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公開番号2025082921
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-05-30
出願番号2023196485
出願日2023-11-20
発明の名称音量制御装置、音響システムおよびプログラム
出願人株式会社デンソーテン
代理人弁理士法人酒井国際特許事務所
主分類H04R 3/00 20060101AFI20250523BHJP(電気通信技術)
要約【課題】乗員の会話状態をより高精度に判定し、会話状態に応じた適切な音量制御を実現すること。
【解決手段】実施形態に係る音量制御装置は、車室内における各音源からの音声信号を取得し、取得した上記各音声信号間の関係状態に基づいて、上記車室内における会話の有無を判定し、上記会話の有無の判定結果に基づいてオーディオ信号の再生音量を制御する。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
車室内における各音源からの音声信号を取得し、
取得した前記各音声信号間の関係状態に基づいて、前記車室内における会話の有無を判定し、
前記会話の有無の判定結果に基づいてオーディオ信号の再生音量を制御する、
音量制御装置。
続きを表示（約 1,200 文字）【請求項２】
前記各音源からの音声信号は、
車室の座席位置に応じて設けられた複数のマイクが取得した音声信号である、
請求項１に記載の音量制御装置。
【請求項３】
前記各音声信号間の関係状態は、
前記複数の各マイクが取得した音声信号間の時間差に関する状態である、
請求項２に記載の音量制御装置。
【請求項４】
前記各音声信号間の関係状態は、
前記マイクが取得した音声信号と、前記オーディオ信号間の類似状態である、
請求項２に記載の音量制御装置。
【請求項５】
複数の学習用音源における音声信号における時間的特徴量を説明変数とし、複数の前記音声信号が会話であるか否かを目的関数とする学習データで学習した人工知能を有し、
前記複数のマイクが取得した音声信号における時間的特徴量を算出し、
前記時間的特徴量を前記人工知能に入力して、当該人工知能の出力を会話の有無の判定結果とする、
請求項２または請求項３に記載の音量制御装置。
【請求項６】
学習用オーディオ信号と学習用マイクが取得した学習用音声信号を説明変数とし、前記学習用オーディオ信号と前記学習用音声信号の類似状態を目的関数とする学習データで学習した人工知能を有し、
車室の座席位置に応じて設けられた前記マイクが取得した音声信号と、前記オーディオ信号とを前記人工知能に入力して、当該人工知能の出力を会話の有無の判定結果とする、
請求項４に記載の音量制御装置。
【請求項７】
前記複数の学習用音源は、
学習データ収集用の車両における車室の座席位置に応じて設けられた複数のマイクが取得した前記座席位置に着座した被験者の音声信号である、
請求項５に記載の音量制御装置。
【請求項８】
車室における会話を伴うイベントの発生を検出し、
イベント発生時に前記複数のマイクが取得した音声信号を説明変数とし、会話がある旨の判定を目的変数とする学習データで、前記人工知能を自己学習する、
請求項５に記載の音量制御装置。
【請求項９】
前記車室内における会話が有る旨の判定が行われた場合に、前記オーディオ信号の音量を低下させ、
前記車室内における会話が無い旨の判定が閾値時間以上継続した場合に、前記オーディオ信号の音量を低下前の音量に復帰させる、
請求項１に記載の音量制御装置。
【請求項１０】
車室に設置された座席位置に対応付けられたスピーカを有し、
会話の当事者が着座している座席に対応付けられたスピーカにおけるオーディオ信号の再生音量を、前記会話の有無の判定結果に基づいて制御する、
請求項２に記載の音量制御装置。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
開示の実施形態は、音量制御装置、音響システムおよびプログラムに関する。
続きを表示（約 1,500 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、車室内における乗員間の会話の妨げにならないように、オーディオ装置等の音量を自動的に制御する音量制御装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
例えば、特許文献１に開示の技術は、集音した車室内音声に対する自然言語処理に依る音声認識を行う。その結果、予め登録された特定のキーワードが会話内容に含まれる場合に、自動的にオーディオ装置の音量を低下させる制御を行う。特定のキーワードは、例えば「なんて言った？」や「聞こえなかった」等の会話が成立していないことを示すワード群である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２００７－０４３３５６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上述した従来技術には、乗員の会話状態をより高精度に判定し、会話状態に応じた適切な音量制御を実現するうえで、さらなる改善の余地がある。
【０００６】
例えば、上述した従来技術を用いた場合、登録済みのキーワードを乗員が発話しない限りは会話の存否を判定することができない。このため、上述した従来技術を用いた場合、会話状態に応じた適切な音量制御を実現することはできない。
【０００７】
実施形態の一態様は、上記に鑑みてなされたものであって、乗員の会話状態をより高精度に判定し、会話状態に応じた適切な音量制御を実現することができる音量制御装置、音響システムおよびプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
実施形態の一態様に係る音量制御装置は、車室内における各音源からの音声信号を取得し、取得した前記各音声信号間の関係状態に基づいて、前記車室内における会話の有無を判定し、前記会話の有無の判定結果に基づいてオーディオ信号の再生音量を制御する。
【発明の効果】
【０００９】
実施形態の一態様によれば、会話状態と相関性の高い各音声信号間の関係状態、例えば音声信号間のタイミング差等に基づいて会話状態を判定するので、乗員の会話状態をより高精度に判定し、会話状態に応じた適切な音量制御を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
図１は、実施形態に係る音響システムの構成例を示す図である。
図２は、実施形態に係る音量制御装置の構成例を示す図である。
図３は、会話判定処理の説明図である。
図４は、ＡＩ入力処理の説明図である。
図５は、会話判定ＡＩにおける説明変数となる特徴量の具体例を示す図である。
図６は、事前学習時の説明図である。
図７は、ワード判定処理の説明図である。
図８は、実施形態に係るオーディオ装置の構成例を示す図である。
図９は、実施形態に係る音量制御装置が実行する処理手順を示すフローチャート（その１）である。
図１０は、実施形態に係る音量制御装置が実行する処理手順を示すフローチャート（その２）である。
図１１は、実施形態に係る音量制御装置が実行する処理手順を示すフローチャート（その３）である。
図１２は、実施形態に係る音量制御装置が実行する処理手順を示すフローチャート（その４）である。
図１３は、自己学習時の説明図である。
図１４は、制御値学習処理の処理手順を示すフローチャートである。
図１５は、カメラを含む車載システム例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
（【００１１】以降は省略されています）

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