JP2013524711A - データベース内の知覚的に最適なｈｒｔｆフィルタを形態学的パラメータに従って選択するための方法 - Google Patents
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Abstract
本発明は、データベース内の知覚的に最適なＨＲＴＦを形態学的パラメータに従って選択するための方法に関する。この方法は、複数の被験者ＭのＨＲＴＦを含む第１のデータベース、被験者の形態学的パラメータを含む第２のデータベース、及びＨＲＴＦの知覚的分類に対応する第３のデータベースを用いる。本発明によれば、第２及び第３のデータベースを相関させることにより、Ｎ個の最も妥当な形態学的パラメータがソートされる。例えば最適化された空間を得るために、第３のデータベースにおける分類に従ってＨＲＴＦ間の空間的分離を最適化する、多次元空間が生成される。Ｋ個の最適な形態学的パラメータを、最適化された空間内でのＨＲＴＦフィルタの対応する位置と相関させるのに適した、最適化された射影モデルＭＰＯが計算される。本発明は、このようにして、データベース内にそのＨＲＴＦが含まれていない任意のユーザが、このユーザのパラメータＫ及び最適化された射影モデルＭＰＯに従って、データベースＢＤ１から少なくとも１つのＨＲＴＦを選択することを可能にする。
【選択図】 図２
【選択図】 図２
Description
本発明は、データベース内のＨＲＴＦフィルタを形態学的パラメータに従って選択するための方法に関する。本発明は、特に、特定のユーザについて選択されたＨＲＴＦの信頼性を保証することを目指す。
本発明は、両耳に対する空間化された音の生成を意味する、バイノーラル合成用途の分野で特に有利な用途を有する。従って、本発明は、例えば、遠隔会議、補聴器、視力障害者のための聴覚補助装置、３Ｄオーディオ／ビデオゲーム、携帯電話、携帯用オーディオプレイヤー、仮想現実オーディオ、及び拡張現実のために用いられる。
人間は、入射音からの方向情報を音響伝達関数によって復調する能力を有する。聴取者の頭部、外耳、及び身体は、いわゆる頭部伝達関数（ＨＲＴＦ）により、空間における音由来のスペクトル情報を変換し、このことにより、音源の位置、距離等に基づいて音響環境を知覚すること、したがって音源の位置を突き止めることが可能になる。
ＨＲＴＦフィルタは、所与の位置における身体による音源のフィルタリングを表す一対のフィルタ（左右）で構成される。一般に、ある一人の人間が空間内で知覚する方向の全てを表すには、約２００の位置の集合が適正であると考えられている。これらのＨＲＴＦフィルタは、本質的に、耳の形態（大きさ、内腔の寸法等）及びその人の身体のその他の物理的パラメータに依存する。
明細書の以下の説明においても、「ＨＲＴＦ」という用語は、所与の被験者についての、全てのＨＲＴＦ形式の位置についてのフィルタを表わす。
オーディオ用途において、聴取者のＨＲＴＦフィルタにできる限り近いＨＲＴＦを用いることで、高品質の再現（ｒｅｎｄｅｒｉｎｇ）を達成することができる。文献における幾つかの研究は、特に、ずれの検定における精度の点で、いわゆる個別化ＨＲＴＦが有利であることを実証している（例えば、非特許文献１参照）。
ＨＲＴＦフィルタは、聴取者の耳の中でマイクロフォンを用いて測定するか、さらにはデジタルシミュレーションによっても得ることができる。これらの方法の品質にもかかわらず、これらの方法は、依然として非常に時間がかかり、非常に費用がかかり、民生機器には適応できない。
さらに、特許文献１に記載されている公知の方法は、データベース内で、ユーザのＨＲＴＦに最も近いＨＲＴＦを選択することを規定する。しかしながら、本発明とは異なり、そのような、統計学的観点からは有効な方法は、ＨＲＴＦの選択の知覚的品質を検証基準として用いないので、最良のＨＲＴＦを選択するものではない。
従って、本発明の新規性は、知覚的聴音試験に基づく知覚的評価基準を用いて、最適化されたＨＲＴＦ多次元空間を生成し、最も妥当な形態学的パラメータを選択するという事実にある。本発明はまた、空間と形態学的パラメータとの間の知覚的に妥当な相関を確立する、予測モデルを開発することも可能にする。
任意のユーザに対して、本発明は、形態学的パラメータの測定値のみを用いて、データベース内に含まれる最も適正なＨＲＴＦを選択することを可能にする。
選択されたＨＲＴＦフィルタは、空間的知覚（単なる数学的計算ではなく）と強く相関し、これが、際だった快適さ及び音質を与える。
Ｍｏｌｌｅｒ他著、「Ｂｉｎａｕｒａｌ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ：ｄｏ ｗｅ ｎｅｅｄ ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ ｒｅｃｏｒｄｉｎｇｓ？」Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ ｔｈｅ Ａｕｄｉｏ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｓｏｃｉｅｔｙ、第４４巻、ｐ．４５１−４６９の論文
従って、本発明は、データベース内の知覚的に最適なＨＲＴＦを形態学的パラメータに従って選択するための方法であって
・複数の被験者のＨＲＴＦを含む第１のデータベース、及び
・第１のデータベースからの被験者の形態学的パラメータを含む第２のデータベースと
を用いる方法を提供し、この方法は、
・第１のデータベースからの異なるＨＲＴＦに対応する聴音試験を用いて行った行われた被験者による判定に関しての、第１のデータベースからのＨＲＴＦの知覚的分類に対応する、第３のデータベース
をさらに用い、この方法は、
・第２のデータベースと第３のデータベースとを相関させることにより、第２のデータベースからの形態学的パラメータの全ての中から、Ｎ個の最も妥当な形態学的パラメータをソートするステップと、
・その次元がＨＲＴＦ成分の組合せの結果である多次元空間を生成するステップと、
・ＨＲＴＦ間の空間的分離を第３のデータベースにおけるそれらの分類に従って最適化するために、成分の組合せの規則を修正して、最適化された多次元空間を得るステップと、
・第２のデータベースから抽出されたＫ個のソートされた形態学的パラメータを最適化された空間内でのＨＲＴＦの対応する位置と相関させるのに適した、最適化された射影モデルを計算するステップであって、Ｋ個の抽出されたパラメータは、射影モデルを最適化するものである、ステップと、
・第１のデータベース内にＨＲＴＦを有さない所与のユーザについて、Ｋ個の形態学的パラメータを測定するステップと、
・最適化された空間内でのユーザの位置を得るために、前もって計算された最適化された射影モデルを、抽出された形態学的パラメータに適用するステップと、
・最適化された空間内でのユーザの射影位置の近傍にある少なくとも１つのＨＲＴＦを選択するステップと
を含む。
・複数の被験者のＨＲＴＦを含む第１のデータベース、及び
・第１のデータベースからの被験者の形態学的パラメータを含む第２のデータベースと
を用いる方法を提供し、この方法は、
・第１のデータベースからの異なるＨＲＴＦに対応する聴音試験を用いて行った行われた被験者による判定に関しての、第１のデータベースからのＨＲＴＦの知覚的分類に対応する、第３のデータベース
をさらに用い、この方法は、
・第２のデータベースと第３のデータベースとを相関させることにより、第２のデータベースからの形態学的パラメータの全ての中から、Ｎ個の最も妥当な形態学的パラメータをソートするステップと、
・その次元がＨＲＴＦ成分の組合せの結果である多次元空間を生成するステップと、
・ＨＲＴＦ間の空間的分離を第３のデータベースにおけるそれらの分類に従って最適化するために、成分の組合せの規則を修正して、最適化された多次元空間を得るステップと、
・第２のデータベースから抽出されたＫ個のソートされた形態学的パラメータを最適化された空間内でのＨＲＴＦの対応する位置と相関させるのに適した、最適化された射影モデルを計算するステップであって、Ｋ個の抽出されたパラメータは、射影モデルを最適化するものである、ステップと、
・第１のデータベース内にＨＲＴＦを有さない所与のユーザについて、Ｋ個の形態学的パラメータを測定するステップと、
・最適化された空間内でのユーザの位置を得るために、前もって計算された最適化された射影モデルを、抽出された形態学的パラメータに適用するステップと、
・最適化された空間内でのユーザの射影位置の近傍にある少なくとも１つのＨＲＴＦを選択するステップと
を含む。
実施形態によれば、知覚的分類を行うために、被験者は、ＨＲＴＦに対応する音についての少なくとも１つの聴音基準に対する被験者の判定において、少なくとも２つの選択肢（良又は不良）を有する。
実施形態によれば、聴音基準は、例えば、規定された音響経路の正確さ、全体としての空間の質、正面再現品質（正面に位置する音オブジェクトについて）、及び、正面／背面の音源の分離（音オブジェクトが聴取者の前方又は後方のどちらに位置するかを識別する能力）の中から選択される。
実施形態によれば、第３のデータベース（ＢＤ３）を開発するために、
・第１のデータベースからの各々のＨＲＴＦ（被験者自身のＨＲＴＦを含む）が適用された音響信号が、各被験者に提示され、
・試験に用いられる音響信号は、ハニング・ウィンドウによって得られた、０．２３秒のような短い持続時間の広帯域白色雑音であり、
・音響信号は、両軌道に沿った点位置において再現されたものであり、順々に提示され、この軌道は、
・方位角０度及び仰角０度において軌道が開始され、特に増分が３０度の、水平面（仰角＝０度）内の円であって、
・前記経路が１回繰り返される、円と、
・正面に対して仰角−４５度から仰角９０度を通って背面に対して仰角−４５度までの、特に増分が１５度の、正中面（方位角＝０度）内の弧であって、
・前記音響経路が、正面に対して仰角−４５度において開始し、背面に対して前記仰角まで続き、その後、同じ経路に沿って開始位置まで戻る、弧である。
・第１のデータベースからの各々のＨＲＴＦ（被験者自身のＨＲＴＦを含む）が適用された音響信号が、各被験者に提示され、
・試験に用いられる音響信号は、ハニング・ウィンドウによって得られた、０．２３秒のような短い持続時間の広帯域白色雑音であり、
・音響信号は、両軌道に沿った点位置において再現されたものであり、順々に提示され、この軌道は、
・方位角０度及び仰角０度において軌道が開始され、特に増分が３０度の、水平面（仰角＝０度）内の円であって、
・前記経路が１回繰り返される、円と、
・正面に対して仰角−４５度から仰角９０度を通って背面に対して仰角−４５度までの、特に増分が１５度の、正中面（方位角＝０度）内の弧であって、
・前記音響経路が、正面に対して仰角−４５度において開始し、背面に対して前記仰角まで続き、その後、同じ経路に沿って開始位置まで戻る、弧である。
実施形態によれば、第２のデータベースと第３のデータベースとの間の相関を取って、ソートされた形態学的パラメータを得るために、
・形態学的データは、第２のデータベースからの形態学的値を、第２のデータベースからの各被験者の形態学的値で除することによりサブデータベースを作成することによって、正規化され、
・各々のサブデータベースは、対応する被験者についての第３のデータベースからの分類に関連付けられ、
・最高から最低まで格付けされた形態学的パラメータを得るためにサポートベクターマシン（ＳＶＭ）法が適用され、格付けは、第３のデータベースにおけるカテゴリ分類に従った各ＨＲＴＦパラメータの分離品質の関数である。
・形態学的データは、第２のデータベースからの形態学的値を、第２のデータベースからの各被験者の形態学的値で除することによりサブデータベースを作成することによって、正規化され、
・各々のサブデータベースは、対応する被験者についての第３のデータベースからの分類に関連付けられ、
・最高から最低まで格付けされた形態学的パラメータを得るためにサポートベクターマシン（ＳＶＭ）法が適用され、格付けは、第３のデータベースにおけるカテゴリ分類に従った各ＨＲＴＦパラメータの分離品質の関数である。
実施形態によれば、最適化された多次元空間を生成するために、
・第１のステップにおいて、ＨＲＴＦが、ＨＲＴＦのうち方向依存性を有する部分のみを含む方向伝達関数（ＤＴＦ）に変換され、
・第２のステップにおいて、ＤＴＦが平滑化され、
・第３のステップにおいて、ＤＴＦが前処理され、
・第４のステップにおいて、前のステップの結果である用いられるデータに応じて、次元数を減らすか又は増やすために、データ次元が変換され、
・データ次元を減らす選択肢においては、新たな軸上に射影された元データ（主成分）を表わす新たなデータ行列（スコア）を得るために、処理されたＤＴＦに対して主成分分析（ＰＣＡ）が行われ、そして
・多次元空間が、その多次元空間の次元を表わすスコア行列の各列から生成され、又は、
・データ次元を増やす選択肢においては、多次元尺度構成法（ＭＤＳ）を用いて多次元空間が生成され、
・第５のステップにおいて、最適化水準が、第３のデータベースからの分類間の空間的分離の有意水準により評価され、
・前のステップが、異なる前処理パラメータを用いて、及び／又は、生成される多次元空間における次元数を限定することにより、繰り返され、
・最も最適な最適化水準を有する空間が保持される。
・第１のステップにおいて、ＨＲＴＦが、ＨＲＴＦのうち方向依存性を有する部分のみを含む方向伝達関数（ＤＴＦ）に変換され、
・第２のステップにおいて、ＤＴＦが平滑化され、
・第３のステップにおいて、ＤＴＦが前処理され、
・第４のステップにおいて、前のステップの結果である用いられるデータに応じて、次元数を減らすか又は増やすために、データ次元が変換され、
・データ次元を減らす選択肢においては、新たな軸上に射影された元データ（主成分）を表わす新たなデータ行列（スコア）を得るために、処理されたＤＴＦに対して主成分分析（ＰＣＡ）が行われ、そして
・多次元空間が、その多次元空間の次元を表わすスコア行列の各列から生成され、又は、
・データ次元を増やす選択肢においては、多次元尺度構成法（ＭＤＳ）を用いて多次元空間が生成され、
・第５のステップにおいて、最適化水準が、第３のデータベースからの分類間の空間的分離の有意水準により評価され、
・前のステップが、異なる前処理パラメータを用いて、及び／又は、生成される多次元空間における次元数を限定することにより、繰り返され、
・最も最適な最適化水準を有する空間が保持される。
実施形態によれば、ＤＴＦの臨界帯域の平滑化は、聴覚系の周波数分解能の限度に従って行われる。
実施形態によれば、前処理は、以下の方法、すなわち、周波数フィルタリング、周波数範囲を区切ること、周波数の山及び谷の抽出、又は周波数アラインメント係数の算出、のうちの１つを用いて行われる。
実施形態によれば、最適化水準は、
・第３のデータベースにおける分類間の空間的分離の有意水準、例えばＡＮＯＶＡ検定を用いることにより評価される有意水準により評価されるか、又は
・空間ＥＭ内で最も近い１０個のＨＲＴＦの中で最高カテゴリに格付けされたＨＲＴＦの比率を計算し、この比率を、例えばスチューデントの検定を用いて、各被験者について第３のデータベースにおいて最高カテゴリに格付けされたＨＲＴＦの全体比率と比較することにより評価される。
・第３のデータベースにおける分類間の空間的分離の有意水準、例えばＡＮＯＶＡ検定を用いることにより評価される有意水準により評価されるか、又は
・空間ＥＭ内で最も近い１０個のＨＲＴＦの中で最高カテゴリに格付けされたＨＲＴＦの比率を計算し、この比率を、例えばスチューデントの検定を用いて、各被験者について第３のデータベースにおいて最高カテゴリに格付けされたＨＲＴＦの全体比率と比較することにより評価される。
実施形態によれば、第２のデータベースから抽出されたＮ個の形態学的パラメータを、最適化された空間内での対応するＨＲＴＦの位置と相関させるための射影モデルを計算するために、
・第１のステップにおいて、第２のデータベースからの格付けされた形態学的パラメータから、最適化された多次元空間内での位置を見いだす目的で、最適化された多次元空間と格付けされた形態学的パラメータとの間の多重線形回帰により、射影モデルが計算され、
・第２のステップにおいて、射影モデルの品質水準が評価され、
・第３のステップにおいて、格付けされた形態学的パラメータの数が、最初のＫ個の格付けされた形態学的パラメータに減らされ、モデルの計算が、Ｋ＝１からＫ＝Ｎまで、各々のＫの品質の尺度の第１及び第２のステップから繰り返され、この計算は、各被験者について繰り返され、それらのデータは、第１のデータベース及び第２のデータベースから除去され、
・品質水準がそれに対して最高になる、最適なＫが保持される。
・第１のステップにおいて、第２のデータベースからの格付けされた形態学的パラメータから、最適化された多次元空間内での位置を見いだす目的で、最適化された多次元空間と格付けされた形態学的パラメータとの間の多重線形回帰により、射影モデルが計算され、
・第２のステップにおいて、射影モデルの品質水準が評価され、
・第３のステップにおいて、格付けされた形態学的パラメータの数が、最初のＫ個の格付けされた形態学的パラメータに減らされ、モデルの計算が、Ｋ＝１からＫ＝Ｎまで、各々のＫの品質の尺度の第１及び第２のステップから繰り返され、この計算は、各被験者について繰り返され、それらのデータは、第１のデータベース及び第２のデータベースから除去され、
・品質水準がそれに対して最高になる、最適なＫが保持される。
実施形態によれば、最適化された多次元空間内でのユーザの射影位置の近傍にある少なくとも１つのＨＲＴＦを選択するために、最適化された多次元空間内での射影位置に最も近いＨＲＴＦが選択される。
本発明は、以下の説明を読み、それに付随する図面を検討することによって、より良く理解されるであろう。これらの図面は、例証のみを目的として提示されるものであり、本発明を限定するものではない。
データベースの作成
複数の被験者に対して、各被験者についてのＨＲＴＦを求めるために、被験者の耳の中にマイクロフォンを配置し、空間内の種々の地点にわたって音源を散在させる。各被験者についての形態学的パラメータも測定される。第１のデータベースＢＤ１は、ＨＲＴＦを収容し、第２のデータベースＢＤ２は、関連付けられた被験者の形態学的パラメータを収容する。
複数の被験者に対して、各被験者についてのＨＲＴＦを求めるために、被験者の耳の中にマイクロフォンを配置し、空間内の種々の地点にわたって音源を散在させる。各被験者についての形態学的パラメータも測定される。第１のデータベースＢＤ１は、ＨＲＴＦを収容し、第２のデータベースＢＤ２は、関連付けられた被験者の形態学的パラメータを収容する。
本例において、第１のデータベースＢＤ１に格納されるＨＲＴＦは、ＬＩＳＴＥＮプロジェクトに由来する公的データベースから得たものである。このデータベース内の最初のＭ人の被験者からのデータが用いられる（一例において、Ｍ＝４５とする）。ＬＩＳＴＥＮのＨＲＴＦ測定値は、−４５度から９０度までの範囲で増分を１５度刻みとした仰角と、０度から開始して増分を１５度刻みとした方位角とに対応する空間内の位置で測定されたものである。方位角の増分は、空間を均等にサンプリングするために４５度を超える仰角については徐々に大きくされ、合計で１８７の位置にわたった。
図４に示されるように、第２のデータベースＢＤ２は、各被験者についての以下の形態学的パラメータを含む。
ｘ１：頭部の幅
ｘ２：頭部の高さ
ｘ３：頭の奥行き
ｘ４：耳介の下方への偏り
ｘ５：耳介の後方への偏り
ｘ６：頸部の幅
ｘ７：頸部の高さ
ｘ８：頸部の奥行き
ｘ９：胴の上部の幅
ｘ１０：胴の上部の高さ
ｘ１１：胴の上部の奥行き
ｘ１２：肩幅
ｘ１３：頭囲
ｘ１４：肩囲
ｄ１：耳甲介腔の高さ
ｄ２：耳甲介舟の高さ
ｄ３：耳甲介腔の幅
ｄ４：窩の高さ
ｄ５：耳介の高さ
ｄ６：耳介の幅
ｄ７：珠間切痕の幅
ｄ８：耳甲介腔の深さ
θ１：耳介の回転角
θ２：耳介の角度パラメータ
ｘ１：頭部の幅
ｘ２：頭部の高さ
ｘ３：頭の奥行き
ｘ４：耳介の下方への偏り
ｘ５：耳介の後方への偏り
ｘ６：頸部の幅
ｘ７：頸部の高さ
ｘ８：頸部の奥行き
ｘ９：胴の上部の幅
ｘ１０：胴の上部の高さ
ｘ１１：胴の上部の奥行き
ｘ１２：肩幅
ｘ１３：頭囲
ｘ１４：肩囲
ｄ１：耳甲介腔の高さ
ｄ２：耳甲介舟の高さ
ｄ３：耳甲介腔の幅
ｄ４：窩の高さ
ｄ５：耳介の高さ
ｄ６：耳介の幅
ｄ７：珠間切痕の幅
ｄ８：耳甲介腔の深さ
θ１：耳介の回転角
θ２：耳介の角度パラメータ
第２のデータベースＢＤ２に格納されるこれらの形態学的パラメータは、被験者のＨＲＴＦに対応する。
さらに、ステップＥ１において、聴音試験から得られた知覚的評価結果を含む第３のデータベースＢＤ３が作成される。各被験者に対して、データベースＢＤ１からのＨＲＴＦが適用された試験信号が発せられる。
１つの例において、試験に用いられる音響信号は、ハニング・ウィンドウによって得られる、０．２３秒のような短い持続時間の広帯域白色雑音であり、
・この音響信号は、両軌道に沿った点位置で再現されたものであり、順々に提示され、この軌道は、
・方位角０度及び仰角０度において軌道が開始され、特に増分が３０度の、水平面（仰角＝０度）内の円であって、
・この経路が１回繰り返される、円と、
・正面に対して仰角−４５度から仰角９０度を通って背面に対して仰角−４５度までの、特に増分が１５度の、正中面（方位角＝０度）内の弧であって、
・この音響経路が、正面に対して仰角−４５度において開始し、背面に対して前記仰角まで続き、その後、同じ経路に沿って開始位置まで戻る、弧
である。
・この音響信号は、両軌道に沿った点位置で再現されたものであり、順々に提示され、この軌道は、
・方位角０度及び仰角０度において軌道が開始され、特に増分が３０度の、水平面（仰角＝０度）内の円であって、
・この経路が１回繰り返される、円と、
・正面に対して仰角−４５度から仰角９０度を通って背面に対して仰角−４５度までの、特に増分が１５度の、正中面（方位角＝０度）内の弧であって、
・この音響経路が、正面に対して仰角−４５度において開始し、背面に対して前記仰角まで続き、その後、同じ経路に沿って開始位置まで戻る、弧
である。
各被験者は、ＨＲＴＦの各々を、以下の３つのカテゴリ、すなわち、優、良、可のうちの１つに分類した。優が、最高の判定カテゴリとみなされる。これらの判定は、ＨＲＴＦに対応する音の聴音についての少なくとも１つの基準に基づくものである。基準は、以下の例のうちの１つから選択することができる。すなわち、前もって規定された経路の正確さ、全体としての空間の質、正面再現品質（正面に位置する音オブジェクト（ｓｏｕｎｄ ｏｂｊｅｃｔ）について）、及び、正面／背面の音源の分離（音オブジェクトが聴取者の前方又は後方のどちらに位置するかを識別する能力）である。
図３は、全ての被験者についての、このタイプの聴音試験で得られた結果のタイプを示す（「＋」は優、「〇」は良、及び「×」は可）。被験者は横軸上に示され、格付けされたＨＲＴＦは縦軸上に示される。
重要な形態学的パラメータの選択
図１及び図２に示されるように、ステップＥ２において、重要な形態学的パラメータを選択するために、第２のデータベースＢＤ２を第３のデータベースＢＤ３と相関させる。
図１及び図２に示されるように、ステップＥ２において、重要な形態学的パラメータを選択するために、第２のデータベースＢＤ２を第３のデータベースＢＤ３と相関させる。
この目的で、サブステップＥ２．１において、形態学的データは、第２のデータベースＢＤ２からの形態学的値を第２のデータベース内の各被験者の形態学的値ＢＤ２［ｉ］で除することによりサブデータベースＢＤ２ｉ（ｉは１からＭであり、Ｍはデータベース内の被験者の数である）を作成することによって、正規化される。正規化されると、その値は、ある被験者の形態学的パラメータの別の被験者の形態学的パラメータに対する比率を表わす。
各サブデータベースＢＤ２ｉは、サブステップＥ２．２において、対応する被験者の第３のデータベース内での分類ＢＤ３［ｉ］に関連付けられる。
次に、サブステップＥ２．３において、最高から最低まで格付けされた形態学的パラメータＰｍｃを得るために、特徴選択法が適用される。この分類は、第３のデータベースＢＤ３における分類に従ってＨＲＴＦを分離する、その能力に基づくものである。
選ばれた方法は、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）法である。この方法は、正規化されたデータを分類するために、高次元空間内に超平面の集合を構築することに基づく。従って、この方法により、パラメータは最高から最低まで格付けされる。
２つの変数が、ＳＶＭによる分離を制御する。分析における分類誤差の許容差を制御する複雑さの値Ｃは、ペナルティ関数を導入する。Ｃがヌル値であることは、ペナルティ関数が考慮に入れられないことを示し、Ｃが高い値であること（無限増加するＣ）はペナルティ関数が支配的であることを示す。イプシロン値εは、不感性（ｉｎｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ）の値であり、分類されるべきデータが超平面からε未満の距離にある場合に、ペナルティ関数をゼロに設定する。形態学的パラメータの分類は、異なる値のＣ及びεに従って変化する。Ｃ＝１及びε＝１×１０-25としてこの方法を用いると、最高から最低まで格付けされたＰｍｃの高い方から１０個の要素は、本例においては、ｘ１１、ｘ２、ｘ８、ｄ５、ｘ３、ｄ４、ｘ１２、ｄ２、ｄ１、及びｘ６である。
最適化された多次元空間の生成
ステップＥ３において、その次元がＨＲＴＦフィルタからの成分の組合せから得られる、多次元空間ＥＭが生成される。
ステップＥ３において、その次元がＨＲＴＦフィルタからの成分の組合せから得られる、多次元空間ＥＭが生成される。
この目的で、第１のステップＥ３．１において、ＨＲＴＦは、ＨＲＴＦのうち方向依存性を有する部分のみを含む、いわゆる方向伝達関数（ＤＴＦ）に変換される。
ステップＥ３．２において、聴覚系の周波数分解能の限度に従って、ＤＴＦの臨界帯域の平滑化が行われる。
ステップＥ３．３において、ＤＴＦは、周波数フィルタリング、周波数範囲を区切ること、周波数の山及び谷の抽出、又は周波数アラインメント係数の算出、の中から選択される方法を用いて前処理される。
ステップＥ３．４において、ステップＥ３．３の結果である用いられるデータに応じて、次元数を減らすか又は増やすために、データ次元が変換される。
データ次元を減らすためには、新たな軸上に射影された元データ（主成分）を表わす新たなデータ行列（スコア）を得るために、処理されたＤＴＦに対して主成分分析（ＰＣＡ）が行われ、空間ＥＭが、空間ＥＭの次元を表わすスコア行列の各列から生成される。
データ次元を増やすためには、処理されたＤＴＦに対して多次元尺度構成法（ＭＤＳ）分析が用いられ、空間ＥＭが得られる。
ステップＥ３．５において、最適化水準が評価される。第１の例において、最適化水準は、第３のデータベースＢＤ３からの分類間の空間的分離の有意水準により評価される。１つの例において、有意水準は、ＡＮＯＶＡ検定を用いて評価され、各々の異なる次元数について、値の分布の平均が統計的に異なるかどうかがチェックされる。
第２の例においては、空間ＥＭ内で最も近い１０個のＨＲＴＦの中で最高カテゴリに格付けされたＨＲＴＦの比率を計算し、この比率が、例えばスチューデントの検定を用いて、各被験者について第３のデータベースにおいて高カテゴリに格付けされたＨＲＴＦの全体比率と比較される。
前のステップが、異なる前処理パラメータを用いて、及び／又は、生成される空間における次元数を限定することにより、繰り返される。
最も最適な最適化水準を有する空間が保持される。この空間は、我々の例における最高の有意水準を有する空間であるか、又は、第２の例における、最も近い１０個のＨＲＴＦについて最高カテゴリに格付けされるＨＲＴＦの数が最大化される空間である。
このような、保持された空間が、最適化された多次元空間ＥＭＯである。
ステップＥ３．５の目的は、最適化された空間を得るために、ＨＲＴＦ間の空間的分離を、第３のデータベースＢＤ３におけるその分類に従って最適化することである。実際、空間ＥＭＯ内では、所与の位置にいる被験者にとって、この位置の近くの領域に位置するＨＲＴＦはその被験者にとって良好とみなされることになり、一方、この位置から遠いＨＲＴＦは不良であるとみなされることになる。
換言すれば、ＨＲＴＦ成分の組合せのための規則は、ＨＲＴＦ間の空間的分離と第３のデータベースＢＤ３におけるＨＲＴＦの分類との間の相関を最大化するように変更される。
射影モデルの開発
ステップＥ４において、第２のデータベースＢＤ２から抽出されたＮ個の形態学的パラメータを、最適化された空間ＥＭＯ内での対応するＨＲＴＦの位置と相関させるための射影モデルが、計算される。
ステップＥ４において、第２のデータベースＢＤ２から抽出されたＮ個の形態学的パラメータを、最適化された空間ＥＭＯ内での対応するＨＲＴＦの位置と相関させるための射影モデルが、計算される。
この目的で、ステップＥ４．１において、格付けされた形態学的パラメータＰｍｃに基づいて空間ＥＭＯ内での位置を見いだすために第２のデータベースＢＤ２を用いて、ＥＭＯとＰｍｃとの間の多重線形回帰により、射影モデルが計算される。
ステップＥ４．２において、射影モデルの品質水準が評価される。この品質水準は、Ｅ３．５において用いられた方法と同じ方法を用いて計算される。
ステップＥ４．３において、Ｐｍｃは、最初のＫ個の格付けされた形態学的パラメータに減らされ、Ｋ＝１からＫ＝Ｎまでの各々のＫについて、モデルの計算がステップＥ４．１から品質の尺度であるステップＥ４．２で繰り返される。好ましくは、この計算は、各被験者について、ステップＥ３においてその被験者のデータを第１のデータベースＢＤ１及び第２のデータベースＢＤ２から除去することにより、繰り返される。
品質水準がそれに対して最高になる、最適なＫが保持される。従って、このＫ個の抽出されたパラメータが、最適化された多次元空間ＥＭＯと、射影モデルにより生成される空間との間の相関を最大化する。
これにより、最適化された射影モデルＭＰＯが与えられる。
方法の実施
ステップＥ５において、データベース内にＨＲＴＦを有さない任意のユーザについて、データベースＢＤ１内で少なくとも１つのＨＲＴＦが選択される。
ステップＥ５において、データベース内にＨＲＴＦを有さない任意のユーザについて、データベースＢＤ１内で少なくとも１つのＨＲＴＦが選択される。
この目的で、サブステップＥ５．１において、ユーザは、前もって識別されたＫ個の形態学的パラメータを測定する。この目的で、ユーザは、自身の耳の写真を定められた位置で撮影し、Ｋ個のパラメータが画像処理法により抽出される。
ステップＥ５．２において、最適化された空間ＥＭＯ内でのユーザの位置を得るために、Ｋ個のパラメータが、前もって計算された射影モデルＭＰＯからの入力として、抽出された形態学的パラメータへと導入される。
次に、少なくとも１つのＨＲＴＦ（マーク付けされたＨＲＴＦ−Ｓ）が、最適化された空間内でのユーザの射影位置の近傍で選択される。１つの例において、射影位置に最も近いＨＲＴＦが選択される。
ＢＤ：データベース
Ｐｍｃ：格付けされた形態学的パラメータ
ＥＭＯ：最適化された多次元空間
ＭＰＯ：最適化された射影モデル
Ｐｍｃ：格付けされた形態学的パラメータ
ＥＭＯ：最適化された多次元空間
ＭＰＯ：最適化された射影モデル
Claims (11)
- データベース内の知覚的に最適なＨＲＴＦを形態学的パラメータに従って選択するための方法であって、
・複数の被験者のＨＲＴＦを含む第１のデータベース（ＢＤ１）、及び
・前記第１のデータベース（ＢＤ１）からの前記被験者の前記形態学的パラメータを含む第２のデータベース（ＢＤ２）
を用い、前記方法は、
・前記第１のデータベースからの異なる前記ＨＲＴＦに対応する聴音試験を用いて行われた前記被験者による判定に関しての、前記第１のデータベース（ＢＤ１）からの前記ＨＲＴＦの知覚的分類に対応する、第３のデータベース（ＢＤ３）
をさらに用い、前記方法は、
・前記第２のデータベース（ＢＤ２）と前記第３のデータベース（ＢＤ３）とを相関させることにより、前記第２のデータベース（ＢＤ２）からの前記形態学的パラメータの全ての中から、Ｎ個の最も妥当な形態学的パラメータをソートするステップと、
・その次元がＨＲＴＦ成分の組合せの結果である多次元空間（ＥＭ）を生成するステップと、
・前記ＨＲＴＦ間の空間的分離と前記第３のデータベース（ＢＤ３）における前記ＨＲＴＦの前記分類との間の相関を最大化するために、前記成分の組合せの規則を修正して、最適化された多次元空間（ＥＭＯ）を得るステップと、
・前記第２のデータベース（ＢＤ２）から抽出されたＫ個のソートされた前記形態学的パラメータを前記最適化された空間（ＥＭＯ）内での前記ＨＲＴＦの対応する位置に相関させるのに適した、最適化された射影モデル（ＭＰＯ）を計算するステップであって、前記Ｋ個の抽出されたパラメータは、前記最適化された多次元空間（ＥＭＯ）と前記射影モデルにより生成される空間との間の相関を最大化するものである、ステップと、
・前記第１のデータベース（ＢＤ１）内にＨＲＴＦを有さない所与のユーザについて、前記Ｋ個の形態学的パラメータを測定するステップと、
・前記最適化された空間（ＥＭＯ）内での前記ユーザの位置を得るために、前もって計算された前記最適化された射影モデル（ＭＰＯ）を前記抽出された形態学的パラメータに適用するステップと、
・前記最適化された空間（ＥＭＯ）内での前記ユーザの射影位置の近傍にある少なくとも１つのＨＲＴＦ（ＨＲＴＦ−Ｓ）を選択するステップと、
を含むことを特徴とする方法。 - 前記知覚的分類を行うために、前記被験者が、ＨＲＴＦに対応する音についての少なくとも１つの聴音基準に対する前記被験者の判定において、少なくとも２つの選択肢（良又は不良）を有することを特徴とする請求項１に記載の方法。
- 前記聴音基準が、例えば、規定された音響経路の正確さ、全体としての空間の質、正面再現品質（正面に位置する音オブジェクトについて）、及び、正面／背面の音源の分離（音オブジェクトが聴取者の前方又は後方のどちらに位置するかを識別する能力）の中から選択されることを特徴とする請求項２に記載の方法。
- 前記第３のデータベース（ＢＤ３）を開発するために、
・前記第１のデータベースからの各々の前記ＨＲＴＦ（前記被験者自身のＨＲＴＦを含む）が適用された音響信号が、各被験者に対して提示され、
・前記試験に用いられる前記音響信号は、ハニング・ウィンドウによって得られた、０．２３秒のような短い持続時間の広帯域白色雑音であり、
・前記音響信号は、両軌道に沿った点位置において再現されたものであり、順々に提示され、前記軌道は、
・方位角０度及び仰角０度において軌道が開始され、特に増分が３０度の、水平面（仰角＝０度）内の円であって、
・前記経路が１回繰り返される、円と、
・正面に対して仰角−４５度から仰角９０度を通って背面に対して仰角−４５度までの、特に増分が１５度の、正中面（方位角＝０度）内の弧であって、
・前記音響経路が、正面に対して仰角−４５度において開始し、背面に対して前記仰角まで続き、その後、同じ経路に沿って開始位置まで戻る、弧
であることを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれかに記載の方法。 - 前記第２のデータベース（ＢＤ２）と前記第３のデータベース（ＢＤ３）との間の相関を取って、前記ソートされた形態学的パラメータを得るために、
・前記形態学的データが、前記第２のデータベース（ＢＤ２）からの形態学的値を、前記第２のデータベースからの各被験者の形態学的値（ＢＤ２［ｉ］）で除することによりサブデータベース（ＢＤ２ｉ）を作成することによって、正規化され、
・各々の前記サブデータベース（ＢＤ２ｉ）が、対応する被験者についての前記第３のデータベースからの前記分類（ＢＤ３［ｉ］）に関連付けられ、
・最高から最低まで格付けされた前記形態学的パラメータ（Ｐｍｃ）を得るためにサポートベクターマシン（ＳＶＭ）法が適用され、前記格付けは、前記第３のデータベースにおけるカテゴリ分類に従った各ＨＲＴＦパラメータの分離品質の関数である
ことを特徴とする請求項１〜請求項４のいずれかに記載の方法。 - 前記最適化された多次元空間（ＥＭＯ）を生成するために、
・ステップＥ３．１において、前記ＨＲＴＦが、前記ＨＲＴＦのうち方向依存性を有する部分のみを含む方向伝達関数（ＤＴＦ）に変換され、
・ステップＥ３．２において、前記ＤＴＦが平滑化され、
・ステップＥ３．３において、前記ＤＴＦが前処理され、
・ステップＥ３．４において、ステップＥ３．３の結果である用いられるデータに応じて、次元数を減らすか又は増やすために、前記データ次元が変換され、
・前記データ次元を減らす選択肢においては、新たな軸上に射影された元データ（主成分）を表わす新たなデータ行列（スコア）を得るために、前記処理されたＤＴＦに対して主成分分析（ＰＣＡ）が行われ、そして
・空間ＥＭが、前記空間ＥＭの次元を表わす前記スコア行列の各列から生成され、又は、
・前記データ次元を増やす選択肢においては、多次元尺度構成法（ＭＤＳ）を用いて、前記空間ＥＭが生成され、
・ステップＥ３．５において、前記最適化の水準が、前記第３のデータベースＢＤ３からの前記分類間の前記空間的分離の有意水準により評価され、
・前のステップが、異なる前処理パラメータを用いて、及び／又は、前記生成される空間ＥＭにおける次元数を限定することにより、繰り返され、
・最も最適な前記最適化水準を有する空間が保持される
ことを特徴とする請求項５に記載の方法。 - 前記ＤＴＦの臨界帯域の平滑化が、聴覚系の周波数分解能の限度に従って行われることを特徴とする請求項６に記載の方法。
- 前記前処理が、以下の方法、すなわち、周波数フィルタリング、周波数範囲を区切ること、周波数の山及び谷の抽出、又は周波数アラインメント係数の算出、のうちの１つを用いて行われることを特徴とする請求項６〜請求項７のいずれかに記載の方法。
- 前記最適化水準が、
・前記第３のデータベース（ＢＤ３）における前記分類間の前記空間的分離の前記有意水準、例えばＡＮＯＶＡ検定を用いることにより評価される前記有意水準により評価されるか、又は
・前記空間ＥＭ内で最も近い１０個のＨＲＴＦの中で最高カテゴリに格付けされたＨＲＴＦの比率を計算し、この比率を、例えばスチューデントの検定を用いて、各被験者について前記第３のデータベース（ＢＤ３）において最高カテゴリに格付けされたＨＲＴＦの全体比率と比較することにより評価される
ことを特徴とする請求項６〜請求項８のいずれかに記載の方法。 - 前記第２のデータベースから抽出されたＮ個の形態学的パラメータを、前記最適化された空間内での対応する前記ＨＲＴＦの位置と相関させるための射影モデルを計算するために、
・ステップＥ４．１において、前記第２のデータベース（ＢＤ２）からの前記格付けされた形態学的パラメータＰｍｃに基づいて前記空間ＥＭＯ内での位置を見いだす目的で、前記ＥＭＯと前記Ｐｍｃとの間の多重線形回帰により、前記射影モデルが計算され、
・ステップＥ４．２において、前記射影モデルの品質水準が評価され、
・ステップＥ４．３において、前記Ｐｍｃが、最初のＫ個の格付けされた形態学的パラメータに減らされ、前記モデルの計算が、Ｋ＝１からＫ＝Ｎまで、前記モデルＥ４．１から、各々のＫの品質の尺度のステップＥ４．２で繰り返され、この計算は、各被験者について繰り返され、それらのデータは、前記第１のデータベース（ＢＤ１）及び前記第２のデータベース（ＢＤ２）から除去され、
・前記品質水準がそれに対して最高になる、最適なＫが保持される
ことを特徴とする請求項１〜請求項９のいずれかに記載の方法。 - 前記最適化された空間（ＥＭＯ）内での前記ユーザの射影位置の近傍にある少なくとも１つのＨＲＴＦ（ＨＲＴＦ−Ｓ）を選択するために、前記最適化された空間（ＥＭＯ）内での前記射影位置に最も近いＨＲＴＦが選択されることを特徴とする請求項１〜請求項１０のいずれかに記載の方法。
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