オーディオ信号の時間セグメントにおけるドミナント周波数を減衰させるための、オーディオ処理装置における方法であって、オーディオ信号の時間セグメントを取得するステップと、前記時間セグメントの推定スペクトル密度を導出するステップと、前記推定スペクトル密度を平滑化することで前記推定スペクトル密度の近似値を導出するステップと、前記推定スペクトル密度の近似値を反転させることで周波数マスクを導出するステップと、所定の周波数範囲外の減衰と比較して強調された減衰を、前記所定の周波数範囲内の前記周波数マスクに割り当てるステップと、前記周波数マスクに基づいて前記オーディオ信号の時間セグメントに含まれる周波数を減衰させるステップと、を有することを特徴とする方法。前記強調された減衰は、前記周波数マスクの前記減衰を前記所定の周波数範囲内の定数Xのパワーに上げることで実現されることを特徴とする請求項1に記載の方法。X>1であることを特徴とする請求項2に記載の方法。前記方法はディエッシングに適していることを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1項に記載の方法。前記所定の周波数範囲は、2kHz乃至12kHz内にあることを特徴とする請求項1乃至4のいずれか1項に記載の方法。前記平滑化は、前記推定スペクトル密度のケプストラム係数を導出するステップを含むとともに、-特定の閾値を下回る絶対振幅値を有するケプストラム係数を除去するステップと、-所定の閾値より高いインデックスを含む連続したケプストラム係数を除去するステップとのうちの少なくとも1つのステップを含むことを特徴とする請求項1乃至5のいずれか1項に記載の方法。前記周波数マスクは、1の最大利得を有することを特徴とする請求項1乃至6のいずれか1項に記載の方法。前記周波数マスクの最大減衰は特定のレベルに予め定義されていることを特徴とする請求項1乃至7のいずれか1項に記載の方法。λを0<λ<1、Nを前記オーディオ信号の時間セグメントのサンプル数、pを0...N1、を前記平滑化された推定スペクトル密度とするとき、前記周波数マスクFpは、として規定されることを特徴とする請求項1乃至8のいずれか1項に記載の方法。前記周波数マスクにおいて、前記平滑化された推定スペクトル密度は、平滑化されていない前記推定スペクトル密度で正規化されることを特徴とする請求項1乃至7のいずれか1項に記載の方法。Nを前記オーディオ信号の時間セグメントのサンプル数、pを0...N1、を前記推定スペクトル密度、を前記平滑化された推定スペクトル密度とするとき、前記周波数マスクFpは、として規定されることを特徴とする請求項1乃至7及び10のいずれか1項に記載の方法。前記信号セグメントの前記推定スペクトル密度はペリオドグラムであることを特徴とする請求項1乃至11のいずれか1項に記載の方法。前記減衰は、周波数領域における前記推定スペクトル密度に前記周波数マスクを乗算することと、時間領域における前記オーディオ信号の時間セグメントで使用するために前記周波数マスクに基づいてFIRフィルタを構成することとのうちの少なくとも1つを含むことを特徴とする請求項1乃至12のいずれか1項に記載の方法。オーディオ信号の時間セグメントにおけるドミナント周波数を減衰させるためのオーディオ処理装置における装置であって、オーディオ信号の時間セグメントを取得する取得部と、前記時間セグメントの推定スペクトル密度を導出する推定部と、前記推定スペクトル密度を平滑化することで前記推定スペクトル密度の近似値を導出する平滑化部と、前記推定スペクトル密度の近似値を反転させることで周波数マスクを導出し、強調された減衰を前記周波数マスクの所定の周波数範囲に割り当てるマスク部と、前記周波数マスクに基づいて前記オーディオ信号の時間セグメントに含まれる周波数を減衰させる減衰部と、を有することを特徴とする装置。前記周波数マスクの前記減衰を前記所定の周波数範囲内の定数Xのパワーに上げることで前記強調された減衰を実現することを特徴とする請求項14に記載の装置。前記所定の周波数範囲は、2kHz乃至12kHz内にあることを特徴とする請求項14又は15に記載の装置。前記平滑化部は、前記推定スペクトル密度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除去することを特徴とする請求項14乃至16のいずれか1項に記載の装置。前記所定の規則は、-特定の閾値を下回る絶対振幅値を有するケプストラム係数を除去すること、-所定の閾値より高いインデックスを含む連続したケプストラム係数を除去すること、のうちの少なくとも1つを含むことを特徴とする請求項17に記載の装置。前記マスク部は、前記周波数マスクの最大利得を1に設定することを特徴とする請求項14乃至18のいずれか1項に記載の装置。前記マスク部は、前記周波数マスクの最大減衰を所定のレベルに設定することを特徴とする請求項14乃至19のいずれか1項に記載の装置。前記マスク部は、前記平滑化された推定スペクトル密度を、平滑化されていない前記推定スペクトル密度で正規化することを特徴とする請求項14乃至19のいずれか1項に記載の装置。前記減衰部は、周波数領域における前記推定スペクトル密度に前記周波数マスクを乗算することと、時間領域における前記オーディオ信号の時間セグメントで使用するために前記周波数マスクに基づいてFIRフィルタを構成することとのうちの少なくとも1つを行うことを特徴とする請求項14乃至20のいずれか1項に記載の装置。しかし、従来の全てのディエッシング技術の一般的な特性は、関心周波数帯域に注目するためにある種のバンドパスフィルタリングが必要とされることである。関心周波数帯域において、利得が常時変化するため、静的等化の問題は明らかであり、これは例えば過剰な歯擦音性に関する問題がない場合に望ましくないであろう。他の全ての動的方法は、例えばどの信号レベルでディエッサdeesserが起動されるべきであるかを判定する閾値等の更なるパラメータを選択することを必要とする。圧縮に基づく方法の場合、フェードインアタック時間及びフェードアウトリリース時間パラメータを選択することは、圧縮により発生したアーチファクトを除去するために極めて重要である。圧縮率、閾値、アタック時間及びリリース時間等のユーザパラメータを選択することは不明瞭であるため、少しも些細なタスクではない。公知のダイナミックディエッシング技術が不十分又は複雑であるために、信号の後処理を高速化するため演算量少なく、ユーザ対話の量を減少するためにより少ないユーザパラメータを含むかあるいはユーザパラメータを全く含まない単純で自動のディエッシングルーチンに対する要望が生じる。上述の従来技術に係るオーディオ信号処理の問題を回避しつつ、例えば高エネルギー歯擦音等の望ましくないリスニング体験を示すオーディオ成分を含むオーディオ信号の改善された処理を実現することが望ましいであろう。本発明の目的は、上述の問題のうちの少なくともいくつかに対処することである。また、本発明の目的は、所定の周波数範囲のドミナント周波数を減衰させる方法及び装置を提供することである。これらの目的は、添付の独立請求項に記載の方法及び装置により達成されるであろう。実施形態は従属請求項において説明される。オーディオの圧縮の概念は周知であり、一般に実際的なアプリケーションに使用されている。提案する技術の主な新規性は、提案の技術が、ノンパラメトリックスペクトル解析フレームワークを呼び起こし、マルチバンドフィルタリングフィルタバンクを全く必要とせずに周波数に依存して周波数帯域全体を範囲に含むことである。更にこれは、ロバストな結果をもたらす計算が複雑でない理論的に健全な方法論を使用して行われてもよい。振幅の傾斜が急変せず、すなわち圧縮が全くフェードイン又はフェードアウトせずにオーディオ信号の特徴が保存されるため、提案の技術は、アタック時間及びリリース時間を選択することを必要としない。しかし、圧縮のレベルは、信号時間フレーム毎に個々に算出されるために経時変化し且つ完全にデータに依存することを許可されている。また、当該手法は、限定された周波数帯域のドミナント周波数においてディエッシング等を実行する。換言すると、音声信号のスペクトルが例えば歯擦音の周波数を含む周波数帯域においてかなりのパワーを示す場合は常に、結果として望ましくないリスニング体験をもたらす可能性のあるスプリアス周波数を抑制するように当該周波数帯域又は範囲における減衰を増加させるためにこの情報が使用される。ドミナント周波数が当該限定された周波数範囲において検出される場合、この情報が非常に信頼されるため、減衰は、帯域外周波数に対する利得減衰に関連して当該周波数帯域において強調される。従来のディエッシングとは対照的に、当該周波数帯域を選択するための信号のバンドパスフィルタリングは必要ない。第1の態様によると、オーディオ信号の時間セグメントにおけるドミナント周波数を減衰させるための、オーディオ処理装置における方法が提供される。方法は、オーディオ信号の時間セグメントを取得することと、推定スペクトル密度又は時間セグメントのスペクトルを導出することとを含む。推定スペクトル密度を平滑化することで、推定スペクトル密度の近似値が導出される。導出された近似値を反転させることで、周波数マスクが導出され、所定の周波数範囲外の減衰と比較して強調された減衰が、所定の周波数範囲オーディオ周波数スペクトルにおける周波数マスクに割り当てられる。次に、オーディオ信号の時間セグメントに含まれる周波数が、周波数マスクに基づいて減衰される。第2の態様によると、オーディオ信号の時間セグメントにおけるドミナント周波数を減衰させるオーディオ処理装置における装置が提供される。装置は、オーディオ信号の時間セグメントを取得する機能部を備える。装置は、時間セグメントの推定スペクトル密度を導出する機能部を更に備える。装置は、推定スペクトル密度を平滑化することで推定スペクトル密度の近似値を導出する機能部と、近似値を反転させることで周波数マスクを導出し、所定の周波数範囲外の減衰と比較して強調された減衰を所定の周波数範囲オーディオ周波数スペクトル内の周波数マスクに割り当てる機能部とを更に備える。装置は、周波数マスクに基づいてオーディオ時間セグメントに含まれる周波数を減衰させる機能部を更に備える。上述の方法及び装置は、種々の実施形態において実現されうる。いくつかの実施形態において、強調された減衰は、周波数マスクの減衰を所定の周波数範囲内の>1であってもよい定数Xのパワーに上げることで実現される。方法は、例えば周波数範囲2~12kHzにおけるディエッシングに適している。いくつかの実施形態において、導出されたスペクトル密度推定値はペリオドグラムである。いくつかの実施形態において、平滑化は、推定スペクトル密度のケプストラム係数が導出され、特定の閾値を下回る絶対振幅値を有するケプストラム係数又は所定の閾値より高いインデックスを含む連続したケプストラム係数が除去されるケプストラム解析を含む。いくつかの実施形態において、周波数マスクは、周波数マスクが使用される場合に周波数が振幅されないことを必然的に伴う1の最大利得を有するように構成される。周波数マスクの最大減衰は特定のレベルに予め定義されてもよく、あるいは平滑化された推定スペクトル密度は、周波数マスクにおいて、平滑化されていない推定スペクトル密度で正規化されてもよい。減衰は、周波数領域における推定スペクトル密度に周波数マスクを乗算すること又は時間領域におけるオーディオ信号の時間セグメントで使用するために周波数マスクに基づいてFIRフィルタを構成することを含んでもよい。上述の実施形態は、主に方法に関して説明されている。しかし、更に上述の説明は、装置の実施形態を含むことを意図し、上述の特徴を実行できるように構成される。上述の例示的な実施形態の種々の特徴は、必要性、要求又は基本設定に従って種々の方法で組み合わされてもよい。簡単に説明すると、振幅の圧縮は、所定の周波数範囲における最優位のドミナント周波数又は周波数範囲が例えば過剰な歯擦音等の特に注意を必要とするであろう種類の音を含むオーディオ信号の集合において実行される。周波数領域においてスペクトル解析を使用することにより、最優位のドミナント周波数を検出できる。信号全体の振幅がある特定の閾値を上回って増加する際に圧縮を実行するのではなく、ドミナント周波数の利得、すなわち減衰を低下させることにより、音の正弦波の特徴を保存できる。追加された利得すなわち、追加された利得が全ての周波数に対して0~1の値である場合の減衰は、自動的にデータに依存して判定される。バンドパスフィルタリングは提案された圧縮には含まれない。最初に、周波数マスクを導出する処理を説明し、次に、ある特定の周波数範囲又は周波数マスクの周波数の集合に関連する提案された解決策を説明する。オーディオ信号は、ある特定のサンプリングレートfsでデジタル方式で時間的にサンプリングされると仮定される。後処理及び送信の理由から、サンプリングされた信号は、長さNの時間セグメント又はフレームに分割される。以下、1フレームにおけるデータをykと表す。フーリエ解析及び特に高速フーリエ変換FFT等を使用することにより、データykのペリオドグラム等の推定スペクトル密度Φpを求めることができる。ただし、は、フーリエ格子点である。一般に、オーディオ信号のペリオドグラムは不規則な挙動を有する。これは、図2で、ペリオドグラムが細い実線で示される。どこで信号の圧縮を実行するかについての従来の知識であるペリオドグラム等のスペクトル情報を使用することは、信号のほぼ全ての有用な情報を減衰してしまうため、非常に非直感的で不適当である。しかし、細かい部分及び鋭いピークを除外しつつ、多くの平滑を行う技術を使用し、ドミナント周波数の場所に関する従来の情報としてスペクトルのベースラインを推定することにより、妨害アーチファクトを発生させることなくこれらの関連する周波数において圧縮を実行できることは、現在実現されている。ペリオドグラムの平滑化推定値を算出するために、あるいは平滑化された推定スペクトル密度を得るのに適した他の技術が使用されてもよいが、ケプストラム閾値処理を含む技術が使用されている。シーケンスは以下の通りである。ただし、は、信号ykに関連したケプストラム係数又はケプストラル係数として周知のものである。また、一般に、N個のケプストラム係数の多くは小さい値をとることが知られている。従って、理論的に健全な方法でこれらの係数をゼロに閾値処理するかあるいは切り捨てる非特許文献1、2を参照。ことにより、以下のように1の平滑化推定値を求めることができる。ただし、であり、更に、は、正規化定数である。4において、数列は、2の閾値又は切り捨てられた数列Ckに対応する。48kHzでサンプリングされた音声信号の一般的な10msの時間フレームの周波数成分を示す図2において、非特許文献1のケプストラム閾値処理アルゴリズムを使用して取得された平滑化された推定スペクトル密度は、太字の破線として示される。明らかに、破線は、実線の詳細の正確な推定値ではないため、本発明の目的に非常に役立つ。最も高いスペクトルパワーを含む周波数が大ざっぱに推定される結果、ローリングベースラインrollingbaselineが得られる。どの周波数で圧縮が必要とされるかに関する情報を含む周波数マスクとして、図2における平滑化された推定スペクトル密度破線の逆を使用できる。平滑化された推定スペクトル密度破線が推定スペクトル密度実線の正確な推定値であった場合、すなわち平滑化が行われていないかあるいは非常に限定されている場合、信号フレームに対する周波数マスクとしてそれを使用することは、非常に不適切で実際には無益な結果をもたらすであろう。周波数マスクに1の最大利得値を持たせることにより、いかなる周波数においても信号の振幅が行われないことが保証されるであろう。最大減衰に対応する周波数マスクの最小利得値は、ドミナント周波数が常に既知の値により減衰されることを保証するために所定のレベルに設定されうる5。あるいは、例えばペリオドグラム等の平滑化されていない推定スペクトル密度の最大値を用いた、平滑化された推定スペクトル密度の正規化により、最大の圧縮又は減衰のレベルが自動的に設定されうる6。ただし、p02...N1である。図3は、パラメータが選択される必要がないため、完全に自動である6を使用して得られた図2において考慮された信号フレームに対する結果として得られる周波数マスクを示す。3の計算は、推定スペクトル密度が不規則な挙動を有する場合により低いパラメータ値が選択され、且つ推定スペクトル密度がより不規則でない挙動を有する場合により高いパラメータ値が選択されるように、たとえケプストラム振幅閾値の値に関連したパラメータの些細な選択肢を含む場合でも、自動であると考えられる。しかし、オーディオ信号の場合、パラメータは一定値に予め定義してもよい。6を使用して得られた圧縮のレベルがある特定の例において不十分である場合、5を使用し且つλに0~1の所望の値をとらせることができる。次に、圧縮されたデータセット又は、例えば時間領域においてykに適用されうる有限インパルス応答FIRフィルタの設計に対する入力として計算するために、周波数領域における推定スペクトル密度を直接乗算することでフィルタマスクが使用される。上述したように、音が1つ以上のマイクロホンにより取り込まれてリスナーに対して再生される場合、オーディオ信号はリスナーに対して望ましくないリスニング体験を引き起こす可能性のある音を含む場合がある。これらの音が特定の周波数の範囲又はセットに集中する場合、強調された減衰の形態の特別な利得が、以下に説明される限定された周波数の範囲又は集合内で上述の周波数マスクに割り当てられうる。以下の例は、ディエッシング、すなわち望ましくないリスニング体験を引き起こす可能性のある音のどこが周波数範囲2~12kHzにおける過剰な歯擦音性の音であるかに関連する。しかし、概念は、例えば扇風機からの音調又は妨害等の限定された周波数範囲を有する他の妨害音又は他の種類の音を抑制するために同等に適用可能である。音声を含むオーディオ信号は、例えば10msの長さの時間フレームにおいて取り込まれると仮定される。また、信号サンプリングレート、すなわちサンプリング周波数は、歯擦音を取り込むために十分に高いと仮定される。1つの時間フレームにおけるサンプルの数をNと示す。歯擦音を含む一般的な信号時間フレームの推定スペクトル密度は、図4において与えられる太い実線。ペリオドグラムが図4に示されるオーディオ信号は、48kHzのサンプリング周波数でサンプリングされる。信号時間フレームの推定スペクトル密度の近似値は、推定値を平滑化することで導出される。近似値は、図4において太字の破線として示される。近似値は、例えば上述の式3を使用して導出されうる。また、例えば上述の式5又は6を使用して得られてもよい当該信号時間フレームに対する周波数マスクをFpが示すようにする。ディエッシングの特性を含む変形された周波数マスクは、以下のように公式化されうる。ただし、χは、以下に更に説明される定数であり、周波数の間隔又は範囲pmin...pmaxは、歯擦音を示す周波数間隔を含む。以下の例において、pmin...pmaxは、周波数範囲2~12kHzに対応する。なお、以下の通りである。したがって、最初のN2点のみが7において考慮される。残りの点pN21...Nは、8から求められうる。すなわち、マスクは、正と負の両方の周波数を処理するために中央インデックスの周囲に反射される。周波数マスクの利得Fp≦1が周波数マスクの全体の周波数範囲を超える場合、定数χが>1の値をとることによる効果の結果、歯擦音が存在する場合は常に当該周波数帯域における減衰効果はかなり高まると考えられるであろう。より大きなχが選択されるほど、当該周波数帯域において最優位のドミナント周波数における減衰は大きくなる。しかし、音声のドミナント周波数がpmin...pmaxにより与えられた周波数範囲外にある他の全ての信号時間フレームの間、7におけるFpが1に近接する際にχの全ての値に対してFpχ≒1であるため、Fpへの変形はほとんど重要ではない。結論付けると、χの選択肢は重要ではない。図5において、図2に提示された信号時間フレームに対して7から得られた変形された周波数マスクが与えられる。図5に示された例において、パラメータχは5に設定される。手順の例図6次に、図6を参照して、オーディオ信号の時間セグメントにおけるドミナント周波数を減衰させる手順の例示的な一実施形態を説明する。例えばテレビ会議システムにおけるノード又は端末、並びに/あるいは無線又は有線の通信システムにおけるノード又は端末、オーディオ放送に含まれたノード、あるいは音楽制作において使用された装置又はデバイス等のオーディオ処理装置において、手順が実行されうる。オーディオ信号の時間セグメントは、ステップ602で取得される。オーディオ信号は、マイクロホン等により取り込まれ且つサンプリング周波数でサンプリングされると仮定される。オーディオ信号は、テレビ会議又は他の何らかの種類の通信セッションに貢献する1つ以上のスピーカにより生成された音声等を含んでよい。オーディオ信号は、1つ以上のマイクロホンにより取り込まれ且つリスナーに対して再生される際に望ましくないリスニング体験を引き起こす可能性のある音を場合によっては含むと仮定される。時間セグメントは、例えば約10ms又は信号処理に適した他のどんな長さであってもよい。導出された時間セグメントのスペクトル密度の推定値周波数領域におけるは、ステップ604で取得される。この推定値は、ペリオドグラム等であってよく、例えばFFT等のフーリエ変換方法を使用して導出されうる。推定スペクトル密度の近似値は、スペクトル密度推定値を平滑化することによりステップ606で導出される。近似値は、かなり大ざっぱであるべきであり、すなわち一般に例えば音声又は音楽図2を参照せよ等のオーディオ信号に対して不規則であるスペクトル密度推定値にあまり近接しないべきである。近似値は、例えばケプストラム閾値処理アルゴリズムを使用すること、ある特定の閾値を下回る絶対振幅値を有するケプストラム係数を除去するケプストラム領域においてこと又は所定の閾値より高いインデックスを含む連続したケプストラム係数を除去することにより、近似値を導出できる。周波数マスクは、導出された近似値、すなわち平滑化スペクトル密度推定値を反転させることにより、ステップ608でスペクトル密度推定値の導出された近似値から導出される。強調された減衰の形態の特別な利得は、ステップ610で所定の周波数範囲、すなわちマスクの周波数範囲の部分集合において周波数マスクに割り当てられる。次に周波数マスクは、ステップ612で信号時間セグメントに含まれた周波数を減衰するために使用又は適用される。減衰は、周波数領域における推定スペクトル密度に周波数マスクを乗算することを含んでよく、あるいはFIRフィルタは、時間領域におけるオーディオ信号時間セグメントでFIRフィルタを使用できる周波数マスクに基づいて構成されてよい。強調された減衰は、周波数マスクの減衰を所定の周波数範囲内の>1に設定されうる定数Xのパワーに上げることで実現可能である。所定の周波数範囲に割り当てられた強調された減衰に加え、周波数マスクは種々の方法で構成されうる。例えば、周波数マスクの最大利得が1に設定されうることにより、信号の周波数が周波数マスクに基づいて処理されている時に振幅されないことを保証する。また、周波数マスクの最大減衰最小利得は、ある特定のレベルに事前定義されてよく、あるいは平滑化推定スペクトル密度は、周波数マスクにおいて非平滑化推定スペクトル密度により正規化されてよい。構成の例、図7以下において、図7を参照して、オーディオ信号の時間セグメントにおけるある特定の周波数の減衰に関連した上述の手順を実行できるように構成された構成700の一例を説明する。構成は、通信システムにおけるオーディオ処理装置701に配置されているものとして示される。オーディオ処理装置は、例えばテレビ会議システムにおけるノード又は端末、並びに/あるいは無線又は有線の通信システムにおけるノード又は端末、オーディオ放送に含まれたノード、あるいは音楽制作において使用された装置又はデバイスであってよい。構成700は、無線及び/又は有線の通信のための従来の手段を含むと考えられてもよい通信部702を介して他の装置と通信するものとして更に示される。構成及び/又はオーディオ処理装置は、他の標準的な機能部716及び1つ以上の記憶装置714を更に備えてもよい。構成700は、オーディオ信号の時間セグメントを取得する取得部704を備える。オーディオ信号は、テレビ会議又は他の何らかの種類の通信セッションのための1つ以上のスピーカにより生成された音声等を含みうる。例えば、10ms等の時間間隔を示す連続したサンプルの集合を取得できる。オーディオ信号は、マイクロホン等により取り込まれ且つ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、取得部704又はオーディオ処理装置701における他の機能部、あるいは別のノード又は装置により取り込まれ且つ/あるいはサンプリングされていてもよい。構成700は、時間セグメントのスペクトル密度の推定値を導出する推定部706を更に備える。推定部706は、例えばFFT等のフーリエ変換方法を使用することでペリオドグラム等を導出することができる。構成700は更に、推定値を平滑化することでスペクトル密度推定値の近似値を導出する平滑化部708を備える。近似値は、かなり大ざっぱであるべきであり、すなわち一般に例えば音声又は音楽図2を参照。等のオーディオ信号に対して不規則であるスペクトル密度推定値にあまり近似するべきでない。平滑化部708は、ケプストラム閾値処理アルゴリズムを使用すること、ある特定の閾値を下回る絶対振幅値を有するケプストラム係数を除去すること、又は所定の閾値より高いインデックスを含む連続したケプストラム係数を除去すること等の所定の規則に従って、ケプストラム係数を除去するケプストラム領域においてことにより、平滑化スペクトル密度推定を実行する。構成700は、推定スペクトル密度の近似値、すなわち平滑化スペクトル密度推定値を反転させることで周波数マスクを導出するマスク部710を更に備える。マスク部710等の構成は、強調された減衰の形態の特別な利得を所定の周波数範囲における周波数マスクに割り当てる、減衰が帯域外周波数に対する利得に関連して当該周波数帯域において強調されるように更に構成される。例えば構成は、周波数マスクの減衰を所定の周波数範囲内定数Xのパワーに上げることで強調された減衰を実現するように構成されうる。所定の周波数範囲は、構成がディエッシングに適することを必然的に伴うであろう2kHz~12kHz内にありうる。マスク部710は、周波数マスクの最大利得を1に設定することで周波数が振幅されないことを保証するように構成されてもよい。マスク部710は、周波数マスクの最大減衰をある特定の所定のレベルに設定するか、あるいは周波数マスクを導出する際に非平滑化推定スペクトル密度により平滑化推定スペクトル密度を正規化するように更に構成されてもよい。更に構成は、周波数マスクに基づいてオーディオ時間セグメントに含まれた周波数を減衰するように構成される減衰部712を備える。減衰部712は、例えば周波数領域における推定スペクトル密度に周波数マスクを乗算するか、あるいは周波数マスクに基づいてFIRフィルタを設定し、且つ時間領域におけるオーディオ信号時間セグメントをフィルタリングするためにFIRフィルタを使用することができる。別の構成の例示、図8図8は、コンピュータプログラム810がプロセッサ806に接続されたコンピュータプログラム808により実行されるオーディオ処理装置における別の構成800を示す。コンピュータプログラム808は、コンピュータプログラム810が格納されるコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を含む。コンピュータプログラム810は、コンピュータプログラムモジュールにおいて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されてもよい。従って、説明される実施形態の例において、コンピュータプログラム810におけるコード手段は、オーディオ信号の時間セグメントを取得する取得モジュール810aを備える。コンピュータプログラムは、時間セグメントのスペクトル密度の推定値を導出する推定モジュール810bを更に備える。コンピュータプログラム810は、推定値を平滑化することでスペクトル密度推定値の近似値を導出する平滑化モジュール810cと、推定スペクトル密度の近似値を反転させ且つ強調された減衰の形態の特別な利得を所定の周波数範囲における周波数マスクに割り当てることにより、周波数マスクを導出するマスクモジュール810dとを更に備える。コンピュータプログラムは、周波数マスクに基づいてオーディオ時間セグメントに含まれた周波数を減衰する減衰モジュール810eを更に備える。モジュール810a~810eは、実質的には、図7に示されたオーディオ処理装置における構成をエミュレートするように図6に示されたフローの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810a~810eは、処理部806において実行される場合に図7のユニット704~712のそれぞれの機能性に対応する。例えばコンピュータプログラムは、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、又はEEPROM電気的消去可能プログラマブルROMであってもよく、コンピュータプログラムモジュール810a~810eは、別の実施形態においては構成800及び/又は送受信機ノード内のメモリの形態で種々のコンピュータプログラムに分散されてよい。プロセッサに接続されたユニット802及び804は、入出力等の通信部を表す。ユニット802及びユニット804は、統合装置として設けられてもよい。図8に関連して上述した実施形態におけるコード手段は、処理部において実行される場合に上述の図面に関連して上述した動作を構成及び/又は送受信機ノードに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るが、コード手段のうちの少なくとも1つは、別の実施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されてもよい。なお、ユニット又はモジュールと対話する選択肢及びユニットの名称は例示することのみを目的とし、上述の方法のうちのいずれかを実行するのに適したネットワークノードは、提案された処理動作を実行できるように複数の別の方法で構成されてもよい。また、本明細書において説明されたユニット又はモジュールは、論理装置であると考えられるべきであり、別個の物理装置としての必要性を有さない。略語AEC音響エコー制御AcousticEchoControlDRCダイナミックレンジ圧縮DynamicRangeCompressionFIR有限長インパルス応答FinitelengthImpulseResponseFFT高速フーリエ変換FastFourierTransform