"マスカー音によるターゲット音のマスキングを解析する装置であって、音響信号のスペクトルの各ピークに対応する線スペクトル列の自己相関数列を、前記ターゲット音を示す第1音響信号と、前記ターゲット音および前記マスカー音の混合音を示す第2音響信号との各々について時間軸上のフレーム毎に算定する自己相関算定手段と、前記第1音響信号および前記第2音響信号において相互に対応するフレーム毎に前記第1音響信号の自己相関数列と前記第2音響信号の自己相関数列との相互相関係数を算定する相互相関算定手段と、前記各フレームについて算定された複数の相互相関係数の代表値を前記マスキングの効果指標として算定する指標算定手段とを具備するマスキング解析装置。前記指標算定手段は、前記複数の相互相関係数の平均値を前記効果指標として算定する請求項1のマスキング解析装置。前記指標算定手段は、前記複数の相互相関係数の所定のパーセンタイル値を前記効果指標として算定する請求項1のマスキング解析装置。前記自己相関算定手段は、前記第1音響信号の自己相関数列と、マスカー音の種類とターゲット音およびマスカー音のエネルギー比との少なくとも一方が相違する複数の第2音響信号の各々の自己相関数列とをフレーム毎に算定し、前記相互相関算定手段は、前記複数の第2音響信号の各々について前記第1音響信号の自己相関数列と当該第2音響信号の自己相関数列との相互相関係数をフレーム毎に算定し、前記指標算定手段は、前記複数の第2音響信号の各々について、当該第2音響信号について算定された複数の相互相関係数に応じた前記効果指標を算定する請求項1から請求項3の何れかのマスキング解析装置。周波数軸と時間軸とが設定された領域にて自己相関数列の時系列を示す相関遷移画像と、自己相関数列の各相関値を複数のフレームについて周波数毎に合計した数値の周波数軸上での分布を示す相関分布画像とを、前記第1音響信号と前記第2音響信号との各々について前記表示装置に表示させる表示制御手段とを具備する請求項1から請求項4の何れかのマスキング解析装置。複数種のマスカー音の何れかを選択するマスカー音選択装置であって、音響信号のスペクトルの各ピークに対応する線スペクトル列の自己相関数列を、ターゲット音を示す第1音響信号と、相異なる種類のマスカー音と前記ターゲット音との混合音を示す複数の第2音響信号の各々とについて、時間軸上のフレーム毎に算定する自己相関算定手段と、前記複数の第2音響信号の各々について、当該第2音響信号の自己相関数列と前記第1音響信号の自己相関数列との相互相関係数を相互に対応するフレーム毎に算定する相互相関算定手段と、前記複数の第2音響信号の各々について、当該第2音響信号の各フレームについて算定された複数の相互相関係数の代表値を前記マスキングの効果指標として算定する指標算定手段と、前記指標算定手段が算定した効果指標に応じて前記複数種のマスカー音の何れかを選択する選択手段とを具備するマスカー音選択装置。複数種のマスカー音の何れかを利用してターゲット音をマスキングするマスキング装置であって、音響信号のスペクトルの各ピークに対応する線スペクトル列の自己相関数列を、ターゲット音を示す第1音響信号と、相異なる種類のマスカー音と前記ターゲット音との混合音を示す複数の第2音響信号の各々とについて、時間軸上のフレーム毎に算定する自己相関算定手段と、前記複数の第2音響信号の各々について、当該第2音響信号の自己相関数列と前記第1音響信号の自己相関数列との相互相関係数を相互に対応するフレーム毎に算定する相互相関算定手段と、前記複数の第2音響信号の各々について、当該第2音響信号の各フレームについて算定された複数の相互相関係数の代表値を前記マスキングの効果指標として算定する指標算定手段と、前記指標算定手段が算定した効果指標に応じて前記複数種のマスカー音の何れかを選択して放音装置から放音する選択手段とを具備するマスキング装置。マスカー音によるターゲット音のマスキングを解析するために、コンピュータに、音響信号のスペクトルの各ピークに対応する線スペクトル列の自己相関数列を、前記ターゲット音を示す第1音響信号と、前記ターゲット音および前記マスカー音の混合音を示す第2音響信号との各々について時間軸上のフレーム毎に算定する自己相関算定処理と、前記第1音響信号および前記第2音響信号において相互に対応するフレーム毎に前記第1音響信号の自己相関数列と前記第2音響信号の自己相関数列との相互相関係数を算定する相互相関算定処理と、前記各フレームについて算定された複数の相互相関係数の代表値を前記マスキングの効果指標として算定する指標算定処理とを実行させるプログラム。ところで、サウンドマスキングの作用にはエネルギーマスキングと情報マスキングとがある。エネルギーマスキングは、ターゲット音とは無関係に生成されたマスカー音を比較的に高いエネルギーでターゲット音に重畳することでターゲット音の聴き取りを妨害する作用であり、情報マスキングは、前掲の特許文献1や特許文献2の技術のように、音響特性がターゲット音に類似するマスカー音攪乱音をターゲット音に重畳することでターゲット音の聴き取りを妨害する作用である。エネルギーマスキングに有効なマスカー音の典型例は白色雑音であり、情報マスキングに有効なマスカー音の典型例は、ターゲット音の発声者の音声波形を時間軸の方向に反転した逆転音声である。図11は、マスカー音に対するターゲット音のエネルギー比以下TM比というを相違させた複数の場合について狭帯域包絡相関の計算値と会話了解度の実測値との関係を示すグラフである。図11では、エネルギーマスキングに有効な白色雑音をマスカー音として利用した場合と、情報マスキングに有効な逆転音声をマスカー音として利用した場合とが個別に図示されている。白色雑音をマスカー音として使用した場合、図11に線Z1で示す通り、狭帯域包絡相関の変化に対して会話了解度は敏感に変化し、狭帯域包絡相関が大きいほど会話了解度が高いという傾向が顕著に観測される。しかし、逆転音声をマスカー音として使用した場合、図11に線Z2で示す通り、特に狭帯域包絡相関の03から08までの範囲内において、狭帯域包絡相関の変化に対して会話了解度が明確に変化しないという傾向が確認される。すなわち、非特許文献1や非特許文献2に開示された狭帯域包絡相関は、エネルギーマスキングの評価指標としては適切であるものの、情報マスキングの評価指標としては必ずしも適切ではない。以上の事情を考慮して、本発明は、情報マスキングの効果の適切な評価を目的とする。以上の課題を解決するために本発明が採用する手段を説明する。なお、本発明の理解を容易にするために、以下の説明では、本発明の要素と後述の実施形態の要素との対応を括弧書で付記するが、本発明の範囲を実施形態の例示に限定する趣旨ではない。本発明のマスキング解析装置は、マスカー音によるターゲット音のマスキングを解析する装置であって、音響信号のスペクトルの各ピークに対応する線スペクトル列例えば線スペクトル列Limの自己相関数列例えば自己相関数列Aimを、ターゲット音を示す第1音響信号例えば音響信号s1と、ターゲット音およびマスカー音の混合音を示す第2音響信号例えば音響信号s2との各々について時間軸上のフレーム毎に算定する自己相関算定手段例えば自己相関算定部22と、第1音響信号および第2音響信号において相互に対応するフレーム毎に第1音響信号の自己相関数列と第2音響信号の自己相関数列との相互相関係数例えば相互相関係数ρmを算定する相互相関算定手段相互相関算定部24と、各フレームについて算定された複数の相互相関係数の代表値をマスキングの効果指標例えば効果指標αとして算定する指標算定手段例えば指標算定部26とを具備する。以上の構成では、第1音響信号の自己相関数列と第2音響信号の自己相関数列とで相互に対応するフレーム間の相互相関係数に応じて効果指標が算定されるから、狭帯域包絡相関を利用した場合と比較して情報マスキングの効果を適切に評価することが可能である。複数の相互相関係数から効果指標として算定される代表値の種類は任意であるが、例えば、複数の相互相関係数の平均値例えば相加平均を効果指標として算定する構成や、複数の相互相関係数の所定のパーセンタイル値例えば75パーセンタイル値を効果指標として算定する構成が好適である。また、指標算定手段が算定した効果指標を利用する方法は本発明において任意であるが、例えば、効果指標を表示装置に表示させる表示制御手段例えば表示制御部28を具備する構成が好適である。本発明の好適な態様において、自己相関算定手段は、第1音響信号の自己相関数列と、マスカー音の種類とターゲット音およびマスカー音のエネルギー比TM比との少なくとも一方が相違する複数の第2音響信号の各々の自己相関数列とをフレーム毎に算定し、相互相関算定手段は、複数の第2音響信号の各々について第1音響信号の自己相関数列と当該第2音響信号の自己相関数列との相互相関係数をフレーム毎に算定し、指標算定手段は、複数の第2音響信号の各々について、当該第2音響信号について算定された複数の相互相関係数に応じた効果指標を算定する。以上の態様では、種類や音圧が相異なる複数のマスカー音について効果指標が算定されるから、複数のマスカー音の各々の効果指標を比較することで、情報マスキングの有効性という観点から最適なマスカー音を選択することが可能である。本発明の好適な態様のマスキング解析装置は、周波数軸と時間軸とが設定された領域にて自己相関数列の時系列を示す相関遷移画像例えば相関遷移画像62と、自己相関数列の各相関値を複数のフレームについて周波数毎に合計した数値の周波数軸上での分布を示す相関分布画像例えば相関分布画像64との少なくとも一方を、第1音響信号と第2音響信号との各々について表示装置に表示させる表示制御手段例えば表示制御部28とを具備する。以上の態様では、第1音響信号と第2音響信号との間で相関遷移画像を対比することで、利用者は、調波構造の時間遷移がマスキングの前後で変化する度合すなわち情報マスキングの度合を直観的に把握することが可能である。また、第1音響信号と第2音響信号との間で相関分布画像を対比することで、利用者は、複数のフレームにわたる長期的な調波構造の変化を直観的に把握することが可能である。本発明は、以上の各態様に係るマスキング解析装置を利用して複数種のマスカー音の何れかを選択するマスカー音選択装置としても実現される。本発明のマスカー音選択装置は、音響信号のスペクトルの各ピークに対応する線スペクトル列の自己相関数列を、ターゲット音を示す第1音響信号と、相異なる種類のマスカー音とターゲット音との混合音を示す複数の第2音響信号の各々とについて、時間軸上のフレーム毎に算定する自己相関算定手段と、複数の第2音響信号の各々について、当該第2音響信号の自己相関数列と第1音響信号の自己相関数列との相互相関係数を相互に対応するフレーム毎に算定する相互相関算定手段と、複数の第2音響信号の各々について、当該第2音響信号の各フレームについて算定された複数の相互相関係数の代表値をマスキングの効果指標として算定する指標算定手段と、指標算定手段が算定した効果指標に応じて複数種のマスカー音の何れかを選択する選択手段例えば選択部40とを具備する。以上の構成でも、本発明のマスキング解析装置と同様の作用および効果が実現される。また、本発明は、複数種のマスカー音の何れかを利用してターゲット音をマスキングするマスキング装置例えばマスキング装置200としても実現される。本発明のマスキング装置は、音響信号のスペクトルの各ピークに対応する線スペクトル列の自己相関数列を、ターゲット音を示す第1音響信号と、相異なる種類のマスカー音とターゲット音との混合音を示す複数の第2音響信号の各々とについて、時間軸上のフレーム毎に算定する自己相関算定手段と、複数の第2音響信号の各々について、当該第2音響信号の自己相関数列と第1音響信号の自己相関数列との相互相関係数を相互に対応するフレーム毎に算定する相互相関算定手段と、複数の第2音響信号の各々について、当該第2音響信号の各フレームについて算定された複数の相互相関係数の代表値をマスキングの効果指標として算定する指標算定手段と、指標算定手段が算定した効果指標に応じて複数種のマスカー音の何れかを選択して放音装置から放音する選択手段例えば選択部40とを具備する。以上の構成でも、本発明のマスキング解析装置と同様の作用および効果が実現される。以上の各態様に係るマスキング解析装置は、音声の合成に専用されるDSPDigitalSignalProcessorなどのハードウェア電子回路で実現されるほか、CPUCentralProcessingUnitなどの汎用の演算処理装置とプログラムとの協働でも実現される。本発明のプログラムは、マスカー音によるターゲット音のマスキングを解析するために、音響信号のスペクトルの各ピークに対応する線スペクトル列の自己相関数列を、ターゲット音を示す第1音響信号と、ターゲット音およびマスカー音の混合音を示す第2音響信号との各々についてフレーム毎に算定する自己相関算定処理と、第1音響信号および第2音響信号において相互に対応するフレーム毎に第1音響信号の自己相関数列と第2音響信号の自己相関数列との相互相関係数を算定する相互相関算定処理と、各フレームについて算定された複数の相互相関係数の代表値を、マスカー音によるターゲット音のマスキングの効果指標として算定する指標算定処理とをコンピュータに実行させる。以上のプログラムによれば、本発明のマスキング解析装置と同様の作用および効果が実現される。本発明のプログラムは、コンピュータが読取可能な記録媒体に格納された形態で利用者に提供されてコンピュータにインストールされるほか、通信網を介した配信の形態でサーバ装置から提供されてコンピュータにインストールされる。<第1実施形態>図1は、本発明の第1実施形態に係るマスキング解析装置100のブロック図である。マスキング解析装置100は、マスカー音VMを使用したターゲット音VTのマスキングの効果を解析する音響処理装置であり、図1に示すように、演算処理装置12と記憶装置14と表示装置16とを含むコンピュータシステムで実現される。表示装置16は、例えば液晶表示パネルで構成され、演算処理装置12から指示された画像を表示する。記憶装置14は、演算処理装置12が実行するプログラムPGMと演算処理装置12が使用する各種のデータとを記憶する。例えば半導体記録媒体や磁気記録媒体等の公知の記録媒体または複数種の記録媒体の組合せが記憶装置14として採用され得る。記憶装置14には、音響信号s1および音響信号s2が格納される。音響信号s1は、マスキングの対象となるターゲット音VTの時間波形を示す音声信号である。他方、音響信号s2は、音響信号s1が示すターゲット音VTにマスカー音VMを重畳加算した音の時間波形を示す信号すなわちマスキング後の信号である。すなわち、音響信号s1はマスキング前の音声に対応する。例えば収音機器を利用して事前に収録された音響信号s1および音響信号s2が記憶装置14に格納される。なお、収音機器が収音した音声信号を逐次的に例えば所定の時間長の区間毎に音響信号s1や音響信号s2として取得して略実時間的に処理することも可能である。演算処理装置12は、記憶装置14に格納されたプログラムPGMを実行することで、マスカー音VMによるマスキングの効果を示す指標値以下では効果指標と表記するαを算定および出力するための複数の機能自己相関算定部22,相互相関算定部24,指標算定部26,表示制御部28を実現する。効果指標αは、情報マスキングに関するマスカー音VMの有効性の指標として好適な変数であり、概略的にはマスキングの前後の音響信号s1および音響信号s2を対比することで算定される。なお、演算処理装置12の一部の機能を専用の電子回路DSPが実現する構成や、演算処理装置12の各機能を複数の集積回路に分散した構成も採用され得る。ところで、ターゲット音VTと同じ発声者の音声波形を時間軸方向に逆転させた逆転音声をマスカー音VMとして適用した場合に情報マスキングの効果は顕著である。逆転音声とターゲット音VTとは発声者が共通するから、逆転音声をマスカー音VMとして利用したマスキングの前後の音声では音声の長期的な調波構造基音成分と複数の倍音成分との系列は殆ど変化しない。以上の傾向を考慮すると、情報マスキングの作用は、調波構造の時間遷移がマスキングの前後で相違することに関係すると推察される。すなわち、調波構造の時間遷移がマスキングの前後で変化するほど情報マスキングの効果は大きい。以上の知見から、本実施形態では、音響信号s1の調波構造の時間遷移と音響信号s2の調波構造の時間遷移とを相互に対比することで効果指標αを算定する。図1の自己相関算定部22は、所定の時間長のM個のフレームの各々について音響信号s1の自己相関数列A1mA11~A1Mと音響信号s2の自己相関数列A2mA21~A2Mとを算定するm=1~M。自己相関数列A1mは、音響信号s1のうち第m番目のフレームでの調波構造を反映した数値列であり、自己相関数列A2mは、音響信号s2のうち第m番目のフレームでの調波構造を反映した数値列である。なお、自己相関算定部22では、音響信号s1および音響信号s2の各々について同様の処理が実行される。そこで、以下の説明では、音響信号s1および音響信号s2の各々を添字ii=12により便宜的に音響信号siと表記して、音響信号s1および音響信号s2の双方に共通する事項を包括的に説明する。図2は、自己相関算定部22の詳細なブロック図である。図2に示すように、自己相関算定部22は、区間設定部32と周波数分析部34と相関分析部36とを含んで構成される。区間設定部32は、音響信号siに所定の時間窓を乗算することで、音響信号siを、図3に示すように、相異なるフレームに対応するM個の区間信号qimqi1~qiMに区分する。各フレームは、例えば20ミリ秒から30ミリ秒程度の時間長に設定されて時間軸上で相互に重複する。なお、音響信号siの例えば基本周波数に応じて各フレームの時間長を可変に制御することも可能である。図2の周波数分析部34は、M個のフレームの各々について区間信号qimのスペクトルQimの各ピークに対応する線スペクトル列LimLi1~LiMを算定する。線スペクトル列Limは、図2に示すように、区間信号qimのスペクトルQimの振幅値絶対値がピークとなるLN個の周波数Fpの各々に配置されて強度が所定値1に正規化されたスペクトル線の系列である。図4は、周波数分析部34が音響信号siの第m番目のフレーム区間信号qimについて線スペクトル列Limを生成する処理のフローチャートである。各音響信号siのM個の区間信号qi1~qiMの各々について図4の処理が実行される。周波数分析部34は、1本のスペクトル線を指示する変数xを1に初期化しSA1、変数xが所定値LNを下回るか否かを判定するSA2。図4の処理を開始した直後の段階では変数xは所定値LNを下回る。変数xが所定値LNを下回る場合、周波数分析部34は、区間信号qimのスペクトル複素スペクトルQimを算定するSA3。スペクトルQimの算定には、離散フーリエ変換等の公知の周波数分析が任意に採用される。周波数分析部34は、ステップSA3で算定したスペクトルQimの振幅スペクトルQimにおいて振幅値が最大となる1個のピークの周波数Fpを特定および記憶しSA4、ステップSA3で算定したスペクトルQimのうちステップSA4で特定した周波数Fp以外の各周波数の強度をゼロに設定したスペクトルRimを生成するSA5。そして、周波数分析部34は、スペクトルRimを例えば逆フーリエ変換で時間領域の音響信号rimに変換しSA6、変換後の音響信号rimを現段階の区間信号qimから減算するSA7。周波数分析部34は、変数xに1を加算したうえで処理をステップSA2に移行しSA8、加算後の変数xが依然として所定値LNを下回る場合にはSA2:YES、直前のステップSA7での処理後の区間信号qimについてステップSA3からステップSA8の処理を反復する。すなわち、区間信号qimについて特定した周波数Fpの総数が所定値LNに到達するまで、区間信号qimから周波数Fpの音響成分を逐次的に除外しながらスペクトルQimの振幅値のピークの周波数Fpを特定する処理が反復される。周波数Fpの総数が所定値LNに到達するとSA2:NO、周波数分析部34は、周波数軸上に離散的に設定されたK個の周波数周波数帯域のうちステップSA4で区間信号qimについて特定したLN個の周波数Fpの各々に強度1に正規化されたスペクトル線を設定した線スペクトル列Limを生成するSA9。K個の周波数のうちLN個の周波数Fp以外の各周波数の強度はゼロに設定される。以上が線スペクトル列Limの算定方法である。なお、線スペクトル列Limの算定については例えばYHaraMMatsumotoandKMiyoshiMethodforestimatingpitchindependentlyfrompowerspectrumenvelopeforspeechandmusicsignalJTemporalDesigninArchitecutureandtheEnvironment9121124にも開示されている。図2の相関分析部36は、図3に示すように、周波数分析部34が各音響信号siのフレーム毎に生成した線スペクトル列Limについて自己相関数列AimAi1~AiMを算定する。自己相関数列自己相関関数Aimは、周波数軸上のK個の周波数の各々に対応する自己相関係数pimkpim1~pimKの系列K次ベクトルである。周波数分析部34が生成する線スペクトル列Limは、区間信号qimにおいて振幅値がピークとなる各周波数Fpに配置されたスペクトル線で構成されるから、線スペクトル列Limの自己相関数列Aimは、音響信号siの各フレームでの調波構造を強調したスペクトルを近似する。すなわち、自己相関数列Aimの自己相関係数pim1~pimKの系列には、音響信号siの基本周波数に相当する間隔でピークが出現する。音響信号s1および音響信号s2の各々についてフレーム毎区間信号qim毎に以上の処理が実行されることで、音響信号s1の各フレームに対応するM個の自己相関数列A11~A1Mと、音響信号s2の各フレームに対応するM個の自己相関数列A21~A2Mとが生成される。図1の相互相関算定部24は、図3に示すように、音響信号s1と音響信号s2とにおいて時間軸上で相互に対応するフレーム間で、音響信号s1の自己相関数列A1mと音響信号s2の自己相関数列A2mとの相互相関係数ρmρ1~ρMをM個のフレームの各々について算定する。相互相関係数ρmは、音響信号s1の第m番目のフレームの自己相関数列A1mと音響信号s2の第m番目のフレームの自己相関数列A2mとの類似の度合すなわち音響信号s1と音響信号s2との間の調波構造の時間遷移の類似度を示すスカラー量である。相互相関算定部24は、例えば以下の数式の演算で相互相関係数ρmを算定する。数式の演算子Eは、周波数軸上のK個の周波数にわたる平均典型的には相加平均を意味する。また、数式の記号δimkδ1mk,δ2mkは、以下の数式の演算で算定される偏差を意味する。数式の記号μiμ1,μ2は、第m番目のフレームにおけるK個の周波数にわたる自己相関係数pimkpim1~pimKの系列の平均である。また、数式の記号PimP1m,P2mは、以下の数式で定義される通り、第m番目のフレームに対応するK個の偏差δimkδim1~δimKの自乗の平均であり、数式の演算でフレーム毎に個別に算定される。したがって、自己相関数列A1mと自己相関数列A2mとの相関が低いほど数式の相互相関係数ρmは小さい数値となる。図1の指標算定部26は、相互相関算定部24が算定したM個の相互相関係数ρ1~ρMを利用してマスカー音VMによるマスキングの効果指標αを算定する。第1実施形態の指標算定部26は、M個の相互相関係数ρ1~ρMの平均例えば相加平均を効果指標αとして算定する。したがって、概略的には、音響信号s1と音響信号s2との間マスキングの前後で調波構造の時間遷移の相関が低いすなわち情報マスキングの効果が高いほど効果指標αは小さい数値になるという傾向がある。表示制御部28は、指標算定部26が算定した効果指標αを表示装置16に表示させる。図5は、マスカー音VMに対するターゲット音VTのエネルギー比以下ではTM比と表記するを変化させた複数の場合について、第1実施形態で算定された効果指標αと会話了解度の実測値との関係を示すグラフである。図11と同様に、白色雑音をマスカー音VMとして利用した場合と逆転音声をマスカー音VMとして使用した場合とが図5では併記されている。各数値はTM比の昇順で連結されている。図5から理解されるように、エネルギーマスキングに有効な白色雑音をマスカー音VMとして使用した場合、図5に線Z1で示す通り、効果指標αの変化に対する会話了解度の変化は緩慢である。他方、逆転音声をマスカー音VMとして使用した場合、図5に線Z2で示す通り、効果指標αの数値範囲の全域にわたり、効果指標αの変化に対して会話了解度は敏感に変化する。すなわち、情報マスキングに有効な逆転音声については、効果指標αが大きいほど会話了解度が高いという傾向が顕著に把握される。以上の傾向から、第1実施形態の効果指標αは、非特許文献1や非特許文献2の狭帯域包絡相関と比較すると、情報マスキングの定量的な評価指標として適切であることが理解される。すなわち、第1実施形態によれば、表示装置16に表示された効果指標αを参照することで、マスカー音VMを利用した情報マスキングの効果を利用者が適切に評価できるという利点がある。<第2実施形態>本発明の第2実施形態を以下に説明する。なお、以下に例示する各形態において作用や機能が第1実施形態と同等である要素については、第1実施形態の説明で参照した符号を流用して各々の詳細な説明を適宜に省略する。図6は、第2実施形態に係るマスキング解析装置100のブロック図である。図6に示すように、第2実施形態の記憶装置14は、ターゲット音VTマスキング前の音声を示す音響信号s1のほか、ターゲット音VTとマスカー音VMとの混合音マスキング後の音声を示す2種類の音響信号s2s2A,s2Bを記憶する。音響信号s2Aのマスカー音VMAと音響信号s2Bのマスカー音VMBとは種類生成方法が相違する。例えば、音響信号s2Aのマスカー音VMAは逆転音声であり、音響信号s2Bのマスカー音VMBは白色雑音である。第2実施形態では、音響信号s1と音響信号s2Aとの間の効果指標αAと、音響信号s1と音響信号s2Bとの間の効果指標αBとが個別に算定される。具体的には、自己相関算定部22は、音響信号s1と音響信号s2Aと音響信号s2Bとの各々について自己相関数列Aimを算定し、相互相関算定部24は、音響信号s1と音響信号s2Aの間の相互相関係数ρA1~ρAMと、音響信号s1と音響信号s2Bとの間の相互相関係数ρB1~ρBMとを算定する。指標算定部26は、M個の相互相関係数ρA1~ρAMからマスカー音VMAの効果指標αAを算定し、M個の相互相関係数ρB1~ρBMからマスカー音VMBの効果指標αBを算定する。表示制御部28は、効果指標αAと効果指標αBとを表示装置16に表示させる。第2実施形態においても第1実施形態と同様の効果が実現される。また、第2実施形態では、マスカー音VMAの効果指標αAとマスカー音VMBの効果指標αBとが個別に算定および表示されるから、マスカー音VMAおよびマスカー音VMBのうち情報マスキングに有効なマスカー音VM効果指標αが小さいマスカー音を利用者が容易に確認できるという利点がある。<第3実施形態>第3実施形態の記憶装置14は、第2実施形態と同様に、音響信号s1と音響信号s2Aと音響信号s2Bとを記憶する。相互相関算定部24は、音響信号s1と音響信号s2Aとの間のM個の相互相関係数ρA1~ρAMと、音響信号s1と音響信号s2Bとの間のM個の相互相関係数ρB1~ρBMとを第1実施形態と同様の方法で算定する。第3実施形態の指標算定部26は、相互相関算定部24が算定したM個の相互相関係数ρA1~ρAMのσパーセンタイル値以下の例示では変数σを75に設定した75パーセンタイル値をマスカー音VMAの効果指標αAとして算定する。すなわち、M個の相互相関係数ρA1~ρAMを昇順に配列した場合にM個のσに相当する個数番目の相互相関係数ρAmが効果指標αAとして算定される。同様に、指標算定部26は、M個の相互相関係数ρB1~ρBMのσパーセンタイル値をマスカー音VMBの効果指標αBとして算定する。表示制御部28は、指標算定部26が算定した効果指標αAおよび効果指標αBを表示装置16に表示させる。図7は、第3実施形態で算定される効果指標ααA,αBと会話了解度の実測値との関係を図5と同様の方法で示すグラフである。第1実施形態の効果指標αと同様に、第3実施形態の効果指標ασパーセンタイル値には、情報マスキングに有効な逆転音声をマスカー音VMとした場合に効果指標αの変化に対して会話了解度が敏感に変化するという傾向がある。したがって、第3実施形態においても、第1実施形態と同様に、情報マスキングの効果を適切に評価できるという利点がある。第3実施形態の表示制御部28は、相互相関算定部24が算定したM個の相互相関係数ρA1~ρAMについて所定の階級毎の度数を算定するとともにM個の相互相関係数ρB1~ρBMについても同様に度数を算定し、図8に示すように、相互相関係数ρA1~ρAMの度数分布50Aと相互相関係数ρB1~ρBMの度数分布50Bとを表示装置16に表示させる。利用者は、表示装置16に表示された度数分布50Aと度数分布50Bとを対比することで、マスカー音VMAおよびマスカー音VMBの各々による情報マスキングの効果を直観的に対比することが可能である。例えば、音響信号s1と音響信号s2とで自己相関数列Aimの相関が低いすなわちマスカー音VMによる情報マスキングの効果が高いほど、相互相関係数ρmは数値が小さい範囲に偏在するという傾向がある。図8の度数分布50Aと度数分布50Bとを対比すると、数値が小さい範囲に度数が偏在するという傾向は度数分布50Aのほうが顕著である。したがって、利用者は、度数分布50Aに対応するマスカー音VMA逆転音声がマスカー音VMB白色雑音と比較して情報マスキングに有効であると直観的に判断できる。また、第3実施形態の表示制御部28は、図8に示すように、相互相関係数ρA1~ρAMの累積度数分布52Aと相互相関係数ρB1~ρBMの累積度数分布52Bとを表示装置16に表示させ、M個のσに相当する度数を示す直線54を累積度数分布52Aおよび累積度数分布52Bに重ねて配置する。累積度数分布52Aと直線54との交点CAに対応する階級値が効果指標αAすなわち相互相関係数ρAmのσパーセンタイル値に相当し、累積度数分布52Bと直線54との交点CBに対応する階級値が効果指標αBに相当する。利用者は、累積度数分布52Aと累積度数分布52Bとを対比することで、マスカー音VMAおよびマスカー音VMBの各々による情報マスキングの効果を直観的に把握することが可能である。例えば、交点CAは交点CBと比較して小さい階級値に対応するから、数値の小さい範囲に度数が偏在するという傾向は、相互相関係数ρBmよりも相互相関係数ρAmのほうが顕著である。したがって、利用者は、累積度数分布52Aに対応するマスカー音VMA逆転音声がマスカー音VMB白色雑音と比較して情報マスキングに有効であると直観的に判断できる。<第4実施形態>第4実施形態の記憶装置14は、第2実施形態や第3実施形態と同様に、音響信号s1と音響信号s2Aと音響信号s2Bとを記憶する。表示制御部28は、図9に示すように、音響信号s1と音響信号s2Aと音響信号s2Bとの各々について相関遷移画像62と相関分布画像64とを表示装置16に表示させる。相関遷移画像62は、周波数軸縦軸と時間軸横軸とが設定された領域内に自己相関数列Aimの時系列すなわち調波構造の時間遷移を表現した画像である。自己相関数列Aimの各自己相関係数pimkの数値は、相関遷移画像62内の各点の階調や色彩で表現される。すなわち、時間軸上で第m番目のフレームに相当する地点と周波数軸上で第k番目の周波数に相当する地点とに対応する座標点の階調や色彩は、第m番目のフレームの自己相関数列Aimを構成するK個の自己相関係数pim1~pimKのうち第k番目の周波数に対応する自己相関係数pimkの数値に応じて決定される。相関分布画像64は、M個のフレームにわたる自己相関係数pi1k~piMkの合計値累積度数を周波数軸上縦軸上で示す画像である。すなわち、相関分布画像64は、周波数軸上のK個の周波数の各々に対応する直線を含んで構成され、第k番目の周波数に対応する1本の直線の全長は、その周波数の自己相関係数pimkをM個のフレームについて合計した数値pi1kpi2k......piMkに応じて選定される。自己相関数列Aimの時系列調波構造の時間遷移がマスキングの前後で変化するほど情報マスキングの効果が大きいという傾向がある。したがって、利用者は、音響信号s2Aおよび音響信号s2Bの各々の相関遷移画像62を音響信号s1の相関遷移画像62と対比することで、マスカー音VMAおよびマスカー音VMBの各々による情報マスキングの効果自己相関数列Aimの時系列の異同を視覚的に把握することが可能である。例えば、図9の例示において、音響信号s2Aの相関遷移画像62は、音響信号s2Bの相関遷移画像62と比較すると、音響信号s1の相関遷移画像62との相違が大きい。すなわち、自己相関数列Aimの時系列がマスキングの前後で変化する度合は、音響信号s2Bよりも音響信号s2Aのほうが顕著である。したがって、利用者は、マスカー音VMA逆転音声がマスカー音VMB白色雑音と比較して情報マスキングに有効であると直観的に判断できる。また、音響信号s2Aおよび音響信号s2Bの各々の相関分布画像64を音響信号s1の相関分布画像64と対比することで、利用者は、M個のフレームにわたる長期的な調波構造の変化を、マスカー音VMAを利用した場合とマスカー音VMBを利用した場合とについて直観的に把握することが可能である。<第5実施形態>図10は、本発明の第5実施形態に係るマスキング装置200のブロック図である。第5実施形態のマスキング装置200は、生成方法や大きさ音圧が相違する複数種のマスカー音VMVMA,VMBの何れかを選択して放音する装置であり、第2実施形態や第3実施形態のマスキング解析装置100に選択部40と放音装置42とを追加した構成である。記憶装置14は、マスカー音VMAの音声波形を示すマスカー音信号vAとマスカー音VMBの音声波形を示すマスカー音信号vBとを記憶する。第5実施形態の指標算定部26は、第2実施形態または第3実施形態と同様に、マスカー音VMAの効果指標αAとマスカー音VMBの効果指標αBとを算定する。選択部40は、指標算定部26が算定した効果指標ααA,αBに応じてマスカー音VMAおよびマスカー音VMBの何れかを選択する。具体的には、選択部40は、効果指標αAが小さいマスカー音VMすなわち情報マスキングに有効なマスカー音VMを選択する。そして、選択部40は、効果指標αに応じて選択したマスカー音VMに対応するマスカー音信号vvA,vBを記憶装置14から取得して放音装置42に供給する。放音装置42例えばスピーカ装置は、選択部40から供給されるマスカー音信号vに応じてマスカー音VMVMA,VMBを音波として放射する。第5実施形態においても第1実施形態と同様の効果が実現される。また、第5実施形態では、情報マスキングに有効なマスカー音VMが効果指標αに応じて自動的に選択および放音されるから、ターゲット音VTをマスキングしようとする利用者の負担を軽減することが可能である。なお、第5実施形態では、表示制御部28および表示装置16を省略することも可能である。選択部40が効果指標αに応じたマスカー音VMを選択して例えば表示装置16の表示により利用者に報知する構成すなわち、マスカー音VMの放音を要件としないマスカー音選択装置も採用され得る。また、以上の説明では、2種類のマスカー音VMVMA,VMBの何れかを選択する場合を例示したが、選択候補となるマスカー音VMの種類数は任意である。<変形例>以上の各形態は多様に変形され得る。具体的な変形の態様を以下に例示する。以下の例示から任意に選択された2以上の態様を適宜に併合することも可能である。1前述の各形態では、効果指標ααA,αBを表示装置16に表示させたが、効果指標αの利用の方法は利用者に対する表示に限定されない。具体的には、第5実施形態のようにマスカー音VMの選択に効果指標αを適用する構成のほか、指標算定部26が算定した効果指標αを音声で出力する構成や効果指標αを用紙に印刷する構成、あるいは通信網を介して他の通信端末に送信する構成も採用される。2第2実施形態から第5実施形態では2種類の音響信号s2s2A,s2Bを例示したが、3種類以上の音響信号s2を用意した構成でも、各音響信号s2について以上の各形態と同様の処理を実行することで、各音響信号s2のマスカー音VMによる情報マスキングの効果を評価することが可能である。3第2実施形態から第5実施形態では、音響信号s2Aと音響信号s2Bとでマスカー音VMの種類を相違させたが、音響信号s2Aと音響信号s2BとでTM比を相違させた構成も採用される。例えば、同種のマスカー音VMを相異なるTM比でターゲット音VTのマスキングに適用して音響信号s2Aおよび音響信号s2Bを生成した場合、前述の各形態と同様に各音響信号sについて効果指標αを算定および評価することで、情報マスキングの有効化という観点から最適なTM比を特定することが可能である。すなわち、マスカー音の種類およびTM比の少なくとも一方が相違する複数の音響信号s2の各々について音響信号s1との間で効果指標を算定する構成が好適である。"