(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力音声信号を複数の周波数帯域各々についてレベル調節して出力するディジタルイコライザ装置において，
前記複数の周波数帯域各々に対応し各々複数次数分の係数値群からなる複数のＦＩＲフィルタ係数を合成して１組の合成ＦＩＲフィルタ係数を求めるフィルタ係数合成手段と，
前記入力音声信号に対し前記合成ＦＩＲフィルタ係数を用いたＦＩＲフィルタ処理を施して出力するＦＩＲフィルタ処理手段と，
前記複数の周波数帯域各々についての基準ＦＩＲフィルタ係数を予め記憶する基準ＦＩＲフィルタ係数記憶手段と，
前記複数の周波数帯域各々におけるレベル調節用のゲイン入力値を入力するゲイン入力手段と，
前記基準ＦＩＲフィルタ係数各々を前記ゲイン入力値に基づいて調節したゲイン調節後ＦＩＲフィルタ係数を求めるフィルタ係数ゲイン調節手段と，
を具備してなり，
前記フィルタ係数合成手段が，前記ゲイン調節後ＦＩＲフィルタ係数各々を合成して前記１組の合成ＦＩＲフィルタ係数を求めてなり，
前記フィルタ係数ゲイン調節手段が，前記基準ＦＩＲフィルタ係数各々に前記ゲイン入力値又はこれに対応するゲイン計算値を乗算することにより前記ゲイン調節後ＦＩＲフィルタ係数を求めるものであって，
前記合成ＦＩＲフィルタ係数を用いたＦＩＲフィルタ処理を前記入力音声信号に１回施す場合に得られる前記複数の周波数帯域各々の代表周波数ポイントにおけるフィルタ振幅特性を，前記基準ＦＩＲフィルタ係数各々に前記ゲイン入力値を乗算して得られるＦＩＲフィルタ係数各々を用いたＦＩＲフィルタ処理各々を前記入力音声信号に順次重ねて施す場合に得られる前記代表周波数ポイント各々におけるフィルタ振幅特性に一致させる連立方程式に基づく計算により前記ゲイン計算値を算出するゲイン算出手段を具備してなることを特徴とするディジタルイコライザ装置。
【請求項２】
入力音声信号を複数の周波数帯域各々についてレベル調節して出力するディジタルイコライザ装置において，
前記複数の周波数帯域各々に対応し各々複数次数分の係数値群からなる複数のＦＩＲフィルタ係数を合成して１組の合成ＦＩＲフィルタ係数を求めるフィルタ係数合成手段と，
前記入力音声信号に対し前記合成ＦＩＲフィルタ係数を用いたＦＩＲフィルタ処理を施して出力するＦＩＲフィルタ処理手段と，
前記複数の周波数帯域各々についての基準ＦＩＲフィルタ係数を予め記憶する基準ＦＩＲフィルタ係数記憶手段と，
前記複数の周波数帯域各々におけるレベル調節用のゲイン入力値を入力するゲイン入力手段と，
前記基準ＦＩＲフィルタ係数各々を前記ゲイン入力値に基づいて調節したゲイン調節後ＦＩＲフィルタ係数を求めるフィルタ係数ゲイン調節手段と，
を具備してなり，
前記フィルタ係数合成手段が，前記ゲイン調節後ＦＩＲフィルタ係数各々を合成して前記１組の合成ＦＩＲフィルタ係数を求めてなり，
前記フィルタ係数ゲイン調節手段が，前記基準ＦＩＲフィルタ係数各々に前記ゲイン入力値又はこれに対応するゲイン計算値を乗算することにより前記ゲイン調節後ＦＩＲフィルタ係数を求めるものであって，
予め定められた制約条件の下で，前記基準ＦＩＲフィルタ係数各々に前記ゲイン入力値を乗算して得られるＦＩＲフィルタ係数各々を用いたＦＩＲフィルタ処理各々を前記入力音声信号に順次重ねて施す場合に得られる前記代表周波数ポイント各々におけるフィルタ振幅特性を目標振幅特性とし，前記合成ＦＩＲフィルタ係数を用いたＦＩＲフィルタ処理を前記入力音声信号に１回施す場合に得られる前記複数の周波数帯域各々の代表周波数ポイントにおけるフィルタ振幅特性を，前記目標振幅特性に近似させる線形計画法若しくは２次計画法を用いた計算により前記ゲイン計算値を算出するゲイン算出手段を具備してなることを特徴とするディジタルイコライザ装置。
【請求項３】
前記ゲイン算出手段における前記制約条件が，前記ゲイン入力値が表す減衰若しくは増幅の方向と前記ゲイン計算値が表す減衰若しくは増幅の方向とが等しいとする条件を含むものである請求項２に記載のディジタルイコライザ装置。
【請求項４】
前記合成ＦＩＲフィルタ係数を用いたＦＩＲフィルタ処理を前記入力音声信号に１回施した音声信号のレベルから，前記ＦＩＲフィルタ係数各々を用いたＦＩＲフィルタ処理各々を前記入力音声信号に順次重ねて施した音声信号のレベルを差し引いた値を偏差としたとき，
前記ゲイン算出手段が，前記線形計画法若しくは前記２次計画法において，前記目標振幅特性の振幅値が小さい前記代表周波数ポイントにおける偏差に対し，前記目標振幅特性の振幅値が大きい前記代表周波数ポイントにおける偏差に対するよりも大きな重み付けをして前記近似の評価を行うものである請求項２又は３に記載のディジタルイコライザ装置。
【請求項５】
前記ゲイン算出手段が，前記代表周波数ポイント各々における前記目標振幅特性の振幅値の逆数を，前記代表周波数ポイント各々における偏差に対する重みとして設定するものである請求項４に記載のディジタルイコライザ装置。
【請求項６】
前記フィルタ係数合成手段が，前記ゲイン調節後ＦＩＲフィルタ係数各々が有する前記係数値群各々を既定の順序で並べたときの各中心位置からの相対位置が等しい係数値どうしを合成してなる請求項１〜５のいずれかに記載のディジタルイコライザ装置。
【請求項７】
前記フィルタ係数合成手段が，前記入力音声信号を全周波数帯域についてそのまま通過させるＦＩＲフィルタ係数から前記ゲイン調節後ＦＩＲフィルタ係数を減算することにより前記合成ＦＩＲフィルタ係数を求めてなる請求項１〜６のいずれかに記載のディジタルイコライザ装置。
【請求項８】
前記フィルタ係数合成手段によるフィルタ係数の合成が行われる前に，各々次数が異なる前記基準ＦＩＲフィルタ係数各々又は前記ゲイン調節後ＦＩＲフィルタ係数各々を０値補完により同一次数の係数群とする０値補完手段を具備してなる請求項１〜７のいずれかに記載のディジタルイコライザ装置。
【請求項９】
前記フィルタ係数合成手段が，各々前記複数の周波数帯域が属する複数組の周波数帯域グループごとに前記合成ＦＩＲフィルタ係数を求め，該合成ＦＩＲフィルタ係数各々を用いる前記ＦＩＲフィルタ処理手段により，前記入力音声信号に対して順次重ねてＦＩＲフィルタ処理を施してなるものであって，
前記ゲイン入力値が入力された周波数帯域について，該周波数帯域相互の中心周波数の間隔或いは対数距離及び／又は前記ゲイン入力値に基づいて前記周波数帯域グループのグループ分けを行うグループ分け手段を具備してなり，
前記グループ分け手段が，比較的近い周波数ポイントにおける前記ゲイン入力値の差が大きい場合は，前記周波数帯域グループ各々において，近い周波数ポイントに対し，差の大きい或いは符号が異なる前記ゲイン入力値が設定された状態とならないように前記周波数帯域グループのグループ分けを行うものである請求項１〜８のいずれかに記載のディジタルイコライザ装置。
【請求項１０】
入力音声信号を複数の周波数帯域各々についてレベル調節して出力するディジタルイコライズ処理をコンピュータに実行させるためのディジタルイコライザプログラムにおいて，
前記複数の周波数帯域各々に対応し各々複数次数分の係数値群からなる複数のＦＩＲフィルタ係数を合成して１組の合成ＦＩＲフィルタ係数を求めるフィルタ係数合成処理と，
前記入力音声信号に対し前記合成ＦＩＲフィルタ係数を用いたＦＩＲフィルタ処理を施して出力するＦＩＲフィルタ処理と，
予め基準ＦＩＲフィルタ係数記憶手段に記憶された前記複数の周波数帯域各々についての基準ＦＩＲフィルタ係数を，ゲイン入力手段により入力された前記複数の周波数帯域各々におけるレベル調節用のゲイン入力値前記ゲイン入力値に基づいて調節したゲイン調節後ＦＩＲフィルタ係数を求めるフィルタ係数ゲイン調節処理と，
をコンピュータに実行させるものであって，
前記フィルタ係数合成処理が，前記ゲイン調節後ＦＩＲフィルタ係数各々を合成して前記１組の合成ＦＩＲフィルタ係数を求めてなり，
前記フィルタ係数ゲイン調節処理が，前記基準ＦＩＲフィルタ係数各々に前記ゲイン入力値又はこれに対応するゲイン計算値を乗算することにより前記ゲイン調節後ＦＩＲフィルタ係数を求めるものであって，
前記合成ＦＩＲフィルタ係数を用いたＦＩＲフィルタ処理を前記入力音声信号に１回施す場合に得られる前記複数の周波数帯域各々の代表周波数ポイントにおけるフィルタ振幅特性を，前記基準ＦＩＲフィルタ係数各々に前記ゲイン入力値を乗算して得られるＦＩＲフィルタ係数各々を用いたＦＩＲフィルタ処理各々を前記入力音声信号に順次重ねて施す場合に得られる前記代表周波数ポイント各々におけるフィルタ振幅特性に一致させる連立方程式に基づく計算により前記ゲイン計算値を算出するゲイン算出処理を更にコンピュータに実行させるためのディジタルイコライザプログラム。
【請求項１１】
入力音声信号を複数の周波数帯域各々についてレベル調節して出力するディジタルイコライズ処理をコンピュータに実行させるためのディジタルイコライザプログラムにおいて，
前記複数の周波数帯域各々に対応し各々複数次数分の係数値群からなる複数のＦＩＲフィルタ係数を合成して１組の合成ＦＩＲフィルタ係数を求めるフィルタ係数合成処理と，
前記入力音声信号に対し前記合成ＦＩＲフィルタ係数を用いたＦＩＲフィルタ処理を施して出力するＦＩＲフィルタ処理と，
予め基準ＦＩＲフィルタ係数記憶手段に記憶された前記複数の周波数帯域各々についての基準ＦＩＲフィルタ係数を，ゲイン入力手段により入力された前記複数の周波数帯域各々におけるレベル調節用のゲイン入力値前記ゲイン入力値に基づいて調節したゲイン調節後ＦＩＲフィルタ係数を求めるフィルタ係数ゲイン調節処理と，
をコンピュータに実行させるものであって，
前記フィルタ係数合成処理が，前記ゲイン調節後ＦＩＲフィルタ係数各々を合成して前記１組の合成ＦＩＲフィルタ係数を求めてなり，
前記フィルタ係数ゲイン調節処理が，前記基準ＦＩＲフィルタ係数各々に前記ゲイン入力値又はこれに対応するゲイン計算値を乗算することにより前記ゲイン調節後ＦＩＲフィルタ係数を求めるものであって，
予め定められた制約条件の下で，前記基準ＦＩＲフィルタ係数各々に前記ゲイン入力値を乗算して得られるＦＩＲフィルタ係数各々を用いたＦＩＲフィルタ処理各々を前記入力音声信号に順次重ねて施す場合に得られる前記代表周波数ポイント各々におけるフィルタ振幅特性を目標振幅特性とし，前記合成ＦＩＲフィルタ係数を用いたＦＩＲフィルタ処理を前記入力音声信号に１回施す場合に得られる前記複数の周波数帯域各々の代表周波数ポイントにおけるフィルタ振幅特性を，前記目標振幅特性に近似させる線形計画法若しくは２次計画法を用いた計算により前記ゲイン計算値を算出するゲイン算出処理を更にコンピュータに実行させるためのディジタルイコライザプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は，入力音声信号を複数の周波数帯域各々についてレベル調節して出力するディジタルイコライザ装置及びディジタルイコライザプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
ディジタルイコライザ装置は，オーディオなどの音声信号の周波数帯域を複数域に分割し，各帯域のレベルを増幅又は減衰（レベル調節）できるようにした装置である。
従来のディジタルイコライザ装置としては，図１２に示すようにカスケード接続された複数段のＩＩＲ(Infinite Impulse Response)フィルタで構成されるフィルタ（以下，カスケード接続ＩＩＲフィルタという）によりイコライズ処理を行うものがある。図１２に示す例は，３段（低域・中域・高域）の帯域各々のレベル調節を可能とする構成例である。
このカスケード接続ＩＩＲフィルタは，図１２に示すように小規模の処理構成（低い演算負荷）で実現できるが，周知のように処理後の音声信号に位相歪みが発生する問題がある。即ち，ＩＩＲフィルタでは，周波数成分毎に異なるフィルタ遅延が生じるため，ＩＩＲフィルタ処理後の信号波形は，周波数毎に遅延の異なる波形の重ねあわせとなって位相歪みが生じる。
一方，処理後の音声信号に位相歪みが生じないフィルタ処理方式として，ＦＩＲ(Finite Impulse Response)フィルタがある。
図１３は，ＦＩＲフィルタの処理ブロック図である。
図１３に示すように，ＦＩＲフィルタ処理では，遅延処理部９４によってある時点ｔからｎサンプル前までの（ｎ＋１）サンプルの信号が生成され，その各信号について乗算処理部９５によりフィルタ係数ａ（ｋ）（ｋ＝０，１，２，…，ｎ）を乗算した結果を加算処理部９６で加算する（即ち，積和演算を行う）ことによりフィルタ処理を行う。以下，（ｎ＋１）のことを，次数という。
ここで，次数分（ｎ＋１個）のフィルタ係数ａ（ｋ）各々を，その乗算対象となるサンプルの遅延時間の大きさｉの順に並べたときに左右対称（ａ（ｎ−ｉ）＝ａ（ｉ），但し（ｉ＝０〜ｎ））となるよう設定することにより定遅延特性が得られ，位相歪みを防止できる。
このようなＦＩＲフィルタを用いた従来の他のディジタルイコライザ装置としては，図１４に示すようにカスケード接続された複数段のＦＩＲフィルタで構成されるフィルタ（以下，カスケード接続ＦＩＲフィルタという）によりイコライズ処理を行うものがある。図１４に示す例も，３段（低域・中域・高域）の帯域各々のレベル調節を可能とする構成例である。
このようなカスケード接続ＦＩＲフィルタでは，位相歪みは生じないが，図１４に示すように大規模の処理構成（高い演算負荷）となり，演算装置の処理能力やフィルタ係数の記憶容量の制約等により所望の小型化や省電力化が困難となる等，実用上の問題点があった。
これらの問題点を解消する従来技術が，特許文献１に示されている。
特許文献１に示される従来技術は，ＦＩＲフィルタを採用するものである。これにより位相歪みの発生を防止する。
さらに，予め複数の周波数帯域にわたる所望のレベル調節が反映された周波数特性データを周波数特性設定装置により入力し，ＤＳＰ（デジタル・シグナル・プロセッサ）による逆高速フーリエ変換（ＩＦＦＴ）によって，設定された周波数特性に対応したＦＩＲ係数を求め，そのＦＩＲ係数を用いたＦＩＲ処理を行うものである。これにより，１回の（１段の）ＦＩＲフィルタ処理によって複数の周波数帯域のレベル調節を可能とし，処理構成の小規模化が図れる。
【特許文献１】特開平４−２４８７１０号公報
【非特許文献１】茨木俊秀／福島雅夫著，「FORTRAN77最適化プログラミング」，岩波書店，１９９１年４月
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら，特許文献１に示される従来技術では，所望のＦＩＲフィルタ係数を得るための周波数特性データを設定する必要があり，その設定に多大な手間を必要とするという問題点があった。さらに，その設定を容易化するためには高度な入力装置（前記周波数特性設定装置）が必要となり，装置が大型化，複雑化するという問題点があった。
例えば，サンプリングレートが44.1kHzの音声信号（ディジタル音声信号）には，その１／２倍のサンプリングレート（22.05kHz）までのデータが記録されている。このため，10Hz の分解能を得る（10Hz単位でのイコライズ処理を行う）ためには，ＩＦＦＴの次数が (44.1kHz/2)/10Hz＝2205次必要となる。さらに，スロープ形状（Q値）まで高精度で扱いたい場合，少なくともその数倍の次数の ＩＦＦＴで周波数特性を変換しなければならない。即ち，10Hz の分解能を得るには少なくとも周波数特性において2205×n（n>1）サンプル以上のデータを前記周波数特性データとして設定する必要がある。このような膨大な数のデータを正確に入力する手間は多大であり，利用者に大きな負担を強いることになる。また，その入力を容易化するために，マウスやデジタイザ等の入力手段とグラフィカルな表示手段とによって，前記周波数特性データを描画的に入力可能とする高度な装置（前記周波数特性設定装置）を設けることは，オーディオ機器等に組み込まれるディジタルイコライザ装置の構成としては非現実的である。
さらに，周波数特性を変更するたびに，ＦＩＲフィルタ係数を求めるＩＦＦＴ演算を行う必要があり，このＩＦＦＴ演算の負荷は高く，特性設定（変更）からオーディオ等の音声出力が可能となるまでに時間を要する（出力開始に遅延が生じる）ことになって利便性が悪いという問題点もあった。
従って，本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり，その目的とするところは，ＦＩＲフィルタ処理を採用して出力信号の位相歪みを防止しつつ，イコライズのレベル調節のための入力データ数の抑制と，ＦＩＲフィルタ係数を求める演算負荷低減とによって，装置或いは処理の簡素化と信号出力開始の遅延防止とを実現するディジタルイコライザ装置及びディジタルイコライザプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
上記目的を達成するために本発明は，入力音声信号を複数の周波数帯域各々についてレベル調節して出力するディジタルイコライザ装置において，前記複数の周波数帯域各々に対応し各々複数次数分の係数値群からなる複数のＦＩＲフィルタ係数を合成して１組の合成ＦＩＲフィルタ係数を求めるフィルタ係数合成手段と，前記入力音声信号に対し前記合成ＦＩＲフィルタ係数を用いたＦＩＲフィルタ処理を施して出力するＦＩＲフィルタ処理手段と，前記複数の周波数帯域各々についての基準ＦＩＲフィルタ係数を予め記憶する基準ＦＩＲフィルタ係数記憶手段と，前記複数の周波数帯域各々におけるレベル調節用のゲイン入力値を入力するゲイン入力手段と，前記基準ＦＩＲフィルタ係数各々を前記ゲイン入力値に基づいて調節したゲイン調節後ＦＩＲフィルタ係数を求めるフィルタ係数ゲイン調節手段とを具備してなることを特徴とするディジタルイコライザ装置として構成されるものである。ここで，前記フィルタ係数合成手段が，前記ゲイン調節後ＦＩＲフィルタ係数各々を合成して前記１組の合成ＦＩＲフィルタ係数を求めてなり，前記フィルタ係数ゲイン調節手段が，前記基準ＦＩＲフィルタ係数各々に前記ゲイン入力値又はこれに対応するゲイン計算値を乗算することにより前記ゲイン調節後ＦＩＲフィルタ係数を求めるものである。さらに，前記合成ＦＩＲフィルタ係数を用いたＦＩＲフィルタ処理を前記入力音声信号に１回施す場合に得られる前記複数の周波数帯域各々の代表周波数ポイントにおけるフィルタ振幅特性を，前記基準ＦＩＲフィルタ係数各々に前記ゲイン入力値を乗算して得られるＦＩＲフィルタ係数各々を用いたＦＩＲフィルタ処理各々を前記入力音声信号に順次重ねて施す場合に得られる前記代表周波数ポイント（例えば，中心周波数やその近傍の周波数のポイントなど）各々におけるフィルタ振幅特性に一致させる連立方程式に基づく計算により前記ゲイン計算値を算出するゲイン算出手段を具備してなることを特徴としている。
このように，複数の周波数帯域にわたる所望のレベル調節が反映された前記合成ＦＩＲフィルタ係数を用いたＦＩＲフィルタ処理を行うことにより，１回のＦＩＲフィルタ処理で複数の周波数帯域にわたるレベル調節（イコライズ処理）が可能となる。また，ＦＩＲフィルタ処理を採用することにより，ＩＩＲフィルタ処理を行う場合に生じる出力信号の位相歪みを防止できる。さらに，このような構成を有することにより，以下に示すように，イコライズのレベル調節のための入力データ数の抑制とＦＩＲフィルタ係数を求める演算負荷低減とを可能とし，装置の簡素化と信号出力開始の遅延防止とを実現するディジタルイコライザ装置を構成することが可能となる。
また，前記複数の周波数帯域（例えば，低域・中域・高域など）各々について予め用意した（記憶された）前記基準ＦＩＲフィルタ係数によって，基本となるフィルタ特性（どのような周波数帯域についてどのようなバランス（分布）でレベル調節を行うかの特性）が予め与えられているので，利用者はフィルタ特性設定のための膨大なデータ（周波数特性データ）を入力する必要がない。また，前記ゲイン入力値を前記周波数帯域ごとに入力するというごく少数のデータ入力を行うだけで，利用者は周波数帯域ごとに所望のレベル調節を行うことができる。このように，前記複数の周波数帯域を予め設定したとしても，各周波数帯域を，一般的にオーディオ音声などの鑑賞に適した帯域設定（幅及び分割数）としておけば，実用的な範囲で自由度も確保できる。さらに，ＦＩＲフィルタ係数の合成処理は，簡易な四則計算程度で行うことができ，ＩＦＦＴ演算等に比べはるかに演算負荷が低いので，信号出力開始の遅延を防止できる。
さらに，後述するように，複数のＦＩＲフィルタ係数を合成した合成ＦＩＲフィルタ係数を用いてＦＩＲフィルタ処理を行った場合と，同じ複数のＦＩＲフィルタ係数各々を用いて順次重ねて（カスケード接続により）ＦＩＲフィルタ処理を行った場合とでは，ゲイン設定によってはフィルタ特性が大きく変わる場合がある。これは，従来の前記カスケード接続ＦＩＲフィルタを備えたディジタルイコライザ装置の使用（ゲイン設定）に慣れた利用者にとっては扱いづらいものとなる。
しかし，上記構成により，従来の前記カスケード接続ＦＩＲフィルタ（図１４）において，各周波数帯域各々のＦＩＲフィルタにレベル調節用ゲインとして前記ゲイン入力値を設定した場合に近い音声出力を得ることができる。これにより，前記カスケード接続ＦＩＲフィルタを備えたディジタルイコライザ装置の使用（ゲイン設定）に慣れた利用者にとっては，従来と同様の感覚でゲイン設定ができる点で好適である。
また，上述のゲイン算出手段によれば，計算が簡易である。
【０００５】
しかし，上述のゲイン算出手段では，入力された本来の前記ゲイン入力値からの変更幅などに対する制約がないため，前記代表周波数ポイントでの振幅特性を一致させるために，出力音声信号の全体の周波数特性のバランスが崩れるおそれがある。
そこで，他の構成として，前記ゲイン算出手段が，前記合成ＦＩＲフィルタ係数を用いたＦＩＲフィルタ処理を前記入力音声信号に１回施す場合に得られる前記複数の周波数帯域各々の代表周波数ポイントにおけるフィルタ振幅特性を，予め定められた制約条件の下で前記基準ＦＩＲフィルタ係数各々に前記ゲイン入力値を乗算して得られるＦＩＲフィルタ係数各々を用いたＦＩＲフィルタ処理各々を前記入力音声信号に順次重ねて施す場合に得られる前記代表周波数ポイント各々におけるフィルタ振幅特性（以下，目標振幅特性という）に近似させる線形計画法若しくは２次計画法を用いた計算により前記ゲイン計算値を算出するものも考えられる。
これにより，一定の制約条件（例えば，前記ゲイン入力値に対するゲイン計算値の上下限など）の下で近似計算が行われるので，出力音声信号の全体の周波数特性のバランスが崩れることを防止できる。
ここで，前記制約条件に，前記ゲイン入力値が表す減衰若しくは増幅の方向と前記ゲイン計算値が表す減衰若しくは増幅の方向とが等しいとする制約条件を含めることで，増幅と減衰との両方向のイコライズ処理に対応できる。
ところで，振幅（パワー）の大きい周波数帯域の音声信号については，イコライズ処理後の音の歪みが比較的大きくても人の耳によって認知されにくいが，振幅の小さい周波数帯域の音声信号については，わずかな歪みが生じても人の耳によって認知されされやすい傾向がある。
そこで，前記合成ＦＩＲフィルタ係数を用いたＦＩＲフィルタ処理を前記入力音声信号に１回施した音声信号のレベルから，前記ＦＩＲフィルタ係数各々を用いたＦＩＲフィルタ処理各々を前記入力音声信号に順次重ねて施した音声信号のレベルを差し引いた値を偏差としたとき，前記ゲイン算出手段が，前記線形計画法若しくは前記２次計画法において，前記目標振幅特性の振幅値が小さい前記代表周波数ポイントにおける偏差に対し，前記目標振幅特性の振幅値が大きい前記代表周波数ポイントにおける偏差に対するよりも大きな重み付けをして前記近似の評価を行うことが考えられる。例えば，前記代表周波数ポイント各々における前記目標振幅特性の振幅値の逆数を，前記代表周波数ポイント各々における偏差に対する重みとして設定すること等が考えられる。
これにより，人の耳に認知されやすい低パワーの（振幅値が小さい）周波数帯域での信号歪みがより小さくなるようなゲイン計算がなされ，体感上（聴覚上）の音質を向上することができる。
【０００６】
より具体的には，前記フィルタ係数合成手段が，前記ゲイン調節後ＦＩＲフィルタ係数各々が有する前記係数値群各々を既定の順序で並べたときの各中心位置からの相対位置が等しい係数値どうしを合成するものが考えられる。
ここで，「既定の順序」は，ＦＩＲフィルタ係数の係数値を乗算する対象である入力音声信号のサンプルの遅延時間の大きさの順序（降順又は昇順）である。以下，これを「遅延時間順」という。
例えば，ＦＩＲフィルタ係数各々を構成する係数値群を前記遅延時間順で並べた場合の中心位置（例えば，フィルタの次数が８１次の場合は，４１番目の係数値の位置）の係数値をa1(p)，a2(q)，a3(r)，…とした場合，「…，a1(p-2)，a2(q-2)，a3(r-2)，…」の合成，「…，a1(p-1)，a2(q-1)，a3(r-1)，…」の合成，「…，a1(p)，a2(q)，a3(r)，…」の合成，「…，a1(p+1)，a2(q+1)，a3(r+1)，…」の合成，「…，a1(p+2)，a2(q+2)，a3(r+2)，…」の合成，…，を行う。
一般に，処理する周波数帯域にかかわらず，前記中心位置に対して左右対称の係数値が設定されるのが通常であるため，上記のように合成すれば，合成後のフィルタ係数（係数値群）も前記中心位置に対して左右対称となる。
【０００７】
また，合成の具体的な内容としては，例えば，前記フィルタ係数合成手段が，前記入力音声信号を全周波数帯域についてそのまま通過させるＦＩＲフィルタ係数から前記ゲイン調節後ＦＩＲフィルタ係数を減算することにより前記合成ＦＩＲフィルタ係数を求めるものが考えられる。
【０００８】
また，通常，対応する周波数帯域が異なれば，ＦＩＲフィルタ係数の次数（１組のＦＩＲフィルタ係数に含まれる係数値の個数）は異なるので，前記フィルタ係数合成手段によるフィルタ係数の合成が行われる前に，各々次数が異なる前記基準ＦＩＲフィルタ係数各々又は前記ゲイン調節後ＦＩＲフィルタ係数各々を０値補完により同一次数の係数群とする０値補完手段を具備すれば，前記フィルタ係数合成手段における合成処理が簡便となる。もちろん，前記フィルタ係数合成手段において，前記ゲイン調節後ＦＩＲフィルタ係数各々の次数の違いを判断し，対応する次数の前記係数値が存在しない場合は０値が存在するとみなして合成処理を行うものであってもよい。
【０００９】
ここで，前記合成ＦＩＲフィルタ係数を用いた１回のＦＩＲフィルタ処理を行う場合，近い周波数帯域におけるレベル調節量（前記ゲイン入力値等）の差が大きいとき，例えば，近い周波数帯域において増幅設定と減衰設定とが混在してなされたとき等には，それらを同時に満たす１組の前記合成ＦＩＲフィルタ係数を設定することが難しくなる。
そこで，前記フィルタ係数合成手段が，各々前記複数の周波数帯域が属する複数組の周波数帯域グループごとに前記合成ＦＩＲフィルタ係数を求め，その合成ＦＩＲフィルタ係数各々を用いる前記ＦＩＲフィルタ処理手段により，前記入力音声信号に対して順次重ねてＦＩＲフィルタ処理を施すものが考えられる。
例えば，前記ゲイン入力値が入力された周波数帯域について，該周波数帯域相互の中心周波数の間隔或いは対数距離及び／又は前記ゲイン入力値に基づいて前記周波数帯域グループのグループ分けを行うことも考えられる。このとき，比較的近い周波数ポイントにおける前記ゲイン入力値の差が大きい場合は，前記周波数帯域グループ各々において，近い周波数ポイントに対し，差の大きい或いは符号が異なる前記ゲイン入力値が設定された状態とならないように前記周波数帯域グループのグループ分けを行う。
これにより，近い周波数帯域においてレベル調節量（前記ゲイン入力値等）の差が大きい，又は減衰若しくは増幅の方向が逆である場合に，それらを別グループとしてそのグループごとに対応した１組の前記合成ＦＩＲフィルタ係数を求めることができる。その結果，近い周波数帯域におけるレベル調節量の差が大きい場合等であっても，各レベル調節量（前記ゲイン入力値等）を満足するイコライズ処理が可能となる。この場合，ＦＩＲフィルタ処理を複数回実行することにはなるが，レベル調節を要する周波数帯域ごとにＦＩＲフィルタ処理を施す場合に比べれば，演算負荷は大幅に低減できる。
【００１０】
また，本発明は，以上示したディジタルイコライザ装置が実行するディジタルイコライズ処理をコンピュータに実行させるためのディジタルイコライザプログラムとして捉えたものであってもよい。
即ち，入力音声信号を複数の周波数帯域各々についてレベル調節して出力するディジタルイコライズ処理をコンピュータに実行させるためのディジタルイコライザプログラムにおいて，前記複数の周波数帯域各々に対応し各々複数次数分の係数値群からなる複数のＦＩＲフィルタ係数を合成して１組の合成ＦＩＲフィルタ係数を求めるフィルタ係数合成処理と，前記入力音声信号に対し前記合成ＦＩＲフィルタ係数を用いたＦＩＲフィルタ処理を施して出力するＦＩＲフィルタ処理と，予め基準ＦＩＲフィルタ係数記憶手段に記憶された前記複数の周波数帯域各々についての基準ＦＩＲフィルタ係数を，ゲイン入力手段により入力された前記複数の周波数帯域各々におけるレベル調節用のゲイン入力値前記ゲイン入力値に基づいて調節したゲイン調節後ＦＩＲフィルタ係数を求めるフィルタ係数ゲイン調節処理と，をコンピュータに実行させるためのディジタルイコライザプログラムである。ここで，前記フィルタ係数合成処理が，前記ゲイン調節後ＦＩＲフィルタ係数各々を合成して前記１組の合成ＦＩＲフィルタ係数を求めてなり，前記フィルタ係数ゲイン調節処理が，前記基準ＦＩＲフィルタ係数各々に前記ゲイン入力値又はこれに対応するゲイン計算値を乗算することにより前記ゲイン調節後ＦＩＲフィルタ係数を求めるものである。そして，前記合成ＦＩＲフィルタ係数を用いたＦＩＲフィルタ処理を前記入力音声信号に１回施す場合に得られる前記複数の周波数帯域各々の代表周波数ポイントにおけるフィルタ振幅特性を，前記基準ＦＩＲフィルタ係数各々に前記ゲイン入力値を乗算して得られるＦＩＲフィルタ係数各々を用いたＦＩＲフィルタ処理各々を前記入力音声信号に順次重ねて施す場合に得られる前記代表周波数ポイント各々におけるフィルタ振幅特性に一致させる連立方程式に基づく計算により前記ゲイン計算値を算出するゲイン算出処理を更にコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００１１】
また，他の構成として，前記ゲイン算出処理が，予め定められた制約条件の下で，前記基準ＦＩＲフィルタ係数各々に前記ゲイン入力値を乗算して得られるＦＩＲフィルタ係数各々を用いたＦＩＲフィルタ処理各々を前記入力音声信号に順次重ねて施す場合に得られる前記代表周波数ポイント各々におけるフィルタ振幅特性を目標振幅特性とし，前記合成ＦＩＲフィルタ係数を用いたＦＩＲフィルタ処理を前記入力音声信号に１回施す場合に得られる前記複数の周波数帯域各々の代表周波数ポイントにおけるフィルタ振幅特性を，前記目標振幅特性に近似させる線形計画法若しくは２次計画法を用いた計算により前記ゲイン計算値を算出するものも考えられる。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば，前記複数の周波数帯域各々に対応し各々複数次数分の係数値群からなる複数のＦＩＲフィルタ係数を合成して１組の合成ＦＩＲフィルタ係数を求め，この合成ＦＩＲフィルタ係数を用いたＦＩＲフィルタ処理を行うことにより，出力信号の位相歪みを防止できるとともに，イコライズのレベル調節のための入力データ数の抑制とＦＩＲフィルタ係数を求める演算負荷低減とを可能とし，装置の簡素化と信号出力開始の遅延防止とを実現するディジタルイコライザ装置を構成することが可能となる。
具体的には，前記複数の周波数帯域各々についての基準ＦＩＲフィルタ係数を予め記憶しておき，これを前記複数の周波数帯域各々におけるレベル調節用のゲイン入力値に基づいて調節したゲイン調節後ＦＩＲフィルタ係数を求め，該ゲイン調節後ＦＩＲフィルタ係数各々を合成して前記１組の合成ＦＩＲフィルタ係数を求めるため，利用者は前記ゲイン入力値を前記周波数帯域ごとに入力するというごく少数のデータ入力を行うだけで，周波数帯域ごとに所望のレベル調節を行うことができる。さらに，ＦＩＲフィルタ係数の合成処理は，簡易な四則計算程度で行うことができ，ＩＦＦＴ演算等に比べはるかに演算負荷が低いので，信号出力開始の遅延を防止できる。
また，前記合成ＦＩＲフィルタ係数を用いたＦＩＲフィルタ処理を前記入力音声信号に１回施す場合に得られるフィルタ特性を，前記基準ＦＩＲフィルタ係数各々に前記ゲイン入力値を乗算して得られるＦＩＲフィルタ係数各々を用いたＦＩＲフィルタ処理各々を前記入力音声信号に順次重ねて施す場合（即ち，前記カスケード接続ＦＩＲフィルタ処理を行う場合）に得られるフィルタ特性に近似させる計算により前記ゲイン計算値を算出し，これを前記基準ＦＩＲフィルタ係数各々に乗算して前記ゲイン調節後ＦＩＲフィルタ係数を求めるため，従来のカスケード接続ＦＩＲフィルタを備えるディジタルイコライザ装置の使用（ゲイン設定）に慣れた利用者にとっても，従来と同様の感覚でゲイン設定ができる点で利便性が高まり好適である。
また，複数の周波数帯域各々についての基準ＦＩＲフィルタ係数を予め複数種類記憶し，そこから前記複数の周波数帯域各々について選択した前記基準ＦＩＲフィルタ係数を合成して１組の合成ＦＩＲフィルタ係数を求めるものであっても，予め用意した（記憶された）複数の基準ＦＩＲフィルタ係数の組合を選択するという簡易な構成で，複数パターンのイコライズ処理を実行することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下添付図面を参照しながら，本発明の実施の形態について説明し，本発明の理解に供する。尚，以下の実施の形態は，本発明を具体化した一例であって，本発明の技術的範囲を限定する性格のものではない。
ここに，図１は本発明の実施の形態に係るディジタルイコライザ装置Ｘの主要部の構成を表すブロック図，図２はディジタルイコライザ装置ＸにおけるＦＩＲフィルタに用いるフィルタ係数の設定処理の手順を表すフローチャート，図３はディジタルイコライザ装置ＸにおけるＦＩＲフィルタに用いるフィルタ係数の設定処理を模式的に表した図，図４〜図６は複数のＦＩＲフィルタ係数について合成した係数を用いてＦＩＲフィルタ処理を行った場合と各々の係数を用いて順次重ねてＦＩＲフィルタ処理を行った場合とのフィルタ特性を比較したグラフ，図７〜図１０は複数の基準ＦＩＲフィルタ係数について連立方程式に基づくゲイン修正により修正したゲイン計算値で調節後に合成した係数を用いてＦＩＲフィルタ処理を行った場合とゲイン入力値で調節した各々の係数を用いて順次重ねてＦＩＲフィルタ処理を行った場合とのフィルタ特性を比較したグラフ，図１１は複数のＦＩＲフィルタ係数について線形計画法に基づくゲイン修正により修正したゲイン計算値で調節後に合成した係数を用いてＦＩＲフィルタ処理を行った場合と各々の係数を用いて順次重ねてＦＩＲフィルタ処理を行った場合（カスケード接続ＦＩＲフィルタ）とのフィルタ特性を比較したグラフ，図１２は従来のディジタルイコライザ装置で用いられるカスケード接続ＩＩＲフィルタの処理ブロック図，図１３はＦＩＲフィルタの処理ブロック図，図１４は従来のディジタルイコライザ装置で用いられるカスケード接続ＦＩＲフィルタの処理ブロック図，図１５はディジタルイコライザ装置Ｘにおける第１実施例に係るＦＩＲフィルタ係数算出処理の手順を表すフローチャート，図１６は第１実施例に係るＦＩＲフィルタ係数算出処理に基づくＦＩＲフィルタ係数を用いたＦＩＲフィルタ処理とカスケード接続ＦＩＲフィルタ処理とについてフィルタ特性を比較したグラフ，図１７は第１実施例に係るＦＩＲフィルタ係数算出処理に線形計画法を用いた場合と２次計画法を用いた場合とについてフィルタ特性を比較したグラフ，図１８はディジタルイコライザ装置Ｘにおける第２実施例に係る周波数チャンネルの分類処理の手順の一例を表すフローチャート，図１９及び図２０は第１実施例に係る処理で求めた１組の合成ＦＩＲフィルタ係数を用いた１回のＦＩＲフィルタ処理と第２実施例に係る処理で求めた複数組の合成ＦＩＲフィルタ係数を用いた複数回のＦＩＲフィルタ処理の各フィルタ特性を表す第１例及び第２例のグラフ，図２１は図２０に示した例における増幅ゲインのグループと減衰ゲインのグループ各々について合成ＦＩＲフィルタ係数で１回のＦＩＲフィルタ処理を行う場合の振幅特性を各々個別に表したグラフ，図２２は図１９に示した例（条件）について第２実施例に係る処理で周波数に基づいてグループ化を行った場合の複数組の合成ＦＩＲフィルタ係数を用いて複数回のＦＩＲフィルタ処理を重ねて行う場合におけるフィルタ特性を表すグラフである。
【００１４】
まず，図１のブロック図を用いて，本発明の実施の形態に係るディジタルイコライザ装置Ｘの主要部の構成について説明する。
ディジタルイコライザ装置Ｘは，入力音声信号にＦＩＲフィルタ処理を施すことにより，その入力音声信号を複数の周波数帯域各々についてレベル調節した信号を出力するイコライズ処理を行う装置であり，オーディオ装置などに搭載されるものである。
図１に示すように，ディジタルイコライザ装置Ｘは，マイクロコンピュータ（マイコン）１，ＤＳＰ２，メモリ３及び表示・操作部４を具備し，これらがシステムバス５で接続されている。
前記マイコン１は，ＭＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭ等を備え，該ＲＯＭに予め記憶された制御プログラムを実行することにより，当該ディジタルイコライザ装置Ｘ全体の各種制御を行う。
前記ＤＳＰ２は，ＭＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭ，Ｉ／Ｏ等を備え，該ＲＯＭに予め記憶された演算プログラムを実行することにより，外部から前記Ｉ／Ｏを介して入力される音声信号（オーディオ音声信号など）を入力し，その信号（ディジタル音声信号）にイコライズ処理を施して前記Ｉ／Ｏを介して外部出力する。
ここで，前記ＤＳＰ２は，後述するように，予め前記ＲＯＭに記憶されたフィルタ合成プログラムを実行することにより，入力音声信号の複数の周波数帯域（以下，周波数チャンネルという）各々に対応し，各々複数次数分の係数値群からなる複数のＦＩＲフィルタ係数を合成して１組の合成ＦＩＲフィルタ係数を求める処理を実行する（前記フィルタ係数合成手段の一例）。
さらに，イコライズ処理として，前記合成ＦＩＲフィルタ係数を用いて入力音声信号に対してＦＩＲフィルタ処理を施して出力する（前記ＦＩＲフィルタ処理手段の一例）。前記合成ＦＩＲフィルタ係数には，複数の周波数チャンネル（周波数帯域）にわたる所望のレベル調節が反映されているので，これを用いたＦＩＲフィルタ処理を行うことにより，１回のＦＩＲフィルタ処理で複数の周波数チャンネルにわたるレベル調節（イコライズ処理）が可能となる。また，ＦＩＲフィルタ処理を採用することにより，ＩＩＲフィルタ処理を行う場合に生じる出力信号の位相歪みを防止できる。
前記メモリ３は，フラッシュメモリなどの書き換え可能な不揮発性メモリであり，複数の周波数チャンネル（周波数帯域）各々についての前記基準ＦＩＲフィルタ係数を予め記憶するとともに（前記基準ＦＩＲフィルタ係数記憶手段の一例），前記表示部・操作部４を介して入力されるゲイン入力値（後述）を記憶するものである。
前記表示・操作部４は，利用者により操作される操作キー及び液晶表示パネル等の表示装置を備え，ユーザインターフェースを提供するものである。該表示・操作部４は，イコライズ処理の開始及び終了操作などに加え，複数の前記周波数チャンネル（周波数帯域）各々における音声信号のレベル調節用のゲイン入力値を入力することに用いられる（前記ゲイン入力手段の一例）。本実施の形態では，便宜上，当該ディジタルイコライザ装置Ｘ自体が，前記表示・操作部４を備えている構成を示しているが，例えば，前記システムバス５などを介して当該ディジタルイコライザ装置Ｘが搭載されるオーディオ装置などから前記ゲイン入力値を取得する，といった外部装置からの信号入力により前記ゲイン入力値を取得（入力）する構成なども考えられる。この場合，前記システムバス５などの信号伝送のインターフェースが前記ゲイン入力手段の一例となる。
以上の他にも，ディジタルイコライザ装置Ｘは，一般的なディジタルイコライザ装置が備える構成要素を具備するが，特に特徴をなすものではないのでここでは説明を省略する。
【００１５】
次に，図２に示すフローチャートを用いて，ディジタルイコライザ装置ＸにおけるＦＩＲフィルタ処理（イコライズ処理）に用いるフィルタ係数の設定処理の手順について説明する。本処理が実行される前に，前記表示・操作部４により前記周波数チャンネル各々について，音声信号のレベル調節用のゲイン入力値が入力され，前記メモリ３に記憶されているものとする。以下，Ｓ１，Ｓ２，…は処理手順（ステップ）の番号を表す。
＜ステップＳ１＞
前記マイコン１は，前記表示・操作部４から（或いは，前記システムバス５を介して外部装置から）イコライズ処理の開始指令を受信すると，該開始指令により指定される複数の前記周波数チャンネルの組（ここでは，CHa，CHb，CHcの組とする）と該周波数チャンネル各々に対応する前記ゲイン入力値（ここでは，前記ゲイン入力値k1，k2，k3とする）とを，それらの識別情報（ＩＤ）などにより指定して，前記ＤＳＰ２に対してイコライズ実行指示を出力する（Ｓ１）。
【００１６】
＜ステップＳ２＞
これに対し，前記ＤＳＰ２は，前記メモリ３から，前記マイコン１によって指定された前記周波数チャンネル(CHa，CHb，CHc)に対応する前記基準ＦＩＲフィルタ係数を読み出し，その各々を，前記マイコン１により指定された前記メモリ３内の前記ゲイン入力値（k1，k2，k3）に基づいて調節したゲイン調節後ＦＩＲフィルタ係数を求める（Ｓ２：前記フィルタ係数ゲイン調節手段の一例）。本処理は，所定のゲイン調整処理プログラムモジュールを実行することにより行われる。以下，その具体例について説明する。
例えば，入力音声信号を，低・中・高の３つの周波数ポイントfa，fb，fc（前記各々を中心周波数とする所定幅の周波数帯域を有する周波数チャンネルCHa，CHb，Chc各々についてレベル調節の設定を可能とする場合を考える。この場合，前記表示・操作部４から３つの前記ゲイン入力値k1，k2，k3（いずれも，０以上かつ１以下）が入力され前記メモリ３に記憶される。なお，本実施形態及び後述する実施例では，前記ゲイン入力値k1，k2，k3は，その符号が「正」であるときに信号の振幅を「減衰」側に調節することを表し，その符号が「負」であるときに「増幅」側に調節することを表すものとする。
また，前記メモリ３には，３つの周波数チャンネル各々についての３組の前記ＦＩＲフィルタ係数が予め記憶されている。
例えば，各周波数チャンネルCHa，CHb，CHcごとに，以下の次数（フィルタ係数値の個数）の前記基準ＦＩＲフィルタ係数が設定されているものとする。
CHaの基準ＦＩＲフィルタ係数：次数＝ 81（81個の係数値群）
CHbの基準ＦＩＲフィルタ係数：次数＝101（101個の係数値群）
CHcの基準ＦＩＲフィルタ係数：次数＝121（121個の係数値群）
ここで，これら基準ＦＩＲフィルタ係数各々に，前記ゲイン入力値k1，k2，k3を乗算したものを前記ゲイン調節後ＦＩＲフィルタ係数とすれば，簡易にゲイン調節を行うことができる（前記フィルタ係数ゲイン調節手段の処理の一例）。より具体的には，前記基準ＦＩＲフィルタ係数各々を構成する各々８１個，１０１個，１２１個の係数値各々に，各周波数チャンネルCHa，CHb，CHcに対応した前記ゲイン入力値k1，k2，k3を乗算して得られた係数値群を前記ゲイン調節後ＦＩＲフィルタ係数とする。
【００１７】
＜ステップＳ３＞
次に，前記ＤＳＰ２は，前記ゲイン調節後ＦＩＲフィルタ係数の合成を行う前に，各々次数が異なる前記ゲイン調節後ＦＩＲフィルタ係数各々を０値補完により同一次数の係数群とする（Ｓ３：前記０値補完手段の一例）。
前述の例では，最も次数が大きいのは，周波数チャンネルCHcの次数（＝１２１）であるので，この次数に他の周波数チャンネルCHa，CHbの次数を合わせる。具体的には，処理後の次数（こでは，１２１）と処理前の次数との差の次数分（CHaでは，１２１−８１＝４０，CHbでは，１２１−１０１＝２０）の０値を，処理前の係数値群の前後（最小遅延時間のサンプルに対応する係数値の前と最大遅延時間のサンプルに対応する係数値の後）に等分して補完する。前述したように，ＦＩＲフィルタ係数を構成する奇数次数分の各係数値は，これを前記遅延時間順に並べたときの中心位置を基準に両側対称に設定されるので，上記のような０値補完を行った後も，中心位置を基準に両側対称となる。
【００１８】
＜ステップＳ４＞
次に，前記ＤＳＰ２は，前記ゲイン調節後ＦＩＲフィルタ係数各々を合成して１組の合成ＦＩＲフィルタ係数を求める（前記フィルタ係数合成手段の一例）。このとき，前記ゲイン調節後ＦＩＲフィルタ係数各々が有する前記係数値群各々を前記遅延時間順（既定の順序）で並べたときの各中心位置からの相対位置が等しい係数値どうしを合成する（Ｓ４）。
前述したように，前記ゲイン調節後ＦＩＲフィルタ各々は，その係数値群を前記遅延時間順に並べたときに，中心位置を基準に両側の係数値が対称となるよう設定されているので，上記のように中心位置を対応させて合成すれば，合成後の前記合成ＦＩＲフィルタ係数も中心位置を基準に両側対称の係数値を有することになり，これを用いたＦＩＲフィルタ処理によって信号の位相歪みを防止できる。
さらにこのとき，前記ＤＳＰ２は，入力音声信号を全周波数帯域についてそのまま通過させるＦＩＲフィルタ係数から前記ゲイン調節後ＦＩＲフィルタ係数を減算することにより前記合成ＦＩＲフィルタ係数を求める（前記フィルタ係数合成手段の一例）。このＦＩＲフィルタ係数の合成を模式的に表したものが，図３である。
図３において，四角枠内に表したグラフ（１０，１２ａ〜１２ｃ，１４）は，ＦＩＲフィルタ係数を構成する各係数値の分布（縦軸が係数値，横軸が遅延時間）を表し，丸枠内に示したグラフ（１１，１３ａ〜１３ｃ，１５）は，各ＦＩＲフィルタ係数に対応するフィルタ特性（＝周波数特性：縦軸が通過させる信号レベル，横軸が周波数）を表す。
図３に示すように，入力音声信号を全周波数帯域についてそのまま通過させるフィルタ特性１１に対応するＦＩＲフィルタ係数１０から，各周波数チャンネルCHa，CHb，CHcを通過させるバンドパスフィルタ特性に対応するＦＩＲフィルタ係数（１２ａ，１２ｂ，１２ｃ）にゲイン値k1，k2，k3（ここでは，k1＝k1，k2＝k2，k3＝k3）を乗算して得られる前記ゲイン調節後ＦＩＲフィルタ係数を減算することにより，前記合成ＦＩＲフィルタ係数１４を求める（前記フィルタ係数合成手段の一例）。図３に示すフィルタ特性１３ａ〜１３ｃは，各々周波数チャンネルCHa，CHb，CHcの前記ゲイン調節後ＦＩＲフィルタ係数に対応するフィルタ特性（周波数特性）を表す。
なお，前記メモリ３に，前記基準ＦＩＲフィルタ係数を，予め符号を反転させて記憶させておけば，前記ゲイン調節後ＦＩＲフィルタ係数の１つの減算処理については，全周波数帯域を通過させる前記ＦＩＲフィルタ係数１０からの減算は中心の係数値（次数＝１２１の場合は６１番目の係数値 ）に１を足すだけでよい。このように，予め符号を反転させた係数値を用いて加算などする処理も，減算の一例である。
以上のようにして求めた前記合成ＦＩＲフィルタ係数は，イコライズ処理の開始指令を受けるごとに算出することも考えられる。しかし，演算負荷低減の面からは，前記ゲイン入力値が変更されるごとに前記合成ＦＩＲフィルタ係数を算出してこれを前記メモリ３に記憶させ，前記ゲイン入力値の変更がない限り，その記憶したフィルタ係数を用いることが望ましい。但し，この場合，前記メモリ３に前記合成ＦＩＲフィルタ係数を記憶する容量を確保する必要がある。
【００１９】
＜ステップＳ５＞
次に，前記ＤＳＰ２は，入力音声信号に対し，ステップＳ４で合成した（前記ゲイン入力値の変更時に前記メモリ３に格納されたものを含む）前記合成ＦＩＲフィルタ係数１４を用いたＦＩＲフィルタ処理を施して出力する（前記ＦＩＲフィルタ処理手段の一例）。ＦＩＲフィルタ処理は，図１３に示したように，遅延処理と積和演算とによる周知のフィルタ処理であるので，ここでは説明を省略する。
ステップＳ４において合成された前記合成ＦＩＲフィルタ係数１４には，前記ゲイン入力値による複数の周波数チャンネルCHa，CHb，CHcにわたる所望のレベル調節が反映されているので，これを用いたＦＩＲフィルタ処理（Ｓ５）を行うことにより，１回のＦＩＲフィルタ処理で複数の周波数帯域にわたるレベル調節（イコライズ処理）が可能となる。
また，利用者はフィルタ特性設定のための膨大なデータ（周波数特性データ）を入力する必要がなく，前記ゲイン入力値を周波数チャンネルごとに入力するというごく少数のデータ入力を行うだけで，周波数チャンネルごとに所望のレベル調節を行うことができる。
さらに，上記したＦＩＲフィルタ係数の合成処理は，簡易な四則計算程度で行うことができ，ＩＦＦＴ演算等に比べはるかに演算負荷が低いので，処理時間が短く，信号出力開始の遅延を防止できる。
また，本ディジタルイコライザ装置Ｘでは，複数の周波数チャンネルに対応するＦＩＲフィルタのうち最大次数と同次数のＦＩＲフィルタ処理を１回行うだけであるので，信号サンプルの遅延時間の面でも，信号出力開始の遅延を最短にすることができる。即ち，前記カスケード接続ＦＩＲフィルタの場合は，複数のＦＩＲフィルタ各々における入力音声信号のサンプルの遅延時間が積算されるため，前述の例の場合は，４０＋５０＋６０＝１５０サンプル分の遅延が生じるが，本ディジタルイコライザ装置Ｘによれば，６０サンプル分の遅延に抑えられる。
【００２０】
ところで，本ディジタルイコライザ装置Ｘが行うように，複数の前記ゲイン調節後ＦＩＲフィルタ係数を合成した前記合成ＦＩＲフィルタ係数を用いてＦＩＲフィルタ処理を行った場合と，従来のカスケード接続ＦＩＲフィルタにより，前記ゲイン調節後ＦＩＲフィルタ係数各々を用いて順次重ねて（カスケード接続により）ＦＩＲフィルタ処理を行った場合とでは，ゲイン設定によってはフィルタ特性が大きく変わる場合がある。
複数の周波数チャンネルの番号をi，各チャンネルに対応する前記基準ＦＩＲフィルタ係数をhi(k) (k=0〜Ni：Niは次数−１)とした場合，周波数ωでの振幅特性は，次の（１）式で表される。ここで，Tは入力音声信号のサンプリング周期とする。
【数１】
0004667791.tif 000002
また，i番目の周波数チャンネルに対応する前記ゲイン調節後ＦＩＲフィルタ係数を用いた単独のＦＩＲフィルタ処理を行った場合の振幅特性|Gsi(ω)|（ωは周波数）は，次の（２）式の減算処理によって得られる。ここで，各周波数チャンネルでの設定ゲイン（例えば，前記ゲイン入力値）をk1，k2，…，knとする。
【数２】
0004667791.tif 000003
また，前記合成ＦＩＲフィルタ係数を用いてＦＩＲフィルタ処理を行った場合の振幅特性（以下，合成係数振幅特性という） は，次の（３）式によって得られる。
【数３】
0004667791.tif 000004
また，複数の前記ゲイン調節後ＦＩＲフィルタ各々を用いたＦＩＲフィルタ処理各々を重ねて行う従来の前記カスケード接続ＦＩＲフィルタによる処理を行った場合の振幅特性（以下，カスケード接続振幅特性という）は，各周波数チャンネルでの中心周波数をωj(j = 1，2，…，n：jはチャンネル番号)とすると，次の（４）式で表される。
【数４】
0004667791.tif 000005
この（４）式によって得られるカスケード接続振幅特性は，従来の前記カスケード接続ＦＩＲフィルタを備えたディジタル・イコライザ装置の利用者にとって馴染みのあるものであり，複数の周波数チャンネルの単独の特性をdBスケールで加算した特性に相当する。しかし，（２）式で表される特性（前記ディジタルイコライザ装置Ｘを用いた場合の特性）はこれとは異なる。
【００２１】
図４〜図６は複数のＦＩＲフィルタ係数（前記ゲイン調節後ＦＩＲフィルタ係数に相当）について，合成した係数を用いてＦＩＲフィルタ処理を行った場合と各々の係数を用いて順次重ねてＦＩＲフィルタ処理を行った場合とのフィルタ特性（振幅特性）を比較したグラフを表す。図４〜図６は，４つの周波数チャンネルが設定された場合において，各々ゲイン設定（前記ゲイン入力値）を異ならせた場合の例であり，図中method-Aで示されるグラフ線は，（３）式により得られる前記合成係数振幅特性を表し，method-Bで示されるグラフ線が，（４）式により得られる前記カスケード接続振幅特性を表す。
図４よりも図５，図５よりも図６と，単独のノッチフィルタのピークが深くなればなるほど，前記合成係数振幅特性と前記カスケード接続振幅特性との違いが大きくなることがわかる。このため，従来の前記カスケード接続ＦＩＲフィルタを備えたディジタルイコライザ装置の使用（ゲイン設定）に慣れた利用者にとっては使い勝手が悪いと感じる場合がある。
【００２２】
そこで，ゲイン調節に用いる設定ゲインとして，前記ゲイン入力値ではなく，これを修正したゲイン計算値を用いることを考える。
具体的には，前記ＤＳＰ２若しくは前記マイコン１，或いはそれら以外に別途設けた演算手段（例えば，前記システムバス５を介して接続された計算機等）によってゲイン算出プログラムモジュールを実行することにより，前記合成ＦＩＲフィルタ係数を用いたＦＩＲフィルタ処理を前記入力音声信号に１回施す場合に得られるフィルタ特性を，前記基準ＦＩＲフィルタ係数各々に前記ゲイン入力値を乗算して得られるＦＩＲフィルタ係数各々を用いたＦＩＲフィルタ処理各々を入力音声信号に順次重ねて施す場合（即ち，前記カスケード接続ＦＩＲフィルタの処理（図１４）を行う場合）に得られるフィルタ特性に近似させる計算により前記ゲイン計算値を算出する（前記ゲイン算出手段の一例）。そして，このゲイン計算値を前記基準ＦＩＲフィルタ係数に乗算したものを前記ゲイン調節後ＦＩＲフィルタ係数とし，これを用いてＦＩＲフィルタ処理を行う。
これにより，カスケード接続ＦＩＲフィルタによるイコライザの使用に慣れた利用者にとっての利便性が高まる。
【００２３】
フィルタ特性を近似させてゲイン修正を行う方法としては，例えば，連立方程式に基づくゲイン修正と線形計画法に基づくゲイン修正とが考えられる。
（連立方程式に基づくゲイン修正）
以下，連立方程式に基づくゲイン修正について説明する。
連立方程式に基づくゲイン修正は，前記合成ＦＩＲフィルタ係数を用いたＦＩＲフィルタ処理を入力音声信号に１回施す場合に得られる複数の周波数チャンネル（複数の周波数帯域）各々の代表周波数ポイントにおけるフィルタ振幅特性を，前記基準ＦＩＲフィルタ係数各々に前記ゲイン入力値を乗算して得られるＦＩＲフィルタ係数各々を用いたＦＩＲフィルタ処理各々を入力音声信号に順次重ねて施す（カスケード接続ＦＩＲフィルタ処理を行う）場合に得られる前記代表周波数ポイント各々におけるフィルタ振幅特性に一致させる連立方程式に基づく計算により，前記ゲイン計算値を算出するものである。例えば，この計算を前記ＤＳＰ２がゲイン計算プログラムモジュールを実行することにより行う。
以下，前記代用周波数ポイントを各周波数チャンネルの中心周波数とし，前記ゲイン入力値をk1〜kn，修正後の前記ゲイン計算値をg1〜gnとして説明する。
前記ゲイン計算値を用いてＦＩＲフィルタ処理を行った場合の振幅特性は，次の（５）式で表される。
【数５】
0004667791.tif 000006
ここで，複数の周波数チャンネル各々（チャンネル番号をj(j = 1，2，…，n)とする）の中心周波数ωjで（５）式の振幅特性を（４）式で得られる振幅特性（目標振幅特性）に一致させることを考える。そのためには，g1〜gnを変数とした次の（６）式で表される連立方程式を解けばよい。
【数６】
0004667791.tif 000007
この（６）式に（４）式を代入して解くことにより得られる前記ゲイン計算値g1〜gnを，前記基準ＦＩＲフィルタ係数に乗算して得られる前記ゲイン調節後ＦＩＲフィルタ係数を用いてＦＩＲフィルタ処理を行えば，周波数ω全域に渡っては一致しないが，各周波数チャンネルの中心周波数ωjにおいては，前記カスケード接続振幅特性と一致することになり，従来型のイコライザの振幅特性（フィルタ特性）に近似させることが可能になる。
【００２４】
図７〜図１０は，複数のＦＩＲフィルタ係数について連立方程式に基づくゲイン修正により修正したゲイン計算値で調節後に合成した係数（前記ゲイン調節後ＦＩＲフィルタ係数の一例）を用いてＦＩＲフィルタ処理を行った場合とゲイン入力値で調節した各々の係数を用いて順次重ねてＦＩＲフィルタ処理を行った場合とのフィルタ特性（周波数特性）を比較したグラフを表す。図７〜図１０は，４つの周波数チャンネルが設定された場合において，各々ゲイン設定（前記ゲイン入力値）を異ならせた場合の例であり，図中method-Aで示されるグラフ線は，（５）式により得られるゲイン調節後の前記合成係数振幅特性を表し，method-Bで示されるグラフ線が，（４）式の前記ゲイン入力値kiを前記ゲイン計算値giに置き換えて得られる前記カスケード接続振幅特性を表す。
図４と図７，図５と図８及び図６と図９が，各々同じ前記ゲイン入力値を設定した場合の例である。
図４〜図６に示した例では，ノッチフィルタのピークが深くなればなるほど，前記合成係数振幅特性と前記カスケード接続振幅特性との差が大きくなっていたが，ゲイン調節後の前記ゲイン計算値を用いることにより，その差が小さくなり，高い精度で近似できていることがわかる。
【００２５】
しかしながら，前記連立方程式に基づくゲイン修正では，とり得るゲイン計算値g1〜gnには制約がなく，結果として，各周波数チャンネルの中心周波数ωj（代表周波数ポイント）以外の周波数領域でその振幅特性が滑らかに連結せず，全体として前記カスケード接続振幅特性とかけ離れる場合がある。
図１０は，そのような場合の例を示している。図１０に示す例では，高周波数領域で，前記合成係数振幅特性が0dB以上となり，前記カスケード接続振幅特性と大きくかけ離れている。
このような対象に対しては，各変数およびそれらを用いた等式／不等式制約条件を設け，評価関数を最適化することによって，全体の振幅特性のバランスのとれた前記ゲイン計算値g1〜gnを求めることが考えられる。例えば，線形計画法に基づくゲイン修正を行うことが可能である。
（線形計画法に基づくゲイン修正）
線形計画法に基づくゲイン修正では，前記合成ＦＩＲフィルタ係数を用いたＦＩＲフィルタ処理を入力音声信号に１回施す場合に得られる複数の前記周波数チャンネル（周波数帯域）各々の中心周波数（代表周波数ポイントの一例）におけるフィルタ振幅特性を，予め定められた制約条件の下で，前記基準ＦＩＲフィルタ係数各々に前記ゲイン入力値を乗算して得られるＦＩＲフィルタ係数各々を用いたＦＩＲフィルタ処理各々を前記入力音声信号に順次重ねて施す（カスケード接続ＦＩＲフィルタ処理を行う）場合に得られる前記中心周波数各々におけるフィルタ振幅特性に近似させる線形計画法を用いた計算により，前記ゲイン計算値を算出するものである（前記ゲイン算出手段の処理の一例）。
線形計画法を用いる場合，例えば次の（７）式に示す評価関数を用いることができる。
【数７】
0004667791.tif 000008
ここで，C1〜Cn（＞０）は予め与えられる重み係数，ε1〜εn及びδ1〜δnは前記合成ＦＩＲフィルタ係数を用いた１回のＦＩＲフィルタ処理を施した音声信号のレベルから前記カスケード接続ＦＩＲフィルタ処理を施した音声信号のレベルを差し引いた偏差（以下，処理間偏差という）の大きさを表し，ε1〜εnは前記合成ＦＩＲフィルタ係数を用いた処理の方が振幅特性が深くなる場合（即ち，音が小さくなる方向）の前記処理間偏差の大きさ，δ1〜δnは逆に振幅特性が浅くなる場合（即ち，音が大きくなる方向）の前記処理間偏差の大きさを各々表す。即ち，前記処理間偏差をｄi（i＝1〜n）とすると，ｄi＞０のときはεi＝０及びδi＝ｄi，ｄi＜０のときはεi＝｜ｄi｜及びδi＝０，ｄi＝０のときはεi＝δi＝０である。従って，（７）式の（εi＋δi）を｜ｄi｜に置き換え，（８）式の「εi−δi」をｄiに置き換え，（１０）式及び（１１）式の制約条件を除いた場合と同義である。
この評価関数を最小化する計算手法として，線形計画法を用いることができる。線形計画法は周知の手法であり，例えば，非特許文献１等に詳しい。
ここで，例えば，次の（８）式〜（１１）式を制約条件として与えることが考えられる。
【数８】
0004667791.tif 000009
ここで，K1〜Kn（＞０）は前記ゲイン計算値のとり得る上限を表す。
このように，前記ゲイン計算値g1〜gnにとり得る範囲の制約をつけることができるので，各周波数チャンネルの中心周波数ωjにおいては，前記カスケード接続振幅特性と完全には合致しないが，それ以外の帯域を含めた全体での近似度の精度を向上させることが可能となる。
ここで，さらに演算負荷を低減するために，（７）式の（εi＋δi）及び（８）式の「εi−δi」各々を前記処理間偏差ｄiに置き換えてもよい。この場合，音が大きくなる方向への前記処理間偏差が生じないように，（１０）式及び（１１）式の制約条件の代わりに，０≦ｄi（i＝1〜n）という制約条件を設定すればよい。
これにより，パラメータが１つ減るので，前記ＤＳＰ２や前記マイコン１等による演算負荷を低減できる。その結果，システムの応答性向上やリアルタイム処理化に好適な処理となる。
【００２６】
図１１は，複数の基準ＦＩＲフィルタ係数について，上述した線形計画法に基づくゲイン修正により修正したゲイン計算値で調節後に合成した係数を用いてＦＩＲフィルタ処理を行った場合と各々の係数を用いて順次重ねてＦＩＲフィルタ処理を行った場合とのフィルタ特性（振幅特性）を比較したグラフである。
ゲイン修正の手法以外は，図１０と図１１とは同条件について示したものである。また，図１１の例の条件は，n=４，C1〜C4=１，K1〜K4=１である。
図１０と図１１とを比較してわかるように，線形計画法に基づくゲイン修正（図１１）によれば，連立方程式に基づくゲイン修正（図１０）の場合に比べ，各周波数チャンネルの中心周波数ω1〜ω４の一部において，前記合成係数振幅特性method-Aと前記カスケード接続振幅特性method-Bとに若干の差異が生じるものの，全体としては（この例では，特に高周波数帯域で）両振幅特性（フィルタ特性）がよく近似できていることがわかる。
【００２７】
以上，前記ゲイン入力値に基づいてレベル調節を行う構成について示したが，それ以外にも，例えば，複数の前記周波数チャンネル（周波数帯域）各々についての前記基準ＦＩＲフィルタ係数を，予め複数のゲインに対応した種類（複数種類）ずつ前記メモリ３（前記基準ＦＩＲフィルタ係数記憶手段の一例）に記憶させておき，複数の前記周波数チャンネル各々について，いずれの前記基準ＦＩＲフィルタ係数を用いるかを選択させるよう構成したものも考えられる。
この場合，例えば，前記マイコン１が所定の選択プログラムを実行することにより，前記表示・操作部４に選択メニュー表示を表示させ，該表示・操作部４を通じて，前記基準フィルタ係数を選択させるようにする構成が考えられる（前記フィルタ係数選択手段の一例）。
そして，前記ＤＳＰ２（前記フィルタ係数合成手段の一例）により，前記表示・操作部４の操作によって選択された前記基準ＦＩＲフィルタ係数各々を合成して１組の前記合成ＦＩＲフィルタ係数を算出すればよい。
これにより，ゲイン設定の自由度は狭まるが，予め用意した（記憶された）複数の基準ＦＩＲフィルタ係数の組合を選択するという簡易な構成で，複数パターンのイコライズ処理を実行することができる。
【００２８】
＜第１実施例＞
次に，前記ディジタルイコライザ装置Ｘにより，信号の減衰と信号の増幅との両方に対応したイコライズ処理（フィルタ処理）を実行する場合の例（第１実施例）について説明する。
この第１の実施例は，図２に示した処理におけるステップＳ２で実行されるゲイン調節後のＦＩＲフィルタ係数の算出処理の例である。より具体的には，前述の線形計画法に基づくゲイン修正（前記ゲイン計算値の算出）において，複数の前記周波数チャンネル各々の中心周波数（周波数ポイント）各々について設定される前記ゲイン入力値に応じて線形計画法における制約条件を設定することを特徴とする。ここでは，前記制約条件に，前記ゲイン入力値の符号（ゲイン入力値が表す減衰若しくは増幅の方向の一例）と前記ゲイン計算値の符号（ゲイン計算値が表す減衰若しくは増幅の方向の一例）とが等しいとする条件を含めた場合の例について説明する。
【００２９】
以下，図１５のフローチャートを用いて，前記ディジタルイコライザ装置Ｘにおける第１実施例に係るＦＩＲフィルタ係数算出処理の手順について説明する。本処理は，前記ＤＳＰ２が所定のゲイン調整処理プログラムモジュールを実行することにより行われる。
まず，前記マイコン１を通じて前記イコライズ実行指示を入力することにより，該イコライズ実行指示に設定されている複数の前記周波数ポイントωi（ｉ＝１，２，…，ｎ）と，該周波数ポイントωi各々を中心周波数とする周波数帯域（周波数チャンネル）各々についての前記ゲイン入力値kiとを取得する（Ｓ１０１）。
次に，前記周波数チャンネル各々についての前記基準ＦＩＲフィルタ係数を前記メモリ３から取得し，その基準ＦＩＲフィルタ係数各々を用いたＦＩＲフィルタ処理各々について，前記周波数ポイントωi各々における振幅特性｜Ｇj（ωi）｜（ｉ＝１，２，…，ｎ；ｊ＝１，２，…，ｎ）を得る（Ｓ１０２）。この振幅特性｜Ｇj（ωi）｜は，例えば，前記ＤＳＰ２又は前記マイコン１により前述の（１）式を用いて計算した結果を得ること，或いは予め（１）式等により前記周波数ポイントωi各々について求めた振幅特性を前記メモリ３に記憶させておきそれを読み出すこと等によって得る。
さらに，前記周波数ポイントωi各々における目標振幅特性｜Ｇd（ωi）｜を計算する（Ｓ１０３）。
ここでは，前記周波数ポイントωi各々における前記基準ＦＩＲフィルタ係数に，対応する前記ゲイン入力値kiを乗算し，乗算後のフィルタ係数各々を用いたＦＩＲフィルタ処理を重ねて行う前記カスケード接続ＦＩＲフィルタ処理によって得られる振幅特性（前記カスケード接続振幅特性）を，前記目標振幅特性｜Ｇd（ωi）｜とする。これは，ステップＳ１０２で求めた振幅特性｜Ｇj（ωi）｜を前述の（４）式に代入することにより求めることができる。
【００３０】
次に，前記ＤＳＰ２により，前記目標振幅特性｜Ｇd（ωi）｜各々に対する近似度を評価する評価関数について，前記周波数ポイントωiごとの重み係数が設定される（Ｓ１０４）。
例えば，前述の（７）式に示す１次の評価関数ｆ（ε,δ）を用いる場合，重み係数Ｃi（ｉ＝1〜n）が設定される。或いは，次の（７'）式に示すような２次の評価関数ｆ'（ε,δ）を用いることも考えられる。この場合，ステップＳ１０４では，（７'）式における重み係数Ｃi（ｉ＝1〜n）が設定される。
【数９】
0004667791.tif 000010
ここで，（７）式に示す１次の評価関数ｆ（ε,δ）を最小化するように前記ゲイン入力値を修正するための計算手法としては，前述の線形計画法が考えられる。また，（７'）式に示す２次の評価関数ｆ'（ε,δ）を最小化するように前記ゲイン入力値を修正するための計算手法としては，周知の２次計画法等が考えられる。
本実施例では，前記評価関数における重み係数Ｃiは，前記目標振幅特性の振幅値が小さい前記周波数ポイント（代表周波数ポイント）における偏差の重みを，前記目標振幅特性の振幅値が大きい前記周波数ポイントにおける偏差の重みよりも大きくなるよう設定する。即ち，線形計画法若しくは２次計画法において，前記目標振幅特性の振幅値が小さい前記周波数ポイントにおける偏差に対し，前記目標振幅特性の振幅値が大きい前記周波数ポイントにおける偏差に対するよりも大きな重み付けをした近似の評価を行う。
これにより，人の耳に認知されやすい低パワーの（振幅値が小さい）周波数帯域での誤差（信号歪み）がより小さくなるようなゲイン計算がなされ，体感上（聴覚上）の音質を向上することができる。もちろん，偏差の重み設定は，上記のような設定に限らず，必要に応じて他の設定とすることも考えられる。
【００３１】
前記重み係数Ｃiは，例えば，次の（１２）式に基づいて設定することが考えられる。これは，各周波数ポイントωi（代表周波数ポイント）における前記目標振幅特性の振幅値の逆数を各周波数ポイントωiにおける偏差に対する重みとして設定するものである。
【数１０】
0004667791.tif 000011
振幅特性Ｇ（ω）をデシベル（ｄＢ）で考えた場合，２０ｌｏｇ｜Ｇ（ω）｜となるため，これを｜Ｇ（ω）｜で偏微分したものと（１２）式により設定された重み係数Ｃiとが比例することになる。一般に，デシベル値で表される対数スケールが，人間の聴覚上での音量スケールに近いものであるため，（１２）式に基づく重み付けは，人間の聴覚に近い妥当な重み付けであるといえる。
なお，前述の（７）式又は（７'）式で表される前記評価関数において，重み係数Ｃiを等しい値とし，偏差の定義自体を，εi／｜Ｇi（ωi）｜，δi／｜Ｇi（ωi）｜に変えても等価である。
【００３２】
次に，前記ＤＳＰ２により，前記評価関数を最小化する計算手法として用いる線形計画法或いは２次計画法における制約条件を設定する（Ｓ１０５）。
ここでは，ゲイン計算に用いる線形計画法又は２次計画法における前記制約条件として，前述の（８）式，（１０）式及び（１１）式に加え，次の（９'）式を与える（設定する）。
【数１１】
0004667791.tif 000012
この（９'）式で表される制約条件（ゲイン算出における制約条件）は，前記ゲイン入力値kiが表す減衰若しくは増幅の方向（即ち，kiの符号（正／負））と，前記ゲイン入力値k1を初期値として順次修正（計算）される前記ゲイン計算値giが表す減衰若しくは増幅の方向（即ち，giの符号）とが等しいとする条件である。これにより，増幅と減衰との両方向のイコライズ処理に対応できる。
なお，（９'）式を用いずに前述の（９）式を用い，前記ゲイン入力値kiの符号に応じて，制約条件の１つを，（８）式と（８）式におけるg1〜gnの符号を逆にした式とに切り替えても等価である。
【００３３】
次に，前記ＤＳＰ２により，ステップＳ１０５で設定された制約条件の下，ステップＳ１０４で重み係数が設定された前記評価関数を最小化するように，線形計画法又は２次計画法に基づく計算が実行される（Ｓ１０７）。これにより，前記ゲイン計算値が初期値から順次修正され，最終的な前記ゲイン計算値が得られる。
最後に，ステップＳ１０７で最終的に求められた前記ゲイン計算値giを，各周波数チャンネルにおける前記基準ＦＩＲフィルタ係数各々に乗算し，前記ゲイン調節後ＦＩＲフィルタ係数を求める（Ｓ１０８）。
このようにして求められた前記ゲイン調節後ＦＩＲフィルタ係数は，後続して実行される前述のステップＳ３及びＳ４（図２参照）の処理を経て合成され，前記合成ＦＩＲフィルタ係数が求められる。
【００３４】
図１６は，第１実施例に係るＦＩＲフィルタ係数算出処理により求められた前記ゲイン調節後ＦＩＲフィルタ係数を用いてＦＩＲフィルタ処理（１回のフィルタ処理）を行った場合のフィルタ特性（method-Aのグラフ）と，複数のフィルタ係数各々を前記ゲイン入力値で調節した係数を用いてカスケード接続ＦＩＲフィルタ処理（４回のフィルタ処理）を行った場合のフィルタ特性（method-Bのグラフ：目標特性）とを比較したグラフである。ここで，近似計算は，線形計画法を用いている。
いずれも４つの周波数チャンネルについて，増幅ゲインと減衰ゲインとが混在した前記ゲイン入力値が設定された例である。
図１６に示すように，第１実施例に係るＦＩＲフィルタ係数算出処理に基づくＦＩＲフィルタ処理（method-A）によれば，１回のフィルタ処理であっても，４回のフィルタ処理を行う前記カスケード接続ＦＩＲフィルタ処理（method-B）とほぼ同等の周波数特性が得られることがわかる。
【００３５】
図１７も，図１６と同様に，第１実施例に係るＦＩＲフィルタ係数算出処理により求められた前記ゲイン調節後ＦＩＲフィルタ係数を用いてＦＩＲフィルタ処理を行った場合のフィルタ特性（method-Aのグラフ）と，カスケード接続ＦＩＲフィルタ処理を行った場合のフィルタ特性（method-Bのグラフ：目標特性）とを比較したグラフである。但し，図１７（ａ）は，近似計算法として線形計画法を用いた場合，図１７（ｂ）は，図１７（ａ）と同条件において２次計画法を用いた場合の例である。いずれも比較的近接した４つの周波数ポイントについて，増幅ゲインと減衰ゲインとを混在させて前記ゲイン入力値が設定された例である。
図１７（ａ）に示す線形計画法の例は，増幅ゲインが設定された高い周波数帯で目標振幅特性に近似させようとするあまり，減衰ゲインが設定された低い周波数帯で目標振幅特性から大きな偏差が生じてしまった例である。
線形計画法では，偏差に対する線形和を評価関数（（７）式を参照）とするため，目標特性からの僅かな誤差も，目標特性から大きく離れた部分での誤差も同じ重みで評価される。さらに，線形計画法には，得られる解において偏差が特定の変数（ここでは，特定の周波数ポイント）に集中し得る特性があり，全ての周波数ポイントにおける偏差がバランス良く（均等に）小さくならない場合がある。これらのことから，図１７（ａ）に示すような結果が生じ得る。
一方，図１７（ｂ）に示す２次計画法の例では，線形計画法を用いた場合よりも目標特性との偏差のバランスが改善されているのがわかる。
２次計画法では，目標に対する偏差が二乗で評価されるため（（７'）式の評価関数参照），小さな偏差よりも大きな偏差の方が評価関数の値に大きく影響する。このため，大きな偏差の方をより改善する方向に前記ゲイン計算値が調整（修正）される結果，線形計画法を用いた場合よりも各周波数ポイントにおける偏差のバランスが改善される。
【００３６】
＜第２実施例＞
次に，前記ディジタルイコライザ装置Ｘにより，目標振幅特性に対してより近似した振幅特性が得られるイコライズ処理（フィルタ処理）を実行する場合の例（第２実施例）について説明する。
前述の実施形態及び第１実施例では，前記合成ＦＩＲフィルタ係数を用いて１回のＦＩＲフィルタ処理を行うものについて示した。しかし，このようなイコライズ処理では，比較的近い周波数ポイントにおける前記ゲイン入力値の差が大きい場合，例えば，近い周波数ポイントにおいて増幅設定と減衰設定とが混在してなされた場合等には，それらを同時に満足する１組の前記合成ＦＩＲフィルタ係数を設定することが難しく，目標周波数特性に対する偏差（誤差）が大きくなる傾向がある。
【００３７】
そこで，第２実施例では，前記ＤＳＰ２（フィルタ係数合成手段の一例）により，前記ゲイン入力値が入力された複数の周波数チャンネル（周波数帯域）を，各々複数の周波数チャンネルが属する複数組の周波数チャンネルグループ（周波数帯域グループの一例）にグループ分け（分類）し，その周波数チャンネルグループごとに，前述の実施形態や第１実施例に示す方法で前記合成ＦＩＲフィルタ係数を求める。
ここで，グループ分けは，各周波数チャンネルグループ各々において，近い周波数ポイント（周波数チャンネル）に対し，差の大きい或いは符号（増幅か減衰か）が異なる前記ゲイン入力値が設定された状態とならないように行う。
例えば，前記ゲイン入力値が入力された複数の周波数チャンネルについて，それら周波数チャンネルの周波数ポイント（中心周波数）相互の間隔が近いものが別グループとなるように（周波数帯域相互の間隔に基づいて）グループ分けすることが考えられる。
この場合，前記ゲイン入力値が設定された周波数チャンネルについて，そのチャンネル数に応じて分類するグループの数を決定し，周波数の低い（或いは高い）チャンネルから順に，巡回的に複数のグループに振り分けること等が考えられる。例えば，４つの周波数チャンネルch1,ch2,ch3,ch4（ch1→ch2→ch3→ch4の順で周波数が低いとする）を２グループに分類する場合，ch1を第１グループに，ch2を第２グループに，ch3を第１グループに，ch4を第２グループに，という手順でグループ分けする。
また，前記ゲイン入力値が設定された周波数チャンネルについて，前記ゲイン入力値の符号（正・負，即ち，増幅か減衰か）が同じものどうしが同じグループとなるように（ゲイン入力値に基づいて）グループ分けすることも考えられる。
さらに，前記ゲイン入力値が入力された複数の周波数チャンネルについて，その周波数チャンネル相互の間隔（周波数ポイントの間隔）と前記ゲイン入力値とに基づいて複数組の周波数チャンネルグループにグループ分けすることも考えられる。
この場合，前記ゲイン入力値が設定された周波数チャンネルについて，それら相互の周波数ポイント（中心周波数）の間隔（対数距離）に対する前記ゲイン入力値の差の比率，即ち，周波数ポイントをＸ軸（対数軸），前記ゲイン入力値をＹ軸としたときの傾きが，予め定められた許容範囲内に収まる周波数チャンネルどうしを同一グループに分類すること等が考えられる。
【００３８】
図１８は，第２実施例に係る周波数チャンネルの分類処理の手順の一例であって，前記ゲイン入力値が入力された複数の周波数チャンネルについて，それら周波数チャンネルの周波数ポイント（中心周波数）相互の間隔に基づいてグループ分けする処理手順の一例を表すフローチャートである。本処理は，例えば，前記ＤＳＰ２により実行される。以下，前記周波数チャンネルグループを集合Ωとして表す。
まず，前記ゲイン入力値が入力された全ての周波数チャンネルの各周波数ポイント（中心周波数）ωi（ｉ＝１，２，…，ｎ）を１つの集合Ω１に含めるとともに，ｎの値に応じてグループ数ｍを決定し，集合Ω２〜Ωｍを空集合に設定する（Ｓ２０１）。
例えば，４≦ｎ＜９のときにｍ＝２，９≦ｎ＜１２のときにｍ＝３，…とすること等が考えられる。
次に，変数の初期化を行う（Ｓ２０２，Ｓ２０３）。ここでは，周波数ポイントの識別番号を表すカウンタ変数ｉを１に，周波数ポイント相互間の対数距離を表す変数ΔＬを０に，周波数ポイントの識別番号を表す変数ｉmoveを０に，集合の識別番号を表す変数ｊmoveを０にする。
次に，周波数ポイントωiがその時点で属する集合内で，最も近い他の周波数ポイントωkとの対数距離Ｌ1（＝｜ｌｏｇ(ωi)−ｌｏｇ(ωk)｜）を計算する（Ｓ２０４）。なお，当該集合に属する他の周波数ポイントが存在しない場合は，対数距離Ｌ１に考えられる対数距離よりも十分大きな値Ｌbigを設定する。
次に，周波数ポイントωiを，その時点で属する集合以外の集合に順次移動させたとした場合に，その移動先の集合内で最も近い他の周波数ポイントとの対数距離が最大になる移動先の集合ωjmaxと，そのときの対数距離Ｌ2とを求める（Ｓ２０５）。なお，移動先の集合に他の周波数ポイントが存在しない場合は，対数距離Ｌ2に前述のＬbigを設定する。
次に，ΔＬ＜（Ｌ2−Ｌ1）であるか否かを判別し，ΔＬ＜（Ｌ2−Ｌ1）である場合は，変数ΔＬを（Ｌ2−Ｌ1）に更新するとともに，当該周波数ポイントωiの番号ｉを変数ｉmoveに更新し，ステップＳ２０５で設定した移動先の集合ωjmaxの番号ｊｍａｘをｊmoveに更新（Ｓ２０７）した後，そうでない場合はそのままステップＳ２０８へ移行する。
さらに，以上示したステップＳ２０４〜Ｓ２０６（及び，状況に応じてＳ２０７）の処理を，全ての周波数ポイントω1〜ωnについて行われるまで，変数ｉをカウントアップ（Ｓ２０８）しながら繰り返す（Ｓ２０９）。
そして，全ての周波数ポイントω1〜ωnについてステップＳ２０４〜Ｓ２０６（及び，状況に応じてＳ２０７）の処理を行った後（Ｓ２０９のＹＥＳ），変数ΔＬが正（＞０）であるか否かを判別し（Ｓ２１０），ΔＬ＞０であれば，ｉmove番目の周波数ポイントωimoveを，ｊmove番目の集合Ωjmoveに移動（Ｓ２１１）させた後，ステップＳ２０２へ戻って前述の処理を繰り返す。
一方，ステップＳ２１０において，ΔＬ＞０でないと判別された場合，その時点でのグループ分けの状態よりも，周波数ポイント相互間の距離（対数距離）をより離れたものとする他のグループ分けは存在しないことを意味するので，当該グループ分け処理を終了させる。
これにより，近い周波数ポイント（周波数チャンネル）に対し，差の大きい或いは符号（増幅か減衰か）が異なる前記ゲイン入力値が設定された場合でも，各周波数チャンネルグループ（集合Ω1〜Ωm）各々においては，周波数ポイントが近接しないようにグループ分けされる。
【００３９】
以上のようなグループ分け（分類）により，各周波数チャンネルグループ各々においては，近い周波数ポイント（周波数チャンネル）に対し，値が大きく異なる或いは符号が異なる前記ゲイン入力値が設定された状態とならないようにできる。従って，各グループにおいては，より目標振幅特性に近似した振幅特性が得られる前記合成ＦＩＲフィルタ係数が算出される。
そして，この第２実施例では，前記ＤＳＰ２（ＦＩＲフィルタ処理手段の一例）により，以上のようにして求められた複数組の周波数チャンネルグループ（周波数帯域グループ）ごとの前記合成ＦＩＲフィルタ係数各々を用いるＦＩＲフィルタ処理各々を，前記入力音声信号に対して順次重ねて（カスケードに）施す。
【００４０】
図１９及び図２０は，第１実施例に係る処理で求めた１組の合成ＦＩＲフィルタ係数を用いて１回のＦＩＲフィルタ処理を行う場合（ａ）と，第２実施例に係る処理で求めた複数組の合成ＦＩＲフィルタ係数を用いて複数回のＦＩＲフィルタ処理を重ねて行う場合（ｂ）とにおけるフィルタ特性を表す第１例及び第２例のグラフである。
また，各グラフにおいて，method-Bは，目標振幅特性（前記カスケード接続ＦＩＲフィルタ処理における振幅特性）のグラフを表し，method-Aは，第１実施例又は第２実施例に係る処理に基づいた振幅特性のグラフを表す。
いずれも，４つの周波数チャンネルについて前記ゲイン入力値（増幅ゲイン２つ，減衰ゲイン２つ）が入力された場合の例であり，第２実施例に係る処理では，増幅ゲインのグループと減衰ゲインのグループとの２つの周波数チャンネルグループに分けた場合のものである。
図１９，図２０から，周波数チャンネルグループごとに求めた複数組の前記合成ＦＩＲフィルタ係数を用いて複数回のＦＩＲフィルタ処理を行う場合（ｂ）の方が，１組のＦＩＲフィルタ係数で１回のＦＩＲフィルタ処理を行う場合（ａ）よりも，目標振幅特性により近似していることがわかる。
また，図２１は，図２０に示した例において，増幅ゲインのグループにおける前記合成ＦＩＲフィルタ係数で１回のＦＩＲフィルタ処理を行う場合の振幅特性（method-A）及びその目標振幅特性（method-B）（図２１（ａ））と，同様に減衰ゲインのグループにおける前記合成ＦＩＲフィルタ係数で１回のＦＩＲフィルタ処理を行う場合の振幅特性（method-A）及びその目標振幅特性（method-B）（図２１（ｂ））とを各々個別に表したグラフである。なお，図２１において，band1及びband2は，前記ゲイン入力値が入力された各周波数チャンネルに予め設定された前記基準ＦＩＲフィルタ係数に，前記ゲイン入力値を乗じて得られるＦＩＲフィルタ係数で１回のＦＩＲフィルタ処理を行う場合の振幅特性を表す。
図２１からわかるように，各グループにおける前記合成ＦＩＲフィルタを用いたＦＩＲフィルタ処理の振幅特性は，目標振幅特性とほぼ一致している。
【００４１】
図２２は，図１９と同じ例（条件）について，第２実施例に係る処理で周波数に基づいてグループ化を行った場合の複数組の合成ＦＩＲフィルタ係数を用いて複数回のＦＩＲフィルタ処理を重ねて行う場合におけるフィルタ特性を表すグラフである。
図２２中，method-Bは，目標振幅特性（前記カスケード接続ＦＩＲフィルタ処理における振幅特性）のグラフを表し，method-Aは，第２実施例に係る処理に基づいた振幅特性のグラフを表す。
前述したように，４つの周波数チャンネルについて前記ゲイン入力値（増幅ゲイン２つ，減衰ゲイン２つ）が入力された場合の例であり，第２実施例に係る処理では，前記周波数ポイントが近いものが別グループとなるように２つの周波数チャンネルグループに分けた場合のものである。
図２２と図１９（ａ）との比較から，周波数チャンネルグループごとに求めた複数組の前記合成ＦＩＲフィルタ係数を用いて複数回のＦＩＲフィルタ処理を行う場合（図２２）の方が，１組のＦＩＲフィルタ係数で１回のＦＩＲフィルタ処理を行う場合（図１９（ａ））よりも，目標振幅特性により近似していることがわかる。
【００４２】
図１９〜図２２に示した例では，２つの周波数チャンネルグループに分けた例について示したが，一般に，分類するグループ数を増やすほど近似精度は向上する。但し，グループ数を増やすと，従来のカスケード接続ＦＩＲフィルタ処理に対する本発明のメリット，即ち，演算負荷の低減やフィルタ処理による信号遅延の抑制というメリットが小さくなる。
従って，目標振幅に対して要求される近似精度や，許容される演算負荷や遅延の程度等に応じて，その時々で分類するグループ数を適宜決定する形態も，本発明の実現形態の一つである。
【産業上の利用可能性】
【００４３】
本発明は，音声信号をイコライズ処理するディジタルイコライザ装置への利用が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】本発明の実施の形態に係るディジタルイコライザ装置Ｘの主要部の構成を表すブロック図。
【図２】ディジタルイコライザ装置ＸにおけるＦＩＲフィルタに用いるフィルタ係数の設定処理の手順を表すフローチャート。
【図３】ディジタルイコライザ装置ＸにおけるＦＩＲフィルタに用いるフィルタ係数の設定処理を模式的に表した図。
【図４】複数のＦＩＲフィルタ係数について合成した係数を用いてＦＩＲフィルタ処理を行った場合と各々の係数を用いて順次重ねてＦＩＲフィルタ処理を行った場合とのフィルタ特性を比較したグラフ（条件１）。
【図５】複数のＦＩＲフィルタ係数について合成した係数を用いてＦＩＲフィルタ処理を行った場合と各々の係数を用いて順次重ねてＦＩＲフィルタ処理を行った場合とのフィルタ特性を比較したグラフ（条件２）。
【図６】複数のＦＩＲフィルタ係数について合成した係数を用いてＦＩＲフィルタ処理を行った場合と各々の係数を用いて順次重ねてＦＩＲフィルタ処理を行った場合とのフィルタ特性を比較したグラフ（条件３）。
【図７】複数の基準ＦＩＲフィルタ係数について連立方程式に基づくゲイン修正により修正したゲイン計算値で調節後に合成した係数を用いてＦＩＲフィルタ処理を行った場合とゲイン入力値で調節した各々の係数を用いて順次重ねてＦＩＲフィルタ処理を行った場合とのフィルタ特性を比較したグラフ（条件１）。
【図８】複数の基準ＦＩＲフィルタ係数について連立方程式に基づくゲイン修正により修正したゲイン計算値で調節後に合成した係数を用いてＦＩＲフィルタ処理を行った場合とゲイン入力値で調節した各々の係数を用いて順次重ねてＦＩＲフィルタ処理を行った場合とのフィルタ特性を比較したグラフ（条件２）。
【図９】複数の基準ＦＩＲフィルタ係数について連立方程式に基づくゲイン修正により修正したゲイン計算値で調節後に合成した係数を用いてＦＩＲフィルタ処理を行った場合とゲイン入力値で調節した各々の係数を用いて順次重ねてＦＩＲフィルタ処理を行った場合とのフィルタ特性を比較したグラフ（条件３）。
【図１０】複数の基準ＦＩＲフィルタ係数について連立方程式に基づくゲイン修正により修正したゲイン計算値で調節後に合成した係数を用いてＦＩＲフィルタ処理を行った場合とゲイン入力値で調節した各々の係数を用いて順次重ねてＦＩＲフィルタ処理を行った場合とのフィルタ特性を比較したグラフ（条件４）。
【図１１】複数のＦＩＲフィルタ係数について線形計画法に基づくゲイン修正により修正したゲイン計算値で調節後に合成した係数を用いてＦＩＲフィルタ処理を行った場合と各々の係数を用いて順次重ねてＦＩＲフィルタ処理を行った場合（カスケード接続ＦＩＲフィルタ）とのフィルタ特性を比較したグラフ。
【図１２】従来のディジタルイコライザ装置で用いられるカスケード接続ＩＩＲフィルタの処理ブロック図。
【図１３】ＦＩＲフィルタの処理ブロック図。
【図１４】従来のディジタルイコライザ装置で用いられるカスケード接続ＦＩＲフィルタの処理ブロック図。
【図１５】ディジタルイコライザ装置Ｘにおける第１実施例に係るＦＩＲフィルタ係数算出処理の手順を表すフローチャート。
【図１６】第１実施例に係るＦＩＲフィルタ係数算出処理に基づくＦＩＲフィルタ係数を用いたＦＩＲフィルタ処理とカスケード接続ＦＩＲフィルタ処理とについてフィルタ特性を比較したグラフ。
【図１７】第１実施例に係るＦＩＲフィルタ係数算出処理に線形計画法を用いた場合と２次計画法を用いた場合とについてフィルタ特性を比較したグラフ。
【図１８】ディジタルイコライザ装置Ｘにおける第２実施例に係る周波数チャンネルの分類処理の手順の一例を表すフローチャート。
【図１９】第１実施例に係る処理で求めた１組の合成ＦＩＲフィルタ係数を用いた１回のＦＩＲフィルタ処理と第２実施例に係る処理で求めた複数組の合成ＦＩＲフィルタ係数を用いた複数回のＦＩＲフィルタ処理の各フィルタ特性を表す第１例のグラフ。
【図２０】第１実施例に係る処理で求めた１組の合成ＦＩＲフィルタ係数を用いた１回のＦＩＲフィルタ処理と第２実施例に係る処理で求めた複数組の合成ＦＩＲフィルタ係数を用いた複数回のＦＩＲフィルタ処理の各フィルタ特性を表す第２例のグラフ。
【図２１】図２０に示した例における増幅ゲインのグループと減衰ゲインのグループ各々について合成ＦＩＲフィルタ係数で１回のＦＩＲフィルタ処理を行う場合の振幅特性を各々個別に表したグラフ。
【図２２】図１９に示した例（条件）について第２実施例に係る処理で周波数に基づいてグループ化を行った場合の複数組の合成ＦＩＲフィルタ係数を用いて複数回のＦＩＲフィルタ処理を重ねて行う場合におけるフィルタ特性を表すグラフ。
【符号の説明】
【００４５】
Ｘ…ディジタルイコライザ装置Ｘ
１…マイクロコンピュータ
２…ＤＳＰ
３…メモリ
４…表示・操作部
１０，１２ａ〜１２ｃ，１４…ＦＩＲフィルタ係数
１１，１３ａ〜１３ｃ，１５…フィルタ特性（周波数特性）
Ｓ１，Ｓ２，，，…処理手順（ステップ）
【図１】
0004667791.tif 000013
【図２】
0004667791.tif 000014
【図３】
0004667791.tif 000015
【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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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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