JP2022096287A - フィルタ生成装置、及びフィルタ生成プログラム - Google Patents
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Abstract
【課題】フィルタ係数を記憶するメモリの容量を低減する。【解決手段】フィルタ生成装置１は、周波数領域フィルタＦＦの周波数特性に対してＩＦＦＴを施して線形位相ＦＩＲフィルタＦＬのフィルタ係数ＣＬを算出する係数算出部１１２と、フィルタ係数ＣＬを最小位相ＦＩＲフィルタＦＰのフィルタ係数ＣＰに変換する変換部１１３と、フィルタ係数ＣＰに対してフィルタ長設定部１１４によって設定されたフィルタ長ＮＳへの切出処理と窓関数による丸め処理とを実行することによって近似フィルタＦＡのフィルタ係数ＣＡを生成する係数生成部１１５と、近似フィルタＦＡに対応する周波数特性の周波数領域フィルタＦＦの周波数特性に対する誤差ＥＲを算出する誤差算出部１１６と、誤差ＥＲが所定閾値ＥＲＡ以下である場合にフィルタ係数ＣＡを新規のフィルタＦＮを規定するフィルタ係数ＣＮとして記憶するフィルタ記憶部１１８と、を備える。【選択図】図１
Description
本発明は、フィルタ生成装置、及びフィルタ生成プログラムに関する。
従来、音声信号を補正するフィルタを生成するフィルタ生成装置が、例えば特許文献１に開示されている。
特許文献１に記載のフィルタ生成装置は、設定された周波数、及びゲインの特性を実現可能なＦＩＲフィルタを生成する。
特許文献１に記載のフィルタ生成装置は、設定された周波数、及びゲインの特性を実現可能なＦＩＲフィルタを生成する。
しかしながら、近年はマルチスピーカーシステムを採用し、クロスオーバー処理も施すことが一般的となっている。この場合には、特許文献１等に記載の従来のフィルタでは機能が十分ではなく、帯域毎の振幅補正に加えて、スピーカー出力に伴う周波数帯域分割を目的としたクロスオーバー機能に適用するフィルタも必要であるため、それぞれの処理で各パラメータを記憶するメモリ容量が必要になる。
本発明は、メモリ容量を低減することの可能なフィルタ生成装置、及びフィルタ生成プログラムを提供することを目的とする。
本発明は、メモリ容量を低減することの可能なフィルタ生成装置、及びフィルタ生成プログラムを提供することを目的とする。
上記目的を達成するために本実施形態のフィルタ生成装置は、周波数領域フィルタの周波数特性を規定するフィルタ係数を取得する係数取得部と、前記周波数特性に対してＩＦＦＴを施して、時間領域の線形位相ＦＩＲフィルタのフィルタ係数を算出する係数算出部と、前記線形位相ＦＩＲフィルタのフィルタ係数を、最小位相ＦＩＲフィルタのフィルタ係数に変換する変換部と、前記最小位相ＦＩＲフィルタのフィルタ係数を記憶する係数記憶部と、フィルタ長を設定するフィルタ長設定部と、前記係数記憶部から前記最小位相ＦＩＲフィルタのフィルタ係数を読み出し、前記最小位相ＦＩＲフィルタのフィルタ係数に対して、前記フィルタ長設定部によって設定されたフィルタ長への切出処理と、窓関数による丸め処理とを実行することによって、前記最小位相ＦＩＲフィルタを近似する近似フィルタのフィルタ係数を生成する係数生成部と、前記近似フィルタに対応する周波数特性の前記周波数領域フィルタの周波数特性に対する誤差を算出する誤差算出部と、前記誤差が所定閾値以下である場合に、前記近似フィルタのフィルタ係数を新規のフィルタを規定するフィルタ係数として記憶するフィルタ記憶部と、を備える。
また、上記目的を達成するために本実施形態のフィルタ生成プログラムは、コンピュータを、周波数領域フィルタの周波数特性を規定するフィルタ係数を取得する係数取得部、前記周波数特性に対してＩＦＦＴを施して、時間領域の線形位相ＦＩＲフィルタのフィルタ係数を算出する係数算出部、前記線形位相ＦＩＲフィルタのフィルタ係数を、最小位相ＦＩＲフィルタのフィルタ係数に変換する変換部、前記最小位相ＦＩＲフィルタのフィルタ係数を記憶する係数記憶部、フィルタ長を設定するフィルタ長設定部、前記係数記憶部から前記最小位相ＦＩＲフィルタのフィルタ係数を読み出し、前記最小位相ＦＩＲフィルタのフィルタ係数に対して、前記フィルタ長設定部によって設定されたフィルタ長への切出処理と、窓関数による丸め処理とを実行することによって、前記最小位相ＦＩＲフィルタを近似する近似フィルタのフィルタ係数を生成する係数生成と、前記近似フィルタに対応する周波数特性の前記周波数領域フィルタの周波数特性に対する誤差を算出する誤差算出部、及び、前記誤差が所定閾値以下である場合に、前記近似フィルタのフィルタ係数を新規のフィルタを規定するフィルタ係数として記憶するフィルタ記憶部、として機能させる。
本実施形態によれば、フィルタ係数を記憶するメモリの容量を低減できる。
以下、図面を参照して本実施形態について説明する。
図１は、本実施形態に係るフィルタ生成装置１の構成の一例を示す図である。
フィルタ生成装置１は、例えば、パーソナルコンピュータで構成され、新規のフィルタＦＮのフィルタ係数ＣＮを生成する。
フィルタ係数ＣＮは、例えば、車両に搭載される図略の音声補正装置に記憶される。音声補正装置は、フィルタ係数ＣＮを用いて、車載スピーカーに対して入力される音声信号を補正する。
フィルタＦＮについては、フィルタ生成装置１の制御部１１の構成の説明において後述する。
フィルタ生成装置１は、例えば、パーソナルコンピュータで構成され、新規のフィルタＦＮのフィルタ係数ＣＮを生成する。
フィルタ係数ＣＮは、例えば、車両に搭載される図略の音声補正装置に記憶される。音声補正装置は、フィルタ係数ＣＮを用いて、車載スピーカーに対して入力される音声信号を補正する。
フィルタＦＮについては、フィルタ生成装置１の制御部１１の構成の説明において後述する。
図１に示すように、フィルタ生成装置１は、制御部１１、操作部１２、表示部１３、及び記憶部１４を備える。
制御部１１、操作部１２、表示部１３、及び記憶部１４は、内部バス１５を介して、互いに通信可能に構成される。
制御部１１、操作部１２、表示部１３、及び記憶部１４は、内部バス１５を介して、互いに通信可能に構成される。
操作部１２は、例えば、キーボード、マウス等で構成され、ユーザーからの操作を受け付け、操作信号を制御部１１へ出力する。
表示部１３は、例えば、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）等で構成され、制御部１１からの指示に従って、種々の画像を表示する。
記憶部１４は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等で構成され、種々の情報を記憶する。
制御部１１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）やＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ－Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等のプロセッサ１１Ａと、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）やＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等のメモリ１１Ｂと、を備える。メモリ１１Ｂは、制御プログラムＰＧＭを記憶する。
制御部１１は、「コンピュータ」の一例に対応する。
制御プログラムＰＧＭは、「フィルタ生成プログラム」の一例に対応する。
制御部１１は、「コンピュータ」の一例に対応する。
制御プログラムＰＧＭは、「フィルタ生成プログラム」の一例に対応する。
制御部１１は、係数取得部１１１、係数算出部１１２、変換部１１３、フィルタ長設定部１１４、係数生成部１１５、誤差算出部１１６、係数記憶部１１７、及びフィルタ記憶部１１８を備える。
具体的には、制御部１１のプロセッサ１１Ａが、メモリ１１Ｂに記憶された制御プログラムＰＧＭを実行することによって、係数取得部１１１、係数算出部１１２、変換部１１３、フィルタ長設定部１１４、係数生成部１１５、及び誤差算出部１１６として機能する。また、制御部１１のプロセッサ１１Ａが、メモリ１１Ｂに記憶された制御プログラムＰＧＭを実行することによって、メモリ１１Ｂを、係数記憶部１１７、及びフィルタ記憶部１１８として機能させる。
具体的には、制御部１１のプロセッサ１１Ａが、メモリ１１Ｂに記憶された制御プログラムＰＧＭを実行することによって、係数取得部１１１、係数算出部１１２、変換部１１３、フィルタ長設定部１１４、係数生成部１１５、及び誤差算出部１１６として機能する。また、制御部１１のプロセッサ１１Ａが、メモリ１１Ｂに記憶された制御プログラムＰＧＭを実行することによって、メモリ１１Ｂを、係数記憶部１１７、及びフィルタ記憶部１１８として機能させる。
係数記憶部１１７は、最小位相ＦＩＲ（Ｆｉｎｉｔｅ Ｉｍｐｕｌｓｅ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ）フィルタＦＰのフィルタ係数ＣＰを記憶する。最小位相ＦＩＲフィルタＦＰのフィルタ係数ＣＰは、変換部１１３によって生成される。
フィルタ記憶部１１８は、近似フィルタＦＡのフィルタ係数ＣＡを新規のフィルタＦＮを規定するフィルタ係数ＣＮとして記憶する。近似フィルタＦＡは、係数生成部１１５によって生成される。
係数取得部１１１は、周波数領域フィルタＦＦの周波数特性を規定するフィルタ係数ＣＦを取得する。具体的には、係数取得部１１１は、第１周波数領域フィルタＦＦ１の周波数特性を規定するフィルタ係数ＣＦ１と、第１周波数領域フィルタＦＦ１と相違する第２周波数領域フィルタＦＦ２の周波数特性を規定するフィルタ係数ＣＦ２とを、対応する周波数毎に乗算してフィルタ係数ＣＦを算出する。
係数取得部１１１の処理については、図２を参照して説明する。
係数取得部１１１の処理については、図２を参照して説明する。
係数算出部１１２は、周波数領域フィルタＦＦの周波数特性に対してＩＦＦＴ（Ｉｎｖｅｒｓｅ Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を施して、時間領域の線形位相ＦＩＲフィルタＦＬのフィルタ係数ＣＬを算出する。
係数算出部１１２の処理については、図２及び図３を参照して説明する。
係数算出部１１２の処理については、図２及び図３を参照して説明する。
変換部１１３は、線形位相ＦＩＲフィルタＦＬのフィルタ係数ＣＬを、最小位相ＦＩＲフィルタＦＰのフィルタ係数ＣＰに変換する。
変換部１１３の処理については、図３及び図４を参照して説明する。
変換部１１３の処理については、図３及び図４を参照して説明する。
フィルタ長設定部１１４は、フィルタ長ＮＳを設定する。フィルタ長設定部１１４は、例えば、前回設定されたフィルタ長ＮＳよりも長いフィルタ長ＮＳを設定する。
本実施形態では、フィルタ長ＮＳは、近似フィルタＦＡのフィルタ係数ＣＡを構成する係数の個数を示す。フィルタ長ＮＳは、例えば、２５６個、５１２個、１０２４個、２０４８個等である。
本実施形態では、フィルタ長ＮＳは、近似フィルタＦＡのフィルタ係数ＣＡを構成する係数の個数を示す。フィルタ長ＮＳは、例えば、２５６個、５１２個、１０２４個、２０４８個等である。
係数生成部１１５は、係数記憶部１１７から最小位相ＦＩＲフィルタＦＰのフィルタ係数ＣＰを読み出し、最小位相ＦＩＲフィルタＦＰのフィルタ係数ＣＰに対して、フィルタ長設定部１１４によって設定されたフィルタ長ＮＳへの切出処理と、窓関数による丸め処理とを実行することによって、最小位相ＦＩＲフィルタＦＰを近似する近似フィルタＦＡのフィルタ係数ＣＡを生成する。
係数生成部１１５の処理については、図５を参照して説明する。
係数生成部１１５の処理については、図５を参照して説明する。
誤差算出部１１６は、近似フィルタＦＡに対応する周波数特性の周波数領域フィルタＦＦの周波数特性に対する誤差ＥＲを算出する。
誤差算出部１１６は、誤差ＥＲが所定閾値ＥＲＡ以下である場合に、近似フィルタＦＡのフィルタ係数ＣＡを新規のフィルタＦＮを規定するフィルタ係数ＣＮとして、フィルタ記憶部１１８に記憶させる。
誤差算出部１１６は、誤差ＥＲが所定閾値ＥＲＡ以下である場合に、近似フィルタＦＡのフィルタ係数ＣＡを新規のフィルタＦＮを規定するフィルタ係数ＣＮとして、フィルタ記憶部１１８に記憶させる。
誤差算出部１１６は、誤差ＥＲが所定閾値ＥＲＡ以下ではない場合に、フィルタ長設定部１１４に対して、設定されたフィルタ長ＮＳよりも長いフィルタ長ＮＳを設定させる。例えば、設定されたフィルタ長ＮＳが２５６個である場合には、フィルタ長設定部１１４に、フィルタ長ＮＳとして５１２個を設定させる。また、例えば、設定されたフィルタ長ＮＳが５１２個である場合には、フィルタ長設定部１１４に、フィルタ長ＮＳとして１０２４個を設定させる。
そして、誤差算出部１１６は、係数生成部１１５に、最小位相ＦＩＲフィルタＦＬのフィルタ係数ＣＬに対して、フィルタ長設定部１１４によって設定されたフィルタ長ＮＳへの切出処理と、丸め処理とを実行することによって、最小位相ＦＩＲフィルタＦＬを近似する近似フィルタＦＡのフィルタ係数ＣＡを生成させる。
誤差算出部１１６の処理については、図６及び図７を参照して説明する。
誤差算出部１１６の処理については、図６及び図７を参照して説明する。
図２は、係数取得部１１１の処理の一例を示す図である。図２に示す３つのグラフの各々において、横軸は周波数ＦＲであり、縦軸は周波数領域フィルタのゲインＧＮを示す。
図２の最上段に示すグラフは、第１周波数領域フィルタＦＦ１の周波数特性を示すグラフＧ１１である。第１周波数領域フィルタＦＦ１は、周波数毎の振幅を補正するフィルタである。グラフＧ１１は、第１周波数領域フィルタＦＦ１の周波数特性を規定するフィルタ係数ＣＦ１に対応する。
図２の最上段に示すグラフは、第１周波数領域フィルタＦＦ１の周波数特性を示すグラフＧ１１である。第１周波数領域フィルタＦＦ１は、周波数毎の振幅を補正するフィルタである。グラフＧ１１は、第１周波数領域フィルタＦＦ１の周波数特性を規定するフィルタ係数ＣＦ１に対応する。
図２の中段に示すグラフは、第２周波数領域フィルタＦＦ２の周波数特性を示すグラフＧ１２である。第２周波数領域フィルタＦＦ２は、周波数帯域を分割するフィルタである。
例えば、第２周波数領域フィルタＦＦ２は、低周波成分を低減するフィルタである。グラフＧ１２は、第２周波数領域フィルタＦＦ２の周波数特性を規定するフィルタ係数ＣＦ２に対応する。
例えば、第２周波数領域フィルタＦＦ２は、低周波成分を低減するフィルタである。グラフＧ１２は、第２周波数領域フィルタＦＦ２の周波数特性を規定するフィルタ係数ＣＦ２に対応する。
図２の下段に示すグラフは、周波数領域フィルタＦＦの周波数特性を示すグラフＧ１３である。周波数領域フィルタＦＦの周波数特性を規定するフィルタ係数ＣＦは、係数取得部１１１によって、第１周波数領域フィルタＦＦ１の周波数特性を規定するフィルタ係数ＣＦ１と、第２周波数領域フィルタＦＦ２の周波数特性を規定するフィルタ係数ＣＦ２とを、対応する周波数毎に乗算して得られる。
本実施形態では、第２周波数領域フィルタＦＦ２が、低周波成分を低減するフィルタである場合について説明するが、これに限定されない。第２周波数領域フィルタＦＦ２が、周波数帯域を分割するフィルタであればよい。
フィルタ生成装置１が、例えば、車両に搭載されたウーファーに対して出力する音声信号を生成する場合には、第２周波数領域フィルタＦＦ２は、中周波成分及び高周波成分を低減するフィルタである。
また、フィルタ生成装置１が、例えば、車両に搭載されたスコーカーに対して出力する音声信号を生成する場合には、第２周波数領域フィルタＦＦ２は、低周波成分及び高周波成分を低減するフィルタである。
また、フィルタ生成装置１が、例えば、車両に搭載されたツイーターに対して出力する音声信号を生成する場合には、第２周波数領域フィルタＦＦ２は、低周波成分及び中周波成分を低減するフィルタである。
このように、フィルタ生成装置１が生成するフィルタＦＮが音声信号を出力するスピーカーの種類に応じて、第２周波数領域フィルタＦＦ２は、周波数帯域を分割すればよい。
フィルタ生成装置１が、例えば、車両に搭載されたウーファーに対して出力する音声信号を生成する場合には、第２周波数領域フィルタＦＦ２は、中周波成分及び高周波成分を低減するフィルタである。
また、フィルタ生成装置１が、例えば、車両に搭載されたスコーカーに対して出力する音声信号を生成する場合には、第２周波数領域フィルタＦＦ２は、低周波成分及び高周波成分を低減するフィルタである。
また、フィルタ生成装置１が、例えば、車両に搭載されたツイーターに対して出力する音声信号を生成する場合には、第２周波数領域フィルタＦＦ２は、低周波成分及び中周波成分を低減するフィルタである。
このように、フィルタ生成装置１が生成するフィルタＦＮが音声信号を出力するスピーカーの種類に応じて、第２周波数領域フィルタＦＦ２は、周波数帯域を分割すればよい。
図３は、線形位相ＦＩＲフィルタＦＬの一例を示すグラフである。
図３に示す線形位相ＦＩＲフィルタＦＬは、係数算出部１１２によって、図２に示す周波数領域フィルタＦＦの周波数特性に対してＩＦＦＴを施して得られる。なお、サンプリング周波数を４８ｋＨｚとし、サンプリング点ＳＭの個数を８１９２点としてＦＦＴ（Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）した場合には、ＩＦＦＴを施して得られる線形位相ＦＩＲフィルタＦＬのサンプリング点ＳＭの個数は８１９２個である。
図３の横軸は、線形位相ＦＩＲフィルタＦＬのサンプリング点ＳＭを示し、縦軸は、線形位相ＦＩＲフィルタＦＬのフィルタ係数ＣＬに対応する振幅ＡＴを示す。サンプリング点ＳＭの値は、１～８１９２である。
図３に示す線形位相ＦＩＲフィルタＦＬは、係数算出部１１２によって、図２に示す周波数領域フィルタＦＦの周波数特性に対してＩＦＦＴを施して得られる。なお、サンプリング周波数を４８ｋＨｚとし、サンプリング点ＳＭの個数を８１９２点としてＦＦＴ（Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）した場合には、ＩＦＦＴを施して得られる線形位相ＦＩＲフィルタＦＬのサンプリング点ＳＭの個数は８１９２個である。
図３の横軸は、線形位相ＦＩＲフィルタＦＬのサンプリング点ＳＭを示し、縦軸は、線形位相ＦＩＲフィルタＦＬのフィルタ係数ＣＬに対応する振幅ＡＴを示す。サンプリング点ＳＭの値は、１～８１９２である。
線形位相ＦＩＲフィルタＦＬは、位相が線形なシステムであって、図３の上段に示すグラフＧ２１に示すように、左右対称な特性を有する。
図３の下段に示すグラフは、図３の上段に示すグラフＧ２１において、サンプリング点ＳＭの値が「４０９７（＝８１９２／２＋１）」の近傍、例えば、サンプリング点ＳＭの値が４０００～４２００の範囲を拡大したグラフＧ２２である。
図３の下段に示すグラフは、図３の上段に示すグラフＧ２１において、サンプリング点ＳＭの値が「４０９７（＝８１９２／２＋１）」の近傍、例えば、サンプリング点ＳＭの値が４０００～４２００の範囲を拡大したグラフＧ２２である。
グラフＧ２２に示すように、線形位相ＦＩＲフィルタＦＬは、横軸であるサンプリング点ＳＭの値が「４０９７」の位置を中心として、左右対称の波形である。
図４は、最小位相ＦＩＲフィルタＦＰの一例を示すグラフである。
最小位相ＦＩＲフィルタＦＰは、変換部１１３によって、線形位相ＦＩＲフィルタＦＬを変換することによって求められる。この処理では、公知のように、実数ケプストラムを求めた後、ケプストラム領域での窓処理を適用することによって、最小位相ＦＩＲフィルタＦＰが得られる。
図４の横軸は、線形位相ＦＩＲフィルタＦＬのサンプリング点ＳＭを示し、縦軸は、線形位相ＦＩＲフィルタＦＬのフィルタ係数ＣＬに対応する振幅ＡＴを示す。
最小位相ＦＩＲフィルタＦＰは、変換部１１３によって、線形位相ＦＩＲフィルタＦＬを変換することによって求められる。この処理では、公知のように、実数ケプストラムを求めた後、ケプストラム領域での窓処理を適用することによって、最小位相ＦＩＲフィルタＦＰが得られる。
図４の横軸は、線形位相ＦＩＲフィルタＦＬのサンプリング点ＳＭを示し、縦軸は、線形位相ＦＩＲフィルタＦＬのフィルタ係数ＣＬに対応する振幅ＡＴを示す。
最小位相ＦＩＲフィルタＦＰは、遅延が少ないシステムであって、少ない次数で特性を近似できる。
図４の下段に示すグラフは、図４の上段に示すグラフＧ３１において、サンプリング点ＳＭの値が「１」の近傍、例えば、サンプリング点ＳＭの値が１～２５４の範囲を拡大したグラフＧ３２である。
図４の下段に示すグラフは、図４の上段に示すグラフＧ３１において、サンプリング点ＳＭの値が「１」の近傍、例えば、サンプリング点ＳＭの値が１～２５４の範囲を拡大したグラフＧ３２である。
グラフＧ３２に示すように、最小位相ＦＩＲフィルタＦＰは、サンプリング点ＳＭの値が「１」の近傍で、最小位相ＦＩＲフィルタＦＰの特性の主な特徴となる振幅ＡＴを有する波形である。このため、最小位相ＦＩＲフィルタＦＰは、少ない次数で特性を近似できる。この点については、図６～図８を参照して説明する。
図５は、係数生成部１１５による切出処理と丸め処理との一例を示すグラフである。
なお、図５では、フィルタ長設定部１１４が、フィルタ長ＮＳとして、１０２４個を設定した場合について説明する。
なお、図５では、フィルタ長設定部１１４が、フィルタ長ＮＳとして、１０２４個を設定した場合について説明する。
図５の左側上段の図は、最小位相ＦＩＲフィルタＦＰのうちの切出処理が行われる範囲ＲＣと、丸め処理が行われる範囲ＲＤ１を示している。
図５の左側上段の図の横軸は、最小位相ＦＩＲフィルタＦＰのサンプリング点ＳＭを示し、縦軸は、最小位相ＦＩＲフィルタＦＰのフィルタ係数ＣＰに対応する振幅ＡＴを示す。図５の左側上段の図のグラフＧ４１は、最小位相ＦＩＲフィルタＦＰのフィルタ係数ＣＰを示す。
範囲ＲＣは、サンプリング点ＳＭが「１」から「１０２４」までの範囲である。
範囲ＲＤ１は、サンプリング点ＳＭが「５１３」から「１０２４」までの範囲である。
図５の左側上段の図の横軸は、最小位相ＦＩＲフィルタＦＰのサンプリング点ＳＭを示し、縦軸は、最小位相ＦＩＲフィルタＦＰのフィルタ係数ＣＰに対応する振幅ＡＴを示す。図５の左側上段の図のグラフＧ４１は、最小位相ＦＩＲフィルタＦＰのフィルタ係数ＣＰを示す。
範囲ＲＣは、サンプリング点ＳＭが「１」から「１０２４」までの範囲である。
範囲ＲＤ１は、サンプリング点ＳＭが「５１３」から「１０２４」までの範囲である。
図５の左側下段の図は、丸め処理に用いられる窓関数と、丸め処理が行われる範囲ＲＤ２とを示している。
図５の左側下段の図の横軸は、窓関数のサンプリング点ＳＭを示し、縦軸は、窓関数の振幅ＡＴを示す。グラフＧ４２は、窓関数を示す。本実施形態では、窓関数は、テューキー窓であって、テューキー窓を規定するパラメータｒの値は、「０．５」に設定される。
図５の左側下段の図の横軸は、窓関数のサンプリング点ＳＭを示し、縦軸は、窓関数の振幅ＡＴを示す。グラフＧ４２は、窓関数を示す。本実施形態では、窓関数は、テューキー窓であって、テューキー窓を規定するパラメータｒの値は、「０．５」に設定される。
係数生成部１１５は、切出処理として、サンプリング点ＳＭが範囲ＲＣの最小位相ＦＩＲフィルタＦＰのフィルタ係数ＣＰを切り出す。
係数生成部１１５は、丸め処理として、サンプリング点ＳＭが範囲ＲＤ１の最小位相ＦＩＲフィルタＦＰのフィルタ係数ＣＰの各々に、サンプリング点ＳＭが範囲ＲＤ２の窓関数の値を乗じる処理を実行する。
その結果、図５の右側の図に示す最小位相ＦＩＲフィルタＦＰの近似フィルタＦＡが得られる。図５の右側の図の横軸は、近似フィルタＦＡのサンプリング点ＳＭを示し、縦軸は、近似フィルタＦＡの振幅ＡＴを示す。グラフＧ４３は、近似フィルタＦＡを示す。
係数生成部１１５は、丸め処理として、サンプリング点ＳＭが範囲ＲＤ１の最小位相ＦＩＲフィルタＦＰのフィルタ係数ＣＰの各々に、サンプリング点ＳＭが範囲ＲＤ２の窓関数の値を乗じる処理を実行する。
その結果、図５の右側の図に示す最小位相ＦＩＲフィルタＦＰの近似フィルタＦＡが得られる。図５の右側の図の横軸は、近似フィルタＦＡのサンプリング点ＳＭを示し、縦軸は、近似フィルタＦＡの振幅ＡＴを示す。グラフＧ４３は、近似フィルタＦＡを示す。
次に、図６～図８を参照して、誤差算出部１１６の処理について説明する。
まず、誤差算出部１１６は、係数生成部１１５が生成した近似フィルタＦＡに対して、ＦＦＴ（Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を施して、近似フィルタＦＡに対応する周波数特性を算出する。
そして、近似フィルタＦＡに対応する周波数特性と、周波数領域フィルタＦＦの周波数特性との差分を誤差ＥＲとして算出する。
まず、誤差算出部１１６は、係数生成部１１５が生成した近似フィルタＦＡに対して、ＦＦＴ（Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を施して、近似フィルタＦＡに対応する周波数特性を算出する。
そして、近似フィルタＦＡに対応する周波数特性と、周波数領域フィルタＦＦの周波数特性との差分を誤差ＥＲとして算出する。
本実施形態では、サンプリング周波数を４８ｋＨｚとし、サンプリング点数を８１９２個として、ＦＦＴ及びＩＦＦＴを実行する。すなわち、周波数分解能は、約５．８５（＝４８０００／８１９２）Ｈｚである。
また、本実施形態では、誤差ＥＲの算出においては、周波数領域フィルタＦＦの周波数特性を示す４０９６個のデータから、１／３オクターブの中心周波数に近い複数（本実施形態では、２９個）の特定周波数に対応する２９個のサンプリング点について、誤差ＥＲを算出する。
例えば、１００Ｈｚから１ｋＨｚまでの区間においては、１０５．４Ｈｚ、１２８．９Ｈｚ、１６４．０Ｈｚ、１９９．２Ｈｚ、２４６．０Ｈｚ、３１６．４Ｈｚ、３９８．４Ｈｚ、５０３．９Ｈｚ，６３２．８Ｈｚ，８０２．７Ｈｚの１０点が「特定周波数」に対応するサンプリング点である。
また、本実施形態では、誤差ＥＲの算出においては、周波数領域フィルタＦＦの周波数特性を示す４０９６個のデータから、１／３オクターブの中心周波数に近い複数（本実施形態では、２９個）の特定周波数に対応する２９個のサンプリング点について、誤差ＥＲを算出する。
例えば、１００Ｈｚから１ｋＨｚまでの区間においては、１０５．４Ｈｚ、１２８．９Ｈｚ、１６４．０Ｈｚ、１９９．２Ｈｚ、２４６．０Ｈｚ、３１６．４Ｈｚ、３９８．４Ｈｚ、５０３．９Ｈｚ，６３２．８Ｈｚ，８０２．７Ｈｚの１０点が「特定周波数」に対応するサンプリング点である。
図６は、近似フィルタＦＡのフィルタ長ＮＳが２５６点である場合の誤差算出部１１６による処理の一例を示すグラフである。図６の横軸は周波数ＦＲであり、縦軸は振幅ＡＴである。
破線のグラフＧ５１は、周波数領域フィルタＦＦの周波数特性を示す。実線のグラフＧ５２は、近似フィルタＦＡの周波数特性を示す。点Ｐ５１は、破線のグラフＧ５１の特定周波数に近い点であり、点Ｐ５２は、実線のグラフＧ５２において、点Ｐ５１に対応する特定周波数に近い点である。
２９個の点Ｐ５１の振幅ＡＴの値を変数Ｘｎ（ｎ＝１～２９）と記載し、２９個の点Ｐ５２の振幅ＡＴの値を変数Ｙｎ（ｎ＝１～２９）と記載すると、誤差ＥＲは、次の式（１）で求められる。
ＥＲ＝（Σ（Ｘｎ－Ｙｎ）２）１／２ （１）
ここで、Σは、２９個の点についての和、すなわち、ｎ＝１～２９の各々に対応する変数Ｘｎと変数Ｙｎとの差の二乗和を示す。
フィルタ長ＮＳが２５６点である場合には、誤差算出部１１６によって算出される誤差ＥＲは、「１．３８５８」である。
破線のグラフＧ５１は、周波数領域フィルタＦＦの周波数特性を示す。実線のグラフＧ５２は、近似フィルタＦＡの周波数特性を示す。点Ｐ５１は、破線のグラフＧ５１の特定周波数に近い点であり、点Ｐ５２は、実線のグラフＧ５２において、点Ｐ５１に対応する特定周波数に近い点である。
２９個の点Ｐ５１の振幅ＡＴの値を変数Ｘｎ（ｎ＝１～２９）と記載し、２９個の点Ｐ５２の振幅ＡＴの値を変数Ｙｎ（ｎ＝１～２９）と記載すると、誤差ＥＲは、次の式（１）で求められる。
ＥＲ＝（Σ（Ｘｎ－Ｙｎ）２）１／２ （１）
ここで、Σは、２９個の点についての和、すなわち、ｎ＝１～２９の各々に対応する変数Ｘｎと変数Ｙｎとの差の二乗和を示す。
フィルタ長ＮＳが２５６点である場合には、誤差算出部１１６によって算出される誤差ＥＲは、「１．３８５８」である。
図７は、近似フィルタＦＡのフィルタ長ＮＳが２０４８点である場合の誤差算出部１１６による処理の一例を示すグラフである。図７の横軸は周波数ＦＲであり、縦軸は振幅ＡＴである。
破線のグラフＧ６１は、周波数領域フィルタＦＦの周波数特性を示す。実線のグラフＧ６２は、近似フィルタＦＡに対応する周波数特性を示す。
誤差ＥＲの算出方法は、図６を参照して説明した方法と同一である。
フィルタ長ＮＳが２０４８点である場合には、誤差算出部１１６によって算出される誤差ＥＲは、「０．０５０９」である。
破線のグラフＧ６１は、周波数領域フィルタＦＦの周波数特性を示す。実線のグラフＧ６２は、近似フィルタＦＡに対応する周波数特性を示す。
誤差ＥＲの算出方法は、図６を参照して説明した方法と同一である。
フィルタ長ＮＳが２０４８点である場合には、誤差算出部１１６によって算出される誤差ＥＲは、「０．０５０９」である。
図８は、近似フィルタＦＡのフィルタ長ＮＳと誤差ＥＲとの関係の一例を示すグラフである。図８において、横軸は近似フィルタＦＡのフィルタ長ＮＳであり、縦軸は、誤差算出部１１６によって算出され誤差ＥＲである。
グラフＧ７は、フィルタ長ＮＳと誤差ＥＲとの関係を示す。グラフＧ７に示すように、フィルタ長ＮＳが長い程、誤差ＥＲは低下する。所定閾値ＥＲＡは、例えば、－２０（ｄＢ）である。
したがって、フィルタ長設定部１１４が設定したフィルタ長ＮＳが２０４８点に到達したときに、誤差ＥＲが所定閾値ＥＲＡ以下になるため、誤差算出部１１６は、フィルタ長ＮＳが２０４８点である近似フィルタＦＡのフィルタ係数ＣＡを、新規のフィルタＦＮを規定するフィルタ係数ＣＮとして、フィルタ記憶部１１８に記憶させる。
グラフＧ７は、フィルタ長ＮＳと誤差ＥＲとの関係を示す。グラフＧ７に示すように、フィルタ長ＮＳが長い程、誤差ＥＲは低下する。所定閾値ＥＲＡは、例えば、－２０（ｄＢ）である。
したがって、フィルタ長設定部１１４が設定したフィルタ長ＮＳが２０４８点に到達したときに、誤差ＥＲが所定閾値ＥＲＡ以下になるため、誤差算出部１１６は、フィルタ長ＮＳが２０４８点である近似フィルタＦＡのフィルタ係数ＣＡを、新規のフィルタＦＮを規定するフィルタ係数ＣＮとして、フィルタ記憶部１１８に記憶させる。
図１１は、従来の線形位相ＦＩＲフィルタＦＰによるフィルタ処理結果の一例を示すグラフである。図１１では、線形位相ＦＩＲフィルタＦＰが、図３に示す線形位相ＦＩＲフィルタＦＰである場合について説明する。図１１において、横軸は時間ＴＭ（ｓｅｃ）であり、縦軸は線形位相ＦＩＲフィルタＦＰへの入力信号、及び線形位相ＦＩＲフィルタＦＰからの出力信号の振幅ＡＴである。
破線で示すグラフＧ９１は、線形位相ＦＩＲフィルタＦＰへの入力信号を示し、実線で示すグラフＧ９２は、線形位相ＦＩＲフィルタＦＰからの出力信号を示す。
図１１の上段の図に示すように、線形位相ＦＩＲフィルタＦＰへの入力信号は、パルス波である。また、線形位相ＦＩＲフィルタＦＰからの出力信号は、線形位相ＦＩＲフィルタＦＰへの入力信号に対して、遅延時間ＴＤだけ遅延している。なお、遅延時間ＴＤは、例えば、０．１２秒である。
図１１の上段の図に示すように、線形位相ＦＩＲフィルタＦＰへの入力信号は、パルス波である。また、線形位相ＦＩＲフィルタＦＰからの出力信号は、線形位相ＦＩＲフィルタＦＰへの入力信号に対して、遅延時間ＴＤだけ遅延している。なお、遅延時間ＴＤは、例えば、０．１２秒である。
図１１の下段の図は、線形位相ＦＩＲフィルタＦＰからの出力信号のピーク値の近傍を横軸方向に拡大したグラフである。線形位相ＦＩＲフィルタＦＰからの出力信号は、グラフＧ９３に示すように、ピーク信号ＰＰの前に、振幅が「０」ではない領域ＰＲを含む。したがって、線形位相ＦＩＲフィルタＦＰからの出力信号が入力されたスピーカーから出力される音声にプリリンギング、すなわち、プリエコーが発生する。
図９は、フィルタ記憶部１１８に新規のフィルタＦＮとして記憶される近似フィルタＦＡによるフィルタ処理結果の一例を示すグラフである。図９の横軸は時間ＴＭ（ｓｅｃ）を示し、縦軸は近似フィルタＦＡへの入力信号、及び近似フィルタＦＡからの出力信号の振幅ＡＴを示す。
破線で示すグラフＧ８１は、近似フィルタＦＡへの入力信号であり、実線で示すグラフＧ８２は、近似フィルタＦＡからの出力信号である。近似フィルタＦＡへの入力信号は、パルス波である。
図９の上段の図では、グラフＧ８１の波形の大半とグラフＧ８２の波形の大半とが重なっている。また、グラフＧ８１の波形のピーク位置と、グラフＧ８２の波形のピーク位置とは一致している。
すなわち、図１１のような遅延時間ＴＤは発生しない。
破線で示すグラフＧ８１は、近似フィルタＦＡへの入力信号であり、実線で示すグラフＧ８２は、近似フィルタＦＡからの出力信号である。近似フィルタＦＡへの入力信号は、パルス波である。
図９の上段の図では、グラフＧ８１の波形の大半とグラフＧ８２の波形の大半とが重なっている。また、グラフＧ８１の波形のピーク位置と、グラフＧ８２の波形のピーク位置とは一致している。
すなわち、図１１のような遅延時間ＴＤは発生しない。
図９の下段の図は、近似フィルタＦＡからの出力信号のピーク値の近傍を横軸方向に拡大したグラフである。
近似フィルタＦＡからの出力信号は、グラフＧ８３に示すように、ピーク信号ＰＰの前に振幅が「０」ではない領域は含まない。したがって、近似フィルタＦＡからの出力信号が入力されたスピーカーから出力される音声にプリリンギング、すなわち、プリエコーは発生しない。
近似フィルタＦＡからの出力信号は、グラフＧ８３に示すように、ピーク信号ＰＰの前に振幅が「０」ではない領域は含まない。したがって、近似フィルタＦＡからの出力信号が入力されたスピーカーから出力される音声にプリリンギング、すなわち、プリエコーは発生しない。
図９及び図１１を参照して説明したように、近似フィルタＦＡからの出力信号は、近似フィルタＦＡへの入力信号に対して、遅延が発生せず、且つ、プリリンギング、すなわち、プリエコーも発生しない。したがって、近似フィルタＦＡは、品質の良好な出力信号を生成できる。
図１０は、制御部１１の処理の一例を示すフローチャートである。
図１０に示すように、まず、ステップＳ１０１において、係数取得部１１１は、第１周波数領域フィルタＦＦ１の周波数特性を規定するフィルタ係数ＣＦ１を取得する。
次に、ステップＳ１０３において、係数取得部１１１は、第２周波数領域フィルタＦＦ２の周波数特性を規定するフィルタ係数ＣＦ２を取得する。
次に、ステップＳ１０５において、係数取得部１１１は、フィルタ係数ＣＦ１とフィルタ係数ＣＦ２とを、対応する周波数毎に乗算して、周波数領域フィルタＦＦの周波数特性を規定するフィルタ係数ＣＦを算出する。
図１０に示すように、まず、ステップＳ１０１において、係数取得部１１１は、第１周波数領域フィルタＦＦ１の周波数特性を規定するフィルタ係数ＣＦ１を取得する。
次に、ステップＳ１０３において、係数取得部１１１は、第２周波数領域フィルタＦＦ２の周波数特性を規定するフィルタ係数ＣＦ２を取得する。
次に、ステップＳ１０５において、係数取得部１１１は、フィルタ係数ＣＦ１とフィルタ係数ＣＦ２とを、対応する周波数毎に乗算して、周波数領域フィルタＦＦの周波数特性を規定するフィルタ係数ＣＦを算出する。
次に、ステップＳ１０７において、係数算出部１１２は、周波数領域フィルタＦＦの周波数特性に対してＩＦＦＴを施して、時間領域の線形位相ＦＩＲフィルタＦＬのフィルタ係数ＣＬを算出する。
次に、ステップＳ１０９において、変換部１１３は、線形位相ＦＩＲフィルタＦＬのフィルタ係数ＣＬを、最小位相ＦＩＲフィルタＦＰのフィルタ係数ＣＰに変換することによって、最小位相ＦＩＲフィルタＦＰのフィルタ係数ＣＰを算出する。
次に、ステップＳ１１１において、変換部１１３は、最小位相ＦＩＲフィルタＦＰのフィルタ係数ＣＰを係数記憶部１１７に記憶させる。
次に、ステップＳ１０９において、変換部１１３は、線形位相ＦＩＲフィルタＦＬのフィルタ係数ＣＬを、最小位相ＦＩＲフィルタＦＰのフィルタ係数ＣＰに変換することによって、最小位相ＦＩＲフィルタＦＰのフィルタ係数ＣＰを算出する。
次に、ステップＳ１１１において、変換部１１３は、最小位相ＦＩＲフィルタＦＰのフィルタ係数ＣＰを係数記憶部１１７に記憶させる。
次に、ステップＳ１１３において、フィルタ長設定部１１４は、フィルタ長ＮＳを設定する。フィルタ長設定部１１４は、フィルタ長ＮＳとして、近似フィルタＦＡのフィルタ係数ＣＡを構成する係数の個数を、例えば、２５６個に設定する。
次に、ステップＳ１１５において、係数生成部１１５は、最小位相ＦＩＲフィルタＦＰを近似する近似フィルタＦＡのフィルタ係数ＣＡを生成する。具体的には、係数生成部１１５は、係数記憶部１１７から最小位相ＦＩＲフィルタＦＰのフィルタ係数ＣＰを読み出し、最小位相ＦＩＲフィルタＦＰのフィルタ係数ＣＰに対して、フィルタ長設定部１１４によって設定されたフィルタ長ＮＳへの切出処理と、窓関数による丸め処理とを実行することによって、最小位相ＦＩＲフィルタＦＰを近似する近似フィルタＦＡのフィルタ係数ＣＡを生成する。
次に、ステップＳ１１７において、誤差算出部１１６は、近似フィルタＦＡに対応する周波数特性の周波数領域フィルタＦＦの周波数特性に対する誤差ＥＲを算出する。具体的には、誤差算出部１１６は、誤差ＥＲの算出においては、周波数領域フィルタＦＦの周波数特性を示す４０９６個のデータから、１／３オクターブの中心周波数に近い複数の特定周波数に対応する２９個のサンプリング点について、誤差ＥＲを算出する。誤差ＥＲは、図６を参照して説明した上記式（１）で算出される。
次に、ステップＳ１１５において、係数生成部１１５は、最小位相ＦＩＲフィルタＦＰを近似する近似フィルタＦＡのフィルタ係数ＣＡを生成する。具体的には、係数生成部１１５は、係数記憶部１１７から最小位相ＦＩＲフィルタＦＰのフィルタ係数ＣＰを読み出し、最小位相ＦＩＲフィルタＦＰのフィルタ係数ＣＰに対して、フィルタ長設定部１１４によって設定されたフィルタ長ＮＳへの切出処理と、窓関数による丸め処理とを実行することによって、最小位相ＦＩＲフィルタＦＰを近似する近似フィルタＦＡのフィルタ係数ＣＡを生成する。
次に、ステップＳ１１７において、誤差算出部１１６は、近似フィルタＦＡに対応する周波数特性の周波数領域フィルタＦＦの周波数特性に対する誤差ＥＲを算出する。具体的には、誤差算出部１１６は、誤差ＥＲの算出においては、周波数領域フィルタＦＦの周波数特性を示す４０９６個のデータから、１／３オクターブの中心周波数に近い複数の特定周波数に対応する２９個のサンプリング点について、誤差ＥＲを算出する。誤差ＥＲは、図６を参照して説明した上記式（１）で算出される。
次に、ステップＳ１１９において、誤差算出部１１６は、誤差ＥＲが所定閾値ＥＲＡ以下であるか否かを判定する。所定閾値ＥＲＡは、例えば、－２０（ｄＢ）である。
誤差ＥＲが所定閾値ＥＲＡ以下ではないと誤差算出部１１６が判定した場合（ステップＳ１１９；ＮＯ）には、処理がステップＳ１１３に戻る。そして、ステップＳ１１３において、フィルタ長設定部１１４によって、設定されたフィルタ長ＮＳよりも長いフィルタ長ＮＳが設定され、ステップＳ１１５～ステップＳ１１９の処理が繰り返し実行される。
誤差ＥＲが所定閾値ＥＲＡ以下であると誤差算出部１１６が判定した場合（ステップＳ１１９；ＹＥＳ）には、処理がステップＳ１２１へ進む。
そして、ステップＳ１２１において、誤差算出部１１６は、近似フィルタＦＡのフィルタ係数ＣＡを新規のフィルタＦＮを規定するフィルタ係数ＣＮとして、フィルタ記憶部１１８に記憶させる。その後、処理が終了する。
誤差ＥＲが所定閾値ＥＲＡ以下ではないと誤差算出部１１６が判定した場合（ステップＳ１１９；ＮＯ）には、処理がステップＳ１１３に戻る。そして、ステップＳ１１３において、フィルタ長設定部１１４によって、設定されたフィルタ長ＮＳよりも長いフィルタ長ＮＳが設定され、ステップＳ１１５～ステップＳ１１９の処理が繰り返し実行される。
誤差ＥＲが所定閾値ＥＲＡ以下であると誤差算出部１１６が判定した場合（ステップＳ１１９；ＹＥＳ）には、処理がステップＳ１２１へ進む。
そして、ステップＳ１２１において、誤差算出部１１６は、近似フィルタＦＡのフィルタ係数ＣＡを新規のフィルタＦＮを規定するフィルタ係数ＣＮとして、フィルタ記憶部１１８に記憶させる。その後、処理が終了する。
以上、図１～図１１を参照して説明したように、本実施形態のフィルタ生成装置１は、周波数領域フィルタＦＦの周波数特性を規定するフィルタ係数ＣＦを取得する係数取得部１１１と、周波数領域フィルタＦＦの周波数特性に対してＩＦＦＴを施して、時間領域の線形位相ＦＩＲフィルタＦＬのフィルタ係数ＣＬを算出する係数算出部１１２と、線形位相ＦＩＲフィルタＦＬのフィルタ係数ＣＬを、最小位相ＦＩＲフィルタＦＰのフィルタ係数ＣＰに変換する変換部１１３と、最小位相ＦＩＲフィルタＦＰのフィルタ係数ＣＰを記憶する係数記憶部１１７と、フィルタ長ＮＳを設定するフィルタ長設定部１１４と、係数記憶部１１７から最小位相ＦＩＲフィルタＦＰのフィルタ係数ＣＰを読み出し、最小位相ＦＩＲフィルタＦＰのフィルタ係数ＣＰに対して、フィルタ長設定部１１４によって設定されたフィルタ長ＮＳへの切出処理と、窓関数による丸め処理とを実行することによって、最小位相ＦＩＲフィルタＦＰを近似する近似フィルタＦＡのフィルタ係数ＣＡを生成する係数生成部１１５と、近似フィルタＦＡに対応する周波数特性の周波数領域フィルタＦＦの周波数特性に対する誤差ＥＲを算出する誤差算出部１１６と、誤差ＥＲが所定閾値ＥＲＡ以下である場合に、近似フィルタＦＡのフィルタ係数ＣＡを新規のフィルタＦＮを規定するフィルタ係数ＣＮとして記憶するフィルタ記憶部１１８と、を備える。
すなわち、最小位相ＦＩＲフィルタＦＰのフィルタ係数ＣＰを読み出し、最小位相ＦＩＲフィルタＦＰのフィルタ係数ＣＰに対して、設定されたフィルタ長ＮＳへの切出処理と、窓関数による丸め処理とを実行することによって、最小位相ＦＩＲフィルタＦＰを近似する近似フィルタＦＡのフィルタ係数ＣＡを生成する。そして、誤差ＥＲが所定閾値ＥＲＡ以下である場合に、近似フィルタＦＡのフィルタ係数ＣＡを新規のフィルタＦＮを規定するフィルタ係数ＣＮとして記憶する。
よって、フィルタ長ＮＳを適正に設定することによって、最小位相ＦＩＲフィルタＦＰを適正に近似する近似フィルタＦＡのフィルタ係数ＣＡを生成できる。したがって、フィルタ係数を記憶するメモリの容量を低減できる。
また、図９及び図１１を参照して説明したように、線形位相ＦＩＲフィルタＦＰのように、出力信号が入力信号に対して遅延することを抑制でき、且つ、プリリンギング、すなわち、プリエコーの発生を抑制できる。
よって、フィルタ長ＮＳを適正に設定することによって、最小位相ＦＩＲフィルタＦＰを適正に近似する近似フィルタＦＡのフィルタ係数ＣＡを生成できる。したがって、フィルタ係数を記憶するメモリの容量を低減できる。
また、図９及び図１１を参照して説明したように、線形位相ＦＩＲフィルタＦＰのように、出力信号が入力信号に対して遅延することを抑制でき、且つ、プリリンギング、すなわち、プリエコーの発生を抑制できる。
また、周波数領域フィルタＦＦの周波数特性を規定するフィルタ係数ＣＦは、第１周波数領域フィルタＦＦ１の周波数特性を規定するフィルタ係数ＣＦ１と、第１周波数領域フィルタＦＦ１と相違する第２周波数領域フィルタＦＦ２の周波数特性を規定するフィルタ係数ＣＦ２とを、対応する周波数毎に乗算して算出される。
よって、第１周波数領域フィルタＦＦ１の周波数特性と、第２周波数領域フィルタＦＦ２の周波数特性とを合成した周波数特性を有する周波数領域フィルタＦＦのフィルタ係数ＣＦを算出できる。したがって、第１周波数領域フィルタＦＦ１の周波数特性、及び第２周波数領域フィルタＦＦ２の周波数特性を適正に設定することによって、更に適正な周波数特性の周波数領域フィルタＦＦのフィルタ係数ＣＦを算出できる。
よって、第１周波数領域フィルタＦＦ１の周波数特性と、第２周波数領域フィルタＦＦ２の周波数特性とを合成した周波数特性を有する周波数領域フィルタＦＦのフィルタ係数ＣＦを算出できる。したがって、第１周波数領域フィルタＦＦ１の周波数特性、及び第２周波数領域フィルタＦＦ２の周波数特性を適正に設定することによって、更に適正な周波数特性の周波数領域フィルタＦＦのフィルタ係数ＣＦを算出できる。
また、第１周波数領域フィルタＦＦ１は、周波数毎の振幅を補正するフィルタであり、第２周波数領域フィルタＦＦ２は、周波数帯域を分割するフィルタである。
よって、周波数領域フィルタＦＦとして、周波数毎の振幅を補正し、周波数帯域を分割する周波数特性を有するフィルタ係数ＣＦを算出できる。したがって、第１周波数領域フィルタＦＦ１及び第２周波数領域フィルタＦＦ２の各々よりも適正な周波数特性を有する周波数領域フィルタＦＦのフィルタ係数ＣＦを算出できる。
よって、周波数領域フィルタＦＦとして、周波数毎の振幅を補正し、周波数帯域を分割する周波数特性を有するフィルタ係数ＣＦを算出できる。したがって、第１周波数領域フィルタＦＦ１及び第２周波数領域フィルタＦＦ２の各々よりも適正な周波数特性を有する周波数領域フィルタＦＦのフィルタ係数ＣＦを算出できる。
また、誤差算出部１１６は、誤差ＥＲが所定閾値ＥＲＡ以下ではない場合に、フィルタ長設定部１１４に対して、設定されたフィルタ長ＮＳよりも長いフィルタ長ＮＳを設定させ、係数生成部１１５に、最小位相ＦＩＲフィルタＦＰのフィルタ係数ＣＰに対して、フィルタ長設定部１１４によって設定されたフィルタ長ＮＳへの切出処理と、窓関数による丸め処理とを実行することによって、最小位相ＦＩＲフィルタＦＰを近似する近似フィルタＦＡのフィルタ係数ＣＡを生成させる。
すなわち、設定されたフィルタ長ＮＳよりも長いフィルタ長ＮＳを設定させ、設定されたフィルタ長ＮＳへの切出処理と、窓関数による丸め処理とを実行することによって、最小位相ＦＩＲフィルタＦＰを近似する近似フィルタＦＡのフィルタ係数ＣＡを生成させる。
よって、誤差ＥＲの値を低減できる。したがって、最小位相ＦＩＲフィルタＦＰを正確に近似する近似フィルタＦＡのフィルタ係数ＣＡを生成できる。
すなわち、設定されたフィルタ長ＮＳよりも長いフィルタ長ＮＳを設定させ、設定されたフィルタ長ＮＳへの切出処理と、窓関数による丸め処理とを実行することによって、最小位相ＦＩＲフィルタＦＰを近似する近似フィルタＦＡのフィルタ係数ＣＡを生成させる。
よって、誤差ＥＲの値を低減できる。したがって、最小位相ＦＩＲフィルタＦＰを正確に近似する近似フィルタＦＡのフィルタ係数ＣＡを生成できる。
また、誤差算出部１１６は、複数の特定周波数に対応する誤差を算出し、算出された複数の誤差から誤差ＥＲを算出する。
したがって、複数の特定周波数の各々を適正に設定することによって、簡素な計算で適正な誤差ＥＲを算出できる。
したがって、複数の特定周波数の各々を適正に設定することによって、簡素な計算で適正な誤差ＥＲを算出できる。
また、複数の特定周波数は、１／３オクターブの中心周波数に近い周波数である。
よって、複数の特定周波数の各々を適正に設定できる。したがって、簡素な計算で適正な誤差ＥＲを算出できる。
よって、複数の特定周波数の各々を適正に設定できる。したがって、簡素な計算で適正な誤差ＥＲを算出できる。
また、誤差算出部１１６は、複数の誤差の二乗和の平方根を、誤差ＥＲとして算出する。
したがって、簡素な計算で適正な誤差ＥＲを算出できる。
したがって、簡素な計算で適正な誤差ＥＲを算出できる。
また、本実施形態の制御プログラムＰＧＭは、制御部１１を、周波数領域フィルタＦＦの周波数特性を規定するフィルタ係数ＣＦを取得する係数取得部１１１、周波数領域フィルタＦＦの周波数特性に対してＩＦＦＴを施して、時間領域の線形位相ＦＩＲフィルタＦＬのフィルタ係数ＣＬを算出する係数算出部１１２、線形位相ＦＩＲフィルタＦＬのフィルタ係数ＣＬを、最小位相ＦＩＲフィルタＦＰのフィルタ係数ＣＰに変換する変換部１１３、最小位相ＦＩＲフィルタＦＰのフィルタ係数ＣＰを記憶する係数記憶部１１７、フィルタ長ＮＳを設定するフィルタ長設定部１１４、係数記憶部１１７から最小位相ＦＩＲフィルタＦＰのフィルタ係数ＣＰを読み出し、最小位相ＦＩＲフィルタＦＰのフィルタ係数ＣＰに対して、フィルタ長設定部１１４によって設定されたフィルタ長ＮＳへの切出処理と、窓関数による丸め処理とを実行することによって、最小位相ＦＩＲフィルタＦＰを近似する近似フィルタＦＡのフィルタ係数ＣＡを生成する係数生成部１１５、近似フィルタＦＡに対応する周波数特性の周波数領域フィルタＦＦの周波数特性に対する誤差ＥＲを算出する誤差算出部１１６、及び、誤差ＥＲが所定閾値ＥＲＡ以下である場合に、近似フィルタＦＡのフィルタ係数ＣＡを新規のフィルタＦＮを規定するフィルタ係数ＣＮとして記憶するフィルタ記憶部１１８、として機能させる。
したがって、本実施形態の制御プログラムＰＧＭは、本実施形態のフィルタ生成装置１と同様の効果を奏する。
したがって、本実施形態の制御プログラムＰＧＭは、本実施形態のフィルタ生成装置１と同様の効果を奏する。
上述した本実施形態は、あくまでも本発明の一実施形態を例示したものであって、本発明の主旨を逸脱しない範囲で任意に変形、及び応用が可能である。
例えば、図１は、本発明の理解を容易にするために、構成要素を主な処理内容に応じて分類して示した図であり、構成要素は、処理内容に応じて、更に多くの構成要素に分類することもできる。また、１つの構成要素が更に多くの処理を実行するように分類することもできる。
また、各構成要素の処理は、１つのハードウェアで実行されてもよいし、複数のハードウェアで実行されてもよい。
また、各構成要素の処理は、１つのプログラムで実現されてもよいし、複数のプログラムで実現されてもよい。
例えば、図１は、本発明の理解を容易にするために、構成要素を主な処理内容に応じて分類して示した図であり、構成要素は、処理内容に応じて、更に多くの構成要素に分類することもできる。また、１つの構成要素が更に多くの処理を実行するように分類することもできる。
また、各構成要素の処理は、１つのハードウェアで実行されてもよいし、複数のハードウェアで実行されてもよい。
また、各構成要素の処理は、１つのプログラムで実現されてもよいし、複数のプログラムで実現されてもよい。
また、本実施形態では、フィルタ生成装置１が、パーソナルコンピュータで構成される場合について説明したが、これに限定されない。フィルタ生成装置１が、プロセッサとメモリとを備えればよい。例えば、フィルタ生成装置１が、タブレット型コンピュータで構成されてもよいし、スマートフォンで構成されてもよい。
また、本実施形態では、サンプリング点数が、８１９２個であるが、これに限定されない。サンプリング点数は、２ｎであればよい（ｎは、自然数）。サンプリング点数が、例えば、４０９６個でもよいし、サンプリング点数が、例えば１６３８４個でもよい。
サンプリング点数が多い程、線形位相ＦＩＲフィルタＦＬのフィルタ係数ＣＬ、及び最小位相ＦＩＲフィルタＦＰのフィルタ係数ＣＰを正確に算出できる。
サンプリング点数が少ない程、線形位相ＦＩＲフィルタＦＬのフィルタ係数ＣＬ、及び最小位相ＦＩＲフィルタＦＰのフィルタ係数ＣＰを簡素な処理で算出できる。
サンプリング点数が多い程、線形位相ＦＩＲフィルタＦＬのフィルタ係数ＣＬ、及び最小位相ＦＩＲフィルタＦＰのフィルタ係数ＣＰを正確に算出できる。
サンプリング点数が少ない程、線形位相ＦＩＲフィルタＦＬのフィルタ係数ＣＬ、及び最小位相ＦＩＲフィルタＦＰのフィルタ係数ＣＰを簡素な処理で算出できる。
また、本実施形態では、窓関数がテューキー窓である場合について説明したが、これに限定されない。窓関数が、例えば矩形窓でもよい。
また、本実施形態では、窓関数であるテューキー窓を規定するパラメータｒの値が、「０．５」である場合について説明したが、これに限定されない。パラメータｒの値は、例えば、０．２５～０．７５が好ましい。
また、本実施形態では、所定閾値ＥＲＡが－２０ｄＢである場合について説明したが、これに限定されない。所定閾値ＥＲＡが小さい程、近似フィルタＦＡの近似精度を向上できる。所定閾値ＥＲＡが大きい程、近似フィルタＦＡのフィルタ係数ＣＡのフィルタ長ＮＳを低減できる。
また、本実施形態では、誤差算出部１１６が、１／３オクターブの中心周波数に近い複数の特定周波数に対応するサンプリング点について誤差ＥＲを算出する場合について説明したが、これに限定されない。誤差算出部１１６が、近似フィルタＦＡに対応する周波数特性の周波数領域フィルタＦＦの周波数特性に対する誤差ＥＲを算出すればよい。例えば、誤差算出部１１６が、１／６オクターブの中心周波数に近い複数の特定周波数に対応するサンプリング点について誤差ＥＲを算出してもよい。この場合には、更に適正な誤差ＥＲを算出できる。また、例えば、誤差算出部１１６が、１オクターブの中心周波数に近い複数の特定周波数に対応するサンプリング点について誤差ＥＲを算出してもよい。この場合には、簡素な処理で誤差ＥＲを算出できる。
また、本実施形態では、フィルタ係数ＣＮが、車両に搭載される音声補正装置に記憶される場合について説明したが、これに限定されない。例えば、フィルタ生成装置１が、車両に搭載されてもよい。この場合には、フィルタ生成装置１が、イコライザーに対するユーザーの操作に応じて、適正なフィルタ係数ＣＮを生成し、車両に搭載される音声補正装置に記憶させることができる。
また、本実施形態では、制御プログラムＰＧＭをフィルタ生成装置１の制御部１１のメモリ１１Ｂに記憶するが、制御プログラムＰＧＭを他の記録媒体、又はこの制御プログラムＰＧＭを伝送する伝送媒体の態様で構成することも可能である。
記録媒体には、磁気的、光学的記録媒体又は半導体メモリーデバイスを用いることができる。具体的には、フレキシブルディスク、ＨＤＤ、ＣＤ－ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＶＤ、Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標） Ｄｉｓｃ、光磁気ディスク、フラッシュメモリ、カード型記録媒体等の可搬型、或いは固定式の記録媒体が挙げられる。また、上記記録媒体は、フィルタ生成装置１が備えるＲＡＭ、ＲＯＭ、ＨＤＤ等の不揮発性記憶装置であってもよい。
また、制御プログラムＰＧＭを、フィルタ生成装置１とネットワークを介して通信可能に接続されたサーバ装置からフィルタ生成装置１がダウンロードしてもよい。
記録媒体には、磁気的、光学的記録媒体又は半導体メモリーデバイスを用いることができる。具体的には、フレキシブルディスク、ＨＤＤ、ＣＤ－ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＶＤ、Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標） Ｄｉｓｃ、光磁気ディスク、フラッシュメモリ、カード型記録媒体等の可搬型、或いは固定式の記録媒体が挙げられる。また、上記記録媒体は、フィルタ生成装置１が備えるＲＡＭ、ＲＯＭ、ＨＤＤ等の不揮発性記憶装置であってもよい。
また、制御プログラムＰＧＭを、フィルタ生成装置１とネットワークを介して通信可能に接続されたサーバ装置からフィルタ生成装置１がダウンロードしてもよい。
また、例えば、図１０に示すフローチャートの処理単位は、フィルタ生成装置１の制御部１１の処理の理解を容易にするために、主な処理内容に応じて分割したものであり、処理単位の分割の仕方や名称によって、本発明が限定されることはない。フィルタ生成装置１の制御部１１の処理は、処理内容に応じて、更に多くの処理単位に分割してもよい。また、フィルタ生成装置１の制御部１１の処理は、１つの処理単位が更に多くの処理を含むように分割してもよい。
１ フィルタ生成装置
１１ 制御部（コンピュータ）
１１Ａ プロセッサ
１１Ｂ メモリ
１１１ 係数取得部
１１２ 係数算出部
１１３ 変換部
１１４ フィルタ長設定部
１１５ 係数生成部
１１６ 誤差算出部
１１７ 係数記憶部
１１８ フィルタ記憶部
１２ 操作部
１３ 表示部
１４ 記憶部
ＡＴ 振幅
ＣＡ、ＣＦ、ＣＦ１、ＣＦ２、ＣＬ、ＣＮ、ＣＰ フィルタ係数
ＥＲ 誤差
ＥＲＡ 所定閾値
ＦＦ 周波数領域フィルタ
ＦＦ１ 第１周波数領域フィルタ
ＦＦ２ 第２周波数領域フィルタ
ＦＬ 線形位相ＦＩＲフィルタ
ＦＰ 最小位相ＦＩＲフィルタ
ＦＡ 近似フィルタ
ＦＮ フィルタ
ＦＲ 周波数
ＧＮ ゲイン
ＮＳ フィルタ長
ＰＧＭ 制御プログラム（フィルタ生成プログラム）
ＰＰ ピーク信号
ＰＲ 領域
ＲＣ、ＲＤ１、ＲＤ２ 範囲
ＳＭ サンプリング点
ＴＤ 遅延時間
ＴＭ 時間
Ｘｎ、Ｙｎ 変数
１１ 制御部（コンピュータ）
１１Ａ プロセッサ
１１Ｂ メモリ
１１１ 係数取得部
１１２ 係数算出部
１１３ 変換部
１１４ フィルタ長設定部
１１５ 係数生成部
１１６ 誤差算出部
１１７ 係数記憶部
１１８ フィルタ記憶部
１２ 操作部
１３ 表示部
１４ 記憶部
ＡＴ 振幅
ＣＡ、ＣＦ、ＣＦ１、ＣＦ２、ＣＬ、ＣＮ、ＣＰ フィルタ係数
ＥＲ 誤差
ＥＲＡ 所定閾値
ＦＦ 周波数領域フィルタ
ＦＦ１ 第１周波数領域フィルタ
ＦＦ２ 第２周波数領域フィルタ
ＦＬ 線形位相ＦＩＲフィルタ
ＦＰ 最小位相ＦＩＲフィルタ
ＦＡ 近似フィルタ
ＦＮ フィルタ
ＦＲ 周波数
ＧＮ ゲイン
ＮＳ フィルタ長
ＰＧＭ 制御プログラム（フィルタ生成プログラム）
ＰＰ ピーク信号
ＰＲ 領域
ＲＣ、ＲＤ１、ＲＤ２ 範囲
ＳＭ サンプリング点
ＴＤ 遅延時間
ＴＭ 時間
Ｘｎ、Ｙｎ 変数
Claims (8)
- 周波数領域フィルタの周波数特性を規定するフィルタ係数を取得する係数取得部と、
前記周波数特性に対してＩＦＦＴを施して、時間領域の線形位相ＦＩＲフィルタのフィルタ係数を算出する係数算出部と、
前記線形位相ＦＩＲフィルタのフィルタ係数を、最小位相ＦＩＲフィルタのフィルタ係数に変換する変換部と、
前記最小位相ＦＩＲフィルタのフィルタ係数を記憶する係数記憶部と、
フィルタ長を設定するフィルタ長設定部と、
前記係数記憶部から前記最小位相ＦＩＲフィルタのフィルタ係数を読み出し、前記最小位相ＦＩＲフィルタのフィルタ係数に対して、前記フィルタ長設定部によって設定されたフィルタ長への切出処理と、窓関数による丸め処理とを実行することによって、前記最小位相ＦＩＲフィルタを近似する近似フィルタのフィルタ係数を生成する係数生成部と、
前記近似フィルタに対応する周波数特性の前記周波数領域フィルタの周波数特性に対する誤差を算出する誤差算出部と、
前記誤差が所定閾値以下である場合に、前記近似フィルタのフィルタ係数を新規のフィルタを規定するフィルタ係数として記憶するフィルタ記憶部と、
を備える、フィルタ生成装置。 - 前記周波数領域フィルタの周波数特性を規定するフィルタ係数は、第１周波数領域フィルタの周波数特性を規定するフィルタ係数と、前記第１周波数領域フィルタと相違する第２周波数領域フィルタの周波数特性を規定するフィルタ係数とを、対応する周波数毎に乗算して算出される、
請求項１に記載のフィルタ生成装置。 - 前記第１周波数領域フィルタは、周波数毎の振幅を補正するフィルタであり、
前記第２周波数領域フィルタは、周波数帯域を分割するフィルタである、
請求項２に記載のフィルタ生成装置。 - 前記誤差算出部は、前記誤差が前記所定閾値以下ではない場合に、
前記フィルタ長設定部に対して、設定されたフィルタ長よりも長いフィルタ長を設定させ、
前記係数生成部に、前記最小位相ＦＩＲフィルタのフィルタ係数に対して、前記フィルタ長設定部によって設定されたフィルタ長への切出処理と、前記丸め処理とを実行することによって、前記最小位相ＦＩＲフィルタを近似する近似フィルタのフィルタ係数を生成させる、
請求項１から請求項３のいずれか１項に記載のフィルタ生成装置。 - 前記誤差算出部は、複数の特定周波数に対応する誤差を算出し、算出された複数の誤差から前記誤差を算出する、
請求項１から請求項４のいずれか１項に記載のフィルタ生成装置。 - 前記複数の特定周波数は、１／３オクターブの中心周波数に近い周波数である、
請求項５に記載のフィルタ生成装置。 - 前記誤差算出部は、前記複数の誤差の二乗和の平方根を、前記誤差として算出する、
請求項５又は請求項６に記載のフィルタ生成装置。 - コンピュータを、
周波数領域フィルタの周波数特性を規定するフィルタ係数を取得する係数取得部、
前記周波数特性に対してＩＦＦＴを施して、時間領域の線形位相ＦＩＲフィルタのフィルタ係数を算出する係数算出部、
前記線形位相ＦＩＲフィルタのフィルタ係数を、最小位相ＦＩＲフィルタのフィルタ係数に変換する変換部、
前記最小位相ＦＩＲフィルタのフィルタ係数を記憶する係数記憶部、
フィルタ長を設定するフィルタ長設定部、
前記係数記憶部から前記最小位相ＦＩＲフィルタのフィルタ係数を読み出し、前記最小位相ＦＩＲフィルタのフィルタ係数に対して、前記フィルタ長設定部によって設定されたフィルタ長への切出処理と、窓関数による丸め処理とを実行することによって、前記最小位相ＦＩＲフィルタを近似する近似フィルタのフィルタ係数を生成する係数生成と、
前記近似フィルタに対応する周波数特性の前記周波数領域フィルタの周波数特性に対する誤差を算出する誤差算出部、及び、
前記誤差が所定閾値以下である場合に、前記近似フィルタのフィルタ係数を新規のフィルタを規定するフィルタ係数として記憶するフィルタ記憶部、
として機能させる、フィルタ生成プログラム。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2020209308A JP2022096287A (ja) | 2020-12-17 | 2020-12-17 | フィルタ生成装置、及びフィルタ生成プログラム |
| US17/547,415 US11792571B2 (en) | 2020-12-17 | 2021-12-10 | Filter generation apparatus and recording medium |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2020209308A JP2022096287A (ja) | 2020-12-17 | 2020-12-17 | フィルタ生成装置、及びフィルタ生成プログラム |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2022096287A true JP2022096287A (ja) | 2022-06-29 |
Family
ID=82022781
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2020209308A Withdrawn JP2022096287A (ja) | 2020-12-17 | 2020-12-17 | フィルタ生成装置、及びフィルタ生成プログラム |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US11792571B2 (ja) |
| JP (1) | JP2022096287A (ja) |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104681034A (zh) * | 2013-11-27 | 2015-06-03 | 杜比实验室特许公司 | 音频信号处理 |
| JP6556463B2 (ja) | 2015-03-02 | 2019-08-07 | クラリオン株式会社 | フィルタ生成装置、フィルタ生成方法およびフィルタ生成プログラム |
-
2020
- 2020-12-17 JP JP2020209308A patent/JP2022096287A/ja not_active Withdrawn
-
2021
- 2021-12-10 US US17/547,415 patent/US11792571B2/en active Active
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US20220201396A1 (en) | 2022-06-23 |
| US11792571B2 (en) | 2023-10-17 |
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