"入力した音信号の周波数領域での特性を分析する分析手段と、前記分析手段の分析結果を用いて、前記音信号の特性が、修正を必要とする特性に該当するか否か判定を行う判定手段と、前記判定手段の判定結果に基づき、前記音信号の特性を修正し、音出力手段用の信号として出力する修正手段とを含む、ことを特徴とする信号処理装置。前記判定手段は、前記分析結果より、前記音信号の周波数スペクトル信号のピークの形状、分布状況を判定し、修正が必要か否かを判断する、ことを特徴とする請求項1記載の信号処理装置。前記判定手段は、前記分析手段で求められた、前記音信号の規格化されたスペクトル信号の絶対値に関して、A最大値と平均値との差が予め定められた第1の閾値より大きい、B予め定められた第2の閾値よりも大きな値をとるサンプルの総数が予め定められた所定値以下である、Cピークに対して、該ピークの一側又は両側の所定の周波数範囲に予め定められた第3の閾値以上の値のサンプルが存在しない、について、第1の条件:前記A、B、Cが全て成り立つ、第2の条件:前記A及びBがともに成り立つ、第3の条件:前記A及びCがともに成り立つ、の中から選択されたいずれか1つの条件の成立の有無に基づき、修正を必要とする特性に該当するか否かを判定する、ことを特徴とする請求項1又は2記載の信号処理装置。前記判定手段は、前記音信号の規格化されたスペクトル信号の絶対値に関して、A最大値と平均値との差が予め定められた第1の閾値より大きい、B予め定められた第2の閾値よりも大きな値をとるサンプルの総数が予め定められた所定値以下である、C’ピークに対して、該ピークの一側又は両側の所定の周波数範囲において予め定められた第3の閾値以上の値の隣接サンプルが存在しない、について、前記A乃至C’が全て成り立つことを確認した場合に、修正を必要とする特性に該当すると判定する、ことを特徴とする請求項1又は2記載の信号処理装置。前記修正手段は、前記判定結果に基づき、修正が必要なピークを含む周波数帯域に対して音量及び/又は音質の制御を行う、ことを特徴とする請求項1乃至4のいずれか1項に記載の信号処理装置。前記修正手段は、修正が必要なピークを含む周波数帯域に対して、バンドストップフィルタ又はマルチコンプレッサを用いて音量の制限を行う、ことを特徴とする請求項1乃至5のいずれか1項に記載の信号処理装置。入力した音信号の周波数領域での特性を分析し、前記分析の結果を用いて、前記音信号の特性が、修正を必要とする特性に該当するか否か判定を行い、前記判定の結果に基づき、前記音信号の特性を修正し、音出力手段用の信号として出力する、ことを特徴とする信号処理方法。前記分析結果より、前記音信号の周波数スペクトル信号におけるピークの形状、分布状況を判定し、修正が必要か否かを判断する、ことを特徴とする請求項7記載の信号処理方法。入力した音信号の周波数領域での特性を分析する分析処理と、前記分析処理の分析結果を用いて、前記音信号の特性が、修正を必要とする特性に該当するか否か判定を行う判定処理と、前記判定処理の判定結果に基づき、前記音信号の特性を修正し、音出力手段用の信号として出力する修正処理と、をコンピュータに実行させるプログラム。請求項9記載のプログラムにおいて、前記判定処理は、前記分析処理での分析結果より、前記音信号の周波数スペクトル信号におけるピークの形状、分布状況を判定し、修正が必要か否かを判断するプログラム。以下に関連技術の分析を与える。携帯電話端末等、音響出力デバイスを具備した電子機器において、トーン性信号は、音響出力デバイスの機械的歪を誘発し易いことが知られている。そこで、トーン性信号以外の通常の信号と判別し、トーン性信号に対してのみ適切な信号処理を行うことが望ましい本発明者らによる知見。本発明は、上記課題を解決するために全く新規に創案されたものであって、その目的は、供給する音信号により音出力手段において歪や音割れ等が発生することを回避する信号処理装置と方法及びプログラムを提供することにある。本発明の一の側面によれば、入力した音信号の周波数領域での特性を分析する分析手段と、前記分析手段の分析結果を用いて、前記音信号の特性が、修正を必要とする特性に該当するか否か判定を行う判定手段と、前記判定手段の判定結果に基づき、前記音信号の特性を修正し、音出力手段用の信号として出力する修正手段と、を含む信号処理装置が提供される。本発明の別の側面によれば、入力した音信号の周波数領域での特性を分析し、前記分析の結果を用いて、前記音信号の特性が、修正を必要とする特性に該当するか否か判定を行い、前記判定の結果に基づき、前記音信号の特性を修正し、音出力手段用の信号として出力する信号処理方法が提供される。本発明のさらに別の側面によれば、入力した音信号の周波数領域での特性を分析する分析処理と、前記分析処理の分析結果を用いて、前記音信号の特性が、修正を必要とする特性に該当するか否か判定を行いう判定処理と、前記判定処理の判定結果に基づき、前記音信号の特性を修正し、音出力手段用の信号として出力する修正処理をコンピュータに実行させるプログラムが提供される。本発明によれば、供給する音信号により音出力手段に歪、音割れ等が発生することを回避することができる。本発明の形態の1つによれば、図6を参照すると、入力した音信号音響信号の周波数領域での特性を分析する分析手段1と、前記分析手段1の分析結果を用いて、前記入力信号の特性が、修正を必要とする特性に該当するか否か判定を行う判定手段2と、前記判定手段2の判定結果に基づき、前記音信号の特性を修正し、音出力手段4用の信号として出力する修正手段3と、を含む信号処理装置10が提供される。本発明の形態の1つによれば、前記信号処理装置10において、分析手段1で音信号の分析例えばスペクトラム分析を行い、判定手段2では、分析手段1による周波数スペクトルの分析結果に基づき、例えばトーン性信号であるか否かを判別し、トーン性信号であると判別した場合、修正手段3において、例えば、修正が必要とされる帯域等について、その音量及び/又は音質調整を行う。かかる構成により、例えばトーン性信号等の入力により音出力手段4おいてに歪、音割れが発生することを回避することができる。なお、上記各手段は、信号処理装置10を構成するコンピュータ例えばデジタル信号プロセッサ等上で実行されるプログラムで実現するようにしてもよいことは勿論である。また、前記分析手段1で入力した音信号の周波数領域での特性を分析し、前記判定手段2で前記分析結果を用いて、前記音信号の特性が、修正を必要とする特性に該当するか否か判定を行い、前記修正手段3で、前記判定結果に基づき、前記音信号の特性を修正し、音出力手段用の信号として出力する、という一連の処理ステップは、本発明の一形態に係る方法に対応する。本発明の形態の1つによれば、判定手段2は、前記音信号の周波数スペクトル信号におけるピークの形状、分布状況を判定し、修正が必要か否かを判断する構成としてもよい。上記ピークの形状、分布状況の判定にあたり、本発明の形態の1つによれば、判定手段2は、前記分析手段1で求められた、前記音信号の規格化されたスペクトル信号の絶対値デシベル値に関して、A最大値と平均値との差が予め定められた第1の閾値Fth1よりも大きい、B予め定められた第2の閾値Fth2よりも大きな値をとるサンプルの総数Nが予め定められた所定値Nth以下である、Cピークに対して、該ピークの一側又は両側の所定の周波数範囲に予め定められた第3の閾値Fth3以上の値のサンプルが存在しないすなわち、該当するサンプル総数Mが0である、が全て成り立つことを確認した場合に、修正を必要とする特性に該当すると判定する、構成としてもよい。あるいは、判定手段2は、前記分析手段1で求められた前記音信号の規格化されたスペクトル信号の絶対値デシベル値に関して、A最大値と平均値との差が予め定められた第1の閾値Fth1よりも大きい、B予め定められた第2の閾値Fth2よりも大きな値をとるサンプルの総数が、予め定められた所定値Nth以下である、がともに成り立つことを確認した場合に、修正を必要とする特性に該当すると判定する構成としてもよい。あるいは、判定手段2は、前記分析手段1で求められた、前記音信号の規格化されたスペクトル信号の絶対値デシベル値に関して、A最大値と平均値との差が予め定められた第1の閾値Fth1よりも大きい、Cピークに対して、該ピークの一側又は両側の所定の周波数範囲に予め定められた第3の閾値Fth3以上の値のサンプルが存在しないかすなわち、該当するサンプル総数Mが0である、がともに成り立つことを確認した場合に、修正を必要とする特性に該当すると判定する構成としてもよい。あるいは、判定手段2は、前記分析手段1で求められた、前記音信号の規格化されたスペクトル信号の絶対値デシベル値に関して、A最大値と平均値との差が予め定められた第1の閾値Fth1よりも大きい、B予め定められた第2の閾値Fth2よりも大きな値をとるスペクトル信号の総数が予め定められた所定値Nth以下である、C’ピークに対して、該ピークの一側又は両側の所定の周波数範囲において、予め定められた第3の閾値Fth3以上の値の隣接サンプルは存在しない、が全て成り立つことを確認した場合に、修正を必要とする特性に該当すると判定する構成としてもよい。本発明の形態の1つによれば、修正手段3は、判定手段2の判定結果に基づき、修正が必要と判定された帯域に対して、例えば、音量及び/又は音質の制御を行う構成としてもよい。その際、修正手段3は、例えばバンドストップフィルタ、又はマルチコンプレッサを用いて、レベル音量の制限を行う構成としてもよい。以下、本発明の原理を説明し、続いていくつかの実施形態について説明する。図1、図2は、トーン性信号以外の通常のオーディオ信号通常信号というと、トーン性信号の700Hzから2kHzの周波数範囲におけるスペクトル信号の絶対値の分布の一例を示す図である。すなわち、横軸は周波数、縦軸は信号レベルdBデシベル表示である。より詳細には、図1と図2は、通常信号とトーン性信号の700Hzから2kHzのスペクトルを表しており、それぞれ、最大値が0dBデシベルとなるように、規格化されている。図1と図2を対比すると、下記二点の相違があることがわかる。I図2に示すように、トーン性信号は明確に急峻なピークが複数見られる。II通常信号については、最大値極大値の周辺数十Hz程度前後に同等程度の絶対値を示すサンプルが存在する。なお、周波数領域のスペクトル信号後述する離散スペクトル信号をサンプル標本という。トーン性信号については、周波数スペクトル横軸を周波数、縦軸を各周波数成分の強さとして表したものにおいて、急峻なピークが最大値極大値となるため、通常信号のように、最大値極大値の周辺数十Hz程度前後に、同等程度の絶対値を有するサンプルは存在しない。すなわち、トーン性信号では、周波数スペクトルのピーク最大値/極大値は、孤立して存在する。本発明によれば、上記2点を、通常信号とトーン性信号の特徴的な相違点として利用し、以下に例示される信号処理方法によりただし、以下の方法に限定されない、通常信号とトーン性信号を判別する。以下、実施形態に即して詳細に説明する。<実施形態1>図3は、本発明の第1の実施形態における信号処理装置の一例を説明する図である。なお、図3の分析部100、判定部107、トーン性信号対策信号処理部108は、図6の信号処理装置10の分析手段1、判定手段2、修正手段3にそれぞれ対応する。この信号処理装置は、入力される音信号が、例えば、トーン性信号であるか否かを判別する。特に制限されないが、このような処理は、DSPDigitalSignalProcessor;デジタル信号プロセッサや、デジタルアナログ変換、及び符号化/復号化を行うコーデックCodecCoder/Decoder、CPUCentralProcessingUnit:中央演算処理装置等により、行うようにしてもよい。信号源101からの音信号は、特に制限されないが、例えば、PCMPulseCodedModulation音源、もしくは、AACAdvancedAudioCoding/MP3MPEGMovingPictureExpertGroupAudioLayer3等の圧縮データからデコード不図示のデコーダでされたデジタル信号である。なお、本発明において、信号源101がアナログ信号を出力し、この信号をアナログデジタル変換器等でデジタル信号に変換する構成にも適用可能であることは勿論である。信号源101から出力された音信号に対して、窓掛けフーリエ変換部102STFT:ShortTimeFFTFastFourierTransformでは短時間高速フーリエ変換を施す。なお、短時間高速フーリエ変換は、信号列に対して窓関数をずらしながら掛けてそれに高速フーリエ変換FFTを施す。窓関数は信号源101からの信号列に対して所定長さの時間窓で切り出す。窓掛けフーリエ変換部102で周波数領域に変換された信号離散スペクトル信号:複素数列を、F1[k]k∈N、F1[k]∈C、N∈Z、Zは非負の整数、Cは複素数を表す。で表す。F1[k]は、信号源101からの信号デジタル信号の周波数領域でのk番目のスペクトル信号を表している。例えば、L-ポイントFFTL=2nで変換された周波数領域の成分離散スペクトル信号の個数はL個であり、インデックスの総数はLとなる。バンドパスフィルタ103は、窓掛けフーリエ変換部102から出力される離散スペクトル信号F1[k]k∈N、N∈Zに対して予め定められた帯域内の周波数成分帯域内の離散スペクトル信号を選択的に抽出し、該予め定められた帯域外の周波数成分をカットする。なお、図3では、窓掛けフーリエ変換部102によって周波数領域に変換された信号離散スペクトル信号F1[k]k∈Nに対して、周波数領域でバンドパスフィルタ演算を行う構成としているが、かかる構成に制限されるものでないことは勿論である。信号源101からの音信号デジタル信号に対して、時間軸上でバンドパスフィルタ演算処理例えば、FIRFiniteImpilseResponce:有限インパルス応答型、あるいはIIRInfiniteImpilseResponce:無限インパルス応答型のデジタルフィルタ等によるフィルタ演算を行った後、窓掛けFFT演算を行うようにしてもよい。あるいは、FFTの代わりに、DFTDiscretFourierTransform:離散フーリエ変換を用いてもよい。特に制限されないが、例えば小型スピーカ等の音出力手段図3のスピーカ112に大きな歪を引き起こす可能性のある中低域の信号をターゲットとして、バンドパスフィルタ103により、例えば、700Hzから2kHzの周波数帯域を抽出する。バンドパスフィルタ103において、この周波数帯域の抽出は、例えば、適切な周波数窓を用いて行われる。周波数窓は、周波数領域上で、所定の帯域を切り出す処理を行い、例えば前記所定の帯域内の周波数成分離散スペクトル信号には重み1を掛け、前記所定の帯域外の周波数成分離散スペクトル信号には0を掛ける演算処理を行う。FFTスペクトラム規格化部104は、バンドパスフィルタ103で抽出された離散スペクトラム離散複素数列の絶対値=√ReF1[k]2ImF1[k]2}だたし、ReF1[k]、ImF1[k]はそれぞれ複素数F1[k]の実数部と虚数部であるに対してデシベル値dBをとり、バンドパスフィルタ103で抽出された周波数帯域内のスペクトル信号対象信号の最大値が0dBとなるように規格化normalization;正規化ともいうを行う。FFTスペクトラム規格化部104で規格化された値が0以下のスペクトル信号実数列をF2[k]k∈N、F2[k]∈R、F2[k]≦0、ただし、Rは実数を表すとする。その後、図3に示すように、平均値算出部105において、FFTスペクトラム規格化部104の出力F2[k]の平均値Favrを求める。また、最大値サンプルのインデックス検出部106で、FFTスペクトラム規格化部104の出力F2[k]の最大値極大値のサンプルのインデックスを求める。最大値サンプルのインデックス検出部106では、FFTスペクトラム規格化部104の出力F2[k]のうち、最大値極大値Fmaxをとる離散スペクトル信号F2[k]を検出し、当該離散スペクトル信号F2[k]のインデックスkを最大値サンプルのインデックスkmaxとする。判定部107では、デシベル換算されたスペクトル信号の3つの情報FFTスペクトラム規格化部104の出力F2[k]、平均値Favr、最大値サンプルのインデックスkmaxを基に、下記のとおり、4つの判定処理を行い、その全ての判定値が真Trueである場合に、トーン性信号と判定する。<判定処理A>バンドパスフィルタ103により切り出されたスペクトルパワースペクトラム密度と同義の平均値をFavr<0とする。なお、Favrは平均値算出部105から判定部107に入力される。また、バンドパスフィルタ103で抽出された周波数帯域内のスペクトル信号対象信号の最大値は、FFTスペクトラム規格化部104により規格化されて0dBとなる。トーン性信号の場合、第1の閾値をFthl<0として、最大値極大値Fmaxと平均値Favrの差分が第1の閾値Fthlよりも大きい場合、論理関数Aの値を1Trueと判定し、最大値極大値Fmaxと平均値Favrの差分が第1の閾値Fthl以下の場合、論理関数Aの値を0Falseと判定する式1。A1ifFthlFmaxFavr特に制限されないが、第1の閾値Fthlは、例えば、-50dB程度から-30dB程度に設定される。<判定処理B>前記第1の閾値Fthlよりも大きな値の第2の閾値Fth20>Fth2>Fthlを設ける。目安として、Fth2-Fthl>10dB程度とすればよい。このとき、各インデックスkに対して、離散スペクトル信号F2[k]が第2の閾値Fth2以上である場合には、論理関数G[k]を1とし、離散スペクトル信号F2[k]が第2の閾値Fth2未満の場合には0とする。このG[k]の総和をNN∈Z,N≧0:ただし、Zは整数を表すとすると、このNは、F2[k]がFth2以上となるサンプル数に等しい。ここで、上記Nに関して、ある閾値NthNth∈Zを設定する。第2の閾値Fth2よりもより大きな値となるサンプルの総数Nが、閾値Nth以下である場合、この判定処理Bに対する論理関数Bの値を1Trueとし、第2の閾値Fth2よりもより大きな値となるサンプルの総数Nが閾値Nthよりも大きい場合、論理関数Bの値を0Falseとする。G[k]、N、Bは、次式2、3、4により表せる。上式2乃至4は、性質IIによるものである。すなわち、トーン性信号は急峻なピークが最大値となるため、その最大値の周辺には、上式2を満たすサンプルは、高々、数点しか存在しない。これに対して、通常信号においては、最大値の周辺には、上式2を満たすサンプルの数が多くなり、よって、式2を満たすサンプルが多い。その結果、上式4に示すとおり、通常信号では、論理関数B=0上式2を満たすサンプル数がNthよりも多い、トーン性信号では、論理関数B=1式2を満たすサンプル数がNth以下となる、ことを利用した判定である。<判定処理C>ところで、通常信号であってもやや鋭いピークを持つものも存在する。これらは、前記判定処理A及びBにおいて、論理関数A、Bの値がともに論理値1条件成立の判定結果となってしまうものがある。したがって、このままでは、トーン性信号と誤判定されることになる。そこで、本実施形態では、これらの誤判定を防止するために、判定処理Cを設ける。判定処理Cについて、まず、図4A、Bを参照して説明する。図4A、Bは、判定処理を説明するための図であり、図4Aはトーン性信号、図4Bは通常信号の周波数スペクトルの最大値周辺のサンプル図4A、Bの○印の分布をそれぞれ示している。図4A、Bにおいて、図1、図2と同様、横軸は周波数、縦軸は信号レベルデシベル表示である。図4A、Bに示すように、最大値として検出されたサンプルのインデックスkmaxの前後に、±knにより定義される最大サンプルインデックス近傍エリアを設ける。この最大サンプルインデックス近傍エリアのさらに外側±kmによって定義される図4A、B中にハッチングを施した判定エリア区間[kmaxkn,kmaxknkm]の第3の閾値Fth3以上のエリアと、[kmaxknkm,kmaxkn]の第3の閾値Fth3以上のエリアとを設ける。ここで、第3の閾値Fth3<0は、新たなレベル閾値である。図4Aのトーン性信号においては、ハッチングが施された判定エリア判定処理C該当エリアに、サンプルは存在し得ない。一方、図4Bの通常信号においては、ハッチングが施された判定エリア判定処理C該当エリアに、サンプル○印で示すが1個以上存在し得る。このことを利用して、所定の判定エリア図4の判定処理C該当エリアに、サンプルが存在する場合には、論理関数H[k]に1を、前記所定の判定エリアに、サンプルが存在しない場合には、論理関数H[k]に0を返すようにする。これらの処理は、論理関数H[k]、M≧0を、新たに定義して、以下の式5、6、7に示される。Hk1ifFkFth3Hk0ifFkFth35C1ifM0C0ifM≠0上式5は、全てのサンプルについて第3の閾値Fth3以上のサンプルに対してH[k]を1とし、第3の閾値Fth3未満の場合にはH[k]を0をとすることを意味している。上式6は、図4の判定処理C該当エリア[kmaxkn,kmaxknkm]のFth3以上のエリアと、[kmaxknkm,kmaxkn]におけるH[k]の総和をMとする。上式7は、トーン性信号の場合、Mが0となり、論理関数Cを1True、通常信号の場合、Mは自然数M>0となり、論理関数Cの値を0Falseとしている。なお、判定エリア図4の判定処理C該当エリアの範囲を確定するkn、kmは、判定エリア図4の判定処理C該当エリアが、実周波数において最大値のサンプルの実周波数から見て、高域側、低域側に、それぞれ、例えば50Hzから200Hz程度に設定されるように、システムのサンプリングレートサンプリング周波数を考慮して設定すればよい。すなわち、窓掛けフーリエ変換部102のFFTのポイント数をL=2のべき乗とすると、例えばインデックスL/2がサンプリング周波数の1/2=ナイキスト周波数に対応する。図4のインデックスkn、kmは、それぞれ、例えば50Hz、200Hzをサンプリング周波数/Lで除した値の整数値等に設定される。<判定処理D>最終の判定として、論理関数A、B、Cの値が全て1論理値1の時に、最終判定の論理関数Dを1とする。すなわち、式8のとおり、論理関数A、B、CのAND論理積演算結果をDを定義する記号∩はAND演算を表す。D=A∩B∩C式8において、D=1と計算された場合、図3のトーン性信号対策信号処理部108において、適切なシングルバンドコンプレッサ単一周波数帯域に対して一定音量より大きな音の音量を下げる制御を行うコンプレッサ、マルチバンドコンプレッサ周波数帯域を複数にわけて一定音量より大きな音の音量を下げる制御を行うコンプレッサ、イコライザ周波数成分の調整音質等の調整を行うにより、音響出力デバイス鳴動音の歪みを低減するための処理がなされる。トーン性信号対策信号処理部108の処理の例としては、図5に示すように、トーン性信号のパワーが集中する帯域の信号をバンドストップフィルタによりカットすることが効果的である。図5には、トーン性信号の一例としてオルゴール信号の周波数特性に対する対策信号の修正として、適切なバンドストップフィルタの周波数特性が実線で示されている。このオルゴール信号の周波数特性は700Hzから2kHzにパワーが集中している図5のパワー集中帯域参照。このため、図5のバンドストップフィルタにより、例えば40dB程度、該当の帯域をカットすることにより、音響出力デバイス音出力手段における、歪みを大幅に軽減できる。なお、図5に示した例では、パワー集中帯域には、トーン性信号の複数の孤立ピークが含まれている。特に制限されないが、判別部107は、分析部100で得られた周波数スペクトルの最大値のインデックスkmaxに関して、当該1つの最大値以外にも、図2の複数のピーク極大値について、上記と同様に式8の判定を行い、その結果、式8のD=1と判定された複数のピークを含む周波数帯域図5のパワー集中帯域を検出し、トーン性信号の複数のピークが含まれる前記周波数帯域図5のパワー集中帯域のレベル音量を低減するようにしている。本実施形態によれば、携帯電話等スピーカ、レシーバ、ヘッドフォン端子、Bluetooth送信モジュールを具備した電子機器等において、単一周波数、もしくは複数周波数のトーンにより構成される音声信号トーン性信号をスピーカから音を鳴動させるときに、これらのトーン性信号を判別して、スピーカに歪、音割れを起こすことなく鳴動させられるように、適切な信号処理を行うことが可能となる。図5に示した例では、バンドストップフィルタにより、トーン性信号のパワーが集中した帯域をカットしているが、単に、全帯域の音量を、例えば10-20dB程度引き下げることにより、歪みを軽減することも可能である。再び図3を参照して、トーン性信号対策信号処理部108からの信号出力F3[k]は、例えば、逆フーリエ変換部IFFT:InverseFFT109で逆フーリエ変換して時間領域の信号に変換され、デジタルアナログ変換器D/A110でアナログ信号に変換され、増幅器AMP111を介して、スピーカ112音出力手段に供給される。デジタルアナログ変換器D/A110、増幅器AMP111、スピーカ112音出力手段等は公知の構成が用いられる。デジタルアナログ変換器D/A110、電力増幅器AMP111、スピーカ112SPを備えたスピーカモジュール113に対して、逆フーリエ変換部109の出力を、例えばBluetoothインタフェース等を介して送信するようにしてもよい。また、電力増幅器AMP111、スピーカ112を例えばデジタルアンプ、デジタルスピーカで構成してもよい。この場合、図3のデジタルアナログ変換器D/A110は不要である。本実施形態において、図1の分析部100、判定部107、トーン性信号対策信号処理部108、逆高速フーリエ変換部109は、DSP等のプロセッサコンピュータで実行されるプログラムによりその処理、機能を実現してもよいことは勿論である。<実施形態2>次に、本発明の第2の実施形態を説明する。第2の実施形態は、前記第1の実施形態の変形例として、DSPDigitalSignalProcessorの処理能力、処理時間の観点から、判定精度よりも処理量の軽減処理時間の短縮を図る場合、判定処理Cを省き、上式8に変えて、D=A∩Bとすることも可能である。あるいは、判定処理Bを省略してD=A∩Cとすることも可能である。上式9又は10において、D=1と計算された場合、図3のトーン性信号対策信号処理部108において、適切なシングルバンドコンプレッサ、マルチバンドコンプレッサ周波数帯域を複数にわけて一定音量より大きな音の音量を下げる制御を行うコンプレッサ、イコライザにより、音響出力デバイス鳴動音の歪みを低減するための処理がなされる。<実施形態3>次に、本発明の第3の実施形態を説明する。第3の実施形態では、図5に示したバンドストップフィルタのかわりに、トーン性信号のパワーが集中した帯域のパワーを、マルチバンドコンプレッサにより、帯域を複数に分けてそれぞれパタメータを変える等して音量を制限する。本実施形態も、前記第1の実施形態と同様、音響出力デバイス図3のスピーカ112、図6の音出力手段4の歪みを低減することができる。<実施形態4>次に、本発明の第4の実施形態を説明する。第4の実施形態では、前記第1の実施形態の判定処理Cは、下記の処理C’によって代替することも可能である。式5により計算される論理関数H[k]において、最大値サンプルのインデックスkmaxに最も近いサンプルのインデックスをkIとする。このとき、最隣接サンプルのインデックスkIが、図4A、Bのハッチングの判定エリア内[kmaxknkm,kmaxkn]のFth3以上のエリアと[kmaxkn,kmaxknkm]のFth3以上のエリアに存在する、すなわち、式11に示すように、最隣接サンプルのインデックスkIが前記判定エリアに存在しないとき、判定処理C’の論理関数を1とし、存在するとき、判定処理C’の論理関数を0とする。C0C1論理関数Dは、次式12のとおり変更される。D=A∩B∩C’12上式12において、D=1と計算された場合、図3のトーン性信号対策信号処理部108では、適切なシングルバンドコンプレッサ、あるいはマルチバンドコンプレッサ周波数帯域を複数にわけて一定音量より大きな音の音量を下げる制御を行うコンプレッサ、あるいは、イコライザにより、音響出力デバイス図3のスピーカ112、図6の音出力手段4の鳴動音の歪みを低減するための処理を行う。前記各実施形態の装置は、携帯電話端末スマートフォン等に限らず、他の装置例えば、ゲーム機、タブレットPC、ノートPCにも適用可能であることは勿論である。なお、上記の特許文献の各開示を、本書に引用をもって繰り込むものとする。本発明の全開示請求の範囲を含むの枠内において、さらにその基本的技術思想に基づいて、実施形態ないし実施例の変更調整が可能である。また、本発明の請求の範囲の枠内において種々の開示要素の多様な組み合わせないし選択が可能である。すなわち、本発明は、請求の範囲を含む全開示、技術的思想にしたがって当業者であればなし得るであろう各種変形、修正を含むことは勿論である。"