(57)【要約】      （修正有）【課題】ディジタル音響信号においてオリジナルのアナログデータのように、シャープでリアリティ、明瞭度をもって知覚される情報を再生できる再生データを生成する。【解決手段】データ処理装置１００は、二次微分処理部は複数のサンプルデータのそれぞれが示すサンプル値を二次微分して二次微分データを生成し、サンプル値調整部１１０ａは二次微分データに基づいて前記サンプル値を調整する。当該二次微分処理部と、当該サンプル値調整部１１０ａと、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のサンプルデータのそれぞれが示すサンプル値を二次微分して二次微分データを生成する二次微分処理部と、
前記二次微分データに基づいて前記サンプル値を調整するサンプル値調整部と、
を備えるデータ処理装置。
【請求項２】
前記二次微分データの極値を検出する極値検出部を備え、
前記サンプル値調整部は、
前記極値検出部が検出した互いに隣接する極値間の間隔を検出する極値間隔検出部と、
前記間隔に基づいて前記サンプル値に対する調整量を定める調整量決定部と、
を備える請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項３】
前記調整量決定部は、前記極値が検出されたサンプルのサンプル値に対する調整量を定める請求項２に記載のデータ処理装置。
【請求項４】
前記調整量決定部は、前記極値が検出されたサンプルから所定の範囲内のサンプルのサンプル値に対する調整量を定める請求項２又は請求項３に記載のデータ処理装置。
【請求項５】
前記サンプル値調整部は、
前記極値の絶対値が予め定めた閾値よりも大きい極値を選択する極値選択部を備え、
前記調整量決定部は、前記極値選択部が選択した極値のサンプルのサンプル値に対する調整量を定める請求項２に記載のデータ処理装置。
【請求項６】
前記サンプル値調整部は、
前記極値の絶対値が予め定めた閾値よりも大きい極値を選択する極値選択部を備え、
前記調整量決定部は、前記極値選択部が選択した極値のサンプルから所定の範囲内のサンプルのサンプル値に対する調整量を定める請求項２又は請求項５に記載のデータ処理装置。
【請求項７】
データ処理装置におけるデータ処理方法において、
複数のサンプルデータのそれぞれが示すサンプル値を二次微分して二次微分データを生成する二次微分処理過程と、
前記二次微分データに基づいて前記サンプル値を調整するサンプル値調整過程と、
を有するデータ処理方法。
【請求項８】
データ処理装置のコンピュータに、
複数のサンプルデータのそれぞれが示すサンプル値を二次微分して二次微分データを生成する二次微分処理手順、
前記二次微分データに基づいて前記サンプル値を調整するサンプル値調整手順、
を実行させるためのデータ処理プログラム。
【請求項９】
複数のサンプルデータのそれぞれが示すサンプル値を二次微分して二次微分データを生成する二次微分処理手順、
前記二次微分データに基づいて前記サンプル値を調整するサンプル値調整手順、
を実行させるための集積回路。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データ処理装置、データ処理方法、データ処理プログラム、及び集積回路に関する。
【背景技術】
【０００２】
ディジタル機器では、入力されたアナログ信号を所定のサンプリング周波数でサンプリングしてディジタル信号に変換する。例えば、ＣＤ−ＤＡ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｕｄｉｏ）規格で規定されたディジタル音響信号は、アナログ音響信号をサンプリング周波数４４．１ｋＨｚ、１サンプル当たりの量子化ビット数１６ビットで量子化して生成される。このため、ディジタル音響信号にはサンプリング周波数の半分の周波数（ナイキスト周波数、ＣＤ−ＤＡ規格の例では２２．０５ｋＨｚ）よりも高い周波数の成分が欠落し、ナイキスト周波数よりも低い周波数の成分だけが残る。
【０００３】
ＣＤ−ＤＡ規格のディジタル音響信号をハイサンプリング（アップサンプリング、オーバーサンプリング等とも呼ばれる）してサンプリング周波数を単に高くしても（例えば、９６ｋＨｚ）、ナイキスト周波数よりも高い周波数成分は欠落したままである。そのため、ハイサンプリングしたディジタル音響信号をＤＡ（Ｄｉｇｉｔａｌ  ｔｏ  Ａｎａｌｏｇ）変換して得られたアナログ音響信号に基づく音を再生しても、受聴者にとってオリジナルのアナログ音響信号による音（原音）と同様の聴覚上豊かな臨場感を感得することができない。そこで、元のディジタル音響信号の波形を整形して、高周波成分を付加して聴覚上豊かな臨場感を再現する方法が提案されている。
【０００４】
例えば、特許文献１には、外部から供給される音声情報の波形の極大値及び極小値を検出し、検出された極大値から極小値までの間隔、及び極小値から極大値までの間隔を検出し、外部から供給される音声情報に基づいて検出された極大値から極小値までの間隔、或いは極小値から極大値までの間隔に対応する所定帯域成分を形成し、検出された極大値から極小値までの間隔、或いは極小値から極大値までの間隔に対応するタイミングで外部から供給される音声情報に対して所定帯域成分を加算処理、減算処理或いは加減算処理することにより、外部から供給される音声情報に対して所定帯域成分を付加して、周波数帯域の拡張を図る音声情報処理方法について記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平１１−１２６０９７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１に記載の音声情報処理方法では、外部から供給された音声情報のごく一部である、その波形の極大値、極小値の近傍でのサンプル値のみで、所定帯域成分が付加されるに過ぎない。そのため、原音のように鮮明で明瞭に受聴される音を再生することができないことがあるという課題があった。
本発明は上記の点に鑑みてなされたものであり、本発明の目的は、オリジナルのアナログ信号のようにシャープでリアリティ、明瞭度をもって知覚される情報を再生できるデータを生成することができるデータ処理装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、上記の課題を解決するためになされたものであり、本発明の一態様は、複数のサンプルデータのそれぞれが示すサンプル値を二次微分して二次微分データを生成する二次微分処理部と、前記二次微分データに基づいて前記サンプル値を調整するサンプル値調整部と、を備えるデータ処理装置である。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、オリジナルのアナログデータのように、シャープでリアリティ、明瞭度をもって知覚される情報を再生できる再生データを生成することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の第１の実施形態に係るディジタルデータ処理装置の概略ブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施形態に係る乗算係数データの例を示す表である。
【図３】本発明の第１の実施形態に係る乗算サンプルデータの例を示す表である。
【図４】本発明の第１の実施形態に係るデータ処理を示すフローチャートである。
【図５】本発明の第１の実施形態に係るディジタルデータ処理装置の処理例（１）を示す図である。
【図６】本発明の第１の実施形態に係るディジタルデータ処理装置の処理例（２）を示す図である。
【図７】本発明の第１の実施形態に係るディジタルデータ処理装置の処理例（３）を示す図である。
【図８】本発明の第１の実施形態に係るディジタルデータ処理装置の処理例（４）を示す図である。
【図９】本発明の第１の実施形態に係るディジタルデータ処理装置の処理例（５）を示す図である。
【図１０】本発明の第２の実施形態に係る乗算係数データの例を示す表である。
【図１１】本発明の第２の実施形態に係るディジタルデータ処理装置の処理例（１）を示す図である。
【図１２】本発明の第２の実施形態に係るディジタルデータ処理装置の処理例（２）を示す図である。
【図１３】本発明の第４の実施形態に係るディジタルデータ処理装置を示す概略ブロック図である。
【図１４】本発明の第４の実施形態に係るディジタルデータ処理装置の処理例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
（第１の実施形態）
以下、図面を参照しながら本発明の第１の実施形態について説明する。
図１は、本実施形態に係るディジタルデータ処理装置１００の概略ブロック図である。
ディジタルデータ処理装置１００は、波形整形部１０１を含んで構成される。波形整形部１０１は、Ｉ／Ｏポート１０２と、遅延手段１０３と、加算手段１０４と、Ｉ／Ｏポート１０５と、高周波生成手段１１０と、を含んで構成される。
ディジタルデータ処理装置１００は、音の振幅を示す入力データに基づいて高周波成分を生成し、生成した高周波成分を示す高周波データを入力データに加算する。これにより、アナログ音響信号をサンプリングしてディジタル音響信号のサンプルを生成する過程で欠落した高周波成分が補充される。高周波成分は、０Ｈｚよりもナイキスト周波数に近い周波数の成分である。
【００１１】
Ｉ／Ｏポート１０２には、波形整形部１０１の外部から入力データＩＮが入力される。入力データＩＮは、複数のサンプルデータから形成され、それぞれのサンプルデータが示すサンプル値は、その時点での音の振幅を量子化した量子化値である。つまり、入力データＩＮは、アナログ音響信号を所定のサンプリング周波数ｆｓでサンプリングし、量子化したサンプル値の時系列を示す。サンプリング周波数ｆｓは、例えば、４８ｋＨｚ、９６ｋＨｚ、１９２ｋＨｚ、等のいずれかである。量子化ビット数は、例えば、１６ビット、２４ビット、３２ビット、等のいずれかである。各サンプルの順序は、時刻を示す。Ｉ／Ｏポート１０２は、入力データＩＮを高周波生成手段１１０及び遅延手段１０３にサンプル毎に出力する。Ｉ／Ｏポート１０２は、例えば、ディジタル信号を入力又は出力するディジタル入出力端子である。
【００１２】
遅延手段１０３は、Ｉ／Ｏポート１０２からサンプル毎に入力された入力データＩＮを遅延させ、遅延させた入力データＩＮを加算手段１０４に出力する。遅延手段１０３が入力データＩＮを遅延させる遅延量は、高周波生成手段１１０で入力データＩＮを処理する処理時間に相当する。これにより、遅延手段１０３から加算手段１０４に入力される入力データＩＮと、乗算手段１１５から加算手段１０４に入力される高周波データとが同期する。
【００１３】
加算手段１０４は、遅延手段１０３から入力された入力データＩＮのサンプル値と、高周波生成手段１１０から入力された高周波データのサンプル値とをサンプル毎に加算して出力値を取得する。加算手段１０４は、出力値を示すサンプルからなる出力データＯＵＴをサンプル毎にＩ／Ｏポート１０５に出力する。
Ｉ／Ｏポート１０５は、加算手段１０４から入力された出力データＯＵＴを波形整形部１０１の外部に出力する。出力データＯＵＴは、入力データＩＮに高周波成分が付加されたディジタル音響信号である。出力データＯＵＴは、例えば、スピーカ、記録媒体等の機器に供給される。
【００１４】
次に、高周波生成手段１１０の構成について説明する。
高周波生成手段１１０は、ラプラシアンフィルタ手段（二次微分処理部）１１１と、極値検出手段（極値検出部）１１２と、極値間サンプル数検出手段（極値間隔検出部）１１３と、加算量決定手段（調整量決定部）１１４と、乗算手段１１５と、遅延手段１１６と、を含んで構成される。
【００１５】
ラプラシアンフィルタ手段１１１は、Ｉ／Ｏポート１０２から入力された入力データＩＮを形成するサンプル毎に、そのサンプル値についてサンプル間で２次微分を行って２次微分値を算出する。この２次微分を行う処理は、２次微分フィルタリング、ラプラシアンフィルタリング、ともいう。ラプラシアンフィルタ手段１１１は、２次微分値を算出する際、例えば、式（１）を用いる。
【００１６】
【数１】
2015087702.tif 000003
【００１７】
式（１）において、Ｌｔは、時刻ｔ、つまりｔ番目のサンプルにおける２次微分値を示す。ｘｔは、ｔ番目のサンプルにおける入力データＩＮのサンプル値を示す。つまり、式（１）は、その時点のサンプルのサンプル値ｘｔを２倍した値２ｘｔから、直前のサンプルのサンプル値ｘｔ−１と、直後のサンプルのサンプル値ｘｔ＋１とを減算して２次微分値Ｌｔを算出することを示す。
ラプラシアンフィルタ手段１１１は、２次微分値を示すサンプルからなるラプラシアンデータ（２次微分データ）をサンプル毎に極値検出手段１１２に出力する。
【００１８】
極値検出手段１１２は、ラプラシアンフィルタ手段１１１から入力されたラプラシアンデータから極値を検出する。ここで、極値検出手段１１２は、入力されたラプラシアンデータを形成するサンプル毎に、その時点のサンプルの２次微分値Ｌｔが、直前のサンプルの２次微分値Ｌｔ−１と比較して、大きいか、小さいか、又は等しいかを判定する。極値検出手段１１２は、その判定結果に基づいて、サンプル毎の２次微分値が極大値Ｖｍａｘであるか、極小値Ｖｍｉｎであるかを判定する。
【００１９】
極値検出手段１１２は、例えば、その時点のサンプルの２次微分値Ｌｔが、直前のサンプルの２次微分値Ｌｔ−１よりも大きく、かつ、直後のサンプルの２次微分値Ｌｔ＋１よりも大きい場合、その時点のサンプルの２次微分値Ｌｔが、極大値Ｖｍａｘであると判定する。極値検出手段１１２は、例えば、その時点のサンプルの２次微分値Ｌｔが、直前のサンプルの２次微分値Ｌｔ−１よりも小さく、かつ、直後のサンプルの２次微分値Ｌｔ＋１よりも小さい場合、その時点のサンプルの２次微分値Ｌｔが、極小値Ｖｍｉｎであると判定する。極値検出手段１１２は、サンプル毎の２次微分値Ｌｔが極大値であるか、極小値であるか、又は極値ではないことを示す極値データを生成し、生成した極値データを極値間サンプル数検出手段１１３に出力する。極値データは、例えば、サンプル毎に１、０、−１のいずれかの値をとるデータであり、１、０、−１は、それぞれ極大値、極値ではない値（非極値）、極小値を示す。
【００２０】
極値間サンプル数検出手段１１３は、極値検出手段１１２から入力された極値データに基づいて極値間隔（サンプル数）を検出する。入力された極値データが、その時点のサンプルの２次微分値が極大値Ｖｍａｘであることを示す場合、極値間サンプル数検出手段１１３は、その直前の２次微分値が極小値Ｖｍｉｎであるサンプルから、その時点のサンプル（２次微分値が極大値Ｖｍａｘ）までのサンプル数を検出する。入力された極値データが、その時点のサンプルの２次微分値が極小値Ｖｍｉｎであることを示す場合、極値間サンプル数検出手段１１３は、その直前の２次微分値が極大値Ｖｍａｘであるサンプルから、その時点のサンプル（２次微分値が極小値Ｖｍｉｎ）までのサンプル数を検出する。極値間サンプル数検出手段１１３は、検出したサンプル数を示す極値間隔データを生成する。極値間サンプル数検出手段１１３は、生成した極値間隔データを、加算量決定手段１１４に出力する。
【００２１】
加算量決定手段１１４は、極値間サンプル数検出手段１１３から入力された極値間隔データに基づいて、入力データＩＮを形成するサンプル毎のサンプル値に加算又は減算する度合いを示す加算量を示す係数αと、係数αを乗算する乗算対象のサンプルを定める。加算量決定手段１１４には、例えば、予め極値間隔と係数αとの対応を示す乗算係数データ（係数テーブル）を記憶させておく。乗算係数データでは、極値間隔が大きくなるほど係数αが小さくなる。
そこで、加算量決定手段１１４は、乗算係数データを参照して、入力された極値間隔データが示す極値間隔に対応する係数αを読み出す。
【００２２】
また、加算量決定手段１１４は、予め極値間隔と乗算対象のサンプル（乗算対象サンプル）とを対応付けて構成された乗算対象サンプルデータを記憶しておく。乗算対象サンプルデータでは、極値間隔が大きくなるほど乗算対象サンプルは極値のサンプルから離れたサンプルである。
そこで、加算量決定手段１１４は、乗算対象サンプルデータを参照して、入力された極値間隔データが示す極値間隔に対応する乗算対象サンプルを定める。
加算量決定手段１１４は、定めた乗算対象サンプルの入力データＩＮが遅延手段１１６から入力されるタイミングで読み出した係数αを乗算手段１１５に出力する。それ以外のタイミングでは、加算量決定手段１１４は、係数αとして０（ゼロ）を乗算手段１１５に出力してもよい。
【００２３】
乗算手段１１５は、遅延手段１１６から入力データＩＮがサンプル毎に入力され、当該サンプルのサンプル値と、加算量決定手段１１４から入力された係数と乗算して高周波出力値を算出する。乗算手段１１５は、サンプル毎に高周波出力値を示す高周波データを加算手段１０４に出力する。なお、加算量決定手段１１４から係数が入力されないサンプルについては、乗算手段１１５は、高周波出力値を０（ゼロ）と定める。
【００２４】
遅延手段１１６は、Ｉ／Ｏポート１０２からサンプル毎に入力された入力データＩＮを遅延させ、遅延させた入力データＩＮを乗算手段１１５に出力する。遅延手段１１６が入力データＩＮを遅延させる遅延量は、ラプラシアンフィルタ手段１１１、極値検出手段１１２、極値間サンプル数検出手段１１３及び加算量決定手段１１４で入力データＩＮを処理する処理時間に相当する。これにより、遅延手段１１６から乗算手段１１５に入力される入力データＩＮのサンプルと、そのサンプルについて加算量決定手段１１４から乗算手段１１５に入力される係数αとが同期する。但し、上述したように、加算量決定手段１１４は、上述したように乗算対象のサンプルと係数αとが同期するように係数αを出力するタイミングを別途調整する。
【００２５】
上述した各部の機能を考察すると、極値間サンプル数検出手段１１３と、加算量決定手段１１４と、乗算手段１１５と、加算手段１０４とは、サンプル値調整部１１０ａを形成している。サンプル値調整部１１０ａは、極値検出手段１１２が検出した極値に基づいて、Ｉ／Ｏポート１０２から入力された入力データのサンプル毎のサンプル値を、算出した高周波出力値を加算することにより調整する。
【００２６】
次に、加算量決定手段１１４に記憶された乗算係数データの例について説明する。
図２は、本実施形態に係る乗算係数データの例を示す表である。
図２に示す乗算係数データは、極値間隔（間隔サンプル数）と係数αとが対応付けて構成される。例えば、間隔サンプル数２、３がそれぞれ係数α＝１／４に、間隔サンプル数４、５がそれぞれ係数α＝１／８に、間隔サンプル数６、７が係数α＝１／１６に、間隔サンプル数８が係数α＝１／３２に対応付けられている。
【００２７】
図２に示す例では、極値間隔の最小値は２サンプルである。極値同士が互いに隣接するサンプルにある状態は、極大値と極小値がサンプル毎に繰り返されるという極端なケースであるため、このようなケースに係る極値間隔（１サンプル）を排除するためである。また、この例では極値間隔の最大値は８サンプルであるが、これには限られない。極値間隔の最大値は、その最低値よりも大きい整数（例えば、１６）であればよい。係数αは、例えば、出力データＯＵＴに基づく再生音の音質が、多数の受聴者にとり多種の入力データＩＮについて、最も明瞭かつ鮮明に感知されるものが視聴を繰り返して採用されたものである。図２に示すように、係数αは、極値間隔が減少するほど大きく、極値間隔が増加するほど小さくなる傾向を有している。極値間隔が小さくなるほど、高周波成分が多く含まれ、極値間隔が大きくなるほど高周波成分が少なく含まれるからである。ここで、互いに隣接する極値間隔の間で、係数αが等しくなることがあってもよい。図２に示す例では、極値間隔が２、３の場合には、ともに係数αは１／４である。係数αの最小値は０である。
【００２８】
次に、加算量決定手段１１４に記憶された乗算対象サンプルデータの例について説明する。
図３は、本実施形態に係る乗算サンプルデータの例を示す表である。
図３に示す乗算サンプルデータは、極値間隔（間隔サンプル数）と乗算対象サンプルとが対応付けて構成される。
乗算サンプルデータでは、乗算対象サンプルは乗算対象サンプルとラプラシアンデータにおいてその時点で検出された極値のサンプルとの間のサンプル数で指定される。以下の説明では、このサンプル数を乗算対象極値間隔と呼ぶことがある。
【００２９】
例えば、極値間隔が、２サンプルから５サンプルの間のサンプル数である場合には、乗算対象サンプルは極値から１サンプル離れたサンプル、つまり極値のサンプルの直前及び直後のサンプルである。極値間隔データが示すサンプル数が、６サンプルから８サンプルの間のサンプル数である場合には、乗算対象サンプルは極値から２サンプル離れたサンプル、つまり極値のサンプルの２サンプル前及び２サンプル後のサンプルである。
【００３０】
乗算サンプルデータでは、極値間隔が大きくなるほど極値のサンプルから離れたサンプルになればよい。つまり、極値間隔が大きいほど、乗算対象極値間隔が大きくなるように定められればよい。また、乗算対象極値間隔は、上述の２段階に限らず、これよりも多段階であってもよい。但し、乗算対象極値間隔は、極値間隔の半分又はこれよりも小さい値である。これにより、互いに異なる極値間で乗算対象サンプルが重複することが回避される。
【００３１】
次に、本実施形態に係るデータ処理について説明する。
図４は、本実施形態に係るデータ処理を示すフローチャートである。
（ステップＳ１０１）ラプラシアンフィルタ手段１１１は、Ｉ／Ｏポート１０２から入力された入力データＩＮを形成するサンプル毎に、そのサンプル値についてサンプル間で２次微分を行って２次微分値を算出する。ラプラシアンフィルタ手段１１１は、２次微分値を示すサンプルからなるラプラシアンデータ（２次微分データ）をサンプル毎に極値検出手段１１２に出力する。その後、ステップＳ１０２に進む。
【００３２】
（ステップＳ１０２）極値検出手段１１２は、ラプラシアンフィルタ手段１１１から入力されたラプラシアンデータが示す２次微分値から極値を検出する。極値検出手段１１２は、サンプル毎の２次微分値が極大値であるか、極小値であるか、又は極値ではないことを示す極値データを生成し、生成した極値データを極値間サンプル数検出手段１１３に出力する。その後、ステップＳ１０３に進む。
【００３３】
（ステップＳ１０３）極値間サンプル数検出手段１１３は、極値検出手段１１２から入力された極値データに基づいて極値間隔（サンプル数）を検出する。極値間サンプル数検出手段１１３は、検出した極値間隔を示す極値間隔データを生成する。極値間サンプル数検出手段１１３は、生成した極値間隔データを、加算量決定手段１１４に出力する。その後、ステップＳ１０４に進む。
【００３４】
（ステップＳ１０４）加算量決定手段１１４は、極値間サンプル数検出手段１１３から入力された極値間隔データに基づいて、入力データＩＮを形成するサンプル毎のサンプル値を調整する度合いを示す調整量を定め（調整量決定）、調整対象サンプルを定める。調整量は、例えば、上述した加算量を示す係数αである。調整対象サンプルは、例えば、上述した乗算対象サンプルである。加算量決定手段１１４は、調整対象サンプルと、調整量とが、乗算手段１１５に同期して入力されるタイミングで、調整量を乗算手段１１５に出力する。その後、ステップＳ１０５に進む。
【００３５】
（ステップＳ１０５）乗算手段１１５は、遅延手段１１６から入力された入力データＩＮのサンプル値と、加算量決定手段１１４から入力された調整量を乗算して高周波出力値を算出する（高周波成分生成）。乗算手段１１５は、サンプル毎に高周波出力値を示す高周波データを加算手段１０４に出力する。その後、ステップＳ１０６に進む。
（ステップＳ１０６）加算手段１０４は、遅延手段１０３から入力された入力データＩＮのサンプル値と、高周波生成手段１１０から入力された高周波データのサンプル値（高周波出力値）とをサンプル毎に加算して出力値を取得する（高周波成分付加）。加算手段１０４は、出力値を示すサンプルからなる出力データＯＵＴをサンプル毎にＩ／Ｏポート１０５に出力する。その後、図４に示す処理を終了する。
【００３６】
次に、本実施形態に係るディジタルデータ処理装置１００の処理例について説明する。
図５−９は、それぞれ本実施形態に係るディジタルデータ処理装置１００の処理例を示す図である。
図５−９は、それぞれ入力データと、その入力データに応じて得られるラプラシアンデータの例を示す。図５−９の縦軸、横軸は、それぞれサンプル値、サンプルを示す。
【００３７】
図５に示す入力データでは、サンプル値は０より大きい正値であり時間の経過に応じて減少する。図５に示すラプラシアンデータは、この入力データのサンプル値についてラプラシアンフィルタ手段１１１が２次微分を行って得られたデータである。中央のサンプルに示す極大値は、極値検出手段１１２が、このラプラシアンデータについて検出した極大値である。ここで、極値間サンプル数検出手段１１３が検出した極値間隔が３サンプルである場合、加算量決定手段１１４は、乗算係数データ（図２）を参照して、この極値間隔（３サンプル）に対応する係数α＝１／４を読み出す。加算量決定手段１１４は、乗算対象サンプルデータ（図３）を参照して、この極値間隔に対応する乗算対象サンプルを極大値に係るサンプルｔの直前のサンプルｔ−１と直後のサンプルｔ＋１と定める。乗算手段１１５は、加算量決定手段１１４が定めた乗算対象サンプルのそれぞれについてサンプル値ｓｔ−１、ｓｔ＋１に、係数αを乗算して高周波出力値α・ｓｔ−１、α・ｓｔ＋１を算出する。図５において、サンプルｔ−１、ｔ＋１に示す斜線の塗りつぶし部分は、加算手段１０４によってサンプル値ｓｔ−１、ｓｔ＋１に加算される高周波出力値α・ｓｔ−１、α・ｓｔ＋１を示す。
【００３８】
図６に示す入力データでは、サンプル値は０より小さい負値であり時間の経過に応じて増加する。図６に示すラプラシアンデータは、この入力データのサンプル値についてラプラシアンフィルタ手段１１１が２次微分を行って得られたデータである。中央のサンプルに示す極小値は、極値検出手段１１２が、このラプラシアンデータについて検出した極小値である。ここで、極値間サンプル数検出手段１１３が検出した極値間隔が３サンプルである場合、加算量決定手段１１４は、乗算係数データ（図２）を参照して、この極値間隔（３サンプル）に対応する係数α＝１／４を読み出す。
【００３９】
加算量決定手段１１４は、乗算対象サンプルデータ（図３）を参照して、この極値間隔に対応する乗算対象サンプルを極小値に係るサンプルｔの直前のサンプルｔ−１と直後のサンプルｔ＋１と定める。乗算手段１１５は、加算量決定手段１１４が定めた乗算対象サンプルのそれぞれについてサンプル値ｓｔ−１、ｓｔ＋１に、係数αを乗算して高周波出力値α・ｓｔ−１、α・ｓｔ＋１を算出する。図６において、サンプルｔ−１、ｔ＋１に示す斜線の塗りつぶし部分は、加算手段１０４によってサンプル値ｓｔ−１、ｓｔ＋１に加算される高周波出力値α・ｓｔ−１、α・ｓｔ＋１を示す。この場合、入力データのサンプル値は、０よりも小さい負値であるため、加算によりサンプル値が減少する。
【００４０】
図７に示す入力データでは、サンプル値は０より大きい正値であり時間の経過に応じて増加する。図７に示すラプラシアンデータは、この入力データのサンプル値についてラプラシアンフィルタ手段１１１が２次微分を行って得られたデータである。中央のサンプルに示す極大値は、極値検出手段１１２が、このラプラシアンデータについて検出した極大値である。ここで、極値間サンプル数検出手段１１３が検出した極値間隔が７サンプルである場合、加算量決定手段１１４は、乗算係数データ（図２）を参照して、この極値間隔（７サンプル）に対応する係数α＝１／１６を読み出す。加算量決定手段１１４は、乗算対象サンプルデータ（図３）を参照して、この極値間隔に対応する乗算対象サンプルを極大値に係るサンプルｔの２サンプル前のサンプルｔ−２と２サンプル後のサンプルｔ＋２と定める。乗算手段１１５は、加算量決定手段１１４が定めた乗算対象サンプルのそれぞれについてサンプル値ｓｔ−２、ｓｔ＋２に、係数αを乗算して高周波出力値α・ｓｔ−２、α・ｓｔ＋２を算出する。図７において、サンプルｔ−２、ｔ＋２に示す斜線の塗りつぶし部分は、加算手段１０４によってサンプル値ｓｔ−２、ｓｔ＋２に加算される高周波出力値α・ｓ２−１、α・ｓ２＋１を示す。
【００４１】
図８に示す入力データでは、サンプル値は０より小さい負値であり時間の経過に応じて増加する。図８に示すラプラシアンデータは、この入力データのサンプル値についてラプラシアンフィルタ手段１１１が２次微分を行って得られたデータである。中央のサンプルに示す極小値は、極値検出手段１１２が、このラプラシアンデータについて検出した極小値である。ここで、極値間サンプル数検出手段１１３が検出した極値間隔が７サンプルである場合、加算量決定手段１１４は、乗算係数データ（図２）を参照して、この極値間隔（７サンプル）に対応する係数α＝１／１６を読み出す。加算量決定手段１１４は、乗算対象サンプルデータ（図３）を参照して、この極値間隔に対応する乗算対象サンプルを、極小値に係るサンプルｔの２サンプル前のサンプルｔ−２と２サンプル後のサンプルｔ＋２と定める。乗算手段１１５は、加算量決定手段１１４が定めた乗算対象サンプルのそれぞれについてサンプル値ｓｔ−２、ｓｔ＋２に、係数αを乗算して高周波出力値α・ｓｔ−２、α・ｓｔ＋２を算出する。図８において、サンプルｔ−２、ｔ＋２に示す網掛けの部分は、加算手段１０４によってサンプル値ｓｔ−２、ｓｔ＋２に加算される高周波出力値α・ｓｔ−２、α・ｓｔ＋２を示す。この場合、入力データのサンプル値は、０よりも小さい負値であるため、加算によりサンプル値が減少する。
【００４２】
図７、８に示す例は、加算量決定手段１１４が極値間隔に対応する乗算対象サンプルとして、極値のサンプルの前後それぞれについて各１サンプルのみ選択する例であるが、これには限られない。加算量決定手段１１４は、それらのサンプルよりも極値のサンプルに近接したサンプルも乗算対象サンプルとして選択してもよい。例えば、図７、８に示すように、入力データ、ラプラシアンデータが与えられている場合において、加算量決定手段１１４は、極値のサンプルｔの２サンプル前のサンプルｔ−２、２サンプル後のサンプルｔ＋２の他、１サンプル前のサンプルｔ−１、１サンプル後のサンプルｔ＋１も乗算対象サンプルとして選択する。その場合、乗算手段１１５は、さらに入力データのサンプルｔ−１でのサンプル値ｓｔ−１、サンプルｔ＋１でのサンプル値ｓｔ＋１に、それぞれ係数αを乗算して高周波出力値α・ｓｔ−１、α・ｓｔ＋１を算出する。そして、加算手段１０４は、さらに入力データのサンプルｔ−１でのサンプル値ｓｔ−１、サンプルｔ＋１でのサンプル値ｓｔ＋１に、それぞれ高周波出力値α・ｓｔ−１、α・ｓｔ＋１を加算して出力値を算出する。
【００４３】
上述した極値検出手段１１２は、ラプラシアンデータの極値を検出することで、入力データの極値の他、ショルダー部（単に、ショルダーとも呼ばれる）を検出することができる。ショルダーは、サンプル値が時間の経過に応じて巨視的には減少又は増加する傾向を有し、かつ、より微視的には上又は下に凸となる領域である。ショルダーは、入力データにおいて振幅が変動する局面であって多様な周波数成分が含まれる聴覚上重要な領域であるが、特許文献１に記載の音声情報処理方法ではこの領域を検出することができなかった。
【００４４】
次に、ショルダーの一例について説明する。図９に示す入力データは、極大値とショルダーを有する。入力データのサンプル値は、データ１のサンプル値とデータ２のサンプル値との和に相当する。ラプラシアンデータは、入力データに基づくラプラシアンデータである。
ここで、データ１、２は、それぞれ異なるサンプルの位置で、それぞれ極大値を有する。データ１が極大値を有するサンプルの位置では、データ２の勾配が小さいため、入力データも極大値ｖを有する。データ２が極大値を有するサンプルの位置では、入力データは、ショルダーｓｄを有するが、極大値を有していない。ラプラシアンデータは、極小値ａ、ｃと極大値ｂ、ｄを有する。ラプラシアンデータが極大値ｂを有するサンプルでは、入力データは極大値ｖを有し、ラプラシアンデータが極大値ｄを有するサンプルでは、入力データはショルダーｓｄを有する。従って、ラプラシアンデータの極値を検出することで、入力データの極値だけではなくショルダーも検出することができる。なお、図９に示す、データ１、２は、入力データの成分を示すデータであって、サンプル値として極値を有するデータの例であって、本実施形態に係る処理では用いられない。
【００４５】
図９に示すラプラシアンデータでは、極値間サンプル数検出手段１１３により、例えば、極小値ａから極大値ｂの間の極値間隔が７サンプルと検出される。そして、加算量決定手段１１４は、乗算係数データ（図２）を参照して、この極値間隔（７サンプル）に対応する係数α＝１／１６を読み出す。加算量決定手段１１４は、乗算対象サンプルデータ（図３）を参照して、この極値間隔に対応する乗算対象サンプルを、極大値に係るサンプルｔの２サンプル前のサンプルｔ−２と２サンプル後のサンプルｔ＋２と定める。
【００４６】
乗算手段１１５は、加算量決定手段１１４が定めた乗算対象サンプルのそれぞれについてサンプル値ｓｔ−２、ｓｔ＋２に、係数αを乗算して高周波出力値α・ｓｔ−２、α・ｓｔ＋２を算出する。加算手段１０４は、サンプル値ｓｔ−２、ｓｔ＋２にそれぞれ対応するサンプルの高周波出力値α・ｓｔ−２、α・ｓｔ＋２を加算して出力値を算出する。
ここでは、極小値ａと極大値ｂとの極値間隔の検出と、この極値間隔に応じたサンプル値を調整する処理について述べたが、極大値ｂと極小値ｃとの間、極小値ｃと極大値ｄとの間についても、同様な処理が行われる。
【００４７】
このように、本実施形態に係るディジタルデータ処理装置１００は、複数のサンプルデータのそれぞれが示すサンプル値を二次微分して二次微分データ（例えば、ラプラシアンデータ）を生成し、二次部分データに基づいてサンプル値を調整する。サンプル値を調整する際、ディジタルデータ処理装置１００は、二次微分データの極値を検出し、互いに隣接する極値間の間隔を検出し、その間隔に基づいてサンプル値に対する調整量（例えば、係数α）を定める。
【００４８】
そのため、二次微分データの極大値のサンプルから所定範囲のサンプルにおいて出力値を入力データのサンプル値よりも増加させることができる。また、二次微分データの極小値のサンプルから所定範囲のサンプルにおいて出力値を入力データのサンプル値よりも減少させることができる。そのため、聴覚上重要なショルダーにおいてもサンプル値が強調されるので、原音同様の現実感がもたらされ鮮明で明瞭に受聴される音を再生することができる。
【００４９】
（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。上述した実施形態と同一の構成については、同一の符号を付して説明を援用する。
本実施形態に係るディジタルデータ処理装置２００（図示せず）は、Ｉ／Ｏポート１０２と、遅延手段１０３と、加算手段１０４と、Ｉ／Ｏポート１０５と、高周波生成手段２１０（図示せず）と、を備える。高周波生成手段２１０は、ラプラシアンフィルタ手段１１１と、極値検出手段１１２と、極値間サンプル数検出手段１１３と、加算量決定手段２１４と、乗算手段１１５と、遅延手段１１６と、を含んで構成される。即ち、ディジタルデータ処理装置２００は、ディジタルデータ処理装置１００（図１）において、加算量決定手段１１４に代えて加算量決定手段２１４（図示せず）を備える。
【００５０】
加算量決定手段２１４は、極値間サンプル数検出手段１１３から入力された極値間隔データに基づいて、入力データＩＮを形成するサンプル毎のサンプル値に加算又は減算する度合いを示す加算量を示す係数βを定める。本実施形態では、係数βを乗算する乗算対象サンプルは、極値検出手段１１２が検出した極値のサンプルである。
加算量決定手段２１４には、例えば、予め極値間隔と係数βとの対応を示す乗算係数データ（係数テーブル）を記憶させておく。乗算係数データでは、極値間隔が大きくなるほど係数βが小さくなる。
【００５１】
そこで、加算量決定手段２１４は、乗算係数データを参照して、入力された極値間隔データが示す極値間隔に対応する係数βを読み出す。
加算量決定手段２１４は、極値間隔データが示す極値のサンプルの入力データＩＮと、読み出した係数βとが、乗算手段１１５に同期して入力されるタイミングで、読み出した係数βを乗算手段１１５に出力する。それ以外のタイミングでは、加算量決定手段２１４は、係数βとして０（ゼロ）を乗算手段１１５に出力してもよい。
乗算手段１１５は、加算量決定手段２１４から入力された係数βと、遅延手段１１６から入力された入力データＩＮのうち、ラプラシアンデータで極値が検出されたサンプルのサンプル値を乗算して高周波成分値を算出する。
【００５２】
次に、加算量決定手段２１４に記憶された乗算係数データの例について説明する。
図１０は、本実施形態に係る乗算係数データの例を示す表である。
図１０に示す乗算係数データは、極値間隔（間隔サンプル数）と係数βとが対応付けて構成される。例えば、間隔サンプル数２−５がそれぞれ係数β＝１／２に、間隔サンプル数６−８がそれぞれ係数β＝１／４に対応付けられている。
【００５３】
図１０に示す例では、極値間隔の最小値、最大値は、それぞれ２、８サンプルである。この例では極値間隔の最大値は８サンプルであるが、これには限られない。極値間隔の最大値は、その最低値よりも大きい整数（例えば、１６）であればよい。係数βは、例えば、出力データＯＵＴに基づく再生音の音質が、多数の受聴者にとり多種の入力データＩＮについて、最も明瞭かつ鮮明に感知されるものが採用されたものである。図１０に示すように、係数βは、極値間隔が減少するほど大きく、極値間隔が増加するほど小さくなる傾向を有していてもよい。極値間隔が小さくなるほど、高周波成分が多く含まれ、極値間隔が大きくなるほど高周波成分が少なくなる。ここで、互いに隣接する極値間隔の間で、係数βが等しくなることがあってもよい。図１０に示す例では、極値間隔が２−５の場合には、ともに係数βは１／２である。係数βの最小値は０である。なお、同一の極値間隔では、係数βは、係数αよりも大きい値である。
【００５４】
次に、本実施形態に係るディジタルデータ処理装置２００の処理例について説明する。
図１１、１２は、それぞれ本実施形態に係るディジタルデータ処理装置２００の処理例を示す図である。
図１１、１２は、それぞれ入力データと、その入力データに応じて得られるラプラシアンデータの例を示す。図１１、１２の縦軸、横軸は、それぞれサンプル値、サンプルを示す。
【００５５】
図１１に示す入力データ、ラプラシアンデータは、図５に示した入力データ、ラプラシアンデータとそれぞれ同様である。極値間サンプル数検出手段１１３が検出した極値間隔が３サンプルである場合、加算量決定手段１１４は、乗算係数データ（図１０）を参照して、この極値間隔（３サンプル）に対応する係数β＝１／２を読み出す。乗算手段１１５は、極値検出手段１１２が定めた極大値のサンプルｔのサンプル値ｓｔに、係数βを乗算して高周波出力値β・ｓｔを算出する。図１１において、サンプルｔに示す斜線の塗りつぶし部分は、加算手段１０４によってサンプル値ｓｔに加算される高周波出力値β・ｓｔを示す。
【００５６】
図１２に示す入力データ、ラプラシアンデータは、図６に示した入力データ、ラプラシアンデータとそれぞれ同様である。ここで、極値間サンプル数検出手段１１３が検出した極値間隔が３サンプルである場合、加算量決定手段１１４は、乗算係数データ（図１０）を参照して、この極値間隔（３サンプル）に対応する係数β＝１／２を読み出す。乗算手段１１５は、極値検出手段１１２が定めた極小値のサンプルｔのサンプル値ｓｔに、係数βを乗算して高周波出力値β・ｓｔを算出する。図１２において、サンプルｔに示す斜線の塗りつぶし部分は、加算手段１０４によってサンプル値ｓｔに加算される高周波出力値β・ｓｔを示す。この場合、入力データのサンプル値は、０よりも小さい負値であるため、加算によりサンプル値が減少する。
【００５７】
このように、本実施形態に係るディジタルデータ処理装置２００は、互いに隣接する二次微分データの極値間の間隔を検出し、その間隔に基づいて極値でのサンプル値に対する調整量（例えば、係数β）を定める。
そのため、二次微分データの極大値のサンプルにおいて出力値を入力データのサンプル値よりも増加させることができ、二次微分データの極小値のサンプルにおいて出力値を入力データのサンプル値よりも減少させることができる。そのため、聴覚上重要なショルダーにおいてもサンプル値が強調されるので、原音同様の現実感がもたらされ鮮明で明瞭に受聴される音を再生することができる。
【００５８】
（第３の実施形態）
次に、本発明の第３の実施形態について説明する。上述した実施形態と同一の構成については、同一の符号を付して説明を援用する。
本実施形態に係るディジタルデータ処理装置３００（図示せず）は、Ｉ／Ｏポート１０２と、遅延手段１０３と、加算手段１０４と、Ｉ／Ｏポート１０５と、高周波生成手段３１０（図示せず）と、を備える。高周波生成手段３１０は、ラプラシアンフィルタ手段１１１と、極値検出手段１１２と、極値間サンプル数検出手段１１３と、加算量決定手段３１４と、乗算手段１１５と、遅延手段１１６と、を含んで構成される。即ち、ディジタルデータ処理装置３００は、ディジタルデータ処理装置１００（図１）において、加算量決定手段１１４に代えて加算量決定手段３１４（図示せず）を備える。
【００５９】
加算量決定手段３１４は、極値間サンプル数検出手段１１３から入力された極値間隔データに基づいて、入力データＩＮを形成するサンプル毎のサンプル値に加算又は減算する度合いを示す加算量を示す係数αと、係数αを乗算する乗算対象のサンプルを定める。本実施形態では、係数αは、極値間隔と乗算対象極値間隔（つまり、乗算対象サンプル）の両者に依存する値である。
【００６０】
ここで、加算量決定手段３１４は、加算量決定手段１１４と同様に予め極値間隔と乗算対象サンプルとを対応付けて構成された乗算対象サンプルデータ（図３）を予め記憶しておく。加算量決定手段３１４は、乗算対象サンプルデータを参照して、入力された極値間隔データが示す極値間隔に対応する乗算対象サンプルを仮に定める。但し、加算量決定手段３１４は、仮に定めた乗算対象サンプルを、乗算対象サンプルの先頭及び末尾とみなし、先頭のサンプルから末尾のサンプルまでのサンプルのすべてを乗算対象サンプルと定める。
【００６１】
例えば、極値間隔データが示すサンプル数が、２サンプルから５サンプルの間である場合、乗算対象サンプルは、極値のサンプルの直前のサンプル（先頭）から極値のサンプルの直後のサンプル（末尾）までのサンプルである。極値間隔データが示すサンプル数が、６サンプルから８サンプルの間である場合、乗算対象サンプルは、極値のサンプルから２サンプル前のサンプル（先頭）から極値のサンプルから２サンプル後のサンプル（末尾）までのサンプルである。従って、乗算対象サンプルの範囲は、極値間隔が大きくなるほど大きくなる。
【００６２】
加算量決定手段３１４には、例えば、予め極値間隔、乗算対象サンプル及び係数αとの対応を示す乗算係数データ（係数テーブル）を記憶させておく。
乗算係数データでは、例えば、極値間隔が大きくなるほど係数αが小さくなる。同一の極値間隔では、例えば、極値のサンプルから離れた乗算対象サンプルほど係数αが小さくなる。その場合には、同一の極値間隔では、極値のサンプルについての係数αが他の乗算対象サンプルについての係数αよりも大きく、先頭又は末尾のサンプルについての係数αが他の乗算対象サンプルよりも小さい。
【００６３】
そして、加算量決定手段３１４は、乗算係数データを参照して、入力された極値間隔データと定めた乗算対象サンプルに対応する係数αをそれぞれ読み出す。
加算量決定手段３１４は、定めた乗算対象サンプルの入力データＩＮと、それぞれ読み出した係数αとが、乗算手段１１５に同期して入力されるタイミングで、読み出した係数αを乗算手段１１５に出力する。それ以外のタイミングでは、加算量決定手段３１４は、係数αとして０（ゼロ）を乗算手段１１５に出力してもよい。
乗算手段１１５は、加算量決定手段３１４から入力された係数αと、遅延手段１１６から入力される入力データＩＮのうち、対応する乗算対象サンプルのサンプル値を乗算して高周波成分値を算出する。
【００６４】
このように、本実施形態では、二次微分データの極値のサンプルから所定の範囲内の各サンプルについて入力データのサンプル値を調整する。例えば、二次微分データの極値のサンプルに近接したサンプルほど大きい調整量（例えば、係数α）を入力データのサンプル値に乗算して高周波成分データを生成し、生成した高周波成分データと入力データとを加算する。
そのため、二次微分データの極値の周辺のサンプルにわたり出力値を強調することができる。そのため、聴覚上重要なショルダーにおいても、そのサンプル値が強調されるので、原音同様の現実感がもたらされ鮮明で明瞭に受聴される音を再生することができる。
【００６５】
（第４の実施形態）
次に、本発明の第４の実施形態について説明する。上述した実施形態と同一の構成については、同一の符号を付して説明を援用する。
図１３は、本実施形態に係るディジタルデータ処理装置４００を示す概略ブロック図である。
【００６６】
本実施形態に係るディジタルデータ処理装置４００は、Ｉ／Ｏポート１０２と、遅延手段１０３と、加算手段１０４と、Ｉ／Ｏポート１０５と、高周波生成手段４１０と、を備える。高周波生成手段４１０は、ラプラシアンフィルタ手段１１１と、極値検出手段１１２と、極値間サンプル数検出手段１１３と、加算量決定手段１１４と、乗算手段１１５と、遅延手段１１６と、極値選択手段（極値選択部）４１６を含んで構成される。
【００６７】
即ち、ディジタルデータ処理装置４００は、ディジタルデータ処理装置１００（図１）において、さらに極値選択手段４１６を備える。極値検出手段１１２は、ラプラシアンデータのサンプル値が極大値Ｖｍａｘ又は極小値Ｖｍｉｎと判定されたサンプルについて、その極大値Ｖｍａｘ又は極小値Ｖｍｉｎを上述した極値データと対応付けて極値選択手段４１６に出力する。
【００６８】
極値選択手段４１６は、入力された極値データが、極大値Ｖｍａｘ又は極小値Ｖｍｉｎであるサンプルについて、極値検出手段１１２から入力された極大値の絶対値｜Ｖｍａｘ｜又は極小値の絶対値｜Ｖｍｉｎ｜が所定の閾値Ｖｔｈよりも大きいか否かを判定する。極値選択手段４１６は、絶対値が所定の閾値よりも大きいと判定された極値を選択し、選択した極値をより後段の機能部で用いる。ここで、極値選択手段４１６は、所定の閾値よりも大きいと判定されたサンプルについて、入力された極値データをそのまま極値間サンプル数検出手段１１３に出力する。極値選択手段４１６は、所定の閾値よりも大きくないと判定されたサンプルについて、入力された極値データを極値でないことを示す極値データに変更し、変更した極値データを極値間サンプル数検出手段１１３に出力する。
【００６９】
なお閾値は、予め定めた値であってもよいし、外部機器から入力された値、又はユーザの操作によって入力された値であってもよい。閾値は、例えば、周囲ノイズのラプラシアンデータを形成するサンプル値の絶対値の時間平均よりも大きい正の値である。これにより、極値の選択において周囲ノイズに対する耐性を確保することができる。
【００７０】
上述した各部の機能を考察すると、極値選択手段４１６と、極値間サンプル数検出手段１１３と、加算量決定手段１１４と、乗算手段１１５と、加算手段１０４とは、サンプル値調整部４１０ａを形成している。サンプル値調整部４１０ａは、極値選択手段４１６が検出した極値に基づいて、Ｉ／Ｏポート１０２から入力された入力データのサンプル毎のサンプル値を、算出した高周波出力値を加算して調整する。
【００７１】
次に、本実施形態に係るディジタルデータ処理装置４００の処理例について説明する。
図１４は、本実施形態に係るディジタルデータ処理装置４００の処理例を示す図である。
図１４において、縦軸、横軸は、それぞれサンプル、サンプル値を示す。
図１４に示す入力データ、データ１、２、ラプラシアンデータは、それぞれ図９に示す入力データ、データ１、２、ラプラシアンデータと同様である。また、図１４に示す、データ１、２は、本実施形態に係る処理では用いられない。
この例では、各サンプル値は１６ビットで表され、ラプラシアンデータの極小値ａ、極大値ｂ、極小値ｃ、極大値ｄは、それぞれ、−８、１５、−６、１５である。極大値ｂのサンプル、極大値ｄのサンプルは、それぞれ入力データの極大値のサンプル、入力データのショルダーのサンプルに相当する。しかし、極小値ａのサンプル、極小値ｃのサンプルは、入力データの極大値、極小値、ショルダーのいずれのサンプルにも対応していないし、データ１、２の極大値、極小値、ショルダーのいずれのサンプルにも対応していない。
【００７２】
ここで、極値選択手段４１６で設定される閾値を１０と仮定すると、この閾値よりも絶対値が大きくなる極大値、極小値は、極大値ｂ、極大値ｄである。従って、極値選択手段４１６は、極値検出手段１１２で検出された極小値ａ、極大値ｂ、極小値ｃ、極大値ｄのうち、極大値ｂ、極大値ｄを選択し、選択した極大値ｂ、極大値ｄが後段の機能部（例えば、極値間サンプル数検出手段１１３、加算量決定手段１１４、乗算手段１１５）における処理で用いられる。
【００７３】
次に、極値間サンプル数検出手段１１３では、極大値ｂから極大値ｄの間の極値間隔が８サンプルと検出される。そして、加算量決定手段１１４は、乗算係数データ（図２）を参照して、この極値間隔（８サンプル）に対応する係数α＝１／３２を読み出す。加算量決定手段１１４は、乗算対象サンプルデータを参照して、この極値間隔に対応する乗算対象サンプルを、極大値に係るサンプルｔの２サンプル前のサンプルｔ−２と２サンプル後のサンプルｔ＋２と定める。
乗算手段１１５は、加算量決定手段１１４が定めた乗算対象サンプルのそれぞれについてサンプル値ｓｔ−２、ｓｔ＋２に、係数αを乗算して高周波出力値α・ｓｔ−２、α・ｓｔ＋２を算出する。加算手段１０４は、サンプル値ｓｔ−２、ｓｔ＋２にそれぞれ対応するサンプルの高周波出力値α・ｓｔ−２、α・ｓｔ＋２を加算して出力値を算出する。
【００７４】
なお、上述では、ディジタルデータ処理装置４００が、ディジタルデータ処理装置１００（図１）において、極値選択手段４１６を備えて構成される場合を例にとって説明したが、これには限られない。ディジタルデータ処理装置４００は、上述のディジタルデータ処理装置２００において、極値選択手段４１６を備えて構成されてもよいし、上述のディジタルデータ処理装置３００において、極値選択手段４１６を備えて構成されてもよい。
【００７５】
このように、本実施形態では、極値の絶対値が予め定めた閾値よりも大きい極値を選択し、極値のサンプルのサンプル値、又は当該サンプルから所定の範囲内のサンプルのサンプル値に対する調整量を定める。
これにより、閾値よりも絶対値が大きい有意な極値が処理対象のサンプルを定めるために用いられ、有意ではない極値が用いられない。処理対象のサンプルの誤判定を回避して、処理対象のサンプル、例えば、極値、ショルダーを正しく判定することができる
【００７６】
なお、上述した乗算手段１１５は、入力データのサンプル値に係数αをサンプル毎に乗算して高周波データを生成する場合を例にとったが、これには限られない。乗算手段１１５は、ラプラシアンフィルタ手段１１１が生成したラプラシアンデータのサンプル値に係数αをサンプル毎に乗算して高周波データを生成してもよい。
【００７７】
上述した実施形態では、加算量決定手段１１４、２１４、３１４において、ラプラシアンデータの極大値に基づく乗算対象サンプルと、ラプラシアンデータの極小値に基づく乗算対象サンプルとで、異なる係数α、βが用いられてもよい。例えば、加算量決定手段１１４、２１４、３１４は、ラプラシアンデータの極大値に基づく乗算対象サンプルの方が、ラプラシアンデータの極小値に基づく乗算対象サンプルよりも大きい係数α、βを用いる。人間の聴覚特性では、音の振幅が時間経過に伴って増加する立ち上がり部分の方が、その他の部分、例えば立ち下がり部分よりも鋭敏である。ラプラシアンデータの極大値に基づく乗算対象サンプルには、サンプル値の立下り部分のショルダーが現れる傾向があるが、それらの乗算対象サンプルにおける調整量を他の部分よりも大きくすることで、再生音を受聴して知覚される鮮明度や明瞭度をより向上させることができる。
【００７８】
なお、上述した実施形態では、入力データが音響信号である場合を例にとったが、これには限られない。入力データは、その他の情報を示すデータ、例えば画像データであってもよい。入力データが画像データである場合には、ラプラシアンフィルタ手段１１１は、画素データを構成する画素毎の画素値をサンプル値として二次元の２次微分を行うようにしてもよい。そして、調整量、例えば、係数αは正値であってもよいし、負値であってもよい。係数αが正値である場合には画素値の極値又はショルダーが強調され、輪郭がより鮮明な先鋭度の高い画像を生成することができる。係数αが負値である場合には、輪郭がより曖昧で柔和な印象を与える画像を生成することができる。
【００７９】
なお、上述した実施形態は、次の態様でも実施することができる。
（１）複数のサンプルデータのそれぞれが示すサンプル値を二次微分して二次微分データを生成する二次微分処理部と、前記二次微分データに基づいて前記サンプル値を調整するサンプル値調整部と、を備えるデータ処理装置。
【００８０】
（２）（１）のデータ処理装置であって、前記二次微分データの極値を検出する極値検出部を備え、前記サンプル値調整部は、前記極値検出部が検出した互いに隣接する極値間の間隔を検出する極値間隔検出部と、前記間隔に基づいて前記サンプル値に対する調整量を定める調整量決定部とを備える。
【００８１】
（３）（２）のデータ処理装置であって、前記調整量決定部は、前記極値が検出されたサンプルのサンプル値に対する調整量を定める。  
（４）（２）又は（３）のデータ処理装置であって、前記極値が検出されたサンプルから所定の範囲内のサンプルのサンプル値に対する調整量を定める。
【００８２】
（５）（２）のデータ処理装置であって、前記サンプル値調整部は、前記極値の絶対値が予め定めた閾値よりも大きい極値を選択する極値選択部を備え、前記調整量決定部は、少なくとも前記極値選択部が選択した極値のサンプルのサンプル値に対する調整量を定める。
【００８３】
（６）（２）又は（５）のデータ処理装置であって、前記サンプル値調整部は、前記極値の絶対値が予め定めた閾値よりも大きい極値を選択する極値選択部を備え、前記調整量決定部は、前記極値選択部が選択した極値のサンプルから所定の範囲内のサンプルのサンプル値に対する調整量を定める。
【００８４】
（７）データ処理装置におけるデータ処理方法において、複数のサンプルデータのそれぞれが示すサンプル値を二次微分して二次微分データを生成する二次微分処理過程と、前記二次微分データに基づいて前記サンプル値を調整するサンプル値調整過程と、を有するデータ処理方法。
【００８５】
（８）データ処理装置のコンピュータに、複数のサンプルデータのそれぞれが示すサンプル値を二次微分して二次微分データを生成する二次微分処理手順、前記二次微分データに基づいて前記サンプル値を調整するサンプル値調整手順、を実行させるためのデータ処理プログラム。
【００８６】
（９）複数のサンプルデータのそれぞれが示すサンプル値を二次微分して二次微分データを生成する二次微分処理手順、前記二次微分データに基づいて前記サンプル値を調整するサンプル値調整手順、を実行させるための集積回路。
【００８７】
なお、上述した実施形態におけるディジタルデータ処理装置１００、２００、３００、４００の一部、例えば、ラプラシアンフィルタ手段１１１、極値検出手段１１２、極値間サンプル数検出手段１１３、加算量決定手段１１４、２１４、３１４、遅延手段１１６及び極値選択手段４１６をコンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、この制御機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ディジタルデータ処理装置１００、２００、３００、４００のいずれかに内蔵されたコンピュータシステムであって、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよい。
また、上述した実施形態におけるディジタルデータ処理装置１００、２００、３００、４００の一部、または全部を、ＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）等の集積回路として実現してもよい。ディジタルデータ処理装置１００、２００、３００、４００の各機能ブロックは個別にプロセッサ化してもよいし、一部、または全部を集積してプロセッサ化してもよい。また、集積回路化の手法はＬＳＩに限らず専用回路、または汎用プロセッサで実現してもよい。また、半導体技術の進歩によりＬＳＩに代替する集積回路化の技術が出現した場合、当該技術による集積回路を用いてもよい。
【００８８】
以上、図面を参照してこの発明の一実施形態について詳しく説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内において様々な設計変更等をすることが可能である。
【符号の説明】
【００８９】
１００、２００、３００、４００…ディジタルデータ処理装置、
１０１、２０１、３０１、４０１…波形整形部、
１０２、１０５…Ｉ／Ｏポート、１０３、１１６…遅延手段、１０４…加算手段、
１１０、２１０、３１０、４１０…高周波生成手段、
１１０ａ、４１０ａ…サンプル値調整部、
１１１…ラプラシアンフィルタ手段、１１２…極値検出手段、
１１３…極値間サンプル数検出手段、１１４、２１４、３１４…加算量決定手段、
１１５…乗算手段、４１６…極値選択手段
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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