"複数のマイクロホンから入力される各入力信号を用いてノイズの抑圧ゲインを算出する第1算出部と、音響エコーの抑圧ゲインと前記ノイズの抑圧ゲインとを用いて統合ゲインを求める統合部と、複数の入力信号のうちの一の入力信号に対し、前記統合ゲインを適用する適用部と、前記統合ゲインが適用された信号と、再生装置に出力される出力信号と、前記一の入力信号とを用いて、前記音響エコーの抑圧ゲインを算出する第2算出部と、を備える音処理装置。照度センサの出力値、又は前記各入力信号の音量に基づいて、前記複数の入力信号の中から前記一の入力信号を選択する選択部をさらに備える請求項1記載の音処理装置。前記統合部は、前記音響エコーの抑圧ゲインと、前記ノイズの抑圧ゲインのうち、小さい方を前記統合ゲインにする請求項1又は2記載の音処理装置。前記統合部は、前記音響エコーの抑圧ゲインと、前記ノイズの抑圧ゲインのうち、大きい方を前記統合ゲインにする請求項1又は2記載の音処理装置。前記統合部は、前記音響エコーの抑圧ゲインと前記ノイズの抑圧ゲインとの平均値を前記統合ゲインにする請求項1又は2記載の音処理装置。前記統合部は、前記音響エコーの抑圧ゲインと前記ノイズの抑圧ゲインとの加重平均値を前記統合ゲインにする請求項1又は2記載の音処理装置。複数のマイクロホンから入力される各入力信号を用いてノイズの抑圧ゲインを算出し、音響エコーの抑圧ゲインと前記ノイズの抑圧ゲインとを用いて統合ゲインを求め、複数の入力信号のうちの一の入力信号に対し、前記統合ゲインを適用し、前記統合ゲインが適用された信号と、再生装置に出力される出力信号と、前記一の入力信号とを用いて、前記音響エコーの抑圧ゲインを算出する処理をコンピュータが実行する音処理方法。複数のマイクロホンから入力される各入力信号を用いてノイズの抑圧ゲインを算出し、音響エコーの抑圧ゲインと前記ノイズの抑圧ゲインとを用いて統合ゲインを求め、複数の入力信号のうちの一の入力信号に対し、前記統合ゲインを適用し、前記統合ゲインが適用された信号と、再生装置に出力される出力信号と、前記一の入力信号とを用いて、前記音響エコーの抑圧ゲインを算出する処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。しかしながら、従来技術では、音声成分、エコー成分、雑音成分の共分散を求めたり、フィルタ係数を計算する際の条件が増えたりして計算量が増加し、処理量が多くなってしまうという問題点があった。また、エコーキャンセラを行って、騒音を抑圧する場合でも、マイクの数だけエコーキャンセラを行わなければならないため、計算量が多い。そこで、開示の技術は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、計算量を抑えつつ、良好な音を提供することができる音処理装置、音処理方法及びプログラムを提供することを目的とする。開示の一態様の音処理装置は、複数のマイクロホンから入力される各入力信号を用いてノイズの抑圧ゲインを算出する第1算出部と、音響エコーの抑圧ゲインと前記ノイズの抑圧ゲインとを用いて統合ゲインを求める統合部と、複数の入力信号のうちの一の入力信号に対し、前記統合ゲインを適用する適用部と、前記統合ゲインが適用された信号と、再生装置に出力される出力信号と、前記一の入力信号とを用いて、前記音響エコーの抑圧ゲインを算出する第2算出部と、を備える。開示の技術によれば、計算量を抑えつつ、良好な音を提供することができる。以下、図面に基づいて各実施例を説明する。[実施例1]<構成>まず、実施例1における音処理装置1の構成について説明する。図1は、実施例1における音処理装置1の構成の一例を示すブロック図である。図1に示すように、音処理装置1は、ノイズ抑圧ゲイン算出部104、音響エコー抑圧ゲイン算出部105、ゲイン統合部106、ゲイン適用部107を有する。音処理装置1は、再生装置101、第1マイクロホン102、第2マイクロホン103に接続される。なお、音処理装置1は、再生装置101、第1マイクロホン102、第2マイクロホン103を含めて構成してもよい。また、図1に示す例では、マイクロホンは2つあるが、3つ以上あってもよい。再生装置101は、スピーカやレシーバなどであり、出力信号を再生する。再生装置101により再生された音は、音響エコーとなって、第1マイクロホン102及び第2マイクロホン103に入力されてしまう。再生される音は、音声や楽音などである。第1マイクロホン102及び第2マイクロホン103は、入力信号を入力し、それぞれの入力信号をノイズ抑圧ゲイン算出部104に出力する。入力信号には、音響エコーが含まれる場合がある。ここで、第1マイクロホン102に入力される入力信号を第1入力信号と呼び、第2マイクロホン103に入力される入力信号を第2入力信号と呼ぶ。ノイズ抑圧ゲイン算出部104は、第1マイクロホン102から第1入力信号を取得し、第2マイクロホン103から第2入力信号を取得する。ノイズ抑圧ゲイン算出部104は、取得した第1入力信号及び第2入力信号に対して時間周波数変換を行い、ノイズ成分を推定する。ノイズ成分を推定する技術は、公知の技術を用いればよい。ノイズは、騒音や雑音とも呼ばれる。例えば、非特許文献1には、複数のマクロホロンにそれぞれ接続されたフィルタを用いて、フィルタ通過後の出力が0となる条件式により、雑音成分を求めることが記載されている。また、複数のマイクロホンの入力信号のスペクトルから騒音成分を推定する他の技術、例えば特開2011-139378号公報などの技術を用いてもよい。ノイズ抑圧ゲイン算出部104は、推定したノイズ成分のスペクトルと、第1入力信号のスペクトルとに基づき、周波数毎のノイズの抑圧ゲインを算出する。ここで、実施例1では、例えば、第1入力信号を基準にして、ノイズの抑圧ゲインなどを算出する。例えば、ノイズの抑圧ゲインは、第1入力信号のスペクトルと、推定したノイズ成分のスペクトルとの差分で算出される。ノイズの抑圧ゲインは、この差分に所定値を乗算して算出されてもよい。音響エコー抑圧ゲイン算出部105は、再生装置101に出力される出力信号と、後述するゲイン適用部107から出力された信号と、第1マイクロホン102からの第1入力信号とを取得する。音響エコー抑圧ゲイン算出部105は、出力信号と第1入力信号とに時間周波数変換を行い、ゲイン適用部107から出力された信号を用いて音響エコーを推定する。音響エコーを推定する技術は、公知の技術を用いればよい。例えば、音響エコー抑圧ゲイン算出部105は、一般的な適用フィルタと減算器とを含む公知の構成を用いて、音響エコー成分のスペクトルを算出し、周波数毎の音響エコーの抑圧ゲインを算出する。ゲイン統合部106は、ノイズ抑圧ゲイン算出部104から周波数毎のノイズの抑圧ゲインと、音響エコー抑圧ゲイン算出部105から周波数毎の音響エコーの抑圧ゲインを取得する。ゲイン統合部106は、予め決められた方法にしたがって、2つのゲインから1つのゲインを求める。以下、この1つのゲインを統合ゲインと呼ぶ。ゲイン統合部106は、統合ゲインをゲイン適用部107に出力する。予め定められた方法は、例えば以下の4つが考えられる。方法1ゲイン統合部106は、各フレーム、周波数毎に、ノイズの抑圧ゲインと、音響エコーの抑圧ゲインとのうち、式1を用いて小さい方を選択する。ゲイン統合部106は、選択したゲインを統合ゲインとする。方法1によれば、振幅スペクトルに乗算する1以下の係数を示すゲインが小さい方を選択するので、抑圧が大きくなり、音響エコーとノイズの抑圧効果が高い。方法2ゲイン統合部106は、各フレーム、周波数毎に、ノイズの抑圧ゲインと、音響エコーの抑圧ゲインとのうち、式2を用いて大きい方を選択する。ゲイン統合部106は、選択したゲインを統合ゲインとする。方法2によれば、振幅スペクトルに乗算する1以下の係数を示すゲインが大きい方を選択するので、抑圧が小さくなり、音声の歪が小さい。方法3ゲイン統合部106は、各フレーム、周波数毎に、ノイズの抑圧ゲインと、音響エコーの抑圧ゲインとを用いて、式3により平均値を算出する。ゲイン統合部106は、算出した平均値を統合ゲインとする。方法3によれば、平均値を統合ゲインとするので、音響エコーとノイズとの抑圧効果と、音声の歪のバランスをとることができる。方法4ゲイン統合部106は、各フレーム、周波数毎に、ノイズの抑圧ゲインと、音響エコーの抑圧ゲインとを用いて、式4により加重平均値を算出する。ゲイン統合部106は、算出した加重平均値を統合ゲインとする。方法4によれば、加重平均値を統合ゲインとするため、音響エコーとノイズとの抑圧効果と、音声の歪のバランスをとり、そのバランスを調整することができる。ゲイン統合部106は、前述した方法1~4のいずれかを用いて統合ゲインを求める。また、ゲイン統合部106は、方法1~4を選択可能にしておき、選択された方法を用いて統合ゲインを求めるようにしてもよい。ゲイン適用部107は、ゲイン統合部106から取得した統合ゲインを、第1マイクロホン102から取得した第1入力信号に適用する。ゲイン適用部107は、例えば、第1入力信号を周波数成分に変換し、統合ゲインを示す係数を第1入力信号のスペクトルに乗算する。これにより、統合ゲインが適用された第1入力信号は、音響エコー成分と、ノイズ成分とが抑圧された信号になる。この信号は、後段の処理部と、音響エコー抑圧ゲイン算出部105とに出力される。ノイズ抑圧ゲイン算出部の構成次に、ノイズ抑圧ゲイン算出部104の構成について説明する。図2は、実施例1におけるノイズ抑圧ゲイン算出部104の構成の一例を示すブロック図である。図2に示すノイズ抑圧ゲイン算出部104は、時間周波数変換部201、時間周波数変換部202、ノイズ推定部203、比較部204を有する。時間周波数変換部201は、第1入力信号に対して、時間周波数変換を行い、スペクトルを求める。時間周波数変換部202は、第2入力信号に対して、時間周波数変換を行い、スペクトルを求める。時間周波数変換は、例えば、高速フーリエ変換FFTである。時間周波数変換部201は、求めた第1入力信号のスペクトルをノイズ推定部203及び比較部204に出力する。時間周波数変換部202は、求めた第2入力信号のスペクトルをノイズ推定部203に出力する。ノイズ推定部203は、第1入力信号のスペクトル、第2入力信号のスペクトルを取得し、ノイズ推定を行う。ノイズ推定部203は、公知の技術を用いて、ノイズ成分のスペクトルを推定する。推定されたノイズ成分のスペクトルは、比較部204に出力される。比較部204は、第1入力信号のスペクトルと、ノイズ成分のスペクトルとを比較し、周波数毎のノイズを抑圧するゲインを算出する。以下、このゲインをノイズの抑圧ゲインとも呼ぶ。比較部204は、第1入力信号に含まれるノイズ成分の割合をノイズの抑圧ゲインとする。また、第1入力信号とノイズ成分の割合に応じて予め定めた関係式によってノイズの抑圧ゲインを算出しても良い。これにより、複数のマイクロホンの入力信号を用いて、ノイズを抑圧することが可能となる。音響エコー抑圧ゲイン算出部の構成次に、音響エコー抑圧ゲイン算出部105の構成について説明する。図3は、実施例1における音響エコー抑圧ゲイン算出部105の構成の一例を示すブロック図である。図3に示す音響エコー抑圧ゲイン算出部105は、時間周波数変換部301、時間周波数変換部302、エコー推定部303、比較部304を有する。時間周波数変換部301は、再生装置101に出力される出力信号に対して、時間周波数変換を行い、スペクトルを求める。時間周波数変換部302は、第1入力信号に対して、時間周波数変換を行い、スペクトルを求める。時間周波数変換は、例えば、高速フーリエ変換FFTである。時間周波数変換部301は、求めた出力信号のスペクトルをエコー推定部303に出力する。時間周波数変換部302は、求めた第1入力信号のスペクトルをエコー推定部303及び比較部304に出力する。エコー推定部303は、第1入力信号のスペクトル、出力信号のスペクトル、及びゲイン適用部107からの出力信号を取得し、音響エコーの推定を行う。エコー推定部303は、公知の技術を用いて、音響エコー成分のスペクトルを推定する。推定された音響エコー成分のスペクトルは、比較部304に出力される。比較部304は、第1入力信号のスペクトルと、音響エコー成分のスペクトルとを比較し、周波数毎の音響エコーを抑圧するゲインを算出する。以下、このゲインを音響エコーの抑圧ゲインとも呼ぶ。比較部204は、第1入力信号に含まれる音響エコー成分の割合を音響エコーの抑圧ゲインとする。また、第1入力信号と音響エコー成分の割合に応じて予め定めた関係式によって音響エコーの抑圧ゲインを算出しても良い。これにより、複数のマイクロホンの入力信号のうち、基準となる1つの入力信号に対して、音響エコーを抑圧することが可能となる。<処理概要>次に、音処理装置1の各処理の概要について説明する。図4は、音処理装置1の処理概要を説明するための概念図である。図4に示す周波数特性401は、入力信号の周波数特性スペクトルを示す。入力信号には、例えば音声、音響エコー、騒音が含まれている。図4に示す周波数特性402は、騒音の周波数特性を示す。この周波数特性402は、ノイズ抑圧ゲイン算出部104により推定される。図4に示す周波数特性403は、音響エコーの周波数特性を示す。この周波数特性403は、音響エコー抑圧ゲイン算出部105により推定される。ここで、ノイズ抑圧ゲイン算出部104は、騒音の周波数特性402を推定すると、ノイズの抑圧ゲインを算出する。また、音響エコー抑圧ゲイン算出部105は、音響エコーの周波数特性403を推定すると、音響エコーの抑圧ゲインを算出する。次に、求められたノイズの抑圧ゲインと、音響エコーの抑圧ゲインとから、ゲイン統合部106により、所定の方法を用いて1つのゲインが求められる。所定の方法は前述した4つの方法のいずれかを用いればよい。次に、ゲイン適用部107は、基準となる一の入力信号に対して、求められた適用ゲインを適用することで、音響エコーとノイズとを考慮して抑圧した出力信号が生成される。図4に示す周波数特性404は、ゲイン適用部107から出力される出力信号の周波数特性を示す。<動作>次に、実施例1における音処理装置1の動作について説明する。図5は、実施例1における音処理の一例を示すフローチャートである。図5に示すステップS101で、音処理装置1は、複数のマイクロホンから入力信号を取得する。ステップS102で、ノイズ抑圧ゲイン算出部104は、複数の入力信号を用いて、ノイズの抑圧ゲインを算出する。ノイズの抑圧ゲインの算出については、公知技術を用いればよい。ステップS103で、音響エコー抑圧ゲイン算出部105は、複数の入力信号のうちの一の入力信号に対して、音響エコーの抑圧ゲインを算出する。音響エコーの抑圧ゲインの算出については、公知の技術を用いればよい。ステップS104で、ゲイン統合部106は、ノイズの抑圧ゲインと音響エコーの抑圧ゲインとから1つのゲインを求める。この求め方は前述した方法1~4のいずれかを用いればよい。ステップS105で、ゲイン適用部107は、複数の入力信号のうちの一の入力信号に対して、統合ゲインを適用する。以上、実施例1によれば、統合ゲインを適用された出力信号は、ノイズと音響エコーとを考慮して抑圧がなされるので、良好な音を提供することができる。また、エコーキャンセラの処理は一回であり、従来技術のような条件式も多くはないので、計算量を削減することができる。[実施例2]次に、実施例2における音処理装置2について説明する。実施例2では、複数の入力信号の中から、基準となる入力信号を選択する。これにより、ユーザの音声などが多く含まれている入力信号を基準にして、実施例の処理を行うことができる。<構成>図6は、実施例2における音処理装置2の構成の一例を示すブロック図である。なお、再生装置101、第1マイクロホン102、第2マイクロホン103は、実施例1と同様であるため、同じ符号を付す。図6に示す音処理装置2は、選択部501、ノイズ抑圧ゲイン算出部502、音響エコー抑圧ゲイン算出部503、ゲイン統合部504、ゲイン適用部505を有する。なお、音処理装置2は、再生装置101、第1マイクロホン102、第2マイクロホン103を含めて構成してもよい。また、図6に示す例では、マイクロホンは2つあるが、3つ以上あってもよい。選択部501は、複数のマイクロホンから入力される入力信号の中から、基準となる一の入力信号を選択する。例えば、選択部501は、複数の入力信号のうち、音量が一番大きい入力信号を選択するようにすればよい。また、選択部501は、音処理装置2と同じ筐体内に照度センサが設けられている場合は、その照度センサの出力値によって、一の入力信号を選択してもよい。例えば、照度センサが第1マイクロホン102と同じ面に設けられ、この面に対抗する面に第2マイクロホン103が設けられる場合、選択部501は、照度センサの出力値が閾値以上であれば、第1マイクロホン102の入力信号を選択する。これは、例えば音処理装置2を含む筐体を机などにおいて用いる場合、照度センサの出力値が閾値より大きいとき、第1マイクロホン102側の面が机とは接していないと判断できる。よって、この第1マイクロホン102に対して、ユーザが音声を入力していると判断できる。また、選択部501は、照度センサの出力値が閾値未満であれば、第2マイクロホン103の入力信号を選択する。これは、照度センサの出力値が閾値より小さいとき、第1マイクロホン102側の面が机に接していると判断できる。よって、第2マイクロホン103に対して、ユーザが音声を入力していると判断できる。選択部501は、選択した入力信号を、音響エコー抑圧ゲイン算出部503及びゲイン適用部505に出力する。また、選択部501は、選択した入力信号を示す情報を、ノイズ抑圧ゲイン算出部502に出力する。ノイズ抑圧ゲイン算出部502は、基本的な処理は、実施例1と同様である。異なるところは、基準となる一の入力信号を、選択部501から取得した情報に基づいて選択することである。ノイズ抑圧ゲイン算出部502は、選択した入力信号を基準にして、ノイズの抑圧ゲインを算出する。音響エコー抑圧ゲイン算出部503は、選択部501から取得した入力信号に対して、音響エコーの抑圧ゲインを算出する。音響エコーの抑圧ゲインを算出する処理は、実施例1と同様である。ゲイン統合部504は、実施例1のゲイン適用部106と同様の処理を行う。つまり、ゲイン統合部504は、ノイズの抑圧ゲインと、音響エコーの抑圧ゲインとから1つのゲインを求め、このゲインをゲイン適用部505に出力する。ゲイン適用部505は、選択部501から取得した入力信号に対して、統合ゲインを適用する。ゲイン適用部505は、例えば、選択部501から取得した入力信号を周波数成分に変換し、統合ゲインをスペクトルに乗算する。これにより、音声が多く含まれると推定される入力信号を基準にして、実施例で説明した処理を行うことができる。ノイズ抑圧ゲイン算出部の構成次に、ノイズ抑圧ゲイン算出部502の構成について説明する。図7は、実施例2におけるノイズ抑圧ゲイン算出部502の構成の一例を示すブロック図である。図7に示すノイズ抑圧ゲイン算出部502は、時間周波数変換部201、時間周波数変換部202、ノイズ推定部203、周波数選択部601、比較部602を有する。なお、図7に示す構成で、図2に示す構成と同様のものは同じ符号を付し、その説明を省略する。周波数選択部601は、時間周波数変換部201から、第1入力信号のスペクトルを取得する。また、周波数選択部601は、時間周波数変換部202から、第2入力信号のスペクトルを取得する。周波数選択部601は、選択部501から、選択した入力信号を示す情報を取得し、この情報が示す入力信号のスペクトルを選択する。周波数選択部601は、選択したスペクトルを比較部602に出力する。比較部602は、周波数選択部601から取得したスペクトルと、ノイズ成分のスペクトルとを比較し、周波数毎のノイズの抑圧ゲインを算出する。比較部602は、算出したノイズの抑圧ゲインをゲイン統合部504に出力する。これにより、選択部501により選択された入力信号に対して、ノイズの抑圧ゲインを算出することができる。実施例2における音響エコー抑圧ゲイン算出部503の構成は、実施例1と同様であるため、その説明を省略する。<動作>次に、実施例2における音処理装置2の動作について説明する。図8は、実施例2における音処理の一例を示すフローチャートである。図8に示すステップS201で、音処理装置2は、複数のマイクロホンから入力信号を取得する。ステップS202で、選択部501は、照度センサの出力値、又は各入力信号の音量に基づいて、複数の入力信号の中から1つの入力信号を選択する。選択された入力信号を基準として、以降の処理が行われる。ステップS203~S206の処理は、図5に示すステップS102~S105の処理と同様であるため、その説明を省略する。以上、実施例2によれば、複数の入力信号の中から、例えば音声が一番多く含まれている入力信号を選択し、選択された入力信号を基準にすることができる。よって、計算量を抑えつつ、より良好な音を提供することが可能となる。[実施例3]図9は、実施例3における携帯端末装置3のハードウェアの一例を示すブロック図である。携帯端末装置3は、アンテナ701、無線部702、ベースバンド処理部703、制御部704、端末インタフェース部705、主記憶部706、補助記憶部707、第1マイクロホン708、第2マイクロホン709、スピーカ710、レシーバ711を有する。アンテナ701は、送信アンプで増幅された無線信号を送信し、また、基地局から無線信号を受信する。無線部702は、ベースバンド処理部703で拡散された送信信号をD/A変換し、直交変調により高周波信号に変換し、その信号を電力増幅器により増幅する。無線部702は、受信した無線信号を増幅し、その信号をA/D変換してベースバンド処理部703に伝送する。ベースバンド部703は、送信データの誤り訂正符号の追加、データ変調、拡散変調、受信信号の逆拡散、受信環境の判定、各チャネル信号の閾値判定、誤り訂正復号などのベースバンド処理などを行う。制御部704は、制御信号の送受信などの無線制御を行う。また、制御部704は、補助記憶部707などに記憶されている音処理プログラムを実行し、各実施例で説明した音処理を行う。端末インタフェース部705は、データ用アダプタ処理、ハンドセットおよび外部データ端末とのインタフェース処理を行う。主記憶部706は、ROMReadOnlyMemoryやRAMRandomAccessMemoryなどであり、制御部704が実行する基本ソフトウェアであるOSOperatingSystemやアプリケーションソフトウェアなどのプログラムやデータを記憶又は一時保存する記憶装置である。補助記憶部707は、HDDHardDiskDriveなどであり、アプリケーションソフトウェアなどに関連するデータを記憶する記憶装置である。補助記憶部707は、前述した音処理プログラムを記憶する。第1マイクロホン708、第2マイクロホン709は、それぞれ、第1マイクロホン102、第2マイクロホン103に対応する。スピーカ710、レシーバ711は、再生装置101に対応する。また、音処理装置1、2の各部は、例えば制御部704、及びワークメモリとしての主記憶部706により実現されうる。次に、第1マイクロホン708、第2マイクロホン709、スピーカ710、レシーバ711のそれぞれの位置関係の一例について説明する。図10Aは、携帯端末装置3の斜視図その1である。図10Aに示す例では、携帯端末装置3の前面を左方向から見ており、第1マイクロホン708がフロントマイクを表す。図10Bは、携帯端末装置3の斜視図その2である。図10Bに示す例では、携帯端末装置3の前面を右方向から見ており、第1マイクロホン708と、レシーバ711との間の距離を表す。図10Cは、携帯端末装置3の斜視図その3である。図10Cに示す例では、携帯端末装置3の後面を右方向から見ており、第2マイクロホン709がリアマイクを表す。図10Dは、携帯端末装置3の斜視図その4である。図10Dに示す例では、携帯端末装置3の後面を左方向から見ており、第2マイクロホン709と、スピーカ710との間の距離を表す。よって、図10に示すように、それぞれのマイクロホンが異なる面に設けられている場合、ユーザがどちらのマイクロホンに話しかけているかを判別するために、実施例2の選択部501は効果的に用いられる。なお、図10A~Dに示す例は、あくまでも一例であり、複数のマイクロホンと再生装置との位置関係は、これに限られない。以上、実施例3によれば、携帯端末装置3において、計算量を抑えつつ、良好な音を提供することができる。また、開示の技術は、携帯端末装置3に限らず、他の機器にも実装することができる。例えば、前述した音処理装置1、2は、テレビ電話会議装置や電話機能を有する情報処理装置、固定電話、VoIPVoiceoverInternetProtocolシステムなどにも適用可能である。また、前述した各実施例で説明した音処理を実現するためのプログラムを記録媒体に記録することで、各実施例での音処理をコンピュータに実施させることができる。また、このプログラムを記録媒体に記録し、このプログラムが記録された記録媒体をコンピュータや携帯端末装置に読み取らせて、前述した音処理を実現させることも可能である。なお、記録媒体は、CD-ROM、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等の様に情報を光学的,電気的或いは磁気的に記録する記録媒体、ROM、フラッシュメモリ等の様に情報を電気的に記録する半導体メモリ等、様々なタイプの記録媒体を用いることができる。記録媒体は、搬送波を含まない。以上、実施例について詳述したが、特定の実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された範囲内において、種々の変形及び変更が可能である。また、前述した実施例の構成要素を全部又は複数を組み合わせることも可能である。"