環境ノイズを補償するようにオーディオソース信号を修正する方法であって、前記オーディオソース信号を受け取るステップと、前記オーディオソース信号のパワースペクトルを計算するステップと、信号成分及び残留ノイズ成分を有する外部オーディオ信号を受け取るステップと、前記外部オーディオ信号のパワースペクトルを計算するステップと、前記外部オーディオ信号の予想パワースペクトルを予測するステップと、前記予想パワースペクトルと前記外部パワースペクトルの差分に基づいて、残差パワースペクトルを導出するステップと、前記オーディオソース信号に、前記予想パワースペクトルと前記残差パワースペクトルを比較することによって求めた周波数依存利得を適用するステップと、を含むことを特徴とする方法。前記予測ステップが、前記オーディオソース信号と関連する外部オーディオ信号との間の予想されるオーディオ信号経路のモデルを含む、ことを特徴とする請求項1に記載の方法。前記モデルが、基準オーディオソースパワースペクトル及び関連する外部オーディオパワースペクトルの関数を有するシステム較正に基づいて初期化を行う、ことを特徴とする請求項2に記載の方法。前記モデルが、オーディオソース信号が存在しない時に測定した前記外部オーディオ信号の周囲パワースペクトルを含む、ことを特徴とする請求項2に記載の方法。前記モデルが、前記オーディオソース信号と前記関連する外部オーディオ信号との間の遅延時間の測定値を組み込む、ことを特徴とする請求項2に記載の方法。前記モデルが、前記オーディオソースの振幅スペクトル及び関連する外部オーディオ振幅スペクトルの関数に基づいて継続的に適合される、ことを特徴とする請求項2に記載の方法。前記パワースペクトルが、前記利得が正しく変調されるように平滑化される、ことを特徴とする請求項1に記載の方法。前記パワースペクトルが、漏れ積分器を使用して平滑化される、ことを特徴とする請求項7に記載の方法。複数のグリッド要素を有する一連の拡散重み上にマッピングされたスペクトルエネルギー帯域に、前記蝸牛興奮拡散関数をEcとし、前記グリッドのm番目の要素をEmとし、前記拡散重みをWとする、Ec=EmWとして表される蝸牛興奮拡散関数が適用される、ことを特徴とする請求項1に記載の方法。前記外部オーディオ信号が、マイクを通じて受け取られる、ことを特徴とする請求項1に記載の方法。環境ノイズを補償するようにオーディオソース信号を修正する方法であって、前記オーディオソース信号を受け取るステップと、前記オーディオソース信号を複数の周波数帯域に解析するステップと、前記オーディオソース信号の周波数帯域の振幅からパワースペクトルを計算するステップと、外部オーディオ信号の予想パワースペクトルを予測するステップと、記憶されたプロファイルに基づいて残差パワースペクトルを検索するステップと、前記オーディオソース信号の各周波数帯域に、前記予想パワースペクトルと前記残差パワースペクトルの比率によって求めた利得を適用するステップと、を含むことを特徴とする方法。環境ノイズを補償するようにオーディオソース信号を修正するための装置であって、前記オーディオソース信号を受け取り、該オーディオソース信号を複数の周波数帯域に解析し、前記オーディオソース信号の周波数帯域の振幅からパワースペクトルを計算するための第1の受信機プロセッサと、信号成分及び残留ノイズ成分を有する外部オーディオ信号を受け取り、前記外部オーディオ信号を複数の周波数帯域に解析し、前記外部オーディオ信号の周波数帯域の振幅から外部パワースペクトルを計算するための第2の受信機プロセッサと、前記外部オーディオ信号の予想パワースペクトルを予測し、前記予想パワースペクトルと前記外部パワースペクトルの差分に基づいて残差パワースペクトルを導出し、前記オーディオソース信号の各周波数帯域に、前記予想パワースペクトルと前記残差パワースペクトルの比率によって求められる利得を適用するための計算プロセッサと、を備えることを特徴とする装置。前記オーディオソース信号と関連する外部オーディオ信号との間の予想されるオーディオ信号経路のモデルが決定される、ことを特徴とする請求項12に記載の装置。前記モデルが、基準オーディオソースパワースペクトル及び関連する外部オーディオパワースペクトルの関数を有するシステム較正に基づいて初期化を行う、ことを特徴とする請求項13に記載の装置。前記モデルが、オーディオソース信号が存在しない時に測定した前記外部オーディオ信号の周囲パワースペクトルを含む、ことを特徴とする請求項13に記載の装置。前記モデルが、前記オーディオソース信号と前記関連する外部オーディオ信号との間の遅延時間の測定値を組み込む、ことを特徴とする請求項13に記載の装置。前記モデルが、前記オーディオソースの振幅スペクトル及び関連する外部オーディオ振幅スペクトルの関数に基づいて継続的に適合される、ことを特徴とする請求項13に記載の装置。添付図面に関連して以下に記載する詳細な説明は、現在のところ好ましい本発明の実施形態の説明として意図するものであり、本発明を構築又は利用できる唯一の形態を表すことを意図するものではない。この説明では、本発明を展開して動作させるための機能及びステップのシーケンスを、例示の実施形態との関連で記載する。しかしながら、異なる実施形態によって同じ又は同等の機能及びシーケンスを実現することもでき、これらの実施形態も本発明の思想及び範囲に含まれることが意図されていると理解されたい。第1の、及び第2のなどの関係語の使用については、このようなエンティティ間の実際のこのような関係又は順序を必ずしも必要とせずに又は暗示せずにエンティティ同士を区別するために使用しているにすぎないことをさらに理解されたい。図1を参照すると、基本的な環境ノイズ補償ENC環境が、中央処理装置CPU10を備えたコンピュータシステムを含む。キーボード、マウス、スタイラス、遠隔制御装置などの装置が、データ処理動作への入力を提供し、これらは、USBコネクタ又は赤外線などの無線送信機のような従来の入力ポートを介してコンピュータシステム10ユニットに接続される。このシステムユニットには、他の様々な入力及び出力装置を接続することもでき、別の無線相互接続様式を代わりに使用することもできる。図1に示すように、中央処理装置CPU10は、IBM社のPowerPc、インテル社のペンティアム登録商標x86プロセッサ、又はテレビ又はモバイルコンピュータ装置などの消費者向け電子機器に実装される従来のプロセッサなどの1又はそれ以上の従来タイプのプロセッサを表すことができる。CPUが実行するデータ処理動作の結果は、通常は専用のメモリチャネルを介してCPUに相互接続されたランダムアクセスメモリRAMに一時的に記憶される。システムユニットは、I/Oバスを介してやはりCPU10と通信するハードドライブなどの永久記憶装置を含むこともできる。テープドライブ、コンパクトディスクドライブなどの他の種類の記憶装置を接続することもできる。CPU10には、スピーカを通じて再生するためのオーディオデータを表す信号を送信するサウンドカードもバスを介して接続される。入力ポートに接続された外部周辺機器のために、USBコントローラがCPU10との間のデータ及び命令を変換する。CPU10には、マイク12などの追加装置を接続することもできる。CPU10は、ワシントン州レッドモンドのMicrosoft社から市販されているWINDOWS登録商標、カリフォルニア州クパチーノのApple社から市販されているMACOS、X-Windows登録商標ウィンドウシステムを使用する様々なバージョンのUNIX登録商標などのグラフィックユーザインターフェイスGUIを有するものを含むあらゆるオペレーティングシステムを利用することができる。一般に、オペレーティングシステム及びコンピュータプログラムは、ハードドライブを含む固定及び/又は取り外し可能データ記憶装置の1つ又はそれ以上などのコンピュータ可読媒体内に明白に具体化される。オペレーティングシステム及びコンピュータプログラムは、いずれも上述したデータ記憶装置からRAMにロードしてCPU10により実行することができる。コンピュータプログラムは、CPU10により読み出されて実行された時に、CPU10に本発明のステップ又は特徴を実行するためのステップを行わせる命令又はアルゴリズムを含むことができる。或いは、本発明を実施するために必要な必須ステップを、消費者向け電子装置内にハードウェア又はファームウェアとして実装することもできる。上述のCPU10は、本発明の態様を実現するのに適した1つの例示的な装置を表すものにすぎない。従って、CPU10は、多くの異なる構成及びアーキテクチャを有することができる。本発明の範囲から逸脱することなく、あらゆるこのような構成又はアーキテクチャを容易に代用することができる。図1に示すENC方法の基本的実施構造は、動的に変化する等化関数を導出してデジタルオーディオ出力ストリームに適用し、聴取範囲内に外部ノイズ源が導入された際に所望のサウンドトラック信号の知覚されるラウドネスが維持さらには増大されるようにする環境を示している。本発明は、動的等化を適用することによって背景ノイズを相殺する。所望の前景サウンドトラックに対する背景ノイズのマスキング効果の知覚を表す心理音響モデルを使用して、背景ノイズを正確に相殺する。マイク12は、リスナーに聞こえているものをサンプリングして、干渉ノイズから所望のサウンドトラックを分離する。信号成分及びノイズ成分を心理音響的見地から分析して、最初にマスクされていた周波数がアンマスクされるようにサウンドトラックを等化する。その後、リスナーは、ノイズを上回るサウンドトラックを聞くことができる。この処理を使用して、EQは、リスナーからの相互作用を一切伴わずに、及び必要時にのみ背景ノイズレベルに継続的に適合することができる。背景ノイズが弱まると、EQは、その元のレベルに適合し直し、ユーザが不必要に高いラウドネスレベルを経験することはない。図2に、オーディオ信号14をENCアルゴリズムによって処理するグラフィック表現を示す。オーディオ信号14が、環境ノイズ20によってマスクされている。この結果、一定の可聴範囲22がノイズ20内で失われて聞き取れない。ENCアルゴリズムを適用すると、オーディオ信号がアンマスク16されてはっきり聞こえるようになる。詳細には、所要の利得18を適用して、アンマスクされたオーディオ信号16が実現されるようにする。ここで図1及び図2を参照すると、サウンドトラック14、16は、ノイズが存在しない時にリスナーに聞こえているものに最も近付ける較正に基づいて背景ノイズ20から分離されている。再生中のリアルタイムのマイク信号24を予測されるマイク信号から減じ、この差分が追加の背景ノイズを表す。システムは、スピーカとマイクの間の信号経路26を測定することによって較正される。この測定プロセス中、マイク12は、聴取位置28に位置することが好ましい。そうでなければ、適用するEQ所要の利得18が、リスナー28の視点ではなくマイク12の視点に対して適合されるようになる。較正を誤ると、背景ノイズ20の補償が不十分になる。ラップトップ又は自動車のキャビンのようにリスナー28、スピーカ30及びマイク12の位置が予測できる場合、この較正を予め組み込むことができる。位置を予測し難い場合、システムを初めて使用する前に再生環境内で較正を行う必要があり得る。このシナリオの例は、家庭で映画のサウンドトラックを聴くユーザのためのものであってもよい。干渉ノイズ20は、あらゆる方向から生じる可能性があるので、マイク12は、全方向ピックアップパターンを有するべきである。サウンドトラック成分とノイズ成分が分離されると、ENCアルゴリズムは、リスナーの内耳すなわち蝸牛内で生じる興奮パターンをモデル化し、背景音が前景音のラウドネスを部分的にマスクし得る形をさらにモデル化する。所望の前景音のレベル18は、干渉ノイズを上回って聞こえるほど十分に高められる。図3は、ENCアルゴリズムによって実行するステップを示すフローチャートである。以下、この方法の各実行ステップについて詳述する。これらのステップには、フローチャート内の逐次位置に従い番号を付けて説明する。ここで図1及び図3を参照すると、ステップ100において、64バンドのオーバーサンプリングした多相分析フィルタバンク34、36を使用して、システム出力信号32及びマイク入力信号24を複合周波数領域表現に変換する。当業者であれば、時間領域信号を周波数領域に変換するためのあらゆる技術を使用することができ、上述したフィルタバンクは一例として示したものであって本発明の範囲を限定する意図はないことを理解するであろう。現在説明している実施構成では、システム出力信号32をステレオと仮定し、マイク入力24をモノラルと仮定する。しかしながら、本発明は、入力又は出力チャネルの数によって限定されるものではない。ステップ200において、システム出力信号の複合周波数帯域38の各々に、ENC方法42の以前の反復中に計算された64バンドの補償利得40の関数を乗じる。しかしながら、ENC方法の最初の反復では、各帯域の利得関数を1つと仮定する。ステップ300において、適用した64バンドの利得関数により生成された中間信号を、64バンドのオーバーサンプリングした多相合成フィルタバンク46の対に送信し、これらのフィルタバンク46が、これらの信号を時間領域に逆変換する。その後、この時間領域信号を、システム出力リミッタ及び/又はD/A変換器に渡す。ステップ400において、各帯域内の絶対振幅特性を2乗することにより、システム出力信号32及びマイク信号24のパワースペクトルを計算する。ステップ500において、漏れ積分関数を使用して、システム出力電力32及びマイク電力24の弾道特性を減衰させる。P’SPKOUTn=αPSPKOUTn1-αP’SPKOUTn-1方程式1aP’MICn=αPMICn1αP’MICn-1方程式1b式中、P’nは、平滑化した指数関数であり、Pnは、現フレームの計算した電力であり、Pn-1は、以前に減衰した計算した電力値であり、.は、漏れ積分関数のアタック及びディケイレートに関する定数である。式中、Tframeは、入力データの連続するフレーム間の時間間隔であり、TCは、所望の時定数である。この電力近似は、電力レベルが増加する傾向にあるか、それとも減少する傾向にあるかに応じて、各帯域内に異なるTC値を有することができる。ここで図3及び図4を参照すると、ステップ600において、マイクで受け取った所望のスピーカ由来の電力を不要な外部のノイズ由来の電力から分離する。この処理は、スピーカからマイクへの信号経路HSPKMICの事前初期化モデルを使用して、外部ノイズが存在しない時にマイク位置で受け取るはずの電力50を予測し、これを実際に受け取ったマイク電力から減じることによって行われる。このモデルが、聴取環境の正確な表現を含む場合、残りが外部背景ノイズの電力を表すはずである。P’SPK=P’SPKOUT|HSPKMIK|2方程式3P’NOISE=P’MIC-P’SPK方程式4式中、P’SPKは、聴取位置における近似スピーカ出力関連電力であり、P’NOISEは、聴取位置における近似ノイズ出力関連電力であり、P’SPKOUTは、スピーカ出力される予定の信号の近似パワースペクトルであり、P’MICは、近似総マイク信号電力である。なお、P’NOISEに周波数領域ノイズゲーティング関数を適用して、一定のしきい値を超える検出されたノイズ電力のみが分析対象として含まれるようにすることもできる。このことは、スピーカ利得の感度を背景ノイズレベルまで高めた時に重要となり得る以下のステップ900のGSLEを参照。ステップ700において、マイクが聴取位置から十分に離れている場合、導出した所望のスピーカ信号電力及び不要なノイズ電力の値を補償する必要があり得る。スピーカ位置に対するマイク位置とリスナー位置の相違を補償するために、導出したスピーカ電力の寄与に較正関数を適用することができる。P’SPKCAL=P’SPKCSPK方程式6式中、CSPKは、スピーカ電力較正関数であり、H’SPKMICは、単複のスピーカと実際のマイク位置の間の応答を表し、H’SPKLISTは、単複のスピーカと初期化時において最初に測定した聴取位置との間の応答を表す。或いは、初期化中にH’SPKLISTが正確に測定されている場合、最終的なマイク位置に関わらず、P’SPK=P’SPKOUT|H’SPKLIST|2を聴取位置における電力の有効な表現と仮定することができる。特定の予測可能なノイズ源が存在する場合、及びこのノイズ源に対するマイク位置とリスナー位置の相違を補償するために、導出したノイズ電力の寄与に較正関数を適用することができる。P’NOISE=P’NOISECNOISE方程式8式中、CNOISEは、ノイズ電力較正関数であり、H’NOISEMICは、ノイズ源の場所に位置するスピーカと実際のマイク位置の間の応答を表し、H’SPKLISTは、ノイズ源の場所に位置するスピーカと最初に測定した聴取位置の間の応答を表す。ほとんどの応用では、一般的状況における外部ノイズは、空間的に拡散するか、或いは方向を予測できないかのいずれかであるため、ノイズ電力較正関数は1つになる可能性が高い。ステップ800において、64×64の要素の一連の拡散重みWを使用して、測定したパワースペクトルに蝸牛興奮拡散関数48を適用する。分析下において臨界帯域内でピークに達し、主電力帯域の前後の臨界帯域毎に約25及び-10dBの勾配を有する三角拡散関数を使用して、各帯域の電力を再分配する。これにより、人間の耳のマスキング特性をより良く模倣するために、1つの帯域におけるノイズのラウドネスマスキングの影響がより高い及びより少ない程度に低い帯域の方向に広がるという効果が得られる。Xc=PmW方程式9式中、Xcは、蝸牛興奮関数を表し、Pmは、m番目のデータブロックの測定電力を表す。この実施構成では、一定の線形的に離間した周波数帯域が提供されるので、拡散重みは、臨界帯域領域から線形帯域領域に事前変形され、ルックアップテーブルを使用して関連する係数が適用される。ステップ900において、次式によって補償利得EQ曲線52が導出され、これが全てのパワースペクトル帯域において適用される。この利得は、最小及び最大範囲の境界線内に制限される。一般に、最小利得は1であり、最大利得は、平均再生入力レベルの関数である。GSLEは、外部ノイズに関わらず追加利得を適用しない0と、外部ノイズに対するスピーカ信号利得の最大感度を定義する何らかの最大値との間で変化できるラウドネス強化ユーザパラメータを表す。計算された利得関数は、帯域当たりの利得がアタック軌道上にあるか、それともディケイ軌道上にあるかに依存する時定数を有する平滑化関数を使用して更新される。Gcompn>G’compn-1の場合、G’compn=αaGcompn1-αaG’compn-1方程式11式中、Taは、アタックタイム定数である。Gcompn<G’compn-1の場合、G’compn=αdGcompn1-αdG’compn-1方程式13式中、Tdはディケイタイム定数である。相対的水準における高速利得は、相対的水準における高速減衰よりも大幅に顕著有害であるため、利得のアタックタイムは、ディケイタイムよりも低速であることが好ましい。最後に、減衰利得関数を、次の入力データブロックに適用するために保存する。ここで図1を参照すると、好ましい実施形態では、ENCアルゴリズム42が、再生システム及び記録経路の音響効果に関する基準測定値によって初期化される。これらの基準は、再生環境内で少なくとも1回測定される。この初期化プロセスは、システム設定時にリスニングルーム内で行うことができ、或いはリスニング環境、スピーカ及びマイクの配置、及び/又聴取位置が自動車のように既知の場合には、予め導入しておくこともできる。好ましい実施形態では、図5でさらに特定するように、ENCシステムの初期化が、周囲マイク信号電力を測定することによって開始する。この測定値は、典型的な電気マイク及び増幅器のノイズを表し、空調などの周囲の室内ノイズも含む。その後、出力チャネルをミュートにして、マイクを聴取位置に配置する。少なくとも1つの64バンドのオーバーサンプリングした多相分析フィルタバンクを使用して時間領域信号を周波数領域信号に変換し、結果の絶対振幅を2乗することにより、マイク信号の電力を測定する。当業者であれば、時間領域信号を周波数領域に変換するためのあらゆる技術を使用することができ、上述したフィルタバンクは一例として示したものであって本発明の範囲を限定する意図はないことを理解するであろう。その後、電力応答を平滑化する。漏れ積分器などを使用して電力応答を平滑化できることが企図される。その後、一定期間にわたってパワースペクトルを安定させて擬似ノイズを平均化する。結果として得られるパワースペクトルを値として記憶する。この周囲電力測定値を、全てのマイク電力測定値から減じる。代替の実施形態では、図6に示すようにスピーカからマイクへの伝送路をモデル化することにより、アルゴリズムを初期化することができる。擬似ノイズ源が存在しない場合、ガウスホワイトノイズテスト信号が生成される。ボックスミュラー法などの典型的な乱数法を使用できることが企図される。その後、聴取位置にマイクを配置し、全てのチャネルでテスト信号を出力する。マイク信号の電力は、64バンドのオーバーサンプリングした多相分析フィルタバンクを使用して時間領域信号を周波数領域信号に変換し、結果の絶対振幅を2乗することによって計算される。同様に、同じ技法を使用して好ましくはD/A変換よりも前にスピーカ出力信号の電力を計算する。漏れ積分器などを使用して電力応答を平滑化できることが企図される。その後、スピーカからマイクへの振幅伝達関数を計算し、これは次式によって得ることができる。式中、MicPowerは、上記で計算したノイズ電力に対応し、AmbientPowerは、上述した好ましい実施形態で測定した周囲ノイズ電力に対応し、OutputSignalPowerは、上述の計算した信号電力を表す。HSPKMICは、好ましくは漏れ積分関数を使用して一定期間にわたって平滑化される。また、HSPKMICは、後でENCアルゴリズムにおいて使用できるように記憶される。好ましい実施形態では、図7に示すように、精度を高めるようにマイクの配置を較正する。初期化手順は、主要聴取位置にマイクを配置して実行される。結果として得られるスピーカ-リスナー振幅伝達関数HSPKLISTを記憶する。その後、ENC方法を実行している間に留まるであろう場所にマイクを配置してENCの初期化を繰り返す。結果として得られたスピーカ-マイク振幅伝達関数HSPKMICを記憶する。その後、上記方程式5及び6に示すように、次のマイクの配置による補償関数を計算して、導出されたスピーカ由来の信号電力に適用する。上述したように、ENCアルゴリズムの性能は、スピーカからマイクへの経路モデルHSPKMICの精度に依存する。代替の実施形態では、図8に示すように、初期化手順を実行した後にリスニング環境を大幅に変更し、これにより容認できるスピーカからマイクへの経路モデルがもたらされるように新たな初期化を行うことを要求することができる。例えば、部屋から部屋へ移動するポータブルリスニングシステムのようにリスニング環境が頻繁に変化する場合、このモデルを環境に適用することが好ましい場合がある。これは、再生中に再生信号を使用して現在のスピーカからマイクへの振幅伝達関数を識別することにより実現することができる。式中、SPK_OUTは、現在のシステム出力データフレームすなわちスピーカ信号の複合周波数応答を表し、MIC_INは、記録されたマイク入力ストリームからの同等のデータフレームの複合周波数応答を表す。の表記は、複素共役演算を示す。振幅伝達関数のさらなる説明は、J.O.Smith著、オーディオ用途を含む離散フーリエ変換DFTの数学MathematicsoftheDiscreteFourierTransformDFTwithAudioApplications、第2版、W3K出版、2008年に記載されており、この文献は引用により組み入れられる。方程式16は、線形及び時不変システムにおいて有効である。時間平均化測定によってシステムを近似することができる。著しい背景ノイズが存在すると、現在のスピーカからマイクへの伝達関数HSPKMICCURRENTの妥当性が疑われることがある。従って、このような測定は、背景ノイズが存在しない場合に行うことができる。従って、適応的測定システムは、連続するフレームにわたって比較的一貫性がある場合にのみ、適用値HSPKMICAPPLIEDを更新する。初期化は、初期化値HSPKMICINITを使用してステップs10から開始する。この値は、記憶された最後の値であっても、又は工場で較正されたデフォルト応答であっても、又は上述したような較正ルーチンの結果であってもよい。ステップs20において入力ソース信号が存在する場合、システムは検証段階に進む。ステップs30において、システムは、各入力フレームに関して、HSPKMICCURRENTと呼ばれるHSPKMICの最新バージョンを計算する。ステップs40において、システムは、HSPKMICCURRENTと以前の測定値の間に急速な逸脱がないかどうかをチェックする。この逸脱がいくつかの時間ウィンドウにわたってわずかである場合、システムは、HSPKMICの一定値に収束しており、最新の計算値を現在値として使用する。HSPKMICAPPLIEDM=HSPKMICCURRENTMステップs50連続するHSPKMICCURRENT値が、以前に計算した値から逸脱する傾向にある場合、恐らくは環境又は外部ノイズ源の変化に起因してシステムがずれていると言い、HSPKMICAPPLIEDM=HSPKMICAPPLIEDM-1ステップs60連続するHSPKMICCURRENT値がもう一度収束するまで更新を凍結する。この結果、HSPKMICAPPLIEDの係数を、フィルタの更新によって生じることがあるオーディオアーチファクトを緩和できるほど十分に短い設定時間にわたってHSPKMICCURRENTへ向けて傾斜させることにより、HSPKMICAPPLIEDを更新することができる。HSPKMICAPPLIEDM=αHSPKMICCURRENTM1αHSPKMICAPPLIEDM-1ステップs70ソースオーディオ信号が検出されない場合には、値が非常に不安定な又は定義されない0による除算のシナリオを生じることがあるので、HSPKMICの値を計算すべきではない。スピーカからマイクへの経路遅延を使用せずに、信頼できるENC環境を実現することもできる。代わりに、アルゴリズムの入力信号を、十分に長い時定数で漏れ積分する。従って、入力の反応性を低下させることにより、予測されるマイクエネルギーが、実際のエネルギーそれ自体が反応性の低いにより厳密に対応する可能性が高くなる。これにより、システムは、時折聞こえる発話又は咳などの背景ノイズの短期変化に対する反応性が低くなるが、電気掃除機、車のエンジン音などのより長い擬似ノイズの例を識別する能力を保持する。しかしながら、入力/出力ENCシステムが、十分に長いi/oレイテンシを示す場合、予測されるマイク電力と外部ノイズに帰属できない実際のマイク電力との間に大きな差が生じることがある。この場合、利得が保証されていなければ、この利得を適用することができる。従って、相関関係に基づく分析などの方法を使用して、初期化時に又は適応的にリアルタイムでENC方法の入力間の時間遅延を測定し、これをマイク電力の予測に適用できることが企図される。この場合、方程式4を以下のように書くことができる。P’NOISE[N]=P’MIC[N]-P’SPK[N-D]式中、[n]は、現在のエネルギースペクトルに対応し、[N-D]は、N-D番目のエネルギースペクトルに対応し、Dは、遅延したデータフレームの整数である。映画を観る場合には、本発明の補償利得を対話にのみ適用することが好ましい場合がある。これには、ある種の対話抽出アルゴリズムを使用して、本発明の分析を対話中心のエネルギーと検出された環境ノイズとの間に限定することが必要となり得る。理論をマルチチャネル信号に適用することも企図される。この場合、ENC方法は、個々のスピーカからマイクへの経路を含み、スピーカチャネルの寄与の重ね合わせに基づいてマイク信号を予測する。マルチチャネルの実装では、導出された利得を中心の対話チャネルにのみ適用することが好ましい場合もある。しかしながら、導出された利得は、マルチチャネル信号のいずれのチャネルに適用してもよい。マイク入力を有していないシステムでは、飛行機、列車、空調室などの予測可能な背景ノイズ特性をそのまま保持し、事前に設定したノイズプロファイルを使用して、予測される知覚信号及び予測される知覚ノイズの両方をシミュレートすることができる。このような実施形態では、ENCアルゴリズムが、64バンドのノイズプロファイルを記憶し、そのエネルギーを、フィルタ処理したバージョンの出力信号電力と比較する。出力信号電力のフィルタ処理では、予測されるスピーカのSPL能力、空気伝播損失などに起因して、電力低減をエミュレートしようと試みる。再生システムの空間特性に対して外部ノイズの空間品質が分かっている場合には、ENC方法を強化することができる。これは、例えばマルチチャネルマイクを使用して実現することができる。ENC方法は、この方法をノイズキャンセル型ヘッドホンとともに使用して、マイク及びヘッドホンが環境に含まれるようにした場合に効果的になり得ることが企図される。ノイズキャンセラは、高周波数において制限されることがあり、ENC方法が、このギャップ埋めるのを支援できることが認識される。本明細書の事項は、本発明の実施形態の一例として、及び例示的な説明を目的として示したものであり、本発明の原理及び概念的側面の最も有用かつ容易に理解される説明であると思われるものを提供するために示したものである。この点に関し、本発明の基本的な理解に必要とされる以上に本発明の事項を詳細に示そうとはしておらず、図面とともに行った説明は、本発明のいくつかの形態をいかにして実際に具体化できるかを当業者に対して明らかにするものである。