WO2004084176A1

WO2004084176A1 - 音響評価方法およびそのシステム

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Publication number: WO2004084176A1
Application number: PCT/JP2001/007031
Authority: WO
Inventors: Yoichi Ando; Hiroyuki Sakai
Original assignee: Yoichi Ando; Hiroyuki Sakai
Priority date: 2000-08-15
Filing date: 2001-08-15
Publication date: 2004-09-30
Also published as: US6675114B2; US20020183947A1

Description

音響評価方法およびそのシステム明

技術分野

本発明は、音響評価方法、および音響評価システムに関するものであり、特に、田

自己相関関数 A C Fや相互相関関数 I A C Fに基づき、音響を評価する方法およぴシステムに関するものである。

書

また、本発明は、航空機騒音や自動車騒音などの地域環境騒音の計測 ·心理評価の方法及び装置に関するものである。特にバイノーラル方式による騒音の計測 ·心理評価の方法及び装置に関するものである。

背景技術

従来、航空機騒音や自動車騒音などの地域環境騒音は、モノオーラル方式による騒音計を用いて測定した音圧レベルやその周波数特性に関して議論されてきた。しかし、上述したモノオーラル方式により測定された物理的ファクタ一のみでは人間の主観的応答を表わすには不十分かつ不適切であることがわかってきた。また、コンサートホール音響学では、バイノーラル方式により、ホールの物理的なデータと心理的（主観的）な関連性が明らかとなってきているが、騒音の分野においてはモノオーラル方式でしかもスぺクトル情報に関するものが殆どである。また、従来、音楽業界における調律や音色の評価方法では、音響のスペクトル分析をまず行ない、その後、ケプストラム分析をする手法が一般に行なわれていた。

長年の間、環境騒音は、音圧レベル（SPL； S ound Pressure Level) の統計値を用いて評価されてきた。この S P Lは、 L_x または L_eqで表わされ、これのパワースペクトルは、モノオーラル騒音計で測定する。しかしながら、この S P L及びパワースペクトルだけでは環境騒音の主観的な評価には適さない。

また、従来の調律や音色の評価方法では、人間の心理的反応を適格に表わすことは困難であった。

即ち、本発明の目的は、人間の聴覚一大脳機能システムにもとづき、時間領域において時々刻々変化する自己相関関数及び両耳間の相互相関関数から導出される物理ファクタ一を用いて、騒音源の種類を特定する方法、装置及び媒体を提供することである。

また本発明の他の目的は、人間の聴覚一大脳機能システムにもとづき、時間領域において時々刻々変化する自己相関関数及び両耳間の相互相関関数から導出される物理ファクターを用いて、より的確に音色、音階、ラウドネス、ピッチ、音色、心理的時間感覚をはじめ、主観的拡がり感、騒音場の見かけの音源の幅などの心理評価を行う方法、装置及び媒体を提供することである。

発明の開示

上述した目的を達成するために、本発明による音響評価方法は、

音響信号を採取する音声採取ステップと、

この採取された音響信号から演算手段を用いて自己相関関数 A C Fを計算する A C F演算ステップと、

この算出された A C Fから前記演算手段を用いて A C Fファクターを求める A C Fファクタ一演算ステップと、

音色と A C Fファクターとを関連付けた音色データ、音律と A C Fファクターとを関連付けた音律データ、音響の心理評価値と A C Fファクタ一とを関連付けた心理評価データ、のうちの少なくとも 1つが格納された所定のデータベースと、この求めた A C Fファクタ一と、に基づき前記演算手段を用いて、.音響を評価する評価ステップと、を含むことを特徴とする。

本構成によれば、前記の所定のデータベース（例えば、良い音であると評価された様々な楽器の有する各データ（例えば、音色、音律、音質、主観的拡がり感の尺度値、 ASWの尺度値、心理的評価値など）と、その音から抽出された AC Fファクターや I AC Fファクタ一とを関連付けたデータが格納されたデータべ —ス）を参照してこのデ一夕ベースから読み出されたデ一夕と、対象とする音響信号から抽出された AC Fファクタ一とを比較してその相違、或いはその差の数値や差異の程度を提示することによって、音響評価を客観的にできるようになる。本方法を楽器作成、音色や音質の調整、音階の調律などに利用すれば、良い音色であると評価された心理評価値を有する楽器の作製や、楽器の調律などを、より客観的により的確にすることができるようになる。即ち、本発明によれば、従来、楽器職人などの勘に頼って作成されていた楽器を、客観的なデータに基づき作製することが可能になる。

また、本発明による音響評価方法は、

前記 AC Fファクタ一演算ステップが、

前記計算された AC Fから、 ACFファクタ一である、遅れ時間が 0で表わされるエネルギー Φ(0)、有効継続遅延時間て _e、 AC Fの最大ピークまでの遅延時間て正規化した AC Fの最大ピークの振幅その遅れ時間 (て ύ 内にある各ピーク値の情報（て' _η， φ'_η， η = 1, 2, 3,.·， Ν (Νは約 1 0よりも小さい整数））のうちの少なくとも 1つを計算する演算ステップを含、ことを特徴とする。

本構成によれば、上述した様々な AC Fファクタ一に基づき、より良い音色などの心理評価値を有する楽器の作成や、楽器の調律などを、より客観的により的確にすることができるようになる。

また、本発明による音響評価方法は、前記 A C Fのて i に基づき、ピッチの周波数を求めるピッチ周波数演算ステツプと、

この求めたピッチ周波数と、所定の音階データベースのデータとを比較してその相違を示す調律ステップと、

を含むことを特徴とする。

本構成によれば、音響信号から求められたてェの逆数がピッチとなる周波数に相関することを利用することによって、対象となる楽器の音響信号の音階を、的確に調律することができるようになる。なお、この所定の音階デ一夕べ一スは、前記の所定のデータベースを代用することも可能である。

また、本発明による音響評価方法は、

音響信号をバイノーラル方式で採取するステップと、

この採取された音響信号から演算手段を用いて左右の各チャンネル間の相互相閧閧数 I A C Fを計算する I A C F演算ステップと、

前記演算手段を用いて、この計算された I A C Fから I A C Fファクタ一を計算する I A C Fファクタ一演算ステップと、

この求めた I A C Fファクタ一および/または前記 A C Fファクタ一と、前記所定のデータベースと、に基づき前記演算手段を用いて、音響の評価や、音響の心理評価を行なう評価ステツプと、

を含むことを特徴とする。

本構成によれば、 I A C Fに基づいて抽出された、例えば広がり感などの立体的な心理評価値と、所定のデ一夕ベースとを比較して、その相違など提示することによって、音響の評価や心理評価などを客観的かつ的確にできるようになる。また、本発明による音響評価方法はシステムの形態でも実現できる。

例えば、本発明による音響評価システムは、

音響信号を採取する音声採取手段と、この採取された音響信号から演算手段を用いて自己相関関数 AC Fを計算する AC F演算手段と、

この算出された AC Fから前記演算手段を用いて AC Fファクタ一を求める A CFファクタ一演算手段と、

音色と AC Fファクタ一とを関連付けた音色データ、音律と AC Fファクターとを関連付けた音律データ、音響の何らかの心理評価値と AC Fファクターと関連付けた心理評価データ、のうちの少なくとも 1つが格納された所定のデータべ —スと、この求めた ACFファクタ一と、に基づき前記演算手段を用いて、音響を評価する評価手段と、

を含むことを特徴とする。

また、本発明による音響評価システムは、

前記 AC Fファクタ一演算手段が、

前記計算された AC Fから、 AC Fファクタ一である、遅れ時間が 0で表わされるエネルギー Φ(0)、有効継続遅延時間て _e、 AC Fの最大ピークまでの遅延時間て i、正規化した ACFの最大ピークの振幅て内にある各ピーク値の情報（て， η, Φ'_η' η = 1， 2， 3,.., Ν (Νは約 10よりも小さい整数））のうちの少なくとも 1つを計算する演算手段を含む、

ことを特徴とする。

また、本発明による音響評価システムは、

前記 AC Fのて i に基づき、ピッチの周波数を求めるピッチ周波数演算手段と、こ.の求めたピッチ周波数と、所定の音階データベースのデータとを比較してその相違を示す調律手段と、

を含むことを特徴とする。

また、本発明による音響評価システムは、

バイノーラル方式で左右のチャンネルの音響信号を採取する手段と、この採取された音響信号から演算手段を用いて左右の各チャンネル間の相互相関関数 I AC Fを計算する I AC F演算手段と、

前記演算手段を用いて、この計算された I ACFから I ACFファクタ一を計算する I ACFファクタ一演算手段と、 · この求めた I AC Fファクターおよびまたは前記 AC Fファクタ一と、前記所定のデータベースと、に基づき前記演算手段を用いて、音響の心理評価を行なう評価手段と、

を含むことを特徴とする。

さらに、本発明による騒音源の種類を特定する方法は、

音声採取手段を用いて環境騒音の音響信号を採取 ·記録する音響信号記録ステップと、この記録された音響信号からフーリエ変換を用いて演算手段により自己相関関数（ACF) を算出する AC F演算ステップと、この算出された ACFから演算手段により各 AC Fファクタ一を求める AC Fファクタ一演算ステップと、この求めた各 AC Fファクターを用いて演算手段により騒音源の種類を判定する判定ステップと、を含むことを特徴とする。

また、好適には、上述した騒音源の種類を特定する方法において、前記 ACF ファクタ一演算ステップが、前記計算された A C Fから A C Fファクタ一である遅れ時間が 0で表わされるエネルギー（Φ(0))、有効継続遅延時間（r_e：)、 AC Fの第 1ピークまでの遅延時間（て、正規化した AC Fの第 1ピークの振幅 ( ι) を計算する演算ステップを含み、前記騒音源の種類を判定する判定ステップが、これらの計算された A C Fファクタ一である遅れ時間が 0で表わされるエネルギー（Φ(0))、有効継続遅延時間（て _e；)、 AC Fの第 1ピークまでの遅延時間（て ι)、正規化した AC Fの最大ピークの振幅 (φύ からその対数と（場合によってはて ' _η、 φ'_ηを加えることもできる）、予め作成してある騒音源の各 AC Fファクター毎の対応するテンプレートの対数との差の絶対値である距離をそれぞれ求めるステップと、予め AC Fファクターの各々の算術平均の標準偏差である S ₂を、 AC Fファクターの全カテゴリーに対する標準偏差の算術平均である S で除算し、この除算したものの平方根である重み係数を各 AC Fファクター毎に求めるステップと、求めたそれぞれの距離に、予め求めておいた対応する各 AC Fファクターの重み係数を乗算し、合計の距離を求める合計距離演算ステツプと、この求めた合計距離と、格納されているテンプレートの距離とを比較し、最も近いテンプレートの 1つを選択する比較 ·選択ステップと、を含むことを、特徴とする騒音源の種類を特定する方法を提供する。

本発明の他の目的を達成するためには、音声採取手段を用いて環境騒音の音響信号をバイノーラル方式で記録する音響信号記録ステップと、このバイノーラル方式で記録された音響信号から演算手段を用いて自己相関関数（ACF) 及び左右の各チャンネル間の相互相関関数（ I ACF) を計算する AC F及び I AC F 演算ステップと、この計算された AC Fから前記演算手段を用いて各 AC Fファクタ一を計算し、及びまたはこの計算された I ACFから各 I ACFファクタ —を計算する ACF ' I AC Fファクター演算ステップと、この計算された AC F及ぴまたは I AC Fファクターの各々に基づき演算手段を用いて心理評価を行う心理評価ステップと、を含むことを特徴とする騒音源について心理評価を行う方法を提供する。

本発明の実施手段を主として方法の形態で説明してきたが、本発明はこれらの方法に対応する装置、システム、プログラム、記憶媒体の形態でも実現できることを留意されたい。

ラウドネス、ピッチ、音色などの基本的な知覚デ一夕と同様に、嗜好や拡散性などの多くの主観的なデータの記述は、人間の聴覚一大脳システムの音場に対する応答モデルに基づいている。この応答モデルは予測されてきたが、それは経験的に得られた結果と一致することが知られている。例えば最近、周波数帯域幅を制限したノイズのラウドネスは、 S P Lによって影響をうけるのと同様に、自己相関関数（AC F) における有効継続時間（て _e) によって影響を受けることが知られている。また、複合音の基本周波数が約 1200H zよりも低い場合、ピッチ及びその強さは、それぞれ AC Fの第 1 ピークまでの遅延時間（て ι)、正規化した AC Fの第 1 ピークの振幅 (Φ ύ によって影響を受ける。特に、ある時間内におおいて求められた TT _eの最小値（て _e) _minで得られる AC Fファクタ一は、騒音源及び騒音場の主観的評価の差異を良く表わすものである。

このモデルは、 2つのそれぞれの経路における音響信号同士の自己相関と、これらの音響信号の間における相互相関とから構成され、人間の大脳半球の処理特性も考慮するものである。即ち、両耳に入ってくる音響信号を用いて、自己相関関数（AC F) 及び相互相関関数（ I AC F) を計算する。直交ファクターである遅れ時間が 0で表わされるエネルギー（Φ(0))、有効継続遅延時間（て _e)、 A C Fの第 1 ピークまでの遅延時間（て ι)、正規化した AC Fの第 1ピークの振幅 (Φι) は AC Fから導出される。また、 I A C Fファクタ一である聴取音圧レベル（L L)、最大振幅（ I A C C)、最大振幅までの遅延時間（て _{I A C C}：)、最大振幅における幅（W_{I ACC}) は、 I AC Fから導出される。

図面の簡単な説明

図 1は、本発明による装置の具体的な構成を示す装置概略図である。

図 2は、本発明による騒音源の種類の特定、心理評価を行う方法のフローチヤートである。

図 3は、ピーク検知処理手順を説明する図であって、縦軸にノイズレベル、横軸に時間をとつたグラフであって、その下段に積分間隔を示す図である。

図 4は、縦軸に AC Fの絶対値の対数、横軸に遅延時間をとつたグラフである。図 5は、縦軸に正規化した AC F、横軸に遅延時間をとつたグラフである。

図 6は、縦軸に正規化した I AC F、横軸に左右の信号の遅延時間をとつたグラフである。

図 7は、重み係数の計算方法を説明するブロック図である。

図 8は、聴覚一大脳機能システムのモデルを説明するブロック図である。

図 9は、縦軸にラウドネス尺度値、横軸にバンド幅をとつたグラフである。図 10は、左縦軸に拡がり感の尺度値、右縦軸に最大振幅 I AC C、横軸に反射音の水平入射角度をとつた'グラフである。

図 1 1 (a) は、縦軸に ASW、横軸に I ACCをとつたグラフであり、図 1

1 (b) は縦軸に ASW、横軸に W_IACCをとつたグラフである。

図 12は、縦軸に実際に測定した A SWの尺度値、横軸に計算された ASWの尺度値をとつたグラフである。

図 13は、縦軸に信号の閾値、横軸に遅延時間をとつたグラフである。

図 14は、本発明による音響評価システムの基本的な構成を示すブロック図である。

図 1 5は、本発明による音響評価方法の基本的なステップを示すフローチヤ一トである。

図 16は、ピアノの音源による正規化した AC Fの波形であり、縦軸に振幅、横軸に遅延時間をとつたグラフである。

図 1 7は、縦軸にピッチ（ヘルツ）、横軸に 1 2平均律による音階をとつたグラフである。

発明を実施するための最良の形態

以下、添付する図面を参照しつつ'本発明を詳細に説明する。

図 1は、本発明による装置の具体的な構成を示す装置概略図である。図 1に示すように本発明による装置の具体例は、聴者の頭部の模型 1に装着された騒音源からの音響信号を採取するバイノーラル方式の音声採取手段 2 (マイクロフォン）を、 L P F 3 (ローパスフィルタ）、 AZDコンバータ 4、コンピュータ 5 から構成される。この頭部としては、人体の頭部が最も望ましいがそれでは不便であるため、人体の頭部を模したダミーヘッドを用いることもできる。しかし、このダミーヘッドは高価であり、ダミーヘッド以外の頭部の模型 1 (発砲スチロ

—ルなどの材料を用いた球体（直径を 20cm) としたもの）でも本発明で測定する ACF、 I ACFでは、有意差がないため、発砲スチロール製の頭部の模型を用いた。このコンピュータ 5は、採取された音響信号を格納する音響信号記憶手段 6と、この格納された音響信号（左右 2チャンネル）を読み出し、これらの音響信号に基づき AC Fを計算する AC F演算手段 7、とこれらの音響信号に基づきに I ACFを計算する I ACF演算手段 8、この計算された A C Fに基づき AC Fファクタ一を計算する AC Fファクタ一演算手段 9、この計算された I A CFに基づき I AC Fファクタ一を計算する I AC Fファクタ一演算手段 1 0、この計算された AC Fファクタ一に基づき騒音源の種類を特定する騒音源の種類を特定する手段 1 1、この計算された ACFファクタ一及びノまたは I ACFフアクターに基づき心理評価を行う手段 1 2、騒音源の種類の特定及び心理評価に用いるデータに関するデータべ一ス 13を具える。 .

聴者の頭部の模型 1の両端に取り付けた左右 2チャンネルのコンデンサマイク口フォン（マイクアンプ付き）を、ローパスフィルタを介して可搬型パーソナルコンピュータ 5のサウンド入出力端子（A/D変換部 4) と接続する。このマイク口フォン（音響信号採取手段 2) から周りの騒音の取り込みを行う。コンピュー夕上のプログラムの管理下、計測、各物理ファクタの算出、騒音源の種類の特定、心理評価、などを行う。また、騒音源の種類の特定及び心理評価に用いるデ一夕に関するデータベースを構築する。

図 2は、本発明による騒音源の種類の特定、心理評価を行う方法のフローチヤートである。図 2に示すように、ステップ S 1では、騒音源からの音響信号を音源採取手段 2により採取する。この採取された音響信号は L P F 3を介して A " Dコンパ一夕 4によりデジタル信号に変換する。ステップ S 2では、ステップ S 1 で採取された音響信号を音響信号記憶手段に格納する。ステップ S 3では、ステツプ S 2で格納された音響信号を読み出す。ステップ S 4では、ステップ S 3 で読み出された音響信号に基づき AC F及び I AC Fを AC F演算手段 7及び I AC F演算手段 8により計算する。ステップ S 5では、ステップ S 4で計算された ACF及び I AC Fに基づき AC Fファクタ一演算手段 9及び I AC F演算手段 1 0により AC Fファクター及び I AC Fファクターを計算する。ステップ S 6では、ステップ S 5で計算された AC Fファクタ一及び I ACFファクタ一に基づき、騒音源種類特定手段 1 1、心理評価手段 12により騒音源の種類の特定、心理評価を行う。その特定、評価の際には、テンプレートを格納するデータべ一ス 1 3からデータを読み出し比較，検討を行う。

まず初めに、ピーク検知プロセスにより、採取した音響信号から複数の測定セッシヨンを抽出する。連続的な騒音から自動的に環境騒音や目的の騒音を抽出するために、左右それぞれの耳の入り口部位におけるエネルギーであるモノオーラルのエネルギー Φ_η(0)、 Φ (0)を連続的に分析する。図 3は、ピーク検知処理手順を説明する図であって、縦軸にノイズレベル、横軸に時間をとつたグラフであつて、その下段に積分間隔を示す図である。騒音が航空機騒音や列車騒音などの連続騒音の場合、 Φ(0)の計算のための間隔を、かなり長く（例えば 1秒など）設定することができるが、騒音が短時間や断続的である場合は、より短い間隔を用いる必要がある。しかしながら、後述する式（1) で連続計算する場合、積分間隔よりも長い間隔を選ぶ必要がある。従って、この間隔は、騒音源の種類に応じて決定する必要がある。

これによつて、長い時間の間隔で普通の騒音計を用いて Φ(0)を決定するより、より正確に Φ(0)を決定することができる。ピークを検出するためには、前もつてトリガ一レベル L_trigを適切に設定しておく必要がある。適当な L_trig値は、目標とする騒音の種類、目標とする騒音と観察者との距離、大気の条件などに応じて変化するものである。従って、この値を予備測定によって決定する必要がある。目的騒音と観察者との距離が近くて、かつ、観察者の近くに干渉する騒音源がない場合、 L _trig値を決定することは容易である。

最大値 Φ (0)を中心とする騒音を、システムを用いて単一のセッションで記録する。各々の目的とする騒音に対する 1つのセッションの継続時間すなわち t_s は、 L _trig値を超えた後に Φ (0)のピークを含むように選択する。航空機騒音や列車騒音などの普通の環境騒音の場合は、 t_s値は約 1 0秒である。これは、継続時間が長い定常状態の騒音と短い継続時間の断続的な騒音とでは異なる。このシステムは、干渉する騒音がある場合には使えないことに留意されたい。図 3に示すように、一連のセッション（Si(t)，S₂(t)，S₃(t),...SN(t)、 N:セッションの数、 0<t<t_s) をシステム上に自動的に格納する。

図 3に示すように、継続時間 t_sでの各セッション S _N(t)に対するランニング ACF及びランニング IACFを分析する。ここでは、「ランニング」のプロセスを説明するために単一のセッションのみを考えることとする。計算の前に、適切な積分間隔 2T及び連続ステップ t_stepの値を決定する。前述したように、推奨される積分間隔は約 3 0 X (て _e)_min[ms]であり、この（て e)mi_nは一連の値て _eの最小値であり、予備測定で容易に発見し得るものである。これは、違う種類の環境騒音のデータを用いて見つけるものである。大抵の場合、隣接する積分間隔をお互いに重ね合わせる。

ACF と IACF を、 2T の範囲での 1 セッションごとの各ステップ ( n=l,2,...,M ) にっき計算する。各ステップは、

{ (0,2T) , (tste_P)t_Step+2T), (2tstep,2tstep+2T) , ... , ((Μ" l)tstep, (Μ" l)tstep+2T) } のように t_stepずつシフトする。物理ファクタ一は、 ACF及び IACF の各ステップから導出する。 2Tは予測されるて eの値よりも十分長くする必要がある。また、これは、各ステップに対する知覚の「聴覚の時間窓」に大きく関連する。環境騒音に対する 2T としては、概ね 0. 1〜0. 5秒が適している。 2 Tがこの範囲よりも小さい場合、（て _e)minがある値に収束する。一般的に、 t_stepは 0. 1秒が好適である。変動が細かい場合は、より短い tstep を選択する。よく知られているように、バイノーラル信号を F FT (高速フーリエ変換）と、その後逆 F FTの処理を行うことにより、 ACF 及ぴ IACF を得ることができる。 A特性フィルタ一及び、マイクロフォンの周波数特性は、 F FT処理の後で考慮する。

左右の耳の部位における ACF を、それぞれ、 Φιι (て）、 3>_rr (て）で表わす。特定の数字の場合は、 Φιι⁽«、 Φ_ΓΓωで表わす（l<i<Tf、 f:サンプリング周波数 (Hz；)、 i:整数）。左右の Φ(ο)を計算するためには、 Φιιωと Φ_ΓΓωを下記のように平均する。

SPLの正確な値は、次式で得られる。

SPL = 101og₁₀ „(0)Φ„(0) - 101og₁₀ Φ_Γβ/ (0)

« 101og₁₀ Φ„ (0) - 101og₁₀ Φ_Γβ/ (0) (2)

»101o_gl^_rr(0)-101og_{10 re/}(0)

<P_ref(0)は、基準音圧値 2 0 Ρにおける Φ(0)である。

バイノーラルの聴取音圧レベルは、 Φ ιι(0)及び Φ 0)の相乗平均である。

この Φ(0)は、 IACF を正規化する際の分母となるものであるため、 IACF ファクタ一の一方のもの、或いは右半球の空間ファクターに分類されるものと考える。正規化した AC Fの振幅が 0. 1 (1 0 %の遅延）になる時の遅延時間によつて、有効継続時間 r_e を定義する。正規化した左右の耳における AC F、 n,_rr it) は、次式で得られる。図 4は、縦軸に AC Fの対数の絶対値、横軸に遅延時間をとつたグラフである。図 4に示すように初期の AC Fが線形に減少するのが一般的に観察できるため、縦軸をデシベル（対数）に変換するとて _e を容易に得ることができる。線形回帰の場合は、ある一定の短い時間 Δ てにおいて得られる AC Fのピークに対して最小平均自乗法 (LMS)を使用する。この Δては、 ACF のピークを検知するために使用され、計算前に慎重に決定しておく必要がある。て _e を計算する際、原点が回帰線上にない場合、 AC Fの原点（ACF=0、て = 0 ) を、考慮に入れなくても良い場合も多い。極端な例では、目的とする騒音が純音とホワイトノイズとを含む場合、原点において急激な減衰が観察される。その後の減衰は、純音成分のため一定に保たれる。この場合、 AC F関数の解は求まらない。

図 5は、縦軸に正規化した AC F、横軸に遅延時間をとつたグラフである。図 5に示すように、ては正規化した AC Fの第 1のピークまでの遅延時間、 Φ丄はその第 1 ピークでの振幅である。第 1 ピークは、局所的な小さなピークは無視して、主要なピークに基づき決定する。ファクタ一 ΤΓ η と _n(N≥2)とは考慮に入れない。なぜなら、て _n と φ_ηは、一般的にて i と Φ iとに相関関係があるからである。

図 6は、縦軸に正規化した I AC F、横軸に左右の信号の遅延時間をとつたグラフである。左右の耳の音響信号の間の I A C Fは、 φ _lr( τ ) (-1<てく +l[ms]) で表わされる。デジタル形式では、 Φι_Γω (-f/103≤i≤f/103, i は整数であり、これが負の場合は左のチャンネルに遅れがある I A C Fであることを示す）。両耳の間の最大遅延としては一 1から + lms を考慮すれば十分である。最大振幅 I AC Cは主観的拡散に関連するファクターである。図 6に示すように、正規化された I AC Ρ Φ_ΐΓωの最大振幅は遅延範囲内で得られる。即ち

正規化された I AC Fは次式で得られる。

て IACCの値は、最大振幅の遅延時間において容易に求まる。例えば、て IACCが正の場合、音源は聴者の右側に位置する、或いは音源が右側にあるかのように知覚する。図 6に示すように、最大振幅における幅 _ACCを、最大値から 0. 1 ( I AC C) 下の部分のピーク幅で得ることができる。この係数 0. 1は I AC C= 1. 0における JND として概算的に用いられるものである。聴取音圧レべル LLは、式（2) で SPL を LL と置き換えることによって得られる。このようにして、各物理ファクタ一を、 AC F及び I AC Fから求めることができる。次に、 AC Fファクタ一に基づき騒音源の種類の特定する方法について説明する。

騒音源の種類は、 4つの AC Fファクター遅れ時間が 0で表わされるエネルギ ― (Φ(0))、有効継続遅延時間（τ_β)、 ACFの第 1 (最大）ピークまでの遅延時間（て、正規化した AC Fの第 1 (最大）ピークの振幅 (φύ を用いて特定する。 Φ(0)は騒音源と聴者との距離に応じて変化するため、距離が不明の場合は、計算の条件には特別に注意を払う必要がある。たとえファクタ一 Φ(0)が有効でない場合であっても、その他の 3つのファクターを用いて騒音源の種類を特定することができる。空間情報が変化する場合、残りの I AC Fファクタ一を考慮に入れることもできる。音響信号の最も大きく変動する部分である最小て e： ( X e)mi_nを用いる理由の 1つは、この部分が主観的な応答に最も深く関与するものであるということである。

未知の対象データ（下記の式 (7)~(10)では記号 a で示す）用の（T_e)_min における各ファクタ一の値とデータベースに格納されたテンプレート用（記号 b で示す）の値との差、即ち「距離」を計算する。ここで「対象」とは、システムによつて特定されるォブジェクトとしての環境騒音のことを意味する。テンプレート値は、ある特定の環境騒音に対する典型的な AC Fファクターのセットであり、これらの複数のテンプレートを未知の騒音と比較する。

距離 D (X) (X ： Φ(0)、て _e、てを次式により計算する。

D (Φ (0))= I log( (0))a— log(<!> (0))b I (7)

D i Uogiir a— logiTr bl (9)

目的とする騒音源の合計距離 Dは、次式で表わされる。

D = ^φ(0) >(Φ(0》 + W^T'D(r_e) + W^D^) + ^ΦιΌ(φ₁) (1 1) WW (χ;Φ(0)、（て _e)_min、 r Φι) は、重み係数である。この算出された距離 Dに最も近い D を有するテンプレートを、求める騒音源であると判断する。これにより、未知の騒音源が、何であるのか、例えば鉄道、自動車、航空機、工場騒音であるのか、更にその車種、機種などを特定することが可能となる。

図 7は重み係数の計算方法を説明するブロック図である。式（ 1 1) の重み係数 WW (χ;Φ(0)、て _e、て ι、 ι) は、統計値 Si«と S₂Wとを用いて得ることができる。図 7に示すように、 Si⁽ⁱ⁾は、 AC Fファクタ一の全カテゴリ一に対する標準偏差（SD) の算術平均である。ここでカテゴリ一とは、同じ種類の騒音に対するデータのセットを意味する。 S₂ ⁽»は、各カテゴリの算術平均の標準偏差である。 WWは、ファクター { (S2/S1) "²}_max の中の最大値で正規化した後、 (S2/S1) 1 で得られる。この平方根の処理は経験的に得られたものである。騒音源の間におけるより大きな SD と、ある騒音の間におけるより小さな SD とのファクタ一とは他の種類の騒音とは区別できるため、このようなファクタ一の重みはその他のファクターのものよりも大きくなる。テンプレ一トを改善する学習機能がある場合、システム上においてテンプレートは、システム内で ACFの各ファクターについての最新の値と、元の値との平均によって上書きすることもできる。

図 8は、聴覚一大脳機能システムのモデルを説明するプロック図である。聴覚一大脳機能システムのモデルは、自己相関（ACF) メカニズム、両耳間相互相関（I ACF) メカニズム、左右大脳の機能分化を含んでいる。信号のパワースぺクトルに含まれる情報は、音響信号の AC Fにも含まれていることは注目すベきことである。また騒音場の空間的感覚を示すため、 I ACFより抽出される空間的ファクタ一を考慮する。音色は音の基本的感覚と空間的感覚を含む総合的な感覚として定義される

聴覚一大脳機能モデル（図 8) を使って、自由空間内に存在する聴者の正面にある.与えられた音響信号 p(t)の基本的な感覚を考える。ここで長時間 AC Fを次式で得ることができる。

Φ_ρ (t) = lim_{r→∞ +}T)dt (12)

p'(t)=p(t)*s(t)で、 s(t)は耳の感度である。便宜上 s(t)は A特性のインパルス応答が用いられる。パワースぺクトルも次式のように AC Fから得ることができる。

このように、 ACFとパワースぺクトルは数学的には同じ情報を含んでいる。

AC Fの解析において 3つの重要な事項として、遅れ時間が 0で表わされるェネルギー Φ p (0)と、正規化した A C Fのエンベロープから抽出される有効継続時間て e と、ピークやディップやその遅れ時間とを含む微細構造とがある。図 4に示すように、この有効継続時間て _eは、 10パ一セント遅れ時間として定義でき、騒音響信号それ自身に含まれる繰り返し成分、または残響成分として表わされる。前述したように正規化した AC Fは Φ_Ρ (て） =Φ_Ρ (て） ΖΦ_ρ(0)で得ることができる。ラウドネス SLは次式で表わされる。

S_L=f_L(<D(0),て ^(ί ，て _e) ( 1 5) 即ち、 AC Fファクタ一である、遅れ時間が 0で表わされるエネルギー（Φ (0))、有効継続遅延時間（て _e)、 AC Fの第 1 (最大）ピークまでの遅延時間 ( て、正規化した AC Fの第 1 (最大）ピークの振幅（Φ からラウドネスを求めることができる。

ここでて i は騒音のピッチまたは後述するミツシングファンダメンタル現象に関係するものである。また、 p'(t)が音圧レベル L(t)を与えるための圧力 2 0

Pa を基準として測定されるなら、等価騒音レベル Leqは次式で求めることができる。

L_ea =101og丄「10 ώ (1 6) この L_eqは 1 01ogi)_p(0)に相当するものである。また、サンプリング周波数は、最大可聴周波数域の 2倍以上としなければならないので、通常の騒音計で測定された Leqよりも極めて精度良く測定できる。

図 9は、縦軸にラウドネス尺度値、横軸にバンド幅をとつたグラフである。このグラフは、 Φ p(0)を一定とした条件下での一対比較テスト（ 1 0 8 0 dB/octave のスロープを持つフィルタを使用）で得られた臨界帯域内のラウドネス尺度値を示したものである。明らかに純音のような騒音が同じ繰り返し成分を持つとき、て _eは大きな値となり、ラウドネスが大きくなる。このように、ラウドネス対バンド幅の関係は、臨界帯域内でも平坦にならないことがわかる。なお、この結果は中心周波数 1 kHzの周波数帯域で得られたものである。

騒音のピッチまたはミッシングファンダメン夕ルは次式で表わされる。

S

て φ ( 1 7 )

ここで、ミツシングファンダメンタル現象とは、いくつかの倍音構造が存在するとき、実際にはない高さの音が聞こえるという現象である。

最も複雑な知覚である音色は、次式で表わされる。音色には、ラウドネスゃピツチも含まれるものである。

(0),て _e,(て i， Φ 1), ( τ Ί, φ Ί) ...,(て Φ Ή)] ( 1 8 ) て _η，φ_η (η=1,2,...) の中でて Ϊ,Φ i が最も顕著な直交ファクタ一であるため式 ( 1 8) は以下のように書き直すことができる。

S_T=fT[<! (0)，て _e, て ι,Φι] ( 1 9) 信号の時間的長さの知覚に関する感覚は、次式で表わされる。

て e，て 1，Φΐ] (2 0 ) 長時間 I AC Fは次式で求めることができる。

Φ_/Γ (τ) = lim_r→∞ (t)p_r '(t + T)dt (2 1 )

ここで p'l,_r(t)=p(t)l,r*S(t)、は p(t)l,r は左右外耳道入り口の音圧である。

騒音源の水平面の方向の知覚を含む空間情報の知覚は次式で表わされる。

S =f(LL,IACC,て IACC'WIACC) (2 2)

ここで聴取音圧レベル L Lは

ある。記号ま、左右の耳の入り口に到来する信号のて = 0のときの AC Fである Φιι(0)、 Φ 0)の組を表わす。数学的には L Lは、両耳に到来する音響信号のエネルギーの算術平均で次式のように表わされる。

LL = 101og₁₀ ^Φ,^Φ^Ο) [dB] (2 3)

式（2 2 ) で示す 4つの I AC Fファクター（直交ファクター）の中で、一 1 ~ + 1 ms の範囲内のて IACCは、水平方向の音源の水平方向の知覚に関する重要なファクターである。正規化した I AC Fが 1つの鋭いピークを持ち、 I ACCが大きく、高周波数成分によって W_{I ACC}が小さい値であるとき、明確な方向感が得られる。逆に主観的拡がり感ゃあいまいな方向感は I AC Cが小さい値（く 0. 1 5) の時に起こる。

正中面に位置する騒音源の知覚については、耳の入り口に到来する音響信号の長時間 AC Fから抽出される時間的ファクタ一を式（22) に加えるべきであろラ。

図 8に示すように、注目すべきは I AC Cに相当する下丘付近に存在する神経活動の存在である。また、室内音場においては、 L Lと I AC Cとは右大脳半球に支配的に関連があり、時間的ファクタ一である ΔΙ^や T_subは左大脳半球と関わっていることを発見した。

主観的拡がり感の尺度値を得るため、 2つの対称な反射音の水平入射角度を変更し、ホワイトノイズを用いて一対比較テストを行った。被験者は、 LL て IACC W_IACCが一定の条件下で、提示された 2つの音場のうち、どちらの音場がより広がって聞こえるかを判断した。図 1 0は、左縦軸に拡がり感の尺度値、右縦軸に最大振幅 I AC C、横軸に反射音の水平入射角度をとつたグラフである。図 1 0 に示すように、 2 5 0 Hz~4kHz (図 1 0 (a):250Hz （b):500Hz (c):lkHz （d):2kHz (e) :4kHz) の周波数帯域の結果において、尺度値と最大振幅 I AC Cとは強い負の相関関係を示した。従って、上述した実験結果により、主観的尺度値を、 I AC Cの 3Z2乗で次式のように求めることができる。

S diffuse =— a (IACC) ^β (24) 実験により求めた係数 αは 2. 9、乗数 )3は 3/2である。

騒音場の見かけの音源の幅（ASW) を求める方法について説明する。低域の周波数成分が大きい騒音場では、長時間 I AC Fは遅れ時間てがー 1 ~+ 1 ms の範囲内に明確なピークを持たず、 WlACCは大きくなる。この WlACCは次式で求めることができる。一"―) [s] (25)

IACC八 J ここで、 Acocは 2 π ( +f₂)、ととは、それぞれ理想的なバンドパスフィルターの下限値と上限値である。便宜上、 δは 0. 1 ( I AC C) と定義する。注目すべきことは、大きな A SWは低周波数帯域が多く、 I AC Cが小さいときに知覚されるということである。すなわち、 L Lが一定でて IACC= 0の条件下では、 A SWは I AC Cと WIACCの I A C Fファクターに基づき求めることができる。 A SWの尺度値を 1 0名の被験者を用いて一対比較テストで求めた。 W IACCの値を制御するため、 1 3オクターブバンドバスノイズの中心周波数を 2 5 0 Hz~ 2 kHz で変化させた。 I AC Cは直接音に対する反射音のレベルの比を制御して調整した。聴取音圧レベル LLは、 A SWに影響するので、全ての音場の耳の入り口でのト一タル音圧レベルはピーク値が 7 5 d B Aで一定とした。被験者は提示された 2つの音場のうちどちらかが広がって聞こえるかを判断した。尺度値 SASWの分散分析の結果、 I AC C WIACCの両方の I AC Fファクター共に有意であり（p<0.01)、以下のように SASWに対して独立に寄与している。従って、 SASWを次式で求めることができる。

SASW= a(I AC C)^3/2 + b (WIACC) ^1/2 (2 6 ) ここで係数 a =— l . 64 h = 2. 44であり、これらの係数は、図 1 1

(a) (b) に示す 1 0名の被験者の尺度値の回帰曲線から得られたものである。図 1 1 ( a ) は縦軸に ASW、横軸に I A C Cをとつたグラフであり、図 1 1

(b) は縦軸に ASW、横軸に W_IACCをとつたグラフである。また、図 1 1は、縦軸に実際に測定した A S Wの尺度値、横軸に計算された A S Wの尺度値をとつたグラフである。図 1 2に示すように、この式から求めた S_ASWの尺度値と、 S _ASWの測定値はよく対応することを確かめた（r=0.97、 p<0.0l 時間的に変動する環境騒音を評価するため、短時間ランニング A C F及び短時間ランニング I A C Fを用いる。前述と同様の方法で抽出された短時間ランニングの空間的 ·時間的ファクタ一は、時変動する騒音場の基本的感覚を示すのに用いられている。短時間 AC Fは次式で求めることができる。

ΦΡ ( = ( ' ( 2 7 ) ここで 2 Τは解析される信号の長さである。この長さ 2 Τは、ランニング A C Fの有効継続時間の最小値（て _E) _minを少なくとも含む範囲で決定すべきである。

( r_e) min を示す騒音は信号が最も急速に変動することを表わしており、この部分が最も主観的応答に影響を及ぼしている。

各騒音の部分におけるラウドネス S_L に関して、式（ 1 5 ) は次式のように書き換えることができる。 _

S_L= f _L (L L ,て ι，Φ ι,て e) ( 2 8 ) ここで各ファクタ一は各騒音の部分について得られ、式（ 1 5 ) の Φ(0)は L L に置き換えられる。 A C Fから抽出された時間的ファクタ一が、室内の反射音群 (Δΐι,Δί₂,...) と後続残響時間 T_sub に影響を及ぼしているはずだということに注目すべきである。

環境騒音場のピッチの記述で、騒音場において有意な時間的ファクタ一は τ！ととであり、従って式（1 7 ) はそのまま保たれる。

環境騒音場の音色は時間的 ·空間的ファクタ一全てで、次式のように表わされる。

S T= f τ ( て e'て ι'Φ 1,て 'い Φ'_η ； k L L， I A C C,て IACC'WIACC) (29) ここで、人間の大脳半球が時間的ファクターが左大脳半球に関連し、空間的ファクタ一が右大脳半球に関連しているという専門化を考えると、式（2 9 ) は以下のように置き換えることができる。

S _T= f τ (τ _e,r ι, ieft+ f (LL、 I ACC,て IACCW CC) right 弱い反射音の閾値を Atiの関数として図 1 3に示す。式（29) に含まれる、聴者に対する反射音の空間的方向（ 1 〇〇とて^^) と反射音の遅れ時間 Atl はこの閾値を示している。

耳の感度は外耳と中耳とを含む物理システムにより特徴づけられる。音響信号を解析する前に、便宜上、 A特性をかけておく。

単一反射音の遅れ時間を関数とした単音節の明瞭度は、母音と子音との間の部分の短時間 AC Fから抽出された 4つの直交ファクタ一を解析することにより予測できる。最近の調査では、音色や比類似度の判断は、コンサートホール内の音場の主観的プリファレンスと同じく、総合的な主観的応答であることを明確に示している。音色と同様に、主観的プリファレンスは、て _eの最小値を用いて表わされる。短時間積分時間は次式で表わされる。

(2 T) =30 ( T e) min (30)

精神作業に関する騒音の影響は、作業能率と大脳の専門化との間の妨害現象として解釈することができる。 AC Fから抽出された時間的ファクタ一は、左大脳半球に関連しており、 I AC Fから抽出されるファクタ一は右大脳半球に主に関わつている。

図 14は、本発明による音響評価システムの基本的な構成を示すブロック図である。この音響評価システムは、図 1のシステムと基本的な構成要素は同じものである。しかし、コンピュータの内部の構成要素の一部が異なる。図 14に示すように、本音響評価システムは、音響信号（左右 2チャンネル）を採取する音声採取手段 20と、これらの音響信号に基づき AC Fを計算する AC F演算手段 2 1と、これらの音響信号に基づきに I AC Fを計算する I AC F演算手段 25、この計算された AC Fに基づき AC Fファクターを計算する AC Fファクター演算手段 22、この計算された I AC Fに基づき I AC Fファクターを計算する I ACFファクター演算手段 26、この計算された AC Fファクターに基づき音響を評価する手段 24、この計算された AC Fファクタ一及び Zまたは I AC Fフアクターに基づき音響を評価する手段 27、各種デ一夕を格納するデータベース 23を具える。

図 1 5は、本発明による音響評価方法の基本的なステップを示すフローチヤ一トである。図に示すように、ステップ P 1では、音源からの音響信号をマイクロフォン（図示せず）で採取する。なお、このマイクロフォン以外に、例えばライン入力などでデジタル信号やアナログ信号を採取することも可能である。この採取された音響信号は L P F 3 (図示せず）を介して A/Dコンバータ（図示せず）によりデジタル信号に変換する。ステップ P 2では、採取された音響信号に基づき AC F及び I AC Fをコンピュータ即ち CPUにより計算する。ステップ P 3では、計算された AC F及び I AC Fに基づき CPUにより AC Fファクタ —及び I ACFファクターを計算する。予め、音色と ACFファクターとを関連付けた音色デ一夕、音律と AC Fファクタ一とを関連付けた音律デ一夕、音響の心理評価値と ACFファクターとを関連付けた心理評価データ、が格納された所定のデ一夕ベースを構築しておく。次に、各デ一夕と AC Fファクタ一や I AC Fファクターとの関連付けについて説明する。例えば、ある楽器で様々な音を発音し、本システムを用いてそのときの音を採取して AC Fファクタ一や I ACF ファクターを算出し、同時にこのときの各音に関して AC Fファクターや I AC Fファクタ一に基づき計算したり、或いは、既知の他の方法によって各データ (音色、音質、或いは心理評価値など）を計算したり決定したりすることができる。このようにして、各音の ACFファクタ一や I ACFファクターと、その音に関する各データとを関連付けてデータベースに格納する。ステップ P 4では、計算された AC Fファクタ一及び I AC Fファクタ一に基づき、 CPUにより音響の評価を行う。その評価の際には、各種のデータを格納するデータべ一スからデータを読み出し比較 ·検討を行う。

図 1 6は、本システムを用いてピアノ音源から音響信号を採取し、採取した音響信号から抽出したピアノの正規化した AC Fの波形であり、縦軸に振幅、横軸に遅延時間をとつたグラフである。即ち、ピアノの音響信号から抽出した AC F の波形を示すグラフである。図 1 6 ( a ) は、 A l (55Hz)、（ b ) は A 2

(220Hz), ( c ) は A 6 (1760Hz) で発音した音響信号から得られた正規化 ACF の波形である。図では、最大ピーク値を Φいそのときの遅延時間をていまたその遅れ時間内のピーク値を Φ'_η、そのときの遅れ時間をて' _ηと定義できる。ここで、て iはピッチ、 Φ はピッチの強さに対応する物理的ファクターである。図に示すように、て iの逆数は、ピッチとなる周波数に対応する。例えば、図

(a) の場合、ピアノ音源からは周波数 55 H zの音が発せられ、このとき本システムを用いて音響信号から求めた ACF ファクタ一のうちの 1つであるは約 1 8 ms であり、これの逆数 = 1 て i = 55となりピアノ音源のピッチ 5 5 Hz とよく相関すること、即ち対応することがわかる。図（b)、（c) でも同様に、音源のピッチと r iとが対応することがわかる。この相関関係をより明らかにするために、以下の図 1 7にその関係を示す。

図 1 7は、縦軸にピッチ（ヘルツ）、横軸に 1 2平均律による音階をとつたグラフである。四角の点は、所定の計算式から求められた 1 2平均律の音階のピッチである。黒丸の点は、 r から求めたピッチである。図に示すように、 1 2平均律によるピッチと τ によるピッチとが良く一致することがわかる。音階 A6 のてェに基づき計算されたピッチが、ずれているのは調律ミスによるものと思われる。このように ACFファクターてを利用すれば、ピアノをはじめ様々な楽器の調律を行なうことができるようになる。また、 AC Fから抽出される様々な ACF ファクタ一：遅れ時間が 0で表わされるエネルギー Φ(0)、有効継続遅延時間て _e、 AC Fの最大ピークまでの遅延時間て i、正規化した AC Fの最大ピークの振幅 Φι、て i内にある各ピーク値の情報（ τ'_η， Φ'_η， η= 1， 2， 3,·.， Ν (Νは約 1 0よりも小さい整数））、 I ACFから抽出される I ACFファクタ一と、実際の楽器の心理評価値との関係を表わすデータベースを構築する。本システムを用いて楽器音源の音響信号から求めたファクタ一と、このデータベースに格納されたデ一夕とを比較することによって、良い音（優れた音色や良い心理評価値を持つ音）を探るときの支援システムとして活用できる。

本システムを用いて調律を行なう場合は、所定のデータベースに予め様々な音律（平均律や純正律など）の音階データを格納しておく。使用者は、目的に合わせて所望の音律を選択できるようにするのが好適である。デフォルトを平均律にするのが好適である。基準音「Α4」は 440Hzをデフォルトとし、 1Hz ステツプで基準音を変更可能にすることもできる。基準音は純音で発音可能にする。このように、基準周波数、音階の種類は可変とすることが好適である。平均律を選択した場合は、発音した音に最も近い音階（Aや C#など）を表示させるようにする。或いは、データベース中の所望のデータ（即ち音階）を予め選択しておき、この所望のデ一夕と発音した音の音階との相違を示す数値を示すこともできる。例えば、所望の音階が A 2の場合は（即ち、 A 2に調律したい場合）、デー夕ベースを参照して音階 A 2に関連付けられたピッチ周波数を読み出し、このピツチ周波数と、発音された音から抽出されたてェによるピッチ周波数とを比較してその差異を表わす数値を提示することもできる。この場合、差異は、周波数の差異としてではなく、音階の差異として示すことも可能である。さらに、発音した音の音階と、所望の音階や最も近い音階との相違を示す数値を表示したり、発音した音が、その音階より髙いか、低いか、ちょうど同じかを示すインジケータを設けることも可能である。

このように、本発明を利用して、楽器から出された音から求めた AC Fファク夕一や I A C Fファクターと、予め構築しておいた良い音の A C Fファクターや I A C Fファクタ一のデータベースと比較して、その相違や差異を示すことによつて、優れた音を発有できる楽器の作製を支援することが可能となる。特に、本発明によれば、 I A C Fファクタ一から、音場の空間的な印象を知ることが可能となる。また、本発明は、楽器製作者のみでなく、開発者や研究者、さらに歌手、楽器演奏者も調律や演奏方法の参考などに利用することが可能である。また、本発明で調律や音響の評価は、様々な楽器に利用でき、例えば、アコ一スティック楽器（鍵盤系、弦楽器系、管楽器系など）、電子楽器などである。

本発明の様々な実施態様を鑑みると、本発明の原理は応用可能であり、詳細に説明した実施態様は例示のみを目的とするものであって本発明の範囲を制限するものと解釈してはならないと理解すべきである。また、当業者は、本明細書の記載に基づき、本発明の請求の範囲内において本発明を変形、修正可能であることを理解されたい。本明細書では、評価値の 1つであるピッチの評価について詳述したが、例えば、音質や音色など様々な評価値についても本発明に基づき評価できることを理解されたい。

Claims

請求の範囲

1. 音響信号を採取する音声採取ステップと；

この採取された音響信号から演算手段を用いて自己相関関数 AC Fを計算する AC F演算ステップと；

この算出された AC Fから前記演算手段を用いて AC Fファクターを求める A C Fファクタ一演算ステップと；

音色と AC Fファクタ一とを関連付けた音色デ一夕、音律と AC Fファクターとを関連付けた音律データ、音響の心理評価値と AC Fファクタ一とを関連付けた心理評価デ一夕、のうちの少なくとも 1つが格納された所定のデータベースと、この求めた ACFファクタ一と、に基づき前記演算手段を用いて、音響を評価する評価ステツプと、

を含むことを特徴とする音響評価方法。

2. 請求項 1に記載の音響評価方法において、

前記 A C Fファクタ一演算ステップが、

前記計算された AC Fから、 AC Fファクターである、遅れ時間が 0で表わされるエネルギー Φ(0)、有効継続遅延時間 r_e、 AC Fの最大ピークまでの遅延時間て i、正規化した AC Fの最大ピークの振幅各ピーク値の情報（r'_n, φ' _η, η = 1 , 2， 3,.·, Ν (Νは約 1 0よりも小さい整数））のうちの少なくとも 1つを計算する演算ステップを含む、

ことを特徴とする方法。

3. 請求項 2に記載の音響評価方法において、

前記 ACFファクターのて iに基づき、ピッチの周波数を求めるピッチ周波数演算ステップと；この求めたピッチ周波数と、所定の音階データベースのデータとを比較してその相違を示す調律ステップと、

を含むことを特徴とする方法。

4. 請求項 1に記載の音響評価方法において、

バイノーラル方式で左右のチヤンネルの音響信号を採取するステップと；この採取された音響信号から演算手段を用いて左右の各チヤンネル間の相互相閧関数 I AC Fを計算する I AC F演算ステップと：

前記演算手段を用いて、この計算された I ACFから I ACFファクターを計算する I AC Fファクター演算ステップと；

この求めた I AC Fファクターおよびまたは前記 AC Fファクタ一と、前記所定のデータベースと、に基づき前記演算手段を用いて、音響の評価を行なう評価ステップと、

を含むことを特徴とする方法。

5. 請求項 2に記載の音響評価方法において、

バイノーラル方式で左右のチャンネルの音響信号を採取するステップと；この採取された音響信号から演算手段を用いて左右の各チャンネル間の相互相関関数 I ACFを計算する I ACF演算ステップと；

前記演算手段を用いて、この計算された I ACFから I ACFファクターを計算する I AC Fファクタ一演算ステップと；

この求めた I AC Fファクターおよびまたは前記 AC Fファクターと、前記所定のデータベースと、に基づき前記演算手段を用いて、音響の評価を行なう評価ステップと、

を含むことを特徴とする方法。

6. 音響信号を採取する音声採取手段と；

この採取された音響信号から演算手段を用いて自己相関関数 AC Fを計算する AC F演算手段と；

この算出された AC Fから前記演算手段を用いて AC Fファクタ一を求める A CFファクター演算手段と；

音色と AC Fファクターとを関連付けた音色データ、音律と ACFファクタ一とを関連付けた音律データ、音響の心理評価値と A C Fファクターと関連付けた心理評価データ、のうちの少なくとも 1つが格納された所定のデータベースと、この求めた ACFファクターと、に基づき前記演算手段を用いて、音響を評価する評価手段と、

を含むことを特徴とする音響評価システム。

7. 請求項 6に記載の音響評価システムにおいて、

前記 A C Fファクタ一演算手段が、

前記計算された AC Fから、 ACFファクタ一である、遅れ時間が 0で表わされるエネルギー Φ(0)、有効継続遅延時間て _e、 AC Fの最大ピークまでの遅延時間て正規化した AC Fの最大ピークの振幅各ピーク値の情報（て' _η, φ' _η， η = 1， 2， 3,..， Ν (Νは約 1 0よりも小さい整数））のうちの少なくとも 1つを計算する演算手段を含む、

ことを特徴とするシステム。

8. 請求項 7に記載の音響評価システムにおいて、

前記 ACFファクターのて iに基づき、ピッチの周波数を求めるピッチ周波数演算手段と；

この求めたピッチ周波数と、所定の音階データベースのデータとを比較してその相違を示す調律手段と、

を含むことを特徵とするシステム。

9. 請求項 6に記載の音響評価システムにおいて、

バイノーラル方式で左右のチャンネルの音響信号を採取する手段と；この採取された音響信号から演算手段を用いて左右の各チャンネル間の相互相関関数 I AC Fを計算する I AC F演算手段と；

前記演算手段を用いて、この計算された I ACFから I ACFファクターを計算する I AC Fファクター演算手段と；

この求めた I AC Fファクターおよぴまたは前記 AC Fファクターと、前記所定のデータベースと、に基づき前記演算手段を用いて、音響の評価を行なう評価手段と、

を含むことを特徴とするシステム。

1 0. 請求項 7に記載の音響評価システムにおいて、

バイノーラル方式で左右のチヤンネルの音響信号を採取する手段と；この採取された音響信号から演算手段を用いて左右の各チャンネル間の相互相閧関数 I AC Fを計算する I AC F演算手段と；

この求めた I AC Fファクターおよびノまたは前記 AC Fファクタ一と、前記所定のデータベースと、に基づき前記演算手段を用いて、音響の評価を行なう評価手段と、

を含むことを特徴とするシステム。