JP7447719B2 - 頭外定位フィルタ生成システム、処理装置、頭外定位フィルタ生成方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本開示は、頭外定位フィルタ生成システム、処理装置、頭外定位フィルタ生成方法、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生成することができる頭外定位フィルタ生成システム、処理装置、頭外定位フィルタ生成方法、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生成システムは、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、前記出力ユニットに内蔵された内蔵マイクと、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、前記内蔵マイクから出力された収音信号を測定する測定部と、前記収音信号を周波数領域に変換して、第１の周波数特性を取得する周波数特性取得部と、前記出力ユニットに内蔵された内蔵マイクで収音された第１の外耳道伝達特性に関する第１のプリセットデータと、前記出力ユニットと独立した独立マイクを被測定者が装着した状態で取得された第２の外耳道伝達特性に関する第２のプリセットデータと、を対応付けて記憶するデータ格納部であって、複数の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、前記第１の外耳道伝達特性と第２の外耳道伝達特性との間の変換関数を算出する変換関数算出部と、複数の前記被測定者の前記変換関数に基づいて、前記複数の被測定者をクラスタリングするクラスタリング部と、クラスタに属する複数の前記第１の外耳道伝達特性に基づいて、前記クラスタ毎に代表特性を算出する代表特性算出部と、前記クラスタに属する複数の前記変換関数に基づいて、前記クラスタ毎に代表変換関数を算出する代表変換関数算出部と、前記第１の周波数特性を前記代表特性と比較する比較部と、前記比較部での比較結果に基づいて、前記代表変換関数を抽出する抽出部と、抽出された前記代表変換関数を前記第１の周波数特性に適用することで、前記第１の周波数特性を第２の周波数特性に変換する変換部と、前記第２の周波数特性に基づいて逆フィルタを算出する逆フィルタ算出部と、を備えている。

本実施の形態にかかる処理装置は、被測定者に装着され、前記被測定者の耳に向けて音を出力する出力ユニットと、前記出力ユニットに内蔵された内蔵マイクと、前記出力ユニットと独立に設けられた独立マイクと、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、前記内蔵マイク又は独立マイクから出力された収音信号を測定する測定処理部と、前記内蔵マイクを用いて取得された第１の外耳道伝達特性、及び前記独立マイクを被測定者が装着した状態で取得された第２の外耳道伝達特性の周波数特性をそれぞれ取得する周波数特性取得部と、前記第１の外耳道伝達特性の周波数特性と、前記第２の外耳道伝達特性の周波数特性との間の変換関数を算出する変換関数算出部と、複数の前記被測定者の前記変換関数に基づいて、前記複数の被測定者をクラスタリングするクラスタリング部と、クラスタに属する複数の前記第１の外耳道伝達特性に基づいて、前記クラスタ毎に代表特性を算出する代表特性算出部と、前記クラスタに属する複数の前記変換関数に基づいて、前記クラスタ毎に代表変換関数を算出する代表変換関数算出部と、を備えている。

本実施の形態にかかる頭外定位フィルタ生成方法は、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、前記出力ユニットに内蔵された内蔵マイクと、前記出力ユニットに内蔵された内蔵マイクで収音された第１の外耳道伝達特性に関する第１のプリセットデータと、前記出力ユニットと独立した独立マイクを被測定者が装着した状態で取得された第２の外耳道伝達特性に関する第２のプリセットデータと、を対応付けて記憶するデータ格納部であって、複数の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生成方法であって、前記データ格納部において、前記第１の外耳道伝達特性と第２の外耳道伝達特性との間の変換関数に基づいて、前記第１及び第２のプリセットデータがクラスタリングされており、クラスタに属する複数の前記第１の外耳道伝達特性に基づいて、前記クラスタ毎に代表特性が算出されており、前記クラスタに属する複数の前記変換関数に基づいて、前記クラスタ毎に代表変換関数が算出されており、前記頭外定位フィルタ生成方法は、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、第１の周波数特性を取得する第１の周波数特性取得ステップと、前記第１の周波数特性を複数の前記代表特性と比較する比較ステップと、前記比較ステップでの比較結果に基づいて、前記代表変換関数を抽出するステップと、抽出された代表変換関数を前記第１の周波数特性に適用することで、第２の周波数特性を算出する第２の周波数特性算出ステップと、前記第２の周波数特性に基づいて逆フィルタを算出する逆フィルタ算出ステップと、を備えている。

本実施の形態にかかる頭外定位フィルタ生成システムは、コンピュータに対して頭外定位フィルタ生成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、出力ユニットに内蔵された内蔵マイクで収音された第１の外耳道伝達特性に関する第１のプリセットデータと、前記出力ユニットと独立した独立マイクを被測定者が装着した状態で取得された第２の外耳道伝達特性に関する第２のプリセットデータと、を対応付けて記憶するデータ格納部であって、複数の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、前記データ格納部において、前記第１の外耳道伝達特性と第２の外耳道伝達特性との間の変換関数に基づいて、前記第１及び第２のプリセットデータがクラスタリングされており、クラスタに属する複数の前記第１の外耳道伝達特性に基づいて、前記クラスタ毎に代表特性が算出されており、前記クラスタに属する複数の前記変換関数に基づいて、前記クラスタ毎に代表変換関数が算出されており、前記頭外定位フィルタ生成方法は、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、第１の周波数特性を取得する第１の周波数特性取得ステップと、前記第１の周波数特性を複数の前記代表特性と比較する比較ステップと、前記比較ステップでの比較結果に基づいて、前記代表変換関数を抽出するステップと、抽出された代表変換関数を前記第１の周波数特性に適用することで、第２の周波数特性を算出する第２の周波数特性算出ステップと、前記第２の周波数特性に基づいて逆フィルタを算出する逆フィルタ算出ステップと、を備えている。

本開示によれば、適切にフィルタを生成することができる頭外定位フィルタ生成システム、処理装置、頭外定位フィルタ生成方法、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。 第１の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。 第２の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生成システムの全体構成を示す図である。 第１の周波数特性に代表変換関数を適用する処理を説明するための図である。 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。 頭外定位フィルタ生成方法を示すフローチャートである。 帯域毎の代表変換関数を合成する処理を示す図である。

（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。しかしながら、ユーザ本人に対して適切な測定を行うことができない場合がある。例えば、適切な測定を行うためには、ユーザの耳の適切な位置にマイクを装着する必要がある。ユーザ本人がマイク位置を適切に調整することは困難である。

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を行う。

さらに、外耳道伝達特性の測定には、２つのタイプのマイクが用いられる。１つ目のタイプはヘッドホンに内蔵されたマイク（内蔵マイクともいう）であり、２つ目のタイプは、ヘッドホンと別個に設けられたマイク（独立マイクともいう）である。内蔵マイクを用いた測定を第２の事前測定とし、この測定で得られた特性を第１の外耳道伝達特性とする。独立マイクを用いた測定を第３の事前測定とし、この測定で得られた特性を第２の外耳道伝達特性とする。第１～第３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の外耳道伝達特性についての第１のプリセットデータと、第２外耳道伝達特性についての第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２、第３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。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、第１の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、ヘッドホンに内蔵された内蔵マイクを用いた測定である。ユーザ個人に対しては、独立マイクを用いた測定を行わない。ユーザ端末は、第１の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。

内蔵マイクによる測定は、ヘッドホンから独立したマイクを必要とせず、マイクの装着や位置調整が不要であるため、簡便に行うことができる。この反面、内蔵マイクによる測定は、マイクを理想的な外耳道入口の位置に配置することは困難である。そのため、内蔵マイクを用いた測定のみでは適切な逆フィルタを生成することができない場合がある。内蔵マイクを用いて測定された外耳道伝達特性をそのままキャンセルするような逆フィルタでは、ユーザに対して高い頭外定位効果を得ることができない場合がある。

そこで、サーバ装置は、第１の外耳道伝達特性（第１のプリセットデータ）を第２の外耳道伝達特性（第２のプリセットデータ）に変換する代表変換関数を算出している。サーバ装置は、ユーザデータに代表変換関数を適用することで第２の外耳伝達特性を算出する。サーバ装置又はユーザ端末は、第２の外耳道伝達特性に基づいて、逆フィルタを生成する。サーバ装置は、複数の代表変換関数を有しており、マッチングによりユーザに対して適切な代表変換関数を抽出する。サーバ装置は、代表変換関数をユーザ端末に送信する。ユーザ端末がユーザデータに代表変換関数を適用することで逆フィルタを生成している。ユーザ測定に基づく逆フィルタを用いて、頭外定位処理を行う。

なお、以下の説明では、内蔵マイクを用いたユーザ測定の結果から、外耳道伝達特性をキャンセルする逆フィルタを生成する処理を中心に説明する。なお、以下の説明では、音響空間伝達特性を測定するための第１の事前測定の構成についても説明するが、第１の事前測定は適宜省略可能である。

（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。

（第１の外耳道伝達特性の測定）
次に、第１の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６２と、ヘッドホン４３と、が接続されている。マイクユニット６２は、左マイク６２Ｌと、右マイク６２Ｒとを備えている。左マイク６２Ｌは、被測定者１の左耳９Ｌに装着される。右マイク６２Ｒ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６２Ｌ、６２Ｒは、図２の測定処理装置２０１、及びマイク２Ｌ、２Ｒと同じものでもよく、異なるものでもよい。マイクユニット６２は、ヘッドホン４３に内蔵された内蔵マイクユニットである。

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６２が被測定者１に装着される。すなわち、左マイク６２Ｌ、右マイク６２Ｒ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６２Ｌ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６２Ｒ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６２Ｌ、及び右マイク６２Ｒ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６２Ｌ、及び右マイク６２Ｒは、ヘッドホン４３に干渉しないように構成されている。左マイク６２Ｌ、及び右マイク６２Ｒ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６２Ｌは左ユニット４３Ｌの筐体内に固定されており、右マイク６２Ｒは右ユニット４３Ｒの筐体内に固定されている。

測定処理装置２０１は、左ユニット４３Ｌ、及び右ユニット４３Ｒに対して測定信号を出力する。これにより、左ユニット４３Ｌ、及び右ユニット４３Ｒ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６２Ｌ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６２Ｒ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６２Ｌとの間の伝達特性（すなわち、左耳の第１の外耳道伝達特性）と、右ユニット４３Ｒと右マイク６２Ｒとの間の伝達特性（すなわち、右耳の第１の外耳道伝達特性）が取得される。ここで、左マイク６２Ｌが取得した左耳の第１の外耳道伝達特性の測定データを測定データＥＣＴＦＬ＿１とし、右マイク６２Ｒが取得した右耳の第１の外耳道伝達特性の測定データを測定データＥＣＴＦＲ＿１とする。

測定処理装置２０１は、測定データＥＣＴＦＬ＿１、ＥＣＴＦＲ＿１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。複数の被測定者１に対するヘッドホン４３及びマイクユニット６２が統一されていることが好ましい。

（第２の外耳道伝達特性の測定）
第２の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４を用いて説明する。図４は、被測定者１に対して第３の事前測定を行うための構成を模式的に示している。

図４では、マイクユニット２は、ヘッドホン４３から独立した独立マイクユニットとなっている。マイクユニット２は、特許文献２に示したように聴診器の構成を有している。マイクユニット２の構成については、特許文献２に詳述されているため、説明を省略する。もちろん、聴診器の構成以外のマイクユニット２を用いることも可能である。なお、マイクユニット２は、第１の事前測定で用いられたものと同じものとなっていても良い。

左耳９Ｌには、左マイク２Ｌが装着され、右耳９Ｒには右マイク２Ｒが装着されている。そして、被測定者１は、左右のマイク２Ｌ、２Ｒの上からヘッドホン４３を装着している。つまり、マイク２Ｌ、マイク２Ｒが装着された耳９Ｌ、９Ｒを覆うように被測定者１がヘッドホン４３を装着する。なお、第２の事前測定と第３の事前測定とで用いられるヘッドホン４３は、同一のタイプのものとなっている。複数の被測定者１に対するヘッドホン４３及びマイクユニット２が統一されていることが好ましい。

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。また、マイク２Ｌ、マイク２Ｒは、図３で示したマイク２Ｌ、２Ｒと異なる収音位置に設置される。

測定処理装置２０１は、左ユニット４３Ｌ、及び右ユニット４３Ｒに対して測定信号を出力する。これにより、左ユニット４３Ｌ、及び右ユニット４３Ｒ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、左耳の第２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、右耳の第２の外耳道伝達特性）が取得される。ここで、左マイク２Ｌが取得した左耳の第２の外耳道伝達特性の測定データを測定データＥＣＴＦＬ＿２とし、右マイク２Ｒが取得した右耳の第２の外耳道伝達特性の測定データを測定データＥＣＴＦＲ＿２とする。

測定処理装置２０１は、測定データＥＣＴＦＬ＿２、ＥＣＴＦＲ＿２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３、図４で示した測定装置２００によって、複数の被測定者１の第１及び第２の外耳道伝達特性が測定される。本実施の形態では、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。同様に、図４の測定構成による第３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、第１及び第２の外耳道伝達特性が測定される。

（頭外定位フィルタ生成システム）
次に、本実施の形態にかかる頭外定位フィルタ生成システム５００について、図５を用いて説明する。図５は、頭外定位フィルタ生成システム５００の全体構成を示す図である。頭外定位フィルタ生成システム５００は、マイクユニット６２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６２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６２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６２、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。マイクユニット６２は、図３と同様にヘッドホン４３に内蔵された内蔵マイクユニットとなっている。

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、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、変換部１２３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６２が収音する。ここでは、マイクユニット６２がヘッドホン４３に内蔵されている。また、マイクユニット６２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。

ヘッドホン４３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６２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、第１の外耳道伝達特性に関する測定データＥＣＴＦ＿１を取得する。測定データＥＣＴＦ＿１は、ユーザＵの左耳９Ｌの第１の外耳道伝達特性に関する測定データＥＣＴＦＬ＿１と、右耳９Ｒの第１の外耳道伝達特性に関する測定データＥＣＴＦＲ＿１とを含んでいる。

周波数特性取得部１１２は、測定データＥＣＴＦＬ＿１、ＥＣＴＦＲ＿１に対して所定の処理を行うことで、測定データＥＣＴＦＬ＿１、ＥＣＴＦＲ＿１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。

ユーザ測定により得られた周波数特性を第１の周波数特性user-bim（又は第１の外耳道伝達特性user-bimともいう）とする。第１の周波数特性user-bimは第１の外耳道伝達特性の周波数振幅特性を含んでいる。また、左耳に関する第１の周波数特性user-bimを第１の周波数特性userＬ-bim（又は第１の外耳道伝達特性userＬ-bimともいう）とする。右耳に関する第１の周波数特性user-bimを第１の周波数特性userＲ-bim（又は第１の外耳道伝達特性userＲ-bimともいう）とする。第１の周波数特性user-bimは第１の周波数特性userＬ-bim及び第１の周波数特性userＲ-bimを含んでいる。

送信部１３１は第１の周波数特性user-bim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の周波数特性user-bimの振幅値をユーザデータとして送信してもよい。

サーバ装置３００は、第１の周波数特性user-bimに基づいて代表変換関数を決定する。代表変換関数は、第１の外耳道伝達特性の周波数特性を第２の外耳道伝達特性の周波数特性に変換するための関数である。ユーザの第２の外耳道伝達特性の周波数特性を第２の周波数特性user-Stetho（又は第２の外耳道伝達特性user-Stethoともいう）とする。代表変換関数を決定するための処理については後述する。

サーバ装置３００は、代表変換関数を頭外定位処理装置１００に送信する。受信部１３２は、サーバ装置３００から代表変換関数を受信する。変換部１２３は、第１の周波数特性user-bimに代表変換関数を適用することで、第２の周波数特性user-Stethoを算出する。つまり、変換部１２３は、代表変換関数を用いて、第１の周波数特性user-bimを第２の周波数特性user-Stethoに変換する。

代表変換関数を用いて、第１の周波数特性user-bimを第２の周波数特性user-Stethoに変換するための処理について、図６を用いて説明する。図６では代表変換関数として、周波数振幅特性の代表差分値ベクトルＣＯＮＶとして示している。図６に示す一例では、第１の周波数特性user-bimに代表差分値ベクトルＣＯＮＶを周波数領域上で加算することで、第２の周波数特性user-Stethoが算出される。ここで、代表変換関数は、周波数振幅特性の代表差分値ベクトルの加算に限るものではなく、第１の周波数特性user-bimと第２の周波数特性user-Stetho間の空間伝達関数を用いて算出した代表的な伝達関数そのものでも良い。図６に示すグラフでは、横軸が周波数、縦軸が振幅値（振幅レベル）を示している。

第１の周波数特性user-bim、及び代表差分値ベクトルＣＯＮＶはそれぞれ周波数毎に振幅値が設定されている。第１の周波数特性user-bim、及び代表差分値ベクトルＣＯＮＶ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の周波数特性user-bim、及び代表差分値ベクトルＣＯＮＶ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。異なる次元数のベクトルの場合、適宜補間することで、代表差分値ベクトルＣＯＮＶを加算することができる。第２の周波数特性user-Stethoは、第１の周波数特性user-bimと同じ次元数のベクトルとなる。

より具体的には、左耳の第１の周波数特性userＬ-bimに代表差分値ベクトルＣＯＮＶ＿Ｌを関数として適用することで、左耳の第２の周波数特性userＬ-Stethoが算出される。同様に、右耳の第１の周波数特性userＲ-bimに代表差分値ベクトルＣＯＮＶ＿Ｒを関数として適用することで、右耳の第２の周波数特性userＲ-Stethoが算出される。左耳の代表差分値ベクトルＣＯＮＶ＿Ｌと右耳の代表差分値ベクトルＣＯＮＶ＿Ｒは異なるベクトルであってもよく、同じベクトルであってもよい。

逆フィルタ算出部１２１は、第２の周波数特性user-Stetho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、第２の周波数特性user-Stethoを補正する。逆フィルタ算出部１２１は、第２の周波数特性user-Stetho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、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６２Ｌ、６２Ｒ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。第２の周波数特性userＬ-Stethoに基づいて逆フィルタＬｉｎｖが生成され、第２の周波数特性userＲ-Stethoに基づいて逆フィルタＲｉｎｖが生成される。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。

代表変換関数を求める処理について、図７を用いて説明する。図７は、サーバ装置３００の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、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、代表変換関数を求めるための処理装置となる。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、クラスタリング部３１５と、変換ベクトル算出部３１７と、代表変換関数算出部３１８と、代表特性算出部３１９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，抽出部３０４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８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８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の外耳道伝達特性、第２の外耳道伝達特性が１行に並んだテーブル形式となっている。なお、図８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の外耳道伝達特性、第２の外耳道伝達特性が含まれている。第１の外耳道伝達特性は、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り、第１のプリセットデータとなる。ヘッドホン４３に内蔵されたマイク６２Ｌ、６２Ｒで取得された第１の外耳道伝達特性の周波数振幅特性となっている。第２の外耳道伝達特性は、図４に示す測定装置２００による第３の事前測定に基づくデータであり、第２のプリセットデータとなる。ヘッドホン４３と独立に設けられたマイク２Ｌ、２Ｒで取得された第２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の左耳の第１の外耳道伝達特性は、第１の外耳道伝達特性ＡＬ＿ｂｉｍと示し、被測定者Ａの右耳の第１の外耳道伝達特性は、第１の外耳道伝達特性ＡＲ＿ｂｉｍと示している。被測定者Ｂの左耳の１の外耳道伝達特性は、第１の外耳道伝達特性ＢＬ＿ｂｉｍと示し、被測定者Ｂの右耳の１の外耳道伝達特性は、第１の外耳道伝達特性ＢＲ＿ｂｉｍ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、及びマイクユニット６２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。第１の外耳道伝達特性ＡＬ＿ｂｉｍ、ＡＲ＿ｂｉｍ、ＢＬ＿ｂｉｍ、ＢＲ＿ｂｉｍは、第１のプリセットデータとなる。

被測定者Ａの左耳の第２の外耳道伝達特性は、第２の外耳道伝達特性ＡＬ＿Ｓｔｅｔｈｏと示し、被測定者Ａの右耳の第２の外耳道伝達特性は、第２の外耳道伝達特性ＡＲ＿Ｓｔｅｔｈｏと示している。被測定者Ｂの左耳の２の外耳道伝達特性は、第２の外耳道伝達特性ＢＬ＿Ｓｔｅｔｈｏと示し、被測定者Ｂの右耳の第２の外耳道伝達特性は、第２の外耳道伝達特性ＢＲ＿Ｓｔｅｔｈｏと示している。第２の外耳道伝達特性ＡＬ＿Ｓｔｅｔｈｏ、ＡＲ＿Ｓｔｅｔｈｏ、ＢＬ＿Ｓｔｅｔｈｏ、ＢＲ＿Ｓｔｅｔｈｏは、第２のプリセットデータとなる。

周波数特性取得部３１２は、第１及び第２の外耳道伝達特性の周波数特性を取得する。ここでは、周波数特性取得部３１２は第１及び第２の外耳道伝達特性の周波数振幅特性を周波数特性として算出する。周波数特性取得部３１２の処理は、周波数特性取得部１１２の処理と同様であるため適宜説明を省略する。

変換ベクトル算出部３１７は、被測定者の第１の外耳道伝達特性と第２の外耳道伝達特性に関する周波数振幅特性の差分値ベクトルを変換関数として算出する変換関数算出部となる。例えば、被測定者Ａの左耳の第１の外耳道伝達特性ＡＬ＿ｂｉｍを第２の外耳道伝達特性ＡＬ＿Ｓｔｅｔｈｏに関する周波数振幅特性の差分値ベクトルを差分値ベクトルＡＬ＿ＣＯＮＶとする。例えば、差分値ベクトルＡＬ＿ＣＯＮＶは以下の式（１）で求められる。
ＡＬ＿ＣＯＮＶ＝ＡＬ＿Ｓｔｅｔｈｏ－ＡＬ＿ｂｉｍ ・・・（１）

周波数毎に、第２の外耳道伝達特性ＡＬ＿Ｓｔｅｔｈｏの振幅値から第１の外耳道伝達特性ＡＬ＿ｂｉｍの振幅値を減算することで差分値ベクトルＡＬ＿ＣＯＮＶが求められる。つまり、差分値ベクトルＡＬ＿ＣＯＮＶは、第２の外耳道伝達特性ＡＬ＿Ｓｔｅｔｈｏと第１の外耳道伝達特性ＡＬ＿ｂｉｍとの差分値の集合となる。換言すると、第１の外耳道伝達特性ＡＬ＿ｂｉｍに差分値ベクトルＡＬ＿ＣＯＮＶを加算すると第２の外耳道伝達特性ＡＬ＿Ｓｔｅｔｈｏとなる。

同様に変換ベクトル算出部３１７は、各データセットに対する差分値ベクトルを算出する。差分値ベクトルＡＲ＿ＣＯＮＶは、被測定者Ａの右耳に関する差分値ベクトルであり、第１の外耳道伝達特性ＡＲ＿ｂｉｍ及び第２の外耳道伝達特性ＡＲ＿Ｓｔｅｔｈｏに基づいて算出される。差分値ベクトルＢＬ＿ＣＯＮＶは、被測定者Ｂの左耳に関する差分値ベクトルであり、第１の外耳道伝達特性ＢＬ＿ｂｉｍ及び第２の外耳道伝達特性ＢＬ＿Ｓｔｅｔｈｏに基づいて算出される。差分値ベクトルＢＲ＿ＣＯＮＶは、被測定者Ｂの右耳に関する差分値ベクトルであり、第１の外耳道伝達特性ＢＲ＿ｂｉｍ及び第２の外耳道伝達特性ＢＲ＿Ｓｔｅｔｈｏに基づいて算出される。なお、変換ベクトル算出部３１７は、第１の外耳道伝達特性と第２の外耳道伝達特性との間の差分値ベクトルを変換ベクトル（変換関数）として算出しているが、差分値ベクトル以外のベクトルや関数を変換関数として算出してもよい。

クラスタリング部３１５は、複数の被測定者の差分値ベクトルに基づいて、複数の被測定者をクラスタリングしている。ここでは、差分値ベクトルに基づいて、クラスタリング部３１５がデータセットを複数のクラスタ（グループ）に分割する。クラスタリング部３１５は、差分値ベクトルを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。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。また、ここでは周波数振幅特性の差分値ベクトルを特徴量としてクラスタリングを行っているが、これに限るものではない。例えば、クラスタリングのための特徴量は第１の外耳道伝達特性と第２の外耳道伝達特性の間の空間伝達関数そのものでもよい。

例えば、予め設定されたｋ（ｋは２以上の整数）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が複数のデータセットをｋ個のクラスタに分類する。１つのクラスタには複数のデータセットが含まれている。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１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１のプリセットデータが属する。１つのクラスタには、図８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。

代表変換関数算出部３１８は、クラスタ毎に代表変換関数を算出する。代表変換関数算出部３１８は、１つのクラスタに含まれる複数のデータセットの差分値ベクトルに基づいて代表変換関数を算出する。代表変換関数は、クラスタに属する複数の差分値ベクトルの特徴を代表する特徴量ベクトルとなる。

図９は、各クラスタのデータを説明するための表である。図９は、ｋ個のクラスタのデータを示す表である。各クラスタには１人以上の被測定者が属している。

代表差分値ベクトル１＿ＣＯＮＶは、１番目のクラスタ（クラスタ１）に属する被測定者の差分値ベクトルの周波数毎の中央値を集めた特徴量ベクトルとなる。同様に、代表差分値ベクトル２＿ＣＯＮＶは、２番目のクラスタ（クラスタ２）に属する被測定者の差分値ベクトルの周波数毎の中央値を集めた特徴量ベクトルである。代表差分値ベクトルｋ＿ＣＯＮＶは、ｋ番目のクラスタ（クラスタｋ）に属する被測定者の差分値ベクトルの周波数毎の中央値を集めた特徴量ベクトルである。

例えば、クラスタに属する複数の差分値ベクトルの中央値を代表変換関数とすることができる。代表変換関数算出部３１８は、周波数ごとに差分値の中央値を求めて、代表差分値とする。全帯域にわたる代表差分値を合成し、全帯域における代表差分値ベクトルを生成する。この代表差分値ベクトルを関数として適用する。適用した関数のことを代表変換関数と称する。もちろん、差分値ベクトルの中央値ではなく、平均値を代表値としてもよい。また、代表変換関数は、多項式近似による値（曲線）でもよい。代表変換関数は、各被測定者の差分値ベクトルと同じ次元数のベクトルとなる。

代表特性算出部３１９は、クラスタ毎に代表特性を算出する。代表特性算出部３１９は、１つのクラスタに含まれる複数のデータセットの第１の外耳道伝達特性に基づいて代表特性を算出する。代表特性は、クラスタに属する複数の第１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。

１番目のクラスタは代表特性１＿ｂｉｍを含んでいる。同様に２番目のクラスタは代表特性２＿ｂｉｍを含んでいる。ｋ番目のクラスタは代表特性ｋ＿ｂｉｍを含んでいる。このように、それぞれのクラスタには、クラスタを代表する代表特性が求められる。代表特性は第１の外耳道伝達特性に対応するデータである。

例えば、クラスタに属する複数の第１の外耳道伝達特性の平均値を代表特性とすることができる。代表特性算出部３１９は、周波数ごとに振幅値の平均値を求めて、代表値とする。全帯域にわたる代表値の集合が、代表特性となる。もちろん、第１の外耳道伝達特性の平均値ではなく、中央値を代表値としてもよい。代表特性は、多項式近似による値（曲線）でもよい。代表特性は、各被測定者の第１の外耳道伝達特性と同じ次元数のベクトルとなる。

このように、各クラスタには、代表変換関数と、代表特性とが含まれている。クラスタ毎に、代表変換関数と、代表特性とが対応付けられている。クラスタには複数の被測定者のデータセットが属している。代表変換関数は、クラスタに属する複数の差分値ベクトルから求められる。代表特性は、クラスタに属する複数の第１の外耳道伝達特性から求められる。代表特性と、代表変換関数は、同じ次元数のベクトルとなる。代表特性と、代表変換関数はそれぞれ第１の周波数特性と差分値ベクトルと同じ次元数のベクトルとなる。そして、各クラスタに対応する代表特性と代表変換関数とが、データ格納部３０３にデータベースとして格納されている。

なお、データ格納部３０３は図９に示すクラスタのデータを格納していれば、図８に示すプリセットデータを格納していなくてもよい。つまり、代表特性と代表変換関数を求めた後は、サーバ装置３００が第１及び第２のプリセットデータ等を削除してもよい。また、データ格納部３０３が第１及び第２のプリセットデータを保持していれば、データの増強などを容易に行うことができる。

次に、ユーザデータに基づいて、フィルタを生成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の周波数特性user-bim（以下、第１の外耳道伝達特性user-bimとする）となっている。

比較部３０２は、ユーザデータである第１の外耳道伝達特性user-bimを代表特性と比較する。つまり、比較部３０２はユーザデータを各クラスタの代表特性と比較することで、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。

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、ユーザデータは、第１の外耳道伝達特性user-bimを含んでいる。また、各クラスタは、第１の外耳道伝達特性に対応する代表特性（例えば、１＿bim）を含んでいる。

比較部３０２は、第１の外耳道伝達特性user-bimと、代表特性（例えば、１＿bim）との相関係数ｒを算出する。比較部３０２は、第１の外耳道伝達特性user-bimと、代表特性（例えば、１＿bim）とのユークリッド距離ｑを算出する。

比較部３０２は、相関係数ｒ、ユークリッド距離ｑ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）、ｑの２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。そして、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。

抽出部３０４は、比較部３０２での比較結果に基づいて代表変換関数を抽出する。つまり、抽出部３０４は、データ格納部３０３から類似クラスタに含まれる代表変換関数（例えば、１＿ＣＯＮＶ）を読み出す。抽出部３０４は、ユーザの第１の外耳道伝達特性と類似する類似クラスタの代表変換関数を抽出する。送信部３０６は、代表変換関数を頭外定位処理装置１００に送信する。

そして、図５に示した頭外定位処理装置１００の受信部１３２が代表変換関数を受信する。変換部１２３は、上記のように第１の外耳道伝達特性user-bimに代表変換関数を適用することで、第２の外耳道伝達特性user-Stethoを算出する。例えば、変換部１２３は、第１の外耳道伝達特性user-bimの振幅値に代表変換関数の振幅値を加算する。つまり、周波数毎の第１の外耳道伝達特性user-bimの振幅値と代表変換関数の振幅値との和が第２の外耳道伝達特性user-Stethoとなる。これにより、第２の外耳道伝達特性の周波数振幅特性を求めることが可能となる。逆フィルタ算出部１２１は、第２の外耳道伝達特性user-Stethoを打ち消すような逆特性を求め、逆フーリエ変換することで、逆フィルタを求める。

頭外定位フィルタ生成システム５００は、左右の第１の外耳道伝達特性userＬ-bim、userＲ-bim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、左右の逆フィルタＬ＿ｉｎｖ，Ｒ＿ｉｎｖが設定される。左の第１の外耳道伝達特性userＬ-bimに対する類似クラスタは、右の第１の外耳道伝達特性userＲ-bimの類似クラスタと同じであってもよく。異なっていてもよい。

本実施の形態では、ヘッドホン４３に内蔵されたマイクユニット６２を用いて第１の外耳道伝達特性user-bimが測定されている。そして、第１の外耳道伝達特性の周波数特性に代表変換関数を適用することで、ユーザの第２の外耳道伝達特性user-Stethoを求めている。このようにすることで、簡便な測定で、ユーザに適した逆フィルタを求めることができる。適切に頭外定位処理を行うことが可能になる。

ユーザ以外の調整者がマイク位置やヘッドホン位置等を調整する必要が無い。ユーザ単独での測定から逆フィルタを求めることが可能となる。スマートホンなどのユーザ端末と、マイクユニット６２を内蔵したヘッドホン４３があれば、リスニングルームなどの受聴環境でなくても測定を行うことができる。

また、クラスタリング部３１５は、被測定者の耳に対して求められた第１の外耳道伝達特性と第２の外耳道伝達特性の差分値ベクトルに基づいて、クラスタリングを行っている。これにより、複数のデータセットを適切にクラスタリングすることができる。さらに、代表特性算出部３１９が、クラスタ毎に代表特性を算出している。第１の外耳道伝達特性のデータだけでなく第２の外耳道伝達特性のデータも加味して生成した代表特性を用いることで、人によって異なる外耳道入り口と内蔵マイクとの位置関係も含んだ状態で、マッチングを適切に行うことができる。さらに、クラスタ毎に、代表特性と代表変換関数が対応付けられている。変換部１２３は、ユーザに適した代表変換関数を用いて、第１の外耳道伝達特性を第２の外耳道伝達特性に変換することができる。

さらに、クラスタ毎に代表特性が求められている。比較部３０２はユーザデータと代表特性とを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。つまり、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生成方法の一例について、図１０を用いて説明する。図１０は、逆フィルタを生成する方法を示すフローチャートである。なお、図１０に示す処理に先だって、サーバ装置３００が被測定者を複数のクラスタに分類している。

まず、図５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（Ｓ３０）。インパルス応答測定部１１１がマイクユニット６２を用いて測定信号を収音する（Ｓ３１）。インパルス応答測定部１１１がユーザＵの第１の外耳道伝達特性に関する測定データを取得する。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、測定データから第１の周波数特性user-bimを取得する（Ｓ３２）。周波数特性取得部１１２が、時間領域の測定データ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。周波数振幅特性が第１の周波数特性user-bimとなる。

送信部１３１は、第１の周波数特性user-bimをユーザデータとしてサーバ装置３００に送信する（Ｓ３３）。つまり、第１の周波数特性user-bimの振幅値の集合がユーザデータとして送信される。なお、頭外定位処理装置１００は、時間領域の第１の外耳道伝達特性をサーバ装置３００が送信してもよい。この場合、周波数特性取得部３１２がユーザの第１の外耳道伝達特性をフーリエ変換する。

比較部３０２は、ユーザデータと代表特性とを比較する（Ｓ３４）。比較部３０２は、第１の周波数特性user-bimとクラスタの代表特性（例えば、１-bim）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（Ｓ３５）。全てのクラスタが終了していない場合（Ｓ３５のＮＯ）、ステップＳ３４に戻って、比較部３０２はユーザデータを次のクラスタの代表特性と比較する。全てのクラスタが終了した場合（Ｓ３５のＹＥＳ）、比較部３０２は、類似クラスタを決定する（Ｓ３６）。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。

抽出部３０４は、比較結果に基づいて、類似クラスタの代表変換関数を抽出する（Ｓ３７）。送信部３０６は、代表変換関数を頭外定位処理装置１００に送信する（Ｓ３８）。変換部１２３は、第１の周波数特性user-bimに代表変換関数を適用することで、第２の周波数特性user-Stethoを算出する（Ｓ３９）。

逆フィルタ算出部１２１は、第２の周波数特性user-Stethoを用いて、逆フィルタを算出する。逆フィルタ算出部１２１は、第２の周波数特性user-Stethoに基づいて、逆フィルタを算出する（Ｓ４０）。第２の周波数特性user-Stethoの振幅スペクトルを打ち消すような逆フィルタが生成される。

このようにすることで、適切に逆フィルタを算出することができる。なお、上記の説明では、頭外定位処理装置１００が逆フィルタを算出したが、算出するための処理の一部は、サーバ装置３００で実施されていてもよい。例えば、サーバ装置３００が第１の周波数特性user-bim及び代表変換関数に基づいて、第２の周波数特性user-Stethoを算出してもよい。そして、頭外定位処理装置１００は、サーバ装置３００から受信した第２の周波数特性user-Stethoから逆フィルタを生成しても良い。

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．
クラスタリング部３１５は、帯域毎に分割してクラスタリングを行ってもよい。例えば、サーバ装置３００は、低域、中域、高域の３つに第１及び第２の外耳道伝達特性を分割する。変換ベクトル算出部３１７は、帯域毎に、差分値ベクトルを求める。図１１は、３つの帯域に分割された代表変換関数を合成する処理を示す図である。図１１において、横軸が周波数、縦軸が振幅値となっている。代表変換関数算出部３１８は、各クラスタに属するデータセットに基づいて、低域の代表変換関数、中域の代表変換関数、高域の代表変換関数をそれぞれ算出する。

そのため、サーバ装置３００は、被測定者の第１の外耳道伝達特性を３つの帯域に分割する。サーバ装置３００は、低域の第１の外耳道伝達特性、中域の第１の外耳道伝達特性、及び高域の第１の外耳道伝達特性を求める。サーバ装置３００は、被測定者の第２の外耳道伝達特性を３つの帯域に分割する。サーバ装置３００は、低域の第２の外耳道伝達特性、中域の第２の外耳道伝達特性、及び高域の第２の外耳道伝達特性を求める。変換ベクトル算出部３１７は、帯域毎の第２の外耳道伝達特性と第１の外耳道伝達特性の差分値ベクトルを算出する。これにより、変換ベクトル算出部３１７が、帯域毎に差分値ベクトルを算出することができる。

クラスタリング部３１５は、各帯域の差分値ベクトルに基づいてクラスタリングを行う。クラスタリング部３１５は、低域の差分値ベクトルに基づいて、データセットを複数のクラスタに分割する。同様にクラスタリング部３１５は、中域の差分値ベクトルに基づいて、データセットを複数のクラスタに分割する。クラスタリング部３１５は、高域の差分値ベクトルに基づいて、データセットを複数のクラスタに分割する。

代表変換関数算出部３１８は、帯域毎の代表変換関数を算出する。代表変換関数は、上記の通り、複数の差分値ベクトルの代表値の集合となる。これにより、図１１に示すように、低域の代表変換関数、中域の代表変換関数、及び高域の代表変換関数が求められる。

代表特性算出部３１９は、帯域毎に代表特性を算出する。代表特性は、上記の通り、複数の第１の外耳道伝達特性の代表値の集合となる。低域の代表特性、中域の代表特性、及び高域の代表特性が求められる。

低域のクラスタでは、低域の代表特性と低域の代表変換関数が対応付けて記憶される。中域のクラスタでは、中域の代表特性と中域の代表変換関数が対応付けて記憶される。高域のクラスタでは、高域の代表特性と高域の代表変換関数が対応付けて記憶される。

サーバ装置３００が、ユーザデータについても同様に３つの帯域に分割する。比較部３０２は、帯域毎にユーザデータと代表特性を比較する。比較部３０２は、帯域毎に類似クラスタを決定する。抽出部３０４は、帯域毎の類似クラスタの代表変換関数を抽出して、合成する。抽出部３０４が低域、中域、高域の代表変換関数を繋ぎ合わせる。このようにすることで、全帯域の代表変換関数が求められる。抽出部３０４が各帯域の振幅値を結合し、代表変換関数を作成する。抽出部３０４が帯域間の境界部が重なる部分はクロスフェード等で結合してもよい。

なお、上記の説明では、クラスタリング部３１５が、第１及び第２の外耳道伝達特性をクラスタリングしたが、各クラスタに属するプリセットデータに空間音響伝達特性を紐づけて保持することも可能である。例えば、被測定者の左耳に関するデータセットには、左耳に関する空間音響伝達特性Ｈｌｓ，Ｈｒｏを対応付けておく。被測定者の右耳に関するデータセットには、右耳に関する空間音響伝達特性Ｈｒｓ，Ｈｌｏを対応付けておく。または、各クラスタに属する複数の音響伝達特性から代表値を算出し、代表空間音響伝達特性を送信してもよいサーバ装置３００は、類似クラスタの代表空間音響伝達特性を頭外定位処理装置１００に送信する。これにより、より簡便に頭外定位フィルタを生成することができる。

上記の説明では、クラスタリング部３１５が、差分値ベクトルを特徴量ベクトルとして、クラスタリングを行ったが、差分値ベクトル以外のデータを用いてクラスタリングをおこなっても良い。例えば、第１の外耳道伝達特性、又は第２の外耳道伝達特性を特徴量ベクトルに加えてもよい。また、上記の説明では、図４で示した独立マイクが第２の外耳道伝達特性を収音していたが、図３で示した内蔵マイクが第２の外耳道伝達特性を取得してもよい。具体的には、被測定者１が、図３のマイク内蔵ヘッドホンと図４の独立マイクを装着した状態で、内蔵マイクが第２の外耳道伝達特性を収音する。また、特徴量は第１の外耳道伝達特性と第２の外耳道伝達特性の間の空間伝達関数そのものでもよい。

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
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
３１５ クラスタリング部
３１７ 変換ベクトル算出部
３１８ 代表変換関数算出部
３１９ 代表特性算出部

Claims (5)

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、
   前記出力ユニットに内蔵された内蔵マイクと、
   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、前記内蔵マイクから出力された収音信号を測定する測定部と、
   前記収音信号を周波数領域に変換して、第１の周波数特性を取得する周波数特性取得部と、
   前記出力ユニットに内蔵された内蔵マイクで収音された第１の外耳道伝達特性に関する第１のプリセットデータと、前記出力ユニットと独立した独立マイクを被測定者が装着した状態で取得された第２の外耳道伝達特性に関する第２のプリセットデータと、を対応付けて記憶するデータ格納部であって、複数の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、
   前記第１の外耳道伝達特性と第２の外耳道伝達特性との間の変換関数を算出する変換関数算出部と、
   複数の前記被測定者の前記変換関数に基づいて、前記複数の被測定者をクラスタリングするクラスタリング部と、
   クラスタに属する複数の前記第１の外耳道伝達特性に基づいて、前記クラスタ毎に代表特性を算出する代表特性算出部と、
   前記クラスタに属する複数の前記変換関数に基づいて、前記クラスタ毎に代表変換関数を算出する代表変換関数算出部と、
   前記第１の周波数特性を前記代表特性と比較する比較部と、
   前記比較部での比較結果に基づいて、前記代表変換関数を抽出する抽出部と、
   抽出された前記代表変換関数を前記第１の周波数特性に適用することで、前記第１の周波数特性を第２の周波数特性に変換する変換部と、
   前記第２の周波数特性に基づいて逆フィルタを算出する逆フィルタ算出部と、を備えた、コンピュータを用いて構築された頭外定位フィルタ生成システム。
2. 前記クラスタリング部は、複数の帯域毎にクラスタリングを行う請求項１に記載の頭外定位フィルタ生成システム。
3. 被測定者に装着され、前記被測定者の耳に向けて音を出力する出力ユニットと、
   前記出力ユニットに内蔵された内蔵マイクと、
   前記出力ユニットと独立に設けられた独立マイクと、
   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、前記内蔵マイク又は独立マイクから出力された収音信号を測定する測定処理部と、
   前記内蔵マイクを用いて取得された第１の外耳道伝達特性、及び被測定者が前記独立マイクを装着した状態で取得された第２の外耳道伝達特性の周波数特性をそれぞれ取得する周波数特性取得部と、
   前記第１の外耳道伝達特性の周波数特性と、前記第２の外耳道伝達特性の周波数特性との間の変換関数を算出する変換関数算出部と、
   複数の前記被測定者の前記変換関数に基づいて、前記複数の被測定者をクラスタリングするクラスタリング部と、
   クラスタに属する複数の前記第１の外耳道伝達特性に基づいて、前記クラスタ毎に代表特性を算出する代表特性算出部と、
   前記クラスタに属する複数の前記変換関数に基づいて、前記クラスタ毎に代表変換関数を算出する代表変換関数算出部と、を備えた処理装置。
4. 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、
   前記出力ユニットに内蔵された内蔵マイクと、
   前記出力ユニットに内蔵された内蔵マイクで収音された第１の外耳道伝達特性に関する第１のプリセットデータと、前記出力ユニットと独立した独立マイクを被測定者が装着した状態で取得された第２の外耳道伝達特性に関する第２のプリセットデータと、を対応付けて記憶するデータ格納部であって、複数の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生成方法であって、
   前記データ格納部において、
   前記第１の外耳道伝達特性と第２の外耳道伝達特性との間の変換関数に基づいて、前記第１及び第２のプリセットデータがクラスタリングされており、
   クラスタに属する複数の前記第１の外耳道伝達特性に基づいて、前記クラスタ毎に代表特性が算出されており、
   前記クラスタに属する複数の前記変換関数に基づいて、前記クラスタ毎に代表変換関数が算出されており、
   前記頭外定位フィルタ生成方法は、コンピュータに、
   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、第１の周波数特性を取得する第１の周波数特性取得ステップと、
   前記第１の周波数特性を複数の前記代表特性と比較する比較ステップと、
   前記比較ステップでの比較結果に基づいて、前記代表変換関数を抽出するステップと、
   抽出された代表変換関数を前記第１の周波数特性に適用することで、第２の周波数特性を算出する第２の周波数特性算出ステップと、
   前記第２の周波数特性に基づいて逆フィルタを算出する逆フィルタ算出ステップと、を実行させる頭外定位フィルタ生成方法。
5. コンピュータに対して頭外定位フィルタ生成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、出力ユニットに内蔵された内蔵マイクで収音された第１の外耳道伝達特性に関する第１のプリセットデータと、前記出力ユニットと独立した独立マイクを被測定者が装着した状態で取得された第２の外耳道伝達特性に関する第２のプリセットデータと、を対応付けて記憶するデータ格納部であって、複数の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、
   前記データ格納部において、
   前記第１の外耳道伝達特性と第２の外耳道伝達特性との間の変換関数に基づいて、前記第１及び第２のプリセットデータがクラスタリングされており、
   クラスタに属する複数の前記第１の外耳道伝達特性に基づいて、前記クラスタ毎に代表特性が算出されており、
   前記クラスタに属する複数の前記変換関数に基づいて、前記クラスタ毎に代表変換関数が算出されており、
   前記頭外定位フィルタ生成方法は、
   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、第１の周波数特性を取得する第１の周波数特性取得ステップと、
   前記第１の周波数特性を複数の前記代表特性と比較する比較ステップと、
   前記比較ステップでの比較結果に基づいて、前記代表変換関数を抽出するステップと、
   抽出された代表変換関数を前記第１の周波数特性に適用することで、第２の周波数特性を算出する第２の周波数特性算出ステップと、
   前記第２の周波数特性に基づいて逆フィルタを算出する逆フィルタ算出ステップと、を備えた、プログラム。

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