音声音響信号処理の基礎と実践 フィルタ，ノイズ除去，音響エフェクトの原理 （次世代信号情報処理シリーズ）

信号処理に苦手意識がある学生や音の加工技術をより深く学びたい技術者の方に向け、音声・音響に焦点を当てて信号処理を解説。実用的なフィルタや音の加工技術について、できるだけ平易に、かつすぐに利用できる形でまとめる。【「TRC MARC」の商品解説】

信号処理の講義は，座学が中心であることに加え，応用範囲が音声，画像，電波など多岐にわたるため，信号処理の基礎理論と応用技術の関連性を受講者がイメージしにくい面がある。このような背景から，応用をイメージした信号処理の学習ができれば効果的であるという考えのもと，音声・音響に焦点を絞り，信号処理の基礎理論と応用技術について，読者ができるだけ現場ですぐに活用できる形，かつ平易に解説することを心がけ，以下の構成で執筆した。
1章では，音を題材として信号処理技術の基礎を復習する。最初に，ディジタルフィルタの基礎を解説し，低域通過フィルタ，高域通過フィルタ，帯域通過フィルタ，ノッチフィルタの設計方法を述べる。次に，ディジタル信号を分析する際に不可欠となる，離散フーリエ変換などの信号変換技術について解説。更に，音の信号処理で頻繁に利用される窓関数とオーバラップ加算について説明する。
2章では，音声の発声原理について述べ，簡単な発声モデルとして音声の分析，合成に有用なソース・フィルタモデルを説明。更に，ソース・フィルタモデルを利用した，線形予測分とケプストラム分析について解説。
3章では，音の周波数成分の時間的な変化を，視覚的に確認することができるスペクトログラムのつくり方について述べる。また，スペクトログラムの応用技術として，画像から音を生成する方法と，その適切な位相スペクトルの生成法，そして，音で任意のスペクトログラムを描画する方法について述べる。
4章では，STFT（短時間フーリエ変換）を用いた周波数分析に基づき，不要な信号を除去する方法について述べる。最初に，マイクロホンを一つとし，統計的性質が変化しないノイズを，音声から除去する方法を説明する。最も単純な方法として，スペクトル減算法を説明し，ついで，ウィーナーフィルタ，MAP（事後確率最大化）推定法について述べる。次に，マイクロホンを二つ用いて，二つの音声を分離する方法を説明する。ここでは，バイナリマスキングと呼ばれる単純な手法により，音源のスペクトルを分離する。
5章では，システム同定を題材として，適応アルゴリズムを導出する。更に，適応フィルタのノイズ除去への応用について説明する。
6章では，エコーをはじめとする各種音響エフェクトの原理と実現方法について述べる。ここで取り上げた音響エフェクトの多くは，リアルタイム処理が可能である。それぞれ比較的簡単な処理で実現できるが，その原理について理解しておくことは重要である。原理を理解しておけば自在にアレンジできるので，音楽制作や，ボイスチェンジャなど，応用範囲が格段に広がる。

【読者へのメッセージ】
信号処理に苦手意識がある学生や，音の加工技術についてより深く学びたい技術者の方に向けて，音声・音響に焦点を当てた信号処理の解説書を執筆しました。実用的なフィルタや音の加工技術について，できるだけ平易に，かつすぐに利用できる形でまとめています。本書を通して，音の信号処理，引いては信号処理全般の知識を深め，仕事や趣味に役立てていただけることを願っています。【商品解説】