先日、SNSで流れてきたYouTube動画に、高周波を聴いて聴力テストを行なうというものがあった。
実際に再生する前にコメント欄が目に飛び込んできたのだが「12,000Hzを超えると聴こえないけれど、ゾワゾワする感じがする」というものがいくつかあり、「これはどういうことだ? 可聴範囲外の音の知覚と関係があるのか? 」などと、コメント内容にこちらがゾワゾワしてしまった。
結論からいうと、動画作成側の問題でオーディオ圧縮に関連するノイズが入り込んだだけだったようだ。
ただ、どこまでの音が聴こえるのかというのは、多くの人にとって興味のあるテーマだと思う。
今回はハイレゾサウンドを利用しつつ、誰でも簡単にできる聴力検査を行なってみたい。

■192kHz/24bit音声の聴力テストを作ってみた

　健康診断や人間ドックなどでときどき体験する聴力検査。
125Hzくらいの低音から8kHzくらいまでの高音まで音量を変えて聴こえるかテストするというものだが、使っていて気になることがある。医療用の検査機器だから、きっとすごい高価なものだとは思うが、ヘッドフォン(レシーバといったほうがいいのか? )が、かなり品質が低そうだということ。
まあ、検査するだけなので、指定の周波数が出れば大きな問題はないのだろうし、これで音楽を鳴らす必要はないので、必要十分な性能なのかもしれないが、「自宅の機材で検査したほうが、もっと正確にできそう……」と思ってしまう。
もっとも、絶対的な音量の設定があるので、特定のDACやヘッドフォンで調整する必要があり、結果として病院の検査と同じことを自宅で再現するのは難しいのだけど、あのレシーバーはなぁ……と感じてしまう。

　そんな中、YouTubeの聴力テストの動画を見て、いろいろと突っ込みを入れたくなったのと同時に、
Digital Audio Laboratory的聴力テストを作ってみようと考えたのだ。冒頭でも書いたYouTube動画では、サイン波で8,000Hz、9,000Hz、10,000Hz……20,000Hzとだんだんと高い音にしていって、聴くことができるかを確認するというもの。そこに「〇〇歳程度の能力である」というテロップが出るので、みんな試してみたくなる楽しいテストになっている。

　ただ、そのサイン波が歪んでいる上に、YouTubeへのアップロードでオーディオ圧縮されているために、チリチリしたノイズがかなり入り込んでしまっている。
そのため普通聴くことのない妙な音のノイズが出てしまっていて、聴こえているような勘違いをする人が多いと思う。
さらに、普通に考えてDolby AC-3やAACなどのオーディオコーデックを使うYouTubeだと一定程度より高い音は入らないはず。動画としては楽しめるが、テストという意味では、YouTubeを使うのには限界がありそうだ。

　そこで、筆者なりに聴力テストを作るための実験をいろいろと行なってみた。
といっても思いついた方法はいたって単純。圧縮しないWAVファイルで同じことをすればいいだろうというだけのこと。

続きはソースで

https://av.watch.impress.co.jp/img/avw/docs/1129/263/00_s.jpg
https://av.watch.impress.co.jp/img/avw/docs/1129/263/01_s.jpg

AV Watch
https://av.watch.impress.co.jp/docs/series/dal/1129263.html

壁の向こうにいる人物の輪郭を高周波信号で画像化 （ニュースイッチ） - Yahoo!ニュース
http://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20151224-00010001-newswitch-sctch


MITがソフト開発。高齢者ケアやスマートホーム用センサーなどで実用化へ

　壁を通して、その向こうにいる人物の大まかな輪郭やその動作まで、画像として見ることができるソフトウエアを米マサチューセッツ工科大学（MIT）が開発した。見られる人間の方はセンサーを装着したりする必要が全くなく、壁越しに無線の高周波を照射し、反射してきた信号から人の輪郭画像を作り出す。まずエメラルドホームというスタートアップ企業を通じて、高齢者ケアなどの分野で実用化を狙う。

　MITコンピューター科学人工知能研究所（CSAIL）の大学院生の「もし、無線LANに使うWiFiの電波で壁を通して見ることができたら」というユニークな発想から開発された。人間に当たって反射してきた信号から、赤、オレンジ、黄色、緑で色分けされたヒートマップのような画像を得ることができる。はっきりした画像ではないものの、頭や胸など体の部位も大まかにわかり、時系列で動いている画像を融合させれば、より精度の高い人体画像を得ることができる。

　これによって、壁の向こうにいる人が今どういう動きをしているか、あるいは姿勢をしているかまで検出できる。例えば、空中に指で文字を書いたりする場合も、指の動きを高い精度で読み取ることができ、マイクロソフトのジェスチャー信号入力装置であるキネクト（Kinect）の読み取り結果と比較しても、2cm程度の違いしかなかったという。

　複数の人間がいた場合には、体の部位ごとの特徴でそれぞれの人間を判別できるという。実験によれば、5人の場合で95%、15人の時には88%の正確性でそれぞれの画像の人物を見分けることができた。子供や老人のケアのほか、テレビゲームや、警察、軍事関係などへの応用も見込んでいる。