(57)【要約】【課題】学習処理の実行時にかかる処理負荷の軽減と、用途に応じた効率的かつ高精度な学習済みモデルの生成との両立を支援する。【解決手段】音データ学習システムは、学習用サウンド信号のＪ個の特徴量を抽出し、それぞれの使用の有無を規定するパラメータを有するＮ個の特徴量削減ブロックを生成する。音データ学習システムは、学習用サウンド信号をｋ種類の異なるパターンのデータセットを準備する準備処理、Ｎ個の特徴量削減ブロックごとに、それぞれの異なるデータ構造について、該当する特徴量削減ブロックと一部のデータセットとを用いた学習処理、残りのデータセットを対象としたＪ個の特徴量のそれぞれの使用に関する評価処理を繰り返す特徴量削減処理を実行する。音データ学習システムは、ｋ種類の評価結果を有するＮ個の特徴量削減ブロックごとの特徴量削減処理結果を基に、いずれかの特徴量削減ブロックを削減情報として選択する。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
学習用サウンド信号を収音するマイクロホンと、
前記学習用サウンド信号のＪ（Ｊ：正の整数）個の特徴量を抽出する抽出部と、
Ｊ個の前記特徴量のそれぞれの使用の有無を規定するＪ個のパラメータにより構成されるＮ（Ｎ：２以上の整数）個の特徴量削減ブロックをそれぞれ生成する生成部と、
前記学習用サウンド信号のデータを用いて、ｋ（ｋ：２以上の規定値）種類の異なるパターンのデータセットを準備する準備処理と、
Ｎ個の前記特徴量削減ブロックごとに、ｋ個のそれぞれの前記異なるパターンのデータセットについて、該当する前記特徴量削減ブロックと前記学習用サウンド信号のデータの一部のデータセットとを用いた学習処理と、前記学習処理の学習結果を用いて、前記学習用サウンド信号のデータの残りのデータセットを対象としたＪ個の前記特徴量のそれぞれの使用に関する評価処理と、
を繰り返す特徴量削減処理を実行する特徴量削減部と、
それぞれｋ種類の評価結果を有する、Ｎ個の前記特徴量削減ブロックごとの特徴量削減処理結果に基づいて、いずれかの前記特徴量削減ブロックを、Ｊ個の前記特徴量の削減情報として選択する学習制御部と、を備える、
音データ学習システム。
【請求項２】
前記学習制御部は、選択された前記特徴量削減ブロックを、前記削減情報としてメモリに保存する、
請求項１に記載の音データ学習システム。
【請求項３】
前記生成部は、前記特徴量の不使用を示す第１パラメータの数をｕ（ｕ：正の整数）とした場合に、１≦ｕ＜Ｊを満たすようにＮ個の前記特徴量削減ブロックを生成する、
請求項１に記載の音データ学習システム。
【請求項４】
前記生成部は、前記特徴量削減処理に用いる遺伝的アルゴリズムの現世代に対応する、Ｎ個の前記特徴量削減ブロックごとの特徴量削減処理結果に基づく確率分布に従って、前記遺伝的アルゴリズムの次世代に対応するＮ個の前記特徴量削減ブロックを生成する、
請求項１に記載の音データ学習システム。
【請求項５】
前記削減情報に基づいてＪ個の前記特徴量の削減処理を実行し、前記学習用サウンド信号のデータの中から、前記削減処理により削減された後の特徴量を用いて前記学習処理を実行して学習済みモデルを生成する学習部、を更に備える、
請求項１に記載の音データ学習システム。
【請求項６】
前記学習部は、前記学習用サウンド信号のデータに所定のデータ拡張処理を施す、
請求項５に記載の音データ学習システム。
【請求項７】
生成された前記学習済みモデルを用いて、前記マイクロホンにより収音されたサウンド信号のデータから人の感情に関する情報を検知する検知部、を更に備える、
請求項５に記載の音データ学習システム。
【請求項８】
生成された前記学習済みモデルを用いて、前記マイクロホンにより収音されたサウンド信号のデータから機械音の種別に関する情報を検知する検知部、を更に備える、
請求項５に記載の音データ学習システム。
【請求項９】
マイクロホンを有する音データ学習システムにおける音データ学習方法であって、
前記マイクロホンにより、学習用サウンド信号を収音するステップと、
前記学習用サウンド信号のＪ（Ｊ：正の整数）個の特徴量を抽出するステップと、
Ｊ個の前記特徴量のそれぞれの使用の有無を規定するＪ個のパラメータにより構成されるＮ（Ｎ：２以上の整数）個の特徴量削減ブロックをそれぞれ生成するステップと、
前記学習用サウンド信号のデータを用いて、ｋ（ｋ：２以上の規定値）種類の異なるパターンのデータセットを準備する準備処理と、
Ｎ個の前記特徴量削減ブロックごとに、ｋ個のそれぞれの前記異なるパターンのデータセットについて、該当する前記特徴量削減ブロックと前記学習用サウンド信号のデータの一部のデータセットとを用いた学習処理と、前記学習処理の学習結果を用いて、前記学習用サウンド信号のデータの残りのデータセットを対象としたＪ個の前記特徴量のそれぞれの使用に関する評価処理と、
を繰り返す特徴量削減処理を実行するステップと、
それぞれｋ種類の評価結果を有する、Ｎ個の前記特徴量削減ブロックごとの特徴量削減処理結果に基づいて、いずれかの前記特徴量削減ブロックを、Ｊ個の前記特徴量の削減情報として選択するステップと、を有する、
音データ学習方法。
【請求項１０】
学習用サウンド信号を収音するマイクロホンに接続され、
前記学習用サウンド信号のＪ（Ｊ：正の整数）個の特徴量を抽出する抽出部と、
Ｊ個の前記特徴量のそれぞれの使用の有無を規定するＪ個のパラメータにより構成されるＮ（Ｎ：２以上の整数）個の特徴量削減ブロックをそれぞれ生成する生成部と、
前記学習用サウンド信号のデータを用いて、ｋ（ｋ：２以上の規定値）種類の異なるパターンのデータセットを準備する準備処理と、
Ｎ個の前記特徴量削減ブロックごとに、ｋ個のそれぞれの前記異なるパターンのデータセットについて、該当する前記特徴量削減ブロックと前記学習用サウンド信号のデータの一部のデータセットとを用いた学習処理と、前記学習処理の学習結果を用いて、前記学習用サウンド信号のデータの残りのデータセットを対象としたＪ個の前記特徴量のそれぞれの使用に関する評価処理と、
を繰り返す特徴量削減処理を実行する特徴量削減部と、
それぞれｋ種類の評価結果を有する、Ｎ個の前記特徴量削減ブロックごとの特徴量削減処理結果に基づいて、いずれかの前記特徴量削減ブロックを、Ｊ個の前記特徴量の削減情報として選択する学習制御部と、を備える、
音データ学習装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、入力された音データの学習に関する処理を実行する音データ学習システム、音データ学習方法および音データ学習装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、予め与えられた機械音の正常動作時の学習データを用いて、機械の異常音を検出する装置が開示されている。具体的には、この装置は、入力された周波数領域の信号を音の性質が互いに異なる２種以上の信号に分離し、２種以上の信号のそれぞれについて音響特徴量を抽出する。また、この装置は、抽出された音響特徴量および事前に学習された２種以上の信号のそれぞれの正常時のモデルを用いて、２種以上の信号のそれぞれの異常度を計算し、これらの異常度を統合した統合異常度により周波数領域の信号が異常であるかを判定する。
【０００３】
また近年、マーケティングあるいは動画データへのタグ付け等を目的として、機械学習に基づくモデルを用いて人の感情や情緒を分析（識別）するアフェクティブコンピューティング（Affective Computing）技術が注目を集めている。例えば感情分析技術として最も活発に研究されているものは画像に基づいて分析するものであり、顔画像の表情から感情を分析することは一定の精度が得られるところまで研究が進められている。一方、人間の感情は表情のみならず発話音声にも含まれる。このため、コールセンター等の電話応対では相手の顔画像の取得が困難であるが、オペレータは画像を介して相手の感情を認識することは難しい。そこで、相手の発話音声から感情を読み取ることは重要と考えられるのだが、顔画像と違い発話音声から感情を分析する技術は未だ成熟しておらず、活発に研究が進められているところである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１７−９０６０６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
機械学習を介した人の感情や情緒の分析結果の精度を高めるためには、機械学習によってより好適な学習済みモデルを生成することが肝要である。ところが、上述した特許文献１を含む従来技術においてこのような学習済みモデルを生成するためには、学習用のデータとして、数多くの入力データを必要とし、多大な次元の特徴量を機械学習の際に扱う必要があった。従って、機械学習を行う装置における処理負荷がかかる上に、用途に応じた効率的かつ高精度な学習済みモデルの生成が困難であった。
【０００６】
本開示は、上述した従来の事情に鑑みて案出され、学習処理の実行時にかかる処理負荷の軽減と、用途に応じた効率的かつ高精度な学習済みモデルの生成との両立を支援する音データ学習システム、音データ学習方法および音データ学習装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示は、学習用サウンド信号を収音するマイクロホンと、前記学習用サウンド信号のＪ（Ｊ：正の整数）個の特徴量を抽出する抽出部と、Ｊ個の前記特徴量のそれぞれの使用の有無を規定するＪ個のパラメータにより構成されるＮ（Ｎ：２以上の整数）個の特徴量削減ブロックをそれぞれ生成する生成部と、前記学習用サウンド信号のデータを用いて、ｋ（ｋ：２以上の規定値）種類の異なるパターンのデータセットを準備する準備処理と、Ｎ個の前記特徴量削減ブロックごとに、ｋ個のそれぞれの前記異なるパターンのデータセットについて、該当する前記特徴量削減ブロックと前記学習用サウンド信号のデータの一部のデータセットとを用いた学習処理と、前記学習処理の学習結果を用いて、前記学習用サウンド信号のデータの残りのデータセットを対象としたＪ個の前記特徴量のそれぞれの使用に関する評価処理と、を繰り返す特徴量削減処理を実行する特徴量削減部と、それぞれｋ種類の評価結果を有する、Ｎ個の前記特徴量削減ブロックごとの特徴量削減処理結果に基づいて、いずれかの前記特徴量削減ブロックを、Ｊ個の前記特徴量の削減情報として選択する学習制御部と、を備える、音データ学習システムを提供する。
【０００８】
また、本開示は、マイクロホンを有する音データ学習システムにおける音データ学習方法であって、前記マイクロホンにより、学習用サウンド信号を収音するステップと、前記学習用サウンド信号のＪ（Ｊ：正の整数）個の特徴量を抽出するステップと、Ｊ個の前記特徴量のそれぞれの使用の有無を規定するＪ個のパラメータにより構成されるＮ（Ｎ：２以上の整数）個の特徴量削減ブロックをそれぞれ生成するステップと、前記学習用サウンド信号のデータを用いて、ｋ（ｋ：２以上の規定値）種類の異なるパターンのデータセットを準備する準備処理と、Ｎ個の前記特徴量削減ブロックごとに、ｋ個のそれぞれの前記異なるパターンのデータセットについて、該当する前記特徴量削減ブロックと前記学習用サウンド信号のデータの一部のデータセットとを用いた学習処理と、前記学習処理の学習結果を用いて、前記学習用サウンド信号のデータの残りのデータセットを対象としたＪ個の前記特徴量のそれぞれの使用に関する評価処理と、を繰り返す特徴量削減処理を実行するステップと、それぞれｋ種類の評価結果を有する、Ｎ個の前記特徴量削減ブロックごとの特徴量削減処理結果に基づいて、いずれかの前記特徴量削減ブロックを、Ｊ個の前記特徴量の削減情報として選択するステップと、を有する、音データ学習方法を提供する。
【０００９】
また、本開示は、学習用サウンド信号を収音するマイクロホンに接続され、前記学習用サウンド信号のＪ（Ｊ：正の整数）個の特徴量を抽出する抽出部と、Ｊ個の前記特徴量のそれぞれの使用の有無を規定するＪ個のパラメータにより構成されるＮ（Ｎ：２以上の整数）個の特徴量削減ブロックをそれぞれ生成する生成部と、前記学習用サウンド信号のデータを用いて、ｋ（ｋ：２以上の規定値）種類の異なるパターンのデータセットを準備する準備処理と、Ｎ個の前記特徴量削減ブロックごとに、ｋ個のそれぞれの前記異なるパターンのデータセットについて、該当する前記特徴量削減ブロックと前記学習用サウンド信号のデータの一部のデータセットとを用いた学習処理と、前記学習処理の学習結果を用いて、前記学習用サウンド信号のデータの残りのデータセットを対象としたＪ個の前記特徴量のそれぞれの使用に関する評価処理と、を繰り返す特徴量削減処理を実行する特徴量削減部と、それぞれｋ種類の評価結果を有する、Ｎ個の前記特徴量削減ブロックごとの特徴量削減処理結果に基づいて、いずれかの前記特徴量削減ブロックを、Ｊ個の前記特徴量の削減情報として選択する学習制御部と、を備える、音データ学習装置を提供する。
【００１０】
なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本開示の表現を方法、装置、システム、記録媒体、コンピュータプログラム、学習済みモデル（学習モデル）などの間で変換したものもまた、本開示の態様として有効である。
【発明の効果】
【００１１】
本開示によれば、学習処理の実行時にかかる処理負荷の軽減と、用途に応じた効率的かつ高精度な学習済みモデルの生成との両立を支援できる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】実施の形態１に係る音データ学習システムの構成例を示すブロック図
【図２】交差検証を用いた学習処理部の識別器による学習処理および評価処理の一例の説明図
【図３】遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）を用いた特徴量削減処理の説明概念図
【図４】音データ学習処理の全体動作手順例を説明するフローチャート
【図５】削減済み特徴量を用いた学習処理の動作手順例を説明するフローチャート
【図６】学習済みモデルを用いた音データの分析処理の動作手順例を説明するフローチャート
【図７】入力された音データとその音データに対する分析処理結果の一例とを対応付けたグラフ
【図８】実施の形態１の変形例に係る音データ学習システムの構成例を示すブロック図
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、適宜図面を参照しながら、本開示に係る音データ学習システム、音データ学習方法および音データ学習装置の構成および作用を具体的に開示した実施の形態を詳細に説明する。但し、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。例えば、既によく知られた事項の詳細説明や実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。これは、以下の説明が不必要に冗長になるのを避け、当業者の理解を容易にするためである。なお、添付図面および以下の説明は、当業者が本開示を十分に理解するために提供されるのであって、これらにより特許請求の範囲に記載の主題を限定することは意図されていない。
【００１４】
（実施の形態１）
図１は、実施の形態１に係る音データ学習システム２００の構成例を示すブロック図である。実施の形態１に係る音データ学習システム２００は、マイクロホン１１０により対象人物の発する音あるいは音声（以下「音」と総称）を収音し、収音された音データを、オーディオインターフェース１２０を介して情報処理装置１４０に入力する。音データ学習システム２００は、例えば対象人物の発する音に含まれる感情あるいは情緒（以下「感情」と総称）を分析可能な学習済みモデルを生成するために、入力された音データを用いた機械学習あるいはディープラーニング等の学習処理（後述参照）を情報処理装置１４０において実行する。
【００１５】
図１に示すように、音データ学習システム２００は、マイクロホン１１０と、オーディオインターフェース１２０と、情報処理装置１４０とを含む構成である。図１では、マイクロホン１１０は「ＭＩＣ」と略記し、インターフェースは「Ｉ／Ｆ」と略記している。また、図１において、マイクロホン１１０は１つだけ図示されているが、複数のマイクロホン１１０がオーディオインターフェース１２０に接続されてよい。また、１つのマイクロホン１１０と１つのオーディオインターフェース１２０とが対応付けて設けられてもよく、この場合には、マイクロホン１１０の設置数と同数個のオーディオインターフェース１２０が設けられる。
【００１６】
また、音データ学習システム２００において、オーディオインターフェース１２０の構成が情報処理装置１４０内に取り込まれるように含まれてもよく、この場合には、情報処理装置１４０とマイクロホン１１０とが直接に接続されてよい。
【００１７】
マイクロホン１１０は、対象人物が発する音を構成する音波を入力して電気信号のオーディオ信号を生成して出力する収音デバイスを有して構成される。
【００１８】
オーディオインターフェース１２０は、マイクロホン１１０にて生成されたオーディオ信号を各種の信号処理が可能なデジタルデータに変換する、音データ入力用のインターフェース装置である。オーディオインターフェース１２０は、入力部１２１と、ＡＤコンバータ１２２と、バッファ１２３と、通信部１２４とを有する。図１では、ＡＤコンバータ１２２は「ＡＤＣ」と略記している。
【００１９】
入力部１２１は、オーディオ信号を入力する入力端子を有する。
【００２０】
ＡＤコンバータ１２２は、所定の量子化ビットおよびサンプリング周波数によってアナログのオーディオ信号をデジタルの音データに変換する。ＡＤコンバータ１２２のサンプリング周波数は、例えば４８ｋＨｚである。
【００２１】
バッファ１２３は、音データを一時的に保存可能な記憶容量（メモリ）を有し、所定時間分の音データをバッファリングする。バッファ１２３のバッファ容量は、例えば４０ｍｓｅｃ程度とする。このように比較的小さなバッファ容量とすることによって、音データ学習システム２００における学習処理等の遅延を小さくすることが可能である。
【００２２】
通信部１２４は、例えばＵＳＢ（Universal Serial Bus）等の通信インターフェースを有する通信回路を用いて構成され、情報処理装置１４０等の外部機器との間でデータの送受信を行う。通信部１２４は、バッファ１２３より入力された音データを情報処理装置１４０に送信する。
【００２３】
情報処理装置１４０は、例えばプロセッサおよびメモリを有するＰＣ（Personal Computer）等により構成され、音データの学習処理あるいは音データの検知処理を実行する。以下、音データ学習システム２００における学習処理に供する入力データ（つまり、学習用に入力される音データ）を、「学習用音データ」という。また、音データ学習システム２００における検知処理（つまり人の感情あるいは情緒の分析処理）に供する入力データ（つまり、前述した検知用に入力される音データ）を、「検知用音データ」という。情報処理装置１４０は、ＰＣの代わりに、タブレット端末あるいはスマートフォン等のオーディオインターフェース１２０との間でデータの送受信が可能な機器により構成されてもよい。情報処理装置１４０は、通信部１４１と、処理部１４２と、記憶部１４３と、操作入力部１４４と、表示部１４５とを有する。
【００２４】
通信部１４１は、例えばＵＳＢ（Universal Serial Bus）等の通信インターフェースを有する通信回路を用いて構成され、オーディオインターフェース１２０等の外部機器との間でデータの送受信を行う。通信部１４１は、オーディオインターフェース１２０から送られる音データを入力して処理部１４２に送る。
【００２５】
処理部１４２は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）あるいはＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のプロセッサにより構成される。処理部１４２は、例えばメモリ等の記憶部１４３に記憶される所定のプログラムおよびデータに従って各種の処理を実行し、後述する学習用音データの学習処理あるいは検知用音データの検知処理を実行する。処理部１４２は、動作時に記憶部１４３のＲＡＭおよびＲＯＭ（後述参照）を使用し、処理部１４２が生成または取得したデータもしくは情報を前述したＲＡＭに一時的に保存する。
【００２６】
処理部１４２は、記憶部１４３内のＲＡＭおよびＲＯＭと協働することにより、機能的構成として、各種の処理の実行を統括的に制御する制御部１５１と、学習処理を実行する学習処理部１５２と、検知処理を実行する検知処理部１５３と、判定処理を実行する判定処理部１５４とを実現可能である。制御部１５１、学習処理部１５２、検知処理部１５３、判定処理部１５４におけるそれぞれの処理の詳細については後述する。
【００２７】
記憶部１４３は、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）およびＲＯＭ（Read Only Memory）等による半導体メモリと、例えばＳＳＤ（Solid State Drive）あるいはＨＤＤ（Hard Disk Drive）等によるストレージデバイスとを含む。記憶部１４３のＲＯＭには、学習処理、検知処理および判定処理の機能を実行するためのプログラムおよびデータ、学習処理、検知処理および判定処理のそれぞれの実行時に参照される各種の設定データが保存される。また、記憶部１４３のＲＡＭ、ＳＳＤあるいはＨＨＤには、分析対象となる音データ、また、その音データの学習処理、検知処理あるいは判定処理の際に生成される各種のデータが記憶される。
【００２８】
操作入力部１４４は、例えばキーボード、マウス、タッチバッド、タッチパネル等の入力デバイスを有する。操作入力部１４４は、音データ学習システム２００の使用時におけるユーザの入力操作を受け付けて処理部１４２に出力する。
【００２９】
表示部１４５は、例えば液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Liquid Crystal Display）、有機ＥＬ（Electroluminescence）ディスプレイ等の表示デバイスを有する。表示部１４５は、処理部１４２による学習処理、検知処理および判定処理等の処理実行時の表示画面（図示略）を表示する。
【００３０】
制御部１５１は、情報処理装置１４０の全体的な動作を司るコントローラとして機能し、情報処理装置１４０の処理部１４２内の各部の動作を統括するための制御処理、情報処理装置１４０の各部との間のデータの入出力処理、データの演算（計算）処理およびデータの記憶処理を行う。制御部１５１は、操作入力部１４４を用いたユーザ操作に基づき、通信部１４１から送られた学習用音データを取得すると、学習用音データを学習処理部１５２に渡して学習処理の実行を指示する。また、制御部１５１は、操作入力部１４４を用いたユーザ操作に基づき、通信部１４１から送られた分析用音データを取得すると、分析用音データを検知処理部１５３に渡して検知処理（つまり分析処理）の実行を指示する。
【００３１】
抽出部の一例としての学習処理部１５２は、制御部１５１からの指示に従い、制御部１５１から渡された学習用音データ（学習用サウンド信号の一態様）の既定のＪ次元（Ｊ：正の整数、例えば１０００程度の一例としての９８８。以下同様。）の特徴量のデータを抽出する。学習部の一例としての学習処理部１５２は、抽出された学習用音データ（学習用サウンド信号の一態様）の特徴量のデータを用いて学習処理（後述参照）を実行することで、検知用音データ（検知用サウンド信号の一態様）に含まれる人の感情を分析するための学習済みモデルを生成する。
【００３２】
実施の形態１では、情報処理装置１４０は、学習処理の実行時の負荷を軽減することと効率的かつ高精度な学習済みモデルを生成することを両立する。そこで、学習処理部１５２は、従来の機械学習のように高次元（例えば９８８次元）の特徴量の全てを用いた学習処理でなく、その高次元の特徴量から一部の特徴量を削減した上で学習処理を実行する。
【００３３】
特徴量とは、学習用音データあるいは検知用音データに含まれる特徴的なデータであり、例えば「ラウドネス（loudness）」、「インテンシティ（intensity）」、「ＭＦＣＣ（Mel-Frequency Cepstrum Coefficients）」、「ＺＣＲ（Zero Crossing Ratio）」、「Ｆ０（Fundamental Frequency」である。ラウドネスは、人の聴覚が感じる音の強さであり、感覚量の一つである。インテンシティは、音の物理的なエネルギーであり、物理的な茂樹の程度を示す。ＭＦＣＣは、声道特性を示す特徴量である。ＺＣＲは、一定時間内に学習用音データあるいは検知用音データの信号レベルが０（ゼロ）と交わる回数であり、音声区間ではこの値が大きくなる傾向がある。Ｆ０は声の基本周波数である。なお、ここでは５つ（５次元）の特徴量を参考的に例示したが、特徴量の種類はこれらに限定されない。
【００３４】
学習処理部１５２における学習処理の概要は次の通りである。詳細については、図２および図３を参照して詳述する。
【００３５】
（１）学習処理部１５２は、特徴量の次元数を削減するために、遺伝的アルゴリズム（ＧＡ：Genetic Algorithm）を使用し、学習処理における識別器（Identifier、つまり識別用アルゴリズム）にＤＮＮ（Deep Neural Network）を使用する。
（２）学習処理部１５２は、遺伝的アルゴリズムの実行時に、現世代における遺伝子（後述参照）を有した複数個の個体（後述参照）を生成し、それぞれの個体の評価値をＤＮＮにより算出する。
（３）学習処理部１５２は、ＤＮＮにより算出された現世代における各個体の評価値に基づいて、次世代の個体を生成するための親となる個体を現世代における個体から複数（例えば２個）選択する。学習処理部１５２は、その選択された複数の個体を組み合わせて新しい個体を生成することで、次世代の個体を生成する。
【００３６】
学習処理部１５２は、これら（１）〜（３）の一連の処理を一世代における処理として、第Ｍ世代も前述した一連の処理を同様に繰り返すことで、相対的に高い評価値を有する個体を得ることができる。Ｍは例えば２以上の規定の整数値である。
【００３７】
ここで、個体が有する遺伝子は、ＤＮＮが使用する学習用音データあるいは検知用音データの特徴量の使用の有無を規定するパラメータであり、具体的には「１」あるいは「０」となる。「１」は、特徴量の使用を指示するパラメータである。「０」は、特徴量の不使用を指示するパラメータである。
【００３８】
ここで、学習処理部１５２において実行される学習処理を実現するためのアルゴリズムもしくは手法は、例えば１つ以上の統計的分類技術を用いて行って良い。統計的分類技術としては、例えば、線形分類器（Linear Classifiers）、サポートベクターマシン（Support Vector Machines）、二次分類器（Quadratic Classifiers）、カーネル密度推定（Kernel Estimation）、決定木（Decision Trees）、人工ニューラルネットワーク（Artificial Neural Networks）、ベイジアン技術および／またはネットワーク（Bayesian Techniques and/or Networks）、隠れマルコフモデル（Hidden Markov Models）、バイナリ分類子（Binary Classifiers）、マルチクラス分類器（Multi-Class Classifiers）クラスタリング（Clustering Technique）、ランダムフォレスト（Random Forest Technique）、ロジスティック回帰（Logistic Regression Technique）、線形回帰（Linear Regression Technique）、勾配ブースティング（Gradient Boosting Technique）等が挙げられる。但し、使用される統計的分類技術はこれらに限定されない。更に、学習処理は、情報処理装置１４０内の処理部１４２で行われても良いし、例えばネットワークを用いて情報処理装置１４０との間で通信可能に接続されるサーバ装置３４０（図８参照）で行われても良い。
【００３９】
検知部の一例としての検知処理部１５３は、制御部１５１からの指示に従い、制御部１５１から渡された検知用音データ（サウンド信号の一態様）を、学習処理部１５２により生成された学習済みモデルに入力することで、検知用音データ（検知用サウンド信号の一態様）に含まれる人の感情を分析する処理（つまり検知処理）を実行する。
【００４０】
判定処理部１５４は、検知処理部１５３の検知処理の検知結果を、検知用音データに含まれる人の感情の判定結果として出力する。判定処理部１５４による判定結果の出力先は、記憶部１４３あるいは表示部１４５でもよいし、情報処理装置１４０と通信可能に接続される外部機器（図示略）であってもよい。また、判定処理部１５４の処理は検知処理部１５３により実行されてもよく、この場合には判定処理部１５４の構成は省略されてよい。
【００４１】
次に、学習処理部１５２における学習処理の詳細について図２および図３を参照して説明する。図２は、交差検証を用いた学習処理部１５２の識別器による学習処理および評価処理の一例の説明図である。図３は、遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）を用いた特徴量削減処理の説明概念図である。
【００４２】
図２および図３の説明を分かり易くするために、学習用音データＶＣ１は、例えば５人の人物が試験用に発声した声の音データとして、５個のデータブロックＢＬＫ１，ＢＬＫ２，ＢＬＫ３，ＢＬＫ４，ＢＬＫ５により構成される。例えば、データブロックＢＬＫ１は１人目、データブロックＢＬＫ２は２人目、データブロックＢＬＫ３は３人目、データブロックＢＬＫ４は４人目、データブロックＢＬＫ５は５人目のそれぞれの人物の発声した声の音データでもよい。あるいは、データブロックＢＬＫ１，ＢＬＫ２，ＢＬＫ３，ＢＬＫ４，ＢＬＫ５は、学習用音データＶＣ１の全体を単に５等分したデータであってもよい。また、図２に示す学習用音データＶＣ１は、学習用音データＶＣ１の既定のＪ次元（例えば９８８次元）の特徴量として置き換えられてもよい。Ｊは既定の正の整数である。この場合には、データブロックＢＬＫ１〜ＢＬＫ５は、９８８次元の特徴量が５等分に分割された特徴量のデータブロックとなる。
【００４３】
図２に示すように、特徴量削減部の一例としての学習処理部１５２は、制御部１５１から学習用音データＶＣ１を受け取ると、交差検証を用いて、標本データに対応する学習用音データＶＣ１をｋ（ｋ：２以上の規定値）個のデータブロックＢＬＫ１，ＢＬＫ２，ＢＬＫ３，ＢＬＫ４，ＢＬＫ５に分割する。ここでは、例えばｋ＝５としている。
【００４４】
更に、特徴量削減部の一例としての学習処理部１５２は、学習用音データＶＣ１のｋ個のデータブロックＢＬＫ１〜ＢＬＫ５への分割に伴い、その分割数と同数であるｋ種類のパターン（言い換えると役割）の異なるデータセットをそれぞれ準備して生成する（準備処理）。交差検証とは、統計学において、標本データ（例えば学習用音データＶＣ１）を所定個に分割し、その一部を先ず解析（例えば学習処理）して、残る部分でその解析（例えば学習処理）のテスト（例えば学習結果を用いた評価処理）を行い、解析自身の妥当性の検証あるいは確認を行うための手法である。
【００４５】
具体的には、学習処理部１５２は、第１パターンの学習用音データのデータセット、第２パターンの学習用音データのデータセット、第３パターンの学習用音データのデータセット、第４パターンの学習用音データのデータセット、第５パターンの学習用音データのデータセットをそれぞれ生成する。第１パターン〜第５パターンのそれぞれの学習用音データのデータセットは、学習処理部１５２における学習処理および評価処理の対象となるデータブロックが異なる。
【００４６】
第１パターンの学習用音データのデータセットでは、データブロックＢＬＫ１に対応するデータセットＥＳＴ１が評価処理に使用され、データブロックＢＬＫ２〜ＢＬＫ５に対応するデータセットＬＲＮ１が学習処理に使用される。
【００４７】
第２パターンの学習用音データのデータセットでは、データブロックＢＬＫ２に対応するデータセットＥＳＴ２が評価処理に使用され、データブロックＢＬＫ１，ＢＬＫ３〜ＢＬＫ５に対応するデータセットＬＲＮ２が学習処理に使用される。
【００４８】
第３パターンの学習用音データのデータセットでは、データブロックＢＬＫ３に対応するデータセットＥＳＴ３が評価処理に使用され、データブロックＢＬＫ１，ＢＬＫ２，ＢＬＫ４，ＢＬＫ５に対応するデータセットＬＲＮ３が学習処理に使用される。
【００４９】
第４パターンの学習用音データのデータセットでは、データブロックＢＬＫ４に対応するデータセットＥＳＴ４が評価処理に使用され、データブロックＢＬＫ１〜ＢＬＫ３，ＢＬＫ５に対応するデータセットＬＲＮ４が学習処理に使用される。
【００５０】
第５パターンの学習用音データのデータセットでは、データブロックＢＬＫ５に対応するデータセットＥＳＴ５が評価処理に使用され、データブロックＢＬＫ１〜ＢＬＫ４に対応するデータセットＬＲＮ５が学習処理に使用される。
【００５１】
生成部の一例としての学習処理部１５２は、図３に示すように、学習用音データＶＣ１の学習処理に用いる特徴量を削減するために、進化的アルゴリズム（例えば遺伝的アルゴリズム）を採用し、遺伝的アルゴリズムにおける第１世代の複数（例えばＮ：２以上の整数）個の異なる個体１，個体２，…，個体Ｎ（特徴量削減ブロックの一態様）を生成する（例えば図４のステップＳｔ５参照）。
【００５２】
進化的アルゴリズム（ＥＡ：Evolutionary Algorithm）とは、進化的計算の一分野を意味し、人工知能（ＡＩ：Artificial Intelligent）の一部を構成し、個体群ベースのメタヒューリスティックな最適化アルゴリズムの総称である。例えば、進化的アルゴリズムは、そのメカニズムとして、生殖、突然変異、遺伝子組み換え、自然淘汰、適者生存等の進化の仕組みに着想を得た計算アルゴリズムである。進化的アルゴリズムは、前述した遺伝的アルゴリズムに限定されず、遺伝的アルゴリズムの代わりに遺伝的プログラミングあるいは進化的プログラミングが採用されてもよい。遺伝的アルゴリズムは、問題の解を探索するにあたって数値の列（例えば２進数）を使用し、選択と変異に加えて個体を次々に生成する。遺伝的プログラミングは、基本的に遺伝的アルゴリズムと同じであるが、解は木構造の形式で表し、数式やプログラムコードを表現する。進化的プログラミングは、解の適応度関数に、集団中におけるその解の優位性を表した確率的な関数を用いる。
【００５３】
それぞれの個体は、既定の特徴量の数（例えば９８８次元）と同数分のビット列からなるビットサイズを有し、例えば２進数のパラメータ「０」および「１」がランダムに羅列された数列として構成される。前述したように、「１」は、特徴量の使用を指示するパラメータである。「０」は、特徴量の不使用を指示するパラメータである。例えば、学習用音データＶＣ１の特徴量が「ラウドネス，インテンシティ，ＭＦＣＣ，ＺＣＲ，Ｆ０，…」であり、かつ個体が「１，０，１，１，０，…」のビット列で構成される場合、少なくとも「ラウドネス，ＭＦＣＣ，ＺＣＲ」の特徴量は使用され、少なくとも「インテンシティ，Ｆ０」の特徴量は使用されない。なお、特徴量の配列（つまり、前述した「ラウドネス，インテンシティ，ＭＦＣＣ，ＺＣＲ，Ｆ０，…」の並び）は予め決まっているとする。
【００５４】
特徴量削減部の一例としての学習処理部１５２は、先ず第１世代の個体１から、前述した第１パターンの学習用音データのうち学習処理に使用されるデータセットＬＲＮ１（つまりデータブロックＢＬＫ２〜ＢＬＫ５）に対応する序数の部分のビット列を抽出する。特徴量削減部の一例としての学習処理部１５２は、この抽出されたビット列を構成するそれぞれのパラメータ（つまり「０」，「１」）と学習処理に使用されるデータブロックＢＬＫ２〜ＢＬＫ５に対応する特徴量のそれぞれとをＡＮＤ演算することで、学習処理に用いる特徴量を削減する。そして、特徴量削減部の一例としての学習処理部１５２は、削減済みの特徴量を用いて、学習処理部１５２における識別器（つまり識別用アルゴリズム）の学習処理を実行する。特徴量削減部の一例としての学習処理部１５２は、学習処理の後、学習処理後の識別器を用いて、前述した第１パターンの学習用音データのうち評価処理に使用されるデータセットＥＳＴ１（つまりデータブロックＢＬＫ１）の評価処理を実行し、評価結果（特徴量削減処理結果の一態様）としてのスコア（例えば「０．６」、図３参照）を出力する。
【００５５】
次に、特徴量削減部の一例としての学習処理部１５２は、第１世代の個体１から、前述した第２パターンの学習用音データのうち学習処理に使用されるデータセットＬＲＮ２（つまりデータブロックＢＬＫ１，ＢＬＫ３〜ＢＬＫ５）に対応する序数の部分のビット列を抽出する。特徴量削減部の一例としての学習処理部１５２は、この抽出されたビット列を構成するそれぞれのパラメータ（つまり「０」，「１」）と学習処理に使用されるデータブロックＢＬＫ１，ＢＬＫ３〜ＢＬＫ５に対応する特徴量のそれぞれとをＡＮＤ演算することで、学習処理に用いる特徴量を削減する。そして、特徴量削減部の一例としての学習処理部１５２は、削減済みの特徴量を用いて、学習処理部１５２における識別器（つまり識別用アルゴリズム）の学習処理を実行する。特徴量削減部の一例としての学習処理部１５２は、学習処理の後、学習処理後の識別器を用いて、前述した第２パターンの学習用音データのうち評価処理に使用されるデータセットＥＳＴ２（つまりデータブロックＢＬＫ２）の評価処理を実行し、評価結果としてのスコア（例えば「０．７」、図３参照）を出力する。学習処理部１５２は、第３パターン、第４パターンのそれぞれの学習用音データについても同様な処理を繰り返す。
【００５６】
同様にして、特徴量削減部の一例としての学習処理部１５２は、先ず第１世代の個体１から、前述した第５パターンの学習用音データのうち学習処理に使用されるデータセットＬＲＮ５（つまりデータブロックＢＬＫ１〜ＢＬＫ４）に対応する序数の部分のビット列を抽出する。特徴量削減部の一例としての学習処理部１５２は、この抽出されたビット列を構成するそれぞれのパラメータ（つまり「０」，「１」）と学習処理に使用されるデータブロックＢＬＫ１〜ＢＬＫ４に対応する特徴量のそれぞれとをＡＮＤ演算することで、学習処理に用いる特徴量を削減する。そして、特徴量削減部の一例としての学習処理部１５２は、削減済みの特徴量を用いて、学習処理部１５２における識別器（つまり識別用アルゴリズム）の学習処理を実行する。特徴量削減部の一例としての学習処理部１５２は、学習処理の後、学習処理後の識別器を用いて、前述した第５パターンの学習用音データのうち評価処理に使用されるデータセットＥＳＴ５（つまりデータブロックＢＬＫ５）の評価処理を実行し、評価結果としてのスコア（例えば「０．６」、図３参照）を出力する。
【００５７】
学習処理部１５２は、第１世代の個体１を用いた学習処理および評価処理により、計５個のスコア（例えば、「０．６」，「０．７」，「０．７」，「０．５」，「０．６」）を算出し、平均値（ＡＶＥ）である「０．６２」を、第１世代の個体１による最終評価スコアとして出力する。
【００５８】
また、学習処理部１５２は、第１世代の個体２から個体Ｎまでのそれぞれの個体についても、同様に前述した個体１を用いた学習処理および評価処理を同様に実行する。図２および図３の説明において、それぞれの個体を用いた学習処理部１５２による学習処理および評価処理の手順は同様であるため、詳細な手順の説明は割愛する。
【００５９】
学習処理部１５２は、第１世代の個体２を用いた学習処理および評価処理（前述参照）により、計５個のスコア（例えば、「０．４」，「０．４」，「０．５」，「０．８」，「０．４」）を算出し、平均値（ＡＶＥ）である「０．５０」を、第１世代の個体２による最終評価スコアとして出力する。
【００６０】
同様に、学習処理部１５２は、第１世代の個体Ｎを用いた学習処理および評価処理（前述参照）により、計５個のスコア（例えば、「０．６」，「０．４」，「０．６」，「０．８」，「０．５」）を算出し、平均値（ＡＶＥ）である「０．５８」を、第１世代の個体Ｎによる最終評価スコアとして出力する。
【００６１】
次に、学習処理部１５２は、第１世代のそれぞれの個体１〜個体Ｎによる最終評価スコアに応じた確率分布に従い、第１世代のＮ個の個体から２個の個体をランダムに選択し、それぞれの個体を構成するパラメータ（要素）をＡＮＤ演算することで次世代（例えば第２世代）の個体を次々に生成して、第１世代と同様にＮ個生成する。例えば、図３に示すように、学習処理部１５２は、第１世代の個体１および個体２を選択して、第２世代の個体１を生成する。学習処理部１５２は、第１世代の個体２および個体Ｎを選択して、第２世代の個体２を生成する。同様にして、学習処理部１５２は、第１世代の個体１および個体Ｎを選択して、第２世代の個体Ｎを生成する。このように、学習処理部１５２は、遺伝的アルゴリズムにおいて第２世代のＮ個の個体を生成する。
【００６２】
この後、学習処理部１５２は、第２世代のＮ個の個体のそれぞれについても、第１世代のＮ個の個体のそれぞれを用いた学習処理および評価処理と同様な学習処理および評価処理を実行する。
【００６３】
学習処理部１５２は、第２世代の個体１を用いた学習処理および評価処理により、計５個のスコア（例えば、「０．７」，「０．７」，「０．６」，「０．５」，「０．７」）を算出し、平均値（ＡＶＥ）である「０．６４」を、第２世代の個体１による最終評価スコアとして出力する。
【００６４】
学習処理部１５２は、第２世代の個体２を用いた学習処理および評価処理（前述参照）により、計５個のスコア（例えば、「０．６」，「０．４」，「０．６」，「０．６」，「０．５」）を算出し、平均値（ＡＶＥ）である「０．５４」を、第２世代の個体２による最終評価スコアとして出力する。
【００６５】
同様に、学習処理部１５２は、第２世代の個体Ｎを用いた学習処理および評価処理（前述参照）により、計５個のスコア（例えば、「０．７」，「０．５」，「０．７」，「０．７」，「０．６」）を算出し、平均値（ＡＶＥ）である「０．６２」を、第２世代の個体Ｎによる最終評価スコアとして出力する。
【００６６】
また、学習処理部１５２は、第２世代以降のそれぞれの個体１〜個体Ｎによる最終評価スコアに応じた確率分布に従い、第２世代以降のＮ個の個体から２個の個体をランダムに選択し、それぞれの個体を構成するパラメータ（要素）をＡＮＤ演算することで次世代（例えば第３世代以降）の個体を次々に生成して、第１世代や第２世代と同様にＮ個生成する。このように、学習処理部１５２は、遺伝的アルゴリズムにおいて既定の上限として設定された第Ｍ世代のＮ個の個体を生成する。Ｍは３以上の既定の整数である。同様に、学習処理部１５２は、第Ｍ世代のＮ個の個体のそれぞれについても、それぞれの個体を用いた学習処理および評価処理を実行することで、それぞれの個体による最終評価スコアを求めて出力する。
【００６７】
学習制御部の一例としての学習処理部１５２は、第１世代〜第Ｍ世代のそれぞれの個体による最終評価スコアの中で最も良好であった個体を選択し、その個体（つまり、特徴量の使用の有無を規定するパラメータの数列により構成されるビット列）を削減情報として出力する。
【００６８】
次に、実施の形態１に係る音データ学習システム２００による音データ学習処理の全体動作手順について、図４を参照して説明する。図４は、音データ学習処理の全体動作手順例を説明するフローチャートである。図４に示す処理は、主に情報処理装置１４０の処理部１４２により実行される。
【００６９】
図４において、情報処理装置１４０は、マイクロホン１１０により収音された学習用音データを、オーディオインターフェース１２０を介して、処理部１４２において入力して取得する（Ｓｔ１）。情報処理装置１４０は、ステップＳｔ１において取得された学習用音データから、既知の次元数（例えば９８８次元）となる特徴量のデータを学習処理部１５２において抽出する（Ｓｔ２）。
【００７０】
情報処理装置１４０は、例えば記憶部１４３のＲＡＭに保持されている情報等を参照しながら、現在が遺伝的アルゴリズムのどの世代に到達しているかを学習処理部１５２において判定する（Ｓｔ３）。情報処理装置１４０は、現在が遺伝的アルゴリズムの第Ｍ世代に到達していないと判定した場合には（Ｓｔ３、ＮＯ）、現在の変数ｉが「１」でない場合には変数ｉ＝１を学習処理部１５２において設定し、現在が第１世代であることを示す情報を処理部１４２において記憶部１４３のＲＡＭに一時的に保存する（Ｓｔ４）。
【００７１】
情報処理装置１４０は、ステップＳｔ４の後、学習処理部１５２における識別器（つまり識別用アルゴリズム）の学習処理に用いる特徴量を削減するための処理（つまり特徴量削減処理）として、遺伝的アルゴリズムにおける第ｉ世代（例えば第１世代）の複数の個体（例えば個体１〜個体Ｎ）を学習処理部１５２において生成する（Ｓｔ５、図３参照）。
【００７２】
情報処理装置１４０は、ステップＳｔ５において生成された第ｉ世代（例えば第１世代）の複数の個体のそれぞれを用いた場合の、交差検証を用いた学習処理部１５２における識別器（つまり識別用アルゴリズム）の学習処理および評価処理を学習処理部１５２においてそれぞれ実行する（Ｓｔ６）。ステップＳｔ５，Ｓｔ６の詳細については、図２および図３を参照して説明したので、ここでは詳細な内容の説明は省略する。
【００７３】
情報処理装置１４０は、第ｉ世代（例えば第１世代）の個体１〜個体Ｎのそれぞれによる最終評価スコアの中で最も良好な最終評価スコアが得られた個体を学習処理部１５２において選択する（Ｓｔ７）。
【００７４】
情報処理装置１４０は、ステップＳｔ７において選択された個体による最終評価スコアが所定値以上であるか否かを処理部１４２において判定する（Ｓｔ８）。情報処理装置１４０は、ステップＳｔ７において選択された個体による最終評価スコアが所定値以上であると判定した場合には（Ｓｔ８、ＹＥＳ）、その所定値以上となった最終評価スコアに対応する個体を削減情報として記憶部１４３に保存するとともに出力する（Ｓｔ９）。
【００７５】
一方、ステップＳｔ７において選択された個体による最終評価スコアが所定値以上ではないと判定された場合には（Ｓｔ８、ＮＯ）、情報処理装置１４０の処理はステップＳｔ３に戻る。
【００７６】
一方、情報処理装置１４０は、現在が遺伝的アルゴリズムの第Ｍ世代に到達したと判定した場合には（Ｓｔ３、ＹＥＳ）、第１世代〜第Ｍ世代の各世代における複数の個体１〜個体Ｎのそれぞれによる最終評価スコアの中で最も良好な最終評価スコアが得られた個体を学習処理部１５２において選択する（Ｓｔ１０）。情報処理装置１４０は、ステップＳｔ１０において選択された個体を削減情報として記憶部１４３に保存するとともに出力する（Ｓｔ９）。
【００７７】
次に、実施の形態１に係る音データ学習システム２００による削減済み特徴量を用いた学習処理の動作手順について、図５を参照して説明する。図５は、削減済み特徴量を用いた学習処理の動作手順例を説明するフローチャートである。図５に示す処理は、図４に示す処理が全て実行された後で、主に情報処理装置１４０の学習処理部１５２により実行される。
【００７８】
図５において、情報処理装置１４０は、図４に示すステップＳｔ１の時点とは異なる時点にマイクロホン１１０により収音された学習用音データを、オーディオインターフェース１２０を介して、処理部１４２において入力して取得する（Ｓｔ１１）。情報処理装置１４０は、ステップＳｔ１において取得された学習用音データに対し、所定のデータ拡張処理を実行する（Ｓｔ１２）。ステップＳｔ１２において実行されるデータ拡張処理は、例えば次の６通りのうち少なくとも一つであるが、これらに限定されない。
【００７９】
学習処理部１５２は、第１のデータ拡張処理として、学習用音データにエコー成分を付加する。これにより、学習処理部１５２は、第１のデータ拡張処理を実行しない場合に比べて、高精度な学習済みモデルの生成に資する学習用音データを生成できる。
【００８０】
学習処理部１５２は、第２のデータ拡張処理として、第１のデータ拡張処理に加え、所定（例えば屋内の居室にいる環境と同等）のノイズ成分を付加する。これにより、学習処理部１５２は、第１のデータ拡張処理を実行する場合に比べて、高精度な学習済みモデルの生成に資する学習用音データを生成できる。
【００８１】
学習処理部１５２は、第３のデータ拡張処理として、第２のデータ拡張処理に加え、話速（つまり人物の話声の速度）を９０％に低減する。これにより、学習処理部１５２は、第１あるいは第２のデータ拡張処理を実行する場合に比べて、高精度な学習済みモデルの生成に資する学習用音データを生成できる。
【００８２】
学習処理部１５２は、第４のデータ拡張処理として、第３のデータ拡張処理に加え、話速（つまり人物の話声の速度）を１１０％に高速化する。これにより、学習処理部１５２は、第１〜第３のデータ拡張処理のうちいずれかを実行する場合に比べて、高精度な学習済みモデルの生成に資する学習用音データを生成できる。
【００８３】
学習処理部１５２は、第５のデータ拡張処理として、第４のデータ拡張処理に加え、ホワイトノイズ（例えば、ＳＮ比が２４ｄＢ）を付加する。これにより、学習処理部１５２は、第１〜第４のデータ拡張処理のうちいずれかを実行する場合に比べて、高精度な学習済みモデルの生成に資する学習用音データを生成できる。
【００８４】
学習処理部１５２は、第６のデータ拡張処理として、第５のデータ拡張処理に加え、ホワイトノイズ（例えば、ＳＮ比が３６ｄＢ）を付加する。これにより、学習処理部１５２は、第１〜第５のデータ拡張処理のうちいずれかを実行する場合に比べて、高精度な学習済みモデルの生成に資する学習用音データを生成できる。
【００８５】
情報処理装置１４０は、記憶部１４３に保存された削減情報（図４のステップＳｔ９参照）を読み出して学習処理部１５２に入力する（Ｓｔ１３）。
【００８６】
情報処理装置１４０は、ステップＳｔ１２によりデータ拡張処理された学習用音データとステップＳｔ１３において入力された削減情報とを用いて、既定の特徴量の配列（前述参照）から削減情報（個体）中のパラメータ「１」に対応する特徴量の項目だけを学習処理部１５２において抽出する。情報処理装置１４０は、その抽出された項目に対応する特徴量のデータを学習処理部１５２において取得する（Ｓｔ１４）。
【００８７】
情報処理装置１４０は、ステップＳｔ１４において取得された削減済みの特徴量のデータを用いて、学習処理部１５２における識別器（つまり識別用アルゴリズム）の学習処理を学習処理部１５２において実行する（Ｓｔ１５）。情報処理装置１４０は、ステップＳｔ１５の学習処理の結果として、識別器（つまり識別用アルゴリズム）である学習済みモデルを生成あるいは更新して記憶部１４３に保存する（Ｓｔ１６）。
【００８８】
次に、実施の形態１に係る音データ学習システム２００による音データの分析処理の動作手順について、図６および図７を参照して説明する。図６は、学習済みモデルを用いた音データの分析処理の動作手順例を説明するフローチャートである。図７は、入力された音データとその音データに対する分析処理結果の一例とを対応付けたグラフである。図６に示す処理は、主に情報処理装置１４０の検知処理部１５３により実行される。
【００８９】
図６において、情報処理装置１４０は、記憶部１４３に保存された学習済みモデルを検知処理部１５３において読み出す（Ｓｔ２１）。情報処理装置１４０は、マイクロホン１１０により収音された検知用音データを、オーディオインターフェース１２０を介して、処理部１４２において入力して取得する（Ｓｔ２２）。
【００９０】
情報処理装置１４０は、ステップＳｔ２１において読み出された学習済みモデルを用いて、ステップＳｔ２２において取得された検知用音データの分析処理（識別処理）を検知処理部１５３において実行する（Ｓｔ２３）。検知処理部１５３は、例えば検知用音データに対応する声を発した人物の感情を、検知用音データの分析処理（識別処理）によって判別する。
【００９１】
情報処理装置１４０は、ステップＳｔ２３の分析処理（識別処理）の識別結果（図７参照）を表示部１４５に出力する（Ｓｔ２４）。図７の横軸は時間である。図７の上段のグラフの縦軸は音データの大きさ（例えば音圧）を示し、図７の下段のグラフの縦軸は識別結果を正規化したものを示す。図７の上段のグラフは、入力された検知用音データの音声波形であり、例えば被験者には「喜び」の感情を抱いた上で発声してもらった。図７の下段のグラフは、検知処理部１５３による分析処理（識別処理）による結果を示しており、例えば「喜び」（ｈａｐ：ｈａｐｐｙの略語）、「普通」（ｎｏｒ：ｎｏｒｍａｌの略語）、「怒り」（ａｎｇ：ａｎｇｅｒの略語）の３種類の感情の度合いを示す折れ線グラフである。
【００９２】
例えば図７に示すように、後半の発話区切りの箇所で「怒り」の誤検知が瞬間的に発生しているが、発話音声全体についての識別結果は概ね「喜び」が得られているので、高精度な分析結果が得られていることが分かる。なお、誤検知された箇所は息継ぎ等により発話が途切れた箇所であり、はっきりと発話している区間に比べて含まれる特徴が少ないことが誤検知の原因と考えることができる。
【００９３】
以上により、実施の形態１に係る音データ学習システム２００は、学習用サウンド信号を収音するマイクロホン１１０と、学習用サウンド信号のＪ（Ｊ：正の整数）個の特徴量を抽出する抽出部を有する。音データ学習システム２００は、Ｊ個の特徴量のそれぞれの使用の有無を規定するＪ個のパラメータにより構成されるＮ（Ｎ：２以上の整数）個の特徴量削減ブロック（例えば遺伝的アルゴリズムの各世代における遺伝子（例えば「０」あるいは「１」のパラメータ）を有する個体）をそれぞれ生成する生成部を有する。音データ学習システム２００は、学習用サウンド信号のデータをｋ（ｋ：２以上の規定値）種類の異なるデータセットを準備する準備処理と、Ｎ個の特徴量削減ブロック（例えば個体）ごとに、それぞれの異なるデータセットについて、該当する特徴量削減ブロックと学習用サウンド信号のデータの一部のデータセットとを用いた学習処理と、学習処理の学習結果を用いて、学習用サウンド信号のデータの残りのデータセットを対象としたＪ個の特徴量のそれぞれの使用に関する評価処理と、を繰り返す特徴量削減処理を実行する特徴量削減部を有する。音データ学習システム２００は、それぞれｋ種類の評価結果を有する、Ｎ個の特徴量削減ブロックごとの特徴量削減処理結果に基づいて、いずれかの特徴量削減ブロックを、Ｊ個の特徴量の削減情報として選択する学習制御部を有する。
【００９４】
これにより、音データ学習システム２００の情報処理装置１４０（音データ学習装置の一態様）は、学習用音データを対象とした識別器の学習処理の実行時に、学習用音データの特徴量を削減できる点において学習処理にかかる処理負荷を軽減できる。また、情報処理装置１４０は、人の感情を分析する等の特定の用途に応じて、従来技術における高次元（例えば９８８次元）の全ての特徴量を使用することなく、削減された特徴量だけを有効かつ効率的に利用できるので、高精度な学習済みモデルを生成できる。従って、音データ学習システム２００あるいは情報処理装置１４０によれば、学習処理の実行時にかかる処理負荷の軽減と、用途に応じた効率的かつ高精度な学習済みモデルの生成との両立の支援が可能となる。
【００９５】
また、情報処理装置１４０の学習処理部１５２は、選択された特徴量削減ブロックを、削減情報として記憶部１４３（メモリの一態様）に保存する。これにより、音データ学習システム２００あるいは情報処理装置１４０は、特徴量削減処理により選択された特徴量削減ブロックを保存できるので、学習済みモデルを生成するための学習処理において学習用音データの必要な特徴量を厳選できるので、効率的な学習済みモデルを生成できる。
【００９６】
また、情報処理装置１４０の学習処理部１５２は、特徴量の不使用を示すパラメータ（第１パラメータの一態様）の数をｕ（ｕ：正の整数）とした場合に、１≦ｕ＜Ｊを満たすようにＮ個の特徴量削減ブロックを生成する。これにより、情報処理装置１４０は、学習済みモデルを生成するための学習処理において学習用音データの必要な特徴量を、従来技術における高次元（例えば９８８次元）の全てを使用しなくてよいので、その学習処理の実行時の処理負荷を軽減できる。
【００９７】
また、情報処理装置１４０の学習処理部１５２は、特徴量削減処理に用いる遺伝的アルゴリズムの現世代に対応する、Ｎ個の特徴量削減ブロックごとの特徴量削減処理結果に基づく確率分布に従って、遺伝的アルゴリズムの次世代に対応するＮ個の特徴量削減ブロックを生成する。これにより、情報処理装置１４０は、進化的プログラミングを用いて世代ごとに進化する遺伝子（つまり、パラメータ「０」，「１」のいずれか）が羅列された特徴量削減ブロック（つまり個体）を生成できるので、優良な遺伝子を有する個体（つまり、学習処理に用いる特徴量の削減がより一層可能な個体）を選別できる。
【００９８】
また、情報処理装置１４０は、削減情報に基づいてＪ個の特徴量の削減処理を実行し、学習用サウンド信号のデータの中から、削減処理により削減された後の特徴量を用いて学習処理を実行して学習済みモデルを生成する学習部を更に有する。これにより、情報処理装置１４０は、人の感情の分析処理に好適であって高精度な学習済みモデルを効率的に生成できる。
【００９９】
また、情報処理装置１４０は、学習用サウンド信号のデータに所定のデータ拡張処理を施す。これにより、情報処理装置１４０は、データ拡張処理を実行しない場合に比べて、人の感情の分析処理に好適であって高精度な学習済みモデルを相対的かつ効率的に生成できる。
【０１００】
また、情報処理装置１４０は、生成された学習済みモデルを用いて、マイクロホン１１０により収音されたサウンド信号のデータから人の感情に関する情報を検知する検知部を更に有する。これにより、情報処理装置１４０は、学習用音データを用いて生成された学習済みモデルを用いて、マイクロホン１１０によりリアルタイムに収音された検知用音データに含まれる人の感情の分析処理を高精度に実行できる。
【０１０１】
また、情報処理装置１４０は、生成された学習済みモデルを用いて、マイクロホン１１０により収音されたサウンド信号のデータから機械音の種別に関する情報を検知する検知部を更に有してよい。これにより、情報処理装置１４０は、学習用音データを用いて生成された学習済みモデルを用いて、マイクロホン１１０によりリアルタイムに収音された検知用音データに含まれる機械音（例えば工場等に設置される機械から発生する音）の種別（種類）の分析処理を高精度に実行できる。
【０１０２】
（実施の形態１の変形例）
図８は、実施の形態１の変形例に係る音データ学習システム２００Ａの構成例を示すブロック図である。実施の形態１の変形例では、実施の形態１に係る情報処理装置１４０の代わりに、情報処理装置１４０Ａとの間でネットワークまたは通信回線を介して通信可能に接続されるサーバ装置３４０により、学習用音データを用いた学習処理および評価処理、学習済みモデルの生成処理ならびに検知用音データの検知処理が実行される例を説明する。
【０１０３】
音データ学習システム２００Ａは、マイクロホン１１０と、オーディオインターフェース１２０と、情報処理装置１４０Ａと、サーバ装置３４０とを含む構成である。情報処理装置１４０Ａは、通信部１４１と、処理部１４２Ａと、記憶部１４３と、操作入力部１４４と、表示部１４５と、通信部１４６とを有し、処理部１４２Ａは制御部１５１の機能を有している。通信部１４６は、有線あるいは無線の通信インターフェースを有し、外部のサーバ装置３４０と通信を行う。情報処理装置１４０Ａは、有線あるいは無線のネットワークまたは通信回線等の通信路３００を介してサーバ装置３４０と接続される。その他は図１に示す音データ学習システム２００の構成と同様であり、ここでは異なる部分のみ説明する。
【０１０４】
サーバ装置３４０は、プロセッサおよびメモリを有する情報処理装置（コンピュータ）により構成され、学習用音データを用いた学習処理および評価処理、学習済みモデルの生成処理ならびに検知用音データの検知処理に関する各種の処理を実行する。サーバ装置３４０は、通信部３４１と、処理部３４２と、記憶部２４３とを有する。通信部３４１は、情報処理装置１４０Ａとの間で音データ、学習データ等の各種データを送受信する。処理部３４２は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）等のプロセッサを有する。処理部３４２は、所定のプログラムに従って処理を実行し、前述した学習用音データを用いた学習処理および評価処理、学習済みモデルの生成処理ならびに検知用音データの検知処理等の機能を実現する。処理部３４２は、機能的構成として、各種制御を実行する制御部３５１、学習処理を実行する学習処理部３５２、検知処理を実行する検知処理部３５３、判定処理を実行する判定処理部３５４を有する。ここで、学習処理部３５２、検知処理部３５３、判定処理部３５４は、前述した図１の構成例における情報処理装置１４０の処理部１４２の学習処理部１５２、検知処理部１５３、判定処理部１５４と同様の処理を行う。なお、学習処理部３５２、検知処理部３５３、判定処理部３５４のうちの一部の処理をサーバ装置３４０において実行し、残りを情報処理装置１４０Ａの処理部１４２Ａにおいて実行してもよい。
【０１０５】
実施の形態１の変形例では、実施の形態１に係る処理をネットワークまたは通信回線等を介して接続される複数の情報処理装置において分散して実行する構成となっている。特に、学習用音データを用いた学習処理および評価処理、学習済みモデルの生成処理については、高い処理能力を持つサーバ装置３４０等の情報処理装置を用いて実行することにより、複雑なアルゴリズム演算や高速処理などへの対応が容易になる。学習処理部、検知処理部、判定処理部による処理は、オーディオインターフェースと接続されるローカルの情報処理装置、または通信路を介して接続されるリモートの情報処理装置などにおいて、処理毎に適宜割り当てて実行してもよい。例えば、システム構成、使用環境、データ処理のアルゴリズム、データ量、データ特性、出力態様などの各種条件に応じて、実施の形態１に係る各処理を適切な情報処理装置にて実行することが可能である。
【０１０６】
以上、図面を参照しながら各種の実施の形態について説明したが、本開示はかかる例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例、修正例、置換例、付加例、削除例、均等例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。また、発明の趣旨を逸脱しない範囲において、上述した各種の実施の形態における各構成要素を任意に組み合わせてもよい。
【０１０７】
なお、上述した実施の形態１あるいはその変形例においては、学習済みモデルは、学習用音データあるいは検知用音データに含まれる人の感情を分析するための学習モデルであることを例示して説明したが、人の感情を分析することを用途としたものに限定されない。例えば、学習済みモデルは、学習用音データあるいは検知用音データに含まれる、工場等に設置された機械から生じる機械音、あるいは人がハンマー等で叩いた時の打音の種類（種別）を分析することを用途とした学習モデルであってもよい。
【０１０８】
例えば、機械音あるいは打音を分析するための特徴量としては、パワースペクトルが挙げられる。例えば、情報処理装置１４０は、オーディオインターフェース１２０から入力した学習用音データあるいは検知用音データを４８０００Ｈｚの周波数でサンプリングした場合、０．０２１秒（１０２４／４８０００）あたり、５１２次元の特徴量を得ることができる。機械音の稼働音を分析するために効率的な特徴量を５１２次元から削減するために、実施の形態１あるいはその変形例に係る音データ学習システム２００，２００Ａにおいて進化的アルゴリズム（例えば遺伝的アルゴリズム）を用いることで同様に削減することが可能となる。
【産業上の利用可能性】
【０１０９】
本開示は、学習処理の実行時にかかる処理負荷の軽減と、用途に応じた効率的かつ高精度な学習済みモデルの生成との両立を支援する音データ学習システム、音データ学習方法および音データ学習装置として有用である。
【符号の説明】
【０１１０】
１１０  マイクロホン
１２０  オーディオインターフェース
１２１  入力部
１２２  ＡＤコンバータ
１２３  バッファ
１２４、１４１  通信部
１４０  情報処理装置
１４２  処理部
１４３  記憶部
１４４  操作入力部
１４５  表示部
１５１  制御部
１５２  学習処理部
１５３  検知処理部
１５４  判定処理部
２００、２００Ａ  音データ学習システム
【図１】
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【図２】
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【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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【図８】
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