(57)【要約】【課題】動力源の周囲の音を、人の好みに応じた音質に制御する。【解決手段】基本周波数算出部１０は、エンジン３を駆動するパルス信号の基本周波数を算出する。信号生成部１１は、基本周波数の倍数次の周波数のうちの特定次数の周波数の正弦波信号を生成する。音声入力部１２は、エンジン３の周囲の音を入力する。好み判定部１４は、エンジン３を操作する操作者の操作情報に基づいて、深層学習により得られたルールに従って、操作者の音の好みを判定する。適応フィルタ部１３は、正弦波信号である参照信号と、音声入力部１２で入力された音声信号である誤差信号と、好み判定部１４で設定された収束係数とを入力し、ＬＭＳアルゴリズムに従ってフィルタ係数を調整し、エンジン３の周囲の音がエンジン３を操作する者の好みの音となる出力信号を出力する。音声出力部１５は、適応フィルタ部１３の出力信号に対応する音声を出力する。【選択図】図１
2019039989.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
動力源を駆動するパルス信号の基本周波数を算出する基本周波数算出部と、
前記基本周波数の倍数次の周波数のうちの特定次数の周波数の正弦波信号を生成する信号生成部と、
前記動力源の周囲の音を入力する音声入力部と、
前記動力源を操作する操作者の操作情報に基づいて、深層学習により得られたルールに従って、前記操作者の音の好みを判定する好み判定部と、
前記正弦波信号である参照信号と、前記音声入力部で入力された音声信号である誤差信号と、前記好み判定部で設定された収束係数とを入力し、ＬＭＳアルゴリズムに従ってフィルタ係数を調整し、前記動力源の周囲の音が前記動力源を操作する者の好みの音となる出力信号を出力する適応フィルタ部と、
前記適応フィルタ部の出力信号に対応する音声を出力する音声出力部と、
を備える音質制御システム。
【請求項２】
前記好み判定部は、
前記操作者の操作情報を用いた教師なし学習によって機械学習を行うことにより、前記操作者の音の好みを判定する、
請求項１に記載の音質制御システム。
【請求項３】
前記好み判定部は、
自己組織化マップにより教師なし学習を行う、
請求項２に記載の音質制御システム。
【請求項４】
前記好み判定部は、
前記操作者の操作情報を用いた教師あり学習によって機械学習を行うことにより、前記操作者の音の好みを判定する、
請求項１に記載の音質制御システム。
【請求項５】
前記好み判定部は、
ニューラルネットワークにより教師あり学習を行う、
請求項４に記載の音質制御システム。
【請求項６】
前記動力源は、自動車両であり、
前記操作者の操作情報は、前記自動車両の走行パターンを含む、
請求項１から５のいずれか一項に記載の音質制御システム。
【請求項７】
前記信号生成部は、１次の周波数の信号と２次の周波数の信号とを生成し、
前記適応フィルタ部は、
前記１次の周波数の信号を参照信号として入力するとともに前記音声入力部で入力された音声信号である誤差信号を入力し、ＬＭＳアルゴリズムに従ってフィルタ係数を調整し、前記動力源の周囲の音が前記動力源を操作する者の好みの音となる出力信号を出力する第１の適応フィルタと、
前記２次の周波数の信号を参照信号として入力するとともに前記音声入力部で入力された音声信号である誤差信号を入力し、ＬＭＳアルゴリズムに従ってフィルタ係数を調整し、前記動力源の周囲の音が前記動力源を操作する者の好みの音となる出力信号を出力する第２の適応フィルタと、
を備える、
請求項１から６のいずれか一項に記載の音質制御システム。
【請求項８】
前記第１の適応フィルタと前記第２の適応フィルタとは、並行して動作可能な別々のプロセッサ又はプログラマブルロジック回路に実装されている、
請求項７に記載の音質制御システム。
【請求項９】
前記動力源はエンジンであり、
前記パルス信号は、前記エンジンの点火のタイミングを示す点火パルス信号である、
請求項１から８のいずれか一項に記載の音質制御システム。
【請求項１０】
請求項１から９のいずれか一項に記載の音質制御システムと、
動力源で発生する動力により動作する本体装置と、
を備える動力機械。
【請求項１１】
深層学習により、動力源を操作する操作者の操作情報から前記操作者の音の好みを学習する学習工程と、
前記動力源の操作中に、学習の結果に基づいて、前記操作者の操作情報から前記操作者の音の好みを判定し、前記動力源の操作を駆動するパルス信号の基本周波数の倍数次の周波数のうちの特定次数の周波数の正弦波信号である参照信号と、前記動力源の周囲の音の音声信号である誤差信号と、前記判定された音の好みにより設定された収束係数とを入力し、入力された信号に基づいて適応フィルタ係数を調整し、前記動力源の周囲の音を前記動力源を操作する者の好みの音に制御する音質制御工程と、
を含む音質制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音質制御システム、音質制御方法及び動力機械に関する。
【背景技術】
【０００２】
動力源から発生する音の騒音対策の１つとして能動騒音制御（Active Noise Control, ANC）がある。ＡＮＣは、制御対象音に対して同振幅、逆位相の制御音を干渉させることにより、消音を行う技術である。ＡＮＣは、低域騒音に対して有効であり、設置場所として大きなスペースを必要としない。このため、ＡＮＣは、自動車内の車内騒音やエンジンのこもり音の低減などによく用いられている。
【０００３】
ＡＮＣを適用した音質制御システムとして、例えば、特許文献１には、動力源から発生する音に含まれる基本周波数の正弦波信号及びその倍数次の周波数の正弦波信号を参照信号とし、周囲の音を誤差信号とする適応フィルタに入力し、動力源で発生する騒音を制御する音質制御システムが開示されている。この適応フィルタは、ＨＦｘＬＭＳ（Harmonic Filtered-xLeast Mean Square）アルゴリズムに従って動作する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１４−１５３５７１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述した適応フィルタは、いずれも、エンジン音を低減するためのシステムであった。しかしながら、自動車やバイクに乗る人の中には、エンジン音を愛好する人もおり、どのような音が心地よいと感じるかは人それぞれである。
【０００６】
本発明は、上記実情に鑑みてなされたものであり、動力源の周囲の音を、人の好みに応じた音質に制御することができる音質制御システム、音質制御方法及び動力機械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】
【０００７】
上記目的を達成するために、本発明の第１の観点に係る音質制御システムは、
動力源を駆動するパルス信号の基本周波数を算出する基本周波数算出部と、
前記基本周波数の倍数次の周波数のうちの特定次数の周波数の正弦波信号を生成する信号生成部と、
前記動力源の周囲の音を入力する音声入力部と、
前記動力源を操作する操作者の操作情報に基づいて、深層学習により得られたルールに従って、前記操作者の音の好みを判定する好み判定部と、
前記正弦波信号である参照信号と、前記音声入力部で入力された音声信号である誤差信号と、前記好み判定部で設定された収束係数とを入力し、ＬＭＳアルゴリズムに従ってフィルタ係数を調整し、前記動力源の周囲の音が前記動力源を操作する者の好みの音となる出力信号を出力する適応フィルタ部と、
前記適応フィルタ部の出力信号に対応する音声を出力する音声出力部と、
を備える。
【０００８】
この場合、前記好み判定部は、
前記操作者の操作情報を用いた教師なし学習によって機械学習を行うことにより、前記操作者の音の好みを判定する、
こととしてもよい。
【０００９】
前記好み判定部は、
自己組織化マップにより教師なし学習を行う、
こととしてもよい。
【００１０】
前記好み判定部は、
前記操作者の操作情報を用いた教師あり学習によって機械学習を行うことにより、前記操作者の音の好みを判定する、
こととしてもよい。
【００１１】
前記好み判定部は、
ニューラルネットワークにより教師あり学習を行う、
こととしてもよい。
【００１２】
前記動力源は、自動車両であり、
前記操作者の操作情報は、前記自動車両の走行パターンを含む、
こととしてもよい。
【００１３】
前記信号生成部は、１次の周波数の信号と２次の周波数の信号とを生成し、
前記適応フィルタ部は、
前記１次の周波数の信号を参照信号として入力するとともに前記音声入力部で入力された音声信号である誤差信号を入力し、ＬＭＳアルゴリズムに従ってフィルタ係数を調整し、前記動力源の周囲の音が前記動力源を操作する者の好みの音となる出力信号を出力する第１の適応フィルタと、
前記２次の周波数の信号を参照信号として入力するとともに前記音声入力部で入力された音声信号である誤差信号を入力し、ＬＭＳアルゴリズムに従ってフィルタ係数を調整し、前記動力源の周囲の音が前記動力源を操作する者の好みの音となる出力信号を出力する第２の適応フィルタと、
を備える、
こととしてもよい。
【００１４】
前記第１の適応フィルタと前記第２の適応フィルタとは、並行して動作可能な別々のプロセッサ又はプログラマブルロジック回路に実装されている、
こととしてもよい。
【００１５】
前記動力源はエンジンであり、
前記パルス信号は、前記エンジンの点火のタイミングを示す点火パルス信号である、
こととしてもよい。
【００１６】
また、本発明の第２の観点に係る動力機械は、
本発明の第１の観点に係る音質制御システムと、
動力源で発生する動力により動作する本体装置と、
を備える。
【００１７】
また、本発明の第３の観点に係る音質制御方法は、
深層学習により、動力源を操作する操作者の操作情報から前記操作者の音の好みを学習する学習工程と、
前記動力源の操作中に、学習の結果に基づいて、前記操作者の操作情報から前記操作者の音の好みを判定し、前記動力源の操作を駆動するパルス信号の基本周波数の倍数次の周波数のうちの特定次数の周波数の正弦波信号である参照信号と、前記動力源の周囲の音の音声信号である誤差信号と、前記判定された音の好みにより設定された収束係数とを入力し、入力された信号に基づいて適応フィルタ係数を調整し、前記動力源の周囲の音を前記動力源を操作する者の好みの音に制御する音質制御工程と、
を含む。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、適応フィルタ部が、ＬＭＳアルゴリズムに従ってフィルタ係数を調整し、動力源の周囲の音が操作者の好みとなる出力信号を出力することができるので、動力源の周囲の音を、人の好みに応じた音質に制御することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の実施の形態１に係る音質制御システムの構成を示すブロック図である。
【図２】点火パルス信号の一例を示すグラフである。
【図３】ＬＭＳアルゴリズムに従って動作する適応フィルタ部を中心とする制御系のエンジン音の制御ブロック図である。
【図４】走行パターンの一例を示すグラフである。
【図５】音質制御方法の動作を示すフローチャートである。
【図６】本発明の実施の形態２に係る音質制御システムの制御系の構成を示す制御ブロック図である。
【図７】本発明の実施の形態３に係る音質制御システムの好み判定部における自己組織化マップの一例を示す図である。
【図８】本発明の実施の形態４に係る音質制御システムの好み判定部におけるニューラルネットワークの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。
【００２１】
実施の形態１．
まず、本発明の実施の形態１について説明する。
【００２２】
本実施の形態に係る音質制御システム１は、車両本体（本体装置）２に取り付けられている。音質制御システム１と車両本体２とで動力機械１００が構成されている。車両本体２は、エンジン３と駆動部４とを備え、駆動部４はエンジン３の点火のタイミングを示す点火パルス信号を出力する。音質制御システム１は、エンジン３から発生する騒音（エンジン音）を制御するのに用いられる。
【００２３】
音質制御システム１は、車両本体２を操作する者の音質の好みを判定する好み判定部１４を備えていることを特徴とする。このような対応を実現するための音質制御システム１の詳細な構成について説明する。
【００２４】
図１に示すように、音質制御システム１は、基本周波数算出部１０と、信号生成部１１と、音声入力部１２と、適応フィルタ部１３と、好み判定部１４と、音声出力部１５と、を備える。
【００２５】
基本周波数算出部１０は、動力源を駆動するパルス信号の基本周波数を算出する。本実施の形態では、動力源はエンジン３である。パルス信号は、エンジン３の点火のタイミングを示す点火パルス信号である。図２には、点火パルス信号の一例が示されている。図中の矢印は、パルス周期を示している。エンジン３が直列４気筒４サイクルエンジンである場合、パルス周期は、以下の数式で表される。
パルス周期＝（エンジン回転数［ｒｐｍ］／時間［ｓ］）−１
直列４気筒４サイクルエンジンは、クランクシャフトが２回転する間に、吸入、圧縮、爆発（点火）、排気を順に行う。４気筒であれば、２回転で１回爆発する。
【００２６】
図１に戻り、信号生成部１１は、基本周波数算出部１０で算出された基本周波数ｆｂの特定次数の周波数の正弦波信号を生成する。なお、本実施の形態では、特定の周波数で変動する信号を、１次の正弦波信号と定義する。その信号は余弦波状のものも含む。また、倍数次の周波数は、例えば１．５次の周波数であってもよい。この正弦波信号はデジタル信号である。このデジタル信号のサンプリング番号をｎ（ｎは自然数）とする。本実施の形態では、信号生成部１１は、基本周波数ｆｂの正弦波信号ｘ（ｎ）を生成する。
【００２７】
音声入力部１２は、動力源（エンジン３）を含む周囲の音を入力する。音声入力部１２としては、例えば小型のマイクロフォンが用いられる。本実施の形態では、音声入力部１２で入力されたデジタル音声信号が、音質制御システム１における誤差信号ｅ（ｎ）となる。
【００２８】
適応フィルタ部１３は、信号処理を行うコンピュータ又はプログラマブルロジック回路等に実装されたデジタルフィルタである。コンピュータは、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＤＳＰ（Digital Sound Processor）等のプロセッサを中心として構成される。プロセッサが、メモリに格納されたＬＭＳアルゴリズムの処理プログラムを実行するか、プログラマブルロジック回路が動作することによって適応フィルタ部１３の処理が実行される。
【００２９】
好み判定部１４は、動力源（エンジン３）を操作する操作者の操作情報に基づいて、深層学習により得られたルールに従って、操作者の音の好みを判定する。操作者の操作情報は、動力機械１００の回転パターンを含んでいる。好み判定部１４の判定結果は、適応フィルタ部１３に出力される。適応フィルタ部１３は、周囲の音の音質が判定された操作者の好みとなるように、適応フィルタ部１３における音質制御を行う。
【００３０】
音声出力部１５は、適応フィルタ部１３の出力信号に対応する音声を出力する。音声出力部１５としては、例えばスピーカが用いられる。このスピーカは、例えば、車両本体２のエンジン３の上部であってシートの前側において吸気口からエンジン３に空気を送る配管の近傍に設置される。しかしながら、スピーカの設置場所は、これには限られず、オーディオ用スピーカの共用をはじめ、騒音の因果性を満たす位置が望ましい。
【００３１】
次に、騒音を制御する制御系について、適応フィルタ部１３を中心に説明する。適応フィルタ部１３では、図３に示すような制御ブロックが構築されている。
【００３２】
適応フィルタ部１３には、ＦＩＲ（Finite Impulse Response）型のデジタルフィルタ、すなわちＦＩＲフィルタ２０が設けられている。ＦＩＲフィルタ２０は、入力信号ｘ（ｎ）を入力し出力信号ｙ（ｎ）を出力する。さらに、適応フィルタ部１３には、濾波フィルタ２１、増幅器２２，２３、加算器２４及びＬＭＳアルゴリズム部２５が設けられている。濾波フィルタ２１は、入力信号ｘ（ｎ）を濾波して、参照信号ｒ（ｎ）を出力する。
【００３３】
増幅器２２は、誤差信号ｅ（ｎ）を増幅し、増幅器２３は、好み判定部１４が設定した収束係数（適応フィルタ係数）ｋｃで入力信号ｘ（ｎ）を増幅する。それぞれ増幅された信号は加算器２４で加算され、ＬＭＳアルゴリズム部２５に入力される。ＬＭＳアルゴリズム部２５は入力信号ｘ（ｎ）に基づく参照信号ｒ（ｎ）と、適応フィルタ係数ｋｃで増幅された入力信号ｘ（ｎ）と、誤差信号ｅ（ｎ）とに基づいて、制御対象となる周囲の音が操作者の好みとなるように、ＬＭＳアルゴリズムを用いて、ＦＩＲフィルタ２０のフィルタ係数を調整する。
【００３４】
ＬＭＳアルゴリズム部２５には、誤差信号ｅ（ｎ）の成分に加え、入力信号ｘ（ｎ）の成分が増幅器２３を経て入力されている。したがって、実際には増幅器２３の出力が、ＬＭＳアルゴリズム部２５のＦＩＲフィルタ２０のフィルタ係数の調整に影響を与え、結果的にエンジン３の周囲の音に影響を与えるようになる。
【００３５】
ＦＩＲフィルタ２０の適応フィルタの係数ベクトルをｈ（ｋ，ｎ）（ｋ＝０，・・・，Ｎｈ−１）と表すと、入力信号ｘ（ｎ）に対応する出力信号ｙ（ｎ）は、以下のように表される。
【数１】
2019039989.tif 000003
適応フィルタ部１３の出力信号ｙ（ｎ）に、音声出力部１５と、音声入力部１２との間の伝達特性を経て制御点に到達した信号をｚ（ｎ）とする。適応フィルタ部１３は、この信号ｚ（ｎ）により、エンジン３の音、すなわち制御対象信号ｄ（ｎ）を制御することになる。このとき適応フィルタ部１３の出力信号ｙ（ｎ）からｚ（ｎ）までの伝達特性がＮｃ次のＦＩＲフィルタ２０で表現できるとすると、以下の関係が成り立つ。
【数２】
2019039989.tif 000004
このとき、観測される誤差信号ｅ（ｎ）は、次式のように表される。
【数３】
2019039989.tif 000005
この誤差信号は、出力信号ｙ（ｎ）に誤差経路特性ｃ（ｎ）が畳込まれた項を含む形となる。誤差経路特性を示す濾波フィルタ２１を、
【数４】
2019039989.tif 000006
と表すと、入力信号ｘ（ｎ）にこの特性を畳込んで行った参照信号ｒ（ｎ）は、以下のように与えられる。
【数５】
2019039989.tif 000007
上述のような関係を示したものが図３に示す制御ブロックであり、この制御ブロックでは、入力信号ｘ（ｎ）をフィルタ（濾波）することで得られた濾波参照信号ｒ（ｎ）により適応化されたＬＭＳアルゴリズムという意味で、このアルゴリズムは、ｆｉｌｔｅｒｅｄ−ｘＬＭＳアルゴリズムと呼ばれている。
【００３６】
ｆｉｌｔｅｒｅｄ−ｘＬＭＳアルゴリズムの適応フィルタの係数ベクトルは、参照信号ｒ（ｎ）を用いて、次式のように定式化できる。
【数６】
2019039989.tif 000008
ここで、μは、ステップサイズパラメータであり、ｋｃは収束係数である。
【００３７】
ｆｉｌｔｅｒｅｄ−ｘＬＭＳアルゴリズムの具体的な処理過程は、以下のように整理できる。
（１）適応フィルタの係数ベクトルｈ（ｋ,０）の初期化
（２）参照信号ベクトルｘ（ｎ）の初期化
（３）ステップサイズパラメータμの設定
（４）収束係数ｋｃの設定
（５）誤差経路特性ｃ（ｎ）の設定
（６）以下の（ａ）から（ｅ）の繰り返し
（ａ）誤差信号ｅ（ｎ）を観測する。
（ｂ）入力信号ｘ（ｎ）を入力する。
（ｃ）式（５）により、濾波参照信号ｒ（ｎ）を求める。
（ｄ）式（１）により、出力信号ｙ（ｎ）を出力する。
（ｅ）式（６）により、適応フィルタの係数ベクトルｈ（ｋ，ｎ）を更新する。
【００３８】
好み判定部１４は、操作者の操作情報を入力し、収束係数ｋｃの値を出力する。ｋｃは０．０〜２．０の値をとる。操作情報には、例えば、自動車両としての動力機械１００の走行パターン（図４参照）がある。動力機械１００の走行パターンとその操作者が好むエンジン音との間には相関関係がある。例えば、加速が急な操作者は大きなエンジン音を好む傾向があり、ゆっくり加速する操作者は、音が静かであることを好む傾向がある。好み判定部１４は、このように動力機械１００の走行パターンに応じて操作者の音の好みを判定し、好みに応じた収束係数ｋｃを適応フィルタ部１３の増幅器２３に設定する。
【００３９】
好み判定部１４は、この相関関係を利用して、動力機械１００の走行パターンから操作者の好みの音を判定して、判定結果に応じた収束係数ｋｃの値を出力する。ｋｃの値は、適応フィルタ部１３に設定される。これにより、適応フィルタ部１３は、エンジン３の周囲の音が操作者の好みとなるように制御される。
【００４０】
次に、本実施の形態に係る音質制御方法の流れについて説明する。
【００４１】
図５に示すように、まず、好み判定部１４は、機械学習（深層学習）により、エンジン３を操作する操作者の操作情報から操作者の音の好みを判定する機械学習を行う（ステップＳ１；学習工程）。機械学習には、学習システムに応じて、教師なしデータを用いた教師なし学習か、教師有りデータを用いた教師有り学習が行われる。
【００４２】
続いて、適応フィルタ部１３及び好み判定部１４は、エンジン３の操作中の音質制御を行う（ステップＳ２；音質制御工程）。具体的には、好み判定部１４は、機械学習の結果に基づいて、操作者の操作情報から操作者の音の好みを判定する。そして、適応フィルタ部１３は、エンジン３の操作を駆動するパルス信号の基本周波数ｆｂの倍数次の周波数のうちの１次周波数の正弦波信号ｘ（ｎ）を入力信号として入力するとともにエンジン３の周囲の音の音声信号である誤差信号ｅ（ｎ）を入力し、入力された信号に基づいて収束係数ｋを調整し、エンジン３の周囲の音がエンジン３を操作する者の好みの音となるように制御を行う。
【００４３】
以上詳細に説明したように、上記実施の形態によれば、適応フィルタ部１３が、ＬＭＳアルゴリズムに従って適応フィルタの係数ベクトルｈ（ｋ,ｎ）を調整し、エンジン３の周囲の音が操作者の好みとなる出力信号を出力することができるので、エンジン３の周囲の音を、操作者の好みに応じた音質に制御することができる。
【００４４】
実施の形態２
次に、本発明の実施の形態２について説明する。
【００４５】
本実施の形態では、図６に示すように、信号生成部１１は、１次の周波数の信号ｘ１（ｎ）と２次の周波数の信号ｘ２（ｎ）とを生成する。また、適応フィルタ部１３として、第１の適応フィルタとしての適応フィルタ部１３Ａと、第２の適応フィルタとしての適応フィルタ部１３Ｂと、を備える。
【００４６】
適応フィルタ部１３Ａは、基本周波数ｆｂの１次の周波数の信号ｘ１（ｎ）を参照信号として入力するとともに音声入力部１２で入力された音声信号である誤差信号ｅ（ｎ）を入力する。適応フィルタ部１３Ａは、ＬＭＳアルゴリズムに従ってフィルタ係数を調整し、エンジン３の周囲の音がエンジン３を操作する者の好みの音となる出力信号ｙ１（ｎ）を出力する。
【００４７】
適応フィルタ部１３Ｂは、基本周波数ｆｂの２次の周波数の信号を参照信号ｘ２（ｎ）として入力するとともに音声入力部１２で入力された音声信号である誤差信号ｅ（ｎ）を入力する。適応フィルタ部１３Ｂは、ＬＭＳアルゴリズムに従ってフィルタ係数を調整し、エンジン３の周囲の音がエンジン３を操作する者の好みの音となる出力信号ｙ２（ｎ）を出力する。
【００４８】
適応フィルタ部１３Ａの出力信号ｙ１（ｎ）と適応フィルタ部１３Ｂの出力信号ｙ２（ｎ）は、加算器３０で加算され（ｙ（ｎ））、音声出力部１５に入力される。音声出力部１５は、適応フィルタ部１３Ａ，１３Ｂの出力信号の和に応じた音声を出力する。
【００４９】
好み判定部１４は、操作者の操作情報を用いた教師なし学習によって機械学習を行うことにより、操作者の音の好みを判定する。本実施の形態では、走行パターンに応じて、適応フィルタ部１３Ａ，１３Ｂのそれぞれに対して、「制御なし」、「増幅」、「減衰」のいずれかの指令を出力する。「制御なし」の指令が入力されると適応フィルタ部１３Ａ、１３Ｂは動作を停止する。また、「増幅」の指令が入力されると、適応フィルタ部１３Ａ，１３Ｂは、増幅器２２の収束係数ｋｃに０以外の数値を設定して動作させる。増幅の大きさは、例えば２０ｄＢ程度となる。また、「減衰」の指令が入力されると、適応フィルタ部１３Ａ，１３Ｂは、増幅器２２の収束係数ｋｃに０を設定して動作させる。減衰の大きさは、例えば２０ｄＢ程度となる。
【００５０】
なお、上記実施の形態１と同様に、適応フィルタ部１３Ａ，１３Ｂに対して、収束係数ｋｃの値を出力するようにしてもよい。
【００５１】
本実施の形態によれば、エンジン３の基本周波数ｆｂについて１次周波数と２次周波数とで個別に音質制御を行うことができる。実験結果によれば、２次の周波数帯域の音が、自動車両、例えばバイクの運転手の好みに強い影響を与えることが明らかとなっている。
【００５２】
実施の形態３．
次に、本発明の実施の形態３について説明する。本実施の形態では、好み判定部１４は、操作者の操作情報を用いた教師なし学習によって機械学習を行うことにより、操作者の音の好みを判定する。好み判定部１４は、自己組織化（ＳＯＭ）マップにより教師なし学習を行う。
【００５３】
ＳＯＭマップは、ニューラルネットワークの一種であり、与えられた入力情報の類似度を、マップ上での距離で表現するモデルである。ＳＯＭマップを用いれば、様々な高次元データを予備知識なし（教師なし）にクラスタリングできる。これが自己組織化といわれる所以である。
【００５４】
ＳＯＭマップは、図７に示すように、規則的に配置された複数のユニット（ノード）４０から構成されている。本実施の形態ではユニット４０を三角形の２次元格子状に並べたものが示されている。本実施の形態では、各ユニット４０は、それぞれが、操作情報（走行パターン）に対応している。初期状態において、各ノードの走行パターンに関わらず、ランダムに配列されており、隣合うノードの走行パターンが互いに近似するようにユニット４０が配列されているわけではない。
【００５５】
ＳＯＭマップには、操作情報（走行パターン）が入力ベクトルとして与えられると、入力データをそれらの類似度に応じて自動的に分類する。具体的には、ＳＯＭマップに走行パターンが与えられるとその走行パターンに最も近い走行パターンを有するユニット４０が勝者のユニット４０となる。図７のＮｏ１〜Ｎｏ１２は、勝者のユニット４０の一例である。
【００５６】
このとき、ＳＯＭマップ上で勝者のユニット４０の近くに位置するユニット４０ほど，入力された走行パターンに対して強く学習する権利を獲得し，その強さに応じて参照ベクトルを入力ベクトルへと近づけるように学習する。このとき、学習の強さは勝者のユニット４０が一番強く、ＳＯＭマップ上での位置が、勝者のユニット４０から離れていくほど弱くなる。
【００５７】
このようなユニット４０における走行パターンの更新を複数の走行パターンに対して繰り返していくと，ベクトル空間での走行パターン同士の関係性が保存されたＳＯＭマップを得ることができる。図７に示すＳＯＭマップがそのようなマップである。なお、図７において、ＳＯＭマップの背景色は、隣合うユニット４０における走行パターン（入力ベクトル）のノルム（ベクトル空間上の距離）を示す。
【００５８】
このＳＯＭマップ上で、走行パターンを示す各ユニット４０は、その出力についてグループ分けされている。ここで、隣り合うユニット４０であっても、上述のノルムが閾値よりも大きい場合には、同じグループに含めないようにする。
【００５９】
本実施の形態では、好み判定部１４は、各ユニット４０を、「制御なし」、「増幅」、「減衰」等のグループに分類する。「制御なし」は、ＬＭＳアルゴリズムによるエンジン音の制御を行わないことを示している。
【００６０】
なお、上記実施の形態１と同様に、適応フィルタ部１３Ａ，１３Ｂに対して、収束係数ｋｃの値を出力するように、ＳＯＭマップの各ユニットをグループ分けするようにしてもよい。この場合、収束係数ｋcはユニットごとに決定しても、グループ毎に決定しても良い。
【００６１】
実施の形態４．
次に、本発明の実施の形態４について説明する。
【００６２】
本実施の形態では、好み判定部１４は、操作者の操作情報を用いた教師有り学習によって機械学習を行うことにより、操作者の音の好みを判定する。好み判定部１４は、ニューラルネットワークにより好み判別を行う。このニューラルネットワークは、教師有り学習を行う。ニューラルネットワークの構成は、図８に示すようになり、次式で示される。
【００６３】
【数７】
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ここで、ｘｉは、走行パターンのデータであり、ｗｉ，ｊ，ｗｊは重み、ｂｊ、ｃは、バイアス、ｚｊは、中間出力、ｚは出力である。
【００６４】
このニューラルネットワークは、走行パターンのデータｘｉを入力し、適応フィルタ部１３Ａ，１３Ｂへの指令ｚを出力する。この指令は、適応フィルタ部１３の「制御なし」、「増幅」、「減衰」のいずれかとなる。この３つの指令は、ｚ（ｎ）で数値化される。
【００６５】
ニューラルネットワークは、教師有りデータを用いた機械学習により、最適化される。Ｎ個の標本を含む教師有りデータＤは、次式のように、入力信号ｘと出力信号ｙのペアが想定される。
Ｄ＝｛（ｘ（１），…，ｘ（Ｎ），ｚ）｝
ここで、ｎ＝１、２、…Ｎとする。
【００６６】
なお、教師有りデータＤは、複数の操作者により実測走行パターンと、その操作者の好み（制御なし、増幅、減衰）の音のアンケート結果とを組み合わせることにより生成することができる。生成された教師有りデータＤに基づいて、ニューラルネットワークにおいて学習が行われ、上記式の係数ｗｉが決定される。
【００６７】
なお、上記実施の形態１と同様に、適応フィルタ部１３Ａ，１３Ｂに対して、収束係数ｋｃの値を出力するように、ＳＯＭマップの各ユニットをグループ分けするようにしてもよい。
【００６８】
なお、上記操作者の操作情報は、上記実施の形態では、操作情報を走行パターンとしたが、本発明はこれには限られない。例えば、アクセル開度，音楽テンポ，オーディオ音量等を好み判定部１４に入力する操作情報として用いてもよい。
【００６９】
また、上記各実施の形態では、機械学習（深層学習）を行うことにより、操作者の音の好みを判定したが、本発明はこれには限られない。単に、操作者の操作情報を条件として分岐し、操作者の音の好みに沿った音質制御を行う条件分岐アルゴリズムによって、操作者の音の好みを判定するようにしてもよい。
【００７０】
上記各実施の形態では、エンジン３を直列４気筒４サイクルエンジンとしたが、エンジン３がこれには限られないことは勿論である。
【００７１】
また、上記各実施の形態では、基本周波数を算出するために点火パルス信号を用いたが、本発明はこれには限られない。カム軸の回転位置を検出するカムポジションセンサ信号やクランク軸の回転角を検出するクランクアングルセンサ信号等のエンジンの回転状態を判別することができる他のパルス信号を、単独で、あるいは組み合わせて基本周波数算出に用いることも可能である。
【００７２】
なお、上記各実施の形態では、音質制御システム１は、車両本体２のエンジン３の騒音を制御するのに用いられたが、本発明はこれには限られない。例えば、自動車の他、各乗り物のエンジンの騒音の制御に用いてもよい。この場合、動力源はエンジンには限られず、モータ等であってもよい。また、本発明が適用されるのは乗り物には限られず、動力源を有する工作機械等の各種動力機械にも適用することができる。例えば、本発明を、エンジンやモータなどの回転機構を有する動力機械に適用することができる。
【００７３】
また、適応フィルタ部１３Ａ，１３Ｂは、並行して動作可能な別々のプロセッサ又はプログラマブルロジック回路に実装されるようにしてもよい。このようにすれば、プロセッサ又はプログラマブルロジック回路の負荷を増大させることなく、適応フィルタ部１３の処理能力を高めることができる。
【００７４】
なお、ＬＭＳアルゴリズムは、ｆｉｌｔｅｒｅｄ−ｘＬＭＳアルゴリズムでなくてもよく、他のＬＭＳアルゴリズムが用いられるようにしてもよい。
【００７５】
その他、適応フィルタ部１３（コンピュータ）のハードウエア構成やソフトウエア構成は一例であり、任意に変更および修正が可能である。
【００７６】
コンピュータの処理を行う中心となる部分は、専用のシステムによらず、通常のコンピュータシステムを用いて実現可能である。例えば、前記の動作を実行するためのコンピュータプログラムを、コンピュータが読み取り可能な記録媒体（フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ等）に格納して配布し、当該コンピュータプログラムをコンピュータにインストールすることにより、前記の処理を実行するコンピュータを構成してもよい。また、インターネット等の通信ネットワーク上のサーバ装置が有する記憶装置に当該コンピュータプログラムを格納しておき、通常のコンピュータシステムがダウンロード等することでコンピュータを構成してもよい。
【００７７】
コンピュータの機能を、ＯＳ（オペレーティングシステム）とアプリケーションプログラムの分担、またはＯＳとアプリケーションプログラムとの協働により実現する場合などには、アプリケーションプログラム部分のみを記録媒体や記憶装置に格納してもよい。
【００７８】
搬送波にコンピュータプログラムを重畳し、通信ネットワークを介して配信することも可能である。たとえば、通信ネットワーク上の掲示板（BBS, Bulletin Board System）にコンピュータプログラムを掲示し、ネットワークを介してコンピュータプログラムを配信してもよい。そして、このコンピュータプログラムを起動し、ＯＳの制御下で、他のアプリケーションプログラムと同様に実行することにより、前記の処理を実行できるように構成してもよい。
【００７９】
この発明は、この発明の広義の精神と範囲を逸脱することなく、様々な実施の形態及び変形が可能とされるものである。また、上述した実施の形態は、この発明を説明するためのものであり、この発明の範囲を限定するものではない。すなわち、この発明の範囲は、実施の形態ではなく、特許請求の範囲によって示される。そして、特許請求の範囲内及びそれと同等の発明の意義の範囲内で施される様々な変形が、この発明の範囲内とみなされる。
【産業上の利用可能性】
【００８０】
本発明は、動力源から発生する騒音を制御するのに適用することができる。
【符号の説明】
【００８１】
１  音質制御システム、２  車両本体（本体装置）、３  エンジン、４  駆動部、１０  基本周波数算出部、１１  信号生成部、１２  音声入力部、１３  適応フィルタ部、１３Ａ，１３Ｂ  適応フィルタ部、１４  好み判定部、１５  音声出力部、２０  ＦＩＲフィルタ、２１  濾波フィルタ、２２，２３  増幅器、２４  加算器、２５  ＬＭＳ  アルゴリズム部、３０  加算器、４０  ユニット（ノード）、１００  動力機械
【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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