【手続補正書】
【提出日】令和3年11月29日(2021.11.29)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
評価対象音の音響における特徴を示すための音響特徴量である第１の音響特徴量を推定する評価対象音響特徴推定部と、
前記評価対象音と比較するためのリファレンス音の音響特徴量である第２の音響特徴量を推定するリファレンス音響特徴推定部と、
評価対象音の音響特徴量と、リファレンス音の音響特徴量と、人の聴感に関する特徴を示すための聴感特徴量との関係性を学習した学習モデルを用いて、一定期間毎に、前記第１の音響特徴量及び前記第２の音響特徴量に対応する聴感特徴量を推定する聴感特徴推定部と、
聴感特徴量の時系列データと、人の聴感の評価値である聴感スコアとの関係性を学習した学習モデルを用いて、前記推定された聴感特徴量の時系列データに対応する聴感スコアを推定する聴感スコア推定部と、を備えること
を特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記評価対象音響特徴推定部は、前記評価対象音の右チャンネル音と、左チャンネル音との間の相互相関係数、遅延時間及び音量差分により、前記評価対象音がステレオであるかモノラルであるかを推定して、時系列において前記評価対象音がステレオであるかモノラルであるかを示すステレオ度情報である評価対象ステレオ度情報を生成する第１のステレオ度推定部を備え、
前記リファレンス音響特徴推定部は、前記リファレンス音の右チャンネル音と、左チャンネル音との間の相互相関係数、遅延時間及び音量差分により、前記リファレンス音がステレオであるかモノラルであるかを推定して、時系列において前記リファレンス音がステレオであるかモノラルであるかを示すステレオ度情報であるリファレンスステレオ度情報を生成する第２のステレオ度推定部を備え、
前記聴感特徴推定部は、前記評価対象ステレオ度情報と、前記リファレンスステレオ度情報とに基づいて、前記一定期間毎に、前記評価対象音におけるステレオ及びモノラルの切替回数と、前記リファレンス音におけるステレオ及びモノラルの切換回数との差である切換回数差を算出し、切換回数差と、ステレオ及びモノラルが切り替わることによる人の聴感の評価値であるステレオモノラル変動推定スコアとの関係性を学習したステレオモノラル学習モデルを用いて、前記算出された切換回数差に対応するステレオモノラル変動推定スコアを推定するステレオモノラル変動感推定部を備えること
を特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記評価対象音響特徴推定部は、前記評価対象音の音量を抽出し、前記評価対象音から抽出された音量を時系列において示す音量特徴量時系列データである評価対象音量特徴量時系列データを生成する第１の音量特徴抽出部を備え、
前記リファレンス音響特徴推定部は、前記リファレンス音の音量を抽出し、前記リファレンス音から抽出された音量を時系列において示す音量特徴量時系列データであるリファレンス音量特徴量時系列データを生成する第２の音量特徴抽出部を備え、
前記聴感特徴推定部は、前記評価対象音量特徴量時系列データ及び前記リファレンス音量特徴量時系列データの各々を周波数領域データに変換して、変換された周波数領域データで示されるパワーを周波数帯域に分割し、前記分割された周波数帯域毎のパワーに基づいて、前記一定期間毎における予め定められた音量変動特徴量を特定し、音量変動特徴量と、音量が変動することによる人の聴感の評価値である音量変動感推定スコアとの関係性を学習した音量変動学習モデルを用いて、前記特定された音量変動特徴量に対応する音量変動感推定スコアを推定する音量変動感推定部を備えること
を特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記音量は、ラウドネス又はメル周波数ケプストラムとして抽出されること
を特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記評価対象音響特徴推定部は、前記評価対象音の信号と、雑音との比率を示すＳＮ比である評価対象ＳＮ比を推定する第１のノイズ度推定部を備え、
前記リファレンス音響特徴推定部は、前記リファレンス音の信号と、雑音との比率を示すＳＮ比であるリファレンスＳＮ比を推定する第２のノイズ度推定部を備え、
前記聴感特徴推定部は、前記評価対象ＳＮ比と、前記リファレンスＳＮ比との差分を、大きさに従って予め定められた複数のレベルに分類し、前記一定期間毎に、前記複数のレベルの各々に分類された差分の継続時間を示すノイズ大きさ特徴量を特定し、ノイズ大きさ特徴量と、ノイズの大きさによる人の聴感の評価値であるノイズ大きさ感推定スコアとの関係性を学習したノイズ大きさ学習モデルを用いて、前記特定されたノイズ大きさ特徴量に対応するノイズ大きさ感推定スコアを推定するノイズ感推定部を備えること
を特徴する請求項１から４の何れか一項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記ノイズ感推定部は、前記評価対象ＳＮ比と、前記リファレンスＳＮ比との差分を時系列において示すＳＮ差分時系列データを生成し、前記ＳＮ差分時系列データに含まれている下向きのピークの内、予め定められた条件を満たすピークを抽出し、抽出されたピークの内、予め定められた閾値よりも深いピークの数を、前記一定期間毎に集計した値をノイズ頻度特徴量として特定し、ノイズ頻度特徴量と、ノイズの頻度による人の聴感の評価値であるノイズ頻度感推定スコアとの関係性を学習したノイズ頻度学習モデルを用いて、前記特定されたノイズ頻度特徴量に対応するノイズ頻度感推定スコアを推定すること
を特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記第１のノイズ度推定部は、
前記評価対象音から抽出された音フレームを、短時間フーリエ変換により周波数領域の信号である第１の周波数領域信号に変換した後に、前記第１の周波数領域信号をフィルタバンクで処理して、対数化した第１のノイズ有りの音信号パワーから、ノイズを除去した第１のノイズ無しの音信号パワーを推定する第１のノイズ除去部と、
前記第１のノイズ有りの音信号パワーと、前記第１のノイズ無しの音信号パワーとを用いて、前記評価対象ＳＮ比を推定する第１のＳＮ推定部とを備え、
前記第２のノイズ度推定部は、
前記リファレンス音から抽出された音フレームを、短時間フーリエ変換により周波数領域の信号である第２の周波数領域信号に変換した後に、前記第２の周波数領域信号をフィルタバンクで処理して、対数化した第２のノイズ有りの音信号パワーから、ノイズを除去した第２のノイズ無しの音信号パワーを推定する第２のノイズ除去部と、
前記第２のノイズ有りの音信号パワーと、前記第２のノイズ無しの音信号パワーとを用いて、前記リファレンスＳＮ比を推定する第２のＳＮ推定部とを備えること
を特徴とする請求項５又は６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記評価対象音響特徴推定部は、前記評価対象音から抽出された音フレームを、短時間フーリエ変換により周波数領域の信号である第１の周波数領域信号に変換した後に、前記第１の周波数領域信号をフィルタバンクで処理して、対数化した第１のノイズ有りの音信号パワーにおける周波数スペクトルの形状から、前記評価対象音のこもり度のレベルを推定する第１のこもり度推定部を備え、
前記第１のノイズ度推定部は、
前記第１のノイズ有りの音信号パワーから、ノイズを除去した第１のノイズ無しの音信号パワーを推定する第１のノイズ除去部と、
前記第１のノイズ有りの音信号パワーと、前記第１のノイズ無しの音信号パワーと、前記評価対象音のこもり度のレベルとを用いて、前記評価対象ＳＮ比を推定する第１のＳＮ推定部とを備え、
前記リファレンス音響特徴推定部は、前記リファレンス音から抽出された音フレームを、短時間フーリエ変換により周波数領域の信号である第２の周波数領域信号に変換した後に、前記第２の周波数領域信号をフィルタバンクで処理して、対数化した第２のノイズ有りの音信号パワーにおける周波数スペクトルの形状から、前記リファレンス音のこもり度のレベルを推定する第２のこもり度推定部を備え、
前記第２のノイズ度推定部は、
前記第２のノイズ有りの音信号パワーから、ノイズを除去した第２のノイズ無しの音信号パワーを推定する第２のノイズ除去部と、
前記第２のノイズ有りの音信号パワーと、前記第２のノイズ無しの音信号パワーと、前記リファレンス音のこもり度のレベルを用いて、前記リファレンスＳＮ比を推定する第２のＳＮ推定部とを備えること
を特徴とする請求項５又は６に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記第１のノイズ度推定部は、
前記評価対象音から抽出された音フレームを、短時間フーリエ変換により周波数領域の信号である第１の周波数領域信号に変換した後に、前記第１の周波数領域信号をフィルタバンクで処理して、対数化した第１のノイズ有りの音信号パワーから、ノイズを除去した第１のノイズ無しの音信号パワーを推定する第１のノイズ除去部と、
前記第１のノイズ有りの音信号パワーから、前記第１のノイズ無しの音信号パワーを減算することで第１のノイズの音信号パワーを算出し、前記第１のノイズ無しの音信号パワーと、前記第１のノイズの音信号パワーとを用いて、前記評価対象ＳＮ比を推定する第１のＳＮ計算部とを備え、
前記第２のノイズ度推定部は、
前記リファレンス音から抽出された音フレームを、短時間フーリエ変換により周波数領域の信号である第２の周波数領域信号に変換した後に、前記第２の周波数領域信号をフィルタバンクで処理して、対数化した第２のノイズ有りの音信号パワーから、ノイズを除去した第２のノイズ無しの音信号パワーを推定する第２のノイズ除去部と、
前記第２のノイズ有りの音信号パワーから、前記第２のノイズ無しの音信号パワーを減算することで第２のノイズの音信号パワーを算出し、前記第２のノイズ無しの音信号パワーと、前記第２のノイズの音信号パワーとを用いて、前記リファレンスＳＮ比を推定する第２のＳＮ計算部とを備えること
を特徴とする請求項５又は６に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記第１のノイズ除去部は、少なくとも一つのオートエンコーダと、ニューラルネットの処理を行うニューラルネット処理部とを備えることで、前記第１のノイズ無しの音信号パワーを推定し、
前記第２のノイズ除去部は、少なくとも一つのオートエンコーダと、ニューラルネットの処理を行うニューラルネット処理部とを備えることで、前記第２のノイズ無しの音信号パワーを推定すること
を特徴とする請求項７から９の何れか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記第１のノイズ度推定部は、
前記評価対象音から抽出された音フレームを、短時間フーリエ変換により周波数領域の信号である第１の周波数領域信号に変換した後に、前記第１の周波数領域信号をフィルタバンクで処理して、対数化した第１のノイズ有りの音信号パワーから、前記評価対象音のノイズの音信号パワーに相当する第１のノイズの音信号パワーを推定する第１のノイズ推定部と、
前記第１のノイズ有りの音信号パワーと、前記第１のノイズの音信号パワーとを用いて、前記評価対象ＳＮ比を特定する第１のＳＮ特定部とを備え、
前記第２のノイズ度推定部は、
前記リファレンス音から抽出された音フレームを、短時間フーリエ変換により周波数領域の信号である第２の周波数領域信号に変換した後に、前記第２の周波数領域信号をフィルタバンクで処理して、対数化した第２のノイズ有りの音信号パワーから、前記リファレンス音に含まれているノイズの音信号パワーに相当する第２のノイズの音信号パワーを推定する第２のノイズ推定部と、
前記第２のノイズ有りの音信号パワーと、前記第２のノイズの音信号パワーとを用いて、前記リファレンスＳＮ比を特定する第２のＳＮ特定部とを備えること
を特徴とする請求項５又は６に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記第１のノイズ度推定部は、下記の（１）式〜（４）式を用いて、前記評価対象音の第１の実効信号感ＳＳ１及び第１の実効ノイズ感ＳＮ１を算出し、
前記第２のノイズ度推定部は、下記の（５）式〜（８）式を用いて、前記リファレンス音の第２の実効信号感ＳＳ２及び第２の実効ノイズ感ＳＮ２を算出し、
第１の実効値ＥＮ１＝｛Ｐｗ１−ＥＳ１２｝１／２                          （１）
第２の実効値ＥＳ１＝｛Ｐｗ１×ＳＮＲＰ１÷（ＳＮＲＰ１＋１）｝１／２    （２）
第１の実効信号感ＳＳ１＝ＥＳ１÷（ＥＮ１＋ＥＳ１）                      （３）
第１の実効ノイズ感ＳＮ１＝ＥＮ１÷（ＥＮ１＋ＥＳ２）        （４）
但し、Ｐｗ１は、前記評価対象音から抽出された前記音フレームにおける前記第１のノイズ有りの音信号パワーの平均値であり、ＳＮＲＰ１＝１０前記評価対象ＳＮ比／１０であり、
第３の実効値ＥＮ２＝｛Ｐｗ２−ＥＳ２２｝１／２                          （５）
第４の実効値ＥＳ２＝｛Ｐｗ２×ＳＮＲＰ２÷（ＳＮＲＰ２＋１）｝１／２    （６）
第２の実効信号感ＳＳ２＝ＥＳ２÷（ＥＮ２＋ＥＳ２）                      （７）
第２の実効ノイズ感ＳＮ２＝ＥＮ２÷（ＥＮ２＋ＥＳ２）                    （８）
但し、Ｐｗ２は、前記リファレンス音から抽出された前記音フレームにおける前記第２のノイズ有りの音信号パワーの平均値であり、ＳＮＲＰ２＝１０前記リファレンスＳＮ比／１０であること
を特徴とする請求項７から１１の何れか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記評価対象音響特徴推定部は、前記評価対象音から抽出された音フレームを、短時間フーリエ変換により周波数領域の信号である第１の周波数領域信号に変換した後に、前記第１の周波数領域信号をフィルタバンクで処理して、対数化した第１のノイズ有りの音信号パワーにおける周波数スペクトルの形状から、前記評価対象音のこもり度のレベルを推定する第１のこもり度推定部を備え、
前記リファレンス音響特徴推定部は、前記リファレンス音から抽出された音フレームを、短時間フーリエ変換により周波数領域の信号である第２の周波数領域信号に変換した後に、前記第２の周波数領域信号をフィルタバンクで処理して、対数化した第２のノイズ有りの音信号パワーにおける周波数スペクトルの形状から、前記リファレンス音のこもり度のレベルを推定する第２のこもり度推定部を備え、
前記聴感特徴推定部は、前記一定期間毎に、前記評価対象音のこもり度のレベル毎の継続時間を評価対象こもり度特徴量として特定し、前記一定期間毎に、前記リファレンス音のこもり度のレベル毎の継続時間をリファレンスこもり度特徴量として特定し、評価対象こもり度特徴量及びリファレンスこもり度特徴量と、こもり度の大きさによる人の聴感の評価値であるこもり感推定スコアとの関係性を学習したこもり感学習モデルを用いて、前記特定された評価対象こもり度特徴量及び前記特定されたリファレンスこもり度特徴量に対応するこもり感推定スコアを推定するこもり感推定部を備えること
を特徴とする請求項１から１２の何れか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
前記第１の音響特徴量、前記第２の音響特徴量、前記推定された聴感特徴量及び前記推定された聴感スコアの少なくとも何れか一つを表示する表示部をさらに備えること
を特徴とする請求項１から１３の何れか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１５】
前記第１の音響特徴量、前記第２の音響特徴量、前記推定された聴感特徴量及び前記推定された聴感スコアの少なくとも何れか一つを記録する記録部をさらに備えること
を特徴とする請求項１から１４の何れか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１６】
評価対象音の音響における特徴を示すための音響特徴量である第１の音響特徴量を推定する評価対象音響特徴推定部と、
前記評価対象音と比較するためのリファレンス音の音響特徴量である第２の音響特徴量を推定するリファレンス音響特徴推定部と、
評価対象音の音響特徴量と、リファレンス音の音響特徴量と、人の聴感に関する特徴を示すための聴感特徴量との関係に基づいて、一定期間毎に、前記第１の音響特徴量及び前記第２の音響特徴量に対応する聴感特徴量を推定する聴感特徴推定部と、
聴感特徴量の時系列データと、人の聴感の評価値である聴感スコアとの関係に基づいて、前記推定された聴感特徴量の時系列データに対応する聴感スコアを推定する聴感スコア推定部と、を備えること
を特徴とする情報処理装置。
【請求項１７】
前記評価対象音響特徴推定部は、前記評価対象音の右チャンネル音と、左チャンネル音との間の相互相関係数、遅延時間及び音量差分により、前記評価対象音がステレオであるかモノラルであるかを推定して、時系列において前記評価対象音がステレオであるかモノラルであるかを示すステレオ度情報である評価対象ステレオ度情報を生成する第１のステレオ度推定部を備え、
前記リファレンス音響特徴推定部は、前記リファレンス音の右チャンネル音と、左チャンネル音との間の相互相関係数、遅延時間及び音量差分により、前記リファレンス音がステレオであるかモノラルであるかを推定して、時系列において前記リファレンス音がステレオであるかモノラルであるかを示すステレオ度情報であるリファレンスステレオ度情報を生成する第２のステレオ度推定部を備え、
前記聴感特徴推定部は、前記評価対象ステレオ度情報と、前記リファレンスステレオ度情報とに基づいて、前記一定期間毎に、前記評価対象音におけるステレオ及びモノラルの切替回数と、前記リファレンス音におけるステレオ及びモノラルの切換回数との差である切換回数差を算出し、切換回数差と、ステレオ及びモノラルが切り替わることによる人の聴感の評価値であるステレオモノラル変動推定スコアとの関係に基づいて、前記算出された切換回数差に対応するステレオモノラル変動推定スコアを推定するステレオモノラル変動感推定部を備えること
を特徴とする請求項１６に記載の情報処理装置。
【請求項１８】
前記評価対象音響特徴推定部は、前記評価対象音の音量を抽出し、前記評価対象音から抽出された音量を時系列において示す音量特徴量時系列データである評価対象音量特徴量時系列データを生成する第１の音量特徴抽出部を備え、
前記リファレンス音響特徴推定部は、前記リファレンス音の音量を抽出し、前記リファレンス音から抽出された音量を時系列において示す音量特徴量時系列データであるリファレンス音量特徴量時系列データを生成する第２の音量特徴抽出部を備え、
前記聴感特徴推定部は、前記評価対象音量特徴量時系列データ及び前記リファレンス音量特徴量時系列データの各々を周波数領域データに変換して、変換された周波数領域データで示されるパワーを周波数帯域に分割し、前記分割された周波数帯域毎のパワーに基づいて、前記一定期間毎における予め定められた音量変動特徴量を特定し、音量変動特徴量と、音量が変動することによる人の聴感の評価値である音量変動感推定スコアとの関係に基づいて、前記特定された音量変動特徴量に対応する音量変動感推定スコアを推定する音量変動感推定部を備えること
を特徴とする請求項１６又は１７に記載の情報処理装置。
【請求項１９】
前記評価対象音響特徴推定部は、前記評価対象音の信号と、雑音との比率を示すＳＮ比である評価対象ＳＮ比を推定する第１のノイズ度推定部を備え、
前記リファレンス音響特徴推定部は、前記リファレンス音の信号と、雑音との比率を示すＳＮ比であるリファレンスＳＮ比を推定する第２のノイズ度推定部を備え、
前記聴感特徴推定部は、前記評価対象ＳＮ比と、前記リファレンスＳＮ比との差分を、大きさに従って予め定められた複数のレベルに分類し、前記一定期間毎に、前記複数のレベルの各々に分類された差分の継続時間を示すノイズ大きさ特徴量を特定し、ノイズ大きさ特徴量と、ノイズの大きさによる人の聴感の評価値であるノイズ大きさ感推定スコアとの関係に基づいて、前記特定されたノイズ大きさ特徴量に対応するノイズ大きさ感推定スコアを推定するノイズ感推定部を備えること
を特徴する請求項１６から１８の何れか一項に記載の情報処理装置。
【請求項２０】
前記ノイズ感推定部は、前記評価対象ＳＮ比と、前記リファレンスＳＮ比との差分を時系列において示すＳＮ差分時系列データを生成し、前記ＳＮ差分時系列データに含まれている下向きのピークの内、予め定められた条件を満たすピークを抽出し、抽出されたピークの内、予め定められた閾値よりも深いピークの数を、前記一定期間毎に集計した値をノイズ頻度特徴量として特定し、ノイズ頻度特徴量と、ノイズの頻度による人の聴感の評価値であるノイズ頻度感推定スコアとの関係に基づいて、前記特定されたノイズ頻度特徴量に対応するノイズ頻度感推定スコアを推定すること
を特徴とする請求項１９に記載の情報処理装置。
【請求項２１】
前記評価対象音響特徴推定部は、前記評価対象音から抽出された音フレームを、短時間フーリエ変換により周波数領域の信号である第１の周波数領域信号に変換した後に、前記第１の周波数領域信号をフィルタバンクで処理して、対数化した第１のノイズ有りの音信号パワーにおける周波数スペクトルの形状から、前記評価対象音のこもり度のレベルを推定する第１のこもり度推定部を備え、
前記リファレンス音響特徴推定部は、前記リファレンス音から抽出された音フレームを、短時間フーリエ変換により周波数領域の信号である第２の周波数領域信号に変換した後に、前記第２の周波数領域信号をフィルタバンクで処理して、対数化した第２のノイズ有りの音信号パワーにおける周波数スペクトルの形状から、前記リファレンス音のこもり度のレベルを推定する第２のこもり度推定部を備え、
前記聴感特徴推定部は、前記一定期間毎に、前記評価対象音のこもり度のレベル毎の継続時間を評価対象こもり度特徴量として特定し、前記一定期間毎に、前記リファレンス音のこもり度のレベル毎の継続時間をリファレンスこもり度特徴量として特定し、評価対象こもり度特徴量及びリファレンスこもり度特徴量と、こもり度の大きさによる人の聴感の評価値であるこもり感推定スコアとの関係に基づいて、前記特定された評価対象こもり度特徴量及び前記特定されたリファレンスこもり度特徴量に対応するこもり感推定スコアを推定するこもり感推定部を備えること
を特徴とする請求項１６から２０の何れか一項に記載の情報処理装置。
【請求項２２】
前記聴感特徴推定部での推定は、
評価対象音の音響特徴量及びリファレンス音の音響特徴量を入力データとし、人の聴感に関する特徴を示すための聴感特徴量を出力データとする入出力データを用いて、学習分類器が学習した結果に基づいて行われること
を特徴とする請求項１６から２１の何れか一項に記載の情報処理装置。
【請求項２３】
前記ステレオモノラル変動感推定部での推定は、
前記評価対象ステレオ度情報及び前記リファレンスステレオ度情報に基づいて前記一定期間毎に算出した、前記評価対象音におけるステレオ及びモノラルの切替回数と、前記リファレンス音におけるステレオ及びモノラルの切換回数の差である切換回数差、並びに、ステレオ及びモノラルが切り替わることによる人の聴感の評価値であるステレオモノラル変動推定スコアを入力データとし、前記切換回数差に対応するステレオモノラル変動推定スコアを出力データとする、入出力データを用いて、学習分類器が学習した結果に基づいて行われること
を特徴とする請求項１７に記載の情報処理装置。
【請求項２４】
前記音量変動感推定部での推定は、
前記評価対象音量特徴量時系列データ及び前記リファレンス音量特徴量時系列データの各々を周波数領域データに変換して、変換された周波数領域データで示されるパワーを周波数帯域に分割し、前記分割された周波数帯域毎のパワーに基づいて、前記一定期間毎に特定された予め定められる音量変動特徴量、及び、音量が変動することによる人の聴感の評価値である音量変動感推定スコアを入力データとし、前記特定された音量変動特徴量に対応する音量変動感推定スコアを出力データとする、入出力データを用いて、学習分類器が学習した結果に基づいて行われること
を特徴とする請求項１８に記載の情報処理装置。
【請求項２５】
前記ノイズ感推定部での推定は、
前記評価対象ＳＮ比と、前記リファレンスＳＮ比との差分を、大きさに従って予め定められた複数のレベルに分類し、前記一定期間毎に特定される、前記複数のレベルの各々に分類された差分の継続時間を示すノイズ大きさ特徴量、及び、ノイズの大きさによる人の聴感の評価値であるノイズ大きさ感推定スコアを入力データとし、前記特定されるノイズ大きさ特徴量に対応するノイズ大きさ感推定スコアを出力データとする、入出力データを用いて、学習分類器が学習した結果に基づいて行われること
を特徴とする請求項１９又は２０に記載の情報処理装置。
【請求項２６】
前記ノイズ感推定部での推定は、
前記評価対象ＳＮ比と、前記リファレンスＳＮ比との差分を時系列において示すＳＮ差分時系列データを生成し、前記ＳＮ差分時系列データに含まれている下向きのピークの内、予め定められた条件を満たすピークを抽出し、抽出されたピークの内、予め定められた閾値よりも深いピークの数を、前記一定期間毎に集計して特定されたノイズ頻度特徴量、及び、ノイズの頻度による人の聴感の評価値であるノイズ頻度感推定スコアを入力データとし、前記特定されたノイズ頻度特徴量に対応するノイズ頻度感推定スコアを出力データとする、入出力データを用いて、学習分類器が学習した結果に基づいて行われること
を特徴とする請求項２５に記載の情報処理装置。
【請求項２７】
前記こもり感推定部での推定は、
前記一定期間毎に特定された、前記評価対象音のこもり度のレベル毎の継続時間である評価対象こもり度特徴量、及び、前記一定期間毎に特定された、前記リファレンス音のこもり度のレベル毎の継続時間であるリファレンスこもり度特徴量を入力データとし、こもり度の大きさによる人の聴感の評価値であって、前記特定された評価対象こもり度特徴量及び前記特定されたリファレンスこもり度特徴量に対応する、こもり感推定スコアを出力データとする、入出力データを用いて、学習分類器が学習した結果に基づいて行われること
を特徴とする請求項２１に記載の情報処理装置。
【請求項２８】
コンピュータを、
評価対象音の音響における特徴を示すための音響特徴量である第１の音響特徴量を推定する評価対象音響特徴推定部、
前記評価対象音と比較するためのリファレンス音の音響特徴量である第２の音響特徴量を推定するリファレンス音響特徴推定部、
評価対象音の音響特徴量と、リファレンス音の音響特徴量と、人の聴感に関する特徴を示すための聴感特徴量との関係性を学習した学習モデルを用いて、一定期間毎に、前記第１の音響特徴量及び前記第２の音響特徴量に対応する聴感特徴量を推定する聴感特徴推定部、及び、
聴感特徴量の時系列データと、人の聴感の評価値である聴感スコアとの関係性を学習した学習モデルを用いて、前記推定された聴感特徴量の時系列データに対応する聴感スコアを推定する聴感スコア推定部、として機能させること
を特徴とするプログラム。
【請求項２９】
コンピュータを、
評価対象音の音響における特徴を示すための音響特徴量である第１の音響特徴量を推定する評価対象音響特徴推定部、
前記評価対象音と比較するためのリファレンス音の音響特徴量である第２の音響特徴量を推定するリファレンス音響特徴推定部、
評価対象音の音響特徴量と、リファレンス音の音響特徴量と、人の聴感に関する特徴を示すための聴感特徴量との関係に基づいて、一定期間毎に、前記第１の音響特徴量及び前記第２の音響特徴量に対応する聴感特徴量を推定する聴感特徴推定部、及び、
聴感特徴量の時系列データと、人の聴感の評価値である聴感スコアとの関係に基づいて、前記推定された聴感特徴量の時系列データに対応する聴感スコアを推定する聴感スコア推定部、として機能させること
を特徴とするプログラム。
【請求項３０】
評価対象音響特徴推定部が、評価対象音の音響における特徴を示すための音響特徴量である第１の音響特徴量を推定し、
リファレンス音響特徴推定部が、前記評価対象音と比較するためのリファレンス音の音響特徴量である第２の音響特徴量を推定し、
聴感特徴推定部が、評価対象音の音響特徴量と、リファレンス音の音響特徴量と、人の聴感に関する特徴を示すための聴感特徴量との関係性を学習した学習モデルを用いて、一定期間毎に、前記第１の音響特徴量及び前記第２の音響特徴量に対応する聴感特徴量を推定し、
聴感スコア推定部が、聴感特徴量の時系列データと、人の聴感の評価値である聴感スコアとの関係性を学習した学習モデルを用いて、前記推定された聴感特徴量の時系列データに対応する聴感スコアを推定すること
を特徴とする情報処理方法。
【請求項３１】
評価対象音響特徴推定部が、評価対象音の音響における特徴を示すための音響特徴量である第１の音響特徴量を推定し、
リファレンス音響特徴推定部が、前記評価対象音と比較するためのリファレンス音の音響特徴量である第２の音響特徴量を推定し、
聴感特徴推定部が、評価対象音の音響特徴量と、リファレンス音の音響特徴量と、人の聴感に関する特徴を示すための聴感特徴量との関係に基づいて、一定期間毎に、前記第１の音響特徴量及び前記第２の音響特徴量に対応する聴感特徴量を推定し、
聴感スコア推定部が、聴感特徴量の時系列データと、人の聴感の評価値である聴感スコアとの関係に基づいて、前記推定された聴感特徴量の時系列データに対応する聴感スコアを推定すること
を特徴とする情報処理方法。