JP2013074371A - 信号処理装置と方法並びにプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】入力した信号により音出力手段で歪、音割れ等が発生することを回避可能とする信号処理装置、方法、プログラムの提供。
【解決手段】信号処理装置（１０）は、入力した音信号の周波数領域での特性を分析する分析手段（１）と、前記分析手段（１）の分析結果を用いて、前記音信号の特性が、修正を必要とする特性に該当するか否か判定を行う判定手段（２）と、判定手段（２）の判定結果に基づき、前記音信号の特性を修正し音出力手段（４）用の信号として出力する修正手段（３）を備える。
【選択図】図６

Description

本発明は、信号処理装置と方法並びにプログラムに関する。

携帯電話端末等の電子機器は、スピーカ、イヤーピーススピーカ（レシーバ）や外部ヘッドフォン、外部スピーカをデジタル／アナログ信号で駆動するための端子や、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ等の無線通信により外部ヘッドフォン、外部スピーカに送出可能なシステムを具備しているものが多い。スピーカ、イヤーピーススピーカ、ヘッドフォン等を音響出力デバイス（もしくは「音出力手段」）という。

携帯電話端末等の電子機器においては、一般に、多種多様な音声コンテンツが音響出力デバイスから出力される。多種多様なコンテンツの中で、単一もしくは複数の周波数に集中的にパワーが集中した信号（トーン性信号）は、その周波数成分の構成如何によっては、音響出力デバイスからの鳴動音に対して歪（音割れ）を引き起こすことがある。なお、単一周波数もしくは複数周波数のトーンにより構成される信号を「トーン性信号」という。トーン性信号としては、例えば、オルゴール音等が挙げられる（但し、オルゴール音等にのみ制限されない）。

なお、音信号を処理する処理装置（「音信号の処理装置」、あるいは「処理装置」とも略記される）として、例えば特許文献１には、オーディオデコーダの演算量が多大となり回路規模が増大するという問題を解消し、エイリアジングノイズの発生を抑える構成が開示されている。

国際公開ＷＯ２００７／０１０７８５号公報

以下に関連技術の分析を与える。

携帯電話端末等、音響出力デバイスを具備した電子機器において、トーン性信号は、音響出力デバイスの機械的歪を誘発し易いことが知られている。

そこで、トーン性信号以外の通常の信号と判別し、トーン性信号に対してのみ適切な信号処理を行うことが望ましい（本発明者らによる知見）。

本発明は、上記課題を解決するために全く新規に創案されたものであって、その目的は、供給する音信号により音出力手段において歪や音割れ等が発生することを回避する信号処理装置と方法及びプログラムを提供することにある。

本発明の一の側面によれば、
入力した音信号の周波数領域での特性を分析する分析手段と、
前記分析手段の分析結果を用いて、前記音信号の特性が、修正を必要とする特性に該当するか否か判定を行う判定手段と、
前記判定手段の判定結果に基づき、前記音信号の特性を修正し、音出力手段用の信号として出力する修正手段と、を含む信号処理装置が提供される。

本発明の別の側面によれば、入力した音信号の周波数領域での特性を分析し、
前記分析の結果を用いて、前記音信号の特性が、修正を必要とする特性に該当するか否か判定を行い、
前記判定の結果に基づき、前記音信号の特性を修正し、音出力手段用の信号として出力する信号処理方法が提供される。

本発明のさらに別の側面によれば、入力した音信号の周波数領域での特性を分析する分析処理と、
前記分析処理の分析結果を用いて、前記音信号の特性が、修正を必要とする特性に該当するか否か判定を行いう判定処理と、
前記判定処理の判定結果に基づき、前記音信号の特性を修正し、音出力手段用の信号として出力する修正処理をコンピュータに実行させるプログラムが提供される。

本発明によれば、供給する音信号により音出力手段に歪、音割れ等が発生することを回避することができる。

通常信号の周波数特性の一例を示す図である。 トーン性信号の周波数特性の一例を示す図である。 本発明の一実施形態の信号処理装置の構成を説明する図である。 （Ａ）、（Ｂ）は、本発明の一実施形態の判定部の処理を説明するための図である。 本発明の一実施形態におけるトーン性信号対策信号処理部の処理の一例を説明する図である。 本発明の一形態の信号処理装置を説明する図である。

本発明の形態の１つによれば、図６を参照すると、入力した音信号（音響信号）の周波数領域での特性を分析する分析手段（１）と、前記分析手段（１）の分析結果を用いて、前記入力信号の特性が、修正を必要とする特性に該当するか否か判定を行う判定手段（２）と、前記判定手段（２）の判定結果に基づき、前記音信号の特性を修正し、音出力手段（４）用の信号として出力する修正手段（３）と、を含む信号処理装置（１０）が提供される。

本発明の形態の１つによれば、前記信号処理装置（１０）において、分析手段（１）で音信号の分析（例えばスペクトラム分析）を行い、判定手段（２）では、分析手段（１）による周波数スペクトルの分析結果に基づき、例えばトーン性信号であるか否かを判別し、トーン性信号であると判別した場合、修正手段（３）において、例えば、修正が必要とされる帯域等について、その音量及び／又は音質調整を行う。かかる構成により、例えばトーン性信号等の入力により音出力手段（４）おいてに歪、音割れが発生することを回避することができる。なお、上記各手段は、信号処理装置（１０）を構成するコンピュータ（例えばデジタル信号プロセッサ等）上で実行されるプログラムで実現するようにしてもよいことは勿論である。

また、前記分析手段（１）で入力した音信号の周波数領域での特性を分析し、
前記判定手段（２）で前記分析結果を用いて、前記音信号の特性が、修正を必要とする特性に該当するか否か判定を行い、
前記修正手段（３）で、前記判定結果に基づき、前記音信号の特性を修正し、音出力手段用の信号として出力する、という一連の処理ステップは、本発明の一形態に係る方法に対応する。

本発明の形態の１つによれば、判定手段（２）は、前記音信号の周波数スペクトル信号におけるピークの形状、分布状況を判定し、修正が必要か否かを判断する構成としてもよい。

上記ピークの形状、分布状況の判定にあたり、本発明の形態の１つによれば、判定手段（２）は、前記分析手段（１）で求められた、前記音信号の規格化されたスペクトル信号の絶対値（デシベル値）に関して、
（Ａ）最大値と平均値との差が予め定められた第１の閾値（Ｆ_ｔｈ１）よりも大きい、
（Ｂ）予め定められた第２の閾値（Ｆ_ｔｈ２）よりも大きな値をとるサンプルの総数（Ｎ）が予め定められた所定値（Ｎ_ｔｈ）以下である、
（Ｃ）ピークに対して、該ピークの一側又は両側の所定の周波数範囲に予め定められた第３の閾値（Ｆ_ｔｈ３）以上の値のサンプルが存在しない（すなわち、該当するサンプル総数Ｍが０である）、
が全て成り立つことを確認した場合に、修正を必要とする特性に該当すると判定する、構成としてもよい。

あるいは、判定手段（２）は、前記分析手段（１）で求められた前記音信号の規格化されたスペクトル信号の絶対値（デシベル値）に関して、
（Ａ）最大値と平均値との差が予め定められた第１の閾値（Ｆ_ｔｈ１）よりも大きい、
（Ｂ）予め定められた第２の閾値（Ｆ_ｔｈ２）よりも大きな値をとるサンプルの総数が、予め定められた所定値（Ｎ_ｔｈ）以下である、
がともに成り立つことを確認した場合に、修正を必要とする特性に該当すると判定する構成としてもよい。

あるいは、判定手段（２）は、前記分析手段（１）で求められた、前記音信号の規格化されたスペクトル信号の絶対値（デシベル値）に関して、
（Ａ）最大値と平均値との差が予め定められた第１の閾値（Ｆ_ｔｈ１）よりも大きい、
（Ｃ）ピークに対して、該ピークの一側又は両側の所定の周波数範囲に予め定められた第３の閾値（Ｆ_ｔｈ３）以上の値のサンプルが存在しないか（すなわち、該当するサンプル総数Ｍが０である）、
がともに成り立つことを確認した場合に、修正を必要とする特性に該当すると判定する構成としてもよい。

あるいは、判定手段（２）は、前記分析手段（１）で求められた、前記音信号の規格化されたスペクトル信号の絶対値（デシベル値）に関して、
（Ａ）最大値と平均値との差が予め定められた第１の閾値（Ｆ_ｔｈ１）よりも大きい、
（Ｂ）予め定められた第２の閾値（Ｆ_ｔｈ２）よりも大きな値をとるスペクトル信号の総数が予め定められた所定値（Ｎ_ｔｈ）以下である、
（Ｃ’）ピークに対して、該ピークの一側又は両側の所定の周波数範囲において、予め定められた第３の閾値（Ｆ_ｔｈ３）以上の値の隣接サンプルは存在しない、
が全て成り立つことを確認した場合に、修正を必要とする特性に該当すると判定する構成としてもよい。

本発明の形態の１つによれば、修正手段（３）は、判定手段（２）の判定結果に基づき、修正が必要と判定された帯域に対して、例えば、音量及び／又は音質の制御を行う構成としてもよい。その際、修正手段（３）は、例えばバンドストップフィルタ、又はマルチコンプレッサを用いて、レベル（音量）の制限を行う構成としてもよい。

以下、本発明の原理を説明し、続いていくつかの実施形態について説明する。

図１、図２は、トーン性信号以外の通常のオーディオ信号（「通常信号」という）と、トーン性信号の７００Ｈｚから２ｋＨｚの周波数範囲におけるスペクトル信号の絶対値の分布の一例を示す図である。すなわち、横軸は周波数、縦軸は信号レベル（ｄＢ（デシベル）表示）である。より詳細には、図１と図２は、通常信号とトーン性信号の７００Ｈｚから２ｋＨｚのスペクトルを表しており、それぞれ、最大値が０ｄＢ（デシベル）となるように、規格化されている。

図１と図２を対比すると、下記二点の相違があることがわかる。

（Ｉ）図２に示すように、トーン性信号は明確に急峻なピークが複数見られる。

（ＩＩ）通常信号については、最大値（極大値）の周辺（数十Ｈｚ程度前後）に同等程度の絶対値を示すサンプルが存在する。なお、周波数領域のスペクトル信号（後述する離散スペクトル信号）をサンプル（標本）という。

トーン性信号については、周波数スペクトル（横軸を周波数、縦軸を各周波数成分の強さとして表したもの）において、急峻なピークが最大値（極大値）となるため、通常信号のように、最大値（極大値）の周辺（数十Ｈｚ程度前後）に、同等程度の絶対値を有するサンプルは存在しない。すなわち、トーン性信号では、周波数スペクトルのピーク（最大値／極大値）は、孤立して存在する。

本発明によれば、上記２点を、通常信号とトーン性信号の特徴的な相違点として利用し、以下に例示される信号処理方法により（ただし、以下の方法に限定されない）、通常信号とトーン性信号を判別する。以下、実施形態に即して詳細に説明する。

＜実施形態１＞
図３は、本発明の第１の実施形態における信号処理装置の一例を説明する図である。なお、図３の分析部１００、判定部１０７、トーン性信号対策信号処理部１０８は、図６の信号処理装置１０の分析手段１、判定手段２、修正手段３にそれぞれ対応する。

この信号処理装置は、入力される音信号が、例えば、トーン性信号であるか否かを判別する。特に制限されないが、このような処理は、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ；デジタル信号プロセッサ）や、デジタル・アナログ変換、及び符号化／復号化を行うコーデック（Ｃｏｄｅｃ（Ｃｏｄｅｒ／Ｄｅｃｏｄｅｒ））、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ：中央演算処理装置）等により、行うようにしてもよい。

信号源１０１からの音信号は、特に制限されないが、例えば、
・ＰＣＭ（Ｐｕｌｓｅ Ｃｏｄｅｄ Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ）音源、もしくは、
・ＡＡＣ（Ａｄｖａｎｃｅｄ Ａｕｄｉｏ Ｃｏｄｉｎｇ）／ＭＰ３（ＭＰＥＧ（Ｍｏｖｉｎｇ Ｐｉｃｔｕｒｅ Ｅｘｐｅｒｔ Ｇｒｏｕｐ） Ａｕｄｉｏ Ｌａｙｅｒ ３）等の圧縮データからデコード（不図示のデコーダで）されたデジタル信号である。なお、本発明において、信号源１０１がアナログ信号を出力し、この信号をアナログ・デジタル変換器等でデジタル信号に変換する構成にも適用可能であることは勿論である。

信号源１０１から出力された音信号に対して、窓掛けフーリエ変換部１０２（ＳＴＦＴ：Ｓｈｏｒｔ Ｔｉｍｅ ＦＦＴ（Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）では短時間高速フーリエ変換を施す。なお、短時間高速フーリエ変換は、信号列に対して窓関数をずらしながら掛けてそれに高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を施す。窓関数は信号源１０１からの信号列に対して所定長さの時間窓で切り出す。

窓掛けフーリエ変換部１０２で周波数領域に変換された信号（離散スペクトル信号：複素数列）を、
Ｆ_１［ｋ］ （ｋ∈Ｎ、Ｆ_１［ｋ］∈Ｃ、Ｎ∈Ｚ、Ｚは非負の整数、Ｃは複素数を表す。）
で表す。

Ｆ_１［ｋ］は、信号源１０１からの信号（デジタル信号）の周波数領域でのｋ番目のスペクトル信号を表している。例えば、Ｌ−ポイントＦＦＴ（Ｌ＝２^ｎ）で変換された周波数領域の成分（離散スペクトル信号）の個数はＬ個であり、インデックスの総数はＬとなる。

バンドパスフィルタ１０３は、窓掛けフーリエ変換部１０２から出力される離散スペクトル信号Ｆ_１［ｋ］ （ｋ∈Ｎ、Ｎ∈Ｚ）に対して予め定められた帯域内の周波数成分（帯域内の離散スペクトル信号）を選択的に抽出し、該予め定められた帯域外の周波数成分をカットする。

なお、図３では、窓掛けフーリエ変換部１０２によって周波数領域に変換された信号（離散スペクトル信号Ｆ_１［ｋ］ （ｋ∈Ｎ））に対して、周波数領域でバンドパスフィルタ演算を行う構成としているが、かかる構成に制限されるものでないことは勿論である。信号源１０１からの音信号（デジタル信号）に対して、時間軸上でバンドパスフィルタ演算処理（例えば、ＦＩＲ（Ｆｉｎｉｔｅ Ｉｍｐｉｌｓｅ Ｒｅｓｐｏｎｃｅ：有限インパルス応答）型、あるいはＩＩＲ（Ｉｎｆｉｎｉｔｅ Ｉｍｐｉｌｓｅ Ｒｅｓｐｏｎｃｅ：無限インパルス応答）型のデジタルフィルタ等によるフィルタ演算）を行った後、窓掛けＦＦＴ演算を行うようにしてもよい。あるいは、ＦＦＴの代わりに、ＤＦＴ（Dｉｓｃｒｅｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ：離散フーリエ変換）を用いてもよい。

特に制限されないが、例えば小型スピーカ等の音出力手段（図３のスピーカ１１２）に大きな歪を引き起こす可能性のある中低域の信号をターゲットとして、バンドパスフィルタ１０３により、例えば、７００Ｈｚから２ｋＨｚの周波数帯域を抽出する。バンドパスフィルタ１０３において、この周波数帯域の抽出は、例えば、適切な周波数窓を用いて行われる。周波数窓は、周波数領域上で、所定の帯域を切り出す処理を行い、例えば前記所定の帯域内の周波数成分（離散スペクトル信号）には重み１を掛け、前記所定の帯域外の周波数成分（離散スペクトル信号）には０を掛ける演算処理を行う。

ＦＦＴスペクトラム規格化部１０４は、バンドパスフィルタ１０３で抽出された離散スペクトラム（離散複素数列）の絶対値（＝√（Ｒｅ（Ｆ_１［ｋ］））^２＋（Ｉｍ（Ｆ_１［ｋ］））^２｝ （だたし、Ｒｅ（Ｆ_１［ｋ］）、Ｉｍ（Ｆ_１［ｋ］）はそれぞれ複素数Ｆ_１［ｋ］の実数部と虚数部である）に対してデシベル値（ｄＢ）をとり、バンドパスフィルタ１０３で抽出された周波数帯域内のスペクトル信号（対象信号）の最大値が０ｄＢとなるように規格化（normalization；正規化ともいう）を行う。

ＦＦＴスペクトラム規格化部１０４で規格化された値が０以下のスペクトル信号（実数列）を
Ｆ_２［ｋ］ （ｋ∈Ｎ、Ｆ_２［ｋ］∈Ｒ、Ｆ_２［ｋ］≦０、ただし、Ｒは実数を表す）
とする。

その後、図３に示すように、平均値算出部１０５において、ＦＦＴスペクトラム規格化部１０４の出力Ｆ_２［ｋ］の平均値Ｆ_ａｖｒを求める。また、最大値サンプルのインデックス検出部１０６で、ＦＦＴスペクトラム規格化部１０４の出力Ｆ_２［ｋ］の最大値（極大値）のサンプルのインデックスを求める。最大値サンプルのインデックス検出部１０６では、ＦＦＴスペクトラム規格化部１０４の出力Ｆ_２［ｋ］のうち、最大値（極大値）Ｆ_ｍａｘをとる離散スペクトル信号Ｆ_２［ｋ］を検出し、当該離散スペクトル信号Ｆ_２［ｋ］のインデックスｋを最大値サンプルのインデックスｋ_ｍａｘとする。

判定部１０７では、デシベル換算されたスペクトル信号の３つの情報（ＦＦＴスペクトラム規格化部１０４の出力Ｆ_２［ｋ］、平均値Ｆ_ａｖｒ、最大値サンプルのインデックスｋ_ｍａｘ）を基に、下記のとおり、４つの判定処理を行い、その全ての判定値が真（Ｔｒｕｅ）である場合に、トーン性信号と判定する。

＜判定処理Ａ＞
バンドパスフィルタ１０３により切り出されたスペクトル（パワースペクトラム密度と同義）の平均値をＦ_ａｖｒ（＜０）とする。なお、Ｆ_ａｖｒは平均値算出部１０５から判定部１０７に入力される。

また、バンドパスフィルタ１０３で抽出された周波数帯域内のスペクトル信号（対象信号）の最大値は、ＦＦＴスペクトラム規格化部１０４により規格化されて０ｄＢとなる。トーン性信号の場合、第１の閾値をＦ_ｔｈｌ（＜０）として、最大値（極大値）Ｆ_ｍａｘと平均値Ｆ_ａｖｒの差分が第１の閾値Ｆ_ｔｈｌよりも大きい場合、論理関数Ａの値を１（Ｔｒｕｅ）と判定し、最大値（極大値）Ｆ_ｍａｘと平均値Ｆ_ａｖｒの差分が第１の閾値Ｆ_ｔｈｌ以下の場合、論理関数Ａの値を０（Ｆａｌｓｅ）と判定する（式（１））。

A=1 if |F_thl| < |F_max - F_avr|
A=0 if |F_thl| >= |F_max - F_avr|
(1)

特に制限されないが、第１の閾値Ｆ_ｔｈｌは、例えば、−５０ｄＢ程度から−３０ｄＢ程度に設定される。

＜判定処理Ｂ＞
前記第１の閾値Ｆ_ｔｈｌよりも大きな値の第２の閾値Ｆ_ｔｈ２（０＞Ｆ_ｔｈ２＞Ｆ_ｔｈｌ）を設ける。目安として、
Ｆ_ｔｈ２−Ｆ_ｔｈｌ＞１０ｄＢ
程度とすればよい。

このとき、各インデックスｋに対して、離散スペクトル信号Ｆ_２［ｋ］が第２の閾値Ｆ_ｔｈ２以上である場合には、論理関数Ｇ［ｋ］を１とし、離散スペクトル信号Ｆ_２［ｋ］が第２の閾値Ｆ_ｔｈ２未満の場合には０とする。

このＧ［ｋ］の総和を
Ｎ （Ｎ∈Ｚ，Ｎ≧０：ただし、Ｚは整数を表す）
とすると、このＮは、Ｆ_２［ｋ］がＦ_ｔｈ２以上となるサンプル数に等しい。

ここで、上記Ｎに関して、ある閾値Ｎ_ｔｈ（Ｎ_ｔｈ∈Ｚ）を設定する。

第２の閾値Ｆ_ｔｈ２よりもより大きな値となるサンプルの総数Ｎが、閾値Ｎ_ｔｈ以下である場合、この判定処理Ｂに対する論理関数Ｂの値を１（Ｔｒｕｅ）とし、第２の閾値Ｆ_ｔｈ２よりもより大きな値となるサンプルの総数Ｎが閾値Ｎ_ｔｈよりも大きい場合、論理関数Ｂの値を０（Ｆａｌｓｅ）とする。

Ｇ［ｋ］、Ｎ、Ｂは、次式（２）、（３）、（４）により表せる。

上式（２）乃至（４）は、性質（ＩＩ）によるものである。すなわち、トーン性信号は急峻なピークが最大値となるため、その最大値の周辺には、上式（２）を満たすサンプルは、高々、数点しか存在しない。

これに対して、通常信号においては、最大値の周辺には、上式（２）を満たすサンプルの数が多くなり、よって、式（２）を満たすサンプルが多い。

その結果、上式（４）に示すとおり、
通常信号では、論理関数Ｂ＝０（上式（２）を満たすサンプル数がＮ_ｔｈよりも多い）、
トーン性信号では、論理関数Ｂ＝１（式（２）を満たすサンプル数がＮ_ｔｈ以下）となる、
ことを利用した判定である。

＜判定処理Ｃ＞
ところで、通常信号であってもやや鋭いピークを持つものも存在する。これらは、前記判定処理Ａ及びＢにおいて、論理関数Ａ、Ｂの値がともに論理値１（条件成立）の判定結果となってしまうものがある。したがって、このままでは、トーン性信号と誤判定されることになる。

そこで、本実施形態では、これらの誤判定を防止するために、判定処理Ｃを設ける。判定処理Ｃについて、まず、図４（Ａ）、（Ｂ）を参照して説明する。図４（Ａ）、（Ｂ）は、判定処理を説明するための図であり、図４（Ａ）はトーン性信号、図４（Ｂ）は通常信号の周波数スペクトルの最大値周辺のサンプル（図４（Ａ）、（Ｂ）の○印）の分布をそれぞれ示している。図４（Ａ）、（Ｂ）において、図１、図２と同様、横軸は周波数、縦軸は信号レベル（デシベル表示）である。

図４（Ａ）、（Ｂ）に示すように、最大値として検出されたサンプルのインデックスｋ_ｍａｘの前後に、±ｋ_ｎにより定義される最大サンプルインデックス近傍エリアを設ける。

この最大サンプルインデックス近傍エリアのさらに外側±ｋ_ｍによって定義される図４（Ａ）、（Ｂ）中にハッチングを施した判定エリア（区間［ｋ_ｍａｘ＋ｋ_ｎ，ｋ_ｍａｘ＋ｋ_ｎ＋ｋ_ｍ］の第３の閾値Ｆ_ｔｈ３以上のエリアと、［ｋ_ｍａｘ-ｋ_ｎ-ｋ_ｍ，ｋ_ｍａｘ-ｋ_ｎ］の第３の閾値Ｆ_ｔｈ３以上のエリアと）を設ける。

ここで、第３の閾値Ｆ_ｔｈ３（＜０）は、新たなレベル閾値である。

図４（Ａ）のトーン性信号においては、ハッチングが施された判定エリア（判定処理Ｃ該当エリア）に、サンプルは存在し得ない。一方、図４（Ｂ）の通常信号においては、ハッチングが施された判定エリア（判定処理Ｃ該当エリア）に、サンプル（○印で示す）が１個以上存在し得る。

このことを利用して、所定の判定エリア（図４の判定処理Ｃ該当エリア）に、サンプルが存在する場合には、論理関数Ｈ［ｋ］に１を、前記所定の判定エリアに、サンプルが存在しない場合には、論理関数Ｈ［ｋ］に０を返すようにする。

これらの処理は、論理関数Ｈ［ｋ］、Ｍ≧０を、新たに定義して、以下の式（５）、（６）、（７）に示される。

H[k]=1 if F[k]>=F_th3
H[k]=0 if F[k]<F_th3
（5）

C=1 if M=0
C=0 if M≠0
(7)

上式（５）は、全てのサンプルについて第３の閾値Ｆ_ｔｈ３以上のサンプルに対してＨ［ｋ］を１とし、第３の閾値Ｆ_ｔｈ３未満の場合にはＨ［ｋ］を０をとすることを意味している。

上式（６）は、図４の判定処理Ｃ該当エリア（［ｋ_ｍａｘ＋ｋ_ｎ，ｋ_ｍａｘ＋ｋ_ｎ＋ｋ_ｍ］のＦ_ｔｈ３以上のエリアと、［ｋ_ｍａｘ-ｋ_ｎ-ｋ_ｍ，ｋ_ｍａｘ-ｋ_ｎ］）におけるＨ［ｋ］の総和をＭとする。

上式（７）は、
トーン性信号の場合、Ｍが０となり、論理関数Ｃを1（Ｔｒｕｅ）、
通常信号の場合、Ｍは自然数（Ｍ＞０）となり、論理関数Ｃの値を０（Ｆａｌｓｅ）としている。

なお、判定エリア（図４の判定処理Ｃ該当エリア）の範囲を確定するｋ_ｎ、ｋ_ｍは、判定エリア（図４の判定処理Ｃ該当エリア）が、実周波数において最大値のサンプルの実周波数から見て、高域側、低域側に、それぞれ、例えば５０Ｈｚから２００Ｈｚ程度に設定されるように、システムのサンプリングレート（サンプリング周波数）を考慮して設定すればよい。すなわち、窓掛けフーリエ変換部１０２のＦＦＴのポイント数をＬ（＝２のべき乗）とすると、例えばインデックスＬ／２がサンプリング周波数の１／２（＝ナイキスト周波数）に対応する。図４のインデックスｋ_ｎ、ｋ_ｍは、それぞれ、例えば５０Ｈｚ、２００Ｈｚを（サンプリング周波数／Ｌ）で除した値の整数値等に設定される。

＜判定処理Ｄ＞
最終の判定として、論理関数Ａ、Ｂ、Ｃの値が全て１（論理値１）の時に、最終判定の論理関数Ｄを１とする。すなわち、式（８）のとおり、論理関数Ａ、Ｂ、ＣのＡＮＤ（論理積）演算結果をＤを定義する（記号∩はＡＮＤ演算を表す）。

Ｄ＝Ａ∩Ｂ∩Ｃ (8)

式（８）において、
Ｄ＝１
と計算された場合、図３のトーン性信号対策信号処理部１０８において、適切なシングルバンド・コンプレッサ（単一周波数帯域に対して一定音量より大きな音の音量を下げる制御を行うコンプレッサ）、マルチバンド・コンプレッサ（周波数帯域を複数にわけて一定音量より大きな音の音量を下げる制御を行うコンプレッサ）、イコライザ（周波数成分の調整（音質等の調整）を行う）により、音響出力デバイス鳴動音の歪みを低減するための処理がなされる。

トーン性信号対策信号処理部１０８の処理の例としては、図５に示すように、トーン性信号のパワーが集中する帯域の信号をバンドストップフィルタによりカットすることが効果的である。

図５には、トーン性信号の一例としてオルゴール信号の周波数特性に対する対策（信号の修正）として、適切なバンドストップフィルタの周波数特性が実線で示されている。このオルゴール信号の周波数特性は７００Ｈｚから２ｋＨｚにパワーが集中している（図５の「パワー集中帯域」参照）。このため、図５のバンドストップフィルタにより、例えば４０ｄＢ程度、該当の帯域をカットすることにより、音響出力デバイス（音出力手段）における、歪みを大幅に軽減できる。

なお、図５に示した例では、パワー集中帯域には、トーン性信号の複数の孤立ピークが含まれている。特に制限されないが、判別部１０７は、分析部１００で得られた周波数スペクトルの最大値のインデックスｋ_ｍａｘに関して、当該１つの最大値以外にも、図２の複数のピーク（極大値）について、上記と同様に式（８）の判定を行い、その結果、式（８）のＤ＝１と判定された複数のピークを含む周波数帯域（図５のパワー集中帯域）を検出し、トーン性信号の複数のピークが含まれる前記周波数帯域（図５のパワー集中帯域）のレベル（音量）を低減するようにしている。

本実施形態によれば、携帯電話等スピーカ、レシーバ、ヘッドフォン端子、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ送信モジュールを具備した電子機器等において、単一周波数、もしくは複数周波数のトーンにより構成される音声信号（トーン性信号）をスピーカから音を鳴動させるときに、これらのトーン性信号を判別して、スピーカに歪、音割れを起こすことなく鳴動させられるように、適切な信号処理を行うことが可能となる。

図５に示した例では、バンドストップフィルタにより、トーン性信号のパワーが集中した帯域をカットしているが、単に、全帯域の音量を、例えば１０−２０ｄＢ程度引き下げることにより、歪みを軽減することも可能である。

再び図３を参照して、トーン性信号対策信号処理部１０８からの信号出力Ｆ_３［ｋ］は、例えば、逆フーリエ変換部（ＩＦＦＴ：Ｉｎｖｅｒｓｅ ＦＦＴ）１０９で逆フーリエ変換して時間領域の信号に変換され、デジタルアナログ変換器（Ｄ／Ａ）１１０でアナログ信号に変換され、増幅器（ＡＭＰ）１１１を介して、スピーカ１１２（音出力手段）に供給される。デジタルアナログ変換器（Ｄ／Ａ）１１０、増幅器（ＡＭＰ）１１１、スピーカ１１２（音出力手段）等は公知の構成が用いられる。デジタルアナログ変換器（Ｄ／Ａ）１１０、電力増幅器（ＡＭＰ）１１１、スピーカ１１２（ＳＰ）を備えたスピーカモジュール１１３に対して、逆フーリエ変換部１０９の出力を、例えばＢｌｕｅｔｏｏｔｈインタフェース等を介して送信するようにしてもよい。また、電力増幅器（ＡＭＰ）１１１、スピーカ１１２を例えばデジタルアンプ、デジタルスピーカで構成してもよい。この場合、図３のデジタルアナログ変換器（Ｄ／Ａ）１１０は不要である。

本実施形態において、図１の分析部１００、判定部１０７、トーン性信号対策信号処理部１０８、逆高速フーリエ変換部１０９は、ＤＳＰ等のプロセッサ（コンピュータ）で実行されるプログラムによりその処理、機能を実現してもよいことは勿論である。

＜実施形態２＞
次に、本発明の第２の実施形態を説明する。第２の実施形態は、前記第１の実施形態の変形例として、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）の処理能力、処理時間の観点から、判定精度よりも処理量の軽減（処理時間の短縮）を図る場合、判定処理Ｃを省き、上式（８）に変えて、
Ｄ＝Ａ∩Ｂ (9)
とすることも可能である。

あるいは、判定処理Ｂを省略して
Ｄ＝Ａ∩Ｃ (10)
とすることも可能である。

上式（９）又は（１０）において、Ｄ＝１と計算された場合、図３のトーン性信号対策信号処理部１０８において、適切なシングルバンド・コンプレッサ、マルチバンド・コンプレッサ（周波数帯域を複数にわけて一定音量より大きな音の音量を下げる制御を行うコンプレッサ）、イコライザにより、音響出力デバイス鳴動音の歪みを低減するための処理がなされる。

＜実施形態３＞
次に、本発明の第３の実施形態を説明する。第３の実施形態では、図５に示したバンドストップフィルタのかわりに、トーン性信号のパワーが集中した帯域のパワーを、マルチバンド・コンプレッサにより、帯域を複数に分けてそれぞれパタメータを変える等して音量を制限する。本実施形態も、前記第１の実施形態と同様、音響出力デバイス（図３のスピーカ１１２、図６の音出力手段４）の歪みを低減することができる。

＜実施形態４＞
次に、本発明の第４の実施形態を説明する。第４の実施形態では、前記第１の実施形態の判定処理Ｃは、下記の処理Ｃ’によって代替することも可能である。式（５）により計算される論理関数Ｈ［ｋ］において、最大値サンプルのインデックスｋ_ｍａｘに最も近いサンプルのインデックスをｋ_Ｉとする。

このとき、最隣接サンプルのインデックスｋ_Ｉが、図４（Ａ）、（Ｂ）のハッチングの判定エリア内（［ｋ_ｍａｘ-ｋ_ｎ-ｋ_ｍ，ｋ_ｍａｘ-ｋ_ｎ］のＦ_ｔｈ３以上のエリアと［ｋ_ｍａｘ＋ｋ_ｎ，ｋ_ｍａｘ＋ｋ_ｎ＋ｋ_ｍ］のＦ_ｔｈ３以上のエリア）に存在する、

すなわち、式（１１）に示すように、最隣接サンプルのインデックスｋ_Ｉが前記判定エリアに存在しないとき、判定処理Ｃ’の論理関数を１とし、存在するとき、判定処理Ｃ’の論理関数を０とする。

C'=０ (k_max-k_n-k_m≦k_I≦k_max-k_n又はk_max+k_n≦k_I≦k_max+k_n+k_m(判定エリア内に存在する))
C'=１ (その他(判定エリア内に存在しない)）
(11)

論理関数Ｄは、次式（１２）のとおり変更される。

Ｄ＝Ａ∩Ｂ∩Ｃ’ （12）

上式（１２）において、Ｄ＝１と計算された場合、図３のトーン性信号対策信号処理部１０８では、適切なシングルバンド・コンプレッサ、あるいはマルチバンド・コンプレッサ（周波数帯域を複数にわけて一定音量より大きな音の音量を下げる制御を行うコンプレッサ）、あるいは、イコライザにより、音響出力デバイス（図３のスピーカ１１２、図６の音出力手段４）の鳴動音の歪みを低減するための処理を行う。

前記各実施形態の装置は、携帯電話端末・スマートフォン等に限らず、他の装置（例えば、ゲーム機、タブレットＰＣ、ノートＰＣ）にも適用可能であることは勿論である。

なお、上記の特許文献の各開示を、本書に引用をもって繰り込むものとする。本発明の全開示（請求の範囲を含む）の枠内において、さらにその基本的技術思想に基づいて、実施形態ないし実施例の変更・調整が可能である。また、本発明の請求の範囲の枠内において種々の開示要素の多様な組み合わせないし選択が可能である。すなわち、本発明は、請求の範囲を含む全開示、技術的思想にしたがって当業者であればなし得るであろう各種変形、修正を含むことは勿論である。

１ 分析手段
２ 判定手段
３ 修正手段
４ 音出力手段
１０ 信号処理装置
１００ 分析部
１０１ 信号源
１０２ 窓掛けフーリエ変換部（ＳＴＦＴ）
１０３ ＢＰＦ
１０４ ＦＦＴスペクトラム規格化部
１０５ 平均値算出部
１０６ 最大値サンプルのインデックス検出部
１０７ 判定部
１０８ トーン性信号対策信号処理部
１０９ 逆フーリエ変換部（ＩＦＦＴ）
１１０ デジタルアナログ変換器
１１１ 増幅器
１１２ スピーカ（音出力手段）

Claims (10)

1. 入力した音信号の周波数領域での特性を分析する分析手段と、
   前記分析手段の分析結果を用いて、前記音信号の特性が、修正を必要とする特性に該当するか否か判定を行う判定手段と、
   前記判定手段の判定結果に基づき、前記音信号の特性を修正し、音出力手段用の信号として出力する修正手段と
   を含む、ことを特徴とする信号処理装置。
2. 前記判定手段は、前記分析結果より、前記音信号の周波数スペクトル信号のピークの形状、分布状況を判定し、修正が必要か否かを判断する、ことを特徴とする請求項１記載の信号処理装置。
3. 前記判定手段は、前記分析手段で求められた、前記音信号の規格化されたスペクトル信号の絶対値に関して、
   （Ａ）最大値と平均値との差が予め定められた第１の閾値より大きい、
   （Ｂ）予め定められた第２の閾値よりも大きな値をとるサンプルの総数が予め定められた所定値以下である、
   （Ｃ）ピークに対して、該ピークの一側又は両側の所定の周波数範囲に予め定められた第３の閾値以上の値のサンプルが存在しない、
   について、
   第１の条件：前記（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）が全て成り立つ、
   第２の条件：前記（Ａ）及び（Ｂ）がともに成り立つ、
   第３の条件：前記（Ａ）及び（Ｃ）がともに成り立つ、
   の中から選択されたいずれか１つの条件の成立の有無に基づき、修正を必要とする特性に該当するか否かを判定する、ことを特徴とする請求項１又は２記載の信号処理装置。
4. 前記判定手段は、前記音信号の規格化されたスペクトル信号の絶対値に関して、
   （Ａ）最大値と平均値との差が予め定められた第１の閾値より大きい、
   （Ｂ）予め定められた第２の閾値よりも大きな値をとるサンプルの総数が予め定められた所定値以下である、
   （Ｃ’）ピークに対して、該ピークの一側又は両側の所定の周波数範囲において予め定められた第３の閾値以上の値の隣接サンプルが存在しない、
   について、
   前記（Ａ）乃至（Ｃ’）が全て成り立つことを確認した場合に、修正を必要とする特性に該当すると判定する、ことを特徴とする請求項１又は２記載の信号処理装置。
5. 前記修正手段は、前記判定結果に基づき、修正が必要なピークを含む周波数帯域に対して音量及び／又は音質の制御を行う、ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の信号処理装置。
6. 前記修正手段は、修正が必要なピークを含む周波数帯域に対して、バンドストップフィルタ又はマルチコンプレッサを用いて音量の制限を行う、ことを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の信号処理装置。
7. 入力した音信号の周波数領域での特性を分析し、
   前記分析の結果を用いて、前記音信号の特性が、修正を必要とする特性に該当するか否か判定を行い、
   前記判定の結果に基づき、前記音信号の特性を修正し、音出力手段用の信号として出力する、ことを特徴とする信号処理方法。
8. 前記分析結果より、前記音信号の周波数スペクトル信号におけるピークの形状、分布状況を判定し、修正が必要か否かを判断する、ことを特徴とする請求項７記載の信号処理方法。
9. 入力した音信号の周波数領域での特性を分析する分析処理と、
   前記分析処理の分析結果を用いて、前記音信号の特性が、修正を必要とする特性に該当するか否か判定を行う判定処理と、
   前記判定処理の判定結果に基づき、前記音信号の特性を修正し、音出力手段用の信号として出力する修正処理と、
   をコンピュータに実行させるプログラム。
10. 請求項９記載のプログラムにおいて、
    前記判定処理は、前記分析処理での分析結果より、前記音信号の周波数スペクトル信号におけるピークの形状、分布状況を判定し、修正が必要か否かを判断するプログラム。

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