(57)【要約】【課題】信号源の状態に依存して信号の周波数が変動しても、信号源を的確に推定できる分類システムを得る。【解決手段】分類対象の信号の時間波形に対して時間周波数分析処理を行う第１の処理部と、時間周波数分析処理の結果から基本周波数を推定する第２の処理部と、時間周波数分析処理の結果に基本周波数を用いて周波数軸正規化処理を行う第３の処理部と、複数の時間波形に基づく周波数軸正規化処理の結果から特徴量および特徴抽出パラメータを生成する第４の処理部と、複数の時間波形の特徴量から分類パラメータを推定する第５の処理部と、未知の信号の時間波形に基づく周波数軸正規化処理の結果に対して特徴抽出パラメータを参照し、未知の信号の特徴量を計算する第６の処理部と、未知の信号の特徴量に対して分類パラメータを参照し、未知の信号の信号源を推定する第７の処理部とを有する。【選択図】図１
2020135779.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
時間周波数分析に基づく特徴抽出とクラス分類を行う分類システムであって、
分類対象の信号について時系列の振幅を示す時間波形を、時系列の周波数および信号強度を示すデータに変換する時間周波数分析処理を行う第１の処理部と、
前記時間周波数分析処理の結果から基本周波数を推定する基本周波数推定処理を行う第２の処理部と、
前記時間周波数分析処理の結果に対して、推定された前記基本周波数を用いて周波数軸正規化処理を行う第３の処理部と、
収録された複数の前記時間波形に基づく前記周波数軸正規化処理の結果から、特徴量および特徴抽出パラメータを生成する特徴分析処理を行う第４の処理部と、
前記収録された複数の時間波形の前記特徴量から分類パラメータを推定する学習処理を行う第５の処理部と、
未知の信号の時間波形に基づく前記周波数軸正規化処理の結果に対して前記特徴抽出パラメータを参照し、前記未知の信号の特徴量を計算する特徴抽出処理を行う第６の処理部と、
前記未知の信号の特徴量に対して前記分類パラメータを参照し、前記未知の信号の信号源を推定する分類処理を行う第７の処理部と、
を有する分類システム。
【請求項２】
前記第３の処理部は、
前記周波数軸正規化処理において、前記第１の処理部から出力された時間周波数分析結果の周波数軸を、前記第２の処理部から出力された基本周波数で除することで、周波数軸正規化分析結果を算出する、請求項１に記載の分類システム。
【請求項３】
前記第３の処理部は、
前記周波数軸正規化処理において、前記周波数軸正規化分析結果に補間処理を行う、請求項２に記載の分類システム。
【請求項４】
時間周波数分析に基づく特徴抽出とクラス分類を行う情報処理装置であって、
分類対象の信号について時系列の振幅を示す時間波形を、時系列の周波数および信号強度を示すデータに変換する時間周波数分析処理を行う第１の処理部と、
前記時間周波数分析処理の結果から基本周波数を推定する基本周波数推定処理を行う第２の処理部と、
前記時間周波数分析処理の結果に対して、推定された前記基本周波数を用いて周波数軸正規化処理を行う第３の処理部と、
収録された複数の前記時間波形に基づく前記周波数軸正規化処理の結果から、特徴量および特徴抽出パラメータを生成する特徴分析処理を行う第４の処理部と、
前記収録された複数の時間波形の前記特徴量から分類パラメータを推定する学習処理を行う第５の処理部と、
未知の信号の時間波形に基づく前記周波数軸正規化処理の結果に対して前記特徴抽出パラメータを参照し、前記未知の信号の特徴量を計算する特徴抽出処理を行う第６の処理部と、
前記未知の信号の特徴量に対して前記分類パラメータを参照し、前記未知の信号の信号源を推定する分類処理を行う第７の処理部と、
を有する情報処理装置。
【請求項５】
時間周波数分析に基づく特徴抽出とクラス分類を行う分類方法であって、
時系列の周波数の波形を示す時間波形について、収録された複数の前記時間波形が入力されると、前記複数の時間波形に対して、時系列の周波数および信号強度を示すデータに変換する時間周波数分析処理を行い、
前記複数の時間波形に対する前記時間周波数分析処理の結果から基本周波数を推定する基本周波数推定処理を行い、
前記複数の時間波形に基づく前記時間周波数分析処理の結果に対して、推定された前記基本周波数を用いて周波数軸正規化処理を行い、
前記複数の時間波形に対する前記周波数軸正規化処理の結果から、特徴量および特徴抽出パラメータを生成する特徴分析処理を行い、
前記複数の時間波形の前記特徴量から分類パラメータを推定する学習処理を行い、
未知の信号の前記時間波形が入力されると、前記未知の信号の時間波形に対して前記時間周波数分析処理を行い、
前記未知の信号の前記時間周波数分析処理の結果から基本周波数を推定する前記基本周波数推定処理を行い、
前記未知の信号の前記時間周波数分析処理の結果に対して、推定された前記未知の信号の基本周波数を用いて前記周波数軸正規化処理を行い、
前記未知の信号の前記周波数軸正規化処理の結果に対して前記特徴抽出パラメータを参照し、前記未知の信号の特徴量を計算する特徴抽出処理を行い、
前記未知の信号の特徴量に対して前記分類パラメータを参照し、前記未知の信号の信号源を推定する分類処理を行う、
分類方法。
【請求項６】
時間周波数分析に基づく特徴抽出とクラス分類を行うコンピュータに、
時系列の周波数の波形を示す時間波形について、収録された複数の前記時間波形が入力されると、前記複数の時間波形に対して、時系列の周波数および信号強度を示すデータに変換する時間周波数分析処理を行う手段と、
前記複数の時間波形に対する前記時間周波数分析処理の結果から基本周波数を推定する基本周波数推定処理を行う手段と、
前記複数の時間波形に基づく前記時間周波数分析処理の結果に対して、推定された前記基本周波数を用いて周波数軸正規化処理を行う手段と、
前記複数の時間波形に対する前記周波数軸正規化処理の結果から、特徴量および特徴抽出パラメータを生成する特徴分析処理を行う手段と、
前記複数の時間波形の前記特徴量から分類パラメータを推定する学習処理を行う手段と、
未知の信号の前記時間波形が入力されると、前記未知の信号の時間波形に対して前記時間周波数分析処理を行う手段と、
前記未知の信号の前記時間周波数分析処理の結果から基本周波数を推定する前記基本周波数推定処理を行う手段と、
前記未知の信号の前記時間周波数分析処理の結果に対して、推定された前記未知の信号の基本周波数を用いて前記周波数軸正規化処理を行う手段と、
前記未知の信号の前記周波数軸正規化処理の結果に対して前記特徴抽出パラメータを参照し、前記未知の信号の特徴量を計算する特徴抽出処理を行う手段と、
前記未知の信号の特徴量に対して前記分類パラメータを参照し、前記未知の信号の信号源を推定する分類処理を行う手段として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、時間周波数分析に基づく特徴抽出と信号源のクラス分類を行う分類システム、情報処理装置、分類方法、およびその方法をコンピュータに実行させるためのプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の分類方法として、複数の信号源から出力される音響信号を信号源に対応して分類する方法の一例が開示されている（例えば、非特許文献１参照）。また、複数の音響信号が混合された混合音響信号の中から、既知の音響信号の成分を、それに対応する元音源の既知音響信号を用いて除去する装置および方法が開示されている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】Rubens L. Oliveira, Beatriz S.L.P. de Lima, and Nelson F.F. Ebecken, “Multiway analysis in data SONAR classification”, Mechanical System and Signal Processing, vol.45, 4 April 2014, pp.531-541
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−４９３６４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、従来の方法では、信号源の状態に依存して信号の周波数が変動する場合、信号源を的確に推定できないおそれがある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る分類システムは、時間周波数分析に基づく特徴抽出とクラス分類を行う分類システムであって、分類対象の信号について時系列の振幅を示す時間波形を、時系列の周波数および信号強度を示すデータに変換する時間周波数分析処理を行う第１の処理部と、前記時間周波数分析処理の結果から基本周波数を推定する基本周波数推定処理を行う第２の処理部と、前記時間周波数分析処理の結果に対して、推定された前記基本周波数を用いて周波数軸正規化処理を行う第３の処理部と、収録された複数の前記時間波形に基づく前記周波数軸正規化処理の結果から、特徴量および特徴抽出パラメータを生成する特徴分析処理を行う第４の処理部と、前記収録された複数の時間波形の前記特徴量から分類パラメータを推定する学習処理を行う第５の処理部と、未知の信号の時間波形に基づく前記周波数軸正規化処理の結果に対して前記特徴抽出パラメータを参照し、前記未知の信号の特徴量を計算する特徴抽出処理を行う第６の処理部と、前記未知の信号の特徴量に対して前記分類パラメータを参照し、前記未知の信号の信号源を推定する分類処理を行う第７の処理部と、を有するものである。
【０００７】
本発明に係る情報処理装置は、時間周波数分析に基づく特徴抽出とクラス分類を行う情報処理装置であって、分類対象の信号について時系列の振幅を示す時間波形を、時系列の周波数および信号強度を示すデータに変換する時間周波数分析処理を行う第１の処理部と、前記時間周波数分析処理の結果から基本周波数を推定する基本周波数推定処理を行う第２の処理部と、前記時間周波数分析処理の結果に対して、推定された前記基本周波数を用いて周波数軸正規化処理を行う第３の処理部と、収録された複数の前記時間波形に基づく前記周波数軸正規化処理の結果から、特徴量および特徴抽出パラメータを生成する特徴分析処理を行う第４の処理部と、前記収録された複数の時間波形の前記特徴量から分類パラメータを推定する学習処理を行う第５の処理部と、未知の信号の時間波形に基づく前記周波数軸正規化処理の結果に対して前記特徴抽出パラメータを参照し、前記未知の信号の特徴量を計算する特徴抽出処理を行う第６の処理部と、前記未知の信号の特徴量に対して前記分類パラメータを参照し、前記未知の信号の信号源を推定する分類処理を行う第７の処理部と、を有するものである。
【０００８】
本発明に係る分類方法は、時間周波数分析に基づく特徴抽出とクラス分類を行う分類方法であって、時系列の周波数の波形を示す時間波形について、収録された複数の前記時間波形が入力されると、前記複数の時間波形に対して、時系列の周波数および信号強度を示すデータに変換する時間周波数分析処理を行い、前記複数の時間波形に対する前記時間周波数分析処理の結果から基本周波数を推定する基本周波数推定処理を行い、前記複数の時間波形に基づく前記時間周波数分析処理の結果に対して、推定された前記基本周波数を用いて周波数軸正規化処理を行い、前記複数の時間波形に対する前記周波数軸正規化処理の結果から、特徴量および特徴抽出パラメータを生成する特徴分析処理を行い、前記複数の時間波形の前記特徴量から分類パラメータを推定する学習処理を行い、未知の信号の前記時間波形が入力されると、前記未知の信号の時間波形に対して前記時間周波数分析処理を行い、前記未知の信号の前記時間周波数分析処理の結果から基本周波数を推定する前記基本周波数推定処理を行い、前記未知の信号の前記時間周波数分析処理の結果に対して、推定された前記未知の信号の基本周波数を用いて前記周波数軸正規化処理を行い、前記未知の信号の前記周波数軸正規化処理の結果に対して前記特徴抽出パラメータを参照し、前記未知の信号の特徴量を計算する特徴抽出処理を行い、前記未知の信号の特徴量に対して前記分類パラメータを参照し、前記未知の信号の信号源を推定する分類処理を行うものである。
【０００９】
本発明に係るプログラムは、時間周波数分析に基づく特徴抽出とクラス分類を行うコンピュータに、時系列の周波数の波形を示す時間波形について、収録された複数の前記時間波形が入力されると、前記複数の時間波形に対して、時系列の周波数および信号強度を示すデータに変換する時間周波数分析処理を行う手段と、前記複数の時間波形に対する前記時間周波数分析処理の結果から基本周波数を推定する基本周波数推定処理を行う手段と、前記複数の時間波形に基づく前記時間周波数分析処理の結果に対して、推定された前記基本周波数を用いて周波数軸正規化処理を行う手段と、前記複数の時間波形に対する前記周波数軸正規化処理の結果から、特徴量および特徴抽出パラメータを生成する特徴分析処理を行う手段と、前記複数の時間波形の前記特徴量から分類パラメータを推定する学習処理を行う手段と、未知の信号の前記時間波形が入力されると、前記未知の信号の時間波形に対して前記時間周波数分析処理を行う手段と、前記未知の信号の前記時間周波数分析処理の結果から基本周波数を推定する前記基本周波数推定処理を行う手段と、前記未知の信号の前記時間周波数分析処理の結果に対して、推定された前記未知の信号の基本周波数を用いて前記周波数軸正規化処理を行う手段と、前記未知の信号の前記周波数軸正規化処理の結果に対して前記特徴抽出パラメータを参照し、前記未知の信号の特徴量を計算する特徴抽出処理を行う手段と、前記未知の信号の特徴量に対して前記分類パラメータを参照し、前記未知の信号の信号源を推定する分類処理を行う手段として機能させるものである。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、時間周波数分析結果に対して周波数軸を正規化することによって、信号源の状態への依存性を取り除いているため、信号源の状態に依存して信号の周波数が変動する場合であっても、信号源を的確に推定できる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施の形態１に係る分類システムの一構成例を示すブロック図である。
【図２】比較例の分類システムの一構成例を示すブロック図である。
【図３】比較例の分類システムの動作手順を示すフローチャートである。
【図４】図３に示したステップＳ３０１における時間周波数分析処理の結果の一例を示す模式図である。
【図５】図３に示したステップＳ３０２における特徴分析処理の結果の一例を示す模式図である。
【図６】図３に示したステップＳ３０３における学習処理の結果の一例を示す模式図である。
【図７】信号源の状態に依存して変動しない信号についての時間周波数分析結果および特徴抽出パラメータのイメージの一例を示す図である。
【図８】信号源の状態に依存して変動する信号についての時間周波数分析結果および特徴抽出パラメータのイメージの一例を示す図である。
【図９】図１に示した分類システムのハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【図１０】本発明の実施の形態１に係る分類システムの別の構成例を示すブロック図である。
【図１１】図１に示した分類システムの動作手順を示すフローチャートである。
【図１２】本発明の実施の形態１に係る分類方法における基本周波数推定処理の具体例を示す模式図である。
【図１３】本発明の実施の形態１に係る分類方法における周波数軸正規化処理の具体例を示す模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
実施の形態１．
本実施の形態１の分類システムについて説明する。図１は、本発明の実施の形態１に係る分類システムの一構成例を示すブロック図である。図１に示すように、分類システム１は、学習部２０と、分類部３０とを有する。本実施の形態１の分類システム１は、時間周波数分析に基づく特徴抽出とクラス分類を行うものである。ここで、本実施の形態１の分類システム１の構成をより理解しやすくするために、比較例の分類システムの構成を説明する。
【００１３】
（比較例の分類システムの構成）
図２は、比較例の分類システムの一構成例を示すブロック図である。分類システム１００は、学習部１２０と、分類部１３０とを有する。学習部１２０は、時間周波数分析処理手段１２１、特徴分析処理手段１２４および学習処理手段１２５を有する。分類部１３０は、時間周波数分析処理手段１３１、特徴抽出処理手段１３４および分類処理手段１３５を有する。
【００１４】
学習部１２０は、過去に収録されたＮ個の時間波形Ｌ１０１−ｎ（ｎ＝１，・・・，Ｎ）を入力とする。時間波形は、分類対象の信号について時系列の振幅を示す波形である。時間波形Ｌ１０１−ｎは、既知のＣ種類の信号源のいずれかから放射された信号であることが予め分かっているものとする。この既知の信号源をラベルと呼び、時間波形Ｌ１０１−ｎはラベルｃの信号源の信号であると表す（ｃは、１，・・・，Ｃのうち、いずれかの種類を示す）。
【００１５】
時間周波数分析処理手段１２１は、時間波形Ｌ１０１−ｎを入力として、時間波形Ｌ１０１−ｎを時系列の周波数および信号強度を示すデータに変換する時間周波数分析処理を行って、その処理結果を出力する。時間周波数分析処理の代表例として、短時間Ｆｏｕｒｉｅｒ（フーリエ）変換などがある。特徴分析処理手段１２４は、Ｎ個の時間周波数分析結果を入力として、学習処理手段１２５に渡す特徴量と、特徴抽出処理手段１３４に渡す特徴抽出パラメータとを生成し、特徴量および特徴量抽出パラメータを出力する。学習処理手段１２５は、特徴量と各時間波形Ｌ１０１−ｎのラベルとを入力として、分類処理手段１３５に渡す分類パラメータを特徴量の分布より推定し、推定した分類パラメータを出力する。
【００１６】
分類部１３０は、時間波形Ｃ１０１を入力とする。時間波形Ｃ１０１は、時間波形Ｌ１０１−ｎとは異なり、Ｃ種類の信号源のいずれから放射された信号であるかは未知の時間波形である。分類部１３０は、この未知の信号のラベルを推定することを目的とするものである。時間周波数分析処理手段１３１は、時間周波数分析処理手段１２１と同様な構成であり、時間波形Ｃ１０１に対して時間周波数分析処理を行い、その処理結果を出力する。特徴抽出処理手段１３４は、特徴分析処理手段１２４から渡された特徴抽出パラメータを参照し、時間周波数分析結果から特徴量を計算し、計算した特徴量を出力する。分類処理手段１３５は、学習処理手段１２５から渡された分類パラメータを参照し、未知の信号に基づく特徴量から、未知の信号のラベルｃを推定し、推定したラベルｃである推定ラベルを出力する。図２では、推定ラベルをＣ１０５で示す。
【００１７】
（比較例の分類方法）
次に、図２を参照して説明した比較例の分類システムの動作を説明する。図３は、比較例の分類システムの動作手順を示すフローチャートである。時間周波数分析処理手段１２１は、複数の時間波形Ｌ１０１−１〜Ｎに対して時間周波数分析処理を行う（ステップＳ３０１）。特徴分析処理手段１２４は、Ｎ個の時間周波数分析結果に対して特徴分析処理を行い、特徴量および特徴抽出パラメータを生成して出力する（ステップＳ３０２）。学習処理手段１２５は、特徴分析処理手段１２４が生成した特徴量および各時間波形Ｌ１０１−ｎのラベルによって生成される特徴量の分布から分類パラメータを推定し、推定した分類パラメータを出力する（ステップＳ３０３）。
【００１８】
未知の信号の時間波形Ｃ１０１が分類部１３０に入力されると、時間周波数分析処理手段１３１は、時間波形Ｃ１０１に対して時間周波数分析処理を行う（ステップＳ３０４）。特徴抽出処理手段１３４は、特徴分析処理手段１２４から出力された特徴抽出パラメータを参照し、未知の信号の時間周波数分析結果から特徴量を計算して出力する（ステップＳ３０５）。分類処理手段１３５は、学習処理手段１２５から出力された分類パラメータを参照し、未知の信号に基づく特徴量から推定ラベルＣ１０５を推定し、推定ラベルＣ１０５を出力する（ステップＳ３０６）。
【００１９】
ここで、図３に示すステップＳ３０１〜Ｓ３０３の処理についての具体例を、図を参照して説明する。図４は、図３に示したステップＳ３０１における時間周波数分析処理の結果の一例を示す模式図である。図５は、図３に示したステップＳ３０２における特徴分析処理の結果の一例を示す模式図である。図６は、図３に示したステップＳ３０３における学習処理の結果の一例を示す模式図である。
【００２０】
図４〜図６に、時間周波数分析結果２０１、特徴抽出パラメータ２０２、特徴量の分布２０３、および分類パラメータ２０４のイメージを示す。図４〜図６では、時間周波数分析結果２０１は、ラベル毎に複数のデータがあるものとしている。図４〜図６では、信号源の種類がＣ＝４である場合を例示している。
【００２１】
図４および図５に示されるように、特徴抽出パラメータ２０２は、Ｍ個のベクトル形式であって、時間周波数分析結果２０１に含まれる共通的な周波数成分を分解して得られる。図５では特徴抽出パラメータ２０２のベクトルの数がＭ＝２である場合を例示している。
【００２２】
図６において、特徴量の分布２０３は、特徴抽出パラメータ２０２が適切に得られていれば、図６に示すようにラベル毎に群が形成される。特徴量の分布２０３の軸の数は、特徴抽出パラメータ２０２のベクトルの数と同じＭ個である。特徴量は、各々の時間周波数分析結果２０１に対して、特徴抽出パラメータ２０２の周波数成分が含まれる程度を表している。
【００２３】
図４〜図６において、ラベル１の時間周波数分析結果２０１を例に説明する。ラベル１の時間周波数分析結果２０１は、特徴抽出パラメータ２０２のうち、１番目の周波数成分は含まれていないが、２番目の周波数成分は含まれている。よって、図６の特徴量の分布２０３を見ると、ラベル１の特徴量は、特徴１の値は小さく、特徴２の値は大きい座標に点がプロットされている。図６に示すように、分類パラメータ２０４は、特徴量の分布２０３において、ラベル毎の境界線を表すパラメータである。
【００２４】
比較例では、図２に示した特徴分析処理手段１２４が、図４〜図６の時間周波数分析結果２０１から特徴抽出パラメータ２０２と特徴量の分布２０３を計算して出力する。このとき、信号の周波数成分が信号源の状態に依存して変動するならば、特徴抽出パラメータのベクトルの数Ｍは大きな値を取る必要がある。ここで、信号源の状態への依存とは、例えば信号源が移動している場合に、その移動速度に応じて周波数が変動すること、などのケースを指す。
【００２５】
また、信号が高調波を伴う場合は、基本周波数の変動に合わせて高調波も変動し、その変動幅は高調波の方がより大きい。図７は、信号源の状態に依存して変動しない信号についての時間周波数分析結果および特徴抽出パラメータのイメージの一例を示す図である。図８は、信号源の状態に依存して変動する信号についての時間周波数分析結果および特徴抽出パラメータのイメージの一例を示す図である。
【００２６】
図７に示すように、信号源の状態に依存して変動しない信号３０１の場合、少ない個数の特徴抽出パラメータ３０２によって、信号が表現される。一方、図８に示すように、信号源の状態に依存して変動する信号３０３の場合、多くの個数の特徴抽出パラメータ３０４−ｍ（ｍ＝１，・・・，Ｍ）によって、信号を表現する必要がある。Ｍの値の増加は、それ以降の処理の計算量の負荷および使用するメモリ量を増大させることになる。また、信号源の状態に依存して信号の周波数成分が変動する場合は、Ｍの値を小さく抑えることは困難である。
【００２７】
また、信号源の状態に依存して信号の周波数が変動する場合、時間波形Ｃ１０１における周波数の変動範囲が、時間波形Ｌ１０１−ｎ（ｎ＝１，・・・，Ｎ）によって学習された変動範囲を超える可能性がある。そのような学習した変動範囲外の信号が入力された場合は、分類処理手段１３５による信号源のラベルの推定性能が劣化する可能性がある。以上のことから、信号源の状態に依存して信号の周波数が変動する場合に起こる問題を解決することは重要である。
【００２８】
（実施の形態１の分類システムの構成）
図２を参照して説明した比較例の分類システムと比較しながら、本実施の形態１の分類システムの構成を、図１を参照して説明する。図１に示すように、学習部２０は、時間周波数分析処理手段２１、特徴分析処理手段２４および学習処理手段２５と、基本周波数推定処理手段２２および周波数軸正規化処理手段２３とを有する。分類部３０は、時間周波数分析処理手段３１、特徴抽出処理手段３４および分類処理手段３５と、基本周波数推定処理手段３２および周波数軸正規化処理手段３３とを有する。
【００２９】
なお、時間周波数分析処理手段２１は時間周波数分析処理手段１２１と同様な構成であり、特徴分析処理手段２４は特徴分析処理手段１２４と同様な構成であり、学習処理手段２５は学習処理手段１２５と同様な構成であるため、これらの詳細な説明を省略する。
時間周波数分析処理手段３１は時間周波数分析処理手段１３１と同様な構成であり、特徴抽出処理手段３４は特徴抽出処理手段１３４と同様な構成であり、分類処理手段３５は分類処理手段１３５と同様な構成であるため、これらの詳細な説明を省略する。
【００３０】
学習部２０は、過去に収録された時間波形Ｌ１０１―ｎ（ｎ＝１，・・・，Ｎ）を入力とする。ただし、Ｎのサイズは過去の収録の蓄積がどの程度あるかによって可変である。基本周波数推定処理手段２２は、時間波形Ｌ１０１―ｎを入力として、基本周波数を推定し、推定した基本周波数を出力する。周波数軸正規化処理手段２３は、時間周波数分析結果と基本周波数の推定値とを入力とし、周波数軸正規化処理を行い、その結果を出力する。周波数軸正規化処理の詳細は後述する。
【００３１】
分類部３０は、現在以降に収録される、未知の信号の時間波形Ｃ１０１を入力とする。基本周波数推定処理手段３２は基本周波数推定処理手段２２と同様な構成であり、周波数軸正規化処理手段３３は周波数軸正規化処理手段２３と同様な構成であるため、これらの構成の詳細な説明を省略する。図１では、分類処理手段３５が学習処理手段２５から渡された分類パラメータを参照して、時間波形Ｃ１０１に基づく特徴量から推定した信号源である推定ラベルをＣ４０５で示す。
【００３２】
図９は、図１に示した分類システムのハードウェア構成の一例を示すブロック図である。分類システム１は、例えば、コンピュータを含む情報処理装置である。記憶部１１は、制御部１２が実行する演算処理の結果を記憶する。記憶部１１は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）装置である。制御部１２は、プログラムを記憶するメモリ１４と、プログラムにしたがって処理を実行するＣＰＵ（Central Processing Unit）１３とを有する。ＣＰＵ１３がプログラムを実行することで、図１に示した学習部２０および分類部３０が構成される。
【００３３】
なお、学習部２０および分類部３０が備える機能のうち、一部または全部が専用回路で構成されてもよい。専用回路は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）である。信号処理の一部または全部を専用回路で構成することで、信号処理の高速化を図ることができる。また、学習部２０と分類部３０は別々の情報処理装置であってもよい。
【００３４】
また、図１では、学習部２０および分類部３０のそれぞれが実行する信号処理をわかり易く説明するため、同様な信号処理を行う複数の手段を別々に示しているが、同様な信号処理を行う複数の手段が一体であってもよい。図１０は、本発明の実施の形態１に係る分類システムの別の構成例を示すブロック図である。
【００３５】
図１０に示すように、分類システム１は、第１の処理部２と、第２の処理部３と、第３の処理部４と、第４の処理部５と、第５の処理部６と、第６の処理部７と、第７の処理部８とを有する。第１の処理部２は、時間周波数分析処理手段２１および３１の機能を有する。第２の処理部３は、基本周波数推定処理手段２２および３２の機能を有する。第３の処理部４は、周波数軸正規化処理手段２３および３３の機能を有する。第４の処理部５は、特徴分析処理手段２４の機能を有する。第５の処理部６は、学習処理手段２５の機能を有する。第６の処理部７は、特徴抽出処理手段３４の機能を有する。第７の処理部８は、分類処理手段３５の機能を有する。
【００３６】
図１０に示す分類システム１についても、図９に示したような情報処理装置であってもよく、その一部または全部が専用回路で構成されてもよい。また、第１の処理部２〜第７の処理部８が１台の情報処理装置に設けられていなくてもよく、これらの処理部が複数の情報処理装置に分散して設けられていてもよい。
【００３７】
（実施の形態１の分類方法）
次に、本実施の形態１の分類システムが実行する分類方法を説明する。図１１は、図１に示した分類システムの動作手順を示すフローチャートである。図１１に示すステップＳ１０１−１およびＳ１０５−１は図３に示したステップＳ３０１およびＳ３０４と同様な処理である。図１１に示すステップＳ１０３およびＳ１０４は図３に示したステップＳ３０２およびＳ３０３と同様な処理である。さらに、図１１に示すステップＳ１０７およびＳ１０８は図３に示したステップＳ３０５およびＳ３０６と同様な処理である。そのため、ここでは、これらの処理の詳細な説明を省略する。
【００３８】
収録された時間波形Ｌ１０１−ｎが学習部２０に入力されると、時間周波数分析処理手段２１は、時間波形Ｌ１０１−ｎを入力として、時間周波数分析処理を行い、その処理結果を出力する（ステップＳ１０１−１）。また、基本周波数推定処理手段２２は、時間波形Ｌ１０１―ｎを入力として、基本周波数を推定して出力する（ステップＳ１０１−２）。周波数軸正規化処理手段２３は、時間周波数分析結果と基本周波数の推定値を入力とし、周波数軸正規化処理結果を出力する（ステップＳ１０２）。特徴分析処理手段２４は、Ｎ個の周波数軸正規化処理結果を入力とし、学習処理手段２５に渡す特徴量と、特徴抽出処理手段３４に渡す特徴抽出パラメータとを生成し、特徴量および特徴抽出パラメータを出力する（ステップＳ１０３）。学習処理手段２５は、特徴量を入力とし、分類処理手段３５に渡す分類パラメータを特徴量の分布より推定し、推定した分類パラメータを出力する（ステップＳ１０４）。
【００３９】
信号源が未知の時間波形Ｃ１０１が分類部３０に入力されると、時間周波数分析処理手段３１は、時間波形Ｃ１０１を入力として、時間周波数分析処理を行い、その処理結果を出力する（ステップＳ１０５−１）。また、基本周波数推定処理手段３２は、時間波形Ｃ１０１を入力として、基本周波数を推定して出力する（ステップＳ１０５−２）。周波数軸正規化処理手段２３は、時間波形Ｃ１０１の時間周波数分析結果と基本周波数の推定値を入力とし、周波数軸正規化処理を行い、その結果を出力する（ステップＳ１０６）。特徴抽出処理手段３４は、時間波形Ｃ１０１に基づく周波数軸正規化処理結果を入力とし、特徴分析処理手段２４から出力された特徴抽出パラメータを参照し、未知の信号の特徴量を計算して出力する（ステップＳ１０７）。分類処理手段３５は、学習処理手段２５から出力された分類パラメータを参照し、未知の信号の特徴量から推定ラベルＣ４０５を推定して出力する（ステップＳ１０８）。
【００４０】
ここで、基本周波数推定処理および周波数軸正規化処理についての具体例を、図を参照して説明する。図１２は、本発明の実施の形態１に係る分類方法における基本周波数推定処理の具体例を示す模式図である。
【００４１】
基本周波数推定処理は、時間波形５０１を入力として、基本周波数５０３を出力する。基本周波数５０３の推定は通常、何らかの時間周波数分析処理を介して行われ、基本周波数５０３は中間処理結果５０２から推定される。時間周波数分析処理の代表例として、短時間フーリエ変換およびＤＥＭＯＮ（DEMOdulated Noise）処理などがある。ＤＥＭＯＮ処理とは、一般に水中音響の分野で信号源が艦船の場合において、スクリューの回転数を検出することに用いられる処理である。
【００４２】
ここで、例えば、短時間フーリエ変換を用いた場合、ある時刻インデックスｔにおける基本周波数を、中間処理結果５０２の時刻インデックスｔのスペクトルに対して、閾値を超えるピークの中で最小の周波数５０４、などのように推定できる。
【００４３】
次に、周波数軸正規化処理について説明する。図１３は、本発明の実施の形態１に係る分類方法における周波数軸正規化処理の具体例を示す模式図である。周波数軸正規化処理手段２３は、基本周波数６０１−１と時間周波数分析結果６０２−１を入力とし、補間前の周波数軸正規化分析結果６０３−１を経て、補間後の周波数軸正規化分析結果６０４−１を出力とする。補間後の周波数軸正規化分析結果６０４−１が、周波数軸正規化処理結果に相当する。各データサイズのイメージを、基本周波数イメージ６０１−２、時間周波数分析結果イメージ６０２−２、補間前の周波数軸正規化分析結果イメージ６０３−２、および補間後の周波数軸正規化分析結果６０４−２として、図１３に示す。周波数軸の正規化は、各時刻インデックスｔ＝１，・・・，Ｔと、各周波数インデックスｋ＝１，・・・，Ｋに対して、式（１）によって計算される。
【００４４】
【数１】
2020135779.tif 000003
【００４５】
式（１）において、ｆ０（ｔ）は基本周波数６０１−１であり、ｆｋ（ｔ）は時間周波数分析結果６０２−１における周波数の値であり、Ｆｋ（ｔ）は補間前の周波数軸正規化分析結果６０３−１における正規化周波数の値である。式（１）において、周波数インデックスごとの周波数を基本周波数で除することで求まる正規化周波数は、「周波数比」となる。具体的には、基本周波数ｆ０を１としたときの、周波数ｆｋの比率が正規化周波数Ｆｋとなる。
【００４６】
補間は、各時刻インデックスｔ＝１，・・・，Ｔ、補間前の各正規化周波数インデックスｋ＝１，・・・，Ｋ、補間後の各正規化周波数インデックスｌ＝１，・・・，Ｌに対して、式（２）によって計算される。
【００４７】
【数２】
2020135779.tif 000004
【００４８】
ここで、Ｘｋ（ｔ）とＦｋ（ｔ）は、補間前の周波数軸正規化分析結果６０３−１とその正規化周波数の値である。Ｘ’ｋ（ｔ）とＦ’ｋ（ｔ）は、補間後の周波数軸正規化分析結果６０４−１とその正規化周波数の値である。Ｉｎｔｅｒｐ（  ）は任意の補間処理を表す。
【００４９】
ここで、図１３に示す、補間前の周波数軸正規化分析結果６０３−１を参照すると、時刻インデックスごとに破線で囲まれた四角形のサイズが変わっている。その理由を説明する。
【００５０】
まず、図１３の符号６０１−１に示す基本周波数をｆ０とし、ｆ０の値は時間インデックスごとに変化し得る信号と想定する。例えば、信号源が乗り物のエンジン音などで、速度に依存してエンジン音も変わるなどの状況が考えられる。次に、図１３に示した時間周波数分析結果６０２−１を参照する。時間周波数分析結果６０２−１は、横軸が周波数を示し、縦軸が時間を示し、信号を示す線の濃淡は信号強度を示す。時間周波数分析結果６０２−１では、破線の四角形が整列して並んでいるが、この破線の四角形は、デジタルデータの１点を表している。この１つの点は、画像の場合、複数の画素がマトリクス状に配置されたフレームにおける、１つの画素を意味する。なお、図１３の時間周波数分析結果６０２−１〜６０４−１において、信号を示す各線の信号強度の違いを濃淡で示すことを省略している。実際に情報処理装置が表示する画像では、信号強度の違いが線の濃淡で表現されるが、図面で線の濃淡を表現するのは困難だからである。このことは、他の図７、図８および図１２等の図についても同様である。
【００５１】
このような前提の上で、時間インデックスごとに式（１）を実現する。具体的には、時間周波数分析結果６０２−１の横軸の周波数ｆｋ（ｋ＝１，・・・，Ｋ）の値を基本周波数ｆ０で除することになる。これは、直観的には、時間周波数分析結果６０２−１の横軸をｆ０の値に合わせて伸ばしたり縮めたりすることに相当する。ｆ０の値が時刻インデックスごとに異なることから、時間周波数分析結果６０２−１の横軸の伸ばし縮みも時刻インデックスごとに異なるが、デジタルデータはあくまで点上にしかない。そのため、補間処理を実行する前の周波数軸正規化分析結果６０３−１の破線で囲まれた四角形のサイズが変わることになる。
【００５２】
このように、補間前の周波数軸正規化分析結果６０３−１では、Ｆｋはあくまで補間前のデジタルデータにおける横軸の点上にしか値を持たない。そのため、式（２）に示す補間処理が必要となる。補間処理の一例として、線形補間およびラグランジュ補間などがある。
【００５３】
（実施の形態１の効果）
本実施の形態１の分類システム１は、分類対象の信号に対して時間周波数分析処理を行う第１の処理部２と、基本周波数推定処理を行う第２の処理部３と、周波数軸正規化処理を行う第３の処理部４と、特徴分析処理を行う第４の処理部５と、学習処理を行う第５の処理部６と、特徴抽出処理を行う第６の処理部７と、分類処理を行う第７の処理部８とを有する。本実施の形態１の情報処理装置および分類方法も、分類システム１と同様な特徴を有する。
【００５４】
本実施の形態１によれば、「基本周波数と時間周波数分析結果に含まれる信号の周波数が、信号源の状態に依存して変動する」ことと「時間周波数分析結果に含まれる信号の周波数が、基本周波数の高調波である」こととを満たす場合、特徴分析処理における特徴抽出パラメータのベクトルの数Ｍの値を低減する効果が期待できる。その理由を説明する。本実施の形態１では、図１３を参照して説明したように、特徴分析処理の入力が時間周波数分析結果６０２−１から補間後の周波数軸正規化分析結果６０４−１に置き換わる。そのため、図８に示したような信号源の状態に依存して変動する信号３０３を表現するためにＭの値が増加するという問題が起こらないか、または起こりにくくなるからである。
【００５５】
また、本実施の形態１によれば、未知の信号の信号源が既知の信号源と同一であるが、過去に起こった周波数の変動範囲に収まらない変動が起こった場合であっても、分類処理手段の推定性能の劣化を抑える効果が期待できる。なぜなら、図１３を参照して説明したように、周波数軸を正規化することによって、信号源の状態への依存性を取り除いているためである。そのため、信号源の状態に依存して信号の周波数が変動する場合であっても、信号源を的確に推定できる。
【００５６】
本実施の形態１では、特徴抽出パラメータのベクトルの数Ｍの値の減少による後段の処理の計算量の負荷軽減および使用するメモリ量の低減の効果、ならびに信号源の状態への依存性を取り除くことによる分類処理手段の推定性能の劣化の抑制効果が期待できる。
【００５７】
（利用形態）
本実施の形態１では、時間周波数分析処理として短時間フーリエ変換を例に説明したが、時間周波数分析処理は短時間フーリエ変換でなくてもよい。Ｗｉｎｇｅｒ−Ｖｉｌｌｅ分布のようなノンパラメトリックな周波数分析手法、ＡＲ推定のようなパラメトリックな周波数分析手法など、時間周波数分析結果を得られるものであれば、どのような手法でも利用できる。
【００５８】
また、本実施の形態１では、基本周波数推定処理として短時間フーリエ変換およびＤＥＭＯＮ処理を例に説明したが、ケプストラム処理によるピッチ情報から基本周波数を求める方法など、高調波の基本周波数が求まれば、どのような手法でも利用できる。
【符号の説明】
【００５９】
１              分類システム
２              第１の処理部
３              第２の処理部
４              第３の処理部
５              第４の処理部
６              第５の処理部
７              第６の処理部
８              第７の処理部
１１            記憶部
１２            制御部
１３            ＣＰＵ
１４            メモリ
２０            学習部
２１            時間周波数分析処理手段
２２            基本周波数推定処理手段
２３            周波数軸正規化処理手段
２４            特徴分析処理手段
２５            学習処理手段
３０            分類部
３１            時間周波数分析処理手段
３２            基本周波数推定処理手段
３３            周波数軸正規化処理手段
３４            特徴抽出処理手段
３５            分類処理手段
１００          分類システム
１２０          学習部
１２１          時間周波数分析処理手段
１２４          特徴分析処理手段
１２５          学習処理手段
１３０          分類部
１３１          時間周波数分析処理手段
１３４          特徴抽出処理手段
１３５          分類処理手段
２０１          時間周波数分析結果
２０２          特徴抽出パラメータ
２０３          特徴量の分布
２０４          分類パラメータ
３０１          信号源の状態に依存して変動しない信号
３０２          特徴抽出パラメータ
３０３          信号線の状態に依存して変動する信号
３０４−１〜Ｍ  特徴抽出パラメータ
５０１          時間波形
５０２          中間処理結果
５０３          基本周波数
５０４          最小の周波数
６０１−１      基本周波数
６０１−２      基本周波数イメージ
６０２−１      時間周波数分析結果
６０２−２      時間周波数分析結果イメージ
６０３−１      補間前の周波数軸正規化処理結果
６０３−２      補間前の周波数軸正規化処理結果イメージ
６０４−１      補間後の周波数軸正規化分析結果
６０４−２      補間後の周波数軸正規化分析結果イメージ
【図１】
2020135779.tif 000005
【図２】
2020135779.tif 000006
【図３】
2020135779.tif 000007
【図４】
2020135779.tif 000008
【図５】
2020135779.tif 000009
【図６】
2020135779.tif 000010
【図７】
2020135779.tif 000011
【図８】
2020135779.tif 000012
【図９】
2020135779.tif 000013
【図１０】
2020135779.tif 000014
【図１１】
2020135779.tif 000015
【図１２】
2020135779.tif 000016
【図１３】
2020135779.tif 000017