JP6018141B2 - オーディオ信号処理装置、オーディオ信号処理方法およびオーディオ信号処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、複数の音源が混在しているオーディオ信号から特定の音源を分離して抽出または除去する技術に関する。

複数の音源が混在しているオーディオ信号から特定の音源の音を分離して抽出する技術には様々なものが存在する。例えば、マイクロフォンアレイからの複数の入力信号をもとに、独立成分分析を用いて音源の方向を特定することで、音源分離を行う手法がある。この手法に関して、精度の向上を目的とするもの、計算量を削減するための工夫を凝らしたものなど、多数の文献が存在する（例えば、下記特許文献１）。

特開２０１１−２１５３１７号公報

上記従来の技術は、独立成分分析を発展させたものであり、独立成分分析はＮ個の音源を分離するには少なくともＮ個のマイクロフォンが必要となる。したがって、例えば、市販されている音楽のように、予め録音されたステレオチャネル信号を処理する場合に、このステレオチャネル信号という情報のみでは情報量が少なく、充分な分離の効果が得られないという課題があった。

また、上記従来の技術は、録音時のハードウェア構成に依存した技術であり、事前の学習処理、長期間の信号の解析を行う必要があり、定常音をリアルタイムに抽出もしくは除去することができないという課題があった。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、事前の学習処理や長期間の信号の解析などを行わずに、瞬時的な信号処理のみで、複数の音源が含まれるオーディオ信号の中から定常音をリアルタイムに抽出もしくは除去することができるオーディオ信号処理装置、オーディオ信号処理方法およびオーディオ信号処理プログラムを得ることを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、複数の音源が混在しているオーディオ信号から特定の音源を分離して抽出または除去するオーディオ信号処理装置であって、入力されたオーディオ信号に短時間フーリエ変換を施す短時間フーリエ変換部と、前記短時間フーリエ変換部が生成した周波数領域の信号に基づいて、当該周波数領域の信号波形に含まれるピーク部の波形が定常音であるか否かを判定する定常音判定部と、前記定常音判定部による判定結果に基づいてフィルタ係数を動的に演算するフィルタ係数演算部と、前記フィルタ係数演算部が演算したフィルタ係数によって動作し、前記短時間フーリエ変換部による出力信号をフィルタリングする櫛型フィルタ部と、前記櫛型フィルタ部の出力を時間領域の信号に変換して出力する逆フーリエ変換部と、を備えたことを特徴とする。

この発明によれば、録音時のハードウェア構成には依存せず、また、事前の学習処理や長期間の信号の解析などを行わずに、瞬時的な信号処理のみで、複数の音源が含まれるオーディオ信号の中から定常音をリアルタイムに抽出もしくは除去することができる、という効果を奏する。

定常音の一例として発振周波数が４４０Ｈｚの正弦波の時間波形とそのスペクトルを示す図である。 非定常音の一例として中心周波数が４４０Ｈｚの正弦波の振幅変調波の時間波形とそのスペクトルを示す図である。 非定常音の一例として中心周波数が４４０Ｈｚの正弦波の周波数変調波の時間波形とそのスペクトルを示す図である。 複数の音源が混在したある楽曲のオーディオ信号の時間波形とそのスペクトルを示す図である。 周波数領域におけるピーク部の先鋭さを判定するための一手法を説明する図である。 音程の揺らぎが中心周波数に依存することを説明する図である。 本実施の形態に係るオーディオ信号処理装置を実現するための一例を示す機能ブロック図である。 本実施の形態に係るオーディオ信号処理方法を実現するための処理を時系列に示したフローチャートである。 周波数領域におけるピーク部の先鋭さを判定するための他の手法を説明する図である。 本実施の形態に係るオーディオ信号処理装置およびオーディオ信号処理方法を実現するためのハードウェア構成の一例を示す図である。

以下に添付図面を参照し、本発明の実施の形態に係るオーディオ信号処理装置、オーディオ信号処理方法およびオーディオ信号処理プログラムについて説明する。なお、以下に示す実施の形態により本発明が限定されるものではない。

（本発明の原理）
まず、本発明の原理について説明する。本発明は、音量および音程が不変である定常音を短時間フーリエ変換（Short Time Fast Fourier Transform：ＳＴＦＦＴ）したときに周波数軸上で非常に鋭いピークを持つことに着目している。図１は、定常音の一例を示す図であり、発振周波数が４４０Ｈｚの正弦波の時間波形（ａ）とそのスペクトル（ｂ）を示している。図２は、非定常音の一例を示す図であり、中心周波数が４４０Ｈｚの正弦波を振幅変調したときの時間波形とそのスペクトルを示している。図３は、非定常音の他の例を示す図であり、中心周波数が４４０Ｈｚの正弦波を周波数変調したときの時間波形とそのスペクトルを示している。なお、図１〜図３に示すスペクトルは、何れも４４．１ｋＨｚのサンプリング周波数でサンプリングした２０４８点のサンプリングデータに対して短時間フーリエ変換を行ったときの、０Ｈｚから２ｋＨｚの周波数領域を抜き出している。

図１〜図３に示す周波数特性を見ると、図１に示される定常音では４４０Ｈｚの位置で先鋭なピークを持っていることが分かる。また、図２および図３示される非定常音でも、図１と同一の周波数軸上にピークを持つが、変調されているために側波帯の成分が発現し、ピークの先鋭さが鈍っていることが分かる。この事実から、ピーク周辺の周波数成分を解析し、ピークの先鋭さを判別することによって、オーディオ信号が定常音か否かを判断することが可能となる。

図１〜図３は正弦波に対する解析結果であるが、複数の音源が混在しているオーディオ信号であっても、定常音と非定常音とは周波数領域において同一の特性を有している。一方、図４は、複数の音源が混在したある楽曲のオーディオ信号の時間波形とそのスペクトルを示す図であり、図１と同条件で短時間フーリエ変換を行っている。図４を参照すると、時間波形、周波数特性ともに複雑な形状であるが、周波数軸上に先鋭度の高いピーク部が複数箇所（例えばＲ１，Ｒ２，Ｒ３）存在することが分かる。

図４に示される先鋭なピーク部（例えばＲ１〜Ｒ３）は、定常音の成分と判定でき、この楽曲のオーディオ信号においては、ボーカルの成分に相当する。一方、先鋭なピーク部以外の周波数領域は、リズム楽器などの音量や音程の変化の大きい非定常音の成分と判定することができる。

したがって、短時間フーリエ変換を行った後の信号に対して、周波数領域における先鋭なピーク部の成分のみを通過するような櫛型フィルタを適用することで、ボーカル音、すなわち定常音のみを抽出することが可能となる。これとは逆に、先鋭なピーク部の成分のみを阻止する櫛型フィルタを適用することで、定常音を除去した信号を得ることが可能となる。

つぎに、周波数領域におけるピーク部の先鋭さを判定するための一手法について説明する。図５は、当該手法を説明する図であり、図５（ａ）は、定常音の一例として図１（ｂ）に示したスペクトル、すなわち発振周波数が４４０Ｈｚの正弦波を短時間フーリエ変換したときのスペクトルを示し、図５（ｂ）は、非定常音の一例として図２（ｂ）に示したスペクトル、すなわち中心周波数が４４０Ｈｚの正弦波の振幅変調波を短時間フーリエ変換したときのスペクトルを示している。

図５（ａ）において、破線で示されるＫ１は、４４０Ｈｚの正弦波を短時間フーリエ変換した信号波形に対し、周波数軸方向に低域通過フィルタを適用して周波数成分の形状を平滑化したときの波形を示している。図５（ｂ）においても同様であり、破線で示されるＫ２は、中心周波数が４４０Ｈｚの正弦波の振幅変調波を短時間フーリエ変換した信号波形に対し、周波数軸方向に低域通過フィルタを適用して周波数成分の形状を平滑化したときの波形を示している。

ここで、スペクトル上のピーク部における最大値（例えば図５（ａ）では“Ｐ１”、以下「スペクトルのピーク値」と称する）と、平滑化した波形上における最大値（例えば図５（ａ）では“ＰＫ１”、以下「平滑化波形のピーク値」と称する）と、を比較すると、定常音の場合には、図５（ａ）に示すように、スペクトルのピーク値Ｐ１と平滑化波形のピーク値ＰＫ１との差（Ｐ１−ＰＫ１）は大きく、非定常音の場合には、図５（ｂ）に示すように、スペクトルのピーク値Ｐ２と平滑化波形のピーク値ＰＫ２との差（Ｐ２−ＰＫ２）は小さいことが分かる。

上述したように、定常音の場合には、スペクトル上に先鋭なピーク部を有する一方で、ピーク部以外の領域で信号レベルは小さく、平滑化処理によってピーク部の成分は抑制される。その結果、平滑化前と平滑化後のピーク部分の差分は大きい値となる。これに対し、非定常音の場合には、側波帯の成分が強く存在するため、平滑化処理を行うと波形全体が持ち上がり、ピーク部の成分も大きくなる。その結果、平滑化前と平滑化後のピーク部分の差分は、定常音の場合に比して小さくなる。

以上の性質をもとにすると、短時間フーリエ変換により算出された周波数成分と、低域通過フィルタを適用し平滑化された値とを比較し、平滑化前の成分が平滑化後の成分よりも設定閾値以上大きい箇所を定常音として判定することができる。

なお、図５では振幅をデシベル値（すなわち対数値）で表しているが、計算回数の削減のために対数値ではなく実数値を用いてもよい。また、図５は振幅スペクトルであるが、パワースペクトルを用いてもよい。この場合、設定閾値や、低域通過フィルタのパラメータを適切に調整する必要があることは言うまでもない。

なお、周波数成分に対して低域通過フィルタを適用するときには、音程の変化量が周波数軸上でどれだけの幅になるのかを考慮する必要がある。図６は、音程の揺らぎが中心周波数に依存することを説明する図である。なお、図６（ａ）は、図３（ｂ）に示した中心周波数が４４０Ｈｚの正弦波による周波数変調波を短時間フーリエ変換したときのスペクトルを再掲したものである。これに対し、図６（ｂ）は、中心周波数が４４０Ｈｚの２倍である８８０Ｈｚの正弦波による周波数変調波を、図６（ａ）と同一条件で短時間フーリエ変換したときのスペクトルを示すものである。

中心周波数以外の条件が同一の周波数変調波の場合、中心周波数が２倍になれば、揺らぎの範囲も２倍になる。よって、中心周波数が８８０Ｈｚの周波数変調波は中心周波数が４４０Ｈｚの周波数変調波に比して、揺らぎの範囲も２倍になる。図６（ａ）に示すように、中心周波数が４４０Ｈｚの周波数変調波における揺らぎの範囲が４００Ｈｚから４８０Ｈｚであるとした場合、揺らぎの範囲が２倍に当たる８００Ｈｚから９６０Ｈｚの範囲を図６（ｂ）に示せば、ピーク部の波形の広がりに一致している。この事実から理解できるように、定常音の判定のために低域通過フィルタを適用する際には、高い周波数帯ほどより平滑になるようフィルタ係数を調整することが肝要である。このようなフィルタ係数の調整により、音程の揺らぎを考慮した適切な判定が可能となる。

上述した手法により、定常音の判定ができた後は、その判定結果に基づいて、櫛型フィルタを構成する。定常音の判定のための低域通過フィルタを第１のフィルタとすれば、櫛型フィルタは第２のフィルタである。第１のフィルタは、第２のフィルタのフィルタ係数を決定するための一手段である。第１のフィルタによって決定されたフィルタ係数に従って動的に構成される櫛型フィルタに、短時間フーリエ変換処理後の信号を入力し、櫛型フィルタの出力を逆フーリエ変換することにより所望するオーディオ信号、すなわち定常音を抽出したオーディオ信号、もしくは、定常音を除去したオーディオ信号を得ることができる。

（本発明を実現するための構成例）
図７は、本実施の形態に係るオーディオ信号処理装置を実現するための一例を示すブロック図である。図７に示すように、本実施の形態に係るオーディオ信号処理装置は、入力部１、短時間フーリエ変換部４、定常音判定部５、フィルタ係数演算部６、櫛型フィルタ部７、逆フーリエ変換部８および出力部９を備えて構成される。

入力部１は、例えばストレージ装置、外部ネットワークに接続されるサーバであり、この入力部１を介してオーディオ信号２が装置内に取り込まれる。短時間フーリエ変換部４は、取り込まれたオーディオ信号２に対して窓関数３を適用しながら短時間フーリエ変換を施す。ここで、短時間フーリエ変換部４が行う短時間フーリエ変換処理について補足する。

一度の短時間フーリエ変換で分析できるオーディオ信号波形の長さは、用いられる窓関数およびＦＦＴサイズにより決まる。例えば４４．１キロヘルツで離散化されたデジタルオーディオ波形を処理する場合、窓関数およびＦＦＴサイズとしては、例えば２０４８点を用いる。すると時間軸上の幅は約４６．５ミリ秒であり、周波数軸上で約２２ヘルツ刻みのデータが得られ、周波数分解能と時間分解能のバランスがよい。これよりも周波数分解能を高くする場合はＦＦＴサイズを大きくし、時間分解能を高くする場合にはＦＦＴサイズを小さくする。例えば、窓関数およびＦＦＴサイズを１０２４点とすれば、時間軸上の幅は約２３．２ミリ秒であり、周波数軸上で約４３ヘルツ刻みのデータが得られる。すなわち、窓関数およびＦＦＴサイズを１／２とすることにより、時間分解能は２倍となり、周波数分解能は１／２となる。逆に、窓関数およびＦＦＴサイズを２倍にすることにより、時間分解能は１／２となり、周波数分解能は２倍になる。

図７に戻り、短時間フーリエ変換部４が生成した周波数領域の信号は、定常音判定部５および櫛型フィルタ部７に入力される。定常音判定部５には、平滑化処理部５１およびピーク先鋭度判定部５２が設けられる。平滑化処理部５１は、短時間フーリエ変換部４の出力信号を平滑化する処理を行う。ピーク先鋭度判定部５２は、短時間フーリエ変換部４の出力信号と平滑化処理部５１からの出力信号との出力差、すなわち平滑化前の出力信号の値と、平滑化後の出力信号の値との差分を閾値判定し、閾値以上の箇所を先鋭度の高いピーク部と判定する。ピーク先鋭度判定部５２によるこの判定処理は、着目する周波数領域上で行われる。このため、ピーク先鋭度判定部５２によって判定された箇所は、定常音として判定された箇所になる。

ピーク先鋭度判定部５２による判定結果、すなわち定常音判定部５による判定結果は、フィルタ係数演算部６に入力される。フィルタ係数演算部６は、時々刻々と送られてくる定常音判定部５による判定結果に基づいて、櫛型フィルタ部７のフィルタ特性を決めるフィルタ係数を演算する。櫛型フィルタ部７は、フィルタ係数演算部６が演算したフィルタ係数によって動作し、短時間フーリエ変換部４による出力信号をフィルタリングする。逆フーリエ変換部８は、櫛型フィルタ部７から出力される周波数領域の信号を時間領域の信号に変換して出力部９に出力する。出力部９は、例えばＤＡ変換器、スピーカなどの音声出力機器であり、逆フーリエ変換部８が生成した信号を出力部９に入力することで所望のオーディオ信号を再生することができる。なお、定常音を抽出したオーディオ信号を得る場合と、定常音を除去したオーディオ信号を得る場合との切り替えは、櫛型フィルタ部７のフィルタ特性を変更することで、自在に行うことができる。

図８は、本実施の形態に係るオーディオ信号処理方法を実現するための処理を時系列に示したフローチャートである。すなわち、本実施の形態に係るオーディオ信号処理方法では、処理対象のオーディオ信号を入力し（ステップＳ１０１）、当該オーディオ信号に窓関数を乗算し（ステップＳ１０２）、窓関数を乗算した信号に対して短時間フーリエ変換を行い（ステップＳ１０３）、短時間フーリエ変換した信号におけるピーク値の先鋭度を判定し（ステップＳ１０４）、ピーク値の先鋭度に関する判定結果に基づいて櫛型フィルタのフィルタ特性を決めるフィルタ係数を決定し（ステップＳ１０５）、短時間フーリエ変換の出力に対し、決定したフィルタ係数を用いて動的に構成される櫛型フィルタにてフィルタ処理を行い（ステップＳ１０６）、櫛型フィルタ処理の出力に対して逆フーリエ変換を行い（ステップＳ１０７）、最後に、逆フーリエ変換した信号を出力する（ステップＳ１０８）。

上記の処理において、ステップＳ１０４の処理は、ステップＳ１０３の処理で生成された周波数領域の信号波形に含まれるピーク部の波形が定常音であるか否かを判定する処理に対応する。なお、このステップＳ１０４の処理は、図７の平滑化処理部５１の処理で説明したように、周波数軸方向に低域通過フィルタを適用して短時間フーリエ変換した信号波形の形状を平滑化する処理とすることができる。また、このステップＳ１０４の処理は、下述する図９の処理を適用してもよい。

図９は、周波数領域におけるピーク部の先鋭さを判定するための他の手法を説明する図である。図５では、周波数軸方向に低域通過フィルタを適用して短時間フーリエ変換した信号波形の形状を平滑化する処理を説明したが、ここでは低域通過フィルタを用いない手法について説明する。

図９は、図４（ｂ）に示したスペクトルを再掲したものである。図９に示すような複数の音源が混在した楽曲の場合、スペクトル上に先鋭なピーク部と、先鋭ではないピーク部とが表れることは前述の通りであるが、ここで説明する手法は、予め設定した周波数幅Δｆに対するピーク値からの低下量Δｐを評価する手法である。具体的には、低下量Δｐと周波数幅Δｆとの比である、振幅低下率ｍ（＝Δｐ／Δｆ）を用いて評価する。例えば、図９の左側に示すピーク部では、振幅低下率ｍ１（＝Δｐ１／Δｆ）が小さいので、先鋭なピーク部とは判定しない。一方、図９の右側に示すピーク部では、振幅低下率ｍ２（＝Δｐ２／Δｆ）が大きいので、先鋭なピーク部と判定する。判定手法は、例えば閾値による判定とすることができる。なお、この判定の際、図６で説明したように、周波数軸上での揺らぎを考慮することが好ましい。

最後に、本実施の形態に係るオーディオ信号処理装置およびオーディオ信号処理方法を実現するためのハードウェア構成について説明する。図１０は、本実施の形態に係るオーディオ信号処理装置およびオーディオ信号処理方法を実現するためのハードウェア構成の一例を示す図である。

図１０において、ＣＰＵ１１は、全体的な制御を司るプロセッサである。ＲＯＭ１２は、制御プログラムを格納しているリード・オンリー・メモリである。ＲＡＭ１３は、作業用のメモリエリアなどとして利用されるランダム・アクセス・メモリである。ストレージ１４は、ハードディスクやシリコンメモリなどの外部記憶装置であり、例えばオーディオ信号の入力として用いられる。なお、オーディオ信号は外部ネットワーク１５に接続される図示しないサーバ装置を介して入力することも可能である。

オーディオ出力装置１６は、デジタルオーディオ信号をアナログ化するＤＡ変換器やスピーカなどで構成される。操作子群１７は、オーディオ信号の再生を制御するための操作ボタンや操作アイコンである。表示器１８は、再生状態を表示する手段である。内部ネットワーク１９は、各構成部間の通信を実現するための通信手段であり、内部バス、無線通信手段、ネットワークアダプタなどである。

本実施の形態に係るオーディオ信号処理装置およびオーディオ信号処理方法をプロセッサもしくはコンピュータにて実行させるための命令群で構成されるプログラムは、例えばＲＯＭ１２に記憶されるか、もしくは、ＲＡＭ１３内に保持される。ストレージ１４に記憶されたオーディオ信号、もしくは、外部ネットワーク１５を介して図示しないサーバから入力されるオーディオ信号に対し、ＣＰＵ１１がＲＡＭ１３をワーキングメモリとして使用しながら上述の波形処理を行い、オーディオ出力装置１６から音として出力される。以上の構成により、複数の音源が含まれるオーディオ信号の中から定常音をリアルタイムに抽出もしくは除去することができるオーディオ信号処理装置、オーディオ信号処理方法を実現することができる。

以上説明したように、本実施の形態に係るオーディオ信号処理装置およびオーディオ信号処理方法によれば、入力されたオーディオ信号に短時間フーリエ変換を施して周波数領域の信号を生成し、当該周波数領域の信号波形に含まれるピーク部の波形が定常音であるか否かを判定し、当該判定結果に基づいて櫛型フィルタ処理を行う際のフィルタ係数を動的に演算し、演算したフィルタ係数によって動作する櫛型フィルタの出力を時間領域の信号に変換して出力することとしたので、入力信号のチャンネル数に依存せず、事前の学習などを行わずに、比較的簡単な構成でリアルタイムに定常音を抽出もしくは除去することが可能となる。

なお、以上の実施の形態に示した構成は、本発明の内容の一例を示すものであり、別の公知の技術と組み合わせることも可能であるし、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、構成の一部を省略、変更することも可能である。

例えば、バンドパスフィルタ、ステレオ信号の振幅比から音像の定位を推定するなどの一般的な信号処理との組み合わせも有効である。例えば中央位置にボーカルとドラムの音源が存在するマスタリングされた楽曲の場合、従来であればボーカルとドラムを個別に分離することはできないが、本発明を用いることでボーカルのみを除去するといったことも可能となる。

１ 入力部、２ オーディオ信号、３ 窓関数、４ 短時間フーリエ変換部、５ 定常音判定部、６ フィルタ係数演算部、７ 櫛型フィルタ部、８ 逆フーリエ変換部、９ 出力部、１１ ＣＰＵ、１２ ＲＯＭ、１３ ＲＡＭ、１４ ストレージ、１５ 外部ネットワーク、１６ オーディオ出力装置、１７ 操作子群、１８ 表示器、１９ 内部ネットワーク、５１ 平滑化処理部、５２ ピーク先鋭度判定部。

Claims (5)

1. 複数の音源が混在しているオーディオ信号から特定の音源を分離して抽出または除去するオーディオ信号処理装置であって、
   入力されたオーディオ信号に短時間フーリエ変換を施す短時間フーリエ変換部と、
   前記短時間フーリエ変換部が生成した周波数領域の信号を低域通過フィルタを適用して平滑化する平滑化処理部および前記周波数領域の信号と前記平滑化処理部の出力信号との出力差に基づいて前記周波数領域の信号波形に含まれるピーク部の波形の先鋭度を判定するピーク先鋭度判定部を有し、前記周波数領域の信号波形に含まれるピーク部の波形が定常音であるか否かを判定する定常音判定部と、
   前記定常音判定部による判定結果に基づいてフィルタ係数を動的に演算するフィルタ係数演算部と、
   前記フィルタ係数演算部が演算したフィルタ係数によって動作し、前記短時間フーリエ変換部による出力信号をフィルタリングする櫛型フィルタ部と、
   前記櫛型フィルタ部の出力を時間領域の信号に変換して出力する逆フーリエ変換部と、
   を備え、
   前記定常音判定部は、前記低域通過フィルタを適用する際には、高い周波数帯ほどより平滑になるようフィルタ係数を調整する
   ことを特徴とするオーディオ信号処理装置。
2. 前記櫛型フィルタ部のフィルタ係数は、前記低域通過フィルタのフィルタ係数に従って動的に構成されることを特徴とする請求項１に記載のオーディオ信号処理装置。
3. 複数の音源が混在しているオーディオ信号から特定の音源を分離して抽出または除去するオーディオ信号処理方法であって、
   入力されたオーディオ信号に短時間フーリエ変換を施す第１のステップと、
   前記第１のステップで生成した周波数領域の信号を低域通過フィルタを適用して平滑化する第２のステップと、
   前記周波数領域の信号と前記第２のステップによる出力信号との出力差に基づいて前記周波数領域の信号波形に含まれるピーク部の波形の先鋭度を判定する第３のステップと、
   前記第３のステップによる判定結果に基づいて前記ピーク部の波形が定常音であるか否かを判定する第４のステップと、
   前記第４のステップによる判定結果に基づいて、櫛型フィルタ処理によるフィルタ係数を動的に演算する第５のステップと、
   前記第１のステップで生成した周波数領域の信号を、前記第５のステップで演算したフィルタ係数を用いてフィルタリングする第６のステップと、
   前記第６のステップによるフィルタ出力を時間領域の信号に変換して出力する第７のステップと、
   を含み、
   前記第２のステップにおいて、前記低域通過フィルタを適用する際には、高い周波数帯ほどより平滑になるようフィルタ係数を調整する
   ことを特徴とするオーディオ信号処理方法。
4. 前記櫛型フィルタ処理によるフィルタ係数は、前記低域通過フィルタのフィルタ係数に従って動的に決定されることを特徴とする請求項３に記載のオーディオ信号処理方法。
5. 請求項３または請求項４に記載されたオーディオ信号処理方法をプロセッサに実行させるオーディオ信号処理プログラム。

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