JP2022544453A - 周波数分解能が向上したノイズキャンセレーション - Google Patents

Abstract

周波数分解能を改善したノイズキャンセレーション技術が提示される。この方法は、オーディオ信号ストリームが存在する環境から、デジタル化されたノイズ信号を取得し、デジタル化されたノイズ信号からデータサンプルを受信し、各々大きさが実質的にゼロである１つ以上の追加のサンプルをデータサンプルに付加して一連のサンプルを形成し、周波数領域における一連のサンプルの周波数領域表現を計算し、デジタルプロセッサ回路を使用して、一連のサンプルの周波数領域表現を時間的にシフトして、それによって一連のサンプルのシフトされた周波数領域表現を生成し、一連のサンプルのシフトされた周波数領域表現を時間領域に変換して、アンチノイズ信号の一部を形成し、アンチノイズ信号をオーディオ信号ストリーム内に出力して、弱め合う干渉によってノイズを低減することを含む。

Description

関連出願へのクロスレファレンス

本国際出願は、２０２０年７月１５日に出願された米国特許出願第１６／９２９，５０４号および２０１９年７月１７日に出願された米国特許出願第１６／５１４，４６５号の優先権の利益を主張するものである。米国特許出願第１６／９２９，５０４号は、米国特許出願第１６／５１４，４６５号の継続出願である。上記の双方の出願の開示内容全体を、本願に援用する。

本開示は、広義には電子的な自動ノイズキャンセレーション技術に関する。

科学者やエンジニアらは、電子的な自動ノイズキャンセリング（ＡＮＣ）についての課題に何十年も取り組んできた。波動伝搬に関する基礎物理学は、ノイズ信号と１８０度位相のずれた「アンチノイズ」波を作り、弱め合う干渉によってノイズを完全に打ち消すことができると示唆している。この方法は、単純な繰り返しの低周波音にはそこそこ効果がある。しかしながら、短時間で変化するダイナミックな音や、高めの周波数を含む音に対しては、うまく機能しない。

アクティブノイズキャンセレーションのアルゴリズムにおけるアンチノイズの精度には、フーリエ解析時の周波数分解能が大きく影響する。その理由は、マイクやスピーカーの周波数応答がスペクトル全体で完全に均一にはならず、空気中の減衰量もすべての周波数で均一になるわけではないことにある。また、アンチノイズの正確な計算は、メインノイズをいかに正確に推定するかに左右される。メインノイズをうまく推定するには、周波数分解能が良好であることが不可欠である。そのため、良好な周波数分解能に加えて、スペクトル全体を小さな帯域に分割し、帯域ごとに別々に抑圧係数や位相補正を調整する必要がある。

周波数分解能が良好であるということは、スペクトルの連続した周波数間のギャップが短いことを意味する。フーリエ変換では、時間分解能と周波数分解能がトレードオフの関係にある。時間分解能が良ければ周波数分解能は悪くなり、その逆もまた同様である。この２つの変数の間で最適なトレードオフを見つけるのは困難である。数学的には、周波数分解能（ΔＦ）とは、「サンプリングレート（Ｆｓ）」と１チャンク内のサンプリング数（Ｎ）との比である。このため、周波数分解能を高くするためには、１）サンプリングレートを低くする、２）チャックのサイズを大きくするという２通りの方法がある。

アクティブノイズキャンセレーションの基本的な前提条件の１つとして、ノイズが入力マイクからアンチノイズスピーカーに伝わる前に、マイクでのノイズ収音、数学的分析、アンチノイズの準備、スピーカーを用いたアンチノイズの出力を含む総合的な処理を行わなければならないことがあげられる。これがなされないと、アンチノイズが重畳される前にノイズが通り過ぎてしまうことになる。

ヘッドフォンや小型イヤフォンなどの小さな装置では、入力マイクとアンチノイズスピーカーとの距離が非常に短いため、ノイズが中間距離を移動するのに非常にわずかな時間しかかからない。これにより、良好な周波数分解能を得るための十分なサンプルを収集することができない。なぜなら、相応の数のサンプルを集められるだけの時間をかけてアクティブノイズキャンセレーションシステムを待機させると、アンチノイズの生成が遅れてメインノイズとの同期ができなくなるからである。よって、小さな装置の場合、周波数分解能が低くなりすぎて満足のいく結果が得られない。

本節では、必ずしも先行技術ではない、本開示に関連する背景情報を提供している。

周波数分解能を改善したノイズキャンセレーション技術が提示される。この方法は、オーディオ信号ストリームが存在する環境から、デジタル化されたノイズ信号を取得し、デジタル化されたノイズ信号からデータサンプルを受信し、各々大きさが実質的にゼロである１つ以上の追加のサンプルをデータサンプルに付加して一連のサンプルを形成し、周波数領域における一連のサンプルの周波数領域表現を計算し、デジタルプロセッサ回路を使用して、一連のサンプルの周波数領域表現を時間的にシフトして、それによって一連のサンプルのシフトされた周波数領域表現を生成し、一連のサンプルのシフトされた周波数領域表現を時間領域に変換して、アンチノイズ信号の一部を形成し、アンチノイズ信号をオーディオ信号ストリーム内に出力して、弱め合う干渉によってノイズを低減することを含む。データサンプルに付加される追加のサンプルの数は、アンチノイズ信号に求められる周波数分解能に依存する。

一態様では、周波数領域表現は、高速フーリエ変換法を用いて計算される。一連のサンプルの周波数領域表現を時間的にシフトした後、一連のサンプルのシフトされた周波数領域表現は、逆高速フーリエ変換法を用いて時間領域に逆変換される。

一態様では、周波数領域表現は、ノイズ信号に関連する伝搬時間と、デジタルプロセッサ回路および関連する機器のスループット速度に関連するシステム伝搬時間の両方を考慮した、周波数領域表現の選択された周波数に依存する時間量だけシフトされる。いくつかの実施形態では、時間シフトでは、システムの物理的な構成要素（例えば、マイクロフォンおよびスピーカー）の周波数応答を考慮している。さらに、一連のサンプルのシフトされた周波数領域表現を時間領域に変換する前に、周波数領域表現の振幅をスケーリングしてもよい。

いくつかの実施形態では、周波数領域表現の１つ以上のノイズセグメントが個別にシフトされる。ほとんどの場合、周波数領域表現には複数のノイズセグメントが含まれる。これらを複数の周波数帯にグループ化して、特定の周波数帯にグループ化された複数のノイズセグメントの各ノイズセグメントが、グループまたは周波数帯に適用される追加の時間または振幅変化を持つようにしてもよい。

別の態様では、計算時間と負荷を節約するために、我々は、大きさが１のシフトされたインパルス応答を計算し、各ノイズデータサンプルの大きさに、シフトされたインパルス応答を掛ける。インパルス応答は、デジタル化されたノイズ信号を取得する前に計算して保存しておくことが好ましい。
本明細書の説明から、適用可能なさらに別の領域が明らかになるであろう。本概要の説明および具体例は例示のみを目的としたものであり、本開示の範囲を限定することを意図したものではない。

本明細書で説明する図面は、すべての可能な実施形態ではなく、選択された実施形態を示すことだけを目的としており、本開示の範囲を限定することを意図したものではない。
図１は、インエアー式システムでノイズを低減するかノイズを打ち消すのに有用な、サイレンサー装置の第１の実施形態を示すブロック図である。 図２は、電気通信用マイクロフォン、電気通信用ヘッドセットまたはヘッドフォン／小型イヤフォンシステムでノイズを低減するかノイズを打ち消すのに有用な、サイレンサー装置の第２の実施形態を示すブロック図である。 図３は、信号処理システムでノイズを低減するかノイズを打ち消すのに有用な、サイレンサー装置の第３の実施形態を示すブロック図である。 図４は、機密通信の暗号化および復号化に有用な、サイレンサー装置の第４の実施形態を示すブロック図である。 図５は、（例えば「電力線通信」や「スマートグリッド」の用途などで使用される）電力線のバックグラウンドノイズから特定の機器のシグネチャや通信を分離したり、電磁伝送からのノイズを除去したりするのに有用な、サイレンサー装置の第５の実施形態を示すブロック図である。 図６は、サイレンサー装置で使用されるコアエンジンアルゴリズムを実行するためにデジタルプロセッサ回路をプログラミングする方法を示すブロック図である。 図７は、サイレンサー装置で使用されるコアエンジンアルゴリズムを実行するためにデジタルプロセッサ回路をプログラミングする方法をさらに示すフローチャート図である。 図８は、図６のコアエンジンアルゴリズムによって実行される処理技術を示す信号処理図である。 図９は、コアエンジンアルゴリズムとともに使用される較正モードを示す詳細な信号処理図である。 図１０は、コアエンジンのプロセス図である。 図１１は、デスクトップ型の個人用静寂ゾーンシステムとして構成された、低出力で単一ユニットの例示的なインエアー式サイレンサーシステムである。 図１２は、窓付のユニットとして構成された、低出力で単一ユニットの例示的なインエアー式サイレンサーシステムである。 図１３は、エアプレナムに取り付けられたパッケージとして構成された、低出力で単一ユニットの例示的なインエアー式サイレンサーシステムである。 図１４は、高速道路の騒音低減用に構成された、高出力でマルチユニットの例示的なインエアー式サイレンサーシステムである。 図１５は、車両の騒音を低減するために構成された、高出力でマルチユニットの例示的なインエアー式サイレンサーシステムである。 図１６は、プライベートな会話を他人に漏れ聞かれるのを防ぐための無音帯を作るように構成された、高出力でマルチユニットの例示的なインエアー式サイレンサーシステムである。 図１７は、例示的なスマートフォン統合の実施形態である。 図１８は、例示的なノイズキャンセリングヘッドフォンの実施形態である。 図１９は、別の例示的なノイズキャンセリングヘッドフォンの実施形態である。 図２０は、例示的なプロセッサの実施例を示す。 図２１は、例示的な暗号化－復号化の実施形態を示す。 図２２は、例示的なシグネチャ検出の概念を示す。 図２３は、アクティブノイズ低減時に周波数分解能を向上させるための技術を示すフローチャート図である。 図２４Ａは、時間領域におけるノイズ信号の一部を示す。 図２４Ｂは、ゼロでパディングした状態の単位インパルスを示す。 図２４Ｃは、パディング後の単位インパルスの時間シフトを示す表である。 図２４Ｄは、単位インパルス応答の例を示す。 図２５は、単位インパルス応答を用いたアンチノイズ信号の計算方法を示すテーブルである。

図面の複数の図をとおして、対応する参照数字は対応する部分を示す。

次に、例示的な実施形態について、添付の図面を参照してより完全に説明する。ここに開示したサイレンサー装置は、多岐にわたる用途に展開することが可能である。例示の目的で、ここでは５つの例示的な実施形態を詳細に説明する。これらの例は、サイレンサー装置を採用可能な異なる使用法のいくつかについての理解を提供するものである旨が理解されるであろう。添付の特許請求の範囲に規定した範囲内で、他の使用法や用途も可能である。

図１を参照すると、サイレンサー装置の第１の例示的な実施形態が示されている。この実施形態は、インエアー式システム用のノイズキャンセレーションを提供するように設計されている。ここでは、入ってくる環境ノイズが検知され、ノイズキャンセリング信号が生成されて、周囲の領域にブロードキャストされる。図示のように、本実施形態には、関連するメモリ１２を有するデジタル信号プロセッサ回路１０が含まれる。このメモリには、本明細書で用途に応じたプリセットと称するコンフィギュレーションデータが格納されている。ある例示的な実施形態では、デジタル信号プロセッサ回路１０は、Ｂｒｏａｄｃｏｍ ＢＣＭ２８３７ Ｑｕａｄ Ｃｏｒｅ ＡＲＭ Ｃｏｒｔｅｘ Ａ５３プロセッサなどの市販のマルチメディアプロセッサ集積回路を使用して実現されている。デジタル信号プロセッサ回路がどのようにプログラムされているかの詳細については、後述する。別の例示的な実施形態では、Ｒａｓｐｂｅｒｒｙ Ｐｉ ３モデルＢなどのＲａｓｐｂｅｒｒｙ Ｐｉコンピュータ、またはそれ以上のものを使用して、デジタル信号プロセッサ回路１０を実現することができる。この装置には、信号プロセッサ回路１０ならびに、ＶｉｄｅｏＣｏｒｅ ＩＶ ＧＰＵ、オンボードＳＤＲＡＭ、ＷｉＦｉおよびＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）トランシーバー回路、８０２．１１ｎ無線ＬＡＮ回路およびＢｌｕｅｔｏｏｔｈ ４．１通信のサポートが含まれる。また、２６個のＧＰＩＯポートならびに、４つのＵＳＢ ２ポート、１００Ｂａｓｅ－Ｔイーサネットポート、ＤＳＩおよびＣＳＩポート、４極のコンポジットビデオ／オーディオポート、ＨＤＭＩ（登録商標） １．４ポートが提供されている。これらのポートを使用して、図１～図４のブロック図に示すように、信号プロセッサ回路１０への入出力間の接続を提供することができる。同様に、ＦＰＧＡをプログラムして、アナログデジタル変換器とデジタルアナログ変換器によってサポートされる必要な機能を実行することが可能である。

図１のインエアー式ノイズキャンセルシステムには、打ち消したいノイズ源を検知できる物理的な場所に配置される１つ以上の入力マイクロフォン１４が含まれる。マイクロフォン１４は各々、接続されたマイクロフォンからのアナログ信号波形をサンプリングによるなどしてデジタルデータに変換するオーディオデジタル変換器すなわちＡＤＣ１６に接続されている。タスクに応じて異なるサンプリングレートを使用してもよいが、図示の実施形態では、４８ｋＨｚのサンプリングレートを採用している。サンプリングレートは、ノイズ音エネルギーの大部分が占める周波数範囲、入力マイクロフォンとフィードバックマイクロフォンとの間の距離、ならびに、特定の用途および目標に関連する他の要因を考慮して選択される。

ＡＤＣ１６とデジタル信号プロセッサ回路１０との間には、所定の閾値を上回るノイズエネルギーを通過させ、その閾値未満のエネルギーを遮断する、オプションのゲート回路１８が接続されている。ゲート回路１８は、プロセッサ上で動作するソフトウェアを用いて実現したものであってもよいし、スタンドアローンのノイズゲート集積回路を用いて実現したものであってもよい。ゲート回路の目的は、不快とされない周囲のバックグラウンドノイズレベルと、不快なノイズに関連したより高いノイズレベルと、を識別することにある。例えば、近くの高速道路からの断続的なロードノイズを低減するためにインエアー式ノイズキャンセレーションシステムを配置する場合、自動車が走行する際の音のエネルギーが検出されると閾値ゲートが開き、近くの木立の葉がカサカサいう音だけが検出されると閾値ゲートが閉じるように構成されている。このように、ゲートはデジタル信号プロセッサ１０の負荷を軽減し、不要なポンピングを防ぐ一助となる。

オプションのゲート回路１８を、ユーザがノイズの閾値を設定し、その閾値を上回る音だけをノイズとして扱うように設定できるようにして、ユーザが構成可能なものにしてもよい。例えば、静かなオフィスでは、周囲のノイズレベルが５０ｄＢ ＳＰＬ前後の場合がある。このような環境では、ユーザは、６０ｄＢ ＳＰＬを超える信号に対してのみ作用するようにノイズの閾値を設定することができる。

デジタル信号プロセッサ回路１０の出力に接続されているのは、デジタルアナログ変換器すなわちＤＡＣ２０である。ＤＡＣ２０は、ＡＤＣ１６を補完するよう機能して、デジタル信号プロセッサ回路１０の出力をアナログ信号に変換する。このアナログ信号は、１つ以上の入力マイクロフォン１４によって検出されたノイズを打ち消すように設計された、特別に構築されたノイズキャンセレーション信号を表す。このノイズキャンセレーション信号は、適切な増幅器２２およびラウドスピーカーまたはトランスデューサシステム２４によって空気中に放出または送信され、空気中でラウドスピーカーまたはトランスデューサシステム２４の有効な送信エリア内の有利な地点から聞こえるように、ノイズ源と混ざり合い、これを打ち消す。実質上、ラウドスピーカーシステム２４は、聞き手／受信者が、ノイズ源からの信号がラウドスピーカーまたはトランスデューサシステム２４からのノイズキャンセレーション信号によって打ち消される以外は、自分のいる場所に到達する信号を受信することができるように、ノイズ源と聞き手または受信点との間に配置される。

必要に応じて、この回路には、（ＤＡＣ２０を介して）所定の量のホワイトノイズまたはピンクノイズをデジタル信号処理回路１０からのアナログ信号と本質的に混ぜ合わせる、増幅器２２に供給されるホワイトノイズまたはピンクノイズ源も含まれていてもよい。このノイズ源は、トランジェントをマスキングすることによってノイズキャンセレーション信号の影響を和らげるのに役立つ。トランジェントは、ノイズキャンセレーション信号がラウドスピーカーの下流でノイズ源信号と合わさる際に発生する可能性があり、マスキングがなされなければ可聴のものである。

ラウドスピーカーシステム２４の前（下流）には、フィードバックマイクロフォン２６が配置されている。フィードバックマイクロフォンは、信号ストリームにアンチノイズを導入した後、信号ストリームをサンプリングするのに使用される。このマイクロフォンは、デジタル信号プロセッサ回路が適切なノイズキャンセリング信号をどのように生成するかを制御するアルゴリズムを適応させるのに用いられるフィードバック信号を、デジタル信号プロセッサ回路１０に提供する。図１には示されていないが、フィードバックマイクロフォンの出力を、好適な増幅および／またはアナログデジタル変換器回路によって処理し、ノイズキャンセレーションアルゴリズムで使用されるフィードバック信号を提供することができる。ノイズ対ノイズキャンセレーション信号の振幅だけが利用される一部の用途では、フィードバックマイクロフォンの出力をアナログドメインで処理して振幅電圧信号を導出してもよく、必要に応じて平均化や他の手段によって処理することが可能である。また、ノイズ対ノイズキャンセレーション信号の一層正確な評価が望まれる他の用途では、入力マイク信号との位相比較を行ってもよい。このシステムのほとんどの実施例では、フィードバック信号の離散的なセグメントの位相と振幅の両方が、入力マイク信号またはその用途で望ましい結果と比較して分析される（離散的なセグメントの作成と処理については、本明細書で後述する）。フィードバックマイクロフォンの出力をサンプリングし、アナログデジタル変換器を用いてデジタルドメインに変換してもよい。また、デジタル信号プロセッサ回路のビデオ／オーディオポートに接続されたマイク入力またはライン入力のいずれか一方にフィードバックマイクが接続されていてもよい。図１に示すノイズ低減システムのその他の例については、下記の「異なる使用例の実施形態」と題した部分を参照のこと。

図２に、サイレンサー装置の第２の実施形態を示す。後述するように、この実施形態の特徴として、２本の信号経路すなわち、ユーザのイヤフォン、ヘッドフォンまたはスピーカー２４ａにおけるノイズを低減する「受信」オーディオ信号経路と、電話機３４のマイクロフォンによって捕捉された音が処理されて、同じく電話機３４のマイクロフォンによって捕捉された周囲のノイズを低減する「送信」オーディオ信号経路があげられる。このように、受信オーディオ信号経路は、環境内の周囲音を低減または除去することによって、ユーザがイヤフォン、ヘッドフォンまたはスピーカーで聞くものを改善するのに使用される。これによって、音楽を聴いたり、電話の会話を聞いたりしやすくなる。送信オーディオ信号経路は、ユーザの電話機３４のマイクロフォンに入る風切り音のような周囲音を部分的または完全に打ち消すのに使用されるであろう。もちろん、電話機に限らず、ライブ録音用のマイクや放送用のマイクなど、他のシステムでも同じノイズキャンセレーション技術を使用することができる。

図２を参照すると、図示の例示的な実施形態はヘッドセットシステムでの使用に向いており、図１の実施形態と同じ構成要素のいくつかを共有する。本実施形態では、入力マイクロフォンは、ヘッドセットまたはヘッドフォン／小型イヤフォンの外側に配置された１つ以上のノイズ検知用マイクロフォン１４ａを用いて実現されている。各々のノイズ検知用マイクロフォンに付随するか各々のノイズ検知用マイクロフォンと一体化したアナログデジタル回路によって、周囲のノイズが、デジタル信号処理回路１０に送られるデジタル信号に変換される。これはより厳密に制御された物理的な実施形態であるため、１つ以上のヘッドフォンスピーカー２４ａとオーディオ結合した状態において、フィードバックマイクロフォン２６をヘッドフォン／小型イヤフォン内に配置するか、あるいは、フィードバックマイクロフォンを完全に排除してもよい。フィードバックマイクロフォンを含むシステムでは、所望のエンターテインメントコンテンツ（例えば、音楽またはオーディオ／ビデオサウンドトラック）および／または音声信号に加えてノイズおよびアンチノイズが含まれていてもよく、かつ、ノイズおよびアンチノイズ信号と比較されてもよい合成信号の成分、あるいは、入力信号と所望の信号の合成信号の成分が、フィードバックマイクデータに含まれる。

なお、本システムが従来のシステムと大きく異なるのは、２０００Ｈｚを超える周波数成分の音を効果的に打ち消すことができるため、従来のノイズキャンセリングヘッドフォンで導入されていた遮音方法が不要になる点である。これによって、軽量化して価格を抑えた製品の製造が可能になり、「小型イヤフォン」のフォームファクターにおいても効果的な導入がしやすくなる。

本実施形態では、サイレンサー装置のノイズ処理を、イヤピースごとに独立して実現することが可能である。また、価格を抑えたヘッドフォン／小型イヤフォン／ヘッドセット製品では、ステレオシステムの２つのイヤピースにまとめて処理を行うことも可能であるし、スマートフォンなどの装置に搭載されているアウトボードプロセッサで処理を行うこともできる。

本実施形態のもうひとつの重要な違いとして、較正モードを併用して各々の周波数帯域に必要な適切な振幅と位相調整を計算し、ヘッドフォンや小型イヤフォンの構造物の物理的特性が耳に届く前の周囲のノイズ／不要なノイズにおよぼす影響を補償することがあげられる（較正モードと周波数帯域については、後述する）。

同様に、本実施形態のシステムによって生じたアンチノイズは、ミキサー３０を介して所望の音楽または音声信号と混ぜ合わされ（所望の音楽または音声信号は、電話機３０、音楽プレーヤー、通信装置などによって提供される）、共通のスピーカーから一緒に出力されることが多いであろう。そのような使用例では、フィードバックマイクロフォンが較正モードの間だけ機能することになり、状況によっては生産ユニットで省略されることがある。あるいは、本実施形態のいずれかのマルチスピーカー用途（ＶＲや「ゲーミング」ヘッドセットなど）では、フィードバックマイクロフォンを継続的に機能させることも可能である。

上述したように、音声マイクロフォンを含むヘッドセットシステムでは、デジタル信号プロセッサ回路１０の出力を、ヘッドフォンスピーカー回路だけでなく、音声マイク回路にも供給することができる。このことを図２に示す。ここでは、オーディオ再生システム（アンプ２２およびヘッドフォンスピーカー２４ａ）に信号を送る第１のミキサー３０に、デジタル信号プロセッサ回路１０から第１の出力信号が供給される。また、電話機３４や他の音声処理回路に信号を送る第２のミキサー３２に、デジタル信号プロセッサ回路１０から第２の出力信号が供給される。周囲のノイズ信号は、通信／音声マイクロフォンの位置から離れた場所でサンプリングされるため、所望の音声信号が打ち消されることはない。このような別のアンチノイズ信号については、用途に応じて、上述したような較正モードの間に周波数帯の振幅が調整されることもあれば、そのような調整がなされないこともある。

メディア放送や軍事通信などの重要な通信の用途では、マイクロフォンのノイズキャンセリング用に別の信号処理回路が望まれて、使用されることがある。これによって、既知のノイズシグネチャを正確に打ち消したり、特定の重要な情報の周波数帯を打ち消さない機能を設けたり、ユーザ設定やプリセットによってこれらのミッションクリティカルな用途のための他のカスタマイズを容易にしたりすることができるであろう。図２に示すノイズ低減システムのその他の例については、下記の「異なる使用例の実施形態」と題した部分を参照のこと。

図３に、より一般化された第３の実施形態を示す。この実施形態では、入力信号はどのようなソースから得られたものであってもよく、出力信号は、入力信号を通常処理する回路または装置（図示せず）に結合されていてもよい。したがって、図３の実施形態は、信号処理装置または伝送に介在させるか、そこにインラインで配置されるように設計されている。本実施形態では、通常、フィードバックは使用されない。既知のノイズ特性については、システムパラメータによる補償が可能である（「プリセット」１２とされた設定を使用して設定）。これらの特性がわからない場合は、ノイズを含むが信号を含まない素材の部分を処理することで、ノイズを打ち消すようにシステムを較正することができる（例えば、ビデオセグメントの「プリロール」部分を使用して、ノイズシグネチャにシステムを較正することができる）。本実施形態の応用例としては、オーディオサーベイランスやイベントの録画からノイズを除去したり、あるいは、生放送中の冒涜行為の検閲を可能にするために現在使用されている「７秒」の遅延など、適切な量の「放送遅延」を伴う「生放送」の状況でノイズを除去したりすることがあげられる。

上記の例では、スタンドアローンのデジタル信号プロセッサ回路１０を例示してきたが、スマートフォンなどのモバイルデバイス内のプロセッサを使用して信号処理アルゴリズムを実行することもできるし、コアエンジンをソフトウェアスイートの「プラグイン」として実装したり、別の信号処理システムに統合したりすることも可能であることが理解されるであろう。したがって、本明細書における説明では、スタンドアローンのデジタル信号プロセッサ回路や、スマートフォンなどの装置に組み込まれたプロセッサなどの、プロセッサ上で実行される、詳細については後述するような信号処理アルゴリズムをいうのに、「コアエンジン」という用語も使用するものとする。図３の実施形態で示すように、コアエンジンを使用して、入力マイクロフォン、出力増幅ラウドスピーカーおよびフィードバックマイクロフォンがなくてもよい信号処理用途で、あるいは、オフラインモードで、ノイズを処理することができる。

図３に示すノイズ低減システムのその他の例については、下記の「異なる使用例の実施形態」と題した部分を参照のこと。

図４に、第４の実施形態を示す。本実施形態では、ファイル、放送、信号伝送などの手段で互いに情報を共有するとともに、その情報へのアクセスを制限しようとする当事者が２者存在する。本実施形態では、「エンコードする当事者」と「デコードする当事者」の双方が、本発明を含む機器にアクセスできることが必要である。

情報のエンコードに用いる周波数帯域を設定する秘訣は、暗号化／復号化の「キー」にある。暗号化および復号化の「キー」の設定内容は、情報が埋め込まれるノイズや信号の特性を、考慮して作られる。これらの周波数帯域の設定内容には、周波数と振幅の情報が含まれている。これにより、例えば、他の物質や「ホワイトノイズ」信号の当たり障りのない広帯域伝送のように見える伝送の非常に狭いセグメントに、エンコードされた信号を埋め込むことができる。ホワイトノイズのように見えるものに機密情報の伝送内容を埋め込む例において、暗号化には、メッセージの全内容を伝送するために、適切な長さのホワイトノイズの記録が必要になるであろう。そのホワイトノイズの記録では、非常に狭い周波数帯域または一組の帯域のみに対して、本発明で処理され（すなわち、「コアエンジン」によってノイズの非常に狭いスライスが「切り出される」）、この定義された一組の範囲に含まれない周波数は、変更されずにシステムを通過する（暗号化側での周波数帯の定義に含まれない周波数にはデフォルトの振幅が１に設定される）。そして、機密情報を含む周波数範囲の振幅を調整し、ノイズの中に隠しやすくすることができる。共有対象となる情報を、「キャリア信号」に狭い周波数範囲内で、周波数変調などの技術を使用して（追加の暗号層を設けて）さらにエンコードすることも可能であり、これをシステムの出力（切り出されたスライスをノイズ）とを混ぜ合わせることになる。このようにすることで、本例ではランダムなホワイトノイズ信号（または必要に応じて他のタイプのブロードバンドまたは信号伝送）のように見えるものに、情報が効果的に埋め込まれる。

「復号化」側では、情報がどこに記録されたのかを示す、その周波数帯についての周波数と振幅の設定を、「復号化キー」の役割として、知る必要がある。復号化側では、周波数帯域の定義に含まれていない周波数のデフォルトの振幅を０に設定する必要がある。これは、周波数帯の定義に含まれていない周波数にはシステムが何も出力しないため、デコード対象となる所望の信号だけが出力されることを意味する。

定義された周波数帯域に含まれない周波数に対してデフォルトの振幅を選択できることは、本実施形態の規定する特徴のひとつである。

暗号化／復号化の「キー」が別の手段によって当事者間で共有されていれば、情報伝送のセキュリティは大幅に強化されるが、これが送信やファイルの「較正ヘッダー」に含まれていたり、タイムスタンプなどの設定に基づいて計算されたりすることも考えられる。図４に示すノイズ低減システムのその他の例については、下記の「異なる使用例の実施形態」と題した部分を参照のこと。

図５に、第５の実施形態を示す。この実施形態では、本発明は、送電線などに固有の主要都市などの地域における密な電磁界に存在するノイズフィールドなどの、ノイズフィールドにおける送信内容またはデバイスシグネチャの認識、検出または受信を支援するために展開される。このような実施形態は、物理的なセキュリティ（既知のタイプの電磁場の妨害を検出するなど）のみならず、電力の使用状況をモニタリングするような非セキュリティの用途にも応用することができる。

ターゲット信号のみを通過させるように設計された周波数帯域の設定についてプリセットを作成することにより、ここに開示のサイレンサー装置を使用して、そのようなノイズに含まれる信号の検出、認識または受信を支援することができる。これらの周波数帯域の設定には、事前の分析によって決定されたバックグラウンドノイズの特性に対して、ターゲット信号の「指紋」または「シグネチャ」を識別するのに必要な周波数と振幅の両方の情報が含まれている。これらの設定は、ターゲット信号の周波数成分を周波数帯の設定から除外し、周波数帯の設定に含まれない周波数の振幅にデフォルトの０を使用することによって、ターゲット信号だけを効果的にシステムに通過させ、隣接する周波数または高調波の振幅と周波数とを適切に調整してターゲット信号をさらに強調することによって、達成されることになる。これは、そのようにしなければノイズフィールドの中で気づかれることのない微弱な信号を検出する一助となるであろう。

例えば、空調システムのコンプレッサーがオンになると、固有のインパルスがグリッドに与えられる。電力会社の変電所では、様々な製品からのインパルスをカウントすることで、ピーク負荷を予測しやすくするためのシステムに本発明を活用することができる。「電力線通信」の用途では、タスクごとに設計されたプリセットを活用することで、「通常」のノイズや変動の特性を最小限に抑え、所望の通信信号を強化することができる。また、遠くにあったり微弱であったりする電磁通信を検出したり強化したりするためにプリセットを設計することもできる。同様に、あるタイプの物体や他の潜在的な脅威で特定されるノイズフィールドの妨害を検出するためにプリセットを設計することも可能である。

本実施形態では、コアエンジンの複数のインスタンスをサーバー（または他のマルチコアまたはマルチプレックスデバイス）上に配置して、単一のノードで様々な種類の信号またはシグネチャの認識、検出または受信を容易にすることができる。

図５に示すノイズ低減システムのその他の例については、下記の「異なる使用例の実施形態」と題した部分を参照のこと。
コアエンジンノイズキャンセリングアルゴリズムの概要

コアエンジンノイズキャンセリングアルゴリズムの本質は、ノイズ信号を含む多くの小さな離散的なセグメントまたはサンプルに対して、完璧なアンチノイズを作り出すことにある。デジタル信号処理回路１０（スタンドアローンの回路として実装されているか、スマートフォンなどの他のデバイスのプロセッサを使用しているかを問わない）は、ターゲットとなるノイズ信号またはその一部を含む各周波数成分に対して、個別に、一組の調整されたノイズキャンセリング信号を正確に生成する信号処理アルゴリズムを実行するようにプログラムされている。最も単純な実施形態では、ノイズ信号の周波数領域表現が計算され、その後、時間的にシフトされる。例えば、ノイズ信号の周波数領域表現が、その周波数成分を１８０度位相シフトさせるのに必要な量だけシフトされる。また、図１の入力マイク１４の位置からフィードバックマイク２６まで伝搬する信号の空中伝搬時間と、入力マイク１４によって捕捉された信号が図１に示す回路を通過してスピーカー２４によって出力され、フィードバックマイク２６によって受信されるのに必要な時間として定義されるシステム伝搬時間との差として定義される、全体としての「システムオフセット時間」だけ、ノイズ信号の周波数領域表現がシフトされる。

他の実施形態では、ノイズ信号の周波数領域表現には、複数のノイズセグメントが含まれる。ノイズセグメントは、個別に時間的にシフトされる。ここでは、各々のノイズセグメントが異なる周波数帯と相関する。同様に、各々のノイズセグメントは、その周波数成分を１８０度位相シフトさせるのに必要な量だけシフトされる。また、物理的なコンポーネントの周波数特性を考慮して、各々の離散的なノイズセグメントの振幅と位相の調整も行われる。本実施形態および他の実施形態では、システム全体のゲインまたはスケーリングファクターを出力信号に適用することができる。この処理済みの信号がその後変換されてアナログの時間領域の信号に戻され、スピーカー２６から出力される。空中伝送を必要としない信号処理の用途では、それぞれの信号経路の遅延の差を用いて適切な「システムオフセット時間」を計算することになる。

図６に、コアエンジンノイズキャンセリングアルゴリズムの好ましい実施形態の基本概念を示す。図示のように、取得されたノイズ信号サンプル４０の周波数成分を、異なる周波数帯セグメントに細分化することができる。現段階で好ましい実施形態では、それらの周波数帯セグメントの幅、周波数帯内の周波数に適用される振幅スケーリング係数および周波数帯別の追加の位相補正を、異なる周波数帯４２の各々に対して異なるように設定することが可能である。様々な実施形態において、周波数帯のこれらのパラメータについては、「ユーザインターフェース」やプリセットによって、あるいは動的に基準に基づいて、設定することが可能である。次に、各々の周波数帯域をさらに細分化して、選択された幅の周波数帯セグメントにする。そして、周波数帯セグメントごとに、細分化されたノイズ信号の選択された周波数に依存する量だけ、そのセグメントの位相をデジタル信号処理回路でシフトさせる。例えば、選択された周波数が、周波数帯セグメントの中心周波数であってもよい。例えば、ある周波数帯セグメントが１００Ｈｚ～２００Ｈｚにある場合、選択された中心周波数は１５０Ｈｚになる。多くの用途では、各周波数帯内のすべての周波数が個別にシフトされ、システム全体のオフセット時間、システム全体のゲイン、周波数帯別の位相と振幅のパラメータによっても調整される。この周波数帯別のパラメータを使用して、特定の用途を可能にしたり、システムコンポーネントの不完全性を補正したりしてもよい。

デジタル信号処理回路は、入力されるノイズ信号を複数の異なる周波数セグメントに細分化することで、ノイズキャンセリングアルゴリズムを所与の用途の特定の用途に適合させることができる。これは、特定の用途に合わせて各セグメントの大きさを選択的に制御することによって行われる。例として、入力されるノイズ信号の周波数範囲全体にわたる各セグメントを、非常に小さくすることができる（例えば、１Ｈｚ）。あるいは、最も重要な情報コンテンツが存在するか、短い波長がこれを必要とする場合には、より小さな（高解像度の）セグメントを使用し、また、より少ない情報を運ぶか、波長の長い周波数を有する場合には、より大きな（低解像度の）セグメントを使用して、周波数範囲の異なる部分をさらに大きなセグメントまたはさらに小さなセグメントに細分化することが可能である。いくつかの実施形態では、プロセッサは、周波数帯全体をセグメントに細分化するだけでなく、所与のセグメント内の振幅および／または位相を、周波数帯域の設定に基づいて別々に操作することも可能である。

極めて高いノイズキャンセレーション精度が望まれる場合、ノイズ信号を、スペクトル全体にわたって、あるいはノイズ信号のスペクトル全体にわたって、適宜、小さなセグメント（例えば、１Ｈｚなどの大きさのセグメント）に分割する。このようなきめ細かい細分化には、大きな処理能力が求められる。よって、低出力、低コストのプロセッサが望まれる用途では、コアエンジンノイズキャンセレーションアルゴリズムは、信号を周波数帯または帯域に分割するように構成されている。周波数帯の数については、用途ごとの需要に合わせてコアエンジンのソフトウェアコードで調整することが可能である。必要に応じて、ウェーブレット分解を適用することで取得済みのノイズ信号を異なる周波数帯セグメントに細分化し、取得済みのノイズ信号を異なる周波数帯セグメントに細分化して、それによって複数のセグメント化されたノイズ信号を生成するように、デジタルプロセッサをプログラムすることが可能である。

所与の用途ごとに、セグメントの大きさと、その大きさがスペクトル全体でどのように変化するか／変化するか否かは、様々な周波数範囲のパラメータを定義することによって決定されるシステムの初期状態である。これらのパラメータは、ユーザインターフェースを介して設定可能であり、その後、各用途に応じたプリセットとしてメモリ１２（図７）に格納される。

デジタル信号処理回路によって確立された細分化計画に従ってノイズ信号が（自動的におよび／またはユーザ構成に基づいて）細分化されると、各セグメントに位相補正が選択的に適用され、弱め合う干渉によってそのセグメントの周波数帯のノイズ信号を実質的に消すセグメント波形が生成される。具体的には、処理回路は、セグメントの周波数を考慮し、システム伝搬時間や遅延時間も勘案して、周波数依存の遅延時間４６を計算して適用する。また、デジタル信号処理回路は、機器の位相応答や環境による特定の周波数帯に必要な調整を行うこともできる。この周波数依存の遅延時間は、セグメントごとに個別に計算して適用されるため、処理回路１０は、これらの位相補正値を並列に計算して適用するか、非常に高速に順次計算して適用する。その後、位相補正された（位相シフトされた）セグメント化されたノイズ信号を４８で組み合わせて合成アンチノイズ信号５０を生成し、これをその後信号ストリーム内に出力して弱め合う干渉によりノイズを低減する。図６に示すように、アンプスピーカーシステムまたは他のトランスデューサ２４を介して、アンチノイズ信号を信号ストリームに導入することができる。あるいは、用途によっては、好適なデジタルミキシング回路またはアナログミキシング回路を使用して、アンチノイズ信号を信号ストリームに導入することもできる。

いくつかの実施形態では、フィードバック信号を使用することで、ノイズをさらに低減することができる。このため、図６に示すように、アンチノイズ信号が導入された場所の下流の信号ストリーム内に、フィードバックマイクロフォン２６を配置することができる。このようにして、フィードバックマイクロフォンによってノイズ信号とアンチノイズ信号との間の弱め合う干渉の結果を検知する。フィードバックマイクロフォンから得られたフィードバック信号は、その後、アンチノイズ信号の振幅および／または位相を調整する際に使用される処理回路１０に供給される。このフィードバック処理を、図６の５２に大ざっぱに示す。フィードバック処理５２には、フィードバックマイクロフォン信号を、アナログデジタル変換によって適切なデジタル信号に変換した後、このフィードバックマイクロフォン信号を基準として用いて、ノイズを最大限に低減するためにアンチノイズ信号の振幅および／または位相を調整することが含まれる。アンチノイズ信号とノイズ信号とが最適な方法で弱め合うように干渉すると、ノイズエネルギーとアンチノイズエネルギーとが最適に打ち消し合うため、フィードバックマイクロフォン信号はヌルを検出する。

一実施形態では、合成されたアンチノイズ信号５０の振幅を、フィードバックマイクロフォン信号に基づいて調整することができる。あるいは、各々の周波数帯セグメントの振幅および／または位相を個別に調整することができる。そのためには、フィードバックポイントでの信号ストリームの振幅および位相を入力信号と比較し、アンチノイズおよび／または周波数帯パラメータを調整すればよい。あるいは、フィードバック信号自体の周波数の内容と振幅とを調べて、各セグメントの振幅と周波数依存の遅延時間４６を微調整することで、アンチノイズパラメータに必要な調整を示して結果を改善することが可能である。
周波数依存の遅延時間の決定

信号処理回路１０は、いくつかの要因を考慮して、セグメントごとに周波数依存の時間遅延を計算する。これらの要因の１つは、個々の信号セグメントごとに、所定の周波数（例えば、セグメントの中心周波数）に関連付けられた、計算して得られた１８０度位相シフト時間である。

この計算は、用途と使用可能な処理能力とに応じて、較正モードでなされてメモリ１２のテーブルに格納されてもよいし、リアルタイムで連続的に再計算されてもよい。各周波数「ｆ」に対して適切なアンチノイズを作り出すのに必要な正確な時間遅延は、式（１／ｆ）／２で計算される。すなわち、そのセグメントの所定の周波数（例えば、中心周波数）をｆとすると、次のとおりである。

信号処理回路によって使用されるもうひとつの要因に「システムオフセット時間」があり、これは、空中伝搬時間とシステム伝搬時間の２つの要因に依存する。

３つ目の要因として、補償可能なシステム物理コンポーネントの不完全な周波数応答があげられる。

正確なノイズキャンセリング信号を生成するために、処理回路は、信号が入力マイクロフォンからフィードバックマイクロフォンに到達するまでの通過時間として測定される音の空中での伝搬速度についての先験的な知識に頼っている。本明細書で使用する場合、この通過時間を「空中伝搬時間」という。また、処理回路は、プロセッサ１０および関連する入出力コンポーネント（例えば、１４、１６、１８、２０、２２、２４）がノイズキャンセリング信号を生成するのにかかる時間についての先験的な知識にも頼っており、これを本明細書では「システム伝搬時間」という。これらのデータを使用して、ノイズキャンセリング信号がノイズ信号と正確に位相整合され、完璧な打ち消しがなされるようにする。ノイズ信号が空気中を伝搬する速度は、空気の温度、圧力、密度、湿度など、さまざまな物理的要因に左右される。プロセッサの計算時間と回路のスループット時間は、様々な実施形態において、プロセッサの速度、メモリ１２にアクセスするバスの速度、プロセッサ１０に関連する入出力回路を介した信号の遅延に依存する。

好ましい実施形態では、これらの空中伝搬時間およびシステム伝搬時間を、較正モード中に、測定してメモリ１２に格納する。較正モードについては、ユーザインターフェースを介してユーザが手動でこれを要求することもできるし、プロセッサ１０をプログラムして、較正を定期的に実行するか、あるいは、測定された空気の温度、圧力、密度、湿度の条件に応じて実行するようにすることも可能である。

したがって、好ましい実施形態では、ノイズ信号が入力マイクロフォン１４で検出されてから、後にフィードバックマイクロフォン２６で検出されるまでの、空中伝搬時間を測定する。用途によっては、これらの２つのマイクロフォンが、（図２のヘッドセットの実施形態のように）変化しない一定の距離をあけて配置される場合もあれば、２つのマイクロフォンが、その都度置かれる場所に従って距離をあけて配置される場合もある。入力信号が処理され、スピーカーシステム２４（２４ａ）に出力され、フィードバックマイクロフォン２６で受信されるまでにかかる時間に起因する時間遅延は、システム伝搬時間に相当する。

空中伝搬時間とシステム伝搬時間が測定され、較正モードで格納されると、信号処理回路１０は、空中伝搬時間とシステム伝搬時間の算術差として「システムオフセット時間」を計算する。この差の計算も、リアルタイムで計算されてもよいし、メモリ１２に格納されても構わない。ヘッドフォンのような固定された用途では、製造ラインで較正がなされる場合もあれば、ヘッドフォンの既知の固定されたジオメトリに基づいて較正が確立されることもあるため、オンボードでの較正モードが不要な場合もある。システムオフセット時間は、本明細書で説明するノイズ低減計算で使用するために、定数として格納されてもよい（一部の用途では、動的に計算されてもよい）。

処理対象となる各々の離散的な周波数セグメントについて、その離散的な周波数セグメントの１８０度位相シフト時間から「システムオフセット時間」を差し引いた絶対値に等しい時間だけ、処理された信号を遅延させることで、アンチノイズ信号が生成される。この値を本明細書では適用時間遅延という。各周波数セグメントの適用時間遅延については、テーブルに格納してもよいし、アルゴリズムの様々な実装で連続的に計算してもよい。周波数帯を利用する実施形態では、各周波数帯に適した追加の位相補正と振幅スケーリングも適用される。

図７に、コアエンジンノイズキャンセリングアルゴリズムを実装するために信号処理回路をプログラムすることができる方法を詳細に示す。プログラムされたプロセスは、アルゴリズムによって使用されるパラメータが必要に応じてアクセスできるように格納されたメモリ１２内に一組のデータ構造５９を実装する一連の工程から始まる。コアエンジンプロセスのさらなる詳細についても、図１０に関連して後述する。

図７を参照すると、まず、選択されたチャンクサイズを含むレコードがデータ構造５９に格納される。チャンクサイズは、データのグループまたは「チャンク」として処理されるサンプルの数で表される、コアエンジンによって実行される各々の反復で処理されるタイムスライスの長さである。チャンクサイズは主に、用途（処理対象となる周波数帯域と必要な分解能）、システム伝搬時間、および、空中などで伝送されるノイズ信号の入出力間の移動時間、に基づくものである（元の信号がアンチノイズ出力点を通過する前に処理を完了し、信号ストリーム内にアンチノイズを送り込む必要がある）。また、いくつかの実施形態、用途または信号処理スキーマでは、「チャンク」が単一のサンプルであってもよい。

例えば、オーディオスペクトル全体を処理するインエアー式システムで、入力マイクロフォンと出力マイクロフォンとの間の距離が５．０インチ、サンプリングレートが４８ｋＨｚ、システム伝搬時間が０．２ｍｓの場合、チャンクサイズは１６が適切である（４８ｋＨｚのサンプリングレートでは、１６サンプルが約０．３３３３ｍｓの時間に相当し、標準的な温度と圧力では、その時間内に音が空中を約４．５インチ移動する）。システムコールや状態の変化を１チャンクにつき１回に制限することで、所望のチャンクサイズを効率的に処理できるようにプロセッサの動作を最適化することができる。

このチャンクサイズレコードは一般に、ノイズキャンセレーション装置が所定の用途向けに構成されたときに、最初に格納される。ほとんどの場合、コアエンジンノイズキャンセリングアルゴリズムが動作している間は、チャンクサイズレコードを変更する必要はなく、望ましいことでもない。定義されたサンプリングレートでシステムのターゲット周波数解像度を選択することによって、チャンクサイズを間接的に指定してもよい。

各周波数帯域、各周波数帯域内のセグメントサイズ、各周波数帯の出力スケーリングファクターは、用途に応じて初期条件として設定され、データ構造５９に格納される。これらのパラメータは、「ユーザインターフェース」で設定したり、システムのプリセットとして含まれていたり、動的に計算したりすることが可能なものである。

次に、６２における処理回路は、処理回路とそれに関連する入出力回路がノイズ低減処理を行うために消費した時間に対応する「システム伝搬時間」を測定し、データ構造５９に格納する。これは、後述する較正モードで処理回路を動作させることによって行われる。ここではノイズ信号が処理回路に供給され、処理回路によって作用されてアンチノイズ信号および出力が生成される。ノイズ信号が入力されてからアンチノイズ信号が出力されるまでに経過した時間が、システム伝搬時間となる。この値は、データ構造５９に格納される。

さらに、６４における処理回路は、「空中伝搬時間」を測定し、データ構造５９に格納する。この動作も後述する較正モードで処理回路によってなされる。この場合、処理回路は、出力を生成しないモードに切り替えられる。入力マイクロフォンで信号を受信してからフィードバックマイクロフォンで信号を受信するまでの経過時間が測定され、空中伝搬時間として格納される。

次に、６６における処理回路は、空中伝搬時間からシステム伝搬時間を差し引いたものとして定義される「システムオフセット時間」を計算し、データ構造５９に格納する。この値は、後で処理回路が適用遅延時間を計算する際に必要となる。

前述の較正パラメータがこのように計算されて保存されると、コアエンジンノイズキャンセリングアルゴリズムでセグメント別の事前計算を実行できるようになる（あるいは、十分な処理能力があれば、これらの計算をリアルタイムで行うこともできる）。いくつかの実施形態では、周波数帯の設定（周波数帯の幅、周波数帯のセグメントサイズ、周波数帯別の位相補正および周波数帯別の振幅スケーリング）も「メモリ」１２に格納される。

図示のように、工程６８とそれに続く工程７０および７２は、周波数帯の設定に応じて各セグメントに対して並列に（または短時間で順次）実行される。所与の用途に対して１０００のセグメントがある場合、工程６８～７０は１０００回、好ましくは並行して実行され、そのデータはデータ構造５９に格納される。

工程７０では、セグメントごとに先に格納された「システムオフセット時間」を減算することで、「１８０度位相シフト時間」を調整する。プロセッサ回路は、この値の絶対値を「適用遅延時間」として計算して格納する。よって、適用遅延時間は、対応するセグメントに適用される位相シフトの量を表す正の数である。なお、（マイクロフォンやスピーカーなどの）トランスデューサの位相性能特性や環境やその他の要素によって、（空中伝搬時間やシステム伝搬時間を考慮することを超えて）周波数帯をさらに調整する必要がある場合は、工程７０で追加の時間および／または振幅調整が行われるであろう。

コアエンジンは、この格納されたデータを使用して、（事前に計算された時間シフトを、あらかじめすべての周波数セグメントに適用することで）周波数セグメントをより迅速に処理する。工程７２におけるプロセッサ回路は、セグメントノイズ信号を、そのセグメントの「適用遅延時間」として格納されている量だけ時間シフトさせることで、セグメントノイズ信号の位相シフトを行う。さらに、周波数帯の設定またはフィードバック処理５２（図６）に応じて振幅調整（または微調整の位相調整）が必要な場合は、その調整もここで適用される（いくつかの実施形態では、情報をベクトルとして格納することで、位相シフトと振幅調整を同時に適用することが可能である）。システムのアーキテクチャに応じて、すべてのセグメントが並行に、あるいは短時間で順次処理される。

特定のチャンクのすべてのセグメントが適切に調整されると、７４における処理回路は、処理されたすべてのセグメントを再結合して、信号ストリーム内に出力するためのアンチノイズ波形を生成する。

処理回路によって実行されるプロセスをさらに理解するには、ノイズ信号がどのように処理されるかをさらに物理的に表した図８を参照のこと。工程８０で開始して、ノイズ信号８２が取得される。図８において、ノイズ信号は、多くの異なる周波数成分または高調波を含む経時変化する信号としてプロットされている。

工程８４では、図７に関連して説明したパラメータ５９に従って、ノイズ信号スペクトルのチャンクがセグメント８６に細分化される。説明のために、図７では、経時変化するノイズ信号８２が周波数領域で表現されていると仮定されており、最低周波数成分がスペクトルプロット８６の最も左側に割り当てられ、最高周波数成分または高調波がスペクトルプロットの最も右側に割り当てられている。例えば、スペクトルプロット８６は、一般に人間に聞こえるとされている全範囲をカバーして、２０Ｈｚ～２０，０００Ｈｚにわたっていてもよい。もちろん、用途に応じてスペクトルの割り当てを変えることも可能である。

ノイズ信号はスペクトル８６の周波数領域で表現されているが、このノイズ信号は本質的には経時変化する信号であることを認識する必要がある。したがって、各周波数領域のセグメントのエネルギー量は、時間とともに変動する。この変動を説明するために、ウォーターフォールプロット８８に、縦軸に沿って時間が経過するにつれて各周波数セグメント内のエネルギーがどのように変化し得るかを示してある。

セグメントごとに、工程９０と同様に、周波数に依存した位相シフト（すなわち、「適用遅延時間」）が個々に適用される。これを説明するために、波形９２は、シフト前のセグメント内のノイズ周波数を表している。波形９４は、「システムオフセット時間」適用後の同じノイズ周波数を表している。最後に、波形９６は、「１８０度位相シフト時間」適用後に結果として得られるノイズ周波数を表している（ただし、これは説明用にすぎず、実際の処理では、１８０度位相シフト時間からシステムオフセット時間を差し引いた絶対値である適用遅延時間だけが適用され、周波数帯別の位相補正が必要とされる）。また、この図では、処理されるセグメントに振幅スケーリングが必要ないと仮定している。

工程９８で各セグメントからの時間シフトされた成分を組み合わせることにより、アンチノイズ信号１００が構築される。このアンチノイズ信号が工程１０２のように信号ストリーム内に出力されると、アンチノイズ信号１００は元のノイズ信号１０４と混ぜ合わされ、２つの信号が弱め合うように干渉して、ノイズ信号を効果的に打ち消すか低減させる。残ったものが、工程１０６で取り出すことができる、情報伝達信号１０８である。
較正モード

図９に、測定値を得る際にコアエンジンアルゴリズムを選択的に有効および無効にすることで、処理回路１０、入力マイクロフォン１４、アンプスピーカー２４およびフィードバックマイクロフォン２６を利用して較正を行う方法を示す。

現時点で好ましい実施形態では、コアエンジンのアンチノイズシステムと出力を「無効」にした状態で、空中伝搬時間が計算される。この状態では、空中伝搬時間は、入力マイクロフォン１４の入力で入力ノイズが捕捉されてからフィードバックマイクロフォン２６でノイズが捕捉されるまでの時間差として計算される。システム伝搬時間は、コアエンジンのアンチノイズシステムを「有効」にした状態で測定される。同じ入力が再び入力マイクロフォン１４に導入される。今度はコアエンジンで処理され、フィードバックマイクロフォン２６の前に置かれたスピーカー（例えば、ラウドスピーカーシステム２４または他の適切な較正用スピーカーまたはトランスデューサ）を介して出力される。コアエンジンで入力信号を処理している間、出力インパルスが入力インパルスノイズから区別されるように入力信号の周波数を変更することが可能である（あるいは、２つの信号のタイミング／位相を利用して、システム出力を元のノイズから区別することができる）。空中で生じた信号とシステムで生成された信号の両方がフィードバックマイクロフォンに到達する。そして、入力インパルス信号がフィードバックマイクに到達するまでの時間と、出力信号がフィードバックマイクに到達するまでの時間から、システム伝搬時間を計算することができる。

この較正モードを使うと、ノイズキャンセリングヘッドフォンや小型イヤフォンシステムに使用されているマイクロフォンのわずかな違いや、それらの物理的な形状のわずかな違いを考慮してシステムを「調整」するのに必要な、膨大なエンジニアリング時間を実質的になくすことができる点に注意されたい。このことは、製品開発コストの大幅削減につながり得る。また、較正モードでは、最初のチューニングを自動化する方法を設けることで、個々の構成要素の製造公差やばらつき（特にマイクロフォン）がゆえに製造ラインで個々のセットをチューニングする物理的な課題も解決される。これも製造コストの大幅な削減につながる。

このシステムオフセット時間を用いて、プロセッサは各セグメントに適用される特定の「セグメント時間遅延」を計算し、セグメントに必要な正確なアンチノイズを生成する。正確なセグメント時間遅延を計算するために、プロセッサは、特定の周波数セグメントの中心周波数に１８０度の位相シフトを生じさせるのに必要な時間を確認し、それをシステムオフセット時間で調整する。具体的には、セグメント時間遅延が、１８０度位相シフト時間からシステムオフセット時間を差し引いた値の絶対値として計算される。周波数帯別の位相補正も、この工程で適用される。

すべてのアンチノイズセグメント時間遅延が計算された後、各セグメントのデジタル信号が、そのセグメントについて計算された量だけ時間遅延され、このようにして生成されるすべてのアンチノイズセグメントが１つのアンチノイズ信号にまとめられて、（スピーカーシステムなどに）出力される。

フィードバックマイクロフォン、またはフィードバック信号の他のソースを採用する実施形態では、プロセッサ１０は、フィードバックマイクロフォンの入力信号と入力マイクロフォンの入力信号とを位相および振幅の両方で比較する。プロセッサは、位相比較を使用して、「適用遅延時間」を調整し、アンチノイズ振幅を使用して、生成されるノイズキャンセリング信号の振幅を調整する。振幅の調整では、プロセッサは、周波数帯域のセグメントごとに個々に振幅を操作することができる（したがって、セグメントごとの振幅を効果的に制御する）。あるいは、フィードバック信号自体の周波数成分と振幅とを用いて、各セグメントの振幅と位相に対する必要な調整を決定することができる。
コアエンジンプロセスの詳細

次に、図１０を参照して、信号処理回路１０がコアエンジンプロセスをどのように実現するかを詳細に説明する。具体的には、図１０は、好ましい実施形態の信号処理回路によって実現されるソフトウェアアーキテクチャを詳細に示している。ユーザは、コアエンジンプロセスを実行しているプロセッサといくつかの方法で対話することができる。必要に応じて、ユーザは、１２０におけるように、消音装置のコンフィギュレーションモードを起動することができる。そのようにすることで、ユーザは、周波数帯と、対応するセグメント幅、周波数帯別の位相と振幅の補正ならびに、ノイズ閾値ゲートパラメータ（データ構造５９の一部（図７も参照））を任意に構成することができる。また、ユーザインターフェースパラメータとして、チャンクサイズを設定することもできる。

あるいは、ユーザは、１３２におけるように、単純にサイレンサー装置を起動してもよい。そのようにすることで、ユーザは、１３４におけるように、コアエンジンプロセスに対して装置を較正するように命令することができる。較正プロセスでは、信号処理回路上で実行されるコアエンジンソフトウェア１２４の一部である較正エンジン１２６を呼び出すことによってコアエンジンソフトウェア１２４に較正プロセスを実行させ、上記にて詳述した較正プロセスを行い、それによって、空中伝搬時間、システム伝搬時間および他の計算されたパラメータをデータ構造５９に格納する。これらの格納されたパラメータは、同じくコアエンジンソフトウェア１２４の一部をなすアンチノイズ生成エンジン１２８によって使用される。図示のように、アンチノイズ生成エンジン１２８がラウドスピーカーに信号を供給した後、１３０におけるように、ラウドスピーカーがアンチノイズ信号を信号ストリームに導入する。

較正プロセスの一部として必要とされるか、使用時のノイズ低減プロセスの一部として必要とされるかを問わず、コアエンジンは、１３６におけるように入力マイクロフォンとフィードバックマイクロフォンからの信号を入力する。また、使用時のノイズ低減のために、ユーザは、１３８におけるようにユーザインターフェースを介して装置にノイズを抑制するように命令する。図示のように、これによって、アンチノイズ信号が信号ストリームに（例えば、空気１４０に）導入される。ホワイトノイズまたはピンクノイズを利用するのであれば、１４２のように、これらのノイズも信号ストリームに導入することができる。

コアエンジンアルゴリズムを実行する信号処理回路が、例示的な入力データに応じてどのように動作するかをさらに説明するために、以下の表を参照する（単純にするために、この表では周波数帯別の補正は不要であると仮定している）。以下の表では、例示的なユーザ定義の周波数帯域囲が指定されている。このように、適用遅延時間を、秒単位の遅延時間に対応する浮動小数点数で表すことができる。このデータが示すように、典型的な適用時間遅延を非常に小さくすることが可能であるにもかかわらず、所与の周波数セグメントごとに、各々の適用時間遅延が正確に計算されている。

従来のノイズキャンセレーション技術とは対照的に、このコアエンジンノイズキャンセレーションアルゴリズムでは、２，０００Ｈｚを超える周波数で優れた結果が実現され、オーディオスペクトル全体（最大２０，０００Ｈｚ）および（十分な処理速度があれば）それを上回って、良好な結果を達成しやすくなる。現時点で活用されている従来の技術では、最大約２，０００Ｈｚまでしか相応の効果が得られず、３，０００Ｈｚを超えると基本的には効果がない。
周波数分解能の向上

信号にゼロを追加して周波数分解能を向上させる技術がゼロパディングである。しかしながら、この手法では、信号が大きく歪んでしまうためノイズが発生する。本開示の別の態様では、ノイズ信号からの各データサンプルにゼロパディングを適用することで、良好な時間領域分解能を維持しつつ、より優れた周波数分解能を実現することを提案している。この技術を、図２３に関連して大枠で説明する。

まず、２０１において、オーディオ信号ストリームが存在する環境から、デジタル化されたノイズ信号を取得する。周波数分解能を向上させるために、デジタル化されたノイズ信号からの各々のデータサンプルを処理する。具体的には、２０３において、１つ以上の追加サンプルを所与のデータサンプルに付加し、一連のサンプルを形成する。ここで、１つ以上のサンプル各々の大きさは、実質的にゼロである。データサンプルに追加されるゼロの数が多いほど、周波数分解能が高められる。４８ｋＨｚでサンプリングされたノイズ信号の場合、データサンプルに１５個のゼロを追加すると３０００Ｈｚの周波数分解能が達成されるのに対し、データサンプルに１５９個のゼロを追加すると、３００Ｈｚの周波数分解能が得られる。このように、付加するゼロの数は、所望の周波数分解能に依存する。なお、用途に応じて、所与のデータサンプルに追加するゼロの数を変化させることができる旨が理解される。

ノイズ低減方法の残りの部分は、上述したように進む。すなわち、２０４において、周波数領域における一連のサンプルの周波数領域表現を計算する。一例では、２０５において、高速フーリエ変換法を用いて一連のサンプルが周波数領域に変換されるが、本開示では他の方法も考えられる。周波数領域では、一連のサンプルの周波数領域表現を２０６で時間的にシフトする。この周波数領域表現を、ノイズ信号に関連する伝搬時間と、デジタルプロセッサ回路およびこれに関連する任意の機器のスループット速度に関連するシステム伝搬時間の両方を考慮した時間量だけシフトさせる。一実施形態では、すべての周波数にわたって同一の時間量だけ、周波数領域表現をシフトさせる。別の実施形態では、周波数領域表現が複数のノイズセグメントに細分化され、そこでは、各ノイズセグメントは異なる帯域の周波数に相関し、１つ以上のノイズセグメントが個別にシフトされる。この場合、ノイズセグメントをシフトさせる時間の量は、複数のノイズセグメントの間で異なることがある。

次に、シフト後の周波数領域表現を２０６で変換して時間領域に戻し、それによって合成アンチノイズ信号を形成する。この合成アンチノイズ信号を２０７でオーディオ信号ストリーム内に出力し、弱め合う干渉によってノイズを低減する。

さらに、図２４Ａ～図２４Ｃに、周波数分解能が向上したノイズ低減方法の例示的な実施形態を示す。図２４Ａには、時間領域におけるノイズ信号の一部が示されている。この手法では、システムに対する単位インパルス応答を計算して格納することで、計算時間と計算負荷を削減している。この単位インパルス（すなわち、大きさが１のインパルス応答）を、所定数のゼロでパディングする。上述したように、付加するゼロの数は、所望の周波数分解能に依存する。例示の目的で、１５個のゼロで単位インパルスをパディングし、図２４Ｂに示すような一連のサンプルを形成する。

次に、インパルス応答のフーリエ変換を行い、「コアエンジン」の全体としてのパラメータ設定および周波数帯別のパラメータ設定をすべて適用し、この「コアエンジン」のパラメータに基づいて、インパルス応答によって表現される各周波数成分を効果的かつ適切にシフトさせる。その後、インパルス応答に逆フーリエ変換を適用し、ゼロパディングとシフトを行ったインパルス応答を表す一連の振幅値を作成する。これにより、ターゲットノイズ信号の各々サンプルに高速フーリエ変換を適用する（計算量が多く、時間がかかる）というよりむしろ、後述するように、シフト後のインパルス応答の各々の値を各サンプルの振幅に掛け、それらを加算するだけで、任意のサンプルのアンチノイズを計算することができる。

この技術を説明するために、数値の例を以下に示す。１５個のゼロでパディング後の単位インパルスは、次のようになる。

パディング後の単位インパルスにフーリエ変換を適用すると、次の結果が得られる。

上の表では、どの正弦波も振幅が１で初期位相は０である。サンプリングレートを４８ｋＨｚと仮定すると、正弦波の周波数（ＫＨｚ）は次の表のようになる。

各周波数成分について、適用可能な時間シフトを実施する。その数値の例を図２４Ｃの表に示す。この例では、異なる周波数成分を１列目に示す。「抑制因子（ＳＦ）」については、空気、マイク、スピーカーなどの装置の不均一な周波数応答に対応するために、個々の周波数帯ごとに較正モードで測定するか、ユーザが設定する。表の２列目は、較正プロセスの間に測定される特定の周波数ごとの抑制因子の値を示している。各周波数成分に必要な位相シフトの総量は、４つの成分で構成されている。第１に、「システムオフセット時間（ＳＯＴ）」はすべての正弦波に対して一定であり、この例では１０マイクロ秒である。第２に、各々の正弦波で対応する周波数が異なるため、特定の正弦波ごとの位相シフトも異なる。このシフトを、４列目に示すように「システムオフセット位相（ＳＯＰ）」と称する。これは、次式によってラジアン単位で求めることができる。ＳＯＰ＝２×ＰＩ×周波数×（ＳＯＴ／１００００００）。第３に、マイク、サウンドカード、スピーカー、ワイヤなどの装置には、それぞれ異なる周波数に対する位相応答があり、それらはボードプロットから得られる。ＳＯＰに加えて、各周波数に対して周波数帯別の「位相補正（ＰＣ）」を行う必要がある。「位相補正（ＰＣ）」の値は、較正プロセス中に決定されるか、経験的に設定される。第４に、ノイズ信号を反転させるために、任意の周波数で１８０度すなわちπラジアンに相当する半波シフトを行う。各周波数の合計位相シフト量を７列目に示す。そして、８列目の値でノイズ信号を振幅および位相シフトすることで、アンチノイズ正弦波を得ることができる。
時間領域に戻るには、図２４Ｃに示す表の８列目の値に逆フーリエ変換を適用する。この時間領域の信号は、図２４Ｄに例を示したシステムの単位インパルス応答として知られている。この単位インパルス応答の数値を以下の表に示す。

これらの値は、単に例示を目的としたものである。システムの単位インパルス応答を、後のアクティブノイズキャンセレーションで使用するために保存する。

アクティブノイズキャンセレーションの間、周波数領域との間で計算コストの高い変換を行うことなく、格納された単位インパルス応答を使用してアンチノイズ信号を構築することができる。この例示的な実施形態では、ノイズ信号からの各データサンプルに、格納された単位インパルス応答を掛ける。上記の例を続けて、以下の表に示すデータサンプルに対する数値が提供される。

最初の値（この例では０．５）と単位インパルス応答とを掛け合わせると、次のような結果になる。

同様に、２番目の値（この例では０．４９）と単位インパルス応答とを掛け合わせると、次のような結果になる。

データサンプルごとに続けていくと、図２５に示すような表になる。各行の値は合計され、その合計値が一番下の行の対応する列に表示される。したがって、表の一番下の行は、デジタルドメインのアンチノイズ信号を表している。この例では、各データサンプルに１５個のゼロがパディングされているため、最初の１５個の結果は不正確になる。表の１６番目の列（すなわち、値０．２６９）から始めて、合計値が、適切な遅延時間と振幅スケーリングを適用したアンチノイズ信号の各サンプルの振幅を形成する。この手法での単純な乗算と加算の操作は、各サンプルを周波数領域との間で変換するよりも高速である。

以上、ノイズキャンセレーションの文脈でゼロパディング技術を説明したが、この技術は、時間領域での解像度を維持しつつ周波数解像度を高める必要のある他の信号処理方法にも適用可能であることが、理解される。上述したように、信号については後に変換して時間領域に戻した上で出力し、元のノイズ信号を低減することが可能である。
異なる使用例の実施形態

上記で開示した基本的な技術は、多種多様な使用法に活用できるものである。以下では、いくつかのそのような使用例について説明する。
インエアー式のサイレンサーシステム（オーディオ）の実施形態

インエアー式のサイレンサーシステムを、図１に示して上述したように実施することができる。これには何通りかの実施形態が可能である。これらの実施形態には、個人用の静寂ゾーンを提供するために最適化された、低出力の単一ユニットのシステムが含まれる。図１１に示すように、アンプスピーカーを含むデスクトップまたはテーブルトップの箱に、図１に示すコンポーネントが取り付けられており、ユーザに向けられている。フィードバックマイクロフォン２６がスピーカーの音場内に配置されていることに注意されたい。これを固定した構成にすることもできるし、マイクスタンドとしても機能する取り外し可能な延長アームを配置して、ユーザが、自分のいる場所の近くにフィードバックマイクロフォンを配置できるようにすることも可能である。もうひとつの可能な実施形態として、サイレンサーシステムをエンコードしてスマートフォンに持たせたり、スマートフォンアプリとして追加したりすることがあげられる。この場合、電話機に内蔵されているマイクとスピーカー、ヘッドセットからのマイクを利用して、システムを構築することができる。

図１２に、図１のコンポーネントを部屋の窓の中に収まるような取付フレームとして配置した別の実施形態を示す。ここでは、窓枠をＷで示してある。この実施形態では、入力マイクロフォン１４によって窓の外からの音を捕捉し、アンプスピーカー２４によってアンチノイズオーディオを部屋に導入する。フィードバックマイクロフォンについては、延長アームに設置するか、ユーザの近くに便利に配置すればよい。必要に応じて、フィードバックマイクロフォンは、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈまたは他の無線プロトコルを使用して処理回路１０と無線通信をすることができる。本実施形態では、壁や窓が元のノイズに影響を与えるため、較正モデルで決定された様々な周波数帯域に対する振幅調整が（ヘッドフォンの実施形態と同様に）大きくなる可能性があろう。

図１３に、図１のコンポーネントをＨＶＡＣシステムのエアダクト内またはファンシステム（浴室天井ファン、キッチン換気ファン、工業用換気ファンなど）のダクト内に収まるようなプレナムマウントパッケージとして配置した別の実施形態を示す。この実施形態では、ＨＶＡＣシステムまたはファンシステムによって生じた音が入力マイクロフォン１４によってサンプリングされ、アンチノイズ信号が空気ダクトシステムに送り込まれる。この実施形態では、必要に応じて、住宅または建物全体の換気レジスタに複数のスピーカーシステムを配置して、ＨＶＡＣまたはファンシステムのノイズがそれぞれの場所でさらに低減されるようにすることができる。このようなマルチスピーカーの実施形態では、各レジスタに隣接するなど、部屋ごとに個別のフィードバックマイクロフォン２６を採用してもよい。処理回路１０は、各々のアンプスピーカーに個別に増幅器音量制御信号を供給し、部屋ごとのアンチノイズ信号の音圧レベルを調整することができる。ノイズを発生させる送風機に近い部屋は、離れた場所にある部屋よりもアンチノイズ信号をより高く増幅する必要がある場合がある。また、個々のレジスタに個別の装置を取り付けて、場所に応じた制御を行うこともできる。

第２のクラスのインエアー式サイレンサー装置は、高エネルギー源からのノイズを軽減するために設計された、高出力でマルチユニットのシステムである。これは、建設現場で生じる騒音、交通量の多い道路や高速道路に沿って生じる騒音、近隣の空港で生じる騒音などを低減するためのシステムである。これと同じ高出力でマルチユニットのシステムによって、学校の周辺やスタジアムの騒音を抑えるようにすることもできる。さらに、高出力でマルチユニットのシステムを使用して、（自動車、トラック、軍用戦車、ボート、飛行機などの）乗物内でのロードノイズを低減することも可能である。

図１４に、高速道路の騒音を低減するために配置された、例示的な高出力のマルチユニットシステムを示す。図１に示すように実現された個々のサイレンサー装置は、それぞれの入力マイクロフォン１４を使用し高速道路の騒音を遮断して、高速道路の騒音が離れた場所にある区画で弱め合う干渉によって打ち消されるようにアンチノイズオーディオエネルギーを環境に送り込むように、位置されている。あるいは、サイレンサー装置を家の庭に直接設置して、より直接的なカバーを提供することもできる。

高速道路の騒音を低減する実施形態では、スピーカーが近くに立っている人の頭よりも十分に高い位置にくるように、個々のサイレンサー装置を垂直なスタンドや他の適切な構造体に取り付けると好ましい。フィードバック情報を処理回路に送信するためのＷｉＦｉ通信などの無線通信プロトコルを使用して、フィードバックマイクロフォン２６をサイレンサー装置からかなり離れた場所に設置してもよい。

また、必要に応じて、個々のサイレンサー装置をメッシュネットワークやローカルエリアネットワークなどのネットワークに無線で参加させ、各サイレンサー装置ユニットによって得られた局所的な音の入力信号やフィードバック信号についての情報を、サイレンサー装置間で共有できるようにしてもよい。高速道路の騒音の場合、大きな騒音源をそれぞれのサイレンサー装置の入力マイクロフォンによって突き止めることができる。このように、騒音から保護された高速道路に沿ってトレーラートラックがエアブレーキをかけたり、効果のないマフラーモーターを搭載したオートバイが走ったりすると、サイレンサー装置の集合システムが相互に通信し、それぞれのアンチノイズ信号を適応させて、個々の入力マイクロフォンやフィードバックマイクロフォンを使用してできることを増やすことができる。これは、（ａ）フィードバックマイクロフォンのソースと、（ｂ）メッシュネットワークまたはローカルエリアネットワークを介して共有される集合的な入力マイクロフォンという２つの異なる数学的に直交する情報源が使用されているという事実によって可能となる、「ダイバーシティ」ノイズキャンセレーションの一形態を実現している。

図１５に、自動車などの車両に高出力のマルチユニットシステムをどのように展開するかを示す。騒音が車室内に入ってくる場所に複数の入力マイクロフォンを置く。これらの入力データは、マルチコアプロセッサ１０の複数のコアを使用するか、複数のプロセッサ１０（ここでは、自動車のインフォテインメント画面にアイコンで表示されており、本システムが工場でインストールされ、自動車の電子機器に組み込まれている場合を表している）を使用して、個別に処理される。各々の入力信号を個別に処理するため、それぞれの信号を同じように細分化する必要はない。実際、種類の異なるノイズ信号には、それぞれ独自のノイズシグネチャがあるのが普通である（例えば、タイヤのノイズとマフラーのノイズは全く異なる）。このことから、各々の入力信号は、異なるノイズ箇所それぞれの周波数スペクトルと音圧レベルに最も適した方法で細分化され、乗員のいる場所ごとに望ましい結果が得られる。

車室内では、専用のアンチノイズスピーカーを使用することができるが、車内に既に存在するサウンドシステムを使用することも可能である。このため、図示の実施形態では、処理回路１０は、車室内のエンターテインメントシステムからのオーディオと混ぜ合わせられるステレオあるいはサラウンドサウンドのオーディオ信号を、供給する。この混ぜ合わせは、デジタルドメインとオーディオドメインのどちらでも行うことができる。しかしながら、いずれの場合であっても、処理回路１０は、ユーザがエンターテイメントシステムのためにどのようなボリュームレベルを選択したかに関する情報を処理回路に供給するデータ信号を受信する。プロセッサは、この情報を用いてアンチノイズ信号のボリュームを調整し、ユーザがエンターテイメントシステムにどのようなボリュームレベルを選択したとしても、ノイズ源を適切に打ち消すようにする。したがって、ユーザがエンターテイメントの音量レベルを上げると、処理回路１０は、それを補うためにミキサーに送られるアンチノイズ信号を減少させる。プロセッサは、ユーザがエンターテイメントのオーディオレベルをどのように設定したかにかかわらず、正しいアンチノイズの音圧レベルが車室内で生成されるようにプログラムされている。

さらに別のクラスのインエアー式サイレンサーシステムでは、インエアー機能が逆転している。この種のシステムでは、公の場で他人に話の内容をはっきりと聞かれることなくプライベートな会話ができるようにする「無音帯」を作るために、サイレンサーシステムが逆に構成されている。図１６に示すように、サイレンサー装置は、１つ以上の外向きのスピーカーを備えて配置されている。スピーカーの配置の中央に入力マイクロフォンが配置されているため、プライベートな会話をしている人達がオーディオストリームの「ノイズ入力」側にくる。この実施形態では、フィードバックマイクロフォン２６は、第三者の聞き手（招かれざる聞き手）がこれらのマイクロフォンを容易にふさぐことができず、会話を打ち消すために生成されるアンチノイズ信号を変化させることができない場所に配置されている。
通信用マイクロフォン、通信用ヘッドセット、パーソナルヘッドフォン／小型イヤフォン（オーディオ）

図２に示して上述したようにして、「通信／ヘッドフォン」システムを実現することができる。これには、いくつかの異なる実施形態が可能である。

図１７に示すそのような一実施形態は、スマートフォンを手に持つ場合の用途であって、入力マイクはスマートフォンの背面にあり、スピーカーはスマートフォンの受信機のスピーカーであり、「コアエンジン」はスマートフォンのプロセッサを使って実装され、フィードバックマイクは（固定配置であるため）使用されていない。本実施形態では、同じアンチノイズをマイクロフォン送信に追加することができる。本実施形態の代わりとして、マイク／ヘッドフォンジャックやライトニングコネクタなどに差し込まれるパッシブヘッドセットがあげられる。代わりの本実施形態を有効にするには、電話機のマイクが、ポケット、財布、バックパックの中にあるのではなく、周囲のノイズにさらされている必要がある。

消費者向けの別の実施形態として、図１８に示すようなノイズキャンセリングヘッドセット、ヘッドフォン、小型イヤフォンがあげられ、当該ヘッドセット、ヘッドフォン、小型イヤフォンの一部として含まれるプロセッサと入力マイクロフォンとを使用して「コアエンジン」の処理が行われる。（上述したように）本実施形態では、低コストで低性能の製品ではステレオシステムの両耳に共通のプロセッサを使用し、高コストで高性能な製品では両耳に別個のプロセッサを使用することができる。

商用および軍用の製品では、より高速なプロセッサを使用したり、イヤピースごとに処理を分けたり、マイクロフォンでのノイズキャンセリング用に別のプロセッサを使用したりする。最も重要な用途では、追加の入力マイクロフォンを使用して（スタジアムの群衆、風、車両、兵器などによる）深刻な周囲の騒音を捕捉し、図１９に示すように、マイクロフォンの「コアエンジン」プロセッサを実際の送信マイクロフォンに近接させる。例えば、コンバット・ラバー・レイディング・クラフトに乗った海軍特殊部隊ネイビーシールズでは、現在使用しているスロートマイクを不要にして、この種のシステムを使用することで通信を改善できるという利点を得ることができる。同様に、スポーツ放送局では、より小型かつ軽量で、邪魔になりにくく、「カメラに優しい」ヘッドセットのデザインを楽しむことになろう。
オフライン信号処理（オーディオ）

図３に示して上述したようにして、「オフライン信号処理」システムを実現することができる。この実施形態では、録画や、行為と実際の放送との間に適切な遅延があるライブの状況で、既知のノイズ特性を低減または除去することができる。本実施形態では、「コアエンジン」は、他の編集または処理ソフトウェアシステムの「プラグイン」であってもよいし、他の信号プロセッサに組み込まれていても、図２０に示すようなスタンドアローンの装置であってもよい。仮に除去対象となるノイズの特性（あるいは未知のノイズ環境で通過対象となる信号の特性：それらの周波数を周波数帯域設定から除外し、周波数帯域の定義に含まれない周波数の振幅スケーリング係数を１に設定すれば、それらの周波数のみを通過させることができる）、システムのパラメータを手動で（あるいはプリセットによって）設定し、ノイズを効果的に除去してターゲット信号を通過させることができる。あるいは、較正モードを使用して、「プリロール」部分のノイズを分析し、適切なアンチノイズの設定を決定することもできる。本実施形態の使用例としては、古い録音からノイズを除去する、音声アナウンサーの品質に悪影響を与えずに「ライブ」の状況でノイズを低減する、監視用の録音からノイズを除去する、監視用の録音の音声を強調することなどがあげられる。
暗号化／復号化（オーディオ帯域以上）

図４に示して上述したようにして、暗号化／復号化システムを実現することができる。ここでの主な使用例は、広帯域信号に有意な影響を及ぼさない方法で、プライベートな情報を広帯域伝送またはノイズ信号の狭いセグメント内に密かに符号化して、これを送信することである。本実施形態の別の使用例として、広帯域伝送に関する追加のデータや情報を含めることがあげられる。図２１に示すように、暗号化「キー」には、広帯域コンテンツに実質的に影響を与えない広帯域信号（例えばホワイトノイズ）の離散的な「チャネル」を「切り出す」ための周波数および振幅情報が含まれる。エンコードされた信号は、変調によって適切な周波数の「キャリア」に乗るため、「キャリア」がブロードバンドコンテンツに追加されると、観測者には「正常」に見える。復号化のためのキーは、周波数帯域に対する振幅と周波数の設定を規定することで、その結果、「キャリア」以外のすべての情報は打ち消され、その後、これを復調してデコードすることができる。これについては、周波数帯の定義から「キャリア」の周波数を除外し、除外された周波数からのデフォルトの振幅を０に設定することで達成されることが最も多いと想定される。「復号化キー」の定義の一部として「キャリア」の周波数のすぐ隣に作られたアンチノイズの振幅を適切にスケーリングすることによって、「キャリア」信号の保存状態をさらに高めてもよい。

代わりの実施形態では、暗号化／復号化システムからブロードバンド信号の個別のチャネルを「切り出す」工程を省略してもよい。切り出すのではなくむしろ、周波数スペクトルのどの部分を選択するかという個人的な先験的な知識に基づいて、プロセッサによってこれらの離散的なチャネルが単純に識別される。選択されたチャンネルに関するこのような先験的な知識は、プロセッサによってアクセスされるメモリに格納されるとともに、意図されたメッセージ受信者には、密かにまたは私的な手段で通知される。送信対象となるメッセージは、その後、これらの離散的なチャネルにメッセージを乗せる適切なキャリアに変調されるが、そうでなければ存在するノイズ信号と混ぜ合わされる。その上で、広帯域信号全体（ノイズでマスクされた離散チャネルを含む）が送信される。受信時、デコード側で、広帯域信号を複数のセグメントに細分化し、（チャネル周波数についての先験的な知識に基づいて）メッセージを含む離散的チャネルを識別し、メッセージを含むチャネルのノイズを低減するようにプログラムされたプロセッサを使用して、広帯域信号が処理される。
シグナルシグネチャの認識、検出または受信の強化（オーディオ帯域以上）

図５に示して上述したようにして、信号シグネチャの認識、検出または受信の強化を実現することができる。この「コアエンジン」の実施形態は、ノイズフィールドにおける特定のタイプの送信またはデバイスシグネチャを認識、検出または強化しやすくする。図２２に、コアエンジンの複数のインスタンスを展開して単一のノイズまたはデータ伝送フィールドを調べることにより、当該フィールドで様々なシグネチャを認識または検出する可能性を示す。入ってくるノイズ信号を、マイクロフォンを使用して捕捉する他の実施形態とは異なり、本実施形態では特定のデバイスで生じるノイズを所定の期間にわたって捕捉した後、捕捉したデータを、移動平均の計算または他の統計的平滑化操作によって処理し、そのデバイスのノイズシグネチャを作り出す。デバイスの性質によって、このノイズシグネチャは、音声周波数シグネチャ（例えば、送風機のモータのファンの音を表す）の場合もあれば、電磁周波数シグネチャ（例えば、整流されたモータまたは電子的に切り替えられたモータによって生じる無線周波数干渉を表す）の場合もある。その後、そのデバイスのノイズシグネチャを使用して、アンチノイズ信号を生成する。特定のデバイスまたはデバイスのクラスのノイズを低減するために、上記のようにして作られたノイズシグネチャを、メモリ（または他のシステムからのアクセスのためのデータベース）に格納し、必要に応じて信号処理回路によりアクセスすることが可能である。

格納されたノイズシグネチャのデータベースは、特定のデバイスのノイズの低減に役立つだけでなく、発生するノイズのシグネチャだけを通過させるように「コアエンジン」を設定することで、これらのシグネチャによってデバイスを識別するのにも役立つ。使用例のひとつとして、電力会社が非スマートグリッド製品の通電を検知し、レガシー製品（ＨＶＡＣシステム、冷蔵庫など）によるグリッド負荷を予測できるようにすることがあげられるであろう。別の使用例としては、既知の特性を持つ遠距離または弱い電磁通信を検出または強化することがあげられるであろう。あるいは、周波数帯域の振幅と周波数のパラメータを設定することで、無人のドローンなどの物体が送信またはノイズフィールドを横切ることで発生する可能性のある電磁干渉、監視または反監視装置の起動、送信またはフィールドソースの改ざん、天災または地変など、特定の事件に関連したノイズフィールドまたは送信の妨害を検出することができるであろう。

以上、上述した実施形態についての記載は、例示および説明を目的としてなされたものである。本開示を網羅的に説明することや限定することを意図したものではない。特定の実施形態の個々の要素または特徴は、一般にその特定の実施形態に限定されるものではなく、具体的な図示や説明がなくとも、該当する場合には入れ替えることが可能であり、選択された実施形態で使用することができるものである。また、同じものを様々な方法で変化させることもできる。そのような変形は、本開示からの逸脱とみなされるものではなく、そのような改変はいずれも本開示の範囲に含まれることが意図されている。

Claims (40)

1. ノイズ信号と呼ばれる不要な信号を含むオーディオ信号ストリーム内のノイズを低減する方法であって、
   前記オーディオ信号ストリームが存在する環境から、複数のデータサンプルを含むデジタル化されたノイズ信号を取得し、
   デジタルプロセッサ回路によって、前記デジタル化されたノイズ信号を受信し、
   前記複数のデータサンプルの各データサンプルについて、前記デジタルプロセッサ回路によって、各々大きさがゼロである１つ以上のデータを各データサンプルに付加して一組のデータを形成し、
   前記デジタルプロセッサ回路によって、前記周波数領域における前記一組のデータの周波数領域表現を計算し、
   前記デジタルプロセッサ回路を使用して、前記一組のデータの前記周波数領域表現を時間的にシフトして、それによって前記一組のデータのシフトされた周波数領域表現を生成し、
   前記一組のデータの前記シフトされた周波数領域表現を時間領域に変換して、アンチノイズ信号の一部を形成し、
   前記アンチノイズ信号を前記オーディオ信号ストリーム内に出力して、弱め合う干渉によって前記ノイズを低減することを含む、方法。
2. 前記データサンプルに付加される１つ以上のデータの数が、前記アンチノイズ信号の所望の周波数分解能に依存する、請求項１に記載の方法。
3. 前記一組のデータの前記周波数領域表現をシフトし、前記シフトされた周波数領域表現を変換することは、大きさが１のインパルスのフーリエ変換を計算し、前記周波数領域で前記インパルス応答をシフトし、前記シフトされたインパルス応答の逆フーリエ変換を計算し、前記データサンプルの大きさに、前記時間領域で前記シフトされたインパルス応答の大きさを掛けることをさらに含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記フーリエ変換を計算する前に、前記インパルスにゼロを付加することをさらに含む、請求項３に記載の方法。
5. 前記ノイズ信号に関連する伝搬時間と、前記デジタルプロセッサ回路および関連する機器の前記スループット速度に関連するシステム伝搬時間の両方を考慮した時間量だけ、前記インパルス応答をシフトすることさらに含む、請求項３に記載の方法。
6. 前記デジタル化されたノイズ信号を取得する前に、前記インパルス応答を計算して保存することをさらに含む、請求項３に記載の方法。
7. 高速フーリエ変換法を使用して前記周波数領域表現を計算することと、逆高速フーリエ変換法を使用して、前記一組のデータの前記シフトされた周波数領域表現を時間領域に変換することと、をさらに含む、請求項１に記載の方法。
8. 前記ノイズ信号に関連する伝搬時間と、前記デジタルプロセッサ回路および関連する機器の前記スループット速度に関連するシステム伝搬時間の両方を考慮した、前記周波数領域表現の選択された周波数に依存する時間量だけ、前記周波数領域表現をシフトすることをさらに含む、請求項１に記載の方法。
9. 前記選択された周波数の前記逆数の２分の１として計算された位相シフト時間に対応する量だけ、前記周波数領域表現をシフトすることをさらに含む、請求項８に記載の方法。
10. 前記一組のデータの前記シフトされた周波数領域表現を時間領域に変換する前に、前記周波数領域表現を振幅スケーリングすることをさらに含む、請求項１に記載の方法。
11. 前記周波数領域表現の１つ以上のノイズセグメントを個別にシフトすることをさらに含み、前記周波数領域表現は複数のノイズセグメントを含み、前記複数のノイズセグメントの各ノイズセグメントは異なる周波数帯と相関する、請求項１に記載の方法。
12. 前記アンチノイズ信号をアナログ信号に変換し、前記アンチノイズ信号を前記オーディオ信号ストリーム内の前記元のノイズと混ぜ合わせることで、前記アンチノイズ信号を前記オーディオ信号ストリーム内に出力することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
13. 前記信号ストリーム内に配置された、増幅されたアンプスピーカーまたは他のトランスデューサを使用することによって、前記アンチノイズ信号を前記オーディオ信号ストリーム内の前記元のノイズと混ぜ合わせることをさらに含む、請求項１２に記載の方法。
14. アナログデジタル変換器に接続された少なくとも１つのマイクロフォンを使用して、前記オーディオ信号ストリーム内で前記ノイズ信号を捕捉し、前記取得された、デジタル化されたノイズ信号を生成することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
15. 前記アンチノイズ信号を前記信号ストリーム内に出力した後に、前記オーディオ信号ストリームをサンプリングすることで、フィードバック信号を取得し、
    前記デジタルプロセッサ回路を使用して前記フィードバック信号を処理し、前記アンチノイズ信号の振幅または位相を調整して前記ノイズ信号の低減を促進することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
16. ノイズ信号と呼ばれる不要な信号を含むオーディオ信号ストリーム内のノイズを低減する方法であって、
    前記オーディオ信号ストリームが存在する環境から、複数のデータサンプルを含むデジタル化されたノイズ信号を取得し、
    デジタルプロセッサ回路によって、前記デジタル化されたノイズ信号を受信し、
    前記複数のデータサンプルの各データサンプルについて、前記デジタルプロセッサ回路によって、各々大きさがゼロである１つ以上のデータを各データサンプルに付加して一組のデータを形成し、
    周波数領域における前記一組のデータの、各ノイズセグメントが異なる周波数帯と相関する複数のノイズセグメントを含む、周波数領域表現を、前記デジタルプロセッサ回路によって計算し、
    前記デジタルプロセッサ回路を使用して、１つ以上のノイズセグメントを個別に時間シフトし、
    前記複数のノイズセグメントを組み合わせて、合成アンチノイズ信号を形成し、
    前記合成アンチノイズ信号を前記オーディオ信号ストリーム内に出力して、弱め合う干渉によって前記ノイズを低減することを含む、方法。
17. 前記データサンプルに付加される１つ以上のデータの数が、前記アンチノイズ信号の所望の周波数分解能に依存する、請求項１６に記載の方法。
18. 前記一組のデータの前記周波数領域表現を計算し、１つ以上のノイズセグメントを個別にシフトすることは、大きさが１のインパルスのフーリエ変換を計算し、前記周波数領域で前記インパルス応答をシフトし、前記シフトされたインパルス応答の逆フーリエ変換を計算し、前記データサンプルの大きさに、前記時間領域で前記シフトされたインパルス応答の大きさを掛けることをさらに含む、請求項１６に記載の方法。
19. 前記フーリエ変換を計算する前に、前記インパルスにゼロを付加することをさらに含む、請求項１８に記載の方法。
20. 前記ノイズ信号に関連する伝搬時間と、前記デジタルプロセッサ回路および関連する機器の前記スループット速度に関連するシステム伝搬時間の両方を考慮した時間量だけ、前記インパルス応答をシフトすることさらに含む、請求項１８に記載の方法。
21. 前記デジタル化されたノイズ信号を取得する前に、前記インパルス応答を計算して保存することをさらに含む、請求項１８に記載の方法。
22. 前記ノイズ信号に関連する伝搬時間と、前記デジタルプロセッサ回路および関連する機器の前記スループット速度に関連するシステム伝搬時間の両方を考慮した時間量だけ、前記周波数領域表現をシフトすることをさらに含む、請求項１６に記載の方法。
23. 前記選択された周波数の前記逆数の２分の１として計算された位相シフト時間に対応する量だけ、前記周波数領域表現をシフトすることをさらに含む、請求項１６に記載の方法。
24. 前記周波数領域表現を振幅スケーリングすることをさらに含む、請求項１６に記載の方法。
25. 前記アンチノイズ信号をアナログ信号に変換し、前記アンチノイズ信号を前記オーディオ信号ストリーム内の前記元のノイズと混ぜ合わせることで、前記アンチノイズ信号を前記オーディオ信号ストリーム内に出力することをさらに含む、請求項１６に記載の方法。
26. 前記信号ストリーム内に配置された、増幅されたアンプスピーカーまたは他のトランスデューサを使用することによって、前記アンチノイズ信号を前記オーディオ信号ストリーム内の前記元のノイズと混ぜ合わせることをさらに含む、請求項１６に記載の方法。
27. アナログデジタル変換器に接続された少なくとも１つのマイクロフォンを使用して、前記オーディオ信号ストリーム内で前記ノイズ信号を捕捉し、前記取得された、デジタル化されたノイズ信号を生成することをさらに含む、請求項１６に記載の方法。
28. 前記アンチノイズ信号を前記信号ストリーム内に出力した後に、前記オーディオ信号ストリームをサンプリングすることで、フィードバック信号を取得し、
    前記デジタルプロセッサ回路を使用して前記フィードバック信号を処理し、前記アンチノイズ信号の振幅または位相を調整して前記ノイズ信号の低減を促進することをさらに含む、請求項１６に記載の方法。
29. ノイズ信号を含むオーディオ信号ストリームのノイズを低減するためのシステムであって、
    前記オーディオ信号ストリームが存在する環境からノイズ信号を取得するように構成されたマイクロフォンと、
    前記マイクロフォンから前記ノイズ信号を受信し、前記ノイズ信号をデジタル化されたノイズ信号に変換するように動作するように構成されたアナログ／デジタル変換器と、
    前記アナログ／デジタル変換器から前記デジタル化されたノイズ信号を受信し、前記デジタル化されたノイズ信号の各データサンプルについて、所与のデータサンプルを、
    各々大きさが実質的にゼロである１つ以上のデータを前記所与のデータサンプルに付加して一組のデータを形成し、
    周波数領域における前記一組のデータの周波数領域表現を計算し、
    前記一組のデータの前記周波数領域表現を時間的にシフトして、それによって前記一組のデータのシフトされた周波数領域表現を生成し、
    前記一組のデータの前記シフトされた周波数領域表現を時間領域に変換し、アンチノイズ信号の一部を形成すること、
    によって処理するように構成されたデジタル信号プロセッサと、
    前記デジタル信号プロセッサから前記アンチノイズ信号を受信し、前記アンチノイズ信号をアナログアンチノイズ信号に変換するように動作するように構成されたデジタル／アナログ変換器と、を備える、システム。
30. 前記オーディオ信号ストリームと前記アナログアンチノイズ信号とを受信し、前記オーディオ信号ストリームと前記アナログアンチノイズ信号とを組み合わせるように動作するように構成されたミキサーをさらに備える、請求項２９に記載のシステム。
31. オーディオ信号ストリームを前記アナログアンチノイズ信号とともに受信するように構成されたスピーカーをさらに備える、請求項２９に記載のシステム。
32. 前記デジタル信号プロセッサは、高速フーリエ変換法を使用して前記周波数領域表現を計算し、逆高速フーリエ変換法を使用して、前記一組のデータの前記シフトされた周波数領域表現を時間領域に変換する、請求項２９に記載のシステム。
33. 前記デジタル信号プロセッサは、前記選択された周波数の前記逆数の２分の１として計算された位相シフト時間に対応する量だけ、前記周波数領域表現をシフトする、請求項２９に記載のシステム。
34. 前記デジタル信号プロセッサは、前記ノイズ信号に関連する伝搬時間と、前記デジタルプロセッサ回路および関連する機器の前記スループット速度に関連するシステム伝搬時間の両方を考慮した、前記周波数領域表現の選択された周波数に依存する時間量だけ、前記周波数領域表現をシフトする、請求項３３に記載のシステム。
35. 前記デジタル信号プロセッサは、前記一組のデータの前記シフトされた周波数領域表現を時間領域に変換する前に、前記周波数領域表現を振幅スケーリングする、請求項２９に記載のシステム。
36. 前記デジタル信号プロセッサは、前記周波数領域表現における１つ以上のノイズセグメントを個別にシフトし、前記周波数領域表現は複数のノイズセグメントを含み、前記複数のノイズセグメントの各ノイズセグメントは、異なる周波数帯と相関する、請求項２９に記載のシステム。
37. 前記スピーカーに近接し、前記スピーカーによって出力された前記オーディオ信号ストリームを受信するように構成されたフィードバックマイクロフォンをさらに備え、前記デジタル信号プロセッサは、前記フィードバックマイクロフォンとインターフェースされている、請求項３１に記載のシステム。
38. 前記デジタル信号プロセッサは、前記一組のデータの前記周波数領域表現をシフトするとともに、大きさが１のインパルスのフーリエ変換を計算し、前記周波数領域で前記インパルス応答をシフトし、前記シフトされたインパルス応答の逆フーリエ変換を計算し、前記データサンプルの大きさに、前記時間領域で前記シフトされたインパルス応答の大きさを掛けることによって、前記シフトされた周波数領域表現を変換する、請求項２９に記載のシステム。
39. 前記フーリエ変換を計算する前に、前記インパルスにゼロを付加する、請求項３８に記載のシステム。
40. 前記インパルス応答は、前記デジタル化されたノイズ信号を取得する前に計算され、保存される、請求項３９に記載のシステム。

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