(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
騒音源が発生する騒音に対して快音化を図る方法であって、
騒音源が発生する騒音信号Ｎを採取する騒音信号採取段階と、
前記騒音信号Ｎの所定時間内の平均周波数分布に基づいて騒音平均スペクトルＮav（ｆ）を求める騒音平均スペクトル算出段階と、
オーディオ源が発生するオーディオ信号Ａを採取するオーディオ信号採取段階と、
所定の目標雑音Ｗの周波数分布を示す目標雑音スペクトルＷ（ｆ）を、時間的に不変な定常スペクトルとして定める目標雑音設定段階と、
時間軸上に複数の区間を設定し、第ｋ番目（ｋ＝１，２，３... ）の区間について、前記オーディオ信号Ａの周波数分布をオーディオ区間複素スペクトルＡ（ｋ，ｆ）として求め、前記騒音平均スペクトルＮav（ｆ）および前記目標雑音スペクトルＷ（ｆ）を用いて、｜Ｄ（ｋ，ｆ）｜＝Ｗ（ｆ）−Ｎav（ｆ）−｜Ａ（ｋ，ｆ）｜なる差分演算によって、第ｋ番目の区間についての差分区間複素スペクトルＤ（ｋ，ｆ）を算出し（但し、｜Ａ（ｋ，ｆ）｜はＡ（ｋ，ｆ）のノルム、｜Ｄ（ｋ，ｆ）｜はＤ（ｋ，ｆ）のノルム）、前記差分区間複素スペクトルＤ（ｋ，ｆ）を時間軸に逆変換した差分区間信号Ｄ（ｋ）を求め、時間軸上で、各区間についての差分区間信号Ｄ（ｋ）を合成することにより差分信号Ｄを生成する差分信号生成段階と、
前記オーディオ信号Ａと前記差分信号Ｄとを、スピーカから、前記騒音信号Ｎに重ねて出力するオーディオ出力段階と、
を有することを特徴とする騒音源の快音化方法。
【請求項２】
請求項１に記載の快音化方法において、
目標雑音設定段階で、目標雑音Ｗとしてホワイトノイズを用い、目標雑音スペクトルＷ（ｆ）として、可聴周波数域にわたって同一のエネルギー値が定常的に維持される定常スペクトルを定めることを特徴とする騒音源の快音化方法。
【請求項３】
請求項１に記載の快音化方法において、
目標雑音設定段階で、目標雑音Ｗとしてピンクノイズを用い、目標雑音スペクトルＷ（ｆ）として、周波数ｆもしくは周波数ｆの対数値に反比例するエネルギー値が定常的に維持される定常スペクトルを定めることを特徴とする騒音源の快音化方法。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれかに記載の快音化方法において、
差分信号生成段階で、所定の観測点において得られる実際の音圧レベルを基準として、Ｎav（ｆ）および｜Ａ（ｋ，ｆ）｜を補正した差分演算を行い、
オーディオ出力段階で、差分信号Ｄを、前記観測点における音圧レベルが前記補正に応じた音圧レベルとなるように出力し、オーディオ信号Ａを、前記観測点における音圧レベルが前記補正に応じた音圧レベル以上となるように出力することを特徴とする騒音源の快音化方法。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれかに記載の快音化方法において、
目標雑音設定段階で、目標雑音スペクトルＷ（ｆ）として、時間的に不変な定常スペクトルを定め、
差分信号生成段階で、
時間軸上に複数の区間を設定し、オーディオ信号Ａの第ｋ番目（ｋ＝１，２，３... ）の区間内の信号をオーディオ区間信号Ａ（ｋ）として抽出するステップと、
前記オーディオ区間信号Ａ（ｋ）をフーリエ変換してオーディオ区間複素スペクトルＡ（ｋ，ｆ）を求めるステップと、
前記目標雑音スペクトルＷ（ｆ）と、騒音平均スペクトル算出段階で求めた騒音平均スペクトルＮav（ｆ）と、前記オーディオ区間複素スペクトルＡ（ｋ，ｆ）と、を用いて、｜Ｄ（ｋ，ｆ）｜＝Ｗ（ｆ）−Ｎav（ｆ）−｜Ａ（ｋ，ｆ）｜なる差分演算を行い、差分区間複素スペクトルＤ（ｋ，ｆ）を求めるステップと、
前記差分区間複素スペクトルＤ（ｋ，ｆ）を逆フーリエ変換して、第ｋ番目の区間についての差分区間信号Ｄ（ｋ）を求めるステップと、
を設定したすべての区間について行い、時間軸上で、各区間についての差分区間信号Ｄ（ｋ）を合成することにより差分信号Ｄを生成することを特徴とする騒音源の快音化方法。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれかに記載の快音化方法において、
オーディオ出力段階で、オーディオ信号Ａを発生させるためのオーディオ信号データＡｄと、差分信号Ｄを発生させるための差分信号データＤｄとに基づいて、オーディオ信号Ａと差分信号Ｄとを重畳した重畳オーディオ信号Ａ＊を発生させるための重畳オーディオ信号データＡ＊ｄを生成し、生成した重畳オーディオ信号データＡ＊ｄを再生することにより、スピーカから、前記重畳オーディオ信号Ａ＊を出力することを特徴とする騒音源の快音化方法。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれかに記載の快音化方法において、
オーディオ出力段階で、騒音源が発生する騒音信号Ｎの音圧レベルを測定し、その測定結果に基づいて、スピーカから出力されるオーディオ信号Ａおよび差分信号Ｄの音圧レベルを調整することを特徴とする騒音源の快音化方法。
【請求項８】
請求項１〜７のいずれかに記載の快音化方法における騒音信号採取段階と、騒音平均スペクトル算出段階と、オーディオ信号採取段階と、目標雑音設定段階と、差分信号生成段階と、をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項９】
騒音源が発生する騒音に対して快音化を図る方法であって、
所定の観測点において観測される、騒音源が発生する騒音信号Ｎの時間平均スペクトルをＮav（ｆ）、目標雑音Ｗのスペクトル（時間的に不変な定常スペクトル）をＷ（ｆ）、時間軸上に複数の区間を設定した場合の第ｋ番目（ｋ＝１，２，３... ）の区間についてのオーディオ信号Ａの複素スペクトルをＡ（ｋ，ｆ）、所定の倍率係数をＧ（但し、Ｇ＞１）としたときに、｜Ａ＊（ｋ，ｆ）｜＝（Ｇ−１）・｜Ａ（ｋ，ｆ）｜＋Ｗ（ｆ）−Ｎav（ｆ）で与えられる複素スペクトルＡ＊（ｋ，ｆ）を時間軸に逆変換した第ｋ番目の区間についての区間信号を（但し、｜Ａ＊（ｋ，ｆ）｜はＡ＊（ｋ，ｆ）のノルム）、時間軸上で合成することにより得られる信号を、スピーカから、前記騒音信号Ｎに重ねて出力することを特徴とする騒音源の快音化方法。
【請求項１０】
騒音源が発生する騒音に対して快音化を図る装置であって、
オーディオ信号Ａを発生させるためのオーディオ信号データＡｄを格納したオーディオ信号データ格納部と、
所定の差分信号Ｄを発生させるための差分信号データＤｄを格納した差分信号データ格納部と、
前記オーディオ信号データＡｄと、前記差分信号データＤｄとに基づいて、前記オーディオ信号Ａと前記差分信号Ｄとを重畳した重畳オーディオ信号Ａ＊を発生させるための重畳オーディオ信号データＡ＊ｄを生成する信号重畳部と、
前記重畳オーディオ信号データＡ＊ｄに基づいて、前記重畳オーディオ信号Ａ＊を再生する重畳オーディオ信号再生部と、
前記重畳オーディオ信号再生部で再生された前記重畳オーディオ信号Ａ＊をスピーカから出力するオーディオ出力部と、
を備え、
Ｗ（ｆ）：所定の目標雑音Ｗの周波数分布を示す目標雑音スカラースペクトル（時間的に不変な定常スペクトル）、
Ａ（ｋ，ｆ）：時間軸上に設定された第ｋ番目（ｋ＝１，２，３... ）の区間についての前記オーディオ信号Ａの周波数分布を示すオーディオ区間複素スペクトル、
Ｎav（ｆ）：前記騒音信号Ｎの所定時間内の平均周波数分布を示す騒音平均スカラースペクトル、
Ｄ（ｋ，ｆ）：前記第ｋ番目の区間についての前記差分信号Ｄの周波数分布を示す差分区間複素スペクトル、
としたときに、式「｜Ｄ（ｋ，ｆ）｜＝Ｗ（ｆ）−Ｎav（ｆ）−｜Ａ（ｋ，ｆ）｜」（但し、｜Ａ（ｋ，ｆ）｜はＡ（ｋ，ｆ）のノルム、｜Ｄ（ｋ，ｆ）｜はＤ（ｋ，ｆ）のノルム）が成り立つことを特徴とする騒音源の快音化装置。
【請求項１１】
請求項１０に記載の快音化装置において、
オーディオ信号データ格納部内に複数ｎ通りのオーディオ信号データＡｄが格納されており、
差分信号データ格納部内に前記ｎ通りのオーディオ信号データＡｄのそれぞれに対応した合計ｎ通りの差分信号データＤｄが格納されており、
前記ｎ通りのオーディオ信号データＡｄのうち、第ｉ番目（ｉ＝１〜ｎ）のオーディオ信号データＡｄを自動選択もしくは外部からの選択操作に基づいて手動選択するオーディオ信号選択部を更に備え、
信号重畳部が、前記第ｉ番目（ｉ＝１〜ｎ）のオーディオ信号データＡｄと、これに対応した第ｉ番目の差分信号データＤｄとを重畳して、第ｉ番目の重畳オーディオ信号データＡ＊ｄを生成する処理を行い、
重畳オーディオ信号再生部が、選択された前記第ｉ番目のオーディオ信号データＡｄに対応する前記第ｉ番目の重畳オーディオ信号データＡ＊ｄを再生することを特徴とする騒音源の快音化装置。
【請求項１２】
請求項１０または１１に記載の快音化装置において、
騒音源が発生する騒音信号Ｎを採取する騒音信号採取部と、
前記騒音信号採取部が採取した騒音信号Ｎの音圧レベルを検出する音圧レベル検出部と、
手動設定操作または前記音圧レベル検出部が検出した音圧レベルに基づいて、「信号重畳部による信号の重畳比率」もしくは「各信号再生部の再生信号レベル」またはその双方を調整する音圧レベル調整部と、
を更に備えることを特徴とする騒音源の快音化装置。
【請求項１３】
請求項１２に記載の快音化装置において、
音圧レベル検出部が検出した音圧レベルが所定のしきい値未満である状態が所定時間継続した場合に、騒音信号採取部および音圧レベル検出部を除く構成要素の一部もしくは全部に対する電源供給を停止する休止モードへと移行し、前記音圧レベルが所定のしきい値を越えた場合に前記休止モードを解除する電源制御部を更に備えることを特徴とする騒音源の快音化装置。
【請求項１４】
請求項１０または１１に記載の快音化装置において、
騒音源が発生する騒音信号Ｎを採取する騒音信号採取部と、
予め格納している目標雑音スペクトルＷ（ｆ）と、オーディオ信号データ格納部に格納されているオーディオ信号データＡｄと、前記騒音信号Ｎと、に基づいて差分信号データＤｄを作成し、これを差分信号データ格納部に格納する差分信号作成部と、
を更に備えることを特徴とする騒音源の快音化装置。
【請求項１５】
請求項１４に記載の快音化装置において、
差分信号作成部が、
騒音信号採取部が採取した騒音信号Ｎの所定時間内の平均周波数分布に基づいて騒音平均スペクトルＮav（ｆ）を求める手段と、
オーディオ信号データ格納部に格納されているオーディオ信号データＡｄから発生するオーディオ信号Ａの第ｋ番目の区間についての周波数分布を示すオーディオ区間複素スペクトルＡ（ｋ，ｆ）を区間ｋの関数として求める手段と、
前記騒音平均スペクトルＮav（ｆ）および目標雑音スペクトルＷ（ｆ）を用いて、｜Ｄ（ｋ，ｆ）｜＝Ｗ（ｆ）−Ｎav（ｆ）−｜Ａ（ｋ，ｆ）｜なる差分演算を行い、第ｋ番目の区間についての差分区間複素スペクトルＤ（ｋ，ｆ）を算出する手段と、
前記差分区間複素スペクトルＤ（ｋ，ｆ）を時間軸に逆変換した差分区間信号Ｄ（ｋ）を時間軸上で合成することにより得られる差分信号Ｄを発生させるための差分信号データＤｄを作成する手段と、
を有することを特徴とする騒音源の快音化装置。
【請求項１６】
請求項１４または１５に記載の快音化装置において、
騒音源が発生する騒音信号Ｎを採取する騒音信号採取部と、
前記騒音信号採取部が採取した騒音信号Ｎの音圧レベルを検出する音圧レベル検出部と、
手動設定操作または前記音圧レベル検出部が検出した音圧レベルに基づいて、「信号重畳部による信号の重畳比率」もしくは「各信号再生部の再生信号レベル」またはその双方を調整する音圧レベル調整部と、
を更に備えることを特徴とする騒音源の快音化装置。
【請求項１７】
請求項１６に記載の快音化装置において、
音圧レベル検出部が検出した音圧レベルが所定のしきい値未満である状態が所定時間継続した場合に、騒音信号採取部および音圧レベル検出部を除く構成要素の一部もしくは全部に対する電源供給を停止する休止モードへと移行し、前記音圧レベルが所定のしきい値を越えた場合に前記休止モードを解除する電源制御部を更に備えることを特徴とする騒音源の快音化装置。
【請求項１８】
騒音源が発生する騒音に対して快音化を図る装置であって、
元のオーディオ信号Ａに対して所定の差分信号Ｄを重畳することにより得られる重畳オーディオ信号Ａ＊を発生させるための重畳オーディオ信号データＡ＊ｄを格納した重畳オーディオ信号データ格納部と、
前記重畳オーディオ信号データＡ＊ｄを再生して前記重畳オーディオ信号Ａ＊を発生させる重畳オーディオ信号再生部と、
前記重畳オーディオ信号再生部で再生された前記重畳オーディオ信号Ａ＊をスピーカから出力するオーディオ出力部と、
を備え、
Ｗ（ｆ）：所定の目標雑音Ｗの周波数分布を示す目標雑音スカラースペクトル（時間的に不変な定常スペクトル）、
Ａ（ｋ，ｆ）：時間軸上に設定された第ｋ番目（ｋ＝１，２，３... ）の区間についての前記オーディオ信号Ａの周波数分布を示すオーディオ区間複素スペクトル、
Ｎav（ｆ）：前記騒音信号Ｎの所定時間内の平均周波数分布を示す騒音平均スカラースペクトル、
Ｄ（ｋ，ｆ）：前記第ｋ番目の区間についての前記差分信号Ｄの周波数分布を示す差分区間複素スペクトル、
としたときに、式「｜Ｄ（ｋ，ｆ）｜＝Ｗ（ｆ）−Ｎav（ｆ）−｜Ａ（ｋ，ｆ）｜」（但し、｜Ａ（ｋ，ｆ）｜はＡ（ｋ，ｆ）のノルム、｜Ｄ（ｋ，ｆ）｜はＤ（ｋ，ｆ）のノルム）が成り立つことを特徴とする騒音源の快音化装置。
【請求項１９】
請求項１８に記載の快音化装置において、
重畳オーディオ信号データ格納部に、オーディオ信号Ａと差分信号ＤとをＧ：１の比率（但し、Ｇ＞１）で重畳することにより得られる重畳オーディオ信号Ａ＊を発生させるための重畳オーディオ信号データＡ＊ｄが格納されていることを特徴とする騒音源の快音化装置。
【請求項２０】
請求項１８または１９に記載の快音化装置において、
重畳オーディオ信号データ格納部内に複数ｎ通りの重畳オーディオ信号データＡ＊ｄが格納されており、
前記ｎ通りの重畳オーディオ信号データＡ＊ｄのうち、第ｉ番目（ｉ＝１〜ｎ）の重畳オーディオ信号データＡ＊ｄを自動選択もしくは外部からの選択操作に基づいて手動選択するオーディオ信号選択部を更に備え、
重畳オーディオ信号再生部が、選択された前記第ｉ番目の重畳オーディオ信号データＡ＊ｄを再生することを特徴とする騒音源の快音化装置。
【請求項２１】
請求項２０に記載の快音化装置において、
外部から与えられた新たな重畳オーディオ信号データＡ＊ｄを入力して重畳オーディオ信号データ格納部に格納する機能をもった重畳オーディオ信号入力部を更に備えることを特徴とする騒音源の快音化装置。
【請求項２２】
請求項１８〜２１のいずれかに記載の快音化装置において、
騒音源が発生する騒音信号Ｎを採取する騒音信号採取部と、
前記騒音信号採取部が採取した騒音信号Ｎの音圧レベルを検出する音圧レベル検出部と、
手動設定操作または前記音圧レベル検出部が検出した音圧レベルに基づいて、重畳オーディオ信号再生部によって再生される重畳オーディオ信号Ａ＊の再生音圧レベルを調整する音圧レベル調整部と、
を更に備えることを特徴とする騒音源の快音化装置。
【請求項２３】
請求項２２に記載の快音化装置において、
音圧レベル検出部が検出した音圧レベルが所定のしきい値未満である状態が所定時間継続した場合に、騒音信号採取部および音圧レベル検出部を除く構成要素の一部もしくは全部に対する電源供給を停止して休止モードへと移行し、前記音圧レベルが所定のしきい値を越えた場合に前記休止モードを解除する電源制御部を更に備えることを特徴とする騒音源の快音化装置。
【請求項２４】
請求項１０〜２３のいずれかに記載の快音化装置において、
騒音源に内蔵されているか、または、一部もしくは全部の構成要素を騒音源に装着するための着脱アダプタを備えていることを特徴とする騒音源の快音化装置。
【請求項２５】
請求項２４に記載の快音化装置において、
内蔵または装着の対象となる騒音源が電力によって稼働する装置であり、
この騒音源の稼働状態をモニタして待機モードへの移行制御を行う電源制御部を更に備え、
前記電源制御部が、前記騒音源が稼働停止状態にある場合には、前記電源制御部以外の構成要素の一部もしくは全部に対する電源供給を停止する待機モードへと移行し、前記騒音源が稼働状態にある場合には、前記待機モードを解除する制御を行うことを特徴とする騒音源の快音化装置。
【請求項２６】
請求項１０〜２５のいずれかに記載の快音化装置の一部もしくは全部の構成要素が組み込まれた電気製品であって、前記快音化装置が、当該電気製品自身が発生する騒音信号Ｎを用いて作成された差分信号Ｄを用いて重畳オーディオ信号Ａ＊を発生させることを特徴とする電気製品。
【請求項２７】
騒音源が発生する騒音に対して快音化を図る装置であって、
所定の観測点において観測される、騒音源が発生する騒音信号Ｎの時間平均スペクトルをＮav（ｆ）、目標雑音Ｗのスペクトル（時間的に不変な定常スペクトル）をＷ（ｆ）、時間軸上に複数の区間を設定した場合の第ｋ番目（ｋ＝１，２，３... ）の区間についてのオーディオ信号Ａの複素スペクトルをＡ（ｋ，ｆ）、所定の倍率係数をＧ（但し、Ｇ＞１）としたときに、｜Ａ＊（ｋ，ｆ）｜＝（Ｇ−１）・｜Ａ（ｋ，ｆ）｜＋Ｗ（ｆ）−Ｎav（ｆ）で与えられる複素スペクトルＡ＊（ｋ，ｆ）を時間軸に逆変換した第ｋ番目の区間についての区間信号を（但し、｜Ａ＊（ｋ，ｆ）｜はＡ＊（ｋ，ｆ）のノルム）、時間軸上で合成することにより得られる信号を、スピーカから出力することを特徴とする騒音源の快音化装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、騒音源が発生する騒音に対して快音化を図る方法および装置に関し、特に、オーディオ源を利用して新たに発生させた音を騒音に重ね合わせることにより、人間の心理上、騒音を軽減させる技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
人間が社会生活を営む以上、家電製品、オフィス機器、工場施設、輸送機器などの様々な装置から生じる騒音を甘受せざるを得ないが、従来から、不快な騒音を可能な限り軽減する対策が考えられてきた。現在実用化されている騒音対策は、大別して、受動消音法と能動消音法とに分けられる。
【０００３】
前者は、騒音源の筐体に吸音材などを付加して外部に騒音が伝達されるのを防ぐ手法であるが、筐体がかさばり、また、低音部の消音効果が弱いという欠点がある。
【０００４】
一方、後者は、一般にＡＮＣ（Active Noise Control）と呼ばれており、騒音を打ち消す成分をもった別な音波を故意に発生させ、騒音成分を低減させる手法である。たとえば、下記の特許文献１，２には、ダクト内を伝搬する音波に対して同音圧逆位相の音波を放射して、騒音を消すＡＮＣシステムが開示されている。また、下記の特許文献３には、自動車の車室内騒音を低減させる技術が開示され、特許文献４には、複写機の騒音を低減させる技術が開示され、特許文献５には、ジェットエンジンのための騒音低減技術が開示されている。更に、特許文献６には、騒音をキャンセルする機能を有するヘッドフォンが開示されている。
【０００５】
このＡＮＣは、コンパクトな電子的機器を用いて実現可能であるが、マイクを用いて騒音をリアルタイムで採取し、これを解析して、当該騒音を打ち消す音波（位相反転した音波）をリアルタイムで生成する必要があるため、ＤＳＰなどの高速な信号処理回路が必要になり、コストがかかるという欠点がある。また、原理的に、高音部の消音効果が弱く、音波の位相を活用して消音を行うため、騒音低減の効果に指向性があるという問題もある。このため、ダクト、自動車内、ヘッドフォンなど、騒音方向を制御可能な閉鎖的な音響空間に適用が限定されているのが実情である。
【０００６】
一方、最近は、人間の聴覚の生理学的特性を利用して、騒音を軽減させる新たな技術も提案されている。この技術は、騒音とは別な音波を発生させる点では、上記能動消音法と類似した手法を採るが、騒音そのものを物理的に減衰させるわけではなく、騒音に対してマスキング効果（人間の聴覚の生理学的特性に基づく効果）をもった別な音を聞かせることにより、人間が騒音を生理学的に聴取しにくくする手法ということができる。たとえば、下記の特許文献７には、騒音をマスクするためにＭＩＤＩ信号音を流すことにより、室内の騒音を軽減する技術が開示されている。また、特許文献８には、プリンタ装置の不快な動作音を抑制するために意図的に雑音を付加する技術が開示されており、特許文献９には、ハードディスク装置の不快な動作音を抑制するために意図的に雑音を機械的に付加する技術が開示されている。また、下記の特許文献１０には、車室内の騒音をマスキングできるように、オーディオ信号をフィルタ加工して再生する技術が開示されており、特許文献１１には、自動車内での騒音レベルを検知して、適当な音量で音楽を鑑賞することができるように、自動的にオーディオ再生音量を重畳する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開昭６３−２７６１００号公報
【特許文献２】特許第２５４４８９９号公報
【特許文献３】特許第２６６３５５２号公報
【特許文献４】特開平７−２８１４９７号公報
【特許文献５】特許第３４３４８３０号公報
【特許文献６】特許第４４１７３１６号公報
【特許文献７】特表２００４−５１０１９１号公報
【特許文献８】特許第２９６７４００号公報
【特許文献９】特許第３３６５３８６号公報
【特許文献１０】特許第２５４１０６２号公報
【特許文献１１】特許第３２８７７４７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
上述したとおり、古くから知られている受動消音法には、筐体がかさばり、低音部の消音効果が弱いという欠点がある。また、前掲の特許文献１〜６に例示されているような能動消音法には、高速な信号処理回路のためにコスト高となり、高音部の消音効果が弱く、騒音低減の効果に指向性があるという欠点がある。
【０００９】
一方、特許文献７〜９で提案されている手法では、確かに騒音が聴取しにくくなる効果は得られるが、騒音レベルを上回るような無味乾燥な信号音（ＭＩＤＩ楽器音や意図的に付加した雑音）が流れることになり、長時間の使用に耐える快適な音響環境を提供するこはできない。また、特許文献１０，１１で提案されている手法は、自動車内で音楽鑑賞する際、車室内で音楽を聴きやすくすることが目的であるため、適用可能な音響空間が自動車内に限定されるという問題がある。
【００１０】
そこで本発明は、室内／室外を問わず、種々の音響空間において様々な騒音源が発生する騒音を、効果的にかつ低コストで快音化することができる騒音源の快音化方法および快音化装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
(1)   本発明の第１の態様は、騒音源が発生する騒音に対して快音化を図る騒音源の快音化方法において、
騒音源が発生する騒音信号Ｎを採取する騒音信号採取段階と、
騒音信号Ｎの所定時間内の平均周波数分布に基づいて騒音平均スペクトルＮav（ｆ）を求める騒音平均スペクトル算出段階と、
オーディオ源が発生するオーディオ信号Ａを採取するオーディオ信号採取段階と、
所定の目標雑音Ｗの周波数分布を示す目標雑音スペクトルＷ（ｆ）を、時間的に不変な定常スペクトルとして定める目標雑音設定段階と、
時間軸上に複数の区間を設定し、第ｋ番目（ｋ＝１，２，３... ）の区間について、オーディオ信号Ａの周波数分布をオーディオ区間複素スペクトルＡ（ｋ，ｆ）として求め、騒音平均スペクトルＮav（ｆ）および目標雑音スペクトルＷ（ｆ）を用いて、｜Ｄ（ｋ，ｆ）｜＝Ｗ（ｆ）−Ｎav（ｆ）−｜Ａ（ｋ，ｆ）｜なる差分演算によって、第ｋ番目の区間についての差分区間複素スペクトルＤ（ｋ，ｆ）を算出し（但し、｜Ａ（ｋ，ｆ）｜はＡ（ｋ，ｆ）のノルム、｜Ｄ（ｋ，ｆ）｜はＤ（ｋ，ｆ）のノルム）、差分区間複素スペクトルＤ（ｋ，ｆ）を時間軸に逆変換した差分区間信号Ｄ（ｋ）を求め、時間軸上で、各区間についての差分区間信号Ｄ（ｋ）を合成することにより差分信号Ｄを生成する差分信号生成段階と、
オーディオ信号Ａと差分信号Ｄとを、スピーカから、騒音信号Ｎに重ねて出力するオーディオ出力段階と、
を行うようにしたものである。
【００１２】
(2)   本発明の第２の態様は、上述の第１の態様に係る騒音源の快音化方法において、
目標雑音設定段階で、目標雑音Ｗとしてホワイトノイズを用い、目標雑音スペクトルＷ（ｆ）として、可聴周波数域にわたって同一のエネルギー値が定常的に維持される定常スペクトルを定めるようにしたものである。
【００１３】
(3)   本発明の第３の態様は、上述の第１の態様に係る騒音源の快音化方法において、
目標雑音設定段階で、目標雑音Ｗとしてピンクノイズを用い、目標雑音スペクトルＷ（ｆ）として、周波数ｆもしくは周波数ｆの対数値に反比例するエネルギー値が定常的に維持される定常スペクトルを定めるようにしたものである。
【００１４】
(4)   本発明の第４の態様は、上述の第１〜第３の態様に係る騒音源の快音化方法において、
差分信号生成段階で、所定の観測点において得られる実際の音圧レベルを基準として、Ｎav（ｆ）および｜Ａ（ｋ，ｆ）｜を補正した差分演算を行い、
オーディオ出力段階で、差分信号Ｄを、観測点における音圧レベルが上記補正に応じた音圧レベルとなるように出力し、オーディオ信号Ａを、観測点における音圧レベルが上記補正に応じた音圧レベル以上となるように出力するようにしたものである。
【００１５】
(5)   本発明の第５の態様は、上述の第１〜第４の態様に係る騒音源の快音化方法において、
目標雑音設定段階で、目標雑音スペクトルＷ（ｆ）として、時間的に不変な定常スペクトルを定め、
差分信号生成段階で、
時間軸上に複数の区間を設定し、オーディオ信号Ａの第ｋ番目（ｋ＝１，２，３... ）の区間内の信号をオーディオ区間信号Ａ（ｋ）として抽出するステップと、
オーディオ区間信号Ａ（ｋ）をフーリエ変換してオーディオ区間複素スペクトルＡ（ｋ，ｆ）を求めるステップと、
目標雑音スペクトルＷ（ｆ）と、騒音平均スペクトル算出段階で求めた騒音平均スペクトルＮav（ｆ）と、オーディオ区間複素スペクトルＡ（ｋ，ｆ）と、を用いて、｜Ｄ（ｋ，ｆ）｜＝Ｗ（ｆ）−Ｎav（ｆ）−｜Ａ（ｋ，ｆ）｜なる差分演算を行い、差分区間複素スペクトルＤ（ｋ，ｆ）を求めるステップと、
差分区間複素スペクトルＤ（ｋ，ｆ）を逆フーリエ変換して、第ｋ番目の区間についての差分区間信号Ｄ（ｋ）を求めるステップと、
を設定したすべての区間について行い、時間軸上で、各区間についての差分区間信号Ｄ（ｋ）を合成することにより差分信号Ｄを生成するようにしたものである。
【００１６】
(6)   本発明の第６の態様は、上述の第１〜第５の態様に係る騒音源の快音化方法において、
オーディオ出力段階で、オーディオ信号Ａを発生させるためのオーディオ信号データＡｄと、差分信号Ｄを発生させるための差分信号データＤｄとに基づいて、オーディオ信号Ａと差分信号Ｄとを重畳した重畳オーディオ信号Ａ＊を発生させるための重畳オーディオ信号データＡ＊ｄを生成し、生成した重畳オーディオ信号データＡ＊ｄを再生することにより、スピーカから、重畳オーディオ信号Ａ＊を出力するようにしたものである。
【００１７】
(7)   本発明の第７の態様は、上述の第１〜第６の態様に係る騒音源の快音化方法において、
オーディオ出力段階で、騒音源が発生する騒音信号Ｎの音圧レベルを測定し、その測定結果に基づいて、スピーカから出力されるオーディオ信号Ａおよび差分信号Ｄの音圧レベルを調整するようにしたものである。
【００１８】
(8)   本発明の第８の態様は、上述の第１〜第７の態様に係る騒音源の快音化方法における騒音信号採取段階と、騒音平均スペクトル算出段階と、オーディオ信号採取段階と、目標雑音設定段階と、差分信号生成段階と、を専用プログラムを組み込んだコンピュータに実行させるようにしたものである。
【００１９】
(9)   本発明の第９の態様は、騒音源が発生する騒音に対して快音化を図る騒音源の快音化方法において、
所定の観測点において観測される、騒音源が発生する騒音信号Ｎの時間平均スペクトルをＮav（ｆ）、目標雑音Ｗのスペクトル（時間的に不変な定常スペクトル）をＷ（ｆ）、時間軸上に複数の区間を設定した場合の第ｋ番目（ｋ＝１，２，３... ）の区間についてのオーディオ信号Ａの複素スペクトルをＡ（ｋ，ｆ）、所定の倍率係数をＧ（但し、Ｇ＞１）としたときに、｜Ａ＊（ｋ，ｆ）｜＝（Ｇ−１）・｜Ａ（ｋ，ｆ）｜＋Ｗ（ｆ）−Ｎav（ｆ）で与えられる複素スペクトルＡ＊（ｋ，ｆ）を時間軸に逆変換した第ｋ番目の区間についての区間信号を（但し、｜Ａ＊（ｋ，ｆ）｜はＡ＊（ｋ，ｆ）のノルム）、時間軸上で合成することにより得られる信号を、スピーカから、騒音信号Ｎに重ねて出力するようにしたものである。
【００２０】
(10)  本発明の第１０の態様は、騒音源が発生する騒音に対して快音化を図る騒音源の快音化装置において、
オーディオ信号Ａを発生させるためのオーディオ信号データＡｄを格納したオーディオ信号データ格納部と、
所定の差分信号Ｄを発生させるための差分信号データＤｄを格納した差分信号データ格納部と、
オーディオ信号データＡｄと、差分信号データＤｄとに基づいて、オーディオ信号Ａと差分信号Ｄとを重畳した重畳オーディオ信号Ａ＊を発生させるための重畳オーディオ信号データＡ＊ｄを生成する信号重畳部と、
重畳オーディオ信号データＡ＊ｄに基づいて、重畳オーディオ信号Ａ＊を再生する重畳オーディオ信号再生部と、
重畳オーディオ信号再生部で再生された重畳オーディオ信号Ａ＊をスピーカから出力するオーディオ出力部と、
を設け、
Ｗ（ｆ）：所定の目標雑音Ｗの周波数分布を示す目標雑音スカラースペクトル（時間的に不変な定常スペクトル）、
Ａ（ｋ，ｆ）：時間軸上に設定された第ｋ番目（ｋ＝１，２，３... ）の区間についてのオーディオ信号Ａの周波数分布を示すオーディオ区間複素スペクトル、
Ｎav（ｆ）：騒音信号Ｎの所定時間内の平均周波数分布を示す騒音平均スカラ−スペクトル、
Ｄ（ｋ，ｆ）：第ｋ番目の区間についての差分信号Ｄの周波数分布を示す差分区間複素スペクトル、
としたときに、式「｜Ｄ（ｋ，ｆ）｜＝Ｗ（ｆ）−Ｎav（ｆ）−｜Ａ（ｋ，ｆ）｜」（但し、｜Ａ（ｋ，ｆ）｜はＡ（ｋ，ｆ）のノルム、｜Ｄ（ｋ，ｆ）｜はＤ（ｋ，ｆ）のノルム）が成り立つようにしたものである。
【００２１】
(11)  本発明の第１１の態様は、上述の第１０の態様に係る騒音源の快音化装置において、
オーディオ信号データ格納部内に複数ｎ通りのオーディオ信号データＡｄが格納されており、
差分信号データ格納部内にｎ通りのオーディオ信号データＡｄのそれぞれに対応した合計ｎ通りの差分信号データＤｄが格納されており、
ｎ通りのオーディオ信号データＡｄのうち、第ｉ番目（ｉ＝１〜ｎ）のオーディオ信号データＡｄを自動選択もしくは外部からの選択操作に基づいて手動選択するオーディオ信号選択部を更に設け、
信号重畳部が、第ｉ番目（ｉ＝１〜ｎ）のオーディオ信号データＡｄと、これに対応した第ｉ番目の差分信号データＤｄとを重畳して、第ｉ番目の重畳オーディオ信号データＡ＊ｄを生成する処理を行い、
重畳オーディオ信号再生部が、選択された第ｉ番目のオーディオ信号データＡｄに対応する第ｉ番目の重畳オーディオ信号データＡ＊ｄを再生するようにしたものである。
【００２２】
(12)  本発明の第１２の態様は、上述の第１０または第１１の態様に係る騒音源の快音化装置において、
騒音源が発生する騒音信号Ｎを採取する騒音信号採取部と、
騒音信号採取部が採取した騒音信号Ｎの音圧レベルを検出する音圧レベル検出部と、
手動設定操作または音圧レベル検出部が検出した音圧レベルに基づいて、「信号重畳部による信号の重畳比率」もしくは「各信号再生部の再生信号レベル」またはその双方を調整する音圧レベル調整部と、
を更に設けるようにしたものである。
【００２３】
(13)  本発明の第１３の態様は、上述の第１２の態様に係る騒音源の快音化装置において、
音圧レベル検出部が検出した音圧レベルが所定のしきい値未満である状態が所定時間継続した場合に、騒音信号採取部および音圧レベル検出部を除く構成要素の一部もしくは全部に対する電源供給を停止する休止モードへと移行し、音圧レベルが所定のしきい値を越えた場合に休止モードを解除する電源制御部を更に設けるようにしたものである。
【００２４】
(14)  本発明の第１４の態様は、上述の第１０または第１１の態様に係る騒音源の快音化装置において、
騒音源が発生する騒音信号Ｎを採取する騒音信号採取部と、
予め格納している目標雑音スペクトルＷ（ｆ）と、オーディオ信号データ格納部に格納されているオーディオ信号データＡｄと、騒音信号Ｎと、に基づいて差分信号データＤｄを作成し、これを差分信号データ格納部に格納する差分信号作成部と、
を更に設けるようにしたものである。
【００２５】
(15)  本発明の第１５の態様は、上述の第１４の態様に係る騒音源の快音化装置において、
差分信号作成部が、
騒音信号採取部が採取した騒音信号Ｎの所定時間内の平均周波数分布に基づいて騒音平均スペクトルＮav（ｆ）を求める手段と、
オーディオ信号データ格納部に格納されているオーディオ信号データＡｄから発生するオーディオ信号Ａの第ｋ番目の区間についての周波数分布を示すオーディオ区間複素スペクトルＡ（ｋ，ｆ）を区間ｋの関数として求める手段と、
騒音平均スペクトルＮav（ｆ）および目標雑音スペクトルＷ（ｆ）を用いて、｜Ｄ（ｋ，ｆ）｜＝Ｗ（ｆ）−Ｎav（ｆ）−｜Ａ（ｋ，ｆ）｜なる差分演算を行い、第ｋ番目の区間についての差分区間複素スペクトルＤ（ｋ，ｆ）を算出する手段と、
差分区間複素スペクトルＤ（ｋ，ｆ）を時間軸に逆変換した差分区間信号Ｄ（ｋ）を時間軸上で合成することにより得られる差分信号Ｄを発生させるための差分信号データＤｄを作成する手段と、
を有するようにしたものである。
【００２６】
(16)  本発明の第１６の態様は、上述の第１４または第１５の態様に係る騒音源の快音化装置において、
騒音源が発生する騒音信号Ｎを採取する騒音信号採取部と、
騒音信号採取部が採取した騒音信号Ｎの音圧レベルを検出する音圧レベル検出部と、
手動設定操作または音圧レベル検出部が検出した音圧レベルに基づいて、「信号重畳部による信号の重畳比率」もしくは「各信号再生部の再生信号レベル」またはその双方を調整する音圧レベル調整部と、
を更に設けるようにしたものである。
【００２７】
(17)  本発明の第１７の態様は、上述の第１６の態様に係る騒音源の快音化装置において、
音圧レベル検出部が検出した音圧レベルが所定のしきい値未満である状態が所定時間継続した場合に、騒音信号採取部および音圧レベル検出部を除く構成要素の一部もしくは全部に対する電源供給を停止する休止モードへと移行し、音圧レベルが所定のしきい値を越えた場合に休止モードを解除する電源制御部を更に設けるようにしたものである。
【００２８】
(18)  本発明の第１８の態様は、騒音源が発生する騒音に対して快音化を図る騒音源の快音化装置において、
元のオーディオ信号Ａに対して所定の差分信号Ｄを重畳することにより得られる重畳オーディオ信号Ａ＊を発生させるための重畳オーディオ信号データＡ＊ｄを格納した重畳オーディオ信号データ格納部と、
重畳オーディオ信号データＡ＊ｄを再生して重畳オーディオ信号Ａ＊を発生させる重畳オーディオ信号再生部と、
重畳オーディオ信号再生部で再生された重畳オーディオ信号Ａ＊をスピーカから出力するオーディオ出力部と、
を設け、
Ｗ（ｆ）：所定の目標雑音Ｗの周波数分布を示す目標雑音スカラースペクトル（時間的に不変な定常スペクトル）、
Ａ（ｋ，ｆ）：時間軸上に設定された第ｋ番目（ｋ＝１，２，３... ）の区間についてのオーディオ信号Ａの周波数分布を示すオーディオ区間複素スペクトル、
Ｎav（ｆ）：騒音信号Ｎの所定時間内の平均周波数分布を示す騒音平均スカラースペクトル、
Ｄ（ｋ，ｆ）：第ｋ番目の区間についての差分信号Ｄの周波数分布を示す差分区間複素スペクトル、
としたときに、式「｜Ｄ（ｋ，ｆ）｜＝Ｗ（ｆ）−Ｎav（ｆ）−｜Ａ（ｋ，ｆ）｜」（但し、｜Ａ（ｋ，ｆ）｜はＡ（ｋ，ｆ）のノルム、｜Ｄ（ｋ，ｆ）｜はＤ（ｋ，ｆ）のノルム）が成り立つようにしたものである。
【００２９】
(19)  本発明の第１９の態様は、上述の第１８の態様に係る騒音源の快音化装置において、
重畳オーディオ信号データ格納部に、オーディオ信号Ａと差分信号ＤとをＧ：１の比率（但し、Ｇ＞１）で重畳することにより得られる重畳オーディオ信号Ａ＊を発生させるための重畳オーディオ信号データＡ＊ｄが格納されているようにしたものである。
【００３０】
(20)  本発明の第２０の態様は、上述の第１８または第１９の態様に係る騒音源の快音化装置において、
重畳オーディオ信号データ格納部内に複数ｎ通りの重畳オーディオ信号データＡ＊ｄが格納されており、
ｎ通りの重畳オーディオ信号データＡ＊ｄのうち、第ｉ番目（ｉ＝１〜ｎ）の重畳オーディオ信号データＡ＊ｄを自動選択もしくは外部からの選択操作に基づいて手動選択するオーディオ信号選択部を更に設け、
重畳オーディオ信号再生部が、選択された第ｉ番目の重畳オーディオ信号データＡ＊ｄを再生するようにしたものである。
【００３１】
(21)  本発明の第２１の態様は、上述の第２０の態様に係る騒音源の快音化装置において、
外部から与えられた新たな重畳オーディオ信号データＡ＊ｄを入力して重畳オーディオ信号データ格納部に格納する機能をもった重畳オーディオ信号入力部を更に設けるようにしたものである。
【００３２】
(22)  本発明の第２２の態様は、上述の第１８〜第２１の態様に係る騒音源の快音化装置において、
騒音源が発生する騒音信号Ｎを採取する騒音信号採取部と、
騒音信号採取部が採取した騒音信号Ｎの音圧レベルを検出する音圧レベル検出部と、
手動設定操作または音圧レベル検出部が検出した音圧レベルに基づいて、重畳オーディオ信号再生部によって再生される重畳オーディオ信号Ａ＊の再生音圧レベルを調整する音圧レベル調整部と、
を更に設けるようにしたものである。
【００３３】
(23)  本発明の第２３の態様は、上述の第２２の態様に係る騒音源の快音化装置において、
音圧レベル検出部が検出した音圧レベルが所定のしきい値未満である状態が所定時間継続した場合に、騒音信号採取部および音圧レベル検出部を除く構成要素の一部もしくは全部に対する電源供給を停止して休止モードへと移行し、音圧レベルが所定のしきい値を越えた場合に休止モードを解除する電源制御部を更に設けるようにしたものである。
【００３４】
(24)  本発明の第２４の態様は、上述の第１０〜第２３の態様に係る騒音源の快音化装置において、
騒音源に内蔵されているか、または、一部もしくは全部の構成要素を騒音源に装着するための着脱アダプタを備えているようにしたものである。
【００３５】
(25)  本発明の第２５の態様は、上述の第２４の態様に係る騒音源の快音化装置において、
内蔵または装着の対象となる騒音源が電力によって稼働する装置であり、
この騒音源の稼働状態をモニタして待機モードへの移行制御を行う電源制御部を更に備え、
電源制御部が、騒音源が稼働停止状態にある場合には、電源制御部以外の構成要素の一部もしくは全部に対する電源供給を停止する待機モードへと移行し、騒音源が稼働状態にある場合には、待機モードを解除する制御を行うようにしたものである。
【００３６】
(26)  本発明の第２６の態様は、上述の第１０〜第２５の態様に係る騒音源の快音化装置の一部もしくは全部の構成要素が組み込まれた電気製品において、当該快音化装置が、当該電気製品自身が発生する騒音信号Ｎを用いて作成された差分信号Ｄを用いて重畳オーディオ信号Ａ＊を発生させるようにしたものである。
【００３７】
(27)  本発明の第２７の態様は、騒音源が発生する騒音に対して快音化を図る騒音源の快音化装置において、
所定の観測点において観測される、騒音源が発生する騒音信号Ｎの時間平均スペクトルをＮav（ｆ）、目標雑音Ｗのスペクトル（時間的に不変な定常スペクトル）をＷ（ｆ）、時間軸上に複数の区間を設定した場合の第ｋ番目（ｋ＝１，２，３... ）の区間についてのオーディオ信号Ａの複素スペクトルをＡ（ｋ，ｆ）、所定の倍率係数をＧ（但し、Ｇ＞１）としたときに、｜Ａ＊（ｋ，ｆ）｜＝（Ｇ−１）・｜Ａ（ｋ，ｆ）｜＋Ｗ（ｆ）−Ｎav（ｆ）で与えられる複素スペクトルＡ＊（ｋ，ｆ）を時間軸に逆変換した第ｋ番目の区間についての区間信号を（但し、｜Ａ＊（ｋ，ｆ）｜はＡ＊（ｋ，ｆ）のノルム）、時間軸上で合成することにより得られる信号を、スピーカから出力するようにしたものである。
【発明の効果】
【００３８】
本発明では、予め、騒音源が発生する騒音信号Ｎとオーディオ源が発生するオーディオ信号Ａを採取し、騒音信号Ｎのサンプル採取期間の時間平均をとった騒音平均スペクトルＮav（ｆ）が求められる。一方、ホワイトノイズ等、人間が不快に感じない目標雑音ＷのスペクトルＷ（ｆ）を予め定めておく。そして、時間軸上に複数の区間を設定し、第ｋ番目（ｋ＝１，２，３... ）の区間についてのオーディオ信号Ａの複素スペクトルＡ（ｋ，ｆ）が求められ、｜Ｄ（ｋ，ｆ）｜＝Ｗ（ｆ）−Ｎav（ｆ）−｜Ａ（ｋ，ｆ）｜なる差分演算によって、差分区間複素スペクトルＤ（ｋ，ｆ）のノルム（大きさ）｜Ｄ（ｋ，ｆ）｜が算出される。
【００３９】
差分区間複素スペクトルＤ（ｋ，ｆ）の位相とオーディオ区間複素スペクトルＡ（ｋ，ｆ）の位相は変化しないとすれば、Ｄ（ｋ，ｆ）／｜Ｄ（ｋ，ｆ）｜＝Ａ（ｋ，ｆ）／｜Ａ（ｋ，ｆ）｜が成立し、Ａ（ｋ，ｆ）の実部をＲｅ｛Ａ（ｋ，ｆ）｝とすれば、Ｄ（ｋ，ｆ）の実部はＲｅ｛Ｄ（ｋ，ｆ）｝＝Ｒｅ｛Ａ（ｋ，ｆ）｝・｜Ｄ（ｋ，ｆ）｜／｜Ａ（ｋ，ｆ）｜で与えられ、Ａ（ｋ，ｆ）の虚部をＩｍ｛Ａ（ｋ，ｆ）｝とすれば、Ｄ（ｋ，ｆ）の虚部はＩｍ｛Ｄ（ｋ，ｆ）｝＝Ｉｍ｛Ａ（ｋ，ｆ）｝・｜Ｄ（ｋ，ｆ）｜／｜Ａ（ｋ，ｆ）｜で与えられる。
【００４０】
このようにして、Ｄ（ｋ，ｆ）が求まったら、この差分区間複素スペクトルＤ（ｋ，ｆ）を時間軸に逆変換して差分区間信号Ｄ（ｋ）を求め、時間軸上で、各区間についての差分区間信号Ｄ（ｋ）を合成することにより差分信号Ｄを生成し、オーディオ信号Ａと差分信号Ｄとを、スピーカから、騒音信号Ｎに重ねて出力すれば、人間の耳には、騒音信号Ｎに重ねて、オーディオ信号Ａと差分信号Ｄとが聞こえることになり、目標雑音Ｗに近い音が聞こえることになる。
【００４１】
すなわち、時間軸上の第ｋ番目の区間について、人間の耳に聞こえる音のスペクトルに着目すると、騒音信号Ｎの時間平均スペクトルＮ（ｆ）と、オーディオ信号Ａの複素スペクトルＡ（ｋ，ｆ）と、差分信号Ｄの複素スペクトルＤ（ｋ，ｆ）と、をスカラー的に重畳したものになるので、この人間の耳に聞こえる音のスペクトルをＺ（ｆ）とすれば、Ｚ（ｆ）＝Ｎ（ｆ）＋｜Ａ（ｋ，ｆ）｜＋｜Ｄ（ｋ，ｆ）｜になる。これに、上記差分演算式｜Ｄ（ｋ，ｆ）｜＝Ｗ（ｆ）−Ｎav（ｆ）−｜Ａ（ｋ，ｆ）｜を代入すると、Ｚ（ｆ）＝Ｎ（ｆ）＋｜Ａ（ｋ，ｆ）｜＋Ｗ（ｆ）−Ｎav（ｆ）−｜Ａ（ｋ，ｆ）｜＝Ｎ（ｆ）＋Ｗ（ｆ）−Ｎav（ｆ）となる。
【００４２】
ここで、騒音信号Ｎの時間平均スペクトルＮ（ｆ）が時間的に大きく変動せず、サンプル採取時に比べ全く変化しないと仮定すれば、騒音スペクトルＮ（ｆ）は、騒音平均スペクトルＮav（ｆ）に等しくなるので、上記重畳したスペクトルは、Ｚ（ｆ）＝Ｗ（ｆ）となり、人間の耳に聞こえる音のスペクトルはホワイトノイズ等の目標雑音のスペクトルになり、人間には不快感は生じない。雑音Ｗとして、たとえば、ホワイトノイズを用いれば、騒音信号Ｎを人間の耳の中でホワイトノイズ化することができる。
【００４３】
実際には、Ｎ（ｆ）＝Ｎav（ｆ）なる式は、正確に成り立つわけではないが、一般的な騒音源から発せられる騒音信号Ｎの場合、任意の時間における騒音スペクトルＮ（ｆ）は、サンプル採取期間の平均スペクトルＮav（ｆ）にかなり近いものになるので、人間の耳に聞こえる音は、かなりホワイトノイズ等の目標雑音Ｗに近いものになる。かくして、本発明によれば、室内／室外を問わず、種々の音響空間において様々な騒音源が発生する騒音を、効果的にかつ低コストで快音化することができる。
【００４４】
また、オーディオ信号Ａと差分信号Ｄとを重ねて出力する際に、オーディオ信号Ａの音圧レベルをＧ倍（Ｇ＞１）にすれば、Ｎ（ｆ）＝Ｎav（ｆ）なる仮定の下で、人間の耳に聞こえる音のスペクトルは、Ｚ（ｆ）＝Ｗ（ｆ）＋（Ｇ−１）・｜Ａ（ｋ，ｆ）｜となる。これは、ホワイトノイズ等の目標雑音Ｗに、オーディオ信号Ａが重なって聞こえることを示している。このため、音脈分凝による心理的効果によって、人間の耳には、オーディオ信号Ａが強調して聞こえることになる。したがって、心理的に聴取される音はオーディオ信号Ａが主成分となり、騒音源を効果的に快音化することが可能になる。
【００４５】
本発明に係る方法は、受動消音法のように、騒音源に吸音材などを付加する必要はなく、また、従来の能動消音法のように、高価なリアルタイム信号処理回路も必要ない。単に、オーディオ信号Ａと差分信号Ｄとを重畳してスピーカから出力すればよい。また、差分信号Ｄを生成する処理も、一般的なフーリエ変換処理および逆フーリエ変換処理を行う機能をもった回路やプロセッサによって行うことが可能である。したがって、本発明を利用すれば、比較的安価な費用で効果的な騒音対策を講じることが可能になる。しかも、本発明による方法は、位相反転波によって騒音を物理的に打ち消すわけではないので、指向性が問われることもなく、室内／室外を問わず、種々の音響空間において様々な騒音源が発生する騒音を、効果的にかつ低コストで快音化することができる。
【００４６】
実用上は、差分信号Ｄを算出するプロセスを予め準備段階で行っておき、この準備段階の後の快音化段階において、オーディオ信号Ａと差分信号Ｄとを重畳してスピーカから出力すればよいので、非常に単純な構成で本発明を実施可能である。あるいは、オーディオ信号Ａに差分信号Ｄを重畳した重畳オーディオ信号Ａ＊を生成するための重畳オーディオ信号データＡ＊ｄを、予めデジタル処理によって用意しておけば、この重畳オーディオ信号データＡ＊ｄを再生してスピーカから重畳オーディオ信号Ａ＊を出力するだけの単純な構成で本発明を実施することも可能である。
【００４７】
一方、快音化装置内に、騒音源が発生する騒音信号Ｎとオーディオ源が発生するオーディオ信号Ａとを採取し、差分信号Ｄを生成する機能を組み込んでおけば、未知の騒音源に対しても、新たな差分信号Ｄを生成して対応することが可能になる。
【００４８】
また、騒音源が発生する騒音の音圧レベルを検出する機能を装置に組み込んでおけば、オーディオ信号Ａと差分信号Ｄとをスピーカから出力する際の音圧レベルを、騒音に対する快音化効果が得られる適正な値に自動調整することが可能になる。更に、騒音の音圧レベルをモニタして、電力節約を行う休止モードへ移行する機能を設けておけば、騒音の音圧レベルが小さいときには、装置を休止モードとして電力を節約することができる。また、騒音源が電力によって稼働する装置の場合、この騒音源の稼働状態を電気的にモニタして待機モードへの移行制御を行うようにすれば、騒音源が稼働していないときには、待機モードに移行して電力を節約することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４９】
【図１】従来の能動消音法（ＡＮＣ：Active Noise Control）による騒音軽減化の基本原理を示す図である。
【図２】図１に示す能動消音法に、更にフィードバック制御を加えた方法の基本原理を示す図である。
【図３】本発明の基本的実施形態に係る快音化装置の基本構成を示すブロック図である。
【図４】本発明に係る快音化方法で利用する音脈分凝の現象を示すグラフである。
【図５】音脈分凝により、人間の心理的な音声の認識プロセスにおいて音脈の補間が行われる具体例を示す波形図である。
【図６】音脈分凝により、人間の心理的な音楽の認識プロセスにおいて音脈の補間が行われる具体例を示す譜面図である。
【図７】本発明に係る快音化方法の基本手順を示す流れ図である。
【図８】図７の差分信号生成段階（ステップＳ５）で用いられる具体的なスペクトルの例を示すグラフである。
【図９】図７の差分信号生成段階（ステップＳ５）で行われる具体的な演算処理を示すグラフである。
【図１０】本発明に係る快音化装置を利用した場合に、人間の耳に到達する音波成分を示す図である。
【図１１】ヘアードライヤーを騒音源として本発明に係る快音化装置を利用するいくつかの形態を示す図である。
【図１２】図７の差分信号生成段階（ステップＳ５）のより詳細な手順を示す流れ図である。
【図１３】図１２のステップＳ５２で行われるオーディオ区間信号の抽出処理を例示する図である。
【図１４】図１３に示す各区間に適用するハニング窓の一例を示す図である。
【図１５】図７の差分信号生成段階（ステップＳ５）で、目標雑音Ｗとしてピンクノイズを用いた場合の各スペクトルを示すグラフである。
【図１６】図７の差分信号生成段階（ステップＳ５）で、目標雑音Ｗとしてピンクノイズを用いた場合の具体的な演算処理を示すグラフである。
【図１７】本発明の第１の変形例に係る快音化装置の基本構成を示すブロック図である。
【図１８】本発明の第２の変形例に係る快音化装置の基本構成を示すブロック図である。
【図１９】本発明の第３の変形例に係る快音化装置の基本構成を示すブロック図である。
【図２０】本発明の第４の変形例に係る快音化装置の基本構成を示すブロック図である。
【図２１】本発明の第５の変形例に係る快音化装置の基本構成を示すブロック図である。
【図２２】本発明の第６の変形例に係る快音化装置の基本構成を示すブロック図である。
【図２３】本発明の第７の変形例に係る快音化装置の基本構成を示すブロック図である。
【図２４】本発明の第８の変形例に係る快音化装置の基本構成を示すブロック図である。
【図２５】本発明の第９の変形例に係る快音化装置の基本構成を示すブロック図である。
【図２６】本発明の第１０の変形例に係る快音化装置の基本構成を示すブロック図である。
【図２７】本発明の第１１の変形例に係る快音化装置の基本構成を示すブロック図である。
【図２８】電気掃除機が発生する騒音信号とオーディオ信号の波形（図(a) ）およびスペクトル（図(b) ）を示すグラフである。
【図２９】電気掃除機が発生する騒音信号と重畳オーディオ信号の波形（図(a) ）およびスペクトル（図(b) ）を示すグラフである。
【図３０】電気シェーバが発生する騒音信号とオーディオ信号の波形（図(a) ）およびスペクトル（図(b) ）を示すグラフである。
【図３１】電気シェーバが発生する騒音信号と重畳オーディオ信号の波形（図(a) ）およびスペクトル（図(b) ）を示すグラフである。
【図３２】ヘアードライヤーが発生する騒音信号とオーディオ信号の波形（図(a) ）およびスペクトル（図(b) ）を示すグラフである。
【図３３】ヘアードライヤーが発生する騒音信号と重畳オーディオ信号の波形（図(a) ）およびスペクトル（図(b) ）を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００５０】
以下、本発明を図示する実施形態に基づいて説明する。
【００５１】
＜＜＜  §１．  本発明に係る快音化装置の基本構成  ＞＞＞
ここでは、本発明に係る快音化装置の基本構成を説明する。本発明は、人間の脳が行う音の認識処理の心理的特性を利用して、騒音を軽減させる原理に基づくものであり、騒音とは別な音波を発生させるという点では、能動消音法（ＡＮＣ：Active Noise Control）と類似した手法を採る。そこで、まず、従来から利用されている能動消音法の基本原理を図を参照して説明する。
【００５２】
図１は、従来の能動消音法による騒音軽減化の基本原理を示す図である。ここでは、説明の便宜上、騒音源１０として、ヘアードライヤーを用いた例で説明を行う。図示のとおり、騒音源１０となるヘアードライヤーからは騒音信号Ｎ（音波）が周囲に伝播されることになる。古くから行われてきた受動消音法では、この騒音源１０の筐体に吸音材などを付加して外部に騒音が伝達されるのを防ぐ対策を施すことになるが、筐体がかさばり、低音部の消音効果が弱いという欠点があることは既に述べたとおりである。
【００５３】
そこで、能動消音法では、この騒音信号Ｎを打ち消す成分をもった別な音波（位相反転信号Ｉ）を故意に発生させ、騒音信号Ｎに位相反転信号Ｉをぶつけることにより、両者を物理的に消滅させる手法を採る。もっとも、現実的には、従来の能動消音法を用いて図示のような構成で消音を行うことは不可能であり、ヘアードライヤーをダクト内に閉じ込めて、騒音波が所定方向にしか進行しないような制御を行うなど、非実用的な実験環境でないと騒音を打ち消すことはできない（後述する図２の構成をとる場合も同様である）。
【００５４】
図１に示す例の場合、騒音収録マイク２０によって、騒音源１０の近傍で騒音信号Ｎを収録して電気信号に変換し、これを信号遅延部３０で所定時間だけ遅延させ、位相反転部４０で位相反転させた上で、スピーカ５０から出力する。信号遅延部３０では、騒音源１０から、騒音信号Ｎと位相反転信号Ｉとの衝突位置までの音波の伝搬距離Ｌに相当する音波の伝搬時間に相当する時間差だけ信号を遅延させる処理を行う（電気信号の伝搬時間は、音波の伝搬時間に比べて非常に小さいので無視する）。
【００５５】
位相反転信号Ｉが、騒音信号Ｎに対して、正確に位相反転した同一音圧レベルの信号であれば、理論的には、騒音信号Ｎを完全に打ち消すことができる。しかしながら、実際には、騒音信号Ｎに完全に同期した信号を取り出し、正確な位相反転信号Ｉを生成し、タイミングを正確に合わせて衝突させることは極めて困難である。そのため、図の右方に示すとおり、打ち消されずに残った残存信号Ｒが観測されることになる。このように、騒音信号Ｎを低減させる効果は得られるものの、完全に消し去ることはできない。
【００５６】
図２は、図１に示す能動消音法に、更にフィードバック制御を加えた方法の基本原理を示す図である。この例では、残存信号Ｒを収録するための誤差収録マイク６０を更に設け、誤差帰還部７０によって残存信号Ｒを電気信号として採取し、これを位相反転部４５に対してフィードバック信号として帰還させている。位相反転部４５は、この残存信号Ｒの振幅が零になるように、位相反転信号Ｉに対するフィードバック制御を行う機能を有する。
【００５７】
このようなフィードバック制御を行うことにより、騒音信号Ｎを更に低減させることが可能であるが、実際には、騒音信号Ｎを完全に打ち消すことはできない。また、図には、騒音信号Ｎが右方向にのみ伝搬した図が示されているが、実際には、騒音源１０からは騒音信号Ｎが音波として四方八方に広がってゆくことになるので、これらすべての音波を物理的に消滅させることは不可能である。
【００５８】
結局、従来の能動消音法では、空間上の特定位置についてのみ騒音の低減が図れるだけであり、騒音低減の効果に指向性があるという問題がある。また、高音部の消音効果が弱い欠点もある。更に、位相反転処理やそのフィードバック制御をリアルタイムで高速に行うためには、ＤＳＰなどの高価な信号処理回路が必要になり、コストがかかるという経済的な問題も生じる。このため、現状では、ダクト、自動車内、ヘッドフォンなど、騒音方向を制御可能な閉鎖的な音響空間での実用化が行われているにすぎない。
【００５９】
さて、本発明に係る騒音源の快音化方法は、騒音とは別な音波を発生させる点において上記能動消音法と類似する。しかしながら、騒音そのものを物理的に減衰させるわけではなく、人間の脳の特性を利用して、人間が音として認識する騒音を心理的に軽減させる手法を採る。
【００６０】
図３は、本発明の基本的実施形態に係る快音化装置の基本構成を示すブロック図である。この快音化装置は、騒音源１０が発生する騒音に対して快音化を図る機能を有している。ここでも、騒音源１０として、ヘアードライヤーを用いた例が示されている。
【００６１】
この実施形態に係る快音化装置は、オーディオ信号供給部１００とオーディオ出力部２００とによって構成されている。オーディオ信号供給部１００は、図示のとおり、オーディオ信号データ格納部１１０，信号重畳部１２０，差分信号データ格納部１３０，重畳オーディオ信号再生部１４０を有するデジタルユニットであり、内部の処理はすべてデジタル演算によって行われる。ただ、重畳オーディオ信号再生部１４０の出力段には、Ｄ／Ａ変換器が組み込まれており、重畳オーディオ信号Ａ＊がアナログ再生信号として出力される。オーディオ出力部２００は、図示のとおり、オーディオアンプ２１０とスピーカ２２０とを有するアナログユニットであり、重畳オーディオ信号再生部１４０から出力されたアナログ再生信号を音波として出力する機能を有する。
【００６２】
オーディオ信号データ格納部１１０内には、オーディオ信号Ａを発生させるためのオーディオ信号データＡｄがデジタルデータの形で格納されている。ここでは、人間の歌声を再生するためのオーディオ信号データＡｄ（歌手の歌声を収録したコンテンツデータ）が、オーディオ信号データ格納部１１０内に格納されている場合を例にとって、以下の説明を行うことにする。
【００６３】
一方、差分信号データ格納部１３０内には、差分信号Ｄを発生させるための差分信号データＤｄがデジタルデータの形で格納されている。この差分信号Ｄは、後述するように、目標雑音信号Ｗ，騒音信号Ｎ，オーディオ信号Ａという３種類の信号に基づいて生成される信号である。ここで、「差分」という言葉を用いているのは、この差分信号Ｄが、人間の耳８０に聞かせる音の周波数特性を目標雑音信号Ｗの周波数特性に近づけるための不足分を補う役割を果たすためである。大まかな概念としては、この差分信号Ｄは、「目標雑音信号Ｗのスペクトル」から、「騒音信号Ｎのスペクトルとオーディオ信号Ａのスペクトルとの和」を差し引いて得られる差分スペクトルをもった信号ということになる。この差分信号Ｄも、可聴周波数域の信号という意味では、「オーディオ信号」の一種であるが、ここでは上記理由から、「差分信号」という用語を用いることにする。
【００６４】
信号重畳部１２０は、オーディオ信号データ格納部１１０から読み出したオーディオ信号データＡｄと、差分信号データ格納部１３０から読み出した差分信号データＤｄとに基づいて、重畳オーディオ信号データＡ＊ｄを生成する処理を行う。ここで、重畳オーディオ信号データＡ＊ｄは、オーディオ信号Ａに差分信号Ｄを重畳した重畳オーディオ信号Ａ＊を発生させるためのデジタルデータである。オーディオ信号Ａも、差分信号Ｄも、基本的には音波の信号であり、重畳オーディオ信号Ａ＊は、オーディオ信号Ａの振幅と差分信号Ｄの振幅とを加算することによって得られる信号である。
【００６５】
上述したとおり、オーディオ信号供給部１００はデジタルユニットであり、信号重畳部１２０による信号の重畳処理は、デジタル演算処理として行われる。なお、オーディオ信号Ａ，差分信号Ｄ，重畳オーディオ信号Ａ＊は、デジタル信号の形態、アナログ信号の形態、物理的な音波信号の形態のいずれをとることも可能である。各信号の形態は、最終的に人間の耳８０に到達する段階において、物理的な音波信号の形になっていれば、その前段階ではどのような形態をとっていてもかまわない。図３では、便宜上、オーディオ信号供給部１００の内部処理段階では、各信号がデジタル信号の形をとっており、オーディオ出力部２００の内部処理段階では、アナログ信号の形をとっているが、もちろん、本発明はこのような形態に限定されるものではない。
【００６６】
また、ここでは、便宜上、信号自体を示す場合には、オーディオ信号Ａ，差分信号Ｄ，重畳オーディオ信号Ａ＊と呼び、これらの信号情報を含むデジタルデータを示す場合には、それぞれオーディオ信号データＡｄ，差分信号データＤｄ，重畳オーディオ信号データＡ＊ｄと呼ぶことにする（符号には、末尾にｄを付してデジタルデータであることを明記する）。各データそれ自身はデジタル信号の形態をとり、これを再生することによりアナログ信号の形態を得ることができ、更にスピーカを通すことによって物理的な音波信号の形態が得られることになる。もっとも、本発明を技術思想として捉える上では、信号とデータとを特に区別する必要はなく、これらの実体は同一のものである。したがって、オーディオ信号データ格納部１１０にはオーディオ信号Ａが格納され、差分信号データ格納部１３０には差分信号Ｄが格納され、信号重畳部１２０は、オーディオ信号Ａに差分信号Ｄを重畳して重畳オーディオ信号Ａ＊を生成すると考えてもよい。
【００６７】
重畳オーディオ信号再生部１４０は、この重畳オーディオ信号データＡ＊ｄに基づいて重畳オーディオ信号Ａ＊を再生し、アナログ信号として出力する機能を果たす。このように、オーディオ信号供給部１００は、最終的に重畳オーディオ信号Ａ＊をアナログ信号として出力し、オーディオ出力部２００に与える処理を行う。オーディオ出力部２００に与えられた重畳オーディオ信号Ａ＊は、オーディオアンプ２１０で増幅され、スピーカ２２０によって音波の形の重畳オーディオ信号Ａ＊として出力される。
【００６８】
結局、人間の耳８０には、騒音源１０が発生する騒音信号Ｎと、スピーカ２２０から出力される重畳オーディオ信号Ａ＊との双方が、音波として伝搬される。重畳オーディオ信号Ａ＊は、騒音信号Ｎを物理的に打ち消す性質をもった音波ではないので、物理的な観点からは、騒音信号Ｎを減衰させるどころか、騒音信号Ｎに加えて、更に重畳オーディオ信号Ａ＊が加わることになり、人間の耳８０に与えられる音波のエネルギー量は、かえって増加することになる。それにもかかわらず、騒音の快音化が行われるのは、人間の耳８０の中で騒音信号Ｎと重畳オーディオ信号Ａ＊とが重なり合うことにより、合成音波信号のスペクトルが目標雑音信号Ｗのスペクトルに近似する効果が得られるためである。
【００６９】
スピーカ２２０によって出力された重畳オーディオ信号Ａ＊は、「オーディオ信号データ格納部１１０内のオーディオ信号データＡｄを再生することによって得られる音波の形のオーディオ信号Ａ」に、「差分信号データ格納部１３０内の差分信号データＤｄを再生することによって得られる音波の形の差分信号Ｄ」を重畳したものになる。したがって、人間の耳８０には、騒音信号Ｎ、オーディオ信号Ａ、差分信号Ｄという３種類の信号が音波として伝達されることになる。
【００７０】
ここで、差分信号Ｄは、前述したように、「目標雑音信号Ｗのスペクトル」から、「騒音信号Ｎのスペクトルとオーディオ信号Ａのスペクトルのスカラー値との和」を差し引いて得られる差分スペクトルをもった信号なので、人間の耳８０に伝達される合成音波信号のスペクトルは、「目標雑音信号Ｗのスペクトル」に近似したものになる。目標雑音信号Ｗとして、人間の脳が心地良いと感じる雑音信号（たとえば、ホワイトノイズ）を設定しておけば、人間の耳８０まで伝達される合成音波は、人間の脳が心地良いと感じる音になる。これが本発明の基本原理である。
【００７１】
＜＜＜  §２．  音脈分凝の基本原理  ＞＞＞
本発明の基本原理は、上述したとおり、人間の耳８０に伝達される合成音波のスペクトルを、「目標雑音信号Ｗのスペクトル」に近づけることにあるが、本発明では、更に快音化の効果を高めるために、音脈分凝（Auditory Stream Segregation）という心理学的な現象も利用している。ここでは、この音脈分凝という現象を簡単に説明しておく。
【００７２】
この音脈分凝という現象は、もともと「カクテルパーティ効果」として知られている、人間の脳に生じる心理的な現象である。すなわち、種々雑多な人間が集まったカクテルパーティーでは、多数の人間の話声の合成音が「ガヤガヤ」したノイズとして感じられるが、その中に脳が音脈として認識できる特定の話声が混じっていると、その特定の話声が心理的に強めに聞こえてくる、という現象である。たとえば、多数の言語が飛び交うパーティーにおいて、自分が理解できる言語の会話のみが聞こえる理由は、この音脈分凝によって説明できる。要するに、物理的にはノイズに埋もれた弱い信号成分であったとしても、脳が何らかの意味を認識できる音脈であれば、心理的に強まり、ノイズから浮き出して認識されることになる。こうして、音脈分凝によって強められた特定の音に脳の注意が向けば、ノイズは気にならなくなる。
【００７３】
この音脈分凝は、万人に等しく生じる現象ではなく、その程度には個人差がある。これは、ある音脈を意味のある音声や音楽として認識できるか否か、という脳の活動に深くかかわる心理学的な現象であるため、むしろ当然である。ただ、多数の被験者に対する実験の結果、程度の差はあるものの、大多数の人間に共通して生じる現象であることが知られている。
【００７４】
図４は、この音脈分凝の現象を示すグラフである。いま、図４(a) に示すようなスペクトルＸ（ｆ）をもった音を発生する音源Ｘと、図４(b) に示すようなスペクトルＹ（ｆ）をもった音を発生する音源Ｙと、が存在し、物理的には、音源Ｘからの音と音源Ｙからの音との合成音が人間の耳まで到達する環境を考えてみる。ここで、音源Ｘは、自分が関心をもつ話題をテーマにした会話であるものとし、音源Ｙは、「ガヤガヤ」といった周囲の雑音であるものとしよう。一般に、音脈を認識できる特定の音の周波数特性は、図４(a) に示す例のように、いくつかのピークをもったスペクトルになり、背景雑音と感じられる音の周波数特性は、図４(b) に示す例（この例では、ホワイトノイズ）のように、広い周波数帯域に分布したスペクトルになる。
【００７５】
図４(c) は、図４(a) に示す音源ＸのスペクトルＸ（ｆ）と図４(b) に示す音源ＹのスペクトルＹ（ｆ）とを同一のグラフに重ねて表示した図であり、図に実線で描かれたグラフは、物理的なスペクトルＸ（ｆ），Ｙ（ｆ）を示している。したがって、人間の耳に伝達される物理的な音のスペクトルは、この実線で示されたグラフＸ（ｆ），Ｙ（ｆ）を足し合わせたものになる。ところが、人間の脳が感じる音のスペクトルは、実線で示されたグラフとは異なるものになる。すなわち、上述した音脈分凝の現象により、音源Ｘの音が意味のある音脈として認識されるため、心理的には、実線グラフＸ（ｆ）ではなく、破線グラフＸ（ｆ）′のように強調されて聞こえることになる。
【００７６】
結局、この図４(c) に示す例の場合、物理的には、実線で示すスペクトルＸ（ｆ）をもった音と実線で示すスペクトルＹ（ｆ）をもった音との合成音が人間の耳に提示されているにもかかわらず、心理的には、破線で示すスペクトルＸ（ｆ）′をもった音と実線で示すスペクトルＹ（ｆ）をもった音との合成音が聞こえるように感じる。すなわち、人間の脳には、音源Ｘからの音のエネルギーが実際よりも大きく感じられることになる。
【００７７】
この音脈分凝の現象は、音源Ｘからの音が、ブロードなスペクトルをもった背景となる雑音（音源Ｙからの音、この例では、ホワイトノイズ）とともに提示されることによって起こる現象であるが、２つの音は、必ずしも時間的に同時に提示されなくてもよいことが知られている。図５は、このような実験結果を示すグラフである。
【００７８】
いま、図５(a) に示すような波形をもった途切れ途切れの音を人為的に作成する。図示の例は、人間のしゃべり声を３６０ｍｓ単位の周期に分け、前半周期（１８０ｍｓ）はそのままとして、後半周期（１８０ｍｓ）は無音部分とする加工を施したものである。このような音を人間に聞かせると、無音部分によって音脈が分断され、内容を十分に聞き取ることはできない。ところが、後半周期（１８０ｍｓ）の無音部分をホワイトノイズに置換して、図５(b) に示すような波形をもった信号を作成し、これを人間に聞かせると、無音部分の音脈が補間され、内容を聞き取ることができるようになる。もちろん、後半周期には、本来のしゃべり声の情報は含まれていないが、ここにホワイトノイズを挿入することにより、脳が音脈を補間しやすい環境が醸成されたものと考えられる。
【００７９】
このように、脳が音脈補間機能を有することは、音楽の分野でも古くから知られている。たとえば、図６(a) に示すような音符を順に演奏した場合を考える。ここで、上段の音符と下段の音符とは、互いに１オクターブ程度離れているものとし、時間軸上で、上段の音符と下段の音符とが交互に演奏される楽譜になっているものとする。この場合、実際に演奏されているのは、図６(a) に示すとおりの単旋律の音楽であるにもかかわらず、脳によって聴取される音は、図６(b) に示すような複旋律の音楽になることが知られている。すなわち、実際に演奏されている音符は、図６(b) の黒音符だけであるが、脳は勝手に図の白音符を補間することにより、上段の旋律と下段の旋律とが同時に演奏されているかのような認識を行うことになる。
【００８０】
このように、音楽の分野における音脈分凝は、音楽家の間では古くから知られている現象であり、たとえば、バッハ作曲の「無伴奏バイオリン・パルティータＮｏ．３」などの楽曲には、この音脈分凝の効果が活用されている。この図６に示す例の場合、ホワイトノイズなどの雑音成分の付加は行われていないが、図４，図５の例に示すとおり、ホワイトノイズなどのブロードな周波数特性を有する雑音成分を付加することにより、音脈分凝の効果は更に高まるものと考えられる。
【００８１】
本発明では、人間の耳に伝達される合成音波のスペクトルを、人間が不快には感じない「目標雑音信号Ｗ」のスペクトルに近づけるとともに、更に、この「目標雑音信号Ｗ」に、人間が心地良く感じる「オーディオ信号Ａ」の成分が加わるようにすることにより、騒音の快音化を効果的に図ることができる。
【００８２】
＜＜＜  §３．  本発明に係る快音化方法の基本手順  ＞＞＞
ここでは、図７の流れ図に基づいて、本発明に係る快音化方法の基本手順を説明する。この快音化方法は、騒音源が発生する騒音に対して快音化を図る方法であり、図示のとおり、前半の準備段階と後半の快音化段階とによって構成されている。準備段階は、差分信号Ｄ（差分信号データＤｄ）を生成するための段階である。一方、図７後半の快音化段階は、準備段階で用意された差分信号Ｄをオーディオ信号Ａとともにスピーカから出力することにより、特定の騒音源１０が発生する騒音信号Ｎを快音化する段階である。
【００８３】
前半の準備段階は、騒音信号採取段階Ｓ１，騒音平均スペクトル算出段階Ｓ２，オーディオ信号採取段階Ｓ３，目標雑音設定段階Ｓ４，差分信号生成段階Ｓ５によって構成される。
【００８４】
ステップＳ１の騒音信号採取段階は、特定の騒音源１０が発生する騒音信号Ｎを採取する段階である。たとえば、図３に示す例の場合、騒音源１０となるヘアードライヤーの近傍に騒音収録マイクを配置し、ヘアードライヤーの動作音を録音すればよい。録音した騒音は、デジタルデータの形式で保存しておくようにする。
【００８５】
続くステップＳ２の騒音平均スペクトル算出段階は、ステップＳ１で採取した騒音信号Ｎの所定時間（サンプル期間）内の平均周波数分布に基づいて騒音平均スペクトルＮav（ｆ）を求める処理を行う段階である。たとえば、１０秒間とか、５分間というように、予め平均をとるサンプル期間を定めておき、採取した騒音信号Ｎをフーリエ変換することにより得られるスペクトルの当該サンプル期間に関する平均を求める処理を行えばよい（符号「av」は、このようなサンプル期間における平均であることを示す）。
【００８６】
サンプル期間は、騒音の時間変動周期を考慮して適宜決定すればよい。たとえば、ヘアードライヤーが騒音源である場合は、通常、さほどの騒音変動はみられないので、１０秒間程度のサンプル期間を設定しておけば十分である。ただし、ヘアードライヤーの送風モードは温風・冷風・強風など複数用意されている場合があり、送風モードごとに騒音信号Ｎの特性が異なるため、送風モードを変化させた場合は、図７の一連の準備段階をやり直す必要がある。実際には、予め各送風モードに対応した複数の差分信号Ｄを準備しておくという運用方法をとることもできる。
【００８７】
図８(a) は、このようにして得られた騒音平均スペクトルＮav（ｆ）の一例を示すグラフであり、横軸に周波数ｆ、縦軸に個々の周波数ｆに対応するエネルギー値が示されている。このように、任意の音について、所定時間内の平均フーリエ変換スペクトルを算出する技術は、古くから行われている公知の技術であり、ここでは具体的な演算処理についての説明は省略する。
【００８８】
一方、ステップＳ３のオーディオ信号採取段階は、オーディオ源が発生するオーディオ信号Ａを採取する段階である。このオーディオ信号Ａの採取も、騒音信号Ｎの採取と同様に、マイクによる収録作業で行うことも可能であるが、実際には、オーディオ源から直接採取する方法をとるのが好ましい。§１で述べたとおり、本発明で用いるオーディオ信号Ａは、騒音信号Ｎ（および差分信号Ｄ）とともに人間に聞かせる可聴周波数域の音であり、人間が心地良く感じる音であれば、どのような信号を用いてもかまわない。
【００８９】
ただ、実用上は、ＣＤに収録された、あるいは、ネットワーク経由で配信された音楽のデジタルデータをオーディオ源として用いるケースが一般的であろう。その場合は、当該デジタルデータをそのままオーディオ信号データＡｄとして読み込めばよい。また、オーディオ源として、アナログ録音テープを用いる場合は、アナログ信号をデジタル信号に変換して取り込めばよい。なお、ステレオのオーディオ源の場合は、左右の音の合算値を用いてモノラル化して用いるようにする。
【００９０】
図８(b) は、このようにして採取されたオーディオ信号Ａについて、時間軸上に設定された第ｋ番目（ｋ＝１，２，３... ）の区間の周波数分布を示すオーディオ区間複素スペクトルＡ（ｋ，ｆ）の一例を示すグラフである。ここで、｜Ａ（ｋ，ｆ）｜は、複素スペクトルＡ（ｋ，ｆ）のノルム（大きさ）を意味する。図８(a) と同様に、横軸に周波数ｆ、縦軸に個々の周波数ｆに対応するエネルギー値（ノルム）が示されている。図８(a) に示す騒音平均スペクトルＮav（ｆ）が、所定のサンプル期間内の平均周波数分布を示すスカラースペクトルであるのに対して、図８(b) に示すオーディオ区間複素スペクトルＡ（ｋ，ｆ）は、区間ｋの関数でスペクトルが複素数の値で位相情報をもつ周波数分布を示す。別言すれば、図８(b) に例示したオーディオ区間複素スペクトルＡ（ｋ，ｆ）は大きさと位相（図示していない）が時間とともに変動してゆくことになる。
【００９１】
続くステップＳ４の目標雑音設定段階では、所定の目標雑音Ｗの周波数分布を示す目標雑音スペクトルＷ（ｆ）が設定される。本発明において、目標雑音Ｗは、人間の耳に到達する合成音波の周波数特性を近づける目標となる音であり、人間が不快に感じない雑音であれば、どのような雑音を用いてもかまわない。ここでは、目標雑音Ｗとしてホワイトノイズ（白色雑音）を用いた実施例を説明する。ホワイトノイズは、広い周波数域にわたって各周波数成分が均一に含まれているノイズであり、そのスペクトルは、図８(c) に示すように、各周波数について同一のエネルギー値を示すグラフになる。なお、非可聴周波数域の特性は発明の作用に直接影響しないので、少なくとも可聴周波数域にわたって同一のエネルギー値を示すスペクトルをもったホワイトノイズを用いれば十分である。
【００９２】
ここで述べる実施例の場合、可聴周波数域にわたって同一のエネルギー値が定常的に維持される定常スペクトルを、目標雑音スペクトルＷ（ｆ）として設定している。すなわち、図８(c) に示す目標雑音スペクトルＷ（ｆ）は、時間的に不変な定常スペクトルになり、時間が経過しても、このスペクトルのグラフは変化しない。もちろん、この場合、時間が経過しても変化しないのは、あくまでも雑音信号のスペクトル（周波数次元のグラフ）であり、雑音信号自体が時間的に全く変化しないわけではない。雑音信号の波形（時間次元のグラフ）は、絶えずランダムな変化を繰り返している。
【００９３】
そして、準備段階の最後の段階であるステップＳ５では、差分信号Ｄを生成する差分信号生成段階が行われる。差分信号Ｄを生成する処理は、ステップＳ２で算出した騒音平均スペクトルＮav（ｆ）と、ステップＳ３で採取したオーディオ信号Ａと、ステップＳ４で設定した目標雑音スペクトルＷ（ｆ）と、を用いた差分演算によって行われる。具体的には、時間軸上に複数の区間を設定し、オーディオ信号Ａの第ｋ番目（ｋ＝１，２，３... ）の区間における周波数分布を示すオーディオ区間複素スペクトルＡ（ｋ，ｆ）を区間ｋの関数として求め、｜Ｄ（ｋ，ｆ）｜＝Ｗ（ｆ）−Ｎav（ｆ）−｜Ａ（ｋ，ｆ）｜なる差分演算によって、差分スペクトルＤ（ｋ，ｆ）を区間ｋの関数として算出する。ここで、｜Ａ（ｋ，ｆ）｜はＡ（ｋ，ｆ）のノルム（大きさ）、｜Ｄ（ｋ，ｆ）｜はＤ（ｋ，ｆ）のノルムである。そして、この差分スペクトルＤ（ｋ，ｆ）を時間軸に逆変換したＤ（ｋ）を時間軸上で合成して差分信号Ｄを生成する処理を行えばよい。
【００９４】
なお、エネルギー値｜Ｄ（ｋ，ｆ）｜が負になるスペクトルは存在しないので、上記差分演算において、特定の周波数値ｆについて、｜Ｄ（ｋ，ｆ）｜＜０となった場合には、便宜上、｜Ｄ（ｋ，ｆ）｜＝０とする置換を行うようにすればよい。このような置換により、§４で述べる基本原理からは多少逸脱しても、騒音を快音化するという本発明の作用効果が著しく損なわれることはない。したがって、実際には、実際には、｜Ｄ（ｋ，ｆ）｜＜０となることが多少発生しても、人間がうるさく感じないように、必要十分な最小限のエネルギー値をもった目標雑音スペクトルＷ（ｆ）を設定しておくのが好ましい。
【００９５】
図９は、この差分信号生成段階（ステップＳ５）で行われる具体的な演算処理を示すグラフである。騒音平均スペクトルＮav（ｆ）は、既にステップＳ２で算出されており、目標雑音スペクトルＷ（ｆ）は、既にステップＳ４で設定されているので、ステップＳ５では、オーディオ信号Ａに対してフーリエ変換を行うことにより、オーディオ区間複素スペクトルＡ（ｋ，ｆ）を求め、演算器９０によって、｜Ｄ（ｋ，ｆ）｜＝Ｗ（ｆ）−Ｎav（ｆ）−｜Ａ（ｋ，ｆ）｜なる差分演算を行い、差分区間複素スペクトルＤ（ｋ，ｆ）を求める処理が行われる。
【００９６】
ここで、Ｎav（ｆ）は、時間によらず常に一定のスカラースペクトルであり、Ｗ（ｆ）も、ここに示す実施例では、定常スペクトルであるが、Ａ（ｋ，ｆ）は、区間の関数として与えられる複素スペクトルであり、大きさと位相が時々刻々と変化する。したがって、この図９に示す差分演算は、時間軸上の所定の区間（フレーム）で繰り返し実行されることになる。§６で詳述する例の場合、約０．１sec 間隔で個々の区間が設定される。したがって、この場合、約０．１sec おきの区間ごとに、それぞれ差分区間複素スペクトルＤ（ｋ，ｆ）が得られる。このように、差分区間複素スペクトルＤ（ｋ，ｆ）は区間の関数として与えられる。
【００９７】
こうして、差分区間複素スペクトルＤ（ｋ，ｆ）が得られたら、これを逆フーリエ変換し、差分区間信号Ｄ（ｋ）を求めればよい。差分信号Ｄは、差分区間信号Ｄ（ｋ）を時間軸上で合成した信号で与えられる。上例の場合、約０．１sec おきの区間ごとに逆フーリエ変換した波形が得られ、これらを時間軸上で順次合成することにより、オーディオ信号Ａと同じ再生時間をもった差分信号Ｄ（実際には、デジタルデータの形式の差分信号データＤｄ）が得られることになる。なお、このような逆フーリエ変換の方法も、古くから行われている公知の技術であり、ここでは具体的な演算処理についての説明は省略する。
【００９８】
このステップＳ５で実行されるフーリエ変換処理や逆フーリエ変換処理は、実際にはデジタル演算によって行われる処理であるため、図９に示す各スペクトルＮav（ｆ），｜Ａ（ｋ，ｆ）｜，Ｗ（ｆ），｜Ｄ（ｋ，ｆ）｜は、いずれも周波数ｆ軸上に設定された離散的な周波数について、それぞれエネルギー値を示すデータの集合によって構成されている。具体的には、ここに示す実施形態の場合、ｆ＝０〜２２．０５ｋＨｚという周波数軸上の範囲（可聴域の周波数範囲）に２０４８個の離散的な周波数を設定し、これら各周波数についてそれぞれエネルギー値を定義した演算を行っている。したがって、各スペクトルＮav（ｆ），｜Ａ（ｋ，ｆ）｜，Ｗ（ｆ），｜Ｄ（ｋ，ｆ）｜の実体は、これら２０４８通りの離散的な周波数について、それぞれエネルギー値を対応づけたデータの集合ということになる。
【００９９】
したがって、演算器９０によって実行される加算および減算も、実際には、これら離散的な周波数値のそれぞれについて実行される。たとえば、２０４８通りの周波数値の中の第ｊ番目の離散値については、｜Ｄ（ｋ，ｊ）｜＝Ｗ（ｊ）−Ｎav（ｊ）−｜Ａ（ｋ，ｊ）｜なる差分演算が行われることになる。これにより、Ｄ（ｋ，ｊ）のスカラー値が決定したら、差分区間複素スペクトルＤ（ｋ，ｆ）の複素数値は次のように算出できる。差分区間複素スペクトルＤ（ｋ，ｆ）の位相とオーディオ信号の区間複素スペクトルＡ（ｋ，ｆ）の位相は変化しないとすれば、Ｄ（ｋ，ｆ）／｜Ｄ（ｋ，ｆ）｜＝Ａ（ｋ，ｆ）／｜Ａ（ｋ，ｆ）｜が成立し、Ａ（ｋ，ｆ）の実部をＲｅ｛Ａ（ｋ，ｆ）｝とすれば、Ｄ（ｋ，ｆ）の実部はＲｅ｛Ｄ（ｋ，ｆ）｝＝Ｒｅ｛Ａ（ｋ，ｆ）｝・｜Ｄ（ｋ，ｆ）｜／｜Ａ（ｋ，ｆ）｜で与えられ、Ａ（ｋ，ｆ）の虚部をＩｍ｛Ａ（ｋ，ｆ）｝とすれば、Ｄ（ｋ，ｆ）の虚部はＩｍ｛Ｄ（ｋ，ｆ）｝＝Ｉｍ｛Ａ（ｋ，ｆ）｝・｜Ｄ（ｋ，ｆ）｜／｜Ａ（ｋ，ｆ）｜で与えられる。Ｄ（ｋ，ｊ）の複素数値が決定したら、フーリエ逆変換により、時系列の差分区間信号Ｄ（ｋ）を算出でき、全ての区間において差分区間信号Ｄ（ｋ）を時間軸上で合成すれば差分信号Ｄを算出できる。
【０１００】
こうして、差分信号Ｄ（差分信号データＤｄ）が得られたら、前半の準備段階は完了である。この前半の準備段階（騒音信号採取段階Ｓ１，騒音平均スペクトル算出段階Ｓ２，オーディオ信号採取段階Ｓ３，目標雑音設定段階Ｓ４，差分信号生成段階Ｓ５）は、実際には、コンピュータに専用の処理プログラムを組み込み、これを実行させることにより行うことができる。
【０１０１】
続く後半の快音化段階では、得られた差分信号Ｄをオーディオ信号Ａとともに、スピーカから騒音信号Ｎに重ねて出力するオーディオ出力段階（ステップＳ６）が実行される。図３に示す実施形態の場合、人間の耳８０には、オーディオ信号Ａと差分信号Ｄとを重畳した重畳オーディオ信号Ａ＊が、騒音信号Ｎとともに到達することになる。
【０１０２】
この図７に示す基本手順における前半の準備段階と、後半の快音化段階とは、密接に関わりあっている。すなわち、前半の準備段階で作成された差分信号Ｄは、汎用性のある信号ではなく、ステップＳ１で採取した特定の騒音信号ＮとステップＳ３で採取した特定のオーディオ信号Ａに組み合わせて利用することを前提とした固有の信号になる。したがって、後半の快音化段階では、当該特定の騒音信号Ｎを快音化の対象となる騒音として、当該特定のオーディオ信号Ａとともに当該固有の差分信号Ｄをスピーカから出力する必要がある。別言すれば、本発明の作用効果は、人間の耳に対して、これら特定の騒音信号Ｎ、特定のオーディオＡ、固有の差分信号Ｄという組み合わせからなる合成音波を与えることにより奏されることになる。
【０１０３】
したがって、実用上は、準備段階において、騒音信号採取段階Ｓ１、騒音平均スペクトル算出段階Ｓ２、オーディオ信号採取段階Ｓ３、目標雑音設定段階Ｓ４、差分信号生成段階Ｓ５、を実行し、快音化の対象となる特定の騒音について、予め固有の差分信号Ｄを作成し、これを保存しておくようにすればよい。そして、準備段階に後続する快音化段階において、準備段階において用いたオーディオ信号Ａと準備段階において生成された差分信号Ｄを用いて、オーディオ出力段階を行えばよい。
【０１０４】
騒音源１０が発生する騒音信号Ｎに変わりがなければ、準備段階を１回だけ行って差分信号Ｄを作成しておけば、同じ差分信号Ｄを用いて、オーディオ出力段階を何回でも繰り返し行うことができる。また、前述したように、温風・冷風・強風など、複数の送風モードが用意されているヘアードライヤーを騒音源１０とする場合には、それぞれのモードごとに準備段階を行い、モードごとに異なる騒音信号Ｎを採取して、モードごとに異なる差分信号Ｄを生成しておけばよい。快音化段階では、実際のヘアードライヤーの動作モードに応じて、対応する差分信号Ｄを選択して出力すればよい。
【０１０５】
同様に、オーディオ信号Ａとして利用する楽曲が異なる場合にも、それぞれの楽曲ごとに準備段階を行い、楽曲ごとに異なる差分信号Ｄを生成しておけばよい。快音化段階では、実際にオーディオ信号Ａとして出力する楽曲に対応した差分信号Ｄを選択して出力すればよい。
【０１０６】
＜＜＜  §４．  本発明に係る快音化方法の基本原理  ＞＞＞
ここでは、§３で述べた基本手順に従った方法により、騒音に対する快音化が可能になる基本原理を説明する。図３に示すように、本発明に係る快音化装置からは、重畳オーディオ信号Ａ＊が音波として出力され、人間の耳８０には、騒音源１０からの騒音信号Ｎとともに、重畳オーディオ信号Ａ＊が到達することになる。ここで、重畳オーディオ信号Ａ＊は、オーディオ信号Ａに差分信号Ｄを重畳した信号であるから、結局、人間の耳８０に伝達される音波は、図１０に示すように、騒音信号Ｎ、オーディオ信号Ａ、差分信号Ｄの合成波ということになる。しかも、差分信号Ｄは、目標雑音信号Ｗ（この例ではホワイトノイズ）の周波数成分から、騒音信号Ｎの周波数成分とオーディオ信号Ａの周波数成分とを差し引いた差分に相当する周波数成分をもった信号であるため、騒音信号Ｎ、オーディオ信号Ａ、差分信号Ｄの合成波の周波数成分は、目標雑音信号Ｗに近似したものになる。
【０１０７】
いま、人間の耳８０まで伝達される合成音波信号をＺとし、その時間平均スペクトルをＺ（ｆ）とすると、
Ｚ（ｆ）＝Ｎ（ｆ）＋｜Ａ＊（ｋ，ｆ）｜                    （１）
が成り立つ。ここで、Ｎ（ｆ）は騒音信号Ｎの時間平均スペクトルであり、Ａ＊（ｋ，ｆ）は区間ｋにおける重畳オーディオ信号Ａ＊の複素スペクトルである。重畳オーディオ信号Ａ＊は、オーディオ信号Ａに差分信号Ｄを重畳した信号であるから、その複素スペクトルＡ＊（ｋ，ｆ）は、オーディオ信号ＡのスペクトルＡ（ｋ，ｆ）に差分信号ＤのスペクトルＤ（ｋ，ｆ）をスカラー的に加え合わせたものになる。すなわち、
｜Ａ＊（ｋ，ｆ）｜＝｜Ａ（ｋ，ｆ）｜＋｜Ｄ（ｋ，ｆ）｜    （２）
が成り立つ。
【０１０８】
そこで、式（２）を式（１）に代入すれば、
Ｚ（ｆ）＝Ｎ（ｆ）＋｜Ａ（ｋ，ｆ）｜＋｜Ｄ（ｋ，ｆ）｜    （３）
が得られる。ところで、差分区間複素スペクトルＤ（ｋ，ｆ）は、図９に示されているとおり、
｜Ｄ（ｋ，ｆ）｜＝Ｗ（ｆ）−Ｎav（ｆ）−｜Ａ（ｋ，ｆ）｜  （４）
なる差分演算によって求められたスペクトルである。そこで、式（４）を式（３）に代入すれば、次の式（５）が得られる。
Ｚ（ｆ）＝Ｎ（ｆ）＋｜Ａ（ｋ，ｆ）｜
＋Ｗ（ｆ）−Ｎav（ｆ）−｜Ａ（ｋ，ｆ）｜        （５）
ここで、Ｎ（ｆ）＝Ｎav（ｆ）とすれば、
Ｚ（ｆ）＝Ｗ（ｆ）                                        （６）
を得る。
【０１０９】
上記式（６）は、図１０において、人間の耳８０まで伝達される合成音波信号Ｚの時間平均スペクトルＺ（ｆ）が、目標雑音信号ＷのスペクトルＷ（ｆ）に等しくなることを示している。したがって、たとえば、目標雑音信号Ｗとしてホワイトノイズを用いたとすれば、合成音波信号Ｚは、図８(c) に示すような周波数成分をもった信号になる。一般に、ホワイトノイズは人間にとって心地良い音として聞こえる雑音であり、騒音信号Ｎの快音化が行われたことになる。
【０１１０】
もっとも、上記式（６）は、Ｎ（ｆ）＝Ｎav（ｆ）との仮定の下で得られた式であり、実際には、Ｎ（ｆ）はＮav（ｆ）に正確には一致しない。既に述べたとおり、Ｎ（ｆ）は、騒音源１０が発生する騒音信号Ｎのスペクトルであり、図７の手順のオーディオ出力段階Ｓ６（快音化段階）においてリアルタイムで得られ、時々刻々と変化してゆくスペクトルになる。これに対して、Ｎav（ｆ）は、図７の手順の騒音信号採取段階Ｓ１（準備段階）でサンプルとして採取された騒音信号Ｎの時間平均スペクトルである。しかしながら、発生する騒音信号ＮのスペクトルＮ（ｆ）が、時間的にそれほど大きな変動を生じない騒音源であれば、快音化段階においてリアルタイムで得られる騒音スペクトルＮ（ｆ）は、準備段階で求めた騒音平均スペクトルＮav（ｆ）に近似すると考えてよい。
【０１１１】
したがって、一般的な騒音源（騒音スペクトルＮ（ｆ）が時間的に大きく変動しない騒音源）の場合、近似的に上記式（６）が成り立つことになり、人間の耳８０まで伝達される合成音波信号Ｚの時間平均スペクトルＺ（ｆ）は、目標雑音信号ＷのスペクトルＷ（ｆ）に近似する。目標雑音信号Ｗとしてホワイトノイズを用いれば、騒音信号Ｎのホワイトノイズ化が図れることになる。これが本発明に係る快音化方法の基本原理である。
【０１１２】
以上、人間の耳８０まで伝達される合成音波信号ＺのスペクトルＺ（ｆ）を、目標雑音信号ＷのスペクトルＷ（ｆ）に近づけることにより快音化を図る原理を説明したが、本発明では、更に、§２で述べた音脈分凝の効果を利用して、快音化を更に向上させることが可能である。その基本原理を、以下に式を用いて説明する。
【０１１３】
図１０に示すとおり、スピーカ２２０から出力される重畳オーディオ信号Ａ＊は、オーディオ信号Ａに差分信号Ｄを重畳した信号であり、これまでの説明では、その重畳比率は１：１に設定されていた。この場合、重畳オーディオ区間複素スペクトルＡ＊（ｋ，ｆ）は、
｜Ａ＊（ｋ，ｆ）｜＝｜Ａ（ｋ，ｆ）｜＋｜Ｄ（ｋ，ｆ）｜  （７）
なる式で与えられることになる。ここでは、この重畳比率を、Ｇ：１（但し、Ｇ＞１）に設定した場合を考えてみよう。すなわち、オーディオ信号Ａの比率が、差分信号Ｄの比率よりも若干大きく設定されることになる。この場合、重畳オーディオ区間複素スペクトルＡ＊（ｋ，ｆ）は、
｜Ａ＊（ｋ，ｆ）｜＝Ｇ・｜Ａ（ｋ，ｆ）｜＋｜Ｄ（ｋ，ｆ）｜
（但し、Ｇ＞１）          （８）
になる。
【０１１４】
この式（８）に、式（４）を代入すれば、
｜Ａ＊（ｋ，ｆ）｜
＝Ｗ（ｆ）＋（Ｇ−１）・｜Ａ（ｋ，ｆ）｜−Ｎav（ｆ）  （９）
が得られ、この式（９）を式（１）に代入すれば、次の式（１０）が得られる。
Ｚ（ｆ）＝Ｗ（ｆ）＋（Ｇ−１）・｜Ａ（ｋ，ｆ）｜
＋Ｎ（ｆ）−Ｎav（ｆ）                        （１０）
ここで、Ｎ（ｆ）＝Ｎav（ｆ）とすれば、
Ｚ（ｆ）＝Ｗ（ｆ）＋（Ｇ−１）・｜Ａ（ｋ，ｆ）｜        （１１）
を得る。
【０１１５】
上記式（１１）は、Ｎ（ｆ）＝Ｎav（ｆ）との仮定の下で得られた式であるが、前述したとおり、発生する騒音信号ＮのスペクトルＮ（ｆ）が、時間的にそれほど大きな変動を生じない騒音源であれば、式（１１）は近似的に成り立つ式になる。この式（１１）が意味するところは、人間の耳８０まで伝達される合成音波信号ＺのスペクトルＺ（ｆ）は、目標雑音信号ＷのスペクトルＷ（ｆ）に（Ｇ−１）・Ａ（ｋ，ｆ）なる複素スペクトルの大きさを加えたスペクトルに近似する、ということである。ここで、Ａ（ｋ，ｆ）は、区間ｋにおけるオーディオ区間複素スペクトルであり、Ｇは、Ｇ＞１なる倍率係数であるから、結局、合成音波信号Ｚは、目標雑音信号Ｗに、ゲインを（Ｇ−１）倍にしたオーディオ信号Ａを加えた信号に近似することになる。
【０１１６】
ここで、オーディオ信号Ａとして、音声や音楽の信号を用いれば、人間の脳は音脈を認識することができるので、§２で述べた音脈分凝の効果が生じることになる。すなわち、オーディオ区間複素スペクトルＡ（ｋ，ｆ）を、その時間的な変動を無視して平均化し、これを図４(a) に示す音源ＸのスペクトルＸ（ｆ）と考え、目標雑音スペクトルＷ（ｆ）を、図４(b) に示す音源ＹのスペクトルＹ（ｆ）と考えれば、図４(c) に示すように、音脈分凝による心理的効果によって、人間の脳には、音源Ｘの音、すなわち、オーディオ信号Ａが強調して聞こえることになる。結局、人間にとって心理的に聴取される音は、オーディオ信号Ａが主成分となり、目標雑音Ｗはその存在が気にならなくなる。もちろん、騒音信号Ｎの存在も気にならなくなる。
【０１１７】
このような音脈分凝の効果を付加するには、図３に示す信号重畳部１２０が、オーディオ信号データＡｄと差分信号データＤｄとに基づいて、重畳オーディオ信号データＡ＊ｄを作成する際に、重畳比率を１：１にするかわりに、Ｇ：１（但し、Ｇ＞１）とすればよい。音脈分凝による心理的効果が加われば、騒音源を更に効果的に快音化することが可能になる。
【０１１８】
ところで、式（１）〜（１１）の各項は、所定のスペクトルのエネルギー値を示す変数であるが、上述した原理による快音化を図るためには、いずれも人間の耳８０に到達した時点の音波のエネルギー値を基準にする必要がある。たとえば、式（１）における騒音スペクトルＮ（ｆ）のエネルギー値は、騒音源１０から離れれば離れるほど減衰する。また、重畳オーディオスペクトルＡ＊（ｆ）のエネルギー値は、実際には、図３に示す装置のオーディオアンプ２１０の信号増幅率およびスピーカ２２０からの距離に依存して定まる。また、式（４）における騒音平均スペクトルＮav（ｆ）のエネルギー値は、騒音信号採取段階（ステップＳ１）での騒音信号Ｎの採取場所に応じて異なる。
【０１１９】
このように、式（１）〜（１１）において、同じ変数名で示される項であっても、エネルギー値の音圧計測基準が異なっていると、上述した原理に基づく正しい快音化を行うことはできない。たとえば、式（２）における｜Ａ（ｋ，ｆ）｜は快音化段階で出力されるオーディオ信号Ａのエネルギー値を示すものであるが、式（４）における｜Ａ（ｋ，ｆ）｜は準備段階で差分信号Ｄを生成する際に用いたスペクトルのエネルギー値を示すものである。同様に、式（１）におけるＮ（ｆ）は快音化段階で発生する騒音信号Ｎのエネルギー値を示すものであるが、式（４）におけるＮav（ｆ）は準備段階で差分信号Ｄを生成する際に用いたスペクトルのエネルギー値を示すものである。これらの音圧計測基準が異なっていると、同じ変数名の項でありながら、値が異なってしまうので、式（６）や式（１１）を導くことはできない。
【０１２０】
マイクロフォンで収録した音響信号の音圧校正方法として、１０００Ｈｚを基準として周波数別にヒト聴覚感度の大小をプロットした等ラウドネス曲線（FletcherとMunsonによる実験、1930）を用いた聴感特性（Ａ特性）に近づける正規化手法（ラウドネス補正）が一般に行われる。本願で提案する補正手法に、このような正規化手法に加えることもできる。これを適用すると、ヒトの聴覚感度が低い周波数帯では｜Ａ（ｋ，ｆ）｜が大きくなり、ヒトの聴覚感度が高い周波数帯では｜Ａ（ｋ，ｆ）｜が小さくなるため、快音化効果を維持しながら、より静かになるように制御することができる。
【０１２１】
したがって、実際には、何らかの基準を決め、音圧計測基準を統一する補正を行う必要がある。たとえば、図１０に示す例のように、騒音源１０とスピーカ２２０とが接近して配置されている場合には、これらの近傍位置に観測点Ｐを設定し、この観測点Ｐにおいて得られる実際の音圧レベルを基準とした補正を行うことができる。すなわち、騒音信号Ｎについては、騒音源１０の直近の観測点Ｐにおけるエネルギー値を基準とし、重畳オーディオ信号Ａ＊（オーディオ信号Ａと差分信号Ｄ）については、スピーカ２２０の直近の観測点Ｐにおけるエネルギー値を基準とする補正を行うことになる。
【０１２２】
この場合、図７の手順におけるステップＳ５の差分信号生成段階では、この観測点Ｐにおいて得られる実際の音圧レベルを基準としてＮav（ｆ）および｜Ａ（ｋ，ｆ）｜を補正して差分演算を行い、ステップＳ６のオーディオ出力段階では、差分信号Ｄについては、観測点Ｐにおける音圧レベルが当該補正に応じた音圧レベルとなるように出力し、オーディオ信号Ａについては、観測点Ｐにおける音圧レベルが当該補正に応じた音圧レベル以上（上述したように、倍率係数Ｇを、Ｇ＝１もしくはＧ＞１に設定する）となるように出力すればよい。
【０１２３】
より具体的に説明すれば、ステップＳ５で「｜Ｄ（ｋ，ｆ）｜＝Ｗ（ｆ）−Ｎav（ｆ）−｜Ａ（ｋ，ｆ）｜」なる差分演算を行う場合に、Ｎav（ｆ）のエネルギー値は、観測点Ｐにおける騒音信号Ｎのエネルギー値を基準とした尺度とし、Ａ（ｋ，ｆ）のエネルギー値は、スピーカからオーディオ信号Ａを出力した場合に観測点Ｐにおいて得られるエネルギー値を基準とした尺度とすればよい。また、Ｗ（ｆ）のエネルギー値は、｜Ｄ（ｋ，ｆ）｜の値ができるだけ負の値にならないような所定値に設定すればよい（前述したとおり、｜Ｄ（ｋ，ｆ）｜＜０となる場合には、｜Ｄ（ｋ，ｆ）｜＝０とする置換が行われる）。一方、ステップＳ６のオーディオ出力段階では、観測点Ｐにおいて、上記尺度のエネルギー値をもったオーディオ信号Ａが得られ、これに応じた尺度の差分信号Ｄが得られるように、オーディオ信号Ａおよび差分信号Ｄの出力を行えばよい。
【０１２４】
また、§２で述べた音脈分凝効果を更に付加する場合は、オーディオ信号Ａを、観測点Ｐにおける音圧レベルが上記尺度に応じた音圧レベルのＧ倍となるように出力すればよい。別言すれば、所定の観測点Ｐにおいて観測される、騒音源が発生する騒音信号Ｎの時間平均スペクトルをＮav（ｆ）、目標雑音Ｗのスペクトル（時間的に不変な定常スペクトル）をＷ（ｆ）、オーディオ信号Ａのスペクトル（時間の関数となるスペクトル）をＡ（ｋ，ｆ）、所定の倍率係数をＧ（但し、Ｇ＞１）としたときに、式（９）に示すとおり、｜Ａ＊（ｋ，ｆ）｜＝（Ｇ−１）・｜Ａ（ｋ，ｆ）｜＋Ｗ（ｆ）−Ｎav（ｆ）で与えられるスペクトルＡ＊（ｋ，ｆ）を区間ｋの関数としてもつ信号を、スピーカから、騒音信号Ｎに重ねて出力すればよい。
【０１２５】
もっとも、本発明の本来の目的は、人間の耳８０の位置における合成音波信号ＺのスペクトルＺ（ｆ）を目標雑音スペクトルＷ（ｆ）に近づけることにあるので、理論的には、図１０に示すように、人間の耳８０の予想位置に観測点Ｑを設定し、この観測点Ｑにおいて得られる実際の音圧レベルを基準とした補正を行うのが理想的である。したがって、本発明を実施する環境において、快音化の恩恵を受ける人間の位置が特定できる場合には、当該人間の位置（より正確には、当該人間の耳の位置）に観測点Ｑを設定して、上記補正を行うようにすればよい。
【０１２６】
もちろん、実際の快音化段階では、人間の位置が観測点Ｑから外れていたとしても、騒音源１０の位置とスピーカ２２０の位置とが接近していれば、騒音信号Ｎ，オーディオ信号Ａ，差分信号Ｄの各信号成分が空間上を伝播してゆく上での音圧レベルの減衰率はほぼ同じになるので、観測点Ｑ以外の位置に人間の耳８０があった場合でも、理論的には問題は生じない。
【０１２７】
なお、数式（１）から（１１）で示される理論が正確に実践されなくても、人間の耳に伝わる合成音波信号ＺのスペクトルＺ（ｆ）を目標雑音スペクトルＷ（ｆ）に近づける効果が完全に失われるわけではないので、本発明を実施する上で、上述した音圧基準の補正が正確に行われなかったとしても、快音化の効果は得られる。したがって、実用上は、ユーザが適宜、重畳オーディオ信号Ａ＊をスピーカから出力する際に、十分な快音化の効果が得られるように、その音量調整を行うようにすれば十分である。
【０１２８】
また、騒音源１０が発生する騒音信号Ｎの音圧レベルが時間的に変動するような場合は、オーディオ出力段階Ｓ６で、騒音源１０が発生する騒音信号Ｎの音圧レベルを測定し、その測定結果に基づいて、スピーカから出力されるオーディオ信号Ａおよび差分信号Ｄの音圧レベルを自動調整することもできる。
【０１２９】
＜＜＜  §５．  本発明に係る快音化装置の具体的構成例  ＞＞＞
本発明に係る快音化装置は、図３に示すとおり、騒音源１０が発生する騒音に対して快音化を図る機能を有しており、オーディオ信号供給部１００とオーディオ出力部２００とによって構成されている。
【０１３０】
ここで、オーディオ信号供給部１００は、オーディオ信号Ａを発生させるためのオーディオ信号データＡｄを格納したオーディオ信号データ格納部１１０と、所定の差分信号Ｄを発生させるための差分信号データＤｄを格納した差分信号データ格納部１３０と、オーディオ信号データＡｄと差分信号データＤｄとに基づいて、オーディオ信号Ａと差分信号Ｄとを重畳した重畳オーディオ信号Ａ＊を発生させるための重畳オーディオ信号データＡ＊ｄを生成する信号重畳部１２０と、この重畳オーディオ信号データＡ＊ｄに基づいて、重畳オーディオ信号Ａ＊を再生する重畳オーディオ信号再生部１４０と、を有する。これらの各構成要素はデジタル信号を処理するデバイスによって構成され、オーディオ信号供給部１００は、全体としてデジタルユニットを構成する。ただ、重畳オーディオ信号データ再生部１４０は、重畳オーディオ信号Ａ＊をアナログオーディオ信号としてオーディオ出力部２００に対して出力する機能を有する。
【０１３１】
なお、重畳オーディオ信号データ再生部１４０には、必要に応じて、外部から与えられた再生停止指示に基づいて、重畳オーディオ信号Ａ＊の再生を停止する機能をもたせておくことができる。ユーザは、重畳オーディオ信号Ａ＊の再生による騒音低減が不要と考えたときには、重畳オーディオ信号再生部１４０に対して再生停止指示を与えればよい。もちろん、重畳オーディオ信号再生部１４０は、ユーザから再生開始指示が与えられた場合、再び重畳オーディオ信号Ａ＊の再生を開始できる。このとき、再生停止を行った時点で、重畳オーディオ信号データＡ＊ｄ上の再生停止位置を記憶する機能を設けておけば、再生開始指示が与えられたときに、当該再生停止位置から続きを再生することが可能になる。
【０１３２】
一方、オーディオ出力部２００は、オーディオアンプ２１０とスピーカ２２０とを有し、重畳オーディオ信号再生部１４０で再生された音をスピーカから出力する機能を果たすアナログユニットである。結局、デジタルユニット１００は、重畳オーディオ信号Ａ＊をアナログ信号の形で、このアナログユニットに対して供給する役割を果たすことになる。
【０１３３】
ここで、差分信号データ格納部１３０内に格納されている差分信号Ｄ（差分信号データＤｄ）は、特定の騒音源１０（この例の場合、特定のヘアードライヤー）が発生する騒音信号Ｎおよびオーディオ信号データ格納部１１０内に格納されている特定のオーディオ信号Ａ（オーディオ信号データＡｄ）との組み合わせを前提として作成された固有の信号である。そして、既に述べたとおり、
Ｗ（ｆ）：所定の目標雑音Ｗ（これまで述べた実施例の場合、ホワイトノイズ）の周波数分布を示す目標雑音スカラースペクトル（時間的に不変な定常スペクトル）、
Ａ（ｋ，ｆ）：オーディオ信号データ格納部１１０内にデータＡｄとして格納されているオーディオ信号Ａの周波数分布を区間ｋの関数として示すオーディオ区間複素スペクトル、
Ｎav（ｆ）：騒音源１０が発生する騒音信号Ｎの所定時間内の平均周波数分布を示す騒音平均スカラースペクトル、
Ｄ（ｋ，ｆ）：差分信号Ｄの周波数分布を区間ｋの関数として示す差分区間複素スペクトル、
としたときに、式「｜Ｄ（ｋ，ｆ）｜＝Ｗ（ｆ）−Ｎav（ｆ）−｜Ａ（ｋ，ｆ）｜」が成り立つ。
【０１３４】
結局、この図３に示す快音化装置（ユニット１００＆２００）は、特定のヘアードライヤー（騒音源１０）が発生する騒音を快音化するために特化した装置ということになり、このヘアードライヤーと組み合わせて利用することが前提になる。
【０１３５】
図１１(a) は、この快音化装置の利用形態の一例を示す正面図である。図の左側には騒音源１０（ヘアードライヤー）が示され、右側には、本発明に係る快音化装置（ユニット１００＆２００）が示されている。この快音化装置は、２枚のＣＤ媒体を同時に装填し、同時に再生する機能をもった装置として構成されている。たとえば、第１のＣＤ媒体にオーディオ信号データＡｄを収録しておき、第２のＣＤ媒体に差分信号データＤｄを収録しておくようにすれば、これらのデータＡｄ，Ｄｄを重畳して、重畳オーディオ信号データＡ＊ｄを作成し、スピーカから重畳オーディオ信号Ａ＊を出力することができる。この場合、装填された第１のＣＤ媒体が、オーディオ信号データ格納部１１０として機能し、このＣＤ媒体に収録された楽曲データが、オーディオ信号データＡｄとして機能する。また、装填された第２のＣＤ媒体が、差分信号データ格納部１３０として機能し、このＣＤ媒体に収録されたデータが、差分信号データＤｄとして機能する。
【０１３６】
このような快音化装置（ユニット１００＆２００）を騒音源１０（ヘアードライヤー）の近傍に配置すれば、ユーザに対して、騒音信号Ｎとともに重畳オーディオ信号Ａ＊を聞かせることができる。これにより、騒音の快音化が図れる点は、既に説明したとおりである。もちろん、ＣＤ媒体の代わりに、ＩＣメモリやハードディスク装置などを各データの格納部として利用することも可能であり、そのような構成を採れば、装置をより小型化することが可能である。
【０１３７】
本願発明者は、本発明の効果を確認するために、人間に対して、騒音信号Ｎとともにオーディオ信号Ａのみを聞かせた場合と、騒音信号Ｎとともに重畳オーディオ信号Ａ＊（オーディオ信号Ａと差分信号Ｄとの重畳比率をＧ：１（Ｇ＞１）として、音脈分凝効果が生じるようにした信号）を聞かせた場合とを、実際に比較してみる実験を行った。すると、前者の場合は、騒音に混じってオーディオ信号Ａ（歌声）の再生音が聞こえる感じがするのに対して、後者の場合は、騒音や雑音が気にならなくなり、オーディオ信号Ａ（歌声）の再生音が支配的に感じられる結果が得られた。このように、物理的には、騒音にオーディオ信号および差分信号が加わるため、音波のエネルギー量自体は増加することになるが、人間の脳の心理学的特性によって、実際に感じ取られる音はオーディオ信号Ａが主成分となり、騒音源を効果的に快音化することが可能になる。
【０１３８】
このような快音化の方法をとれば、受動消音法のように、騒音源に吸音材などを付加する必要はなく、また、従来の能動消音法のように、高価なリアルタイム信号処理回路も必要ないので、比較的安価な費用で効果的な騒音対策を講じることが可能になる。実際、図１１(a) に示す実施形態の場合、快音化装置（ユニット１００＆２００）は、市販のＣＤプレーヤーやＩＣ音楽プレーヤーに準じた構成で実現することができるため、製造コストは極めて安価である。また、本発明に係る快音化方法は、位相反転波によって騒音を物理的に打ち消すわけではないので、指向性が問われることもなく、室内／室外を問わず、種々の音響空間における騒音を、効果的にかつ低コストで快音化することができる。
【０１３９】
図１１(b) は、本発明に係る快音化装置の別な構成例を示す正面図である。上述したとおり、図３に示す快音化装置（ユニット１００＆２００）は、特定のヘアードライヤー（騒音源１０）が発生する騒音を快音化するために特化した装置である。もちろん、発生する騒音の周波数特性が類似した別な装置と組み合わせて利用した場合でも、それなりの快音化効果は期待できるが、基本的には、準備段階で採取した特定の騒音信号Ｎを発生させる騒音源１０と組み合わせて利用するのが前提となる。
【０１４０】
そこで、図１１(b) に示す実施形態では、快音化装置（ユニット１００＆２００）を１つの筐体に収容し、この筐体を、騒音源１０であるヘアードライヤーに装着して利用できるようにしている。上述したとおり、ＩＣメモリを各データの格納部として利用すれば、ヘアードライヤーに装着するのに適した小型の快音化装置を実現することができる。図示の例では、ヘアードライヤー１０の握り部の下端に、着脱アダプター３００を利用して、快音化装置の筐体を装着している。筐体内には、図３に示す装置のデジタルユニット１００とアナログユニット２００の双方が組み込まれており、筐体内のスピーカ２２０から重畳オーディオ信号Ａ＊が音波として出力されることになる。
【０１４１】
もちろん、ユニット１００とユニット２００との双方をヘアードライヤー１０に装着する代わりに、一方だけを装着し、他方を別体として近傍に配置してもかまわない。たとえば、デジタルユニット１００のみをヘアードライヤー１０に装着し、アナログユニット２００は室内に設置しておき、再生した重畳オーディオ信号Ａ＊をデジタルユニット１００からアナログユニット２００に対して無線送信するような形態をとることも可能である。あるいは逆に、デジタルユニット１００を室内に設置しておき、アナログユニット２００をヘアードライヤー１０に装着し、重畳オーディオ信号Ａ＊を無線送信するような形態も可能である。要するに、図３に示す快音化装置の一部もしくは全部の構成要素を騒音源１０に装着するための着脱アダプタ３００を設けておけばよい。
【０１４２】
図１１(c) は、本発明に係る快音化装置の更に別な構成例を示す正面図である。この例では、図３に示す快音化装置（ユニット１００＆２００）が、騒音源１０であるヘアードライヤーの内部に組み込まれている。図示の例では、ヘアードライヤー１０の握り部に内蔵する形態をとっている。したがって、重畳オーディオ信号Ａ＊は、この握り部に内蔵されたスピーカ２２０から出力される。必要に応じて、握り部には、音波を通すための孔部を形成しておくとよい。
【０１４３】
この図１１(c) に示す実施形態は、ユーザの立場から見れば、音楽再生機能付のヘアードライヤーということになる。内蔵された快音化装置の電源を、ヘアードライヤーの電源と連動させておけば、ユーザがヘアードライヤーのスイッチをＯＮにすると、同時に音楽（重畳オーディオ信号Ａ＊）が流れる。しかも、当該音楽は、ヘアードライヤーが発生させる騒音を心理的に低減させる作用を有していることになる。
【０１４４】
もちろん、図１１(b) に示す実施形態で説明したように、ユニット１００とユニット２００との双方をヘアードライヤー１０に内蔵する代わりに、一方だけを内蔵し、他方を別体として近傍に配置してもかまわない（図１１(b) に示す例と同様に、重畳オーディオ信号Ａ＊を無線送信する形態をとればよい）。要するに、図３に示す快音化装置（ユニット１００＆２００）の一部もしくは全部の構成要素が騒音源１０に内蔵されているようにすればよい。
【０１４５】
また、ここでは、騒音源１０として、ヘアードライヤーを用いた例を示したが、本発明に係る快音化装置は、電気掃除機、電気シェーバー、エアコン、扇風機、冷蔵庫など、様々な電気製品（電力により駆動する機器）に組み込むことが可能である。この場合も、快音化装置の電源を電気製品の電源に連動させておけば、ユーザにとっての使い勝手が良くなる。要するに、本発明に係る快音化装置の一部もしくは全部の構成要素を電気製品に組み込むようにし、組み込んだ快音化装置が、当該電気製品自身が発生する騒音信号Ｎを用いて作成された差分信号Ｄを用いて重畳オーディオ信号Ａ＊を発生させるようにすればよい。
【０１４６】
＜＜＜  §６．  差分信号生成段階の詳細プロセス  ＞＞＞
本発明に係る快音化方法の基本手順は、既に§３において、図７の流れ図を用いて説明した。ここでは、この基本手順の中のステップＳ５「差分信号生成段階」のより詳細なプロセスを、図１２の流れ図を用いて説明する。
【０１４７】
図７のステップＳ５で行われる差分信号生成段階の処理は、ステップＳ２で算出した騒音平均スペクトルＮav（ｆ）と、ステップＳ３で採取したオーディオ信号Ａと、ステップＳ４で設定した目標雑音スペクトルＷ（ｆ）と、を用い、｜Ｄ（ｋ，ｆ）｜＝Ｗ（ｆ）−Ｎav（ｆ）−｜Ａ（ｋ，ｆ）｜なる差分演算によって、差分区間複素スペクトルの大きさ｜Ｄ（ｋ，ｆ）｜を求め、前述した方法で複素数の実部・虚部の各要素を求め、この差分区間複素スペクトルＤ（ｋ，ｆ）を前述した方法で時間軸に逆変換し差分信号Ｄを生成する処理である。
【０１４８】
§３で述べた実施形態の場合、Ｎav（ｆ）およびＷ（ｆ）は、時間によらず常に一定のスペクトルになるが、オーディオ区間複素スペクトルＡ（ｋ，ｆ）は、区間ｋの関数として与えられる複素スペクトルであり大きさと位相が時々刻々と変化する。したがって、上記差分演算も、時間軸上の所定の区間（フレーム）ごとに繰り返し実行されることになる。図１２の流れ図は、このような繰り返しプロセスを示すものである。
【０１４９】
まず、ステップＳ５１では、時間軸上に設定された複数の区間の番号を示すパラメータｋが初期値１に設定される。以下のステップＳ５２〜Ｓ５６は、第ｋ番目の区間について実行されるプロセスであり、ステップＳ５７，Ｓ５８を経てｋが更新されながら、ステップＳ５２〜Ｓ５６のプロセスが繰り返されることになる。
【０１５０】
ステップＳ５２では、オーディオ信号Ａの第ｋ番目（ｋ＝１，２，３... ）の区間内の信号がオーディオ区間信号ａ（ｋ，ｔ）（ｔは時間軸のサンプリング番号、この例の場合、ｔ＝０，１，２，..., ４０９５であり、１区間の時間幅Ｔ内に４０９６個のサンプルが含まれる）として抽出される。図１３は、このステップＳ５２で行われる区間信号の抽出処理を例示する図である。図の上段に示されている波形は、オーディオ信号Ａの波形であり、横軸に時間ｔ、縦軸に振幅ａ（ｋ，ｔ）をとって示すものである。実際には、図３に示す装置の場合、オーディオ信号Ａは、オーディオ信号データ格納部１１０内にオーディオ信号データＡｄというデジタルデータ（ここに示す実施例の場合、サンプリングレート：４４．１ｋＨｚ）の形式で格納されているので、ステップＳ５２の処理は、このオーディオ信号データＡｄから第ｋ番目の区間に相当する部分データを抽出する処理ということになる。
【０１５１】
図１３に示す例では、時間軸ｔ上に時間幅Ｔをもった複数の区間（フレーム）が設定されている。図の先頭部分に示されている矩形の内部は、時間幅Ｔをもった第１番目の区間によって切り出されるオーディオ区間信号ａ（１，ｔ）を示している。また、ここで述べる方法では、時間幅Ｔをもった区間を、時間軸上で順にＴ／２ずつずらして配置することにより複数の区間を設定している。図１３の下段には、このようにして各区間から抽出されるオーディオ区間信号の配置が示されている。すなわち、第１番目のオーディオ区間信号ａ（１，ｔ）に対して、第２番目のオーディオ区間信号ａ（２，ｔ）は半ピッチ「Ｔ／２」だけずれており、第２番目のオーディオ区間信号ａ（２，ｔ）に対して、第３番目のオーディオ区間信号ａ（３，ｔ）は半ピッチ「Ｔ／２」だけずれており、... 以下、同様である。
【０１５２】
この例では、時間幅Ｔ＝４０９６／４４１００秒に設定している。これは、もとのオーディオ信号Ａが、４４．１ｋＨｚでサンプリングしたデジタルデータから構成されており、１区間に４０９６個分のサンプルが含まれるように時間幅Ｔを設定したためである。したがって、たとえば、オーディオ区間信号ａ（１，ｔ）は、ａ（１，０），ａ（１，２），..., ａ（１，４０９５）という各サンプルデータの集合によって構成される。
【０１５３】
また、各区間からオーディオ区間信号ａ（ｋ，ｔ）を切り出す際には、いわゆるハニング窓を設定している。このハニング窓は、図１４に示すようなハニング関数Ｈ（ｔ）で定義されるものであり、各区間から切り出されたオーディオ区間信号ａ（ｋ，ｔ）には、このハニング関数Ｈ（ｔ）が乗ぜられる。すなわち、各区間から切り出した信号に対して、
Ｈ（ｔ）＝０．５−０．５・cos（２πｔ／Ｔ）
なるハニング関数（但し、０≦ｔ≦Ｔ）が乗算される。このような関数で定義されるハニング窓は、図１４に示すように、時間幅Ｔをもった区間の左右両端では０、中央位置では１をとる関数（図の上下両カーブの垂直方向の距離）である。
【０１５４】
すなわち、区間の左端（ｔ＝０）ではＨ（０）＝０，区間の右端（ｔ＝Ｔ）ではＨ（Ｔ）＝０となり、区間中央（ｔ＝Ｔ／２）ではＨ（Ｔ／２）＝１になる。１区間内の４０９６個分のサンプルのうち、第ｉ番目のサンプルの振幅値には、ハニング関数Ｈ（ｉ）が乗算されることになる（ここで、ｉ／４０９６＝ｔ／Ｔ）。
【０１５５】
こうしてハニング窓を設定した第ｋ番目の区間からオーディオ区間信号ａ（ｋ，ｔ）（ハニング関数を乗じたもの）を切り出す処理が完了したら、続いて、ステップＳ５３において、このオーディオ区間信号ａ（ｋ，ｔ）に対してフーリエ変換を行い、オーディオ区間複素スペクトルＡ（ｋ，ｆ）を求める。ここで、「Ａ（ｋ，ｆ）」は、第ｋ番目の区間についてのフーリエ変換スペクトルを示し、値Ａ（ｋ，ｆ）は、第ｋ番目の区間内のオーディオ区間信号（ハニング関数により変形されたもの）に含まれる所定周波数ｆの複素強度値を示している（エネルギー値は、この複素強度値の２乗和で、その平方根値がノルム値になる）。
【０１５６】
前述したとおり、ここで述べる実施形態の場合、ｆ＝０〜２２．０５ｋＨｚという可聴域の周波数範囲に２０４８個の離散的な周波数を設定し、これら各周波数についてそれぞれエネルギー値を算出する処理を行っている。なお、実際には、フーリエ変換の演算は、実部と虚部とに分けて行われるので、ここでは、第ｋ番目の区間についての実部のスペクトルを「Ｒｅ｛Ａ（ｋ，ｆ）｝」とし、虚部のスペクトルを「Ｉｍ｛Ａ（ｋ，ｆ）｝」とする。実際には、実部と虚部の各値は正負の極性をもち、極性は位相表現上において意味があるが、本願における説明では、便宜上、ノルム値｜Ａ（ｋ，ｆ）｜で図示説明している。
【０１５７】
続くステップＳ５４では、ステップＳ５３で求められたオーディオ区間複素スペクトルＡ（ｋ，ｆ）と、図７のステップＳ２で算出された騒音平均スペクトルＮav（ｆ）と、ステップＳ４で設定された目標雑音スペクトルＷ（ｆ）と、を用いて、｜Ｄ（ｋ，ｆ）｜＝Ｗ（ｆ）−Ｎav（ｆ）−｜Ａ（ｋ，ｆ）｜なる差分演算を行い、差分区間複素スペクトルの大きさ｜Ｄ（ｋ，ｆ）｜が算出される。
【０１５８】
実際には、この差分演算は、複素スペクトルのノルム値どうしで行われ、元の実部と虚部の絶対値比率と正負極性とを維持した状態で、差分演算後のエネルギー値を各要素に分配する処理を行う。具体的には、まず、｜Ｄ（ｋ，ｆ）｜＝Ｗ（ｆ）−Ｎav（ｆ）−｜Ａ（ｋ，ｆ）｜なる式に基づいてＤ（ｋ，ｆ）をスカラー差分で演算する。ここで、Ａ（ｋ，ｆ）とＤ（ｋ，ｆ）は複素スペクトルであり、Ｗ（ｆ）とＮav（ｆ）はスカラースペクトルである点に留意する必要がある。ここで、
｜Ａ（ｋ，ｆ）｜＝｛Ｒｅ｛Ａ（ｋ，ｆ）｝２＋Ｉｍ｛Ａ（ｋ，ｆ）｝２｝１／２
｜Ｄ（ｋ，ｆ）｜＝｛Ｒｅ｛Ｄ（ｋ，ｆ）｝２＋Ｉｍ｛Ｄ（ｋ，ｆ）｝２｝１／２
とすると、Ｄ（ｋ，ｆ）の実部Ｒｅ｛Ｄ（ｋ，ｆ）｝および虚部Ｉｍ｛Ｄ（ｋ，ｆ）｝は、
Ｒｅ｛Ｄ（ｋ，ｆ）｝＝Ｒｅ｛Ａ（ｋ，ｆ）｝・｜Ｄ（ｋ，ｆ）｜／｜Ａ（ｋ，ｆ）｜
Ｉｍ｛Ｄ（ｋ，ｆ）｝＝Ｉｍ｛Ａ（ｋ，ｆ）｝・｜Ｄ（ｋ，ｆ）｜／｜Ａ（ｋ，ｆ）｜
で与えられる。
【０１５９】
次のステップＳ５５では、ステップＳ５４で算出された差分区間複素スペクトルＤ（ｋ，ｆ）を逆フーリエ変換して、第ｋ番目の区間についての差分区間信号Ｄ（ｋ）を求める処理が行われる。実際には、実部Ｒｅ｛Ｄ（ｋ，ｆ）｝と虚部Ｉｍ｛Ｄ（ｋ，ｆ）｝とに基づいて、逆フーリエ変換が行われ、差分区間信号Ｄ（ｋ）が得られる。
【０１６０】
こうして得られた差分区間信号Ｄ（ｋ）は、あくまでも第ｋ番目の区間についての信号であるため、最終的には、複数の区間についての信号を合成する処理が必要になる。ステップＳ５６の処理は、このような区間単位の信号を合成する処理であり、第（ｋ−１）番目の区間までの合成結果に、第ｋ番目の区間の差分区間信号Ｄ（ｋ）を合成する処理になる。
【０１６１】
以上の処理が、ステップＳ５７，Ｓ５８を経て繰り返される。すなわち、ｋ＝１，２，３，... とｋを１ずつ更新しながら、各区間について同様の処理が繰り返され、全区間についての処理が完了すれば、差分信号生成段階の処理は終了である。要するに、ｋ＝１，２，３，... と各区間について同じ処理を順次繰り返して行い、時間軸上で、各区間についての差分区間信号Ｄ（ｋ）を合成することにより差分信号Ｄが得られることになる。
【０１６２】
なお、個々の区間についての合成処理は、逆フーリエ変換処理により得られた差分区間信号（ｋ）を、時間軸上の各区間に対応する位置に配置して振幅を単純に加算することにより行うことができる。たとえば、ステップＳ５６において、第（ｋ−１）番目の区間までの合成結果に、第ｋ番目の区間についての差分区間信号Ｄ（ｋ）を合成する処理は、前者の波形と後者の波形が互いにＴ／２だけずれているので、時間軸上でＴ／２だけオーバーラップさせながら、振幅同士を単純に加算すればよい。
【０１６３】
このように、単純な加算により差分区間信号Ｄ（ｋ）の合成が可能になるのは、ステップＳ５２で各区間から信号を切り出す際に、図１４に示すようなハニング関数を乗じているためである。このハニング関数Ｈ（ｔ）では、任意のｔについて、Ｈ（ｔ）＋Ｈ（ｔ＋Ｔ／２）＝１が成立するので、第（ｋ−１）番目の区間についての差分区間信号Ｄ（ｋ−１）と、第ｋ番目の区間についての差分区間信号Ｄ（ｋ）とを時間軸上でＴ／２だけずらして加算すると、ハニング関数Ｈ（ｔ）を乗じる前の振幅に対応した振幅値が得られることになる。
【０１６４】
＜＜＜  §７．  快音化方法の変形例  ＞＞＞
ここでは、§３で述べた本発明に係る快音化方法についての変形例をいくつか述べることにする。
【０１６５】
＜７−１：オーディオ出力段階の変形例＞
図７のオーディオ出力段階（ステップＳ６）は、実際に騒音源の快音化を図るために、オーディオ信号Ａと差分信号Ｄとを、スピーカから、騒音信号Ｎに重ねて出力する段階である。図３に示す快音化装置を用いて、このオーディオ出力段階を実施する場合には、既に述べたとおり、信号重畳部１２０によって、オーディオ信号Ａを発生させるためのオーディオ信号データＡｄと、差分信号Ｄを発生させるための差分信号データＤｄとに基づいて、重畳オーディオ信号データＡ＊ｄを生成し、重畳オーディオ信号再生部１４０によって、生成した重畳オーディオ信号データＡ＊ｄを再生し、最終的に、スピーカ２２０から、重畳オーディオ信号Ａ＊を出力すればよい。ここで、重畳オーディオ信号Ａ＊は、オーディオ信号Ａと差分信号Ｄとを重畳した信号であるから、実質的には、スピーカ２２０からオーディオ信号Ａと差分信号Ｄとが出力されたことになる。
【０１６６】
ただ、オーディオ出力段階（ステップＳ６）は、必ずしも上記方法で実施する必要はなく、オーディオ信号Ａと差分信号Ｄとを、スピーカから、騒音信号Ｎに重ねて出力することができる方法であれば、どのような方法で実施してもかまわない。
【０１６７】
たとえば、オーディオ信号データＡｄを再生してアナログオーディオ信号Ａを生成し、同時に差分信号データＤｄを再生してアナログ差分信号Ｄを生成し、アナログオーディオミキサーを用いて、アナログオーディオ信号Ａとアナログ差分信号Ｄとを重畳するミキシング処理を行い、得られた重畳信号をスピーカに与えることにより、重畳オーディオ信号Ａ＊をスピーカから出力するようにしてもかまわない。あるいは、オーディオ出力部２００内に予め２つのスピーカを用意しておき、オーディオ信号Ａを第１のスピーカから出力し、差分信号Ｄを第２のスピーカから出力することも可能である。このような変形例についての具体的な装置構成は、§８−１で述べることにする。
【０１６８】
＜７−２：目標雑音Ｗとしてピンクノイズ等を用いる変形例＞
これまで述べてきた実施形態では、図７の目標雑音設定段階（ステップＳ４）において、ホワイトノイズを目標雑音Ｗとして設定した例を示したが、本発明で用いる目標雑音Ｗは、ホワイトノイズに限定されるものではなく、人間の脳が不快に感じない雑音であれば、その他の雑音を用いてもかまわない。
【０１６９】
図１５は、図７の差分信号生成段階（ステップＳ５）で、目標雑音Ｗとしてピンクノイズを用いた場合の各スペクトルを示すグラフである。ここで、図１５(a) は差分演算で用いる騒音平均スペクトルＮav（ｆ）、図１５(b) は差分演算で用いるオーディオ区間複素スペクトル｜Ａ（ｋ，ｆ）｜を示しており、これらの各スペクトルは、図８(a) ，(b) に示すものと全く同じである。一方、図１５(c) は差分演算で用いる目標雑音スペクトルＷ（ｆ）を示しているが、図８(c) の目標雑音スペクトルＷ（ｆ）がホワイトノイズスペクトルであったのに対して、図１５(c) の目標雑音スペクトルＷ（ｆ）はピンクノイズスペクトルになっている。
【０１７０】
ピンクノイズは、「１／ｆゆらぎ」とも呼ばれているように、周波数ｆもしくは周波数ｆの対数値に反比例するエネルギー値をもつ雑音であり、そのスペクトルは、図１５(c) に示すようなものになる。図１６は、目標雑音Ｗとしてピンクノイズを用いた場合の具体的な演算処理を示すグラフである。演算器９０によって、｜Ｄ（ｋ，ｆ）｜＝Ｗ（ｆ）−Ｎav（ｆ）−｜Ａ（ｋ，ｆ）｜なる差分演算を行い、差分スペクトルＤ（ｋ，ｆ）が求められる点は、これまで述べた実施形態と同様である。また、ここで用いるピンクノイズスペクトルも、時間によらず常に一定の定常スペクトルである点は、これまで述べたホワイトノイズスペクトルを用いた実施形態と同じである。ただ、目標雑音Ｗとしてピンクノイズを用いているため、得られる差分区間複素スペクトル｜Ｄ（ｋ，ｆ）｜の特性は、図９に示すホワイトノイズを用いた場合に得られる差分区間複素スペクトル｜Ｄ（ｋ，ｆ）｜の特性とは異なるものになる。
【０１７１】
このように、目標雑音Ｗとしてピンクノイズを用いた場合、快音化段階において、騒音はピンクノイズ化されることになる。一般に、ピンクノイズはホワイトノイズと同様に、人間にとって心地良いと感じられる雑音であるので、これまでの実施形態と同様に、騒音の快音化が行われることになる。もちろん、ホワイトノイズやピンクノイズ以外の雑音であっても、人間が不快に感じない雑音であれば、本発明における目標雑音Ｗとして利用することが可能である。
【０１７２】
＜７−３：時間の関数となる目標雑音スペクトルを用いる変形例＞
これまで述べてきた実施形態では、図７の目標雑音設定段階（ステップＳ４）において設定する目標雑音スペクトルＷ（ｆ）を、時間的に不変な定常スペクトルとして設定しているが、目標雑音スペクトルＷ（ｆ）は、必ずしも定常スペクトルである必要はなく、時間の関数となる変動スペクトルであってもかまわない。たとえば、前述したピンクノイズは、周波数ｆもしくはその対数値の逆数に比例するエネルギー値をもつ雑音であるが、比例係数を変えると、スペクトルの形状（図１５(c) に示すグラフの傾斜）は変化する。したがって、たとえば、目標雑音スペクトルＷ（ｋ，ｆ）として、周波数ｆの逆数に対する比例係数が区間ｋに依存して変化するようなピンクノイズスペクトルを設定することも可能である。
【０１７３】
この場合、図１６に示す騒音平均スペクトルＮav（ｆ）は、時間に依存しない定常スペクトルになるが、オーディオ区間複素スペクトルＡ（ｋ，ｆ）および目標雑音スペクトルＷ（ｋ，ｆ）は、いずれも区間ｋの関数となる変動スペクトルになるので、差分区間複素スペクトルＤ（ｋ，ｆ）を求める演算を行う際には、時間軸上で同一区間のスペクトルＡ（ｋ，ｆ）およびＷ（ｋ，ｆ）を用いる必要がある。
【０１７４】
＜＜＜  §８．  快音化装置の変形例  ＞＞＞
本発明の基本的実施形態に係る快音化装置については、既に、図３を参照しながら説明した。ここでは、この基本的実施形態に対するいくつかの変形例を図１７〜図２７を参照しながら説明する。なお、以下の変形例の説明では、先行して説明した実施形態と同一の構成要素については同一符号を付して説明を省略することとし、主として、新たに付加された構成要素あるいは改変された構成要素についての説明を行うことにする。
【０１７５】
＜８−１：信号出力形態の変形例＞
§７−１では、「オーディオ出力段階の変形例」を述べたが、ここでは、これに対応する具体的な装置構成を例示する。
【０１７６】
図１７に示す第１の変形例は、図３に示す基本的実施形態におけるデジタルユニット内の信号重畳部１２０の機能を、アナログユニット内へ移した例である。すなわち、デジタルユニットを構成するオーディオ信号供給部１００Ａ内に、オーディオ信号Ａを発生させるためのオーディオ信号データＡｄを格納したオーディオ信号データ格納部１１０と、差分信号Ｄを発生させるための差分信号データＤｄを格納した差分信号データ格納部１３０と、が設けられている点は、図３に示す基本的実施形態と同じであるが、信号重畳部１２０および重畳オーディオ信号再生部１４０は設けられていない。その代わり、オーディオ信号データＡｄに基づいて、アナログ信号の形式のオーディオ信号Ａを再生するオーディオ信号再生部１４１と、差分信号データＤｄに基づいて、アナログ信号の形式の差分信号Ｄを再生する差分信号再生部１４２と、が設けられている。
【０１７７】
結局、デジタルユニット側では、何ら信号の重畳処理は行われないことになり、重畳処理は、アナログユニット側に委ねられる。すなわち、アナログユニットを構成するオーディオ出力部２００Ａ内には、オーディオアンプ２１０の前段に信号重畳部２１５が設けられている。この信号重畳部２１５は、いわゆるアナログオーディオ信号のミキサー装置であり、オーディオ信号再生部１４１から得られる再生信号（オーディオ信号Ａ）と差分信号再生部１４２から得られる再生信号（差分信号Ｄ）とを重畳して、重畳オーディオ信号Ａ＊を発生させる機能を果たす。この重畳オーディオ信号Ａ＊が、オーディオアンプ２１０で増幅され、スピーカ２２０から音波として出力される点は、図３に示す基本的実施形態と全く同様である。
【０１７８】
図１８に示す第２の変形例は、図１７に示す第１の変形例において、アナログユニットを構成するオーディオ出力部２００Ａを、オーディオ出力部２００Ｂに置き換えたものである。デジタルユニットを構成するオーディオ信号供給部１００Ａの部分については、図１７に示す第１の変形例と全く同じである。図１７に示すオーディオ出力部２００Ａには、信号重畳部２１５が設けられていたが、図１８に示すオーディオ出力部２００Ｂには、信号重畳部２１５は設けられていない。
【０１７９】
その代わり、オーディオ出力部２００Ｂは、オーディオ信号再生部１４１から得られるオーディオ信号Ａを第１のスピーカ２２１から出力する第１のオーディオ出力部と差分信号再生部１４２から得られる差分信号Ｄを第２のスピーカ２２２から出力する第２のオーディオ出力部とを有している。すなわち、オーディオ信号Ａは、第１のオーディオアンプ２１１で増幅され、第１のスピーカ２２１から音波として出力され、差分信号Ｄは、第２のオーディオアンプ２１２で増幅され、第２のスピーカ２２２から音波として出力される。結局、この第２の変形例は、装置内には、オーディオ信号Ａおよび差分信号Ｄを重畳する構成要素を設けてはいないが、実際の三次元空間内で、音波として、オーディオ信号Ａおよび差分信号Ｄを重畳する形態をとることになる。
【０１８０】
＜８−２：複数オーディオ信号データの利用＞
図１９に示す第３の変形例は、図３に示す基本的実施形態に、更に、オーディオ信号＆差分信号入力部１０６、オーディオ信号選択部１１５、音圧レベル調整部１２５を付加し、オーディオ信号データ格納部１１０内に複数のオーディオ信号データＡｄを格納し、差分信号データ格納部１３０内に複数の差分信号データＤｄを格納したものである。図１９に示すオーディオ信号供給部１００Ｂは、上記特徴を有するデジタルユニットということになる。
【０１８１】
図３に示す基本的実施形態では、オーディオ信号データ格納部１１０内に単一のオーディオ信号データＡｄのみしか用意されておらず、常に同一のオーディオ信号データＡｄに基づく重畳オーディオ信号Ａ＊が再生されることになるので、ユーザが飽きを感じる可能性がある。そこで、実用上は、図１９に示す変形例のように、オーディオ信号データ格納部１１０内に複数ｎ通りのオーディオ信号データＡｄが格納できるようにしておくのが好ましい。
【０１８２】
ただ、複数ｎ通りのオーディオ信号データＡｄを用意した場合、差分信号データＤｄも各オーディオ信号データＡｄに対応して用意しておく必要がある。本発明の原理上、差分信号データＤｄは、特定の騒音信号Ｎと特定のオーディオ信号データＡｄとの組み合わせに対応した固有の周波数特性をもったデータになるので、再生対象となるオーディオ信号データＡｄごとにそれぞれ異なる差分信号データＤｄを用意する必要がある。そこで、差分信号データ格納部１３０内には、複数ｎ通りのオーディオ信号データＡｄのそれぞれに対応した合計ｎ通りの差分信号データＤｄが格納されている。
【０１８３】
複数ｎ通りのオーディオ信号データＡｄのうち、再生対象となる第ｉ番目（ｉ＝１〜ｎ）のオーディオ信号データＡｄを選択するために、オーディオ信号選択部１１５が設けられている。オーディオ信号選択部１１５による選択方法は、自動選択でもよいし、外部からの選択操作に基づく手動選択でもよい。自動選択の場合は、複数ｎ通りのオーディオ信号データＡｄを順番に選択してゆく方法をとることもできるし、ランダムに任意のオーディオ信号データＡｄを選択してゆく方法をとることもできる。手動選択の場合は、ユーザの選択操作などの外部入力によって指定された特定のオーディオ信号データＡｄを選択すればよい。
【０１８４】
こうして、オーディオ信号選択部１１５によって第ｉ番目のオーディオ信号データＡｄが選択されると、選択されたオーディオ信号データＡｄが信号重畳部１２０へ読み出される。信号重畳部１２０は、この第ｉ番目のオーディオ信号データＡｄについての第ｉ番目の重畳オーディオ信号データＡ＊ｄを生成するために、これに対応した第ｉ番目の差分信号データＤｄを差分信号データ格納部１３０から読み出し、信号の重畳処理を行う。重畳オーディオ信号再生部１４０は、この選択された第ｉ番目のオーディオ信号データＡｄに対応する重畳オーディオ信号データＡ＊ｄを再生し、アナログオーディオ信号の形でオーディオ出力部２００に対して出力する。
【０１８５】
このように、オーディオ信号データ格納部１１０内に複数のオーディオ信号データＡｄを格納するようにし、オーディオ信号選択部１１５によって選択して再生することができるようにしておけば、ユーザを飽きさせることなく、騒音に対する快音化が可能になる。しかも、個々のオーディオ信号データＡｄを再生する際には、それぞれ対応した差分信号データＤｄを用いた重畳処理が行われるため、いずれのオーディオ信号データＡｄを選択しても、十分な快音化効果が得られる。
【０１８６】
この第３の変形例には、更に、オーディオ信号＆差分信号入力部１０６が設けられており、外部から与えられる新たなオーディオ信号データＡｄおよび差分信号データＤｄの組み合わせを入力し、それぞれオーディオ信号データ格納部１１０および差分信号データ格納部１３０に格納する機能を果たす。この機能により、デジタルユニット１００Ｂ内に、新しいオーディオ信号データＡｄと、当該オーディオ信号データＡｄに対する重畳処理を行うために用いる新しい差分信号データＤｄとを追加することが可能になる。もちろん、必要に応じて、オーディオ信号＆差分信号入力部１０６に、オーディオ信号データ格納部１１０内の不要なオーディオ信号データＡｄと、差分信号データ格納部１３０内の不要な差分信号データＤｄとを消去する機能をもたせておいてもよい。
【０１８７】
オーディオ信号＆差分信号入力部１０６が外部からオーディオ信号データＡｄおよび差分信号データＤｄの組み合わせを取り込むための具体的な方法としては、ＣＤ，ＤＶＤ，ＩＣカードなどの情報記録媒体から読み込む方法、インターネットを利用してＷｅｂ配信で受ける方法、ラジオ放送などを利用してダウンロードする方法など、様々な方法を採用することができる。たとえば、図１１(c) に示す例の場合、本発明に係る快音化装置はヘアードライヤー１０に内蔵されているが、オーディオ信号＆差分信号入力部１０６としてラジオチューナーを組み込んだ装置を用い、ラジオ放送を利用してダウンロードする方法を採用すれば、外部に対する配線などは不要になる。
【０１８８】
図１９に示す第３の変形例には、更に、音圧レベル調整部１２５が設けられている。この音圧レベル調整部１２５は、外部からの手動設定操作に基づいて、「信号重畳部１２０による信号の重畳比率」もしくは「重畳オーディオ信号再生部１４０の再生信号レベル」またはその双方を調整する機能を有する。前掲の式（８）に示すように、「｜Ａ＊（ｋ，ｆ）｜＝Ｇ・｜Ａ（ｋ，ｆ）｜＋｜Ｄ（ｋ，ｆ）｜」という形で、信号Ａ（ｋ，ｆ）とＤ（ｋ，ｆ）との重畳比率をＧ：１（但し、Ｇ＞１）に設定すると、§２で述べた音脈分凝効果が生じ、人間の脳には、オーディオ信号Ａが支配的に感じられることは既に説明した。音圧レベル調整部１２５によって、重畳比率のパラメータとなる倍率係数Ｇを任意の値（但し、Ｇ＞１）に設定できるようにしておけば、オーディオ信号Ａの音圧レベルを調整することにより、音脈分凝効果の程度を調整することができる。
【０１８９】
一方、重畳オーディオ信号再生部１４０の再生信号レベルを調整した場合は、重畳オーディオ信号Ａ＊の音圧レベルが増減するので、オーディオ信号Ａの音圧レベルと差分信号Ｄの音圧レベルの両方が増減することになる。本来、これらの音圧レベルは、騒音信号Ｎの音圧レベルに応じて、適正値が定められるべきものである。すなわち、信号Ｎ，Ａ，Ｄの総和として得られる信号Ｚのスペクトルが目標雑音スペクトルＷ（ｆ）になるよう、信号Ａ，Ｄの音圧レベルが適正値に維持されている必要がある。そのため、§４で述べたように、快音化装置全体として、所定の観測点ＰやＱにおける音波のエネルギー値を基準とした正規化が行われる。
【０１９０】
したがって、正しい正規化が行われていれば、重畳オーディオ信号Ａ＊は、騒音信号Ｎを快音化するための適正な音圧レベルでスピーカ２２０から出力されることになるので、音圧レベル調整部１２５による重畳オーディオ信号再生部１４０の再生信号レベル調整は、本来は不要である。しかしながら、何らかの原因で、騒音信号Ｎの音圧レベルに変動が生じた場合には、これに応じて、重畳オーディオ信号Ａ＊の音圧レベルを調整する必要があるので、ここに示す変形例では、そのような手動調整機能を音圧レベル調整部１２５にもたせている。ユーザは、必要に応じて、手動設定操作により、騒音が低減したと感じる適当な音圧レベルに調整を行うことができる。
【０１９１】
より具体的には、図１１(b) や図１１(c) に示す例のように、快音化の対象となる騒音源１０が特定のヘアードライヤーであることが決まっており、しかも快音化装置が当該ヘアードライヤーに装着もしくは内蔵されている場合は、騒音源１０が発生する騒音の音圧レベルも予想でき、当該騒音を快音化するために必要な重畳オーディオ信号Ａ＊の音圧レベルも予想できるので、音圧レベル調整部１２５を設けなくても、適切な音圧レベルで重畳オーディオ信号Ａ＊をスピーカ２２０から出力することができよう。しかしながら、図１１(a) に示す例のように、騒音源１０とは別体の快音化装置を、騒音源１０の近傍に配置して利用する形態の場合は、両者の位置関係によって、適切な音圧レベルは変わってくる。このような利用形態では、音圧レベル調整部１２５を設けておくのが好ましい。
【０１９２】
＜８−３：音圧レベルの自動調整＞
図２０に示す第４の変形例は、図１９に示す第３の変形例に、更に、騒音信号採取部１５０、音圧レベル検出部１６０、電源制御部１７０、そして騒音収録マイク２３０を付加したものである。図２０に示すオーディオ信号供給部１００Ｃは、上記特徴を有するデジタルユニットということになる。
【０１９３】
騒音信号採取部１５０は、騒音源１０が発生する騒音信号Ｎを採取する構成要素であり、実際には、騒音源１０の近傍（所定の観測点）に設置された騒音収録マイク２３０が集音した騒音信号Ｎを電気信号として取り込む構成要素である。一方、音圧レベル検出部１６０は、騒音信号採取部１５０が採取した騒音信号Ｎの音圧レベルを検出する構成要素であり、検出した騒音の音圧レベルは音圧レベル調整部１２５に報告される。音圧レベル調整部１２５は、音圧レベル検出部１６０が検出した騒音の音圧レベルに基づいて、重畳オーディオ信号再生部１４０によって再生される重畳オーディオ信号データの再生音圧レベルを調整する。
【０１９４】
結局、この第４の変形例に係るデジタルユニット１００Ｃは、騒音源１０が発生する騒音信号Ｎの音圧レベルをリアルタイムで実測する機能を有しており、この実測値に基づいて、重畳オーディオ信号Ａ＊の音圧レベルを自動調整することができる。このため、上述したように、騒音源１０が発生する騒音信号Ｎの音圧レベルが変化するようなケースでも、重畳オーディオ信号Ａ＊の音圧レベルが騒音を快音化するのに適したレベルになるように自動調整することが可能になる。
【０１９５】
たとえば、「温風／冷風」のモード切替や、「ＬＯ／ＨＩＧＨ」のモード切替があるヘアードライヤーの場合、動作モードによって発生する騒音の音圧レベルが変化することになる。動作モードが同じでも、周囲の温度や湿度によって、騒音の音圧レベルが変化するようなケースもあろう。図２０に示す第４の変形例では、このようなケースにも柔軟に対応することが可能である。具体的には、図１１(b) や図１１(c) に示す例のように、快音化装置が騒音源１０となるヘアードライヤーに装着もしくは内蔵されている場合、騒音収録マイク２３０も同様に所定箇所に装着もしくは内蔵されるようにしておけば、音圧レベル検出部１６０により、騒音源１０が発生する騒音の絶対的な音圧レベルを検出することができるので、当該騒音を快音化するために必要な重畳オーディオ信号Ａ＊の音圧レベルを正確に予測して自動設定することが可能になる。
【０１９６】
なお、「温風／冷風」のモード切替や、「ＬＯ／ＨＩＧＨ」のモード切替によって、騒音信号Ｎの音圧レベルだけでなく、騒音スペクトルＮ（ｆ）までもが変化する場合には、音圧レベル調整部１２５による音圧レベル調整では対応することはできない。すなわち、騒音スペクトルＮ（ｆ）が変化した場合は、オーディオ信号Ａに重畳する差分信号Ｄも異なるスペクトルをもった信号にする必要がある。したがって、このような場合に対処するためには、予め、騒音源１０の動作モードごとに、それぞれ異なる差分信号Ｄを用意しておき、音圧レベル検出部１６０が検出した騒音の音圧レベルに基づいて、現在の動作モードを自動判別し、信号重畳部１２０が、判別された動作モードに対応する特定の差分信号Ｄを用いて重畳処理を行うようにしておけばよい。
【０１９７】
ここに示す第４の変形例のもうひとつの特徴は、電源制御部１７０の機能である。この電源制御部１７０は、デジタルユニット１００Ｃ内の各構成要素および必要に応じてアナログユニット２００内の各構成要素に対して、動作に必要な所定の電源を供給する基本機能を有しており、外部からのＯＮ／ＯＦＦ操作により、各構成要素への電源供給を行ったり、これを停止したりする。すなわち、ユーザが電源制御部１７０に対してＯＮ操作を行うと、各構成要素への電源供給が行われ、この快音化装置は動作を開始する。一方、ＯＦＦ操作を行うと、各構成要素への電源供給が停止され、この快音化装置は動作を停止する。
【０１９８】
この電源制御部１７０は、更に、外部からＯＮ操作が行われているにもかかわらず、この快音化装置を節電のための休止モードへ移行させる機能も有している。すなわち、図２０に示されているとおり、電源制御部１７０には、音圧レベル検出部１６０から騒音の音圧レベルの検出値が与えられており、音圧レベル検出部１６０が検出した音圧レベルが所定のしきい値未満である状態が所定時間継続した場合には、騒音信号採取部１５０および音圧レベル検出部１６０を除く構成要素に対する電源供給を停止する休止モードへと移行し、音圧レベルが所定のしきい値を越えた場合に当該休止モードを解除する制御を実行する。
【０１９９】
すなわち、騒音収録マイク２３０を用いてリアルタイムで収録した騒音信号Ｎの音圧レベルが所定のしきい値未満となり、そのような状態が所定時間継続した場合には、電源制御部１７０によって、もはや騒音に対する快音化対策は不要との判断がなされ、節電が可能な休止モードへと自動的に移行することになる。この休止モードでも、騒音信号採取部１５０および音圧レベル検出部１６０には電源供給がなされているので（もちろん、電源制御部１７０には、ＯＦＦ操作が行われるまで、常に電源供給が行われている）、騒音信号Ｎの音圧レベルは、休止モード中もリアルタイムで検出され続ける。したがって、音圧レベルが所定のしきい値を越えた場合には、休止モードを解除する制御を行うことができる。
【０２００】
なお、休止モード中は、騒音信号採取部１５０および音圧レベル検出部１６０を除く構成要素すべてに対する電源供給を必ずしも停止する必要はなく、電力消費の大きい一部の構成要素に対する電源供給のみを停止するようにしてもかまわない。
【０２０１】
上述した「休止モード」は、リアルタイムで検出した騒音信号Ｎの音圧レベルに基づいて設定されるモードであるが、電源制御部１７０には、騒音源１０の稼働状態に基づいて「待機モード」へ移行する機能も備わっている。
【０２０２】
すなわち、ヘアードライヤーなどの電気機器は、電力によって稼働する装置であり、そのような装置の稼働状態は、電気的にモニタすることが可能である。特に、図１１(b) ，(c) に示すように、騒音源１０が電力によって稼働する装置であり、かつ、快音化装置を当該騒音源１０に装着もしくは内蔵して用いる利用形態をとる場合は、騒音源１０から電源制御部１７０まで電気信号を伝達するための信号線を引けば（図２０において、騒音源１０から電源制御部１７０まで引かれた矢印が、この信号線を示している）、電源制御部１７０は、当該電気信号に基づいて、騒音源１０の稼働状態をモニタすることが可能になる。したがって、電源制御部１７０は、そのモニタ結果に基づいて、待機モードへの移行制御を行うことができる。
【０２０３】
具体的には、電源制御部１７０は、モニタの結果、騒音源１０が稼働停止状態にある場合には、電源制御部１７０以外の構成要素に対する電源供給を停止する待機モードへと移行し、騒音源１０が稼働状態にある場合には、待機モードを解除する制御を行うことができる。結局、図２０に示す変形例では、ヘアードライヤー１０が稼働状態にある場合は、各構成要素への電源供給が行われるが、ヘアードライヤー１０が稼働停止状態になると、電源制御部１７０以外の各構成要素への電源供給が停止し、節電を行うことができる。
【０２０４】
なお、待機モード中は、電源制御部１７０を除く構成要素に対する電源供給を必ずしもすべて停止する必要はなく、電力消費の大きい一部の構成要素に対する電源供給のみを停止するようにしてもかまわない。
【０２０５】
結局、図２０に示す変形例に係る快音化装置（ユニット１００Ｃとユニット２００）では、休止モードおよび待機モードのいずれかのモードに移行した場合には、一部の構成要素に対する電源供給が停止し、重畳オーディオ信号Ａ＊の出力が停止することになる。その結果、騒音の音圧レベルが小さいときには、装置を休止モードとして電力を節約することができ、騒音源が稼働していないときには、待機モードに移行して電力を節約することができる。
【０２０６】
図２１に示す第５の変形例は、図２０に示す第４の変形例に、図１７に示す第１の変形例で用いたアナログユニット２００Ａを適用するための変形を加えたものである。図２１に示すオーディオ信号供給部１００Ｄは、上記特徴を有するデジタルユニットということになる。
【０２０７】
すなわち、この第５の変形例では、オーディオ信号供給部１００Ｄ内には、信号重畳部１２０および重畳オーディオ信号再生部１４０は設けられていない。その代わり、オーディオ信号データＡｄに基づいて、アナログ信号の形式のオーディオ信号Ａを再生するオーディオ信号再生部１４１と、差分信号データＤｄに基づいて、アナログ信号の形式の差分信号Ｄを再生する差分信号再生部１４２と、が設けられている。デジタルユニット側では、何ら信号の重畳処理は行われないことになり、重畳処理は、アナログユニット側に委ねられる。
【０２０８】
オーディオ信号選択部１１５によって、複数ｎ通りのオーディオ信号データのうち、第ｉ番目（ｉ＝１〜ｎ）のオーディオ信号データＡｄが選択されると、オーディオ信号再生部１４１は、選択された第ｉ番目のオーディオ信号データＡｄを再生する。同時に、差分信号再生部１４２は、選択された第ｉ番目のオーディオ信号データＡｄに対応する第ｉ番目の差分信号データＤｄを再生する。
【０２０９】
一方、アナログユニットを構成するオーディオ出力部２００Ａは、図１７に示すオーディオ出力部２００Ａと同じものであり、オーディオアンプ２１０の前段に信号重畳部２１５が設けられている。この信号重畳部２１５により、オーディオ信号再生部１４１から得られるオーディオ信号Ａと差分信号再生部１４２から得られる差分信号Ｄとが重畳され、得られた重畳オーディオ信号Ａ＊が、オーディオアンプ２１０で増幅され、スピーカ２２０から音波として出力される。
【０２１０】
なお、音圧レベル調整部１２５は、ユーザの手動設定操作もしくは音圧レベル検出部１６０が検出した音圧レベルに基づいて、オーディオ信号再生部１４１の再生信号レベル（オーディオ信号Ａの音圧レベル）と、差分信号再生部１４２の再生信号レベル（差分信号Ｄの音圧レベル）とを調整する機能を有している。たとえば、ユーザが、手動設定操作により、オーディオ信号Ａの音圧レベルを差分信号Ｄの音圧レベルのＧ倍（Ｇ＞１）になるように設定すれば、音脈分凝効果の調整を行うことができる。また、音圧レベル検出部１６０がリアルタイムで検出した騒音信号Ｎの音圧レベルに基づいて、オーディオ信号Ａおよび差分信号Ｄの双方の音圧レベルを増減すれば、騒音の音圧レベルが変動を生じた場合にも、快音化を行うのに適正な音圧レベル調整を自動的に行うことができる。
【０２１１】
なお、音圧レベル調整部１２５による音圧レベルの調整操作は、オーディオ信号生成部１４１および差分信号再生部１４２に対して行う代わりに、アナログユニット２００Ａ内の信号重畳部２１５に対して行ってもかまわない。
【０２１２】
もちろん、この図２１に示す第５の変形例に係る快音化装置において、アナログユニット２００Ａの部分を、図１８に示すアナログユニット２００Ｂ（２つのスピーカを用いるオーディオ出力部）に交換した構成をとってもかまわない。
【０２１３】
＜８−４：差分信号データＤｄの作成機能＞
図２２に示す第６の変形例は、図３に示す基本的実施形態に、更に、騒音信号採取部１５０、差分信号作成部１８０、そして騒音収録マイク２３０を付加したものである。図２２に示すオーディオ信号供給部１００Ｅは、上記特徴を有するデジタルユニットということになる。
【０２１４】
騒音信号採取部１５０は、上述した第４，第５の変形例でも用いられていた構成要素であり、騒音源１０の近傍（観測点）に設置された騒音収録マイク２３０が集音した騒音信号Ｎを電気信号として取り込む構成要素である。この第６の変形例の重要な特徴は、差分信号作成部１８０による差分信号作成機能である。差分信号作成部１８０は、図７の流れ図における準備段階（ステップＳ１〜Ｓ５）を実行する機能をもった構成要素であり、予め格納している目標雑音スペクトルＷ（ｆ）と、オーディオ信号データ格納部１１０に格納されているオーディオ信号データＡｄと、騒音信号採取部１５０が採取した騒音信号Ｎと、に基づいて差分信号データＤｄを作成し、これを差分信号データ格納部１３０に格納する機能を有する。差分信号データＤｄの具体的な作成手順は、既に§３，§４で詳述したとおりである。
【０２１５】
これまで述べてきた快音化装置の実施形態は、装置内部に差分信号データＤｄを作成する機能を有していないため、予め外部で差分信号データＤｄを作成しておき、これを差分信号データ格納部１３０に格納する必要があった。これに対して、図２２に示す第６の変形例では、差分信号作成部１８０が、騒音源１０の発生する騒音信号Ｎの周波数特性と、オーディオ信号データ格納部１１０に格納されているオーディオ信号データＡｄの周波数特性とを解析し、騒音信号Ｎの周波数特性を、予め格納している目標雑音スペクトルＷ（ｆ）に近づけるための差分信号Ｄ（差分信号データＤｄ）を自動的に作成する機能を有している。
【０２１６】
この変形例の利点は、対応可能な騒音源が特定の騒音源に限定されず、どのような騒音源に対しても臨機応変に対応できる点である。たとえば、図２２に示す例の場合、騒音源１０は特定のヘアードライヤーであり、差分信号データ格納部１３０内に予め格納されている差分信号データＤｄは、この特定のヘアードライヤーが発生する騒音を、特定のオーディオ信号データＡｄを用いて快音化するために必要な固有の信号データである。したがって、騒音源が異なった場合、当該差分信号データＤｄをそのまま利用することはできない。しかしながら、そのような場合でも、差分信号作成部１８０によって、新たな騒音源に適した差分信号データＤｄを作成することが可能なので、そのような新たに作成した差分信号データＤｄを用いた対応が可能になる。
【０２１７】
たとえば、新たな騒音源１０として、電気掃除機が出現したものとしよう。この場合、差分信号作成部１８０は、図７の流れ図に示されている準備段階（ステップＳ１〜Ｓ５）の処理を実行し、新たな差分信号データＤｄを算出する。すなわち、騒音信号採取部１５０によって、当該電気掃除機が発生する騒音信号Ｎを所定のサンプル期間だけ採取し（ステップＳ１）、その時間平均スペクトルとして、騒音スペクトルＮav（ｆ）を算出する（ステップＳ２）。一方、オーディオ信号データ格納部１１０に格納されているオーディオ信号データＡｄから、オーディオ信号Ａを採取し（ステップＳ３）、予め格納している目標雑音スペクトルＷ（ｆ）を差分演算に利用するために設定する（ステップＳ４）。そして、図１２に詳述されている差分信号生成段階を実行し、差分信号データＤｄを算出する（ステップＳ５）。
【０２１８】
こうして新たに算出した差分信号データＤｄは、電気掃除機が発生する騒音を、特定のオーディオ信号データＡｄを用いて快音化するために有用な固有の信号データである。したがって、この新たな差分信号データＤｄを差分信号データ格納部１３０に格納し、信号重畳部１２０による重畳処理に利用すれば、電気掃除機が発生する騒音を効果的に快音化することが可能な重畳オーディオ信号Ａ＊を得ることができる。
【０２１９】
図２３に示す第７の変形例は、図２２に示す第６の変形例に、更に、オーディオ信号入力部１１６、オーディオ信号選択部１１５、音圧レベル調整部１２５、音圧レベル検出部１６０、電源制御部１７０を付加し、オーディオ信号データ格納部１１０内に複数のオーディオ信号データＡｄを格納し、差分信号データ格納部１３０内に複数の差分信号データＤｄを格納したものである。図２３に示すオーディオ信号供給部１００Ｆは、上記特徴を有するデジタルユニットということになる。
【０２２０】
図２２に示す第６の変形例では、オーディオ信号データ格納部１１０内に単一のオーディオ信号データＡｄのみしか用意されていなかったが、図２３に示す第７の変形例では、オーディオ信号データ格納部１１０内に複数ｎ通りのオーディオ信号データＡｄが格納でき、オーディオ信号選択部１１５によって、任意のオーディオ信号データＡｄを選択して再生に供することができる。このような複数ｎ個のオーディオ信号データＡｄの取り扱いに関しては、図１９に示す第３の変形例と同様である。
【０２２１】
この第７の変形例には、オーディオ信号入力部１１６が設けられており、外部から与えられた新たなオーディオ信号データＡｄを入力し、オーディオ信号データ格納部１１０に格納する機能を果たす。この機能により、デジタルユニット１００Ｆ内に、新しいオーディオ信号データＡｄを追加することが可能になる。もちろん、必要に応じて、オーディオ信号入力部１１６に、オーディオ信号データ格納部１１０内の不要なオーディオ信号データを消去する機能をもたせておいてもよい。
【０２２２】
オーディオ信号入力部１１６が外部からオーディオ信号データＡｄを取り込むための具体的な方法としては、第３の変形例と同様に、ＣＤ，ＤＶＤ，ＩＣカードなどの情報記録媒体から読み込む方法、インターネットを利用してＷｅｂ配信で受ける方法、ラジオ放送などを利用してダウンロードする方法など、様々な方法を採用することができる。しかも、この第７の変形例は、差分信号作成機能を有しているため、外部から新たなオーディオ信号データＡｄを取り込んだ場合でも、当該オーディオ信号データＡｄに対応する差分信号データＤｄを一緒に取り込む必要はない。
【０２２３】
すなわち、オーディオ信号選択部１１５によって、オーディオ信号データ格納部１１０内に格納されている複数のオーディオ信号データのうち、新たに外部から取り込まれた新規オーディオ信号データＡｄが初めて選択された場合、差分信号作成部１８０が、当該新規オーディオ信号データＡｄと騒音信号採取部１５０が採取した騒音信号Ｎとに基づいて、新たな差分信号データＤｄを作成し、作成した差分信号データＤｄを当該新たなオーディオ信号データＡｄに対応する差分信号データＤｄとして差分信号データ格納部１３０に格納する処理を行うことができる。
【０２２４】
一方、信号重畳部１２０は、当該新規オーディオ信号データＡｄについての重畳オーディオ信号データＡ＊ｄを生成する際に、上記プロセスで新たに作成された差分信号データＤｄを用いた重畳処理を行えばよい。そうすれば、重畳オーディオ信号再生部１４０から出力される重畳オーディオ信号Ａ＊は、新たに外部から取り込まれた新規オーディオ信号データＡｄに基づく再生音でありながら、騒音源１０が発生する騒音信号Ｎを効果的に快音化することができる。
【０２２５】
このように、この第７の変形例では、外部から取り込んだ任意のオーディオ信号データＡｄを利用することができ、しかも内部で差分信号データＤｄを作成することができるため、オーディオ信号データＡｄの入手プロセスは極めて広範になる。すなわち、外部からオーディオ信号データＡｄを取り込む際に、差分信号データＤｄを一緒に取り込む必要がないので、現在、一般のユーザがオーディオ信号データの入手に利用している様々なルート（たとえば、ＣＤなどの媒体購入、Ｗｅｂ経由のダウンロード、テレビやラジオ放送の録音、ライブ演奏の録音など）により、新たなオーディオ信号データＡｄの取り込みが可能になる。
【０２２６】
なお、騒音信号採取部１５０が採取した騒音信号Ｎの音圧レベルを、音圧レベル検出部１６０によって検出し、音圧レベル調整部１２５が、ユーザの手動設定操作もしくは音圧レベル検出部１６０が検出した音圧レベルに基づいて、「信号重畳部１２０による信号の重畳比率」もしくは「重畳オーディオ信号再生部１４０の再生信号レベル」を調整する機能を有する点、音圧レベル検出部１６０が検出した音圧レベルに基づいて、電源制御部１７０が休止モードへの移行制御を行って節電を行う点、電源制御部１７０が、騒音源１０の稼働状態をモニタして待機モードへの移行制御を行って節電を行う点については、先行して述べた変形例と全く同様である。
【０２２７】
図２４に示す第８の変形例は、図２３に示す第７の変形例に、図１７に示す第１の変形例で用いたアナログユニット２００Ａを適用するための変形を加えたものである。図２４に示すオーディオ信号供給部１００Ｇは、上記特徴を有するデジタルユニットということになる。
【０２２８】
すなわち、この第８の変形例では、オーディオ信号供給部１００Ｇ内には、信号重畳部１２０および重畳オーディオ信号再生部１４０は設けられていない。その代わり、オーディオ信号データＡｄに基づいて、アナログ信号の形式のオーディオ信号Ａを再生するオーディオ信号再生部１４１と、差分信号データＤｄに基づいて、アナログ信号の形式の差分信号Ｄを再生する差分信号再生部１４２と、が設けられている。デジタルユニット側では、何ら信号の重畳処理は行われないことになり、重畳処理は、アナログユニット側に委ねられる。
【０２２９】
オーディオ信号選択部１１５によって、複数ｎ通りのオーディオ信号データのうち、第ｉ番目（ｉ＝１〜ｎ）のオーディオ信号データＡｄが選択されると、オーディオ信号再生部１４１は、選択された第ｉ番目のオーディオ信号データＡｄを再生する。同時に、差分信号再生部１４２は、選択された第ｉ番目のオーディオ信号データＡｄに対応する第ｉ番目の差分信号データＤｄを再生する。
【０２３０】
一方、アナログユニットを構成するオーディオ出力部２００Ａは、図１７に示すオーディオ出力部２００Ａと同じものであり、オーディオアンプ２１０の前段に信号重畳部２１５が設けられている。この信号重畳部２１５により、オーディオ信号再生部１４１から得られるオーディオ信号Ａと差分信号再生部１４２から得られる差分信号Ｄとが重畳され、得られた重畳オーディオ信号Ａ＊が、オーディオアンプ２１０で増幅され、スピーカ２２０から音波として出力される。
【０２３１】
なお、音圧レベル調整部１２５は、ユーザの手動設定操作もしくは音圧レベル検出部１６０が検出した音圧レベルに基づいて、オーディオ信号再生部１４１の再生信号レベル（オーディオ信号Ａの音圧レベル）と、差分信号再生部１４２の再生信号レベル（差分信号Ｄの音圧レベル）とを調整する機能を有している。たとえば、ユーザが、手動設定操作により、オーディオ信号Ａの音圧レベルを差分信号Ｄの音圧レベルのＧ倍（Ｇ＞１）になるように設定すれば、音脈分凝効果の調整を行うことができる。また、音圧レベル検出部１６０がリアルタイムで検出した騒音信号Ｎの音圧レベルに基づいて、オーディオ信号Ａおよび差分信号Ｄの双方の音圧レベルを増減すれば、騒音の音圧レベルが変動を生じた場合にも、快音化を行うのに適正な音圧レベル調整を自動的に行うことができる。
【０２３２】
なお、音圧レベル調整部１２５による音圧レベルの調整操作は、オーディオ信号生成部１４１および差分信号再生部１４２に対して行う代わりに、アナログユニット２００Ａ内の信号重畳部２１５に対して行ってもかまわない。
【０２３３】
もちろん、この図２４に示す第８の変形例に係る快音化装置において、アナログユニット２００Ａの部分を、図１８に示すアナログユニット２００Ｂ（２つのスピーカを用いるオーディオ出力部）に交換した構成をとってもかまわない。
【０２３４】
＜８−５：信号重畳部の省略＞
図２５に示す第９の変形例は、図３に示す基本的実施形態をより単純化したものである。すなわち、図２５に示すオーディオ信号供給部１００Ｈは、重畳オーディオ信号データ格納部１９０と重畳オーディオ信号再生部１４０とによる単純な構成をとっており、信号重畳部１２０や差分信号データ格納部１３０という構成要素は省略されている。
【０２３５】
すなわち、この第９の変形例に係る快音化装置では、オーディオ信号Ａと差分信号Ｄとを重畳する処理を行う必要はない。これは、重畳オーディオ信号データ格納部１９０内に、外部の装置で予め重畳処理を完了した重畳オーディオ信号データＡ＊ｄが収容されているためである。すなわち、外部の装置において、予め、オーディオ信号Ａを用意し、特定の騒音源から発生する騒音信号Ｎを快音化するためにオーディオ信号Ａとともに出力すべき差分信号Ｄを生成しておき、これらを重畳した重畳オーディオ信号Ａ＊を生成するための重畳オーディオ信号データＡ＊ｄを求めておき、これを重畳オーディオ信号データ格納部１９０に格納しておくのである。要するに、図３に示す装置において、信号重畳部１２０から出力される重畳オーディオ信号データＡ＊ｄを、図２５に示す装置における重畳オーディオ信号データ格納部１９０内に格納しておくことになる。
【０２３６】
結局、この第９の変形例に係る快音化装置は、元のオーディオ信号Ａに対して所定の差分信号Ｄ（図７の流れ図に示す準備段階の手順で生成される差分信号）を重畳することにより得られる重畳オーディオ信号Ａ＊を発生させるための重畳オーディオ信号データＡ＊ｄを格納した重畳オーディオ信号データ格納部１９０と、この重畳オーディオ信号データＡ＊ｄを再生して重畳オーディオ信号Ａ＊を発生させる重畳オーディオ信号再生部１４０と、を有するオーディオ信号供給部１００Ｈ（デジタルユニット）と、重畳オーディオ信号再生部１４０で再生された重畳オーディオ信号Ａ＊をスピーカから出力するオーディオ出力部２００（アナログユニット）と、によって構成され、これまで述べてきた例に比べて、極めて単純な装置構成をとる。それでも、スピーカ２２０から音波として出力される重畳オーディオ信号Ａ＊は、図３に示す快音化装置から音波として出力される重畳オーディオ信号Ａ＊と全く同一のものになり、騒音信号Ｎを快音化する効果を有する。
【０２３７】
この第９の変形例は、特に、図１１(b) や図１１(c) に示す例のように、快音化装置を特定の騒音源に装着もしくは内蔵して利用する場合に最適である。ただ、既に重畳処理が完了している状態の重畳オーディオ信号データＡ＊ｄを用いて再生を行うため、これまで述べた例のように、重畳比率を示すパラメータとなる倍率係数Ｇを調整することはできないので、外部の装置で重畳オーディオ信号データＡ＊ｄを作成する段階において、適切な倍率係数Ｇを設定した重畳処理を行う必要がある。すなわち、音脈分凝効果を得るためには、重畳オーディオ信号データ格納部１９０内に、オーディオ信号Ａと差分信号ＤとをＧ：１の比率（但し、Ｇ＞１）で重畳することにより得られる重畳オーディオ信号Ａ＊を発生させるための重畳オーディオ信号データＡ＊ｄを格納しておけばよい。
【０２３８】
結局、この第９の変形例に係る騒音源の快音化装置は、所定の観測点において観測される、騒音源が発生する騒音信号Ｎの時間平均スペクトルをＮav（ｆ）、目標雑音Ｗのスペクトル（時間の関数となるスペクトルもしくは時間的に不変な定常スペクトル）をＷ（ｆ）、オーディオ信号Ａのスペクトル（区間の関数となるスペクトル）をＡ（ｋ，ｆ）、所定の倍率係数をＧ（但し、Ｇ＞１）としたときに、｜Ａ＊（ｋ，ｆ）｜＝（Ｇ−１）・｜Ａ（ｋ，ｆ）｜＋Ｗ（ｆ）−Ｎav（ｆ）で与えられるスペクトルＡ＊（ｋ，ｆ）をもつ信号を、スピーカから出力する装置ということになる。
【０２３９】
図２６に示す第１０の変形例は、図２５に示す第９の変形例に、更に、重畳オーディオ信号入力部１９６、オーディオ信号選択部１９５、音圧レベル調整部１２６を付加し、重畳オーディオ信号データ格納部１９０内に複数の重畳オーディオ信号データＡ＊ｄを格納したものである。図２６に示すオーディオ信号供給部１００Ｉは、上記特徴を有するデジタルユニットということになる。
【０２４０】
図２５に示す第９の変形例では、重畳オーディオ信号データ格納部１９０内に単一の重畳オーディオ信号データＡ＊ｄのみしか用意されていなかったが、図２６に示す第１０の変形例では、重畳オーディオ信号データ格納部１９０内に複数ｎ通りの重畳オーディオ信号データＡ＊ｄが格納でき、オーディオ信号選択部１９５によって、任意の重畳オーディオ信号データＡ＊ｄを選択して再生に供することができる。
【０２４１】
また、この第１０の変形例には、重畳オーディオ信号入力部１９６が設けられており、外部から与えられた新たな重畳オーディオ信号データＡ＊ｄを入力し、重畳オーディオ信号データ格納部１９０に格納する機能を果たす。この機能により、デジタルユニット１００Ｉ内に、新しい重畳オーディオ信号データＡ＊ｄを追加することが可能になる。もちろん、必要に応じて、重畳オーディオ信号入力部１９６に、重畳オーディオ信号データ格納部１９０内の不要な重畳オーディオ信号データＡ＊ｄを消去する機能をもたせておいてもよい。
【０２４２】
重畳オーディオ信号入力部１９６が外部から重畳オーディオ信号データＡ＊ｄを取り込むための具体的な方法としては、先行する変形例で述べたような様々な方法が考えられる。ただ、オーディオ信号データＡｄが汎用性のある一般的なデジタルデータであるのに対して、重畳オーディオ信号データＡ＊ｄは、特定の騒音源１０が発生する騒音を快音化するのに適した固有の差分信号Ｄが重畳された固有のデジタルデータである。したがって、入手経路は、そのような固有のデジタルデータの配布元に限定されることになる。
【０２４３】
図２６に示す第１０の変形例には、更に、音圧レベル調整部１２６が設けられている。この音圧レベル調整部１２６は、外部からの手動設定操作に基づいて、重畳オーディオ信号再生部１４０によって再生される重畳オーディオ信号データＡ＊ｄの再生音圧レベルを重畳する機能を有する。
【０２４４】
図２７に示す第１１の変形例は、図２６に示す第１０の変形例に、更に、騒音信号採取部１５０、音圧レベル検出部１６０、電源制御部１７０、そして騒音収録マイク２３０を付加したものである。図２７に示すオーディオ信号供給部１００Ｊは、上記特徴を有するデジタルユニットということになる。
【０２４５】
ここで、騒音信号採取部１５０が採取した騒音信号Ｎの音圧レベルを、音圧レベル検出部１６０によって検出し、音圧レベル調整部１２６が、この検出した音圧レベルに基づいて、重畳オーディオ信号再生部１４０によって再生される重畳オーディオ信号Ａ＊の再生音圧レベルを調整する機能を有する点、音圧レベル検出部１６０が検出した音圧レベルに基づいて、電源制御部１７０が休止モードへの移行制御を行って節電を行う点、電源制御部１７０が、騒音源１０の稼働状態をモニタして待機モードへの移行制御を行って節電を行う点については、先行して述べた変形例と同様である。
【０２４６】
＜＜＜  §９．  具体的な実験結果  ＞＞＞
最後に、本発明に係る快音化方法を、３種類の騒音源について実施した具体的な実験結果を掲載しておく。いずれも、目標雑音スペクトルＷ（ｆ）としてホワイトノイズスペクトルを用い、オーディオ信号Ａと差分信号Ｄとの重畳比率を１：１に設定した場合の例を示している。
【０２４７】
図２８および図２９は、電気掃除機を騒音源とした実験結果を示すグラフである。すなわち、図２８(a) の上段には、電気掃除機が発生する騒音信号Ｎの波形が示されており、下段には、快音化に用いる歌声のオーディオ信号Ａの波形が示されている。いずれも横軸は時間軸、縦軸は振幅軸である。また、図２８(b) の上段は、図２８(a) の上段に示されている騒音信号Ｎについて、所定時間内の平均をとった騒音平均スペクトルＮav（ｆ）、図２８(b) の下段は、図２８(a) の下段に示されているオーディオ信号Ａについて、上記所定時間内の平均をとったオーディオ平均スペクトルＡav（ｆ）である。いずれも横軸は周波数軸、縦軸はエネルギー値である。当然ながら、図２８(b) の上段のスペクトルと下段のスペクトルとの間には何ら因果関係は見られない。
【０２４８】
一方、図２９(a) の上段には、図２５(a) の上段と全く同じ騒音信号Ｎの波形が示されている。これに対して、図２９(a) の下段には、図２８(a) の下段に示されているオーディオ信号Ａに対して、図７の準備段階に示す手順（ステップＳ１〜Ｓ５）によって生成された固有の差分信号Ｄを重畳することにより得られた重畳オーディオ信号Ａ＊の波形が示されている。このグラフでも、横軸は時間軸、縦軸は振幅軸である。
【０２４９】
一方、図２９(b) の上段には、図２８(b) の上段と全く同じ騒音平均スペクトルＮav（ｆ）が示されている。これに対して、図２９(b) の下段には、図２９(a) の下段に示されている重畳オーディオ信号Ａ＊について、所定時間内の平均をとった重畳オーディオ平均スペクトルＡ＊av（ｆ）が示されている。いずれも横軸は周波数軸、縦軸はエネルギー値である。ここで、図２９(b) の上段のスペクトルと下段のスペクトルとを比べると、上段のスペクトルＮav（ｆ）における隆起位置が、下段のスペクトルＡ＊av（ｆ）の陥没位置に一致している傾向が見てとれる。
【０２５０】
すなわち、上段のスペクトルＮav（ｆ）と下段のスペクトルＡ＊av（ｆ）とが相補的効果を生じ、両者の合成スペクトルがホワイトノイズスペクトルに近づく現象が生じていることになる。もちろん、上下両段のスペクトルのエネルギー値の和をとった場合に、完全なホワイトノイズスペクトルＷ（ｆ）が得られるわけではないが、少なくとも、人間の耳が感じる合成音波の周波数特性は、ホワイトノイズの周波数特性に近づくことになる。実際、人間の耳で確認したところ、騒音信号Ｎに対する顕著な快音化効果が検知できた。
【０２５１】
図３０および図３１は、電気シェーバーを騒音源として、同様の実験を行った結果を示すグラフであり、図３２および図３３は、ヘアードライヤーを騒音源として、同様の実験を行った結果を示すグラフである。いずれの実験においても、人間の耳で確認したところ、騒音信号Ｎに対する快音化の効果が検知できた。
【０２５２】
本発明は、ヘアードライヤー、電気掃除機、電気シェーバーなどの生活者向け家電製品についての騒音軽減に利用することが可能である。また、オーディオ源として利用するオーディオ信号データとして、広告情報を含ませておくようにすれば、家電製品を使用するたびに、当該広告情報が重畳オーディオ信号として提示されることになるので、民放ＴＶ番組のＣＭと同程度以上の広告効果も期待できる。
【０２５３】
また、本発明は、複写機、プリンター、断裁機などのオフィス機器についての騒音軽減に利用することも可能である。この場合、オーディオ源として利用するオーディオ信号データとして、オフィス内の音声放送（インフォメーション）や新製品の機器の広告情報を用いるようにすれば、有効な情報伝達や広告配信が可能になる。
【０２５４】
更に、本発明は、高速道路の騒音、鉄道沿線の騒音、空港近郊の騒音、工場施設の騒音、街頭での騒音などを軽減するために利用することも可能である。具体的には、デジタルサイネージュ用のパネルを設置し、映像と併用した各種音声インフォメーション放送や、スポンサーによって配信された音声広告をオーディオ源のオーディオ信号データとして利用すればよい。街頭広告としては、これまで視覚的な広告手法が主であったが、本発明を利用することにより、音声を主とする広告手法が可能になる。音声は、注視することなしに伝達され、かつ、本発明によれば、騒音に遮られずに遠方まで伝達可能になるので、これまでにない新たな広告効果も期待できる。
【符号の説明】
【０２５５】
１０：騒音源（ヘアードライヤー）
２０：騒音収録マイク
３０：信号遅延部
４０：位相反転部
４５：位相反転部
５０：スピーカ
６０：誤差収録マイク
７０：誤差帰還部
８０：人間の耳
９０：演算器
１００：オーディオ信号供給部（デジタルユニット）
１００Ａ〜１００Ｊ：オーディオ信号供給部（デジタルユニット）
１０６：オーディオ信号＆差分信号入力部
１１０：オーディオ信号データ格納部
１１５：オーディオ信号選択部
１１６：オーディオ信号入力部
１２０：信号重畳部
１２５，１２６：音圧レベル調整部
１３０：差分信号データ格納部
１４０：重畳オーディオ信号再生部
１４１：オーディオ信号再生部
１４２：差分信号再生部
１５０：騒音信号採取部
１６０：音圧レベル検出部
１７０：電源制御部
１８０：差分信号作成部
１９０：重畳オーディオ信号データ格納部
１９５：オーディオ信号選択部
１９６：重畳オーディオ信号入力部
２００：オーディオ出力部（アナログユニット）
２００Ａ，２００Ｂ：オーディオ出力部（アナログユニット）
２１０：オーディオアンプ
２１１：第１のオーディオアンプ
２１２：第２のオーディオアンプ
２１５：信号重畳部
２２０：スピーカ
２２１：第１のスピーカ
２２２：第２のスピーカ
２３０：騒音収録マイク
３００：着脱アダプタ
Ａ：オーディオ信号
Ａ（ｋ，ｆ）：オーディオ区間複素スペクトル（オーディオ信号Ａの第ｋ番目の区間の複素スペクトル）
Ａav（ｆ）：オーディオ平均スペクトル（オーディオ信号Ａの時間平均スペクトル）
Ａｄ：オーディオ信号データ
Ａ＊：重畳オーディオ信号
Ａ＊（ｋ）：第ｋ番目の重畳オーディオ区間信号
Ａ＊（ｋ，ｆ）：重畳オーディオ区間複素スペクトル（重畳オーディオ信号Ａ＊の第ｋ番目の区間の複素スペクトル）
Ａ＊ｄ：重畳オーディオ信号データ
Ａ＊av（ｆ）：重畳オーディオ平均スペクトル（重畳オーディオ信号Ａ＊の時間平均スペクトル）
ａ（ｋ，ｔ）：区間ｋから切り出したオーディオ区間信号
Ｄ：差分信号
Ｄｄ：差分信号データ
Ｄ（ｋ）：第ｋ番目の差分区間信号
Ｄ（ｋ，ｆ）：差分区間複素スペクトル（差分信号Ｄの第ｋ番目の区間の複素スペクトル）
ｆ：周波数
Ｇ：倍率係数（Ｇ＞１）
Ｈ（ｔ）：ハニング関数
Ｉ：位相反転信号
Ｉｍ｛Ａ（ｋ，ｆ）｝：複素スペクトルＡ（ｋ，ｆ）の虚部
Ｉｍ｛Ｄ（ｋ，ｆ）｝：複素スペクトルＤ（ｋ，ｆ）の虚部
ｉ：オーディオ信号のサンプル番号
ｊ：量子化された周波数の番号
ｋ：区間番号
Ｌ：音波の伝搬距離
Ｎ：騒音信号
Ｎ（ｆ）：騒音スペクトル
Ｎav（ｆ）：騒音平均スペクトル（騒音信号Ｎのサンプル期間の時間平均スペクトル）
Ｐ，Ｑ：観測点
Ｒ：残存信号
Ｒｅ｛Ａ（ｋ，ｆ）｝：複素スペクトルＡ（ｋ，ｆ）の実部
Ｒｅ｛Ｄ（ｋ，ｆ）｝：複素スペクトルＤ（ｋ，ｆ）の実部
Ｓ１〜Ｓ５：流れ図の各ステップ（快音化の全体手順）
Ｓ４１〜Ｓ４６：流れ図の各ステップ（差分演算段階の処理）
Ｔ：区間の時間幅
ｔ：時間
Ｗ：目標雑音信号
Ｗ（ｆ）：目標雑音スペクトル
Ｘ：音源
Ｘ（ｆ）：音源Ｘの時間平均スペクトル
Ｙ：音源
Ｙ（ｆ）：音源Ｙの時間平均スペクトル
Ｚ：人間の耳に伝わる合成音波信号Ｚ
Ｚ（ｆ）：人間の耳に伝わる合成音波信号Ｚの時間平均スペクトル
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図５】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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