特許 7045165 フィードバックキャンセラ及びそれを備えた補聴器

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2022-03-23

(45)【発行日】2022-03-31

(54)【発明の名称】フィードバックキャンセラ及びそれを備えた補聴器

(51)【国際特許分類】

   H04R 3/02 20060101AFI20220324BHJP

   H04R 25/00 20060101ALI20220324BHJP

【ＦＩ】

H04R3/02

H04R25/00 H

【請求項の数】 9

(21)【出願番号】P 2017212905

(22)【出願日】2017-11-02

(65)【公開番号】P2019087815

(43)【公開日】2019-06-06

【審査請求日】2020-10-08

(73)【特許権者】

【識別番号】000115636

【氏名又は名称】リオン株式会社

(73)【特許権者】

【識別番号】504165591

【氏名又は名称】国立大学法人岩手大学

(74)【代理人】

【識別番号】100110881

【弁理士】

【氏名又は名称】首藤 宏平

(72)【発明者】

【氏名】春原 政浩

(72)【発明者】

【氏名】昼間 信彦

(72)【発明者】

【氏名】春田 智穂

(72)【発明者】

【氏名】西山 清

【審査官】冨澤 直樹

(56)【参考文献】

【文献】特表２００７－５２５９１７（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００２－１３５１７１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１０－２６３５６７（ＪＰ，Ａ）

【文献】再公表特許第２００７／１１９７６６（ＪＰ，Ａ１）

【文献】再公表特許第２００５／０１５７３７（ＪＰ，Ａ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｈ０４Ｒ ３／０２

Ｈ０４Ｒ ２５／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

電気信号を音に変換する第１の変換手段と、
音を電気信号に変換する第２の変換手段と、
ＦＩＲフィルタ及び係数更新部により構成され、前記第１の変換手段から前記第２の変換手段へのフィードバック伝達関数を適応的に推定する適応フィルタと、
前記第２の変換手段の出力信号から前記適応フィルタの出力信号を減算して第１の信号を生成する減算部と、
前記第１の信号に所定の信号処理を施して、前記第１の変換手段に入力される第２の信号を生成する信号処理部と、
前記第１の信号を白色化する第１の白色化フィルタと、
前記第１の白色化フィルタと共通の白色化フィルタ係数により、前記第２の信号を白色化する第２の白色化フィルタと、
を備え、
前記係数更新部は、前記第１及び第２の白色化フィルタのそれぞれの出力信号に基づき、下記の（１）、（２）、（３）、（４）式で表されるフィルタリングアルゴリズムに従って、前記適応フィルタの係数を更新するハイパーＨ_∞フィルタを含んで構成されており、

【数12】

前記ハイパーＨ_∞フィルタの評価基準は、下記の（６）、（７）、（８）式で表される状態空間モデルに対し、フィルタ誤差に対応する項Ｔ１と、初期状態の誤差に対応する項Ｔ２と、システム雑音に対応する項Ｔ３と、観測雑音に対応する項Ｔ４と、評価関数の重みρとを用いた次の（１０）式、
（Ｔ１／ρ）／（Ｔ２＋Ｔ３＋Ｔ４／ρ） （１０）
の最大値が、予め与えられた上限値（γ_ｆ ^２）より小さく抑えるように設定され、
前記係数更新部は、前記ハイパーＨ _∞ フィルタを用いた第１の係数更新部と、ＮＬＭＳ(Normalized Least Mean Square)を用いた第２の係数更新部とを並列に接続して構成されることを特徴とするフィードバックキャンセラ。

【数13】

ただし、
ｘ_ｋ：状態ベクトル（または状態）
ｘ_０：初期状態
ｗ_ｋ：システム雑音
ｖ_ｋ：観測雑音
ｙ_ｋ：観測信号
ｚ_ｋ：出力信号
Ｈ_ｋ：観測行列
ｘ＾_ｋ｜ｋ：観測信号ｙ_０～ｙ_ｋまでを用いた時刻ｋの状態ｘ_ｋの状態推定値
ｘ＾_０｜０：状態の初期推定値
Ｋ_{ｓ，ｋ＋１}：フィルタゲイン
Σ_{ｗ ｋ}：システム雑音の共分散行列に対応
Ｐ＾_{ｋ｜ｋ－１}：ｘ＾_{ｋ｜ｋ－１}の誤差の共分散行列に対応
Ｐ＾_１｜０：初期状態の誤差の共分散行列に対応
「フィルタ誤差」：（１）式のｚ^ｖ _ｋ｜ｋと（８）式のｚ_ｋ＝Ｈ_ｋｘ_ｋの差（（５）式のｅ_ｆ，ｉに対応）の重み付きノルムの２乗の和
「初期状態の誤差」：時刻ｋ＝０のときの（６）式の状態ｘ_kの初期値ｘ_０とその推定値の差の重み付きノルム
「システム雑音に対応する項」：（６）式のシステム雑音ｗ_ｋの重み付きノルムの２乗の和
「観測雑音に対応する項」：（７）式の観測雑音ｖ_ｋの重み付きノルムの２乗の和

【請求項2】

前記第１及び第２の白色化フィルタの各々は、ＮＬＭＳ又はＬＭＳによる適応アルゴリズムに従って動作する線形予測フィルタであることを特徴とする請求項１に記載のフィードバックキャンセラ。

【請求項3】

前記ハイパーＨ_∞フィルタは、下記の（１１）乃至（１９）式で表される演算を実行し、前記適応フィルタの係数を更新する高速Ｈ_∞フィルタ（ＦＨＦ）であることを特徴とする請求項１又は２に記載のフィードバックキャンセラ。

【数14】

ここで、ｍ_ｋ：Ｎ×２行列、μ_ｋ：１×２行列であり、
ｃ_ｋ：２×Ｎ行列Ｃ_ｋ＝［ｃ_ｋ，・・・，ｃ_{ｋ－Ｎ＋１}］の第１列ベクトルである。
ただし、ｃ_ｋ－ｉ＝０、ｋ－ｉ＜０と仮定する。
また、０＜ρ＝１－χ（γ_ｆ）≦１、γ_ｆ＞１とし、χ（γ_ｆ）は、
χ（１）＝１、χ（∞）＝０を満たす任意の単調減少関数である。
また初期値は、
Ｋ_－１＝０、ａ_－１＝０、Ｓ_－１＝１／ε_０、ε_０＞＞０、ｂ_－１＝０、ｘ＾_{－１｜－１}＝０である。

【請求項4】

前記ハイパーＨ_∞フィルタは、下記の（２２）乃至（２８）式で表される演算を実行し、前記適応フィルタの係数を更新するＪ－高速Ｈ_∞フィルタ（Ｊ－ＦＨＦ）あることを特徴とする請求項１又は２に記載のフィードバックキャンセラ。

【数15】

ただし、

【数16】

であり、ｄｉａｇ{・}は対角行列、Ｒ_ｅ，ｋ（１，１）は行列Ｒ_ｅ，ｋの（１，１）成分を表す。

【請求項5】

前記ハイパーＨ_∞フィルタは、入力信号としてＭ次（Ｍ：整数）の自己回帰信号を用いることにより計算量を削減したＰ－高速Ｈ_∞フィルタ（Ｐ－ＦＨＦ）であることを特徴とする請求項３に記載のフィードバックキャンセラ。

【請求項6】

前記Ｐ－ＦＨＦは、前記自己回帰信号を使用しない（Ｍ＝０）設定とすることにより白色化した白色化高速Ｈ_∞フィルタ（ＷＦＨＦ）であることを特徴とする請求項５に記載のフィードバックキャンセラ。

【請求項7】

前記第１及び第２の白色化フィルタの収束速度に関わる動作パラメータは、前記ハイパーＨ_∞フィルタの収束速度に応じた所定の範囲内で適宜に予め調節可能であることを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載のフィードバックキャンセラ。

【請求項8】

前記動作パラメータは、前記第１及び第２の白色化フィルタにおける前記適応アルゴリズムで用いるステップサイズパラメータであることを特徴とする請求項７に記載のフィードバックキャンセラ。

【請求項9】

請求項１から８のいずれか１項に記載のフィードバックキャンセラを備え、
前記第１の変換手段はレシーバであり、
前記第２の変換手段はマイクロホンであり、
前記信号処理部は、前記第１の信号に所定の補聴処理を施す補聴処理部である、
ことを特徴とする補聴器。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、ハウリングの発生を抑制可能な構成を備えるフィードバックキャンセラ及び補聴器に関する。

【背景技術】

【0002】

一般的な補聴器は、外部空間から伝わる音を収集するマイクロホンと、使用者の外耳道に音を出力するレシーバとを具備する。補聴器の使用時には、レシーバから出力された音が外耳道内から外部空間に漏れてマイクロホンにフィードバックすることにより、ハウリングが発生する場合がある。このようなハウリングの発生を抑制するための手段として、フィードバック伝達関数を適応的に推定する適応フィルタを用いたフィードバックキャンセラが広く知られている。この種のフィードバックキャンセラは、通常のハウリングの発生を抑圧するには有効であるが、周期的な信号が入力されたときに適応動作の不具合を招く場合がある。すなわち、適応フィルタへの入力信号が周期性を有する（自己相関が高い）場合、いわゆるエントレインメントを生じ、その入力信号が歪んで、異音を発生する現象が知られている。このようなエントレインメントに対する対策としては、例えば、適応フィルタの入力側に、白色化フィルタ（周波数等化ユニット）を挿入し、入力信号を白色化する構成が提案されている（例えば、特許文献１参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特表２００７－５２５９１７号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

前述したように、白色化フィルタを用いて適応フィルタへの入力信号を白色化することにより、フィードバックキャンセラにおけるエントレインメント（異音）の発生を抑制することができる。しかし、フィードバックキャンセラにおいてハウリングが発生した場合を想定すると、通常は適応フィルタの収束速度に比べて白色化フィルタの収束速度が速いために、まだ適応フィルタが収束しない時点でハウリング成分が白色化される状態になり、ハウリングの抑制が不十分となってハウリング抑制時間が長くなるという問題がある。一方、この問題を回避するため、白色化フィルタの収束速度が十分に遅くなるように制御する対策は可能であるが、この場合、ハウリングを抑制できたとしても、前述のエントレインメント耐性が大きく劣化するため、異音の発生が避けらない。

【0005】

本発明はこれらの問題を解決するためになされたものであり、白色化フィルタと後述のハイパーＨ_∞フィルタを用いたシンプルな構成により、複雑な制御を行うことなく、ハウリングの抑制とエントレインメント耐性の向上を両立し得るフィードバックキャンセラ及び補聴器を提供するものである。

【課題を解決するための手段】

【0006】

上記課題を解決するために、本発明のフィードバックキャンセラは、電気信号を音に変換する第１の変換手段（１１）と、音を電気信号に変換する第２の変換手段（１２）と、ＦＩＲフィルタ（１３）及び係数更新部（１４）により構成され、前記第１の変換手段から前記第２の変換手段へのフィードバック伝達関数を適応的に推定する適応フィルタ（２０）と、前記第２の変換手段の出力信号から前記適応フィルタの出力信号を減算して第１の信号を生成する減算部（１７）と、前記第１の信号に所定の信号処理を施して、前記第１の変換手段に入力される第２の信号を生成する信号処理部と、前記第１の信号を白色化する第１の白色化フィルタ（１５）と、前記第１の白色化フィルタと共通の白色化フィルタ係数により、前記第２の信号を白色化する第２の白色化フィルタ（１６）とを備え、前記係数更新部は、前記第１及び第２の白色化フィルタのそれぞれの出力信号に基づき、後述の（１）、（２）、（３）、（４）式で表されるフィルタリングアルゴリズムに従って、前記適応フィルタの係数を更新するハイパーＨ_∞フィルタを含んで構成されており、前記ハイパーＨ_∞フィルタの評価基準は、後述の（６）、（７）、（８）式で表される状態空間モデルに対し、フィルタ誤差に対応する項Ｔ１と、初期状態の誤差に対応する項Ｔ２と、システム雑音に対応する項Ｔ３と、観測雑音に対応する項Ｔ４と、評価関数の重みρとを用いた後述の（１０）式の最大値が、予め与えられた上限値（γ_ｆ ^２）より小さく抑えるように設定されることを特徴としている。

【0007】

本発明のフィードバックキャンセラによれば、第１及び第２の白色化フィルタの動作によりエントレインメント（異音）の発生を抑制するとともに、ハウリングが発生した場合にはハイパーＨ_∞フィルタのフィルタリングアルゴリズムにより短時間で適応フィルタが収束するので、ハウリング成分が完全に白色化される前に適応フィルタにより迅速かつ確実にハウリングを抑制することができる。よって、白色化フィルタの複雑な動作制御を行うことなく、ハウリングの抑制性能とエントレインメント耐性の両方を向上させることが可能となる。

【0008】

本発明の係数更新部は、ハイパーＨ_∞フィルタを用いた第１の係数更新部（１４）と、ＮＬＭＳ(Normalized Least Mean Square)を用いた第２の係数更新部（４１）とを並列に接続して構成される。このような構成により、従来のＮＬＭＳアルゴリズムと、本発明に特徴的なハイパーＨ_∞フィルタとの両方の特性を反映させつつ適応フィルタ（４０）を動作させることができる。

【0009】

本発明の第１及び第２の白色化フィルタとして、ＮＬＭＳ又はＬＭＳによる適応アルゴリズムに従って動作する線形予測フィルタを採用することができる。例えば、遅延部（３０）と、適応フィルタ（３１）と、減算部（３２）とにより構成される線形予測フィルタを適応白色化フィルタとして用いることができる。

【0010】

本発明の係数更新部に用いるハイパーＨ_∞フィルタとして、多様な下位概念のフィルタを採用することができる。例えば、後述の（１１）～（１９）式で表される演算を実行し、適応フィルタの係数を更新する高速Ｈ_∞フィルタ（ＦＨＦ）を用いることができる。また例えば、後述の（２２）～（２８）式で表される演算を実行し、適応フィルタの係数を更新するＪ－高速Ｈ_∞フィルタ（Ｊ－ＦＨＦ）を用いることができる。また例えば、ＦＨＦへの入力信号としてＭ次（Ｍ：正の整数）の自己回帰信号を用いることにより計算量を削減したＰ－高速Ｈ_∞フィルタ(Ｐ－ＦＨＦ)を用いることができる。また例えば、Ｐ－ＦＨＦにおける自己回帰信号を使用しない（Ｍ＝０）設定とすることにより白色化した白色化高速Ｈ_∞フィルタ（ＷＦＨＦ）を用いることができる。

【0011】

本発明の第１及び第２の白色化フィルタの収束速度に関わる動作パラメータは、ハイパーＨ_∞フィルタの収束速度に応じた所定の範囲内で適宜に予め調節しておくことが望ましい。これにより、第１及び第２の白色化フィルタは、そのエントレインメント抑制を維持する範囲内で、ハイパーＨ_∞フィルタの収束速度に適合する収束速度で動作させることができる。この場合、第１及び第２の白色化フィルタにおける適応アルゴリズムで用いるステップサイズパラメータを典型的な動作パラメータの１つとして挙げることができる。

【0012】

また、上記課題を解決するために、本発明の補聴器は、いずれかの前記フィードバックキャンセラを備え、前記第１の変換手段はレシーバであり、前記第２の変換手段はマイクロホンであり、前記信号処理部は、前記第１の信号に所定の補聴処理を施す補聴処理部であることを特徴としている。本発明の補聴器によれば、前述のフィードバックキャンセラの作用効果に基づき、エントレインメントによる異音の発生を防止し、かつ十分なハウリング抑制を確保することで、使用者にとって快適な補聴器を実現することができる。

【発明の効果】

【0013】

以上述べたように、本発明によれば、エントレインメント対策として白色化フィルタを設けることに加え、白色化フィルタと適応フィルタの収束速度の違いに起因するハウリング成分の白色化を防ぐべく、係数更新部にハイパーＨ_∞フィルタを導入したため、迅速かつ確実なハウリングの抑制とエントレインメント耐性の向上の両方を実現することが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【0014】

【図1】本発明を適用した第１実施形態の補聴器に関し、ディジタル信号処理に関連する具体的な構成例を示すブロック図である。

【図2】図１の白色化フィルタの具体例として、適応白色化フィルタの構成を示す図である。

【図3】本発明を適用した第２実施形態の補聴器に関し、ディジタル信号処理に関連する具体的な構成例を示すブロック図である。

【図4】第１実施形態の補聴器において、図１の構成例に関しての一変形例を示すブロック図である。

【図5】第２実施形態の補聴器において、図３の構成例に関しての一変形例を示すブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0015】

以下、本発明を適用した２つの実施形態について添付図面を参照しながら説明する。以下の各実施形態では、フィードバックキャンセラを備えた補聴器に対して本発明を適用する例について説明する。

【0016】

［第１実施形態］
図１は、本発明を適用した第１実施形態の補聴器に関し、ディジタル信号処理に関連する具体的な構成例を示すブロック図である。図１の構成例には、補聴処理部１０と、レシーバ１１と、マイクロホン１２と、ＦＩＲ(Finite Impulse Response)フィルタ１３及び係数更新部１４からなる適応フィルタ２０と、２つの白色化フィルタ１５、１６と、減算部１７とが示されている。このうち、レシーバ１１及びマイクロホン１２以外の構成要素は、例えば、ディジタル信号処理を実行可能なＤＳＰ(Digital Signal Processor)による信号処理によって実現することができる。図１の各構成要素は、補聴器の内部に搭載された電池（不図示）から供給される電源により動作する。なお、図示は省略しているが、レシーバ１１の入力側には、ディジタル信号をアナログ信号に変換するＤＡ変換器が設けられ、マイクロホン１２の出力側には、アナログ信号をディジタル信号に変換するＡＤ変換器が設けられる。

【0017】

以上の構成において、補聴処理部１０は、減算部１７から出力される誤差信号ｅ（ｎ）を増幅するとともに、各々の使用者に適合して個別に設定された所定の補聴処理を施し、補聴処理後の信号ｓ（ｎ）を出力する。補聴処理部１０による補聴処理は、図１に示す伝達関数Ｇ（ｚ）で表す。補聴処理部１０によって適用可能な補聴処理としては、誤差信号ｅ（ｎ）に対する所定のゲインの付与に加えて、例えば、誤差信号ｅ（ｎ）に対するマルチバンドコンプレッション、ノイズリダクション、トーンコントロール、出力制限処理など、補聴器の使用者の聴力特性や使用環境に合わせた多様な処理を挙げることができる。

【0018】

なお、補聴処理部１０に入力される誤差信号ｅ（ｎ）は、本発明の第１の信号に相当し、補聴処理部１０から出力される信号ｓ（ｎ）は、本発明の第２の信号に相当する。

【0019】

レシーバ１１（本発明の第１の変換手段）は、例えば、使用者の外耳道内に設置され、補聴処理部１０から出力される前述の信号ｓ（ｎ）を音に変換して外耳道内の空間に出力する。レシーバ１１としては、例えば、電磁型のレシーバを用いることができる。また、マイクロホン１２（本発明の第２の変換手段）は、補聴器の外部空間から伝わる音を収集して電気信号に変換し、それを所望信号ｄ（ｎ）として出力する。マイクロホン１２としては、ＭＥＭＳ（Micro Electro Mechanical Systems）やコンデンサ型のマイクロホンを用いることができる。

【0020】

図１において、マイクロホン１２には外部の環境音のみが入力されるのが理想的であるが、実際にはレシーバ１１から出力される音が外耳道から外部空間を経由してマイクロホン１２に回り込み、フィードバック音となる。このとき、レシーバ１１の入力からマイクロホン１２の出力に至るフィードバック経路におけるフィードバック伝達関数Ｆ（ｚ）を想定することができる。なお、レシーバ１１及びマイクロホン１２もそれぞれ固有の伝達関数を有するが、いずれもフィードバック伝達関数Ｆ（ｚ）に含めて考えることができる。フィードバック伝達関数Ｆ（ｚ）は、例えば、補聴器の構造、使用者の挙動（例えば、使用者が補聴器に手を近づける場合）、周囲の環境（例えば、自動車内）などに応じて変化し、補聴器のハウリングの要因となる。第１実施形態では、補聴器におけるハウリングの発生を抑制するために、後述するように、フィードバック伝達関数Ｆ（ｚ）を推定することでフィードバック成分をキャンセルする構成を有するが、詳細は後述する。

【0021】

適応フィルタ２０のうちのＦＩＲフィルタ１３は、補聴処理後の信号ｓ（ｎ）に対し、係数更新部１４から供給される係数Ｗ（ｎ）を用いて、前述のフィードバック伝達関数Ｆ（ｚ）に対応する伝達関数Ｗ（ｚ）を適応的に推定するフィルタ演算を行い、出力信号ｙ（ｎ）を生成する。ＦＩＲフィルタ１３は、所定のタップ数（例えば、３２タップ）を有して構成される。なお、減算部１７は、所望信号ｄ（ｎ）からＦＩＲフィルタ１３の出力信号ｙ（ｎ）を減算し、それを前述の誤差信号ｅ（ｎ）として出力する。一方、ＦＩＲフィルタ１３と一体的に適応フィルタ２０を構成する係数更新部１４は、ＦＩＲフィルタ１３のフィルタ演算に用いる前述の係数Ｗ（ｎ）を順次更新する。

【0022】

本発明の適用に際しては、係数更新部１４として、一般的なＮＬＭＳ(Normalized Least Mean Square)又はＬＭＳ(Least Mean Square)に基づくアルゴリズムを用いた構成に比べ、より収束速度の高速化が可能なハイパーＨ_∞フィルタを採用する。なお、ハイパーＨ_∞フィルタの具体的なアルゴリズム及びバリエーションについては後述する。

【0023】

また、１対の白色化フィルタ１５、１６の主な役割は、無相関化された信号に応じて係数更新部１４を動作させることにより、エントレインメントに起因する異音の発生を抑制することにある。一方の白色化フィルタ１５は、誤差信号ｅ（ｎ）を入力し、誤差信号ｅ（ｎ）を白色化（無相関化）した出力信号を生成し、他方の白色化フィルタ１６は、信号ｓ（ｎ）を入力し、信号ｓ（ｎ）を白色化（無相関化）した信号を生成し、１対の白色化フィルタ１５、１６のそれぞれの出力信号が係数更新部１４に供給される。一方の白色化フィルタ１５に設定された白色化フィルタ係数は、他方の白色化フィルタ１６に対しても同様に設定されるので、２つの白色化フィルタ１５、１６は同一の特性を有している。白色化フィルタ１５、１６の具体的な構成例については後述する。

【0024】

以下、図１の係数更新部１４としてのハイパーＨ_∞フィルタのアルゴリズムについて具体的に説明する。まず、以下の説明で用いる記号を、次のように定義する。
ｘ_ｋ：状態ベクトル（または状態）
ｘ_０：初期状態
ｗ_ｋ：システム雑音
ｖ_ｋ：観測雑音
ｙ_ｋ：観測信号
ｚ_ｋ：出力信号
Ｈ_ｋ：観測行列
ｘ＾_ｋ｜ｋ：観測信号ｙ_０～ｙ_ｋまでを用いた時刻ｋの状態ｘ_ｋの状態推定値
ｘ＾_０｜０：状態の初期推定値
Ｋ_{ｓ，ｋ＋１}：フィルタゲイン
Σ_{ｗ ｋ}：システム雑音の共分散行列に対応
Ｐ＾_{ｋ｜ｋ－１}：ｘ＾_{ｋ｜ｋ－１}の誤差の共分散行列に対応
Ｐ＾_１｜０：初期状態の誤差の共分散行列に対応

【0025】

上記記号のうち、ｘ_ｋ、ｘ_０、ｗ_ｋ、ｖ_ｋ、ｚ_ｋはいずれも未知であり、ｙ_ｋ、Ｈ_ｋはいずれも既知である。なお、上記各記号に対し、上部に付される“＾”は、推定値であることを意味し、入力の都合上、記号の右上に記載しているが、実際には以下の数式に示すように記号の真上に記載される。また、Ｌ、Ｈ、Ｐ、Ｋ等は行列を意味し、原則として大文字で記載している。

【0026】

第１実施形態のハイパーＨ_∞フィルタの基本的なフィルタリングアルゴリズムは、下記の（１）、（２）、（３）、（４）式で表すことができる。なお、（２）式はフィルタ方程式であり、（３）式はフィルタゲインの式であり、（４）式はリカッチ方程式である。

【数1】

ここで、（１）～（４）式において、下記の（５）式を前提とする。

【0027】

また、次の（６）、（７）、（８）式で表される状態空間モデルを考える。

【数2】

【0028】

上記の状態空間モデルに対して、次の（９）式で表すＨ_∞評価基準を想定する。

【数3】

【0029】

（９）式のＨ_∞評価基準を簡潔化すると、フィルタ誤差に対応する項Ｔ１と、初期状態の誤差に対応する項Ｔ２と、システム雑音に対応する項Ｔ３と、観測雑音に対応する項Ｔ４と、評価関数の重みρとを用いた次の（１０）式の最大値が、予め与えられた上限値（γ_ｆ ^２）より小さく抑えるように設定することに対応する。
（Ｔ１／ρ）／（Ｔ２＋Ｔ３＋Ｔ４／ρ） （１０）
ただし、「フィルタ誤差」とは、（１）式のｚ^ｖ _ｋ｜ｋと（８）式のｚ_ｋ＝Ｈ_ｋｘ_ｋの差（（５）式のｅ_ｆ，ｉに対応）の重み付きノルムの２乗の和であり、「初期状態の誤差」とは、時刻ｋ＝０のときの（６）式の状態ｘ_kの初期値ｘ_０とその推定値の差の重み付きノルムであり、「システム雑音に対応する項」とは、（６）式のシステム雑音ｗ_ｋの重み付きノルムの２乗の和であり、「観測雑音に対応する項」とは、（７）式の観測雑音ｖ_ｋの重み付きノルムの２乗の和である。

【0030】

前述のハイパーＨ_∞フィルタは、その下位概念として、基本的な原理を共通としつつ異なる特徴を有する多様なバリエーションが存在する。以下では、ハイパーＨ_∞フィルタ（Hyper H_∞ Filter）のバリエーションとして、高速Ｈ_∞フィルタ（Fast H_∞ Filter）、Ｊ－高速Ｈ_∞フィルタ（J-Fast H_∞ Filter）、Ｐ－高速Ｈ_∞フィルタ（Predictor-Based Fast H_∞ Filter）、白色化高速Ｈ_∞フィルタ（Whiten Fast H_∞ Filter）の４つについて説明する。なお、基本概念であるハイパーＨ_∞フィルタについての詳細は、例えば、特許第４０６７２６９号に記載されている。

【0031】

まず、高速Ｈ_∞フィルタ（以下、「ＦＨＦ」という）は、前述のハイパーＨ_∞フィルタと厳密に等価であって、ハイパーＨ_∞フィルタのゲイン行列Ｋ_ｋの更新により、単位時間当たり１１Ｎの乗算回数で実行可能とすることで計算量を削減したアルゴリズムである。具体的には、ＦＨＦのアルゴリズムにおいては、下記の（１１）～（１９）式で表される演算を実行する。なお、ＦＨＦについての詳細は、例えば、特許第４０６７２６９号に記載されている。

【数4】

【0032】

ここで、ｍ_ｋ：Ｎ×２行列、μ_ｋ：１×２行列であり、ｃ_ｋ：２×Ｎ行列Ｃ_ｋ＝［ｃ_ｋ，・・・，ｃ_{ｋ－Ｎ＋１}］の第１列ベクトルである。ただし、ｃ_ｋ－ｉ＝０、ｋ－ｉ＜０と仮定する。また、０＜ρ＝１－χ（γ_ｆ）≦１、γ_ｆ＞１とし、χ（γ_ｆ）は、χ（１）＝１、χ（∞）＝０を満たす任意の単調減少関数である。例えば、χ（γ_ｆ）＝γ_ｆ ^－２である。初期値は、Ｋ_－１＝０、ａ_－１＝０、Ｓ_－１＝１／ε_０、ε_０＞＞０、ｂ_－１＝０、ｘ＾_{－１｜－１}＝０である。

【0033】

また、ＦＨＦの存在条件は、次の（２０）式に示すスカラーの不等式と等価である。

【数5】

ここで、（２０）式中のρ及びΞ＾_ｉは、次の（２１）式で定義される。

【数6】

【0034】

次に、Ｊ－高速Ｈ_∞フィルタ（以下、「Ｊ－ＦＨＦ」という）は、前述のハイパーＨ_∞フィルタと厳密に等価であって、前述のＦＨＦよりも更に計算量を削減したアルゴリズムである。具体的には、Ｊ－ＦＨＦのアルゴリズムにおいては、下記の（２２）～（２８）式で表される演算を実行する。なお、Ｊ－ＦＨＦについての詳細は、例えば、特許第４４４４９１９号に記載されている。

【数7】

ただし、

【数8】

であり、ｄｉａｇ{・}は対角行列、Ｒ_ｅ，ｋ（１，１）は行列Ｒ_ｅ，ｋの（１，１）成分を表す。

【0035】

次に、Ｐ－高速Ｈ_∞フィルタ（以下、「Ｐ－ＦＨＦ」という）は、前述のＦＨＦへの入力信号をＭ次（Ｍ：正の整数）の自己回帰信号を用いることにより、ＦＨＦよりも更に計算量を削減したアルゴリズムである。なお、Ｐ－ＦＨＦについての詳細は、例えば、特許第５１９６６５３号に記載されている。

【0036】

次に、白色化高速Ｈ_∞フィルタ（以下、「ＷＦＨＦ」という）は、前述のＰ－ＦＨＦにおいて、自己回帰信号を用いない０次（Ｍ＝０）に設定した場合のアルゴリズムである。また、Ｍ＝０のときのＰ－ＦＨＦに対応する次の（３４）式のＷＦＨＦも提案されている。

【数9】

ここで

【数10】

ただし、Ｓ_－１＝ε_０ ^-1である。

【0037】

以下、図１の白色化フィルタ１５、１６の具体例について説明する。例えば、白色化フィルタ１５、１６としては、図２に示す構成を有する適応白色化フィルタを採用することができる。図２に示す適応白色化フィルタは線形予測フィルタとして機能し、遅延部３０と、適応フィルタ３１と、減算部３２とにより構成され、入力信号ｓｉ（ｎ）を白色化した出力信号ｓｏ（ｎ）を生成する。遅延部３０は、入力信号ｓｉ（ｎ）を１サンプルだけ遅延させた信号ｓｉ（ｎ－１）を出力する。適応フィルタ３１は、遅延部３０からの信号ｓｉ（ｎ）に対し、例えば、ＮＬＭＳ(Normalized Least Mean Square)アルゴリズムを用いてＷａ（ｚ）を適応的に推定し、信号ｓａ（ｎ）を生成する。減算部３２は、入力信号ｓｉ（ｎ）から、適応フィルタ３１の信号ｓａ（ｎ）を減算し、それを前述の出力信号ｓｏ（ｎ）として出力する。

【0038】

ここで、図２の適応フィルタ３１におけるフィルタ係数Ｗａ（ｎ）は、例えば、次の（３５）式に従って順次更新される。

【数11】

なお、（３５）式に含まれるステップサイズμａは、図１の適応フィルタ２０の収束速度とのバランスを勘案して適切な値に設定される。一例として、μ＝０．００５に設定することができる。

【0039】

従来のＮＬＭＳアルゴリズムを用いて係数更新を行う場合に対して、前述のＦＨＦ、Ｊ－ＦＨＦ及びＷＦＨＦを用いて係数更新を行う場合では、パスチェンジ性能及び耐エントレインメント性能をより向上することができる。

【0040】

耐エントレインメント性能は、主に白色化フィルタ１５、１６の動作に基づくものである。一方、ハウリング抑制性能（パスチェンジ性能）は、従来のＮＬＭＳと比べて収束速度が格段に早いＦＨＦ、Ｊ－ＦＨＦ及びＷＦＨＦを用いて適応フィルタ２０を構成したことで向上したものである。例えば、ＮＬＭＳを用いて適応フィルタ２０を構成した場合には、仮にエントレインメント対策として白色化フィルタ１５、１６を用いたとしても、適応フィルタ２０の収束速度が遅くなるため、ハウリング成分が白色化されてしまい、ハウリング抑制が不十分となってハウリング抑制時間が長くなる弊害がある。このように、本発明の構成を採用すれば、ハウリング状態の検出等の複雑な制御を行うことなく、ハウリングの抑制性能とエントレインメント耐性の両方を向上可能であることが確認された。

【0041】

［第２実施形態］
次に図３は、本発明を適用した第２実施形態の補聴器に関し、ディジタル信号処理に関連する具体的な構成例を示すブロック図である。図３の構成例において、補聴処理部１０、レシーバ１１、マイクロホン１２、ＦＩＲフィルタ１３、係数更新部１４、２つの白色化フィルタ１５、１６、減算部１７に関しては、第１実施形態と共通であり、それぞれの説明を省略する。図３のうち、図１と異なるのは、ハイパーＨ_∞フィルタを用いた係数更新部１４に対し、ＮＬＭＳを用いた係数更新部４１を並列させた点である。

【0042】

具体的には、図３に示すように、ＦＩＲフィルタ１３及び２つの係数更新部１４、４１により、適応フィルタ４０が構成される。すなわち、第２実施形態では、ハイパーＨ_∞フィルタを用いた係数更新部１４（本発明の第１の係数更新部）とＮＬＭＳアルゴリズムを用いた係数更新部４１（本発明の第２の係数更新部）を組み合わせて、ＦＩＲフィルタ１３のフィルタ演算に用いる係数Ｗ（ｎ）を更新する。また、１対の白色化フィルタ１５、１６の各々の出力信号は、並列する係数更新部１４、４１の両方に入力される。そして、ＦＩＲフィルタ１３に供給される係数Ｗ（ｎ）は、２つの係数更新部１４、４１から供給されるそれぞれの係数の和で表すことができる。

【0043】

第２実施形態の構成によれば、適応フィルタ４０のフィルタ演算に用いる係数Ｗ（ｎ）が、ハイパーＨ_∞フィルタとＮＬＭＳアルゴリズムの両方に依存して決定されるので、適応フィルタ４０の動作には、第１実施形態のハイパーＨ_∞フィルタの特性と従来のＮＬＭＳアルゴリズムの両方の特性が反映されることになる。ハイパーＨ_∞フィルタを用いた係数更新部１４としては、例えば、収束速度の高速化と計算量の削減の両面で最も優位性がある前述のＷＦＨＦを採用することができる。第２実施形態の構成の基本的な効果は第１実施形態と概ね共通であるが、フィードバックパス変化によるハウリング抑制性能と、エントレインメント発生の抑制性能とのそれぞれの達成目標に応じて、第１実施形態と第２実施形態とを適切に使い分けることができる。

【0044】

［変形例］
本発明の第１実施形態及び第２実施形態の補聴器を構成する場合、図１及び図３の構成例に限られることなく、多様な変形が可能である。図４は、第１実施形態の補聴器において、図１の構成例に関しての一変形例を示すブロック図である。図４の変形例においては、図１とは接続形態が変更されており、補聴処理部１０と、レシーバ１１と、マイクロホン１２と、２つのＦＩＲフィルタ１３、５０と、係数更新部１４と、２つの白色化フィルタ１５ａ、１６と、２つの減算部１７、５１とが示されている。本変形例では、図１とは異なり、マイクロホン１２の出力側の構成が２系統に分岐している。

【0045】

すなわち、所望信号ｄ（ｎ）が白色化フィルタ１５ａを介して所望信号ｄ’（ｎ）に変換され、減算部５１は、所望信号ｄ’（ｎ）からＦＩＲフィルタ５０の出力信号ｙ’（ｎ）を減算し、それを誤差信号ｅ’（ｎ）として出力する。係数更新部１４は、誤差信号ｅ’（ｎ）と白色化フィルタ１６から出力される信号ｓ’（ｎ）とに基づいて、ＦＩＲフィルタ５０におけるフィルタ演算に用いる係数Ｗ（ｎ）を更新する。図４において、一方の白色化フィルタ１５ａに設定された白色化フィルタ係数は、他方の白色化フィルタ１６に対しても同様に設定されるとともに、一方のＦＩＲフィルタ５０に対して設定された係数Ｗ（ｎ）は、他方のＦＩＲフィルタ１３に対しても同様に設定される。なお、図４において、ＦＩＲフィルタ１３及び係数更新部１４が図１の適応フィルタ２０に対応すると同時に、ＦＩＲフィルタ５０及び係数更新部１４も図１の適応フィルタ２０に対応する。

【0046】

次に図５は、第２実施形態の補聴器において、図３の構成例に関しての一変形例を示すブロック図である。図５の変形例においても、図３とは接続形態が変更されているが、図４の変形例と比べた場合、ハイパーＨ_∞フィルタを用いた係数更新部１４に対し、ＮＬＭＳを用いた係数更新部４１を並列させた点のみが異なっている。従って、２つの係数更新部１４、４１を並列させる構成は、図３で説明した通りである。他の構成要素に関しても、図４と共通であり、説明を省略する。なお、図５において、ＦＩＲフィルタ１３及び２つの係数更新部１４、４１が図３の適応フィルタ４０に対応すると同時に、ＦＩＲフィルタ５０及び２つの係数更新部１４、４１も図３の適応フィルタ４０に対応する。

【0047】

以上のように、図１の構成に代えて、図４の変形例を採用する場合であっても、第１実施形態と同様の作用、効果を得ることができる。また、図３の構成に代えて、図５の変形例を採用する場合であっても、第２実施形態と同様の作用、効果を得ることができる。

【0048】

以上、本実施形態に基づき本発明の内容を具体的に説明したが、本発明は前述の実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で多様な変更を施すことができる。例えば、本実施形態では、フィードバックキャンセラを備えた補聴器に対して本発明を適用する場合を説明したが、本発明のフィードバックキャンセラを備えていれば、多様な機器やシステムに対しても広く本発明を適用することができる。例えば、本発明のフィードバックキャンセラをエコーキャンセラ（会議システム）に対しても適用することができる。また、レシーバは、音を発するレシーバに限らず、頭蓋骨などの振動を通じて知覚するための骨伝導レシーバであってもよい。その他の点についても上記実施形態により本発明の内容が限定されるものではなく、本発明の作用効果を得られる限り、上記実施形態に開示した内容には限定されることなく適宜に変更可能である。

【符号の説明】

【0049】

１０…補聴処理部
１１…レシーバ
１２…マイクロホン
１３、５０…ＦＩＲフィルタ
１４、４１…係数更新部
１５、１５ａ、１６…白色化フィルタ
１７、５１…減算部
２０、４０…適応フィルタ
３０…遅延部
３１…適応フィルタ
３２…減算部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】