(57)【要約】【課題】小型スピーカの設計において、設計に要する時間及びコストを削減可能な設計支援装置を提供する。【解決手段】入力装置１０は、小型スピーカについての所望の音響特性データを利用者が入力するための装置である。演算装置２０は、音響特性データに基づいて小型スピーカの設計パラメータを出力するようにコンピュータを機能させるための学習済みモデルを用いて、入力装置１０により入力された音響特性データから設計パラメータを算出する。学習済みモデルは、音響ＦＤＴＤ法を用いたコンピュータシミュレーションによって生成される、各々が設計パラメータと当該設計パラメータを有する小型スピーカの音響特性データとを含む複数の学習用データを用いて、音響特性データから設計パラメータを算出するように学習されたＤＮＮによって構成される。【選択図】図１
2018197965.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
小型スピーカの設計支援装置であって、
前記小型スピーカの音響特性を示す音響特性データを利用者が入力するための入力装置と、
前記音響特性データに基づいて前記小型スピーカの設計パラメータを出力するようにコンピュータを機能させるための学習済みモデルを用いて、前記入力装置により入力された音響特性データから前記設計パラメータを算出するように構成された演算装置とを備え、
前記学習済みモデルは、音響ＦＤＴＤ法を用いたコンピュータシミュレーションによって生成される、各々が前記設計パラメータと当該設計パラメータを有する小型スピーカの前記音響特性データとを含む複数の学習用データを用いて、前記音響特性データから前記設計パラメータを算出するように学習されたディープニューラルネットワークによって構成される、小型スピーカの設計支援装置。
【請求項２】
前記小型スピーカは、音源となる振動板と、前記小型スピーカの筐体の内部に形成される筐体内空間とを含んで構成され、
音響ＦＤＴＤ法を用いた前記コンピュータシミュレーションにおける分割グリッドの大きさは、前記振動板、前記筐体内空間、前記筐体の外部における音響伝搬空間の順に小さい、請求項１に記載の小型スピーカの設計支援装置。
【請求項３】
前記複数の学習用データの各々に含まれる前記設計パラメータは、予め定められた範囲内においてランダムに生成される、請求項１又は請求項２に記載の小型スピーカの設計支援装置。
【請求項４】
前記音響特性データは、所定の解析点における音圧の周波数特性を示すデータを含む、請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の小型スピーカの設計支援装置。
【請求項５】
前記複数の学習用データとして用いられる前記音響特性データには、利用者の要求に従って、音圧の絶対値の周波数特性を示すデータ及び音圧レベルの周波数特性を示すデータのいずれかが選択される、請求項４に記載の小型スピーカの設計支援装置。
【請求項６】
前記音響特性データは、前記解析点における位相の周波数特性を示すデータをさらに含む、請求項４又は請求項５に記載の小型スピーカの設計支援装置。
【請求項７】
前記設計パラメータは、前記小型スピーカに形成される音孔の寸法及び位置並びに気室の寸法を含む、請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の小型スピーカの設計支援装置。
【請求項８】
スピーカの設計支援方法であって、
前記スピーカの音響特性を示す音響特性データに基づいて前記スピーカの設計パラメータを出力するようにコンピュータを機能させるための学習済みモデルを生成するステップと、
前記音響特性データを利用者が入力するステップと、
前記学習済みモデルを用いて、入力された前記音響特性データから前記設計パラメータを算出するステップとを含み、
前記学習済みモデルを生成するステップは、
音響ＦＤＴＤ法を用いたコンピュータシミュレーションによって、各々が前記設計パラメータと当該設計パラメータを有するスピーカの前記音響特性データとを含む複数の学習用データを生成するステップと、
前記複数の学習用データを用いて、前記音響特性データから前記設計パラメータを算出するようにディープニューラルネットワークを学習させることによって、前記学習済みモデルを生成するステップとを含む、スピーカの設計支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、小型スピーカの設計支援装置及びスピーカの設計支援方法に関し、特に、スマートフォン等の小型機器に用いられるスピーカの設計を支援するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、スマートフォンに代表される小型機器の需要が拡大し、それに伴ない、小型機器に内蔵されているスピーカの需要も拡大するとともに当該スピーカの小型化・複雑化が進んでいる。
【０００３】
従来より、スピーカの設計手法としては、いわゆる音響等価回路解析法が知られている。音響等価回路解析法とは、振動板やダンパ等の機械振動系、及びキャビネットやホーン等の音響振動系を等価的な電気回路に置換えて、電気回路の知識を用いて対象の音響機器（スピーカ等）の音響特性を解析する手法である。このような音響等価回路解析法については、たとえば非特許文献１，２に記載されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】山本武夫編著、「スピーカ・システム（上）」、株式会社ラジオ技術社、１９７７年７月１５日、ｐ．３５−４４
【非特許文献２】三井田惇郎著、「音響工学（２１世紀を指向した電子・通信・情報カリキュラムシリーズ）」、昭晃堂、１９８７年３月、ｐ．３２−３９
【非特許文献３】豊田政弘編著、日本音響学会編、「ＦＤＴＤ法で視る音の世界（音響サイエンスシリーズ１４）、コロナ社、２０１５年１２月１６日、ｐ．１−４６
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
スマートフォン等の小型機器に内蔵されて用いられるような小型スピーカにおいては、音源となる振動板が筐体の内部に設けられ、筐体に設けられる音孔の寸法・位置や、振動板と音孔との間に設けられる気室の寸法等が重要な設計パラメータとなる。しかしながら、上述の音響等価回路解析法では、音孔の寸法や位置等を考慮することはできないので、上記解析法は、音孔の寸法や位置等について特段考慮する必要のない大型又は中型のスピーカの設計には有用であるけれども、音孔の寸法や位置等が重要な設計パラメータとなる小型スピーカの設計には適用することができない。このため、小型スピーカの設計については、十分な経験を積んだ技術者によるカット＆トライ設計が行なわれており、設計に要する時間及びコストの削減が課題となっている。
【０００６】
本開示は、かかる課題を解決するためになされたものであり、その目的は、小型スピーカの設計において、設計に要する時間及びコストを削減可能な設計支援装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示の設計支援装置は、小型スピーカの設計支援装置であって、入力装置と、演算装置とを備える。入力装置は、小型スピーカの音響特性を示す音響特性データを利用者が入力するための装置である。演算装置は、音響特性データに基づいて小型スピーカの設計パラメータを出力するようにコンピュータを機能させるための学習済みモデルを用いて、入力装置により入力された音響特性データから設計パラメータを算出するように構成される。ここで、学習済みモデルは、音響ＦＤＴＤ（Finite-Difference  Time-Domain）法を用いたコンピュータシミュレーションによって生成される、各々が設計パラメータと当該設計パラメータを有する小型スピーカの音響特性データとを含む複数の学習用データを用いて、音響特性データから設計パラメータを算出するように学習されたディープニューラルネットワーク（以下「ＤＮＮ（Deep  Neural  Network）」と称する。）によって構成される。
【０００８】
好ましくは、小型スピーカは、音源となる振動板と、小型スピーカの筐体の内部に形成される筐体内空間とを含んで構成される。そして、音響ＦＤＴＤ法を用いたコンピュータシミュレーションにおける分割グリッドの大きさは、振動板、筐体内空間、筐体の外部における音響伝搬空間の順に小さい。
【０００９】
好ましくは、各学習用データに含まれる設計パラメータは、予め定められた範囲内においてランダムに生成される。
【００１０】
好ましくは、音響特性データは、所定の解析点における音圧の周波数特性を示すデータ含む。
【００１１】
好ましくは、複数の学習用データとして用いられる音響特性データには、利用者の要求に従って、音圧の絶対値の周波数特性を示すデータ及び音圧レベルの周波数特性を示すデータのいずれかが選択される。
【００１２】
好ましくは、音響特性データは、上記解析点における位相の周波数特性を示すデータをさらに含む。
【００１３】
好ましくは、設計パラメータは、小型スピーカに形成される音孔の寸法及び位置並びに気室の寸法を含む。
【００１４】
また、本開示の設計支援方法は、スピーカの設計支援方法であって、音響特性データに基づいてスピーカの設計パラメータを出力するようにコンピュータを機能させるための学習済みモデルを生成するステップと、音響特性データを利用者が入力するステップと、学習済みモデルを用いて、入力された音響特性データから設計パラメータを算出するステップとを含む。学習済みモデルを生成するステップは、音響ＦＤＴＤ法を用いたコンピュータシミュレーションによって、各々が設計パラメータと当該設計パラメータを有するスピーカの音響特性データとを含む複数の学習用データを生成するステップと、複数の学習用データを用いて、音響特性データから設計パラメータを算出するようにＤＮＮを学習させることによって、学習済みモデルを生成するステップとを含む。
【発明の効果】
【００１５】
本開示の小型スピーカの設計支援装置においては、小型スピーカの音響特性データに基づいて小型スピーカの設計パラメータを出力するようにコンピュータを機能させるための学習済みモデルを用いて、入力装置により入力された音響特性データから設計パラメータが算出される。学習済みモデルは、音響特性データから設計パラメータを算出するように学習されたＤＮＮによって構成される。これにより、技術者によるカット＆トライ設計に頼ることなく小型スピーカの設計を行なうことができる。
【００１６】
ここで、各々が設計パラメータと当該設計パラメータを有する小型スピーカの音響特性データとを含む、ＤＮＮの学習に用いられる複数の学習用データは、音響ＦＤＴＤ法を用いたコンピュータシミュレーションによって生成される。これにより、複数の学習用データを用意するために実際に様々な音響構造を作成して実測を行なうことなく、ＤＮＮの学習に用いられる多数の学習用データを用意することができる。
【００１７】
このように、本開示の小型スピーカの設計支援装置によれば、技術者によるカット＆トライ設計に頼ることなく、また、ＤＮＮの学習用データを用意するために実際に様々な音響構造を作成して実測を行なう必要もないので、小型スピーカの設計に要する時間及びコストを大幅に削減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本開示の実施の形態に従う小型スピーカの設計支援装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図１に示す設計支援装置を用いて設計する小型スピーカの断面図である。
【図３】図２に示す小型スピーカをｘ方向から視た平面図である。
【図４】図２，図３に示す小型スピーカの設計パラメータ、及び各パラメータのレンジの一例を示した図である。
【図５】図２に示す解析点Ｐ０における音圧（Ｐａ）の周波数特性を示した図である。
【図６】図２に示す解析点Ｐ０における音波の位相の周波数特性を示した図である。
【図７】図１に示す演算装置において用いられる学習済みモデルを生成する学習システムの全体ブロック図である。
【図８】図７に示す学習システムに用いられる学習用データを生成する生成システムの構成図である。
【図９】小型スピーカをｘ方向から視たときの外形図である。
【図１０】小型スピーカをｘ方向から視たときの外形図である。
【図１１】条件設定部によるグリッド設定の考え方の一例を説明する図である。
【図１２】ＤＮＮ学習部により生成される学習済みモデルに用いられるＤＮＮの構成図である。
【図１３】本実施の形態におけるＤＮＮの入出力を示した図である。
【図１４】図１に示す演算装置において用いられる学習済みモデルの生成手順を説明するフローチャートである。
【図１５】図１に示す演算装置において実行される処理の手順を説明するフローチャートである。
【図１６】音圧の絶対値（Ｐａ）の周波数特性を示した図である。
【図１７】音圧レベル（ｄＢ）の周波数特性を示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、本開示の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中同一又は相当部分には同一符号を付してその説明は繰り返さない。
【００２０】
＜設計支援装置の全体構成＞
図１は、本開示の実施の形態に従う小型スピーカの設計支援装置の構成を示すブロック図である。図１を参照して、この設計支援装置１は、スマートフォンに代表される小型機器に内蔵される小型スピーカの設計をコンピュータを用いて行なうものである。設計支援装置１は、入力装置１０と、演算装置２０と、表示装置３０とを備える。
【００２１】
入力装置１０は、小型スピーカの設計者である本設計支援装置１のユーザが、設計対象の小型スピーカの音響特性を示すデータ（音響特性データ）を入力するための装置である。小型スピーカの音響特性は、所定の解析点における音圧や位相の周波数特性等によって表すことができる。この実施の形態では、ユーザは、設計対象の小型スピーカについて、所望の音圧周波数特性及び位相周波数特性を入力装置１０から入力することができる。音響特性データについては、後ほど改めて詳しく説明する。
【００２２】
演算装置２０は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、処理プログラム及び後述の学習済みモデルを記憶するＲＯＭ（Read  Only  Memory）、データを一時的に記憶するＲＡＭ（Random  Access  Memory）等を含んで構成される。学習済みモデルについては、その生成方法を含めて後ほど詳細に説明するが、この学習済みモデルは、音響特性データに基づいて小型スピーカの設計パラメータ（音孔の寸法や位置等）を出力するようにコンピュータ（演算装置２０）を機能させるためのモデルであって、音響特性データと設計パラメータとの因果関係が学習されたＤＮＮによって構成される。演算装置２０は、この学習済みモデルを用いて、入力装置１０から受ける音響特性データから小型スピーカの設計パラメータを算出する。
【００２３】
表示装置３０は、演算装置２０によって算出された小型スピーカの設計パラメータをユーザに表示するための装置である。入力装置１０から所望の音響特性データを入力したユーザは、演算装置２０によって算出された設計パラメータ、或いはそのような設計パラメータを有する小型スピーカの構造を表示装置３０において確認することができる。表示装置３０は、たとえばタッチパネルディスプレイ等によって入力装置１０と一体的に構成されてもよい。
【００２４】
＜設計パラメータ及び音響特性データの説明＞
まず、図１に示した設計支援装置１を用いて設計される小型スピーカの構成及び設計パラメータ、並びにそのような小型スピーカの音響特性を示す音響特性データについて説明する。
【００２５】
図２及び図３は、図１に示した設計支援装置１を用いて設計する小型スピーカの構成図である。図２は、小型スピーカの断面図を示し、図３は、図２に示した小型スピーカをｘ方向から視た平面図である。この図２及び図３に示される小型スピーカの構成は、小型スピーカの設計において重要なパラメータ（音孔の寸法や位置等）に絞って小型スピーカを模式化したものである。
【００２６】
図２及び図３を参照して、設計支援装置１を用いて設計される小型スピーカ２００は、筐体２１０と、振動板２２０と、音孔２３０と、気室２４０とを備える。音響伝搬空間２５０は、音孔２３０を通じて筐体２１０外に出力される音波が伝搬する空間である。なお、境界２６０は、後述の音響ＦＤＴＤ法によるコンピュータシミュレーションにおいて解析対象領域を有限にするために導入される吸収境界であって、たとえば完全吸収層（Perfectly  matched  Layer：ＰＭＬ）である。
【００２７】
振動板２２０は、小型スピーカ２００の音源である。すなわち、振動板２２０が振動することによって音波が発生する。なお、特に図示しないが、振動板２２０の駆動源には、ボイスコイルを用いてもよいし（動電変換方式）、印加電圧に応じて伸縮する圧電素子を用いてもよい（圧電変換方式）。
【００２８】
音孔２３０は、筐体２１０に形成され、振動板２２０で発生した音波は、音孔２３０を通じて筐体２１０外の音響伝搬空間２５０へ出力される。気室２４０は、振動板２２０が設けられる空間と音孔２３０との間に設けられる。この実施の形態では、気室２４０は、一つだけ設けられるものとしているが、ｘ方向に複数の気室を設けてもよい。
【００２９】
ＬＨｘ（図２）は、音孔２３０のｘ方向の長さを示す。また、ＬＨｙ（図２，図３）は、音孔２３０のｙ方向の長さを示し、ＬＨｚ（図３）は、音孔２３０のｚ方向の長さを示す。ＬＣｘ（図２）は、気室２４０のｘ方向の長さを示す。Ｈｙｍｉｎ，Ｈｚｍｉｎは、筐体２１０における音孔２３０の位置を示す。たとえば、Ｈｙｍｉｎ＝０，Ｈｚｍｉｎ＝０であれば、音孔２３０の位置は、図３において筐体２１０の左下隅である。
【００３０】
音響伝搬空間２５０には、解析点Ｐ０が設定される（図２）。解析点Ｐ０は、小型スピーカ２００の音響特性を測定・解析するポイントであり、小型スピーカ２００の音響特性は、解析点Ｐ０における音響特性で代表されるものとし、解析点Ｐ０において所望の音響特性が得られるように小型スピーカ２００の設計が行なわれる。なお、この実施の形態では、解析点Ｐ０は、筐体２１０の端面における音孔２３０の中心からｘ方向にＬ０だけ離れた位置に設定される。
【００３１】
図４は、図２，図３に示した小型スピーカ２００の設計パラメータ、及び各パラメータのレンジの一例を示した図である。図４とともに図２，図３も参照して、この実施の形態では、設計パラメータは、ＬＣｘ，ＬＨｘ，ＬＨｙ，ＬＨｚ，Ｈｙｍｉｎ，Ｈｚｍｉｎ（いずれも１０-3ｍ）である。すなわち、ＬＣｘは気室の寸法を示し、ＬＨｘ，ＬＨｙ，ＬＨｚは音孔２３０の寸法を示し、Ｈｙｍｉｎ，Ｈｚｍｉｎは音孔２３０の位置を示す。なお、以下では、これらの設計パラメータは、設計変数ベクトルＸ＝［ＬＣｘ，ＬＨｘ，ＬＨｙ，ＬＨｚ，Ｈｙｍｉｎ，Ｈｚｍｉｎ］で表されることがある。
【００３２】
各パラメータのレンジは、設計可能な範囲を示す。この実施の形態では、ＬＣｘ，ＬＨｘの各レンジは、０．２〜２．０（１０-3ｍ）であり、ＬＨｙ，ＬＨｚの各レンジは、０．５〜３．０（１０-3ｍ）であり、Ｈｙｍｉｎ，Ｈｚｍｉｎの各レンジは、０．５〜１１．５（１０-3ｍ）である。
【００３３】
なお、小型スピーカにおいては、気室に対する音孔の寸法及び位置が小型スピーカの音響特性に特に大きく影響するため、この実施の形態では、気室２４０の幅（ｙ方向及びｚ方向の長さ）は大きく一定であるとし、気室２４０のｘ方向の幅、並びに音孔２３０の寸法及び位置を設計パラメータとしている。
【００３４】
図５及び図６は、小型スピーカ２００の音響特性データの一例を示した図である。図５は、図２に示した解析点Ｐ０における音圧（Ｐａ）の周波数特性を示し、図６は、解析点Ｐ０における音波の位相（ｒａｄ）の周波数特性を示す。なお、振動板２２０（図２）には、ガウシアンパルスを入力として与えている（後述）。
【００３５】
図５及び図６を参照して、このような音圧の周波数特性のプロフィール（周波数波形）や、位相の周波数特性のプロフィールは、小型スピーカ２００の音響特性を示す音響特性データの一例である。また、音圧がピークをとる周波数（位相が急変する周波数）は、小型スピーカ２００の共振周波数を示し、このような共振周波数も、小型スピーカ２００の音響特性データの一例である。
【００３６】
再び図１を参照して、この設計支援装置１は、図４に示した設計パラメータで示される小型スピーカ２００（図２，図３）の設計に用いられる。この設計支援装置１においては、所望の音響特性データ（図５，図６）がユーザによって入力装置１０から入力され、そのような音響特性データを示す小型スピーカ２００の設計パラメータ（図４）が演算装置２０によって算出される。
【００３７】
上述のように、小型スピーカ２００においては、音孔２３０の寸法・位置（ＬＨｘ，ＬＨｙ，ＬＨｚ，Ｈｙｍｉｎ，Ｈｚｍｉｎ）や、気室２４０の寸法（ＬＣｘ）等が重要な設計パラメータである。しかしながら、上記の特許文献１，２に示される音響等価回路解析法では、音孔の寸法や位置等を考慮することはできないので、この解析法は、音孔の寸法や位置等について特段考慮する必要のない大型又は中型のスピーカの設計には有用であるけれども、音孔２３０の寸法や位置等が重要な設計パラメータとなる小型スピーカ２００の設計には適用できない。
【００３８】
そこで、この実施の形態に従う設計支援装置１では、音響特性データに基づいて小型スピーカ２００の設計パラメータを出力するようにコンピュータ（演算装置２０）を機能させるための学習済みモデルを用いて、入力装置１０により入力される音響特性データから設計パラメータを算出することとしたものである。学習済みモデルは、音響特性データから設計パラメータを算出するように学習されたＤＮＮによって構成される。これにより、技術者によるカット＆トライ設計に頼ることなく小型スピーカ２００の設計を行なうことができる。
【００３９】
ここで、ＤＮＮによる音響特性データと設計パラメータとの因果関係を精度よく学習するには、多数の学習用データを用意する必要がある。各学習用データは、設計パラメータのとり得るレンジ（図４）において適宜設定される設計パラメータと、当該設計パラメータを有する小型スピーカ２００の音響特性データとから成るものである。そして、この実施の形態に従う設計支援装置１では、ＤＮＮの学習に用いられる複数の学習用データが、音響ＦＤＴＤ法を用いたコンピュータシミュレーションによって生成される。これにより、多数の学習用データを用意するために実際に様々な音響構造を作成して実測を行なうことなく、ＤＮＮの学習に用いられる多数の学習用データを用意することができる。
【００４０】
以下、この実施の形態に従う設計支援装置１の演算装置２０において用いられる学習済みモデルについて説明する。
【００４１】
＜学習済みモデルの説明＞
図７は、図１に示した演算装置２０において用いられる学習済みモデルを生成する学習システムの全体ブロック図である。図７を参照して、この学習システム１００は、データベース１２０と、ＤＮＮ学習部１３０と、学習条件設定部１４０とを含む。
【００４２】
データベース１２０は、ＤＮＮ学習部１３０において学習済みモデルを生成するための学習用データ１１０−１，１１０−２，・・・，１１０−Ｎを格納する。学習用データ１１０−１〜１１０−Ｎの各々は、上述の設計パラメータ（設計変数ベクトルＸ）と、その設計パラメータを有する小型スピーカ２００の音響特性データ（音圧周波数特性及び位相周波数特性）との対のデータである。学習用データ１１０−１〜１１０−Ｎは、図４に示した各パラメータのレンジ内で互いに異なる設計パラメータを有する。
【００４３】
ＤＮＮ学習部１３０において精度の高い学習済みモデルを生成するには、設計パラメータのとり得るレンジ内で様々な設計パラメータに対する多数の学習用データ１１０−１〜１１０−Ｎを用意することが重要である。多数の学習用データ１１０−１〜１１０−Ｎを用意するために実際に様々な音響構造を作成して実測を行なうことは、多大な時間とコストを有する。そこで、この実施の形態では、音響ＦＤＴＤ法を用いたコンピュータシミュレーションによって多数の学習用データ１１０−１〜１１０−Ｎが生成される。
【００４４】
図８は、図７に示した学習システム１００に用いられる学習用データを生成する生成システムの構成図である。図８を参照して、この生成システム３００は、設計パラメータ設定部３１０と、音響ＦＤＴＤ演算部３２０と、条件設定部３３０とを含む。
【００４５】
設計パラメータ設定部３１０は、多数の学習用データ１１０−１〜１１０−Ｎを生成するために、図４に示したレンジ内で互いに異なる多数の設計パラメータを生成する。たとえば、設計パラメータ設定部３１０は、数千個レベルの互いに異なる設計パラメータを生成する。
【００４６】
多数の設計パラメータから多数の学習用データを生成するには、多大な負荷と時間がかかり得るところ、この実施の形態では、学習用データを生成する音響ＦＤＴＤ演算部３２０の演算負荷の低減を目的に、設計パラメータの対称性（線対称、点対称）が考慮され、重複する演算を回避している。さらに、設計パラメータ設定部３１０は、多数の学習用データを用いて生成される学習済みモデルの精度を高めるために、多数の設計パラメータをランダムに生成する。
【００４７】
図９，図１０は、図２，図３に示した小型スピーカ２００をｘ方向から視たときの外形図である。なお、図９では、音孔２３０については図示していない。図９を参照して、小型スピーカ２００をｘ方向から視たときの小型スピーカ２００の外形は、正方形であるものとする。この場合、形状の対称性を考慮すると、音孔２３０の位置については、音孔２３０の中心が斜線で示される領域２７０に含まれる設計パラメータを用意すれば十分であり、音孔２３０の中心がその他の領域に含まれる設計パラメータを生成する必要はない。
【００４８】
そこで、設計パラメータ設定部３１０は、小型スピーカ２００の形状の対称性を考慮して、音孔２３０の中心が領域２７０に含まれる設計パラメータについて、多数の設計パラメータを生成する。このように、設計パラメータの対称性を考慮することによって、生成された設計パラメータ毎に音響特性データを算出する音響ＦＤＴＤ演算部３２０の演算負荷及び演算時間を低減することができる。
【００４９】
さらに、図１０を参照して、設計パラメータ設定部３１０は、設計パラメータのとり得るレンジ内で（対称性を考慮して音孔２３０の中心が図９の領域２７０に含まれる範囲で）、ランダムに多数の設計パラメータを生成する。「ランダム」とは、決められた刻み幅で設計パラメータを変化させるのではなく、任意に設計パラメータを変化させるという意味である。ランダムに変化させた設計パラメータに基づく多数の学習用データを用いることによって、ＤＮＮにより学習済みモデルを生成する際に学習が局所解に陥ることを回避して学習済みモデルの精度を高めることができる。
【００５０】
再び図８を参照して、音響ＦＤＴＤ演算部３２０は、ＣＰＵ、ＧＰＵ（Graphics  Processing  Unit）、処理プログラムを記憶するＲＯＭ、データを一時的に記憶するＲＡＭ等を含んで構成される。そして、音響ＦＤＴＤ演算部３２０は、設計パラメータ設定部３１０において生成される多数の設計パラメータを受け、音響ＦＤＴＤ法を用いたコンピュータシミュレーションによって、各設計パラメータに対して小型スピーカ２００が当該設計パラメータを有する場合の音響特性データを算出する。
【００５１】
ＦＤＴＤ法とは、もともと電磁波の伝搬解析に用いられてきた手法であり、電磁波の支配式であるマクスウェル方程式を時間及び空間で差分化し、リープフロッグアルゴリズムを用いて解析空間の電磁界を時間的に更新することで、出力点の時間応答を得る手法である。音響ＦＤＴＤ法は、このＦＤＴＤ法を音波の伝搬解析に適用したものであり、音圧と粒子速度とを用いて波動伝搬の計算が行なわれる。この音響ＦＤＴＤ法は、音孔及び気室の形状や位置関係を考慮した音響特性解析を行なうことが可能である。以下、音響ＦＤＴＤ法の概略を説明する（詳細は上記の特許文献３を参照）。
【００５２】
音響ＦＤＴＤ法では、スタガードグリッドと呼ばれる、音圧及び粒子速度の参照点が空間的・時間的に互い違いに配置された構造格子を用いて、解析空間における音圧及び粒子速度が空間的・時間的に離散化される。そして、リープフロッグアルゴリズムを用いて、空間的・時間的に離散化された音圧及び粒子速度が交互に計算される。
【００５３】
音響ＦＤＴＤ法では、解析空間における空気粒子（格子状の微小体積）の運動及び変形は、以下に示される方程式によって支配される。
【００５４】
【数１】
2018197965.tif 000003
【００５５】
式（１）〜（３）は、それぞれ空気粒子のｘ，ｙ，ｚ方向の運動方程式であり、式（４）は、音圧に関する連続方程式である。ρは空気密度を示し、ｕ，ｖ，ｗはそれぞれｘ，ｙ，ｚ方向の粒子速度を示す。また、ｐは音圧を示し、κは体積弾性率を示す。上記の式（１）〜（４）は、纏めて「支配方程式」と称される。
【００５６】
上記の支配方程式を解くことによって解析空間内の音圧及び粒子速度を求めることができるが、これをコンピュータ上で実現するために、音響ＦＤＴＤ法では、上記の支配方程式を空間及び時間について離散化する。具体的には、音圧に関して、ｘ，ｙ，ｚ方向の空間離散化幅をそれぞれΔｘ，Δｙ，Δｚとし、時間離散化幅をΔｔとした場合、粒子速度に関して、空間についてはΔｘ／２，Δｙ／２，Δｚ／２、時間についてはΔｔ／２だけ音圧の参照点からずらして離散化する。
【００５７】
このような離散化に伴ない上記の支配方程式を差分近似すると、式（１）〜（４）の支配方程式はそれぞれ次式のように変形される。
【００５８】
【数２】
2018197965.tif 000004
【００５９】
ｉ，ｊ，ｋは、解析空間においてそれぞれｘ，ｙ，ｚ方向に関して何番目の音圧参照点を示す空間ステップである。ｎは、時間に関して何番目の参照点であるかを示す時間ステップである。たとえば、ｕn+1（ｉ＋１／２，ｊ，ｋ）は、空間ステップがｉ＋１／２，ｊ，ｋで時間ステップがｎ＋１であるときのｘ方向の粒子速度の値を示し、ｐn+1/2（ｉ，ｊ，ｋ）は、空間ステップがｉ，ｊ，ｋで時間ステップがｎ＋１／２であるときの音圧の値を示す。
【００６０】
式（５）〜（７）で示される粒子速度と、式（８）で示される音圧とを解析空間（全空間ステップ）について交互に計算することによって、次々と新しい時間ステップにおける状態を算出することができる（リープフロッグアルゴリズム）。
【００６１】
図８を参照して、条件設定部３３０は、音響ＦＤＴＤ演算部３２０における音響ＦＤＴＤ法を用いたコンピュータシミュレーションの演算条件を設定する。具体的には、条件設定部３３０は、支配方程式で用いられる音圧ｐや体積弾性率κ、空間離散化幅Δｘ，Δｙ，Δｚ、時間離散化幅Δｔ、音源である振動板２２０（図２）への入力、時間ステップ数、その他音速等の各種定数を音響ＦＤＴＤ演算部３２０に設定する。なお、筐体２１０（図２）については、剛体によって構成され、音波は全反射するものとして設定される。
【００６２】
なお、振動板２２０への入力について、この実施の形態では、下式にて表されるガウシアンパルスを振動板２２０に与えるものとし、ガウシアンパルスによって振動板２２０を励振させたときの音響特性データが音響ＦＤＴＤ演算部３２０により算出される。
【００６３】
ｇ（ｔ）＝Ａ・ｅｘｐ［−｛（ｎΔｔ−Ｔ）／０．２９Ｔ｝2］  …（９）
Ｔ＝０．６４６／ｆｃ  …（１０）
上記において、Ａは最大振幅値であり、ｆｃはガウシアンパルスの振幅の周波数スペクトルが３ｄＢ低下する周波数である。
【００６４】
音響ＦＤＴＤ演算部３２０は、条件設定部３３０により設定される演算条件に従って、設計パラメータ設定部３１０から受ける、ランダムに生成された多数の設計パラメータの各々に対して、音響ＦＤＴＤ法を用いたコンピュータシミュレーションにより解析空間（図２，図３に示した小型スピーカ２００の境界２６０内の空間）における音圧及び粒子速度を逐次算出する。そして、音響ＦＤＴＤ演算部３２０は、各設計パラメータに対して、図２に示した解析点Ｐ０における音圧の時間応答データを取得し、その時間応答データに対して高速フーリエ変換（ＦＦＴ）処理等を行なうことによって音響特性データ（解析点Ｐ０における音圧周波数特性及び位相周波数特性のデータ）を算出する。
【００６５】
このようにして算出された音響特性データは、その音響特性データに対応する設計パラメータと対をなして学習用データを構成し、設計パラメータ設定部３１０により生成される多数の設計パラメータに対応する多数の学習用データ１１０−１〜１１０−Ｎがデータベース１２０（図７）に格納される。
【００６６】
なお、条件設定部３３０によって設定される空間離散化幅Δｘ，Δｙ，Δｚ（以下、この空間離散化幅を有する格子を「グリッド」と称する。）については、解析空間（図２，図３に示した小型スピーカ２００の境界２６０内の空間）において、領域に応じてグリッドの大きさ（粗さ）を適宜変えるのが好ましい。
【００６７】
図１１は、条件設定部３３０によるグリッド設定の考え方の一例を説明する図である。この図１１は、小型スピーカ２００の断面図であり、図２の断面図に模式的なグリッドを重ね合わせたものである。
【００６８】
図１１を参照して、条件設定部３３０は、音源である振動板２２０の近傍の領域４１０、筐体２１０において領域４１０を除く領域４２０、及び筐体２１０外の領域４３０（音響伝搬空間２５０）で、グリッドの大きさ（粗さ）を変えて設定する。具体的には、振動板２２０を含む領域４１０におけるグリッドの大きさが相対的に小さく、筐体２１０外の領域４３０（音響伝搬空間２５０）におけるグリッドの大きさが相対的に大きくなるように、グリッドが設定される。
【００６９】
このように、解析空間においてグリッドの大きさを一律にするのではなく、領域に応じてグリッドの大きさを適宜変えることにより、音響ＦＤＴＤ法によるコンピュータシミュレーションの精度を高めることができるとともに、計算時間を短縮することができる。
【００７０】
なお、図１１に示したような３段階のグリッド分割は一例であって、グリッドの分割方法は、図１１に示されるものに限定されるものではない。また、図１１に示した例は、３段階のグリッド間の相対的な大きさの違いを説明するために模式的に示したものであって、各グリッドの絶対的な大きさを示すものではない。
【００７１】
再び図７を参照して、ＤＮＮ学習部１３０は、ＣＰＵ、処理プログラムを記憶するＲＯＭ、データを一時的に記憶するＲＡＭ等を含んで構成される。そして、ＤＮＮ学習部１３０は、データベース１２０に格納された多数の学習用データ１１０−１〜１１０−Ｎを用いてＤＮＮの学習を行ない、音響特性データから小型スピーカ２００の設計パラメータを算出するようにコンピュータ（図１の演算装置２０）を機能させるための学習済みモデルを生成する。すなわち、この学習済みモデルは、実際には、データベース１２０に格納された学習用データ１１０−１〜１１０−Ｎを用いて音響特性データと設計パラメータとの因果関係が学習されたＤＮＮそのものである。
【００７２】
図１２は、ＤＮＮ学習部１３０により生成される学習済みモデルに用いられるＤＮＮの構成図である。図１２を参照して、ＤＮＮは、入力層と、出力層と、複数の中間層とを含んで構成される。ＤＮＮは、複数の中間層を備えることによって、従来のニューラルネットワーク（ＮＮ）に比べて高い汎化性能を有し、小型スピーカ２００のような複雑な形状（設計パラメータ）を有するモデルには特に有用である。
【００７３】
入力層に入力されたデータは、第１の中間層との結合部分において重み付けされて第１の中間層に入力される。第１の中間層の各ユニット（ニューロン）には、活性化関数が設けられており、各ユニットの活性化関数の出力は、次の第２の中間層（図示せず）との結合部分において重み付けされて第２の中間層に入力される。このようなデータの伝播が複数の中間層において順次行なわれ、最終的に出力層にデータが出力される。
【００７４】
出力層の出力データは、教師データと比較される。そして、出力層の出力データと教師データとの誤差に基づいて入力層までの勾配が算出され、算出された勾配を用いて各ユニット間の重み付け（パラメータ）が更新される（誤差逆伝播法）。このような処理を多数の学習用データで行なうことにより、入出力間の因果関係がモデル化される（学習済みモデルの生成）。
【００７５】
図１３は、本実施の形態におけるＤＮＮの入出力を示した図である。図１３を参照して、ＤＮＮの入力層には、データベース１２０（図７）から受ける学習用データの音響特性データが入力される。この実施の形態では、音響特性データとして、音圧の絶対値（Ｐａ）の周波数特性のプロフィールと、位相の周波数特性のプロフィールとが用いられる。一例として、音圧及び位相の周波数特性の各々のプロフィールを所定の周波数幅Δｆで刻んで離散化し、ＤＮＮの入力層に与えられる。
【００７６】
出力層には、設計パラメータに対応するデータが出力される。すなわち、出力層のユニット数は、設計変数ベクトルＸ＝［ＬＣｘ，ＬＨｘ，ＬＨｙ，ＬＨｚ，Ｈｙｍｉｎ，Ｈｚｍｉｎ］の変数の数と同じである（この実施の形態では６個）。そして、出力層の出力データは、入力層に入力された学習用データの音響特性データと対をなす設計パラメータ（教師データ）と比較され、その比較誤差に基づいて各ユニット間の重み付け（パラメータ）が更新される。ＤＮＮ学習部１３０は、データベース１２０（図７）に格納される多数の学習用データに対して上記の処理を行なうことにより、学習済みモデルを生成する。
【００７７】
再び図７を参照して、学習条件設定部１４０は、ＤＮＮ学習部１３０において学習済みモデルを生成する際の学習条件を設定する。たとえば、学習条件設定部１４０は、ＤＮＮの中間層の数（この実施の形態では４層で構成）、並びに入力層、各中間層、及び出力層の各々のユニット数（ニューロン数）を設定する。また、たとえば、学習条件設定部１４０は、各学習用データによる学習を終了する条件を設定する。具体的には、学習用データによるＤＮＮの過学習を防ぐために、学習用データとは別のテストデータ（設計パラメータ及び音響特性データ）が準備される。そして、各学習用データによる学習において、学習が行なわれる毎にＤＮＮの入力層にテストデータ（音響特性データ）を与え、出力層の出力データとテストデータ（設計パラメータ）との誤差（テスト誤差）の最小値が所定回数連続して更新されなければ当該学習用データの学習が終了するように（早期終了）、各学習用データによる学習を終了する条件として上記の所定回数が設定される。
【００７８】
図１４は、図１に示した演算装置２０において用いられる学習済みモデルの生成手順を説明するフローチャートである。図１４とともに図７，図８を参照して、最初に、ステップＳ１０からＳ４０までの処理において、多数の学習用データ１１０−１〜１１０−Ｎが生成される。すなわち、生成システム３００において、設計パラメータ設定部３１０により、学習用データを生成するための設計パラメータが設定される（ステップＳ１０）。なお、設計パラメータ設定部３１０は、図９で説明したように設計パラメータの対称性を考慮し、かつ、図１０で説明したようにランダムに、設計パラメータを設定する。
【００７９】
次いで、音響ＦＤＴＤ演算部３２０において、上述の音響ＦＤＴＤ法を用いたコンピュータシミュレーションにより、ステップＳ１０において設定された設計パラメータに対応する音響特性データが算出される（ステップＳ２０）。そして、ステップＳ１０において設定された設計パラメータと、当該設計パラメータに基づきステップＳ２０において算出された音響特性データとを対とする学習用データが、学習システム１００のデータベース１２０に格納される（ステップＳ３０）。
【００８０】
次いで、音響ＦＤＴＤ演算部３２０において、データベース１２０に格納した学習用データの数が所定数Ｎ以上であるか否かが判定される（ステップＳ４０）。なお、この所定数Ｎは、たとえば数千レベルの値である。ステップＳ４０において学習用データ数が所定数Ｎよりも少ないと判定されると（ステップＳ４０においてＮＯ）、ステップＳ１０へ処理が戻され、設計パラメータの対称性を考慮し、かつ、ランダムに、次の設計パラメータが設定される。
【００８１】
ステップＳ４０において学習用データ数が所定数Ｎ以上であると判定されると（ステップＳ４０においてＹＥＳ）、続いて、ステップＳ５０からＳ７０までの処理において、学習済みモデルが生成される。すなわち、学習システム１００において、学習条件設定部１４０により、ＤＮＮ学習部１３０におけるＤＮＮの学習条件が設定される（ステップＳ５０）。上述のように、学習条件は、たとえば、ＤＮＮの構成（層数やユニット数（ニューロンの数）等）や、各学習用データによる学習を終了する条件等が設定される。
【００８２】
次いで、ＤＮＮ学習部１３０において、データベース１２０に格納された多数の学習用データ１１０−１〜１１０−Ｎを用いて、音響特性データと設計パラメータとの間の因果関係がＤＮＮにより学習される（ステップＳ６０）。具体的には、ＤＮＮの入力層に学習用データの音響特性データが与えられ、当該音響特性データと対をなす学習用データの設計パラメータを教師データとして、多数の学習用データ１１０−１〜１１０−Ｎを用いてＤＮＮの学習が行なわれる。
【００８３】
そして、学習用データ１１０−１〜１１０−ＮによるＤＮＮの学習が終了すると、ＤＮＮ学習部１３０から学習済みモデル（実際には、ＤＮＮの構造と、各ユニット間の重み付けを示すパラメータ）が出力される（ステップＳ７０）。
【００８４】
図１５は、図１に示した演算装置２０において実行される処理の手順を説明するフローチャートである。図１５を参照して、演算装置２０は、ユーザにより入力装置１０から入力された音響特性データ（図５及び図６に示されるような音圧（Ｐａ）及び位相の各周波数特性のプロフィール）を入力装置１０から取得する（ステップＳ１１０）。なお、この音響特性データは、学習システム１００のデータベース１２０に格納される学習用データの音響特性データではなく、小型スピーカの設計をこれから行なうユーザが入力装置１０から入力した所望の音響特性データである。
【００８５】
次いで、演算装置２０は、ステップＳ１０において取得された音響特性データを、図１４に示した手順に従って予め生成された学習済みモデル（学習後ＤＮＮ）に入力し、学習済みモデルを用いて設計パラメータ（図２，図３に示したＬＣｘ，ＬＨｘ，ＬＨｙ，ＬＨｚ，Ｈｙｍｉｎ，Ｈｚｍｉｎ）を算出する（ステップＳ１２０）。
【００８６】
そして、演算装置２０は、算出された設計パラメータであるＬＣｘ，ＬＨｘ，ＬＨｙ，ＬＨｚ，Ｈｙｍｉｎ，Ｈｚｍｉｎを表示装置３０へ出力する（ステップＳ１３０）。なお、表示装置３０においては、演算装置２０から受ける設計パラメータの数値をそのまま表示してもよいし、そのような設計パラメータを有する小型スピーカ２００の構造を図示してもよい。
【００８７】
以上のように、この実施の形態においては、小型スピーカの音響特性データに基づいて小型スピーカの設計パラメータを出力するようにコンピュータ（演算装置２０）を機能させるための学習済みモデルを用いて、入力装置１０により入力された所望の音響特性データから設計パラメータが算出される。学習済みモデルは、音響特性データから設計パラメータを算出するように学習されたＤＮＮによって構成される。これにより、技術者によるカット＆トライ設計に頼ることなく小型スピーカの設計を行なうことができる。
【００８８】
そして、各々が設計パラメータと当該設計パラメータを有する小型スピーカの音響特性データとを含む、ＤＮＮの学習に用いられる複数の学習用データ１１０−１〜１１０−Ｎは、音響ＦＤＴＤ法を用いたコンピュータシミュレーションによって生成される。これにより、複数の学習用データを用意するために実際に様々な音響構造を作成して実測を行なうことなく、ＤＮＮの学習に用いられる多数の学習用データ１１０−１〜１１０−Ｎを用意することができる。
【００８９】
このように、本開示の小型スピーカの設計支援装置１によれば、技術者によるカット＆トライ設計に頼ることなく、また、ＤＮＮの学習用データを用意するために実際に様々な音響構造を作成して実測を行なう必要もないので、小型スピーカの設計に要する時間及びコストを大幅に削減することができる。
【００９０】
また、この実施の形態においては、音響ＦＤＴＤ法を用いたコンピュータシミュレーションにおけるグリッドの大きさ（粗さ）を領域によって適宜変えている。具体的には、音源である振動板２２０の近傍の領域におけるグリッドを小さく、筐体外の音響伝搬空間２５０におけるグリッドを大きくしている（図１１）。これにより、グリッドの大きさが一律である場合に比べて、音響ＦＤＴＤ法の精度を高めることができるとともに、計算時間を短縮することができる。
【００９１】
また、この実施の形態によれば、設計対象（小型スピーカ２００）の形状の対称性を考慮して解析空間を限定することによって、設計パラメータ毎に音響特性データを算出する音響ＦＤＴＤ演算部３２０の演算負荷及び演算時間を低減することができる。
【００９２】
さらに、この実施の形態によれば、ランダムに変化させた設計パラメータに基づく多数の学習用データを用いてＤＮＮの学習が行なわれるので、ＤＮＮにより学習済みモデルを生成する際に学習が局所解に陥ることを回避して学習済みモデルの精度を高めることができる。
【００９３】
なお、学習済みモデルの生成に用いられる学習用データ１１０−１〜１１０−Ｎについて、上記の実施の形態においては、ＤＮＮ学習部１３０による学習時にＤＮＮの入力層に与えられる音響特性データのうちの音圧周波数特性は、図１６に示されるような音圧の絶対値（Ｐａ）の周波数特性のプロフィールとしたが、音圧の絶対値（Ｐａ）の周波数特性のプロフィールに代えて、図１７に示されるような音圧レベル（ｄＢ）の周波数特性のプロフィールをＤＮＮの入力層に与えてもよい。音圧レベル（ｄＢ）の周波数特性のプロフィールは、音圧の絶対値（Ｐａ）の周波数特性のプロフィールよりも、共振周波数ｆｒ以外の周波数における特徴がよく表れており、周波数特性のプロフィールを重視する設計を行なう場合には、学習済みモデルの精度を高めることができる。
【００９４】
また、学習済みモデルの生成の際に、音圧の絶対値（Ｐａ）の周波数特性のプロフィールをＤＮＮの入力層に与えて学習するか、それとも音圧レベル（ｄＢ）の周波数特性のプロフィールをＤＮＮの入力層に与えて学習するかを、ユーザが選択可能としてもよい。たとえば、再び図７を参照して、ユーザの選択結果を示す情報を学習条件設定部１４０からＤＮＮ学習部１３０に設定するようにし、音圧レベル（ｄＢ）の周波数特性のプロフィールを用いて学習することがユーザにより選択された場合には、データベース１２０から受ける音圧の絶対値（Ｐａ）の周波数特性データをデシベル（ｄＢ）に換算してＤＮＮの入力層に与えればよい。
【００９５】
なお、音圧レベル（ｄＢ）の周波数特性のプロフィールをＤＮＮの入力層に与えて学習済みモデルが生成された場合には、設計支援装置１の演算装置２０において学習済みモデルに与える所望の音響特性データのうちの音圧周波数特性についても、音圧レベル（ｄＢ）の周波数特性のプロフィールとする必要がある。
【００９６】
また、上記の実施の形態においては、音響特性データは、音圧の周波数特性を示すデータと、位相の周波数特性を示すデータとによって構成されるものとしたが、音圧の周波数特性を示すデータのみとしてもよい。なお、上述の実施の形態のように、音圧の周波数特性だけでなく位相の周波数特性を併用することによって、ＤＮＮの学習精度、及び学習済みモデルを用いた小型スピーカの設計精度の向上が期待できる。
【００９７】
今回開示された実施の形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本開示の範囲は、上記した実施の形態の説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【００９８】
１  設計支援装置、１０  入力装置、２０  演算装置、３０  表示装置、１００  学習システム、１１０−１，１１０−２，・・・，１１０−Ｎ  学習用データ、１２０  データベース、１３０  ＤＮＮ学習部、１４０  学習条件設定部、２００  小型スピーカ、２１０  筐体、２２０  振動板、２３０  音孔、２４０  気室、２５０  音響伝搬空間、２６０  境界、２７０，４１０〜４３０  領域、３００  生成システム、３１０  設計パラメータ設定部、３２０  音響ＦＤＴＤ演算部、３３０  条件設定部。
【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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【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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