JP2004510191A - 環境を音響的に向上させるための装置 - Google Patents

Abstract

本発明は、音響エネルギーを受け取り、それを電気信号に変換する手段（１２）と、前記電気信号の分析を実行し、データ分析信号を発生する手段（２０）と、このデータ分析信号に応答して、音を表す信号を発生する手段（２２，２４，２６）と、この音信号を音に変換する出力手段（１６）とを含む電子音スクリーニングシステムを提供する。

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、環境を音響的に向上させるための装置に関し、特に、この目的の電子音スクリーニングシステムに関する。
【０００２】
本発明を理解するために、まず人間の聴覚系について、ある程度認識する必要があり、以下の記載は、実験的な聴覚心理学に関するハンドブック、特に、マサチューセッツ州のＭＩＴ　Ｐｒｅｓｓ出版のＡｌｂｅｒｔ　Ｓ．Ｂｒｅｇｍａｎによる“Ａｕｄｉｔｏｒｙ　Ｓｃｅｎｅ　Ａｎａｌｙｓｉｓ，Ｔｈｅ　Ｐｅｒｃｅｐｔｕａｌ　Ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｓｏｕｎｄ”で得られる公知の研究結果およびデータに基づいたものである。
【０００３】
【技術背景】
人間の聴覚系は、その仕組みと機能の両面から非常に複雑に入り組んだものである。この聴覚系は、複雑な神経網により脳の聴覚皮質につながれた数千の受容器官からなる。入射音のさまざまな成分がさまざまな受容器官に刺激を与えた後、この受容器官が、異なる神経網ルートを介して聴覚皮質へ情報を伝える。
【０００４】
個々の受容器官が音の成分に対して示す応答は、常に同じものではない。さらに詳しく言えば、これらの受容器官をさまざまな周波数および強度に応答するようにさせることができるため、この応答は、音響信号のスペクトル構成や先行音などのさまざまな要因に左右される。さらに、音情報の神経網ルートが変化して、向かう先が変わる可能性がある。上述したものすべてと、多数の受容器官およびそれらを聴覚皮質につなげるニューロンとが組み合わさって働くことにより、聴覚系は、単純な圧力変動を解読して、非常に複雑な３次元聴覚空間図を作り出すことができる。
【０００５】
マスキングの原理
【０００６】
マスキングは、重要な深く研究された聴覚現象である。マスキングとは、ある音に対する検知限が別の（マスキング）音の存在により上昇する量（またはプロセス）のことである。マスキングの原理は、耳がスペクトル分析を行う方法に基づいたものである。基底膜に沿って、内耳の位置に応じて周波数が変化する。蝸牛にあり、各々に神経受容器官のセットがある個別領域が、臨界帯域と呼ばれる異なる周波数帯域にあてられる。人間の聴覚のスペクトルは、等しくないいくつかの臨界帯域に分割できる。
【０００７】
同時マスキングでは、マスカ（ｍａｓｋｅｒ）とターゲット音が共存する。ターゲット音は、臨界帯域を特定する。聴覚系は、その領域に音が存在することを「推測」し、その検出を試みる。マスカが十分に幅が広く音が大きければ、ターゲット音は聞こえない。簡潔に説明すると、強いノイズまたはトーンのマスカが存在すると、内耳の臨界帯域位置で基底膜に大きな強度の励振が生じて、事実上、より弱い信号の伝送が遮断されることで、この現象が引き起こされる。
【０００８】
平均的な聞き手に対して、臨界帯域幅は、以下の式から近似される。
【数１】

【０００９】
式中、ＢＷ_Ｃは臨界帯域幅（単位Ｈｚ）であり、ｆは周波数（単位Ｈｚ）である。
【００１０】
また、Ｂａｒｋ（バーク）は、以下の式により周波数ｆと関連付けられる。
【数２】

【数３】

【００１１】
臨界帯域内のマスカ音には、他の臨界帯域にある音を感知して検出することに対して予想可能な効果がある。マスキングの拡散としても知られるこの効果は、添付の図２３に示されているように、傾きが１バーク（１つの臨界帯域の距離）当たり＋２５ｄＢおよび−１０ｄＢである三角関数により近似できる。
【００１２】
音の知覚的体制化の原理
【００１３】
聴覚系は、複雑な仕事を成し遂げる；聞き手の周囲にある多数の音源から生じる音圧波は融合し、耳に入る前に１つの圧力変動になる；周囲の事象の実態像を形成するために、聞き手の聴覚系は、この信号を構成部分に分解して、音を発生する各々の事象が識別されなければならない。このプロセスは、キュー、すなわち、群化または聴覚対象形成と呼ばれるプロセスにおいて、聴覚系が信号の異なる部分を異なる音源に割り当てることを助力する情報に基づく。複雑な音環境には、聞き手が聞こえたものを意味のあるものにする数多くの異なるキューがある。
【００１４】
これらのキューは、聴覚および／または視覚であってよく、または、知識やそれまでの経験に基づいたものであってよい。聴覚のキューは、混合信号のスペクトルおよび時間的特徴に関係する。異なる同時音源は、例えば、それらのスペクトル品質および強度特徴が異なったり、それらの周期性が異なったりすれば識別可能である。また、音源からの視覚的証拠に依存する視覚のキューも、音の知覚に影響を及ぼし得る。
【００１５】
聴覚の情景分析とは、聴覚系が、複雑な自然環境から来る音の混合音をとらえ、それを各々が単一の音源から生じるであろう音響証拠のパッケージに分類するプロセスである。人間の聴覚系は、聴覚群化の原始的プロセスを用いる方法と、馴染みのある音の知識を組み込んだスキーマでリスニングプロセスを制御する方法の２つの方法で働くことが分かっている。
【００１６】
群化の原始的プロセスは、多数の別々の分析を行うために、入射エネルギーアレイをまず分解する方法をとるようである。これらは、音響スペクトルの特定の時間モーメントおよび特定の周波数領域に限られたものである。各領域は、強度、変動パターン、領域内での周波数変化の方向、空間および他の特徴から音が生じる場所の予測の点で表される。これらの多数の別々の分析がなされた後、聴覚系には、各群が同じ環境事象または音源から生じるように、それらの結果をどのように群化するかを決定するという問題がある。
【００１７】
群化は、少なくとも２つの次元で行われなければならない。すなわち、スペクトル（同時統合または体制化）の次元と、時間（時間的群化または順次統合）の次元である。スペクトル統合または融合とも呼ばれる前者の次元は、複合スペクトルの同時成分を、各々が単一の音源から生じる群に体制化することに関する。後者の次元（時間的群化または順次体制化）は、それらの成分を時間的に追い、再度、各々が単一の音源から生じる知覚音脈にそれらを群化する。時間の経過とともに正確な周波数成分セットをまとめるだけで、異なる同時信号の出所を確認できる。
【００１８】
群化の原始的プロセスは、過去学習および経験とともに注意を考慮に入れることにより高次のプロセスにリンクされるスキーマに基づいた体制化と協同する。原始的分凝は、過去学習も自発的注意も用いない。それが作り出す関係は、音響事象の広範囲のクラスに有効なキューになる傾向がある。これとは対照的に、スキーマは、特定の音のクラスに関係する。それらは、特別に学習した知識を用いて、生得の発見的方法に組み込まれる一般的な知識を補充する。
【００１９】
群化
【００２０】
多数の聴覚現象は、音を音脈に群化することに関係し、特に、音声知覚、音のシーケンスの次元および他の時間的特性の知覚、両耳からの証拠の組み合わせ、他の音に組み込まれたパターンの検出、音（例えば、楽音）の同時に存在する「層」の知覚、割り込み雑音による音の知覚連続性、知覚音色およびリズム、そしてトーンシーケンスの知覚に関係するものを含む。
【００２１】
スペクトル統合は、混合音に同時に存在する成分を同じ音源から生じるものとして扱うように群化することに関係する。聴覚系は、偶然に生じたとは考えにくいスペクトルの部分の間に相関性または一致を探す。同時成分間のある種の関係が、それらを群化するためのキューとして使用され得る。この群化の効果は、音の高さ、音色、音の大きさ、さらには空間的起源などの要因に関する包括的な分析を、同じ環境事象から生じる感覚証拠のセットに実行できることである。
【００２２】
聴覚入力のシーケンスの群化を好む要因の多くは、連続した音の類似性および連続性を規定する特徴である。これらは、基本周波数、時間的な近接、スペクトルの形状、強度および明白な空間的起源を含む。これらの特徴は、情景分析の連続した様子、言い換えれば、音の時間的構造の使用に影響を及ぼす。
【００２３】
一般的に、音脈形成プロセスは、近接による群化の原理に類似した原理に従うと思われる。高い音は、他の高い音と時間的に十分に近ければ、それと群化する傾向にある。連続音の場合、音の不連続性、特に、急激な強度の上昇に敏感であり、このような不連続性が起こるとユニットの境界を作り出すユニット形成プロセスがあると思われる。ユニットは、異なる時間スケールで発生し、より小さなユニットがより大きなユニットに組み込まれ得る。
【００２４】
多数の周波数成分がある複合音では、聴覚系が、音の高さを決定するために、音に存在する和声セットの基本周波数を予測するため、状況はより複雑になる。知覚群化は、基本周波数の差（音の高さ）および／または音の部分音の平均の差（鮮明性）により影響される。これらの両方は知覚群化に影響を与え、その効果は付加的なものである。
【００２５】
純音は、複合音とは異なるスペクトル内容をもつため、２つの音の高さが同じであっても、それらの音は互いに異なる群に分凝する傾向にある。しかしながら、別のタイプの群化が功を奏することがある。例えば、純音が、それに後続する複合音全体と群化するのではなく、後者の周波数成分の１つと群化してよい。
【００２６】
空間位置は、音の時間的群化に影響を及ぼす別の有効な類似性になる場合がある。原始的な情景分析は、空間の同じ点から到来する音を群化し、異なる場所から到来する音を分凝する傾向にある。周波数分離、レートおよび空間的分離が組み合わさって、分凝に影響を及ぼす。空間的な差は、音間の他の差と組み合わされると、分凝に及ぼす最も強力な影響をもつようである。
【００２７】
水平面の任意の方向から混乱させる音が到来する複合音環境では、混乱させる音の音源の位置推定を乱すことで特定の音脈の個別性が弱まるため、位置推定は非常に重要であると思われる。
【００２８】
音色は、音の類似性、ひいてはそれらの音脈への群化に影響を及ぼす別の要因である。困難なことは、音色が、音の単純な一次元の特性ではないことである。しかしながら、１つの明確な次元は鮮明性である。すべての周波数成分がそれらの音の大きさに従って重み付けされる場合に得られる平均周波数により鮮明性が測定されるため、鮮明な音の高周波数の方へ集まったエネルギーは、鈍い音より多い。同様の鮮明性をもつ音は、同じ音脈に割り当てられる傾向にある。音色は、２つの方法で変更し得る音質であり、１つは、合成音成分を、既存の成分と融合することになる混合音に与える方法と、もう１つは、群化する良好な成分を与えることで、混合音から成分を捕捉する方法である。
【００２９】
一般的に言えば、音のスペクトルにおける山と谷のパターンは、それらの群化に影響を与える。しかしながら、２つの音が完全に同じ周波数で山になる和声をもつ場合と、対応する和声が比例した強度のものである場合（第２の音の基本周波数が第１の音の２倍であり、スペクトルの山がすべて、周波数の２倍になれば）、２つのタイプのスペクトル類似性がある。入手可能な証拠は、連続音を群化するために、聴覚の情景分析でスペクトル類似性の両方の形態が使用されることを示している。
【００３０】
連続音は、単一の音脈として、不連続音より良好な状態を維持すると見られる。これは、聴覚系が、音響連続性を呈示する任意のシーケンスが１つの環境事象から生じたものであろうことを推定する傾向にあるため生じる。
【００３１】
異なる要因間で競合すると、異なる体制化が生じる。すなわち、周波数近接が競合し、聴覚系が互いに最も類似点を備えた要素を群化することで音脈を形成しようとすると思われている。競合により、群化するための良好な音を与えることで連続群化から要素が獲得され得る。
【００３２】
また、競合は、群化を好む異なる要因間で発生する。例えば、４つの音のシーケンスＡＢＸＹにおいて、基本周波数の類似性が群化ＡＢおよびＸＹを好むのに対して、スペクトルの山の類似性が群化ＡＸおよびＢＹを好めば、実際の群化は、それらの差の相対サイズに依存することになる。
【００３３】
また、競合だけでなく協調もある。多数の要因がすべて同じ方法で音の群化を好めば、群化は非常に強いものになり、音は常に同じ音脈の一部として聞こえることになる。協調および競合のプロセスは概念化しやすい。それは、各音響次元が群化に賛成投票するようなものであり、入れられた投票数は、その次元との類似性の程度およびその次元の重要度により求められる。次に、ほとんどの投票で要素が群化された音脈が形成される。このような投票システムは、自然環境を評価する際に有益であり、自然環境では、１つのみまたは２つの方法で互いに類似した音が、同じ音源から常に生じることが確保されない。
【００３４】
スキーマ
【００３５】
情景分析の原始的プロセスは、感覚証拠の中で基本群化を確立すると考えられているため、最終的に知覚される音の数および音質は、これらの群化に基づいたものとなる。これらの群化は、ほとんどの音が連続性があり、ゆっくりと位置を変え、一緒に開始および終了する成分をもつ傾向にあることなど、音響世界の特性が非常に一定するという利点を利用する法則に基づく。しかしながら、知覚的体制化は、そこで終了すれば完全なものではない。聞き手の経験は、発話、音楽、動物の音、機械雑音および我々の環境にある他の馴染みのある音など、特定の信号クラスのより深い知識によっても構造化される。
【００３６】
この知識は、スキーマと呼ばれる精神制御のユニットで獲得される。各スキーマは、我々の環境にある特定の規則性に関する情報を含む。規則性は、異なるレベルのサイズおよび時間スパンで発生し得る。したがって、我々は、言語知識に、「ａ」という音のスキーマ、「ａｐｐｌｅ」という言葉の別のスキーマ、受動構文の文法構造のスキーマ、会話の中でのやりとりのパターンのスキーマなどを有する。
【００３７】
スキーマは、到来する感覚データの中に処理する特定のデータを検出すると、活性化状態になると考えられている。証拠の一部が存在し、スキーマが活性化されると、スキーマが求めるパターンの多くが時間の経過とともに延長するため、パターンの残りに対して知覚プロセスを準備し得る。このプロセスは、聴覚知覚にとって、特に、複合または繰り返し信号のような発話に対して非常に重要である。群化された音に意味をもたせるプロセスにおいて、スキーマは、脳内での重要な処理能力を占めるとされている。これは、介入する音声の混乱させる強度の１つの説明となり、この場合、入射信号を処理するためにスキーマが自発的に活性化される。これらのスキーマの活性化を、それらを活性化させる原始的群化に影響を及ぼすことにより、または、脳の「計算的な負担」が少ない他の競合スキーマを活性化することにより制限することで、混乱が低減される。
【００３８】
原始的群化処理が、知覚群化の責任を担っていないようなケースがある。これらのケースでは、スキーマが、原始的分析により細分化されなかった証拠を選択する。また、別の能力、例えば、原始的プロセスによりすでに群化された証拠を再群化する能力を示す例もある。
【００３９】
我々の自発的注意も同様にスキーマを用いる。例えば、我々は、自分の名前がリストにある多くの他の名前から読み出されるのを注意深く聞いているとき、自分の名前のスキーマを用いている。聞いている対象のものがスキーマの一部であるため、注意が払われているときはいつでも、スキーマが関与している。
【００４０】
【従来の技術】
上記記載から、人間の聴覚系が周囲の環境に密接に調和され、これまで長い間、産業環境、オフィス環境および家庭内環境における主な問題として、望ましくない音または雑音が認識されてきたことが認識されよう。材料技術の進歩により、いくつかの解決策が与えられてきた。しかしながら、これらの解決策はすべて、同じ方法で問題を解決しており、すなわち、音環境は、制御された空間で雑音レベルを低減するか、マスキングするかのいずれかにより向上されてきた。
【００４１】
従来のマスキングシステムは、一般的に、広く一般に存在する背景音のレベルを上昇させることにより、環境にある混乱音の信号の信号対雑音比を低下させることに依存する。周波数の大きさと振幅の両方の一定成分が環境に導入されて、音声などの信号の山が低信号対雑音比を発生する。ユーザの許容度により基底されるこのような着実な寄与の振幅レベルには制限があり、すなわち、より高い介入音声信号でもマスキングする雑音レベルは、延長された期間、おそらく耐えられないものであろう。さらに、この成分は、ほとんどの可能性のある混乱音をスペクトル的にカバーできる程度に幅の広いものである必要がある。
【００４２】
このような比較的柔軟性のないアプローチは、雑音混乱が関与するかぎり、空間および／システムの設計における主なガイドラインとしてこれまでみなされてきた。
【００４３】
【発明の開示】
本発明の目的は、環境を音響的に向上させるためのより柔軟な装置およびその方法を提供することである。
【００４４】
広義に、本発明によれば、音響エネルギーを受け取り、それを電気信号に変換する手段と、この電気信号の分析を実行し、データ分析信号を発生する手段と、このデータ分析信号に応答して、音を表す音信号を発生する手段と、その音信号を音に変換する出力手段と、を含む電子音スクリーニングシステムが提供される。
【００４５】
音は、人間の脳により、快い音または不快な音、すなわち、望ましい音または望ましくない音として解釈される。参照しやすいように、以下、望ましくない音を「雑音」と呼ぶ。
【００４６】
さらに詳しく言えば、本発明は、雑音に多様に依存する出力により、このような雑音の効果的な伝達を阻止および／または禁止可能な反射システムを与えるために、上述した人間の聴覚系の原理に基づいた電子プロセスおよび／または回路を好適に用いる。
【００４７】
分析を実行し、音信号を発生する手段は、マイクロプロセッサまたはディジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）を含んでよい。デスクトップまたはラップトップコンピュータが使用されてもよい。いずれの場合においても、感知された雑音に対する装置の応答を規定するために、アルゴリズムが用いられることが好ましい。音の発生は、プロセッサまたはコンピュータチップに含まれるこのようなアルゴリズムに基づいたものであることが好ましい。
【００４８】
アルゴリズムは、より快適な音環境を作り出すために、周囲の雑音の分析を実行することを基本にして作用することが好ましい。アルゴリズムは、周囲の雑音の構成要素を分析し、その分析結果を用いて、トーンシーケンスを表す出力を発生することにより、快適な音環境を作り出す。
【００４９】
音／雑音環境が異なるさまざまな状況／場所で、いくつかの実験的ケースの研究を行った。ディジタル録音を行った後、異なる場所で音信号を再生した。また、音信号は、スペクトログラムで分析され、その結果を、音楽および自然音の録音のスペクトログラムと比較した。データを分析することにより、アルゴリズムに含まれる設計基準が得られた。アルゴリズムは、実時間で入射雑音を分析することにより音信号を調整し、異なる環境、活動または感覚的な好みに合うようにユーザにより調整可能な音出力を発生することが好ましい。
【００５０】
装置は、可撓性のカーテンの形をした仕切りデバイスを備えてよい。しかしながら、このようなデバイスが堅固なものであってもよいことは認識されるであろう。カーテンは、英国特許出願第９９２７１３１．４号および国際特許出願ＰＣＴ／ＧＢ００／０２３６０に記載されているようなものであってよく、その内容全体は、本願明細書に参照により組み込まれたものとする。
【００５１】
本発明の電子音スクリーニングシステムは、非妨害音を発生させるために雑音を分析することにより、快適な音環境を提供する。
【００５２】
以下に記載するような好適な実施形態における仕切りデバイスは、受動素子および能動素子を組み込んだスマートテキスタイルとして見ることができる。受動素子は、雑音レベルを数デシベル下げる吸音器として作用する。能動素子は、残りのノイズに基づいて快適な音を発生する。後者は、電子システムを使用して、オリジナルのノイズ信号を録音して処理することにより達成される。その後、発生した音信号は、仕切りデバイスに連結されたスピーカを介して再生されてよい。
【００５３】
好適な実施形態において、アルゴリズムは、人間の聴覚知覚系に合わせてモデル化される。
【００５４】
特に、人間の聴覚知覚の上述した仕組みに従うと、本発明の電子音システムは、マスカおよびトーンエンジンを含むことが好ましい。マスカは、感知したノイズのスペクトルの一定部分を聴こえないようにすることで、人間の聴覚系の生理的プロセスに干渉することが意図される。トーンエンジンは、音脈分凝または分離を用い、潜在的に記憶および知識のスキーマと相互作用する音の知覚的体制化に干渉することが意図される。したがって、あるレベルで、トーンエンジンは、「混乱させる」情報を周囲の音に加え、既存のキューと群化して新しい音脈を形成することを目的とし、別のレベルで、関与する聞き手に好適な音信号を与えて、望ましくない信号から注意を逸らすことを目的とする。
【００５５】
マスカとトーンエンジンの両方の場合、聞き手が、制御を働かすことにより、特定の好みに従って一定の基本特徴を変更し得るように、制御入力が与えられることが好ましい。
【００５６】
いくつかの好適な実施形態において、例えば、マスカの出力がより優れた音楽品質をもつように選択される場合、マスカは、スキーマを利用してもよい。したがって、音成分は、例えば、ランダムなわたり旋律が音素をマスクまたは変更させる場合、群化の原始的プロセスと干渉する。
【００５７】
電子音システムのマスキング成分の動作原理は、感知したノイズのスペクトルの大きさに対して、出力のスペクトルの大きさおよび振幅レベルを自動調節することに依存することが好ましい。さらに詳しく言えば、マスカは、感知したノイズの顕著な周波数を追跡し、マスクされた信号との最適な周波数および振幅関係を有するマスキング信号をそれらに割り当て、これは、臨界帯域を超えるマスキング拡散も考慮にいれる場合、ノイズから音および音からノイズの同時マスキングに適応可能な分析表現を基に計算される。
【００５８】
この実時間調整システムにより、マスカの出力は、エネルギー要求を最小限に抑えながら、音響混乱をなす顕著な周波数を効率的にマスクすることができる。
【００５９】
少なくとも以下に記載する好適な実施形態における本発明の１つの利点は、マスカが、最大活動時に従来システムにより通常与えられるものより著しく高い瞬間振幅レベルに達成可能であり、逆に、ほとんど活動していないとき、寄与率が下がるが、十分に低い信号対雑音比を確保できることである。
【００６０】
さらに、その実施形態におけるマスカ音は、音楽構造を含み、これにより、マスカ音に対するユーザ許容レベルがさらに増大する。マスカの出力は、十分に立証されたマスキング原理を基本にして、追跡された顕著な周波数をマスクするように正確な周波数および振幅が調整された一連の連続音として、トーンエンジンから提示されたコードの基音に組み立てられることが好ましい。
【００６１】
マスカは、仮想的に安定した音環境または非常に応答性のあるものを提供するように調整可能である。後者は、マスカが非常に多数の顕著な周波数を追跡するように設定され、その出力を提示されたコードの基音に組み立てないようにされれば達成可能であり、この場合、すべての発話信号を効率的にマスク可能な出力が達成されてよい。
【００６２】
好適な実施形態におけるいくつかのユーザ設定により、聞き手が自分の特定の好みや嗜好に合わせてシステムを調整できると都合がよい。これらは、例えば、最小および最大の振幅レベル、入力の急激な増大に対する出力の感受性、マスカ音（風、海またはオルガン）および他の特色を含んでよい。
【００６３】
これらのユーザ設定は、必要に応じて、任意の時間に引き続き再利用するために獲得されてよい。
【００６４】
トーンエンジンは、音脈分凝または分離を用いるより高次のプロセスと干渉し、記憶および知覚のスキーマと相互作用するように意図された出力を与えるようにされることが好ましい。
【００６５】
以下に記載する好適な実施形態において、トーンエンジンの出力は、異なる目的に合わせて使用されるさまざまな、例えば、８つの異なる「ボイス」、すなわち、トーンシーケンスの選択的な混合を含む。
【００６６】
ペースおよびリズムを音環境に導入するために、これらの複数のもの、例えば、２つが用いられることが好ましい。これらのトーンシーケンスは、音環境に顕著な聴覚のキューとは明らかに別のものである聴覚のキューを発生するように意図したものである。これらのトーンシーケンスは、感知した音に対して応答性がないが、和声特徴の設定によりユーザの好みに直接応答性がある。これらは、以下に示すように、音楽的な意味を含んでよい。
【００６７】
トーンシーケンスの別のサブセット、例えば、２つは、感知した入力および出力音に応答性があることが好ましく、聴覚皮質における対象形成のプロセスに干渉するように意図したものである。これらのトーンシーケンスは、次の２つの方法で使用可能である。
【００６８】
第１に、トーンシーケンス、顕著な音脈、通常、発話など、豊富な情報内容が時間の経過とともに変化する音脈と群化するように調整されてよい。このようにして、情報内容が乏しいか、または混乱が少なく知覚されるように音の個別性がより制御された「新しい」音脈が作り出されてよい。
【００６９】
このようなトーンシーケンスは、明瞭性を乱すために、発話などの顕著な信号と直接に相互作用し得る。複合音またはこれらの音の成分と群化可能な周波数成分を加えることにより、トーンシーケンスは、周波数成分が不完全であるように原始的群化のプロセスと干渉してよい。これにより、認知できない音（例えば、発話がターゲット音脈である場合）または刺激の少ない音（例えば、個々の混乱音の場合）のいずれかが得られる。
【００７０】
本発明による音スクリーニングシステムは、混乱知覚信号および音脈に影響を与え、このような信号の分凝の助けとなる仕組みを妨害することにより、それらの明瞭性を低減させる。このような音脈の強靭性を「弱める」ことにより、それらの内容を認識できる程度が低くなるため、混乱が少なくなる。
【００７１】
第２に、これらのトーンシーケンスは、認識可能で明確に別個の音脈を出力するように意図され、この音脈は、感知した騒音環境の音脈がより顕著になると、より顕著になるように意図される。これは、例えば、聴覚の活動が顕著であるスペクトルの特定の部分において、出力音脈の振幅を感知した騒音の振幅にリンクすることにより達成されてよい。感知した音の活動が増大すると、トーンエンジンの出力音脈もより顕著になるようにされて、注意を再度向けるか、または聞き手がそれに知覚的につながれた状態を維持することができる。
【００７２】
トーンシーケンスのさらなるサブセット、例えば、４つが、音響環境の顕著な音事象により引き起こされるモーティブボイスである。各トーンシーケンスは、注意を得るように単独で試みて、スキーマの活性化を伴う聴覚のキューとして知覚されてよい。この音出力は、混乱音脈と混合しないように調整されるが、潜在意識で聞き手の注意が集中する別々の聴覚のキューを維持する。このような出力は、注意を再度向けるために使用されてよい。
【００７３】
モーティブボイスの各々は、聴覚スペクトルの異なる周波数帯域にある音脈を発生するように調整され、この特定の帯域にある活動に対して意思決定プロセスにより活性化されてよい。意思決定プロセスは、単純な時間的およびスペクトラルのモデリングに依存するものであってよく、このモデリングは、人間の聴覚系のプロセスに類似しているが、それよりもかなり単純なものである。このプロセスは、好都合なことに、トーンエンジンの音出力に聴覚世界の音事象をマッピングする。また、これは、発話と注意を乱すノイズ源、ある話者の声と別の話者の声、電話が鳴る音とドアが閉まる音、などを区別するために使用可能な質的決定を行うための複雑な人工知能技術を伴うものであってもよい。
【００７４】
これらの４つのモーティブボイスまたはトーンシーケンスは、音環境に対する感覚制御、嗜好および感情を導入するための非常に価値のあるツールである。ユーザは、いつでも自分の必要性に最良に応答する音出力を選択でき、自分では制御できない環境にある顕著な、一般的に、不快な音事象を自分が選択した快適な音事象とリンクすることにより、音響環境に制御を導入できる。
【００７５】
このように、人間の聴覚知覚の仕組みを研究することで、混乱音を構成しないように、本発明によるトーンシーケンスを作り出すガイドラインが得られる。
【００７６】
さらに、本発明によれば、感知した騒音の分析データの使用だけでなく、出力の音楽的構造にも関係する異なるパラメータを調整するための広範囲にわたったインタフェースが作り出された。
【００７７】
また、モーティブボイスは、ユーザには無縁の可聴または非可聴環境と、ユーザにより知覚される中間音響環境との間に十分なインタフェースを与えてもよい。別々の音事象を引き起こすことにより、それらが始まるにつれて、ユーザは、すぐそば、または離れた環境にある変化に気付くようになり、自分の作業プロセス活動を中断する必要がなく、これと通信状態にすることができる。
【００７８】
さらに、本発明による音スクリーニングシステムには、サイトに据え付けられているローカルステーションにより伝送されるパラメータを受信するために、ＲＦ（すなわち、無線周波数）または他のワイヤレス接続が装備されてよい。このようなパラメータは、可聴または非可聴のパラメータであってよい。システムは、ユーザまたはユーザの体制化にとって重要であると思われる伝送情報に応答するように構成されてよい。この目的に合わせてシステムを特注するように、ソフトウェアが採用されてよい。
【００７９】
また、本発明による音スクリーニングシステムは、インターネットから情報を受信するようにされてもよい。サービスプロバイダが、システム（個人または共同、小規模または大規模）の挙動に影響を与えるように選択されたものであってよいいくつかの情報パラメータを含むウェブサイトのホストを務めてよい。これらは、地理的位置、作業環境の作業タスクの性質、年齢、性格、日付（絶対的および相対的、すなわち、平日、週末、休日、夏、冬）、天気、さらには、株式市場指数であってよい。ユーザは、これらのパラメータのうち自分がシステムの挙動を決定したいと思うパラメータを選択してよく、システムの挙動にこれらのパラメータをどのようにマッピングするべきかを規定してもよい。
【００８０】
次に、システムにパラメータセットがダウンロードされ、システムの応答性を決定するために、ローカルステーションからＲＦを介してデバイスに送信されるか、またはインターネットから得られてよい。
【００８１】
また、本発明による音スクリーニングシステムは、その応答性に影響を与えるパラメータ（可聴および非可聴）を実時間で感知することにより、ユーザが環境の変化に気付くことができるようにされてもよい。システムの応答性を規定するために環境から情報を引き出すために使用可能なセンサおよび／またはデータプロバイダの例は、システムと通信可能でその可聴挙動を規定する近接センサ、圧力センサ、気圧計および他の感知デバイスを含む。
【００８２】
また、音スクリーニングシステムの他の相互作用品質も同様に高めるために、このようなパラメータが使用されてもよい。例えば、近接センサを近接位置で使用することにより、システムは、誰かが徐々に近づくとき次第に無音になるようにプログラムされてよい。
【００８３】
「プリセット」という用語は、本願明細書において、本発明による電子音システムの挙動を規定するパラメータセットを表すために使用される。したがって、プリセットとは、システムの挙動を規定する情報のキャリアである。プリセットは、大きく異なった方法で使用されてよい。例えば、それらは、ある一定の音出力を介して伝送されるムードまで決定できる。
【００８４】
ユーザがアルゴリズムの全機能および調整へのアクセス権を有し、後々使用可能なプリセットを発生できるように、特別に設計されたソフトウェアがシステムＰＣにダウンロードされてよい。システムの専門知識を有する聴覚分野の専門家により開発されたプリセットを販売するために、ウェブサイトが立ち上げられてよい。例えば、ワイヤレス（無線周波数または赤外線）またはワイヤ接続（ＵＳＢまたは他の手段）を用いたり、既存または特注のメモリカードなどの周辺機器を用いたりする多数の方法で、プリセットのダウンロードまたは交換用に、中央演算処理装置または電子音システムのコントローラへの接続が確立されてよい。
【００８５】
特に、情報のダウンロードをシステムＰＣとの間でやり取りするために、メモリカードが使用されてよい。このようなメモリカードは、メモリカード用のレセプタを収容し、付属品として販売されているデバイス（ＰＣの周辺機器）によりＰＣとのインタフェースとなってよい。メモリカードは、プリセットの物理的表れとして見られてよい。
【００８６】
メモリカードが、最大制御と制限された制御可能性との間のオプションの範囲を与えるフィードバック制御リンクを与えてもよい。ユーザは、異なるレベルのアルゴリズムを制御しながら、システムにプリセットを作り出せるだけでなく、システムの応答性にそれらのパラメータをマッピングすることも規定できる。最終的に、システムの挙動およびそれらの制御は、メモリカードを介して特別に作成してよい。
【００８７】
マスカを完全に省くことも可能であり、したがって、本発明の別の態様は、音パラメータを表す制御入力を受信する手段と、制御入力に応答して、対応する制御信号を与える手段と、制御信号に応答して、トーンシーケンスを表すトーンシーケンス信号を発生する複数のサウンドジェネレータと、トーンシーケンス信号を音に変換する出力手段とを含む電子音スクリーニングシステムを特徴とする。
【００８８】
本発明には多数の応用がある。例えば、本発明は、能動型のノイズ処理システムとして、小売店、オフィス、病院または学校で使用されてよい。
【００８９】
添付の図面を参照しながら、例示的目的のみにより、本発明についてさらに記載する。
【００９０】
【発明の実施の形態】
最初に、図１を参照すると、環境を音響的に向上する装置の概略が図示されており、この装置は、カーテン１０の形をした仕切りデバイスを含む。また、該装置は、カーテン１０からある距離を置いて配置されるか、または、カーテン１０の表面に設けられるか、それに一体成形されてよい多数のマイクロフォン１２を含む。マイクロフォン１２は、ディジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）１４と、そこから多数のラウドスピーカ１６に電気的に接続され、このラウドスピーカ１６も同様に、カーテンからある距離を置いては位置されるか、またはカーテン１０の表面に設けられるか、または一体成形されてよい。カーテン１０は、空気などの音伝達媒体に不連続性を生じ、主に音吸収デバイスとして作用する。
【００９１】
マイクロフォン１２は、周囲の環境から周囲ノイズを受け、そのノイズをＤＳＰ１４に出力するための電気信号に変換する。図１に、このようなノイズを表すスペクトログラム１７が示されている。ＤＳＰ１４は、最初に、このような電気信号の分析を行い、データ分析信号を発生させた後、このようなデータ分析信号に応答して、ラウドスピーカ１６に出力するための音信号を発生するアルゴリズムを用いる。図１に、このような音信号を表すスペクトログラム１９が示されている。ラウドスピーカ１６から発せられる音は、オリジナルの周囲ノイズの分析に基づいた音響信号であることが好ましく、例えば、それからある一定の周波数が選択されて、快い音質を有する音を発生する。
【００９２】
以下、図２〜図１８を参照して、本発明の実施形態について記載する。図２に示されているように、この実施形態において、マイクロフォン１２およびラウドスピーカ１６はともに、カーテン１０そのものに設けられている。他の点では、この実施形態は、図１に関して記載されたものと同様であり、同等の部分に同じ参照符号が付与されている。
【００９３】
ＤＳＰ１４は、マイクロフォン１２から出力された電気信号を分析し、そのような分析された信号に応答して、ラウドスピーカ１６を駆動するための音信号を発生するように働く。この目的のために、ＤＳＰ１４は、図３から図１８を参照して以下に記載するアルゴリズムを用いる。
【００９４】
図３は、ＤＳＰ１４内のプロセッサの概略ブロック図であり、ＤＳＰ１４は、実質的に、各々がアルゴリズムのそれぞれのサブルーチンまたは複数のサブルーチンを実行する３つのブロックを含む。さらに詳しく言えば、ＤＳＰ１４は、マイクロフォン１２からのノイズ信号を入力として受信して、これらの信号の特徴の分析を実行し、出力としてデータ分析信号を発生するようにされたインタープリタ２０を含む。これらのデータ分析信号は、一方ではマスキング構成２２に、他方ではトーンエンジン２４に送信される。マスキング構成２２は、マスカ出力を与えるために混合される異なる周波数の関連した音信号セットを発生することにより、データ分析信号に応答する。トーンエンジン２４は、出力としてトーンシーケンス信号を発生することにより、データ分析信号に応答する。次に、マスキング構成２２およびトーンエンジン２４の出力は、ミキサ２６で混合されて、ラウドスピーカ１６に出力するための出力音信号を発生する。
【００９５】
図３に示されているように、インタープリタ２０は、マイクロフォン１２から入力信号を受信するための高速フーリエ変換プロセッサ２８と、フーリエ変換プロセッサ２８からの出力に応答して、インタープリタ２０からの出力のデータ分析信号を発生する積分構成３０とを含む。
【００９６】
図４に、フーリエ変換プロセッサ２８および積分構成３０が、さらに詳細に示されている。
【００９７】
さらに詳しく言えば、フーリエ変換プロセッサ２８は、入力信号の周波数および振幅を検出して、対応する周波数・振幅データを発生することにより、マイクロフォン１２からの入力信号に応答する検出回路２９を含む。これらの信号は、一方で、フーリエ変換プロセッサ２８の出力２８ａに重み付けされていないフーリエ変換信号として直接送信される。また、これらの信号は、フーリエ変換プロセッサ２８の別の出力２８ｂで重み付けされたフーリエ変換信号を出力するように、重み付け構成３２により送信される。重み付け構成３２は、人間の聴覚系の非線形性を考慮するために、入力周波数を調節するように設計される。たとえば、重み付け構成３２は、それぞれの聴覚知覚モデルに近似させるために、Ａ特性の重み付けまたは他の機能を用いてよい。
【００９８】
積分構成３０において、重み付けされていないフーリエ変換信号が、第１に、スペクトル積分器３４により、積分構成３０の第１の出力３０ａに送信され、第２に、積分構成３０の第２の出力３０ｂに直接送信される。スペクトル積分器３４は、入力するフーリエ変換信号の周波数範囲を４つの帯域Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄに分割した後、これらの４つの帯域の各々内の信号の振幅を平均化する。４つの帯域は、以下に記載されるトーンエンジン２４からの出力により選択される。重み付けされたフーリエ変換信号は、第１に、第３の出力３０ｃに直接送信され、第２に、時間積分器３６により、第４の出力３０ｄに送信されて積分構成３０に入る。時間積分器３６は、複数個Ｎのフーリエ変換時間フレームを構成する時間窓を設定した後、Ｎ時間フレームの各々の連続したセットの間に受信したフーリエ変換信号を平均化する。積分構成３０の第１および第２の出力３０ａ，３０ｂからの信号は、トーンエンジン２４に出力されるのに対して、第３および第４の出力３０ｃ，３０ｄからの信号は、マスキング構成２２に出力される。
【００９９】
図５を参照すると、マスキング構成２２は、図６にさらに詳細に示されているコード選択機構３８を特徴とする。このコード選択機構３８は、積分構成３０の第４の出力３０ｄから受信した時間平均信号をモニタし、マスカ出力を発生させる際に使用するための最後Ｎ、例えば、１００個の時間フレームの時間平均信号に現れる複数個Ｓ、例えば、６個の最も顕著な周波数を出力する。図７（ａ）は、コード選択機構３８により受信された時間平均信号の一例を示し、同図には、６個の顕著な周波数が黒い正方形で示されている。リストＡと呼ぶこれらの６個の最も顕著な周波数は、以下に記載するトーンエンジン２４からの信号に応答して発生し、例えば、オクターブ基音および五度に相当するリストＢと呼ぶ１２個の可能な周波数と選択デバイス４０で比較される。図７（ｂ）は、リストＡの６個の周波数に対して、リストＢの１２個の可能な周波数を白い円で印を付けて示している。選択デバイス４０は、さらに処理するために中心周波数として、リストＡの６個の周波数に対応する最も近い６個の周波数をリストＢから選択して、これらの６個の中心周波数に対応する出力信号を出力する。次に、コード選択機構３８は、６個の中心周波数と、重み付けされていないフーリエ変換信号から決定された対応する実時間振幅レベルとを整合して、第１の出力３８ａで６個の中心周波数のリストを表す信号を発生し、第２の出力３８ｂで対応する振幅のリストを表す信号を発生する。
【０１００】
再度、図５を参照すると、６個の振幅のリストを表す信号は、ユーザにより設定される時間フレームの期間にわたって、６個の振幅の各々に振幅の平均化を実行する振幅アベレージャ４２に出力される。振幅アベレージャ４２は、６個のトーンジェネレータ４４ａ〜４４ｆのそれぞれに出力するための６個の出力を発生する。また、トーンジェネレータ４４の各々は、コード選択機構３８により出力される６個の中心周波数を表す信号の各々を入力として受信する。
【０１０１】
トーンジェネレータ４４は、ユーザにより決定される制御入力に応じて、各々の中心周波数信号と、対応する平均化された振幅信号とをそれぞれ処理して、対応する出力を発生する。以下のものにそれぞれ対応するように、各トーンジェネレータ４４からの出力を設定する４個の可能な制御入力４５ａ〜４５ｄがある。
（ｉ）ノイズ帯域（４５ａ）
（ｉｉ）所与のサンプルに基づいた音（４５ｂ）
（ｉｉｉ）フィルタリングされたノイズ（４５ｃ）
（ｉｖ）楽音ライブラリにより作られた音（４５ｄ）
【０１０２】
ユーザは、４個の制御入力４５ａ〜４５ｄから１個のみを選択するか、４個の制御入力の任意の組み合わせを選択して、それをトーンジェネレータ４４に付与する。ここでの「ノイズ」の意味は、ランダムに発生した音であることを認識されたい。次に、振幅アベレージャ４２およびコード選択機構３８からの出力とともに、ユーザからの制御入力が、各トーンジェネレータ４４からの出力を決定する。図７（ｃ）は、ノイズ帯域およびフィルタリングされたノイズの例を示すとともに、フィルタリングされたノイズの制御入力が選択された場合のトーンジェネレータ４４の出力を示す。サンプルに基づいた音や楽音ライブラリにより作られた音の場合、信号波形はかなり複雑化することを認識されたい。
【０１０３】
図１４は、ＤＳＰ１４のスクリーン上に得られるディスプレイを例示的に示し、可能な制御入力４５ａ〜４５ｄが示され、例えば、マウスを使って選択および可変設定されてよい。
【０１０４】
すべてのトーンジェネレータ４４からの出力は、マスキング構成２２からマスカ出力を発生するためのミキサ４６に与えられる。
【０１０５】
図３、図８、図１１〜図１３および図１５〜図１８を参照すると、トーンエンジン２４は、インタープリタ２０の第１の出力３０ａからの信号に応答して、制御信号を発生するマッピングデバイス４８と、マッピングデバイス４８からの制御信号に応答して、トーンエンジン２４からの出力を与えるトーンシーケンスジェネレータ５０とを含む。図８に、マッピングデバイス４８が示されており、図１１〜図１３に、トーンシーケンスジェネレータ５０が示されている。まず、トーンシーケンスジェネレータ５０について記載する。
【０１０６】
図１１に示されているように、トーンシーケンスジェネレータ５０は、第１に、ユーザ入力５１ａ〜５１ｄおよび６１ａ〜６１ｄのそれぞれに依存し、第２に、マッピングデバイス４８から受信した入力に依存して、トーンシーケンスを表す信号を発生するための８個のボイスジェネレータ５２，５４，５６，５８，６０，６２，６４，６６を含む。ボイスジェネレータ５２，５４は、音楽のコードおよびアルペッジョを表す信号をそれぞれ発生するようにされる。これらのボイスジェネレータは、ユーザ入力５１ａ，５１ｂにのみ応答し、マッピングデバイス４８からの信号には応答しない。また、ボイスジェネレータ５６，５８は、音楽のコードおよびアルペッジョを表す信号を発生するようにされるが、この場合、ユーザ入力５１ｃ，５１ｄと、マッピングデバイス４８からの信号の両方に応答する。ボイスジェネレータ６０〜６６の各々は、マッピングデバイス４８から受信した入力により修正されるユーザ入力６１ａ〜６１ｄに従って決定されたトーンシーケンスを表す信号を発生する。
【０１０７】
さらに詳しく言えば、ユーザは、ボイスジェネレータ５２〜６６の８個すべてに入力を与えて、フルートの音かピアノの音かなどの音の種類、リズムおよび要求される音速を決定する。また、ユーザは、コードおよびアルペッジョのボイスジェネレータ５２〜５８のそれぞれに要求される音楽の主音および和声の進行を決定するためのプログラム設定７０，７２の入力を選択できる。さらに、ユーザは、ボイスジェネレータ６０，６２のそれぞれに要求される和声の進行および連続した音の選択での展開または制約をそれぞれ決定するための入力設定７４，７６を選択できる。最後に、ユーザは、設定７４，７６に各々が対応するが、ボイスジェネレータ６４，６６を制御するための入力設定７８，８０を選択できる。
【０１０８】
図１２および図１３に、設定回路７０〜８０およびボイスジェネレータ５２〜６８がさらに示されている。図１２に示されているように、最初に設定回路７０，７２を参照すると、これらは、クロック回路８２からタイミング信号を受信する。和声進行の設定回路７２は、選択されれば、ボイスがあるピッチクラスにとどまるビートの最小および最大持続時間を表す入力７３を受信するようにされる。また、設定回路７２は、「和声ベース」の設定を表す確率スケールまたはテーブルの形態のユーザ入力７５を受信するようにされる。設定回路７２は、これらの入力７３，７５から、以下の３つの出力７２ａ，７２ｂ，７２ｃを計算する。出力７２ａは、コードベースのピッチクラスを表す数字の形態の「ｇｐｒｅｓｅｎｔｃｈｏｒｄ」と称する信号である。出力７２ｂは、コード選択を開始する「ｍｃｈｏｒｄｃｈａｎｇｅ」と称する信号である。出力７２ｃは、ユーザ入力主音によるピッチクラスオフセットを表す「ｇｂａｓｅｐｉｔｃｈｃｌａｓｓ」と称する信号である。これらの３つの信号はすべて、設定回路７０のマスタコード選択回路７０’に与えられるが、信号「ｇｐｒｅｓｅｎｔｃｈｏｒｄ」は、ボイスジェネレータ５２〜５８の各々にも与えられる。
【０１０９】
設定回路７０は、出力するための可能な音のリストを発生するためのマスタコード選択回路７０’と、出力７０ａで制御信号を発生するためのマスタコード処理回路７０’’とを含む。マスタコード選択回路７０’は、マスタコード選択回路を活性化するための活性化信号の形態のユーザ入力７７と、全出力に可能な音を選択する基準を与えるための確率スケールまたはテーブルの形態の入力７７ｂとを受信するようにされる。次に、マスタコード選択回路７０’は、トーンエンジン５０による出力を考慮するための可能な音のリストを計算し、これらをマスタコード処理回路７０’’に与える。このマスタコード処理回路７０’’は、例えば、この音の組み合わせのすべてが長調または短調の一方のみに関係するかを決定することにより、それらの音楽的な実現可能性を評価し、出力７０ａでこの音の組み合わせを表す信号を与えるか、または、考慮すべき可能な音の新しいリストをマスタコード選択回路７０’が発生できるように、該回路にフィードバック信号を与える。出力７０ａでマスタコード処理回路７０’’により与えられる出力は、ボイスジェネレータ５２〜５８のすべてに与えられるマスタコード設定を表す「ｍｐｒｅｓｅｎｔｃｈｏｒｄ」と称する信号である。
【０１１０】
以下、図１３を参照すると、ユーザ入力５１ａ〜５１ｄとともに、設定回路７２からの入力信号「ｇｐｒｅｓｅｎｔｃｈｏｒｄ」と、設定回路７０からの信号「ｍｐｒｅｓｅｎｔｃｈｏｒｄ」とを示すボイスジェネレータ５２〜５８へのさまざまな入力が示されている。さらに、ボイスジェネレータ５２〜５８は、ユーザ入力主音を表す信号「ｇｔｏｎｉｃ」を受信し、ボイスジェネレータ５６，５８は、マッピングデバイス４８からのスケーリング入力信号を受信する。
【０１１１】
図１６および図１７は、ＤＳＰ１４のスクリーン上で得られるディスプレイを例示的に示しており、可能なユーザ入力５１ａ〜５１ｄ，７３，７５，７７が示されており、例えば、マウスを使って選択および可変設定されてよい。
【０１１２】
図１６は、以下のように、ユーザ入力５１ａ〜５１ｄを表示するスクリーンウィンドウを示す。
【０１１３】
パターン（ｐａｔｔｅｒｎ）：使用するパターンタイプを選択。利用可能な設定は、「極めて規則的」、「規則的」、「無秩序」、「常套的」および「緻密」である。
【０１１４】
パターン速度（ｐａｔｔｅｒｎ ｓｐｅｅｄ）：１小節当たりの音数（１＝最小、６＝最大密度）であるパターン密度を決定。
【０１１５】
最小ピッチ（ｍｉｎ． ｐｉｔｃｈ）：出力される最小ピッチを選択。
【０１１６】
持続時間スケール（ｄｕｒ−ｓｃａｌｅ）：音の持続時間をスケール（２．０では、１．０での音長の２倍の音が得られる。１．０より大きい値の場合、後続の音と重複する。可能な値：０．１〜２．０）。
【０１１７】
速度（ｖｅｌ．）：ＭＩＤＩ出力の速度を選択。
【０１１８】
チャンネル（ｃｈ．）：ＭＩＤＩ出力のチャンネルを選択。
【０１１９】
バンク（ｂａｎｋ）：使用するシンセサイザーのバンクを選択。
【０１２０】
プログラム（ｐｒｇ．）：使用するプログラムを選択。
【０１２１】
図１６は、ユーザ入力７３，７５，７７ａ，７７ｂを与えるための図１７に示すスクリーンウィンドウにアクセスするための選択表示７１ａ，７１ｂをさらに示す。図１７に示されているように、最小／最大ユーザ設定７３は、選択されれば、発生したボイスがあるピッチクラスにとどまるための可能な持続時間（拍数）の範囲を決定する数として設定されてよい。設定７５は、一連のマルチスライダとして示されており、その各々で確率スケール（図示されているように、１，２ｂ，２など）がユーザにより選択されてよい。等しい高さのバーは、１，２ｂなどのいずれかを選択するための等しい確率を表す。設定７７ａは、予めプログラムされた音の組み合わせのリスト（長三和音、短三和音、長調、短調、五音音階、半音階）から音出力の可能性を選択し、設定７７ｂは、さらなる一連のマルチスライダを含み、その各々で、ユーザは、前述したような確率スケール（図示されているように、１，２ｂ，２など）を設定できる。ユーザは、設定７７ａ，７７ｂの一方のみを選択する。
【０１２２】
以下、図１１、図１３ａおよび図１３ｂを参照しながら、設定７４〜８０、ユーザ入力６１ａ〜６１ｄ、およびボイスジェネレータ６０〜６８の各々の回路の組み立てについて記載する。
【０１２３】
図１３ａおよび図１３ｂに示されているように、一般目的和声を表す設定７４，７８と、モーティブボイスパラメータを表す設定７６，８０は、ユーザ入力６１ａ〜６１ｄおよび信号「ｇｔｏｎｉｃ」と、マスタコード処理回路７０’’からの信号「ｍｐｒｅｓｅｎｔｃｈｏｒｄ」と、マッピングデバイス４８からの入力とともに、ボイスジェネレータ６０〜６８に与えられる。
【０１２４】
モーティブボイスジェネレータ６０〜６６の各々は、設定７６，８０およびユーザ入力６１ａ〜６１ｄを用いて旋律の進行に基づき音の提案を作成する線形進行ジェネレータ１００を用いる。次に、提案された音を表す出力が、設定７４，７８に応じて音をフィルタリングすべきか否かを決定する和声フィルタ１０２へ、線形進行ジェネレータ１００により与えられる。そうでなければ、和声フィルタは、出力をスナップ機構１０４に与え、このスナップ機構１０４は、特定のシーケンスの最後の音を与えると、線形進行ジェネレータ１００からの信号により活性化され、信号「ｍｐｒｅｓｅｎｔｃｈｏｒｄ」により表されるマスタコードに音をスナップすることにより応答して、音楽の調和性を確保する。
【０１２５】
図１６および図１８に、線形進行ジェネレータ１００および和声フィルタ１０２を制御するための設定が示されている。これらの図は、ＤＳＰ１４のスクリーン上で得られるディスプレイを例示的に示し、可能なユーザ入力６１ａ〜６１ｄが示されており、例えば、マウスを使って選択および可変設定されてよく、さらに、設定７６，８０を表す一連の入力８７が、スクリーン上のウィンドウ設定８１を経由してアクセスされ、入力７４，７８を表すさらなる一連の入力８３が、スクリーン上のウィンドウ設定８５を経由してアクセスされる。図示されているように、入力８７は、一連のマルチスライダを含み、ユーザは、そこで現在のコードを選択するための確率スケールまたはテーブルを設定できるのに対して、入力８３の各々は、以下に示すようなモーティブボイスの展開を設定するためのさらなるマルチスライダを含む。
【０１２６】
上述したように、線形進行ジェネレータ１００の各々は、確率スケール８７を用いて旋律の進行に基づいた可能な音の提案を作成し、和声フィルタ１０２は、２種類のパラメータを調整することにより、ユーザにより設定される入力８３に基づいた重み付けされた音程確率設定を用いて、この音を再生すべきかを決定する。一方で、ユーザは、音程確率テーブル８３ａ（同じ音にいるか、より高いいくつかの音に移る高いまたは低い確率）、一方向の音程の最大数８３ｂ、連続した小さな音程の数８３ｃ、連続した大きな音程の数８３ｄ、およびモーティブボイスジェネレータにより出力され得る任意の一方向の音程の最大和８３ｅを規定する。他方で、ユーザは、最小、最大、最初および中心のピッチ８３ｆを設定し、このようにして、トーンシーケンスの周波数範囲を規定する。提案された音が現在のピッチクラスの一般目的和声により使用可能であれば、音は、モーティブボイスジェネレータにより出力される。使用不可であれば、別の音が提案される。
【０１２７】
図１６に示されているように、モーティブボイスの設定パラメータを含むユーザ入力６１ａ〜６１ｄは、以下のものを含んでよい。
【０１２８】
量子化オン／オフ（ｑｕａｎｔｉｓｅ ｏｎ／ｏｆｆ）：量子化が、モーティブボイスをそれぞれ活性化するための到来トリガをリズムグリッドにスナップするかを選択。
【０１２９】
量子化ユニット（ｑｕａｎｔ． Ｕｎｉｔ）：制御パネルのテンポ設定に応じて、量子化グリッドのユニットを選択。
【０１３０】
サイクル持続時間（ｃｙｃｌｅ−ｄｕｒ）：モーティブボイスのフェードイン／フェードアウトサイクルの持続時間を秒単位で設定。フェードイン／フェードアウトサイクルは、テーブル「ｖｏｉｃｅｃｙｃｌｅ」に含まれる包絡線を追うことによりボイスの速度をスケーリングする。テーブルを描き直すことにより、フェードイン／フェードアウトの曲線が変えられる。
【０１３１】
サイクルオン／オフ（ｃｙｃｌｅ ｏｎ／ｏｆｆ）：モーティブボイスのサイクル関数を活性化し、非活性化されれば、ボイスは、速度下で設定された速度で再生する。
【０１３２】
設定を開く（ｏｐｅｎ ｓｅｔｔｉｎｇｓ）；モーティブボイスジェネレータＡ，ＢまたはＣ，Ｄのそれぞれのモーティブボイスパラメータ７６または８０を開く。
【０１３３】
以下、図１８を参照しながら、線形ボイス設定８７（すなわち、モーティブボイスパラメータ）およびディスプレイ特徴８３ａ〜８３ｆについて記載する。
【０１３４】
一列にある大きいまたは小さい音程の最大数（ｍａｘｉｍｕｍ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｂｉｇ ｏｒ ｓｍａｌｌ ｉｎｔｅｒｖａｌｓ ｉｎ ａ ｒｏｗ）［小（デフォルト＝５）、大（デフォルト＝２）］：
これらの２つの数字は、線形ボイス旋律の音程サイズを決定する。小さな音程が再生されると、後続する音程が小さいものになる可能性が低くなり、次の音程が大きいものになる可能性が高くなる。最大４つまでの音程が小さい音程と見なされるのに対して、それより大きな音程のすべてが大きな音程であると見なされる。
【０１３５】
一方向における音程の最大数（ｍａｘ ｎｏ ｏｆ ｉｎｔｅｒｖａｌｓ ｉｎ ｏｎｅ ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ）：大きいおよび小さい音程設定と同様に動作する。音程が上がると、下向きの音程が生じる確率が上がる。音程が下がると、音程が上向く確率が上がる。別の方向に進む確率の増減速度は、一方向における音程の最大数により設定される。
【０１３６】
最初のピッチ（ｆｉｒｓｔ ｐｉｔｃｈ）：ボイスの最初のピッチを設定。
【０１３７】
中心ピッチ（ｃｅｎｔｒｅ−ｐｉｔｃｈ）：ボイスの中心ピッチを設定。これは、ボイスの旋律の中心である。
【０１３８】
最小ピッチ（ｍｉｎ ｐｉｔｃｈ）：このしきい値より低い音はすべて、１オクターブ上に移される。
【０１３９】
最大ピッチ（ｍａｘ ｐｉｔｃｈ）：このしきい値より高い音はすべて、１オクターブ下に移される。
【０１４０】
音程の確率（ｉｎｔｅｒｖａｌ−ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ）：各音程が他のものに対して選択される確率を設定。
【０１４１】
これらの値は、重み付けされた確率により音出力に影響を与える。このプロセスに制約を課す値もあれば、意思決定プロセスに重み付けされた影響をもつものもあることは言うまでもない。全体的な機構により、ある制御特徴をそなえるが、常に変化して展開する音出力が得られる。
【０１４２】
以下、図８を参照しながら、マッピングデバイス４８について記載する。マッピングデバイスは、最初に、４つの異なる周波数帯域Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄの平均化振幅信号を表す積分器２０の第１の出力３０ａから信号を受信する。このような信号は、４つのユーザ設定乗算因子４１をこれらの信号の対応するエネルギーレベルまたは振幅に与えて、４つの調整された帯域信号を出力として発生する乗算器８２に与えられる。このような乗算因子は、異なるノイズ環境の分析を行った後、専門家により予め設定されてもよい。これらの４つの調整された帯域信号は、活性化デバイス８４およびパターン認識デバイス８６のそれぞれに与えられる。
【０１４３】
図９に、活性化デバイス８４がさらに示されており、調整された帯域信号の振幅をユーザにより設定された信号しきい値レベル４３と各々が比較するように設定された一連の比較器８８を含む。各ケースにおいて、しきい値レベル４３が超過されると、それぞれの比較器８８は、ボイスジェネレータ６０，６２，６４，６６の関連するものを活性化するためのトリガ信号を出力する。それにより、４つのモーティブボイスが発せられてよく、すなわち、帯域Ａに関連するモーティブボイスＡと、帯域Ｂ，Ｃ，Ｄのそれぞれに関連するモーティブボイスＢ，Ｃ，Ｄである。
【０１４４】
図１０に、パターン認識構成８６がさらに示されており、４つのユーザ設定しきい値レベル４７を各々が規定する一連の比較器９０を含む。比較器９０のそれぞれに帯域調整信号が与えられ、各帯域調整信号は、４つのしきい値レベルの各々と比較される。一連の４つのタイマ９２が、しきい値レベルが超過されるそれぞれの場合のタイミングをモニタし、記憶装置９４が、それぞれの場合に各調整帯域信号に対して、超過されたしきい値レベルおよび関連するタイミングを記録する。パターン認識デバイス９６が、記憶装置９４に含まれる情報をモニタし、ボイスジェネレータ６０，６２，６４，６６のそれぞれを調整するための４つの出力セットを与えるように、このような情報を処理する。
【０１４５】
パターン認識装置８６は、ある周波数帯域においてエネルギーレベルと時間パターンを比較することによりノイズ環境間を区別し、適切な応答を発生するための単純なパターン認識技術に基づいて動作する。
【０１４６】
再度、図８を参照すると、マッピングデバイス４８は、インタープリタ２０の出力３０ｃから重み付けされたフーリエ変換信号を受信し、これらを、ユーザにより設定された時間フレーム４９の期間にわたって平均化を実行するための振幅平均化構成９８に出力する。振幅平均化構成９８は、ボイスジェネレータ５６，５８からの信号を振幅調整するために、トーンシーケンスジェネレータ５０に出力するためのマッピングデバイス４８の出力として、振幅平均化された信号を発生する。さらに、マッピングデバイス４８は、積分構成３０に設定された４つの異なる周波数帯域を決定するための積分構成３０へのフィードバックとして、パターン認識構成９６のマッピングに基づいた出力を与える。
【０１４７】
図１５は、ＤＳＰ１４のスクリーン上で得られるディスプレイを例示的に示しており、可能な入力４１〜４７が示され、例えば、マウスを使って選択および可変設定されてよい。
【０１４８】
上述したように調整されるボイスジェネレータ５２〜６６は、ミキサ２６に与えるための音出力を表す信号を発生する。同様に、トーンシーケンスジェネレータ５０は、設定回路７０を介して、マスキング構成２２のコード選択機構に出力するためのコード基音信号を発生して、上述したリストＢを構成する１２個の可能な周波数を決定する。
【０１４９】
ＤＳＰ１４の出力は、ラウドスピーカ１６に与えるためのミキサ２６から出力された音信号を構成する。これらの音信号が、耳に快い入力ノイズおよびユーザ入力に基づいた複合トーンシーケンスを表すことが認識されるであろう。
【０１５０】
好適な実施形態において、音出力の各々とマスカ出力に、１個以上のスピーカデバイスが与えられる。例えば、音出力に対して４個のラウドスピーカが用いられて、音出力の異なる成分が各々に向けられてよい。この構成により、より豊かな音環境が得られる。
【０１５１】
以下、図１９〜図２２を参照すると、図３〜図１８を参照して上述したディジタル信号プロセッサの実施形態が示されている。同様の部品には同じ参照符号が付与されており、相違点についてのみ記載する。
【０１５２】
図１９および図２０に示されているように、この場合、ＤＳＰ１４は、インタープリタ２０と部分的に対応するディジタル信号処理ユニット１２０と、以下の回路、すなわち、積分構成３０と、マスキング構成２２と、トーンエンジン２４とを含むプロセッサ１２２とを含む。処理ユニット１２０は、マイクロフォン１２により拾われる音環境の正確なスペクトル表示を生じさせるようにされ、音響エコーキャンセラ１２４とともに、内部または外部ＲＯＭまたはＥＰＲＯＭを備えた高速フーリエ変換プロセッサ２８を含む。プロセッサ１２２は、上述したようなアルゴリズムのメインサブルーチンにより規定される算術演算を実行するためのマイクロプロセッサユニットを含む。この目的のため、プロセッサ１２２は、ＲＡＭ１２４およびＲＯＭ１２６を用い、それらは、内部または外部のいずれのものであってもよいが、この場合、外部のものとして示されている。ＤＳＰ１４は、楽器のディジタルインタフェースユニット（ＭＩＤＩ）１３０と、上述したミキサ２６とをさらに含む。例えば、図１４〜図１８を参照して上述したように、ユーザ入力を与えるために、ＤＳＰ１４にコントローラ１３２が接続される。
【０１５３】
図２１を参照すると、マイクロフォン１２は、各々が音環境のノイズ源１３６と異なる方向関係をもつように、アレイ１３４に配設されてよい。これにより、システムは、入力ノイズ信号をより正確にスペクトル分析するために、入力ノイズが到来する場所を評価できることにより、システムは、特定の場所で発生するノイズに対して選択的に応答してよい。
【０１５４】
図２２を参照しながら、処理ユニット１２０の音響エコーキャンセラ１２４の機能について記載する。ＤＳＰ１４は、マイクロフォン１２または各々のマイクロフォン１２から受信した入力信号に基づいて、ラウドスピーカ１６に出力するための出力を与える。ラウドスピーカ１６により発生した音は、例えば、線Ａおよび／またはＢに沿って、マイクロフォン１２に反射されて戻るものであってよい。このような音響エコーを打ち消すために、音響エコーキャンセラ１２４は、ＤＳＰ１４からフィードバックループに与えられ、ＤＳＰ１４からの出力信号は、ラウドスピーカ１６からの音響エコー効果を打ち消すための音響エコーキャンセラ１２４にフィードバックされる。
【０１５５】
ＭＩＤＩ１３０は、トーンエンジン２４により出力された信号を、ミキサ２６に出力される前に合成するように働く。ＭＩＤＩ１３０は、音サンプルのライブラリを含むＲＡＭおよびＲＯＭと、ラウドスピーカ１６に出力するための音信号を発生するための合成エンジンとを含む。さらに詳しく言えば、ＭＩＤＩ１３０は、音出力からミキサ２６への出力を受信するように配設されるのに対して、マスキング構成２２は、ミキサ２６に直接接続される。
【０１５６】
マイクロフォンアレイ１３４と、音響エコーキャンセラ１２４と、ＭＩＤＩ１３０はすべて、市販されている製品である。
【０１５７】
以下、図１９に示されているコントローラ１３２を参照すると、これは、図３〜図１５に示されている本発明の第１の実施形態を参照して上述したユーザ設定を入力するために用いられてよい。しかしながら、コントローラ１３２は、本発明による電子音システムの挙動を規定する他のパラメータセットを入力するために用いられてもよい。これらのパラメータセットは、「プリセット」と呼ばれ、このようなプリセットは、インターネットまたはウェブ、モデム接続、またはメモリカードや他のソフトウェア保有デバイスなどの周辺機器を用いて、コントローラ１３２またはＤＳＰ１４にダウンロードされてよい。
【０１５８】
したがって、図１９〜図２２に示されている本発明の実施形態は、図３〜図１８を参照して概略を記載したように実質的に動作する。
【０１５９】
上述したＤＳＰが、本発明を実施するのに必要なハードウェアの点で概して記載されたことを認識されたい。本発明は、上述したシーケンスの機能を実行するための適切なソフトウェアによっても実行されてよいことは言うまでもない。
【０１６０】
本発明は、モジュール構造のものにしてもよく、これには、改良可能性および交換可能性の点で多くの利点がある。ハードウェアおよびソフトウェアコンポーネントのマトリックスが生成され、それを組み合わせることにより、異なる能力を備えた異なる製品が得られる。
【０１６１】
また、以下のさまざまな修正が可能である。
【０１６２】
例えば、マイクロフォンは、省略されてよく、または、含まれるが、ＤＳＰ１４がトーンシーケンスの発生能力を持たないものであってよい。第１のケースにおいて、システムは、感知したノイズに応答せずに、ユーザ設定または予めプログラムされたプリセットにのみ応答してマスカ音およびトーンシーケンスを発生して、豊かで刺激のある音環境を作り出す。第２のケースにおいて、システムは、ＭＩＤＩチップセットがなく、低能力プロセッサおよび低容量ＲＡＭ／ＲＯＭを特徴とするものであってよい性能が劣るＤＳＰ１４を備えてよい。
【０１６３】
同様に、完全にトーンエンジンがないか、または、性能がより低いマッピング機構に依存する必要最低限のものだけを装備したものを備えた異なるアルゴリズムバージョンを利用可能な余地があってよい。これは、すべてのアルゴリズムサブルーチンが、さまざまなソフトウェアモジュールを個別の使用可能な主要構造をさすように設計されたアルゴリズムソフトウェアのモジュール設計を備えることにより達成されてよい。
【０１６４】
システムが周囲のノイズ／音環境との相互作用モードで動作するための別の可能性がある。コード選択機構３８および振幅平均化機構４２の異なる機能を用いることによるマスカ出力か、マッピングデバイス４８からトーンエンジン５０、特に、４つのモーティブボイスジェネレータ６０〜６８へ制御データを出力するためのマッピングサブルーチンおよび異なる構成において異なる設定を用いることによるトーンエンジン出力か、のいずれかを修正することにより可能である。
【０１６５】
音出力に基づいたこのような相互作用モデルの１つの可能性は、各々がそれぞれの周波数帯域に割り当てられる４つの線形ボイスの活性化を特徴とする。ボイスと周波数帯域との間には、二重の関係がある。すなわち、各ボイスは、周波数帯域の平均エネルギーが所定のしきい値に入れば引き起こされ、その音出力は、周波数帯域の活動と同じ周波数範囲にある。このモデルは、感知された入力に応じて、出力の振幅の動的調整をもたらすことができる。増大した活動が、顕著な聴覚のキューに応答するための機構８６により感知されると、モーティブボイスのある特徴（パターン、パターン速度）は、感知されたノイズと良好に相互作用するために変えられる。最終的に、反応ボイスのすべてのパラメータは、自動的に調節されてよい。
【０１６６】
この場合、混乱を構成するスペクトル幅が広くなるほど、それと相互作用しなければならない出力ストリームが多くなる。この構成の主要な目的は、混乱音が群化される隣接する周波数成分を与えることにより、スペクトル統合を達成することである。また、「偶発的マスキング」を達成する可能性を増大させてもよい。すなわち、音出力が発話活動の周波数範囲にあれば、同じ範囲にある出力音が発話を部分的にマスクしてよい。
【０１６７】
このような相互作用モデルの別の可能性は、すべてが同じ周波数帯域に割り当てられる４つの線形ボイスを用いる。例えば、このモデルは、ほとんどの発話が生じる２００〜４０００Ｈｚ範囲に焦点を当ててよい。この例において、４つのそれぞれのボイスを引き起こす４つのしきい値がある。線形ボイスは、各しきい値が超えられると、次々に連続して引き起こされるようにされる。
【０１６８】
スペクトル統合のために、ボイスのうち２つが使用されてよく、注意を引くために、感知された信号から明確に分凝された２つが使用されてよい。
【０１６９】
この場合、感知されたノイズの環境にあるエネルギーが多いほど、聞き手が関与する別のストリームを与えるためにトーンエンジンが発生する出力ストリームが多くなる。この場合の主な目的は、「偶発的マスキング」を達成する可能性を増大させることである。すなわち、音出力が発話活動の周波数範囲にあれば、同じ範囲にある出力音は、発話を部分的にマスクしてよい。別の目的は、スキーマを引き起こすことにより依存し、音環境に、聞き手がノイズレベル／活動が増大したときを追うための十分なキューが常にあることを確保することである。
【図面の簡単な説明】
【図１】
本発明の動作を説明する概略図。
【図２】
本発明の実施形態を示した略図。
【図３】
本発明によるアルゴリズムを実行するための、図１または図２の信号プロセッサの概略ブロック図。
【図４】
図３のプロセッサのインタープリタのブロック図。
【図５】
図３のプロセッサのマスキング構成のブロック図。
【図６】
図５のマスキング構成のコード選択機構のブロック図。
【図７（ａ）】
図５のマスキング構成の動作を表す信号図。
【図７（ｂ）】
図５のマスキング構成の動作を表す信号図。
【図７（ｃ）】
図５のマスキング構成の動作を表す信号図。
【図８】
図３のプロセッサのトーンエンジンのマッピングデバイスのブロック図。
【図９】
図８のマッピングデバイスの音活性を示すブロック図。
【図１０】
図８のマッピングデバイスの音制御の構成を示すブロック図。
【図１１】
図３のプロセッサのトーンエンジンの倍音ジェネレータのブロック図。
【図１２】
図１１の倍音ジェネレータのより詳細なブロック図。
【図１３（ａ）】
図１１の倍音ジェネレータのより詳細なブロック図。
【図１３（ｂ）】
図１１の倍音ジェネレータのより詳細なブロック図。
【図１４】
図５のマスキング構成の制御関数を入力するためのＰＣスクリーン上のユーザ調節可能なディスプレイの図。
【図１５】
図８のマッピングデバイスに制御関数を入力するためのユーザ調節可能なディスプレイの図。
【図１６】
図１１の倍音ジェネレータに制御関数を入力するためのユーザ調節可能なディスプレイの図。
【図１７】
図１１の倍音ジェネレータに制御関数を入力するためのユーザ調節可能なディスプレイの図。
【図１８】
図１１の倍音ジェネレータに制御関数を入力するためのユーザ調節可能なディスプレイの図。
【図１９】
図３の信号プロセッサの実施形態を示すブロック図。
【図２０】
図３の信号プロセッサの実施形態を示すブロック図。
【図２１】
図１９および図２０のプロセッサとともに使用するための好適なマイクロフォン構成を表す図。
【図２２】
図１９および図２０のプロセッサの音響エコーキャンセラの図。
【図２３】
マスキング機能を示すグラフ。

Claims (26)

1. 音響エネルギーを受け取り、これを電気信号に変換する手段と、前記電気信号の分析を実行し、データ分析信号を発生する手段と、このデータ分析信号に応答して、音を表す音信号を発生する手段と、この音信号を音に変換する出力手段とを含む電子音スクリーニングシステム。
2. 分析を実行する手段は、フーリエ変換処理を実行するようにされている請求項１に記載の音スクリーニングシステム。
3. データ分析信号に応答する手段は、入力音響エネルギーにおける妨害を検出し、それに応じて音信号の発生を決定するマスキング構成を含む請求項１または請求項２に記載の音スクリーニングシステム。
4. 出力音信号のスペクトル内容および／または振幅レベルを調整するマスキング構成をさらに含む請求項１〜３のいずれか１項に記載の音スクリーニングシステム。
5. 音信号を発生する手段は、入力信号におけるそれぞれのキューを突き止め、それぞれのキューに基づいて音信号に音構造を課す選択構成を含む請求項１〜４のいずれか１項に記載の音スクリーニングシステム。
6. 入力信号にあるそれぞれのキューは、顕著な周波数を含む請求項５に記載の音スクリーニングシステム。
7. それぞれのキューは、音事象を含む請求項５に記載の音スクリーニングシステム。
8. 選択構成は、それぞれのキューに基づいて音信号にトーン構造を課すようにされている請求項５〜７のいずれか１項に記載の音スクリーニングシステム。
9. 音信号を発生する手段は、トーンシーケンス信号を発生するトーンエンジンを含む請求項８に記載の音スクリーニングシステム。
10. トーンエンジンは、データ分析信号に応答して、パターン認識を実行し、トーンシーケンス信号を制御するための対応する制御信号を発生するマッピングデバイスを含む請求項９に記載の音スクリーニングシステム。
11. トーン構造は、ペースおよびリズムシーケンスを含む請求項８〜１０のいずれか１項に記載の音スクリーニングシステム。
12. トーン構造は、聴覚応答のスペクトルおよび／または時間的群化を表すシーケンスを含む請求項８〜１１のいずれか１項に記載の音スクリーニングシステム。
13. トーン構造は、音の和声進行、コードボイスおよびアルペッジョボイスの少なくとも１つを表すシーケンスを含む請求項８〜１２のいずれか１項に記載の音スクリーニングシステム。
14. トーン構造は、確率の重み付けに基づいて決定される請求項８〜１３のいずれか１項に記載の音スクリーニングシステム。
15. トーン構造は、選択された確率テーブルから決定される請求項１４に記載の音スクリーニングシステム。
16. 音響エネルギーを受ける手段は、音響エネルギーの方向性入力を表す複数の電気信号を発生するようにされた少なくとも１つのマイクロフォンを有するマイクロフォンシステムを含む請求項１〜１５のいずれか１項に記載の音スクリーニングシステム。
17. 制御入力を与えるコントローラをさらに含む請求項１〜１６のいずれか１項に記載の音スクリーニングシステム。
18. コントローラは、手動設定可能なユーザ入力を与えるようにされている請求項１７に記載の音スクリーニングシステム。
19. コントローラは、インターネット接続、モデム、無線接続、ケーブル接続またはメモリデバイスの少なくとも１つにより制御入力を受信するようにされた請求項１７または請求項１８に記載の音スクリーニングシステム。
20. 制御入力を記録するメモリ記憶装置をさらに含む請求項１７〜１９のいずれか１項に記載の音スクリーニングシステム。
21. 制御入力を与える予めプログラムされたメモリデバイスをさらに含む請求項１〜２０のいずれか１項に記載の音スクリーニングシステム。
22. 音パラメータを表す制御入力を受信する手段と、この制御入力に応答して、対応する制御信号を与える手段と、この制御信号に応答して、トーンシーケンスを表すトーンシーケンス信号を発生する複数のサウンドジェネレータと、このトーンシーケンス信号を音に変換する出力手段とを含む電子音スクリーニングシステム。
23. 制御入力は、確率関数をさらに表し、サウンドジェネレータは、確率の重み付けに基づいてトーンシーケンス信号を発生するようにされている請求項２２に記載の音スクリーニングシステム。
24. 制御入力を与える手段は、音スクリーニングシステムのユーザ設定を可能にする手動調節可能な入力手段を含む請求項２２または請求項２３に記載の音スクリーニングシステム。
25. 制御入力を与える手段は、メモリデバイスを含む請求項２２〜２４のいずれか１項に記載の音スクリーニングシステム。
26. 添付の図面を参照して本願明細書に詳細に記載され、同図面に実質的に示された電子音スクリーニングシステム。

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