KR20050035878A - 오디오 채널 공간 트랜스레이션 - Google Patents

Abstract

M:N 가변 매트릭스를 사용하여, 방향과 각각 관계된 M개의 오디오 입력 신호들은 방향과 각각 관계된 N개의 오디오 출력 신호들로 트랜스레이트(translate)되는데, 여기서 N은 M보다 크며, M은 2이상이고 N은 3이상의 정수이다. 상기 가변 매트릭스는 (1) 상기 입력 신호들의 상대 레벨 및 (2) 상기 입력 신호들이 높게 상관될 때, 상기 출력 신호들에 의해 발생된 음장(soundfield)이 상기 입력 신호들의 명목적 진행하는 주 방향(nominal ongoing primary dircetion)에서 콤팩트 음 영상(compact sound image)을 갖도록 상기 입력 신호들의 교차 상관의 측정값들에 응답하여 제어될 수 있는데, 상기 영상은 상기 상관이 감소될 때 콤팩트에서 브로드(broad)로 확산되고 상기 상관이 높게 상관되지 않는 것으로 계속 감소될 때 입력 신호와 관계된 방향에서 각각, 다수의 콤팩트 음 영상들로 점차적으로 분리된다.

Description

오디오 채널 공간 트랜스레이션{AUDIO CHANNEL SPATIAL TRANSLATION}

본 발명은 오디오 신호 처리에 관한 것이다. 특히, 본 발명은 음장(soundfield)을 표시하는 M개의 오디오 입력 채널들을 동일한 음장을 표시하는 N개의 오디오 출력 채널들로 트랜스레이트(translate)하는 것에 관한 것인데, 여기서 각 채널은 어떤 방향으로부터 도달하는 오디오를 표시하는 단일 오디오 스트림 이며, M 및 N은 정의(positive) 모든 정수들이며, M은 적어도 2 및 N은 적어도 3이고, N은 M 보다 크다. 전형적으로, N이 M보다 큰 공간 트랜스레이터(spatial translator)는 통상, "디코더"로서 특징지워 진다.

사람은 단지 2개의 귀를 갖고 있지만, 사람은 머리 전달 함수(HRFTs:Head Related Transfer Functions) 및 머리 모션과 같은 다수의 국소화 큐들(localization cues)에 따라서 3차원 엔터티로서 음을 청취한다. 그러므로, 전체 충실도의 음을 재생하는데 전체 3D 음장의 보존(retention) 및 재생 또는 적어도 이 음장의 인식 큐들(perecptual cues)을 필요로 한다. 불행하게도, 음 녹음 기술은 3D 음장의 포착 뿐만 아니라, 2D 평면의 음의 포착, 심지어 1D 라인의 음을 포착하지 못하였다. 현재 음 녹음 기술은 엄밀하게는, 오디오의 제로차의 이산 채널들의 포착, 유지 및 제공하는 것과 관계된다.

음 녹음에 대한 에디슨의 최초 발명 이후 충실도를 개선시키고자 하는 대부분의 노력은 에디슨의 최초 아날로그 변조된 그루브 실린더/디스크 매체의 불완전성을 개선시키는데 집중되었다. 이들 불완전성은 제한된 불균일한 주파수 응답, 잡음, 왜곡, 와우(wow), 플러터(flutter), 속도 정확도, 마모, 먼지 및 복제로 인한 손실을 포함한다. 전자 증폭, 테이프 녹음, 잡음 감소, 및 어떤 차량 보다 비용이 더 드는 레코드 플레이어들을 포함하여 상기 불완전성에 대해 하나씩 개별적으로 개선시키고자하는 많은 단편적인 시도가 있었지만, 유례가 없던 디지털 녹음의 개발 및 특히 오디오 콤팩트 디스크가 도입될 때까지, 통상적인 각 채널 품질의 문제들이 논쟁할 여지없이 끝내 해결되지 않았다. 그 후, 디지털 녹음 품질을 24kbits/96kHz 샘플링으로 더욱 확장시키고자 하는 어떤 노력은 제쳐두고, 오디오 재생 연구에서 주 노력은 주로 인식 코더들(perceptual coders)을 사용하여 각 채널 품질을 유지하는데 필요로 되는 데이터 량을 감소 및 공간 충실도를 증가시키는데 집중되었다. 공간 충실도 문제는 본 특허의 요지이다.

공간 충실도를 개선시키고자 하는 노력은 2가지 면, 즉 완전한 음장의 인식 큐들을 전달하고 실제 원래의 음장에 근사화한 음장을 전달하고자 하였다. 전자의 방식을 사용하는 시스템의 예로서 스테레오 녹음 및 2-스피커 기반으로 한 가상 서라운드 시스템들을 들 수 있다. 이와 같은 시스템들은 불행하게도, 어떤 방향의 음들을 신뢰할 수 있게 국소화하고 헤드폰을 사용하거나 한명의 청취자가 고정된 위치에 있을 것을 요구한다는 점에서 많은 불완전성들을 보여준다.

청취자들이 거실에 있든지 영화관과 같은 상업 지대에 있든지 간에 공간 음을 다수의 청취자들에게 제공하기 위해선, 실제 원래 음장에 근사화시키는 것이 실행가능한 유일한 대안이다. 이산 채널 특성의 음 녹음이 제공되는 경우, 현재까지 다수의 프리젠테이션 채널들의 수를 증가시키고자 하는데 노력해왔다는 것은 놀라운 일이 아니다. 대표적인 시스템들은 50년대 초의 종래 스테레오 음의 패닝된-모노(panned-mono) 3-스피커 필름 사운드트랙들, 60년대의 70mm 필름들상의 5채널 이산 자기 사운드트랙들의 4채널방식 시스템들, 70년대에 매트릭스를 사용한 돌비 서라운드, 90년대의 AC-3 5.1 채널 음 및 최근의 서라운드-EX 6.1 채널 음을 포함한다. "Dolby", "Pro Logic" 및 "Surround EX"는 Dolby Laboratories Licencing Corporation의 상표들이다. 이들 시스템들은 모노포닉(monophonic) 프리젠테이션과 비교하여 어느 정도로 또는 또 다른 정도로 공간 재생시킨다. 그러나, 많은 수의 채널들의 혼합으로 인해 컨텐트 프로듀서들(content producers)에게 시간 및 비용이 많이 들게 하고, 이로 인한 인식은 연속 음장이 아니라 통상 몇개의 분산된 이산 채널들중 한 채널이다. Dolby Pro Logic 디코딩의 양상들이 미국 특허 제4,799,260호에 서술되어 있고, 이 특허의 전반적인 내용이 본원에 참조되어 있다. AC-3의 상세사항들은 1995년 12월 20일자 Advanced Television Systems Committee(ATSC), Document A/52에 발표된 "Digital Audio Compression Standard(AC-3)" (인터넷 월드 와이드 웹, 즉 wwww.atsc.org/Standards/A52/a_52.doc에서 입수가능하다)에 서술되어 있다. 또한, 1999년 7월 22일의 Errata Sheet를 참조하라(인터넷 월드 와이드 웹, 즉 www.dolby.com/tech/ATSC_err.pdf에서 입수가능하다).

음장이 특징화되면, 원칙적으로 디코더는 임의의 출력 확성기를 위한 최적인 신호 피드(signal feed)를 도출할 수 있다. 이와 같은 디코더에 공급되는 채널들을 본원에선 "카디널(cardinal)", "전송된", 및 "입력" 채널들이라 다양하게 칭하고 입력 채널들중 한 채널의 위치에 대응하지 않는 장소를 지닌 출력 채널을 "중간" 채널이라 칭할 것이다. 출력 채널은 또한 입력 채널의 위치와 일치하는 장소를 가질 수 있다.

도1은 방의 벽 주위의 16개의 채널 수평 어레이, 수평 어레이 위에 원형으로 배치된 6개의 채널 어레이 및 단일 오버헤드 채널을 사용하는 테스트 배열 방식으로 이상적인 디코딩 배열을 개요적으로 도시한 상부 평면도.

도2는 도1의 예를 구현하는 중앙 슈퍼바이저(supervisor)로 동작하는 다수의 모듈들의 다중대역 변환 실시예의 개요를 제공하는 기능 블록도.

도3은 도1의 슈퍼바이저(201)와 같은 슈퍼바이저가 엔드포인트 스케일 팩터를 결정할 수 있는 방식을 이해하는데 유용한 기능적인 블록도.

도4A-도4C는 본 발명의 한 양상을 따른 모듈의 기능적인 블록도.

도5는 입력 채널들, 3개의 인테리어 출력 채널들 및 우세한 방향의 삼각형에 의해 공급되는 3개의 입력 모듈의 가상 배열을 도시한 개요도로서, 이 도면은 우세한 신호 성분들의 분포를 이해하는데 유용한 도면.

도6A 및 도6B는 (1) 각 입력에서 총 에너지에 응답하여 모듈의 각 입력에 대한 총 추정된 에너지를 발생시키고 (2) 입력 신호들의 교차 상관의 측정값에 응답하여 모듈의 엔드포인트들 각각에 대한 과다한 엔드포인트 에너지 스케일 팩터 성분을 발생시키는 하나의 적절한 배열을 각각 도시한 기능적인 블록도.

도7은 도4C의 블록(367)의 "합 및/또는 이 보다 큰" 바람직한 함수를 도시한 기능적인 블록도.

도8은 본 발명의 한 양상이 교차 상관의 측정값에 응답하여 스케일 팩터 성분들을 발생시키는 방식을 이상적으로 도시한 도면.

도9A 및 도9B 내지 도16A 및 도16B는 각종 예들의 입력 신호 조건들로부터 발생되는 모듈의 출력 스케일 팩터들을 도시한 일련의 이상적인 표현을 도시한 도면.

본 발명의 한 양상을 따르면, 방향과 각각 관계된 M개의 오디오 입력 신호들을 방향과 각각 관계된 N개의 오디오 출력 신호들로 트랜스레이트하는 공정으로서, N은 M보다 크며, M은 2이상이고 N은 3이상의 정수인, 트랜스레이트 공정에 있어서, M:N 가변 매트릭스를 제공하는 단계; 상기 M개의 오디오 입력 신호들을 상기 가변 매트릭스로 인가하는 단계; 상기 가변 매트릭스로부터 상기 N개의 오디오 출력 신호들을 도출하는 단계; 및, 상기 입력 신호들이 높게 상관될 때, 상기 출력 신호들에 의해 발생된 음장이 상기 입력 신호들의 명목적 진행하는 주 방향(nominal ongoing primary dircetion)에서 콤팩트 음 영상(compact sound image)을 갖도록 상기 입력 신호들에 응답하여 상기 가변 매트릭스를 제어 단계로서, 상기 영상은 상기 상관이 감소될 때 콤팩트(compact)에서 브로드(broad)로 확산되고 상기 상관이 높게 상관되지 않는 것으로 계속 감소될 때 입력 신호와 관계된 방향에서 각각, 다수의 콤팩트 음 영상들로 점차적으로 분리된다.

본 발명의 이 제1 양상을 따르면, 상기 가변 매트릭스는 (1) 상기 입력 신호들의 상대 레벨, 및 (2) 상기 입력 신호들의 교차 상관의 측정값들에 응답하여 제어될 수 있다. 이 경우에, 최대값 및 기준값으로 한도가 정해진 제1 범위 내의 값들을 갖는 상기 입력 신호들의 교차 상관을 측정하기 위하여, 상기 음장은 상기 교차 상관의 측정값이 최대값일 때 콤팩트 음 영상을 가질 수 있고 상기 교차 상관의 측정값이 기준값일 때 넓게 확산되는 영상을 가질 수 있고, 상기 기준값 및 최소값으로 한도가 정해진 제2 범위 내의 값들을 갖는 상기 입력 신호들의 교차 상관을 측정하기 위하여, 상기 음장은 상기 교차 상관의 측정값이 상기 기준값일 때 넓게 확산되는 영상을 가질 수 있고 상기 교차 상관의 측정값이 최소값일 때 입력 신호와 관계되는 방향에서 각각, 다수의 콤팩트 음 영상들을 가질 수 있다.

본 발명의 부가적인 양상을 따르면, 방향과 각각 관계된 M개의 오디오 입력 신호들을 방향과 각각 관계된 N개의 오디오 출력 신호들로 트랜스레이트하는 공정으로서, N은 M보다 크고 M은 3이상인, 트랜스레이트 공정에 있어서, 다수의 m:n 가변 매트릭스들을 제공하는 단계로서, m은 M의 서브셋이고 n은 N의 서브셋인, 제공 단계; 상기 M개의 오디오 입력 신호들의 각 서브셋을 상기 가변 매트릭스들 각각에 인가하는 단계; 상기 가변 매트릭스들 각각으로부터 상기 N개의 오디오 출력 신호들의 각 서브셋을 도출하는 단계; 이와 같은 입력 신호들이 높게 상관될 때 상기 가변 매트릭스로부터 도출된 상기 출력 신호들의 서브셋에 의해 발생된 음장이 상기 가변 매트릭스에 인가된 상기 입력 신호들의 부분 집합의 명목적 진행하는 주 방향에서 콤팩트 음 영상을 갖도록, 상기 가변 매트릭스에 인가되는 상기 입력 신호들의 서브셋에 응답하여 상기 가변 매트릭스들 각각을 제어하는 단계로서, 상기 영상은 상기 상관이 감소될 때 콤팩트에서 브로드로 확산되고 상기 상관이 높게 상관되지 않는 것으로 계속 감소될 때 이에 인가되는 입력 신호와 관계된 방향에서 각각, 다수의 콤팩트 음 영상들로 점차적으로 분리되는, 제어 단계; 및, 상기 N개의 오디오 출력 채널들의 서브셋으로부터 상기 N개의 오디오 출력 신호들을 도출하는 단계를 포함한다.

본 발명의 이 부가적인 양상을 따르면, 상기 가변 매트릭스들은 또한, 동일한 입력 신호를 수신하는 하나 이상의 다른 매트릭스들의 작용을 보상하는 정보에 응답하여 제어될 수 있다. 게다가, N개의 오디오 출력 채널들의 서브셋들로부터 N개의 오디오 출력 신호들을 도출하는 단계는 또한 다수의 가변 매트릭스들을 보상하는 단계를 포함하여 동일한 출력 신호를 발생시킨다. 이와 같은 본 발명의 부가적인 양상들을 따르면, 가변 매트릭스들 각각은 (a) 상기 가변 매트릭스에 인가되는 입력 신호들의 상대 레벨들 및 (b) 상기 입력 신호들의 교차 상관의 측정값들에 응답하여 제어될 수 있다.

본 발명의 또한 부가적인 양상을 따르면, 방향과 각각 관계된 M개의 오디오 입력 신호들을 방향과 각각 관계된 N개의 오디오 출력 신호들로 트랜스레이트하는 공정으로서, N은 M보다 크고 M은 3이상인, 트랜스레이트 공정에 있어서, 매트릭스 계수들을 제어하거나 상기 매트릭스 출력들을 제어하는 스케일 팩터들에 응답하여 M:N 가변 매트릭스를 제공하는 단계; 상기 M개의 오디오 입력 신호들을 상기 가변 매트릭스에 인가하는 단계; 다수의 m:n 가변 매트릭스 스케일 팩터 발생기들을 제공하는 단계로서, m은 M의 서브셋이고 n은 N의 서브셋인, 제공 단계; 상기 M개의 오디오 입력 신호들의 각 서브셋을 상기 가변 매트릭스 스케일 팩터 발생기들에 인가하는 단계; 상기 가변 매트릭스 스케일 팩터 발생기들 각각으로부터 상기 N개의 오디오 출력 신호들의 각 서브셋들을 위한 가변 매트릭스 스케일 팩터들의 세트를 도출하는 단계; 상기 가변 매트릭스 스케일 팩터 발생기에 의해 발생된 상기 스케일 팩터들이 상기 M:N 가변 매트릭에 인가될 때, 발생된 출력 신호들의 각 서브셋에 의해 발생된 음장은 이와 같은 입력 신호들이 높게 상관되는 경우 상기 인가된 스케일 팩터를 발생시키는 상기 입력 신호들의 서브셋의 명목적 진행하는 주 방향에서 콤팩트 음 영상을 갖도록 상기 가변 매트릭스 스케일 팩터 발생기에 인가되는 상기 입력 신호들의 서브셋에 응답하여 상기 가변 매트릭스 스케일 팩터 발생기 각각을 제어하는 단계로서, 상기 영상은 상기 상관이 감소될 때 콤팩트에서 브로드로 확산되고 상기 상관이 높게 상관되지 않는 것으로 계속 감소될 때 상기 인가된 스케일 팩터들을 발생시키는 입력 신호와 관계되는 방향에서 각각, 다수의 콤팩트 음 영상들로 점자척으로 분리되는, 제어 단계; 및, 상기 가변 매트릭스로부터 상기 N개의 오디오 출력 신호들을 도출하는 단계를 포함한다.

본 발명의 이 또한 부가적인 양상을 따르면, 상기 가변 매트릭스 스케일 팩터 발생기들은 동일한 입력 신호를 수신하는 하나 이상의 다른 가변 매트릭스 스케일 팩터 발생기들의 작용을 보상하는 정보에 응답하여 제어될 수 있다. 게다가, 상기 가변 매트릭스로부터 N개의 오디오 출력 채널들을 도출하는 단계는 다수의 가변 매트릭스 스케일 팩터 발생기들을 보상하는 단계를 포함하여 동일한 출력 신호용 스케일 팩터들을 발생시킨다. 이와 같은 본 발명의 또한 부가적인 양상들을 따르면, 상기 가변 매트릭스 스케일 팩터 발생기들 각각은 (a) 상기 가변 매트릭스 스케일 팩터 발생기들에 인가되는 입력 신호들의 상대 레벨들 및 (b) 상기 입력 신호들의 교차 상관의 측정값들에 응답하여 제어될 수 있다.

본 발명을 따르면, 음장을 표시하는 M개의 오디오 입력 채널들은 동일한 음장을 표시하는 N개의 오디오 출력 채널들로 트랜스레이트되는데, 각 채널은 단일 어떤 방향으로부터 도달하는 오디오를 표시하는 단일 오디오 스트림이며, M 및 N은 정의 모든 정수들이고, M은 적어도 2 및 N은 적어도 3이고, N은 M 보다 크다. 각 입력 및 출력 채널은 관계된 방향(예를 들어, 방위각, 고도 및 선택적으로, 가상 또는 프로젝트된 채널과 보다 근접하거나 보다 떨어지는 거리)을 갖는다. 출력 채널들의 하나 이상의 세트들이 발생되는데, 각 세트는 하나 이상의 출력 채널들을 갖는다. 각 세트는 통상적으로, 2개 이상의 공간적으로 인접한 입력 채널들과 관계되고 한 세트 내의 각 출력 채널은 2개 이상의 입력 채널들의 교차 상관의 측정값 및 2개 이상의 입력 채널들의 레벨 상관관계들의 측정값을 결정함으로써 발생된다. 교차 상관의 측정값은 제로-시간-옵셋 교차-상관의 측정값인 것이 바람직한데, 이는 입력 신호 에너지 레벨들의 기하 평균(geometric mean)에 대한 공통 에너지 레벨의 비이다. 이 공통 에너지 레벨은 스무드하거나 평균화된 공통 에너지 레벨인 것이 바람직하고, 상기 입력 신호 에너지 레벨들은 스무드하거나 평균화된 입력 신호 에너지 레벨들이다.

본 발명의 한 양상에서, 출력 신호들의 다수의 세트들은 2개 이상의 입력 채널들과 관계되고, 공정은 계층 순서에 따라서 출력 채널들의 각 세트가 관계되는 입력 채널들의 상관을 결정함으로써 각 세트 또는 세트들을 출력 채널 또는 채널들이 관계되는 입력 채널들의 수에 따라서 등급을 매기는데, 즉 최대수의 입력 채널은 최고 등급을 갖고, 이 공정은 계층 순서에 따른 순서로 세트들을 포함한다. 또한, 본 발명의 양상을 따르면, 이 공정은 보다 높은 순서의 세트들을 처리하는 결과를 고려한다.

본 발명의 재생 또는 디코딩 양상들은, 어떤 방향으로부터 도달하는 오디오를 표시하는 M개의 오디오 입력 채널들 각각이, 부가적인 사이드 체인 정보(side chain information)(사이드 체인 또는 보조 정보의 사용은 선택적이다)를 요구함이 없이, 각 소스 방향(즉, 소스 방향은 가장근접한 입력 채널 또는 채널들에 주로 매핑한다라고 추정된다)의 수동-매트릭스 가장근접한-이웃 진폭-패닝된 엔코딩에 의해 발생되어 기존의 혼합 기술들, 콘솔들(consoles) 및 포맷들과 호환될 수 있다라고 추정한다. 이와 같은 소스 신호들이 수동 엔코딩 매트릭스를 명시적으로 사용함으로써 발생될 수 있지만, 대부분의 종래 녹음 기술들은 본래, 이와 같은 소스 신호들을 발생시킨다(이에 따라서, "유효 엔코딩 매트릭스"를 구성한다). 본 발명의 재생 또는 디코딩 양상들은 또한, 5개의 실제 지향성 마이크로폰들로 이루어질 수 있는 것과 같은 자연적인 녹음 소스 신호들과 거의 대부분 호환될 수 있는데, 그 이유는 어떤 가능한 시간 지연을 고려하여, 중간 방향들로부터 도달하는 음들이 가장근접한 마이크로폰들에(수평 어레이에서, 특히 가장근접한 마이크로폰들의 쌍에) 주로 매핑되는 경향이 있기 때문이다.

본 발명의 양상들을 따른 디코더 또는 디코딩 공정은 결합된 처리 모듈들 또는 모듈러 함수들(이하부터, "모듈들" 또는 "디코딩 모듈들")의 격자(lattice)로서 구현될 수 있는데, 이들 각각은 통상적으로 디코딩 모듈과 관계된 2개 이상의 가장 근접한 공간적으로 인접한 입력 채널들로부터 하나 이상의 출력 채널들(또는, 대안적으로, 하나 이상의 출력 신호들을 발생시키는데 사용될 수 있는 제어 신호들)을 발생시키는데 사용된다. 출력 채널들은 통상적으로, 특정 디코딩 모듈과 관계된 상기 가장근접한 공간적으로 인접한 입력 채널들에서 오디오 신호들의 상대적인 비들을 표시한다. 이하에 보다 상세하게 설명된 바와 같이, 모듈들이 입력들을 공유하고 디코딩 모듈들의 계층이 존재한다는 점에서, 이 디코딩 모듈들은 서로 느슨하게 결합된다. 모듈들(최대수의 관계된 입력 채널들을 지닌 모듈 또는 모듈들이 최고 등급이 매겨진다)이 관계되는 입력 채널의 수에 따라서 모듈들이 계층에서 순서화된다. 감독 또는 감독 함수(supervisory function)는 공통 입력 신호들이 모듈들 간에서 또는 이들 모듈들중에서 동등하게 공유되도록 하고 보다 높은 차수의 디코더 모듈들이 보다 낮은 차수의 모듈들의 출력에 영향을 미치도록 모듈들을 관리한다.

각 디코더 모듈은 실제로, 매트릭스를 포함함으로써 출력 신호들을 직접 발생시키거나 각 디코더 모듈이 다른 디코더 모듈들에 의해 발생된 제어 신호들과 함께 사용되는 제어 신호들을 발생시켜 고정된 매트릭스로부터의 입력들 또는 출력들의 가변 매트릭스 또는 스케일 팩터들의 계수들을 가변시켜 모든 출력 신호들을 발생시킨다.

디코더 모듈들은 인식적으로 투명한 재생을 제공하도록 하기 위하여 인간의 작용을 모방한다. 디코더 모듈들 및 모듈 함수들이 한 양상인 본 발명을 따른 신호 트랜스레이션은 광대역 신호들에 적용되거나 다중대역 프로세서의 각 주파수 대역에 적용될 수 있고, 구현 방식에 따라서, 샘플당 1회 또는 샘플들의 블럭당 1회 수행될 수 있다. 다중대역 실시예는 이산 임계-대역 필터뱅크와 같은 필터뱅크 또는 관계된 디코더와 호환가능한 대역 구조를 갖는 팰터뱅크중 어느 한 필터뱅크 또는 FFT(고속 퓨리에 변환) 또는 MDCT(수정된 이산 코사인 변환) 선형 필터뱅크와 같은 변환 구성을 사용할 수 있다.

본 발명의 또 다른 양상은, N개의 출력 채널들을 수신하는 스피커들의 음량이 가상 이메징(virtual imaging)에 적절하게 의존함으로써 실제 수로 감소될 수 있는데, 이 가상 이메징은 확성기가 위치되는 장소와 다른 공간의 위치에서 인식된 소닉 영상들(sonic images)의 생성이다. 2개의 스피커들 간의 영상 파트 웨이(image part way)의 스테레오 재생시에 가상 이메징을 가장 보편적으로 이용하지만, 채널들간의 모노포닉 신호를 패닝함으로써, 본 발명의 한 양상에서 고려된 바와 같은 가상 이메징은 방의 벽들을 넘어서 또는 방의 벽 내에서 청각적 효과(auditory impression)를 제공하는 팬텀 투영된 영상들의 렌더링을 포함할 수 있다. 가상 이메징은 몇개의 채널들로 그룹 제공하기 위한 실용적인 기술로서 간주되지 않는데, 그 이유는 청취가가 2개의 스피커들로부터 등거리로 있거나 거의 등거리로 있도록 할 필요가 있기 때문이다. 예를 들어 영화관에서, 좌,우 정면 스피커들은 너무 멀리 떨어져 있어 대부분의 청중에게 중앙 영상의 유용한 팬텀 이메징을 제공하지 못하고, 또한 대부분의 대화의 소스로서 중앙 채널이 중요한 경우, 물리적인 중앙 스피커가 대신 사용된다.

스피커의 밀도를 증가시킴에 따라서, 많은 청중을 위한 임의 쌍의 스피커들간에서 가상 이메징이 실용적이 되는 지점, 적어도 팬들(pans)이 스무드하게 되는 정도에 도달하게 될 것이며; 충분한 스피커들로 인해, 스피커들간의 갭은 이와 같이 더이상 인식되지 않을 것이다.

신호 분포

상술된 바와 같이, 교차 상관의 측정값은 모듈에서 우세한(공통 신호 성분들) 대 우세하지 않은(공통되지 않은 신호 성분들) 에너지의 비 및 상기 모듈의 출력 채널들 간에서 우세하지 않은 신호 성분들의 확산 정도를 결정한다. 이는 2개의 입력 모듈의 경우를 위한 상이한 신호 조건들 하에서 모듈의 출력 채널들로의 신호 분포를 고려함으로써 보다 잘 이해될 수 있다. 달리 언급되지 않는 한, 서술된 이 원리들은 보다 높은 차수의 모듈들로 직접 확장된다.

신호 분포가 갖고 있는 문제는 종종 정보가 너무 없어 원래 신호 진폭 분포를 복구할 수 없어, 신호들 자체를 훨씬 적게한다는 것이다. 이용가능한 기본적인 정보는 각 모듈 입력에서의 신호 레벨들 및 상기 입력 신호들의 평균 벡터곱, 즉 공통 에너지 레벨이다. 제로-시간 옵셋 교차 상관은 입력 신호 에너지 레벨의 기하 평균에 대한 공통 에너지 레벨에 대한 비이다.

교차 상관의 유의성(significance)은, 모든 입력들에 공통되는 신호 성분들의 순 진폭(net amplitude)의 측정값으로서 작용한다는 것이다. 모듈의 입력들 간의 어느 곳에서 패닝된 하나의 신호("인테리어(interior)" 또는 "중간" 신호)가 존재하면, 모든 입력들은 가능한 서로 다른 진폭들을 가짐에도 불고하고 동일한 파형을 가질 것이고, 이들 조건들하에서, 이 상관은 1.0이될 것이다. 다른 극단(extreme)에서, 모든 입력 신호들이 독립적(공통 신호 성분이 존재하지 않는 다는것을 의미한다)이라면, 이 상관은 제로가 될 것이다. 0 및 1.0간의 중간의 상관값들은 입력에서 어떤 단일 공통 신호 성분 및 독립적인 신호 성분들의 중간 균형 레벨들에 대응하도록 고려될 수 있다. 결국, 어떤 입력 신호 조건은 공통 신호, 즉 "우세한" 신호 및 "모든 나머지(all the rest)" 신호 성분("우세하지 않은" 또는 나머지 신호 에너지)를 포함하는 공통 신호 기여도들(contributions)을 감산한 후 남겨진 입력 신호 성분들로 분할될 수 있다. 상술된 바와 같이, 공통 또는 "우세한" 신호 진폭은 반드시 나머지 또는 우세하지 않은 신호 레벨들 보다 큰 소리가 필요가 없다.

예를 들어, 원래의 5개의 채널들을 복구하는 것이 바람직한 단일 Lt/Rt(총 좌 및 총 우(left total 및 right total))에 매핑되는 5개의 채널들(L(좌), MidL(중간-좌), C(중앙), MidR(중간-우), R(우))의 아크(arc)의 경우를 고려하자. 모두 5개의 채널들이 동일한 진폭의 독립적인 신호들을 갖는다면, Lt 및 Rt는 공통 에너지의 중간 값으로 인해 0 및 1간의 교차 상관의 중간값에 대응하여 진폭면에서 동일하게 될 것이다(그 이유는 Lt 및 Rt가 독립적인 신호들이 아니기 때문이다). 동일한 레벨들은 MidL 및 MidR로부터의 신호들이 없는, L, C 및 R의 적절하게 선택된 레벨들로 성취될 수 있다. 따라서, 2개의 입력, 5개의 출력 모듈은 우세한 방향(이 경우에 C)에 대응하는 출력 채널 및 Lt 및 Rt 입력들로부터 C 에너지를 제거한 후 입력 신호 나머지들(L, R)에 대응하는 출력 채널들만을 공급하여, MidL 및 MidR 출력 채널들에 신호들을 제공하지 않는다. 이와 같은 결과는 바람직하지 않는데, 즉 불필요하게 채널을 턴오프시키면 거의 항상 나쁜 선택을 행하게 하는데, 그 이유는 신호 조건들에서 작은 섭동(small perturbations)이 "오프" 채널이 온 및 오프간에서 토글(toggle)되도록 하여, 특히 "오프" 채널이 격리(isolation)되어 청취될 때, 성가신 채터링 음(chattering sound)을 발생시킨다("채터링"은 급속하게 턴온 및 턴오프되는 채널이다).

결국, 소정 세트의 모듈 입력 신호 값들을 위한 다수의 가능한 신호 분포들이 존재할 때, 각 채널 품질의 시점으로부터의 종래 방식은 신호 조건들과 일치하여, 모듈의 출력 채널들간에서 가능한 한 균일하게 우세하지 않은 신호 성분들을 확산시킨다. 본 발명의 한 양상은 "우세한" 대 "모든 나머지" 양방향 분리가 아니라 3방향 분리(3-way split)에 따라서 신호 조건들을 겪는 이용가능한 신호 에너지를 균일하게 확산시키는 것이다. 3방향 분리는 우세한(공통) 신호 성분들을 포함하며, (균일-확산) 신호 성분들 및 입력 신호 성분들 나머지를 채운다. 불행하게도, 양방향 분리(우세한 신호 성분 및 모든 다른 신호 성분)를 행하도록 하는데 충분한 정보만이 존재한다. 3방향 분리를 실현하는 하나의 적절한 방식이 본원에 서술되어 있는데, 여기서 특정값을 넘는 상관값들에 대해, 양방향 분리는 우세한 그리고 확산되는 우세하지 않은 신호 성분들을 사용하며, 이 값 보다 아래의 상관값들에 대해, 양방향 분리는 확산된 우세하지 않은 신호 성분들 및 나머지를 사용한다. 공통 신호 에너지는 "우세한" 그리고 "균일-확산"간에서 분리된다. "균일-확산" 성분은 "공통" 및 "나머지" 신호 성분들 둘 다를 포함한다. 그러므로, "확산"은 공통(상관된) 및 나머지(상관되지 않은) 신호 성분들의 혼합을 수반한다.

처리 전에, 소정의 모듈의 소정 입력/출력 채널 구성에 대해서, 상관값은 동일한 신호 진폭을 수신하는 모든 출력 채널들에 대응하여 계산된다. 이 상관값을 "random_xcor" 값이라 칭할 수 있다. 단일의 중앙-도출된 중간-출력 채널 및 2개의 입력 채널들에 대해서, random_xcor 값은 0.333으로서 계산될 수 있다. 3개의 등거리 이격된 중간 채널들 및 2개의 입력 채널들에 대하여, random_xcor 값은 0.483으로서 계산될 수 있다. 이와 같은 시간 값들이 만족할 만한 결과들를 제공기 위하여 찾아지지만, 이들은 중요하지 않다. 예를 들어, 약 0.3 및 0.5의 값들 각각이 사용될 수 있다. 다른 말로서, M개의 입력들 및 N개의 출력들을 지닌 모듈에 대해서, 모든 N개의 출력들에서 동일한 에너지들을 표시하는 것으로 고려될 수 있는 M개의 입력들의 특정 상관도가 존재한다. 이는 M개의 입력들을 고려함으로써 이들이 마치 동일한 에너지의 N개의 독립적인 신호들을 수신하는 수동 N 대 M 매트릭을 사용하여 도출되는 것처럼 도달될 수 있지만, 물론 실제 입력들은 다른 수단에 의해 도출될 수도 있다. 이 임계 상관값은 "random_xcor"이고 2개의 동작 레짐들(regimes)간에서 분할 라인을 표시한다.

그 후, 처리 동안, 모듈의 교차-상관이 random_xcor 값 보다 크거나 같다면, 이는 1.0 내지 0의 범위로 스케일링된다.

scaled_xcor = (correlation-random_xcor)/(1-random_xcor)

"scaled_xcor" 값은 균일-확산 레벨을 넘는 우세한 신호 량을 표시한다. 남겨진 것이 무엇이든지 모듈의 다른 출력 채널들과 동일하게 분포될 수 있다.

그러나, 고려되어야만 하는, 즉입력 신호들의 명목적 진행하는 주 방향으로서 점차적으로 점점 중앙을 벗어나게 되는 부가적인 팩터가 존재하는데, 모든 출력 채널들에 동일한 분포가 유지되거나, 대안적으로, 확산 에너지의 량이 유지되지만 출력 채널들로의 에너지 분포가 우세한 에너지의 "오프-센터니스(off-centerness)"와 관계하여 감소되어야만 되는 어느 한 경우에, 확산 에너지의 량은 점차적으로 감소되어야만 되는데, 즉 출력 채널들을 따라서 에너지가 테이퍼링(tapering)된다. 후자의 경우에, 입력 전력과 동일한 출력 전력을 유지하기 위한 부가적인 처리가 복잡하게될 수 있다.

다른 한편으로, 현재 상관값이 random_xcor 값 보다 작으면, 우세한 에너지는 제로로 간주되며, 균일하게-확산되는 에너지는 점차적으로 감소되고, 남겨진 것이 무엇이든지 나머지 신호는 입력들에서 누산되도록 된다. 상관=0에서, 인테리어 신호,즉 출력 채널들에 직접 매핑되는 독립적인 입력 신호들이 존재하지 않는다.

본 발명의 이 양상의 동작은 다음과 같이 부가 설명될 수 있다.

a) 실제 상관이 random_xcor 보다 클때, 2개의 인접 출력들(또는 물론 방향이 하나의 출력 방향과 일치한 경우 한 출력으로 공급된다) 간에 조정될(패닝되는) 우세한 신호가 존재한다라고 간주될 정도로 충분한 공통 에너지가 존재한다: 이에 할당된 에너지는 입력들로부터 감산되어 모든 출력들 간에서 (바람직하게 균일하게)분포되는 나머지들을 제공한다.

b) 실제 상관이 정확하게 random_xcor일 때, 입력 에너지(이는 모든 나머지로서 간주될 수 있다)는 모든 출력들(이는 random_xcor의 정의이다) 간에서 균일하게 분포된다.

c) 실제 상관이 random_xcor 보다 작을 때, 우세한 신호에 대한 충분한 공통 에너지가 존재하지 않음으로, 입력들의 에너지는 얼마나 훨씬 적은지에 따른 비율로 출력들간에서 분포된다. 이는 마치 나머지로서 상관된 파트가 모든 출력들 간에서 균일하게 분포되도록 처리되고 입력들의 방향에 대응하는 출력들로 전송될 다수의 우세한 신호들과 같이 상관되지 않은 부분을 처리한 것과 같다. 상관이 제로인 극단에서, 각 입력은 단지 하나의 출력 위치로 공급된다(일반적으로 출력들중 한 출력 이지만, 이는 이들 출력들 중 2개의 출력간의 위치에서 패닝될 수 있다).

따라서, M개의 출력 위치들로 독립적으로 공급되는 M개의 입력들과의 제로 상관에 대해, 모든 출력들간에서 균일하게 분포되는 입력들을 지닌 random_xcor를 통해서, 입력들의 상대 에너지들에 따라서 2개의 출력들간에서 패닝된 단일 신호로인해, 전체 상관간에 지속성이 존재한다.

상호작용 보상

상술된 바와 같이, 본 발명의 양상을 따른 채널 트랜스레이션은 "모듈들"의 격자를 포함하도록 고려될 수 있다. 다수의 모듈들이 소정의 입력 채널을 공유할 수 있기 때문에, 모듈들간의 상호작용들이 가능하고 어떤 보상이 적용되지 않는 한 수행성능을 저하시킬 수 있다. 일반적으로 신호들이 "동반되는(go with)" 어느 모듈에 따라서 입력에서 신호들을 분리시킬 수 없지만, 각 연결된 모듈에 의해 사용되는 입력 신호 량을 추정하면 최종 상관 및 방향 추정들을 개선시켜 전체 수행성능을 개선시킬 수 있다.

상술된 바와 같이, 2가지 유형들의 모듈 상호작용들이 존재한다: "이웃들"이라 칭하는 공통 또는 하위 계층 레벨(즉, 동일한 수의 입력들 또는 그 보다 적은 입력들을 지닌 모듈들)에서 모듈들 및 소정 모듈 보다 높은 계층 레벨(보다 많은 입력들을 갖는다)이지만 "보다 높은-차수의 이웃들"이라 칭하는 하나 이상의 공통 입력들을 공유하는 모듈들을 포함하는 유형들이 존재한다.

공통 계층 레벨에서 제1 이웃 보상을 고려하자. 이웃 상호작용에 의해 야기되는 문제들을 이해하기 위하여, 동일한 L/R(좌 및 우) 입력 신호들을 지닌 격리된 2개의-입력 모듈을 고려하자. 이는 입력들간의 도중에 단일 우세한(공통) 신호에 대응한다. 공통 에너지는 A²이고 상관은 1.0이다. 공통 신호(B), L/R 입력들에서, 공통 에너지(B²) 및 또한 1.0의 상관을 지닌 제2의 2-입력 모듈을 추정하자. 2개의 모듈들이 공통 입력에 접속되면, 입력에서의 신호는 A+B가 될 것이다. 신호들(A 및 B)이 독립적이라고 추정하면, AB의 평균 곱은 제로가 되어, 제1 모듈의 공통 에너지는 A(A+B)=A²+AB=A²이 될것이고 제2 모듈의 공통 에너지는 B(A+B)=B²+AB=B ²이 될것이다. 또한, 이웃 모듈들이 독립적인 신호들을 처리하는 한, 공통 에너지는 이웃 모듈들에 의해 영향을 받지 않는다. 이는 일반적으로 유효한 추정이다. 신호들이 독립적이 아니라면, 동일하거나 적어도 공통 신호 성분들을 실질적으로 공유하는데, 이 시스템은 인간의 귀의 반응에 부합되는 방식으로 반응할 것인데, 즉 공통 입력이 보다 크게 되어 이로 인한 오디오 영상이 공통 입력을 향하도록 끌려진다. 이 경우에, 각 모듈의 L/R 입력 진폭 비들은 옵셋되는데, 그 이유는 공통 입력이 어느 한 외부 출력 보다 많은 신호 진폭(A+B)을 갖기 때문인데, 이 외부 출력은 추정 방향을 공통 입력을 향하도록 바이어스 시킨다. 이 경우에, 2개의 모듈들의 상관값은 현재 1.0보다 다소 작게 되는데, 그 이유는 입력의 2개의 쌍들에서의 파형들이 서로 다르기 때문이다. 상관값이 공통되지 않은 신호 성분들의 확산 정도 및 우세(공통 신호 성분) 대 우세하지 않은(공통되지 않은 신호 성분) 에너지의 비를 결정하기 때문에, 보상되지 않은 공통 입력 신호는 각 모듈의 공통되지 않은 신호 분포가 확산되도록 한다.

보상하기 위하여, 각 모듈의 각 입력으로 인한 "공통 입력 레벨"의 측정값이 추정되고 나서, 각 모듈은 입력에서 동일한 계층 레벨의 모든 이웃하는 레벨들의 공통 입력 레벨 에너지의 전체 량에 대해서 각 모듈이 통지받는다. 모듈의 각 입력으로 인한 공통 입력 레벨의 측정값을 계산하는 2가지 방식들, 즉 모듈로의 입력들의 공통 에너지를 토대로 한 한가지 방식(전반적으로 다음 절에서 설명되어 있다) 및 모듈의 인테리어 출력들의 총 에너지를 토대로 한 보다 정확하지만 보다 많은 계산 자원들을 필요로 하는 또 다른 한가지 방식(도6A의 배열과 관련하여 후술된다)이 존재한다.

모듈의 각 입력으로 인한 공통 입력 레벨의 측정값을 계산하는 제1 방식을 따르면, 모듈의 입력 신호들의 분석은 각 입력에서 공통 입력 레벨에 대해서 직접적으로 풀지 못하고, 전체 공통 에너지의 단지 비율만을 푸는데, 이는 공통 입력 에너지 레벨들의 기하 평균이다. 각 입력에서 공통 입력 에너지 레벨이 측정되어 공지된 이 입력에서의 총 에너지 레벨을 초과할 수 없기 때문에, 전체 공통 에너지는 이하의 조건에 따른 관찰된 입력 레벨들에 비례하여 추정된 공통 입력 레벨들로 팩터링(factored)된다. (공통 입력 레벨들의 측정값이 제1 또는 제2 계산 방식들을 토대로 하든지 간에)공통 입력 레벨들의 앙상블이 격자내의 모든 모듈들에 대해서 계산되면, 각 모듈은 각 입력에서 모든 이웃하는 모듈들의 전체 공통 입력 레벨들, 즉 각 입력에서 모듈의 "이웃 레벨"이라 칭하는 량을 통지받는다. 그 후, 모듈은 각 입력에서 입력 레벨로부터 이웃 레벨을 감산하여 보상된 입력 레벨들을 도출하는데, 이는 상관 및 방향(입력 신호들의 명목적 진행하는 주 방향)을 계산하는데 사용된다.

상술된 예에 대해서, 이웃 레벨들이 공통 입력이 어느 한 단부 입력 보다 많은 신호를 갖기 때문에 초기에 제로로 되며, 제1 모듈은 A²을 초과하는 입력에서 공통 입력 전력 레벨을 요구하고 제2 모듈은 B²을 초과하는 동일한 입력에서 공통 입력 레벨을 요구한다. 전체 요구들이 이 입력에서 이용가능한 에너지 레벨 보다 많기 때문에, 이 요구들은 A² 및 B² 각각으로 제한된다. 공통 입력에 연결되는 다른 모듈들이 존재하지 않기 때문에, 각 공통 입력 레벨은 다른 모듈의 이웃 레벨에 대응한다. 결국, 제1 모듈에 의해 알수있는 보상된 입력 전력 레벨은 다음과 같다.

(A²+B²)-B²=A²

및, 제2 모듈에 의해 알수있는 보상된 입력 전력 레벨은 다음과 같다.

(A²+B²)-A²=B²

그러나, 이들은 격리된 모듈들로 관찰되는 바로 그 레벨들이다. 결국, 이로 인한 상관값들은 1.0이 될 것이고 우세한 방향들은 원하는 대로 적절한 진폭들에서 중앙집중될 것이다. 그럼에도 불구하고, 복구된 신호들 자체들은 완전하게 격리되지 않을 것인데, 제1 모듈의 출력은 어떤 B 신호 성분 및 그 반대를 가질 것이지만, 이것이 매트릭스 시스템을 제한하고, 공정이 다중대역을 토대로 수행되면, 혼합된 신호 성분들은 유사한 주파수로되어, 이들간의 식별이 어느정도 미해결상태로 된다. 보다 복잡한 상황들에서, 이 보상은 통상, 정확한 것은 아니지만, 시스템 경험상 이 보상이 이웃 모듈 상호작용의 대부분의 영향들을 실제로 완화시킨다는 것을 나타낸다.

이웃 레벨 보상에 사용되는 원리들 및 신호들을 설정하면, 보다 높은 차수의 이웃 레벨 보상으로의 확장은 상당히 직접적이다. 이는 서로 다른 게층 레벨들에서의 2개 이상의 모듈들이 하나 이상의 입력 채널을 공통으로 공유하는 상황들에 적용된다. 예를 들어, 2개의 입력 모듈을 지닌 2개의 입력들을 공유하는 3개의 입력 모듈이 존재할 수 있다. 모든 3개의 입력들에 공통되는 신호 성분은 또한, 2개의 입력 모듈의 2개의 입력들에 공통될 것이고, 보상 없이도, 각 모듈에 의해 서로 다른 위치들에서 렌더링될 것이다. 보다 일반적으로, 모두 3개의 입력들에 공통되는신호 성분 및 단지 2개의 입력 모듈 입력들에만 공통되는 제2 성분이 존재할 수 있어, 가능한 출력 음장을 적절히 랜더링하는 만큼 이들의 작용들을 분리시킬 필요가 있다. 결국, 상술된 공통 입력 레벨들에서 구체화되는 바와 같이 3개의 입력 공통 신호 작용들은 2개의 입력 계산이 적절하게 수행될 수 있기 전 입력들로부터 감산되어야만 한다. 실제로, 보다 높은 차수의 공통 신호 요소들은 보다 낮은 레벨 모듈의 입력 레벨들로부터 감산되아여 할 뿐만 아니라 보다 낮은 레벨의 계산으로 진행하기 전 공통 에너지 레벨의 관찰된 측정값으로부터 또한 감산되어야 한다. 이는 이웃 모듈의 공통 에너지 레벨의 측정에 영향을 미치지 않는 동일한 계층 레벨에서 모듈들의 공통 입력 레벨들 작용들과 다르다. 따라서, 보다 높은 차수의 이웃 레벨들이 고려되고 동일한 차수의 이웃 레벨들과 별도로 사용되어야 한다. 보다 높은 차수의 이웃 레벨들이 계층에서 보다 낮은 모듈들 아래로 통과됨과 동시에, 보다 낮은 레벨 모듈들의 남아있는 공통 레벨들은 또한 계층에서 위로 통과되는데, 그 이유는 상술된 바와 같이, 보다 낮은 레벨 모듈들이 보다 높은 레벨 모듈들에 대해 통상의 이웃들처럼 작용하기 때문이다. 어떤 량들은 상호독립적이어서 동시에 푸는것이 곤란하다. 복잡한 동시-해법 자원 집중 계산들을 수행하는 것을 피하기 위하여, 사전 계산된 값들이 관련 모듈들로 통과될 수 있다. 서로 다른 계층 레벨들에서 모듈 공통 입력 레벨들의 잠재적인 상호독립성(potential interdependence)은 상술된 바와 같이 사전 값을 사용함으로써 또는 최고 계층 레벨에서 부터 최저 계층 레벨에 이르기까지 반복적인 시퀀스(즉, 루프)로 계산들을 수행함으로써 풀어질 수 있다. 대안적으로, 연립 방적식 해법이 또한 가능하지만, 이는 비자명 계산 오버헤드(non-trivial computational overhead)를 수반할 수 있다.

서술된 상호작용 보상 기술들이 단지 복잡한 신호 분포들에 대한 근사적으로 정확한 값들을 전달하지만, 이들 기술은 모듈 상호작용들을 고려하는데 실패한 격자 배열을 개선시킨다라고 여겨진다.

본 발명의 양상들을 테스트하기 위하여, 4개의 벽들을 지닌 방의 각 벽상에 5개의 스피커들(각 코너에는 하나의 스피커가 있고 각 코너사이에 3개가 균일하게 이격되어 있다), 공통 코너 스피커들을 고려한 총 16개의 스피커들, 약 45도의 수직 각도로 중앙에 위치된 청취자 위의 6개의 스피커들의 링, 위에 직접적으로 있는 하나의 스피커, 총 23개의 스피커들, 서브우퍼(subwoofer)/LFE(저 주파수 작용들) 채널, 총 24개의 스피커들의 수평 어레이를 지닌 배열이 전개되어 있는데, 이들 모두는 24-채널 재생을 위하여 설정된 휴대용 컴퓨터로부터 공급받는다. 현재 사용되는 용어를 따르면, 이 시스템은 23.1 채널 시스템이라 칭할 수 있지만, 간결성을 위하여, 본원에선 24-채널 시스템이라 칭할 것이다.

도1은 바로 위에 서술된 테스트 배열의 방식으로 이상적인 디코딩 배열을 개요적으로 도시한 상부 평면도이다. 5개의 광범위 수평 입력 채널들은 외원상의 정사각형들(1', 3', 5', 9' 및 13')로 도시되어 있다. 상관 또는 발생된 반향을 통해서 5개의 광범위 입력들로부터 도출되거나 (도2에서 처럼) 개별적으로 공급받을 수 있는 수직 채널은 중앙에서 파선의 정삭각형(23')으로 도시되어 있다. 23개의 광범위 출력 채널들은 번호가 매겨진 채워진 원들(1-23)으로 도시되어 있다. 16개의 출력 채널들의 외원은 수평면상에 있으며, 6개의 출력 채널들의 내원은 수평면상에 45도가 된다. 출력 채널(23)은 한명 이상의 청취자들 바로 위에 있다. 5개의 2-입력 디코딩 모듈들은 외원 주위의 브래킷들(24-28)로 묘사되며, 각 쌍의 수평 입력 채널들 간에 접속된다. 5개의 부가적인 2개의 입력 수직 디코딩 모듈들은 수평 입력들 각각에 수직 채널을 접속시키는 브래킷들(29-33)로 묘사된다. 출력 채널(21), 상승된 중앙 후면 채널은 출력 채널(21) 및 입력 채널들(9, 13, 및 23)간에서 화살표들로서 도시된 3개의 입력 디코딩 모듈(34)로부터 도출된다. 따라서, 3개의 입력 모듈(34)은 2개의 입력 하위 계층 이웃 모듈들(27, 32, 및 33) 보다 계층면에서 높은 하나의 레벨이다. 이 예에서, 각 모듈은 가장 근접한 공간적으로 인접한 입력 채널들의 각 쌍 또는 트리오와 관련된다. 이 예에서 모든 모듈은 적어도 3개의 동일한 레벨의 이웃들을 갖는다. 예를 들어, 모듈들(25, 28 및 29)은 모듈(24)의 이웃들이다.

도1에 도시된 디코딩 모듈들이 다양하게 3개, 4개 또는 5개의 출력 채널들을 갖지만, 디코딩 모듈은 임의의 적절한 수의 출력 채널들을 가질 수 있다. 출력 채널은 2개 이상의 입력 채널들 중간에 또는 입력 채널과 동일한 위치에 위치될 수 있다. 따라서, 도1의 예에서, 입력 채널 장소들 각각은 또한 출력 채널이다. 2개 또는 3개의 디코딩 모듈들은 각 입력 채널을 공유한다.

도1의 배열이 5개의 모듈들(24-28)(각각은 2개의 입력들을 갖는다) 및 5개의 입력들(1', 3', 5', 9' 및 13')을 사용하여 방의 4개의 벽들 주위의 위치들을 표시하는 16개의 수평 출력들(1-16)을 도출하지만, 유사한 결과들이 최소 3개의 입력들 및 3개의 모듈들(각각은 2개의 입력들을 갖고, 각 모듈은 하나의 입력을 또 다른 모듈과 공유한다)에 의해 얻어질 수 있다.

각 모듈이 아크 또는 라인(도1 및 도2의 예와 같이)에서 출력 채널들을 갖는 다수의 모듈들을 사용함으로써, 표시한 후방 방향들을 피할 수 있기 때문에 제로 보다 작은 상관들을 디코딩하는 종래 기술의 디코더들에서 디코딩 모호성(ambiguity)에 직면하게 된다.

입력 및 출력 채널들이 자신들의 물리적 위치 또는 적어도 이들의 방향에 의해 특징지워질 수 있지만, 매트릭스로 이들을 특징화하는 것은 양호하게 규정된 신호 관계를 제공하기 때문에 유용하다. 각 매트릭스 요소(행i, 열j)는 입력 채널(i)및 출력 채널(j)과 관계하는 전달 함수이다. 매트릭스 요소들은 통상 승산 계수들로 부호화되지만, 또한 위상 또는 지연 항들(원리적으로, 임의의 필터)을 포함할 수 있고 주파수 함수들(이산 주파수 항들, 각 주파수에서 상이한 매트릭스)일 수 있다. 이는 고정된 매트릭스의 출력들에 인가되는 동적 스케일 팩터들의 경우에 직접적이지만, 또한 각 매트릭스 요소 또는 간단한 스케일러 스케일 팩터들 보다 더 정교한 매트릭스 요소들에 대해 개별적인 스케일 팩터를 가짐으로써 그 자체를 가변-매트릭싱으로 렌드(lend)하는데, 여기서 매트릭스 요소들 자체는 가변, 예를 들어 가변 지연된다.

물리적인 위치들을 매트릭스 요소들에 매핑하는데 어떤 유연성이 존재하는데, 원리적으로, 본 발명의 양상들의 실시예들은 입력 채널을 임의 수의 출력 채널들에 매핑하거나 그 반대를 취급할 수 있지만, 가장 보편적인 상황은 전력을 유지하기 위하여 1.0으로 합-자승(sum-square)하는 간단한 스케일러 팩터들을 통해서 가장근접한 출력 채널들에만 매핑되는 신호들을 추정하는 것이다. 이와 같은 매핑은 종종 사인/코사인 패닝 함수를 통해서 행해진다.

예를 들어, 입력 위치들(즉, M이 2이고 N이 5인 M:N 모듈)과 일치하는 2개의 엔드 포인트 출력 채널들 이외에 이들간의 라인상의 2개의 입력 채널들 및 3개의 출력 채널로 인해, 스팬(span)이 아크의 90도(사인 및 코사인은 0에서 1로 또는 그 반대로 변경되는 범위)를 표시할 수 있음으로, 각 채널은 90도/4간격=22.5도 이격되어, (cos(angle), sin(angle))의 매트릭스 계수들을 채널들에 제공한다.

Lout coeffs=cos(0), sin(0)=(1,0)

MidLout coeffs=cos(22.5), sin(22.5)=(.92,.38)

Cout coeffs=cos(45), sin(45)=(.71,.71)

MidRout coeffs=cos(67.5, sin(67.5)=(.38,.92)

Rout coeffs=cos(90), sin(90)=(0,1)

따라서, 고정된 계수들 및 각 매트릭스 출력에서 스케일 팩터에 의해 제어되는 가변 이득을 지닌 매트릭스의 경우에 대해서, 5개의 출력 채널들 각각에서 신호 출력은 다음과 같이 된다(여기서, "SF"는 첨자에 의해 식별되는 특정 출력을 위한 스케일 팩터이다)

Lout=Lt(SF_L)

MidLout=((.92)Lt+(.38)Rt))(SF_MidL)

Cout=((.45)Lt_(.45)Rt))(SF_C)

MidRout=((.38)Lt+(.92)Lt))(SF_MidR)

Rout=Rt(SF_R)

일반적으로, 입력 채널들의 어레이가 제공되면, 개념적으로 가장 근접한 입력들을 직선들과 결합시켜 잠재적인 디코더 모듈들을 표시한다. (이들은 모듈로 부터 도출될 필요가 있는 출력 채널이 존재하지 않는 경우 모듈이 필요로되지 않기 때문에, 이들은 "잠재적"이된다. 전형적인 배열에 대해서, 2개의 입력 채널들간의 라인상의 임의의 출력 채널은 2개의 입력 모듈로부터 도출될 수 있다(소스들 및 전송 채널들이 공통면에 있다면, 임의의 한 소스가 기껐해야 2개의 입력 채널들에서 나타나는데, 이 경우에 2개 이상의 입력들을 사용하는 이점은 없다). 입력 채널과 동일한 위치에서 출력 채널은 아마도 하나 이상의 모듈의 엔드포인트 채널이다. 라인상에 또는 입력과 동일한 위치에서의 출력 채널(예를 들어 3개의 입력 채널들에 의해 형성된 삼각형 인테리어 또는 외부)은 2개 이상의 입력들을 갖는 모듈을 필요로 한다.

2개 이상의 입력들을 갖는 디코드 모듈들은 공통 신호가 2개 이상의 입력 채널들을 포함할 때 유용하다. 이는 예를 들어, 소스 채널들 및 입력 채널들이 한 평면에 있지 않을 때, 발생될 수 있다: 소스 채널은 2개 이상의 입력 채널들에 매핑될 수 있다. 이는 24개의 채널들(16개의 수평 링 채널들, 6개의 상승된 링 채널들, 1개의 수직 채널, 이외에 LFE)을 6.1 채널들(복합 수직 채널을 포함)에 매핑할 때 도1의 예에서 발생된다. 이 경우에, 상승된 링의 중앙의 후방 채널은 소스 채널들중 2개의 채널간의 직접 라인이 아니며, 이는 Ls(13), Rs(9) 및 최상부(23) 채널들로 형성되는 삼각형의 중간에 있음으로, 3개의 입력 모듈은 이를 추출하는데 필요로 된다. 상승된 채널들을 수평 어레이에 매핑하는 한 가지 방법은 이들 각각을 2개 이상의 입력 채널들에 매핑하는 것이다. 이는 도1 예의 24개의 채널들을 종래의 5.1 채널 어레이에 매핑시킨다. 이 대안으로서, 다수의 3개의 입력 모듈들은 상승된 채널들을 추출할 수 있고 남아있는 신호 성분들은 2개의 입력 모듈들에 의해 처리되어 채널들의 주 수평 링을 추출한다.

일반적으로, 입력 채널들중 신호 공통성의 모든 가능한 조합들을 검사할 필요가 없다. 평면 채널 어레이들(planar channel arrays)(예를 들어, 수평으로 어레이된 방향들을 표시하는 채널들)로 인해, 통상적으로 공간적으로 인접한 채널들의 페어와이즈(pairwise) 유사성 비교를 수행하는데 적절하게 된다. 캐노피(canopy) 및 구의 표면에 배치된 채널들에 대해, 채널 공통성은 3개 이상의 채널들로 확장될 수 있다. 신호 공통성의 사용 및 검출은 또한 부가적인 신호 정보를 전달하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 수직 신호 성분은 수평 5개의 채널 어레이의 모두 5개의 전체 범위 채널들에 매핑함으로써 표시될 수 있다.

디폴트 입력/출력 매핑 매트릭스와 함께 공통성에 대해 분석하기 위하여 입력 채널 조합들에 대한 결정들은 트랜스레이터 또는 트랜스레이터 함수를 구성시 입력/출력 채널 트랜스레이터 또는 트랜스레이터 함수 배열 당 단지 1회만 행해질 필요가 있다. "초기 매핑"(처리 전)은 입력/출력 채널 구성들을 채널들의 공간 방향성에 관계시키는 수동 "마스터" 매트릭스를 도출한다. 하나의 대안으로서, 본 발명의 프로세서 또는 처리부는 출력 채널당 한 채널씩 시변 스케일 팩터들을 발생시킬 수 있는데, 이는 달리 간단하게 되는 수동 매트릭스 또는 매트릭스 계수들 자체의 출력 신호 레벨들을 수정한다. 그 후, 스케일 팩터들은 후술되는 바와 같이, (a) 우세한, (b)균일-확산(충전) 및 (c) 나머지(엔드포이트) 신호 성분들로부터 도출된다.

마스터 매트릭스는 도1의 예에 도시된 바와 같은 모듈들의 배열을 구성하여 도2와 관련하여 이하에 부가 설명하는데 유용하다. 마스터 매트릭스를 검사함으로써, 예를 들어 많은 디코더 모듈들이 필요로되는 방법, 이들이 연결되는 방법, 많은 입력 및 출력 채널들 각각이 각 모듈의 입력들 및 출력들을 관계시키는 매트릭스 계수들을 갖는 방법을 추론할 수 있다. 이들 계수들은 마스터 매트릭스로부터 취해질 수 있는데; 입력 채널이 또한 출력 채널(즉, 엔드포인트)이 되지 않는다면 단지 비제로 값들만이 필요로된다.

각 모듈은 "로컬" 매트릭스를 갖는 것이 바람직한데, 이는 특정 모듈에 적용가능한 마스터 매트릭스의 부분이다. 도1 및 도2의 예에서와 같이 다수의 모듈 배열의 경우에, 모듈은 도2 및 도4A-도4C와 관련하여 후술되는 바와 같이 마스터 매트릭스를 제어하기 위하여 스케일 팩터들(또는 매트릭스 계수들)을 발생시키거나 출력 신호들의 서브셋을 발생시키기 위하여 로컬 매트릭스를 사용하는데, 이 출력 신호들은 도2와 관련하여 설명된 바와 같은 슈퍼바이저(supervisor)와 같은 중앙 처리에 의해 앙상블된다. 후자의 경우에, 이와 같은 슈퍼바이저는 도2의 슈퍼바이저(201)가 최종 스케일 팩터를 결정하여 동일한 출력 채널용 예비 스케일 팩터들을 발생시키는 모듈들에 의해 발생되는 예비 스케일 팩터들을 대체하도록 하는 방식과 유사한 방식으로 공통 출력 신호를 갖는 모듈들에 발생된 동일한 출력 신호의 다수의 버젼들을 보상한다.

출력 신호들이 아니라 스케일 팩터들을 발생시키는 다수의 모듈들의 경우에, 이와 같은 모듈들은 로컬 매트릭스를 갖는 것이 아니라 슈퍼바이저를 통해서 마스터 매트릭스로부터 자신과 관련된 매트릭스 정보를 지속적으로 얻는다. 그러나, 모듈의 자체 로컬 매트릭스를 갖는다면, 보다 덜 계산적인 오버헤드가 필요로 된다. 단일의 독립형 모듈의 경우에, 이 모듈은 로컬 매트릭스를 갖는데, 이는 필요로 되는 유일한 매트릭스(실제로, 로컬 매트릭스는 마스터 매트릭스이다)이고 로컬 매트릭스는 출력 신호들을 발생시키는데 사용된다.

달리 지적하지 않는 한, 다수의 모듈들을 갖는 본 발명의 실시예들의 설명들은 모듈이 스케일 팩터들을 발생시키는 대안과 관련된다.

모듈의 로컬 매트릭스(계수들이 1.0으로 합-자승되기 때문에, 이 계수는 1.0이다)에서 단지 하나의 비제로 계수를 지닌 임의의 디코드 모듈 출력 채널은 엔드포인트 채널이다. 하나 이상의 비제로 계수를 지닌 출력 채널들은 인테리어 출력 채널들이다. 간단한 예를 고려하자. 출력 채널들(O1 및 O2) 둘 다가 입력 채널들(I1 및 I2)(그러나, 서로 다른 계수들을 갖는다)로부터 도출되면, 무엇보다도 가능하다면 출력들(O1 및 O2)을 발생시키는 (I1 및 I2)간에 연결된 2-입력 모듈이 필요로 된다. 보다 복잡한 경우에, 5개의 입력들 및 16개의 출력들이 있고 디코더 모듈들중 한 모듈이 입력들(I1 및 I2)을 갖고 다음과 같이 되도록 출력들(O1 및 O2)를 공급한다면,

O1 = A I1 + B I2 + 0 I3 + 0 I4 + 0 I5

(입력 채널들(I3, I4, 또는 I5)로부터의 기여도가 없다는 점에 유의), 및,

O2 = C I1 + D I2 + 0 I3 + 0 I4 + 0 I5

(입력 채널들(I3, I4 또는 I5)로부터의 기여도가 없다는 점에 유의),

디코더는 2개의 입력들(I1 및 I2), 2개의 출력들 및 이들과 다음과 같이 관계하는 스케일 팩터들을 가질 수 있다.

O1 = A I1 + B I2, 및

O2 = C I1 + D I2

단일 독립형 모듈의 경우에, 마스터 매트릭스 또는 로컬 매트릭스 중 어느 하나가 승산 보다 더 많은 것을 제공하도록 작용하는 매트릭스 요소들을 가질 수 있다. 예를 들어, 상술된 바와 같이, 매트릭스 요소들은 위상 또는 지연 항과 같은 필터 함수 및/또는 주파수 함수인 필터를 포함할 수 있다. 적용될 수 있는 필터링의 일 예는 팬텀 투영된 영상들로 간주될 수 있는 순수 지연들의 매트릭스이다. 실제로, 이와 같은 마스터 또는 로컬 매트릭스는 예를 들어 2개의 함수들로 분할될 수 있는데, 한 함수는 출력 채널들을 도출하기 위한 계수들을 사용하고 제2의 함수는 필터 함수에 적용된다.

도2는 도1의 예를 구현하는 다중대역 변환 실시예의 개요를 제공하는 기능 블록도이다. 예를 들어 다수의 인터리빙된 오디오 신호 채널들을 갖는 PCM 오디오 입력은 인터리빙된 입력에 의해 반송되는 6개의 오디오 신호 채널들(1', 3', 5', 9', 13' 및 23')의 각각의 분리된 스트림들을 복구하는 디-인터리버를 포함하는 슈퍼바이저 또는 감독 기능부(201)(이하부터, "슈퍼바이저(201)")에 인가되고 각각을 시간 도메인 내지 주파수 도메인 변환 또는 변환 함수(이하부터 "순방향 변환")에 인가한다. 대안적으로, 오디오 채널들은 분리된 스트림들에서 수신될 수 있는데, 이 경우에 디인터리버가 필요치 않다.

상술된 바와 같이, 본 발명을 따른 신호 트랜스레이션은 광대역 신호들 또는 다중 대역 프로세서의 각 주파수 대역중 어느 하나에 적용될 수 있는데,이 프로세서는 이산 임계-대역 필터뱅크 또는 관계된 디코더와 호환가능한 대역 구조를 갖는 필터뱅크와 같은 필터뱅크 또는 FFT(고속 퓨리에 변환) 또는 MDCT(수정된 이산 코사인 변환) 선형 필터뱅크와 같은 변환 구성중 어느 하나를 사용할 수 있다. 도2, 도4A-도4C 및 이외 다른 도면들은 다중대역 변환 구성의 문맥에 서술되어 있다.

간결성을 위하여, 선택적인 LFE 입력 채널(도1 및 도2의 잠재적인 제7 입력 채널) 및 출력 채널(도1 및 도2의 잠재적인 제24 출력 채널)이 도1, 도2 및 이외 다른 도면들에 도시되지 않았다. LFE 채널은 일반적으로, 다른 입력 및 출력 채널들과 동일한 방식으로 처리될 수 있지만, "1"로 고정된 스케일 팩터 및 또한 "1"로 고정된 매트릭스 계수를 갖는다. 소스 채널들이 LFE를 갖지 않지만, 출력 채널들이 갖는(예를 들어, 2:5.1 상향혼합(upmix)) 경우에, LFE 채널은 채널들의 합에 인가되는 저역통과 필터(예를 들어, 120Hz 코너 주파수를 지닌 5차 버터워쓰 필터(fifth-order Butterworth filter)를 사용함으로서 도출될 수 있으며, 또는 채널들의 가산시 소거를 피하기 위하여, 채널들의 위상 정정된 합이 사용될 수 있다. 출력이 아니라 입력이 LFE 채널을 갖는 경우에, LEF 채널은 하나 이상의 출력 채널들에 부가될 수 있다.

도2의 설명을 계속 참조하면, 모듈들(24-34)은 도1에 도시된 방식으로 6개의 입력들(1', 3', 5', 9', 13', 및 23')중 적절한 입력들을 수신한다. 각 모듈은 도1에 도시된 바와 같이 자신과 관계된 오디오 출력 채널 각각을 위한 예비 스케일 팩터("PSF") 출력을 발생시킨다. 따라서, 예를 들어, 모듈(24)은 입력(1' 및 3')을 수신하고 예비 스케일 팩터 출력들(PSF1, PSF2 및 PSF3)을 발생시킨다. 대안적으로, 상술된 바와 같이, 각 모듈은 자신과 관계되는 오디오 출력 채널들 각각을 위한 예비 오디오 출력들의 세트를 발생시킬 수 있다. 각 모듈은 또한 후술되는 바와 같이 슈퍼바이저(201)와 통신할 수 있다. 슈퍼바이저(201)로부터 각종 모듈들로 전송되는 정보는 어쨋든, 이웃 레벨 정보 및 이 보다 높은 이웃 레벨 정보를 포함할 수 있다. 각 모듈로부터 슈퍼바이저로 전송되는 정보는 모듈의 입력들 각각으로 인한 출력들의 인테리어의 총 추정된 에너지를 포함할 수 있다. 모듈들은 도2의 전제 시스템의 제어 신호 발생부의 부분으로 고려될 수 있다.

도2의 슈퍼바이저(201)와 같은 슈퍼바이저는 다수의 다이버스 기능들을 수행할 수 있다. 슈퍼바이저는 예를 들어, 하나 이상의 모듈이 사용중인지를 결정하여, 만일 사용되고 있지 않다면, 슈퍼바이저는 이웃 레벨들에 관계하는 어떤 기능들을 수행할 필요가 없다. 초기화 동안, 슈퍼바이저는 갖고 있는 입력들 및 출력들의 수, 이들과 관계하는 매트릭스 계수들 및 신호의 샘플링 율을 상기 모듈 또는 각 모듈에 통지할 수 있다. 앞서 언급된 바와 같이, 이는 인터리빙된 PCM 샘플들의 블록들을 판독하고 이들을 분리된 채널들로 디인터리브할 수 있다. 이는 예를 들어, 소스 신호가 진폭 제한되었다는 것을 나타내는 부가적인 정보 및 이 제한 정도에 응답하여 시간 도메인에서 제한없는 작용을 적용할 수 있다. 시스템이 다중대역 모드에서 동작하면, 이는 윈도우잉 및 필터뱅크(예를 들어, FFT, MDCT, 등)를 각 채널에 적용할 수 있고(그 결과 모듈들은 처리 오버헤드를 실질적으로 증가시키는 용장 변환들을 수행하지 못한다) 처리를 위한 각 모듈에 변환 값들의 스트림들을 통과시킨다. 각 모듈은 2차원의 스케일 팩터들의 어레이를 슈퍼바이저로 다시 통과시킨다: 각 출력 채널의 각 서브대역에서 모든 변환 빈들(transform bins)을 위한 하나의 스케일 팩터(다중대역 변환 구성일 때, 출력 채널당 한 스케일 팩터) 또는 대안적으로 출력 신호들의 2차원 어레이: 각 출력 채널의 각 서브대역을 위한 복합 변환 빈들의 앙상블(다중대역 변환 구성일 때, 출력 채널당 한 출력 신호). 슈퍼바이저는 스케일 팩터들을 스무드하게 하여 이들을 신호 경로 매트릭싱(후술되는 매트릭스(203))에 인가하여 (다중 대역 변환 구성에서) 출력 채널 복합 스펙트라를 발생시킨다. 대안적으로, 모듈이 출력 신호들을 발생시킬 때, 슈퍼바이저는 출력 채널들(다중대역 변환 구성에서 출력 채널 복합 스펙트라)을 도출하여, 동일한 출력 신호를 발생시키는 로컬 매트릭스들을 보상한다. 그 후, MDCT의 경우에 역변환 이외 윈도우잉 및 중첩-가산을 수행하여, 출력 샘플들을 인터리빙하여 복합 다중채널 출력 스트림을 형성하고(또는, 선택적으로, 다중 출력 스트림들을 제공하기 위하여 인터리빙을 생략할 수 있다) 이를 출력 파일, 사운드카드, 또는 다른 최종 목적지로 전송한다.

각종 기능들이 본원에 서술된 바와 같이 슈퍼바이저에 의해 수행되거나 다수의 슈퍼바이저들에 의해 수행될 수 있지만, 당업자는 이들 기능들중 각종 기능들 또는 모든 기능들이 모든 또는 일부 모듈들에 공통되는 슈퍼바이저에 의해서가 아니라 모듈들 자신들에서 수행될 수 있다는 것을 인지할 것이다. 예를 들어, 단지 하나의 독립형 모듈이 존재하는 경우, 모듈 함수들 및 슈퍼바이저 함수들 간을 구별할 필요가 없다. 다수의 모듈들의 경우에, 공통 슈퍼바이저가 용장 처리 작업들을 제거하거나 감소함으로써 필요로 되는 전체 처리력을 감소시킬 수 있지만, 공통 슈퍼바이저의 제거 또는 이의 간단화는 모듈들이 서로에 손쉽게 부가되도록 하여, 예를 들어 보다 많은 출력 채널들로 업그레이드시킨다.

도2의 설명을 다시 참조하면, 6개의 입력들(1', 3', 5', 9', 13' 및 23')은 또한, 가변 매트릭스 또는 가변 매트릭스 기능부(203)(이하부터, "매트릭스(203)")에 인가된다. 매트릭스(203)는 도2의 시스템의 시스템 경로의 일부로 고려될 수 있다. 매트릭스(203)는 또한 슈퍼바이저(201)로부터의 입력들로서 도1 예의 23개의 출력 채널들 각각을 위한 최종 스케일 팩터들(SF1 내지 SF3) 세트를 수신한다. 최종 스케일 팩터들은 도2의 시스템의 제어 신호부의 출력으로 고려될 수 있다. 이하에 보다 상세하게 설명되는 바와 같이, 슈퍼바이저(201)는 최종 스케일 팩터들로서 매 "인테리어" 출력 채널 마다 예비 스케일 팩터들을 매트릭스로 통과시키는 것이 바람직하지만, 슈퍼바이저는 모듈로부터 수신되는 정보에 응답하여 매 엔드포인트 출력 채널 마다 최종 스케일 팩터들을 결정한다. "인테리어" 출력 채널은 각 모듈의 2개 이상의 "엔드포인트" 출력 채널들에 대한 중간이다. 대안적으로, 모듈들이 스케일 팩터들이 아니라 출력 신호들을 발생시키면, 매트릭스(203)가 필요로 되지 않는다. 슈퍼바이저 자체는 출력 신호들을 발생시킨다.

도1의 예에서, 엔드포인트 출력 채널들이 입력 채널 위치들과 일치한다라고 추정하지만, 이들은 그 밖의 곳에서 부가 설명되는 바와 같이 일치할 필요는 없다. 따라서, 출력 채널들(2, 4, 6-8, 10-12, 14-16, 17, 18, 19, 20, 21 및 22)은 인테리어 출력 채널들이다. 인테리어 출력 채널(21)은 3개의 입력 채널들(입력 채널들(9', 13' 및 23'))에 의해 중간으로 되거나 브래킷되는 반면에, 다른 인테리어 채널들은 각각 3개의 입력 채널들간에 중간이되거나 이 채널들에 의해 브래킷된다. 모듈들(즉, 출력 채널들(1, 3, 5, 9, 13 및 23))간에 또는 이들 중에서 공유되는 이들 엔드포인트 출력 채널들을 위한 다수의 예비 스케일 팩터들이 존재하기 때문에, 슈퍼바이저(201)는 스케일 팩터들(SF1 내지 SF23)중에서 최종 엔드포인트 스케일 팩터들(SF1, SF3, 등)을 결정한다. 최종 인테리어 출력 스케일 팩터들(SF2, SF4, SF6, 등)은 예비 스케일 팩터들과 동일하게 된다.

도3은 도2의 슈퍼바이저(203)와 같은 슈퍼바이저가 엔드포인트 스케일 팩터를 결정할 수 있는 방식을 이해하는데 유용한 기능 블록도이다. 슈퍼바이저는 엔드포인트 스케일 팩터를 얻기 위하여 입력을 공유하는 모듈들의 모든 출력들을 합산하지 않는다. 대신에, 이는 결합기(301)에서 처럼 도2의 모듈들(26 및 27)에 의해 공유되는 입력(9')과 같은 입력을 공유하는 각 모듈로부터의 입력을 위한 총 추정된 인테리어 에너지를 가산적으로 결합한다. 그 후, 결합기(303)에서 처럼 입력을 공유하는 모듈들(이 예에서 모듈(26) 또는 모듈(27))중 임의의 한 모듈의 입력(예를 들어, 후술되는 바와 같은 도4B의 스무더(325 또는 327)의 출력)에서 스무드된 입력 에너지 레벨로부터 이 합을 감산한다. 모듈들 각각이 서로 독립적으로 자신의 시정수를 조정하기 때문에, 레벨들이 전체 모듈에 걸쳐서 다소 상이할 수 있을 지라도 공통 입력에서 모듈의 스무드된 입력들중 임의의 한 입력을 선택하는 것이 충분하다. 결합기(303)의 출력에서의 차이는 이 입력에서 바람직한 출력 신호 에너지 레벨이며, 이 에너지는 제로 아래로 되도록 허용되지 않는다. 분할기(305)에서 처럼 이 입력에서 스무드된 입력에 의해 소망 출력 신호를 나누고 블록(307)에서 처럼 제곱근 연산을 수행함으로써, 이 출력을 위한 최종 스케일 팩터(이 예에서 SF9)가 구해진다. 슈퍼바이저가 얼마나 많은 모듈들이 입력을 공유하는지에 관계없이 이와 같이 공유된 입력 각각을 위한 단일의 최종 스케일 팩터를 도출한다는 점에 유의하라. 모듈의 입력들 각각으로 인한 인테리어 출력들의 총 추정된 에너지를 결정하는 배열이 도6A와 관련하여 후술된다.

레벨들이 진폭들(1차 량)과 대향되는 에너지 레벨들(2차 량)이기 때문에, 제산 후, 제곱근 연산이 적용되어 최종 스케일 팩터(스케일 팩터들은 1차 량들과 관계된다)를 구한다. 인테리어 레벨들의 가산 및 총 입력 레벨로부터의 감산 모두는 순수 에너지 센스(pure energy sense)에서 수행되는데, 그 이유는 상이한 모듈 인테리어들의 인테리어 출력들이 독립적(상관되지 않은)인 것으로 추정되기 때문이다. 이 추정이 특수한 상황에서 그러하지 않다면, 이 계산은 입력에서 존재하여야만 하는 것 보다 보다 더 많은 나머지 신호를 발생시킬 수 있는데, 이것이 재생된 음장에서 다소간의 공간 왜곡(예를 들어, 입력을 향하는 다른 인접 인테리어 영상들의 다소간의 풀링(pulling))을 초래할 수 있지만, 어떤 상황에선, 사람의 귀는 이와 유사하게 반응할 것이다. 모듈(26)의 PSF6 내지 PSF8 인테리어 출력 채널 스케일 팩터들은 최종 스케일 팩터들(이들은 수정되지 않는다)로서 슈퍼바이저에 의해 통과된다. 간결성을 위하여, 도3은 단지 엔드포인트 최종 스케일 팩터들중 한 팩터의 발생을 도시한다. 다른 엔드포인트 최종 스케일 팩터들은 유사한 방식으로 도출될 수 있다.

도2의 설명을 다시 참조하면, 상술된 바와 같이, 가변 매트릭스(203)에서, 가변성은 복잡(가변하는 모든 계수들) 또는 간단(고정된 매트릭스의 입력들 또는 출력들에 인가되는 바와 같은 그룹들에서 가변하는 계수들)하게 될 수 있다. 2가지 방식중 한 방식이 사용되어 실질적으로 동일한 결과들을 발생시키지만, 보다 간단한 방식들중 한 방식, 즉 각 출력을 위한 가변 이득 보다 앞서 있는 고정된 매트릭스(스케일 팩터들에 의해 제어되는 각 출력의 이득)가 발견되어 만족할만한 결과들을 발생시키고 본원에 서술된 실시예들에서 사용된다. 각 매트릭스 계수가 가변되는 가변 매트릭스가 사용될 수 있지만, 이는 보다 많은 변수들을 갖고 보다 많은 처리력을 필요로 하는 단점이 있다.

슈퍼바이저(201)는 또한, 가변 매트릭스(203)에 인가되기 전 최종 스케일 팩터들에 대해 선택적인 시간 도메인 스무딩을 수행한다. 가변 매트릭스 시스템에서, 출력 채널들은 결코 "턴오프"되지 않으며, 계수들은 어떤 신호들을 강화하고 다른 신호들을 소거하기 위하여 배치된다. 그러나, 본 발명의 서술된 실시예에서 처럼, 고정된 매트릭스 가변 이득 시스템은 채널들을 턴온 및 오프시키고, 바람직하지 않는 "채터링" 인공물들에 보다 민감하게 된다. 이는 후술되는 2-스테이지 스무딩(예를 들어, 스무더들(319/325) 등)임에도 불구하고 발생될 수 있다. 예를 들어, 스케일 팩터가 제로에 근접할 때, 단지 작은 변화만이 '작은'에서 '전혀 없는'으로 진행하고 그 역으로 진행할 필요가 있기 때문에, 제로로의 전이 및 제로로부터의 전이는 청취가능한 채터링을 발생시킬 수 있다.

슈퍼바이저(201)에 의해 수행되는 선택적인 스무딩은 새롭게 도출된 순시 스케일 팩터 값들 및 스무드된 스케일 팩터의 실행값간의 절대 차("abs-diff")의 크기에 따른 가변 시정수들로 출력 스케일 팩터들을 스무드하는 것이 바람직하다. 예를 들어, abs-diff가 0.4 보다 크다면(및 , 물론 <=1.0), 거의 또는 전혀 적용되는 스무딩은 존재하지 않으며; 작은 부가적인 스무딩 량은 0.2 및 0.4간의 abs-diff 값들에 적용되고, 0.2 값들의 아래에선, 시정수는 abs-diff의 연속적인 역함수가 된다. 이들 값들이 중요하지 않다면, 이들은 청취가능한 채터링 인공물들을 감소시킨다는것이 밝혀졌다. 선택적으로, 모듈의 다중대역 버젼에서, 스케일 팩터 스무더 시정수들은 후술되는 도4A의 주파수 스무더들(413, 415 및 417)의 방식으로 또한 주파수 뿐만 아니라 시간으로 스케일될 수 있다.

상술된 바와 같이, 가변 매트릭스(203)는 매트릭스 출력들에서 가변 스케일 팩터들(이득들)을 지닌 고정된 디코드 매트릭스이다. 각 매트릭스 출력 채널은 이산 입력들을 지닌 엔코더가 존재한다면(하향혼합된 어레이에 직접적으로 소스 채널들을 혼합하는 대신, 이는 이산 엔코더에 대한 필요성을 피하게 한다) 이 채널을 위한 엔코드 하향혼합(downmix) 계수들이 되는 (고정된) 매트릭스 계수들을 가질 수 있다. 계수들은 각 출력 채널을 위하여 1.0으로 합-자승되는 것이 바람직하다. 출력 채널들이 ("마스터" 매트릭스와 관련하여 상술된 바와 같이)존재한다는 것이 공지되면 매트릭스 계수들은 고정되는 반면에, 각 채널의 출력 이득을 제어하는 스케일 팩터들은 동적으로 된다.

도2의 모듈들(24-34)에 인가되는 주파수 도메인 변환 빈들을 포함하는 입력들은 공통 에너지 및 에너지의 초기 량들이 이하에서 부가 설명되는 바와 같이 빈 레벨에서 계산된 후 각 모듈에 의해 주파수 서브대역들로 그룹화될 수 있다. 따라서, 매 주파수 서브대역 마다 예비 스케일 팩터(도2에서 PSF) 및 최종 스케일 팩터(도2에서 SF)가 존재한다. 매트릭스(203)에 의해 발생되는 주파수-도메인 출력 채널들(1-23) 각각은 변환 빈들의 세트를 포함한다(변환 빈들의 서브대역-크기의 그룹들은 동일한 스케일 팩터로 처리된다). 주파수-도메인 변환 빈들의 세트들은 주파수-시간 도메인 변환 또는 변환 기능부(205)(이하부터, "역변환")에 의해 PCM 출력 채널들(1-23)의 세트로 변환되는데, 이는 간결성을 위하여 별도로 도시하지 않았지만 슈퍼바이저(201)의 기능일 수 있다. 슈퍼바이저(201)는 이 결과의 PCM 채널들(1-23)을 인터리빙하여 단일 인터리빙된 PCM 출력 스트림을 제공하거나 분리된 스트림들로서 PCM 출력 채널들을 남긴다.

도4A-도4C는 본 발명의 한 양상을 따른 모듈의 기능 블록도이다. 이 모듈은 도2의 슈퍼바이저(201)와 같은 슈퍼바이저로부터 2개 이상의 입력 신호 스트림들을 수신한다. 각 입력은 복소치 주파수-도메인 변환 빈들의 앙상블을 포함한다. 각 입력(1 내지 m)은 각 빈의 에너지를 계산하는 기능부 또는 장치(가령, 입력 1을 위한 기능부 또는 장치(401) 및 입력 m을 위한 기능부 또는 장치(403))에 인가되는데, 이는 각 변환 빈의 실수 및 허수값들의 제곱들의 합이다(2개의 입력들(1 및 m)을 위한 경로들 만이 도면을 간단화하기 위하여 도시되어 있다). 입력들 각각은 또한 모듈의 입력 채널들 전체의 각 빈의 공통 에너지를 계산하는 기능부 또는 장치(405)에 인가된다. FFT 실시예의 경우에, 이는 입력 샘플들의 벡터곱(예를 들어, 2개의 입력들(L 및 R)의 경우에, 복소수(L) 빈 값과 복소수(R) 빈 값의 공액 복소수의 복소수 곱의 실수부)을 취함으로써 계산될 수 있다. 실수값들을 사용하는 실시예들은 각 입력을 위한 실수값의 크로스-승산(cross-multiply) 만을 필요로 한다. 2개 이상의 입력들에 대해서, 모든 부호들이 동일하다면 후술되는 특수한 크로스-승산 기술은 사용될 수 있으며, 이 곱은 정의 부호가 제공되고, 그 밖에는 부의 부호가 제공되고 가능한 정의 결과들의 수(항상 2: 이들은 모두 + 또는 모두 - 중 어느 하나이다) 대 가능한 부의 결과들의 수의 비로 스케일링된다.

공통 에너지의 페어와이즈 계산

예를 들어, 입력 채널 쌍(A/B)이 개별적인 상관되지 않은 신호들(Y 및 Z)과 함께 공통 신호(X)를 포함한다라고 가정하자.

A = 0.707X + Y

B = 0.707X + Z

여기서, 0.707 = 의 스케일팩터들이 가장 근접한 입력 채널들에 패핑을 유지하는 전력을 제공한다.

그 이유는 X 및 Y는 상관되지 않기 때문이다.

그 결과:

즉, 그 이유는 X 및 Y가 상관되지 않기 때문에, 입력 채널(A)의 총 에너지는 신호들(X 및 Y)의 에너지들의 합이 된다.

유사하게:

X, Y 및 Z가 상관되지 않기 때문에, A 및 B의 평균 벡터곱은 다음과 같이 된다.

그 결과, 독립적인, 즉 상관되지 않은 신호들을 또한 포함할 수 있는 2개의 이웃 입력 채널들에 의해 동등하게 공유되는 출력 신호의 경우에, 이 신호들의 평균 벡터곱은 각 채널에서 공통 신호 성분의 에너지와 동일하게 된다. 공통 신호가 동등하게 공유되지 않으면, 즉 입력들중 한 입력을 향하여 패닝되면, 평균화된 벡터곱은 A 및 B내의 공통 성분들의 에너지 간의 기하 평균이 될것이며, 이로 부터 개별적인 채널 공통 에너지 추정값들은 채널 진폭들의 비의 제곱근에 의해 정규화됨으로써 도출될 수 있다. 실제 시간 평균들은 후술되는 바와 같이 다음의 스무딩 스테이징들에서 계산된다.

공통 에너지의 고차 계산

3개 이상의 입력들을 지닌 디코딩 모듈들의 공통 에너지를 도출하기 위하여, 모든 입력 신호들의 평균화된 벡터 곱들을 형성할 필요가 있다. 입력들의 페어와이즈 처리를 간단히 수행하는 것은 각 쌍의 입력들간의 분리된 출력 신호들 및 모두에 공통되는 신호간을 구별하는데 실패한다.

예를 들어, 상관되지 않은 신호들(W, Y, Z) 및 공통 신호 X로 이루어진 3개의 입력 채널들(A, B 및 C)을 고려하자.

A = X + W

B = X + Y

C = X + Z

평균 벡터 곱이 계산되면, W, Y 및 Z의 조합들을 포함하는 모든 항들은 2차 계산에서 처럼 소거되어 X²의 평균만을 남긴다.

불행하게도, X가 예측한 바와 같이 제로 평균 시간 신호이면, 이의 큐브(cube)의 평균은 제로가 된다. X의 임의의 비제로 값에 대해 정인 X²을 평균화하는 것과 달리, X³은 X와 동일한 부호를 가져, 정의 및 부의 기여도들은 소거되는 경향이 있다. 명백하게, 모듈 입력들의 기수에 대응하는 X의 기수 파워(odd power)가 마찬가지로 유지되지만, 2보다 큰 우수 지수들은 또한 에러가 있는 결과들을 초래한다. 예를 들어, 성분들(X, X, -X, -X)를 지닌 4개의 입력들은 (X,X,X,X)와 동일한 곱/평균을 가질 것이다.

이 문제는 평균화된 곱 기술의 분산(variant)을 사용함으로써 해결될 수 있다. 평균화하기 전, 각 곱의 부호는 이 곱의 절대값을 취함으로써 폐기된다. 이 곱의 각 항의 부호들이 검사된다. 이들이 모두 동일하게 되면, 이 곱의 절대값은 평균화기에 인가된다. 임의의 부호들이 다른 부호들과 상이하면, 이 곱의 절대값의 부호는 평균화된다. 가능한 동일한-부호 조합들의 수가 가능한 상이한 부호 조합들의 수와 동일하게 되지 않을 수 있기 때문에, 동일한 수 대 상이한 부호 조합들의 비로 이루어진 가중 팩터가 부정 절대값 곱들에 인가되어 보상된다. 예를 들어, 3개의 입력 모듈은 8개의 가능성들을 벗어나서, 부호들을 동일하게 하는 2가지 방식들을 가져, 부호들을 서로 다르게 되도록 하는 6개의 가능한 방식들을 남겨둠으로써, 2/6=1/3의 스케일 팩터로 된다. 디코딩 모듈의 모든 입력들에 공통되는 신호 성분이 존재하는 경우에만, 이 보상은 적분되거나 합산된 곱이 정의 방향으로 성장하도록 한다.

그러나, 상이한 차수의 모듈들의 평균이 비교가능하게 되도록 하기 위해선, 이들은 모두 동일한 크기들을 가져야만 된다. 종래의 2차 상관은 2개의 입력 승산들의 평균과 이로 인한 에너지 또는 전력의 크기를 지닌 량을 포함한다. 따라서, 고차 상관들에서 평균화될 항들은 또한 전력의 크기를 갖도록 수정되어야 한다. 그러므로, k차 상관을 위하여, 개별적인 곱의 절대값들은 평균화되기 전 파워 2/K로 상승되어야 한다.

물론, 차수와 관계없이, 필요로 되는 경우, 모듈의 개별적인 입력 에너지들은 대응하는 입력 신호 제곱의 평균으로서 계산될 수 있고 우선 k차 파워로 상승될 필요가 없고 2차 량으로 감소된다.

도4A의 설명을 다시 참조하면, 블록들 각각의 변환 빈 출력들은 각 기능부 또는 장치(407, 409 및 411)에 의해 서브대역들로 그룹화될 수 있다. 이 서브대역들은 예를 들어 사람 귀의 임계 대역들에 근사화할 수 있다. 도4A-도4C의 모듈의 실시예의 나머지는 각 서브대역상에서 별도로 그리고 독립적으로 동작한다. 도면을 간단화하기 위하여, 한 서브대역상에서의 동작만이 도시되어 있다.

블록들(407, 409 및 411)로부터의 각 서브대역은 주파수 스무더 또는 주파수 스무딩 기능부(413, 415 및 417)(이하부터, "주파수 스무더") 각각으로 인가된다. 주파수 스무더들의 목적이 후술된다. 주파수 스무더로부터 각 주파수 스무드된 서브대역은 시간-도메인 스무딩을 제공하는 선택적인 "고속" 스무더들 또는 스무딩 기능부들(419, 421, 및 423)(이하부터, "고속 스무더들") 각각에 인가된다. 바람직할 지라도, 고속 스무더들의 시정수가 입력 빈들을 발생시키는 순방향 변환(예를 들어, 도1의 슈퍼바이저(201)에서 순방향 변환)의 블록 길이 시간에 근접할 때 고속 스무더들은 생략될 수 있다. 고속 스무더들은, 고속 스무더들의 각 출력들을 수신하는 "저속" 가변 시정수 스무더들 또는 스무더 기능부들(425, 427 및 429)(이하부터, "저속 스무더들")에 대해 "고속"이다. 고속 및 저속 스무더 시정수값들의 예들이 이하에 제공된다.

따라서, 고속 스무딩이 순방향 변환의 고유 동작 또는 고속 스무더에 의해 제공되든지 간에, 2-스테이지 스무딩 작용이 바람직하게 되어 제2의 보다 저속인 스테이지를 가변시킨다. 그러나. 스무딩의 단일 스테이지는 수용가능한 결과들을 제공할 수 있다.

저속 스무더들의 시정수들은 모듈 내에서 서로 동기된다. 이는 예를 들어, 동일한 제어 정보를 각 저속 스무더에 인가함으로써 그리고 각 저속 스무더를 구성함으로써 성취되어 인가된 제어 정보와 동일한 방식으로 응답한다. 저속 스무더들을 제어하는 정보의 도출이 후술된다.

도4A 및 도4B에 도시된 바와 같이 쌍들(419/425, 421/427 및 423/429)의 방식으로 스무더들의 각 쌍은 직렬인 것이 바람직한데, 여기서 고속 스무더는 저속 스무더를 급전한다. 직렬 배열은 제2 스테이지가 상기 쌍의 입력에서 짧은 급격한 신호 스파이크들에 견디도록 하는 이점을 갖는다. 그러나, 유사한 결과들은 스무더들의 쌍들을 병렬로 구성함으로써 얻어질 수 있다. 예를 들어, 병렬 배열에서, 직렬 배열의 제2 스테이지가 짧은 급격한 신호 스파이크들에 대한 내성은 시정수 제어기의 논리에서 취급될 수 있다.

2-스테이지 스무더들의 각 스테이지는 RC 저역통과 필터(아날로그 실시예에서)와 같은 단극 저역통과 필터("누설 적분기(leaky integrator)")로 구현될 수 있거나, 이와 등가로, 1차 저역통과 필터(디지털 실시예에서)로 구현될 수 있다. 예를 들어, 디지털 실시예에서, 1차 저역통과 필터들 각각은 "바이쿼드(biquad)" 필터, 즉 범용 2차 IIR 필터로 실현될 수 있는데, 여기서 일부 계수들은 제로로 설정되어 이 필터가 1차 필터로서 기능하도록 한다. 대안적으로, 2개의 스무더들은 단일 2차 바이쿼드 스케이지에 결합될 수 있지만, 이는 제1(고정된) 스테이지로부터 분리된 경우 제2(가변) 스테이지를 위한 계수값들을 보다 간단하게 계산하게 한다.

도4A, 4B 및 4C의 실시예들에서, 진폭이 제곱근을 취함으로써 필요로 되지 않는 한, 모든 신호 레벨들은 에너지(제곱된) 레벨들로서 표현된다는 점에 유의하라. 스무딩이 인가된 신호들의 에너지 레벨들에 인가되어, 평균 센스(평균 센스 스무더들은 선형 진폭들에 의해 공급된다) 대신에, 스무더들이 RMS를 감지하도록 한다. 스무더들에 인가되는 신호들이 제곱 레벨들이기 때문에, 스무더들은 반응하여 평균 스무더들보다 신속하게 신호 레벨을 급속히 증가시키는데, 그 이유는 제곱 함수의 증가들이 확대되기 때문이다.

따라서, 2-스테이지 스무더들은 각 입력 채널의 에너지의 각 서브대역을 위한 시간 평균(제1 채널의 시간 평균은 저속 스무더(425)에 의해 제공되고 m번째 채널의 시간 평균은 저속 스무더(427)에 의해 제공된다) 및 (저속 스무더(429)에 의해 제공되는) 입력 채널의 공통 에너지의 각 서브대역을 위한 평균을 제공한다.

저속 스무더들(425, 427, 429)의 평균 에너지 출력들은 결합기들(431, 433, 및 435) 각각에 인가되는데, 여기서 (1) (예를 들어, 도2의 슈퍼바이저(201)로부터)(어쨋든)이웃 에너지 레벨들은 입력 채널들 각각의 스무드된 에너지 레벨로부터 감산되고, (2) (예를 들어, 도2의 슈퍼바이저(201)로부터)(어쨋든) 고차 이웃 에너지 레벨들은 저속 스무더의 평균 에너지 출력들 각각으로부터 감산된다. 예를 들어, 각 모듈 수신 입력(3')(도1 및 도2)은 2개의 이웃 모듈들을 갖고 이들 2개의 이웃 모듈들의 영향을 보상하는 이웃 에너지 레벨 정보를 수신한다. 그러나, 이들 모듈들중 어느 모듈도 "고차" 모듈이 아니다(즉, 입력 채널(3')을 공유하는 모든 모듈들은 2-입력 모듈들이다). 대조적으로, 모듈(28)(도1 및 도2)은 입력들중 한 입력을 공유하는 고차 모듈을 갖는 모듈의 일예이다. 따라서, 예를 들어, 모듈(28)에서, 입력(13')을 위한 저속 스무더로부터의 평균 에너지 출력은 고차 이웃 레벨 보상을 수신한다.

모듈이 입력들 각각의 각 서브대역을 위한 이로 인한 "이웃-보상된" 에너지 레벨들은 이들 에너지 레벨들의 명목적 진행하는 1차 방향을 계산하는 기능부 또는 장치(437)에 인가된다. 이 방향 표시는 에너지-가중된 입력들의 벡터합으로서 계산될 수 있다. 2개의 입력 모듈에 대하여, 이는 스무드되고 이웃-보상된 입력 신호 에너지 레벨의 L/R 비로 간단화 된다.

예를 들어, 채널들의 위치들이 2개의 입력들의 경우에 대해서 x, y 좌표들을 표시하는 2-ples로서 제공되는 평면 서라운드 어레이라고 추정하자. 중앙에 있는 청취자는 (0, 0)에 있다라고 추정된다. 좌전방 채널은 정규화된 공간 좌표들에서 (1, 1)에 있다. 우전방 채널은 (-1, 1)에 있다. 좌입력 진폭(Lt)이 4이고 우입력 진폭(Rt)이 3이면, 이들 진폭들을 가중 팩터들로서 사용하면, 명목적 진행하는 주 방향은 다음과 같다.

(4*(1, 1) +3*(-1, 1))/(4 + 3) = (0.143, 1) 또는 좌, 우를 연결하는 수평 라인상의 중앙에서 다소 좌측에 있다.

대안적으로, 마스터 매트릭스가 규정되면, 공간 방향은 물리적인 좌표들이 아니라 매트릭스 좌표들에서 표현될 수 있다. 이 경우에, 1로 합-자승하기 위하여 정규화되는 입력 진폭들은 방향의 유효한 매트릭스 좌표들이다. 상기 예에서, 좌 및 우 레벨들은 4 및 3이고, 이는 0.8 및 0.6으로 정규화된다. 결국, 이 "방향"은 (0.8, 0.6)으로 된다. 다른 말로서, 명목적 진행하는 주 방향은 이웃-보상된 스무딩된 입력 에너지 레벨들의 제곱근의 1로 합-자승하기 위하여 정규화된 버젼이다. 블록(337)은 동일한 수의 출력들을 발생시켜, 모듈로의 입력들(이 예에서 2)이 존재하는 바와 같이 공간 방향을 나타낸다.

방향 결정 기능부 또는 장치(337)에 인가되는 모듈의 입력들 각각의 각 서브대역을 위한 이웃-보상된 스무딩된 에너지 레벨들은 또한 이웃-보상된 교차-상관("neighbor-compensated_xcor")을 계산한다. 블록(339)은 또한, 저속 가변 스무더(329)로부터 각 서브대역을 위한 모듈의 입력들의 평균화된 공통 에너지의 입력으로서 수신되는데, 이는 어쨋든 고차 이웃 에너지 레벨들에 의해 결합기(335)에서 보상된다. 이웃-보상된 교차-상관은 M번째 루트에 의해 나뉘어진 고차 보상된 스무드된 공통 에너지로서 블록(339)에서 계산되는데, 여기서 M은 모듈의 입력 채널들의 각각을 위한 이웃-보상된 스무드된 에너지 레벨들의 곱의 입력 수가 되어 1.0 내지 -1.0 범위의 실제 수학적 상관값을 도출한다. 0 내지 -1.0 범위의 값들은 제로가 되도록 취해지는 것이 바람직하다. neighbor-compensated_xcor은 다른 모듈들의 부재시에 존재하는 교차 상관의 추정값을 제공한다.

그 후, 블록(339)으로부터의 neighbor-compensated_xcor는 이웃-보상된 방향 정보로 neighbor-compensated_xcor를 가중하는 가중 장치 또는 기능부(341)에 인가되어 방향-가중된 이웃-보상된 교차 상관("direction-weighted_xocr")을 발생시킨다. 이 가중은 명목적 진행하는 주 방향이 중앙집중된 조건으로부터 출발함에 따라서 증가한다. 다른 말로서, 동일하지 않은 입력 진폭들(및, 이로 인한 에너지들)은 direction-weighted_xcor에서 비례증가한다. direction-weighted_xcor는 영상 콤팩트성의 추정값을 제공한다. 따라서, 예를 들어, 좌(L) 및 우(R) 입력들을 갖는 2개의 입력 모듈의 경우에, 가중은 이 방향이 중앙으로부터 좌 또는 우 중 어느 한 방향으로 출발함에 따라서 증가된다(즉, 가중은 중앙으로부터의 동일한 출발 정도에 대한 임의의 방향에서 동일하게 된다). 예를 들어, 2개의 입력 모듈의 경우에, neighbor-compensated_xcor 값은 L/R 또는 R/L 비에 의해 가중되어, 동일하지 않은 신호 분포가 direction-weighted_xcor가 1.0을 향하도록 한다. 이와 같은 2-입력 모듈에 대하여,

R>=L일 때,

direction-weighted_xcor=(1-(1-neighbor-compensated_xcor)*(L/R)), 및,

R<L일 때,

direction-weighted_xcor=(1-(1-neighbor-compensated_xcor)*(R/L)).

2개 이상의 입력들을 지닌 모듈들에 대하여, neighbor-weighted_xcor로부터 direction-weighted_xcor의 계산은, 예를 들어, 상기에서 L/R 또는 R/L의 비를 1.0 및 0간에서 가변하는 "이븐니스(eveness)" 측정값으로 대체하는 것을 필요로 한다. 예를 들어, 임의 수의 입력들에 대한 이븐니스 측정값을 계산하기 위하여, 총 입력 전력에 의해 입력 신호 레벨들을 정규화하여, 에너지(제곱된) 센스에서의 합인 정규화된 입력 레벨들이 1.0이 되도록 한다. 어레이 내에서 중앙집중된 신호의 유사하게 정규화된 입력 레벨로 각 정규화된 입력 레벨을 나누어라. 최소 비는 이븐니스 측정값이 된다. 그러므로, 예를 들어, 제로 레벨을 갖는 하나의 입력을 지닌 3-입력 모듈에 대해서, 이븐니스 측정값은 제로가 되고 direction-weighted_xcor는 1과 동일하게 된다. (이 경우에, 신호는 3-입력 모듈의 경계상에, 자신의 입력들중 2개의 입력 간의 라인상에 있고 2-입력 모듈(계층에서 하부)은 명목적 진행하는 주 방향이 상기 라인상에 있는 지를 결정하고 출력 신호가 확산되어야만 하는 이 라인을 따른 폭이 어느정도인지를 결정한다).

도4B의 설명을 다시 참조하면, direction-weighted_xcor는 "random_xcor" 가중을 인가하는 기능부 또는 장치(443)에 인가함으로써 더욱 가중되어 "effective_xcor"를 발생시킨다. effective_xcor는 입력 신호들의 분포 형상의 추정값을 제공한다.

random_xcor는 평균 입력 에너지들의 제곱근으로 나뉘어진 입력 크기들의 평균 벡터곱이다. random_xcor의 값은 출력 채널들이 원래의 모듈 입력 채널들이라고 추정하고 수동으로 하향혼합되는 독립적이지만 동일한 레벨의 신호들을 갖는 모든 이들 채널들로부터 발생되는 xcor의 값을 계산함으로써 계산될 수 있다. 이 방식을 따르면, 2개의 입력들을 갖는 3-출력 모듈의 경우에 대해서, random_xcor는 0.333으로 계산되고, 2개의 입력들을 갖는 5-출력 모듈(3개의 인테리어 출력들)의 경우에 대해서, random_xcor는 0.483으로 계산된다. 이와 같은 random_xcor 값들이 만족할 만한 결과들을 제공하는 것으로 밝혀졌지만, 이 값들은 중요하지 않고 다른 값들이 시스템 설계자의 판단에 따라서 사용될 수 있다. random_xcor의 값의 변경은 후술되는 바와 같이 신호 분포 시스템의 동작의 2개의 레짐들간의 분할 라인에 영향을 미친다. 이 분할 라인의 정밀한 위치는 중요하지 않다.

기능부 또는 장치(343)에 의해 수행되는 random_xcor 가중은 effective_xcor가 구해지도록 하는 direction_weighted_xcor의 재정규화로 간주될 수 있다.

random_xcor 가중은 direction_weighted_xcor가 1.0 보다 아래로 감소됨에 따라서 direction-weighted_xcor에서의 감소를 가속시켜, direction-weighted_xcor가 random_xcor와 동일하게 되도록 하는데, 즉 effective_xcor 값이 제로가 되도록 한다. 모듈의 출력들이 아크 또는 라인을 따른 방향을 표시하기 때문에, 제로보다 작은 effective_xcor의 값들은 제로와 동일하게 처리된다.

저속 스무더들(325, 327 및 329)을 제어하는 정보는 이웃하지 않은-보상된 저속 및 고속 스무드된 입력 채널들의 에너지들 및 저속 및 고속 스무드된 입력 채널들의 공통 에너지로부터 도출된다. 특히, 기능부 또는 장치(345)는 고속 스무드된 입력 채널들의 에너지들 및 고속 스무드된 입력 채널들의 공통 에너지에 응답하여 고속 이웃하지 않는 보상된 교차 상관을 계산한다. 기능부 또는 장치(347)는 고속 스무드된 입력 채널 에너지들에 응답하여 고속 이웃하지 않는 보상된 방향(블록(337)의 설명과 관련하여 상술된 바와 같은 비 또는 벡터)을 계산한다. 기능부 또는 장치(349)는 저속 스무드된 입력 채널들의 에너지들 및 저속 스무드된 입력 채널들의 공통 에너지에 응답하여 저속 이웃하지 않은 보상된 교차 상관을 계산한다. 기능부 또는 장치(351)는 저속 스무드된 입력 채널 에너지들에 응답하여 저속 이웃하지 않는 보상된 방향(상술된 바와 같은 비 또는 벡터)을 계산한다. 블록(341)으로부터의 direction_weighted_xcor와 함께, 고속 이웃하지 않는 보상된 교차 상관, 고속 이웃하지 않는 보상된 방향, 저속 이웃하지 않는 보상된 교차 상관은 가변 저속 스무더들(325, 327, 및 329)을 제어하는 정보를 제공하여 이들의 시정수를 조정(이하부터 "조정 시정수들")하는 장치 또는 기능부(353)에 인가된다. 동일한 제어 정보는 각 가변 저속 스무더에 인가되는 것이 바람직하다. 고속 대 저속 측정값들을 비교하는 시정수 선택 박스에 공급되는 다른 량들과 달리, direction-weighted_xcor는 임의의 고속 값과 관계없이 사용되어, direction-weighted_xcor의 절대값이 임계값 보다 크다면, 이는 보다 고속인 시정수를 선택하도록 시정수들(353)을 조정할 수 있도록 한다. "조정 시정수들"(353)의 동작에 대한 규칙들이 이하에 설명된다.

일반적으로, 동적 오디오 시스템에서, "새로운 이벤트"가 오디오 신호에서 발생되지 않는 한, 가능한 한 저속 시정수들을 사용하여, 정지 값(quiescent value)을 보유하여 재생된 음장의 청취가능한 손상을 최소화하는데, 이 경우에, 제어 신호가 새로운 정지값을 급속하게 변경시키고 나서, 또 다른 "새로운 이벤트"가 발생될 때까지 이 값으로 유지되는 것이 바람직하다. 전형적으로, 오디오 처리 시스템들은 "새로운 이벤트"로 인해 진폭 변화들을 균등하게 한다. 그러나, 벡터곱 또는 교차 상관을 취급시, 신규성(newness) 및 진폭은 항상 균등하게 되지 않으며: 새로운 이벤트는 교차 상관을 감소시킬 수 있다. 모듈의 동작에 관련한 파라미터들, 즉 교차 상관 및 방향의 측정값들의 변경을 감지함으로써, 모듈의 시정수들은 속도 상승되고 원하는 대로 새로운 제어를 신속하게 추정한다.

부적절한 동적 작용의 결과들은 영상 원더링(image wandering), 채터링(채널을 신속하게 턴온 및 오프), 펌핑(레벨의 부자연적인 변화), 및 다중대역 실시예에서, 쳐핑(chirping)(매 한 대역을 토대로 한 채터링 및 펌핑)을 포함한다. 이들 작용들의 일부는 특히 격리된 채널들의 품질에 중요하다.

도1 및 도2의 실시예와 같은 실시예는 디코딩 모듈들의 격자를 사용한다. 이와 같은 구성은 2가지 부류들의 동적 문제들, 즉 상호 및 내부 포듈 동적들과 같은 문제들을 발생시킨다. 게다가, 오디오 처리(예를 들어, 광대역, FFT 또는 MDCT 선형 필터 뱅크 또는 이산 필터뱅크를 사용하는 다중 대역, 임계 대역 또는 그외 다른 대역)를 구현하는 여러 가지 방식들 각각은 자체 동적 작용 최적화를 필요로 한다.

각 모듈 내의 기본적인 디코딩 공정은 입력 신호들의 에너지 비들의 측정값 및 입력 신호들의 교차 상관의 측정값에 좌우되는데(특히, 상술된 방향-가중된 상관(direction-weighted_xcor); 도4B의 블록(341)의 출력), 이들 모두는 모듈의 출력들간의 신호 분포를 제어한다. 이와 같은 기본적인 량들의 도출은 스무딩을 필요로 하는데, 이는 시간 도메인에서 이들 량들의 순시값의 시간-가중된 평균을 계산하는데 필요로 한다. 필요로 되는 시정수의 범위는 대단히 큰데, 즉 신호 조건에서 고속 과도 변화들을 위하여 매우 짧게되며, 상관의 저값들에 대해선 매우 길게(예를 들어, 150msec)되는데, 여기서 순시 변화는 실제 평균화된 값 보다 훨씬 크게될 것이다.

가변 시정수 작용을 구현하는 공통적인 방법은 아날로그 조건들에서, "속도 상승" 다이오드를 사용하는 것이다. 순시 레벨이 평균화된 레벨을 임계량만큼 초과할 때, 다이오드가 작동되어 보다 짧은 유효 시정수를 발생시킨다. 이 기술의 결점은, 달리 정상 상태의 입력에서 순간적인 피크가 스무드된 레벨에서 큰 변화를 초래하고 나서 매우 천천히 감쇠되어 거의 청취할 수 없게 되는 격리된 피크들의 부자연적인 엠퍼시스(emphasis)를 제공한다는 것이다.

도4A-도4C의 실시예와 관련하여 서술된 상관 계산은 문제가 있는 속도상승 다이오드들(또는 이들과 등가인 DSP)을 사용한다. 예를 들어, 특정 모듈 내의 모든 스무더들은 동기화된 시정수들을 가져, 이들의 스무드된 레벨들이 거의 동등하게 되도록 한다. 그러므로, 글로벌(편성된(ganged)) 시정수 스위칭 메커니즘이 바람직하게 된다. 게다가, 신호 조건들의 고속 변화는 반드시 공통 에너지 레벨의 증가와 관계되는 것은 아니다. 이 레벨을 위하여 속도상승 다이오드를 사용하면, 바이어스된 부정확한 상관 추정값들을 발생시킬 것이다. 그러므로, 본 발명의 실시예들은 다이오드-등가의 속도상승이 없는 2-스테이지 스무딩을 사용한다. 상관 및 방향의 추정값들은 적어도 스무더들의 제1 및 제2 스테이지 둘 다로부터 도출되어 제2 스테이지의 시정수를 설정한다.

스무더들의 각 쌍(예를 들어, (319/325))에 대해서, 제1 스테이지, 즉 고정된 고속 스테이지 시정수는 1msec와 같은 고정된 값으로 설정될 수 있다. 제2 스테이지, 즉 가변 저속 스테이지 시정수들은 예를 들어 10msce(고속), 30msec(중간), 및 150msec(저속)중에서 선택될 수 있다. 이와 같은 시정수들이 만족스런 결과들을 제공한다는 것이 밝혀졌지만, 이들의 값들은 중요하지 않고 다른 값들이 시스템 설계자의 판단에 따라서 사용될 수 있다. 게다가, 제2 스테이지 시정수값들은 이산이라기 보다 지속적으로 가변될 수 있다. 시정수들의 선택은 상술된 신호 조건들을 토대로 할 뿐만 아니라 실제 고속 전이에 직면하면 시스템이 고속 모드로 유지되도록 하는데 사용되는 "고속 플래그"를 사용하는 가설 메커니즘을 토대로 하여, 신호 조건들이 저속 시정수를 재실행할 때까지 중간 시정수의 사용을 피하게 한다. 이는 새로운 신호 조건들로 고속 적응시키도록 돕는다.

3개의 가능한 제2 스테이지 시정수들중 사용할 어느 시정수를 선택하는 것은 2개의 입력들의 경우에 대한 다음의 규칙들에 따라서 "조정 시정수들"(353)에 의해 성취될 수 있다.

direction-weighted_xcor의 절대값이 제1 기준값(예를 들어, 0.5) 보다 작고 고속 non-neighbor-compensated_xcor 및 저속 non-neighbor-compensated_xcor간의 절대 차가 상기 제1 기준 보다 작고, 고속 및 저속 방향비들(이들 각각은 +1 내지 -1 범위를 갖는다)간의 절대차가 상기 제1 기준값 보다 작다면, 저속 제2 스테이지 시정수가 사용되고 고속 플래그는 참으로 설정되어, 다음 중간 시정수를 선택하게 한다.

그 밖에, 고속 플래그가 참이며, 고속 및 저속 non-neighbor-compensated_xcor간의 절대 차가 제1 기준값 보다 크고 제2 기준값(예를 들어, 0.75) 보다 작으며, 고속 및 저속 일시적인 L/R 비들 간의 절대 차가 제1 기준값 보다 크고 제2 기준값 보다 작고, direction-weighted_xcor의 절대값이 제1 기준값 보다 크고 제2 기준값 보다 작다면, 중간 제2 스테이지 시정수가 선택된다.

그 밖에, 고속 제2 스테이지 시정수가 사용되고 고속 플래그가 거짓으로 설정되면, 저속 시정수가 또 다시 선택될 때까지 다음 중간 시정수의 사용을 못하게 한다.

다른 말로서, 저속 시정수든 모두 3개의 조건들이 제1 기준 값 보다 작을 때 선택되며, 중간 시정수는 모든 조건들이 제1 기준값 및 제2 기준값사이에 있고 선행 조건이 저속 시정수일 때 선택되고, 고속 시정수는 임의의 조건들이 제2 기준값 보다 클 때 선택된다.

바로 위에 언급된 규칙들 및 기준값들이 만족스러운 결과들을 제공한다라는 것이 밝혀졌지만, 이들은 중요하지 않고, 고속 및 저속 교차 상관 및 고속 및 저속 방향을 고려하는 이 규칙들의 변형들 또는 다른 규칙들이 시스템 설계자의 판단에 따라서 사용될 수 있다. 게다가, 다른 변화들이 행해질 수 있다. 예를 들어, 다이오드-속도상 유형 처리를 보다 간단하게 하지만 동등하게 유용하게 할 수 있지만, 모듈 내의 임의의 스무더가 고속 모드이면, 모든 다른 스무더들은 또한 고속 모드로 스위칭되도록 동작이 편성된다. 시정수 결정 및 신호 분포를 위한 분리된 스무더들을 갖는 것이 바람직할 수 있는데, 이 시정수 결정을 위한 스무더들은 고정된 시정수들로 유지되고 신호 분포 시정수들만이 가변된다.

심지어 고속 모드에서, 스무드된 신호 레벨들이 적응하는데 수밀리초들을 필요로 하기 때문에, 시간 지연이 시스템 내에 구축되어 제어 신호들이 이들을 신호 경로에 인가하기 전 적응되도록 한다. 광대역 실시예에서, 이 지연은 신호 경로 내에서 이산 지연(예를 들어, 5msec)로서 실현될 수 있다. 다중대역(변환) 버젼들에서, 이 지연은 블록 처리의 자연적인 결과이고, 블록 분석이 블록의 신호 경로 매트릭싱 전 수행되면, 명시적인 지연은 필요로 되지 않을 수 있다.

본 발명의 다중대역 실시예들은 스무더들의 샘플링 율이 블록 크기(예를 들어, 블록 레이트)로 나뉘어진 신호 샘플링 율로 설정되었다는 것을 제외하면 광대역 버젼들과 동일한 시정수들 및 규칙들을 사용하여, 스무더들에 사용되는 계수들이 적절하게 조정되도록 한다.

다중대역 실시예들에서 400Hz 보다 아래의 주파수들에 대해서, 시정수들은 주파수에 역으로 바람직하게 스케일링된다. 광대역 버젼에서, 이는 서로 다른 주파수들에서 분리된 스무더들이 존재하지 않는 한 가능하지 않음으로, 부분 보상으로서, 완만한 대역통과/프리엠퍼시스 필터가 제어 경로로의 입력 신호에 대해 적용되어 중간 및 중간 위 주파수들을 강조한다. 이 필터는 예를 들어 200Hz에서 코더 주파수를 지닌 2극 고역통과 특성 이외에 800Hz에서 코너 주파수를 지닌 2극 저역통과 특성 뿐만 아니라 400Hz로부터 800Hz까지의 부스트되는 6dB 및 1600Hz로부터 3200Hz까지 부스트되는 또 다른 6dB을 가하는 프리엠퍼시스 네트워크를 가질 수 있다. 이와 같은 필터가 적절하다라고 밝혀졌지만, 이 필터 특성은 중요하지 않고 다른 파라미터들이 시스템 설계자의 판단에 따라서 사용될 수 있다.

시간-도메인 스무딩 이외에도, 본 발명의 다중대역 버젼들은 바람직하게는, 도4A(주파수 스무더들(413, 415 및 417))와 관련하여 상술된 바와 같은 주파수-도메인 스무딩을 사용한다. 각 블록을 위하여, 이웃하지 않은 보상된 에너지 레벨들은 슬라이딩 주파수 윈도우로 평균화되어 상술된 다음 시간-도메인 처리에 인가되기 전 1/3 옥타브(임계 대역) 대역폭에 근사화하도록 조정된다. 변환-기반으로 한 필터뱅크들이 본래 선형 주파수 분해능을 갖기 때문에, (변환 계수들의 수면에서) 이 윈도우의 폭은 주파수 증가에 따라서 증가되고, 통상 저 주파수들(약 400Hz 보다 아래)에서 단지 하나의 변환 계수 폭이다. 그러므로, 다중대역 처리에 인가되는총 스무딩은 저 주파수에서 시간 도메인 스무딩 및 보다 높은 주파수들에서 주파수-도메인 스무등에 더욱 의존하는데, 여기서 고속 시간 응답은 항상 보다 많이 필요로 할 것이다.

도4C의 설명을 참조하면, 우세한/충전된/엔드포인트 신호 분포에 궁극적으로 영향을 미치는 예비 스케일 팩터들(도2에서 "PSFs"로 도시됨)은 "우세한" 스케일 팩터 성분들, "충전" 스케일 팩터 성분들 및 "초과 엔드포인트 에너지" 스케일 팩터 성분들 각각을 계산하는 장치들 또는 기능부들(455, 457 및 459), 각 정규화기들 또는 정규화기 기능부들(361, 363 및 365) 및 가장 큰 우세한 및 충전 스케일 팩터 성분들과 충전 및 초과 엔드포인트 에너지 스케일 팩터 성분들의 가산적인 조합을 취하는 장치 또는 기능부(367)의 조합에 의해 발생될 수 있다. 모듈이 다수의 모듈들중 한 모듈이면, 예비 스케일 팩터들은 도2의 슈퍼바이저(201)와 같은 슈퍼바이저로 전송될 수 있다. 예비 스케일 팩터들 각각은 제로에서 1까지의 범위를 가질 수 있다.

우세한 스케일 팩터 성분들

effective_xcor이외에도, 장치 또는 기능부(355)("우세한 스케일 팩터 성분들을 계산")는 블록(337)으로부터 이웃-보상된 방향 정보 및 로컬 매트릭스(369)로부터 로컬 매트릭스 계수들에 관한 정보를 수신하여, 가중된 합에 인가되어 명목적 진행하는 주 방향 좌표들을 산출하고 "우세한" 스케일 팩터 성분들을 이들에 인가하여 우세한 좌표들을 산출하는 N개의 가장근접한 출력 채널들(여기서 N=입력들의 수)을 결정한다. 블록(355)의 출력은, 명목적 진행하는 주방향이 출력 방향과 일치하여 발생되면 (서브대역 당)하나의 스케일 팩터 성분이 되거나, 그렇치 않다면, 명목적 진행하는 주 방향을 브래킷하고 적절한 비율로 인가되는 다수의 스케일 팩터 성분들(서브대역 당 입력들의 수당 하나)이 되어, 전력-보존 센스 내의 정확한 가상 위치로 우세한 신호를 패닝 또는 매핑시킨다(즉, N=2인 경우, 2개의 할당된 우세한-채널 스케일 팩터 성분들은 effective_xcor로 합-자승되어야 한다).

2-입력 모듈에 대해서, 모든 출력 채널들은 라인 또는 아크가 되어, 자연적인 순서("좌"에서 "우"로)가 되도록 하고, 어느 채널들이 서로에 인접하는지를 손쉽게 알수 있다. 도시된 바와 같이 sin/cos 계수들을 지진 2개의 입력 채널들 및 5개의 출력 채널들을 갖는 상술된 가설의 경우에 대해서, 명목적 진행하는 주 방향은 중간 좌 ML 채널(.92, .38) 및 중앙 C 채널(.71, .71)간에서 (0.8, 0.6)이라고 추정될 수 있다. 이는 L 계수가 명목적 진행하는 주 방향 L 좌표 보다 큰 2개의 연속적인 채널들을 찾음으로써 성취될 수 있고 우로의 채널은 우세한 L 좌표 보다 작은 L 계수를 갖는다.

우세한 스케일 팩터 성분들은 일정한 전력 센스에서 2개의 가장근접한 채널들에 할당된다. 이를 위하여, 2개의 식들 및 2개의 미지수로 이루어진 시스템이 풀어지는데, 이 미지수는 우세한 방향(SFL)의 좌로의 채널의 우세한-성분 스케일 팩터 성분이고 명목적 진행하는 주 방향(SFR)의 우로의 대응하는 스케일 팩터 성분이다(이들 식들은 SFL 및 SFR를 위하여 풀려진다)

좌 및 우 채널이 모듈로의 L 및 R 채널 입력들이 아니라 명목적 진행하는 주 방향을 브래킷하는 채널들을 평균화한 것이라는 점에 유의하라.

이 해법은 1.0으로 합-자승하기 위하여 정규화되고 다른 채널을 위한 각 우세한 분포 스케일 팩터 성분들(SFL, SFR)로서 사용되는 각 채널의 우세하지 않은 레벨 계산들이다. 다른 말로서, 좌표들(C, D)을 지닌 신호에 대한 계수들(A, B)을 지닌 출력 채널의 우세하지 않은 값은 AD-BC의 절대값이다. 고려중에 있는 수치 예에 대해서:

(여기서 "abs"는 절대값을 취하고 있다는 것을 표시한다)

후자의 2개의 수들을 1.0으로 합-자승하기 위하여 정규화하면 8.678 및 .4969 각각의 값들을 산출한다. 따라서, 이들 값들을 대향하는 채널들로 스위칭하면, 우세한 스케일 팩터 성분들은 다음과 같이 된다(방향 가중에 앞서 우세한 스케일 팩터의 값이 effective_xcor의 제곱근이라는 점에 유의하라)

다른 채널의 우세한 스케일 팩터 성분으로서 정규화된 한 채널의 안티돔 성분(antidom component)의 사용은, 명목적 진행하는 주 방향은 2개의 선택된 채널들중 한 채널에서 정확하게 가리킨다면 무엇이 발생되었는지를 고려함으로써 보다 잘 이해될 수 있다. 하나의 채널 계수들이 [A, B]이고 다른 채널의 계수들이 [C, D]이고 명목적 진행하는 주 방향 좌표들이 [A, B](제1 채널을 가리킨다)라고 가정하면,

Antidom(제1 chan)=abs(AB-BA)

Antidom(제2 chan) = abs(CB-DA)

제1 안티돔 값이 제로라는 점에 유의하라. 2개의 안티돔 신호들이 1.0으로 합-자승하기 위하여 정규화될 때, 제2 안티돔 값은 1.0이 된다. 스위칭될 때, 제1 채널은 원하는 대로, 1.0(effective_xcor의 제곱근 배수)의 우세한 스케일 팩터 성분을 수신하고 제2 채널은 0.0을 수신한다.

이 방식이 2개 이상의 입력들을 지닌 모듈들로 확장될 때, 채널들이 라인 또는 아크에 있을 때 발생되는 더이상 자연적인 순서는 존재하지 않는다. 다시 한번, 도4B의 블록(337)이 예를 들어, 이웃 보상한 이후 입력 진폭들을 취하고 이들을 1로 합-자승하기 위하여 정규화함으로써 명목적 진행하는 주방향 좌표들을 계산한다. 도4B의 블록(455)은 예를 들어, 가중된 합에 인가될 수 있는 N개의 가장 근접한 채널들(여기서 N=입력들의 수)를 식별하여 우세한 좌표들을 산출한다.(주의: 거리 또는 근접성은 (x,y,z) 공간 좌표들에 존재하는 경우 제곱된 좌표차들의 합으로서 계산된다). 따라서, 이들이 가중-합산되어 명목적 진행하는 주 방향을 산출하기 때문에 N개의 가장근접한 채널들을 항상 선택하지 못한다.

예를 들어, 도5에서 처럼 Ls, Rs 및 최상부의 삼각형 채널들에 의해 공급되는 3개의 입력 모듈을 갖는다라고 가정하자. 모듈 로컬 매트릭스 계수들 [.71, .69,. 01], [.70, .70, .01] 및 [.69, .71, .01] 각각을 지닌, 이 삼각형의 최하부 근처에 모두 인접하는 3개의 인테리어 출력 채널들이 존재한다라고 추정하자. 좌표들[.6, .6, .53]을 지닌, 명목적 진행하는 주 방향이 삼각형 중앙 보다 다소 아래에 있다라고 가정하자. (주의: 삼각형의 중간은 좌표들[.5, .5, .707]을 갖는다). 명목적 진행하는 주 방향에 3개의 가장 근접한 채널들은 최하부에서 3개의 인테리어 채널들이지만, 이들은 0 및 1 사이의 스케일 팩터들을 사용하여 우세한 좌표들로 합산되지 않는데, 그 결과 대신, 최하부 및 최상부 엔드포인트 채널로부터 2개를 선택하여 우세한 신호를 분포시키고 3개의 가중 팩터들을 위한 3개의 식들을 풀어, 우세한 계산을 완료하여 충전 및 엔트포인트 계산들로 진행시킨다.

도1 및 도2의 예들에서, 단지 하나의 3-입력 모듈이 존재하고 단지 하나의 인테리어 채널을 도출하는데 사용되는데, 이는 계산들을 간단화시킨다.

충전 스케일 팩터 성분들

effective_xcor 이외에도, 장치 또는 기능부(357)("충전 스케일 팩터 성분들을 계산")는 블록(341)으로부터 random_xcor, direction-weighted_xcor, "EQUIAMPL"("EQUIAMPL"은 이하에 규정되고 설명된다) 및 (도14B와 관련하여 후술되는 바와 같이, 동일한 충전 스케일 팩터 성분이 모든 출력들에 인가되지 않는 경우)로컬 매트릭스로부터 로컬 매트릭스 계수들에 관한 정보를 수신한다. 블록(457)의 출력은 (서브대역 당) 각 모듈 출력을 위한 스케일 팩터 성분이다.

상술된 바와 같이, direction-weighted_xcor가 random_xcor보다 작거나 같을 때 effective_xcor는 제로가 된다. direction-weighted_xcor>=random_xcor일 때, 모든 출력 채널에 대한 충전 스케일 팩터 성분은 다음과 같다.

충전 스케일 팩터 성분 = sqrt(1-effective_xcor)* EQUIAMPL

따라서, direction-weighted_xcor=random_xcor일 때, effective_xcor은 0이 되어, (1-effective_xcor)은 1.0이 되어, 충전 진폭 스케일 팩터 성분이 EQUIAMPL과 동일하게 되도록 한다(이 조건에서 출력 전력 = 입력 전력이 되도록 한다). 이 지점은 충전 스케일 팩터 성분들이 도달하는 최대값이 된다.

weighted_xcor가 random_xcor 보다 작을 때, 우세한 스케일 팩터 성분(들)은 제로가 되고 충전 스케일 팩터 성분들은 direction-weighted_xcor가 제로에 접근할 때 제로로 감소된다.

충전 스케일 팩터 성분 = sqrt(direction-weighted_xcor/random_xcor)* EQUIAMPL.

따라서, direction-weighted_xcor=random_xcor인 경계에서, 충전 예비 스케일 팩터 성분은 또 다시 EQUIAMPL과 동일하게 되어, direction-weighted_xcor가 random_xcor 보다 큰 경우에 대한 상기 식의 결과들이 지속되도록 한다.

random_xcor의 값 뿐만 아니라 "EQUIAMPL"의 값은 매 디코더 모듈과 관련되는데, 신호들이 전력을 보존하도록 동일하게 분포된다면 모든 스케일 팩터들이 갖는 스케일 팩터 값인데, 즉:

EQUIAMPL = square_root_of(디코더 모듈 입력 채널들의 수/디코더 모듈 출력 채널들의 수)

예를 들어, 3개의 출력들을 갖는 2-입력 모듈에 대하여,

EQUIAMPL = sqrt(2/3)=.8165

여기서 "sqrt（）"는 "square_root_of（）"을 의미한다.

4개의 출력들을 지닌 2-입력 모듈에 대하여,

EQUIAMPL=sqrt(2/4)=.7071

5개의 출력들을 지닌 2-입력 모듈에 대하여

EQUIAMPL=sqrt(2/5)=.6325

이와 같은 EQUIAMLP 값들이 만족스런 결과들을 제공한다는 것이 밝혀졌지만, 이 값들은 중요하지 않고 다른 값들은 시스템 설계자의 판단에 따라서 사용될 수 있다. EQUIAMPL의 값의 변화들이 "우세한" 조건(입력 신호들의 최대 조건) 및 "모든 엔드포인트들" 조건(입력 신호들의 최소 상관)에 대한 출력 채널들의 레벨들에 대해서 "충전" 조건(입력 신호들의 중간 상관)을위한 출력 채널들의 레벨들에 영향을 미친다.

엔드포인트 스케일 팩터 성분들

(도 4B의 블록(439)로부터)neighbor-compensated_xcor이외에도, 장치 또는 기능부(359)("과다 엔드포인트 에너지 스케일 팩터 성분들을 계산")는 (블록들(325 및 327)로부터)각 1 내지 m 번째 입력의 스무드된 이웃하지 않은 보상된 에너지를 수신하고, 선택적으로, 로컬 매트릭스로부터 로컬 매트릭스 계수들에 관한 정보(모듈의 엔드포인트 출력들중 어느 한 출력 또는 두개의 출력은 이하에 부가 설명되는 바와 같이 입력의 방향에 가장근접한 방향들을 갖는다)를 수신한다. 블록(359)의 출력은 방향들이 입력 방향들과 일치하면 각 엔드포인트 출력을 위한 스케일 팩터 성분인데, 그렇치 않다면, 2개의 스케일 팩터 성분들인데, 한 성분은 후술되는 바와 같이 끝에 가장 근접한 출력들 각각을 위한 것이다.

그러나, 블록(359)에 의해 발생된 초과 엔드포인트 에너지 스케일 팩터 성분들이 유일한 "엔드포인트" 스케일 팩터 성분들은 아니다. 엔드포인트 스케일 팩터 성분들(하나의 독립형 모듈의 경우에 2개)의 3개의 다른 소스들이 존재한다.

첫번째, 특정 모듈의 예비 스케일 팩터 계산들 내에서, 엔드포인트들은 블록(355)(및 정규화기(361))에 의해 우세한 신호 스케일 팩터 성분들을 위한 가능한 후보들이다.

두번째, 도4C의 블록(357)(및 정규화기(363))의 "충전" 계산에서, 엔드포인트들은 모든 인테리어 채널들과 함께 가능한 충전 후보들로서 처리된다. 임의 비제로 충전 스케일 팩터 성분은 모든 출력들, 심지어 엔드포인트들 및 선택된 우세한 출력들에 인가된다.

세번째, 다수의 모듈들의 격자가 존재하면, 슈퍼바이저(가령, 도2의 예의 슈퍼바이저(201))는 도2 및 도3과 관련하여 상술된 바와 같은 "엔드포인트" 채널들의 최종 제4의 할당을 수행한다.

블록(459)이 "초과 엔드포인트 에너지" 스케일 팩터 성분들을 계산하기 위하여, 모든 인테리어 출력들에서 총 에너지는 neighbor-compensated_xcor를 토대로 모듈의 입력으로 다시 반사되어, 인테리어 출력들의 에너지가 얼마나 많이 각 입력("입력 n에서 인테리어 에너지")에 의해 기여되는지를 추정하고, 이 에너지는 입력(즉, 엔드포인트)과 일치하는 각 모듈 출력에서 초과 엔드포인트 에너지 스케일 팩터 성분을 계산하는데 사용된다.

인테리어 에너지를 입력들로 다시 반사키시키는 것은 또한 도2의 슈퍼바이저(201)와 같은 슈퍼바이저에 의해 필요로 되는 정보를 제공하여 이웃 레벨들 및 고차 이웃 레벨들을 계산하는데 필요로 된다. 모듈의 입력들 각각에서 인테리어 에너지 기여도를 계산하여 각 엔드포인트 출력을 위한 초과 엔드포인트 스케일 팩터 성분을 결정하는 한 가지 방법이 도6A 및 도6B에 도시되어 있다.

도6A 및 도6B는 도2의 모듈들(24-32)중 임의의 한 모듈과 같은 모듈에서, (1) 각 입력(1 내지 m)에서 총 에너지에 응답하여 모듈(1 내지 m)의 각 입력을 위한 총 추정된 인테리어 에너지를 발생시키고 (2) neighbor-compensated_xcor(도4B 참조, 블록(439)의 출력)에 응답하여 모듈의 엔드포인트들 각각에 대한 초과 엔드포인트 에너지 스케일 팩터 성분을 발생시키기 위한 하나의 적절한 배열을 도시한 기능 블록도이다. 모듈의 각 입력을 위한 총 추정된 인테리어 에너지(도 6A)는 다수의 모듈 배열의 경우엔 슈퍼바이저에 의해 필요로 되고, 어떤 경우엔, 모듈 자체에 의해 필요로 되어, 초과 엔드포인트 에너지 스케일 팩터 성분들을 발생시킨다.

다른 정보와 함께 도4C의 블록들(455 및 457)에서 도출된 스케일 팩터 성분들을 사용하면, 도6A의 배열은 각 인테리어 출력(엔드포인트 출력들이 아니다)에서 총 추정된 에너지를 계산한다. 계산된 인테리어 출력 에너지 레벨들을 사용하면, 출력을 각 입력["m"개의 입력들, "m"개의 승산기들]과 관계시키는 매트릭스 계수와 각 출력 레벨을 승산시키는데, 이는 상기 입력의 에너지 기여도를 상기 출력에 제공한다. 각 입력에 대하여, 모든 인테리어 출력 채널들의 모든 에너지 기여도들을 합산하여 이 입력의 총 인테리어 에너지 기여도를 구한다. 각 입력의 총 인테리어 에너지 기여도는 슈퍼바이저에 보고되고 모듈에 의해 사용되어, 각 엔드포인트 출력을 위한 초과 엔드포인트 에너지 스케일 팩터 성분을 계산한다.

도6A를 보다 상세히 참조하면, (바람직하게는 이웃하지 않는-보상된)각 모듈 입력에 대한 스무드된 총 에너지 레벨은 승산기들의 세트에 인가되는데, 하나의 승산기는 모듈의 인테리어 출력들 각각을 위한 것이다. 간결하게 제공하기 위하여, 도6A는 2개의 입력들, "i" 및 "m" 및 2개의 인테리어 출력들 "X" 및 "Z"을 도시한다. 각 모듈 입력을 위한 스무드된 총 에너지 레벨은 모듈의 인테리어 출력들중 한 출력에 특정 입력을 관계시키는 (모듈의 로컬 매트릭스중)매트릭스 계수와 승산된다(매트릭스 계수들이 1로 합-자승되기 때문에 매트릭스 계수들이 자체 반전된다는 점에 유의하라). 이는 입력 및 인테리어 출력의 모든 조합에 대해 행해진다. 따라서, 도6A에 도시된 바와 같이, 입력(1)에서 스무드된 총 에너지 레벨(이는 예를 들어 도4B의 저속 스무더(425)의 출력에서 얻어질 수 있다)는 에너지 레벨을 인테리어 출력(X)을 입력(1)과 관계시키는 매트릭스 계수와 승산시키는 승산기(601)에 인가되어, 출력(X)에서 스케일링된 출력 에너지 레벨 성분(X₁)을 제공한다. 유사하게, 승산기들(603, 605 및 607)은 스케일링된 에너지 레벨 성분들(X_m, Z₁, 및 Z_m )을 제공한다.

각 인테리어 출력(예를 들어, X₁ 및 X_m; Z₁ 및 Z_m)을 위한 에너지 레벨 성분들은 neighbor-compensated_xcor에 따라서 진폭/전력 방식으로 결합기들(611 및 613)에서 합산된다. 결합기로의 입력들이 동위상이면, 즉 1.0의 이웃-가중된 교차 상관으로 표시되면, 이들의 선형 진폭들이 가산된다. 이들이 상관되지 않으면, 즉 제로의 이웃-가중된 교차 상관에 의해 표시되면, 이들의 에너지 레벨들은 가산된다. 교차 상관이 1 및 0 사이이면, 이 합은 부분적으로 진폭 합이고 부분적으로 전력 합이다. 각 결합기로의 입력들을 적절하게 합산하기 위하여, 진폭 합 및 전력 합 둘 다는 계산되어 neighbor-compensated_xcor 및 (1-neighbor-weighted_xcor) 각각에 의해 가중된다. 가중된 합을 얻기 위하여, 전력 합의 제곱근이 취해져, 등가의 진폭을 얻거나, 선형 진폭합은 가중된 합을 행하기 전 전력 레벨을 얻도록 제곱된다. 예를 들어, 후자의 방식(전력들의 가중된 합)을 취하면, 진폭 레벨들이 3 및 4이고 neighbor-weighted_xcor인 경우, 진폭 합은 3+4=7 또는 49의 전력 레벨 및 전력 에너지 합은 9+16=25이다. 가중된 합이 0.7*49+(1-0.7)*25=41.8(전력 에너지 레벨) 또는 제곱근을 취하면 6.47이다.

합산 곱들(X₁+X_m;Z₁+Z_m)은 출력들(X 및 Z) 각각을 위한 스케일 팩터 성분들과 승산기들(613 및 615)에서 승산되어, 각 인테리어 출력에서 총 에너지 레벨을 발생시키는데, 이는 X' 및 Z'로서 식별될 수 있다. 인테리어 출력들을 위한 스케일 팩터 성분은 블록(467)(도4C)으로부터 얻어진다. 블록(459)(도4C)으로부터 "초과 엔드포인트 에너지 스케일 팩터 성분들"은 인테리어 출력들에 영향을 미치지 않고 도6A 배열에 의해 수행되는 계산들에 수반되지 않는다.

각 인테리어 출력(X' 및 Z')에서 총 에너지 레벨은 특정 출력을 모듈의 입력들 각각에 관계시키는 (모듈의 로컬 매트릭스중) 매트릭스 계수와 각각을 승산시킴으로써 모듈의 입력들의 각 입력들로 다시 반사된다. 이는 도6A에 도시된 바와 같이, 인테리어 출력 및 입력의 모든 조합을 위하여 행해진다. 따라서, 도6A에 도시된 바와 같이, 인테리어 출력(X)에서 총 에너지 레벨(X')은 인테리어 출력(X)을 입력(1)에 관계시키는 매트릭스 계수와 에너지 레벨을 승산시키는 승산기(617)에 인가되어(상술된 바와 같이, 자신의 역과 동일하다), 입력(1)에서 스케일링된 에너지 레벨 성분(X₁')을 제공한다.

총 에너지 레벨(X')과 같은 2차 값이 매트릭스 계수와 같은 1차 값에 의해 가중될 때, 2차 가중이 필요로 된다는 점에 유의하여야 한다. 이는 에너지의 제곱근을 취한 것과 등가로 되어 진폭을 얻고, 이 진폭을 매트릭스 계수와 승산하고 이 결과를 제곱하여 에너지 값을 다시 얻는다.

유사하게, 승산기들(619, 621 및 623)은 스케일링된 에너지 레벨들(X_m', Z₁, 및 Z_m')을 제공한다. 각 출력(예를 들어, X₁' 및 Z₁, X_m' 및 Z_m')에 관계시키는 에너지 성분들은 neighbor-compensated_xcor에 따라서 결합기들(625 및 627)과 관련하여 상술된 바와 같이 진폭/전력 방식으로 결합기들(625 및 627)에서 합산된다. 결합기들(625 및 627)의 출력들은 입력들(1 및 m) 각각을 위한 총 추정된 인테리어 에너지를 표시한다. 다수의 모듈 격자의 경우에, 이 정보는 도2의 슈퍼바이저(201)와 같은 슈퍼바이저로 전송되어, 이 슈퍼바이저가 이웃 레벨들을 계산할 수 있도록 한다. 슈퍼바이저는 입력에 연결되는 모든 모듈로부터 각 입력의 모든 총 인테리어 에너지 기여도들을 요구하며, 각 입력들을 위하여 각 모듈에 다른 총 인테리어 에너지 기여도들의 합이 상기 입력에 연결된 모든 다른 모듈로부터 나온다는 것을 통지한다. 이 결과는 이 모듈의 입력을 위한 이웃 레벨이다. 이웃 레벨 정보의 발생이 이하에 부가 설명된다.

입력들(1 및 m) 각각에 의해 기여되는 총 추정된 인테리어 에너지는 또한 모듈에 의해 필요로 되어, 각 엔드포인트 출력을 위한 초과 엔드포인트 에너지 스케일 팩터 성분을 계산한다. 도6B는 이와 같은 스케일 팩터 성분 정보가 어떻게 계산될 수 있는지를 도시한다. 간결하게 제공하기 위하여, 한 엔드포인트를 위한 스케일 팩터 성분 정보의 계산만이 도시되었는데, 이는 유사한 계산이 각 엔드포인트 출력에 대해 수행되는 것으로 이해되어야 한다. 입력(1)과 같은 입력에 의해 기여되는 총 추정된 인테리어 에너지는 상기 입력, 이 예에서 입력(1)을 위한 스무드된 총 입력 에너지로부터 결합기 또는 결합 기능부(629)에서 감산된다(입력(1)에서 상기 스무드된 총 에너지 레벨은 예를 들어 승산기(601)에 인가되는 도4B의 저속 스무더(425)의 출력에서 얻어진다). 이 감산 결과는 상기 입력(1)을 위한 스무드된 총 에너지 레벨에 의해 제산기 또는 제산 기능부(631)에서 나뉘어진다. 이 제산 결과의 제곱근은 제곱 루터(square rooter) 또는 제곱 루팅 기능부(633)에서 취해진다. 제산기 또는 제산 기능부(631)(및 본원에 서술된 다른 제산기들)의 연산은 제로 디노미네이터(zero denominator)를 위한 테스트를 포함한다는 점에 유의하여야 한다. 이 경우에, 몫은 제로로 설정될 수 있다.

단지 하나의 독립형 모듈이 존재하면, 이에 따라서, 엔드포인트 예비 스케일 팩터 성분들은 우세한, 충전 및 초과 엔드포인트 에너지 스케일 팩터들을 결정함으로써 결정된다.

따라서, 엔드포인트들을 포함하는 모든 출력 채널들은 스케일 팩터들을 할당받고, 한 채널은 이들을 사용하여 신호 경로 매트릭싱을 수행하도록 진행한다. 그러나, 다수의 모듈들의 격자가 존재하면, 각각 한 모듈은 엔드포인트 스케일 팩터를 이에 곱급하는 각 입력에 할당함으로써, 이에 연결되는 하나 이상의 모듈을 갖는 각 입력이 다수의 스케일 팩터 할당들을 갖도록 하는데, 하나의 할당은 각 연결된 모듈로부터 나온다. 이 경우에, 슈퍼바이저(가령, 도2 예의 슈퍼바이저(201))는 도2 및 도3과 관련하여 상술된 바와 같이 최종 4개의 "엔드포인트" 채널들의 할당을 수행하여, 슈퍼바이저가 엔드포인트 스케일 팩터들로서 개별적인 모듈에 의해 행해진 모든 스케일 팩터 할당들 보다 우위에 있는 최종 엔드포인트 스케일 팩터들을 결정한다.

실제 배열들에서, 종종 그러하지만, 엔드포인트 위치에 대응하는 출력 채널 방향이 실제로 존재하는지가 불확실하다. 물리적인 엔드포인트 채널이 존재하지 않지만 엔드포인트를 넘어서 하나 이상의 물리적인 채널이 존재한다면, 마치 우세한 신호 성분이 존재하는 것처럼, 엔드포인트 에너지는 끝에 가장 근접한 물리적인 채널들에 패닝된다. 수평 어레이에서, 이는 바람직하게는 일정-에너지 분포(2개의 스케일 팩터들이 1.0으로 합-자승된다)를 사용하여 엔드포인트 위치에 가장근접한 2개의 채널들이다. 다른 말로서, 음 방향이 실제 음 채널의 위치에 대응하지 않을 때, 심지어 이 방향이 엔드포인트 신호인 경우 조차도, 이를 가장 근접한 실제 채널들의 이용가능한 쌍으로 패닝하는 것이 바람직한데, 그 이유는 음이 천천히 이동되면, 이는 한 출력 채널로부터 또 다른 채널로 급격하게 점프하기 때문이다. 따라서, 물리적인 엔드포인트 음 채널이 존재하지 않으면, 엔드포인트를 넘는 물리적인 채널이 존재하지 않는 한, 엔드포인트 위치에 가장근접한 한 음 채널로 엔드포인트 신호를 패닝하는 것이 적절하지 않는데, 이 경우에, 한 음 채널을 엔드포인트 위치에 근접시키는 것 이외에 다른 선택의 여지는 없다.

이와 같은 패닝을 구현하는 또 다른 방법은 각 입력이 또한 상응하는 출력 채널(즉, 각 대응하는 입력 및 출력이 일치하여 동일한 위치를 표시한다)을 갖는다는 가정을 토대로 "최종" 스케일 팩터들을 발생시키기 위하여 도2의 슈퍼바이저(201)와 같은 슈퍼바이저를 위한 것이다. 그 후, 도2의 가변 매트릭스(203)와 같은 출력 매트릭스는 입력 체널에 직접 대응하는 실제 출력 채널이 존재하지 않는다면 출력 채널을 하나 이상의 적절한 출력 채널들로 매핑시킬 수 있다.

상술된 바와 같이, "스케일 팩터 성분 계산" 장치들 또는 기능부들(455, 457 및 459) 각각의 출력들이 각 정규화 장치들 또는 기능부들(461, 463 및 465)에 인가된다. 이와 같은 정규화기들은 블록들(455, 457 및 459)에 의해 계산된 스케일 팩터 성분들이 이웃-보상된 레벨들을 토대로 하기 때문에 바람직한 반면에, 최종 신호 경로 매트릭싱(마스터 매트릭스에서, 다수의 모듈들의 경우에, 또는 로컬 매트릭스에서, 독립형 모듈의 경우에)은 이웃하지 않는-보상된 레벨들(매트릭스에 인가된 입력 신호들은 이웃-보상되지 않는다)을 포함한다. 통상적으로, 스케일 팩터 성분들은 정규화기에 의해 값이 감소된다.

정규화기를 구현하는 한가지 방법은 다음과 같다. 각 정규화기는 (결합기(331 및 333)로부터)모듈의 입력들을 위한 이웃-보상된 스무드된 입력 에너지,(블록들(325 및 327)로부터) 모듈의 입력들 각각을 위한 이웃하지 않는-보상된 스무드된 입력 에너지, 로컬 매트릭스로부터 로컬 매트릭스 계수 정보, 및 블로들(335, 357 및 359)의 각 출력들을 수신한다. 각 정규화기는 각 출력 채널을 위한 소망의 출력 및 각 출력 채널을 위한 실제 출력 레벨을 계산하여, 1의 스케일 팩터를 추정한다. 그 후, 각 출력 채널을 위한 계산된 소망의 출력을 각 출력 채널을 위한 계산된 실제 출력 레벨로 제산하고 몫의 제곱근을 취하여 (367)의 "합 및/또는 보다 큰(sum and/or greater of)"에 인가하기 위하여 잠재적인 예비 스케일 팩터를 제공한다.

2개의 입력 모듈의 스무드된 이웃하지 않는 보상된 입력 에너지 레벨들이 6 및 8이고 대응하는 이웃 보상된 에너지 레벨들이 3 및 4라고 추정하자. 또한, 매트릭스 계수들=(.71, .71) 또는 제곱된 :(0.5, 0.5)를 갖는 중앙 인테리어 출력 채널을 추정하자. 모듈이 (이웃-보상된 레벨들을 토대로) 0.5 또는 제곱된=0.25의 이 채널을 위한 초기 스케일 팩터를 선택하면, 이 채널의 소망 출력(간결성을 위하여 순수 에너지 합을 추정하고 이웃-보상된 레벨을 사용한다)은 다음과 같다.

.25*(3*.5 +4*.5)=0.875

실제 입력 레벨들이 6 및 8이기 때문에, 0.25의 상기 스케일 팩터(제곱된)가 최종 신호 경로 매트릭싱을 위하여 사용되면, 출력 레벨은 0.875의 소망 출력 레벨 대신에 다음과 같이 된다.

.25*(6* .5 + 8* .5)=1.75

정규화기는 스케일 팩터를 조정하여 이웃하지 않은 보상된 레벨들이 사용될 때 소망 출력 레벨을 얻는다.

실제 출력은 SF=1=(6* .5 + 8* .5)=7이라 추정하자.

(소망의 출력 레벨)/(SF=1이라 추정된 실제 출력)=0.875/7.0=0.125=제곱된 최종 스케일 팩터.

0.5의 초기에 계산된 값 대신에, 이 출력 채널을 위한 최종 스케일 팩터=sqrt(0.125)=0.354.

367의 "합 및/또는 보다 큰"은 바람직하게는, 서브대역당 각 출력 채널을 위하여 대응하는 충전 및 엔드포인트 스케일 팩터 성분들을 합산하고 서브대역당 각 출력 채널을 위한 보다 큰 우세한 및 충전 스케일 팩터 성분들을 선택한다. 바람직한 형태의 블록(367)의 "합 및/또는 보다 큰"의 기능은 도7에 도시된 바와 같이 특징지워진다. 즉, 우세한 스케일 팩터 성분 및 충전 스케일 팩터 성분들은 각 출력(701의 "보다 큰")을 위하여 보다 큰 스케일 팩터 성분들을 선택하고 각 출력을 위한 초과 엔드포인트 에너지 스케일 팩터들을 지닌 (701)의 보다 큰으로부터의스케일 팩터 성분들을 합산하는 가산 결합기 또는 결합 기능(703)에 이 보다 큰 스케일 팩터 성분들을 인가한다. 대안적으로, 467의 "합 및/또는 보다 큰"이 (1) 영역 1 및 영역 2 둘 다에서 합산하며, (2) 영역 1 및 영역2 둘다에서 보다 큰을 취하거나 (3) 영역1 에서 가장큰을 선택하여 영역 2에서 합산할때, 수용가능한 결과들이 얻어질 수 있다.

도8은 본 발명의 양상이 교차 상관의 측정값에 응답하여 스케일 팩터 성분들을 발생시키는 방식의 이상적인 표현이다. 이 도면은 특히, 도9A 및 도9B 내지 도16A 및 도16B의 예들과 관련하여 유용하다. 상술된 바와 같이, 스케일 팩터 성분들의 발생이 연산의 레짐들 또는 2개의 영역들, 즉 이용가능한 스케일 팩터 성분들이 우세한 및 충전 스케일 팩터 성분들의 혼합인 "모든 우세한" 및 "균일하게 충전된"에 의해 경계지워진 제1 영역(영역 1) 및 이용가능한 스케일 팩터 성분들이 충전 및 초과 엔드포인트 에너지 스케일 팩터 성분들의 혼합인 "균일하게 충전된" 및 "모든 엔드포인트들"에 의해 경계지워진 제2 영역(영역 2)을 갖는 것으로 고려될 수 있다. "모든 우세한" 경계 조건은 direction-weighted_xcor가 1일 때 발생된다. 영역 1(우세한 이외에 충전)은 이 경계로부터 direction-weighted_xcor가 random_xcor와 동일하게 되는 지점, 즉 "균일하게 충전된" 조건으로 확장된다. "모든 엔드포인트들" 경계 조건은 direction-weighted_xcor가 제로일 때 발생된다. 영역 2(충전 이외에 엔드포인트)는 "균일하게 충전된" 경계 조건으로부터 "모든 엔드포인트" 경계 조건으로 확장된다. "균일하게 충전된" 경계 지점은 영역 1 또는 영역 2중 어느 한 영역으로 간주될 수 있다. 후술되는 바와 같이, 정밀한 경계 지점은 중요하지 않다.

도8에 도시된 바와 같이, 우세한 스케일 팩터 성분(들)이 값이 내려갈 때, 충전 스케일 팩터 성분들은 값이 증가하여 우세한 스케일 팩터 성분(들)이 제로 값에 도달할 때 최대값에 도달하는데, 이 지점에서 충전 스케일 팩터 성분들의 값이 내려갈 때, 초과 엔드포인트 에너지 스케일 팩터 성분들의 값은 증가된다. 모듈의 입력 신호들을 수신하는 적절한 매트릭스에 인가될 때, 이 결과는 입력 신호들이 매우 높게 상관될 때 콤팩트 음 영상을 제공하는 출력 신호 분포가 되며, 상관이 매우 높게 상관되지 않게 계속해서 감소될 때 브로드(broad)로부터 엔드포인트에서 각각, 상관이 감소됨에 따라서 콤팩트에서 브로드로 확산(브로드)되고 다수의 음 영상들로 점차적으로 분리 또는 바깥쪽으로 구부려진다.

전체 상관의 경우에 (입력 신호들의 명목적 진행하는 주방향에서)단일의 공간적으로 콤팩트 음 영상이 존재하고 전체 상관하지 않는 경우에 (엔드포인트 각각에서) 다수의 공간적으로 콤팩트 음 영상들이 존재하는 것이 바람직하지만, 이들 극단들간의 공간적으로 확산된 음 영상은 도8에 도시된 것과 다른 방법들로 성취될 수 있다. 예를 들어, 충전 스케일 팩터 성분값들은 random_xcor=direction-weighted_xcor의 경우에 최대값에 도달하고 3개의 스케일 팩터 성분들의 값들이 도시된 바와 같이 선형적으로 변화하지 않은 것은 중요하지 않다. 도8의 관계들(및 도면 아래에 놓인 본원에 표현된 식들) 및 매우 높게 상관된 것으로부터 매우 높게 상관되지 않은 것 까지의 교차 상관의 측정값을 위하여 콤팩트 엔드포인트들로 브로드하게 확산하기 위하여 콤팩트 우세 신호 분포를 발생시킬 수 있는 스케일 팩터 값들간의 다른 관계들의 수정들이 또한 본 발명에 의해 고려된다. 예를 들어, 상술된 바와 같은 2중 영역 방식을 사용함으로써 콤팩트 엔드포인트들로 브로드하게 확산하기 위하여 콤팩트 우세 신호 분포를 얻는 대신에, 이와 같은 결과들은 의사-반적-기반으로 한 식을 풀음으로써 수학적 방식에 의해 구해질 수 있다.

출력 스케일 팩터 예들

일련의 이상적인 표현들인 도9A 및 도9B 내지 도16A 및 도16B는 입력 신호 조건들의 각종 예들을 위한 모듈의 출력 스케일 팩터들을 도시한다. 간결성을 위하여, 단일의 독립형 모듈이 추정되어, 가변 매트릭스를 위하여 발생되는 스케일 팩터들이 최종 스케일 팩터들이 되도록 한다. 모듈 및 관련된 가변 매트릭스는 2개의 엔드포인트 출력 채널들(이는 또한 L 및 R로 지정된다)과 일치하는 2개의 입력 채널들(좌(L) 및 우(R))을 갖는다. 이 일련의 예들에서, 3개의 인테리어 출력 채널들(가령, 좌 중간(Lm), 중앙(C), 및 우 중간(Rm))이 존재한다.

"모든 우세한", "혼합된 우세한 및 충전", "균일하게 충전된", "혼합된 충전 및 엔드포인트들" 및 "모든 엔드포인트들"의 의미는 도9A 및 도9B 내지 도16A 및 도16B의 예들과 관련하여 부가 예시된다. 도면들(예를 들어, 9A 및 9B)의 각 쌍에서, "A" 문자는 2개의 입력들, 즉 좌(L) 및 우(R)의 에너지 레벨들을 도시하고, "B" 문자는 5개의 출력들, 좌(L), 좌 중간(LM), 중앙(C), 우 중간(RM) 및 우(R)를 위한 스케일 팩터 성분들을 도시한다. 이 도면들은 원래 크기로 도시되지 않았다.

도9A에서, 2개의 수직 화살표들로 도시된 입력 에너지 레벨들은 동일하다. 게다가, direction-weighted_xcor(및 effective_xcor)는 1.0(전체 상관)이다. 이 예에서, C에서 단일 수직 화살표로서 도9B에 도시된 단지 하나의 비제로 스케일 팩터가 존재하는데, 이는 중앙 인테리어 채널(C)에 인가되어 공간적으로 콤팩트 우세한 신호를 발생시킨다. 이 예에서, 출력은 중앙집중(L/R=1)되고, 이에 따라서, 중앙 인테리어 출력 채널(C)과 일치하게 된다. 일치하는 출력 채널이 존재하지 않으면, 우세한 신호가 가장 근접한 출력 채널들에 대해 적절한 비율로 인가되어 이들간의 정확한 가상 위치에 대한 우세한 신호를 패닝시킨다. 예를 들어, 중앙 출력 채널(C)이 존재하지 않으면, 좌중간(LM) 및 우중간(RM) 출력 채널들은 비제로 스케일 팩터들을 가져, 우세한 신호를 LM 및 RM 출력들에 동등하게 인가되도록 한다. 전체 상관(모든 우세한 신호)의 경우에, 충전 및 엔드포인트 신호 성분들이 존재하지 않는다. 따라서, 블록(467)(도4C)에 의해 발생된 예비 스케일 팩터들은 블록(361)에 의해 발생된 정규화된 우세 스케일 팩터 성분들과 동일하게 된다.

도10A에서, 입력 에너지 레벨들은 동일하지만, direction-weighted_xcor는 1.0보다 작고 random_xor 보다 크다. 결국, 스케일 팩터 성분들은 영역 1-혼합된 우세 및 충전 스케일 팩터 성분들이다. 보다 큰 정규화된 우세한 스케일 팩터 성분(블록(361)로부터 나옴) 및 정규화된 충전 스케일 팩터 성분(블록(363)으로부터 나옴)은 (블록 (367)에 의해)각 출력 채널에 인가되어, 우세한 스케일 팩터가 도10B에서 같은 중앙 출력 채널(C)에 위치되지만 보다 작게되고, 충전 스케일 팩터들은 다른 출력 채널들(L, LM, RM 및 R)(엔드포인트들(L 및 R)을 포함)각각에서 나타난다.

도11A에서, 입력 에너지 레벨들은 동일하게 유지되지만, direction-weighted_xcor=random_xcor이다. 결국, 도11B의 스케일 팩터들은 영역 1 및 2사이의 경계 조건이며, 우세하거나 엔드포인트 스케일 팩터들이 존재하지 않는균일하게 충전된 조건인데, 이 충전 스케일 팩터들은 각 출력에서 동일한 화살표로 표시된 바와 같이 각 출력(이에 따라, "균일하게 충전된")에서 동일한 값을 갖는다. 충전 스케일 팩터 레벨들은 이 예에서 자신들의 최고값에 도달한다. 후술되는 바와 같이, 충전 스케일 팩터들은 출력 신호 조건들에 따라서 테이퍼링된 방식으로 불균일하게 인가될 수 있다.

도12A에서, 입력 에너지 레벨들은 동일하게 유지되지만, direction-weighted_xcor는 random_xcor 보다 작고 제로 보다 크다(영역 2). 결국, 도12B에 도시된 바와 같이, 충전 및 엔드포인트 스케일 팩터들이 존재하지만 우세한 스케일 팩터들은 존재하지 않는다.

도13A에서, 입력 에너지 레벨들은 동일하게 유지되지만, direction-weighted_xcor는 제로가 된다. 결국, 도13B에 도시된 스케일 팩터들은 모든 엔드포인트들 경계 조건이 된다. 인테리어 출력 스케일 팩터들은 존재하지 않고, 단지 엔드포인트 스케일 팩터들만이 존재한다.

도9A/9B 내지 13A/13B의 실시예들에서, 2개의 입력들의 에너지 레벨들이 동일하기 때문에, direction-weighted_xcor(가령 도4B의 블록(441)에 의해 발생된다)는 neighbor-compensated_xcor(가령 도4B의 블록(439)에 의해 발생된다)와 동일하게 된다. 그러나, 도14A에서, 입력 에너지 레벨들은 동일하지 않다(L은 R보다 크다). neighbor-weighted_xcor가 이 예에서 random_xcor가 동일하지만, 도14B에 도시된 이 결과의 스케일 팩터들은 도11A 및 도11B의 예에서 처럼 모든 채널들에 균일하게 인가되는 충전 스케일 팩터들이 아니다. 대신에, 불균일한 입력 에너지 레벨들이 direction-weighted_xcor(명목적 진행하는 주 방향이 중앙 위치로부터 출발하는 정도에 비례하여) 비례 증가되어 neighbor-compensated_xcor보다 크게됨으로써, 스케일 팩터들이 (도8에 도시된 바와 같이) 모든 우세한을 향하여 가중되도록 한다. 이는 강한 L 또는 R 가중된 신호들이 넓은 폭을 갖지 않기 때문에 바람직한 결과가 되며, 이들은 L 또는 R 채널 엔드포인트 근처에서 콤팩트 폭을 가져야만 한다. 도14B에 도시된 그 결과의 출력은 R 출력(이 경우에, 이웃-보상된 방향 정보는 좌 중간(LM) 위치에서 정밀하게 우세한 성분을 탐색한다) 보다 L 출력에 보다 근접하게 위치되는 비제로 우세한 스케일 팩터가 되며, 충전 스케일 팩터 진폭들을 감소시키고, 엔드포인트 스케일 팩터들(방향 가중은 도8의 영역 1(혼합된 우세 및 충전)로 동작을 푸쉬한다)이 존재하지 않는다.

도14B의 스케일 팩터들에 대응하는 5개의 출력들에 대하여, 출력들은 다음과 같이 표현될 수 있다.

따라서, 도14B 예에서, MidLout와 다른 4개의 출력들 각각을 위한 스케일 팩터들(SF)이 동일(충전)하지만, 대응하는 신호 출력들은 Lt가 Rt(좌를 향하여 보다 많은 신호 출력을 발생시킨다)보다 크고 Mid Left에서 우세한 출력은 스케일 팩터 표시들 보다 크다. 명목적 진행하는 주 방향이 MidLeft 출력 채널과 일치하기 때문에, Lt 대 Rt의 비는 MidLeft 출력 채널을 위한 매트릭스 계수들, 즉 0.92 내지 0.38과 동일하다. 이들이 Lt 및 Rt를 위한 실제 진폭들이라고 추정하자. 출력 레벨들을 계산하기 위하여, 이들 레벨들을 대응하는 매트릭스 계수들과 승산, 가산 및 각 스케일 팩터들에 의해 스케일된다.

출력 진폭(outpu_channel_sub_i)=sf(i)*(Lt_Coeff(i)* Lt + Rt_Coeff(i)*Rt)

(도6A에 관계하는 계산들에서 처럼) 진폭 및 에너지 가산간의 혼합을 고려하는 것이 바람직하지만, 이 예에서, 교차 상관은 상당히 높고(큰 우세 스케일 팩터) 통상적인 합산이 다음과 같이 수행될 수 있다.

따라서, 이 예는, 이들 출력들을 위한 스케일 팩터들이 동일하지만 Lt가 Rt보다 크기 때문에 Lout, Cout, MidRout 및 Rout에서 신호 출력들은 동일하지 않다는 것을 입증한다.

충전 스케일 팩터들은 도10B, 도11B, 도12B, 및 도14B의 예들에서 도시된 바와 같이 출력 채널들로 동일하게 분포된다. 대안적으로, 균일한 것이 아니라 충전 스케일 팩터 성분들은 우세한(상관된) 및/또는 엔드포인트(상관되지 않은) 입력 신호 성분들의 함수(또는, 이와 등가로, direction-weighted_xcor값의 함수)에 따라서 어떤 방식으로 위치가 가변될 수 있다. 예를 들어, direction-weighted_xocr의적절하게 높은 값들에 대해서, 충전 스케일 팩터 성분 진폭들은 볼록하게 구부려져, 명목적 진행하는 주 방향 근처의 출력 채널들이 보다 멀리 떨어진 채널들 보다 많은 신호를 수신하도록 한다. direction-weighted_xcor=random_xcor에 대해서, 충전 스케일 팩터 성분 진폭들은 균일한 분포로 평활하게 될 수 있고, direction_weighted_xcor<random_xcor에 대해서, 진폭들은 오목하게 구부려져, 엔드포인트 방향들 근처의 채널들을 바람직하게 한다.

이와 같이 구부려진 충전 스케일 팩터 진폭들이 도15B 및 도16B에 설명되어 있다. 도15B 출력은 상술된 도10B와 동일한 입력(도15A)로부터 발생된다. 도16B 출력은 상술된 도12B와 동일한 입력(도16A)로부터 발생된다.

이웃 레벨들 및 고차 이웃 레벨에 대한 모듈 및 슈퍼바이저간의 통신

도1 및 도2의 예에서 처럼 다수의 모듈 배열의 각 모듈은 자신과 도2의 슈퍼바이저(201)와 같은 슈퍼바이저 간의 통신을 지원하기 위하여 2개의 메커니즘들을 필요로 한다.

(a) 슈퍼바이저에 의해 필요로 되는 정보를 발췌하고 보고하여 (어쨋든) 이웃 레벨들 및 고차 이웃 레벨들을 계산한다. 슈퍼바이저에 의해 필요로 되는 정보는 예를 들어 도6A의 배열에 의해 발생된 바와 같은 모듈의 입력들 각각으로 인한 총 추정된 인테리어 에너지이다.

(b) 슈퍼바이저로부터 (어쨋든) 이웃 레벨들 및 (어쨋든) 고차 이웃 레벨들을 수신하고 인가한다. 도4B의 예에서, 이웃 레벨들은 각 입력의 스무드된 에너지 레벨들로부터 각 결합기들(431 및 433)에서 감산되고 (어쨋든) 고차 이웃 레벨들은 각 입력의 스무드된 에너지 레벨들 및 채널들 양단의 공통 에너지로부터 각 결합기들(431, 433 및 435)에서 감산된다.

슈퍼바이저가 각 모듈의 각 입력의 모든 총 추정된 인테리어 에너지 기여도들을 인지한다.

(1) (입력에 연결된 모든 모듈들로부터 합산된) 각 입력의 총 추정된 인테리어 에너지 기여도들이 이 입력에서 총 이용가능한 신호 레벨을 초과하는지를 결정한다. 이 합이 이용가능한 전체를 초과하면, 슈퍼바이저는 이들을 총 입력 레벨과 합산하도록 상기 입력에 연결된 각 모듈에 의해 보고되는 각 보고된 인테리어 에너지를 지원한다.

(2) (어쨋든) 입력의 모든 다른 인테리어 에너지 기여도들의 합으로서 각 입력에서 이웃 레벨들을 각 모듈에 통지한다.

고차(HO) 이웃 레벨들은 보다 낮은 레벨의 모듈의 입력들을 공유하는 하나 이상의 고차 모듈들중 이웃 레벨들이다. 이웃 레벨들의 상기 계산은 동일한 계층을 갖는 단지 특정 입력의 모듈들,즉 (어쨋든) 모두 3개의 입력 모듈들, 모두 2개의 입력 모듈들, 등에만 관계한다. 모듈의 H0-이웃 레벨은 입력에서 모든 고차 모듈들의 모든 이웃 레벨들의 합이다(즉, 2-입력 모듈의 입력에서 HO 이웃 레벨은 어째든 2-입력 모듈의 노드를 공유하는 모든 제3, 제4, 및 고차 모듈들의 이다). 모듈이 어떤 HO-이웃 레벨들이 입력들중 특정 입력에 있다는 것을 인지하면, 동일한 계층 레벨 이웃 레벨들과 함께 이들을 입력 노드에서 이웃-보상된 레벨을 얻기 위하여 이 입력의 총 입력 에너지 레벨로부터 감산한다. 입력(1) 및 입력(m)을 위한 이웃 레벨들이 가변 저속 스무더들(425 및 427)의 출력들로부터 결합기들(431 및 433) 각각에서 감산되고, 입력 1, 입력 m을 위한 고차 이웃 레벨들 및 공통 에너지는 가변 저속 스무더들(425, 427 및 429)의 출력들로부터 결합기들(431, 433 및 435) 각각에서 감산된다.

보상을 위한 이웃 레벨들 및 HO-이웃 레벨들의 사용간의 한 가지 차이는 HO-이웃 레벨들이 또한 입력 채널들 양단의 공통 에너지를 보상하도록 사용된다는 것이다(예를 들어, 결합기(435)에서 HO-이웃 레벨의 감산에 의해 성취된다). 이 차를 위한 회전은 모듈의 공통 레벨이 동일한 계층의 인접 모듈들에 의해 영향받는 것이 아니라 모듈의 모든 입력들을 공유하는 고차 모듈에 의해 영향받을 수 있다는 것이다.

예를 들어, 이들(상승된 링 후방) 간의 삼각형 중간의 인테리어 출력 채널 이외에 Ls 및 Rs(주 수평 링 후방)간의 라인상의 인테리어 출력 채널을 지닌 입력 채널들 (Ls)(좌 서라운드), Rs(우 서라운드) 및 최상부를 추정하면, 전자의 출력 채널은 모두 3개의 입력들에 공통되는 신호를 복구하기 위한 3-입력 모듈을 필요로 한다. 그 후, 2개의 입력들(Ls 및 Rs)간의 라인상에 있는 후자의 출력 채널은 2-입력 모듈을 필요로 한다. 그러나, 2개의 입력 모듈에 의해 관찰되는 총 공통되는 신호 레벨은 후자의 출력 채널에 속하지 않는 3개의 입력 모듈의 공통 요소들을 포함하여, 2-입력 모듈의 공통 에너지로부터 HO의 페어와이즈 곱들의 제곱근을 감산하여 얼마나 많은 공통 에너지 인테리어 채널(후자는 언급되었다)에만 기인하는지를 결정한다. 따라서, 도4B에서, (블록 429로부터)스무드된 공통 에너지 레벨은 이로부터 도출된 HO 공통 레벨을 감산하여 neighbor-compensated_xcor를 (블록 439에서) 계산하도록 모듈에 의해 사용되는 (결합기(435)로부터) 이웃-보상된 공통 에너지 레벨을 산출한다.

본 발명 및 이의 각종 양상들은 아날로그 회로에서 구현되거나, 보다 바람직하게는 디지털 신호 처리기들, 프로그램된 범용 디지털 컴퓨터들 및/또는 특수용 디지털 컴퓨터들에서 수행되는 소프트웨어 기능들로서 구현될 수 있다. 아날로그 및 디지털 신호 스트림들간의 인터페이스들은 적절한 하드웨어 및/또는 소프투에어 및/또는 펌웨어에서의 기능들로서 수행될 수 있다. 본 발명 및 본 발명의 각종 양상들이 아날로그 또는 디지털 신호들을 포함할 수 있지만, 실제 응용들에서 대부분 또는 모든 처리 기능들은 디지털 도메인 또는 오디오 신호들이 샘플들로 표시되는 디지털 신호 스트림들에서 수행될 것이다.

당업자는 본 발명 및 본 발명의 각종 양상들의 다른 변형들 및 수정들을 구현할 수 있고 본 발명이 서술된 특정 실시예들로 제한되지 않는 다는 것을 이해하여야 한다. 그러므로, 본원에 서술되고 청구된 기본 원리들의 범위 및 영역 내에 있는 모든 수정들, 변형들 또는 등가물들을 본 발명이 커버한다라고 간주된다.

Claims (32)

1. 방향과 각각 관계된 M개의 오디오 입력 신호들을 방향과 각각 관계된 N개의 오디오 출력 신호들로 트랜스레이트하는 공정으로서, N은 M보다 크며, M은 2이상이고 N은 3이상의 정수인, 상기 트랜스레이트 공정에 있어서,

   M:N 가변 매트릭스를 제공하는 단계;

   상기 M개의 오디오 입력 신호들을 상기 가변 매트릭스로 인가하는 단계;

   상기 가변 매트릭스로부터 상기 N개의 오디오 출력 신호들을 도출하는 단계; 및,

   상기 입력 신호들이 높게 상관될 때, 상기 출력 신호들에 의해 발생된 음장이 상기 입력 신호들의 명목적 진행하는 주 방향에서 콤팩트 음 영상을 갖도록 상기 입력 신호들에 응답하여 상기 가변 매트릭스를 제어하는 단계로서, 상기 영상은 상기 상관이 감소될 때 콤팩트에서 성긴으로 확산되고 상기 상관이 높게 상관되지 않는 것으로 계속 감소될 때 입력 신호와 관계된 방향에서 각각, 다수의 콤팩트 음 영상들로 점차적으로 분리되는, 제어 단계를 포함하는 트랜스레이트 공정.
2. 제1항에 있어서, 상기 M:N 매트릭스는 가변 계수들을 갖는 가변 매트릭스 또는 고정된 계수들 및 가변 출력들을 갖는 가변 매트릭스이고, 상기 가변 매트릭스는 상기 가변 계수들을 가변시키거나 상기 가변 출력들을 가변시킴으로써 제어되는 트랜스레이트 공정.
3. 제1항에 있어서, 상기 가변 매트릭스는 (1) 상기 입력 신호들의 상대 레벨, 및 (2) 상기 입력 신호들의 교차 상관의 측정값들에 응답하여 제어되는 트랜스레이트 공정.
4. 제3항에 있어서, 최대값 및 기준값으로 한도가 정해진 제1 범위 내의 값들을 갖는 상기 입력 신호들의 교차 상관을 측정하기 위하여, 상기 음장은 상기 교차 상관의 측정값이 최대값일 때 콤팩트 음 영상을 가질 수 있고 상기 교차 상관의 측정값이 기준값일 때 브로드하게 확산되는 영상을 갖고, 상기 기준값 및 최소값으로 한도가 정해진 제2 범위 내의 값들을 갖는 상기 입력 신호들의 교차 상관을 측정하기 위하여, 상기 음장은 상기 교차 상관의 측정값이 상기 기준값일 때 상기 브로드하게 확산되는 영상을 갖고 상기 교차 상관의 측정값이 최소값일 때 입력 신호와 관계되는 방향에서 각각, 다수의 콤팩트 음 영상들을 갖는 트랜스레이트 공정.
5. 제4항에 있어서, 상기 기준값은 상기 출력들 각각에서 동일한 에너지의 경우에 대략 상기 입력 신호들의 교차 상관의 측정값인 트랜스레이트 공정.
6. 제3항에 있어서, 상기 입력 신호들의 상대 레벨들의 측정은 각 입력 신호의 스무드된 에너지 레벨에 응답하는 트랜스레이트 공정.
7. 제3항 또는 제6항에 있어서, 상기 입력 신호들의 상대 레벨들의 측정은 상기 입력 신호들의 명목적 진행하는 주방향인 트랜스레이트 공정.
8. 제3항에 있어서, 상기 입력 신호들의 교차 상관의 측정은 각 입력 신호의 상기 스무드된 에너지 레벨의 곱의 M차 루트에 의해 제산되는 상기 입력 신호들의 스무드된 공통 에너지에 응답하는 트랜스레이트 공정.
9. 제6항, 제 7항 또는 제8항중 어느 한항에 있어서, 각 입력 신호의 상기 스무드된 에너지 레벨은 가변 시정수 시간-도메인 스무딩에 의해 얻어지는 트랜스레이트 공정.
10. 제6항, 제 7항 또는 제8항중 어느 한항에 있어서, 각 입력 신호의 상기 스무드된 에너지 레벨은 주파수-도메인 스무딩 및 가변 시정수 시간-도메인 스무딩에 의해 얻어지는 트랜스레이트 공정.
11. 제8항에 있어서, 상기 입력 신호들의 공통 에너지는 상기 입력 진폭 레벨들을 교차 승산함으로써 얻어지는 트랜스레이트 공정.
12. 제11항에 있어서, 상기 입력 신호들의 스무드된 공통 에너지는 상기 입력 신호들의 상기 공통 에너지를 가변 시정수 시간-도메인 스무딩함으로써 얻어지는 트랜스레이트 공정.
13. 제12항에 있어서, 각 입력 신호의 상기 스무드된 에너지 레벨은 가변 시정수 시간 도메인 스무딩에 의해 얻어지는 트랜스레이트 공정.
14. 제11항에 있어서, 상기 입력 신호들의 스무드된 공통 에너지는 상기 입력 신호들의 공통 에너지를 주파수-도메인 스무딩 및 가변 시정수 시간-도메인 스무딩함으로써 얻어지는 트랜스레이트 공정.
15. 제14항에 있어서, 각 입력 신호의 상기 스무드된 에너지 레벨은 주파수-도메인 스무딩 및 가변 시정수 시간-도메인 스무딩에 의해 얻어지는 트랜스레이트 공정.
16. 제9항, 제10항, 제12항, 제13항, 제14항 또는 제15항중 어느 한 항에 있어서, 상기 가변 시정수 시간-도메인 스무딩은 고정된 시정수 및 가변 시정수 둘 다를 스무딩함으로써 수행되는 트랜스레이트 공정.
17. 제9항, 제10항, 제12항, 제13항, 제14항 또는 제15항중 어느 한 항에 있어서, 상기 가변 시정수 시간-도메인 스무딩은 단지 가변 시정수만을 스무딩함으로써 수행되는 트랜스레이트 공정.
18. 제16항 또는 제17항에 있어서, 상기 가변 시정수는 단계들에서 가변되는 트랜스레이트 공정.
19. 제17항에 있어서, 상기 가변 시정수는 연속적으로 가변되는 트랜스레이트 공정.
20. 제16항 또는 제17항에 있어서, 상기 가변 시정수는 상기 입력 신호들의 상대 레벨들 및 이들의 교차 상관의 측정값들에 응답하여 제어되는 트랜스레이트 공정.
21. 제6항에 있어서, 각 입력 신호의 상기 스무드된 에너지 레벨은 실질적으로 동일한 시정수를 지닌 각 입력 신호의 에너지 레벨들을 가변 시정수 시간-도메인 스무딩함으로써 얻어지는 트랜스레이트 공정.
22. 제3항에 있어서, 상기 입력 신호들의 상대 레벨들 및 이들 신호들의 교차 상관의 측정값들 각각은 동일한 시정수가 각 스무딩에 인가되는 가변 시정수 시간-도메인 스무딩함으로써 얻어지는 트랜스레이트 공정.
23. 제8항에 있어서, 상기 교차 상관의 측정값은 상기 입력 신호들의 교차-상관의 제1 측정값이고 부가적인 교차 상관의 측정값은 상기 제1 교차 상관의 측정값에 상기 입력 신호들의 상대 레벨들의 측정값을 인가하여 교차 상관의 방향-가중된 측정값을 발생시킴으로써 얻어지는 트랜스레이트 공정.
24. 제23항에 있어서, 상기 입력 신호들의 교차 상관의 또한 부가적인 측정값은 상기 출력들 각각에서 동일한 에너지의 경우에 상기 입력 신호들의 교차 상관의 측정값과 거의 동일한 스케일링 팩터를 인가함으로써 얻어지는 트랜스레이트 공정.
25. 방향과 각각 관계된 M개의 오디오 입력 신호들을 방향과 각각 관계된 N개의 오디오 출력 신호들로 트랜스레이트하는 공정으로서, N은 M보다 크고 M은 3이상인, 트랜스레이트 공정에 있어서,

    다수의 m:n 가변 매트릭스들을 제공하는 단계로서, m은 M의 서브셋이고 n은 N의 서브셋인, 제공 단계;

    상기 M개의 오디오 입력 신호들의 각 서브셋을 상기 가변 매트릭스들 각각에 인가하는 단계;

    상기 가변 매트릭스들 각각으로부터 상기 N개의 오디오 출력 신호들의 각 서브셋을 도출하는 단계;

    이와 같은 입력 신호들이 높게 상관될 때 상기 가변 매트릭스로부터 도출된 상기 출력 신호들의 서브셋에 의해 발생된 음장이 상기 가변 매트릭스에 인가된 상기 입력 신호들의 부분 집합의 명목적 진행하는 주 방향에서 콤팩트 음 영상을 갖도록, 상기 가변 매트릭스에 인가되는 상기 입력 신호들의 서브셋에 응답하여 상기 가변 매트릭스들 각각을 제어하는 단계로서, 상기 영상은 상기 상관이 감소될 때 콤팩트에서 브로드로 확산되고 상기 상관이 높게 상관되지 않는 것으로 계속 감소될 때 이에 인가되는 입력 신호와 관계된 방향에서 각각, 다수의 콤팩트 음 영상들로 점차적으로 분리되는, 제어 단계; 및,

    상기 N개의 오디오 출력 채널들의 서브셋들로부터 상기 N개의 오디오 출력 신호들을 도출하는 단계를 포함하는 트랜스레이트 공정.
26. 제25항에 있어서, 상기 가변 매트릭스들은 또한, 동일한 입력 신호를 수신하는 하나 이상의 다른 매트릭스들의 작용을 보상하는 정보에 응답하여 제어되는 트랜스레이트 공정.
27. 제25항 또는 제26항에 있어서,

    N개의 오디오 출력 채널들의 서브셋들로부터 상기 N개의 오디오 출력 신호들을 도출하는 단계는 다수의 가변 매트릭스들을 보상하여 동일한 출력 신호를 발생시키는 단계를 포함하는 트랜스레이트 공정.
28. 제25항 내지 제27항중 어느 한 항에 있어서, 상기 가변 매트릭스들 각각은

    (a) 상기 가변 매트릭스에 인가되는 입력 신호들의 상대 레벨들 및,

    (b) 상기 입력 신호들의 교차 상관의 측정값들에 응답하여 제어되는 트랜스레이트 공정.
29. 방향과 각각 관계된 M개의 오디오 입력 신호들을 방향과 각각 관계된 N개의 오디오 출력 신호들로 트랜스레이트하는 공정으로서, N은 M보다 크고 M은 3이상인, 트랜스레이트 공정에 있어서,

    매트릭스 계수들을 제어하거나 상기 매트릭스 출력들을 제어하는 스케일 팩터들에 응답하여 M:N 가변 매트릭스를 제공하는 단계;

    상기 M개의 오디오 입력 신호들을 상기 가변 매트릭스에 인가하는 단계;

    다수의 m:n 가변 매트릭스 스케일 팩터 발생기들을 제공하는 단계로서, m은 M의 서브셋이고 n은 N의 서브셋인, 제공 단계;

    상기 M개의 오디오 입력 신호들의 각 서브셋을 상기 가변 매트릭스 스케일 팩터 발생기들에 인가하는 단계;

    상기 가변 매트릭스 스케일 팩터 발생기들 각각으로부터 상기 N개의 오디오 출력 신호들의 각 서브셋들을 위한 가변 매트릭스 스케일 팩터들의 세트를 도출하는 단계;

    상기 가변 매트릭스 스케일 팩터 발생기에 의해 발생된 상기 스케일 팩터들이 상기 M:N 가변 매트릭에 인가될 때, 발생된 출력 신호들의 각 서브셋에 의해 발생된 음장은 이와 같은 입력 신호들이 높게 상관되는 경우 상기 인가된 스케일 팩터를 발생시키는 상기 입력 신호들의 서브셋의 명목적 진행하는 주 방향에서 콤팩트 음 영상을 갖도록, 상기 가변 매트릭스 스케일 팩터 발생기에 인가되는 상기 입력 신호들의 서브셋에 응답하여 상기 가변 매트릭스 스케일 팩터 발생기 각각을 제어하는 단계로서, 상기 영상은 상기 상관이 감소될 때 콤팩트에서 브로드로 확산되고 상기 상관이 높게 상관되지 않는 것으로 계속 감소될 때 상기 인가된 스케일 팩터들을 발생시키는 입력 신호와 관계되는 방향에서 각각, 다수의 콤팩트 음 영상들로 점자척으로 분리되는, 제어 단계; 및,

    상기 가변 매트릭스로부터 상기 N개의 오디오 출력 신호들을 도출하는 단계를 포함하는 트랜스레이트 공정.
30. 제29항에 있어서, 상기 가변 매트릭스 스케일 팩터 발생기들은 또한, 동일한 입력 신호를 수신하는 하나 이상의 다른 가변 매트릭스 스케일 팩터 발생기들의 작용을 보상하는 정보에 응답하여 제어되는 트랜스레이트 공정.
31. 제29항 또는 제30항에 있어서, 상기 가변 매트릭스로부터 N개의 오디오 출력 채널들을 도출하는 단계는 다수의 가변 매트릭스 스케일 팩터 발생기들을 보상하여동일한 출력 신호용 스케일 팩터들을 발생시키는 단계를 포함하는 트랜스레이트 공정.
32. 제29항 내지 제31항중 어느 한 항에 있어서,

    상기 가변 매트릭스 스케일 팩터 발생기들 각각은:

    (a) 상기 가변 매트릭스 스케일 팩터 발생기들에 인가되는 입력 신호들의 상대 레벨들 및,

    (b) 상기 입력 신호들의 교차 상관의 측정값들에 응답하여 제어되는 트랜스레이트 공정.