JP5605062B2 - 騒音源の快音化方法および快音化装置 - Google Patents

騒音源の快音化方法および快音化装置 Download PDF

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Description

本発明は、騒音源が発生する騒音に対して快音化を図る方法および装置に関し、特に、オーディオ源が発生する音を騒音に重ね合わせることにより、ヒトの聴覚上、騒音を軽減させる技術に関する。
人間が社会生活を営む以上、家電製品、オフィス機器、工場施設、輸送機器などの様々な装置から生じる騒音を甘受せざるを得ないが、従来から、不快な騒音を可能な限り軽減する対策が考えられてきた。現在実用化されている騒音対策は、大別して、受動消音法と能動消音法とに分けられる。
前者は、騒音源の筐体に吸音材などを付加して外部に騒音が伝達されるのを防ぐ手法であるが、筐体がかさばり、また、低音部の消音効果が弱いという欠点がある。
一方、後者は、一般にＡＮＣ（Active Noise Control）と呼ばれており、騒音を打ち消す成分をもった別な音波を故意に発生させ、騒音成分を低減させる手法である。たとえば、下記の特許文献１，２には、ダクト内を伝搬する音波に対して同音圧逆位相の音波を放射して、騒音を消すＡＮＣシステムが開示されている。また、下記の特許文献３には、自動車の車室内騒音を低減させる技術が開示され、特許文献４には、複写機の騒音を低減させる技術が開示され、特許文献５には、ジェットエンジンのための騒音低減技術が開示されている。更に、特許文献６には、騒音をキャンセルする機能を有するヘッドフォンが開示されている。
このＡＮＣは、コンパクトな電子的機器を用いて実現可能であるが、マイクを用いて騒音をリアルタイムで採取し、これを解析して、当該騒音を打ち消す音波（位相反転した音波）をリアルタイムで生成する必要があるため、ＤＳＰなどの高速な信号処理回路が必要になり、コストがかかるという欠点がある。また、原理的に、高音部の消音効果が弱く、音波の位相を活用して消音を行うため、騒音低減の効果に指向性があるという問題もある。このため、ダクト、自動車内、ヘッドフォンなど、騒音方向を制御可能な閉鎖的な音響空間に適用が限定されているのが実情である。
一方、最近は、ヒトの聴覚の生理学的特性を利用して、騒音を軽減させる新たな技術が提案されている。この技術は、騒音とは別な音波を発生させる点では、上記能動消音法と類似した手法を採るが、騒音そのものを物理的に減衰させるわけではなく、騒音に対してマスキング効果（ヒトの聴覚の生理学的特性に基づく効果）をもった別な音を聞かせることにより、ヒトが騒音を生理学的に聴取しにくくする手法ということができる。たとえば、下記の特許文献７には、騒音をマスクするためにＭＩＤＩ信号音を流すことにより、室内の騒音を軽減する技術が開示されている。また、特許文献８には、プリンタ装置の不快な動作音を抑制するために意図的に雑音を付加する技術が開示されており、特許文献９には、ハードディスク装置の不快な動作音を抑制するために意図的に雑音を機械的に付加する技術が開示されている。また、下記の特許文献１０には、車室内の騒音をマスキングできるように、オーディオ信号をフィルタ加工して再生する技術が開示されており、特許文献１１には、自動車内での騒音レベルを検知して、適当な音量で音楽を鑑賞することができるように、自動的にオーディオ再生音量を調整する技術が開示されている。
特開昭６３−２７６１００号公報 特許第２５４４８９９号公報 特許第２６６３５５２号公報 特開平７−２８１４９７号公報 特許第３４３４８３０号公報 特許第４４１７３１６号公報 特表２００４−５１０１９１号公報 特許第２９６７４００号公報 特許第３３６５３８６号公報 特許第２５４１０６２号公報 特許第３２８７７４７号公報
上述したとおり、古くから知られている受動消音法には、筐体がかさばり、低音部の消音効果が弱いという欠点がある。また、前掲の特許文献１〜６に例示されているような能動消音法には、高速な信号処理回路のためにコスト高となり、高音部の消音効果が弱く、騒音低減の効果に指向性があるという欠点がある。
一方、特許文献７〜９で提案されている手法では、確かに騒音が聴取しにくくなる効果は得られるが、騒音レベルを上回るような無味乾燥な信号音（ＭＩＤＩ楽器音や意図的に付加した雑音）が流れることになり、長時間の使用に耐える快適な音響環境を提供するこはできない。また、特許文献１０，１１で提案されている手法は、自動車内で音楽鑑賞する際、車室内で音楽を聴きやすくすることが目的であるため、適用可能な音響空間が自動車内に限定されるという問題がある。
そこで本発明は、室内／室外を問わず、種々の音響空間において様々な騒音源が発生する騒音を、効果的にかつ低コストで快音化することができる騒音源の快音化方法および快音化装置を提供することを目的とする。
(1) 本発明の第１の態様は、騒音源が発生する騒音に対して快音化を図る騒音源の快音化方法において、
騒音源が発生する騒音信号Ｎを採取する騒音信号採取段階と、
騒音信号Ｎの所定時間内の平均周波数分布に基づいて騒音スペクトルＮav（ｆ）を求める騒音スペクトル算出段階と、
オーディオ源が発生するオーディオ信号Ａを採取するオーディオ信号採取段階と、
オーディオ信号Ａの所定時間内の平均周波数分布に基づいてオーディオスペクトルＡav（ｆ）を求めるオーディオスペクトル算出段階と、
騒音スペクトルＮav（ｆ）をオーディオスペクトルＡav（ｆ）で除する除算演算により、除算スペクトルＦ（ｆ）を算出するスペクトル除算段階と、
オーディオ源が発生するオーディオ信号Ａを、除算スペクトルＦ（ｆ）をフィルタ関数とする周波数フィルタに通すことにより、周波数成分が調整された調整オーディオ信号Ａ＊を得るイコライズ処理段階と、
調整オーディオ信号Ａ＊を、スピーカから、騒音に対するマスキング効果が生じる音量で出力するオーディオ出力段階と、
を行うようにしたものである。
(2) 本発明の第２の態様は、上述した第１の態様に係る騒音源の快音化方法において、
騒音スペクトル算出段階で、周波数ｆ軸上に離散的に設定された合計ｍ個の周波数についてのエネルギー値を示す騒音スペクトルＮav（ｆ）を求め、
騒音スペクトルＮav（ｆ）の第ｊ番目の周波数ｆ（ｊ）について、周波数軸上で周波数ｆ（ｊ）を含む参照幅ξの範囲内に入る他の周波数についての各エネルギー値をサンプル値として抽出し、「もとの騒音スペクトルＮav（ｆ）の周波数ｆ（ｊ）のエネルギー値Ｎav（ｆ（ｊ））」と「抽出したサンプル値の最大値Ｅmax 」とを比較し、Ｅmax ＞Ｎav（ｆ（ｊ））の場合には、Ｎav（ｆ（ｊ））をＥmax に置き換える処理を、ｊ＝１〜ｍのそれぞれについて実行する臨界帯域補正処理を行うことにより補正騒音スペクトルＮ′av（ｆ）を求める騒音スペクトル補正段階を更に行い、
スペクトル除算段階で、騒音スペクトルＮav（ｆ）の代わりに、補正騒音スペクトルＮ′av（ｆ）を用いた除算を行うようにしたものである。
(3) 本発明の第３の態様は、上述した第２の態様に係る騒音源の快音化方法において、
周波数ｆについての参照幅ξとして、周波数ｆの音をマスカー音とするスペクトルマスキングカーブの臨界帯域幅ξ（ｆ）を設定するようにしたものである。
(4) 本発明の第４の態様は、上述した第２の態様に係る騒音源の快音化方法において、
周波数ｆの単位をＨｚとして、
ξ（ｆ）＝２５＋７５（１．０＋１．４（ｆ／１０００）２）０．６９
なる式により、周波数ｆについての参照幅ξ（ｆ）を設定するようにしたものである。
(5) 本発明の第５の態様は、上述した第１〜第４の態様に係る騒音源の快音化方法において、
除算スペクトルＦ（ｆ）に対して平滑化を行うことにより、補正除算スペクトルＦ′（ｆ）を求める除算スペクトル補正段階を更に行い、
イコライズ処理段階で、オーディオ信号Ａを補正除算スペクトルＦ′（ｆ）をフィルタ関数とする周波数フィルタに通すことにより、調整オーディオ信号Ａ＊を得るようにしたものである。
(6) 本発明の第６の態様は、上述した第１〜第５の態様に係る騒音源の快音化方法において、
オーディオ源が発生するオーディオ信号Ａに対して白色ノイズを付加することにより、補正オーディオ信号Ａ′を求めるオーディオ信号補正段階を更に行い、
イコライズ処理段階で、オーディオ信号Ａの代わりに、補正オーディオ信号Ａ′をフィルタに通すことにより調整オーディオ信号Ａ＊を得るようにしたものである。
(7) 本発明の第７の態様は、上述した第１〜第６の態様に係る騒音源の快音化方法において、
オーディオ出力段階で、騒音源が発生する騒音信号Ｎの音量を測定し、その測定結果に基づいて調整オーディオ信号Ａ＊の音量を調整する
(8) 本発明の第８の態様は、上述した第１〜第７の態様に係る騒音源の快音化方法において、
準備段階において、騒音信号採取段階と、騒音スペクトル算出段階と、オーディオ信号採取段階と、オーディオスペクトル算出段階と、スペクトル除算段階と、を実行し、
この準備段階に後続する快音化段階において、準備段階において算出されたフィルタ関数を用いて、イコライズ処理段階と、オーディオ出力段階と、を行うようにしたものである。
(9) 本発明の第９の態様は、上述した第１〜第８の態様に係る騒音源の快音化方法における騒音信号採取段階と、騒音スペクトル算出段階と、オーディオ信号採取段階と、オーディオスペクトル算出段階と、スペクトル除算段階と、所定のプログラムを組み込んだコンピュータに実行させるようにしたものである。
(10) 本発明の第１０の態様は、騒音源が発生する騒音に対して快音化を図る騒音源の快音化装置において、
オーディオ信号を発生させるためのコンテンツを格納したコンテンツ格納部と、
所定のフィルタ関数を格納したフィルタ格納部と、
コンテンツの周波数特性を、フィルタ関数を用いて調整し、調整コンテンツを生成するイコライザと、
調整コンテンツを再生するコンテンツ再生部と、
コンテンツ再生部で再生された音をスピーカから出力するオーディオ出力部と、
を設け、
「騒音源が発生する騒音信号Ｎの所定時間内の平均周波数分布を示す騒音スペクトルＮav（ｆ）」を、「コンテンツを再生することにより発生するオーディオ信号Ａの所定時間内の平均周波数分布を示すオーディオスペクトルＡav（ｆ）」で除する除算演算を行うことにより得られるスペクトルが、フィルタ格納部にフィルタ関数として格納されているようにしたものである。
(11) 本発明の第１１の態様は、上述した第１０の態様に係る騒音源の快音化装置において、
コンテンツ格納部内に複数ｎ通りのコンテンツを格納し、
フィルタ格納部内にｎ通りのコンテンツのそれぞれに対応した合計ｎ通りのフィルタ関数を格納し、
ｎ通りのコンテンツのうち、第ｉ番目（ｉ＝１〜ｎ）のコンテンツを自動選択もしくは外部からの選択操作に基づいて手動選択するコンテンツ選択部を更に設け、
イコライザが、第ｉ番目（ｉ＝１〜ｎ）のコンテンツについての調整コンテンツを生成する際に、これに対応した第ｉ番目のフィルタ関数を用いて周波数特性の調整を行い、
コンテンツ再生部が、選択された第ｉ番目のコンテンツに対応する調整コンテンツを再生するようにしたものである。
(12) 本発明の第１２の態様は、上述した第１１の態様に係る騒音源の快音化装置において、
外部から与えられた新たなコンテンツおよびフィルタ関数の組み合わせを入力し、それぞれコンテンツ格納部およびフィルタ格納部に格納する機能をもったコンテンツ＆フィルタ入力部を更に設けるようにしたものである。
(13) 本発明の第１３の態様は、上述した第１０〜第１２の態様に係る騒音源の快音化装置において、
騒音源が発生する騒音信号Ｎを採取する騒音信号採取部と、
騒音信号採取部が採取した騒音信号Ｎの音圧レベルを検出する音圧レベル検出部と、
音圧レベル検出部が検出した音圧レベルに基づいて、コンテンツ再生部によって再生される調整コンテンツの再生音圧レベルを調整する音圧レベル調整部と、
を更に設けるようにしたものである。
(14) 本発明の第１４の態様は、上述した第１３の態様に係る騒音源の快音化装置において、
音圧レベル検出部が検出した音圧レベルが所定のしきい値未満である状態が所定時間継続した場合に、騒音信号採取部および音圧レベル検出部を除く構成要素の一部もしくは全部に対する電源供給を停止する休止モードへと移行し、音圧レベルが所定のしきい値を越えた場合に休止モードを解除する電源制御部を更に設けるようにしたものである。
(15) 本発明の第１５の態様は、騒音源が発生する騒音に対して快音化を図る騒音源の快音化装置において、
オーディオ信号を発生させるためのコンテンツを格納したコンテンツ格納部と、
騒音源が発生する騒音信号Ｎを採取する騒音信号採取部と、
コンテンツと騒音信号Ｎとに基づいてフィルタ関数を作成するフィルタ作成部と、
作成されたフィルタ関数を格納するフィルタ格納部と、
コンテンツの周波数特性を、フィルタ関数を用いて調整し、調整コンテンツを生成するイコライザと、
調整コンテンツを再生するコンテンツ再生部と、
コンテンツ再生部で再生された音をスピーカから出力するオーディオ出力部と、
を設け、
フィルタ作成部が、「騒音信号採取部が採取した騒音信号Ｎの所定時間内の平均周波数分布を示す騒音スペクトルＮav（ｆ）」を、「コンテンツを再生することにより発生するオーディオ信号Ａの所定時間内の平均周波数分布を示すオーディオスペクトルＡav（ｆ）」で除する除算演算を行うことにより、フィルタ関数を作成するようにしたものである。
(16) 本発明の第１６の態様は、上述した第１５の態様に係る騒音源の快音化装置において、
コンテンツ格納部内に複数ｎ通りのコンテンツを格納し、
ｎ通りのコンテンツのうち、第ｉ番目（ｉ＝１〜ｎ）のコンテンツを自動選択もしくは外部からの選択操作に基づいて手動選択するコンテンツ選択部を更に設け、
フィルタ作成部が、選択された第ｉ番目のコンテンツと騒音信号Ｎとに基づいてフィルタ関数を作成し、作成したフィルタ関数を第ｉ番目のコンテンツに対応するフィルタ関数としてフィルタ格納部に格納する処理を行い、
イコライザが、選択された第ｉ番目のコンテンツについての調整コンテンツを生成する際に、これに対応した第ｉ番目のフィルタ関数を用いて周波数特性の調整を行い、
コンテンツ再生部が、選択された第ｉ番目のコンテンツに対応する調整コンテンツを再生するようにしたものである。
(17) 本発明の第１７の態様は、上述した第１５または第１６の態様に係る騒音源の快音化装置において、
騒音信号採取部が採取した騒音信号Ｎの音圧レベルを検出する音圧レベル検出部と、
音圧レベル検出部が検出した音圧レベルに基づいて、コンテンツ再生部によって再生される調整コンテンツの再生音圧レベルを調整する音圧レベル調整部と、
を更に設けるようにしたものである。
(18) 本発明の第１８の態様は、上述した第１７の態様に係る騒音源の快音化装置において、
音圧レベル検出部が検出した音圧レベルが所定のしきい値未満である状態が所定時間継続した場合に、騒音信号採取部および音圧レベル検出部を除く構成要素の一部もしくは全部に対する電源供給を停止する休止モードへと移行し、音圧レベルが所定のしきい値を越えた場合に休止モードを解除する電源制御部を更に設けるようにしたものである。
(19) 本発明の第１９の態様は、騒音源が発生する騒音に対して快音化を図る騒音源の快音化装置において、
オーディオ信号を発生させる元のコンテンツに対して騒音を快音化する固有の周波数特性をもつように調整を施すことにより得られた調整コンテンツを格納した調整コンテンツ格納部と、
調整コンテンツを再生するコンテンツ再生部と、
コンテンツ再生部で再生された音をスピーカから出力するオーディオ出力部と、
を設け、
調整コンテンツは、「騒音源が発生する騒音信号Ｎの所定時間内の平均周波数分布を示す騒音スペクトルＮav（ｆ）」を、「元のコンテンツを再生することにより発生するオーディオ信号Ａの所定時間内の平均周波数分布を示すオーディオスペクトルＡav（ｆ）」で除する除算演算を行うことにより得られるスペクトルをフィルタ関数として、元のコンテンツの周波数特性を調整することにより得られたコンテンツであるようにしたものである。
(20) 本発明の第２０の態様は、上述した第１９の態様に係る騒音源の快音化装置において、
調整コンテンツ格納部内に複数ｎ通りの調整コンテンツを格納し、
ｎ通りの調整コンテンツのうち、第ｉ番目（ｉ＝１〜ｎ）の調整コンテンツを自動選択もしくは外部からの選択操作に基づいて手動選択するコンテンツ選択部を更に設け、
コンテンツ再生部が、選択された第ｉ番目の調整コンテンツを再生するようにしたものである。
(21) 本発明の第２１の態様は、上述した第１９または第２０の態様に係る騒音源の快音化装置において、
外部から与えられた新たな調整コンテンツを入力して調整コンテンツ格納部に格納する機能をもったコンテンツ入力部を更に設けるようにしたものである。
(22) 本発明の第２２の態様は、上述した第１９〜第２１の態様に係る騒音源の快音化装置において、
騒音源が発生する騒音信号Ｎを採取する騒音信号採取部と、
騒音信号採取部が採取した騒音信号Ｎの音圧レベルを検出する音圧レベル検出部と、
音圧レベル検出部が検出した音圧レベルに基づいて、コンテンツ再生部によって再生される調整コンテンツの再生音圧レベルを調整する音圧レベル調整部と、
を更に設けるようにしたものである。
(23) 本発明の第２３の態様は、上述した第２２の態様に係る騒音源の快音化装置において、
音圧レベル検出部が検出した音圧レベルが所定のしきい値未満である状態が所定時間継続した場合に、騒音信号採取部および音圧レベル検出部を除く構成要素の一部もしくは全部に対する電源供給を停止して休止モードへと移行し、音圧レベルが所定のしきい値を越えた場合に休止モードを解除する電源制御部を更に設けるようにしたものである。
(24) 本発明の第２４の態様は、上述した第１０〜第２３の態様に係る騒音源の快音化装置において、
一部もしくは全部の構成要素を騒音源に装着するための着脱アダプタを設けるようにしたものである。
(25) 本発明の第２５の態様は、上述した第２４の態様に係る騒音源の快音化装置において、
装着もしくは内蔵の対象となる騒音源が電力によって稼働する装置であり、
この騒音源の稼働状態をモニタして待機モードへの移行制御を行う電源制御部を更に設け、
電源制御部が、騒音源が稼働停止状態にある場合には、電源制御部以外の構成要素の一部もしくは全部に対する電源供給を停止する待機モードへと移行し、騒音源が稼働状態にある場合には、待機モードを解除する制御を行うようにしたものである。
(26) 本発明の第２６の態様は、上述した第１０〜第２５の態様に係る騒音源の快音化装置において、
上述した第１〜第５の態様に係る快音化方法におけるフィルタ関数の生成方法を用いて生成したフィルタ関数を用いるようにしたものである。
(27) 本発明の第２７の態様は、上述した第１０〜第２５の態様に係る騒音源の快音化装置の一部もしくは全部の構成要素を電気製品に組み込み、快音化装置の構成要素となるイコライザが、当該電気製品自身が発生する騒音信号Ｎを用いて作成されたフィルタ関数を用いて周波数特性の調整を行うようにしたものである。
本発明では、歌声や音楽、その他のオーディオ源が発生する音を騒音に重ね合わせることにより、ヒトの聴覚上、騒音を軽減させる効果が得られる。すなわち、本発明では、予め、騒音源が発生する騒音信号Ｎの時間平均をとった騒音スペクトルＮav（ｆ）が採取され、オーディオ源が発生するオーディオ信号Ａの時間平均をとったオーディオスペクトルＡav（ｆ）が採取され、騒音スペクトルＮav（ｆ）をオーディオスペクトルＡav（ｆ）で除する除算演算によりフィルタ関数Ｆ（ｆ）が算出される。そして、オーディオ源が発生するオーディオ信号Ａをフィルタ関数Ｆ（ｆ）に通すイコライズ処理を行い、得られた調整オーディオ信号Ａ＊を、騒音源の近傍もしくは任意の場所に配置されたスピーカから出力することになる。
こうして出力される調整オーディオ信号Ａ＊は、平均的な騒音スペクトルＮav（ｆ）の周波数特性に近似するように調整されたオーディオ信号であるため、スピーカから所定音量で出力すると、騒音に対して、ヒトの聴覚の生理学的特性に基づくマスキング効果が生じることになる。すなわち、物理的には、騒音にオーディオが加わるため、音波のエネルギー量自体は増加することになるが、ヒトの聴覚の生理学的特性によって騒音がマスキングされ、生理的に聴取される音はオーディオが主成分となり、騒音源を効果的に快音化することが可能になる。
本発明に係る方法は、受動消音法のように、騒音源に吸音材などを付加する必要はなく、また、従来の能動消音法のように、高価なリアルタイム信号処理回路も必要ない。実際、フィルタ関数Ｆ（ｆ）は、一般的なフーリエ変換処理と除算処理とを行う機能をもった回路やプロセッサによって算出することが可能であり、このフィルタ関数Ｆ（ｆ）を用いたイコライズ処理は、一般的なオーディオ機器で広く利用されているイコライザによって行うことができるので、本発明を利用すれば、比較的安価な費用で効果的な騒音対策を講じることが可能になる。しかも、本発明による方法は、位相反転波によって騒音を物理的に打ち消すわけではないので、指向性が問われることもなく、室内／室外を問わず、種々の音響空間において様々な騒音源が発生する騒音を、効果的にかつ低コストで快音化することができる。
なお、フィルタ関数Ｆ（ｆ）を得るための除算演算では、除数が零になる場合に、商を所定の有限値とすることにより、あるいは、商の最小値および最大値を予め設定しておくことにより、数学的なエラーを回避することができる。
また、マスキング効果をより高めるために、騒音スペクトルＮav（ｆ）に対して臨界帯域補正を行ったり、フィルタ関数Ｆ（ｆ）に対して平滑補正を施したり、フィルタを通す前のオーディオ信号に白色ノイズを付加する補正を行ったりすれば、より好ましい快音化が可能になる。
実用上は、フィルタ関数Ｆ（ｆ）を算出するプロセスを予め準備段階で行っておき、この準備段階の後の快音化段階において、調整オーディオ信号Ａ＊をスピーカから出力することができるので、快音化装置には、必ずしもフィルタ関数Ｆ（ｆ）を作成する機能をもたせる必要はなく、準備段階において別な装置で作成したフィルタ関数Ｆ（ｆ）を組み込むようにしてもよい。予め騒音源が特定されているケースでは、このように別な装置で作成したフィルタ関数Ｆ（ｆ）を組み込み、任意のオーディオ源からのオーディオ信号をイコライズして出力するだけの単純な構成で、本発明に係る快音化装置を構成することが可能になる。あるいは、予めイコライズ済みの調整オーディオ信号Ａ＊を用意しておけば、イコライザ回路も省略して構造を更に単純化することも可能である。
一方、快音化装置内に、騒音源が発生する騒音信号Ｎとオーディオ源が発生するオーディオ信号Ａとを採取し、フィルタ関数Ｆ（ｆ）を作成する機能を組み込んでおけば、未知の騒音源に対しても、新たなフィルタ関数Ｆ（ｆ）を作成して対応することが可能になる。
また、騒音源が発生する騒音の音圧レベルを検出する機能を装置に組み込んでおけば、調整オーディオ信号Ａ＊をスピーカから出力する際の音量を、騒音に対するマスキング効果が生じる適正な音量に自動調整することが可能になる。更に、騒音の音圧レベルをモニタして、電力節約を行う休止モードへ移行する機能を設けておけば、騒音の音量が小さいときには、装置を休止モードとして電力を節約することができる。また、騒音源が電力によって稼働する装置の場合、この騒音源の稼働状態を電気的にモニタして待機モードへの移行制御を行うようにすれば、騒音源が稼働していないときには、待機モードに移行して電力を節約することができる。
従来の能動消音法（ＡＮＣ：Active Noise Control）による騒音軽減化の基本原理を示す図である。 図１に示す能動消音法に、更にフィードバック制御を加えた方法の基本原理を示す図である。 本発明の基本的実施形態に係る快音化装置の基本構成を示すブロック図である。 本発明に係る快音化方法で利用するスペクトルマスキングの基本原理を示すグラフである。 ヒトの聴覚にスペクトルマスキングという生理学的特性が生じる原因を説明するための聴覚系の構造図である。 本発明に係る快音化方法の基本手順を示す流れ図である。 図６のスペクトル除算段階（ステップＳ５）で用いられる具体的なスペクトルの例を示すグラフである。 本発明においてスペクトルマスキング効果が得られる理由を説明する数式を示す図である。 ヘアードライヤーを騒音源として本発明に係る快音化装置を利用するいくつかの形態を示す図である。 図６のイコライズ処理段階（ステップＳ６）のより詳細な手順を示す流れ図である。 図１０のステップＳ６１で行われるフレーム抽出処理を例示する図である。 図１１に示す各フレームに適用するハニング窓の一例を示す図である。 図１０に示すイコライズ処理の基本概念を示すグラフ群である。 本発明の変形例において実施される臨界帯域補正処理の基本概念を示すグラフである。 本発明の変形例において実施される臨界帯域補正処理の手順を示す流れ図である。 図１５のステップＳ２５で行われる置換処理の具体例を示すグラフである。 図１６のグラフに示される参照幅ξ（ｆ）を決定するために利用される式の一例を示す図である。 本発明の変形例において実施されるフィルタ平滑化処理の基本概念を示すグラフである。 本発明の変形例において実施される白色ノイズ付加処理の基本概念を示すグラフである。 本発明の変形例に係る快音化方法の基本手順を示す流れ図である。 本発明の第１の変形例に係る快音化装置の基本構成を示すブロック図である。 本発明の第２の変形例に係る快音化装置の基本構成を示すブロック図である。 本発明の第３の変形例に係る快音化装置の基本構成を示すブロック図である。 本発明の第４の変形例に係る快音化装置の基本構成を示すブロック図である。 本発明の第５の変形例に係る快音化装置の基本構成を示すブロック図である。 本発明の第６の変形例に係る快音化装置の基本構成を示すブロック図である。 本発明の第７の変形例に係る快音化装置の基本構成を示すブロック図である。 電気掃除機が発生する騒音と音楽コンテンツを再生して得られるオーディオ信号の波形（図(a) ）およびスペクトル（図(b) ）ならびにこれらに基づいて作成されたフィルタ関数（図(c) ）を示すグラフである。 電気掃除機が発生する騒音と音楽コンテンツをフィルタ関数を通して再生した調整オーディオ信号の波形（図(a) ）およびスペクトル（図(b) ）を示すグラフである。 電気シェーバが発生する騒音と音楽コンテンツを再生して得られるオーディオ信号の波形（図(a) ）およびスペクトル（図(b) ）ならびにこれらに基づいて作成されたフィルタ関数（図(c) ）を示すグラフである。 電気シェーバが発生する騒音と音楽コンテンツをフィルタ関数を通して再生した調整オーディオ信号の波形（図(a) ）およびスペクトル（図(b) ）を示すグラフである。 ヘアードライヤーが発生する騒音と音楽コンテンツを再生して得られるオーディオ信号の波形（図(a) ）およびスペクトル（図(b) ）ならびにこれらに基づいて作成されたフィルタ関数（図(c) ）を示すグラフである。 ヘアードライヤーが発生する騒音と音楽コンテンツをフィルタ関数を通して再生した調整オーディオ信号の波形（図(a) ）およびスペクトル（図(b) ）を示すグラフである。
以下、本発明を図示する実施形態に基づいて説明する。
＜＜＜ §１． 本発明に係る快音化装置の基本構成 ＞＞＞
ここでは、本発明に係る快音化装置の基本構成を説明する。本発明は、ヒトの聴覚の生理学的特性を利用して、騒音を軽減させる原理に基づくものであり、騒音とは別な音波を発生させるという点では、能動消音法（ＡＮＣ：Active Noise Control）と類似した手法を採る。そこで、まず、従来から利用されている能動消音法の基本原理を図を参照して説明する。
図１は、従来の能動消音法による騒音軽減化の基本原理を示す図である。ここでは、説明の便宜上、騒音源１０として、ヘアードライヤーを用いた例で説明を行う。図示のとおり、騒音源１０となるヘアードライヤーからは騒音信号Ｎ（音波）が周囲に伝播されることになる。古くから行われてきた受動消音法では、この騒音源１０の筐体に吸音材などを付加して外部に騒音が伝達されるのを防ぐ対策を施すことになるが、筐体がかさばり、低音部の消音効果が弱いという欠点があることは既に述べたとおりである。
そこで、能動消音法では、この騒音信号Ｎを打ち消す成分をもった別な音波（位相反転信号Ｉ）を故意に発生させ、騒音信号Ｎに位相反転信号Ｉをぶつけることにより、両者を物理的に消滅させる手法を採る。もっとも、現実的には、従来の能動消音法を用いて図示のような構成で消音を行うことは不可能であり、ヘアードライヤーをダクト内に閉じ込めて、騒音波が所定方向にしか進行しないような制御を行うなど、非実用的な実験環境でないと騒音を打ち消すことはできない（後述する図２の構成をとる場合も同様である）。
図１に示す例の場合、騒音収録マイク２０によって、騒音源１０の近傍で騒音信号Ｎを収録して電気信号に変換し、これを信号遅延部３０で所定時間だけ遅延させ、位相反転部４０で位相反転させた上で、スピーカ５０から出力する。信号遅延部３０では、騒音源１０から、騒音信号Ｎと位相反転信号Ｉとの衝突位置までの音波の伝搬距離Ｌに相当する音波の伝搬時間に相当する時間差だけ信号を遅延させる処理を行う（電気信号の伝搬時間は、音波の伝搬時間に比べて非常に小さいので無視する）。
位相反転信号Ｉが、騒音信号Ｎに対して、正確に位相反転した同一音圧レベルの信号であれば、理論的には、騒音信号Ｎを完全に打ち消すことができる。しかしながら、実際には、騒音信号Ｎに完全に同期した信号を取り出し、正確な位相反転信号Ｉを生成し、タイミングを正確に合わせて衝突させることは極めて困難である。そのため、図の右方に示すとおり、打ち消されずに残った残存信号Ｒが観測されることになる。このように、騒音信号Ｎを低減させる効果は得られるものの、完全に消し去ることはできない。
図２は、図１に示す能動消音法に、更にフィードバック制御を加えた方法の基本原理を示す図である。この例では、残存信号Ｒを収録するための誤差収録マイク６０を更に設け、誤差帰還部７０によって残存信号Ｒを電気信号として採取し、これを位相反転部４５に対してフィードバック信号として帰還させている。位相反転部４５は、この残存信号Ｒの振幅が零になるように、位相反転信号Ｉに対するフィードバック制御を行う機能を有する。
このようなフィードバック制御を行うことにより、騒音信号Ｎを更に低減させることが可能であるが、実際には、騒音信号Ｎを完全に打ち消すことはできない。また、図には、騒音信号Ｎが右方向にのみ伝搬した図が示されているが、実際には、騒音源１０からは騒音信号Ｎが音波として四方八方に広がってゆくことになるので、これらすべての音波を物理的に消滅させることは不可能である。
結局、従来の能動消音法では、空間上の特定位置についてのみ騒音の低減が図れるだけであり、騒音低減の効果に指向性があるという問題がある。また、高音部の消音効果が弱い欠点もある。更に、位相反転処理やそのフィードバック制御をリアルタイムで高速に行うためには、ＤＳＰなどの高価な信号処理回路が必要になり、コストがかかるという経済的な問題も生じる。このため、現状では、ダクト、自動車内、ヘッドフォンなど、騒音方向を制御可能な閉鎖的な音響空間での実用化が行われているにすぎない。
さて、本発明に係る騒音源の快音化方法は、騒音とは別な音波を発生させる点において上記能動消音法と類似する。しかしながら、騒音そのものを物理的に減衰させるわけではなく、ヒトの聴覚の生理学的特性を利用して、人間が聴覚として捉える騒音を感覚上軽減させる手法を採る。
図３は、本発明の基本的実施形態に係る快音化装置の基本構成を示すブロック図である。ここでも、騒音源１０として、ヘアードライヤーを用いた例が示されている。この実施形態に係る快音化装置は、オーディオ信号供給部１００とオーディオ出力部２００とによって構成されている。オーディオ信号供給部１００は、図示のとおり、コンテンツ格納部１１０，イコライザ１２０，フィルタ格納部１３０，コンテンツ再生部１４０を有するデジタルユニットであり、内部の処理はすべてデジタル演算によって行われる。ただ、コンテンツ再生部１４０の出力段には、Ｄ／Ａ変換器が組み込まれており、音圧レベルが調整されたアナログ再生信号が出力される。オーディオ出力部２００は、図示のとおり、オーディオアンプ２１０とスピーカ２２０とを有するアナログユニットであり、コンテンツ再生部１４０から出力されたアナログ再生信号を音波として出力する機能を有する。
コンテンツ格納部１１０内には、オーディオ信号を発生させるためのコンテンツＣがオーディオデジタルデータの形で格納されている。ここでは、人間の歌声を再生するためのオーディオデジタルデータが、コンテンツＣとして格納されている場合を例にとって、以下の説明を行うことにする。コンテンツ格納部１１０に格納されているコンテンツＣは、オーディオ信号Ａ（オーディオデジタルデータ）として読み出され、イコライザ１２０によって周波数特性の調整が行われる。ここでは、こうして周波数特性が調整された信号（オーディオデジタルデータ）を調整オーディオ信号Ａ＊と呼び、この調整オーディオ信号Ａ＊によって構成されるコンテンツを調整コンテンツＣ＊と呼ぶことにする。コンテンツ再生部１４０は、この調整コンテンツＣ＊を再生して、アナログオーディオ信号の形で調整オーディオ信号Ａ＊を出力する機能を果たす。この調整オーディオ信号Ａ＊は、オーディオアンプ２１０で増幅され、スピーカ２２０によって音波の形の調整オーディオ信号Ａ＊として出力される。
結局、人間の耳８０には、騒音源１０が発生する騒音信号Ｎと、スピーカ２２０から出力される調整オーディオ信号Ａ＊との双方が、音波として伝搬される。調整オーディオ信号Ａ＊は、騒音信号Ｎを物理的に打ち消す性質をもった音波ではないので、物理的な観点からは、騒音信号Ｎを減衰させるどころか、騒音信号Ｎに加えて、更に調整オーディオ信号Ａ＊が加わることになり、人間の耳８０に与えられる音波のエネルギー量は、かえって増加することになる。それにもかかわらず、騒音の快音化が行われるのは、調整オーディオ信号Ａ＊が騒音信号Ｎに対するマスキング効果を有しているためである。
ここで言うマスキングとは、一般に、「スペクトルマスキング」として知られているヒトの聴覚の生理学的特性に起因して生じる現象であり、人間の耳に入ってきた音波の中に特定周波数の強い信号成分が存在する場合、その近傍の周波数をもつ弱い信号成分がかき消されてしまい（マスクされてしまい）、人間の感覚上、聞こえなくなってしまう現象である。以下、この「スペクトルマスキング」の現象について、§２で詳述する
＜＜＜ §２． スペクトルマスキングの基本原理 ＞＞＞
図４は、スペクトルマスキングの基本原理を示すグラフである。図示のグラフは、特定の周波数ｆａ（この例の場合、ｆａ＝１ｋＨｚ）をもつ狭帯域の強い音波Ａ（図の太線成分）が存在する場合に、人間の感覚上、この音波Ａによって、近隣の周波数をもつ弱い音波がマスクされてしまう現象を示している。図示のマスキングカーブＭは、音波Ａによるマスキング効果を受ける周波数と音量レベルとの関係を示すグラフである。このマスキングカーブＭは、図示のとおり、音波Ａを中心周波数として右側に裾の尾が膨らんだ左右非対称なカーブになることが知られており、高帯域側、すなわち、図の周波数ｆａよりも右側のカーブの裾野の広がりが、低帯域側、すなわち、図の周波数ｆａよりも左側のカーブの裾野の広がりよりも大きくなる。
このマスキングカーブＭより音量レベルの小さい周波数成分をもった他の音波成分は、音波Ａのマスキング効果により聞こえなくなってしまう。具体的には、図示の例の場合、周波数ｆａをもつ強い音波Ａが存在すると、近隣の周波数ｆｂをもつ弱い音波Ｂ（図の太線成分）が同時に存在していたとしても、人間の感覚上、音波Ｂは聞こえなくなってしまう。マスキングカーブＭ以下の音量レベルをもった他の周波数成分の音も同様に聞こえなくなる。これに対して、周波数ｆｃをもつ中程度の強度の音波Ｃ（図の太線成分）は、音量レベルがマスキングカーブＭを越えているため、音波Ａとともに、別な音として聞こえることになる。
このマスキングカーブＭは、バンドエリミネーションフィルタ（帯域除去フィルタ）の特性カーブのような形状をしており、狭帯域の強い音波Ａの存在は、人間の聴覚に対して、マスキングカーブＭのような周波数特性をもったバンドエリミネーションフィルタ（マスキングカーブＭ内の成分を遮蔽するフィルタ）としての機能を果たすことになる。ここで、マスキングカーブＭの幅（たとえば、半値幅）は、臨界帯域幅ξ（ｆａ）と呼ばれている。マスキングカーブＭの正確な形状は、音波Ａの周波数ｆａに依存して変化することが知られており、また、音波Ａの強度によっても変化するとされている。したがって、臨界帯域幅ξ（ｆａ）も、周波数ｆａの値によって異なる（一般に、周波数ｆａが低いと幅は小さくなり、周波数ｆａが高いと幅が広くなる）。
このスペクトルマスキングの現象は、非線形で複雑な現象と考えられており、詳細な解析は今後の研究に委ねられるものであるが、このような現象が生じる根本的原因は、ヒトの耳の構造にあるとされている。図５は、ヒトの聴覚にスペクトルマスキングという生理学的特性が生じる原因を説明するための聴覚系の構造図である。図示のとおり、ヒトの耳の内部は、外耳道、鼓膜、耳小骨、前庭窓を経て蝸牛に至る構造を有する。蝸牛は、音波を周波数分解する機能をもった管状の器官で、実際には渦巻状に巻かれた状態となっているが、図では説明の便宜上、この渦巻を伸ばした状態が示されている。
蝸牛の内部は、基底膜によって上下２つの部分に分けられており、蝸牛に到達した音波は、この基底膜を振動させながら、蝸牛入口（図の左側）から奥（図の右側）へと進行してゆく。基底膜上には多数の神経細胞が並んでおり、基底膜の振動は、この神経細胞を興奮させ、脳への信号伝達を誘発する。ここで、基底膜の位置と当該位置を振動させる音の周波数との間には相関関係があり、高い周波数の音は入口近くの基底膜を振動させ、低い周波数の音は奥に位置する基底膜を振動させる傾向がある。これは、音波の波長が周波数に逆比例するため、波長が長い低音は奥まで進行しないと、基底膜を共振させて音波の振動を伝達することができないのに対し、波長が短い高音は入口付近で基底膜が共振してしまい、ここで奥まで伝達させるエネルギーが消滅してしまうためである。
結局、入口近くの神経細胞は、高い周波数の音による振動によって興奮し、奥の神経細胞は、低い周波数の音による振動によって興奮するため、興奮した神経細胞の位置が、耳に入ってきた音の高低を示すことになる。したがって、脳は、入口近くの神経細胞からの信号を高い音と感じ、奥の神経細胞からの信号を低い音と感じることになる。このように、蝸牛は、入ってきた音の周波数を分解して検出する機能を有している。
ただ、基底膜は蝸牛の入口近くから奥へと物理的に連続した膜であるため、ある１点のみが振動するわけではなく、蝸牛の入口近くから当該振動点まで弱いながら一緒に振動することになり、更にその振動は当該振動点から若干奥側にも伝達する。たとえば、１ｋＨｚの音が耳に入ってきたとしても、基底膜の１ｋＨｚに対応した１点のみが振動するわけではなく、蝸牛の入口近くから当該振動点まで弱いながら一緒に振動することになり、その振動エネルギーは当該振動点に近づくにつれ大きくなる。そして、当該振動点で最大になり、それより奥側に進むにつれ減衰してゆき、これらの広範囲の組織に分布した神経細胞が興奮することになる。すなわち、１ｋＨｚに対応した振動点を中心に、蝸牛の入口方向に向かってなだらかに減衰し、蝸牛の奥方向に向かって急峻に減衰する特性を示す。この特性により図４の左右非対称なカーブの根拠を説明できるが、最近の研究では、ちょうど１ｋＨｚの点は実は最大ではなく数十ｄＢ下側に位置し、その前後の数十Ｈｚずれた２箇所がピークになることが明らかになった。すなわち、図４のカーブＭを周波数方向に拡大してゆくと、ピーク点は２つに分かれる二峰性を示す。したがって、ちょうど１ｋＨｚの音はマスクされにくく、それより高音側または低音側に若干ずれた音がマスクされやすいという意味であるが、本願発明では、この点については考慮する必要はない。
図４に示すマスキングカーブＭは、１ｋＨｚの狭帯域音波Ａによって興奮する神経細胞の分布に対応するものである。すなわち、耳の中に１ｋＨｚ（周波数ｆａ）の狭帯域音波Ａが入ってくると、このマスキングカーブＭに示すように、１ｋＨｚに対応する位置を中心として一定範囲の基底膜がそれぞれ振動を生じ（振幅は、中心から周囲にゆくに従って減少する）、この範囲に分布している神経細胞がそれぞれ興奮して、振幅に応じて信号を脳に伝達することになる。このような状態では、新たな狭帯域音波Ｂ（周波数ｆｂ：カーブＭ以下の音量）が加わったとしても、周波数ｆｂに対応する位置の神経細胞は既に興奮状態となっているため、新たに加わった音波Ｂに基づく付加的な信号が脳に伝達されることはない。すなわち、カーブＭ以下の音量をもった音波Ｂは音波Ａによってマスクされてしまい、人間の感覚上、音波Ｂの音は認識されないことになる。
一方、音波Ａが存在する状態で、別な音波Ｃ（周波数ｆｃ：カーブＭを超える音量）が新たに加わった場合は、周波数ｆｃに対応する位置の振幅が増加するため、既に興奮状態となっている神経細胞から、より大きな信号が脳に伝達されることになる。このため、脳は、音波Ａに加えて、音波Ｃの存在を認識できる。結局、カーブＭを超える音量をもった音波Ｃであれば、音波Ａによってマスクされることはなく、人間の感覚上、音波Ａとともに認識されることになる。
これがスペクトルマスキングの基本原理である。要するに、物理的には３つの音波Ａ，Ｂ，Ｃが存在していたとしても、ヒトの聴覚の生理学的特性により、音波ＡのマスキングカーブＭの傘下に入ってしまった弱い音波Ｂは、人間の感覚上、聞こえなくなってしまうことになる。
本発明の基本原理は、このようなスペクトルマスキングの現象を利用して、騒音が脳によって認識されないようにする点にある。そのためには、図３に示すように、騒音信号Ｎに対して調整オーディオ信号Ａ＊を付加し、この調整オーディオ信号Ａ＊によるスペクトルマスキング効果によって、騒音信号Ｎが脳に認識されないようにすればよい。図４のグラフに示す例の場合、騒音信号Ｎの主成分が音波Ｂ（周波数ｆｂ）であれば、音波Ａ（周波数ｆａ）を含む調整オーディオ信号Ａ＊を付加することにより、騒音はマスクされる。
図３に示す快音化装置において、コンテンツ格納部１１０内に用意されているコンテンツＣは、オーディオ源としてオーディオ信号Ａを発生させる機能を有している。前述したとおり、ここで述べる実施形態の場合、人間の歌声を再生するためのオーディオデジタルデータを、コンテンツＣとして用意しているが、もちろん、コンテンツＣは人間の歌声に限らず、様々な楽器音やシンセサイザーによる音楽でもかまわない。また、浜辺の波の音、雨音、虫の声など、様々な音を収録したオーディオデジタルデータをコンテンツＣとして利用することができる。
ただ、このコンテンツＣに含まれている音は、騒音をマスクする音として人間に提示されることになるので、聴いて不快な音であっては本末転倒である。そのような意味で、本発明では、騒音源１０が発生する音を「騒音」、その物理的もしくは電気的な信号を「騒音信号Ｎ」と呼び、コンテンツ格納部１１０を「オーディオ源」、コンテンツＣを再生することによって得られる音を「オーディオ」、その物理的もしくは電気的な信号を「オーディオ信号Ａ」と呼んで区別している。
ところで、特定の音が心地よいか否かの基準は、人間の個人差によって異なるため、ある人間にとっての「騒音」は、別な人間にとっての「快音」になるケースもあろう。したがって、一般的には「騒音」，「快音」の定義は、主観的なものであり、ある音が「騒音」か「快音」かを客観的な基準で定義することはできない。ただ、本発明では、便宜上、「スペクトルマスキング効果」を利用してマスクされる対象となる音、すなわち、人間の脳に認識させたくない音を「騒音」と呼び、この「騒音」をマスクするために加える音、すなわち、人間の脳に認識させるために用意した音を「オーディオ」と呼ぶことにする。もちろん、「騒音」を単に「第１の音」と呼び、「オーディオ」を単に「第２の音」と呼んでもかまわないが、本願では、理解を容易にする便宜上、「騒音」，「オーディオ」という文言を用いることにする。
さて、上述したように、コンテンツＣには、任意のオーディオを利用することが可能であるが、図３に示されるような改変を加えるため、楽曲の著作権を侵害しないように留意する必要がある。自者が著作権をもつ楽曲や著作権放棄された楽曲であれば問題ないが、たとえば、市販のＣＤに収録されている歌や楽曲のデータや、インターネット経由でダウンロードした歌や楽曲のデータは、通常、第三者が著作権や著作隣接権を保持しているため、そのまま利用することはできず、事前に著作権者から楽曲の編集使用に関する許諾を受けておく必要がある。もちろん、このような任意のコンテンツＣを再生して得られるオーディオ信号Ａの周波数特性は様々であり、特定の騒音源１０が発生する騒音信号Ｎをマスクするという点において、必ずしも適した周波数特性を有しているわけではない。
そこで、図３に示す装置ではイコライザ１２０を設け、オーディオ信号Ａの周波数特性を調整し、騒音信号Ｎをマスクするのに適した周波数特性を有する調整オーディオ信号Ａ＊に変換する処理を行っている。すなわち、イコライザ１２０は、コンテンツＣを再生することにより得られるオーディオ信号Ａを、フィルタ格納部１３０に格納されているフィルタ関数Ｆ（ｆ）で定義される周波数フィルタに通すことにより、周波数成分が調整された調整オーディオ信号Ａ＊を出力する機能を果たす。前述したとおり、実際には、このオーディオ信号供給部１００の内部で行われる処理は、デジタル処理であり、デジタルデータとしてのオーディオ信号Ａが、デジタルデータとしての調整オーディオ信号Ａ＊に変換されることになる。
ここで、変換後の調整オーディオ信号Ａ＊が、騒音信号Ｎをマスクするのに適した周波数特性を有した信号になるのは、フィルタ関数Ｆ（ｆ）が、そのような周波数特性の調整機能を有しているためである。すなわち、フィルタ格納部１３０に格納されているフィルタ関数Ｆ（ｆ）は、コンテンツ格納部１１０内に用意されている特定のコンテンツＣを再生することによって得られるオーディオ信号Ａの周波数特性を、特定の騒音源１０（図示の例の場合、特定のヘアードライヤー）が発生する騒音信号Ｎをマスクするのに適した周波数特性に変換する処理を行うのに特化したフィルタ関数になっている。別言すれば、フィルタ格納部１３０内に格納されているフィルタ関数Ｆ（ｆ）は、特定の騒音源１０が発生する騒音信号Ｎを、特定のコンテンツＣを用いて快音化（マスク）するために特別に用意されたフィルタ関数であり、騒音源１０やコンテンツＣ（オーディオ源）が異なる場合には、別なフィルタ関数を用意する必要がある。このような機能をもったフィルタ関数Ｆ（ｆ）を作成する具体的な方法は、§３で詳述する。
＜＜＜ §３． 本発明に係る快音化方法およびその基本原理 ＞＞＞
ここでは、図６の流れ図に基づいて、本発明に係る快音化方法の基本手順とその基本原理を説明する。この快音化方法は、騒音源が発生する騒音に対して快音化を図る方法であり、図示のとおり、前半の準備段階と後半の快音化段階とによって構成されている。準備段階は、フィルタ関数Ｆ（ｆ）を作成するための段階である。§２で述べたとおり、図３に示す装置において、フィルタ格納部１３０内に格納されているフィルタ関数Ｆ（ｆ）は、特定の騒音源１０が発生する騒音信号Ｎを、特定のコンテンツＣを用いて快音化（マスク）するために特別に用意されたフィルタ関数であり、図６前半の準備段階は、このフィルタ関数Ｆ（ｆ）を用意するための処理を行う。一方、図６後半の快音化段階は、準備段階で用意されたフィルタ関数Ｆ（ｆ）を用いて、調整オーディオ信号Ａ＊を生成し、これをスピーカから出力して騒音信号Ｎに対するマスキングを行う処理である。
前半の準備段階は、騒音信号採取段階Ｓ１，騒音スペクトル算出段階Ｓ２，オーディオ信号採取段階Ｓ３，オーディオスペクトル算出段階Ｓ４，スペクトル除算段階Ｓ５によって構成される。
ステップＳ１の騒音信号採取段階は、特定の騒音源１０が発生する騒音信号Ｎを採取する段階である。たとえば、図３に示す例の場合、騒音源１０となるヘアードライヤーの近傍に騒音収録マイクを配置し、ヘアードライヤーの動作音を録音すればよい。録音した騒音は、デジタルデータの形式で保存しておくようにする。
続くステップＳ２の騒音スペクトル算出段階は、ステップＳ１で採取した騒音信号Ｎの所定時間（サンプル期間）内の平均周波数分布に基づいて騒音スペクトルＮav（ｆ）を求める処理を行う段階である。たとえば、１０秒間とか、５分間というように、予め平均をとるサンプル期間を定めておき、採取した騒音信号Ｎをフーリエ変換することにより得られるスペクトルの当該サンプル期間に関する平均を求める処理を行えばよい（符号「av」は、このようなサンプル期間における平均であることを示す）。サンプル期間は、騒音の時間変動周期を考慮して適宜決定すればよい。たとえば、ヘアードライヤーが騒音源である場合は、通常、さほどの騒音変動はみられないので、１０秒間程度のサンプル期間を設定しておけば十分である。ただし、ヘアードライヤーの送風モードは温風・冷風・強風など複数用意されている場合があり、送風モードごとに騒音信号Ｎの特性が異なるため、送風モードを変化させた場合は、図６の一連の準備段階をやり直す必要がある。実際には、予め各送風モードに対応した複数のフィルタ関数を準備しておくという運用方法をとることもできる。
図７(a) は、このようにして得られた騒音スペクトルＮav（ｆ）の一例を示すグラフであり、横軸に周波数ｆ、縦軸に個々の周波数ｆに対応するエネルギー値が示されている。このように、任意のオーディオ信号について、所定時間内の平均フーリエ変換スペクトルを算出する技術は、古くから行われている公知の技術であり、ここでは具体的な演算処理についての説明は省略する。
一方、ステップＳ３のオーディオ信号採取段階は、オーディオ源が発生するオーディオ信号Ａを採取する段階である。このオーディオ信号Ａの採取も、騒音信号Ｎの採取と同様に、マイクによる収録作業で行うことも可能であるが、実際には、オーディオ源から直接採取する方法をとるのが好ましい。すなわち、オーディオ源として、オーディオデジタルデータの形式で提供されたコンテンツを用いるのであれば、当該オーディオデジタルデータをそのままオーディオ信号Ａを示すデータとして読み込めばよい。また、オーディオ源として、アナログ録音テープを用いる場合は、アナログ信号をデジタル信号に変換して取り込めばよい。
続くステップＳ４のオーディオスペクトル算出段階は、ステップＳ３で採取したオーディオ信号Ａの所定時間（サンプル期間）内の平均周波数分布に基づいてオーディオスペクトルＡav（ｆ）を求める処理を行う段階である。ここでも、３分間とか、５分間というように、予め平均をとるサンプル期間を定めておき、採取したオーディオ信号Ａをフーリエ変換することにより得られるスペクトルの当該サンプル期間に関する平均を求める処理を行えばよい（ここでも、符号「av」は、サンプル期間における平均であることを示す）。サンプル期間は、オーディオ信号の時間変動周期を考慮して適宜決定すればよい。たとえば、オーディオ源として、再生時間３分間の楽曲からなるコンテンツを用いる場合であれば、当該コンテンツの再生時間、すなわち、３分間をサンプル期間として設定すればよい。もちろん、サンプル期間は必ずしもコンテンツの再生時間に一致させる必要はないので、たとえば、楽曲の特定部分のみをサンプル期間に設定して平均を求めるようにしてもかまわない。
図７(b) は、このようにして得られたオーディオスペクトルＡav（ｆ）の一例を示すグラフである。なお、ステップＳ１，Ｓ２の処理と、ステップＳ３，４の処理とは、順序を入れ替えてもかまわない。すなわち、先にステップＳ３，４を実行してオーディオスペクトルＡav（ｆ）を求め、その後で、ステップＳ１，２を実行して騒音スペクトルＮav（ｆ）を求めるようにしてもかまわない。
ステップＳ５のスペクトル除算段階は、ステップＳ２で算出した騒音スペクトルＮav（ｆ）をステップＳ４で算出したオーディオスペクトルＡav（ｆ）で除する除算演算により、除算スペクトルＦ（ｆ）を算出する段階である。すなわち、除算スペクトルＦ（ｆ）は、Ｆ（ｆ）＝Ｎav（ｆ）／Ａav（ｆ）で与えられる。図７(c) は、このようにして得られた除算スペクトルＦ（ｆ）の一例を示すグラフであり、横軸に周波数ｆ、縦軸に重みが示されている（この図７(c) のグラフは、説明の便宜のために作成したグラフであるため、正確な除算結果を示すものではない）。縦軸の「重み」は、エネルギー値をエネルギー値で除した値であるため無名数になる。
なお、実際には、ステップＳ２およびＳ４で行われるフーリエ変換処理は、デジタル演算によって行われる処理であるため、得られる騒音スペクトルＮav（ｆ）およびオーディオスペクトルＡav（ｆ）は、いずれも周波数ｆ軸上に設定された離散的な周波数について、それぞれエネルギー値を示すデータの集合によって構成されている。具体的には、ここに示す実施形態の場合、ｆ＝０〜２２．０５ｋＨｚという周波数軸上の範囲（可聴域の周波数範囲）に２０４８個の離散的な周波数を設定し、これら各周波数についてそれぞれエネルギー値を算出するフーリエ変換処理を行う。結局、騒音スペクトルＮav（ｆ）およびオーディオスペクトルＡav（ｆ）の実体は、これら２０４８通りの離散的な周波数について、それぞれエネルギー値を対応づけたデータの集合ということになる。
したがって、ステップＳ５のスペクトル除算段階も、実際には、これら離散的な周波数値のそれぞれについて実行される。具体的には、第ｊ番目の周波数についての騒音スペクトルＮav（ｊ）の値を、第ｊ番目の周波数についてのオーディオスペクトルＡav（ｊ）の値で除することにより、第ｊ番目の周波数についての除算スペクトルＦ（ｊ）の値が得られる。すなわち、Ｆ（ｊ）＝Ｎav（ｊ）／Ａav（ｊ）なる演算を、ｊ＝１〜２０４８についてそれぞれ実行すればよい。
なお、騒音信号では稀であるが、オーディオ信号や音楽信号においては、可聴域の周波数範囲について、オーディオスペクトルＡav（ｊ）が零に近い値になることが頻繁に発生し、Ａav（ｊ）＝０であると、数学的に除算を行うことができない。そこで、スペクトル除算段階Ｓ５で、除数が零になる周波数については、商を所定の有限値とするように予め定めておけばよい。
もっとも、実用上は、Ｆ（ｊ）＝Ｎav（ｊ）／Ａav（ｊ）なる演算を行うにあたり、商Ｆ（ｊ）の最小値および最大値を予め設定しておき、商が最小値未満となる周波数については商を最小値に置き換え、除数が零になる周波数もしくは商が最大値を超える周波数については商を最大値に置き換えるようにすれば、最終的に得られる除算スペクトルＦ（ｆ）の重みの値を、最小値〜最大値の間に分布させることができるので、後半の快音化段階を実行する上で好都合である。
こうして除算スペクトルＦ（ｆ）が得られたら、前半の準備段階は完了である。この前半の準備段階（騒音信号採取段階Ｓ１，騒音スペクトル算出段階Ｓ２，オーディオ信号採取段階Ｓ３，オーディオスペクトル算出段階Ｓ４，スペクトル除算段階Ｓ５）は、実際には、コンピュータに専用の処理プログラムを組み込み、これを実行させることにより行うことができる。続く後半の快音化段階では、得られた除算スペクトルＦ（ｆ）を、フィルタ関数として用いて、オーディオ信号Ａの周波数特性を調整する処理が行われる。
すなわち、ステップＳ６のイコライズ処理段階では、オーディオ源が発生するオーディオ信号Ａを、除算スペクトルＦ（ｆ）をフィルタ関数とする周波数フィルタに通すことにより、周波数成分が調整された調整オーディオ信号Ａ＊を得る処理が行われる。このイコライズ処理は、一般的なオーディオ機器で広く行われている周波数特性の調整処理であり、簡単に言えば、処理前のオーディオ信号Ａの瞬時のスペクトルＡ（ｆ）に、フィルタ関数Ｆ（ｆ）を乗じることにより得られる積のスペクトルが、処理後の調整オーディオ信号Ａ＊の瞬時のスペクトルＡ＊（ｆ）となるような処理と言うことができる。図３に示す快音化装置の場合、イコライザ１２０によって当該処理が実行される。なお、このイコライズ処理の具体的な手順は、§５で説明する。
最後のステップＳ７のオーディオ出力段階では、調整オーディオ信号Ａ＊を騒音源の近傍もしくは任意の場所に配置されたスピーカから音波として出力する処理が行われる。図３に示す快音化装置の場合、オーディオ出力部２００によって当該処理が実行される。なお、このとき、音波の形の調整オーディオ信号Ａ＊は、騒音に対するマスキング効果が生じる所定以上の音量レベルで出力する必要がある。
図３に示す快音化装置において、調整オーディオ信号Ａ＊を所定の音量でスピーカ２２０から出力すると、騒音源１０が発生する騒音信号Ｎに対して有効なマスキング効果が生じる理由は、次のような説明により容易に理解できよう。
上述したとおり、ステップＳ６のイコライズ処理により得られる調整オーディオ信号Ａ＊の瞬時のスペクトルＡ＊（ｆ）は、オーディオ信号Ａの瞬時のスペクトルＡ（ｆ）に、フィルタ関数Ｆ（ｆ）を乗じたものになる。したがって、図８に示すように、
Ａ＊（ｆ）＝Ａ（ｆ）×Ｆ（ｆ） 式（１）
である。ここで、フィルタ関数Ｆ（ｆ）は、ステップＳ５で得られた除算スペクトルであるから、式（１）を書き直すと、図８に示すように、
Ａ＊（ｆ）＝Ａ（ｆ）×Ｎav（ｆ）／Ａav（ｆ） 式（２）
である。
ところで、Ａ（ｆ）は、オーディオ源が発生するオーディオ信号Ａの瞬時（ここに示す実施形態の場合、§５で述べる１フレームの長さ、すなわち、４０９６／４４１００秒間）の周波数スペクトルであるのに対して、Ａav（ｆ）は、前述したように、ステップＳ４におけるサンプル期間（楽曲からなるコンテンツの再生時間、たとえば、３分間）における平均的な周波数スペクトルである。したがって、平均スペクトルＡav（ｆ）と瞬時スペクトルＡ（ｆ）とは、当然、異なるスペクトルになるが、瞬時スペクトルＡ（ｆ）を所定のサンプル期間だけ採取して平均をとったものが平均スペクトルＡav（ｆ）であるから、両者は、ある程度類似する周波数スペクトルと言うことができる。
そこで、いま、仮に、Ａ（ｆ）＝Ａav（ｆ）であるとすれば、図８に示すとおり、式（２）は、
Ａ＊（ｆ）＝Ｎav（ｆ） 式（３）
のように変形される。この式（３）は、図３において、スピーカ２２０から出力される調整オーディオ信号Ａ＊の瞬時スペクトルが、騒音源１０の発生する騒音信号Ｎの平均スペクトルＮav（ｆ）に一致することを意味する。
一方、騒音源１０が発生する騒音信号Ｎの瞬時の周波数スペクトルＮ（ｆ）と、その平均的な周波数スペクトルである騒音スペクトルＮav（ｆ）とについても、同様の関係が成り立ち、両者は、ある程度類似する周波数スペクトルになる。特に、ヘアードライヤーのようなモータを使った電気製品の場合、騒音信号Ｎの周波数特性は時間にかかわらずほぼ一定であるため、瞬時スペクトルＮ（ｆ）は平均スペクトルＮav（ｆ）にかなり近くなる。
そこで、騒音についても、同様に、Ｎ（ｆ）＝Ｎav（ｆ）であると仮定すれば、図８に示すとおり、式（３）は、更に、
Ａ＊（ｆ）＝Ｎ（ｆ） 式（４）
のように変形される。この式（４）は、図３において、スピーカ２２０から出力される調整オーディオ信号Ａ＊の瞬時スペクトルが、騒音源１０の発生する騒音信号Ｎの瞬時スペクトルＮ（ｆ）に一致することを意味する。
結局、このような一致が常に得られるという仮定をおくと、調整オーディオ信号Ａ＊の音量レベルを、騒音信号Ｎの音量レベルよりも若干大きくなるように設定すれば、§２で述べたスペクトルマスキングの原理により、騒音信号Ｎは調整オーディオ信号Ａ＊によって完全にマスキングされてしまい、人間の聴覚上は聞こえないことになる。
もちろん、実際には、Ａ（ｆ）＝Ａav（ｆ），Ｎ（ｆ）＝Ｎav（ｆ）という仮定は必ずしも成り立つわけではないので、上記式（３），（４）は一般的には成り立たない。ただ、個々の瞬時スペクトルＡ（ｆ）をサンプル期間だけ平均したものがＡav（ｆ）であるから、瞬時スペクトルＡ（ｆ）は、平均スペクトルＡav（ｆ）を基準として変動するものと考えられる。同様に、個々の瞬時スペクトルＮ（ｆ）をサンプル期間だけ平均したものがＮav（ｆ）であるから、瞬時スペクトルＮ（ｆ）は、平均スペクトルＮav（ｆ）を基準として変動するものと考えられる。
したがって、上記式（４）は成り立たないまでも、スペクトルＡ＊（ｆ）は、スペクトルＮ（ｆ）に、ある程度近似したものになる。別言すれば、イコライズ処理を施す前のオーディオ信号Ａの瞬時スペクトルＡ（ｆ）に比べれば、イコライズ処理後の調整オーディオ信号Ａ＊の瞬時スペクトルＡ＊（ｆ）は、騒音信号Ｎの瞬時スペクトルＮ（ｆ）により近似していることになる。
図４のマスキングカーブＭを見れば明らかなように、スペクトルマスキングの現象は、ある程度の周波数幅をもって生じる現象であるから、調整オーディオ信号Ａ＊の瞬時スペクトルＡ＊（ｆ）が、騒音信号Ｎの瞬時スペクトルＮ（ｆ）に対して若干ずれを生じていたとしても、調整オーディオ信号Ａ＊の音量レベルが騒音信号Ｎの音量レベルよりも大きく設定されていれば、調整オーディオ信号Ａ＊によるスペクトルマスキング効果が、騒音信号Ｎに対して及ぶことになり、人間の感覚上、騒音信号Ｎを聞こえにくくする効果が得られることになる。これが本発明の基本原理であり、調整オーディオ信号Ａ＊によって、騒音信号Ｎに対するマスキングが可能になる理由である。
なお、調整オーディオ信号Ａ＊の音量レベルを、騒音信号Ｎの音量レベルよりも大きく設定するには、オーディオ出力段階Ｓ７で、騒音源１０が発生する騒音信号Ｎの音量を測定し、その測定結果に基づいて調整オーディオ信号Ａ＊の音量を調整するのが好ましい。もっとも、図示した例のように、騒音源１０が特定のヘアードライヤーであることが予めわかっている場合には、当該特定のヘアードライヤーが発生する騒音信号Ｎの音量レベルを予め測定しておき、オーディオ出力段階Ｓ７では、当該音量レベルよりも大きな音量レベルで、調整オーディオ信号Ａ＊がスピーカ２２０から出力されるようにすればよい。
＜＜＜ §４． 本発明に係る快音化装置の具体的構成例 ＞＞＞
本発明に係る快音化装置は、図３に示すとおり、騒音源１０が発生する騒音に対して快音化を図る機能を有しており、オーディオ信号供給部１００とオーディオ出力部２００とによって構成されている。
ここで、オーディオ信号供給部１００は、オーディオ信号を発生させるためのコンテンツＣを格納したコンテンツ格納部１１０と、所定のフィルタ関数Ｆ（ｆ）を格納したフィルタ格納部１３０と、コンテンツＣの周波数特性（具体的には、コンテンツＣを再生することにより得られるオーディオ信号Ａの周波数特性）をフィルタ関数Ｆ（ｆ）を用いて調整して調整コンテンツＣ＊（具体的には、調整オーディオ信号Ａ＊を再生するためのオーディオデジタルデータ）を生成するイコライザ１２０と、この調整コンテンツＣ＊を再生するコンテンツ再生部１４０と、を有する。これらの各構成要素はデジタル信号を処理するデバイスによって構成され、オーディオ信号供給部１００は、全体としてデジタルユニットを構成する。ただ、コンテンツ再生部１４０は、調整コンテンツＣ＊の再生信号（調整オーディオ信号Ａ＊）をアナログオーディオ信号としてオーディオ出力部２００に対して出力する機能を有する。
なお、コンテンツ再生部１４０には、必要に応じて、外部から与えられた再生停止指示に基づいて、調整コンテンツＣ＊の再生を停止する機能をもたせておくことができる。ユーザは、調整コンテンツＣ＊の再生による騒音低減が不要と考えたときには、コンテンツ再生部１４０に対して再生停止指示を与えればよい。もちろん、コンテンツ再生部１４０は、ユーザから再生開始指示が与えられた場合、再び調整コンテンツＣ＊の再生を開始できる。このとき、再生停止を行った時点で、コンテンツ上の再生停止位置を記憶する機能を設けておけば、再生開始指示が与えられたときに、当該再生停止位置から続きを再生することが可能になる。
一方、オーディオ出力部２００は、オーディオアンプ２１０とスピーカ２２０とを有し、コンテンツ再生部１４０で再生された音（アナログオーディオ信号）をスピーカから出力する機能を果たすアナログユニットである。結局、デジタルユニット１００は、オーディオデジタルデータからなる調整コンテンツＣ＊を再生することにより得られるアナログオーディオ信号を、このアナログユニットに対して供給する役割を果たすことになる。
なお、コンテンツＣ（あるいは調整コンテンツＣ＊）は、実際には、オーディオデジタルデータの集合体であり、再生することによってオーディオ信号Ａ（あるいは調整オーディオ信号Ａ＊）生じることになるので、発明の技術思想という観点では、コンテンツとオーディオ信号の実体は表裏一体のものである。そこで、本願では、デジタルデータの集合体として捉えた場合に、「コンテンツＣ」あるいは「調整コンテンツＣ＊」という用語を用い、デジタルもしくはアナログの信号として捉えた場合に、「オーディオ信号Ａ」あるいは「調整オーディオ信号Ａ＊」という用語を用いることにする。なお、スピーカ２２０から出力される音波についても、「調整オーディオ信号Ａ＊」と呼ぶことにする。
この快音化装置の重要な特徴は、フィルタ格納部１３０内に格納されているフィルタ関数Ｆ（ｆ）の周波数特性である。実際、この図３に示されている快音化装置の構成は、フィルタ関数Ｆ（ｆ）が固有の特徴を有しているという点を除いて、公知のイコライズ機能付きデジタル音響機器と類似した構成になる。ただ、従来の一般的な音響機器で用いられているイコライザは、調整可能な粒度が粗いため、そのままでは本発明におけるイコライザ１２０に代用することはできない。すなわち、本発明では、従来の一般的な音響機器で用いられている「ＴＯＮＥ」調整機能に比べて、より高精度なフィルタ処理機能が要求される。
たとえば、「ＴＯＮＥ」調整つまみを有する市販のＣＤプレーヤーの場合、装填されたＣＤ媒体がコンテンツ格納部１１０に該当し、「ＴＯＮＥ」調整処理を行う部分がイコライザ１２０およびフィルタ格納部１３０に該当し、「ＴＯＮＥ」調整処理後のオーディオデジタルデータに基づいて、アナログオーディオ信号を出力する部分がコンテンツ再生部１４０に該当する。ＩＣ音楽プレーヤの場合は、コンテンツ格納部１１０が、オーディオデジタルデータを格納したメモリに変わるだけである。ただ、実用上は、上述したとおり、「ＴＯＮＥ」調整機能付きのＣＤプレーヤーのイコライザ機能をそのまま代用して本発明に係る快音化装置を構成することはできない。
この快音化装置の特徴は、フィルタ格納部１３０に格納されているフィルタ関数Ｆ（ｆ）が、特定の騒音源１０（この例の場合、特定のヘアードライヤー）が発生する騒音と特定のコンテンツＣとの組み合わせに基づいて生成された固有のフィルタ関数になっている点にある。すなわち、このフィルタ関数Ｆ（ｆ）は、§３で述べたフィルタ関数の生成方法（図６の流れ図に示す準備段階Ｓ１〜Ｓ５）によって生成されたものであり、「騒音源１０が発生する騒音信号Ｎの所定時間内の平均周波数分布を示す騒音スペクトルＮav（ｆ）」を、「コンテンツＣを再生することにより発生するオーディオ信号Ａの所定時間内の平均周波数分布を示すオーディオスペクトルＡav（ｆ）」で除する除算演算を行うことにより得られるスペクトルとなっている。このようなフィルタ関数Ｆ（ｆ）を用いたイコライズ処理によって得られる調整オーディオ信号Ａ＊が、騒音信号Ｎに対してスペクトルマスキングを行う効果を有する理由は、既に§３で説明したとおりである。
結局、この図３に示す快音化装置（ユニット１００＆２００）は、特定のヘアードライヤー（騒音源１０）が発生する騒音を快音化するために特化した装置ということになり、このヘアードライヤーと組み合わせて利用することが前提になる。
図９(a) は、この快音化装置の利用形態の一例を示す正面図である。図の左側には騒音源１０（ヘアードライヤー）が示され、右側には、本発明に係る快音化装置（ユニット１００＆２００）が示されている。この快音化装置は、一般的なＣＤプレーヤーの形態をしており、装填されたＣＤ媒体がコンテンツＣとして機能する。もちろん、内蔵されているイコライザ１２０が周波数特性の調整に利用するフィルタ関数Ｆ（ｆ）は、Ｎav（ｆ）／Ａav（ｆ）なる除算で得られたものである。
このように、快音化装置（ユニット１００＆２００）を騒音源１０（ヘアードライヤー）の近傍に配置すれば、ユーザに対して、騒音信号Ｎとともに調整オーディオ信号Ａ＊を聞かせることができる。ここで、調整オーディオ信号Ａ＊の音量レベルが騒音信号Ｎの音量レベルよりも若干大きくなるように調整すれば、騒音信号Ｎはマスクされ、人間の感覚上、聞こえにくくなる。
実際、人間に対して、騒音信号Ｎとともにオーディオ信号Ａ（イコライズ処理を行う前の信号）を聞かせた場合と、騒音信号Ｎとともに調整オーディオ信号Ａ＊（イコライズ処理後の信号）を聞かせた場合とを比較してみると、音量レベルが同一であるにもかかわらず、前者の場合は、騒音に混じってコンテンツＣ（歌声）の再生音が聞こえる感じがするのに対して、後者の場合は、明らかに騒音の音量レベルが低下しているような錯覚が生じ、コンテンツＣ（歌声）の再生音が支配的に感じられる。このように、物理的には、騒音にオーディオが加わるため、音波のエネルギー量自体は増加することになるが、ヒトの聴覚の生理学的特性によって騒音がマスキングされるため、生理的に聴取される音はオーディオが主成分となり、騒音源を効果的に快音化することが可能になる。
このような快音化の方法をとれば、受動消音法のように、騒音源に吸音材などを付加する必要はなく、また、従来の能動消音法のように、高価なリアルタイム信号処理回路も必要ないので、比較的安価な費用で効果的な騒音対策を講じることが可能になる。実際、図９(a) に示す実施形態の場合、快音化装置（ユニット１００＆２００）は、市販のＣＤプレーヤーやＩＣ音楽プレーヤーのイコライザの部分に、固有のフィルタ関数Ｆ（ｆ）として機能するデジタルデータを組み込むことにより構成することができるため、製造コストは極めて安価である。また、本発明に係る快音化方法は、位相反転波によって騒音を物理的に打ち消すわけではないので、指向性が問われることもなく、室内／室外を問わず、種々の音響空間における騒音を、効果的にかつ低コストで快音化することができる。
図９(b) は、本発明に係る快音化装置の別な構成例を示す正面図である。上述したとおり、図３に示す快音化装置（ユニット１００＆２００）は、特定のヘアードライヤー（騒音源１０）が発生する騒音を快音化するために特化した装置である。もちろん、発生する騒音の周波数特性が類似した別な装置と組み合わせて利用した場合でも、それなりの快音化効果は期待できるが、基本的には、内蔵するフィルタ関数Ｆ（ｆ）を作成する際に用いた騒音信号Ｎを発生させる騒音源１０と組み合わせて利用するのが前提となる。
そこで、図９(b) に示す実施形態では、快音化装置（ユニット１００＆２００）を１つの筐体に収容し、この筐体を、騒音源１０であるヘアードライヤーに装着して利用できるようにしている。図示の例では、ヘアードライヤー１０の握り部の下端に、着脱アダプター３００を利用して、快音化装置の筐体を装着している。筐体内には、図３に示す装置のデジタルユニット１００とアナログユニット２００の双方が組み込まれており、筐体内のスピーカ２２０から調整オーディオ信号Ａ＊が音波として出力されることになる。
もちろん、ユニット１００とユニット２００との双方をヘアードライヤー１０に装着する代わりに、一方だけを装着し、他方を別体として近傍に配置してもかまわない。たとえば、デジタルユニット１００のみをヘアードライヤー１０に装着し、アナログユニット２００は室内に設置しておき、再生した調整オーディオ信号Ａ＊をデジタルユニット１００からアナログユニット２００に対して無線送信するような形態をとることも可能である。あるいは逆に、デジタルユニット１００を室内に設置しておき、アナログユニット２００をヘアードライヤー１０に装着し、調整オーディオ信号Ａ＊を無線送信するような形態も可能である。要するに、図３に示す快音化装置の一部もしくは全部の構成要素を騒音源１０に装着するための着脱アダプタ３００を設けておけばよい。
図９(c) は、本発明に係る快音化装置の更に別な構成例を示す正面図である。この例では、図３に示す快音化装置（ユニット１００＆２００）が、騒音源１０であるヘアードライヤーの内部に組み込まれている。図示の例では、ヘアードライヤー１０の握り部に内蔵する形態をとっている。したがって、調整オーディオ信号Ａ＊は、この握り部に内蔵されたスピーカ２２０から出力される。必要に応じて、握り部には、音波を通すための孔部を形成しておくとよい。
この図９(c) に示す実施形態は、ユーザの立場から見れば、音楽再生機能付のヘアードライヤーということになる。内蔵された快音化装置の電源を、ヘアードライヤーの電源と連動させておけば、ユーザがヘアードライヤーのスイッチをＯＮにすると、同時に音楽（調整オーディオ信号Ａ＊）が流れる。しかも、当該音楽は、ヘアードライヤーが発生させる騒音を聴覚的に低減させる作用を有していることになる。
もちろん、図９(b) に示す実施形態で説明したように、ユニット１００とユニット２００との双方をヘアードライヤー１０に内蔵する代わりに、一方だけを内蔵し、他方を別体として近傍に配置してもかまわない（図９(b) に示す例と同様に、調整オーディオ信号Ａ＊を無線送信する形態をとればよい）。要するに、図３に示す快音化装置（ユニット１００＆２００）の一部もしくは全部の構成要素が騒音源１０に内蔵されているようにすればよい。
また、ここでは、騒音源１０として、ヘアードライヤーを用いた例を示したが、本発明に係る快音化装置は、電気掃除機、電気シェーバー、エアコン、扇風機、冷蔵庫など、様々な電気製品（電力により駆動する機器）に組み込むことが可能である。この場合も、快音化装置の電源を電気製品の電源に連動させておけば、ユーザにとっての使い勝手が良くなる。要するに、本発明に係る快音化装置の一部もしくは全部の構成要素を電気製品に組み込むようにし、組み込んだ快音化装置の構成要素となるイコライザ１２０が、当該電気製品自身が発生する騒音信号Ｎを用いて作成されたフィルタ関数Ｆ（ｆ）を用いて周波数特性の調整を行うようにすればよい。
＜＜＜ §５． 一般的なイコライズ処理 ＞＞＞
ここでは、図３に示す快音化装置のイコライザ１２０が実行するイコライズ処理、すなわち、図６の流れ図におけるステップＳ６の処理の具体的な手順を説明する。このイコライズ処理は、コンテンツＣの再生信号であるオーディオ信号Ａについて、フィルタ関数Ｆ（ｆ）を通すことにより周波数特性の調整を行い、調整オーディオ信号Ａ＊を得る処理である。このような周波数特性の調整処理は、様々なオーディオ機器や、コンピュータ用のオーディオ再生用プログラムにおいて広く行われている公知の処理であるが、ここでは、本発明の実施に適した具体的なイコライズ処理の一例を簡単に説明しておく。
図１０は、図６のイコライズ処理段階（ステップＳ６）のより詳細な手順を示す流れ図である。まず、ステップＳ６１において、時間軸上にそれぞれ所定時間幅をもった複数のフレームを設定し、第ｋ番目のフレームについて、当該フレーム内部のオーディオ信号Ａ（ｋ）を切り出す処理が実行される。図１１は、このステップＳ６１で行われるフレーム抽出処理を例示する図である。図の上段に示されている波形は、オーディオ信号Ａの波形であり、横軸に時間ｔ、縦軸に振幅をとって示すものである。
ここで述べる方法では、この時間軸ｔ上に所定の時間幅Ｔをもった複数のフレームを設定している。波形図の先頭部分に示されている矩形の内部は、時間幅Ｔをもった第１番目のフレームによって切り出されるオーディオ信号Ａ（１）を示している。また、ここで述べる方法では、時間幅Ｔをもったフレームを、時間軸上で順にＴ／２ずつずらして配置することにより複数のフレームを設定している。図１１の下段には、このようにして配置されたフレームによって切り出される各オーディオ信号Ａ（１）の区間を示している。図示のとおり、第１フレーム内のオーディオ信号Ａ（１）の区間に対して、第２フレーム内のオーディオ信号Ａ（２）の区間は半ピッチ「Ｔ／２」だけずれており、第２フレーム内のオーディオ信号Ａ（２）の区間に対して、第３フレーム内のオーディオ信号Ａ（３）の区間は半ピッチ「Ｔ／２」だけずれており、... 以下、同様である。
この例では、時間幅Ｔ＝４０９６／４４１００秒に設定している。これは、もとのコンテンツＣ（オーディオ信号Ａ）が、４４．１ｋＨｚでサンプリングしたオーディオデジタルデータから構成されており、１フレームに４０９６個分のサンプルが含まれるように時間幅Ｔを設定したためである。
また、各フレームからオーディオ信号Ａを切り出す際には、いわゆるハニング窓を設定している。このハニング窓は、図１２に示すようなハニング関数Ｗ（ｔ）で定義されるものであり、各フレームから切り出されたオーディオ信号Ａには、このハニング関数Ｗ（ｔ）が乗ぜられる。すなわち、各フレームから切り出した信号に対して、
Ｗ（ｔ）＝０．５−０．５・cos（２πｔ／Ｔ）
なるハニング関数（但し、０≦ｔ≦Ｔ）が乗算される。このような関数で定義されるハニング窓は、図１２に示すように、時間幅Ｔをもったフレームの左右両端では０、中央位置では１をとる関数（図の上下両カーブの垂直方向の距離）である。
すなわち、フレームの左端（ｔ＝０）ではＷ（０）＝０，フレームの右端（ｔ＝Ｔ）ではＷ（Ｔ）＝０となり、フレーム中央（ｔ＝Ｔ／２）ではＷ（Ｔ／２）＝１になる。１フレーム内の４０９６個分のサンプルのうち、第ｉ番目のサンプルの振幅値には、ハニング関数Ｗ（ｉ）が乗算されることになる（ここで、ｉ／４０９６＝ｔ／Ｔ）。
こうしてハニング窓を設定した第ｋ番目のフレームからオーディオ信号Ａ（ｋ）（ハニング関数を乗じたもの）を切り出す処理が完了したら、続いて、ステップＳ６２において、このオーディオ信号Ａ（ｋ）に対してフーリエ変換を行い、フーリエ変換スペクトルＡ（ｋ，ｆ）を求める。ここで、「Ａ（ｋ，ｆ）」は、第ｋ番目のフレームについてのフーリエ変換スペクトルを示し、値Ａ（ｋ，ｆ）は、第ｋ番目のフレーム内のオーディオ信号（ハニング関数により変形されたもの）に含まれる所定周波数ｆの複素強度値を示している（エネルギー値は、この複素強度値の２乗和になる）。
前述したとおり、ここで述べる実施形態の場合、ｆ＝０〜２２．０５ｋＨｚという可聴域の周波数範囲に２０４８個の離散的な周波数を設定し、これら各周波数についてそれぞれエネルギー値を算出する処理を行っている。なお、実際には、フーリエ変換の演算は、実数部と虚数部とに分けて行われるので、ここでは、第ｋ番目のフレームについての実数部のフーリエ変換スペクトルを「Ｒｅ（Ａ（ｋ，ｆ））」とし、虚数部のフーリエ変換スペクトルを「Ｉｍ（Ａ（ｋ，ｆ））」とする。
図１３は、このイコライズ処理の基本概念を示すグラフ群である。図１３(a) は、第ｋ番目のフレームから切り出したオーディオ信号Ａ（ｋ）の波形を示す。図１２に示すハニング関数を乗じたため、左右両端へゆくほど振幅は減少している。上述したステップＳ６２のフーリエ変換処理により、図１３(b) に示すような実数部のフーリエ変換スペクトルＲｅ（Ａ（ｋ，ｆ））と、虚数部のフーリエ変換スペクトルＩｍ（Ａ（ｋ，ｆ））とが得られる。各周波数ｆの実際のエネルギー値は、実数部と虚数部とを合成した複素振幅の形で与えられる。
続くステップＳ６３では、ステップＳ６２で求められたフーリエ変換スペクトルＡ（ｋ，ｆ）にフィルタ関数Ｆ（ｆ）を乗算して、積のスペクトルＡ＊（ｋ，ｆ）を求める処理が行われる。すなわち、Ａ＊（ｋ，ｆ）＝Ｆ（ｆ）×Ａ（ｋ，ｆ）となる。実際には、実数部と虚数部とに分けた演算が行われ、実数部Ｒｅ（Ａ（ｋ，ｆ））にフィルタ関数Ｆ（ｆ）を乗じることにより調整実数部Ｒｅ（Ａ＊（ｋ，ｆ））を求め、虚数部Ｉｍ（Ａ（ｋ，ｆ））にフィルタ関数Ｆ（ｆ）を乗じることにより調整虚数部Ｉｍ（Ａ＊（ｋ，ｆ））を求める演算が実行される。図１３(b) 〜(d) には、このような実数部と虚数部とに分けた乗算処理が示されている。
次のステップＳ６４では、図１３(d) に示す調整実数部Ｒｅ（Ａ＊（ｋ，ｆ））および調整虚数部Ｉｍ（Ａ＊（ｋ，ｆ））に対して逆フーリエ変換処理を施すことにより、当該フレーム内の調整オーディオ信号Ａ＊（ｋ）を求める処理が行われる。図１３(e) は、こうして得られた調整オーディオ信号Ａ＊（ｋ）を示す。
図１３(a) ，(e) は、時間軸上の信号振幅を示すものであるのに対して、図１３(b) 〜(d) は、周波数軸上の信号強度を示すものである。結局、ここで行われたイコライズ処理は、時間次元の信号をフーリエ変換によって周波数次元の信号に変換し、この周波数次元において、フィルタ関数Ｆ（ｆ）を乗じた後、逆フーリエ変換によって時間次元の信号に再変換する処理ということができる。すなわち、オーディオ信号Ａ（ｋ）の周波数特性に対して、周波数次元においてフィルタ関数Ｆ（ｆ）を乗じる処理が行われたことになり、得られる調整オーディオ信号Ａ＊（ｋ）の周波数特性は、フィルタ関数Ｆ（ｆ）に応じて調整されたものになる。
なお、図１３(e) に示す調整オーディオ信号Ａ＊（ｋ）は、あくまでも第ｋ番目のフレームについての信号であるため、最終的には、複数のフレームについての信号を合成する処理が必要になる。ステップＳ６５の処理は、このようなフレーム単位の信号を合成する処理であり、第（ｋ−１）番目のフレームまでの合成結果に、第ｋ番目のフレームの調整オーディオ信号Ａ＊（ｋ）を合成する処理になる。
以上の処理が、ステップＳ６６，Ｓ６７を経て繰り返される。すなわち、ｋ＝１，２，３，... とｋを１ずつ更新しながら、各フレームについて同様の処理が繰り返され、全フレームについての処理が完了すれば、イコライズ処理は終了である。説明の便宜上、第ｋ番目のフレームについての調整オーディオ信号Ａ＊（ｋ）を単位調整オーディオ信号と呼ぶことにすれば、ｋ＝１，２，３，... と各フレームについて同じ処理を順次繰り返して行い、時間軸上で、各フレームについての単位調整オーディオ信号Ａ＊（ｋ）を合成することにより調整オーディオ信号Ａ＊が得られることになる。
なお、個々のフレームについての合成処理は、逆フーリエ変換処理により得られた各フレームについての単位調整オーディオ信号Ａ＊（ｋ）を、時間軸上の各フレームに対応する位置に配置して振幅を単純に加算することにより行うことができる。たとえば、ステップＳ６５において、第（ｋ−１）番目のフレームまでの合成結果に、第ｋ番目のフレームについての単位調整オーディオ信号Ａ＊（ｋ）を合成する処理は、前者の波形と後者の波形が互いにＴ／２だけずれているので、時間軸上でＴ／２だけオーバーラップさせながら、振幅同士を単純に加算すればよい。
このように、単純な加算により単位調整オーディオ信号Ａ＊（ｋ）の合成が可能になるのは、ステップＳ６１でフレームから信号を切り出す際に、図１２に示すようなハニング関数を乗じているためである。このハニング関数Ｗ（ｔ）では、任意のｔについて、Ｗ（ｔ）＋Ｗ（ｔ＋Ｔ／２）＝１が成立するので、第（ｋ−１）番目のフレームについての単位調整オーディオ信号Ａ＊（ｋ−１）と、第ｋ番目のフレームについての単位調整オーディオ信号Ａ＊（ｋ）とを時間軸上でＴ／２だけずらして加算すると、ハニング関数Ｗ（ｔ）を乗じる前の振幅に対応した振幅値が得られることになる。
＜＜＜ §６． 快音化方法の変形例 ＞＞＞
続いて、ここでは、§３で述べた本発明に係る快音化方法についての変形例をいくつか述べることにする。
＜６−１：臨界帯域補正処理＞
ここで述べる臨界帯域補正処理は、図６のステップＳ２「騒音スペクトル算出段階」で算出された騒音スペクトルＮav（ｆ）に対して施す補正処理である。図１４は、この臨界帯域補正処理の基本概念を示すグラフである。図１４(a) は、ステップＳ２で算出された騒音スペクトルＮav（ｆ）、すなわち、騒音源１０が発生する騒音信号Ｎの周波数スペクトルを所定のサンプル期間だけ平均したグラフを示している（図７(a) と同じグラフ）。この臨界帯域補正処理は、図６のステップＳ２に続いて、ステップＳ２０として実行すべき処理であり、騒音スペクトルＮav（ｆ）の周波数特性を若干補正して、補正騒音スペクトルＮ′av（ｆ）を求める処理である。
このように、騒音スペクトルＮav（ｆ）に対して補正処理を施して補正騒音スペクトルＮ′av（ｆ）を求める騒音スペクトル補正段階を更に付加し、ステップＳ５のスペクトル除算段階で、騒音スペクトルＮav（ｆ）の代わりに、補正騒音スペクトルＮ′av（ｆ）を用いた除算を行うと、スペクトルマスキングの効果を更に向上させることができる。これまで述べてきた基本的な実施形態では、ステップＳ５のスペクトル除算段階で、「Ｆ（ｆ）＝Ｎav（ｆ）／Ａav（ｆ）」という除算が行われているが、ここで述べる臨界帯域補正処理を付加した変形例の場合、図１４(c) に示すとおり、騒音スペクトルＮav（ｆ）の代わりに、補正騒音スペクトルＮ′av（ｆ）を用いた除算「Ｆ（ｆ）＝Ｎav′（ｆ）／Ａav（ｆ）」が行われる。
図１５は、この臨界帯域補正処理の手順を示す流れ図である。既に述べたとおり、ここに示す実施形態の場合、騒音スペクトルＮav（ｆ）は、ｆ＝０〜２２．０５ｋＨｚという周波数軸上の範囲に合計ｍ個（具体的には、ｍ＝２０４８）の離散的な周波数を設定し、これら各周波数についてそれぞれエネルギー値を対応づけたものである。そこで、ここでは、この離散的な周波数を示すパラメータとしてｊを定め、ｊ＝１〜ｍまで、各周波数について同じ処理を繰り返し行うことにする。
はじめに、ステップＳ２１で、パラメータｊを初期値１に設定し、以下の手順をｊを１ずつ更新しながら繰り返し実行することにする。まず、ステップＳ２２において、騒音スペクトルＮav（ｆ）の第ｊ番目の周波数ｆ（ｊ）について、周波数軸上で当該周波数ｆ（ｊ）を含む所定の参照幅ξ（ｆ（ｊ））の範囲内に入る他の周波数についての各エネルギー値をサンプル値として抽出する処理を行う。
たとえば、図１６に示す例は、第ｊ番目の周波数ｆ（ｊ）について、当該周波数ｆ（ｊ）を中心として、グラフの左側に５つのサンプル、右側に５つのサンプル、合計１０サンプルが抽出されるような参照幅ξ（ｆ（ｊ））を設定した例である。この場合、第ｊ番目の周波数ｆ（ｊ）について、他の周波数ｆ（ｊ−５）〜ｆ（ｊ−１）およびｆ（ｊ＋１）〜ｆ（ｊ＋５）の各エネルギー値がサンプル値として抽出されることになる。
続くステップＳ２３では、こうして抽出したサンプル値の最大値Ｅmax が決定される。図１６に示す例の場合、周波数ｆ（ｊ−３）のエネルギー値が１０個のサンプル値の中で最大の値Ｅmax をとる。そして、ステップＳ２４で、「Ｅmax ＞Ｎav（ｆ（ｊ））」なる条件判断が行われ、条件が成立すれば、ステップＳ２５において、Ｎav（ｆ（ｊ））をＥmax に置き換える処理が行われる。条件不成立の場合は、ステップＳ２５の処理は行われない。図１６に示す例の場合、「Ｅmax ＞Ｎav（ｆ（ｊ））」なる条件が成立するため、周波数ｆ（ｊ）についての元のエネルギー値Ｎav（ｆ（ｊ））は、新たなエネルギー値Ｅmax に置き換えられることになる（「×」印から「○」印への置き換え）。
このようなステップＳ２２〜Ｓ２５の処理が、ステップＳ２６，Ｓ２７を経て、パラメータｊを１ずつ更新させながら、ｊ＝ｍに到達するまで繰り返し実行されることになる。なお、ステップＳ２２においてサンプル値として抽出される値は、ステップＳ２５による置き換え処理が行われる前の元の騒音スペクトルＮav（ｆ）のエネルギー値であり、図１６に示す例の場合、後のプロセスで周波数ｆ（ｊ）についてのサンプル値として抽出される値は、「○」で示す値Ｅmax ではなく、置き換え前の「×」で示す値になる。
結局、この臨界帯域補正処理の本質は、周波数ｆ（ｊ）を含む所定の参照幅ξ（ｆ（ｊ））の範囲内に入る他の周波数についての各エネルギー値をサンプル値として抽出し、「もとの騒音スペクトルＮav（ｆ）の周波数ｆ（ｊ）のエネルギー値Ｎav（ｆ（ｊ））」と「抽出したサンプル値の最大値Ｅmax 」とを比較し、Ｅmax ＞Ｎav（ｆ（ｊ））の場合には、Ｎav（ｆ（ｊ））をＥmax に置き換える処理を、ｊ＝１〜ｍのそれぞれについて実行する処理ということになる。
このような臨界帯域補正処理を施した補正騒音スペクトルＮ′av（ｆ）を用いた除算「Ｆ（ｆ）＝Ｎav′（ｆ）／Ａav（ｆ）」により、フィルタ関数Ｆ（ｆ）を定めるようにすると、図４のマスキングカーブＭに依存したスペクトルマスキングがより効果的に機能するようになる。これは、図１６における「×」印から「○」印への置き換えが、結果的に、図４のマスキングカーブにおける音波Ａの音量レベルを上げることになるため、その近隣の周波数（図１６におけるｆ（ｊ−３）に対応する周波数）に、比較的音量レベルの大きな騒音成分が存在し、かつ近隣の周波数ｆ（ｊ−３）に対応するオーディオ信号Ａの成分が零に近く、フィルタ関数Ｆ（ｊ）を乗じても近隣の周波数ｆ（ｊ−３）の音量レベルを上げるように調整することができない場合にも、代わりに近隣に位置する当該周波数ｆ（ｊ）によるマスキング効果が期待できるようにするためである。
このような理由を踏まえると、周波数ｆ（ｊ）についての参照幅ξ（ｆ（ｊ））は、図４に示すマスキングカーブＭに基づいて決定すべき数値であることがわかる。すなわち、図１６の例において、周波数ｆ（ｊ）のエネルギー値を「×」印から「○」印へ置き換える臨界帯域補正を行い、調整オーディオ信号Ａ＊の周波数ｆ（ｊ）の成分のエネルギー値を増加させ、当該成分によって、周波数ｆ（ｊ−３）の騒音成分をマスキングできるような工夫を施したとしても、周波数ｆ（ｊ−３）が周波数ｆ（ｉ）についてのマスキングカーブＭの傘下に入らなければ、マスキング効果は奏功しない。
したがって、この臨界帯域補正処理を行う場合、周波数ｆについての参照幅ξとして、周波数ｆの音をマスカー音とするスペクトルマスキングカーブの臨界帯域幅ξ（ｆ）を設定するのが好ましい。前述したとおり、マスキングカーブの臨界帯域幅ξ（ｆ）は周波数ｆに依存して変化する値であるが、図１７に示すように、E. Zwickerによって、周波数ｆの単位をＨｚとして、
ξ（ｆ）＝２５＋７５（１．０＋１．４（ｆ／１０００）２）０．６９
なる近似式が成り立つことが報告されている（E. Zwicker and E. Terhardt, "Analytical expressions for critical-band rate and critical bandwidth as a function of frequency", Journal of Acoustical Society of America, Vol. 68, no. 5, pp.1523-1525, November 1980／辻川美沙貴、森勢将雅、西浦敬信：「聴覚マスキングに基づく高周波雑音の快音化法の基礎的検討」、日本音響学会・2010年春季研究発表会・講演論文集、1-R-19, pp.631-632, March 2010）。
このE. Zwickerの近時式によれば、たとえば、ｆ＝１０００Ｈｚの場合、臨界帯域幅ξ（１０００）≒１６２Ｈｚとなる。そこで、図１６に示す例において、周波数ｆ（ｊ）＝１０００Ｈｚであれば、図４に示すとおり、マスキングカーブＭのピークが低音側にずれた左右非対称形状であることを考慮し、たとえば、１０００Ｈｚを中心として右側に偏った幅をとり、左側の幅を臨界帯域幅の２０％、右側の幅を臨界帯域幅の８０％と設定し、９６８Ｈｚ〜１１２９Ｈｚの範囲を参照幅ξ（ｆ（ｊ））とすればよい。
＜６−２：フィルタ平滑化処理＞
ここで述べるフィルタ平滑化処理は、図６のステップＳ５「スペクトル除算段階」で算出された除算スペクトル（フィルタ関数）Ｆ（ｆ）に対して施す補正処理である。図１８は、このフィルタ平滑化処理の基本概念を示すグラフである。図１８(a) は、ステップＳ５で算出された除算スペクトルＦ（ｆ）、すなわち、これまでの実施形態において、イコライザ処理にフィルタ関数として用いていたグラフを示している（図７(c) と同じグラフ）。このフィルタ平滑化処理は、図６のステップＳ５に続いて、ステップＳ５０として実行すべき処理であり、除算スペクトルＦ（ｆ）の周波数特性を若干補正して、補正除算スペクトルＦ′（ｆ）を求める処理である。
ここで、除算スペクトルＦ（ｆ）に対して平滑化を施す理由は次のとおりである。まず、除算に用いる２つのスペクトルＮav（ｆ），Ａav（ｆ）は、いずれも周波数方向に連続した特性を有するが、除算を行うことによって周波数方向の連続性が維持できず、零に近い値で割り算する箇所など、周波数方向に不連続点（微分係数が無限大になる点）が発生してしまう。このため、得られた除算スペクトルＦ（ｆ）をそのままフィルタ関数としてオーディオ信号Ａのスペクトルに乗算すると、不連続点の箇所でスパイクノイズが重畳されたり、オーディオ信号Ａに歪みが発生してしまい、鑑賞に耐えない再生音になる可能性がある。前述した臨界帯域補正は、割り算の分子側のスペクトルＮav（ｆ）を平滑化する作用もあるが、このフィルタ平滑化処理を行うことにより、除算スペクトルＦ（ｆ）が周波数方向に連続した関数になるように、すなわち、すべての周波数の箇所において微分係数が有限値になるように補正を施すことができる。
このように、除算スペクトルＦ（ｆ）に対して補正処理を施して補正除算スペクトルＦ′（ｆ）を求める除算スペクトル補正段階を更に付加し、ステップＳ６のイコライズ処理段階で、補正除算スペクトルＦ′（ｆ）をフィルタ関数とする周波数フィルタを用意し、オーディオ信号Ａを当該フィルタに通して調整オーディオ信号Ａ＊を得るようにすれば、より品質の高い調整オーディオ信号Ａ＊を得ることができる。特に、除算スペクトルＦ（ｆ）に対して平滑化を行うことにより補正除算スペクトルＦ′（ｆ）を求める処理は、音楽コンテンツに基づいて品質の高い調整オーディオ信号Ａ＊を得る上で効果的である。
たとえば、図１８(a) に示す除算スペクトル（フィルタ関数）Ｆ（ｆ）には、４つの大きなピークが存在する。このような特性をもったフィルタ関数を用いてイコライズ処理を行うと、もとのオーディオ信号に歪みが生じやすい。特に、音楽コンテンツに対して、このようなフィルタ関数を用いたイコライズ処理を加えた場合、再生された音楽に歪みが生じ、聞いた場合に違和感が生じることがある。
そこで、図１８に示す例のように、フィルタ平滑化処理を行い、図１８(b) に示すような補正除算スペクトルＦ′（ｆ）を求め、これをフィルタ関数として用いたイコライズ処理を行うようにする。図１８(b) に示すスペクトルＦ′（ｆ）は、図１８(a) に示すスペクトルＦ（ｆ）に比べて、４つの大きなピークが緩慢になり、全体的になだらかなカーブを描くグラフになっている。このため、音楽コンテンツに対して、スペクトルＦ′（ｆ）を用いたイコライズ処理を加えても、歪みの少ない再生音が得られる。
もちろん、平滑化の程度が大きければ大きいほど、本発明の基本原理から外れた調整オーディオ信号Ａ＊が得られることになるので、騒音成分をマスキングする効果は低下する。したがって、実用上は、再生音の歪み除去と騒音に対するマスキング効果との兼ね合いをみながら、平滑化の程度を定めるようにすればよい。
このような平滑化処理の技術自体は、様々な分野で広く利用されており、具体的な手法も様々である。ここでは、最も単純な方法を１つだけ例示しておく。いま、図１８(a) に示すように、第ｊ番目の周波数ｆ（ｊ）に着目する。そして、この周波数ｆ（ｊ）を中心として、所定の平滑幅Ｕを定める。平滑幅Ｕが大きければ大きいほど、平滑化の程度も大きくなる。そして、この平滑幅Ｕの範囲内に含まれている周波数の重みの平均値を算出し、周波数ｆ（ｊ）についての重みの値を、算出した平均値に置き換える処理を行う。同様の処理を、個々の周波数値について行えば、図１８(b) に示すような平滑化されたグラフが得られる。
＜６−３：白色ノイズ付加処理＞
ここで述べる白色ノイズ付加処理は、図６のステップＳ６「イコライズ処理段階」においてイコライズ処理の対象となるオーディオ信号Ａに対して施す補正処理であり、その基本概念は、オーディオ源が発生するオーディオ信号Ａに対して補正処理を施して補正オーディオ信号Ａ′を求めるオーディオ信号補正段階を行い、イコライズ処理段階Ｓ６で、オーディオ信号Ａの代わりに、補正オーディオ信号Ａ′をフィルタに通すことにより調整オーディオ信号Ａ＊を得ることにある。
イコライズ処理前にオーディオ信号Ａに対して補正処理を施しておく理由は、オーディオ信号Ａは、時系列に変動するため特定の周波数成分が零に近い値になる場合もあり、その際、フィルタ関数を乗算した結果も零に近い値となり、所望のマスキング効果が得られなくなってしまうためである。図１３に示されているとおり、イコライズ処理段階で、フレーム単位のオーディオ信号Ａ（図１３(a) ）はフーリエ変換され、実数部Ｒｅ（Ａ（ｋ，ｆ））および虚数部Ｉｍ（Ａ（ｋ，ｆ））というスペクトルが生成される（図１３(b) ）。そして、これらの各スペクトルにそれぞれフィルタ関数Ｆ（ｆ）を乗算することにより（図１３(c) ）、調整実数部Ｒｅ（Ａ＊（ｋ，ｆ））および調整虚数部Ｉｍ（Ａ＊（ｋ，ｆ））が生成され（図１３(d) ）、更に逆フーリエ変換を経て、フレーム単位の調整オーディオ信号Ａ＊が得られる（図１３(e) ）。
ここで、図１３(b) に示す実数部Ｒｅ（Ａ（ｋ，ｆ））および虚数部Ｉｍ（Ａ（ｋ，ｆ））という周波数スペクトルの一部の特定周波数について欠けが生じており、当該特定周波数のエネルギー値が零であった場合を考えよう。この場合、図１３(d) に示す調整実数部Ｒｅ（Ａ＊（ｋ，ｆ））および調整虚数部Ｉｍ（Ａ＊（ｋ，ｆ））の当該特定周波数のエネルギー値は、フィルタ関数Ｆ（ｆ）の重みがどれだけ大きな値であっても、零との積になるため、やはり零になる。すなわち、当該特定周波数についてのフィルタ関数Ｆ（ｆ）の重みが非常に大きな値であっても、逆フーリエ変換後に得られる調整オーディオ信号Ａ＊には、当該特定周波数成分が欠けた状態となり、騒音に対する十分なマスキングを行うことができなくなる。
このような弊害を避けるためには、予めオーディオ信号Ａに生じている周波数成分の欠けを補填する補正処理を行っておくのが好ましい。周波数成分の欠けを補填する補正処理として、最も単純な処理が、白色ノイズ付加処理である。すなわち、予めオーディオ信号Ａに白色ノイズを付加する補正を行い、補正オーディオ信号Ａ′を求め、この補正オーディオ信号Ａ′に対してイコライズ処理を行うようにすれば、最終的に得られる調整オーディオ信号Ａ＊に、特定周波数成分の欠けが生じることを防ぐことができる。
図１９は、この白色ノイズ付加処理の基本概念を示すグラフである。図１９(a) は、図１０に示すイコライズ処理のステップＳ６２によって求められたフーリエ変換スペクトルのグラフである。実際には、図１３(b) に示すとおり、実数部Ｒｅ（Ａ（ｋ，ｆ））および虚数部Ｉｍ（Ａ（ｋ，ｆ））という２つのスペクトルが生成される。この白色ノイズ付加処理は、図１０のステップＳ６２に続いて、ステップＳ６２−２として実行すべき処理であり、フーリエ変換処理によって得られる実数部Ｒｅ（Ａ（ｋ，ｆ））および虚数部Ｉｍ（Ａ（ｋ，ｆ））に対して、白色ノイズを付加することにより、補正実数部Ｒｅ（Ａ′（ｋ，ｆ））および補正虚数部Ｉｍ（Ａ′（ｋ，ｆ））を求める処理である。
図１０のステップＳ６３では、実数部Ｒｅ（Ａ（ｋ，ｆ））の代わりに、補正実数部Ｒｅ（Ａ′（ｋ，ｆ））に対してフィルタ関数Ｆ（ｔ）を乗じることにより調整実数部Ｒｅ（Ａ＊（ｋ，ｆ））を求め、虚数部Ｉｍ（Ａ（ｋ，ｆ））の代わりに、補正虚数部Ｉｍ（Ａ′（ｋ，ｆ））に対してフィルタ関数Ｆ（ｔ）を乗じることにより調整虚数部Ｉｍ（Ａ＊（ｋ，ｆ））を求めることになる。白色ノイズの付加により、補正実数部Ｒｅ（Ａ′（ｋ，ｆ））および補正虚数部Ｉｍ（Ａ′（ｋ，ｆ））には、特定周波数成分の欠けが存在しないため、逆フーリエ変換によって最終的に得られる調整オーディオ信号Ａ＊にも、特定周波数成分の欠けが生じることはない。
白色ノイズ付加処理の具体的な手法としては、実数部Ｒｅ（Ａ（ｋ，ｆ））および虚数部Ｉｍ（Ａ（ｋ，ｆ））について、所定の設定値Ｅ０未満のエネルギー値をとる所定範囲内の周波数については、エネルギー値を設定値Ｅ０に変更する処理を行えばよい。図１９(b) に示す例では、下限周波数ｆＬおよび上限周波数ｆＨを設定し、周波数ｆＬ〜ｆＨの範囲について、設定値Ｅ０未満のエネルギー値をとる場合に、エネルギー値を設定値Ｅ０に変更する処理を行っている。したがって、補正実数部Ｒｅ（Ａ′（ｋ，ｆ））および補正虚数部Ｉｍ（Ａ′（ｋ，ｆ））の周波数ｆＬ〜ｆＨの範囲についてのエネルギー値は必ずＥ０以上になり、もとのオーディオ信号に特定周波数成分の欠けがあったとしても、当該欠けは補填されることになる。
＜６−４：変形例に係る快音化方法の手順＞
図２０は、§６で述べた本発明の変形例に係る快音化方法の基本手順を示す流れ図である。この手順には、これまで述べた臨界帯域補正処理、フィルタ平滑化処理、白色ノイズ付加処理というすべての補正処理が盛り込まれている。
すなわち、図２０に示す流れ図は、基本的には、図６の流れ図に沿ったものであるが、ステップＳ２の後に、ステップＳ２０として、騒音スペクトル補正段階（臨界帯域補正処理：図１４〜図１７参照）が付加され、ステップＳ５の後に、ステップＳ５０として、除算スペクトル補正段階（フィルタ平滑化処理：図１８参照）が付加され、ステップＳ６内に（図１０のステップＳ６２の後に）、ステップＳ６２−２として、オーディオ信号補正段階（白色ノイズ付加処理：図１９参照）が付加されている。
＜＜＜ §７． 快音化装置の変形例 ＞＞＞
本発明の基本的実施形態に係る快音化装置については、既に、図３を参照しながら説明した。ここでは、この基本的実施形態に対するいくつかの変形例を図２１〜図２７を参照しながら説明する。なお、以下の変形例の説明では、先行して説明した実施形態と同一の構成要素については同一符号を付して説明を省略することとし、主として、新たに付加された構成要素あるいは改変された構成要素についての説明を行うことにする。
＜７−１：複数コンテンツの利用＞
図２１に示す第１の変形例は、図３に示す基本的実施形態に、更に、コンテンツ＆フィルタ入力部１０６、コンテンツ選択部１１５、音圧レベル調整部１４５を付加し、コンテンツ格納部１１０内に複数のコンテンツＣを格納し、フィルタ格納部１３０内に複数のフィルタ関数Ｆ（ｆ）を格納したものである。図２１に示すオーディオ信号供給部１００Ａは、上記特徴を有するデジタルユニットということになる。
図３に示す基本的実施形態では、コンテンツ格納部１１０内に単一のコンテンツＣのみしか用意されておらず、常に同一のコンテンツＣに基づく調整オーディオ信号Ａ＊が再生されることになるので、ユーザが飽きを感じる可能性がある。そこで、実用上は、図２１に示す変形例のように、コンテンツ格納部１１０内に複数ｎ通りのコンテンツが格納できるようにしておくのが好ましい。
ただ、複数ｎ通りのコンテンツを用意した場合、フィルタ関数も各コンテンツに対応して用意しておく必要がある。本発明の原理上、フィルタ関数は、特定の騒音信号Ｎを、特定のオーディオ信号Ａ（コンテンツＣ）によってマスクするのに適した固有の周波数特性をもった固有の関数になるので、再生対象となるコンテンツごとにそれぞれ異なるフィルタ関数を用意する必要がある。そこで、フィルタ格納部１３０内には、複数ｎ通りのコンテンツのそれぞれに対応した合計ｎ通りのフィルタ関数が格納されている。
複数ｎ通りのコンテンツのうち、再生対象となる第ｉ番目（ｉ＝１〜ｎ）のコンテンツを選択するために、コンテンツ選択部１１５が設けられている。コンテンツ選択部１１５による選択方法は、自動選択でもよいし、外部からの選択操作に基づく手動選択でもよい。自動選択の場合は、複数ｎ通りのコンテンツを順番に選択してゆく方法をとることもできるし、ランダムに任意のコンテンツを選択してゆく方法をとることもできる。手動選択の場合は、ユーザの選択操作などの外部入力によって指定された特定のコンテンツを選択すればよい。
こうして、コンテンツ選択部１１５によって第ｉ番目のコンテンツが選択されると、選択されたコンテンツＣがイコライザ１２０へ読み出される。イコライザ１２０は、この第ｉ番目のコンテンツＣについての調整コンテンツＣ＊を生成するために、これに対応した第ｉ番目のフィルタ関数Ｆ（ｆ）をフィルタ格納部１３０から読み出し、周波数特性の調整を行う。コンテンツ再生部１４０は、この選択された第ｉ番目のコンテンツＣに対応する調整コンテンツＣ＊を再生し、アナログオーディオ信号をオーディオ出力部２００に対して出力する。
このように、コンテンツ格納部１１０内に複数のコンテンツを格納するようにし、コンテンツ選択部１１５によって選択して再生することができるようにしておけば、ユーザを飽きさせることなく、騒音に対する快音化が可能になる。しかも、個々のコンテンツを再生する際には、それぞれ対応したフィルタ関数を用いたイコライズ処理が行われるため、いずれのコンテンツを選択しても、十分な快音化効果が得られる。
この第１の変形例には、更に、コンテンツ＆フィルタ入力部１０６が設けられており、外部から与えられる新たなコンテンツＣおよびフィルタ関数Ｆ（ｆ）の組み合わせを入力し、それぞれコンテンツ格納部１１０およびフィルタ格納部１３０に格納する機能を果たす。この機能により、デジタルユニット１００Ａ内に、新しいコンテンツＣと、当該コンテンツＣに対するイコライズ処理を行うために用いる新しいフィルタ関数Ｆ（ｆ）とを追加することが可能になる。もちろん、必要に応じて、コンテンツ＆フィルタ入力部１０６に、コンテンツ格納部１１０内の不要なコンテンツと、フィルタ格納部１３０内の不要なフィルタ関数とを消去する機能をもたせておいてもよい。
コンテンツ＆フィルタ入力部１０６が外部からコンテンツＣおよびフィルタ関数Ｆ（ｆ）の組み合わせを取り込むための具体的な方法としては、ＣＤ，ＤＶＤ，ＩＣカードなどの情報記録媒体から読み込む方法、インターネットを利用してＷｅｂ配信で受ける方法、ラジオ放送などを利用してダウンロードする方法など、様々な方法を採用することができる。たとえば、図９(c) に示す例の場合、本発明に係る快音化装置はヘアードライヤー１０に内蔵されているが、コンテンツ＆フィルタ入力部１０６としてラジオチューナーを組み込んだ装置を用い、ラジオ放送を利用してダウンロードする方法を採用すれば、外部に対する配線などは不要になる。
図２１に示す第１の変形例には、更に、音圧レベル調整部１４５が設けられている。この音圧レベル調整部１４５は、外部からの手動設定操作に基づいて、コンテンツ再生部１４０によって再生される調整コンテンツＣ＊の再生音圧レベルを調整する機能を有する。調整コンテンツＣ＊を再生することによって得られる調整オーディオ信号Ａ＊が、騒音信号Ｎに対するマスキング効果を奏するためには、図４に示すスペクトルマスキングの原理に応じた所定の音量でスピーカ２２０から出力される必要がある。この変形例では、この再生音圧レベルの調整操作をユーザの手に委ねている。ユーザは、手動設定操作により、騒音が低減したと感じる適当な音圧レベルに調整を行えばよい。
図９(b) や図９(c) に示す例のように、快音化の対象となる騒音源１０が特定のヘアードライヤーであることが決まっており、しかも快音化装置が当該ヘアードライヤーに装着もしくは内蔵されている場合は、騒音源１０が発生する騒音の音圧レベルも予想でき、当該騒音をマスクするために必要な調整オーディオ信号Ａ＊の音圧レベルも予想できるので、音圧レベル調整部１４５を設けなくても、適切な音圧レベルで調整オーディオ信号Ａ＊をスピーカ２２０から出力することができよう。しかしながら、図９(a) に示す例のように、騒音源１０とは別体の快音化装置を、騒音源１０の近傍に配置して利用する形態の場合は、両者の位置関係によって、適切な音圧レベルは変わってくる。このような利用形態では、音圧レベル調整部１４５を設けておくのが好ましい。
＜７−２：音圧レベルの自動調整＞
図２２に示す第２の変形例は、図２１に示す第１の変形例に、更に、騒音信号採取部１５０、音圧レベル検出部１６０、電源制御部１７０、そして騒音収録マイク２３０を付加したものである。図２２に示すオーディオ信号供給部１００Ｂは、上記特徴を有するデジタルユニットということになる。
騒音信号採取部１５０は、騒音源１０が発生する騒音信号Ｎを採取する構成要素であり、実際には、騒音源１０の近傍に設置された騒音収録マイク２３０が集音した騒音信号Ｎを電気信号として取り込む構成要素である。一方、音圧レベル検出部１６０は、騒音信号採取部１５０が採取した騒音信号Ｎの音圧レベルを検出する構成要素であり、検出した騒音の音圧レベルは音圧レベル調整部１４５に報告される。音圧レベル調整部１４５は、音圧レベル検出部１６０が検出した騒音の音圧レベルに基づいて、コンテンツ再生部１４０によって再生される調整コンテンツの再生音圧レベルを調整する。
結局、この第２の変形例に係るデジタルユニット１００Ｂは、騒音源１０が発生する騒音信号Ｎの音圧レベルをリアルタイムで実測する機能を有しており、この実測値に基づいて、調整オーディオ信号Ａ＊の音圧レベルを自動調整することができる。このため、騒音源１０が発生する騒音信号Ｎの音圧レベルが変化するようなケースでも、調整オーディオ信号Ａ＊の音圧レベルが騒音をマスクするのに適したレベルになるように自動調整することが可能になる。
たとえば、「温風／冷風」のモード切替や、「ＬＯ／ＨＩＧＨ」のモード切替があるヘアードライヤーの場合、動作モードによって発生する騒音の音圧レベルが変化することになる。動作モードが同じでも、周囲の温度や湿度によって、騒音の音圧レベルが変化するようなケースもあろう。図２２に示す第２の変形例では、このようなケースにも柔軟に対応することが可能である。具体的には、図９(b) や図９(c) に示す例のように、快音化装置が騒音源１０となるヘアードライヤーに装着もしくは内蔵されている場合、騒音収録マイク２３０も同様に所定箇所に装着もしくは内蔵されるようにしておけば、音圧レベル検出部１６０により、騒音源１０が発生する騒音の絶対的な音圧レベルを検出することができるので、当該騒音をマスクするために必要な調整オーディオ信号Ａ＊の音圧レベルを正確に予測して自動設定することが可能になる。
ここに示す第２の変形例のもうひとつの特徴は、電源制御部１７０の機能である。この電源制御部１７０は、デジタルユニット１００Ｂ内の各構成要素および必要に応じてアナログユニット２００内の各構成要素に対して、動作に必要な所定の電源を供給する基本機能を有しており、外部からのＯＮ／ＯＦＦ操作により、各構成要素への電源供給を行ったり、これを停止したりする。すなわち、ユーザが電源制御部１７０に対してＯＮ操作を行うと、各構成要素への電源供給が行われ、この快音化装置は動作を開始する。一方、ＯＦＦ操作を行うと、各構成要素への電源供給が停止され、この快音化装置は動作を停止する。
この電源制御部１７０は、更に、外部からＯＮ操作が行われているにもかかわらず、この快音化装置を節電のための休止モードへ移行させる機能も有している。すなわち、図２２に示されているとおり、電源制御部１７０には、音圧レベル検出部１６０から騒音の音圧レベルの検出値が与えられており、音圧レベル検出部１６０が検出した音圧レベルが所定のしきい値未満である状態が所定時間継続した場合には、騒音信号採取部１５０および音圧レベル検出部１６０を除く構成要素に対する電源供給を停止する休止モードへと移行し、音圧レベルが所定のしきい値を越えた場合に当該休止モードを解除する制御を実行する。
すなわち、騒音収録マイク２３０を用いてリアルタイムで収録した騒音信号Ｎの音圧レベルが所定のしきい値未満となり、そのような状態が所定時間継続した場合には、電源制御部１７０によって、もはや騒音に対する快音化対策は不要との判断がなされ、節電が可能な休止モードへと自動的に移行することになる。この休止モードでも、騒音信号採取部１５０および音圧レベル検出部１６０には電源供給がなされているので（もちろん、電源制御部１７０には、ＯＦＦ操作が行われるまで、常に電源供給が行われている）、騒音信号Ｎの音圧レベルは、休止モード中もリアルタイムで検出され続ける。したがって、音圧レベルが所定のしきい値を越えた場合には、休止モードを解除する制御を行うことができる。
なお、休止モード中は、騒音信号採取部１５０および音圧レベル検出部１６０を除く構成要素すべてに対する電源供給を必ずしも停止する必要はなく、電力消費の大きい一部の構成要素に対する電源供給のみを停止するようにしてもかまわない。
上述した「休止モード」は、リアルタイムで検出した騒音信号Ｎの音圧レベルに基づいて設定されるモードであるが、電源制御部１７０には、騒音源１０の稼働状態に基づいて「待機モード」へ移行する機能も備わっている。
すなわち、ヘアードライヤーなどの電気機器は、電力によって稼働する装置であり、そのような装置の稼働状態は、電気的にモニタすることが可能である。特に、図９(b) ，(c) に示すように、騒音源１０が電力によって稼働する装置であり、かつ、快音化装置を当該騒音源１０に装着もしくは内蔵して用いる利用形態をとる場合は、騒音源１０から電源制御部１７０まで電気信号を伝達するための信号線を引けば（図２２において、騒音源１０から電源制御部１７０まで引かれた矢印が、この信号線を示している）、電源制御部１７０は、当該電気信号に基づいて、騒音源１０の稼働状態をモニタすることが可能になる。したがって、電源制御部１７０は、そのモニタ結果に基づいて、待機モードへの移行制御を行うことができる。
具体的には、電源制御部１７０は、モニタの結果、騒音源１０が稼働停止状態にある場合には、電源制御部１７０以外の構成要素に対する電源供給を停止する待機モードへと移行し、騒音源１０が稼働状態にある場合には、待機モードを解除する制御を行うことができる。結局、図２２に示す変形例では、ヘアードライヤー１０が稼働状態にある場合は、各構成要素への電源供給が行われるが、ヘアードライヤー１０が稼働停止状態になると、電源制御部１７０以外の各構成要素への電源供給が停止し、節電を行うことができる。
なお、待機モード中は、電源制御部１７０を除く構成要素に対する電源供給を必ずしもすべて停止する必要はなく、電力消費の大きい一部の構成要素に対する電源供給のみを停止するようにしてもかまわない。
結局、図２２に示す変形例に係る快音化装置（ユニット１００Ｂとユニット２００）では、休止モードおよび待機モードのいずれかのモードに移行した場合には、一部の構成要素に対する電源供給が停止し、調整オーディオ信号Ａ＊の出力が停止することになる。その結果、騒音の音量が小さいときには、装置を休止モードとして電力を節約することができ、騒音源が稼働していないときには、待機モードに移行して電力を節約することができる。
＜７−３：フィルタ関数の作成機能＞
図２３に示す第３の変形例は、図３に示す基本的実施形態に、更に、騒音信号採取部１５０、フィルタ作成部１８０、そして騒音収録マイク２３０を付加したものである。図２３に示すオーディオ信号供給部１００Ｃは、上記特徴を有するデジタルユニットということになる。
騒音信号採取部１５０は、上述した第２の変形例でも用いられていた構成要素であり、騒音源１０の近傍に設置された騒音収録マイク２３０が集音した騒音信号Ｎを電気信号として取り込む構成要素である。この第３の変形例の重要な特徴は、フィルタ作成部１８０によるフィルタ作成機能である。すなわち、フィルタ作成部１８０は、コンテンツ格納部１１０に格納されているコンテンツＣと、騒音信号採取部１５０が採取した騒音信号Ｎとに基づいて、フィルタ関数Ｆ（ｆ）を作成する機能を有している。こうして作成されたフィルタ関数Ｆ（ｆ）は、フィルタ格納部１３０へ格納される。
コンテンツＣと騒音信号Ｎとに基づいて、フィルタ関数Ｆ（ｆ）を作成する具体的な方法は、既に§３あるいは§６で述べたとおりである。これまで述べてきた快音化装置の実施形態は、装置内部にフィルタ関数を作成する機能を有していないため、予め外部でフィルタ関数を作成しておき、これをフィルタ格納部１３０に格納する必要があった。これに対して、図２３に示す第３の変形例では、フィルタ作成部１８０が、騒音源１０の発生する騒音信号Ｎの周波数特性と、コンテンツ格納部１１０に格納されているコンテンツＣの周波数特性とを解析し、コンテンツＣに基づく再生音によって騒音信号Ｎをマスクするために適したフィルタ関数Ｆ（ｆ）を自動的に作成する機能を有している。
この変形例の利点は、対応可能な騒音源が特定の騒音源に限定されず、どのような騒音源に対しても臨機応変に対応できる点である。たとえば、図２３に示す例の場合、騒音源１０は特定のヘアードライヤーであり、フィルタ格納部１３０内に予め格納されているフィルタ関数Ｆ（ｆ）は、この特定のヘアードライヤーが発生する騒音を、特定のコンテンツＣを用いてマスクするために有用な固有のフィルタ関数である。したがって、騒音源が異なった場合、当該フィルタ関数Ｆ（ｆ）をそのまま利用することはできない。しかしながら、そのような場合でも、フィルタ作成部１８０によって、新たな騒音源に適したフィルタ関数を作成することが可能なので、そのような新たに作成したフィルタ関数を用いた対応が可能になる。
たとえば、新たな騒音源１０として、電気掃除機が出現したものとしよう。この場合、フィルタ作成部１８０は、図６の流れ図に示されている準備段階（ステップＳ１〜Ｓ５）の処理を実行し、新たなフィルタ関数Ｆ（ｆ）を算出する。すなわち、騒音信号採取部１５０によって、当該電気掃除機が発生する騒音信号Ｎを所定のサンプル期間だけ採取し（ステップＳ１）、その時間平均スペクトルとして、騒音スペクトルＮav（ｆ）を算出する（ステップＳ２）。一方、コンテンツ格納部１１０に格納されているコンテンツＣから、オーディオ信号Ａを採取し（ステップＳ３）、その時間平均スペクトルとして、オーディオスペクトルＡav（ｆ）を算出する（ステップＳ４）。最後に、Ｎav（ｆ）／Ａav（ｆ）なる除算を行いフィルタ関数Ｆ（ｆ）を算出する（ステップＳ５）。
こうして新たに算出したフィルタ関数Ｆ（ｆ）は、電気掃除機が発生する騒音を、特定のコンテンツＣを用いてマスクするために有用な固有のフィルタ関数である。したがって、この新たなフィルタ関数Ｆ（ｆ）をフィルタ格納部１３０に格納し、イコライザ１２０によるイコライズ処理に利用すれば、電気掃除機が発生する騒音を効果的にマスク可能な調整オーディオ信号Ａ＊を得ることができる。もちろん、新たなフィルタ関数Ｆ（ｆ）を算出する際には、必要に応じて、図２０の流れ図に示されている臨界帯域補正処理（ステップＳ２０）、フィルタ平滑化処理（ステップＳ５０）を行ってもかまわない。
なお、フィルタ作成部１８０が、新たなフィルタ関数Ｆ（ｆ）を作成する処理を行う際に、ユーザが、フィルタ関数の有効周波数範囲を設定できるようにしておくと、用途に適したフィルタ関数を作成することが可能になる。たとえば、騒音に含まれる人間の声だけをマスキングしたいような場合、人間の声の主たる周波数領域である３００〜３４００Ｈｚという有効周波数範囲の指定を行えばよい。フィルタ作成部１８０が、この周波数範囲内についてのみ有効なフィルタ関数を作成すれば（別言すれば、当該範囲外の周波数については重みが１となるフィルタ関数を作成すれば）、イコライズ処理では、当該範囲外の周波数成分についての変動は生じないので、当該範囲外の周波数成分についてマスキング効果を向上させる作用は生じないことになる。したがって、３００〜３４００Ｈｚという周波数帯域を主とする人間の声だけを選択的にマスキングするようなことも可能になる。
図２４に示す第４の変形例は、図２３に示す第３の変形例に、更に、コンテンツ入力部１１６、コンテンツ選択部１１５、音圧レベル調整部１４５、音圧レベル検出部１６０、電源制御部１７０を付加し、コンテンツ格納部１１０内に複数のコンテンツＣを格納し、フィルタ格納部１３０内に複数のフィルタ関数Ｆ（ｆ）を格納したものである。図２４に示すオーディオ信号供給部１００Ｄは、上記特徴を有するデジタルユニットということになる。
図２３に示す第３の変形例では、コンテンツ格納部１１０内に単一のコンテンツＣのみしか用意されていなかったが、図２４に示す第４の変形例では、コンテンツ格納部１１０内に複数ｎ通りのコンテンツが格納でき、コンテンツ選択部１１５によって、任意のコンテンツを選択して再生に供することができる。このような複数ｎ個のコンテンツの取り扱いに関しては、図２１に示す第１の変形例と全く同様である。
この第４の変形例には、コンテンツ入力部１１６が設けられており、外部から与えられた新たなコンテンツＣを入力し、コンテンツ格納部１１０に格納する機能を果たす。この機能により、デジタルユニット１００Ｄ内に、新しいコンテンツＣを追加することが可能になる。もちろん、必要に応じて、コンテンツ入力部１１６に、コンテンツ格納部１１０内の不要なコンテンツを消去する機能をもたせておいてもよい。
コンテンツ入力部１１６が外部からコンテンツＣを取り込むための具体的な方法としては、第１の変形例と同様に、ＣＤ，ＤＶＤ，ＩＣカードなどの情報記録媒体から読み込む方法、インターネットを利用してＷｅｂ配信で受ける方法、ラジオ放送などを利用してダウンロードする方法など、様々な方法を採用することができる。しかも、この第４の変形例は、フィルタ作成機能を有しているため、外部から新たなコンテンツＣを取り込んだ場合でも、当該コンテンツＣに対応するフィルタ関数を一緒に取り込む必要はない。
すなわち、コンテンツ選択部１１５によって、コンテンツ格納部１１０内に格納されている複数のコンテンツのうち、新たに外部から取り込まれた新規コンテンツＣが初めて選択された場合、フィルタ作成部１８０が、当該新規コンテンツＣと騒音信号採取部１５０が採取した騒音信号Ｎとに基づいて、新たなフィルタ関数を作成し、作成したフィルタ関数を当該新たなコンテンツに対応するフィルタ関数としてフィルタ格納部１３０に格納する処理を行うことができる。
一方、イコライザ１２０は、当該新規コンテンツＣについての調整コンテンツＣ＊を生成する際に、上記プロセスで新たに作成されたフィルタ関数を用いて周波数特性の調整を行えばよい。そうすれば、コンテンツ再生部１４０から出力される調整オーディオ信号Ａ＊は、新たに外部から取り込まれた新規コンテンツＣに基づく再生音でありながら、騒音源１０が発生する騒音信号Ｎを効果的にマスクすることができる。
このように、この第４の変形例では、外部から取り込んだ任意のコンテンツＣを利用することができ、しかも内部でフィルタ関数を作成することができるため、コンテンツの入手プロセスは極めて広範になる。すなわち、外部からコンテンツＣを取り込む際に、フィルタ関数を一緒に取り込む必要がないので、現在、一般のユーザがコンテンツ入手に利用している様々なルート（たとえば、ＣＤなどの媒体購入、Ｗｅｂ経由のダウンロード、テレビやラジオ放送の録音、ライブ演奏の録音など）により、新たなコンテンツの取り込みが可能になる。
なお、騒音信号採取部１５０が採取した騒音信号Ｎの音圧レベルを、音圧レベル検出部１６０によって検出し、音圧レベル調整部１４５が、この検出した音圧レベルに基づいて、コンテンツ再生部１４０によって再生される調整コンテンツＣ＊の再生音圧レベルを調整する機能を有する点、音圧レベル検出部１６０が検出した音圧レベルに基づいて、電源制御部１７０が休止モードへの移行制御を行って節電を行う点、電源制御部１７０が、騒音源１０の稼働状態をモニタして待機モードへの移行制御を行って節電を行う点については、先行して述べた変形例と全く同様である。
＜７−４：イコライザの省略＞
図２５に示す第５の変形例は、図３に示す基本的実施形態をより単純化したものである。すなわち、図２５に示すオーディオ信号供給部１００Ｅは、調整コンテンツ格納部１９０とコンテンツ再生部１４０とによる単純な構成をとっており、イコライザ１２０やフィルタ格納部１３０という構成要素は省略されている。
すなわち、この第５の変形例に係る快音化装置では、イコライズ処理を行う必要はない。これは、調整コンテンツ格納部１９０内に、外部の装置で予めイコライズ処理を完了した調整コンテンツＣ＊が収容されているためである。すなわち、外部の装置において、予め、オーディオ信号を発生させる元のコンテンツに対して、騒音源１０が発生する騒音を快音化する固有の周波数特性をもつような調整を施すイコライズ処理を行い、このイコライズ処理の結果として得られた調整コンテンツＣ＊を、調整コンテンツ格納部１９０に格納しておくのである。要するに、図３に示す装置において、イコライザ１２０から出力される調整コンテンツＣ＊を、図２５に示す装置における調整コンテンツ格納部１９０内に格納しておくことになる。
結局、調整コンテンツ格納部１９０内に格納されている調整コンテンツＣ＊は、「騒音源１０が発生する騒音信号Ｎの所定時間内の平均周波数分布を示す騒音スペクトルＮav（ｆ）」を、「元のコンテンツを再生することにより発生するオーディオ信号Ａの所定時間内の平均周波数分布を示すオーディオスペクトルＡav（ｆ）」で除する除算演算を行うことにより得られるスペクトルをフィルタ関数として、元のコンテンツの周波数特性を調整することにより得られたコンテンツということになる。したがって、コンテンツ再生部１４０によって、当該調整コンテンツＣ＊を再生し、スピーカ２２０から再生音を出力すれば、スピーカ２２０から音波として出力される調整オーディオ信号Ａ＊は、図３に示す快音化装置から音波として出力される調整オーディオ信号Ａ＊と全く同一のものになり、騒音信号Ｎをマスクする効果を有する。
この第５の変形例は、特に、図９(b) や図９(c) に示す例のように、快音化装置を特定の騒音源に装着もしくは内蔵して利用する場合に最適である。
図２６に示す第６の変形例は、図２５に示す第５の変形例に、更に、調整コンテンツ入力部１９６、コンテンツ選択部１９５、音圧レベル調整部１４５を付加し、コンテンツ格納部１９０内に複数の調整コンテンツＣ＊を格納したものである。図２６に示すオーディオ信号供給部１００Ｆは、上記特徴を有するデジタルユニットということになる。
図２５に示す第５の変形例では、調整コンテンツ格納部１９０内に単一の調整コンテンツＣ＊のみしか用意されていなかったが、図２６に示す第６の変形例では、調整コンテンツ格納部１９０内に複数ｎ通りの調整コンテンツが格納でき、コンテンツ選択部１９５によって、任意の調整コンテンツを選択して再生に供することができる。このような複数ｎ個の調整コンテンツの取り扱いに関しては、これまで述べてきた先行する変形例における複数コンテンツの取り扱いと同様である。
また、この第６の変形例には、調整コンテンツ入力部１９６が設けられており、外部から与えられた新たな調整コンテンツＣ＊を入力し、調整コンテンツ格納部１９０に格納する機能を果たす。この機能により、デジタルユニット１００Ｆ内に、新しい調整コンテンツＣ＊を追加することが可能になる。もちろん、必要に応じて、調整コンテンツ入力部１９６に、調整コンテンツ格納部１９０内の不要な調整コンテンツを消去する機能をもたせておいてもよい。
調整コンテンツ入力部１９６が外部から調整コンテンツＣ＊を取り込むための具体的な方法としては、先行する変形例で述べたような様々な方法が考えられる。ただ、コンテンツＣが汎用性のある一般的なデジタルコンテンツであるのに対して、調整コンテンツＣ＊は、特定の騒音源１０が発生する騒音をマスクするのに適した固有の周波数特性をもつようにイコライズ処理された固有のコンテンツである。したがって、入手経路は、そのような固有のコンテンツの配布元に限定されることになる。
図２６に示す第６の変形例には、更に、音圧レベル調整部１４５が設けられている。この音圧レベル調整部１４５は、外部からの手動設定操作に基づいて、コンテンツ再生部１４０によって再生される調整コンテンツＣ＊の再生音圧レベルを調整する機能を有する。
図２７に示す第７の変形例は、図２６に示す第６の変形例に、更に、騒音信号採取部１５０、音圧レベル検出部１６０、電源制御部１７０、そして騒音収録マイク２３０を付加したものである。図２７に示すオーディオ信号供給部１００Ｇは、上記特徴を有するデジタルユニットということになる。
ここで、騒音信号採取部１５０が採取した騒音信号Ｎの音圧レベルを、音圧レベル検出部１６０によって検出し、音圧レベル調整部１４５が、この検出した音圧レベルに基づいて、コンテンツ再生部１４０によって再生される調整コンテンツＣ＊の再生音圧レベルを調整する機能を有する点、音圧レベル検出部１６０が検出した音圧レベルに基づいて、電源制御部１７０が休止モードへの移行制御を行って節電を行う点、電源制御部１７０が、騒音源１０の稼働状態をモニタして待機モードへの移行制御を行って節電を行う点については、先行して述べた変形例と全く同様である。
＜＜＜ §８． 具体的な実験結果 ＞＞＞
最後に、本発明に係る快音化方法を、３種類の騒音源について実施した具体的な実験結果を掲載しておく。
図２８および図２９は、電気掃除機を騒音源とした実験結果を示すグラフである。すなわち、図２８(a) の上段には、電気掃除機が発生する騒音信号Ｎの波形が示されており、下段には、マスキングに用いる歌声のコンテンツを再生することにより得られるオーディオ信号Ａの波形が示されている。いずれも横軸は時間軸、縦軸は振幅軸である。また、図２８(b) の上段は、図２８(a) の上段に示されている騒音信号Ｎの時間平均フーリエ変換スペクトルＮav（ｆ）、図２８(b) の下段は、図２８(a) の下段に示されているオーディオ信号Ａの時間平均フーリエ変換スペクトルＡav（ｆ）である。いずれも横軸は周波数軸、縦軸はエネルギー値である。そして、図２８(c) は、図２８(b) に示す２つのスペクトルの除算「Ｎav（ｆ）／Ａav（ｆ）」によって得られたフィルタ関数である。
一方、図２９(a) の上段には、図２８(a) の上段と全く同じ騒音信号Ｎの波形が示されている。これに対して、図２９(a) の下段には、図２８(a) の下段に示されているオーディオ信号Ａに対して、図２８(c) に示すフィルタ関数を用いたイコライズ処理を施すことにより得られた調整オーディオ信号Ａ＊の波形が示されている。このグラフでも、横軸は時間軸、縦軸は振幅軸である。この波形図では、オーディオ信号Ａと調整オーディオ信号Ａ＊との相違は明確には認識できないが、フーリエ変換スペクトルで比べると、その相違がはっきりする。
すなわち、図２９(b) の上段には、図２８(b) の上段と全く同じ騒音スペクトルＮav（ｆ）が示されている。これに対して、図２９(b) の下段には、図２９(a) の下段に示されている調整オーディオ信号Ａ＊の時間平均フーリエ変換スペクトルＡ＊av（ｆ）が示されている。いずれも横軸は周波数軸、縦軸はエネルギー値である。
ここで、図２８(b) の下段（オーディオスペクトルＡav（ｆ））と、図２９(b) の下段（調整オーディオスペクトルＡ＊av（ｆ））とを比較すると、図２９(b) の下段に矢印で示した部分のスペクトルに盛り上がりが生じていることがわかる。しかも、この盛り上がりを生じている位置は、図２９(b) の上段に示す騒音スペクトルＮav（ｆ）のピークに近い位置になっている。これは、調整オーディオ信号Ａ＊含まれている矢印で示したスペクトルの盛り上がり成分によって、騒音信号Ｎのピーク成分がマスキングされることを示している。実際、人間の耳で確認したところ、騒音信号Ｎに対する顕著なマスキング効果が認識できた。
図３０および図３１は、電気シェーバーを騒音源として、同様の実験を行った結果を示すグラフである。やはり、図３０(b) の下段のスペクトルＡav（ｆ）と図３１(b) の下段のスペクトルＡ＊av（ｆ）とを比較すると、後者では、矢印で示した部分のスペクトルに盛り上がりが生じており、やはり人間の耳で確認したところ、騒音信号Ｎに対する顕著なマスキング効果が検知できた。
図３２および図３３は、ヘアードライヤーを騒音源として、同様の実験を行った結果を示すグラフである。やはり、図３２(b) の下段のスペクトルＡav（ｆ）と図３３(b) の下段のスペクトルＡ＊av（ｆ）とを比較すると、後者では、矢印で示した部分のスペクトルに盛り上がりが生じており、人間の耳で確認したところ、同様に、騒音信号Ｎに対する顕著なマスキング効果が検知できた。
本発明は、ヘアードライヤー、電気掃除機、電気シェーバーなどの生活者向け家電製品についての騒音軽減に利用することが可能である。また、オーディオ源として利用するコンテンツとして、広告情報を含ませておくようにすれば、家電製品を使用するたびに、当該広告情報が調整オーディオ信号として提示されることになるので、民放ＴＶ番組のＣＭと同程度以上の広告効果も期待できる。
また、本発明は、複写機、プリンター、断裁機などのオフィス機器についての騒音軽減に利用することも可能である。この場合、オーディオ源として利用するコンテンツとして、オフィス内の音声放送（インフォメーション）や新製品の機器の広告情報を用いるようにすれば、有効な情報伝達や広告配信が可能になる。
更に、本発明は、高速道路の騒音、鉄道沿線の騒音、空港近郊の騒音、工場施設の騒音、街頭での騒音などを軽減するために利用することも可能である。具体的には、デジタルサイネージュ用のパネルを設置し、映像と併用した各種音声インフォメーション放送や、スポンサーによって配信された音声広告をオーディオ源のコンテンツとして利用すればよい。街頭広告としては、これまで視覚的な広告手法が主であったが、本発明を利用することにより、音声を主とする広告手法が可能になる。音声は、注視することなしに伝達され、かつ、本発明によれば、騒音に遮られずに遠方まで伝達可能になるので、これまでにない新たな広告効果も期待できる。
１０：騒音源（ヘアードライヤー）
２０：騒音収録マイク
３０：信号遅延部
４０：位相反転部
４５：位相反転部
５０：スピーカ
６０：誤差収録マイク
７０：誤差帰還部
８０：人間の耳
１００：オーディオ信号供給部（デジタルユニット）
１００Ａ〜１００Ｇ：オーディオ信号供給部（デジタルユニット）
１０６：コンテンツ＆フィルタ入力部
１１０：コンテンツ格納部
１１５：コンテンツ選択部
１１６：コンテンツ入力部
１２０：イコライザ
１３０：フィルタ格納部
１４０：コンテンツ再生部
１４５：音圧レベル調整部
１５０：騒音信号採取部
１６０：音圧レベル検出部
１７０：電源制御部
１８０：フィルタ作成部
１９０：調整コンテンツ格納部
１９５：コンテンツ選択部
１９６：調整コンテンツ入力部
２００：オーディオ出力部（アナログユニット）
２１０：オーディオアンプ
２２０：スピーカ
２３０：騒音収録マイク
３００：着脱アダプタ
Ａ〜Ｃ：特定の周波数をもつ音波
Ａ：オーディオ信号
Ａ（１）〜Ａ（４）：各フレームから切り出したオーディオ信号
Ａ（ｋ）：第ｋ番目のフレームから切り出したオーディオ信号
Ａ（ｆ）：オーディオ信号の瞬時スペクトル
Ａav（ｆ）：オーディオスペクトル（オーディオ信号の時間平均スペクトル）
Ａ＊：調整オーディオ信号
Ａ＊（ｋ）：第ｋ番目のフレームについての調整オーディオ信号
Ａ＊（ｆ）：調整オーディオ信号の瞬時スペクトル
Ａ＊av（ｆ）：調整オーディオスペクトル（調整オーディオ信号の時間平均スペクトル）
Ｃ：コンテンツ
Ｃ＊：調整コンテンツ
Ｅmax：エネルギーの最大値
ｆ：周波数
ｆａ，ｆｂ，ｆｃ：特定の周波数値
ｆ（ｊ−５）〜ｆ（ｊ＋５）：特定の周波数値
ｆＬ：下限周波数
ｆＨ：上限周波数
Ｆ（ｆ）：除算スペクトル（フィルタ関数）
Ｆ′（ｆ）：補正除算スペクトル（フィルタ関数）
Ｉ：位相反転信号
Ｉｍ（Ａ（ｋ，ｆ））：信号Ａ（ｋ）をフーリエ変換して得られるスペクトルの虚数部
Ｉｍ（Ａ′（ｋ，ｆ））：Ｉｍ（Ａ（ｋ，ｆ））に白色ノイズを付加して得られる補正虚数部
Ｉｍ（Ａ＊（ｋ，ｆ））：Ｉｍ（Ａ（ｋ，ｆ））にフィルタ関数Ｆ（ｆ）を乗じた積
Ｌ：音波の伝搬距離
Ｍ：マスクキングカーブ
Ｎ：騒音信号
Ｎav（ｆ）：騒音スペクトル（騒音信号の時間平均スペクトル）
Ｎ′av（ｆ）：補正騒音スペクトル
Ｒ：残存信号
Ｒｅ（Ａ（ｋ，ｆ））：信号Ａ（ｋ）をフーリエ変換して得られるスペクトルの実数部
Ｒｅ（Ａ′（ｋ，ｆ））：Ｒｅ（Ａ（ｋ，ｆ））に白色ノイズを付加して得られる補正実数部
Ｒｅ（Ａ＊（ｋ，ｆ））：Ｒｅ（Ａ（ｋ，ｆ））にフィルタ関数Ｆ（ｆ）を乗じた積
Ｓ１〜Ｓ７：流れ図の各ステップ（快音化の全体手順）
Ｓ２０，Ｓ２１〜Ｓ２７：流れ図の各ステップ（臨界帯域補正処理）
Ｓ５０：流れ図のステップ（除算スペクトル補正処理）
Ｓ６１〜Ｓ６７：流れ図の各ステップ（イコライズ処理）
Ｓ６２Ｂ：流れ図のステップ（オーディオ信号補正処理）
Ｔ：フレームの時間幅
ｔ：時間
Ｕ：平滑幅
Ｗ（ｔ）：ハニング関数
ξ：参照幅（臨界帯域幅）
ξ（ｆ）：周波数ｆについての参照幅（臨界帯域幅）

Claims (27)

  1. 騒音源が発生する騒音に対して快音化を図る方法であって、
    騒音源が発生する騒音信号Ｎを採取する騒音信号採取段階と、
    前記騒音信号Ｎの所定時間内の平均周波数分布に基づいて騒音スペクトルＮav（ｆ）を求める騒音スペクトル算出段階と、
    オーディオ源が発生するオーディオ信号Ａを採取するオーディオ信号採取段階と、
    前記オーディオ信号Ａの所定時間内の平均周波数分布に基づいてオーディオスペクトルＡav（ｆ）を求めるオーディオスペクトル算出段階と、
    前記騒音スペクトルＮav（ｆ）を前記オーディオスペクトルＡav（ｆ）で除する除算演算により、除算スペクトルＦ（ｆ）を算出するスペクトル除算段階と、
    前記オーディオ源が発生するオーディオ信号Ａを、前記除算スペクトルＦ（ｆ）をフィルタ関数とする周波数フィルタに通すことにより、周波数成分が調整された調整オーディオ信号Ａ＊を得るイコライズ処理段階と、
    前記調整オーディオ信号Ａ＊を、スピーカから、前記騒音に対するマスキング効果が生じる音量で出力するオーディオ出力段階と、
    を有することを特徴とする騒音源の快音化方法。
  2. 請求項１に記載の快音化方法において、
    騒音スペクトル算出段階で、周波数ｆ軸上に離散的に設定された合計ｍ個の周波数についてのエネルギー値を示す騒音スペクトルＮav（ｆ）を求め、
    前記騒音スペクトルＮav（ｆ）の第ｊ番目の周波数ｆ（ｊ）について、周波数軸上で周波数ｆ（ｊ）を含む参照幅ξの範囲内に入る他の周波数についての各エネルギー値をサンプル値として抽出し、「もとの騒音スペクトルＮav（ｆ）の周波数ｆ（ｊ）のエネルギー値Ｎav（ｆ（ｊ））」と「抽出したサンプル値の最大値Ｅmax 」とを比較し、Ｅmax ＞Ｎav（ｆ（ｊ））の場合には、Ｎav（ｆ（ｊ））をＥmax に置き換える処理を、ｊ＝１〜ｍのそれぞれについて実行する臨界帯域補正処理を行うことにより補正騒音スペクトルＮ′av（ｆ）を求める騒音スペクトル補正段階を更に有し、
    スペクトル除算段階で、騒音スペクトルＮav（ｆ）の代わりに、前記補正騒音スペクトルＮ′av（ｆ）を用いた除算を行うことを特徴とする騒音源の快音化方法。
  3. 請求項２に記載の快音化方法において、
    周波数ｆについての参照幅ξとして、周波数ｆの音をマスカー音とするスペクトルマスキングカーブの臨界帯域幅ξ（ｆ）を設定することを特徴とする騒音源の快音化方法。
  4. 請求項２に記載の快音化方法において、
    周波数ｆの単位をＨｚとして、
    ξ（ｆ）＝２５＋７５（１．０＋１．４（ｆ／１０００）２）０．６９
    なる式により、周波数ｆについての参照幅ξ（ｆ）を設定することを特徴とする騒音源の快音化方法。
  5. 請求項１〜４のいずれかに記載の快音化方法において、
    除算スペクトルＦ（ｆ）に対して平滑化を行うことにより、補正除算スペクトルＦ′（ｆ）を求める除算スペクトル補正段階を更に有し、
    イコライズ処理段階で、オーディオ信号Ａを前記補正除算スペクトルＦ′（ｆ）をフィルタ関数とする周波数フィルタに通すことにより、調整オーディオ信号Ａ＊を得ることを特徴とする騒音源の快音化方法。
  6. 請求項１〜５のいずれかに記載の快音化方法において、
    オーディオ源が発生するオーディオ信号Ａに対して白色ノイズを付加することにより、補正オーディオ信号Ａ′を求めるオーディオ信号補正段階を更に有し、
    イコライズ処理段階で、オーディオ信号Ａの代わりに、前記補正オーディオ信号Ａ′をフィルタに通すことにより調整オーディオ信号Ａ＊を得ることを特徴とする騒音源の快音化方法。
  7. 請求項１〜６のいずれかに記載の快音化方法において、
    オーディオ出力段階で、騒音源が発生する騒音信号Ｎの音量を測定し、その測定結果に基づいて調整オーディオ信号Ａ＊の音量を調整することを特徴とする騒音源の快音化方法。
  8. 請求項１〜７のいずれかに記載の快音化方法において、
    所定の準備段階において、騒音信号採取段階と、騒音スペクトル算出段階と、オーディオ信号採取段階と、オーディオスペクトル算出段階と、スペクトル除算段階と、を実行し、
    前記準備段階に後続する快音化段階において、前記準備段階において算出されたフィルタ関数を用いて、イコライズ処理段階と、オーディオ出力段階と、を行うことを特徴とする騒音源の快音化方法。
  9. 請求項１〜８のいずれかに記載の快音化方法における騒音信号採取段階と、騒音スペクトル算出段階と、オーディオ信号採取段階と、オーディオスペクトル算出段階と、スペクトル除算段階と、をコンピュータに実行させるためのプログラム。
  10. 騒音源が発生する騒音に対して快音化を図る装置であって、
    オーディオ信号を発生させるためのコンテンツを格納したコンテンツ格納部と、
    所定のフィルタ関数を格納したフィルタ格納部と、
    前記コンテンツの周波数特性を、前記フィルタ関数を用いて調整し、調整コンテンツを生成するイコライザと、
    前記調整コンテンツを再生するコンテンツ再生部と、
    前記コンテンツ再生部で再生された音をスピーカから出力するオーディオ出力部と、
    を備え、
    「前記騒音源が発生する騒音信号Ｎの所定時間内の平均周波数分布を示す騒音スペクトルＮav（ｆ）」を、「前記コンテンツを再生することにより発生するオーディオ信号Ａの所定時間内の平均周波数分布を示すオーディオスペクトルＡav（ｆ）」で除する除算演算を行うことにより得られるスペクトルが、前記フィルタ格納部にフィルタ関数として格納されていることを特徴とする騒音源の快音化装置。
  11. 請求項１０に記載の快音化装置において、
    コンテンツ格納部内に複数ｎ通りのコンテンツが格納されており、
    フィルタ格納部内に前記ｎ通りのコンテンツのそれぞれに対応した合計ｎ通りのフィルタ関数が格納されており、
    前記ｎ通りのコンテンツのうち、第ｉ番目（ｉ＝１〜ｎ）のコンテンツを自動選択もしくは外部からの選択操作に基づいて手動選択するコンテンツ選択部を更に備え、
    イコライザが、前記第ｉ番目（ｉ＝１〜ｎ）のコンテンツについての調整コンテンツを生成する際に、これに対応した第ｉ番目のフィルタ関数を用いて周波数特性の調整を行い、
    コンテンツ再生部が、選択された前記第ｉ番目のコンテンツに対応する調整コンテンツを再生することを特徴とする騒音源の快音化装置。
  12. 請求項１１に記載の快音化装置において、
    外部から与えられた新たなコンテンツおよびフィルタ関数の組み合わせを入力し、それぞれコンテンツ格納部およびフィルタ格納部に格納する機能をもったコンテンツ＆フィルタ入力部を更に備えることを特徴とする騒音源の快音化装置。
  13. 請求項１０〜１２のいずれかに記載の快音化装置において、
    騒音源が発生する騒音信号Ｎを採取する騒音信号採取部と、
    前記騒音信号採取部が採取した騒音信号Ｎの音圧レベルを検出する音圧レベル検出部と、
    前記音圧レベル検出部が検出した音圧レベルに基づいて、コンテンツ再生部によって再生される調整コンテンツの再生音圧レベルを調整する音圧レベル調整部と、
    を更に備えることを特徴とする騒音源の快音化装置。
  14. 請求項１３に記載の快音化装置において、
    音圧レベル検出部が検出した音圧レベルが所定のしきい値未満である状態が所定時間継続した場合に、騒音信号採取部および音圧レベル検出部を除く構成要素の一部もしくは全部に対する電源供給を停止する休止モードへと移行し、前記音圧レベルが所定のしきい値を越えた場合に前記休止モードを解除する電源制御部を更に備えることを特徴とする騒音源の快音化装置。
  15. 騒音源が発生する騒音に対して快音化を図る装置であって、
    オーディオ信号を発生させるためのコンテンツを格納したコンテンツ格納部と、
    騒音源が発生する騒音信号Ｎを採取する騒音信号採取部と、
    前記コンテンツと前記騒音信号Ｎとに基づいてフィルタ関数を作成するフィルタ作成部と、
    作成されたフィルタ関数を格納するフィルタ格納部と、
    前記コンテンツの周波数特性を、前記フィルタ関数を用いて調整し、調整コンテンツを生成するイコライザと、
    前記調整コンテンツを再生するコンテンツ再生部と、
    前記コンテンツ再生部で再生された音をスピーカから出力するオーディオ出力部と、
    を備え、
    前記フィルタ作成部が、「前記騒音信号採取部が採取した騒音信号Ｎの所定時間内の平均周波数分布を示す騒音スペクトルＮav（ｆ）」を、「前記コンテンツを再生することにより発生するオーディオ信号Ａの所定時間内の平均周波数分布を示すオーディオスペクトルＡav（ｆ）」で除する除算演算を行うことにより、フィルタ関数を作成することを特徴とする騒音源の快音化装置。
  16. 請求項１５に記載の快音化装置において、
    コンテンツ格納部内に複数ｎ通りのコンテンツが格納されており、
    前記ｎ通りのコンテンツのうち、第ｉ番目（ｉ＝１〜ｎ）のコンテンツを自動選択もしくは外部からの選択操作に基づいて手動選択するコンテンツ選択部を更に備え、
    フィルタ作成部が、選択された前記第ｉ番目のコンテンツと騒音信号Ｎとに基づいてフィルタ関数を作成し、作成したフィルタ関数を前記第ｉ番目のコンテンツに対応するフィルタ関数としてフィルタ格納部に格納する処理を行い、
    イコライザが、選択された前記第ｉ番目のコンテンツについての調整コンテンツを生成する際に、これに対応した第ｉ番目のフィルタ関数を用いて周波数特性の調整を行い、
    コンテンツ再生部が、選択された前記第ｉ番目のコンテンツに対応する調整コンテンツを再生することを特徴とする騒音源の快音化装置。
  17. 請求項１５または１６に記載の快音化装置において、
    騒音信号採取部が採取した騒音信号Ｎの音圧レベルを検出する音圧レベル検出部と、
    前記音圧レベル検出部が検出した音圧レベルに基づいて、コンテンツ再生部によって再生される調整コンテンツの再生音圧レベルを調整する音圧レベル調整部と、
    を更に備えることを特徴とする騒音源の快音化装置。
  18. 請求項１７に記載の快音化装置において、
    音圧レベル検出部が検出した音圧レベルが所定のしきい値未満である状態が所定時間継続した場合に、騒音信号採取部および音圧レベル検出部を除く構成要素の一部もしくは全部に対する電源供給を停止する休止モードへと移行し、前記音圧レベルが所定のしきい値を越えた場合に前記休止モードを解除する電源制御部を更に備えることを特徴とする騒音源の快音化装置。
  19. 騒音源が発生する騒音に対して快音化を図る装置であって、
    オーディオ信号を発生させる元のコンテンツに対して前記騒音を快音化する固有の周波数特性をもつように調整を施すことにより得られた調整コンテンツを格納した調整コンテンツ格納部と、
    前記調整コンテンツを再生するコンテンツ再生部と、
    前記コンテンツ再生部で再生された音をスピーカから出力するオーディオ出力部と、
    を備え、
    前記調整コンテンツは、「前記騒音源が発生する騒音信号Ｎの所定時間内の平均周波数分布を示す騒音スペクトルＮav（ｆ）」を、「前記元のコンテンツを再生することにより発生するオーディオ信号Ａの所定時間内の平均周波数分布を示すオーディオスペクトルＡav（ｆ）」で除する除算演算を行うことにより得られるスペクトルをフィルタ関数として、前記元のコンテンツの周波数特性を調整することにより得られたコンテンツであることを特徴とする騒音源の快音化装置。
  20. 請求項１９に記載の快音化装置において、
    調整コンテンツ格納部内に複数ｎ通りの調整コンテンツが格納されており、
    前記ｎ通りの調整コンテンツのうち、第ｉ番目（ｉ＝１〜ｎ）の調整コンテンツを自動選択もしくは外部からの選択操作に基づいて手動選択するコンテンツ選択部を更に備え、
    コンテンツ再生部が、選択された前記第ｉ番目の調整コンテンツを再生することを特徴とする騒音源の快音化装置。
  21. 請求項１９または２０に記載の快音化装置において、
    外部から与えられた新たな調整コンテンツを入力して調整コンテンツ格納部に格納する機能をもったコンテンツ入力部を更に備えることを特徴とする騒音源の快音化装置。
  22. 請求項１９〜２１のいずれかに記載の快音化装置において、
    騒音源が発生する騒音信号Ｎを採取する騒音信号採取部と、
    前記騒音信号採取部が採取した騒音信号Ｎの音圧レベルを検出する音圧レベル検出部と、
    前記音圧レベル検出部が検出した音圧レベルに基づいて、コンテンツ再生部によって再生される調整コンテンツの再生音圧レベルを調整する音圧レベル調整部と、
    を更に備えることを特徴とする騒音源の快音化装置。
  23. 請求項２２に記載の快音化装置において、
    音圧レベル検出部が検出した音圧レベルが所定のしきい値未満である状態が所定時間継続した場合に、騒音信号採取部および音圧レベル検出部を除く構成要素の一部もしくは全部に対する電源供給を停止して休止モードへと移行し、前記音圧レベルが所定のしきい値を越えた場合に前記休止モードを解除する電源制御部を更に備えることを特徴とする騒音源の快音化装置。
  24. 請求項１０〜２３のいずれかに記載の快音化装置において、
    一部もしくは全部の構成要素を騒音源に装着するための着脱アダプタを備えていることを特徴とする騒音源の快音化装置。
  25. 請求項２４に記載の快音化装置において、
    装着もしくは内蔵の対象となる騒音源が電力によって稼働する装置であり、
    この騒音源の稼働状態をモニタして待機モードへの移行制御を行う電源制御部を更に備え、
    前記電源制御部が、前記騒音源が稼働停止状態にある場合には、前記電源制御部以外の構成要素の一部もしくは全部に対する電源供給を停止する待機モードへと移行し、前記騒音源が稼働状態にある場合には、前記待機モードを解除する制御を行うことを特徴とする騒音源の快音化装置。
  26. 請求項１０〜２５のいずれかに記載の快音化装置において、
    請求項１〜５のいずれかに記載の快音化方法におけるフィルタ関数の生成方法を用いてフィルタ関数の生成を行うことを特徴とする騒音源の快音化装置。
  27. 請求項１０〜２５のいずれかに記載の快音化装置の一部もしくは全部の構成要素が組み込まれた電気製品であって、前記快音化装置の構成要素となるイコライザが、当該電気製品自身が発生する騒音信号Ｎを用いて作成されたフィルタ関数を用いて周波数特性の調整を行うことを特徴とする電気製品。
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