JP2023024038A - 処理装置、及び処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】バランスの良いフィルタを生成することができる処理装置及び処理方法を提供する。【解決手段】空間音響伝達特性を測定する測定装置において、空間音響フィルタを適切に生成するための演算処理を行う処理装置２０１は、収音信号の周波数特性を取得する周波数特性取得部２１４と、周波数特性に基づく第１スペクトルデータよりも平滑な第２スペクトルデータを生成するように、平滑化処理を施す平滑化処理部２１５と、第１の帯域における第２スペクトルデータと第１スペクトルデータとの差分に応じた第１差分値を算出し、第１差分値に基づいて前記第２スペクトルデータを圧縮する第１圧縮部２１７と、第２スペクトルデータに基づいて、フィルタを生成するフィルタ生成部２２１と、を備えている。【選択図】図３

Description

本開示は、処理装置、及び処理方法に関する。

音像定位技術として、ヘッドホンを用いて受聴者の頭部の外側に音像を定位させる頭外定位技術がある。頭外定位技術では、ヘッドホンから耳までの特性（ヘッドホン特性）をキャンセルし、１つのスピーカ（モノラルスピーカ）から耳までの２本の特性（空間音響伝達特性）を与えることにより、音像を頭外に定位させている。

ステレオスピーカの頭外定位再生においては、２チャンネル（以下、ｃｈと記載）のスピーカから発した測定信号（インパルス音等）を聴取者（リスナー）本人の耳に設置したマイクロフォン（以下、マイクとする）で録音する。そして、測定信号を収音して得られた収音信号に基づいて、処理装置がフィルタを生成する。生成したフィルタを２ｃｈのオーディオ信号に畳み込むことにより、頭外定位再生を実現することができる。

さらに、ヘッドホンから耳までの特性をキャンセルするフィルタ（逆フィルタともいう）を生成するために、ヘッドホンから耳元乃至鼓膜までの特性（外耳道伝達関数ＥＣＴＦ、外耳道伝達特性とも称する）を聴取者本人の耳に設置したマイクで測定する。

特許文献１には、頭外定位処理を行う装置が開示されている。さらに、特許文献１では、頭外定位処理が再生信号に対して、ＤＲＣ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｇｅ Ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ）処理を行っているが、そのＤＲＣ処理の前段階において、処理装置が周波数特性を平滑化している。さらに、処理装置が、平滑化した特性に基づいて帯域分割を行っている。

特開２０１９－６２４３０号公報

頭外定位処理はスピーカの個数分の空間音響伝達特性から得られる空間音響フィルタと、ヘッドホンのＥＣＴＦから算出される逆フィルタを用いている。頭外定位効果を最大限得るには、なるべく測定されたままの空間音響フィルタと、正確な逆フィルタを用いることが理想である。

しかしながら、マイクを用いた測定により得られた周波数振幅特性において急峻なピーク（レベルが非常に高い狭帯域部分）やディップ（レベルが非常に低い狭帯域部分）が発生する。このため、信号処理された信号がクリップすることがよくある。

ピーク及びディップのレベルや周波数には、様々な要因による変化する。例えば、測定位置におけるスピーカの特性、部屋の音響特性、ヘッドホンの特性などによって、レベルや周波数が変化する。また、個人の頭部や耳の形状によって、レベルや周波数が変わる。このため、測定時の使用機材によって特性をその都度確認し、その機材に合わせた調整を試聴確認しながら行わなければならなかった。

したがって、圧縮処理での補正量（圧縮量）が大きくすぎると、個人の持つ個人特性のバランスが崩れてしまう。したがって、定位のバランスが崩れてしまい、頭外定位の効果を損ねてしまうというおそれがある。

さらに、低周波数帯域の個人特性を正確に測定するためにはマイクの収音時間を長くして測定を行う必要がある。耳にマイクを装着した被測定者が測定中に動いてしまうと、個人特性が変化してしまう。したがって、バランスの良いフィルタを生成することが困難である。

本開示は上記の点に鑑みなされたものであり、バランスの良いフィルタを生成することができる処理装置、及び処理方法を提供することを目的とする。

本実施の形態にかかる処理装置は、入力信号の周波数特性を取得する周波数特性取得部と、前記周波数特性に基づく第１スペクトルデータよりも平滑な第２スペクトルデータを生成するように、平滑化処理を施す平滑化処理部と、第１の帯域における前記第２スペクトルデータと前記第１スペクトルデータとの差分に応じた第１差分値を算出し、前記第１差分値に基づいて前記第２スペクトルデータを圧縮する第１圧縮部と、前記第２スペクトルデータに基づいて、フィルタを生成するフィルタ生成部と、を備えている。

本実施の形態にかかる処理方法は、入力信号の周波数特性を取得するステップと、前記周波数特性に基づく第１スペクトルデータよりも平滑な第２スペクトルデータを生成するように、平滑化処理を施すステップと、第１の帯域における前記第２スペクトルデータと前記第１スペクトルデータとの差分に応じた第１差分値を算出し、前記第１差分値に基づいて前記第２スペクトルデータを圧縮するステップと、前記第２スペクトルデータに基づいて、フィルタを生成するステップと、を含んでいる。

本開示によれば、バランスの良いフィルタを生成することができる処理装置、及び処理方法を提供することができる。

本実施の形態に係る頭外定位処理装置を示すブロック図である。 測定装置の構成を模式的に示す図である。 処理装置の構成を示すブロック図である。 第１圧縮処理においてを説明するためのグラフである。 第１圧縮処理で得られたスペクトルを示すグラフである。 第２圧縮処理を説明するためのグラフである。 第２圧縮処理で得られたスペクトルを示すグラフである。 実施の形態にかかる処理方法を説明するフローチャートである。 第１圧縮処理で圧縮されたスペクトルデータを示すグラフである。 第１圧縮処理で圧縮されたスペクトルデータを示すグラフである。 第１圧縮処理で圧縮されたスペクトルデータを示すグラフである。 第１圧縮処理で圧縮されたスペクトルデータを示すグラフである。

本実施の形態にかかる音像定位処理の概要について説明する。本実施の形態にかかる頭外定位処理は、空間音響伝達特性と外耳道伝達特性を用いて頭外定位処理を行うものである。空間音響伝達特性は、スピーカなどの音源から外耳道までの伝達特性である。外耳道伝達特性は、ヘッドホン又はイヤホンのスピーカユニットから鼓膜までの伝達特性である。本実施の形態では、ヘッドホン又はイヤホンを装着していない状態での空間音響伝達特性を測定し、かつ、ヘッドホン又はイヤホンを装着した状態での外耳道伝達特性を測定し、それらの測定データを用いて頭外定位処理を実現している。本実施の形態は、空間音響伝達特性、又は外耳道伝達特性を測定するためのマイクシステムに特徴を有している。

本実施の形態にかかる頭外定位処理は、パーソナルコンピュータ、スマートホン、タブレットＰＣなどのユーザ端末で実行される。ユーザ端末は、プロセッサ等の処理手段、メモリやハードディスクなどの記憶手段、液晶モニタ等の表示手段、タッチパネル、ボタン、キーボード、マウスなどの入力手段を有する情報処理装置である。ユーザ端末は、データを送受信する通信機能を有していてもよい。さらに、ユーザ端末には、ヘッドホン又はイヤホンを有する出力手段（出力ユニット）が接続される。ユーザ端末と出力手段との接続は、有線接続でも無線接続でもよい。

実施の形態１．
（頭外定位処理装置）
本実施の形態にかかる音場再生装置の一例である、頭外定位処理装置１００のブロック図を図１に示す。頭外定位処理装置１００は、ヘッドホン４３を装着するユーザＵに対して音場を再生する。そのため、頭外定位処理装置１００は、ＬｃｈとＲｃｈのステレオ入力信号ＸＬ、ＸＲについて、音像定位処理を行う。ＬｃｈとＲｃｈのステレオ入力信号ＸＬ、ＸＲは、ＣＤ（Compact Disc）プレイヤーなどから出力されるアナログのオーディオ再生信号、又は、mp3(MPEG Audio Layer-3)等のデジタルオーディオデータである。なお、オーディオ再生信号、又はデジタルオーディオデータをまとめて再生信号と称する。すなわち、ＬｃｈとＲｃｈのステレオ入力信号ＸＬ、ＸＲが再生信号となっている。

なお、頭外定位処理装置１００は、物理的に単一な装置に限られるものではなく、一部の処理が異なる装置で行われてもよい。例えば、一部の処理がスマートホンなどにより行われ、残りの処理がヘッドホン４３に内蔵されたＤＳＰ(Digital Signal Processor)などにより行われてもよい。

頭外定位処理装置１００は、頭外定位処理部１０、逆フィルタＬｉｎｖを格納するフィルタ部４１、逆フィルタＲｉｎｖを格納するフィルタ部４２、及びヘッドホン４３を備えている。頭外定位処理部１０、フィルタ部４１、及びフィルタ部４２は、具体的にはプロセッサ等により実現可能である。

頭外定位処理部１０は、空間音響伝達特性Ｈｌｓ、Ｈｌｏ、Ｈｒｏ、Ｈｒｓを格納する畳み込み演算部１１～１２、２１～２２、及び加算器２４、２５を備えている。畳み込み演算部１１～１２、２１～２２は、空間音響伝達特性を用いた畳み込み処理を行う。頭外定位処理部１０には、ＣＤプレイヤーなどからのステレオ入力信号ＸＬ、ＸＲが入力される。頭外定位処理部１０には、空間音響伝達特性が設定されている。頭外定位処理部１０は、各ｃｈのステレオ入力信号ＸＬ、ＸＲに対し、空間音響伝達特性のフィルタ（以下、空間音響フィルタとも称する）を畳み込む。空間音響伝達特性は被測定者の頭部や耳介で測定した頭部伝達関数ＨＲＴＦでもよいし、ダミーヘッドまたは第三者の頭部伝達関数であってもよい。

４つの空間音響伝達特性Ｈｌｓ、Ｈｌｏ、Ｈｒｏ、Ｈｒｓを１セットとしたものを空間音響伝達関数とする。畳み込み演算部１１、１２、２１、２２で畳み込みに用いられるデータが空間音響フィルタとなる。空間音響伝達特性Ｈｌｓ、Ｈｌｏ、Ｈｒｏ、Ｈｒｓを所定のフィルタ長で切り出すことで、空間音響フィルタが生成される。

空間音響伝達特性Ｈｌｓ、Ｈｌｏ、Ｈｒｏ、Ｈｒｓのそれぞれは、インパルス応答測定などにより、事前に取得されている。例えば、ユーザＵが左右の耳にマイクをそれぞれ装着する。ユーザＵの前方に配置された左右のスピーカが、インパルス応答測定を行うための、インパルス音をそれぞれ出力する。そして、スピーカから出力されたインパルス音等の測定信号をマイクで収音する。マイクでの収音信号に基づいて、空間音響伝達特性Ｈｌｓ、Ｈｌｏ、Ｈｒｏ、Ｈｒｓが取得される。左スピーカと左マイクとの間の空間音響伝達特性Ｈｌｓ、左スピーカと右マイクとの間の空間音響伝達特性Ｈｌｏ、右スピーカと左マイクとの間の空間音響伝達特性Ｈｒｏ、右スピーカと右マイクとの間の空間音響伝達特性Ｈｒｓが測定される。

そして、畳み込み演算部１１は、Ｌｃｈのステレオ入力信号ＸＬに対して空間音響伝達特性Ｈｌｓに応じた空間音響フィルタを畳み込む。畳み込み演算部１１は、畳み込み演算データを加算器２４に出力する。畳み込み演算部２１は、Ｒｃｈのステレオ入力信号ＸＲに対して空間音響伝達特性Ｈｒｏに応じた空間音響フィルタを畳み込む。畳み込み演算部２１は、畳み込み演算データを加算器２４に出力する。加算器２４は２つの畳み込み演算データを加算して、フィルタ部４１に出力する。

畳み込み演算部１２は、Ｌｃｈのステレオ入力信号ＸＬに対して空間音響伝達特性Ｈｌｏに応じた空間音響フィルタを畳み込む。畳み込み演算部１２は、畳み込み演算データを、加算器２５に出力する。畳み込み演算部２２は、Ｒｃｈのステレオ入力信号ＸＲに対して空間音響伝達特性Ｈｒｓに応じた空間音響フィルタを畳み込む。畳み込み演算部２２は、畳み込み演算データを、加算器２５に出力する。加算器２５は２つの畳み込み演算データを加算して、フィルタ部４２に出力する。

フィルタ部４１、４２にはヘッドホン特性（ヘッドホンの再生ユニットとマイク間の特性）をキャンセルする逆フィルタＬｉｎｖ、Ｒｉｎｖが設定されている。そして、頭外定位処理部１０での処理が施された再生信号（畳み込み演算信号）に逆フィルタＬｉｎｖ、Ｒｉｎｖを畳み込む。フィルタ部４１で加算器２４からのＬｃｈ信号に対して、Ｌｃｈ側のヘッドホン特性の逆フィルタＬｉｎｖを畳み込む。同様に、フィルタ部４２は加算器２５からのＲｃｈ信号に対して、Ｒｃｈ側のヘッドホン特性の逆フィルタＲｉｎｖを畳み込む。逆フィルタＬｉｎｖ、Ｒｉｎｖは、ヘッドホン４３を装着した場合に、ヘッドホンユニットからマイクまでの特性をキャンセルする。マイクは、外耳道入口から鼓膜までの間ならばどこに配置してもよい。

フィルタ部４１は、処理されたＬｃｈ信号ＹＬをヘッドホン４３の左ユニット４３Ｌに出力する。フィルタ部４２は、処理されたＲｃｈ信号ＹＲをヘッドホン４３の右ユニット４３Ｒに出力する。ユーザＵは、ヘッドホン４３を装着している。ヘッドホン４３は、Ｌｃｈ信号ＹＬとＲｃｈ信号ＹＲ（以下、Ｌｃｈ信号ＹＬとＲｃｈ信号ＹＲをまとめてステレオ信号とも称する）をユーザＵに向けて出力する。これにより、ユーザＵの頭外に定位された音像を再生することができる。

このように、頭外定位処理装置１００は、空間音響伝達特性Ｈｌｓ、Ｈｌｏ、Ｈｒｏ、Ｈｒｓに応じた空間音響フィルタと、ヘッドホン特性の逆フィルタＬｉｎｖ，Ｒｉｎｖを用いて、頭外定位処理を行っている。以下の説明において、空間音響伝達特性Ｈｌｓ、Ｈｌｏ、Ｈｒｏ、Ｈｒｓに応じた空間音響フィルタと、ヘッドホン特性の逆フィルタＬｉｎｖ，Ｒｉｎｖとをまとめて頭外定位処理フィルタとする。２ｃｈのステレオ再生信号の場合、頭外定位フィルタは、４つの空間音響フィルタと、２つの逆フィルタとから構成されている。そして、頭外定位処理装置１００は、ステレオ再生信号に対して合計６個の頭外定位フィルタを用いて畳み込み演算処理を行うことで、頭外定位処理を実行する。頭外定位フィルタは、ユーザＵ個人の測定に基づくものであることが好ましい。例えば，ユーザＵの耳に装着されたマイクが収音した収音信号に基づいて、頭外定位フィルタが設定されている。

このように空間音響フィルタと、ヘッドホン特性の逆フィルタＬｉｎｖ，Ｒｉｎｖはオーディオ信号用のフィルタである。これらのフィルタが再生信号（ステレオ入力信号ＸＬ、ＸＲ）に畳み込まれることで、頭外定位処理装置１００が、頭外定位処理を実行する。本実施の形態では、空間音響フィルタを生成する処理が技術的特徴の一つとなっている。具体的には、空間音響フィルタを生成する処理において、周波数特性におけるスペクトルデータのゲインレベルをレンジ圧縮するレベルレンジコントロール処理（Ｌｅｖｅｌ Ｒａｎｇｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ、以降、ＬＲＣ処理）が施されている。ここでは、周波数特性のスペクトルデータの最小ゲインのレベルと最大ゲインのレベルのレベル幅のことをレベルレンジと呼ぶ。

（空間音響伝達特性の測定装置）
図２を用いて、空間音響伝達特性Ｈｌｓ、Ｈｌｏ、Ｈｒｏ、Ｈｒｓを測定する測定装置２００について説明する。図２は、被測定者１に対して測定を行うための測定構成を模式的に示す図である。なお、ここでは、被測定者１は、図１のユーザＵと同一人物となっているが、異なる人物であってもよい。

図２に示すように、測定装置２００は、ステレオスピーカ５とマイクユニット２を有している。ステレオスピーカ５が測定環境に設置されている。測定環境は、ユーザＵの自宅の部屋やオーディオシステムの販売店舗やショールーム等でもよい。測定環境は、スピーカや音響の整ったリスニングルームであることが好ましい。

本実施の形態では、測定装置２００の処理装置２０１が、空間音響フィルタを適切に生成するための演算処理を行っている。処理装置２０１は、例えば、ＣＤプレイヤー等の音楽プレイヤーなどを有している。処理装置２０１は、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、タブレット端末、スマートホン等であってもよい。また、処理装置２０１は、サーバ装置自体であってもよい。

ステレオスピーカ５は、左スピーカ５Ｌと右スピーカ５Ｒを備えている。例えば、被測定者１の前方に左スピーカ５Ｌと右スピーカ５Ｒが設置されている。左スピーカ５Ｌと右スピーカ５Ｒは、インパルス応答測定を行うためのインパルス音等を出力する。以下、本実施の形態では、音源となるスピーカの数を２（ステレオスピーカ）として説明するが、測定に用いる音源の数は２に限らず、１以上であればよい。すなわち、1chのモノラル、または、5.1ch、7.1ch等の、いわゆるマルチチャンネル環境においても同様に、本実施の形態を適用することができる。

マイクユニット２は、左のマイク２Ｌと右のマイク２Ｒを有するステレオマイクである。左のマイク２Ｌは、被測定者１の左耳９Ｌに設置され、右のマイク２Ｒは、被測定者１の右耳９Ｒに設置されている。具体的には、左耳９Ｌ、右耳９Ｒの外耳道入口から鼓膜までの位置にマイク２Ｌ、２Ｒを設置することが好ましい。マイク２Ｌ、２Ｒは、ステレオスピーカ５から出力された測定信号を収音して、収音信号を取得する。マイク２Ｌ、２Ｒは収音信号を処理装置２０１に出力する。被測定者１は、人でもよく、ダミーヘッドでもよい。すなわち、本実施形態において、被測定者１は人だけでなく、ダミーヘッドを含む概念である。

上記のように、左スピーカ５Ｌ、右スピーカ５Ｒで出力されたインパルス音をマイク２Ｌ、２Ｒで測定することでインパルス応答が測定される。処理装置２０１は、インパルス応答測定により取得した収音信号をメモリなどに記憶する。これにより、左スピーカ５Ｌと左マイク２Ｌとの間の空間音響伝達特性Ｈｌｓ、左スピーカ５Ｌと右マイク２Ｒとの間の空間音響伝達特性Ｈｌｏ、右スピーカ５Ｒと左マイク２Ｌとの間の空間音響伝達特性Ｈｒｏ、右スピーカ５Ｒと右マイク２Ｒとの間の空間音響伝達特性Ｈｒｓが測定される。すなわち、左スピーカ５Ｌから出力された測定信号を左マイク２Ｌが収音することで、空間音響伝達特性Ｈｌｓが取得される。左スピーカ５Ｌから出力された測定信号を右マイク２Ｒが収音することで、空間音響伝達特性Ｈｌｏが取得される。右スピーカ５Ｒから出力された測定信号を左マイク２Ｌが収音することで、空間音響伝達特性Ｈｒｏが取得される。右スピーカ５Ｒから出力された測定信号を右マイク２Ｒが収音することで、空間音響伝達特性Ｈｒｓが取得される。

また、測定装置２００は、収音信号に基づいて、左右のスピーカ５Ｌ、５Ｒから左右のマイク２Ｌ、２Ｒまでの空間音響伝達特性Ｈｌｓ、Ｈｌｏ、Ｈｒｏ、Ｈｒｓに応じた空間音響フィルタを生成してもよい。例えば、処理装置２０１は、空間音響伝達特性Ｈｌｓ、Ｈｌｏ、Ｈｒｏ、Ｈｒｓを所定のフィルタ長で切り出す。処理装置２０１は、測定した空間音響伝達特性Ｈｌｓ、Ｈｌｏ、Ｈｒｏ、Ｈｒｓを補正してもよい。

このようにすることで、処理装置２０１は、頭外定位処理装置１００の畳み込み演算に用いられる空間音響フィルタを生成する。図１で示したように、頭外定位処理装置１００が、左右のスピーカ５Ｌ、５Ｒと左右のマイク２Ｌ、２Ｒとの間の空間音響伝達特性Ｈｌｓ、Ｈｌｏ、Ｈｒｏ、Ｈｒｓに応じた空間音響フィルタを用いて頭外定位処理を行う。すなわち、空間音響フィルタをオーディオ再生信号に畳み込むことにより、頭外定位処理を行う。

処理装置２０１は、空間音響伝達特性Ｈｌｓ、Ｈｌｏ、Ｈｒｏ、Ｈｒｓのそれぞれに対応する収音信号に対して同様の処理を実施している。すなわち、空間音響伝達特性Ｈｌｓ、Ｈｌｏ、Ｈｒｏ、Ｈｒｓに対応する４つの収音信号に対して、それぞれ同様の処理が実施される。これにより、空間音響伝達特性Ｈｌｓ、Ｈｌｏ、Ｈｒｏ、Ｈｒｓに対応する空間音響フィルタをそれぞれ生成することができる。

以下、測定装置２００の処理装置２０１と、その処理について詳細に説明する。図３は、処理装置２０１を示す制御ブロック図である。処理装置２０１は、測定信号生成部２１１と、収音信号取得部２１２と、周波数特性取得部２１４と、平滑化処理部２１５と、軸変換部２１６と、第１圧縮部２１７、第２圧縮部２１８と、軸変換部２２０と、フィルタ生成部２２１と、を備えている。

測定信号生成部２１１は、Ｄ／Ａ変換器やアンプなどを備えており、外耳道伝達特性を測定するための測定信号を生成する。測定信号は、例えば、インパルス信号やＴＳＰ（Ｔｉｍｅ Ｓｔｒｅｔｃｈｅｄ Ｐｕｌｓｅ）信号等である。ここでは、測定信号としてインパルス音を用いて、測定装置２００がインパルス応答測定を実施している。

マイクユニット２の左マイク２Ｌ、右マイク２Ｒがそれぞれ測定信号を収音し、収音信号を処理装置２０１に出力する。左マイク２Ｌ、右マイク２Ｒで収音された収音信号が入力信号として処理装置２０１に入力される。収音信号取得部２１２は、左マイク２Ｌ、右マイク２Ｒで収音された収音信号を取得する。なお、収音信号取得部２１２は、マイク２Ｌ、２Ｒからの収音信号をＡ／Ｄ変換するＡ／Ｄ変換器を備えていてもよい。収音信号取得部２１２は、複数回の測定により得られた信号を同期加算してもよい。

周波数特性取得部２１４は、収音信号の周波数特性を取得する。周波数特性取得部２１４は、離散フーリエ変換や離散コサイン変換により、収音信号の周波数特性を算出する。周波数特性取得部２１４は、例えば、時間領域の収音信号をＦＦＴ（高速フーリエ変換）することで、周波数特性を算出する。周波数特性は、振幅スペクトルと、位相スペクトルとを含んでいる。なお、周波数特性取得部２１４は振幅スペクトルの代わりにパワースペクトルを生成してもよい。

平滑化処理部２１５は、周波数特性に基づく第１スペクトルデータよりも平滑な第２スペクトルデータを生成するように平滑化処理を施す。つまり、平滑化処理部２１５は、周波数特性に基づくスペクトルデータに対して平滑化処理を行う。平滑化処理部２１５は、移動平均やSavitzky-Golayフィルタ、平滑化スプライン、ケプストラム変換、ケプストラム包絡線等の手法を用いて、スペクトルデータを平滑化する。

ケプストラム解析で平滑化した場合、平滑化処理部２１５は、リフターの次数を平滑化の次数として与える。この場合、平滑化処理部２１５が、平滑化の次数に異なる値を与えることで、平滑化の度合いを変えることができる。次数が大きい場合、平滑化の度合いが低くなり、次数が小さい場合、平滑化の度合いが高くなる。したがって、小さい次数の平滑化処理で得られたスペクトルデータは、大きい次数の平滑化処理で得られたスペクトルデータよりも平滑化されている。小さい次数の平滑化処理で得られたスペクトルデータは、大きい次数の平滑化処理で得られたスペクトルデータよりも滑らかになっている。

本実施の形態では、平滑化処理部２１５が、周波数振幅特性に対して、異なる次数の平滑化処理を行うことで、第１スペクトルデータ及び第２スペクトルデータを生成する。平滑化処理部２１５が、周波数振幅特性（振幅スペクトル）に対して、相対的に大きい次数の平滑化処理を行うことで、第１スペクトルデータが算出される。平滑化処理部２１５が、周波数振幅特性のスペクトルデータに対して、相対的に小さい次数の平滑化処理を行うことで、第２スペクトルデータ（平滑化スペクトルデータともいう）が算出される。平滑化処理部２１５は第１スペクトルデータと、第１スペクトルデータよりも平滑な第２スペクトルデータを生成する。

なお、以下の実施の形態では、大きい次数で平滑化処理されたスペクトルデータを第１スペクトルデータとしている。なお、周波数振幅特性に対して平滑化処理が施されていないスペクトルデータを第１スペクトルデータとしてもよい。つまり、ＦＦＴにより得られた周波数振幅特性を第１スペクトルデータとすることができる。

あるいは、平滑化処理部２１５は複数回平滑化処理を行うことで、第１スペクトルデータ及び第２スペクトルデータを生成する。つまり、平滑化処理部２１５は、周波数振幅特性に対して１回目の平滑化処理を行うことで、第１スペクトルデータを生成する。平滑化処理部２１５は、平滑化処理が施されている第１スペクトルデータに対して２回目の平滑化処理を施すことで、第２スペクトルデータを生成する。この場合、平滑化処理部２１５は、１回目の平滑化処理と２回目の平滑化処理で、同じ平滑化処理を用いてもよいし、異なる平滑化処理を用いてもよい。

図４は、第１スペクトルデータＡと第２スペクトルデータＡ_ｓｍを示すグラフである。図４において、横軸が周波数［Ｈｚ］、縦軸が振幅値（ゲイン）［ｄＢ］となっている。第２スペクトルデータＡ_ｓｍは、第１スペクトルデータＡよりも滑らかになっている。つまり、第２スペクトルデータＡ_ｓｍは、第１スペクトルデータＡよりも平滑なゲインデータを有している。

軸変換部２１６は、データ補間により、第１スペクトルデータＡ、及び第２スペクトルデータＡ_ｓｍの周波数軸を変換する。軸変換部２１６は、対数軸において、離散的なスペクトルデータが等間隔になるように周波数振幅特性のデータの尺度を変化する。周波数特性取得部２１４で第１及び第２スペクトルデータ（以下、まとめてゲインデータともいう）は、周波数的に等間隔となっている。つまり、ゲインデータは、周波数線形軸において等間隔となっているため、周波数対数軸では非等間隔になっている。このため、軸変換部２１６は、周波数対数軸においてゲインデータが等間隔になるように、ゲインデータに対して補間処理を行う。

ゲインデータにおいて、対数軸上では、低周波数域になればなるほど隣接するデータ間隔は粗く、高周波数域になればなるほど隣接するデータ間隔は密になっている。そのため、軸変換部２１６は、データ間隔が粗い低周波数帯域のデータを補間する。具体的には、軸変換部２１６は、３次元スプライン補間等の補間処理を行うことで、対数軸において等間隔に配置された離散的なゲインデータを求める。軸変換が行われたゲインデータを、軸変換データとする。軸変換データは、周波数と振幅値（ゲイン値）とが対応付けられているスペクトルとなる。軸変換データは、軸変換が行われた平滑化スペクトルデータである。

周波数軸を対数尺度に変換する理由について説明する。一般的に人間の感覚量は対数に変換されていると言われている。そのため、聴こえる音の周波数も対数軸で考えることが重要になる。尺度変換することで、上記の感覚量においてデータが等間隔となるため、全ての周波数帯域でデータを等価に扱えるようになる。この結果、数学的な演算、周波数帯域の分割や重み付けが容易になり、安定した結果を得ることが可能になる。なお、軸変換部２１６は、対数尺度に限らず、人間の聴覚に近い尺度（聴覚尺度と称する）へ包絡線データを変換すればよい。聴覚尺度としては、対数尺度（Ｌｏｇスケール）、メル（ｍｅｌ）尺度、バーク（Ｂａｒｋ）尺度、ＥＲＢ（Equivalent Rectangular Bandwidth）尺度等で軸変換をしてもよい。

軸変換部２１６は、データ補間により、ゲインデータを聴覚尺度で尺度変換する。例えば、軸変換部２１６は、聴覚尺度においてデータ間隔が粗い低周波数帯域のデータを補間することで、低周波数帯域のデータを密にする。聴覚尺度で等間隔なデータは、線形尺度（リニアスケール）では低周波数帯域が密、高周波数帯域が粗なデータとなる。このようにすることで、軸変換部２１６は、聴覚尺度で等間隔な軸変換データを生成することができる。もちろん、軸変換データは、聴覚尺度において、完全に等間隔なデータでなくてもよい。

第１圧縮部２１７は、第１の帯域Ｂ１における第２スペクトルデータに対して第１圧縮処理を施す。第１圧縮部２１７は、第１の帯域Ｂ１における第２スペクトルデータと第１スペクトルデータとの差分に応じた第１差分値を算出する。第１圧縮部２１７は、第１差分値に基づいて第２スペクトルデータを圧縮する。例えば、第１圧縮部２１７は、第２スペクトルデータＡ_ｓｍから第１スペクトルデータＡを減算した値（Ａ_ｓｍ－Ａ）を第１差分値として算出する。第１差分値は周波数毎に算出される。

第１圧縮部２１７は、第１差分値（Ａ_ｓｍ－Ａ）が正の値の場合、第１差分値（Ａ_ｓｍ－Ａ）に第１圧縮係数ｌｒｃＲａｔｅ１を乗じることで第１圧縮値を算出する。第２スペクトルデータＡ_ｓｍに第１圧縮値ｌｒｃＲａｔｅ１＊（Ａ_ｓｍ－Ａ）を加算することで、圧縮処理を行う。第１圧縮部２１７は、第１差分値が負の値の場合、圧縮を行わない。つまり、第２スペクトルデータのゲインをそのまま用いる。

第１圧縮部２１７での第１圧縮処理は、以下の式（１）、式（２）で表される。
ＡがＡ_ｓｍ未満の場合
Ａ_ｌｒｃ１＝ｌｒｃＲａｔｅ１＊（Ａ_ｓｍ－Ａ）＋Ａ_ｓｍ ・・・（１）
ＡがＡ_ｓｍ以上の場合
Ａ_ｌｒｃ１＝Ａ_ｓｍ ・・・（２）

第１圧縮部２１７は、各周波数において、上記のＡ_ｌｒｃ１を算出する。第１圧縮部２１７は、第１スペクトルデータのゲインが、第２スペクトルデータのゲインを上回る周波数では、第２スペクトルデータに第１圧縮値を加算しない。第１スペクトルデータのゲインが、第２スペクトルデータのゲインを下回る周波数では、第２スペクトルデータに第１圧縮値を加算する。第１スペクトルデータのゲインが、第２スペクトルデータのゲインを下回る周波数では、第２スペクトルデータのゲインが第１スペクトルデータのゲインに近づくようにレンジを圧縮する。第１圧縮部２１７は、第１の帯域Ｂ１における第２スペクトルデータに対して第１圧縮処理を施すことで、第３スペクトルデータを生成する。つまり、第１圧縮部２１７で圧縮された第２スペクトルデータが第３スペクトルデータとなる。

例えば、ある周波数における第２スペクトルデータＡ_ｓｍが５ｄＢ、第１スペクトルデータＡが３ｄＢとする。第１差分値（Ａ_ｓｍ－Ａ）は２ｄＢとなる。また、第１圧縮係数ｌｒｃＲａｔｅ１＝０．５とする。第１圧縮値は０．５＊（５－３）＝１［ｄＢ］となり、第３スペクトルデータＡ_ｌｒｃ１＝５－１＝４［ｄＢ］となる。

このように、第１圧縮部２１７は、第１差分値に基づいて、圧縮を行うか否かを判定している。つまり、第１圧縮部２１７は、第１差分値の符号（正負）に応じて、圧縮を行う周波数と圧縮を行わない周波数を決定している。圧縮を行う周波数では、圧縮後のゲインが第１スペクトルデータと第２スペクトルデータの間の値となる。

第１圧縮部２１７での第１圧縮処理で得られた第３スペクトルデータＡ_ｌｒｃ１を図５に示す。図５は、第３スペクトルデータＡ_ｌｒｃ１を示すグラフである。第１の帯域Ｂ１以外の帯域では、第２スペクトルデータのゲインと第３スペクトルデータのゲインは一致している。第１の帯域Ｂ１の下限周波数をｆ_１Ｓとし、上限周波数をｆ_１Ｅとする。

例えば、第１の帯域Ｂ１は２０Ｈｚ～１ｋＨｚとすることができる。第１の帯域B1の下限周波数ｆ_１Ｓは２０Ｈｚとなり、上限周波数ｆ_１Ｅは１ｋＨｚとなっている。もちろん、第１の帯域Ｂ１はこの範囲に限定されるものではない。

第２圧縮部２１８は、第２の帯域における第３スペクトルデータに対して、第２圧縮処理を施す。第２圧縮部２１８は、第２の帯域において、基準値と第３スペクトルデータとの差分に応じた第２差分値を算出する。第２圧縮部２１８は、第２差分値に基づいて第３スペクトルデータを圧縮する。基準値Ａ_ｒｅｆはスペクトルデータのゲインにおける所定の値であり、ここでは０［ｄＢ］の一定値となっている。なお、基準値は、第２の帯域において、一定のレベルとなっているが、周波数に応じて異なっていてもよい。

第２圧縮部２１８は、基準値Ａ_ｒｅｆから第３スペクトルデータＡ_ｌｒｃ１を減算した値（Ａ_ｒｅｆ－Ａ_ｌｒｃ１）を第２差分値として算出する。第２差分値は周波数毎に算出される。第２圧縮部２１８は、第２差分値が負の値の場合、第２差分値に第２圧縮係数ｌｒｃＲａｔｅ２を乗じることで第２圧縮値を算出する。第３スペクトルデータＡ_ｌｒｃ１に第２圧縮値ｌｒｃＲａｔｅ２＊（Ａ_ｒｅｆ－Ａ_ｌｒｃ１）を加算することで、圧縮処理を行う。第２圧縮部２１８は、第２差分値が正の値の場合、圧縮を行わない。つまり、第３スペクトルデータＡ_ｌｒｃ１のゲインをそのまま用いる。

第２圧縮部２１８での第２圧縮処理は、以下の式（３）、式（４）で表される。
Ａ_ｌｒｃ１がＡ_ｒｅｆ未満の場合
Ａ_ｌｒｃ２＝ｌｒｃＲａｔｅ２＊（Ａ_ｒｅｆ－Ａ_ｌｒｃ１）＋Ａ_ｌｒｃ１ ・・・（３）
Ａ_ｌｒｃ１がＡ_ｒｅｆ以上の場合
Ａ_ｌｒｃ２＝Ａ_ｌｒｃ１ ・・・（４）

図６は、第３スペクトルデータと基準値との第２差分値を示すグラフである。第２圧縮部２１８は、各周波数において、上記のＡ_ｌｒｃ２を算出する。第２圧縮部２１８は、第３スペクトルデータのゲインが、基準値を上回る周波数では、第３スペクトルデータに第２圧縮値を加算しない。第３スペクトルデータのゲインが、基準値を下回る周波数では、第３スペクトルデータに第２圧縮値を加算する。第３スペクトルデータのゲインが、基準値を下回る周波数では、第３スペクトルデータのゲインが基準値に近づくようにレンジを圧縮する。第２圧縮部２１８は、第２の帯域Ｂ２における第３スペクトルデータに対して第２圧縮処理を施すことで、第４スペクトルデータを生成する。つまり、第２圧縮部２１８で圧縮された第３スペクトルデータが第４スペクトルデータとなる。第２圧縮部２１８での第２圧縮処理で得られた第４スペクトルデータＡ_ｌｒｃ２を図７に示す。

例えば、第３スペクトルデータＡ_ｌｒｃ１が－２ｄＢ、基準値Ａ_ｒｅｆが０ｄＢとする。差分値（Ａ_ｒｅｆ－Ａ_ｌｒｃ１）は２ｄＢとなる。また、第２圧縮係数ｌｒｃＲａｔｅ２＝０．５とする。第２圧縮値は０．５＊２＝１［ｄＢ］となり、第４スペクトルデータＡ_ｌｒｃ２＝１－２＝－１［ｄＢ］となる。

このように、第２圧縮部２１８は、第２差分値に基づいて、圧縮を行うか否かを判定している。つまり、第２圧縮部２１８は、第２差分値の符号（正負）に応じて、圧縮を行う周波数と圧縮を行わない周波数を決定している。圧縮を行う周波数では、圧縮後のゲインが第３スペクトルデータと基準値との間の値となる。

第２の帯域Ｂ２以外の帯域では、第３スペクトルデータのゲインと第４スペクトルデータのゲインは一致している。第２の帯域Ｂ２の下限周波数をｆ_２Ｓとし、上限周波数をｆ_２Ｅとする。

第２の帯域Ｂ２の下限周波数ｆ_２Ｓは、第１の帯域Ｂ１の下限周波数ｆ_１Ｓと同じ値となっている。例えば、下限周波数ｆ_２Ｓと下限周波数ｆ_１Ｓとは２０Ｈｚとなっている。第２の帯域Ｂ２の上限周波数ｆ_２Ｅは、第１の帯域Ｂ１の上限周波数ｆ_１Ｅと同じ値なっている。例えば、上限周波数ｆ_２Ｅと上限周波数ｆ_１Ｅとは１ｋＨｚとなっている。

第１の帯域Ｂ１と第２の帯域Ｂ２は、２０Ｈｚ以上１ｋＨｚ以下の低周波数帯域となっている。もちろん、下限周波数ｆ_２Ｓと下限周波数ｆ_１Ｓとは２０Ｈｚに限定されるものではない。上限周波数ｆ_２Ｅと上限周波数ｆ_１Ｅとは１ｋＨｚに限定されるものではない。

軸変換部２２０は、データ補間等により、第４スペクトルデータの周波数軸を変換するように、軸変換を行う。軸変換部２２０における処理は、軸変換部２１６における処理と反対の処理である。軸変換部２２０は、軸変換を行うことで、第４スペクトルデータの周波数軸が、軸変換部２１６での軸変換前の周波数軸に戻る。例えば、軸変換部２１６で対数尺度にされた周波数軸を線形尺度に戻すための処理を行う。第４スペクトルデータを周波数線形軸で等間隔なデータにする。これにより、周波数特性取得部２１４で取得された周波数位相特性と同じ周波数軸の周波数振幅特性を得ることができる。つまり、周波数位相特性と周波数振幅特性のスペクトルデータの周波数軸（データ間隔）が一致する。

フィルタ生成部２２１は、軸変換部２２０で軸変換された第４スペクトルデータを用いて、フィルタを生成する。フィルタ生成部２２１は、第４スペクトルデータに基づいて、再生信号に適用されるフィルタを生成する。例えば、フィルタ生成部２２１は、逆離散フーリエ変換又は逆離散コサイン変換により、振幅特性と位相特性から時間領域の信号を算出する。フィルタ生成部２２１は、振幅特性と位相特性をＩＦＦＴ（逆高速フーリエ変換）することで、時間信号を生成する。フィルタ生成部２２１は、生成した時間信号を所定のフィルタ長で切り出すことで、空間音響フィルタを算出する。フィルタ生成部２２１は窓掛けを行って、空間音響フィルタを生成しても良い。

フィルタ生成部２２１は、左スピーカ５Ｌからの測定信号を左マイク２Ｌで収音した収音信号に上記の処理を実施することで、空間音響伝達特性Ｈｌｓに対応する空間音響フィルタを生成する。フィルタ生成部２２１は、左スピーカ５Ｌからの測定信号を右マイク２Ｌで収音した収音信号に上記の処理を実施することで、空間音響伝達特性Ｈｌｏに対応する空間音響フィルタを生成する。

フィルタ生成部２２１は、右スピーカ５Ｒからの測定信号を左マイク２Ｌで収音した収音信号に上記の処理を実施することで、空間音響伝達特性Ｈｒｏに対応する空間音響フィルタを生成する。フィルタ生成部２２１は、右スピーカ５Ｒからの測定信号を右マイク２Ｒで収音した収音信号に上記の処理を実施することで、空間音響伝達特性Ｈｒｓに対応する空間音響フィルタを生成する。

このようにすることで、周波数特性をバランスよく圧縮することができる。よって、音像の定位に適したフィルタを生成することができる。音像定位のバランスを崩れることを抑制することができる。バランスの取れた音像を定位することができる。バランスの取れた音質に調整されたフィルタを生成することができる。聴感上、自然な音質を確保することができる。

特に、上限周波数以下の低周波数帯域をバランス良く圧縮することができるため、低周波数帯域において優れた音質を実現することができる。図２の測定装置２００の収音時間が短い場合であっても、バランスのよいフィルタを生成することができる。

第２の帯域Ｂ２の下限周波数ｆ_２Ｓは、第１の帯域Ｂ１の下限周波数ｆ_１Ｓと異なる値となっていてもよい。例えば、第２の帯域Ｂ２の下限周波数ｆ_２Ｓは、第１の帯域Ｂ１の下限周波数ｆ_１Ｓより大きく、かつ、第２の帯域Ｂ２の上限周波数ｆ_２Ｅより小さい範囲にあればよい。

第２の帯域Ｂ２の上限周波数ｆ_２Ｅは、第１の帯域Ｂ１の上限周波数ｆ_１Ｅと異なる値となっていてもよい。例えば、第２の帯域Ｂ２の上限周波数ｆ_２Ｅは、第１の帯域Ｂ１の上限周波数ｆ_１Ｅより小さく、かつ、第２の帯域Ｂ２の下限周波数ｆ_２Ｓより大きい範囲にあればよい。

第１圧縮係数ｌｒｃＲａｔｅ１と第２圧縮係数ｌｒｃＲａｔｅ２は同じ値となっていてもよく、異なる値となっていてもよい。ここで、第１圧縮係数ｌｒｃＲａｔｅ１と第２圧縮係数ｌｒｃＲａｔｅ２とは０．５となっている。もちろん、第１圧縮係数ｌｒｃＲａｔｅ１と第２圧縮係数ｌｒｃＲａｔｅ２の値は０．５に限定されるものではない。

図２で示したように、１つのスピーカからの測定信号を左右のマイク２Ｌ、２Ｒで収音している。よって、１回の測定で、２つの収音信号（左右の収音信号ともいう）が取得される。第１圧縮係数ｌｒｃＲａｔｅ１は、左右のマイク２Ｌ、２Ｒの収音信号に対する処理で異なる値となっていてもよい。同様に、第２圧縮係数ｌｒｃＲａｔｅ２、左右のマイク２Ｌ、２Ｒで異なる値となっていてもよい。

また、図２に示したように、左右のスピーカ５Ｌ、５Ｒと左右のマイク２Ｌ、２Ｒとを用いているため、４つの収音信号が取得されている。つまり、空間音響伝達特性Ｈｌｓ、Ｈｌｏ、Ｈｒｏ、Ｈｒｓを示す収音信号がそれぞれ取得されている。この場合、４つの収音信号の全てに対して、第１圧縮処理及び第２圧縮処理を行うことができる。あるいは、４つの収音信号のうちの一部については、第１圧縮処理又は第２圧縮処理を行わなくてもよい。換言すると、特定の方向の収音信号についてのみ、第１圧縮処理と第２圧縮処理を行い、残りの方向については、第１圧縮処理及び第２圧縮処理の少なくとも一方を省略しても良い。

さらに、第１差分値は、左右の収音信号の平均値でもよい。例えば、左マイク２Ｌの収音信号から生成された第１スペクトルデータ及び第２スペクトルデータをＡ_Ｌ，Ａ_ｓｍＬとする。右マイク２Ｒの収音信号から生成された第１スペクトルデータ及び第２スペクトルデータをＡ_Ｒ，Ａ_ｓｍＲとする。この場合、第１差分値は左の収音信号から得られる差分値と、右の収音信号から得られる差分値の平均値とすることができる。第１差分値Ｄ１は、以下の式（５）で示される。

Ｄ１＝｛（Ａ_ｓｍＬ－Ａ_Ｌ）＋（Ａ_ｓｍＲ－Ａ_Ｒ）｝／２ （５）

左右の収音信号に対して第１差分値Ｄ１が共通になる。第１圧縮部２１７は、式（１）の（Ａ_ｓｍＬ－Ａ_Ｌ）を式（５）のＤ１に置き換えて、左右の第３スペクトルデータＡ_ｌｒｃ１を算出する。そして、第１圧縮部２１７は、左右のスペクトルデータに対して共通の第１差分値Ｄを用いて、第１圧縮処理を行う。これにより、左右の周波数特性をバランスよく圧縮することができる。

さらに、第１圧縮処理と第２圧縮処理とにおいて、ラウドネスカーブに沿うように聴感上のバランスを整えることで圧縮係数や処理を行う帯域を決定することができる。

第１圧縮処理と第２圧縮処理を交互に行うようにしてもよい。つまり、第２圧縮処理の後、さらに第１圧縮処理を行ってもよい。複数回の第１圧縮処理と、複数回の第２圧縮処理とが行われる。それぞれの圧縮処理において、帯域や圧縮係数は同じであってもよく、異なっていても良い。例えば、１回目の第１圧縮処理と、２回目の圧縮処理とで圧縮係数や帯域が異なっていてもよく、同じであってもよい。

図８は本実施形態にかかる処理方法を示すフローチャートである。まず、周波数特性取得部２１４は、収音信号取得部２１２で取得された収音信号の周波数特性を取得する（Ｓ８０１）。例えば、ＦＦＴなどにより、時間領域の収音信号を周波数領域に変換する。次に、平滑化処理部２１５がスペクトルデータに対して平滑化処理を行う（Ｓ８０２）。これにより、第２スペクトルデータが得られる。また、平滑化処理部２１５が平滑化処理の次数を変えることで、第１スペクトルデータが得られる。

軸変換部２１６が、第２スペクトルデータを軸変換する（Ｓ８０３）。これにより、収音信号の周波数軸を対数軸に変換したスペクトルデータが得られる。なお、軸変換部２１６による軸変換処理は省略可能である。この場合、後述する軸変換部２２０による軸変換処理も不要となる。

次に、第１圧縮部２１７が第１差分値を算出する（Ｓ８０４）。つまり、第１圧縮部２１７は、第２スペクトルデータと第１スペクトルデータとの差分に応じた第１差分値を算出する。第１圧縮部２１７は、第１差分値を用いて、第２スペクトルデータを圧縮する（Ｓ８０５）。これにより、第３スペクトルデータが算出される。

第２圧縮部２１８が第２差分値を算出する（Ｓ８０６）。つまり、第２圧縮部２１８は、基準値と第３スペクトルデータとの差分に応じた第２差分値を算出する。第２圧縮部２１８は、第２差分値を用いて、第３スペクトルデータを圧縮する（Ｓ８０７）。これにより、第４スペクトルデータが算出される。

軸変換部２２０が第４スペクトルデータの軸変換を行う（Ｓ８０８）。フィルタ生成部２２１が軸変換後の第４スペクトルデータに基づいて、フィルタを生成する（Ｓ８０９）。空間音響伝達特性Ｈｌｓ，Ｈｌｏに対応する空間音響フィルタ又は空間音響伝達特性Ｈｒｏ、Ｈｒｓに対応する空間音響フィルタが生成される。このようにすることで、バランスの取れたフィルタを生成することができる。

なお、本実施の形態にかかる処理装置及び処理方法において、第２圧縮処理を省略しても良い。つまり、処理装置２０１は、第１圧縮処理のみを実施するようにしてもよい。

また、軸変換部２２０が第４スペクトルデータに対して軸変換処理を行っているが、軸変換部２２０は他のスペクトルデータに対して軸変換処理を行ってもよい。つまり、第１圧縮部２１７による第１圧縮処理後のスペクトルデータであれば、軸変換部２２０が軸変換を行うことができる。この場合、フィルタ生成部２２１におけるフィルタ生成を行う際に、位相測定と振幅特性の周波数軸が揃っていればよい。

図９～図１２は、本実施の形態の処理で得られるスペクトルデータを示すグラフである。図９は空間音響伝達特性Ｈｌｓを示す収音信号のスペクトルデータに対して、第１圧縮処理を行った結果を示している。図１０は空間音響伝達特性Ｈｒｓを示す収音信号のスペクトルデータに対して、第１圧縮処理を行った結果を示している。図９，図１０では第１圧縮処理を行ったスペクトルデータをＡ_ｒｄｃ１として示している。

図１１は空間音響伝達特性Ｈｌｓを示す収音信号のスペクトルデータに対して、第１圧縮処理及び第２圧縮処理を行った結果を示している。図１２は空間音響伝達特性Ｈｒｓを示す収音信号のスペクトルデータに対して、第１圧縮処理及び第２圧縮処理を行った結果を示している。図１１，図１２では第１圧縮処理及び第２圧縮処理を行ったスペクトルデータをＡ_ｒｄｃ１として示している。図９～図１２では、比較のため、圧縮前のスペクトルデータを示している。具体的には、図９～図１２平滑化前のスペクトルデータが示されている。

さらに、実施の形態１，２では、処理装置２０１が、空間音響伝達特性Ｈｌｓ、Ｈｌｏ、Ｈｒｏ、Ｈｒｓを示す収音信号のスペクトルデータを処理したが、外耳道伝達特性を示す収音信号のスペクトルデータを処理してもよい。さらに、処理装置２０１が頭外低位処理フィルタを生成したが、その他のフィルタを生成してもよい。本実施の形態に係る処理方法で生成されたフィルタを用いることで、バランスの取れた音像を定位することができる。

頭外定位処理装置１００は物理的に単一な装置に限らず、ネットワークなどを介して接続された複数の装置に分散されていても良い。換言すると，本実施の形態にかかる頭外定位処理方法は、複数の装置が分散して実施しても良い。

上記処理のうちの一部又は全部は、コンピュータプログラムによって実行されてもよい。上述したプログラムは、コンピュータに読み込まれた場合に、実施形態で説明された１又はそれ以上の機能をコンピュータに行わせるための命令群（又はソフトウェアコード）を含む。プログラムは、非一時的なコンピュータ可読媒体又は実体のある記憶媒体に格納されてもよい。限定ではなく例として、コンピュータ可読媒体又は実体のある記憶媒体は、random-access memory（RAM）、read-only memory（ROM）、フラッシュメモリ、solid-state drive（SSD）又はその他のメモリ技術、CD-ROM、digital versatile disc（DVD）、Blu-ray（登録商標）ディスク又はその他の光ディスクストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスクストレージ又はその他の磁気ストレージデバイスを含む。プログラムは、一時的なコンピュータ可読媒体又は通信媒体上で送信されてもよい。限定ではなく例として、一時的なコンピュータ可読媒体又は通信媒体は、電気的、光学的、音響的、またはその他の形式の伝搬信号を含む。

以上、本発明者によってなされた発明を実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることは言うまでもない。

Ｕ ユーザ
１ 被測定者
２ マイクユニット
２Ｌ 左マイク
２Ｒ右マイク
５ ステレオスピーカ
５Ｌ 左スピーカ
５Ｒ 右スピーカ
１０ 頭外定位処理部
１１ 畳み込み演算部
１２ 畳み込み演算部
２１ 畳み込み演算部
２２ 畳み込み演算部
２４ 加算器
２５ 加算器
４１ フィルタ部
４２ フィルタ部
４３ ヘッドホン
２００ 測定装置
２０１ 処理装置
２１１ 測定信号生成部
２１２ 収音信号取得部
２１４ 周波数特性取得部
２１５ 平滑化処理部
２１６ 軸変換部
２１７ 第１圧縮部
２１８ 第２圧縮部
２２０ 軸変換部
２２１ フィルタ生成部
Ｂ１ 第１の帯域
Ｂ２ 第２の帯域

Claims (5)

1. 入力信号の周波数特性を取得する周波数特性取得部と、
   前記周波数特性に基づく第１スペクトルデータよりも平滑な第２スペクトルデータを生成するように、平滑化処理を施す平滑化処理部と、
   第１の帯域における前記第２スペクトルデータと前記第１スペクトルデータとの差分に応じた第１差分値を算出し、前記第１差分値に基づいて前記第２スペクトルデータを圧縮する第１圧縮部と、
   前記第２スペクトルデータに基づいて、フィルタを生成するフィルタ生成部と、を備えた処理装置。
2. 前記第１圧縮部での第１圧縮処理で生成された第３スペクトルデータと、スペクトルデータのゲインにおける所定の基準値との差分に応じた第２差分値を算出し、前記第２差分値に基づいて前記第３スペクトルデータを圧縮する第２圧縮部と、を備えた請求項１に記載の処理装置。
3. 前記第１圧縮部による第１圧縮処理と、前記第２圧縮部による第２圧縮処理を交互に行う請求項２に記載の処理装置。
4. データ補間により、前記第１スペクトルデータの周波数軸を変換する第１軸変換部と、
   データ補間により、前記第１圧縮部で圧縮された後のスペクトルデータの周波数軸を変換する第２軸変換部と、をさらに備え、
   前記フィルタ生成部が、前記第２軸変換部で軸変換されたスペクトルデータに基づいて、前記フィルタを生成する請求項１～３のいずれか１項に記載の処理装置。
5. 入力信号の周波数特性を取得するステップと、
   前記周波数特性に基づく第１スペクトルデータよりも平滑な第２スペクトルデータを生成するように、平滑化処理を施すステップと、
   第１の帯域における前記第２スペクトルデータと前記第１スペクトルデータとの差分に応じた第１差分値を算出し、前記第１差分値に基づいて前記第２スペクトルデータを圧縮するステップと、
   前記第２スペクトルデータに基づいて、フィルタを生成するステップと、を含む処理方法。

Images