(57)【要約】【課題】  会話音に対するマスキング効果を維持しながら、秘匿化データの再生音を聞いた人々に与える煩いという印象を軽減させることが可能な秘匿化データ生成装置及び秘匿化装置を提供する。【解決手段】  周波数解析処理32では、音声最大値スペクトルVv(j)と音楽平均値スペクトルVm(j)を算出する。フィルタ基礎関数作成処理33では、音声最大値スペクトルVv(j)に基づく値を、音楽平均値スペクトルVm(j)に基づく値によって除した値をフィルタ基礎関数Div(j)として作成する。フィルタ関数作成処理34では、フィルタ基礎関数Div(j)の各値に対して、聴覚感度補正曲線L(j)に基づく値を乗算、除算することにより、第1フィルタ関数F1(j)、第2フィルタ関数F2(j)を作成する。フィルタリング処理35では、各フレームfをフーリエ変換し、第1フィルタ関数F1(j)、第2フィルタ関数F2(j)を各チャンネルに乗じ、フーリエ逆変換して、秘匿化データ７を生成する。【選択図】  図６
2015034932.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対話音声を秘匿化するためのステレオ音楽データである秘匿化データを生成する秘匿化データ生成装置であって、
予め記憶された音声データ及びステレオ音楽データをモノラル化したモノラル音楽データの各々に対して時系列に周波数解析を行い、前記音声データの瞬時スペクトルに対して周波数ごとに時間軸方向に最大値をプロットしたスペクトルである音声最大値スペクトルＶｖ（ｊ）（ｊは周波数）を算出し、前記モノラル音楽データの瞬時スペクトルを時間軸方向に平均化したスペクトルである音楽平均値スペクトルＶｍ（ｊ）を算出する周波数解析手段と、
前記音声最大値スペクトルＶｖ（ｊ）に基づく値を、前記音楽平均値スペクトルＶｍ（ｊ）に基づく値によって互いに対応する周波数ｊごとに除した値である除算値スペクトルをフィルタ基礎関数Ｄｉｖ（ｊ）として作成するフィルタ基礎関数作成手段と、
前記作成されたフィルタ基礎関数Ｄｉｖ（ｊ）の各値に対して、互いに対応する周波数ｊごとにヒト聴覚感度の重みを定義した聴覚感度補正曲線Ｌ（ｊ）に基づく値を乗算することにより、第１フィルタ関数を作成するとともに、前記作成されたフィルタ基礎関数Ｄｉｖ（ｊ）の各値を用いて、前記聴覚感度補正曲線Ｌ（ｊ）に基づく値を除算することにより、前記第２フィルタ関数を作成するフィルタ関数作成手段と、
前記ステレオ音楽データを所定の区間単位であるフレームｆに分割し、分割された各フレームｆをフーリエ変換し、一方のチャンネルに対応するフーリエ変換されたデータに対して前記第１フィルタ関数を乗じ、他方のチャンネルに対応するフーリエ変換されたデータに対して前記第２フィルタ関数を乗じ、フーリエ逆変換することによって、前記秘匿化データを生成するフィルタリング手段と、
を具備することを特徴とする秘匿化データ生成装置。
【請求項２】
前記フィルタ関数作成手段は、前記作成されたフィルタ基礎関数Ｄｉｖ（ｊ）の各値に対して、前記聴覚感度補正曲線Ｌ（ｊ）に基づく値を除算することにより、前記第２フィルタ関数を作成することを特徴とする請求項１に記載の秘匿化データ生成装置。
【請求項３】
前記フィルタ関数作成手段は、前記作成されたフィルタ基礎関数Ｄｉｖ（ｊ）の各値の逆数に対して、前記聴覚感度補正曲線Ｌ（ｊ）に基づく値を除算することにより、第２フィルタ関数を作成することを特徴とする請求項１に記載の秘匿化データ生成装置。
【請求項４】
前記フィルタ関数作成手段が用いる前記聴覚感度補正曲線Ｌ（ｊ）は、４０フォンの等ラウドネス曲線に基づいて定義されることを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の秘匿化データ生成装置。
【請求項５】
前記周波数解析手段は、前記音楽平均値スペクトルＶｍ（ｆ,ｊ）として、前記音楽データの各フレームｆの前後Ｍフレームに渡って時間軸方向に平均化したスペクトルをフレームｆごとに算出し、
前記フィルタ基礎関数作成手段は、前記フィルタ基礎関数として、前記音声最大値スペクトルＶｖ（ｊ）に基づく値を、フレームｆに対応する前記音楽平均値スペクトルＶｍ（ｆ,ｊ）に基づく値によって互いに対応する周波数ｊごとに除した値である除算値スペクトルをフィルタ基礎関数Ｄｉｖ（ｆ,ｊ）として作成し、
前記フィルタ関数作成手段は、フィルタ基礎関数Ｄｉｖ（ｆ,ｊ）の各値に対して、互いに対応する周波数ｊごとにヒト聴覚感度の重みを定義した聴覚感度補正曲線Ｌ（ｊ）に基づく値を用いて、前記第１フィルタ関数及び前記第２フィルタ関数を作成することを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の秘匿化データ生成装置。
【請求項６】
複数の前記音楽データを記憶する音楽データ記憶手段と、
前記音楽データ記憶手段によって記憶されている前記音楽データの中から単一の前記音楽データを選択する音楽データ選択手段と、
を更に具備し、
前記音楽データ選択手段によって選択された単一の前記音楽データに基づいて、前記秘匿化データを生成することを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の秘匿化データ生成装置。
【請求項７】
請求項１から請求項６のいずれか一項に記載の秘匿化データ生成装置が生成する複数の前記秘匿化データを記憶する秘匿化データ記憶手段と、
前記秘匿化データ記憶手段によって記憶されている前記秘匿化データの中から単一の前記秘匿化データを選択する秘匿化データ選択手段と、
前記秘匿化データ選択手段によって選択された単一の前記秘匿化データを再生する秘匿化データ再生手段と、
を具備することを特徴とする秘匿化装置。
【請求項８】
前記秘匿化データ再生手段が、前記秘匿化データを波面が平面波に近い音波として所定平面から均一に放射する機構をもつ平面型スピーカにより構成され、前記秘匿化データの各チャンネルに対応して複数個で構成されていることを特徴とする請求項７に記載の秘匿化装置。
【請求項９】
コンピュータを、請求項１から請求項８のいずれか一項に記載の秘匿化データ生成装置として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医療機関（調剤薬局などの受付カウンター）、金融機関・保険会社の相談カウンター、法律事務所などの面談室、携帯電話店のカウンター、会食に使われる飲食店などにおいて交わされる会話音声が待合室や他の面談室や座席に居る人々に聴取されないようにするための秘匿化技術に関し、特に、物理的な間仕切り（吸音材または遮音材で構成される板状のもの。「パーティション」とも呼ばれる。）と組み合わせ、間仕切りで仕切られた会議室等での会話音声の漏洩防止技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
医療機関（調剤薬局などの受付カウンター）、金融機関・保険会社の相談カウンター、法律事務所などの面談室、携帯電話店のカウンター、会食に使われる飲食店などにおいて交わされる対話音声は、第三者に聴取されることが好ましくない個人情報や企業の機密情報が含まれることが少なくない。しかしながら、従来は、簡易的な間仕切りのみによって済ませている施設が多い。これらの施設における会話が漏れないようにするために、出願人は、音声信号に対するマスキング効果を高めつつ、再生される音楽の音色を原音と同等に維持し、音量を絞って再生しても所定のマスキング効果を働かせることができる秘匿化データ生成装置を提案している（特許文献１、２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１２−１４１５２４号公報
【特許文献２】特開２０１２−２２６１１３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記特許文献１、２に記載の技術は、パーティションで仕切られたオフィスの会議室やサテライト・オフィスなどの共用スペースで主に活用されており、パーティションが薄いか背が低い場合に、隣室からの会話音を不鮮明にする効果が確認されている。
【０００５】
上記特許文献１、２に記載の技術では、オフィスでは業務の妨げにならないように、擬似空調音等がＢＧＭ素材として選択され、フィルタ処理が施されてパーティションに貼られたフラットパネルスピーカにより流されている。しかしながら、特許文献１、２に記載の技術により定常的に流されるマスキング音は、主として携帯電話の使用を禁止している閑静なサテライト・オフィス内では、同室内での会話に支障をきたさないものの、煩いという印象を与える。それを防ぐため、マスキング音の音量を落とすと、隣室からの音漏れが気になるという問題が利用者から指摘されている。煩いという印象を与える要因は、特許文献１、２に記載の技術のマスキング効果を強調させる信号処理にあり、原音のまま流せば解消するが、マスキング効果が弱くなるという問題がある。
【０００６】
そこで、本発明は、会話音に対するマスキング効果を維持しながら、秘匿化データの再生音を聞いた人々に与える煩いという印象を軽減させることが可能な秘匿化データ生成装置、秘匿化装置およびプログラムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するため、本発明第１の態様では、対話音声を秘匿化するためのステレオ音楽データである秘匿化データを生成する秘匿化データ生成装置であって、予め記憶された音声データ及びステレオ音楽データをモノラル化したモノラル音楽データの各々に対して時系列に周波数解析を行い、前記音声データの瞬時スペクトルに対して周波数ごとに時間軸方向に最大値をプロットしたスペクトルである音声最大値スペクトルＶｖ（ｊ）（ｊは周波数）を算出し、前記モノラル音楽データの瞬時スペクトルを時間軸方向に平均化したスペクトルである音楽平均値スペクトルＶｍ（ｊ）を算出する周波数解析手段と、前記音声最大値スペクトルＶｖ（ｊ）に基づく値を、前記音楽平均値スペクトルＶｍ（ｊ）に基づく値によって互いに対応する周波数ｊごとに除した値である除算値スペクトルをフィルタ基礎関数Ｄｉｖ（ｊ）として作成するフィルタ基礎関数作成手段と、前記作成されたフィルタ基礎関数Ｄｉｖ（ｊ）の各値に対して、互いに対応する周波数ｊごとにヒト聴覚感度の重みを定義した聴覚感度補正曲線Ｌ（ｊ）に基づく値を乗算することにより、第１フィルタ関数を作成するとともに、前記作成されたフィルタ基礎関数Ｄｉｖ（ｊ）の各値を用いて、前記聴覚感度補正曲線Ｌ（ｊ）に基づく値を除算することにより、前記第２フィルタ関数を作成するフィルタ関数作成手段と、前記ステレオ音楽データを所定の区間単位であるフレームｆに分割し、分割された各フレームｆをフーリエ変換し、一方のチャンネルに対応するフーリエ変換されたデータに対して前記第１フィルタ関数を乗じ、他方のチャンネルに対応するフーリエ変換されたデータに対して前記第２フィルタ関数を乗じ、フーリエ逆変換することによって、前記秘匿化データを生成するフィルタリング手段と、を具備することを特徴とする秘匿化データ生成装置を提供する。
【０００８】
本発明第１の態様によれば、音声データ及びステレオ音楽データをモノラル化したモノラル音楽データの各々に対して時系列に周波数解析を行い、音声データの瞬時スペクトルに対して周波数ごとに時間軸方向に最大値をプロットしたスペクトルである音声最大値スペクトルＶｖ（ｊ）と、モノラル音楽データの瞬時スペクトルを時間軸方向に平均化したスペクトルである音楽平均値スペクトルＶｍ（ｊ）を算出し、音声最大値スペクトルＶｖ（ｊ）に基づく値を、音楽平均値スペクトルＶｍ（ｊ）に基づく値によって互いに対応する周波数ｊごとに除した値であるフィルタ基礎関数Ｄｉｖ（ｊ）の各値に対して、互いに対応する周波数ｊごとにヒト聴覚感度の重みを定義した聴覚感度補正曲線Ｌ（ｊ）に基づく値を乗算することにより、第１フィルタ関数を作成し、フィルタ基礎関数Ｄｉｖ（ｊ）の各値を用いて、聴覚感度補正曲線Ｌ（ｊ）に基づく値を除算することにより、第２フィルタ関数を作成し、ステレオ音楽データを所定の区間単位であるフレームｆに分割し、分割された各フレームｆをフーリエ変換し、一方のチャンネルに対応するフーリエ変換されたデータに対して第１フィルタ関数を乗じ、他方のチャンネルに対応するフーリエ変換されたデータに対して第２フィルタ関数を乗じ、フーリエ逆変換することによって、秘匿化データを生成するようにしたので、会話音に対するマスキング効果を維持しながら、秘匿化データの再生音を聞いた人々に与える煩いという印象を軽減させることが可能な秘匿化データを作成できる。
【０００９】
また、本発明第２の態様では、前記フィルタ関数作成手段は、前記作成されたフィルタ基礎関数Ｄｉｖ（ｊ）の各値に対して、前記聴覚感度補正曲線Ｌ（ｊ）に基づく値を除算することにより、前記第２フィルタ関数を作成することを特徴とする。
【００１０】
本発明第２の態様によれば、フィルタ基礎関数Ｄｉｖ（ｊ）の各値に対して、聴覚感度補正曲線Ｌ（ｊ）に基づく値を除算することにより、前記第２フィルタ関数を作成するようにしたので、会話音に対するマスキング効果を維持しながら、秘匿化データの再生音を聞いた人々に与え、聴覚感度補正曲線Ｌ（ｊ）に基づいて強調される煩いという印象を軽減させることが可能な秘匿化データを作成できる。
【００１１】
本発明第３の態様では、前記フィルタ関数作成手段は、前記作成されたフィルタ基礎関数Ｄｉｖ（ｊ）の各値の逆数に対して、前記聴覚感度補正曲線Ｌ（ｊ）に基づく値を除算することにより、第２フィルタ関数を作成することを特徴とする。
【００１２】
本発明第３の態様によれば、フィルタ基礎関数Ｄｉｖ（ｊ）の各値の逆数に対して、聴覚感度補正曲線Ｌ（ｊ）に基づく値を除算することにより、第１フィルタ関数を反転させた性質の第２フィルタ関数を作成するようにしたので、会話音に対するマスキング効果を維持しながら、秘匿化データの再生音を聞いた人々に与え、第１フィルタ関数に基づいて強調される煩いという印象を大幅に軽減させることが可能な秘匿化データを作成できる。
【００１３】
本発明第４の態様では、前記フィルタ関数作成手段が用いる前記聴覚感度補正曲線Ｌ（ｊ）は、４０フォンの等ラウドネス曲線に基づいて定義されることを特徴とする。
【００１４】
本発明第４の態様によれば、聴覚感度補正曲線Ｌ（ｊ）が、４０フォンの等ラウドネス曲線に基づいて定義されるようにしたので、通常の音声や音楽を聴取する際の環境に適した秘匿化データを作成することが可能となる。
【００１５】
本発明第５の態様では、前記周波数解析手段は、前記音楽平均値スペクトルＶｍ（ｆ,ｊ）として、前記音楽データの各フレームｆの前後Ｍフレームに渡って時間軸方向に平均化したスペクトルをフレームｆごとに算出し、前記フィルタ基礎関数作成手段は、前記フィルタ基礎関数として、前記音声最大値スペクトルＶｖ（ｊ）に基づく値を、フレームｆに対応する前記音楽平均値スペクトルＶｍ（ｆ,ｊ）に基づく値によって互いに対応する周波数ｊごとに除した値である除算値スペクトルをフィルタ基礎関数Ｄｉｖ（ｆ,ｊ）として作成し、前記フィルタ関数作成手段は、フィルタ基礎関数Ｄｉｖ（ｆ,ｊ）の各値に対して、互いに対応する周波数ｊごとにヒト聴覚感度の重みを定義した聴覚感度補正曲線Ｌ（ｊ）に基づく値を用いて、前記第１フィルタ関数及び前記第２フィルタ関数を作成することを特徴とする。
【００１６】
本発明第５の態様によれば、音楽平均値スペクトルＶｍ（ｆ,ｊ）として、音楽データの各フレームｆの前後Ｍフレームに渡って時間軸方向に平均化したスペクトルをフレームｆごとに算出し、フィルタ基礎関数として、音声最大値スペクトルＶｖ（ｊ）に基づく値を、フレームｆに対応する音楽平均値スペクトルＶｍ（ｆ,ｊ）に基づく値によって互いに対応する周波数ｊごとに除することによりフィルタ基礎関数Ｄｉｖ（ｆ,ｊ）を作成し、フィルタ基礎関数Ｄｉｖ（ｊ）の各値に対して、互いに対応する周波数ｊごとにヒト聴覚感度の重みを定義した聴覚感度補正曲線Ｌ（ｊ）に基づく値を用いて、フレームｆに対応する第１フィルタ関数及び前記第２フィルタ関数を作成するようにしたので、音楽データとして強弱変化の起伏が激しい音楽を採用した場合、どの再生箇所においても、マスキング効果が満遍なく働く秘匿化データを作成することが可能となる。
【００１７】
本発明第６の態様では、秘匿化データ生成装置が、複数の前記音楽データを記憶する音楽データ記憶手段と、前記音楽データ記憶手段によって記憶されている前記音楽データの中から単一の前記音楽データを選択する音楽データ選択手段と、を更に具備し、前記音楽データ選択手段によって選択された単一の前記音楽データに基づいて、前記秘匿化データを生成することを特徴とする。
【００１８】
本発明第６の態様によれば、複数の前記音楽データを記憶する音楽データ記憶手段と、音楽データ記憶手段によって記憶されている前記音楽データの中から単一の前記音楽データを選択する音楽データ選択手段と、を更に具備し、音楽データ選択手段によって選択された単一の前記音楽データに基づいて、秘匿化データを生成するようにしたので、複数の音楽データに基づいて、複数の秘匿化データを生成することが可能となる。
【００１９】
本発明第７の態様では、秘匿化データ生成装置が生成する複数の前記秘匿化データを記憶する秘匿化データ記憶手段と、前記秘匿化データ記憶手段によって記憶されている前記秘匿化データの中から単一の前記秘匿化データを選択する秘匿化データ選択手段と、前記秘匿化データ選択手段によって選択された単一の前記秘匿化データを再生する秘匿化データ再生手段と、を具備することを特徴とする秘匿化装置を提供する。
【００２０】
本発明第７の態様によれば、秘匿化装置が、秘匿化データ生成装置が生成する複数の秘匿化データを記憶する秘匿化データ記憶手段と、秘匿化データ記憶手段によって記憶されている秘匿化データの中から単一の秘匿化データを選択する秘匿化データ選択手段と、秘匿化データ選択手段によって選択された単一の前記秘匿化データを再生する秘匿化データ再生手段と、を具備するようにしたので、秘匿化データ生成装置を物理的に分離することができ、秘匿化データ生成装置を稼動させなくても、あらかじめ作成された秘匿化データを随時再生することが可能となる。
【００２１】
本発明第８の態様では、前記秘匿化装置の前記秘匿化データ再生手段が、前記秘匿化データを波面が平面波に近い音波として所定平面から均一に放射する機構をもつ平面型スピーカにより構成され、前記秘匿化データの各チャンネルに対応して複数個で構成されていることを特徴とする。
【００２２】
本発明第８の態様によれば、秘匿化データ再生手段が、秘匿化データを波面が平面波に近い音波として所定平面から均一に放射する機構をもつ平面型スピーカにより構成され、秘匿化データの各チャンネルに対応して複数個で構成されているので、設置スペースを必要とせず、秘匿化対象位置に伝搬される過程で減衰する音波のエネルギー量が、対話音声に比べ秘匿化データの方が小さくなり、相対的に秘匿化データのエネルギー量が対話音声に比べ大きくなるため、マスキング効果を高めることが可能となる。
【発明の効果】
【００２３】
本発明によれば、会話音に対するマスキング効果を維持しながら、秘匿化データの再生音を聞いた人々に与える煩いという印象を軽減させることが可能な秘匿化データ生成装置および秘匿化装置を提供することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】秘匿化装置の概要図である。
【図２】秘匿化データ生成装置のハードウェア構成図である。
【図３】等ラウドネス曲線の一例を示す図である。
【図４】聴覚感度補正曲線の一例を示す図である。
【図５】秘匿化処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】秘匿化データ生成処理の流れを示す図である。
【図７】周波数解析処理を説明する第１の図である。
【図８】周波数解析処理を説明する第２の図である。
【図９】フィルタ基礎関数作成処理を説明する第１の図である。
【図１０】フィルタ基礎関数作成処理を説明する第２の図である。
【図１１】フィルタ関数作成処理を説明する図である。
【図１２】フィルタリング処理を説明する図である。
【図１３】第１の実施形態における処理の概略を示す図である。
【図１４】第２の実施形態における処理の概略を示す図である。
【図１５】秘匿化装置の第１の設置例を示す図である。
【図１６】秘匿化装置の第２、第３の設置例を示す図である。
【図１７】実施例及び従来例の音声最大値スペクトルを示す図である。
【図１８】実施例及び従来例の音楽平均値スペクトルを示す図である。
【図１９】フィルタ基礎関数を示す図である。
【図２０】聴覚感度補正曲線を示す図である。
【図２１】第１フィルタ関数を示す図である。
【図２２】従来のフィルタリング処理後の音楽信号を示す図である。
【図２３】第１の実施形態におけるフィルタリング処理後の音楽信号を示す図である。
【図２４】第２の実施形態におけるフィルタリング処理後の音楽信号を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
以下、本発明の好適な実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
＜１．全体構成＞
図１は、秘匿化装置１の概要図である。図１に示すように、秘匿化装置１は、少なくとも、秘匿化データ生成装置２及び音楽再生装置３から構成される。
秘匿化データ生成装置２は、例えば、コンピュータ等であり、対話音声を秘匿化するための音楽データである秘匿化データ７を生成する。秘匿化データ生成装置２の記憶部には、少なくとも音声データ４、音楽データ５、聴覚感度補正曲線６が記憶される。これらのデータについては後述する。
音楽再生装置３は、音楽プレーヤ及びスピーカから構成され、秘匿化データ７を再生する。音楽再生装置３の記憶部には、少なくとも秘匿化データ生成装置２によって生成される秘匿化データ７が記憶される。
【００２６】
秘匿化装置１は、用途に応じて様々な構成を採ることが可能である。秘匿化装置１を構成する秘匿化データ生成装置２及び音楽再生装置３は、図１に示すように異なる筐体としても良いし、１つの筐体としても良い。
また、秘匿化データ生成装置２及び音楽再生装置３は、図１に示すように有線によって接続されても良いし、無線によって接続されても良いし、ネットワークを介して接続されても良いし、接続されていなくても良い。
秘匿化データ生成装置２及び音楽再生装置３が接続されていない場合、秘匿化データ生成装置２は、秘匿化データ７を記憶媒体（ＣＤ、ＭＤ、ＵＳＢメモリ、ＳＤカードなどコンピュータ及び音楽プレーヤが読取可能な記憶媒体）に出力し、音楽再生装置３は、記憶媒体から秘匿化データ７を入力する。
【００２７】
少なくとも音楽再生装置３は、対話音声の秘匿化を所望する音響空間に設置される。このような音響空間としては、例えば、調剤薬局などの受付カウンターに隣接する待合室などが考えられる。そして、音楽再生装置３は、このような待合室において秘匿化データ７を再生する。
ここで、本発明の実施の形態に係る秘匿化データ生成装置２が生成する秘匿化データ７は、受付カウンターと待合室の間に間仕切りが全く無くても、通常の音量によって、待合室にいる人が受付カウンターの対話音声の内容を聞き取ることができない程度に、秘匿化することが可能である。
音楽再生装置３が設置される音響空間としては、その他に、金融機関、保険会社、携帯電話店などのカウンターに隣接する待機スペース、法律事務所などの面談室に隣接する通路、企業などの応接室、飲食店などの個室などが挙げられる。
【００２８】
＜２．秘匿化データ生成装置＞
＜２．１．第１の実施形態＞
図２は、秘匿化データ生成装置２のハードウェア構成図である。尚、図２のハードウェア構成は一例であり、用途、目的に応じて様々な構成を採ることが可能である。
秘匿化データ生成装置２は、制御部２１、記憶部２２、メディア入出力部２３、通信制御部２４、入力部２５、表示部２６、周辺機器Ｉ／Ｆ部２７等が、バス２８を介して接続される。
【００２９】
制御部２１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成される。
ＣＰＵは、記憶部２２、ＲＯＭ、記録媒体等に格納されるプログラムをＲＡＭ上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス２８を介して接続された各装置を駆動制御し、秘匿化データ生成装置２が行う後述する処理を実現する。
ＲＯＭは、不揮発性メモリであり、秘匿化データ生成装置２のブートプログラムやＢＩＯＳ等のプログラム、データ等を恒久的に保持している。
ＲＡＭは、揮発性メモリであり、記憶部２２、ＲＯＭ、記録媒体等からロードしたプログラム、データ等を一時的に保持するとともに、制御部２１が各種処理を行う為に使用するワークエリアを備える。
【００３０】
記憶部２２は、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）であり、制御部２１が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ、ＯＳ（オペレーティングシステム）等が格納される。プログラムに関しては、ＯＳ（オペレーティングシステム）に相当する制御プログラムや、後述する処理をコンピュータに実行させるためのアプリケーションプログラムが格納されている。
これらの各プログラムコードは、制御部２１により必要に応じて読み出されてＲＡＭに移され、ＣＰＵに読み出されて各種の手段として実行される。
【００３１】
メディア入出力部２３（ドライブ装置）は、データの入出力を行い、例えば、ＣＤドライブ（−ＲＯＭ、−Ｒ、−ＲＷ等）、ＤＶＤドライブ（−ＲＯＭ、−Ｒ、−ＲＷ等）、ＭＤドライブ等のメディア入出力装置を有する。
通信制御部２４は、通信制御装置、通信ポート等を有し、秘匿化データ生成装置２とネットワーク間の通信を媒介する通信インタフェースであり、ネットワークを介して、他の装置間との通信制御を行う。ネットワークは、有線、無線を問わない。
【００３２】
入力部２５は、データの入力を行い、例えば、キーボード、マウス等のポインティングデバイス、テンキー等の入力装置を有する。
入力部２５を介して、秘匿化データ生成装置２に対して、操作指示、動作指示、データ入力等を行うことができる。
表示部２６は、ＣＲＴモニタ、液晶パネル等のディスプレイ装置、ディスプレイ装置と連携して秘匿化データ生成装置２のビデオ機能を実現するための論理回路等（ビデオアダプタ等）を有する。
【００３３】
周辺機器Ｉ／Ｆ（インタフェース）部２７は、秘匿化データ生成装置２に周辺機器を接続させるためのポートであり、秘匿化データ生成装置２は周辺機器Ｉ／Ｆ部２７を介して周辺機器とのデータの送受信を行う。
周辺機器Ｉ／Ｆ部２７は、ＵＳＢやＳＤカードリーダ等で構成されている。例えば、ＵＳＢインタフェース経由で音楽再生装置３を接続し、音楽再生装置３に内蔵する不揮発性メモリに出力することもできる。
バス２８は、各装置間の制御信号、データ信号等の授受を媒介する経路である。
【００３４】
図３は、等ラウドネス曲線の一例を示す図である。等ラウドネス曲線は、ＩＳＯ２２６によって規格化されており、図３は、２００３年改定版のものを示している。等ラウドネス曲線は、ラウドネス（音の聴覚的な強さ）のレベルごとに、周波数の変化に基づいてヒトが感覚的に同じラウドネルレベルに聴取される物理的に計測される音圧レベルの変化を示す曲線である。ラウドネスレベルの単位は、ｐｈｏｎ（フォン、ホン、ホーン）である。音圧レベルの単位は、ｄＢ（デシベル）である。
図３では、横軸が周波数［Ｈｚ］、縦軸が音圧レベル［ｄＢ］であり、ラウドネスレベルごとに等ラウドネス曲線が定義される。図３では、０（最小可聴閾、同図では"threshold"と示されている）、２０、４０、６０、８０、１００［ｐｈｏｎ］の等ラウドネス曲線が図示されている。また、比較のため、改定前の４０［ｐｈｏｎ］の等ラウドネス曲線も示している。
【００３５】
図３を見ると分かるように、ラウドネスレベルが大きくなるにつれて、等ラウドネス曲線ごとの最大音圧レベルと最小音圧レベルとの差は小さくなる。すなわち、０［ｐｈｏｎ］の等ラウドネス曲線における最大音圧レベルと最小音圧レベルとの差が一番大きく、１００［ｐｈｏｎ］の等ラウドネス曲線における最大音圧レベルと最小音圧レベルとの差が一番小さい。
本発明の実施の形態では、通常の音声や音楽を聴取する際の平均的なラウドネスレベルである４０［ｐｈｏｎ］の等ラウドネス曲線を用いて、後述する「聴覚感度補正曲線」を定義する。尚、秘匿化データ７が再生される音響空間の環境がある程度予測できる場合、環境に合わせて等ラウドネス曲線を選択するようにしても良い。
【００３６】
図４は、聴覚感度補正曲線の一例を示す図である。聴覚感度補正曲線は、秘匿化データ生成装置２によって利用される。聴覚感度補正曲線は、後述する「フィルタ基礎関数」を補正する際に用いられる。
図４では、各周波数に対する上段が、等ラウドネス曲線の音圧レベルを示しており、各周波数に対する下段が、５００Ｈｚを基準（０ｄＢ）とした時の聴覚感度補正曲線の音圧レベルを示している。例えば、周波数が２０[Ｈｚ]に対して、等ラウドネス曲線の音圧レベルが１０１．０［ｄＢ］、聴覚感度補正曲線の音圧レベルが−５９．０［ｄＢ］である。また、例えば、周波数が３０[Ｈｚ]に対して、等ラウドネス曲線の音圧レベルが９０．０［ｄＢ］、聴覚感度補正曲線の音圧レベルが−４８．０［ｄＢ］である。
【００３７】
図４に示す例では、“聴覚感度補正曲線の音圧レベル（下段の値）＝等ラウドネス曲線の音圧レベルの５００Ｈｚにおける極小値（＝４２．０）−等ラウドネス曲線の音圧レベル（上段の値）”によって、聴覚感度補正曲線の音圧レベルを求めている。
聴覚感度補正曲線の算出処理は、この例に限られず、例えば、図３の等ラウドネス曲線を、横軸に平行な所定の直線に従って折り返すことによって、聴覚感度補正曲線を求めても良い。また、聴覚感度補正曲線の基準とする周波数は、等ラウドネス曲線上の極小値になる５００Ｈｚに設定する必要もない。
【００３８】
ここで、聴覚感度補正曲線の意義について説明する。
ヒト聴覚系の感度は周波数に依存して変化し、４ｋＨｚ近辺をピークに３００Ｈｚ以下の低音または５ｋＨｚ以上の高音になるほど感度が低下する特性をもつ。ところが、音声信号には音楽信号には比較的少ない５ｋＨｚ〜１０ｋＨｚの周波数帯の成分が多く含まれるため、フィルタ関数はこれらの周波数帯の成分を強調するように働く。この強調される周波数帯域はヒトの聴覚感度が比較的低い帯域であるため、再生時には聴覚感度が高い４ｋＨｚ以下の周波数帯域を基準に音量を設定するようになる。そうすると、これに連動して５ｋＨｚ〜１０ｋＨｚの周波数帯の音量が不自然に大きくなり、全体的に騒がしくなる。そこで、後述するように、聴感感度補正曲線を重畳してフィルタ関数を生成することによって、５ｋＨｚ〜１０ｋＨｚの周波数帯の強調度合いが抑えられて不自然な音色になることを回避できる。また、ヒトの聴覚感度が高く音声を識別するためのフォルマント成分に富む３００Ｈｚ〜３．４ｋＨｚの周波数帯が強調されることになり、再生音量をあまり上げなくてもマスキングが有効に働きやすくなる。
【００３９】
図５は、秘匿化処理の流れを示すフローチャートである。
図５に示すように、秘匿化データ生成装置２の制御部２１は、音声データ４及び音楽データ５を記憶部２２に記憶する（Ｓ１０１）。音楽データ５は、複数記憶するようにしても良い。
音声データ４は、秘匿化対象の音響空間における対話音声ではなく、固定のサンプルデータとする。すなわち、本発明の実施の形態における秘匿化データ生成装置２は、リアルタイムにサンプリングされた秘匿化対象の対話音声は使用しない。音声データ４は、予め録音された種々の男声、女声が混在した対話音声である。
音楽データ５は複数のチャンネルを有するステレオ音楽データであり、内容は任意である。例えば、聴取者にとって意味のあるメロディ・リズム・和声進行が含まれている必要は必ずしもなく、川のせせらぎ音などの自然音でもかまわない。秘匿化対象の対話音声に類似した周波数成分を多く含む音楽データであれば、マスキング効果が働きやすくなるので、マスキング効果を高めるという意味では、声楽データが含まれていることが望ましい。但し、声楽データが含まれると騒がしくなるため、器楽データのみであり、楽器編成が少ない室内楽曲などが現実的である。秘匿化データ生成装置２は、音楽データ５ごとに秘匿化データ７を生成する。
【００４０】
次に、秘匿化データ生成装置２の制御部２１は、単一の音楽データ５を選択する（Ｓ１０２）。音楽データ５の選択は、入力部２５を介してユーザが指示するようにしても良い。
次に、秘匿化データ生成装置２の制御部２１は、Ｓ１０２において選択された単一の音楽データ５に基づいて、秘匿化データ７の生成処理を行う（Ｓ１０３）。秘匿化データ７の生成処理の詳細は後述する。
Ｓ１０２及びＳ１０３の処理を繰り返し、複数の秘匿化データ７を生成するようにしても良い。
【００４１】
次に、音楽再生装置３は、Ｓ１０３にて生成された秘匿化データ７を記憶する（Ｓ１０４）。秘匿化データ７は、複数記憶するようにしても良い。
次に、音楽再生装置３は、単一の秘匿化データ７を選択する（Ｓ１０５）。秘匿化データ７の選択は、あらかじめ定義されたプレイリスト（再生プログラム）に基づいて自動的に行われるようにする方法が一般的であるが、ユーザが指示するようにしても良い。
次に、音楽再生装置３は、Ｓ１０５において選択された単一の秘匿化データ７を再生する（Ｓ１０６）。再生音量は、環境の変化に応じて、ユーザの指示により適宜変更される。
【００４２】
以上により、秘匿化装置１は、音響空間内の地点Ａにおける対話音声が、所定の距離だけ離れている同一または異なる音響空間内の地点Ｂにいる人に聴取されないように秘匿化することができる。
以下では、秘匿化データ７の生成処理の詳細について説明する。
【００４３】
図６は、秘匿化データ生成処理の流れを示す図である。図６に示すように、秘匿化データ生成処理は、フレーム抽出処理３１、周波数解析処理３２、フィルタ基礎関数作成処理３３、フィルタ関数作成処理３４、及びフィルタリング処理３５を含む。
ここでは、各処理の概要について説明し、詳細は後述する。
【００４４】
フレーム抽出処理３１は、音声データ４及び音楽データ５を入力し、各々に対して所定の区間単位のフレームｆに分割し、音声フレーム群１０及び音楽フレーム群１１を生成する。
【００４５】
周波数解析処理３２は、音声フレーム群１０及び音楽フレーム群１１を入力し、音声最大値スペクトルデータ１２及び音楽平均値スペクトルデータ１３を出力する。周波数解析処理３２は、秘匿化データ生成装置２の制御部２１が、音声フレーム群１０及び音楽フレーム群１１の各フレームに対して周波数解析を行い、音声フレームごとの瞬時スペクトルに対して周波数ごとに時間軸方向に最大の値をプロットしたスペクトルである単一の音声最大値スペクトルＶｖ（ｊ）（ｊは周波数）を算出し、音楽フレームごとの瞬時スペクトルを時間軸方向に平均化したスペクトルである音楽平均値スペクトルＶｍ（ｊ）を算出する処理である。
尚、Ｖｖ（ｊ）の添え字「ｖ」は、ｖｏｉｃｅの頭文字である。また、Ｖｍ（ｊ）の添え字「ｍ」は、ｍｕｓｉｃの頭文字である。
【００４６】
また、周波数解析処理３２は、フレームｆごとに異なる音楽平均値スペクトルデータ１３を出力しても良い。すなわち、秘匿化データ生成装置２の制御部２１は、音楽平均値スペクトルＶｍ（ｆ,ｊ）として、音楽フレームの前後Ｍフレーム（Ｍ個）に渡って時間軸方向に平均化したスペクトルを算出するようにしても良い。
【００４７】
ここで、Ｍは、例えば、「Ｍ（個）×フレームの長さ（秒）」が数秒程度であることが望ましい。これは、「Ｍ（個）×フレームの長さ（秒）」が短すぎると、音楽が不自然に聞こえてしまい、「Ｍ（個）×フレームの長さ（秒）」が長すぎると、マスキング効果、即ち音声の秘匿化が適切に働かない箇所が目立つようになるからである。
【００４８】
音声データ４は、スペクトルの時系列変動が大きく、無音部も含まれるため、平均値では適切な評価ができない。そこで、本発明の実施の形態では、音声最大値スペクトルＶｖ（ｊ）を１つだけ算出する。
音楽データ５は、フレーム単位の各瞬時スペクトル（位相成分は無視したエネルギー量）に対して、時間軸方向に瞬時スペクトルを平均化した音楽平均値スペクトルＶｍ（ｊ）に置換される。又は、音楽データ５は、フレームｆごとに、前後所定のフレーム数に対応する瞬時スペクトルを平均化した音楽平均値スペクトルＶｍ（ｆ,ｊ）に置換される。
【００４９】
フィルタ基礎関数作成処理３３は、音声最大値スペクトルデータ１２及び音楽平均値スペクトルデータ１３を入力し、フィルタ基礎関数データ１４を出力する。フィルタ基礎関数作成処理３３は、秘匿化データ生成装置２の制御部２１が、音声最大値スペクトルＶｖ（ｊ）に基づく値を、音楽平均値スペクトルＶｍ（ｊ）に基づく値によって互いに対応する周波数ｊごとに除した値である除算値スペクトルをフィルタ基礎関数Ｄｉｖ（ｊ）として算出する。
【００５０】
また、フレームｆごとに異なる音楽平均値スペクトルデータ１３が出力されている場合、フィルタ基礎関数作成処理３３は、フレームｆごとに異なるフィルタ基礎関数データ１４を出力する。すなわち、秘匿化データ生成装置２の制御部２１は、フィルタ基礎関数Ｄｉｖ（ｆ,ｊ）として、音声最大値スペクトルＶｖ（ｊ）に基づく値を、フレームｆに対応する音楽平均値スペクトルＶｍ（ｆ,ｊ）に基づく値によって互いに対応する周波数ｊごとに除した値を算出する。
【００５１】
フィルタ関数作成処理３４は、除算値スペクトルであるフィルタ基礎関数Ｄｉｖ（ｊ）の各値に対して、互いに対応する周波数ｊごとにヒト聴覚感度の重みを定義した聴覚感度補正曲線Ｌ（ｊ）に基づく値をそれぞれ乗算することにより、第１フィルタ関数Ｆ１（ｊ）を作成し、除算値スペクトルであるフィルタ基礎関数Ｄｉｖ（ｊ）の各値またはその逆数に対して、互いに対応する周波数ｊごとにヒト聴覚感度の重みを定義した聴覚感度補正曲線Ｌ（ｊ）に基づく値をそれぞれ除算することにより、第２フィルタ関数Ｆ２（ｊ）を作成する処理である。ここで、聴覚感度補正曲線Ｌ（ｊ）の単位は、図４記載のｄＢではなく無次元に換算した値で、具体的には図４記載のｄＢ値をｄとすれば、１０d/20で与えられる。
【００５２】
フィルタリング処理３５は、２チャンネルのステレオで構成される音楽データ５及びフィルタ関数データ１５を入力し、フレームｆごとに、秘匿化データ７を出力する。フィルタリング処理３５は、秘匿化データ生成装置２の制御部２１が、音楽データ５の各チャンネルを所定の区間単位であるフレームｆに分割し、分割された各フレームｆをフーリエ変換し、一方のチャンネルのフレームｆに対して第１フィルタ関数Ｆ１（ｊ）を乗じ、他方のチャンネルのフレームｆに対して第２フィルタ関数Ｆ２（ｊ）を乗じ、フーリエ逆変換することによって、秘匿化データ７を生成する処理である。
【００５３】
以下では、周波数解析処理３２、フィルタ基礎関数作成処理３３及びフィルタ関数作成処理３４により、それぞれ、フレームｆごとに、第１フィルタ関数Ｆ１（ｆ,ｊ）及び第２フィルタ関数Ｆ２（ｆ,ｊ）を作成する場合を例にして説明する。尚、この例を説明することによって、周波数解析処理３２、フィルタ基礎関数作成処理３３及びフィルタ関数作成処理３４が、フレームｆごとではなく単一セットの第１フィルタ関数Ｆ１（ｊ）及び第２フィルタ関数Ｆ２（ｊ）を作成する場合も説明されることは、言うまでもない。
【００５４】
図７、図８は、周波数解析処理を説明する図である。図７、図８に示すように、周波数解析処理３２は、（狭義の）周波数解析３２ａ、瞬時スペクトル算出処理４１、平均スペクトル算出処理４２を含む。
【００５５】
最初に、音声データ４に対する周波数解析処理について説明する。
例えば、サンプリング周波数Ｆｓを「４４１００Ｈｚ」、サンプル数Ｎを「４０９６」とする。サンプリング周波数Ｆｓ及びサンプル数Ｎによって、音声データ４に含まれるフレーム数Ｆｖが定まる。
フレーム抽出処理３１では、秘匿化データ生成装置２の制御部２１が、サンプリング周波数Ｆｓのモノラル音声信号（ステレオの場合はＬＲ（左右）の合算値とする。）に対して、各々Ｎ／２サンプル間隔ごとに（すなわち、Ｎ／２サンプル分ずつ重複する。）、Ｎ個ずつ、各々Ｆｖフレーム抽出する。
【００５６】
次に、周波数解析３２ａでは、制御部２１は、抽出したｆ番目のフレームデータＸｖ（ｆ、ｉ）（ｆ＝０、・・・、Ｆｖ−１；ｉ＝０、・・・、Ｎ−１）に対して、ハニング窓関数Ｈ（ｉ）＝０．５−０．５ｃｏｓ（２πｉ／Ｎ）を用いてフーリエ変換を行う。
次に、制御部２１は、変換データの実部 Ａｖ（ｆ、ｊ）（ｆ＝０、・・・、Ｆｖ−１；ｊ＝０、・・・、Ｎ／２）、虚部Ｂｖ（ｆ、ｊ）（ｆ＝０、・・・、Ｆｖ−１；ｊ＝０、・・・、Ｎ／２）及び強度値の時系列の最大値スペクトルＶｖ（ｊ）（ｊ＝０、・・・、Ｎ／２）を各々、次式のように算出する。
【００５７】
【数１】
2015034932.tif 000003
【００５８】
図７には、音声フレームデータＸｖ（ｆ、ｉ）のフレーム１（ｆ＝０に対応）〜フレームＦ（ｆ＝Ｆｖ−１に対応）に対して、周波数解析３２ａが行われ、音声スペクトル１〜音声スペクトルＦが算出され、音声最大値スペクトルＶｖ（ｊ）が算出されることが図示されている。
【００５９】
次に、音楽データ５に対する周波数解析処理について説明する。
音声データ４と同様、サンプリング周波数Ｆｓを「４４１００Ｈｚ」、サンプル数Ｎを「４０９６」とする。サンプリング周波数Ｆｓ及びサンプル数Ｎによって、音楽データ５に含まれるフレーム数Ｆｍが定まる。
フレーム抽出処理３１では、秘匿化データ生成装置２の制御部２１が、サンプリング周波数Ｆｓのモノラル音楽信号（ステレオ音楽信号のＬＲ（左右）チャンネルの合算値としてモノラル化する。）に対して、各々Ｎ／２サンプル間隔ごとに（すなわち、Ｎ／２サンプル分ずつ重複する。）、Ｎ個ずつ、各々Ｆｍフレーム抽出する。
【００６０】
次に、周波数解析３２ａでは、制御部２１は、抽出したｆ番目のフレームデータＸｍ（ｆ、ｉ）（ｆ＝０、・・・、Ｆｍ−１；ｉ＝０、・・・、Ｎ−１）に対して、ハニング窓関数Ｈ（ｉ）＝０．５−０．５ｃｏｓ（２πｉ／Ｎ）を用いてフーリエ変換を行う。
次に、制御部２１は、瞬時スペクトル算出処理４１として、フレームごとに、位相成分は無視したエネルギー量である瞬時スペクトルを算出する。また、制御部２１は、平均スペクトル算出処理４２として、前後Ｍフレーム（Ｍ個）の瞬時スペクトルの平均値である平均スペクトルを算出する。
【００６１】
具体的には、制御部２１は、変換データの実部 Ａｍ（ｆ、ｊ）（ｆ＝０、・・・、Ｆｍ−１；ｊ＝０、・・・、Ｎ／２）、虚部Ｂｍ（ｆ、ｊ）（ｆ＝０、・・・、Ｆｍ−１；ｊ＝０、・・・、Ｎ／２）、及び、対象フレームを中心として前後Ｍ／２フレーム（Ｍ／２個）ずつ、合計Ｍフレーム（Ｍ個）（Ｍ＜Ｆｍ）の平均値スペクトルＶｍ（ｆ、ｊ）（ｆ＝０、・・・、Ｆｍ−１；ｊ＝０、・・・、Ｎ／２）を各々、次式のように算出する。
但し、音楽データ５の先頭部、すなわち、ｆ＜Ｍ／２の場合、前後Ｍ／２フレーム（Ｍ／２個）ずつの平均を取ることができないことから、Ｖｍ（ｆ、ｊ）＝Ｖｍ（Ｍ／２、ｊ）とする。同様に、音楽データ５の後尾部、すなわち、ｆ＞Ｆｍ−Ｍ／２の場合、前後Ｍ／２フレーム（Ｍ／２個）ずつの平均を取ることができないことから、Ｖｍ（ｆ、ｊ）＝Ｖｍ（Ｆｍ−Ｍ／２−１、ｊ）とする。
【００６２】
【数２】
2015034932.tif 000004
【００６３】
図７には、一例として、音楽データ５のフレームｆとフレームｆ＋１に対する周波数解析処理が示されている。
図７には、音楽フレームデータＸｍ（ｆ、ｉ）のフレーム１〜フレームＭ＋１に対して、周波数解析３２ａが行われ、フレーム１〜フレームＭまでの時系列平均が算出され、フレームｆに対する音楽平均値スペクトルＶｍ（ｆ、ｊ）が算出されることが図示されている。同様に、図７には、フレーム２〜フレームＭ＋１までの時系列平均が算出され、フレームｆ＋１に対する音楽平均値スペクトルＶｍ（ｆ＋１、ｊ）が算出されることが図示されている。
【００６４】
また、図８には、図７の補足的な説明として、音楽データ５を入力とし、瞬時スペクトル算出処理４１によって、フレームごとに瞬時スペクトルが算出されることが図示されている。また、平均スペクトル算出処理４２によって、処理対象のフレームに対して、前後Ｍフレーム（Ｍ個）の瞬時スペクトルの平均値が算出され、平均値スペクトルに置換され、音楽平均値スペクトルデータ１３が出力されることが図示されている。
【００６５】
図９、図１０は、フィルタ基礎関数作成処理を説明する図である。フィルタ基礎関数作成処理３３は、図９に示す臨界帯域幅補正処理４３、図１０に示す除算処理４４を含む。
【００６６】
まず、図９を参照して臨界帯域幅補正処理４３について説明する。
臨界帯域幅補正処理４３は、秘匿化データ生成装置２の制御部２１が、音声最大値スペクトルＶｖ（ｊ）を、周波数ｊごとに所定の範囲内の最大値に置換することによって、単一の置換音声最大値スペクトルＶｖ’（ｊ）を作成する処理である。また、臨界帯域幅補正処理４３は、フレームｆごとに、音楽平均値スペクトルＶｍ（ｆ、ｊ）を、周波数ｊごとに所定の範囲内の平均値に置換することによって、置換音楽平均値スペクトルＶｍ’（ｆ、ｊ）を作成する処理である。
図９には、一例として、フレームｆとフレームｆ＋１に対する臨界帯域幅補正処理が示されている。
【００６７】
臨界帯域幅とは、ある周波数ｊの周波数成分Ｖｖ（ｊ）またはＶｍ（ｆ、ｊ）を中心にマスキングが及ぶ周波数の範囲（臨界帯域幅、Ｂａｒｋと呼ばれる。）である。臨界帯域幅の近似式としては、次式に示すＥ．Ｚｗｉｃｋｅｒの式が知られている。尚、一般に、周波数が高くなると、臨界帯域幅は広くなることが分かっている。
【００６８】
【数３】
2015034932.tif 000005
【００６９】
式（７）におけるｆｒの単位も「Ｈｚ」である。ｆｒとＢｚ（ｆｒ）を本実施の形態におけるフーリエ変換のポイント数の次元に変換すると、次式となる。
【００７０】
【数４】
2015034932.tif 000006
【００７１】
臨界帯域幅補正処理４３では、秘匿化データ生成装置２の制御部２１は、音声スペクトルに対して、周波数ｊごとに周波数成分Ｖｖ（ｊ）をｊｃ＝ｊ−（１−α）×Ｂｚ（ｊ）からｊｃ＝ｊ＋α×Ｂｚ（ｊ）の範囲の最大値に置換する。即ち、制御部２１は、ｊ＝０、・・・、Ｎ／２に対して、置換後のスペクトル（置換音声最大値スペクトル）Ｖｖ’（ｊ）を次式のように算出する。
【００７２】
【数５】
2015034932.tif 000007
【００７３】
αは０から１までの実数であり、通常はα＝１．０とする。式（９）によって、音声スペクトルを周波数方向に低音側に非線形シフトする補正を行っていることになる。
マスキングは、高音側（周波数が高域側）に働きやすいという性質がある為、音声最大値スペクトルＶｖ（ｊ）を、周波数ｊよりも高域側の範囲内の最大値に置換すれば、音声スペクトルを周波数方向に低音側に非線形シフトする補正を行っていることになり、ひいては、マスキング効果を高めることができる。
【００７４】
一方、音楽スペクトルに対しては、制御部２１は、フレームｆごとに処理を行い、周波数ｊごとに周波数成分Ｖｍ（ｆ、ｊ）をｊｃ＝ｊ−０．５×Ｂｚ’（ｊ）からｊｃ＝ｊ＋０．５×Ｂｚ’（ｊ）の範囲の平均値に置換する。即ち、制御部２１は、ｊ＝０、・・・、Ｎ／２に対して、置換後のスペクトル（置換音楽平均値スペクトル）Ｖｍ’（ｆ、ｊ）を次式のように算出する。
【００７５】
【数６】
2015034932.tif 000008
【００７６】
式（１０）によって、音楽スペクトルを周波数方向に平滑化をかけていることになる。
【００７７】
図９では、Ｗ（ｊ）が、置換の際の計算範囲を示している。音声最大値スペクトルＶｖ（ｊ）に対して、単一の置換音声最大値スペクトルＶｖ’（ｊ）が算出されることが図示されている。また、音楽平均値スペクトルＶｍ（ｆ、ｊ）に対しては、置換音楽平均値スペクトルＶｍ’（ｆ、ｊ）が算出され、音楽平均値スペクトルＶｍ（ｆ＋１、ｊ）に対しては、置換音楽平均値スペクトルＶｍ’（ｆ＋１、ｊ）が算出されることが図示されている。
【００７８】
次に、図１０を参照して、除算処理４４について説明する。
除算処理４４は、秘匿化データ生成装置２の制御部２１が、フレームｆごとに、音声最大値スペクトルＶｖ（ｊ）に基づく値を音楽平均値スペクトルＶｍ（ｆ、ｊ）に基づく値によって互いに対応する周波数ｊごとに除した値である除算値スペクトルをフィルタ基礎関数Ｄｉｖ（ｆ、ｊ）として算出する処理である。特に、制御部２１は、フレームｆごとに、置換音声最大値スペクトルＶｖ’（ｊ）を置換音楽平均値スペクトルＶｍ’（ｆ、ｊ）によって除した値をフィルタ基礎関数Ｄｉｖ（ｆ、ｊ）とすることが望ましい。
図１０には、一例として、フレームｆとフレームｆ＋１に対する除算処理が示されている。
【００７９】
図１１は、フィルタ関数作成処理を説明する図である。フィルタ関数作成処理３４は、図１１に示す聴覚感度補正処理４５及び平滑化処理４６を含む。次に、図１１を参照して、聴覚感度補正処理４５及び平滑化処理４６について説明する。
聴覚感度補正処理４５は、除算値スペクトルであるフィルタ基礎関数Ｄｉｖ（ｆ,ｊ）の各値に対して、互いに対応する周波数ｊごとに聴覚感度補正曲線Ｌ（ｊ）に基づく値を乗算することにより、補正除算値スペクトルＤｉｖ１（ｆ、ｊ）を作成し、聴覚感度補正曲線Ｌ（ｊ）に基づく値を除算することにより、補正除算値スペクトルＤｉｖ２（ｆ、ｊ）を作成する処理である。
図１１には、一例として、フレームｆとフレームｆ＋１に対する聴覚感度補正処理が示されている。
【００８０】
具体的には、補正除算値スペクトルＤｉｖ１（ｆ、ｊ）を作成する場合、制御部２１は、周波数（ｊ＝０，．．，Ｎ／２）ごとにフィルタ基礎関数Ｄｉｖ（ｆ,ｊ）の各値に対して、例えば、４０ｐｈｏｎの等ラウドネス曲線に基づいて定義される聴覚感度補正曲線Ｌ（ｊ）に基づく値を乗算する。例えば、制御部２１は、図４の下段に示す値をｄＢ値を示す変数ｄに代入し、倍率値として１０d/20を算出し、この倍率値を乗算する。
また、補正除算値スペクトルＤｉｖ２（ｆ、ｊ）を作成する場合、制御部２１は、周波数（ｊ＝０，．．，Ｎ／２）ごとにフィルタ基礎関数Ｄｉｖ（ｆ,ｊ）の各値に対して、例えば、４０ｐｈｏｎの等ラウドネス曲線に基づいて定義される聴覚感度補正曲線Ｌ（ｊ）に基づく値を除算する。例えば、制御部２１は、図４の下段に示す値をｄＢ値を示す変数ｄに代入し、倍率値として１０d/20を算出し、この倍率値を除算する。
【００８１】
聴覚感度補正曲線Ｌ（ｊ）は、図４に示す例のように、“聴覚感度補正曲線の音圧レベル＝等ラウドネス曲線の音圧レベルの５００Ｈｚ極小値−等ラウドネス曲線の音圧レベル”によって求めても良い。
また、聴覚感度補正曲線Ｌ（ｊ）は、等ラウドネス曲線をマイナス側に適宜オフセットを加えて、符号を反転させるようにしても良い。オフセットを加える理由は、単に符号を反転すると、波形振幅が増幅されてしまうからである。
【００８２】
人間の聴覚器官内では、音声や音楽に対して、聴覚感度補正処理４５と同様の処理が行われると考えられる。従って、制御部２１が聴覚感度補正曲線Ｌ（ｊ）を１回乗算することによって生成した秘匿化データ７は、これを聴取する人間の聴覚器官内において聴覚感度補正曲線Ｌ（ｊ）がもう１回乗算されると考えられる。すなわち、合計すると、秘匿化データ７は、聴覚感度補正曲線Ｌ（ｊ）が２回乗算されて人間に聴取されると考えられる。一方、秘匿化対象の対話音声も聴覚器官内において聴覚感度補正曲線Ｌ（ｊ）が１回乗算されると考えられるため、秘匿化データ７は１回分の余分な乗算により対話音声に対して優位に働くことになる。
【００８３】
また、平滑化処理４６は、秘匿化データ生成装置２の制御部２１が、補正除算値スペクトルＤｉｖ１（ｆ、ｊ）（＝Ｄｉｖ（ｆ、ｊ）・Ｌ（ｊ））、Ｄｉｖ２（ｆ、ｊ）（＝Ｄｉｖ（ｆ、ｊ）／Ｌ（ｊ））を、周波数ｊの前後の範囲内の平均値に置換することによって、補正除算値スペクトルＤｉｖ１（ｆ、ｊ）、Ｄｉｖ２（ｆ、ｊ）を平滑化する処理である。
図１１には、一例として、フレームｆとフレームｆ＋１に対する平滑化処理が示されている。
【００８４】
具体的には、制御部２１は、周波数（ｊ＝０、・・・、Ｎ／２）ごとに、補正除算値スペクトルＤｉｖ１（ｆ、ｊ）、Ｄｉｖ２（ｆ、ｊ）に対して、所定のタップ数Ｔ（＜Ｎ／２）によって、次式のように、平滑フィルタをかけた結果をフィルタ関数Ｆ１（ｆ、ｊ）、Ｆ２（ｆ、ｊ）とする。
【００８５】
【数７】
2015034932.tif 000009
【００８６】
第１フィルタ関数Ｆ１（ｆ、ｊ）では、フィルタ基礎関数Ｄｉｖ（ｆ、ｊ）に聴覚感度補正曲線Ｌ（ｊ）が乗算されている一方、第２フィルタ関数Ｆ２（ｆ、ｊ）では、聴覚感度補正曲線Ｌ（ｊ）により除算されている。このため、後述するように、第１フィルタ関数Ｆ１（ｆ、ｊ）、第２フィルタ関数Ｆ２（ｆ、ｊ）をそれぞれ音楽データの異なるチャンネルに作用させて秘匿化データを作成することにより、互いに打ち消し合い、煩さを軽減できる。
β１、γ１は、音圧を調整するための比例定数（実数値）である。音声信号の音圧と音楽信号の音圧を同程度とする場合、β１＝γ１＝１．０とする。
Ｆ１（ｆ、ｊ）、Ｆ２（ｆ、ｊ）の上限値と下限値は予め設定しておく。例えば、中央値を１とすると、上限値を１０倍の「１０」、下限値を１／１０の「０．１」とする。除算結果が上限値を上回る場合、又は、下限値を下回る場合、制御部２１は、それぞれ、Ｆ１（ｆ、ｊ）、Ｆ２（ｆ、ｊ）に上限値又は下限値を設定する。
【００８７】
図１１に示すように、補正除算値スペクトルＤｉｖ１（ｆ、ｊ）は、極値（極大値及び極小値）を数多く持つ関数となっている。特に、ところどころ０で割り算する箇所が発生してしまい、その箇所では上限値をもつ極値になり不連続点になる。補正除算値スペクトルＤｉｖ１（ｆ、ｊ）をそのまま第１フィルタ関数とすると、人間にとって聞き苦しい秘匿化データ７が生成されてしまう。そこで、本発明の実施の形態では、平滑化処理４６を行っている。
図１１に示すように、平滑化処理４６を行うことで、第１フィルタ関数Ｆ１（ｆ、ｊ）は、極値が少なく、滑らかな関数となっている。図示は省略しているが、第２フィルタ関数Ｆ２（ｆ、ｊ）に対しても、同様に極値が少なく、滑らかな関数になるように平滑化を施す。
【００８８】
尚、平滑化処理４６の後に聴覚感度補正処理４５を行うよりも、聴覚感度補正処理４５の後に平滑化処理４６を行う方が、人間にとってより聞き易い秘匿化データ７を生成することができる。
【００８９】
図１２は、フィルタリング処理を説明する図である。フィルタリング処理３５は、図１２に示すフーリエ変換処理４７、フィルタ関数乗算処理４８及びフーリエ逆変換処理５０を含む。図１２においては、フーリエ変換処理４７、フィルタ関数乗算処理４８及びフーリエ逆変換処理５０を、それぞれ「ＦＦＴ処理４７」、「フィルタ関数乗算４８」、「ＩＦＦＴ処理５０」と表記している。
前述の周波数解析処理３２、フィルタ基礎関数作成処理３３及びフィルタ関数作成処理３４では、実数値に対して計算を行っているが、フィルタリング処理３５では、複素数値をもつ瞬時スペクトルに対して計算を行う。
【００９０】
フーリエ変換処理４７は、秘匿化データ生成装置２の制御部２１が、音楽フレームデータＸｍｌ（ｆ、ｉ）及びＸｍｒ（ｆ、ｉ）（ｆ＝０、・・・、Ｆｍ−１；ｉ＝０、・・・、Ｎ−１）をフーリエ変換し、ソース複素スペクトルを算出する処理である。
図１２には、一例として、フレームｆとフレームｆ＋１に対するフーリエ変換処理が示されている。
【００９１】
フーリエ変換処理４７では、制御部２１は、サンプリング周波数Ｆｓのステレオ音楽データに対して、各々Ｎ／２サンプル間隔ごとに（すなわち、Ｎ／２サンプル分ずつ重複する。）、Ｎ個ずつ、各々Ｆｍフレーム抽出したｆ番目の音楽フレームデータＸｍｌ（ｆ、ｉ）及びＸｍｒ（ｆ、ｉ）に対して、ハニング窓関数Ｈ（ｉ）＝０．５−０．５ｃｏｓ（２πｉ／Ｎ）を用いてフーリエ変換を行い、以下のように、変換データの実部Ａｍｌ（ｆ、ｊ）及びＡｍｒ（ｆ、ｊ）、並びに、虚部Ｂｍｌ（ｆ、ｊ）及びＢｍｒ（ｆ、ｊ）（ｆ＝０、・・・、Ｆｍ）−１；ｊ＝０、・・・、Ｎ−１）を算出する。
【００９２】
【数８】
2015034932.tif 000010
【００９３】
また、フィルタ関数乗算処理４８は、制御部２１が、ソース複素スペクトルにフィルタ関数Ｆ１（ｆ、ｊ）、Ｆ２（ｆ、ｊ）を乗じ、改変複素スペクトルを算出する処理である。ここでは、第１フィルタ関数Ｆ１（ｆ、ｊ）をＬチャンネルの値に乗じ、第２フィルタ関数Ｆ２（ｆ、ｊ）をＲチャンネルの値に乗じるが、逆であってもよい。
図１２には、一例として、フレームｆとフレームｆ＋１に対するフィルタ関数乗算処理が示されている。
【００９４】
フィルタ関数乗算処理４８では、制御部２１は、Ｆｍ個の第１フィルタ関数Ｆ１（ｆ、ｊ）、第２フィルタ関数Ｆ２（ｆ、ｊ）を用いて、フレームｆごとに所定の周波数区間［ｊ１、ｊ２］の全ての周波数成分に乗算する。即ち、制御部２１は、各フレームｆ＝０、・・・、Ｆｍ−１、及び、各周波数ｊ＝ｊ１、・・・、ｊ２において、次式のように変換を行う。
【００９５】
【数９】
2015034932.tif 000011
【００９６】
フーリエ逆変換処理５０は、制御部２１が、フィルタ関数乗算処理４８によって算出される改変複素スペクトルのフーリエ逆変換を行い、秘匿化フレームデータＸｍｌ’（ｆ、ｉ）及びＸｍｒ’（ｆ、ｉ）（ｆ＝０、・・・、Ｆｍ−１；ｉ＝０、・・・、Ｎ−１）を算出する処理である。
【００９７】
式（１７）〜（２０）に基づき、各フレームｆのＡｍl（ｆ、ｊ）、Ｂｍl（ｆ、ｊ）、Ａｍｒ（ｆ、ｊ）、Ｂｍｒ（ｆ、ｊ）の各要素に対してフィルタ関数乗算処理４８の結果を各々Ａｍl’（ｆ、ｊ）、Ｂｍl’（ｆ、ｊ）、 Ａｍｒ’（ｆ、ｊ）、Ｂｍｒ’（ｆ、ｊ）とする。
フーリエ逆変換処理５０では、制御部２１は、変換対象のフレームｆの秘匿化フレームデータＸｍｌ’（ｆ、ｉ）及びＸｍｒ’（ｆ、ｉ）に対して、直前に変換されたフレームｆ−１の秘匿化フレームデータＸｍｌ’（ｆ−１、ｉ）及びＸｍｒ’（ｆ−１、ｉ）が存在する場合、両者が時間軸においてＮ／２サンプル分重複することを考慮し、次式のように計算を行う。
【００９８】
【数１０】
2015034932.tif 000012
【００９９】
＜２．２．第２の実施形態＞
次に、第２の実施形態について説明する。上記第１の実施形態との違いは、フィルタ関数作成処理３４における第２フィルタ関数の作成方法にあり、第２フィルタ関数Ｆ４（ｊ）を作成するにあたり、フィルタ基礎関数Ｄｉｖ（ｊ）の各値に対して聴覚感度補正曲線Ｌ（ｊ）に基づく値を除算する代わりに、フィルタ基礎関数Ｄｉｖ（ｊ）の逆数１／Ｄｉｖ（ｊ）に対して、聴覚感度補正曲線Ｌ（ｊ）に基づく値を除算するようにしている。即ち、第２フィルタ関数Ｆ４（ｊ）は第１フィルタ関数Ｆ３（ｊ）の逆数に相当する。
第２の実施形態においても、聴覚感度補正処理４５により、除算値スペクトルであるフィルタ基礎関数Ｄｉｖ（ｆ,ｊ）の各値に対して、互いに対応する周波数ｊごとに聴覚感度補正曲線Ｌ（ｊ）に基づく値を乗算することにより、補正除算値スペクトルＤｉｖ１（ｆ、ｊ）を作成する。
【０１００】
具体的には、第１の実施形態と同様、制御部２１は、周波数（ｊ＝０，．．，Ｎ／２）ごとにフィルタ基礎関数Ｄｉｖ（ｆ,ｊ）の各値に対して、例えば、４０ｐｈｏｎの等ラウドネス曲線に基づいて定義される聴覚感度補正曲線Ｌ（ｊ）に基づく値を乗算する。
例えば、制御部２１は、図４の下段に示す値をｄＢ値を示す変数ｄに代入し、倍率値として１０d/20を算出し、この倍率値を乗算する。
【０１０１】
第２の実施形態においては、平滑化処理４６は、秘匿化データ生成装置２の制御部２１が、補正除算値スペクトルＤｉｖ１（ｆ、ｊ）（＝Ｄｉｖ（ｆ、ｊ）・Ｌ（ｊ））を、周波数ｊの前後の範囲内の平均値に置換することによって、補正除算値スペクトルＤｉｖ１（ｆ、ｊ）を平滑化する。
【０１０２】
具体的には、制御部２１は、周波数（ｊ＝０、・・・、Ｎ／２）ごとに、補正除算値スペクトルＤｉｖ１（ｆ、ｊ）に対して、所定のタップ数Ｔ（＜Ｎ／２）によって、次式のように、平滑フィルタをかけた結果をＦ（ｆ、ｊ）とする。
【０１０３】
【数１１】
2015034932.tif 000013
【０１０４】
制御部２１は、関数Ｆ（ｆ、ｊ）を用いて、第１フィルタ関数Ｆ３（ｆ、ｊ）、第２フィルタ関数Ｆ４（ｆ、ｊ）を次式のように算出する。
【数１２】
2015034932.tif 000014
【０１０５】
すなわち、第１フィルタ関数Ｆ３（ｆ、ｊ）は、フィルタ基礎関数Ｄｉｖ（ｆ、ｊ）に聴覚感度補正曲線Ｌ（ｊ）が乗算されており、実質的には、第１の実施形態における第１フィルタ関数Ｆ１（ｆ、ｊ）と同一である。第２フィルタ関数Ｆ４（ｆ、ｊ）は、定数γ２を関数Ｆ（ｆ、ｊ）で除算しており、フィルタ基礎関数Ｄｉｖ（ｆ、ｊ）の逆数に対して聴覚感度補正曲線Ｌ（ｊ）により除算されているため、第１の実施形態における第２フィルタ関数Ｆ２（ｆ、ｊ）とは異なるが、同様の役割を果たす。
β２、γ２は、音圧を調整するための比例定数（実数値）である。音声信号の音圧と音楽信号の音圧を同程度とする場合、β２＝γ２＝１．０とする。
Ｆ３（ｆ、ｊ）、Ｆ４（ｆ、ｊ）の上限値と下限値は予め設定しておく。例えば、中央値を１とすると、上限値を１０倍の「１０」、下限値を１／１０の「０．１」とする。除算結果が上限値を上回る場合、又は、下限値を下回る場合、制御部２１は、それぞれ、Ｆ３（ｆ、ｊ）、Ｆ４（ｆ、ｊ）に上限値又は下限値を設定する。
【０１０６】
上述のように、平滑化処理４６を行うことで、関数Ｆ（ｆ、ｊ）は、極値が少なく、滑らかな関数となっている。そのため、フィルタ関数Ｆ３（ｆ、ｊ）、Ｆ４（ｆ、ｊ）も、極値が少なく、滑らかな関数となる。
【０１０７】
尚、第１の実施形態と同様、平滑化処理４６の後に聴覚感度補正処理４５を行うよりも、聴覚感度補正処理４５の後に平滑化処理４６を行う方が、人間にとってより聞き易い秘匿化データ７を生成することができる。
【０１０８】
第１の実施形態、第２の実施形態における処理の概略を図１３、図１４に示す。図１３、図１４においては、秘匿化データ生成装置における特徴的な処理と波形イメージの変化を示している。図１３に示すように、第１の実施形態では、まず、音声データ、音楽データを基に、フィルタ基礎関数作成処理３３によりフィルタ基礎関数（Ｄｉｖ（ｆ、ｊ））が得られる。そして、フィルタ基礎関数に対して、聴感感度補正曲線（Ｌ（ｊ））、反転補正曲線（１／Ｌ（ｊ））を用いて、聴覚感度補正処理４５を行う。図１３の波形イメージに示すように、反転補正曲線は、聴感感度補正曲線を反転したものである。聴覚感度補正処理４５により第１フィルタ関数（Ｆ１（ｆ、ｊ））、第２フィルタ関数（Ｆ２（ｆ、ｊ））が得られる。図１３の波形イメージに示すように、聴感感度補正曲線（Ｌ（ｊ））、反転補正曲線（１／Ｌ（ｊ））の違いにより、第１フィルタ関数（Ｆ１（ｆ、ｊ））、第２フィルタ関数（Ｆ２（ｆ、ｊ））のピーク付近の特性が異なってくる。フィルタリング処理３５により第１フィルタ関数（Ｆ１（ｆ、ｊ））、第２フィルタ関数（Ｆ２（ｆ、ｊ））をそれぞれ音楽データの左右チャンネル（Ｌ-ch,Ｒ-ch）に作用させることによりステレオの秘匿化データが得られる。
【０１０９】
図１４に示すように、第２の実施形態では、フィルタ基礎関数（Ｄｉｖ（ｆ、ｊ））、聴感感度補正曲線（Ｌ（ｊ））、第１フィルタ関数（Ｆ３（ｆ、ｊ））については、第１の実施形態と同一である。第２の実施形態では、第１の実施形態のように聴感感度補正曲線（Ｌ（ｊ））を反転させるのではなく、作成された第１フィルタ関数（Ｆ３（ｆ、ｊ））を反転させて、第２フィルタ関数（Ｆ４（ｆ、ｊ））を作成させる。フィルタリング処理３５については、第１の実施形態と同様である。図１３と図１４を比較するとわかるように、第１の実施形態と第２の実施形態では、第２フィルタ関数の波形イメージが大きく異なる。第２の実施形態の場合、第２フィルタ関数が第１フィルタ関数を完全に反転したものであるため、秘匿化データの再生時に第１フィルタ関数により強調された信号成分が完全に打ち消しあう。そのため、第２の実施形態の方が、第１の実施形態より煩さを顕著に軽減することができる。
【０１１０】
以上、本発明の実施の形態における秘匿化データ生成処理について説明したが、本発明の実施の形態におけるフィルタ基礎関数作成処理３３では、音声最大値スペクトルＶｖ（ｊ）に基づく値を、音楽平均値スペクトルＶｍ（ｊ）に基づく値によって互いに対応する周波数ｊごとに除した値であるフィルタ基礎関数Ｄｉｖ（ｊ）を算出する。更に、フィルタ関数作成処理３４では、フィルタ基礎関数Ｄｉｖ（ｊ）の各値に対して、互いに対応する周波数ｊごとにヒト聴覚感度の重みを定義した聴覚感度補正曲線Ｌ（ｊ）に基づく値を乗算することにより、第１フィルタ関数を作成するとともに、フィルタ基礎関数Ｄｉｖ（ｊ）の各値を用いて、聴覚感度補正曲線Ｌ（ｊ）に基づく値を除算することにより、第２フィルタ関数を作成する。これによって、音声信号に対するマスキング効果を高めつつ、再生される音楽の音色を原音と同等に維持し、音量を絞って再生しても所定のマスキング効果を働かせるとともに、煩さを軽減することができる。
そして、本発明の実施の形態では、フィルタ加工を施すことによりＢＧＭ音楽の音色が不自然に変化することを避けることができ、従来よりもＢＧＭ音楽の再生音量を抑えながら、従来と同等以上のマスキング効果を働かせることができ、従来よりも静かで快適な音響環境で秘匿化効果を向上させることができる。
【０１１１】
＜３．秘匿化装置＞
次に、図１５、図１６を参照しながら、秘匿化装置の設置例について説明する。図１５及び図１６に示す例では、秘匿化データ生成装置２によって秘匿化データ７が生成され、音楽再生装置３である音楽プレーヤ５２に記憶されているものとする。
【０１１２】
図１５は、秘匿化装置１の第１の設置例を示している。
図１５に示す例では、隣室から漏れる会話音声が対象の応接室で聞こえないように設置したものである。対象の応接室においては、隣室側の壁に平面スピーカ５１ａを設置し、平面スピーカ５１ａが設置された壁と対向する壁に平面スピーカ５１ｂが設置されている。図示は省略しているが、音楽プレーヤ５２からのステレオ音声信号の左チャンネル（Ｌ-ch）信号、右チャンネル（Ｒ-ch）信号がそれぞれ平面スピーカ５１ａ、平面スピーカ５１ｂから出力されるように接続されている。図１５に示す例では、四角いテーブルを囲んで４人が座った状態を示しているが、人間の両方の耳に直接その方向から音が入るように、人間が座る位置の左右に平面スピーカ５１ａ、平面スピーカ５１ｂが設置されることが好ましい。そのため、図１５に示すようなテーブルと椅子の配置では、人間がテーブルに着いた状態を想定して、その左右となる壁に平面スピーカ５１ａ、平面スピーカ５１ｂが設置されている。
【０１１３】
平面スピーカ５１ａ及び５１ｂは、ハニカム構造のパネル及びスピーカ（エキサイタ）から構成されており、例えば、ポスラサウンドパネル（本出願人の登録商標）等である。
尚、ポスラサウンドパネル（本出願人の登録商標）は、横幅１メートル程度まで製作可能である。
【０１１４】
図１５に示す例では、平面スピーカ５１ａからマスカー音であるＢＧＭサウンドが出力され、平面スピーカ５１ｂから第２マスカー音であるＢＧＭサウンドが出力される。マスカー音は、秘匿化データの左チャンネル（Ｌ-ch）信号を再生したものであり、第１フィルタ関数によるフィルタリングが行われている。また、第２マスカー音は、秘匿化データの右チャンネル（Ｒ-ch）信号を再生したものであり、第２フィルタ関数によるフィルタリングが行われている。したがって、マスカー音は、マスキング強調音として作用し、第２マスカー音は、マスキング強調打消し音として作用する。このため、マスカー音と第２マスカー音は、打ち消しあい、煩さが軽減される。図１５の例では、漏洩音声(会話音声)は平面スピーカ５１ａが設置されている方向から出てくるため、平面スピーカ５１ａから第２マスカー音を出力し、平面スピーカ５１ｂからマスカー音を出力するようにすると効果が働かない。
【０１１５】
平面スピーカ５１ａ及び５１ｂは、音楽プレーヤ５２によって、秘匿化データ７の波面が平面波に近い音波として、平面から均一に放射する機構を有することが望ましい。これによって、対象の応接室に伝搬される過程で減衰する音波のエネルギー量が、隣室から発声される会話音声に比べ平面スピーカ５１ａ及び５１ｂから出力されるＢＧＭサウンドの方が小さくなり、相対的にＢＧＭサウンドのエネルギー量が隣室から発声される会話音声に比べ大きくなるため、マスキング効果を高めることができる。このような平面スピーカ５１ａ及び５１ｂの一例としては、特開２００７−３０１８８８号公報に開示されている。特開２００７−３０１８８８号公報に開示されているスピーカは、微細な管構造アレイのパネルによって構成されており、平面波に近い音波を均一に放射する。
【０１１６】
ここで、平面スピーカ５１ａ及び５１ｂが平面波に近い音波を放射することによって、マスキング効果を高めることができる理由について説明する。
会話音声は、球面波の音波として、観測位置である対象の応接室に到達する。同様に、通常のダイナミックスピーカから再生されるＢＧＭも、球面波の音波である。
ここで、球面波の場合、距離の２乗に比例して伝搬される表面積が大きくなり音源に集中していたエネルギーが分散するため、エネルギー（音圧）が距離の２乗に反比例して減衰していくことが知られている。一方、平面波の場合、距離が離れてもエネルギーがあまり減衰しない。
【０１１７】
すなわち、通常のダイナミックスピーカから再生されるＢＧＭは、球面波の音波であり、離れるとエネルギーが減衰するから、隣室により近い位置に待機している顧客に合わせて音量を調節すると、隣室により遠い位置に待機している顧客にはマスキング効果が十分に働かない場合がある。
一方、平面波に近い音波を放射する平面スピーカ５１ａ及び５１ｂを用いれば、再生されるＢＧＭサウンドは、平面波の音波であり、離れてもエネルギーがあまり減衰しないから、隣室により近い位置に待機している顧客に合わせて音量を調節しても、隣室により遠い位置に待機している顧客に対して十分なマスキング効果が働く。
【０１１８】
図１６は、秘匿化装置１の第２の設置例を示している。
図１６に示す例では、第１の設置例と直交する方向にマスカー音、第２マスカー音が流れるように平面スピーカ５１ａ、平面スピーカ５１ｂが設置されている。これは、会話音声が流れてくる隣室との関係において、テーブルの配置角度が図１５の第１の設置例とは、異なっているためである。すなわち、図１６に示す例においても、対象の応接室におけるテーブルと椅子の配置を考慮し、人間がテーブルに着いた状態を想定して、その左右となる壁に平面スピーカ５１ａ、平面スピーカ５１ｂが設置されている。このため、図１６に示す例では、隣室側の壁と直交する角度の２つの壁に平面スピーカ５１ａ、平面スピーカ５１ｂが対向して設置されている。テーブルと椅子の配置関係から、図１６に示すように平面スピーカ５１ａ、平面スピーカ５１ｂを設置することにより、人間の両方の耳に直接その方向から音が入るようになり、会話音声のマスキング効果が大きくなるとともに、マスカー音、第２マスカー音による煩さが軽減される。
【０１１９】
図１６（ｂ）は、秘匿化装置１の第３の設置例を示している。
図１６（ｂ）に示す例は、同一の対象の応接室、隣室、およびテーブルの配置関係が、図１５の第１の設置例と同一の場合に対応させたものである。また、図１６（ｂ）に示す例では、対象の応接室における平面スピーカ５１ａ、平面スピーカ５１ｂの設置位置は、図１５に示す例と同一である。図１６（ｂ）に示す例が、図１５に示す例と異なるのは、隣室においても対象の応接室からの会話音声が聞こえないように施した点である。具体的には、隣室において、応接室側の壁に平面スピーカ５１ｃを設置し、平面スピーカ５１ｃが設置された壁と対向する壁に平面スピーカ５１ｄが設置されている。図１６（ｂ）に示すように平面スピーカ５１ｃ、平面スピーカ５１ｄを設置することにより、隣室においても、人間の両方の耳に直接その方向から音が入るようになり、会話音声のマスキング効果が大きくなるとともに、マスカー音、第２マスカー音による煩さが軽減される。なお、図１６（ｂ）に示す部屋の配置の場合も、テーブルの配置角度に応じて、図１６（ａ）に示したように、平面スピーカ５１ａ〜５１ｄを設置する角度を変更することができる。
【０１２０】
以上、秘匿化装置１の設置例を説明したが、前述したように、楽曲信号を再生するスピーカとして、平面波に近い音波を放射する平面スピーカを使用することによって、比較的低い音量でＢＧＭを流しても音声秘匿化効果を発揮できる。
また、平面スピーカは、Ａ３サイズ程度の立て看板から、横幅１メートル程度のパーティションまで、様々な態様とすることができる。
また、平面スピーカのパネル面の絵柄としては、壁紙などのインテリア素材やポスター広告を用いることができ、視覚的にもスピーカがむき出しになるようなインテリア上の不自然さを回避することができる。
【０１２１】
なお、上記設置例では、平面スピーカが壁に設置された状態としたが、壁への設置形態としては、表面に設置しても、壁に内蔵させてもよい。また、壁への設置に限定されず、平面スピーカを立て看板やパーティションの形態で設置してもよい。
【実施例】
【０１２２】
次に、図１７〜図２４を参照しながら、実施例及び従来例について説明する。
図１７は、実施例及び従来例の音声最大値スペクトルを示す図である。
図１７には、周波数解析処理３２によって出力される音声データ４の音声最大値スペクトルが示されている。尚、この音声最大値スペクトルは、１２〜１３ｋＨｚに局所ピークがある。
【０１２３】
図１８は、実施例及び従来例の音楽平均値スペクトルを示す図である。
図１８には、音楽データ５として擬似空調音を用いた場合の、周波数解析処理３２によって出力される音楽データ５の音楽平均値スペクトルが示されている。
図１８を参照すると、この音楽平均値スペクトルは、１／ｆの曲線に近いことが分かる。
【０１２４】
図１９は、フィルタ基礎関数を示す図である。フィルタ基礎関数は、聴覚感度補正処理４５を行わずに作成されている。
後述する図２１と比較して、図１９を参照すると、５ｋＨｚ〜１０ｋＨｚの周波数成分の値が高いことが分かる。この為、フィルタ基礎関数を用いてフィルタリング処理を行うと、ヒト音声信号成分が多く含まれる５ｋＨｚ〜１０ｋＨｚの周波数成分が強調され易い。５ｋＨｚ〜１０ｋＨｚの周波数帯域は、ヒト聴覚系の感度特性が比較的低い領域ではあるが、このフィルタ基礎関数を用いて音楽信号にフィルタ加工を施すと、音色が不自然に変化して煩くなる。
【０１２５】
図２０は、実施例の聴覚感度補正曲線（２００３年版）を示す図である。図２０には、図４の下段に示す各周波数に対する聴覚感度補正曲線６の音圧レベルをプロットして示している。
【０１２６】
図２１は、第１フィルタ関数を示す図である。図２１には、図２０に示す聴覚感度補正曲線６を用いて、フィルタ関数作成処理３４によって作成された第１フィルタ関数が示されている。
図１９と比較して、図２１を参照すると、５ｋＨｚ〜１０ｋＨｚの周波数成分の値が低いことが分かる。この為、実施例のフィルタ関数を用いてフィルタリング処理３５を行うと、５ｋＨｚ〜１０ｋＨｚの周波数帯の強調度合いが抑えられて不自然な音色になることを回避できる。また、ヒトの聴覚感度が高く音声を識別するためのフォルマント成分に富む３００Ｈｚ〜３．４ｋＨｚの周波数帯が強調されることになり、再生音量をあまり上げなくてもマスキングが有効に働きやすくなる。
【０１２７】
図２２は、第１フィルタ関数のみによるフィルタリング処理後の音楽信号を示す図である。
図２２には、第１フィルタ関数のみを用いたフィルタリング処理が行われた音楽信号が示されている。
図２２に示す音楽信号は、前述したように、音色が若干不自然に変化し、人によっては、煩さを感じる場合がある。
また、後述する図２３、図２４と比較して、図２２を参照すると、２ｋＨｚ〜１５ｋＨｚにおいて、左右チャンネル（Ｌ-ch、Ｒ-ch）の値がほぼ同程度になっている。このため、左右チャンネルから発せられる音により、打ち消しあうことがなく、煩さが軽減されない。
【０１２８】
図２３は、第１の実施形態によるフィルタリング処理後の音楽信号を示す図である。図２３には、第１の実施形態の第１フィルタ関数、第２フィルタ関数を用いたフィルタリング処理３５が行われた音楽信号が示されている。
図２３に示す音楽信号は、ほぼ全ての周波数帯において、左右チャンネル（Ｌ-ch、Ｒ-ch）の値に差が生じている。このため、左チャンネルから発せられる音の中で第１フィルタ関数により改変される信号成分の一部が、右チャンネルから発せられる音の中で第２フィルタ関数により改変される信号成分により打ち消され、煩さが軽減される。
【０１２９】
図２４は、第２の実施形態によるフィルタリング処理後の音楽信号を示す図である。図２４には、第２の実施形態の第１フィルタ関数、第２フィルタ関数を用いたフィルタリング処理３５が行われた音楽信号が示されている。
図２４に示す音楽信号は、ほぼ全ての周波数帯において、左右チャンネル（Ｌ-ch、Ｒ-ch）の値に大きな差が生じている。このため、左チャンネルから発せられる音の中で第１フィルタ関数により改変される信号成分の大部分が、右チャンネルから発せられる音の中で第２フィルタ関数により改変される信号成分により打ち消され、煩さが大幅に軽減される。特に、図２３と比較して、図２４を参照すると、左右チャンネルの差が大きいことが分かる。
【０１３０】
以上、本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は、上記実施形態に限定されず、種々の変形が可能である。本発明の趣旨を変更しない種々の変形は、本発明の技術的範囲に属する。
【符号の説明】
【０１３１】
１・・・秘匿化装置
２・・・秘匿化データ生成装置
３・・・音楽再生装置
４・・・音声データ
５・・・音楽データ
６・・・聴覚感度補正曲線
７・・・秘匿化データ
１０・・・音声フレーム群
１１・・・音楽フレーム群
１２・・・音声最大値スペクトルデータ
１３・・・音楽平均値スペクトルデータ
１４・・・フィルタ基礎関数データ
１５・・・フィルタ関数データ
３１・・・フレーム抽出処理
３２・・・周波数解析処理
３３・・・フィルタ基礎関数作成処理
３４・・・フィルタ関数作成処理
３５・・・フィルタリング処理
４１・・・瞬時スペクトル算出処理
４２・・・平均スペクトル算出処理
４３・・・臨界帯域幅補正処理
４４・・・除算処理
４５・・・聴覚感度補正処理
４６・・・平滑化処理
４７・・・フーリエ変換処理（ＦＦＴ処理）
４８・・・フィルタ関数乗算処理
５０・・・フーリエ逆変換処理（ＩＦＦＴ処理）
【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】
2015034932.tif 000021
【図８】
2015034932.tif 000022
【図９】
2015034932.tif 000023
【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
2015034932.tif 000027
【図１４】
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【図１５】
2015034932.tif 000029
【図１６】
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【図１７】
2015034932.tif 000031
【図１８】
2015034932.tif 000032
【図１９】
2015034932.tif 000033
【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
2015034932.tif 000036
【図２３】
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【図２４】
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