(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
原信号に付加する所望の音響特性を、その音響特性を表すインパルスレスポンスの線形予測解析によって得られる線形予測係数をフィルタ係数とする線形合成フィルタによって形成し、前記線形合成フィルタを通して前記原信号に所望の音響特性を付加する立体音響処理装置であって、
前記音響特性を表すインパルスレスポンスのパワースペクトラムを複数の臨界帯域に分割し、前記各臨界帯域内の信号音を各臨界帯域内のパワースペクトラムの最大値で代表させ、当該代表させた最大値の間のパワースペクトラムを近似的に計算するように補間した結果から求めたインパルスレスポンスを基に前記線形予測解析を行って前記線形合成フィルタのフィルタ係数を求めることを特徴とする線形予測係数を用いた立体音響処理装置。
【請求項２】
前記補間には、１次の直線補間を行う請求項１記載の線形予測係数を用いた立体音響処理装置。
【請求項３】
前記補間には、高次のテイラー級数を用いた補間を行う請求項１記載の線形予測係数を用いた立体音響処理装置。
【請求項４】
前記音響特性を示すインパルスレスポンスとして原音場における伝達経路と再生音場の逆特性を持つ伝送経路を直列に結合した場合の音響特性を示すインパルスレスポンスを用い、そして前記結合したインパルスレスポンスを基に線形予測係数を求める前記線形合成フィルタとして原音場における音響特性を付加するフィルタと再音場における音響特性を除去するフィルタを１つに結合したフィルタを用いる請求項１記載の線形予測係数を用いた立体音響処理装置。
【請求項５】
さらに、前記線形予測係数を用いた線形合成フィルタのインパルスレスポンスと前記音響特性を示すインパルスレスポンスとの間の誤差を小さくする補整用フィルタを用いる請求項１記載の線形予測係数を用いた立体音響処理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は音響処理技術に関し、特にヘッドホン等を通した再生音場において聴取者に立体的な音響効果を提供する立体音響処理装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
一般に、音像を正確に再現し若しくは定位させるには、音源から聴取者までの原音場の音響特性と、スピーカ又はヘッドホン等の音響出力機器から聴取者までの再生音場の音響特性とを得ることが必要となる。実際の再生音場は、音源からの信号に前者の音響特性を付加し、且つその信号から後者の音響特性を除去することによって、スピーカ又はヘッドホンを用いた場合でも原音場の音像を聴取者に正確に再現することができる。
【０００３】
図１は、音源１０と聴取者１１からなる原音場の一例を示したものである。
図１において、音源１０から聴取者１１の左右の耳（l ，ｒ）に至る各音響空間経路は、それらに対応する伝達特性Ｓｌ，Ｓr で示される。
【０００４】
図２は、図１と同じ再生音場を聴取者１１に与えるための電気的な等価回路構成を示したものである。
図２において、図１の各音響空間経路の伝達特性Ｓｌ，Ｓr は対応する音響特性付加フィルタ（Ｓ→ｌ）１２，（Ｓ→r ）１３を用いて与えられる。なお、図２では聴取者１１の左右のヘッドホン１６，１７の音響特性を打ち消すために、さらに各ヘッドホンの逆特性ｈ-1１４，１５が付加されている。その結果、聴取者１１は本構成によって図１と同じ位置に同じ音像１０を得ることが可能となる。
【０００５】
図３は、図２で示した音響特性付加フィルタ１２，１３のフィルタ係数を求めるための一構成例を示したものである。
図３では、まず無響室で測定したインパルスレスポンスの自己相関係数処理１８が行われる。前記処理によって得られた自己相関係数にさらに線形予測解析処理１９を行って線形予測係数を求める。そして、ＩＩＲフィルタを使いそのフィルタ係数として前記線形予測係数を用いることで前記音響特性付加フィルタ１２，１３を構成する。この場合、それ以前のＦＩＲフィルタを使った場合と比較して大幅にフィルタタップ数を削減することができる。
【０００６】
図４は、複数の仮想音源間の出力補間によって音像を移動させる一例を示したものである。
図４の（ａ）には、３個の仮想音源（Ａ〜Ｃ）２０−１〜２０−３を聴取者１１の前方に配置した例が示されている。
また、図４の（ｂ）には前記複数の仮想音源２０−１〜２０−３間に音像を定位させるための回路構成例が示されている。
【０００７】
図４の（ｂ）では、各仮想音源２０−１〜２０−３の位置と対応し、前記各音源から聴取者１１の左右の耳に至るそれぞれの音響空間経路の伝達特性に応じて３種類の音響特性付加フィルタ対２１及び２２，２３及び２４，そして２５及び２６が与えられている。各音響特性付加フィルタは、音響空間経路の伝達特性を示すフィルタ係数と入力信号に対するフィルタ演算出力結果を保持するフィルタメモリとを有し、前記演算出力は次段の可変増幅器（ｇＡ〜ｇＣ）２７〜３２に入力される。それらの増幅された出力は聴取者１１の左右の耳に対応する加算器３３〜３６で加算され、図２で示した音響特性付加フィルタ１２，１３の各出力となる。以降は、図２の説明と同様である。
【０００８】
ここで、例えば前記可変増幅器（ｇＡ，ｇＢ）２７〜３０の各ゲインを変える出力補間によって、図４の（ａ）に示すように仮想音源（Ａ）２０−１と仮想音源（Ｂ）２０−２との間に音像を滑らかに移動させることができる。仮想音源（Ｂ）２０−２と仮想音源（Ｃ）２０−３との間も同様に処理できる。
なお、上述した各従来技術の詳細については本願と同一発明者及び出願人による特願平７−２３１７０５号を参照されたい。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、図３で示したように線形予測解析を行って元のインパルスレスポンスのサンプル数よりも少ない次数の合成フィルタ（ＩＩＲフィルタ）や予測フィルタ（ＦＩＲフィルタ）を用いて周波数特性を近似する場合に、特に元のインパルスレスポンスの周波数特性が急峻な山や谷の部分を有する複雑な場合には、その近似精度が低下するという問題があった。
【００１０】
また、その場合には前記合成フィルタのインパルスレスポンスの時間領域の波形と元のインパルスレスポンスの波形とが大きく異なり、そのため聴取者１１に対する両耳間時間差及びそのレベル差の制御が困難になるという問題があった。
【００１１】
さらにまた、図４の（Ｂ）に示すように仮想音源の出力補間によって音像定位処理を行う場合に、各仮想音源対応に備えられたフィルタ係数とフィルタメモリを用い、例え音像が仮想音源ＡとＢとの間にのみあるときでも仮想音源Ｃに関してそのフィルタ係数とフィルタメモリを用いた定位処理が行われていた。そのため、図２に示す再生音場をＤＳＰ（Digital Signal Processor) 等を用いて実現する場合に、前記音響特性付加フィルタの数が多いと演算処理手順やメモリ、レジスタ等の管理が複雑になるという問題があった。
【００１２】
そこで本発明の目的は、上記各問題点に鑑み、（１）自己相関係数を求めて線形予測解析を行う前に、聴覚上変化が無いように元のインパルスレスポンスの周波数特性を滑らかにし、さらに合成フィルタのインパルスレスポンスの時間領域での波形を補整して元のインパルスレスポンスの周波数特性に近づけること、（２）全体の音響特性を変化させること無くフィルタの数を減らすこと、そして（３）所望の音像定位を行うために必要な仮想音源の定位処理のみ行うこと、を実現する立体音響処理装置を提供することにある。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
本発明によれば、原信号に付加する所望の音響特性を、その音響特性を表すインパルスレスポンスの線形予測解析によって得られる線形予測係数をフィルタ係数とする線形合成フィルタによって形成し、前記線形合成フィルタを通して前記原信号に所望の音響特性を付加する立体音響処理装置であって、前記音響特性を表すインパルスレスポンスのパワースペクトラムを複数の臨界帯域に分割し、前記各臨界帯域内の信号音を代表させたパワースペクトラム信号の情報が無い帯域の振幅スペクトルを近似的に計算するように補間した結果から求めたインパルス信号を基に前記線形予測解析を行って前記線形合成フィルタのフィルタ係数を求めることを特徴とする線形予測係数を用いた立体音響処理装置が提供される。
【００１４】
前記各臨界帯域内の信号音を代表するペクトラム信号には、各臨界帯域内のパワースペクトラムの累積加算値、最大値又は平均値が用いられる。
また、前記各臨界帯域内の信号音を代表させたパワースペクトラム信号間の出力補間が行われ、前記出力補間信号から求めたインパルス信号を基に前記線形予測解析を行って前記線形合成フィルタのフィルタ係数が求められる。前記出力補間には、１次の直線補間や高次のテイラー級数を用いた補間が用いられる。
【００１５】
さらに、前記音響特性を示すインパルスレスポンスとして原音場における伝達経路と再生音場の逆特性を持つ伝送経路を直列に結合した場合の音響特性を示すインパルスレスポンスを用い、そして前記結合したインパルスレスポンスを基に線形予測係数を求める前記線形合成フィルタとして原音場における音響特性を付加するフィルタと再音場における音響特性を除去するフィルタを１つに結合したフィルタが用いられる。また、前記線形予測係数を用いた線形合成フィルタのインパルスレスポンスと前記音響特性を示すインパルスレスポンスとの間の誤差を小さくする補整用フィルタが用いられる。
【００１６】
また本発明によれば、複数の仮想音源からのレベル制御によって音像を定位させる立体音響処理装置であって、その間に音像が定位する隣接した２つの前記仮想音源に対して与えられ、前記仮想音源から聴取者までの各音響空間経路の音響特性を示すインパルスレスポンスを付加する音響特性付加フィルタを有し、
前記音響特性付加フィルタは、前記隣接した２つの仮想音源のフィルタ演算パラメータを記憶し、音像が前記２つの仮想音源の内の１つを含む新たな隣接区間へ移動する際には前記１つの仮想音源に対応する音響特性フィルタの演算パラメータを変えることなく、もう一方の音響特性フィルタの演算パラメータを前記新たな隣接区間に存する仮想音源のものに更新する立体音響処理装置が提供される。
【００１７】
上記本発明によれば、音響特性を示すインパルスレスポンスを周波数領域において臨界帯域幅を考慮して変更する。そして、その結果から自己相関係数を求める。前記臨界帯域幅を考慮して変更する場合に人間の聴覚は位相のずれには鈍感なため、フェーズスペクトラムについては考慮しなくてもよい。臨界帯域幅を考慮して、聴覚上変化が無いように元のインパルレスポンスを滑らかにすることにより、少ない次数の線形予測係数を用いて周波数特性を近似する場合の近似精度を高くすることができる。
【００１８】
また、合成フィルタのインパルスレスポンスの時間領域での波形を補整することにより、両耳間時間差とレベル差の制御が容易になる。これによって、全体の音響特性を変化させることなく、フィルタの数を減らすことができ、ＤＳＰ等を用いた実現が容易となり、さらに所望の音像定位を行うために必要な仮想音源の定位処理のみ行うことで必要な処理量とメモリ量を小さくすることができる。
【００１９】
【発明の実施の形態】
図５は、本発明により音響特性を付加する線形予測係数を求めるための原理構成を示したものである。なお、以降の各図面を用いた説明において、従来例と同じものには同一の符号が付されており、それらについては改めて説明しない。
図５の（ａ）は、本発明の最も基本的な処理ブロック構成を示したものである。インパルスレスポンスは先ず本発明による臨界帯域幅を考慮した前処理を行うための臨界帯域幅前処理部１１０に入力される。なお、本例における自己相関係数計算部１８及び線形予測解析部１９は図３の従来例と同じものである。
【００２０】
ところで、「臨界帯域幅」とは、“フレッチャー(Fletcher)”の定義によれば中心周波数が連続的に変化する帯域フィルタで、（１）信号音に一番近い中心周波数を持つ帯域フィルタが信号音の周波数分析を行い、（２）信号音のマスキングに影響を及ぼす雑音成分はこの帯域フィルタ内の周波数成分に限られるような帯域フィルタのバンド幅をいう。
【００２１】
前記帯域フィルタは「聴覚フィルタ」とも呼ばれ、そのフィルタの中心周波数とバンド幅との間には、中心周波数が低い場合には臨界帯域幅は狭く、反対に中心周波数が高い場合には広くなることが種々の測定から確認されている。例えば、中心周波数が５００Ｈｚ以下では臨界帯域幅はほぼ一定の１００Ｈｚとなる。
【００２２】
そして、中心周波数f と臨界帯域の関係を数式で表したのがバーク(Bark)尺度である。バーク尺度は下記の式で与えられる。
Bark=13arctan（0.76f)+3.5arctan((f/7.5)2)
ここで、バーク尺度１．０は上記臨界帯域幅に相当し、従って上記臨界帯域幅の定義とも合まってバーク尺度１．０で分割された帯域信号は聴覚的に識別し得る信号音を表すことになる。
【００２３】
図５に戻って、図５の（ｂ）及び（ｃ）は、図５の（ａ）の臨界帯域幅前処理部１１０の内部ブロック構成例を示したものである。ここでは、図６〜図１０に示す臨界帯域処理の実施例を参照しながら説明する。
図５の（ｂ）及び（ｃ）において、インパルスレスポンス信号はＦＦＴ(First Fourier Transform) 処理部１１１で高速フーリエ変換によって時間領域信号から周波数領域信号に変換される。図６には、無響室で測定され、聴取者に対し左前方４５度の音源から左耳までの音響空間経路のインパルスレスポンスのパワースペクトラムの一例が示されている。
【００２４】
前記周波数領域信号は、次段の臨界帯域処理部１１２，１１４において上述したバーク尺度１．０の複数の帯域に分割され、図５の（ｂ）の場合には各臨界帯域内のパワースペクトラムの累積加算値が、また図５の（ｃ）の場合には各臨界帯域内のパワースペクトラムの最大値又は平均値がその帯域信号を代表する信号音として求められる。図７は、図６のパワースペクトラムを臨界帯域幅で分割し、図５の（ｃ）で示した各帯域におけるパワースペクトラムの最大値を求めた例を示したものである。
【００２５】
また、臨界帯域処理部１１２，１１４では、さらに前記各臨界帯域毎に求めたパワースペクトラムの累積加算値、最大値又は平均値の間を相互に滑らかに結ぶ出力補間処理が行われる。前記補間には、一次の直線補間や高次のテイラー級数による補間等が行われる。図８は、図７のパワースペクトルを出力補間することによって滑らかにしたパワースペクトラムの一例を示している。
【００２６】
最後に、前記滑らかにしたパワースペクトラムを逆ＦＦＴ部１１３で逆フーリエ変換することにより周波数領域の信号を時間領域の信号に復元する。ここで、フェーズスペクトルは、元のインパルスレスポンスのフェーズスペクトルをそのまま使用している。前記復元されたインパルスレスポンス信号のこれ以降の処理については、図３で説明した従来例と同様である。
【００２７】
このように、本発明によれば臨界帯域幅を用いて聴覚上の変化が生じないように信号音の特徴部分を抽出し、それを滑らかに補間処理した後に近似としての元のインパルレスポンスを復元する。これにより、本発明のように特に少ない次数の線形予測係数を用いて周波数特性を近似する場合に、複雑な元のインパルレスポンスから直接周波数特性を近似する従来例と比較してその近似精度を大幅に向上させることができる。
【００２８】
図９は、図５の（ａ）の処理によって得られた線形予測係数（ａｎ，..．，ａ２, ａ１）を用いた合成フィルタ（ＩＩＲ）１２１の一回路構成例を示したものでありる。図１０は、図９の線形予測係数を用いた１０次の合成フィルタを使って近似処理後のインパルスレスポンスから求めたパワースペクトラムの一例を示したものである。これから、パワースペクトラムの山の部分の近似精度が向上しているのが分かる。
【００２９】
図１１は、図９に示す線形予測係数を用いた合成フィルタ１２１の特性を補整する処理構成例を示したものである。
図１１では、音響特性付加フィルタ１２０として前記線形予測係数を用いた合成フィルタ１２１に加えて、補整用フィルタ１２２が直列に接続される。図１２及び図１３には補整用フィルタ１２２の一例がそれぞれ示されており、図１２では周波数領域における谷の特性部分を近似するための予測フィルタ（ＦＩＲ）の例が、また図１３では時間領域における両耳間遅延時間差やレベル差を補整するための遅延・増幅回路の例が示されている。
【００３０】
図１１に示すように、実際の音響特性を表すインパルスレスポンス信号を誤差計算部１３０の一方の入力に与え、前記音響特性付加フィルタ１２０にはインパルス信号を入力する。前記インパルス信号の入力によって音響特性付加フィルタ１２０の出力には時間領域の音響特性付加フィルタ特性信号が出力される。それを前記誤差計算部１３０の他方の入力に与え、前記実際の音響特性を表すインパルスレスポンス信号と比較する。そして、前記比較による誤差分を小さくするよう補整用フィルタ１２２を調整する。
【００３１】
一例として、図１２に示すｎ次のＦＩＲフィルタ１２２を用いて、合成フィルタ１２１のインパルスレスポンスの時間領域における波形の補整を行う場合について説明する。ここで、フィルタ係数ｃ０，ｃ１，．．．，ｃｐは次のようにして求められる。合成フィルタのインパルスレスポンスをｘ、元のインパルスレスポンスをｙとすると次式が成立する。ここで、ｑ≧ｐとする。
【００３２】
【数１】
0004306815.tif 000002
【００３３】
上式の左辺の要素ｘ（０），．．．，ｘ（ｑ）の行列をＸ、要素ｃ０，．．．，ｃｐのベクトルをＣとし、右辺のベクトルをＹとすると次式により、フィルタ係数ｃ０，ｃ１，．．．，ｃｐが求まる。
Ｘｃ＝Ｙ
ＸT Ｘｃ＝ＸT Ｙ
ｃ＝（ＸT Ｘ）-1ＸT Ｙ
また、最急降下法により求める方法もある。
【００３４】
図１４は、前記補整用フィルタ１２２を使って線形予測係数を用いた合成フィルタ１２１の周波数特性を変更した一例を示している。図１４の点線波形は補整前の合成フィルタ１２１の周波数特性の一例を示しており、図１４の実線波形は図１２の予測フィルタ１２２を使ってそれを補整した一例を示している。この補整によって前記周波数特性の谷の部分の特性が明瞭になったのが分かる。
【００３５】
図１５は、上述した本発明の１応用例を示したものである。
図２で説明したように、従来は音響特性付加フィルタ１２，１３とヘッドホン特性の逆特性フィルタ１４，１５とをそれぞれ別々に求め、それらを直列接続する構成としていた。この場合、例えば前段のフィルタ１２（又は１３）で１２８タップ及び後段のフィルタ１４（又は１５）で１２８タップをそれぞれ使用すると仮定した場合に、それらを直列接続して信号の収束を保証するためにはその約２倍の２５５タップが必要であった。
【００３６】
それに対し、図１５では最初から音響特性付加フィルタとヘッドホンの逆特性フィルタとを結合した１つのフィルタ１４１又は１４２を用いる。本発明によれば、図５の（ａ）に示すように音響特性の線形予測解析を行う前に臨界帯域幅を考慮した前処理１１０が行われる。その処理過程で上述したように聴覚上の変化が生じない範囲で信号音の特徴部分の抽出と補間処理が行われる。その結果、より少ない次数の線形予測係数を用いて周波数特性が近似され、従来のように前段と後段を直列接続する場合と比べて大幅なフィルタ回路の簡略化が可能となる。
【００３７】
図１６は、ヘッドホンのパワースペクトラムの逆特性（ｈ-1）の一例を示したものである。また、図１７は、実際の音響特性とヘッドホンの逆特性の結合フィルタ（Ｓ→ｌ・ｈ-1）のパワースペクトラムの一例を示したものである。図１８は、図１７のパワースペクトラムを臨界帯域幅で分割して各帯域における最大値で代表させた結果を示したものである。そして、図１９は、図１８のパワースペクトラムの代表値に補間処理を行った場合の例を示している。図１７と図１９のパワースペクトラムを比較すると、後者の方がより少ない次数の線形予測係数を用いてより正確に近似できることが分かる。
【００３８】
図２０は、本発明により複数の仮想音源間の出力補間で音像定位を行う処理の原理構成を示したものである。
図２０の（ａ）では、２個所の仮想音源（Ａ，Ｂ）２０−１及び２０−２から聴取者１１の左右の耳に至るまでの各音響空間経路の伝達特性を付加するために、４個の音響特性演算用メモリ１５１〜１５４が設けられている。そして、前記仮想音源（Ａ）２０−１と仮想音源（Ｂ）２０−２との間に音像を定位させ若しくはスムーズに移動させるために次段の増幅器２７〜３０の各ゲインが調整される。
【００３９】
次に、図２０の（ｂ）に示すように、前記音像を続く次の仮想音源（Ｂ，Ｃ）２０−２及び２０−３の間に定位若しくは移動させる場合に、前記４個の音響特性演算用メモリ１５１〜１５４の内、仮想音源（Ａ）２０−１用に割り当てられていた２個の音響特性演算用メモリ１５１及び１５２が仮想音源（Ｃ）２０−３のために割り当てられる。この場合、仮想音源（Ｂ）２０−２の音響特性演算用メモリ１５３及び１５４は変更されることなくそのまま使用される。そして、図２０の（ａ）と同様に前記仮想音源（Ｂ）２０−２と仮想音源（Ｃ）２０−３との間に音像を定位させ若しくはスムーズに移動させるために次段の増幅器２７〜３０の各ゲインが調整される。
【００４０】
すなわち、上記構成によれば（１）音響特性演算用メモリは２個の仮想音源に対応するだけでよく、また次段の増幅器やその出力加算回路も同様である。（２）音像の移動によって発音区域外となった仮想音源（上記の例ではＡ）の音響特性演算用メモリは、新たに発音区域内に置かれる仮想音源（上記の例ではＣ）用の音響特性演算用メモリとして使用される。そして（３）前記いずれの発音区域にも属する仮想音源（上記の例ではＢ）はそのまま音響特性演算用メモリの使用を継続する。
【００４１】
これより、（１）から音像の移動に必要なメモリ量等のハードウェアが最小限に抑えられ、その結果演算制御も簡易で高速なものとなる。。また、（２）及び（３）から発音区域の切り換わりの際には（３）の仮想音源（Ｂ）のみが発音し、他の仮想音源（Ａ，Ｃ）の増幅器ゲインはゼロである。従って、上記発音区間の切り換わりによるクリック音は発生しない。
【００４２】
図２１及び図２２は、図２０のより具体的な実施例を示したものである。
いずれも新たに音像の位置情報が与えられ、それからフィルタ係数やメモリの選択設定を行うメモリ制御部１５５と、増幅器２７〜３０の各音像位置に対するゲイン計算を行うゲイン制御部１５６とを有している。図２１は図２０の（ａ）に対応し、そして図２２は図２０の（ｂ）にそれぞれ対応している。
【００４３】
【発明の効果】
以上述べたように、本発明の立体音響処理装置によれば、臨界帯域幅を考慮し、それによって聴覚上変化が無いように元のインパルレスポンスを滑らかにすることで、少ない次数の線形予測係数を用いて周波数特性を近似する場合の近似精度を高くすることができる。その際、合成フィルタのインパルスレスポンスの時間領域での波形を補整することにより、両耳間時間差とレベル差等の制御も容易にすることができる。
【００４４】
さらに、本発明により所望の音像定位を行う際に必要な仮想音源の定位処理のみを行うことで、必要な処理量とメモリ量を必要最小限にすると共に仮想音源切り換わり時のクリック音の発生を防止することができる。
このように、本発明によれば全体の音響特性を変化させることなく、フィルタの数を減らし、その結果ＤＳＰ等を用いた立体音像の制御実現を容易に実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】従来の音像定位技術の説明図（１）である。
【図２】従来の音像定位技術の説明図（２）である。
【図３】従来の音像定位技術の説明図（３）である。
【図４】従来の音像定位技術の説明図（４）である。
【図５】本発明により音響特性を付加するための線形予測係数を求めるための基本原理図である。
【図６】音響空間経路のインパルスレスポンスのパワースペクトラムの一例を示した図である。
【図７】図６に示すパワースペクトラムを臨界帯域幅で分割してそのパワースペクトラムの最大値で代表させた例を示す図である。
【図８】図７に示すパワースペクトラムの出力補間によって滑らかなパワースペクラムを得る一例を示した図である。
【図９】線形予測係数を用いた合成フィルタの一構成例を示した図である。
【図１０】本発明による線形予測係数を用いた１０次の合成フィルタのパワースペクトラムの一例を示した図である。
【図１１】本発明による線形予測係数を用いた合成フィルタの補整処理の一構成例を示した図である。
【図１２】予測フィルタの一例を示した図である。
【図１３】遅延・増幅回路の一例を示した図である。
【図１４】補整フィルタにより周波数特性の補整を行った一例を示した図である。
【図１５】本発明によって音響特性付加フィルタとヘッドホンの逆特性を結合した例を示した図である。
【図１６】ヘッドホンのパワースペクトラムの逆特性の一例を示した図である。
【図１７】音響特性付加フィルタとヘッドホンの逆特性の結合フィルタによるパワースペクトラムの一例を示した図である。
【図１８】図１７に示すパワースペクトラムを臨界帯域幅で分割してその最大値で代表させた一例を示した図である。
【図１９】図１８のパワースペクトラムを補間した一例を示す図である。
【図２０】本発明による仮想音響空間の音像定位のための基本構成を示した図である。
【図２１】図２０の（ａ）の具体例を示した図である。
【図２２】図２０の（ｂ）の具体例を示した図である。
【符号の説明】
１８…自己相関係数計算部
１９…線形予測解析部
１１０…臨界帯域幅前処理部
１１１…高速フーリエ変換処理部
１１２…臨界帯域内累積加算部
１１３…逆高速フーリエ変換処理部
１１４…臨界帯域内最大／平均処理部
１２２…補整用フィルタ部
１４１，１４２…結合フィルタ
【図１】
0004306815.tif 000003
【図２】
0004306815.tif 000004
【図３】
0004306815.tif 000005
【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】
0004306815.tif 000011
【図１０】
0004306815.tif 000012
【図１１】
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【図１２】
0004306815.tif 000014
【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
0004306815.tif 000017
【図１６】
0004306815.tif 000018
【図１７】
0004306815.tif 000019
【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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