JPWO2018163810A1 - 信号処理装置および方法、並びにプログラム - Google Patents

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Abstract

本技術は、ノイズキャンセリング性能を向上させることができるようにする信号処理装置および方法、並びにプログラムに関する。信号処理装置は、マイクアレイにより形成される制御領域内で発生した制御領域内ノイズを検出するノイズ検出部と、スピーカアレイにより形成されるノイズキャンセリング領域への外来ノイズを低減させるためにスピーカアレイにより出力される出力音の信号の生成に用いる適応フィルタのフィルタ係数の更新を、制御領域内ノイズの検出結果に基づいて制御する制御部とを備える。本技術は空間ノイズ制御装置に適用することができる。

Description

本技術は信号処理装置および方法、並びにプログラムに関し、特に、ノイズキャンセリング性能を向上させることができるようにした信号処理装置および方法、並びにプログラムに関する。
ノイズキャンセリング技術は古くから研究され、現在ではノイズキャンセリング機能が搭載されたヘッドホンが実用化され、普及している。
近年では、ノイズキャンセリング技術として、多数のスピーカとマイクロホンを用いて制御領域を囲み、ノイズをより広い領域で抑制する研究が行われている。これにより例えば車の中や航空機の中などで広い領域を静かに保つことができると考えられる。
通常、ノイズの周波数特性は不明であるため、ノイズキャンセリングでは一般的に適応フィルタが用いられる。
適応フィルタの係数更新には、参照マイクロホンや誤差マイクロホンで取得したノイズ信号が必要である。これらのマイクロホンに入力されるノイズは通常、制御領域外側から制御領域内側に侵入してくるものと仮定される。しかしながら、意図せず制御領域内側でノイズが発生し、マイクロホンで収音されてしまうことも考えられる。
このように参照マイクロホンや誤差マイクロホンにより制御領域内側で発生したノイズが検出されると、適応フィルタが発散し、ノイズキャンセリング性能が低下してしまう。
そこで、参照マイクロホンまたは誤差マイクロホンに単一指向性のマイクロホンを用いる方法が提案されている（例えば、非特許文献１参照）。
この手法では、マイクロホンの指向性を制御領域の外側に向けることで、理想的には制御領域内側から届くノイズに影響されなくなるようにすることができる。
Christian Kleinhenrich, Detlef Krahe, "The Reflection Equivalence Formulation for a circular ANC System," Proceedings of INTER-NOISE 2016. 2016.
しかしながら、上述した技術では十分なノイズキャンセリング性能を得ることは困難であった。
例えば単一指向性のマイクロホンを用いる手法では、実際に完全な単一指向性を有するマイクロホンを作ることは困難であり、制御領域内側から伝わるノイズの影響を少なからず受けることになる。
また、単一指向性を有するマイクロホンでは周波数特性をフラットに保つことが難しいため、一般的に低域のゲインが減少するだけでなく、マイクロホン個体間のばらつきも大きいので、正確に音場を収録することが困難である。そうすると、ノイズキャンセリング性能が劣化してしまうことがある。
本技術は、このような状況に鑑みてなされたものであり、ノイズキャンセリング性能を向上させることができるようにするものである。
本技術の一側面の信号処理装置は、マイクアレイにより形成される制御領域内で発生した制御領域内ノイズを検出するノイズ検出部と、スピーカアレイにより形成されるノイズキャンセリング領域への外来ノイズを低減させるために前記スピーカアレイにより出力される出力音の信号の生成に用いる適応フィルタのフィルタ係数の更新を、前記制御領域内ノイズの検出結果に基づいて制御する制御部とを備える。
信号処理装置には、前記マイクアレイによる収音により得られた信号と、前記フィルタ係数とに基づいて前記出力音の信号を生成する適応フィルタ部をさらに設けることができる。
前記適応フィルタ部には、空間周波数領域において、前記マイクアレイによる収音により得られた信号と前記フィルタ係数とに基づくフィルタリング処理を行わせ、前記出力音の信号を生成させることができる。
前記制御部には、前記ノイズ検出部により前記制御領域内ノイズが検出された場合、前記フィルタ係数の更新が行われないようにさせることができる。
前記ノイズ検出部には、前記マイクアレイによる収音により得られた信号に基づいて、前記制御領域内ノイズを検出させることができる。
前記ノイズ検出部には、前記マイクアレイを構成する、前記制御領域の中心位置からの距離が互いに異なる複数のマイクアレイのそれぞれによる収音により得られた信号のそれぞれに基づいて、前記制御領域内ノイズを検出させることができる。
前記ノイズ検出部には、前記マイクアレイによる収音により得られた信号と、前記制御領域の中心位置からの距離が前記マイクアレイとは異なる他のマイクアレイによる収音により得られた信号とに基づいて、前記制御領域内ノイズを検出させることができる。
前記ノイズ検出部には、前記制御領域内に配置された検出用マイクロホンによる収音により得られた信号に基づいて、前記制御領域内ノイズを検出させることができる。
前記マイクアレイを、複数のマイクアレイを所定形状に並べて配置することにより得られるものとすることができる。
前記スピーカアレイを、複数のスピーカアレイを所定形状に並べて配置することにより得られるものとすることができる。
前記制御領域を、前記マイクアレイとしての参照マイクアレイまたは誤差マイクアレイにより形成される領域とすることができる。
本技術の一側面の信号処理方法またはプログラムは、マイクアレイにより形成される制御領域内で発生した制御領域内ノイズを検出し、スピーカアレイにより形成されるノイズキャンセリング領域への外来ノイズを低減させるために前記スピーカアレイにより出力される出力音の信号の生成に用いる適応フィルタのフィルタ係数の更新を、前記制御領域内ノイズの検出結果に基づいて制御するステップを含む。
本技術の一側面においては、マイクアレイにより形成される制御領域内で発生した制御領域内ノイズが検出され、スピーカアレイにより形成されるノイズキャンセリング領域への外来ノイズを低減させるために前記スピーカアレイにより出力される出力音の信号の生成に用いる適応フィルタのフィルタ係数の更新が、前記制御領域内ノイズの検出結果に基づいて制御される。
本技術の一側面によれば、ノイズキャンセリング性能を向上させることができる。
なお、ここに記載された効果は必ずしも限定されるものではなく、本開示中に記載された何れかの効果であってもよい。
本技術について説明する図である。 フィードフォワード型のANCシステムについて説明する図である。 空間ノイズ制御装置の構成例を示す図である。 座標系について説明する図である。 制御領域について説明する図である。 ノイズキャンセリング処理を説明するフローチャートである。 空間ノイズ制御装置の構成例を示す図である。 制御領域について説明する図である。 ノイズキャンセリング処理を説明するフローチャートである。 参照マイクアレイ、スピーカアレイ、および誤差マイクアレイの他の例について説明する図である。 参照マイクアレイ、スピーカアレイ、および誤差マイクアレイの他の例について説明する図である。 スピーカアレイおよび誤差マイクアレイの他の例について説明する図である。 スピーカアレイおよび誤差マイクアレイの他の例について説明する図である。 参照マイクアレイおよび誤差マイクアレイの他の例について説明する図である。 スピーカアレイの他の例について説明する図である。 参照マイクアレイ、スピーカアレイ、および誤差マイクアレイの他の例について説明する図である。 参照マイクアレイの他の例について説明する図である。 誤差マイクアレイの他の例について説明する図である。 コンピュータの構成例を示す図である。
以下、図面を参照して、本技術を適用した実施の形態について説明する。
〈第１の実施の形態〉
〈本技術について〉
本技術は、制御領域内側で発生するノイズを検出し、その検出結果に応じて適応フィルタの更新を制御することで、制御領域内側でノイズが発生した場合でも適応フィルタの発散を防ぎ、ノイズキャンセリング性能を向上させることができるようにするものである。
まず、図１を参照して本技術を適用したノイズキャンセリングの概要について説明する。
図１に示す例では、所定のユーザＵ１１がいる位置を囲むように誤差マイクロホン１１−１乃至誤差マイクロホン１１−８が環状に並べられており、それらの誤差マイクロホン１１−１乃至誤差マイクロホン１１−８により誤差マイクアレイ１２が構成されている。
なお、以下、誤差マイクロホン１１−１乃至誤差マイクロホン１１−８を特に区別する必要のない場合、単に誤差マイクロホン１１とも称することとする。
また、誤差マイクアレイ１２を囲むようにスピーカ１３−１乃至スピーカ１３−４が環状に並べられて配置されており、それらのスピーカ１３−１乃至スピーカ１３−４からスピーカアレイ１４が構成されている。
以下では、スピーカ１３−１乃至スピーカ１３−４を特に区別する必要のない場合、単にスピーカ１３とも称することとする。
さらに、スピーカアレイ１４を囲むように、参照マイクロホン１５−１乃至参照マイクロホン１５−８が環状に並べられており、それらの参照マイクロホン１５−１乃至参照マイクロホン１５−８により参照マイクアレイ１６が構成されている。
なお、以下、参照マイクロホン１５−１乃至参照マイクロホン１５−８を特に区別する必要のない場合、単に参照マイクロホン１５とも称することとする。
この例では、誤差マイクロホン１１により囲まれる領域、すなわち誤差マイクアレイ１２の内側の領域、または参照マイクロホン１５により囲まれる領域、すなわち参照マイクアレイ１６の内側の領域がノイズの検出対象となる制御領域とされる。
ここで、例えば矢印Ａ１１に示す位置など、制御領域内で発生し、制御領域外へと伝搬するノイズ（音）を制御領域内ノイズと称することとすると、制御領域は制御領域内ノイズの検出対象となる領域である。制御領域内ノイズは、例えばユーザＵ１１が話をしたり、身動きしたりすることで発生する。
これに対して、例えば矢印Ａ１２に示す位置など、制御領域外で発生し、制御領域内へと伝搬するノイズ（音）を外来ノイズと称することとする。この外来ノイズは、ノイズキャンセリングの対象となる音であり、特にこの外来ノイズの発生源から誤差マイクロホン１１までの外来ノイズの伝搬経路は一次経路と呼ばれている。
また、この例ではスピーカ１３により囲まれる領域、すなわちスピーカアレイ１４の内側の領域が、ノイズキャンセリングの対象となる領域であり、以下ではこの領域をノイズキャンセリング領域とも称することとする。
ノイズキャンセリング時には、スピーカアレイ１４によりノイズ、特に外来ノイズを打ち消すような音を出力することで、ノイズキャンセリング領域内でノイズが低減（キャンセル）され、ノイズキャンセリングが実現される。この場合、特に外来ノイズがキャンセルされるようにされ、制御領域内ノイズは低減（キャンセル）の対象とはされない。
なお、スピーカ１３から出力された音の誤差マイクロホン１１までの伝搬経路、つまりスピーカ１３から誤差マイクロホン１１までの間の伝搬経路は二次経路と呼ばれている。
例えばノイズキャンセリングには、適応フィルタが用いられる。これは、キャンセル対象となる外来ノイズは予め定められた既知のノイズではないからである。
適応フィルタのフィルタ係数の更新時には、参照マイクアレイ１６により音を収音することで得られた参照信号と、誤差マイクアレイ１２により音を収音することで得られた誤差信号とに基づいてフィルタ係数が算出される。
ここで、参照信号は主に外来ノイズの成分からなる信号であり、誤差信号は主にスピーカアレイ１４から出力された音の成分と外来ノイズの成分との差分を示す信号である。
スピーカアレイ１４からは、このようにして得られたフィルタ係数を用いた、参照信号に対するフィルタリング処理により得られた信号に基づく音が出力され、その音により外来ノイズが低減されることになる。
上述したように制御領域内では、ユーザＵ１１等を要因とする制御領域内ノイズが発生する。制御領域内ノイズは、制御領域内から制御領域外へと伝搬するノイズであり、その伝搬方向がスピーカ１３から出力される音の伝搬方向とは逆方向となるため制御することは困難である。すなわち、例えば制御領域内ノイズをスピーカアレイ１４から出力する音により制御領域全域でキャンセルしたり、誤差マイクロホン１１近傍の領域でのみキャンセルしたりすることは困難である。
このような制御領域内ノイズが意図しない方向から誤差マイクロホン１１や参照マイクロホン１５に混入すると適応フィルタを発散させてしまい、適切なフィルタ係数が得られなくなってしまう可能性もある。
そこで、本技術では、制御領域内ノイズを検出し、制御領域内ノイズが検出されたときには、適応フィルタを更新する処理、つまり適応処理を停止することで、ノイズキャンセリング性能を向上させるようにした。
〈ANCについて〉
以下、本技術についてより具体的に説明する。
まず、一般的なフィードフォワード型のANC（Active Noise Controll）システムについて説明する。
図２は、一般的なフィードフォワード型のANCシステムのブロック図を示している。
フィードフォワード型のANCシステムでは、参照マイクロホンで得られた参照信号x(nt)に対して、二次経路の推定値である推定二次経路が乗算されて得られた信号x'(nt)と、誤差信号e(nt)とに基づいてLMS（Least Mean Squares）により適応フィルタのフィルタ係数が求められる。
そして、適応フィルタでは参照信号x(nt)に対してLMSで得られたフィルタ係数によりフィルタリング処理が行われ、その結果得られた信号に基づいてスピーカからノイズキャンセリング用の音が出力される。スピーカから出力された音の信号y(nt)は、二次経路を通って信号y'(nt)となり、誤差マイクロホンにより収音される。同時に、外来ノイズである参照信号x(nt)も一次経路を通って信号d(nt)となり誤差マイクロホンにより収音される。
このようにして誤差マイクロホンで収音された信号d(nt)と信号y'(nt)とからなる信号が新たな誤差信号e(nt)となり、この誤差信号e(nt)がLMSへと供給される。
このようなANCシステムは、特にFiltered-X LMSアルゴリズムと呼ばれている。なお、Filtered-X LMSアルゴリズムについては、例えば「Morgan D.R., “An analysis of multiple correlation cancellation loops with a filter in the auxiliary path,” IEEE Trans. Acoust. Speech Signal Process., ASSP28(4), 454-467, 1980.」などに詳細に記載されている。
いま、角周波数をωとして時間周波数領域における誤差信号、一次経路、二次経路、適応フィルタのフィルタ係数、および参照信号を、それぞれE(ω)、P(ω)、S(ω)、W(ω)、およびX(ω)とすると、誤差信号E(ω)は次式（１）により表される。
Figure 2018163810
理想的には誤差信号E(ω)＝０となるときノイズが完全にキャンセル（除去）されることになるので、理想的な適応フィルタのフィルタ係数Wideal(ω)は次式（２）に示すようになる。
Figure 2018163810
しかし、遅延なく二次経路S(ω)そのものを考慮した適応フィルタのフィルタ係数を得ることは困難であるため、二次経路の推定値である二次経路モデルS'(ω)が用いられてフィルタ係数の更新が行われる。
時間領域で考えると、誤差信号e(nt)は、次式（３）で表される。
Figure 2018163810
なお、式（３）において、ntは時間インデックスを示しており、d(nt)は一次経路を通って誤差マイクロホンに収音された外来ノイズの信号を示しており、s(nt)は二次経路S(ω)のインパルス応答を示している。また、式（３）において＊は直線畳み込み演算を示しており、w(nt)は適応フィルタのフィルタ係数を示しており、x(nt)は参照信号を示している。
適応フィルタのフィルタ係数w(nt)は、次式（４）に示すように誤差信号e(nt)の二乗誤差ξ'(nt)を最小化するように更新される。
Figure 2018163810
例えば最急降下法を用いると、適応フィルタのフィルタ係数は次式（５）に示すように更新することができる。
Figure 2018163810
なお、式（５）において、w(nt)は更新前のフィルタ係数を示しており、w(nt+1)は更新後のフィルタ係数を示している。また、式（５）においてμはステップサイズを示しており、∇ξ'(nt)は誤差信号e(nt)の二乗誤差の勾配を示している。
ここで、二乗誤差の勾配∇ξ'(nt)は、次式（６）に示すように表されるものである。
Figure 2018163810
なお、式（６）におけるx'(nt)は、次式（７）に示すものとされる。式（７）ではs'(nt)は二次経路モデルS'(ω)のインパルス応答を示している。
Figure 2018163810
式（６）を上述の式（５）に代入することにより、次式（８）に示すフィルタ係数w(nt)の更新式が得られる。
Figure 2018163810
フィードフォワード型のANCシステムでは、式（８）に示す更新式が用いられて適応フィルタのフィルタ係数が更新される。
〈空間ノイズ制御装置の構成例〉
次に、本技術をフィードフォワード型のANCシステムに適用した具体的な実施の形態について説明する。
図３は、本技術を適用した空間ノイズ制御装置の一実施の形態の構成例を示す図である。
この空間ノイズ制御装置７１は、フィードフォワード型のANCシステムを利用して適応フィルタのフィルタ係数を更新し、得られたフィルタ係数を用いてノイズキャンセリング領域におけるノイズキャンセリングを実現する信号処理装置である。
空間ノイズ制御装置７１は、参照マイクアレイ８１、時間周波数分析部８２、空間周波数分析部８３、推定二次経路付加部８４、誤差マイクアレイ８５、時間周波数分析部８６、空間周波数分析部８７、制御領域内ノイズ検出部８８、適応フィルタ係数算出部８９、適応フィルタ部９０、空間周波数合成部９１、時間周波数合成部９２、およびスピーカアレイ９３を有している。
参照マイクアレイ８１は、例えば図１に示した参照マイクアレイ１６に対応し、複数のマイクロホンを環状や球状などに配置して得られたマイクアレイである。参照マイクアレイ８１は、外部の音を収音し、その結果得られた参照信号を時間周波数分析部８２に供給する。なお、参照信号は、主にノイズ源から発せられた外来ノイズの成分からなる音声信号である。
時間周波数分析部８２は、参照マイクアレイ８１から供給された参照信号に対して時間周波数変換を行い、その結果得られた参照信号の時間周波数スペクトルを空間周波数分析部８３に供給する。
空間周波数分析部８３は、時間周波数分析部８２から供給された参照信号の時間周波数スペクトルに対して空間周波数変換を行い、その結果得られた参照信号の空間周波数スペクトルを推定二次経路付加部８４および適応フィルタ部９０に供給する。
推定二次経路付加部８４は、空間周波数分析部８３から供給された参照信号の空間周波数スペクトルに対して二次経路の推定値である推定二次経路の空間周波数スペクトル、つまり二次経路モデルを乗算し、その結果得られた空間周波数スペクトルを適応フィルタ係数算出部８９に供給する。
誤差マイクアレイ８５は、例えば図１に示した誤差マイクアレイ１２に対応し、複数のマイクロホンを環状や球状などに配置して得られたマイクアレイである。誤差マイクアレイ８５は、外部の音を収音し、その結果得られた誤差信号を時間周波数分析部８６に供給する。
なお、誤差信号は、主にノイズ源から発せられた外来ノイズの成分と、スピーカアレイ９３から出力された音の成分とからなる音声信号である。
ここで、スピーカアレイ９３から出力される音は、外来ノイズを打ち消す、つまりキャンセルするような音である。したがって、誤差信号はノイズキャンセリング時における外来ノイズの打ち消しきれなかった成分、つまり外来ノイズとスピーカアレイ９３から出力された音との誤差を示しているということができる。
時間周波数分析部８６は、誤差マイクアレイ８５から供給された誤差信号に対して時間周波数変換を行い、その結果得られた誤差信号の時間周波数スペクトルを空間周波数分析部８７に供給する。
空間周波数分析部８７は、時間周波数分析部８６から供給された誤差信号の時間周波数スペクトルに対して空間周波数変換を行い、その結果得られた誤差信号の空間周波数スペクトルを適応フィルタ係数算出部８９に供給する。
制御領域内ノイズ検出部８８は、例えば制御領域内に配置されたカメラなどのセンサの出力であるセンサ信号や、制御領域内に配置された検出用マイクロホンの出力である収音信号等に基づいて、制御領域内で発生した制御領域内ノイズを検出する。また、制御領域内ノイズ検出部８８は、制御領域内ノイズの検出結果を示すノイズ検出信号を適応フィルタ係数算出部８９に供給する。
適応フィルタ係数算出部８９は、制御領域内ノイズ検出部８８から供給されたノイズ検出信号に基づいて、適応フィルタのフィルタ係数の更新を制御する制御部として機能する。
すなわち、適応フィルタ係数算出部８９は、ノイズ検出信号に応じて、推定二次経路付加部８４からの空間周波数スペクトルと、空間周波数分析部８７からの誤差信号の空間周波数スペクトルとに基づいて適応フィルタのフィルタ係数を算出し、適応フィルタ部９０に供給する。適応フィルタ係数算出部８９で得られる適応フィルタのフィルタ係数は、理想的には二次経路の逆特性を有するフィルタのフィルタ係数である。
このような適応フィルタのフィルタ係数は、ノイズキャンセリング領域において外来ノイズを低減させるため、つまりキャンセルする（打ち消す）ためにスピーカアレイ９３から出力される出力音のスピーカ駆動信号の生成に用いられる。
適応フィルタ部９０は、適応フィルタ係数算出部８９から供給された適応フィルタのフィルタ係数を用いて、空間周波数分析部８３から供給された参照信号の空間周波数スペクトルに対してフィルタリング処理を行い、その結果得られたスピーカ駆動信号の空間周波数スペクトルを空間周波数合成部９１に供給する。この場合、適応フィルタ部９０では、空間周波数領域において、参照信号とフィルタ係数とに基づくフィルタリング処理が行われ、スピーカ駆動信号が生成されることになる。
空間周波数合成部９１は、適応フィルタ部９０から供給された空間周波数スペクトルを空間周波数合成し、その結果得られたスピーカ駆動信号の時間周波数スペクトルを時間周波数合成部９２に供給する。
時間周波数合成部９２は、空間周波数合成部９１から供給されたスピーカ駆動信号の時間周波数スペクトルを時間周波数合成し、その結果得られた時間信号であるスピーカ駆動信号をスピーカアレイ９３に供給する。
スピーカアレイ９３は、例えば図１に示したスピーカアレイ１４に対応し、複数のスピーカを環状や球状などに配置して得られたスピーカアレイである。スピーカアレイ９３は、時間周波数合成部９２から供給されたスピーカ駆動信号に基づいて音を出力する。
なお、参照マイクアレイ８１、誤差マイクアレイ８５、およびスピーカアレイ９３の配置関係は、例えば図１における参照マイクアレイ１６、誤差マイクアレイ１２、およびスピーカアレイ１４の配置関係と同じとなるようにされる。
すなわち、誤差マイクアレイ８５の周囲を囲むようにスピーカアレイ９３が配置され、さらにそのスピーカアレイ９３が囲まれるように参照マイクアレイ８１が配置される。
なお、詳細は後述するが、ここでは参照マイクアレイ８１により形成される領域、すなわち参照マイクアレイ８１により囲まれる領域が制御領域とされる。また、スピーカアレイ９３により形成される領域、すなわちスピーカアレイ９３により囲まれる領域がノイズキャンセリング領域とされる。
ここで、空間ノイズ制御装置７１を構成する各部についてより詳細に説明する。
（時間周波数分析部）
まず、時間周波数分析部８２について説明する。
時間周波数分析部８２では、参照マイクアレイ８１を構成する各マイクロホンが収音することで得られた参照信号s(q,nt)に対して時間周波数変換が行われる。
すなわち、時間周波数分析部８２は、次式（９）の計算を行うことで、DFT（Discrete Fourier Transform）（離散フーリエ変換）を用いて時間周波数変換を行い、参照信号s(q,nt)から時間周波数スペクトルS(q,ntf)を求める。
Figure 2018163810
なお、式（９）において、qは参照マイクアレイ８１を構成するマイクロホンを識別するマイクロホンインデックスを示しており、q=0,1,2,…,Q-1である。また、Qは参照マイクアレイ８１を構成するマイクロホンの数であるマイクロホン数を示しており、ntは時間インデックスを示している。さらに、ntfは時間周波数インデックスを示しており、MtはDFTのサンプル数を示しており、iは純虚数を示している。
時間周波数分析部８２は、時間周波数変換により得られた時間周波数スペクトルS(q,ntf)を空間周波数分析部８３に供給する。
なお、時間周波数分析部８６においても、時間周波数分析部８２における場合と同様の計算が行われて誤差信号に対して時間周波数変換が行われる。
（空間周波数分析部）
空間周波数分析部８３は、参照マイクアレイ８１の形状、すなわち参照マイクアレイ８１を構成するマイクロホンの配置形状に応じて、時間周波数分析部８２から供給された時間周波数スペクトルS(q,ntf)を空間周波数分析する。すなわち、時間周波数スペクトルS(q,ntf)に対する空間周波数変換が行われる。
例えば参照マイクアレイ８１が環状マイクアレイである場合、次式（１０）の計算が行われて空間周波数変換が行われる。
Figure 2018163810
なお、式（１０）において、S'は空間周波数スペクトルのベクトルを示しており、Qは参照マイクアレイ８１のマイクロホン数を示しており、Jinvは球ベッセル関数からなる行列を示している。
また、Emicは環状調和関数（circular harmonic function）からなる行列であり、EH micは行列Emicのエルミート転置行列を示しており、Sは参照信号の時間周波数スペクトルS(q,ntf)のベクトルを示している。
具体的には、空間周波数スペクトルのベクトルS'は次式（１１）により表される。
Figure 2018163810
式（１１）において、S'n(ntf)（但し、n＝-N,-N+1,…,N）は、参照信号の空間周波数スペクトルを示している。空間周波数スペクトルS'n(ntf)におけるnは空間周波数の次数を示しており、特にNは空間周波数の最大次数を示している。また、式（１１）においてntfは時間周波数インデックスを示している。
さらに、式（１０）における球ベッセル関数からなる行列Jinvは、例えば次式（１２）により表されるものとされ、環状調和関数からなる行列Emicは以下の式（１３）により表されるものとされる。
Figure 2018163810
Figure 2018163810
なお、式（１２）において、jnは空間周波数の次数がnである球ベッセル関数を示しており、cは音速を示しており、rmicは環状マイクアレイである参照マイクアレイ８１の半径を示しており、ωは角周波数を示している。
また、式（１３）において、iは純虚数を示しており、n（但し、n＝-N,-N+1,…,N）は空間周波数の次数を示しており、φqは参照マイクアレイ８１のマイクロホンインデックスがqであるマイクロホンの位置の方位角を示している。
ここで、マイクロホン位置の方位角および仰角について説明する。
例えば図４に示すように原点Ｏを基準とし、ｘ軸、ｙ軸、およびｚ軸を各軸とする３次元の直交座標系を考えるとする。
いま、参照マイクアレイ８１を構成する所定のマイクロホンMU11と原点Ｏとを結ぶ直線を直線ＬＮとし、直線ＬＮをｚ軸方向からｘｙ平面に投影して得られる直線を直線ＬＮ'とする。
このとき、ｘ軸と直線ＬＮ'とのなす角度φが、ｘｙ平面における原点Ｏから見たマイクロホンMU11の位置の方向を示す方位角とされる。また、ｚ軸と直線ＬＮとのなす角度θが、ｘｙ平面と垂直な平面における原点Ｏから見たマイクロホンMU11の位置の方向を示す仰角とされる。
さらに、上述した式（１０）におけるベクトルSは次式（１４）により表される。
Figure 2018163810
式（１４）では、ベクトルSは参照マイクアレイ８１の各マイクロホンで得られた参照信号の時間周波数スペクトルS(q,ntf)を要素とするベクトルとなっている。
また、例えば参照マイクアレイ８１が球状マイクアレイである場合、次式（１５）の計算が行われて空間周波数変換が行われる。
Figure 2018163810
なお、式（１５）において、S'は式（１１）に示した空間周波数スペクトルのベクトルであり、Qは参照マイクアレイ８１のマイクロホン数を示しており、Jinvは式（１２）に示した球ベッセル関数からなる行列である。
また、Ymicは球面調和関数からなる行列であり、YH micは行列Ymicのエルミート転置行列を示しており、Sは式（１４）に示した参照信号の時間周波数スペクトルS(q,ntf)のベクトルである。
ここで、参照マイクアレイ８１のマイクロホンインデックスがqであるマイクロホンの位置の仰角および方位角をθqおよびφqとし、空間周波数の次数がnおよびmである球面調和関数をYn m(θq,φq)とする。
この場合、球面調和関数からなる行列Ymicは次式（１６）により表される。なお、式（１６）においてNおよびMは空間周波数の最大次数を表している。
Figure 2018163810
空間周波数分析部８３は、式（１０）や式（１５）に示す空間周波数変換により得られた空間周波数スペクトルS'n(ntf)を出力する。なお、空間周波数分析部８７においても、空間周波数分析部８３における場合と同様の計算により空間周波数変換（空間周波数分析）が行われる。
（制御領域内ノイズ検出部）
制御領域内ノイズ検出部８８では、制御領域内ノイズの検出が行われ、その検出結果を示すノイズ検出信号が生成される。
ここで制御領域は、例えば図５に示すように参照マイクアレイ８１により形成される領域、すなわち参照マイクアレイ８１により囲まれる領域とされる。なお、図５において図３における場合と対応する部分には同一の符号を付してあり、その説明は適宜省略する。
図５に示す例では、参照マイクアレイ８１の各マイクロホンにより囲まれる領域内にスピーカアレイ９３および誤差マイクアレイ８５が配置されている。
空間ノイズ制御装置７１では、ハッチが施された参照マイクアレイ８１の内側の部分、つまり各マイクロホンにより囲まれる部分の領域が制御領域とされ、この制御領域内で発生したノイズ（音）が検出される。
例えば制御領域内ノイズ検出部８８は、制御領域を被写体として撮影するカメラから出力されたセンサ信号、すなわち画像データに基づいて制御領域内のユーザを検出するとともに、そのユーザの口の動きを検出する。
そして、制御領域内ノイズ検出部８８は、ユーザの口の動きが検出されたときには、制御領域内ノイズが検出された旨のノイズ検出信号を生成し、ユーザの口の動きが検出されなかったときには、制御領域内ノイズが検出されなかった旨のノイズ検出信号を生成する。
また、例えば制御領域内に検出用マイクロホンを設置したり、制御領域内のユーザに検出用マイクロホンを取り付けたりして、制御領域内ノイズ検出部８８が１または複数の検出用マイクロホンから出力された収音信号に基づいて制御領域内ノイズを検出してもよい。
この場合、例えば制御領域内ノイズ検出部８８は、収音信号に基づく音の音圧の時間的な変化などから制御領域内ノイズの有無を検出すればよい。
さらに、例えば互いに設置位置が異なる検出用マイクロホン、参照マイクアレイ８１、および誤差マイクアレイ８５のうちの任意の２つを用いて、２つのマイクロホンから出力される信号に基づく音の音圧比等に基づいて制御領域内ノイズを検出してもよい。この場合、必要に応じて、予め２つのマイクロホンから出力される信号に基づく音の音圧などを比較しておき、その比較結果も適宜ノイズ検出に用いるようにすることができる。
例えば参照マイクアレイ８１と誤差マイクアレイ８５とを用いて制御領域内ノイズを検出する場合、制御領域内ノイズが収音されたときと、外来ノイズが収音されたときとで、参照マイクアレイ８１と誤差マイクアレイ８５とでは得られる音圧が異なる。すなわち、例えば制御領域内ノイズが収音されたときには、参照マイクアレイ８１での音圧よりも、誤差マイクアレイ８５での音圧が大きくなるはずであるので、このような音圧の関係を利用して制御領域内ノイズを検出すればよい。
このように検出用マイクロホンや、参照マイクアレイ８１、誤差マイクアレイ８５など、制御領域の中心位置からの距離が互いに異なる複数のマイクアレイ（マイクロホン）の出力に基づいて制御領域内ノイズを検出することも可能である。
その他、制御領域内ノイズ検出部８８では、マイクアレイを用いた音源位置推定や到来方向推定（DOA（Direction of Arrival Estimation））、それらの技術等の組み合わせなどにより制御領域内ノイズが検出されるようにしてもよい。なお、制御領域内ノイズの検出方法は、どのような方法であってもよい。
以上のようにして制御領域内ノイズの有無が検出されると、制御領域内ノイズ検出部８８はその検出結果を示すノイズ検出信号を適応フィルタ係数算出部８９に供給する。
（適応フィルタ係数算出部）
適応フィルタ係数算出部８９では、誤差信号の空間周波数スペクトルと、推定二次経路の空間周波数スペクトルが乗算された参照信号の空間周波数スペクトルとに基づいて、適応フィルタのフィルタ係数が更新される。
但し、制御領域内ノイズが検出された旨のノイズ検出信号が制御領域内ノイズ検出部８８から供給された場合には、フィルタ係数の更新は行われない。すなわち、制御領域内で制御領域内ノイズが検出された場合には、フィルタ係数の更新は行われないようにされる。
例えば、時間インデックスをntとし、時間周波数インデックスをntfとして、空間周波数分析部８７から出力される誤差信号の空間周波数スペクトルをS'n err(nt,ntf)と表すとする。ここで、nは空間周波数の次数である。
このとき、次式（１７）に示す誤差信号の空間周波数スペクトルS'n err(nt,ntf)の二乗誤差ξ'(nt,ntf)が最小となるような適応フィルタのフィルタ係数が更新後のフィルタ係数として算出される。なお、式（１７）において、＊は複素共役を示している。
Figure 2018163810
この場合、上述した方法と同様に次式（１８）に示す更新式が得られる。
Figure 2018163810
なお、式（１８）において、w(nt,ntf)は更新前のフィルタ係数を示しており、w(nt+1,ntf)は更新後のフィルタ係数を示している。また、式（１８）においてμはステップサイズを示しており、X'は次式（１９）により表される。
Figure 2018163810
式（１９）において、nは空間周波数の次数を示しており、＊は複素共役を示している。また、S'n ref(nt,ntf)は空間周波数分析部８３の出力である参照信号の空間周波数スペクトルを示しており、この空間周波数スペクトルS'n ref(nt,ntf)は、上述した式（１１）における空間周波数スペクトルS'n(ntf)である。さらにαnは推定二次経路の空間周波数スペクトルを示している。
したがって、例えば推定二次経路付加部８４では、空間周波数スペクトルS'n ref(nt,ntf)と推定二次経路の空間周波数スペクトルαnの積を求める演算が行われることになる。
適応フィルタ係数算出部８９では、推定二次経路付加部８４から供給された空間周波数スペクトルS'n ref(nt,ntf)αn、誤差信号の空間周波数スペクトルS'n err(nt,ntf)、および更新前のフィルタ係数w(nt,ntf)に基づいて式（１８）が計算され、更新後のフィルタ係数w(nt+1,ntf)が算出される。
（空間周波数合成部）
空間周波数合成部９１は、スピーカアレイ９３の形状に応じて、適応フィルタ部９０から供給されたスピーカ駆動信号の空間周波数スペクトルを空間周波数合成する。
例えば空間周波数の次数をnとし、その空間周波数の最大次数をNとして、適応フィルタ部９０の出力であるスピーカ駆動信号の空間周波数スペクトルをD'n(ntf)と表すとする。
このとき、例えばスピーカアレイ９３が環状スピーカアレイである場合には、空間周波数合成部９１は以下の式（２０）を計算することにより空間周波数合成を行う。
Figure 2018163810
なお、式（２０）においてDは空間周波数合成部９１の出力となるスピーカ駆動信号の時間周波数スペクトルのベクトルを示しており、Espは環状調和関数からなる行列を示している。また、D'は空間周波数合成部９１の入力となるスピーカ駆動信号の空間周波数スペクトルD'n(ntf)からなるベクトルを示している。
すなわち、ベクトルD'は以下の式（２１）により表され、行列Espは以下の式（２２）により表され、ベクトルDは以下の式（２３）により表される。
Figure 2018163810
Figure 2018163810
Figure 2018163810
なお、式（２１）および式（２３）においてntfは時間周波数インデックスを示しており、式（２２）および式（２３）において、lはスピーカアレイ９３を構成するスピーカを識別するスピーカインデックスを示しており、l=0,1,2,…,L-1である。また、Lはスピーカアレイ９３を構成するスピーカの数であるスピーカ数を示している。特に、式（２３）におけるD(l,ntf)は、スピーカ駆動信号の時間周波数スペクトルを示している。
さらに、式（２２）において、iは純虚数を示しており、n（但し、n＝-N,-N+1,…,N）は空間周波数の次数を示しており、φlはスピーカアレイ９３のスピーカインデックスがlであるスピーカの位置の方位角を示している。この方位角φlは上述したマイクロホンの位置の方位角φqに対応するものである。
また、例えばスピーカアレイ９３が球状スピーカアレイである場合には、空間周波数合成部９１は以下の式（２４）を計算することにより空間周波数合成を行う。
Figure 2018163810
なお、式（２４）において、Dは式（２３）に示した時間周波数スペクトルD(l,ntf)からなるベクトルであり、Yspは球面調和関数からなる行列を示している。また、D'は式（２１）に示した空間周波数スペクトルD'n(ntf)からなるベクトルである。
球面調和関数からなる行列Yspは次式（２５）により表される。
Figure 2018163810
なお、式（２５）においてθlおよびφlは、上述したマイクロホンの位置の仰角θqおよび方位角φqに対応する、スピーカアレイ９３のスピーカの位置の仰角θlおよび方位角φlを示しており、NおよびMは空間周波数の最大次数を表している。また、Yn m(θl,φl)は球面調和関数を示している。
空間周波数合成部９１は、式（２０）や式（２４）に示す空間周波数合成により得られたスピーカ駆動信号の時間周波数スペクトルD(l,ntf)を時間周波数合成部９２に供給する。
（時間周波数合成部）
時間周波数合成部９２は、空間周波数合成部９１から供給された時間周波数スペクトルD(l,ntf)に対してIDFT（Inverse Discrete Fourier Transform）（逆離散フーリエ変換）を用いた時間周波数合成を行い、時間信号であるスピーカ駆動信号d(l,nt)を算出する。
すなわち、時間周波数合成では、次式（２６）の計算が行われる。
Figure 2018163810
なお、式（２６）において、ntは時間インデックスを示しており、MdtはIDFTのサンプル数を示しており、iは純虚数を示している。
時間周波数合成部９２は、時間周波数合成により得られたスピーカ駆動信号d(l,nt)をスピーカアレイ９３に供給し、スピーカ駆動信号d(l,nt)に基づく音を出力させる。
〈ノイズキャンセリング処理の説明〉
次に、空間ノイズ制御装置７１の動作について説明する。
すなわち、以下、図６のフローチャートを参照して空間ノイズ制御装置７１により行われるノイズキャンセリング処理について説明する。
ステップＳ１１において、空間ノイズ制御装置７１は、参照マイクアレイ８１での収音を行う。すなわち、参照マイクアレイ８１は、周囲の音を収音し、その結果得られた参照信号を時間周波数分析部８２に供給する。
ステップＳ１２において、時間周波数分析部８２は参照マイクアレイ８１から供給された参照信号に対して時間周波数変換を行い、その結果得られた参照信号の時間周波数スペクトルを空間周波数分析部８３に供給する。例えばステップＳ１２では、上述した式（９）の計算が行われて時間周波数スペクトルが算出される。
ステップＳ１３において、空間周波数分析部８３は、時間周波数分析部８２から供給された時間周波数スペクトルに対して空間周波数変換を行い、その結果得られた空間周波数スペクトルを推定二次経路付加部８４および適応フィルタ部９０に供給する。例えばステップＳ１３では、上述した式（１０）または式（１５）の計算が行われて空間周波数スペクトルが算出される。
ステップＳ１４において、推定二次経路付加部８４は、空間周波数分析部８３から供給された空間周波数スペクトルに対して推定二次経路の空間周波数スペクトルを乗算し、その結果得られた空間周波数スペクトルを適応フィルタ係数算出部８９に供給する。例えばステップＳ１４では、上述した式（１９）に示した空間周波数スペクトルS'n ref(nt,ntf)αnが算出される。
ステップＳ１５において、空間ノイズ制御装置７１は、誤差マイクアレイ８５での収音を行う。すなわち、誤差マイクアレイ８５は、周囲の音を収音し、その結果得られた誤差信号を時間周波数分析部８６に供給する。
ステップＳ１６において、時間周波数分析部８６は誤差マイクアレイ８５から供給された誤差信号に対して時間周波数変換を行い、その結果得られた誤差信号の時間周波数スペクトルを空間周波数分析部８７に供給する。例えばステップＳ１６では、上述した式（９）と同様の計算が行われる。
ステップＳ１７において、空間周波数分析部８７は、時間周波数分析部８６から供給された時間周波数スペクトルに対して空間周波数変換を行い、その結果得られた空間周波数スペクトルを適応フィルタ係数算出部８９に供給する。例えばステップＳ１７では、上述した式（１０）または式（１５）と同様の計算が行われる。
ステップＳ１８において、制御領域内ノイズ検出部８８は、例えばカメラなどのセンサの出力であるセンサ信号や、検出用マイクロホンの出力、参照信号、誤差信号などに基づいて制御領域内ノイズを検出し、その検出結果を示すノイズ検出信号を適応フィルタ係数算出部８９に供給する。
ステップＳ１９において、適応フィルタ係数算出部８９は、制御領域内ノイズ検出部８８から供給されたノイズ検出信号に基づいて、適応フィルタのフィルタ係数の更新を行うか否かを判定する。例えばノイズ検出信号が制御領域内ノイズが検出されなかった旨の信号である場合、更新を行うと判定される。
ステップＳ１９において更新を行うと判定された場合、処理はステップＳ２０へと進む。
ステップＳ２０において適応フィルタ係数算出部８９は、推定二次経路付加部８４からの空間周波数スペクトルと、空間周波数分析部８７からの空間周波数スペクトルとに基づいて適応フィルタのフィルタ係数を算出し、フィルタ係数を更新する。例えばステップＳ２０では、上述した式（１８）の計算が行われてフィルタ係数が更新される。
適応フィルタ係数算出部８９は、得られた更新後のフィルタ係数を適応フィルタ部９０に供給し、その後、処理はステップＳ２１へと進む。
これに対して、ステップＳ１９において更新を行わないと判定された場合、すなわち制御領域内で制御領域内ノイズが検出された場合、ステップＳ２０の処理は行われず、その後、処理はステップＳ２１へと進む。
ステップＳ１９において更新を行わないと判定されたか、またはステップＳ２０の処理が行われると、ステップＳ２１の処理が行われる。
すなわち、ステップＳ２１において、適応フィルタ部９０は適応フィルタ係数算出部８９から供給された適応フィルタのフィルタ係数を用いて、空間周波数分析部８３から供給された空間周波数スペクトルに対してフィルタリング処理を行う。
適応フィルタ部９０はフィルタリング処理により得られたスピーカ駆動信号の空間周波数スペクトルを空間周波数合成部９１に供給する。
ステップＳ２２において、空間周波数合成部９１は、適応フィルタ部９０から供給された空間周波数スペクトルを空間周波数合成し、その結果得られたスピーカ駆動信号の時間周波数スペクトルを時間周波数合成部９２に供給する。例えばステップＳ２２では、上述した式（２０）または式（２４）の計算が行われて時間周波数スペクトルが算出される。
ステップＳ２３において、時間周波数合成部９２は空間周波数合成部９１から供給された時間周波数スペクトルを時間周波数合成し、その結果得られた時間信号であるスピーカ駆動信号をスピーカアレイ９３に供給する。例えばステップＳ２３では、上述した式（２６）の計算が行われてスピーカ駆動信号が算出される。
ステップＳ２４において、スピーカアレイ９３は時間周波数合成部９２から供給されたスピーカ駆動信号に基づいて音を出力する。これにより、スピーカアレイ９３から出力された音により、ノイズキャンセリング領域内の外来ノイズがキャンセル（低減）される。
ステップＳ２５において、空間ノイズ制御装置７１は処理を終了するか否かを判定する。
ステップＳ２５において、まだ処理を終了しないと判定された場合、処理はステップＳ１１に戻り、上述した処理が繰り返し行われる。
これに対して、ステップＳ２５において処理を終了すると判定された場合、ノイズキャンセリング処理は終了する。
以上のようにして空間ノイズ制御装置７１は、適応フィルタのフィルタ係数を用いたフィルタリング処理によりスピーカ駆動信号を生成し、外来ノイズを打ち消す音を出力する。このとき、空間ノイズ制御装置７１は、制御領域内で発生した制御領域内ノイズを検出し、その検出結果に応じて適応フィルタのフィルタ係数の更新を制御する。
このように、制御領域内ノイズを検出し、その検出結果に応じて適応フィルタのフィルタ係数の更新を制御することで適応フィルタの発散を抑制し、ノイズキャンセリング性能を向上させることができる。
しかも、空間ノイズ制御装置７１では、空間周波数領域でフィルタ係数の更新とフィルタリング処理が行われる。換言すれば、波面合成により外来ノイズを低減させる、つまりキャンセルする音のスピーカ駆動信号が生成される。
したがって、ノイズキャンセリング領域全体において、外来ノイズが打ち消される（キャンセルさせる）音の波面が波面合成により得られるので、高いノイズキャンセリング性能を得ることができる。
また、フィルタ係数の更新やフィルタリング処理が空間周波数領域で行われるので、伝達特性の対角化により計算量を削減することができる。これにより、適応フィルタのフィルタ係数が迅速に収束し、ノイズキャンセリング性能を向上させることができる。
〈第２の実施の形態〉
〈空間ノイズ制御装置の構成例〉
なお、以上においては、本技術をフィードフォワード型のANCシステムに適用した場合を例として説明を行ったが、本技術をフィードバック型のANCシステムに適用することも勿論可能である。以下では、本技術をフィードバック型のANCシステムに適用した場合を例として説明を行う。
そのような場合、空間ノイズ制御装置は、例えば図７に示すように構成される。なお、図７において図３における場合と対応する部分には同一の符号を付してあり、その説明は適宜省略する。
図７に示す空間ノイズ制御装置１３１は、誤差マイクアレイ８５、時間周波数分析部８６、空間周波数分析部８７、推定二次経路付加部１４１、加算部１４２、推定二次経路付加部１４３、制御領域内ノイズ検出部８８、適応フィルタ係数算出部８９、適応フィルタ部９０、空間周波数合成部９１、時間周波数合成部９２、およびスピーカアレイ９３を有している。
空間ノイズ制御装置１３１では、参照マイクアレイ８１は用いられず、誤差マイクアレイ８５のみが用いられて音が収音される。
また、空間周波数分析部８７で得られた誤差信号の空間周波数スペクトルは、適応フィルタ係数算出部８９および加算部１４２に供給される。さらに適応フィルタ部９０で得られたスピーカ駆動信号の空間周波数スペクトルは、空間周波数合成部９１および推定二次経路付加部１４１に供給される。
推定二次経路付加部１４１は推定二次経路付加部８４に対応し、適応フィルタ部９０から供給されたスピーカ駆動信号の空間周波数スペクトルに対して推定二次経路の空間周波数スペクトルを乗算し、その結果得られた空間周波数スペクトルを加算部１４２に供給する。
加算部１４２は、空間周波数分析部８７から供給された誤差信号の空間周波数スペクトルと、推定二次経路付加部１４１から供給された空間周波数スペクトルとを加算し、得られた空間周波数スペクトルを推定二次経路付加部１４３および適応フィルタ部９０に供給する。
推定二次経路付加部１４３は推定二次経路付加部８４に対応し、加算部１４２から供給された空間周波数スペクトルに対して推定二次経路の空間周波数スペクトルを乗算し、その結果得られた空間周波数スペクトルを適応フィルタ係数算出部８９に供給する。
適応フィルタ係数算出部８９は、制御領域内ノイズ検出部８８から供給されたノイズ検出信号に応じて、推定二次経路付加部１４３からの空間周波数スペクトルと、空間周波数分析部８７からの誤差信号の空間周波数スペクトルとに基づいて適応フィルタのフィルタ係数を算出し、適応フィルタ部９０に供給する。
適応フィルタ部９０は、適応フィルタ係数算出部８９から供給された適応フィルタのフィルタ係数を用いて、加算部１４２から供給された空間周波数スペクトルに対してフィルタリング処理を行い、スピーカ駆動信号の空間周波数スペクトルを生成する。
このように空間ノイズ制御装置１３１がフィードバック型とされるときには、参照マイクアレイ８１は用いられないので、制御領域は、例えば図８に示すように誤差マイクアレイ８５により形成される領域、つまり誤差マイクアレイ８５により囲まれる領域とされる。なお、図８において図７における場合と対応する部分には同一の符号を付してあり、その説明は適宜省略する。
図８に示す例では、スピーカアレイ９３の各スピーカにより囲まれる領域内に誤差マイクアレイ８５が配置されている。
空間ノイズ制御装置１３１では、ハッチが施された誤差マイクアレイ８５の内側の部分、つまり各マイクロホンにより囲まれる部分の領域が制御領域とされ、この制御領域内で発生したノイズが検出される。また、ノイズキャンセリング領域については、空間ノイズ制御装置７１における場合と同様に、スピーカアレイ９３により囲まれた領域がノイズキャンセリング領域とされる。
〈ノイズキャンセリング処理の説明〉
続いて、空間ノイズ制御装置１３１の動作について説明する。
すなわち、以下、図９のフローチャートを参照して空間ノイズ制御装置１３１により行われるノイズキャンセリング処理について説明する。
ノイズキャンセリング処理が開始されると、ステップＳ６１乃至ステップＳ６３の処理が行われるが、これらの処理は図６のステップＳ１５乃至ステップＳ１７の処理と同様であるので、その説明は省略する。但し、ステップＳ６３では、空間周波数変換により得られた誤差信号の空間周波数スペクトルが空間周波数分析部８７から、適応フィルタ係数算出部８９および加算部１４２へと供給される。
ステップＳ６４において、推定二次経路付加部１４１は、適応フィルタ部９０から供給されたスピーカ駆動信号の空間周波数スペクトルに対して推定二次経路の空間周波数スペクトルを乗算し、その結果得られた空間周波数スペクトルを加算部１４２に供給する。
ステップＳ６５において、加算部１４２は加算処理を行う。すなわち、加算部１４２は、空間周波数分析部８７から供給された空間周波数スペクトルと、推定二次経路付加部１４１から供給された空間周波数スペクトルとを加算し、得られた空間周波数スペクトルを推定二次経路付加部１４３および適応フィルタ部９０に供給する。
ステップＳ６６において、推定二次経路付加部１４３は、加算部１４２から供給された空間周波数スペクトルに対して推定二次経路の空間周波数スペクトルを乗算し、その結果得られた空間周波数スペクトルを適応フィルタ係数算出部８９に供給する。
ステップＳ６６の処理が行われると、その後、ステップＳ６７乃至ステップＳ７４の処理が行われてノイズキャンセリング処理は終了するが、これらの処理は図６のステップＳ１８乃至ステップＳ２５の処理と同様であるので、その説明は省略する。
但し、ステップＳ６９では、適応フィルタ係数算出部８９は、推定二次経路付加部１４３からの空間周波数スペクトルと、空間周波数分析部８７からの空間周波数スペクトルとに基づいて適応フィルタのフィルタ係数を更新する。
また、ステップＳ７０では、適応フィルタ部９０は、適応フィルタ係数算出部８９から供給された適応フィルタのフィルタ係数を用いて、加算部１４２から供給された空間周波数スペクトルに対してフィルタリング処理を行い、スピーカ駆動信号の空間周波数スペクトルを算出する。さらに、適応フィルタ部９０は、得られたスピーカ駆動信号の空間周波数スペクトルを空間周波数合成部９１および推定二次経路付加部１４１に供給する。
以上のようにして空間ノイズ制御装置１３１は、適応フィルタのフィルタ係数を用いたフィルタリング処理によりスピーカ駆動信号を生成し、外来ノイズを打ち消す音を出力する。このとき、空間ノイズ制御装置１３１は、制御領域内で発生した制御領域内ノイズを検出し、その検出結果に応じて適応フィルタのフィルタ係数の更新を制御する。
このように、制御領域内ノイズを検出し、その検出結果に応じて適応フィルタのフィルタ係数の更新を制御することで適応フィルタの発散を抑制し、ノイズキャンセリング性能を向上させることができる。
〈適用例〉
ところで、上述した空間ノイズ制御装置７１や空間ノイズ制御装置１３１は、例えば車両や病院などに適用することが考えられる。
すなわち、例えば乗用車等の車両の車室内に多数のスピーカからなるスピーカアレイと、多数のマイクロホンからなるマイクアレイが配置されているとする。
このとき制御領域外側から到来するエンジンノイズやロードノイズなどを、本技術を利用して低減（キャンセル）させれば、車内を静かに保つことができるようになる。特に、この場合、車内で制御領域内ノイズが発生した場合でも、本技術を用いればノイズキャンセリング性能の低下を抑制することができる。
また、病院には複数人の入院患者が同じ部屋で生活する相部屋がある。そのような場合、カーテンで視界は遮れるものの、各入院患者に対して他の患者の音やその周囲の音が聞こえてしまう。そこで、本技術を適用した空間ノイズ制御装置をつい立て上に設置し、マイクアレイやスピーカアレイにより所定の領域を囲むことで、制御領域外側からの音をキャンセルすることができる。これにより、入院患者ごとに静かな空間を確保することができる。さらに、全ての患者のベッド部分にそれぞれ本技術を適用した空間ノイズ制御装置を設置することで、お互いの声などが相互に抑圧され、プライバシの保護にも利用することができる。
〈変形例１〉
なお、以上においては、参照マイクアレイ８１や誤差マイクアレイ８５、スピーカアレイ９３が球状や環状である場合を具体的な例として説明したが、これらの参照マイクアレイ８１や誤差マイクアレイ８５、スピーカアレイ９３の形状は直線形状など、どのような形状であってもよい。
例えば参照マイクアレイ、誤差マイクアレイ、およびスピーカアレイが直線形状とされる場合、それらのマイクアレイとスピーカアレイの配置は図１０に示すようになる。
図１０に示す例では、直線マイクアレイである参照マイクアレイ１７１、直線スピーカアレイであるスピーカアレイ１７２、および直線マイクアレイである誤差マイクアレイ１７３が、それらのマイクロホンやスピーカが並ぶ方向と垂直な方向に並べられている。
すなわち、スピーカアレイ１７２の後方、つまり図中、上側に参照マイクアレイ１７１が配置されており、スピーカアレイ１７２の前方、つまり図中、下側に誤差マイクアレイ１７３が配置されている。ここではスピーカアレイ１７２による音の放射方向は図中、下側とされている。
例えばフィードフォワード型の空間ノイズ制御装置７１において、参照マイクアレイ８１、誤差マイクアレイ８５、およびスピーカアレイ９３に代えて、参照マイクアレイ１７１、誤差マイクアレイ１７３、およびスピーカアレイ１７２が用いられる。
この場合、参照マイクアレイ１７１よりも図中、下側の矩形の領域Ｒ１１が制御領域とされ、この領域Ｒ１１のうちのスピーカアレイ１７２よりも図中、下側、つまり誤差マイクアレイ１７３側の領域がノイズキャンセリング領域とされる。
また、例えば図１１に示すように直線マイクアレイや直線スピーカアレイを矩形枠形状に並べて配置するようにしてもよい。
図１１に示す例では、４つの直線マイクアレイからなる矩形枠形状の参照マイクアレイ２０１により囲まれる領域内に、４つの直線スピーカアレイからなる矩形枠形状のスピーカアレイ２０２が配置されている。さらに、このスピーカアレイ２０２により囲まれる領域内に４つの直線マイクアレイからなる矩形枠形状の誤差マイクアレイ２０３が配置されている。この例では、例えばフィードフォワード型の空間ノイズ制御装置７１において、参照マイクアレイ８１、誤差マイクアレイ８５、およびスピーカアレイ９３に代えて、参照マイクアレイ２０１、誤差マイクアレイ２０３、およびスピーカアレイ２０２が用いられることになる。
この場合、参照マイクアレイ２０１により囲まれる領域Ｒ２１が制御領域とされ、スピーカアレイ２０２により囲まれる領域がノイズキャンセリング領域とされる。
同様に、フィードバック型の空間ノイズ制御装置１３１において直線マイクアレイと直線スピーカアレイが用いられる場合、空間ノイズ制御装置１３１では、例えば図１２に示すようにスピーカアレイ９３に代えてスピーカアレイ１７２が用いられ、誤差マイクアレイ８５に代えて誤差マイクアレイ１７３が用いられる。なお、図１２において図１０における場合と対応する部分には同一の符号を付してあり、その説明は省略する。
図１２に示す例では、誤差マイクアレイ１７３よりも図中、下側の矩形の領域Ｒ３１が制御領域とされ、スピーカアレイ１７２よりも図中、下側、つまり誤差マイクアレイ１７３側の矩形の領域がノイズキャンセリング領域とされる。
さらに、フィードバック型の空間ノイズ制御装置１３１において矩形枠形状のマイクアレイとスピーカアレイが用いられる場合、空間ノイズ制御装置１３１では、例えば図１３に示すようにスピーカアレイ９３に代えてスピーカアレイ２０２が用いられ、誤差マイクアレイ８５に代えて誤差マイクアレイ２０３が用いられる。なお、図１３において図１１における場合と対応する部分には同一の符号を付してあり、その説明は省略する。
図１３に示す例では、誤差マイクアレイ２０３により囲まれる矩形の領域Ｒ４１が制御領域とされ、スピーカアレイ２０２により囲まれる矩形の領域がノイズキャンセリング領域とされる。
以上のように、参照マイクアレイや誤差マイクアレイ、スピーカアレイが直線形状や矩形枠形状である場合でも上述した処理を行って、制御領域内で制御領域内ノイズが検出された場合には、適応フィルタのフィルタ係数が更新されないようにし、ノイズキャンセリング性能を向上させることができる。
〈変形例２〉
また、参照マイクアレイや誤差マイクアレイを構成する各マイクロホンのそれぞれに代えて、例えば図１４に示すように球状マイクアレイや環状マイクアレイを用いるようにしてもよい。なお、図１４において、図３における場合と対応する部分には同一の符号を付してあり、その説明は適宜省略する。
図１４に示す例では、参照マイクアレイ２３１により囲まれる領域にスピーカアレイ９３が配置され、そのスピーカアレイ９３により囲まれる領域に誤差マイクアレイ２３２が配置されている。また、参照マイクアレイ２３１は参照マイクアレイ８１に対応し、誤差マイクアレイ２３２は誤差マイクアレイ８５に対応している。
この例では、参照マイクアレイ２３１は複数のマイクアレイ２４１−１乃至マイクアレイ２４１−８から構成されている。なお、以下、マイクアレイ２４１−１乃至マイクアレイ２４１−８を特に区別する必要のない場合、単にマイクアレイ２４１とも称する。
各マイクアレイ２４１は、複数のマイクロホンを球状または環状に並べて得られた球状マイクアレイまたは環状マイクアレイである。ここでは、複数のマイクアレイ２４１を環状に並べて配置することで１つの環状マイクアレイが構成され、その環状マイクアレイが参照マイクアレイ２３１とされている。
同様に、誤差マイクアレイ２３２は複数のマイクアレイ２４２−１乃至マイクアレイ２４２−４から構成されている。なお、以下、マイクアレイ２４２−１乃至マイクアレイ２４２−４を特に区別する必要のない場合、単にマイクアレイ２４２とも称する。
各マイクアレイ２４２は、複数のマイクロホンを球状または環状に並べて得られた球状マイクアレイまたは環状マイクアレイである。ここでは、複数のマイクアレイ２４２を環状に並べて配置することで１つの環状マイクアレイが構成され、その環状マイクアレイが誤差マイクアレイ２３２とされている。
この例では、空間ノイズ制御装置７１において、参照マイクアレイ８１に代えて参照マイクアレイ２３１が用いられ、誤差マイクアレイ８５に代えて誤差マイクアレイ２３２が用いられる。
なお、参照マイクアレイ２３１は複数のマイクアレイ２４１からなる球状マイクアレイであってもよく、同様に誤差マイクアレイ２３２は複数のマイクアレイ２４２からなる球状マイクアレイであってもよい。
参照マイクアレイ２３１や誤差マイクアレイ２３２をこのような構成とすることで、制御領域の内側からの制御領域内ノイズの参照マイクアレイ２３１への漏れ込みを抑制することができる。また、スピーカアレイ９３から出力されるノイズキャンセリングのための音のうちの参照マイクアレイ２３１へと回り込む音などの不要な音の漏れ込みも抑制することができる。
参照マイクアレイ２３１や誤差マイクアレイ２３２を環状マイクアレイや球状マイクアレイであるマイクアレイ２４１やマイクアレイ２４２により構成することで、それらの各マイクアレイ２４１やマイクアレイ２４２に指向性をつけることができるようになる。したがって、例えば制御領域外に指向性が向くようにマイクアレイ２４１やマイクアレイ２４２を制御することで、ノイズキャンセリング性能をさらに向上させることができる。
環状マイクアレイや球状マイクアレイを用いると指向性を持たせることが可能であるものの現実的には完全な指向性を持たせることは困難であり、指向性の制御だけでは不要な音の漏れ込みを完全に防止することはできない。しかし、参照マイクアレイや誤差マイクアレイを複数のマイクアレイから構成する技術を上述した空間ノイズ制御装置と組み合わせて用いることで、ノイズキャンセリング性能をさらに向上させることができる。
なお、マイクアレイの指向性制御については、例えば「Meyer, Jens, and Gary Elko. "A highly scalable spherical microphone array based on an orthonormal decomposition of the soundfield." Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP), 2002 IEEE International Conference on. Vol. 2. IEEE, 2002.」などに詳細に記載されている。
〈変形例３〉
また、ノイズキャンセリングのための音を出力するスピーカアレイを構成する各スピーカのそれぞれに代えて、例えば図１５に示すように球状スピーカアレイや環状スピーカアレイを用いるようにしてもよい。なお、図１５において、図３における場合と対応する部分には同一の符号を付してあり、その説明は適宜省略する。
図１５に示す例では、参照マイクアレイ８１により囲まれる領域にスピーカアレイ２７１が配置され、そのスピーカアレイ２７１により囲まれる領域に誤差マイクアレイ８５が配置されている。また、スピーカアレイ２７１はスピーカアレイ９３に対応している。
この例では、スピーカアレイ２７１は複数のスピーカアレイ２８１−１乃至スピーカアレイ２８１−４から構成されている。なお、以下、スピーカアレイ２８１−１乃至スピーカアレイ２８１−４を特に区別する必要のない場合、単にスピーカアレイ２８１とも称する。
各スピーカアレイ２８１は、複数のスピーカを球状または環状に並べて得られた球状スピーカアレイまたは環状スピーカアレイである。ここでは、複数のスピーカアレイ２８１を環状に並べて配置することで１つの環状スピーカアレイが構成され、その環状スピーカアレイがスピーカアレイ２７１とされている。この例では、空間ノイズ制御装置７１において、スピーカアレイ９３に代えてスピーカアレイ２７１が用いられる。
なお、スピーカアレイ２７１は、複数のスピーカアレイ２８１からなる球状スピーカアレイであってもよい。
スピーカアレイ２７１を複数のスピーカアレイ２８１から構成することで、スピーカアレイ２７１により囲まれたノイズキャンセリング領域内でだけ音を再生し、そのノイズキャンセリング領域外への音の漏れ出しを抑制することができる。
例えばスピーカアレイ２８１を構成するノイズキャンセリング領域の内側を向くように配置されたスピーカにより出力され、参照マイクアレイ８１へと回り込む音を、ノイズキャンセリング領域外において、スピーカアレイ２８１を構成するノイズキャンセリング領域の外側を向くように配置されたスピーカにより出力された音により打ち消すことができる。このように、スピーカアレイ２７１を用いれば、スピーカアレイ２７１から出力される音の参照マイクアレイ８１への回り込みを抑制することができ、ノイズキャンセリング性能を向上させることができる。
例えば環状スピーカアレイや球状スピーカアレイを複数並べてスピーカアレイとすれば、スピーカアレイにより囲まれる領域外への音の回り込みを抑制することが可能であるものの現実的にはそれだけでは完全に音の回り込みを防止することは困難である。しかし、スピーカアレイを複数のスピーカアレイから構成する技術を上述した空間ノイズ制御装置と組み合わせて用いることで、ノイズキャンセリング性能をさらに向上させることができる。
なお、複数のスピーカアレイを並べて１つのスピーカアレイを構成し、音の回り込みを抑制する技術については、例えば「Samarasinghe, Prasanga N., et al. "3D soundfield reproduction using higher order loudspeakers." 2013 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing. IEEE, 2013.」などに詳細に記載されている。
〈変形例４〉
さらに、例えば図１６に示すように環状マイクアレイや球状マイクアレイを複数並べて１つのマイクアレイとする技術と、環状スピーカアレイや球状スピーカアレイを複数並べて１つのスピーカアレイとする技術を組み合わせて用いるようにしてもよい。なお、図１６において図１４または図１５における場合と対応する部分には同一の符号を付してあり、その説明は適宜省略する。
この例では、空間ノイズ制御装置７１において参照マイクアレイ８１、誤差マイクアレイ８５、およびスピーカアレイ９３に代えて、参照マイクアレイ２３１、誤差マイクアレイ２３２、およびスピーカアレイ２７１が用いられる。
図１６に示す例では、参照マイクアレイ２３１により囲まれる領域にスピーカアレイ２７１が配置され、そのスピーカアレイ２７１により囲まれる領域に誤差マイクアレイ２３２が配置されている。
なお、図１４乃至図１６を参照して説明した例では、球状または環状のマイクアレイやスピーカアレイを用いて１つのマイクアレイやスピーカアレイを構成する技術を、フィードフォワード型の空間ノイズ制御装置に適用する場合について説明した。しかし、このような球状または環状のマイクアレイやスピーカアレイを用いて１つのマイクアレイやスピーカアレイを構成する技術を、フィードバック型の空間ノイズ制御装置に適用してもよい。
〈変形例５〉
その他、例えば制御領域内ノイズ検出部８８において、参照マイクアレイで収音して得られた参照信号に基づいて制御領域内ノイズを検出するようにしてもよい。
そのような場合、例えば参照マイクアレイは図１７に示すように構成される。なお、図１７において図３における場合と対応する部分には同一の符号を付してあり、その説明は適宜省略する。
図１７の例では、空間ノイズ制御装置７１において参照マイクアレイ８１に代えて参照マイクアレイ３１１が用いられている。また、参照マイクアレイ３１１により囲まれる領域にスピーカアレイ９３が配置され、そのスピーカアレイ９３により囲まれる領域に誤差マイクアレイ８５が配置されている。
参照マイクアレイ３１１は、環状マイクアレイまたは球状マイクアレイであるマイクアレイ３２１−１と、環状マイクアレイまたは球状マイクアレイであるマイクアレイ３２１−２とから構成されている。
特に、ここではマイクアレイ３２１−１の半径は、マイクアレイ３２１−２の半径よりも小さくなっているため、マイクアレイ３２１−１はマイクアレイ３２１−２に対して、よりスピーカアレイ９３に近い側の位置に配置されている。
すなわち、制御領域の中心位置からマイクアレイ３２１−１までの距離と、制御領域の中心位置からマイクアレイ３２１−２までの距離とが異なる。
そのため、例えば制御領域内で発生した制御領域内ノイズを参照マイクアレイ３１１により収音すると、マイクアレイ３２１−１で得られた参照信号の音圧が、マイクアレイ３２１−２で得られた参照信号の音圧よりも大きくなる。
これに対して、制御領域外から制御領域内へと伝搬してくる外来ノイズを参照マイクアレイ３１１により収音すると、マイクアレイ３２１−１で得られた参照信号の音圧よりも、マイクアレイ３２１−２で得られた参照信号の音圧が大きくなる。
したがって、参照マイクアレイ３１１で得られた参照信号を制御領域内ノイズ検出部８８に供給すれば、制御領域内ノイズ検出部８８はマイクアレイ３２１−１で得られた参照信号の音圧と、マイクアレイ３２１−２で得られた参照信号の音圧とを比較することで、制御領域内ノイズを検出することができる。
なお、参照マイクアレイ３１１における場合と同様に、誤差マイクアレイ８５を制御領域の中心からの距離が異なる２以上のマイクアレイから構成し、制御領域内ノイズ検出部８８において誤差マイクアレイ８５から供給された誤差信号に基づいて制御領域内ノイズを検出するようにしてもよい。
また、例えば図１６に示した参照マイクアレイ２３１や誤差マイクアレイ２３２についても、それらのマイクアレイを構成するマイクロホンとして、制御領域の中心からの距離が異なる２以上のマイクロホンがある。したがって、参照マイクアレイ２３１や誤差マイクアレイ２３２で得られた参照信号や誤差信号を用いても、参照マイクアレイ３１１における場合と同様にして、制御領域内ノイズを検出することができる。
〈変形例６〉
さらに、空間ノイズ制御装置１３１においても、誤差マイクアレイで収音して得られた誤差信号に基づいて制御領域内ノイズを検出することができる。
そのような場合、例えば誤差マイクアレイは図１８に示すように構成される。なお、図１８において図７における場合と対応する部分には同一の符号を付してあり、その説明は適宜省略する。
図１８の例では、空間ノイズ制御装置１３１において誤差マイクアレイ８５に代えて誤差マイクアレイ３５１が用いられている。また、スピーカアレイ９３により囲まれる領域に誤差マイクアレイ３５１が配置されている。
誤差マイクアレイ３５１は、環状マイクアレイまたは球状マイクアレイであるマイクアレイ３６１−１と、環状マイクアレイまたは球状マイクアレイであるマイクアレイ３６１−２とから構成されている。
特に、ここではマイクアレイ３６１−１の半径は、マイクアレイ３６１−２の半径よりも小さくなっているため、マイクアレイ３６１−２はマイクアレイ３６１−１に対して、よりスピーカアレイ９３に近い側の位置に配置されている。
すなわち、制御領域の中心位置からマイクアレイ３６１−１までの距離と、制御領域の中心位置からマイクアレイ３６１−２までの距離とが異なる。
そのため、図１７を参照して説明した場合と同様に、マイクアレイ３６１−１で得られた誤差信号の音圧と、マイクアレイ３６１−２で得られた誤差信号の音圧とを比較することにより、制御領域内ノイズを検出することができる。
したがって、この例では誤差マイクアレイ３５１で得られた誤差信号が制御領域内ノイズ検出部８８に供給され、制御領域内ノイズ検出部８８はマイクアレイ３６１−１で得られた誤差信号の音圧と、マイクアレイ３６１−２で得られた誤差信号の音圧とを比較することで、制御領域内ノイズを検出する。
〈コンピュータの構成例〉
ところで、上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行することもできるし、ソフトウェアにより実行することもできる。一連の処理をソフトウェアにより実行する場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、コンピュータにインストールされる。ここで、コンピュータには、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータや、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のコンピュータなどが含まれる。
図１９は、上述した一連の処理をプログラムにより実行するコンピュータのハードウェアの構成例を示すブロック図である。
コンピュータにおいて、ＣＰＵ（Central Processing Unit）５０１，ＲＯＭ（Read Only Memory）５０２，ＲＡＭ（Random Access Memory）５０３は、バス５０４により相互に接続されている。
バス５０４には、さらに、入出力インターフェース５０５が接続されている。入出力インターフェース５０５には、入力部５０６、出力部５０７、記録部５０８、通信部５０９、及びドライブ５１０が接続されている。
入力部５０６は、キーボード、マウス、マイクアレイ、撮像素子などよりなる。出力部５０７は、ディスプレイ、スピーカアレイなどよりなる。記録部５０８は、ハードディスクや不揮発性のメモリなどよりなる。通信部５０９は、ネットワークインターフェースなどよりなる。ドライブ５１０は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリなどのリムーバブル記録媒体５１１を駆動する。
以上のように構成されるコンピュータでは、ＣＰＵ５０１が、例えば、記録部５０８に記録されているプログラムを、入出力インターフェース５０５及びバス５０４を介して、ＲＡＭ５０３にロードして実行することにより、上述した一連の処理が行われる。
コンピュータ（ＣＰＵ５０１）が実行するプログラムは、例えば、パッケージメディア等としてのリムーバブル記録媒体５１１に記録して提供することができる。また、プログラムは、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル衛星放送といった、有線または無線の伝送媒体を介して提供することができる。
コンピュータでは、プログラムは、リムーバブル記録媒体５１１をドライブ５１０に装着することにより、入出力インターフェース５０５を介して、記録部５０８にインストールすることができる。また、プログラムは、有線または無線の伝送媒体を介して、通信部５０９で受信し、記録部５０８にインストールすることができる。その他、プログラムは、ＲＯＭ５０２や記録部５０８に、あらかじめインストールしておくことができる。
なお、コンピュータが実行するプログラムは、本明細書で説明する順序に沿って時系列に処理が行われるプログラムであっても良いし、並列に、あるいは呼び出しが行われたとき等の必要なタイミングで処理が行われるプログラムであっても良い。
また、本技術の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本技術の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。
例えば、本技術は、１つの機能をネットワークを介して複数の装置で分担、共同して処理するクラウドコンピューティングの構成をとることができる。
また、上述のフローチャートで説明した各ステップは、１つの装置で実行する他、複数の装置で分担して実行することができる。
さらに、１つのステップに複数の処理が含まれる場合には、その１つのステップに含まれる複数の処理は、１つの装置で実行する他、複数の装置で分担して実行することができる。
また、本明細書中に記載された効果はあくまで例示であって限定されるものではなく、他の効果があってもよい。
さらに、本技術は、以下の構成とすることも可能である。
（１）
マイクアレイにより形成される制御領域内で発生した制御領域内ノイズを検出するノイズ検出部と、
スピーカアレイにより形成されるノイズキャンセリング領域への外来ノイズを低減させるために前記スピーカアレイにより出力される出力音の信号の生成に用いる適応フィルタのフィルタ係数の更新を、前記制御領域内ノイズの検出結果に基づいて制御する制御部と
を備える信号処理装置。
（２）
前記マイクアレイによる収音により得られた信号と、前記フィルタ係数とに基づいて前記出力音の信号を生成する適応フィルタ部をさらに備える
（１）に記載の信号処理装置。
（３）
前記適応フィルタ部は、空間周波数領域において、前記マイクアレイによる収音により得られた信号と前記フィルタ係数とに基づくフィルタリング処理を行い、前記出力音の信号を生成する
（２）に記載の信号処理装置。
（４）
前記制御部は、前記ノイズ検出部により前記制御領域内ノイズが検出された場合、前記フィルタ係数の更新が行われないようにする
（１）乃至（３）の何れか一項に記載の信号処理装置。
（５）
前記ノイズ検出部は、前記マイクアレイによる収音により得られた信号に基づいて、前記制御領域内ノイズを検出する
（１）乃至（４）の何れか一項に記載の信号処理装置。
（６）
前記ノイズ検出部は、前記マイクアレイを構成する、前記制御領域の中心位置からの距離が互いに異なる複数のマイクアレイのそれぞれによる収音により得られた信号のそれぞれに基づいて、前記制御領域内ノイズを検出する
（５）に記載の信号処理装置。
（７）
前記ノイズ検出部は、前記マイクアレイによる収音により得られた信号と、前記制御領域の中心位置からの距離が前記マイクアレイとは異なる他のマイクアレイによる収音により得られた信号とに基づいて、前記制御領域内ノイズを検出する
（５）に記載の信号処理装置。
（８）
前記ノイズ検出部は、前記制御領域内に配置された検出用マイクロホンによる収音により得られた信号に基づいて、前記制御領域内ノイズを検出する
（１）乃至（４）の何れか一項に記載の信号処理装置。
（９）
前記マイクアレイは、複数のマイクアレイを所定形状に並べて配置することにより得られるものである
（１）乃至（８）の何れか一項に記載の信号処理装置。
（１０）
前記スピーカアレイは、複数のスピーカアレイを所定形状に並べて配置することにより得られるものである
（１）乃至（９）の何れか一項に記載の信号処理装置。
（１１）
前記制御領域は、前記マイクアレイとしての参照マイクアレイまたは誤差マイクアレイにより形成される領域である
（１）乃至（１０）の何れか一項に記載の信号処理装置。
（１２）
マイクアレイにより形成される制御領域内で発生した制御領域内ノイズを検出し、
スピーカアレイにより形成されるノイズキャンセリング領域への外来ノイズを低減させるために前記スピーカアレイにより出力される出力音の信号の生成に用いる適応フィルタのフィルタ係数の更新を、前記制御領域内ノイズの検出結果に基づいて制御する
ステップを含む信号処理方法。
（１３）
マイクアレイにより形成される制御領域内で発生した制御領域内ノイズを検出し、
スピーカアレイにより形成されるノイズキャンセリング領域への外来ノイズを低減させるために前記スピーカアレイにより出力される出力音の信号の生成に用いる適応フィルタのフィルタ係数の更新を、前記制御領域内ノイズの検出結果に基づいて制御する
ステップを含む処理をコンピュータに実行させるプログラム。
７１ 空間ノイズ制御装置， ８１ 参照マイクアレイ， ８５ 誤差マイクアレイ， ８８ 制御領域内ノイズ検出部， ８９ 適応フィルタ係数算出部， ９０ 適応フィルタ部， ９３ スピーカアレイ

Claims (13)

  1. マイクアレイにより形成される制御領域内で発生した制御領域内ノイズを検出するノイズ検出部と、
    スピーカアレイにより形成されるノイズキャンセリング領域への外来ノイズを低減させるために前記スピーカアレイにより出力される出力音の信号の生成に用いる適応フィルタのフィルタ係数の更新を、前記制御領域内ノイズの検出結果に基づいて制御する制御部と
    を備える信号処理装置。
  2. 前記マイクアレイによる収音により得られた信号と、前記フィルタ係数とに基づいて前記出力音の信号を生成する適応フィルタ部をさらに備える
    請求項１に記載の信号処理装置。
  3. 前記適応フィルタ部は、空間周波数領域において、前記マイクアレイによる収音により得られた信号と前記フィルタ係数とに基づくフィルタリング処理を行い、前記出力音の信号を生成する
    請求項２に記載の信号処理装置。
  4. 前記制御部は、前記ノイズ検出部により前記制御領域内ノイズが検出された場合、前記フィルタ係数の更新が行われないようにする
    請求項１に記載の信号処理装置。
  5. 前記ノイズ検出部は、前記マイクアレイによる収音により得られた信号に基づいて、前記制御領域内ノイズを検出する
    請求項１に記載の信号処理装置。
  6. 前記ノイズ検出部は、前記マイクアレイを構成する、前記制御領域の中心位置からの距離が互いに異なる複数のマイクアレイのそれぞれによる収音により得られた信号のそれぞれに基づいて、前記制御領域内ノイズを検出する
    請求項５に記載の信号処理装置。
  7. 前記ノイズ検出部は、前記マイクアレイによる収音により得られた信号と、前記制御領域の中心位置からの距離が前記マイクアレイとは異なる他のマイクアレイによる収音により得られた信号とに基づいて、前記制御領域内ノイズを検出する
    請求項５に記載の信号処理装置。
  8. 前記ノイズ検出部は、前記制御領域内に配置された検出用マイクロホンによる収音により得られた信号に基づいて、前記制御領域内ノイズを検出する
    請求項１に記載の信号処理装置。
  9. 前記マイクアレイは、複数のマイクアレイを所定形状に並べて配置することにより得られるものである
    請求項１に記載の信号処理装置。
  10. 前記スピーカアレイは、複数のスピーカアレイを所定形状に並べて配置することにより得られるものである
    請求項１に記載の信号処理装置。
  11. 前記制御領域は、前記マイクアレイとしての参照マイクアレイまたは誤差マイクアレイにより形成される領域である
    請求項１に記載の信号処理装置。
  12. マイクアレイにより形成される制御領域内で発生した制御領域内ノイズを検出し、
    スピーカアレイにより形成されるノイズキャンセリング領域への外来ノイズを低減させるために前記スピーカアレイにより出力される出力音の信号の生成に用いる適応フィルタのフィルタ係数の更新を、前記制御領域内ノイズの検出結果に基づいて制御する
    ステップを含む信号処理方法。
  13. マイクアレイにより形成される制御領域内で発生した制御領域内ノイズを検出し、
    スピーカアレイにより形成されるノイズキャンセリング領域への外来ノイズを低減させるために前記スピーカアレイにより出力される出力音の信号の生成に用いる適応フィルタのフィルタ係数の更新を、前記制御領域内ノイズの検出結果に基づいて制御する
    ステップを含む処理をコンピュータに実行させるプログラム。
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