(57)【要約】【課題】短い遅延時間で入力音信号に含まれる騒音成分を低減した出力音信号を生成する。【解決手段】信号処理装置（１０Ａ）は、特定のスペクトルを有する対象成分以外の成分である非対象成分とし、入力音信号に含まれる非対象成分の少なくとも一部を低減した出力音信号を生成する。信号処理装置（１０Ａ）は、入力音信号の時間波形を基本周波数およびその整数倍の周波数の成分に分解することによって得られる複数の周波数ビンのうち、当該周波数ビンのパワー成分の時間区間ごとの変化量と基本周波数との積が１００ｄＢＶ／ｓ以上であり、１０００Ｈｚ以上の周波数を有する周波数ビンを対象周波数ビンとし、記対象周波数ビンに対応する成分を前記対象成分とする。【選択図】図１
2019032367.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
特定のスペクトルを有する対象成分以外の成分を非対象成分とし、入力音信号に含まれる前記非対象成分の少なくとも一部を低減した出力音信号を生成する信号処理装置であって、
前記入力音信号の時間波形を基本周波数およびその整数倍の周波数の成分に分解することによって得られる複数の周波数ビンのうち、当該周波数ビンのパワー成分の時間区間ごとの変化量と前記基本周波数との積が１００ｄＢＶ／ｓ以上であり、１０００Ｈｚ以上の周波数を有する周波数ビンを対象周波数ビンとし、
前記対象周波数ビンに対応する成分を前記対象成分とする信号処理装置。
【請求項２】
前記基本周波数のＭ倍からＭ＋ｍ倍（Ｍおよびｍは、１以上の自然数）までの周波数を有する前記複数の周波数ビンの集合であって、前記集合に含まれる全ての周波数ビンが前記対象周波数ビンである集合を対象集合とし、
前記時間波形の分解によって少なくとも１つの前記対象集合が得られる場合に、前記対象集合に対応する成分を前記対象成分とする請求項１に記載の信号処理装置。
【請求項３】
前記入力音信号に含まれる前記対象成分が抽出された音信号を前記出力音信号として生成する請求項１または２に記載の信号処理装置。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか１項に記載の信号処理装置と、
前記信号処理装置に入力音信号を入力する入力装置と、
前記信号処理装置が生成した出力音信号を音として出力する出力装置とを備える音響制御システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
以下の開示は、入力音信号に応じて出力音信号を生成する信号処理装置などに関する。
【背景技術】
【０００２】
入力音信号に含まれる騒音成分を低減した出力音信号を生成する信号処理装置が知られている。
【０００３】
例えば、特許文献１には、入力音声からのノイズ成分を除去するノイズ削減装置が開示されている。特許文献１に開示されたノイズ削減装置は、ノイズスペクトルを推定するノイズ推定部と、ノイズスペクトルを入力スペクトルから減じて且つ減じすぎた周波数のスペクトルを補償するスペクトル補償部と、補償後のスペクトルを安定化処理し且つ複素スペクトルの位相を調整するように構成することにより、音声区間内でも音声区間外でもノイズスペクトル推定を行うスペクトル安定化部とを備えている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平１０−１４９１９８号公報（１９９８年６月２日公開）
【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、特許文献１に開示された技術では、２種類のノイズスペクトルデータを比較することによってノイズを推定しているため、システムが複雑となる。そのため、音が入力されてから出力されるまでの時間（遅延時間）が長くなってしまうという問題があった。
【０００６】
本開示の一態様は、短い遅延時間で入力音信号に含まれる非対象成分を低減した出力音信号を生成することができる信号処理装置を実現することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記の課題を解決するために、本開示の一態様に係る信号処理装置は、特定のスペクトルを有する対象成分以外の成分を非対象成分とし、入力音信号に含まれる前記非対象成分の少なくとも一部を低減した出力音信号を生成する信号処理装置であって、前記入力音信号の時間波形を基本周波数およびその整数倍の周波数の成分に分解することによって得られる複数の周波数ビンのうち、当該周波数ビンのパワー成分の時間区間ごとの変化量と前記基本周波数との積が１００ｄＢＶ／ｓ以上であり、１０００Ｈｚ以上の周波数を有する周波数ビンを対象周波数ビンとし、前記対象周波数ビンに対応する成分を前記対象成分とする。
【発明の効果】
【０００８】
本開示の一態様によれば、短い遅延時間で入力音信号に含まれる非対象成分を低減した出力音信号を生成することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】実施形態１に係る音響制御システムの構成を示すブロック図である。
【図２】上記音響制御システムが備える信号処理装置のフーリエ変換処理部の具体的な処理を説明するためのものであり、（ａ）は変換器から出力された入力音信号の時間波形の一例を示すグラフであり、（ｂ）はフーリエ変換処理部によって高速フーリエ変換された入力音信号のスペクトルデータを示すグラフであり、（ｃ）はある時間区間における入力音信号のスペクトルデータを示すグラフである。
【図３】（ａ）は、時間区間ｔ１における周波数ビンのパワー成分を示すグラフであり、（ｂ）は、時間区間ｔ２における周波数ビンのパワー成分を示すグラフであり、（ｃ）は、時間区間ｔ１における周波数ビンのパワー成分と、時間区間ｔ２における周波数ビンのパワー成分との変化量を示すグラフである。
【図４】周波数ビンが非対象周波数ビンであるかどうかの非対象成分特定部の判定の一例を示す図である。
【図５】上記音響制御システムの処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図６】音の周波数を変化させたときに等しいラウドネスになる音圧レベルを測定し、等高線として結んだ結果を示すグラフである。
【図７】（ａ）は、交通騒音の周波数スペクトルを示すグラフであり、（ｂ）は、列車騒音の周波数スペクトルを示すグラフである。
【図８】（ａ）は、ウグイスの鳴き声の周波数スペクトルを示すグラフであり、（ｂ）はコオロギの鳴き声の周波数スペクトルを示すグラフである。
【図９】交通騒音とウグイスの鳴き声の混合音源の入力音信号の時間変化を示すグラフである。
【図１０】図９に示すグラフの０秒〜３秒における、入力音信号から得られた周波数成分が有するパワー成分の時間区間ごとの変化量と基本周波数との積の時間変化を示すグラフである。
【図１１】入力音信号に対する上記信号処理装置の処理前後のスペクトル解析結果を示すグラフである。
【図１２】入力音信号に対して上記信号処理装置が処理した出力音信号の時間変化を示すグラフである。
【図１３】列車騒音とコオロギの鳴き声の混合音源の入力音信号の時間変化を示すグラフである。
【図１４】図１３に示すグラフの０秒〜３秒における、入力音信号から得られた周波数成分が有するパワー成分の時間区間ごとの変化量と基本周波数との積の時間変化を示すグラフである。
【図１５】入力音信号に対する上記信号処理装置の処理前後のスペクトル解析結果を示すグラフである。
【図１６】入力音信号に対して上記信号処理装置が処理した出力音信号の時間変化を示すグラフである。
【図１７】実施形態２に係る音響制御システムの構成を示すブロック図である。
【図１８】（ａ）は、ウグイスの鳴き声の音圧の時間変化を示すグラフであり、（ｂ）は、ウグイスの鳴き声のスペクトルデータおよび上記音響制御システムが備える対象成分抽出部による周波数抽出領域の関係を示すグラフである。
【図１９】上記音響制御システムの処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図２０】実施形態３に係る音響制御システムを特定の条件で適用した様子を示す概略図である。
【図２１】交通騒音とウグイスの鳴き声との混合音を外部音としたときの、窓を開けた状態において屋内で聞こえる音のスペクトルデータ、窓を閉じた状態において屋内で聞こえる音のスペクトルデータ、および窓を閉じかつ上記音響制御システムを適用した状態において屋内で聞こえる音のスペクトルデータを示すグラフである。
【図２２】列車騒音とコオロギの鳴き声との混合音を外部音としたときの、窓を開けた状態において屋内で聞こえる音のスペクトルデータ、窓を閉じた状態において屋内で聞こえる音のスペクトルデータ、および窓を閉じかつ上記音響制御システムを適用した状態において屋内で聞こえる音のスペクトルデータを示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
〔実施形態１〕
以下、本開示の実施形態１における音響制御システム１Ａおよび信号処理装置１０について詳細に説明する。
【００１１】
（音響制御システム１Ａの概要）
音響制御システム１Ａは、入力された音から当該音に含まれる騒音の一部を低減させた音を出力するためのシステムである。
【００１２】
図１は、音響制御システム１Ａの構成を示すブロック図である。図１に示すように、音響制御システム１Ａは、マイク２と、変換器３と、信号処理装置１０Ａと、アンプ４と、スピーカ５（出力装置）とを備えている。
【００１３】
マイク２は、音を取得するための部材である。
【００１４】
変換器３は、マイク２により取得したアナログ値である音（以降では、入力音と称する）を電気信号（以降では、入力音信号と称する）に変換（デジタル変換）するための変換器である。変換器３は、入力音信号を信号処理装置１０Ａ（より詳細には、フーリエ変換処理部１１）に出力する。変換器３は、信号処理装置１０Ａに入力音信号を入力する入力装置として機能する。
【００１５】
信号処理装置１０Ａは、変換器３から出力された入力音信号を取得し、当該入力音信号に特定のスペクトルを有する自然音成分（対象成分）以外の成分である騒音成分（非対象成分）が含まれる場合において、当該入力音信号に含まれる騒音成分（非対象成分）を低減させた音信号（以降では、出力音信号と称する）を生成する。信号処理装置１０Ａは、生成した出力音信号をアンプ４に出力する。信号処理装置１０Ａの詳細については後述する。
【００１６】
アンプ４は、信号処理装置１０Ａ（より詳細には、逆フーリエ変換処理部１５）から出力された出力音信号を増幅させ、スピーカ５に出力する。
【００１７】
スピーカ５は、アンプ４から出力された出力音信号を音として出力する。
【００１８】
（信号処理装置１０Ａ）
図１に示すように、信号処理装置１０Ａは、フーリエ変換処理部１１と、パワー成分解析部１２と、非対象成分特定部１３と、非対象成分減算部１４と、逆フーリエ変換処理部１５とを備えている。
【００１９】
フーリエ変換処理部１１は、高速フーリエ変換（ＦＦＴ、Fast Fourier Transform）により、変換器３から出力された入力音信号の最小単位時間Ｔごとの時間波形（時間情報）を、周波数成分情報（周波数スペクトル情報）に変換する。なお、最小単位時間Ｔは、入力音信号のサンプリング周波数、および後述する高速フーリエ変換において必要となるサンプリングの個数に応じて適宜設定される。なお、最小単位時間Ｔが短いと当該範囲の周波数成分情報の精度が低くなる。一方で、最小単位時間Ｔが長いと当該範囲の周波数成分情報の精度が高くなるが、処理時間が長くなる。そのため、実用上、最小単位時間Ｔは、１０ミリ秒から２００ミリ秒であることが好ましい。
【００２０】
図２は、フーリエ変換処理部１１の具体的な処理を説明するためのものであり、（ａ）は変換器３から出力された入力音信号の時間波形の一例を示すグラフであり、（ｂ）はフーリエ変換処理部１１によって高速フーリエ変換された入力音信号のスペクトルデータを示すグラフであり、（ｃ）はある時間区間ｔにおける入力音信号のスペクトルデータを示すグラフである。
【００２１】
変換器３によるデジタル変換処理により、例えば、図２の（ａ）のグラフに示される入力音信号が得られる。図２の（ａ）に示すグラフは、横軸が時間を表しており、縦軸が音圧を表している。
【００２２】
フーリエ変換処理部１１は、図２の（ａ）に示すように、変換器３から出力された入力音信号を最小単位時間Ｔごとに区切り、最小単位時間Ｔごとに高速フーリエ変換を行う。最小単位時間Ｔごとの時間波形は、周期Ｔの周期関数と見なして、基本周波数１／Ｔ（最小単位時間Ｔの逆数）とその整数倍の周波数成分に分解することができる。以降では、基本周波数をΔｆと表記する。
【００２３】
図２の（ｂ）に示すように、フーリエ変換処理部１１は、最小単位時間Ｔごとに、時間波形を複数の周波数成分に分解し、各周波数成分のパワー（パワー成分）を算出する。入力音信号から生成されるデータであって、入力音信号が示す音の各周波数成分とそのパワーとを示すデータをスペクトルデータと呼称する。また、スペクトルデータを示す２次元のグラフ（任意の最小単位時間Ｔのみに注目した際における、周波数ｆとパワーＰとのグラフ）において、周波数ｆの幅がΔｆであり、パワーＰの高さが注目する周波数についてのパワー成分となる矩形を周波数ビンと呼称する。図２の（ｂ）においては、スペクトルデータを３次元のグラフで示しているため、グラフ中の１つの直方体が各周波数成分に対応する周波数ビンに相当する。そのため、フーリエ変換処理部１１は、高速フーリエ変換を行うことにより、最小単位時間Ｔごとに複数の周波数成分および各周波数成分に対応するパワーを有する周波数ビンを算出すると言える。なお、周波数が低い順番から周波数ビン１、周波数ビン２、周波数ビン３、…周波数ビンｎ（ｎは１以上の自然数）と呼称する。なお、パワーＰの単位は任意に設定することができ、本開示では、パワーＰの単位はｄＢＶである。
【００２４】
ある１つの最小単位時間Ｔから算出された複数の周波数成分の集合（換言すれば、周波数ビンの集合）を単位成分と称する。この単位成分をδ個（δは１以上の自然数）含む集合を基本成分と称する。図２の（ｂ）には、４つの単位成分を含む１つの基本成分が示されている。１つの基本成分の時間区間ｔの長さは、ｔ＝Ｔ×δとなる。
【００２５】
次に、フーリエ変換処理部１１は、注目する基本成分に含まれる全ての周波数成分について、各周波数成分に対応する同一の周波数を有する周波数ビンのパワー成分（δ個のパワー成分）の平均値を算出する。この処理によって、図２の（ｃ）に示すような周波数ｆとパワーＰとの２次元のグラフとして示すことができるスペクトルデータが得られる。
【００２６】
なお、１つの基本成分に含まれる単位成分の個数δが多いほど、非対象成分の特定の精度を向上させることができるが、個数δが多すぎると処理時間が長くなってしまう。そのため、個数δは、実用上、１個以上１００個以下とすることが好ましい。
【００２７】
パワー成分解析部１２は、フーリエ変換処理部１１によって算出された、ある時間区間ｔ１に対応する第１の基本成分に含まれる周波数ビンのパワー成分（上記平均値に相当）と、その次の時間区間ｔ２に対応する第２の基本成分に含まれる周波数ビンのパワー成分との変化量を周波数ごとに算出する。この処理について、図３を参照しながら詳細に説明する。図３の（ａ）は、時間区間ｔ１における周波数ビンのパワー成分を示すグラフであり、（ｂ）は、時間区間ｔ２における周波数ビンのパワー成分を示すグラフであり、（ｃ）は、時間区間ｔ１における周波数ビンのパワー成分と、時間区間ｔ２における周波数ビンのパワー成分との変化量を示すグラフである。
【００２８】
パワー成分解析部１２は、図３の（ａ）が示す第１の基本成分（時間区間ｔ１）に含まれるある周波数ビンにおけるパワー成分と、図３の（ｂ）が示す第２の基本成分（時間区間ｔ２）に含まれる上記と同じ周波数ビンにおけるパワー成分との差分の絶対値を算出する。すなわち、パワー成分解析部１２は、各周波数ビンのパワー成分の時間区間ごとの変化量（図３の（ｃ）に示すグラフにおける縦軸の値）を算出する。
【００２９】
非対象成分特定部１３は、パワー成分解析部１２によって時間区間ごとの変化量が算出された複数の周波数ビン（図３の（ｃ）に示すグラフにおける周波数ビン）のうち、条件αまたは条件βの少なくとも一方を満たさない周波数ビン（換言すれば、条件αおよび条件βをともに満たす周波数以外の全ての周波数ビン）を非対象周波数ビンと特定する。
（条件α）基本周波数ΔｆのＭ倍からＭ＋ｍ倍（Ｍおよびｍは、１以上の自然数）までの周波数を有する複数の周波数ビンの集合であって、当該集合に含まれる全ての周波数ビンがパワー成分の時間区間ごとの変化量と、基本周波数Δｆとの積が１００ｄＢＶ／ｓ以上である。
（条件β）当該周波数ビンの周波数が１０００Ｈｚ以上である。
【００３０】
以降では、上記積のことを周波数ビンの面積と呼称する。なお、条件αを満たす集合を対象集合と呼称する。
【００３１】
図４は、周波数ビンが非対象周波数ビンであるかどうかの非対象成分特定部１３の判定の一例を示す図である。なお、図４では、面積が１００ｄＢＶ／ｓ以上である周波数ビンをハッチングして図示している。
【００３２】
図４に示すＡの周波数ビンおよび集合Ｂの３つの周波数ビンは、周波数が１０００Ｈｚ未満のため条件βを満たさない。したがって、非対象成分特定部１３は、Ａの周波数ビンおよび集合Ｂの３つの周波数ビンが非対象周波数ビンであると特定する。
【００３３】
集合Ｃの２つの周波数ビンは、すべての周波数ビンにおいて面積が１００ｄＢＶ／ｓ以上であり、かつ、上記周波数ビンは連続して隣接しｍ＝１を満足するため、条件αを満たしている。また、集合Ｃの２つの周波数ビンは、周波数が１０００Ｈｚ以上であるため条件βを満たしている。したがって、非対象成分特定部１３は、集合Ｃの２つの周波数ビンが非対象周波数ビンでないと判定する。同様に、集合Ｄの３つの周波数ビンも非対象周波数ビンでないと判定される。
【００３４】
Ｅの周波数ビンは、面積が１００ｄＢＶ／ｓ以上であるが、当該周波数ビンの左右に隣接する周波数ビンの面積が、いずれも１００ｄＢＶ／ｓ未満であるため条件αを満たさない。したがって、非対象成分特定部１３は、Ｅの周波数ビンが非対象周波数ビンであると特定する。
【００３５】
非対象成分特定部１３は、各周波数ビンが非対象周波数ビンであるか否かの情報を非対象成分減算部１４に出力する。
【００３６】
非対象成分減算部１４は、非対象成分特定部１３が非対象周波数ビンであると特定した各周波数ビンに対応する周波数成分について、フーリエ変換処理部１１が生成したスペクトルデータ（以降では、補正前スペクトルデータと称する）から、当該周波数成分のパワー成分を減算する。非対象成分減算部１４は、例えば、すべての非対象周波数ビンについて一定の数値のパワー成分を一律に減算してもよい。この場合、非対象成分減算部１４は、減算後にパワー成分が負の値になる非対象周波数ビンについては、パワー成分を０とする。また、非対象成分減算部１４は、例えば、すべての非対象周波数ビンのパワー成分を０としてもよい。非対象成分減算部１４は、非対象周波数ビンのパワー成分を減算したスペクトルデータである補正後スペクトルデータを逆フーリエ変換処理部１５へ出力する。
【００３７】
逆フーリエ変換処理部１５は、非対象成分減算部１４から出力された補正後スペクトルデータを逆高速フーリエ変換することにより、時間波形（以降では、出力音信号と称する）を生成する。当該出力音信号は、時間に対する音圧のデータ（信号）である。逆フーリエ変換処理部１５は、生成した出力音信号をアンプ４に出力する。
【００３８】
（音響制御システム１Ａの処理）
次に音響制御システム１Ａにおける処理の流れについて、図５を参照しながら説明する。図５は、音響制御システム１Ａの処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【００３９】
図５に示すように、音響制御システム１Ａでは、まず、マイク２により音を取り込む（Ｓ１）。次に、変換器３がマイク２により取り込んだ音を電気信号（入力音信号）に変換する（Ｓ２）。
【００４０】
次に、フーリエ変換処理部１１が、変換器３が変換した入力音信号に対して高速フーリエ変換することにより、スペクトルデータを生成する（Ｓ３）。
【００４１】
次に、パワー成分解析部１２が、各周波数成分に対応する周波数ビンのパワー成分の時間区間ごとの変化量を算出する（Ｓ４）。
【００４２】
次に、非対象成分特定部１３が、スペクトルデータが示す複数の周波数ビンのうち、上記条件αまたは条件βの少なくとも一方を満たさない周波数ビンを非対象周波数ビンとして特定する（Ｓ５）。
【００４３】
次に、非対象成分減算部１４が、非対象成分特定部１３が非対象周波数ビンであると特定した各周波数ビンについて、フーリエ変換処理部１１が生成した補正前スペクトルデータからパワー成分を減算する（Ｓ６）。
【００４４】
次に、逆フーリエ変換処理部１５が、非対象成分減算部１４から出力された補正後スペクトルデータを逆高速フーリエ変換することにより、時間波形（出力音信号）を生成する（Ｓ７）。次に、アンプ４が、信号処理装置１０Ａから出力された出力音信号を増幅させる（Ｓ８）。最後に、スピーカ５がアンプ４から出力された出力音信号を音として出力する（Ｓ９）。
【００４５】
（音響制御システム１Ａの効果）
図６は、音の周波数を変化させたときに等しいラウドネス（人間の聴覚による音の大きさ）になる音圧レベルを測定し、等高線として結んだ結果を示すグラフである。図６のグラフに示されている曲線は、一般的に等ラウドネス曲線と呼ばれている。なお、図６のグラフでは、周波数が１０００Ｈｚの音を基準とした曲線を図示している。図７の（ａ）は、交通騒音（車などの車両が道路を走行する際に発生する騒音）の周波数スペクトルを示すグラフであり、（ｂ）は、列車騒音（列車が走行する際に発生する騒音）の周波数スペクトルを示すグラフである。図８の（ａ）は、ウグイスの鳴き声の周波数スペクトルを示すグラフであり、（ｂ）はコオロギの鳴き声の周波数スペクトルを示すグラフである。
【００４６】
まず、上述した条件β（周波数が１０００Ｈｚ以上）について説明する。図６に示すように、人間の聴覚は、１０００Ｈｚよりも低い周波数帯域の音に対して感度が低く、１０００Ｈｚよりも高い周波数帯域の音に対して感度が敏感である。また、人間の聴覚は、４０００Ｈｚ付近の周波数帯域の音に対して感度が最も高く、それより高い周波数領域の音に対して感度が鈍感となる。なお、超音波領域である２００００Ｈｚ以上では人間は音を知覚できない。
【００４７】
また、図７の（ａ）および（ｂ）に示すように、一般的には騒音（例えば、交通騒音、列車騒音など）は、主成分として低周波帯域（１０００Ｈｚ未満の周波数領域）の成分であり、高周波帯域領域（１０００Ｈｚ以上の周波数領域）にもブロードで広く裾をひいたスペクトルであることが確認できる。
【００４８】
また、所望する音である自然音である川のせせらぎや虫の鳴き声は、高周波帯域（１０００Ｈｚ以上）の成分が主成分である。一般的に、鳥（例えば、ウグイスなど）や虫（例えば、コオロギなど）の鳴き声は高周波帯域にて特長スペクトルを有することが知られており、木のざわめき（木の葉どうしが接触することにより発生する音）や波の音の周波数成分はブロードであることが知られている。例えば、図８の（ａ）に示すように、ウグイスの鳴き声は、１０００Ｈｚ〜４０００Ｈｚの高周波数帯に特徴的なスペクトルを有し、図８の（ｂ）に示すように、コオロギの鳴き声は、３０００Ｈｚ〜４０００Ｈｚの高周波数帯に特徴的なスペクトルを有することが確認できる。
【００４９】
以上のことを考慮すると、周波数が１０００Ｈｚ未満の音は、自然音ではない、低減することが好ましい騒音が主成分であることがわかる。したがって、条件βを設定することにより、周波数が１０００Ｈｚ以下の騒音が音として出力されることを低減することができる。
【００５０】
次に、交通騒音とウグイスの鳴き声との混合音源を入力音とした例について説明する。図９は、交通騒音とウグイスの鳴き声の混合音源の入力音信号の時間変化を示すグラフである。図１０は、図９に示すグラフの０秒〜３秒における、入力音信号から得られた各周波数成分が有するパワー成分の時間区間ごとの変化量と基本周波数Δｆとの積の時間変化を示すグラフである。なお、図９では、入力信号値を〜１〜１の範囲で正規化して図示している（後掲する図１２、図１３および図１６においても同様）。
【００５１】
図９に示すグラフから、交通騒音が連続的に発生していることがわかる。また、図１０に示す周波数が０〜１０００Ｈｚに対応するグラフから、面積が１００ｄＢＶ／ｓ以上となる周波数ビンが０〜３秒で連続的に確認できることがわかる。上記の事項と、図７の（ａ）に示す交通騒音の周波数スペクトルとを考慮すると、周波数が０〜１０００Ｈｚの周波数ビンは、交通騒音に由来する周波数ビンであると考えられる。また、（１）図９から１秒以降にウグイスの鳴き声（不連続的なピーク）が発生していること、（２）図１０に示す周波数が１０００〜４０００Ｈｚに対応するグラフにおいて面積が１００ｄＢＶ／ｓ以上となる周波数ビンが１秒以降に付近に集中していること、および、（３）図１０に示すグラフから周波数が４０００Ｈｚ以上の領域において、１〜２秒における面積は、１００ｄＢＶ／ｓ以上にはならないが前後の時間（０〜１秒、および、２〜３秒）より高いことを考慮すると、１０００Ｈｚ以上の周波数領域において面積が１００ｄＢＶ／ｓ以上となる周波数成分に由来する成分はウグイスの鳴き声であることが示唆される。
【００５２】
したがって、交通騒音が低減された音を出力するためには、面積が１００ｄＢＶ／ｓ以上となり、かつ、周波数領域が１０００Ｈｚ以上である周波数ビン以外の周波数ビンを非対象周波数ビンとし、当該非対象周波数ビンに対応する成分を減算することが有効であることがわかる。
【００５３】
図１１は、入力音信号に対する信号処理装置１０Ａの処理前後のスペクトル解析結果を示すグラフである。図１２は、入力音信号に対して信号処理装置１０Ａが処理した出力音信号の時間変化を示すグラフである。本例では、最小単位時間Ｔを１１．６ミリ秒、時間区間ｔに含まれる最小単位時間Ｔの個数δを１として、信号処理装置１０Ａが処理した。
【００５４】
図１１に示すように、信号処理装置１０Ａが処理したスペクトルは、信号処理装置１０Ａが処理する前のスペクトルと比べて、交通騒音の成分である低周波数帯域の音圧が減少した一方、特有スペクトルであるウグイスの鳴き声の成分である周波数が２０００〜４０００Ｈｚの音圧がほとんど変化していない。また、図９に示すグラフと図１２に示すグラフとを比較すると、音響制御システム１Ａでは、信号処理装置１０Ａによって連続的に発生する交通騒音の成分が取り除かれ、不連続的なウグイスの鳴き声のみが出力信号に出力されていることがわかる。被験者試験を行ったところ、処理後に音響制御システム１Ａが出力した音にはウグイスの鳴き声のみが聴こえることが確認できた。なお、図１１の処理後のデータは、アンプ４によって出力音信号を増幅したデータであるため、処理前の音圧よりも処理後の音圧が高くなる周波数帯域が存在している（後掲する図１５においても同様）。
【００５５】
次に、列車騒音とコオロギの鳴き声との混合音源を入力音とした例について説明する。図１３は、列車騒音とコオロギの鳴き声の混合音源の入力音信号の時間変化を示すグラフである。図１４は、図１３に示すグラフの０秒〜３秒における、入力音信号から得られた各周波数成分が有するパワー成分の時間区間ごとの変化量と基本周波数Δｆとの積の時間変化を示すグラフである。
【００５６】
図１３に示すグラフから、列車騒音（ガタン、ゴトンという音）が連続的に発生していることがわかる。また、図１４に示す周波数が０〜１０００Ｈｚに対応するグラフから、面積が１００ｄＢＶ／ｓ以上となる周波数ビンが０〜３秒で不連続的に確認できることがわかる。当該周波数ビンは、列車騒音のうち列車車輪の突入音である「ガタン」という音に対応する周波数ビンである。上記の事項と、図７の（ｂ）に示す列車騒音の周波数スペクトルとを考慮すると、周波数が０〜１０００Ｈｚの周波数ビンは、列車騒音に由来する周波数ビンであると考えられる。また、（１）図１３から０．５秒以降にコオロギの鳴き声（信号値がほぼ同じである不連続的なピーク）が発生していること、および、（２）図１４に示す周波数が２０００〜４０００Ｈｚに対応するグラフにおいて面積が１００ｄＢＶ／ｓ以上となる周波数ビンが０．５秒以降に付近に確認できることを考慮すると、１０００Ｈｚ以上の周波数領域において面積が１００ｄＢＶ／ｓ以上となる周波数成分に由来する成分はウグイスの鳴き声であることが示唆される。
【００５７】
したがって、列車騒音が低減された音を出力するためには、面積が１００ｄＢＶ／ｓ以上となり、かつ、周波数領域が１０００Ｈｚ以上である周波数ビン以外の周波数ビンを非対象周波数ビンとし、当該非対象周波数ビンに対応する成分を減算することが有効であることがわかる。
【００５８】
図１５は、入力音信号に対する信号処理装置１０Ａの処理前後のスペクトル解析結果を示すグラフである。図１６は、入力音信号に対して信号処理装置１０Ａが処理した出力音信号の時間変化を示すグラフである。本例では、最小単位時間Ｔを１１．６ミリ秒、時間区間ｔに含まれる最小単位時間Ｔの個数δを１０として、音響制御システム１Ａが処理した。
【００５９】
図１５に示すように、信号処理装置１０Ａが処理したスペクトルは、信号処理装置１０Ａが処理する前のスペクトルと比べて、特有スペクトルであるコオロギの鳴き声の成分である周波数が３０００Ｈｚ付近の音圧がほとんど変化していない一方、その他の周波数帯域ではほぼ一様に音圧が減少している。また、図１３に示すグラフと図１６に示すグラフとを比較すると、音響制御システム１Ａでは、信号処理装置１０Ａによって連続的に発生する列車騒音の成分が取り除かれ、不連続的なコオロギの鳴き声のみが出力信号に出力されていることがわかる。被験者試験を行ったところ、処理後に音響制御システム１Ａが出力した音にはコオロギの鳴き声のみが聴こえることが確認できた。
【００６０】
以上のように、本実施形態における信号処理装置１０Ａでは、条件αまたは条件βの少なくとも一方を満たさない周波数ビンに対応する非対象成分（すなわち、周波数が１０００Ｈｚ以上であり、かつ、特定のスペクトルを有する対象成分以外の成分）を低減させた出力音信号を生成する。信号処理装置１０Ａでは、従来のように２種類のノイズスペクトルデータを用いてノイズを推定するのではなく、１つのスペクトルデータを用いて処理を行う。その結果、簡易な方法で処理を行うことができるので、遅延時間を短くすることができる。すなわち、信号処理装置１０Ａは、短い遅延時間で入力音信号に含まれる非対象成分を低減した出力音信号を生成することができる。
【００６１】
なお、本実施形態では、「基本周波数ΔｆのＭ倍からＭ＋ｍ倍（Ｍおよびｍは、１以上の自然数）までの周波数を有する複数の周波数ビンの集合であって、当該集合に含まれる全ての周波数ビンがパワー成分の時間区間ごとの変化量と、基本周波数Δｆとの積が１００ｄＢＶ／ｓ以上であることを満たす集合に含まれること」を条件αとして設定する構成であったが、本開示の音響制御システムおよび信号処理装置は、これに限られるものではない。
【００６２】
本開示の一態様における音響制御システムおよび信号処理装置では、「パワー成分の時間区間ごとの変化量と、基本周波数Δｆとの積が１００ｄＢＶ／ｓ以上であること」を条件αの代わりの条件γとして設定してもよい。
【００６３】
上記の条件γを設定した場合においても、パワー成分の時間区間ごとの変化量が大きい成分である自然の音が非対象成分特定部１３によって非対象周波数ビンと特定されないようにすることができる。したがって、低減することが好ましい騒音のみを非対象成分特定部１３が非対象周波数ビンに特定することができる。その結果、音響制御システムは、騒音が低減された音を出力することができる。
【００６４】
ただし、注目する周波数ビンの両隣の周波数ビン（１つ前の周波数および１つ後の周波数に対応する周波数ビン）の面積が１００ｄＢＶ／ｓ未満である場合、当該注目する周波数ビンは、ノイズに起因する周波数ビンである可能性がある。そのため、本実施形態の条件αの場合には、周波数が連続する少なくとも２つの周波数ビンであって、面積が１００ｄＢＶ／ｓ以上である周波数ビンを対象周波数ビンとして特定し、対象周波数ビン以外の周波数ビンを非対象周波数ビンと特定する。その結果、より高精度に非対象周波数ビンを特定することができる。
【００６５】
また、本実施形態では、フーリエ変換処理部１１が、注目する基本成分に含まれる、同一の周波数を有する複数の周波数成分について、各周波数成分に対応する周波数ビンのパワー成分の平均値を算出してスペクトルデータを得る構成であったが、本開示の音響制御システムはこれに限られない。本開示の一態様の音響制御システムでは、フーリエ変換処理部１１が、注目する基本成分に含まれる、同一の周波数を有する複数の周波数成分について、各周波数成分に対応する周波数ビンのパワー成分の最大値または中央値などの統計量を用いてスペクトルデータを得る構成であってもよい。
【００６６】
〔実施形態２〕
本開示の他の実施形態について説明すれば、以下のとおりである。なお、説明の便宜上、前記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を省略する。
【００６７】
図１７は、本実施形態における音響制御システム１Ｂの構成を示すブロック図である。図１７に示すように、音響制御システム１Ｂは、実施形態１の信号処理装置１０Ａに代えて、信号処理装置１０Ｂを備えている。信号処理装置１０Ｂは、実施形態１における非対象成分特定部１３および非対象成分減算部１４に代えて、対象成分特定部１６および対象成分抽出部１７を備えている。
【００６８】
対象成分特定部１６は、実施形態１で説明した、条件αおよび条件βをともに満たす周波数ビンを対象周波数ビンと特定する。対象成分特定部１６は、各周波数ビンが対象周波数ビンであるか否かの情報を対象成分抽出部１７に出力する。
【００６９】
対象成分抽出部１７は、対象成分特定部１６が対象周波数ビンであると特定した各周波数ビンに対応する周波数成分について、フーリエ変換処理部１１が生成した補正前スペクトルデータから、当該周波数成分のパワー成分を抽出する（通過させる）。より詳細には、対象成分抽出部１７は、対象周波数ビンであると特定された周波数ビンの周波数帯域が時間の経過に伴って変化する場合に、当該変化に合わせて抽出する周波数成分の周波数帯域を変化させるように構成されている。対象成分抽出部１７は、信号処理装置１０Ｂを構成する回路に作製される、時間とともに通過できる周波数帯域が変化する適応型バンドパスフィルタとして実現することができる。
【００７０】
対象成分抽出部１７の処理について、図１８を参照しながら、具体的な例を用いて説明する。図１８の（ａ）は、ウグイスの鳴き声の音圧の時間変化を示すグラフであり、（ｂ）は、ウグイスの鳴き声のスペクトルデータおよび対象成分抽出部１７による周波数抽出領域を示すグラフである。なお、図１８の（ａ）では、音圧を−１〜１の範囲で正規化した音圧を図示している。
【００７１】
図１８の（ａ）に示すように、ウグイスの鳴き声は、「ホーホー」という鳴き声である前半部分の音と、「ケキョ」という鳴き声である後半部分の音とから構成されている。図１８の（ｂ）に示すように、前半部分の音と後半部分の音とは、周波数スペクトルが異なっている。より詳細には、前半部分の音と後半部分の音とは、スペクトルデータにおけるピーク位置の周波数が異なっている。
【００７２】
まず、信号処理装置１０Ｂが前半部分の音に対して処理する場合について説明する。この場合、まず、対象成分特定部１６が前半部分の音に対応する周波数ビンを対象周波数ビンとして特定する。次に、対象成分抽出部１７が、当該対象周波数ビンに対応する周波数を含む周波数帯域（以降では、周波数帯域ＦＢ１とする。図１８の（ｂ）参照）の周波数成分のパワー成分を抽出する。すなわち、対象成分抽出部１７は、対象周波数ビンであると特定された１つまたは複数の周波数ビンの周波数帯域の、最小周波数と最大周波数との間の周波数に対応する周波数帯域の周波数成分のパワー成分を抽出する。対象成分抽出部１７は、上記パワー成分を抽出したスペクトルデータである補正後スペクトルデータを逆フーリエ変換処理部１５へ出力する。
【００７３】
信号処理装置１０Ｂが後半部分の音に対して処理する場合も同様に、まず、対象成分特定部１６が後半部分の音に対応する周波数ビンを対象周波数ビンとして特定する。次に、対象成分抽出部１７が、当該対象周波数ビンに対応する周波数を含む周波数帯域（以降では、周波数帯域ＦＢ２とする。図１８の（ｂ）参照）の周波数成分のパワー成分を抽出する。すなわち、対象成分抽出部１７は、対象周波数ビンであると特定された１つまたは複数の周波数ビンの周波数帯域の、最小周波数と最大周波数との間の周波数に対応する周波数帯域の周波数成分のパワー成分を抽出する。対象成分抽出部１７は、上記パワー成分を抽出したスペクトルデータである補正後スペクトルデータを逆フーリエ変換処理部１５へ出力する。
【００７４】
（音響制御システム１Ｂの処理）
次に音響制御システム１Ｂにおける処理の流れについて、図１９を参照しながら説明する。図１９は、音響制御システム１Ｂの処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【００７５】
図１９に示すように、音響制御システム１Ｂでは、まず、実施形態１で説明したステップＳ１〜Ｓ４を行う。
【００７６】
次に、対象成分特定部１６が、条件αおよび条件βをともに満たす周波数ビンを対象周波数ビンと特定する（Ｓ１１）。
【００７７】
次に、対象成分抽出部１７が、対象成分特定部１６が対象周波数ビンであると特定した各周波数ビンに対応する周波数成分について、フーリエ変換処理部１１が生成した補正前スペクトルデータから、当該周波数成分のパワー成分を抽出し、抽出した補正後スペクトルデータを逆フーリエ変換処理部１５へ出力する（Ｓ１２）。
【００７８】
以降のステップＳ７〜９は、実施形態１と同様である。
【００７９】
（音響制御システム１Ｂの効果）
例えば、音響制御システムが対象成分抽出部１７の代わりに周波数帯域ＦＢ１の周波数成分のパワー成分のみを抽出するバンドパスフィルタを備える場合、前半部分の音を抽出することができる一方、後半部分の音を抽出することができない。
【００８０】
また、音響制御システムが対象成分抽出部１７の代わりに周波数帯域ＦＢ２の周波数成分のパワー成分のみを抽出するバンドパスフィルタを備える場合、後半部分の音を抽出することができる一方、前半部分の音を抽出することができない。
【００８１】
さらに、音響制御システムが対象成分抽出部１７の代わりに周波数帯域ＦＢ１および周波数帯域ＦＢ２をともに含む周波数帯域（図１８の（ｂ）に示す周波数帯域ＦＢ３）の周波数成分のパワー成分を抽出するバンドパスフィルタを備える場合、前半部分の音および後半分の音をともに抽出することができる。しかしながら、周波数帯域ＦＢ３にウグイスの鳴き声以外の騒音が存在する場合、当該騒音も抽出してしまい、目的の音であるウグイスの鳴き声だけを抽出することができない。
【００８２】
これに対して、本実施形態の音響制御システム１Ｂでは、対象成分抽出部１７が、対象成分特定部１６によって対象周波数ビンであると特定された各周波数ビンの周波数に合わせて、抽出する周波数成分の周波数帯域を時間とともに変化させる。これにより、音響制御システム１Ｂは、目的の音であるウグイスの鳴き声だけを抽出し、音として出力することができる。換言すれば、音響制御システム１Ｂは、入力音信号に特定のスペクトルを有する自然音成分（対象成分）以外の成分である騒音成分（非対象成分）の少なくとも一部を低減させた音を出力することができる。
【００８３】
また、信号処理装置１０Ｂでは、従来のように２種類のノイズスペクトルデータを用いてノイズを推定するのではなく、１つのスペクトルデータを用いて処理を行う。その結果、簡易な方法で処理を行うことができるので、遅延時間を短くすることができる。その結果、音響制御システム１Ｂに音が入力されてから、音響制御システム１Ｂが音を出力するまでの時間を短くすることができる。すなわち、信号処理装置１０Ｂは、短い遅延時間で入力音信号に含まれる騒音成分を低減した出力音信号を生成することができる。
【００８４】
なお、本実施形態の音響制御システム１Ｂでは、対象成分抽出部１７が対象周波数ビンであると特定された１つまたは複数の周波数ビンの周波数帯域の、最小周波数と最大周波数との間の周波数に対応する周波数帯域の周波数成分のパワー成分を抽出する構成であったが、本開示の音響制御システムはこれに限られない。本開示の一態様の音響制御システムでは、対象成分抽出部が対象周波数ビンであると特定された１つまたは複数の周波数ビンの周波数帯域の、最小周波数から所定の周波数（例えば、数十Ｈｚ）だけ低い周波数と、最大周波数から所定の周波数（例えば、数十Ｈｚ）だけ高い周波数との間の周波数帯域の周波数成分のパワー成分を抽出する構成であってもよい。
【００８５】
〔実施形態３〕
本開示のさらなる他の実施形態について説明すれば、以下のとおりである。なお、説明の便宜上、前記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を省略する。
【００８６】
本実施形態では、実施形態１における音響制御システム１Ａを特定の条件で適用した態様について説明する。
【００８７】
図２０は、音響制御システム１Ａを特定の条件で適用した様子を示す概略図である。本実施形態では、図２０に示すように、マイク２が屋外の空間に設置され、かつ、スピーカ５が屋内の空間に設置されるように、音響制御システム１Ａが適用されている。なお、スピーカ５が設置される空間は、一般的な建材（窓、壁、天井、床、ドアなど）により隔てられている。特に、スピーカ５が設置される空間には、屋内と屋外とを隔てる窓Ｗが設置されている。窓Ｗは、透光性を有するガラスにより形成されている一般的な窓であり、５００Ｈｚ以上の周波数帯域の音を遮断する機能を有している。
【００８８】
本実施形態では、屋外の音（以降では、外部音と称する）が音響制御システム１Ａに入力される。当該外部音は、マイク２、変換器３、信号処理装置１０Ａ、およびアンプ４により処理され、スピーカ５によって屋内に出力される。これにより、窓Ｗを閉じた状態においても、音響制御システム１Ａによって外部音から騒音が低減された音を屋内に出力することができる。
【００８９】
また、スピーカ５が設置される空間には屋内と屋外とを隔てる窓Ｗが設置されている。これにより、屋内にいる人が窓Ｗを通して屋外の様子を視認することができる。
【００９０】
図２１は、交通騒音とウグイスの鳴き声との混合音を外部音としたときの、（１）窓Ｗを開けた状態において屋内で聞こえる音のスペクトルデータ、（２）窓Ｗを閉じた状態において屋内で聞こえる音のスペクトルデータ、および（３）窓Ｗを閉じかつ音響制御システム１Ａを適用した状態において屋内で聞こえる音のスペクトルデータを示すグラフである。図２２は、列車騒音とコオロギの鳴き声との混合音を外部音としたときの、（１）窓Ｗを開けた状態において屋内で聞こえる音のスペクトルデータ、（２）窓Ｗを閉じた状態において屋内で聞こえる音のスペクトルデータ、および（３）窓Ｗを閉じかつ音響制御システム１Ａを適用した状態において屋内で聞こえる音のスペクトルデータを示すグラフである。図２１および図２２に示すように、窓を閉じた状態では、窓Ｗにより外部音のすべての周波数の音圧が低減された音が屋内で聞こえる。これに対して、窓を閉じて音響制御システム１Ａを適用した場合には、２０００〜４０００Ｈｚの特定スペクトル周辺の周波数帯域の音圧は窓Ｗを開けた状態において屋内で聞こえる音圧と同等であり、それ以外の周波数帯域の音圧は窓を閉じた状態において屋内で聞こえる音圧と同等である。したがって、音響制御システム１Ａによって外部音から騒音（交通騒音または列車騒音）が低減された音が聞こえることがわかる。また、窓を開けた場合と同じ音圧で、周波数が１０００Ｈｚ以上の特有のスペクトルを有する音（ウグイスの鳴き声またはコオロギの鳴き声）が出力することができる。
【００９１】
＜変形例＞
次に、実施形態３の変形例について説明する。
【００９２】
本変形例の音響制御システム１Ａでは、窓Ｗをスピーカ５として使用する。具体的には、窓Ｗが２枚の窓ガラスからなる引き違い窓であり、各窓ガラスの中央に振動素子をそれぞれ設置する。そして、アンプ４から出力された出力音信号に対応させて、振動素子により窓ガラスを加振する。これにより、窓Ｗをステレオスピーカとして使用することができる。
【００９３】
外部音が窓ガラスを振動させ屋内に伝搬するメカニズムと、窓ガラスがステレオスピーカとなり発音するメカニズムとは同じである。したがって、本変形例では、音響制御システム１Ａによって、屋内にいる人に対してあたかも窓を通して外から音が鳴っているように聞こえさせることができる。なお、実施形態３における構成と、本変形例における構成とで、どちらの構成の方がより自然に外部音を聴こえるかどうかについて聴感試験を実施したところ、１７人中１７人が本変形例の構成を選択する結果を得た。
【００９４】
ここで、本変形例における音響制御システム１Ａの使用例ついて、以下の（１）〜（４）に場合分けして説明する。
（１）聞きたい音（例えば、ウグイスの鳴き声など）の成分である対象成分および聞きたくない音（例えば、交通騒音など）の成分である非対象成分をともに外部音が含む場合、非対象成分が低減され、外部音のうち対象成分の音のみが屋内に取り込まれる。
（２）外部音が対象成分を含みかつ非対象成分を含まない場合、対象成分のみが室内に取り込まれる。
（３）外部音が対象成分を含まずかつ非対象成分を含む場合、非対象成分が低減され、屋内には音が出力されない。
（４）対象成分および非対象成分がともに無い場合、屋内には音が出力されない。
【００９５】
〔ソフトウェアによる実現例〕
信号処理装置１０Ａ・１０Ｂの制御ブロックは、集積回路（ＩＣチップ）等に形成された論理回路（ハードウェア）によって実現してもよいし、ソフトウェアによって実現してもよい。
【００９６】
後者の場合、信号処理装置１０Ａ・１０Ｂは、各機能を実現するソフトウェアであるプログラムの命令を実行するコンピュータを備えている。このコンピュータは、例えば１個以上のプロセッサを備えていると共に、上記プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を備えている。そして、上記コンピュータにおいて、上記プロセッサが上記プログラムを上記記録媒体から読み取って実行することにより、本開示の目的が達成される。上記プロセッサとしては、例えばＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）を用いることができる。上記記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）等の他、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。また、上記プログラムを展開するＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）などをさらに備えていてもよい。また、上記プログラムは、該プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体（通信ネットワークや放送波等）を介して上記コンピュータに供給されてもよい。なお、本開示の一態様は、上記プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。
【００９７】
〔まとめ〕
本開示の態様１に係る信号処理装置は、特定のスペクトルを有する対象成分以外の成分を非対象成分とし、入力音信号に含まれる前記非対象成分の少なくとも一部を低減した出力音信号を生成する信号処理装置であって、前記入力音信号の時間波形を基本周波数およびその整数倍の周波数の成分に分解することによって得られる複数の周波数ビンのうち、当該周波数ビンのパワー成分の時間区間ごとの変化量と前記基本周波数との積が１００ｄＢＶ／ｓ以上であり、１０００Ｈｚ以上の周波数を有する周波数ビンを対象周波数ビンとし、前記対象周波数ビンに対応する成分を前記対象成分とする。
【００９８】
上記積が１００ｄＢＶ／ｓ以上となり、かつ、１０００Ｈｚ以上を有する対象周波数ビンは、聞きたい音である自然の音（例えば、鳥や虫の鳴き声）に対応する周波数ビンであり、それ以外の周波数ビンは、騒音である周波数ビンである可能性が高い。
【００９９】
上記の構成によれば、入力音信号に非対象成分が含まれる場合において、対象周波数ビンに対応する成分以外の成分の少なくとも一部を低減することができる。これにより、入力音信号に騒音成分が含まれる場合において、雑音の成分を低減させた出力音信号を生成することができる。
【０１００】
また、上記の構成によれば、１つのスペクトルデータを用いて処理を行う。その結果、簡易な方法で処理を行うことができるので、遅延時間を短くすることができる。すなわち、短い遅延時間で入力音信号に含まれる騒音成分（非対象成分）を低減した出力音信号を生成することができる。
【０１０１】
本開示の態様２に係る信号処理装置は、上記態様１において、前記基本周波数のＭ倍からＭ＋ｍ倍（Ｍおよびｍは、１以上の自然数）までの周波数を有する前記複数の周波数ビンの集合であって、前記集合に含まれる全ての周波数ビンが前記対象周波数ビンである集合を対象集合とし、前記時間波形の分解によって少なくとも１つの前記対象集合が得られる場合に、前記対象集合に対応する成分を前記対象成分とする構成であることが好ましい。
【０１０２】
注目する周波数ビンの１つ前の周波数および１つ後の周波数に対応する周波数ビンの面積が１００ｄＢＶ／ｓ未満である場合、当該注目する周波数ビンは、ノイズに起因する周波数ビンである可能性がある。
【０１０３】
上記の構成によれば、対象集合に対応する成分を対象成分とすることにより、より高精度に非対象周波数ビンを特定することができる。
【０１０４】
本開示の態様３に係る信号処理装置は、上記態様１または２において、前記入力音信号に含まれる前記対象成分が抽出された音信号を前記出力音信号として生成する構成であってもよい。
【０１０５】
本開示の態様４に係る音響制御システムは、態様１〜３のいずれかの信号処理装置と、前記信号処理装置に入力音信号を入力する入力装置と、前記信号処理装置が生成した出力音信号を音として出力する出力装置とを備える。
【０１０６】
本開示の各態様に係る信号処理装置は、コンピュータによって実現してもよく、この場合には、コンピュータを上記信号処理装置１０Ａ・１０Ｂが備える各部（ソフトウェア要素）として動作させることにより上記信号処理装置１０Ａ・１０Ｂをコンピュータにて実現させる信号処理装置１０Ａ・１０Ｂの制御プログラム、およびそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本開示の範疇に入る。
【０１０７】
本開示は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本開示の技術的範囲に含まれる。さらに、各実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を組み合わせることにより、新しい技術的特徴を形成することができる。
【符号の説明】
【０１０８】
１Ａ、１Ｂ      音響制御システム
２              マイク（入力装置）
３              変換器（入力装置）
５              スピーカ（出力装置）
１０Ａ、１０Ｂ  信号処理装置
【図１】
2019032367.tif 000003
【図２】
2019032367.tif 000004
【図３】
2019032367.tif 000005
【図４】
2019032367.tif 000006
【図５】
2019032367.tif 000007
【図６】
2019032367.tif 000008
【図７】
2019032367.tif 000009
【図８】
2019032367.tif 000010
【図９】
2019032367.tif 000011
【図１０】
2019032367.tif 000012
【図１１】
2019032367.tif 000013
【図１２】
2019032367.tif 000014
【図１３】
2019032367.tif 000015
【図１４】
2019032367.tif 000016
【図１５】
2019032367.tif 000017
【図１６】
2019032367.tif 000018
【図１７】
2019032367.tif 000019
【図１８】
2019032367.tif 000020
【図１９】
2019032367.tif 000021
【図２０】
2019032367.tif 000022
【図２１】
2019032367.tif 000023
【図２２】
2019032367.tif 000024