(57)【要約】  本発明は、動的等化を適用することによって背景ノイズを相殺する。所望の前景サウンドトラックに対する背景ノイズのマスキング効果の知覚を表す心理音響モデルを使用して、背景ノイズを正確に相殺する。マイクが、リスナーに聞こえているものをサンプリングして、干渉ノイズから所望のサウンドトラックを分離する。信号成分及びノイズ成分を心理音響的見地から分析して、最初にマスクされていた周波数がアンマスクされるようにサウンドトラックを等化する。その後、リスナーは、ノイズを上回るサウンドトラックを聞くことができる。この処理を使用して、ＥＱは、リスナーからの相互作用を一切伴わずに、及び必要時にのみ背景ノイズレベルに継続的に適応することができる。背景ノイズが弱まると、ＥＱは、その元のレベルに適応し直し、ユーザが不必要に高いラウドネスレベルを経験することはない。【選択図】図１
2013527491.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
環境ノイズを補償するようにオーディオソース信号を修正する方法であって、
前記オーディオソース信号を受け取るステップと、
前記オーディオソース信号のパワースペクトルを計算するステップと、
信号成分及び残留ノイズ成分を有する外部オーディオ信号を受け取るステップと、
前記外部オーディオ信号のパワースペクトルを計算するステップと、
前記外部オーディオ信号の予想パワースペクトルを予測するステップと、
前記予想パワースペクトルと前記外部パワースペクトルの差分に基づいて、残差パワースペクトルを導出するステップと、
前記オーディオソース信号に、前記予想パワースペクトルと前記残差パワースペクトルを比較することによって求めた周波数依存利得を適用するステップと、
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記予測ステップが、前記オーディオソース信号と関連する外部オーディオ信号との間の予想されるオーディオ信号経路のモデルを含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記モデルが、基準オーディオソースパワースペクトル及び関連する外部オーディオパワースペクトルの関数を有するシステム較正に基づいて初期化を行う、
ことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記モデルが、オーディオソース信号が存在しない時に測定した前記外部オーディオ信号の周囲パワースペクトルを含む、
ことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記モデルが、前記オーディオソース信号と前記関連する外部オーディオ信号との間の遅延時間の測定値を組み込む、
ことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項６】
前記モデルが、前記オーディオソースの振幅スペクトル及び関連する外部オーディオ振幅スペクトルの関数に基づいて継続的に適合される、
ことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項７】
前記パワースペクトルが、前記利得が正しく変調されるように平滑化される、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記パワースペクトルが、漏れ積分器を使用して平滑化される、
ことを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項９】
複数のグリッド要素を有する一連の拡散重み上にマッピングされたスペクトルエネルギー帯域に、
前記蝸牛興奮拡散関数をＥcとし、
前記グリッドのｍ番目の要素をＥmとし、
前記拡散重みをＷとする、
Ｅc＝ＥmＷ
として表される蝸牛興奮拡散関数が適用される、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記外部オーディオ信号が、マイクを通じて受け取られる、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
環境ノイズを補償するようにオーディオソース信号を修正する方法であって、
前記オーディオソース信号を受け取るステップと、
前記オーディオソース信号を複数の周波数帯域に解析するステップと、
前記オーディオソース信号の周波数帯域の振幅からパワースペクトルを計算するステップと、
外部オーディオ信号の予想パワースペクトルを予測するステップと、
記憶されたプロファイルに基づいて残差パワースペクトルを検索するステップと、
前記オーディオソース信号の各周波数帯域に、前記予想パワースペクトルと前記残差パワースペクトルの比率によって求めた利得を適用するステップと、
を含むことを特徴とする方法。
【請求項１２】
環境ノイズを補償するようにオーディオソース信号を修正するための装置であって、
前記オーディオソース信号を受け取り、該オーディオソース信号を複数の周波数帯域に解析し、前記オーディオソース信号の周波数帯域の振幅からパワースペクトルを計算するための第１の受信機プロセッサと、
信号成分及び残留ノイズ成分を有する外部オーディオ信号を受け取り、前記外部オーディオ信号を複数の周波数帯域に解析し、前記外部オーディオ信号の周波数帯域の振幅から外部パワースペクトルを計算するための第２の受信機プロセッサと、
前記外部オーディオ信号の予想パワースペクトルを予測し、前記予想パワースペクトルと前記外部パワースペクトルの差分に基づいて残差パワースペクトルを導出し、前記オーディオソース信号の各周波数帯域に、前記予想パワースペクトルと前記残差パワースペクトルの比率によって求められる利得を適用するための計算プロセッサと、
を備えることを特徴とする装置。
【請求項１３】
前記オーディオソース信号と関連する外部オーディオ信号との間の予想されるオーディオ信号経路のモデルが決定される、
ことを特徴とする請求項１２に記載の装置。
【請求項１４】
前記モデルが、基準オーディオソースパワースペクトル及び関連する外部オーディオパワースペクトルの関数を有するシステム較正に基づいて初期化を行う、
ことを特徴とする請求項１３に記載の装置。
【請求項１５】
前記モデルが、オーディオソース信号が存在しない時に測定した前記外部オーディオ信号の周囲パワースペクトルを含む、
ことを特徴とする請求項１３に記載の装置。
【請求項１６】
前記モデルが、前記オーディオソース信号と前記関連する外部オーディオ信号との間の遅延時間の測定値を組み込む、
ことを特徴とする請求項１３に記載の装置。
【請求項１７】
前記モデルが、前記オーディオソースの振幅スペクトル及び関連する外部オーディオ振幅スペクトルの関数に基づいて継続的に適合される、
ことを特徴とする請求項１３に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、オーディオ信号処理に関し、より詳細には、オーディオ信号の知覚される音のラウドネス及び／又は知覚されるスペクトルバランスの測定及び制御に関する。
【０００２】
〔関連出願との相互参照〕
本発明は、２００９年４月９日に出願された発明者Ｗａｌｓｈ他による米国仮特許出願第６１／３２２，６７４号の優先権を主張するものであり、この特許出願は引用により本明細書に組み入れられる。
【背景技術】
【０００３】
様々な無線通信手段を通じて遍在的にコンテンツにアクセスする需要の高まりにより、優れたオーディオ／ビジュアル処理装置を備えた技術が生み出されてきた。この点において、個人は、飛行機、車、レストラン、及びその他の公共の及び私的な場所などの様々な動的環境内で移動しながら、テレビ、コンピュータ、ラップトップ、携帯電話機などによってマルチメディアコンテンツを視聴できるようになった。これらの及びその他のこのような環境には、オーディオコンテンツを快適に聴くことを困難にするかなりの周囲及び背景ノイズが付き物である。
【０００４】
この結果、消費者は、騒々しい背景ノイズに応じて音量レベルを手動で調整する必要がある。このようなプロセスは面倒なだけでなく、コンテンツを２度目に適切な音量で再生する場合には無効となる。さらに、背景ノイズに応じて手動で音量を上げると、後で背景ノイズが弱まった時にひどく大きな音量を受け取るのを避けるために音量を手動で下げなければならないので望ましくない。
【０００５】
従って、現在、当業では、改善されたオーディオ信号処理技術が必要とされている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Ｊ．Ｏ．Ｓｍｉｔｈ著、オーディオ用途を含む離散フーリエ変換（ＤＦＴ）の数学（Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｄｉｓｃｒｅｔｅ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ  （  ＤＦＴ）  ｗｉｔｈ  Ａｕｄｉｏ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ）、第２版、Ｗ３Ｋ出版、２００８年
【発明の概要】
【０００７】
本発明によれば、環境ノイズ補償方法、システム、及び装置の複数の実施形態が提供される。この環境ノイズ補償方法は、リスナーの生理学及び神経心理学に基づき、一般的に理解されている蝸牛モデルの態様及び部分的ラウドネスマスキングの原理を含む。環境ノイズ補償方法の各実施形態では、ユーザが聴いていたオーディオを（聴覚的に）マスクしたであろうはずの、空調設備、電気掃除機などからの環境ノイズを補償するようにシステムのオーディオ出力を動的に等化する。これを達成するために、環境ノイズ補償方法は、音響的フィードバック経路のモデルを使用して、環境ノイズを測定するのに効果的なオーディオ出力及びマイク入力を推定する。次に、システムは、心理音響的耳モデルを使用してこれらの信号を比較し、この効果的な出力を、マスキングを防ぐのに十分なレベルに維持する周波数依存利得を計算する。
【０００８】
この環境ノイズ補償方法は、システム全体をシミュレートして、オーディオファイルの再生、マスターボリューム調節及びオーディオ入力を提供する。いくつかの実施形態では、環境ノイズ補償方法が、音響的フィードバックのための内部モデル及び（利得が適用されない場合）定常状態環境の仮定を初期化する自動較正手順をさらに提供する。
【０００９】
本発明の１つの実施形態では、環境ノイズを補償するようにオーディオソース信号を修正する方法を提供する。この方法は、オーディオソース信号を受け取るステップと、このオーディオソース信号を複数の周波数帯域に解析するステップと、このオーディオソース信号の周波数帯域の振幅からパワースペクトルを計算するステップと、信号成分及び残留ノイズ成分を有する外部オーディオ信号を受け取るステップと、この外部オーディオ信号を複数の周波数帯域に解析するステップと、この外部オーディオ信号の周波数帯域の振幅から外部パワースペクトルを計算するステップと、外部オーディオ信号の予想パワースペクトルを予測するステップと、この予想パワースペクトルと外部パワースペクトルの差分に基づいて残差パワースペクトルを導出するステップと、オーディオソース信号の各周波数帯域に、予想パワースペクトルと残差パワースペクトルの比率によって求めた利得を適用するステップと、を含む。
【００１０】
予測ステップは、オーディオソース信号と関連する外部オーディオ信号との間の予想されるオーディオ信号経路のモデルを含むことができる。このモデルは、基準オーディオソースパワースペクトル及び関連する外部オーディオパワースペクトルの関数を有するシステム較正に基づいて初期化を行う。このモデルは、オーディオソース信号が存在しない時に測定した前記外部オーディオ信号の周囲パワースペクトルをさらに含むことができる。このモデルは、オーディオソース信号と関連する外部オーディオ信号との間の遅延時間の測定値を組み込むことができる。このモデルを、オーディオソースの振幅スペクトル及び関連する外部オーディオ振幅スペクトルの関数に基づいて継続的に適合することができる。
【００１１】
オーディオソースのスペクトルパワーは、利得が正しく変調されるように平滑化することができる。オーディオソースのスペクトルパワーは、漏れ積分器を使用して平滑化されることが好ましい。複数のグリッド要素を有する一連の拡散重み上にマッピングされたスペクトルエネルギー帯域に蝸牛興奮拡散関数を適用する。
【００１２】
代替の実施形態では、環境ノイズを補償するようにオーディオソース信号を修正する方法を提供する。この方法は、オーディオソース信号を受け取るステップと、このオーディオソース信号を複数の周波数帯域に解析するステップと、このオーディオソース信号の周波数帯域の振幅からパワースペクトルを計算するステップと、外部オーディオ信号の予想パワースペクトルを予測するステップと、記憶されたプロファイルに基づいて残差パワースペクトルを検索するステップと、オーディオソース信号の各周波数帯域に、予想パワースペクトルと残差パワースペクトルの比率によって求めた利得を適用するステップと、を含む。
【００１３】
代替の実施形態では、環境ノイズを補償するようにオーディオソース信号を修正するための装置を提供する。この装置は、オーディオソース信号を受け取り、このオーディオソース信号を複数の周波数帯域に解析し、このオーディオソース信号の周波数帯域の振幅からパワースペクトルを計算するための第１の受信機プロセッサと、信号成分及び残留ノイズ成分を有する外部オーディオ信号を受け取り、この外部オーディオ信号を複数の周波数帯域に解析し、この外部オーディオ信号の周波数帯域の振幅から外部パワースペクトルを計算するための第２の受信機プロセッサと、外部オーディオ信号の予想パワースペクトルを予測し、この予想パワースペクトルと外部パワースペクトルの差分に基づいて残差パワースペクトルを導出し、オーディオソース信号の各周波数帯域に、予想パワースペクトルと残差パワースペクトルの比率によって求められる利得を適用するための計算プロセッサと、を備える。
【００１４】
本発明は、以下の詳細な説明を添付図面とともに参照することによって最も良く理解される。
【００１５】
本明細書に開示する様々な実施形態のこれらの及びその他の特徴及び利点は、全体を通じて同じ番号が同じ部品を示す以下の説明及び図面に関連してより良く理解されるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】聴取範囲及びマイクを含む環境ノイズ補償環境の１つの実施形態の概略図である。
【図２】環境ノイズ補償方法の１つの実施形態によって行われる様々なステップを逐次的に詳述するフローチャートである。
【図３】初期化処理ブロック及び適応的パラメータ更新を有する環境ノイズ補償環境の別の実施形態のフロー図である。
【図４】本発明の１つの実施形態によるＥＮＣ処理ブロックの概略図である。
【図５】周囲電力測定の高水準ブロック処理図である。
【図６】電力伝達関数測定の高水準ブロック処理図である。
【図７】任意の実施形態による２段階較正処理の高水準ブロック処理図である。
【図８】初期化手順を行った後に聴取環境が変化した場合のステップを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
添付図面に関連して以下に記載する詳細な説明は、現在のところ好ましい本発明の実施形態の説明として意図するものであり、本発明を構築又は利用できる唯一の形態を表すことを意図するものではない。この説明では、本発明を展開して動作させるための機能及びステップのシーケンスを、例示の実施形態との関連で記載する。しかしながら、異なる実施形態によって同じ又は同等の機能及びシーケンスを実現することもでき、これらの実施形態も本発明の思想及び範囲に含まれることが意図されていると理解されたい。第１の、及び第２のなどの関係語の使用については、このようなエンティティ間の実際のこのような関係又は順序を必ずしも必要とせずに又は暗示せずにエンティティ同士を区別するために使用しているにすぎないことをさらに理解されたい。
【００１８】
図１を参照すると、基本的な環境ノイズ補償（ＥＮＣ）環境が、中央処理装置（ＣＰＵ）１０を備えたコンピュータシステムを含む。キーボード、マウス、スタイラス、遠隔制御装置などの装置が、データ処理動作への入力を提供し、これらは、ＵＳＢコネクタ又は赤外線などの無線送信機のような従来の入力ポートを介してコンピュータシステム１０ユニットに接続される。このシステムユニットには、他の様々な入力及び出力装置を接続することもでき、別の無線相互接続様式を代わりに使用することもできる。
【００１９】
図１に示すように、中央処理装置（ＣＰＵ）１０は、ＩＢＭ社のＰｏｗｅｒＰｃ、インテル社のペンティアム（登録商標）（ｘ８６）プロセッサ、又はテレビ又はモバイルコンピュータ装置などの消費者向け電子機器に実装される従来のプロセッサなどの１又はそれ以上の従来タイプのプロセッサを表すことができる。ＣＰＵが実行するデータ処理動作の結果は、通常は専用のメモリチャネルを介してＣＰＵに相互接続されたランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）に一時的に記憶される。システムユニットは、Ｉ／Ｏバスを介してやはりＣＰＵ１０と通信するハードドライブなどの永久記憶装置を含むこともできる。テープドライブ、コンパクトディスクドライブなどの他の種類の記憶装置を接続することもできる。ＣＰＵ１０には、スピーカを通じて再生するためのオーディオデータを表す信号を送信するサウンドカードもバスを介して接続される。入力ポートに接続された外部周辺機器のために、ＵＳＢコントローラがＣＰＵ１０との間のデータ及び命令を変換する。ＣＰＵ１０には、マイク１２などの追加装置を接続することもできる。
【００２０】
ＣＰＵ１０は、ワシントン州レッドモンドのＭｉｃｒｏｓｏｆｔ社から市販されているＷＩＮＤＯＷＳ（登録商標）、カリフォルニア州クパチーノのＡｐｐｌｅ社から市販されているＭＡＣ  ＯＳ、Ｘ−Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）ウィンドウシステムを使用する様々なバージョンのＵＮＩＸ（登録商標）などのグラフィックユーザインターフェイス（ＧＵＩ）を有するものを含むあらゆるオペレーティングシステムを利用することができる。一般に、オペレーティングシステム及びコンピュータプログラムは、ハードドライブを含む固定及び／又は取り外し可能データ記憶装置の１つ又はそれ以上などのコンピュータ可読媒体内に明白に具体化される。オペレーティングシステム及びコンピュータプログラムは、いずれも上述したデータ記憶装置からＲＡＭにロードしてＣＰＵ１０により実行することができる。コンピュータプログラムは、ＣＰＵ１０により読み出されて実行された時に、ＣＰＵ１０に本発明のステップ又は特徴を実行するためのステップを行わせる命令又はアルゴリズムを含むことができる。或いは、本発明を実施するために必要な必須ステップを、消費者向け電子装置内にハードウェア又はファームウェアとして実装することもできる。
【００２１】
上述のＣＰＵ１０は、本発明の態様を実現するのに適した１つの例示的な装置を表すものにすぎない。従って、ＣＰＵ１０は、多くの異なる構成及びアーキテクチャを有することができる。本発明の範囲から逸脱することなく、あらゆるこのような構成又はアーキテクチャを容易に代用することができる。
【００２２】
図１に示すＥＮＣ方法の基本的実施構造は、動的に変化する等化関数を導出してデジタルオーディオ出力ストリームに適用し、聴取範囲内に外部ノイズ源が導入された際に「所望の」サウンドトラック信号の知覚されるラウドネスが維持（さらには増大）されるようにする環境を示している。本発明は、動的等化を適用することによって背景ノイズを相殺する。所望の前景サウンドトラックに対する背景ノイズのマスキング効果の知覚を表す心理音響モデルを使用して、背景ノイズを正確に相殺する。マイク１２は、リスナーに聞こえているものをサンプリングして、干渉ノイズから所望のサウンドトラックを分離する。信号成分及びノイズ成分を心理音響的見地から分析して、最初にマスクされていた周波数がアンマスクされるようにサウンドトラックを等化する。その後、リスナーは、ノイズを上回るサウンドトラックを聞くことができる。この処理を使用して、ＥＱは、リスナーからの相互作用を一切伴わずに、及び必要時にのみ背景ノイズレベルに継続的に適合することができる。背景ノイズが弱まると、ＥＱは、その元のレベルに適合し直し、ユーザが不必要に高いラウドネスレベルを経験することはない。
【００２３】
図２に、オーディオ信号１４をＥＮＣアルゴリズムによって処理するグラフィック表現を示す。オーディオ信号１４が、環境ノイズ２０によってマスクされている。この結果、一定の可聴範囲２２がノイズ２０内で失われて聞き取れない。ＥＮＣアルゴリズムを適用すると、オーディオ信号がアンマスク１６されてはっきり聞こえるようになる。詳細には、所要の利得１８を適用して、アンマスクされたオーディオ信号１６が実現されるようにする。
【００２４】
ここで図１及び図２を参照すると、サウンドトラック１４、１６は、ノイズが存在しない時にリスナーに聞こえているものに最も近付ける較正に基づいて背景ノイズ２０から分離されている。再生中のリアルタイムのマイク信号２４を予測されるマイク信号から減じ、この差分が追加の背景ノイズを表す。
【００２５】
システムは、スピーカとマイクの間の信号経路２６を測定することによって較正される。この測定プロセス中、マイク１２は、聴取位置２８に位置することが好ましい。そうでなければ、適用するＥＱ（所要の利得１８）が、リスナー２８の視点ではなくマイク１２の視点に対して適合されるようになる。較正を誤ると、背景ノイズ２０の補償が不十分になる。ラップトップ又は自動車のキャビンのようにリスナー２８、スピーカ３０及びマイク１２の位置が予測できる場合、この較正を予め組み込むことができる。位置を予測し難い場合、システムを初めて使用する前に再生環境内で較正を行う必要があり得る。このシナリオの例は、家庭で映画のサウンドトラックを聴くユーザのためのものであってもよい。干渉ノイズ２０は、あらゆる方向から生じる可能性があるので、マイク１２は、全方向ピックアップパターンを有するべきである。
【００２６】
サウンドトラック成分とノイズ成分が分離されると、ＥＮＣアルゴリズムは、リスナーの内耳（すなわち蝸牛）内で生じる興奮パターンをモデル化し、背景音が前景音のラウドネスを部分的にマスクし得る形をさらにモデル化する。所望の前景音のレベル１８は、干渉ノイズを上回って聞こえるほど十分に高められる。
【００２７】
図３は、ＥＮＣアルゴリズムによって実行するステップを示すフローチャートである。以下、この方法の各実行ステップについて詳述する。これらのステップには、フローチャート内の逐次位置に従い番号を付けて説明する。
【００２８】
ここで図１及び図３を参照すると、ステップ１００において、６４バンドのオーバーサンプリングした多相分析フィルタバンク３４、３６を使用して、システム出力信号３２及びマイク入力信号２４を複合周波数領域表現に変換する。当業者であれば、時間領域信号を周波数領域に変換するためのあらゆる技術を使用することができ、上述したフィルタバンクは一例として示したものであって本発明の範囲を限定する意図はないことを理解するであろう。現在説明している実施構成では、システム出力信号３２をステレオと仮定し、マイク入力２４をモノラルと仮定する。しかしながら、本発明は、入力又は出力チャネルの数によって限定されるものではない。
【００２９】
ステップ２００において、システム出力信号の複合周波数帯域３８の各々に、ＥＮＣ方法４２の以前の反復中に計算された６４バンドの補償利得４０の関数を乗じる。しかしながら、ＥＮＣ方法の最初の反復では、各帯域の利得関数を１つと仮定する。
【００３０】
ステップ３００において、適用した６４バンドの利得関数により生成された中間信号を、６４バンドのオーバーサンプリングした多相合成フィルタバンク４６の対に送信し、これらのフィルタバンク４６が、これらの信号を時間領域に逆変換する。その後、この時間領域信号を、システム出力リミッタ及び／又はＤ／Ａ変換器に渡す。
【００３１】
ステップ４００において、各帯域内の絶対振幅特性を２乗することにより、システム出力信号３２及びマイク信号２４のパワースペクトルを計算する。
【００３２】
ステップ５００において、「漏れ積分」関数を使用して、システム出力電力３２及びマイク電力２４の弾道特性を減衰させる。
Ｐ’SPK_OUT（ｎ）＝αＰSPK_OUT（ｎ）＋（１−α）Ｐ’SPK_OUT（ｎ−１）  方程式１ａ
Ｐ’MIC（ｎ）＝αＰMIC（ｎ）＋（１＋α）Ｐ’MIC（ｎ−１）  方程式１ｂ
式中、Ｐ’（ｎ）は、平滑化した指数関数であり、Ｐ（ｎ）は、現フレームの計算した電力であり、Ｐ（ｎ−１）は、以前に減衰した計算した電力値であり、．は、漏れ積分関数のアタック及びディケイレートに関する定数である。
【数１】
2013527491.tif 000003
式中、Ｔframeは、入力データの連続するフレーム間の時間間隔であり、ＴCは、所望の時定数である。この電力近似は、電力レベルが増加する傾向にあるか、それとも減少する傾向にあるかに応じて、各帯域内に異なるＴC値を有することができる。
【００３３】
ここで図３及び図４を参照すると、ステップ６００において、マイクで受け取った（所望の）スピーカ由来の電力を（不要な）外部のノイズ由来の電力から分離する。この処理は、スピーカからマイクへの信号経路（ＨSPK_MIC）の事前初期化モデルを使用して、外部ノイズが存在しない時にマイク位置で受け取るはずの電力５０を予測し、これを実際に受け取ったマイク電力から減じることによって行われる。このモデルが、聴取環境の正確な表現を含む場合、残りが外部背景ノイズの電力を表すはずである。
Ｐ’SPK＝Ｐ’SPKOUT｜ＨSPK_MIK｜2  方程式３
Ｐ’NOISE＝Ｐ’MIC−Ｐ’SPK  方程式４
式中、Ｐ’SPKは、聴取位置における近似スピーカ出力関連電力であり、Ｐ’NOISEは、聴取位置における近似ノイズ出力関連電力であり、Ｐ’SPKOUTは、スピーカ出力される予定の信号の近似パワースペクトルであり、Ｐ’MICは、近似総マイク信号電力である。なお、Ｐ’NOISEに周波数領域ノイズゲーティング関数を適用して、一定のしきい値を超える検出されたノイズ電力のみが分析対象として含まれるようにすることもできる。このことは、スピーカ利得の感度を背景ノイズレベルまで高めた時に重要となり得る（以下のステップ９００のＧSLEを参照）。
【００３４】
ステップ７００において、マイクが聴取位置から十分に離れている場合、導出した（所望の）スピーカ信号電力及び（不要な）ノイズ電力の値を補償する必要があり得る。スピーカ位置に対するマイク位置とリスナー位置の相違を補償するために、導出したスピーカ電力の寄与に較正関数を適用することができる。
【数２】
2013527491.tif 000004
Ｐ’SPK_CAL＝Ｐ’SPKＣSPK  方程式６
式中、ＣSPKは、スピーカ電力較正関数であり、Ｈ’SPK_MICは、（単複の）スピーカと実際のマイク位置の間の応答を表し、Ｈ’SPK_LISTは、（単複の）スピーカと初期化時において最初に測定した聴取位置との間の応答を表す。
【００３５】
或いは、初期化中にＨ’SPK_LISTが正確に測定されている場合、最終的なマイク位置に関わらず、Ｐ’SPK＝Ｐ’SPKOUT｜Ｈ’SPK_LIST｜2を聴取位置における電力の有効な表現と仮定することができる。
【００３６】
特定の予測可能なノイズ源が存在する場合、及びこのノイズ源に対するマイク位置とリスナー位置の相違を補償するために、導出したノイズ電力の寄与に較正関数を適用することができる。
【数３】
2013527491.tif 000005
Ｐ’NOISE＝Ｐ’NOISEＣNOISE  方程式８
式中、ＣNOISEは、ノイズ電力較正関数であり、Ｈ’NOISE_MICは、ノイズ源の場所に位置するスピーカと実際のマイク位置の間の応答を表し、Ｈ’SPK_LISTは、ノイズ源の場所に位置するスピーカと最初に測定した聴取位置の間の応答を表す。ほとんどの応用では、一般的状況における外部ノイズは、空間的に拡散するか、或いは方向を予測できないかのいずれかであるため、ノイズ電力較正関数は１つになる可能性が高い。
【００３７】
ステップ８００において、６４×６４の要素の一連の拡散重みＷを使用して、測定したパワースペクトルに蝸牛興奮拡散関数４８を適用する。分析下において臨界帯域内でピークに達し、主電力帯域の前後の臨界帯域毎に約＋２５及び−１０ｄＢの勾配を有する三角拡散関数を使用して、各帯域の電力を再分配する。これにより、人間の耳のマスキング特性をより良く模倣するために、１つの帯域におけるノイズのラウドネスマスキングの影響がより高い及び（より少ない程度に）低い帯域の方向に広がるという効果が得られる。
Ｘc＝ＰmＷ  方程式９
式中、Ｘcは、蝸牛興奮関数を表し、Ｐmは、ｍ番目のデータブロックの測定電力を表す。この実施構成では、一定の線形的に離間した周波数帯域が提供されるので、拡散重みは、臨界帯域領域から線形帯域領域に事前変形され、ルックアップテーブルを使用して関連する係数が適用される。
【００３８】
ステップ９００において、次式によって補償利得ＥＱ曲線５２が導出され、これが全てのパワースペクトル帯域において適用される。
【数４】
2013527491.tif 000006
【００３９】
この利得は、最小及び最大範囲の境界線内に制限される。一般に、最小利得は１であり、最大利得は、平均再生入力レベルの関数である。ＧSLEは、（外部ノイズに関わらず追加利得を適用しない）０と、外部ノイズに対するスピーカ信号利得の最大感度を定義する何らかの最大値との間で変化できる「ラウドネス強化」ユーザパラメータを表す。計算された利得関数は、帯域当たりの利得がアタック軌道上にあるか、それともディケイ軌道上にあるかに依存する時定数を有する平滑化関数を使用して更新される。
Ｇcomp（ｎ）＞Ｇ’comp（ｎ−１）の場合、
Ｇ’comp（ｎ）＝αaＧcomp（ｎ）＋（１−αa）Ｇ’comp（ｎ−１）  方程式１１
【数５】
2013527491.tif 000007
式中、Ｔaは、アタックタイム定数である。
Ｇcomp（ｎ）＜Ｇ’comp（ｎ−１）の場合、
Ｇ’comp（ｎ）＝αdＧcomp（ｎ）＋（１−αd）Ｇ’comp（ｎ−１）  方程式１３
【数６】
2013527491.tif 000008
式中、Ｔdはディケイタイム定数である。
【００４０】
相対的水準における高速利得は、相対的水準における高速減衰よりも大幅に顕著（有害）であるため、利得のアタックタイムは、ディケイタイムよりも低速であることが好ましい。最後に、減衰利得関数を、次の入力データブロックに適用するために保存する。
【００４１】
ここで図１を参照すると、好ましい実施形態では、ＥＮＣアルゴリズム４２が、再生システム及び記録経路の音響効果に関する基準測定値によって初期化される。これらの基準は、再生環境内で少なくとも１回測定される。この初期化プロセスは、システム設定時にリスニングルーム内で行うことができ、或いはリスニング環境、スピーカ及びマイクの配置、及び／又聴取位置が（自動車のように）既知の場合には、予め導入しておくこともできる。
【００４２】
好ましい実施形態では、図５でさらに特定するように、ＥＮＣシステムの初期化が、「周囲」マイク信号電力を測定することによって開始する。この測定値は、典型的な電気マイク及び増幅器のノイズを表し、空調などの周囲の室内ノイズも含む。その後、出力チャネルをミュートにして、マイクを「聴取位置」に配置する。
【００４３】
少なくとも１つの６４バンドのオーバーサンプリングした多相分析フィルタバンクを使用して時間領域信号を周波数領域信号に変換し、結果の絶対振幅を２乗することにより、マイク信号の電力を測定する。当業者であれば、時間領域信号を周波数領域に変換するためのあらゆる技術を使用することができ、上述したフィルタバンクは一例として示したものであって本発明の範囲を限定する意図はないことを理解するであろう。
【００４４】
その後、電力応答を平滑化する。漏れ積分器などを使用して電力応答を平滑化できることが企図される。その後、一定期間にわたってパワースペクトルを安定させて擬似ノイズを平均化する。結果として得られるパワースペクトルを値として記憶する。この周囲電力測定値を、全てのマイク電力測定値から減じる。
【００４５】
代替の実施形態では、図６に示すようにスピーカからマイクへの伝送路をモデル化することにより、アルゴリズムを初期化することができる。擬似ノイズ源が存在しない場合、ガウスホワイトノイズテスト信号が生成される。「ボックスミュラー法」などの典型的な乱数法を使用できることが企図される。その後、聴取位置にマイクを配置し、全てのチャネルでテスト信号を出力する。
【００４６】
マイク信号の電力は、６４バンドのオーバーサンプリングした多相分析フィルタバンクを使用して時間領域信号を周波数領域信号に変換し、結果の絶対振幅を２乗することによって計算される。
【００４７】
同様に、同じ技法を使用して（好ましくはＤ／Ａ変換よりも前に）スピーカ出力信号の電力を計算する。漏れ積分器などを使用して電力応答を平滑化できることが企図される。その後、スピーカからマイクへの「振幅伝達関数」を計算し、これは次式によって得ることができる。
【数７】
2013527491.tif 000009
式中、ＭｉｃＰｏｗｅｒは、上記で計算したノイズ電力に対応し、ＡｍｂｉｅｎｔＰｏｗｅｒは、上述した好ましい実施形態で測定した周囲ノイズ電力に対応し、ＯｕｔｐｕｔＳｉｇｎａｌＰｏｗｅｒは、上述の計算した信号電力を表す。ＨSPK_MICは、好ましくは漏れ積分関数を使用して一定期間にわたって平滑化される。また、ＨSPK_MICは、後でＥＮＣアルゴリズムにおいて使用できるように記憶される。
【００４８】
好ましい実施形態では、図７に示すように、精度を高めるようにマイクの配置を較正する。初期化手順は、主要聴取位置にマイクを配置して実行される。結果として得られるスピーカ−リスナー振幅伝達関数ＨSPK_LISTを記憶する。その後、ＥＮＣ方法を実行している間に留まるであろう場所にマイクを配置してＥＮＣの初期化を繰り返す。結果として得られたスピーカ−マイク振幅伝達関数ＨSPK_MICを記憶する。その後、上記方程式５及び６に示すように、次のマイクの配置による補償関数を計算して、導出されたスピーカ由来の信号電力に適用する。
【００４９】
上述したように、ＥＮＣアルゴリズムの性能は、スピーカからマイクへの経路モデルＨSPK_MICの精度に依存する。代替の実施形態では、図８に示すように、初期化手順を実行した後にリスニング環境を大幅に変更し、これにより容認できるスピーカからマイクへの経路モデルがもたらされるように新たな初期化を行うことを要求することができる。（例えば、部屋から部屋へ移動するポータブルリスニングシステムのように）リスニング環境が頻繁に変化する場合、このモデルを環境に適用することが好ましい場合がある。これは、再生中に再生信号を使用して現在のスピーカからマイクへの振幅伝達関数を識別することにより実現することができる。
【数８】
2013527491.tif 000010
式中、ＳＰＫ＿ＯＵＴは、現在のシステム出力データフレーム（すなわちスピーカ信号）の複合周波数応答を表し、ＭＩＣ＿ＩＮは、記録されたマイク入力ストリームからの同等のデータフレームの複合周波数応答を表す。＊の表記は、複素共役演算を示す。振幅伝達関数のさらなる説明は、Ｊ．Ｏ．Ｓｍｉｔｈ著、オーディオ用途を含む離散フーリエ変換（ＤＦＴ）の数学（Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｄｉｓｃｒｅｔｅ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ  （  ＤＦＴ）  ｗｉｔｈ  Ａｕｄｉｏ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ）、第２版、Ｗ３Ｋ出版、２００８年に記載されており、この文献は引用により組み入れられる。
【００５０】
方程式１６は、線形及び時不変システムにおいて有効である。時間平均化測定によってシステムを近似することができる。著しい背景ノイズが存在すると、現在のスピーカからマイクへの伝達関数ＨSPK_MIC_CURRENTの妥当性が疑われることがある。従って、このような測定は、背景ノイズが存在しない場合に行うことができる。従って、適応的測定システムは、連続するフレームにわたって比較的一貫性がある場合にのみ、適用値ＨSPK_MIC_APPLIEDを更新する。
【００５１】
初期化は、初期化値ＨSPK_MIC_INITを使用してステップｓ１０から開始する。この値は、記憶された最後の値であっても、又は工場で較正されたデフォルト応答であっても、又は上述したような較正ルーチンの結果であってもよい。ステップｓ２０において入力ソース信号が存在する場合、システムは検証段階に進む。
【００５２】
ステップｓ３０において、システムは、各入力フレームに関して、ＨSPK_MIC_CURRENTと呼ばれるＨSPK_MICの最新バージョンを計算する。ステップｓ４０において、システムは、ＨSPK_MIC_CURRENTと以前の測定値の間に急速な逸脱がないかどうかをチェックする。この逸脱がいくつかの時間ウィンドウにわたってわずかである場合、システムは、ＨSPK_MICの一定値に収束しており、最新の計算値を現在値として使用する。
ＨSPK_MIC_APPLIED（Ｍ）＝ＨSPK_MIC_CURRENT（Ｍ）  （ステップｓ５０）
【００５３】
連続するＨSPK_MIC_CURRENT値が、以前に計算した値から逸脱する傾向にある場合、（恐らくは環境又は外部ノイズ源の変化に起因して）システムがずれていると言い、
ＨSPK_MIC_APPLIED（Ｍ）＝ＨSPK_MIC_APPLIED（Ｍ−１）  （ステップｓ６０）
連続するＨSPK_MIC_CURRENT値がもう一度収束するまで更新を凍結する。この結果、ＨSPK_MIC_APPLIEDの係数を、フィルタの更新によって生じることがあるオーディオアーチファクトを緩和できるほど十分に短い設定時間にわたってＨSPK_MIC_CURRENTへ向けて傾斜させることにより、ＨSPK_MIC_APPLIEDを更新することができる。
ＨSPK_MIC_APPLIED（Ｍ）＝αＨSPK_MIC_CURRENT（Ｍ）＋（１＋α）ＨSPK_MIC_APPLIED（Ｍ−１）  （ステップｓ７０）
【００５４】
ソースオーディオ信号が検出されない場合には、値が非常に不安定な又は定義されない「０による除算」のシナリオを生じることがあるので、ＨSPK_MICの値を計算すべきではない。
【００５５】
スピーカからマイクへの経路遅延を使用せずに、信頼できるＥＮＣ環境を実現することもできる。代わりに、アルゴリズムの入力信号を、十分に長い時定数で（漏れ）積分する。従って、入力の反応性を低下させることにより、予測されるマイクエネルギーが、実際のエネルギー（それ自体が反応性の低い）により厳密に対応する可能性が高くなる。これにより、システムは、（時折聞こえる発話又は咳などの）背景ノイズの短期変化に対する反応性が低くなるが、（電気掃除機、車のエンジン音などの）より長い擬似ノイズの例を識別する能力を保持する。
【００５６】
しかしながら、入力／出力ＥＮＣシステムが、十分に長いｉ／ｏレイテンシを示す場合、予測されるマイク電力と外部ノイズに帰属できない実際のマイク電力との間に大きな差が生じることがある。この場合、利得が保証されていなければ、この利得を適用することができる。
【００５７】
従って、相関関係に基づく分析などの方法を使用して、初期化時に又は適応的にリアルタイムでＥＮＣ方法の入力間の時間遅延を測定し、これをマイク電力の予測に適用できることが企図される。この場合、方程式４を以下のように書くことができる。
Ｐ’NOISE［Ｎ］＝Ｐ’MIC［Ｎ］−Ｐ’SPK［Ｎ−Ｄ］
式中、［ｎ］は、現在のエネルギースペクトルに対応し、［Ｎ−Ｄ］は、（Ｎ−Ｄ）番目のエネルギースペクトルに対応し、Ｄは、遅延したデータフレームの整数である。
【００５８】
映画を観る場合には、本発明の補償利得を対話にのみ適用することが好ましい場合がある。これには、ある種の対話抽出アルゴリズムを使用して、本発明の分析を対話中心のエネルギーと検出された環境ノイズとの間に限定することが必要となり得る。
【００５９】
理論をマルチチャネル信号に適用することも企図される。この場合、ＥＮＣ方法は、個々のスピーカからマイクへの経路を含み、スピーカチャネルの寄与の重ね合わせに基づいてマイク信号を「予測」する。マルチチャネルの実装では、導出された利得を中心の（対話）チャネルにのみ適用することが好ましい場合もある。しかしながら、導出された利得は、マルチチャネル信号のいずれのチャネルに適用してもよい。
【００６０】
マイク入力を有していないシステムでは、（飛行機、列車、空調室などの）予測可能な背景ノイズ特性をそのまま保持し、事前に設定したノイズプロファイルを使用して、予測される知覚信号及び予測される知覚ノイズの両方をシミュレートすることができる。このような実施形態では、ＥＮＣアルゴリズムが、６４バンドのノイズプロファイルを記憶し、そのエネルギーを、フィルタ処理したバージョンの出力信号電力と比較する。出力信号電力のフィルタ処理では、予測されるスピーカのＳＰＬ能力、空気伝播損失などに起因して、電力低減をエミュレートしようと試みる。
【００６１】
再生システムの空間特性に対して外部ノイズの空間品質が分かっている場合には、ＥＮＣ方法を強化することができる。これは、例えばマルチチャネルマイクを使用して実現することができる。
【００６２】
ＥＮＣ方法は、この方法をノイズキャンセル型ヘッドホンとともに使用して、マイク及びヘッドホンが環境に含まれるようにした場合に効果的になり得ることが企図される。ノイズキャンセラは、高周波数において制限されることがあり、ＥＮＣ方法が、このギャップ埋めるのを支援できることが認識される。
【００６３】
本明細書の事項は、本発明の実施形態の一例として、及び例示的な説明を目的として示したものであり、本発明の原理及び概念的側面の最も有用かつ容易に理解される説明であると思われるものを提供するために示したものである。この点に関し、本発明の基本的な理解に必要とされる以上に本発明の事項を詳細に示そうとはしておらず、図面とともに行った説明は、本発明のいくつかの形態をいかにして実際に具体化できるかを当業者に対して明らかにするものである。
【符号の説明】
【００６４】
１０  中央処理装置（ＣＰＵ）
１２  マイク
２４  マイク信号
２６  信号経路
２８  リスナー
３０  スピーカ
３２  デジタルオーディオ出力
３４  ６４サブバンドの分割
３６  ６４サブバンドの分割
３８  複合周波数帯域
４０  ６４サブバンドの利得
４２  ＥＮＣの分析
４６  ６４サブバンドの組み合わせ
【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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【国際調査報告】
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