JP7435334B2 - 頭外定位フィルタ決定システム、頭外定位フィルタ決定方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本開示は、頭外定位フィルタ決定システム、頭外定位フィルタ決定方法、及びプログラムに関する。

音像定位技術として、ヘッドホンを用いて受聴者の頭部の外側に音像を定位させる頭外定位技術がある。頭外定位技術では、ヘッドホンから耳までの特性をキャンセルし、ステレオスピーカから耳までの４本の特性を与えることにより、音像を頭外に定位させている。

頭外定位再生においては、２チャンネル（以下、ｃｈと記載）のスピーカから発した測定信号（インパルス音等）を聴取者本人（ユーザ）の耳に設置したマイクロフォン（以下、マイクとする）で録音する。そして、インパルス応答で得られた収音信号に基づいて、処理装置がフィルタを作成する。これにより、スピーカから外耳道のマイク位置までの空間音響伝達特性に応じたフィルタが作成される。作成したフィルタを２ｃｈのオーディオ信号に畳み込むことにより、頭外定位再生を実現することができる。

さらに、ヘッドホンから耳までの特性をキャンセルするためのフィルタを生成するために、ヘッドホンから耳元乃至鼓膜までの特性（外耳道伝達関数ＥＣＴＦ、外耳道伝達特性とも言う）を聴取者本人の耳に設置したマイクで測定する。

特許文献１には、ヘッドホンとマイクユニットとを備えた頭外定位フィルタ決定装置が開示されている。特許文献１では、サーバ装置が、音源から被測定者の耳までの空間音響伝達特性に関する第１のプリセットデータと、被測定者の耳の外耳道伝達特性に関する第２のプリセットデータとを対応付けて記憶している。ユーザ端末が、ユーザの外耳道伝達特性に関する測定データを測定している。ユーザ端末が測定データに基づくユーザデータをサーバ装置に送信している。サーバ装置は、ユーザデータを複数の第２のプリセットデータと比較している。サーバ装置は、比較結果に基づいて、第１のプリセットデータを抽出している。

特許文献２には、ヘッドホンからの測定信号を適切な収音位置で収音することができる収音装置が開示されている。例えば、特許文献２には、聴診器のような構成の収音装置が開示されている。

特開２０１８－１９１２０８号公報 特開２０１８－１３３７０８号公報

頭外定位処理を行う場合、聴取者本人の耳に設置したマイクで特性を測定することが好ましい。受聴者の耳にマイクを装着した状態で、インパルス応答測定（以下、ユーザ測定ともいう）などが実施される。聴取者本人の特性を用いることで、聴取者に適したフィルタを生成することができる。

つまり、ユーザ測定を行うことで、スピーカから外耳道までの空間音響伝達特性を適切に測定することができる。しかしながら、ユーザ測定を行うためには、ユーザがリスニングルームに行くか、ユーザの自宅などにリスニングルームを準備する必要がある。

特許文献１の方法では、データベースに空間音響伝達特性に関する第１のプリセットデータと、外耳道伝達特性に関する第２のプリセットデータとが対応付けられている。そして、ユーザ個人の外耳道伝達特性に基づいて、第１のプリセットデータの中からユーザに適した空間音響伝達特性を抽出している。特許文献１の方法では、空間音響伝達特性のユーザ測定を行わなくても、フィルタを決定することができる。

頭外定位処理を行うためのフィルタをより適切に決定することが望まれる。

本開示は上記の点に鑑みなされたものであり、より適切にフィルタを決定することができる頭外定位フィルタ決定システム、頭外定位フィルタ決定方法、及びプログラムを提供することを目的とする。

本実施の形態にかかる頭外定位フィルタ決定システムは、ユーザに装着され、前記ユーザの耳に向けて音を出力する出力ユニットと、前記ユーザの耳に装着され、前記出力ユニットから出力された音を収音するマイクユニットと、前記出力ユニットに対して測定信号を出力するとともに、前記マイクユニットから出力された収音信号を測定する測定部と、音源から被測定者の耳までの空間音響伝達特性に関する第１のプリセットデータと、前記被測定者の耳の外耳道伝達特性に関する第２のプリセットデータを対応付けて記憶するデータ格納部であって、複数の前記被測定者に対して取得された複数の前記第１及び第２のプリセットデータを記憶するデータ格納部と、前記収音信号を周波数領域に変換して、周波数特性を取得する周波数特性取得部と、前記周波数特性の極大値及び極小値を抽出する極値抽出部と、前記極大値及び前記極小値をそれぞれ補間することで、前記極大値に基づく第１包絡線データと、前記極小値に基づく第２包絡線データを算出する包絡線算出部と、前記第１及び前記第２包絡線データに基づくユーザ特徴量を複数の前記第２のプリセットデータに基づく複数の特徴量とそれぞれ比較する比較部と、前記比較部の比較結果に基づいて、前記第１のプリセットデータを抽出する抽出部と、抽出された前記第１のプリセットデータに応じたフィルタを決定する決定部と、を備えている。

本実施の形態にかかる頭外定位フィルタ決定方法は、ユーザに装着され、前記ユーザの耳に向けて音を出力する出力ユニットと、前記ユーザの耳に装着され、前記出力ユニットから出力された音を収音するマイクユニットと、音源から被測定者の耳までの空間音響伝達特性に関する第１のプリセットデータと、前記被測定者の耳の外耳道伝達特性に関する第２のプリセットデータを対応付けて記憶するデータ格納部であって、複数の前記被測定者に対して取得された複数の前記第１及び第２のプリセットデータを記憶するデータ格納部と、を備えたシステムにおける頭外定位フィルタ決定方法であって、ユーザに装着された出力ユニットにそれぞれ測定信号を出力する出力ステップと、前記出力ユニットから前記ユーザの耳に向けて出力された前記測定信号をユーザの耳に装着されたマイクユニットで収音したときの収音信号を取得する信号取得ステップと、前記収音信号を周波数領域に変換して、周波数特性を取得する周波数特性取得ステップと、前記周波数特性の極大値及び極小値を抽出する抽出ステップと、前記極大値及び前記極小値をそれぞれ補間することで、前記極大値に基づく第１包絡線データと、前記極小値に基づく第２包絡線データを算出する算出ステップと、前記第１及び前記第２包絡線データに基づくユーザ特徴量を複数の前記第２のプリセットデータに基づく複数の特徴量とそれぞれ比較する比較ステップと、前記比較ステップの比較結果に基づいて、前記第１のプリセットデータを抽出する抽出ステップと、抽出した前記第１のプリセットデータに応じたフィルタを決定する決定ステップと、を備えている。

本実施の形態にかかるプログラムは、コンピュータに対して頭外定位フィルタ決定方法を実行させるためのプログラムであって、前記コンピュータは、音源から被測定者の耳までの空間音響伝達特性に関する第１のプリセットデータと、前記被測定者の耳の外耳道伝達特性に関する第２のプリセットデータを対応付けて記憶するデータ格納部であって、複数の前記被測定者に対して取得された複数の前記第１及び第２のプリセットデータを記憶するデータ格納部にアクセス可能であり、前記頭外定位フィルタ決定方法は、ユーザに装着された出力ユニットにそれぞれ測定信号を出力するステップと、前記出力ユニットから前記ユーザの耳に向けて出力された前記測定信号をユーザの耳に装着されたマイクユニットで収音したときの収音信号を取得する信号取得ステップと、前記収音信号を周波数領域に変換して、周波数特性を取得する周波数特性取得ステップと、前記周波数特性の極大値及び極小値を抽出する抽出ステップと、前記極大値及び前記極小値をそれぞれ補間することで、前記極大値に基づく第１包絡線データと、前記極小値に基づく第２包絡線データを算出する算出ステップと、前記第１及び前記第２包絡線データに基づくユーザ特徴量を複数の前記第２のプリセットデータに基づく複数の特徴量とそれぞれ比較する比較ステップと、前記比較ステップの比較結果に基づいて、前記第１のプリセットデータを抽出する抽出ステップと、抽出した前記第１のプリセットデータに応じたフィルタを決定する決定ステップと、を備えている。

本開示によれば、適切にフィルタを決定することができる頭外定位フィルタ決定システム、頭外定位フィルタ決定方法、及びプログラムを提供することができる。

本実施の形態に係る頭外定位処理装置を示すブロック図である。 空間音響伝達特性を測定する測定装置の構成を示す図である。 外耳道伝達特性を測定する測定装置の構成を示す図である。 本実施の形態にかかる頭外定位フィルタ決定システムの全体構成を示す図である。 極値抽出部での極大値の抽出処理を説明するための図である。 極大値から算出される第１包絡線データを示す図である。 極小値から算出される第２包絡線データを示す図である。 サーバ装置の構成を示すブロック図である。 データ格納部に格納されている第１及び第２プリセットデータを説明するための表である。 クラスタリングされたデータを説明するための表である。 第１及び第２包絡線データを別々にクラスタリングした場合のデータを説明するための表である。 第１及び第２包絡線データを別々にクラスタリングした場合のデータを説明するための表である。 頭外定位フィルタ決定方法を示すフローチャートである。 頭外定位フィルタ決定方法を示すフローチャートである。

（概要）
まず、音像定位処理の概要について説明する。ここでは、音像定位処理装置の一例である頭外定位処理について説明する。本実施形態にかかる頭外定位処理は、空間音響伝達特性と外耳道伝達特性を用いて頭外定位処理を行うものである。空間音響伝達特性は、スピーカなどの音源から外耳道までの伝達特性である。外耳道伝達特性は、外耳道入口から鼓膜までの伝達特性である。本実施形態では、ヘッドホンを装着した状態での外耳道伝達特性を測定し、その測定データを用いて頭外定位処理を実現している。

本実施の形態にかかる頭外定位処理は、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、スマートホン、タブレット端末などのユーザ端末で実行される。ユーザ端末は、プロセッサ等の処理手段、メモリやハードディスクなどの記憶手段、液晶モニタ等の表示手段、タッチパネル、ボタン、キーボード、マウスなどの入力手段を有する情報処理装置である。ユーザ端末は、データを送受信する通信機能を有している。さらに、ユーザ端末には、ヘッドホン又はイヤホンを有する出力手段（出力ユニット）が接続される。

高い定位効果を得るには、ユーザ本人の特性を測定して頭外定位フィルタを生成することが好ましい。ユーザ個人の空間音響伝達特性は、スピーカ等の音響機材や室内の音響特性が整えられたリスニングルームで行われることが一般的である。すなわち、ユーザがリスニングルームに行くか、ユーザの自宅などにリスニングルームを準備する必要がある。このため、ユーザ個人の空間音響伝達特性を適切に測定することができない場合がある。

また、ユーザの自宅などにスピーカを設置してリスニングルームを準備した場合でも、左右非対称にスピーカが設置されている場合や、部屋の音響環境が音楽聴取に最適でない場合がある。このような場合、自宅で適切な空間音響伝達特性を測定することは大変困難である。

一方、ユーザ個人の外耳道伝達特性の測定は、マイクユニット、及びヘッドホンを装着した状態で行われる。すなわち、ユーザがマイクユニット、及びヘッドホンを装着していれば、外耳道伝達特性を測定することができる。ユーザがリスニングルームに行く必要や、ユーザの家に大がかりなリスニングルームを準備する必要がない。また、外耳道伝達特性を測定するための測定信号の発生や、収音信号の記録などはスマートホンやＰＣなどのユーザ端末を用いて、行うことができる。

このように、ユーザ個人に対して、空間音響伝達特性の測定を実施することが困難である場合がある。そこで、本実施の形態にかかる頭外定位処理システムは、外耳道伝達特性の測定結果に基づいて、空間音響伝達特性に応じたフィルタを決定している。すなわち、ユーザ個人の外耳道伝達特性の測定結果に基づいて、ユーザに適した頭外定位処理フィルタを決定している。

具体的には、頭外定位処理システムは、ユーザ端末と、サーバ装置とを備えている。ユーザ以外の複数の被測定者に対して事前に測定された空間音響伝達特性及び外耳道伝達特性をサーバ装置が格納しておく。すなわち、ユーザ端末とは異なる測定装置を用いて、音源としてスピーカを用いた空間音響伝達特性の測定（以下、第１の事前測定とも称する）と、音源としてヘッドホンを用いた外耳道伝達特性の測定（第２の事前測定とも称する）を、行う。第１の事前測定及び第２の事前測定は、ユーザ以外の被測定者に対して実施される。

サーバ装置は、第１の事前測定の結果に応じた第１のプリセットデータと、第２の事前測定の結果に応じた第２のプリセットデータとを格納している。複数の被測定者に対して第１及び第２の事前測定を行うことで、複数の第１のプリセットデータと、複数の第２のプリセットデータとが取得される。空間音響伝達特性に関する第１のプリセットデータと、外耳道伝達特性に関する第２のプリセットデータとを、サーバ装置が、被測定者毎に対応付けて記憶する。サーバ装置は、データベースに、複数の第１のプリセットデータと、複数の第２のプリセットデータとを格納している。

さらに、頭外定位処理を実行するユーザ個人に対しては、ユーザ端末を用いて、外耳道伝達特性のみを測定する（以下、ユーザ測定とする）。ユーザ測定は、第２の事前測定と同様に、音源としてヘッドホンを用いた測定である。ユーザ端末は、外耳道伝達特性に関する測定データを取得する。そして、ユーザ端末は、測定データに基づくユーザデータをサーバ装置に送信する。サーバ装置は、ユーザデータを複数の第２のプリセットデータとそれぞれ比較する。サーバ装置は、比較結果に基づいて、複数の第２のプリセットデータの中からユーザデータとの相関が高い第２のプリセットデータを決定する。

そして、サーバ装置は、相関の高い第２のプリセットデータに対応付けられた第１のプリセットデータを読み出す。すなわち、サーバ装置は、比較結果に基づいて、複数の第１のプリセットデータの中から、ユーザ個人に適した第１のプリセットデータを抽出する。サーバ装置は、抽出した第１のプリセットデータをユーザ端末に送信する。そして、ユーザ端末は、第１のプリセットデータに基づくフィルタと、ユーザ測定に基づく逆フィルタとを用いて、頭外定位処理を行う。

（頭外定位処理装置）
まず、本実施の形態にかかる音場再生装置の一例である頭外定位処理装置１００を図１に示す。図１は、頭外定位処理装置１００のブロック図である。頭外定位処理装置１００は、ヘッドホン４３を装着するユーザＵに対して音場を再生する。そのため、頭外定位処理装置１００は、ＬｃｈとＲｃｈのステレオ入力信号ＸＬ、ＸＲについて、音像定位処理を行う。ＬｃｈとＲｃｈのステレオ入力信号ＸＬ、ＸＲは、ＣＤ（Compact Disc）プレイヤーなどから出力されるアナログのオーディオ再生信号、又は、mp3(MPEG Audio Layer-3)等のデジタルオーディオデータである。なお、頭外定位処理装置１００は、物理的に単一な装置に限られるものではなく、一部の処理が異なる装置で行われてもよい。例えば、一部の処理がＰＣなどにより行われ、残りの処理がヘッドホン４３に内蔵されたＤＳＰ(Digital Signal Processor)などにより行われてもよい。

頭外定位処理装置１００は、頭外定位処理部１０、フィルタ部４１、フィルタ部４２、及びヘッドホン４３を備えている。頭外定位処理部１０、フィルタ部４１、及びフィルタ部４２は後述する演算処理部１２０を構成し、具体的にはプロセッサにより実現可能である。

頭外定位処理部１０は、畳み込み演算部１１～１２、２１～２２、及び加算器２４、２５を備えている。畳み込み演算部１１～１２、２１～２２は、空間音響伝達特性を用いた畳み込み処理を行う。頭外定位処理部１０には、ＣＤプレイヤーなどからのステレオ入力信号ＸＬ、ＸＲが入力される。頭外定位処理部１０には、空間音響伝達特性が設定されている。頭外定位処理部１０は、各ｃｈのステレオ入力信号ＸＬ、ＸＲに対し、空間音響伝達特性のフィルタ（以下、空間音響フィルタとも称する）を畳み込む。空間音響伝達特性は被測定者の頭部や耳介で測定した頭部伝達関数ＨＲＴＦでもよいし、ダミーヘッドまたは第三者の頭部伝達関数であってもよい。

４つの空間音響伝達特性Ｈｌｓ、Ｈｌｏ、Ｈｒｏ、Ｈｒｓを１セットとしたものを空間音響伝達関数とする。畳み込み演算部１１、１２、２１、２２で畳み込みに用いられるデータが空間音響フィルタとなる。空間音響伝達特性Ｈｌｓ、Ｈｌｏ、Ｈｒｏ、Ｈｒｓのそれぞれは、後述する測定装置を用いて測定されている。

そして、畳み込み演算部１１は、Ｌｃｈのステレオ入力信号ＸＬに対して空間音響伝達特性Ｈｌｓに応じた空間音響フィルタを畳み込む。畳み込み演算部１１は、畳み込み演算データを加算器２４に出力する。畳み込み演算部２１は、Ｒｃｈのステレオ入力信号ＸＲに対して空間音響伝達特性Ｈｒｏに応じた空間音響フィルタを畳み込む。畳み込み演算部２１は、畳み込み演算データを加算器２４に出力する。加算器２４は２つの畳み込み演算データを加算して、フィルタ部４１に出力する。

畳み込み演算部１２は、Ｌｃｈのステレオ入力信号ＸＬに対して空間音響伝達特性Ｈｌｏに応じた空間音響フィルタを畳み込む。畳み込み演算部１２は、畳み込み演算データを、加算器２５に出力する。畳み込み演算部２２は、Ｒｃｈのステレオ入力信号ＸＲに対して空間音響伝達特性Ｈｒｓに応じた空間音響フィルタを畳み込む。畳み込み演算部２２は、畳み込み演算データを、加算器２５に出力する。加算器２５は２つの畳み込み演算データを加算して、フィルタ部４２に出力する。

フィルタ部４１、４２にはヘッドホン特性（ヘッドホンの再生ユニットとマイク間の特性）をキャンセルする逆フィルタが設定されている。そして、頭外定位処理部１０での処理が施された再生信号（畳み込み演算信号）に逆フィルタを畳み込む。フィルタ部４１で加算器２４からのＬｃｈ信号に対して、逆フィルタを畳み込む。同様に、フィルタ部４２は加算器２５からのＲｃｈ信号に対して逆フィルタを畳み込む。逆フィルタは、ヘッドホン４３を装着した場合に、ヘッドホンユニットからマイクまでの特性をキャンセルする。マイクは、外耳道入口から鼓膜までの間ならばどこに配置してもよい。逆フィルタは、ユーザＵ本人の特性の測定結果から算出されている。

フィルタ部４１は、補正されたＬｃｈ信号をヘッドホン４３の左ユニット４３Ｌに出力する。フィルタ部４２は、補正されたＲｃｈ信号をヘッドホン４３の右ユニット４３Ｒに出力する。ユーザＵは、ヘッドホン４３を装着している。ヘッドホン４３は、Ｌｃｈ信号とＲｃｈ信号をユーザＵに向けて出力する。これにより、ユーザＵの頭外に定位された音像を再生することができる。

このように、頭外定位処理装置１００は、空間音響伝達特性Ｈｌｓ、Ｈｌｏ、Ｈｒｏ、Ｈｒｓに応じた空間音響フィルタと、ヘッドホン特性の逆フィルタを用いて、頭外定位処理を行っている。以下の説明において、空間音響伝達特性Ｈｌｓ、Ｈｌｏ、Ｈｒｏ、Ｈｒｓに応じた空間音響フィルタと、ヘッドホン特性の逆フィルタとをまとめて頭外定位処理フィルタとする。２ｃｈのステレオ再生信号の場合、頭外定位フィルタは、４つの空間音響フィルタと、２つの逆フィルタとから構成されている。そして、頭外定位処理装置１００は、ステレオ再生信号に対して合計６個の頭外定位フィルタを用いて畳み込み演算処理を行うことで、頭外定位処理を実行する。

（空間音響伝達特性の測定装置）
図２を用いて、空間音響伝達特性Ｈｌｓ、Ｈｌｏ、Ｈｒｏ、Ｈｒｓを測定する測定装置２００について説明する。図２は、被測定者１に対して第１の事前測定を行うための測定構成を模式的に示す図である。

図２に示すように、測定装置２００は、ステレオスピーカ５とマイクユニット２を有している。ステレオスピーカ５が測定環境に設置されている。測定環境は、ユーザＵの自宅の部屋やオーディオシステムの販売店舗やショールーム等でもよい。測定環境は、スピーカや音響の整ったリスニングルームであることが好ましい。

本実施の形態では、測定装置２００の測定処理装置２０１が、空間音響フィルタを適切に生成するための演算処理を行っている。測定処理装置２０１は、例えば、ＣＤプレイヤー等の音楽プレイヤーなどを有している。測定処理装置２０１は、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、タブレット端末、スマートホン等であってもよい。また、測定処理装置２０１は、サーバ装置自体であってもよい。

ステレオスピーカ５は、左スピーカ５Ｌと右スピーカ５Ｒを備えている。例えば、被測定者１の前方に左スピーカ５Ｌと右スピーカ５Ｒが設置されている。左スピーカ５Ｌと右スピーカ５Ｒは、インパルス応答測定を行うためのインパルス音等を出力する。以下、本実施の形態では、音源となるスピーカの数を２（ステレオスピーカ）として説明するが、測定に用いる音源の数は２に限らず、１以上であればよい。すなわち、1chのモノラル、または、5.1ch、7.1ch等の、いわゆるマルチチャンネル環境においても同様に、本実施の形態を適用することができる。

マイクユニット２は、左のマイク２Ｌと右のマイク２Ｒを有するステレオマイクである。左のマイク２Ｌは、被測定者１の左耳９Ｌに設置され、右のマイク２Ｒは、被測定者１の右耳９Ｒに設置されている。具体的には、左耳９Ｌ、右耳９Ｒの外耳道入口から鼓膜までの位置にマイク２Ｌ、２Ｒを設置することが好ましい。マイク２Ｌ、２Ｒは、ステレオスピーカ５から出力された測定信号を収音して、収音信号を取得する。マイク２Ｌ、２Ｒは収音信号を測定処理装置２０１に出力する。被測定者１は、人でもよく、ダミーヘッドでもよい。すなわち、本実施形態において、被測定者１は人だけでなく、ダミーヘッドを含む概念である。

上記のように、左スピーカ５Ｌ、右スピーカ５Ｒで出力されたインパルス音をマイク２Ｌ、２Ｒで測定することでインパルス応答が測定される。測定処理装置２０１は、インパルス応答測定により取得した収音信号をメモリなどに記憶する。これにより、左スピーカ５Ｌと左マイク２Ｌとの間の空間音響伝達特性Ｈｌｓ、左スピーカ５Ｌと右マイク２Ｒとの間の空間音響伝達特性Ｈｌｏ、右スピーカ５Ｒと左マイク２Ｌとの間の空間音響伝達特性Ｈｒｏ、右スピーカ５Ｒと右マイク２Ｒとの間の空間音響伝達特性Ｈｒｓが測定される。すなわち、左スピーカ５Ｌから出力された測定信号を左マイク２Ｌが収音することで、空間音響伝達特性Ｈｌｓが取得される。左スピーカ５Ｌから出力された測定信号を右マイク２Ｒが収音することで、空間音響伝達特性Ｈｌｏが取得される。右スピーカ５Ｒから出力された測定信号を左マイク２Ｌが収音することで、空間音響伝達特性Ｈｒｏが取得される。右スピーカ５Ｒから出力された測定信号を右マイク２Ｒが収音することで、空間音響伝達特性Ｈｒｓが取得される。

また、測定装置２００は、収音信号に基づいて、左右のスピーカ５Ｌ、５Ｒから左右のマイク２Ｌ、２Ｒまでの空間音響伝達特性Ｈｌｓ、Ｈｌｏ、Ｈｒｏ、Ｈｒｓに応じた空間音響フィルタを生成してもよい。例えば、測定処理装置２０１は、空間音響伝達特性Ｈｌｓ、Ｈｌｏ、Ｈｒｏ、Ｈｒｓを所定のフィルタ長で切り出す。測定処理装置２０１は、測定した空間音響伝達特性Ｈｌｓ、Ｈｌｏ、Ｈｒｏ、Ｈｒｓを補正してもよい。

このようにすることで、測定処理装置２０１は、頭外定位処理装置１００の畳み込み演算に用いられる空間音響フィルタを生成する。図１で示したように、頭外定位処理装置１００が、左右のスピーカ５Ｌ、５Ｒと左右のマイク２Ｌ、２Ｒとの間の空間音響伝達特性Ｈｌｓ、Ｈｌｏ、Ｈｒｏ、Ｈｒｓに応じた空間音響フィルタを用いて頭外定位処理を行う。すなわち、空間音響フィルタをオーディオ再生信号に畳み込むことにより、頭外定位処理を行う。

測定処理装置２０１は、空間音響伝達特性Ｈｌｓ、Ｈｌｏ、Ｈｒｏ、Ｈｒｓのそれぞれに対応する収音信号に対して同様の処理を実施している。すなわち、空間音響伝達特性Ｈｌｓ、Ｈｌｏ、Ｈｒｏ、Ｈｒｓに対応する４つの収音信号に対して、それぞれ同様の処理が実施される。これにより、空間音響伝達特性Ｈｌｓ、Ｈｌｏ、Ｈｒｏ、Ｈｒｓに対応する空間音響フィルタをそれぞれ生成することができる。

（外耳道伝達特性の測定）
次に、外耳道伝達特性を測定するための測定装置２００について、図３を用いて説明する。図３は、被測定者１に対して第２の事前測定を行うための構成を示している。

測定処理装置２０１には、マイクユニット２と、ヘッドホン４３と、が接続されている。マイクユニット２は、左マイク２Ｌと、右マイク２Ｒとを備えている。左マイク２Ｌは、被測定者１の左耳９Ｌに装着される。右マイク２Ｒは、被測定者１の右耳９Ｒに装着される。測定処理装置２０１、及びマイクユニット２は、図２の測定処理装置２０１、及びマイクユニット２と同じものでもよく、異なるものでもよい。

ヘッドホン４３は、ヘッドホンバンド４３Ｂと、左ユニット４３Ｌと、右ユニット４３Ｒとを、有している。ヘッドホンバンド４３Ｂは、左ユニット４３Ｌと右ユニット４３Ｒとを連結する。左ユニット４３Ｌは被測定者１の左耳９Ｌに向かって音を出力する。右ユニット４３Ｒは被測定者１の右耳９Ｒに向かって音を出力する。ヘッドホン４３は密閉型、開放型、半開放型、または半密閉型等、ヘッドホンの種類を問わない。ヘッドホン４３は、ヘッドホン４３が装着された状態で、マイクユニット２が被測定者１に装着される。すなわち、左マイク２Ｌ、右マイク２Ｒが装着された左耳９Ｌ、右耳９Ｒにヘッドホン４３の左ユニット４３Ｌ、右ユニット４３Ｒがそれぞれ装着される。ヘッドホンバンド４３Ｂは、左ユニット４３Ｌと右ユニット４３Ｒとをそれぞれ左耳９Ｌ、右耳９Ｒに押し付ける付勢力を発生する。

左マイク２Ｌは、ヘッドホン４３の左ユニット４３Ｌから出力された音を収音する。右マイク２Ｒは、ヘッドホン４３の右ユニット４３Ｒから出力された音を収音する。左マイク２Ｌ、及び右マイク２Ｒのマイク部は、外耳孔近傍の収音位置に配置される。左マイク２Ｌ、及び右マイク２Ｒは、ヘッドホン４３に干渉しないように構成されている。すなわち、左マイク２Ｌ、及び右マイク２Ｒは左耳９Ｌ、右耳９Ｒの適切な位置に配置された状態で、被測定者１がヘッドホン４３を装着することができる。なお、左マイク２Ｌ、及び右マイク２Ｒは、それぞれヘッドホン４３の左ユニット４３Ｌ、及び右ユニット４３Ｒに内蔵されている。例えば、左マイク２Ｌは左ユニット４３Ｌの筐体内に固定されており、右マイク２Ｒは右ユニット４３Ｒの筐体内に固定されている。もちろん、左マイク２Ｌ、及び右マイク２Ｒはヘッドホン４３と別個に設けられていても良い。

測定処理装置２０１は、左マイク２Ｌ、及び右マイク２Ｒに対して測定信号を出力する。これにより、左マイク２Ｌ、及び右マイク２Ｒはインパルス音などを発生する。具体的には、左ユニット４３Ｌから出力されたインパルス音を左マイク２Ｌで測定する。右ユニット４３Ｒから出力されたインパルス音を右マイク２Ｒで測定する。このようにすることで、インパルス応答測定が実施される。

測定処理装置２０１は、インパルス応答測定に基づく収音信号をメモリなどに記憶する。これにより、左ユニット４３Ｌと左マイク２Ｌとの間の伝達特性（すなわち、左耳の外耳道伝達特性）と、右ユニット４３Ｒと右マイク２Ｒとの間の伝達特性（すなわち、右耳の外耳道伝達特性）が取得される。ここで、左マイク２Ｌが取得した左耳の外耳道伝達特性の測定データを測定データＥＣＴＦＬとし、右マイク２Ｒが取得した右耳の外耳道伝達特性の測定データを測定データＥＣＴＦＲとする。

測定処理装置２０１は、測定データＥＣＴＦＬ、ＥＣＴＦＲをそれぞれ記憶するメモリなどを有している。なお、測定処理装置２０１は、外耳道伝達特性又は空間音響伝達特性を測定するための測定信号として、インパルス信号やＴＳＰ（Ｔｉｍｅ Ｓｔｒｅｔｃｈｅｄ Ｐｕｌｓｅ）信号等を発生する。測定信号はインパルス音等の測定音を含んでいる。

図２、図３で示した測定装置２００によって、複数の被測定者１の外耳道伝達特性、及び空間音響伝達特性を測定する。本実施の形態では、図２の測定構成による第１の事前測定を複数の被測定者１に対して実施する。同様に、図３の測定構成による第２の事前測定を複数の被測定者１に対して実施する。これにより、被測定者１毎に、外耳道伝達特性、及び空間音響伝達特性が測定される。

（頭外定位フィルタ決定システム）
次に、本実施の形態にかかる頭外定位フィルタ決定システム５００について、図４を用いて説明する。図４は、頭外定位フィルタ決定システム５００の全体構成を示す図である。頭外定位フィルタ決定システム５００は、マイクユニット２と、ヘッドホン４３と、頭外定位処理装置１００と、サーバ装置３００と、を備えている。

頭外定位処理装置１００とサーバ装置３００とは、ネットワーク４００を介して接続されている。ネットワーク４００は、例えば、インターネットや携帯電話通信網などの公衆ネットワークなどである。頭外定位処理装置１００とサーバ装置３００とは無線又は有線により通信可能になっている。なお、頭外定位処理装置１００とサーバ装置３００とは一体の装置であってもよい。

頭外定位処理装置１００は、図１で示したように、頭外定位処理された再生信号をユーザＵに出力するユーザ端末となる。さらに、頭外定位処理装置１００は、ユーザＵの外耳道伝達特性の測定を行う。そのため、頭外定位処理装置１００には、マイクユニット２とヘッドホン４３とが接続されている。頭外定位処理装置１００は、図３の測定装置２００と同様に、マイクユニット２と、ヘッドホン４３とを用いたインパルス応答測定を行う。なお、マイクユニット２、及びヘッドホン４３とＢｌｕｅＴｏｏｔｈ（登録商標）などにより無線接続されていてもよい。

頭外定位処理装置１００は、インパルス応答測定部１１１と、周波数特性取得部１１２と、極値抽出部１１３と、包絡線算出部１１４と、送信部１３１と、受信部１３２と、演算処理部１２０と、逆フィルタ算出部１２１と、フィルタ記憶部１２２と、スイッチ１２４と、を備えている。なお、頭外定位処理装置１００とサーバ装置３００とが一体の装置である場合、該装置は受信部１３２に代えてユーザデータを取得する取得部を備えていてもよい。

スイッチ１２４はユーザ測定と、頭外定位再生とを切り替える。すなわち、ユーザ測定の場合、スイッチ１２４は、ヘッドホン４３とインパルス応答測定部１１１とを接続する。頭外定位再生の場合、スイッチ１２４は、ヘッドホン４３を演算処理部１２０に接続する。

まず、外耳道伝達特性の逆フィルタを求める処理について説明する。インパルス応答測定部１１１は、ユーザ測定を行うため、インパルス音となる測定信号をヘッドホン４３に出力する。ヘッドホン４３が出力したインパルス音をマイクユニット２が収音する。ここでは、マイクユニット２がヘッドホン４３に内蔵されている。また、マイクユニット２は、ヘッドホン４３に脱着可能に取り付けられていても良い。

マイクユニット２は収音信号をインパルス応答測定部１１１に出力する。なお、インパルス応答測定については、図３の説明と同様であるため、適宜説明を省略する。すなわち、頭外定位処理装置１００が、図３の測定処理装置２０１と同様の機能を有している。頭外定位処理装置１００と、マイクユニット２と、ヘッドホン４３とがユーザ測定を行う測定装置を構成するインパルス応答測定部１１１は、収音信号に対して、Ａ／Ｄ変換や同期加算処理などを行ってもよい。

インパルス応答測定により、インパルス応答測定部１１１は、外耳道伝達特性に関する測定データＥＣＴＦを取得する。測定データＥＣＴＦは、ユーザＵの左耳９Ｌの外耳道伝達特性に関する測定データＥＣＴＦＬと、右耳９Ｒの外耳道伝達特性に関する測定データＥＣＴＦＲとを含んでいる。

周波数特性取得部１１２は、測定データＥＣＴＦＬ、ＥＣＴＦＲに対して所定の処理を行うことで、測定データＥＣＴＦＬ、ＥＣＴＦＲの周波数特性を取得する。例えば、周波数特性取得部１１２は、離散フーリエ変換を行うことで、周波数振幅特性及び周波数位相特性を算出する。また、周波数特性取得部１１２は、離散フーリエ変換に限らず、離散コサイン変換などの離散信号を周波数領域に変換する手段により、周波数振幅特性及び周波数位相特性を算出してもよい。周波数振幅特性の代わりに、周波数パワー特性が用いられていてもよい。

逆フィルタ算出部１２１は、外耳道伝達特性の周波数特性に基づいて、逆フィルタを算出する。例えば、逆フィルタ算出部１２１は、測定データＥＣＴＦＬ、ＥＣＴＦＲの周波数振幅特性や周波数位相特性を補正する。逆フィルタ算出部１２１は、外耳道伝達特性ＥＣＴＦＬ、ＥＣＴＦＲの振幅スペクトルをキャンセルするような逆特性を求める。逆特性は、対数振幅スペクトルをキャンセルするようなフィルタ係数を有する振幅スペクトルである。

逆フィルタ算出部１２１は、逆離散フーリエ変換又は逆離散コサイン変換により、逆特性と位相特性から時間領域の信号を算出する。逆フィルタ算出部１２１は、逆特性と位相特性をＩＦＦＴ（高速逆フーリエ変換）することで、時間信号を生成する。逆フィルタ算出部１２１は、生成した時間信号を所定のフィルタ長で切り出すことで、逆フィルタを算出する。逆フィルタ算出部１２１は、マイク２Ｌ、２Ｒからの収音信号に対して、同様の処理を行うことで、逆フィルタＬｉｎｖ、Ｒｉｎｖを生成する。なお、逆フィルタを求めるための処理は、公知の手法を用いることができるため、詳細な説明を省略する。

上記のように、逆フィルタはヘッドホン特性（ヘッドホンの再生ユニットとマイク間の特性）をキャンセルするフィルタである。フィルタ記憶部１２２は、逆フィルタ算出部１２１が算出した左右の逆フィルタを記憶する。これにより、図１に示したフィルタ部４１、４２に逆フィルタＬｉｎｖ、Ｒｉｎｖが設定される。

次に、空間音響伝達特性Ｈｌｓ、Ｈｌｏ、Ｈｒｏ、Ｈｒｓに関する空間音響フィルタを決定するための処理について説明する。

周波数特性取得部１１２で取得された周波数特性は、極値抽出部１１３に入力される。具体的には、周波数特性取得部１１２は、周波数振幅特性を平滑化した後で、極値抽出部１１３に出力する。あるいは、極値抽出部１１３が周波数振幅特性を平滑化しても良い。

極値抽出部１１３は、周波数特性の極値を抽出する。極値抽出部１１３は、複数の極大値と、複数の極小値を抽出する。図５は、極値抽出部１１３による極大値の抽出処理を説明するための図である。図５において、横軸は周波数、縦軸は振幅となっている。

図５では、平滑化された周波数振幅特性を周波数特性user-bimとして示している。周波数振幅特性user-bimは、５個の極大値ｐ０～ｐ４を有している。極値抽出部１１３は全ての極大値ｐ０～ｐ４を抽出してもよく、一部を間引いてもよい。極値の２点間の周波数位置が任意の閾値に満たない場合、振幅の値が大きい極値を残し、小さい極値を間引く。例えば、１番目の極大値ｐ０と２番目の極大値ｐ１は、周波数位置間の距離が小さい。よって、極大値ｐ０よりも低い極大値ｐ１を間引く。この場合、極値抽出部１１３は、４つの極大値ｐ０、ｐ２～ｐ４を抽出する。極値抽出部１１３は同様に複数の極小値を抽出する。極値抽出部１１３は、抽出した極値の周波数及び振幅の値を格納する。

包絡線算出部１１４は、極大値、及び極小値のそれぞれに基づいて包絡線を算出する。ここで、極大値に基づいて算出された包絡線のデータを第１包絡線データuser-bim_maxとし、極小値に基づいて算出された包絡線のデータを第２包絡線データuser-bim_minとする。

例えば、包絡線算出部１１４は複数の極大値をスプライン補間などの多項式補間したデータが第１包絡線データuser-bim_maxとなる。包絡線算出部１１４は複数の極小値をスプライン補間などの多項式補間したデータが第２包絡線データuser-bim_minとなる。もちろん、包絡線の算出は、スプライン補間などの多項式補間に限られるものではない。ここで、包絡線算出部１１４は、第１包絡線データuser-bim_maxと第２包絡線データuser-bim_minとは同じ多項式を用いて補間してもよいが、異なる式であってもよい。

図６は、周波数特性user-bimの極大値ｐ０～ｐ３に基づいて算出された第１包絡線データuser-bim_maxを示す図である。図７は、周波数特性user-bimの極小値ｎ０～ｎ２に基づいて算出された第２包絡線データuser-bim_minを示す模式図である。

このように包絡線算出部１１４は、極大値及び極小値の包絡線データをそれぞれ算出する。これにより、極大値に基づく第１包絡線データuser-bim_maxと、極小値に基づく第２包絡線データuser-bim_minとが算出される。第１包絡線データuser-bim_maxと、第２包絡線データuser-bim_minとユーザの外耳道伝達特性の特徴を示すユーザ特徴量となる。

例えば、第１包絡線データuser-bim_maxと、第２包絡線データuser-bim_minは、周波数毎の振幅値の集合となる。つまり、第１包絡線データuser-bim_maxと、第２包絡線データuser-bim_minは、複数の振幅値を含む多次元ベクトルとして示される。第１包絡線データuser-bim_maxと、第２包絡線データuser-bim_minは、同じ次元数のベクトルとなっているが、異なる次元数のベクトルであってもよい。

送信部１３１は、第１包絡線データuser-bim_maxと、第２包絡線データuser-bim_minとをユーザデータ（ユーザ特徴量）としてサーバ装置３００に送信する。送信部１３１は、ユーザデータに対して、通信規格に応じた処理（例えば、変調処理）を行って、送信する。送信部１３１は、第１包絡線データuser-bim_maxと、第２包絡線データuser-bim_minを構成する振幅値をユーザデータとして送信してもよい。あるいは、送信部１３１は、極値や多項式補間により得られた近似式の係数をユーザデータとして、送信してもよい。

次に、サーバ装置３００の構成について、図８を用いて説明する。図８は、サーバ装置３００の制御構成を示すブロック図である。サーバ装置３００は、受信部３０１と、比較部３０２と、データ格納部３０３と、抽出部３０４と、決定部３０５と、送信部３０６と、を備えている。サーバ装置３００は、ユーザデータに基づいて、空間音響フィルタを決定するフィルタ決定装置となる。なお、頭外定位処理装置１００とサーバ装置３００とが一体の装置である場合、該装置は、送信部３０６等を備えていなくてもよい。

さらに、サーバ装置３００は、周波数特性取得部３１２と、極値抽出部３１３と、包絡線算出部３１４と、クラスタリング部３１５と、代表特徴量算出部３１６と、を備えている。

なお、サーバ装置３００は、プロセッサやメモリなどを備えたコンピュータであり、プログラムにしたがって以下の処理を行う。また、サーバ装置３００は単一な装置に限らず、２つ以上の装置の組み合わせにより実現してもよく、クラウドサーバ等の仮想サーバでもよい。データを格納するデータ格納部３０３と、データ処理を行う比較部３０２，決定部３０５等は物理的に異なる装置であってもよい。

データ格納部３０３は、事前測定で測定された複数の被測定者に関するデータをプリセットデータとして格納するデータベースである。図９を参照して、データ格納部３０３に格納されているデータについて、説明する。図９は、データ格納部３０３に格納されているデータを示す表である。

データ格納部３０３は、被測定者の左右の耳毎にプリセットデータを格納している。具体的には、データ格納部３０３は、被測定者ＩＤ、耳の左右、第１包絡線データ、第２包絡線データ、外耳道伝達特性、空間音響伝達特性１、及び空間音響伝達特性２が１行に並んだテーブル形式となっている。なお、図９に示すデータ形式は一例であり、テーブル形式ではなく、各パラメータのオブジェクトをタグ等で関連付けて保持するデータ形式等を採用してもよい。

データ格納部３０３には、１人の被測定者Ａに対して、２つのデータセットが格納されている。すなわち、データ格納部３０３は、被測定者Ａの左耳に関するデータセットと、被測定者Ａの右耳に関するデータセットが格納されている。

１つのデータセットには、被測定者ＩＤ、耳の左右、第１包絡線データ、第２包絡線データ、外耳道伝達特性、空間音響伝達特性１、及び空間音響伝達特性２が含まれている。外耳道伝達特性は、図３に示す測定装置２００による第２の事前測定に基づくデータである。外耳孔よりも前にある第１の位置からマイク２Ｌ、２Ｒまでの第１の外耳道伝達特性の周波数振幅特性となっている。

被測定者Ａの左耳の外耳道伝達特性は、外耳道伝達特性ＥＣＴＦＬ＿Ａと示し、被測定者Ａの右耳の外耳道伝達特性は、外耳道伝達特性ＥＣＴＦＲ＿Ａと示している。被測定者Ｂの左耳の外耳道伝達特性は、外耳道伝達特性ＥＣＴＦＬ＿Ｂと示し、被測定者Ｂの右耳の外耳道伝達特性は、外耳道伝達特性ＥＣＴＦＲ＿Ｂと示している。ユーザ測定と第２の事前測定に用いられるヘッドホン４３は同じタイプのものであることが好ましいが、異なるタイプのものであってもよい。

空間音響伝達特性１、及び空間音響伝達特性２は、図２に示す測定装置２００による第１の事前測定に基づくデータである。被測定者Ａの左耳の場合、空間音響伝達特性１はＨｌｓ＿Ａとなり、空間音響伝達特性２は、Ｈｒｏ＿Ａとなる。被測定者Ａの右耳の場合、空間音響伝達特性１はＨｒｓ＿Ａとなり、空間音響伝達特性２は、Ｈｌｏ＿Ａとなる。このように、１つの耳に関する２つの空間音響伝達特性がペアとなっている。被測定者Ｂの左耳については、Ｈｌｓ＿ＢとＨｒｏ＿Ｂがペアとなり、被測定者Ｂの右耳については、Ｈｒｓ＿ＢとＨｌｏ＿Ｂがペアとなっている。空間音響伝達特性１、及び空間音響伝達特性２は、フィルタ長で切り出された後のデータでもよく、フィルタ長で切り出される前のデータでもよい。

第１包絡線データ及び第２包絡線データは、包絡線算出部１１４で求められた第１包絡線データuser-bim_maxと、第２包絡線データuser-bim_minと同様のものである。

具体的には、周波数特性取得部３１２は、外耳道伝達特性ＥＣＴＦＬ＿Ａの周波数特性を取得する。ここでは、周波数特性取得部３１２は平滑化した周波数振幅特性を周波数特性として算出する。極値抽出部３１３は、周波数特性の極大値及び極小値を抽出する。包絡線算出部３１４は、極大値に基づく第１包絡線データＡＬ＿bim_maxと、極小値に基づく第２包絡線データＡＬ＿bim_minとを算出する。第１包絡線データＡＬ＿bim_maxと第２包絡線データＡＬ＿bim_minは被測定者Ａの左耳の外耳道伝達特性ＥＣＴＦＬ＿Ａの特徴を示す特徴量となる。

周波数特性取得部３１２、極値抽出部３１３、包絡線算出部３１４の処理は、周波数特性取得部１１２、極値抽出部１１３、包絡線算出部１１４の処理と同様であるため適宜説明を省略する。なお、周波数特性取得部３１２における平滑化の処理、包絡線算出部３１４における補間処理は、周波数特性取得部１１２における平滑化の処理、包絡線算出部１１４における補間処理と同様の数式を用いた処理であることが好ましい。

周波数特性取得部３１２、極値抽出部３１３、包絡線算出部３１４は、外耳道伝達特性ＥＣＴＦＲ＿Ａ等について同様の処理を施す。このようにすることで、各外耳道伝達特性について、第１及び第２包絡線データが算出される。データ格納部３０３は、第１及び第２包絡線データが外耳道伝達特性に対応づけて格納する。

周波数特性取得部３１２、極値抽出部３１３、包絡線算出部３１４における処理の少なくとも一部は、図３に示す測定処理装置２０１で行われてもよい。つまり測定処理装置２０１において、第１及び第２包絡線データを算出するための処理を行ってもよい。例えば、測定処理装置２０１が平滑化された周波振幅特性から極大値及び極小値を抽出して、極大値及び極小値を外耳道伝達特性とともにサーバ装置３００に送信しても良い。

あるいは、測定処理装置２０１が第１及び第２包絡線データを算出して、サーバ装置３００に第１及び第２包絡線データを送信しても良い。この場合、サーバ装置３００において周波数特性取得部３１２、極値抽出部３１３、包絡線算出部３１４は不要となる。さらには、サーバ装置３００、及び測定処理装置２０１以外の装置で、第１及び第２包絡線データを算出するための処理を行ってもよい。

被測定者Ａの左耳については、第１包絡線データＡＬ＿bim_maxと、第２包絡線データＡＬ＿bim_minと、外耳道伝達特性ＥＣＴＦＬと、空間音響伝達特性Ｈｌｓ＿Ａと、空間音響伝達特性Ｈｒｏ＿Ａとが対応付けられて、１つのデータセットとなっている。同様に、被測定者Ａの右耳については、第１包絡線データＡＲ＿bim_maxと、第２包絡線データＡＲ＿bim_minと、外耳道伝達特性ＥＣＴＦＲ＿Ａと、空間音響伝達特性Ｈｒｓ＿Ａと、空間音響伝達特性Ｈｌｏ＿Ａとが対応付けられて、１つのデータセットとなっている。同様に、被測定者Ｂの左耳については、第１包絡線データＢＬ＿bim_maxと、第２包絡線データＢＬ＿bim_minと、外耳道伝達特性ＥＣＴＦＬ＿Ｂと、空間音響伝達特性Ｈｌｓ＿Ｂと、空間音響伝達特性Ｈｒｏ＿Ｂとが対応付けられて、１つのデータセットとなっている。同様に、被測定者Ｂの右耳については、第１包絡線データＢＲ＿bim_maxと、第２包絡線データＢＲ＿bim_minと、外耳道伝達特性ＥＣＴＦＬ＿Ｂと、空間音響伝達特性Ｈｒｓ＿Ｂと、空間音響伝達特性Ｈｌｏ＿Ｂとが対応付けられて、１つのデータセットとなっている。

なお、空間音響伝達特性１、２のペアを第１のプリセットデータとする。すなわち、１つのデータセットを構成する空間音響伝達特性１、及び空間音響伝達特性２を第１のプリセットデータとする。１つのデータセットを構成する第１包絡線データ、第２包絡線データ、及び外耳道伝達特性を第２のプリセットデータとする。１つのデータセットは、第１のプリセットデータ、及び第２のプリセットデータを含んでいる。そして、データ格納部３０３は、空間音響伝達特性に関する第１のプリセットデータと外耳道伝達特性に関する第２のプリセットデータとを被測定者の左右の耳毎に対応付けて記憶している。データ格納部３０３は、複数のデータセットの第１及び第２のプリセットデータを記憶している。

クラスタリング部３１５は、第１及び第２包絡線データに基づいて、第２のプリセットデータをクラスタリングしている。ここでは、第１及び第２包絡線データのペアをとして、クラスタリング部３１５が第２のプロセットデータを複数のクラスタ（グループ）に分割する。クラスタリング部３１５は、第１及び第２包絡線データをまとめて１つの特徴量ベクトルとして、特徴量ベクトル間の距離に応じて、クラスタリングを行うことができる。あるいは、クラスタリング部３１５は、第１包絡線データ、第２の包絡線データで別々にクラスタリングして、第１包絡線のクラスタリングした結果と第２の包絡線のクラスタリングした結果を組み合わせて分割してもよい。クラスタリングは、非階層型クラスタリングでもよく、階層型クラスタリングでもよい。

例えば、予め設定されたｋ個のクラスタに分類するｋ平均法（k-means）でクラスタリング部３１５が第２のプリセットデータをｋ個に分類する。１つのクラスタには複数セットの第２のプリセットデータが含まれている。１つのクラスタには、複数の被測定者に対する第２の事前測定で取得された第２のプリセットデータが含まれている。１つのクラスタには複数の耳に関する第２のプリセットデータが属する。１つのクラスタには、図９に示したデータセットが複数含まれている。なお、クラスタリング手法はｋ平均法に限られるものではない。

代表特徴量算出部３１６は、クラスタ毎に代表特徴量を算出する。代表特徴量算出部３１６は、１つのクラスタに含まれる第１及び第２包絡線データに基づいて代表特徴量を算出する。代表特徴量は、クラスタに属する複数の被測定者の耳の外耳道伝達特性の特徴を代表する特徴量ベクトルとなる。

図１０は、各クラスタのデータ構成を説明するための表である。図１０は、ｋ（ｋは２以上の整数）個のクラスタのデータを示す表である。それぞれのクラスタには、第１特徴量、第２代表特徴量が対応付けられている。さらに、各クラスタに属する被測定者ＩＤ、及びその耳の左右が格納されている。データ格納部３０３は、図１０に示すように、クラスタに関するデータを格納している。図１０に示すデータ形式は一例であり、テーブル形式ではなく、各パラメータのオブジェクトをタグ等で関連付けて保持するデータ形式等を採用してもよい。

１番目のクラスタ（クラスタ１）には、被測定者Ａの左耳、右耳、及び被測定者Ｂの左耳等の第２プリセットデータが含まれている。また、２番目のクラスタ（クラスタ２）には、被測定者Ｃの左耳、及び被測定者Ｃの右耳等の第２プリセットデータが含まれている。ｋ番目のクラスタ（クラスタｋ）には、被測定者Ｚの左耳、右耳等の第２プリセットデータが含まれている、１つのクラスタには複数の被測定者が含まれている。

１番目のクラスタは第１代表特徴量１＿bim_max及び第２代表特徴量１＿bim_minを含んでいる。同様に２番目のクラスタは第１代表特徴量２＿bim_max及び第２代表特徴量２＿bim_minを含んでいる。ｋ番目のクラスタは第１代表特徴量ｋ＿bim_max及び第２代表特徴量ｋ＿bim_minを含んでいる。

第１代表特徴量は極大値から得られる第１包絡線データに対応するデータであり、第２代表特徴量は極小値から得られる第２包絡線データに対応するデータである。第１代表特徴量１＿bim_maxは、クラスタ１に属する複数の第１包絡線データから得られるデータである。第２代表特徴量１＿bim_minは、クラスタ１に属する複数の第２包絡線データから得られるデータである。２番目～ｋ番目のクラスタについても、それぞれのクラスタに属する第１包絡線データから第１代表特徴量が求められている。同様に、２番目～ｋ番目のクラスタについても、それぞれのクラスタに属する第２包絡線データから第２代表特徴量が求められている。

例えば、各クラスタに属する１個以上から成る第１包絡線データの平均値を第１代表特徴量とすることができる。各クラスタに属する１個以上から成る第２包絡線データの平均値を第２代表特徴量とすることができる。周波数ごとに振幅値の平均値を求めて、代表値とする。全帯域での代表値の集合が、第１及び第２代表特徴量となる。もちろん、第１及び第２包絡線データの平均値ではなく、中央値を代表値としてもよい。第１代表特徴量は、第１包絡線データと同じ次元数のベクトルとなる。第２代表特徴量は、第２包絡線データと同じ次元数のベクトルとなる。データ格納部３０３は、第１代表特徴量と第２代表特徴量とを格納する。

上記の通り、第１包絡線データと第２包絡線データを別々にクラスタリングすることができる。図１１、図１２は、第１包絡線データと第２包絡線データを別々にクラスタリングした場合のクラスタのデータを示すテーブルである。図１１は、第１包絡線データをクラスタリングしたデータを示すテーブルである。図１２は、第２包絡線データをクラスタリングしたデータを示すテーブルである。

第１包絡線データでクラスタリングされたクラスタには、第１代表特徴量が求められており、第２包絡線データでクラスタリングされたクラスタには、第２代表特徴量が求められている。比較部３０２は、第１包絡線データに基づくユーザ特徴量を第１代表特徴量と比較する。比較部３０２は第２包絡線データに基づくユーザ特徴量を第２代表特徴量と比較する。そして、比較部３０２は２つの比較結果に基づいて類似クラスタを決定する。

第１包絡線データと第２包絡線データを別々にクラスタリングする場合、クラスタ分割数は、第１包絡線データ、及び第２包絡線データで異なっていてもよい。この場合、クラスタ分割数ｋは、第１包絡線データ、第２包絡線データのクラスタ分割数の総当たりで表現される。例えば、図１１では、第１包絡線データがｑ個（ｑは２以上の整数）のクラスタに分割され、図１２では、第２包絡線データがｒ個（ｒは２以上の整数）に分割されている。この場合、クラスタ分割数ｋ＝ｑ＊ｒとなる。さらに、帯域を分割して、第１包絡線データを２つ以上、第２包絡線データを２つ以上組み合わせてもよい。

このように、第１包絡線データ及び第２包絡線データで別々にクラスタリングすることで、複数のクラスタを生成することが可能である。第１包絡線データで分割されたクラスタが２つ、第２包絡線データで分割されたクラスタが３つの場合、（１，１）、（１，２）、（１，３）、（２，１）、（２，２）、（２，３）の６クラスタの組み合わせができる。この場合、クラスタに属するデータが０になるおそれがある。第１包絡線データと第２包絡線データに一定の相関関係がある場合、２つのクラスタに属する人数が０となることがある。

例えば、（２，３）のクラスタが類似クラスタである場合、第１包絡線データのクラスタ２に属し、かつ第２包絡線データのクラスタ３に属する被測定者が０人となることがある。この場合、抽出部３０４が、近隣クラスタから類似データセットを抽出することができる。第２包絡線データのクラスタ１，２の代表特徴量のうち、第２包絡線データのクラスタ３の第２代表特徴量との距離が最も近い代表特徴量を持つクラスタを近隣クラスタとする。例えば、第２包絡線データのクラスタ３の近隣クラスタがクラスタ２であるとする。この場合、近隣クラスタである（２，２）のクラスタから類似データセットを抽出する。

なお、図１０、図１１，及び図１２では、Ｌｃｈ（左耳）とＲｃｈ（右耳）のデータを混合してクラスタリングを行っているが、ＬｃｈとＲｃｈのデータを別々にクラスタリングしてもよい。ＬｃｈとＲｃｈのデータを別々にクラスタリングする場合、Ｌｃｈのクラスタに対して第１代表特徴量及び第２代表特徴量が設定される。同様に、Ｒｃｈのクラスタに対しても第１代表特徴量及び第２代表特徴量が設定される。

次に、ユーザデータに基づいて、フィルタを決定するための処理について説明する。受信部３０１は、頭外定位処理装置１００から送信されたユーザデータを受信する。ここで、ユーザデータは、第１包絡線データuser-bim_max、及び第２包絡線データuser-bim_minを含むユーザ特徴量となっている。

比較部３０２は、ユーザ特徴量を代表特徴量と比較する。比較部３０２はユーザ特徴量を各クラスタの代表特徴量と比較することで、クラスタ毎に類似度スコアを求める。最も類似度スコアが高いクラスタが類似クラスタとなる。比較部３０２は、全クラスタに対してマッチングを行う。

さらに、比較部３０２は、ユーザ特徴量を類似クラスタに含まれる第２のプリセットデータと比較する。つまり、比較部３０２はユーザ特徴量を各データセットの第１及び第２包絡線データと比較することで、データセット毎に類似度スコアを求める。最も類似度が高いデータセットが類似データセットとなる。

以下、比較部３０２における処理の一例について説明する。上記のように、ユーザ特徴量は、第１包絡線データuser-bim_maxと、第２包絡線データuser-bim_minとを含んでいる。また、各クラスタには、第１包絡線データに対応する第１代表特徴量（例えば、１＿bim_max）と、第２包絡線データに対応する第２代表特徴量（例えば、１＿bim_min）とを含んでいる。

比較部３０２は、第１包絡線データuser-bim_maxと、第１代表特徴量（例えば、１＿bim_max）との相関係数ｒ_maxを算出する。比較部３０２は、第１包絡線データuser-bim_maxと、第１代表特徴量（例えば、１＿bim_max）とのユークリッド距離ｑ＿maxを算出する。比較部３０２は、第２包絡線データuser-bim_minと、第２代表特徴量（例えば、１＿bim_min）との相関係数ｒ_minを算出する。比較部３０２は、第２包絡線データuser-bim_minと、第２代表特徴量（例えば、１＿bim_min）とのユークリッド距離ｑ＿minを算出する。

比較部３０２は、相関係数ｒ_max、ユークリッド距離ｑ＿max、相関係数ｒ_min、ユークリッド距離ｑ＿minに基づいて類似度スコアを算出する。ユークリッド距離ｑは値が小さいほど距離が近いこと、つまり特性が似ていることを示す。相関係数ｒは－１～＋１の間で値を取り、＋１に近いほど似ていることを示す。よって、（１－ｒ）の値が小さいほど、特性が類似していることとなる。

比較部３０２は、（１－ｒ_max）、ｑ＿max、ｑ＿min、（１－ｒ_min）の４つの値を重み付け加算することで、類似度スコアを算出する。重み付け加算の重みは適宜設定可能である。比較部３０２は、クラスタ毎に類似度スコアを算出する。比較部３０２は、最も類似度スコアが高いクラスタを類似クラスタとする。このようにして、ユーザ特徴量（ユーザデータ）に最も類似する類似クラスタが選択される。なお、比較部３０２は、ベクトル間距離又は相関係数の一方のみを用いて類似度スコアを算出してもよい。なお、類似度スコアは、相関値及び距離ベクトルの大きさ（ユークリッド距離）に限らず、コサイン類似度（コサイン距離）、マハラノビス距離、ピアソン相関係数等を用いて算出されていてもよい。また、比較部３０２は、２以上の類似クラスタを決定してもよい。

そして、比較部３０２は、ユーザ特徴量を類似クラスタに属する第２のプリセットデータの各データセットと比較する。例えば、類似クラスタが図１０に示す表の１番目のクラスタ（クラスタ１）であったとする。この場合、類似クラスタには、被測定者Ａの左耳のデータセット、被測定者Ａの左耳のデータセット、被測定者Ｂの左耳のデータセット等が含まれている。比較部３０２は、類似クラスタに含まれる全データセットに対してマッチングを行う。

図９に示したように、各データセットには、第１包絡線データ（例えば、ＡＬ＿bim_max）、及び第２包絡線データ（例えば、ＡＬ＿bim_min）が含まれている。第１包絡線データ（例えば、ＡＬ＿bim_max）、及び第２包絡線データ（例えば、ＡＬ＿bim_min）をデータセットの特徴量とする。比較部３０２は、ユーザ特徴量に含まれる第１包絡線データuser-bim_maxと、第２のプリセットデータの第１包絡線データ（例えば、ＡＬ＿bim_max）とを比較する。これにより、相関係数及びユークリッド距離が求められる。同様に、比較部３０２は、ユーザ特徴量に含まれる第２包絡線データuser-bim_minと、第２のプリセットデータの第２包絡線データ（例えば、ＡＬ＿bim_min）とを比較する。これにより、相関係数及びユークリッド距離が求められる。

ユーザ特徴量とデータセットの特徴量との比較は、ユーザ特徴量とクラスタの代表特徴量との比較と同様になっている。したがって、ユーザ特徴量とデータセットの特徴量との比較においても、相関係数ｒ_max、ユークリッド距離ｑ＿max、相関係数ｒ_min、ユークリッド距離ｑ＿minが求められる。比較部３０２は、（１－ｒ_max）、ｑ＿max、ｑ＿min、（１－ｒ_min）の４つの値を重み付け加算することで、類似度スコアを算出する。類似度スコアはデータセット毎に算出される。比較部３０２は、最も類似度スコアが高いデータセットを類似データセットとする。このようにして、ユーザ特徴量（ユーザデータ）に最も類似する類似データセットが選択される。なお、クラスタでの比較と、データセットの比較とで、適宜重みを変更してもよい。あるいは、クラスタでの比較と、データセットの比較とで、異なる指標（コサイン距離等）を用いても良い。

抽出部３０４は、類似データセットに対応する第１のプリセットデータを抽出する。つまり、抽出部３０４は、データ格納部３０３から類似データセットに含まれる空間音響伝達特性１（例えば、Ｈｌｓ＿Ａ）、及び空間音響伝達特性２（例えば、Ｈｒｏ＿Ａ）を読み出す。

決定部３０５は、抽出された第１のプリセットデータに基づいて、空間音響フィルタを決定する。なお、決定部３０５は、空間音響伝達特性１、及び空間音響伝達特性２を補正して空間音響フィルタを決定してもよい。あるいは、決定部３０５は、空間音響伝達特性１、及び空間音響伝達特性２をそのまま空間音響フィルタとしてもよい。送信部３０６は、空間音響フィルタを頭外定位処理装置１００に送信する。

図４に示した頭外定位処理装置１００の受信部１３２が空間音響フィルタを受信する。受信部１３２が受信した空間音響フィルタをフィルタ記憶部１２２に記憶する。左右の外耳道伝達特性のそれぞれに対して、上記の処理を行う。このようにすることで、空間音響伝達特性Ｈｌｓ、Ｈｌｏ、Ｈｒｏ、Ｈｒｓに応じた４つの空間音響フィルタが設定される。

例えば、サーバ装置３００が左耳の測定データＥＣＴＦＬに対して上記の処理を行うことで、空間音響伝達特性Ｈｌｓ、Ｈｒｏに応じた空間音響フィルタが生成される。サーバ装置３００が右耳の測定データＥＣＴＦＲに対して上記の処理を行うことで、空間音響伝達特性Ｈｌｏ、Ｈｒｓに応じた空間音響フィルタが生成される。

なお、比較部３０２において、ユーザの左耳に対して、被測定者の右耳がマッチングすることもあり得る。つまり、ユーザの左耳の形状が被測定者の右耳の形状が類似していることもあり得る。この場合、ユーザの空間音響伝達特性Ｈｌｓのフィルタが空間音響伝達特性１（例えば、Ｈｒｓ＿Ａ）に基づいて決定され、ユーザの空間音響伝達特性Ｈｒｏのフィルタが空間音響伝達特性２（例えば、Ｈｌｏ＿Ａ）に基づいて決定される。同様にユーザの右耳に対して、被測定者の左耳がマッチングすることもあり得る。

本実施の形態では、極大値及び極大値に応じた包絡線データを特徴量としている。サーバ装置３００は、特徴量に基づいてマッチングを行っている。比較部３０２は周波数振幅特性の概形を示す包絡線データ同士を比較しているため、ユーザの個人特性を表す特徴量が表れやすくなる。よって、適切にユーザに適した空間音響フィルタを用いて、頭外定位処理を行うことが可能になる。

さらに、クラスタ毎に代表特徴量が求められている。比較部３０２はユーザ特徴量と代表特徴量と比較することで類似クラスタを決定している。このようにすることで、事前測定で得られた全てのデータセットに対して、類似度スコアを算出する必要がなくなる。類似度スコアを算出するデータセットを選別することができる。よって、データベースに多数の被測定者のデータセットが格納されている場合、処理時間を短縮することが可能となる。

本実施の形態にかかる頭外定位フィルタ決定方法の一例について、図１３、図１４を用いて説明する。図１３、図１４は、空間音響フィルタを決定する決定方法を示すフローチャートである。

まず、図４に示したように、インパルス応答測定部１１１がヘッドホン４３の出力ユニットから測定信号を出力する（Ｓ１０）。インパルス応答測定部１１１がマイクユニット２を用いて測定信号を収音する（Ｓ１１）。インパルス応答測定部１１１がユーザＵの外耳道伝達特性に関する測定データＥＣＴＦＬ、ＥＣＴＦＲを取得する。インパルス応答測定部１１１は、同期加算処理を行っていてもよい。

次に、周波数特性取得部１１２が、測定データＥＣＴＦＬ、ＥＣＴＦＲから周波数特性を取得する（Ｓ１２）。周波数特性取得部１１２が、時間領域の測定データＥＣＴＦＬ、ＥＣＴＦＲをフーリエ変換することで、周波数振幅特性及び周波数位相特性が求められる。周波数特性取得部１１２は、周波数振幅特性を平滑化してもよい。また、逆フィルタ算出部１２１は、周波数特性に基づいて、逆フィルタを算出してもよい。

極値抽出部１１３は、平滑化された周波数振幅特性の極大値及び極小値を抽出する（Ｓ１３）。包絡線算出部は、極大値及び極小値から第１及び第２包絡線データを算出する（Ｓ１４）。つまり、包絡線算出部１１４は複数の極大値に基づいて第１包絡線データuser-bim_maxを算出する。包絡線算出部１１４は複数の極小値に基づいて第２包絡線データuser-bim_minを算出する。例えば、包絡線算出部１１４は極大値を補間することで第１包絡線データuser-bim_maxを算出する。包絡線算出部１１４は極小値を補間することで第２包絡線データuser-bim_minを算出する。

送信部１３１は、第１及び第２包絡線データをユーザ特徴量としてサーバ装置３００に送信する（Ｓ１５）。つまり、第１包絡線データuser-bim_max、及び第２包絡線データuser-bim_minの振幅値の集合がユーザ特徴量として送信される。

なお、ここでは、送信部１３１が第１及び第２包絡線データをユーザ特徴量としてサーバ装置３００に送信しているが、送信部１３１は、測定信号（測定データＥＣＴＦＬ、ＥＣＴＦＲ）自体をサーバ装置３００に送信してもよい。この場合、Ｓ１２～Ｓ１４の処理がサーバ装置３００で実施される。つまり、送信部１３１がサーバ装置３００に送信するデータに合わせて、サーバ装置３００又は測定装置２００がＳ１２～Ｓ１４の処理を行うことができる。

比較部３０２は、ユーザ特徴量と代表特徴量とを比較する（Ｓ１６）。比較部３０２は、第１包絡線データuser-bim_maxとクラスタの第１代表特徴量（例えば、１-bim_max）とを比較する。また、比較部３０２は、第２包絡線データuser-bim_minとクラスタの第２代表特徴量（例えば、１-bim_min）とを比較する。これにより、１つのクラスタに対する類似度スコアが求められる。

比較部３０２は、全てのクラスタが終了したか否かを判定する（Ｓ１７）。全てのクラスタが終了していない場合（Ｓ１７のＮＯ）、ステップＳ１６に戻って、比較部３０２はユーザ特徴量を次のクラスタの代表特徴量と比較する。全てのクラスタが終了した場合（Ｓ１７のＹＥＳ）、比較部３０２は、類似クラスタを決定する（Ｓ１８）。つまり、最も類似度スコアが高いクラスタが類似クラスタとなる。

次に、ユーザ特徴量と類似クラスタに含まれるデータセットの特徴量とを比較する（Ｓ１９）。つまり、比較部３０２は、第１包絡線データuser-bim_maxとクラスタの第１包絡線データ（たとえば、ＡＬ-bim_max）とを比較する。また、比較部３０２は、第２包絡線データuser-bim_minとクラスタの第２包絡線データ（たとえば、ＡＬ-user-bim_min）とを比較する。これにより、１つのデータセットに対する類似度スコアが求められる。

比較部３０２は、クラスタに属する全てのデータセットが終了したか否かを判定する（Ｓ２０）。全てのデータセットが終了していない場合（Ｓ２０のＮＯ）、ステップＳ１９に戻って、比較部３０２は、ユーザ特徴量を次のデータセットの代表特徴量と比較する。全てのデータセットが終了した場合（Ｓ２０のＹＥＳ）、比較部３０２は、類似データセットを決定する（Ｓ２１）。つまり、最も類似度スコアが高いデータセットが類似データセットとなる。

抽出部３０４は、類似データセットの第１のプリセットデータを抽出する（Ｓ２２）。すなわち、抽出部３０４は、類似クラスタに含まれる複数の第１のプリセットデータの中から、１つの第１のプリセットデータを抽出する。決定部３０５は、抽出された第１のプリセットデータに応じた空間音響フィルタを決定する（Ｓ２３）。そして、送信部３０６は、空間音響フィルタを頭外定位処理装置１００に送信する（Ｓ２４）。

このようにすることで、適切に空間音響フィルタを決定することができる。なお、上記の説明では、サーバ装置３００が空間音響フィルタを決定したが、空間音響フィルタを決定するための処理の一部は、頭外定位処理装置１００で実施されていてもよい。例えば、送信部３０６が第１のプリセットデータを頭外定位処理装置１００に送信して、頭外定位処理装置１００において第１のプリセットデータを補正して空間音響フィルタを決定してもよい。

なお、クラスタリング部３１５は、クラスタリングは帯域毎に分割して行ってもよい。例えば、高域と低域の２つの帯域に分割する場合、高域と帯域とでそれぞれクラスタリングを行う。そして、高域での類似クラスタと、低域での類似クラスタをそれぞれ求めてもよい。この場合、高域と低域とで類似データセットが異なることになるため、高域の第１のプリセットデータ（空間音響伝達特性）と低域の（空間音響伝達特性）を合成することで、空間音響フィルタを生成してよい。あるいは、高域と低域とで相関係数及びユークリッド距離を求めてもよい。そして、高域の相関係数及びユークリッド距離、低域の相関係数及びユークリッド距離を重み付け加算することで、類似クラスタを求めてもよい。

なお、上記の処理では、極値抽出部が、平滑化した周波数特性の極大値及び極小値を抽出しているが、平滑化のパラメータを帯域毎に調整しても良い。

極値の抽出処理において、極大値及び極小値の周波数振幅特性の振幅値に閾値を設定して、閾値を超える場合は極値の値を閾値に丸めるようにしてもよい。このようにすることで、急峻な極大値又は極小値によってクラスタリングに偏りが生じるのを防ぐことができる。

また、クラスタリングを行わずに、全データセットに対して類似度スコアを求めても良い。周波数特性取得部３１２、極値抽出部３１３、包絡線算出部３１４、クラスタリング部３１５、代表特徴量算出部３１６は不要となる。また、図１３のステップＳ１６～Ｓ１８は必須ではない。

なお、比較部３０２でのマッチングした空間音響伝達特性を補正して、空間音響フィルタを決定しても良い。例えば、マッチングした空間音響伝達特性を、左右の耳で特性に差の無い代表特性と混合して、空間音響フィルタを生成してもよい。具体的には、任意の周波数以上の帯域では、マッチングした空間音響伝達特性をそのまま用いて、任意の周波数未満の帯域では、代表特性を用いてもよい。

なお、頭外定位処理装置１００の処理の少なくも一部は、サーバ装置３００で行ってもよい。たとえば、周波数特性取得部１１２、極値抽出部１１３、及び包絡線算出部１１４の処理は、サーバ装置３００で行われてもよい。サーバ装置３００の処理の一部は、頭外定位処理装置１００で行ってもよい。あるいは、頭外定位処理装置１００、測定処理装置２０１、サーバ装置３００とは物理的に異なる装置が一部の処理を行ってもよい。

変形例１
変形例１では、類似クラスタの中から類似データセットを決定する処理が異なっている。変形例１では、比較部３０２が、特徴量（包絡線データ）ではなく外耳道伝達特性の周波数特性の相関に基づいて、類似データセットを決定している。例えば、比較部３０２が、任意の帯域における外耳道伝達特性の周波数特性の相関を求め、最も相関が高いデータセットを類似データセットとすることができる。

上記処理のうちの一部又は全部は、コンピュータプログラムによって実行されてもよい。上述したプログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（ｎｏｎ－ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｒｅａｄａｂｌｅ ｍｅｄｉｕｍ）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（ｔａｎｇｉｂｌｅ ｓｔｏｒａｇｅ ｍｅｄｉｕｍ）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ)、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ ＰＲＯＭ)、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｒｅａｄａｂｌｅ ｍｅｄｉｕｍ)によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。

以上、本発明者によってなされた発明を実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることは言うまでもない。

Ｕ ユーザ
１ 被測定者
２Ｌ 左マイク
２Ｒ 右マイク
５Ｌ 左スピーカ
５Ｒ 右スピーカ
９Ｌ 左耳
９Ｒ 右耳
１０ 頭外定位処理部
１１ 畳み込み演算部
１２ 畳み込み演算部
２１ 畳み込み演算部
２２ 畳み込み演算部
２４ 加算器
２５ 加算器
４１ フィルタ部
４２ フィルタ部
４３ ヘッドホン
１００ 頭外定位処理装置
１１１ インパルス応答測定部
１１２ 周波数特性取得部
１１３ 極値抽出部
１１４ 包絡線算出部
１３１ 送信部
１３２ 受信部
１２０ 演算処理部
１２１ 逆フィルタ算出部
１２２ フィルタ記憶部
１３１ 送信部
１３２ 受信部
２００ 測定装置
２０１ 測定処理装置
３００ サーバ装置
３０１ 受信部
３０２ 比較部
３０３ データ格納部
３０４ 抽出部
３０５ 決定部
３０６ 送信部
３１２ 周波数特性取得部
３１３ 極値抽出部
３１４ 包絡線算出部
３１５ クラスタリング部
３１６ 代表特徴量算出部

Claims (6)

1. ユーザに装着され、前記ユーザの耳に向けて音を出力する出力ユニットと、
   前記ユーザの耳に装着され、前記出力ユニットから出力された音を収音するマイクユニットと、
   前記出力ユニットに対して測定信号を出力するとともに、前記マイクユニットから出力された収音信号を測定する測定部と、
   音源から被測定者の耳までの空間音響伝達特性に関する第１のプリセットデータと、前記被測定者の耳の外耳道伝達特性に関する第２のプリセットデータを対応付けて記憶するデータ格納部であって、複数の前記被測定者に対して取得された複数の前記第１及び第２のプリセットデータを記憶するデータ格納部と、
   前記収音信号を周波数領域に変換して、周波数特性を取得する周波数特性取得部と、
   前記周波数特性の極大値及び極小値を抽出する極値抽出部と、
   前記極大値及び前記極小値をそれぞれ補間することで、前記極大値に基づく第１包絡線データと、前記極小値に基づく第２包絡線データを算出する包絡線算出部と、
   前記第１及び前記第２包絡線データに基づくユーザ特徴量を複数の前記第２のプリセットデータに基づく複数の特徴量とそれぞれ比較する比較部と、
   前記比較部の比較結果に基づいて、前記第１のプリセットデータを抽出する抽出部と、
   抽出された前記第１のプリセットデータに応じたフィルタを決定する決定部と、を備えた頭外定位フィルタ決定システム。
2. 前記データ格納部は、前記第１のプリセットデータと前記第２のプリセットデータとを１つのデータセットとして、複数のデータセットを格納しており、
   複数の前記第２のプリセットデータが複数のクラスタに分類されており、
   前記比較部は、前記クラスタ毎の代表特徴量を前記ユーザ特徴量と比較することで、前記複数のクラスタから類似クラスタを決定し、
   前記比較部は、前記類似クラスタに属する前記第２のプリセットデータの特徴量を前記ユーザ特徴量と比較することで、前記類似クラスタの中から類似データセットを決定し、
   前記決定部は、前記類似データセットに対応する第１のプリセットデータを抽出して、抽出した前記第１のプリセットデータに応じたフィルタを決定する請求項１に記載の頭外定位フィルタ決定システム。
3. 前記第２のプリセットデータの前記第１包絡線データ及び前記第２包絡線データで別々にクラスタリングすることで、前記複数の第２のプリセットデータが複数のクラスタに分類されており、
   前記第１包絡線データで分割されたクラスタには、第１代表特徴量が対応付けられており、
   前記第２包絡線データで分割されたクラスタには、第２代表特徴量が対応付けられており、
   前記比較部は、前記第１包絡線データに基づくユーザ特徴量を前記第１代表特徴量と比較し、かつ第２包絡線データに基づくユーザ特徴量を前記第２代表特徴量と比較する請求項２に記載の頭外定位フィルタ決定システム。
4. 前記第２のプリセットデータが複数の帯域に分割されており、
   前記帯域毎に前記第２のプリセットデータがクラスタリングされている請求項２、又は３に記載の頭外定位フィルタ決定システム。
5. ユーザに装着され、前記ユーザの耳に向けて音を出力する出力ユニットと、
   前記ユーザの耳に装着され、前記出力ユニットから出力された音を収音するマイクユニットと、
   音源から被測定者の耳までの空間音響伝達特性に関する第１のプリセットデータと、前記被測定者の耳の外耳道伝達特性に関する第２のプリセットデータを対応付けて記憶するデータ格納部であって、複数の前記被測定者に対して取得された複数の前記第１及び第２のプリセットデータを記憶するデータ格納部とを備えたシステムにおける頭外定位フィルタ決定方法であって、
   ユーザに装着された出力ユニットにそれぞれ測定信号を出力する出力ステップと、
   前記出力ユニットから前記ユーザの耳に向けて出力された前記測定信号をユーザの耳に装着されたマイクユニットで収音したときの収音信号を取得する信号取得ステップと、
   前記収音信号を周波数領域に変換して、周波数特性を取得する周波数特性取得ステップと
   前記周波数特性の極大値及び極小値を抽出する抽出ステップと、
   前記極大値及び前記極小値をそれぞれ補間することで、前記極大値に基づく第１包絡線データと、前記極小値に基づく第２包絡線データを算出する算出ステップと、
   前記第１及び前記第２包絡線データに基づくユーザ特徴量を複数の前記第２のプリセットデータに基づく複数の特徴量とそれぞれ比較する比較ステップと、
   前記比較ステップの比較結果に基づいて、前記第１のプリセットデータを抽出する抽出ステップと、
   抽出した前記第１のプリセットデータに応じたフィルタを決定する決定ステップと、を備えた頭外定位フィルタ決定方法。
6. コンピュータに対して頭外定位フィルタ決定方法を実行させるためのプログラムであって、
   前記コンピュータは、音源から被測定者の耳までの空間音響伝達特性に関する第１のプリセットデータと、前記被測定者の耳の外耳道伝達特性に関する第２のプリセットデータを対応付けて記憶するデータ格納部であって、複数の前記被測定者に対して取得された複数の前記第１及び第２のプリセットデータを記憶するデータ格納部にアクセス可能であり、
   前記頭外定位フィルタ決定方法は、
   ユーザに装着された出力ユニットにそれぞれ測定信号を出力するステップと、
   前記出力ユニットから前記ユーザの耳に向けて出力された前記測定信号をユーザの耳に装着されたマイクユニットで収音したときの収音信号を取得する信号取得ステップと、
   前記収音信号を周波数領域に変換して、周波数特性を取得する周波数特性取得ステップと、
   前記周波数特性の極大値及び極小値を抽出する抽出ステップと、
   前記極大値及び前記極小値をそれぞれ補間することで、前記極大値に基づく第１包絡線データと、前記極小値に基づく第２包絡線データを算出する算出ステップと、
   前記第１及び前記第２包絡線データに基づくユーザ特徴量を複数の前記第２のプリセットデータに基づく複数の特徴量とそれぞれ比較する比較ステップと、
   前記比較ステップの比較結果に基づいて、前記第１のプリセットデータを抽出する抽出ステップと、
   抽出した前記第１のプリセットデータに応じたフィルタを決定する決定ステップと、を備えたプログラム。
   

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