JP2017098993A - 端末装置、情報送信方法、プログラム、ヘッドホンシステム - Google Patents

Abstract

【課題】ヘッドホン装置のノイズキャンセル処理においてパラメータ制御の処理負担を軽減する。【解決手段】ヘッドホン装置と通信可能な端末装置において、外部環境に係る情報を検出し、外部環境に係る検出情報に基づくタイミングでマイクロホンによる収音信号についてノイズ解析を行い、ヘッドホン装置におけるノイズキャンセル処理に係る処理パラメータを指示する指示情報を生成する。これをヘッドホン装置側に送信する。【選択図】図４

Description

本開示は、端末装置、ヘッドホン装置と端末装置を有するヘッドホンシステム、さらには端末装置の情報送信方法と端末装置における演算処理装置の処理を実行させるプログラムに関する。特にはヘッドホン装置におけるノイズキャンセル処理のパラメータ設定に関する。

特開２００８−１２２７２９号公報 特開２００８−１１６７８２号公報 特開２００８−２５０２７０号公報

上記特許文献１，２，３にも開示されているように、携帯型のオーディオプレーヤ等に用いるヘッドホンにおいて外部環境のノイズ（騒音）を低減して、リスナに対して、外部ノイズを低減した良好な再生音場空間を提供するようにしたノイズキャンセルシステムが知られている。

この種のノイズキャンセルシステムの一例は、アクティブなノイズ低減を行なうアクティブ方式のノイズ低減システムで、基本的には、次のような構成を備える。
すなわち、音響−電気変換手段としてのマイクロホンで外部ノイズ（騒音）を収音し、その収音したノイズの音声信号から、ノイズとは音響的に逆相のノイズキャンセル信号を生成する。このノイズキャンセル信号を、音楽等の本来の聴取目的たる音声信号と合成してスピーカで音響再生する。これにより外来ノイズが音響的に相殺されるようにしてノイズを低減するものである。

ここで、ノイズキャンセル信号を生成するためにはデジタルフィルタ処理が用いられるが、そのフィルタ特性は周囲環境に応じて変化させることで、周囲のノイズ状況に応じたノイズキャンセルの最適化を図ることができる。

ところがこのためには、周囲のノイズ状況を解析し、その特性に適したフィルタ特性（例えば係数パラメータ）を求めなければならず、処理負担の大きな演算を要する。このため、ヘッドホン装置に高い演算能力が要求されたり、消費電力の増大により、通常電池駆動されるヘッドホン装置の稼働時間が減少してしまうという問題が生ずる。

そこで本開示では、ヘッドホン装置の処理負担を軽減しつつ、ノイズキャンセル処理の最適化を実現する技術を提供することを目的とする。

本開示の端末装置は、少なくとも外来音を収音するマイクロホンと、外部環境に係る情報を検出するセンサと、外部のヘッドホン装置との間で通信を行う通信部と、上記外部環境に係る検出情報に基づくタイミングで、上記マイクロホンによる収音音声信号についてノイズ解析を行い、ノイズ解析結果から上記ヘッドホン装置におけるノイズキャンセル処理に係る処理パラメータを指示する指示情報を生成し、該指示情報を上記通信部から上記ヘッドホン装置へ送信させる処理を行う制御・演算部とを備える。
また本開示の端末装置の情報送信方法は、 外部環境に係る検出情報に基づいてトリガ発生判断を行い、トリガ発生に応じて、少なくとも外来音を収音するマイクロホンによる収音音声信号についてノイズ解析を行い、上記ノイズ解析の結果から外部のヘッドホン装置におけるノイズキャンセル処理に係る処理パラメータを指示する指示情報を生成し、上記指示情報を上記ヘッドホン装置に対して送信する。
本開示のプログラムは、外部環境に係る検出情報に基づいてトリガ発生判断を行う処理と、トリガ発生に応じて、少なくとも外来音を収音するマイクロホンによる収音音声信号についてノイズ解析を行う処理と、ノイズ解析結果から外部のヘッドホン装置におけるノイズキャンセル処理に係る処理パラメータを指示する指示情報を生成する処理と、上記指示情報を上記ヘッドホン装置に対して送信する処理とを端末装置における演算処理装置に実行させるプログラムである。

また本開示の端末装置は、外部環境に係る情報を検出するセンサと、外部のヘッドホン装置との間で通信を行う通信部と、上記外部環境に係る検出情報に基づくタイミングで、上記ヘッドホン装置におけるノイズキャンセル処理に係る処理パラメータを指示する指示情報を生成し、該指示情報を上記通信部から上記ヘッドホン装置へ送信させる処理を行う制御・演算部とを備える。
また本開示の端末装置の情報送信方法は、外部環境に係る検出情報に基づいてトリガ発生判断を行い、トリガ発生に応じて、外部のヘッドホン装置におけるノイズキャンセル処理に係る処理パラメータを指示する指示情報を生成し、上記指示情報を上記ヘッドホン装置に対して送信する。
本開示のプログラムは、外部環境に係る検出情報に基づいてトリガ発生判断を行い、トリガ発生に応じて、外部のヘッドホン装置におけるノイズキャンセル処理に係る処理パラメータを指示する指示情報を生成する処理と、上記指示情報を上記ヘッドホン装置に対して送信する処理とを、端末装置における演算処理装置に実行させるプログラムである。

本開示のヘッドホンシステムは、上記のヘッドホン装置と、上記の端末装置を有して成る。

これらの本開示の技術は、ヘッドホン装置の稼動時間を改善するために、ノイズ解析や位置情報に基づくノイズキャンセル処理用のパラメータ判定処理を端末装置側で実行するものである。
即ち端末装置側で、ノイズ解析結果や現在位置情報に基づいて、ヘッドホン装置におけるノイズキャンセル処理に係る処理パラメータを指示する指示情報を生成し、該指示情報をヘッドホン装置へ送信する。ヘッドホン装置では、受信した指示情報に基づいて、ノイズキャンセル処理部のフィルタ処理についての処理パラメータの設定処理を行う。これによってヘッドホン装置側の処理リソースの負担を減らす。

本開示によればヘッドホン装置側の処理リソース負担を軽減でき、これによってノイズキャンセル処理の自動的な最適化を行う場合に処理能力の高い演算機能が要求されることを解消でき、また消費電力の削減という効果がある。

本開示の実施の形態のヘッドホンシステムの説明図である。 第１の実施の形態のヘッドホン装置のブロック図である。 第１の実施の形態の携帯端末のブロック図である。 第１の実施の形態のパラメータ設定処理のフローチャートである。 実施の形態のノイズ解析及び最適ＮＣ判定処理の説明図である。 実施の形態のノイズ解析及び最適ＮＣ判定処理のフローチャートである。 第１の実施の形態の変形例のヘッドホン装置のブロック図である。 第１の実施の形態の変形例のヘッドホン装置のブロック図である。 第２の実施の形態のパラメータ設定処理のフローチャートである。 第３の実施の形態のヘッドホン装置のブロック図である。 第３の実施の形態の携帯端末のブロック図である。 第４の実施の形態の携帯端末のブロック図である。 第４の実施の形態のパラメータ設定処理のフローチャートである。 第４の実施の形態のルート設定の説明図である。 第５の実施の形態の携帯端末の構成例のブロック図である。 第５の実施の形態の携帯端末の構成例のブロック図である。 第５の実施の形態の携帯端末の構成例のブロック図である。 実施の形態のアップロードシステムの説明図である。 フィードバック方式のノイズキャンセルシステムの説明図である。 フィードバック方式の伝達関数の説明図である。 フィードフォワード方式のノイズキャンセルシステムの説明図である。 フィードフォワード方式の伝達関数の説明図である。 複合方式のノイズキャンセルシステムの説明図である。 フィルタ係数最適化を行うノイズキャンセルシステムの説明図である。

以下、実施の形態を次の順序で説明する。
＜１．ノイズキャンセリング技術の説明＞
［１−１ フィードバック方式］
［１−２ フィードフォワード方式］
［１−３ 複合方式］
［１−４ フィルタ係数最適化］
＜２．実施の形態のヘッドホンシステム＞
＜３．第１の実施の形態（ノイズ解析）＞
＜４．第２の実施の形態（ノイズ解析）＞＜５．第３の実施の形態（ストリーム送信）＞
＜６．第４の実施の形態（位置検出）＞
＜７．第５の実施の形態（各種複合検出例）＞
＜８．アップロードシステム＞
＜９．プログラム＞
＜１０．変形例＞

なお、実施の形態の記載及び請求項でいう「ヘッドホン」とは、ユーザが耳に装着して聴音する装置の総称とし、頭部に装着するヘッドセット型のほか、いわゆる「イヤホン」と呼ばれる耳介或いは耳孔に装着するようなタイプも含むものとする。
また以下では説明上、「ノイズキャンセル」については「ＮＣ」と略記することもある。

＜１．ノイズキャンセリング技術の説明＞

まず、実施の形態の説明に先立って、図１９〜図２４を参照してヘッドホン装置に適用されるノイズキャンセル（ＮＣ）システムについて説明する。
アクティブなノイズ低減を行なうシステムとしては、フィードバック方式（ＦＢ方式）と、フィードフォワード方式（ＦＦ方式）がある。
また、ノイズ環境に応じたノイズキャンセル特性を変更する方式は、ユーザの選択指示に応じて行なう手動選択方式と、ノイズ環境に応じて特性を自動的に変更する自動変更方式の２通りがある。
以下では、それぞれについて説明していく。

［１−１ フィードバック方式］

まずフィードバック方式のＮＣシステムについて説明する。図１９はＮＣシステムを適用したヘッドホンの構成例を示すブロック図である。
なお図１においては、説明の簡単のため、ヘッドホン装置のリスナ（聴取者）３０１の右耳側の部分のみについての構成を示している。これは、後述する図２１，図２３，図２４、及び後述する実施の形態の説明でも同様とする。なお、左耳側の部分も同様に構成されることは言うまでもない。

図１９では、リスナ３０１がヘッドホン装置を装着したことにより、リスナ３０１の右耳が右耳用ヘッドホン筐体（ハウジング部）３０２により覆われている状態を示している。ヘッドホン筐体３０２の内側には、電気信号である音声信号を音響再生する電気−音響変換手段としてのヘッドホンドライバユニット（以下、単にドライバユニットという）３１１が設けられている。
そして、音声信号入力端３１２を通じた入力音声信号Ｓ（例えば音楽信号）がイコライザ３１３および加算器３１４を通じて出力音声信号としてパワーアンプ３１５に供給される。このパワーアンプ３１５を通じた音声信号がドライバユニット３１１に供給されて、音響再生され、リスナ３０１の右耳に対して再生音が放音される。

音声信号入力端３１２は、例えば携帯型音楽再生装置のヘッドホンジャックに差し込まれるヘッドホンプラグから構成される。
この音声信号入力端３１２と、左右の耳用のドライバユニット３１１との間の音声信号伝送路中には、イコライザ３１３、加算器３１４、パワーアンプ３１５の他、図示のようにマイクロホン３２１、マイクロホンアンプ（以下、単にマイクアンプという）３２２、ノイズキャンセル用のＦＢ（Feedback）フィルタ回路３２３、メモリ３２４、メモリコントローラ３２５、操作部３２６などを備えるノイズキャンセル回路部が設けられる構成とされている。
この図１９の構成では、リスナ３０１の音楽聴取環境において、ヘッドホン筐体３０２の外部のノイズＮＺのうち、ヘッドホン筐体３０２内のリスナ３０１の音楽聴取位置に入り込むノイズＮＺ’をフィードバック方式で低減して、音楽を良好な環境で聴取することができるようにする。

フィードバック方式のＮＣシステムにおいては、リスナ３０１の音楽聴取位置であるところの、ノイズと音声信号の音響再生音とを合成する音響合成位置（ノイズキャンセルポイントＰｃ）でのノイズを収音する。
したがって、ノイズ収音用のマイクロホン３２１は、ヘッドホン筐体（ハウジング部）３０２の内側となるノイズキャンセルポイントＰｃに設けられる。このマイクロホン３２１の位置の音が制御点となるため、ノイズ減衰効果を考慮し、ノイズキャンセルポイントＰｃは、通常耳に近い位置、つまりドライバユニット３１１の振動板前面とされ、この位置に、マイクロホン３２１が設けられる。
そして、そのマイクロホン３２１で収音したノイズＮＺ’の逆相成分を、ＦＢフィルタ回路３２３で、ノイズキャンセル信号として生成し、その生成したノイズキャンセル信号をドライバユニット３１１に供給して音響再生することで、外部からヘッドホン筐体３０２内に入ってきたノイズＮＺ’を低減させるものである。

ノイズキャンセル信号を生成するＦＢフィルタ回路３２３は、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）４３２と、その前段に設けられるＡ／Ｄ変換回路４３１と、その後段に設けられるＤ／Ａ変換回路４３３とで構成される。
マイクロホン３２１で収音されたアナログ音声信号は、マイクアンプ３２２を通じてＦＢフィルタ回路３２３に供給され、Ａ／Ｄ変換回路４３１によりデジタル音声信号に変換される。そして、そのデジタル音声信号がＤＳＰ４３２に供給される。
ＤＳＰ４３２には、フィードバック方式のデジタルノイズキャンセル信号を生成するためのデジタルフィルタが構成される。このデジタルフィルタは、これに入力されるデジタル音声信号から、これに設定されるパラメータとしてのフィルタ係数に応じた特性のデジタルノイズキャンセル信号を生成する。ＤＳＰ４３２のデジタルフィルタに設定されるフィルタ係数は、この例の場合では、メモリ３２４からメモリコントローラ３２５を通じて供給される。

メモリ３２４には、種々の異なる複数のノイズ環境におけるノイズを、ＤＳＰ４３２のデジタルフィルタで生成するノイズキャンセル信号により低減することができるようにするために、後述するような複数個（複数セット）のパラメータとしてのフィルタ係数が記憶されている。
メモリコントローラ３２５は、メモリ３２４から、特定の１個（１セット）のフィルタ係数を読み出して、ＤＳＰ４３２のデジタルフィルタに設定する。
そして、この構成例の場合、メモリコントローラ３２５に対しては、操作部３２６の操作出力信号が供給されている。メモリコントローラ３２５は、この操作部３２６からの操作出力信号に応じて、メモリ３２４から特定の１個（１セット）のフィルタ係数を選択して読み出し、ＤＳＰ４３２のデジタルフィルタに設定する。

ＤＳＰ４３２のデジタルフィルタでは、以上のようにメモリコントローラ３２５を介してメモリ３２４から選択的に読み出されて設定されたフィルタ係数に応じたデジタルノイズキャンセル信号を生成する。
そして、生成されたデジタルノイズキャンセル信号は、Ｄ／Ａ変換回路４３３においてアナログノイズキャンセル信号に変換される。そして、このアナログノイズキャンセル信号が、ＦＢフィルタ回路３２３の出力信号として加算器３１４に供給される。

上述のように加算器３１４には、リスナ３０１が聴取したいとされる入力音声信号（音楽信号など）Ｓが、音声信号入力端１２を通じ、イコライザ３１３を通じて供給される。イコライザ３１３は、入力音声信号の音質補正を行なう。
このイコライザ３１３の出力と、ＦＢフィルタ回路３２３からのノイズキャンセル信号が加算器３１４で合成され、出力音声信号として、パワーアンプ３１５を通じてドライバユニット３１１に供給されて音響再生される。
この再生音声にはＦＢフィルタ回路３２３において生成されたノイズキャンセル信号による音響再生成分が含まれる。このノイズキャンセル信号による音響再生成分とノイズＮＺ’とが、音響合成されることにより、ノイズキャンセルポイントＰｃでは、ノイズＮＺ’が低減（キャンセル）される。

以上のフィードバック方式のノイズキャンセル動作について、伝達関数を用いて、図２０を参照しながら説明する。
図２０は、図１９に示した各部をその伝達関数を用いて表したブロック図として示している。この図２０において、「Ａ」はパワーアンプ３１５の伝達関数、「Ｄ」はドライバユニット３１１の伝達関数、「Ｍ」はマイクロホン３２１およびマイクアンプ３２２の部分に対応する伝達関数、「−β」はフィードバックのために設計されたフィルタの伝達関数である。また、「Ｈ」はドライバユニット３１１からマイクロホン３２１までの空間の伝達関数、「Ｅ」は聴取目的の音声信号Ｓにかけられるイコライザ３１３の伝達関数である。上記の各伝達関数は複素表現されているものとする。

また、図２０において、「Ｎ」は外部のノイズ源からヘッドホン筐体３０２内のマイクロホン３２１位置近辺に侵入してきたノイズであり、「Ｐ」はリスナ３０１の耳に届く音圧である。なお、外部ノイズがヘッドホン筐体３０２内に伝わってくる原因としては、例えばイヤーパッド部の隙間から音圧として漏れてくる場合や、ヘッドホン筐体３０２が音圧を受けて振動した結果としてヘッドホン筐体２内部に音が伝わる場合などが考えられる。

この図２０の伝達関数ブロックは、次の（式１）で表現することができる。
Ｐ＝｛１／（１＋ＡＤＨＭβ）｝・Ｎ＋｛ＡＨＤ／（１＋ＡＤＨＭβ）｝・ＥＳ
・・・（式１）

そして、この（式１）において、ノイズＮに着目すると、ノイズＮは、１／（１＋ＡＤＨＭβ）に減衰していることが分かる。ただし（式１）の系がノイズ低減対象周波数帯域にて、ノイズキャンセリング機構として安定して動作するためには、次の（式２）が成立している必要がある。
｜１／（１＋ＡＤＨＭβ）｜＜１ ・・・（式２）

次に、上記ノイズ低減機能に加え、必要な音をヘッドホンのドライバユニットから再生する場合について説明する。
なお図２０における、聴取対象の音声信号Ｓは、実際には音楽信号以外にも、筐体外部のマイクの音（補聴機能として使う）や、通信を介した音声信号（ヘッドセットとして使う）など、本来、ヘッドホンのドライバユニットで再生すべきものの信号総称である。

上記（式１）のうち、信号Ｓに着目すると、（式３）のように、イコライザＥを設定すれば、音圧Ｐは（式４）のように表現される。
Ｅ＝（１＋ＡＤＨＭβ） ・・・（式３）
Ｐ＝｛１／（１＋ＡＤＨＭβ）｝・Ｎ＋ＡＤＨＳ ・・・（式４）

したがって、マイクロホン３２１の位置が耳位置に非常に近いとすると、Ｈがドライバユニット３１１からマイクロホン３２１（耳）までの伝達関数、ＡやＤがそれぞれパワーアンプ３１５、ドライバユニット３１１の特性の伝達関数であるので、通常のノイズ低減機能を持たないヘッドホンと同様の特性が得られることがわかる。なお、このとき、イコライザ３１３の伝達特性Ｅは、周波数軸でみたオープンループ特性とほぼ同等の特性になっている。

以上から理解されるように図１９の構成のヘッドホン装置では、ノイズを低減しながら、聴取対象の音声信号を、何等支障なく聴取することができる。ただし、この場合に、十分なノイズ低減効果を得るためには、ＤＳＰ４３２で構成されるデジタルフィルタには、外部ノイズＮＺがヘッドホン筐体３０２内に伝達されたノイズの特性に応じたフィルタ係数が設定される必要がある。
前述したように、ノイズが発生しているノイズ環境には、種々存在し、そのノイズの周波数特性や位相特性は、それぞれのノイズ環境に応じたものとなっている。このため、単一のフィルタ係数では、すべてのノイズ環境において、十分なノイズ低減効果を得ることができることは期待できない。

そこで例えばメモリ３２４に、種々のノイズ環境に応じた複数個（複数セット）のフィルタ係数を、予め記憶して用意しておき、その複数個のフィルタ係数から、適切と考えられるものを、選択して読み出し、ＦＢフィルタ回路３２３のＤＳＰ４３２において構成されているデジタルフィルタに設定するようにする。

デジタルフィルタに設定するフィルタ係数は、種々様々なノイズ環境のそれぞれにおいてノイズを収音して、そのノイズを低減（キャンセル）することができる、適切なものを、予め、算出して、メモリ３２４に記憶しておくようにすることが望ましい。例えば、駅のプラットフォーム、飛行場、飛行機の中、地上を走る電車の中、地下鉄の電車の中、バスの中、町の雑踏、大型店舗内など、種々のノイズ環境におけるノイズを、収音して、そのノイズを低減することができる適切なものを、予め算出して、メモリ３２４に記憶しておく。
そしてメモリコントローラ３２５は、メモリ３２４に記憶されている複数個（複数セット）のフィルタ係数からの適切なフィルタ係数の選択を、ユーザの操作部３２６を用いた操作に応じて行なう。
例えば各フィルタ係数のセットをそれぞれ、地下鉄モード、飛行機モード、バスモード、雑踏モード（説明上、これらを総称して「ＮＣモード」ということとする）などし、ユーザが操作によってモード選択できるようにする。従ってユーザは、現在の騒音環境に応じて最適なフィルタ係数を指示できる。例えば地下鉄に乗っている場合にはＮＣモードとして地下鉄モードを指示する。これによってＤＳＰ４３２において構成されているデジタルフィルタに地下鉄モードのフィルタ係数が設定され、地下鉄内でのノイズキャンセル効果を最適化できる。

［１−２ フィードフォワード方式］

次に図２１，図２２でフィードフォワード方式のノイズキャンセルを行うヘッドホン装置を説明する。なお図１９と同一部分には同一符号を付し、説明を省略する。
この場合、リスナ３０１の音楽聴取環境において、ヘッドホン筐体３０２の外のノイズＮＺから、ヘッドホン筐体３０２内のリスナ３０１の音楽聴取位置に入り込むノイズをフィードフォワード方式で低減して、音楽を良好な環境で聴取することができるようにする。
フィードフォワード方式のノイズキャンセルシステムは、基本的には、ヘッドホン筐体３０２の外部にマイクロホン３３１が設置されており、このマイクロホン３３１で、収音したノイズＮＺに対して適切なフィルタリング処理をしてノイズキャンセル信号を生成する。この生成したノイズキャンセル信号を、ドライバユニット３１１にて音響再生し、リスナ３０１の耳に近いところで、ノイズＮＺ’をキャンセルする。

マイクロホン３３１で収音されるノイズＮＺと、ヘッドホン筐体３０２内のノイズＮＺ’は、両者の空間的位置の違い（ヘッドホン筐体２の外と内の違いを含む）に応じた異なる特性となる。したがって、フィードフォワード方式では、マイクロホン３３１で収音したノイズＮＺと、ノイズキャンセルポイントＰｃにおけるノイズＮＺ’との空間伝達関数の違いを見込んで、ノイズキャンセル信号を生成するようにする。

このフィードフォワード方式のノイズキャンセル信号の生成はＦＦ（Feedforward）フィルタ回路３３３で行う。
ＦＦフィルタ回路３３３は、上述のＦＢフィルタ回路３２３と同様に、ＤＳＰ４４２と、その前段に設けられるＡ／Ｄ変換回路４４１と、その後段に設けられるＤ／Ａ変換回路４４３とで構成される。
そして、マイクロホン３３１で収音されて得られたアナログ音声信号は、マイクアンプ３３２を通じてＦＦフィルタ回路３３３に供給され、Ａ／Ｄ変換回路４４１によりデジタル音声信号に変換される。そして、そのデジタル音声信号がＤＳＰ４４２に供給される。

ＤＳＰ４４２には、フィードフォワード方式のデジタルノイズキャンセル信号を生成するためのデジタルフィルタが構成される。このデジタルフィルタは、入力されるデジタル音声信号から、設定されるパラメータとしてのフィルタ係数に応じた特性のデジタルノイズキャンセル信号を生成する。ＤＳＰ４４２のデジタルフィルタに設定されるフィルタ係数は、先の図１９の例と同様に、例えばメモリ３２４からメモリコントローラ３２５を通じて供給されればよい。
例えばユーザ操作に応じて選択されたＮＣモード（地下鉄モード等）のフィルタ係数が設定される。

ＤＳＰ４４２で生成されたデジタルノイズキャンセル信号は、Ｄ／Ａ変換回路４４３においてアナログノイズキャンセル信号に変換される。そして、このアナログノイズキャンセル信号が、ＦＦフィルタ回路３３３の出力信号として加算器３１４に供給される。
加算器３１４では、ノイズキャンセル信号と、音声信号入力端３１２、イコライザ３１３を介した音声信号Ｓとが合成され、パワーアンプ３１５に供給される。そしてドライバユニット３１１から音響再生される。
この再生される音声には、ＦＦフィルタ３３３で生成されたノイズキャンセル信号による音響再生成分が含まれる。このノイズキャンセル信号による音響再生成分とノイズＮＺ’とが、音響合成されることにより、ノイズキャンセルポイントＰｃでは、ノイズＮＺ’が低減（キャンセル）される。
以上によりフィードフォワード方式ノイズキャンセル動作が実現される。
なお、ＦＦフィルタ回路３３３の構成は図１９で示したＦＢフィルタ回路３２３と同様であるが、ＤＳＰ４３２，ＤＳＰ４４２で構成されるデジタルフィルタに供給するフィルタ係数が、フィードバック方式のものか、フィードフォワード方式のものかという点で異なる。

図２２は、フィードフォワード方式のノイズ低減動作について、図２１に対応した伝達関数を用いて示したものである。
図中の「Ａ」（パワーアンプ３１５の伝達関数）、「Ｄ」（ドライバユニット３１１の伝達関数）、「Ｈ」（ドライバユニット３１１からキャンセルポイントＰｃまでの空間の伝達関数）、「Ｅ」（聴取目的の音声信号Ｓにかけられるイコライザ３１３の伝達関数）、「Ｐ」（リスナ３０１の耳に届く音圧）は、先に図２０に示したものと同様である。
そして「Ｍ」はマイクロホン３３１およびマイクアンプ３３２の部分に対応する伝達関数、「−α」はフィードフォワードのために設計されたフィルタの伝達関数である。また、「Ｆ」は外部のノイズ源３のノイズＮの位置からリスナの耳のキャンセルポイントＰｃの位置に至るまでの伝達関数、「Ｆ’」はノイズ源からマイクロホン３３１の位置までの伝達関数である。各伝達関数は複素表現されているものとする。

この図２２の伝達関数ブロックは、次の（式５）で表現することができる。
Ｐ＝−Ｆ’ＡＤＨＭαＮ＋ＦＮ＋ＡＤＨＳ ・・・（式５）

ここで理想的な状態を考え、伝達関数Ｆが
Ｆ＝−Ｆ’ＡＤＨＭα ・・・（式６）
のように表せるとすると、上記（式５）は、
Ｐ＝ＡＤＨＳ ・・・（式７）
で表すことができる。つまり、ノイズＮはキャンセルされ、音楽信号（または聴取する目的とする音楽信号等）Ｓだけが残り、通常のヘッドホン動作と同様の音を聴取することができることが分かる。
なお（式６）は、その式から自明であるが、ノイズ源から耳位置までの伝達関数を、デジタルフィルタの伝達関数αを含めた電気回路にて模倣することを意味している。

ただし実際は、上記（式６）が完全に成立するような伝達関数を持つ完全なフィルタの構成は困難である。特に中高域に関しては、ヘッドホン装着状態や耳形状により個人差が大きいことや、ノイズの位置やマイクロホン位置などにより特性が変化することがある。そのため通常は中高域に関しては、以上のアクティブなノイズ低減処理を行わず、ヘッドホン筐体３０２でパッシブな遮音をすることが多い。

［１−３ 複合方式］

図２３は、フィードバック系とフィードフォワード系の両方を搭載したＮＣシステムの構成例を示している。説明上、フィードフォワード方式とフィードフォワード方式の両方を用いる場合を複合方式ということとする。なお図２３において図１９、図２１と同一部分には同一符号を付し、説明を省略する。

図２３Ａに示すように、この場合、マイクロホン３２１，マイクアンプ３２２、Ａ／Ｄ変換回路３４４はフィードバック系の構成となり、マイクロホン３３１，マイクアンプ３３２、Ａ／Ｄ変換回路４５１はフィードフォワード系の構成となる。
ノイズキャンセル信号を生成するフィルタ回路に関しては、フィードバック系とフィードフォワード系でそれぞれ独立に設けてもよいが、ここでは両系統の処理を行うフィルタ回路３４０を用いる例としている。
フィルタ回路３４０は、Ａ／Ｄ変換回路４５１、ＤＳＰ４５２、Ｄ／Ａ変換回路４５３から成る。この場合、ＤＳＰ４５２は、上述のＦＢフィルタ回路３２３のデジタルフィルタ（−β）と、ＦＦフィルタ回路３３３のデジタルフィルタ（−α）、さらにイコライザ３１３、加算器３１４としての信号処理を行うものとしている。

すなわち図２３ＢにＤＳＰ４５２で実現される構成を詳しく示しているが、デジタルフィルタ回路５２１としてフィードバック方式のフィルタ処理が行われてノイズキャンセル信号が生成される。またデジタルフィルタ回路５２２としてフィードフォワード方式のフィルタ処理が行われてノイズキャンセル信号が生成される。さらに入力音声信号ＳはＡ／Ｄ変換回路３３７でデジタルデータとされてＤＳＰ４５２のデジタルイコライザ回路５２３でイコライジング処理される。
そしてデジタルフィルタ回路５２１で生成されるフィードバック方式のノイズキャンセル信号と、デジタルフィルタ回路５２２で生成されるフィードフォワード方式のノイズキャンセル信号と、デジタルイコライザ回路５２３でイコライジング処理された入力音声信号が、加算器５２４で加算され、Ｄ／Ａ変換回路４５３でアナログ信号とされてパワーアンプ３１５に供給される。そしてドライバユニット３１１から音響出力されるが、この場合、再生音響には、両方式のノイズキャンセル信号成分が含まれており、ノイズキャンセルポイントＰｃでノイズＮＺ’が低減される。

この場合も、デジタルフィルタ回路５２１，５２２におけるフィルタ係数としては、各種の環境に応じたフィルタ係数セットをメモリ３２４に記憶しておき、操作部３２６を用いたユーザ操作に応じてフィルタ係数を設定することで、ノイズ環境に適したノイズ低減処理が実現される。

［１−４ フィルタ係数最適化］

ここまでフィードバック方式、フィードフォワード方式、複合方式の説明をしたが、それぞれフィルタ係数の設定はユーザの操作に応じて実行するものとしたが、自動的にノイズ環境を判定し、フィルタ係数設定を行うようにすれば、ユーザの操作負担をなくしつつ、常時、ノイズキャンセル動作を最適化できる。
例えば図２４は、図２１のフィードフォワード方式の構成において、操作部３２６に代えて、以下に説明するような自動選択手法を採用した場合を示している。図２１と同一部分は同一符号としている。

この場合、ＦＦフィルタ回路３３３のＤＳＰ４４２には、フィードフォワード方式対応のデジタルフィルタ回路６２１だけでなく、ノイズ分析部６２２および最適特性評価部６２３が構成される。
そして、ノイズ分析部６２２は、マイクロホン３３１で収音したノイズの特性を分析し、その分析結果を最適フィルタ係数評価部６２３に供給する。例えば最適フィルタ係数評価部６２３は、ノイズ分析部６２２からの分析結果に基づくノイズ特性カーブと逆特性のカーブに最も近いノイズ低減カーブ特性となるフィルタ係数を、メモリ３２４に記憶されているフィルタ係数のうちから選定し、最適な１セットのフィルタ係数を決定する。そしてその決定結果をメモリコントローラ３２５に伝える。
メモリコントローラ３２５は、決定結果に応じてメモリ３２４から最適とされるフィルタ係数セットを読み出し、デジタルフィルタ回路６２１に設定する。

なお、このような自動的な最適フィルタ係数の選択及び設定処理は、入力音声信号Ｓの無音期間に行うようにするとよい。このため起動制御部３５０を設け、起動制御部３５０は入力音声信号Ｓについて無音期間検出を行う。
無音期間を検出したら、起動制御部３５０は、ノイズ分析部６２２、最適フィルタ係数評価部６２３およびメモリコントローラ３２５に起動制御信号を送って、最適フィルタ係数の自動選択処理動作の起動をかけるようにする。

例えばこのような最適フィルタ係数自動判定は、図２４のフィードフォワード方式のＮＣシステムだけでなく、フィードバック方式や複合方式のＮＣシステムでも適用できる。そしてこれによっては、ＮＣシステムにおけるノイズ低減効果を、ユーザが操作負担無く有効に享受できるようになる。
ところが、この最適フィルタ係数自動判定を行う場合、周囲のノイズ状況を解析するノイズ分析部６２２の処理や、その結果を用いた最適フィルタ係数評価部６２３の処理として、ＤＳＰやＣＰＵ等の演算処理装置として高い演算能力が要求されたり、消費電力の増大という問題が生ずる。

そこで本実施の形態では、以下に説明していく各種手法で、ヘッドホン装置の処理負担を軽減しつつ、ノイズキャンセル処理の最適化を実現する。

＜２．実施の形態のヘッドホンシステム＞

後述する第１〜第５の実施の形態に係るヘッドホンシステムの基本構成を図１に示す。
各実施の形態においては、図１に示すようにヘッドホン装置１と携帯端末２が相互に通信可能とされてヘッドホンシステムが形成される。

ヘッドホン装置１は、ノイズキャンセル機能を有するヘッドホン（いわゆるイヤホン形態の場合も含む）であり、例えば音声信号入力用のプラグ１ａを図示しない携帯型オーディオプレーヤ等に接続して音楽等の音声信号を入力し、当該ヘッドホン装置１を装着したリスナに対して音響出力する装置である。
なお、実施の形態において後述するが、プラグ１ａ（及びコード）は必ずしも必要ではなく、携帯用オーディオプレーヤ、或いは携帯端末２、或いは他の機器から、無線通信で音声信号を入力する形態でもよい。

携帯端末２は、具体的には例えば携帯電話機、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等の携帯用情報処理装置、携帯用ゲーム機、或いは近年スマートフォン等の名称で呼ばれているＰＤＡ機能付き多機能携帯電話機などである。
この携帯端末２とヘッドホン装置１は、例えば近距離無線通信（Bluetooth，ＷｉＦｉ（wireless fidelity）等）により制御情報（指示情報）やストリーム信号等の各種信号の通信が可能とされる。

本実施の形態の場合、ヘッドホン装置１内に設けられるノイズキャンセルシステムは、上述のフィードバック方式、フィードフォワード方式、複合方式のいずれでもよい。そして特にそのノイズキャンセルシステムでは、最適フィルタ係数を内部的に自動設定する機能を持つ。但し、実施の形態の場合、最適フィルタ係数を判定する機能は持たせないようにしている。
一方で、携帯端末２では、周囲騒音の解析や位置検出等の機能、さらにはそれらに応じて最適なノイズキャンセル信号生成用のフィルタ係数判定機能を備えるものとする。
そして携帯端末２側で生成した、フィルタ係数判定に係る指示情報を、ヘッドホン装置１に送信する。ヘッドホン装置１は、受信した指示情報に応じてＮＣシステムにおけるフィルタ係数設定を行うことで、リスナに対し、最適化されたノイズ低減効果の下での聴取状態を提供する。
つまり、通常ユーザがヘッドホン装置１とともに携帯している携帯端末２を利用して、ヘッドホン装置１における処理のリソース削減、消費電力低減を図るものである。
特に近年、携帯端末２は汎用的なＵＩ（User Interface）と豊富なアプリケーションを実行可能とされ、また様々なセンサ類を備えている。また基本的に、ユーザは携帯端末２を常時持ち歩いているという使用状況がある。これらを考え、携帯端末２をヘッドホン装置１の使用時に有効利用できるようにするものとも言える。

＜３．第１の実施の形態（ノイズ解析）＞

第１の実施の形態を図２から図６を参照して説明する。
図２はヘッドホン装置１の内部構成のブロック図である。なお、図示の都合及び説明の簡略化のため、ステレオ音声信号についての左右チャンネルの一方のみ（例えばユーザの右耳に対応する構成部分のみ）を示している。他方のチャンネル側も同様の構成をとれば良い。但しノイズキャンセルシステムの構成部位については、左右チャンネルで共用構成とすることも可能であることは自明である。

この図２のヘッドホン装置１では、基本的には音楽等の入力音声信号を入力する部位として、デジタル入力部２３とＡ／Ｄ変換器２４を有する例を挙げている。
例えば接続されたオーディオプレーヤ等の音楽・音声ソース機器（図示せず）からは、その接続形態により、入力音声信号として、デジタル音声信号Ａｄｉ又はアナログ音声信号Ａａが供給される。なお、これらの一方のみが入力される構成でもよい。

端子２５から入力されるデジタル音声信号Ａｄｉは、デジタル入力部２３で必要な処理が施され、デジタル音声信号としてマルチプレクサ２２に供給される。例えばデジタル入力部２３ではデジタル音声信号の送信フォーマット等に応じてのデコード処理等が行われ、例えばＰＣＭリニアオーディオデータとしてのデジタル音声信号とされてマルチプレクサ２２に供給される。
端子２６から入力されるアナログ音声信号Ａａは、Ａ／Ｄ変換器２４でデジタル音声信号、例えばＰＣＭリニアオーディオデータとしてのデジタル音声信号に変換されてマルチプレクサ２２に供給される。

入力音声信号について信号処理を行う信号処理部としてＤＳＰ２７内にイコライザ１９が設けられている。
マルチプレクサ２２は、デジタル入力部２３、Ａ／Ｄ変換器２４のいずれか一方のデジタル音声信号（入力音声信号）を選択してＤＳＰ２７において構成されているイコライザ１９に出力する。イコライザ１９では、入力音声信号に対し、音質補正、音質効果処理のためのイコライジング処理を行う。

このヘッドホン装置１では、ＮＣシステムとして、上述の複合方式を採用した例としている。
このため、フィードフォワード方式のためのノイズキャンセル信号生成処理系として、マイクロホン１４ＦＦ、マイクアンプ１５ＦＦ、Ａ／Ｄ変換器１６ＦＦ、ＦＦ−ＤＮＣ（Feedforward - Digital Noise Canceling）フィルタ１７ＦＦを有する。
マイクロホン１４ＦＦは、図２１で説明したようにヘッドホン筐体外部で外部環境ノイズＮＺを収音するように設けられている。このマイクロホン１４ＦＦで収音されマイクアンプ１５ＦＦで入力された音声信号は、Ａ／Ｄ変換器１６ＦＦでデジタル音声信号とされてＤＳＰ２７において構成されているＦＦ−ＤＮＣフィルタ１７ＦＦに供給される。ＦＦ−ＤＮＣフィルタ１７ＦＦは、フィードフォワード方式のデジタルノイズキャンセル信号を生成するためのデジタルフィルタであり、上述した伝達関数「−α」に相当するフィルタリングを行う。

またフィードバック方式のためのノイズキャンセル信号生成処理系として、マイクロホン１４ＦＢ、マイクアンプ１５ＦＢ、Ａ／Ｄ変換器１６ＦＢ、ＦＢ−ＤＮＣ（Feedback - Digital Noise Canceling）フィルタ１７ＦＢを有する。
マイクロホン１４ＦＢは、図１９で説明したようにヘッドホン筐体内部のノイズキャンセルポイントＰｃで、ヘッドホンハウジング内に到達した外部環境ノイズＮＺ’（及びドライバユニット出力音声）を収音するように設けられている。
このマイクロホン１４ＦＢで収音されマイクアンプ１５ＦＢで入力された音声信号は、Ａ／Ｄ変換器１６ＦＢでデジタル音声信号とされてＤＳＰ２７において構成されているＦＢ−ＤＮＣフィルタ１７ＦＢに供給される。ＦＢ−ＤＮＣフィルタ１７ＦＢは、フィードバック方式のデジタルノイズキャンセル信号を生成するためのデジタルフィルタであり、上述した伝達関数「−β」に相当するフィルタリングを行う。

ＤＳＰ２７においては、イコライザ１９で処理された入力音声信号と、ＦＦ−ＤＮＣフィルタ１７ＦＦで生成されたノイズキャンセル信号と、ＦＢ−ＤＮＣフィルタ１７ＦＢで生成されたノイズキャンセル信号とを、加算器１８で加算合成して出力音声信号とし、ＤＡＣ／アンプ部２０に供給する。
ＤＡＣ／アンプ部２０は、出力音声信号をＤ／Ａ変換してアナログ音声信号とし、さらにパワーアンプ処理を行う。そして出力音声信号をドライバユニット２１に供給し、ドライバユニット２１から音響出力を実行させる。
先に図２３を用いて説明した場合と同様、ドライバユニット２１からの再生音響には、フィードバック方式及びフィードフォワード方式のノイズキャンセル信号成分が含まれており、図２３に示したノイズキャンセルポイントＰｃでノイズＮＺ’が低減された状態で、音楽等の入力音声信号に係る再生音響が、リスナに聴取される状態となる。

なお、この例はＤＡＣ／アンプ部２０でＤ／Ａ変換及びアナログパーアンプ処理を行うものとしたが、ドライバユニット２１がいわゆるデジタルドライバである場合、デジタルアンプ処理を行う構成でもよい。

本実施の形態のヘッドホン装置１では、さらに制御部１１、メモリ部１２、通信部１３を備える。
制御部１１は、ＤＳＰ２７におけるＦＦ−ＤＮＣフィルタ１７ＦＦのフィルタ係数、ＦＢ−ＤＮＣフィルタ１７ＦＢのフィルタ係数、及びイコライザ１９のフィルタ係数を設定する処理を行う。
メモリ部１２は、処理パラメータとして、ＦＦ−ＤＮＣフィルタ１７ＦＦのフィルタ係数、ＦＢ−ＤＮＣフィルタ１７ＦＢのフィルタ係数、及びイコライザ１９のフィルタ係数を記憶する。例えばＮＣモードとして、地下鉄モード、バスモード、飛行機モード、雑踏モードなどに対応して、周囲環境に応じた最適ノイズキャンセルを実現するための各種フィルタ係数セットを記憶している。

通信部１３は、例えばブルートゥース、ＷｉＦｉ等の無線通信で携帯端末２との間でデータ通信を行う。
特には、通信部１３は携帯端末２から送信されてくるＮＣモードの指示情報を受信し、制御部１１に伝える。 制御部１１は、入力されたＮＣモードの指示情報に応じて、モード設定を行う。即ち指示されたＮＣモードに対応するフィルタ係数セットをメモリ部１２から読み出し、そのフィルタ係数を、ＦＦ−ＤＮＣフィルタ１７ＦＦ、ＦＢ−ＤＮＣフィルタ１７ＦＢ、及びイコライザ１９に設定する。
また制御部１１は、通信部１３による携帯端末２との間の通信確立のための制御処理や、各種データ送信の制御を行う。

なお、図２の構成は一例である。例えばＤＳＰ２７はＦＦ−ＤＮＣフィルタ１７ＦＦ、ＦＢ−ＤＮＣフィルタ１７ＦＢ、イコライザ１９、加算器１８の機能を有するものとしているが、これらの回路部の全部又は一部が独立したハードウエア回路として設けられても良い。或いはＡ／Ｄ変換器１６ＦＦ、１０ＦＢの一方又は両方がＤＳＰ２７内の構成要素とされてもよい。

図３は携帯端末２の内部構成例を示している。なお携帯端末２としては上述のように携帯電話機、携帯型情報処理装置などが想定され、機器に応じて多様な構成となるが、ここでは本実施の形態の動作に関連する部分のみを示している。

携帯端末２は、図示のように制御・演算部３１、メモリ部３２、通信部３３、操作部３４、Ａ／Ｄ変換器３５、マイクアンプ３６、マイクロホン３７、ネットワーク通信部３９を備える。

マイクロホン３７は周囲の音声（周囲環境ノイズＮＺを含む）を収音する。このマイクロホン３７は例えば携帯電話機能のための送話用マイクロホン等、本来的には他の目的で搭載されているマイクロホンであってもよいし、周囲ノイズ収音の専用のマイクロホンであってもよい。
マイクロホン３７で収音された音声信号はマイクアンプ３６で入力増幅され、Ａ／Ｄ変換器３５でデジタルデータとして制御・演算部３１に供給される。

メモリ部３２はＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の記憶部を包括的に示しており、各種情報を記憶したり、ワークエリアとして用いられる。本実施の形態の動作についていえば、制御・演算部３１で起動するアプリケーションプログラムの記憶や、ＮＣシステムデータベースの記憶などに用いられる。ＮＣシステムデータベースとは、ヘッドホン装置１等の機種名、採用されているＮＣ方式や各種ＮＣモードに応じたフィルタ係数などがデータベース化されたものである。
なお、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、光ディスク、メモリカード等を、メモリ部３２を形成する記憶媒体としてもよい。

操作部３４はユーザの操作入力情報を入力して制御・演算部３１に通知する。具体的には操作部３４は、携帯端末２の筐体上に形成される操作キーや、携帯端末２の表示画面上のタッチパネルなどとして実現される。
通信部３３は、例えばブルートゥース、ＷｉＦｉ等の無線通信でヘッドホン装置１との間でデータ通信を行う。

ネットワーク通信部３９は、インターネット等のネットワークや公衆電話回線などを介して各種通信を行う。
例えばアプリケーションプログラムやデータベースのダウンロードや更新を、ネットワーク通信部３９を介して行うことができる。例えば上記のＮＣシステムデータベースや、次に述べていくＮＣ処理最適化プログラムとしてのアプリケーションソフトウエアは、ネットワーク通信部３９により外部サーバ等からダウンロードできる。

制御・演算部３１は、ＣＰＵやＤＳＰ等によって成り、携帯端末２における各部の動作の制御や演算処理を行う。例えばアプリケーションプログラムに規定される処理が制御・演算部３１において実行されることで、携帯電話機や情報処理装置としての各種機能を実行する。
本実施の形態の場合、ヘッドホン装置１に対する指示信号送信処理のためのアプリケーションプログラム（以下「ＮＣ処理最適化プログラム」という）が起動されることで、制御・演算部３１には図示するシーケンス制御部３１ａ、ノイズ解析部３１ｂ、最適ＮＣ判定部３１ｃとしての機能ブロックがソフトウエア機能として実現される。

シーケンス制御部３１ａは、ＮＣ処理最適化プログラムとしてのシーケンス制御を行う。具体的にはＮＣ処理最適化プログラムの規定に従い、ノイズ解析処理や最適ＮＣ判定処理、通信処理等を制御する。
ノイズ解析部３１ｂは、マイクロホン３７で収音されるノイズＮＺの解析を行う。
最適ＮＣ判定部３１ｃは、ノイズ解析結果から、ヘッドホン装置１のＮＣシステムにおける最適なＮＣモードを判定する。

以上の図２，図３に示したヘッドホン装置１と携帯端末２におけるＮＣ処理最適化のための処理を図４で説明する。
図４は携帯端末２において制御・演算部３１でＮＣ処理最適化プログラムにより実行される処理と、これに対応して行われるヘッドホン装置１の制御部１１の処理を示している。

携帯端末２の処理としてステップＦ１００は、ＮＣ処理最適化プログラムの処理実行トリガの発生を示している。ＮＣ処理最適化プログラムは、例えば常時起動されていても良いし、定期的に起動されたり、ユーザ操作で起動されてもよい。
さらには自動検出処理で何らかの条件判定を行って起動してもよい。例えば周囲ノイズ状況の変化、現在位置変化、温度変化、気圧変化、高度変化、移動速度変化などを検出して起動してもよい。起動に関しての各種例は後述する。

ステップＦ１００で起動トリガが発生すると、携帯端末２の制御・演算部３１はシーケンス制御部３１ａ（ＮＣ処理最適化プログラム）の制御に従って、ステップＦ１０１以降の処理を行う。
まず制御・演算部３１はステップＦ１０１で通信部３３によるヘッドホン装置１との通信確立処理を行う。即ち通信部３３からの通信要求送信を行い、ヘッドホン装置１の通信部１３との間で通信接続状態を確立する。ヘッドホン装置１側では制御部１１はステップＦ２００で、携帯端末２からの通信要求に応じて通信部１３による接続確立のための制御を行うことになる。
即ち、制御・演算部３１と制御部１１は、通信部３３、１３を介して、通信要求、アクナレッジ送受信、認証処理等を行って通信を確立する。また通信確立により、ヘッドホン装置１の機種名、ＮＣシステム情報等を携帯端末２側に通知する処理も、制御・演算部３１と制御部１１の間で行われる。機種名、ＮＣシステム情報等の通信は、制御・演算部３１側が通信相手のヘッドホン装置１において実行可能なＮＣモードを把握するために行われる。

続いて携帯端末２の制御・演算部３１はステップＦ１０２として、ノイズ解析部３１ｂとしての機能により、ノイズ解析処理を行う。
そしてステップＦ１０３では、最適ＮＣ判定部３１ｃの機能により、ノイズ解析結果に基づいてヘッドホン装置１において選択すべき最適ＮＣモードの判定処理を行う。
このステップＦ１０２，Ｆ１０３の具体的な処理例を図５，図６で説明する。

図５Ａは、例えばヘッドホン装置１側のメモリ部１２において記憶されているＦＢ−ＤＮＣフィルタ１７ＦＢ用のフィルタ係数群を周波数軸上のカーブ（ノイズ低減カーブ）として示したものである。
例えば（１）低域重視カーブ、（２）低中域重視カーブ、（３）中域重視カーブ、（４）広帯域カーブとしての４種類のフィルタ係数セットを例示している。この４つのカーブは、４つのＮＣモードに対応するものとする。
ヘッドホン装置１側では、ＮＣモードが指示されることに応じて、いずれかのカーブに相当するフィルタ係数セットを選択し、ＦＢ−ＤＮＣフィルタ１７ＦＢに設定する。
図示は省略するが、ＦＦ−ＤＮＣフィルタ１７ＦＦ、及びイコライザ１９のフィルタ係数セットも、例えば４つのモードに応じて記憶されており、制御部１１は、ＮＣモードの指示に応じて選択、設定を行う。

このようなヘッドホン装置１側で選択可能なＮＣモード（ＮＣモードに応じたフィルタ係数セット）の情報は、ステップＦ１０１，Ｆ２００での通信確立時に、制御部３１から制御・演算部３１に通知するようにすればよい。或いは制御・演算部３１は、ヘッドホン装置１の機種名を受信することで、メモリ部３２に記憶したＮＣシステムデータベースから、通信相手のヘッドホン装置１において選択可能なＮＣモード（フィルタ係数セット）を把握するようにしてもよい。

図５Ｂは、制御・演算部３１におけるノイズ解析部３１ｂ、最適ＮＣ判定部３１ｃとしての構成例を示している。
ノイズ解析部３１ｂは、この例では６個のバンドパスフィルタ８１，８２，８３，８４，８５，８６と、この６個のバンドパスフィルタ８１，８２，８３，８４，８５，８６のそれぞれの出力のエネルギー値をｄＢ値として算出して内蔵レジスタに格納する６個のエネルギー値算出格納部９１，９２，９３，９４，９５，９６とで構成される。
この例の場合、６個のバンドパスフィルタ８１，８２，８３，８４，８５，８６の通過中心周波数は、５０Ｈｚ、１００Ｈｚ、２００Ｈｚ、４００Ｈｚ、８００Ｈｚ、１．６ｋＨｚとされている。

そして、このノイズ解析部３１ｂには、Ａ／Ｄ変換回路３５からの信号、つまりマイクロホン３７で得られた周囲ノイズＮＺの音声信号が入力される。該音声信号（ノイズ波形）は、６個のバンドパスフィルタ８１，８２，８３，８４，８５，８６のそれぞれに入力される。そして、６個のバンドパスフィルタ８１，８２，８３，８４，８５，８６のそれぞれの出力が、エネルギー値算出格納部９１，９２，９３，９４，９５，９６に供給されて、各エネルギー値Ａ（０），Ａ（１），Ａ（２），Ａ（３），Ａ（４），Ａ（５）が算出され、それぞれが内蔵するレジスタに格納される。

最適ＮＣ判定部３１ｃは、図５Ａに示した４種の各ノイズ低減カーブ（１）、（２）、（３）、（４）に対応する４セットのフィルタ係数を把握している。例えば制御・演算部３１は、上述のようにヘッドホン装置１側から通知されたり、或いはＮＣシステムデータベースから読み出すことで４セットのフィルタ係数をワークメモリ上で記憶している。
また最適ＮＣ判定部３１ｃは、各ノイズ低減カーブ（１）、（２）、（３）、（４）での、５０Ｈｚ、１００Ｈｚ、２００Ｈｚ、４００Ｈｚ、８００Ｈｚ、１．６ｋＨｚにおける減衰量代表値（ｄＢ値）を、それぞれのフィルタ係数に対応してワークメモリ上で記憶している。

例えば、低域重視カーブ（１）での５０Ｈｚ、１００Ｈｚ、２００Ｈｚ、４００Ｈｚ、８００Ｈｚ、１．６ｋＨｚにおける減衰量代表値（ｄＢ値）は、Ｂ１（０），Ｂ１（１），Ｂ１（２）・・・Ｂ１（５）として対応するフィルタ係数と対応付けられて格納され、低中域重視カーブ（２）での５０Ｈｚ、１００Ｈｚ、２００Ｈｚ、４００Ｈｚ、８００Ｈｚ、１．６ｋＨｚにおける減衰量代表値（ｄＢ値）は、Ｂ２（０），Ｂ２（１），Ｂ２（２）・・・Ｂ２（５）として対応するフィルタ係数と対応付けられて格納されるものである。
なお、図５Ａでは、Ｂ１（０），Ｂ１（１）、Ｂ２（０），Ｂ２（１）を例示している。

そして、最適ＮＣ判定部３１ｃは、エネルギー算出格納部９１〜９６のそれぞれに格納された各エネルギー値Ａ（０），Ａ（１），Ａ（２），Ａ（３），Ａ（４），Ａ（５）と、メモリ２４に格納されている各フィルタ係数によるノイズ低減カーブによる減衰量代表値との差分を検出し、差分の総和が最も小さいノイズ低減カーブに対応するフィルタ係数を、最適フィルタ係数として決定する。そしてこの最適フィルタ係数に相当するＮＣモードを最適ＮＣモードとする。
すなわち、エネルギー値Ａ（０），Ａ（１），Ａ（２），Ａ（３），Ａ（４），Ａ（５
）と、各フィルタ係数によるノイズ低減カーブによる減衰量代表値との差分の総和は、入力ノイズに対する各ノイズ低減カーブによる減衰結果の残差に等しいものとなり、小さいものほど、ノイズが低減されていることを意味するからである。

以上のノイズ解析部３１ｂ及び最適ＮＣ判定部３１ｃの処理動作の流れの例を図６のフローチャートに示す。
まず、ノイズ解析部３１ｂのバンドパスフィルタ８１〜８６の出力のエネルギー値Ａ（０），Ａ（１），Ａ（２），Ａ（３），Ａ（４），Ａ（５）を算出してレジスタに格納する（ステップＦ３１）。
次に、最適ＮＣ判定部３１ｃは、格納されたエネルギー値Ａ（０）〜Ａ（５）を読み出して、エネルギー→振幅換算の変換を行い、値の補正を行なう（ステップＦ３２）。この補正は、各バンドパスフィルタ８１〜８６の総合選択度Ｑが一定の場合、例えば、周波数振幅値一定のホワイトノイズを流した時に、通過した波形のエネルギー値は一定にならず、低域が大きく出力されることから必要とされるものである。また、総合選択度Ｑのとり方によっても補正が必要な場合があり、これらをまとめて補正をする。

次に、最適ＮＣ判定部３１ｃは、まず、低域重視カーブ（１）の代表値Ｂ１（０）〜Ｂ１（５）を、エネルギー値Ａ（０）〜Ａ（５）の補正値からそれぞれ減算する（ステップＦ３３）。
次に、最適ＮＣ判定部３１ｃは、聴感上の特性カーブにて、減算値を補正し、値Ｃ１（０）〜Ｃ１（５）を得る（ステップＦ３４）。
次に、最適ＮＣ判定部３１ｃは、この値Ｃ１（０）〜Ｃ１（５）を、リニア値に直した合計値を算出する（ステップＦ３５）。この合計値が一つのノイズ低減カーブについての評価スコアとなる。
ここで、聴感上の特性カーブというのは、いわゆるＡカーブやＣカーブのようなものでも構わないし、絶対音量を加味してラウドネスを換算したものでも良いし、独自に設定したものでも良い。

そして、最適ＮＣ判定部３１ｃは、上記ステップＦ３３〜ステップＦ３５の作業を、ノイズ低減カーブ（１）〜（４）のすべてについて実行して、各ノイズ低減カーブに対応する評価スコアを求める（ステップＦ３６）。
最適ＮＣ判定部３１ｃは、すべてのカーブに対応するスコア値が計算できたら、評価スコア値が最も小さい減衰カーブが、最もノイズ減衰効果を期待することができるものであると判定し、この減衰カーブに対応するフィルタ係数を最適フィルタ係数セットとして決定する（ステップＦ３７）。これにより１つの最適ＮＣモードが選定されたことになる。
なお、以上の処理例は最適ＮＣモード判定の一例である。具体的なノイズ解析手法や最適フィルタ係数判定手法は他にも考えられる。

図４のステップＦ１０２，Ｆ１０３では例えば以上の処理で最適ＮＣモードを判定する。最適ＮＣモードを判定したら制御・演算部３１はステップＦ１０４で、ヘッドホン装置１側に対して最適ＮＣモードを示す指示情報を送信する。即ち最適ＮＣモードを示す指示情報を通信データとして生成し、通信部３３から送信させる。
ヘッドホン装置１側の制御部１１はステップＦ２０１で、通信部１３によって受信された指示情報を取り込む。
そしてステップＦ１０５，及びステップＦ２０２で制御・演算部３１と制御部１１の間で、通信部３３，１３を介した通信を解除する処理を行う。

ヘッドホン装置１側では制御部１１はステップＦ２０３で、指示情報に示されたＮＣモードに基づいて、メモリ部１２からフィルタ係数を読み出す。
そして制御部１１はステップＦ２０４で、読み出したフィルタ係数をＤＳＰ２７の各フィルタに設定する。

以上の処理の具体例は次のようになる。例えばユーザが地下鉄に乗ったとする。その場合に携帯端末２側のノイズ解析処理、最適ＮＣ判定処理により、地下鉄モードのフィルタ係数セットが最適フィルタ係数と判定され、指示情報としてヘッドホン装置１側に「地下鉄モード」が指示される。
このように指示情報によりＮＣモードとして地下鉄モードが指示された場合、ヘッドホン装置１側の制御部１１はメモリ部１２から、地下鉄モードのフィルタ係数として、ＦＦ−ＤＮＣフィルタ１７ＦＦ用係数セット、ＦＢ−ＤＮＣフィルタ１７ＦＢ用係数セット、イコライザ１９用係数セットを読み出し、それぞれをＦＦ−ＤＮＣフィルタ１７ＦＦ、ＦＢ−ＤＮＣフィルタ１７ＦＢ、イコライザ１９に設定することとなる。
これにより、ＤＳＰ２７における各フィルタは、地下鉄モードのフィルタ処理を実行することとなる。結果、ヘッドホンユーザ（リスナ）にとって、地下鉄に乗っているという状況に応じた最適なＮＣシステム設定への切換が自動的に行われ、高いノイズキャンセル効果の状態で音楽等を聴取できる。

以上の説明から理解されるように本実施の形態では、ユーザがヘッドホン装置１と無線通信可能なマイクロホン３７付きの携帯端末２（例えばスマートフォン）を持っていることを前提とし、この携帯端末２のマイクロホン３７及びＤＳＰ又はＣＰＵ（制御・演算部３１）を使って、ノイズ解析処理・最適ＮＣ方法／パラメータ算定を行う。そしてその結果をヘッドホン装置１側に通知し、ヘッドホン装置１側で最適なＮＣモードでＮＣシステムが動作するようにするものである。
この場合、ノイズ解析や最適ＮＣモード判定という、リソース負担の大きい処理を、比較的処理能力が高い携帯端末２側で実行させることで、ヘッドホン装置１側の処理負担は著しく軽減される上で、周囲環境ノイズ状況に応じて自動的に最適ＮＣモードでのノイズ低減処理が実現されることとなる。さらにはヘッドホン装置１側でノイズ解析や最適ＮＣモード判定を行わなくてよいことから、ヘッドホン装置１の消費電力の削減、ひいては稼働時間の長時間化を実現できる。

なお、ユーザはヘッドホン装置１を装着して、かつ、携帯端末２を例えばズボンやシャツのポケット、或いは鞄等に入れているなどして携帯していることが通常想定される。
一般的な自然環境における騒音は、周波数特性的には低域成分が支配的であり、ポケット等に入れたときの遮音による特性影響を受けにくいため、携帯端末２側でノイズ収音を行うものとしても、ヘッドホン装置１のＮＣシステムにとって、ほぼ適切な最適ＮＣモード判定が可能である。
また、場合によっては、マイクロホン３７の特性が携帯端末２毎に大きく異なる場合もあるが、例えばこれは、携帯端末２上での収音／測定／解析を行うアプリケーション（ＮＣ処理最適化プログラム）が、その各機種の特性をデータベース上に保持（またはネットワークからダウンロードして更新）などしていれば、この情報を使って、特性を補正したのちに解析することも可能である。

上記例では、携帯端末２側は最適ＮＣモードを判定したら、それをヘッドホン装置１に通知するのみとしたが、携帯端末２の機能を活かすために、ノイズ測定結果や解析結果等を画面表示するなどすれば、よりユーザからみた利便性が向上する。

携帯端末２は、いわゆる情報処理装置として、アプリケーションプログラムをインストールすることで各種の機能を実現できる。本例の場合、携帯端末２は、例えば上記の処理を行うＮＣ処理最適化プログラムをインストールすることで実現できる。つまりユーザが通常使用している携帯端末について、ＮＣ処理最適化プログラムをインストールすれば、実施の形態の携帯端末２が実現され、本例のヘッドホンシステムを容易にユーザに提供できるものとなる。
特に、携帯電話機、スマートフォン、ＰＤＡ等の携帯端末２では通話機能がある限り、マイクロホンは必ず内蔵されている。従って、そのマイクロホンを図３のマイクロホン３７として使用して騒音の収音を行うことは、携帯端末２のデバイス負担を増やすものとはならない。同様に、近年の携帯端末２はブルートゥース方式等の通信機能を備えるものが多いため、通信部３３としての構成も有することが多い。この点でも、ユーザが所有している携帯電話機、スマートフォン等を用いて本例の携帯端末２を実現できる。
つまり本例における携帯端末２は、ユーザが既に所有している携帯電話機等に対してＮＣ処理最適化プログラムをインストールすれば実現できるということが殆どとなる。

また例えば、１人のユーザが複数のヘッドホン装置１を所有している場合、従来であれば各ヘッドホン装置１にノイズ解析、最適ＮＣモード判定機能を内蔵する必要があるが、本実施の形態の方式ではノイズ解析、最適ＮＣモード判定のための処理部を１つの携帯端末２で備え、これを複数のヘッドホン装置１に対して共用できる。これによりＵＩ共通化やスペースにおいて有利である。また実際上、ユーザが複数のヘッドホン装置１を持ち替えて使用するような場合にも、各ヘッドホン装置１が、１つの携帯端末２とのセットで、本例のヘッドホンシステムが実現でき、使用するヘッドホン装置１に応じて異なる携帯端末２が必要となるということもない。

なお図４のステップＦ１００での携帯端末２側の処理の起動トリガは、多様に考えられる。
定期的にＮＣ処理最適化プログラムを起動する場合は、制御・演算部３１は内部タイマで前回の実行時からの計時を行っており、所定時間経過を起動トリガとすればよい。例えば数秒おき、数１０秒おき、１〜数分おき、１０〜３０分おきなど、所定時間おきに図４の処理を実行する。
また携帯端末２側では外来音の状況の検出を常時実行し、外部ノイズ状況の変動を検知したときに起動トリガ発生としてもよい。例えばノイズレベルの単位時間平均値の変化、あるいは周波数特性の大幅な変化等が検出されたら、起動トリガ発生として図４の処理を行う。あるいはノイズ解析部３１ｂの処理を常時実行しておくようにし、周囲のノイズ状況に変化があったと判定したときに、起動トリガ発生としてもよい。
さらに位置センサ、温度センサ、気圧センサ、高度センサ、移動速度センサ等を携帯端末２が備えるようにし、それらの検出情報に応じて起動トリガ発生と判定するようにしてもよい。
以上のようなトリガ検知を行えば、ユーザが何ら操作を行わなくとも、自動的にＮＣシステムの最適化が実行されて好適である。

但し、ユーザ操作として起動トリガを判定してもよい。ユーザ操作として携帯端末２の操作部３４の操作により、ユーザがＮＣ処理最適化プログラムの選択・起動操作を行ったら、起動トリガ発生として図４の処理を行う。
なお、変形例としてヘッドホン装置１側に操作部を設け、その操作部が操作された場合、ヘッドホン装置１の制御部１１は、通信部１３から携帯端末２に起動トリガ情報を送信し、これを受けた制御・演算部３１が、起動トリガ発生と認識するようにしてもよい。
ユーザ操作によれば、ユーザが最適なＮＣモードと感じないような場合に、再設定できることになる。

また、特に起動トリガ判断は逐次行わず、ＮＣ処理最適化プログラムが常時実行されていてもよい。
例えばステップＦ１０２、Ｆ１０３で説明したノイズ解析処理、最適ＮＣモード判定処理が、携帯端末２側で常時実行されるようにする。そして、最適ＮＣモードの判定結果が変化した場合に、ヘッドホン装置１との間で通信確立処理を行い、ヘッドホン装置１への指示情報送信が行われるようにする例である。

ところで上述したように、ヘッドホン装置１では、ＦＦ−ＤＮＣフィルタ１７ＦＦ、ＦＢ−ＤＮＣフィルタ１７ＦＢだけでなく、イコライザ１９のフィルタ係数もＮＣモードに応じて設定することとした。
フィードバック方式のノイズ低減装置の場合には、デジタルフィルタのフィルタ係数を変更してノイズ低減カーブを変更したときには、外部入力される聴取対象の音声信号Ｓは、ノイズ低減効果の周波数カーブに対応した影響を受けるため、デジタルフィルタのフィルタ係数の変更に応じて、イコライザ特性の変更が必要になる。
そこで、例えばメモリ部１２には、デジタルフィルタの複数個のフィルタ係数のそれぞれに対応させて、イコライザ１９のイコライザ特性を変更するためのパラメータ（フィルタ係数）を記憶させておき、ＮＣモードに応じてイコライザ特性を変更することが適切となる。

なお、図２のヘッドホン装置１は、複合方式のＮＣシステムを搭載した例としたが、もちろんフィードバック方式のＮＣシステムを搭載したり、フィードフォワード方式のＮＣシステムを搭載する例も考えられる。
図７はフィードフォワード方式のＮＣシステムを搭載したヘッドホン装置１の構成のブロック図である。
また図８はフィードバック方式のＮＣシステムを搭載したヘッドホン装置１の構成のブロック図である。

図７，図８のいずれも、図２と同一部分は同一符号を付して重複説明は避ける。
図示のとおり、図７は、マイクロホン１４ＦＦ、マイクアンプ１５ＦＦ、Ａ／Ｄ変換器１６ＦＦ、ＦＦ−ＤＮＣフィルタ１７ＦＦというフィードフォワード系回路でノイズキャンセル信号を生成して加算器１８で入力音声信号と合成する構成例である。図１９の構成と同様のノイズキャンセル効果を得ることができる。
図８はマイクロホン１４ＦＢ、マイクアンプ１５ＦＢ、Ａ／Ｄ変換器１６ＦＢ、ＦＢ−ＤＮＣフィルタ１７ＦＢというフィードバック系回路でノイズキャンセル信号を生成して加算器１８で入力音声信号と合成する構成例である。図２１の構成と同様のノイズキャンセル効果を得ることができる。

図７，図８のいずれの場合もノイズキャンセル信号の生成のためのフィルタ係数やイコライザ１９のフィルタ係数を、携帯端末２からの指示情報で示されるＮＣモードに応じて制御部１１が設定するようにする。これにより、ヘッドホン装置１の処理負担の軽減、消費電力削減の効果を得ることができる。

なお、上述のようにイコライザ１９のフィルタ係数をＮＣモードに応じて変更するのは図８のフィードバック方の場合に重要となる。逆に図７のフィードフォワード方式の場合、イコライザ１９は直接的にはＮＣモードに応じてパラメータ変更する必要は小さいが、ＮＣモードに応じてイコライザ特性を調整することは、例えばＮＣモードに応じた積極的な音質設定などという点で有用である。もちろんフィードフォワード方式の場合、イコライザ１９の特性は固定としてもよい。

以上の図７，図８のようなフィードフォワード方式或いはフィードバック方式のＮＣシステムを搭載したヘッドホン装置１の構成例は、繰り返しての図示及び説明はしないが、後述する第２〜第５の実施の形態の場合も同様に想定されるものである。

＜４．第２の実施の形態（ノイズ解析）＞

第２の実施の形態を図９で説明する。なお、ヘッドホン装置１及び携帯端末２の構成は図２，図３と同様とする。
但しこの第２の実施の形態の場合、ヘッドホン装置１ではメモリ部１２にＮＣモードに応じたフィルタ係数セットを記憶しておかなくてもよい。
逆に、携帯端末２側では、各種のヘッドホン装置１に応じた各種ＮＣモードについてのフィルタ係数セットをメモリ部３２に記憶しておく。例えば上述のＮＣシステムデータベースとして保持していてもよい。

図９に制御・演算部３１及び制御部１１の処理例を示す。
制御・演算部３１はステップＦ１１０でＮＣ処理最適化プログラムの起動トリガ発生と判断すると、ステップＦ１１１の通信確立処理を行う。対応してヘッドホン装置１の制御部１１もステップＦ２１０で通信確立処理を行う。通信確立ができたら、必要な情報送信を行う。例えば制御部１１は自己のヘッドホン装置１の機種名やＮＣシステム種別等を携帯端末２に通知する。

携帯端末２の制御・演算部３１はステップＦ１１２でノイズ解析処理を行い、ステップＦ１１３で最適ＮＣモード判定を行う。例えば第１の実施の形態で説明した処理である。
そしてこの場合はステップＦ１１４で、判定した最適ＮＣモードに係るフィルタ係数セットをメモリ部３２から読み出し、当該フィルタ係数セットを含む送信データを生成する。
例えばヘッドホン装置１が図２の複合方式のＮＣシステムを有する構成の場合、ＦＦ−ＤＮＣフィルタ１７ＦＦ用のフィルタ係数セット、ＦＢ−ＤＮＣフィルタ１７ＦＢ用のフィルタ係数セット、及びイコライザ１９用のフィルタ係数セットを含む指示情報を送信データとして生成することになる。
制御・演算部３１は、この送信データ（指示情報）をステップＦ１１５において通信部３３から送信させる。

ヘッドホン装置１の制御部１１はステップＦ２１１で、通信部１３で受信したフィルタ係数セット自体を含む指示情報を取り込む。
ステップＦ１１６，及びステップＦ２１２では、制御・演算部３１と制御部１１の間で、通信部３３，１３を介した通信を解除する処理を行う。
そしてヘッドホン装置１側では制御部１１はステップＦ２１３で、指示情報に含まれているフィルタ係数をＤＳＰ２７の各フィルタに設定する。

以上の処理の具体例は次のようになる。例えばユーザが地下鉄に乗ったとする。その場合に携帯端末２側のノイズ解析処理、最適ＮＣ判定処理により、地下鉄モードのフィルタ係数セットが最適フィルタ係数と判定され、指示情報に、実際のフィルタ係数が含まれてヘッドホン装置１側に送信される。
この指示情報を受信したヘッドホン装置１側の制御部１１は、指示情報に含まれているＦＦ−ＤＮＣフィルタ１７ＦＦ用係数セット、ＦＢ−ＤＮＣフィルタ１７ＦＢ用係数セット、イコライザ１９用係数セットを取り込み、それぞれをＦＦ−ＤＮＣフィルタ１７ＦＦ、ＦＢ−ＤＮＣフィルタ１７ＦＢ、イコライザ１９に設定する。
これにより、ＤＳＰ２７における各フィルタは、地下鉄モードのフィルタ処理を実行することとなる。結果、ヘッドホンユーザ（リスナ）にとって、地下鉄に乗っているという状況に応じた最適なＮＣシステム設定への切換が自動的に行われ、高いノイズキャンセル効果の状態で音楽等を聴取できる。

そしてこの場合、第１の実施の形態と同様、ヘッドホン装置１のリソース負担の削減、低消費電力化の効果が得られる。
特にこの第２の実施の形態では、ヘッドホン装置１側ではフィルタ係数セットの記憶も不要となり、メモリリソースも節約できる。
また、特に限定的なＮＣモードに限られず、携帯端末２側から、ＮＣシステムのフィルタ係数を多様に制御できることにもなり、携帯端末２のアプリケーションプログラムによっては、ヘッドホン装置１における多様なＮＣモードをフレキシブルに実現できることになる。例えば新たなフィルタ係数セットを携帯端末２側がダウンロードすることで、ヘッドホン装置１に、当該新たなフィルタ係数セットを設定するということも可能となり、結果的にヘッドホン装置１の性能の向上、多様化を実現できるものともなる。

＜５．第３の実施の形態（ストリーム送信）＞
第３の実施の形態を図１０，図１１で説明する。これは、音楽等のストリームデータ、つまりユーザがヘッドホン装置１を用いて聴取する目的の音声信号を携帯端末２からヘッドホン装置１に送信するようにした例である。

図１０はヘッドホン装置１の構成例を示している。なお図２と同一部分は同一符号を付し説明を省略する。
この図１０の場合、図２と比較してわかるように入力音声信号の入力経路（図２の端子２５，２６、デジタル入力部２３、Ａ／Ｄ変換器２４、マルチプレクサ２２）が設けられていない。
そして通信部１３では、指示情報だけでなく、ストリーム音声データも受信している。携帯端末２から送信されてくるストリーム音声データは通信部１３で受信され、入力音声信号としてイコライザ１９に供給される。
他の構成は図２と同様となる。

図１１は携帯端末２の構成を示している。図３と同一部分は同一符号を付して説明を省略する。
この場合図３と比較してわかるように、コンテンツ格納部３８が設けられている。例えばＨＤＤ、メモリカード、光ディスクなどにより構成される。このコンテンツ格納部３８には、例えば音楽コンテンツとしてのストリームデータが格納されている。
制御・演算部３１は、例えば操作部３４からのユーザ操作に応じて、コンテンツ格納部３８から音楽コンテンツを選択して読み出し、そのストリームデータを通信部３３からヘッドホン装置１に送信させる制御を行う。

この場合においてＮＣシステムに関する処理は、上記第１の実施の形態又は第２の実施の形態と同様に行われる。即ち携帯端末２においてＮＣ処理最適化プログラムが起動されることで、ノイズ解析及び最適ＮＣモード判定（最適フィルタ係数判定）が行われ、指示情報がヘッドホン装置１に送信される。ヘッドホン装置１の制御部１１は、指示情報に応じてＦＦ−ＤＮＣフィルタ１７ＦＦ、ＦＢ−ＤＮＣフィルタ１７ＦＢ、イコライザ１９のフィルタ係数を設定する。

このような第３の実施の形態の構成によれば、携帯端末２がヘッドホン装置１の音楽ソース（入力音声信号ソース）としても機能する。
即ちユーザは携帯端末２をオーディオプレーヤとして動作させる。すると当該再生音楽は、ストリーム音声データとしてヘッドホン装置１に送信され、イコライザ１９、加算器１８、ＤＡＣ／アンプ部２０を介してドライバユニット２１から音響再生され、ユーザは聴取できることになる。
ユーザは携帯端末２とは別にオーディオプレーヤ等を所持しなくてもよい。

なお、コンテンツ格納部３８ではなく、ネットワーク通信部３９で受信したストリーム音声データを、通信部３３からヘッドホン装置１に送信するようにしてもよい。例えば所定のサーバから音楽等の送信を受けたり、いわゆるクラウド上に置かれた音楽データ等を、携帯端末２で受信し、それをヘッドホン装置１に送信してリスナに聴取させることもできる。

また図１０では、マイクアンプ１５ＦＦの出力を通信部１３に供給できるように示している。マイクロホン１４ＦＦを、例えば送話用のマイクロホンとして使用する例である。
例えば携帯端末２が通話状態の場合、マイクロホン１４ＦＦでユーザの声を収音し、これをストリームデータとして通信部１３から携帯端末２に送信する。携帯端末２は、通信部３３で受信した音声信号を送話音声として電話送信するようにする。

＜６．第４の実施の形態（位置検出）＞

続いて現在位置検出に基づくＮＣモード指示を行う例としての第４の実施の形態を説明する。
図１２は第４の実施の形態における携帯端末２の構成例を示している。なお、ヘッドホン装置１の構成は図２と同様とする。

図１２において図３と同一部分は同一符号としている。但し制御・演算部３１にはノイズ解析部３１ｂは設けられず、検出情報取込部３１ｄが設けられる。すなわちＮＣ処理最適化プログラムによって、検出情報取込部３１ｄの機能が制御・演算部３１により実行される。
また、位置検出部４０が設けられる。
位置検出部４０は例えばＧＰＳ（Global Positioning System）受信機とされ、現在位置情報（緯度・経度）及び現在の速度情報を検出可能とされる。
制御・演算部３１における検出情報取込部３１ｄは、シーケンス制御部３１ａで規定される必要なタイミングで、位置検出部４０で検出される現在位置情報を取り込む処理を行う。

メモリ部３２には、第１〜第３の実施の形態と同様、ＮＣ処理最適化プログラム等のアプリケーションソフトウエアや、ＮＣシステムデータベースが格納される。加えてこの第４の実施の形態の場合、メモリ部３２には地図データベースが格納される。制御・演算部３１は地図データベースを参照することで、位置検出部４０で検出される現在位置情報（緯度・経度）に対応した、実際の現在位置の地名、住所、番地、施設、交通機関などの周囲環境に関する情報を知ることができる。
なお例えば地図データベースは、ネットワーク通信部３９によりネットワーク上のサーバからダウンロードされてもよいし、携帯端末２にメモリカードや光ディスクなどの可搬性メディアの再生部を備えていれば、それらの可搬性メディアから読み込んでメモリ部３２に格納してもよい。

第４の実施の形態におけるヘッドホン装置１と携帯端末２におけるＮＣ処理最適化のための処理を図１３で説明する。
図１３は携帯端末２において制御・演算部３１でＮＣ処理最適化プログラムにより実行される処理と、これに対応して行われるヘッドホン装置１の制御部１１の処理を示している。

制御・演算部３１は、ステップＦ１００でＮＣ処理最適化プログラムの処理実行トリガの発生を検知したら、シーケンス制御部３１ａ（ＮＣ処理最適化プログラム）の制御に従って、ステップＦ１０１以降の処理を行う。
まず制御・演算部３１はステップＦ１０１で通信部３３によるヘッドホン装置１との通信確立処理を行う。対応してヘッドホン装置１の制御部１１はステップＦ２００で通信確立処理を行う。ここまでは図４で説明した処理と同様である。

続いて携帯端末２の制御・演算部３１はステップＦ１０２Ａとして、検出情報取込部３１ｄとしての機能により、位置検出部４０から現在位置情報（緯度・経度）を取り込み、地図データベースを参照して現在位置の周囲ノイズ環境を判定する。
例えばユーザの居る現在位置についての周囲ノイズ環境として、市街地、電車内、地下鉄内、自動車（バス）内、航空機内などを判定する。
なお、位置情報だけでは周囲ノイズ環境判定が難しい場合がある。例えば現在位置情報から地図データベースを参照して或る道路上に居ることがわかっても、それはバス等に乗っているのか、あるいは歩いているのか等の判断が困難である。ここでＧＰＳ受信機の場合、位置情報とともに速度情報を得ることができる。そこで位置情報と速度情報を併用して、より正確にノイズ環境を判定してもよい。

ノイズ環境を判定したら、ステップＦ１０３Ａで制御・演算部３１は、最適ＮＣ判定部３１ｃの機能により、ノイズ環境に応じた最適ＮＣモードを決定する。例えばノイズ環境が地下鉄内と判定したら地下鉄モードとする。なお判定したノイズ環境に直接的に対応するＮＣモードが存在しない場合は、現在のノイズ環境に比較的適切とされるＮＣモードを選択するようにすればよい。例えば電車モード、航空機モード、市街地モードが設けられている場合に、バス等の車両内と判定した場合、「電車モード」を選択するなどである。

最適ＮＣモードを判定したら制御・演算部３１はステップＦ１０４で、ヘッドホン装置１側に対して最適ＮＣモードを示す指示情報を送信する。即ち最適ＮＣモードを示す指示情報を通信データとして生成し、通信部３３から送信させる。
ヘッドホン装置１側の制御部１１はステップＦ２０１で、通信部１３によって受信された指示情報を取り込む。
そしてステップＦ１０５，及びステップＦ２０２で制御・演算部３１と制御部１１の間で、通信部３３，１３を介した通信を解除する処理を行う。
ヘッドホン装置１側では制御部１１はステップＦ２０３で、指示情報に示されたＮＣモードに基づいて、メモリ部１２からフィルタ係数を読み出す。
そして制御部１１はステップＦ２０４で、読み出したフィルタ係数をＤＳＰ２７の各フィルタに設定する。

以上の処理の具体例は次のようになる。例えばユーザが地下鉄に乗ったとする。その場合に携帯端末２側の位置検出、ノイズ環境判定によって地下鉄車内であることが判定され、地下鉄モードが最適として、指示情報としてヘッドホン装置１側に「地下鉄モード」が指示される。
この指示情報に応じてヘッドホン装置１側の制御部１１は、メモリ部１２から、地下鉄モードのフィルタ係数として、ＦＦ−ＤＮＣフィルタ１７ＦＦ用係数セット、ＦＢ−ＤＮＣフィルタ１７ＦＢ用係数セット、イコライザ１９用係数セットを読み出し、それぞれをＦＦ−ＤＮＣフィルタ１７ＦＦ、ＦＢ−ＤＮＣフィルタ１７ＦＢ、イコライザ１９に設定する。
これにより、ＤＳＰ２７における各フィルタは、地下鉄モードのフィルタ処理を実行することとなる。結果、ヘッドホンユーザ（リスナ）にとって、地下鉄に乗っているという状況に応じた最適なＮＣシステム設定への切換が自動的に行われ、高いノイズキャンセル効果の状態で音楽等を聴取できる。

なお、この第４の実施の形態の動作において、上述の第２の実施の形態の考え方を適用して、ＮＣモードを示す指示情報ではなく、フィルタ係数を直接指定する指示情報を携帯端末２からヘッドホン装置１に送信するようにしてもよい。
例えばユーザが地下鉄に乗った場合に、携帯端末２側の位置検出、ノイズ環境判定によって地下鉄車内であることが判定され、地下鉄モードが最適とされる。この場合に地下鉄モードのフィルタ係数セットが指示情報に含まれてヘッドホン装置１側に送信されるようにする。
この指示情報を受信したヘッドホン装置１側の制御部１１は、指示情報に含まれているＦＦ−ＤＮＣフィルタ１７ＦＦ用係数セット、ＦＢ−ＤＮＣフィルタ１７ＦＢ用係数セット、イコライザ１９用係数セットを取り込み、それぞれをＦＦ−ＤＮＣフィルタ１７ＦＦ、ＦＢ−ＤＮＣフィルタ１７ＦＢ、イコライザ１９に設定する。
このようにしても、同様の高性能なノイズキャンセル効果が得られる。
また第３の実施の形態の考え方を適用して、音楽等のストリームデータも携帯端末２からヘッドホン装置１に送信する構成例も可能である。

以上の第４の実施の形態によれば、第１〜第３の実施の形態と同様、ヘッドホン装置１の処理リソース負担の削減や消費電力削減の効果等、先に述べた各種効果が得られることは言うまでもない。
加えて以下の効果が得られる。

例えば第１の実施の形態のようにマイクロホン３７で収音したノイズを解析する方式の場合で、常時ノイズ状況を判定している場合、その場の突発的な騒音などがあることで過敏に反応してしまうこともあり、むやみにフィルタ係数設定が変更されてしまうことも想定される。
本例では音声情報を使わず、現在位置検出（及び現在の移動速度）からユーザの現在地場所（ノイズ環境）の推定を行うことで、突発的な騒音には反応しないようにできる。
その上で、ノイズ環境を的確に判定でき、容易にノイズ環境種別に応じて最適なＮＣモード判定も可能となる。
またノイズ解析処理負担がなく、制御・演算部３１は位置情報取込、地図データベース参照という簡単な処理で最適ＮＣモード判定ができるため、携帯端末２側の処理負担も小さくできる。
従って、マイクロホンが装備されていない装置（例えばＰＤＡ等の場合）であったり、処理リソースの小さい簡易型の携帯機器の場合でも、本例の携帯端末２として実現可能である。

なお図１３のステップＦ１００での携帯端末２側の処理の起動トリガは、第１の実施の形態の図４に関して説明した場合と同様に、多様に考えられる。すなわち図１３の処理について、所定時間ごとに定期的に行ったり、位置センサ、温度センサ、気圧センサ、高度センサ、移動速度センサの検出情報に応じて実行したり、あるいはユーザ操作をトリガとすることなどが考えられる。
特に第４の実施の形態の構成上、ＧＰＳ受信機として位置検出部４０（速度検出部を兼ねる）を備えることから、常時位置検出や速度検出を行っておき、位置や速度の変化が所定以上となった場合に図１３の処理を実行することも好適である。

また、特に起動トリガ判断は逐次行わず、ＮＣ処理最適化プログラムが常時実行されていてもよい。
例えばステップＦ１０２Ａ、Ｆ１０３Ａで説明した位置検出処理、最適ＮＣモード判定処理が、携帯端末２側で常時実行されるようにする。そして、最適ＮＣモードの判定結果が変化した場合に、ヘッドホン装置１との間で通信確立処理を行い、ヘッドホン装置１への指示情報送信が行われるようにする例である。

なお、上記説明では、メモリ部３２に地図データベースを格納しているとしたが、必ずしも地図データベースを携帯端末２内に備えなくてもよい。
例えば制御・演算部３１は、現在位置情報を取得したら、その現在位置情報をネットワーク通信部３９により外部サーバに送信する。外部サーバにおいては送信されてきた現在位置情報について地図データベースを参照し、ノイズ環境を判定して携帯端末２に送信する。携帯端末２は、これを受信することで地図データベースを記憶していなくとも、ノイズ環境判定が可能となる。

さらには、最適なＮＣモード判定の機能も外部サーバに実行させ、携帯端末２は、外部サーバから最適ＮＣモードの情報（あるいはさらには具体的なフィルタ係数の情報）を受信するようにしてもよい。その意味では携帯端末２において最適ＮＣモード判定の機能はなくてもよい。
即ち、いわゆるクラウドコンピューティングの手法で、結果的に最適ＮＣモード（第２の実施の形態の考え方を適用する場合は最適なフィルタ係数自体）が得られるようにし、それをヘッドホン装置１に送信するものとしてもよい。

位置検出部４０及び地図データベースを使用する場合の応用例として以下のような処理例も考えられる。
例えば図１４に示すように、携帯端末２において地図表示を実行し、ユーザが通学・通勤経路をあらかじめインプットしておく。
出発・活用前に通学・通勤経路上で、移動交通区間や徒歩区間などの自動決定が可能であり、実際の通学・通勤時にＧＰＳにてユーザ自身の位置をトレースすることで、周囲環境に応じた最適ＮＣを、ヘッドホン本体側に提供することができるようになる。

例えばユーザが図１４に示す地点Ａから地点Ｂを入力したとする。この場合に制御・演算部３１は、地図データベースを参照すれば、区間ＲＡは徒歩ルート、区間ＲＢはバスルート、区間ＲＣは地下鉄ルート、区間ＲＤは徒歩ルート等として自動設定できる。あるいは徒歩、バス等の別をユーザが入力してもよい。
ＮＣモードとして、徒歩（市街地）モード、バスモード、地下鉄モード等が用意されているのであれば、現在位置に応じたＮＣモード制御が適切に可能となる。つまり現在位置が区間ＲＡ内と判定されるときは徒歩モード、現在位置が区間ＲＢ内と判定されるときはバスモード、現在位置が区間ＲＣ内と判定されるときは地下鉄モード、現在位置が区間ＲＤ内と判定されるときは徒歩モードというように、自動的な判定が携帯端末２で実行され、ヘッドホン装置１側でＮＣモード設定が行われる。ユーザは通学・通勤経路で常時最適なＮＣモードでの音楽聴取等が可能となる。

なお、ＮＣモードを数多く準備し、その中から選択するのであれば、この経路上の各区間で自動的に対応するＮＣモードを設定することが好ましいが、区間設定や区間内での移動手段推定は必ずしも自動でなく、ユーザ自身のマニュアルで指定しても構わない。例えばバス利用と自動判定される区間を、ユーザによっては歩くかもしれない。従ってユーザによって徒歩、バス、電車等を指定できるようにしておくことでユーザ個人にあわせた最適なＮＣモード選択が可能となる。
また例えば、ユーザの使用感・感想である「この区間は〜のＮＣモードの方が良かった」などと、ユーザ共通のデータベースにフィードバックし、新しいＮＣ手法開発・改善に向かわせることも可能である。

＜７．第５の実施の形態（各種複合検出例）＞

ここまで、携帯端末２とヘッドホン装置１の連携として、携帯端末２側に内蔵するセンサデバイス（マイクロホン３７、或いは位置検出部４０（ＧＰＳ受信機））を個別に使用した例を示した。しかしさらに、マイクロホン３７よる騒音信号の収音解析と、位置検出部４０／地図データベース活用の両面から現在地及び現在の乗り物を解析し、両情報をあわせることで、高精度な状況推定が可能となる。
さらに、スマートフォン等の携帯端末２では温度センサ、気圧センサを備えたものもあることに鑑みれば、これらの情報を同時に反映することで、さらに高精度化が図れると考えられる。
そこで第５の実施の形態として、各種複合的な検出を行う例を挙げていく。

図１５はノイズ解析と位置検出を併用する構成例である。即ち携帯端末２ではマイクロホン３７、マイクアンプ３６、Ａ／Ｄ変換器３５を備え、制御・演算部３１にはノイズ解析部３１ｂを有する。加えて位置検出部４０を備え、制御・演算部３１には検出情報取込部３１ｄを有する。メモリ部３２にはＮＣシステムデータベースや地図データベースが格納される。

このような構成により、位置検出結果から、ノイズ環境を推定し、実際のノイズ解析結果により、ノイズ環境推定の正確性を判断して最適なＮＣモードを判定するといったことが可能となる。
またノイズ解析結果から導かれる最適ＮＣモードや最適フィルタ係数について、位置情報から推定されるノイズ環境を加味して修正するといったことも可能である。

次に図１６は、上述の第４の実施の形態の携帯端末２の構成に、温度検出部４２、気圧検出部４３、高度検出部４４を追加した構成例である。
温度検出部４２で温度検出を行うことで、位置情報から推定されるノイズ環境に応じたフィルタ係数の修正を行うことが可能である。
気圧検出部４３で気圧検出を行うことで、航空機内などのノイズ環境判断を正確化できる。さらにはユーザの聴覚は気圧によって大きく変化する。そのため、気圧に応じてフィルタ係数を調整するといったことも可能となる。
高度検出部４４で高度検出を行うことで、航空機内などのノイズ環境判断を正確化できる。また高度に応じた気圧変化に鑑み、高度に応じてフィルタ係数を調整するといったことも可能となる。
また図１７は、上述の第１の実施の形態の携帯端末２の構成に、温度検出部４２、気圧検出部４３、高度検出部４４を追加した構成例である。図１６の場合と同様に、各検出部の検出情報を利用できる。

即ち、携帯端末２は、現在の温度情報を検出する温度検出部４２、現在の気圧情報を検出する気圧検出部４３、現在の高度情報を検出する高度検出部４４の一部又は全部を備えるようにする。これにより、制御・演算部３１は、ノイズ解析結果或いは位置によるノイズ環境判定結果に加え、温度情報、気圧情報、又は高度情報のいずれかを用いてより適切な指示情報を生成することができる。

＜８．アップロードシステム＞

続いて、携帯端末２やヘッドホン装置１から情報をアップロードするシステムを説明する。図１８は、携帯端末２、もしくは位置検出機能やアップロードのための通信機能を備えたヘッドホン装置１が、情報をネットワーク（クラウド）上のデータベース４にアップロードする状況を示している。

各ユーザの携帯端末２或いはヘッドホン装置１から、現在位置情報、実際に観測した周囲騒音の解析情報、機種情報（マイクロホン３７の特性感度補正用）、ユーザコメント（例えば最適ＮＣモードを使用してどうだったかのコメント）などをアプリケーション経由でクラウド上のデータベース４側へ送信するような仕組みを構成している。

先にも述べたが、携帯端末２から現在位置情報をアップロードする場合、サーバ側でノイズ環境情報、或いは最適ＮＣモード、或いは最適フィルタ係数の判定処理を行ってもらい、単にその結果を受信するという処理も可能となる。この場合、内部の計算リソースが少ない携帯端末２でも、このようなクラウドからの情報を利用することで、詳細解析をすることなく適切なＮＣモードをヘッドホン装置１に実行させることが可能となる。

また、上記各情報を携帯端末２やヘッドホン装置１からデータベース４にアップロードすることで、管理・開発組織５におけるＮＣモードにおけるフィルタ係数の更新、新たなＮＣモードの開発や、それらの成果のユーザへのフィードバックということも可能となる。

例えば周囲騒音の解析情報やユーザコメントがデータベース４にクラウド上にデータとして集積されていれば、これを見た管理・開発組織５のＮＣシステム開発者（主としてメーカーのエンジニア）が、この情報を元に、新しいＮＣモードを開発設計し、これを提供することが可能となる。新たに作られたＮＣモード（フィルタ係数）は、携帯端末２を介してヘッドホン装置１に流れる。
この時、携帯端末２側はブルートゥース／ＷｉＦｉなどでヘッドホン装置１と接続されているため、接続されたヘッドホン装置１の機種名などを知ることができる。この機種名を使ってクラウド側に問い合わせが可能である。携帯端末２からは、ヘッドホン装置１内に、複数のＮＣモード（デジタルフィルタ）がプリセットされていれば、そのインデックスを指定し、また新規のＮＣモードであれば、そのフィルタ実体（係数値、及び、構成手法）を送り込むことで、過去に使っていない新規のフィルタを使うことが可能となる。

＜９．プログラム＞

実施の形態のプログラムは、上述の第１〜第４の実施の形態で説明したＮＣ処理最適化プログラムである。

例えば第１〜第３の実施の形態で説明したＮＣ処理最適化プログラムは、少なくとも外来音を収音するマイクロホン３７による収音音声信号についてノイズ解析を行う処理と、ノイズ解析結果から外部のヘッドホン装置１におけるノイズキャンセル処理に係る処理パラメータを指示する指示情報（ＮＣモード又はＮＣモードにおけるフィルタ係数自体を指示する指示情報）を生成する処理と、指示情報をヘッドホン装置１に対して送信する処理とを、携帯端末２の演算処理装置（制御・演算部３１としてのＤＳＰ又はＣＰＵ）に実行させるプログラムである。

また第４の実施の形態で説明したＮＣ処理最適化プログラムは、現在位置情報を検出する位置検出部４０から現在位置情報を取得する処理と、現在位置情報に基づいて、外部のヘッドホン装置１におけるノイズキャンセル処理に係る処理パラメータを指示する指示情報（ＮＣモード又はＮＣモードにおけるフィルタ係数自体を指示する指示情報）を生成する処理と、指示情報をヘッドホン装置１に対して送信する処理とを、携帯端末２の演算処理装置（制御・演算部３１としてのＤＳＰ又はＣＰＵ）に実行させるプログラムである。

このようなプログラムは、携帯端末２に内蔵されている記録媒体としてのフラッシュメモリ、ＲＯＭ、ＨＤＤや、マイクロコンピュータ内のＲＯＭ等に予め記録しておくことができる。
あるいはまた、プログラムは、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ(Compact Disc Read Only Memory)、ＭＯ(Magnet optical)ディスク、ＤＶＤ(Digital Versatile Disc)、磁気ディスク、半導体メモリなどのリムーバブル記録媒体に、一時的あるいは永続的に格納（記録）しておくことができる。このようなリムーバブル記録媒体は、いわゆるパッケージソフトウエアとして提供することができる。
また、プログラムは、リムーバブル記録媒体からインストールする他、ダウンロードサイトから、ＬＡＮ(Local Area Network)、インターネットなどのネットワークを介してダウンロードすることもできる。
このようなプログラムのインストールによって、例えば汎用の携帯端末機器を実施の形態の携帯端末２として機能させることも可能となる。
そしてこのようなプログラムにより、実施の形態の携帯端末２を広くユーザに提供でき、各実施の形態のヘッドホンシステムの効果をユーザが容易に享受できる。

＜１０．変形例＞
以上、各種の実施の形態を説明してきたが、本開示の技術はさらに多様に変形例が考えられる。

携帯端末２とヘッドホン装置１は無線通信を行う例を挙げたが、有線通信を行うようにしてもよい。
またヘッドホン装置１は、説明上、ステレオヘッドホンであると言及したが、ＮＣシステムを有するモノラルヘッドホンであってもよい。
携帯端末２からヘッドホン装置１に対しては、指示情報としてＮＣモード又はフィルタ係数自体を送信するものとしたが、これ以外の各種の指示情報（制御情報）を送信することも考えられる。
例えばノイズ解析結果や現在位置から判定されるノイズ環境に応じた音量制御であったり、ＮＣモードとは直接関係ない音質補正（イコライジングのフィルタ係数）や音響効果処理の制御信号などを送信してもよい。
さらには、例えば複合方式の構成を備える場合に、複合方式、フィードバック方式、フィードフォワード方式を選択可能とすることも考えられ、当該選択制御情報を指示情報として送信してもよい。

携帯端末２は「携帯型」の機器を前提としたが、必ずしも携帯型に限定されるものではない。例えば固定的な端末装置であって、実施の形態で説明した処理を行う装置を各所に配置する。そして、通信可能なヘッドホン装置１（近づいてきたユーザが所有するヘッドホン装置１）に対して、通信を行い、ＮＣモード又はフィルタ係数自体の指示情報を送信するといったことも可能である。

なお本技術のヘッドホン装置は以下のような構成も採ることができる。
（１）音声出力を行うドライバユニットと、
少なくとも外来音を収音するマイクロホンと、
上記マイクロホンによる収音音声信号についてフィルタ処理を行ってノイズキャンセル信号を生成し、該ノイズキャンセル信号と入力音声信号を合成して出力音声信号を得、該出力音声信号を上記ドライバユニットに供給するノイズキャンセル処理部と、
外部の端末装置との間で通信を行う通信部と、
上記端末装置から送信され、上記通信部で受信した指示情報に基づいて、上記ノイズキャンセル処理部のフィルタ処理についての処理パラメータの設定処理を行う制御部と、
を備えたヘッドホン装置。
（２）上記入力音声信号について信号処理を行う信号処理部を備え、
上記制御部は、上記通信部で受信した指示情報に基づいて、上記信号処理部の処理パラメータの設定処理を行う上記（１）に記載のヘッドホン装置。
（３）上記処理パラメータを記憶する記憶部を備え、
上記制御部は、上記通信部で受信した指示情報に基づいて、上記記憶部から処理パラメータを読み出して上記設定処理を行う上記（１）又は（２）に記載のヘッドホン装置。
（４）上記通信部では上記指示情報として処理パラメータを受信し、
上記制御部は、上記通信部で受信した処理パラメータを用いて上記設定処理を行う上記（１）又は（２）に記載のヘッドホン装置。
（５）上記通信部では音声信号も受信し、当該音声信号が上記入力音声信号とされる上記（１）乃至（４）のいずれかに記載のヘッドホン装置。

１ ヘッドホン装置、２ 携帯端末、１１ 制御部、１２ メモリ部、１３ 通信部、１４ＦＦ，１４ＦＢ，３７ マイクロホン、１７ＦＦ ＦＦ−ＤＮＣフィルタ、１７ＦＢ ＦＢ−ＤＮＣフィルタ、１９ イコライザ、２１ ドライバユニット、２７ ＤＳＰ、３１ 制御・演算部、３１ａ シーケンス制御部、３１ｂ ノイズ解析部、３１ｃ 最適
ＮＣ判定部、３１ｄ 検出情報取込部、３２ メモリ部、３３ 通信部、４０ 位置検出部

Claims (12)

1. 少なくとも外来音を収音するマイクロホンと、
   外部環境に係る情報を検出するセンサと、
   外部のヘッドホン装置との間で通信を行う通信部と、
   上記外部環境に係る検出情報に基づくタイミングで、上記マイクロホンによる収音音声信号についてノイズ解析を行い、ノイズ解析結果から上記ヘッドホン装置におけるノイズキャンセル処理に係る処理パラメータを指示する指示情報を生成し、該指示情報を上記通信部から上記ヘッドホン装置へ送信させる処理を行う制御・演算部と、
   を備えた端末装置。
2. 上記センサは、現在の温度情報を検出する温度検出センサ、現在の気圧情報を検出する気圧検出センサ、現在の高度情報を検出する高度検出センサのいずれかである、
   請求項１に記載の端末装置。
3. 上記外部環境に係る検出情報に基づくタイミングとは、上記センサの検出情報により外部ノイズ状況の変動が検知されたタイミングである
   請求項１又は請求項２に記載の端末装置。
4. 外部環境に係る検出情報に基づいてトリガ発生判断を行い、
   トリガ発生に応じて、少なくとも外来音を収音するマイクロホンによる収音音声信号についてノイズ解析を行い、
   上記ノイズ解析の結果から外部のヘッドホン装置におけるノイズキャンセル処理に係る処理パラメータを指示する指示情報を生成し、
   上記指示情報を上記ヘッドホン装置に対して送信する、
   端末装置の情報送信方法。
5. 外部環境に係る検出情報に基づいてトリガ発生判断を行う処理と、
   トリガ発生に応じて、少なくとも外来音を収音するマイクロホンによる収音音声信号についてノイズ解析を行う処理と、
   ノイズ解析結果から外部のヘッドホン装置におけるノイズキャンセル処理に係る処理パラメータを指示する指示情報を生成する処理と、
   上記指示情報を上記ヘッドホン装置に対して送信する処理とを、
   端末装置における演算処理装置に実行させるプログラム。
6. 外部環境に係る情報を検出するセンサと、
   外部のヘッドホン装置との間で通信を行う通信部と、
   上記外部環境に係る検出情報に基づくタイミングで、上記ヘッドホン装置におけるノイズキャンセル処理に係る処理パラメータを指示する指示情報を生成し、該指示情報を上記通信部から上記ヘッドホン装置へ送信させる処理を行う制御・演算部と、
   を備えた端末装置。
7. 上記センサは、現在の位置情報を検出する位置検出センサ、現在の温度情報を検出する温度検出センサ、現在の気圧情報を検出する気圧検出センサ、現在の高度情報を検出する高度検出センサのいずれかである、
   請求項６に記載の端末装置。
8. 上記外部環境に係る検出情報に基づくタイミングとは、上記センサの検出情報により外部ノイズ状況の変動が検知されたタイミングである
   請求項６又は請求項７に記載の端末装置。
9. 外部環境に係る検出情報に基づいてトリガ発生判断を行い、
   トリガ発生に応じて、外部のヘッドホン装置におけるノイズキャンセル処理に係る処理パラメータを指示する指示情報を生成し、
   上記指示情報を上記ヘッドホン装置に対して送信する、
   端末装置の情報送信方法。
10. 外部環境に係る検出情報に基づいてトリガ発生判断を行う処理と、
    トリガ発生に応じて、外部のヘッドホン装置におけるノイズキャンセル処理に係る処理パラメータを指示する指示情報を生成する処理と、
    上記指示情報を上記ヘッドホン装置に対して送信する処理とを、
    端末装置における演算処理装置に実行させるプログラム。
11. ヘッドホン装置と端末装置を有するヘッドホンシステムにおいて、
    上記端末装置は、
    少なくとも外来音を収音するマイクロホンと、
    外部環境に係る情報を検出するセンサと、
    上記ヘッドホン装置との間で通信を行う通信部と、
    上記外部環境に係る検出情報に基づくタイミングで、上記マイクロホンによる収音音声信号についてノイズ解析を行い、ノイズ解析結果から上記ヘッドホン装置におけるノイズキャンセル処理に係る処理パラメータを指示する指示情報を生成し、該指示情報を上記通信部から上記ヘッドホン装置へ送信させる処理を行う制御・演算部と、
    を備え、
    上記ヘッドホン装置は、
    音声出力を行うドライバユニットと、
    少なくとも外来音を収音するマイクロホンと、
    上記マイクロホンによる収音音声信号についてフィルタ処理を行ってノイズキャンセル信号を生成し、該ノイズキャンセル信号と入力音声信号を合成して出力音声信号を得、該出力音声信号を上記ドライバユニットに供給するノイズキャンセル処理部と、
    上記端末装置との間で通信を行う通信部と、
    上記端末装置から送信され、上記通信部で受信した指示情報に基づいて、上記ノイズキャンセル処理部のフィルタ処理についての処理パラメータの設定処理を行う制御部と、
    を備えたヘッドホンシステム。
12. ヘッドホン装置と端末装置を有するヘッドホンシステムにおいて、
    上記端末装置は、
    外部環境に係る情報を検出するセンサと、
    上記ヘッドホン装置との間で通信を行う通信部と、
    上記外部環境に係る検出情報に基づくタイミングで、上記ヘッドホン装置におけるノイズキャンセル処理に係る処理パラメータを指示する指示情報を生成し、該指示情報を上記通信部から上記ヘッドホン装置へ送信させる処理を行う制御・演算部と、
    を備え、
    上記ヘッドホン装置は、
    音声出力を行うドライバユニットと、
    少なくとも外来音を収音するマイクロホンと、
    上記マイクロホンによる収音音声信号についてフィルタ処理を行ってノイズキャンセル信号を生成し、該ノイズキャンセル信号と入力音声信号を合成して出力音声信号を得、該出力音声信号を上記ドライバユニットに供給するノイズキャンセル処理部と、
    上記端末装置との間で通信を行う通信部と、
    上記端末装置から送信され、上記通信部で受信した指示情報に基づいて、上記ノイズキャンセル処理部のフィルタ処理についての処理パラメータの設定処理を行う制御部と、
    を備えたヘッドホンシステム。

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