に相当）
ｎ２（ｋ） 擬似クロストーク（第３信号の第１推定値の一例に相当）
ｎ３（ｋ） 混合信号（第１混合信号の一例に相当）
ｎ４（ｋ） 混合信号（第２混合信号の一例に相当）
Ｒ１（ｋ） 第１混在比
Ｒ２（ｋ） 第２混在比
Ｒ３（ｋ） 第３混在比
Ｒ４（ｋ） 第４混在比
Ｒ５（ｋ） 第５混在比
Ｒ６（ｋ） 第６混在比
Ｒ７（ｋ） 第７混在比
Ｒ８（ｋ） 第８混在比
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】