位匹配部105的處理，能夠?qū)崿F(xiàn)比現(xiàn)有示例所示的延遲加法強調(diào)了聲音的波束形成。
[0044]此外，第I目標聲音阻斷部103的輸出信號yi和第2目標聲音阻斷部104的輸出信號y2相加而成為噪聲信號noise，并輸入到噪聲學習部106。噪聲學習部106以該噪聲信號noise為輸入，并利用以相位匹配部105的輸出信號ζ為目標信號的NLMS (NormalizedLeast Mean Squares filter:歸一化最小均方濾波)自適應(yīng)濾波器來學習相位匹配部105的輸出信號ζ中包含的噪聲成分。通過從相位匹配部105的輸出信號ζ中減去噪聲學習部106的輸出信號，能夠得到去除噪聲后的信號e。
[0045]在設(shè)時刻η的第I目標聲音阻斷部103的輸出信號Y1 (η)和第2目標聲音阻斷部104的輸出信號y2 (η)的相加信號為noise (η)、濾波系數(shù)為FN(η) = [hn0 (η)、Iin1 (η)、…、hrvJrOr時，根據(jù)以下的式(5)?式(7)，計算出噪聲去除后的信號e (η)。
[0046]N(n) = [noise (η)、noise (n_l)、…、noise (η-ρ-1) ]τ...(5)
[0047]e (η) = ζ (η) -FNt (η).N (η)...(6)
[0048]FN (η+1) =FN (η)+ μ.ne (η).N (η)/Nt (η) N (η)...(7)
[0049]此外，在上述說明中，示出了使用LMS作為第I目標聲音阻斷部103和第2目標聲音阻斷部104的自適應(yīng)濾波器，使用NLMS作為噪聲學習部106的自適應(yīng)濾波器的例子，但也可以使用RLS (Recursive Least Squares:遞推最小平方)或仿射射影濾波器(affineproject1n filter)等其它自適應(yīng)濾波器來構(gòu)成。
[0050]如上所述，根據(jù)該實施方式1，構(gòu)成為:應(yīng)用第I目標聲音阻斷部103學習得到的濾波系數(shù)來作為相位匹配部105的濾波系數(shù)，因此，與廣義旁瓣對消器(GSC)或固定波束形成器相比，能夠從相位匹配部105得到SN比更好的信號。此外，由于能夠應(yīng)用在第I目標聲音阻斷部103的運算處理的過程中得到的系數(shù)作為相位匹配部105的濾波系數(shù)，因此，能夠高效地進行相位匹配的處理。
[0051]此外，根據(jù)該實施方式1，構(gòu)成為:在噪聲學習部106中，學習相位匹配部105的輸出信號中包含的噪聲成分，并減去學習得到的噪聲成分，因此，能夠得到抑制了噪聲提高了SN比的信號。
[0052]實施方式2.
[0053]圖2是示出本發(fā)明的實施方式2的波束形成裝置的結(jié)構(gòu)的圖。在該實施方式2中，采用使用了自適應(yīng)濾波器的第I目標聲音阻斷部103'和第2目標聲音阻斷部104'，并由增益調(diào)節(jié)部107a以及合成部107b構(gòu)成實施方式I所示的相位匹配部105。
[0054]此外，以下，針對與實施方式I的波束形成裝置的構(gòu)成要素相同或相當?shù)牟糠?，標注與在實施方式I中使用的標號相同的標號，并省略或簡化說明。
[0055]第I目標聲音阻斷部103'由自適應(yīng)濾波器構(gòu)成，其根據(jù)第I傳聲器101的信號X1以及第2傳聲器102的信號X2，估計第I傳聲器101的信號X1中包含的噪聲成分y i。通過從第I傳聲器101的信號X1中去除估計出的噪聲成分y i，由此得到聲音去除后的信號ei。第2目標聲音阻斷部104'由自適應(yīng)濾波器構(gòu)成，其根據(jù)第I傳聲器101的信號X1以及第2傳聲器102的信號X2，估計第2傳聲器102的信號X2中包含的噪聲成分y 2。通過從第2傳聲器102的信號X2中去除估計出的噪聲成分y2，由此得到聲音去除后的信號e2。
[0056]增益調(diào)節(jié)部107a調(diào)節(jié)第I目標聲音阻斷部103'的輸出信號Y1的增益，合成部107b從第I傳聲器101的信號X1中減去增益調(diào)節(jié)后的信號。由此，得到與實施方式I的相位匹配部105的輸出信號ζ相同的信號。噪聲學習部106使用第I目標聲音阻斷部103'的聲音去除后的信號ei與第2目標聲音阻斷部104'的聲音去除后的信號e2的相加信號，根據(jù)增益調(diào)節(jié)后的輸出信號ζ來學習噪聲成分。從增益調(diào)節(jié)后的輸出信號ζ中減去噪聲學習部106的輸出信號，由此，能夠得到去除噪聲后的信號e。
[0057]在上述實施方式I中，示出了在相位匹配部105中使用FIR濾波器進行卷積運算的例子，但如該實施方式2所示，在對第I目標聲音阻斷部103'和第2目標聲音阻斷部104'使用自適應(yīng)濾波器的情況下，不需要FIR濾波器的卷積運算，利用基于上述式(2)和式(4)計算出的下式(8)和式(9)，根據(jù)第I目標聲音阻斷部103'的輸出和增益調(diào)節(jié)部107a，能夠得到輸出信號ζ (η)。
[0058]首先，根據(jù)上述式(2)，得到以下的式(8)。
[0059]Ft (η).X2 (n) = X1 (n) -G1 (η)...(8)
[0060]如以下的式(9)所示，使用上述式⑷、式(8)，由進行了第I傳聲器101的信號X1(Ii)以及增益調(diào)節(jié)的聲音去除后的信號ei (η)表示輸出信號ζ (η)。
[0061]ζ (n) = (X1 (n) +Ft (η).X2 (η)) /2...(9)
[0062]= (X1 (η) +X1 (η) I1 (η)) /2
[0063]= X1 (η) -G1 (η) / 2
[0064]如式(9)所示，將聲音去除后的信號e?輸出到增益調(diào)節(jié)部107a，增益調(diào)節(jié)部107a將信號ei (η)的增益調(diào)節(jié)為1/2，然后將其從第I傳聲器101的信號X1 (η)中減去，由此得到輸出信號ζ(η)。在式(9)中，示出了為了得到與上述實施方式I相同的結(jié)果而將增益調(diào)節(jié)部107a中的增益設(shè)定為1/2的情況，但也可以根據(jù)第I傳聲器101和第2傳聲器102的增益平衡等而適當變更數(shù)值。
[0065]如上所述，根據(jù)該實施方式2，構(gòu)成為:使用自適應(yīng)濾波器作為第I目標聲音阻斷部103'和第2目標聲音阻斷部1f，估計出第I傳聲器101的信號和第2傳聲器102的信號中包含的噪聲成分，增益調(diào)節(jié)部107a對聲音去除后的信號的增益進行調(diào)節(jié)，將其從第I傳聲器101的信號中減去，因此，不需要設(shè)置用于進行相位匹配的FIR濾波器，能夠削減運舁里。
[0066]實施方式3.
[0067]在上述實施方式I和實施方式2中，示出了具有第I傳聲器101和第2傳聲器102這兩個傳聲器的結(jié)構(gòu)，在該實施方式3中，對將傳聲器的數(shù)量擴展為3個以上的N個的情況下的波束形成裝置進行說明。
[0068]圖3是示出本發(fā)明的實施方式3的波束形成裝置的結(jié)構(gòu)的圖。
[0069]實施方式3的波束形成裝置由陣列傳聲器部108、目標聲音阻斷對集合部109、相位匹配部105以及噪聲學習部106構(gòu)成。
[0070]陣列傳聲器部108由第I傳聲器108A、第2傳聲器108B、..?、第N傳聲器108N的N個傳聲器構(gòu)成。各傳聲器108Α、108Β、...、108N將外部聲音轉(zhuǎn)換為電信號。目標聲音阻斷對集合部109具有相對于傳聲器的個數(shù)N的N-1個目標聲音阻斷對。在圖3的例子中，由第I目標聲音阻斷對109A、第2目標聲音阻斷對109B、...、第N-1的目標聲音阻斷對109 (N-1)構(gòu)成。各目標聲音阻斷對109A、109B、...、109 (N-1)使用第I傳聲器108A的信號(代表聲音信號)和其它傳聲器108B、...、108N的信號(其它多個聲音信號)，去除彼此具有相關(guān)性的信號(目標信號)。
[0071]圖4是示出本發(fā)明的實施方式3的波束形成裝置的目標聲音阻斷對的結(jié)構(gòu)的圖。在圖4中，以第I目標聲音阻斷對109A為例示出。
[0072]第I目標聲音阻斷對109A由第I輸入目標聲音阻斷部IllA和第2輸入目標聲音阻斷部112A構(gòu)成。第I輸入目標聲音阻斷部IllA從第I傳聲器108A的信號X1中阻斷目標聲音，輸出用于在相位匹配部105中進行相位匹配的信息。第2輸入目標聲音阻斷部112A從第2傳聲器108B的信號&中阻斷目標聲音，輸出用于在噪聲學習部106中學習噪聲的信號。
[0073]相位匹配部105使用從N-1個目標聲音阻斷對109A、109B、...,109 (N-1)輸入的結(jié)果，進行從N個傳聲器108Α、108Β、...、108N輸入的信號的相位匹配。噪聲學習部106使用從N-1個目標聲音阻斷對109A、109B、...、109 (N-1)輸出的信號的合計信號，根據(jù)相位匹配部105的輸出信號來學習噪聲成分。
[0074]在第K目標聲音阻斷對109K(1彡K彡N-1)中的第I輸入目標聲音阻斷部IllK中，將第I傳聲器108Α的信號X1作為示教信號，將第Κ+1傳聲器的信號χκ+1作為輸入信號，與上述式⑴?式(3)同樣地，如以下的式(10)?式(12)所示那樣，使用基于NLMS的自適應(yīng)濾波器，進行從第I傳聲器108Α的信號X1中去除目標信號的學習。
[0075]Xk(η) = [χκ(η)，χκ(n-1)，…，χκ(η-ρ_1) ]τ...(10)
[0076]e1K (η) = X1 (η) -y1K (η) = X1 (η) -FKT (η).Χκ(η)...(11)
[0077]Fk (η+1) = Fk (η) + μ.e1K(n).Χκ(η)...(12)
[0078]在上述式(10)?式(12)中，Xk為第Κ+1傳聲器的信號χ κ+1、、為NLMS的濾波系數(shù)，y1K為NLMS中的殘差信號。
[0079]另一方面，在第K目標聲音阻斷對109K中的第2輸入目標聲音阻斷部112K中，將第I傳聲器108A的信號X1作為輸入信號，將第K+1傳聲器的信號χ K+1作為示教信號，根據(jù)以下的式(13)?式(15)，進行與上述式(10)?式(12)相反的學習。
[0080]X1 (n) = [X1 (η)，X1 (n-1)，…，X1 (η-ρ-1) ]τ...(13)<