JP2004538734A - デジタル周波数ワーピングを用いたダイナミックレンジ圧縮 - Google Patents

デジタル周波数ワーピングを用いたダイナミックレンジ圧縮 Download PDF

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Abstract

【課題】サンプル毎または補聴器のようなブロック処理システムのいずれかを用いているダイナミック・レンジ圧縮システムを提供する。
【解決手段】周波数ワープド・システムを用いている、システム(1000)は、フィルタ係数を計算するために用いられる周波数分析(1005、1007、1009、1011)への入力を供給するオール・パス・フィルタの出力を有するオール・パス・フィルタ(1003)のカスケードを備えている。次いで、圧縮フィルタは、周波数ドメインで設計される。

Description

【技術分野】
【0001】
本発明は、一般にオーディオ・システムに関し、特にダイナミックレンジ圧縮に対する方法及び装置に関する。
【背景技術】
【0002】
聴覚障害者は、聴覚感度の損失に一般的に悩まされ、この損失は、対象となる音(サウンド)の周波数及び可聴レベルの両方に依存する。そこで、聴覚障害者は、非聴覚障害者と同様に一定の周波数(例えば、低周波数)を聴くことができるが、その他の周波数(例えば、高周波数)において非聴覚障害者と同じ感度で音を聴くことができない。同様に、聴覚障害者は、非聴覚障害者と同様に大きな音(ラウド・サウンド)を聴くことができるが、非聴覚障害者と同じ感度で軟らかい音(ソフト・サウンド)を聴くことができない。そこで、後者の状況において、聴覚障害者は、ダイナミックレンジの損失に悩まされる。
【0003】
様々なアナログ及びデジタル補聴器が上記の聴覚欠乏を軽減するために設計されている。例えば、周波数整形技法は、補聴器によって供給された振幅の輪郭を描くために用いることができ、それゆえに意図した使用者の周波数依存聴覚損失をマッチングする。ダイナミックレンジ損失に関して、一般的に圧縮器(コンプレッサ)は、それが意図した使用者のダイナミックレンジにより近づいてマッチするように入力音のダイナミックレンジを圧縮するために用いられる。圧縮器によって出力されたダイナミックレンジに対する入力ダイナミックレンジの比は、圧縮比と呼ばれる。一般に使用者によって要求される圧縮比は、入力パワーレンジ全体にわたり一定ではない。
【0004】
一般にダイナミックレンジ圧縮器は、異なる周波数帯域で異なって実行するように設計されており、それゆえに意図した使用者の周波数依存性(即ち、周波数分解能)の原因となる。そのようなマルチチャネルまたはマルチバンド圧縮器は、入力信号を二つ以上の周波数帯域に分割し、各帯域を別々に圧縮する。この設計は、圧縮比だけでなく、各帯域に関連付けられた時定数を変化させることにおけるより大きな柔軟性を許容する。時定数は、アタック(動作開始)及びリリース(解放)時定数を示す。アタック時間は、圧縮器が大きな音のオンセットにおける利得に反応しかつ低下させるために必要な時間である。逆に、リリース時間は、圧縮器が大きな音の停止の後でゲインに反応しかつ増加させるために必要な時間である。
【0005】
離散フーリエ変換(DFT)に依存するもののような通常のデジタル信号処理技法は、一定の帯域幅周波数分解能を供給する。従って、そのような技法は、本願発明に対して適当ではない。図1は、通常のデジタル処理に固有な一様周波数分析と耳の非一様周波数分解能との間のミスマッチを克服するための一つの従来技術のアプローチを示す。図示するように、並列に動作する複数のフィルタ101を備え、フィルタが入力信号103を複数の帯域に分割する、マルチチャネル・フィルタ・バンク100が用いられる。一般に、2周波数帯域と4周波数帯域との間がこの種のシステムで用いられる。各フィルタ帯域幅及び帯域エッジは、臨界帯域周波数スケールに対する近似を与えるように選択される。圧縮器は、各フィルタ101からの出力105に独立して動作し、圧縮器出力107は、個々に圧縮された信号109の合計である。このアプローチは、実現するために比較的簡単でありかつ短いデジタル処理遅延だけを結果としてもたらすが、比較的粗い周波数分解能は、システムの機能を任意の聴覚損失に対して一般的に要求される所望の利得 対 周波数特性を供給することに限定することができる。
【0006】
図2は、耳の非一様周波数分解能に適用される通常のデジタル処理における欠陥を克服するための第2の従来技術アプローチを示す。このアプローチでは、入力する信号103は、周波数ドメインで処理される。高速フーリエ変換(FFT)アルゴリズムを用いて一般的に実現される、周波数分析に対してDFTが用いられる。ステップ201で実行されるFFTは、低周波数で所望の周波数分解能を供給するために十分に大きくなければならない。FFTビン(bins)の重複するグループを合計することは、高周波数分先帯域を形成する。圧縮利得は、各分析帯域でパワー推定(power estimates)を用いて周波数ドメインで計算される(ステップ203)。圧縮器フィルタが周波数ドメインで適用され(ステップS205)かつ振幅-圧縮信号を生成するために逆フーリエが用いられる(ステップ207)。システムを16kHzサンプリング・レートで動作することにより、緩衝入力データ(buffered input data)を処理するために128-ポイントFFTを用いることができ、結果として0とπとの間で65個の周波数サンプルをもたらす。これら65個のFFTビンから、14個の重複周波数帯域が圧縮利得を設定するために形成される。このアプローチは、良好な周波数分解能の利点を有するが、増大した分解能は、FFTを計算する前に入力データを保持するために大きなバッファを必要とする。信号バッファリングの結果として、かなりのデジタル処理遅延が認識されうるし、この遅延はある状況において使用者に可聴である。
【0007】
図3に示した上記アプローチに対する変更において、圧縮器は、周波数分析に対してサイド・ブランチ(側分岐)301を用いる。周波数分析の結果は、信号経路に配置されたフィルタ303の係数を生成するために用いられる。図1に示したフィルタ・バンクまたは図3に示したFFTは、周波数分析に用いられる。図2に示したシステムによるように、高周波数におけるFFTビンズの重複グループを合計することは、聴覚周波数分析に対する近似を供給する。図3に示すサイド・ブランチ・システムは、直接信号経路が短い入力バッファ305及び有限インパルス応答(FIR)フィルタ303だけを含むときに最小デジタル処理遅延を結果としてもたらす。サイド・ブランチで実行された周波数分析の分解能は、FFT及びその関連入力バッファの大きさによって制限される。図3に示したシステムでは、16kHzのサンプリング・レートを再び仮定して、9個の重複周波数帯域を与えるように組み合わされたポジティブ周波数サンプルを有する、32-ポイントFFTが計算される(ステップ307)。入力信号のより多くの過去のサンプルを含めることによってFFTバッファ・サイズを増大することは、よりよい周波数分解能を与えるが、しかし入力する信号振幅及びその信号に適用される変調利得値における変化の間の時間遅延も増大する。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【0008】
様々な異なる信号処理システムが補聴器において実現されているが、いずれのシステムも、十分な最小処理時間遅れとの組合せで所望の周波数分解能を提供していない。本発明は、そのようなシステムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【0009】
サンプル毎またはブロック処理システムのいずれかを用いるダイナミックレンジ圧縮システムを提供する。そのようなシステムは、例えば、補聴器で用いることができる。周波数ワープド処理システムを用いている、圧縮システムは、フィルタ係数を計算するために用いられる周波数分析への入力を供給するオール−パス・フィルタの出力を有するオール−パス・フィルタのカスケードを備えている。ワープド時間ドメインに戻る逆周波数変換は、処理された出力信号を与えるためにオール−パス・フィルタ遅延回線の出力で畳み込みされる圧縮フィルタ係数を生成するために用いられる。
【0010】
そこで、一形態では、本発明は、補聴器に用いられるような音声処理システムであり、音声処理システムは、入力トランスデューサと、アナログ-デジタル変換器と、複数の一次オール−パス・フィルタと、ウィンドウ(窓付け)する手段と、周波数ドメイン変換適用手段と、複数の周波数ドメイン・レベル推定及びワープド時間ドメイン・フィルタを算出する手段と、逆周波数ドメイン変換を実行する手段と、畳み込み手段と、デジタル-アナログ変換器と、及び出力トランスデューサとを備えている。好適な実施形態では、周波数ドメイン変換は、FFTである。別の好適な実施形態では、周波数ドメイン変換は、DFTである。更に別の好適な実施形態では、周波数ドメイン変換は,ゲーツェル・アルゴリズムである。
【0011】
別の形態では、本発明は、補聴器で用いられるような音声処理システムであり、音声子処理システムは、入力トランスデューサと、アナログ-デジタル変換器と、入力データ・バッファと、複数の一次オール−パス・フィルタと、遅延サンプルのシーケンスの第1及び第2の部分をウィンドウする手段と、周波数ドメイン変換適用手段と、第1及び第2のワープド・パワー・スペクトルを算出する手段と、第1及び第2のワープド・パワー・スペクトルを合計しかつ正規化する手段と、ワープド時間ドメイン・フィルタを算出する手段と、逆周波数ドメイン変換を実行する手段と、畳み込み手段と、デジタル-アナログ変換器と、及び出力トランスデューサとを備えている。好適な実施形態では、周波数ドメイン変換は、FFTである。別の好適な実施形態では、周波数ドメイン変換は、DFTである。更に別の好適な実施形態では、周波数ドメイン変換は、ゲーツェル・アルゴリズムである。
【0012】
更に別の形態では、本発明は、補聴器で用いられるような音声処理システムであり、音声子処理システムは、入力トランスデューサと、アナログ-デジタル変換器と、サイズM,2M一次オール−パス・フィルタのデータのブロックを保持する入力データ・バッファと、サイズM,2M-ポイント周波数ドメイン変換適用手段の遅延サンプルのシーケンスの一部をウィンドウする手段と、複数の周波数ドメイン・レベル推定及びワープド時間ドメイン・フィルタを算出する手段と、逆周波数ドメイン変換を実行する手段と、畳み込み手段と、デジタル-アナログ変換器と、及び出力トランスデューサとを備えている。好適な実施形態では、周波数ドメイン変換は、FFTである。別の好適な実施形態では、周波数ドメイン変換は、DFTである。更に別の好適な実施形態では、周波数ドメイン変換は、ゲーツェル・アルゴリズムである。
【0013】
更に別の形態では、本発明は、補聴器で用いられるような音を処理する方法であり、方法は、アナログ入力信号を受信しかつデジタル入力信号に変換する段階と、複数の一次オール−パス・フィルタを通してデジタル入力信号をパスする段階と、遅延サンプルのシーケンスをウィンドウする段階と、遅延サンプルのワープド・シーケンスを形成する段階と、複数の周波数ドメイン・レベル推定及びワープド時間ドメイン・フィルタを算出する段階と、一組の圧縮フィルタ係数を形成する段階と、デジタル出力信号を形成するために遅延サンプルのシーケンスを一組の圧縮フィルタ係数で畳み込む段階と、デジタル出力信号をアナログ出力信号に変換する段階と、及びアナログ出力信号を音声信号に変換する段階とを具備する。好適な実施形態では、遅延サンプルのワープド・シーケンスは、FFTを用いて形成される。別の好適な実施形態では、遅延サンプルのワープド・シーケンスは、DFTを用いて形成される。更に別の好適な実施形態では、遅延サンプルのワープド・シーケンスは、ゲーツェル・アルゴリズムを用いて形成される。別の好適な実施形態では、一組の圧縮フィルタ係数は、逆周波数ドメイン変換を用いて形成される。別の好適な実施形態では、一組の圧縮フィルタ係数は、逆FFTを用いて形成される。
【0014】
更に別の形態では、本発明は、補聴器で用いられるような音を処理する方法であり、方法は、アナログ入力信号を受信しかつデジタル入力信号に変換する段階と、データ・バッファを通しかつ複数の一次オール−パス・フィルタを通してデジタル入力信号をパスする段階と、遅延サンプルの第1のシーケンスの第1及び第2の部分をウィンドウする段階と、遅延サンプルの第1及び第2のワープド・シーケンスを形成する段階と、第1及び第2のワープド・パワー・スペクトルを算出する段階と、第1及び第2のワープド・パワー・スペクトルを合計しかつ正規化する段階と、ワープド時間ドメインフィルタを形成する段階と、一組の圧縮フィルタ係数を形成する段階と、デジタル出力信号を形成するために遅延サンプルの第2のシーケンスを一組の圧縮フィルタ係数で畳み込む段階と、デジタル出力信号をアナログ出力信号に変換する段階と、及びアナログ出力信号を音声信号に変換する段階とを具備する。好適な実施形態では、遅延サンプルの第1及び第2のワープド・シーケンスは、FFTを用いて形成される。別の好適な実施形態では、遅延サンプルの第1及び第2のワープド・シーケンスは、DFTを用いて形成される。更に別の好適な実施形態では、遅延サンプルのワープド・シーケンスは、ゲーツェル・アルゴリズムを用いて形成される。別の好適な実施形態では、一組の圧縮フィルタ係数は、逆周波数ドメイン変換を用いて形成される。別の好適な実施形態では、一組の圧縮フィルタ係数は、逆FFTを用いて形成される。
【0015】
更に別の形態では、本発明は、補聴器で用いられるような音を処理する方法であり、方法は、アナログ入力信号を受信しかつデジタル入力信号に変換する段階と、データ・バッファがサイズMのデータのブロックを保持しかつ2Mの一次オール−パス・フィルタが存在するような、データ・バッファ及び複数の一次オール−パス・フィルタを通してデジタル入力信号をパスする段階と、遅延サンプルのシーケンスのサイズMの一部をウィンドウする段階と、遅延サンプルのウィンドウされたシーケンスに2M-ポイント周波数ドメイン変換を適用する段階と、複数の周波数ドメイン・レベル推定及びワープド時間ドメイン・フィルタを算出する段階と、一組の圧縮フィルタ係数を形成する段階と、デジタル出力信号を形成するために遅延サンプルのシーケンスのサイズMの第2の部分を一組の圧縮フィルタ係数で畳み込む段階と、デジタル出力信号をアナログ出力信号に変換する段階と、及びアナログ出力信号を音声信号に変換する段階とを具備する。好適な実施形態では、2M-ポイント周波数ドメイン変換は、FFTを用いる。別の好適な実施形態では、2M-ポイント周波数ドメイン変換は、DFTを用いる。別の好適な実施形態では、2M-ポイント周波数度面変換は、ゲーツェル・アルゴリズムを用いる。別の好適な実施形態では、一組の圧縮フィルタ係数は、逆周波数ドメイン変換を用いて形成される。別の好適な実施形態では、一組の圧縮フィルタ係数は、逆FFTを用いて形成される。
【0016】
本発明の特質及び効果の更なる理解は、明細書及び図面の残りの部分への参照によって実現されうる。
【実施例】
【0017】
図4は、例示的目的だけに対してここで用いられる、デジタル補聴器400の簡略化されたブロック図である。また、本発明の信号処理システムは、オーディオ・システム、オーディオ放送、電話通信、等のような、その他のアプリケーションに用いることもできるということが理解される。また、補聴器400は、外耳道形、耳穴形、耳掛け形、またはそれ以外の実装形補聴器でありうるということも理解されるべきである。デジタル信号プロセッサ内で採用された技法により、補聴器400は、従来技術の補聴器または本発明に従った補聴器のいずれかを表すことができるということも理解されるべきである。
【0018】
補聴器400は、入力トランスデューサ401、好ましくはマイクロフォン、アナログ-デジタル(A/D)変換器403、デジタル処理手段405(例えば、デジタル信号プロセッサまたはDSP)、デジタル-アナログ(D/A)変換器407、及び出力トランスデューサ409、好ましくはスピーカを備えている。動作において、入力トランスデューサ401は、音声信号を受信しかつ音声信号をアナログ電気信号に変換する。このアナログ電気信号は、デジタル出力信号を形成するためにDSP405によって続いて処理されるデジタル電気信号にA/D変換器403によって変換される。デジタル出力信号は、D/A変換器407によってアナログ電気信号に変換される。アナログ信号は、補聴器400の使用者によって聞かれる音声信号を生成するために、出力トランスデューサ409、例えばスピーカによって用いられる。
【0019】
周波数ワーピング
デジタル周波数ワーピングの原理は知られており従って簡単な概略だけを以下に示す。周波数ワーピングは、デジタル・フィルタにおけるユニット遅延を一次オール-パス・フィルタで置き換えることによって達成される。オール−パス・フィルタは、高周波数における周波数分解能の相補変更により低周波数における周波数分解能を変更する双線形等角写像を実現する。
【0020】
周波数ワーピングに用いられるオール−パス・フィルタは、
【0021】
【数1】
Figure 2004538734
(式1)
によって与えられる。ここで、aは、ワーピング・パラメータである。aが実数に対して、a>0に設定することは、低周波数における周波数分解能を増大しかつa<0に設定することは、高周波数における周波数分解能を増大する。本願発明では、aの選択された値は、聴覚周波数分析に対応する周波数スケールを与えるのが好ましい。バーク周波数スケールに最も近いフィットを与えるワーピング・パラメータに対する最適値は、
【0022】
【数2】
Figure 2004538734
(式2)
によって与えられる。ここで、fsは、サンプリング・レートである。16kHzのサンプリング・レートに対して、aに対する最適値は、0.5756である。ワープド・デジタル周波数スケールは、
【0023】
【数3】
Figure 2004538734
(式3)
によって与えられる。アンワープド周波数ドメインにおけるFFTは、周波数軸
Figure 2004538734
に沿って均一的に離間した周波数ωkにおける値を生成する。ワープド周波数ドメインで算出されたFFTは、式(3)の変換によって与えられる周波数Ω(ωk)でサンプルを有する。
【0024】
通常のFIRフィルタを図5に示しかつワープドFIRフィルタを図6に示す。ワープド・フィルタは、ユニット遅延z-1(501)をオール-パス・フィルタA(z)(601)で置き換えることによってアンワープドFIRフィルタから構築される。通常のFIRフィルタのz-変換は、K+1タップ(taps)を有しているフィルタに対して、
【0025】
【数4】
Figure 2004538734
(式4)
によって与えられる。フィルタ係数bkが偶数対称を有するものと仮定と、bk=bK-kを与える。K奇数に対して、フィルタは、偶数のタップスを有しかつz-変換は、
【0026】
【数5】
Figure 2004538734
(式5)
と書き換えることができる。
遅延項を再編成することにより
【0027】
【数6】
Figure 2004538734
Figure 2004538734
(式6)
に導く:
ユニット・サークルでz-変換を評価することは、
【0028】
【数7】
Figure 2004538734
(式7)
を与える。
総和の外側の項は、固定遅延を表す。総和の内側の項は、純粋な実数であり従ってゼロ位相でありかつフィルタ遅延に寄与しない。対称FIRフィルタは、従って対称が維持される限りは実際のフィルタ係数に依存しない一定フィルタ遅延を有する線形位相フィルタである。通常の(即ち、アンワープド)FIRフィルタがK+1タップスを有する場合には、遅延は、K/2サンプルである。
【0029】
対称ワープドFIRフィルタに対する分析は、通常のFIRフィルタと同じラインに沿って進む。フィルタ遅延は、偶数のタップスを有している対称フィルタに対して再び評価される。(奇数のタップスに対する分析も同様であるということに注目する)。ワープドFIRフィルタのz-変換は、
【0030】
【数8】
Figure 2004538734
(式8)
によって与えられる。ここでA(z)は、式(1)によって与えられるオール−パス・フィルタである。フィルタ係数が偶数対称を有するものと仮定と、bk=bK-kを与える。K奇数に対して、フィルタは、偶数のタップスを有しかつz-変換は、
【0031】
【数9】
Figure 2004538734
(式9)
と書き換えることができる。
遅延項を再編成することにより
【0032】
【数10】
Figure 2004538734
Figure 2004538734
(式10)
に導く:
【0033】
フィルタ遅延は、ユニット・サークルで式(10)を評価することによって決定される。A-1(ej ω)=A*(ej ω)であることに注目する。ここで星印“*”は複素共役を表す。そこで、式(10)における総和の外側の項は、固定周波数依存グループ遅延を表しかつ総和の内側の項は、再び純粋な実数でありかつフィルタ・グループ遅延に寄与しない。対称ワープドFIRフィルタは、それゆえに、対称が維持される限り実際のフィルタ係数に依存しない固定周波数依存グループ遅延を有する。ワープドFIRフィルタがK+1タップスを有する場合には、グループ遅延は、K/2と単一のオール−パス・フィルタのグループ遅延とを掛け算したものである。
【0034】
周波数ワーピングに用いるオール-パス・フィルタに対するグループ遅延を図7に示し、16-kHzサンプリング・レート及びバーク周波数スケールに対する関連最適オール−パス・フィルタ・パラメータを仮定する。一つのオール−パス・セクションに対するグループ遅延は、0Hzで3.71サンプルから8kHzで0.27サンプルの範囲にわたり、かつ2.44kHzで1サンプルである。そこで、2.44kHz以下の周波数に対して、対称ワープド・システムは、同じ数のタップスを有している通常の対称FIRよりも大きな遅延を有し、かつワープド・システムは、2.44kHz以上でより短い遅延を有する。15-タップ(即ち、K=14)対称ワープドFIRフィルタに対する総括的なグループ遅延は、単一オール−パス・ステージに対する値の7倍であり、0Hzで26サンプルから8kHzで1.9サンプルまでの範囲にわたる遅延を与える。31-タップ(即ち、K=30)対称ワープドFIRフィルタに対して、遅延は、0Hzで115サンプルから8kHzで8.4サンプルまでの範囲にわたる。
【0035】
また、FFTは、図8及び9に示したように、ワープド周波数ドメインで算出することもできる。図8の通常のFFTでは、FFTは、分析される信号の現在及び過去のサンプルを含んでいるバッファのコンテンツを用いて算出される。図9に示したワープドFFTに対して、データ・バッファを充たすことにおける暗黙のユニット遅延は、オール−パス・フィルタで置き換えられる。ワープドFFTの特性は、アンワープドFFTの特性に類似する。例えば、オール−パス・フィルタード・データ・バッファのコンテンツをウィンドウすることは、ワープド周波数ドメインでFFTをスムーズ(平滑)にすることに等しい。例えば、ハニング(von Hann)ウィンドウを用いることは、各FFTビンがいずれかの側のその近隣と組合されるような3ポイント周波数ドメイン・スムージング(平滑)関数に等しい。この特性は、ワープド周波数ドメインでもまだ保持されるが、しかしFFTビン周波数スペーシング(間隔)が、ワープされているので、スムージングの周波数拡張も等量でワープされる。そこで、ワープドFFTに対する周波数スムージングは、バーク周波数スケールで一定量によってである。
【0036】
ワープド圧縮システム
ワープド周波数分析を用いているダイナミックレンジ圧縮システムを図10に示す。この圧縮システムは、図4に示した補聴器のようなオーディオ・システムのデジタル処理手段に適用可能である。本発明は、図11に示すようなブロック時間ドメイン処理の実施にも適用することができるが、図10は、サンプル毎の処理の実施を示す。圧縮器1000は、ワープドFIRフィルタ及びワープドFFTを組合せる。同じタップド遅延回線が周波数分析及びFIR圧縮フィルタの両方に対して用いられる。入力する信号x(n)(1001)は、式(1)によって与えられた形式の一次オール−パス・フィルタ1003のカスケードを通過されられる。kthオール−パス・ステージの出力は、
【0037】
【数11】
Figure 2004538734
(式11)
によって与えられる。
遅延サンプルのシーケンス{pk(n)}は、次いでウィンドウされかつウィンドウされたシーケンスを用いてFFT算出される(1005)。FFTの結果は、バーク周波数スケールで一定の間隔にてサンプルされたスペクトルである。データ・シーケンスは、ウィンドウされるので、スペクトルは、ワープド周波数ドメインで平滑されてそれにより重複する周波数帯域を与える。周波数ドメイン・レベル推定(例えばパワー・スペクトル)は、ワープドFFTから計算されそして次いで周波数ドメイン利得係数(例えば、圧縮利得)は、聴覚分析帯域に対してワープド・パワー・スペクトルから計算される(1007)。周波数ドメイン利得係数が純粋な実数であるならば、ワープド時間ドメイン・フィルタの逆FFTは、実数でありかつ偶数対称(even symmetry)を有する一組のフィルタ係数を結果としてもたらす(1009)。次いでシステム出力は、遅延サンプルを圧縮利得フィルタで畳み込むことによって算出される(1011):
【0038】
【数12】
Figure 2004538734
(式12)
ここで{gk(n)}は、圧縮フィルタ係数である。
【0039】
同じFIRフィルタ長さを有している通常のFIRシステムと比較すると、タップド遅延回線におけるオール−パス・フィルタにより、ワープド圧縮システムは、より多くの計算資源を必要とする。しかしながら、多くの場合においてワープドFIRフィルタは、同じ程度の周波数分解能を達成するために必要な通常のFIRフィルタよりも短い。例えば、9帯域圧縮器は、31タップの通常のFIRフィルタを必要とするが15タップのワープドFIRで実現することができる。
【0040】
先に示したように、本発明のワープド圧縮システムは、図10に示したサンプル毎の処理の代わりに図11に示したようなブロック時間ドメイン処理を用いて実施することもできる。
【0041】
例えば、Mが16に等しい、Mサンプルを含んでいる入力データ・バッファに対して、一つのアプローチは、タップド遅延回線にMの遅延ステージを有することかつワープド周波数分析に対して長さMのFFTを用いることである。FFTパワー・スペクトルの50%オーバーラップを与えるためにスライディング・ウィンドウを用いる。オーバーラップは、遅延回線を通してM/2サンプルを処理し、データをウィンドウし、かつM-ポイントFFTを計算することによって供給される。次いで、残りのM/2サンプルは、遅延回線及び計算された第2のウィンドウ(windowed)M-ポイントFFTを通して処理される。パワー・スペクトルは、二つのFFTsから計算されそして次いで圧縮利得計算に用いられるパワー・スペクトルを与えるために合計されかつ正規化される。入力データが先のデータ・ブロックから計算された利得を用いてタップド遅延回線を通して送られるときに、出力シーケンスy(n)は、計算される。
【0042】
第2のアプローチは、入力データ・バッファにMサンプルを有するがタップド遅延回線に2Mステージを有すること及びワープド周波数分析に対して長さ2MのFFTを用いることである。遅延回線のコンテンツの半分は、データの先のM−サンプルブロックに関しかつ残りの半分は、データの入力するブロックに関する。50%データ・オーバーラップに対する摺動窓は、Mサンプル毎にウィンドウ2M-ポイントFFTを計算することによって実現される。2MポイントFFTから計算されたパワー・スペクトルは、圧縮利得算出に対して用いられそして入力データが先のデータ・ブロックから計算された利得を用いてタップド遅延回線を通して送られるときに再び出力シーケンスy(n)が計算される。例えば、ワープドFIRシステムの一実施形態は、16サンプル・データ・バッファ及び31タップ・ワープドFIRフィルタと一緒に用いられる32ポイント・ワープド・FFTを備えている。入力データ・セグメントは、周波数ワーピングを供給するオール−パス・ステージを通過した後、32ポイント・ハニング(von Ham)・ウィンドウで窓付けされる。50%データ・オーバーラップに対する摺動窓は、16入力サンプル毎に窓付き32ポイントFFTを計算することによって実現される。周波数ドメイン利得係数は、ワープド周波数ドメインで計算され、ワープド時間ドメインに変換され、そして31ポイント・ハニング(von Ham)・ウィンドウをエンハンスメント・フィルタ係数に適用することによってスムーズにされる。次いで、スピーチ・セグメントは、処理された出力を与えるためにワープド時間ドメインにおいて圧縮フィルタによって畳み込まれる。
【0043】
実施形態
周波数ワープド処理システムは、フィルタ係数を計算するために用いられる周波数分析への入力を供給するオール−パス・フィルタの出力{pk(n)}を有するオール−パス・フィルタのカスケードを備えている。次いで、圧縮フィルタは、周波数ドメインで設計される。次いで、ワープド時間ドメインに戻される逆周波数変換は、式(12)の処理された出力信号を与えるためにオール−パス・遅延回線の出力で畳み込まれる圧縮フィルタ係数{gk(n)}を生成するために用いられる。
【0044】
周波数分析
フィルタ係数を計算することにおいていくつかの種類の周波数分析を用いることができる。この形式の周波数分析が容易に実施されかつ計算が効率的なので先の記述においてFFTが用いられた。しかしながら、短い周波数変換長(例えば、32サンプル)に対して、その他の周波数ドメイン変換も用いうる。例えば、本発明は、オール−パス・フィルタ出力から直接計算された離散フーリエ変換(DFT)、ゲーツェル(Goertzel)・アルゴリズム、またはその他のアプローチを用いることができる。更に、ワープドFIRフィルタ長は、2の累乗である必要はない;DFT計算に対してあらゆるフィルタ長を用いることができかつFFTアルゴリズムが多くの異なる変換サイズに対して存在する。
【0045】
あるアプリケーションに対してワープドFIRフィルタ係数が偶数対称を示すことが望ましい。余弦(コサイン)変換のような、周波数ドメイン変換は、係数の対称組を生成するために適当でありうる。しかしながら、一般的な場合にはワープド・フィルタ係数は、偶数対称を示すことを必要としないということに注目する。対称制約を取除くことは、同じ大きさの周波数応答を達成するためにより短いフィルタを結果としてもたらすことができるが、フィルタ・グループ遅延は、フィルタ係数が変わると変化する。
【0046】
ワープド・フィルタ・バンク構成を用いて周波数分析を供給することも可能である。このアプローチは、パラレル(並列)FIRフィルタ・バンクを用いるが、通常のユニット遅延をオール−パス・フィルタで置き換える。低域、高域、及び/又は帯域フィルタの組(セット)は、各周波数帯域に対してワープドFIRフィルタ係数の個別のセットを用いて生成される。各帯域における信号パワーが検出され、検出されたパワー推定を用いて帯域に対する圧縮利得が計算され、かつ計算された利得が帯域の信号に適用される。次いで、信号帯域の個別の周波数ドメイン利得係数を有する信号帯域は、出力信号を形成するために合計される。
【0047】
オール−パス・フィルタ・パラメータaによって与えられる極位置(pole location)をシフトすることによってオール−パス・フィルタのグループ遅延を変化させることが可能である。極位置は、信号特性に応じて変化させるようにすることができる。別の可能性は、異なるグループ遅延を有しているオール−パス・フィルタ・セクションをカスケードするかまたはオール−パス・セクションを、ユニット遅延を有しているセクションと組合せることである。ワープド・フィルタに対して高次オール−パス・セクションを用いることもできる。
【0048】
圧縮シミュレーション結果
圧縮システム
周波数ワーピングを利用している圧縮システムの性能を評価するために、4つの異なる圧縮システムがシミュレートされた。圧縮器の特性は、以下の表に要約される。
【0049】
【表1】
Figure 2004538734
表1:圧縮システム特性
【0050】
システムの全ては、16kHzサンプリング・レートで動作しかつ省略時倍精度浮動点演算を用いてMATLABでシミュレートされた。第1の圧縮器は、周波数分析に対して56サンプル入力バッファ及び128ポイントFFTを用いる図2のFFTシステムである。オーバーラッピングFFTビンは、圧縮利得計算に対して14の分析帯域を形成するために組合される。利得は、周波数ドメインで補間されかつフィルタされた出力を生成するためにデータのFFTに適用される前に5ポイント周波数ドメイン・スムーザーを用いて平滑される。このシステムは、FFT圧縮器と呼ばれる。
【0051】
第2の圧縮器は、図3のサイド・ブランチ・システムである。16サンプル・バッファは、ブロック時間処理に対して用いられかつ信号は、31タップFIRフィルタによって処理される。周波数分析は、現在及び前の16ポイント・データ・セグメントで動作する32ポイントFFTを用いる。ブラックマン・ウィンドウは、低周波数における適切なFFTスムージングを供給するために用いられかつオーバーラッピングFFTビンは、高周波数における分析帯域を与えるために合計される。このシステムは、合計9の分析帯域を有する。圧縮利得は、周波数ドメインで計算され、かつ利得は、入力する信号を変調するために用いられる対称圧縮フィルタを与えるためにスムージングなしで逆変換される。このシステムは、サイド−バンド圧縮器と呼ばれる。
【0052】
第3の圧縮器は、16サンプル・データ・バッファ及びオーバーラッピング16ポイントFFTsが15タップ・ワープドFIRフィルタと一緒に用いられるような図10のワープドFIRサイド-ブランチ・システムである。入力データ・セグメントは、16ポイント・ハニング(von Hann)ウィンドウでウィンドウ(窓付け)されかつ周波数ドメイン・スムージングがスペクトルまたは圧縮利得値に適用されない。このシステムは、ワープ15圧縮器と呼ばれる。
【0053】
また、第4の圧縮器は、16サンプル・データ・バッファを有するワープドFIRサイド-ブランチ・システムである。しかしながら、この圧縮器は、31タップ・ワープドFIRフィルタと一緒に32ポイントFFTを用いる。従って、この圧縮器は、実質的に図3のサイド-ブランチ圧縮器の周波数ワープド・バージョンである。入力データ・セグメントは、32ポイント・ハニング(von Hann)ウィンドウでウィンドウ(窓付け)されかつ周波数ドメイン・スムージングがスペクトルに適用されない。周波数ドメイン利得係数は、利得値が時間ドメインに変換された後で31ポイント・ハニング(von Hann)ウィンドウを圧縮器フィルタに適用することによって平滑される。このシステムは、ワープ15圧縮器と呼ばれる。この最後のシステムは、ワープ31圧縮器を呼ばれる。
【0054】
4つの異なる圧縮器に対する分析帯域の中心周波数を以下の表2に示す。ワープ31圧縮器の帯域は、バーク・スケールで均等に離間されかつ分析帯域がワープドFFTビンなので0Hz及びナイキスト(Nyquist)周波数の両方を含む。ワープ15圧縮器は、その分析帯域がワープ31圧縮器に対して示される1つおきのFFTビンによって与えられるようにワープ31圧縮器で用いたものの大きさの半分のFFTを用いる。FFT圧縮器は、分析帯域を形成するために128ポイントFFTからのオーバーラップしたFFTビンを組合せる。ビンは、バーク・スケールに対する近似を与えるために組合されかつバーク・スケールからの偏差は小さい。サイド-ブランチ圧縮器は、バーク・スケールで周波数帯域を近似するために32ポイントFFTの出力を用いるしかつ短いFFTの限定された分解能は、サイドブランチ周波数帯域と低周波数におけるバーク帯域スペーシングとの間で不十分な適合をもたらす。しかしながら、高周波数では、適合は、適当に良好である。
【0055】
【表2】
Figure 2004538734
表2:圧縮システムに対するHzでの帯域中心周波数
【0056】
全ての4つの圧縮器は、同じ圧縮挙動を与えるためにセット・アップされた。選択された圧縮パラメータを表3に要約する。アタック及びリリース時間及び下部及び上部圧縮折点(ニー)-ポイントは、典型的な補聴器のそれらに適合するように選択された。圧縮比は、分析帯域の全てにおいて2:1に設定されかつ入力/出力曲線は、帯域の全てにおいて同じであった。
【0057】
【表3】
Figure 2004538734
表3:4つの圧縮器に対して選択された圧縮パラメータ。
パラメータは全ての周波数帯域において同じである。
【0058】
圧縮器リップル
圧縮器の重要な特性は、システムが掃引正弦波(スウェプト・シヌソイド)によって励起されるときに出力に存在するリップルの量である。リップルは、二つの帯域間のエッジにおける周波数を有している正弦波(シヌソイド)が、帯域の中心における周波数を有している正弦波とは異なる量の利得を受けとるときに発生する。信号周波数が二つの分析帯域間のエッジにあるときは、それは、低減された強度における両方の帯域に存在しかつ各帯域は、低減された信号レベルにより、さらに高い圧縮利得を割り当てる。他方、帯域の中心における信号周波数は、その帯域においてかつ最高の可能な強度で主に存在し、そこで低減された利得を受け取る。正弦波が掃引されると、それは、分析帯域の形状及び帯域エッジの大きさにより、同時にいくつかの帯域に存在し、かつネット利得は、周波数により変動する。帯域エッジは、分析FFTのサイズ、データ・ウィンドウイング、及び帯域間のオーバーラップの大きさに依存する。
【0059】
圧縮器リップル試験に対して、4つのシステムのそれぞれは、掃引正弦波により励起されかつシステム出力は、リップルを示すために検出されたエンベロープであった。掃引試験信号は、継続時間が5秒であった。対数掃引は、200Hzで開始しかつ8kHzまで行きそして信号レベルは、70dB SPLに設定された。16サンプル・ブロック・サイズに基づく圧縮システムに対する出力エンベロープ検出は、圧縮器動作に対して用いたものと同じANSI5ミリ秒アタック及び10ミリ秒リリース時間定数を用いた。56サンプル・ブロック・サイズに基づく、FFT圧縮システムに対する出力エンベロープ検出は、これらの値の3.5倍にスケールされた時定数を用いた。あるリップルは、一定レベルにおける正弦波出力に対してもエンベロープ検出信号に存在するが、エンベロープ検出器におけるリップル量は、一般的に0.25dB以下である。
【0060】
4つの圧縮器に対する出力信号エンベロープを図12〜図15に示す。FFT圧縮器は、非常に小さいリップルを有するように設計されかつこの設計の成功は、図12に示した出力信号エンベロープにおいて明らかである。掃引正弦波が低周波数から高周波数に移動するときに約2dBの総合出力信号レベル変化が存在する。高周波数で最も突出する約0.4dBの重畳リップルは、この総出力レベル変化を達成する。
【0061】
サイド-ブランチ圧縮器に対する出力信号エンベロープを図13に示す。このシステムは、FFT圧縮器よりも粗い周波数分析及び(FFT圧縮器よりも)短い圧縮フィルタを用いる、それゆえに出力エンベロープにより大きなリップルをもたらす。総合出力信号は、正弦波が低周波数から高周波数に掃引されるときに約2.5dBだけ変化する。リップルは、周波数分析が、低周波数において分析帯域毎に一つのFFTビンで開始するが高周波数において分析帯域を生成するためにFFTビンをオーバーラップするので周波数により変化する。リップルは、総出力レベル変化が除去された後で約1.5〜2dBである。
【0062】
ワープ15圧縮器に対する出力信号エンベロープを図14に示す。ワープ15圧縮器は、周波数分析帯域を形成するためにFFTビンを組合せない。それは、サイド-ブランチ周波数分析に対して用いられるFFTの長さの半分であるFFT、及び入力信号を圧縮利得で畳み込むためにサイド-ブランチ圧縮器通常FIRフィルタの長さの半分であるワープドFIRを用いる。ワープ15圧縮器の周波数分解能は、ワープ15圧縮器がデータ・バッファに対してブラックマン・ウィンドウよりもハニング(von Hann)ウィンドウを用いるのでサイド-ブランチ圧縮器のそれよりも良くかつワープド16ポイントFFTビンは、32ポイント通常FFTの周波数ビンよりも低周波数でより互いに接近して離間される。これらの違いにも関わらず、ワープ15圧縮器に対するリップル挙動は、サイド-ブランチ圧縮器に対するそれに驚くほど類似する。再び、総合出力信号エンベロープ変化は、約2.5dBでありかつリップルは、総出力レベル変化が除去された後で約1.5〜2dBである。
【0063】
ワープ31圧縮器に対する出力信号エンベロープを図15に示す。ワープ15圧縮器のように、ワープ31圧縮器は、入力データ・バッファにハニング(von Hann)ウィンドウを用いるしかつ周波数分析帯域として直接ワープドFFTビンを用いる。また、ワープ31FIRフィルタは、ワープ15システムに存在しない追加のスムージングを供給するためにフィルタ係数にハニング(von Hann)ウィンドウを用いる。図12に示したワープ31システム出力のエンベロープは、全ての圧縮システムの中で最も平らであり、実質的に総出力レベル変化がないことを示している。リップルは、周波数にわたり非常に均一でありかつ約0.5dBのピーク間振幅を有する。
【0064】
ワープ31システムに対するワープドFFT及びワープドFIRフィルタのサイズは、サイド-ブランチ圧縮器が通常の周波数分析及びフィルタリングを用いるけれども、サイド-ブランチ圧縮器に対するものと同じであるということに注目する。ワープ31システムの改良された性能は、信号処理とマルチチャネル圧縮器設計の基礎をなしている聴覚フィルタとの間のより良い適合を有することの直接的な結果である。ワープ31システムは、より短い入力データ・バッファ即ち中間及び高周波数においてかなり低減されたグループ遅延を有しているにも関わらずFFTシステムに対して得られたものよりも良い結果を与える。
【0065】
ひずみ
圧縮器を評価するための第2の判断基準は、システムによって生成される非線形ひずみの量である。ひずみは、圧縮器によって信号に課せられた周波数依存利得における急激な変動によってもたらされる。これらの利得変動は、音声のような、それ自体大きな振幅変動を有している信号に対して最も顕著であるが、ブロック毎に推定信号レベルにおける変化により一定の振幅及び周波数における正弦波に対しても起こる。(圧縮器の動作領域における信号振幅に対する)推定信号レベルにおけるあらゆる変化は、圧縮器利得を応答して調整させる。ひずみの量は、圧縮器アタック及びリリース時間及び圧縮比に依存し、より速い時間及びより大きい圧縮比がより大きな量のひずみをもたらす。
【0066】
ひずみの第2の原因は、FFT圧縮器システムに存在する一時的な折返しである。周波数ドメイン・フィルタリング・システムでは、処理されるデータ・セグメントの長さ+フィルタの長さは、処理に用いられるFFTの大きさ(プラス1)以下でなければならない。この条件が合致しない場合には、フィルタされた信号の長さは、FFTのそれを超えてかつ応答の後尾(テール)は、開始(ビギニング)にラップされ、一時的な折返しを起す。FFT圧縮器では、圧縮フィルタの長さは、直接的には制限されない;圧縮器フィルタ利得の周波数ドメイン・スムージングは、ほとんどの信号に対して一時的な折返しを低減するがそれを削除しない、フィルタ長に対する近似制約を供給する。スムージング・フィルタの係数は、折返しひずみを対象となるほとんどの信号及び圧縮パラメータ設定に対して聞きとれないようにするために経験的に選択された。一時的な折返しひずみは、その他の圧縮システムには存在しないということに注目する。
【0067】
圧縮器ひずみ試験に対して、4つのシステムのそれぞれは、リップル試験に用いられた同じ掃引正弦波により励起された。ひずみは、512サンプル及び50%オーバーラップのFFTサイズを有するMATLAB“specgram”機能によって生成された分光写真を用いて分析された。ハニング(von Hann)データ・ウィンドウを用いた。図16〜20は、白黒で示されているが、オリジナル(原稿)は、100dB振幅スケールを有する“ジェット”カラー・マッピングを用いかつ信号レベルは、0dBの最大値を与えるように標準化された。オリジナルのグラフでは、黄色によって表されたレベルは、赤色によって表されたものよりも概ね35dB低く、中間の青色は赤色よりも70dB低く、かつ藍色は赤色よりも100dB低かった。ひずみは、励起周波数以外の周波数における信号パワー(signal power)のように表される。
【0068】
基準条件は、図16に示した、励起信号の分光写真である。掃引トーンの周波数は、暗線である。分光写真で用いたFFT分析のサイドローブは、掃引トーンを取り囲んでいる狭いハロー(narrow halo)のように表される。サイドローブ・レベルは、掃引トーンのレベルよりも100dB以上低いレベルまで素早く減衰する。
【0069】
FFT圧縮システムに対する分光写真を図17に示す。FFT圧縮器は、ひずみの二つのソースを有し、これらは圧縮器利得変動及び一時的な折返しである。結果として、FFT圧縮器は、ここで考慮した圧縮器の全ての中で最も高い量(大きい量)のひずみを有する。この圧縮器は、掃引トーン出力のそれよりも約40〜50dB低いレベルにおけるひずみ成分(distortion products)のほとんどを有する分光写真の時間-周波数空間におけるひずみ成分の格子(ラティスワーク)を生成する。
【0070】
サイド-ブランチ構造を用いる圧縮器は、一時的な折返しひずみを削除し、より低い総合ひずみレベルを結果としてもたらす。サイド-ブランチ圧縮器に対する分光写真を図18に示す。ひずみ成分の時間-周波数格子がまだ存在する間に、ひずみ成分のレベルは、FFT圧縮器に対するよりもかなり低く、一般的に掃引正弦波のレベルよりも60〜70dB低い。ワープ15圧縮器に対する分光写真を図19に示す。掃引トーンの周波数が6kHz以上になるときには多少大きなひずみが明らかであるが、このシステムは、低周波数においてサイド-ブランチ圧縮器よりも低いひずみを有する。低周波数におけるワープ15システムに対するひずみ成分は、一般的に掃引正弦波のレベルより70〜80dB低い。ワープ31圧縮器に対する分光写真を図20に示す。このシステムに対するひずみは、試験したシステムの全ての中で最も低い。ワープ31圧縮器に対するひずみ成分レベルは、一般的にほとんど全ての入力周波数に対して掃引トーンのレベルより80〜90dB以上低い。
【0071】
上記したように、周波数ワーピングは、デジタル圧縮器としての使用に対していつくかの利点を提供する。ワープド周波数スケールは、通常のデジタル信号処理に固有な一様周波数スケールよりも聴覚知覚に対して良い適合を与える。周波数ワーピングは、低周波数において周波数表現を引き伸ばしかつ高周波数において周波数表現を圧縮する。ワーピング・パラメータの適切な選択により、ワープドFFTビンは、バーク周波数スケールを複製しかつフィルタ帯域幅は、従ってバーク・スケールで一定である。
【0072】
シミュレーション結果は、16ポイントワープドFFTを用いている、15タップ・ワープドFIR圧縮フィルタが、32ポイントFFTを用いて設計された31タップの通常のFIRフィルタからのそれらに匹敵する結果を与えるということを示す。32ポイント・ワープドFFTを用いている、31タップ・ワープドFIRフィルタは、周波数-ドメイン処理に対して用いられる128ポイントの通常のFFTからのそれらに匹敵する周波数分析及び圧縮リップル結果を与えるが、かなり低減された非線形ひずみを伴う。周波数ワーピングは、匹敵する周波数分解能に対してシステム・オーダーにおいてかなりの低減を許容し、必要な圧縮フィルタ長を半分にする。
【0073】
周波数ワーピングを実施することにおける主な欠点は、ユニット遅延を一次オール−パス・フィルタで置き換えることの計算費用である。オール−パス・フィルタは、FIRフィルタを実施するために必要な計算時間を2倍にすると考えられうる。しかしながら、フィルタは、通常のFIR圧縮フィルタと同様な性能に対してたった半分の長さが必要なだけなので、正味費用は最小である。
【0074】
第2の懸念は、低周波数における増大したグループ遅延である。増幅された信号遅延に敏感なアプリケーションにおいて、低周波数におけるグループ遅延の増大は、直接低周波数音と増幅低周波数音との間の潜在的な干渉問題をもたらしうる。しかしながら、ワープド圧縮器及び高周波数における低減されたグループ遅延に必要な短いフィルタは、この問題を改善するのを助ける。
【0075】
要するに、ワープ31圧縮システムをFFT圧縮器と比較すると、ワープド圧縮器がより平坦な掃引周波数応答、掃引正弦波応答における低減されたリップル、低減された非線形ひずみ、中間及び高周波数における低減されたグループ遅延、グループ遅延と聴覚待ち時間との間のより良いマッチ、及び聴覚システムのそれに適合する周波数スペーシングを提供するということを示す。しかしながら、スペクトル・エンハンスメントのような周波数ドメインで動作するアルゴリズムは、32タップ・ワープドFFTを用いて実施されたときに十分な周波数分解能を有していない。ゼロを有するデータ・シーケンスをパッドすることによってまたはより長いワープド・データ・バッファを用いてかつ時間遅延における増大を受け入れることによって実行される、より長いワープドFFTを用いることができる。
【0076】
この技術分野に精通している者によって理解されるように、本発明は、精神またはその本質的な特性から逸脱することなくその他の特定な形で実施しうる。従って、ここにおける開示及び記述は、添付した特許請求の範囲に示す本発明の適用範囲を説明することであり、それを限定することを意図するものではない。
【図面の簡単な説明】
【0077】
【図1】図1は、従来技術によるデジタル・フィルタ・バンクを用いているマルチバンド圧縮器を示す図である。
【図2】図2は、耳の非均一周波数解像度に適用されたときに通常のデジタル処理における欠陥を克服するための第2の従来技術を示す図である。
【図3】図3は、信号経路におけるFIRフィルタを通して信号に適用された圧縮利得を有する周波数分析に対してサイド・ブランチを用いる圧縮器を示す図である。
【図4】図4は、デジタル補聴器の簡略化されたブロック図である。
【図5】図5は、通常のFIRフィルタを示す図である。
【図6】図6は、ワープドFIRフィルタを示す図である。
【図7】図7は、a=0.5756を有している単一一次オール・パス・フィルタ・セクションに対するグループ遅延を示す図である。
【図8】図8は、通常のFFTを示す図である。
【図9】図9は、ワープドFFTを示す図である。
【図10】図10は、周波数分析及び濾過信号合成の両方に対してワープド周波数スケールを用いる圧縮器を示す図である。
【図11】図11は、本発明のワープド圧縮システムにおけるブロック時間ドメイン処理の使用を示す図である。
【図12】掃引正弦波励起に対するFFT圧縮器出力信号エンベロープを示す図である。
【図13】掃引正弦波励起に対するサイド-ブランチ圧縮器出力信号エンベロープを示す図である。
【図14】掃引正弦波励起に対するワープ-15圧縮器出力信号エンベロープを示す図である。
【図15】掃引正弦波励起に対するワープ-31圧縮器出力信号エンベロープを示す図である。
【図16】歪(ひずみ)検査に用いられる掃引正弦波励起信号に対する分光写真を示す図である。
【図17】掃引正弦波へのFFT圧縮器応答に対する分光写真を示す図である。
【図18】掃引正弦波へのサイド-ブランチ圧縮器応答に対する分光写真を示す図である。
【図19】掃引正弦波へのワープ-15圧縮器応答に対する分光写真を示す図である。
【図20】掃引正弦波へのワープ-31圧縮器応答に対する分光写真を示す図である。

Claims (40)

  1. デジタル入力信号を供給する入力信号チャネルと、
    デジタル出力信号を生成するために所定の信号処理アルゴリズムに従って前記デジタル入力信号を処理するように構成され、ワープド周波数スケールで動作する少なくとも一つの信号処理機能を更に備えている信号経路と、及び
    前記出力信号を音声出力に変換するように構成された出力変換手段と
    を備えていることを特徴とする補聴器。
  2. 前記少なくとも一つの信号処理機能は、複数のカスケード式オール-パス・フィルタを更に備えていることを特徴とする請求項1に記載の補聴器。
  3. 前記ワープド周波数スケールは、バーク・スケールを近似することを特徴とする請求項1に記載の補聴器。
  4. デジタル入力信号を供給する入力信号チャネルと、
    前記デジタル入力信号が通過しかつ遅延サンプルのシーケンスを出力する複数のカスケード式オール-パス・フィルタと、
    周波数ドメイン変換を前記遅延サンプルのシーケンスに適用し、ワープド・シーケンスを結果としてもたらす手段と、
    前記ワープド・シーケンスから複数の周波数ドメイン・レベル推定を算出する手段と、
    前記複数の周波数ドメイン・レベル推定から複数の周波数ドメイン利得係数を算出する手段と、
    逆周波数ドメイン変換を前記複数の周波数ドメイン利得係数に適用し、圧縮利得フィルタの一組の圧縮フィルタ係数を結果としてもたらす手段と、及び
    デジタル出力信号を生成するために前記一組の圧縮フィルタ係数により前記遅延サンプルのシーケンスを畳み込む手段と
    を備えていることを特徴とするダイナミックレンジ圧縮器。
  5. 補聴器を更に備え、前記ダイナミックレンジ圧縮器は、前記補聴器の中に組み込まれることを特徴とする請求項4に記載のダイナミックレンジ圧縮器。
  6. 前記複数の周波数ドメイン利得係数は、ワープド時間-ドメイン・フィルタを備えていることを特徴とする請求項4に記載のダイナミックレンジ圧縮器。
  7. 前記遅延サンプルのシーケンスに窓を付ける手段を更に備え、窓付の遅延サンプルのシーケンスは、前記窓を付ける手段の結果としてもたらされ、前記ワープド・シーケンスは、周波数ドメイン変換を該窓付の遅延サンプルのシーケンスに適用することにより結果としてもたらされることを特徴とする請求項4に記載のダイナミックレンジ圧縮器。
  8. 前記デジタル出力信号をアナログ出力信号に変換するデジタル-アナログ変換器を更に備えていることを特徴とする請求項4に記載のダイナミックレンジ圧縮器。
  9. 前記アナログ出力信号を音声出力に変換する出力トランスデューサを更に備えていることを特徴とする請求項4に記載のダイナミックレンジ圧縮器。
  10. 前記複数のカスケード式オール-パス・フィルタは、複数の一次オール-パス・フィルタを備えていることを特徴とする請求項4に記載のダイナミックレンジ圧縮器。
  11. 前記遅延サンプルのシーケンスは、16個のサンプルを備えていることを特徴とする請求項4に記載のダイナミックレンジ圧縮器。
  12. デジタル・プロセッサを更に備え、前記デジタル・プロセッサは、前記周波数ドメイン変換供給手段、前記周波数ドメイン・レベル推定算出手段、前記周波数ドメイン利得係数算出手段、前記逆周波数ドメイン変換供給手段、及び前記遅延サンプルのシーケンスを畳み込む手段を供給するように構成されることを特徴とする請求項4に記載のダイナミックレンジ圧縮器。
  13. 前記デジタル・プロセッサは、ソフトウェア・プログラマブル・デジタル信号プロセッサを備えていることを特徴とする請求項12に記載のダイナミックレンジ圧縮器。
  14. 前記周波数ドメイン変換供給手段は、離散フーリエ変換、高速フーリエ変換、ゲーツェル変換、及び離散余弦変換で構成されているグループから選択された変換を用いることを特徴とする請求項4に記載のダイナミックレンジ圧縮器。
  15. 音声入力信号をアナログ入力信号に変換する入力トランスデューサと、及び
    前記アナログ入力信号を前記デジタル入力信号に変換するアナログ-デジタル変換器と
    を更に備えていることを特徴とする請求項4に記載のダイナミックレンジ圧縮器。
  16. 前記デジタル出力信号をアナログ出力信号に変換するデジタル-アナログ変換器と、及び
    前記アナログ出力信号を音声出力に変換する出力トランスデューサと
    を更に備えていることを特徴とする請求項4に記載のダイナミックレンジ圧縮器。
  17. デジタル入力信号を供給する入力信号チャネルと、
    前記デジタル入力信号の一部を備えているデータの少なくとも一つのブロックを保持する入力データ・バッファと、
    前記デジタル入力信号の第1のブロックがそれを通して前記入力データ・バッファをパスし、かつ第1の遅延サンプルのシーケンスを出力する複数のカスケード式オール-パス・フィルタと、
    前記第1の遅延サンプルのシーケンスの第1の部分に窓を付け、前記第1の窓付き遅延サンプルのシーケンスを結果としてもたらす手段と、
    第1の周波数ドメイン変換を前記第1の窓付き遅延サンプルのシーケンスに適用し、第1のワープド・シーケンスを結果としてもたらす手段と、
    前記第1のワープド・シーケンスから第1の複数の周波数ドメイン・レベル推定を算出する手段と、
    前記第1の遅延サンプルのシーケンスの第2の部分に窓を付け、前記第2の窓付き遅延サンプルのシーケンスを結果としてもたらす手段と、
    第2の周波数ドメイン変換を前記第2の窓付き遅延サンプルのシーケンスに適用し、第2のワープド・シーケンスを結果としてもたらす手段と、
    前記第2のワープド・シーケンスから第2の複数の周波数ドメイン・レベル推定を算出する手段と、
    前記第1及び第2の複数の周波数ドメイン・レベル推定を合計し、合計した第1及び第2の複数の周波数ドメイン・レベル推定を結果としてもたらす手段と、
    前記合計した第1及び第2の複数の周波数ドメイン・レベル推定を正規化し、正規化した第1及び第2の複数の周波数ドメイン・レベル推定を結果としてもたらす手段と、
    前記正規化した第1及び第2の複数の周波数ドメイン・レベル推定から複数の周波数ドメイン利得係数を算出する手段と、
    逆周波数ドメイン変換を前記複数の周波数ドメイン利得係数に適用し、圧縮利得フィルタの一組の圧縮フィルタ係数を結果としてもたらす手段と、及び
    前記圧縮フィルタ係数により第2の遅延サンプルのシーケンスを畳み込む手段と
    を備え、前記デジタル入力信号の第2のブロックによって生成された前記第2の遅延サンプルのシーケンスは前記複数のカスケード式オール-パス・フィルタを通って前記入力データ・バッファからパスし、前記デジタル出力信号は、前記畳み込み手段から結果としてもたらされることを特徴とするダイナミックレンジ圧縮器。
  18. 補聴器を更に備え、前記ダイナミックレンジ圧縮器は、前記補聴器に組み込まれることを特徴とする請求項17に記載のダイナミックレンジ圧縮器。
  19. 前記複数の周波数ドメイン利得係数は、ワープド時間-ドメイン・フィルタを備えていることを特徴とする請求項17に記載のダイナミックレンジ圧縮器。
  20. 前記デジタル出力信号をアナログ出力信号に変換するデジタル-アナログ変換器を更に備えていることを特徴とする請求項17に記載のダイナミックレンジ圧縮器。
  21. 前記アナログ出力信号を音声出力に変換する出力トランスデューサを更に備えていることを特徴とする請求項20に記載のダイナミックレンジ圧縮器。
  22. 前記複数のカスケード式オール-パス・フィルタは、複数の一次オール-パス・フィルタを備えていることを特徴とする請求項17に記載のダイナミックレンジ圧縮器。
  23. デジタル・プロセッサを更に備え、前記デジタル・プロセッサは、前記窓付け手段、前記第1及び第2の周波数ドメイン変換を適用する手段、前記第1及び第2の複数の周波数ドメイン・レベル推定を算出する手段、前記合計手段、前記正規化手段、前記周波数ドメイン利得係数算出手段、前記逆周波数ドメイン変換適用手段、及び前記畳み込み手段を供給するように構成されることを特徴とする請求項17に記載のダイナミックレンジ圧縮器。
  24. 前記第1及び第2の周波数ドメイン変換を適用する前記手段は、離散フーリエ変換、高速フーリエ変換、ゲーツェル変換、及び離散余弦変換で構成されているグループから選択された変換を用いることを特徴とする請求項17に記載のダイナミックレンジ圧縮器。
  25. 音声入力信号をアナログ入力信号に変換する入力トランスデューサと、及び
    前記アナログ入力信号を前記デジタル入力信号に変換するアナログ-デジタル変換器と
    を更に備えていることを特徴とする請求項17に記載のダイナミックレンジ圧縮器。
  26. 前記デジタル出力信号をアナログ出力信号に変換するデジタル-アナログ変換器と、及び
    前記アナログ出力信号を音声出力に変換する出力トランスデューサと
    を更に備えていることを特徴とする請求項17に記載のダイナミックレンジ圧縮器。
  27. 前記窓付け手段は、前記第1及び第2の複数の周波数ドメイン・レベル推定の50%重複を供給することを特徴とする請求項17に記載の補聴器。
  28. 前記デジタル入力信号の前記第1のブロックに対応しているサンプルの量は、前記複数のカスケード式オール-パス・フィルタに対応している一次オール-パス・フィルタの量に等しいことを特徴とする請求項17に記載の補聴器。
  29. 前記第1の遅延サンプルのシーケンスの前記第1の部分は、前記第1の遅延サンプルのシーケンスの第1の半分を備えかつ前記第1の遅延サンプルのシーケンスの第2の部分は、前記第1の遅延サンプルのシーケンスの第2の半分を備えていることを特徴とする請求項28に記載の補聴器。
  30. デジタル入力信号を供給する入力信号チャネルと、
    前記デジタル入力信号の一部を備えているサイズMのデータのブロックを保持する入力データ・バッファと、
    2Mカスケード式オール-パス・フィルタを備えている複数のカスケード式オール-パス・フィルタであり、第1の遅延サンプルのシーケンスを形成するために前記デジタル入力信号の第1のブロックがそれを通して前記入力データ・バッファをパスし、かつ第2の遅延サンプルのシーケンスを形成するために前記デジタル入力信号の第2のブロックがそれを通して前記入力データ・バッファをパスし、かつ前記第1の遅延サンプルのシーケンス及び前記第2の遅延サンプルのシーケンスが組合された遅延サンプルのシーケンスを形成する、該複数のカスケード式オール-パス・フィルタと、
    前記組合された遅延サンプルのシーケンスの第1の部分に窓を付け、前記第1の部分がサイズMであり、前記窓付き遅延サンプルのシーケンスを結果としてもたらす手段と、
    2M-ポイント周波数ドメイン変換を前記窓付き遅延サンプルのシーケンスに適用し、ワープド・シーケンスを結果としてもたらす手段と、
    前記ワープド・シーケンスの複数の周波数ドメイン・レベル推定を算出する手段と、
    前記複数の周波数ドメイン・レベル推定から複数の周波数ドメイン・レベル利得係数を算出する手段と、
    逆周波数ドメイン変換を前記複数の周波数ドメイン利得係数に適用し、圧縮利得フィルタの一組の圧縮フィルタ係数を結果としてもたらす手段と、及び
    前記圧縮フィルタ係数により前記組合された遅延サンプルのシーケンスを畳み込み、前記第2の部分がサイズMであり、デジタル出力信号を結果としてもたらす手段とを備えていることを特徴とする補聴器。
  31. 補聴器を更に備え、前記ダイナミックレンジ圧縮器は、前記補聴器に組み込まれることを特徴とする請求項30に記載のダイナミックレンジ圧縮器。
  32. 前記複数の周波数ドメイン利得係数は、ワープド時間-ドメイン・フィルタを備えていることを特徴とする請求項30に記載のダイナミックレンジ圧縮器。
  33. 前記デジタル出力信号をアナログ出力信号に変換するデジタル-アナログ変換器を更に備えていることを特徴とする請求項30に記載のダイナミックレンジ圧縮器。
  34. 前記アナログ出力信号を音声出力に変換する出力トランスデューサを更に備えていることを特徴とする請求項33に記載のダイナミックレンジ圧縮器。
  35. 前記複数のカスケード式オール-パス・フィルタは、複数の一次オール-パス・フィルタを備えていることを特徴とする請求項30に記載のダイナミックレンジ圧縮器。
  36. デジタル・プロセッサを更に備え、前記デジタル・プロセッサは、前記窓付け手段、前記2M-ポイント周波数ドメイン変換を適用する手段、前記複数の周波数ドメイン・レベル推定を算出する手段、前記周波数ドメイン利得係数算出手段、前記逆周波数ドメイン変換適用手段、及び前記畳み込み手段を供給するように構成されることを特徴とする請求項30に記載のダイナミックレンジ圧縮器。
  37. 前記周波数ドメイン変換を適用する前記手段は、離散フーリエ変換、高速フーリエ変換、ゲーツェル変換、及び離散余弦変換で構成されているグループから選択された変換を用いることを特徴とする請求項30に記載のダイナミックレンジ圧縮器。
  38. 音声入力信号をアナログ入力信号に変換する入力トランスデューサと、及び
    前記アナログ入力信号を前記デジタル入力信号に変換するアナログ-デジタル変換器と
    を更に備えていることを特徴とする請求項30に記載のダイナミックレンジ圧縮器。
  39. 前記デジタル出力信号をアナログ出力信号に変換するデジタル-アナログ変換器と、及び
    前記アナログ出力信号を音声出力に変換する出力トランスデューサと
    を更に備えていることを特徴とする請求項30に記載のダイナミックレンジ圧縮器。
  40. デジタル入力信号を受信する段階と、
    遅延サンプルのシーケンスを形成するために複数のカスケード式オール-パス・フィルタを通して前記デジタル入力信号の一部をパスする段階と、
    前記遅延サンプルのシーケンスに窓を付ける段階と、
    ワープド・シーケンスを形成するために前記窓付き遅延サンプルのシーケンスに周波数ドメイン変換を適用する段階と、
    前記ワープド・シーケンスから複数の周波数ドメイン・レベル推定を算出する段階と、
    ワープド時間ドメイン・フィルタを形成するために前記複数の周波数ドメイン・レベル推定から複数の周波数ドメイン利得係数を算出する段階と、
    一組の圧縮フィルタ係数を形成するために前記複数の周波数ドメイン利得係数に逆周波数ドメイン変換を適用する段階と、及び
    デジタル出力信号を形成するために前記圧縮フィルタ係数により前記遅延サンプルのシーケンスを畳み込む段階と
    を具備することを特徴とする補聴器で音を処理する方法。
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