音響エコーキャンセラのための学習同定法のロバスト化(電気音響, 音響一般)
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概要
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適応フィルタを音響エコーキャンセラに適用する上で, ダブルトーク時におけるロバスト性の実現は重要な課題である. 本論文では, ロバスト統計手法であるM-推定に基づき, 学習同定法(NLMSアルゴリズム)を導く評価関数を修正し, こう配制限型学習同定法(GL-NLMSアルゴリズム)を導出する. この手法では, 誤差信号と参照信号のレベル比がシングルトーク時とダブルトーク時において異なる分布を示すという統計的特徴を利用し, 学習同定法が更新に用いるこう配を非線形に制限することにより, ダブルトークに対する高いロバスト性を実現する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-08-01
著者
-
羽田 陽一
日本電信電話株式会社NTTサイバースペース研究所
-
片岡 章俊
日本電信電話株式会社NTTサイバースペース研究所
-
片岡 章俊
日本電信電話株式会社nttサイバースペース研究所:龍谷大学理工学部
-
片岡 章俊
日本電信電話(株)nttサイバースペース研究所
-
島内 末廣
日本電信電話株式会社nttサイバースペース研究所
-
羽田 陽一
日本電信電話株式会社 Nttサイバースペース研究所
-
羽田 陽一
日本電信電話/NTTサイバースペース研究所
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