"複数のチャンネルを有する信号を分解する装置であって、解析結果18を決定するように、参照曲線として予め計算された周波数依存類似度曲線を用いるように構成される少なくとも2つの解析チャンネルを有する信号に関連した解析信号の2つのチャンネルの類似度を解析する解析器16、および分解された信号を得るために、前記解析結果を用いて、導き出される前記解析信号、または前記解析信号から導き出される信号、または前記解析信号が導き出される信号を処理する信号処理器20、を含む、装置。参照曲線が予め記憶されるルックアップテーブルをさらに含む、請求項1に記載の装置。前記信号または前記解析信号あるいは複数のサブバンドを有する各周波数表現周波数表示の時間系列に区分される前記解析信号を変換する時間-周波数変換器32さらに含み、前記解析器16は、各々のサブバンドのために、前記周波数依存類似度曲線から、そして、サブバンドのための前記解析結果を決定するように前記サブバンドの前記2つのチャンネルと前記参照類似度との類似点を用いるように構成される、請求項1または請求項2に記載の装置。前記解析器16は、前記解析信号の2つのチャンネルから引き出される類似度を参照曲線により決定された対応する類似度と比較することによって、そして、比較の結果に従って重み付けの値を割り当てるために、または、前記解析信号の2つのチャンネルから導き出される類似度と参照曲線から決定された対応する類似度の間の差を計算することによって、前記解析結果を計算するように構成される、請求項1~請求項3のいずれか1項に記載の装置。前記解析器16は、前記解析結果として、重み係数Wm,iを生成するように構成され、前記信号処理器20は、前記重み係数を前記入力信号または前記入力信号から導き出された信号に適用し、前記重み係数で重み付けするように構成される、請求項1~請求項4のいずれか1項に記載の装置。前記解析信号に入力信号をダウンミックスするダウンミキサー12をさらに含み、前記入力信号は、前記解析信号よりも多くのチャンネルを備え、前記処理器20は、前記解析信号と異なる前記入力信号から導き出される入力信号または信号を処理するように構成される、請求項1~請求項5のいずれか1項に記載の装置。前記解析器16は、事前に知られた依存性の程度によって生成された2つの信号間の周波数依存類似度を示す予め計算された参照曲線を用いるように構成される、請求項1~請求項6のいずれか1項に記載の装置。前記解析器は、リスナー位置における2つ以上の信号間の周波数依存類似度を示す予め記憶された周波数依存類似度曲線を、前記信号が知られた類似度特徴を有し、前記信号が知られたスピーカ位置においてスピーカによって放射することができるという仮定下で用いるように構成される、請求項1~請求項7のいずれか1項に記載の装置。前記参照信号に特有の類似点が知られている、請求項7または請求項8に記載の装置。前記参照信号は、完全に無相関化される、請求項7~請求項9のいずれか1項に記載の装置。前記解析器16は、人間の耳の周波数分解能によって決定されるサブバンドにおいて前記ダウンミックスチャンネルを解析するように構成される、請求項1~請求項10のいずれか1項に記載の装置。前記解析器16は、前記ダウンミックスされた信号を解析し、ダイレクトアンビエント分解を可能にする解析結果を生成するように構成され、前記信号処理器20は、前記解析結果を用いて、前記ダイレクト部分または前記アンビエント部分を抽出するように構成される、請求項1~請求項11のいずれか1項に記載の装置。前記解析器16は、前記参照曲線と異なる、より低いかまたはより高い境界を用いるように構成され、前記解析器は、前記解析チャンネルの周波数依存類似度結果をより低いものと比較するように構成されるか、あるいは、より高い前記解析結果を決定するように構成される、請求項1~請求項12のいずれか1項に記載の装置。複数のチャンネルを有する信号を分解する方法であって、解析結果18を決定するように、参照曲線として予め計算された周波数依存類似度曲線を用いるように構成される少なくとも2つの解析チャンネルを有する信号に関連した解析信号の2つのチャンネルの類似度を解析するステップ16、および分解された信号を得るために、前記解析結果を用いて、導き出される前記解析信号、または前記解析信号から導き出される信号、または前記解析信号から導き出される信号を処理するステップ20、を含む、方法。コンピュータプログラムは、コンピュータまたはプロセッサによって実行されるときに、請求項14に記載の方法を実行する、コンピュータプログラム。図1は、少なくとも3つの入力チャンネル数、一般的にはN個の入力チャンネルを有する入力信号10を分解する装置を示す。これらの入力チャンネルは、ダウンミックス信号14を取得するために入力信号をダウンミックスするダウンミキサー12に入力され、ダウンミキサー12は、mで示されるダウンミックス信号14のダウンミックスチャンネル数が、少なくとも2つで、入力信号10の入力チャンネルの数よりも小さいようにダウンミックスするように構成される。m個のダウンミックスチャンネルは、解析結果18を導き出すためにダウンミックス信号を解析する解析器16に入力される。解析結果18は、入力信号10、または解析結果を用いて信号導出器22によって入力信号から導き出された信号を処理するように構成される信号処理器20に入力され、信号処理器20は、入力チャンネルまたは入力信号から導き出された信号24のチャンネルに解析結果を適用し、分解された信号26を取得するように構成される。図1に示された実施形態において、入力チャンネル数はnであり、ダウンミックスチャンネル数はmであり、導き出されたチャンネル数はlであり、入力信号よりもむしろ導き出された信号が信号処理器によって処理されるとき、出力チャンネル数はlに等しい。あるいは、信号導出器22が存在しないとき、入力信号は、信号処理器によって直接処理され、図1においてlによって示される分解された信号26のチャンネル数はnに等しくなる。それ故、図1は2つの異なる実施例を示す。1つの実施例は、信号導出器22を有さず、入力信号は信号処理器20に直接適用される。他の実施例は、信号導出器22が実装され、入力信号10よりもむしろ導き出された信号24が信号処理器20によって処理される。信号導出器は、例えば、より多くの出力チャンネルを生成するアップミキサーのようなオーディオチャンネルミキサーとすることができる。この場合、lはnより大きい。他の実施形態では、信号導出器は、入力チャンネルに対して重みづけ、遅延または他に何かを実行する他のオーディオ処理器とすることができ、この場合、信号導出器22の出力チャンネル数lは入力チャンネル数nに等しい。更なる実施態様において、信号導出器は、入力信号から、導き出された信号までチャンネル数を低減するダウンミキサーとすることができる。この実施態様において、本発明の利点の1つを有するために、すなわち信号解析がより少ないチャンネル信号数に適用されるために、lはダウンミックスチャンネル数mよりもなお大きいことが好ましい。解析器は、知覚的に識別可能な成分に関してダウンミックス信号を解析するために動作する。これらの知覚的に識別可能な成分は、一方では個々のチャンネルにおいて独立な成分とすることができ、他方では従属する成分とすることができる。本発明によって解析される代替の信号成分は、一方ではダイレクト成分であり、他方ではアンビエント成分である。ここでは、異なる楽器等によって提供される多重ピッチ信号成分における、音楽成分からの音声成分、音声成分からのノイズ成分、音楽成分からのノイズ成分、低周波ノイズ成分に関する高周波ノイズ成分のような、本発明によって分離することができる多くの他の成分がある。これは、図11a、11bの文脈において述べられるウィーナーフィルタリングのような強力な解析ツール、または本発明による例えば図8の文脈において述べられる周波数依存相関曲線を用いるような他の解析手続があるという事実による。図2は、解析器が、予め計算された周波数依存相関曲線16を用いるために実装される他の態様を示す。このように、複数のチャンネルを有する信号28を分解する装置は、例えば、図1の文脈において示されたようなダウンミックス演算によって、入力信号と同一のまたは入力信号に関連する解析信号の2つのチャンネル間の相関を解析する解析器16を備える。解析器16によって解析された解析信号は、少なくとも2つの解析チャンネルを有し、解析器16は、解析結果18を決定するために、参照曲線として予め計算された周波数依存相関曲線を用いるように構成される。信号処理器20は、図1の文脈において述べられたのと同じ方法で動作することができ、解析信号、または信号導出器22によって解析信号から導き出された信号を処理するように構成され、信号導出器22は、図1の信号導出器22の文脈において述べられたのと同様に実施することができる。あるいは、信号処理器は、それから解析信号が導き出される信号を処理することができ、信号処理は、分解された信号を取得するために解析結果を用いる。それ故、図2の実施形態においては、入力信号は解析信号と同一とすることができ、この場合に、解析信号は、図2に示されたようなちょうど2つのチャンネルを有するステレオ信号とすることもできる。あるいは、解析信号は、入力信号から、図1の文脈において記載されたダウンミックスのようないかなる種類の処理によっても、あるいはアップミックスのような他のいかなる処理などによっても導き出すことができる。加えて、信号処理器20は、解析器に入力されたのと同じ信号に信号処理を適用するのに有用とすることができ、すなわち、信号処理器は、図1の文脈において示されたような、それから解析信号が導き出される信号に信号処理を適用することができるか、または信号処理器は、アップミックスなどによる解析信号から導き出された信号に信号処理を適用することができる。それ故、信号処理器に対して異なる可能性が存在し、これらの全ての可能性は、解析結果を決定するために参照曲線として予め計算された周波数依存相関曲線を用いる解析器のユニークな演算により有利である。引き続いて、更なる実施形態が述べられる。図2の文脈において述べられたように、2チャンネルの解析信号ダウンミックスなしの使用さえ考慮される点に留意する必要がある。それ故、図1および図2の文脈において異なる態様で述べられたように、一緒にまたは分離した態様として用いることができる本発明は、ダウンミックスは解析器によって処理することができるか、または、ダウンミックスによっておそらく生成されなかった2チャンネルの信号は信号解析器によって予め計算された参照曲線を用いて処理することができる。この文脈において、実施態様の引き続く記載は、特定の特徴が両方の態様よりもむしろ1つの態様に対してのみに記載されているときでさえも、図1および図2に概略的に示された両方の態様に対して適用することができる点に留意する必要がある。例えば、図3が考慮される場合、図3の周波数ドメインの特徴が図1に示された態様の文脈において記載されていることは明らかとなるが、図3に関して引き続いて記載されるような時間/周波数変換および逆変換は、ダウンミキサーを有しないが、予め計算された周波数依存相関曲線を用いる特定の解析器を有する図2の実施に対しても適用することができることは明らかである。特に、解析信号が解析器に入力される前に、時間/周波数変換器が解析信号を変換するために置かれ、処理された信号を時間ドメインに戻すために、周波数/時間変換器が信号処理器の出力に置かれる。信号導出器が存在するとき、信号導出器、解析器および信号処理器が、全て周波数/サブバンドドメインにおいて動作するように、時間/周波数変換器が信号導出器の入力に置かれるであろう。この文脈において、周波数サブバンドは、周波数表現の周波数における部分を基本的に意味する。図1における解析器は、さらに多くの異なる方法で実施できることは明らかであるが、この解析器は、一実施形態において、図2において述べられた解析器、すなわち、ウィーナーフィルタリングまたは他のいかなる解析法にも代わるものとして、予め計算された周波数依存相関曲線を用いる解析器としても実施される。図3の実施形態は、2チャンネル表現を取得するために、ダウンミックス手続を任意の入力信号に適用する。図3に示されるように、時間-周波数ドメインにおける解析が実行され、入力信号の時間周波数表現によって掛け合わされた重みづけマスクが計算される。図において、T/Fは、時間周波数変換、一般に短時間フーリエ変換STFTを表す。iT/Fは、それぞれの逆変換を表す。[x1n...xNn]は、時間ドメインの入力信号であり、ここで、nは時間インデックスである。[X1mi...XNmi]は、周波数分解の係数を表し、ここで、mは分解の時間インデックスであり、iは分解の周波数インデックスである。[D1miD2mi]は、2つのチャンネルのダウンミックスされた信号である。Wmiは、計算された重みである。[Y1mi...YNmi]は、各チャンネルの重みづけられた周波数分解である。Hijiは、ダウンミックス係数であり、実数値または複素数値とすることができ、この係数は時間的に一定または可変とすることができる。それ故、ダウンミックス係数は、ちょうど定数とすることができるか、または、HRTFフィルタ、残響フィルタまたは類似するフィルタのようなフィルタとすることができる。図3において、全てのチャンネルに対して同じ重みが適用されるケースが描かれている。[y1n...yNn]は、抽出された信号成分を備える時間ドメインの出力信号である。入力信号は、任意のターゲット再生スピーカセットアップに対して生成される任意のチャンネル数Nを有することができる。ダウンミックスは、耳入力信号、聴覚フィルタのシミュレーション、その他を取得するために、HRTFを含むことができる。ダウンミックスは、時間ドメインにおいても実行することができる。実施形態において、参照相関の間の差異この文書を通して、用語相関は、チャンネル間の類似度に対する同義語として用いられ、用語コヒーレンスに対して通常用いられる時間シフトの評価を含むことができる。時間シフトが評価される場合でさえも、結果として生ずる値は符号を有することができる。一般に、コヒーレンスは、正値だけを有するように定められるは、周波数の関数crefωであり、ダウンミックス入力信号の実際の相関csigωが演算される。参照曲線からの実際の曲線の偏差に依存して、それが従属成分または独立成分を備えるかどうかを示す各時間-周波数タイルに対する重み係数が計算される。取得された時間-周波数重みは、独立成分を表し、識別可能であるまたは拡散であるとして知覚することができる独立部分を含む多重チャンネル信号チャンネル数は入力チャンネル数に等しいをもたらすために、入力信号の各チャンネルにすでに適用することができる。参照曲線は、異なる方法で定めることができる。例えば、独立成分からなる理想化された2次元または3次元の拡散音場に対する理想的な理論上の参照曲線与えられた入力信号に対する参照ターゲットスピーカセットアップ例えば、方位角±30°を有する標準ステレオセットアップまたは方位角0°±30°±110°を有するITU-RBS775による標準5チャンネルセットアップによって達成可能な理想的な曲線実際に提示されたスピーカセットアップに対する理想的な曲線実際の位置は測定することができるかまたはユーザー入力によって知ることができる。参照曲線は、与えられたスピーカにわたる独立信号の再生を仮定して計算することができる。各入力チャンネルの実際の周波数依存短時間パワーは、参照の演算に組み入れることができる。周波数依存参照曲線crefωが与えられると、上側閾値chiωと下側閾値cloωを定めることができる図4を参照。閾値曲線は、参照曲線と一致することができるcrefω=chiω=cloωか、または、可検出閾値を仮定して定めることができるか、または発見的に導き出すことができる。参照曲線からの実際の曲線の偏差が閾値によって与えられる境界内にある場合、実際のビンは、独立成分を示す重みを得る。上側閾値より上または下側閾値より下では、ビンは従属として表される。この表示は、バイナリーとすることができるか、または段階的すなわち、ソフト判定関数に従うとすることができる。特に、上側閾値および下側閾値が参照曲線と一致する場合、適用される重みは参照曲線からの偏差に直接関係する。図3に関して、参照符号32は、短時間フーリエ変換として、またはQMFフィルタバンクなどのようなサブバンド信号を生成するいかなる種類のフィルタバンクとしても実施することができる時間/周波数変換器を示す。時間/周波数変換器32の詳細な実施とは独立して、時間/周波数変換器の出力は、各入力チャンネルxiに対する、入力信号の各時間周期のスペクトルである。それ故、時間/周波数処理器32は、個々のチャンネル信号の1ブロックの入力サンプルを常にとり、低周波数から高周波数まで延びているスペクトル線を有するFFTスペクトルのような周波数表現を計算するように実施することができる。次に、次の時間ブロックに対して、同じ手続が実行され、その結果、各入力チャンネル信号に対して一連の短時間スペクトルが最終的に計算される。入力チャンネルの特定のブロックの入力サンプルに関する特定の周波数範囲の特定のスペクトルは、時間/周波数タイルと呼ばれ、好ましくは、解析器16における解析は、これらの時間/周波数タイルに基づいて実行される。それ故、解析器は、1つの時間/周波数タイルに対する入力として、第1のダウンミックスチャンネルD1の特定のブロックの入力サンプルに対する第1の周波数におけるスペクトル値を受信し、第2のダウンミックスチャンネルD2の同じ周波数および同じブロック時間においてに対する値を受信する。次に、図8に示される実施例として、解析器16は、サブバンドおよび時間ブロック毎の2つの入力チャンネル間の相関値、すなわち時間/周波数タイルに対する相関値、を決定する80ように構成される。次に、解析器16は、図2または図4に関して示された実施形態において、参照相関曲線から対応するサブバンドに対する相関値を読み出す82。例えば、サブバンドが図4において40で示されるサブバンドであるとき、ステップ82は、-1と1の間の相関を示す値41に結果としてなり、値41は、そのとき読み出された相関値である。次に、ステップ83において、サブバンドに対する結果は、ステップ80から決定された相関値およびステップ82において取得された読み出された相関値41を用いて、比較および引き続く判定を実行することによってなされるか、または実際の差分を計算することによってなされる。結果は、前に述べられたように、ダウンミックス/解析信号において考慮された実際の時間/周波数タイルが独立成分を有するというバイナリーの結果とすることができる。この判定は、実際に判定された相関値ステップ80におけるが参照相関値に等しいかまたは参照相関値に非常に近いときになされる。しかしながら、判定された相関値が参照相関値より高い絶対値の相関を示すと判定されたとき、考慮中の時間/周波数タイルは従属成分を備えると判定される。それ故、ダウンミックスまたは解析信号の時間/周波数タイルの相関が参照曲線より高い絶対値の相関値を示すとき、この時間/周波数タイルにおける成分はお互いに従属しているということができる。しかしながら、相関が参照曲線に非常に近いことが示されるとき、成分は独立しているということができる。従属成分は1のような第1の重み値を受信することができ、独立成分は0のような第2の重み値を受信することができる。好ましくは、図4に示されたように、単独で参照曲線を用いるよりも適した良好な結果を提供するために、基準線から離れて配置されている上下の閾値が用いられる。さらに、図4に関して、相関は-1と1の間で変化することができる点に留意する必要がある。負の符号を有する相関は、信号間の180°の位相シフトを付加的に示す。それ故、0と1の間でのみ延びている他の相関を同様に適用することができ、そこでは相関の負の部分は単に正にされる。この手続においては、相関の判定の目的に対して、時間シフトまたは位相シフトを無視する。結果を計算する代替方法は、ブロック80において決定された相関値とブロック82において取得された読み出された相関値の間の距離を実際に計算し、それから距離に基づいて重み係数として0と1の間の基準値を決定することである。図8における第1の変形例1は、0または1の値にのみ結果としてなるのに対して、可能性2は、好ましくは、いくつかの実施態様において、0と1の間の値に結果としてなる。図3における信号処理器20は、乗算器として示され、図8において84で示されるように、解析結果は、ちょうど解析器から信号処理器まで転送され、入力信号10の対応する時間/周波数タイルに適用される決定された重み係数である。例えば実際に考慮されたスペクトルが、一連のスペクトルにおける第20番目のスペクトルであるとき、そして実際に考慮された周波数ビンがこの第20番目のスペクトルの第5番目の周波数ビンであるとき、時間/周波数タイルは20、5として表すことができるここで、第1の数は時間におけるブロック番号を示し、第2の数はこのスペクトルにおける周波数ビンを示す。次に、時間/周波数タイル20、5に対する解析結果は、図3における入力信号の各チャンネルの対応する時間/周波数タイル20、5に適用されるか、または、図1に示されたように信号導出器が実装されるとき、導き出された信号の各チャンネルの対応する時間/周波数タイルに適用される。引き続いて、参照曲線の計算が更に詳細に述べられる。しかしながら、本発明に対して、参照曲線がどのように導き出されたかは基本的に重要でない。それは、任意の曲線、すなわち、例えば、ダウンミックス信号Dにおける入力信号xj、または図2の文脈における解析信号の理想的なまたは所望の関係を示すルックアップテーブルにおける値とすることができる。以下の導出は例示である。音場の物理的な拡散は、Cook他非特許文献10により導入された方法によって評価することができ、以下の式4に示されるように、2つの空間的に分離されたポイントにおける平面波の定常状態の音圧の相関係数rを利用する。ここで、p1nとp2nは2つのポイントでの音圧測定値であり、nは時間インデックスであり、<>は時間平均を表す。定常状態の音場において、以下の関係を導き出すことができる。ここで、dは2つの測定ポイント間の距離であり、k=2π/λは波数であるここでλは波長。物理的参照曲線rkdは、更なる処理に対して、既にcrefとして用いることができる。音場の知覚的な拡散に対する尺度は、音場で測定された両耳間の相互相関係数ρである。測定することは、圧力センサそれぞれの耳の間の半径が固定されることを意味する。この制限を含むことで、rはラジアン周波数ω=kcによる周波数の関数になるここで、cは空気中の音速である。さらにまた、圧力信号は、リスナーの耳介、頭部および胴部によって生じる反射、回折およびベンディング効果により、前に考慮された自由音場信号とは異なる。空間聴覚に対して本質的なそれらの効果は、頭部関連伝達関数HRTFによって記述される。それらの影響を考慮すると、耳の入口で結果として生じる圧力信号は、pLnωとpRnωである。その計算に対して、測定されたHRTFデータを用いることができるか、または、解析モデル例えば、非特許文献11を用いて近似を取得することができる。人間の聴覚システムは限られた周波数選択性を有する周波数解析器として作用するので、さらに、この周波数選択性を組み込むことができる。聴覚フィルタは、オーバーラップするバンドパスフィルタのように振る舞うとみなされる。以下の実施例の説明において、矩形フィルタによってこれらのオーバーラップするバンドパスを近似するために、クリチカルバンドアプローチが用いられる。等価な矩形のバンド幅ERBは、中心周波数の関数として計算することができる非特許文献12。バイノーラル処理が聴覚フィルタリングに従うことを考慮して、ρは、以下の周波数依存圧力信号を生ずる分離した周波数チャンネルに対して計算されなければならない。ここで、積分の範囲は実際の中心周波数に従ってクリチカルバンドの境界によって与えられる。係数1/bωは、式7および8において用いても用いなくてもよい。音圧測定の1つが、周波数に独立な時間差によって進められるまたは遅らされる場合、信号のコヒーレンスを評価することができる。人間の聴覚システムは、このような時間アラインメント特性を用いることが可能である。通常、両耳間のコヒーレンスは、±1ms内で計算される。利用可能な処理パワーに依存して、計算は、遅延ゼロ値低い複雑性に対して、または時間前進および遅延を有するコヒーレンス高い煩雑性が可能である場合のみを用いて実施することができる。以下においては、両方のケースの間で区別はなされない。理想的な挙動は、理想的な拡散音場を考慮して達成され、それは全方向に伝搬する等しく強い、無相関の平面波からなる波動場すなわち、ランダムな位相関係および一様に分布する伝搬方向を有する無限数の伝搬する平面波の重畳として理想化することができる。スピーカによって放射される信号は、十分に遠くに位置するリスナーに対する平面波と考えることができる。この平面波の仮定は、スピーカ上の立体音響再生において一般的である。このように、スピーカによって再生される合成音場は、限定された数の方向からの寄与する平面波から構成される。スピーカ位置[l1l2l3lN]によるセットアップ上の再生に対して生成されるNチャンネルを有する入力信号が与えられる水平のみの再生セットアップのケースでは、liは方位角を示す。一般的なケースにおいて、li=方位、高低はリスナーの頭部に対するスピーカの位置を示す。リスニングルームに存在するセットアップが参照セットアップと異なる場合、liは、実際の再生セットアップのスピーカ位置を代わりに表現することができる。。この情報によって、拡散音場シミュレーションに対する両耳間コヒーレンス参照曲線ρrefは、独立信号が各スピーカに供給されるという仮定下で、このセットアップに対して計算することができる。各時間-周波数タイルにおいて各入力チャンネルに寄与する信号パワーは、参照曲線の計算に含めることができる。実施例の実施において、ρrefは、crefとして用いられる。周波数依存参照曲線または相関曲線に対する実施例としての異なる参照曲線は、図9a~9eにおいて、異なる数の音源に対して、図に示されるように異なる音源の位置および異なる頭部方位において示される。引き続いて、図8の文脈において述べられたような参照曲線に基づく解析結果の計算が、より詳細に述べられる。目標は、独立信号が全てのスピーカから再生されるという仮定下で、ダウンミックスチャンネルの相関が、計算された参照相関に等しい場合に、1に等しい重みを導き出すことである。ダウンミックスの相関が1または-1に等しい場合に、導き出される重みは、独立成分が存在しないことを示す、0でなければならない。それらの極端なケースの間において、重みは、独立しているW=1または完全に従属しているW=0ような表示の間で合理的な遷移を表現しなければならない。参照相関曲線crefωと、実際の再生セットアップ上で再生される実際の入力信号の相関/コヒーレンスの推定csigωcsigは、ダウンミックスの相関のそれぞれのコヒーレンスであるが与えられると、csigωのcrefωからの偏差を計算することができる。この偏差おそらくは、上下の閾値を含むは、独立成分を切り離すために全ての入力チャンネルに適用される重みWmiを取得するため、範囲[0;1]にマッピングされる。以下の実施例は、閾値が参照曲線に対応するときに可能なマッピングを示す。実際の曲線csigの参照曲線crefからの偏差Δで表されるの大きさは、次式によって与えられる。相関/コヒーレンスが[-1;1]の間で制限されると、1または-1に対する最大限可能な偏差は、各周波数に対して、次式で与えられる。各周波数に対する重みは、従って次式から取得される。周波数分解の時問依存性および限られた周波数分解能を考慮すると、重み値は、以下のように導き出される。ここで、時間上で変化することができる参照曲線の一般的なケースが与えられる。時間独立参照曲線すなわち、crefiも可能である。このような処理は、計算量の理由のために、そしてより短いインパルス応答を有するフィルタを取得するために、知覚的に動機づけられたサブバンドに分類される周波数係数による周波数分解において実行することができる。さらにまた、平滑フィルタを適用することができ、そして圧縮関数すなわち、所望の方法で重みを歪め、付加的に最小および/または最大の重み値を導入するを適用することができる。図5は、ダウンミキサーがHRTFおよび聴覚フィルタを用いて実施される本発明の更なる実施態様を示す。さらに、図5は、解析器16によって出力される解析結果が、各時間/周波数ビンに対する重み係数であることを付加的に示し、信号処理器20は、独立成分を抽出する抽出器として示される。そのとき、処理器20の出力は、再びNチャンネルであるが、各チャンネルは、ここで独立成分のみを含み、いかなる従属成分も含まない。この実施態様において、解析器は、図8の第1の実施態様において、独立成分が1の重み値を受信し、従属成分が0の重み値を受信するように、重みを計算する。そのとき、処理器20によって処理される、従属成分を有するオリジナルのNチャンネルにおける時間/周波数タイルは、0にセットされる。その他の変形例においては、図8において0と1の間の重み値があり、解析器は、参照曲線までの距離が小さい時間/周波数タイルは高い値より1に近いを受信し、参照曲線までの距離が大きい時間/周波数タイルは小さい重み係数より0に近いを受信するように、重みづけを計算する。例えば、図3の20において示された引き続く重みづけにおいて、独立成分はそのとき増幅され、一方で従属成分は減衰される。しかしながら、信号処理器20が独立成分を抽出しないが、従属成分を抽出するように実施されるとき、重みは、図3に示された乗算器20において重みづけが実行されるときに、独立成分が減衰され、従属成分が増幅されるように、反対に割り当てられる。それ故、各信号処理器は、実際に抽出された信号成分の判定が重み値の実際の割り当てによって決定されるので、信号成分の抽出に対して適用することができる。図6は、発明コンセプトの更なる実施態様を示し、ここでは処理器20の異なる実施態様を有する。図6の実施形態において、処理器20は、独立の拡散部分、独立のダイレクト部分、およびダイレクト部分/成分自体を抽出するように実施される。分離された独立成分Y1...YNから、包囲する/アンビエント音場の知覚に寄与する部分を取得するため、更なる制約条件を考慮しなければならない。一つのそのような制約条件は、包囲するアンビエントサウンドが各方向から等しく強いという仮定とすることができる。従って、包囲するアンビエント信号を取得するためにそれは、高い数のアンビエントチャンネルを取得するために、更に処理することができる、例えば、独立のサウンド信号のあらゆるチャンネルにおける各時間-周波数タイルの最小限のエネルギーを抽出することができる。実施例:ここで、Pは、短時間パワー推定を表す。この実施例は、最も単純なケースを示す。適用することができない一つの明白な例外的ケースは、1つのチャンネルがこのチャンネルにおけるパワーが非常に低いまたはゼロである信号休止期間を含むときである。いくつかのケースにおいては、全ての入力チャンネルの等しいエネルギー部分を抽出し、この抽出されたスペクトルのみを用いて重みを計算することが有益である。抽出された従属部分それらは、例えば、Ydependent=Yjmi-Xjmiとして導き出すことができるは、チャンネルの従属性を検出し、入力信号において固有の方向キューを推定するなどし、例えばリパニングのような更なる処理を許容するために用いることができる。図7は、一般的なコンセプトの変形例を表す。Nチャンネルの入力信号は、解析信号発生器ASGに供給される。Mチャンネルの解析信号の生成は、例えば、チャンネル/スピーカから耳への伝搬モデル、またはこの文書を通してダウンミックスとして表される他の方法を含むことができる。識別可能な成分の表示は、解析信号に基づいている。異なる成分を示すマスクは、入力信号に適用されるA抽出/D抽出20a、20b。重みづけられた入力信号は、特定の性質を有する出力信号を得るために、更に処理することができA後処理/D後処理70a、70b、ここで、この実施例においては、表記AとDは、抽出される成分がアンビエントサウンドとダイレクトサウンドのいずれかを示すように選定されている。引き続いて、図10が記述される。定常的な音場は、サウンドエネルギーの方向分布が方向に依存しない場合に、拡散と呼ばれる。方向エネルギー分布は、高い指向性のマイクロフォンを用いて全ての方向を測定することによって評価することができる。室内音響において、包囲空間において反響する音場は、拡散音場としてしばしばモデル化される。拡散音場は、全方向に伝搬する等しく強い、無相関の平面波から成る波動場として理想化することができる。この種の音場は、等方性で、均一である。エネルギー分布の均一性に特に関心がある場合、2つの空間的に分離された位置における定常状態の音圧P1tとP2tの2点間の相関係数は、音場の物理的な拡散を評価するために用いることができる。正弦波音源によって引き起こされる想定上の理想的な三次元および二次元の定常状態の拡散音場に対して、以下の関係を導き出すことができる。ここで、k=2π/λここでλ=波長は波数であり、dは測定ポイントの間の距離である。これらの関係が与えられると、音場の拡散は、測定データを参照曲線と比較することによって評価することができる。理想的な関係のみが必要であるが、充分な条件でないので、マイクロフォンが接続される異なる方位の軸による多くの測定を考慮することができる。音場におけるリスナーを考慮して、音圧測定は、耳入力信号pltとprtによって与えられる。従って、測定ポイント間の想定された距離dは固定され、rは、f=kc/2πここで、cは大気の音速であるによる周波数のみの関数になる。耳入力信号は、リスナーの耳介、頭部および胴部によって生じる効果の影響により、前に考慮された自由音場信号から異なる。空間聴覚に対して重要なそれらの効果は、頭部関連伝達関数HRTFによって記述される。測定されたHRTFデータは、これらの効果を組み入れるために用いることができる。我々は、HRTFの近似をシミュレートするために、解析モデルを使用する。頭部は、半径が8.75cm、耳位置が方位角±100°、高低角0°による剛体球としてモデル化される。理想的な拡散音場におけるrの理論上の挙動とHRTFの影響が与えられると、拡散音場に対する周波数に依存する両耳間の相互相関参照曲線を決定することができる。拡散推定は、シミュレートされたキューの、想定された拡散音場参照キューとの比較に基づいている。この比較は、人間の聴覚の制限を受ける。聴覚システムにおいて、バイノーラル処理は、外耳、中耳および内耳から構成される聴覚周辺に従う。球モデルによって近似されない外耳の効果例えば、耳介形状、耳道と中耳の効果は、考慮されない。内耳のスペクトル選択性は、オーバーラップするバンドパスフィルタバンク図10において聴覚フィルタとして表されたとしてモデル化される。クリチカルバンドアプローチは、矩形のフィルタによってこれらのオーバーラップするバンドパスを近似するために用いられる。等価な矩形のバンド幅ERBが、次式に従って、中心周波数の関数として計算される。人間の聴覚システムは、コヒーレント信号成分を検出するために時間アラインメントを実行することができ、複合音が存在する場合において、相互相関解析がアラインメント時間ITDに相当するの推定に用いられると想定される。およそ1~1.5kHzに至るまで、キャリア信号の時間シフトは、波形の相互相関を用いて評価されるが、より高い周波数においては、包絡相互相関が関連するキューになる。以下においては、我々はこの区別をしない。両耳間コヒーレンスIC推定は、次式の正規化された両耳間相互相関関数の最大絶対値としてモデル化される。バイノーラル知覚のいくつかのモデルは、実行中の両耳間相互相関解析を考慮する。我々は、定常信号を考慮するので、時間に関する従属を考慮しない。クリチカルバンド処理の影響をモデル化するために、次のような周波数依存の正規化された相互相関関数を演算する。ここで、Aはクリチカルバンド毎の相互相関関数であり、BおよびCはクリチカルバンド毎の自己相関関数である。バンドパス相互スペクトルとバンドパス自己スペクトルによる周波数ドメインに対するそれらの関係は、以下の通りに定式化することができる。異なる角度における2つ以上の音源からの信号が重畳される場合、振動性のILDキューおよびITDキューが喚起される。このような時間および/または周波数の関数のようなILDおよびITDの変化は、広大さを生成することができる。しかしながら、長時間の平均においては、拡散音場においてILDおよびITDがあってはならない。ゼロの平均ITDは、信号間の相関が時間アラインメントによって増加することができないことを意味する。ILDは、原則として、完全な可聴周波数範囲上で評価することができる。頭部は低い周波数において障害物を構成しないので、ILDは、中周波および高周波において最も効率的である。引き続いて、図11aおよび11bは、図10または図4の文脈において述べられたような参照曲線を用いない解析器の代替の実施態様を示すために述べられる。ダウンミックスステレオ信号に基づいて、フィルタWDおよびWAは、式2および3において、ダイレクトサウンドとアンビエントサウンドのサラウンド信号推定を取得するために演算される。アンビエントサウンド信号が全ての入力チャンネル間で無相関であると仮定すると、我々は、この仮定がダウンミックスチャンネルに対しても保持されるようにダウンミックス係数を選ぶ。従って、式4においてダウンミックス信号モデルを定式化することができる。D1とD2は、相関したダイレクトサウンドSTFTスペクトルを表し、A1とA2は、無相関のアンビエントサウンドを表す。各チャンネルにおけるダイレクトサウンドとアンビエントサウンドが相互に無相関であると更に仮定する。ダイレクトサウンドの推定は、最小自乗平均のセンスにおいて、アンビエンスを抑制するために、オリジナルのサラウンド信号に対してウィーナーフィルタを適用することによって達成される。全ての入力チャンネルに適用することができる単一のフィルタを導き出すために、我々は、式5におけるように、ダウンミックスにおいて、左右のチャンネルに対して同じフィルタを用いてダイレクト成分を推定する。この推定のための結合平均自乗誤差関数は、式6によって与えられる。E{}は除外オペレータであり、PDとPAはダイレクト成分とアンビエント成分の短期間パワー推定の合計である式7。誤差関数6は、その導き出されたものをゼロにセットすることによって最小化される。ダイレクトサウンドの推定に対して結果として生じるフィルタは、式8にある。同様に、アンビエントサウンドに対する推定フィルタは、式9におけるように導き出すことができる。以下において、WDとWAの演算に必要な、PDとPAに対する推定が導き出される。ダウンミックスの相互相関は、式10によって与えられる。ここで、ダウンミックス信号モデル4が与えられると、式11が参照される。ダウンミックスにおけるアンビエント成分が左右のダウンミックスチャンネルにおいて同じパワーを有すると更に仮定して、式12を書くことができる。式12を式10の最終行へ置換し、式13を考慮し、式14と15が得られる。図4の文脈において述べられたように、最小限の相関に対する参照曲線の生成は、再生セットアップにおいて2つ以上の音源を置くことによって、そして、この再生セットアップにおいてリスナーの頭部を特定の位置に置くことによって、推測することができる。そのとき、完全に独立な信号は、異なるスピーカによって放射される。2スピーカセットアップに対して、2つのチャンネルは、いかなるクロスミックス生成物もないケースにおいて、相関が0に等しいように完全に無相関でなければならない。しかしながら、これらのクロスミックス生成物は、人間の聴覚システムの左側から右側へのクロスカップリングによって起こり、他のクロスカップリングも部屋の残響等によって起こる。それ故、図4または図9a~9dに示されたような結果として生じる参照曲線は、必ずしも0ではなく、このシナリオにおいて推測された参照信号が完全に独立であったにも拘らず、特に0から異なる値を有する。しかしながら、実際にはこれらの信号を必要としないことを理解することは重要である。参照曲線を計算するときに、2つ以上の信号間の完全独立を仮定することも差し支えない。しかしながら、この文脈において、例えば、完全には独立でないが、ある程度の予め知られた従属性または互いの間の従属の程度を有する信号を用いてまたは仮定して、他のシナリオに対して他の参照曲線を計算することができる点に注意すべきである。このような異なる参照曲線が計算されるとき、重み係数の解釈または提供は、完全な独立信号が仮定される参照曲線に関して異なる。いくつかの態様が装置の文脈において記載されたが、これらの態様は、ブロックまたはデバイスが方法ステップまたは方法ステップの機能に対応する、対応する方法の記載をも表すことは明らかである。同様に、方法ステップの文脈において記載された態様は、対応する装置の対応するブロックまたはアイテムまたは機能の記載を表す。本発明の分解された信号は、デジタル記憶媒体上に記憶することができ、または、無線伝送媒体のような伝送媒体またはインターネットのような有線伝送媒体上を伝送することができる。特定の実施要求条件に依存して、本発明の実施形態は、ハードウェアにおいてまたはソフトウェアにおいて実施することができる。実施は、その上に格納された電子的に読取可能な制御信号を有し、それぞれの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または協働することができるデジタル記憶媒体、例えばフロッピー登録商標ディスク、DVD、CD、ROM、PROM、EPROM、EEPROMまたはフラッシュメモリを用いて実行することができる。本発明によるいくつかの実施形態は、電子的に読取可能な制御信号を有し、本願明細書に記載された方法の1つ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ことができる固定のデータキャリアを備える。一般に、本発明の実施形態は、コンピュータプログラムコードがコンピュータ上で動作するときに、本発明の方法の1つを実行するように動作する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実施することができる。プログラムコードは、例えば、機械読取可能なキャリア上に記憶することもできる。他の実施形態は、本願明細書に記載された方法の1つを実行する機械読取可能なキャリアに記憶されたコンピュータプログラムを備える。言い換えれば、本発明の方法の実施形態は、それ故に、コンピュータプログラムがコンピュータ上で動作するときに、本願明細書に記載された方法の1つを実行する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。本発明の方法の更なる実施形態は、それ故に、本願明細書に記載された方法の1つを実行するコンピュータプログラムがその上に格納されたデータキャリアまたはデジタル記憶媒体またはコンピュータ読取可能媒体である。本発明の方法の更なる実施形態は、それ故に、本願明細書に記載された方法の1つを実行するコンピュータプログラムを表現するデータストリームまたは信号のシーケンスである。データストリームまたは信号のシーケンスは、例えば、データ通信接続、例えばインターネットを介して転送されるように構成することができる。更なる実施形態は、処理手段、例えば本願明細書に記載された方法の1つを実行するように構成されたまたは適合されたコンピュータまたはプログラム可能なロジックデバイスを備える。更なる実施形態は、本願明細書に記載された方法の1つを実行するコンピュータプログラムがその上にインストールされたコンピュータを備える。いくつかの実施形態において、本願明細書に記載された方法のいくつかまたはすべての機能を実行するために、プログラム可能なロジックデバイス例えば、フィールドプログラマブルゲートアレイを用いることができる。いくつかの実施形態において、フィールドプログラマブルゲートアレイは、本願明細書に記載された方法の1つを実行するために、マイクロプロセッサと協働することができる。一般に、方法は、好ましくはいかなるハードウェア装置によっても実行される。上述の実施形態は、単に本発明の原理を示している。本願明細書に記載された構成および詳細の修正および変更は、他の当業者に対して自明であると理解される。それ故に、本発明は、特許クレームのスコープのみによって限定され、本願明細書の実施形態の記載および説明の方法によって表される特定の詳細に限定されないことが意図される。"