JP4252898B2 - デジタル周波数ワーピングを用いたダイナミックレンジ圧縮 - Google Patents

デジタル周波数ワーピングを用いたダイナミックレンジ圧縮 Download PDF

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Description

本発明は、一般にオーディオ・システムに関し、特にダイナミックレンジ圧縮に対する方法及び装置に関する。
聴覚障害者は、聴覚感度の損失に一般的に悩まされ、この損失は、対象となる音（サウンド）の周波数及び可聴レベルの両方に依存する。そこで、聴覚障害者は、非聴覚障害者と同様に一定の周波数（例えば、低周波数）を聴くことができるが、その他の周波数（例えば、高周波数）において非聴覚障害者と同じ感度で音を聴くことができない。同様に、聴覚障害者は、非聴覚障害者と同様に大きな音（ラウド・サウンド）を聴くことができるが、非聴覚障害者と同じ感度で軟らかい音（ソフト・サウンド）を聴くことができない。そこで、後者の状況において、聴覚障害者は、ダイナミックレンジの損失に悩まされる。
様々なアナログ及びデジタル補聴器が上記の聴覚欠乏を軽減するために設計されている。例えば、周波数整形技法は、補聴器によって供給された振幅の輪郭を描くために用いることができ、それゆえに意図した使用者の周波数依存聴覚損失をマッチングする。ダイナミックレンジ損失に関して、一般的に圧縮器（コンプレッサ）は、それが意図した使用者のダイナミックレンジにより近づいてマッチするように入力音のダイナミックレンジを圧縮するために用いられる。圧縮器によって出力されたダイナミックレンジに対する入力ダイナミックレンジの比は、圧縮比と呼ばれる。一般に使用者によって要求される圧縮比は、入力パワーレンジ全体にわたり一定ではない。
一般にダイナミックレンジ圧縮器は、異なる周波数帯域で異なって実行するように設計されており、それゆえに意図した使用者の周波数依存性（即ち、周波数分解能）の原因となる。そのようなマルチチャネルまたはマルチバンド圧縮器は、入力信号を二つ以上の周波数帯域に分割し、各帯域を別々に圧縮する。この設計は、圧縮比だけでなく、各帯域に関連付けられた時定数を変化させることにおけるより大きな柔軟性を許容する。時定数は、アタック（動作開始）及びリリース（解放）時定数を示す。アタック時間は、圧縮器が大きな音のオンセットにおける利得に反応しかつ低下させるために必要な時間である。逆に、リリース時間は、圧縮器が大きな音の停止の後でゲインに反応しかつ増加させるために必要な時間である。
離散フーリエ変換（ＤＦＴ）に依存するもののような通常のデジタル信号処理技法は、一定の帯域幅周波数分解能を供給する。従って、そのような技法は、本願発明に対して適当ではない。図１は、通常のデジタル処理に固有な一様周波数分析と耳の非一様周波数分解能との間のミスマッチを克服するための一つの従来技術のアプローチを示す。図示するように、並列に動作する複数のフィルタ１０１を備え、フィルタが入力信号１０３を複数の帯域に分割する、マルチチャネル・フィルタ・バンク１００が用いられる。一般に、２周波数帯域と４周波数帯域との間がこの種のシステムで用いられる。各フィルタ帯域幅及び帯域エッジは、臨界帯域周波数スケールに対する近似を与えるように選択される。圧縮器は、各フィルタ１０１からの出力１０５に独立して動作し、圧縮器出力１０７は、個々に圧縮された信号１０９の合計である。このアプローチは、実現するために比較的簡単でありかつ短いデジタル処理遅延だけを結果としてもたらすが、比較的粗い周波数分解能は、システムの機能を任意の聴覚損失に対して一般的に要求される所望の利得 対 周波数特性を供給することに限定することができる。
図２は、耳の非一様周波数分解能に適用される通常のデジタル処理における欠陥を克服するための第２の従来技術アプローチを示す。このアプローチでは、入力する信号１０３は、周波数ドメインで処理される。高速フーリエ変換（ＦＦＴ）アルゴリズムを用いて一般的に実現される、周波数分析に対してＤＦＴが用いられる。ステップ２０１で実行されるＦＦＴは、低周波数で所望の周波数分解能を供給するために十分に大きくなければならない。ＦＦＴビン(bins)の重複するグループを合計することは、高周波数分先帯域を形成する。圧縮利得は、各分析帯域でパワー推定(power estimates)を用いて周波数ドメインで計算される（ステップ２０３）。圧縮器フィルタが周波数ドメインで適用され（ステップＳ２０５）かつ振幅-圧縮信号を生成するために逆フーリエが用いられる（ステップ２０７）。システムを１６ｋＨｚサンプリング・レートで動作することにより、緩衝入力データ(buffered input data)を処理するために１２８-ポイントＦＦＴを用いることができ、結果として０とπとの間で６５個の周波数サンプルをもたらす。これら６５個のＦＦＴビンから、１４個の重複周波数帯域が圧縮利得を設定するために形成される。このアプローチは、良好な周波数分解能の利点を有するが、増大した分解能は、ＦＦＴを計算する前に入力データを保持するために大きなバッファを必要とする。信号バッファリングの結果として、かなりのデジタル処理遅延が認識されうるし、この遅延はある状況において使用者に可聴である。
図３に示した上記アプローチに対する変更において、圧縮器は、周波数分析に対してサイド・ブランチ（側分岐）３０１を用いる。周波数分析の結果は、信号経路に配置されたフィルタ３０３の係数を生成するために用いられる。図１に示したフィルタ・バンクまたは図３に示したＦＦＴは、周波数分析に用いられる。図２に示したシステムによるように、高周波数におけるＦＦＴビンズの重複グループを合計することは、聴覚周波数分析に対する近似を供給する。図３に示すサイド・ブランチ・システムは、直接信号経路が短い入力バッファ３０５及び有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタ３０３だけを含むときに最小デジタル処理遅延を結果としてもたらす。サイド・ブランチで実行された周波数分析の分解能は、ＦＦＴ及びその関連入力バッファの大きさによって制限される。図３に示したシステムでは、１６ｋＨｚのサンプリング・レートを再び仮定して、９個の重複周波数帯域を与えるように組み合わされたポジティブ周波数サンプルを有する、３２-ポイントＦＦＴが計算される（ステップ３０７）。入力信号のより多くの過去のサンプルを含めることによってＦＦＴバッファ・サイズを増大することは、よりよい周波数分解能を与えるが、しかし入力する信号振幅及びその信号に適用される変調利得値における変化の間の時間遅延も増大する。
様々な異なる信号処理システムが補聴器において実現されているが、いずれのシステムも、十分な最小処理時間遅れとの組合せで所望の周波数分解能を提供していない。本発明は、そのようなシステムを提供する。
サンプル毎またはブロック処理システムのいずれかを用いるダイナミックレンジ圧縮システムを提供する。そのようなシステムは、例えば、補聴器で用いることができる。周波数ワープド処理システムを用いている、圧縮システムは、フィルタ係数を計算するために用いられる周波数分析への入力を供給するオール−パス・フィルタの出力を有するオール−パス・フィルタのカスケードを備えている。ワープド時間ドメインに戻る逆周波数変換は、処理された出力信号を与えるためにオール−パス・フィルタ遅延回線の出力で畳み込みされる圧縮フィルタ係数を生成するために用いられる。
そこで、一形態では、本発明は、補聴器に用いられるような音声処理システムであり、音声処理システムは、入力トランスデューサと、アナログ-デジタル変換器と、複数の一次オール−パス・フィルタと、ウィンドウ（窓付け）する手段と、周波数ドメイン変換適用手段と、複数の周波数ドメイン・レベル推定及びワープド時間ドメイン・フィルタを算出する手段と、逆周波数ドメイン変換を実行する手段と、畳み込み手段と、デジタル-アナログ変換器と、及び出力トランスデューサとを備えている。好適な実施形態では、周波数ドメイン変換は、ＦＦＴである。別の好適な実施形態では、周波数ドメイン変換は、ＤＦＴである。更に別の好適な実施形態では、周波数ドメイン変換は，ゲーツェル・アルゴリズムである。
別の形態では、本発明は、補聴器で用いられるような音声処理システムであり、音声子処理システムは、入力トランスデューサと、アナログ-デジタル変換器と、入力データ・バッファと、複数の一次オール−パス・フィルタと、遅延サンプルのシーケンスの第１及び第２の部分をウィンドウする手段と、周波数ドメイン変換適用手段と、第１及び第２のワープド・パワー・スペクトルを算出する手段と、第１及び第２のワープド・パワー・スペクトルを合計しかつ正規化する手段と、ワープド時間ドメイン・フィルタを算出する手段と、逆周波数ドメイン変換を実行する手段と、畳み込み手段と、デジタル-アナログ変換器と、及び出力トランスデューサとを備えている。好適な実施形態では、周波数ドメイン変換は、ＦＦＴである。別の好適な実施形態では、周波数ドメイン変換は、ＤＦＴである。更に別の好適な実施形態では、周波数ドメイン変換は、ゲーツェル・アルゴリズムである。
更に別の形態では、本発明は、補聴器で用いられるような音声処理システムであり、音声子処理システムは、入力トランスデューサと、アナログ-デジタル変換器と、サイズＭ，２Ｍ一次オール−パス・フィルタのデータのブロックを保持する入力データ・バッファと、サイズＭ，２Ｍ-ポイント周波数ドメイン変換適用手段の遅延サンプルのシーケンスの一部をウィンドウする手段と、複数の周波数ドメイン・レベル推定及びワープド時間ドメイン・フィルタを算出する手段と、逆周波数ドメイン変換を実行する手段と、畳み込み手段と、デジタル-アナログ変換器と、及び出力トランスデューサとを備えている。好適な実施形態では、周波数ドメイン変換は、ＦＦＴである。別の好適な実施形態では、周波数ドメイン変換は、ＤＦＴである。更に別の好適な実施形態では、周波数ドメイン変換は、ゲーツェル・アルゴリズムである。
更に別の形態では、本発明は、補聴器で用いられるような音を処理する方法であり、方法は、アナログ入力信号を受信しかつデジタル入力信号に変換する段階と、複数の一次オール−パス・フィルタを通してデジタル入力信号をパスする段階と、遅延サンプルのシーケンスをウィンドウする段階と、遅延サンプルのワープド・シーケンスを形成する段階と、複数の周波数ドメイン・レベル推定及びワープド時間ドメイン・フィルタを算出する段階と、一組の圧縮フィルタ係数を形成する段階と、デジタル出力信号を形成するために遅延サンプルのシーケンスを一組の圧縮フィルタ係数で畳み込む段階と、デジタル出力信号をアナログ出力信号に変換する段階と、及びアナログ出力信号を音声信号に変換する段階とを具備する。好適な実施形態では、遅延サンプルのワープド・シーケンスは、ＦＦＴを用いて形成される。別の好適な実施形態では、遅延サンプルのワープド・シーケンスは、ＤＦＴを用いて形成される。更に別の好適な実施形態では、遅延サンプルのワープド・シーケンスは、ゲーツェル・アルゴリズムを用いて形成される。別の好適な実施形態では、一組の圧縮フィルタ係数は、逆周波数ドメイン変換を用いて形成される。別の好適な実施形態では、一組の圧縮フィルタ係数は、逆ＦＦＴを用いて形成される。
更に別の形態では、本発明は、補聴器で用いられるような音を処理する方法であり、方法は、アナログ入力信号を受信しかつデジタル入力信号に変換する段階と、データ・バッファを通しかつ複数の一次オール−パス・フィルタを通してデジタル入力信号をパスする段階と、遅延サンプルの第１のシーケンスの第１及び第２の部分をウィンドウする段階と、遅延サンプルの第１及び第２のワープド・シーケンスを形成する段階と、第１及び第２のワープド・パワー・スペクトルを算出する段階と、第１及び第２のワープド・パワー・スペクトルを合計しかつ正規化する段階と、ワープド時間ドメインフィルタを形成する段階と、一組の圧縮フィルタ係数を形成する段階と、デジタル出力信号を形成するために遅延サンプルの第２のシーケンスを一組の圧縮フィルタ係数で畳み込む段階と、デジタル出力信号をアナログ出力信号に変換する段階と、及びアナログ出力信号を音声信号に変換する段階とを具備する。好適な実施形態では、遅延サンプルの第１及び第２のワープド・シーケンスは、ＦＦＴを用いて形成される。別の好適な実施形態では、遅延サンプルの第１及び第２のワープド・シーケンスは、ＤＦＴを用いて形成される。更に別の好適な実施形態では、遅延サンプルのワープド・シーケンスは、ゲーツェル・アルゴリズムを用いて形成される。別の好適な実施形態では、一組の圧縮フィルタ係数は、逆周波数ドメイン変換を用いて形成される。別の好適な実施形態では、一組の圧縮フィルタ係数は、逆ＦＦＴを用いて形成される。
更に別の形態では、本発明は、補聴器で用いられるような音を処理する方法であり、方法は、アナログ入力信号を受信しかつデジタル入力信号に変換する段階と、データ・バッファがサイズＭのデータのブロックを保持しかつ２Ｍの一次オール−パス・フィルタが存在するような、データ・バッファ及び複数の一次オール−パス・フィルタを通してデジタル入力信号をパスする段階と、遅延サンプルのシーケンスのサイズＭの一部をウィンドウする段階と、遅延サンプルのウィンドウされたシーケンスに２Ｍ-ポイント周波数ドメイン変換を適用する段階と、複数の周波数ドメイン・レベル推定及びワープド時間ドメイン・フィルタを算出する段階と、一組の圧縮フィルタ係数を形成する段階と、デジタル出力信号を形成するために遅延サンプルのシーケンスのサイズＭの第２の部分を一組の圧縮フィルタ係数で畳み込む段階と、デジタル出力信号をアナログ出力信号に変換する段階と、及びアナログ出力信号を音声信号に変換する段階とを具備する。好適な実施形態では、２Ｍ-ポイント周波数ドメイン変換は、ＦＦＴを用いる。別の好適な実施形態では、２Ｍ-ポイント周波数ドメイン変換は、ＤＦＴを用いる。別の好適な実施形態では、２Ｍ-ポイント周波数度面変換は、ゲーツェル・アルゴリズムを用いる。別の好適な実施形態では、一組の圧縮フィルタ係数は、逆周波数ドメイン変換を用いて形成される。別の好適な実施形態では、一組の圧縮フィルタ係数は、逆ＦＦＴを用いて形成される。
本発明の特質及び効果の更なる理解は、明細書及び図面の残りの部分への参照によって実現されうる。
図４は、例示的目的だけに対してここで用いられる、デジタル補聴器４００の簡略化されたブロック図である。また、本発明の信号処理システムは、オーディオ・システム、オーディオ放送、電話通信、等のような、その他のアプリケーションに用いることもできるということが理解される。また、補聴器４００は、外耳道形、耳穴形、耳掛け形、またはそれ以外の実装形補聴器でありうるということも理解されるべきである。デジタル信号プロセッサ内で採用された技法により、補聴器４００は、従来技術の補聴器または本発明に従った補聴器のいずれかを表すことができるということも理解されるべきである。
補聴器４００は、入力トランスデューサ４０１、好ましくはマイクロフォン、アナログ-デジタル（Ａ／Ｄ）変換器４０３、デジタル処理手段４０５（例えば、デジタル信号プロセッサまたはＤＳＰ）、デジタル-アナログ（Ｄ／Ａ）変換器４０７、及び出力トランスデューサ４０９、好ましくはスピーカを備えている。動作において、入力トランスデューサ４０１は、音声信号を受信しかつ音声信号をアナログ電気信号に変換する。このアナログ電気信号は、デジタル出力信号を形成するためにＤＳＰ４０５によって続いて処理されるデジタル電気信号にＡ／Ｄ変換器４０３によって変換される。デジタル出力信号は、Ｄ/Ａ変換器４０７によってアナログ電気信号に変換される。アナログ信号は、補聴器４００の使用者によって聞かれる音声信号を生成するために、出力トランスデューサ４０９、例えばスピーカによって用いられる。
周波数ワーピング
デジタル周波数ワーピングの原理は知られており従って簡単な概略だけを以下に示す。周波数ワーピングは、デジタル・フィルタにおけるユニット遅延を一次オール-パス・フィルタで置き換えることによって達成される。オール−パス・フィルタは、高周波数における周波数分解能の相補変更により低周波数における周波数分解能を変更する双線形等角写像を実現する。
周波数ワーピングに用いられるオール−パス・フィルタは、
Figure 0004252898
 （式１）

によって与えられる。ここで、ａは、ワーピング・パラメータである。ａが実数に対して、ａ＞０に設定することは、低周波数における周波数分解能を増大しかつａ＜０に設定することは、高周波数における周波数分解能を増大する。本願発明では、ａの選択された値は、聴覚周波数分析に対応する周波数スケールを与えるのが好ましい。バーク周波数スケールに最も近いフィットを与えるワーピング・パラメータに対する最適値は、
Figure 0004252898
 (式２)

によって与えられる。ここで、ｆsは、サンプリング・レートである。１６ｋＨｚのサンプリング・レートに対して、ａに対する最適値は、０．５７５６である。ワープド・デジタル周波数スケールは、
Figure 0004252898
 (式３)

によって与えられる。アンワープド周波数ドメインにおけるＦＦＴは、周波数軸
Figure 0004252898
に沿って均一的に離間した周波数ωkにおける値を生成する。ワープド周波数ドメインで算出されたＦＦＴは、式（３）の変換によって与えられる周波数Ω（ωk）でサンプルを有する。
通常のＦＩＲフィルタを図５に示しかつワープドＦＩＲフィルタを図６に示す。ワープド・フィルタは、ユニット遅延ｚ-1（５０１）をオール-パス・フィルタＡ（ｚ）（６０１）で置き換えることによってアンワープドＦＩＲフィルタから構築される。通常のＦＩＲフィルタのｚ-変換は、Ｋ＋１タップ(taps)を有しているフィルタに対して、
Figure 0004252898
 (式４)

によって与えられる。フィルタ係数ｂkが偶数対称を有するものと仮定と、ｂk＝ｂK-kを与える。Ｋ奇数に対して、フィルタは、偶数のタップスを有しかつｚ-変換は、
Figure 0004252898
 (式５)

と書き換えることができる。
遅延項を再編成することにより
Figure 0004252898
Figure 0004252898
(式６)
に導く：
ユニット・サークルでｚ-変換を評価することは、
Figure 0004252898
 (式７)

を与える。
総和の外側の項は、固定遅延を表す。総和の内側の項は、純粋な実数であり従ってゼロ位相でありかつフィルタ遅延に寄与しない。対称ＦＩＲフィルタは、従って対称が維持される限りは実際のフィルタ係数に依存しない一定フィルタ遅延を有する線形位相フィルタである。通常の（即ち、アンワープド）ＦＩＲフィルタがＫ＋１タップスを有する場合には、遅延は、Ｋ/２サンプルである。
対称ワープドＦＩＲフィルタに対する分析は、通常のＦＩＲフィルタと同じラインに沿って進む。フィルタ遅延は、偶数のタップスを有している対称フィルタに対して再び評価される。（奇数のタップスに対する分析も同様であるということに注目する）。ワープドＦＩＲフィルタのｚ-変換は、
Figure 0004252898
 (式８)

によって与えられる。ここでＡ（ｚ）は、式（１）によって与えられるオール−パス・フィルタである。フィルタ係数が偶数対称を有するものと仮定と、ｂk＝ｂK-kを与える。Ｋ奇数に対して、フィルタは、偶数のタップスを有しかつｚ-変換は、
Figure 0004252898
 (式９)

と書き換えることができる。
遅延項を再編成することにより
Figure 0004252898
Figure 0004252898
(式１０)

に導く：
フィルタ遅延は、ユニット・サークルで式（１０）を評価することによって決定される。Ａ-1（ｅjω）＝Ａ*（ｅjω）であることに注目する。ここで星印“*”は複素共役を表す。そこで、式（１０）における総和の外側の項は、固定周波数依存グループ遅延を表しかつ総和の内側の項は、再び純粋な実数でありかつフィルタ・グループ遅延に寄与しない。対称ワープドＦＩＲフィルタは、それゆえに、対称が維持される限り実際のフィルタ係数に依存しない固定周波数依存グループ遅延を有する。ワープドＦＩＲフィルタがＫ＋１タップスを有する場合には、グループ遅延は、Ｋ/２と単一のオール−パス・フィルタのグループ遅延とを掛け算したものである。
周波数ワーピングに用いるオール-パス・フィルタに対するグループ遅延を図７に示し、１６-ｋＨｚサンプリング・レート及びバーク周波数スケールに対する関連最適オール−パス・フィルタ・パラメータを仮定する。一つのオール−パス・セクションに対するグループ遅延は、０Ｈｚで３．７１サンプルから８ｋＨｚで０．２７サンプルの範囲にわたり、かつ２．４４ｋＨｚで１サンプルである。そこで、２．４４ｋＨｚ以下の周波数に対して、対称ワープド・システムは、同じ数のタップスを有している通常の対称ＦＩＲよりも大きな遅延を有し、かつワープド・システムは、２．４４ｋＨｚ以上でより短い遅延を有する。１５-タップ（即ち、Ｋ＝１４）対称ワープドＦＩＲフィルタに対する総括的なグループ遅延は、単一オール−パス・ステージに対する値の７倍であり、０Ｈｚで２６サンプルから８ｋＨｚで１．９サンプルまでの範囲にわたる遅延を与える。３１-タップ（即ち、Ｋ＝３０）対称ワープドＦＩＲフィルタに対して、遅延は、０Ｈｚで１１５サンプルから８ｋＨｚで８．４サンプルまでの範囲にわたる。
また、ＦＦＴは、図８及び９に示したように、ワープド周波数ドメインで算出することもできる。図８の通常のＦＦＴでは、ＦＦＴは、分析される信号の現在及び過去のサンプルを含んでいるバッファのコンテンツを用いて算出される。図９に示したワープドＦＦＴに対して、データ・バッファを充たすことにおける暗黙のユニット遅延は、オール−パス・フィルタで置き換えられる。ワープドＦＦＴの特性は、アンワープドＦＦＴの特性に類似する。例えば、オール−パス・フィルタード・データ・バッファのコンテンツをウィンドウすることは、ワープド周波数ドメインでＦＦＴをスムーズ（平滑）にすることに等しい。例えば、ハニング(von Hann)ウィンドウを用いることは、各ＦＦＴビンがいずれかの側のその近隣と組合されるような３ポイント周波数ドメイン・スムージング（平滑）関数に等しい。この特性は、ワープド周波数ドメインでもまだ保持されるが、しかしＦＦＴビン周波数スペーシング（間隔）が、ワープされているので、スムージングの周波数拡張も等量でワープされる。そこで、ワープドＦＦＴに対する周波数スムージングは、バーク周波数スケールで一定量によってである。
ワープド圧縮システム
ワープド周波数分析を用いているダイナミックレンジ圧縮システムを図１０に示す。この圧縮システムは、図４に示した補聴器のようなオーディオ・システムのデジタル処理手段に適用可能である。本発明は、図１１に示すようなブロック時間ドメイン処理の実施にも適用することができるが、図１０は、サンプル毎の処理の実施を示す。圧縮器１０００は、ワープドＦＩＲフィルタ及びワープドＦＦＴを組合せる。同じタップド遅延回線が周波数分析及びＦＩＲ圧縮フィルタの両方に対して用いられる。入力する信号ｘ（ｎ）（１００１）は、式（１）によって与えられた形式の一次オール−パス・フィルタ１００３のカスケードを通過されられる。ｋthオール−パス・ステージの出力は、
Figure 0004252898
 (式１１)

によって与えられる。
遅延サンプルのシーケンス{ｐk（ｎ）}は、次いでウィンドウされかつウィンドウされたシーケンスを用いてＦＦＴ算出される（１００５）。ＦＦＴの結果は、バーク周波数スケールで一定の間隔にてサンプルされたスペクトルである。データ・シーケンスは、ウィンドウされるので、スペクトルは、ワープド周波数ドメインで平滑されてそれにより重複する周波数帯域を与える。周波数ドメイン・レベル推定（例えばパワー・スペクトル）は、ワープドＦＦＴから計算されそして次いで周波数ドメイン利得係数（例えば、圧縮利得）は、聴覚分析帯域に対してワープド・パワー・スペクトルから計算される（１００７）。周波数ドメイン利得係数が純粋な実数であるならば、ワープド時間ドメイン・フィルタの逆ＦＦＴは、実数でありかつ偶数対称(even symmetry)を有する一組のフィルタ係数を結果としてもたらす（１００９）。次いでシステム出力は、遅延サンプルを圧縮利得フィルタで畳み込むことによって算出される（１０１１）：
Figure 0004252898
 (式１２)

ここで{ｇk（ｎ）}は、圧縮フィルタ係数である。
同じＦＩＲフィルタ長さを有している通常のＦＩＲシステムと比較すると、タップド遅延回線におけるオール−パス・フィルタにより、ワープド圧縮システムは、より多くの計算資源を必要とする。しかしながら、多くの場合においてワープドＦＩＲフィルタは、同じ程度の周波数分解能を達成するために必要な通常のＦＩＲフィルタよりも短い。例えば、９帯域圧縮器は、３１タップの通常のＦＩＲフィルタを必要とするが１５タップのワープドＦＩＲで実現することができる。
先に示したように、本発明のワープド圧縮システムは、図１０に示したサンプル毎の処理の代わりに図１１に示したようなブロック時間ドメイン処理を用いて実施することもできる。
例えば、Ｍが１６に等しい、Ｍサンプルを含んでいる入力データ・バッファに対して、一つのアプローチは、タップド遅延回線にＭの遅延ステージを有することかつワープド周波数分析に対して長さＭのＦＦＴを用いることである。ＦＦＴパワー・スペクトルの５０％オーバーラップを与えるためにスライディング・ウィンドウを用いる。オーバーラップは、遅延回線を通してＭ/２サンプルを処理し、データをウィンドウし、かつＭ-ポイントＦＦＴを計算することによって供給される。次いで、残りのＭ/２サンプルは、遅延回線及び計算された第２のウィンドウ(windowed)Ｍ-ポイントＦＦＴを通して処理される。パワー・スペクトルは、二つのＦＦＴｓから計算されそして次いで圧縮利得計算に用いられるパワー・スペクトルを与えるために合計されかつ正規化される。入力データが先のデータ・ブロックから計算された利得を用いてタップド遅延回線を通して送られるときに、出力シーケンスｙ（ｎ）は、計算される。
第２のアプローチは、入力データ・バッファにＭサンプルを有するがタップド遅延回線に２Ｍステージを有すること及びワープド周波数分析に対して長さ２ＭのＦＦＴを用いることである。遅延回線のコンテンツの半分は、データの先のＭ−サンプルブロックに関しかつ残りの半分は、データの入力するブロックに関する。５０％データ・オーバーラップに対する摺動窓は、Ｍサンプル毎にウィンドウ２Ｍ-ポイントＦＦＴを計算することによって実現される。２ＭポイントＦＦＴから計算されたパワー・スペクトルは、圧縮利得算出に対して用いられそして入力データが先のデータ・ブロックから計算された利得を用いてタップド遅延回線を通して送られるときに再び出力シーケンスｙ（ｎ）が計算される。例えば、ワープドＦＩＲシステムの一実施形態は、１６サンプル・データ・バッファ及び３１タップ・ワープドＦＩＲフィルタと一緒に用いられる３２ポイント・ワープド・ＦＦＴを備えている。入力データ・セグメントは、周波数ワーピングを供給するオール−パス・ステージを通過した後、３２ポイント・ハニング（von Ham）・ウィンドウで窓付けされる。５０％データ・オーバーラップに対する摺動窓は、１６入力サンプル毎に窓付き３２ポイントＦＦＴを計算することによって実現される。周波数ドメイン利得係数は、ワープド周波数ドメインで計算され、ワープド時間ドメインに変換され、そして３１ポイント・ハニング（von Ham）・ウィンドウをエンハンスメント・フィルタ係数に適用することによってスムーズにされる。次いで、スピーチ・セグメントは、処理された出力を与えるためにワープド時間ドメインにおいて圧縮フィルタによって畳み込まれる。
実施形態
周波数ワープド処理システムは、フィルタ係数を計算するために用いられる周波数分析への入力を供給するオール−パス・フィルタの出力{ｐk（ｎ）}を有するオール−パス・フィルタのカスケードを備えている。次いで、圧縮フィルタは、周波数ドメインで設計される。次いで、ワープド時間ドメインに戻される逆周波数変換は、式（１２）の処理された出力信号を与えるためにオール−パス・遅延回線の出力で畳み込まれる圧縮フィルタ係数{ｇk（ｎ）}を生成するために用いられる。
周波数分析
フィルタ係数を計算することにおいていくつかの種類の周波数分析を用いることができる。この形式の周波数分析が容易に実施されかつ計算が効率的なので先の記述においてＦＦＴが用いられた。しかしながら、短い周波数変換長（例えば、３２サンプル）に対して、その他の周波数ドメイン変換も用いうる。例えば、本発明は、オール−パス・フィルタ出力から直接計算された離散フーリエ変換（ＤＦＴ）、ゲーツェル(Goertzel)・アルゴリズム、またはその他のアプローチを用いることができる。更に、ワープドＦＩＲフィルタ長は、２の累乗である必要はない；ＤＦＴ計算に対してあらゆるフィルタ長を用いることができかつＦＦＴアルゴリズムが多くの異なる変換サイズに対して存在する。
あるアプリケーションに対してワープドＦＩＲフィルタ係数が偶数対称を示すことが望ましい。余弦（コサイン）変換のような、周波数ドメイン変換は、係数の対称組を生成するために適当でありうる。しかしながら、一般的な場合にはワープド・フィルタ係数は、偶数対称を示すことを必要としないということに注目する。対称制約を取除くことは、同じ大きさの周波数応答を達成するためにより短いフィルタを結果としてもたらすことができるが、フィルタ・グループ遅延は、フィルタ係数が変わると変化する。
ワープド・フィルタ・バンク構成を用いて周波数分析を供給することも可能である。このアプローチは、パラレル（並列）ＦＩＲフィルタ・バンクを用いるが、通常のユニット遅延をオール−パス・フィルタで置き換える。低域、高域、及び/又は帯域フィルタの組（セット）は、各周波数帯域に対してワープドＦＩＲフィルタ係数の個別のセットを用いて生成される。各帯域における信号パワーが検出され、検出されたパワー推定を用いて帯域に対する圧縮利得が計算され、かつ計算された利得が帯域の信号に適用される。次いで、信号帯域の個別の周波数ドメイン利得係数を有する信号帯域は、出力信号を形成するために合計される。
オール−パス・フィルタ・パラメータａによって与えられる極位置(pole location)をシフトすることによってオール−パス・フィルタのグループ遅延を変化させることが可能である。極位置は、信号特性に応じて変化させるようにすることができる。別の可能性は、異なるグループ遅延を有しているオール−パス・フィルタ・セクションをカスケードするかまたはオール−パス・セクションを、ユニット遅延を有しているセクションと組合せることである。ワープド・フィルタに対して高次オール−パス・セクションを用いることもできる。
圧縮シミュレーション結果
圧縮システム
周波数ワーピングを利用している圧縮システムの性能を評価するために、４つの異なる圧縮システムがシミュレートされた。圧縮器の特性は、以下の表に要約される。


Figure 0004252898
 表１：圧縮システム特性
システムの全ては、１６ｋＨｚサンプリング・レートで動作しかつ省略時倍精度浮動点演算を用いてＭＡＴＬＡＢでシミュレートされた。第１の圧縮器は、周波数分析に対して５６サンプル入力バッファ及び１２８ポイントＦＦＴを用いる図２のＦＦＴシステムである。オーバーラッピングＦＦＴビンは、圧縮利得計算に対して１４の分析帯域を形成するために組合される。利得は、周波数ドメインで補間されかつフィルタされた出力を生成するためにデータのＦＦＴに適用される前に５ポイント周波数ドメイン・スムーザーを用いて平滑される。このシステムは、ＦＦＴ圧縮器と呼ばれる。
第２の圧縮器は、図３のサイド・ブランチ・システムである。１６サンプル・バッファは、ブロック時間処理に対して用いられかつ信号は、３１タップＦＩＲフィルタによって処理される。周波数分析は、現在及び前の１６ポイント・データ・セグメントで動作する３２ポイントＦＦＴを用いる。ブラックマン・ウィンドウは、低周波数における適切なＦＦＴスムージングを供給するために用いられかつオーバーラッピングＦＦＴビンは、高周波数における分析帯域を与えるために合計される。このシステムは、合計９の分析帯域を有する。圧縮利得は、周波数ドメインで計算され、かつ利得は、入力する信号を変調するために用いられる対称圧縮フィルタを与えるためにスムージングなしで逆変換される。このシステムは、サイド−バンド圧縮器と呼ばれる。
第３の圧縮器は、１６サンプル・データ・バッファ及びオーバーラッピング１６ポイントＦＦＴｓが１５タップ・ワープドＦＩＲフィルタと一緒に用いられるような図１０のワープドＦＩＲサイド-ブランチ・システムである。入力データ・セグメントは、１６ポイント・ハニング（von Hann）ウィンドウでウィンドウ（窓付け）されかつ周波数ドメイン・スムージングがスペクトルまたは圧縮利得値に適用されない。このシステムは、ワープ１５圧縮器と呼ばれる。
また、第４の圧縮器は、１６サンプル・データ・バッファを有するワープドＦＩＲサイド-ブランチ・システムである。しかしながら、この圧縮器は、３１タップ・ワープドＦＩＲフィルタと一緒に３２ポイントＦＦＴを用いる。従って、この圧縮器は、実質的に図３のサイド-ブランチ圧縮器の周波数ワープド・バージョンである。入力データ・セグメントは、３２ポイント・ハニング（von Hann）ウィンドウでウィンドウ（窓付け）されかつ周波数ドメイン・スムージングがスペクトルに適用されない。周波数ドメイン利得係数は、利得値が時間ドメインに変換された後で３１ポイント・ハニング（von Hann）ウィンドウを圧縮器フィルタに適用することによって平滑される。このシステムは、ワープ１５圧縮器と呼ばれる。この最後のシステムは、ワープ３１圧縮器を呼ばれる。
４つの異なる圧縮器に対する分析帯域の中心周波数を以下の表２に示す。ワープ３１圧縮器の帯域は、バーク・スケールで均等に離間されかつ分析帯域がワープドＦＦＴビンなので０Ｈｚ及びナイキスト（Ｎｙｑｕｉｓｔ）周波数の両方を含む。ワープ１５圧縮器は、その分析帯域がワープ３１圧縮器に対して示される１つおきのＦＦＴビンによって与えられるようにワープ３１圧縮器で用いたものの大きさの半分のＦＦＴを用いる。ＦＦＴ圧縮器は、分析帯域を形成するために１２８ポイントＦＦＴからのオーバーラップしたＦＦＴビンを組合せる。ビンは、バーク・スケールに対する近似を与えるために組合されかつバーク・スケールからの偏差は小さい。サイド-ブランチ圧縮器は、バーク・スケールで周波数帯域を近似するために３２ポイントＦＦＴの出力を用いるしかつ短いＦＦＴの限定された分解能は、サイドブランチ周波数帯域と低周波数におけるバーク帯域スペーシングとの間で不十分な適合をもたらす。しかしながら、高周波数では、適合は、適当に良好である。
Figure 0004252898
 表２：圧縮システムに対するＨｚでの帯域中心周波数
全ての４つの圧縮器は、同じ圧縮挙動を与えるためにセット・アップされた。選択された圧縮パラメータを表３に要約する。アタック及びリリース時間及び下部及び上部圧縮折点（ニー）-ポイントは、典型的な補聴器のそれらに適合するように選択された。圧縮比は、分析帯域の全てにおいて２：１に設定されかつ入力/出力曲線は、帯域の全てにおいて同じであった。
Figure 0004252898
 表３：４つの圧縮器に対して選択された圧縮パラメータ。
パラメータは全ての周波数帯域において同じである。
圧縮器リップル
圧縮器の重要な特性は、システムが掃引正弦波（スウェプト・シヌソイド）によって励起されるときに出力に存在するリップルの量である。リップルは、二つの帯域間のエッジにおける周波数を有している正弦波（シヌソイド）が、帯域の中心における周波数を有している正弦波とは異なる量の利得を受けとるときに発生する。信号周波数が二つの分析帯域間のエッジにあるときは、それは、低減された強度における両方の帯域に存在しかつ各帯域は、低減された信号レベルにより、さらに高い圧縮利得を割り当てる。他方、帯域の中心における信号周波数は、その帯域においてかつ最高の可能な強度で主に存在し、そこで低減された利得を受け取る。正弦波が掃引されると、それは、分析帯域の形状及び帯域エッジの大きさにより、同時にいくつかの帯域に存在し、かつネット利得は、周波数により変動する。帯域エッジは、分析ＦＦＴのサイズ、データ・ウィンドウイング、及び帯域間のオーバーラップの大きさに依存する。
圧縮器リップル試験に対して、４つのシステムのそれぞれは、掃引正弦波により励起されかつシステム出力は、リップルを示すために検出されたエンベロープであった。掃引試験信号は、継続時間が５秒であった。対数掃引は、２００Ｈｚで開始しかつ８ｋＨｚまで行きそして信号レベルは、７０ｄＢ ＳＰＬに設定された。１６サンプル・ブロック・サイズに基づく圧縮システムに対する出力エンベロープ検出は、圧縮器動作に対して用いたものと同じＡＮＳＩ５ミリ秒アタック及び１０ミリ秒リリース時間定数を用いた。５６サンプル・ブロック・サイズに基づく、ＦＦＴ圧縮システムに対する出力エンベロープ検出は、これらの値の３．５倍にスケールされた時定数を用いた。あるリップルは、一定レベルにおける正弦波出力に対してもエンベロープ検出信号に存在するが、エンベロープ検出器におけるリップル量は、一般的に０．２５ｄＢ以下である。
４つの圧縮器に対する出力信号エンベロープを図１２〜図１５に示す。ＦＦＴ圧縮器は、非常に小さいリップルを有するように設計されかつこの設計の成功は、図１２に示した出力信号エンベロープにおいて明らかである。掃引正弦波が低周波数から高周波数に移動するときに約２ｄＢの総合出力信号レベル変化が存在する。高周波数で最も突出する約０．４ｄＢの重畳リップルは、この総出力レベル変化を達成する。
サイド-ブランチ圧縮器に対する出力信号エンベロープを図１３に示す。このシステムは、ＦＦＴ圧縮器よりも粗い周波数分析及び（ＦＦＴ圧縮器よりも）短い圧縮フィルタを用いる、それゆえに出力エンベロープにより大きなリップルをもたらす。総合出力信号は、正弦波が低周波数から高周波数に掃引されるときに約２．５ｄＢだけ変化する。リップルは、周波数分析が、低周波数において分析帯域毎に一つのＦＦＴビンで開始するが高周波数において分析帯域を生成するためにＦＦＴビンをオーバーラップするので周波数により変化する。リップルは、総出力レベル変化が除去された後で約１．５〜２ｄＢである。
ワープ１５圧縮器に対する出力信号エンベロープを図１４に示す。ワープ１５圧縮器は、周波数分析帯域を形成するためにＦＦＴビンを組合せない。それは、サイド-ブランチ周波数分析に対して用いられるＦＦＴの長さの半分であるＦＦＴ、及び入力信号を圧縮利得で畳み込むためにサイド-ブランチ圧縮器通常ＦＩＲフィルタの長さの半分であるワープドＦＩＲを用いる。ワープ１５圧縮器の周波数分解能は、ワープ１５圧縮器がデータ・バッファに対してブラックマン・ウィンドウよりもハニング(von Hann)ウィンドウを用いるのでサイド-ブランチ圧縮器のそれよりも良くかつワープド１６ポイントＦＦＴビンは、３２ポイント通常ＦＦＴの周波数ビンよりも低周波数でより互いに接近して離間される。これらの違いにも関わらず、ワープ１５圧縮器に対するリップル挙動は、サイド-ブランチ圧縮器に対するそれに驚くほど類似する。再び、総合出力信号エンベロープ変化は、約２．５ｄＢでありかつリップルは、総出力レベル変化が除去された後で約１．５〜２ｄＢである。
ワープ３１圧縮器に対する出力信号エンベロープを図１５に示す。ワープ１５圧縮器のように、ワープ３１圧縮器は、入力データ・バッファにハニング(von Hann)ウィンドウを用いるしかつ周波数分析帯域として直接ワープドＦＦＴビンを用いる。また、ワープ３１ＦＩＲフィルタは、ワープ１５システムに存在しない追加のスムージングを供給するためにフィルタ係数にハニング(von Hann)ウィンドウを用いる。図１２に示したワープ３１システム出力のエンベロープは、全ての圧縮システムの中で最も平らであり、実質的に総出力レベル変化がないことを示している。リップルは、周波数にわたり非常に均一でありかつ約０．５ｄＢのピーク間振幅を有する。
ワープ３１システムに対するワープドＦＦＴ及びワープドＦＩＲフィルタのサイズは、サイド-ブランチ圧縮器が通常の周波数分析及びフィルタリングを用いるけれども、サイド-ブランチ圧縮器に対するものと同じであるということに注目する。ワープ３１システムの改良された性能は、信号処理とマルチチャネル圧縮器設計の基礎をなしている聴覚フィルタとの間のより良い適合を有することの直接的な結果である。ワープ３１システムは、より短い入力データ・バッファ即ち中間及び高周波数においてかなり低減されたグループ遅延を有しているにも関わらずＦＦＴシステムに対して得られたものよりも良い結果を与える。
ひずみ
圧縮器を評価するための第２の判断基準は、システムによって生成される非線形ひずみの量である。ひずみは、圧縮器によって信号に課せられた周波数依存利得における急激な変動によってもたらされる。これらの利得変動は、音声のような、それ自体大きな振幅変動を有している信号に対して最も顕著であるが、ブロック毎に推定信号レベルにおける変化により一定の振幅及び周波数における正弦波に対しても起こる。（圧縮器の動作領域における信号振幅に対する）推定信号レベルにおけるあらゆる変化は、圧縮器利得を応答して調整させる。ひずみの量は、圧縮器アタック及びリリース時間及び圧縮比に依存し、より速い時間及びより大きい圧縮比がより大きな量のひずみをもたらす。
ひずみの第２の原因は、ＦＦＴ圧縮器システムに存在する一時的な折返しである。周波数ドメイン・フィルタリング・システムでは、処理されるデータ・セグメントの長さ＋フィルタの長さは、処理に用いられるＦＦＴの大きさ（プラス１）以下でなければならない。この条件が合致しない場合には、フィルタされた信号の長さは、ＦＦＴのそれを超えてかつ応答の後尾（テール）は、開始（ビギニング）にラップされ、一時的な折返しを起す。ＦＦＴ圧縮器では、圧縮フィルタの長さは、直接的には制限されない；圧縮器フィルタ利得の周波数ドメイン・スムージングは、ほとんどの信号に対して一時的な折返しを低減するがそれを削除しない、フィルタ長に対する近似制約を供給する。スムージング・フィルタの係数は、折返しひずみを対象となるほとんどの信号及び圧縮パラメータ設定に対して聞きとれないようにするために経験的に選択された。一時的な折返しひずみは、その他の圧縮システムには存在しないということに注目する。
圧縮器ひずみ試験に対して、４つのシステムのそれぞれは、リップル試験に用いられた同じ掃引正弦波により励起された。ひずみは、５１２サンプル及び５０％オーバーラップのＦＦＴサイズを有するＭＡＴＬＡＢ“ｓｐｅｃｇｒａｍ”機能によって生成された分光写真を用いて分析された。ハニング(von Hann)データ・ウィンドウを用いた。図１６〜２０は、白黒で示されているが、オリジナル（原稿）は、１００ｄＢ振幅スケールを有する“ジェット”カラー・マッピングを用いかつ信号レベルは、０ｄＢの最大値を与えるように標準化された。オリジナルのグラフでは、黄色によって表されたレベルは、赤色によって表されたものよりも概ね３５ｄＢ低く、中間の青色は赤色よりも７０ｄＢ低く、かつ藍色は赤色よりも１００ｄＢ低かった。ひずみは、励起周波数以外の周波数における信号パワー(signal power)のように表される。
基準条件は、図１６に示した、励起信号の分光写真である。掃引トーンの周波数は、暗線である。分光写真で用いたＦＦＴ分析のサイドローブは、掃引トーンを取り囲んでいる狭いハロー(narrow halo)のように表される。サイドローブ・レベルは、掃引トーンのレベルよりも１００ｄＢ以上低いレベルまで素早く減衰する。
ＦＦＴ圧縮システムに対する分光写真を図１７に示す。ＦＦＴ圧縮器は、ひずみの二つのソースを有し、これらは圧縮器利得変動及び一時的な折返しである。結果として、ＦＦＴ圧縮器は、ここで考慮した圧縮器の全ての中で最も高い量（大きい量）のひずみを有する。この圧縮器は、掃引トーン出力のそれよりも約４０〜５０ｄＢ低いレベルにおけるひずみ成分(distortion products)のほとんどを有する分光写真の時間-周波数空間におけるひずみ成分の格子（ラティスワーク）を生成する。
サイド-ブランチ構造を用いる圧縮器は、一時的な折返しひずみを削除し、より低い総合ひずみレベルを結果としてもたらす。サイド-ブランチ圧縮器に対する分光写真を図１８に示す。ひずみ成分の時間-周波数格子がまだ存在する間に、ひずみ成分のレベルは、ＦＦＴ圧縮器に対するよりもかなり低く、一般的に掃引正弦波のレベルよりも６０〜７０ｄＢ低い。ワープ１５圧縮器に対する分光写真を図１９に示す。掃引トーンの周波数が６ｋＨｚ以上になるときには多少大きなひずみが明らかであるが、このシステムは、低周波数においてサイド-ブランチ圧縮器よりも低いひずみを有する。低周波数におけるワープ１５システムに対するひずみ成分は、一般的に掃引正弦波のレベルより７０〜８０ｄＢ低い。ワープ３１圧縮器に対する分光写真を図２０に示す。このシステムに対するひずみは、試験したシステムの全ての中で最も低い。ワープ３１圧縮器に対するひずみ成分レベルは、一般的にほとんど全ての入力周波数に対して掃引トーンのレベルより８０〜９０ｄＢ以上低い。
上記したように、周波数ワーピングは、デジタル圧縮器としての使用に対していつくかの利点を提供する。ワープド周波数スケールは、通常のデジタル信号処理に固有な一様周波数スケールよりも聴覚知覚に対して良い適合を与える。周波数ワーピングは、低周波数において周波数表現を引き伸ばしかつ高周波数において周波数表現を圧縮する。ワーピング・パラメータの適切な選択により、ワープドＦＦＴビンは、バーク周波数スケールを複製しかつフィルタ帯域幅は、従ってバーク・スケールで一定である。
シミュレーション結果は、１６ポイントワープドＦＦＴを用いている、１５タップ・ワープドＦＩＲ圧縮フィルタが、３２ポイントＦＦＴを用いて設計された３１タップの通常のＦＩＲフィルタからのそれらに匹敵する結果を与えるということを示す。３２ポイント・ワープドＦＦＴを用いている、３１タップ・ワープドＦＩＲフィルタは、周波数-ドメイン処理に対して用いられる１２８ポイントの通常のＦＦＴからのそれらに匹敵する周波数分析及び圧縮リップル結果を与えるが、かなり低減された非線形ひずみを伴う。周波数ワーピングは、匹敵する周波数分解能に対してシステム・オーダーにおいてかなりの低減を許容し、必要な圧縮フィルタ長を半分にする。
周波数ワーピングを実施することにおける主な欠点は、ユニット遅延を一次オール−パス・フィルタで置き換えることの計算費用である。オール−パス・フィルタは、ＦＩＲフィルタを実施するために必要な計算時間を２倍にすると考えられうる。しかしながら、フィルタは、通常のＦＩＲ圧縮フィルタと同様な性能に対してたった半分の長さが必要なだけなので、正味費用は最小である。
第２の懸念は、低周波数における増大したグループ遅延である。増幅された信号遅延に敏感なアプリケーションにおいて、低周波数におけるグループ遅延の増大は、直接低周波数音と増幅低周波数音との間の潜在的な干渉問題をもたらしうる。しかしながら、ワープド圧縮器及び高周波数における低減されたグループ遅延に必要な短いフィルタは、この問題を改善するのを助ける。
要するに、ワープ３１圧縮システムをＦＦＴ圧縮器と比較すると、ワープド圧縮器がより平坦な掃引周波数応答、掃引正弦波応答における低減されたリップル、低減された非線形ひずみ、中間及び高周波数における低減されたグループ遅延、グループ遅延と聴覚待ち時間との間のより良いマッチ、及び聴覚システムのそれに適合する周波数スペーシングを提供するということを示す。しかしながら、スペクトル・エンハンスメントのような周波数ドメインで動作するアルゴリズムは、３２タップ・ワープドＦＦＴを用いて実施されたときに十分な周波数分解能を有していない。ゼロを有するデータ・シーケンスをパッドすることによってまたはより長いワープド・データ・バッファを用いてかつ時間遅延における増大を受け入れることによって実行される、より長いワープドＦＦＴを用いることができる。
この技術分野に精通している者によって理解されるように、本発明は、精神またはその本質的な特性から逸脱することなくその他の特定な形で実施しうる。従って、ここにおける開示及び記述は、添付した特許請求の範囲に示す本発明の適用範囲を説明することであり、それを限定することを意図するものではない。
図１は、従来技術によるデジタル・フィルタ・バンクを用いているマルチバンド圧縮器を示す図である。 図２は、耳の非均一周波数解像度に適用されたときに通常のデジタル処理における欠陥を克服するための第２の従来技術を示す図である。 図３は、信号経路におけるＦＩＲフィルタを通して信号に適用された圧縮利得を有する周波数分析に対してサイド・ブランチを用いる圧縮器を示す図である。 図４は、デジタル補聴器の簡略化されたブロック図である。 図５は、通常のＦＩＲフィルタを示す図である。 図６は、ワープドＦＩＲフィルタを示す図である。 図７は、ａ＝０．５７５６を有している単一一次オール・パス・フィルタ・セクションに対するグループ遅延を示す図である。 図８は、通常のＦＦＴを示す図である。 図９は、ワープドＦＦＴを示す図である。 図１０は、周波数分析及び濾過信号合成の両方に対してワープド周波数スケールを用いる圧縮器を示す図である。 図１１は、本発明のワープド圧縮システムにおけるブロック時間ドメイン処理の使用を示す図である。 掃引正弦波励起に対するＦＦＴ圧縮器出力信号エンベロープを示す図である。 掃引正弦波励起に対するサイド-ブランチ圧縮器出力信号エンベロープを示す図である。 掃引正弦波励起に対するワープ-１５圧縮器出力信号エンベロープを示す図である。 掃引正弦波励起に対するワープ-３１圧縮器出力信号エンベロープを示す図である。 歪（ひずみ）検査に用いられる掃引正弦波励起信号に対する分光写真を示す図である。 掃引正弦波へのＦＦＴ圧縮器応答に対する分光写真を示す図である。 掃引正弦波へのサイド-ブランチ圧縮器応答に対する分光写真を示す図である。 掃引正弦波へのワープ-１５圧縮器応答に対する分光写真を示す図である。 掃引正弦波へのワープ-３１圧縮器応答に対する分光写真を示す図である。

Claims (48)

  1. デジタル入力信号を供給する入力信号チャネルと、
    前記デジタル入力信号が通過しかつ遅延サンプルのシーケンスを出力する複数のカスケード式オール-パス・フィルタと、
    周波数ドメイン変換を前記遅延サンプルのシーケンスに適用し、ワープ・シーケンスを結果としてもたらす手段と、
    前記ワープ・シーケンスから複数の周波数ドメイン・レベル推定を算出する手段と、
    前記複数の周波数ドメイン・レベル推定から複数の周波数ドメイン利得係数を算出する手段と、
    逆周波数ドメイン変換を前記複数の周波数ドメイン利得係数に適用し、圧縮利得フィルタの一組の圧縮フィルタ係数を結果としてもたらす手段と、及び
    デジタル出力信号を生成するために前記一組の圧縮フィルタ係数により前記遅延サンプルのシーケンスを畳み込む手段と
    を備えていることを特徴とするダイナミックレンジ圧縮器。
  2. 補聴器を更に備え、前記ダイナミックレンジ圧縮器は、前記補聴器の中に組み込まれることを特徴とする請求項１に記載のダイナミックレンジ圧縮器。
  3. 前記複数の周波数ドメイン利得係数は、ワープ時間-ドメイン・フィルタを備えていることを特徴とする請求項１に記載のダイナミックレンジ圧縮器。
  4. 前記遅延サンプルのシーケンスに窓を付ける手段を更に備え、窓付の遅延サンプルのシーケンスは、前記窓を付ける手段の結果としてもたらされ、前記ワープ・シーケンスは、周波数ドメイン変換を該窓付の遅延サンプルのシーケンスに適用することにより結果としてもたらされることを特徴とする請求項１に記載のダイナミックレンジ圧縮器。
  5. 前記デジタル出力信号をアナログ出力信号に変換するデジタル-アナログ変換器を更に備えていることを特徴とする請求項１に記載のダイナミックレンジ圧縮器。
  6. 前記アナログ出力信号を音声出力に変換する出力トランスデューサを更に備えていることを特徴とする請求項１に記載のダイナミックレンジ圧縮器。
  7. 前記複数のカスケード式オール-パス・フィルタは、複数の一次オール-パス・フィルタを備えていることを特徴とする請求項１に記載のダイナミックレンジ圧縮器。
  8. 前記遅延サンプルのシーケンスは、１６個のサンプルを備えていることを特徴とする請求項１に記載のダイナミックレンジ圧縮器。
  9. デジタル・プロセッサを更に備え、前記デジタル・プロセッサは、前記周波数ドメイン変換供給手段、前記周波数ドメイン・レベル推定算出手段、前記周波数ドメイン利得係数算出手段、前記逆周波数ドメイン変換供給手段、及び前記遅延サンプルのシーケンスを畳み込む手段を供給するように構成されることを特徴とする請求項１に記載のダイナミックレンジ圧縮器。
  10. 前記デジタル・プロセッサは、ソフトウェア・プログラマブル・デジタル信号プロセッサを備えていることを特徴とする請求項９に記載のダイナミックレンジ圧縮器。
  11. 前記周波数ドメイン変換供給手段は、離散フーリエ変換、高速フーリエ変換、ゲーツェル変換、及び離散余弦変換で構成されているグループから選択された変換を用いることを特徴とする請求項１に記載のダイナミックレンジ圧縮器。
  12. 音声入力信号をアナログ入力信号に変換する入力トランスデューサと、及び
    前記アナログ入力信号を前記デジタル入力信号に変換するアナログ-デジタル変換器とを更に備えていることを特徴とする請求項１に記載のダイナミックレンジ圧縮器。
  13. 前記デジタル出力信号をアナログ出力信号に変換するデジタル-アナログ変換器と、及び
    前記アナログ出力信号を音声出力に変換する出力トランスデューサと
    を更に備えていることを特徴とする請求項１に記載のダイナミックレンジ圧縮器。
  14. デジタル入力信号を供給する入力信号チャネルと、
    前記デジタル入力信号の一部を備えているデータの少なくとも一つのブロックを保持する入力データ・バッファと、
    前記デジタル入力信号の第１のブロックがそれを通して前記入力データ・バッファをパスし、かつ第１の遅延サンプルのシーケンスを出力する複数のカスケード式オール-パス・フィルタと、
    前記第１の遅延サンプルのシーケンスの第１の部分に窓を付け、前記第１の窓付き遅延サンプルのシーケンスを結果としてもたらす手段と、
    第１の周波数ドメイン変換を前記第１の窓付き遅延サンプルのシーケンスに適用し、第１のワープ・シーケンスを結果としてもたらす手段と、
    前記第１のワープ・シーケンスから第１の複数の周波数ドメイン・レベル推定を算出する手段と、
    前記第１の遅延サンプルのシーケンスの第２の部分に窓を付け、前記第２の窓付き遅延サンプルのシーケンスを結果としてもたらす手段と、
    第２の周波数ドメイン変換を前記第２の窓付き遅延サンプルのシーケンスに適用し、第２のワープ・シーケンスを結果としてもたらす手段と、
    前記第２のワープ・シーケンスから第２の複数の周波数ドメイン・レベル推定を算出する手段と、
    前記第１及び第２の複数の周波数ドメイン・レベル推定を合計し、合計した第１及び第２の複数の周波数ドメイン・レベル推定を結果としてもたらす手段と、
    前記合計した第１及び第２の複数の周波数ドメイン・レベル推定を正規化し、正規化した第１及び第２の複数の周波数ドメイン・レベル推定を結果としてもたらす手段と、
    前記正規化した第１及び第２の複数の周波数ドメイン・レベル推定から複数の周波数ドメイン利得係数を算出する手段と、
    逆周波数ドメイン変換を前記複数の周波数ドメイン利得係数に適用し、圧縮利得フィルタの一組の圧縮フィルタ係数を結果としてもたらす手段と、及び
    前記圧縮フィルタ係数により第２の遅延サンプルのシーケンスを畳み込む手段と
    を備え、前記デジタル入力信号の第２のブロックによって生成された前記第２の遅延サンプルのシーケンスは前記複数のカスケード式オール-パス・フィルタを通って前記入力データ・バッファからパスし、前記デジタル出力信号は、前記畳み込み手段から結果としてもたらされることを特徴とするダイナミックレンジ圧縮器。
  15. 補聴器を更に備え、前記ダイナミックレンジ圧縮器は、前記補聴器に組み込まれることを特徴とする請求項１４に記載のダイナミックレンジ圧縮器。
  16. 前記複数の周波数ドメイン利得係数は、ワープ時間-ドメイン・フィルタを備えていることを特徴とする請求項１４に記載のダイナミックレンジ圧縮器。
  17. 前記デジタル出力信号をアナログ出力信号に変換するデジタル-アナログ変換器を更に備えていることを特徴とする請求項１４に記載のダイナミックレンジ圧縮器。
  18. 前記アナログ出力信号を音声出力に変換する出力トランスデューサを更に備えていることを特徴とする請求項１７に記載のダイナミックレンジ圧縮器。
  19. 前記複数のカスケード式オール-パス・フィルタは、複数の一次オール-パス・フィルタを備えていることを特徴とする請求項１４に記載のダイナミックレンジ圧縮器。
  20. デジタル・プロセッサを更に備え、前記デジタル・プロセッサは、前記窓付け手段、前記第１及び第２の周波数ドメイン変換を適用する手段、前記第１及び第２の複数の周波数ドメイン・レベル推定を算出する手段、前記合計手段、前記正規化手段、前記周波数ドメイン利得係数算出手段、前記逆周波数ドメイン変換適用手段、及び前記畳み込み手段を供給するように構成されることを特徴とする請求項１４に記載のダイナミックレンジ圧縮器。
  21. 前記第１及び第２の周波数ドメイン変換を適用する前記手段は、離散フーリエ変換、高速フーリエ変換、ゲーツェル変換、及び離散余弦変換で構成されているグループから選択された変換を用いることを特徴とする請求項１４に記載のダイナミックレンジ圧縮器。
  22. 音声入力信号をアナログ入力信号に変換する入力トランスデューサと、及び
    前記アナログ入力信号を前記デジタル入力信号に変換するアナログ-デジタル変換器とを更に備えていることを特徴とする請求項１４に記載のダイナミックレンジ圧縮器。
  23. 前記デジタル出力信号をアナログ出力信号に変換するデジタル-アナログ変換器と、及び
    前記アナログ出力信号を音声出力に変換する出力トランスデューサと
    を更に備えていることを特徴とする請求項１４に記載のダイナミックレンジ圧縮器。
  24. 前記窓付け手段は、前記第１及び第２の複数の周波数ドメイン・レベル推定の５０％重複を供給することを特徴とする請求項１４に記載の補聴器。
  25. 前記デジタル入力信号の前記第１のブロックに対応しているサンプルの量は、前記複数のカスケード式オール-パス・フィルタに対応している一次オール-パス・フィルタの量に等しいことを特徴とする請求項１４に記載の補聴器。
  26. 前記第１の遅延サンプルのシーケンスの前記第１の部分は、前記第１の遅延サンプルのシーケンスの第１の半分を備えかつ前記第１の遅延サンプルのシーケンスの第２の部分は、前記第１の遅延サンプルのシーケンスの第２の半分を備えていることを特徴とする請求項２５に記載の補聴器。
  27. デジタル入力信号を供給する入力信号チャネルと、
    前記デジタル入力信号の一部を備えているサイズＭのデータのブロックを保持する入力データ・バッファと、
    ２Ｍカスケード式オール-パス・フィルタを備えている複数のカスケード式オール-パス・フィルタであり、第１の遅延サンプルのシーケンスを形成するために前記デジタル入力信号の第１のブロックがそれを通して前記入力データ・バッファをパスし、かつ第２の遅延サンプルのシーケンスを形成するために前記デジタル入力信号の第２のブロックがそれを通して前記入力データ・バッファをパスし、かつ前記第１の遅延サンプルのシーケンス及び前記第２の遅延サンプルのシーケンスが組合された遅延サンプルのシーケンスを形成する、該複数のカスケード式オール-パス・フィルタと、
    前記組合された遅延サンプルのシーケンスの第１の部分に窓を付け、前記第１の部分がサイズＭであり、前記窓付き遅延サンプルのシーケンスを結果としてもたらす手段と、
    ２Ｍ-ポイント周波数ドメイン変換を前記窓付き遅延サンプルのシーケンスに適用し、ワープ・シーケンスを結果としてもたらす手段と、
    前記ワープ・シーケンスの複数の周波数ドメイン・レベル推定を算出する手段と、
    前記複数の周波数ドメイン・レベル推定から複数の周波数ドメイン・レベル利得係数を算出する手段と、
    逆周波数ドメイン変換を前記複数の周波数ドメイン利得係数に適用し、圧縮利得フィルタの一組の圧縮フィルタ係数を結果としてもたらす手段と、及び
    前記圧縮フィルタ係数により前記組合された遅延サンプルのシーケンスを畳み込み、前記第２の部分がサイズＭであり、デジタル出力信号を結果としてもたらす手段とを備えていることを特徴とする補聴器。
  28. 補聴器を更に備え、前記ダイナミックレンジ圧縮器は、前記補聴器に組み込まれることを特徴とする請求項２７に記載のダイナミックレンジ圧縮器。
  29. 前記複数の周波数ドメイン利得係数は、ワープ時間-ドメイン・フィルタを備えていることを特徴とする請求項２７に記載のダイナミックレンジ圧縮器。
  30. 前記デジタル出力信号をアナログ出力信号に変換するデジタル-アナログ変換器を更に備えていることを特徴とする請求項２７に記載のダイナミックレンジ圧縮器。
  31. 前記アナログ出力信号を音声出力に変換する出力トランスデューサを更に備えていることを特徴とする請求項３０に記載のダイナミックレンジ圧縮器。
  32. 前記複数のカスケード式オール-パス・フィルタは、複数の一次オール-パス・フィルタを備えていることを特徴とする請求項２７に記載のダイナミックレンジ圧縮器。
  33. デジタル・プロセッサを更に備え、前記デジタル・プロセッサは、前記窓付け手段、前記２Ｍ-ポイント周波数ドメイン変換を適用する手段、前記複数の周波数ドメイン・レベル推定を算出する手段、前記周波数ドメイン利得係数算出手段、前記逆周波数ドメイン変換適用手段、及び前記畳み込み手段を供給するように構成されることを特徴とする請求項２７に記載のダイナミックレンジ圧縮器。
  34. 前記周波数ドメイン変換を適用する前記手段は、離散フーリエ変換、高速フーリエ変換、ゲーツェル変換、及び離散余弦変換で構成されているグループから選択された変換を用いることを特徴とする請求項２７に記載のダイナミックレンジ圧縮器。
  35. 音声入力信号をアナログ入力信号に変換する入力トランスデューサと、及び
    前記アナログ入力信号を前記デジタル入力信号に変換するアナログ-デジタル変換器とを更に備えていることを特徴とする請求項２７に記載のダイナミックレンジ圧縮器。
  36. 前記デジタル出力信号をアナログ出力信号に変換するデジタル-アナログ変換器と、及び
    前記アナログ出力信号を音声出力に変換する出力トランスデューサと
    を更に備えていることを特徴とする請求項２７に記載のダイナミックレンジ圧縮器。
  37. デジタル入力信号を受信する段階と、
    遅延サンプルのシーケンスを形成するために複数のカスケード式オール-パス・フィルタを通して前記デジタル入力信号の一部をパスする段階と、
    前記遅延サンプルのシーケンスに窓を付ける段階と、
    ワープ・シーケンスを形成するために前記窓付き遅延サンプルのシーケンスに周波数ドメイン変換を適用する段階と、
    前記ワープ・シーケンスから複数の周波数ドメイン・レベル推定を算出する段階と、
    ワープ時間ドメイン・フィルタを形成するために前記複数の周波数ドメイン・レベル推定から複数の周波数ドメイン利得係数を算出する段階と、
    一組の圧縮フィルタ係数を形成するために前記複数の周波数ドメイン利得係数に逆周波数ドメイン変換を適用する段階と、及び
    デジタル出力信号を形成するために前記圧縮フィルタ係数により前記遅延サンプルのシーケンスを畳み込む段階と
    を具備することを特徴とする補聴器で音を処理する方法。
  38. 入力信号を生成するためのマイクロフォンと、出力信号を生成するために前記入力信号を処理するための信号プロセッサと、前記出力信号を音声信号に変換するためのトランスデューサとを備え、
    前記信号プロセッサは、前記入力信号から第１の周波数ワープ信号を生成し、さらに、聴力障害訂正信号に従って前記第１の周波数ワープ信号を処理し、第２の周波数ワープ信号を獲得するアルゴリズムを処理する
    ことを特徴とする補聴器。
  39. ユーザの耳にマウントされるよう構成されたことを特徴とする請求項３８に記載の補聴器。
  40. 外耳道挿入形であることを特徴とする請求項３８に記載の補聴器。
  41. 耳穴形であることを特徴とする請求項３８に記載の補聴器。
  42. 耳掛け形であることを特徴とする請求項３８に記載の補聴器。
  43. 前記信号プロセッサは、周波数領域における少なくとも一部の信号処理を実行することを特徴とする請求項３８に記載の補聴器。
  44. 前記信号プロセッサは、複数のオール−パス・フィルタからなることを 特徴とする請求項３８に記載の補聴器。
  45. 前記第２の周波数ワープ信号は、聴力障害に対して訂正されることを特徴とする請求項３８に記載の補聴器。
  46. 前記プロセッサは有限インパルス応答フィルタを含み、前記有限インパルス応答フィルタはＥＶＥＮモード対称性を有していることを特徴とする請求項３８に記載の補聴器。
  47. 前記信号プロセッサは複数のカスケード式オール−パス・フィルタを含むことを特徴とする請求項３８に記載の補聴器。
  48. 前記信号プロセッサは、バーク・スケールに近似するワープ周波数スケール上で作動することを特徴とする請求項３８に記載の補聴器。
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