(57)【要約】  チャネル間振幅スペクトルを用いて、音源の混合を含む２又はそれ以上の音声入力チャネルから多重音声チャネルを抽出する。このアプローチにより、入力チャネルの単なる線形結合ではない多重音声チャネルが生成され、この結果、例えば、ブラインド音源分離（ＢＳＳ）アルゴリズムと組み合わせてこの多重音声チャネルを利用できるようになる。【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｎ個又はそれ以下の数であるＭ個の音声入力チャネルからＮ個の音声出力チャネルを抽出する方法であって、
前記Ｍ個の音声入力チャネルの各々を、それぞれの入力スペクトルに変換するステップと、
Ｍ個の音声入力チャネルのそれぞれの複数対について、前記入力スペクトルから少なくとも１つのチャネル間振幅スペクトルを形成するステップと、
前記チャネル間振幅スペクトルの個々のスペクトル線をＮ個の出力のうちの１つの中に非線形的にマッピングするステップと、
前記Ｍ個の入力チャネルから得られるデータを前記スペクトルマッピングに基づいて合成し、Ｍ個の入力チャネルの非線形的合成ではないＮ個の音声出力チャネルを形成するステップと、
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記音声入力チャネルの変換前に、重複するウインドウを適用して、一連のフレームを形成し、前記フレームの逆変換後に、重複する反転ウインドウを適用し、該フレームを再合成して、前記Ｎ個の音声出力チャネルに変える
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記チャネル間振幅スペクトルは、前記入力スペクトルの線形差、対数差又は正規差、若しくは総和として形成される
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記スペクトル線の各々は、軸線がそれぞれのチャネル間振幅スペクトルに対応するＭ−１次元空間の中の前記Ｎ個の出力のうちの１つにマッピングされる
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
削除
【請求項６】
前記スペクトル線の各々についての前記チャネル間振幅スペクトルは、該スペクトル線を前記Ｎ個の出力のうちの１つの中にマッピングするために、それぞれのＭ−１軸に沿ってしきい値化される
ことを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項７】
前記入力チャネルから得られる前記データは重み付け平均値として合成される
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記重み付けは、前記音声入力チャネルの音声フィールドの関係により少なくとも部分的に決定される
ことを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記入力チャネルから得られる前記データは、
前記Ｍ個の入力チャネルの前記入力スペクトルを、前記Ｎ個の出力の各々にマッピングされた前記スペクトル線の各々について合成することと、
前記合成スペクトルの各々を逆変換して、前記Ｎ個の音声出力チャネルを形成することと、
により合成される
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記入力チャネルから得られる前記データは、
前記対応するマップを用いて、前記Ｎ個の出力の各々についてフィルタを構成するステップと、
前記Ｍ個の入力チャネルの各々を、前記Ｎ個のフィルタ内を通過させるステップと、
前記フィルタの出力を合成して、Ｎ個の出力チャネルフレームを形成するステップと、
により合成される
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記Ｎ個の音声出力チャネルは線形的に独立したものである
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記音声入力チャネルは、音源の混合を含み、統計的音源分離アルゴリズムを用いて、前記Ｎ個の音声出力チャネルを同数の又はそれより少ない数の複数の前記音源に分離するステップをさらに含む
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
音源の混成からなるＭ個の音声入力チャネルからＱ個の音源を分離する方法であって、
前記Ｍ個の音声入力チャネルの各々をそれぞれの入力スペクトルに変換するステップと、
Ｍ個の音声入力チャネルの各々の複数対について、前記入力スペクトルから少なくとも１つのチャネル間振幅スペクトルを形成するステップと、
前記チャネル間振幅スペクトルの個々のスペクトル線をＱ個又はそれ以下の数であるＮ個の出力のうちの１つの中に非線形的にマッピングして、個々の出力についてマップを作成するステップと、
前記Ｍ個の入力チャネルから得られるデータを前記マップに基づいて合成して、前記Ｍ個のチャネルの線形的合成ではないＮ個の音声出力チャネルを形成するステップと、
統計的音源分離アルゴリズムを用いて前記Ｎ個の音声出力チャネルを分離し、Ｑ個の音源に変えるステップと、
を含むことを特徴とする方法。
【請求項１４】
前記Ｎ個の音声出力チャネルは線形的に独立したものである
ことを特徴とする請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
２つの音声入力チャネルからＮ個の音声出力チャネルを抽出する方法であって、
前記音声入力チャネルの各々をそれぞれの入力スペクトルに変換するステップと、
前記入力スペクトルからチャネル間振幅スペクトルを形成するステップと、
前記チャネル間振幅スペクトルの個々のスペクトル線を、Ｎ個の出力のうちの１つにしきい値化するステップと、
２つの入力チャネルから得られるデータを前記スペクトルマッピングに基づいて合成し、前記２つの入力チャネルの線形的合成ではないＮ個の音声出力チャネルを形成するステップと、
を含むことを特徴とする方法。
【請求項１６】
前記チャネル間振幅スペクトルは、前記入力スペクトルの線形差、対数差又は正規差、若しくは総和として形成される
ことを特徴とする請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記音声出力チャネルの個数は３である
ことを特徴とする請求項１５に記載の方法。
【請求項１８】
前記音声入力チャネルは高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を用いて変換されることを特徴とする請求項１５に記載の方法。
【請求項１９】
Ｎ個又はそれ以下の数であるＭ個の音声入力チャネルからＮ個の音声出力チャネルを抽出するチャネル抽出器であって、
前記Ｍ個の音声入力チャネルの各々をそれぞれの入力スペクトルに変換する手段と、
Ｍ個の音声入力チャネルの各々の複数対について、少なくとも１つのチャネル間振幅スペクトルを前記入力スペクトルから形成する手段と、
前記チャネル間振幅スペクトルの個々のスペクトル線を、それぞれのチャネル間スペクトルに対応する軸をもつＭ−１次元空間におけるＮ個の出力のうちの１つの中に非線形的にマッピングする手段と、
前記Ｍ個の入力チャネルから得られるデータを前記スペクトルマッピングに基づいて合成し、前記Ｍ個の入力チャネルの線形的合成ではないＮ個の音声出力チャネルを形成する手段と、
を備えることを特徴とするチャネル抽出器。
【請求項２０】
前記データを合成する手段は、
前記Ｍ個の入力チャネルの前記入力スペクトルを、前記Ｎ個の出力の各々にマッピングされた前記スペクトル線の各々について合成する手段と、
前記合成スペクトルの各々を逆変換して、前記Ｎ個の音声出力チャネルを形成する手段と、
を含むことを特徴とする請求項１９に記載のチャネル抽出器。
【請求項２１】
前記データを合成する手段は、
前記対応するマップを用いて、前記Ｎ個の出力の各々についてフィルタを構成する手段と、
前記Ｍ個の入力チャネルの各々を前記Ｎ個のフィルタ内を通過させる手段と、
前記フィルタの出力を合成して、Ｎ個の出力チャネルフレームを形成する手段と、
を含むことを特徴とする請求項１９に記載のチャネル抽出器。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音源の混合を含む２又はそれ以上の音声入力チャネルからの多重音声チャネルの抽出に関し、特に、チャネル間振幅スペクトルを用いた上記抽出の実行に関する。
【背景技術】
【０００２】
ブラインド音源分離（ＢＳＳ）とは、個々の音源の線形混合を搬送するステレオチャネルから原音源を推定する必要がある分野において、広く利用されている方法の類である。音源の線形混合から個々の原音源を分離する際の難点として、多くの実際の適用において、原信号又はそれらの混合方法がほとんど知られていないという点がある。通常、盲目的にデミキシングを行う目的で、信号の統計的性質の上にいくつかの仮説が立てられる。
【０００３】
独立成分分析（ＩＣＡ）は、ブラインド音源分離を行うのにおそらく最も広く利用されている１つの方法である。ＩＣＡでは、音源は統計的に独立したものであり、非ガウス分布を有するものであると仮定される。さらに、音声入力チャネルの数は分離する対象音源の数と少なくとも同数でなければならない。さらに、入力チャネルは、それら自体が線形結合しているのではなく、線形的に独立している必要がある。換言すれば、例えば、音声、ストリング、パーカッションなどの３つ又はおそらく４つの音源をステレオ混合から抽出することを目標とする場合、左右のチャネルの線形結合として第３又は第４のチャネルを形成するだけでは十分でないことになる。ＩＣＡアルゴリズムは当業で周知であり、ＡａｐｏＨｙｖａｒｉｎｅｎ及びＥｒｋｋｉＯｊａによる、「独立成分分析：アルゴリズム及び用途」（ニューラルネットワーク、１９９９年４月）に記載があり、該文献は引用により本明細書に組み入れられる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
残念なことに、多くの現実の社会状況においては、ステレオ混合のみが利用可能である。この結果、ＩＣＡに基づくＢＳＳアルゴリズムでは、混合から分離される音源の数は多くても２つまでに厳しく制限される。多くの用途において、音声混合及び音声再生は、従来型のステレオから５．１、６．１又はさらに高いチャネル構成を備えたマルチチャネルオーディオへ移行しつつある。膨大なカタログのマルチチャネルオーディオ向けステレオ音楽を再混合可能にすることに対する大きな要望が存在する。この再混合を効果的に行うために、必要とは言わないまでも、多くの場合、ステレオ混合から３又はそれ以上の音源を分離することが非常に望ましい。現在のＩＣＡ技術はこれに対応できるものではない。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
以下は、本発明のいくつかの側面についての基本的理解を与えるための発明の概要である。この概要は、本発明の鍵となる要素、すなわち重要な要素を特定すること、又は本発明の範囲を示すことを意図するものではない。この概要の唯一の目的は、本発明のさらに詳細な説明に対する前置きとして本発明のいくつかの概念を単純化された形で示し、後に示される特許請求の範囲を定めることにある。
【０００６】
本発明は、２又はそれ以上の音声入力チャネルから、これら入力チャネルの単なる線形結合ではない多重音声出力チャネルを抽出する方法を提供するものである。このような出力チャネルは、例えば、分離する対象音源と少なくとも同数の線形的に独立した入力チャネルを必要とするブラインド音源分離（ＢＳＳ）アルゴリズムと組み合わせて利用することができ、或いは、２．０から５．１へなどの再混合用として直接利用することもできる。
【０００７】
これは、音源の混合を搬送する、フレーム化されたＭ個の音声入力チャネルのそれぞれの複数対について、少なくとも１つのチャネル間振幅スペクトルを形成することにより達成される。これらの振幅スペクトルは、例えば、複数対の入力スペクトルの線形差、対数差又は正規差、若しくは総和を表わす。この場合、チャネル間振幅スペクトルの個々のスペクトル線は、Ｍ−１次元のチャネル抽出空間において、Ｎ個の定められた出力のうちの１つの中に適切にマッピングされる。Ｍ個の入力チャネルから得られるデータは、スペクトルマッピングに基づいて合成され、Ｎ個の音声出力チャネルが形成される。ある実施形態では、上記マッピングに基づいて入力スペクトルが合成され、この合成スペクトルが逆変換され、フレームが再合成されて、Ｎ個の音声出力チャネルが形成される。別の実施形態では、対応するスペクトルマップを用いて、Ｎ個の出力の各々についてコンボリューションフィルタが構成される。入力チャネルはＮ個のフィルタを通して再結合され、Ｎ個の音声出力チャネルが形成される。
【０００８】
本発明のこれらの特徴及び別の特徴並びに利点は、添付図面を伴う、好適な実施形態についての以下の詳細な説明から当業者には明らかになるであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
本発明は、音源の混合を有する２又はそれ以上の音声入力チャネルから多重音声チャネルを抽出する方法を提供し、特に、チャネル間振幅スペクトルを用いて上記抽出を行う方法を提供するものである。この手法により、入力チャネルの単なる線形結合ではない多重音声チャネルが生成され、その結果、この多重音声チャネルを、ブラインド音源分離（ＢＳＳ）アルゴリズムと組み合わせて利用することができ、或いは、様々な再混合用として追加チャネルを直接提供するためにも利用できるようになる。
【００１０】
例示的な実施形態としてのみ、ＢＳＳアルゴリズムとの同時利用という内容において上記抽出技術について説明する。上述のように、ＢＳＳアルゴリズムの場合、Ｑ個の原音源がこれら音源の混合から抽出されるためには、この混合を搬送する少なくともＱ個の線形的に独立した音声チャネルを入力として受信する必要がある。図１に示すように、Ｍ個の音声入力チャネル１０がチャネル抽出器１２に入力され、該チャネル抽出器１２は、本発明に従って、入力チャネルのチャネル間振幅スペクトルを用いて、Ｍ個よりも多いＮ個の音声出力チャネル１４を生成する。音源分離器１６は、ＩＣＡに基づいてＢＳＳアルゴリズムを実行し、Ｎ個の音声出力チャネルから、Ｎ個又はそれ以下の数であるＱ個の原音源１８を分離する。例えば、このチャネル抽出器と音源分離器とを同時に用いた場合、従来のステレオ混合から３、４又はそれ以上の音源を抽出することが可能となる。このことにより、現在ステレオの形でのみ存在する音楽カタログをマルチチャネル構成に再混合するという点で、大きな用途が発見されたことになる。
【００１１】
図２に示すように、このチャネル抽出器は、チャネル間振幅スペクトルを用いたアルゴリズムを実行する。このチャネル抽出器は、少なくとも２個であるＭ個の音声入力チャネル１０をそれぞれの入力スペクトルに変換する（ステップ２０）。例えば、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）又はＤＣＴ、ＭＤＣＴ又はウェーブレットを用いて、周波数スペクトルの生成が可能となる。次いで、チャネル抽出器は、少なくとも一対の入力チャネルの入力スペクトルから少なくとも１つのチャネル間振幅スペクトルを形成する（ステップ２２）。これらのチャネル間振幅スペクトルは、例えば、複数対の入力スペクトルの線形差、対数差又は正規差、若しくはスペクトル線の総和を表わすものとすることができる。より具体的には、‘Ａ’及び‘Ｂ’が第１及び第２のチャネルのスペクトル線の振幅である場合、Ａ−Ｂは線形差となり、Ｌｏｇ（Ａ）−Ｌｏｇ（Ｂ）は対数差となり、（Ａ2−Ｂ2）はＬ２の正規差となり、Ａ＋Ｂは総和となる。Ａ及びＢの他の多くの関数ｆ（Ａ，Ｂ）を用いて、２つのチャネルのチャネル間振幅の関係を比較できることは当業者には明らかである。
【００１２】
チャネル抽出器は、Ｍ−１次元のチャネル抽出空間において、チャネル間振幅スペクトルの個々のスペクトル線をＮ個の定められた出力のうちの１つの中に適切にマッピングする（ステップ２４）。図３ａに示すように、入力チャネルの対（Ｌ／Ｒ）の対数差は、−３ｄＢ及び＋３ｄＢでしきい値化されて、一次元空間２６において、出力が、Ｓ1（−∞，−３ｄＢ）、Ｓ2（−３ｄＢ，＋３ｄＢ）、及びＳ3（＋３ｄＢ，∞）に定められる。例えば、特定のスペクトル線の振幅が０ｄＢであれば、このスペクトル線は出力Ｓ2にマッピングされることなどがわかる。このマッピングは、追加のしきい値を定めることにより、３より大きいＮにも容易に拡張される。図３ｂに示すように、３つの入力チャネルＬ、Ｒ及びＣは、２次元チャネル抽出空間２８において１３個の出力チャネルＳ1、Ｓ2〜Ｓ13の中にマッピングされる。Ｌ／Ｃの対数差が、Ｒ／Ｃの対数差に対して示され、しきい値化されて、１６のセルが定められる。この特定の例では、最も角のセルはすべて、同じ出力Ｓ1にマッピングを行う。例えば、所望の出力個数、又は入力チャネルの音声フィールド関係についての何らかの演繹的知識に応じて、セルの別の組み合わせが可能となる。個々のスペクトル線について、Ｒ／Ｃ及びＬ／Ｃの対数差の振幅が上記空間の中にマッピングされ、適当な出力が割り当てられる。このようにして、個々のスペクトル線は、単一の出力にのみマッピングされる。図３ａに示すように、Ｒ／Ｃ及びＬ／Ｃのチャネル間振幅スペクトルを、一次元空間において別々に交互にしきい値化することもできる。３つの入力チャネルＬ、Ｒ及びＣの、別の２次元チャネル抽出空間３０における９個の出力の中への代替のマッピングを図３ｃに示す。上記の３つの例は、多くの異なる方法でチャネル間振幅スペクトルをＮ個の出力にマッピングすることができ、さらに、この原理を任意の数の入力及び出力チャネルに拡大適用できるということを示すことのみを意図するものである。個々のスペクトル線を、Ｍ−１次元の抽出空間における一意の出力にマッピングすることが可能である。
【００１３】
個々のスペクトル線がＮ個の出力のうちの１つにマッピングされると、チャネル抽出器は、このマッピングに基づいて、Ｍ個の入力チャネルのデータをＮ個の出力の各々について合成する（ステップ３２）。例えば、図３ａに示した、出力Ｓ１、Ｓ２及びＳ３にマッピングされたステレオチャネルＬ及びＲの場合を想定し、入力スペクトルが８つのスペクトル線を有する場合をさらに想定することにする。チャネル間振幅スペクトルに基づいて、ライン１〜３がＳ１にマッピングされ、ライン４〜６がＳ２に、そしてライン７〜８がＳ２にマッピングされた場合、チャネル抽出器は、入力データをライン１、２及び３のそれぞれについて合成し、その合成データを音声出力チャネル１などへ送信することになる。一般に、入力データは重み付け平均値として合成される。この重み付けは、等しい場合もあり、或いは変動する場合もある。例えば、Ｌ、Ｒ及びＣなどの入力チャネルの音声フィールドの関係に関する特定の情報が知られている場合には、重み付けの選択を実行することができる。例えば、Ｌの方がＲよりも非常に大きければ、この組み合わせにおいては、Ｌチャネルの方により大きい重み付けが選択されると考えられる。さらに、この重み付けは、出力すべてに対して同じである場合もあり、或いは同じ理由、又は別の理由により変動する場合もある。
【００１４】
入力データは、周波数領域合成又は時間領域合成のいずれかを用いて合成することができる。図４〜図９に示されているように、入力スペクトルがマッピングに基づいて合成され、この合成スペクトルが逆変換され、フレームが再合成されて、Ｎ個の音声出力チャネルが形成される。図１０に示されているように、コンボリューションフィルタは、対応するスペクトルマップを用いて、Ｎ個の出力の各々について構成される。入力チャネルはＮ個のフィルタを通して再結合され、Ｎ個の音声出力チャネルが形成される。
【００１５】
図４から図１０までは、ステレオ（Ｍ＝２個）の一対の入力チャネルからＮ＝３個の出力チャネルを抽出する場合のチャネル抽出アルゴリズムの例示的な実施形態をさらに詳細に示した図である。チャネル抽出器は、左右のオーディオ入力信号４４、４６に、かさ上げ余弦などのウインドウ３８、ハミングウインドウ又はハニングウインドウを適用して（ステップ４０、４２）、各々の一連の適当に重なり合ったフレーム４８（左フレーム）を形成する。個々のフレームは、ＦＦＴを用いて周波数変換され（ステップ５０、５２）、左の入力スペクトル５４及び右の入力スペクトル５６が生成される。本実施形態では、入力スペクトル５４、５６の個々のスペクトル線の対数差が計算されて、チャネル間振幅スペクトル５８が形成される（ステップ６０）。出力Ｓ１、Ｓ２及びＳ３を抑制する、−３ｄＢ及び＋３ｄＢのしきい値などの１〜Ｄのチャネル抽出空間６２が定められ（ステップ６４）、チャネル間振幅スペクトル５８における個々のスペクトル線が、適当な出力にマッピングされる（ステップ６６）。
【００１６】
マッピングが完了すると、チャネル抽出器は、スペクトル線の振幅係数などの入力スペクトル５４及び５６を、このマッピングに基づいて３つの出力の各々について合成する（ステップ６７）。図８及び図９ａ〜図９ｃに示すように、ケース１では、個々の音声出力チャネルスペクトル６８、７０及び７２を生成するために、チャネルは等しく重み付けされ、そしてその重さも同じである。示されているように、所定のスペクトル線の場合、入力スペクトルは１つの出力についてのみ合成される。ケース２では、Ｌの方がＲよりも非常に大きく、おそらくこのＬ／Ｒ音声フィールドについての演繹的知識を有するスペクトル線が出力１にマッピングされる場合、このスペクトル線はＬの入力チャネルのみを通過することになる。Ｌ及びＲがほぼ等しい場合には、これらの出力には同じ重み付けが行われ、Ｒの方がＬよりも非常に大きい場合には、スペクトル線はＲの入力チャネルのみを通過する。個々の出力スペクトルの連続フレームは逆変換され（ステップ７４、７６、７８）、さらに、これらのフレームは、標準的な重複追加再構成（ｏｖｅｒｌａｐ−ａｄｄ  ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）を用いて再合成され（ステップ８０、８２、８４）、３つの音声出力チャネル８６、８８及び９０が生成される。
【００１７】
図１０は、ステレオの対から３つの音声出力チャネルを抽出するために時間領域合成を用いた代替の実施形態を示しており、この実施形態では、左右の入力チャネルが、ハニングウインドウなどのウインドウを有するフレームに細分化され（ステップ１００）、入力スペクトルを形成するためにＦＦＴを用いて変換され（ステップ１０２）、差スペクトルを形成することと、個々のスペクトル線をしきい値（−３ｄＢ及び＋３ｄＢ）に対して比較することとにより、複数のスペクトル線に分離されて（ステップ１０４）、１つのマップが各出力チャネルを表す３つの‘マップ’１０６ａ、１０６ｂ及び１０６ｃが構成される。スペクトル線の差が対応するカテゴリに該当する場合、このマップの要素は１に設定され、その他の場合は０に設定される。これらのステップは、図４に示したステップ４０〜６６に相当する。
【００１８】
入力チャネルは、対応するスペクトルマップを用いて、Ｎ個の出力の各々について構成されたコンボリューションフィルタを通過し、Ｍ×Ｎの部分的結果が加算され、フレームが再合成されて、Ｎ個の音声出力チャネルが形成される（ステップ１０８）。アーチファクトを減少させる目的で、乗算を行う前にマップにスムージングを適用することもできる。スムージングは下式を用いて行うことができる。
2009518684.tif 000002
別のスムージング方法も可能である。図に示されるように、重み付け要求がなければ、フィルタリングの前に入力チャネルの総和を行う（ステップ１１０）こともできる。
【００１９】
本発明のいくつかの例示的な実施形態を示して説明してきたが、当業者であれば、多くの変形例及び代替の実施形態を思いつくであろう。このような変形例及び代替の実施形態は意図されており、添付の請求項に定められるように、本発明の思想と範囲から逸脱することなく行うことが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】音声混合から多重音源を分離するためのチャネル抽出器及び音源分離器を含むブロック図である。
【図２】本発明によるチャネル間振幅スペクトルを用いて追加の音声チャネルを抽出するためのブロック図である。
【図３ａ】チャネル間振幅スペクトルからチャネル抽出空間への様々なマッピングを描く図である。
【図３ｂ】チャネル間振幅スペクトルからチャネル抽出空間への様々なマッピングを描く図である。
【図３ｃ】チャネル間振幅スペクトルからチャネル抽出空間への様々なマッピングを描く図である。
【図４】スペクトルマッピングに基づく入力チャネルのスペクトル合成を用いて、ステレオ混合から３つの出力チャネルを抽出する例示的な実施形態を示すブロック図である。
【図５ａ】音声チャネルにウインドウ掛けを行って、一連の入力音声フレームを形成するステップを示す図である。
【図５ｂ】音声チャネルにウインドウ掛けを行って、一連の入力音声フレームを形成するステップを示す図である。
【図５ｃ】音声チャネルにウインドウ掛けを行って、一連の入力音声フレームを形成するステップを示す図である。
【図６】ステレオ音声信号の周波数スペクトルを示すグラフである。
【図７】スペクトル差を示すグラフである。
【図８】入力スペクトルを合成するための２つの異なるアプローチを示す表である。
【図９ａ】３つの出力音声チャネルのための合成スペクトルを示すグラフである。
【図９ｂ】３つの出力音声チャネルのための合成スペクトルを示すグラフである。
【図９ｃ】３つの出力音声チャネルのための合成スペクトルを示すグラフである。
【図１０】コンボリューションフィルタを用いて、スペクトルマッピングに基づく入力チャネルの時間領域合成を行う代替の実施形態を示すブロック図である。
【図１】
2009518684.tif 000003
【図２】
2009518684.tif 000004
【図３ａ】
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【図３Ｂ】
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【図３Ｃ】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
2009518684.tif 000011
【図８】
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【図９ａ】
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【図９ｂ】
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【図９ｃ】
2009518684.tif 000015
【図１０】
2009518684.tif 000016
【国際調査報告】
2009518684.tif 000017