JP5961048B2 - 聴覚印象量推定装置及びそのプログラム - Google Patents
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聴覚印象とは、聴取者や被験者が感じた音の特徴を言葉で表現(ラベリング)したものである。
聴覚印象量とは、聴覚印象の程度、つまり、聴覚印象を数値化したものである。
聴取者とは、再生音場音響信号を実際に聴取する者である。
被験者とは、確率分布モデルを構築するときの主観評価実験の対象者である。
かかる構成によれば、聴覚印象量推定装置は、聴取者の嗜好及び聴取時間帯に加えて、聴取者の心理状態や興味の有無を聴覚印象量の推定に反映させることができる。
興味とは、聴取者や被験者の関心を示すものである。
聴取時間帯とは、聴取者や被験者が音(音楽)を聴く時間帯を示すものである。
かかる構成によれば、聴覚印象量推定装置は、聴取者の嗜好に加えて、音響信号の物理的特徴を聴覚印象量の推定に反映させることができる。
かかる構成によれば、聴覚印象量推定装置は、聴取者の嗜好が反映された聴覚印象量の推定値を用いて、臨場感の推定値を算出することができる。
かかる構成によれば、聴覚印象量推定装置は、実音場音響信号と再生音場音響信号との間において、音響特徴量の類似度を算出することができる。
本願第1発明によれば、少なくとも聴取者の嗜好及び聴取時間帯が聴覚印象量の推定に反映されるため、正確な聴覚印象量を推定することができる。
本願第2発明によれば、聴取者の嗜好及び聴取時間帯に加えて、聴取者の心理状態や興味の有無が聴覚印象量の推定に反映されるため、より正確な聴覚印象量を推定することができる。
本願第4発明によれば、聴取者の嗜好が反映された正確な聴覚印象量の推定値から臨場感の推定値を算出するため、聴取者が実際に感じている臨場感を正確に推定することができる。
本願第5発明によれば、実音場音響信号と再生音場音響信号との間において、音響特徴量の類似度を算出することができる。
[聴覚印象量推定装置の構成]
図1を参照し、本発明の第1実施形態に係る聴覚印象量推定装置1の構成について説明する。
聴覚印象量推定装置1は、聴取者が再生音場音響信号Aを聴いたときの聴覚印象量と、臨場感の推定値とを提示するものである。このため、聴覚印象量推定装置1は、音響信号分析手段10と、設定パラメータ入力手段20と、聴覚印象量データベース(データベース)30と、確率分布モデル抽出手段(抽出条件生成手段)40と、聴覚印象量推定手段50とを備える。
再生音場音響信号Aは、再生音場で収音された音響信号(実際に再現された音響空間で計測された音響信号)である。例えば、再生音場音響信号Aは、コンサートホールでのオーケストラ生演奏を収音した音響信号を、リビングルームのオーディオ機器により再生して、その再生音を収音した音響信号である。
また、音響空間の計測には、複数のマイクロホンを用いて空間的な情報を取得できる計測装置を用いてもよい。例えば、複数のマイクロホンを配置して、音量や位相を比較することで、音の到来方向を算出することができる。このとき、信号間相関(ダミーヘッドDHの場合は、両耳間相互相関度)を算出することで、音の広がり感を空間的な情報として取得できる。
さらに、音響信号分析手段10は、音像の方向を、45°の範囲内で区分された8方向で表してもよい。
心理状態とは、聴取者や被験者の気持ちを示すものであり、例えば、「楽しい」、「悲しい」、「イライラ」といったものがある。
このような、心理状態は、主観評価実験で予め定義することができる(参考文献1参照)。
参考文献1:「多面的感情状態尺度の作成」、寺崎他、心理学研究、第62号、pp.350-356、1992
興味とは、評価対象(例えば、再生音場音響信号A及び評価用音響信号)に対する聴取者や被験者の関心を示すものである。例えば、興味の有無は、「興味が有る」を‘0’、「興味が無い」を‘1’のような2値を設定してもよい。また、興味の有無として、「大変興味が有る」、「そこそこ興味が有る」、「全く興味が無い」等に対応する値を段階的に設定してもよい。
聴取時間帯とは、聴取者や被験者が音(音楽)を聴く時間帯を示すものであり、例えば、「平日の21時から22時」、「休日の10時から12時」といったものがある。
なお、聴取者は、聴取者の嗜好と同様、聴取者の心理状態、興味及び聴取時間帯といった設定パラメータを設定パラメータ入力手段20に入力(選択)できる。
評価条件(メタデータ)とは、個々の聴覚印象量と音響特徴量とを対応付けた条件、言い換えるなら、主観評価実験を行った条件である。
聴覚印象とは、聴取者や被験者が感じた音の特徴を言葉で表現(ラベリング)したものであり、例えば、「広がり感」、「明るい」といったものがある。
聴覚印象量とは、聴覚印象の程度、つまり、聴覚印象を数値化したものである。
図2を参照し、聴覚印象量データベース30に記憶された確率分布モデルの構築について説明する(適宜図1参照)。
例えば、聴覚印象の「広がり感」は、両耳間相互相関度、音圧レベル、音源の方向、直前の音の広がり、及び、聴取者の嗜好の影響を受けると考えられる。そこで、本実施形態では、音響特徴量を「両耳間相互相関度」とし、聴覚印象を「広がり感」として説明する。
なお、上昇系列・下降系列とは、音響特徴量の低い順に評価用音響信号を聴いたときが上昇系列となり、音響特徴量の高い順に評価用音響信号を聴いたときが下降系列となる。
重み係数は、臨場感推定値に対する聴覚印象量の寄与率を示すものであり、重回帰分析、数量化I類等の多変量解析により求めることができる。
重回帰分析では、複数の観測値(説明変数)から変数(目的変数)を予測するとき、予測誤差が最も少なくなるように重み係数を算出する。本実施形態では、観測値(説明変数)を音響特徴量の確率分布モデルから求めた聴覚印象量とし、変数(目的変数)を臨場感推定値とした重回帰分析を行う。このことから、重み係数は、聴覚印象量データベース30に記憶されている観測値に依存することになる。
参考文献2:「音楽と感情」、谷口高士著、株式会社 北大路書房、1998年1月
図3を参照し、抽出条件の条件項目設定について、2つの具体例をあげて説明する(適宜図1参照)。
この第2例では、確率分布モデルのモデルデータをグルーピングして、抽出条件の条件項目を自動設定する。
図3(a)に示すように、確率分布モデル抽出手段40は、全てのモデルデータに対して、回帰直線等の近似式を求める(以後、「近似式ALL」)。また、確率分布モデル抽出手段40は、全てのモデルデータの実測値と近似式ALLとの誤差が予め設定した第1閾値以上となる場合、グルーピングによる自動設定を行う。
なお、確率分布モデル抽出手段40は、第1例又は第2の何れを用いるか、手動で設定できる。
図2に戻り、確率分布モデル抽出手段40が用いる抽出条件の条件値設定について、説明する(適宜図1参照)。
ここで、再生音場音響分析値として、再生音場音響信号Aの音圧レベルと、両耳間レベル差と、両耳間位相差とが入力されるとする。
また、設定パラメータには、聴取者の嗜好が「穏やか」と設定されていることとする。
また、確率分布モデル抽出手段40は、抽出条件の条件項目として、音圧レベルと、音像の方向と、被験者の嗜好とが設定されたこととする。
聴覚印象量推定手段50は、聴覚印象量及び臨場感推定値を算出し、提示するものである。この聴覚印象量推定手段50は、聴覚印象量算出手段51と、臨場感推定値算出手段53と、聴覚印象量提示手段55とを備える。
臨場感推定値算出手段53は、聴覚印象量算出手段51が算出した聴覚印象量に、予め設定された重み係数を乗じた値を、臨場感推定値として算出するものである。
図4を参照し、聴覚印象量算出手段51による聴覚印象量を算出と、臨場感推定値算出手段53による臨場感推定値の算出とを説明する(適宜図1参照)。
聴覚印象量算出手段51は、全てのモデルデータが含まれる確率分布モデルから、抽出条件に一致するモデルデータを抽出する(図2(f)参照)。
ここで、図5(a)に示すように、確率分布モデルでは、「両耳間相互相関度」に空白区間90が生じるといったように、十分な数のモデルデータを求められないことがある。この場合、聴覚印象量算出手段51は、スプライン関数等の補完処理を行えばよい。
この他、特徴点93は、中央値に対して1/6,2/6,4/6,5/6,6/6となる5点でもよい。
聴覚印象量提示手段55は、聴覚印象量算出手段51が算出した聴覚印象量と、臨場感推定値算出手段53が算出した臨場感推定値とを提示するものである。ここで、聴覚印象量提示手段55は、聴覚印象量及び臨場感推定値を、グラフィカルな形式で提示する。
図6,図7を参照し、聴覚印象量提示手段55による聴覚印象量及び臨場感推定値の提示について、説明する。
図6に示すように、聴覚印象量提示手段55は、例えば、聴覚印象量及び臨場感推定値を棒グラフ形式で提示する。具体的には、聴覚印象量提示手段55は、聴覚印象量算出手段51が算出した聴覚印象量(例えば、「広がり感」)を、棒グラフ96として提示する。また、聴覚印象量提示手段55は、臨場感推定値算出手段53が算出した臨場感推定値を、棒グラフ97として提示する。このとき、聴覚印象量提示手段55は、確率分布モデル抽出手段40が生成した抽出条件98を提示してもよい。
なお、聴覚印象量推定装置1の動作は、第2実施形態と同様のため、説明を後記する。
[聴覚印象量推定装置の構成]
図8を参照し、本発明の第2実施形態に係る聴覚印象量推定装置1Aの構成について、第1実施形態と異なる点を説明する(適宜図1参照)。
聴覚印象量推定装置1Aは、i種類の音響分析値からj種類の聴覚印象量を算出することが、第1実施形態と異なる(但し、i>1、j>1を満たす整数)。このため、聴覚印象量推定装置1Aは、音響信号分析手段10Aと、設定パラメータ入力手段20と、聴覚印象量データベース30Aと、確率分布モデル抽出手段40Aと、聴覚印象量推定手段50Aとを備える。
なお、本実施形態では、互いに異なる音響分析値及び聴覚印象量が1対1で対応付けられた確率分布モデルを記憶することとする(つまり、i=j)。
つまり、聴覚印象量データベース30Aは、図8に示すように、1種類目の音響特徴量(音響分析値1)及び1種類目の聴覚印象量(聴覚印象量1)が対応付けられた確率分布モデルP1を記憶する。
また、聴覚印象量データベース30Aは、2種類目の音響特徴量(音響分析値2)及び2種類目の聴覚印象量(聴覚印象量2)が対応付けられた確率分布モデルP2を記憶する。
また、聴覚印象量データベース30Aは、3種類目の音響特徴量(音響分析値3)及び3種類目の聴覚印象量(聴覚印象量3)が対応付けられた確率分布モデルP3を記憶する。
また、聴覚印象量データベース30Aは、4種類目の音響特徴量(音響分析値4)及び4種類目の聴覚印象量(聴覚印象量4)が対応付けられた確率分布モデルP4を記憶する。
また、聴覚印象量データベース30Aは、i種類目の音響特徴量(音響分析値i)及びj種類目の聴覚印象量(聴覚印象量j)が対応付けられた確率分布モデルPjを記憶する。
なお、各抽出条件の設定方法は、確率分布モデル抽出手段40と同様のため、説明を省略する。
聴覚印象量算出手段51Aは、j種類の確率分布モデルPjのそれぞれから、抽出条件に一致するモデルデータを抽出し、抽出したモデルデータを参照して、j種類の聴覚印象量を算出する。
なお、聴覚印象量の算出方法は、聴覚印象量算出手段51と同様のため、説明を省略する。
具体的には、臨場感推定値算出手段53Aは、1種類目の聴覚印象量と、確率分布モデルP1の重み係数W1との乗算値を算出する。また、臨場感推定値算出手段53Aは、2種類目の聴覚印象量と、確率分布モデルP2の重み係数W2との乗算値を算出する。また、臨場感推定値算出手段53Aは、3種類目の聴覚印象量と、確率分布モデルP3の重み係数W3との乗算値を算出する。また、臨場感推定値算出手段53Aは、4種類目の聴覚印象量と、確率分布モデルP4の重み係数W4との乗算値を算出する。また、臨場感推定値算出手段53Aは、j種類目の聴覚印象量と、確率分布モデルPjの重み係数Wjとの乗算値を算出する。そして、臨場感推定値算出手段53Aは、j個の乗算値を合計し、臨場感推定値を算出する。
図9,図10を参照し、聴覚印象量提示手段55Aによる聴覚印象量及び臨場感推定値の提示について、説明する。
聴覚印象量提示手段55Aは、聴覚印象量及び臨場感推定値を、グラフィカルな形式で提示する。ここでは、聴覚印象量として、「移動感」及び「広がり感」を求めたこととする。
また、図10に示すように、聴覚印象量提示手段55Aは、「移動感」と、「広がり感」と、臨場感推定値とを、レーダーチャート形式で提示してもよい。
図11を参照し、図8の聴覚印象量推定装置1Aの全体動作について説明する(適宜図1参照)。
この図11では、聴覚印象量推定装置1Aは、入力された再生音場音響信号Aから、聴覚印象量及び臨場感推定値をリアルタイムで算出することとする。
聴覚印象量推定装置1Aは、確率分布モデル抽出手段40Aによって、設定パラメータが満たされる評価条件を、抽出条件として生成する(ステップS2)。
聴覚印象量推定装置1Aは、聴覚印象量提示手段55Aによって、リアルタイム処理中の聴覚印象量及び臨場感推定値を提示する(ステップS4)。
再生音場音響信号Aが末尾に達していない場合(ステップS5でNo)、聴覚印象量推定装置1Aは、全体処理を終了しないと判定し、後記するカウンタci,cjをインクリメントし、ステップS1の処理に戻る。
聴覚印象量推定装置1Aは、聴覚印象量提示手段55Aによって、全体処理終了後の聴覚印象量及び臨場感推定値を提示する(ステップS6)。
図12を参照し、図11の音響信号分析処理(ステップS1)について説明する(適宜図1参照)。
音響信号分析手段10Aは、再生音場音響信号Aから所定区間を切り出す(ステップS11)。
なお、音響信号分析手段10は、レベルの時間変化パターン等の音響特徴量を用いる場合、過去区間の再生音場音響信号Aが必要になるため、ステップS12の処理を行う。
カウンタciが音響特徴量種類数N以下の場合(ステップS13でYes)、音響信号分析手段10Aは、ステップS14の処理に進む。
なお、音響特徴量種類数Nは、音響分析の対象となる音響特徴量の種類数を示しており、予め設定される(N=i)。
音響信号分析手段10Aは、ステップS11で切り出した再生音場音響信号Aをメモリに記憶し、処理を終了する(ステップS15)。
つまり、音響信号分析手段10Aは、N種類の音響分析値を算出する。
図13を参照し、図11の抽出条件生成処理(ステップS2)について説明する(適宜図1参照)。
確率分布モデル抽出手段40Aは、カウンタciが、音響特徴量種類数N及びパラメータ設定種類数Mの加算値以下であるか否かを判定する(ステップS21)。
なお、パラメータ設定種類数Mは、設定パラメータに設定されたパラメータの種類数である。
確率分布モデル抽出手段40Aは、設定パラメータ及び音場音響分析値を満たすci番目の抽出条件を求める(ステップS22)。
確率分布モデル抽出手段40Aは、ci番目の抽出条件をメモリに記憶し、ステップS21の処理に戻る(ステップS23)。
確率分布モデル抽出手段40Aは、ステップS23で記憶した抽出条件を聴覚印象量推定手段50に出力する(ステップS24)。
図14を参照し、図11の聴覚印象量・臨場感推定値算出処理(ステップS3)について説明する(適宜図1参照)。
聴覚印象量推定手段50Aは、カウンタcjが聴覚印象種類数L以下であるか否かを判定する(ステップS31)。
カウンタcjが聴覚印象種類数L以下の場合(ステップS31でYes)、聴覚印象量推定手段50Aは、ステップS32の処理に進む。
聴覚印象種類数Lは、推定する聴覚印象の種類数を示している(L=j)。
聴覚印象量算出手段51Aは、抽出したモデルデータを参照して、再生音場音響分析値に対応するj番目の聴覚印象量を算出し、ステップS31の処理に戻る(ステップS33)。
臨場感推定値算出手段53Aは、L種類の聴覚印象量と、各聴覚印象量を算出した確率分布モデルの重み係数とを乗じた値を、臨場感推定値として算出する(ステップS34)。
図15を参照し、本発明の第3実施形態に係る聴覚印象量推定装置1Bについて、第1実施形態と異なる点を説明する。
聴覚印象量推定装置1Bは、音響信号類似度を提示することが第1実施形態と異なる。このため、聴覚印象量推定装置1Bは、音響信号分析手段10と、設定パラメータ入力手段(設定パラメータ入力手段)20と、聴覚印象量データベース30と、確率分布モデル抽出手段40と、聴覚印象量推定手段50と、音場再現度提示手段60とを備える。
音響信号類似度は、再生音場音響信号Aと実音場音響信号Bとの類似度を示し、音場がどの程度再現されているかを示す音場再現度と呼ばれることもある。
以下、図16を参照して、音響信号類似度算出手段61による音響信号類似度の算出について、第1例〜第3例を説明する(適宜図11参照)。
なお、図16では、再生音場音響信号Aを「音響信号A」と図示し、実音場音響信号Bを「音響信号B」と図示している。
この第1例によれば、臨場感推定装置1は、簡易な演算処理で音響信号類似度を算出できる。
この第2例は、実音場評価対象信号として1種類の実音場音響分析値(例えば、実音場音響信号Bのラウドネス)が入力され、再生音場評価対象信号として同種の再生音場音響分析値(例えば、再生音場音響信号Aのラウドネス)が入力された例である。
この第2例によれば、臨場感推定装置1は、簡易な演算処理で音響信号類似度を算出できる。
この第3例は、実音場評価対象信号として2種類の実音場音響分析値(例えば、実音場音響信号Bのラウドネスと両耳間相互相関度)が入力され、再生音場評価対象信号として同種の再生音場音響分析値(例えば、再生音場音響信号Aのラウドネスと両耳間相互相関度)が入力された例である。
この第3例によれば、臨場感推定装置1は、音響信号及び音響分析値を複数組み合わせることで、より正確な音響信号類似度を算出できる。
また、前記した第1例〜第3例の何れを用いるかは、例えば、聴取者が手動で設定する。
音響信号類似度提示手段63は、音響信号類似度算出手段61から音響信号類似度が入力され、入力された音響信号類似度を提示する。ここで、音響信号類似度提示手段63は、例えば、この音響信号類似度を0以上1以下の範囲内で正規化した後、グラフィカルな形式で提示する。
また、図14に示すように、音響信号類似度提示手段63は、音響信号類似度をレーダーチャート形式で提示してもよい。
また、第2実施形態では、音響分析値及び聴覚印象量が1対1で対応付けられた確率分布モデルを説明したが、本発明の確率分布モデルは、これに限定されない。つまり、本発明は、条件付き確率として複数の音響分析値に、1つの音響分析値を対応付けた確率分布モデルを用いてもよい。
10 音響信号分析手段
20 設定パラメータ入力手段
30,30A 聴覚印象量データベース(データベース)
40,40A 確率分布モデル抽出手段(抽出条件生成手段)
50,40A 聴覚印象量推定手段
51,51A 聴覚印象量算出手段
53,53A 臨場感推定値算出手段
55,55A 聴覚印象量提示手段
60 音場再現度提示手段
61 音響信号類似度算出手段
63 音響信号類似度提示手段
Claims (6)
- 実音場での音を示す実音場音響信号が前記実音場と異なる再生音場で再生されたときの、聴取者が感じた音の特徴の程度を示す聴覚印象量を推定する聴覚印象量推定装置であって、
前記実音場音響信号を前記再生音場で再生した再生音場音響信号が入力され、入力された前記再生音場音響信号の音響特徴量である再生音場音響分析値を、当該再生音場音響信号を音響分析して求める音響信号分析手段と、
前記聴取者に依存する設定パラメータとして、前記聴取者の嗜好及び聴取時間帯が入力される設定パラメータ入力手段と、
被験者の嗜好及び聴取時間帯を少なくとも評価条件とし、前記評価条件毎に主観評価実験を行って前記聴覚印象量と前記音響特徴量とを予め対応付けた確率分布モデルを、記憶するデータベースと、
前記評価条件と前記設定パラメータとの間で一致する嗜好及び聴取時間帯を少なくとも示すように、前記設定パラメータが満たされる評価条件を、抽出条件として生成する抽出条件生成手段と、
前記確率分布モデルから、前記抽出条件に一致する聴覚印象量及び音響特徴量を抽出し、抽出した前記聴覚印象量及び前記音響特徴量に、当該音響特徴量の区間毎に予め設定された確率関数を適用することで、前記再生音場音響分析値に対応する聴覚印象量を算出する聴覚印象量算出手段と、
を備えることを特徴とする聴覚印象量推定装置。 - 前記設定パラメータ入力手段は、さらに、前記設定パラメータとして、前記聴取者の心理状態及び興味の有無の少なくとも一つが入力され、
前記データベースは、さらに、前記評価条件に前記被験者の心理状態及び興味の有無の少なくとも一つが含まれる前記確率分布モデルを記憶することを特徴とする請求項1に記載の聴覚印象量推定装置。 - 前記データベースは、さらに、前記評価条件に前記音響特徴量が含まれる前記確率分布モデルを記憶し、
前記抽出条件生成手段は、前記設定パラメータ及び前記再生音場音響分析値を満たす評価条件を、前記抽出条件として生成することを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の聴覚印象量推定装置。 - 前記聴覚印象量算出手段が算出した聴覚印象量と、当該聴覚印象量を算出した確率分布モデル毎に予め設定された重み係数とを乗じた値の合計を、臨場感の推定値として算出する臨場感推定値算出手段、
をさらに備えることを特徴とする請求項1から請求項3の何れか一項に記載の聴覚印象量推定装置。 - 前記音響信号分析手段は、前記実音場音響信号が入力され、入力された前記実音場音響信号の音響特徴量である実音場音響分析値を、当該実音場音響信号を音響分析して求めると共に、前記実音場音響信号又は前記実音場音響分析値の少なくとも一方が含まれる実音場評価対象信号と、前記再生音場音響信号又は前記再生音場音響分析値の少なくとも一方が含まれる再生音場評価対象信号とを出力し、
前記音響信号分析手段が出力した再生音場評価対象信号と実音場評価対象信号との差に基づいて、前記再生音場音響信号と前記実音場音響信号との類似度である音響信号類似度を算出する音響信号類似度算出手段、
をさらに備えることを特徴とする請求項1から請求項4の何れか一項に記載の聴覚印象量推定装置。 - 実音場での音を示す実音場音響信号が前記実音場と異なる再生音場で再生されたときの、聴取者が感じた音の特徴の程度を示す聴覚印象量を推定するために、被験者の嗜好及び聴取時間帯を少なくとも評価条件とし、前記評価条件毎に主観評価実験を行って前記聴覚印象量と音響特徴量とを予め対応付けた確率分布モデルを記憶するデータベースが備えられるコンピュータを、
前記実音場音響信号を前記再生音場で再生した再生音場音響信号が入力され、入力された前記再生音場音響信号の音響特徴量である再生音場音響分析値を、当該再生音場音響信号を音響分析して求める音響信号分析手段、
前記聴取者に依存する設定パラメータとして、前記聴取者の嗜好及び聴取時間帯が入力される設定パラメータ入力手段、
前記評価条件と前記設定パラメータとの間で一致する嗜好及び聴取時間帯を少なくとも示すように、前記設定パラメータが満たされる評価条件を、抽出条件として生成する抽出条件生成手段、
前記確率分布モデルから、前記抽出条件に一致する聴覚印象量及び音響特徴量を抽出し、抽出した前記聴覚印象量及び音響特徴量に、当該音響特徴量の区間毎に予め設定された確率関数を適用することで、前記再生音場音響分析値に対応する聴覚印象量を算出する聴覚印象量算出手段、
として機能させるための聴覚印象量推定プログラム。
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