JP2015118376A - エンジン音合成装置を含む音声システム - Google Patents

Abstract

【課題】モータ音を合成するための改善された方法を提供する。
【解決手段】システムは、様々な予め定義されたモデルパラメータのセットを含むモデルパラメータ・データベースを備える。エンジン音合成装置は、少なくとも１つの誘導信号を受信し、誘導信号に応じて１セットのモデルパラメータを選択するように構成され、モデルパラメータの選択されたセットに応じて合成エンジン音信号を生成する。少なくとも１つのスピーカ５は、対応する音響信号を生成することによって合成エンジン音を再生するために使用される。
【選択図】図８

Description

様々な実施形態は、音声合成、特に燃焼機関の音合成の分野に関する。

（燃焼）エンジンノイズに関連する聴覚指示の多くは欠落することがあることから、ハイブリッド自動車及び電気自動車の普及は、都市環境における新たな安全性の問題を生じさせている。解決策は、車両をインテリジェントにより騒々しくすることである。実際に、いくつかの国は、車両の接近を他の交通参加者に警告するために、車両が最小レベルの音を放射することを要求する法律を確立している。

いくつかの研究は、特に音声処理の文脈において音声信号を分析して合成する分野において行われている。しかしながら、公知の方法及びアルゴリズムは、典型的には、自動車産業が要求する低コストの用途には適していない強力なディジタル信号プロセッサを必要とする。合成（例えば、内燃機関）音は、交通参加者の周囲に警告するためのみには生成されない。それはまた、エンジンの状態（回転速度、エンジン負荷、スロットル位置等）に関する音響フィードバックを運転者に提供するために車室内において再生されることができる。しかしながら、合成モータ音がスピーカを介して再生された場合、運転者は、実際の内燃機関とは異なる音を知覚する。それゆえに、モータ音を合成するための改善された方法についての一般的なニーズが存在する。

本発明は、例えば、以下を提供する。
（項目１）
少なくとも１つのスピーカを使用してリスニングルームの少なくとも１つのリスニング位置において合成エンジン音を再生するシステムにおいて、
様々な予め定義されたモデルパラメータのセットを含むモデルパラメータ・データベースと、
少なくとも１つの誘導信号を受信し、前記誘導信号に応じて１セットのモデルパラメータを選択し、前記モデルパラメータの選択されたセットに応じて合成エンジン音信号を生成するように構成されたエンジン音合成装置と、
対応する音響信号を生成することによって前記合成エンジン音を再生する少なくとも１つのスピーカと、
前記合成エンジン音信号を受信し、得られた音響エンジン音信号についての前記リスニングルームの効果が前記リスニング位置においておおよそ補償されるように設定されたフィルタ伝達関数に応じて前記合成エンジン音信号をフィルタリングするように構成されているイコライザと、
得られた前記合成エンジン音信号が変更されたモデルパラメータのセットから生成された場合に、得られた音響信号についての前記リスニングルームの効果が前記リスニング位置においておおよそ補償されるように設定された等化フィルタパラメータに応じて前記モデルパラメータ・データベースにおける前記予め定義されたモデルパラメータのセットを変更するように構成されたモデルパラメータ調整ユニットのうちの１つとを備える、システム。
（項目２）
モデルパラメータの各セットが、所望のエンジン音の少なくとも基本周波数及びより高次の高調波周波数と、対応する振幅及び位相値とを表す、上記項目に記載のシステム。
（項目３）
各対のリスニング位置及びスピーカが室内伝達関数（ＲＴＦ）に関連付けられており、前記システムが、さらに、前記イコライザ又は前記モデルパラメータ調整ユニットによって使用された前記ＲＴＦを定期的に又は連続的に測定して更新するように構成されたシステム識別ユニットを含む、上記項目のいずれかに記載のシステム。
（項目４）
前記誘導信号が、エンジンの回転速度信号、エンジン負荷を表す信号、車両速度を表す信号のうちの少なくとも１つを含む、上記項目のいずれかに記載のシステム。
（項目５）
さらに、少なくとも１つの音声信号を提供する音声信号源を備える、上記項目のいずれかに記載のシステム。
（項目６）
前記少なくとも１つの音声信号が前記合成エンジン音信号に重畳され、得られた和信号が前記イコライザに供給される、上記項目のいずれかに記載のシステム。
（項目７）
前記モデルパラメータ調整ユニットが、得られた前記合成エンジン音信号が変更されたモデルパラメータのセットから生成され、且つ、前記リスニングルームの効果がおおよそなくなるように、得られた前記音響信号が前記リスニング位置においておおよそ補償されるように設定された前記イコライザのフィルタパラメータに応じて前記モデルパラメータ・データベースにおける前記予め定義されたモデルパラメータのセットを変更するように構成されており、
前記合成エンジン音信号が、対応するスピーカに供給される前に、前記音響信号に重畳される、上記項目のいずれかに記載のシステム。
（項目８）
前記音響信号が、前記合成エンジン音信号に重畳される前に等化される、上記項目のいずれかに記載のシステム。
（項目９）
少なくとも１つのスピーカを使用してリスニングルームの少なくとも１つのリスニング位置において合成エンジン音を再生する方法において、
様々な予め定義されたモデルパラメータのセットを含むモデルパラメータ・データベースを提供することと、
少なくとも１つの誘導信号を受信し、前記誘導信号に応じてモデルパラメータの１セットを選択することと、
少なくとも１つの合成エンジン音信号を、前記選択されたモデルパラメータのセットに応じて合成することと、
対応する音響エンジン音信号を生成することによって前記合成エンジン音信号を再生することと、
得られた前記音響エンジン音信号についての前記リスニングルームの効果が前記リスニング位置においておおよそ補償されるように設定されたフィルタ伝達関数に応じて前記合成エンジン音信号をフィルタリングすることと、
得られた前記合成エンジン音信号が変更されたモデルパラメータのセットから生成された場合に、得られた前記音響エンジン音信号における前記リスニングルームの効果が前記リスニング位置においておおよそ補償されるように、等化フィルタパラメータのセットに応じて前記モデルパラメータ・データベースにおける前記予め定義されたモデルパラメータのセットを変更することと、
のうちの１つとを備える、方法。
（項目１０）
モデルパラメータの各セットが、所望のエンジン音の少なくとも基本周波数及びより高次の高調波周波数と、対応する振幅及び位相値とを表す、上記項目のいずれかに記載の方法。
（項目１１）
さらに、
前記合成エンジン音信号をフィルタリングするためのフィルタ係数を得るために使用された又は前記モデルパラメータ・データベースにおける前記予め定義されたモデルパラメータのセットを変更するために使用されたＲＴＦを定期的に又は連続的に測定して更新することを備える、上記項目のいずれかに記載の方法。
（項目１２）
前記誘導信号が、エンジンの回転速度信号、エンジン負荷を表す信号、車両速度を表す信号のうちの少なくとも１つを含む、上記項目のいずれかに記載の方法。
（項目１３）
さらに、
少なくとも１つの音声信号を提供することと、
前記合成エンジン音信号に前記音声信号を重畳して和信号をもたらすこととを備え、
フィルタ伝達関数に応じて前記合成エンジン音信号をフィルタリングすることが、前記和信号をフィルタリングすることを含む、上記項目のいずれかに記載の方法。
（項目１４）
さらに、
変更された前記モデルパラメータのセットから得られた前記合成エンジン音信号を、等化された音声信号に重畳することを備え、前記等化が、得られた前記音響信号についての前記リスニングルームの効果が前記リスニング位置においておおよそ補償されるように設定された前記フィルタ伝達関数に応じて前記音声信号をフィルタリングすることによって達成される、上記項目のいずれかに記載の方法。
（摘要）
リスニングルームの少なくとも１つのリスニング位置において合成エンジン音を再生するシステムが記載されている。本発明の例によれば、システムは、様々な予め定義されたモデルパラメータのセットを含むモデルパラメータ・データベースを備える。エンジン音合成装置は、少なくとも１つの誘導信号を受信し、誘導信号に応じて１セットのモデルパラメータを選択するように構成されている。エンジン音合成装置は、モデルパラメータの選択されたセットに応じて合成エンジン音信号を生成する。少なくとも１つのスピーカは、対応する音響信号を生成することによって合成エンジン音を再生するために使用される。さらに、システムは、（１）合成エンジン音信号を受信し、得られた音響エンジン音信号についてのリスニングルームの効果がリスニング位置においておおよそ補償されるように設定されたフィルタ伝達関数に応じて合成エンジン音信号をフィルタリングするように構成されているイコライザと、（２）得られた合成エンジン音信号が変更されたモデルパラメータのセットから生成された場合に、得られた音響信号についてのリスニングルームの効果がリスニング位置においておおよそ補償されるように設定されたイコライザのフィルタパラメータに応じてモデルパラメータ・データベースにおける予め定義されたモデルパラメータのセットを変更するように構成されたモデルパラメータ調整ユニットとのうちの１つを備える。

リスニングルームの少なくとも１つのリスニング位置において合成エンジン音を再生するシステムが記載されている。本発明の例によれば、システムは、様々な予め定義されたモデルパラメータのセットを含むモデルパラメータ・データベースを備える。エンジン音合成装置は、少なくとも１つの誘導信号を受信し、誘導信号に応じて１セットのモデルパラメータを選択するように構成されている。エンジン音合成装置は、モデルパラメータの選択されたセットに応じて合成エンジン音信号を生成する。少なくとも１つのスピーカは、対応する音響信号を生成することによって合成エンジン音を再生するために使用される。さらに、システムは、（１）合成エンジン音信号を受信し、得られた音響エンジン音信号についてのリスニングルームの効果がリスニング位置においておおよそ補償されるように設定されたフィルタ伝達関数に応じて合成エンジン音信号をフィルタリングするように構成されているイコライザと、（２）得られた合成エンジン音信号が変更されたモデルパラメータのセットから生成された場合に、得られた音響信号についてのリスニングルームの効果がリスニング位置においておおよそ補償されるように設定されたイコライザのフィルタパラメータに応じてモデルパラメータ・データベースにおける予め定義されたモデルパラメータのセットを変更するように構成されたモデルパラメータ調整ユニットとのうちの１つを備える。

さらに、少なくとも１つのスピーカを使用してリスニングルームの少なくとも１つのリスニング位置において合成エンジン音を再生する方法が記載されている。他の実施形態によれば、本方法は、様々な予め定義されたモデルパラメータのセットを含むモデルパラメータ・データベースを提供することと、少なくとも１つの誘導信号を受信し、誘導信号に応じてモデルパラメータの１セットを選択することとを備える。少なくとも１つの合成エンジン音信号は、選択されたモデルパラメータのセットに応じて合成される。合成エンジン音信号は、対応する音響エンジン音信号を生成することによって再生される。さらにまた、本方法は、以下のうちの１つを備える：（１）得られた音響エンジン音信号についてのリスニングルームの効果がリスニング位置においておおよそ補償されるように設定されたフィルタ伝達関数に応じて合成エンジン音信号をフィルタリングすることと、（２）得られた合成エンジン音信号が変更されたモデルパラメータのセットから生成された場合に、得られた音響エンジン音信号におけるリスニングルームの効果がリスニング位置においておおよそ補償されるように、等化フィルタパラメータのセットに応じてモデルパラメータ・データベースにおける予め定義されたモデルパラメータのセットを変更すること。

様々な実施形態は、以下の図面及び説明を参照しながらより良好に理解されることができる。図中の構成要素は、必ずしも縮尺どおりではなく、代わりに強調は、本発明の原理の説明において設定される。さらに、図面において、同様の参照符号は、対応する部分を指す。

図１は、正弦波信号モデルに基づくエンジン音分析の一般的な例を図示するブロック図である。 図２は、入力信号に存在する高調波正弦波信号の内容を推定するための外部誘導信号を利用したモデルに基づくエンジン音分析の例を図示するブロック図である。 図３は、高調波正弦波信号の内容の適応誘導推定を使用するエンジン音分析の他の例のブロック図である。 図４は、図３の例における高調波正弦波信号成分の適応を図示するブロック図である。 図５は、図１−図３の例のうちの１つに応じた信号分析によって得られた信号モデルを使用するエンジン音の合成を図示するブロック図である。 図６は、リスニングルームの室内インパルス応答を補償するためのイコライザを含む音声システムに統合された典型的なエンジン音合成装置を図示するブロック図である。 図７は、図６の例の他の解決策を含む。 図８は、図６の例のマルチチャンネル一般化を図示するブロック図である。 図９は、図９は、図７の例のマルチチャンネル一般化を図示するブロック図である。

車外からの音知覚は、毎時３０−４０ｋｍまでの走行速度についてエンジン音によって支配される。従って、エンジンの音は、特に走行速度が低い都市地域においては車両の接近を他の交通参加者に警告する支配的な「警報信号」である。上述したように、人々、特に歩行者や聴覚能力が低い人々が接近する車両を聞くのを可能とするために、電気自動車又はハイブリッド自動車が最小レベルの音を放射することが要求されることがある。さらにまた、内燃機関の典型的な音はまた、（回転速度、スロットル位置、エンジン負荷等に関する）車両の動作状態に関する音響フィードバックを運転者に提供するために車両の内部にも望まれることがある。

多くの用途において、関心のある信号は、広帯域ノイズによって破損した複数の正弦波信号成分から構成されている。正弦波又は「高調波」モデルは、そのような信号を分析してモデル化するのに適切である。さらに、正弦波信号成分から主に構成された信号は、音声処理におけるフォルマント周波数等の異なる用途においてみられる。正弦波信号モデリングはまた、それらが一般に比較的ゆっくりと変化する正弦波信号成分を有する高調波又はほぼ高調波信号を再生することから、楽器によって再生された音を分析して合成するのに成功裏に適用されることができる。正弦波信号モデリングは、元の信号が合成、すなわち、（高調波及び残差）成分の付加（又は重ね合わせ）によって回復されることができるように可聴信号成分のパラメータ表現を提供する。

車両の燃焼機関等の回転機械システムは、非常に高調波の内容及び広帯域ノイズ信号を有し、それゆえに、「正弦波信号プラス残差」モデルは、実際の燃焼機関によって再生される音を分析して合成するのに非常に適している。この目的のために、内燃機関によって生成された音は、例えば、車両がシャーシローラダイナモメータに配置され、異なる負荷条件及び様々なエンジン回転速度で動作しているとき、車外に配置された１つ以上のマイクロフォンを使用して記録されることができる。得られた音声データは、適切な合成装置によってモータ音を容易に再生するために、（例えば、電気自動車において）後に使用されることができる音声データからモデルパラメータを「抽出」するために分析されることができる。モデルパラメータは、一般に、一定ではなく、特にエンジン回転速度に依存して変化し得る。

図１は、上述したモデルパラメータを抽出するために周波数領域で音声信号を分析するシステムを図示している。（時間インデックスｎを有する）時間離散入力信号ｘ［ｎ］は、上述したように、測定によって得られた音声データである。図１において、測定は、一般に、入力信号ｘ［ｎ］を提供する入力信号源１０によって表される。入力信号ｘ［ｎ］は、ディジタル短時間フーリエ変換（ＳＴＦＴ）アルゴリズム（例えば、ＦＦＴアルゴリズム）を使用して周波数領域に変換されることができる。周波数領域において入力信号Ｘ（ｅ^ｊω）を生成するためにＳＴＦＴを実行する機能ブロックは、図１における符号２０によってラベル付けされている。周波数領域において入力信号Ｘ（ｅ^ｊω）から始めると、以下の全ての信号の分析は、周波数領域において行われる。しかしながら、信号処理は、周波数領域に限定されるものではない。信号処理は、時間領域において部分的に又は排他的に実行されてもよい。しかしながら、周波数領域信号処理を使用する場合は、高調波正弦波信号の数は、使用されたＦＦＴ長さによって制限される。

図１に図示されたシステムによれば、入力信号Ｘ（ｅ^ｊω）は、正弦波信号成分の推定を実行する機能ブロック３０に供給されることができる。本例において、この機能は、基本周波数ｆ_０の推定（機能ブロック３１）と、周波数ｆ_１，ｆ_２，・・・，ｆ_Ｎを有するＮ次高調波正弦波信号の推定（機能ブロック３２）という２つの部分に分割される。このタスクを達成するための多くの方法は、当該技術分野において知られており、ここでは詳述しない。しかしながら、全ての方法は、以下のように表現されることができる信号モデルに基づいている。
ｘ［ｎ］＝Ａ_０ｓｉｎ（ω_０ｎ＋ψ_０）＋Ａ_１ｓｉｎ（ω_１ｎ＋ψ_１）＋・・・＋Ａ_Ｎｓｉｎ（ω_Ｎｎ＋ψ_Ｎ）＋ｒ［ｎ］ （１）

すなわち、入力信号ｘ［ｎ］は、以下の重ね合わせとしてモデル化される：（角周波数ω_０に対応する）基本周波数ｆ_０を有する正弦波信号、（角周波数ω_１からω_Ｎにそれぞれ対応する）周波数ｆ_１からｆ_Ｎを有するＮ次高調波正弦波信号、及び、広帯域の非周期的な残差信号ｒ［ｎ］。正弦波信号推定（ブロック３０）の結果は、推定周波数ｆ＝（ｆ_０，ｆ_１，・・・，ｆ_Ｎ）、対応する振幅Ａ＝（Ａ_０，Ａ_１，・・・，Ａ_Ｎ）及び位相値ψ＝（ψ_０，ψ_１，・・・，ψ_Ｎ）を含む３つの対応するベクトルであり、基本周波数の位相ψ_０は、ゼロに設定されることができる。これらの周波数、振幅及び位相値を表すベクトルｆ、Ａ及びψは、例えば、９００ｒｐｍ、１０００ｒｐｍ、１１００ｒｐｍ等のエンジン回転速度に対応する様々な異なる基本周波数に対して決定されることができる。さらにまた、ベクトルｆ、Ａ及びψは、エンジンの動作モードを表す異なるエンジン負荷又は他の非音響パラメータ（ギア数、アクティブリバースギア等）に対して決定されることができる。

１つ以上の非音響パラメータ（ギア数、アクティブリバースギア等）にも依存し得る残差信号ｒ［ｎ］を推定するために、個々の正弦波信号の重ね合わせによって入力信号の総（推定）高調波内容を合成するために推定されたモデルパラメータ（すなわち、ベクトルｆ、Ａ及びψ）が使用される。これは、図１におけるブロック４０によって達成される。入力信号の結果として生じる推定高調波部分は、周波数領域においてＨ（ｅ^ｊω）及び時間領域においてｈ［ｎ］として示される。合成信号Ｈ（ｅ^ｊω）は、上述した時間領域信号ｒ［ｎ］の周波数領域と等価である残差信号Ｒ（ｅ^ｊω）を得るために入力信号Ｘ（ｅ^ｊω）から減算されることができる（ブロック５０を参照）。残差信号は、（例えば、非線形平滑化フィルタ６０による）フィルタリングの対象とすることができる。そのようなフィルタは、残差信号を平滑化する、すなわち、過渡アーチファクト、スパイク又は推定残差信号Ｒ（ｅ^ｊω）等を抑制するように構成されることができる。フィルタリングされた残差信号Ｒ’（ｅ^ｊω）は、残差信号を特徴付けるモデルパラメータを得るために行われる信号分析を表すブロック７０に供給される。この信号分析は、とりわけ、残差信号のパワースペクトルの線形予測符号化（ＬＰＣ）又は単純計算を含むことができる。例えば、残差信号のパワースペクトルは、心理音響学的に臨界帯域の制限を考慮して選択されることができる異なるスペクトル領域（心理音響学的に動機付けされた周波数スケールに応じた周波数帯域；例えば、Ｆａｓｔｌ、Ｈｕｇｏ；Ｚｗｉｃｋｅｒ、Ｅｂｅｒｈａｒｄ；Ｐｓｙｃｈｏａｃｏｕｓｔｉｃｓ（第３版）、Ｓｐｒｉｎｇｅｒ、２００７年を参照）において計算されることができる。バーク又はメル尺度等の心理音響学的に動機付けされる周波数スケールを使用することは、計算時間及びメモリ使用量の大幅な低減を可能とする。

それゆえに、異なる非音響パラメータ（例えば、エンジンの回転速度、ギア数、エンジン負荷等）についての異なる基本周波数及び残差信号モデルパラメータについて得られた「高調波」信号モデルパラメータを有すると、これらのモデルパラメータは、図１に従って分析されたエンジンによって再生される音に対応する現実的なエンジン音を合成するために後に使用されることができる。

図２は、図１にかかる信号分析に代わるものとしてみることができる信号分析の他の例を図示している。図２の信号分析の構造は、正弦波信号推定３０の基本的原理を除き、図１の信号分析に対応する。図２のブロック図の残りの部分は、図１の例と同じである。本例において、誘導高調波正弦波信号の推定が行われ、回転信号ｒｐｍ［ｎ］は、誘導信号として使用される。それにもかかわらず、エンジンの状態を表す任意の信号又は信号群が（ベクトル信号であってもよい）誘導信号として使用されることができる。特に、誘導信号は、以下の信号のうちの少なくとも１つから構成されることができる：エンジンの回転速度を表す信号、スロットル位置を表す信号、エンジン負荷を表す信号。この文脈において、回転信号は、一般に、例えば、（コントローラ・エリア・ネットワーク・バス、ＣＡＮバスを介して多くの車両においてアクセス可能である駆動系制御モジュールとしても知られる）エンジン制御ユニットによって提供されることができるエンジンの回転速度を表す信号とすることができる。誘導された正弦波信号の推定を使用する場合、基本周波数は、入力信号Ｘ（ｅ^ｊω）から推定されず、直接誘導信号から得ることができる：本例において、エンジンの回転信号ｒｐｍ［ｎ］は試験される。例えば、１２００ｒｐｍのエンジン速度は、６気筒内燃機関について１２０Ｈｚの基本周波数をもたらす。より高次の高調波もまた、例えばエンジン負荷及びスロットル位置に依存してもよい。

誘導された正弦波信号の推定のために、以下の信号モデルが使用されることができる。従って、入力信号ｘ［ｎ］は、以下のようにモデル化される。

ｎは、時間インデックスであり、ｉは、高調波の数を示し、ｆ_０は、基本周波数を示し、Ａ_ｉは、振幅であり、ψ_ｉは、ｉ次の高調波の位相である。上述したように、基本周波数及び高調波の周波数は、入力信号ｘ［ｎ］から推定されず、直接誘導信号ｒｐｍ［ｎ］から導出されることができる。図２において「Ｎ次の高調波正弦波信号の生成」とラベル付けされたブロックは、この機能を表す。対応する振幅Ａ_ｉ及び位相値ψ_ｉは、当該技術分野において知られている信号処理方法を使用して推定される。例えば、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）アルゴリズムが使用されてもよく、又は、少数の高調波のみが推定対象である場合には、Ｇｏｅｒｔｚｅｌアルゴリズムが使用されてもよい。固定数Ｎ個の周波数が通常考えられる。音声処理の文脈において誘導高調波推定の一例は、Ｃｈｒｉｓｔｉｎｅ Ｓｍｉｔ ａｎｄ Ｄａｎｉｅｌ Ｐ．Ｗ．Ｅｌｌｉｓ、Ｇｕｉｄｅｄ Ｈａｒｍｏｎｉｃ Ｓｉｎｕｓｏｉｄ Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｉｎ ａ Ｍｕｌｔｉ−Ｐｉｔｃｈ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ、２００９ ＩＥＥＥ Ｗｏｒｋｓｈｏｐ ｏｎ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ｏｆ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｔｏ Ａｕｄｉｏ ａｎｄ Ａｃｏｕｓｔｉｃｓ、２０００年１０月１８−２１日に記載されている。

図３は、図２に示された例の変更例を図示している。双方のブロック図は、正弦波信号推定を表す信号処理ブロック３０を除いて基本的に同一である。誘導適応正弦波信号推定アルゴリズムは、パラメータとして、基本周波数ｆ_０及び少なくとも１つの高調波の周波数（ｆ_１，ｆ_２等）を含む周波数ベクトルｆを取ることができ、入力信号Ｘ（ｅ^ｊω）と最良に一致するようにこれらの周波数を適応的に「微調整」する。従って、推定は、微調整周波数ｆ_０’，ｆ_１’，等を含む変更された周波数ベクトルｆ’とともに、対応する振幅ベクトルＡ’＝［Ａ_０’，Ａ_１’，Ａ_２’，・・・］及び位相ベクトルψ＝［ψ_０’，ψ_１’，ψ_２’，・・・］を提供することができる。適応アルゴリズムは、特に、誘導信号（例えば、回転信号ｒｐｍ［ｎ］）が不十分な品質である場合に使用されてもよい。例えば、自動車の駆動系等の機械的システムは、通常、非常に高いＱ値を有し、それゆえに、回転信号ｒｐｍ［ｎ］と真のエンジン回転速度との間の（数ヘルツの範囲内の）さらに小さな偏差は、特に高調波について推定結果を著しく悪化させることがある。

図４は、最小平均二乗（ＬＭＳ）の最適化アルゴリズムを使用して周波数ベクトルｆに含まれる１つの周波数ｆ_ｉ（ｉ＝１，・・・，Ｎ）成分（並びにその振幅Ａ_ｉ及び位相ψ_ｉ）を適応させるための手順の例を図示するブロック図である。適応の結果は、３個のｆ_ｉ’，Ａ_ｉ’，ψ_ｉ’によって表される微調整正弦波信号である。適応のための出発点は、図２で説明した基本的なアプローチを使用して推定された（３個のｆ’，Ａ’，ψ’によって表される）正弦波信号である。すなわち、その後に本願明細書に記載された適応アルゴリズムを使用して最適化されるｆ_ｉ’，Ａ_ｉ’，ψ_ｉ’の初期値は、周波数ｆ_ｉ（ｉ＝１，２，・・・，Ｎ）が単に自動車用途における回転速度信号からの（非音響又は音響）誘導信号等から直接導出される基本周波数ｆ_０の倍数として計算される誘導高調波正弦波信号の推定を使用して得ることができる。適応のため、ｆ’，Ａ’，ψ’によって表される初期の正弦波信号は、直交及び同相成分Ｑ_ｉ及びＩＮ_ｉに分解される位相ベクトルとみなされる（信号処理ブロック３０１を参照）。これらの成分Ｑ_ｉ及びＩＮ_ｉは、時変重み係数ａ及びｂによってそれぞれ重み付けされた後、加算（複素数の付加、すなわち、ＩＮ_ｉ＋ｊＱ_ｉ、Ｊは虚数単位である）され、ｆ_ｉ’，Ａ_ｉ’及びψ_ｉ’によって表される変更された（最適化）位相ベクトルを得ることができる。

重み係数ａ及びｂは、エラー信号が最小になるように（すなわち、最小二乗法の意味において、信号のｌ^２ノルムが最小化される）重み係数ａ及びｂを調整するように構成されたＬＭＳ最適化ブロック３０２によって決定される。図３に示される残差抽出６０を使用して得られる残差信号Ｒ（ｅ^ｊω）は、エラー信号として使用されることができる。すなわち、適応の「目標」は、残差信号Ｒ（ｅ^ｊω）のパワーを最小にすることであり、また、高調波信号成分の全パワーを最大化することである。実際の最適化アルゴリズムは、例えば、「急勾配」法に基づくＬＭＳアルゴリズム等の任意の適切な最小化アルゴリズムとすることができる。全てのこれらの方法は周知であり、従ってここでは詳述しない。

図１−図３に図示される信号分析は、例えば、シャーシローラダイナモメータ上において試験車両によって「オフライン」で行われることができる。上述したモデルパラメータ（周波数、振幅及び位相ベクトルｆ、Ａ及びψ、並びに、残余モデルパラメータ）は、車両のエンジンの様々な回転数値について測定されることができる。例えば、モデルパラメータは、所定間隔（例えば、１００ｒｐｍ）で最小値（例えば、９００ｒｐｍ）から最大値（例えば、６０００ｒｐｍ）に及ぶ離散回転数値に対して決定されることができる。後に音声合成のためのモデルパラメータが中間回転数値（例えば、２５７５ｒｐｍ）のために必要とされる場合は、それらは、補間することによって得られることができる。本例において、２５７５ｒｐｍについてのモデルパラメータは、線形補間を使用して２５００ｒｐｍ及び２６００ｒｐｍについて決定されたモデルパラメータから計算されることができる。

モデルパラメータを決定するために、試験されている車両のエンジンの回転速度は、連続的に最小から最大回転数値まで上昇させることができる。この場合、所定間隔内の回転数値（例えば、９５０ｒｐｍから１０４９ｒｐｍまで）について決定されたモデルパラメータは、平均化され、間隔（本例では１０００ｒｐｍ）の中心値と関連付けることができる。他の追加の誘導信号（例えば、エンジン負荷）が考えられるべきであり、データ収集及びモデルパラメータの推定は、回転数信号が誘導信号であった場合、記載された場合と同様にして行われる。

図５は、図１−図３に図示される信号分析に応じて決定されたモデルパラメータを使用するエンジン音の合成を図示するブロック図である。本例において、エンジン音合成装置１０は、１つの誘導信号（回転数信号ｒｐｍ［ｎ］）を使用するのみである。しかしながら、他の誘導信号が追加的に又は代替的に使用されてもよい。誘導信号ｒｐｍ［ｎ］は、高調波信号生成部１１０及びモデルパラメータ・データベース１００に供給される。信号生成部１００は、基本周波数ｆ_０及び高調波の周波数ｆ_１，ｆ_２等を提供するように構成されることができる。これらの周波数値、すなわち、周波数ベクトルｆ＝［ｆ_０，ｆ_１，・・・，ｆ_Ｎ］は、高調波信号合成部１３０に供給されることができる。合成部１３０はまた、モデルパラメータ・データベース１００から現在の誘導信号ｒｐｍ［ｎ］に適合する高調波モデルパラメータを受信する。モデルパラメータ・データベース１００はまた、例えば、残差信号のパワースペクトルを表すことができる残差モデルを記述するモデルパラメータを提供することができる。さらにまた、モデルパラメータ・データベース１００は、既に上述したように、正確なパラメータを得るために補間を使用することができる。高調波信号合成部１３０は、図１−図３に関して上述した信号分析を使用してそこから推定された入力信号Ｘ（ｅ^ｊω）の高調波成分に対応する高調波信号Ｈ_ｅｓｔ（ｅ^ｊω）を提供するように構成されている。

残差信号を記述するモデルパラメータは、残差信号の振幅Ｍ（ｅ^ｊω）を回復する合成部１４０を包むために提供されることができる。本例において、残差信号の位相は、全残差信号Ｒ_ｅｓｔ（ｅ^ｊω）を生成するように、ホワイトノイズを全帯域通過フィルタリングする（それゆえに、位相信号Ｐ（ｅ^ｊω）を得る）こと及び振幅信号Ｍ（ｅ^ｊω）に位相信号Ｐ（ｅ^ｊω）を追加することによって回復される。ホワイトノイズは、ノイズ生成部１２０によって生成されることができる。全帯域通過フィルタ１５０は、フィルタ入力に供給されるホワイトノイズを位相領域０−２πにマッピングすることによって位相フィルタを実装することができ、それゆえに位相信号Ｐ（ｅ^ｊω）を提供する。合成されたエンジン音信号Ｘ_ｅｓｔ（ｅ^ｊω）は、回復された高調波信号Ｈ_ｅｓｔ（ｅ^ｊω）及び回復された残差信号Ｒ_ｅｓｔ（ｅ^ｊω）を追加することによって得ることができる。周波数領域において得られた音声信号は、時間領域に変換され、増幅され、一般的な音声再生装置を使用して再生されることができる。

一般に、エンジン音合成部は、誘導信号に応じて（例えば、メモリに存在するモデルパラメータ・データベースＤＢから）モデルパラメータのセットを検索する（すなわち、選択する）「ブラックボックス」とみなすことができる。そして、それは、誘導信号に対応する得られたエンジン音信号を合成するためにこれらのモデルパラメータを使用する。モデルパラメータのセットは、例えば、基本周波数ｆ_０、高調波ｆ_１，ｆ_２，・・・，ｆ_Ｎ、対応する振幅値Ａ_０，Ａ_１，Ａ_２，・・・，Ａ_Ｎ及び位相値ψ_０，ψ_１，ψ_２，・・・，ψ_Ｎ並びに残差ノイズのパワースペクトルを含むことができる。誘導信号は、スカラー信号（例えば、エンジンの回転速度を表す回転信号）、又は、回転数信号、エンジン負荷信号、スロットル位置信号等を含む少なくとも２つのスカラー信号のセットを表すベクトル信号とすることができる。特定の誘導信号値（例えば、特定の回転速度又はエンジン負荷）は、図１−図４に関して上述したように得ることができるモデルパラメータのそれぞれのセットを一義的に定義する。換言すれば、モデルパラメータは、誘導信号の関数である。

モデルパラメータは、誘導信号の様々な値に対して一旦決定されると、例えば不揮発性メモリにおけるモデルパラメータ・データベースＤＢとして記憶される。モデルパラメータは、（誘導信号によって表される）様々な状況についての所望のエンジン音を表す。しかしながら、実際に電気自動車に座っている人によって知覚される合成エンジン音は、車室の形状に応じて変化し得る。すなわち、同じモデルパラメータ・データベースＤＢによって表される同じエンジン音は、街の車両、自家用車及び大型車における聴取者（例えば、運転手又は乗員）毎に異なる音の印象を生成することがある。異なる音の印象は、車室の異なる大きさや形状が主な原因である。

以下の説明において、車室は、典型的なリスニングルームとして使用される。車室内の聴取者（例えば、運転手又は乗員）の頭部位置は、（おおよそ）リスニング位置と称される。それゆえに、室内伝達関数（ＲＴＦ）は、スピーカに供給された音声信号からリスニング位置に到達した音響信号に対する室内の伝達特性を表す。複数のスピーカ及び／又はリスニング位置の場合には、ＲＴＦは行列（室内伝達行列）であり、各行列要素は、特定のリスニング位置及び関連するスピーカ（又はスピーカの群）についての伝達特性を表すスカラーＲＴＦを表す。この用語を使用すると、異なる種類の車両における異なるエンジン音の印象の原因は、（主に）ＲＴＦである。以下に記載された音声システムは、異なるリスニングルームの効果を補償し、所定の予め設定されたモデルパラメータ・データベースＤＢについての車両の種類にかかわらず（おおよそ）均一なエンジン音印象を達成するために使用されることができる。各ＲＴＦは、対応する室内インパルス応答（ＲＩＲ）に固有に関連しており、ＲＩＲは、周波数領域内にあるＲＴＦの時間領域に相当する。

図６は、とりわけ、エンジン音合成装置１０、音声信号源１（例えば、ＣＤプレーヤ）及びイコライザ２を含む音声システムを図示している。エンジン音合成装置１０には、誘導信号（例えば、ｒｐｍ［ｎ］及び／又はｌｏａｄ［ｎ］）及び予め定義されたモデルパラメータ。データベースＤＢが供給され、現在の誘導信号に応じてモデルパラメータ・データベースＤＢからモデルパラメータのセットを選択して使用することによって結果としてのエンジン音信号ｘ_ｅｓｔ［ｎ］を生成するように構成されている。モデルパラメータの選択されたセットは、結果としてのエンジン音信号ｘ_ｅｓｔ［ｎ］を合成するために使用される。図５において説明したように、これは達成することができる。上述したように、（１つ以上のスピーカに供給される）得られた合成音声信号ｘ_ｅｓｔ［ｎ］は、常に、誘導信号の所定値に対して同じであり、特定の車室の室内特性に影響されない。すなわち、合成音声信号ｘ_ｅｓｔ［ｎ］は、音声信号が再生されるリスニングルームのＲＴＦに依存しない。しかしながら、図６の音声再生システムは、状況を改善するのに役立つことができる。

音声信号源１は、合成エンジン音信号ｘ_ｅｓｔ［ｎ］が付加された少なくとも１つのディジタル音声信号ａ［ｎ］（例えば、ステレオ又はマルチチャンネル音声の場合、音声信号のセット）を提供する。少なくとも１つの得られた和信号は、ｙ［ｎ］と表される。この付加はまた、周波数領域において達成されることができる（すなわち、Ｙ（ｅ^ｊω）＝Ａ（ｅ^ｊω）＋Ｘ_ｅｓｔ（ｅ^ｊω））。ここで、Ａ（ｅ^ｊω）は、周波数領域における音声信号ａ［ｎ］を表し、Ｙ（ｅ^ｊω）は、周波数領域における和信号を表す。しかしながら、音声信号源１は任意であり、音声信号ａ［ｎ］はまた、ゼロであってもよい。この場合、和信号は、合成エンジン音信号Ｙ（ｅ^ｊω）＝Ｘ^ｅｓｔ（ｅ^ｊω）に等しい。

和信号は、本質的にフィルタ伝達関数Ｇ（ｅ^ｊω）（通常、複数の音声チャンネルの場合には行列関数）に従って動作するディジタルフィルタであるイコライザ２に提供される。このフィルタ伝達関数Ｇ（ｅ^ｊω）は、音が再生される車室（リスニングルーム）の各ＲＩＲ ｈ［ｎ］に関連付けられているＲＴＦ Ｈ（ｅ^ｊω）の効果を補償するように設計されることができる。換言すれば、イコライザ２は、室内伝達関数Ｈ（ｅ^ｊω）を等化するように構成される。しかしながら、フィルタ伝達関数Ｇ（ｅ^ｊω）は、所望の方法で得られた音声出力を調整するために、任意の所望の周波数応答を提供するように設計されてもよい。簡単な概要は、どのようにＲＩＲが特定のリスニングルームについて得られることができるのか、また、どのように対応する等化フィルタ係数（フィルタインパルス応答とも称される）が、等化フィルタがリスニングルームの効果を補償するように設計されることができるのかについて以下に説明される。

ＲＩＲ Ｈ（ｅ^ｊω）は、一般に、様々な公知のシステム識別技術を使用して測定又は推定されることができる。例えば、試験信号は、スピーカ又はスピーカの群を介して再生されることができるとともに、リスニングルーム内の所望の聴取位置に到達した得られた音響信号は、マイクロフォンによって測定される。そして、ＲＴＦ Ｈ（ｅ^ｊω）は、適応（ＦＩＲ）フィルタによって試験信号をフィルタリングし、フィルタリングされた試験信号がマイクロフォン信号に一致するようにフィルタ係数を繰り返し適応させることによって得ることができる。フィルタ係数が収束すると、適応フィルタのフィルタインパルス応答（すなわち、ＦＩＲフィルタの場合にはフィルタ係数）は、求められるＲＩＲ ｈ［ｎ］と一致する。対応するＲＴＦ Ｈ（ｅ^ｊω）は、時間領域ＲＩＲ ｈ［ｎ］を周波数領域に変換することによって得ることができる。そして、実際の等化フィルタ伝達関数Ｇ（ｅ^ｊω）は、ＲＴＦ Ｈ（ｅ^ｊω）の反転によって得ることができる。そのような反転は、困難な作業になる場合がある。しかしながら、様々な適切な方法は、当該技術分野において知られており、それゆえに、ここではさらに論じない。実際には、個々のＲＩＲは、各対のスピーカ及び考えられるリスニングルーム内のリスニング位置について得ることができる。例えば、４つのスピーカ及び４つのリスニング位置を考えた場合、１６個のＲＩＲを得ることができる。これら１６個のＲＩＲは、周波数領域における対応する伝達行列に変換されることができる室内インパルス応答行列に配置されることができる。そのため、ＲＴＦは、一般に、複数の音声チャンネルの場合には行列形態を有する。従って、イコライザを特徴付けるフィルタ伝達関数はまた、行列形態を有する。１つのディジタルフィルタが各音声チャンネルに適用された実際の場合において、伝達行列は、対角行列とみなすことができる。１つの実施形態によれば、フィルタ伝達関数Ｇ（ｅ^ｊω）は、任意の特定のリスニングルームについて予め決定されてもよく、ディジタルフィルタリングを実行するディジタル信号処理ユニットの不揮発性メモリにプログラムされてもよい。しかしながら、リスニングルームのＲＩＲは、（測定値を使用して）動的に更新されることができ、フィルタＧ（ｅ^ｊω）について更新されたフィルタ係数は、現在のＲＩＲに基づいて得ることができる。しかしながら、等化フィルタは、必ずしもＲＩＲによって直接制御されない。例えば、米国特許第８，１６０，２８２号明細書において、様々な異なる方法が、測定されたＲＩＲから等化フィルタ係数を計算するために知られている。

図６に図示されたシステムにおいて、（必要に応じて少なくとも１つの音声信号ａ［ｎ］によって重畳される）合成エンジン音信号ｘ_ｅｓｔ［ｎ］は、リスニングルームのＲＩＲ ｈ［ｎ］（複数のチャンネルの場合には行列）の効果を補償するイコライザ２によって等化される。すなわち、イコライザ２は、少なくともＲＴＦ Ｈ^−１（ｅ^ｊω）の（おおよそ）逆を含む（等化フィルタパラメータのセットを表す）フィルタ伝達関数Ｇ（ｅ^ｊω）を有する。上述したように、伝達関数Ｇ（ｅ^ｊω）及びＨ^−１（ｅ^ｊω）は、複数のチャンネル（マルチチャンネル）の場合には双方とも行列である。

車室のＲＩＲが変化したり、例えば、車両内に座っている人の数に依存したりすることがあることから、イコライザのフィルタ伝達関数Ｇ（ｅ^ｊω）（すなわち、等化フィルタパラメータセット）は、現在のＲＩＲに一致するように定期的に更新されるか又は連続的に適合させることができる。この目的のために、マイクロフォンは、リスニングルーム内のリスニング位置に近接することが必要とされる。しかしながら、適切なマイクロフォンは、大抵の場合、アクティブノイズキャンセル（ＡＮＣ）システムを搭載した高級車に設置されている。上述したように、ＲＩＲの行列は、複数の音声チャンネル及び／又はリスニング位置の場合にはスカラーＲＩＲに置き換えられる。従って、イコライザの伝達動作は、スカラー伝達関数の代わりに、伝達関数の行列（伝達行列）によって特徴付けられる。しかしながら、原則を示して複雑な図示を避けるために単一チャンネルの場合が図示されている。

図６の例において、オンボードの音声システムのイコライザ２は、双方の音声信号ａ［ｎ］及び合成エンジン音信号ｘ_ｅｓｔ［ｎ］を等化するために使用される。この目的のために、信号ａ［ｎ］及びｘ_ｅｓｔ［ｎ］は重畳（加算）され、和信号ｙ［ｎ］がエンジン音合成装置１０の下流に配置されたイコライザ２に供給される。図７に図示された代替例は、異なるアプローチを使用しており、これによれば、（本例においてはｘ_ｅｓｔ’［ｎ］として示される）合成エンジン音信号は、既に等化された音声信号ａ’［ｎ］に重畳され、（等化された）和信号ｙ’［ｎ］を生み出す。すなわち、図７の例において、イコライザ２は、合成エンジン音信号ｘ_ｅｓｔ’’［ｎ］の信号経路に並列な信号経路に配置されている。従って、イコライザ２は、合成エンジン音信号ｘ_ｅｓｔ’［ｎ］を等化するために必要とされず、むしろ音声信号ａ［ｎ］を等化するためにのみ必要とされる（任意）。適切に等化された合成エンジン音信号ｘ_ｅｓｔ’［ｎ］を得るために、予め定義されたモデルパラメータ・データベースＤＢは、リスニングルーム（車室）のＲＩＲ ｈ［ｎ］に依存する等化フィルタパラメータセットに応じて、又は、複数のチャンネルの場合にはＲＩＲの行列に応じて変更される。予め定義されたモデルパラメータ・データベースＤＢにおけるモデルパラメータは、得られた変更されたモデルパラメータ・データベースＤＢ’が、既にＲＩＲ ｈ［ｎ］に応じて等化された（各音声チャンネルについての）合成エンジン音信号ｘ_ｅｓｔ［ｎ］を（ＥＳＳ１０の出力において）生み出すモデルパラメータを含むように変更される。モデルパラメータへの等化の組み込みは、例えば、（おおよそＨ^−１（ｅ^ｊω）である）等化フィルタの対応する伝達関数Ｇ（ｅ^ｊω）と（基本周波数ｆ_０及び高調波ｆ_１，ｆ_２，・・・，ｆ_Ｎと関連付けられた）対応する振幅値Ａ_０，Ａ_１，Ａ_２，・・・，Ａ_Ｎ及び位相値ψ_０，ψ_１，ψ_２，・・・，ψ_Ｎの単純な乗算によって達成されることができる。複数のチャンネルの場合には、これは各音声チャンネルについて行われる。

本開示のいくつかの態様が以下に要約される。しかしながら、以下の説明は、網羅的又は完全ではないことに留意すべきである。

１つの態様は、音、特に内燃機関の近傍で取得されたエンジン音信号を分析する方法に関する。本方法は、分析対象の入力信号の基本周波数を決定し、それにより、入力信号又は少なくとも１つの誘導信号を使用することを含む。さらにまた、基本周波数に対応するより高次の高調波の周波数が決定され、それゆえに高調波モデルパラメータが得られる。本方法は、さらに、高調波モデルパラメータに基づいて高調波信号を合成し、残差信号を取得するために入力信号から高調波信号を減算することを含む。最後に、残差モデルパラメータは、残差信号に基づいて推定される。

入力信号は、周波数領域に変換されることができ、それゆえに、さらに処理される前に、周波数領域の入力信号を提供することができる。この場合、考えられることができる高調波の量は、例えば、周波数領域への変換を提供するＦＦＴ（高速フーリエ変換）アルゴリズムによって使用される入力ベクトルの長さに制限されるにすぎない。入力信号の処理は、一般に、完全に周波数領域において行われてもよく、それゆえに、高調波信号及び残差信号は、周波数領域において計算されることができる。

基本周波数及びより高次の高調波の周波数は、典型的には計算が複雑である入力信号からの直接的な基本周波数（及びより高次の高調波の周波数）の推定を避けるために、少なくとも１つの誘導信号から導出されてもよい。

高調波モデルパラメータは、基本周波数及びより高次の高調波の周波数の周波数ベクトルと、対応する振幅ベクトル及び対応する位相ベクトルとを含むことができる。高調波モデルパラメータを決定することは、基本周波数及びより高次の高調波の周波数に関連付けられた位相及び振幅値を推定することを含むことができる。高調波モデルパラメータを決定することは、一般に、少なくとも１つの誘導信号から得られる基本周波数及びより高次の高調波の周波数の微調整を含むことができる。そのような微調整は、残差信号のノルム（例えば、Ｌ^２ノルム）が最小になるように、より高次の高調波の周波数及びそれらの対応する（推定された）振幅及び位相値の繰り返し変更をともなっていてもよい。この微調整は、最適化処理の一種とみなすことができる。

残差信号は、残差モデルパラメータを推定する前に、残差信号を平滑化するために非線形フィルタによってフィルタリングされることができる。残差モデルパラメータを決定することは、残差信号のパワースペクトルを計算することを含むことができる。パワースペクトル密度は、心理音響学的に臨界帯域の制限を考慮するように、心理音響学的に動機付けされる周波数スケールに応じて異なる周波数帯域について計算されることができる。

他の態様は、高調波モデルパラメータ及び残差モデルパラメータに基づいて音声信号を合成する方法において、パラメータが特に上記要約された方法に従って決定されることができる方法に関する。本方法は、少なくとも１つの誘導信号に基づいて、基本周波数及びより高次の高調波の周波数の計算を含む。計算された周波数に関連付けられた残差モデルパラメータ及び高調波モデルパラメータが提供され、高調波信号が、計算された基本周波数及びより高次の高調波の周波数に対する高調波モデルパラメータを使用して合成される。さらにまた、残差信号は、残差モデルパラメータを使用して合成される。全音声信号は、合成された高調波信号及び残差信号を重畳することによって計算されることができる。

予めフィルタリングされたホワイトノイズが全音声信号に付加されてもよい。特に、事前のフィルタリングは、０−２π位相範囲にホワイトノイズの振幅値をマッピングし、それゆえに、全音声信号に付加される位相信号を生成することを含むことができる。残差信号を合成することは、一般に、残差モデルパラメータによって表されるパワースペクトル密度に対応するパワースペクトル密度を有するノイズ信号の生成を含むことができる。

他の態様は、リスニングルームの少なくとも１つのリスニング位置において合成エンジン音を再生するシステムに関する。各リスニング位置は、室内伝達関数（ＲＴＦ）と関連している。１つの例示的なシステムは、様々な予め定義されたモデルパラメータのセットを含むモデルパラメータ・データベースＤＢを含む。システムは、さらに、少なくとも１つの誘導信号を受信するエンジン音合成装置１０を含み（図６を参照）、それらの誘導信号は、複数の誘導信号の場合には１つのベクトル誘導信号とみなすことができる。誘導信号は、エンジンの回転速度、エンジン負荷、スロットル位置又は内燃機関の音に影響を与える可能性がある同様の測定値を表すことができる。エンジン音合成装置１０は、誘導信号に応じてモデルパラメータの１つのセットを選択し、モデルパラメータの選択されたセットに応じて合成エンジン音信号ｘ_ｅｓｔ［ｎ］又はｘ_ｅｓｔ’［ｎ］を生成するように構成されている（図６及び図７を参照）。少なくとも１つのスピーカ５は、対応する音響エンジン音信号を生成することによって合成エンジン音信号ｘ_ｅｓｔ［ｎ］又はｘ_ｅｓｔ’［ｎ］を再生するために使用される。システムは、さらに、イコライザ２又はモデルパラメータ調整ユニットのいずれかを含む。第１の場合、イコライザは、合成エンジン音信号ｘ_ｅｓｔ［ｎ］を受信し、得られた音響エンジン音信号についての（ＲＴＦによって特徴付けられる）リスニングルームの効果がリスニング位置においておおよそ補償されるように設定されたフィルタ伝達関数Ｇ（ｅ^ｊω）に応じてフィルタリングする。第２の場合、モデルパラメータ調整ユニットは、得られた音響エンジン音信号がリスニング位置においておおよそ補償されるように設定された等化フィルタパラメータに応じてモデルパラメータ・データベースＤＢにおける予め定義されたモデルパラメータのセットを変更する。この場合、合成エンジン音信号は、変更されたモデルパラメータのセットから生成される。

モデルパラメータの各セットは、所望のエンジン音の少なくとも基本周波数ｆ_０及びより高次の高調波周波数ｆ_１，ｆ_２，・・・，ｆ_Ｎと、対応する振幅値Ａ_０，Ａ_１，Ａ_２，・・・，Ａ_Ｎ及び位相値ψ_０，ψ_１，ψ_２，・・・，ψ_Ｎとを表す。システム識別ユニットは、イコライザ又はモデルパラメータ調整ユニットによって使用されるＲＴＦを定期的に又は連続的に測定して更新するように提供されることができる。

図８及び図９は、それぞれ、複数の音声チャンネル及びスピーカの場合についての図６及び図７の例の一般化を図示している。信号ａ［ｎ］，ｘ_ｅｓｔ［ｎ］，ｙ［ｎ］等の下付き文字ｉ及びｋは、個々の音声チャンネルに関し、ｉ＝｛１，２，・・・，Ｎ｝及びｋ＝｛１，２，・・・，Ｎ｝である。図示された例においてはＮ＝２である。図８の例において、音声信号源１は、２つの音声信号ａ_ｉ［ｎ］（ｉ＝｛１，２｝）を提供し、そのそれぞれは、合成エンジン音信号ｘ_ｅｓｔ［ｎ］に重畳される。そして、和信号ｙ_ｉ［ｎ］＝ａ_ｉ［ｎ］＋ｘ_ｅｓｔ［ｎ］は、室内インパルス応答ｈ_ｉｋ［ｎ］を補償するように設計された伝達行列に応じて信号をフィルタリングするイコライザ２に供給される。フィルタリングされた信号ｙ_ｋ’［ｎ］は、その後、各スピーカ５_ｋ（ｋ＝｛１，２｝）に供給される。

図９の例において、合成エンジン音信号ｘ_{ｅｓｔ，ｋ}［ｎ］は、各音声チャンネルについて生成される。等化された音声信号ａ_ｋ’［ｎ］は、合成エンジン音信号ｘ_{ｅｓｔ，ｋ}［ｎ］に重畳され、和信号ｙ_ｋ’［ｎ］は、その後、（アナログ信号への変換及び増幅後に）各スピーカ５_ｋ（ｋ＝｛１，２｝）に供給される。上述したマルチチャンネル拡張とは別に、図８及び図９の例は、図６及び図７の前の例と同じである。

様々な例示的な実施形態が開示されているが、変形及び変更が本発明の精神及び範囲から逸脱することなく様々な実施形態の特定の実装に応じて行われることができることは当業者には明らかであろう。同じ機能を行う他の構成要素が適切に置き換えられてもよいことは、当業者にとって自明であろう。特に、信号処理機能は、略等しい結果を達成するために時間領域又は周波数領域のいずれかにおいて行われることができる。特定の図を参照して説明された特徴は、明確に言及されていないものであっても、他の図の特徴と組み合わせられることができることが言及されるべきである。さらにまた、本発明の方法は、適切なプロセッサ命令を使用する全ソフトウェア実装又は同じ結果を達成するためにハードウェアロジック及びソフトウェアロジックの組み合わせを利用するハイブリッド実装のいずれかにおいて達成されることができる。概念に対するそのような変更は、添付された特許請求の範囲に含まれることが意図されている。

Claims (14)

1. 少なくとも１つのスピーカを使用してリスニングルームの少なくとも１つのリスニング位置において合成エンジン音を再生するシステムにおいて、
   様々な予め定義されたモデルパラメータのセットを含むモデルパラメータ・データベースと、
   少なくとも１つの誘導信号を受信し、前記誘導信号に応じて１セットのモデルパラメータを選択し、前記モデルパラメータの選択されたセットに応じて合成エンジン音信号を生成するように構成されたエンジン音合成装置と、
   対応する音響信号を生成することによって前記合成エンジン音を再生する少なくとも１つのスピーカと、
   前記合成エンジン音信号を受信し、得られた音響エンジン音信号についての前記リスニングルームの効果が前記リスニング位置においておおよそ補償されるように設定されたフィルタ伝達関数に応じて前記合成エンジン音信号をフィルタリングするように構成されているイコライザと、
   得られた前記合成エンジン音信号が変更されたモデルパラメータのセットから生成された場合に、得られた音響信号についての前記リスニングルームの効果が前記リスニング位置においておおよそ補償されるように設定された等化フィルタパラメータに応じて前記モデルパラメータ・データベースにおける前記予め定義されたモデルパラメータのセットを変更するように構成されたモデルパラメータ調整ユニットのうちの１つとを備える、システム。
2. モデルパラメータの各セットが、所望のエンジン音の少なくとも基本周波数及びより高次の高調波周波数と、対応する振幅及び位相値とを表す、請求項１に記載のシステム。
3. 各対のリスニング位置及びスピーカが室内伝達関数（ＲＴＦ）に関連付けられており、前記システムが、さらに、前記イコライザ又は前記モデルパラメータ調整ユニットによって使用された前記ＲＴＦを定期的に又は連続的に測定して更新するように構成されたシステム識別ユニットを含む、請求項１又は請求項２に記載のシステム。
4. 前記誘導信号が、エンジンの回転速度信号、エンジン負荷を表す信号、車両速度を表す信号のうちの少なくとも１つを含む、請求項１乃至請求項３のうちいずれか１項に記載のシステム。
5. さらに、少なくとも１つの音声信号を提供する音声信号源を備える、請求項１乃至請求項４のうちいずれか１項に記載のシステム。
6. 前記少なくとも１つの音声信号が前記合成エンジン音信号に重畳され、得られた和信号が前記イコライザに供給される、請求項５に記載のシステム。
7. 前記モデルパラメータ調整ユニットが、得られた前記合成エンジン音信号が変更されたモデルパラメータのセットから生成され、且つ、前記リスニングルームの効果がおおよそなくなるように、得られた前記音響信号が前記リスニング位置においておおよそ補償されるように設定された前記イコライザのフィルタパラメータに応じて前記モデルパラメータ・データベースにおける前記予め定義されたモデルパラメータのセットを変更するように構成されており、
   前記合成エンジン音信号が、対応するスピーカに供給される前に、前記音響信号に重畳される、請求項５に記載のシステム。
8. 前記音響信号が、前記合成エンジン音信号に重畳される前に等化される、請求項７に記載のシステム。
9. 少なくとも１つのスピーカを使用してリスニングルームの少なくとも１つのリスニング位置において合成エンジン音を再生する方法において、
   様々な予め定義されたモデルパラメータのセットを含むモデルパラメータ・データベースを提供することと、
   少なくとも１つの誘導信号を受信し、前記誘導信号に応じてモデルパラメータの１セットを選択することと、
   少なくとも１つの合成エンジン音信号を、前記選択されたモデルパラメータのセットに応じて合成することと、
   対応する音響エンジン音信号を生成することによって前記合成エンジン音信号を再生することと、
   得られた前記音響エンジン音信号についての前記リスニングルームの効果が前記リスニング位置においておおよそ補償されるように設定されたフィルタ伝達関数に応じて前記合成エンジン音信号をフィルタリングすることと、
   得られた前記合成エンジン音信号が変更されたモデルパラメータのセットから生成された場合に、得られた前記音響エンジン音信号における前記リスニングルームの効果が前記リスニング位置においておおよそ補償されるように、等化フィルタパラメータのセットに応じて前記モデルパラメータ・データベースにおける前記予め定義されたモデルパラメータのセットを変更することと、
   のうちの１つとを備える、方法。
10. モデルパラメータの各セットが、所望のエンジン音の少なくとも基本周波数及びより高次の高調波周波数と、対応する振幅及び位相値とを表す、請求項９に記載の方法。
11. さらに、
    前記合成エンジン音信号をフィルタリングするためのフィルタ係数を得るために使用された又は前記モデルパラメータ・データベースにおける前記予め定義されたモデルパラメータのセットを変更するために使用されたＲＴＦを定期的に又は連続的に測定して更新することを備える、請求項９又は請求項１０に記載の方法。
12. 前記誘導信号が、エンジンの回転速度信号、エンジン負荷を表す信号、車両速度を表す信号のうちの少なくとも１つを含む、請求項９乃至請求項１１のうちいずれか１項に記載の方法。
13. さらに、
    少なくとも１つの音声信号を提供することと、
    前記合成エンジン音信号に前記音声信号を重畳して和信号をもたらすこととを備え、
    フィルタ伝達関数に応じて前記合成エンジン音信号をフィルタリングすることが、前記和信号をフィルタリングすることを含む、請求項９乃至請求項１２のうちいずれか１項に記載の方法。
14. さらに、
    変更された前記モデルパラメータのセットから得られた前記合成エンジン音信号を、等化された音声信号に重畳することを備え、前記等化が、得られた前記音響信号についての前記リスニングルームの効果が前記リスニング位置においておおよそ補償されるように設定された前記フィルタ伝達関数に応じて前記音声信号をフィルタリングすることによって達成される、請求項９乃至請求項１２のうちいずれか１項に記載の方法。
    

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