"オーディオ処理エンティティにおいてオーディオ信号の時間部分の卓越周波数を減衰させるための方法であって、前記方法は、オーディオ信号の時間部分を取得することと、前記時間部分のスペクトル密度の評価を導出することと、前記スペクトル密度の評価に平滑化を加えることによって、前記評価の近似を導出することと、前記スペクトル密度の評価の近似を反転させることによって、周波数マスクを導出することと、前記オーディオ時間部分に含まれる周波数を前記周波数マスクにもとづいて減衰させることと、を含む方法。前記平滑化が、前記スペクトル密度の評価のケプストラム係数を導出することを含み、さらに振幅の絶対値が特定のしきい値を下回るケプストラム係数を取り除くこと、および予め設定されるしきい値よりも大きい指数を有する連続したケプストラム係数を取り除くことの少なくとも一方を含む請求項1に記載の方法。前記周波数マスクが、1という最大利得を有するように構成されている請求項1または2に記載の方法。前記周波数マスクの最大減衰が、特定のレベルに予め定められる請求項1乃至3のいずれか一項に記載の方法。前記周波数マスクFpが、と定められ、ここで、λは0<λ<1であり、p=0,,N-1であり、Nは前記オーディオ信号時間部分のサンプルの数であり、は評価および平滑化されたスペクトル密度である請求項1乃至4のいずれか一項に記載の方法。前記周波数マスクにおいて、前記評価および平滑化されたスペクトル密度が、前記評価された平滑化前のスペクトル密度によって正規化されている請求項1乃至3のいずれか一項に記載の方法。前記周波数マスクFpが、と定められ、ここで、p=0,,N-1であり、Nは前記オーディオ信号時間部分のサンプルの数であり、Φρは前記評価されたスペクトル密度であり、は前記評価および平滑化されたスペクトル密度である請求項1乃至3または6のいずれか一項に記載の方法。前記信号部分の前記スペクトル密度の評価が、ピリオドグラムである請求項1乃至7のいずれか一項に記載の方法。前記減衰が、周波数ドメインにおいて前記スペクトル密度の評価に前記周波数マスクを乗算すること、およびFIRフィルタを前記周波数マスクにもとづいて設定し、時間ドメインにおいて前記オーディオ信号時間部分について使用することの少なくとも一方を含む請求項1乃至8のいずれか一項に記載の方法。オーディオ処理エンティティにおいてオーディオ信号の時間部分の卓越周波数を減衰させるための装置であって、前記装置は、オーディオ信号の時間部分を取得するように構成された取得ユニットと、前記時間部分のスペクトル密度の評価を導出するように構成された評価ユニットと、前記スペクトル密度の評価に平滑化を加えることによって、前記評価の近似を導出するように構成された平滑化ユニットと、前記スペクトル密度の評価の近似を反転させることによって、周波数マスクを導出するように構成されたマスクユニットと、前記オーディオ時間部分に含まれる周波数を前記周波数マスクにもとづいて減衰させるように構成された減衰ユニットとを含む装置。前記平滑化ユニットが、前記スペクトル密度の評価のケプストラム係数を導出し、所定の規則に従ってケプストラム係数を取り除くように構成されている請求項10に記載の装置。前記所定の規則が、振幅の絶対値が特定のしきい値を下回るケプストラム係数を取り除くこと、および予め設定されるしきい値よりも大きい指数を有する連続したケプストラム係数を取り除くことの一方を含む請求項11に記載の装置。前記マスクユニットが、前記周波数マスクの最大利得を1に設定するように構成されている請求項10乃至12のいずれか一項に記載の装置。前記マスクユニットが、前記周波数マスクの最大減衰を特定の予め定められるレベルに設定するように構成されている請求項10乃至13のいずれか一項に記載の装置。前記マスクユニットが、前記評価および平滑化されたスペクトル密度を前記評価された平滑化前のスペクトル密度によって正規化するように構成されている請求項10乃至13のいずれか一項に記載の装置。前記減衰ユニットが、周波数ドメインにおいて前記スペクトル密度の評価に前記周波数マスクを乗算すること、およびFIRフィルタを前記周波数マスクにもとづいて設定し、時間ドメインにおいて前記オーディオ信号時間部分について使用することの少なくとも一方を行なうように構成されている請求項10乃至15のいずれか一項に記載の装置。変動する信号レベルを有するオーディオ信号について優れた処理を実現することで、上述の先行技術によるオーディオ信号処理の問題を回避することが、望ましいと考えられる。本発明の目的は、上述の問題のうちの少なくとも一部に対処することにある。さらに、本発明の目的は、オーディオ信号の卓越周波数の減衰を可能にするための方法および装置を提供することにある。これらの目的を、添付の独立請求項に記載の方法および装置によって達成することができる。実施の形態が、従属請求項に記載される。オーディオ圧縮の考え方は、周知であり、実際の用途において広く使用されている。提案される技術の主たる新規性は、パラメータによるものではないスペクトル分析の枠組みにもとづいており、多帯域のフィルタ処理フィルタバンクを必要とすることなく周波数に応じた様相で全周波数帯を対象にする点にある。さらに、計算があまり複雑でなく、堅実な結果を生み出す確固とした理論的なサウンドの方法論を使用して行なうことが可能である。提案される技術は、振幅の傾きに急な変化が存在せず、したがって圧縮のフェードインまたはフェードアウトがなくてもオーディオ信号の特性が保たれるため、アタックおよびリリース時間を選択する必要がない。さらに、圧縮のレベルを、信号の各々の時間フレームについて個別に計算されるがゆえに、時間変化させることができ、完全にデータに依存させることができる。第1の態様によれば、オーディオ処理エンティティにおいてオーディオ信号の時間部分の卓越周波数を減衰させるための方法が提供される。この方法は、オーディオ信号の時間部分を取得することと、この時間部分のスペクトル密度またはスペクトルの評価を導出することとを含む。スペクトル密度の評価に平滑化を加えることによって、評価の近似が導出される。導出された近似を反転させることによって周波数マスクが導出され、次いで周波数マスクにもとづいて、前記オーディオ時間部分に含まれる周波数が減衰させられる。第2の態様によれば、オーディオ処理エンティティにおいてオーディオ信号の時間部分の卓越周波数を減衰させるための装置が提供される。この装置は、オーディオ信号の時間部分を取得するように構成された機能ユニットを備える。この装置が、前記時間部分のスペクトル密度の評価を導出するように構成された機能ユニットをさらに備える。さらに装置は、前記スペクトル密度の評価に平滑化を加えることによって前記評価の近似を導出するように構成された機能ユニットと、この近似を反転させることによって周波数マスクを導出するように構成された機能ユニットとを備える。装置は、前記オーディオ時間部分に含まれる周波数を前記周波数マスクにもとづいて減衰させるように構成された機能ユニットをさらに備える。上述の方法および装置を、種々の実施の形態にて実現することができる。いくつかの実施の形態においては、導出されるスペクトル密度の評価が、ピリオドグラムである。いくつかの実施の形態においては、前記平滑化が、スペクトル密度の評価のケプストラム係数を導出し、振幅の絶対値が特定のしきい値を下回るケプストラム係数または予め設定されるしきい値よりも大きい指数を有する連続したケプストラム係数を取り除くケプストラム分析を含む。いくつかの実施の形態においては、周波数マスクが、1という最大利得を有するように設定され、すなわち周波数マスクが使用されるときにいかなる周波数も増幅されない。周波数マスクの最大減衰を、特定のレベルに予め定めることができ、あるいは周波数マスクにおいて、前記評価および平滑化されたスペクトル密度を、前記評価された平滑化前のスペクトル密度によって正規化することができる。減衰は、周波数ドメインにおいて前記スペクトル密度の評価に前記周波数マスクを乗算すること、またはFIRフィルタを前記周波数マスクにもとづいて設定し、時間ドメインにおいて前記オーディオ信号時間部分について使用することを含むことができる。上述の実施の形態は、主として方法に関して説明されている。しかしながら、上述の説明は、上述の特徴の実行を可能にするように構成された装置の実施の形態も包含する。上記例示の実施の形態の種々の特徴を、必要、要件、または好みに応じてさまざまな方法で組み合わせることが可能である。次に、本発明を、例示の実施の形態によって、添付の図面を参照してさらに詳しく説明する。要約すると、振幅の圧縮が、オーディオ信号の最も卓越した周波数において実行される。最も卓越した周波数を、周波数ドメインにおいてスペクトル分析を使用することによって検出することができる。信号全体の振幅が特定のしきい値を超えて大きくなる場合に圧縮を実行する代わりに、卓越周波数の利得を下げ、すなわち減衰させることによって、サウンドの正弦波特性を失われないようにすることができる。加えられる利得すなわち、すべての周波数について0~1の間の値である場合には減衰は、自動のデータ依存の方法で決定される。オーディオ信号が、特定のサンプリングレートfsで時間においてデジタル的にサンプリングされると仮定する。事後処理および伝送の理由で、サンプリングされた信号は、長さNの時間部分またはフレームへと分割される。そのような1つのフレームにおけるデータを、以下ではykk=0,2,,N-1と称する。例えばフーリエ解析、特には高速フーリエ変換FFTを使用して、データykについてピリオドグラムなどのスペクトル密度の評価Φρをと得ることができ、ここではフーリエ格子点である。典型的には、オーディオ信号のピリオドグラムは、一貫性のない挙動を有する。これを、ピリオドグラムを細い実線で示している図1に見て取ることができる。ピリオドグラムなどのスペクトル情報を、どこで信号の圧縮を実行すべきかについての事前知識として使用することは、信号中のほぼすべての有用な情報を減衰させてしまうと考えられるため、あまり直観的でなく、賢明でない。しかしながら、かなりの平滑化を生じさせ、したがって細部および鋭いピークを除きつつスペクトルのベースラインを評価する技術を、卓越周波数の位置についての事前情報として使用することにより、邪魔なアーチファクトを持ち込むことなくこれらの該当の周波数において圧縮を実行することができることが、今や明らかになった。ピリオドグラムの平滑な評価を計算するために、ケプストラムしきい値処理を含む技術が使用されているが、滑らかなスペクトル密度の評価の実現に適した他の代替の技術も、使用可能である。数列が、信号ykに関するケプストラムまたはケプストラム係数として周知であり、ここでである。さらに、N個のケプストラム係数の多くが、典型的には小さな値をとることが知られている。したがって、これらの係数を理論的にサウンドの方法[1]および[2]を参照でゼロへとしきい値処理し、あるいは断ち落とすことによって、1の滑らかな評価をとして得ることができ、ここでであり、ならびにここでは正規化定数である。4において、数列は、しきい値処理され、あるいは断ち落とされた2の数列ckに相当する。48kHzでサンプリングされたスピーチ信号の典型的な10msの時間フレームの周波数成分を示している図1において、[1]のケプストラムしきい値処理アルゴリズムを使用して得られた平滑化後のスペクトル密度の評価が、太い破線として示されている。明らかに、破線は、実線の詳細の正確な評価ではなく、それ故に、上述の目的に非常にうまく機能する。最高のスペクトルパワーを有する周波数が、粗く評価され、なだらかなベースラインがもたらされている。図1の平滑化されたスペクトル密度の評価破線の反転を、どの周波数において圧縮が必要であるかについての情報を含む周波数マスクとして使用することができる。平滑化されたスペクトル密度の評価破線が、スペクトル密度の評価実線の正確な評価であり、すなわち平滑化が存在せず、あるいはきわめて限られているならば、それを信号フレームのための周波数マスクとして使用すると、きわめて芳しくない実質的に無用の結果がもたらされると考えられる。周波数マスクが1という最大の利得値を有するとすると、いかなる周波数においても信号の増幅が行なわれないことを保証できる。最大の減衰に対応する周波数マスクの最小の利得値を、卓越周波数に既知の値の減衰が常に加えられることを保証するための予め設定されたレベル5に設定することができる。あるいは、最大の圧縮または減衰のレベルを、例えばピリオドグラムなどの平滑化されていないスペクトル密度の評価の最大値を用いて平滑化後のスペクトル密度の評価を正規化することによって、自動的な方法6で設定することができる。ここで、p=0,2,,N-1。図2は、図1において考えた信号フレームに関して、いかなるパラメータも選択する必要がないがゆえに完全に自動的に6を使用して得られた周波数マスクを示す。3の計算も、スペクトル密度の評価が一貫性のない挙動を有するときにより小さなパラメータ値が選択され、スペクトル密度の評価がそれなりに一貫性のある挙動を有するときにはより大きなパラメータ値が選択されるよう、ケプストラム振幅しきい値[1][2]の値に関するパラメータの些細な選択が必要になる可能性があったとしても、自動的であると考えることができる。オーディオ信号の場合には、パラメータを、一定の値に予め定めることができる。6を使用して得られる圧縮のレベルが、特定の筋書きにおいて不充分である場合には、5を使用して、λを0~1の間の所望の値にすることが可能である。次いで、フィルタマスクが、圧縮済みのデータセット、例えばを計算するために周波数ドメインにおいて評価によるスペクトル密度との直接の乗算によって使用され、あるいは例えば時間ドメインにおいてykへと適用することができる有限インパルス応答FIRフィルタの設計のための入力として使用される。[典型的な手順、図3]次に、オーディオ信号の時間部分の卓越周波数を減衰させる手順の典型的な実施の形態を、図3を参照して説明する。この手順を、例えばテレビ会議システムにおけるノードならびに/あるいは無線または有線通信システムにおけるノードまたは端末、オーディオ放送に関係するノード、もしくは音楽プロダクションにおいて使用されるエンティティまたは装置などのオーディオ処理エンティティにおいて実行することができる。オーディオ信号の時間部分が、動作302において得られる。オーディオ信号を、マイクロホンなどによって取得され、或るサンプリング周波数でサンプリングされると仮定する。オーディオ信号は、例えばテレビ会議または何らかの他の種類の通信セッションに参加している1人以上の話し手が生じさせるスピーチを含むことができる。時間部分は、例えば約10msであってよく、あるいは信号処理に適した任意の他の長さであってよい。導出された時間部分のスペクトル密度の周波数ドメインにおける評価が、動作304において得られる。この評価は、例えばピリオドグラムであってよく、例えばFFTなどのフーリエ変換法の使用によって導出することができる。評価されたスペクトル密度の近似が、動作306において、スペクトル密度の評価に平滑化を加えることによって導出される。近似は、或る程度粗くなければならず、すなわち例えばスピーチまたは音楽などのオーディオ信号図1を参照において典型的には一定でないスペクトル密度の評価にきわめて近くてはならない。近似を、例えばケプストラムしきい値処理アルゴリズムを使用し、特定のしきい値を下回る振幅の絶対値を有するケプストラム係数をケプストラムドメインにおいて取り除き、あるいは予め設定されるしきい値よりも大きい指数を有する連続したケプストラム係数を取り除くことによって、導出することができる。周波数マスクが、動作308において、スペクトル密度の評価について導出された近似から、この導出された近似すなわち、平滑化されたスペクトル密度の評価を反転させることによって導出される。次いで、周波数マスクが、動作310において信号の時間部分に含まれる周波数を減衰させるために使用または適用される。減衰は、周波数ドメインにおいて評価によるスペクトル密度に周波数マスクを乗算することを含むことができ、あるいはFIRフィルタを周波数マスクにもとづいて設定し、このFIRフィルタを時間ドメインにおいてオーディオ信号の時間部分に使用することができる。周波数マスクを、さまざまな方法で設定することができる。例えば、周波数マスクの最大利得を1に設定し、周波数マスクにもとづいて処理されたときに信号のいかなる周波数も増幅されることがないように保証することができる。さらに、周波数マスクの最大減衰最小利得を特定のレベルに予め定めることができ、あるいは周波数マスクにおいて、平滑化後のスペクトル密度の評価を平滑化前のスペクトル密度の評価によって正規化することができる。[典型的な装置、図4]以下で、オーディオ信号の時間部分における卓越周波数の減衰に関する上述の手順の実行を可能にするように構成された典型的な装置400を、図4を参照して説明する。装置は、通信システムにおけるオーディオ処理エンティティ401に位置するものとして示されている。オーディオ処理エンティティは、例えばテレビ会議システムにおけるノードまたは端末ならびに/あるいは無線または有線通信システムにおけるノードまたは端末、オーディオ放送に関係するノード、もしくは音楽プロダクションにおいて使用されるエンティティまたは装置であってよい。さらに、装置400は、通信ユニット402無線および/または有線通信のための伝統的な手段を備えると考えてよいを介して他のエンティティと通信するものとして示されている。装置および/またはオーディオ処理エンティティは、他の通例の機能ユニット416および1つ以上の記憶ユニット414をさらに備えることができる。装置400は、オーディオ信号の時間部分を得るように構成された取得ユニット404を備える。オーディオ信号は、例えばテレビ会議または何らかの他の種類の通信セッションに参加している1人以上の話し手が生じさせるスピーチを含むことができる。例えば、10msの時間区間を表わす連続的なサンプルの組を取得することができる。オーディオ信号は、マイクロホンなどによって取得され、或るサンプリング周波数でサンプリングされていると仮定される。オーディオ信号は、取得ユニット404によって、あるいはオーディオ処理エンティティ401の他の機能ユニットによって、もしくは他のノードまたはエンティティにて、取得および/またはサンプリングされていてよい。装置は、時間部分のスペクトル密度の評価を導出するように構成された評価ユニット406をさらに備える。ユニット406を、例えばピリオドグラムを例えばFFTなどのフーリエ変換法を使用することによって導出するように構成することができる。さらに、装置は、スペクトル密度の評価に平滑化を加えることによって評価の近似を導出するように構成された平滑化ユニット408を備える。近似は、或る程度粗くなければならず、すなわち例えばスピーチまたは音楽などのオーディオ信号図1を参照において典型的には一定でないスペクトル密度の評価にあまり近くてはならない。平滑化ユニット408を、ケプストラムしきい値処理アルゴリズムを使用し、特定のしきい値を下回る振幅の絶対値を有するケプストラム係数をケプストラムドメインにおいて取り除き、あるいは予め設定されるしきい値よりも大きい指数を有する連続したケプストラム係数を取り除くことによって、平滑化されたスペクトル密度の評価を得るように構成することができる。装置400は、スペクトル密度の評価の近似を反転させることによって周波数マスクを導出するように構成されたマスクユニット410をさらに備える。マスクユニット410を、周波数マスクの最大利得を1に設定することによっていかなる周波数も増幅されないように保証するように構成することができる。さらに、マスクユニット410を、周波数マスクの最大減衰を特定の予め定められるレベルに設定し、あるいは周波数マスクの導出時に平滑化後のスペクトル密度の評価を平滑化前のスペクトル密度の評価によって正規化するように、構成することができる。さらに、装置は、周波数マスクにもとづいてオーディオ時間部分に含まれる周波数を減衰させるように構成された減衰ユニット412を備える。減衰ユニット412を、例えば周波数ドメインにおいて評価によるスペクトル密度に周波数マスクを乗算するように構成でき、あるいはFIRフィルタを周波数マスクにもとづいて設定し、このFIRフィルタを使用して、時間ドメインにおいてオーディオ信号の時間部分をフィルタ処理するように構成することができる。[別の典型的な装置、図5]図5が、オーディオ処理エンティティにおける別の装置500を示しており、コンピュータプログラム510がプロセッサ506へと接続されたコンピュータプログラム製品508によって保持されている。コンピュータプログラム製品508は、コンピュータプログラム510を保存したコンピュータにとって読み取り可能な媒体を備えている。コンピュータプログラム510を、コンピュータプログラムモジュールに構造化されたコンピュータプログラムコードとして構成することができる。したがって、説明される典型的な実施の形態においては、コンピュータプログラム510のコード手段が、オーディオ信号の時間部分を取得するための取得モジュール510aを含む。コンピュータプログラムは、時間部分のスペクトル密度の評価を導出するための評価モジュール510bをさらに備える。さらに、コンピュータプログラム510は、スペクトル密度の評価に平滑化を加えることによって評価の近似を導出する平滑化モジュール510cと、このスペクトル密度の評価の近似を反転させることによって周波数マスクを導出するマスクモジュール510dとを備える。コンピュータプログラムは、周波数マスクにもとづいてオーディオ時間部分に含まれる周波数を減衰させる減衰モジュール510eをさらに備える。モジュール510a~eは、基本的には、図4に示したオーディオ処理エンティティの装置を模擬するように、図3に示した流れの各動作を実行することができる。換言すると、種々のモジュール510a~eが、処理ユニット506において実行されるときに、図4のユニット404~412のそれぞれの機能に対応する。例えば、コンピュータプログラム製品は、フラッシュメモリ、RAMランダムアクセスメモリ、ROM読み出し専用メモリ、またはEEPROM電子的に消去可能なプログラマブルROMであってよく、コンピュータプログラムモジュール510a~eを、別の実施の形態においては、装置500および/または送受信ノード内のメモリの形態の別々のコンピュータプログラム製品に分散させることができる。プロセッサへと接続されたユニット502および504は、例えば入力および出力などの通信ユニットを表わしている。ユニット502およびユニット504を、一体のエンティティとして構成してもよい。図5に関連して上記で開示した実施の形態におけるコード手段は、処理ユニットにおいて実行されたときに装置および/または送受信ノードに上述の図に関連して上述した動作を実行させるコンピュータプログラムモジュールとして実現されているが、コード手段のうちの少なくとも1つを、別の実施の形態においては、少なくとも部分的にハードウェア回路として実現してもよい。相互に作用するユニットまたはモジュールの選択ならびにユニットの名称が、あくまでも例示の目的のためのものにすぎず、上述した方法のいずれかの実行に適したネットワークノードを、上記提案のプロセスの動作を実行できるように、複数の選択肢としての方法にて構成できることに、注意すべきである。また、本明細書において説明されたユニットまたはモジュールを、論理的なエンティティとして考えるべきであり、必ずしも別々の物理的なエンティティと考えるべきではないことに、注意すべきである。略語AEC音響エコー制御DRCダイナミックレンジ圧縮FIR有限長インパルス応答FFT高速フーリエ変換参考文献[1]Stoica,P.,Sandgren,N.SmoothedNonparametricSpectralEstimationviaCepstrumThresholding.IEEESignProc.Mag.2006.[2]Stoica,P.,Sandgren,N.TotalVarianceReductionviaThresholding:ApplicationtoCepstralAnalysis.IEEETrans.Sign.Proc.2007"