(57)【要約】  音響信号の聴覚イベントのラウドネスをコントロールする方法である。実施の形態では、その方法は、聴覚イベント（聴覚イベントはスペクトルとラウドネスを有する）をスペクトルの歪みを用いて重み付けすることと、その重みを用いて聴覚イベントのラウドネスをコントロールすることを含む。本発明の種々の実施の形態は以下の通りである：重み付けは、スペクトルの歪みの大きさに比例すること；重み付けは、音響信号の振幅に鈍感であること；重み付けは、パワーに鈍感であること；重み付けは、ラウドネスに鈍感であること；信号の大きさと絶対的再生レベルとの関係は、重み付けの時点で分かっていないこと；重み付けには、スペクトルの歪みを用いて、聴覚イベント境界の重要性の重み付けをすることを含む。【選択図】図２
2010534030.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音響信号の聴覚イベントのラウドネスをコントロールする方法であって：
聴覚イベント（スペクトルとラウドネスを有する聴覚イベント）を、前記スペクトルを用いて重み付けすることと；
前記重みを用いて、聴覚イベントのラウドネスをコントロールすることとを備える；
方法。
【請求項２】
前記重み付けすることは、
聴覚イベントを重み付けし、前記重み付けはスペクトルの歪みの大きさに比例することを備える；
請求項１の方法。
【請求項３】
前記歪みの大きさは、平滑化された歪みの大きさである；
請求項２の方法。
【請求項４】
前記重み付けすることは、前記音響信号の振幅には鈍感である；
請求項１の方法。
【請求項５】
前記重み付けすることは、パワーには鈍感である；
請求項１の方法。
【請求項６】
前記重み付けすることは、ラウドネスには鈍感である；
請求項１の方法。
【請求項７】
音響の大きさと絶対的再生レベルとの関係は、重み付けの時点では分かっていない；
請求項１の方法。
【請求項８】
前記重み付けすることは、
前記スペクトル中の歪みを用いて、聴覚イベント境界の重要性の重み付けをすることを含むことを含む；
請求項１の方法。
【請求項９】
本特許請求の範囲に記載の重み付けを行わない方法と比較して、音響信号の知覚的に静かな区間の間のＡＧＣ処理レベルまたはＤＲＣ処理レベルの増大を低減することをさらに備える：
請求項１の方法。
【請求項１０】
請求項１ないし請求項９の方法のいずれかを実行するコンピュータプログラムを含む、
コンピュータ可読メモリ。
【請求項１１】
ＣＰＵと；
請求項１０のメモリと；
前記ＣＰＵと前記メモリとを通信可能に接続するバスとを備える；
コンピュータシステム。
【請求項１２】
音響信号のスペクトルの歪みを計算するスペクトル歪み計算装置と；
前記計算されたスペクトルの歪みを用いて、前記音響信号の聴覚イベントを識別し重み付けする聴覚イベント識別装置と；
前記音響信号の聴覚イベントのラウドネスをコントロールするパラメータを変更するパラメータ変更装置と；
前記音響信号の前記聴覚イベントのラウドネスをコントロールするコントローラとを備える；
音響信号プロセッサ。
【請求項１３】
音響信号の連続する聴覚イベントのスペクトルの歪みの大きさを計算することと；
前記歪みの大きさに基づいて前記聴覚イベントの重みを生成することと；
前記重みからコントロール信号を導くことと；
前記コントロール信号を用いて前記聴覚イベントのラウドネスをコントロールすることとを備える：
音響信号の聴覚イベントのラウドネスをコントロールする方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般的に音響処理に関し、特に聴覚情景分析とスペクトルの歪みに関する。
【０００２】
［文献と参照による組込み］
以下の文献は、その全体を本明細書に参照して組み込む。
−Crockett、Seefeldt、PCT国際特許出願第ＰＣＴ／ＵＳ２００７／００８３１３号、発明の名称「Controlling Dynamic Gain Parameters of Audio using Auditory Scene Analysis and Specific-Loudness-Based Detection of Auditory Events」、発明者：Brett Graham Crockett、Alan Jeffrey Seefeldt、出願日２００７年３月３０日、代理人整理番号ＤＯＬＩ８６ＰＣＴ、公開公報ＷＯ２００７／１２７０２３、公開日２００７年１１月８日
−Seefeldt、他、 PCT国際特許出願第ＰＣＴ／ＵＳ２００４／０１６９６４号、発明の名称「Method, Apparatus and Computer Program for Calculating and Adjusting the Perceived Loudness of an Audio Signal」、発明者：Alan Jeffrey Seefeldt、他、出願日２００４年５月２７日、代理人整理番号ＤＯＬＩ１９ＰＣＴ、公開公報ＷＯ２００４／１１１９９４、公開日２００４年１２月２３日
−Seefeldt、 PCT国際特許出願第ＰＣＴ／ＵＳ２００５／０３８５７９号、発明の名称「Calculating and Adjusting the Perceived Loudness and/or the Perceived Spectral Balance of an Audio Signal」、発明者：Alan Jeffrey Seefeldt、出願日２００５年１０月２５日、代理人整理番号ＤＯＬＩ５２０２ＰＣＴ、公開公報ＷＯ２００６／０４７６００、公開日２００６年５月４日
−Crockett、 米国特許出願第１０／４７４，３８７号、発明の名称「High Quality Time- Scaling and Pitch-Scaling of Audio Signals」、発明者：Brett Graham Crockett、出願日２００３年１０月１０日、代理人整理番号ＤＯＬ０７５０３、公開公報ＵＳ２００４／０１２２６６２、公開日２００４年６月２４日
−Crockett、他、 米国特許出願第１０／４７８，３９８号、発明の名称「Method for Time Aligning Audio Signals Using Characterizations Based on Auditory Events」、発明者：Brett G. Crockett、他、出願日２００３年１１月２０日、代理人整理番号ＤＯＬ０９２０１、公開公報ＵＳ２００４／０１４８１５９、公開日２００４年７月２９日
−Crockett、米国特許出願第１０／４７８，５３８号、発明の名称「Segmenting Audio Signals Into Auditory Events」、発明者：Brett G. Crockett、出願日２００３年１１月２０日、代理人整理番号ＤＯＬ０９８、公開公報ＵＳ２００４／０１６５７３０、公開日２００４年８月２６日
−Crockett、他、米国特許出願第１０／４７８，３９７号、発明の名称「Comparing Audio Using Characterizations Based on Auditory Events」、発明者：Brett G. Crockett、他、出願日２００３年１１月２０日、代理人整理番号ＤＯＬ０９２、公開公報ＵＳ２００４／０１７２２４０、公開日２００４年９月２日
−Smithers、PCT国際特許出願第ＰＣＴ／ＵＳ２００５／２４６３０号、発明の名称「Method for Combining Audio Signals Using Auditory Scene Analysis」、発明者：Michael John Smithers、出願日２００５年７月１３日、代理人整理番号ＤＯＬ１４８ＰＣＴ、公開公報ＷＯ２００６／０２６１６１、公開日２００６年３月９日
−Crockett, B.、Smithers, M「A Method for Characterizing and Identifying Audio Based on Auditory Scene Analysis」オーディオ工学会会議講演集６４１６、第１１８回会議、バルセロナ、２００５年５月２８〜３１日
−Crockett, B.「High Quality Multichannel Time Scaling and Pitch-Shifting using Auditory Scene Analysis」オーディオ工学会会議講演集５９４８、ニューヨーク、２００３年１０月
−Seefeldt他「A New Objective Measure of Perceived Loudness」オーディオ工学会会議講演集６２３６、サンフランシスコ、２００４年１０月２８日
【情景技術】
【０００３】
［聴覚イベントと聴覚イベント検出］
音を分離して区別して知覚される単位あるいは部分に分けることを「聴覚イベント分析」あるいは「聴覚情景分析（ＡＳＡ）」と称することがある。Albert S. Bregman著「聴覚情景分析−音の知覚組織化」（マサチューセッツ工科大学、１９９１年、第４刷、２００１年、ＭＩＴプレスペーパーバック第２版）は、聴覚情景分析について広範に説明している。さらに、Bhadkamkarらの米国特許第６，００２，７７６号（１９９９年１２月１４日）は、「聴覚情景分析による音の分離に関する先行技術作業」として１９７６年にさかのぼる文献を述べている。しかし、Bhadkamkarらは聴覚情景分析の実用的使用を勧めず、「聴覚情景分析に含まれる技術は、ヒトの聴覚処理のモデルとしては科学的観点からは興味深いが、基本的進歩がなされるまでは、現在のところ音分離の実際的技術として考えるにはあまりにコンピュータ的に要求が多く専門化しなければならない」と結論付けている。
【０００４】
CrockettおよびCrocketらは、上記の種々の特許出願や論文で、聴覚イベントを特定している。これらの文献は、時間に関するスペクトル組成（周波数の関数としての振幅）での変化を検出することにより音響信号を聴覚イベント（それぞれは、分離して区別して知覚されがちである）に分けることを教示する。たとえば、このことは、音響信号の連続的時間ブロックのスペクトル成分を計算し、連続する時間ブロック間のスペクトル成分を比較し、聴覚イベント境界をスペクトル成分の差が閾値を越えたブロック間の境界として特定する。あるいは、時間に関する振幅の変化を、時間に関するスペクトル組成の変化の代わりに、あるいは、追加して計算してもよい。
【０００５】
聴覚イベント境界のマーカは、時間的コントロール信号に整えられることが多く、典型的にはゼロから１である範囲はイベント境界の強さを示す。さらに、このコントロール信号は、イベント境界の強さを保つようにフィルタされることが多く、イベント境界の時間間隔は先行するイベント境界の減少値として算定される。そして、このフィルタされた聴覚イベント強さは、自動ゲイン制御やダイナミックレンジ制御を含む他の音響処理方法で用いられる。
【０００６】
［音響の動的処理］
自動ゲイン制御（ＡＧＣ）とダイナミックレンジ制御（ＤＲＣ）の技術は、周知であり、多くの音響信号経路で普及している。概要として、両方の技術は、音響信号のレベルを測定し、測定したレベルの関数であるアマウント（amount）により信号のゲイン変更をする。線形の、すなわち１：１の動的処理システムでは、入力音響は処理されず、出力音響信号が入力音響信号と理想的にマッチする。さらに、入力信号を自動的に測定し、その測定と共に出力信号をコントロールする音響動的処理システムを想定する。入力信号のレベルが６ｄＢ上昇し、処理された出力信号が３ｄＢしか上昇しないとすると、出力信号は、入力信号に関して２：１の比率で圧縮されたことになる。
【０００７】
クロケット（Crockett）とシーフェルト（Seefeldt）では、聴覚イベント境界間のゲインの変化を最小化し、ゲインの変化の多くをイベント境界の近傍に限定することにより、聴覚情景分析が、ＡＧＣ法およびＤＲＣ法の性能を向上させる。このことは、動的処理リリースの動きを変更することにより行われる。このように、聴覚イベントは、安定し自然に聞こえる。
【０００８】
ピアノで弾かれる音が一例である。従来のＡＧＣ法またはＤＲＣ法では、音響信号に適用されるゲインは、各音の尾部の間に大きくなり、各音を不自然に大きくする。聴覚情景分析では、ＡＧＣゲインまたはＤＲＣゲインは各音の間一定に維持され、聴覚イベント境界が検出される各音の出だしの近くでのみ変化する。結果として得られるゲインを調整した音響信号は、各音の尾部が徐々に消えて自然に聞こえる。
【０００９】
聴覚情景分析（上記の文献での）の代表的な実施は、意図的にレベル不変である。つまり、絶対的な信号のレベルに関係なく、聴覚イベント境界を検出する。多くの用途においてレベルに不変なことは有用ではあるが、聴覚情景分析ではレベルに依存することからも恩恵を受けることもある。
【００１０】
そのような場合の１つがクロケットとシーフェルトに記載されている方法である。そこでは、ＡＧＣとＤＲＣのＡＳＡコントロールが聴覚イベント境界間の大きなゲイン変化を防止する。しかし、長期間でのゲイン変化でも、音響信号のタイプによっては好ましくない。音響信号が大きな音の区間から静かな区間へ進むとき、イベント境界の近くでの変化だけに限定されているＡＧＣまたはＤＲＣゲインは、静かな区間の間に処理する音響信号のレベルを不適切に不自然に大きくする。この状況は、散発的な会話が静かな背景音と交互に生ずる映画でよく生ずる。静かな背景音響信号もまた聴覚イベントを含むので、ＡＧＣゲインまたはＤＲＣゲインはこれらのイベント境界の近くで変化し、全体的な音響信号レベルが上昇する。
【００１１】
音響信号レベル、パワーまたはラウドネスの大きさにより単純に聴覚イベントの重要性に重み付けをすることは好ましくない。多くの状況において、信号の大きさと絶対的再生レベルとの関係は知られていない。理想的には、音響信号の絶対的レベルに独立して、知覚的に静かな音響信号を識別し、または、検出する大きさが実用的であろう。
【００１２】
ここで、「知覚的に静かな」とは、客観的な音のラウドネスの大きさ（シーフェルトら、および、シーフェルトで記載されるように）で静かなことではなく、むしろ、中身の期待ラウドネスに基づいて静かなことである。たとえば、ヒトの経験は、ささやきは静かな音であることを示す。動的処理システムがこれを静かであると測定し、その結果ＡＧＣゲインを公称の出力ラウドネスまたはレベルを達するように上昇させると、結果として得られるゲイン調整されたささやきは、経験でそうあるべきとするより大きくなるであろう。
【発明の概要】
【００１３】
ここでは、音響信号の聴覚イベントのラウドネスをコントロールする方法と装置を説明する。実施の形態でその方法は、スペクトルの歪みを用いて聴覚イベント（聴覚イベントはスペクトルとラウドネスを有する）を重み付けすることと、重みを用いて聴覚イベントのラウドネスをコントロールすることを含む。本発明の様々な実施の形態は次の通りである：重みはスペクトルの歪みの大きさに比例する；歪みの大きさは滑らかにした歪みの大きさである；重み付けは音響信号の振幅に鈍感である；重み付けはパワーに鈍感である；重み付けはラウドネスに鈍感である；信号の大きさと絶対的再生レベルとの関係は重み付けの時には分かっていない；重み付けは、スペクトルの歪みを用いて聴覚イベント境界の重要性の重み付けをすることを含む；本願特許請求の範囲に記載の重み付けを行わない方法と比較して、音響信号の知覚的に静かな区間の間のＡＧＣ処理レベルまたはＤＲＣ処理レベルの増大を低減する。
【００１４】
他の実施の形態では、本発明は上記の方法のいずれかを実行するコンピュータプログラムを含むコンピュータ可読メモリである。
【００１５】
さらに別の実施の形態では、本発明は、ＣＰＵ、上記のメモリの１つおよびＣＰＵとメモリとを通信連結するバスを含むコンピュータシステムである。
【００１６】
さらに別の実施の形態では、本発明は、音響信号のスペクトルの歪みを計算するスペクトルの歪み計算装置、計算されたスペクトルの歪みを用いて音響信号の聴覚イベントを識別し重み付けする聴覚イベント識別装置、音響信号の聴覚イベントのラウドネスをコントロールするパラメータを変更するパラメータ変更装置、および、音響信号の聴覚イベントのラウドネスをコントロールするコントローラを含む音響信号プロセッサである。
【００１７】
さらに別の実施の形態では、本発明は、音響信号の聴覚イベントのラウドネスをコントロールする方法であり、音響信号の連続する聴覚イベントのスペクトルの歪みの大きさを計算すること、その歪みの大きさに基づいて聴覚イベントの重みを生成すること、その重みからコントロール信号を導くこと、およびそのコントロール信号を用いて聴覚イベントのラウドネスをコントロールすることを含む。
【００１８】
本発明の様々な特徴とその好適な実施の形態は、以下の説明と添付の図面を参照することで、よりよく理解できるであろう。添付の図面では類似の要素には類似の参照番号を用いる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】図１は、聴覚情景を分析し動的ゲインパラメータをコントロールするクロケットとシーフェルトの２つの方法を実行する装置を図示する。
【図２】図２は、本発明の実施の形態による、聴覚イベントを識別し、聴覚イベントを変更する歪みを計算し、それ自身が動的処理パラメータを変更する音響プロセッサを図示する。
【図３】図３は、本発明の一実施の形態による、ダイナミックレンジコントローラ（ＤＲＣ）のデジタル実施におけるリリース時間をコントロールする聴覚イベントの使用を示す一連のグラフである。
【図４】図４は、本発明の実施の形態による透過フィルタとして適した線形フィルタの理想化した音響フィルタ特性応答を示す。
【図５】図５は、ＥＲＢスケールでクリティカル帯域に近似した、一連の理想化した音響フィルタ特性応答を示す。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
図１はクロケットとシーフェルトによる聴覚情景を分析し動的ゲインパラメータをコントロールする装置１を示す。その装置は、聴覚イベント識別装置１０と、オプションの聴覚イベント特性識別装置１１と、動的パラメータ変更装置１２とを含む。聴覚イベント識別装置１０は入力として音響を受け取り、動的パラメータ変更装置１２用の入力（および、存在するときには聴覚イベント特性識別装置１１用の入力）を生成する。動的パラメータ変更装置１２は、聴覚イベント識別装置１０（および、存在するときには聴覚イベント特性識別装置１１）の出力を受け取り、出力を生成する。
【００２１】
聴覚イベント識別装置１０は、スペクトルを分析し、その結果から、動的ゲインパラメータをコントロールするべき知覚可能な音響イベントの位置を識別する。代替として、聴覚イベント識別装置１０は、音響を知覚ラウドネス領域（それは、最初の方法よりさらに心理音響的に関連した情報を提供する）に変換し、知覚ラウドネス領域で動的ゲインパラメータをコントロールするべき聴覚イベントの位置を識別する。（この代替では、音響処理は絶対的音響再生レベルを知っている。）
【００２２】
動的パラメータ変更装置１２は、聴覚イベント識別装置１０（および、存在するときには聴覚イベント特性識別装置１１）の出力に基いて動的パラメータを変更する。
【００２３】
いずれの代替においても、デジタル音響信号ｘ［ｎ］は、ブロックに分割され、各ブロックｔに対して、Ｄ［ｔ］は現在のブロックと前のブロックとのスペクトルの差を表す。
【００２４】
１番目の代替について、Ｄ［ｔ］は、現在のブロックｔと前のブロックｔ−１の正規化した対数スペクトル係数（ｄＢで）間の差の大きさの、全スペクトル係数にわたる、合計である。この代替では、Ｄ［１］は、スペクトルの絶対的な差（ｄＢにおけるそれ自身）に比例する。２番目の代替について、Ｄ［ｔ］は、現在のブロックｔと前のブロックｔ−１の正規化特定ラウドネス係数間の差の大きさの、全特定ラウドネス係数にわたる、合計である。この代替では、Ｄ［ｔ］は、特定ラウドネス（ソーンにおける）の絶対的な差に比例する。
【００２５】
いずれの代替においても、Ｄ［ｔ］が閾値Ｄｍｉｎを超えると、イベントが生じたとみなされる。イベントは、ＤｍａｘとＤｍｉｎの差に対するＤ［ｔ］マイナスＤｍｉｎの比に基く、０と１の間の強さを有する。強さＡ［ｔ］は下式で計算される
【数１】
2010534030.tif 000003
【００２６】
最大と最小の限界は、各代替により、その異なった単位のために異なる。しかし、双方からの結果は、０から１の範囲のイベント強さとなる。他の代替でもイベント強さを計算するが、式（１）で表わされる代替は、多くの領域でそれ自身が動的処理をコントロールすることを含むことを示す。聴覚イベントに強さ（そのイベントに伴うスペクトル変化のアマウントに比例する）を与えることは、２値のイベント決定に比べて、動的処理のより大きなコントロールをできる。より強いイベントではより大きなゲインの変化が容認され、式（１）での信号はそのような可変のコントロールを可能にする。
【００２７】
信号Ａ［ｔ］は、インパルスがイベント境界の位置で生じるインパルス信号である。リリース時間をコントロールするために、イベント境界の検出後は０へ滑らかに減衰するように信号Ａ［ｔ］をさらに平滑化する。平滑化イベントコントロール信号
【数２】
2010534030.tif 000004
は、Ａ［ｔ］から次式により計算される。
【数３】
2010534030.tif 000005
ここで、αｅｖｅｎｔがイベントコントロール信号の減衰時間をコントロールする。
【００２８】
図３は、一実施の形態による本発明の作用と効果を図示する一連のグラフであり、図３のｂ）は、２５０ｍｓに設定されたスムーサの半減衰時間を有する、図３のａ）の対応する音響信号に対するイベントコントロール信号を表わす。音響信号は、静かな背景のキャンプファイヤ有響音が組み入れられた、３つのせりふのバーストを含む。イベントコントロール信号はせりふと背景音の両方で多くの聴覚イベントを示す。
【００２９】
図３では、ｃ）は、ＤＲＣゲイン信号を示し、イベントコントロール信号Ａ［ｔ］を用いてＤＲＣゲイン平滑化のためのリリース時定数を変化させる。クロケットとシーフェルトが述べるように、コントロール信号が１に等しいときには、リリース平滑化係数は影響を受けず、時定数の値により平滑化ゲインが変化する。コントロール信号が０に等しいときには、平滑化ゲインは変化することを阻止される。コントロール信号が０と１の間のときには、平滑化ゲインは変化できるが、コントロール信号に比例して減少した率である。
【００３０】
図３のｃ）では、ＤＲＣゲインは、背景中に検出した多くのイベントのために静かな背景音の間に上昇する。図３のｄ）の結果としてのＤＲＣ変更音響信号は、せりふのバーストの間に背景ノイズの可聴な好ましくない増大を有する。
【００３１】
静かな背景音の間のゲイン変化を減少するために、本発明の実施の形態では、音響信号スペクトルの非対称性の大きさを用いて、聴覚強さＡ［ｔ］を変更しまたは重み付けする。本発明の実施の形態は、音響信号の励磁のスペクトルの歪みを計算する。
【００３２】
歪みは、確率分布の非対称性の統計的大きさである。平均値に対して対称な分布は、ゼロの歪みを有する。平均値より大きなところに大半あるいは大部分が集まり、平均値よりも低くなる長い尾部を有する分布は、負の歪みを有する。平均値より小さなところに集まり、平均値よりも高くなる長い尾部を有する分布は、正の歪みを有する。代表的な音響信号の強度またはパワースペクトルは正の歪みを有する。すなわち、スペクトルのエネルギの大半はスペクトルの低い部分に集まり、スペクトルはスペクトルの大きな部分に向けた長い尾部を有する。
【００３３】
図２は、本発明の実施の形態による音響処理装置２を示す。音響処理装置２は、図１の動的パラメータ変更装置１２とオプションとしての聴覚イベント特性識別装置１１の他に、聴覚イベント識別装置２０と歪み計算装置２１を含む。歪み計算装置２１と聴覚イベント識別装置２０の双方で音響信号１３を受信し、歪み計算装置２１は聴覚イベント識別装置２０の入力を生成する。それ以外では聴覚イベント識別装置２０、聴覚イベント特性識別装置１１および動的パラメータ変更装置１２は図１の対応する装置のように接続される。
【００３４】
図２では、歪み計算装置２１は音響信号１３のスペクトル表現から歪みを計算し、聴覚イベント識別装置２０は同じスペクトル表現から聴覚情景分析を計算する。音響信号１３はMサンプルの５０％重複したブロックに分類され、以下のように離散フーリエ変換が計算される。
【数４】
2010534030.tif 000006
ここで、Ｍ＝２×Ｎサンプルで、ｘ［ｎ，ｔ］はサンプルのブロックを表す。
【００３５】
フーリエ変換のためのブロックサイズは、聴覚イベント信号を計算するのと同じであると仮定される。しかし、このことはそうではなくてもよい。異なったブロック比率が存在する場合、一つのブロック比率の信号が、他のブロック比率の信号と同じ時間スケールに補間されまたは比率変換される。
【００３６】
時間ブロックｔ間のクリティカル帯域ｂでの内耳の基底膜に沿ってのエネルギ分布を近似する励磁信号Ｅ［ｂ，ｔ］は以下で計算される。
【数５】
2010534030.tif 000007
ここで、Ｔ［ｋ］は外耳および中耳を通る音響の伝達をシミュレートするフィルタの周波数応答を表し、Ｃｂ［ｋ］は、クリティカル帯域ｂに対応する位置での基底膜の周波数応答を表す。
【００３７】
図４は、適切な透過フィルタＴ［ｋ］の周波数応答を示す。図５は、Ｃｂ［ｋ］に対応する、一連の適切なクリティカル帯域フィルタ応答を示し、４８ｋＨｚとＭ＝２０４８の変換サイズのサンプル比率に対し、ムーアおよびグラスベルグの等価矩形帯域幅（ＥＲＢ：Equivalent Rectangular Bandwidth）尺度に従って４０の帯域が均一に間隔を置いて配置されている。指数曲線関数が各フィルタ形状を示し、１ＥＲＢが帯域を分離する。
【００３８】
聴覚イベント境界が特定ラウドネススペクトルからクロケットとシーフェルトにより計算されると、励磁信号Ｅ［ｂ，ｔ］は特定ラウドネス計算の一部として既に存在する。
【００３９】
最後に、スペクトルの歪みが次式のように励磁信号Ｅ［ｂ，ｔ］から計算される。
【数６】
2010534030.tif 000008
ここで、μは次式の励磁の算術平均で、
【数７】
2010534030.tif 000009
σは励磁信号の分散である。
【数８】
2010534030.tif 000010
【００４０】
式（５）の歪み信号ＳＫ［ｔ］は、かなり変動し、イベントコントロール信号とそれに続く動的処理パラメータを変更するときに不自然な結果を避けるように平滑化が必要である。一実施の形態では、約６．５ｍｓの半減時間を有する減衰定数αＳＫを伴う単極スムーサを用いる。
【数９】
2010534030.tif 000011
【００４１】
歪みを最大ＳＫｍａｘと最小ＳＫｍｉｎに制限することは有用である。制限された歪みＳＫ”［ｔ］は次式で計算される。
【数１０】
2010534030.tif 000012
【００４２】
歪み信号ＳＫ”［ｔ］の低い値（０．０に近い値）は典型的には、特徴的に静かな信号に対応し、高い歪みの値（１．０に近い値）は典型的には、特徴的に大きな音の信号に対応する。図３では、ｅ）のグラフは、図３のａ）の音響信号に対応する歪み信号を示す。歪みは、大きな音のせりふバーストに対して高く、背景音に対して低い。
【００４３】
歪み信号ＳＫ”［ｔ］は、スペクトル差の大きさＤ［ｔ］に次式で重み付けする、図２の聴覚イベント識別装置２０に伝達される。
【数１１】
2010534030.tif 000013
【００４４】
歪み変更聴覚強さ信号ＡＳＫ［ｔ］は、（１）式のＡ［ｔ］と同じ方法で計算される。
【数１２】
2010534030.tif 000014
【００４５】
歪み変更聴覚強さ信号ＡＳＫ［ｔ］は、（２）式のＡ［ｔ］と同じ方法で平滑化される。
【数１３】
2010534030.tif 000015
【００４６】
図３ではｆ）は、図３のａ）の対応する音響信号用の歪み変更イベントコントロール信号
【数１４】
2010534030.tif 000016
を示す。背景音の間は聴覚イベントが現れるのはさらに少ないが、大きな音のせりふに対応するイベントはそのまま残る。
【００４７】
図３ではｇ）は、歪み変更イベントコントロールＤＲＣ信号を示す。背景音のさらに少ない聴覚イベントで、ＤＲＣゲインは比較的一定に留まり、大きな音のせりふ区間でのみ動く。図３のｈ）は、結果としてのＤＲＣ変更音響信号を示す。
【００４８】
ＤＲＣ変更音響信号は、背景音の間はレベルの好ましくない増大を全く含まない。
【００４９】
歪み信号ＳＫ”［ｔ］は、知覚できる大きな音の信号ではときどき低くなる。このような大きな音の信号に対しては、スペクトル差の大きさＤ［ｔ］は十分に大きく、（８）式の歪み信号ＳＫ”［ｔ］で重み付けされた後でさえ、重み付けされたスペクトル差の大きさＤＳＫ［ｔ］は典型的には聴覚イベント境界を示すのに十分なほどに大きい。イベントコントロール信号
【数１５】
2010534030.tif 000017
は、悪影響を受けない。
【図１】
2010534030.tif 000018
【図２】
2010534030.tif 000019
【図３】
2010534030.tif 000020
【図４】
2010534030.tif 000021
【図５】
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【手続補正書】
【提出日】平成21年5月13日(2009.5.13)
【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】
音響信号の信号処理をコントロールする方法であって：
前記音響信号を聴覚イベントに分割することであって、各聴覚イベントは分離して区別して知覚され、時間に関するスペクトル成分の変化を検出することにより分割され、前記分割することには前記音響信号の聴覚イベント境界の位置と強さを検出することを含む、分割することと；
前記音響信号のスペクトル歪みの動的変化の大きさを取得することであって、スペクトルの歪みは前記音響信号スペクトルの確率分布の非対称性の統計的な大きさである、動的変化の大きさを取得することと；
前記大きさに応じて聴覚イベント境界の強さを変更することであって、聴覚イベント境界の位置の近くでスペクトルのひずみが少なくなれば、聴覚イベント境界の強さをより減少させるようにする、聴覚イベント境界の強さを変更することと；
前記聴覚イベント境界の位置と歪み変更された強さに応じて、信号処理をコントロールする；
方法。
【請求項２】
前記音響信号を聴覚イベントに分割することは、前記音響信号のスペクトルを分析することを含む；
請求項１の方法。
【請求項３】
前記音響信号の前記スペクトル歪みの動的変化の大きさを取得することを含む；
請求項２の方法。
【請求項４】
前記歪みを計算することは、内耳の基底膜に沿ったエネルギ分布を近似する励磁信号を計算することを含む；
請求項３の方法。
【請求項５】
前記音響信号を聴覚イベントに分割することは、前記音響信号を知覚可能なラウドネス領域に変換することを含み、前記変換することは、内耳の基底膜に沿ったエネルギ分布を近似する励磁信号を計算することを含む；
請求項１の方法。
【請求項６】
前記音響信号の前記スペクトル歪みの動的変化の大きさを取得することは、前記励磁信号から歪みを計算することを含む；
請求項５の方法。
【請求項７】
前記スペクトル歪みの前記大きさは、平滑化された大きさである；
請求項１ないし６のいずれか１項の方法。
【請求項８】
請求項１ないし７のいずれか１項の方法を実行するためのコンピュータプログラムを含む；
コンピュータ可読メモリ。
【請求項９】
ＣＰＵと；
請求項８のメモリと；
前記ＣＰＵと前記メモリとを通信可能に接続するバスとを備える；
コンピュータシステム。
【請求項１０】
請求項１ないし７のいずれか１項の方法を実行するようになされた手段を備える；
装置。
【請求項１１】
コンピュータ可読媒体に記憶されたコンピュータプログラムであって、コンピュータ上で実行されると請求項１ないし７のいずれか１項の方法を実行する；
コンピュータプログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１９】
【図１】図１は、聴覚情景を分析し動的ゲインパラメータをコントロールするクロケットとシーフェルトの２つの方法を実行する装置を図示する。
【図２】図２は、本発明の実施の形態による、聴覚イベントを識別し、聴覚イベントを変更する歪みを計算し、同様に、動的処理パラメータを変更する音響プロセッサを図示する。
【図３】図３は、本発明の一実施の形態による、ダイナミックレンジコントローラ（ＤＲＣ）のデジタル実施における解除時間をコントロールする聴覚イベントの使用を示す一連のグラフである。
【図４】図４は、本発明の実施の形態による透過フィルタとして適した線形フィルタの理想化した音響フィルタ特性応答を示す。
【図５】図５は、ＥＲＢスケールでクリティカル帯域に近似した、一連の理想化した音響フィルタ特性応答を示す。
【国際調査報告】
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