データベース内の知覚的に最適なHRTFを形態学的パラメータに従って選択するための方法であって、複数の被験者のHRTFを含む第1のデータベースBD1、及び前記第1のデータベースBD1からの前記被験者の前記形態学的パラメータを含む第2のデータベースBD2を用い、前記方法は、前記第1のデータベースからの異なる前記HRTFに対応する聴音試験を用いて行われた前記被験者による判定に関しての、前記第1のデータベースBD1からの前記HRTFの知覚的分類に対応する、第3のデータベースBD3をさらに用い、前記方法は、前記第2のデータベースBD2と前記第3のデータベースBD3とを相関させることにより、前記第2のデータベースBD2からの前記形態学的パラメータの全ての中から、N個の最も妥当な形態学的パラメータをソートするステップと、その次元がHRTF成分の組合せの結果である多次元空間EMを生成するステップと、前記HRTF間の空間的分離と前記第3のデータベースBD3における前記HRTFの前記分類との間の相関を最大化するために、前記成分の組合せの規則を修正して、最適化された多次元空間EMOを得るステップと、前記第2のデータベースBD2から抽出されたK個のソートされた前記形態学的パラメータを前記最適化された空間EMO内での前記HRTFの対応する位置に相関させるのに適した、最適化された射影モデルMPOを計算するステップであって、前記K個の抽出されたパラメータは、前記最適化された多次元空間EMOと前記射影モデルにより生成される空間との間の相関を最大化するものである、ステップと、前記第1のデータベースBD1内にHRTFを有さない所与のユーザについて、前記K個の形態学的パラメータを測定するステップと、前記最適化された空間EMO内での前記ユーザの位置を得るために、前もって計算された前記最適化された射影モデルMPOを前記抽出された形態学的パラメータに適用するステップと、前記最適化された空間EMO内での前記ユーザの射影位置の近傍にある少なくとも1つのHRTFHRTF-Sを選択するステップと、を含むことを特徴とする方法。前記知覚的分類を行うために、前記被験者が、HRTFに対応する音についての少なくとも1つの聴音基準に対する前記被験者の判定において、少なくとも2つの選択肢良又は不良を有することを特徴とする請求項1に記載の方法。前記聴音基準が、例えば、規定された音響経路の正確さ、全体としての空間の質、正面再現品質正面に位置する音オブジェクトについて、及び、正面/背面の音源の分離音オブジェクトが聴取者の前方又は後方のどちらに位置するかを識別する能力の中から選択されることを特徴とする請求項2に記載の方法。前記第3のデータベースBD3を開発するために、前記第1のデータベースからの各々の前記HRTF前記被験者自身のHRTFを含むが適用された音響信号が、各被験者に対して提示され、前記試験に用いられる前記音響信号は、ハニングウィンドウによって得られた、0.23秒のような短い持続時間の広帯域白色雑音であり、前記音響信号は、両軌道に沿った点位置において再現されたものであり、順々に提示され、前記軌道は、方位角0度及び仰角0度において軌道が開始され、特に増分が30度の、水平面仰角=0度内の円であって、前記経路が1回繰り返される、円と、正面に対して仰角-45度から仰角90度を通って背面に対して仰角-45度までの、特に増分が15度の、正中面方位角=0度内の弧であって、前記音響経路が、正面に対して仰角-45度において開始し、背面に対して前記仰角まで続き、その後、同じ経路に沿って開始位置まで戻る、弧であることを特徴とする請求項1~請求項3のいずれかに記載の方法。前記第2のデータベースBD2と前記第3のデータベースBD3との間の相関を取って、前記ソートされた形態学的パラメータを得るために、前記形態学的データが、前記第2のデータベースBD2からの形態学的値を、前記第2のデータベースからの各被験者の形態学的値BD2[i]で除することによりサブデータベースBD2iを作成することによって、正規化され、各々の前記サブデータベースBD2iが、対応する被験者についての前記第3のデータベースからの前記分類BD3[i]に関連付けられ、最高から最低まで格付けされた前記形態学的パラメータPmcを得るためにサポートベクターマシンSVM法が適用され、前記格付けは、前記第3のデータベースにおけるカテゴリ分類に従った各HRTFパラメータの分離品質の関数であることを特徴とする請求項1~請求項4のいずれかに記載の方法。前記最適化された多次元空間EMOを生成するために、ステップE3.1において、前記HRTFが、前記HRTFのうち方向依存性を有する部分のみを含む方向伝達関数DTFに変換され、ステップE3.2において、前記DTFが平滑化され、ステップE3.3において、前記DTFが前処理され、ステップE3.4において、ステップE3.3の結果である用いられるデータに応じて、次元数を減らすか又は増やすために、前記データ次元が変換され、前記データ次元を減らす選択肢においては、新たな軸上に射影された元データ主成分を表わす新たなデータ行列スコアを得るために、前記処理されたDTFに対して主成分分析PCAが行われ、そして空間EMが、前記空間EMの次元を表わす前記スコア行列の各列から生成され、又は、前記データ次元を増やす選択肢においては、多次元尺度構成法MDSを用いて、前記空間EMが生成され、ステップE3.5において、前記最適化の水準が、前記第3のデータベースBD3からの前記分類間の前記空間的分離の有意水準により評価され、前のステップが、異なる前処理パラメータを用いて、及び/又は、前記生成される空間EMにおける次元数を限定することにより、繰り返され、最も最適な前記最適化水準を有する空間が保持されることを特徴とする請求項5に記載の方法。前記DTFの臨界帯域の平滑化が、聴覚系の周波数分解能の限度に従って行われることを特徴とする請求項6に記載の方法。前記前処理が、以下の方法、すなわち、周波数フィルタリング、周波数範囲を区切ること、周波数の山及び谷の抽出、又は周波数アラインメント係数の算出、のうちの1つを用いて行われることを特徴とする請求項6~請求項7のいずれかに記載の方法。前記最適化水準が、前記第3のデータベースBD3における前記分類間の前記空間的分離の前記有意水準、例えばANOVA検定を用いることにより評価される前記有意水準により評価されるか、又は前記空間EM内で最も近い10個のHRTFの中で最高カテゴリに格付けされたHRTFの比率を計算し、この比率を、例えばスチューデントの検定を用いて、各被験者について前記第3のデータベースBD3において最高カテゴリに格付けされたHRTFの全体比率と比較することにより評価されることを特徴とする請求項6~請求項8のいずれかに記載の方法。前記第2のデータベースから抽出されたN個の形態学的パラメータを、前記最適化された空間内での対応する前記HRTFの位置と相関させるための射影モデルを計算するために、ステップE4.1において、前記第2のデータベースBD2からの前記格付けされた形態学的パラメータPmcに基づいて前記空間EMO内での位置を見いだす目的で、前記EMOと前記Pmcとの間の多重線形回帰により、前記射影モデルが計算され、ステップE4.2において、前記射影モデルの品質水準が評価され、ステップE4.3において、前記Pmcが、最初のK個の格付けされた形態学的パラメータに減らされ、前記モデルの計算が、K=1からK=Nまで、前記モデルE4.1から、各々のKの品質の尺度のステップE4.2で繰り返され、この計算は、各被験者について繰り返され、それらのデータは、前記第1のデータベースBD1及び前記第2のデータベースBD2から除去され、前記品質水準がそれに対して最高になる、最適なKが保持されることを特徴とする請求項1~請求項9のいずれかに記載の方法。前記最適化された空間EMO内での前記ユーザの射影位置の近傍にある少なくとも1つのHRTFHRTF-Sを選択するために、前記最適化された空間EMO内での前記射影位置に最も近いHRTFが選択されることを特徴とする請求項1~請求項10のいずれかに記載の方法。従って、本発明は、データベース内の知覚的に最適なHRTFを形態学的パラメータに従って選択するための方法であって複数の被験者のHRTFを含む第1のデータベース、及び第1のデータベースからの被験者の形態学的パラメータを含む第2のデータベースとを用いる方法を提供し、この方法は、第1のデータベースからの異なるHRTFに対応する聴音試験を用いて行った行われた被験者による判定に関しての、第1のデータベースからのHRTFの知覚的分類に対応する、第3のデータベースをさらに用い、この方法は、第2のデータベースと第3のデータベースとを相関させることにより、第2のデータベースからの形態学的パラメータの全ての中から、N個の最も妥当な形態学的パラメータをソートするステップと、その次元がHRTF成分の組合せの結果である多次元空間を生成するステップと、HRTF間の空間的分離を第3のデータベースにおけるそれらの分類に従って最適化するために、成分の組合せの規則を修正して、最適化された多次元空間を得るステップと、第2のデータベースから抽出されたK個のソートされた形態学的パラメータを最適化された空間内でのHRTFの対応する位置と相関させるのに適した、最適化された射影モデルを計算するステップであって、K個の抽出されたパラメータは、射影モデルを最適化するものである、ステップと、第1のデータベース内にHRTFを有さない所与のユーザについて、K個の形態学的パラメータを測定するステップと、最適化された空間内でのユーザの位置を得るために、前もって計算された最適化された射影モデルを、抽出された形態学的パラメータに適用するステップと、最適化された空間内でのユーザの射影位置の近傍にある少なくとも1つのHRTFを選択するステップとを含む。実施形態によれば、知覚的分類を行うために、被験者は、HRTFに対応する音についての少なくとも1つの聴音基準に対する被験者の判定において、少なくとも2つの選択肢良又は不良を有する。実施形態によれば、聴音基準は、例えば、規定された音響経路の正確さ、全体としての空間の質、正面再現品質正面に位置する音オブジェクトについて、及び、正面/背面の音源の分離音オブジェクトが聴取者の前方又は後方のどちらに位置するかを識別する能力の中から選択される。実施形態によれば、第3のデータベースBD3を開発するために、第1のデータベースからの各々のHRTF被験者自身のHRTFを含むが適用された音響信号が、各被験者に提示され、試験に用いられる音響信号は、ハニングウィンドウによって得られた、0.23秒のような短い持続時間の広帯域白色雑音であり、音響信号は、両軌道に沿った点位置において再現されたものであり、順々に提示され、この軌道は、方位角0度及び仰角0度において軌道が開始され、特に増分が30度の、水平面仰角=0度内の円であって、前記経路が1回繰り返される、円と、正面に対して仰角-45度から仰角90度を通って背面に対して仰角-45度までの、特に増分が15度の、正中面方位角=0度内の弧であって、前記音響経路が、正面に対して仰角-45度において開始し、背面に対して前記仰角まで続き、その後、同じ経路に沿って開始位置まで戻る、弧である。実施形態によれば、第2のデータベースと第3のデータベースとの間の相関を取って、ソートされた形態学的パラメータを得るために、形態学的データは、第2のデータベースからの形態学的値を、第2のデータベースからの各被験者の形態学的値で除することによりサブデータベースを作成することによって、正規化され、各々のサブデータベースは、対応する被験者についての第3のデータベースからの分類に関連付けられ、最高から最低まで格付けされた形態学的パラメータを得るためにサポートベクターマシンSVM法が適用され、格付けは、第3のデータベースにおけるカテゴリ分類に従った各HRTFパラメータの分離品質の関数である。実施形態によれば、最適化された多次元空間を生成するために、第1のステップにおいて、HRTFが、HRTFのうち方向依存性を有する部分のみを含む方向伝達関数DTFに変換され、第2のステップにおいて、DTFが平滑化され、第3のステップにおいて、DTFが前処理され、第4のステップにおいて、前のステップの結果である用いられるデータに応じて、次元数を減らすか又は増やすために、データ次元が変換され、データ次元を減らす選択肢においては、新たな軸上に射影された元データ主成分を表わす新たなデータ行列スコアを得るために、処理されたDTFに対して主成分分析PCAが行われ、そして多次元空間が、その多次元空間の次元を表わすスコア行列の各列から生成され、又は、データ次元を増やす選択肢においては、多次元尺度構成法MDSを用いて多次元空間が生成され、第5のステップにおいて、最適化水準が、第3のデータベースからの分類間の空間的分離の有意水準により評価され、前のステップが、異なる前処理パラメータを用いて、及び/又は、生成される多次元空間における次元数を限定することにより、繰り返され、最も最適な最適化水準を有する空間が保持される。実施形態によれば、DTFの臨界帯域の平滑化は、聴覚系の周波数分解能の限度に従って行われる。実施形態によれば、前処理は、以下の方法、すなわち、周波数フィルタリング、周波数範囲を区切ること、周波数の山及び谷の抽出、又は周波数アラインメント係数の算出、のうちの1つを用いて行われる。実施形態によれば、最適化水準は、第3のデータベースにおける分類間の空間的分離の有意水準、例えばANOVA検定を用いることにより評価される有意水準により評価されるか、又は空間EM内で最も近い10個のHRTFの中で最高カテゴリに格付けされたHRTFの比率を計算し、この比率を、例えばスチューデントの検定を用いて、各被験者について第3のデータベースにおいて最高カテゴリに格付けされたHRTFの全体比率と比較することにより評価される。実施形態によれば、第2のデータベースから抽出されたN個の形態学的パラメータを、最適化された空間内での対応するHRTFの位置と相関させるための射影モデルを計算するために、第1のステップにおいて、第2のデータベースからの格付けされた形態学的パラメータから、最適化された多次元空間内での位置を見いだす目的で、最適化された多次元空間と格付けされた形態学的パラメータとの間の多重線形回帰により、射影モデルが計算され、第2のステップにおいて、射影モデルの品質水準が評価され、第3のステップにおいて、格付けされた形態学的パラメータの数が、最初のK個の格付けされた形態学的パラメータに減らされ、モデルの計算が、K=1からK=Nまで、各々のKの品質の尺度の第1及び第2のステップから繰り返され、この計算は、各被験者について繰り返され、それらのデータは、第1のデータベース及び第2のデータベースから除去され、品質水準がそれに対して最高になる、最適なKが保持される。実施形態によれば、最適化された多次元空間内でのユーザの射影位置の近傍にある少なくとも1つのHRTFを選択するために、最適化された多次元空間内での射影位置に最も近いHRTFが選択される。本発明は、以下の説明を読み、それに付随する図面を検討することによって、より良く理解されるであろう。これらの図面は、例証のみを目的として提示されるものであり、本発明を限定するものではない。データベースの作成複数の被験者に対して、各被験者についてのHRTFを求めるために、被験者の耳の中にマイクロフォンを配置し、空間内の種々の地点にわたって音源を散在させる。各被験者についての形態学的パラメータも測定される。第1のデータベースBD1は、HRTFを収容し、第2のデータベースBD2は、関連付けられた被験者の形態学的パラメータを収容する。本例において、第1のデータベースBD1に格納されるHRTFは、LISTENプロジェクトに由来する公的データベースから得たものである。このデータベース内の最初のM人の被験者からのデータが用いられる一例において、M=45とする。LISTENのHRTF測定値は、-45度から90度までの範囲で増分を15度刻みとした仰角と、0度から開始して増分を15度刻みとした方位角とに対応する空間内の位置で測定されたものである。方位角の増分は、空間を均等にサンプリングするために45度を超える仰角については徐々に大きくされ、合計で187の位置にわたった。図4に示されるように、第2のデータベースBD2は、各被験者についての以下の形態学的パラメータを含む。x1:頭部の幅x2:頭部の高さx3:頭の奥行きx4:耳介の下方への偏りx5:耳介の後方への偏りx6:頸部の幅x7:頸部の高さx8:頸部の奥行きx9:胴の上部の幅x10:胴の上部の高さx11:胴の上部の奥行きx12:肩幅x13:頭囲x14:肩囲d1:耳甲介腔の高さd2:耳甲介舟の高さd3:耳甲介腔の幅d4:窩の高さd5:耳介の高さd6:耳介の幅d7:珠間切痕の幅d8:耳甲介腔の深さθ1:耳介の回転角θ2:耳介の角度パラメータ第2のデータベースBD2に格納されるこれらの形態学的パラメータは、被験者のHRTFに対応する。さらに、ステップE1において、聴音試験から得られた知覚的評価結果を含む第3のデータベースBD3が作成される。各被験者に対して、データベースBD1からのHRTFが適用された試験信号が発せられる。1つの例において、試験に用いられる音響信号は、ハニングウィンドウによって得られる、0.23秒のような短い持続時間の広帯域白色雑音であり、この音響信号は、両軌道に沿った点位置で再現されたものであり、順々に提示され、この軌道は、方位角0度及び仰角0度において軌道が開始され、特に増分が30度の、水平面仰角=0度内の円であって、この経路が1回繰り返される、円と、正面に対して仰角-45度から仰角90度を通って背面に対して仰角-45度までの、特に増分が15度の、正中面方位角=0度内の弧であって、この音響経路が、正面に対して仰角-45度において開始し、背面に対して前記仰角まで続き、その後、同じ経路に沿って開始位置まで戻る、弧である。各被験者は、HRTFの各々を、以下の3つのカテゴリ、すなわち、優、良、可のうちの1つに分類した。優が、最高の判定カテゴリとみなされる。これらの判定は、HRTFに対応する音の聴音についての少なくとも1つの基準に基づくものである。基準は、以下の例のうちの1つから選択することができる。すなわち、前もって規定された経路の正確さ、全体としての空間の質、正面再現品質正面に位置する音オブジェクトsoundobjectについて、及び、正面/背面の音源の分離音オブジェクトが聴取者の前方又は後方のどちらに位置するかを識別する能力である。図3は、全ての被験者についての、このタイプの聴音試験で得られた結果のタイプを示すは優、〇は良、及び×は可。被験者は横軸上に示され、格付けされたHRTFは縦軸上に示される。重要な形態学的パラメータの選択図1及び図2に示されるように、ステップE2において、重要な形態学的パラメータを選択するために、第2のデータベースBD2を第3のデータベースBD3と相関させる。この目的で、サブステップE2.1において、形態学的データは、第2のデータベースBD2からの形態学的値を第2のデータベース内の各被験者の形態学的値BD2[i]で除することによりサブデータベースBD2iiは1からMであり、Mはデータベース内の被験者の数であるを作成することによって、正規化される。正規化されると、その値は、ある被験者の形態学的パラメータの別の被験者の形態学的パラメータに対する比率を表わす。各サブデータベースBD2iは、サブステップE2.2において、対応する被験者の第3のデータベース内での分類BD3[i]に関連付けられる。次に、サブステップE2.3において、最高から最低まで格付けされた形態学的パラメータPmcを得るために、特徴選択法が適用される。この分類は、第3のデータベースBD3における分類に従ってHRTFを分離する、その能力に基づくものである。選ばれた方法は、サポートベクターマシンSVM法である。この方法は、正規化されたデータを分類するために、高次元空間内に超平面の集合を構築することに基づく。従って、この方法により、パラメータは最高から最低まで格付けされる。2つの変数が、SVMによる分離を制御する。分析における分類誤差の許容差を制御する複雑さの値Cは、ペナルティ関数を導入する。Cがヌル値であることは、ペナルティ関数が考慮に入れられないことを示し、Cが高い値であること無限増加するCはペナルティ関数が支配的であることを示す。イプシロン値εは、不感性insensitivityの値であり、分類されるべきデータが超平面からε未満の距離にある場合に、ペナルティ関数をゼロに設定する。形態学的パラメータの分類は、異なる値のC及びεに従って変化する。C=1及びε=1×1025としてこの方法を用いると、最高から最低まで格付けされたPmcの高い方から10個の要素は、本例においては、x11、x2、x8、d5、x3、d4、x12、d2、d1、及びx6である。最適化された多次元空間の生成ステップE3において、その次元がHRTFフィルタからの成分の組合せから得られる、多次元空間EMが生成される。この目的で、第1のステップE3.1において、HRTFは、HRTFのうち方向依存性を有する部分のみを含む、いわゆる方向伝達関数DTFに変換される。ステップE3.2において、聴覚系の周波数分解能の限度に従って、DTFの臨界帯域の平滑化が行われる。ステップE3.3において、DTFは、周波数フィルタリング、周波数範囲を区切ること、周波数の山及び谷の抽出、又は周波数アラインメント係数の算出、の中から選択される方法を用いて前処理される。ステップE3.4において、ステップE3.3の結果である用いられるデータに応じて、次元数を減らすか又は増やすために、データ次元が変換される。データ次元を減らすためには、新たな軸上に射影された元データ主成分を表わす新たなデータ行列スコアを得るために、処理されたDTFに対して主成分分析PCAが行われ、空間EMが、空間EMの次元を表わすスコア行列の各列から生成される。データ次元を増やすためには、処理されたDTFに対して多次元尺度構成法MDS分析が用いられ、空間EMが得られる。ステップE3.5において、最適化水準が評価される。第1の例において、最適化水準は、第3のデータベースBD3からの分類間の空間的分離の有意水準により評価される。1つの例において、有意水準は、ANOVA検定を用いて評価され、各々の異なる次元数について、値の分布の平均が統計的に異なるかどうかがチェックされる。第2の例においては、空間EM内で最も近い10個のHRTFの中で最高カテゴリに格付けされたHRTFの比率を計算し、この比率が、例えばスチューデントの検定を用いて、各被験者について第3のデータベースにおいて高カテゴリに格付けされたHRTFの全体比率と比較される。前のステップが、異なる前処理パラメータを用いて、及び/又は、生成される空間における次元数を限定することにより、繰り返される。最も最適な最適化水準を有する空間が保持される。この空間は、我々の例における最高の有意水準を有する空間であるか、又は、第2の例における、最も近い10個のHRTFについて最高カテゴリに格付けされるHRTFの数が最大化される空間である。このような、保持された空間が、最適化された多次元空間EMOである。ステップE3.5の目的は、最適化された空間を得るために、HRTF間の空間的分離を、第3のデータベースBD3におけるその分類に従って最適化することである。実際、空間EMO内では、所与の位置にいる被験者にとって、この位置の近くの領域に位置するHRTFはその被験者にとって良好とみなされることになり、一方、この位置から遠いHRTFは不良であるとみなされることになる。換言すれば、HRTF成分の組合せのための規則は、HRTF間の空間的分離と第3のデータベースBD3におけるHRTFの分類との間の相関を最大化するように変更される。射影モデルの開発ステップE4において、第2のデータベースBD2から抽出されたN個の形態学的パラメータを、最適化された空間EMO内での対応するHRTFの位置と相関させるための射影モデルが、計算される。この目的で、ステップE4.1において、格付けされた形態学的パラメータPmcに基づいて空間EMO内での位置を見いだすために第2のデータベースBD2を用いて、EMOとPmcとの間の多重線形回帰により、射影モデルが計算される。ステップE4.2において、射影モデルの品質水準が評価される。この品質水準は、E3.5において用いられた方法と同じ方法を用いて計算される。ステップE4.3において、Pmcは、最初のK個の格付けされた形態学的パラメータに減らされ、K=1からK=Nまでの各々のKについて、モデルの計算がステップE4.1から品質の尺度であるステップE4.2で繰り返される。好ましくは、この計算は、各被験者について、ステップE3においてその被験者のデータを第1のデータベースBD1及び第2のデータベースBD2から除去することにより、繰り返される。品質水準がそれに対して最高になる、最適なKが保持される。従って、このK個の抽出されたパラメータが、最適化された多次元空間EMOと、射影モデルにより生成される空間との間の相関を最大化する。これにより、最適化された射影モデルMPOが与えられる。方法の実施ステップE5において、データベース内にHRTFを有さない任意のユーザについて、データベースBD1内で少なくとも1つのHRTFが選択される。この目的で、サブステップE5.1において、ユーザは、前もって識別されたK個の形態学的パラメータを測定する。この目的で、ユーザは、自身の耳の写真を定められた位置で撮影し、K個のパラメータが画像処理法により抽出される。ステップE5.2において、最適化された空間EMO内でのユーザの位置を得るために、K個のパラメータが、前もって計算された射影モデルMPOからの入力として、抽出された形態学的パラメータへと導入される。次に、少なくとも1つのHRTFマーク付けされたHRTF-Sが、最適化された空間内でのユーザの射影位置の近傍で選択される。1つの例において、射影位置に最も近いHRTFが選択される。