"DOA推定値105から曖昧性を解消するための装置100であって、バイアスされたDOA推定値とバイアスされていないDOA推定値との間の関係を表わすバイアス情報101を使用することにより、前記DOA推定値105を分析して複数の曖昧な分析パラメータ115を得るDOA推定値分析部110と、前記複数の曖昧な分析パラメータ115における曖昧性を解消して、曖昧でない解消済みパラメータ125を得る曖昧性解消部120と、を備える装置。請求項1に記載の装置200において、前記DOA推定値分析部210は、バイアス関数201に基づいて前記DOA推定値105を複数の曖昧なDOA推定値215に関連付け、前記バイアス関数201は前記バイアス情報101によって示され、前記複数の曖昧なDOA推定値215は前記複数の曖昧な分析パラメータ115に対応しており、前記曖昧性解消部120は、一つ又は複数の活性音源の先験的な空間情報211を使用することによって前記複数の曖昧なDOA推定値215から前記曖昧でない解消済みパラメータ125を決定する、装置。請求項1又は2に記載の装置300において、前記曖昧性解消部120は、複数の曖昧なDOA推定値215から曖昧でない解消済みパラメータ325を選択するセレクタ320として構成され、前記セレクタ320が、前記複数の曖昧なDOA推定値215のうちの各々の曖昧なDOA推定値に対応する定位推定値と、一つ又は複数の活性音源の先験的な定位推定値311との間の距離の大きさに基づいて、前記曖昧でない解消済みパラメータ325の選択を実行する、装置。請求項1又は2に記載の装置400において、前記曖昧性解消部120は、複数の曖昧なDOA推定値215を前記曖昧でない解消済みパラメータ425へとマッピングするマッパー420として構成され、前記マッパー420が、前記複数の曖昧なDOA推定値215の各々の曖昧なDOA推定値に対応する定位推定値、又は複数の曖昧なDOA推定値215から選択された選択済みDOA推定値515に対応する選択済み定位推定値と、一つ又は複数の活性音源の先験的な定位推定値311との間の距離の大きさに基づいて、前記複数の曖昧なDOA推定値215のマッピングを実行する、装置。請求項4に記載の装置400において、前記マッパー420は、時間につれて変数545を生成する数字発生器540と、いくつかの前記変数545と一つ又は複数の活性音源の所定のDOA525に対応する所定の先験的な定位推定値とを結合して修正されたDOA関連値535を得る結合部530とを備えており、前記曖昧でない解消済みパラメータ125が前記修正されたDOA関連値535に相当する、装置。請求項1~5のいずれか一項に記載の装置600において、前記装置は、一つ又は複数の活性音源の先験的な空間情報211を提供する空間情報供給部610をさらに備えており、前記空間情報供給部610は、前記DOA推定値105とは異なる入力パラメータ611に基づいて前記先験的な空間情報211を提供する、装置。請求項1に記載の装置700において、前記DOA推定値分析部710は、前記複数の曖昧な分析パラメータ115の各々の曖昧な分析パラメータについて複数の分枝715を生成し、前記複数の分枝715は前記複数の曖昧な分析パラメータ115における曖昧性を反映しており、前記DOA推定値分析部710は、前記DOA推定値105から前記複数の分枝715を直接取得するか、又は複数の曖昧なDOA推定値813をさらに処理して前記複数の分枝715を取得し、前記DOA推定値分析部710は、スペクトル重み付け操作のための利得パラメータを計算し、前記曖昧性解消部720は、前記曖昧な分析パラメータ115を表わす複数の分枝715から曖昧でない解消済みパラメータ725を決定する、装置。請求項7に記載の装置700において、前記曖昧性解消部720は、前記複数の分枝715によって表わされた前記複数の曖昧な分析パラメータ115を結合して前記曖昧でない解消済みパラメータ725を表わす結合済みパラメータを得る、結合部として構成されている、装置。請求項7に記載の装置700において、前記曖昧性解消部720は、前記複数の分枝715によって表わされた複数の曖昧な分析パラメータ115から曖昧でない解消済みパラメータ725を選択するセレクタとして構成されている、装置。請求項7~9のいずれか一項に記載の装置800において、前記DOA推定値分析部810は、前記バイアス情報101によって示されるバイアス関数201に基づいて前記DOA推定値105を複数の曖昧なDOA推定値813に関連付け、前記複数の曖昧なDOA推定値813をさらに処理して前記曖昧な分析パラメータ115を表わす前記複数の分枝815を得る、装置。請求項7~9のいずれか一項に記載の装置900において、前記DOA推定値分析部910及び前記曖昧性解消部720は、少なくとも2つの処理ステップが連続的に実行された場合に得られるであろう前記曖昧でない解消済みパラメータ725を表わす処理結果が提供されるように、単一の処理ステップで前記曖昧でない解消済みパラメータ725を得る、装置。請求項7に記載の装置900において、前記DOA推定値分析部910は、前記複数の分枝915の各々の分枝について、前記DOA推定値105を対応する曖昧な分析パラメータ915に関連付けるパラメータ処理ユニット914を備えている、装置。請求項1~12のいずれか一項に記載の装置において、前記装置は、空間オーディオ信号から前記DOA推定値105を推定するためのDOA推定器11をさらに備えており、前記空間オーディオ信号は無指向性の信号W及び複数の異なる指向性ダイポール信号を含んでいる、装置。DOA推定値105から曖昧性を解消するための方法であって、バイアスされたDOA推定値とバイアスされていないDOA推定値との間の関係を表わすバイアス情報101を使用することにより、前記DOA推定値105を分析して複数の曖昧な分析パラメータ115を得るステップと、前記複数の曖昧な分析パラメータ115における曖昧性を解消して、曖昧でない解消済みパラメータ125を得るステップと、を含む方法。コンピュータ上で実行されたときに、請求項14に記載の方法を実行するためのプログラムコードを有するコンピュータプログラム。したがって、本発明の目的は、空間パラメータ処理のための改善された概念を提供することにある。この目的は、請求項1に記載の装置、請求項14に記載の方法、又は請求項15に記載のコンピュータプログラムによって達成される。本発明の実施形態によれば、DOA到来方向推定値から曖昧性を解消する装置は、DOA推定値分析部と曖昧性解消部とを備える。DOA推定値分析部は、バイアス情報を用いてDOA推定値を分析することで、複数の曖昧な分析パラメータを得るよう構成される。ここでバイアス情報とは、バイアスされたDOA推定値とバイアスされていないDOA推定値との間の関係を表わすものである。さらに曖昧性解消部は、複数の曖昧な分析パラメータの中の曖昧性を解消することで、曖昧でない解消済みパラメータを得るよう構成されている。本発明の根底にある基本的な考え方は、バイアスされたDOA推定値とバイアスされていないDOA推定値との間の関係を表わすバイアス情報を使用してDOA推定値を分析することで、複数の曖昧な分析パラメータが得られ、さらにそれら複数の曖昧な分析パラメータの中の曖昧性が解消されて曖昧でない解消済みパラメータが得られる場合に、空間パラメータ処理の改善を達成できるというものである。この方法は、空間エイリアシングによって引き起される不正確なDOAパラメータの推定値に起因する曖昧性を解消できる。さらなる実施形態によれば、DOA推定値分析部は、バイアス情報によって示されるバイアス関数に基づいて、DOA推定値を複数の曖昧なバイアスされていないDOA推定値に関連付ける。ここで、複数の曖昧なバイアスされていないDOA推定値は、複数の曖昧な分析パラメータに対応している。さらに、曖昧性解消部は、一つ又は複数の活性音源activesourcesの先験的な定位情報apriorilocalizationinformationを使用して、複数の曖昧なバイアスされていないDOA推定値から曖昧でない解消済みパラメータを決定する。これにより、音源の位置についての先験的な情報から特定の又は補正済みDOAパラメータを得ることが実質的に可能となる。さらなる実施形態によれば、DOA推定値分析部は、複数の曖昧な分析パラメータの各パラメータについて複数の分枝を生成し、それら複数の分枝は、複数の曖昧な分析パラメータの曖昧性を反映している。ここでDOA推定値分析部は、DOA推定値から複数の分枝を直接的に取得するか、又は複数の曖昧なバイアスされていないDOA推定値をさらに処理することで複数の分枝を取得する。さらにDOA推定値分析部は、スペクトル重み付け操作の利得パラメータを計算する。代替的にDOA推定値分析部は、例えば加算、減算又は対数をとるなど、スペクトル重み付け操作と同様の代替手段によってスペクトル修正を行っても良い。さらに曖昧性解消部は、曖昧な分析パラメータを表わす複数の分枝から曖昧でない解消済みパラメータを決定する。このようにして、方向性オーディオ符号化の分野におけるレンダリング又は方向性フィルタリング操作などのスペクトル重み付け操作のために、適切な利得パラメータを得ることができる。さらに、この方法では先験的な定位情報を取得する必要がない。さらなる実施形態においては、DOA推定値分析部は、複数の分枝を得るための単一の処理ステップが、仮に二つの処理ステップが連続的に実行された場合に得られるであろう処理結果をもたらすように構成されている。特に、DOA推定値分析部は、複数の分枝の各々の分枝のためにパラメータ処理ユニットを備えても良く、そのパラメータ処理ユニットは、DOA推定値を処理結果によって示される通りにある所定の曖昧な分析パラメータに関連付けても良い。このようにして、複数の曖昧な分析パラメータの曖昧性が解消される場合に、より高い処理効率又は演算量の削減を実現できる。本発明のさらなる実施形態は、DOA推定値から曖昧性を解消する方法を提供する。以下に、本発明の実施形態を添付図面を参照して説明する。図1は、DOA推定値105の曖昧性を解消する装置100の実施形態のブロック図を示す。DOA推定値105は、DOA推定器を使用することによって空間オーディオ信号から取得されても良い。ここで、空間オーディオ信号は無指向性の信号と複数の異なる指向性のダイポール信号とを含んでいてもよい。空間オーディオ信号から得られるDOA推定値105は、DirAC方向性オーディオ符号化パラメータに対応しても良く、サウンドのDOAに関する角度によって表わすことができる。特に、DOA推定値105は時間及び周波数に依存しても良く、即ちであっても良く、ここでkは時間ブロックを表わし、mが周波数帯域を表わす。さらに、DOA推定値105、即ちは、一つ又は複数の活性音源に由来する不正確な又は曖昧なDOA推定値に実質的に対応しても良い。図1を参照すると、装置100はDOA推定値分析部110と曖昧性解消部120とを備えている。図1から明らかなように、DOA推定値分析部110は、バイアス情報101を用いてDOA推定値105を分析し、複数の曖昧な分析パラメータを取得する。ここで、バイアス情報101はバイアスされたDOA推定値とバイアスされていないDOA推定値φとの間の関係を表わしている。特に、DOA推定値がバイアスされたDOA推定値又はバイアスされていないDOA推定値を表現しても良いことに留意すべきである。さらに、曖昧性解消部120は、複数の曖昧な分析パラメータ115の曖昧性を解消し、曖昧でない解消済みパラメータ125を得るように構成されている。図2は、先験的な定位又は空間情報211を使用してDOA推定値105の曖昧性を解消する装置200のさらなる実施形態のブロック図を示す。図2に示すように、装置200はDOA推定値105、即ちを、バイアス関数201、即ちに基づいて、複数の曖昧なバイアスされていないDOA推定値215、即ちへと関連付ける、DOA推定値分析部210を備えている。図2に示した装置200のDOA推定値分析部210が図1に示した装置100のDOA推定値分析部110に対応しても良い。ここで、図2のDOA推定値分析部210によって使用されるバイアス関数201が図1のバイアス情報101によって表わされても良い一方で、図2のDOA推定値分析部210の出力における複数の曖昧なバイアスされていないDOA推定値215、即ちが図1の複数の曖昧な分析パラメータ115に対応しても良い。図2の実施形態において、曖昧性解消部120は、一つ又は複数の活性音源の先験的な定位情報211を使用して、複数の曖昧なバイアスされていないDOA推定値215、即ちから、曖昧でない解消済みパラメータ125、即ちを決定する。ここで、先験的な定位情報は一つ又は複数の活性音源のDOA211、即ちを表わしてもよい。さらに、DOA推定から得られるDOA推定値105、即ちが一つ又は複数の活性音源に由来しても良いことに留意すべきである。ここで、一般に2種類のDOAがあることに留意すべきである。いくつかの実施形態において、DOAのが個々の音源の位置に相当し得る一方で、DOA推定値が瞬時のDOA即ち個々の時間/周波数タイルに関連するDOAに相当し得る。図3は、セレクタ320を備えた、DOA推定値105の曖昧性を解消する装置300のさらなる実施形態のブロック図を示す。ここで、図3の装置300は、基本的には図2の装置200と同じブロックを備えている。したがって、類似の構成及び/又は機能を有する同じブロックを同じ番号で示す。しかしながら、図3の実施形態においては、曖昧性解消部120は、複数の曖昧なバイアスされていないDOA推定値215から曖昧でない解消済みパラメータ325、即ちを選択するセレクタ320として構成されている。いくつかの実施形態においては、セレクタ320は、複数の曖昧なバイアスされていないDOA推定値215のうちの一つの曖昧なバイアスされていないDOA推定値に対応する定位推定値と、一つ又は複数の活性音源の先験的な定位推定値311と、の間の距離の大きさに基づいて、曖昧でない解消済みパラメータ325、即ちの選択を行っても良い。ここで、図3に示したセレクタ320の出力における曖昧でない解消済みパラメータ325は、図2に示した曖昧性解消部120の出力における曖昧でない解消済みパラメータ125に対応しても良い。図3に示した先験的な定位推定値311は、一つ又は複数の活性音源のDOAのいずれか一つに対応しても良い。したがって、いくつかの実施形態においては、曖昧でない解消済みパラメータ325、即ちは、複数の曖昧なバイアスされていないDOA推定値215から選択され、一つ又は複数の活性音源に対する距離の大きさが最小となるような選択されたDOA推定値に対応しても良い。図4は、マッパー420を備えた、DOA推定値105からの曖昧性を解消する装置400のさらなる実施形態のブロック図を示す。図4の装置400は、基本的に図2の装置200と同じブロックを備えているため、類似の構成及び/又は機能を有する同じブロックは、この場合も先と同様に同じ番号で示されている。図4の実施形態においては、曖昧性解消部120が複数の曖昧なバイアスされていないDOA推定値215を曖昧でない解消済みパラメータ425、即ちへとマッピングするためのマッパー420として構成されている。特に、マッパー420は、複数の曖昧なバイアスされていないDOA推定値215のうちの一つの曖昧なバイアスされていないDOA推定値に対応する定位推定値、又は複数の曖昧なバイアスされていないDOA推定値215から選択された選択済みDOA推定値515、即ちに対応する選択済み定位推定値と、一つ又は複数の活性音源の先験的な定位推定値311と、の間の距離の大きさに基づいて、複数の曖昧なバイアスされていないDOA推定値215のマッピングを行なっても良い。図3の実施形態と同様に、先験的な定位推定値311は、一つ又は複数の活性音源のDOAのいずれか一つに対応していても良い。図5は、数字発生器540を備えた、図4に係るマッパー420の実施形態のブロック図を示す。特に、図5にはマッパー420のさらなる詳細が示されている。図5から明らかなように、マッパー420は、と、と、結合部530とを備えていてもよい。は、複数の曖昧なバイアスされていないDOA推定値215から、一つ又は複数の活性音源に対する距離の大きさが最小となるバイアスされていないDOA推定値515、即ちを選択しても良い。は、選択されたバイアスされていないDOA推定値515、即ちに対する距離の大きさが最小である一つ又は複数の活性音源のDOA525、即ちを決定しても良い。ここで、曖昧でない解消済みパラメータが一つ又は複数の活性音源の決定されたDOA525、即ちに相当しても良い。図5に示すマッパー420の数字発生器540が時間につれて変数545を生成する一方で、図5に示すマッパー420の結合部530が、数字発生器540によって生成されるいくつかの変数545と、一つ又は複数の活性音源の決定されたDOA525、即ちに対応する決定された先験的な定位推定値とを結合し、修正されたDOA関連値535、即ちを取得しても良い。ここで、曖昧でない解消済みパラメータ125、即ちが修正されたDOA関連値535、即ちに相当しても良い。時間とともに変数545を生成するために使用される数字発生器540は、例えば線形フィードバックシフトレジスタなどの疑似乱数発生器として構成されても良い。図6は、定位又は空間情報供給部610を備えた、DOA推定値105から曖昧性を解消する装置600のさらなる実施形態のブロック図を示す。ここで、図6の装置600は、基本的に図2の装置200と同じブロックを備えている。したがって、類似の構成及び/又は機能を有する同じブロックは同じ番号で示されている。図6に示すように、定位情報供給部610は一つ又は複数の活性音源の先験的な定位情報211をもたらしても良い。図6の実施形態に示すように、定位情報供給部610は、DOA推定値105、即ちとは異なる入力パラメータ611に基づいて、先験的な定位情報211をもたらしても良い。これは、一つ又は複数の活性音源のDOAの形式を持つ先験的な定位情報211が、基本的にDOA推定値105、即ちとは異なるデータから導出されることを意味する。図7は、利得パラメータ計算を伴う、DOA推定値105の曖昧性を解消する装置700のさらなる実施形態のブロック図を示す。図7から明らかなように、装置700はDOA推定値分析部710を備え、この推定値分析部710が複数の曖昧な分析パラメータ115の各々の曖昧な分析パラメータのための複数の分枝715を生成し、それら複数の分枝715が、複数の曖昧な分析パラメータ115における曖昧性を反映するよう構成されてもよい。図7の実施形態において、DOA推定値分析部710は、複数の分枝715をDOA推定値105から直接的に取得しても良く、又は複数の曖昧なバイアスされていないDOA推定値813をさらに処理することで複数の分枝715を取得しても良い。特にDOA推定値分析部710は、方向性オーディオ符号化におけるレンダリング又は方向性フィルタリングの操作などのスペクトル重み付け操作のための利得パラメータを計算する。図7に示すように、利得パラメータの計算を含むDOA推定値分析部710は、DOA推定値105の曖昧性を考慮することによって複数の分枝715を生成するために、バイアス情報101を受け取ることができる。さらに図7に示すように、装置700の曖昧性解消部720は、曖昧な分析パラメータ115を表わす複数の分枝715から曖昧でない解消済みパラメータ725、即ちfresを決定しても良い。さらなる実施形態によれば、装置700の曖昧性解消部720は、複数の分枝715によって表わされる複数の曖昧な分析パラメータを結合し、曖昧でない解消済みパラメータ725、即ちfresを表わす結合済みのパラメータを得る結合部として構成されても良い。さらなる実施形態によれば、装置700の曖昧性解消部720は、複数の分枝715によって表わされる複数の曖昧な分析パラメータ115から曖昧でない解消済みパラメータ725、即ちfresを選択するセレクタとして構成することもできる。特に、図7に示す装置700に含まれる、利得パラメータの計算を実行するためのDOA推定値分析部710と結合部又はセレクタの形態を持つ曖昧性解消部720とは、図1に示す装置100のDOA推定値分析部110と曖昧性解消部120とにそれぞれ対応することができる。基本的に、図7の装置700は、特に先験的な定位情報に基づく操作を必要とせずに、複数の曖昧な分析パラメータから曖昧でない解消済みパラメータを特定するために使用することができる。図7の実施形態において、結合部又はセレクタとして構成される曖昧性解消部720は、例えば利得パラメータの最小又は最大値を選択しても良く、又は平均値を計算することによって利得パラメータを結合させても良い。図8は、曖昧なバイアスされていないDOA推定値の生成部812とパラメータプロセッサ814とを備えた、DOA推定値105から曖昧性を解消する装置800のさらなる実施形態のブロック図を示す。ここで、図8の装置800は、基本的に図7の装置700に対応し、類似の構成及び/又は機能を有する同じブロックは同じ番号によって示されている。図8に示すとおり、装置800のDOA推定値分析部810は、曖昧なバイアスされていないDOA推定値の生成部812と、パラメータプロセッサ814とを備えることができる。ここで、曖昧なバイアスされていないDOA推定値の生成部812は、バイアス情報101によって示されるバイアス関数201に基づいて、DOA推定値105を複数の曖昧なバイアスされていないDOA推定値813に関連付けても良い。さらに、パラメータプロセッサ814は、複数の曖昧なバイアスされていないDOA推定値813をさらに処理することで、曖昧な分析パラメータ115を表わす複数の分枝815を取得しても良い。いくつかの実施形態によれば、曖昧な分析パラメータ115を表わす複数の分枝815は、三方向パンニング利得パラメータなどのレンダリング作業に使用される利得パラメータgpのセット、又はDirAC符号化の仕組みにおける方向性フィルタリングに適用できる利得パラメータDにそれぞれ対応することができる。いくつかの実施形態においては、曖昧性解消部720を使用することによって、異なる分枝815の対応するレンダリング作業のための利得パラメータgp又は方向性フィルタリング操作のための利得パラメータDが例えばそれらの平均値を得るように線形結合されても良く、又は特定の利得パラメータ例えば最小値又は最大値が選択されても良い。曖昧性解消部720の出力において、曖昧でない解消済みパラメータ725、即ちfresが得られる。図9は、複数のパラメータ処理ユニット913を有する、DOA推定値105の曖昧性を解消する装置900のさらなる実施形態のブロック図を示す。ここで、図9の装置900は図7の装置700に対応でき、類似の構成及び/又は機能を有する同じブロックは同じ番号によって示されている。具体的には、図9の実施形態においては、装置900は単一の処理ステップで複数の分枝915を取得できるDOA推定値分析部910を備えており、その推定値分析部は、二つの処理ステップが連続して実行された場合に取得できるであろう曖昧な分析パラメータ115を表わす処理結果をもたらすようにしても良い。ここで、DOA推定値分析部910によって得られる処理結果が、基本的に図8に示したDOA推定値分析部810によって得られる処理結果又は複数の分枝815に対応することに留意すべきである。ここで、複数のパラメータ処理ユニット913によって得られる各処理済みパラメータ又は出力パラメータは、基本的にパラメータプロセッサ814によって出力される対応する利得パラメータgp;Dに等しい。しかしながら、図9の実施形態においては、これらの同等なパラメータを単一の処理ステップを用いることによって効率的に得ることができる。したがって、装置900のDOA推定値分析部910を、中間の処理ステップを必要とせずに処理結果を得るよう強化されたやり方でDOA推定値105を処理するための強化型プロセッサと称することもできる。さらに、図9の実施形態において、DOA推定値分析部910及び曖昧性解消部720もまた、曖昧でない解消済みパラメータ725を単一の処理ステップで取得するよう構成され、少なくとも二つの処理ステップが連続して実行された場合に取得可能な曖昧でない解消済みパラメータ725を表わす処理結果をもたらしても良い。いくつかの実施形態において、曖昧でない解消済みパラメータ725は、対応するDOA推定値105に依存して事前決定又は事前計算できる。そのようにして得られたパラメータ及び対応するDOA推定値は、ルックアップテーブルに挿入することができる。この事前決定された情報を含むルックアップテーブルは、実際の処理の際に生じる演算量を回避又は少なくとも削減するために、効率的に使用することができる。特に、DOA推定器を使用することによって空間オーディオ信号から推定されたDOA推定値105を、最初にルックアップテーブルにおける入力値とし、次いでルックアップテーブル内でこの入力値に関連付けられた対応する曖昧でない解消済みパラメータ725を出力値として出力することができる。代替的に、図9を参照すると、装置900のDOA推定値分析部910は複数の分枝915の各分枝についてパラメータ処理ユニットを備えていてもよい。特に、複数のパラメータ処理ユニット913の各パラメータ処理ユニット914は、DOA推定値105を対応する曖昧な分析パラメータに関連付けるよう構成されても良い。さらに、装置900の曖昧性解消部720は、次に曖昧な分析パラメータ915を表わす処理結果の曖昧性を解消し、曖昧でない解消済みパラメータ725を最終的に得るために使用されても良い。本発明のいくつかの実施形態は、パラメトリック空間オーディオ符号化及び方向性オーディオ符号化DirACのいくつかの処理ユニットに関する。DirAC符号化の仕組みは、マイクロホン入力に基づいてさらなる考慮のための例示的な土台として機能する、効率的な空間符号化技法である。不正確な空間パラメータの推定値に対処する本発明の手法について、以下ではさらに詳細に説明する。本発明の内容はパラメトリック空間オーディオ符号化に関するものである。まずパラメトリック空間オーディオ表現のいくつかの重要な例を説明する。マイクロホン信号に基づく空間オーディオコーデックの例として、非特許文献1に記載のDirACという手法を主として検討する。しかしながら、本発明の基本的な原理は、他の空間オーディオ符号化の仕組みにも適用可能であり、そこでは、あるスペクトル領域における空間パラメータ推定値における曖昧性を例えば異なる領域からのパラメータ推定値によって解消でき、あるいはビデオ画像などの他の追加の情報源を考慮することによって解消できる。DirACの具体的詳細を検討する前に、すべてのパラメトリック空間符号化の仕組みに共通の基本的な符号器/復号器構造について検討する。本発明の一実施形態によるパラメトリック空間オーディオ符号器10の概略構造が図10に示されている。図10はパラメトリック空間オーディオ符号器を示す。符号器10は、非特許文献1及び非特許文献2に記載のように、例えばマイクロホン信号などの複数のオーディオチャネル2を入力信号として受け取る。符号器10の出力はダウンミックス信号3及び対応するサイド情報4である。ダウンミックス信号3は、一つ又は複数のオーディオチャネルからなる。サイド情報4は、観測された音場を表わすパラメトリックメタデータを含んでいる。符号器10の出力、即ちダウンミックス信号3とサイド情報4との組み合わせが、以下では空間オーディオストリーム又は空間オーディオ表現と呼ばれる。対応するパラメトリック空間オーディオ復号器20の概略構造が図11に示されている。図11はパラメトリック空間オーディオ復号器を示す。復号器20は空間オーディオストリームを入力として受け取る。ダウンミックス信号7及びサイド情報6に含まれるメタデータに基づき、復号器20は、所望の再構成設定に対応するスピーカ信号又はヘッドホン信号を計算する。例示的なスピーカの配置は、例えば非特許文献3に記載されている。方向性オーディオ符号化DirACは、周波数サブバンドにおけるサウンドの瞬時の到来方向DOAと拡散性とを用いた音場のパラメータ表現を使用するものであり、人間の聴覚に関係がある特徴だけを考慮するものである。DirACの手法は、もし音場のDOAが正しく再構成されるならば、両耳間の時間差ITD及び両耳間のレベル差ILDが正しく知覚されるという仮定に基づいている。したがって、もし音場の拡散性が正しく再構成されるならば、両耳間のコヒーレンスICが正しく知覚されるものと仮定される。このようにして、再生側が方向及び拡散性のパラメータとモノラルのマイクロホン信号とだけしか必要とせずに、任意のスピーカセットを用いて、与えられた聴取位置における人間の空間オーディオの知覚に関係する特徴を生成することができる。以下の全体を通して、点状の音源が広い周波数範囲においてサウンドのあるDOAを生じさせると想定することに留意すべきである。例を挙げると、一名の活発な話し手がスピーチの全スペクトルにわたってサウンドの所定のDOAを生じさせると期待される。2名の話し手が同時に活発である場合には、各々の周波数帯域のDOAは、その特定の周波数帯域において最高のサウンドエネルギーを放射する、最も支配的な音源に対応するDOAによって決定されると期待される。以下では、DirACにおけるパラメータ推定のためのDirAC分析を説明する。DirACにおいては、所望のパラメータ、即ち各周波数帯域m及び時間ブロックインデックスkにおけるサウンドのDOA、即ちeDOA又は対応する角度φによって表わされると拡散性Ψとを、非特許文献1に記載のようにBフォーマットのマイクロホン信号に基づいて、音場のエネルギー分析によって推定することができる。Bフォーマットのマイクロホン信号は、無指向性信号Wと、直交座標系のx及びy方向に対応する二つのダイポール信号Ux及びUyとからなる。Bフォーマットの信号を、例えば非特許文献4に記載のような特定のBフォーマットマイクロホンを使用するか、又は非特許文献5に記載のような無指向性のマイクロホンのアレイを使用して、直接的に測定することができる。後者においては、音響信号の波長が無指向性のマイクロホンの間隔よりもはるかに大きいという仮定が根底に存在する。この仮定が当てはまらない高い周波数においては、DOAの推定に関して系統的なバイアスが存在する。非常に低い周波数においては、マイクロホン自身のノイズの影響が大きくなる。このように、高い周波数における問題は、非常に狭い間隔のアレイを設計することによって単純に解決できるわけではない。DOA推定についての詳細及び高い周波数における上述の問題は、以下の段落において説明する。DirACなどの空間オーディオ符号化における一つの根本的な基礎は、DOAが正しく推定されることである。この役割を果たすために、時間/周波数ドメイン表現における活性強度ベクトルの方向が調査される。上述の式で、上付き文字Hは共役転置を表わしている。ρ0は空気の平均密度を表わし、cは音速である。最後に、Iaの対向方向がサウンドのDOAを向いている。ここで、φはDOAの方位角を表わしている。上付き文字Tは転置を表わしている。二つのダイポール信号Ux及びUyは、8の字形の指向性を有するマイクロホンによってもたらすことができる。コストを節約する代案は、非特許文献6に記載のような無指向性マイクロホンの一次差動アレイを使用することであると考えられる。しかしながら、どちらの選択肢においても、通常は非常に低い周波数及び高い周波数において所望の8の字の指向性から逸脱してしまう。高品質の指向性マイクロホンを使用すれば、この逸脱を一次差動アレイと比べてはるかに小さくすることができる。指向性マイクロホンにおける逸脱が測定値によって表示される一方で、アレイに基づくDOA推定のバイアスは、分析的に定式化することが可能である。具体的なアレイ形状についての研究は、非特許文献7に表されている。一例として、図13では、d=4cmの間隔を有する5個のマイクロホンからなるアレイ図12参照について、実際のDOAの関数としての不正確なDOA推定値105を示す。この例において、バイアスを以下のように表現することができる。低い周波数fにおいては、という近似を適用でき、ほとんどバイアスされていない推定値が得られる。例えば5kHzのような所定の限界に近づくと、式3を使用して表現できるバイアスされていない推定値からの明確な逸脱が観測される。図13から分かるように、いわゆるエイリアシング周波数faliasまではマッピング曲線201を使用することによって、バイアスを除去することができる。この例では、である。この限界を超える領域、即ちf>faliasにおいては、推定値をもはや単一のバイアスされていないDOA推定値φに割り当てることができない。この例では3つの候補115、即ちが存在し、そのうちのただ一つが正確なDOAである。非特許文献7によれば、曖昧でないDOA推定の上限周波数は下記の式によって示される。これをDirACの空間エイリアシング周波数と呼ぶ。falias未満での系統的なバイアスの補償は、非特許文献7に記載されている。しかしながら、本発明は、faliasを超える周波数領域での曖昧性を解消するための手法を含む。曖昧性の解消が系統的なバイアスの補正をも実行することに留意すべきである。具体的には、図12は第5の無指向性マイクロホンを中央に有する無指向性マイクロホンの正方形アレイを示す。隣り合うマイクロホンの間隔はd/2である。さらに、図13が4~7kHzの間の周波数における方位角の推定値を示す。灰色の線9がバイアスされていない角度推定を表わしている。7kHzにおいて、空間エイリアシングに起因する曖昧性を明らかに見て取ることができる。即ち、一つの例示的な推定値を単一のバイアスされていない推定値に割り当てることが不可能である。3つの候補、即ちが存在し、その中からバイアスされていない推定値を選択しなければならない。次に、DirACにおける方向性フィルタリング及びレンダリングのための処理原理としてのスペクトル重み付けを説明する。DirAC分析の後、即ちすべてのDirACパラメータダウンミックス信号Wを伴う、φにより表わされるサウンドのDOA及び拡散性Ψが計算された後で、これらのパラメータを任意のスピーカ配置についてスピーカ信号をレンダリングするめに使用することができる。任意ではあるが、DirACのパラメータドメインにおいて方向性フィルタリングを実行することができる。レンダリング及び方向性フィルタリングの両者は、スペクトル重み付けの原理に基づく。それらは、恐らくは曖昧なDOA推定値によって影響される。各々の処理ユニットの基本的な機能、とりわけスペクトル重み付け関数の計算について、以下の二つの段落で概略的に説明する。再生側におけるDirAC合成について説明すると、各々のスピーカ信号がモノラルのダウンミックス信号、DirACのDOA及び拡散性パラメータに基づいて計算される。スピーカ信号は、直接サウンド、即ちコヒーレントなサウンドと、拡散サウンドとにそれぞれ対応する信号成分からなる。拡散サウンド成分はDOAに依存しない。したがって、ここでは取り扱わない。p番目のスピーカの信号Spのコヒーレント部分は、下記の式に従って計算される。パンニング利得gp又は利得パラメータ815は、サウンドのDOAφ又はと、スピーカの数と、所望の聴取位置に対するp番目のスピーカの位置とに依存する。図14は、3つのスピーカを-60°g1、0°g2及び60°g3に有する設定について、DOAの関数としてのいくつかの例示的な利得関数を示す。換言すると、図14は、-60°、0°及び60°における3個のスピーカを有する設定について、DOAφの関数としてのパンニング利得の例を示す。各々の利得関数がスペクトル利得へのDOAの割り当てを決定する。間違ったDOAの使用は空間像の歪みにつながりかねない。方向性フィルタリングについて説明すれば、DirACの分析と合成との間の処理の連鎖において、例えば空間フィルタリングを実行するための追加の処理ステップを適用するという選択肢が存在する。目標は、特定の方向から到来するサウンドを保ちつつ、他の方向からのサウンドを減衰させることである。原理的には、この技法をDirACパラメータドメインにおける一種のビーム形成と考えることができる。非特許文献8において、方向性フィルタリングと呼ばれるそのような技法が提案されており、基本的には、方向性フィルタリングは時間/周波数表現のダウンミックス信号Wに利得関数を適用して出力信号スペクトルを得る。上式内の下付き文字dfは方向性フィルタリングが加えられたことを示す。利得関数D又は利得パラメータ815は、DOA又はならびに拡散性の関数として設計されている。設計の原理を図15によって説明することができる。具体的には、図15は方向性フィルタリングの利得関数の指向性パターンを示す。瞬時DOAφ極座標における方位角を対応する利得極座標における半径へと割り当てることによって、利得関数の設計を行うことができる。拡散性が増大するにつれて指向性が拡大する。所望の音源が、利得関数が1に等しい30°に位置すると仮定する。極座標は、各時間ブロックk及び各周波数ビンmにおけるDOAφの関数としての、時間及び周波数依存性の利得Dについての設計関数を表わしている。拡散性Ψが増大するにつれて設計関数が拡大する。非特許文献8に係る設計関数それ自身は、周波数に対して不変であることに留意すべきである。次に音源定位の技法を説明する。方向性フィルタリング及び本発明の実施形態のために、所望の音源の数及び位置を知ることが不可欠である。コンパクトなマイクロホンの配置を有する二次元の観点においては、位置情報を方位角によって表わすことができる。非特許文献9は、DirACパラメータによって音源の数及び位置を特定するためのロバストな方法を提案している。この原理は、各々の瞬時DOA、即ち時間及び周波数依存性のDOAが、実際の音源の可能性のある方向と推定値の所定のばらつきに起因する不確実性とを加えたものを表わす、という仮定に基づいている。DOAは、ランダム変数として取り扱われる。平均化及びクラスタリングのそれぞれの操作によってばらつきを減らし、活性音源の位置についての情報を得ることができる。この方法は、ダウンミックス信号のパワースペクトル密度PSDによって重み付けされ、低い拡散性を有する時間/周波数タイルにおいてのみ計算される、DOAのヒストグラムに基づく。実際に、低い拡散性パラメータは、DOAの信頼性の値と解釈することができる。この技法は、時間/周波数表現においてスピーチ信号が疎であることを頼りにする。さらにThiergartの手法は、定位のために使用されるパラメータについての統計的な情報ももたらすことができる。例えば、DOAのばらつきは上述した図5の実施形態の考慮対象であってもよい。本発明の実施形態においては、種々の音源定位技法がDirAC及び方向性フィルタリングに関連して同様に機能できることに留意すべきである。画像又は映像入力データに基づく顔又は体の定位など、音響のキューとは異なるキューも考慮することができる様々な音源定位方法が存在している。本発明の実施形態は、空間オーディオ符号化技法の空間パラメータの推定において生じる非一意性を解消するための効率的な方法を表わす。DirACのDOA推定器などのいくつかのパラメータ推定器において、曖昧性はバイアスに関係している。このような場合、曖昧性の解消は先の実施形態において述べたようなバイアスの補償を暗黙的に含む。さらに、本発明の手法の概念的構造を図16に示す。例えば方位角の推定値105、即ちによって示されるDOAパラメータの推定値が曖昧性に関して分析される。これは、アレイの形状についての測定値又は情報に基づいて実行することができる。後者の例が式3による関係によって与えられる。結果として、所望のDOAについての多数の候補が得られる。通常は、現在のDOA推定値が次の処理ステップのための入力パラメータとして機能する。関数fがそのようなユニットを一般的な様相で表わしている。未だ適切なDOA候補についての判断が行なわれていないため、並列なN個の処理ユニットを考えることができる。最後に、出力パラメータを適切な手法で結合することができる。即ち、出力パラメータのうちの一つだけを選択しても良く、出力パラメータの適切な結合を計算してもよい。可能であれば、曖昧性の解消を改善するために、この選択又は結合のステップに先験的な情報をさらに取り入れることができる。この情報は、例えば音源の位置についての可能性のある情報であってもよい。具体的には、図16は空間パラメータ推定値の曖昧性を解消する本発明の全体的な構造を示す。このような解消は、最も適切な候補を選択するか、又は連続的なパラメータを結合することによって実行することができる。利用可能であれば、先験的な情報がこの選択を支援すべく使用されても良い。図16の概念的構造のより具体的な実現を考えた場合、本発明の実施形態に係る二つの方法を導き出すことができる。一実施形態においては、と設定することができる。即ち、いかなる後続の処理にかかわらず、DOAパラメータを補正することを目標とする。したがって、次の段階において適切なDOAを選択することができる。ここで、例えば平均値をとるなどの多数のDOAを結合することは、所望の結果につながる可能性が低い。適切なDOAの選択は、音源の位置についての先験的な情報に基づく。実際には、多数のDOAから活性音源の位置までの距離が最短であるDOAを選択しても良い。この手順のさらに具体的な説明は、図2~図4の実施形態で提示した。第2の方法は、DOAが通常は分析されて次の処理ユニットのための入力パラメータとして役立てられるという事実に基づく。既に述べたように、そのようなユニットは出力としてスペクトル利得パラメータを生成することが多い。曖昧なDOAsによって、多数の出力パラメータが得られる。これらのパラメータは、図16にによって示されている。DOAそのものとは対照的に、アプリケーションに応じて例えば最大値、最小値、平均値をとる等の手法で、出力パラメータを結合できることが分ってきた。この方法の利点は、先験的な情報を入手する必要がない点にある。この方法は、図7~図9において詳細に説明した別の実施形態を構成している。図17に、DOA推定値の補正を目的とするすべての手順の機能の概要を示す。DOA推定値105、即ちが対応する推定器11から得られる。曖昧性の考慮の後で、空間エイリアシング周波数を超える領域で、実際の補正済みDOAの複数の候補が得られる。適切な候補の選択は、活性音源の物理的なDOAへの近さに基づく。ここで、最終的な補正済みDOA125、即ちを決定するために二つの手法が存在する。候補のうちで、活性音源-DOAのうちの一つへの距離が最小である候補を選択することができ図3参照、又は最も近い候補を活性音源のDOAへと直接マッピングすることができる。この選択肢は、図4の実施形態において説明済みである。具体的には、図17は、補正済み推定値の曖昧性によって反転が複雑となる場合に、バイアスされたDOA推定値を補正する構成を示す。複数の補正済み推定値からの適切な候補の選択は、活性音源の定位に基づいている。補正済みDOAに基づく事後処理は任意に実行される。図3の実施形態は、複数のDOAから一つの候補を選択する方法を説明する。ここでは、活性音源の現在のDOAについて考える。これらのDOAは広帯域のパラメータであり、典型的には瞬時DOAと比べて急激に変化することがない。faliasを超える時間/周波数タイルにおけるDOA推定値の非一意性を解消するために、個々の時間/周波数タイルにおける観測/推定された瞬時DOAはある音源によって引き起されると仮定し、その音源の位置は先験的な知識311又は定位技法によって既知であると仮定する。図18に空間エイリアシング周波数を超える周波数における曖昧なバイアスされたパラメータ推定値を補正するための例示的な手順を示す。図18では、例えばである瞬時DOAが分析される。曖昧性を考慮し、実際の瞬時DOAについて3つの候補215、即ちが得られる。これと並行して、音源定位技法により、Q1=75°に位置する一つの活性音源が分析されている定位推定値311。補正済みDOAの空間における3つの候補から、が[°]におけるQ1までのユークリッド距離が最も小さい。したがって、という瞬時DOAをへと補正することができる。を依然としてランダム変数と見なせることができることに留意すべきである。具体的には、図18は、空間エイリアシング周波数を超える周波数におけるバイアスされていないDOAφの関数としての推定されたDOAを示す。瞬時推定値が3つの補正済みの瞬時DOAに割り当てられる。音源定位技法により、活性音源Q1が発見されている。これにより、3つの候補のうちQ1までの距離が最も小さい一つが、補正済みの瞬時DOAへと割り当てられる。即ち、となる。さらなる実施形態によれば、二つ以上の活性音源をもって瞬時補正を実行する可能性もある。二つ以上の音源が同時に活性である場合が存在しうる。上述した例示的な音源定位技法は、複数の音源の数及び位置を特定できる。上述したようなバイアス及び非一様性の解消の手順を、二つ以上の活性音源を有する動作に拡張できる。即ち、まず図3の実施形態において説明したとおりの手順が実行される。一つの推定されたDOAについて、補正済みDOAの複数の候補が得られる。次に、これらの候補について、一つの実際の音源までではなく、二つ以上の実際の音源までの距離を分析することができる。図19では、二つの活性音源Q1及びQ2を有する例の略図を示す。空間エイリアシングを超える周波数における推定されたDOAが活性音源のうちの一つに対応すると仮定していることから、補正済みDOAを、候補のうちで補正済みDOAの空間におけるいずれかの活性音源に対して最も近くに位置する候補へと割り当てることができる。具体的には、図19がバイアスされていないDOAφの関数としての推定されたDOAを示している。音源定位技法が二つ以上の活性音源を分析する場合には、可能性のある補正済みの瞬時DOAのうちの一つを、活性音源のいずれかここではQ1に最も近く位置するバイアスされていない瞬時DOAへと割り当てる。音源のDOAの推定値をランダム変数として考察することにする。その場合、この手順は、各音源のDOA推定値が互いに独立し、同様かつ対称的に分布している場合に最適である。各音源のDOAの分布がこれらの要件を満たさない場合、より適切な距離の値を使用しても良い。この場合について、以下で説明する。活性音源のDOAの一般的な分布を説明する。非特許文献9が提案する音源定位技法は、ノイズ及びバイアスによる影響を無視することができるすべての周波数帯域における、瞬時DOAの確率密度関数pdfを利用している。上述した例は、対応する分布が互いに独立し、同様かつ対称的である場合、曖昧なDOAの適切な割り当てをリターンする。各々の音源のpdfについて実現可能な近似として、正規分布が使用されても良い。図20は、二つの活性音源Q1及びQ2311を有する例示的な場面を概説している。それらのDOAは、同様には分布していない。曖昧性の考慮の後で、補正済みの瞬時DOAのための3つの候補が得られる。さらなる実施形態によれば、いずれかの活性音源までのマハラノビス距離が最小であるようなを適切な候補として選択することができる。この場合、たとえQ2までのユークリッド距離の方が近くても、Q1が統計的な意味で最も近い音源となる。具体的には、図20において、それぞれpdfを有し、Q1=60°及びQ2=100°に位置する二つの活性音源を示す。補正済みの瞬時DOAのための3つの候補が存在する。任意の活性音源この場合にはQ1までのマハラノビス距離が最小であるため、が適切な候補として選択される。マハラノビス距離はより一般的な距離の値の一例であり、正規分布において最適である。DOAが異なる様子で分布している場合には、他の適切な距離の値を使用しても良い。図4の実施形態は、瞬時DOAを活性音源のDOAへとマッピングする例を説明する。上述したように、瞬時DOAを、所定の平均の周囲に所定の分散を有する確率プロセスからのランダム変数としてモデル化することができる。瞬時DOAのバイアスを考慮することによって、関連するプロセスの平均及び分散が変更されるが、その確率的性質は維持される。曖昧性を解消する場合には、適切な候補を選択するための代替的な手法は、瞬時DOA推定値を最も近い活性音源例えばQ1のDOAで置き換えることである。これは、瞬時DOAの確率的性質がこの種の量子化ステップによって有意に変更されることを意味する。次に続くアプリケーションが空間パラメータのより現実的な確率的性質の回復を必要とする場合には、活性音源のDOAにランダム変数を加えることを提案する。例を挙げると、ある程度のランダム性がDOAパラメータの推定値へと導入された場合に、DirAC合成の後で知覚される空間オーディオ品質が改善されることが分かる図5参照。このランダム変数ηがゼロ平均及び単位分散を有すると定義しても、一般性を失うことはない。瞬時DOAの分散を回復するために、ステアリング分散steeringvarianceσ2stを次式で定義する。ステアリング分散を、瞬時DOA及びDirACの拡散性パラメータΨの関数として定義することができる。両方のパラメータは、それ自身時間及び周波数依存性である。時間及び周波数のインデックスは読み易さのために省略されている。最終的に、の平均及び分散が一致しなければならない。ここで式の、Q1、及びσst;ηは、図5の実施形態に示した即ち535と、即ち525と、変数545とにそれぞれ対応しても良い。DOA推定値の分散が、例えば非特許文献9に記載のように所定の音源定位アルゴリズムによって分析され、その後、ディザリングの量の調節に使用できることに留意すべきである。図7~図9の実施形態は、後続の処理ユニットの調節に関する。空間オーディオコーデックのすべてのパラメータを、上述したように、例えばDirAC合成又は方向性フィルタリングなどの連続する処理段階を操作するために使用することができる。瞬時DOAのようなパラメータが何らかの方法で損なわれる場合、連続する処理段階に先立ってこれらのパラメータを補正することが、最終的な高品質の出力を達成するための一つのやり方である。空間パラメータを補正する方法は、図2~図4の実施形態において説明済みである。代案として、連続する処理段階を予想されるバイアス及び曖昧性へと調節することができる。図16の一般的な構成に基づいた関係する手順を振り返る。この場合、関数fが例えば方向性フィルタリングの操作を表わしている。基本的に方向性フィルタリングは、スペクトル利得を信号スペクトルで乗算することによって働く式6参照。図21は、ゼロ位相の伝達関数の設計を示す。瞬時DOAが0と1との間の利得へとマッピングされる。この手順を、各々の時間ブロックk及び周波数帯域mについて実行することができる。具体的には、図21がDOAの関数としての方向性フィルタリングのための例示的な設計関数を示す。この関数は、各々の時間ブロックk及び周波数帯域mにおいて使用される。この設計関数は、Q1=280°において所望の活性音源を有するという仮定のもとで操縦される。設計規則が補正済みの瞬時DOAに依存する点に留意することが重要である。しかしながら、曖昧性の考慮なしで一次的な推定値に基づいて設計規則を機能させることができる。図16に示すとおり、DOAパラメータ推定値105、即ちが曖昧性に関して分析される。その結果として、所望のDOAについての多数の候補が得られる。各々の候補について、対応する利得関数又は利得パラメータ815、即ちが計算される。例えば実際の方向性フィルタリング操作に使用される所望の利得関数を、異なる候補関数によって提供される値を適切に結合することで取得することができる。これが選択又は結合というブロックセレクタ又は結合部として構成された曖昧性解消部120によって表わされている。適切な結合規則として、線形結合例えば平均や種々の利得値の選択例えば最大値又は最小値に対応する非線形結合などが挙げられる。以上の検討から、方向性フィルタリングのアプリケーション又は空間オーディオ合成の段階において、現在の音源の位置についての先験的な情報は不要である。この場合、フィルタリングの操作及び曖昧性の検討を効率的な手法で融合できることが分かる。この手法が図22に示され、以下に要約される。上述のように、関数fが正確なDOAφの関数としての方向性フィルタリング利得関数の設計を表わす。φを対応する推定値によって置換すべきであると分っているため、空間エイリアシング周波数を超える周波数においては、方向性フィルタリング利得関数の不正確な挙動が予想される。DOA推定におけるこのような曖昧性を補償するために、強化された設計関数910、即ちを導入することができ、それらの設計関数はDOA推定値の曖昧性及び潜在的なバイアスを反映するよう選択されたものである。図16及び図22に関し、となり、i=I,,Nである。いくつかの実施形態において、所望の強化された利得関数を、種々の候補利得値を適切に結合することによって得ることができる。具体的には、図22が曖昧なDOAの関数として動作する処理ユニットを調節して補正済み出力パラメータを生成する構成を示す。曖昧性は、所望のアプリケーションに関して解消されるのであり、実際のDOAに関して解消されるのではない。図17に示したシステムとは対照的に、音源定位ユニットが不要である。以下に、DOA推定器11に続く処理段階における曖昧性の解消がどのように音源定位ユニットを省略可能にするのかを説明するための例を示す。図21について検討する。ここでは、活性音源がQ1に位置すると仮定し、そのQ1が1という利得に割り当てられている。約0.8へと割り当てられたがその最も近くに位置するため、図3の実施形態において説明した通りに処理する場合には、選択された候補になると考えられる。ここで可能性のある出力利得を結合することができる。いくつかの実施形態において、もし方向性フィルタリングの主要な目標が所望の音源信号の品質を維持することである場合には、すべての可能性のある利得のうちで最大のものを常に選択しても良い。反対に、他の実施形態によれば、干渉をできるだけ抑えたい場合には次のように最小の利得を選択しても良い。実際のアプリケーションの筋書きに応じて、例えば平均をとるなど、N個の関数fenhiを結合するための種々の方法も選択肢となりうる。図21の例を考えると、実際のDOA候補の結合が、方向性フィルタリングにおいてDOAの曖昧性を解消するための適切な手法を表わしてはいないことを指摘しておかなければならない。関数fenhiの結合をアレイの形状及び所望の指向性パターンに基づいて効率的に事前計算できることに留意すべきである図15参照。したがって、アルゴリズムの実行時に追加計算の負担が生じることがない。なぜなら、この手法の出力は推定されたDOAの関数から構成されており、対応する補正済みバージョンから構成されてはいないからである。これまでの実施形態を要約すると、本発明が提示する技法/概念は、以下のステップを含むことができる。最初に、マイクロホンアレイからの信号が記録されても良い。次いで、到来方向DOAがこれらのマイクロホン信号から推定されても良い。次いで、DOAの曖昧性が活性音源の位置についての情報に基づいて解消されても良い。この情報は事前に入手可能であり、及び/又は作動時間の中で推定されても良い。代替的に、曖昧性をDOAに関して解消するのではなく、例えばスペクトル利得など後続の処理段階のパラメータに関して解消してもよい。最後に、例えば方向性フィルタリングなどの後続の処理段階を適用することができる。幾つかの態様を装置の文脈の中で説明してきたが、これら態様は対応する方法をもまた表すものであり、ブロックや装置は方法ステップ又は方法ステップの特徴に相当していることは明らかである。同様に、方法ステップの文脈の中で表された態様は、また対応するブロック、項目、又は対応する装置の特徴をも表している。方法ステップの一部又は全てを、例えばマイクロプロセッサ、プログラム可能なコンピュータ、又は電子回路などのハードウェア装置によって実行しても良い。いくつかの実施形態においては、方法ステップの最も重要な一つ又は複数をそのような装置によって実行しても良い。本発明のパラメータを、デジタル記憶媒体に記憶することができ、又はインターネットなどの無線伝送媒体若しくは有線伝送媒体を介して伝送することができる。所定の構成要件にも依るが、本発明の実施形態はハードウエア又はソフトウエアにおいて構成可能である。この構成は、その中に格納される電子的に読み取り可能な制御信号を有し、本発明の各方法が実行されるようにプログラム可能なコンピュータシステムと協働する又は協働可能な、デジタル記憶媒体、例えばフレキシブルディスク,DVD,CD,ROM,PROM,EPROM,EEPROM,フラッシュメモリなどを使用して実行することができる。したがって、デジタル記憶媒体はコンピュータ読み取り可能であってよい。本発明に従う幾つかの実施形態は、電子的に読み取り可能な制御信号を有するデータキャリアを含んでも良く、その制御信号は上述した方法の1つを実行するようプログラム可能なコンピュータシステムと協働可能である。一般的に、本発明の実施例はプログラムコードを有するコンピュータプログラム製品として構成することができ、このプログラムコードは当該コンピュータプログラム製品がコンピュータ上で作動するときに、本発明の方法の一つを実行するよう作動する。そのプログラムコードは例えば機械読み取り可能なキャリアに記憶されていても良い。本発明の他の実施形態は、上述した方法の1つを実行するための機械読み取り可能なキャリア上に記憶されたコンピュータプログラムを含む。換言すれば、本発明方法のある実施形態は、そのコンピュータプログラムがコンピュータ上で作動するときに上述した方法の1つを実行するためのプログラムコードを有する、コンピュータプログラムである。本発明の他の実施形態は、上述した方法の1つを実行するために記録されたプログラムコードを含むデータキャリア又はデジタル記憶媒体、又はコンピュータ読み取り可能な媒体である。そのデータキャリア、デジタル記憶媒体、又は記録された媒体は、典型的には有形及び/又は非遷移型である。本発明の他の実施形態は、上述した方法の1つを実行するためのコンピュータプログラムを表現する、データストリーム又は信号のシーケンスである。そのデータストリーム又は信号のシーケンスは、例えばインターネットを介したデータ通信接続を介して伝送されるように構成されても良い。他の実施形態は、上述した方法の1つを実行するように構成又は適用された、例えばコンピュータ又はプログラム可能な論理デバイスのような処理手段を含む。他の実施形態は、上述した方法の1つを実行するためのコンピュータプログラムがインストールされたコンピュータを含む。本発明の他の実施形態は、上述した方法の1つを実行するためのコンピュータプログラムを受信機へと例えば、電子的又は光学的に送信するように構成された、装置又はシステムを含む。受信機は、例えばコンピュータ、モバイルデバイス、メモリデバイス、などであってよい。その装置又はシステムは、例えばコンピュータプログラムを受信機へと送信するためのファイルサーバを備えても良い。幾つかの実施形態においては、例えば書換え可能ゲートアレイのようなプログラム可能な論理デバイスが、上述した方法の幾つか又は全ての機能を実行するために使用されても良い。幾つかの実施形態では、書換え可能ゲートアレイは、上述した方法の1つを実行するためにマイクロプロセッサと協働しても良い。一般的に、そのような方法は、好適には任意のハードウエア装置によって実行される。上述した実施の形態は、本発明の原理を単に例示的に示したにすぎない。本明細書に記載した構成及び詳細について、修正及び変更が可能であることは、当業者にとって明らかである。従って、本発明は、本明細書に実施形態の説明及び解説の目的で提示した具体的詳細によって限定されるものではなく、添付した特許請求の範囲によってのみ限定されるべきである。要約すると、本発明は、空間エイリアシングによって引き起される曖昧性を解消する方法を含む。このような曖昧性を空間パラメータに関して解消することができ、又は空間パラメータを入力として使用する後続の処理ユニットにおいて解消することができる。"