JP6313517B1 - フィルタ係数算出装置、及び補聴器 - Google Patents

Abstract

【課題】負帰還制御に係る複数のデジタルフィルタの係数を容易に決定し、抑制量の最適化を短時間で実現できるフィルタ係数算出装置、及び補聴器を提供する。【解決手段】負帰還制御に係る複数のデジタルフィルタの係数を決定するフィルタ係数算出装置１であって、伝達関数Ｅ（ｓ）に基づく伝達関数データＥ´（ｊω）を取得する取得部１１と、複数の参照データを含む母集団を生成する母集団生成部１２と、遺伝的アルゴリズムを用いて、選択及び更新を複数繰り返す最適化部１３と、出力部１４と、を備え、最適化部１３は、複数の子データｔiを生成する子データ生成部１３ａと、伝達関数データＥ´（ｊω）と、子データｔiとを含む評価データＲ（ω）を生成し、評価データＲ（ω）を評価し、生成及び評価を繰り返す評価部１３ｂと、更新部１３ｃと、を有することを特徴とする。【選択図】図１

Description

本発明は、負帰還制御に係る複数のデジタルフィルタの係数を決定するフィルタ係数算出装置、及び補聴器に関する。

従来、デジタルフィルタを含む負帰還制御を用いた回路技術の用途として、例えば特許文献１のようなこもり音低減装置等が提案されている。また、例えば特許文献２では、デジタルフィルタの係数を決定する方法について開示されている。

特許文献１に開示されたこもり音低減装置は、開口部が形成された音出力部と、開口部が形成された集音部と、開口部と外耳道内の空間を連通する音導部と、集音部から音出力部への負帰還を担う負帰還部とを備えている。音導部の内部には、一端が開口部に面し他端が外耳道内の空間に面した共通空間が形成され、共通空間を経由して双方向に音が伝搬する。共通空間は長さＬ（ｍｍ）と断面積Ｓ（ｍｍ²）に関し、３≦Ｌ≦８の範囲内で、Ｓ≧ａ１・Ｌ＋ｂ１、及び、Ｓ≦ａ２・Ｌ＋ｂ２、ただし、ａ１＝０．１９（ｍｍ）、ｂ１＝０．５７（ｍｍ²）、ａ２＝０．６５（ｍｍ）、ｂ２＝０．１８（ｍｍ²）、の関係を満たすように設定される。

特許文献２に開示されたデジタルフィルタの係数決定方法は、初期集団作成部により、量子化前のｎ個の係数値のそれぞれを任意の量子化手法に従って量子化したもの（個体）をＮ組生成して初期集団とし、遺伝的アルゴリズム実行部は該初期集団に遺伝的アルゴリズムを繰返し適用し、該遺伝的アルゴリズムにより、所望の周波数特性からの劣化が小さくなるように、ｎ個それぞれの係数値を所定の量子化法により量子化して有限語長の係数データを求める。

特開２０１７−１１３８３号公報 特開平０９−０４６１７８号公報

ここで、負帰還制御に用いられる回路の設計においては、様々な制約がある中で、最適な特性の導出を必要とする場合がある。特に、負帰還制御における最適な抑制量を実現するために、複数のデジタルフィルタを備えることがあり、各デジタルフィルタの周波数特性を決定するための係数を設定する必要がある。また、実装される環境（使用条件）の僅かな違いに伴い、最適な抑制量を実現するためのデジタルフィルタの係数を変更しなければならない。このため、デジタルフィルタの係数を決定することは容易ではなく、抑制量の最適化を実現するために膨大な時間を費やす必要がある、という事情がある。

この点、特許文献１の開示技術では、デジタルフィルタの係数を決定することに関する記載がされておらず、上述した事情を解決することができない。また、特許文献２の開示技術では、ビット演算による遺伝的アルゴリズムを用い、デジタルフィルタの係数を決定している。このため、上述した負帰還制御に用いられる複数のデジタルフィルタの係数を決定するには不向きであり、上述した事情を解決することができない。上述した事情により、複数のデジタルフィルタの係数を容易に決定し、抑制量の最適化を短時間で実現できることが望まれている。

そこで本発明は、上述した問題に鑑みて案出されたものであり、その目的とするところは、負帰還制御に係る複数のデジタルフィルタの係数を容易に決定し、抑制量の最適化を短時間で実現できるフィルタ係数算出装置、及び補聴器を提供することにある。

第１発明に係るフィルタ係数算出装置は、レシーバに入力した信号及びマイクロホンから出力された信号を用いて算出された伝達関数に基づき、前記レシーバと前記マイクロホンとの間に接続された負帰還制御に係る複数のデジタルフィルタの係数を決定するフィルタ係数算出装置であって、前記伝達関数に基づく伝達関数データを取得する取得部と、予め取得された初期情報に基づき設定された複数の参照データを含む母集団を生成する母集団生成部と、遺伝的アルゴリズムを用いて、前記母集団のうち一部の前記参照データを選択し、前記選択された一部の前記参照データを更新し、前記選択及び前記更新を複数繰り返す最適化部と、前記母集団から第１参照データを選択し、前記第１参照データに基づき前記複数のデジタルフィルタの係数を出力する出力部と、を備え、前記最適化部は、前記選択された一部の前記参照データに基づき、複数の子データを生成する子データ生成部と、前記伝達関数データと、前記子データとを含む評価データを生成し、前記評価データを評価し、前記生成及び前記評価を繰り返す評価部と、前記評価の結果に基づき、前記複数の子データのうち一部の前記子データを選択し、前記選択された一部の前記参照データとして前記更新する更新部と、を有することを特徴とする。

第２発明に係るフィルタ係数算出装置は、第１発明において、前記評価データは、全体のゲイン値を含み、前記評価部は、前記評価データが、予め設定された条件を満たす場合には前記全体のゲイン値を更新し、前記条件を満たさない場合には前記評価データを前記評価し、前記更新部は、前記選択された一部の前記子データと、前記選択された一部の前記子データに対応する前記全体のゲイン値とを、前記選択された一部の前記参照データとして前記更新し、前記出力された前記複数のデジタルフィルタの係数は、前記第１参照データに対応する前記全体のゲイン値を有することを特徴とする。

第３発明に係るフィルタ係数算出装置は、第２発明において、前記参照データ及び前記子データは、中心周波数と、品質係数と、ゲイン値とを有し、前記評価部は、下記の［数１５］に示す前記評価データ（Ｒ（ω））を前記生成することを特徴とする。

ここで、Ｌ（ｓ）は一巡伝達関数として下記の［数１４］で示される。

ここで、Ｇ_allは前記全体のゲイン値を示し、Ｅ′（ｓ）は前記伝達関数データを示し、Ｈ（ｓ）はコントローラの伝達関数として下記の［数１３］で示される。

ここで、ｆｃ_ik、Ｑ_ik、及びＧ_ikは、それぞれ前記評価データに対応する前記子データの有する前記中心周波数、前記品質係数、及び前記ゲイン値を示す。

第４発明に係るフィルタ係数算出装置は、第３発明において、前記評価部は、下記の［数１６］を前記条件として前記評価データを判別し、前記判別の結果に基づき前記評価データを前記更新又は前記評価することを特徴とする。

ここで、ｆ_d1は前記条件に対応する第１周波数を示し、ｐ_lо_wは前記第１周波数以下の上限値を示し、ｐ_upは前記第１周波数以上の上限値を示す。

第５発明に係るフィルタ係数算出装置は、第４発明において、前記評価部は、前記［数１６］及び下記の［数１７］を前記条件として前記評価データを前記判別し、前記判別の結果に基づき結果前記評価データを前記更新又は前記評価することを特徴とする。

ここで、ｆ_d2は前記条件に対応する第２周波数を示し、ｎ_lо_wは前記第２周波数以下の下限値を示す。

第６発明に係るフィルタ係数算出装置は、第３発明〜第５発明の何れかにおいて、前記評価部は、下記の［数１８］で示される評価関数（Ｅ）を参照して、前記評価データを前記評価することを特徴とする。

ここで、ｆ_iは評価周波数を示し、Ｒ_tg（ｆ_i）は前記評価周波数における目標値を示し、Ｃ₁は第１重み係数を示し、Ｃ₂は第２重み係数を示す。

第７発明に係るフィルタ係数算出装置は、第３発明〜第６発明の何れかにおいて、前記取得部は、下記の［数２］を参照して前記伝達関数に基づく前記伝達関数データ（Ｅ′（ｊω））を取得することを特徴とする。

ここで、Ｅ（ｊω）は前記伝達関数を示し、ｆ_lは補正対象となる補正周波数を示し、βは位相の勾配を示す。

第８発明に係るフィルタ係数算出装置は、第３発明〜第７発明の何れかにおいて、前記母集団生成部は、前記初期情報の有する下記の［数３］で示される中心周波数分布（ｆｃ）に基づき前記中心周波数を設定することを特徴とする。

ここで、ε_iniは乱数を示し、ｆｃ_upは上限周波数を示す。

第９発明に係るフィルタ係数算出装置は、第３発明〜第８発明の何れかにおいて、前記母集団生成部は、前記初期情報の有する下記の［数４］で示される品質係数分布（Ｑ）に基づき前記品質係数を設定し、前記初期情報の有する下記の［数５］で示されるゲイン値分布（Ｇ）に基づき前記ゲイン値を設定することを特徴とする。

ここで、Ｑ_upは上限品質係数を示し、Ｇ_upは上限ゲイン値を示し、ε_iniは乱数を示す。

第１０発明に係るフィルタ係数算出装置は、発信部に入力した信号及び受信部から出力された信号を用いて算出された伝達関数に基づき、前記発信部と前記受信部との間に接続された負帰還制御に係る複数のデジタルフィルタの係数を決定するフィルタ係数算出装置であって、前記伝達関数に基づく伝達関数データを取得する取得部と、予め取得された初期情報に基づき設定された複数の参照データを含む母集団を生成する母集団生成部と、遺伝的アルゴリズムを用いて、前記母集団のうち一部の前記参照データを選択し、前記選択された一部の前記参照データを更新し、前記選択及び前記更新を複数繰り返す最適化部と、前記母集団から第１参照データを選択し、前記第１参照データに基づき前記複数のデジタルフィルタの係数を出力する出力部と、を備え、前記最適化部は、前記選択された一部の前記参照データに基づき、複数の子データを生成する子データ生成部と、前記伝達関数データと、前記子データとを含む評価データを生成し、前記評価データを評価し、前記生成及び前記評価を繰り返す評価部と、前記評価の結果に基づき、前記複数の子データのうち一部の前記子データを選択し、前記選択された一部の前記参照データとして前記更新する更新部と、を有することを特徴とする。

第１１発明に係る補聴器は、外部空間から伝わる音を電気信号に変換する外部マイクロホンと、外耳道内から伝わる音を電気信号に変換する外耳道用マイクロホンと、前記外部マイクロホンにより変換された前記電気信号を使用者に応じて補聴処理する補聴処理部と、電気信号から変換した音を出力するレシーバと、前記レシーバと前記外耳道用マイクロホンとの間に配置された負帰還制御に係る複数のデジタルフィルタ、及び、前記複数のデジタルフィルタの係数を決定するフィルタ係数算出部、を有するコントローラと、を備え、前記フィルタ係数算出部は、前記レシーバに入力した信号及び前記外耳道用マイクロホンから出力された信号を用いて算出された伝達関数と、前記伝達関数に基づく伝達関数データとを取得する取得部と、予め取得された初期情報に基づき設定された複数の参照データを含む母集団を生成する母集団生成部と、遺伝的アルゴリズムを用いて、前記母集団のうち一部の前記参照データを選択し、前記選択された一部の前記参照データを更新し、前記選択及び前記更新を複数繰り返す最適化部と、前記母集団から第１参照データを選択し、前記第１参照データに基づき前記複数のデジタルフィルタの係数を出力する出力部と、を有し、前記最適化部は、前記選択された一部の前記参照データに基づき、複数の子データを生成する子データ生成部と、前記伝達関数データと、前記子データとを含む評価データを生成し、前記評価データを評価し、前記生成及び前記評価を繰り返す評価部と、前記評価の結果に基づき、前記複数の子データのうち一部の前記子データを選択し、前記選択された一部の前記参照データとして前記更新する更新部と、を有することを特徴とする。

第１発明〜第１１発明によれば、評価部は、遺伝的アルゴリズムを用いて、伝達関数データと、子データとを含む評価データを評価する。また、伝達関数データは、デジタルフィルタを用いる環境の伝達関数に基づいて取得される。このため、評価部は、デジタルフィルタを用いる環境の違いを考慮した評価を実施できる。これにより、複数のデジタルフィルタの係数を容易に決定し、抑制量の最適化を短時間で実現することが可能となる。

また、第２発明によれば、複数の評価データは、全体のゲイン値を含み、評価部は、評価データが条件を満たす場合には全体のゲイン値を更新する。すなわち、遺伝的アルゴリズムにより生成された子データ毎に最適な全体のゲイン値を設定することができる。このため、全体のゲインをデジタルフィルタの係数として用いることで、抑制量全体の調整を行うことができ、負帰還制御の精度向上を図ることが可能となる。

また、第３発明によれば、評価部は、［数１５］で示す評価データを生成する。このとき、評価データは、子データの中心周波数、品質係数、及びゲイン値、並びに全体のゲイン値を有しており、各値を係数とした複数のデジタルフィルタの抑制量に対応する。このため、評価部では、実際の抑制量に基づいた評価を実施することができる。これにより、複数のデジタルフィルタの係数を高精度に決定することが可能となる。

また、第４発明によれば、評価部は、［数１６］を条件として評価データを判別し、判別の結果に基づき評価データを更新又は評価する。［数１６］は、第１周波数以下の上限値及び第１周波数以上の上限値に対して評価データの値を比較する式を含む。このため、各評価データ（抑制量）における正帰還の上限値を任意に設定することができる。これにより、決定されたデジタルフィルタの係数を用いたときに、意図しない信号の増幅を抑制することが可能となる。

また、第５発明によれば、評価部は、［数１６］及び［数１７］を条件として評価データを判別し、判別の結果に基づき評価データを更新又は評価する。［数１７］は、第２周波数以下の下限値に対して評価データの値を比較する式である。このため、デジタルフィルタを用いたときに、負帰還制御が不要な周波数帯域を任意に設定することができる。これにより、電力の消費を抑制することが可能となる。

また、第６発明によれば、評価部は、［数１８］で示される評価関数を参照して、評価データを評価する。［数１８］は、複数の評価周波数における目標値と、評価データとの差を一義的な値で示すことができる。このため、評価の結果に基づき、複数の子データのうち一部の子データを容易に選択することができ、子データを目標値まで容易に収束させることができる。これにより、抑制量の最適化に必要とする時間をさらに短くすることが可能となる。

また、第７発明によれば、取得部は、［数２］を参照して伝達関数に基づく伝達関数データを取得する。［数２］は、補正周波数以下の伝達関数において、振幅特性を平坦とし、位相特性を回転させる式である。このため、伝達関数の変化を考慮したフィルタの係数を決定することができる。これにより、デジタルフィルタを用いる環境における伝達関数が変化した場合においても、抑制量の安定性を高めることが可能となる。

また、第８発明によれば、母集団生成部は、中心周波数分布に基づいて中心周波数を設定する。すなわち、参照データの取り得る中心周波数の範囲を、予め制限することができる。このため、遺伝的アルゴリズムを用いたとき、更新される参照データを確実に収束させることができる。これにより、抑制量の最適化に必要とする時間をさらに短くすることが可能となる。

また、第９発明によれば、品質係数分布及びゲイン値分布に基づき、品質係数及びゲイン値を設定する。ここで、デジタルフィルタに含まれるピーキングフィルタの周波数特性は、ピークの周波数、品質係数、及びゲイン値により決まる。このため、品質係数及びゲイン値の上限を予め制限することで、極端なピークを作る係数を排除することができる。これにより、デジタルフィルタとしてピーキングフィルタを用いた場合における抑制量の安定性を高めることが可能となる。

図１は、実施形態におけるフィルタ係数算出装置の構成の一例を示す模式図である。 図２（ａ）は、伝達関数の周波数特性の一例を示すグラフであり、図２（ｂ）は、伝達関数の位相特性の一例を示すグラフである。 図３（ａ）は負帰還制御装置の等価回路の一例を示し、図３（ｂ）はデジタルフィルタの等価回路の一例を示し、図３（ｃ）は、複数のデジタルフィルタの等価回路の一例を示す。 図４（ａ）は、８つのデジタルフィルタの周波数特性の一例を示すグラフであり、図４（ｂ）は、８つのデジタルフィルタの位相特性の一例を示すグラフである。 図５（ａ）は、デジタルフィルタの周波数特性の一例を示すグラフであり、図５（ｂ）は、デジタルフィルタの位相特性の一例を示すグラフである。 図６（ａ）は、実施形態におけるフィルタ係数算出装置の構成の一例を示す模式図であり、図６（ｂ）は、実施形態におけるフィルタ係数算出装置の機能の一例を示す模式図である。 図７は、実施形態におけるフィルタ係数算出装置の情報処理の流れの一例を示す図である。 図８は、実施形態におけるフィルタ係数算出装置の情報処理の流れの一部の一例を示す図である。 図９（ａ）は、伝達関数データの周波数特性の一例を示すグラフであり、図９（ｂ）は、伝達関数データの位相特性の一例を示すグラフである。 図１０（ａ）は、上限を制限したデジタルフィルタの抑制量の一例を示すグラフであり、図１０（ｂ）は、下限を制限したデジタルフィルタの抑制量の一例を示すグラフである。 図１１（ａ）は、世代数を１としたときのデジタルフィルタの抑制量の一例を示すグラフであり、図１１（ｂ）は、世代数を１００としたときのデジタルフィルタの抑制量の一例を示すグラフである。 図１２（ａ）は、世代数を３００としたときのデジタルフィルタの抑制量の一例を示すグラフであり、図１２（ｂ）は、世代数を５００としたときのデジタルフィルタの抑制量の一例を示すグラフである。 図１３（ａ）は、世代数を１０００としたときのデジタルフィルタの抑制量の一例を示すグラフであり、図１３（ｂ）は、世代数を１００００としたときのデジタルフィルタの抑制量の一例を示すグラフである。 図１４（ａ）は、世代数を１００００としたときの第１参照データにおけるナイキスト線図を示し、図１４（ｂ）は、図１４（ａ）の一部を拡大した図である。 図１５は、実施形態における補聴器の構成の一例を示す模式図である。 図１６は、他の実施形態におけるフィルタ係数算出装置の構成の一例を示す模式図である。

以下、本発明の実施形態におけるフィルタ係数算出装置、及び補聴器の一例について、図面を参照しながら説明する。

（フィルタ係数算出装置１の構成）
図１を参照して、本実施形態におけるフィルタ係数算出装置１の構成の例について説明する。図１は、本実施形態におけるフィルタ係数算出装置１の構成の一例を示す模式図である。

図１に示すように、フィルタ係数算出装置１として、主にパーソナルコンピュータ（ＰＣ）が用いられるほか、例えば携帯端末等の電子機器が用いられる。また、フィルタ係数算出装置１を負帰還制御装置５に内蔵してもよい。フィルタ係数算出装置１は、補聴器やオーディオ用イヤホン等の負帰還制御装置５に接続され、負帰還制御装置５の有するデジタルフィルタの係数を決定するために用いられる。

フィルタ係数算出装置１は、例えば公衆通信網（ネットワーク）を介して負帰還制御装置５と接続されてもよい。公衆通信網は、フィルタ係数算出装置１及び負帰還制御装置５が通信回路を介して接続されるインターネット網等を示し、光ファイバ通信網や、無線通信網で実現してもよい。

フィルタ係数算出装置１は、予め負帰還制御装置５の有するレシーバ５１に入力した信号及びマイクロホン５２から出力された信号を用いて伝達関数Ｅ（ｓ）を算出する。フィルタ係数算出装置１は、算出された伝達関数Ｅ（ｓ）に基づき、レシーバ５１とマイクロホン５２との間に接続された制御部５３の有する複数のデジタルフィルタの係数を決定する。このため、デジタルフィルタを用いた負帰還制御により、外耳道内等の空間５０に発生するこもり音等を抑制することができる。

フィルタ係数算出装置１の算出する伝達関数Ｅ（ｓ）は、下記の［数１］で示される。

ここで、Ｙ（ｓ）は、マイクロホン５２から出力された信号を示し、Ｘ（ｓ）は、レシーバ５１に入力した信号を示す。

伝達関数Ｅ（ｓ）は、例えば図２のように示すことができる。図２（ａ）は伝達関数Ｅ（ｓ）の周波数特性を示すグラフであり、図２（ｂ）は伝達関数Ｅ（ｓ）の位相特性を示すグラフである。図２に示すような伝達関数Ｅ（ｓ）は、周波数によって異なる特性を有する。このため、最適な負帰還制御を実現するためには、複数のデジタルフィルタを用いる必要がある。

図３は、負帰還制御装置５の原理説明図であり、図３（ａ）は負帰還制御装置５の等価回路を示し、図３（ｂ）はデジタルフィルタの等価回路を示し、図３（ｃ）は、複数のデジタルフィルタの等価回路を示す。

図３（ａ）に示すように、制御部５３は、複数のデジタルフィルタにより設定された伝達関数Ｈ（ｓ）（コントローラの伝達関数）を有する。すなわち、フィルタ係数算出装置１は、伝達関数Ｈ（ｓ）の設定に必要となる複数のデジタルフィルタの係数を算出する。

制御部５３は、信号ｙ（ｔ）を受信する。制御部５３は、複数のデジタルフィルタを介して、信号ｙ（ｔ）を信号ｈ（ｔ）に変換し、演算部５５に送信する。演算部５５は、外部入力（例えば、マイクロホン）５４からの参照信号となる信号ｒ（ｔ）を受信し、信号ｒ（ｔ）から信号ｈ（ｔ）を除算した信号ｕ（ｔ）を生成する。負帰還制御装置５は、伝達関数Ｅ（ｓ）を介して変換した信号ｕ’（ｔ）と、外来ノイズや耳内に発生するノイズ等に起因する信号ｄ（ｔ）とを受信し、信号ｕ’（ｔ）と信号ｄ（ｔ）とを加算した信号ｙ（ｔ）を生成する。このため、空間５０に発生したノイズ等に起因する信号ｄ（ｔ）の強度を抑制した信号ｙ（ｔ）を出力することができる。

図３（ｂ）に示すように、デジタルフィルタとして、例えばバイクワッドフィルタＦ（双２次フィルタ）が用いられる。バイクワッドフィルタＦは、５つの乗算部ＦＡ１、ＦＡ２、ＦＢ０、ＦＢ１、ＦＢ２と、２つの遅延部Ｚ^-1と、４つの演算部ＦＣ１、ＦＣ２、ＦＣ３、ＦＣ４とを有する。なお、上述した各構成の数は任意であり、必要に応じて設定してもよい。

図３（ｃ）に示すように、制御部５３の有する複数のデジタルフィルタとして、複数のバイクワッドフィルタＦ１、Ｆ２、・・・、ＦＮｂ、及び乗算部ＧＡが用いられる。各バイクワッドフィルタＦ１、Ｆ２、・・・、ＦＮｂは、直列に接続される。バイクワッドフィルタＦＮｂと演算部５５との間には、乗算部ＧＡが配置される。

本実施形態におけるフィルタ係数算出装置１は、バイクワッドフィルタＦにおける各乗算部ＦＡ１、ＦＡ２、ＦＢ０、ＦＢ１、ＦＢ２、及び乗算部ＧＡに用いられる値を決定することができる。この詳細については、後述する。

図４は、８つのデジタルフィルタの周波数特性の一例を示すグラフであり、図５は、図４に示す８つのデジタルフィルタを組み合わせたときの周波数特性を示すグラフである。図４（ａ）及び図５（ａ）はデジタルフィルタの周波数特性を示し、図４（ｂ）及び図５（ｂ）はデジタルフィルタの位相特性を示す。

図５に示すような周波数特性を有するデジタルフィルタを実装するために、図４に示すような複数のデジタルフィルタを設計する場合がある。この場合、非常に複雑な関係に基づくデジタルフィルタ毎の係数を決定する必要がある。このような場合においても、本実施形態におけるフィルタ係数算出装置１は、遺伝的アルゴリズムを用いることで、デジタルフィルタの最適な係数を容易に決定することができる。

特に、本実施形態におけるフィルタ係数算出装置１は、実数値遺伝的アルゴリズムを用いることが望ましい。発明者らは、実数値遺伝的アルゴリズムを用いることで、通常のビット演算を用いる遺伝的アルゴリズムを用いる場合に比べ、複数のデジタルフィルタの最適な係数を短時間で決定することが可能となることを見出した。

図６（ａ）は、本実施形態におけるフィルタ係数算出装置１の構成の一例を示す模式図である。フィルタ係数算出装置１は、筐体１０と、ＣＰＵ１０１と、ＲＯＭ１０２と、ＲＡＭ１０３と、記憶部１０４と、Ｉ／Ｆ１０５〜１０７とを備える。各構成１０１〜１０７は、内部バス１１０により接続される。

ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１は、フィルタ係数算出装置１全体を制御する。ＲＯＭ（Read Only Memory）１０２は、ＣＰＵ１０１の動作コードを格納する。ＲＡＭ（Random Access Memory）１０３は、ＣＰＵ１０１の動作時に使用される作業領域である。記憶部１０４は、初期情報等の各種情報が記憶される。記憶部１０４として、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）の他、ＳＳＤ（solid state drive）等のデータ保存装置が用いられる。なお、例えばフィルタ係数算出装置１は、図示しないＧＰＵ（Graphics Processing Unit）を有してもよい。ＧＰＵを有することで、通常よりも高速演算処理が可能となる。

Ｉ／Ｆ１０５は、負帰還制御装置５等の外部装置との各種情報の送受信を行うためのインターフェースである。Ｉ／Ｆ１０６は、入力部分１０８との情報の送受信を行うためのインターフェースである。入力部分１０８として、例えばキーボードが用いられ、フィルタ係数算出装置１の管理者や作業者等は、入力部分１０８を介して、各種情報又はフィルタ係数算出装置１の制御コマンド等を入力する。Ｉ／Ｆ１０７は、出力部分１０９との各種情報の送受信を行うためのインターフェースである。出力部分１０９は、記憶部１０４に保存された各種情報、又はフィルタ係数算出装置１の処理結果等を出力する。出力部分１０９として、ディスプレイが用いられ、例えばタッチパネル式として入力部分１０８を含んでもよい。

図６（ｂ）は、本実施形態におけるフィルタ係数算出装置１の機能の一例を示す模式図である。フィルタ係数算出装置１は、取得部１１と、母集団生成部１２と、最適化部１３と、出力部１４と、入力部１５と、情報ＤＢ１６とを備える。取得部１１、母集団生成部１２、最適化部１３、出力部１４、入力部１５、及び情報ＤＢ１６は、ＣＰＵ１０１が、ＲＡＭ１０３を作業領域として、記憶部１０４等に記憶されたプログラムを実行することにより実現される。

＜取得部１１＞
取得部１１は、伝達関数Ｅ（ｓ）を取得する。 取得部１１は、伝達関数Ｅ（ｓ）に基づき、伝達関数データＥ´（ｊω）を取得する。伝達関数データＥ´（ｊω）は、必要に応じて伝達関数Ｅ（ｓ）に補正処理を実行したデータであり、例えば伝達関数Ｅ（ｓ）を伝達関数データＥ´（ｊω）としてもよい。なお、補正処理を実行する場合の詳細は、後述する。

＜母集団生成部１２＞
母集団生成部１２は、複数の参照データを含む母集団を生成する。複数の参照データは、予め取得された初期情報に基づき設定される。

参照データは、複数のデジタルフィルタの係数に対応するデータを有する。例えば、参照データの有する中心周波数、品質係数、及びゲイン値に基づき、図２（ｂ）及び図２（ｃ）で示した各乗算部ＦＡ１、ＦＡ２、ＦＢ０、ＦＢ１、ＦＢ２の値を、デジタルフィルタの数Ｎｂに応じて設定することができる。なお、品質係数（クオリティファクタ）は一般的にＱ値と呼ばれ、共振のピークの鋭さを表す値である。

初期情報は、初期段階における参照データを設定する値を有し、例えば中心周波数分布ｆｃ、品質係数分布Ｑ、及びゲイン値分布Ｇの少なくとも何れかを有する。この場合、中心周波数、品質係数、及びゲイン値は、例えば初期情報に含まれる各分布の範囲に基づいて設定される。

初期情報は、例えばデジタルフィルタの数Ｎｂと、各デジタルフィルタの係数の数Ｎｐとを有するほか、遺伝的アルゴリズムを用いる際に必要となる初期条件や、後述する評価等に必要となる値を有する。

＜最適化部１３＞
最適化部１３は、遺伝的アルゴリズムを用いて、母集団のうち一部の参照データをランダムで選択し、選択された一部の参照データを更新する。最適化部１３は、上記選択及び更新を複数繰り返す。最適化部１３は、子データ生成部１３ａと、評価部１３ｂと、更新部１３ｃとを有する。

＜子データ生成部１３ａ＞
子データ生成部１３ａは、選択された一部の参照データに基づき、複数の子データｔ_iを生成する（交叉）。子データ生成部１３ａは、例えばＲＥＸ（Real-coded Ensemble Xover）に基づいて複数の子データｔ_iを生成する。

最適化部１３は、選択された一部の参照データの数に比べて、子データｔ_iの数を多く生成する。このため、複数の子データｔ_iを生成するとき、一部の参照データに比べて、デジタルフィルタの係数としてより良いデータとなる可能性を高めることができる。

＜評価部１３ｂ＞
評価部１３ｂは、伝達関数データＥ´（ｊω）と、子データｔ_iとを有する評価データＲ（ω）を生成し、評価データＲ（ω）を評価する。評価部１３ｂは、上記生成及び評価を繰り返す。評価データＲ（ω）は、伝達関数データＥ´（ｊω）を有しており、デジタルフィルタの抑制量に対応する値を示す。このため、評価部１３ｂは、デジタルフィルタを用いる環境に対応した抑制量に基づき、評価を実施することができる。

＜更新部１３ｃ＞
更新部１３ｃは、評価部１３ｂにおける評価の結果に基づき、複数の子データｔ_iのうち一部の子データｔ_iを選択する。更新部１３ｃは、選択した一部の子データｔ_iを、子データｔ_i生成時に選択された一部の参照データとして更新する。子データｔ_iの選択及び更新する数は、任意で設定することができ、例えば評価部１３ｂの評価結果の高い順番に選択及び更新してもよい。これにより、母集団内の参照データを、デジタルフィルタに適した係数に近づけることができる。

＜出力部１４＞
出力部１４は、Ｉ／Ｆ１０５を介してレシーバ５１に信号Ｘ（ｓ）を送信（入力）する。出力部１４は、母集団から第１参照データを選択し、第１参照データに基づき複数のデジタルフィルタの係数を出力する。出力部１４は、例えば複数の参照データに対して評価部１３ｂと同様の評価を実施し、最も評価の高い参照データを第１参照データとして評価する。このため、最適化部１３により更新された参照データを有する母集団から、最適なデジタルフィルタの係数として第１参照データを選択することができる。

出力部１４は、Ｉ／Ｆ１０７を介して出力部分１０９にデジタルフィルタの係数を表示させるほか、例えばＩ／Ｆ１０５を介して負帰還制御装置５の制御部５３にデジタルフィルタの係数を送信し、デジタルフィルタの係数を直接設定できるようにしてもよい。

＜入力部１５＞
入力部１５は、Ｉ／Ｆ１０５を介してマイクロホン５２から出力された信号Ｙ（ｓ）を取得する。入力部１５は、例えばＩ／Ｆ１０６を介して入力部分１０８から入力された初期情報等を取得する。入力部１５は、例えば可搬メモリ等の記憶媒体を介して、初期情報等を取得してもよい。

＜情報ＤＢ１６＞
情報ＤＢ１６は、予め取得された初期情報、信号Ｘ（ｓ）、信号Ｙ（ｓ）、伝達関数Ｅ（ｓ）、伝達関数データＥ´（ｊω）等が記憶される。上記のほか、情報ＤＢ１６には、後述する生成された参照データを含む母集団、子データｔ_i、評価データＲ（ω）、判定の条件等が記憶される。各種情報（データ）は、記憶部１０４に保存される。各構成１１〜１５は、必要に応じて情報ＤＢ１６に各種情報を記憶させ、又は各種情報を取出す。

（フィルタ係数算出装置１の処理）
次に、本実施形態におけるフィルタ係数算出装置１の情報処理の手順について説明する。図７は、本実施形態におけるフィルタ係数算出装置１の情報処理の流れの一例を示す図である。

＜伝達関数データＥ´（ｊω）を取得：ステップＳ１１０＞
図７に示すように、取得部１１は、伝達関数Ｅ（ｓ）に基づき補正処理した伝達関数データＥ´（ｊω）を取得する（ステップＳ１１０）。取得部１１は、例えば予め信号Ｘ（ｓ）及び信号Ｙ（ｓ）を取得して、伝達関数Ｅ（ｓ）を算出するほか、例えば予め算出された伝達関数Ｅ（ｓ）を取得してもよい。

取得部１１は、例えば取得した伝達関数Ｅ（ｓ）及び伝達関数データＥ´（ｊω）を、情報ＤＢ１６に記憶する。なお、信号Ｘ（ｓ）は、フィルタ係数算出装置１から負帰還制御装置５に送信するほか、例えば他の端末から負帰還制御装置５に送信してもよい。

取得部１１は、例えば下記の［数２］を参照して伝達関数データＥ´（ｊω）を所得してもよい。

ここで、ｊは複素数を示し、ωは角振動数を示し、ｓ＝ｊωである。ｆ_lは補正対象となる補正周波数（Ｈｚ）を示し、βは位相の勾配を示す。初期情報は、補正周波数ｆ_l及び勾配βを有する。

上記の［数２］を参照することで、補正周波数ｆ_l以下の伝達関数データＥ´（ｊω）において、振幅特性と、位相特性とを制御することができる。

特に、負帰還制御装置５として補聴器が用いられる場合、補聴器の付け外しや、装用自の口の開け閉めにより耳内の伝達関数Ｅ（ｓ）が変化することがある。これは、補聴器と外耳道の隙間が変化したり、外耳道の容積が微小に変化したりすることに起因する。このとき、補正周波数ｆ_l及び勾配βを設定することで、上記伝達関数Ｅ（ｓ）の変化を予め考慮することができ、実使用条件における安定性をさらに高めることが可能となる。

例えば補正周波数ｆ_lを２０Ｈｚとし、勾配βを１０とした場合において決定されたデジタルフィルタの抑制量を、図９に示す。図９に示すように、２０Ｈｚ以下において、振幅特性を平坦（図９（ａ）の矢印）とし、位相特性を回転（図９（ｂ）の矢印）させることができる。これにより、使用者の顎の動きなどで伝達関数Ｅ（ｓ）が若干変化する場合であっても、補聴器を安定的に駆動することが可能となる。

＜母集団を生成：ステップＳ１２０＞
次に、母集団生成部１２は、予め取得された初期情報に基づき設定された複数の参照データを含む母集団を生成する（ステップＳ１２０）。母集団生成部１２は、例えば情報ＤＢ１６から初期情報を取得し、母集団を生成する。複数の参照データの数は、初期情報に含まれ、任意に設定することができる。母集団生成部１２は、例えば取得した母集団を、情報ＤＢ１６に記憶する。

母集団生成部１２は、初期情報の有するデジタルフィルタの数Ｎｂと、各デジタルフィルタの係数の数Ｎｐとに基づき、各参照データの係数の数を設定する。各参照データの係数の数Ｎｎ（同定する係数の数）は、Ｎｂ×Ｎｐで示され、例えばＮｂ＝８、Ｎｐ＝３のとき、Ｎｎ＝２４である。

母集団生成部１２は、例えば下記の［数３］で示される中心周波数分布ｆｃを取得する。

ここで、ε_iniは任意の分散を有する乱数を示し、ｆｃ_upは上限周波数（Ｈｚ）を示す。母集団生成部１２は、中心周波数分布ｆｃに基づき中心周波数を設定し、参照データを生成する。このため、各参照データの中心周波数を、中心周波数分布ｆｃに示す範囲内で設定頻度に重み付けをした状態で設定することができる。これにより、遺伝的アルゴリズムを用いたとき、探索範囲を事前に制限することができ、更新される参照データを確実に収束させることができる。

特に、負帰還制御装置５として補聴器が用いられる場合、デジタルフィルタのカットオフ周波数は、負の値を設定することができない。このため、デジタルフィルタがローパスフィルタを含む場合、上限周波数ｆｃ_up及び下限周波数を設定することで、補聴器におけるデジタルフィルタの係数として適用可能な中心周波数に収束させることが可能となる。例えば、上限周波数ｆｃ_upを８０００Ｈｚとし、さらに下限周波数を１Ｈｚとすることで、補聴器におけるデジタルフィルタの係数として適用可能な中心周波数に収束させることが容易となる。

母集団生成部１２は、例えば下記の［数４］で示される品質係数分布Ｑ、及び下記の［数５］で示されるゲイン値分布Ｇを取得する。

ここで、Ｑ_upは上限品質係数を示し、Ｇ_upは上限ゲイン値（ｄＢ）を示す。母集団生成部１２は、品質係数分布Ｑに基づき品質係数を設定し、ゲイン値分布Ｇに基づきゲイン値を設定し、参照データを生成する。このため、品質係数及びゲイン値を制限することができ、デジタルフィルタが急峻な周波数特性を有することを防止できる。

特に、負帰還制御装置５として補聴器が用いられる場合、所望の帯域を増幅又は減衰させるために、デジタルフィルタの一種であるピーキングフィルタが重要な役割を担う。ピーキングフィルタの周波数特性は、ピークの周波数を示す中心周波数、ピークの鋭さを示す品質係数、及びピークの高さを制御するゲイン値によって決められる。このため、デジタルフィルタがピーキングフィルタを含む場合、上限品質係数Ｑ_up及び上限ゲイン値Ｇ_upを設定することで、極端なピークの形成を抑制することができる。例えば、上限品質係数Ｑ_upを２、及び上限ゲイン値Ｇ_upを２５とすることで、補聴器に不要なピークの形成をさらに抑制することができる。

＜母集団の最適化：ステップＳ１３０＞
最適化部１３は、遺伝的アルゴリズムを用いて、母集団のうち一部の参照データを選択し、選択された一部の参照データを更新し、選択及び更新を複数繰り返す（ステップＳ１３０）。最適化部１３は、例えばＪＧＧモデル（Just Generation Gapモデル）に基づいて、ステップＳ１３０を実施する。

最適化部１３は、例えば情報ＤＢ１６から母集団及び初期情報を取得し、一部の参照データの選択及び更新を複数繰り返す。最適化部１３は、例えば更新済みの参照データを含む母集団を、情報ＤＢ１６に記憶するほか、更新の過程で取得した各種データ等を、情報ＤＢ１６に適宜記憶し、又は情報ＤＢ１６から適宜取出す。

ステップＳ１３０では、選択及び更新としてステップＳ１３１〜ステップＳ１３４を複数回繰り返す。最適化部１３は、初期情報の有する繰り返し回数（世代数Ｎ_gen）に基づき、ステップＳ１３１〜ステップＳ１３４を繰り返すほか、例えば更新の前後における参照データの比較結果に基づいて、繰り返しを終了してもよい。なお、最適化部１３は、ステップＳ１３１〜ステップＳ１３４において必要となる初期情報や、生成された各種情報を、適宜情報ＤＢ１６から取出し、又は記憶する。

＜一部の参照データを選択：ステップＳ１３１＞
最適化部１３は、初期情報の有する親数μに基づき、母集団のうち一部の参照データをランダムで選択する（ステップＳ１３１）。親数μは、参照データの選択数を示し、例えばＮｎ＋１で示され、Ｎｎ＝２４のとき、μ＝２５である。最適化部１３は、例えば選択された一部の参照データとして、例えば下記の［数６］で示されるμ行Ｎｎ列の行列Ｐを取得する。

すなわち、行列Ｐの行数は、選択された参照データの数を示し、行列Ｐの列数は、各参照データの係数の数を示す。

＜複数の子データｔ_iを生成：ステップＳ１３２＞
次に、子データ生成部１３ａは、選択された一部の参照データに基づき、複数の子データｔ_iを生成する（ステップＳ１３２）。子データ生成部１３ａは、例えば下記の［数７］を参照して、行列Ｐを乱数Ｎ（０，０．１）の分布に変換して下記の［数８］で示される行列Ｐｔを算出する。

ここで、Ｎ_pо_pは初期情報の有する集団サイズを示す。Ｎ_pо_pは、例えばＮｎ×２５で示され、Ｎｎ＝２４のとき、Ｎ_pо_p＝６００である。

次に、子データ生成部１３ａは、行列Ｐｔに基づいて、下記の［数９］で示される親個体ｙ_iを設定する。

ここで、ｉは親数μのうちの１つを示す。

次に、子データ生成部１３ａは、下記の［数１０］で示される親個体の重心＜ｙ＞を算出し、下記の［数１１］で示される子個体ｘ_iを生成する。

ここで、εは任意の乱数を示し、λは生成子個体数を示す。初期情報は、乱数ε及び生成子個体数λを有する。生成子個体数λは、例えばＮｎ×４で示される。

その後、子データ生成部１３ａは、上記の［数７］を参照して、子個体ｘ_iを変換して下記の［数１２］に示す子データｔ_iを生成する。

ここで、ｆｃ_i、Ｑ_i、及びＧ_iは、それぞれ子データｔ_iの有する中心周波数、品質係数、及びゲイン値を示す。子データｔ_iの数は、生成子個体数と同様のλで示される。

＜評価データＲ（ω）を生成、評価：ステップＳ１３３＞
次に、評価部１３ｂは、伝達関数データＥ´（ｊω）と、子データｔ_iとを含む評価データＲ（ω）を生成し、評価データＲ（ω）を評価し、生成及び評価を複数繰り返す（ステップＳ１３３）。評価部１３ｂは、従来の遺伝的アルゴリズムを用いる場合と同様に、評価データＲ（ω）を任意の評価関数によって評価を繰り返し実施するほか、例えば図８に示すように、生成及び評価としてステップＳ１３３ａ〜ステップＳ１３３ｆを繰り返し実施してもよい。評価部１３ｂは、子データｔ_iの数λに基づき、評価を繰り返し実施する。以下、ステップＳ１３３ａ〜ステップＳ１３３ｆを実施した場合について説明する。

＜コントローラの伝達関数Ｈ（ｓ）を生成：ステップＳ１３３ａ＞
評価部１３ｂは、下記の［数１３］に示すコントローラの伝達関数Ｈ（ｓ）を生成する（ステップＳ１３３ａ）。

伝達関数Ｈ（ｓ）は、子データｔ_iをデジタルフィルタの係数として用いた場合における伝達関数を示す。なお、伝達関数Ｈ（ｓ）は、子データｔ_i毎に別途生成される。

＜一巡伝達関数Ｌ（ｓ）を生成：ステップＳ１３３ｂ＞
次に、評価部１３ｂは、下記の［数１４］に示す一巡伝達関数Ｌ（ｓ）を生成する（ステップＳ１３３ｂ）。

ここで、Ｇ_allは全体のゲイン値（ｄＢ）を示す。全体のゲイン値Ｇ_allは、予め初期値が初期情報として設定され、例えば−８０ｄＢである。全体のゲイン値Ｇ_allは、後述する各評価データＲ（ω）の判別に応じて更新されたあと、図３（ｃ）に示した乗算部ＧＡの係数として出力される。なお、全体のゲイン値Ｇ_allは、伝達関数Ｈ（ｓ）毎に初期値が設定される。

＜評価データＲ（ω）を生成：ステップＳ１３３ｃ＞
次に、評価部１３ｂは、下記の［数１５］に示す評価データＲ（ω）を生成する（ステップＳ１３３ｃ）。

評価データＲ（ω）は、子データｔ_iをデジタルフィルタの係数として用いた場合における抑制量に対応する。なお、評価データＲ（ω）は、一巡伝達関数Ｌ（ｓ）毎に生成される。

＜評価データＲ（ω）を判別：ステップＳ１３３ｄ＞
次に、評価部１３ｂは、下記の［数１６］を予め設定された条件として、評価データＲ（ω）及び評価データＲ（ω）に含まれる一巡伝達関数Ｌ（ｓ）を判別する（ステップＳ１３３ｄ）。

ここで、ｆ_d1は判別の基準となる第１周波数（Ｈｚ）を示し、ｐ_lо_wは第１周波数ｆ_d1以下の上限値（ｄＢ）を示し、ｐ_upは第１周波数ｆ_d1以上の上限値（ｄＢ）を示す。初期情報は、第１周波数ｆ_d1、及び各上限値ｐ_lо_w、ｐ_upを有する。

評価部１３ｂは、評価データＲ（ω）が上記条件を満たすか否かを判別し、満たす場合には評価データＲ（ω）に含まれる全体のゲイン値Ｇ_allを更新する（ステップＳ１３３ｅ）。評価部１３ｂは、例えば全体のゲイン値Ｇ_allに１を加えた値を全体のゲイン値Ｇ_allとして更新し、再度ステップＳ１３３ｂを実行する。これに対し、評価部１３ｂは、評価データＲ（ω）が上記条件を満たさない場合には、評価データＲ（ω）の評価を実行する（ステップＳ１３３ｆ）。

評価部１３ｂが評価データＲ（ω）を判別することで、評価データＲ（ω）毎に最適化された全体のゲイン値Ｇ_allを設定することができる。このため、遺伝的アルゴリズムにより生成された子データｔ_i毎に、最適な全体のゲイン値Ｇ_allを設定することができる。これにより、決定されたデジタルフィルタの係数を用いる際、元の信号の位相と、負帰還制御された信号の位相とが、一致して正帰還となる信号を抑制することができ、意図しない信号の増幅を抑制することが可能となる。

特に、負帰還制御装置５として補聴器が用いられる場合、こもり音抑制機能における正帰還の増幅を制御でき、音圧が増加することを抑制できる。例えば第１周波数ｆ_d1を３００Ｈｚとし、上限値ｐ_lо_wを５ｄＢとし、上限値ｐ_upを５ｄＢとした場合において決定されたデジタルフィルタの抑制量を、図１０（ａ）に示す。図１０（ａ）に示すように、抑制量全体の振幅を、破線（５ｄＢ）以下に抑制することができる。

評価部１３ｂは、例えば上記の［数１６］及び下記の［数１７］を予め設定された条件として、評価データＲ（ω）を判別してもよい。

ここで、ｆ_d2は判別の基準となる第２周波数（Ｈｚ）を示し、ｎ_lо_wは第２周波数ｆ_d2以下の下限値（ｄＢ）を示す。

上記の［数１７］を条件として評価データＲ（ω）を判別することで、負帰還制御が不要な周波数帯域を任意に設定することができる。

特に、負帰還制御装置５として補聴器が用いられる場合、第２周波数ｆ_d2以下の下限値ｎ_lо_wを設定することで、電池の消耗を抑制することができる。例えば第２周波数ｆ_d2を１０Ｈｚとし、下限値ｎ_lо_wを−５ｄＢとした場合において決定されたデジタルフィルタの抑制量を、図１０（ｂ）に示す。図１０（ｂ）に示すように、１０Ｈｚ以下における抑制量の振幅を、破線（−５ｄＢ）以上に抑制することができる。

＜評価データＲ（ｆ_i）を評価：ステップＳ１３３ｆ＞
次に、評価部１３ｂは、下記の［数１８］に示される評価関数Ｅを参照して、評価データＲ（ｆ_i）を評価する（ステップＳ１３３ｆ）。

ここで、Ｒ_tg（ｆ_i）は目標値（ｄＢ）を示し、Ｃ₁は初期情報の有する第１重み係数を示し、Ｃ₂は初期情報の有する第２重み係数を示し、ｆ_iは初期情報の有する評価周波数（Ｈｚ）を示し、ｋは任意の数を示す。

初期情報は、目標値Ｒ_tg（ｆ_i）、第１重み係数Ｃ₁、第２重み係数Ｃ₂、評価周波数ｆ_i、及び任意の数ｋを有する。上記の［数１８］に示す各重み係数Ｃ₁、Ｃ₂を設定することで、目標とする抑制量に収束し易い評価結果を示すことができる。

特に、負帰還制御装置５として補聴器が用いられる場合、例えば第１重み係数Ｃ₁を０．１とし、第２重み係数Ｃ₂を１００とする。また、評価周波数ｆ_iの数ｋを５とし、第１評価周波数ｆ₁を１００Ｈｚとし、第２評価周波数ｆ₂を１４０Ｈｚとし、第３評価周波数ｆ₃を２００Ｈｚとし、第４評価周波数ｆ₄を３００Ｈｚとし、第５評価周波数ｆ₅を４００Ｈｚとすることで、補聴器に適した抑制量に収束し易い評価結果を示すことができる。

＜複数の子データｔ_iを一部の参照データとして更新：ステップＳ１３４＞
上述したステップＳ１３３における生成及び評価の繰り返し（子個体ｘ_iのループ）を実行した後、更新部１３ｃは、ステップＳ１３３ｆにおける評価の結果に基づき、複数の子データｔ_iのうち一部の子データｔ_iを選択し、ステップＳ１３１において選択された一部の参照データとして更新する（ステップＳ１３４）。更新部１３ｃは、例えば評価の結果における上位μ個の評価データＲ（ω）に対応する子データｔ_iを選択し、μ個の選択された参照データとして更新する。このとき、更新部１３ｃは、例えば選択された一部の子データｔ_iと、選択された一部の子データｔ_iに対応する全体のゲイン値Ｇ_allとを、選択された一部の参照データとして更新又は追加してもよい。

＜第１データを選択し、デジタルフィルタの係数を出力：ステップＳ１４０＞
上述したステップＳ１３０における選択及び更新の繰り返し（世代のループ）を実行した後、出力部１４は、母集団から第１参照データを選択し、第１参照データに基づき複数のデジタルフィルタの係数を出力する（ステップＳ１４０）。出力部１４は、目標値Ｒ_tg（ｆ_i）に最も近い係数を有する参照データを選択する。

出力部１４は、例えば上記の［数１８］に示される評価関数Ｅを参照して、母集団の参照データを評価してもよい。このとき、出力部１４は、例えば各参照データに基づき上記の［数１５］に示す評価データＲ（ω）を生成して評価してもよい。

これにより、本実施形態におけるフィルタ係数算出装置１の情報処理の手順が終了する。なお、上述した初期情報は、管理者や作業者等により、予め入力部分１０８等を介して情報ＤＢ１６に記憶させるほか、例えば初期情報のデータベースを予め記憶部１０４に構築し、必要に応じて情報ＤＢ１６から取出してもよい。

本実施形態におけるフィルタ係数算出装置１によれば、評価部１３ｂは、遺伝的アルゴリズムを用いて、伝達関数データＥ´（ｊω）と、子データｔ_iとを含む評価データＲ（ω）を評価する。また、伝達関数データＥ´（ｊω）は、デジタルフィルタを用いる環境の伝達関数Ｅ（ｓ）に基づいて取得される。このため、評価部１３ｂは、デジタルフィルタを用いる環境の違いを考慮した評価を実施できる。これにより、複数のデジタルフィルタの係数を容易に決定し、抑制量の最適化を短時間で実現することが可能となる。

また、本実施形態におけるフィルタ係数算出装置１によれば、複数の評価データＲ（ω）は、全体のゲイン値Ｇ_allを含み、評価部１３ｂは、評価データＲ（ω）が条件を満たす場合には全体のゲイン値Ｇ_allを更新する。すなわち、遺伝的アルゴリズムにより生成された子データｔ_i毎に最適な全体のゲイン値Ｇ_allを設定することができる。このため、全体のゲイン値Ｇ_allをデジタルフィルタの係数として用いることで、抑制量全体の調整を行うことができ、負帰還制御の精度向上を図ることが可能となる。

また、本実施形態におけるフィルタ係数算出装置１によれば、評価部１３ｂは、上記の［数１５］で示す評価データＲ（ω）を生成する。このとき、評価データＲ（ω）は、子データｔ_iの中心周波数ｆｃ_i、品質係数Ｑ_i、及びゲイン値Ｇ_i、並びに全体のゲイン値Ｇ_allを有しており、各値を係数とした複数のデジタルフィルタの抑制量に対応する。このため、評価部１３ｂでは、実際の抑制量に基づいた評価を実施することができる。これにより、複数のデジタルフィルタの係数を高精度に決定することが可能となる。

また、本実施形態におけるフィルタ係数算出装置１によれば、評価部１３ｂは、上記の［数１６］を条件として評価データＲ（ω）を判別し、判別の結果に基づき評価データＲ（ω）を更新又は評価する。上記の［数１６］は、第１周波数ｆ_d1以下の上限値ｐ_lо_w及び第１周波数ｆ_d1以上の上限値ｐ_upに対して評価データＲ（ω）の値を比較する式を含む。このため、各評価データＲ（ω）（抑制量）における正帰還の上限値を任意に設定することができる。これにより、決定されたデジタルフィルタの係数を用いたときに、意図しない信号の増幅を抑制することが可能となる。

また、本実施形態におけるフィルタ係数算出装置１によれば、評価部１３ｂは、上記の［数１６］及び上記の［数１７］を条件として評価データＲ（ω）を判別し、判別の結果に基づき評価データＲ（ω）を更新又は評価する。上記の［数１７］は、第２周波数ｆ_d2以下の下限値ｎ_lо_wに対して評価データＲ（ω）の値を比較する式である。このため、デジタルフィルタを用いたときに、負帰還制御が不要な周波数帯域を任意に設定することができる。これにより、電力の消費を抑制することが可能となる。

また、本実施形態におけるフィルタ係数算出装置１によれば、評価部１３ｂは、上記の［数１８］で示される評価関数Ｅを参照して、評価データＲ（ω）を評価する。上記の［数１８］は、複数の評価周波数ｆ_iにおける目標値Ｒ_tg（ｆ_i）と、評価データＲ（ω）との差を一義的な値で示すことができる。このため、評価の結果に基づき、複数の子データｔ_iのうち一部の子データｔ_iを容易に選択することができ、子データｔ_iを目標値Ｒ_tg（ｆ_i）まで容易に収束させることができる。これにより、抑制量の最適化に必要とする時間をさらに短くすることが可能となる。

また、本実施形態におけるフィルタ係数算出装置１によれば、取得部１１は、上記の［数２］を参照して伝達関数Ｅ（ｓ）に基づく伝達関数データＥ´（ｊω）を取得する。上記の［数２］は、補正周波数以下の伝達関数Ｅ（ｓ）において、振幅特性を平坦とし、位相特性を回転させる式である。このため、伝達関数Ｅ（ｓ）の変化を考慮したフィルタの係数を決定することができる。これにより、デジタルフィルタを用いる環境における伝達関数Ｅ（ｓ）が変化した場合においても、抑制量の安定性を高めることが可能となる。

また、本実施形態におけるフィルタ係数算出装置１によれば、母集団生成部１２は、中心周波数分布ｆｃに基づいて中心周波数を設定する。すなわち、参照データの取り得る中心周波数の範囲を、予め制限することができる。このため、遺伝的アルゴリズムを用いたとき、更新される参照データを確実に収束させることができる。これにより、抑制量の最適化に必要とする時間をさらに短くすることが可能となる。

また、本実施形態におけるフィルタ係数算出装置１によれば、品質係数分布Ｑ及びゲイン値分布Ｇに基づき、品質係数及びゲイン値を設定する。ここで、デジタルフィルタに含まれるピーキングフィルタの周波数特性は、ピークの周波数、品質係数、及びゲイン値により決まる。このため、品質係数及びゲイン値の上限を予め制限することで、極端なピークを作る係数を排除することができる。これにより、デジタルフィルタとしてピーキングフィルタを用いた場合における抑制量の安定性を高めることが可能となる。

次に、本実施形態におけるフィルタ係数算出装置１の実施例について説明する。本実施例では、負帰還制御装置５として補聴器を用いた。制御対象となる補聴器は、図２に示した伝達関数Ｅ（ｓ）（耳内伝達関数）を有する。

本実施例において、評価周波数ｆ_iとして、第１評価周波数ｆ₁を１００Ｈｚとし、第２評価周波数ｆ₂を２００Ｈｚとし、第３評価周波数ｆ₃を３００Ｈｚとし、第４評価周波数ｆ₄を４００Ｈｚとした。目標値Ｒ_tg（ｆ_i）として、第１評価周波数ｆ₁において２０ｄＢとし、第２評価周波数ｆ₂において２０ｄＢとし、第３評価周波数ｆ₃において１７ｄＢとし、第４評価周波数ｆ₄において１５ｄＢとした。

また、本実施例において、補聴器には８つのバイクワッドフィルタＦを直列に接続する構成とした。使用する８つのバイクワッドフィルタＦは、ピーキングフィルタを５つ、ローシェルフフィルタを２つ、ハイパスフィルタを１つとした。また、正帰還の増幅を抑制する各上限値ｐ_lо_w、ｐ_upを５ｄＢとした。その他初期条件の値は、上記に一例として示した値を適宜使用した。

上記初期情報の設定により、フィルタ係数算出装置１を実施した結果を、図１１〜図１４に示す。
図１１〜図１３は、異なる世代数Ｎ_genの最後に更新された参照データに基づく抑制量を示す。図１１〜図１３には２５種類の周波数特性が示されており、更新された参照データの数に対応する。また、目標値Ｒ_tg（ｆ_i）を太線で示す。

図１１（ａ）は世代数Ｎ_genが１の結果を示し、図１１（ｂ）は世代数Ｎ_genが１００の結果を示し、図１２（ａ）は世代数Ｎ_genが３００の結果を示し、図１２（ｂ）は世代数Ｎ_genが５００の結果を示し、図１３（ａ）は世代数Ｎ_genが１０００の結果を示し、図１３（ｂ）は世代数Ｎ_genが１００００の結果を示す。

世代数Ｎ_genが１及び１００の結果では、図１１に示すように、各周波数特性の差異が目立つ結果を示しており、また、各周波数特性が目標値Ｒ_tg（ｆ_i）と乖離している結果を示す。これに対し、世代数Ｎ_genが３００、５００、及びの結果では、図１２、及び図１３（ａ）に示すように、各周波数特性の差異が小さくなる結果を示し、目標値Ｒ_tg（ｆ_i）に隣接する結果を示した。さらに、世代数Ｎ_genが１００００の結果では、図１３（ｂ）に示すように、各周波数特性がほぼ等しくなる結果を示し、目標値Ｒ_tg（ｆ_i）とほぼ等しい値となる結果を示した。

また、図１３（ｂ）に示した世代数Ｎ_genが１００００のときにおける参照データの中で、最も目標値Ｒ_tg（ｆ_i）に近い抑制量を取る参照データ（第１参照データ）を選択し、補聴器のデジタルフィルタの係数を決定した結果は、図４及び図５に示した形状に該当し、非常に複雑な周波数特性が得られることを確認した。

また、第１参照データにおけるナイキスト線図を導出した結果は、図１４に示した形状に該当する。図１４（ａ）はナイキスト線図を示し、図１４（ｂ）は図１４（ａ）の（０，−１ｊ）付近の拡大図を示す。ここで、図１４において、第１参照データにおけるナイキスト線図は、破線の範囲外にプロットされている。破線の円及び直線で囲まれた範囲（斜線部分）では、正帰還が５ｄＢ以上であることを示す。このため、正帰還が５ｄＢ以下であることを確認した。

（補聴器１００の構成）
次に、実施形態における補聴器１００の構成の例について説明する。図１５は、補聴器１００の構成の一例を示す模式図である。本実施形態における補聴器１００は、上述したフィルタ係数算出装置１をフィルタ係数計算部として備える。

図１５に示すように、補聴器１００は、外部マイクロホン１５４と、補聴処理部１５５と、外耳道用マイクロホン１５２と、レシーバ１５１と、コントローラ１５３と、を備える。

外部マイクロホン１５４は、外部空間から伝わる音を電気信号に変換する。補聴処理部１５５は、使用者に応じたゲイン調整等の補聴処理を行う。すなわち、補聴処理部１５５は、外部マイクロホン１５４により変換された電気信号を使用者に応じて補聴処理する。外耳道用マイクロホン１５２は、外耳道内１５０から伝わる音を電気信号に変換する。レシーバ１５１は、電気信号から変換した音を出力する。コントローラ１５３は、レシーバ１５１と外耳道用マイクロホン１５２との間に配置された複数のデジタルフィルタ、及び、複数のデジタルフィルタの係数を決定するフィルタ係数算出部、を有する。フィルタ係数計算部は、上述したフィルタ係数算出装置１と同様の構成であり、詳細な説明は省略する。

本実施形態における補聴器１００によれば、上述したフィルタ係数算出装置１と同様に、評価部１３ｂは、遺伝的アルゴリズムを用いて、伝達関数データＥ´（ｊω）と、子データｔ_iとを含む評価データＲ（ω）を評価する。また、伝達関数データＥ´（ｊω）は、デジタルフィルタを用いる環境の伝達関数Ｅ（ｓ）に基づいて取得される。このため、評価部１３ｂは、デジタルフィルタを用いる環境の違いを考慮した評価を実施できる。これにより、複数のデジタルフィルタの係数を容易に決定し、抑制量の最適化を短時間で実現することが可能となる。

（フィルタ係数算出装置２００の構成）
次に、他の実施形態におけるフィルタ係数算出装置２００の構成の例について説明する。図１６は、フィルタ係数算出装置２００の構成の一例を示す模式図である。本実施形態におけるフィルタ係数算出装置２００と、上述したフィルタ係数算出装置１との違いは、音以外の負帰還制御に係るデジタルフィルタの係数を決定するために用いられる点である。このため、上述した内容と同様の構成については、説明を省略する。

図１６に示すように、フィルタ係数算出装置２００は、発信部２５１に入力した信号及び受信部２５２から出力された信号を用いて伝達関数Ｅ（ｓ）を算出する。フィルタ係数算出装置２００は、算出された伝達関数Ｅ（ｓ）に基づき、発信部２５１と受信部２５２との間に接続された負帰還制御部２５３の有する複数のデジタルフィルタの係数を決定する。このため、デジタルフィルタを用いた負帰還制御により、空間５０における温度制御や、空間５０の側面に伝達された振動制御等を実現することができる。

なお、フィルタ係数算出装置２００は、負帰還制御部２５３に直接接続されるほか、例えば公衆通信網を介して負帰還制御部２５３と接続されてもよい。

本実施形態におけるフィルタ係数算出装置２００によれば、上述したフィルタ係数算出装置１と同様に、評価部１３ｂは、遺伝的アルゴリズムを用いて、伝達関数データＥ´（ｊω）と、子データｔ_iとを含む評価データＲ（ω）を評価する。また、伝達関数データＥ´（ｊω）は、デジタルフィルタを用いる環境の伝達関数Ｅ（ｓ）に基づいて取得される。このため、評価部１３ｂは、デジタルフィルタを用いる環境の違いを考慮した評価を実施できる。これにより、複数のデジタルフィルタの係数を容易に決定し、抑制量の最適化を短時間で実現することが可能となる。

本発明の実施形態を説明したが、実施形態は例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１、２００ ：フィルタ係数算出装置
１０ ：筐体
１１ ：取得部
１２ ：母集団生成部
１３ ：最適化部
１３ａ ：子データ生成部
１３ｂ ：評価部
１３ｃ ：更新部
１４ ：出力部
１５ ：入力部
１６ ：情報ＤＢ
５ ：負帰還制御装置
５０ ：空間
５１ ：レシーバ
５２ ：マイクロホン
５３ ：制御部
５４ ：外部入力
５５、５６ ：演算部
１００ ：補聴器
１０１ ：ＣＰＵ
１０２ ：ＲＯＭ
１０３ ：ＲＡＭ
１０４ ：記憶部
１０５〜１０７：Ｉ／Ｆ
１０８ ：入力部分
１０９ ：出力部分
１１０ ：内部バス
１５１ ：レシーバ
１５２ ：外耳道用マイクロホン
１５３ ：コントローラ
１５４ ：外部マイクロホン
１５５ ：補聴処理部
２５１ ：発信部
２５２ ：受信部
２５３ ：負帰還制御部
Ｃ１ ：第１重み係数
Ｃ２ ：第２重み係数
Ｆ１〜ＦＮｂ ：バイクワッドフィルタ
ＦＡ１、ＦＡ２：乗算部
ＦＣ１〜ＦＣ４：演算部
ＧＡ ：乗算部
Ｚ^-1 ：遅延部

Claims (11)

1. レシーバに入力した信号及びマイクロホンから出力された信号を用いて算出された伝達関数に基づき、前記レシーバと前記マイクロホンとの間に接続された負帰還制御に係る複数のデジタルフィルタの係数を決定するフィルタ係数算出装置であって、
   前記伝達関数に基づく伝達関数データを取得する取得部と、
   予め取得された初期情報に基づき設定された複数の参照データを含む母集団を生成する母集団生成部と、
   遺伝的アルゴリズムを用いて、前記母集団のうち一部の前記参照データを選択し、前記選択された一部の前記参照データを更新し、前記選択及び前記更新を複数繰り返す最適化部と、
   前記母集団から第１参照データを選択し、前記第１参照データに基づき前記複数のデジタルフィルタの係数を出力する出力部と、
   を備え、
   前記最適化部は、
   前記選択された一部の前記参照データに基づき、複数の子データを生成する子データ生成部と、
   前記伝達関数データと、前記子データとを含む評価データを生成し、前記評価データを評価し、前記生成及び前記評価を繰り返す評価部と、
   前記評価の結果に基づき、前記複数の子データのうち一部の前記子データを選択し、前記選択された一部の前記参照データとして前記更新する更新部と、
   を有すること
   を特徴とするフィルタ係数算出装置。
2. 前記評価データは、全体のゲイン値を含み、
   前記評価部は、
   前記評価データが、予め設定された条件を満たす場合には前記全体のゲイン値を更新し、
   前記条件を満たさない場合には前記評価データを前記評価し、
   前記更新部は、
   前記選択された一部の前記子データと、
   前記選択された一部の前記子データに対応する前記全体のゲイン値とを、
   前記選択された一部の前記参照データとして前記更新し、
   前記出力された前記複数のデジタルフィルタの係数は、前記第１参照データに対応する前記全体のゲイン値を有すること
   を特徴とする請求項１記載のフィルタ係数算出装置。
3. 前記参照データ及び前記子データは、中心周波数と、品質係数と、ゲイン値とを有し、
   前記評価部は、下記の［数１５］に示す前記評価データ（Ｒ（ω））を前記生成すること
   を特徴とする請求項２記載のフィルタ係数算出装置。
   

   

   ここで、Ｌ（ｓ）は一巡伝達関数として下記の［数１４］で示される。
   

   

   ここで、Ｇ_allは前記全体のゲイン値を示し、Ｅ′（ｓ）は前記伝達関数データを示し、Ｈ（ｓ）はコントローラの伝達関数として下記の［数１３］で示される。
   

   

   ここで、ｆｃ_ik、Ｑ_ik、及びＧ_ikは、それぞれ前記評価データに対応する前記子データの有する前記中心周波数、前記品質係数、及び前記ゲイン値を示す。
4. 前記評価部は、下記の［数１６］を前記条件として前記評価データを判別し、前記判別の結果に基づき前記評価データを前記更新又は前記評価すること
   を特徴とする請求項３記載のフィルタ係数算出装置。
   

   

   ここで、ｆ_d1は前記条件に対応する第１周波数を示し、ｐ_lо_wは前記第１周波数以下の上限値を示し、ｐ_upは前記第１周波数以上の上限値を示す。
5. 前記評価部は、前記［数１６］及び下記の［数１７］を前記条件として前記評価データを前記判別し、前記判別の結果に基づき結果前記評価データを前記更新又は前記評価すること
   を特徴とする請求項４記載のフィルタ係数算出装置。
   

   

   ここで、ｆ_d2は前記条件に対応する第２周波数を示し、ｎ_lо_wは前記第２周波数以下の下限値を示す。
6. 前記評価部は、下記の［数１８］で示される評価関数（Ｅ）を参照して、前記評価データを前記評価すること
   を特徴とする請求項３〜５の何れか１項記載のフィルタ係数算出装置。
   

   

   ここで、ｆ_iは評価周波数を示し、Ｒ_tg（ｆ_i）は前記評価周波数における目標値を示し、Ｃ₁は第１重み係数を示し、Ｃ₂は第２重み係数を示す。
7. 前記取得部は、下記の［数２］を参照して前記伝達関数に基づく前記伝達関数データ（Ｅ′（ｊω））を取得すること
   を特徴とする請求項３〜６の何れか１項記載のフィルタ係数算出装置。
   

   

   ここで、Ｅ（ｊω）は前記伝達関数を示し、ｆ_lは補正対象となる補正周波数を示し、βは位相の勾配を示す。
8. 前記母集団生成部は、
   前記初期情報の有する下記の［数３］で示される中心周波数分布（ｆｃ）に基づき前記中心周波数を設定すること
   を特徴とする請求項３〜７の何れか１項記載のフィルタ係数算出装置。
   

   

   ここで、ε_iniは乱数を示し、ｆｃ_upは上限周波数を示す。
9. 前記母集団生成部は、
   前記初期情報の有する下記の［数４］で示される品質係数分布（Ｑ）に基づき前記品質係数を設定し、
   前記初期情報の有する下記の［数５］で示されるゲイン値分布（Ｇ）に基づき前記ゲイン値を設定すること
   を特徴とする請求項３〜８の何れか１項記載のフィルタ係数算出装置。
   

   

   

   ここで、Ｑ_upは上限品質係数を示し、Ｇ_upは上限ゲイン値を示し、ε_iniは乱数を示す。
10. 発信部に入力した信号及び受信部から出力された信号を用いて算出された伝達関数に基づき、前記発信部と前記受信部との間に接続された負帰還制御に係る複数のデジタルフィルタの係数を決定するフィルタ係数算出装置であって、
    前記伝達関数に基づく伝達関数データを取得する取得部と、
    予め取得された初期情報に基づき設定された複数の参照データを含む母集団を生成する母集団生成部と、
    遺伝的アルゴリズムを用いて、前記母集団のうち一部の前記参照データを選択し、前記選択された一部の前記参照データを更新し、前記選択及び前記更新を複数繰り返す最適化部と、
    前記母集団から第１参照データを選択し、前記第１参照データに基づき前記複数のデジタルフィルタの係数を出力する出力部と、
    を備え、
    前記最適化部は、
    前記選択された一部の前記参照データに基づき、複数の子データを生成する子データ生成部と、
    前記伝達関数データと、前記子データとを含む評価データを生成し、前記評価データを評価し、前記生成及び前記評価を繰り返す評価部と、
    前記評価の結果に基づき、前記複数の子データのうち一部の前記子データを選択し、前記選択された一部の前記参照データとして前記更新する更新部と、
    を有すること
    を特徴とするフィルタ係数算出装置。
11. 外部空間から伝わる音を電気信号に変換する外部マイクロホンと、
    前記外部マイクロホンにより変換された前記電気信号を使用者に応じて補聴処理する補聴処理部と、
    外耳道内から伝わる音を電気信号に変換する外耳道用マイクロホンと、
    電気信号から変換した音を出力するレシーバと、
    前記レシーバと前記外耳道用マイクロホンとの間に配置された負帰還制御に係る複数のデジタルフィルタ、及び、前記複数のデジタルフィルタの係数を決定するフィルタ係数算出部、を有するコントローラと、
    を備え、
    前記フィルタ係数算出部は、
    前記レシーバに入力した信号及び前記外耳道用マイクロホンから出力された信号を用いて算出された伝達関数と、前記伝達関数に基づく伝達関数データとを取得する取得部と、
    予め取得された初期情報に基づき設定された複数の参照データを含む母集団を生成する母集団生成部と、
    遺伝的アルゴリズムを用いて、前記母集団のうち一部の前記参照データを選択し、前記選択された一部の前記参照データを更新し、前記選択及び前記更新を複数繰り返す最適化部と、
    前記母集団から第１参照データを選択し、前記第１参照データに基づき前記複数のデジタルフィルタの係数を出力する出力部と、
    を有し、
    前記最適化部は、
    前記選択された一部の前記参照データに基づき、複数の子データを生成する子データ生成部と、
    前記伝達関数データと、前記子データとを含む評価データを生成し、前記評価データを評価し、前記生成及び前記評価を繰り返す評価部と、
    前記評価の結果に基づき、前記複数の子データのうち一部の前記子データを選択し、前記選択された一部の前記参照データとして前記更新する更新部と、
    を有すること
    を特徴とする補聴器。

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