特開 2024-164882 ＡＧＣ制御装置、ＡＧＣ制御方法、及びプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024164882

(43)【公開日】2024-11-28

(54)【発明の名称】ＡＧＣ制御装置、ＡＧＣ制御方法、及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   H03G 3/20 20060101AFI20241121BHJP

   H04R 3/00 20060101ALI20241121BHJP

【ＦＩ】

H03G3/20 B

H04R3/00 310

【審査請求】未請求

【請求項の数】5

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023080576

(22)【出願日】2023-05-16

(71)【出願人】

【識別番号】308036402

【氏名又は名称】株式会社ＪＶＣケンウッド

(74)【代理人】

【識別番号】100103894

【弁理士】

【氏名又は名称】家入 健

(72)【発明者】

【氏名】藤井 優美

(72)【発明者】

【氏名】村田 寿子

(72)【発明者】

【氏名】永井 俊明

【テーマコード（参考）】

5D220

5J100

【Ｆターム（参考）】

5D220AA50

5D220AB08

5J100JA01

5J100JA03

5J100LA01

5J100LA13

(57)【要約】

【課題】適切にＡＧＣ制御を行うことができるＡＧＣ制御装置、ＡＧＣ制御方法及びプログラムを提供する。
【解決手段】ＡＧＣ制御装置は、フィルタ処理済み信号をフレーム分割して、フレーム毎に最大値を検出する最大値検出部４０２と、最大値に基づいて、ＡＧＣ係数をフレーム毎に算出する係数算出部４０３と、ＡＧＣ係数を平滑化することで、平滑化ゲインを算出する平滑化部４０４と、平滑化ゲインをフィルタ処理済み信号に乗じて、乗算信号を生成する乗算部４０５と、乗算信号において、ノイズが発生しているか否かを検知するノイズ検知部４０８と、ノイズが検知された場合、平滑化パラメータを変更する平滑化パラメータ調整部４１３と、を備えている。
を備えている。
【選択図】図３

【特許請求の範囲】

【請求項1】

入力信号に対して、フィルタを用いたフィルタ処理を行うことでフィルタ処理済み信号を生成するフィルタ処理部と、
コンテンツの所定期間における前記フィルタ処理済み信号をフレーム分割して、フレーム毎に最大値を検出する最大値検出部と、
前記最大値に基づいて、ＡＧＣ（Auto Gain Control）係数をフレーム毎に算出する係数算出部と、
平滑化パラメータを用いて、前記フレーム毎の前記ＡＧＣ係数を平滑化することで、平滑化ゲインを算出する平滑化部と、
前記平滑化ゲインを前記フィルタ処理済み信号に乗じることで、乗算信号を生成する乗算部と、
前記乗算信号において、ノイズが発生しているか否かを検知するノイズ検知部と、
前記ノイズが検知された場合、前記平滑化パラメータを変更する平滑化パラメータ調整部と、を備えたＡＧＣ制御装置。

【請求項2】

前記平滑化部がカットオフ周波数を有するローパスフィルタを用いて、前記ＡＧＣ係数の平滑化処理を行い、
前記平滑化パラメータが前記ローパスフィルタの前記カットオフ周波数である請求項１に記載のＡＧＣ制御装置。

【請求項3】

前記平滑化パラメータとして、複数のカットオフ周波数が設定されており、
前記平滑化パラメータ調整部が、前記ノイズが検知されなくなるまで、前記カットオフ周波数を初期値よりも高い値と低い値に交互に変更していく請求項２に記載のＡＧＣ制御装置。

【請求項4】

入力信号に対して、フィルタを用いたフィルタ処理を行うことでフィルタ処理済み信号を生成するステップと、
コンテンツの所定期間における前記フィルタ処理済み信号をフレーム分割して、フレーム毎に最大値を検出するステップと、
前記最大値に応じたＡＧＣ係数をフレーム毎に算出するステップと、
平滑化パラメータを用いて、前記ＡＧＣ係数を平滑化することで、平滑化ゲインを算出するステップと、
前記平滑化ゲインをフィルタ処理済み信号に乗じることで、乗算信号を生成するステップと、
前記乗算信号において、ノイズが発生しているか否かを検知するステップと、
前記ノイズが検知された場合、前記平滑化パラメータを変更するステップと、を備えたＡＧＣ制御方法。

【請求項5】

コンピュータに対してＡＧＣ制御方法を実行させるためのプログラムであって、
前記ＡＧＣ制御方法は
コンテンツの所定期間における入力信号に対して、フィルタを用いたフィルタ処理を行うことでフィルタ処理済み信号を生成するステップと、
前記フィルタ処理済み信号をフレーム分割して、フレーム毎に最大値を検出するステップと、
前記最大値に応じたＡＧＣ係数をフレーム毎に算出するステップと、
平滑化パラメータを用いて、前記ＡＧＣ係数を平滑化することで、平滑化ゲインを算出するステップと、
前記平滑化ゲインをフィルタ処理済み信号に乗じることで、乗算信号を生成するステップと、
前記乗算信号において、ノイズが発生しているか否かを検知するステップと、
前記ノイズが検知された場合、前記平滑化パラメータを変更するステップと、を備えた、プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、ＡＧＣ制御装置、ＡＧＣ制御方法、及びプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

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。特許文献１の頭外定位技術では、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。

【0003】

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

【0004】

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。

【0005】

特許文献２には、オートゲインコントロール（ＡＧＣ）装置が開示されている。このＡＧＣ装置は、入力音声信号を帯域分割フィルタで分割している。ＡＧＣ装置は、分割された信号を絶対値に変換し、絶対値と重み付けデータとを乗算している。乗算された値を加算して、加算された値に基づいて、ゲインをコントロールしている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0006】

【特許文献1】特開２０１９－６２４３０号公報

【特許文献2】特開２００２－１６２０２９号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0007】

このような頭外定位処理装置等では、入力信号に対して各種フィルタを畳み込む等のフィルタ処理が行われている。そして、フィルタ処理された信号がヘッドホン等から出力される。このフィルタは、個人の頭部や耳介の形状によって、フィルタの周波数特性が異なるため、最適なＡＧＣ係数も異なる。さらに、コンテンツのシーンによっても周波数特性が異なるため、コンテンツのシーン及び、個人のフィルタによって、最適なＡＧＣ係数を調整することが望まれる。

【0008】

本開示は上記の点に鑑みなされたものであり、適切にＡＧＣ制御することがＡＧＣ制御装置、ＡＧＣ制御方法、及びプログラムを提供するものである。

【課題を解決するための手段】

【0009】

本実施の形態にかかるＡＧＣ制御装置は、入力信号に対して、フィルタを用いたフィルタ処理を行うことでフィルタ処理済み信号を生成するフィルタ処理部と、コンテンツの所定期間における前記フィルタ処理済み信号をフレーム分割して、フレーム毎に最大値を検出する最大値検出部と、前記最大値に基づいて、ＡＧＣ（Auto Gain Control）係数をフレーム毎に算出する係数算出部と、平滑化パラメータを用いて、前記フレーム毎の前記ＡＧＣ係数を平滑化することで、平滑化ゲインを算出する平滑化部と、前記平滑化ゲインを前記フィルタ処理済み信号に乗じることで、乗算信号を生成する乗算部と、前記乗算信号において、ノイズが発生しているか否かを検知するノイズ検知部と、前記ノイズが検知された場合、前記平滑化パラメータを変更する平滑化パラメータ調整部と、を備えている。

【0010】

本実施の形態にかかるＡＧＣ制御方法は、入力信号に対して、フィルタを用いたフィルタ処理を行うことでフィルタ処理済み信号を生成するステップと、コンテンツの所定期間における前記フィルタ処理済み信号をフレーム分割して、フレーム毎に最大値を検出するステップと、前記最大値に応じたＡＧＣ係数をフレーム毎に算出するステップと、平滑化パラメータを用いて、前記ＡＧＣ係数を平滑化することで、平滑化ゲインを算出するステップと、前記平滑化ゲインをフィルタ処理済み信号に乗じることで、乗算信号を生成するステップと、前記乗算信号において、ノイズが発生しているか否かを検知するステップと、前記ノイズが検知された場合、前記平滑化パラメータを変更するステップと、を備えている。

【0011】

本実施の形態にかかるプログラムは、コンピュータに対してＡＧＣ制御方法を実行させるためのプログラムであって、前記ＡＧＣ制御方法は、コンテンツの所定期間における入力信号に対して、フィルタを用いたフィルタ処理を行うことでフィルタ処理済み信号を生成するステップと、前記フィルタ処理済み信号をフレーム分割して、フレーム毎に最大値を検出するステップと、前記最大値に応じたＡＧＣ係数をフレーム毎に算出するステップと、平滑化パラメータを用いて、前記ＡＧＣ係数を平滑化することで、平滑化ゲインを算出するステップと、前記平滑化ゲインをフィルタ処理済み信号に乗じることで、乗算信号を生成するステップと、前記乗算信号において、ノイズが発生しているか否かを検知するステップと、前記ノイズが検知された場合、前記平滑化パラメータを変更するステップと、を備えている。

【発明の効果】

【0012】

本開示によれば、適切にＡＧＣ制御を行うことができるＡＧＣ制御装置、ＡＧＣ制御方法、及びプログラムを提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0013】

【図1】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。

【図2】ＡＧＣ処理を行うための処理システムの構成を模式的に示すブロック図である。

【図3】平滑化パラメータを調整するための構成を模式的に示すブロック図である。

【図4】フレーム間にノイズが発生した波形を模式的に示す図である。

【図5】ノイズが発生した波形を模式的に示す図である。

【図6】ＡＧＣ制御方法を示すフローチャートである。

【図7】ＡＧＣ制御方法を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0014】

本実施の形態にかかる音像定位処理の概要について説明する。本実施の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、ヘッドホン又はイヤホンのスピーカユニットから鼓膜までの伝達特性である。本実施の形態では、ヘッドホン又はイヤホンを装着していない状態での空間音響伝達特性を測定し、かつ、ヘッドホン又はイヤホンを装着した状態での外耳道伝達特性を測定し、それらの測定データを用いて頭外定位処理を実現している。

【0015】

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、スマートホン、タブレットＰＣ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てもよい。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。ユーザ端末と出力手段との接続は、有線接続でも無線接続でもよい。

【0016】

以下の説明では、ＡＧＣ制御装置（ＡＧＣ処理部ともいう）を用いた音場再生装置として、２ｃｈの頭外定位処理装置について説明する。もちろん、ＡＧＣ制御装置は、マルチチャネルの頭外定位処理装置やその他の音場再生装置について適用可能である。マルチチャネルの頭外定位処理装置にＡＧＣ制御装置を適用する場合、頭外定位処理部１０１（図１参照）は、マルチチャネルの各入力信号に、頭外定位処理フィルタを畳み込むことで、２ｃｈの信号を生成する。そして、ＡＧＣ制御装置が頭外定位処理部から出力される２ｃｈの信号にＡＧＣ処理を行う。

【0017】

（頭外定位処理装置）
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のブロック図を図１に示す。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ＦＬ、ＦＲ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ＦＬ、ＦＲは、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）プレイヤーやＢＤ(Blu-ray Disc:登録商標）)プレイヤーなどから出力されるアナログのオーディオ信号、又は、mp3(MPEG Audio Layer-3)等のデジタルオーディオデータである。

【0018】

なお、オーディオ信号、又はデジタルオーディオデータをまとめて入力信号と称する。すなわち、ＬｃｈとＲｃｈのステレオ入力信号ＦＬ、ＦＲが入力信号となっている。ステレオ入力信号ＦＬ、ＦＲは映画やドラマなどの各種コンテンツに含まれた音声信号である。コンテンツは複数のチャプタに分割されていてもよい。各チャプタをシーンともいう。チャプタとチャプタとの間は、無音期間が設けられていてもよい。例えば、シーンが切り替わるタイミングには、無音期間があってもよい。

【0019】

本実施の形態では、頭外定位処理装置１００が、フィルタを適切に処理するための演算処理を行っている。頭外定位処理装置１００の演算処理部は、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。

【0020】

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、一部の処理がスマートホンなどにより行われ、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。

【0021】

頭外定位処理装置１００は、空間音響フィルタ処理部１０、逆フィルタ部４１、逆フィルタ部４２、ＡＧＣ処理部４５Ｌ、４５Ｒ（まとめて、ＡＧＣ処理部４５ともいう）と、ヘッドホン４３を備えている。空間音響フィルタ処理部１０、逆フィルタ部４１、及び逆フィルタ部４２、ＡＧＣ処理部４５は、具体的にはプロセッサ等により実現可能である。空間音響フィルタ処理部１０と逆フィルタ部４１、４２とをまとめて、頭外定位処理部１０１と称する。つまり、頭外定位処理部１０１は、空間音響フィルタ処理部１０と逆フィルタ部４１、４２とを備えている。

【0022】

空間音響フィルタ処理部１０は、空間音響伝達特性Ｈｌｓ、Ｈｌｏ、Ｈｒｏ、Ｈｒｓを格納する畳み込み演算部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。空間音響フィルタ処理部１０には、ＤＶＤプレイヤーなどからのステレオ入力信号ＦＬ、ＦＲが入力される。空間音響フィルタ処理部１０には、空間音響伝達特性が設定されている。空間音響フィルタ処理部１０は、各ｃｈのステレオ入力信号ＦＬ、ＦＲ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。

【0023】

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を所定のフィルタ長で切り出すことで、空間音響フィルタが生成される。

【0024】

空間音響伝達特性Ｈｌｓ、Ｈｌｏ、Ｈｒｏ、Ｈｒｓのそれぞれは、インパルス応答測定などにより、事前に取得されている。例えば、ユーザＵが左右の耳にマイクをそれぞれ装着する。ユーザＵの前方に配置された左右のスピーカが、インパルス応答測定を行うための、インパルス音をそれぞれ出力する。そして、スピーカから出力されたインパルス音等の測定信号をマイクで収音する。マイクでの収音信号に基づいて、空間音響伝達特性Ｈｌｓ、Ｈｌｏ、Ｈｒｏ、Ｈｒｓが取得される。左スピーカと左マイクとの間の空間音響伝達特性Ｈｌｓ、左スピーカと右マイクとの間の空間音響伝達特性Ｈｌｏ、右スピーカと左マイクとの間の空間音響伝達特性Ｈｒｏ、右スピーカと右マイクとの間の空間音響伝達特性Ｈｒｓが測定される。

【0025】

そして、畳み込み演算部１１は、Ｌｃｈのステレオ入力信号ＦＬ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ＦＲ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、逆フィルタ部４１に出力する。

【0026】

畳み込み演算部１２は、Ｌｃｈのステレオ入力信号ＦＬ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ＦＲ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、逆フィルタ部４２に出力する。

【0027】

逆フィルタ部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Ｌｉｎｖ、Ｒｉｎｖが設定されている。逆フィルタ部４１は、逆フィルタＬｉｎｖを格納し、逆フィルタ部４２は逆フィルタＲｉｎｖを格納する。そして、空間音響フィルタ処理部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Ｌｉｎｖ、Ｒｉｎｖを畳み込む。逆フィルタ部４１で加算器２４からのＬｃｈ信号に対して、Ｌｃｈ側のヘッドホン特性の逆フィルタＬｉｎｖを畳み込む。同様に、逆フィルタ部４２は加算器２５からのＲｃｈ信号に対して、Ｒｃｈ側のヘッドホン特性の逆フィルタＲｉｎｖを畳み込む。逆フィルタＬｉｎｖ、Ｒｉｎｖ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。

【0028】

以下、頭外定位処理部１０１によって頭外定位処理された信号をフィルタ処理済み信号ＸＬ，ＸＲとする。フィルタ処理済み信号ＸＬ、ＸＲは、入力信号にフィルタが畳み込まれた信号となっている。フィルタ処理済み信号ＸＬはＬｃｈの信号である。フィルタ処理済み信号ＸＲはＲｃｈの信号である。

【0029】

逆フィルタ部４１は、Ｌｃｈのフィルタ処理済み信号ＸＬをＡＧＣ処理部４５Ｌに出力する。ＡＧＣ処理部４５Ｌは、フィルタ処理済み信号ＸＬに対して、ＡＧＣ処理を施すことで出力信号ＹＬを生成する。具体的には、ＡＧＣ処理部４５Ｌは、フィルタ処理済み信号ＸＬの各サンプルに平滑化ゲインを乗算する。ＡＧＣ処理部４５Ｌは出力信号ＹＬをヘッドホン４３の左ユニット４３Ｌに出力する。

【0030】

逆フィルタ部４２は、Ｒｃｈのフィルタ処理済み信号ＸＲをＡＧＣ処理部４５Ｒに出力する。ＡＧＣ処理部４５Ｒは、フィルタ処理済み信号ＸＲに対して、ＡＧＣ処理を施すことで出力信号ＹＲを生成する。具体的には、ＡＧＣ処理部４５Ｒは、フィルタ処理済み信号ＸＲの各サンプルに平滑化ゲインを乗算する。ＡＧＣ処理部４５Ｒは出力信号ＹＲをヘッドホン４３の右ユニット４３Ｒに出力する。なお、図１では、便宜上、Ｌｃｈ、ＲｃｈのそれぞれにＡＧＣ処理部４５Ｌ、４５Ｒが設けられている構成が示されているが、実際には図２に示すように１つのＡＧＣ処理部４５がＬｃｈ、Ｒｃｈの信号に対してＡＧＣ処理を行う。

【0031】

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の出力信号ＹＬとＲｃｈの出力信号ＹＲ（以下、Ｌｃｈの出力信号ＹＬとＲｃｈの出力信号ＹＲをまとめてステレオ出力信号とも称する）をユーザＵに向けて出力する。つまり、ヘッドホン４３はステレオ出力信号ＹＬ，ＹＲを出力することで、コンテンツが再生する。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。

【0032】

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Ｌｉｎｖ，Ｒｉｎｖ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Ｌｉｎｖ，Ｒｉｎｖ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。頭外定位フィルタは、ユーザＵ個人の測定に基づくものであることが好ましい。例えば，ユーザＵの耳に装着されたマイクが収音した収音信号に基づいて、頭外定位フィルタが設定されている。

【0033】

このように空間音響フィルタと、ヘッドホン特性の逆フィルタＬｉｎｖ，Ｒｉｎｖはオーディオ信号用のフィルタである。これらのフィルタが再生信号（ステレオ入力信号ＦＬ、ＦＲ）に畳み込まれることで、頭外定位処理装置１００が、頭外定位処理を実行する。

【0034】

ＡＧＣ処理部４５はフィルタ処理済み信号ＸＬ、ＸＲに対して、ＡＧＣ処理を施す。ＡＧＣ処理部４５は、フィルタ処理済み信号ＸＬ、ＸＲの各サンプルにそれぞれＡＧＣ係数αを乗算する。ＡＧＣ係数αは、サンプルに応じて異なっている。つまり、ＡＧＣ係数αは時間に応じて変化する。ＡＧＣ処理が施されたフィルタ処理済み信号がヘッドホン４３から出力される出力信号ＹＬ、ＹＲとなる。

【0035】

（システム構成）
次に、図２を用いて、ＡＧＣ処理を行うための処理システム構成について説明する。図２は、ＡＧＣ処理を行う処理システム２００の全体構成を示すブロック図である。処理システム２００は、ＡＧＣ制御部２１０とＡＧＣ処理部４５と平滑化パラメータ格納部２４１とＡＧＣパラメータ格納部２４２とを備えている。図２に示すＡＧＣ処理部４５は、図１のＡＧＣ処理部４５Ｌ、及びＡＧＣ処理部４５Ｒに対応している。つまり、図１のＡＧＣ処理部４５Ｌ、及びＡＧＣ処理部４５Ｒが、１つのＡＧＣ処理部４５として機能する。

【0036】

ＡＧＣ処理部４５は、上記の通り、ユーザがコンテンツを視聴中にオンライン処理を実行する。ＡＧＣ制御部２１０は、ユーザのコンテンツ視聴よりも前に処理を行う。ＡＧＣ制御部２１０は事前にオフラインでの処理を行うことができる。ＡＧＣ制御部２１０はプロセッサやメモリなどを備えた処理装置であり、後述する処理を実行する。ＡＧＣ制御部２１０の処理装置と、頭外定位処理装置１００は、物理的に同じ装置であってもよく、異なる装置であってもよい。

【0037】

ＡＧＣ制御部２１０は、ＡＧＣ係数を算出するためのパラメータを設定する。具体的には、ＡＧＣ制御部２１０は、フレーム毎のＡＧＣ係数と、ＡＧＣ係数を平滑化するための平滑化パラメータを算出する。ＡＧＣパラメータ格納部２４２は、ＡＧＣ処理を行うためのＡＧＣパラメータを格納する。平滑化パラメータ格納部２４１は、平滑化のためのパラメータを格納する。例えば、平滑化パラメータは、ＩＩＲフィルタのカットオフ周波数である。

【0038】

ＡＧＣ制御部２１０は、フィルタ生成部２１１、フィルタ格納部２１２、解析部２１３を備えている。フィルタ生成部２１１は、頭外定位処理に用いられるフィルタを生成する。ステレオ入力信号ＦＬ、ＦＲを用いる場合、上記のようにフィルタ生成部２１１は、６つのフィルタを生成する。フィルタ生成部２１１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Ｌｉｎｖ，Ｒｉｎｖを生成する。

【0039】

フィルタ生成部２１１は、ユーザがマイクを装着した状態でのインパルス応答測定に基づいて、頭外定位フィルタを生成することができる。フィルタ生成部２１１は、例えば、マイクとスピーカを用いたインパルス応答測定によって、空間音響フィルタを生成する。マイクとヘッドホンを用いたインパルス応答測定によって、逆フィルタＬｉｎｖ，Ｒｉｎｖを生成する。

【0040】

フィルタ生成部２１１は、データベースなどからユーザに適した頭外定位フィルタを生成しても良い。例えば、フィルタ生成部２１１は、ユーザの外耳道伝達特性を測定して、外耳道伝達特性とのマッチング処理により頭外定位フィルタを生成しても良い。フィルタ生成部２１１によりフィルタ生成については、公知の処理を用いることができるため、詳細な説明を省略する。

【0041】

フィルタ格納部２１２は、フィルタ生成部２１１で生成されたフィルタのフィルタ係数を格納する。フィルタ格納部２１２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Ｌｉｎｖ，Ｒｉｎｖとを格納する。フィルタ格納部２１２に格納されているフィルタは、図１で示した頭外定位フィルタと同一のデータである。つまり、頭外定位受聴を行うときと同じフィルタを用いて、解析部２１３が、後述する解析処理を行う。

【0042】

解析部２１３は、入力信号ＦＬ、ＦＲを解析して、ＡＧＣ係数を設定するための平滑化パラメータを算出する。具体的には、解析部２１３は、フィルタ格納部２１２に格納されているフィルタを用いて、入力信号ＦＬ、ＦＲに対して頭外定位処理を行うことで、フィルタ処理済み信号を生成する。ここでは、解析部２１３は、上記のように６つの頭外定位フィルタを用いて、頭外定位処理を行う。そして、フィルタ処理済み信号を解析することで、平滑化パラメータ及びＡＧＣ係数を生成する。解析部２１３の処理については後述する。

【0043】

平滑化パラメータ格納部２４１は、平滑化パラメータをメモリなどに格納する。ＡＧＣパラメータ格納部２４２は、ＡＧＣパラメータをメモリなどに格納する。ＡＧＣパラメータは、例えば、スレッショルド値ｖｔｈ、半減期、アタックタイム、リリースタイムである。

【0044】

次に、解析部２１３の構成及び処理について、図３を用いて説明する。図３は、解析部２１３の構成及び処理を説明するためのブロック図である。解析部２１３は、入力部４０１と、頭外定位処理部１０１と、最大値検出部４０２と、係数算出部４０３と、平滑化部４０４と、乗算部４０５と、記憶部４０６と、ノイズ検知部４０８と、解析パラメータ格納部４１２とを備えている。

【0045】

入力部４０１には、ステレオ入力信号ＦＬ、ＦＲが入力される。頭外定位処理部１０１は、図１と同様に、ステレオ入力信号ＦＬ、ＦＲに対して頭外定位処理を行うことで、フィルタ処理済み信号ＸＬ、ＸＲを生成する。頭外定位処理部１０１は、６つの頭外定位フィルタを用いて、頭外定位処理を行う。頭外定位処理部１０１は、フィルタ処理済み信号ＸＬ、ＸＲを最大値検出部４０２、及び乗算部４０５に出力する。

【0046】

最大値検出部４０２は、フィルタ処理済み信号ＸＬ、ＸＲをフレーム分割して、フレーム毎に最大値を検出する。最大値検出部４０２は、１シーン分のフィルタ処理済み信号ＸＬ、ＸＲを複数のフレームに分割する。最大値検出部４０２は、所定のフレーム長及び周期によって、所定時間のフィルタ処理済み信号ＸＬ、ＸＲをフレーム分割する。１フレームは複数のサンプルを含んでいる。例えば、１フレームは、５１２サンプルを含んでいる。そして、最大値検出部４０２は、フレーム毎に最大値を検出する。最大値検出部４０２は、フレーム数分の最大値ｖＭａｘＬＲを検出する。

【0047】

ここで、最大値検出部４０２は、Ｌｃｈ、Ｒｃｈのフィルタ処理済み信号ＸＬ、ＸＲの中から１つの最大値ｖＭａｘＬＲを検出する。つまり、１フレームにおける２つのフィルタ処理済み信号ＸＬ、ＸＲの中から１つの最大値ｖＭａｘＬＲを検出する。

【0048】

例えば、１フレームにおいて、Ｌｃｈのフィルタ処理済み信号ＸＬの最大値をｖＭａｘＬとし、Ｒｃｈのフィルタ処理済み信号ＸＲの最大値をｖＭａｘＲとする。Ｌｃｈの最大値ｖＭａｘＬがＲｃｈの最大値ｖＭａｘＲ以上の場合、Ｌｃｈの最大値ｖＭａｘＬが１フレームでの最大値ｖＭａｘＬＲとなる。Ｌｃｈの最大値ｖＭａｘＬがＲｃｈの最大値ｖＭａｘＲよりも小さい場合、Ｌｃｈの最大値ｖＭａｘＲが１フレームでの最大値ｖＭａｘＬＲとなる。このように、左右のチャネルのフィルタ処理済み信号のＸＬ、ＸＲの中からフレーム毎の最大値ｖＭａｘＬＲを算出する。

【0049】

係数算出部４０３は、最大値ｖＭａｘＬＲに基づいて、ＡＧＣ係数を算出する。係数算出部４０３は、ＡＧＣパラメータ格納部２４２に格納されているＡＧＣパラメータを参照して、ＡＧＣ係数を算出する。ＡＧＣ係数は、フレーム毎に設定された値となっている。ここで、フレーム毎に設定されたＡＧＣ係数をフレーム係数ともいう。ＡＧＣパラメータ格納部２４２は、例えば、スレッショルド値ｖｔｈ、半減期、アタックタイム、リリースタイムなどのＡＧＣパラメータを格納している。ＡＧＣパラメータ格納部２４２には、これらのＡＧＣパラメータが予め格納されている。

【0050】

スレッショルド値ｖｔｈは、フィルタ処理済み信号にＡＧＣ処理による圧縮を施すか否かを判定するための値である。つまり、フィルタ処理済み信号ＸＬ、ＸＲがスレッショルド値ｖｔｈを越えたときに、振幅を圧縮する。半減期は、ｉ番目のフレームでの最大値が半分に減衰するまでの時間を示す。アタックタイムは信号がスレッショルド値ｖｔｈを越えてから圧縮が始まるまでの時間を示す時定数である。リリースタイムは、信号がスレッショルド値ｖｔｈを下回ってから圧縮を終えるまでの時間を示す時定数である。

【0051】

例えば、係数算出部４０３は、フレーム毎のＡＧＣ係数αを以下の式（１）により求算出する。なお、以下の式（１）において、ｘ＝ｖＭａｘＬＲである。

【数1】

【0052】

最大値がスレッショルド値ｖｔｈ以下の時、ＡＧＣ係数αは１となる。最大値がスレッショルド値ｖｔｈよりも大きい時、ＡＧＣパラメータから算出される。ＡＧＣ係数αはフレーム毎に設定されたフレーム係数である。

【0053】

平滑化部４０４は、フレーム毎のＡＧＣ係数αを平滑化することで、平滑化ゲインα_ｓを算出する。平滑化ゲインα_ｓは、フレームに含まれるサンプル毎に算出される。従って、平滑化ゲインα_ｓは、１サンプル毎に異なる値となり得る。

【0054】

平滑化部４０４は、ＩＩＲ(Infinite Impulse Response)フィルタを用いて、ＡＧＣ係数αを平滑化する。平滑化部４０４は、解析パラメータ格納部４１２に格納されている解析パラメータを読み出す。解析パラメータは、平滑化部４０４における平滑化処理を調整するためのパラメータである。

【0055】

平滑化部４０４は、解析パラメータを参照して、ＡＧＣ係数αを平滑化する。これにより、平滑化部４０４は、フレームに含まれるサンプル毎に平滑化ゲインα_ｓを算出する。例えば、１フレームに含まれるサンプル数が５１２の場合、１フレームにおけるＬｃｈ、Ｒｃｈのそれぞれのフィルタ処理済み信号に対して、それぞれ５１２個の平滑化ゲインを算出する。

【0056】

ここで、ＩＩＲフィルタはカットオフ周波数を有するＬＰＦ（ローパスフィルタ）となっている。解析パラメータ格納部４１２は、複数のカットオフ周波数を格納している。カットオフ周波数は、例えば、５ｋＨｚ、４ｋＨｚ、３ｋＨｚ、２ｋＨｚ、１ｋＨｚ、８００Ｈｚ、５００Ｈｚ、３００Ｈｚ、２００Ｈｚ、１００Ｈｚ、５０Ｈｚとなっている。平滑化部４０４は、解析パラメータ格納部４１２に格納されている複数のカットオフ周波数の中から１つのカットオフ周波数を読み出す。

【0057】

例えば、平滑化部４０４は、カットオフ周波数として１ｋＨｚを読み出す。平滑化部４０４はカットオフ周波数が１ｋＨｚのＩＩＲフィルタを用いて、ＡＧＣ係数αを平滑化する。平滑化部４０４は、フレーム毎に設定されたＡＧＣ係数をＩＩＲフィルタに入力することで、平滑化ゲインα_ｓを算出する。

【0058】

例えば、ｉ番目のフレームのＡＧＣ係数α（ｉ）として、０．７が設定され、（ｉ＋１）番目のフレームのＡＧＣ係数α（ｉ＋１）として、０．６が設定されているとする。１フレームが５１２サンプルを含んでいるとする。この場合、平滑化部４０４は、フレームに含まれる全てのサンプルに対して平滑化ゲインα_ｓを算出する。平滑化部４０４は、ＩＩＲフィルタを用いた平滑化処理を行っている。よって、ｉ番目のフレームの最後のサンプルと、（ｉ＋１）番目の最初のサンプルとの間で、平滑化ゲインの違いが大きくならないようにできる。例えば、ｉ番目のフレームの最後のサンプルにおける平滑化ゲイン値０．６４９とし、（ｉ＋１）番目の最初のサンプルにおける平滑化ゲインと０．６５０とする。平滑化部４０４は、フレーム間において、平滑化ゲインが滑らかな曲線を示すように設定することができる。

【0059】

このように、平滑化部４０４は、サンプル毎に平滑化ゲインα_ｓを算出する。平滑化部４０４は、平滑化ゲインα_ｓをフィルタ処理済み信号ＸＬ、ＸＲに乗じる。平滑化ゲインα_ｓはフィルタ処理済み信号ＸＬ、ＸＲに対して共通となっている。上記のように平滑化ゲインα_ｓはサンプル毎に異なっている。そして、フィルタ処理済み信号ＸＬ、ＸＲのサンプル毎にそれぞれ平滑化ゲインα_ｓが設定されている。

【0060】

記憶部４０６は、各サンプルに平滑化ゲインが乗じられた乗算値をメモリなどに記憶する。記憶部４０６は１シーン分の乗算値のデータを乗算信号として格納する。記憶部４０６は、Ｌｃｈ、Ｒｃｈの乗算信号をメモリなどに格納する。

【0061】

ノイズ検知部４０８は１シーン分の乗算信号に対してノイズが発生しているか否かを検知する。ノイズ検知部４０８は種々の手法を用いてノイズを検知する。ノイズ検知部４０８は、例えば、図４に示すように、フレーム間の信号レベルの差分が所定値以上の場合、ノイズが発生していると判定する。図４では、ｉ番目のフレームと（ｉ＋１）番目のフレームとの間でレベル差が大きくなっている。つまり、ｉ番目のフレームの最後のサンプルと、（ｉ＋１）番目のフレームの最初のサンプルとで信号レベルの差が大きくなっている。信号レベルの差が所定値を越えた場合、ノイズ検知部４０８はノイズがあることを検知する。ノイズ検知部４０８は、連続する２つのサンプルの振幅差を所定の所定値と比較する。振幅差が所定値を越えた場合に、ノイズ検知部４０８は、ノイズが発生したことを検知する。

【0062】

あるいは、ノイズ検知部４０８は、フィルタ処理済み信号ＸＬ、ＸＲとの振幅の差分からノイズを検出することもできる。例えば、ノイズ検知部４０８は、オリジナル信号と乗算信号との差分値を求める。ノイズが発生した場合、差分が大きくなる。

【0063】

オリジナル信号は平滑化ゲインを乗算する前のフィルタ処理信号である。フィルタ処理信号と乗算信号との差分値をｄｉｆｆとして示す。例えば、１番目のサンプルの差分値はｄｉｆｆ（１）、2番目のサンプルの差分値はｄｉｆｆ（２）とする。ノイズ検知部４０８は差分値ｄｉｆｆの変化量（傾き）を求める。例えば、ノイズ検知部４０８は、連続する２つの差分値ｄｉｆｆから変化量ｄｉｆｆ’を算出する。例えば、ｄｉｆｆ’（１）＝ｄｉｆｆ（２）―ｄｉｆｆ（１）となる。そして、図5に示すように、ノイズ検知部４０８は、ｄｉｆｆ’が急激に大きくなった箇所でノイズが発生したことを検知する。

【0064】

ノイズ検知部４０８はノイズを検知したことを示す検知信号を平滑化パラメータ調整部４１３に出力する。平滑化パラメータ調整部４１３は、ノイズが発生した場合、平滑化パラメータを調整する。上記のように、平滑化パラメータはカットオフ周波数となっている。よって、平滑化パラメータ調整部４１３は、カットオフ周波数を変更する。例えば、最初、カットオフ周波数が１ｋＨｚとなっている。よって、ノイズ検知部４０８は、カットオフ周波数を２ｋＨｚに変更する。

【0065】

そして、解析部２１３は変更後のカットオフ周波数で、再度、入力信号を解析する。具体的には、平滑化部４０４は、変更されたカットオフ周波数で平滑化処理を行うことで、平滑化ゲインを生成する。そして、乗算部４０５は、平滑化処理で得られた平滑化ゲインをフィルタ処理信号に乗じることで、乗算信号を生成する。ノイズ検知部は、乗算信号にノイズが発生しているか否かを判定する。平滑化パラメータ調整部４１３は、ノイズが発生しなくなるまで、平滑化パラメータを変更する。つまり、平滑化パラメータ調整部４１３は、ノイズが発生しなくなるように、平滑化パラメータを調整する。

【0066】

また、平滑化パラメータ調整部４１３は、初期カットオフ周波数から高周波数側及び低周波数側に交互にカットオフ周波数を変更して行くことが好ましい。例えば、１ｋＨｚが初期カットオフ周波数であるとする。１ｋＨｚのカットオフ周波数でノイズが発生する場合、平滑化パラメータ調整部４１３はカットオフ周波数を１ｋＨｚよりも高い２ｋＨｚに変更する。カットオフ周波数が２ｋＨｚでもノイズが発生する場合、平滑化パラメータ調整部４１３が１ｋＨｚよりも低い８００Ｈｚに変更する。カットオフ周波数が８００Ｈｚでもノイズが発生する場合、平滑化パラメータ調整部４１３は１ｋＨｚよりも高い３ｋＨｚに変更する。カットオフ周波数が３ｋＨｚでもノイズが発生する場合、平滑化パラメータ調整部４１３は１ｋＨｚよりも低い５００Ｈｚに変更する。

【0067】

平滑化パラメータ調整部４１３は、ノイズが検知されなくなるまで、カットオフ周波数を初期値よりも高い値と低い値に交互に変更していく。このようにすることで、速やかに適切な平滑化パラメータを探索することができる。そして、平滑化パラメータ調整部４１３は、ノイズが検知されなかったカットオフ周波数を平滑化パラメータとして、メモリなどに格納する。平滑化パラメータは、シーン毎に決定される。つまり、コンテンツが複数のシーン（チャプタ）を有する場合、平滑化パラメータ調整部４１３は、それぞれのシーンについて、ノイズが検知されない平滑化パラメータを設定する。ｎ番目のチャプタの平滑化パラメータを平滑化パラメータ［ｎ］として示す。なお、ｎは１以上の整数である。

【0068】

平滑化パラメータ調整部４１３は、調整済みの平滑化パラメータを図２の平滑化パラメータ格納部２４１に出力する。平滑化パラメータ格納部２４１は、調整済みの平滑化パラメータをメモリなどに格納する。平滑化パラメータ格納部２４１は、チャプタ毎に平滑化パラメータを格納する。上記のように、平滑化パラメータは、ＬＰＦのカットオフ周波数である。よって、平滑化パラメータ格納部２４１には、チャプタ毎に異なるカットオフ周波数が設定される。

【0069】

図２に戻り、ＡＧＣ処理部４５における構成及び処理について説明する。ＡＧＣ処理部４５は、信号入力部４５１と、最大値検出部４５２と、係数算出部４５３と、平滑化部４５４と、乗算部４５５と、信号出力部４５７とを備えている。

【0070】

信号入力部４５１には、頭外定位処理されたフィルタ処理済み信号ＸＬ、ＸＲが入力される（図１を参照）。最大値検出部４５２は、フィルタ処理済み信号ＸＬ、ＸＲの最大値ｖＭａｘＬＲをフレーム毎に検出する。係数算出部４５３は、最大値ｖＭａｘＬＲに基づいて、フレーム毎にＡＧＣ係数αを算出する。

【0071】

最大値検出部４５２、及び係数算出部４５３における処理は、最大値検出部４０２、及び係数算出部４０３と同様であるため説明を省略する。また、係数算出部４５３は、ＡＧＣパラメータ格納部２４２から、スレッショルド値ｖｔｈ、半減期、アタックタイム、リリースタイムなどのＡＧＣパラメータを取得する。ここでのＡＧＣパラメータは、係数算出部４０３で用いられたＡＧＣパラメータと同じ値となっている。よって、係数算出部４５３で算出されたＡＧＣ係数αは、係数算出部４０３で算出されたＡＧＣ係数αと同一の値となる。

【0072】

平滑化部４５４は、フレーム毎のＡＧＣ係数に対して平滑化処理を行うことで、平滑化ゲインα_ｓを生成する。ここでは、平滑化部４５４は、平滑化部４０４と同様の平滑化処理を行う。平滑化部４５４はＩＩＲフィルタを用いて、ＡＧＣ係数αを平滑化する。ＩＩＲフィルタはカットオフ周波数を有するＬＰＦとなっている。

【0073】

さらに、平滑化部４５４は、平滑化パラメータ格納部２４１から平滑化パラメータとしてカットオフ周波数を読み出している。従って、平滑化部４５４は、ノイズが検知されないように調整済みのカットオフ周波数を用いて、ＡＧＣ係数を平滑化している。よって、平滑化部４５４が、ノイズが発生しないような平滑化ゲインα_ｓを生成することができる。平滑化ゲインα_ｓはサンプル毎に設定された値である。平滑化部４５４は、平滑化ゲインα_ｓを乗算部４５５に出力する。

【0074】

乗算部４５５は、平滑化ゲインα_ｓをフィルタ処理済み信号に乗算することで、乗算信号を生成する。乗算部４５５の処理は、乗算部４０５の処理と同様の処理である。乗算部４５５は、乗算信号を信号出力部４５７に出力する。信号出力部４５７は乗算信号を出力信号ＹＬ、ＹＲとして、ヘッドホン４３に出力する（図１参照）。これにより、ヘッドホン４３の左ユニット４３ＬからＬｃｈの出力信号ＹＬが再生され、右ユニット４３ＲからＲｃｈの出力信号ＹＲが再生される。

【0075】

よって、ユーザＵは、適切にＡＧＣ処理されたステレオ出力信号を受聴することができる。頭外定位再生処理を行う際は、頭外定位処理装置１００が、リアルタイムに入力されたコンテンツの入力信号に対して頭外定位処理を行う。さらに、ＡＧＣ処理部４５が、予め設定したＡＧＣパラメータと、事前に決定した平滑パラメータを用いてシーン毎に最適なＡＧＣ処理を行うことができる。平滑化パラメータは、コンテンツ、及び頭外定位フィルタに応じて設定されている。従って、ＡＧＣ処理部４５は、コンテンツ及び頭外定位フィルタに適したＡＧＣ処理を行うことができる。ノイズが発生しないように、コンテンツ及びユーザに合わせて最適な平滑化ゲインを設定することができるため、ＡＧＣ処理部４５がＡＧＣ処理を行うことができる。これにより、頭外定位受聴効果を高めることができる。

【0076】

図６，図７は、ＡＧＣ制御方法を示すフローチャートである。まず、入力部４０１に入力信号ＦＬ、ＦＲが入力される（Ｓ１０１）。頭外定位処理部１０１が、頭外定位フィルタを用いて、入力信号ＦＬ，ＦＲに対して頭外定位処理を行う（Ｓ１０２）。これにより、フィルタ処理済み信号ＸＬ、ＸＲが生成される。

【0077】

最大値検出部４０２がフィルタ処理済み信号ＸＬ、ＸＲをフレーム分割する（Ｓ１０３）。最大値検出部４０２が各フレームの最大値ｖＭａｘＬＲを検出する（Ｓ１０４）。係数算出部４０３がＡＧＣパラメータを設定する（Ｓ１０５）。ここでは、係数算出部４０３が、ＡＧＣパラメータ格納部２４２からスレッショルド値ｖｔｈ等のＡＧＣパラメータを読み出す。

【0078】

係数算出部４０３がＡＧＣパラメータを用いて、最大値ｖＭａｘＬＲからＡＧＣ係数αを算出する（Ｓ１０６）。係数算出部４０３は、フレーム毎にＡＧＣ係数αを算出する。平滑化部４０４が解析パラメータを取得する（Ｓ１０７）。平滑化部４０４が解析パラメータ格納部４１２からカットオフ周波数などの解析パラメータを読み出す。最初の処理では、係数算出部４０３は解析パラメータとして、カットオフ周波数の初期値（例えば、１ｋＨｚ）を取得する。

【0079】

平滑化部４０４は、解析パラメータを用いて、ＡＧＣ係数αから平滑化ゲインα_ｓを算出する（Ｓ１０８）。ここでは、平滑化部４０４は、カットオフ周波数を有するＩＩＲを用いて、ＡＧＣ係数を平滑化する。平滑化部４０４は、サンプル毎に平滑化ゲインα_ｓを算出することができる。平滑化ゲインα_ｓは左右のｃｈで共通となっている。

【0080】

乗算部４０５が平滑化ゲインをフィルタ処理信号に乗算する（Ｓ１０９）。つまり、サンプル毎に、平滑化ゲインα_ｓとフィルタ処理済み信号ＸＬ、ＸＲとの積を求める。これにより、時系列に沿った乗算信号が生成される。記憶部４０６が乗算信号を記憶する（Ｓ１１０）。

【0081】

ノイズ検知部４０８が乗算信号にノイズが発生しているか否かを検知する（Ｓ１１１）。ノイズ検知部４０８は種々のノイズ検知処理を用いてノイズを検知することができる。そして、ノイズ検知部４０８は、ノイズが発生したか否かを判定する（Ｓ１１２）。ノイズが発生した場合（Ｓ１１２のＹＥＳ）、平滑化パラメータ調整部４１３が、平滑化パラメータを変更する（Ｓ１１３）。そして、ステップＳ１０４に戻り、解析部２１３が処理を繰り返し行う。

【0082】

ノイズが発生していない場合（Ｓ１１２のＮＯ）、平滑化パラメータ調整部４１３が、ｎ番目のチャプタの平滑化パラメータ［ｎ］を決定する（Ｓ１１４）。解析部２１３は、最終チャプタの解析が終了したか否かを判定する（Ｓ１１５）。最終チャプタの解析が終了していない場合（Ｓ１１５のＮＯ）、次のチャプタの処理に移行する（Ｓ１１６）。そして、ステップＳ１０３に戻り、解析部２１３が処理を繰り返す。つまり、解析部２１３が、次のチャプタに対する平滑化パラメータを決定する。最終チャプタの解析が終了した場合（Ｓ１１５のＹＥＳ）、解析部２１３が処理を終了する。

【0083】

このようにすることで、解析部２１３が、それぞれのチャプタについて適切な平滑化パラメータを求めることができる。よって、頭外定位処理装置１００が各チャプタを適切に再生することができる。

【0084】

なお、平滑化部４０４における平滑化処理は、ＩＩＲフィルタを用いる処理に限られるものではない。カットオフ周波数を有するＬＰＦであれば、ＦＩＲフィルタや移動平均フィルタ等を用いる処理であってもよい。また、ノイズ解析を行う前に、低域通過フィルタや帯域制限フィルタを用いて、ノイズ解析を行う帯域を限定してもよい。ＡＧＣ係数の算出方法は、フィードフォワード型や平方根型に限らず、フィードバック型や級数展開型を用いてもよい。

【0085】

上記の説明では、頭外定位フィルタを入力信号ＦＬ、ＦＲに畳み込む例について説明したが、入力信号に畳み込むフィルタは頭外定位フィルタに限られるものではない。つまり、頭外定位フィルタ以外のフィルタを畳み込んだ信号をフィルタ処理済み信号としてもよい。上記方法は、例えば、ステレオ拡大、音像定位、又はノイズキャンセル等の各種フィルタを用いた音声信号処理に利用可能である。予め設定されたフィルタに基づいて、コンテンツを再生する場合において、適切にＡＧＣ処理を行うことができる。

【0086】

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。

【0087】

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。

【符号の説明】

【0088】

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 空間音響フィルタ処理部
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 逆フィルタ部
４２ 逆フィルタ部
４３ ヘッドホン
４５ ＡＧＣ処理部
１００ 頭外定位処理装置
１０１ 頭外定位処理部
２１０ ＡＧＣ制御部
２１１ フィルタ生成部
２１２ フィルタ格納部
２１３ 解析部
２４１ 平滑化パラメータ格納部
２４２ ＡＧＣパラメータ格納部
４０１ 入力部
４０２ 最大値検出部
４０３ 係数算出部
４０４ 平滑化部
４０５ 乗算部
４０６ 記憶部
４０８ ノイズ検知部
４１２ 解析パラメータ格納部
４１３ 平滑化パラメータ調整部
４５２ 最大値検出部
４５３ 係数算出部
４５４ 平滑化部
４５５ 乗算部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】