3 - Q - 6 二次の射影法とスペクトルサブトラクションを用いた音響エコー抑圧大久保俊也滝口哲也研究背景・研究目的有木康雄 (神戸大学工学部) エコーキャンセラとスペクトルサブトラクションの結合  音響エコー抑圧処理後，更に定常雑音と定常雑音に埋もれた音響エコーの抑圧研究背景  音響エコーとは？  エコーキャンセラとスペクトルサブトラクション(SS)による音響エコーと定常雑音の同時除去 [O.Ichikawa,M.Nishimura(2005)] system sound speaker Acoustic Echo interactive system Acoustic Echo Canceller + Spectral Subtraction x(t) microphone （ex. car navigation) x(t) talker speech  スピーカより発生した音がシステム自身のマイクロフォンにより観測音声認識精度の低下，システム誤動作の恐れ DFT adaptive filter Wω(T) 音響エコーキャンセラ Nω’(T) Yω’(T) －－＋ Mω(T) Eω(T) DFT e(t) ＋ s(t) n(t)  周波数上で適応フィルタとSS係数を同時に適応することで音響エコーと定常雑音を効果的に除去  時間領域において二次の射影法により音響エコーの抑圧  周波数領域において音響エコーと定常雑音の同時抑圧 echo path h(t) m(t) y(t) micro phone s(t) n(t) x(t) = [x(t),x(t-1),…,x(t-L+1)]T ， w’(t) = [w1’ (t),w2’ (t),…,wL’ (t)]T 擬似エコー： y’(t) = w’(t)T x(t) 誤差信号： e(t) = y(t) - y’(t) → 0 となるようフィルタw’(t)を更新  音響エコー発生経路の伝達系を適応フィルタにより推定  擬似エコーを作成し観測信号から引くことで音響エコーを除去  主な適応アルゴリズム  NLMS（Normalized Least-Mean Square；学習同定法） αe(t) w’(t+1) = w’(t) + x(t) T x (t) x(t) + β ・過去１つの入出力関係を満足するようにフィルタ係数を更新・計算量が少なく簡易であるがフィルタ係数の収束が遅い  二次の射影法 micro phone y(t) 評価実験 adaptive filter w(t) － m(t) 処理の結合  適応フィルタによる音響エコーキャンセラ Acoustic Echo Canceller speaker x(t) x(t) y’(t) echo path h(t) Xω(T) 研究目的システムの音声認識精度を高めるための音響エコー除去 speaker -1 e(t) x(t)T x(t) x(t)T x(t-1) w’(t+1) = w’(t) + x(t) x(t-1) x(t-1)T x(t) x(t-1)T x(t-1) (1-μ)e(t-1) ・過去２つの入出力関係を満足するようにフィルタ係数を更新・NLMSに比べ計算量は多いがフィルタ係数の収束が速い問題点  音響エコー以外の雑音成分の存在  エコーキャンセラでは定常雑音が除去できない  適応フィルタによる音響エコー伝達系の推定精度の劣化実験条件  音響エコーの作成 RWCP 実環境音声・音響データベース内のインパルス応答（無響，120ms，300ms）と音楽データを畳み込んで作成  音響エコー + 目的音声に対して白色雑音をSNR10[db]で重畳  各種パラメータ  サンプリング：16000[Hz]，16[bit]  時間領域：タップ数L：256，ステップサイズα：1.0  周波数領域：フレーム幅：128[ms]，シフト幅，64[ms] フレームタップ数：10，ステップサイズ：0.1 実験結果  SN比による比較（単位：dB）残響時間無響 120[ms] 300[ms] 無処理 1.02 1.38 -0.79 時間領域処理 7.74 7.79 5.11 + 周波数領域処理 8.70 8.79 4.69 まとめ  時間領域と周波数領域の両処理で音響エコーと定常雑音を抑圧  現状にて，時間領域処理のみに比べ，SN比を約1[dB]改善今後の方針  周波数領域での二次の射影法を用いたエコーキャンセラの検討  時間領域での処理と周波数領域での処理のより効果的な結合