(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
音信号を取得する取得手段と、前記取得手段が取得した音信号の配列順を変更した信号をマスカ音信号として出力する生成手段とを具備し、
前記生成手段は、前記マスカ音信号を生成する過程において、当該マスカ音信号の音量の時間変動を所定範囲内にするノーマライズ処理を実行する
ことを特徴とするマスカ音生成装置。
【請求項２】
前記生成手段は、前記取得手段が取得した音信号を一定時間長の複数の区間に分割し、分割した各区間の各々の平均音量を所定範囲内にする処理を前記ノーマライズ処理として実行することを特徴とする請求項１に記載のマスカ音生成装置。
【請求項３】
前記生成手段は、前記ノーマライズ処理において、前記各区間の平均音量の代表値を決定し、前記各区間の平均音量を前記代表値と等しくするための補正係数を前記区間毎に求め、前記区間毎に求めた補正係数を用いて各区間内の音信号を補正することを特徴とする請求項２に記載のマスカ音生成装置。
【請求項４】
前記生成手段は、前記ノーマライズ処理において、前記各区間の平均音量の代表値を決定し、前記各区間の平均音量と前記代表値との各差分を所定範囲内にするための補正係数を前記区間毎に求め、前記区間毎に求めた補正係数を用いて各区間内の音信号を補正することを特徴とする請求項２に記載のマスカ音生成装置。
【請求項５】
コンピュータに、
音信号を取得する取得手段と、前記取得手段が取得した音信号の配列順を変更した信号をマスカ音信号として出力する生成手段とを実現させ、
前記マスカ音信号を生成する過程において、当該マスカ音信号の音量の時間変動を所定範囲内にするノーマライズ処理を実行させる
ことを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、マスカ音を生成して音の漏れ聞こえを防ぐ技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
マスキング効果を利用して音の漏れ聞こえを防ぐ技術が各種提案されている。マスキング効果は、２種類の音信号を同じ空間内に伝搬させた場合に、空間内の者が、２種類の音信号の音響的特徴（周波数成分，時間波形等）の関係に応じてそれらの音信号に気づき難くなる現象である。この種の技術の多くは、話者が居る領域と壁や衝立を介して隣接している領域に向けて話者の話声の聞き取りを妨げるマスカ音を放音するものである。そして、この場合のマスカ音は、広い帯域にスペクトルを有するノイズ音でもよいが、聞き取りを妨げる対象となる音（以下、ターゲット音という）と類似した特徴を持った音の方が高いマスキング効果の得られることが知られている。
【０００３】
特許文献１には、人の話声の音波形を加工することによってその人の話声の聞き取りを妨げるマスカ音を生成する技術の開示がある。同文献に開示されたマスキングシステムは、部屋のマイクロホンによって収音した話者の話声の音信号をその話声の各音節に相当する時間長の区間に分割し、各区間内のサンプルデータを逆転させるとともにそれらの区間の配列を並べ替えたものをマスカ音信号とし、このマスカ音信号を隣の部屋に放音する。この方法により生成されるマスカ音の音質は話者の話声の音質と似通ったものとなるが、隣の部屋の者がそのマスカ音から元の話声の内容を理解することは困難である。従って、ターゲット音が漏れている領域にこのマスカ音を放音することにより、その領域内において高いマスキング効果が得られる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００８−２３３６７１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、人の話声の音波形のサンプルデータを逆転させた音波形は、元の音波形のものとは異なる不自然なアクセントを持ったものになる。このため、人の話声の音波形のサンプルデータを逆転させた音波形をマスカ音として放音し続けていると、放音先の領域内の者に違和感を与えてしまうという問題があった。
本発明は、このような背景の下に案出されたものであり、マスカ音の放音先の領域内の者に違和感を与えることなく、その領域内において高いマスキング効果を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、音信号を取得する取得手段と、前記取得手段が取得した音信号の配列順を変更した信号をマスカ音信号として出力する生成手段とを具備し、前記生成手段は、前記マスカ音信号を生成する過程において、当該マスカ音信号の音量の時間変動を所定範囲内にするノーマライズ処理を実行するマスカ音生成装置を提供する。
【０００７】
この発明によって得られるマスカ音信号は、ノーマライズ処理を施さないで得られるマスカ音信号よりも不自然なアクセントを感じ難い。よって、この発明によって生成したマスカ音信号をターゲット音と同じ領域に放音することにより、その領域内の者に違和感を与えることなく高いマスキング効果を得ることができる。
【０００８】
また、本発明は、コンピュータに、音信号を取得する取得手段と、前記取得手段が取得した音信号の配列順を変更した信号をマスカ音信号として出力する生成手段とを実現させ、前記マスカ音信号を生成する過程において、当該マスカ音信号の音量の時間変動を所定範囲内にするノーマライズ処理を実行させることを特徴とするプログラムを提供する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の第１および第２実施形態であるマスカ音生成装置の構成を示すブロック図である。
【図２】同マスカ音生成装置の設置の態様の一例を示す図である。
【図３】同マスカ音生成装置が記憶する音データベースのデータ構造図である。
【図４】本発明の第１実施形態であるマスカ音生成装置の動作を示すフローチャートである。
【図５】同マスカ音生成装置による音信号の処理の様子を示す図である。
【図６】同マスカ音生成装置による音信号の処理の様子を示す図である。
【図７】本発明の第２実施形態であるマスカ音生成装置の動作を示すフローチャートである。
【図８】本発明の他の実施形態であるマスカ音生成装置による音信号の処理の様子を示す図である。
【図９】本発明の他の実施形態であるマスカ音生成装置による音信号の処理の様子を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照しつつ本発明の実施形態について説明する。
＜第１実施形態＞
図１は、本発明の第１実施形態であるマスカ音生成装置１０の構成を示すブロック図である。図２は、マスカ音生成装置１０の設置の態様の一例を示す図である。図２の例に示すように、マスカ音生成装置１０は、衝立５０によって外部と仕切られた領域Ａに設置される。この領域Ａには、領域Ａ内への話者の進入および領域Ａ外への話者の退出を検知する人感センサ３０が設けられている。マスカ音生成装置１０は、人感センサ３０が領域Ａ内に話者が進入したことを検知してから話者が領域Ａ外に退出したことを検知するまでの間、領域Ａから衝立５０を超えてその外側の領域Ｂに伝搬される話声をターゲット音Ｔとし、このターゲット音Ｔの聴取を妨げるマスカ音信号Ｍを領域Ｂのスピーカ３１から放音する。
【００１１】
図１において、マスカ音生成装置１０は、ハードディスク１１、制御部１２、バッファ１３、放音制御部１４、Ｄ／Ａ変換部１５、およびアンプ１６を有する。ハードディスク１１は、音データベース２１を記憶している。音データベース２１は、様々な声の特徴を持った人物から収録した時間長Ｔ１（例えば、Ｔ１＝３０秒とする）分の音声と対応する複数のレコードの集合体である。図３に示すように、このデータベース２１における１つの音声と対応するレコードは、その音声の時間長Ｔ１分の音信号Ｓを示す「音声」のフィールドと、その音声の属性情報を示す「属性」のフィールドとを有する。属性情報は、音声の収録元の人物の性別と声の高さ（高音、中音、低音）の組み合わせを示す情報である。属性情報には、「男性，高音」、「男性，中音」、「男性，低音」、「女性，高音」、「女性，中音」、「女性，低音」の６種類がある。
【００１２】
制御部１２は、ＣＰＵ２２、ＲＡＭ２３、およびＲＯＭ２４を有する。ＣＰＵ２２は、ＲＡＭ２３をワークエリアとして利用しつつ、ＲＯＭ２４に記憶されたマスカ音生成プログラム２５を実行する。マスカ音生成プログラム２５は、取得処理と生成処理の２つの処理をＣＰＵ２２に実行させるプログラムである。取得処理は、音データベース２１から複数種類の音信号Ｓを取得してＲＡＭ２３に格納する処理である。生成処理は、ＲＡＭ２３に格納された音信号Ｓの配列順を変更した信号をマスカ音信号Ｍとし、このマスカ音信号Ｍを出力してバッファ１３に上書きする処理である。取得処理と生成処理の詳細については、後述する。放音制御部１４は、バッファ１３に書き込まれている最新のマスカ音信号Ｍを読み出してＤ／Ａ変換部１５に出力する処理を繰り返す回路である。Ｄ／Ａ変換部１５は、放音制御部１４を介して出力されたマスカ音信号Ｍをアナログ信号に変換し、アンプ１６に出力する。アンプ１６は、Ｄ／Ａ変換部１５から出力されたアナログ信号を増幅し、スピーカ３１から音として出力する。
【００１３】
次に、本実施形態の動作について説明する。マスカ音生成装置１０のＣＰＵ２２は、人感センサ３０から領域Ａ内に話者が進入したことを示す検知信号ＳＩＮが与えられると、取得処理と生成処理とを実行する。取得処理では、ＣＰＵ２２は、「男性，高音」の属性情報と対応付けられた音信号Ｓ、「男性，中音」の属性情報と対応付けられた音信号Ｓ、「男性，低音」の属性情報と対応付けられた音信号Ｓ、「女性，高音」の属性情報と対応付けられた音信号Ｓ、「女性，中音」の属性情報と対応付けられた音信号Ｓ、および「女性，低音」の属性情報と対応付けられた音信号Ｓを音データベース２１から１種類ずつ選び、これら６種類の音信号Ｓを同データベース２１から取得してＲＡＭ２３に格納する。以下では、説明の便宜のため、この取得処理によってＲＡＭ２３に格納された６種類の音信号Ｓの各々を音信号Ｓａ，Ｓｂ，Ｓｃ，Ｓｄ，Ｓｅ，Ｓｆと記す。
【００１４】
生成処理では、ＣＰＵ２２は、６種類の音信号Ｓａ，Ｓｂ，Ｓｃ，Ｓｄ，Ｓｅ，及びＳｆを処理対象として図４に示すステップＳ１００〜ステップＳ１３０の処理を行い、以降は図４に示すステップＳ１４０〜ステップＳ２００のループ処理を時間長Ｔ２（例えば、Ｔ２＝１分間とする）毎に繰り返す。以下、ステップＳ１００〜ステップＳ２００の処理の詳細について説明する。
【００１５】
まず、ＣＰＵ２２は、図５（Ａ）に示すように、６種類の音信号Ｓａ，Ｓｂ，Ｓｃ，Ｓｄ，Ｓｅ，及びＳｆを、各々が時間長Ｔ３（例えば、Ｔ３＝１００ミリ秒とする）の長さを有するＮ個（Ｎ＝Ｔ１／Ｔ３）のフレームＦｉ（ｉ＝１〜Ｎ）に分割する（Ｓ１００）。なお、図５（Ａ）の例では、図面が煩雑になるのを防ぐため、Ｎ＝１５の場合が図示されている。
【００１６】
次に、ＣＰＵ２２は、図５（Ｂ）に示すように、ノーマライズ処理を行う（Ｓ１１０）。このノーマライズ処理は、音信号Ｓａ，Ｓｂ，Ｓｃ，Ｓｄ，Ｓｅ，及びＳｆの各々について、各フレームＦｉの音量の時間変動を所定範囲内にするために各フレームＦｉ内のサンプルデータを補正する処理である。
【００１７】
以下、音信号Ｓａを処理対象とするノーマライズ処理を例にとり、その具体的な手順について説明する。ノーマライズ処理では、ＣＰＵ２２は、音信号Ｓａを区切ったフレームＦｉ（ｉ＝１〜１５）内の各サンプルデータにピークレベル補正係数ＭＰＡＥＫを乗算する第１の補正処理を行った後、このピークレベル補正係数ＭＰＡＥＫを乗算した各サンプルデータに平均レベル補正係数ＭＡＶＥを乗算する第２の補正処理を行う。
【００１８】
より詳細に説明すると、第１の補正処理では、ＣＰＵ２２は、音信号Ｓａの全フレームＦｉ（ｉ＝１〜１５）によって表される時間長Ｔ１の音波形の最大ピークを検出し、検出した最大ピークの音量レベルＬＰＥＡＫを求める。次に、ＣＰＵ２２は、１つのサンプルデータが取り得る音量レベルの最大値を音量レベルＬＭＡＸとし、音量レベルＬＰＥＡＫで音量レベルＬＭＡＸを除算した値をピークレベル補正係数ＭＰＡＥＫとする。そして、ＣＰＵ２２は、フレームＦｉ（ｉ＝１〜１５）内のサンプルデータにピークレベル補正係数ＭＰＡＥＫを乗算する。ここで、この第１の補正処理では、各サンプルデータが音量レベルを対数表現するものである場合は、各サンプルデータを実数表現に戻したものに係数を乗算し、各サンプルデータが音量レベルを実数表現するものである場合は、各サンプルデータそのものに係数を乗算する（第２の補正処理についても同様）。
【００１９】
続く第２の補正処理では、ＣＰＵ２２は、ピークレベル補正係数ＭＰＡＥＫを乗算した音信号ＳａのフレームＦｉ（ｉ＝１〜１５）の各々について、当該フレームｉ内のサンプルデータにより表される時間長Ｔ１／１５の音波形の平均の音量である平均音量レベルＬＡＶＥｉを求める。次に、ＣＰＵ２２は、図６に示すように、フレームＦｉ（ｉ＝１〜１５）について求めた平均音量レベルＬＡＶＥｉ（ｉ＝１〜１５）のうちの最小値（図６の例では、フレームＦ５の平均音量レベルＬＡＶＥ５）を平均音量レベルＬＡＶＥｉ（ｉ＝１〜１５）の代表値ＬＡＶＥＲＥＦとし、代表値ＬＡＶＥＲＥＦを平均音量レベルＬＡＶＥｉで除算した各値を各フレームＦｉの平均レベル補正係数ＭＡＶＥとする。そして、ＣＰＵ２２は、フレームＦｉ（ｉ＝１〜１５）における各フレームＦｉ内のサンプルデータにフレームＦｉ毎に求めた平均レベル補正係数ＭＡＶＥを各々乗算する。
ＣＰＵ２２は、音信号Ｓｂ，Ｓｃ，Ｓｄ，Ｓｅ，およびＳｆを処理対象とするノーマライズ処理も同様にして行う。
【００２０】
ＣＰＵ２２は、図５（Ｃ）に示すように、ノーマライズ処理を施した音信号ＳａＮ，ＳｂＮ，ＳｃＮ，ＳｄＮ，ＳｅＮ，及びＳｆＮを処理対象としてフレーム内逆転処理を行う（Ｓ１２０）。フレーム内逆転処理は、音信号ＳａＮ，ＳｂＮ，ＳｃＮ，ＳｄＮ，ＳｅＮ，及びＳｆＮの各々における一部のフレームＦｉ内のサンプルデータの配列を逆転させた音信号ＳａＲ，ＳｂＲ，ＳｃＲ，ＳｄＲ，ＳｅＲ，及びＳｆＲを生成する処理である。
【００２１】
以下、音信号ＳａＮを処理対象とするフレーム内逆転処理を例にとり、その具体的な手順について説明する。まず、ＣＰＵ２２は、音信号ＳａＮのフレームＦｉの総数の半数（図５（Ｃ）の例では、１５／２≒７）を、サンプルデータの逆転を要するフレームＦｉの個数Ｎｕｍとし、Ｎｕｍ個の乱数を発生する。そして、音信号ＳａＮにおける全フレームＦｉのうちこのＮｕｍ個の乱数の各々が示すフレームＦｉ内のサンプルデータ（図５（Ｃ）の例では、フレームＦ２、フレームＦ３、フレームＦ４、フレームＦ７、フレームＦ１０、フレームＦ１１、およびフレームＦ１４の合計７個のフレームＦｉ内のサンプルデータ）を逆転させたものを音信号ＳａＲとする。
ＣＰＵ２２は、音信号ＳｂＮ，ＳｃＮ，ＳｄＮ，ＳｅＮ，及びＳｆＮを処理対象とするフレーム内逆転処理も同様にして行う。
【００２２】
ＣＰＵ２２は、フレーム内逆転処理を終えると、図５（Ｄ）に示すように、フレーム内逆転処理の処理結果である音信号ＳａＲ，ＳｂＲ，ＳｃＲ，ＳｄＲ，ＳｅＲ，及びＳｆＲに窓関数ωを乗算する（Ｓ１３０）。この窓関数ωは、分割したフレームＦｉ間の結合を円滑にする波形整形のためのものである。
【００２３】
次に、ＣＰＵ２２は、図５（Ｅ）に示すように、窓関数ωを乗算した音信号ＳａＷ，ＳｂＷ，ＳｃＷ，ＳｄＷ，ＳｅＷ，及びＳｆＷを処理対象としてフレーム並べ替え処理を行う（Ｓ１４０）。フレーム並べ替え処理は、音信号ＳａＷ，ＳｂＷ，ＳｃＷ，ＳｄＷ，ＳｅＷ，及びＳｆＷの各々のフレームＦｉ（ｉ＝１〜１５）の配列をランダムに並べ替えた音信号ＳａＳ，ＳｂＳ，ＳｃＳ，ＳｄＳ，ＳｅＳ，及びＳｆＳを生成する処理である。
【００２４】
以下、音信号ＳａＷを処理対象とするフレーム並べ替え処理を例にとり、その具体的な手順について説明する。ＣＰＵ２２は、音信号ＳａＷを分割したフレーム数Ｎが１５である場合、１〜１５までの数字からなる乱数列を発生する。そして、１５個の乱数を先頭から順番に読んで行き、最初の乱数が８であれば並び替え前の１番目のフレームを並び替え後の８番目のフレームとし、２番目の乱数が４であれば並び替え前の２番目のフレームを並び替え後の４番目のフレームとし…、というようにして、乱数列に応じてフレームの並び替え後の順番を決定して行く。そして、１番目〜１５番目のフレームを並び替えたものを音信号ＳａＳとする。ここで、本実施形態では、並び替え方法を変更するために、乱数の並びの異なった複数種類の乱数列（Ｎ＝１５である場合は、いずれも１５個の乱数からなる乱数列）を用意する。そして、フレーム並び替え処理の度に、並び替えに使用する乱数列の種類を変更する。
ＣＰＵ２２は、音信号ＳｂＷ，ＳｃＷ，ＳｄＷ，ＳｅＷ，及びＳｆＷを処理対象とするフレーム並べ替え処理も同様にして行う。
【００２５】
フレーム並べ替え処理を終えると、ＣＰＵ２２は、音信号ＳａＳ，ＳｂＳ，ＳｃＳ，ＳｄＳ，ＳｅＳ，及びＳｆＳを処理対象とする音響効果付与処理を行う（Ｓ１５０）。音響効果付与処理では、ＣＰＵ２２は、フレーム並べ替え処理の処理結果として生成した音信号ＳａＳ，ＳｂＳ，ＳｃＳ，ＳｄＳ，ＳｅＳ，及びＳｆＳに所定の音響効果（例えば、リバーブとする）を付与した音信号ＳａＳ’，ＳｂＳ’，ＳｃＳ’，ＳｄＳ’，ＳｅＳ’，及びＳｆＳ’を生成する。音響効果付与処理を終えると、ＣＰＵ２２は、ミキシング処理を行う（Ｓ１６０）。ミキシング処理では、ＣＰＵ２２は、音響効果付与処理を施した音信号ＳａＳ’，ＳｂＳ’，ＳｃＳ’，ＳｄＳ’，ＳｅＳ’，及びＳｆＳ’を所定のミキシング比率（例えば、１：１：１：１：１：１とする）でミキシングし、このミキシングした信号をマスカ音信号Ｍとする。ミキシング処理を終えると、ＣＰＵ２２は、話速変換処理を行う（Ｓ１７０）。話速変換処理では、ＣＰＵ２２は、ミキシング処理によって生成された時間長Ｔ１分のマスカ音信号Ｍの時間軸を伸長して時間長Ｔ１’（Ｔ１’＞Ｔ１）分のマスカ音信号Ｍとする。より具体的に説明すると、この話速変換処理では、ＣＰＵ２２は、処理対象であるマスカ音信号ＭにおけるフレームＦｉ（ｉ＝１〜１５）のうち音波形の立ち上がり部分と立ち下り部分とを除いた定常部分のフレームＦｉを時間長Ｔ１と時間長Ｔ１’の時間差を埋め合わせるのに必要な数だけ複製し、この複製したフレームＦｉ’を定常部分のフレームＦｉおよびＦｉ＋１間に挿入する。
【００２６】
ＣＰＵ２２は、話速変換処理を施したマスカ音信号Ｍを出力してバッファ１３に上書きする（Ｓ１８０）。ＣＰＵ２２は、人感センサ３０から領域Ａ外に話者が退出したことを示す検知信号ＳＯＵＴが与えられることなく（Ｓ１９０：Ｎｏ）、ステップＳ１４０の実行時から時間長Ｔ２（Ｔ２＝１分）が経過すると（Ｓ２００：Ｙｅｓ）、ステップＳ１４０に戻って以降の処理を繰り返す。一方、人感センサ３０から検知信号ＳＯＵＴが与えられると（Ｓ１９０：Ｙｅｓ）、放音制御部１４にマスカ音信号Ｍの読み出しの停止を指示して処理を終了する。
【００２７】
以上説明した本実施形態によると、次の効果が得られる。
第１に、本実施形態では、６種類の音信号Ｓａ，Ｓｂ，Ｓｃ，Ｓｄ，Ｓｅ，及びＳｆからマスカ音信号Ｍを生成する。よって、領域Ａ内に異なる声の特徴をもった複数人の話者がいる場合でも、領域Ｂ内において高いマスキング効果を発生させることができる。
【００２８】
第２に、本実施形態では、音信号Ｓａ，Ｓｂ，Ｓｃ，Ｓｄ，Ｓｅ，及びＳｆにノーマライズ処理を施した後、ノーマライズ処理を施した音信号ＳａＮ，ＳｂＮ，ＳｃＮ，ＳｄＮ，ＳｅＮ，及びＳｆＮの一部のフレームＦｉ内のサンプルデータを逆転させるフレーム内逆転処理とフレームＦｉ（ｉ＝１〜１５）を並べ替えるフレーム並べ替え処理とを行い、並べ替え処理の処理結果である音信号ＳａＳ，ＳｂＳ，ＳｃＳ，ＳｄＳ，ＳｅＳ，及びＳｆＳをマスカ音信号Ｍとする。ノーマライズ処理を施した音信号ＳａＮ，ＳｂＮ，ＳｃＮ，ＳｄＮ，ＳｅＮ，及びＳｆＮにフレーム内逆転処理とフレーム並べ替え処理を施して得られる音信号ＳａＳ，ＳｂＳ，ＳｃＳ，ＳｄＳ，ＳｅＳ，及びＳｆＳは、ノーマライズ処理を施していない音信号にそれらの両処理を施して得られるものよりも不自然なアクセントを感じ難い。よって、このようなマスカ音信号Ｍを領域Ｂに放音することにより、領域Ｂ内の者に違和感を与えることなく高いマスキング効果を得ることができる。
【００２９】
第３に、本実施形態では、音信号ＳａＳ，ＳｂＳ，ＳｃＳ，ＳｄＳ，ＳｅＳ，及びＳｆＳをミキシングしてマスカ音信号Ｍとした後、そのマスカ音信号Ｍの時間軸を伸長してから領域Ｂに放音する。人の音声を示す音信号に対してその配列を変更する処理（ステップＳ１２０およびステップＳ１４０）を施した場合、通常であれば処理が施された音信号は早口で話している人の音声と似通った音の特徴を持つようになる。しかし、本実施形態によると、そのような早口の話声が聞こえているとの印象を和らげることができる。また、本実施形態によれば、配列を変更した場合に早口の印象となり難いような音信号を厳選して音データベース２１に記憶させておく必要もなくなる。
【００３０】
第４に、本実施形態では、６種類の音信号ＳａＳ’，ＳｂＳ’，ＳｃＳ’，ＳｄＳ’，ＳｅＳ’，及びＳｆＳ’をミキシングしてから音響効果を付与する。このようにして音響効果が付与されたマスカ音信号Ｍは、領域Ｂ内の伝搬によって空間的な音響効果（残響）が付与された話声（ターゲット音Ｔ）と音響的に類似したものとなる。従って、マスカ音を放音する領域内の者に違和感を与えることなくその領域内において高いマスキング効果を得ることができる。
【００３１】
第５に、本実施形態では、音信号ＳａＮ，ＳｂＮ，ＳｃＮ，ＳｄＮ，ＳｅＮ，及びＳｆＮの全フレームＦｉのうち半数のフレームＦｉのサンプルデータを逆転させてマスカ音信号Ｍを生成する。これにより、半数より多い数のフレームＦｉのサンプルデータを逆転させものや半数より少ない数のフレームＦｉのサンプルデータを逆転させたものをマスカ音信号Ｍとするよりも高いマスキング効果を発生させることができる。ここで、本願発明者らは、サンプルデータの逆転を要するフレームＦｉの個数Ｎｕｍを様々に変えたマスカ音信号Ｍのマスキング効果を比較したところ、サンプルデータを逆転させるフレームＦｉとサンプルデータを逆転させないフレームＦｉの比率を半々程度にした場合に最も高いマスキング効果が得られることを確認した。
【００３２】
＜第２実施形態＞
次に、本発明の第２実施形態について説明する。図７に示すように、本実施形態における生成処理では、ＣＰＵ２２は、フレーム並べ替え処理の前にノーマライズ処理を実行しない。その代わりに、ＣＰＵ２２は、フレーム並べ替え処理の後に、その処理結果である音信号ＳａＳ，ＳｂＳ，ＳｃＳ，ＳｄＳ，ＳｅＳ，及びＳｆＳを処理対象としてノーマライズ処理を実行する（Ｓ１４１）。
本実施形態によっても、領域Ｂ内の者に違和感を与えることなく高いマスキング効果を得ることができる。
【００３３】
以上、この発明の第１および第２実施形態について説明したが、この発明には他にも実施形態があり得る。例えば、以下の通りである。
（１）上記第１および第２実施形態のノーマライズ処理では、ＣＰＵ２２は、音信号Ｓａ，Ｓｂ，Ｓｃ，Ｓｄ，Ｓｅ，及びＳｆのフレームＦｉ（ｉ＝１〜１５）の平均音量レベルＬＡＶＥｉ（ｉ＝１〜１５）の代表値ＬＡＶＥＲＥＦを決定し、フレームＦｉ（ｉ＝１〜１５）の平均音量レベルＬＡＶＥｉ（ｉ＝１〜１５）を代表値ＬＡＶＥＲＥＦと等しくするための補正係数ＭＡＶＥを求め、フレームＦｉ毎に求めた補正係数ＭＡＶＥを用いてフレームＦｉ内のサンプルデータを補正した。しかし、ＣＰＵ２２は、フレームＦｉ（ｉ＝１〜１５）の平均音量レベルＬＡＶＥｉ（ｉ＝１〜１５）と代表値ＬＡＶＥＲＥＦとの各差分を所定範囲（例えばαとする）内にするための補正係数ＭＡを決定し、フレームＦｉ毎に求めた補正係数ＭＡを用いてフレームＦｉ内のサンプルデータを補正してもよい。
【００３４】
以下、音信号Ｓａを処理対象とする場合を例にとり、この実施形態におけるノーマライズ処理の具体的な手順について説明する。まず、ＣＰＵ２２は、音信号Ｓａに対して第１の補正処理を行う。この第１の補正処理の内容は第１および第２実施形態のものと同じである。そして、ＣＰＵ２２は、第２の補正処理を次のようにして行う。
【００３５】
ＣＰＵ２２は、第１の補正処理によってピークレベル補正係数ＭＰＡＥＫを乗算した音信号ＳａのフレームＦｉ（ｉ＝１〜１５）の各々について、当該フレームｉ内のサンプルデータにより表される時間長Ｔ１／１５の音波形の平均音量レベルＬＡＶＥｉを求める。次に、ＣＰＵ２２は、平均音量レベルＬＡＶＥｉ（ｉ＝１〜１５）のうちの最小値ＬＡＶＥＭＩＮと最大値ＬＡＶＥＭＡＸとを求め、最小値ＬＡＶＥＭＩＮを代表値ＬＡＶＥＲＥＦとする。そして、ＣＰＵ２２は、図８（Ａ）に示すように、代表値ＬＡＶＥＲＥＦから最大値ＬＡＶＥＭＡＸの範囲内に分布するフレームＦｉ（ｉ＝１〜１５）の平均音量レベルＬＡＶＥｉ（ｉ＝１〜１５）の各々を代表値ＬＡＶＥＲＥＦから音量レベルＬＡＶＥＲＥＦ＋αの範囲内に写像するための補正係数ＭＡ（ＭＡＭＡＸ≧ＭＡ≧ＭＡＭＩＮ）を決定し、各フレームＦｉ毎に決定した補正係数ＭＡを各フレームＦｉ内のサンプルデータに各々乗算する。
【００３６】
ここで、各フレームＦｉ毎の補正係数ＭＡは、例えば、次のように決定する。まず、図８（Ｂ）に示すように、フレームＦｉ（ｉ＝１〜１５）のうち当該フレームＦｉの平均音量レベルＬＡＶＥｉが代表値ＬＡＶＥＲＥＦとされたものの補正係数ＭＡＭＡＸを１とし、代表値ＬＡＶＥＲＥＦとの差分が最も大きいもの（平均音量レベルＬＡＶＥｉが最大値ＬＡＶＥＭＡＸであるもの）の補正係数ＭＡＭＩＮを（ＬＡＶＥＲＥＦ＋α）／ＬＡＶＥＭＡＸとする。そして、代表値ＬＡＶＥＲＥＦと最大値ＬＡＶＥＭＡＸの間の平均音量レベルレベルＬＡＶＥｉに適用する補正係数ＭＡについては、当該フレームＦｉの平均音量レベルＬＡＶＥｉと代表値ＬＡＶＥＲＥＦとの差分が大きいほど補正係数ＭＡＭＡＸから離れ補正係数ＭＡＭＩＮに近くなるような値とする。
【００３７】
上記第１および第２実施形態では、全てのフレームＦｉ（ｉ＝１〜１５）の平均音量レベルＬＡＶＥｉ（ｉ＝１〜１５）が代表値ＬＡＶＥＲＥＦと一致するような補正処理を施すため、マスカ音信号Ｍの音量が平坦な感じを与えてしまい、却って不自然になる可能性も考えられる。これに対して、フレームＦｉ（ｉ＝１〜１５）の平均音量レベルＬＡＶＥｉ（ｉ＝１〜１５）と代表値ＬＡＶＥＲＥＦとの各差分を所定範囲（例えばαとする）内に抑えてある程度の揺らぎを与えることにより、平坦な感じを和らげ、不自然さを抑えたマスカ音信号Ｍを生成することができる。
【００３８】
（２）上記第１および第２実施形態のノーマライズ処理において、ＣＰＵ２２は、音信号ＳａのフレームＦｉ（ｉ＝１〜１５）の各々の平均音量レベルＬＡＶＥｉ（ｉ＝１〜１５）のうちの最小値をそれらの代表値ＬＡＶＥＲＥＦとした。しかし、平均音量レベルＬＡＶＥｉ（ｉ＝１〜１５）のうちの最大値、平均値、または中央値を代表値ＬＡＶＥＲＥＦとしてもよい。
【００３９】
（３）上記第１実施形態では、ステップＳ１３０において窓関数ωを乗算した音信号ＳａＷ，ＳｂＷ，ＳｃＷ，ＳｄＷ，ＳｅＷ，及びＳｆＷを処理対象としてノーマライズ処理を行ってもよい。また、第２実施形態では、音響効果付与処理（Ｓ１５０）の処理結果である音信号ＳａＳ’，ＳｂＳ’，ＳｃＳ’，ＳｄＳ’，ＳｅＳ’，及びＳｆＳ’を処理対象としてノーマライズ処理を行ってもよい。また、ミキシング処理（Ｓ１６０）によってミキシングされたマスカ音信号Ｍを処理対象としてノーマライズ処理を行ってもよい。
【００４０】
（５）上記第１および第２実施形態の取得処理では、６種類の音信号Ｓａ，Ｓｂ，Ｓｃ，Ｓｄ，Ｓｅ，及びＳｆを取得し、生成処理では、これらの６種類の音信号Ｓａ，Ｓｂ，Ｓｃ，Ｓｄ，Ｓｅ，及びＳｆからマスカ音信号Ｍを生成した。しかし、取得処理において、５種類以下の１または複数種類の音信号Ｓまたは７種類以上の複数種類の音信号Ｓを取得し、生成処理では、その１または複数種類の音信号Ｓからマスカ音信号Ｍを生成してもよい。
【００４１】
（６）上記第１および第２実施形態において、領域Ａにマイクロホンを設置してもよい。この場合において、ＣＰＵ２２は、取得処理では、この領域Ａのマイクロホンが収音した音信号を取得し、生成処理では、その取得した音信号からマスカ音信号Ｍを生成するとよい。
【００４２】
（７）上記第１および第２実施形態において、ステップＳ１２０とステップＳ１３０の処理の順序を逆にし、音信号Ｓａ，Ｓｂ，Ｓｃ，Ｓｄ，Ｓｅ，及びＳｆの各々におけるフレームＦｉに窓関数ωを乗算してから各々のフレームＦｉ内のサンプルデータの配列を逆転させてもよい。
【００４３】
（８）上記第１および第２実施形態では、領域Ａ内への話者の進入を人感センサ３０が検知する度に音データベース２１から音信号ＳａＳ，ＳｂＳ，ＳｃＳ，ＳｄＳ，ＳｅＳ，及びＳｆＳを読み出し、音信号ＳａＳ，ＳｂＳ，ＳｃＳ，ＳｄＳ，ＳｅＳ，及びＳｆＳを処理対象としてステップＳ１００〜ステップＳ１９０の各処理を行って得たマスカ音信号Ｍを領域Ｂに放射した。しかし、ステップＳ１００〜ステップＳ１９０の各処理を行って得たマスカ音信号Ｍをメモリに記憶させ、以降は、話者の進入を人感センサ３０が検知する度にメモリ内のマスカ音信号Ｍを読み出して領域Ｂに繰り返し放射するようにしてもよい。この場合において、時間長Ｔ１（Ｔ１＝３０秒）の長さの音信号ＳａＳ，ＳｂＳ，ＳｃＳ，ＳｄＳ，ＳｅＳ，を素材として、図４または図７の一連の処理を複数回繰り返すことにより、時間長Ｔ１よりも十分に長い時間長Ｔ６（例えば、Ｔ６＝１０分）分のマスカ音信号Ｍを生成し、この時間長Ｔ６分のマスカ音信号Ｍをメモリに記憶させて利用してもよい。
【００４４】
（９）上記第１および第２実施形態は、衝立５０により仕切られた領域Ａから外部の領域Ｂへの音声の漏れ聞こえの防止に本発明を適用したものであった。しかし、衝立５０などが間に介在しない２つの領域Ａ’およびＢ’のうち一方の領域Ａ’（またはＢ’）で発生した音を他方の領域Ｂ’（またはＡ’）で聞こえ難くする用途に本発明を適用してもよい。また、４方の壁と天井とにより外部と区切られた部屋にマスカ音生成装置１０を設置し、このマスカ音生成装置１０によって生成したマスカ音信号Ｍを壁の外側の領域に向けて放音するようにしてもよい。また、異なる空間に居る者同士の通話を実現させる通話装置（例えば、携帯電話、ＩＰ電話、インターフォン等）における各話者の話声を周りに聞こえ難くする用途に本発明を適用してもよい。この実施形態は、例えば、通話装置に第１および第２実施形態のマスカ音生成装置１０を内蔵し、マスカ音生成装置１０が生成したマスカ音信号Ｍを話者の周りに放音することによって実現可能である。この場合において、発話者にイヤホンを装着させたり通話装置のスピーカの指向性を制御することにより、マスカ音信号Ｍが通話の相手方まで伝送されて会話が混乱する事態を防ぐようにするとなおよい。
【００４５】
（１０）上記第１および第２実施形態では、音信号ＳａＮ，ＳｂＮ，ＳｃＮ，ＳｄＮ，ＳｅＮ，及びＳｆＮを処理対象とするフレーム内逆転処理（Ｓ１２０）を同様の手順により行った。しかし、サンプルデータを逆転させるフレームＦｉの個数Ｎｕｍやサンプルデータを逆転させるフレームＦｉの位置を音信号ＳａＮ，ＳｂＮ，ＳｃＮ，ＳｄＮ，ＳｅＮ，及びＳｆＮ毎に変えてもよい。この実施形態によると、サンプルデータを逆転させるフレームＦｉの個数Ｎｕｍやサンプルデータを逆転させるフレームＦｉの位置を音信号ＳａＮ，ＳｂＮ，ＳｃＮ，ＳｄＮ，ＳｅＮ，及びＳｆＮのすべてについて同じにしたマスカ音信号Ｍよりも高いマスキング効果を発生させることができる。
【００４６】
（１１）上記第１および第２実施形態では、ＣＰＵ２２は、図５（Ａ）に示すように、音信号Ｓａ，Ｓｂ，Ｓｃ，Ｓｄ，Ｓｅ，及びＳｆを時間長Ｔ３（Ｔ３＝１００ミリ秒）のフレームＦｉ（ｉ＝１〜１５）に分割した。しかし、音信号Ｓａ，Ｓｂ，Ｓｃ，Ｓｄ，Ｓｅ，及びＳｆを、隣接するフレーム間で互いにオーバーラップ区間を有するフレームＦｉ（ｉ＝１〜１５）に分割してもよい。この実施形態は、次のようにして実現する。まず、ＣＰＵ２２は、図９に示すように、各々が時間長Ｔ１の長さを有する音信号Ｓａ，Ｓｂ，Ｓｃ，Ｓｄ，Ｓｅ，及びＳｆ（図９では、簡便のため、音信号Ｓａについての処理のみを示す）を、各々の前後に時間長ｔ（ｔ＜Ｔ３）ずつのオーバーラップ区間を有する時間長Ｔ３＋２ｔのフレームＦｉ（ｉ＝１〜１５）に分割する（Ｓ１０１）。ＣＰＵ２２は、時間長Ｔ３＋２ｔのフレームＦｉ（ｉ＝１〜１５）の各々に、ノーマライズ処理（Ｓ１１０）、フレーム内逆転処理（Ｓ１２０）、窓関数の乗算（Ｓ１３０）の各処理を施す。次に、ＣＰＵ２２は、窓関数を乗算したフレームＦｉ（ｉ＝１〜１５）を、隣接するフレーム間でクロスフェードするように重ね合わせ（Ｓ１３１）、元の音信号Ｓａ，Ｓｂ，Ｓｃ，Ｓｄ，Ｓｅ，及びＳｆと同じ時間長Ｔ１の音信号ＳｂＷ，ＳｃＷ，ＳｄＷ，ＳｅＷ，及びＳｆＷを生成する。そして、ＣＰＵ２２は、音信号ＳｂＷ，ＳｃＷ，ＳｄＷ，ＳｅＷ，及びＳｆＷを時間長Ｔ３のフレームＦｉ（ｉ＝１〜１５）に分割した後（Ｓ１３２）、この分割したフレームＦｉ（ｉ＝１〜１５）を処理対象としてフレーム並べ替え処理（Ｓ１４０）を行う。この実施形態によると、より滑らかな音質をもった、違和感な少ないマスカ音信号Ｍを生成することができる。
【００４７】
（１２）上記第１および第２実施形態において、ハードディスク１１をマスカ音生成装置１０の外部要素としてもよい。この実施形態では、外部の記憶装置内の音データベース２１からネットワークを経由して音信号Ｓａ，Ｓｂ，Ｓｃ，Ｓｄ，Ｓｅ，及びＳｆを取得し、この音信号Ｓａ，Ｓｂ，Ｓｃ，Ｓｄ，Ｓｅ，及びＳｆを素材としてマスカ音信号Ｍを生成するとよい。また、バッファ１３、放音制御部１４、Ｄ／Ａ変換部１５、およびアンプ１６のうち全部または一部をマスカ音生成装置１０の外部要素としてもよい。この実施形態では、例えば、音信号Ｓａ，Ｓｂ，Ｓｃ，Ｓｄ，Ｓｅ，及びＳｆを素材として生成したマスカ音信号Ｍを、バッファ１３の役割を果たす外部記憶装置に各種インターフェースを介して出力するとよい。
【００４８】
（１３）上記第１〜第５実施形態のフレーム並べ替え処理では、互いに異なる１〜Ｎまでの数字からなる乱数列をフレームの並び替えに使用した。しかし、乱数列の中に同じ乱数が複数回現れるような乱数列をフレーム並び替えに使用してもよい。また、最初の乱数が８であれば並び替え前の８番目のフレームを並び替え後の１番目のフレームとし、２番目の乱数が４であれば並び替え前の４番目のフレームを並び替え後の２番目のフレームとし…、というようにして、乱数列に応じて並び替え前のもの中から選び出すフレームを決定するようにしてもよい。
【００４９】
（１４）上記第１〜第５実施形態では、取得処理によって取得した時間長Ｔ１分の音信号Ｓａ，Ｓｂ，Ｓｃ，Ｓｄ，Ｓｅ，及びＳｆを時間長Ｔ３の長さのフレームＦｉ（ｉ＝１〜Ｎ）に分割し、時間長Ｔ３のフレームＦｉの各々を処理対象として、各フレームＦｉの音量の時間変動を所定範囲内にする処理であるノーマライズ処理を行った。しかし、時間長Ｔ１分の音信号Ｓａ，Ｓｂ，Ｓｃ，Ｓｄ，Ｓｅ，及びＳｆを分割することなく、時間長Ｔ１の音信号Ｓａ，Ｓｂ，Ｓｃ，Ｓｄ，Ｓｅ，及びＳｆそのものに対して、時間長Ｔ１内の音量の時間変動を所定範囲内にする処理を行ってもよい。
【符号の説明】
【００５０】
１０…マスカ音生成装置、１１…ハードディスク、１２…制御部、１３…バッファ、１４…放音制御部、１５…Ｄ／Ａ変換部、１６…アンプ、２１…音データベース、２２…ＣＰＵ、２３…ＲＡＭ、２４…ＲＯＭ、３０…人感センサ、３１…スピーカ。
【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５】
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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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