CN110301142B - 滤波器生成装置、滤波器生成方法以及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本实施方式所涉及的滤波器生成装置(201)包括：提取部(214)，从比拾音信号的边界样本更靠前的样本中提取第一样本数量的第一信号；信号生成部(215)，基于第一信号，生成第二样本数量的第二信号，第二信号包括来自声源的直接声音，第二样本数量多于第一样本数量；变换部(216)，将第二信号变换为频域，生成频谱；修正部(217)，增大修正频带中的频谱的值，生成修正频谱；逆变换部(218)，将修正频谱逆变换为时域，生成修正信号；以及生成部(219)，基于拾音信号和修正信号来生成滤波器。

Description

滤波器生成装置、滤波器生成方法以及存储介质
技术领域
本发明涉及滤波器生成装置、滤波器生成方法以及存储介质。
背景技术
作为声像定位技术，有如下头外定位技术：使用头戴式耳机使声像定位在收听者的头部外侧。在头外定位技术中，消除从头戴式耳机到耳朵的特性，并赋予从立体声扬声器到耳朵的四个特性，由此使声像定位在头外。
在头外定位再现中，通过设置在收听者本人的耳朵上的麦克风(以下，称为麦克风)来录音从2声道(以下记载为ch)的扬声器发出的测量信号(脉冲声音等)。然后，根据通过脉冲响应得到的拾音信号，处理装置制作滤波器。通过将所制作的滤波器卷积到2ch(2声道)的音频信号，能够实现头外定位再现。
在专利文献1中，公开了获取个性化的室内脉冲响应的集合的方法。在专利文献1中，在收听者的各耳朵的附近设置麦克风。然后，左右的麦克风对驱动扬声器时的脉冲声音进行录音。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特表2008-512015号公报。
发明内容
对于经过头外定位处理再现的声场的音质，有时会出现中频低频不足、中心定位的声音偏淡、声乐偏远等的所谓的中漏。
这种中漏是由于扬声器的放置方式和收听者的位置关系引起的。从Lch(左声道)的扬声器到左耳的距离与从Rch(右声道)的扬声器到左耳的距离之差为半波长的频率以反相合成。因此，在距离差为半波长的频率下，听到的声音较小。尤其是，中心定位的信号在Lch、Rch中包含同相信号，因此在两耳的位置分别抵消。另外，这样的抵消也会由于室内的反射的影响而引起。
通常，在收听扬声器再现时，收听者就算想要不动也会不由自主地晃动头部，而对此很难自知。然而，有头外定位处理的情况下，由于使用某一固定位置处的空间传递函数，因此由与扬声器之间的距离决定的频率提示以反相合成的音。
另外，作为从扬声器到耳边的空间声学传递特性，使用头部传递函数(HRTF)。头部传递函数是通过对仿真头或用户本人的测量而获得的。关于HRTF和听觉、定位的分析和研究也很多。
空间声学传递特性分为：从声源到收听位置的直接声音、以及被壁面或底面等物体反射而到达的反射声音(以及衍射音)这两种。并且，直接声音和反射声音自身以及它们的关系成为表示空间声学传递特性整体的构成要素。在音响特性的模拟中，有时也分别模拟直接声音和反射声音再进行整合来计算整体的特性。另外，在上述分析和研究中，分别处理两种声音传递特性是非常有用的。
因此，期望从由麦克风拾取的拾音信号中适当地分离直接声和反射声音。
本实施方式是鉴于上述问题而完成的，其目的在于提供一种能够生成适当的滤波器的滤波器生成装置、滤波器生成方法以及存储介质。
本实施方式所涉及的滤波器生成装置，包括：麦克风，对从声源输出的测量信号进行拾音，获取拾音信号；以及处理部，基于所述拾音信号，生成与从所述声源到所述麦克风为止的传递特性对应的滤波器，所述处理部包括：提取部，从比所述拾音信号的边界样本更靠前的样本中提取第一样本数量的第一信号；信号生成部，基于所述第一信号，生成第二样本数量的第二信号，所述第二信号包括来自所述声源的直接声音，所述第二样本数量多于所述第一样本数量；变换部，将所述第二信号变换为频域，生成频谱；修正部，增大预定频率以下的频带中的所述频谱的值，生成修正频谱；逆变换部，将所述修正频谱逆变换为时域，生成修正信号；以及生成部，利用所述拾音信号和所述修正信号来生成滤波器，对于比所述边界样本更靠前的滤波器值，通过所述修正信号的值来生成，对于所述边界样本之后且小于第二样本数量的滤波器值，通过对所述拾音信号相加了所述修正信号的相加值来生成。
本实施方式所涉及的滤波器生成方法，通过麦克风对从声源输出的测量信号进行拾音来生成与传递特性对应的滤波器，所述滤波器生成方法包括以下步骤：通过所述麦克风获取拾音信号；从比所述拾音信号的边界样本更靠前的样本中提取第一样本数量的第一信号；基于所述第一信号，生成第二样本数量的第二信号，所述第二信号包括来自所述声源的直接声音，所述第二样本数量多于所述第一样本数量；将所述第二信号变换为频域，生成频谱；增大预定频率以下的频带中的所述频谱的值，生成修正频谱；将所述修正频谱逆变换为时域，生成修正信号；以及利用所述拾音信号和所述修正信号来生成滤波器，对于比所述边界样本更靠前的滤波器值，通过所述修正信号的值来生成，对于所述边界样本之后且小于第二样本数量的滤波器值，通过对所述拾音信号相加了所述修正信号的相加值来生成。
本发明所涉及的存储介质是一种存储有程序的计算机可读存储介质，所述程序使计算机执行滤波器生成方法，所述滤波器生成方法通过麦克风对从声源输出的测量信号进行拾音来生成与传递特性对应的滤波器，所述滤波器生成方法包括以下步骤：通过所述麦克风获取拾音信号；从比所述拾音信号的边界样本更靠前的样本中提取第一样本数量的第一信号；基于所述第一信号，生成第二样本数量的第二信号，所述第二信号包括来自所述声源的直接声音，所述第二样本数量多于所述第一样本数量；将所述第二信号变换为频域，生成频谱；增大预定频率以下的频带中的所述频谱的值，生成修正频谱；将所述修正频谱逆变换为时域，生成修正信号；以及利用所述拾音信号和所述修正信号来生成滤波器，对于比所述边界样本更靠前的滤波器值，通过所述修正信号的值来生成，对于所述边界样本之后且小于第二样本数量的滤波器值，通过对所述拾音信号相加了所述修正信号的相加值来生成。
根据本实施方式，能够提供可以生成适当滤波器的滤波器生成装置、滤波器生成方法以及存储介质。
附图说明
图1是示出本实施方式所涉及的头外定位处理装置的框图；
图2是示出生成滤波器的滤波器生成装置的构成的图；
图3是示出滤波器生成装置的信号处理装置的构成的控制模块图；
图4是示出滤波器生成方法的流程图；
图5是示出由麦克风获取的拾音信号的波形图；
图6是用于示出边界样本d的、拾音信号的放大图；
图7是示出基于从拾音信号中提取出的样本而生成的直接声音信号的波形图；
图8是示出直接声音信号的幅度谱和修正后的幅度谱的图；
图9是放大示出直接声音信号和修正信号的波形图；
图10是示出通过本实施方式的处理得到的滤波器的波形图；
图11是示出修正后的滤波器和未修正的滤波器的频率特性的图；
图12是示出实施方式2所涉及的信号处理装置的构成的控制模块图；
图13是示出实施方式2所涉及的信号处理装置中的信号处理方法的流程图；
图14是示出实施方式2所涉及的信号处理装置中的信号处理方法的流程图；
图15是用于说明信号处理装置中的处理的波形图；
图16是示出实施方式3所涉及的信号处理装置中的信号处理方法的流程图；
图17是示出实施方式3所涉及的信号处理装置中的信号处理方法的流程图；
图18是用于说明信号处理装置中的处理的波形图；
图19是用于说明通过迭代搜索法求出收敛点的处理的波形图。
具体实施方式
在本实施方式中，滤波器生成装置测量从扬声器到麦克风的传递特性。然后，基于所测量的传递特性，滤波器生成装置生成滤波器。
对使用了用本实施方式所涉及的滤波器生成装置生成的滤波器的声像定位处理的概要进行说明。在此，对作为声像定位处理装置一个例子的头外定位处理进行说明。本实施方式涉及的头外定位处理为如下：使用个人的空间声学传递特性(也称为空间声学传递函数)和外耳道传递特性(也称为外耳道传递函数)进行头外定位处理。空间声学传递特性是从扬声器等的声源到外耳道的传递特性。外耳道传递特性是从外耳道入口到鼓膜的传递特性。在本实施方式中，使用从扬声器到收听者的耳朵的空间声学传递特性、以及佩戴头戴式耳机的状态下的外耳道传递特性的逆特性来实现头外定位处理。
本实施方式的头外定位处理装置是个人计算机、智能手机、平板电脑等信息处理装置，包括：处理器等处理单元，存储器或硬盘等存储单元、液晶监视器等显示单元、触摸面板、按钮、键盘、鼠标等输入单元、具有头戴式耳机或入耳式耳机的输出单元。具体而言，本实施方式的头外定位处理由个人计算机、智能手机、平板电脑等用户终端执行。用户终端是具有处理器等处理单元、存储器或硬盘等存储单元、液晶监视器等显示单元、触摸面板、按钮、键盘、鼠标等输入单元的信息处理装置。用户终端也可以具有收发数据的通信功能。并且，在用户终端上连接有具有头戴式耳机或入耳式耳机的输出单元。
实施方式1
(头外定位处理装置)
图1示出本实施方式所涉及的声场再现装置的一个例子的头外定位处理装置100。图1是头外定位处理装置的框图。头外定位处理装置100对佩戴头戴式耳机43的用户U再现声场。因此，头外定位处理装置100对Lch和Rch的立体声输入信号XL、XR进行声像定位处理。Lch和Rch的立体声输入信号XL、XR是从CD(Compact Disc，光盘)播放器等输出的模拟的音频再现信号，或者mp3(MPEG Audio Layer-3，MPEG音频层-3)的数字音频数据。另外，头外定位处理装置100不限于物理上单一的装置，一部分处理可以由不同的装置进行。例如，也可以由个人计算机等进行一部分处理、而剩余的处理通过内置在头戴式耳机43中的DSP(数字信号处理器)等来进行。
头外定位处理装置100包括头外定位处理部10、滤波器部41、滤波器部42以及头戴式耳机43。头外定位处理部10、滤波器部41以及滤波器部42具体而言可以通过处理器等来实现。
头外定位处理部10具备卷积运算部11～12、21～22以及加法器24、25。卷积运算部11～12、21～22进行使用了空间声学传递特性的卷积处理。来自CD播放器等的立体声输入信号XL、XR被输入到头外定位处理部10。在头外定位处理部10中设定有空间声学传递特性。头外定位处理部10对各声道的立体声输入信号XL、XR卷积空间声学传递特性。空间声学传递特性可以是在测量对象(用户U)的头部或耳廓处测量的头部传递函数HRTF，也可以是仿真头或第三者的头部传递函数。这些传递特性可以当场测量，也可以预先准备。
将4个空间声学传递特性H1s、Hlo、Hro、Hrs作为1组，将其作为空间声学传递函数。在卷积运算部11、12、21、22中用于卷积的数据成为空间声学滤波器。通过以预定滤波器长度切出空间声学传递特性Hls、Hlo、Hro、Hrs，生成空间声学滤波器。
空间声学传递特性Hls、Hlo、Hro、Hrs分别通过脉冲响应测量等预先获得。例如，用户U在左右耳朵上分别佩戴麦克风。配置在用户U的前方的左右扬声器分别输出用于进行脉冲响应测量的脉冲声音。然后，麦克风对从扬声器输出的脉冲声音等的测量信号进行拾音。基于麦克风的拾音信号，获得空间声学传递特性H1s、Hlo、Hro和Hrs。测量左扬声器和左麦克风之间的空间声学传递特性H1s、左扬声器和右麦克风之间的空间声学传递特性Hlo、右扬声器和左麦克风之间的空间声学传递特性Hro、右扬声器和右麦克风之间的空间声学传递特性Hrs。
然后，卷积运算部11对Lch的立体声输入信号XL卷积与空间声学传递特性Hls对应的空间声学滤波器。卷积运算部11将卷积运算数据输出到加法器24。卷积运算部21对Rch的立体声输入信号XR卷积与空间声学传递特性Hro对应的空间声学滤波器。卷积运算部21将卷积运算数据输出到加法器24。加法器24将两个卷积运算数据相加，并输出到滤波器部41。
卷积运算部12对Lch的立体声输入信号XL卷积与空间声学传递特性Hlo对应的空间声学滤波器。卷积运算部12将卷积运算数据输出到加法器25。卷积运算部22对Rch的立体声输入信号XR卷积与空间声学传递特性Hrs对应的空间声学滤波器。卷积运算部22将卷积运算数据输出到加法器25。加法器25将两个卷积运算数据相加，并输出到滤波器部42。
在滤波器部41、42中设定有消除头戴式耳机特性(头戴式耳机的再现单元与麦克风之间的特性)的逆滤波器。然后，对实施了头外定位处理部10中的处理的再现信号(卷积运算信号)卷积逆滤波器。滤波器部41将逆滤波器与来自加法器24的Lch信号进行卷积。类似地，滤波器部42将逆滤波器与来自加法器25的Rch信号进行卷积。当佩戴耳机43时，逆滤波器消除从头戴式耳机单元到麦克风的特性。麦克风可以配置在从外耳道入口到鼓膜之间的任何位置。如后面所述，逆滤波器根据用户U本人的特性的测量结果来计算。或者，逆滤波器也可以预先准备根据使用仿真头等任意的外耳测量的头戴式耳机特性计算出的逆滤波器。
滤波器部41将处理后的Lch信号输出到头戴式耳机43的左单元43L。滤波器部42将处理后的Rch信号输出到头戴式耳机43的右单元43R。用户U佩戴着头戴式耳机43。头戴式耳机43向用户U输出Lch信号和Rch信号。由此，可以再现被定位在用户U的头外的声像。
由此，头外定位处理装置100使用与空间声学传递特性Hls、Hlo、Hro、Hrs对应的空间声学滤波器、以及头戴式耳机特性的逆滤波器，进行头外定位处理。在以下的说明中，将与空间声学传递特性Hls、Hlo、Hro、Hrs对应的空间声学滤波器、以及头戴式耳机特性的逆滤波器，统称为头外定位处理滤波器。在2ch的立体声再现信号的情况下，头外定位滤波器包括4个空间声学滤波器和2个逆滤波器。并且，头外定位处理装置100通过针对立体声再现信号使用合计6个头外定位滤波器进行卷积运算处理，来执行头外定位处理。
(滤波器生成装置)
使用图2，对测量空间声学传递特性(以下，作为传递特性)并生成滤波器的滤波器生成装置进行说明。图2是示意性示出滤波器生成装置200的测量构成的图。此外，滤波器生成装置200可以是与图1所示的头外定位处理装置100通用的装置。或者，滤波器生成装置200的一部分或者全部可以是与头外定位处理装置100不同的装置。
如图2所示，滤波器生成装置200具有立体声扬声器5、立体声麦克风2以及信号处理装置201。立体声扬声器5设置于测量环境中。测量环境也可以是用户U的自家的房间或音频系统的销售店铺或陈列室等。在测量环境中，由于地面或壁面而产生声音的反射。
在本实施方式中，滤波器生成装置200的信号处理装置201进行用于适当生成与传递特性对应的滤波器的运算处理。处理装置可以是个人计算机(PC)、平板终端、智能手机等。
信号处理装置201生成测量信号并输出给立体声扬声器5。此外，信号处理装置201作为用于测量传递特性的测量信号，产生脉冲信号、TSP(Time Stretched Pulse，时间拉伸脉冲)信号等。测量信号包含脉冲声音等的测量声音。另外，信号处理装置201获取通过立体声麦克风2拾取的拾音信号。信号处理装置201具有分别存储传递特性的测量数据的存储器等。
立体声扬声器5具有左扬声器5L和右扬声器5R。例如，在用户U的前方设置有左扬声器5L和右扬声器5R。左扬声器5L和右扬声器5R输出用于进行脉冲响应测量的脉冲声音等。以下，在本实施方式中，将成为声源的扬声器的数量设为2(立体声扬声器)来进行说明，但用于测量的声源的数量不限于2个，只要是1个以上都可以。即，在1ch的单声道、或者5.1ch、7.1ch等的所谓的多声道环境中，同样能够应用本实施方式。
立体声麦克风2具有左麦克风2L和右麦克风2R。左麦克风2L被设置在用户U的左耳9L，右麦克风2R被设置在用户U的右耳9R。具体而言，优选在从左耳9L、右耳9R的外耳道入口到鼓膜为止的位置设置麦克风2L、2R。麦克风2L、2R拾取从立体声扬声器5输出的测量信号，并将拾音信号输出给信号处理装置201。用户U可以是人，也可以是仿真头。即，在本实施方式中，用户U是不仅包含人还包含仿真头的概念。
如上所述，通过麦克风2L、2R来拾取从左右的扬声器5L、5R输出的脉冲声音，并基于所拾取的拾音信号来获取脉冲响应。滤波器生成装置200将基于脉冲响应测量获取的拾音信号存储到存储器等中。由此，测量出左扬声器5L与左麦克风2L之间的传递特性Hls、左扬声器5L与右麦克风2R之间的传递特性Hlo、右扬声器5R与左麦克风2L之间的传递特性Hro、右扬声器5R与右麦克风2R之间的传递特性Hrs。即，通过用左麦克风2L拾取从左扬声器5L输出的测量信号，来获取传递特性Hls。通过用右麦克风2R拾取从左扬声器5L输出的测量信号，来获取传递特性Hlo。通过用左麦克风2L拾取从右扬声器5R输出的测量信号，来获取传递特性Hro。通过用右麦克风2R拾取从右扬声器5R输出的测量信号，来获取传递特性Hrs。
并且，滤波器生成装置200基于拾音信号，生成与从左右的扬声器5L、5R到左右的麦克风2L、2R为止的传递特性Hls、Hlo、Hro、Hrs对应的滤波器。例如，如后面所述，滤波器生成装置200也可以对传递特性Hls、Hlo、Hro、Hrs进行修正。然后，滤波器生成装置200以预定的滤波器长度切出修正后的传递特性Hls、Hlo、Hro、Hrs，进行预定的运算处理。由此，滤波器生成装置200生成用于头外定位处理装置100的卷积运算的滤波器。如图1中所示，头外定位处理装置100使用与左右的扬声器5L、5R和左右麦克风2L、2R之间的传递特性Hls、Hlo、Hro、Hrs对应的滤波器来进行头外定位处理。即，通过将与传递特性对应的滤波器卷积到音频再现信号，进行头外定位处理。
并且，在测量环境中，在从扬声器5L、5R输出了测量信号的情况下，拾音信号包含直接声音和反射声音。直接声音是从扬声器5L、5R直接到达麦克风2L、2R(耳朵9L、9R)的声音。即，直接声音是从扬声器5L、5R不被地面或壁面等反射而到达麦克风2L、2R的声音。反射声音是从扬声器5L、5R输出后，被地面或壁面等反射，到达麦克风2L、2R的声音。直接声音比反射声音更快地到达耳朵。因此，与传递特性H1s、Hlo、Hro、Hrs分别对应的拾音信号包含直接声音和反射声音。并且，被壁面、地面等物体反射的反射声音直接出现在直接声音之后。
接着，对滤波器生成装置200的信号处理装置201及其处理进行详细说明。图3是示出滤波器生成装置200的信号处理装置201的控制模块图。图4是示出信号处理装置201中的处理的流程图。另外，滤波器生成装置200对与传递特性Hls、Hlo、Hro、Hrs分别对应的拾音信号实施同样的处理。即，针对与传递特性H1s、Hlo、Hro、Hrs对应的4个拾音信号分别实施图4所示的处理。由此，能够生成与传递特性Hls、Hlo、Hro、Hrs对应的滤波器。
信号处理装置201包括测量信号生成部211、拾音信号获取部212、边界设定部213、提取部214、直接声音信号生成部215、变换部216、修正部217、逆变换部218以及生成部219。另外，在图3中，省略了A/D转换器(analog to digital converter，模数转换器)和D/A转换器(digital to analog converter，数模转换器)等。
测量信号生成部211具备D/A转换器或放大器等，并生成测量信号。测量信号生成部211将所生成的测量信号分别输出到立体声扬声器5。左扬声器5L和右扬声器5R分别输出用于测量传递特性的测量信号。分别进行基于左扬声器5L的脉冲响应测量和基于右扬声器5R的脉冲响应测量。另外，测量信号也可以是脉冲信号或TSP(Time Streched Pule，时间拉伸脉冲)信号等。测量信号包含脉冲声音等的测量声音。
立体声麦克风2的左麦克风2L、右麦克风2R分别对测量信号进行拾音，并将拾音信号输出到信号处理装置201。拾音信号获取部212获取来自左麦克风2L、右麦克风2R的拾音信号(S11)。另外，拾音信号获取部212具有A/D转换器以及放大器等，也可以对来自左麦克风2L、右麦克风2R的拾音信号进行A/D转换、放大等。另外，拾音信号获取部212也可以将通过多次测量得到的信号同步相加。
图5示出拾音信号的波形。图5的横轴与样本编号对应，纵轴为麦克风的振幅(例如，输出电压)。样本编号是与时间对应的整数，样本编号0的样本是在最早时刻被采样的数据(样本)。图5的拾音信号以采样频率FS＝48kHz获取。图5的拾音信号的样本数量为4096样本。拾音信号包含脉冲声音的直接声音、以及反射声音。
边界设定部213设定拾音信号的边界样本d(S12)。边界样本d是成为来自扬声器5L和5R的直接声音与反射声音之间的边界的样本。另外，边界样本d是与直接声音和反射声音的边界对应的样本的编号，d取0～4096的整数。如上所述，直接声音是从扬声器5L、5R直接到达用户U的耳朵的声音，反射声音是从扬声器5L、5R被地面或墙面等反射而到达用户U的耳朵9L、9R的声音。即，边界样本d与直接声音和反射声音之间的边界的样本对应。
图6示出所获取的拾音信号和边界样本d。图6是放大了图5的一部分(四边形框A)的波形图。例如，在图6中，边界样本d＝140。
边界样本d的设定可以由用户U进行。例如，在个人计算机的显示器上显示拾音信号的波形，用户U在显示器上指定边界样本d的位置。另外，边界样本d的设定也可以由用户U以外的人进行。或者，信号处理装置201也可以自动地设定边界样本d。在自动设定边界样本d的情况下，能够根据拾音信号的波形计算边界样本d。具体而言，边界设定部213通过希尔伯特变换求出拾音信号包络线。然后，边界设定部213在包络线中将直接声音之后最大的声音的紧接之前(零交叉附近)设定为边界样本。比边界样本d更靠前的拾音信号包括来自声源的直接到达麦克风2的直接声音。边界样本d以后的所述拾音信号包含从声源放出后反射并到达麦克风2的反射声音。
提取部214从拾音信号中提取0～(d-1)的样本(S13)。具体而言，提取部214提取拾音信号的比边界样本更靠前的样本。例如，提取拾音信号的0～(d-1)样本为止的d个样本。在此，由于边界样本的样本编号d＝140，因此提取部214提取0～139的140个样本。提取部214也可以从样本编号0以外的样本中提取样本。即，所提取的开头样本的样本编号s不限于0，也可以是大于0的整数。提取部214也可以提取样本编号s～d的样本。另外，样本编号s是0以上且小于d整数。以下，将由提取部214提取的样本数量作为第一样本数量。另外，将由提取部214提取的第一样本数量的信号作为第一信号。
直接声音信号生成部215基于由提取部214提取的第一信号，生成直接声音信号(S14)。直接声音信号包括直接声音，并具有大于d个的样本数量。将直接声音信号的样本数量作为第二样本数量，具体而言，第二样本数量为2048。即，第二样本数量为拾音信号的样本数量的一半。在此，对于0～d的样本，直接使用所提取的样本。并且，对于边界样本d以后的样本，为固定值。例如，对于d～2047的样本，全部为0。因此，第二样本数量比第一样本数量多。图7示出直接声音信号的波形。在图7中，边界样本d以后的样本的值恒定为0。另外，将直接声音信号也称为第二信号。
另外，第二样本数量为2048，但第二样本数量不限于2048。在采样频率FS＝48kHz的情况下，第二样本数量优选为256以上，进而为了充分获取低频的精度，第二样本数量更优选为2048以上。另外，优选以直接声音信号成为5msec以上的数据长度的方式设定第二样本数量，更优选以成为20msec以上的数据长度的方式设定第二样本数量。
变换部216通过FFT(fast Fourier transform，快速傅立叶变换)从直接声音信号生成频谱(S15)。由此，生成直接声音信号的幅度谱和相位谱。另外，也可以代替幅度谱而生成功率谱。在使用功率谱的情况下，在后述的步骤中，修正部217修正功率谱。另外，变换部216也可以通过离散傅立叶变换或离散余弦变换，将直接声音信号变换为频域的数据。
接着，修正部217修正幅度谱(S16)。具体而言，修正部217对幅度谱进行修正，以使增加修正频带中的振幅值。另外，也将修正后的幅度谱称为修正谱。在本实施方式中，不修正相位谱，而仅修正幅度谱。即，修正部217对相位谱不进行修正而保持原样。
修正频带是预定频率(修正上限频率)以下的频带。例如，修正频带是最低频率(1Hz)～1000Hz以下的频带。当然，修正频带并不限于该频带。即，修正上限频率可以设定为适当不同的值。
修正部217将修正频带中的频谱的振幅值设为修正水平。在此，修正水平为800Hz～1500Hz的振幅值的平均水平。即，修正部217计算800Hz～1500Hz的振幅值的平均水平作为修正水平。然后，修正部217将修正频带中的幅度谱的振幅值置换为修正水平。因此，在修正幅度谱中，修正频带中的振幅值成为固定值。
图8示出修正前的幅度谱B和修正后的幅度谱C。在图8中，横轴是频率[Hz]，纵轴是振幅[dB]，成为对数表示。修正后的幅度谱中，1000Hz以下的修正频带的振幅[dB]恒定。另外，修正部217不修正相位谱而保持原样。
另外，将用于计算修正水平的频带设为计算用频带。计算用频带是从第一频率起由比第一频率低的第二频率规定的频带。因此，计算用频带成为从第二频率到第一频率的频带。在上述例子中，将计算用频带的第二频率设为1500Hz，将第一频率设为800Hz。当然，计算用频带并不限于800Hz～1500Hz的频带。即，规定计算用频带的第一频率和第二频率不限于1500Hz和800Hz，可以是任意的频率。
优选的是，规定计算用频带的第一频率是比规定修正频带的上限频率高的频率。关于第一和第二频率，可以预先调查传递特性H1s、Hlo、Hro、Hrs的频率特性，并使用所确定的值。当然，也可以使用不是振幅的平均水平的值。在求出第一和第二频率时，也可以显示频率特性，示出为了修正中低频的下降而推荐的频率。
修正部217根据计算用频带振幅值来计算修正水平。另外，将修正频带中的修正水平作为计算用频带中的振幅值的平均值，但修正水平不限于振幅值的平均值。例如，修正水平可以是振幅值的加权平均。另外，在修正频带整体中也可以不是恒定的。即，修正水平可以根据修正频带中的频率而改变。
作为其他修正方法，修正部217可以将比预定频率低的频率的振幅水平设为恒定水平，以使得预定频率以上的频率的平均振幅水平与低于预定频率的频率中的平均振幅水平相等，也可以在维持频率特性的概形的状态下在振幅值方向上平行移动。作为预定频率，可以举出修正上限频率。
作为另外一种修正方法，修正部217也可以预先存储左扬声器5L和右扬声器5R的频率特性数据，将预定频率以下的振幅水平置换为左扬声器5L及右扬声器5R的频率特性数据。另外，修正部217也可以预先存储通过人的左右耳朵的宽度(例如约18cm)的刚球模拟的头部传递函数的低频的频率特性数据，并进行同样的置换。作为预定频率，可以举出修正上限频率。
接着，逆变换部218通过IFFT(Inverse Fast Fourier Transform，快速傅立叶逆变换)生成修正信号(S17)。即，逆变换部218通过对修正幅度谱和相位谱实施离散傅立叶变换，频谱数据成为时域数据。逆变换部218也可以不通过离散傅里叶逆变换，而是通过离散余弦逆变换等进行逆变换，从而生成修正信号。修正信号的样本数量是与直接声音信号相同的2048。图9放大示出表示直接声音信号D和修正信号E的波形图。
然后，生成部219使用拾音信号和修正信号，生成滤波器(S18)。具体而言，生成部219对于到边界样本d为止样本，将其置换为修正信号。对于边界样本d以后的样本，将修正信号与拾音信号相加。即，针对比边界样本d更靠前(0～(d-1))的滤波值，生成部219通过修正信号的值来生成。针对边界样本d之后且小于第二样本(d～2047)的滤波值，生成部219通过对拾音信号相加了修正信号的相加值来生成。并且，针对第二样本数量以上且小于拾音信号样本数量的滤波器值，生成部219根据拾音信号的值来生成。
例如，将拾音信号设为M(n)，将修正信号设为E(n)，将滤波器设为F(n)。这里，n是样本编号，是0～4095的整数。滤波器F(n)如下所示：
n为0以上且小于d的情况下(0≤n＜d的情况下)
F(n)＝E(n)
n为d以上且小于第二样本数量(在此为2048)的情况下(d≤n＜第二样本数量的情况下)
F(n)＝M(n)+E(n)
在n为第二样本数量以上且小于拾音信号样本数量(在此为4096)的情况下(第二样本数量≤n＜拾音信号的样本数量的情况下)
F(n)＝M(n)
另外，如果将n为第二样本数量以上时的修正信号E(n)的值视为0，则即使在n为第二样本数量以上且小于拾音信号样本数量(这里为4096)的情况下，也是F(n)＝M(n)+E(n)。即，也可以是：在n为d以上且小于拾音信号样本数量(在此为2048)的情况下，也为F(n)＝M(n)+E(n)。图10示出滤波器的波形图。滤波器的样本数量为4096。
由此，生成部219基于拾音信号和修正信号来计算滤波器值，由此生成滤波器。当然，也可以不是简单地将拾音信号和修正信号相加，而是乘以系数进行相加。图11示出在上述处理中生成的滤波器H和未被修正的滤波器G的频率特性(幅度谱)。另外，未被修正的滤波器G成为图5所示的拾音信号的频率特性。
由此，通过修正传递特性，变成中心声像被牢固地定位的声场、以及在听觉上平衡了中低频和高频的频率特性。即，由于增强了作为中低频的修正频带的振幅，因此能够生成适当的滤波器。能够再现所谓的未发生中漏的声场。此外，即使在测量了用户U的头部的、某个固定位置处的空间传递函数的情况下，也可以生成适当的滤波器。因此，即使对于从声源到左右耳朵为止的距离之差为半波长的频率，也能够得到适当的滤波值。因此，能够生成适当的滤波器。
具体而言，提取部214提取比边界样本d更靠前的样本。即，提取部214仅提取拾音信号的直接声音。因此，由提取部214提取的样本仅示出直接声音。直接声音信号生成部215基于所提取出的样本，生成直接声音信号。因为边界样本d对应于直接声音和反射声音之间的边界，因此可以从直接声音信号中排除反射声音。
进而，直接声音信号生成部215生成拾音信号、以及滤波器的一半的样本数量(2048样本)的直接声音信号。通过增加直接声音信号的样本数量，即使在低频区域也能够高精度地进行修正。另外，直接声音信号的样本数量优选为：直接声音信号成为20msec以上的样本数量。另外，直接声音信号的样本长度最长可以与拾音信号(传递函数Hls、Hlo、Hro、Hrs)相同。
对与传递函数H1s、Hlo、Hro、Hrs对应的4个拾音信号实施上述处理。另外，信号处理装置201并不限于物理上的单一的装置。即，也可以在其他装置中进行信号处理装置201的一部分处理。例如，准备由其他装置测量的拾音信号，信号处理装置201获取该拾音信号。然后，信号处理装置201将拾音信号存储在存储器等中，并且实施上述处理。
实施方式2
如上所述，信号处理装置201也可以自动地设定边界样本d。为了设定边界样本d，在本实施方式中，信号处理装置201进行用于分离直接声音和反射声音的处理。具体而言，信号处理装置201计算从直接声音之后至初始反射声音到达为止的分离边界点。然后，实施方式1所示的边界设定部213基于分离边界点，设定拾音信号的边界样本d。例如，边界设定部213可以将分离边界点直接作为拾音信号的边界样本d，或者将从分离边界点偏移了预定样本数量的位置作为边界样本d。初始反射声音为，被壁或壁面等物体反射的反射声音之中、最早到达耳朵9(麦克风2)的反射声音。然后，通过在分离边界点分离传递特性H1s、Hlo、Hro、Hrs，分离直接声音和反射声音。即，在比分离边界点更靠前的信号(特性)中包含直接声音，在比分离边界点更靠后的信号(特性)中包含反射声音。
信号处理装置201进行用于计算对直接声音与初始反射声音进行分离的分离边界点的处理。具体而言，信号处理装置201在拾音信号中计算从直接声音到初始反射声音为止的期间的谷值时间(谷值位置)、以及初始反射声音的峰值时间(峰值位置)。然后，信号处理设备201基于谷值位置和峰值位置，设定用于搜索分离边界点的搜索范围。信号处理装置201基于搜索范围中的评价函数的值来计算分离边界点。
以下，详细说明滤波器生成装置200的信号处理装置201及其处理。图12是示出滤波器生成装置200的信号处理装置201的控制模块图。另外，由于滤波器生成装置200分别对左扬声器5L及右扬声器5R实施同样测量，因此这里针对将左扬声器5L用作声源的情况进行说明。即，由于使用右扬声器5R作为声源的测量可以与使用左扬声器5L作为声源的测量同样地实施，因此在图12中省略了右扬声器5R。
信号处理装置201包括测量信号生成部211、拾音信号获取部212、信号选择部221、第一概形计算部222、第二概形计算部223、极值计算部224、时间确定部225、搜索范围设定部226、评价函数计算部227、分离边界点计算部228、特性分离部229、环境信息设定部230、特性分析部241、特性调整部242、特性生成部243、输出器250。
信号处理装置201是个人计算机或智能手机等信息处理装置，具备存储器及CPU(Central Processing Unit，中央处理器)。存储器存储处理程序、各种参数、测量数据等。CPU执行存储在存储器中的处理程序。通过CPU执行处理程序，来实施测量信号生成部211、拾音信号获取部212、信号选择部221、第一概形计算部222、第二概形计算部223、极值计算部224、搜索范围设定部226、评价函数计算部227、分离边界点计算部228、特性分离部229、环境信息设定部230、特性分析部241、特性调整部242、特性生成部243以及输出器250中的各处理。
测量信号生成部211生成测量信号。在测量信号生成部211中生成的测量信号由D/A转换器265进行D/A转换，并输出到左扬声器5L。另外，D/A转换器265也可以内置在信号处理装置201或左扬声器5L中。左扬声器5L输出用于测量传递特性的测量信号。测量信号可以是脉冲信号、TSP(Time Streched Pule，时间拉伸脉冲)信号等。测量信号包含脉冲声音等的测量声音。
立体声麦克风2的左麦克风2L、右麦克风2R分别对测量信号进行拾音，并将拾音信号输出到信号处理装置201。拾音信号获取部212获取来自左麦克风2L、右麦克风2R的拾音信号。另外，来自麦克风2L、2R的拾音信号由A/D转换器263L、263R进行A/D转换，输入到拾音信号获取部212。拾音信号获取部212也可以将通过多次测量得到的信号同步相加。在此，由于从左扬声器5L输出的脉冲声音被拾取，因此拾音信号获取部212获取与传递特性Hls对应的拾音信号以及与传递特性Hlo对应的拾音信号。
以下，与图12一起，参照图13～图15，对信号处理装置201中的信号处理进行说明。图13和图14是示出信号处理方法的流程图。图15是示出各处理中的信号的波形图。在图15中，横轴为时间，纵轴为信号强度。另外，横轴(时间轴)被归一化，以使得最初数据的时间为0、最后数据的时间为1。
首先，信号选择部221从由拾音信号获取部212获取的一对拾音信号中选择靠近声源的拾音信号(S101)。由于左麦克风2L比右麦克风2R更靠近左扬声器5L，因此信号选择部221选择与传递特性Hls对应的拾音信号。如图15的曲线I所示，与右麦克风2R相比，直接声音更快地到达靠近声源(左扬声器5L)的左麦克风2L。因此，在两个拾音信号中，通过比较声音最快到达的到达时间，能够选择靠近声源的拾音信号。也可以将来自环境信息设定部230的环境信息输入到信号选择部221，由信号选择部221进行选择结果与环境信息的对照。
第一概形计算部222计算基于拾音信号的时间振幅数据的第一概形。为了计算第一概形，首先，第一概形计算部222通过对所选择的拾音信号进行希尔伯特变换，计算时间振幅数据(S102)。接着，第一概形计算部222对时间振幅数据的峰值(极大值)之间进行线性插值，计算线性插值数据(S103)。
然后，第一概形计算部222基于直接声音的到达预测时间T1和初始反射声音的到达预测时间T2，设定切取宽度T3(S104)。从环境信息设定部230向第一概形计算部222输入与测量环境有关的环境信息。环境信息包括关于测量环境的几何信息。例如，包括从用户U到左扬声器5L距离、角度、从用户U到两侧壁面的距离、左扬声器5L的设置高度、天花板高度、用户U的地上高度中的一个以上信息。第一概形计算部222使用环境信息，分别预测直接声音的到达预测时间T1和初始反射声音的到达预测时间T2。第一概形计算部222例如将两个到达预测时间之差的2倍作为切取宽度T3。即，切取宽度T3＝2×(T2-T1)。另外，切取宽度T3也可以预先设定在环境信息设定部230中。
第一概形计算部222基于线性插值数据，计算直接声音的上升时间T4(S105)。例如，第一概形计算部222能够将线性插值数据中的最早峰值(极大值)的时间(位置)设为上升时间T4。
第一概形计算部222切出切取范围的线性插值数据，通过实施加窗来计算第一概形(S106)。例如，比上升时间T4提前预定时间的时间成为切取开始时间T5。然后，以切取宽度T3的时间作为切取范围，从切取开始时间T5切取线性插值数据。第一概形计算部222通过切取T5～(T5+T3)的切取范围的线性插值数据，计算切取数据。然后，第一概形计算部222在切取范围的外侧，以数据的两端收敛于0的方式进行加窗，由此计算第一概形。在图15的曲线II中示出第一概形的波形。
第二概形计算部223通过平滑滤波器(3次函数近似)，根据第一概形计算第二概形(S107)。即，第二概形计算部223通过对第一概形进行平滑处理，计算第二概形。在此，第二概形计算部223将通过3次函数近似对第一概形进行平滑处理后的数据作为第二概形。图15的曲线II中示出第二概形的波形。当然，第二概形计算部223也可以使用3次函数近似以外的平滑滤波器来计算第二概形。
极值计算部224求出第二概形整体的极大值和极小值(S108)。接着，极值计算部224排除比取最大的极大值更靠前的极值(S109)。取最大的极大值相当于直接声音的峰值。极值计算部224排除连续的两个极值位于固定的水平差范围内的极值(S110)。由此，极值计算部224提取极值。图15的曲线II中示出从第二概形提取的极值。极值计算部224提取成为谷值时间Tb的候补的极小值。
例如，针对从最早时间开始以0.8(极大值)、0.5(极小值)、0.54(极大值)、0.2(极小值)、0.3(极大值)、0.1(极小值)的顺序排列的数值例进行说明。在将固定的水平差(阈值)设为0.05的情况下，在[0.5(极小值)、0.54(极大值)]的对中，连续的两个极值为固定的水平差以下。其结果是，极值计算部224排除0.5(极小值)、0.54(极大值)的极值。未被排除而残留的极值从最早的时间开始依次为0.8(极大值)、0.2(极小值)、0.3(极大值)、0.1(极小值)。由此，极值计算部224排除不必要的极值。通过排除连续的两个极值为固定的水平差以下的极值，能够仅提取适当的极值。
时间确定部225基于第一概形和第二概形，计算位于从直接声音到初始反射声音之间的谷值时间Tb、以及初始反射声音的峰值时间Tp。具体而言，时间确定部225在由极值计算部224获得的第二概形的极值之中，将最早时间的极小值的时间(位置)作为谷值时间Tb(S111)。即，在未被极值计算部224排除的第二概形的极值之中，位于最早时间的极小值的时间成为谷值时间Tb。图15的曲线II中示出谷值时间Tb。在上述数值例中，0.2(极小值)的时间为谷值时间Tb。
时间确定部225求出第一概形的微分值，将在谷值时间Tb之后、微分值成为最大的时间作为峰值时间Tp(S112)。图15的曲线III中示出第一概形的微分值的波形及其最大点。如曲线III所示，第一概形的微分值的最大点成为峰值时间Tp。
搜索范围设定部226根据谷值时间Tb和峰值时间Tp确定搜索范围Ts(S113)。例如，搜索范围设定部226将距谷值时间Tb仅提前预定时间T6的时间作为搜索开始时间T7(＝Tb-T6)，将峰值时间Tp作为搜索结束时间。在该情况下，搜索范围Ts为T7～Tp。
然后，评价函数计算部227使用搜索范围Ts中的一对拾音信号和基准信号的数据，计算评价函数(第三概形)(S114)。另外，一对拾音信号是与传递特性Hls对应的拾音信号以及与传递特性Hlo对应的拾音信号。基准信号是搜索范围Ts中的值全部为0的信号。然后，评价函数计算部227针对2个拾音信号和1个基准信号这3个信号，计算绝对值的平均值和样本标准偏差。
例如，将时间T中的传递特性Hls的拾音信号的绝对值设为ABSHls(t)，将传递特性Hlo的拾音信号的绝对值设为ABSHlo(t)，将基准信号的绝对值设为ABSRef(t)。三个绝对值的平均值ABSave＝(ABSHls(t)+ABSHlo(t)+ABSHls(t))/3。另外，将三个绝对值ABSHls(t)、ABSHlo(t)、ABSRef(t)的样本标准偏差设为σ(t)。然后，评价函数计算部227将绝对值的平均值ABSave与样本标准偏差σ(t)的相加值(ABSave(t)+σ(t))作为评价函数。评价函数是根据搜索范围Ts中的时间而变化的信号。评价函数如图15的曲线IV所示。
然后，分离边界点计算部228搜索评价函数最小的点，将其时间作为分离边界点(S115)。图15的曲线IV中示出评价函数最小的点(T8)。由此，能够计算出用于适当地分离直接声音和初始反射声音的分离边界点。使用基准信号来计算评价函数，由此能够将一对拾音信号接近0的点作为分离边界点。
然后，特性分离部229在分离边界点分离一对拾音信号。由此，拾音信号被分离为包含直接声音的传递特性(信号)和包含初始反射声音的传递特性(信号)。即，比分离边界点更靠前的信号表示直接声音的传递特性。比分离边界点更靠后的信号中，被壁面或地面等物体反射的反射声音的传递特性处于支配地位。
特性分析部241分析分离边界点前后信号的频率特性等。特性分析部241进行离散傅立叶变换或离散余弦变换，计算频率特性。特性调整部242调整分离边界点前后信号的频率特性等。例如，特性调整部242能够对分离边界点前后信号中的某一处，调整有响应的频带的振幅等。特性生成部243通过合成由特性分析部241、特性调整部242分析、调整后的特性，生成传递特性。
特性分析部241、特性调整部242、特性生成部243中的处理能够使用公知的方法或者实施方式1所示的方法，因此省略说明。由特性生成部243生成的传递特性成为与传递特性H1s、Hlo对应的滤波器。然后，输出器250将特性生成部243生成的特性作为滤波器而输出到头外定位处理装置100。
由此，在本实施方式中，拾音信号获取部212获取包含直接声音和反射声音的拾音信号，该直接声音从作为声源的左扬声器5L直接到达左麦克风2L。第一概形计算部222计算基于拾音信号的时间振幅数据的第一概形。第二概形计算部223通过对第一概形进行平滑来计算拾音信号的第二概形。时间确定部225基于第一概形和第二概形，确定拾音信号的位于从直接声音到初始反射声音之间的谷值时间(谷值位置)、以及初始反射声音的峰值时间(峰值位置)。
时间确定部225能够适当地求出拾音信号的位于从直接声音到初始反射声音之间的谷值时间、以及初始反射声音的峰值时间。即，能够适当地求出作为用于适当地分离直接声音与反射声音的信息的、谷值时间和峰值时间。根据本实施方式，能够适当地处理拾音信号。
进而，在本实施方式中，第一概形计算部222为了求出拾音信号的时间振幅数据，对拾音信号进行希尔伯特变换。并且，第一概形计算部222为了求出第一概形，对时间振幅数据的峰值进行插值。第一概形计算部222进行加窗，以使对峰值进行了插值的插值数据的两端收敛于0。由此，能够适当地求出用于求出谷值时间Tb和峰值时间Tp的第一概形。
第二概形计算部223通过对第一概形进行使用了3次函数近似等的平滑处理，计算第二概形。由此，能够适当地求出用于求出谷值时间Tb和峰值时间Tp的第二概形。另外，用于计算第二概形的近似式也可以使用3次函数以外的多项式或其他函数。
基于谷值时间Tb和峰值时间Tp，设定有搜索范围Ts。由此，能够适当地计算分离边界点。另外，通过计算机程序等，能够自动地计算分离边界点。尤其是，即使在反射声音没有收敛的时刻初始反射声音到达的测量环境下，也能够进行适当的分离。
另外，在本实施方式中，在环境信息设定部230中，设定有与测量环境相关的环境信息。并且，基于环境信息，设定切取宽度T3。由此，能够进一步适当地求出谷值时间Tb和峰值时间Tp。
评价函数计算部227根据由两个麦克风2L、2R获取的拾音信号，计算评价函数。由此，能够计算出适当的评价函数。因此，对于离声源远的右麦克风2R的拾音信号，也能够求出适当的分离边界点。当然，在利用3个以上麦克风对来自声源的声音进行拾音的情况下，也可以通过3个以上拾音信号来求出评价函数。
另外，评价函数计算部227也可以针对每个拾音信号求出评价函数。在该情况下，分离边界点计算部228针对每个拾音信号计算分离边界点。由此，能够针对每个拾音信号确定适当的分离边界点。例如，在搜索范围Ts中，评价函数计算部227计算拾音信号的绝对值作为评价函数。分离边界点计算部228能够将评价函数最小的点作为分离边界点。分离边界点计算部228能够将评价函数的变动变小的点作为分离边界点。
对于右扬声器5R，也进行与左扬声器5L同样的处理。由此，能够求出图1所示的卷积运算部11、12、21、22中的滤波器。因此，能够进行高精度的头外定位处理。
实施方式3
使用图16～图18，对本实施方式的信号处理方法进行说明。图16和图17是示出第三实施方式所涉及的信号处理方法的流程图。图18是示出用于说明各处理的波形的图。另外，由于实施方式3中的滤波器生成装置200及信号处理装置201等的构成与实施方式1、2所示的图2、图12相同，因此省略说明。
在本实施方式中，第一概形计算部222、第二概形计算部223、时间确定部225、评价函数计算部227、以及分离边界点计算部228中的处理等与实施方式2的处理不同。另外，对于与实施方式2相同的处理，适当省略说明。例如，由于极值计算部224、特性分离部229、特性分析部241、特性调整部242、特性生成部243等的处理与实施方式2的处理相同，因此省略详细说明。
首先，信号选择部221从由拾音信号获取部212获取的一对拾音信号中，选择离声源近的一侧的拾音信号(S201)。由此，与实施方式2同样地，信号选择部221选择与传递特性Hls对应的拾音信号。另外，图18的曲线I中示出一对拾音信号。
第一概形计算部222计算基于拾音信号的时间振幅数据的第一概形。为了计算第一概形，首先，第一概形计算部222针对所选择的拾音信号的振幅的绝对值的数据，取单纯移动平均，由此进行平滑(S202)。在此，将拾音信号的振幅的绝对值的数据作为时间振幅数据。然后，将通过对时间振幅数据进行平滑处理而得到的数据作为平滑数据。另外，平滑处理的方法不限于单纯移动平均。
第一概形计算部222基于直接声音的到达预测时间T1和初始反射声音的到达预测时间T2，设定切取宽度T3(S203)。与S104同样地，切取宽度T3能够基于环境信息来设定。
第一概形计算部222基于平滑数据，计算直接声音的上升时间T4(S104)。例如，第一概形计算部222能够将平滑数据中的最早的峰值(极大值)的位置(时间)作为上升时间T4。
第一概形计算部222通过切出切取范围的平滑数据并实施加窗来计算第一概形(S205)。由于S205中的处理与S106中的处理相同，因此省略说明。图18的曲线II中示出第一概形的波形。
第二概形计算部223通过三次样条插值，根据第一概形计算第二概形(S206)。即，第二概形计算部223应用三次样条插值，将第一概形平滑，由此计算第二概形。图18的曲线II中示出第二概形的波形。当然，第二概形计算部223也可以使用三次样条插值以外的方法，对第一概形进行平滑。例如，B-样条插值、基于贝塞尔曲线的近似、拉格朗日插值、基于萨维茨基-戈莱(Savitzky-Golay)滤波器的平滑等，平滑方法没有特别限制。
极值计算部224求出第二概形的全部的极大值和极小值(S207)。接着，极值计算部224排除比取最大的极大值更靠前的极值(S208)。取最大的极大值相当于直接声音的峰值。极值计算部224排除连续的两个极值位于固定的水平差的范围内的极值(S209)。由此，求出成为谷值时间Tb的候补的极小值和成为峰值时间Tp的候补的极大值的候补。由于S207～S209处理与S108～S110的处理相同，因此省略说明。图18的曲线II中示出第二概形的极值。
接着，时间确定部225求出连续的两个极值间之差最大的极值对(S210)。极值间之差是由时间轴方向上的斜率定义的值。时间确定部225求出的极值对是在极小值之后变成极大值的排列顺序。即，由于在极大值之后变成极小值的排列顺序中，极值间之差为负，因此时间确定部225求出的极值对是在极小值之后变成极大值的排列顺序。
时间确定部225将所求出的极值对的极小值的时间设为位于从直接声音到初始反射声音之间的谷值时间Tb、将极大值的时间设为初始反射声音的峰值时间Tp(S211)。图18的曲线III中示出谷值时间Tb和峰值时间Tp。
搜索范围设定部226根据谷值时间Tb和峰值时间Tp，确定搜索范围Ts(S212)。例如，与S113同样地，搜索范围设定部226将距谷值时间Tb仅提前预定时间T6的时间设为搜索开始时间T7(＝Tb-T6)，将峰值时间Tp设为搜索结束时间。
评价函数计算部227利用搜索范围Ts中的一对拾音信号的数据，计算评价函数(第三概形)(S213)。另外，一对拾音信号是与传递特性Hls对应的拾音信号和与传递特性Hlo对应的拾音信号。因此，在本实施方式中，不同于实施方式2，评价函数计算部227不使用基准信号就能够计算评价函数。
在此，将一对拾音信号的绝对值之和作为评价函数。例如，将时间T的传递特性Hls的拾音信号的绝对值设为ABSHls(t)，将传递特性Hlo的拾音信号的绝对值设为ABSHlo(t)。评价函数是ABSHls(t)+ABSHlo(t)。图18的曲线III中示出评价函数。
分离边界点计算部228通过迭代搜索法求出评价函数的收敛点，将该时间作为分离边界点(S214)。图18的曲线III中示出评价函数的收敛点的时间T8。例如，在本实施方式中，分离边界点计算部228如下那样进行迭代搜索，由此计算分离边界点。
(1)提取距搜索范围Ts的开头固定窗宽度的数据，求出其总和。
(2)在时间轴方向上偏移窗，依次求出窗宽度的数据的总和。
(3)确定所求出的总和最小的窗位置，切出该数据，并作为新的搜索范围。
(4)反复进行(1)～(3)处理，直到求出收敛点为止。
通过使用迭代搜索法，能够将评价函数的变动变小的时间作为分离边界点。图19是示出通过迭代搜索法切出的数据的波形图。图19中示出通过反复进行第一搜索～第三搜索的三次搜索的处理而得到的波形。另外，图19中以样本数量来表示横轴、即时间轴。
在第一搜索中，分离边界点计算部228在搜索范围Ts中以第一窗宽度依次求出总和。在第二搜索中，分离边界点计算部228将在第一搜索中求出的窗位置的第一窗宽度作为搜索范围Ts1，以第二窗宽度依次求出总和。另外，第二窗宽度比第一窗宽度窄。
同样地，在第三搜索中，分离边界点计算部228将在第二搜索中求出的窗位置的第二窗宽度作为搜索范围Ts2，以第三窗宽度依次求出总和。另外，第三窗宽度比第二窗宽度窄。每个搜索中的窗宽度可以是任意值，只要其被适当地设置即可。另外，也可以在每次反复时适当变更窗宽度。进而，也可以如实施方式2那样，将评价函数的最小值作为分离边界点。
由此，在本实施方式中，拾音信号获取部212获取包含直接声音和反射声音的拾音信号，该直接声音从作为声源的左扬声器5L直接到达左麦克风2L。第一概形计算部222计算基于拾音信号的时间振幅数据的第一概形。第二概形计算部223通过对第一概形进行平滑而计算拾音信号的第二概形。时间确定部225基于第二概形，确定拾音信号的位于从直接声音到初始反射声音之间的谷值时间(谷值位置)、以及初始反射声音的峰值时间(峰值位置)。
由此，能够适当地求出拾音信号的位于从直接声音到初始反射声音之间的谷值时间、以及初始反射声音的峰值时间。即，能够适当地求出作为用于适当地分离直接声音与反射声音的信息的、谷值时间和峰值时间。这样，通过实施方式3的处理，也能够与实施方式2同样地适当地处理拾音信号。
另外，时间确定部225基于第一概形和第二概形中的至少一个，确定谷值时间Tb和峰值时间Tp即可。具体而言，峰值时间Tp可以如实施方式2那样基于第一概形来确定，也可以如实施方式3那样基于第二概形来确定。另外，在实施方式2、3中，时间确定部225基于第二概形来确定谷值时间Tb，但也可以基于第一概形来确定谷值时间Tb。
另外，实施方式2的处理和实施方式3的处理可以适当组合。例如，可以代替实施方式3中的第一概形计算部222的处理，而使用实施方式3中的第一概形计算部222的处理。同样地，可以代替实施方式2中的第二概形计算部223、极值计算部224、时间确定部225、搜索范围设定部226、评价函数计算部227、或者分离边界点计算部228的处理，而使用实施方式3中的第二概形计算部223、极值计算部224、时间确定部225、搜索范围设定部226、评价函数计算部227、或分离边界点计算部228的处理。
或者，也可以代替实施方式3中的第一概形计算部222、第二概形计算部223、极值计算部224、时间确定部225、搜索范围设定部226、评价函数计算部227、或者分离边界点计算部228的处理，而使用实施方式2中的第一概形计算部222、第二概形计算部223、极值计算部224、时间确定部225、搜索范围设定部226、评价函数计算部227、或分离边界点计算部228的处理。由此，可以在实施方式2和实施方式3中互换实施第一概形计算部222、第二概形计算部223、极值计算部224、时间确定部225、搜索范围设定部226、评价函数计算部227、以及分离边界点计算部228的处理中的至少一个以上。
基于实施方式2或3中求出的分离边界点，边界设定部213能够设定直接声音与反射声音的边界。当然，基于通过实施方式2或3以外的方法求出的分离边界点，边界设定部213也可以设定直接声音与反射声音的边界。
实施方式2或3中求出的分离边界点也可以用于边界设定部213中的处理以外的处理。在该情况下，本实施方式2或3所涉及的信号处理装置包括：拾音信号获取部，获取包含直接声音和反射声音的拾音信号，该直接声音从声源直接到达麦克风；第一概形计算部，计算基于所述拾音信号的时间振幅数据的第一概形；第二概形计算部，通过对所述第一概形进行平滑，计算所述拾音信号的第二概形；时间确定部，基于所述第一概形和所述第二概形中至少一个，确定所述拾音信号的位于从直接声音到初始反射声音之间的谷值时间、以及初始反射声音的峰值时间。
信号处理装置还可以包括搜索范围确定部，该搜索范围确定部基于所述谷值时间和所述峰值时间，确定用于搜索分离边界点的搜索范围。
信号处理装置还可以包括：评价函数计算部，基于所述搜索范围中的所述拾音信号，计算评价函数；以及分离边界点计算部，基于所述评价函数，计算所述分离边界点。
上述处理中的一部分或者全部可以由计算机程序执行。上述程序可以使用各种类型的非临时性计算机可读介质(non-transitory computer readable medium)来保存程序，并供应给计算机。非临时性计算机可读介质包括具有不同类型的实体的记录介质(tangible storage medium)。非临时性计算机可读介质的例子包括：磁记录介质(例如软盘、磁带、硬盘驱动器)、磁光记录介质(例如磁光磁盘)、CD(Compact Disk，光盘)-ROM(ReadOnly Memory，只读存储器)、CD-R(Compact Disk-Recordable，可录光盘)、CD-R/W(CompactDisk-Rewritable，可擦写光盘)、半导体存储器(例如，掩模ROM、PROM(Programmable ROM，可编程ROM))、EPROM(Erasable PROM，可擦除PROM)、闪存ROM、RAM(Random Access Memory，随机存取存储器)。另外，程序可以通过各种类型的临时性计算机可读介质(transitorycomputer readable medium)供应给计算机。临时性计算机可读介质的例子包括：电信号、光信号和电磁波。临时性计算机可读介质可以经由电线和光纤等有线通信路径或无线通信路径，将程序供应给计算机。
以上，基于实施方式具体说明了本发明人完成的发明，但是，本发明并不限于上述实施方式，在不脱离其宗旨的范围内可以进行各种变更。
该申请主张2017年2月24日申请的日本申请特愿2017-33204以及2017年9月25日申请的日本申请特愿2017-183337为基础的优先权，并将其全部公开内容引用在此处。
工业应用性
本公开可应用到用于生成滤波器的装置，该滤波器用于头外定位处理。
符号说明
U…用户；
2L…左麦克风；
2R…右麦克风；
5L…左扬声器；
5R…右扬声器；
9L…左耳；
9R…右耳；
10…头外定位处理部；
11…卷积运算部；
12…卷积运算部；
21…卷积运算部；
22…卷积运算部；
24…加法器；
25…加法器；
41…过滤部；
42…过滤部；
43…头戴式耳机；
100…头外定位处理装置；
200…滤波器生成装置；
201…处理装置；
211…测量信号生成部；
212…拾音信号获取部；
213…边界设定部；
214…提取部；
215…直接声音信号生成部；
216…变换部；
217…修正部；
218…逆变换部；
219…生成部；
221…信号选择部；
222…第一概形计算部；
223…第二概形计算部；
224…极值计算部；
225…时间确定部；
226…搜索范围设定部；
227…评价函数计算部；
228…分离边界点计算部；
229…特性分离部；
230…环境信息设置部；
241…特性分析部；
242…特性调整部；
243…特性生成部；
250…输出器。

Claims (6)

1.一种滤波器生成装置，包括：
麦克风，对从声源输出的测量信号进行拾音，获取拾音信号；以及
处理部，基于所述拾音信号，生成与从所述声源到所述麦克风为止的传递特性对应的滤波器，
所述处理部包括：
提取部，从比所述拾音信号的边界样本更靠前的样本中提取第一样本数量的第一信号；
信号生成部，基于所述第一信号，生成第二样本数量的第二信号，所述第二信号包括来自所述声源的直接声音，所述第二样本数量多于所述第一样本数量；
变换部，将所述第二信号变换为频域，生成频谱；
修正部，增大预定频率以下的频带中的所述频谱的值，生成修正频谱；
逆变换部，将所述修正频谱逆变换为时域，生成修正信号；以及
生成部，利用所述拾音信号和所述修正信号来生成滤波器，对于比所述边界样本更靠前的滤波器值，通过所述修正信号的值来生成，对于所述边界样本之后且小于第二样本数量的滤波器值，通过对所述拾音信号相加了所述修正信号的相加值来生成。
2.如权利要求1所述的滤波器生成装置，其中，
比所述边界样本更靠前的所述拾音信号包括来自所述声源的直接到达所述麦克风的直接声音，所述边界样本之后的所述拾音信号包括从所述声源发出后被反射而到达所述麦克风的反射声音。
3.如权利要求1所述的滤波器生成装置，其中，
所述修正部所修正的频带由比所述预定频率高的第一频率和比所述第一频率低的第二频率规定。
4.如权利要求1至3中的任一项所述的滤波器生成装置，其中，
麦克风获取拾音信号，所述拾音信号包括反射声音和直接到达的直接声音，
所述滤波器生成装置包括：
第一概形计算部，计算基于所述拾音信号的时间振幅数据的第一概形；
第二概形计算部，通过对所述第一概形进行平滑，计算所述拾音信号的第二概形；
时间确定部，基于所述第一概形和所述第二概形中的至少一个，确定所述拾音信号的位于从直接声音到初始反射声音之间的谷值时间、以及初始反射声音的峰值时间；
搜索范围确定部，基于所述谷值时间和所述峰值时间，确定用于搜索分离边界点的搜索范围；
评价函数计算部，基于所述搜索范围中的所述拾音信号来计算评价函数；以及
分离边界点计算部，基于所述评价函数来计算所述分离边界点，
所述边界样本根据所述分离边界点而设定。
5.一种滤波器生成方法，通过麦克风对从声源输出的测量信号进行拾音来生成与传递特性对应的滤波器，所述滤波器生成方法包括以下步骤：
通过所述麦克风获取拾音信号；
从比所述拾音信号的边界样本更靠前的样本中提取第一样本数量的第一信号；
基于所述第一信号，生成第二样本数量的第二信号，所述第二信号包括来自所述声源的直接声音，所述第二样本数量多于所述第一样本数量；
将所述第二信号变换为频域，生成频谱；
增大预定频率以下的频带中的所述频谱的值，生成修正频谱；
将所述修正频谱逆变换为时域，生成修正信号；以及
利用所述拾音信号和所述修正信号来生成滤波器，对于比所述边界样本更靠前的滤波器值，通过所述修正信号的值来生成，对于所述边界样本之后且小于第二样本数量的滤波器值，通过对所述拾音信号相加了所述修正信号的相加值来生成。
6.一种存储有程序的计算机可读存储介质，所述程序使计算机执行滤波器生成方法，所述滤波器生成方法通过麦克风对从声源输出的测量信号进行拾音来生成与传递特性对应的滤波器，所述滤波器生成方法包括以下步骤：
通过所述麦克风获取拾音信号；
从比所述拾音信号的边界样本更靠前的样本中提取第一样本数量的第一信号；
基于所述第一信号，生成第二样本数量的第二信号，所述第二信号包括来自所述声源的直接声音，所述第二样本数量多于所述第一样本数量；
将所述第二信号变换为频域，生成频谱；
增大预定频率以下的频带中的所述频谱的值，生成修正频谱；
将所述修正频谱逆变换为时域，生成修正信号；以及
利用所述拾音信号和所述修正信号来生成滤波器，对于比所述边界样本更靠前的滤波器值，通过所述修正信号的值来生成，对于所述边界样本之后且小于第二样本数量的滤波器值，通过对所述拾音信号相加了所述修正信号的相加值来生成。
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