(57)【要約】【課題】  最適な音場形成条件を高い精度で判定できる音場判定方法及び音場判定装置を提供する。【解決手段】  再生対象のコンテンツを解析して前記コンテンツの特徴量を取得する段階と、リスナの設定履歴情報又は前記コンテンツに設定されている前記コンテンツの属性情報を取得する段階と、前記コンテンツを再生するための音場形成条件を前記特徴量と前記設定履歴情報又は前記属性情報とに基づいて判定する段階と、を含む音場判定方法。【選択図】    図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
再生対象のコンテンツを解析して前記コンテンツの特徴量を取得する段階と、
リスナの設定履歴情報又は前記コンテンツに設定されている前記コンテンツの属性情報を取得する段階と、
前記コンテンツを再生するための音場形成条件を前記特徴量と前記設定履歴情報又は前記属性情報とに基づいて判定する段階と、
を含むことを特徴とする音場判定方法。
【請求項２】
前記音場形成条件を判定する段階では、前記コンテンツの再生中に前記特徴量の変化に応じて前記音場形成条件を判定することを特徴とする請求項１に記載の音場判定方法。
【請求項３】
リスナの操作を検出する段階と、
検出された操作に基づいて前記リスナを推定する段階とをさらに含み、
前記設定履歴情報を取得する段階では、推定された前記リスナに対応する前記設定履歴情報を取得することを特徴とする請求項１に記載の音場判定方法。
【請求項４】
前記特徴量を取得する段階では、前記コンテンツの音響チャネルを解析して前記音響チャネルの特徴量を取得することを特徴とする請求項１に記載の音場判定方法。
【請求項５】
前記特徴量を取得する段階では、前記音響チャネルのＬチャネルとＲチャネルとの相関係数、前記音響チャネルが示す音の大きさ、前記音響チャネルが示す音の高さ、前記音響チャネルが示す音の経時変化特性のいずれか２つ以上の特徴量を取得することを特徴とする請求項４に記載の音場判定方法。
【請求項６】
前記特徴量を取得する段階では、前記コンテンツの画像チャネルを解析して前記画像チャネルの特徴量を取得することを特徴とする請求項１に記載の音場判定方法。
【請求項７】
リスナの設定履歴情報及び再生対象のコンテンツに設定されている前記コンテンツの属性情報を取得する段階と、
前記コンテンツを再生するための音場形成条件を前記設定履歴情報と前記属性情報とに基づいて判定する段階と、
を含むことを特徴とする音場判定方法。
【請求項８】
リスナの操作を検出する段階と、
検出された操作に基づいて前記リスナを推定する段階とをさらに含み、
前記設定履歴情報を取得する段階では、推定された前記リスナに対応する前記設定履歴情報を取得することを特徴とする請求項７に記載の音場判定方法。
【請求項９】
再生対象のコンテンツを解析し、前記コンテンツの音響チャネルのＬチャネルとＲチャネルとの相関係数、前記音響チャネルが示す音の大きさ、前記音響チャネルが示す音の高さ、前記音響チャネルが示す音の経時変化特性のいずれか２つ以上の特徴量を取得する段階と、
前記コンテンツを再生するための音場形成条件を前記特徴量に基づいて判定する段階と、
を含むことを特徴とする音場判定方法。
【請求項１０】
再生対象のコンテンツを解析して前記コンテンツの特徴量を取得する手段と、
リスナの設定履歴情報又は前記コンテンツに設定されている前記コンテンツの属性情報を取得する手段と、
前記コンテンツを再生するための音場形成条件を前記特徴量と前記設定履歴情報又は前記属性情報とに基づいて判定する手段と、
を備えることを特徴とする音場判定装置。
【請求項１１】
リスナの設定履歴情報及び再生対象のコンテンツに設定されている前記コンテンツの属性情報を取得する手段と、
前記コンテンツを再生するための音場形成条件を前記設定履歴情報と前記属性情報とに基づいて判定する手段と、
を備えることを特徴とする音場判定装置。
【請求項１２】
再生対象のコンテンツを解析し、前記コンテンツの音響チャネルのＬチャネルとＲチャネルとの相関係数、前記音響チャネルが示す音の大きさ、前記音響チャネルが示す音の高さ、前記音響チャネルが示す音の経時変化特性のいずれか２つ以上の特徴量を取得する手段と、
前記コンテンツを再生するための音場形成条件を前記特徴量に基づいて判定する手段と、
を備えることを特徴とする音場判定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は音場判定方法及び音場判定装置に関し、特に音声、画像等を伝送する放送データ、オーディオビデオデータ等のコンテンツを再生するための音場形成条件を複数の情報に基づいて判定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１〜８には、コンテンツに設定されている属性情報に基づいてコンテンツを再生するための音場形成条件を判定する技術が開示されている。コンテンツに設定されている属性情報としては、ＥＰＧ（Electric Program Guide）、ＲＤＳ（Radio Data System）等で案内されるカテゴリ、ステレオ／モノラル種別等が知られている。上記文献に開示された技術によると、例えばクラシック放送に対しては残響を付与して再生したり、ニュース放送に対しては残響を除去して再生したりできる。しかし、コンテンツに設定されている属性情報は、項目別には１番組に１つであることが一般的である。例えば、クラシック放送番組の属性情報のカテゴリという項目には「クラシック」という１カテゴリのみが設定されていることが一般的である。ところが、コンテンツに最適な音場形成条件はコンテンツの再生進行に伴って変化することが多い。例えばクラシック放送番組には解説音声が挿入されているため、クラシックという属性情報に基づいて番組全体の音場形成条件を設定すると、解説音声にも残響が付与される結果、解説が聞き取りづらくなるといった問題が発生する。
【０００３】
特許文献９には、音響チャネルを解析した結果に基づいて音場形成条件を動的に判定する技術が開示されている。しかし、特許文献９に開示された技術では、音響チャネルの解析精度には限界があり、またリスナによって好みの音場が異なるため、不適切な音場形成条件が設定されるおそれがある。
【０００４】
【特許文献１】特開平５−１１０５２８号公報
【特許文献２】特開平６−２９１６９２号公報
【特許文献３】特開平７−２８４１８７号公報
【特許文献４】特開２００２−９６４８号公報
【特許文献５】特開２００２−２７３５２号公報
【特許文献６】特開２００２−３３９７６号公報
【特許文献７】特開２００２−１５９０９９号公報
【特許文献８】特開２００２−３１４４４７号公報
【特許文献９】特開平７−６６７４０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は上述の問題に鑑みて創作されたものであって、最適な音場形成条件を高い精度で判定できる音場判定方法及び音場判定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】
【０００６】
（１）上記目的を達成するための音場判定方法は、再生対象のコンテンツを解析して前記コンテンツの特徴量を取得する段階と、リスナの設定履歴情報又は前記コンテンツに設定されている前記コンテンツの属性情報を取得する段階と、前記コンテンツを再生するための音場形成条件を前記特徴量と前記設定履歴情報又は前記属性情報とに基づいて判定する段階と、を含む。
本発明によると、コンテンツの特徴量に加えてリスナの設定履歴情報又はコンテンツの属性情報に基づいて音場形成条件を判定するため、最適な音場形成条件を高い精度で判定することができる。
【０００７】
（２）前記音場形成条件を判定する段階では、前記コンテンツの再生中に前記特徴量の変化に応じて前記音場形成条件を判定してもよい。
本発明によると、コンテンツの再生の進行に伴って動的に音場形成条件が判定されるため、最適な音場形成条件が常に高い精度で判定される。
【０００８】
（３）リスナの操作を検出する段階と、
検出された操作に基づいて前記リスナを推定する段階とをさらに含んでもよい。前記設定履歴情報を取得する段階では、推定された前記リスナに対応する前記設定履歴情報を取得してもよい。
本発明によると、リスナの操作に基づいてリスナが推定され、推定されたリスナに対応する設定履歴情報が取得されるため、リスナが自分自身を毎回認識させるための操作が不要となり、操作性が向上する。尚、リスナの操作を検出する段階では、例えば、いつコンテンツの再生を要求したか、どのコンテンツの再生を要求したか、どこからリモートコントローラを操作しているか、といったリスナの推定に役立つ操作内容を検出する。たとえば再生が要求された時間帯によってリスナを推定することができる場合（例えば平日の昼間であれば平日の昼間に他の放送を視聴したリスナと推定できる。）や、再生が要求されたコンテンツによってリスナを推定できる場合（例えば野球実況放送であれば別の野球実況放送を視聴したリスナと推定できる。）や、再生が要求された場所（例えば音場判定装置の正面で視聴したリスナであればその場所での視聴頻度が高いリスナであると推定できる。）によってユーザが特定できる場合がある。
【０００９】
（４）前記特徴量を取得する段階では、前記コンテンツの音響チャネルを解析して前記音響チャネルの特徴量を取得してもよい。
【００１０】
（５）前記特徴量を取得する段階では、前記音響チャネルのＬチャネルとＲチャネルとの相関係数、前記音響チャネルが示す音の大きさ、前記音響チャネルが示す音の高さ、前記音響チャネルが示す音の経時変化特性のいずれか２つ以上の特徴量を取得してもよい。
本発明によると、２つ以上の音声特徴量に基づいて音場形成条件を判定するため、コンテンツに適した音が形成条件を高い精度で判定することができる。
【００１１】
（６）前記特徴量を取得する段階では、前記コンテンツの画像チャネルを解析して前記画像チャネルの特徴量を取得してもよい。
【００１２】
（７）上記目的を達成するための音場判定方法は、リスナの設定履歴情報及び再生対象のコンテンツに設定されている前記コンテンツの属性情報を取得する段階と、前記コンテンツを再生するための音場形成条件を前記設定履歴情報と前記属性情報とに基づいて判定する段階と、を含む。
本発明によると、リスナの設定履歴情報及びコンテンツの属性情報という性質が異なる２つの情報に基づいて音場形成条件を判定するため、最適な音場形成条件を高い精度で判定することができる。
【００１３】
（８）前記音場判定方法は、リスナの操作を検出する段階と、検出された操作に基づいて前記リスナを推定する段階とをさらに含んでもよい。前記設定履歴情報を取得する段階では、推定された前記リスナに対応する前記設定履歴情報を取得してもよい。
本発明によると、リスナの操作に基づいてリスナが推定され、推定されたリスナに対応する設定履歴情報が取得されるため、リスナが自分自身を認識させるための操作が不要となり、操作性が向上する。
【００１４】
（９）上記目的を達成するための音場判定方法は、再生対象のコンテンツを解析し、前記コンテンツの音響チャネルのＬチャネルとＲチャネルとの相関係数、前記音響チャネルが示す音の大きさ、前記音響チャネルが示す音の高さ、前記音響チャネルが示す音の経時変化特性のいずれか２つ以上の特徴量を取得する段階と、前記コンテンツを再生するための音場形成条件を前記特徴量に基づいて判定する段階と、を含む。
本発明によると、性質が異なる２つ以上の音声特徴量に基づいて音場形成条件を判定するため、最適な音場形成条件を高い精度で判定することができる。
【００１５】
（１０）上記目的を達成するための音場判定装置は、再生対象のコンテンツを解析して前記コンテンツの特徴量を取得する手段と、リスナの設定履歴情報又は前記コンテンツに設定されている前記コンテンツの属性情報を取得する手段と、前記コンテンツを再生するための音場形成条件を前記特徴量と前記設定履歴情報又は前記属性情報とに基づいて判定する手段と、を備える。
本発明によると、コンテンツの特徴量に加えてリスナの設定履歴情報又はコンテンツの属性情報に基づいて音場形成条件を判定するため、最適な音場形成条件を高い精度で判定することができる。
【００１６】
（１１）上記目的を達成するための音場判定装置は、リスナの設定履歴情報及び再生対象のコンテンツに設定されている前記コンテンツの属性情報を取得する手段と、前記コンテンツを再生するための音場形成条件を前記設定履歴情報と前記属性情報とに基づいて判定する手段と、を備える。
本発明によると、リスナの設定履歴情報及びコンテンツの属性情報という性質が異なる２つの情報に基づいて音場形成条件を判定するため、最適な音場形成条件を高い精度で判定することができる。
【００１７】
（１２）上記目的を達成するための音場判定装置は、再生対象のコンテンツを解析し、前記コンテンツの音響チャネルのＬチャネルとＲチャネルとの相関係数、前記音響チャネルが示す音の大きさ、前記音響チャネルが示す音の高さ、前記音響チャネルが示す音の経時変化特性のいずれか２つ以上の特徴量を取得する手段と、前記コンテンツを再生するための音場形成条件を前記特徴量に基づいて判定する手段と、を備える。
本発明によると、性質が異なる２つ以上の音声特徴量に基づいて音場形成条件を判定するため、最適な音場形成条件を高い精度で判定することができる。
【００１８】
尚、請求項に記載された方法の各動作の順序は、技術上の阻害要因がない限り、記載順に限定されるものではなく、どのような順番で実行されてもよく、また同時に実行されてもよい。また、本発明に備わる複数の手段の各機能は、構成自体で機能が特定されるハードウェア資源、プログラムにより機能が特定されるハードウェア資源、又はそれらの組み合わせにより実現される。また、これら複数の手段の各機能は、各々が物理的に互いに独立したハードウェア資源で実現されるものに限定されない。また、本発明は方法及び装置の発明として特定できるだけでなく、プログラムの発明としても、そのプログラムを記録した記録媒体の発明としても特定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下、本発明の実施の形態を実施例に基づいて説明する。
図１は、本発明の一実施例による音場判定装置１を示す機能ブロック図である。音場判定装置１は、ＡＶアンプ、ＤＶＤプレーヤ、ＡＶ再生機能付きパーソナルコンピュータ等に組み込まれる。音場判定装置１は、ＡＶアンプ等に入力されるＡＶデータ、リスナの設定履歴及びコンテンツの属性情報に基づいて再生対象のＡＶデータのコンテンツに最適な音場形成条件を判定し、判定結果に基づいて音場処理部２０に音場形成条件を設定する。ＡＶデータは画像チャネルの画像データ及び音響チャネルのオーディオ信号からなるコンテンツと、属性情報としての付属データを含みうる。画像データは、ＭＰＥＧ、ＮＴＳＣ等のどのようなフォーマットでもよく、フォーマットに対応したデコーダを備えることにより、ディスプレイコントローラ２２及びディスプレイ２６で再生することができる。オーディオ信号も、ディジタルでもアナログでもよく、フォーマットに対応したデコーダを備えることで、増幅器２４及びスピーカ２８、３０、３２、３４で再生することができる。付属データは、コンテンツに設定されている属性情報に相当し、ステレオ／モノラルの種別、一カ国語／二カ国語の種別等を判定可能にするデータである。
【００２０】
音場判定装置１は、解析部１０、操作部１４、リスナ推定部１６、コンテンツカテゴリ取得部１８及び音場形成条件判定部１２を備える。解析部１０は、図示しないＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ディスク記憶装置、音声処理用のＡＳＩＣ、画像処理用のＡＳＩＣ等で構成される。リスナ推定部１６、コンテンツカテゴリ取得部１８及び音場形成条件判定部１２は解析部１０を構成しているＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ及びディスク記憶装置で構成される。
【００２１】
操作部１４は、ＡＶアンプ、ＤＶＤプレーヤ等の本体に設けられた操作パネル、パーソナルコンピュータのキーボード等とリモートコントローラとから構成される。操作部１４がリモートコントローラと受信機とを備え、受信機に発信位置特定機能を備えることにより、リスナの視聴位置を特定できる。具体的には例えば、リモートコントローラと受信機とに赤外線通信を行わせ、受信機に赤外線の発光源方向の特定機能を備えることにより、本体前面からみて中央、右側、左側のいずれの方向にリスナが存在するかを特定し、中央、右、左のいずれかを視聴位置として出力する。操作部１４は、音場判定装置１にコンテンツカテゴリ、音場形成条件、視聴開始要求、視聴終了要求、チャネル、リスナＩＤ等を入力するための各種のボタン、十字キー、ジョグダイヤル、ＬＣＤ等を備えている。
【００２２】
コンテンツカテゴリ取得部１８は、コンテンツに設定されている属性情報を取得し、属性情報に基づいてコンテンツカテゴリを出力する。コンテンツカテゴリ取得部１８がアクセスできる属性情報としては、ＥＰＧやＲＤＳで配信される番組カテゴリがある。属性情報は、コンテンツデータに添付されているデータであってもよいし、コンテンツデータの提供者が設定した属性情報を公開しているサーバコンピュータに格納されているデータであってもよい。
【００２３】
図２は、解析部１０を示す機能ブロック図である。
画像特徴解析部５０は、画像のＲＧＢ各チャネルの濃淡ヒストグラム、フレーム間の相関係数等の特徴量を算出する。濃淡ヒストグラムからは各フレームにおいて比較的広い面積を占める色が何かを判定することができる。フレーム間の相関係数からは対象物の動きが大きいか小さいかや、コンテンツが切り替わるタイミングを判定することができる。
ＦＦＴ部５６は、高速フーリエ変換によってオーディオ信号のスペクトルを算出する。
【００２４】
帯域抽出部５８は、オーディオ信号の特定周波数成分の振幅の経時変化を検出する。振幅の経時変化を検出する周波数は、話し声、歌声、拍手音、ゴルフボールのカップインの音、伝統楽器音、電子楽器音、テニスボールが弾む音等の特定の音源に固有の周波数に設定される。特定周波数成分の振幅が安定しているか、細かく振動するか、ゆるやかに変動するか、離散的にピークが表れるか等によって、音源種を推定することができる。
【００２５】
レベル検出部６０は、オーディオ信号に基づいて音の大きさを検出する。具体的には例えば、オーディオ信号の実効値レベルを検出する。音の大きさは音源種を推定するために検出される。
ピッチ検出部６２は、オーディオ信号に基づいて音の高さを検出する。具体的には例えば、振幅が最も大きい周波数成分を検出する。音の高さは音源種を推定するために検出される。
【００２６】
左右相関検出部６４は、オーディオ信号に基づいてＬチャネルとＲチャネルの相関係数（左右相関係数）を検出する。具体的には例えば、加算器６６でＬチャネルのレベルとＲチャネルのレベルを加算し、減算器６８でＬチャネルのレベルとＲチャネルのレベルの差を求め、加算器６６と減算器６８とでそれぞれ求めた和と差との差を減算器７２で求める。減算器７２から出力されるレベルが大きいほどＬチャネルとＲチャネルの相関が高く、小さいほど相関が低いと判定することができる。ＬチャネルとＲチャネルの相関の高低によって、録音環境を特定することができる。すなわち例えば、音源に対してどのようにマイクロホンが配置されているかを特定することができる。
【００２７】
音声特徴解析部５４は、帯域抽出部５８、レベル検出部６０、ピッチ検出部６２及び左右相関検出部６４の出力をコンテンツの特徴量として解析し音源種及び録音環境等を推定する。
音源種は例えば次のように推定できる。話し声、歌声などの人の声は、音の高さと、母音を特徴付ける成分音（ホルマント）の有無とによって判定できる。また、話し声は、人の声の高さに対応する周波数成分の振幅が比較的細かく振動する傾向がある。また、歌声は人の声の高さに対応する周波数成分の振幅が比較的ゆるやかに変化する傾向がある。また歓声は、低い周波数成分の振幅が比較的大きくなる傾向がある。楽器音は、音の高さ、特定の周波数成分の振幅の減衰特性、音の大きさ等によって楽器種まで判定できる。例えば、打楽器は音の高さが特定範囲内に分布し、対応する周波数成分の振幅の減衰が速く、音の大きさが大きい傾向がある。弦楽器は音の高さが特定範囲内に分布し、特定の周波数成分の振幅の減衰が遅い傾向がある。ピアノは音の高さが特定範囲内に分布し、対応する周波数成分の振幅の立ち上がりが速く減衰がやや遅い傾向がある。電子楽器は対応する周波数成分の振幅変化波形に均一なパターンが表れる傾向がある。拍手音は、音の高さが特定範囲内に分布し、対応する周波数成分の振幅が細かく狭い幅で振動する傾向がある。テニスボールが弾む音は、音の高さが特定範囲内に分布し、対応する周波数成分の振幅変化に１秒前後の間隔で特定のパターンが表れる傾向がある。室内楽とオーケストラとを比較すると、オーケストラの音の大きさは広い範囲に分布する傾向がある。
【００２８】
録音環境は、ＬチャネルのレベルとＲチャネルのレベルとの相関の高さによって推定される。例えば、ニュース番組の録音環境では左右相関係数が極めて高くなる。また、ロックやポップスといった電子楽器が用いられる音楽の録音環境では、音源毎にマイクロホンがセットされ、それぞれのマイクロホンに対応する音像を分散して定位させるため、左右相関係数が極めて低くなる。また、オーケストラ、室内楽、スポーツ中継等の録音環境では、分散配置された複数の音源から離れた位置にマイクロホンがセットされることが多いため、左右相関係数がやや低くなる傾向にある。
【００２９】
推定部５２は、画像特徴解析部５０及び音声特徴解析部５４の出力と属性データとに基づいてコンテンツのカテゴリを推定する。推定部５２はコンテンツ推定用データベース１１を参照してコンテンツのカテゴリを推定する。
図３はコンテンツ推定用データベース１１の初期状態の一例を示す表である。図３に示した画像特徴、付属情報及び音特徴と推定カテゴリとの対応付けはあくまで例示であるが、例えば、画像に黒の頻度が高く、画像の経時変化が少なく、オーディオ信号がステレオ形式であって、伝統楽器音が極めて広いレベルに分布している場合、黒いタキシードを着た多数の楽団員が様々な楽器を座って演奏していると推定することができるため、推定カテゴリとして「オーケストラ」を登録することができる。また例えば、画像の経時変化が少なく、オーディオ信号が二カ国語の音声多重形式であって、話し声が多く、左右相関が極めて高い場合、アナウンサが座って解説を読み上げていると推定することができるため、推定カテゴリとして「解説」を登録することができる。
【００３０】
解析部１０は、リスナの設定履歴に基づいてカテゴリの特徴を学習する。具体的には、リスナが操作部１４を用いて特定の放送番組について明示的に特定のコンテンツカテゴリを設定すると、設定された番組に固有の画像特徴、付属情報及び音特徴を画像特徴解析部５０及び音声特徴解析部５４が検出し、解析部１０は検出された画像特徴、付属情報及び音特徴と、設定されたコンテンツカテゴリとを対応付けて図４に示すようにコンテンツ推定用データベース１１に登録する。例えば、リスナがコンテンツカテゴリとして「相撲」を設定した放送番組について、「肌色が多い」という画像特徴と「拍子の音、話し声、歓声が混じる」という音特徴とが検出されたとする。この場合、推定部５２は「相撲」という推定カテゴリと「肌色が多い」という画像特徴と「拍子の音、話し声、歓声が混じる」という音特徴とを対応付けてコンテンツ推定用データベース１１に登録する。
【００３１】
リスナ推定部１６は、操作部１４で受け付けられるリスナの操作履歴が登録されるリスナ推定用データベース１７を備える。リスナ推定用データベース１７は、操作部１４が受け付けるユーザの視聴開始要求、視聴終了要求、チャネル選択要求及びリスナＩＤと、操作部１４が出力する視聴位置とを関連付けたレコードを設定履歴情報として蓄積する。図５はリスナ推定用データベース１７の一例を示す図である。視聴曜日及び視聴時間帯は操作部１４でユーザの視聴開始要求及び視聴終了要求が受け付けられたときにリスナ推定部１６がリアルタイムクロックから日時情報を取得することによって登録される。
【００３２】
リスナ推定部１６は、リスナ推定用データベース１７の登録内容に基づいて、現在視聴しているリスナを推定し、推定したリスナに対応するリスナＩＤを出力する。図６はリスナの操作内容とリスナ推定部１６から出力されるリスナＩＤとの対応関係の一例を示す図である。リスナ推定部１６は、操作部１４がユーザの視聴開始要求、チャネル選択要求等を新たに受け付けると、要求されたチャネルを視聴開始要求が受け付けられた曜日と時間帯に視聴していたことを示す履歴が所定の期間内にリスナ推定用データベース１７に所定回数（例えば１回）以上登録されていれば、過去に当該曜日と当該時間帯に当該チャネルを視聴したリスナから視聴開始要求を新たに受け付けたと推定し、推定したリスナに対応するリスナＩＤを出力する。例えば図５に示す設定履歴情報がリスナ推定用データベース１７に登録されている場合、月曜日から金曜日のいずれかの１２時１５分に３チャネルの視聴開始要求が受け付けられると、リスナ推定部１６はリスナＩＤとして「１００」を出力する。リスナ推定部１６は、推定されたリスナについてリスナによって明示的にリスナＩＤが入力されていればそのリスナＩＤを出力でき、入力されていなければ推定されたリスナにリスナＩＤを自動割り当てしてもよい。例えば、月曜日から金曜日の１２時１５分から１２時３０分の３チャネルの視聴履歴については明示的にリスナＩＤが入力されていないため、リスナ推定部１６は月曜日から金曜日の１２時１５分から１２時３０分の３チャネルの視聴についてリスナＩＤ「１００」を割り当てて出力する。また水曜日の２１時から２２時の１チャネルの視聴履歴についても明示的にリスナＩＤが入力されていないため、リスナ推定部１６は水曜日の１チャネルの視聴についてリスナＩＤ「１０１」を出力する。
【００３３】
同一時間帯の同一チャネルについて複数のリスナの視聴要求が登録されている場合、リスナ推定部１６は視聴位置に基づいてリスナを推定する。例えば日曜日の２１時から２２時に「右」の視聴位置で３チャネルについて視聴要求が受け付けられると、リスナ推定部１６は「右」の視聴位置から過去に同一の視聴要求をしたリスナのリスナＩＤ「００３」を出力する。同一の視聴要求を「中央」の視聴位置から受け付けた場合、リスナ推定部１６はリスナＩＤ「００１」を出力する。この推定は、視聴位置がリスナによって決まっているという前提に基づいている。尚、リスナの推定に用いる設定履歴情報として、例えばコンテンツカテゴリ、音場形成条件等の他の情報を用いてもよい。
【００３４】
音場形成条件判定部１２は（図１参照）、判定用データベース１３を備え、操作部１４又はコンテンツカテゴリ取得部１８から出力されるコンテンツカテゴリと解析部１０から出力される推定カテゴリと判定用データベース１３とに基づいて推定される最適な音場形成条件を音場処理部２０に設定する。音場形成条件判定部１２は、視聴開始要求が受け付けられたときと、その後の視聴中の一定時間毎に音場形成条件を設定する。この結果、番組途中でコンテンツの内容が変わったときにでも（例えばクラシック音楽から解説に変わったとき）、視聴中にチャネル変更要求が受け付けられても、コンテンツに最適な音場形成条件が設定されることになる。
【００３５】
初期状態の判定用データベース１３には、例えば図７に示すように、リスナＩＤ、カテゴリ及び音場形成条件が対応付けて登録されている。音場形成条件としては、残響設定及び音像定位設定のほか、帯域毎のゲイン設定、音量設定等を含みうる。初期状態の判定用データベースには、コンテンツのカテゴリ毎に一般的に最適な音場形成条件が登録されており、リスナＩＤに固有の音場形成条件は存在しない。また判定用データベース１３には、図８に示すようにコンテンツカテゴリと推定カテゴリとが対応付けて登録されているカテゴリ対応テーブルが記録されている。カテゴリ対応テーブルには、操作部１４及びコンテンツカテゴリ取得部１８から番組毎にコンテンツカテゴリが出力された場合に、出力されたコンテンツカテゴリに対応する番組にはどのようなカテゴリが含まれる可能性があるかを示すレコードが登録されている。例えば、スポーツ番組には、ゴルフ、野球、テニスといった競技内容のシーンのほか、一般に解説のシーンも含まれる。ＥＰＧや操作部１４から「スポーツ」というコンテンツカテゴリが取得された場合であっても、解説中には「解説」を聞くのに最適な音場形成条件を設定することが望ましい。一方、ＥＰＧや操作部１４から取得できるコンテンツカテゴリを全く無視し、コンテンツの解析結果にのみ基づいて音場形成条件を設定すると、コンテンツの解析精度によっては不適切な音場形成条件が設定されるおそれもある。そこで、ＥＰＧや操作部１４から取得できるコンテンツカテゴリによってコンテンツの推定範囲を絞り込み、絞り込んだ範囲でコンテンツを推定することにより、動的に設定される音場形成条件を最適化することができる。
【００３６】
音場形成条件判定部１２は、リスナの設定履歴に基づいて最適な音場形成条件を学習する。すなわち、音場形成条件判定部１２は、リスナの設定履歴に基づいて判定用データベース１３を更新する。例えば、リスナＩＤが「００１」のリスナが「解説」というコンテンツカテゴリについて明示的に残響設定を「ルーム」に設定すると、音場形成条件判定部１２は図９に示すように、コンテンツカテゴリ「解説」に対応付けられたリスナＩＤ「全員」を「００１以外」に変更し、コンテンツカテゴリ「解説」とリスナＩＤ「００１」と残響設定「ルーム」とからなるレコードを判定用データベース１３に新規登録する。また例えばリスナＩＤが「１００」のリスナがコンテンツカテゴリ「ドラマ」について「右」の視聴位置から高頻度で視聴要求を入力すると、コンテンツカテゴリ「ドラマ」に対応付けられたリスナＩＤ「全員」を「１００以外」に変更し、コンテンツカテゴリ「ドラマ」とリスナＩＤ「１００」と音像定位設定「右」とからなるレコードを判定用データベース１３に新規登録する。音場定位設定が明示的に設定されていない場合であっても、リスナ推定用データベース１７にコンテンツカテゴリのフィールドを設けておき、解析部１０及びコンテンツカテゴリ取得部１８が出力するコンテンツカテゴリをリスナ推定用データベース１７に登録することによって、リスナＩＤと視聴位置とコンテンツカテゴリとから最適な音像定位設定条件を特定できる。
【００３７】
以上説明したように、音場形成条件判定部１２は、コンテンツの特徴量、リスナの設定内容、コンテンツの付属情報のうち、２以上の情報に基づいて音場形成条件を総合的に判定するため、高い精度で最適な音場形成条件を設定することができる。
【００３８】
音場処理部２０は、音場形成条件判定部１２又は操作部１４によって設定される音場形成条件に基づいてオーディオ信号を処理し、特定の音場を形成するオーディオ信号を出力する。具体的には音場処理部２０は、遅延時間の異なるディレイが施された信号を加算することによって残響を形成したり、高周波成分を付加してボーカル音を引き立たせたり、ＬチャネルとＲチャネルに個別にディレイを設定することにより音像を特定位置に定位させる処理を行う。音場処理部２０は、これらの音場形成処理をディジタル信号処理で行ってもよいし、アナログ信号処理で行ってもよい。音場処理部２０は最後にＤＡ変換を施してアナログのオーディオ信号を出力する。
【００３９】
音場処理部２０から出力されるオーディオ信号は増幅器２４で増幅され、スピーカ２８、３０、３２、３４に出力される。オーディオ信号に基づいて音響を放出するスピーカの数は１つであってもよいし、２つであってもよいし、３つ以上であってもよい。
【００４０】
以上説明した本発明の一実施例によると、解析部１０から出力される推定カテゴリ、ＥＰＧから取得されるコンテンツカテゴリ等の付属情報及びリスナの設定履歴を用いて音場形成条件が設定されるため、高い精度で最適な音場形成条件を設定することができる。さらに、解析部１０では、画像データとオーディオ信号を解析してカテゴリを推定し、さらにオーディオ信号については音の大きさと、左右相関と、音の高さと、音の経時変化特性とを総合的に解析するため、高い精度でコンテンツのカテゴリを推定することができる。また、リスナ推定部１６が視聴履歴から特定の視聴パターンを検出し、それぞれの視聴パターンにリスナＩＤを割り当てるため、リスナがリスナＩＤを入力しなくても、音場形成条件判定部１２はリスナ毎に最適な音場形成条件を設定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
【図１】本発明の一実施例に係る機能ブロック図。
【図２】本発明の一実施例に係る機能ブロック図。
【図３】本発明の一実施例に係るデータベースを示す図。
【図４】本発明の一実施例に係るデータベースを示す図。
【図５】本発明の一実施例に係るデータベースを示す図。
【図６】本発明の一実施例に係るリスナ推定方法を説明するための表。
【図７】本発明の一実施例に係るデータベースを示す図。
【図８】本発明の一実施例に係るデータベースを示す図。
【図９】本発明の一実施例に係るデータベースを示す図。
【符号の説明】
【００４２】
１：音場判定装置、１０：解析部、１１：コンテンツ推定用データベース、１２：音場形成条件判定部、１３：判定用データベース、１４：操作部、１６：リスナ推定部、１７：リスナ推定用データベース、１８：コンテンツカテゴリ取得部、２０：音場処理部、
【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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