2022 Fiscal Year Research-status Report
Study on multi-task adaptive digital filter for reduction of acoustic echo and environmental noise
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21K17773
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| Research Institution | Ritsumeikan University |
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Principal Investigator |
岩居 健太 立命館大学, 情報理工学部, 助教 (30794507)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2026-03-31
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| Keywords | 音響エコー雑音キャンセラ / 適応フィルタ / 共通誤差最小化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度はマルチタスク適応フィルタの研究として，共通誤差最小化に基づく正規化最小平均二乗 (Normalized least mean square: NLMS) アルゴリズムを検討した．従来の適応フィルタでは，各適応フィルタを個別に更新するため，互いの適応フィルタの影響を考慮した最適化に関しては考慮されていない．本アルゴリズムは音響エコー・雑音キャンセラで利用される2つの適応フィルタの同時最適化アルゴリズムであり，誤差信号の共通化を図り，2つの適応フィルタの誤差信号をこの共通誤差信号に置き換えることで，2つの適応フィルタの同時最適化を達成している．計算機シミュレーションにより，従来の音響エコー・雑音キャンセラに比べ，高速収束性，音響エコーおよび雑音の抑圧性能向上を達成した．特に，音響エコーが雑音に比べ大きい状況，音響エコーが雑音に比べ小さい状況の両状況において，従来システムに対して，音響エコー抑圧量，雑音抑圧量ともに30～40 dBの改善を達成した．
本提案手法は，アジア・太平洋地域における信号処理の国際会議であるAsia Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference 2022 (APSIPA ASC 2022, 2022年11月開催) にて発表し，様々な意見をいただいた．また，国内における信号処理の研究会である電子情報通信学会信号処理研究会，応用音響研究会，音声研究会による第9回 音声・音響・信号処理ワークショップ (SPEASIP，2023年3月開催) にて発表し，信号処理研究者だけでなく音声・音響工学に関連する研究者からも意見をいただいた．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初の計画通り，マルチタスク型適応フィルタのアルゴリズムとして共通誤差最小化に基づくNLMSアルゴリズムを提案し，その有効性を示すまでに至った．計画時点では，適応主双対近接分離法を利用することでフィルタ更新アルゴリズムを導出する予定だったが，そのような複雑な方法を利用せず，音響エコー・雑音キャンセラの構造に基づき，信号の流れを考慮するだけで非常に簡潔なアルゴリズムを導出するに至った．
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| Strategy for Future Research Activity |
2022年度の検討過程で，提案手法では音響エコーあるいは雑音の変動に伴い，フィルタの学習に失敗するケースがあることが判明した．よって，当初の計画では複数マイク，複数スピーカなどのマルチチャネルシステムへの拡張を予定していたが，システム拡張の前にフィルタの学習係数の適応的調整法を検討することとする．なお，学習係数の調整法の検討を完了後，マルチチャネルシステムへの拡張を進める予定である．
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