JP6216550B2 - フィルタ係数群演算装置及びフィルタ係数群演算方法 - Google Patents
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Description
図1は、本実施形態の音響処理装置1の構成を示すブロック図である。図1に示されるように、本実施形態の音響処理装置1は、入力インタフェース部12、フィルタ係数群演算部14及びFIR(Finite Impulse Response)フィルタ部16を備えている。
入力インタフェース部12は、ユーザによるスタイラスペン又は指先によるタッチ操作を受け付けて処理するタッチパネルデバイスである。図2に、入力インタフェース部12に表示される画面例を示す。図2に示されるように、入力インタフェース部12の表示画面には、FIRフィルタ部16のフィルタ特性をユーザに設定させるためのフィルタ特性設定画面12aが表示される。フィルタ特性設定画面12aはユーザの操作に応じたパワースペクトルが描画される画面であり、縦軸にパワー(単位:dB)を取り、横軸に周波数(単位:Hz)を取る。パワーは、振幅を自乗したものである。また、人間の聴覚特性は、周波数に対して対数的である。横軸の周波数は、人間の聴覚特性に合わせて対数表示となっている。
図1に示されるように、フィルタ係数群演算部14は、座標入力部14a、振幅スペクトル算出部14b、伝達関数算出部14c、逆フーリエ変換(IFFT:Inverse Fast Fourier Transform)部14d、実数部抽出部14e、最小位相変換部14f、短時間フーリエ変換(STFT:Short-Term Fourier Transform)部14g、窓掛け部14h、短時間逆フーリエ変換(ISTFT:Inverse Short-Term Fourier Transform)部14i、オーバラップ加算部14j及びタップ数削減部14kを備えている。フィルタ係数群演算部14は、フィルタ係数群を演算し、演算されたフィルタ係数群をFIRフィルタ部16に与える。図3に、フィルタ係数群演算部14にて実行されるフィルタ係数群演算処理のフローチャートを示す。
座標入力部14aは、フィルタ特性設定画面12aに対するユーザのタッチ操作軌跡をサンプリングし、サンプリングされたフィルタ特性設定画面12a内の座標点(以下、「サンプル座標点」と記す。)を振幅スペクトル算出部14bに出力する。本実施形態において、サンプル座標点の数は8,192であり、FIRフィルタの係数の数(タップ数)と同一である。なお、上記のサンプル座標点の数は一例である。一般に、サンプル座標点の数(タップ数)が多いほどユーザの操作に対するFIRフィルタ部16の設定の精度が向上する。
振幅スペクトル算出部14bは、座標入力部14aより入力されるサンプル座標点からユーザの操作に応じたパワースペクトルを算出し、算出されたパワースペクトルから振幅スペクトル|F(ω)|を算出する。図4に、座標入力部14aより入力されたサンプル座標点から算出されるパワースペクトルを例示する。図4(a)は全周波数領域のパワースペクトルを示し、図4(b)は全周波数領域のパワースペクトルのうち一部の周波数領域のパワースペクトルを拡大して示している。これらの図から判るように、この段階のパワースペクトルは滑らかに連なる特性にはなっておらず、全体に亘ってリップルが残存するものとなっている。リップルは、入力インタフェース部12をタッチ操作する際の手ブレや画面の解像度等に起因する。上述したように、フィルタ特性設定画面12aの横軸(周波数)は人間の聴覚特性に合わせて対数表示となっている。そのため、周波数軸を線形的に考えると、フィルタ特性設定画面12aの高域部分に対応する周波数領域では、僅かな手ぶれ等が大きなリップルを生じさせる。
伝達関数算出部14cは、振幅スペクトル算出部14bにより算出された振幅スペクトル|F(ω)|から伝達関数F(ω)を算出する。すなわち、伝達関数算出部14cは、ユーザの操作に応じたパワースペクトルに対応する周波数スペクトルを伝達関数とする。
IFFT部14dは、伝達関数算出部14cにより算出された伝達関数F(ω)をIFFTにより周波数領域から時間領域のサンプル列に変換する。
実数部抽出部14eは、IFFT部14dによるIFFTの結果得られたサンプル列から実数部を抽出する。ここで抽出される実数部は、FIRフィルタ部16に与えられるフィルタ係数群に相当するサンプル列である。
最小位相変換部14fは、残響成分の除去を効果的に行うため、実数部抽出部14eにより抽出された実数部(フィルタ係数群)を最小位相変換する。図5に、最小位相変換後のフィルタ係数群(インパルス応答)を例示する。図5中、縦軸がパワー(単位:dB)を示し、横軸がサンプルを示す。なお、本実施形態において、単位としてサンプルを取る軸は時間軸に置き換えてもよい。
STFT部14gは、最小位相変換部14fによる最小位相変換後のフィルタ係数群をSTFTにより周波数領域に変換する。下記に、STFTの条件を示す。
FFT長(単位:サンプル) :256
オーバラップ長(単位:サンプル) :240
窓関数 :ハミング窓
窓掛け部14hは、STFT部14gによるSTFTにより得られた周波数成分に対して所定の関数を用いて窓掛けを行う。図7に、窓掛け処理に用いられる関数をグラフ化して示す。図7中、縦軸は窓長(単位:サンプル)を示し、横軸は周波数(単位:Hz)を示す。図7に例示されるように、本関数は、周波数と窓長との関係を規定する。以下、本関数を「周波数窓長関数」と記す。周波数窓長関数では、周波数が高くなるにつれて窓長が対数的に短くなる関係が規定される。また、窓長を短くしすぎると、データの過剰な削減により復元ができなくなるため、周波数窓長関数では、一定周波数以上の領域において窓長が一定の値(最小の窓長である14サンプル)に制限されている。図8に、窓掛け後のスペクトログラムを例示する。図8に例示されるように、周波数窓長関数を用いて窓掛けを行うことにより、低域を中心にパワーが残されつつも残響成分が除去されることが判る。
ISTFT部14iは、窓掛け部14hによる窓掛け後の周波数成分をISTFTにより時間領域のサンプル列(フィルタ係数群)に変換する。
オーバラップ加算部14jは、ISTFT部14iによるIFFTの結果得られたサンプル列(フィルタ係数群)に対してオーバラップ加算を行うことにより、時間領域の信号の不連続性を除去する。本実施形態においてオーバラップ長は240サンプルである。図9に、図5のフィルタ係数群(一点鎖線)と、オーバラップ加算部14jによるオーバラップ加算後のフィルタ係数群(実線)を例示する。また、図10(a)、図10(b)のそれぞれに、図4(a)、図4(b)と同様の図を示す。図10においては、図4のパワースペクトルを一点鎖線で示し、オーバラップ加算後のフィルタ係数群をFIRフィルタ部16に与えたときのFIRフィルタ部16のパワースペクトルを実線で示す。
タップ数削減部14kは、オーバラップ加算部14jによるオーバラップ加算後のフィルタ係数群に含まれるフィルタ係数の数(タップ数)を削減する。本実施形態では、フィルタ係数の絶対値が0より大きい有限区間内が切り出され、切り出された有限区間長が2の累乗となるように正の無限大方向へ丸め演算(端数処理)が行われる。これにより、タップ数が削減される。本実施形態では、約2200サンプル(図9参照)が切り出され、4096サンプルに丸め演算される。すなわち、タップ数が8,192から4096へ削減される。
12 入力インタフェース部
14 フィルタ係数群演算部
16 FIRフィルタ部
Claims (9)
- ユーザにより周波数特性が入力される入力手段を有し、入力された周波数特性を持つフィルタをなすフィルタ係数群を演算するフィルタ係数群演算装置において、
前記入力手段により入力された周波数特性を逆フーリエ変換する逆フーリエ変換手段と、
前記逆フーリエ変換により得られた数値列を短時間フーリエ変換する短時間フーリエ変換手段と、
前記短時間フーリエ変換により得られた周波数領域の信号に対して周波数が高いほど窓長が短くなる関数を用いて窓掛けを行う窓掛け手段と、
前記窓掛け後の周波数領域の信号を短時間逆フーリエ変換する短時間逆フーリエ変換手段と、
前記短時間逆フーリエ変換により得られた数値列をオーバラップ加算するオーバラップ加算手段と、
前記オーバラップ加算後の数値列を、前記入力手段により入力された周波数特性のフィルタをなすフィルタ係数群として決定するフィルタ係数群決定手段と、
を備える、
フィルタ係数群演算装置。 - 前記関数は、
周波数が高くなるにつれて窓長が対数的に短くなる関係を規定する、
請求項1に記載のフィルタ係数群演算装置。 - 前記フィルタ係数群決定手段により決定されたフィルタ係数群に含まれるフィルタ係数の数を削減する削減手段
を備える、
請求項1又は請求項2に記載のフィルタ係数群演算装置。 - 前記逆フーリエ変換手段による逆フーリエ変換後の数値列を最小位相変換する最小位相変換手段
を備え、
前記短時間フーリエ変換手段は、
前記最小位相変換後の数値列を短時間フーリエ変換する、
請求項1から請求項3の何れか一項に記載のフィルタ係数群演算装置。 - 前記入力手段は、
タッチ操作可能なタッチパネルである、
請求項1から請求項4の何れか一項に記載のフィルタ係数群演算装置。 - コンピュータにより、ユーザが入力した周波数特性を持つフィルタをなすフィルタ係数群を演算するフィルタ係数群演算方法において、
前記ユーザが入力した周波数特性を逆フーリエ変換する逆フーリエ変換ステップと、
前記逆フーリエ変換により得られた数値列を短時間フーリエ変換する短時間フーリエ変換ステップと、
前記短時間フーリエ変換により得られた周波数領域の信号に対して周波数が高いほど窓長が短くなる関数を用いて窓掛けを行う窓掛けステップと、
前記窓掛け後の周波数領域の信号を短時間逆フーリエ変換する短時間逆フーリエ変換ステップと、
前記短時間逆フーリエ変換により得られた数値列をオーバラップ加算するオーバラップ加算ステップと、
前記オーバラップ加算後の数値列を、前記ユーザが入力した周波数特性のフィルタをなすフィルタ係数群として決定するフィルタ係数群決定ステップと、
を含む、
フィルタ係数群演算方法。 - 前記関数は、
周波数が高くなるにつれて窓長が対数的に短くなる関係を規定する、
請求項6に記載のフィルタ係数群演算方法。 - 前記フィルタ係数群決定ステップにて決定されたフィルタ係数群に含まれるフィルタ係数の数を削減する削減ステップ
を含む、
請求項6又は請求項7に記載のフィルタ係数群演算方法。 - 前記逆フーリエ変換ステップでの逆フーリエ変換後の数値列を最小位相変換する最小位相変換ステップ
を含み、
前記短時間フーリエ変換ステップにて、
前記最小位相変換後の数値列を短時間フーリエ変換する、
請求項6から請求項8の何れか一項に記載のフィルタ係数群演算方法。
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