JP4132693B2

JP4132693B2 - equalizer

Info

Publication number: JP4132693B2
Application number: JP2001063016A
Authority: JP
Inventors: 友彦伊勢; 邦洋熊谷
Original assignee: Alpine Electronics Inc
Current assignee: Alpine Electronics Inc
Priority date: 2001-03-07
Filing date: 2001-03-07
Publication date: 2008-08-13
Anticipated expiration: 2021-03-07
Also published as: JP2002271886A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明はディジタルフィルタで構成されたイコライザに係わり、特に、対数スケールで離散的に設定された周波数特性データよりフィルタ係数を決定して設定するイコライザに関する。
【０００２】
【従来の技術】
オーディオ装置におけるイコライザはオーディオ信号の周波数特性を補正してユーザが希望する音質の音を出力するように制御する。図７はイコライザを備えたオーディオ装置の構成図であり、１はＣＤプレーヤ、ミニディスクプレーヤ、ＡＭ／ＦＭチューナ等のオーディオソース、２はオーディオソースから出力するオーディオ信号の周波数特性を補正するイコライザ、３はアンプ、４はスピーカ、５はイコライジング特性を設定するイコライジング特性設定部、６はイコライザから出力するオーディオ信号の各周波数帯域のスペクトルを演算して出力するスペクトルアナライザ、７は操作部、８は受信バンド／受信周波数表示、スペアナ表示その他の表示を行う表示部、９はオーディオ装置全体を制御するオーディオコントロール部である。
【０００３】
イコライザ２は、イコライジング特性設定部５で設定したイコライジング特性に基づいてオーディオ信号の周波数特性を補正して出力する。イコライジング特性は、周波数軸上の１オクターブ毎あるいは１／３オクターブ毎に離散的に設定されるゲイン特性であり、例えば、125Hz, 250Hz, 500Hz, 1kHz, 2kHZ, 4kH, 8kH,16kHにおけるゲインにより設定される。すなわち、イコライジング特性は対数スケールで設定される。
【０００４】
ところで、最近、イコライザ２をディジタルフィルタ、例えばＦＩＲフィルタで構成することが行われている。図８はｎタップ構成のＦＩＲフィルタの構成図であり、ＤＬ₁〜ＤＬn-1は入力信号を１サンプリング時間遅延する遅延部、ＭＰ₀〜ＭＰn-1は各遅延部出力とフィルタ係数Ｃ₀〜Ｃn-1を乗算する乗算回路、ＡＤＤは各乗算回路出力を加算して出力する加算部である。係数Ｃ₀〜Ｃn-1を適当に定めることにより入力オーディオ信号に周波数補正を施すことができる。
かかるＦＩＲフィルタ構成のイコライザでは設定された対数スケールのイコライジング特性よりフィルタ係数を決定する必要がある。一般に、フィルタ係数は等周波数間隔の離散的なイコライジング特性データから逆ＦＦＴ処理(inverse fast Fourier transform)により演算される。しかし、前述のようにイコライジング特性はリニアスケールで設定されず、対数スケールで離散的に設定される。以上より、フィルタ係数を演算するためには、対数スケールで与えられる離散的なイコライジング特性データをリニアスケールの等周波数間隔の離散的なイコライジング特性データに変換する必要がある。
【０００５】
従来、対数スケールで与えられた離散的なイコライジング特性データより、補間演算によりリニアスケールにおける等周波数間隔の離散的なイコライジング特性データを求めており、補間方式としてスプライン補間を採用している。図９は補間方式による従来のフィルタ係数決定処理の説明図であり、図７と同一部分には同一符号を付している。
イコライジング特性設定部５は対数スケールでイコライジング特性を設定する。例えば、125Hz, 250Hz, 500Hz, 1kHz, 2kHZ, 4kH, 8kH,16kHにおけるゲイン (dB)を設定することによりに対数スケールのイコライジング特性を設定する。
【０００６】
オーディオコントロール部９のスプライン補間部９ａは、対数スケールの離散的なイコライジング特性データ間をスプライン補間して図１０に示すリニアスケールのイコライジング特性データ列を発生する。ただし、スプライン補間部９ａは、周波数0Hz及び可聴限界周波数22.05kHのゲインを0(dB)としてスプライン補間している。又、図中の＊で示すゲインがそれぞれ周波数 125Hz, 250Hz, 500Hz, 1kHz, 2kHZ, 4kH, 8kH,16kHにおいて設定されているものとする。
【０００７】
ついで、スプライン補間部９ａは、このリニアスケールのイコライジング特性データ列より所定周波数間隔、例えば250Hz間隔のn/2(例えばｎ/2=128)個のデータを抽出する。しかる後、抽出した等周波数間隔の128個のデータと、この128個のデータを高周波数帯域側に折り返してなる128個のデータとを合成してトータルｎ(=256)個の等周波数間隔のデータ(図１１参照）を発生し、並列に逆ＦＦＴ演算部９ｂに入力する。高周波数帯域側に折り返して合成する理由は、以下の通りである。すなわち、サンプリング時間Δｔのｎ個の離散ディジタル信号をＦＦＴ処理すると振幅スペクトルは周波数ｎ・Δｆ／２（但し、Δｆ＝１／ｎ・Δｔ）を中心に折り返したものとなる（スペクトルの対称性）。このため、振幅スペクトルに逆ＦＦＴ演算を施して離散ディジタル信号を得るためには周波数
ｎ・Δｆ／２で振幅スペクトルを折り返す必要がある。
【０００８】
逆ＦＦＴ演算部９ｂはｎ(=256)個の等周波数間隔のデータに逆ＦＦＴ処理を施してｎ個の所定サンプリング時間間隔のデータを出力する。逆ＦＦＴ演算部から出力するこのｎ(=256)個のデータがイコライザ２を構成するＦＩＲフィルタ（図８）のｎ個のタップの係数ｃ₀〜ｃ_n-1となる。
図１２はスプライン補間結果を図１０とした場合において、周波数250Hz間隔で128個の周波数データを抽出して高周波数帯域側に折り返してなる256個のデータを逆ＦＦＴ演算部９ｂに入力して得られるＦＩＲフィルタのタップの係数ｃ₀〜ｃ_n-1（ｎ＝２５６）の例である。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
上記スプライン補間方式によれば、滑らかにリニアスケールの等周波数間隔のイコライジング特性データ列を発生できる反面、三次元連立方程式を解く必要があり、行列演算を必要とするなど煩雑なアルゴリズムとなり計算量が多くなる。このため、所要のフィルタ係数が得られるまでに時間を要すると共に、高速の演算装置が必要となり装置が高価になる問題がある。
以上から本発明の目的は簡単な処理により対数スケールのデータ列をリニアスケールの等間隔のデータ列に変換できるようにすることである。
本発明の別の目的は、スプライン補間と同程度の滑らかさで精度良好に対数スケールのイコライジング特性データ列をリニアスケールの等周波数間隔のデータ列に変換できるようにすることである。
本発明の別の目的は、対数スケールのイコライジング特性データ列より、簡単な処理でイコライザを構成するＦＩＲフィルタのフィルタ係数を決定できるようにすることである。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
本発明はディジタルフィルタで構成されたイコライザであり、(1) 対数スケールで離散的に周波数特性データを設定する特性データ設定部、(2) 該対数スケールでの各周波数特性データをＮ点サンプルホールドするサンプルホールド部、(3) 該サンプルホールドした対数スケールの周波数特性データ列を時系列データとみなして出力する手段、(4) 該時系列データを入力されるディジタルの低域通過フィルタ、(5) 該低域通過フィルタから出力する対数スケールの周波数特性データ列より等周波数間隔でデータを抽出してリニアスケールの周波数特性データ列を発生するリニアスケールの周波数特性データ作成部、(6) 該リニアスケールの周波数特性データに逆ＦＦＴ処理を施し、イコライザを構成するディジタルフィルタのフィルタ係数を出力する逆ＦＦＴ処理部、を備えている。このイコライザによれば、簡単な処理により、対数スケールのイコライジング特性データ列をリニアスケールの等周波数間隔のイコライジング特性データ列に変換することができ、しかも、設定されたイコライジング特性に従ってオーディオ信号の補正が可能なフィルタ係数を決定することができる。
【００１４】
また、イコライザに、(7) 対数スケールの最低周波数及び最高周波数の周波数データが有効な最低帯域、最高帯域にそれぞれ隣接して周波数特性データが０(dB)の第１、第２の帯域を設け、更に、該第１の帯域に隣接して前記最低帯域と同一の周波数特性データを有する第３の帯域を、該第２の帯域に隣接して前記最高帯域と同一の周波数特性データを有する第４の帯域を設け、前記第１〜第４の帯域においてそれぞれの周波数特性データをＮ点サンプルホールドする手段を追加し、前記出力手段よりこれら第１〜第４帯域のサンプルホールドデータを前記時系列データの前後に追加して前記低域通過フィルタに入力するように構成する。このようにすれば、スプライン補間と同程度の滑らかさ及び精度で対数スケールのイコライジング特性データ列をリニアスケールの等周波数間隔のイコライジング特性データ列に変換することができ、設定されたイコライジング特性に従ってオーディオ信号を正確に補正できる。
【００１５】
【発明の実施の形態】
（ａ）フィルタ係数決定装置
図１は本発明のフィルタ係数決定装置の構成図であり、５１は周波数特性設定部、５２はＦＩＲ構成のイコライザ、５３はフィルタ係数決定装置である。フィルタ係数決定装置５３は例えばオーディオシステムを構成するオーディオコントローラ（図示せず）内に設けられる。
周波数特性設定部５１は対数スケールでイコライジング特性を設定する。例えば、125Hz, 250Hz, 500Hz, 1kHz, 2kHZ, 4kH, 8kH,16kHにおけるゲイン(dB)を設定することによりに対数スケールのイコライジング特性を設定する。
【００１６】
フィルタ係数決定装置５３のＮ点サンプルホールド部６１は、各周波数（125Hz, 250Hz, 500Hz, 1kHz, 2kHz, 4kHz, 8kHz,16kHz）に設定した周波数特性データをそれぞれ図２（Ａ）に示すように必要な補間データ点数（Ｎ個）分だけサンプルホールドする。すなわち、対数スケールの周波数ｆbiと次の周波数ｆbi+1の間に、周波数ｆbiに設定したゲイン(dB)をＮ個等間隔で挿入して保持する。Ｎは例えば２⁷（＝６4)である。又、Ｎ点サンプルホールド部６１は、図２（Ｂ），（Ｃ）に示すように、最低周波数125Hzに設定したゲインが有効な最低帯域Ｂmin(125〜250Hz)及び最高周波数16kHzに設定したゲインが有効な最高帯域Ｂmax(16〜 32kHz)にそれぞれ隣接する第１帯域Ｂ１(0〜125Hz)、第２帯域Ｂ２(32〜64kHz)にゲイン0(dB)の周波数特性データをＮ個それぞれ挿入して保持する。
【００１７】
対称特性追加部６２は、第１帯域Ｂ１(0〜125Hz)に隣接する第３帯域Ｂ３(-125Hz〜0Hz)を設定し、該第３帯域に最低帯域(125〜250Hz)と同一のＮ個の周波数特性データ（ゲイン）をコピーする。同様に、対称特性追加部６２は、第２帯域Ｂ２(32〜64kHz)に隣接する第４帯域Ｂ４(64〜128Khz)を設定し、該第４帯域に最高帯域(16〜32kHz)と同一のＮ個の周波数特性データ（ゲイン）をコピーする。Ｎ点サンプルホールド部６１及び対称特性追加部６２において、第１〜第４帯域Ｂ１〜Ｂ４を追加して、各帯域にＮ個のデータを挿入する理由は後述する。
データ出力部６３は各帯域におけるＮ個の周波数データ（ゲイン）を低い帯域より並べ、時系列データとして順番に所定時間間隔で次段の低域通過のディジタルフィルタ（ＦＩＲフィルタ）６４に出力する。
【００１８】
ディジタルフィルタ６４は入力する時系列データにローパスのフィルタリング処理を施して出力する。すなわち、ディジタルフィルタ６４は、カットオフ周波数が２π／２Ｎ(rad)程度、タップ数が（Ｎ＋１）程度のＦＩＲ直線位相型ローパスフィルタで構成されており、そのフィルタ係数を設定され、入力データ列にローパスのフィルタリング処理を施し、処理結果を出力する。フィルタ係数は汎用の信号処理シミュレーションソフトを用いて予め計算して設定することができる。ローパスフィルタリング処理により、サンプルホールドした周波数特性データは滑らかに補間される。図３はディジタルフィルタ６４から出力する対数スケールの周波数特性データ列をリニアスケールのゲイン−周波数軸上にマッピングして接続した場合のイコライジング曲線である。図３では比較のために、従来例と同一のイコライジング特性が対数スケールで設定された場合を示している。この図３と図１０のイコライジング特性を比較すれば本発明により従来のスプライン補間する場合と同等のリニアスケールでのイコライジング特性が得られる。
【００１９】
周波数特性データ作成部６５は、ディジタルフィルタ６４から出力する対数スケールの周波数特性データ列より等周波数間隔でデータを抽出してリニアスケールの周波数特性データ列を作成する。例えば、Ｎ＝２⁷（＝６４）とすれば、周波数特性データ作成部６５は、最高帯域(16〜32kHZ)より250Hz間隔で６４個の周波数データをサンプリングし、次の帯域（8〜16kHz)より250Hz間隔で３２個の周波数データをサンプリングし、以下同様に各帯域より周波数データをサンプリングし、250Hz間隔の総計１２８個の周波数特性データ列を作成する。
ついで、周波数特性データ作成部６５は、250Hz間隔の１２８個のデータ列と、該データ列を高周波数帯域側に折り返してなるデータ列とで２５６個のデータよりなる等周波数間隔の周波数特性データ列を発生し、並列に逆ＦＦＴ演算部６６に入力する。
【００２０】
逆ＦＦＴ演算部６６は２５６個の等周波数間隔のデータに逆ＦＦＴ処理を施して２５６個の所定サンプリング時間間隔のデータを出力する。この２５６個のデータがイコライザ２を構成するＦＩＲフィルタ（図８参照）の２５６個のタップの係数ｃ₀〜ｃ₂₅₅となる。図４は本発明の逆ＦＦＴ演算部６６から出力されるＦＩＲフィルタのタップの係数ｃ₀〜ｃ_n-1（ｎ＝２５６）の例である。図４と図１２のタップ係数を比較すれば本発明により従来のスプライン補間の場合と同等のタップ係数を得ることができる。
【００２１】
（ｂ）第１〜第４帯域Ｂ１〜Ｂ４の追加の理由
サンプルホールド部６１と対称特性追加部６２で第１〜第４帯域Ｂ１〜Ｂ４を追加する理由は、逆ＦＦＴの演算結果（フィルタ係数）を実数値にし、かつ、時間上で離散的な値にするためである。離散信号のフーリエ変換は次式
Ｘ(ω)＝Σ_nｘ(nT)exp(-jωnT) (n=-∞〜+∞)
により定義される。T=1秒と正規化すれば
Ｘ(ω)＝Σ_nｘ(n)exp(-jωn) (n=-∞〜+∞)
となる。上式よりフーリエ変換は周期２πの周期関数になっている。すなわち、

が成立し、フーリエ変換は周期２πの周期関数である。
【００２２】
時間連続な任意の信号ｘ(t)のフーリエ変換は一般に周期関数でない。しかし、一定周期で離散化することによって、そのフーリエ変換Ｘ（ω）は周期関数になる。連続時間波形から、飛び飛びの値を取ってくるにもかかわらず、周波数スペクトルが周期的になって増加するということで、不思議な感じもするが以下のように考えることができる。すなわち、図５（Ａ）に示すように、離散時間波形は確かに飛び飛びの値だけを取ってきているが、逆の見方をすると連続時間波形の多数の部分の値を０に押えこんでいる。この間を押え込むために追加する信号成分が図５（Ｂ）に示す周波数スペクトルの繰り返しの部分である。以上から、時間波形を離散化することで、角周波数−πからπの周波数スペクトルの繰り返しが発生する。
以上より、逆ＦＦＴ演算結果を離散的な値（離散的な時間波形）にするためには、周波数スペクトルが周期性を有することである。
【００２３】
次に、逆ＦＦＴ演算により得られる時間波形が実数値となるために必要な周波数スペクトルの条件について説明する。時間信号ｘ(n)を、まずは複素数と仮定し、その実数部をｘ_r(n)、虚数部をx_i(n)として、
ｘ(n)=ｘ_r(n)+jｘ_i(n)
とする(jは虚数単位)。これをフーリエ変換すると、

となり周波数スペクトルＸ(ω)の実数部をＸ_r(ω)、虚数部をＸ_i(ω)とすると、
Ｘ_r(ω)＝Σ_n（ｘ_r(n)cos(ωｎ)+ｘ_i(n)sin(ωｎ)）
Ｘ_i(ω)＝Σ_n（ｘ_i(n)cos(ωｎ)-ｘ_r(n)sin(ωｎ)）
となる。ここで、時間信号ｘ(n)は実数部のみ、つまりｘ_i(n)=0とすると
Ｘ_r(ω)＝Σ_nｘ_r(n)cos(ωｎ)
Ｘ_i(ω)＝Σ_n（-ｘ_r(n)sin(ωｎ)）
なる。
【００２４】
周波数スペクトルＸ(ω)の実数部Ｘ_r(ω)は角周波数ωについて偶関数cosの重ね合わせであるから、図６（Ａ）に示すように角周波数ω=0[red]を中心に線対称になる。また、周波数スペクトルＸ(ω)の虚数部Ｘ_i(ω)は、角周波数ωについて、奇関数sinの重ね合わせであるから、図６（Ｂ）に示すように角周波数ω=0[rad]を中心に点対称になる。
以上より、逆ＦＦＴにより得られる時間波形ｘ(n)が実数値となるためには、 (1) 周波数スペクトルＸ(ω)の実数部Ｘ_r(ω)が、角周波数ω=0[rad]を中心に線対称となり、(2) 周波数スペクトルＸ(ω)の虚数部Ｘ_i(ω)が、角周波数ω=0[rad]を中心に線対称となる必要がある。
【００２５】
実際には、周波数特性設定部５１で設定した周波数スペクトルには虚数部Ｘ_i(ω)が含まれないから、時間波形ｘ(n)が実数値となるためには、
「周波数スペクトルＸ(ω)の実数部Ｘ_r(ω)が、角周波数ω=0[rad]を中心に線対称となる」
ことである。以上まとめると、逆ＦＦＴ演算により得られるフィルタ係数が実数値でかつ時間上で離散値であるためには、
「角周波数-π〜0[rad]の周波数特性が0〜π[rad]の周波数特性と線対称となり、かつ、-π〜π[rad]の周波数特性が繰り返される必要がある」・・・条件Ａ
ということである。
【００２６】
そこで、本発明のＮ点サンプルホールド部６１は、第１帯域(0Hz〜125Hz)Ｂ１にゲイン0のＮ個のサンプルデータを挿入し、対称特性追加部６２は第１帯域Ｂ１(0〜125Hz)に隣接する第３帯域Ｂ３(-125Hz〜0Hz)に最低帯域(125〜250Hz)と同一のＮ個の周波数特性データ（ゲイン）をコピーし、同様に、第２帯域(32〜64kHz)Ｂ２にゲイン0のＮ個のサンプルデータを挿入し、対称特性追加部６２は第２帯域Ｂ２に隣接する第４帯域Ｂ４(64〜128kHz)に最高帯域(16〜32kHz)と同一のＮ個の周波数特性データ（ゲイン）をコピ−し、上記条件Ａを満たすことをあらかじめ想定しているわけである。この対称部分を追加することにより、周波数特性はリニアスケールで精度良く平滑化される。
以上、本発明を実施例により説明したが、本発明は請求の範囲に記載した本発明の主旨に従い種々の変形が可能であり、本発明はこれらを排除するものではない。
【００２７】
【発明の効果】
以上本発明によれば、簡単な処理により、スプライン補間と同程度の滑らかさ及び精度で対数スケールのデータ列をリニアスケールの等間隔のデータ列に変換することができる。
また、本発明によれば、簡単な処理により、対数スケールのイコライジング特性データ列をリニアスケールの等周波数間隔のイコライジング特性データ列に変換することができ、しかも、設定されたイコライジング特性に従ってオーディオ信号の補正が可能なフィルタ係数を決定することができる。
また、本発明によれば、スプライン補間と同程度の滑らかさ及び精度で対数スケールのイコライジング特性データ列をリニアスケールの等周波数間隔のイコライジング特性データ列に変換することができ、しかも、設定されたイコライジング特性に従ってオーディオ信号の補正が可能なフィルタ係数を正しく決定することができる。
また、本発明によれば、設定されたイコライジング特性に従って正確にオーディオ信号を補正することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明のフィルタ係数決定装置の構成図である。
【図２】Ｎサンプルホールド部の動作説明図である。
【図３】本発明のリニアスケールのイコライジング特性図である。
【図４】本発明のＦＩＲ係数の一例である。
【図５】離散フーリエ変換の周期性説明図である。
【図６】周波数スペクトルの対称性説明図である。
【図７】オーディオ装置の構成図である。
【図８】イコライザを構成するＦＩＲフィルタの構成図である。
【図９】従来のフィルタ係数決定処理の説明図である。
【図１０】スプライン補間によるリニアスケールのイコライジング特性図である。
【図１１】逆ＦＦＴ処理部に入力する周波数特性データ説明図である。
【図１２】スプライン補間法によるＦＩＲ係数の一例である。
【符号の説明】
５１・・周波数特性設定部
５２・・ＦＩＲフィルタ構成のイコライザ
５３・・フィルタ係数決定装置
６１・・Ｎ点サンプルホールド部
６２・・対称特性追加部
６３・・データ出力部
６４・・ディジタルの低域通過フィルタ（例えばＦＩＲフィルタ）
６５・・周波数特性データ作成部
６６・・逆ＦＦＴ演算部[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to an equalizer configured with a digital filter, in particular, it relates to an equalizer for setting to determine the filter coefficients from the discrete set frequency characteristic data on a logarithmic scale.
[0002]
[Prior art]
The equalizer in the audio apparatus corrects the frequency characteristic of the audio signal and controls to output a sound having a sound quality desired by the user. FIG. 7 is a configuration diagram of an audio apparatus including an equalizer, where 1 is an audio source such as a CD player, a mini-disc player, and an AM / FM tuner, 2 is an equalizer that corrects frequency characteristics of an audio signal output from the audio source, 3 is an amplifier, 4 is a speaker, 5 is an equalizing characteristic setting unit for setting equalizing characteristics, 6 is a spectrum analyzer that calculates and outputs a spectrum of each frequency band of an audio signal output from the equalizer, 7 is an operation unit, and 8 is A display unit for displaying the reception band / reception frequency, spectrum display, and other displays, and 9 is an audio control unit for controlling the entire audio apparatus.
[0003]
The equalizer 2 corrects and outputs the frequency characteristic of the audio signal based on the equalizing characteristic set by the equalizing characteristic setting unit 5. The equalizing characteristic is a gain characteristic that is discretely set for each octave or 1/3 octave on the frequency axis. For example, it is set by the gain at 125Hz, 250Hz, 500Hz, 1kHz, 2kHZ, 4kH, 8kH, 16kH Is done. That is, the equalizing characteristic is set on a logarithmic scale.
[0004]
By the way, recently, the equalizer 2 is constituted by a digital filter, for example, an FIR filter. FIG. 8 is a block diagram of an FIR filter having an n-tap configuration. DL _{1 to} DLn-1 are delay units that delay an input signal by one sampling time, MP _{0 to} MPn-1 are outputs of the respective delay units and filter coefficients C ₀ to A multiplication circuit that multiplies Cn−1, and ADD is an addition unit that adds and outputs the outputs of the multiplication circuits. Frequency correction on the input audio signal by determining the coefficients C ₀ to Cn-1 appropriately can be subjected.
In an equalizer having such an FIR filter configuration, it is necessary to determine a filter coefficient from a set logarithmic scale equalizing characteristic. In general, the filter coefficient is calculated from discrete equalizing characteristic data at equal frequency intervals by an inverse fast Fourier transform. However, as described above, the equalizing characteristic is not set on a linear scale but discretely set on a logarithmic scale. As described above, in order to calculate the filter coefficient, it is necessary to convert the discrete equalizing characteristic data given on a logarithmic scale into discrete equalizing characteristic data on a linear scale at equal frequency intervals.
[0005]
Conventionally, discrete equalizing characteristic data at equal frequency intervals in a linear scale is obtained from discrete equalizing characteristic data given on a logarithmic scale by interpolation calculation, and spline interpolation is adopted as an interpolation method. FIG. 9 is an explanatory diagram of a conventional filter coefficient determination process using an interpolation method, and the same parts as those in FIG.
The equalizing characteristic setting unit 5 sets the equalizing characteristic on a logarithmic scale. For example, the logarithmic scale equalizing characteristic is set by setting the gain (dB) at 125 Hz, 250 Hz, 500 Hz, 1 kHz, 2 kHz, 4 kHz, 8 kHz, and 16 kHz.
[0006]
The spline interpolation unit 9a of the audio control unit 9 performs spline interpolation between logarithmic scale discrete equalizing characteristic data to generate a linear scale equalizing characteristic data string shown in FIG. However, the spline interpolation unit 9a performs the spline interpolation with the gain of the frequency 0 Hz and the audible limit frequency 22.05 kHz as 0 (dB). In addition, it is assumed that the gains indicated by * in the figure are set at frequencies of 125 Hz, 250 Hz, 500 Hz, 1 kHz, 2 kHz, 4 kHz, 8 kHz, and 16 kHz, respectively.
[0007]
Next, the spline interpolation unit 9a extracts n / 2 (for example, n / 2 = 128) pieces of data having a predetermined frequency interval, for example, 250 Hz interval, from the linear scale equalizing characteristic data string. After that, the extracted 128 data at equal frequency intervals and the 128 data obtained by folding the 128 data to the high frequency band side are combined to obtain a total of n (= 256) equal frequency intervals. Data (see FIG. 11) is generated and input to the inverse FFT operation unit 9b in parallel. The reason for folding back and synthesizing to the high frequency band side is as follows. That is, when n discrete digital signals of sampling time Δt are subjected to FFT processing, the amplitude spectrum is folded around the frequency n · Δf / 2 (where Δf = 1 / n · Δt) (spectrum symmetry). . Therefore, in order to obtain a discrete digital signal by performing an inverse FFT operation on the amplitude spectrum, it is necessary to return the amplitude spectrum at the frequency n · Δf / 2.
[0008]
The inverse FFT operation unit 9b performs an inverse FFT process on the data of n (= 256) equal frequency intervals and outputs data of n predetermined sampling time intervals. The n (= 256) data output from the inverse FFT operation unit become the coefficients c _{0 to} c _{n−1 of the n} taps of the FIR filter (FIG. 8) constituting the equalizer 2.
FIG. 12 shows a case where the spline interpolation result shown in FIG. 10 is obtained by extracting 128 pieces of frequency data at a frequency of 250 Hz and returning 256 pieces of data to the high frequency band side to the inverse FFT operation unit 9b. This is an example of tap coefficients c _{0 to} c _n-1 (n = 256) of the FIR filter to be obtained.
[0009]
[Problems to be solved by the invention]
According to the above spline interpolation method, equalizing characteristic data strings of linear frequency intervals of a linear scale can be generated smoothly, but on the other hand, it is necessary to solve a three-dimensional simultaneous equation and a matrix operation is required, resulting in a complicated algorithm. Become more. For this reason, it takes time to obtain a required filter coefficient, and there is a problem that a high-speed arithmetic device is required and the device is expensive.
In view of the above, an object of the present invention is to convert a logarithmic scale data string into a linear scale equally spaced data string by a simple process.
Another object of the present invention is to make it possible to convert a logarithmic scale equalizing characteristic data string into a linear scale equal frequency interval data string with the same smoothness and good accuracy as the spline interpolation.
Another object of the present invention is to make it possible to determine the filter coefficient of the FIR filter constituting the equalizer by a simple process from the logarithmic scale equalizing characteristic data string.
[0013]
[ Means for Solving the Problems ]
The present invention is an equalizer composed of a digital filter, (1) a characteristic data setting unit for discretely setting frequency characteristic data on a logarithmic scale, and (2) each frequency characteristic data on the logarithmic scale is sampled and held at N points. (3) means for outputting the sampled and held logarithmic scale frequency characteristic data string as time series data, (4) a digital low-pass filter to which the time series data is input, (5 ) A linear scale frequency characteristic data generation unit that generates data of a linear scale frequency characteristic data by extracting data at equal frequency intervals from a logarithmic scale frequency characteristic data string output from the low-pass filter, (6) the linear Inverse FFT processing is applied to the frequency characteristic data of the scale, and the filter coefficient of the digital filter constituting the equalizer is output. FFT processing unit, and a. According to this equalizer, logarithmic scale equalizing characteristic data strings can be converted into linear scale equal frequency interval equalizing characteristic data strings by simple processing, and audio signals can be corrected according to the set equalizing characteristics. Possible filter coefficients can be determined.
[0014]
In addition, the equalizer is provided with (7) the lowest band in which the logarithmic scale lowest and highest frequency data are valid, and the first and second bands whose frequency characteristic data is 0 (dB) adjacent to the highest band. Further, a third band having the same frequency characteristic data as the lowest band is adjacent to the first band, and a third band having the same frequency characteristic data as the highest band is adjacent to the second band. 4 bands are provided, and means for N-point sample-holding the respective frequency characteristic data in the first to fourth bands is added, and the sample-hold data of the first to fourth bands is output from the output means in the time series. The data is added before and after the data and input to the low-pass filter. In this way, the logarithmic scale equalizing characteristic data string can be converted into the equalizing characteristic data string of the linear scale at equal frequency intervals with the same smoothness and accuracy as the spline interpolation, and the audio according to the set equalizing characteristic. The signal can be corrected accurately.
[0015]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
(A) Filter Coefficient Determination Device FIG. 1 is a block diagram of the filter coefficient determination device of the present invention, 51 is a frequency characteristic setting unit, 52 is an equalizer of FIR configuration, and 53 is a filter coefficient determination device. The filter coefficient determination device 53 is provided, for example, in an audio controller (not shown) constituting the audio system.
The frequency characteristic setting unit 51 sets equalizing characteristics on a logarithmic scale. For example, the logarithmic scale equalizing characteristic is set by setting the gain (dB) at 125 Hz, 250 Hz, 500 Hz, 1 kHz, 2 kHz, 4 kHz, 8 kHz, and 16 kHz.
[0016]
As shown in FIG. 2 (A), the N-point sample and hold unit 61 of the filter coefficient determination device 53 shows frequency characteristic data set for each frequency (125 Hz, 250 Hz, 500 Hz, 1 kHz, 2 kHz, 4 kHz, 8 kHz, 16 kHz). Sample hold for the required number of interpolation data points (N). That is, N gains (dB) set to the frequency fbi are inserted and held at equal intervals between the logarithmic scale frequency fbi and the next frequency fbi + 1. N is, for example, 2 ⁷ (= 64). Further, as shown in FIGS. 2 (B) and 2 (C), the N-point sample and hold unit 61 has a minimum bandwidth Bmin (125 to 250 Hz) in which the gain set to the minimum frequency 125 Hz is effective and a gain set to the maximum frequency 16 kHz. Insert N frequency characteristic data with a gain of 0 (dB) into the first band B1 (0 to 125Hz) and the second band B2 (32 to 64kHz) adjacent to the highest band Bmax (16 to 32kHz) where Hold.
[0017]
The symmetrical characteristic adding unit 62 sets a third band B3 (-125 Hz to 0 Hz) adjacent to the first band B1 (0 to 125 Hz), and the same N bands as the lowest band (125 to 250 Hz) in the third band Copy the frequency characteristic data (gain) of. Similarly, the symmetrical characteristic adding unit 62 sets the fourth band B4 (64 to 128 kHz) adjacent to the second band B2 (32 to 64 kHz), and the same as the highest band (16 to 32 kHz) in the fourth band. Copy N frequency characteristic data (gain). The reason for adding the first to fourth bands B1 to B4 and inserting N data in each band in the N-point sample and hold unit 61 and the symmetry characteristic adding unit 62 will be described later.
The data output unit 63 arranges N frequency data (gains) in each band from the lower band, and sequentially outputs the data as time-series data to the subsequent low-pass digital filter (FIR filter) 64 at predetermined time intervals.
[0018]
The digital filter 64 performs low-pass filtering on the input time-series data and outputs it. That is, the digital filter 64 is composed of an FIR linear phase low-pass filter having a cutoff frequency of about 2π / 2N (rad) and a tap number of about (N + 1), the filter coefficient of which is set, and the input data string A low-pass filtering process is performed and the processing result is output. The filter coefficient can be calculated and set in advance using general-purpose signal processing simulation software. By the low-pass filtering process, the sampled and held frequency characteristic data is smoothly interpolated. FIG. 3 is an equalizing curve when the logarithmic scale frequency characteristic data sequence output from the digital filter 64 is mapped and connected on the gain-frequency axis of the linear scale. For comparison, FIG. 3 shows a case where the same equalizing characteristic as in the conventional example is set on a logarithmic scale. If the equalizing characteristics of FIG. 3 and FIG. 10 are compared, an equalizing characteristic with a linear scale equivalent to the conventional spline interpolation can be obtained by the present invention.
[0019]
The frequency characteristic data creation unit 65 extracts data at equal frequency intervals from the logarithmic scale frequency characteristic data string output from the digital filter 64 to create a linear scale frequency characteristic data string. For example, if N = 2 ⁷ (= 64), the frequency characteristic data creation unit 65 samples 64 frequency data at intervals of 250 Hz from the highest band (16 to 32 kHz), and the next band (8 to 16 kHz). 32 frequency data are sampled at intervals of 250 Hz, and the frequency data are sampled from each band in the same manner to generate a total of 128 frequency characteristic data strings at intervals of 250 Hz.
Next, the frequency characteristic data creation unit 65 has a frequency characteristic data string with 256 equal data intervals of 128 data strings at 250 Hz intervals and a data string obtained by folding the data string to the high frequency band side. Are input to the inverse FFT operation unit 66 in parallel.
[0020]
The inverse FFT operation unit 66 performs inverse FFT processing on the data of 256 equal frequency intervals and outputs 256 data of predetermined sampling time intervals. These 256 pieces of data become the coefficients c _{0 to} c ₂₅₅ of 256 taps of the FIR filter (see FIG. 8) constituting the equalizer 2. FIG. 4 is an example of tap coefficients c _{0 to} c _n−1 (n = 256) of the FIR filter output from the inverse FFT operation unit 66 of the present invention. Comparing the tap coefficients of FIG. 4 and FIG. 12, according to the present invention, a tap coefficient equivalent to the case of the conventional spline interpolation can be obtained.
[0021]
(B) Reason for adding the first to fourth bands B1 to B4 The reason for adding the first to fourth bands B1 to B4 by the sample hold unit 61 and the symmetrical characteristic adding unit 62 is that the calculation result of the inverse FFT (filter coefficient ) To a real value and a discrete value over time. The Fourier transform of a discrete signal is expressed by the following formula: X (ω) = Σ _n x (nT) exp (-jωnT) (n = -∞ to + ∞)
Defined by If T = 1 second and the normalized _{X (ω) = Σ n x} (n) exp (-jωn) (n = -∞~ + ∞)
It becomes. From the above equation, the Fourier transform is a periodic function with a period of 2π. That is,

The Fourier transform is a periodic function with a period of 2π.
[0022]
The Fourier transform of any time continuous signal x (t) is generally not a periodic function. However, by discretizing with a constant period, the Fourier transform X (ω) becomes a periodic function. Although the frequency spectrum periodically increases in spite of taking the jump value from the continuous time waveform, it seems strange, but it can be considered as follows. That is, as shown in FIG. 5 (A), the discrete time waveform has certainly taken only the skipped value, but conversely, the values of many portions of the continuous time waveform are suppressed to zero. . The signal component added to suppress this interval is the repeated portion of the frequency spectrum shown in FIG. From the above, by discretizing the time waveform, repetition of the frequency spectrum from the angular frequency −π to π occurs.
From the above, in order to make the inverse FFT operation result a discrete value (discrete time waveform), the frequency spectrum has periodicity.
[0023]
Next, the condition of the frequency spectrum necessary for the time waveform obtained by the inverse FFT operation to be a real value will be described. Assuming that the time signal x (n) is a complex number first, its real part is x _r (n) and its imaginary part is x _i (n).
x (n) = x _r (n) + jx _i (n)
(J is an imaginary unit). When this is Fourier transformed,

When the real part of the frequency spectrum X (ω) is X _r (ω) and the imaginary part is X _i (ω),
_{_{X r (ω) = Σ n}} (x r (n) cos (ωn) + x i (n) sin (ωn))
X _i (ω) = Σ _n (x _i (n) cos (ωn) −x _r (n) sin (ωn))
It becomes. Here, the time signal x (n) has only a real part, that is, if x _i (n) = 0, X _r (ω) = Σ _n x _r (n) cos (ωn)
X _i (ω) = Σ _n (−x _r (n) sin (ωn))
Become.
[0024]
Since the real part X _r (ω) of the frequency spectrum X (ω) is a superposition of the even function cos with respect to the angular frequency ω, a line centering on the angular frequency ω = 0 [red] as shown in FIG. It becomes symmetric. Further, since the imaginary part X _i (ω) of the frequency spectrum X (ω) is a superposition of the odd function sin with respect to the angular frequency ω, the angular frequency ω = 0 [rad] as shown in FIG. It becomes symmetric with respect to the center.
From the above, in order for the time waveform x (n) obtained by inverse FFT to be a real value, (1) the real part X _r (ω) of the frequency spectrum X (ω) has an angular frequency ω = 0 [rad]. (2) The imaginary part X _i (ω) of the frequency spectrum X (ω) needs to be line symmetric about the angular frequency ω = 0 [rad].
[0025]
Actually, since the imaginary part X _i (ω) is not included in the frequency spectrum set by the frequency characteristic setting unit 51, in order for the time waveform x (n) to be a real value,
“The real part X _r (ω) of the frequency spectrum X (ω) is symmetrical about the angular frequency ω = 0 [rad]”
That is. In summary, in order for the filter coefficient obtained by the inverse FFT operation to be a real value and a discrete value over time,
"The frequency characteristics of angular frequency -π to 0 [rad] must be axisymmetric with the frequency characteristics of 0 to π [rad], and the frequency characteristics of -π to π [rad] need to be repeated. Condition A
That's what it means.
[0026]
Therefore, the N-point sample-and-hold unit 61 of the present invention inserts N pieces of sample data having a gain of 0 into the first band (0 Hz to 125 Hz) B1, and the symmetrical characteristic adding unit 62 sets the first band B1 (0 to 125 Hz). N frequency characteristic data (gains) identical to the lowest band (125 to 250 Hz) are copied to the third band B3 (-125 Hz to 0 Hz) adjacent to, and similarly to the second band (32 to 64 kHz) B2 N sample data with a gain of 0 are inserted, and the symmetrical characteristic adding unit 62 has the same N frequency characteristics as the highest band (16 to 32 kHz) in the fourth band B4 (64 to 128 kHz) adjacent to the second band B2. It is assumed in advance that the data (gain) is copied and the above condition A is satisfied. By adding this symmetrical portion, the frequency characteristic is smoothed with high accuracy on a linear scale.
The present invention has been described with reference to the embodiments. However, the present invention can be variously modified in accordance with the gist of the present invention described in the claims, and the present invention does not exclude these.
[0027]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, logarithmic scale data strings can be converted into linear scale equidistant data strings with smoothness and accuracy comparable to spline interpolation by simple processing.
Further, according to the present invention, the logarithmic scale equalizing characteristic data string can be converted into a linear scale equal frequency interval equalizing characteristic data string by a simple process, and the audio signal can be converted according to the set equalizing characteristic. Filter coefficients that can be corrected can be determined.
In addition, according to the present invention, the logarithmic scale equalizing characteristic data string can be converted to the equalizing interval data characteristic line of the linear scale with the same smoothness and accuracy as the spline interpolation, and set. It is possible to correctly determine the filter coefficient that can correct the audio signal according to the equalizing characteristic.
Further, according to the present invention, the audio signal can be accurately corrected according to the set equalizing characteristic.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a configuration diagram of a filter coefficient determination device of the present invention.
FIG. 2 is an operation explanatory diagram of an N sample hold unit.
FIG. 3 is an equalizing characteristic diagram of the linear scale of the present invention.
FIG. 4 is an example of the FIR coefficient of the present invention.
FIG. 5 is an explanatory diagram of periodicity of discrete Fourier transform.
FIG. 6 is an explanatory diagram of symmetry of a frequency spectrum.
FIG. 7 is a configuration diagram of an audio device.
FIG. 8 is a configuration diagram of an FIR filter that constitutes an equalizer;
FIG. 9 is an explanatory diagram of a conventional filter coefficient determination process.
FIG. 10 is an equalizing characteristic diagram of a linear scale by spline interpolation.
FIG. 11 is an explanatory diagram of frequency characteristic data input to an inverse FFT processing unit.
FIG. 12 is an example of FIR coefficients by a spline interpolation method.
[Explanation of symbols]
51 .. Frequency characteristic setting unit 52. Equalizer 53 with FIR filter configuration. Filter coefficient determining device 61. N-point sample and hold unit 62. Symmetric characteristic adding unit 63. Data output unit 64. Digital low frequency range. Pass filter (eg FIR filter)
65 .. Frequency characteristic data creation unit 66 .. Inverse FFT operation unit

Claims

In an equalizer composed of digital filters,
A characteristic data setting unit for discretely setting frequency characteristic data on a logarithmic scale,
A sample and hold unit for sampling and holding each frequency characteristic data on the logarithmic scale by N points;
Means for outputting the sampled and held logarithmic scale frequency characteristic data string as time series data,
A digital low-pass filter that receives the time-series data;
A linear scale frequency characteristic data generation unit that generates data of a linear scale frequency characteristic data by extracting data at equal frequency intervals from a logarithmic scale frequency characteristic data string output from the low-pass filter;
An inverse FFT processing unit that performs an inverse FFT process on the frequency characteristic data of the linear scale and outputs a filter coefficient of a digital filter constituting the equalizer;
An equalizer characterized by comprising.

The frequency characteristic data creation unit extracts data at equal frequency intervals from a logarithmic scale frequency characteristic data sequence output from the low-pass filter, and extracts the extracted data sequence at equal frequency intervals and the data sequence at a high frequency. Generate a frequency characteristic data string of linear scale with a data string folded back to the band side.
The equalizer according to claim 1.

The equalizer further includes a first band and a second band whose frequency characteristic data is 0 (dB) adjacent to the lowest band and the highest band in which the frequency data of the logarithmic scale is effective and the frequency data of the highest frequency, respectively. A third band having the same frequency characteristic data as the lowest band is provided adjacent to the first band, and a third band having the same frequency characteristic data as the highest band is provided adjacent to the second band. 4 bands, and means for N-point sample-holding each frequency characteristic data in the first to fourth bands,
The output means adds the first to fourth band sample hold data before and after the time series data, respectively, and inputs to the low pass filter,
The equalizer according to claim 1.

The frequency characteristic data creation unit of the linear scale extracts data at N equal frequency intervals from the highest band, and extracts data at N equal frequency intervals from all frequency bands up to the lowest band below that. 2N data sequences having equal frequency intervals are created, and 4N linear scales are formed by 2N equal frequency interval data sequences and 2N data sequences obtained by folding the data sequence to the high frequency band side. A frequency characteristic data string is generated and input to the inverse FFT processing unit;
The equalizer according to claim 3.

4N inverse FFT processing results output from the inverse FFT processing unit are used as filter coefficients of a digital filter having 4N taps constituting the equalizer.
The equalizer according to claim 4.

The digital filter having 4N taps constituting the equalizer is an FIR digital filter.
The equalizer according to claim 5.