WO2021059984A1 - 頭外定位フィルタ決定システム、頭外定位処理装置、頭外定位フィルタ決定装置、頭外定位フィルタ決定方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

本実施の形態にかかる外定位フィルタ決定システムは、収音信号を周波数変換して、周波数特性を求める周波数変換部（１１２）と、周波数特性を平滑化する平滑化部（１１３）と、平滑化された周波数特性のピーク及びノッチを求め、ピーク及びノッチに基づいて周波数特性の特徴量をユーザ特徴量として抽出する特徴量抽出部（１１４）と、データ格納部（３０３）から第２のプリセットデータを抽出するデータ抽出部（３０２）と、ユーザ特徴量と、抽出された第２のプリセットデータと、を比較する比較部（３０４）と、比較結果に基づいて、複数の前記第１のプリセットデータの中から第１のプリセットデータを選択する選択部（３０５）と、を備えている。

Description

頭外定位フィルタ決定システム、頭外定位処理装置、頭外定位フィルタ決定装置、頭外定位フィルタ決定方法、及びプログラム

　本発明は、頭外定位フィルタ決定システム、頭外定位処理装置、頭外定位フィルタ決定装置、頭外定位フィルタ決定方法、及びプログラムに関する。

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

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

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

　特許文献１には、頭外音像定位フィルタを用いた両耳聴装置が開示されている。この装置では、多数の人間のあらかじめ測定された空間伝達関数を人間の聴覚特性に対応する特徴パラメータベクトルに変換している。そして、装置は、クラスタリングを行って少数に集約したデータを用いている。さらに、装置は、予め測定された空間伝達関数と、実耳ヘッドホン逆伝達関数を人間の身体的寸法によりクラスタリングを行っている。そして、各クラスタの重心に最も近い人間のデータを用いている。

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

特開平８－１１１８９９号公報 特開２０１８―１９１２０８号公報

　しかしながら、特許文献１の装置では、身体的寸法によりクラスタリングを行っているため、ユーザ個人の身体的寸法を計測する必要がある。また、クラスタリングを適切に行うことができないおそれがある。この場合、ユーザに適した頭外音像定位フィルタを用いることができないという課題がある。

　また、特許文献２では、ユーザと被測定者の外耳道伝達特性に基づく特徴量同士を比較している。具体的には、特徴量の類似度を算出して、相関の高い被測定者の第１のプリセットデータを抽出している。特徴量は、２ｋＨｚ～２０ｋＨｚの周波数振幅特性となっている。類似度が高い被測定者の外耳道伝達特性に対応する空間音響伝達特性を抽出して、ユーザの空間音響フィルタとしている。

　特許文献２のように、ユーザの外耳道伝達特性から空間音響伝達フィルタを用いる処理を行う場合、適切かつ迅速に処理を行うことが望まれる。しかしながら、特許文献２では、２ｋＨｚ～２０ｋＨｚの周波数振幅特性を特徴量としているため、データ量の削減が困難である。多くの被測定者に関するプリセットデータがある場合、処理時間が長くなるという課題がある。

　本実施形態は上記の点に鑑みなされたものであり、適切かつ迅速に処理を行うことができる頭外定位フィルタ決定システム、頭外定位処理装置、頭外定位フィルタ決定装置、頭外定位フィルタ決定方法、及びプログラムを提供することを目的とする。

　本実施の形態にかかる頭外定位フィルタ決定システムは、ユーザに装着され、前記ユーザの耳に向けて音を出力する出力ユニットと、前記ユーザの耳に装着され、前記出力ユニットから出力された音を収音するマイクユニットと、前記出力ユニットに対して測定信号を出力するとともに、前記マイクユニットから出力された収音信号を測定する測定処理装置と、前記測定処理装置と通信可能なサーバ装置と、を備えた頭外定位フィルタ決定システムであって、前記サーバ装置は、音源から被測定者の耳までの空間音響伝達特性に関する第１のプリセットデータと、前記被測定者の耳の外耳道伝達特性の特徴量に関する第２のプリセットデータと、を対応付けて記憶するデータ格納部であって、複数の被測定者に対して取得された複数の前記第１及び第２のプリセットデータを記憶するデータ格納部を備え、前記頭外定位フィルタ決定システムは、前記マイクユニットで収音された収音信号を周波数変換して、周波数特性を求める周波数変換部と、前記周波数特性を平滑化する平滑化部と、平滑化された前記周波数特性のピーク及びノッチを求め、前記ピーク及びノッチに基づいて前記周波数特性の特徴量をユーザ特徴量として抽出する特徴量抽出部と、前記ユーザ特徴量に基づいて、前記データ格納部に格納されている複数の第２のプリセットデータのうちの一部の第２のプリセットデータを抽出するデータ抽出部と、前記ユーザ特徴量と、抽出された前記第２のプリセットデータとを比較する比較部と、比較結果に基づいて、複数の前記第１のプリセットデータの中から第１のプリセットデータを選択する選択部と、を備えている。

　本実施の形態にかかる頭外定位処理装置は、出力ユニットから出力された測定信号をマイクユニットで収音することで取得される収音信号を周波数変換して、周波数特性を求める周波数変換部と、前記周波数特性を平滑化する平滑化部と、平滑化された前記周波数特性のピーク及びノッチを求め、前記ピーク及びノッチに基づいて前記周波数特性の特徴量をユーザ特徴量として抽出する特徴量抽出部と、前記ユーザ特徴量に類似する特徴量に対応付けられた空間音響伝達特性に基づいて、空間音響フィルタを設定する空間音響フィルタ設定部と、前記収音信号に基づいて、前記出力ユニットの特性をキャンセルする逆フィルタを算出する逆フィルタ算出部と、を備えている。

　本実施の形態にかかる頭外定位フィルタ決定装置は、音源から被測定者の耳までの空間音響伝達特性に関する第１のプリセットデータと、前記被測定者の耳の外耳道伝達特性の特徴量に関する第２のプリセットデータと、を対応付けて記憶するデータ格納部であって、複数の被測定者に対して取得された複数の前記第１及び第２のプリセットデータを記憶するデータ格納部と、ユーザ特徴量に基づいて、前記データ格納部に格納されている複数の第２のプリセットデータのうちの一部の第２のプリセットデータを抽出するデータ抽出部と、前記ユーザ特徴量と、前記第２のプリセットデータの特徴量とを比較する比較部と、比較結果に基づいて、複数の前記第１のプリセットデータの中から第１のプリセットデータを選択する選択部と、を備え、前記外耳道伝達特性の周波数特性が平滑化され、平滑化された前記周波数特性のピーク及びノッチに基づいて前記特徴量が抽出されている。

　本実施の形態にかかる頭外定位フィルタ決定方法は、ユーザに装着され、前記ユーザの耳に向けて音を出力する出力ユニットと、前記ユーザの耳に装着され、前記出力ユニットから出力された音を収音するマイクを有するマイクユニットと、を用いて、前記ユーザに対する頭外定位フィルタを決定する頭外定位フィルタ決定方法であって、前記マイクユニットで収音された収音信号を周波数変換して、周波数特性を求めるステップと、前記周波数特性を平滑化するステップと、平滑化された前記周波数特性のピーク及びノッチを求め、前記ピーク及びノッチに基づいて前記周波数特性の特徴量をユーザ特徴量として抽出するステップと、前記ユーザ特徴量に基づいて、データ格納部に格納されている複数の第２のプリセットデータのうちの一部の第２のプリセットデータを抽出するステップと、前記ユーザ特徴量と、抽出された前記第２のプリセットデータとを比較するステップと、比較結果に基づいて、複数の第１のプリセットデータの中から第１のプリセットデータを選択するステップと、を含む。

　本実施の形態にかかるプログラムは、ユーザに装着され、前記ユーザの耳に向けて音を出力する出力ユニットと、前記ユーザの耳に装着され、前記出力ユニットから出力された音を収音するマイクを有するマイクユニットと、を用いて、前記ユーザに対する頭外定位フィルタを決定する頭外定位フィルタ決定方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、前記頭外定位フィルタ決定方法は、前記マイクユニットで収音された収音信号を周波数変換して、周波数特性を求めるステップと、前記周波数特性を平滑化するステップと、平滑化された前記周波数特性のピーク及びノッチを求め、前記ピーク及びノッチに基づいて前記周波数特性の特徴量をユーザ特徴量として抽出するステップと、前記ユーザ特徴量に基づいて、データ格納部に格納されている複数の第２のプリセットデータのうちの一部の第２のプリセットデータを抽出するステップと、前記ユーザ特徴量と、抽出された前記第２のプリセットデータとを比較するステップと、比較結果に基づいて、複数の第１のプリセットデータの中から第１のプリセットデータを選択するステップと、を含む。

　本実施形態によれば、適切かつ迅速に処理を行うことができる頭外定位フィルタ決定システム、頭外定位処理装置、頭外定位フィルタ決定装置、頭外定位フィルタ決定方法、及びプログラムを提供することができる。

本実施の形態に係る頭外定位処理装置を示すブロック図である。 測定装置の構成を模式的に示す図である。 測定装置の構成を模式的に示す図である。 頭外定位フィルタ決定システムの構成を示すブロック図である。 特徴量を抽出する処理を示すフローチャートである。 平滑化特性を模式的に示すグラフである。 データ格納部に格納されているプリセットデータを示すテーブルである。 特徴量のデータを示すテーブルである。 サーバ装置における処理を示すフローチャートである。 特徴ベクトルの距離を算出する処理を示すフローチャートである。 ユーザデータと第２のプリセットデータとの相関を算出する処理を示すフローチャートである。 補間特性を模式的に示すグラフである。 プリセットデータのクラスタを説明するための図である。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

　頭外定位処理装置１００は、頭外定位処理部１０、フィルタ部４１、フィルタ部４２、及びヘッドホン４３を備えている。頭外定位処理部１０、フィルタ部４１、及びフィルタ部４２はプロセッサにより実現可能である。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

　測定処理装置２０１は、メモリ、及びプロセッサを備えている。メモリは、処理プログラムや各種パラメータや測定データなどを記憶している。プロセッサは、メモリに格納された処理プログラムを実行する。プロセッサが処理プログラムを実行することで、各処理が実行される。プロセッサは、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor），ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、又は、GPU(Graphics Processing Unit)等であってもよい。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

　頭外定位処理装置１００は、特性取得部１１１、周波数変換部１１２，平滑化部１１３、特徴量抽出部１１４と、逆フィルタ算出部１１５と、フィルタ設定部１１６と、送信部１２１と、受信部１２２を備えている。なお、頭外定位処理装置１００とサーバ装置３００とが一体の装置である場合、該装置は受信部１２２に代えてユーザデータを取得する取得部を備えていてもよい。

　特性取得部１１１は、ユーザ測定を行うため、インパルス音となる測定信号をヘッドホン４３に出力する。ヘッドホン４３が出力したインパルス音をマイクユニット２が収音する。マイクユニット２は収音信号を特性取得部１１１に出力する。なお、インパルス応答測定については、図３の説明と同様であるため、適宜説明を省略する。すなわち、頭外定位処理装置１００が、図３の測定処理装置２０１と同様の機能を有している。頭外定位処理装置１００と、マイクユニット２と、ヘッドホン４３とがユーザ測定を行う。特性取得部１１１は、収音信号に対して、Ａ／Ｄ変換や同期加算処理などを行ってもよい。

　特性取得部１１１は、外耳道伝達特性に関する測定データを取得する。特性取得部１１１は、インパルス応答測定等を行うために、図３の測定処理装置２０１と同様の機能を有している。測定データは、ユーザＵの左耳９Ｌの外耳道伝達特性に関する測定データと、右耳９Ｒの外耳道伝達特性に関する測定データとを含んでいる。ここで、時間領域の外耳道伝達特性をｆ（ｔ）とする。

　以下、図４と共に、図５を参照して外耳道伝達特性の特徴量を求める処理について説明する。図５は、特徴量を抽出する処理を示すフローチャートである。

　周波数変換部１１２が、外耳道伝達特性ｆ（ｔ）を周波数変換する（Ｓ１１）。例えば、周波数変換部１１２が、時間領域の外耳道伝達特性に対して離散フーリエ変換を行うことで、周波数振幅特性及び周波数位相特性を算出する。また、周波数変換部１１２は、離散フーリエ変換に限らず、離散コサイン変換などにより、周波数振幅特性及び周波数位相特性を算出してもよい。周波数振幅特性の代わりに、周波数パワー特性が用いられていてもよい。周波数変換で得られた周波数振幅特性をＦ（ｆ）とする。

　平滑化部１１３が、周波数振幅特性Ｆ（ｆ）を平滑化する（Ｓ１２）。平滑化手法としては、ケプストラム分析、単純移動平均、Savitzky-Golayフィルタ、平滑化スプライン、などを用いることができる。平滑化された周波数振幅特性を平滑化特性ＳＦ（ｆ）とする。

　特徴量抽出部１１４が、平滑化特性ＳＦ（ｆ）のピーク及びノッチを検出し、特徴量を抽出する（Ｓ１３）。具体的には、平滑化特性ＳＦ（ｆ）の傾きに基づいて、ピーク及びノッチを検出する。平滑化特性ＳＦ（ｆ）の極大値がピークとなり、極小値がノッチとなる。図６は、平滑化特性を模式的に示す図である。ここでは、平滑化特性に３つのピークと２つのノッチが含まれている例を示す。

　最も低い周波数のピークを１番目のピークＰ［１］とし、最も低い周波数のノッチを１番目のノッチＮ［１］とする。同様に周波数が低い側から順番に、２番目のピークＰ［２］、２番目のノッチＮ［２］、３番目のピークＰ［３］とする。ピーク、及びノッチをＰ［ｌ］、Ｎ［ｌ］として一般化する。ｌは１以上の整数であり、ピーク及びノッチの番号を示す。

　特徴量抽出部１１４は、ピーク周波数、ピーク周波数での振幅（利得）、ノッチ周波数、ノッチ周波数での振幅（利得）を特徴量として抽出する。なお、ピーク周波数での振幅、及びノッチ周波数での振幅の値を、それぞれピーク値、及びノッチ値とする。Ｐ［１］～Ｐ［３］のピーク周波数をそれぞれｆｐ１～ｆｐ３とし、ピーク値をｇｐ１～ｇｐ３とする。Ｎ［１］～Ｎ［２］のノッチ周波数をそれぞれｎｐ１～ｎｐ２とし、ノッチ値をｎｐ１～ｎｐ２とする。ピーク値、及びノッチ値は、平滑前の周波数振幅特性Ｆ（ｆ）の振幅値とするが、平滑化特性ＳＦ（ｆ）の振幅値であってもよい。もちろん、周波数パワー特性の場合は、ピーク値、及びノッチ値はパワー値となる。

　ピークＰ［１］は（ｇｐ１，ｆｐ１）の２次元ベクトルで示される。同様に、ピークＰ［２］、Ｐ［３］はそれぞれ（ｇｐ２，ｆｐ２）、（ｇｐ３，ｆｐ３）の２次元ベクトルで示される。ノッチＮ［１］、Ｎ［２］はそれぞれ（ｇｎ１，ｆｎ１）、（ｇｎ２，ｆｎ２）の２次元ベクトルで示される。

　全てのピーク及びノッチの周波数、及び振幅値を特徴量として抽出する。特徴量抽出部１１４が抽出した特徴量は、特徴ベクトルとして示される。特徴ベクトルは、ピーク数とノッチ数との和に応じた次元となっている。具体的には、ピーク数をｌ＿ｍａｘ、ノッチ数をｍ＿ｍａｘとすると、特徴ベクトルの次元数は、［２×（ｌ＿ｍａｘ＋ｍ＿ｍａｘ）］となる。例えば、ピークの数が３つ、ノッチの数が２つの場合、特徴量のベクトルは、（ｆｐ１、ｇｐ１、ｆｎ１、ｇｎ１、ｆｐ２、ｇｐ２、ｆｎ２、ｇｎ２、ｆｐ３、ｇｐ３）の１０次元となる。このように、特徴量抽出部１１４は、外耳道伝達特性の特徴量を抽出する。特徴量抽出部１１４は、左右の外耳道伝達特性の特徴量をそれぞれ抽出する。

　なお、特徴量抽出部１１４がピーク及びノッチを求める帯域は全周波数帯域であってもよく、一部の周波数帯域であってもよい。例えば、平滑化特性において、４ｋＨｚ以上の周波数帯域におけるピークとノッチを求めてもよい。

　送信部１２１は、特徴量抽出部１１４が抽出した特徴量をユーザデータとして、サーバ装置３００に送信する。ユーザデータは外耳道伝達特性に関するデータである。具体的には、ユーザデータは、ユーザの外耳道伝達特性の特徴量を含んでいる。ユーザの外耳道伝達特性の特徴量をユーザ特徴量ｈｐＬ＿Ｕ、ｈｐＲ＿Ｕとする。ユーザ特徴量ｈｐＬ＿Ｕはユーザの左耳の外耳道伝達特性の特徴量であり、ユーザ特徴量ｈｐＲ＿Ｕはユーザの左耳の外耳道伝達特性の特徴量である。

　逆フィルタ算出部１１５は外耳道伝達特性ｆ（ｔ）に基づいて、逆フィルタを算出する。例えば、逆フィルタ算出部１１５は、外耳道伝達特性ｆ（ｔ）の周波数振幅特性Ｆ（ｆ）や周波数位相特性を補正する。逆フィルタ算出部１１５は、逆離散フーリエ変換により、周波数特性と位相特性とを用いて時間信号を算出する。逆フィルタ算出部１１５は、時間信号を所定のフィルタ長で切り出すことで、逆フィルタを算出する。頭外定位処理装置１００は、逆フィルタをメモリなどに格納する。

　上記のように、逆フィルタはヘッドホン特性（ヘッドホンの再生ユニットとマイク間の特性）をキャンセルするフィルタである。頭外定位処理装置１００は、逆フィルタ算出部１１５が算出した左右の逆フィルタを記憶する。なお、逆フィルタの算出方法については、公知の手法を用いることができるため、詳細な説明を省略する。逆フィルタ算出部１１５は、左耳の外耳道伝達特性に基づいて、左の逆フィルタＬｉｎｖを生成する。逆フィルタ算出部１１５は、右耳の外耳道伝達特性に基づいて、右の逆フィルタＲｉｎｖを生成する。

　なお、頭外定位処理装置１００が上記の処理を行っているが、一部又は全ての処理は、サーバ装置３００で行われていてもよい。例えば、頭外定位処理装置１００が測定した外耳道伝達特性ｆ（ｔ）をサーバ装置３００に送信して、サーバ装置３００が、周波数変換、平滑化、特徴量抽出の処理を行ってもよい。周波数変換、平滑化、特徴量抽出の処理は、サーバ装置３００及び頭外定位処理装置１００のいずれで行われてもよい。さらには、頭外定位処理装置１００又はサーバ装置３００以外の装置が一部の処理を行ってもよい。

　サーバ装置３００について説明する。サーバ装置３００は、受信部３０１と、データ抽出部３０２と、データ格納部３０３と、比較部３０４と、選択部３０５と、送信部３０６とを備えている。

　受信部３０１は、頭外定位処理装置１００から送信されたユーザデータを受信する。ユーザデータはユーザ特徴量ｈｐＬ＿Ｕ、ｈｐＲ＿Ｕを含んでいる。データ抽出部３０２は、ユーザ特徴量に基づいて、データ格納部３０３に格納されているプリセットデータの一部を抽出する。

　データ格納部３０３は、事前測定で測定された複数の被測定者に関するデータをプリセットデータとして格納するデータベースである。データベースは、複数の記憶装置に分散されていてもよい。図７を参照して、データ格納部３０３に格納されているデータについて、説明する。図７は、データ格納部３０３に格納されているデータを示す表である。

　データ格納部３０３は、被測定者の左右の耳毎にプリセットデータを格納している。具体的には、データ格納部３０３は、被測定者ＩＤ、耳の左右、特徴量、空間音響伝達特性１、及び空間音響伝達特性２が１行に並んだテーブル形式となっている。なお、図７に示すデータ形式は一例であり、テーブル形式ではなく、各パラメータのオブジェクトをタグ等で関連付けて保持するデータ形式等を採用してもよい。

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

　１つのデータセットには、被測定者ＩＤ、耳の左右、特徴量、空間音響伝達特性１、及び空間音響伝達特性２が含まれている。特徴量は、図３に示す測定装置２００による第２の事前測定に基づくデータである。特徴量は、外耳孔よりも前にある第１の位置からマイク２Ｌ、２Ｒまでの外耳道伝達特性から抽出されている。具体的には、被測定者１の外耳道伝達特性に対して、図５の処理を施すことで、特徴量が抽出される。ユーザの特徴量と、被測定者の特徴量は、それぞれの外耳道伝達特性に対して同様の処理を施すことで、抽出される。

　被測定者Ａの左耳の特徴量は、特徴量ｈｐＬ＿Ａと示し、被測定者Ａの右耳の特徴量は、特徴量ｈｐＲ＿Ａと示している。被測定者Ｂの左耳の特徴量は、特徴量ｈｐＬ＿Ｂと示し、被測定者Ｂの右耳の特徴量は、特徴量ｈｐＲ＿Ｂと示している。

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

　被測定者Ａの左耳については、特徴量ｈｐＬ＿Ａと、空間音響伝達特性Ｈｌｓ＿Ａと、空間音響伝達特性Ｈｒｏ＿Ａとが対応付けられて、１つのデータセットとなっている。同様に、被測定者Ａの右耳については、特徴量ｈｐＲ＿Ａと、空間音響伝達特性Ｈｒｓ＿Ａと、空間音響伝達特性Ｈｌｏ＿Ａとが対応付けられて、１つのデータセットとなっている。同様に、被測定者Ｂの左耳については、特徴量ｈｐＬ＿Ｂと、空間音響伝達特性Ｈｌｓ＿Ｂと、空間音響伝達特性Ｈｒｏ＿Ｂとが対応付けられて、１つのデータセットとなっている。同様に、被測定者Ｂの右耳については、特徴量ｈｐＲ＿Ｂと、空間音響伝達特性Ｈｒｓ＿Ｂと、空間音響伝達特性Ｈｌｏ＿Ｂとが対応付けて、１つのデータセットとなっている。

　なお、空間音響伝達特性１、２のペアを第１のプリセットデータとする。すなわち、１つのデータセットを構成する空間音響伝達特性１、及び空間音響伝達特性２を第１のプリセットデータとする。１つのデータセットを構成する特徴量を第２のプリセットデータとする。１つのデータセットは、第１のプリセットデータ、及び第２のプリセットデータを含んでいる。そして、データ格納部３０３は、第１のプリセットデータと第２のプリセットデータとを被測定者の左右の耳毎に対応付けて記憶している。

　ここで、ｎ（ｎは２以上の整数）人の被測定者１に対して、第１及び第２の事前測定が予め行われているとする。この場合、データ格納部３０３には、両耳分である２ｎ個のデータセットが格納されている。

　図８を用いて、第２のプリセットデータを詳細に説明する。図８は、第２のプリセットデータを示す表である。被測定者１の左右の耳毎に、特徴量が含まれている。特徴量は、上記の通り、ピーク値、ピーク周波数、ノッチ値、及びノッチ周波数を含んでいる。ＧＰ１、ＦＰ１は、１番目のピークのピーク値、及びピーク周波数である。ＧＮ１、ＦＧ１は、１番目のノッチのノッチ値、及びノッチ周波数である。なお、図８では、２番目以降のピーク、及びノッチに関するデータを省略している。さらに、第２のプリセットデータは、平滑化特性のピーク数とノッチ数を含んでいてもよい。

　また、被測定者１毎にピーク数またはノッチ数が異なる。また、同じ被測定者１であっても、左右の耳で、ピーク数またはノッチ数が異なることがある。よって、データセット毎に、特徴量として含まれるデータ数が異なる。なお、ピーク数とノッチ数は、全周波数帯域におけるピークとノッチの数でもよく、一部の周波数帯域における数でもよい。例えば、所定の周波数以上の帯域におけるピークとノッチを特徴量としてもよい。所定の周波数は、例えば、２ｋＨｚ～４ｋＨｚの範囲にある周波数である。

　データ抽出部３０２は、ピーク数及びノッチ数が一致する第２のプリセットデータを探索する。そして、データ抽出部３０２は、ピーク数及びノッチ数が一致する第２のプリセットデータを抽出する。データ抽出部３０２は、データ格納部３０３に格納されているデータセットの中から、ピーク数及びノッチ数が一致する第２のプリセットデータを抽出する。

　例えば、図６では、ピーク数が３で、ノッチ数が２である。よって、図８に示すテーブルにおいて、ＩＤ＿Ａの被測定者の左耳と、ＩＤ＿Ｂの被測定者の右耳で、ピーク数とノッチ数が一致する。データ抽出部３０２は、ＩＤ＿Ａの被測定者１の左耳の特徴量ｈｐＬ＿Ａ、ＩＤ＿Ｂの被測定者１の右耳の特徴量ｈｐＲ＿Ｂを抽出する。データ抽出部３０２が抽出したデータを抽出データとする。

　比較部３０４は、抽出データ（例えば、特徴量ｈｐＬ＿Ａ、特徴量ｈｐＬ＿Ａ）と、ユーザデータ（例えば、ユーザ特徴量ｈｐＬ＿Ｕ）とを比較して、類似度を求める。比較部３０４は、抽出データの中で、ユーザデータに最も類似する第２のプリセットデータを求める。比較部３０４は、比較結果を選択部３０５に出力する。選択部３０５は、ユーザデータに最も類似する第２のプリセットデータに対応する第１のプリセットデータを選択する。第１のプリセットデータは、上記の通り、空間音響伝達特性１、及び空間音響伝達特性２を含んでいる。

　例えば、ユーザ特徴量ｈｐＬ＿Ｕに最も類似する特徴量がＩＤ＿Ａの被測定者１の左耳の特徴量ｈｐＬ＿Ａであるとする。選択部３０５は、特徴量ｈｐＬ＿Ａに対応する空間音響伝達特性Ｈｌｓ＿Ａ、Ｈｒｏ＿Ａを選択する。選択部３０５で選択された特性を選択特性とし、選択特性のデータを選択データとする。選択データは１つのデータセットに含まれる第１のプリセットデータである。選択データは空間音響伝達特性のペアを含んでいる。

　データ抽出部３０２、比較部３０４、及び選択部３０５は、左右のユーザ特徴量に対して、それぞれ同様の処理を行う。ユーザの左耳のユーザ特徴量ｈｐＬ＿Ｕについて、空間音響伝達特性のペア（例えば、Ｈｌｓ＿Ａ，Ｈｒｏ＿Ａ）が選択データとなる。同様に、ユーザの右耳のユーザ特徴量ｈｐＲ＿Ｕについて、空間音響伝達特性のペアが選択データとなる。選択部３０５は、ユーザのそれぞれの耳に対して、選択データを選択する。

　そして、送信部３０６は、選択データ（第１のプリセットデータ）を頭外定位処理装置１００に送信する。送信部３０６は、選択された第１のプリセットデータに対して、通信規格に応じた処理（例えば、変調処理）を行って、送信する。送信部３０６は、ユーザの左右の耳に関して、それぞれ空間音響伝達特性のペアを選択データとして送信する。

　このように、データ抽出部３０２は、ピーク及びノッチに基づいて、データ格納部３０３に格納されたデータセットの中から、一部のデータセットを抽出する。比較部３０４は、抽出されたデータセットの第２のプリセットデータをユーザデータと比較する。そして、選択部３０５は、第２のプリセットデータとユーザデータとの比較結果に基づいて、ユーザに適した第１のプリセットデータを選択する。

　受信部１２２は、送信部３０６から送信された選択データ（第１のプリセットデータ）を受信する。受信部１２２は、受信した第１のプリセットデータに対して、通信規格に応じた処理（例えば、復調処理）を行う。受信部１２２は、左耳に関する第１のプリセットデータとして、空間音響伝達特性のペアを受信する。受信部１２２は、右耳に関する第１のプリセットデータとして、空間音響伝達特性のペアを受信する。

　そして、フィルタ設定部１１６は、第１のプリセットデータに基づいて、空間音響フィルタを設定する。例えば、空間音響伝達特性のペアに含まれる空間音響伝達特性Ｈｌｓ＿ＡがユーザＵの空間音響伝達特性Ｈｌｓとなり、空間音響伝達特性Ｈｒｏ＿ＡがユーザＵの空間音響伝達特性Ｈｒｏとなる。同様に、選択データである第１のプリセットデータに含まれる空間音響伝達特性のペアが、ユーザＵの空間音響伝達特性Ｈｌｏ，Ｈｒｓとなる。ユーザＵの空間音響伝達特性Ｈｌｏ、及びＨｒｓは、図７の空間音響伝達特性１のデータから選ばれる。ユーザＵの空間音響伝達特性Ｈｌｏ及びＨｒｏは、図７の空間音響伝達特性２のデータから選ばれる。

　なお、第１のプリセットデータがフィルタ長で切り出した後のデータである場合、フィルタ設定部１１６が第１のプリセットデータをそのまま、空間音響フィルタとして設定する。例えば、空間音響伝達特性Ｈｌｓ＿ＡがユーザＵの空間音響伝達特性Ｈｌｓとなる。第１のプリセットデータがフィルタ長で切り出される前のデータである場合、フィルタ設定部１１６が空間音響伝達特性をフィルタ長に切り出す処理を行う。

　頭外定位処理装置１００は、頭外定位フィルタをメモリなどに格納する。フィルタ設定部１１６は、空間音響フィルタを図１の畳み込み演算部１１、１２、２１、２２に設定する。また、フィルタ設定部１１６は、逆フィルタ算出部１１５が算出した逆フィルタをフィルタ部４１，フィルタ部４２に設定する。頭外定位処理装置１００は、図１に示したように、４つの空間音響伝達特性Ｈｌｓ、Ｈｌｏ、Ｈｒｏ、Ｈｒｓに応じた空間音響フィルタと、逆フィルタとを用いて、演算処理を行う。頭外定位処理装置１００は、４つの空間音響フィルタと、２つの逆フィルタとを用いて、ステレオ入力信号に上記の畳み込み演算処理等を行う。

　このように、データ格納部３０３が、被測定者１毎に第１のプリセットデータと、第２のプリセットデータを対応付けて格納している。第１のプリセットデータは被測定者１の空間音響伝達特性に関するデータである。第２のプリセットデータは、被測定者１の外耳道伝達特性に関するデータである。具体的には、第２のプリセットデータは、被測定者１の外耳道伝達特性の特徴量を含んでいる。

　比較部３０４はユーザデータを、第２のプリセットデータと比較する。ユーザデータは、ユーザ測定で得られた外耳道伝達特性に関するユーザ特徴量を含んでいる。比較部３０４は、特徴量の類似度を求めている。比較部３０４は、特徴量の類似度を求めている。そして、比較部３０４は、ユーザの外耳道伝達特性と類似する被測定者１と、耳の左右とを決定する。

　選択部３０５は、決定された被測定者と耳の左右とに対応する第１のプリセットデータを読み出す。そして、送信部３０６は、選択された第１のプリセットデータを頭外定位処理装置１００に送信している。ユーザ端末である頭外定位処理装置１００は、第１のプリセットデータに基づく空間音響フィルタと、測定データに基づく逆フィルタとを用いて、頭外定位処理を行う。

　このようにすることで、ユーザＵが空間音響伝達特性を測定しなくても、適切なフィルタを決定することができる。よって、ユーザがリスニングルームなどに行く必要や、ユーザの家にスピーカなどを設置する必要がなくなる。ユーザ測定はヘッドホン装着状態で実施される。すなわち、ユーザＵがヘッドホンとマイクとを装着していれば、ユーザ個人の外耳道伝達特性を測定することができる。よって、簡便な方法で、定位効果の高い頭外定位を実現できる。なお、ユーザ測定と、頭外定位受聴に用いられるヘッドホン４３は同じタイプのものであることが好ましい。

　さらに、ユーザデータと第２のプリセットデータが周波数振幅特性のピーク及びノッチに基づく特徴量となっている。これにより、処理するデータ量を削減することができる。特に、ピーク周波数、ピーク値、ノッチ周波数、及びノッチ値が特徴量として抽出されている。これにより、データ格納部３０３が、多数の被測定者のプリセットデータを格納している場合でも、少ないデータ量で適切にマッチングを行うことができる。

　また、本実施形態にかかる方法では、多数のプリセット特性を聴く聴感テストを行う必要がない。よって、ユーザ負担を軽減することができ、利便性を向上することができる。そして、被測定者とユーザの特徴量を比較することで、特性が似ている被測定者を選ぶことができる。そして選ばれた被測定者の耳の第１のプリセットデータから音響伝達フィルタが生成されるため、高い頭外定位効果が期待できる。

　次に、図９を用いて、類似度を求める処理について説明する。図９は類似度を求める処理の一例を示すフローチャートである。本実施の形態では、比較部３０４が、ベクトル間距離または相関係数を用いて、類似度を算出している。なお、比較部３０４は、ベクトル間距離と相関係数の双方を用いて類似度を算出してもよい。

　データ抽出部３０２が、評価範囲を算出する（Ｓ２１）。評価範囲は、ピーク及びノッチを抽出する周波数帯域である。ここでは、４ｋＨｚ以上の周波数帯域を評価範囲としている。４ｋＨｚ以上の周波数帯域に、個人の特性が現れやすいからである。なお、評価範囲の下限値は４ｋＨｚに限られるものではなく、例えば２ｋＨｚであってもよい。評価範囲の上限値は、周波数変換により得られた周波数特性の最大周波数とすることができる。なお、予め評価範囲内のピーク及びノッチのみが抽出されている場合、Ｓ２１は省略することができる。

　データ抽出部３０２が、データ格納部３０３に格納されたプリセットデータの中からデータを抽出する（Ｓ２２）。すなわち、データ抽出部３０２が、評価範囲においてピーク数とノッチ数が一致する第２のプリセットデータを抽出する。

　次に、比較部３０４が、ユーザデータ、及び第２のプリセットデータを正規化及び尺度変換する。例えば、ユークリッド距離を求める場合、周波数と振幅値で評価範囲の値（単位）が異なる。このため、評価対象となる周波数帯域の最小周波数が０、最大周波数が１となるように、比較部３０４がピーク周波数とノッチ周波数を正規化する。振幅値では、評価対象の振幅値（ピーク値）の最大値が１となり、振幅値（ノッチ値）の最小値が０となるように、比較部３０４がピーク値、及びノッチ値を正規化する。例えば、図６に示す例において、横軸（周波数軸）上において、ｆｐ１～ｆｐ３の範囲が０～１となる。同様に、縦軸（振幅軸）上において、ｇｎ１～ｇｐ３の範囲が０～１となる。

　尺度変換は、対数軸において、離散的なスペクトルデータ（周波数振幅特性）が等間隔になるように包絡線データの尺度を変化する。周波数変換部で求められた周波数振幅特性は、周波数的に等間隔となっている。つまり、周波数振幅特性は、周波数線形軸において等間隔となっているため、周波数対数軸では非等間隔になっている。このため、周波数対数軸において周波数振幅特性のデータが等間隔になるように、補間処理を行う。

　周波数振幅特性において、対数軸上では、低周波数域になればなるほど隣接するデータ間隔は粗く、高周波数域になればなるほど隣接するデータ間隔は密になっている。そのため、比較部３０４は、データ間隔が粗い低周波数帯域のデータを補間する。具体的には、比較部３０４は、３次元スプライン補間等の補間処理を行うことで、対数軸において等間隔に配置された離散的な包絡線データを求める。尺度変換が行われた包絡線データを、尺度変換データとする。尺度変換データは、周波数と振幅値またはパワー値とが対応付けられているスペクトルとなる。

　対数尺度に変換する理由について説明する。一般的に人間の感覚量は対数に変換されていると言われている。そのため、聴こえる音の周波数も対数軸で考えることが重要になる。尺度変換することで、上記の感覚量においてデータが等間隔となるため、全ての周波数帯域でデータを等価に扱えるようになる。この結果、数学的な演算、周波数帯域の分割や重み付けが容易になり、安定した結果を得ることが可能になる。なお、比較部３０４は、対数尺度に限らず、人間の聴覚に近い尺度（聴覚尺度と称する）へ包絡線データを変換すればよい。聴覚尺度としては、対数尺度（Ｌｏｇスケール）、メル（ｍｅｌ）尺度、バーク（Ｂａｒｋ）尺度、ＥＲＢ（Equivalent Rectangular Bandwidth）尺度等で尺度変換をしてもよい。比較部３０４は、データ補間により、包絡線データを聴覚尺度で尺度変換する。例えば、比較部３０４は、聴覚尺度においてデータ間隔が粗い低周波数帯域のデータを補間することで、低周波数帯域のデータを密にする。聴覚尺度で等間隔なデータは、線形尺度（リニアスケール）では低周波数帯域が密、高周波数帯域が粗なデータとなる。このようにすることで、比較部３０４は、聴覚尺度で等間隔な尺度変換データを生成することができる。もちろん、尺度変換データは、聴覚尺度において、完全に等間隔なデータでなくてもよい。

　Ｓ２３、及びＳ２５において、正規化、及び尺度変換は同じ処理でなくてもよい。例えば、距離を求める場合の尺度と、相関係数を求めるための尺度は異なっていてもよい。さらに、正規化、及び尺度変換の一方のみを行ってもよい。あるいは、正規化、及び尺度変換を省略してもよい。正規化と尺度変換の処理順序は、どちらを先に行ってもよく任意である。

　次に、比較部３０４は、特徴ベクトル間の距離を算出する（Ｓ２４）。特徴ベクトル間の距離を求めるための処理について図１０を用いて説明する。図１０は、距離を求める処理を示すフローチャートである。ここでは、比較部３０４が、ユーザデータと第２のプリセットデータとについて、特徴ベクトルのユークリッド距離を求めている。まず、初期化のため、ｌ＝０、ｍ＝０、ｑ＝０とする（Ｓ３１）。ｑはユークリッド距離を示す。

　比較部３０４は、ｌ＝ｌ＿ｍａｘであるか否かを判定する（Ｓ３２）。ｌ＿ｍａｘは、ピーク数を示す整数である。ｌ＝ｌ＿ｍａｘではないと判定された場合（Ｓ３２のＮＯ）、ｑ＋＝｜｜ＡＰ［ｌ］－ＢＰ［ｌ］｜｜とする（Ｓ３３）。ＡＰ［ｌ］は、ユーザデータにおけるｌ番目のピークを示す二次元ベクトルである。ＢＰ［ｌ］は、第２のプリセットデータにおけるｌ番目のピークを示す二次元ベクトルである。比較部３０４は、ｌ番目のピーク同士のピーク間のユークリッド距離を求める。

　比較部３０４は、ｌをインクリメントする（Ｓ３４）。そして、ｌ＝ｌ＿ｍａｘとなるまで、Ｓ３２～Ｓ３４の処理を繰り返す。これにより、全てのピーク間の距離が求められる。つまり、ｑはピーク間の距離をｌ＿ｍａｘ回だけ加算した値となる。ｌ＿ｍａｘ＝３の場合、１番目のピーク同士のピーク間距離（第１のピーク間距離）と、２番目のピーク同士のピーク間距離（第２のピーク間距離）と、３番目のピーク同士のピーク間距離（第３のピーク間距離）が求められる。Ｓ３３において、ｑは、第１～第３のピーク間距離の総和となる。

　ｌ＝ｌ＿ｍａｘと判定された場合（Ｓ３２のＹＥＳ）、比較部３０４は、ｍ＝ｍ＿ｍａｘであるか否かを判定する（Ｓ３５）。ｍ＿ｍａｘは、ノッチ数を示す整数である。ｍ＝ｍ＿ｍａｘではない場合（Ｓ３５のＮＯ）、ｑ＋＝｜｜ＡＮ［ｍ］－ＢＮ［ｍ］｜｜とする（Ｓ３６）。ＡＰ［ｍ］は、ユーザデータにおけるｍ番目のノッチを示す二次元ベクトルである。ＢＰ［ｍ］は、第２のプリセットデータにおけるｍ番目のノッチを示す二次元ベクトルである。比較部３０４は、ｍ番目のノッチ同士のノッチ間のユークリッド距離を求める。なお、上記の処理において、ＡＰ［ｌ］，ＡＮ［ｌ］、及びＢＰ［ｌ］、ＢＮ［ｌ］は、Ｓ２３で正規化及び尺度変換が行われたデータとなっている。

　比較部３０４は、ｍをインクリメントする（Ｓ３７）。そして、ｍ＝ｍ＿ｍａｘとなるまで、Ｓ３５～Ｓ３７の処理を繰り返す。これにより、全てのノッチ間の距離が求められる。つまり、ｑはｌ個のピーク間の距離と、ｍ個のノッチ間の距離との総和となる。ｌ＿ｍａｘ＝３、ｍ＿ｍａｘ＝２の場合、ｑは、第１～第３のピーク間距離と、第１～第２のピーク間距離との総和となる。

　そして、比較部３０４はｑ＝ｑ／（ｌ＿ｍａｘ＋ｍ＿ｍａｘ）とする。これにより、ｑが、（ｌ＿ｍａｘ＋ｍ＿ｍａｘ）個の距離の平均値となる。このようにして、特徴ベクトル間の距離を求めることができる。上記のように、ピーク数及びノッチ数が一致する第２のプリセットデータが抽出されているため、適切に特徴ベクトル間の距離を求めることができる。

　図９の説明に戻る。比較部３０４は、相関係数を算出する（Ｓ２６）。図１１を用いて、相関係数を求めるための処理について説明する。なお、以下の処理においてもＡＰ［ｌ］、ＡＮ［ｍ］、ＢＰ［ｌ］、ＢＮ［ｍ］は、Ｓ２５において、正規化及び尺度変換されたデータとなっている。

　比較部３０４は、特徴量のデータを補間する（Ｓ４１）。図１２に特徴量のデータを線形補間する例を示す。ここでは、ユーザデータが３つのピークＡＰ［１］～ＡＰ［３］と２つのノッチＡＮ［１］～ＡＮ［２］を有している。また、第２のプリセットデータが３つのピークＢＰ［１］～ＢＰ［３］と２つのノッチＢＮ［１］～ＢＮ［２］を有している。比較部３０４は、ピークとノッチとの間の振幅値を線形補間により算出する。もちろん、線形補間に限らず、スプライン補間などを用いてもよい。ユーザデータを補間したデータを補間データｌｉｎＡＦ（ｆ）とし、第２のプリセットデータを補間したデータを補間データｌｉｎＢＦ（ｆ）とする。

　補間データを生成する理由について説明する。相関を見る２つのデータのピークとノッチの数が少ない場合がある。その場合、十分に２つの波形の類似性を評価することが困難となる。よって、ピークとノッチとの間のデータ（振幅値）を補間している。これにより、外耳道伝達特性の相関を精度良く求めることができる。

　次に、比較部３０４が、補間データの評価範囲を算出する（Ｓ４２）。例えば、補間後、評価する２つのデータの最大周波数が異なる場合がある。この場合は２つの最大周波数の小さい周波数までを周波数軸の評価範囲の最大値とする。図１１に示す例においては、ＢＰ[３]のピーク周波数が、ＡＰ[３]のピーク周波数よりも大きい。よって、ＡＰ［３］のピーク周波数を最大周波数として、補間データｌｉｎＡＦ（ｆ）、ｌｉｎＢＦ（ｆ）を生成する。つまり、評価範囲の最大値は、ＡＰ［ｌ＿ｍａｘ］、ＡＮ［ｍ＿ｍａｘ］、ＢＰ［ｌ＿ｍａｘ］、ＢＮ［ｍ＿ｍａｘ］の周波数に基づいて設定される。

　ＡＰ［ｌ＿ｍａｘ］のピーク周波数がＡＮ［ｍ＿ｍａｘ］のノッチ周波数より大きく、かつ、ＢＰ［ｌ＿ｍａｘ］のピーク周波数が、ＢＮ［ｍ＿ｍａｘ］のノッチ周波数よりも大きい場合、ＡＰ［ｌ＿ｍａｘ］のピーク周波数とＢＰ［ｌ＿ｍａｘ］のピーク周波数の内、小さい方のピーク周波数を補間データの最大周波数とする。ＡＰ［ｌ＿ｍａｘ］のピーク周波数がＡＮ［ｍ＿ｍａｘ］のノッチ周波数より小さく、かつ、ＢＰ［ｌ＿ｍａｘ］のピーク周波数が、ＢＮ［ｍ＿ｍａｘ］のノッチ周波数よりも小さい場合、ＡＮ［ｍ＿ｍａｘ］のノッチ周波数とＢＮ［ｍ＿ｍａｘ］のノッチ周波数の内、小さい方のノッチ周波数を補間データの最大周波数とする。

　周波数軸の評価範囲の最小値は個人特性が現れやすい４ｋＨｚとしてもよい。耳介特性の測定方法によって、個人特性が現れやすい周波数領域が異なることがあるため、周波数軸の評価範囲の最小値は４ｋＨｚである必要はない。Ｓ２１において説明したように、最小値は２ｋＨｚ～４ｋＨｚの範囲とすることができる。Ｓ４２で算出された評価範囲と、Ｓ２１で算出された評価範囲は異なっていてもよく、同じであってもよい。

　そして、比較部３０４が相関係数を算出する（Ｓ４３）。具体的には、比較部３０４は、評価範囲において、補間データｌｉｎＡＦ（ｆ）と補間データｌｉｎＢＦ（ｆ）の相関係数ｒを算出する。

　図９の説明に戻る。比較部３０４は、ユークリッド距離ｑと相関係数ｒとに基づいて類似度を算出する（Ｓ２７）。ユークリッド距離ｑは値が小さいほど距離が近いこと、つまり特性が似ていることを示す。相関係数ｒは－１～＋１の間で値を取り、＋１に近いほど似ていることを示す。よって、（１－ｒ）の値が小さいほど、特性が類似していることとなる。比較部３０４は、類似度をｑ＋（１－ｒ）とする。あるいは、比較部３０４は、類似度をｑ＊（１－ｒ）としてもよい。さらには、比較部３０４は、ｑと（１－ｒ）に重み付けを行ってもよい。例えば、比較部３０４は、重み付けのための係数をｑ及び（１－ｒ）の少なくとも一方に乗じてもよい。

　比較部３０４は、Ｓ２２で抽出された全てのデータに対して、ユーザ特性との類似度を算出する。つまり、比較部３０４は、ピーク数とノッチ数が等しい第２のプリセットデータのそれぞれに対して、ユーザデータとの類似度を算出する。そして、選択部３０５が、類似度が最も高い第２のプリセットデータに対応する第１のプリセットデータを選択する（Ｓ２８）。本実施の形態では、相関係数と距離とに基づいて類似度を求めているため、ユーザに特性が似ている被測定者１を選ぶことができる。そして選ばれた被測定者の耳の第１のプリセットデータを選択部３０５が選択するため、高い頭外定位効果が期待できる。

　なお、上記の説明では、相関係数と距離とに基づいて、類似度が求められているが、相関係数と距離のいずれか一方のみに基づいて、類似度が求められていてもよい。さらに、本実施の形態では、ピーク数とノッチ数とが一致する第２のプリセットデータのみを抽出しているため、特徴ベクトルの次元数を揃えることができる。これにより、ベクトル間距離を適切に算出することができ、より適切なマッチングを行うことができる。

　また、上記の説明では、補間データｌｉｎＡＦ（ｆ）と補間データｌｉｎＢＦ（ｆ）の相関係数ｒを求めたが、比較部３０４は周波数振幅特性Ｆ（ｆ）と補間データｌｉｎＢＦ（ｆ）との相関係数を求めてもよい。あるいは、比較部３０４は平滑化特性ＳＦ（ｆ）と補間データｌｉｎＢＦ（ｆ）との相関係数を求めてもよい。この場合、頭外定位処理装置１００が外耳道伝達特性ｆ（ｔ）、周波数振幅特性Ｆ（ｆ）又は平滑化特性ＳＦ（ｆ）をサーバ装置３００に送信すればよい。また、周波数振幅特性Ｆ（ｆ）又は平滑化特性ＳＦ（ｆ）を求めるための処理の一部又は全部が、サーバ装置３００で行われてもよい。

変形例
　変形例では、第２のプリセットデータをクラスタリングしている。図１３は、ピーク数とノッチ数とに基づいてクラスタリングを行った例を説明するためのテーブルである。実施の形態１では、特徴ベクトル間の距離を求めるため、ピーク数及びノッチ数がユーザ特徴量と一致する第２のプリセットデータが抽出されている。したがって、ピーク数及びノッチ数に応じて、予め第２のプリセットデータをクラスタリングしておくことで、データ抽出の処理を迅速に行うことができる。例えば、ピーク数が３、ノッチ数が２の場合、データ抽出部３０２が、クラスタ３３０に含まれる第２のプリセットデータを抽出する。

　もちろん、ピーク数、及びノッチ数以外を用いて、第２のプリセットデータをクラスタ（グループ）に分けてもよい。例えば、特徴ベクトルに応じて、クラスタリングを行ってもよい。具体的には、ｋ平均法等を用いて、クラスタリングを行うことができる。また、クラスタリングは、階層型クラスタリングであってもよく、非階層型クラスタリングであってもよい。また、各クラスタに十分な数の第２のプリセットデータ含まれるようにクラスタリングを行うことが好ましい。

　データ抽出部３０２は、ユーザ特徴量が属するクラスタの第２のプリセットデータを抽出すればよい。データ格納部３０３では、複数の前記第２のプリセットデータが２以上のクラスタに分類されていればよい。データ抽出部３０２は、ユーザ特徴量が属するクラスタに含まれる第２のプリセットデータを抽出する。

　頭外定位処理装置１００、及び測定処理装置２０１が、測定結果に応じて、フィルタを適切に生成するための演算処理を行っている。頭外定位処理装置１００、及び測定処理装置２０１は、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、タブレット端末、スマートホン等であり、メモリ、及びプロセッサを備えている。メモリは、処理プログラムや各種パラメータや測定データなどを記憶している。プロセッサは、メモリに格納された処理プログラムを実行する。プロセッサが処理プログラムを実行することで、各処理が実行される。プロセッサは、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor），ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、又は、GPU(Graphics Processing Unit)等であってもよい。

　なお、図１，図２のブロック図のうち、一部のブロックを省略することが可能である。例えば、図２において、送信部１２１，送信部３０６、受信部１２２、及び受信部３０１は、他の装置に設けられていてもよい。さらに、複数の装置が分散して処理を行ってもよい。図５，図９のフローチャートのうち、一部，又は全部の処理については省略することが可能である。例えば、Ｓ２３～Ｓ２７は、他の比較処理に置き換えることができる。つまり、Ｓ２３～Ｓ２７以外の処理により、比較部３０４がユーザ特徴量と、第２のプリセットデータとを比較してもよい。

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

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

　この出願は、２０１９年９月２５日に出願された日本出願特願２０１９－１７４２３２を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

　本開示は、頭外定位処理のフィルタ生成に適用可能である。

　Ｕ　ユーザ
　１　被測定者
　２Ｌ　左マイク
　２Ｒ　右マイク
　５Ｌ　左スピーカ
　５Ｒ　右スピーカ
　９Ｌ　左耳
　９Ｒ　右耳
　１０　頭外定位処理部
　１１　畳み込み演算部
　１２　畳み込み演算部
　２１　畳み込み演算部
　２２　畳み込み演算部
　２４　加算器
　２５　加算器
　４１　フィルタ部
　４２　フィルタ部
　４３　ヘッドホン
　１００　頭外定位処理装置
　１１１　特性取得部
　１１２　周波数変換部
　１１３　平滑化部
　１１４　特徴量抽出部
　１１５　逆フィルタ算出部
　１１６　フィルタ設定部
　１２１　送信部
　１２２　受信部
　２００　測定装置
　２０１　測定処理装置
　３００　サーバ装置
　３０１　受信部
　３０２　データ抽出部
　３０３　データ格納部
　３０４　比較部
　３０５　選択部
　３０６　送信部

Claims (11)

1. 　ユーザに装着され、前記ユーザの耳に向けて音を出力する出力ユニットと、
   　前記ユーザの耳に装着され、前記出力ユニットから出力された音を収音するマイクユニットと、
   　前記出力ユニットに対して測定信号を出力するとともに、前記マイクユニットから出力された収音信号を測定する測定処理装置と、
   　前記測定処理装置と通信可能なサーバ装置と、を備えた頭外定位フィルタ決定システムであって、
   　前記サーバ装置は、
   　音源から被測定者の耳までの空間音響伝達特性に関する第１のプリセットデータと、前記被測定者の耳の外耳道伝達特性の特徴量に関する第２のプリセットデータと、を対応付けて記憶するデータ格納部であって、複数の被測定者に対して取得された複数の前記第１及び第２のプリセットデータを記憶するデータ格納部を備え、
   　前記頭外定位フィルタ決定システムは、
   　前記マイクユニットで収音された収音信号を周波数変換して、周波数特性を求める周波数変換部と、
   　前記周波数特性を平滑化する平滑化部と、
   　平滑化された前記周波数特性のピーク及びノッチを求め、前記ピーク及びノッチに基づいて前記周波数特性の特徴量をユーザ特徴量として抽出する特徴量抽出部と、
   　前記ユーザ特徴量に基づいて、前記データ格納部に格納されている複数の第２のプリセットデータのうちの一部の第２のプリセットデータを抽出するデータ抽出部と、
   　前記ユーザ特徴量と、抽出された前記第２のプリセットデータとを比較する比較部と、
   　比較結果に基づいて、複数の前記第１のプリセットデータの中から第１のプリセットデータを選択する選択部と、を備えた頭外定位フィルタ決定システム。
2. 　前記データ抽出部が、前記ピーク及び前記ノッチの数を用いて、前記第２のプリセットデータを抽出している請求項１に記載の頭外定位フィルタ決定システム。
3. 　前記データ抽出部が、所定の周波数帯域にある前記ピーク及びノッチの数がユーザデータと一致する前記第２のプリセットデータを抽出している請求項２に記載の頭外定位フィルタ決定システム。
4. 　前記特徴量が、
   　所定の周波数帯域にある前記ピークのピーク周波数、及び前記ピーク周波数におけるピーク値を含み、かつ、前記所定の周波数帯域にある前記ノッチのノッチ周波数、及び前記ノッチ周波数におけるノッチ値を含んでいる請求項１～３のいずれか１項に記載の頭外定位フィルタ決定システム。
5. 　前記比較部は、前記ユーザ特徴量を含む特徴ベクトルと、前記第２のプリセットデータの特徴量を含む特徴ベクトルとの距離に基づいて類似度を求めている請求項１～４のいずれか１項に記載の頭外定位フィルタ決定システム。
6. 　前記第２のプリセットデータにおいて、前記ピークと前記ノッチとの間を補間した補間特性と、ユーザ特性との相関に基づいて類似度を求めている請求項１～５のいずれか１項に記載の頭外定位フィルタ決定システム。
7. 　前記データ格納部では、複数の前記第２のプリセットデータが２以上のクラスタに分類されており、
   　前記データ抽出部は、
   　前記ユーザ特徴量が属するクラスタに含まれる第２のプリセットデータを抽出する請求項１～６のいずれか１項に記載の頭外定位フィルタ決定システム。
8. 　出力ユニットから出力された測定信号をマイクユニットで収音することで取得される収音信号を周波数変換して、周波数特性を求める周波数変換部と、
   　前記周波数特性を平滑化する平滑化部と、
   　平滑化された前記周波数特性のピーク及びノッチを求め、前記ピーク及びノッチに基づいて前記周波数特性の特徴量をユーザ特徴量として抽出する特徴量抽出部と、
   　前記ユーザ特徴量に類似する特徴量に対応付けられた空間音響伝達特性に基づいて、空間音響フィルタを設定する空間音響フィルタ設定部と、
   　前記収音信号に基づいて、前記出力ユニットの特性をキャンセルする逆フィルタを算出する逆フィルタ算出部と、を備えた頭外定位処理装置。
9. 　音源から被測定者の耳までの空間音響伝達特性に関する第１のプリセットデータと、前記被測定者の耳の外耳道伝達特性の特徴量に関する第２のプリセットデータと、を対応付けて記憶するデータ格納部であって、複数の被測定者に対して取得された複数の前記第１及び第２のプリセットデータを記憶するデータ格納部と、
   　ユーザ特徴量に基づいて、前記データ格納部に格納されている複数の第２のプリセットデータのうちの一部の第２のプリセットデータを抽出するデータ抽出部と、
   　前記ユーザ特徴量と、前記第２のプリセットデータの特徴量とを比較する比較部と、
   　比較結果に基づいて、複数の前記第１のプリセットデータの中から第１のプリセットデータを選択する選択部と、を備え、
   　前記外耳道伝達特性の周波数特性が平滑化され、平滑化された前記周波数特性のピーク及びノッチに基づいて前記特徴量が抽出されている、頭外定位フィルタ決定装置。
10. 　ユーザに装着され、前記ユーザの耳に向けて音を出力する出力ユニットと、
    　前記ユーザの耳に装着され、前記出力ユニットから出力された音を収音するマイクを有するマイクユニットと、を用いて、前記ユーザに対する頭外定位フィルタを決定する頭外定位フィルタ決定方法であって、
    　前記マイクユニットで収音された収音信号を周波数変換して、周波数特性を求めるステップと、
    　前記周波数特性を平滑化するステップと、
    　平滑化された前記周波数特性のピーク及びノッチを求め、前記ピーク及びノッチに基づいて前記周波数特性の特徴量をユーザ特徴量として抽出するステップと、
    　前記ユーザ特徴量に基づいて、データ格納部に格納されている複数の第２のプリセットデータのうちの一部の第２のプリセットデータを抽出するステップと、
    　前記ユーザ特徴量と、抽出された前記第２のプリセットデータとを比較するステップと、
    　比較結果に基づいて、複数の第１のプリセットデータの中から第１のプリセットデータを選択するステップと、を含む頭外定位フィルタ決定方法。
11. 　ユーザに装着され、前記ユーザの耳に向けて音を出力する出力ユニットと、
    　前記ユーザの耳に装着され、前記出力ユニットから出力された音を収音するマイクを有するマイクユニットと、を用いて、前記ユーザに対する頭外定位フィルタを決定する頭外定位フィルタ決定方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
    　前記頭外定位フィルタ決定方法は、
    　前記マイクユニットで収音された収音信号を周波数変換して、周波数特性を求めるステップと、
    　前記周波数特性を平滑化するステップと、
    　平滑化された前記周波数特性のピーク及びノッチを求め、前記ピーク及びノッチに基づいて前記周波数特性の特徴量をユーザ特徴量として抽出するステップと、
    　前記ユーザ特徴量に基づいて、データ格納部に格納されている複数の第２のプリセットデータのうちの一部の第２のプリセットデータを抽出するステップと、
    　前記ユーザ特徴量と、抽出された前記第２のプリセットデータとを比較するステップと、
    　比較結果に基づいて、複数の第１のプリセットデータの中から第１のプリセットデータを選択するステップと、を含むプログラム。

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