(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ディジタルフィルタで構成されたイコライザにおいて、
対数スケールで離散的に周波数特性データを設定する特性データ設定部、
該対数スケールでの各周波数特性データをＮ点サンプルホールドするサンプルホールド部、
該サンプルホールドした対数スケールの周波数特性データ列を時系列データとみなして出力する手段、
該時系列データを入力されるディジタルの低域通過フィルタ、
該低域通過フィルタから出力する対数スケールの周波数特性データ列より等周波数間隔でデータを抽出してリニアスケールの周波数特性データ列を発生するリニアスケールの周波数特性データ作成部、
該リニアスケールの周波数特性データに逆ＦＦＴ処理を施し、前記イコライザを構成するディジタルフィルタのフィルタ係数を出力する逆ＦＦＴ処理部、
を備えたことを特徴とするイコライザ。
【請求項２】
前記周波数特性データ作成部は、前記低域通過フィルタから出力する対数スケールの周波数特性データ列より等周波数間隔でデータを抽出し、該抽出した等周波数間隔のデータ列と、該データ列を高周波数帯域側に折り返してなるデータ列とでリニアスケールの周波数特性データ列を発生する、
ことを特徴とする請求項１記載のイコライザ。
【請求項３】
前記イコライザは更に、前記対数スケールの最低周波数及び最高周波数の周波数データが有効な最低帯域、最高帯域にそれぞれ隣接して周波数特性データが０(dB)の第１、第２の帯域を設け、更に、該第１の帯域に隣接して前記最低帯域と同一の周波数特性データを有する第３の帯域を設けると共に、該第２の帯域に隣接して前記最高帯域と同一の周波数特性データを有する第４の帯域を設け、前記第１〜第４の帯域においてそれぞれの周波数特性データをＮ点サンプルホールドする手段、
を備え、前記出力手段はこれら第１〜第４帯域のサンプルホールドデータをそれぞれ前記時系列データの前後に追加して前記低域通過フィルタに入力する、
ことを特徴とする請求項１記載のイコライザ。
【請求項４】
前記リニアスケールの周波数特性データ作成部は、前記最高帯域よりＮ個の等周波数間隔のデータを抽出し、それ以下の最低帯域までの全周波数帯域よりＮ個の等周波数間隔のデータを抽出して２Ｎ個の等周波数間隔のデータ列を作成し、該２Ｎ個の等周波数間隔のデータ列と、該データ列を高周波数帯域側に折り返してなる２Ｎ個のデータ列とで４Ｎ個のリニアスケールの周波数特性データ列を発生して前記逆ＦＦＴ処理部に入力する、
ことを特徴とする請求項３記載のイコライザ。
【請求項５】
前記逆ＦＦＴ処理部から出力する４Ｎ個の逆ＦＦＴ処理結果を前記イコライザを構成するタップ数４Ｎ個のディジタルフィルタのフィルタ係数とする、
ことを特徴とする請求項４記載のイコライザ。
【請求項６】
前記イコライザを構成するタップ数４Ｎ個のディジタルフィルタはＦＩＲディジタルフィルタである、
ことを特徴とする請求項５記載のイコライザ。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明はディジタルフィルタで構成されたイコライザに係わり、特に、対数スケールで離散的に設定された周波数特性データよりフィルタ係数を決定して設定するイコライザに関する。
【０００２】
【従来の技術】
オーディオ装置におけるイコライザはオーディオ信号の周波数特性を補正してユーザが希望する音質の音を出力するように制御する。図７はイコライザを備えたオーディオ装置の構成図であり、１はＣＤプレーヤ、ミニディスクプレーヤ、ＡＭ／ＦＭチューナ等のオーディオソース、２はオーディオソースから出力するオーディオ信号の周波数特性を補正するイコライザ、３はアンプ、４はスピーカ、５はイコライジング特性を設定するイコライジング特性設定部、６はイコライザから出力するオーディオ信号の各周波数帯域のスペクトルを演算して出力するスペクトルアナライザ、７は操作部、８は受信バンド／受信周波数表示、スペアナ表示その他の表示を行う表示部、９はオーディオ装置全体を制御するオーディオコントロール部である。
【０００３】
イコライザ２は、イコライジング特性設定部５で設定したイコライジング特性に基づいてオーディオ信号の周波数特性を補正して出力する。イコライジング特性は、周波数軸上の１オクターブ毎あるいは１／３オクターブ毎に離散的に設定されるゲイン特性であり、例えば、125Hz, 250Hz, 500Hz, 1kHz, 2kHZ, 4kH, 8kH,16kHにおけるゲインにより設定される。すなわち、イコライジング特性は対数スケールで設定される。
【０００４】
ところで、最近、イコライザ２をディジタルフィルタ、例えばＦＩＲフィルタで構成することが行われている。図８はｎタップ構成のＦＩＲフィルタの構成図であり、ＤＬ1〜ＤＬn-1は入力信号を１サンプリング時間遅延する遅延部、ＭＰ0〜ＭＰn-1は各遅延部出力とフィルタ係数Ｃ0〜Ｃn-1を乗算する乗算回路、ＡＤＤは各乗算回路出力を加算して出力する加算部である。係数Ｃ0〜Ｃn-1を適当に定めることにより入力オーディオ信号に周波数補正を施すことができる。
かかるＦＩＲフィルタ構成のイコライザでは設定された対数スケールのイコライジング特性よりフィルタ係数を決定する必要がある。一般に、フィルタ係数は等周波数間隔の離散的なイコライジング特性データから逆ＦＦＴ処理(inverse  fast Fourier transform)により演算される。しかし、前述のようにイコライジング特性はリニアスケールで設定されず、対数スケールで離散的に設定される。以上より、フィルタ係数を演算するためには、対数スケールで与えられる離散的なイコライジング特性データをリニアスケールの等周波数間隔の離散的なイコライジング特性データに変換する必要がある。
【０００５】
従来、対数スケールで与えられた離散的なイコライジング特性データより、補間演算によりリニアスケールにおける等周波数間隔の離散的なイコライジング特性データを求めており、補間方式としてスプライン補間を採用している。図９は補間方式による従来のフィルタ係数決定処理の説明図であり、図７と同一部分には同一符号を付している。
イコライジング特性設定部５は対数スケールでイコライジング特性を設定する。例えば、125Hz, 250Hz, 500Hz, 1kHz, 2kHZ, 4kH, 8kH,16kHにおけるゲイン  (dB)を設定することによりに対数スケールのイコライジング特性を設定する。
【０００６】
オーディオコントロール部９のスプライン補間部９ａは、対数スケールの離散的なイコライジング特性データ間をスプライン補間して図１０に示すリニアスケールのイコライジング特性データ列を発生する。ただし、スプライン補間部９ａは、周波数0Hz及び可聴限界周波数22.05kHのゲインを0(dB)としてスプライン補間している。又、図中の＊で示すゲインがそれぞれ周波数    125Hz, 250Hz, 500Hz, 1kHz, 2kHZ, 4kH, 8kH,16kHにおいて設定されているものとする。
【０００７】
ついで、スプライン補間部９ａは、このリニアスケールのイコライジング特性データ列より所定周波数間隔、例えば250Hz間隔のn/2(例えばｎ/2=128)個のデータを抽出する。しかる後、抽出した等周波数間隔の128個のデータと、この128個のデータを高周波数帯域側に折り返してなる128個のデータとを合成してトータルｎ(=256)個の等周波数間隔のデータ(図１１参照）を発生し、並列に逆ＦＦＴ演算部９ｂに入力する。高周波数帯域側に折り返して合成する理由は、以下の通りである。すなわち、サンプリング時間Δｔのｎ個の離散ディジタル信号をＦＦＴ処理すると振幅スペクトルは周波数ｎ・Δｆ／２（但し、Δｆ＝１／ｎ・Δｔ）を中心に折り返したものとなる（スペクトルの対称性）。このため、振幅スペクトルに逆ＦＦＴ演算を施して離散ディジタル信号を得るためには周波数
ｎ・Δｆ／２で振幅スペクトルを折り返す必要がある。
【０００８】
逆ＦＦＴ演算部９ｂはｎ(=256)個の等周波数間隔のデータに逆ＦＦＴ処理を施してｎ個の所定サンプリング時間間隔のデータを出力する。逆ＦＦＴ演算部から出力するこのｎ(=256)個のデータがイコライザ２を構成するＦＩＲフィルタ（図８）のｎ個のタップの係数ｃ0〜ｃn-1となる。
図１２はスプライン補間結果を図１０とした場合において、周波数250Hz間隔で128個の周波数データを抽出して高周波数帯域側に折り返してなる256個のデータを逆ＦＦＴ演算部９ｂに入力して得られるＦＩＲフィルタのタップの係数    ｃ0〜ｃn-1（ｎ＝２５６）の例である。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
上記スプライン補間方式によれば、滑らかにリニアスケールの等周波数間隔のイコライジング特性データ列を発生できる反面、三次元連立方程式を解く必要があり、行列演算を必要とするなど煩雑なアルゴリズムとなり計算量が多くなる。このため、所要のフィルタ係数が得られるまでに時間を要すると共に、高速の演算装置が必要となり装置が高価になる問題がある。
以上から本発明の目的は簡単な処理により対数スケールのデータ列をリニアスケールの等間隔のデータ列に変換できるようにすることである。
本発明の別の目的は、スプライン補間と同程度の滑らかさで精度良好に対数スケールのイコライジング特性データ列をリニアスケールの等周波数間隔のデータ列に変換できるようにすることである。
本発明の別の目的は、対数スケールのイコライジング特性データ列より、簡単な処理でイコライザを構成するＦＩＲフィルタのフィルタ係数を決定できるようにすることである。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
本発明はディジタルフィルタで構成されたイコライザであり、(1) 対数スケールで離散的に周波数特性データを設定する特性データ設定部、(2) 該対数スケールでの各周波数特性データをＮ点サンプルホールドするサンプルホールド部、(3) 該サンプルホールドした対数スケールの周波数特性データ列を時系列データとみなして出力する手段、(4) 該時系列データを入力されるディジタルの低域通過フィルタ、(5) 該低域通過フィルタから出力する対数スケールの周波数特性データ列より等周波数間隔でデータを抽出してリニアスケールの周波数特性データ列を発生するリニアスケールの周波数特性データ作成部、(6) 該リニアスケールの周波数特性データに逆ＦＦＴ処理を施し、イコライザを構成するディジタルフィルタのフィルタ係数を出力する逆ＦＦＴ処理部、を備えている。このイコライザによれば、簡単な処理により、対数スケールのイコライジング特性データ列をリニアスケールの等周波数間隔のイコライジング特性データ列に変換することができ、しかも、設定されたイコライジング特性に従ってオーディオ信号の補正が可能なフィルタ係数を決定することができる。
【００１４】
また、イコライザに、(7) 対数スケールの最低周波数及び最高周波数の周波数データが有効な最低帯域、最高帯域にそれぞれ隣接して周波数特性データが０(dB)の第１、第２の帯域を設け、更に、該第１の帯域に隣接して前記最低帯域と同一の周波数特性データを有する第３の帯域を、該第２の帯域に隣接して前記最高帯域と同一の周波数特性データを有する第４の帯域を設け、前記第１〜第４の帯域においてそれぞれの周波数特性データをＮ点サンプルホールドする手段を追加し、前記出力手段よりこれら第１〜第４帯域のサンプルホールドデータを前記時系列データの前後に追加して前記低域通過フィルタに入力するように構成する。このようにすれば、スプライン補間と同程度の滑らかさ及び精度で対数スケールのイコライジング特性データ列をリニアスケールの等周波数間隔のイコライジング特性データ列に変換することができ、設定されたイコライジング特性に従ってオーディオ信号を正確に補正できる。
【００１５】
【発明の実施の形態】
（ａ）フィルタ係数決定装置
図１は本発明のフィルタ係数決定装置の構成図であり、５１は周波数特性設定部、５２はＦＩＲ構成のイコライザ、５３はフィルタ係数決定装置である。フィルタ係数決定装置５３は例えばオーディオシステムを構成するオーディオコントローラ（図示せず）内に設けられる。
周波数特性設定部５１は対数スケールでイコライジング特性を設定する。例えば、125Hz, 250Hz, 500Hz, 1kHz, 2kHZ, 4kH, 8kH,16kHにおけるゲイン(dB)を設定することによりに対数スケールのイコライジング特性を設定する。
【００１６】
フィルタ係数決定装置５３のＮ点サンプルホールド部６１は、各周波数（125Hz, 250Hz, 500Hz, 1kHz, 2kHz, 4kHz, 8kHz,16kHz）に設定した周波数特性データをそれぞれ図２（Ａ）に示すように必要な補間データ点数（Ｎ個）分だけサンプルホールドする。すなわち、対数スケールの周波数ｆbiと次の周波数ｆbi+1の間に、周波数ｆbiに設定したゲイン(dB)をＮ個等間隔で挿入して保持する。Ｎは例えば２7（＝６4)である。又、Ｎ点サンプルホールド部６１は、図２（Ｂ），（Ｃ）に示すように、最低周波数125Hzに設定したゲインが有効な最低帯域Ｂmin(125〜250Hz)及び最高周波数16kHzに設定したゲインが有効な最高帯域Ｂmax(16〜 32kHz)にそれぞれ隣接する第１帯域Ｂ１(0〜125Hz)、第２帯域Ｂ２(32〜64kHz)にゲイン0(dB)の周波数特性データをＮ個それぞれ挿入して保持する。
【００１７】
対称特性追加部６２は、第１帯域Ｂ１(0〜125Hz)に隣接する第３帯域Ｂ３(-125Hz〜0Hz)を設定し、該第３帯域に最低帯域(125〜250Hz)と同一のＮ個の周波数特性データ（ゲイン）をコピーする。同様に、対称特性追加部６２は、第２帯域Ｂ２(32〜64kHz)に隣接する第４帯域Ｂ４(64〜128Khz)を設定し、該第４帯域に最高帯域(16〜32kHz)と同一のＮ個の周波数特性データ（ゲイン）をコピーする。Ｎ点サンプルホールド部６１及び対称特性追加部６２において、第１〜第４帯域Ｂ１〜Ｂ４を追加して、各帯域にＮ個のデータを挿入する理由は後述する。
データ出力部６３は各帯域におけるＮ個の周波数データ（ゲイン）を低い帯域より並べ、時系列データとして順番に所定時間間隔で次段の低域通過のディジタルフィルタ（ＦＩＲフィルタ）６４に出力する。
【００１８】
ディジタルフィルタ６４は入力する時系列データにローパスのフィルタリング処理を施して出力する。すなわち、ディジタルフィルタ６４は、カットオフ周波数が２π／２Ｎ(rad)程度、タップ数が（Ｎ＋１）程度のＦＩＲ直線位相型ローパスフィルタで構成されており、そのフィルタ係数を設定され、入力データ列にローパスのフィルタリング処理を施し、処理結果を出力する。フィルタ係数は汎用の信号処理シミュレーションソフトを用いて予め計算して設定することができる。ローパスフィルタリング処理により、サンプルホールドした周波数特性データは滑らかに補間される。図３はディジタルフィルタ６４から出力する対数スケールの周波数特性データ列をリニアスケールのゲイン−周波数軸上にマッピングして接続した場合のイコライジング曲線である。図３では比較のために、従来例と同一のイコライジング特性が対数スケールで設定された場合を示している。この図３と図１０のイコライジング特性を比較すれば本発明により従来のスプライン補間する場合と同等のリニアスケールでのイコライジング特性が得られる。
【００１９】
周波数特性データ作成部６５は、ディジタルフィルタ６４から出力する対数スケールの周波数特性データ列より等周波数間隔でデータを抽出してリニアスケールの周波数特性データ列を作成する。例えば、Ｎ＝２7（＝６４）とすれば、周波数特性データ作成部６５は、最高帯域(16〜32kHZ)より250Hz間隔で６４個の周波数データをサンプリングし、次の帯域（8〜16kHz)より250Hz間隔で３２個の周波数データをサンプリングし、以下同様に各帯域より周波数データをサンプリングし、250Hz間隔の総計１２８個の周波数特性データ列を作成する。
ついで、周波数特性データ作成部６５は、250Hz間隔の１２８個のデータ列と、該データ列を高周波数帯域側に折り返してなるデータ列とで２５６個のデータよりなる等周波数間隔の周波数特性データ列を発生し、並列に逆ＦＦＴ演算部６６に入力する。
【００２０】
逆ＦＦＴ演算部６６は２５６個の等周波数間隔のデータに逆ＦＦＴ処理を施して２５６個の所定サンプリング時間間隔のデータを出力する。この２５６個のデータがイコライザ２を構成するＦＩＲフィルタ（図８参照）の２５６個のタップの係数ｃ0〜ｃ255となる。図４は本発明の逆ＦＦＴ演算部６６から出力されるＦＩＲフィルタのタップの係数ｃ0〜ｃn-1（ｎ＝２５６）の例である。図４と図１２のタップ係数を比較すれば本発明により従来のスプライン補間の場合と同等のタップ係数を得ることができる。
【００２１】
（ｂ）第１〜第４帯域Ｂ１〜Ｂ４の追加の理由
サンプルホールド部６１と対称特性追加部６２で第１〜第４帯域Ｂ１〜Ｂ４を追加する理由は、逆ＦＦＴの演算結果（フィルタ係数）を実数値にし、かつ、時間上で離散的な値にするためである。離散信号のフーリエ変換は次式
Ｘ(ω)＝Σnｘ(nT)exp(-jωnT)  (n=-∞〜+∞)
により定義される。T=1秒と正規化すれば
Ｘ(ω)＝Σnｘ(n)exp(-jωn)  (n=-∞〜+∞)
となる。上式よりフーリエ変換は周期２πの周期関数になっている。すなわち、
0004132693.tif 000002
が成立し、フーリエ変換は周期２πの周期関数である。
【００２２】
時間連続な任意の信号ｘ(t)のフーリエ変換は一般に周期関数でない。しかし、一定周期で離散化することによって、そのフーリエ変換Ｘ（ω）は周期関数になる。連続時間波形から、飛び飛びの値を取ってくるにもかかわらず、周波数スペクトルが周期的になって増加するということで、不思議な感じもするが以下のように考えることができる。すなわち、図５（Ａ）に示すように、離散時間波形は確かに飛び飛びの値だけを取ってきているが、逆の見方をすると連続時間波形の多数の部分の値を０に押えこんでいる。この間を押え込むために追加する信号成分が図５（Ｂ）に示す周波数スペクトルの繰り返しの部分である。以上から、時間波形を離散化することで、角周波数−πからπの周波数スペクトルの繰り返しが発生する。
以上より、逆ＦＦＴ演算結果を離散的な値（離散的な時間波形）にするためには、周波数スペクトルが周期性を有することである。
【００２３】
次に、逆ＦＦＴ演算により得られる時間波形が実数値となるために必要な周波数スペクトルの条件について説明する。時間信号ｘ(n)を、まずは複素数と仮定し、その実数部をｘr(n)、虚数部をxi(n)として、
ｘ(n)=ｘr(n)+jｘi(n)
とする(jは虚数単位)。これをフーリエ変換すると、
0004132693.tif 000003
となり周波数スペクトルＸ(ω)の実数部をＸr(ω)、虚数部をＸi(ω)とすると、
Ｘr(ω)＝Σn（ｘr(n)cos(ωｎ)+ｘi(n)sin(ωｎ)）
Ｘi(ω)＝Σn（ｘi(n)cos(ωｎ)-ｘr(n)sin(ωｎ)）
となる。ここで、時間信号ｘ(n)は実数部のみ、つまりｘi(n)=0とすると
Ｘr(ω)＝Σnｘr(n)cos(ωｎ)
Ｘi(ω)＝Σn（-ｘr(n)sin(ωｎ)）
なる。
【００２４】
周波数スペクトルＸ(ω)の実数部Ｘr(ω)は角周波数ωについて偶関数cosの重ね合わせであるから、図６（Ａ）に示すように角周波数ω=0[red]を中心に線対称になる。また、周波数スペクトルＸ(ω)の虚数部Ｘi(ω)は、角周波数ωについて、奇関数sinの重ね合わせであるから、図６（Ｂ）に示すように角周波数ω=0[rad]を中心に点対称になる。
以上より、逆ＦＦＴにより得られる時間波形ｘ(n)が実数値となるためには、 (1) 周波数スペクトルＸ(ω)の実数部Ｘr(ω)が、角周波数ω=0[rad]を中心に線対称となり、(2) 周波数スペクトルＸ(ω)の虚数部Ｘi(ω)が、角周波数ω=0[rad]を中心に線対称となる必要がある。
【００２５】
実際には、周波数特性設定部５１で設定した周波数スペクトルには虚数部Ｘi(ω)が含まれないから、時間波形ｘ(n)が実数値となるためには、
「周波数スペクトルＸ(ω)の実数部Ｘr(ω)が、角周波数ω=0[rad]を中心に線対称となる」
ことである。以上まとめると、逆ＦＦＴ演算により得られるフィルタ係数が実数値でかつ時間上で離散値であるためには、
「角周波数-π〜0[rad]の周波数特性が0〜π[rad]の周波数特性と線対称となり、かつ、-π〜π[rad]の周波数特性が繰り返される必要がある」・・・条件Ａ
ということである。
【００２６】
そこで、本発明のＮ点サンプルホールド部６１は、第１帯域(0Hz〜125Hz)Ｂ１にゲイン0のＮ個のサンプルデータを挿入し、対称特性追加部６２は第１帯域  Ｂ１(0〜125Hz)に隣接する第３帯域Ｂ３(-125Hz〜0Hz)に最低帯域(125〜250Hz)と同一のＮ個の周波数特性データ（ゲイン）をコピーし、同様に、第２帯域(32〜64kHz)Ｂ２にゲイン0のＮ個のサンプルデータを挿入し、対称特性追加部６２は第２帯域Ｂ２に隣接する第４帯域Ｂ４(64〜128kHz)に最高帯域(16〜32kHz)と同一のＮ個の周波数特性データ（ゲイン）をコピ−し、上記条件Ａを満たすことをあらかじめ想定しているわけである。この対称部分を追加することにより、周波数特性はリニアスケールで精度良く平滑化される。
以上、本発明を実施例により説明したが、本発明は請求の範囲に記載した本発明の主旨に従い種々の変形が可能であり、本発明はこれらを排除するものではない。
【００２７】
【発明の効果】
以上本発明によれば、簡単な処理により、スプライン補間と同程度の滑らかさ及び精度で対数スケールのデータ列をリニアスケールの等間隔のデータ列に変換することができる。
また、本発明によれば、簡単な処理により、対数スケールのイコライジング特性データ列をリニアスケールの等周波数間隔のイコライジング特性データ列に変換することができ、しかも、設定されたイコライジング特性に従ってオーディオ信号の補正が可能なフィルタ係数を決定することができる。
また、本発明によれば、スプライン補間と同程度の滑らかさ及び精度で対数スケールのイコライジング特性データ列をリニアスケールの等周波数間隔のイコライジング特性データ列に変換することができ、しかも、設定されたイコライジング特性に従ってオーディオ信号の補正が可能なフィルタ係数を正しく決定することができる。
また、本発明によれば、設定されたイコライジング特性に従って正確にオーディオ信号を補正することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明のフィルタ係数決定装置の構成図である。
【図２】Ｎサンプルホールド部の動作説明図である。
【図３】本発明のリニアスケールのイコライジング特性図である。
【図４】本発明のＦＩＲ係数の一例である。
【図５】離散フーリエ変換の周期性説明図である。
【図６】周波数スペクトルの対称性説明図である。
【図７】オーディオ装置の構成図である。
【図８】イコライザを構成するＦＩＲフィルタの構成図である。
【図９】従来のフィルタ係数決定処理の説明図である。
【図１０】スプライン補間によるリニアスケールのイコライジング特性図である。
【図１１】逆ＦＦＴ処理部に入力する周波数特性データ説明図である。
【図１２】スプライン補間法によるＦＩＲ係数の一例である。
【符号の説明】
５１・・周波数特性設定部
５２・・ＦＩＲフィルタ構成のイコライザ
５３・・フィルタ係数決定装置
６１・・Ｎ点サンプルホールド部
６２・・対称特性追加部
６３・・データ出力部
６４・・ディジタルの低域通過フィルタ（例えばＦＩＲフィルタ）
６５・・周波数特性データ作成部
６６・・逆ＦＦＴ演算部
【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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