JP2000166000A - 平滑な３ｄデジタル・オ―ディオのために測定したｈｒｔｆを調整する方法および装置 - Google Patents
平滑な３ｄデジタル・オ―ディオのために測定したｈｒｔｆを調整する方法および装置Info
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Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04S—STEREOPHONIC SYSTEMS
- H04S3/00—Systems employing more than two channels, e.g. quadraphonic
- H04S3/008—Systems employing more than two channels, e.g. quadraphonic in which the audio signals are in digital form, i.e. employing more than two discrete digital channels
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04S—STEREOPHONIC SYSTEMS
- H04S1/00—Two-channel systems
- H04S1/007—Two-channel systems in which the audio signals are in digital form
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04S—STEREOPHONIC SYSTEMS
- H04S2420/00—Techniques used stereophonic systems covered by H04S but not provided for in its groups
- H04S2420/01—Enhancing the perception of the sound image or of the spatial distribution using head related transfer functions [HRTF's] or equivalents thereof, e.g. interaural time difference [ITD] or interaural level difference [ILD]
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Stereophonic System (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 不快な不連続性を生じることなく、連続的な
聴覚空間においてソース位置に適切なＨＲＴＦを与え
る、より正確なＨＲＴＦモデルを提供する。 【解決手段】 本発明は、様々な程度の平滑さおよび一
般化を有するＨＲＴＦを合成するための改良されたＨＲ
ＴＦモデリング技法を提供する。複数のＮ個の空間特徴
関数集合を、対応する固有フィルタ関数と組み合わせる
前に調整すなわち平滑化し、更に加算して、連続的な聴
覚空間において改善された平滑さを有するＨＲＴＦ（ま
たはＨＲＩＲ）フィルタを提供する。ラムダ・ファクタ
によって調整モデルの平滑さのレベルを制御することに
よって、局所化の正確さと平滑さとの間のトレードオフ
を可能にする。ＨＲＴＦフィルタの平滑さの改善によっ
て、聴取者は、３Ｄサウンドにおいてクリックを生じる
不快な不連続性のない、平滑に動くサウンドの表現を知
覚することができる。
聴覚空間においてソース位置に適切なＨＲＴＦを与え
る、より正確なＨＲＴＦモデルを提供する。 【解決手段】 本発明は、様々な程度の平滑さおよび一
般化を有するＨＲＴＦを合成するための改良されたＨＲ
ＴＦモデリング技法を提供する。複数のＮ個の空間特徴
関数集合を、対応する固有フィルタ関数と組み合わせる
前に調整すなわち平滑化し、更に加算して、連続的な聴
覚空間において改善された平滑さを有するＨＲＴＦ（ま
たはＨＲＩＲ）フィルタを提供する。ラムダ・ファクタ
によって調整モデルの平滑さのレベルを制御することに
よって、局所化の正確さと平滑さとの間のトレードオフ
を可能にする。ＨＲＴＦフィルタの平滑さの改善によっ
て、聴取者は、３Ｄサウンドにおいてクリックを生じる
不快な不連続性のない、平滑に動くサウンドの表現を知
覚することができる。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、一般に３次元（３
Ｄ）サウンドに関する。更に特定すれば、本発明は、３
Ｄデジタル・サウンド・アプリケーションと共に用い
る、頭部関連伝達関数（ＨＲＴＦ）のための改良された
調整モデルに関する。本出願は、１９９７年１１月１４
日に出願された「ＭｕｌｔｉｐｕｒｐｏｓｅＤｉｇｉｔ
ａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ
（多目的デジタル信号処理システム）」と題する米国特
許出願番号第６０／０６５，８５５号からの優先権を主
張する。その明細書は、この言及により本願にも明示的
に含まれるものとする。
Ｄ）サウンドに関する。更に特定すれば、本発明は、３
Ｄデジタル・サウンド・アプリケーションと共に用い
る、頭部関連伝達関数（ＨＲＴＦ）のための改良された
調整モデルに関する。本出願は、１９９７年１１月１４
日に出願された「ＭｕｌｔｉｐｕｒｐｏｓｅＤｉｇｉｔ
ａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ
（多目的デジタル信号処理システム）」と題する米国特
許出願番号第６０／０６５，８５５号からの優先権を主
張する。その明細書は、この言及により本願にも明示的
に含まれるものとする。
【０００２】
【従来の技術、及び、発明が解決しようとする課題】多
くの最高級消費者デバイスは、３次元（３Ｄ）サウンド
の選択肢を提供して、サウンドを聴く際に、より現実に
近い経験を可能にしている。いくつかの用途では、３Ｄ
サウンドによって、聴取者は、３Ｄオーディオ・システ
ムで再生されるサウンドから、オブジェクトの動きを知
覚することができる。
くの最高級消費者デバイスは、３次元（３Ｄ）サウンド
の選択肢を提供して、サウンドを聴く際に、より現実に
近い経験を可能にしている。いくつかの用途では、３Ｄ
サウンドによって、聴取者は、３Ｄオーディオ・システ
ムで再生されるサウンドから、オブジェクトの動きを知
覚することができる。
【０００３】ＡｔａｌおよびＳｃｈｒｏｅｄｅｒは、１
９６２年に、クロストーク・キャンセラ技術を確立し
た。これは、米国特許第３，２３６，９４９号に記載さ
れており、この言及により本願にも明示的に含まれるも
のとする。Ａｔａｌ−Ｓｃｈｒｏｅｄｅｒの３Ｄサウン
ド・クロストーク・キャンセラは、特別なアナログ増幅
器およびアナログ・フィルタを用いたアナログの実装で
あった。２つのラウドスピーカを用いて、より優れたサ
ウンド位置決め性能を得るために、ＡｔａｌおよびＳｃ
ｈｒｏｅｄｅｒは、経験的に決定した周波数依存フィル
タを含めた。疑いなく、これらの洗練されたアナログ・
デバイスは、今日のデジタル・オーディオ技術と共に用
いるために適用することはできない。
９６２年に、クロストーク・キャンセラ技術を確立し
た。これは、米国特許第３，２３６，９４９号に記載さ
れており、この言及により本願にも明示的に含まれるも
のとする。Ａｔａｌ−Ｓｃｈｒｏｅｄｅｒの３Ｄサウン
ド・クロストーク・キャンセラは、特別なアナログ増幅
器およびアナログ・フィルタを用いたアナログの実装で
あった。２つのラウドスピーカを用いて、より優れたサ
ウンド位置決め性能を得るために、ＡｔａｌおよびＳｃ
ｈｒｏｅｄｅｒは、経験的に決定した周波数依存フィル
タを含めた。疑いなく、これらの洗練されたアナログ・
デバイスは、今日のデジタル・オーディオ技術と共に用
いるために適用することはできない。
【０００４】耳間時間差（ＩＴＤ）、すなわち音波が両
耳に届く際の時間差は、３Ｄサウンド設計において用い
られる重要かつ主要なパラメータである。耳間時間差が
原因となって、３Ｄオーディオまたは音響の表示におい
て、両耳間で不一致が生じる。すなわち、サウンド・オ
ブジェクトが水平面で移動する場合、当該サウンド・オ
ブジェクトが一方の耳に入射する時点と、同じサウンド
・オブジェクトが他方の耳に入射する時点との間で、連
続的な耳間時間遅延が生じる。このＩＴＤを用いて、聴
取者に対していずれかの所望の方向に移動するサウンド
の聴覚的なイメージを作成する。
耳に届く際の時間差は、３Ｄサウンド設計において用い
られる重要かつ主要なパラメータである。耳間時間差が
原因となって、３Ｄオーディオまたは音響の表示におい
て、両耳間で不一致が生じる。すなわち、サウンド・オ
ブジェクトが水平面で移動する場合、当該サウンド・オ
ブジェクトが一方の耳に入射する時点と、同じサウンド
・オブジェクトが他方の耳に入射する時点との間で、連
続的な耳間時間遅延が生じる。このＩＴＤを用いて、聴
取者に対していずれかの所望の方向に移動するサウンド
の聴覚的なイメージを作成する。
【０００５】聴取者の耳は、少なくとも一方の耳に対し
て音波を適切に遅延させることによって、サウンドが聴
取者に対して見せかけの位置から発していると信じ込む
ように「だまされる」可能性がある。これは、通常、他
方の耳に対しては、元の音波の適切なキャンセレーショ
ンを必要とし、更に、第１の耳に対しては、合成した音
波の適切なキャンセレーションを必要とする。
て音波を適切に遅延させることによって、サウンドが聴
取者に対して見せかけの位置から発していると信じ込む
ように「だまされる」可能性がある。これは、通常、他
方の耳に対しては、元の音波の適切なキャンセレーショ
ンを必要とし、更に、第１の耳に対しては、合成した音
波の適切なキャンセレーションを必要とする。
【０００６】３Ｄサウンドの生成における第２のパラメ
ータは、外耳の自由な領域から鼓膜への伝達関数すなわ
ち頭部関連伝達関数（ＨＲＴＦ）と呼ばれるものを用い
た、特定の環境への３Ｄサウンドの適合である。ＨＲＴ
Ｆは、３Ｄサウンドの受信に影響を与える聴取者の頭部
および身体の大きさおよび方向を含めた、ユーザの特定
の環境のモデリングに関連する。例えば、聴取者の頭部
の大きさ、胴体、着ているもの等が、一種のフィルタリ
ングを形成し、この特定のユーザに対する３Ｄサウンド
の効果を変化させる可能性がある。適切なＨＲＴＦは、
最適な３Ｄサウンド・イメージ効果を可能とするよう
に、特定の環境に順応する。
ータは、外耳の自由な領域から鼓膜への伝達関数すなわ
ち頭部関連伝達関数（ＨＲＴＦ）と呼ばれるものを用い
た、特定の環境への３Ｄサウンドの適合である。ＨＲＴ
Ｆは、３Ｄサウンドの受信に影響を与える聴取者の頭部
および身体の大きさおよび方向を含めた、ユーザの特定
の環境のモデリングに関連する。例えば、聴取者の頭部
の大きさ、胴体、着ているもの等が、一種のフィルタリ
ングを形成し、この特定のユーザに対する３Ｄサウンド
の効果を変化させる可能性がある。適切なＨＲＴＦは、
最適な３Ｄサウンド・イメージ効果を可能とするよう
に、特定の環境に順応する。
【０００７】ＨＲＴＦは、サウンド・ソースの各々の位
置毎に異なる。このため、測定したＨＲＴＦの大きさお
よび位相スペクトルは、サウンド・ソース位置の関数と
して変動する。従って、ＨＲＴＦは空間における聴取に
おいて重大な役割を果たすことが一般に認められてい
る。
置毎に異なる。このため、測定したＨＲＴＦの大きさお
よび位相スペクトルは、サウンド・ソース位置の関数と
して変動する。従って、ＨＲＴＦは空間における聴取に
おいて重大な役割を果たすことが一般に認められてい
る。
【０００８】コンピュータおよびデジタル信号処理技術
における進歩によって、研究者がＨＲＴＦを用いて指向
性の刺激を合成することが可能となっている。ＨＲＴＦ
は、３Ｄサウンド環境を囲む球体において何千もの位置
で経験的に測定することができるが、これは過剰な量の
処理を必要とすることがわかっている。更に、聴覚空間
全体が細かい格子上に表される場合には、測定の回数は
極めて多くなる可能性がある。それにもかかわらず、測
定されたＨＲＴＦが表すのは、連続的な聴覚空間におけ
る離散的な位置である。
における進歩によって、研究者がＨＲＴＦを用いて指向
性の刺激を合成することが可能となっている。ＨＲＴＦ
は、３Ｄサウンド環境を囲む球体において何千もの位置
で経験的に測定することができるが、これは過剰な量の
処理を必要とすることがわかっている。更に、聴覚空間
全体が細かい格子上に表される場合には、測定の回数は
極めて多くなる可能性がある。それにもかかわらず、測
定されたＨＲＴＦが表すのは、連続的な聴覚空間におけ
る離散的な位置である。
【０００９】連続聴覚空間内で離散的に測定したＨＲＴ
Ｆの適合に対する従来の解決策の１つは、隣接したイン
パルス応答に線形に重み付けすることによって、測定し
たＨＲＴＦを「補間」することである。これによって、
位置毎のＨＲＴＦに、小さい刻みの漸増する変化を提供
することができる。しかしながら、補間は、概念的に不
正確である。なぜなら、これは、測定点間の環境的な変
化を考慮せず、このため適切な３Ｄサウンドの表現を与
えない場合があるからである。
Ｆの適合に対する従来の解決策の１つは、隣接したイン
パルス応答に線形に重み付けすることによって、測定し
たＨＲＴＦを「補間」することである。これによって、
位置毎のＨＲＴＦに、小さい刻みの漸増する変化を提供
することができる。しかしながら、補間は、概念的に不
正確である。なぜなら、これは、測定点間の環境的な変
化を考慮せず、このため適切な３Ｄサウンドの表現を与
えない場合があるからである。
【００１０】他に試みられた解決策は、３次元空間の大
きな領域に１つのＨＲＴＦを用いて、クリック音を生じ
得る不連続性の頻度を低くすることを含む。しかしなが
ら、この場合も、かかる解決策は、３Ｄサウンド表現の
全体的な品質を低下させる。
きな領域に１つのＨＲＴＦを用いて、クリック音を生じ
得る不連続性の頻度を低くすることを含む。しかしなが
ら、この場合も、かかる解決策は、３Ｄサウンド表現の
全体的な品質を低下させる。
【００１１】図３に、空間特徴関数を直接に固有関数と
組み合わせてＨＲＴＦの集合を与える別の解決策を示
す。
組み合わせてＨＲＴＦの集合を与える別の解決策を示
す。
【００１２】具体的には、固有フィルタ４２２ないし４
２６のＮ個の集合を、空間特徴関数（ＳＣＦ）サンプル
４１２ないし４１６の対応する集合と組み合わせ、加算
器４４０において加算して、サウンド・ソース４６０に
作用するＨＲＴＦ（またはＨＲＩＲ）フィルタ４５０を
提供する。ＳＣＦサンプル４１２ないし４１６の集合に
おいて、サウンド・ソースの高さおよび／または方位を
変化させることによって、サウンド・イメージの所望の
位置を制御する。しかしながら、この技法も、連続的な
聴覚空間において不連続性を生じやすい。
２６のＮ個の集合を、空間特徴関数（ＳＣＦ）サンプル
４１２ないし４１６の対応する集合と組み合わせ、加算
器４４０において加算して、サウンド・ソース４６０に
作用するＨＲＴＦ（またはＨＲＩＲ）フィルタ４５０を
提供する。ＳＣＦサンプル４１２ないし４１６の集合に
おいて、サウンド・ソースの高さおよび／または方位を
変化させることによって、サウンド・イメージの所望の
位置を制御する。しかしながら、この技法も、連続的な
聴覚空間において不連続性を生じやすい。
【００１３】従って、不快な不連続性を生じることな
く、連続的な聴覚空間においてソース位置に適切なＨＲ
ＴＦを与える、より正確なＨＲＴＦモデルに対する要望
がある。
く、連続的な聴覚空間においてソース位置に適切なＨＲ
ＴＦを与える、より正確なＨＲＴＦモデルに対する要望
がある。
【００１４】本発明の原理によれば、３Ｄサウンド・ア
プリケーションと共に用いる頭部関連伝達関数または頭
部関連インパルス応答モデルは、複数の固有フィルタを
備える。複数の固有フィルタとそれぞれ組み合わせるよ
うに、複数の空間特徴関数を構成する。複数の固有フィ
ルタとそれぞれ組み合わせる前に複数の空間特徴関数を
調整するように、複数の調整モデルを構成する。
プリケーションと共に用いる頭部関連伝達関数または頭
部関連インパルス応答モデルは、複数の固有フィルタを
備える。複数の固有フィルタとそれぞれ組み合わせるよ
うに、複数の空間特徴関数を構成する。複数の固有フィ
ルタとそれぞれ組み合わせる前に複数の空間特徴関数を
調整するように、複数の調整モデルを構成する。
【００１５】本発明の別の態様によれば、頭部関連伝達
関数モデルまたは頭部関連インパルス応答モデルにおい
て用いるための空間特徴集合を決定する方法は、複数の
測定した頭部関連伝達関数または複数の測定した頭部関
連インパルス応答の共分散データ行列を構築するステッ
プを備える。共分散データ行列の固有分解を実行して、
複数の固有ベクトルを得る。複数の固有ベクトルから、
少なくとも１つの主固有ベクトルを決定する。測定した
頭部関連伝達関数または頭部関連インパルス応答を少な
くとも１つの主固有ベクトルに投影して、空間特徴集合
を生成する。本発明の特徴および利点は、図面を参照し
て以下の説明から当業者には明らかとなろう。
関数モデルまたは頭部関連インパルス応答モデルにおい
て用いるための空間特徴集合を決定する方法は、複数の
測定した頭部関連伝達関数または複数の測定した頭部関
連インパルス応答の共分散データ行列を構築するステッ
プを備える。共分散データ行列の固有分解を実行して、
複数の固有ベクトルを得る。複数の固有ベクトルから、
少なくとも１つの主固有ベクトルを決定する。測定した
頭部関連伝達関数または頭部関連インパルス応答を少な
くとも１つの主固有ベクトルに投影して、空間特徴集合
を生成する。本発明の特徴および利点は、図面を参照し
て以下の説明から当業者には明らかとなろう。
【００１６】
【発明の実施の形態】３次元空間における多数の位置に
配置したラウドスピーカによって刺激を提示し、同時に
マネキン頭部または実際の人の被験者に固定したマイク
ロホンからの応答を収集することによって、従来通り測
定したＨＲＴＦを得る。移動するサウンドをシミュレー
トするためには、ソース位置に対して変動する連続的な
ＨＲＴＦが必要である。しかしながら、実際には、いず
れかの所与の３Ｄ空間における離散的な位置では、限ら
れた数のＨＲＴＦしか収集することはできない。
配置したラウドスピーカによって刺激を提示し、同時に
マネキン頭部または実際の人の被験者に固定したマイク
ロホンからの応答を収集することによって、従来通り測
定したＨＲＴＦを得る。移動するサウンドをシミュレー
トするためには、ソース位置に対して変動する連続的な
ＨＲＴＦが必要である。しかしながら、実際には、いず
れかの所与の３Ｄ空間における離散的な位置では、限ら
れた数のＨＲＴＦしか収集することはできない。
【００１７】離散的な位置における測定ＨＲＴＦの使用
が限られているために、ＨＲＴＦの関数的な表現、すな
わち、周波数および方向の関数としてＨＲＴＦを表す数
学的モデルまたは等式の開発に至った。次いで、このモ
デルまたは等式を用いて所望のＨＲＴＦを得るために、
３Ｄサウンドのシミュレーションを実行する。
が限られているために、ＨＲＴＦの関数的な表現、すな
わち、周波数および方向の関数としてＨＲＴＦを表す数
学的モデルまたは等式の開発に至った。次いで、このモ
デルまたは等式を用いて所望のＨＲＴＦを得るために、
３Ｄサウンドのシミュレーションを実行する。
【００１８】更に、離散的に測定したＨＲＴＦを用いる
場合、サウンド・オブジェクトが聴取者に対して移動す
ると、シミュレーションされる移動中のサウンド・ソー
スから、不快な不連続性が一連のクリックとして聴取者
によって知覚される可能性がある。更なる分析によっ
て、この不連続性は、例えば、計測エラー、３次元空間
のサンプリング不足、頭部モデルを個別に調節していな
いこと、および／または処理エラーの結果であり得るこ
とが示されている。本発明は、測定したＨＲＴＦから抽
出した空間属性を調整して、３Ｄサウンドにおいてクリ
ックを生成する不快な不連続性を生じない平滑な移動サ
ウンド表現の知覚を得ることによって、改良されたＨＲ
ＴＦモデリング方法および装置を提供する。
場合、サウンド・オブジェクトが聴取者に対して移動す
ると、シミュレーションされる移動中のサウンド・ソー
スから、不快な不連続性が一連のクリックとして聴取者
によって知覚される可能性がある。更なる分析によっ
て、この不連続性は、例えば、計測エラー、３次元空間
のサンプリング不足、頭部モデルを個別に調節していな
いこと、および／または処理エラーの結果であり得るこ
とが示されている。本発明は、測定したＨＲＴＦから抽
出した空間属性を調整して、３Ｄサウンドにおいてクリ
ックを生成する不快な不連続性を生じない平滑な移動サ
ウンド表現の知覚を得ることによって、改良されたＨＲ
ＴＦモデリング方法および装置を提供する。
【００１９】図３に示すように、関連する聴覚空間につ
いて、いわゆる固有伝達関数（ＥＦ）の集合および空間
特徴関数（ＳＣＦ）の集合を線形に組み合わせることに
よって、特定の方位および高さに対応するＨＲＴＦを合
成することができる。これについては、Ｓｉｍｏｎ Ｃ
ａｒｌｉｌｅ（１９９６年）に編集されたＶｉｒｔｕａ
ｌ Ａｕｄｉｔｏｒｙ Ｃｐａｃｅ： Ｇｅｎｅｒａｔｉ
ｏｎ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓにおける、Ｒｉ
ｃｈａｒｄ Ａ． Ｒｅａｌｅ、ＪｉａｓｈｕＣｈｅｎ等
による、「Ａｎ Ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｏｆ
Ｖｉｒｔｕａｌ Ａｃｏｕｓｔｉｃ Ｓｐａｃｅ Ｆｏｒ
ＮｅｕｒｏｐｈｙｓｉｌｏｇｉｃａｌＳｔｕｄｉｅｓ
ｏｆ Ｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ Ｈｅａｒｉｎｇ（指向性
聴取の神経生理学的研究のための仮想音響空間の実
施）」、および、Ｊ．Ａｃｏｕｓｔ．Ｓｏｃ．Ａｍ．９
７（１）（１９９５年１月）におけるＪｉａｓｈｕ Ｃ
ｈｅｎ等による「Ａ Ｓｐａｔｉａｌ Ｆｅａｔｕｒｅ
Ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ ａｎｄＲｅｇｕｌａｒｉｚａｔ
ｉｏｎ Ｍｏｄｅｌ ｆｏｒ ｔｈｅ Ｈｅａｄ−Ｒｅｌａ
ｔｅｄ Ｔｒａｎｓｆｅｒ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ（頭部関連
伝達関数のための空間特徴抽出および調整モデル）」に
記載されている通りである。これらは双方とも、全体と
して、この言及により本願にも含まれるものとする。
いて、いわゆる固有伝達関数（ＥＦ）の集合および空間
特徴関数（ＳＣＦ）の集合を線形に組み合わせることに
よって、特定の方位および高さに対応するＨＲＴＦを合
成することができる。これについては、Ｓｉｍｏｎ Ｃ
ａｒｌｉｌｅ（１９９６年）に編集されたＶｉｒｔｕａ
ｌ Ａｕｄｉｔｏｒｙ Ｃｐａｃｅ： Ｇｅｎｅｒａｔｉ
ｏｎ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓにおける、Ｒｉ
ｃｈａｒｄ Ａ． Ｒｅａｌｅ、ＪｉａｓｈｕＣｈｅｎ等
による、「Ａｎ Ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｏｆ
Ｖｉｒｔｕａｌ Ａｃｏｕｓｔｉｃ Ｓｐａｃｅ Ｆｏｒ
ＮｅｕｒｏｐｈｙｓｉｌｏｇｉｃａｌＳｔｕｄｉｅｓ
ｏｆ Ｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ Ｈｅａｒｉｎｇ（指向性
聴取の神経生理学的研究のための仮想音響空間の実
施）」、および、Ｊ．Ａｃｏｕｓｔ．Ｓｏｃ．Ａｍ．９
７（１）（１９９５年１月）におけるＪｉａｓｈｕ Ｃ
ｈｅｎ等による「Ａ Ｓｐａｔｉａｌ Ｆｅａｔｕｒｅ
Ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ ａｎｄＲｅｇｕｌａｒｉｚａｔ
ｉｏｎ Ｍｏｄｅｌ ｆｏｒ ｔｈｅ Ｈｅａｄ−Ｒｅｌａ
ｔｅｄ Ｔｒａｎｓｆｅｒ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ（頭部関連
伝達関数のための空間特徴抽出および調整モデル）」に
記載されている通りである。これらは双方とも、全体と
して、この言及により本願にも含まれるものとする。
【００２０】本発明の原理によれば、ＨＲＴＦから抽出
された空間属性を、固有伝達関数フィルタと組み合わせ
る前に調整して、様々な程度の平滑さおよび一般化を有
する複数のＨＲＴＦを与える。
された空間属性を、固有伝達関数フィルタと組み合わせ
る前に調整して、様々な程度の平滑さおよび一般化を有
する複数のＨＲＴＦを与える。
【００２１】図１は、その他の点では図３に示すような
従来のシステムにおける、Ｎ個のＳＣＦサンプル集合２
０２ないし２０６の調整の実施を示す。
従来のシステムにおける、Ｎ個のＳＣＦサンプル集合２
０２ないし２０６の調整の実施を示す。
【００２２】具体的には、複数のＮ個の固有フィルタ２
２２ないし２２６には、対応する複数のＮ個のＳＣＦサ
ンプル２０２ないし２０６が関連付けられている。ＳＣ
Ｆサンプル２０２ないし２０６をそれらの対応する固有
フィルタ２２２ないし２２６と線形に組み合わせる前
に、複数のＮ個の調整モデル２１２ないし２１６が、複
数のＮ個のＳＣＦサンプル２０２ないし２０６に作用す
る。このように、本発明の原理によると、ＳＣＦサンプ
ル集合を、それらが対応する固有フィルタと組み合わせ
る前に、調整すなわち平滑化する。
２２ないし２２６には、対応する複数のＮ個のＳＣＦサ
ンプル２０２ないし２０６が関連付けられている。ＳＣ
Ｆサンプル２０２ないし２０６をそれらの対応する固有
フィルタ２２２ないし２２６と線形に組み合わせる前
に、複数のＮ個の調整モデル２１２ないし２１６が、複
数のＮ個のＳＣＦサンプル２０２ないし２０６に作用す
る。このように、本発明の原理によると、ＳＣＦサンプ
ル集合を、それらが対応する固有フィルタと組み合わせ
る前に、調整すなわち平滑化する。
【００２３】平滑化の所望の特定レベルは、調整モデル
２１２ないし２１６全てに対する平滑化制御によって制
御することができ、これによって、ユーザは、サウンド
・イメージの平滑さと局所化との間のトレードオフを調
節することができる。開示した実施形態における調整モ
デル２１２ないし２１６は、ＳＣＦサンプル集合２０２
ないし２０６に対し、いわゆる「一般化スプライン・モ
デル」関数を実行し、平滑化した連続的なＳＣＦ集合を
それぞれ組み合わせ点２３０ないし２３４において一般
化するようにする。平滑化すなわち調整の程度は、ＳＣ
Ｆサンプルの平滑さをその鋭さとトレードオフしなが
ら、ラムダ・ファクタによって制御することができる。
２１２ないし２１６全てに対する平滑化制御によって制
御することができ、これによって、ユーザは、サウンド
・イメージの平滑さと局所化との間のトレードオフを調
節することができる。開示した実施形態における調整モ
デル２１２ないし２１６は、ＳＣＦサンプル集合２０２
ないし２０６に対し、いわゆる「一般化スプライン・モ
デル」関数を実行し、平滑化した連続的なＳＣＦ集合を
それぞれ組み合わせ点２３０ないし２３４において一般
化するようにする。平滑化すなわち調整の程度は、ＳＣ
Ｆサンプルの平滑さをその鋭さとトレードオフしなが
ら、ラムダ・ファクタによって制御することができる。
【００２４】加算器２４０において、組み合わせた固有
フィルタ２２２ないし２２６および対応する調整ＳＣＦ
サンプル集合２０２ないし２０６／２１２ないし２１６
の結果を加算する。加算器２４０からの加算出力は、単
一の調整ＨＲＴＦ（またはＨＲＩＲ）フィルタ２５０を
与え、これをデジタル・オーディオ・サウンド・ソース
２６０が通過して、ＨＲＴＦ（またはＨＲＩＲ）濾波出
力２６２を与える。
フィルタ２２２ないし２２６および対応する調整ＳＣＦ
サンプル集合２０２ないし２０６／２１２ないし２１６
の結果を加算する。加算器２４０からの加算出力は、単
一の調整ＨＲＴＦ（またはＨＲＩＲ）フィルタ２５０を
与え、これをデジタル・オーディオ・サウンド・ソース
２６０が通過して、ＨＲＴＦ（またはＨＲＩＲ）濾波出
力２６２を与える。
【００２５】本発明の原理による３Ｄサウンド・システ
ムにおけるＨＲＴＦ濾波は、他の３Ｄサウンド・プロセ
スの前または後のいずれか、例えば、耳間遅延をオーデ
ィオ信号に挿入する前または後に、実施することができ
る。開示した実施形態では、ＨＲＴＦモデリング・プロ
セスは、耳間遅延の挿入後に実行する。
ムにおけるＨＲＴＦ濾波は、他の３Ｄサウンド・プロセ
スの前または後のいずれか、例えば、耳間遅延をオーデ
ィオ信号に挿入する前または後に、実施することができ
る。開示した実施形態では、ＨＲＴＦモデリング・プロ
セスは、耳間遅延の挿入後に実行する。
【００２６】調整モデル２１２ないし２１６は、サウン
ド・ソースの所望の位置によって制御する。例えば、所
望のソースの高さおよび／または方位を変化させること
によって、その制御を行う。
ド・ソースの所望の位置によって制御する。例えば、所
望のソースの高さおよび／または方位を変化させること
によって、その制御を行う。
【００２７】図２は、本発明の原理による、例えば図１
に示すような固有フィルタ２２２ないし２２６およびＳ
ＣＦサンプル集合２０２ないし２０６のための固有関数
を与えて、様々な程度の平滑さおよび一般化を有するＨ
ＲＴＦモデルを提供する、例示的なプロセスを示す。
に示すような固有フィルタ２２２ないし２２６およびＳ
ＣＦサンプル集合２０２ないし２０６のための固有関数
を与えて、様々な程度の平滑さおよび一般化を有するＨ
ＲＴＦモデルを提供する、例示的なプロセスを示す。
【００２８】具体的には、ステップ１０２において、マ
ネキンまたは人の被験者に固定したマイクロホンから、
耳管インパルス応答および自由な領域の応答を測定す
る。マイクロホンから約１メートルの距離またはこれ以
上離れた距離に配置した広帯域刺激サウンド・ソースに
対して、応答を測定する。広帯域刺激サウンド・ソース
は、球体において方位および高さの双方について５ない
し１５度の間隔で移動させると好ましい。
ネキンまたは人の被験者に固定したマイクロホンから、
耳管インパルス応答および自由な領域の応答を測定す
る。マイクロホンから約１メートルの距離またはこれ以
上離れた距離に配置した広帯域刺激サウンド・ソースに
対して、応答を測定する。広帯域刺激サウンド・ソース
は、球体において方位および高さの双方について５ない
し１５度の間隔で移動させると好ましい。
【００２９】ステップ１０４では、ステップ１０２で測
定したデータを用い、離散フーリエ変換（ＤＦＴ）に基
づく方法または他のシステム識別方法を用いて、ＨＲＴ
Ｆを得る。ＨＲＴＦは、周波数領域または時間領域のい
ずれかの形態であり、更に、それぞれの空間位置に対し
て変動するので、ＨＲＴＦは、一般的に、周波数（また
は時間）および空間（方位および高さ）属性を有する多
変量関数として見なされる。
定したデータを用い、離散フーリエ変換（ＤＦＴ）に基
づく方法または他のシステム識別方法を用いて、ＨＲＴ
Ｆを得る。ＨＲＴＦは、周波数領域または時間領域のい
ずれかの形態であり、更に、それぞれの空間位置に対し
て変動するので、ＨＲＴＦは、一般的に、周波数（また
は時間）および空間（方位および高さ）属性を有する多
変量関数として見なされる。
【００３０】ステップ１０６では、周波数領域または時
間領域のいずれかにおいて、ＨＲＴＦデータの共分散行
列を構築する。例えば、開示した実施形態では、測定し
た頭部関連インパルス応答（ＨＲＩＲ）の共分散データ
行列を測定する。
間領域のいずれかにおいて、ＨＲＴＦデータの共分散行
列を構築する。例えば、開示した実施形態では、測定し
た頭部関連インパルス応答（ＨＲＩＲ）の共分散データ
行列を測定する。
【００３１】ステップ１０８では、ステップ１０６で構
築したデータ共分散行列に対し、固有分解を実行して、
それらの対応する固有値に従った固有ベクトルを順序づ
ける。これらの固有ベクトルは、周波数のみの関数であ
り、ここでは「ＥＦ」と省略する。このため、ＨＲＴＦ
は、複素数値固有伝達関数（ＥＦ）の集合の重み付けし
た組み合わせとして表される。ＥＦは、周波数依存関数
の直交集合であり、各ＥＦに適用された重みは、空間位
置のみの関数であり、このため空間特徴関数（ＳＣＦ）
と呼ばれる。
築したデータ共分散行列に対し、固有分解を実行して、
それらの対応する固有値に従った固有ベクトルを順序づ
ける。これらの固有ベクトルは、周波数のみの関数であ
り、ここでは「ＥＦ」と省略する。このため、ＨＲＴＦ
は、複素数値固有伝達関数（ＥＦ）の集合の重み付けし
た組み合わせとして表される。ＥＦは、周波数依存関数
の直交集合であり、各ＥＦに適用された重みは、空間位
置のみの関数であり、このため空間特徴関数（ＳＣＦ）
と呼ばれる。
【００３２】ステップ１１０では、主固有ベクトルを決
定する。例えば、開示した実施形態では、エネルギまた
はパワー基準を用いて、Ｎ個の最上位の固有ベクトルを
選択することができる。これらの主固有ベクトルは、固
有フィルタ２２２ないし２２６（図１）のための基礎を
形成する。
定する。例えば、開示した実施形態では、エネルギまた
はパワー基準を用いて、Ｎ個の最上位の固有ベクトルを
選択することができる。これらの主固有ベクトルは、固
有フィルタ２２２ないし２２６（図１）のための基礎を
形成する。
【００３３】ステップ１１２では、全ての測定したＨＲ
ＴＦを、ステップ１１０で選択した主固有ベクトルに逆
投影して、Ｎ個の集合の重みを得る。これらの重みの集
合は、Ｎ個の連続関数の別個のサンプルとして見なされ
る。これらの関数は、２次元であり、方位および高さの
角度に引数を有する。これらは空間特徴関数（ＳＣＦ）
と呼ばれる。このプロセスを、空間特徴抽出と呼ぶ。
ＴＦを、ステップ１１０で選択した主固有ベクトルに逆
投影して、Ｎ個の集合の重みを得る。これらの重みの集
合は、Ｎ個の連続関数の別個のサンプルとして見なされ
る。これらの関数は、２次元であり、方位および高さの
角度に引数を有する。これらは空間特徴関数（ＳＣＦ）
と呼ばれる。このプロセスを、空間特徴抽出と呼ぶ。
【００３４】各ＨＲＴＦは、その周波数領域またはその
時間領域のいずれかの形態において、固有ベクトルおよ
びＳＣＦを線形に組み合わせることによって、再合成す
ることができる。この線形の組み合わせは、Ｋａｒｈｕ
ｎｅｎ−Ｌｏｅｖｅ展開として一般に公知である。
時間領域のいずれかの形態において、固有ベクトルおよ
びＳＣＦを線形に組み合わせることによって、再合成す
ることができる。この線形の組み合わせは、Ｋａｒｈｕ
ｎｅｎ−Ｌｏｅｖｅ展開として一般に公知である。
【００３５】例えば図３に示すように、従来のシステム
においてと同様に導出したＳＣＦを直接用いる代わり
に、これらを、調整モデル２１２ないし２１６におい
て、いわゆる「一般化スプライン・モデル」によって処
理して、組み合わせ点２３０ないし２３４に平滑化した
連続的なＳＣＦの集合を発生するようにする。このプロ
セスは、空間特徴調整と呼ばれる。平滑化すなわち調整
の程度は、ラムダ・ファクタによる平滑さ制御によって
制御することができ、これによって、ＳＣＦサンプル２
０２ないし２０６の平滑さとそれらの鋭さとの間のトレ
ードオフを与える。
においてと同様に導出したＳＣＦを直接用いる代わり
に、これらを、調整モデル２１２ないし２１６におい
て、いわゆる「一般化スプライン・モデル」によって処
理して、組み合わせ点２３０ないし２３４に平滑化した
連続的なＳＣＦの集合を発生するようにする。このプロ
セスは、空間特徴調整と呼ばれる。平滑化すなわち調整
の程度は、ラムダ・ファクタによる平滑さ制御によって
制御することができ、これによって、ＳＣＦサンプル２
０２ないし２０６の平滑さとそれらの鋭さとの間のトレ
ードオフを与える。
【００３６】ステップ１１４では、測定したＨＲＩＲ
を、ステップ１１０で選択した主固有ベクトルに逆投影
して、空間特徴関数（ＳＣＦ）サンプル集合２０２ない
し２０６を得る。
を、ステップ１１０で選択した主固有ベクトルに逆投影
して、空間特徴関数（ＳＣＦ）サンプル集合２０２ない
し２０６を得る。
【００３７】このように、本発明の原理によれば、ＳＣ
Ｆサンプルを対応する固有フィルタ２２２ないし２２６
の集合と組み合わせる前に調整すなわち平滑化し、再度
組み合わせて、ＨＲＴＦの新たな集合を形成する。
Ｆサンプルを対応する固有フィルタ２２２ないし２２６
の集合と組み合わせる前に調整すなわち平滑化し、再度
組み合わせて、ＨＲＴＦの新たな集合を形成する。
【００３８】本発明の原理によれば、改良されたＨＲＴ
Ｆの集合が生成される。これを用いて移動サウンドを発
生すると、クリック音の不快な効果を招く不連続性が生
じない。このように、経験的に選択したラムダ値によっ
て、局所化および平滑さを互いにトレードオフして、Ｈ
ＲＴＦにおける不連続性を除去することができる。
Ｆの集合が生成される。これを用いて移動サウンドを発
生すると、クリック音の不快な効果を招く不連続性が生
じない。このように、経験的に選択したラムダ値によっ
て、局所化および平滑さを互いにトレードオフして、Ｈ
ＲＴＦにおける不連続性を除去することができる。
【００３９】本発明を、その例示的な実施形態を参照し
て説明してきたが、当業者は、本発明の真の精神および
範囲から逸脱することなく、記載した本発明の実施形態
に様々な変更を行うことが可能であろう。
て説明してきたが、当業者は、本発明の真の精神および
範囲から逸脱することなく、記載した本発明の実施形態
に様々な変更を行うことが可能であろう。
【図１】本発明による、様々な程度の平滑さおよび一般
化を与えるＨＲＴＦモデルを提供する、各々がＳＣＦサ
ンプルの集合に基づいた複数の調整モデルに対する複数
の固有フィルタの実施を示す。
化を与えるＨＲＴＦモデルを提供する、各々がＳＣＦサ
ンプルの集合に基づいた複数の調整モデルに対する複数
の固有フィルタの実施を示す。
【図２】本発明の原理による、主固有ベクトルを決定し
て図１に示す固有フィルタにおいて用いる固有フィルタ
を提供するためのプロセスを示す。
て図１に示す固有フィルタにおいて用いる固有フィルタ
を提供するためのプロセスを示す。
【図３】空間特徴関数を直接に固有関数と組み合わせて
ＨＲＴＦの集合を与える従来の解決策を示す。
ＨＲＴＦの集合を与える従来の解決策を示す。
Claims (12)
- 【請求項１】 ３Ｄサウンド・アプリケーションと共に
用いるための頭部関連伝達関数モデルであって：複数の
固有フィルタと；前記複数の固有フィルタと適応的に組
み合わせた複数の空間特徴関数と；前記複数の固有フィ
ルタとの前記それぞれの組み合わせの前に前記複数の空
間特徴関数を調整するように構成された複数の調整モデ
ルと；を備えることを特徴とする頭部関連伝達関数モデ
ル。 - 【請求項２】 請求項１による３Ｄサウンド・アプリケ
ーションと共に用いるための頭部関連伝達関数モデルで
あって、更に、前記頭部関連伝達関数モデルを提供する
ため、前記複数の調整された空間特徴関数と組み合わせ
た前記複数の組み合わせ固有フィルタに動作可能に結合
された加算器を備えることを特徴とする頭部関連伝達関
数モデル。 - 【請求項３】 請求項１による３Ｄサウンド・アプリケ
ーションと共に用いるための頭部関連伝達関数モデルに
おいて、前記複数の調整モデルは、各々、一般化スプラ
イン・モデルを実行するように構成されていることを特
徴とする頭部関連伝達関数モデル。 - 【請求項４】 請求項１による３Ｄサウンド・アプリケ
ーションと共に用いるための頭部関連伝達関数モデルで
あって、更に、前記複数の調整モデルに動作可能に結合
されて、前記頭部関連伝達関数の局所化と平滑さとの間
のトレードオフの制御を可能にする平滑制御を備えるこ
とを特徴とする頭部関連伝達関数モデル。 - 【請求項５】 ３Ｄサウンド・アプリケーションと共に
用いるための頭部関連インパルス応答モデルであって：
複数の固有フィルタと；前記複数の固有フィルタとそれ
ぞれ組み合わせるように構成された複数の空間特徴関数
と；前記複数の固有フィルタとの前記それぞれの組み合
わせの前に前記複数の空間特徴関数を調整するように構
成された複数の調整モデルと；を備えることを特徴とす
る頭部関連インパルス応答モデル。 - 【請求項６】 請求項５による３Ｄサウンド・アプリケ
ーションと共に用いるための頭部関連インパルス応答モ
デルであって、更に、前記頭部関連インパルス応答モデ
ルを提供するため、前記複数の調整された空間特徴関数
と組み合わせた前記複数の組み合わせ固有フィルタを加
算するように構成された加算器を備えることを特徴とす
る頭部関連インパルス応答モデル。 - 【請求項７】 請求項５による３Ｄサウンド・アプリケ
ーションと共に用いるための頭部関連インパルス応答モ
デルにおいて、前記複数の調整モデルは、各々、一般化
スプライン・モデルを実行するように構成されているこ
とを特徴とする頭部関連インパルス応答モデル。 - 【請求項８】 請求項５による３Ｄサウンド・アプリケ
ーションと共に用いるための頭部関連インパルス応答モ
デルであって、更に、前記複数の調整モデルに連通し
て、前記頭部インパルス応答の局所化と平滑さとの間の
トレードオフの制御を可能とする平滑制御を備えること
を特徴とする頭部関連インパルス応答モデル。 - 【請求項９】 頭部関連伝達関数モデルにおいて用いる
ための空間特徴集合を決定する方法であって：複数の測
定した頭部関連伝達関数の共分散データ行列を構築する
ステップと；前記共分散データ行列の固有分解を実行し
て複数の固有ベクトルを得るステップと；前記複数の固
有ベクトルから少なくとも１つの主固有ベクトルを決定
するステップと；前記測定した頭部関連伝達関数を前記
少なくとも１つの主固有ベクトルに逆投影して前記空間
特徴集合を生成するステップと；を備えることを特徴と
する方法。 - 【請求項１０】 頭部関連インパルス応答モデルにおい
て用いるための空間特徴集合を決定する方法であって：
複数の測定した頭部関連インパルス応答の共分散データ
行列を構築するステップと；前記共分散データ行列の固
有分解を実行して複数の固有ベクトルを得るステップ
と；前記複数の固有ベクトルから少なくとも１つの主固
有ベクトルを決定するステップと；前記測定した頭部関
連インパルス応答を前記少なくとも１つの主固有ベクト
ルに逆投影して前記空間特徴集合を生成するステップ
と；を備えることを特徴とする方法。 - 【請求項１１】 頭部関連伝達関数モデルにおいて用い
るための空間特徴集合を決定するための装置であって：
複数の測定した頭部関連伝達関数の共分散データ行列を
構築するための手段と；前記共分散データ行列の固有分
解を実行して複数の固有ベクトルを得るための手段と；
前記複数の固有ベクトルから少なくとも１つの主固有ベ
クトルを決定するための手段と；前記測定した頭部関連
伝達関数を前記少なくとも１つの主固有ベクトルに逆投
影して前記空間特徴集合を生成するための手段と；を備
えることを特徴とする装置。 - 【請求項１２】 頭部関連インパルス応答モデルにおい
て用いるための空間特徴集合を決定するための装置であ
って：複数の測定した頭部関連インパルス応答の共分散
データ行列を構築するための手段と；前記共分散データ
行列の固有分解を実行して複数の固有ベクトルを得るた
めの手段と；前記複数の固有ベクトルから少なくとも１
つの主固有ベクトルを決定するための手段と；前記測定
した頭部関連インパルス応答を前記少なくとも１つの主
固有ベクトルに逆投影して前記空間特徴集合を生成する
ための手段と；を備えることを特徴とする装置。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US09/190,207 US7085393B1 (en) | 1998-11-13 | 1998-11-13 | Method and apparatus for regularizing measured HRTF for smooth 3D digital audio |
| US09/190207 | 1998-11-13 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000166000A true JP2000166000A (ja) | 2000-06-16 |
Family
ID=22700430
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP11321883A Pending JP2000166000A (ja) | 1998-11-13 | 1999-11-12 | 平滑な３ｄデジタル・オ―ディオのために測定したｈｒｔｆを調整する方法および装置 |
Country Status (3)
| Country | Link |
|---|---|
| US (2) | US7085393B1 (ja) |
| JP (1) | JP2000166000A (ja) |
| TW (1) | TW437258B (ja) |
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| KR100932791B1 (ko) | 2008-02-21 | 2009-12-21 | 한국전자통신연구원 | 음상 외재화를 위한 머리전달함수 생성 방법과, 그를이용한 3차원 오디오 신호 처리 장치 및 그 방법 |
| JP2010045489A (ja) * | 2008-08-11 | 2010-02-25 | Nippon Hoso Kyokai <Nhk> | 頭部音響伝達関数補間装置、そのプログラムおよび方法 |
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