JP4350094B2

JP4350094B2 - COLORATION DETECTING DEVICE AND COLORATION DETECTING METHOD

Info

Publication number: JP4350094B2
Application number: JP2006029256A
Authority: JP
Inventors: 義典高橋; 三樹夫東山; 啓明藤田
Original assignee: Waseda University; Yamaha Corp
Current assignee: Waseda University; Yamaha Corp
Priority date: 2006-02-07
Filing date: 2006-02-07
Publication date: 2009-10-21
Anticipated expiration: 2026-02-07
Also published as: JP2007214622A

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To rapidly grasp the generation of coloration as harbinger of howling in an acoustic feedback system, and to immediately suppress the howling. <P>SOLUTION: An accumulative spectrum analyzer 110 calculates accumulative spectrum information from an input signal sample to be acquired in the acoustic feedback system. A coloration frequency estimator 150 obtains the frequency of generation of the peak of an amplitude spectrum to be acquired from the accumulative spectrum information in each of a falling section and a rising section of an input signal. Then, the estimator 150 compares the frequency of generation of peak per frequency in each of the falling and rising section to estimate a coloration frequency. <P>COPYRIGHT: (C)2007,JPO&INPIT

Description

この発明は、音響帰還系において観測される音声波形からカラーレーションの発生を検出する装置および方法に関する。 The present invention relates to an apparatus and method for detecting the occurrence of coloration from a speech waveform observed in an acoustic feedback system.

ホール等の空間内にマイクとスピーカを配置し、マイクにより収音した音声をスピーカにより拡声するように構成した拡声システムにおいては、スピーカによって拡声された音が再びマイクによって収音される、いわゆる音響帰還系が構成され、ハウリングを生じることがある。音響帰還系におけるハウリングを抑圧する従来の手法として、マイクの出力信号を常時周波数分析して、振幅値が最大となる周波数（ピーク周波数）を検出し、検出されたピーク周波数のゲインを下げる方法があった。なお、この種の技術は例えば特許文献１および２に開示されている。
特許第３１３４５５７号特開平８−２２３６８３号公報 In a loudspeaker system in which a microphone and a speaker are arranged in a space such as a hall and the sound picked up by the microphone is amplified by the speaker, the sound amplified by the speaker is picked up again by the microphone, so-called sound A feedback system is constructed, and howling may occur. As a conventional method of suppressing howling in the acoustic feedback system, a method of constantly analyzing the output signal of the microphone to detect the frequency (peak frequency) having the maximum amplitude value and lowering the gain of the detected peak frequency is available. there were. This type of technology is disclosed in, for example, Patent Documents 1 and 2.
Japanese Patent No. 3134557 JP-A-8-223683

ところで、上述したような単純なピーク検出に基づくハウリング抑圧方法では、ハウリングによるピーク周波数の振幅が充分に成長しないと、音声自体のピークかハウリングによるピークかを明確に認識することができない。このため、速やかにハウリングを抑圧することができないという問題があった。 By the way, in the howling suppression method based on simple peak detection as described above, if the amplitude of the peak frequency due to howling does not grow sufficiently, it is not possible to clearly recognize the peak of the speech itself or the peak due to howling. For this reason, there was a problem that howling could not be suppressed promptly.

この発明は、以上説明した事情に鑑みてなされたものであり、音響帰還系においてハウリングの予兆であるカラーレーションの発生している周波数を迅速に捉え、速やかにハウリングを抑圧することを可能にする技術的手段を提供することを目的としている。 The present invention has been made in view of the above-described circumstances, and makes it possible to quickly capture the frequency at which coloration, which is a sign of howling, occurs in an acoustic feedback system and quickly suppress howling. It aims to provide technical means.

音源から発生した音が音響帰還系に導入された場合において、この音が音響帰還系の伝達関数の極に相当する周波数のスペクトルを含んでいると、音響帰還系は、そのスペクトルに対して、いわば共振した状態となる。カラーレーションやハウリングは、このようにして発生する。本出願人は、音響帰還系においてハウリングが発生している場合にその周波数を求めるための手法に関して、特願２００５−４９８６８号を出願している。この出願に開示された手法では、音響帰還系において観測される音声信号について、所定の観測区間において新たな音声信号サンプルが観測される毎に観測区間全体の周波数特性を算出し、これらの周波数特性を周波数軸を合わせて累算する。ここで、新たな音声信号サンプルが観測される毎に算出される各周波数特性において、ハウリングを生じさせている周波数成分は同相で現れるのに対し、それ以外の周波数成分はばらばらの位相で現れる。従って、これらの各周波数特性を累算すると、ハウリングを生じさせている周波数成分が強調された周波数特性が得られる。従って、この累算された周波数特性からハウリングを生じさせている周波数成分を推定することができる。なお、以下では便宜上、このような複数の周波数特性を累算した内容を持つ情報を累算スペクトル情報と呼ぶ。 When the sound generated from the sound source is introduced into the acoustic feedback system, if this sound contains a spectrum of the frequency corresponding to the pole of the transfer function of the acoustic feedback system, the acoustic feedback system In other words, it will be in a state of resonance. Coloration and howling occur in this way. The present applicant has applied for Japanese Patent Application No. 2005-49868 regarding a method for obtaining the frequency when howling occurs in the acoustic feedback system. In the method disclosed in this application, the frequency characteristics of the entire observation section are calculated each time a new voice signal sample is observed in a predetermined observation section for the sound signal observed in the acoustic feedback system, and these frequency characteristics are calculated. Are accumulated along the frequency axis. Here, in each frequency characteristic calculated each time a new audio signal sample is observed, frequency components causing howling appear in phase, while other frequency components appear in discrete phases. Therefore, by accumulating these frequency characteristics, a frequency characteristic in which the frequency component causing the howling is emphasized can be obtained. Therefore, it is possible to estimate a frequency component causing howling from the accumulated frequency characteristic. Hereinafter, for convenience, information having contents obtained by accumulating a plurality of frequency characteristics is referred to as accumulated spectrum information.

音響帰還系において取得される信号からこのような累算スペクトル情報を求めれば、この累算スペクトル情報からハウリングの予兆であるカラーレーションの発生している周波数を求めることができると考えられる。しかし、音響帰還系に対して、音源から音が導入されるような状況では、カラーレーションを生じさせているスペクトルが音源からの音のスペクトルによりマスクされ、累算スペクトル情報がその影響を受けるため、累算スペクトル情報からカラーレーションの発生している周波数を求めるのは困難である。本願発明は、特願２００５−４９８６８号に開示された発明に対して、この点に関する改良を加えたものである。 If such accumulated spectrum information is obtained from a signal acquired in the acoustic feedback system, it is considered that a frequency at which coloration, which is a sign of howling, can be obtained from the accumulated spectrum information. However, in a situation where sound is introduced from the sound source to the acoustic feedback system, the spectrum causing the coloration is masked by the spectrum of the sound from the sound source, and the accumulated spectrum information is affected. It is difficult to obtain the frequency at which coloration occurs from the accumulated spectrum information. This invention adds the improvement regarding this point with respect to the invention disclosed in Japanese Patent Application No. 2005-49868.

本願発明が提供するカラーレーション検出装置は、音響帰還系において取得される入力信号のサンプルから累算スペクトル情報を算出する累算スペクトル解析手段と、前記入力信号のレベルが減衰する立ち下がり区間における前記累算スペクトル情報を繰り返し取得して、各累算スペクトル情報から振幅スペクトルを各々算出し、各累算スペクトル情報から算出される振幅スペクトルのピークの発生頻度を周波数毎に求め、ピークの発生頻度の高い周波数の中からカラーレーション周波数を推定するカラーレーション周波数推定手段とを有する。 The coloration detection apparatus provided by the present invention includes an accumulated spectrum analyzing unit that calculates accumulated spectrum information from a sample of an input signal acquired in an acoustic feedback system, and the falling period in which the level of the input signal is attenuated. Repetitively acquiring the accumulated spectrum information, calculating the amplitude spectrum from each accumulated spectrum information, obtaining the frequency of occurrence of the peak of the amplitude spectrum calculated from each accumulated spectrum information for each frequency, Coloration frequency estimating means for estimating the coloration frequency from among the high frequencies.

このカラーレーション検出装置では、音源からの音の影響が少なく、カラーレーションを生じさせているスペクトルの観測が容易な立ち下がり区間に着目し、立ち下がり区間において、累算スペクトル情報から得られる振幅スペクトルのピークの発生頻度を周波数毎に求め、ピークの発生頻度の高い周波数の中からカラーレーション周波数を推定するようにしている。従って、音源から音が発生する状況においても、カラーレーションの発生している周波数を迅速に捉えることができる。 In this coloration detection device, focusing on the falling section where the influence of the sound from the sound source is small and the spectrum causing the coloration is easy to observe, the amplitude spectrum obtained from the accumulated spectrum information in the falling section The occurrence frequency of the peak is obtained for each frequency, and the coloration frequency is estimated from the frequencies with the highest occurrence frequency of the peak. Therefore, even in a situation where sound is generated from the sound source, it is possible to quickly grasp the frequency at which coloration occurs.

以下、図面を参照し、この発明の実施の形態を説明する。
図１はこの発明の一実施形態であるカラーレーション検出装置１００を備えたハウリング抑圧システムの構成を示すブロック図である。図１において、マイク１０とスピーカ１２は、ホール等の同一空間内に配置されている。マイク１０は、楽器、歌唱者、話者等の拡声音源１４から発生する音声を収音する。適応帯域フィルタ１６は、周波数特性の制御が可能なフィルタである。マイク１０の出力信号は、この適応帯域フィルタ１６を通過した後、増幅器１８により増幅され、スピーカ１２により拡声される。このスピーカ１２により拡声された音の一部は、マイク１０に帰還されて再び収音される。 Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a howling suppression system provided with a coloration detection apparatus 100 according to an embodiment of the present invention. In FIG. 1, a microphone 10 and a speaker 12 are arranged in the same space such as a hall. The microphone 10 collects sound generated from the loud sound source 14 such as a musical instrument, a singer, or a speaker. The adaptive band filter 16 is a filter capable of controlling frequency characteristics. The output signal of the microphone 10 passes through the adaptive band filter 16, is then amplified by the amplifier 18, and is amplified by the speaker 12. Part of the sound amplified by the speaker 12 is returned to the microphone 10 and collected again.

マイク１０、適応帯域フィルタ１６、増幅器１８およびスピーカ１２からなる音響帰還系では、ハウリングが発生し得るが、このハウリングの予兆として、マイク１０の出力信号において特定の周波数のスペクトルが際立つカラーレーションが発生する。カラーレーション検出装置１００は、マイク１０の出力信号の解析を行うことにより、このカラーレーションの発生している周波数（以下、「カラーレーション周波数」）を検出する装置である。表示装置２２は、ＣＲＴ、液晶ディスプレイ等の画像表示装置であり、カラーレーション検出装置１００におけるマイク１０の出力信号の解析結果の表示を行う。制御部２４は、カラーレーション検出装置１００からカラーレーション周波数に関する報告を受けた場合に、適応帯域フィルタ１６におけるそのカラーレーション周波数での利得を低下させる制御を行い、カラーレーションからハウリングへの進行を未然に回避する。 In the acoustic feedback system composed of the microphone 10, the adaptive band filter 16, the amplifier 18, and the speaker 12, howling may occur, but as a sign of this howling, coloration in which the spectrum of a specific frequency stands out in the output signal of the microphone 10 occurs. To do. The coloration detection device 100 is a device that detects the frequency at which this coloration occurs (hereinafter, “coloration frequency”) by analyzing the output signal of the microphone 10. The display device 22 is an image display device such as a CRT or a liquid crystal display, and displays the analysis result of the output signal of the microphone 10 in the coloration detection device 100. When the control unit 24 receives a report about the coloration frequency from the coloration detection apparatus 100, the control unit 24 performs control to reduce the gain at the coloration frequency in the adaptive bandpass filter 16, and makes progress from coloration to howling in advance. To avoid.

図２は本実施形態によるカラーレーション検出装置１００の構成を示すブロック図である。図２に示すように、カラーレーション検出装置１００は、累算スペクトル解析部１１０と、カラーレーション周波数推定部１５０とを有している。 FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration of the coloration detection apparatus 100 according to the present embodiment. As illustrated in FIG. 2, the coloration detection apparatus 100 includes an accumulated spectrum analysis unit 110 and a coloration frequency estimation unit 150.

累算スペクトル解析部１１０の構成に関しては、各種の態様がある。図３は、累算スペクトル解析部１１０の第１の態様である累算スペクトル解析部１１０Ａの構成を示すブロック図である。この累算スペクトル解析部１１０Ａは、上述の特願２００５−４９８６８号に開示されたものと同一の原理に従い、入力信号について累算スペクトル情報（特願２００５−４９８６８号では「フーリエ変換結果の累算値ＡＲＳ［ｎ、ｋ］」）の算出を行うものである。図３に示すように、累算スペクトル解析部１１０Ａは、Ａ／Ｄ変換器１１１と、ＲＡＭ等により構成されるフレームバッファ１１２と、フーリエ変換部１１３と、累算部１１４と、これらの制御を行う演算制御部１１５とを有している。 There are various aspects of the configuration of the accumulated spectrum analysis unit 110. FIG. 3 is a block diagram showing a configuration of an accumulated spectrum analyzing unit 110A that is a first mode of the accumulated spectrum analyzing unit 110. This accumulated spectrum analyzing unit 110A follows the same principle as disclosed in the above Japanese Patent Application No. 2005-49868, and accumulates spectrum information about the input signal (in Japanese Patent Application No. 2005-49868, “accumulation of Fourier transform results”). The value ARS [n, k] ") is calculated. As shown in FIG. 3, the accumulated spectrum analyzing unit 110A includes an A / D converter 111, a frame buffer 112 including a RAM, a Fourier transform unit 113, an accumulating unit 114, and control of these. And an arithmetic control unit 115 to perform.

演算制御部１１５は、一定周波数のサンプリングクロックをＡ／Ｄ変換器１１１に供給する。Ａ／Ｄ変換器１１１は、マイク１０から出力されるアナログ音声信号を、演算制御部１１５から供給されるサンプリングクロックによりサンプリングするとともにデジタル化し、デジタル音声信号のサンプルを出力する。 The arithmetic control unit 115 supplies a sampling clock having a constant frequency to the A / D converter 111. The A / D converter 111 samples the analog audio signal output from the microphone 10 with the sampling clock supplied from the arithmetic control unit 115 and digitizes it, and outputs a sample of the digital audio signal.

フレームバッファ１１２は、Ａ／Ｄ変換器１１１から順次出力されるサンプルを記憶するＮ個のエリアを有している。演算制御部１１５は、サンプリングクロックの周期のＮ倍を１フレームとし、このフレームに同期して、Ａ／Ｄ変換器１１１から順次出力されるサンプルのフレームバッファ１１２の各エリアへの書き込み制御を行う。 The frame buffer 112 has N areas for storing samples sequentially output from the A / D converter 111. The arithmetic control unit 115 sets N times the period of the sampling clock as one frame, and controls writing of the samples sequentially output from the A / D converter 111 to each area of the frame buffer 112 in synchronization with this frame. .

さらに詳述すると、演算制御部１１５は、サンプリングクロックをカウントすることにより、フレームの切り換わりを管理し、新たなフレームが開始されるときには、フレームバッファ１１２の初期化を行う。この初期化によりフレームバッファ１１２のＮ個のエリアには０が各々書き込まれる。そして、演算制御部１１５は、フレームにおいて最初のサンプルがＡ／Ｄ変換器１１１から出力されたときには同サンプルをフレームバッファ１１２内の最初のエリアに、２番目のサンプルが出力されたときは同サンプルを２番目のエリアへ、という具合に、フレーム内においてＡ／Ｄ変換器１１１から順次出力されるサンプルをフレームバッファ１１２内のＮ個のエリアの各々に順次書き込む。そして、Ａ／Ｄ変換器１１１から合計Ｎ個のサンプルが出力され、それらがフレームバッファ１１２のＮ個のエリアに書き込まれ、フレームが終了して新たなフレームが開始されると、演算制御部１１５は、再びフレームバッファ１１２を初期化し、同じ動作を繰り返すのである。以下では、説明の便宜のため、第ｉフレームにおいて、フレームバッファ１１２のＮ個のエリアに格納されているサンプルをｘｉ（ｎ）（ｎ＝１〜Ｎ）と表記する。 More specifically, the arithmetic control unit 115 manages switching of frames by counting sampling clocks, and initializes the frame buffer 112 when a new frame is started. With this initialization, 0 is written in each of the N areas of the frame buffer 112. The arithmetic control unit 115 then outputs the same sample to the first area in the frame buffer 112 when the first sample is output from the A / D converter 111 in the frame, and outputs the same sample when the second sample is output. In the frame, the samples sequentially output from the A / D converter 111 are sequentially written in each of the N areas in the frame buffer 112. Then, a total of N samples are output from the A / D converter 111, written into N areas of the frame buffer 112, and when the frame ends and a new frame starts, the arithmetic control unit 115 In this case, the frame buffer 112 is initialized again and the same operation is repeated. Hereinafter, for convenience of explanation, samples stored in N areas of the frame buffer 112 in the i-th frame are denoted as xi (n) (n = 1 to N).

フーリエ変換部１１３は、フレームバッファ１１２に格納されているＮ個のサンプルｘｉ（ｎ）（ｎ＝１〜Ｎ）のフーリエ変換を実行する装置である。演算制御部１１５は、１個のサンプルがフレームバッファ１１２に書き込まれる度に、フーリエ変換部１１３に対してフーリエ変換の実行指示を与える。累算部１１４は、フーリエ変換部１１３からフーリエ変換結果が出力される度に、フーリエ変換結果の実数部および虚数部毎に周波数軸を合わせて累算を行い、フレームが終了した段階におけるフーリエ変換結果の累算値を累算スペクトル情報として出力する装置である。 The Fourier transform unit 113 is a device that performs a Fourier transform of N samples xi (n) (n = 1 to N) stored in the frame buffer 112. The arithmetic control unit 115 gives an instruction to perform Fourier transform to the Fourier transform unit 113 every time one sample is written into the frame buffer 112. The accumulation unit 114 performs accumulation by matching the frequency axis for each real part and imaginary part of the Fourier transform result every time the Fourier transform result is output from the Fourier transform unit 113, and the Fourier transform at the stage when the frame ends. It is a device that outputs the accumulated value of the result as accumulated spectrum information.

図４には、１フレーム内において累算スペクトル解析部１１０Ａにおいて行われる処理の内容が示されている。この図４において、Ｘｒｅ（ｎ、ｋ）（ｎ＝１〜Ｎ）はフーリエ変換結果の実数部、Ｘｉｍ（ｎ、ｋ）（ｎ＝１〜Ｎ）はフーリエ変換結果の虚数部、ｊは虚数単位である。 FIG. 4 shows the contents of processing performed in the accumulated spectrum analysis unit 110A within one frame. In FIG. 4, Xre (n, k) (n = 1 to N) is the real part of the Fourier transform result, Xim (n, k) (n = 1 to N) is the imaginary part of the Fourier transform result, and j is the imaginary number. Unit.

まず、フレームの開始点では、フレームバッファ１１２が初期化される。このとき、累算部１１４は、フーリエ変換結果の実数部の累算値および虚数部の累算値を各々０に初期化する。そして、フレームバッファ１１２の最初のエリアにフレームの最初のサンプルｘｉ（１）が格納されると、フーリエ変換部１１３により第１回目のフーリエ変換が行われ、フーリエ変換結果Ｘｒｅ（１、ｋ）＋ｊＸｉｍ（１、ｋ）が得られる。このとき、累算部１１４は、フーリエ変換結果の実数部の累算値をＸｒｅ（１、ｋ）とし、虚数部の累算値をＸｉｍ（１、ｋ）とする。 First, the frame buffer 112 is initialized at the start point of the frame. At this time, the accumulation unit 114 initializes the accumulated value of the real part and the accumulated value of the imaginary part of the Fourier transform result to 0, respectively. When the first sample xi (1) of the frame is stored in the first area of the frame buffer 112, the first Fourier transform is performed by the Fourier transform unit 113, and the Fourier transform result Xre (1, k) + jXim (1, k) is obtained. At this time, the accumulation unit 114 sets the accumulated value of the real part of the Fourier transform result to Xre (1, k) and sets the accumulated value of the imaginary part to Xim (1, k).

次にフレームバッファ１１２内の最初のサンプルｘｉ（１）の後に２番目のサンプルｘｉ（２）が追加され、フーリエ変換部１１３により第２回目のフーリエ変換が行われると、フーリエ変換結果Ｘｒｅ（２、ｋ）＋ｊＸｉｍ（２、ｋ）が得られる。その際、累算部１１４は、フーリエ変換結果の実数部の累算値にＸｒｅ（２、ｋ）を加え、虚数部の累算値にＸｉｍ（２、ｋ）を加える。 Next, when the second sample xi (2) is added after the first sample xi (1) in the frame buffer 112 and the second Fourier transform is performed by the Fourier transform unit 113, the Fourier transform result Xre (2 , K) + jXim (2, k). At that time, the accumulation unit 114 adds Xre (2, k) to the accumulated value of the real part of the Fourier transform result and Xim (2, k) to the accumulated value of the imaginary part.

以下同様であり、累算スペクトル解析部１１０Ａでは、新たなサンプルｘｉ（ｎ）がフレームバッファ１１２内に追加される度に、その時点におけるフレームバッファ１１２内のＮ個のサンプル（初期化により書き込まれた値が０のサンプルも含む）のフーリエ変換が行われ、フーリエ変換結果の実数部の累算および虚数部の累算が行われるのである。そして、累算スペクトル解析部１１０は、フレームが終了した段階におけるフーリエ変換結果の累算値を累算スペクトル情報として出力する。この累算スペクトル情報は、Ｎ回に亙るフーリエ変換結果の実数部の累算値Ｘｒｅ（１、ｋ）＋……＋Ｘｒｅ（Ｎ、ｋ）を実数部とし、虚数部の累算値Ｘｉｍ（１、ｋ）＋……＋Ｘｉｍ（Ｎ、ｋ）を虚数部とする複素数である。 The same applies to the following, and in the accumulated spectrum analysis unit 110A, every time a new sample xi (n) is added to the frame buffer 112, N samples in the frame buffer 112 at that time (written by initialization) are written. (Including samples whose value is 0), the real part and the imaginary part of the Fourier transform result are accumulated. Then, the accumulated spectrum analysis unit 110 outputs the accumulated value of the Fourier transform result at the stage when the frame is completed as accumulated spectrum information. The accumulated spectrum information includes the accumulated value Xre (1, k) +... + Xre (N, k) of the real part of the Fourier transform result for N times, and the accumulated value Xim (1) of the imaginary part. , K) +... + Xim (N, k) is a complex number having an imaginary part.

累算スペクトル解析部１１０Ａは、フレーム毎に、以上の処理を実行して累算スペクトル情報を算出し、算出した累算スペクトル情報と、そのフレーム内において発生したマイク１０の出力信号のサンプルｘｉ（ｎ）（ｎ＝１〜Ｎ）をカラーレーション周波数推定部１５０に供給する。 The accumulated spectrum analysis unit 110A performs the above processing for each frame to calculate accumulated spectrum information, and calculates the accumulated spectrum information and a sample xi (of the output signal of the microphone 10 generated in the frame). n) (n = 1 to N) is supplied to the coloration frequency estimation unit 150.

図５は累算スペクトル解析部１１０の第２の態様である累算スペクトル解析部１１０Ｂの構成を示すブロック図である。この累算スペクトル解析部１１０Ｂは、所定長の観測区間について、古いサンプルに相対的に大きい重みを付与し、新しいサンプルに相対的に小さい重みを付与して、観測区間全体のスペクトル情報を算出し、この算出したスペクトル情報を累算スペクトル情報として出力するものである。この例において、累算スペクトル解析部１１０Ｂは、サンプル列に対する重み付けのための手段として三角窓関数を用いる。図５に示すように、累算スペクトル解析部１１０Ｂは、Ａ／Ｄ変換器１１６と、シフトレジスタ１１７と、窓掛け部１１８と、フーリエ変換部１１９と、これらを制御する演算制御部１２０とを有している。 FIG. 5 is a block diagram showing a configuration of an accumulated spectrum analyzing unit 110B which is a second mode of the accumulated spectrum analyzing unit 110. The accumulated spectrum analysis unit 110B calculates a spectrum information of the entire observation section by assigning a relatively large weight to an old sample and a relatively small weight to a new sample for an observation section having a predetermined length. The calculated spectrum information is output as accumulated spectrum information. In this example, the accumulated spectrum analysis unit 110B uses a triangular window function as a means for weighting the sample sequence. As shown in FIG. 5, the accumulated spectrum analysis unit 110B includes an A / D converter 116, a shift register 117, a windowing unit 118, a Fourier transform unit 119, and an arithmetic control unit 120 that controls them. Have.

第１の態様と同様、演算制御部１２０は、サンプリングクロックをＡ／Ｄ変換器１１６に供給する。Ａ／Ｄ変換器１１６は、このサンプリングクロックによりマイク１０の出力信号をサンプリングするとともにデジタル化し、デジタル信号であるサンプルを出力する。シフトレジスタ１１７は、Ｎ段のシフトレジスタであり、Ａ／Ｄ変換器１１６から出力されるマイク１０の出力信号のサンプルを取り込んで順次シフトする。窓掛け部１１８は、演算制御部１２０から窓掛け処理の指示が与えられたとき、１からＮまで順次１ずつ増加するＮ個の三角窓関数値をシフトレジスタ１１７内の最も新しいサンプルから最も古いサンプルまでのＮ個のサンプルに各々乗算する。フーリエ変換部１１９は、演算制御部１２０からフーリエ変換の指示が与えられたとき、窓掛け部１１８による窓関数値の乗算を経たＮ個のサンプルについてフーリエ変換を行い、その結果を累算スペクトル情報として出力する。 Similar to the first aspect, the arithmetic control unit 120 supplies a sampling clock to the A / D converter 116. The A / D converter 116 samples and digitizes the output signal of the microphone 10 using this sampling clock, and outputs a sample which is a digital signal. The shift register 117 is an N-stage shift register that takes in samples of the output signal of the microphone 10 output from the A / D converter 116 and sequentially shifts. The windowing unit 118 receives N triangular window function values, which are sequentially incremented by 1 from 1 to N, from the newest sample in the shift register 117, when given the windowing processing instruction from the arithmetic control unit 120. Multiply each of N samples up to samples. When the Fourier transform instruction is given from the arithmetic control unit 120, the Fourier transform unit 119 performs Fourier transform on the N samples that have been multiplied by the window function value by the windowing unit 118, and the result is accumulated spectrum information. Output as.

この第２の態様において、窓掛け部１１８による窓関数値の乗算処理を経たＮ個のサンプルからなるサンプル列は、上記第１の態様において、Ｎ回のフーリエ変換の各々の対象となったＮ個のサンプル列を時間軸を合わせて加算した内容となる。すなわち、第１の態様では、Ｎ個のサンプル列のフーリエ変換を各々行い、各フーリエ変換結果を加算して累算スペクトル情報を算出しているのに対し、第２の態様では、同じＮ個のサンプル列を時間軸を合わせて加算し、その結果得られるサンプル列のフーリエ変換を行って、累算スペクトル情報を算出する。フーリエ変換は線形変換であるから、処理対象である１フレーム分のサンプル列が同じであれば、第１の態様においても第２の態様においても、同じ累算スペクトル情報が得られる。 In this second mode, the sample sequence consisting of N samples that have been subjected to the window function value multiplication processing by the windowing unit 118 is the target of each of N Fourier transforms in the first mode. The content is obtained by adding the sample sequences together with the time axis. That is, in the first mode, each of N sample sequences is subjected to Fourier transform, and the Fourier transform results are added to calculate accumulated spectrum information, whereas in the second mode, the same N samples are calculated. These sample sequences are added together with the time axis aligned, and the resulting sample sequence is subjected to Fourier transform to calculate accumulated spectrum information. Since the Fourier transform is a linear transform, the same accumulated spectrum information can be obtained in both the first mode and the second mode if the sample sequences for one frame to be processed are the same.

第２の態様において、演算制御部１２０は、所定個数の新たなサンプルがシフトレジスタ１１７に入力される毎に、窓掛け処理の指示およびフーリエ変換の指示を窓掛け部１１８およびフーリエ変換部１１９に与える。第２の態様では、この窓掛け処理の指示およびフーリエ変換の指示の発生する周期がフレームとなる。従って、第２の態様では、フレームの長さを、フーリエ変換に用いるサンプル列（シフトレジスタ１１７に格納されるサンプル列）の時間長よりも短くし、累算スペクトル情報を短い時間間隔で出力することが可能である。
以上が本実施形態における累算スペクトル解析部１１０の詳細である。 In the second mode, every time a predetermined number of new samples are input to the shift register 117, the arithmetic control unit 120 sends a windowing process instruction and a Fourier transform instruction to the windowing part 118 and the Fourier transform part 119. give. In the second mode, the period in which the windowing process instruction and the Fourier transform instruction are generated is a frame. Therefore, in the second aspect, the frame length is made shorter than the time length of the sample sequence (sample sequence stored in the shift register 117) used for Fourier transform, and the accumulated spectrum information is output at short time intervals. It is possible.
The above is the details of the accumulated spectrum analysis unit 110 in the present embodiment.

累算スペクトル解析部１１０により得られる累積スペクトル情報は、マイク１０の出力信号がカラーレーションを生じさせているスペクトルを含んでいる場合にそのスペクトルを強調した内容となる。従って、単なるフーリエ変換結果に比べれば、累算スペクトル情報はカラーレーションが発生している場合にカラーレーション周波数を見つけるのに役立つ。 The accumulated spectrum information obtained by the accumulated spectrum analysis unit 110 is a content in which the spectrum is emphasized when the output signal of the microphone 10 includes a spectrum causing coloration. Therefore, compared to simple Fourier transform results, the accumulated spectral information helps to find the coloration frequency when coloration is occurring.

しかしながら、図１に示すように、音響帰還系において拡声音源１４からの音がマイク１０により収音される状況では、音響帰還系を循環しているカラーレーションのスペクトルがマイク１０により収音される拡声音源１４からの音のスペクトルによりマスクされる。従って、このような状況では、マイク１０の出力信号について累算スペクトル情報が得られたとしても、この累算スペクトル情報に基づいてカラーレーションが発生している周波数を正確に判定するのは困難である。 However, as shown in FIG. 1, in the situation where the sound from the loud sound source 14 is collected by the microphone 10 in the acoustic feedback system, the coloration spectrum circulating through the acoustic feedback system is collected by the microphone 10. Masked by the spectrum of sound from the loud sound source 14. Therefore, in such a situation, even if the accumulated spectrum information is obtained for the output signal of the microphone 10, it is difficult to accurately determine the frequency at which the coloration is generated based on the accumulated spectrum information. is there.

そこで、本実施形態によるカラーレーション検出装置１００では、この問題を解決するための手段として、図１に示すカラーレーション周波数推定部１５０が設けられている。このカラーレーション周波数推定部１５０は、立ち下がり区間解析部１５１と、立ち上がり区間解析部１５２と、総合判定部１５３とを有している。ここで、立ち下がり区間解析部１５１は、マイク１０の出力信号のエネルギーが減衰する区間である立ち下がり区間において累算スペクトル解析部１１０から得られる累算スペクトル情報を解析し、カラーレーション周波数を推定するための判断資料となる情報を作成する。ここで、立ち下がり区間を対象として累算スペクトル情報を解析するのは次の理由によるものである。 Therefore, in the coloration detection apparatus 100 according to the present embodiment, a coloration frequency estimation unit 150 shown in FIG. 1 is provided as means for solving this problem. The coloration frequency estimation unit 150 includes a falling section analysis unit 151, a rising section analysis unit 152, and an overall determination unit 153. Here, the falling interval analysis unit 151 analyzes the accumulated spectrum information obtained from the accumulated spectrum analysis unit 110 in the falling interval that is the interval in which the energy of the output signal of the microphone 10 attenuates, and estimates the coloration frequency. Create information that will be used as a judgment material. Here, the reason why the accumulated spectrum information is analyzed for the falling section is as follows.

まず、カラーレーション周波数は、音響帰還系の伝達関数、すなわち、音響帰還系のインパルス応答により決定される。そして、マイク１０の出力信号には、音響帰還系のインパルス応答が畳み込まれている。ここで、マイク１０の出力信号をエネルギーが増大する立ち上がり区間とエネルギーが減衰する立ち下がり区間に分けた場合、立ち上がり区間では、最近発生した音の成分が過去のインパルス応答成分をマスクしている。このため、立ち上がり区間では、インパルス応答全体の影響を把握するのが困難である。一方、立ち下がり区間では、過去のインパルス応答成分がマスクされにくい。そこで、立ち下がり区間解析部１５１は、立ち下がり区間において累算スペクトル解析部１１０から得られる累算スペクトル情報を対象とし、この累積スペクトル情報から、カラーレーション周波数の推定のための判断資料となる情報を作成するのである。 First, the coloration frequency is determined by the transfer function of the acoustic feedback system, that is, the impulse response of the acoustic feedback system. The output signal of the microphone 10 is convoluted with an acoustic feedback system impulse response. Here, when the output signal of the microphone 10 is divided into a rising interval in which the energy increases and a falling interval in which the energy attenuates, recently generated sound components mask past impulse response components in the rising interval. For this reason, it is difficult to grasp the influence of the entire impulse response in the rising section. On the other hand, the past impulse response component is not easily masked in the falling period. Therefore, the falling interval analysis unit 151 targets the accumulated spectrum information obtained from the accumulated spectrum analysis unit 110 in the falling interval, and uses this accumulated spectrum information as information for determining the coloration frequency. Is created.

立ち下がり区間を捉えるため、立ち下がり区間解析部１５１は、フレーム毎に、累算スペクトル解析部１１０内のＡ／Ｄ変換器１１１から出力されたＮ個のサンプルｘｉ（ｎ）（ｎ＝１〜Ｎ）のエネルギーを算出する。そして、エネルギーのフレームの推移に対する勾配を判定し、勾配が負である区間を立ち下がり区間と判定する。 In order to capture the falling interval, the falling interval analysis unit 151 outputs N samples xi (n) (n = 1 to 1) output from the A / D converter 111 in the accumulated spectrum analysis unit 110 for each frame. N) energy is calculated. Then, a gradient with respect to the transition of the energy frame is determined, and a section where the gradient is negative is determined as a falling section.

そして、立ち下がり区間解析部１５１は、このようにして立ち下がり区間であると判定した区間において、複数回に亙って累算スペクトル解析部１１０から累算スペクトル情報を繰り返し取得する。そして、累算スペクトル情報毎に、振幅スペクトルが他に比べて優勢なピークとなる上位所定個数の周波数を求める。そして、立ち下がり区間解析部１５１は、周波数毎に、優勢なピークの発生頻度を求め、ヒストグラム情報として出力するのである。このヒストグラム情報が示すヒストグラムにおいて、優勢なピークの発生頻度の高い周波数はカラーレーション周波数である可能性が高い。従って、本実施形態では、このヒストグラム情報がカラーレーション周波数の推定のための判断資料として利用される。 Then, the falling interval analysis unit 151 repeatedly acquires the accumulated spectrum information from the accumulated spectrum analysis unit 110 over a plurality of times in the interval determined to be the falling interval in this way. Then, for each accumulated spectrum information, the upper predetermined number of frequencies at which the amplitude spectrum has a dominant peak compared to the others is obtained. Then, the falling section analysis unit 151 obtains a dominant peak occurrence frequency for each frequency and outputs it as histogram information. In the histogram indicated by the histogram information, a frequency at which a dominant peak is frequently generated is likely to be a coloration frequency. Therefore, in the present embodiment, this histogram information is used as judgment material for estimating the coloration frequency.

立ち上がり区間解析部１５２は、立ち下がり区間解析部１５１とは異なり、立ち上がり区間において累算スペクトル解析部１１０から得られる累算スペクトル情報を解析することにより周波数毎に優勢なピークの発生頻度を表すヒストグラム情報を作成する。累算スペクトル情報からヒストグラム情報を作成するための方法は、立ち下がり区間解析部１５１におけるヒストグラム情報の作成方法と同様である。 Unlike the falling interval analysis unit 151, the rising interval analysis unit 152 analyzes the accumulated spectrum information obtained from the accumulated spectrum analysis unit 110 in the rising interval, thereby expressing the frequency of occurrence of a dominant peak for each frequency. Create information. The method for creating the histogram information from the accumulated spectrum information is the same as the method for creating the histogram information in the falling section analysis unit 151.

総合判定部１５３は、立ち下がり区間解析部１５１から出力されるヒストグラム情報と立ち上がり区間解析部１５２から出力されるヒストグラム情報とを比較することにより、カラーレーション周波数の推定を行う装置である。立ち下がり区間解析部１５１から出力されるヒストグラム情報が示すヒストグラムにおいて、優勢なピークの発生頻度の高い周波数はカラーレーション周波数である可能性が高いが、拡声音源１４から出力された音の成分の周波数である場合もあり得る。総合判定部１５３は、立ち下がり区間解析部１５１から出力されるヒストグラム情報に基づいてカラーレーション周波数を推定するが、その際に、拡声音源１４から出力された音の成分の周波数を誤ってカラーレーション周波数と推定するのを回避するため、立ち上がり区間解析部１５２から出力されるヒストグラム情報を参酌する。なお、この総合判定部１５３が行う判断については本実施形態の動作説明において具体例を挙げて説明する。 The comprehensive determination unit 153 is a device that estimates the coloration frequency by comparing the histogram information output from the falling interval analysis unit 151 and the histogram information output from the rising interval analysis unit 152. In the histogram indicated by the histogram information output from the falling period analysis unit 151, the frequency at which the dominant peak is frequently generated is likely to be a coloration frequency, but the frequency of the component of the sound output from the loud sound source 14 is high. It can be. The overall determination unit 153 estimates the coloration frequency based on the histogram information output from the falling section analysis unit 151. At this time, the frequency of the sound component output from the loud sound source 14 is erroneously set to the coloration. In order to avoid estimating the frequency, the histogram information output from the rising section analysis unit 152 is taken into consideration. Note that the determination performed by the comprehensive determination unit 153 will be described with a specific example in the operation description of the present embodiment.

次に本実施形態の動作例を説明する。なお、以下説明する動作例では、カラーレーション検出装置１００における累算スペクトル解析部１１０として、第２の態様である累算スペクトル解析部１１０Ｂが用いられている。 Next, an operation example of this embodiment will be described. In the operation example described below, the accumulated spectrum analysis unit 110B according to the second aspect is used as the accumulated spectrum analysis unit 110 in the coloration detection apparatus 100.

図１において、マイク１０の出力信号は適応帯域フィルタ１６に入力される一方、カラーレーション検出装置１００に入力される。カラーレーション検出装置１００における累算スペクトル解析部１１０Ｂでは、フレーム毎に、過去蓄積したマイク１０の出力信号のサンプル列から累算スペクトル情報を生成するための処理が行われる。累算スペクトル解析部１１０Ｂでは、順次算出される累算スペクトル情報から振幅スペクトルが求められ、表示装置２２によりその表示が行われる。 In FIG. 1, the output signal of the microphone 10 is input to the adaptive bandpass filter 16 and input to the coloration detection device 100. In the accumulated spectrum analysis unit 110B in the coloration detection apparatus 100, a process for generating accumulated spectrum information from a sample sequence of output signals of the microphone 10 accumulated in the past is performed for each frame. In the accumulated spectrum analysis unit 110 </ b> B, an amplitude spectrum is obtained from the sequentially calculated accumulated spectrum information, and the display device 22 displays the amplitude spectrum.

図６（ａ）（ｂ）は、この累算スペクトル解析部１１０Ｂの動作例を示すものである。この例では、図１に示す構成において、拡声音源１４から雑音を短時間発生し、この雑音をマイク１０に収音させ、カラーレーション検出装置１００を動作させている。図６（ａ）はその際のマイク１０の出力信号波形を示している。図６（ｂ）は、図６（ａ）に示すマイク１０の出力信号をカラーレーション検出装置１００の累算スペクトル解析部１１０Ｂに与えた場合において、累算スペクトル解析部１１０Ｂが順次出力する累算スペクトル情報の絶対値である振幅スペクトルを求め、その振幅スペクトルを記録したものである。 6A and 6B show an example of the operation of the accumulated spectrum analysis unit 110B. In this example, in the configuration shown in FIG. 1, noise is generated from the loud sound source 14 for a short time, the noise is collected by the microphone 10, and the coloration detection apparatus 100 is operated. FIG. 6A shows the output signal waveform of the microphone 10 at that time. FIG. 6B shows an accumulation output sequentially from the accumulated spectrum analyzing unit 110B when the output signal of the microphone 10 shown in FIG. An amplitude spectrum which is an absolute value of the spectrum information is obtained, and the amplitude spectrum is recorded.

図６（ｂ）において、横軸は拡声音源１４による雑音発生からの経過時間、縦軸は周波数となっており、これらの横軸および縦軸からなる座標系において白くなっている箇所は、累算スペクトル情報から得られた振幅スペクトルを示している。この図６（ａ）において横軸と平行に長く延びている白線部分は、高い頻度で繰り返し現れる同一周波数の振幅スペクトルの存在を表わしている。このような振幅スペクトルは、カラーレーションを生じさせている振幅スペクトルであると考えてよい。雑音発生開始から間もない区間では、この振幅スペクトル以外にも、広い帯域に亙って振幅スペクトルが観測される。これらの広い帯域に亙って分布している振幅スペクトルは、拡声音源１４から出力された雑音の成分である。雑音発生開始から間もない区間は、このような拡声音源１４から出力された成分が観測されるため、カラーレーション周波数の推定には不向きである。しかし、拡声音源１４による雑音の発生が止み、マイク１０の出力信号のレベルが減衰すると、カラーレーションを生じさせているスペクトル以外のスペクトルが減少する。従って、マイク１０の出力信号のレベルが減衰する区間は、カラーレーション周波数の推定に適しているといえる。 In FIG. 6B, the horizontal axis represents the elapsed time from the noise generation by the loud sound source 14, and the vertical axis represents the frequency. The whitened portions in the coordinate system composed of these horizontal and vertical axes are cumulative. The amplitude spectrum obtained from the calculated spectrum information is shown. In FIG. 6A, the white line portion extending long in parallel with the horizontal axis represents the presence of an amplitude spectrum of the same frequency that repeatedly appears at a high frequency. Such an amplitude spectrum may be considered as an amplitude spectrum causing coloration. In a section shortly after the start of noise generation, an amplitude spectrum is observed over a wide band other than this amplitude spectrum. The amplitude spectrum distributed over these wide bands is a noise component output from the loud sound source 14. Since a component output from such a loud sound source 14 is observed in a section shortly after the start of noise generation, it is not suitable for estimating a coloration frequency. However, when noise generation by the loud sound source 14 stops and the level of the output signal of the microphone 10 attenuates, the spectrum other than the spectrum causing the coloration decreases. Therefore, it can be said that the section where the level of the output signal of the microphone 10 attenuates is suitable for estimating the coloration frequency.

カラーレーション周波数推定部１５０における立ち下がり区間解析部１５１は、フレーム毎に、立ち下がり区間の累算スペクトル情報からヒストグラム情報を作成するためのルーチンを実行する。図７はこのルーチンの処理内容を示すフローチャートである。 The falling interval analysis unit 151 in the coloration frequency estimation unit 150 executes a routine for creating histogram information from the accumulated spectrum information of the falling interval for each frame. FIG. 7 is a flowchart showing the processing contents of this routine.

まず、第ｉフレームが終了した場合、立ち下がり区間解析部１５１は、第ｉフレームにおいて累算スペクトル情報を算出するための処理対象となったサンプルｘｉ（ｎ）（ｎ＝１〜Ｎ）を累算スペクトル解析部１１０Ｂから取得し（ステップＳＡ１）、それらのサンプル値の２乗を加算することにより第ｉフレームにおけるマイク１０の出力信号のエネルギーを求める（ステップＳＡ２）。次に立ち下がり区間解析部１５１は、第ｉフレームまでの所定数フレームについて求めたエネルギーのフレーム番号に対する回帰直線を求め、この回帰直線の勾配が負であるか否かにより、第ｉフレームが立ち下がり区間に属するか否かを判断する（ステップＳＡ３）。この判断結果が「ＮＯ」である場合、カウンタＮＮの値を０とし（ステップＳＡ９）、フレーム番号ｉを１だけインクリメントし（ステップＳＡ１０）、このルーチンを終了する。 First, when the i-th frame is completed, the falling section analysis unit 151 accumulates samples xi (n) (n = 1 to N) that are processing targets for calculating accumulated spectrum information in the i-th frame. Obtained from the arithmetic spectrum analyzer 110B (step SA1), and adds the squares of the sample values to obtain the energy of the output signal of the microphone 10 in the i-th frame (step SA2). Next, the falling interval analysis unit 151 obtains a regression line for the frame number of energy obtained for a predetermined number of frames up to the i-th frame, and the i-th frame rises depending on whether the slope of the regression line is negative or not. It is determined whether or not it belongs to the descending section (step SA3). If the determination result is “NO”, the value of the counter NN is set to 0 (step SA9), the frame number i is incremented by 1 (step SA10), and this routine is terminated.

第ｉフレームが立ち下がり区間に属し、ステップＳＡ３の判断結果が「ＹＥＳ」となる場合には、立ち下がり区間解析部１５１の処理はステップＳＡ４に進む。このステップＳＡ４において、立ち下がり区間解析部１５１は、第ｉフレームにおける累算スペクトル情報の絶対値である振幅スペクトルを周波数毎に算出し、周波数軸上における振幅スペクトルの分布を求める。そして、この振幅スペクトルの分布において、他のピークよりも優勢なピークの数が所定値Ｋより少ないか否か（言い換えれば、その振幅スペクトルの分布がＫ個よりも少ない数の優勢なピークを含んでいるか否か）を判断する。 If the i-th frame belongs to the falling section and the determination result in step SA3 is “YES”, the processing of the falling section analysis unit 151 proceeds to step SA4. In step SA4, the falling section analysis unit 151 calculates an amplitude spectrum, which is an absolute value of accumulated spectrum information in the i-th frame, for each frequency, and obtains an amplitude spectrum distribution on the frequency axis. In this amplitude spectrum distribution, whether or not the number of peaks dominant over other peaks is less than a predetermined value K (in other words, the amplitude spectrum distribution includes fewer than K dominant peaks. Or not).

このステップＳＡ４の判断結果が「ＮＯ」である場合には、上述したステップＳＡ９、ステップＳＡ１０を実行してこのルーチンを終了する。一方、ステップＳＡ４の判断結果が「ＹＥＳ」である場合には、第ｉフレームの累算スペクトル情報から得られた振幅スペクトルの分布において、優勢な第１番目から最大Ｋ−１番目までのピークの周波数（ピーク周波数）をピーク周波数レジスタＰｋ（ｉ）（ｋ＝１〜Ｋ−１）に格納し、カウンタＮＮの値を１だけインクリメントする（ステップＳＡ５）。ここで、優勢なピークとは、全てのピークをそれらの中の最大値により正規化した場合において、正規化されたピーク値が所定の閾値以上となるものを意味する。次にカウンタＮＮの値が所定値Ｉに到達したか否かを判断し（ステップＳＡ６）、この判断結果が「ＮＯ」である場合にはフレーム番号ｉを１だけインクリメントし（ステップＳＡ１０）、このルーチンを終了する。 If the determination result in step SA4 is “NO”, the above-described steps SA9 and SA10 are executed, and this routine is terminated. On the other hand, when the determination result in step SA4 is “YES”, the peak from the dominant first to the maximum K−1th in the distribution of the amplitude spectrum obtained from the accumulated spectrum information of the i-th frame. The frequency (peak frequency) is stored in the peak frequency register Pk (i) (k = 1 to K−1), and the value of the counter NN is incremented by 1 (step SA5). Here, the dominant peak means that when all the peaks are normalized by the maximum value among them, the normalized peak value is equal to or greater than a predetermined threshold value. Next, it is determined whether or not the value of the counter NN has reached a predetermined value I (step SA6). If the determination result is “NO”, the frame number i is incremented by 1 (step SA10). End the routine.

その後の各フレームにおいて、ステップＳＡ３の判断結果が「ＹＥＳ」、ステップＳＡ４の判断結果が「ＹＥＳ」となる場合には、そのフレームにおける累算スペクトル情報から得られる優勢なピークのピーク周波数がレジスタＰｋ（ｉ）（ｋ＝１〜最大Ｋ−１）に格納され、カウンタＮＮの値がインクリメントされる（ステップＳＡ５）。そして、カウンタＮＮの値が所定値Ｉに到達し、ステップＳＡ６の判断結果が「ＹＥＳ」になると、立ち下がり区間解析部１５１の処理はステップＳＡ７に進む。 In each subsequent frame, when the determination result of step SA3 is “YES” and the determination result of step SA4 is “YES”, the peak frequency of the dominant peak obtained from the accumulated spectrum information in that frame is stored in the register Pk. (I) Stored in (k = 1 to maximum K−1), and the value of the counter NN is incremented (step SA5). When the value of the counter NN reaches the predetermined value I and the determination result in step SA6 is “YES”, the processing of the falling section analysis unit 151 proceeds to step SA7.

ここで、例えば第ｉａフレームから第ｉｂ（＝ｉａ＋Ｉ−２）フレームまで、Ｉ−１フレーム連続してステップＳＡ３およびＳＡ４の判断結果が「ＹＥＳ」となり、第ｉｂフレームにおいてステップＳＡ６の判断結果が「ＹＥＳ」になったとする。この場合、ステップＳＡ６を介してステップＳＡ７に進んだ時点では、それまでの連続したＩ−１フレームにおいて得られたピーク周波数がレジスタＰｋ（ｉ）（ｋ＝１〜最大Ｋ−１、ｉ＝ｉａ〜ｉｂ）に格納されている。そこで、立ち下がり区間解析部１５１は、レジスタＰｋ（ｉ）（ｋ＝１〜最大Ｋ−１、ｉ＝ｉａ〜ｉｂ）に格納されたピーク周波数を調べ、各フレームにおける各ピーク周波数をフレーム間で対応させ、各フレームにおける各ピーク周波数がフレーム間で同一であるとみなせるか否か、より具体的にはフレーム間でのピーク周波数のずれが許容範囲ＢＷ内に収まっているか否かを判断する。 Here, for example, from the ia frame to the ib (= ia + I−2) frame, the determination result of steps SA3 and SA4 is “YES” continuously for the I−1 frame, and the determination result of step SA6 is “ Suppose "Yes". In this case, when the process proceeds to step SA7 via step SA6, the peak frequency obtained in the previous consecutive I-1 frames is stored in the register Pk (i) (k = 1 to maximum K-1, i = ia). Ib). Therefore, the falling interval analysis unit 151 examines the peak frequencies stored in the register Pk (i) (k = 1 to maximum K−1, i = ia to ib), and calculates each peak frequency in each frame between frames. Correspondingly, it is determined whether or not each peak frequency in each frame can be regarded as the same between frames, and more specifically, whether or not the deviation of the peak frequency between frames is within the allowable range BW.

このステップＳＡ７の判断結果が「ＮＯ」である場合、立ち下がり区間解析部１５１は、ステップＳＡ９およびＳＡ１０を実行し、このルーチンを終了する。一方、ステップＳＡ７の判断結果が「ＹＥＳ」である場合は、立ち下がり区間解析部１５１の処理はステップＳＡ８に進む。 If the determination result in step SA7 is “NO”, the falling section analysis unit 151 executes steps SA9 and SA10 and ends this routine. On the other hand, when the determination result of step SA7 is “YES”, the process of the falling section analysis unit 151 proceeds to step SA8.

このステップＳＡ８では、ステップＳＡ７までの処理結果に基づいて、ヒストグラム情報を更新する。さらに詳述すると、立ち下がり区間解析部１５１は、周波数毎のピークの発生頻度を示すヒストグラム情報を記憶している。なお、初期状態において、このヒストグラム情報における周波数毎のピークの発生頻度は０になっている。そして、ステップＳＡ８では、この周波数毎のピークの発生頻度を示すヒストグラム情報において、ステップＳＡ７においてフレーム間の周波数ずれが許容範囲内であることが確認された各ピーク周波数に対応したピークの発生頻度を増加させる操作を行うのである。このステップＳＡ８の処理を終えると、立ち下がり区間解析部１５１は、ステップＳＡ１０を実行し、このルーチンを終了する。 In step SA8, the histogram information is updated based on the processing results up to step SA7. More specifically, the falling section analysis unit 151 stores histogram information indicating the frequency of occurrence of peaks for each frequency. In the initial state, the frequency of occurrence of peaks for each frequency in the histogram information is zero. In step SA8, in the histogram information indicating the frequency of occurrence of the peak for each frequency, the frequency of occurrence of the peak corresponding to each peak frequency in which the frequency shift between frames is confirmed to be within the allowable range in step SA7. The operation to increase is performed. When the processing of step SA8 is completed, the falling section analysis unit 151 executes step SA10 and ends this routine.

立ち上がり区間解析部１５２は、フレーム毎に、立ち上がり区間の累算スペクトル情報からヒストグラム情報を作成するためのルーチンを実行する。図８はこのルーチンの処理内容を示すフローチャートである。図８において、ステップＳＢ１〜ＳＢ１０は、基本的には図７におけるステップＳＡ１〜ＳＡ１０と対応している。 The rising interval analysis unit 152 executes a routine for creating histogram information from the accumulated spectrum information of the rising interval for each frame. FIG. 8 is a flowchart showing the processing contents of this routine. In FIG. 8, steps SB1 to SB10 basically correspond to steps SA1 to SA10 in FIG.

この立ち上がり区間解析部１５２の処理内容（図８）と立ち下がり区間解析部１５１の処理内容（図７）との実質的な相違点は次の点のみである。すなわち、立ち下がり区間解析部１５１は、ステップＳＡ３においてフレームが立ち下がり区間に属するか否かを判断し、フレームが立ち下がり区間に属する場合にステップＳＡ４以降の処理を実行したが、立ち上がり区間解析部１５２は、ステップＳＢ３においてフレームが立ち上がり区間に属し、かつ、そのフレームにおけるサンプル列のエネルギーが閾値ＥＣよりも大きい場合にステップＳＢ４以降の処理を実行する。立ち上がり区間解析部１５２の処理において、サンプル列のエネルギーが閾値ＥＣより大きいことがステップＳＢ４以降の処理の実行のための条件となっているのは、暗騒音等の影響を回避して、ヒストグラム情報を作成するためである。
以上が、各フレームにおいて、立ち下がり区間解析部１５１および立ち上がり区間解析部１５２により実行される各処理の内容である。 The substantial difference between the processing content of the rising section analysis unit 152 (FIG. 8) and the processing content of the falling section analysis unit 151 (FIG. 7) is only the following point. In other words, the falling interval analysis unit 151 determines whether or not the frame belongs to the falling interval in step SA3, and executes the processing after step SA4 when the frame belongs to the falling interval. In step SB3, when the frame belongs to the rising section and the energy of the sample sequence in the frame is larger than the threshold value EC, the processing after step SB4 is executed. In the processing of the rising section analysis unit 152, the condition for executing the processing after step SB4 that the energy of the sample sequence is larger than the threshold EC is to avoid the influence of background noise and the like, and to store the histogram information. Is to create.
The above is the content of each process executed by the falling interval analysis unit 151 and the rising interval analysis unit 152 in each frame.

図９および図１０は以上説明した立ち下がり区間解析部１５１および立ち上がり区間解析部１５２の各処理において処理対象となる各種の信号の波形を例示するものである。図９および図１０において、左側の欄にある上下４個の波形図は、連続した４個のフレームの各々において累算スペクトル解析部１１０Ｂの処理対象となったサンプル列の波形を各々示している。また、図９および図１０において、中央の欄にある上下４個の波形図は、同じ４個のフレームの各々において累算スペクトル解析部１１０Ｂの処理対象となったサンプル列のサンプル値の２乗値の波形およびサンプル値の２乗値から求めたエネルギーの時間推移に対する回帰直線を各々示している。また、図９および図１０において、右側の欄にある上下４個の波形図は、同じ４個のフレームの各々において累算スペクトル情報から求められた振幅スペクトルの周波数軸上における分布を各々示している。 9 and 10 exemplify waveforms of various signals to be processed in the processes of the falling interval analysis unit 151 and the rising interval analysis unit 152 described above. In FIG. 9 and FIG. 10, the upper and lower four waveform diagrams in the left column respectively show the waveforms of the sample strings that are processed by the accumulated spectrum analysis unit 110B in each of the four consecutive frames. . 9 and 10, the upper and lower four waveform diagrams in the center column are the squares of the sample values of the sample sequence that is the processing target of the accumulated spectrum analysis unit 110B in each of the same four frames. The regression line with respect to the time transition of the energy calculated | required from the waveform of the value and the square value of the sample value is each shown. 9 and 10, the upper and lower four waveform diagrams in the right column show the distribution on the frequency axis of the amplitude spectrum obtained from the accumulated spectrum information in each of the same four frames. Yes.

図９に示す例では、４個の連続したフレームは立ち下がり区間に属しており、サンプル列のエネルギーの回帰直線の勾配は負となっている。従って、これらのフレームにおいて得られる累積スペクトル情報（図９の右側欄の振幅スペクトルを参照）は、立ち下がり区間解析部１５１が実行するステップＳＡ４以降の処理の対象となる。また、図１０に示す例では、４個の連続したフレームは立ち上がり区間に属しており、サンプル列のエネルギーの回帰直線の勾配は正となっている。従って、これらのフレームにおいて得られる累積スペクトル情報（図１０の右側欄の振幅スペクトルを参照）は、立ち上がり区間解析部１５２が実行するステップＳＢ４以降の処理の対象となる。 In the example shown in FIG. 9, four consecutive frames belong to the falling section, and the slope of the regression line of the energy of the sample sequence is negative. Therefore, the accumulated spectrum information (see the amplitude spectrum in the right column of FIG. 9) obtained in these frames is a target of processing after step SA4 executed by the falling section analysis unit 151. In the example shown in FIG. 10, four consecutive frames belong to the rising section, and the slope of the regression line of the energy of the sample sequence is positive. Therefore, the accumulated spectrum information obtained in these frames (see the amplitude spectrum in the right column of FIG. 10) is the target of the processing after step SB4 executed by the rising section analysis unit 152.

さて、立ち下がり区間の各フレームにおいて、入力サンプル列から累算スペクトル情報を算出し、この累積スペクトル情報から周波数軸上における振幅スペクトルの分布を求めると、同一周波数において高い頻度で孤立したピークが発生する場合がある。図９の例では、２．３ｋＨｚ付近にこのような孤立したピークが発生している。一方、立ち上がり区間になると、図１０に示すように、立ち下がり区間において観測された２．３ｋＨｚ付近のピークはなくなっている。このように立ち下がり区間において、高い頻度で現れる同一周波数を持った振幅スペクトルのピークは、カラーレーションによるものである可能性が高い。そこで、総合判定部１５３は、以上説明した立ち下がり区間解析部１５１から出力されるヒストグラム情報と立ち上がり区間解析部１５２から出力されるヒストグラム情報とを比較することにより、カラーレーション周波数を推定する。 Now, in each frame in the falling section, the accumulated spectrum information is calculated from the input sample sequence, and when the distribution of the amplitude spectrum on the frequency axis is obtained from this accumulated spectrum information, isolated peaks occur at a high frequency at the same frequency. There is a case. In the example of FIG. 9, such an isolated peak occurs in the vicinity of 2.3 kHz. On the other hand, in the rising section, as shown in FIG. 10, the peak near 2.3 kHz observed in the falling section disappears. In this way, the peak of the amplitude spectrum having the same frequency that appears frequently in the falling section is highly likely to be caused by coloration. Therefore, the overall determination unit 153 estimates the coloration frequency by comparing the histogram information output from the falling interval analysis unit 151 described above with the histogram information output from the rising interval analysis unit 152.

ここで、図１１を参照し、総合判定部１５３が行うカラーレーション周波数の推定方法について説明する。図１１において、左側の欄にある上下２個のヒストグラムは、立ち下がり区間解析部１５１により求められたヒストグラムの例を示すものであり、右側の欄にある上下２個のヒストグラムは、立ち上がり区間解析部１５２により求められたヒストグラムの例を示すものである。また、図１１において、上段の２個のヒストグラムは、図１に示す構成において、スピーカ１２を非動作状態とし、帰還をなくした状態において得られたものであり、下段の２個のヒストグラムは、スピーカ１２を動作状態とし、帰還が働く状態において得られたものである。 Here, with reference to FIG. 11, the estimation method of the coloration frequency which the comprehensive determination part 153 performs is demonstrated. In FIG. 11, the upper and lower two histograms in the left column show examples of histograms obtained by the falling interval analysis unit 151, and the upper and lower two histograms in the right column show the rising interval analysis. 7 shows an example of a histogram obtained by the unit 152. In addition, in FIG. 11, the upper two histograms are obtained in the configuration shown in FIG. 1 in a state where the speaker 12 is in a non-operating state and feedback is eliminated, and the lower two histograms are This is obtained in a state where the speaker 12 is in an operating state and feedback is working.

音響帰還系において帰還が働かない状態では、図１１の上段の２つのヒストグラムを比較すると分かるように、カラーレーション検出装置１００への入力信号が立ち下がり区間のものであろうと立ち上がり区間のものであろうと、累算スペクトル情報から得られる振幅スペクトルのピークのヒストグラムには顕著な差は現れない。しかし、音響帰還系において帰還が働いている状態では、カラーレーションが発生しているときに、図１１の下段に示すように、立ち下がり区間において得られるヒストグラムと立ち上がり区間において得られるヒストグラムとの間に顕著な差が生じる。図１１に示す例で説明すると、左下のヒストグラム（立ち下がり区間）では、２．３ｋＨｚ付近にピークの発生頻度が高くなっている周波数がある。これは前掲図９に例示したようなカラーレーション時に高い頻度で発生する孤立したピークの周波数である。しかし、右下のヒストグラム（立ち上がり区間）にはこの２．３ｋＨｚ付近におけるピークの発生頻度の高まりがない。そこで、総合判定部１５３は、立ち下がり区間解析部１５１および立ち上がり区間解析部１５２により求められた各ヒストグラムを比較し、立ち下がり区間のみにおいて高い頻度を記録しているピークの周波数をカラーレーション周波数と推定するのである。 In the state where feedback does not work in the acoustic feedback system, as can be seen by comparing the two histograms in the upper part of FIG. 11, the input signal to the coloration detection device 100 is in the falling section or in the rising section. In fact, no significant difference appears in the histogram of the peak of the amplitude spectrum obtained from the accumulated spectrum information. However, in the state where feedback is working in the acoustic feedback system, when coloration occurs, as shown in the lower part of FIG. 11, between the histogram obtained in the falling section and the histogram obtained in the rising section. A noticeable difference occurs. In the example shown in FIG. 11, in the lower left histogram (falling section), there is a frequency at which a peak occurrence frequency is high in the vicinity of 2.3 kHz. This is the frequency of an isolated peak that occurs at a high frequency during coloration as exemplified in FIG. However, in the lower right histogram (rising section), there is no increase in the frequency of occurrence of peaks in the vicinity of 2.3 kHz. Therefore, the overall determination unit 153 compares the respective histograms obtained by the falling interval analysis unit 151 and the rising interval analysis unit 152, and determines the frequency of the peak recording a high frequency only in the falling interval as the coloration frequency. Estimate.

図１における制御部２４は、このようにして推定されたカラーレーション周波数に関する報告をカラーレーション検出装置１００から受け取り、そのカラーレーション周波数におけるゲインを低下させるよう適応帯域フィルタ１６の周波数特性の制御を行う。 The control unit 24 in FIG. 1 receives a report regarding the coloration frequency estimated in this way from the coloration detection apparatus 100, and controls the frequency characteristics of the adaptive band filter 16 so as to reduce the gain at the coloration frequency. .

以上説明したように、本実施形態によれば、音響帰還系において取得される入力信号のうちカラーレーションの成分の観測が容易な立ち下がり区間の信号に着目し、この立ち下がり区間の入力信号の累積スペクトル情報から得られる振幅スペクトルのピークの発生頻度を周波数毎に求め、ピークの発生頻度の高い周波数の中からカラーレーション周波数を推定するようにしているので、カラーレーション周波数を迅速かつ容易に求めることができる。また、本実施形態によれば、立ち下がり区間において累算スペクトル情報から得られる振幅スペクトルのピークの発生頻度を周波数毎に求めることに加えて、入力信号のレベルが増加する立ち上がり区間において累算スペクトル情報から得られる振幅スペクトルのピークの発生頻度を周波数毎に求め、立ち下がり区間における周波数毎のピークの発生頻度と立ち上がり区間における周波数毎のピークの発生頻度とを比較し、立ち下がり区間において顕著な発生頻度を生じさせているピークの周波数をカラーレーション周波数として推定するようにしている。従って、カラーレーション周波数を正確に求めることができる。 As described above, according to the present embodiment, the input signal acquired in the acoustic feedback system is focused on the signal in the falling section where the coloration component can be easily observed, and the input signal in the falling section is observed. The frequency of peak occurrence in the amplitude spectrum obtained from the accumulated spectrum information is obtained for each frequency, and the coloration frequency is estimated from the frequencies with high peak occurrence frequency, so the coloration frequency can be obtained quickly and easily. be able to. Further, according to the present embodiment, in addition to obtaining the frequency of occurrence of the peak of the amplitude spectrum obtained from the accumulated spectrum information in the falling section for each frequency, the accumulated spectrum in the rising section in which the level of the input signal increases. Obtain the frequency of occurrence of the peak of the amplitude spectrum obtained from the information for each frequency, compare the frequency of occurrence of the peak for each frequency in the falling section and the frequency of occurrence of the peak for each frequency in the rising section, and noticeably in the falling section The peak frequency causing the occurrence frequency is estimated as the coloration frequency. Therefore, the coloration frequency can be accurately obtained.

この発明の一実施形態によるカラーレーション検出装置を含むハウリング抑圧システムの構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the howling suppression system containing the coloration detection apparatus by one Embodiment of this invention. 同カラーレーション検出装置の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the same color detection apparatus. 同カラーレーション検出装置における累算スペクトル解析部の第１の態様の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the 1st aspect of the accumulation spectrum analysis part in the coloration detection apparatus. 同累算スペクトル解析部の処理内容を示す図である。It is a figure which shows the processing content of the same accumulation spectrum analysis part. 同カラーレーション検出装置における累算スペクトル解析部の第２の態様の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the 2nd aspect of the accumulation spectrum analysis part in the coloration detection apparatus. 同累算スペクトル解析部の動作例を示す図である。It is a figure which shows the operation example of the same accumulation spectrum analysis part. 同カラーレーション検出装置における立ち下がり区間解析部の処理内容を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the processing content of the fall area analysis part in the coloration detection apparatus. 同カラーレーション検出装置における立ち上がり区間解析部の処理内容を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the processing content of the rising area analysis part in the coloration detection apparatus. 同立ち下がり区間解析部の処理対象である各種の信号波形を例示する図である。It is a figure which illustrates the various signal waveforms which are the processing objects of the fall section analysis part. 同立ち上がり区間解析部の処理対象である各種の信号波形を例示する図である。It is a figure which illustrates various signal waveforms which are the processing targets of the same rise section analysis part. 同カラーレーション検出装置の総合判定部におけるカラーレーション周波数の推定方法を説明する図である。It is a figure explaining the estimation method of the coloration frequency in the comprehensive determination part of the coloration detection apparatus.

Explanation of symbols

１００……カラーレーション検出装置、１１０，１１０Ａ，１１０Ｂ……累算スペクトル解析部、１５０……カラーレーション周波数推定部、１５１……立ち下がり区間解析部、１５２……立ち上がり区間解析部、１１１，１１６……Ａ／Ｄ変換器、１１５，１２０……演算制御部、１１２……フレームバッファ、１１３，１１９……フーリエ変換部、１１４……累算部、１１７……シフトレジスタ、１１８……窓掛け部。 DESCRIPTION OF SYMBOLS 100 ... Coloration detection apparatus, 110, 110A, 110B ... Accumulated spectrum analysis part, 150 ... Coloration frequency estimation part, 151 ... Falling section analysis part, 152 ... Rising section analysis part, 111, 116 ...... A / D converter, 115, 120. Arithmetic control unit, 112. Frame buffer, 113, 119 ... Fourier transform unit, 114 ... Accumulation unit, 117 ... Shift register, 118 ... Windowing Department.

Claims

An accumulated spectrum analyzing means for calculating accumulated spectrum information from a sample of an input signal acquired in an acoustic feedback system;
The accumulated spectrum information in the falling section where the level of the input signal attenuates is repeatedly acquired, the amplitude spectrum is calculated from each accumulated spectrum information, and the peak of the amplitude spectrum calculated from each accumulated spectrum information is calculated. Rutotomoni calculated occurrence frequency for each frequency, wherein the accumulated spectral information repeatedly acquires the leading edge of the input signal level increases, respectively to calculate the amplitude spectrum from the accumulation spectral information, each accumulated spectral information The peak frequency of the amplitude spectrum calculated from the frequency is calculated for each frequency, and the peak frequency for each frequency in the falling period is compared with the peak frequency for each frequency in the rising period. The peak frequency causing the occurrence frequency Coloration detecting apparatus characterized by comprising a coloration frequency estimation means for estimating a number.

The accumulated spectrum analyzing means calculates spectrum information of the entire observation section every time one or a plurality of new input signal samples are observed in the observation section having a predetermined length, and aligns the calculated spectrum information with the frequency axis. The coloration detection apparatus according to claim 1, wherein accumulation spectrum information is generated by accumulation.

The accumulated spectrum analyzing means assigns a relatively large weight to an old sample and a relatively small weight to a new sample by a triangular window function for an observation section of a predetermined length, and provides a spectrum of the entire observation section. The coloration detection apparatus according to claim 1, wherein information is calculated, and the calculated spectrum information is output as accumulated spectrum information.

An accumulated spectrum analysis process for calculating accumulated spectrum information from a sample of input signals acquired in an acoustic feedback system;
The accumulated spectrum information in the falling section where the level of the input signal attenuates is repeatedly acquired, the amplitude spectrum is calculated from each accumulated spectrum information, and the peak of the amplitude spectrum calculated from each accumulated spectrum information is calculated. The frequency of occurrence is obtained for each frequency, and the accumulated spectrum information in the rising section where the level of the input signal increases is repeatedly obtained, and the amplitude spectrum is calculated from each accumulated spectrum information, and from each accumulated spectrum information Calculate the frequency of occurrence of the peak of the calculated amplitude spectrum for each frequency, compare the frequency of the peak for each frequency in the falling section with the frequency of the peak for each frequency in the rising section, and noticeable occurrence in the falling section The frequency of the peak causing the frequency And coloration frequency estimation process for estimating the number
A coloration detection method comprising: