(57)【要約】【課題】より正確な同一性判定を行うことができる信号処理装置などを得る。【解決手段】複数の信号ｘ内に、同一の信号が含まれるかどうかを判定する同一性判定処理を行う信号処理装置１００であって、複数の信号ｘから、複数種類の特徴量を抽出する特徴抽出部１１１と、複数種類の特徴量を、それぞれ無次元化する無次元化部１１２と、無次元化された複数種類の特徴量の相関関係について、複数種類の特徴量間における線形性を示す特徴相関値を計算する特徴相関部１１３と、特徴相関値に基づいて、同一の信号が含まれるかどうかを判定する相関判定部１１４と、複数種類の特徴量における分布の傾きを表す特徴角度相関値を計算する特徴角度相関部１１５と、特徴角度相関値に基づいて、同一の信号が含まれるかどうかを判定する特徴角度相関判定部１１６とを備えるものである。【選択図】図１
2020034382.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の信号内に、同一の信号が含まれるかどうかを判定する同一性判定処理を行う信号処理装置であって、
前記複数の信号から、複数種類の特徴量を抽出する特徴抽出部と、
前記複数種類の前記特徴量を、それぞれ無次元化する無次元化部と、
無次元化された前記複数種類の前記特徴量の相関関係について、前記複数種類の特徴量間における線形性を示す特徴相関値を計算する特徴相関部と、
前記特徴相関値に基づいて、前記同一の信号が含まれるかどうかを判定する相関判定部と、
前記複数種類の前記特徴量における分布の傾きを表す特徴角度相関値を計算する特徴角度相関部と、
前記特徴角度相関値に基づいて、前記同一の信号が含まれるかどうかを判定する特徴角度相関判定部と
を備える信号処理装置。
【請求項２】
前記特徴抽出部は、時間に関する特徴量、周波数に関する特徴量およびエネルギー値の分布のモーメントに関する前記特徴量のうち、１または複数の前記特徴量を、前記複数の信号から抽出する請求項１に記載の信号処理装置。
【請求項３】
あらかじめ得られたサンプルの信号を分析して得られた前記特徴量に係るデータを特徴データとして格納する特徴データベースを備え、
前記無次元化部は、
前記特徴データベースに格納された前記特徴データに基づいて、各特徴量の平均および標準偏差を計算し、前記特徴量の値と前記平均との差を標準偏差で割って、前記複数種類の前記特徴量をそれぞれ無次元化する請求項１または請求項２に記載の信号処理装置。
【請求項４】
前記特徴角度相関部は、主成分分析を用いて、前記特徴角度相関値を計算する請求項１〜請求項３のいずれか一項に記載の信号処理装置。
【請求項５】
前記特徴角度相関部は、最小二乗法を用いて、前記特徴角度相関値を計算する請求項１〜請求項３のいずれか一項に記載の信号処理装置。
【請求項６】
無次元化された前記複数種類の前記特徴量のそれぞれに、特徴量の分布に基づいて重みを付与する重み付与部を備える請求項１〜請求項５のいずれか一項に記載の信号処理装置。
【請求項７】
あらかじめ得られたサンプルの信号を分析して得られた前記特徴量に係るデータを特徴データとして格納する特徴データベースを備え、
格納された前記特徴データに基づいて、特徴量の平均と標準偏差から、前記特徴量毎に前記重みが計算され、前記特徴データと関連づけられる請求項６に記載の信号処理装置。
【請求項８】
前記特徴角度相関部は、前記相関判定部が、前記同一の信号が含まれると判定した前記複数種類の前記特徴量に対して、前記特徴角度相関値を計算する請求項１〜請求項７のいずれか一項に記載の信号処理装置。
【請求項９】
複数の信号から、複数種類の特徴量を抽出する特徴抽出工程と、
前記複数種類の前記特徴量を、それぞれ無次元化する無次元化工程と、
無次元化された前記複数種類の前記特徴量の相関関係について、前記複数種類の特徴量間における線形性を示す特徴相関値を計算する特徴相関値計算工程と、
前記特徴相関値に基づいて、同一の信号が含まれるかどうかを仮判定する相関判定工程と、
前記同一の信号が含まれると仮判定したときに、前記複数種類の前記特徴量における分布の傾きを表す特徴角度相関値を計算する特徴角度相関値計算工程と、
前記特徴角度相関値に基づいて、前記同一の信号が含まれるかどうかを判定する特徴角度相関判定工程と
を有する信号処理方法。
【請求項１０】
複数の信号から、複数種類の特徴量を抽出する特徴抽出工程と、
前記複数種類の前記特徴量を、それぞれ無次元化する無次元化工程と、
無次元化された前記複数種類の前記特徴量の相関関係について、前記複数種類の特徴量間における線形性を示す特徴相関値を計算する特徴相関値計算工程と、
前記特徴相関値に基づいて、同一の信号が含まれるかどうかを仮判定する相関判定工程と、
前記同一の信号が含まれると仮判定したときに、前記複数種類の前記特徴量における分布の傾きを表す特徴角度相関値を計算する特徴角度相関値計算工程と、
前記特徴角度相関値に基づいて、前記同一の信号が含まれるかどうかを判定する特徴角度相関判定工程と
をコンピュータに行わせる信号処理方法のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、信号処理装置および信号処理方法並びに信号処理方法のプログラムに関するものである。特に、複数の信号に、同一の信号が含まれているかどうかを判定する同一性判定に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
たとえば、受波器が受波した、音などの信号を処理し、目標物の特定、目標物の方位推定などを行う信号処理装置などがある。ここで、信号処理装置において、複数の受波器が受けた信号に、同一の音源から発せられるなどして、同一の信号が含まれているかどうかを判定する同一性判定処理が行われる（たとえば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−１３９８５６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ここで、相互相関関数を用いた計算による同一性判定処理について説明する。受波器ａと受波器ｂとにおいて出力される信号をそれぞれｘａ［ｎ］、ｘｂ［ｎ］とすると、受波器ａと受波器ｂとの相互相関関数ｒｘａ，ｘｂ［τ］は、式（１）で表される。
【０００５】
【数１】
2020034382.tif 000003
【０００６】
信号ｘａ［ｎ］、信号ｘｂ［ｎ］に同一の信号が含まれている場合、相互相関関数ｒｘａ，ｘｂ［τ］は、受波器ａおよび受波器ｂにおける信号の到来時間差に応じたサンプルにおいて、ピークを有する。そして、相互相関により、同一の信号とみなすことができる閾値γｒを設定すると、（２）式により同一性判定を行うことができる。ここで、ｍａｘは入力されたサンプルの中での最大値を出力する関数である。また、ｆｌａｇｒは、同一性判定の結果を示すフラグである。
【０００７】
【数２】
2020034382.tif 000004
【０００８】
式（２）に示すように、信号ｘａ［ｎ］、信号ｘｂ［ｎ］に同一の信号が含まれていると判定した場合には、ｆｌａｇｒ＝１とする。また、ｘｂ［ｎ］に同一の信号が含まれていないと判定した場合には、ｆｌａｇｒ＝０とする。このように、相互相関関数を用いることにより、受波器ａと受波器ｂとから出力される信号に、同一の信号が含まれるかどうかを判定する同一性判定処理を行うことができる。
【０００９】
しかしながら、上述した相互相関関数を用いた同一性判定処理においては、式（１）に示すように、積分効果により、ピーク値が得られる。このため、共通信号の持続時間が長い場合、同一性判定は、期待したように行うことができると考えられる。一方、持続時間が比較的短い共通信号が対象である場合、小さい積分値において判定を行うため、同一性判定の精度は著しく低下してしまう。
【００１０】
そこで、より正確な同一性判定を行うことができる信号処理装置および信号処理方法並びに信号処理方法のプログラムの実現が望まれていた。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
この発明に係る信号処理装置は、複数の信号内に、同一の信号が含まれるかどうかを判定する同一性判定処理を行う信号処理装置であって、複数の信号から、複数種類の特徴量を抽出する特徴抽出部と、複数種類の特徴量を、それぞれ無次元化する無次元化部と、無次元化された複数種類の特徴量の相関関係について、複数種類の特徴量間における線形性を示す特徴相関値を計算する特徴相関部と、特徴相関値に基づいて、同一の信号が含まれるかどうかを判定する相関判定部と、複数種類の特徴量における分布の傾きを表す特徴角度相関値を計算する特徴角度相関部と、特徴角度相関値に基づいて、同一の信号が含まれるかどうかを判定する特徴角度相関判定部とを備えるものである。
【００１２】
また、発明に係る信号処理方法は、複数の信号から、複数種類の特徴量を抽出する特徴抽出工程と、複数種類の特徴量を、それぞれ無次元化する無次元化工程と、無次元化された複数種類の特徴量の相関関係について、複数種類の特徴量間における線形性を示す特徴相関値を計算する特徴相関値計算工程と、特徴相関値に基づいて、同一の信号が含まれるかどうかを仮判定する相関判定工程と、同一の信号が含まれると仮判定したときに、複数種類の特徴量における分布の傾きを表す特徴角度相関値を計算する特徴角度相関値計算工程と、特徴角度相関値に基づいて、同一の信号が含まれるかどうかを判定する特徴角度相関判定工程とを有するものである。
【００１３】
また、発明に係る信号処理方法のプログラムは、複数の信号から、複数種類の特徴量を抽出する特徴抽出工程と、複数種類の特徴量を、それぞれ無次元化する無次元化工程と、無次元化された複数種類の特徴量の相関関係について、複数種類の特徴量間における線形性を示す特徴相関値を計算する特徴相関値計算工程と、特徴相関値に基づいて、同一の信号が含まれるかどうかを仮判定する相関判定工程と、同一の信号が含まれると仮判定したときに、複数種類の特徴量における分布の傾きを表す特徴角度相関値を計算する特徴角度相関値計算工程と、特徴角度相関値に基づいて、同一の信号が含まれるかどうかを判定する特徴角度相関判定工程とをコンピュータに行わせるものである。
【発明の効果】
【００１４】
この発明によれば、信号における複数種類の特徴に基づいて、特徴相関部が計算した特徴相関値および特徴角度相関部が計算した特徴角度相関値の両方が条件を満たしたときに、同一の信号が含まれるものとして、特徴相関部と特徴角度相関部とにより判定するようにしたので、より正確な同一性判定を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】この発明の実施の形態１に係る信号処理装置１００を中心とする信号処理システムの構成を示す図である。
【図２】この発明の実施の形態１に係る複数の受波器１０と音源との関係を示す図である。
【図３】この発明の実施の形態１に係る特徴データベース１２１に格納された特徴データについて説明する図である。
【図４】この発明の実施の形態１に係る特徴角度相関部１１５の構成を示す図である。
【図５】この発明の実施の形態１に係る信号ｘの特徴の分布について説明する図である。
【図６】この発明の実施の形態２に係る信号処理装置１００を中心とする信号処理システムの構成を示す図である。
【図７】この発明の実施の形態２に係る効果について説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、この発明の実施の形態について、図面を参照しつつ、説明する。ここで、以下の図面において、同一の符号を付したものは、同一またはこれに相当するものであり、以下に記載する実施の形態の全文において共通することとする。また、明細書全文に示されている構成要素の形態は、あくまで例示であってこれらの記載に限定されるものではない。特に構成要素の組み合わせは、各実施の形態における組み合わせのみに限定するものではなく、他の実施の形態に記載した構成要素を別の実施の形態に適宜、適用することができる。また、添字で区別などしている複数の同種の機器などについて、特に区別したり、特定したりする必要がない場合には、添字などを省略して記載する場合がある。
【００１７】
実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１に係る信号処理装置１００を中心とする信号処理システムの構成を示す図である。また、図２は、この発明の実施の形態１に係る複数の受波器１０と音源との関係を示す図である。図２では、２つの音源がそれぞれ信号を発している。受波器１０は、受波した信号を電気信号に変換する。ここでは、受波器１０は、音に係る信号を受波するものとする。実施の形態１においては、２つの受波器１０ａおよび受波器１０ｂを有する。実施の形態１における信号処理装置１００は、受波器１０ａおよび受波器１０ｂがそれぞれ受波した音の信号中に、同じ音源から発せられた信号など、同一諸元による同一の信号が含まれているかどうかを判定する装置として説明する。
【００１８】
実施の形態１に係る信号処理装置１００は、演算処理装置１１０および記憶装置１２０を有する。そして、実施の形態１における演算処理装置１１０は、複数の受波器１０から送られた信号に基づいて、同一性判定処理を行う装置である。演算処理装置１１０は、特徴抽出部１１１、無次元化部１１２、特徴相関部１１３、相関判定部１１４、特徴角度相関部１１５および特徴角度相関判定部１１６を有する。また、記憶装置１２０は、演算処理装置１１０の処理に係るデータを記憶する装置である。記憶装置１２０は、特徴データベース１２１を有する。
【００１９】
演算処理装置１１０の特徴抽出部１１１（１１１ａ，１１１ｂ）は、受波器１０からの複数の信号をそれぞれ処理して抽出した複数の特徴量ｆｋを抽出する特徴抽出工程を行う。そして、特徴抽出部１１１は、特徴量ｆｋを要素とする列ベクトルである特徴ベクトルｆを出力する。ここで、特徴量ｆｋとは、信号が有する複数種類の特徴について、それぞれの特徴を数値として表したものである。
【００２０】
無次元化部１１２（１１２ａ，１１２ｂ）は、特徴データベース１２１に記憶されている特徴データに基づいて、特徴ベクトルｆ内の各特徴量ｆｋを無次元化する無次元化工程を行う。特徴データについては、後述する。そして、無次元化した特徴量ｆＮＤｋを要素とする無次元特徴ベクトルｆＮＤを出力する。ここで、図１では、受波器１０の数に合わせて、特徴抽出部１１１ａおよび特徴抽出部１１１ｂ並びに無次元化部１１２ａおよび無次元化部１１２ｂが設置されているが、これに限定するものではない。それぞれ１つの特徴抽出部１１１および無次元化部１１２が、複数の信号を処理するようにしてもよい。
【００２１】
特徴相関部１１３は、各無次元化部１１２から送られる複数の無次元特徴ベクトルｆＮＤに基づいて、特徴相関値ｒｖｅｃｔｏｒを計算し、出力する特徴相関値計算工程を行う。特徴相関値ｒｖｅｃｔｏｒは、複数の信号が、同一の信号を含むかどうかを判定する指標となる。相関判定部１１４は、特徴相関部１１３からの特徴相関値ｒｖｅｃｔｏｒに基づく仮判定処理を行い、仮判定結果ｆｌａｇｖｅｃｔｏｒを出力する相関判定工程を行う。
【００２２】
特徴角度相関部１１５は、判定結果ｆｌａｇｖｅｃｔｏｒにおいて、同一の信号が含まれると仮判定された複数の信号に係る無次元特徴ベクトルｆＮＤの各特徴量ｆＮＤｋの分布の傾きに基づく特徴角度相関値ｒａｎｇｌｅを計算し、出力する特徴角度相関値計算工程を行う。特徴角度相関値ｒａｎｇｌｅは、複数の信号が、同一の信号を含むかどうかを判定する指標となる。特徴角度相関判定部１１６は、特徴角度相関部１１５からの特徴角度相関値ｒａｎｇｌｅに基づく判定処理を行い、判定結果ｆｌａｇｆｅａｔｕｒｅを出力する特徴角度相関判定工程を行う。
【００２３】
ここで、通常、演算処理装置１１０は、たとえば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）を中心とするコンピュータなどの制御演算処理を行う装置で構成されている。そして、演算処理装置１１０は、各部が行う信号処理方法の手順を、あらかじめプログラム化したものを実行して、各部の処理を実現する。ここで、たとえば、記憶装置１２０が、プログラムのデータを有する。ただし、これに限定するものではなく、各部を別個に専用機器（ハードウェア）で構成してもよい。
【００２４】
記憶装置１２０は、前述したように、演算処理装置１１０の処理に係るデータを記憶する。記憶装置１２０の特徴データベース１２１は、無次元化部１１２が行う処理において用いる特徴データを格納するデータベースである。特徴データとは、複数の特徴を項目とし、あらかじめ得られたサンプルの非定常音に関する信号の、各項目の特徴量ｆｋの値に係るデータである。詳しくは、後述する。記憶装置１２０は、データを一時的に記憶できるランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）などの揮発性記憶装置（図示せず）およびハードディスク、データを長期的に記憶できるフラッシュメモリなどの不揮発性の補助記憶装置（図示せず）を有する。
【００２５】
上述した各部の処理などについて、さらに詳しく説明する。ここで、受波器１０ａからの信号をｘａとする。また、受波器１０ｂからの信号をｘｂとする。特徴抽出部１１１は、信号ｘａおよび信号ｘｂから得られる複数の特徴量ｆｋを、列ベクトルとして表した特徴ベクトルｆを出力する。特徴量ｆｋおよび特徴ベクトルｆは、式（３）で表すことができる。ここで、ｋは、特徴に付された番号である。また、Ｋは、使用する特徴の種類の数である。そして、ｇｋ（ｘ）は、受波器１０から出力される信号ｘを入力した際に、番号ｋの特徴量を計算する関数である。
【００２６】
【数３】
2020034382.tif 000005
【００２７】
たとえば、周波数に関する特徴量ｆｋを計算する関数としては、フーリエ変換を用いて計算することができる、エネルギーがピークとなる周波数、周波数に関するエネルギーの広がり、周波数に関するエネルギーの重心などを計算する関数を採用することができる。また、時間に関する特徴量を計算する関数としては、信号の持続時間、エネルギーがピークとなる時間、時間に関するエネルギーの広がりなどを計算する関数を採用することができる。エネルギー値の分布に関する特徴を計算する関数としては、歪度、尖度などのモーメントなどを計算する関数を採用することができる。上述のように、信号に関する特徴量を抽出する様々な関数を採用することができ、採用した関数に基づいて得られた複数の特徴量ｆｋを用いる。ここで、これらの特徴量ｆｋは、ＳＮ比の影響を受けにくい。信号ｘａから得られる特徴ベクトルｆをｆａとする。また、信号ｘｂから得られる特徴ベクトルｆをｆｂとする。そして、特徴ベクトルｆａおよび特徴ベクトルｆｂに関する類似度を用いた同一性判定について説明する。
【００２８】
図３は、この発明の実施の形態１に係る特徴データベース１２１に格納された特徴データについて説明する図である。特徴データベース１２１には、図３に示すような、過去に取得したサンプルの非定常音に係る信号の特徴量ｆｋの値が、特徴データとして整理されて格納されている。このとき、信号の種類は明確である。無次元化部１１２は、特徴データベース１２１に格納されている特徴データを用いて、特徴ベクトルｆを要素毎に無次元化する。まず、特徴データベース１２１に格納されているすべての特徴ベクトルｆについて、式（４）および式（５）に表すように、要素毎の特徴量ｆｋの平均値μｋおよび標準偏差σｋを計算する。
【００２９】
【数４】
2020034382.tif 000006
【００３０】
【数５】
2020034382.tif 000007
【００３１】
さらに、無次元化部１１２は、特徴量ｆｋの平均値μｋおよび標準偏差σｋを用いて、式（６）によって表される無次元特徴ベクトルｆＮＤを出力する。実施の形態１では、無次元化部１１２は、特徴ベクトルｆａおよび特徴ベクトルｆｂに対応した無次元特徴ベクトルｆＮＤａおよび無次元特徴ベクトルｆＮＤｂを出力する。
【００３２】
【数６】
2020034382.tif 000008
【００３３】
特徴相関部１１３は、無次元特徴ベクトルｆＮＤａおよび無次元特徴ベクトルｆＮＤｂに基づいて、各特徴の信号ｘ間の相関関係を表す特徴相関値ｒｖｅｃｔｏｒを出力する。式（７）で表される特徴相関値ｒｖｅｃｔｏｒは、複数の特徴間の線形性を示す指標である。
【００３４】
【数７】
2020034382.tif 000009
【００３５】
相関判定部１１４は、式（８）に示すように、特徴相関部１１３からの特徴相関値ｒｖｅｃｔｏｒに基づいて判定処理を行い、判定結果ｆｌａｇｖｅｃｔｏｒを出力する。ここで、γｖｅｃｔｏｒは、各受波器１０の信号ｘに、同一の信号が含まれるとみなす閾値である。
【００３６】
【数８】
2020034382.tif 000010
【００３７】
特徴角度相関部１１５は、相関判定部１１４が判定した判定結果ｆｌａｇｖｅｃｔｏｒおよび無次元特徴ベクトルｆＮＤａおよび無次元特徴ベクトルｆＮＤｂを入力する。特徴角度相関部１１５は、判定結果ｆｌａｇｖｅｃｔｏｒ＝０の場合には、信号中に同一の音が含まれていないので、判定結果ｆｌａｇｖｅｃｔｏｒのみを出力する。
【００３８】
一方、特徴角度相関部１１５は、判定結果ｆｌａｇｖｅｃｔｏｒ＝１の場合には、判定結果ｆｌａｇｖｅｃｔｏｒおよび特徴角度相関値ｒａｎｇｌｅを出力する。ここで、特徴角度相関値ｒａｎｇｌｅは、特徴ベクトル間の類似度を示す指標である。
【００３９】
特徴角度相関値ｒａｎｇｌｅは、後述する図５（ａ）に示すように、各特徴量を分布させた場合の傾きに関する指標である。相関判定部１１４において、異なる音の信号であるにも関わらず、同一とみなされた信号を、異なる信号として判定するために、改めて同一性の判定を行うものである。
【００４０】
特徴角度相関値ｒａｎｇｌｅを求める際、各特徴量ｆｋの分布の傾きを計算する必要がある。分布の傾きを計算する手段として、主成分分析、最小二乗法などの方法を用いる。ここでは、固有値分解を用いて、主成分分析を行うことにより、傾きを計算する方法について説明する。
【００４１】
図４は、この発明の実施の形態１に係る特徴角度相関部１１５の構成を示す図である。特徴角度相関部１１５は、さらに、相関行列計算部１１５Ａと固有値分解部１１５Ｂおよび特徴角度相関値計算部１１５Ｃを有する。相関行列計算部１１５Ａは、式（９）で表される相関行列Σを計算する。
【００４２】
【数９】
2020034382.tif 000011
【００４３】
固有値分解部１１５Ｂは、式（１０）に示すように、相関行列Σを、固有ベクトルφ（φ１、φ２）と固有値λ（λ１、λ２）とに分解する。
【００４４】
【数１０】
2020034382.tif 000012
【００４５】
特徴角度相関値計算部１１５Ｃは、固有ベクトルφ１に基づいて、式（１１）で表される特徴角度相関値ｒａｎｇｌｅを計算する。
【００４６】
【数１１】
2020034382.tif 000013
【００４７】
特徴角度相関判定部１１６は、式（１２）に示すように、特徴角度相関部１１５からの特徴角度相関値ｒａｎｇｌｅに基づいて判定処理を行い、判定結果ｆｌａｇｆｅａｔｕｒｅを出力する。ここで、γａｎｇｌｅは、各受波器１０からの信号ｘに、同一の信号が含まれるとみなす閾値である。また、判定結果ｆｌａｇｆｅａｔｕｒｅは、同一性判定の結果を示すフラグである。信号ｘａと信号ｘｂとに同一の音の信号が含まれていると判定した場合、判定結果ｆｌａｇｆｅａｔｕｒｅ＝１とし、同一の音の信号が含まれていないと判定した場合、判定結果ｆｌａｇｆｅａｔｕｒｅ＝０とする。
【００４８】
【数１２】
2020034382.tif 000014
【００４９】
図５は、この発明の実施の形態１に係る信号ｘの特徴の分布について説明する図である。次に、実施の形態１における信号処理装置１００の効果について説明する。受波器１０ａおよび受波器１０ｂが、同一の信号を受波したとき、信号ｘａおよび信号をｘｂから抽出し、無次元化した無次元特徴ベクトルｆＮＤａおよび無次元特徴ベクトルｆＮＤｂについて、等しいインデックスｋの特徴量ｆＮＤａ，ｋおよび特徴量ｆＮＤｂ，ｋは、類似した値となる。したがって、図５（ａ）に示すように、各特徴は傾き１の直線付近に分布する。
【００５０】
特徴相関部１１３が計算する特徴相関値ｒｖｅｃｔｏｒは、特徴の分布の線形性を示す指標である。各受波器１０が受波した信号に同一の信号が含まれている場合、特徴相関値ｒｖｅｃｔｏｒは大きい値となる。一方、各受波器１０が受波した信号に同一の信号が含まれておらず、異なる信号の場合、特徴相関値ｒｖｅｃｔｏｒは小さい値となる。したがって、相関判定部１１４が、特徴相関値ｒｖｅｃｔｏｒについて、設定した閾値γｖｅｃｔｏｒに基づいて、判定を行うことにより、同一性判定を行うことができる。
【００５１】
ここで、図５（ｂ）に示すように、特徴による分布によって導かれる直線が、傾きが１と異なる場合においても、分布が線形である場合、特徴相関値ｒｖｅｃｔｏｒは大きい値となる。したがって、異なる信号であるにも関わらず、同一の信号と判定される。
【００５２】
一方、特徴角度相関部１１５が計算する特徴角度相関値ｒａｎｇｌｅは、特徴の分布の傾きと傾き１の直線の間の角度を示す指標である。各受波器１０が受波した信号に同一の信号が含まれている場合、特徴分布の傾きと傾き１の直線との間の角度は小さくなり（特徴の分布の傾きが１に近くなり）、特徴角度相関値ｒａｎｇｌｅは大きい値となる。一方、各受波器１０が受波した信号に同一の信号が含まれておらず、異なる信号の場合、特徴角度相関値ｒａｎｇｌｅは小さい値となる。したがって、特徴角度相関判定部１１６が、特徴角度相関値ｒａｎｇｌｅについて、設定した閾値γａｎｇｌｅに基づいて、判定を行うことにより、特徴判定で異なる信号を誤って同一と判定することを防ぐことができる。
【００５３】
ここで、各受波器１０が受波した信号が異なる場合においても、特徴角度相関値ｒａｎｇｌｅが大きい値となる場合が存在する。たとえば、２つの信号が無相関である場合、図５（ｃ）に示すように、特徴はランダムに分布する。このため、傾きもランダムとなり、異なる信号であるにも関わらず、同一の信号と判定されることがある。
【００５４】
そこで、実施の形態１の信号処理装置１００では、特徴相関部１１３および特徴角度相関部１１５が、特徴相関値ｒｖｅｃｔｏｒおよび特徴角度相関値ｒａｎｇｌｅの両方を計算する。そして、相関判定部１１４および特徴角度相関判定部１１６が、複数の信号に係る無次元特徴ベクトルｆＮＤ間に線形関係があり、かつ、その相関特性の傾きが１に近いと判定したときに、同一の信号であると判定する。このため、信号の同一性判定をより正確に行うことができる。
【００５５】
実施の形態２．
実施の形態１の信号処理装置１００は、無次元化部１１２が処理を行った無次元特徴ベクトルｆＮＤの各特徴量ｆＮＤｋを同一性判定に利用するものであった。ここで、非定常音の種類によって、各特徴の特徴量ｆＮＤｋの有効性は異なる。特徴量ｆＮＤｋにばらつきが少なければ、区別が付きにくいため、判定には有効的ではない。たとえば、同一性判定を行う際、広い周波数帯域にエネルギーを有する信号ｘについては、エネルギーの広がりに関する特徴を数値化した特徴量が有効である。また、持続時間の短い信号ｘについては、持続時間に関する特徴を数値化した特徴量が有効である。
【００５６】
そこで、実施の形態２の信号処理装置１００は、特徴データベース１２１に格納されている各特徴量のばらつきから、各特徴量の有効性を予め計算する。その有効性に基づく重みを各特徴量に付与して、同一性判定を行う。
【００５７】
図６は、この発明の実施の形態２に係る信号処理装置１００を中心とする信号処理システムの構成を示す図である。図６において、図１と同じ符号を付しているものについては、実施の形態１で説明したことと同様の動作などを行う。図６において、重み付与部１１７（１１７ａ，１１７ｂ）は、各受波器１０が受波した信号を無次元化した無次元特徴ベクトルｆＮＤの要素毎に、重みを付与する処理を行う。また、実施の形態２における特徴データベース１２１は、各特徴量ｆｋに係るばらつきを補正する重みに関するデータを、特徴データと関連づけて格納する。
【００５８】
次に、重み付与部１１７が付与する重みについて説明する。重みについては、式（１３）に基づいて、特徴データベース１２１内の特徴データから重みベクトルｗをあらかじめ計算しておく。ここで、αは任意の係数である。また、特徴データとして格納された特徴量ｆｋの平均値μｋおよび標準偏差σｋを求める際、受波器１０で受信した信号と同一の種類の信号のもののみを使用することにより、信号の種類に応じた特徴の有効性を計算することができる。
【００５９】
【数１３】
2020034382.tif 000015
【００６０】
重み付与部１１７は、式（１４）により、特徴データベース１２１にデータとして格納された重みベクトルｗを、無次元特徴ベクトルｆＮＤに付与する処理を行う。ここで、○は要素積（アダマール積）を意味する。
【００６１】
【数１４】
2020034382.tif 000016
【００６２】
図７は、この発明の実施の形態２に係る効果について説明する図である。ある特徴量ｆｋのばらつきが大きいにも関わらず、全特徴を対等に扱って、同一性判定を行った場合、妥当な判定結果が得られない可能性がある。図７（ａ）は、各受波器１０で同一の信号を受信したにも関わらず、ＳＮ比の影響を受けやすい特徴量ｆｋを扱うことの影響により、妥当な判定結果が得られない例を示している。
【００６３】
そこで、実施の形態２の信号処理装置１００では、重み付与部１１７が、無次元特徴ベクトルｆＮＤに対し、各特徴量ｆｋの有効性に応じた重みの付与を行うことにより、図７（ｂ）に示すように、特徴量ｆｋの分布を修正することができる。したがって、同一性判定の精度を向上することができる。
【００６４】
実施の形態３．
上述した実施の形態１および実施の形態２では、特に示さなかったが、複数の受波器１０を有する受波器アレイの各受波器１０が受波した信号に対して、信号処理装置１００が同一性判定を行う処理を行ってもよい。
【００６５】
また、上述した実施の形態１および実施の形態２では、異なる位置に配置された複数の受波器１０が受波した信号について、同一性判定の処理を行ったが、これに限定するものではない。信号処理装置１００は、単一の受波器１０または複数の受波器１０を有する受波器アレイにおいて、異なる時刻に受波した信号の同一性を判定する処理を行うようにしてもよい。
【００６６】
上述した実施の形態１において、周波数に関する特徴として、エネルギーがピークとなる周波数、周波数に関するエネルギーの広がりおよび周波数に関するエネルギーの重心などを例に挙げた。また、時間に関する特徴として、信号の持続時間、エネルギーがピークとなる時間、時間に関するエネルギーの広がりなどを例に挙げた。そして、エネルギー値の分布に関する特徴として、歪度、尖度などのモーメントなど例に挙げた。
【００６７】
他にも、種々の特徴について、特徴量ｆｋを採用することができる。周波数に関しては、周波数変動、最低周波数、周波数に関するエネルギー分布の歪度、周波数に関するエネルギー分布の尖度などを特徴にした特徴量ｆｋを採用することができる。また、時間に関しては、時間に関するエネルギーの重心、時間に関するエネルギー分布の歪度、時間に関するエネルギー分布の尖度、時間に関するエネルギーの上昇率、時間に関するエネルギーの下降率などを特徴にした特徴量ｆｋを採用することができる。これらの特徴量ｆｋ以外でも、受波器１０が受波した信号が固有に有する特徴を採用することができる。
【００６８】
上述した実施の形態１において、特徴角度相関部１１５が特徴角度相関値ｒａｎｇｌｅを計算する際、主成分分析および最小二乗法を用いる手法について説明したが、これら以外の特徴量ｆｋの分布の傾きを計算する手法を用いることができる。
【００６９】
また、上述した実施の形態１では、相関判定部１１４による特徴相関値ｒｖｅｃｔｏｒを用いた線形性に基づく同一性判定を行った後に、特徴角度相関判定部１１６による特徴角度相関値ｒａｎｇｌｅを用いた同一性判定を行った。しかしながら、判定の順序を逆にしてもよい。
【符号の説明】
【００７０】
１０，１０ａ，１０ｂ  受波器
１００  信号処理装置
１１０  演算処理装置
１１１，１１１ａ，１１１ｂ  特徴抽出部
１１２，１１２ａ，１１２ｂ  無次元化部
１１３  特徴相関部
１１４  相関判定部
１１５  特徴角度相関部
１１５Ａ  相関行列計算部
１１５Ｂ  固有値分解部
１１５Ｃ  特徴角度相関値計算部
１１６  特徴角度相関判定部
１１７，１１７ａ，１１７ｂ  重み付与部
１２０  記憶装置
１２１  特徴データベース
【図１】
2020034382.tif 000017
【図２】
2020034382.tif 000018
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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