WO2023281899A1 - 情報処理方法、情報処理装置、およびプログラム - Google Patents

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WO2023281899A1
WO2023281899A1 PCT/JP2022/018124 JP2022018124W WO2023281899A1 WO 2023281899 A1 WO2023281899 A1 WO 2023281899A1 JP 2022018124 W JP2022018124 W JP 2022018124W WO 2023281899 A1 WO2023281899 A1 WO 2023281899A1
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WO
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sound pressure
pressure distribution
space
information processing
value
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PCT/JP2022/018124
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French (fr)
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光波 田中
敦 坂口
Original Assignee
パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカ
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Publication date
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Priority to US18/396,232 priority patent/US20240135952A1/en

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    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L25/00—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00
    • G10L25/03—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 characterised by the type of extracted parameters
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10K—SOUND-PRODUCING DEVICES; METHODS OR DEVICES FOR PROTECTING AGAINST, OR FOR DAMPING, NOISE OR OTHER ACOUSTIC WAVES IN GENERAL; ACOUSTICS NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G10K15/00—Acoustics not otherwise provided for
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04R—LOUDSPEAKERS, MICROPHONES, GRAMOPHONE PICK-UPS OR LIKE ACOUSTIC ELECTROMECHANICAL TRANSDUCERS; DEAF-AID SETS; PUBLIC ADDRESS SYSTEMS
    • H04R3/00—Circuits for transducers, loudspeakers or microphones
    • H04R3/12—Circuits for transducers, loudspeakers or microphones for distributing signals to two or more loudspeakers

Definitions

  • the present invention relates to an information processing method, an information processing device, and a program.
  • Patent Document 1 There is a technique for simulating a sound field based on acoustic parameters input in an interactive form (see Patent Document 1).
  • the present invention provides an information processing method capable of appropriately determining acoustic parameters.
  • An information processing method acquires a target distribution indicating a target sound pressure distribution in a space, acquires an initial value of a parameter value that is a value of an acoustic parameter in the space, and converts the initial value to the Acquiring the sound pressure distribution in the space by executing an acoustic simulation using the parameter values, updating the parameter values so that the acquired sound pressure distribution approaches the target distribution, and using the updated parameter values as This is an information processing method for output.
  • the information processing method of the present invention can appropriately determine acoustic parameters.
  • FIG. 1 is a schematic diagram showing a space in which parameter values are determined according to the embodiment.
  • FIG. 2 is a block diagram showing functions of the information processing apparatus according to the embodiment.
  • FIG. 3 is a flowchart showing a first example of an information processing method according to the embodiment.
  • FIG. 4 is an explanatory diagram showing calculation of a gradient in the embodiment.
  • FIG. 5 is a flowchart showing a second example of the information processing method according to the embodiment.
  • FIG. 6 is an explanatory diagram showing an example of target distribution in the embodiment.
  • FIG. 7 is an explanatory diagram showing an example of the initial value of the sound absorption coefficient, the sound pressure distribution, and the difference between the sound pressure distribution and the target distribution in the embodiment.
  • FIG. 1 is a schematic diagram showing a space in which parameter values are determined according to the embodiment.
  • FIG. 2 is a block diagram showing functions of the information processing apparatus according to the embodiment.
  • FIG. 3 is a flowchart showing a first example of an information processing method according
  • FIG. 8 is an explanatory diagram showing an example of a sound absorption coefficient after updating, a sound pressure distribution, and a difference between the sound pressure distribution and the target distribution according to the embodiment.
  • FIG. 9 is an explanatory diagram showing an image used to acquire the position of the microphone in space in the embodiment.
  • FIG. 10 is an explanatory diagram showing estimated positions of microphones in space in the embodiment.
  • FIG. 11 is a schematic diagram showing the space in which the amplitude and phase of the loudspeaker are determined in the modified example of the embodiment.
  • FIG. 12 is a flow diagram showing an information processing method according to a modification of the embodiment.
  • acoustic simulation is performed using manually determined acoustic parameters, and the acoustic parameters are adjusted manually to obtain the desired sound pressure distribution.
  • the acoustic parameters are adjusted manually to obtain the desired sound pressure distribution.
  • an information processing method obtains a target distribution indicating a target of sound pressure distribution in a space, and obtains an initial parameter value, which is a value of an acoustic parameter in the space.
  • a sound pressure distribution in the space is obtained by performing an acoustic simulation using the initial value as the parameter value, and the parameter value is adjusted so that the obtained sound pressure distribution approaches the target distribution. and outputting the updated parameter value.
  • the information processing method can appropriately determine acoustic parameters.
  • a new sound pressure distribution in the space is obtained by executing an acoustic simulation using the updated parameter value, and the obtained new sound pressure distribution is When it is determined whether or not a predetermined condition is satisfied as a condition indicating that the target distribution has been approached, and the updated parameter value is output, the new sound pressure distribution satisfies the predetermined condition.
  • the updated parameter value may be output when it is determined that the condition is satisfied.
  • the parameter value is output when the new sound pressure distribution acquired by executing the acoustic simulation approaches the target distribution. It is ensured that the sound pressure distribution obtained by is a parameter value relatively close to the target distribution. In other words, it can be said that the output parameter value is a parameter capable of realizing a target distribution or a sound pressure distribution relatively close to the target distribution. Therefore, the information processing method according to one aspect of the present invention can more appropriately determine acoustic parameters.
  • the value of the function indicating the difference between the new sound pressure distribution and the target distribution in the parameter value is smaller than a predetermined value;
  • the slope of the function indicating the difference between the new sound pressure distribution and the target distribution is smaller than a predetermined value near the parameter value;
  • at each variable value between the new sound pressure distribution and the target distribution At least one of the following: (d) the average of the absolute values of the differences is equal to or less than a predetermined value and the difference in each variable value is within a predetermined range; Satisfaction of one of the above conditions may be used as the predetermined condition.
  • the information processing method can more easily and appropriately determine acoustic parameters.
  • the difference between the new sound pressure distribution and the target distribution may be a root mean square error between the sound pressure distribution and the target distribution.
  • the difference between the sound pressure distribution obtained by executing the acoustic simulation and the target distribution is obtained from the root mean square error, so that the determination of acoustic parameters becomes easier. Therefore, the information processing method according to one aspect of the present invention can more easily and appropriately determine acoustic parameters.
  • the parameter values may be updated using the steepest descent method, Newton's method, or Bayesian optimization.
  • parameter values are updated using the steepest descent method, Newton's method, or Bayesian optimization, which makes it easier to update parameter values. Therefore, the information processing method according to one aspect of the present invention can more easily and appropriately determine acoustic parameters.
  • the acoustic simulation may be performed by a finite element method, a sound ray method, or a virtual image method.
  • the information processing method can more easily and appropriately determine acoustic parameters.
  • the acoustic parameters include the sound absorption coefficient of the walls that make up the space, the shape of the space, the position of the speaker placed in the space, the amplitude or phase of the sound output by the speaker placed in the space, Alternatively, it may include the position of an object located within said space.
  • the acoustic parameters include the sound absorption coefficient of the walls that make up the space, the shape of the space, the position of the speaker placed in the space, the amplitude or phase of the sound output by the speaker placed in the space, or , the position of an object placed in space can be determined appropriately.
  • the acoustic parameter is the sound absorption coefficient of a plurality of walls forming the space, and when updating the parameter value, the same value is set as the sound absorption coefficient of two or more of the plurality of walls.
  • the parameter value may be updated by doing.
  • the information processing method can appropriately determine acoustic parameters while contributing to reduction in power saving.
  • the target distribution may be a sound pressure distribution actually measured in the space.
  • the information processing method can appropriately determine acoustic parameters that realize an existing space.
  • the target distribution may be a desired sound pressure distribution in the space.
  • the information processing method can appropriately determine acoustic parameters that realize an existing space.
  • an information processing method obtains a parameter value, which is a value of an acoustic parameter in a space, and executes an acoustic simulation using the parameter value, thereby obtaining Obtaining a first sound pressure distribution and a second sound pressure distribution within a second region in the space, and adjusting the parameter so as to increase the difference between the obtained first sound pressure distribution and the second sound pressure distribution
  • An information processing method for updating a value and outputting the updated parameter value is a value of an acoustic parameter in a space.
  • the information processing method can appropriately determine acoustic parameters.
  • a new first sound pressure distribution and a new second sound pressure distribution in the space are obtained by executing an acoustic simulation using the updated parameter values.
  • the acquired new first sound pressure distribution and the new second sound pressure distribution indicate that the difference between the first sound pressure distribution and the second sound pressure distribution is increased in advance.
  • the new first sound pressure distribution and the new second sound pressure distribution meet the predetermined condition.
  • the updated parameter value may be output when it is determined that the condition is satisfied.
  • the parameter value is output when the difference between the new first sound pressure distribution and the new second sound pressure distribution obtained by executing the acoustic simulation is relatively large. It is ensured that the value is a parameter value with a relatively large difference between the first sound pressure distribution and the second sound pressure distribution obtained by acoustic simulation using the parameter value. In other words, it can be said that the output parameter value is a parameter value capable of realizing the first sound pressure distribution and the second sound pressure distribution having a relatively large difference. Therefore, the information processing method according to one aspect of the present invention can more appropriately determine acoustic parameters.
  • the slope of the function indicating the difference between the new first sound pressure distribution and the new second sound pressure distribution near the parameter value is a predetermined
  • the difference between the new first sound pressure distribution and the new second sound pressure distribution is equal to or greater than a predetermined value
  • the number of acoustic simulation executions is equal to or greater than a predetermined value. It may be used as the predetermined condition that at least one of the following conditions is satisfied.
  • the information processing method can more easily and appropriately determine acoustic parameters.
  • an information processing apparatus is an information processing apparatus executed by an information processing apparatus including an acquisition unit, a calculation unit, and an output unit, wherein the acquisition unit includes a sound pressure distribution in space acquires a target distribution indicating a target of, acquires an initial value of a parameter value that is a value of an acoustic parameter in the space, and executes an acoustic simulation using the initial value as the parameter value, an information processing device that acquires a sound pressure distribution in the space, updates the parameter value so that the acquired sound pressure distribution approaches the target distribution, and the output unit outputs the updated parameter value.
  • an information processing apparatus is an information processing apparatus executed by an information processing apparatus including an acquisition unit, a calculation unit, and an output unit, wherein the acquisition unit is configured to acquire acoustic parameters in a space. A parameter value is obtained, and the calculation unit executes an acoustic simulation using the parameter value to obtain a first sound pressure distribution in a first region in the space and a second sound pressure distribution in the second region in the space. and update the parameter value so as to increase the difference between the acquired first sound pressure distribution and the second sound pressure distribution, and the output unit updates the parameter It is an information processing device that outputs a value.
  • a program according to one aspect of the present invention is a program that causes a computer to execute the above information processing method.
  • these general or specific aspects may be realized by a system, device, integrated circuit, computer program, or a recording medium such as a computer-readable CD-ROM. Or it may be realized by any combination of recording media.
  • the information processing apparatus of the present embodiment calculates the values of the acoustic parameters of the space based on the sound pressure distribution actually measured in the space. (also called parameter values).
  • an acoustic parameter is a parameter related to sound propagation or distribution in space, and may include one or more acoustic parameters.
  • Acoustic parameters include the sound absorption coefficient of the walls that make up the space, the shape of the space, the position of the speaker placed in the space, the amplitude or phase of the sound output by the speaker placed in the space, or the sound that is placed in the space. contains the position of the object
  • the acoustic parameters estimated by the information processing device may be part or all of the acoustic parameters of the space.
  • the information processing device estimates the sound absorption coefficient, which is part of the acoustic parameters of the space.
  • the part of the acoustic parameters of the space that is, the acoustic parameters excluding the sound absorption coefficient (for example, the shape of the space and the positions of the speakers) are determined in advance and are not changed.
  • the part of the acoustic parameters of the space that is, the acoustic parameters other than the sound absorption coefficient, is fixed in the process of estimating the above part, that is, the sound absorption coefficient.
  • FIG. 1 is a schematic diagram showing a space S in which parameter values are determined according to the present embodiment. A perspective view of the space S is shown in FIG.
  • the space S shown in FIG. 1 is, as an example, a space having a rectangular parallelepiped shape.
  • the shape of the space S for which parameter values are determined by the information processing apparatus of the present embodiment is not limited to a rectangular parallelepiped shape. or various shapes such as spheres.
  • the space S has walls W1, W2, W3, W4, W5 and W6 (also referred to as walls W1 to W6).
  • the walls W1 to W6 function as partitions separating the space S from the outside of the space S. As shown in FIG.
  • the sound absorption coefficient of each of the walls W1 to W6 differs depending on the material forming the wall, the thickness of the wall, and the like.
  • the sound absorption coefficient of each of the walls W1 to W6 is an object to be estimated by the information processing device.
  • a speaker S1 is arranged in the space S.
  • the sound output by the speaker S1 propagates through the space S while being absorbed or reflected by the walls W1 to W6.
  • the sound output from the speaker S1 propagates in the space S, and a sound pressure distribution is generated.
  • FIG. 2 is a block diagram showing functions of the information processing device 10 according to the present embodiment.
  • the information processing device 10 includes an acquisition unit 11, a calculation unit 12, and an output unit 14 as functional units.
  • the functional units included in the information processing apparatus 10 can be implemented by a processor (eg, Central Processing Unit) (not shown) included in the information processing apparatus 10 executing a predetermined program using a memory (not shown).
  • a processor eg, Central Processing Unit
  • a memory not shown
  • the acquisition unit 11 is a functional unit that acquires information necessary for determining parameter values by the information processing device 10 . Specifically, the acquisition unit 11 acquires a target distribution indicating a target of the sound pressure distribution in the space S.
  • the target distribution is the sound pressure distribution actually measured in the space S.
  • the target distribution is a sound pressure distribution to which the sound pressure distribution calculated by the calculation unit 12 is approximated during the process of estimating the sound parameters by the information processing apparatus 10 .
  • the acquisition unit 11 acquires acoustic parameters in the space S.
  • Acoustic parameters acquired by the acquisition unit 11 include initial values of unknown acoustic parameters and parameter values of known acoustic parameters.
  • the unknown acoustic parameter is the sound absorption coefficient
  • the known acoustic parameters are the shape of the space and the positions of the loudspeakers.
  • the initial values of the sound absorption coefficients acquired by the acquisition unit 11 are used as parameter values when the calculation unit 12 first executes an acoustic simulation (described later) as the sound absorption coefficients of the walls W1 to W6.
  • the initial value may be any value, for example, it may be a value calculated assuming that it has a certain degree of validity from the shape of the space S and the material of the wall, or it may be a random value. There may be. Note that when the initial value is a value relatively close to the parameter value finally output by the information processing device 10, the parameter value output by the information processing device 10 may be more appropriate.
  • the calculation unit 12 is a functional unit that acquires the sound pressure distribution in the space S by calculating the sound pressure distribution by executing an acoustic simulation.
  • the calculator 12 has an acoustic simulator 13 and uses the acoustic simulator 13 to perform acoustic simulation.
  • Various methods such as the finite element method, the sound ray method, or the virtual image method can be adopted as the acoustic simulation method by the acoustic simulator 13 .
  • the calculation unit 12 acquires the sound pressure distribution in the space S by executing an acoustic simulation using the sound absorption coefficient, which is the acoustic parameter acquired by the acquisition unit 11 .
  • the calculation unit 12 also updates the sound absorption coefficient so that the acquired sound pressure distribution approaches the target distribution.
  • an acoustic simulation is performed using the updated sound absorption coefficient to obtain a new sound pressure distribution in the space S, and the obtained new sound pressure distribution approaches the target distribution. It may be determined whether or not a predetermined condition is satisfied as a condition indicating that.
  • Acoustic parameters can be updated by optimization processing using acoustic parameters as optimization variables.
  • Various methods such as the steepest descent method, Newton's method, or Bayesian optimization can be employed as the optimization processing method.
  • the update of the acoustic parameters performed by the calculation unit 12 is performed in such a direction as to bring the sound pressure distribution calculated based on the acoustic parameters closer to the target distribution. It can also be said that it is solving to obtain the parameters. In this sense, the processing related to updating the acoustic parameters performed by the calculation unit 12 is also referred to as inverse analysis.
  • the output unit 14 is a functional unit that outputs a sound absorption coefficient, which is an acoustic parameter.
  • the output unit 14 outputs the sound absorption coefficient updated by the calculation unit 12 . More specifically, the output unit 14 may output the updated sound absorption coefficient when it is determined that the new sound pressure distribution calculated by the calculation unit 12 satisfies a predetermined condition.
  • the processing executed by the information processing device 10 will be described below.
  • the processing executed by the information processing apparatus 10 is also called an information processing method.
  • FIG. 3 is a flowchart showing a first example of the information processing method according to this embodiment.
  • FIG. 4 is an explanatory diagram showing calculation of a gradient in the embodiment. An information processing method executed by the information processing apparatus 10 will be described with reference to FIGS. 3 and 4.
  • FIG. 3 is a flowchart showing a first example of the information processing method according to this embodiment.
  • FIG. 4 is an explanatory diagram showing calculation of a gradient in the embodiment.
  • step S101 the acquisition unit 11 acquires the target distribution.
  • the acquisition unit 11 acquires the target distribution by receiving an input of the target distribution from the user or by acquiring information indicating the target distribution stored in a device external to the information processing device 10 via a communication line. .
  • step S102 the acquisition unit 11 acquires the initial values of the sound absorption coefficients of the walls W1 to W6.
  • the acquisition unit 11 receives an input of the initial value of the sound absorption coefficient from the user, or acquires information indicating the initial value of the sound absorption coefficient stored in a device external to the information processing device 10 via a communication line. By doing so, the initial value of the sound absorption coefficient is obtained.
  • step S103 the calculation unit 12 calculates the sound pressure distribution by executing an acoustic simulation using the acoustic simulator 13. Specifically, the calculation unit 12 calculates the sound pressure distribution in the space S when the speaker S1 outputs sound by executing an acoustic simulation using the initial value of the sound absorption coefficient acquired in step S102. .
  • the parameter values used in the acoustic simulation in step S103 are also referred to as parameter values corresponding to the sound pressure distribution calculated in step S103.
  • step S104 the calculator 12 calculates a value (also referred to as a difference value) f indicating the difference between the sound pressure distribution calculated in step S103 and the target distribution.
  • the difference value f can be represented by a mathematical expression having a larger value as the difference between the sound pressure distribution calculated in step S103 and the target distribution is larger.
  • the difference value f is, for example, represented by a root-mean-square error (see (Equation 1)).
  • n is the total number of elements in the target distribution or sound pressure distribution
  • Pm k is the sound pressure value of the k-th element in the target distribution
  • Pa k is the sound calculated in step S103. It is the sound pressure value of the kth element in the pressure distribution.
  • the sound absorption coefficient and the difference value f will be explained with reference to FIG.
  • the horizontal axis of FIG. 4 indicates the sound absorption coefficient, and the vertical axis indicates the difference value f.
  • the difference value f(C) which is the difference value f when the sound absorption coefficient is C with respect to the sound absorption coefficient C used in the acoustic simulation of step S103 executed immediately before the step S104, is represented as a black circle.
  • step S105 the calculation unit 12 calculates the current sound absorption coefficient, that is, the gradient f'(C) of the difference value f when the sound absorption coefficient is C (see FIG. 4).
  • the gradient f'(C) There are various possible methods for calculating the gradient f'(C). For example, a difference value f (C+ ⁇ d), which is the difference value f when C is changed by a minute amount ⁇ d, is calculated, and the difference value f(C+ ⁇ d) is used to calculate the gradient f′(C) by the following formula. (see (Equation 2)).
  • the gradient f'(C) is calculated using the derivative f' obtained by differentiating the function f with respect to the sound absorption coefficient.
  • step S106 the calculation unit 12 determines whether a predetermined condition regarding the difference value f is satisfied. If it is determined that the predetermined condition is satisfied (Yes in step S106), the process proceeds to step S107; otherwise (No in step S106), the process proceeds to step S111.
  • the predetermined condition is a condition set in advance as a condition indicating that the new sound pressure distribution obtained by executing the acoustic simulation has approached the target distribution.
  • the predetermined condition is that (a) the value of the function indicating the difference between the new sound pressure distribution and the target distribution in the parameter values corresponding to the new sound pressure distribution is smaller than a predetermined value; (b) the slope of the function indicating the difference between the new sound pressure distribution and the target distribution is smaller than a predetermined value in the vicinity of the parameter value corresponding to the new sound pressure distribution; (c) the new sound pressure distribution and the target (d) the average of the absolute values of the differences in each variable value from the distribution is less than or equal to a predetermined value and the difference in each variable value is within a predetermined range; and at least one of the above is satisfied.
  • the predetermined value in (a) above can be, for example, 10% of the difference between the sound pressure distribution obtained using the initial values of the parameter values and the target distribution.
  • the predetermined value in (b) above can be, for example, 10% of the gradient of the sound pressure distribution obtained using the initial parameter values.
  • the predetermined value for the average of the absolute values of the difference in (c) above can be, for example, 10% of the difference between the latest sound pressure distribution and the target distribution, and the predetermined range for the difference is the latest sound pressure It can range plus or minus 10% including the difference between the distribution and the target distribution.
  • the predetermined value for the number of executions of (d) above can be, for example, 10 to 100 times.
  • the predetermined value regarding the average of the absolute values of differences in (c) above can also be a value (eg, 3 dB) corresponding to the lowest level of differences that can be discriminated by humans.
  • the predetermined range for the difference in (c) can be a range having a width of the predetermined value around the predetermined value (for example, a range of plus or minus 1 to 1.5 dB).
  • step S111 the calculator 12 updates the sound absorption coefficient. Specifically, the calculator 12 updates the sound absorption coefficient by calculating a new sound absorption coefficient D from the sound absorption coefficient C according to the following (Equation 3).
  • the new sound absorption coefficient D is shown as an open circle in FIG. Note that ⁇ is a learning rate, a value corresponding to a change width in updating the sound absorption coefficient, and can be set in a range greater than 0 and less than 1.
  • step S107 the output unit 14 outputs the sound absorption coefficient.
  • the output sound absorption coefficient is the sound absorption coefficient obtained by updating in step S111 with respect to the sound absorption coefficient acquired in step S102. Note that when it is determined that the difference value f satisfies the condition when step S106 is executed for the first time (Yes in step S106), the sound absorption coefficient obtained in step S102 is output as it is. Become. After completing step S107, the series of processes shown in FIG. 3 is terminated.
  • the Newton method can also be adopted as a method for optimizing the acoustic parameters, that is, the sound absorption coefficient.
  • the difference value f is approximated to a second-order polynomial of the sound absorption coefficient, and the sound absorption coefficient is calculated by calculating the acoustic parameters so as to approach the optimum solution of the second-order polynomial. Update.
  • the processing other than step S111 in FIG. 3 is the same as the processing in the steepest descent method.
  • the information processing device 10 can appropriately estimate and output the sound absorption coefficient, which is an unknown acoustic parameter.
  • FIG. 5 is a flowchart showing a second example of the information processing method according to this embodiment. An information processing method executed by the information processing apparatus 10 will be described with reference to FIG.
  • Steps S101 to S103 are the same as the process with the same name in FIG.
  • step S121 the calculation unit 12 updates the Gaussian process of the difference value f indicating the difference between the sound pressure distribution calculated in step S103 and the target distribution obtained in step S101, and obtains the posterior distribution.
  • step S122 the calculator 12 acquires the sound absorption coefficient that maximizes the acquisition function.
  • step S123 the calculation unit 12 determines whether or not the number of times the sound absorption coefficient is obtained in step S122 exceeds a specified number of times. If it is determined that the specified number of times has been exceeded (Yes in step S123), the process proceeds to step S124, otherwise (No in step S123), the process proceeds to step S125.
  • step S125 the calculator 12 updates the sound absorption coefficient. Specifically, the calculation unit 12 updates the sound absorption coefficient by calculating the sound absorption coefficient that maximizes the acquisition function acquired in step S122.
  • step S124 the output unit 14 outputs the sound absorption coefficient.
  • the sound absorption coefficient output in step S124 is the sound absorption coefficient used to calculate the extreme difference value f among the difference values f calculated in the series of processes so far.
  • the information processing device 10 can appropriately estimate and output the sound absorption coefficient, which is an unknown acoustic parameter.
  • FIG. 6 is an explanatory diagram showing an example of the target distribution in this embodiment.
  • the target distribution shown in FIG. 6 indicates the target value of the sound pressure distribution on the XY plane having one Z value in the space S shown in FIG.
  • the right direction on the paper surface is the positive Y-axis direction
  • the downward direction on the paper surface is the positive X-axis direction.
  • the sound pressure distribution is indicated by the amplitude [dB], and the closer the color is to black, the higher the amplitude (that is, the higher the sound pressure).
  • the target distribution shown in FIG. 6 indicates a sound pressure distribution in which the sound pressure is relatively high in the outer peripheral portion of the space S, that is, near the walls, and relatively low in the central portion of the space S. In the target distribution shown in FIG. 6, even in the central portion of the space S, there are some positions where the sound pressure is relatively high.
  • FIG. 7 is an explanatory diagram showing examples of (a) the initial value of the sound absorption coefficient, (b) the sound pressure distribution, and (c) the difference between the sound pressure distribution and the target distribution in the present embodiment.
  • the initial values of the sound absorption coefficients of the walls W1 to W6 are 0.2 at frequencies of 200 Hz, 250 Hz and 315 Hz.
  • the sound pressure distribution shown in (b) of FIG. 7 is the sound pressure distribution calculated by the calculator 12 using the acoustic simulator 13 using the initial values of the sound absorption coefficient shown in (a) of FIG.
  • the sound pressure distribution shown in (b) of FIG. 7 is similar to the target distribution of FIG. 6 in that the sound pressure is relatively high in the outer periphery of the space S and relatively low in the center of the space S. However, the positions where the sound pressure is relatively high and the positions where the sound pressure is relatively low are different. Also, the sound pressure distribution shown in (b) of FIG. 7 has an overall smaller amplitude than the target distribution shown in FIG.
  • the difference shown in (c) of FIG. 7 indicates the difference between the sound pressure distribution shown in (b) of FIG. 7 and the target distribution shown in FIG.
  • FIG. 8 is an explanatory diagram showing an example of (a) the updated sound absorption coefficient, (b) the sound pressure distribution, and (c) the difference between the sound pressure distribution and the target distribution in the embodiment.
  • the updated sound absorption coefficients of the walls W1 to W6 shown in (a) of FIG. 8 are the sound absorption coefficients after eight updates.
  • the updated sound absorption coefficients of walls W1-W6 are about 0.18 at frequencies of 200 Hz and 315 Hz. Also, at a frequency of 250 Hz, the sound absorption coefficients of walls W1 to W3 are approximately 0.13, the sound absorption coefficient of wall W4 is approximately 0.14, and the sound absorption coefficients of walls W5 and W6 are approximately 0.08. .
  • the sound pressure distribution shown in (b) of FIG. 8 is the sound pressure distribution calculated by the calculator 12 using the acoustic simulator 13 using the updated sound absorption coefficient shown in (a) of FIG.
  • the sound pressure distribution shown in (b) of FIG. 8 is similar to the target distribution of FIG. ing. Positions where the sound pressure is relatively high and positions where the sound pressure is relatively low are closer to the target distribution than in FIG. 7(b). Also, the amplitude in the sound pressure distribution shown in (b) of FIG. 8 is approximately the same as the amplitude in the target distribution shown in FIG.
  • the difference shown in (c) of FIG. 8 indicates the difference between the sound pressure distribution shown in (b) of FIG. 8 and the target distribution shown in FIG. As shown in FIG. 8(c), the difference between the sound pressure distribution and the target distribution is closer to 0 than in FIG. 7(c).
  • the information processing apparatus 10 starts from the initial value of the sound absorption coefficient and updates the sound absorption coefficient multiple times so that the acoustic distribution realized by the sound absorption coefficient approaches the target distribution. It can be said that we were able to estimate the acoustic parameters that can realize a relatively close sound pressure distribution. In this manner, the information processing device 10 can estimate acoustic parameters that achieve the target distribution.
  • the same sound absorption coefficient for the two or more walls may update the sound absorption coefficient. This can reduce the amount of calculation in the process of updating the sound absorption coefficient by the calculation unit 12, which can contribute to the reduction of the processing load of the information processing apparatus 10 and the reduction of power consumption.
  • the measurement points for measuring the sound pressure distribution in the space S that is, the positions of the microphones that pick up the sound propagating in the space S are obtained from a plurality of images generated by photographing the space S with a plurality of cameras. can be estimated from
  • FIG. 9 is an explanatory diagram showing an example of an image used to acquire the position of the microphone in space in this embodiment.
  • the image shown in FIG. 9 is an example of an image captured by a camera installed in space S, and shows microphones 21 and 22 installed in space S, a table, a display device, and the like. Markers 25 and 26 installed in space S are also shown in the image shown in FIG. Markers 25 and 26 are placed at known positions in space S.
  • a plurality of cameras installed in space S generate images showing microphones 21 and 22 and markers 25 and 26, respectively.
  • the information processing device 10 acquires a plurality of images generated by the cameras, and detects the microphones 21 and 22 and the markers 25 and 26 in each image by image recognition processing. Also, by associating the depth information (that is, depth information) of the markers 25 and 26 in the multiple images, the positions of the multiple cameras are estimated.
  • the information processing apparatus 10 estimates the three-dimensional positions of the microphones 21 and 22 in the space S (estimated positions ) is calculated. Note that the plurality of cameras installed in the space S may or may not be included in the information processing device 10 .
  • FIG. 10 shows the estimated positions 31 and 32 of the microphones 21 and 22 and the positions 35 and 36 of the markers 25 and 26 calculated by the information processing device 10 in the space S.
  • the information processing device 10 can acquire the estimated positions of the microphones 21 and 22 in the space S using multiple cameras and markers.
  • the information processing apparatus 10 for the purpose of estimating the acoustic parameters of an existing space based on the sound pressure distribution actually measured in the space when the acoustic parameters of the space are unknown. was used as an example.
  • the information processing apparatus 10 realizes a space having the desired sound pressure distribution when there is a desired sound pressure distribution in a non-existing space that will be realized in the future. It can also be used to determine parameter values.
  • the information processing apparatus 10 can determine parameter values for realizing a desired sound pressure distribution in a non-existent space based on the desired sound pressure distribution to be realized in the future. It can contribute to the realization of the space having the sound pressure distribution. For example, it can help determine the placement or materials of walls to achieve a desired sound pressure distribution within a building to be constructed.
  • the information processing device 10 of this modified example is used for designing a sound reproduction system having directivity.
  • the information processing apparatus 10 of this modified example is a sound pressure distribution that does not actually exist, and when there is a desired sound pressure distribution that will be realized in the future, the acoustic parameter used for the purpose of determining part of Said part of the acoustic parameters are the speaker characteristics, specifically including the amplitude and phase of the sound output by the speaker.
  • some of the acoustic parameters of the space that is, the acoustic parameters excluding the speaker characteristics (specifically, the sound absorption coefficient of the walls that make up the space, the shape of the space, the position of the speaker, etc.) are predetermined. and is not changed.
  • FIG. 11 is a schematic diagram showing the space T in which the amplitude and phase of the loudspeaker are determined in the modified example of the embodiment.
  • a plan view of the space T is shown in FIG.
  • a speaker array is arranged in the space T.
  • the speaker array has speakers T1, T2, T3, T4, T5, T6, T7 and T8 (also referred to as T1 to T8) arranged side by side in the Y-axis direction.
  • the number or positions of speakers included in the speaker array are not limited to the above, and other numbers or positions may be used.
  • Information processing apparatus 10 determines the amplitude and phase of a speaker that maximizes the sound pressure difference between area A and area B as an example of a sound reproduction system having directivity.
  • the functional units included in the information processing apparatus 10 in this modified example are the same as those in the information processing apparatus 10 in the above embodiment (see FIG. 2).
  • the acquisition unit 11 acquires parameter values, which are acoustic parameter values in the space T.
  • the acquisition unit 11 performs an acoustic simulation using the acquired parameter values to obtain a sound pressure distribution (also referred to as a first sound pressure distribution) in a region A (also referred to as a first region) in the space T,
  • a sound pressure distribution also referred to as a second sound pressure distribution
  • a region B also referred to as a second region
  • the calculation unit 12 updates the parameter value so as to increase the difference between the acquired first sound pressure distribution and the second sound pressure distribution.
  • the output unit 14 outputs the updated parameter values.
  • FIG. 12 is a flowchart showing the information processing method in this modified example.
  • step S201 the acquisition unit 11 acquires initial values of the amplitude and phase of the speaker.
  • the mode of acquiring the initial value is the same as the process of acquiring the initial value of the sound absorption coefficient (step S102) in the above embodiment.
  • step S202 the calculation unit 12 calculates the sound pressure distribution of area A and the sound pressure distribution of area B by executing acoustic simulation. Specifically, the calculation unit 12 performs a sound simulation using the amplitude and position of the speaker acquired in step S201, and calculates the sound pressure distribution in the region A when the speakers T1 to T8 output sound. and the sound pressure distribution in region B are calculated.
  • step S203 the calculation unit 12 calculates a difference value g between the sound pressure distribution in area A and the sound pressure distribution in area B calculated in step S202.
  • the difference value g is expressed by a mathematical expression having a larger value as the difference between the sound pressure distribution in the area A and the sound pressure distribution in the area B calculated in step S201 increases.
  • the difference value g can be represented by a root mean square error (see (Equation 1)), like the difference value f in the above embodiment.
  • step S204 the calculation unit 12 calculates the gradient of the value g with respect to the amplitude and phase of the current speaker.
  • the mode of calculating the gradient of the difference value g is the same as the process of acquiring the gradient of the sound absorption coefficient in the above embodiment (step S105).
  • step S205 the calculation unit 12 determines whether a predetermined condition regarding the difference value g is satisfied. If it is determined that the predetermined condition is satisfied (Yes in step S205), the process proceeds to step S206; otherwise (No in step S205), the process proceeds to step S211.
  • the predetermined condition is that the difference between the new first sound pressure distribution and the new second sound pressure distribution obtained by executing the acoustic simulation becomes large. This is a predetermined condition indicating that the
  • the predetermined condition is (a) the new first sound pressure distribution or the new second sound pressure distribution of the function indicating the difference between the new first sound pressure distribution and the new second sound pressure distribution (b) the difference between the new first sound pressure distribution and the new second sound pressure distribution is greater than or equal to a predetermined value; and (c) acoustic simulation is equal to or greater than a predetermined value.
  • the predetermined value in (a) above can be, for example, 10% of the gradient calculated in step S204 executed first.
  • the predetermined value of (b) above can be, for example, 15 dB or more.
  • the predetermined value for the number of executions of (c) above can be, for example, 10 to 100 times.
  • step S211 the calculator 12 updates the amplitude and phase of the speaker.
  • the mode of updating the amplitude and phase of the speaker is the same as the process of updating the sound absorption coefficient (step S111) in the above embodiment.
  • step S206 the output unit 14 outputs the amplitude and phase of the speaker.
  • the amplitude and phase of the speaker to be output are the amplitude and phase of the speaker obtained in step S201 and updated in step S211. If it is determined that the condition regarding the value g is satisfied when step S205 is executed for the first time (Yes in step S205), the amplitude and phase of the speaker acquired in step S201 are output as they are. will be
  • the parameter values are updated so that the sound pressure distribution obtained by executing the acoustic simulation approaches the target distribution.
  • Appropriate acoustic parameters that can achieve a sound pressure distribution relatively close to the distribution can be output.
  • the information processing method according to one aspect of the present invention can appropriately determine acoustic parameters.
  • the output parameter value is the sound obtained by the acoustic simulation using the parameter value. It is ensured that the pressure distribution has parameter values relatively close to the target distribution. In other words, it can be said that the output parameter value is a parameter capable of realizing a target distribution or a sound pressure distribution relatively close to the target distribution. Therefore, the information processing method according to one aspect of the present invention can more appropriately determine acoustic parameters.
  • the information processing method can more easily and appropriately determine acoustic parameters.
  • the information processing method can more easily and appropriately determine acoustic parameters.
  • parameter values are updated using the steepest descent method, Newton's method, or Bayesian optimization, making it easier to update parameter values. Therefore, the information processing method according to one aspect of the present invention can more easily and appropriately determine acoustic parameters.
  • the information processing method can more easily and appropriately determine acoustic parameters.
  • the sound absorption coefficient of the walls that make up the space the shape of the space, the position of the speaker placed in the space, the amplitude or phase of the sound output by the speaker placed in the space, or the The position of the placed object can be determined appropriately.
  • the information processing method can appropriately determine acoustic parameters while contributing to reduction in power saving.
  • the information processing method can appropriately determine acoustic parameters that realize an existing space.
  • the information processing method can appropriately determine acoustic parameters that realize an existing space.
  • the information processing method can appropriately determine acoustic parameters.
  • the output parameter value is It is ensured that the parameter value has a relatively large difference between the first sound pressure distribution and the second sound pressure distribution obtained by the acoustic simulation using the parameter value.
  • the output parameter value is a parameter value capable of realizing the first sound pressure distribution and the second sound pressure distribution having a relatively large difference. Therefore, the information processing method according to one aspect of the present invention can more appropriately determine acoustic parameters.
  • the information processing method can more easily and appropriately determine acoustic parameters.
  • each component may be configured with dedicated hardware, or realized by executing a software program suitable for each component.
  • Each component may be realized by reading and executing a software program recorded in a recording medium such as a hard disk or a semiconductor memory by a program execution unit such as a CPU or processor.
  • the software that realizes the information processing apparatus of the above embodiment and the above modifications is the following program.
  • this program acquires a target distribution indicating a target sound pressure distribution in a space, acquires an initial value of a parameter value that is a value of an acoustic parameter in the space, and uses the initial value as the parameter value. Acquisition of the sound pressure distribution in the space by executing an acoustic simulation using the It is a program for executing the processing method.
  • the present invention can be used for an information processing device that appropriately determines acoustic parameters.

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Abstract

情報処理方法は、空間における音圧分布の目標を示す目標分布を取得し（Ｓ１０１）、空間における音響パラメータの値であるパラメータ値の初期値を取得し（Ｓ１０２）、初期値をパラメータ値として用いて音響シミュレーションを実行することで、空間における音圧分布を取得し（Ｓ１０３）、取得する音圧分布を目標分布に近づけるようにパラメータ値を更新し（Ｓ１１１）、更新したパラメータ値を出力する（Ｓ１０７）。

Description

情報処理方法、情報処理装置、およびプログラム
　本発明は、情報処理方法、情報処理装置、およびプログラムに関する。
　対話形式で入力された音響パラメータに基づいて音場をシミュレートする技術がある（特許文献１参照）。
特開２００２－１２３２６２号公報
　音場のシミュレーションに関して、音響パラメータを適切に決定することができないという問題がある。
　そこで、本発明は、音響パラメータを適切に決定することができる情報処理方法を提供する。
　本発明の一態様に係る情報処理方法は、空間における音圧分布の目標を示す目標分布を取得し、前記空間における音響パラメータの値であるパラメータ値の初期値を取得し、前記初期値を前記パラメータ値として用いて音響シミュレーションを実行することで、前記空間における音圧分布を取得し、取得する前記音圧分布を前記目標分布に近づけるように前記パラメータ値を更新し、更新した前記パラメータ値を出力する情報処理方法である。
　なお、これらの包括的または具体的な態様は、システム、装置、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータ読み取り可能なＣＤ－ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよく、システム、装置、集積回路、コンピュータプログラムおよび記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。
　本発明の情報処理方法は、音響パラメータを適切に決定することができる。
図１は、実施の形態における、パラメータ値の決定がなされる空間を示す模式図である。 図２は、実施の形態における情報処理装置の機能を示すブロック図である。 図３は、実施の形態における情報処理方法の第一例を示すフロー図である。 図４は、実施の形態における勾配の算出を示す説明図である。 図５は、実施の形態における情報処理方法の第二例を示すフロー図である。 図６は、実施の形態における目標分布の例を示す説明図である。 図７は、実施の形態における吸音率の初期値、音圧分布、および、音圧分布と目標分布との差異の例を示す説明図である。 図８は、実施の形態における更新後の吸音率、音圧分布、および、音圧分布と目標分布との差異の例を示す説明図である。 図９は、実施の形態における、空間におけるマイクの位置の取得に用いられる画像を示す説明図である。 図１０は、実施の形態における、空間におけるマイクの推定位置を示す説明図である。 図１１は、実施の形態の変形例における、スピーカの振幅と位相との決定がなされる空間を示す模式図である。 図１２は、実施の形態の変形例における情報処理方法を示すフロー図である。
　（本発明の基礎となった知見）
　本発明者は、音響に関するシミュレーションの技術に関し、以下の問題が生じることを見出した。
　一般に、コンサートホールまたは劇場などの音響パラメータの設計では、人手によって決定した音響パラメータを用いて音響シミュレーションを実行し、所望の音圧分布が得られるように音響パラメータの調整を人手で行うことがある。音響パラメータの調整を人手で行う場合、適切な音響パラメータが得られないことがあり得る。また、適切と考えられる音響パラメータが得られるまでに多大な時間を要することもあり得る。
　このように、音響シミュレーションを用いる場合、音響パラメータを適切に決定することができないという問題がある。
　このような問題を解決するために、本発明の一態様に係る情報処理方法は、空間における音圧分布の目標を示す目標分布を取得し、前記空間における音響パラメータの値であるパラメータ値の初期値を取得し、前記初期値を前記パラメータ値として用いて音響シミュレーションを実行することで、前記空間における音圧分布を取得し、取得する前記音圧分布を前記目標分布に近づけるように前記パラメータ値を更新し、更新した前記パラメータ値を出力する情報処理方法である。
　上記態様によれば、音響シミュレーションを実行することで取得する音圧分布を目標分布に近づけるようにパラメータ値を更新するので、目標分布または目標分布に比較的近い音圧分布を実現することができる適切な音響パラメータを出力することができる。このように、本発明の一態様に係る情報処理方法は、音響パラメータを適切に決定することができる。
　例えば、前記パラメータ値を更新する際には、更新した前記パラメータ値を用いて音響シミュレーションを実行することで、前記空間における新たな音圧分布を取得し、取得した前記新たな音圧分布が、前記目標分布に近づいたことを示す条件として予め定められた条件を満たすか否かを判定し、更新した前記パラメータ値を出力する際には、前記新たな音圧分布が前記予め定められた条件を満たすと判定した場合に、更新した前記パラメータ値を出力してもよい。
　上記態様によれば、音響シミュレーションを実行することで取得した新たな音圧分布が目標分布に近づいた場合にパラメータ値を出力するので、出力されたパラメータ値は、当該パラメータ値を用いた音響シミュレーションにより得られる音圧分布が目標分布に比較的近いパラメータ値であることが担保される。言い換えれば、出力されたパラメータ値は、目標分布または目標分布に比較的近い音圧分布を実現できるパラメータであると言える。よって、本発明の一態様に係る情報処理方法は、音響パラメータをより適切に決定することができる。
　例えば、前記パラメータ値を更新する際には、（ａ）前記パラメータ値における、前記新たな音圧分布と前記目標分布との差異を示す関数の値が、所定値より小さいこと、（ｂ）前記新たな音圧分布と前記目標分布との差異を示す関数の、前記パラメータ値の近傍の勾配が所定値より小さいこと、（ｃ）前記新たな音圧分布と前記目標分布との各変数値における差異の絶対値の平均が所定値以下であり、かつ、前記各変数値における差異が所定範囲に属すること、および、（ｄ）音響シミュレーションの実行回数が所定値以上になったこと、の少なくとも１つが満たされることを、前記予め定められた条件として用いてもよい。
　上記態様によれば、音響シミュレーションを実行することで取得した新たな音圧分布が目標分布に比較的近いことを、具体的な条件を用いて判定する。よって、本発明の一態様に係る情報処理方法は、音響パラメータをより容易に、かつ、より適切に決定することができる。
　例えば、前記新たな音圧分布と前記目標分布との差異は、前記音圧分布と前記目標分布との二乗平均平方根誤差であってもよい。
　上記態様によれば、音響シミュレーションを実行することで取得した音圧分布と目標分布との差異を、二乗平均平方根誤差により得るので、音響パラメータの決定がより容易なものとなる。よって、本発明の一態様に係る情報処理方法は、音響パラメータをより容易に、かつ、より適切に決定することができる。
　例えば、前記パラメータ値を更新する際には、最急降下法、ニュートン法、または、ベイズ最適化を用いて、前記パラメータ値を更新してもよい。
　上記態様によれば、パラメータ値の更新を、最急降下法、ニュートン法、または、ベイズ最適化により行うので、パラメータ値の更新がより容易なものとなる。よって、本発明の一態様に係る情報処理方法は、音響パラメータをより容易に、かつ、より適切に決定することができる。
　例えば、前記音響シミュレーションは、有限要素法、音線法または虚像法によりなされてもよい。
　上記態様によれば、音響シミュレーションを有限要素法、音線法または虚像法により行うので、音響シミュレーションの実行がより容易なものとなる。よって、本発明の一態様に係る情報処理方法は、音響パラメータをより容易に、かつ、より適切に決定することができる。
　例えば、前記音響パラメータは、前記空間を構成する壁の吸音率、前記空間の形状、前記空間内に配置されるスピーカの位置、前記空間内に配置されるスピーカが出力する音の振幅もしくは位相、または、前記空間内に配置される物体の位置を含んでもよい。
　上記態様によれば、音響パラメータとして、空間を構成する壁の吸音率、空間の形状、空間内に配置されるスピーカの位置、空間内に配置されるスピーカが出力する音の振幅もしくは位相、または、空間内に配置される物体の位置を、適切に決定することができる。
　例えば、前記音響パラメータは、前記空間を構成する複数の壁の吸音率であり、前記パラメータ値を更新する際には、前記複数の壁のうちの２以上の壁の吸音率として同一値を設定することで、前記パラメータ値を更新してもよい。
　上記態様によれば、空間を構成する複数の壁のうちの２以上の壁に同一の吸音率を設定するので、吸音率の更新処理における計算量を削減することができ、処理負荷の低減、および、消費電力の低減に寄与し得る。よって、本発明の一態様に係る情報処理方法は、省電力の低減に寄与しながら、音響パラメータを適切に決定することができる。
　例えば、前記目標分布は、前記空間において実際に測定された音圧分布であってもよい。
　上記態様によれば、目標分布として、空間において実際に測定された音圧分布を用いることで、当該空間を実現している音響パラメータを決定して出力することができる。よって、本発明の一態様に係る情報処理方法は、実在している空間を実現している音響パラメータを適切に決定することができる。
　例えば、前記目標分布は、前記空間において所望される音圧分布であってもよい。
　上記態様によれば、目標分布として、パラメータ値が未知である空間において実際に測定された音圧分布を用いることで、当該空間における当該パラメータ値を決定して出力することができる。よって、本発明の一態様に係る情報処理方法は、実在している空間を実現している音響パラメータを適切に決定することができる。
　また、本発明の一態様に係る情報処理方法は、空間における音響パラメータの値であるパラメータ値を取得し、前記パラメータ値を用いて音響シミュレーションを実行することで、前記空間における第一領域内の第一音圧分布と、前記空間における第二領域内の第二音圧分布とを取得し、取得する前記第一音圧分布と前記第二音圧分布との差異を大きくするように前記パラメータ値を更新し、更新した前記パラメータ値を出力する情報処理方法である。
　上記態様によれば、音響シミュレーションを実行することで取得する２つの領域の音圧分布の差異を大きくするようにパラメータ値を更新するので、比較的大きな音圧分布の差異を有する上記２つの領域を実現することができる適切な音響パラメータを決定して出力することができる。このように、本発明の一態様に係る情報処理方法は、音響パラメータを適切に決定することができる。
　例えば、前記パラメータ値を更新する際には、更新した前記パラメータ値を用いて音響シミュレーションを実行することで、前記空間における新たな第一音圧分布と新たな第二音圧分布とを取得し、取得した前記新たな第一音圧分布と前記新たな第二音圧分布とが、前記第一音圧分布と前記第二音圧分布との差異が大きくなっていることを示すものとして予め定められた条件を満たすか否かを判定し、更新した前記パラメータ値を出力する際には、前記新たな第一音圧分布と前記新たな第二音圧分布とが前記予め定められた条件を満たすと判定した場合に、更新した前記パラメータ値を出力してもよい。
　上記態様によれば、音響シミュレーションを実行することで取得した新たな第一音圧分布と新たな第二音圧分布との差異が比較的大きい場合にパラメータ値を出力するので、出力されたパラメータ値は、当該パラメータ値を用いた音響シミュレーションにより得られる第一音圧分布と第二音圧分布との差異が比較的大きいパラメータ値であることが担保される。言い換えれば、出力されたパラメータ値は、比較的大きな差異を有する第一音圧分布と第二音圧分布とを実現できるパラメータ値であると言える。よって、本発明の一態様に係る情報処理方法は、音響パラメータをより適切に決定することができる。
　例えば、前記パラメータ値を更新する際には、（ａ）前記新たな第一音圧分布と前記新たな第二音圧分布との差異を示す関数の、前記パラメータ値の近傍の勾配が、所定値より小さいこと、（ｂ）前記新たな第一音圧分布と前記新たな第二音圧分布との差異が所定値以上であること、および、（ｃ）音響シミュレーションの実行回数が所定値以上になったこと、の少なくとも１つが満たされることを前記予め定められた条件として用いてもよい。
　上記態様によれば、音響シミュレーションを実行することで取得した新たな第一音圧分布と新たな第二音圧分布との差異が比較的大きいことを、具体的な条件を用いて判定する。よって、本発明の一態様に係る情報処理方法は、音響パラメータをより容易に、かつ、より適切に決定することができる。
　また、本発明の一態様に係る情報処理装置は、取得部と、算出部と、出力部とを備える情報処理装置が実行する情報処理装置であって、前記取得部は、空間における音圧分布の目標を示す目標分布を取得し、前記空間における音響パラメータの値であるパラメータ値の初期値を取得し、前記算出部は、前記初期値を前記パラメータ値として用いて音響シミュレーションを実行することで、前記空間における音圧分布を取得し、取得する前記音圧分布を前記目標分布に近づけるように前記パラメータ値を更新し、前記出力部は、更新した前記パラメータ値を出力する情報処理装置である。
　上記態様によれば、上記情報処理方法と同様の効果を奏する。
　また、本発明の一態様に係る情報処理装置は、取得部と、算出部と、出力部とを備える情報処理装置が実行する情報処理装置であって、前記取得部は、空間における音響パラメータの値であるパラメータ値を取得し、前記算出部は、前記パラメータ値を用いて音響シミュレーションを実行することで、前記空間における第一領域内の第一音圧分布と、前記空間における第二領域内の第二音圧分布とを取得し、取得する前記第一音圧分布と前記第二音圧分布との差異を大きくするように前記パラメータ値を更新し、前記出力部は、更新した前記パラメータ値を出力する情報処理装置である。
　上記態様によれば、上記情報処理方法と同様の効果を奏する。
　また、本発明の一態様に係るプログラムは、上記の情報処理方法をコンピュータに実行させるプログラムである。
　上記態様によれば、上記情報処理方法と同様の効果を奏する。
　なお、これらの包括的または具体的な態様は、システム、装置、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータ読み取り可能なＣＤ－ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよく、システム、装置、集積回路、コンピュータプログラムまたは記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。
　以下、実施の形態について、図面を参照しながら具体的に説明する。
　なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的または具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。
　（実施の形態）
　本実施の形態において、音響パラメータを適切に決定することができる情報処理方法および情報処理装置などについて説明する。
　本実施の形態の情報処理装置は、一例として、実在する空間が有する音響パラメータが未知である場合に、当該空間で実際に計測された音圧分布に基づいて、当該空間が有する音響パラメータの値（パラメータ値ともいう）を推定する目的で使用され得る。
　ここで、音響パラメータとは、空間における音の伝搬または分布に関するパラメータであり、１以上の音響パラメータを含み得る。音響パラメータは、空間を構成する壁の吸音率、空間の形状、空間内に配置されるスピーカの位置、空間内に配置されるスピーカが出力する音の振幅もしくは位相、または、空間内に配置される物体の位置を含む。上記情報処理装置によって推定される音響パラメータは、当該空間が有する音響パラメータのうちの一部であってもよいし、全部であってもよい。
　以降では、情報処理装置が、当該空間が有する音響パラメータのうちの一部である吸音率を推定する場合を例として説明する。この場合、当該空間が有する音響パラメータのうちの上記一部つまり吸音率を除く音響パラメータ（例えば、空間の形状およびスピーカの位置など）は、予め定められており変更されないとする。言い換えれば、当該空間が有する音響パラメータのうちの上記一部つまり吸音率を除く音響パラメータは、上記一部つまり吸音率を推定する処理において、固定されている。
　図１は、本実施の形態における、パラメータ値の決定がなされる空間Ｓを示す模式図である。図１には、空間Ｓの斜視図が示されている。
　図１に示される空間Ｓは、一例として、直方体状の形状を有する空間である。なお、本実施の形態における情報処理装置によってパラメータ値の決定がなされる空間Ｓの形状は、直方体状の形状に限られず、多角形もしくは直線および曲線で囲まれる任意の図形を底面とする柱状体の形状、または、球状体などさまざまな形状であってよい。
　空間Ｓは、壁Ｗ１、Ｗ２、Ｗ３、Ｗ４、Ｗ５およびＷ６（壁Ｗ１～Ｗ６ともいう）を有する。壁Ｗ１～Ｗ６は、空間Ｓと、空間Ｓの外とを仕切る仕切りとして機能する。壁Ｗ１～Ｗ６それぞれの吸音率は、当該壁を構成する物質、または、当該壁の厚さなどに応じて異なる。壁Ｗ１～Ｗ６それぞれの吸音率が、情報処理装置により推定される対象である。
　空間Ｓには、スピーカＳ１が配置されている。スピーカＳ１が出力する音は、壁Ｗ１～Ｗ６などにより吸収または反射されながら空間Ｓ内を伝搬する。空間Ｓ内には、スピーカＳ１が出力する音が伝搬し、音圧分布が生ずる。
　図２は、本実施の形態における情報処理装置１０の機能を示すブロック図である。
　図２に示されるように、情報処理装置１０は、機能部として、取得部１１と、算出部１２と、出力部１４とを備える。情報処理装置１０が備える機能部は、情報処理装置１０が備えるプロセッサ（例えばＣｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）（不図示）がメモリ（不図示）を用いて所定のプログラムを実行することで実現され得る。
　取得部１１は、情報処理装置１０によるパラメータ値の決定に必要な情報を取得する機能部である。具体的には、取得部１１は、空間Ｓにおける音圧分布の目標を示す目標分布を取得する。目標分布は、空間Ｓにおいて実際に測定された音圧分布である。目標分布は、情報処理装置１０が音響パラメータを推定する処理の中で、算出部１２が算出する音圧分布を近づける対象である音圧分布である。
　また、取得部１１は、空間Ｓにおける音響パラメータを取得する。取得部１１が取得する音響パラメータは、未知の音響パラメータの初期値と、既知の音響パラメータのパラメータ値とを含む。ここでは、未知の音響パラメータは吸音率であり、既知の音響パラメータは、空間の形状およびスピーカの位置などである。
　取得部１１が取得する吸音率の初期値は、壁Ｗ１～Ｗ６それぞれの吸音率として算出部１２が音響シミュレーションを最初に実行する（後述）ときのパラメータ値として用いられる。初期値は、どのような値であってもよく、例えば空間Ｓの形状および壁の材質などから、ある程度の妥当性を有すると仮定して算出された値であってもよいし、ランダム値であってもよい。なお、初期値が、最終的に情報処理装置１０が出力するパラメータ値に比較的近い値である場合、情報処理装置１０が出力するパラメータ値がより適切になる可能性がある。
　算出部１２は、音響シミュレーションを実行することで、空間Ｓにおける音圧分布を算出することで取得する機能部である。算出部１２は、音響シミュレータ１３を有しており、音響シミュレータ１３を用いて音響シミュレーションを実行する。音響シミュレータ１３による音響シミュレーションの方式には、有限要素法、音線法または虚像法など、さまざまな方式が採用され得る。
　算出部１２は、具体的には、取得部１１が取得した音響パラメータである吸音率を用いて音響シミュレーションを実行することで、空間Ｓにおける音圧分布を取得する。また、算出部１２は、取得する音圧分布を目標分布に近づけるように吸音率を更新する。吸音率を更新する際には、更新した吸音率を用いて音響シミュレーションを実行することで、空間Ｓにおける新たな音圧分布を取得し、取得した新たな音圧分布が、目標分布に近づいたことを示す条件として予め定められた条件を満たすか否かを判定してもよい。
　音響パラメータの更新は、音響パラメータを最適化変数とした最適化処理によりなされ得る。最適化処理の方式には、最急降下法、ニュートン法、または、ベイズ最適化など、さまざまな方式が採用され得る。
　なお、算出部１２が行う音響パラメータの更新は、結果的に、当該音響パラメータに基づいて算出される音圧分布を目標分布に近づけるような方向性でなされるものであり、目標から逆問題を解いてパラメータを得ることであるとも言える。このような意味で、算出部１２が行う音響パラメータの更新に係る処理を逆解析ともいう。
　出力部１４は、音響パラメータである吸音率を出力する機能部である。出力部１４は、算出部１２が更新した吸音率を出力する。出力部１４は、より具体的には、算出部１２が算出した新たな音圧分布が、予め定められた条件を満たすと判定した場合に、更新した吸音率を出力してもよい。
　以降において、情報処理装置１０が実行する処理を説明する。情報処理装置１０が実行する処理を情報処理方法ともいう。
　図３は、本実施の形態における情報処理方法の第一例を示すフロー図である。図４は、実施の形態における勾配の算出を示す説明図である。図３および図４を参照しながら、情報処理装置１０が実行する情報処理方法について説明する。
　なお、ここでは、音響パラメータ（つまり吸音率）を、最急降下法による最適化処理を用いて更新する場合の処理を説明する。
　図３に示されるように、ステップＳ１０１において、取得部１１は、目標分布を取得する。取得部１１は、ユーザから目標分布の入力を受ける、または、情報処理装置１０の外部の装置に格納されている、目標分布を示す情報を通信回線経由で取得することによって、目標分布を取得する。
　ステップＳ１０２において、取得部１１は、壁Ｗ１～Ｗ６それぞれの吸音率の初期値を取得する。取得部１１は、ユーザから上記吸音率の初期値の入力を受ける、または、情報処理装置１０の外部の装置に格納されている、上記吸音率の初期値を示す情報を通信回線経由で取得することによって、上記吸音率の初期値を取得する。
　ステップＳ１０３において、算出部１２は、音響シミュレータ１３を用いて音響シミュレーションを実行することで、音圧分布を算出する。具体的には、算出部１２は、ステップＳ１０２で取得した吸音率の初期値を用いて音響シミュレーションを実行することで、スピーカＳ１が音を出力するときの空間Ｓ内における音圧分布を算出する。なお、ステップＳ１０３で音響シミュレーションに用いられたパラメータ値を、ステップＳ１０３で算出された音圧分布に対応するパラメータ値ともいう。
　ステップＳ１０４において、算出部１２は、ステップＳ１０３で算出した音圧分布と、目標分布との差異を示す値（差異値ともいう）ｆを算出する。差異値ｆは、ステップＳ１０３で算出した音圧分布と、目標分布との差異が大きいほど、より大きな値を有する数式によって表現され得る。差異値ｆは、一例として、二乗平均平方根誤差で表現される（（式１）参照）。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　（式１）において、ｎは、目標分布または音圧分布における要素の全数であり、Ｐｍｋは、目標分布におけるｋ番目の要素の音圧値であり、Ｐａｋは、ステップＳ１０３で算出した音圧分布におけるｋ番目の要素の音圧値である。
　吸音率と、差異値ｆとについて図４を参照しながら説明する。図４の横軸は、吸音率を示し、縦軸は、差異値ｆを示す。
　図４において、当該ステップＳ１０４の直前に実行されたステップＳ１０３の音響シミュレーションで使用された吸音率Ｃに対して、吸音率がＣであるときの差異値ｆである差異値ｆ（Ｃ）が、黒丸として表現されている。
　ステップＳ１０５において、算出部１２は、現在の吸音率、つまり吸音率がＣであるときの差異値ｆの勾配ｆ’（Ｃ）を算出する（図４参照）。なお、勾配ｆ’（Ｃ）を算出する方法は、さまざまあり得る。例えば、Ｃを微小量Δｄだけ変化させた場合の差異値ｆである差異値ｆ（Ｃ＋Δｄ）を算出し、差異値ｆ（Ｃ＋Δｄ）を用いて下記の式により勾配ｆ’（Ｃ）を算出することができる（（式２）参照）。
　　ｆ’（Ｃ）＝（ｆ（Ｃ＋Δｄ）－ｆ（Ｃ））／Δｄ　　　（式２）
　また、差異値ｆが、吸音率の関数として与えられている場合には、関数ｆを吸音率について微分することで得られる導関数ｆ’を用いて、勾配ｆ’（Ｃ）を算出することもできる。
　ステップＳ１０６において、算出部１２は、差異値ｆに関する所定の条件が満たされるか否かを判定する。所定の条件が満たされると判定した場合（ステップＳ１０６でＹｅｓ）にはステップＳ１０７に進み、そうでない場合（ステップＳ１０６でＮｏ）には、ステップＳ１１１に進む。所定の条件は、音響シミュレーションを実行したことで取得した新たな音圧分布が、目標分布に近づいたことを示す条件として予め定められた条件である。
　より具体的には、所定の条件は、（ａ）新たな音圧分布に対応するパラメータ値における、新たな音圧分布と目標分布との差異を示す関数の値が、所定値より小さいこと、（ｂ）新たな音圧分布と目標分布との差異を示す関数の、新たな音圧分布に対応するパラメータ値の近傍の勾配が所定値より小さいこと、（ｃ）新たな音圧分布と目標分布との各変数値における差異の絶対値の平均が所定値以下であり、かつ、各変数値における差異が所定範囲に属すること、および、（ｄ）音響シミュレーションの実行回数が所定値以上になったこと、の少なくとも１つが満たされることである。
　ここで、上記（ａ）の所定値は、例えば、パラメータ値の初期値を用いて取得した音圧分布と目標分布との差異の１０％とすることができる。上記（ｂ）の所定値は、例えば、パラメータ値の初期値を用いて取得した音圧分布の勾配の１０％とすることができる。上記（ｃ）の差異の絶対値の平均に関する所定値は、例えば、最新の音圧分布と目標分布との差異の１０％とすることができ、また、差異に関する所定範囲は、最新の音圧分布と目標分布との差異を含むプラスマイナス１０％の範囲とすることができる。上記（ｄ）の実行回数に関する所定値は、例えば１０～１００回とすることができる。
　なお、上記（ｃ）の差異の絶対値の平均に関する所定値は、人間が弁別し得る差異の最低レベルに対応する値（例えば３ｄＢ）とすることもできる。その場合、上記（ｃ）の差異に関する所定範囲は、上記所定値を中心として、上記所定値の程度の幅を有する範囲（例えば、プラスマイナス１～１．５ｄＢの範囲）とすることができる。
　ステップＳ１１１において、算出部１２は、吸音率を更新する。具体的には、算出部１２は、下記（式３）に従って吸音率Ｃから新たな吸音率Ｄを算出することで、吸音率を更新する。新たな吸音率Ｄは、図４において白抜きの丸として示されている。なお、μは、学習率であり、吸音率の更新における変化幅に対応する値であり、０より大きく１より小さい範囲で設定され得る。
　　Ｄ＝Ｃ－μ×ｆ’（Ｃ）×Δｄ　　　（式３）
　ステップＳ１０７において、出力部１４は、吸音率を出力する。出力される吸音率は、ステップＳ１０２において取得された吸音率に対して、ステップＳ１１１の更新がなされた吸音率である。なお、ステップＳ１０６が１回目に実行されたときに、差異値ｆが条件を満たすと判定された場合（ステップＳ１０６でＹｅｓ）には、ステップＳ１０２において取得された吸音率がそのまま出力されることになる。ステップＳ１０７を終えると、図３に示される一連の処理を終了する。
　なお、音響パラメータつまり吸音率の最適化処理の方式として、ニュートン法を採用することもできる。その場合、ステップＳ１１１における吸音率の更新の際に、差異値ｆを吸音率の二次多項式に近似し、その二次多項式の最適解に近づけるように音響パラメータを算出することで、吸音率を更新する。図３におけるステップＳ１１１以外の処理は、最急降下法における処理と同様である。
　これにより、情報処理装置１０は、未知の音響パラメータである吸音率を適切に推定して出力することができる。
　図５は、本実施の形態における情報処理方法の第二例を示すフロー図である。図５を参照しながら、情報処理装置１０が実行する情報処理方法について説明する。
　なお、ここでは、音響パラメータ（つまり吸音率）を、ベイズ最適化による最適化処理を用いて更新する場合の処理を説明する。
　ステップＳ１０１からステップＳ１０３については、図３における同名の処理と同じである。
　ステップＳ１２１において、算出部１２は、ステップＳ１０３で算出した音圧分布と、ステップＳ１０１で取得した目標分布との差異を示す差異値ｆのガウス過程を更新し、事後分布を取得する。
　ステップＳ１２２において、算出部１２は、獲得関数を最大化する吸音率を取得する。
　ステップＳ１２３において、算出部１２は、ステップＳ１２２における吸音率の取得をした回数が、規定回数を超えたか否かを判定する。規定回数を超えたと判定した場合（ステップＳ１２３でＹｅｓ）には、ステップＳ１２４に進み、そうでない場合（ステップＳ１２３でＮｏ）には、ステップＳ１２５に進む。
　ステップＳ１２５において、算出部１２は、吸音率を更新する。具体的には、算出部１２は、ステップＳ１２２において取得した獲得関数を最大化する吸音率を算出することで、吸音率を更新する。
　ステップＳ１２４において、出力部１４は、吸音率を出力する。ステップＳ１２４において出力される吸音率は、これまでの一連の処理中で算出された差異値ｆのうち、極値をとる差異値ｆの算出に用いられた吸音率である。ステップＳ１２４を終えると、図５に示される一連の処理を終了する。
　これにより、情報処理装置１０は、未知の音響パラメータである吸音率を適切に推定して出力することができる。
　以降において、目標分布および吸音率の具体例を参照しながら、更新される吸音率について説明する。
　図６は、本実施の形態における目標分布の例を示す説明図である。
　図６に示される目標分布は、図１に示される空間Ｓにおける、一のＺ値を有するＸＹ平面上での音圧分布の目標値を示したものである。紙面上の右方向をＹ軸プラス方向とし、紙面上の下方向をＸ軸プラス方向としている。
　音圧分布は、振幅［ｄＢ］により示されており、黒色に近い色ほど、振幅がより大きい（つまり、音圧がより大きい）ことを示している。
　図６に示される目標分布は、空間Ｓの外周部つまり壁付近において音圧が比較的高く、空間Ｓの中央部において音圧が比較的低い音圧分布を示している。なお、図６に示される目標分布において、空間Ｓの中央部においても、音圧が比較的高い位置がいくつかある。
　図７は、本実施の形態における（ａ）吸音率の初期値、（ｂ）音圧分布、および、（ｃ）音圧分布と目標分布との差異の例を示す説明図である。
　図７の（ａ）に示されるように、壁Ｗ１～Ｗ６それぞれの吸音率の初期値は、２００Ｈｚ、２５０Ｈｚおよび３１５Ｈｚの周波数において０．２である。
　図７の（ｂ）に示される音圧分布は、図７の（ａ）に示される吸音率の初期値を用いて算出部１２が音響シミュレータ１３を用いて算出した音圧分布である。
　図７の（ｂ）に示される音圧分布は、空間Ｓの外周部において音圧が比較的高く、空間Ｓの中央部において音圧が比較的低い点では、図６の目標分布と類似しているが、音圧が比較的高い位置および比較的低い位置は、異なっている。また、図７の（ｂ）に示される音圧分布は、図６に示される目標分布に比べて全体的に振幅が小さい。
　図７の（ｃ）に示される差異は、図７の（ｂ）に示される音圧分布と、図６に示される目標分布との差異を示している。
　図８は、実施の形態における（ａ）更新後の吸音率、（ｂ）音圧分布、および、（ｃ）音圧分布と目標分布との差異の例を示す説明図である。
　図８の（ａ）に示される壁Ｗ１～Ｗ６の更新後の吸音率は、８回の更新がなされた後の吸音率である。壁Ｗ１～Ｗ６の更新後の吸音率は、２００Ｈｚおよび３１５Ｈｚの周波数において約０．１８である。また、２５０Ｈｚの周波数において、壁Ｗ１～Ｗ３の吸音率は、約０．１３であり、壁Ｗ４の吸音率は約０．１４であり、壁Ｗ５およびＷ６の吸音率は約０．０８である。
　図８の（ｂ）に示される音圧分布は、図８の（ａ）に示される更新後の吸音率を用いて算出部１２が音響シミュレータ１３を用いて算出した音圧分布である。
　図８の（ｂ）に示される音圧分布は、空間Ｓの外周部において音圧が比較的高く、空間Ｓの中央部において音圧が比較的低い点では、図６の目標分布と類似している。音圧が比較的高い位置および比較的低い位置は、図７の（ｂ）における場合よりも、目標分布に近づいている。また、図８の（ｂ）に示される音圧分布における振幅は、図６に示される目標分布における振幅と同程度である。
　図８の（ｃ）に示される差異は、図８の（ｂ）に示される音圧分布と、図６に示される目標分布との差異を示している。図８の（ｃ）に示されるように、音圧分布と目標分布との差異は、図７の（ｃ）における場合より０に近い。
　このように、更新後の吸音率は、吸音率の初期値よりも目標分布に近づいている。言い換えれば、情報処理装置１０は、吸音率の初期値から開始して、その吸音率によって実現される音響分布を目標分布に近づけるように吸音率を複数回更新した結果、目標分布または目標分布に比較的近い音圧分布を実現できる音響パラメータを推定することができたといえる。このようにして、情報処理装置１０は、目標分布を実現させる音響パラメータを推定することができる。
　なお、複数の壁のうちの２以上の壁の吸音率が同一であることが想定される場合には、音響パラメータとしての吸音率を更新する際に、上記２以上の壁の吸音率として同一値を設定することで、吸音率を更新してもよい。これにより、算出部１２による吸音率の更新処理における計算量を削減することができ、情報処理装置１０の処理負荷の低減、および、消費電力の低減に寄与し得る。
　なお、空間Ｓにおいて音圧分布を測定する測定点、つまり、空間Ｓに伝搬する音を収音するマイクの位置は、複数のカメラによる撮影により空間Ｓを撮影することで生成された複数の画像から推定されることが可能である。
　図９は、本実施の形態における、空間におけるマイクの位置の取得に用いられる画像の一例を示す説明図である。
　図９に示される画像は、空間Ｓに設置されたカメラが撮影した画像の一例であり、空間Ｓに設置されているマイク２１および２２、テーブルおよび表示装置等が映っている。また、図９に示される画像には、空間Ｓに設置されたマーカ２５および２６が映っている。マーカ２５および２６は、空間Ｓにおける既知の位置に設置されている。なお、マイクの個数は、２に限られず、１以上の任意の個数であってよい。また、マーカの個数は、２に限られず、１以上の任意の個数であってよい。
　空間Ｓに設置されている複数のカメラは、それぞれ、マイク２１および２２、ならびに、マーカ２５および２６が映っている画像を生成する。
　そして、情報処理装置１０は、上記カメラにより生成された複数の画像を取得し、各画像におけるマイク２１および２２、ならびに、マーカ２５および２６を画像認識処理により検出する。また、複数の画像におけるマーカ２５および２６のＤｅｐｔｈ情報（つまり奥行情報）を関係付けることで、複数のカメラの位置を推定する。
　そして、情報処理装置１０は、推定された複数のカメラの位置と、マイク２１および２２の画像における位置とに基づいて、マイク２１および２２の空間Ｓにおける三次元的な位置の推定値（推定位置ともいう）を算出する。なお、空間Ｓに設置されている複数のカメラは、情報処理装置１０に含まれるとしてもよいし、含まれないとしてもよい。
　図１０には、情報処理装置１０により算出された、空間Ｓにおけるマイク２１および２２の推定される位置３１および３２、ならびに、マーカ２５および２６の位置３５および３６が示されている。
　このようにして、情報処理装置１０は、複数のカメラとマーカを用いて、空間Ｓにおけるマイク２１および２２の推定位置を取得することができる。
　なお、上記では、実在する空間が有する音響パラメータが未知である場合に、当該空間で実際に計測された音圧分布に基づいて、当該空間が有する音響パラメータを推定する目的での情報処理装置１０の使用例を示した。情報処理装置１０は、他の使用例として、実在していない空間であって、将来に実現される空間における所望の音圧分布がある場合に、その所望の音圧分布を有する空間を実現させるパラメータ値を決定する目的で使用されることも可能である。
　この場合、上記空間における上記所望の音圧分布を目標分布として使用して、上記と同様の処理を行えばよい。このようにして、情報処理装置１０は、実在しない空間であって、将来に実現される所望の音圧分布に基づいて、当該音圧分布を実現させる場合のパラメータ値を決定することができ、上記音圧分布を有する上記空間の実現に寄与することができる。例えば、建設予定の建物内における所望の音圧分布を実現するための、壁の配置または材質の決定に寄与することができる。
　（実施の形態の変形例）
　本変形例において、音響パラメータを適切に決定することができる情報処理方法および情報処理装置などについて別の例を説明する。
　本変形例の情報処理装置１０は、指向性を有する音響再生システムの設計に用いられる。本変形例の情報処理装置１０は、一例として、実在していない音圧分布であって、将来に実現される所望の音圧分布がある場合に、その所望の音圧分布を実現させる音響パラメータの一部を決定する目的で使用される。音響パラメータの上記一部は、スピーカ特性であり、具体的には、スピーカが出力する音の振幅および位相を含む。
　この場合、当該空間が有する音響パラメータのうちの上記一部つまりスピーカ特性を除く音響パラメータ（具体的には、空間を構成する壁の吸音率、空間の形状およびスピーカの位置など）は、予め定められており変更されないとする。
　図１１は、実施の形態の変形例における、スピーカの振幅と位相との決定がなされる空間Ｔを示す模式図である。図１１には、空間Ｔの平面図が示されている。
　図１１に示されるように、空間Ｔには、スピーカアレイが配置されている。スピーカアレイは、Ｙ軸方向に並んで配置されているスピーカＴ１、Ｔ２、Ｔ３、Ｔ４、Ｔ５、Ｔ６、Ｔ７およびＴ８（Ｔ１～Ｔ８ともいう）を有する。なお、スピーカアレイに含まれるスピーカの台数または位置などは、上記に限られず、他の台数または位置であってもよい。
　また、空間Ｔには、領域Ａおよび領域Ｂが設定されている。情報処理装置１０は、指向性を有する音響再生システムの一例として、領域Ａと領域Ｂとの音圧差を最大とするようなスピーカの振幅および位相を決定する。
　本変形例における情報処理装置１０が備える機能部は、上記実施の形態における情報処理装置１０と同様である（図２参照）。
　取得部１１は、空間Ｔにおける音響パラメータの値であるパラメータ値を取得する。また、取得部１１は、取得したパラメータ値を用いて音響シミュレーションを実行することで、空間Ｔにおける領域Ａ（第一領域ともいう）内の音圧分布（第一音圧分布ともいう）と、空間Ｔにおける領域Ｂ（第二領域ともいう）内の音圧分布（第二音圧分布ともいう）とを取得する。
　算出部１２は、取得する第一音圧分布と第二音圧分布との差異を大きくするようにパラメータ値を更新する。
　出力部１４は、更新したパラメータ値を出力する。
　図１２は、本変形例における情報処理方法を示すフロー図である。
　図１２に示されるように、ステップＳ２０１において、取得部１１は、スピーカの振幅と位相との初期値を取得する。初期値を取得する態様は、上記実施の形態における吸音率の初期値を取得する処理（ステップＳ１０２）と同様である。
　ステップＳ２０２において、算出部１２は、音響シミュレーションを実行することで、領域Ａの音圧分布と、領域Ｂの音圧分布とを算出する。具体的には、算出部１２は、ステップＳ２０１で取得したスピーカの振幅と位置とを用いて音響シミュレーションを実行することで、スピーカＴ１～Ｔ８が音を出力するときの、領域Ａにおける音圧分布と、領域Ｂにおける音圧分布とを算出する。
　ステップＳ２０３において、算出部１２は、ステップＳ２０２で算出した領域Ａの音圧分布と領域Ｂの音圧分布との差異値ｇを算出する。差異値ｇは、ステップＳ２０１で算出した、領域Ａの音圧分布と、領域Ｂとの音圧分布との差異が大きいほど、より大きな値を有する数式によって表現される。差異値ｇは、一例として、上記実施の形態における差異値ｆと同様に、二乗平均平方根誤差で表現され得る（（式１）参照）。
　ステップＳ２０４において、算出部１２は、現在のスピーカの振幅と位相に対する値ｇの勾配を算出する。差異値ｇの勾配を算出する態様は、上記実施の形態における吸音率の勾配を取得する処理（ステップＳ１０５）と同様である。
　ステップＳ２０５において、算出部１２は、差異値ｇに関する所定の条件が満たされるか否かを判定する。所定の条件が満たされると判定した場合（ステップＳ２０５でＹｅｓ）にはステップＳ２０６に進み、そうでない場合（ステップＳ２０５でＮｏ）には、ステップＳ２１１に進む。所定の条件は、音響シミュレーションを実行したことで取得した新たな第一音圧分布と新たな第二音圧分布とが、第一音圧分布と第二音圧分布との差異が大きくなっていることを示すものとして予め定められた条件である。
　より具体的には、所定の条件は、（ａ）新たな第一音圧分布と新たな第二音圧分布との差異を示す関数の、新たな第一音圧分布または新たな第二音圧分布の近傍の勾配が、所定値より小さいこと、（ｂ）新たな第一音圧分布と新たな第二音圧分布との差異が所定値以上であること、および、（ｃ）音響シミュレーションの実行回数が所定値以上になったこと、の少なくとも１つが満たされることである。
　ここで、上記（ａ）の所定値は、例えば、最初に実行したステップＳ２０４で算出された勾配の１０％とすることができる。上記（ｂ）の所定値は、例えば、１５ｄＢ以上とすることができる。上記（ｃ）の実行回数に関する所定値は、例えば、１０～１００回とすることができる。
　ステップＳ２１１において、算出部１２は、スピーカの振幅と位相とを更新する。スピーカの振幅と位相とを更新する態様は、上記実施の形態における吸音率を更新する処理（ステップＳ１１１）と同様である。
　ステップＳ２０６において、出力部１４は、スピーカの振幅と位相とを出力する。出力されるスピーカの振幅と位相とは、ステップＳ２０１において取得されたスピーカの振幅と位相とが、ステップＳ２１１において更新されたスピーカの振幅と位相とである。なお、ステップＳ２０５が１回目に実行されたときに、値ｇに関する条件が満たされると判定された場合（ステップＳ２０５でＹｅｓ）には、ステップＳ２０１において取得されたスピーカの振幅と位相とがそのまま出力されることになる。
　以上の一連の処理により、音響パラメータを適切に決定することができ、より具体的には、領域Ａと領域Ｂとの音圧差を最大とするようなスピーカの振幅および位相を決定することができる。
　以上のように、上記実施の形態および上記変形例に係る情報処理方法は、音響シミュレーションを実行することで取得する音圧分布を目標分布に近づけるようにパラメータ値を更新するので、目標分布または目標分布に比較的近い音圧分布を実現することができる適切な音響パラメータを出力することができる。このように、本発明の一態様に係る情報処理方法は、音響パラメータを適切に決定することができる。
　また、音響シミュレーションを実行することで取得した新たな音圧分布が目標分布に近づいた場合にパラメータ値を出力するので、出力されたパラメータ値は、当該パラメータ値を用いた音響シミュレーションにより得られる音圧分布が目標分布に比較的近いパラメータ値であることが担保される。言い換えれば、出力されたパラメータ値は、目標分布または目標分布に比較的近い音圧分布を実現できるパラメータであると言える。よって、本発明の一態様に係る情報処理方法は、音響パラメータをより適切に決定することができる。
　また、音響シミュレーションを実行することで取得した新たな音圧分布が目標分布に比較的近いことを、具体的な条件を用いて判定する。よって、本発明の一態様に係る情報処理方法は、音響パラメータをより容易に、かつ、より適切に決定することができる。
　また、音響シミュレーションを実行することで取得した音圧分布と目標分布との差異を、二乗平均平方根誤差により得るので、音響パラメータの決定がより容易なものとなる。よって、本発明の一態様に係る情報処理方法は、音響パラメータをより容易に、かつ、より適切に決定することができる。
　また、パラメータ値の更新を、最急降下法、ニュートン法、または、ベイズ最適化により行うので、パラメータ値の更新がより容易なものとなる。よって、本発明の一態様に係る情報処理方法は、音響パラメータをより容易に、かつ、より適切に決定することができる。
　また、音響シミュレーションを有限要素法、音線法または虚像法により行うので、音響シミュレーションの実行がより容易なものとなる。よって、本発明の一態様に係る情報処理方法は、音響パラメータをより容易に、かつ、より適切に決定することができる。
　また、音響パラメータとして、空間を構成する壁の吸音率、空間の形状、空間内に配置されるスピーカの位置、空間内に配置されるスピーカが出力する音の振幅もしくは位相、または、空間内に配置される物体の位置を、適切に決定することができる。
　また、空間を構成する複数の壁のうちの２以上の壁に同一の吸音率を設定するので、吸音率の更新処理における計算量を削減することができ、処理負荷の低減、および、消費電力の低減に寄与し得る。よって、本発明の一態様に係る情報処理方法は、省電力の低減に寄与しながら、音響パラメータを適切に決定することができる。
　また、目標分布として、空間において実際に測定された音圧分布を用いることで、当該空間を実現している音響パラメータを決定して出力することができる。よって、本発明の一態様に係る情報処理方法は、実在している空間を実現している音響パラメータを適切に決定することができる。
　また、目標分布として、パラメータ値が未知である空間において実際に測定された音圧分布を用いることで、当該空間における当該パラメータ値を決定して出力することができる。よって、本発明の一態様に係る情報処理方法は、実在している空間を実現している音響パラメータを適切に決定することができる。
　また、音響シミュレーションを実行することで取得する２つの領域の音圧分布の差異を大きくするようにパラメータ値を更新するので、比較的大きな音圧分布の差異を有する上記２つの領域を実現することができる適切な音響パラメータを決定して出力することができる。このように、本発明の一態様に係る情報処理方法は、音響パラメータを適切に決定することができる。
　また、音響シミュレーションを実行することで取得した新たな第一音圧分布と新たな第二音圧分布との差異が比較的大きい場合にパラメータ値を出力するので、出力されたパラメータ値は、当該パラメータ値を用いた音響シミュレーションにより得られる第一音圧分布と第二音圧分布との差異が比較的大きいパラメータ値であることが担保される。言い換えれば、出力されたパラメータ値は、比較的大きな差異を有する第一音圧分布と第二音圧分布とを実現できるパラメータ値であると言える。よって、本発明の一態様に係る情報処理方法は、音響パラメータをより適切に決定することができる。
　また、音響シミュレーションを実行することで取得した新たな第一音圧分布と新たな第二音圧分布との差異が比較的大きいことを、具体的な条件を用いて判定する。よって、本発明の一態様に係る情報処理方法は、音響パラメータをより容易に、かつ、より適切に決定することができる。
　なお、上記実施の形態および上記変形例において、各構成要素は、専用のハードウェアで構成されるか、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、ＣＰＵまたはプロセッサなどのプログラム実行部が、ハードディスクまたは半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。ここで、上記実施の形態および上記変形例の情報処理装置などを実現するソフトウェアは、次のようなプログラムである。
　すなわち、このプログラムは、コンピュータに、空間における音圧分布の目標を示す目標分布を取得し、前記空間における音響パラメータの値であるパラメータ値の初期値を取得し、前記初期値を前記パラメータ値として用いて音響シミュレーションを実行することで、前記空間における音圧分布を取得し、取得する前記音圧分布を前記目標分布に近づけるように前記パラメータ値を更新し、更新した前記パラメータ値を出力する情報処理方法を実行させるプログラムである。
　以上、一つまたは複数の態様に係る情報処理装置などについて、実施の形態に基づいて説明したが、本発明は、この実施の形態に限定されるものではない。本発明の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したものや、異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態も、一つまたは複数の態様の範囲内に含まれてもよい。
　本発明は、音響パラメータを適切に決定する情報処理装置に利用可能である。
　１０　　情報処理装置
　１１　　取得部
　１２　　算出部
　１３　　音響シミュレータ
　１４　　出力部
　２１、２２　　マイク
　２５、２６　　マーカ
　３１、３２、３５、３６　　位置
　Ａ、Ｂ　　領域
　Ｓ、Ｔ　　空間
　Ｓ１、Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３、Ｔ４、Ｔ５、Ｔ６、Ｔ７、Ｔ８　　スピーカ
　Ｗ１、Ｗ２、Ｗ３、Ｗ４、Ｗ５、Ｗ６　　壁

Claims (16)

  1. 　空間における音圧分布の目標を示す目標分布を取得し、
    　前記空間における音響パラメータの値であるパラメータ値の初期値を取得し、
    　前記初期値を前記パラメータ値として用いて音響シミュレーションを実行することで、前記空間における音圧分布を取得し、
    　取得する前記音圧分布を前記目標分布に近づけるように前記パラメータ値を更新し、
    　更新した前記パラメータ値を出力する
    　情報処理方法。
  2. 　前記パラメータ値を更新する際には、
    　更新した前記パラメータ値を用いて音響シミュレーションを実行することで、前記空間における新たな音圧分布を取得し、
    　取得した前記新たな音圧分布が、前記目標分布に近づいたことを示す条件として予め定められた条件を満たすか否かを判定し、
    　更新した前記パラメータ値を出力する際には、
    　前記新たな音圧分布が前記予め定められた条件を満たすと判定した場合に、更新した前記パラメータ値を出力する
    　請求項１に記載の情報処理方法。
  3. 　前記パラメータ値を更新する際には、
    　（ａ）前記パラメータ値における、前記新たな音圧分布と前記目標分布との差異を示す関数の値が、所定値より小さいこと、
    　（ｂ）前記新たな音圧分布と前記目標分布との差異を示す関数の、前記パラメータ値の近傍の勾配が所定値より小さいこと、
    　（ｃ）前記新たな音圧分布と前記目標分布との各変数値における差異の絶対値の平均が所定値以下であり、かつ、前記各変数値における差異が所定範囲に属すること、および、
    　（ｄ）音響シミュレーションの実行回数が所定値以上になったこと、
    　の少なくとも１つが満たされることを、前記予め定められた条件として用いる
    　請求項２に記載の情報処理方法。
  4. 　前記新たな音圧分布と前記目標分布との差異は、前記音圧分布と前記目標分布との二乗平均平方根誤差である
    　請求項３に記載の情報処理方法。
  5. 　前記パラメータ値を更新する際には、最急降下法、ニュートン法、または、ベイズ最適化を用いて、前記パラメータ値を更新する
    　請求項１に記載の情報処理方法。
  6. 　前記音響シミュレーションは、有限要素法、音線法または虚像法によりなされる
    　請求項１に記載の情報処理方法。
  7. 　前記音響パラメータは、前記空間を構成する壁の吸音率、前記空間の形状、前記空間内に配置されるスピーカの位置、前記空間内に配置されるスピーカが出力する音の振幅もしくは位相、または、前記空間内に配置される物体の位置を含む
    　請求項１に記載の情報処理方法。
  8. 　前記音響パラメータは、前記空間を構成する複数の壁の吸音率であり、
    　前記パラメータ値を更新する際には、前記複数の壁のうちの２以上の壁の吸音率として同一値を設定することで、前記パラメータ値を更新する
    　請求項１に記載の情報処理方法。
  9. 　前記目標分布は、前記空間において実際に測定された音圧分布である
    　請求項１～８のいずれか１項に記載の情報処理方法。
  10. 　前記目標分布は、前記空間において所望される音圧分布である
    　請求項１～８のいずれか１項に記載の情報処理方法。
  11. 　空間における音響パラメータの値であるパラメータ値を取得し、
    　前記パラメータ値を用いて音響シミュレーションを実行することで、前記空間における第一領域内の第一音圧分布と、前記空間における第二領域内の第二音圧分布とを取得し、
    　取得する前記第一音圧分布と前記第二音圧分布との差異を大きくするように前記パラメータ値を更新し、
    　更新した前記パラメータ値を出力する
    　情報処理方法。
  12. 　前記パラメータ値を更新する際には、
    　更新した前記パラメータ値を用いて音響シミュレーションを実行することで、前記空間における新たな第一音圧分布と新たな第二音圧分布とを取得し、
    　取得した前記新たな第一音圧分布と前記新たな第二音圧分布とが、前記第一音圧分布と前記第二音圧分布との差異が大きくなっていることを示すものとして予め定められた条件を満たすか否かを判定し、
    　更新した前記パラメータ値を出力する際には、
    　前記新たな第一音圧分布と前記新たな第二音圧分布とが前記予め定められた条件を満たすと判定した場合に、更新した前記パラメータ値を出力する
    　請求項１１に記載の情報処理方法。
  13. 　前記パラメータ値を更新する際には、
    　（ａ）前記新たな第一音圧分布と前記新たな第二音圧分布との差異を示す関数の、前記パラメータ値の近傍の勾配が、所定値より小さいこと、
    　（ｂ）前記新たな第一音圧分布と前記新たな第二音圧分布との差異が所定値以上であること、および、
    　（ｃ）音響シミュレーションの実行回数が所定値以上になったこと、
    　の少なくとも１つが満たされることを前記予め定められた条件として用いる
    　請求項１２に記載の情報処理方法。
  14. 　取得部と、算出部と、出力部とを備える情報処理装置が実行する情報処理装置であって、
    　前記取得部は、空間における音圧分布の目標を示す目標分布を取得し、前記空間における音響パラメータの値であるパラメータ値の初期値を取得し、
    　前記算出部は、前記初期値を前記パラメータ値として用いて音響シミュレーションを実行することで、前記空間における音圧分布を取得し、取得する前記音圧分布を前記目標分布に近づけるように前記パラメータ値を更新し、
    　前記出力部は、更新した前記パラメータ値を出力する
    　情報処理装置。
  15. 　取得部と、算出部と、出力部とを備える情報処理装置が実行する情報処理装置であって、
    　前記取得部は、空間における音響パラメータの値であるパラメータ値を取得し、
    　前記算出部は、前記パラメータ値を用いて音響シミュレーションを実行することで、前記空間における第一領域内の第一音圧分布と、前記空間における第二領域内の第二音圧分布とを取得し、取得する前記第一音圧分布と前記第二音圧分布との差異を大きくするように前記パラメータ値を更新し、
    　前記出力部は、更新した前記パラメータ値を出力する
    　情報処理装置。
  16. 　請求項１または１１に記載の情報処理方法をコンピュータに実行させるプログラム。
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