(57)【要約】【課題】音響信号から繰り返し生起する微細構造のパターンと繰り返し生起する包絡構造のパターンとを個別に抽出可能とする。【解決手段】初期設定部１は、観測信号から時間周波数成分を要素に持つ二次元配列を出力し、時系列信号パラメータの初期値を設定する。要素成分ＰＳＤモデル算出部２は、要素成分パワースペクトル密度モデルを算出する。時系列信号ＰＳＤモデル算出部３は、時系列信号パワースペクトル密度モデルを算出する。時系列信号パラメータ更新部４は、所定の評価関数に従って、時系列信号パラメータを更新する。収束判定部５は、所定の基準を満たさない場合、上記要素成分ＰＳＤモデル算出部２〜時系列信号パラメータ更新部４による処理を繰り返し実行させる。時系列パラメータ出力部６は、所定の規準を満たすと、時系列信号パラメータを出力する。【選択図】図１
2010197596.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
時系列信号を入力とし、該時系列信号から時間周波数成分を表わす非負値データを要素に持つ二次元配列を生成する時間周波数分解手段と、
前記時間周波数分解手段により生成される時間周波数成分を表わす非負値データを要素に持つ二次元配列に基づいて、駆動信号パラメータを要素に持つ二次元配列と自己回帰パラメータを要素に持つ二次元配列とアクティビティ係数パラメータを要素に持つ三次元配列とからなる時系列信号パラメータの初期値を生成する時系列信号パラメータ初期値生成手段と、
前記時系列信号パラメータ初期値生成手段により生成される時系列信号パラメータを構成する、前記駆動信号パラメータと前記自己回帰パラメータと前記アクティビティ係数パラメータとに基づいて、要素成分パワースペクトル密度モデルを算出する要素成分パワースペクトル密度モデル算出手段と、
前記要素成分パワースペクトル密度モデル算出手段により算出される要素成分パワースペクトル密度モデルに基づいて、時系列信号パワースペクトル密度モデルを算出する時系列信号パワースペクトル密度モデル算出手段と、
前記時系列信号パラメータ初期値生成手段により生成される時系列信号パラメータに関し、前記時系列信号パワースペクトル密度モデル算出手段により算出される時系列信号パワースペクトル密度モデルと前記時間周波数分解手段により生成された二次元配列が持つ時間周波数成分との一致度と、前記アクティビティ係数パラメータのスパース度とを合計した評価関数が大となるように更新値を算出し、該更新値により前記時系列信号パラメータの値を更新する時系列信号パラメータ更新手段と、
所定の基準を満たしているか否かを判定し、所定の基準が満たされていないと判定された場合、前記時系列信号パラメータ初期値生成手段により生成された初期値に代えて、前記更新された時系列信号パラメータに基づいて、前記要素成分パワースペクトル密度モデル算出手段、前記時系列信号パワースペクトル密度モデル算出手段、及び前記時系列信号パラメータ更新手段による動作を繰り返し実行させる判定手段と、
前記判定手段により所定の基準が満たされたと判定された場合、前記時系列信号パラメータ更新手段により更新された、その時点での時系列信号パラメータを出力する時系列パラメータ出力手段と
を備えることを特徴とする信号解析装置。
【請求項２】
前記要素成分パワースペクトル密度モデル算出手段は、
前記駆動信号パラメータと、前記自己回帰パラメータにより構成される全極パワースペクトル密度とを周波数毎に積をとったものに、前記アクティビティ係数パラメータを乗ずることによって、前記要素成分パワースペクトル密度モデルを算出することを特徴とする請求項１記載の信号解析装置。
【請求項３】
前記時系列信号パワースペクトル密度モデル算出手段は、
前記要素成分パワースペクトル密度モデル算出手段により算出される要素成分パワースペクトル密度モデルを時系列に全て合算することによって、時系列信号パワースペクトル密度モデルを算出することを特徴とする請求項１記載の信号解析装置。
【請求項４】
前記時系列信号パラメータ更新手段は、
前記時系列信号パラメータに含まれる前記駆動信号パラメータと前記自己回帰パラメータと前記アクティビティ係数パラメータの初期値を設定する初期設定手段と、
前記要素成分パワースペクトル密度モデル算出手段により算出される要素成分パワースペクトル密度モデルに対応する時間周波数要素成分を更新する時間周波数要素成分更新手段と、
前記時間周波数要素成分更新手段により更新された時間周波数要素成分に基づいて、前記駆動信号パラメータ、前記アクティビティ係数パラメータ、及び前記自己回帰パラメータを更新することで、前記時系列信号パラメータの値を更新するパラメータ更新手段と
を備えることを特徴とする請求項１記載の信号解析装置。
【請求項５】
時系列信号を入力とし、該時系列信号から時間周波数成分を表わす非負値データを要素に持つ二次元配列を生成するステップと、
前記時間周波数成分を表わす非負値データを要素に持つ二次元配列に基づいて、駆動信号パラメータを要素に持つ二次元配列と自己回帰パラメータを要素に持つ二次元配列とアクティビティ係数パラメータを要素に持つ三次元配列とからなる時系列信号パラメータの初期値を生成するステップと、
前記時系列信号パラメータに含まれる、前記駆動信号パラメータと前記自己回帰パラメータと前記アクティビティ係数パラメータと基づいて、要素成分パワースペクトル密度モデルを算出するステップと、
前記要素成分パワースペクトル密度モデルに基づいて、時系列信号パワースペクトル密度モデルを算出するステップと、
前記時系列信号パラメータに関し、前記時系列信号パワースペクトル密度モデルと前記時間周波数成分との一致度と、前記アクティビティ係数パラメータのスパース度とを合計した評価関数が大となるように更新値を算出し、該更新値により前記時系列信号パラメータの値を更新するステップと、
所定の基準を満たしているか否かを判定し、所定の基準が満たされていないと判定された場合、前記時系列信号パラメータの初期値に代えて、前記更新された時系列信号パラメータに基づいて、前記要素成分パワースペクトル密度モデルの算出、前記時系列信号パワースペクトル密度モデルの算出、及び前記時系列信号パラメータの更新を繰り返し実行させるステップと、
前記所定の基準が満たされたと判定された場合、前記更新された時系列信号パラメータを出力するステップと
を含むことを特徴とする信号解析方法。
【請求項６】
前記要素成分パワースペクトル密度モデルは、
前記駆動信号パラメータと、前記自己回帰パラメータにより構成される全極パワースペクトル密度とを周波数毎に積をとったものに、前記アクティビティ係数パラメータを乗ずることによって算出されることを特徴とする請求項５記載の信号解析方法。
【請求項７】
前記時系列信号パワースペクトル密度モデルは、
前記要素成分パワースペクトル密度モデルを時系列に全て合算することによって算出されることを特徴とする請求項５記載の信号解析方法。
【請求項８】
前記時系列信号パラメータを更新するステップは、
前記時系列信号パラメータに含まれる前記駆動信号パラメータと前記自己回帰パラメータと前記アクティビティ係数パラメータの初期値を設定するステップと、
前記要素成分パワースペクトル密度モデルに対応する時間周波数要素成分を更新するステップと、
前記更新された時間周波数要素成分に基づいて、前記駆動信号パラメータ、前記アクティビティ係数パラメータ、及び前記自己回帰パラメータを更新することで、前記時系列信号パラメータの値を更新するステップと
を含むことを特徴とする請求項５記載の信号解析方法。
【請求項９】
時系列信号を解析し、該時系列信号に含まれる時系列信号パラメータを抽出する信号解析装置のコンピュータに、
時系列信号を入力とし、該時系列信号から時間周波数成分を表わす非負値データを要素に持つ二次元配列を生成するステップと、
前記時間周波数成分を表わす非負値データを要素に持つ二次元配列に基づいて、駆動信号パラメータを要素に持つ二次元配列と自己回帰パラメータを要素に持つ二次元配列とアクティビティ係数パラメータを要素に持つ三次元配列とからなる時系列信号パラメータの初期値を生成するステップと、
前記時系列信号パラメータに含まれる、前記駆動信号パラメータと前記自己回帰パラメータと前記アクティビティ係数パラメータと基づいて、要素成分パワースペクトル密度モデルを算出するステップと、
前記要素成分パワースペクトル密度モデルに基づいて、時系列信号パワースペクトル密度モデルを算出するステップと、
前記時系列信号パラメータに関し、前記時系列信号パワースペクトル密度モデルと前記時間周波数成分との一致度と、前記アクティビティ係数パラメータのスパース度とを合計した評価関数が大となるように更新値を算出し、該更新値により前記時系列信号パラメータの値を更新するステップと、
所定の基準を満たしているか否かを判定し、所定の基準が満たされていないと判定された場合、前記時系列信号パラメータの初期値に代えて、前記更新された時系列信号パラメータに基づいて、前記要素成分パワースペクトル密度モデルの算出、前記時系列信号パワースペクトル密度モデルの算出、及び前記時系列信号パラメータの更新を繰り返し実行させるステップと、
前記所定の基準が満たされたと判定された場合、前記更新された時系列信号パラメータを出力するステップと
を実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項１０】
時系列信号を解析し、該時系列信号に含まれる時系列信号パラメータを抽出する信号解析装置のコンピュータに、
時系列信号を入力とし、該時系列信号から時間周波数成分を表わす非負値データを要素に持つ二次元配列を生成するステップと、
前記時間周波数成分を表わす非負値データを要素に持つ二次元配列に基づいて、駆動信号パラメータを要素に持つ二次元配列と自己回帰パラメータを要素に持つ二次元配列とアクティビティ係数パラメータを要素に持つ三次元配列とからなる時系列信号パラメータの初期値を生成するステップと、
前記時系列信号パラメータに含まれる、前記駆動信号パラメータと前記自己回帰パラメータと前記アクティビティ係数パラメータと基づいて、要素成分パワースペクトル密度モデルを算出するステップと、
前記要素成分パワースペクトル密度モデルに基づいて、時系列信号パワースペクトル密度モデルを算出するステップと、
前記時系列信号パラメータに関し、前記時系列信号パワースペクトル密度モデルと前記時間周波数成分との一致度と、前記アクティビティ係数パラメータのスパース度とを合計した評価関数が大となるように更新値を算出し、該更新値により前記時系列信号パラメータの値を更新するステップと、
所定の基準を満たしているか否かを判定し、所定の基準が満たされていないと判定された場合、前記時系列信号パラメータの初期値に代えて、前記更新された時系列信号パラメータに基づいて、前記要素成分パワースペクトル密度モデルの算出、前記時系列信号パワースペクトル密度モデルの算出、及び前記時系列信号パラメータの更新を繰り返し実行させるステップと、
前記所定の基準が満たされたと判定された場合、前記更新された時系列信号パラメータを出力するステップと
を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の短時間信号が同時的または継時的に混在して構成される時系列信号から、それぞれの短時間信号を分離して特徴パラメータを推定する信号解析装置、信号解析方法、プログラム、及び記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、音響信号処理分野において、非負値行列因子分解（以後、ＮＭＦ：Non-negative Matrix Factorization）と呼ぶ原理が注目されている。ＮＭＦは、本来、画像データから特徴的なパーツを抽出する目的として開発された方法論である（例えば、非特許文献１参照）。従来技術として、この原理をスペクトログラム（以後、複数の振幅スペクトルを時系列に並べたものと定義とする）に適用することにより、観測振幅スペクトルを構成しているらしい少数の振幅スペクトルのパーツを抽出し、これらのパーツに観測振幅スペクトルを分解することができる機能が示されている（例えば、非特許文献２参照）。以来、音源分離、雑音除去、帯域復元、オーディオカテゴリ識別等の音響信号処理の問題へ応用されている。
【０００３】
ＮＭＦによるスペクトログラムの分解表現は、観測スペクトログラムを直接的に行列と見立て、この行列をＹとして、図６に示すように、次式（１）となるような２つの非負値行列Ｈ、Ｕを決めることによって得られる。
【０００４】
【数１】
2010197596.tif 000003
【０００５】
図６を見て分かるように、このような分解によって得られる行列Ｈの各列ベクトルは、全て時刻の観測振幅スペクトルを構成している振幅スペクトルの基本パーツを表し、行列Ｕは、それらが、どの時刻で、どの程度のゲインで生起しているかを表したものとなっている。すなわち、数式（１）を要素毎に表すと、次式（２）で表わされる。
【０００６】
【数２】
2010197596.tif 000004
【０００７】
各時刻ｎに観測されるスペクトルは、次式（３）で表わされる、時不変の振幅スペクトルパーツが、次式（４）で表わされる、時変のゲイン係数に応じて、重みつき混合されたものとしてモデル化されていることになる。
【０００８】
【数３】
2010197596.tif 000005
【０００９】
【数４】
2010197596.tif 000006
【００１０】
このように、有限個のパーツによって構成される観測モデルを、混合信号モデルと呼ぶことにする。但し、Ｙｋ，ｎは、行列Ｙの｛ｋ，ｎ｝成分、数式（３）に示す時不変の振幅スペクトルパーツは、Ｈの｛ｋ，ｉ｝成分、数式（４）に示す時変のゲイン係数は、Ｕの｛ｉ，ｔ｝成分である。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【００１１】
【非特許文献１】D. D. Lee and H. S. Seung, “Learning the parts of objects by non-negative matrix factorization,” Nature Vol. 401, pp. 788-791, 1999.
【非特許文献２】P. Smaragdis and J.C. Brown, “Non-Negative Matrix Factorization for Polyphonic Music Transcription,” Proc. WASPAA’03, pp. 177-180 (2003).
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
ところで、音響信号は、振幅スペクトルの微細構造と包絡構造とによって特徴付けられる。これらは、相補的な量であり、前者は、周期性の有無の情報や、周期性を有する場合には、その周期、ないし基本周波数の情報を含み、後者は、音素に相当する情報を含んでいる。音声や、楽音を始めとする意思伝達や、表現の媒体として使われる音響信号の多くは、微細構造と包絡構造とが個別に変化し、多様な振幅スペクトルを成している。複数の音が重畳する場合、これらがさらに重なり合うため、観測スペクトルは、いっそう多様化する。
【００１３】
しかしながら、従来技術によるＮＭＦは、観測スペクトルの中に繰り返し生起する振幅スペクトルを、有意な音響的イベントを表したものと見なして抽出する機構を備えてはいるが、繰り返し生起する微細構造のパターンと繰り返し生起する包絡構造のパターンとを個別に抽出することができないという問題があった。
【００１４】
本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、その目的は、音響信号から繰り返し生起する微細構造のパターンと繰り返し生起する包絡構造のパターンとを個別に抽出することができる信号解析装置、信号解析方法、プログラム、及び記録媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
上述した課題を解決するために、本発明は、時系列信号を入力とし、該時系列信号から時間周波数成分を表わす非負値データを要素に持つ二次元配列を生成する時間周波数分解手段と、前記時間周波数分解手段により生成される時間周波数成分を表わす非負値データを要素に持つ二次元配列に基づいて、駆動信号パラメータを要素に持つ二次元配列と自己回帰パラメータを要素に持つ二次元配列とアクティビティ係数パラメータを要素に持つ三次元配列とからなる時系列信号パラメータの初期値を生成する時系列信号パラメータ初期値生成手段と、前記時系列信号パラメータ初期値生成手段により生成される時系列信号パラメータを構成する、前記駆動信号パラメータと前記自己回帰パラメータと前記アクティビティ係数パラメータとに基づいて、要素成分パワースペクトル密度モデルを算出する要素成分パワースペクトル密度モデル算出手段と、前記要素成分パワースペクトル密度モデル算出手段により算出される要素成分パワースペクトル密度モデルに基づいて、時系列信号パワースペクトル密度モデルを算出する時系列信号パワースペクトル密度モデル算出手段と、前記時系列信号パラメータ初期値生成手段により生成される時系列信号パラメータに関し、前記時系列信号パワースペクトル密度モデル算出手段により算出される時系列信号パワースペクトル密度モデルと前記時間周波数分解手段により生成された二次元配列が持つ時間周波数成分との一致度と、前記アクティビティ係数パラメータのスパース度とを合計した評価関数が大となるように更新値を算出し、該更新値により前記時系列信号パラメータの値を更新する時系列信号パラメータ更新手段と、所定の基準を満たしているか否かを判定し、所定の基準が満たされていないと判定された場合、前記時系列信号パラメータ初期値生成手段により生成された初期値に代えて、前記更新された時系列信号パラメータに基づいて、前記要素成分パワースペクトル密度モデル算出手段、前記時系列信号パワースペクトル密度モデル算出手段、及び前記時系列信号パラメータ更新手段による動作を繰り返し実行させる判定手段と、前記判定手段により所定の基準が満たされたと判定された場合、前記時系列信号パラメータ更新手段により更新された、その時点での時系列信号パラメータを出力する時系列パラメータ出力手段とを備えることを特徴とする信号解析装置である。
【００１６】
本発明は、上記の発明において、前記要素成分パワースペクトル密度モデル算出手段は、前記駆動信号パラメータと、前記自己回帰パラメータにより構成される全極パワースペクトル密度とを周波数毎に積をとったものに、前記アクティビティ係数パラメータを乗ずることによって、前記要素成分パワースペクトル密度モデルを算出することを特徴とする。
【００１７】
本発明は、上記の発明において、前記時系列信号パワースペクトル密度モデル算出手段は、前記要素成分パワースペクトル密度モデル算出手段により算出される要素成分パワースペクトル密度モデルを時系列に全て合算することによって、時系列信号パワースペクトル密度モデルを算出することを特徴とする。
【００１８】
本発明は、上記の発明において、前記時系列信号パラメータ更新手段は、前記時系列信号パラメータに含まれる前記駆動信号パラメータと前記自己回帰パラメータと前記アクティビティ係数パラメータの初期値を設定する初期設定手段と、前記要素成分パワースペクトル密度モデル算出手段により算出される要素成分パワースペクトル密度モデルに対応する時間周波数要素成分を更新する時間周波数要素成分更新手段と、前記時間周波数要素成分更新手段により更新された時間周波数要素成分に基づいて、前記駆動信号パラメータ、前記アクティビティ係数パラメータ、及び前記自己回帰パラメータを更新することで、前記時系列信号パラメータの値を更新するパラメータ更新手段とを備えることを特徴とする。
【００１９】
また、上述した課題を解決するために、本発明は、時系列信号を入力とし、該時系列信号から時間周波数成分を表わす非負値データを要素に持つ二次元配列を生成するステップと、前記時間周波数成分を表わす非負値データを要素に持つ二次元配列に基づいて、駆動信号パラメータを要素に持つ二次元配列と自己回帰パラメータを要素に持つ二次元配列とアクティビティ係数パラメータを要素に持つ三次元配列とからなる時系列信号パラメータの初期値を生成するステップと、前記時系列信号パラメータに含まれる、前記駆動信号パラメータと前記自己回帰パラメータと前記アクティビティ係数パラメータと基づいて、要素成分パワースペクトル密度モデルを算出するステップと、前記要素成分パワースペクトル密度モデルに基づいて、時系列信号パワースペクトル密度モデルを算出するステップと、前記時系列信号パラメータに関し、前記時系列信号パワースペクトル密度モデルと前記時間周波数成分との一致度と、前記アクティビティ係数パラメータのスパース度とを合計した評価関数が大となるように更新値を算出し、該更新値により前記時系列信号パラメータの値を更新するステップと、所定の基準を満たしているか否かを判定し、所定の基準が満たされていないと判定された場合、前記時系列信号パラメータの初期値に代えて、前記更新された時系列信号パラメータに基づいて、前記要素成分パワースペクトル密度モデルの算出、前記時系列信号パワースペクトル密度モデルの算出、及び前記時系列信号パラメータの更新を繰り返し実行させるステップと、前記所定の基準が満たされたと判定された場合、前記更新された時系列信号パラメータを出力するステップとを含むことを特徴とする信号解析方法である。
【００２０】
本発明は、上記の発明において、前記要素成分パワースペクトル密度モデルは、前記駆動信号パラメータと、前記自己回帰パラメータにより構成される全極パワースペクトル密度とを周波数毎に積をとったものに、前記アクティビティ係数パラメータを乗ずることによって算出されることを特徴とする。
【００２１】
本発明は、上記の発明において、前記時系列信号パワースペクトル密度モデルは、前記要素成分パワースペクトル密度モデルを時系列に全て合算することによって算出されることを特徴とする。
【００２２】
本発明は、上記の発明において、前記時系列信号パラメータを更新するステップは、
前記時系列信号パラメータに含まれる前記駆動信号パラメータと前記自己回帰パラメータと前記アクティビティ係数パラメータの初期値を設定するステップと、前記要素成分パワースペクトル密度モデルに対応する時間周波数要素成分を更新するステップと、前記更新された時間周波数要素成分に基づいて、前記駆動信号パラメータ、前記アクティビティ係数パラメータ、及び前記自己回帰パラメータを更新することで、前記時系列信号パラメータの値を更新するステップとを含むことを特徴とする。
【００２３】
また、上述した課題を解決するために、本発明は、時系列信号を解析し、該時系列信号に含まれる時系列信号パラメータを抽出する信号解析装置のコンピュータに、時系列信号を入力とし、該時系列信号から時間周波数成分を表わす非負値データを要素に持つ二次元配列を生成するステップと、前記時間周波数成分を表わす非負値データを要素に持つ二次元配列に基づいて、駆動信号パラメータを要素に持つ二次元配列と自己回帰パラメータを要素に持つ二次元配列とアクティビティ係数パラメータを要素に持つ三次元配列とからなる時系列信号パラメータの初期値を生成するステップと、前記時系列信号パラメータに含まれる、前記駆動信号パラメータと前記自己回帰パラメータと前記アクティビティ係数パラメータと基づいて、要素成分パワースペクトル密度モデルを算出するステップと、前記要素成分パワースペクトル密度モデルに基づいて、時系列信号パワースペクトル密度モデルを算出するステップと、前記時系列信号パラメータに関し、前記時系列信号パワースペクトル密度モデルと前記時間周波数成分との一致度と、前記アクティビティ係数パラメータのスパース度とを合計した評価関数が大となるように更新値を算出し、該更新値により前記時系列信号パラメータの値を更新するステップと、所定の基準を満たしているか否かを判定し、所定の基準が満たされていないと判定された場合、前記時系列信号パラメータの初期値に代えて、前記更新された時系列信号パラメータに基づいて、前記要素成分パワースペクトル密度モデルの算出、前記時系列信号パワースペクトル密度モデルの算出、及び前記時系列信号パラメータの更新を繰り返し実行させるステップと、前記所定の基準が満たされたと判定された場合、前記更新された時系列信号パラメータを出力するステップとを実行させることを特徴とするプログラムである。
【００２４】
また、上述した課題を解決するために、本発明は、時系列信号を解析し、該時系列信号に含まれる時系列信号パラメータを抽出する信号解析装置のコンピュータに、時系列信号を入力とし、該時系列信号から時間周波数成分を表わす非負値データを要素に持つ二次元配列を生成するステップと、前記時間周波数成分を表わす非負値データを要素に持つ二次元配列に基づいて、駆動信号パラメータを要素に持つ二次元配列と自己回帰パラメータを要素に持つ二次元配列とアクティビティ係数パラメータを要素に持つ三次元配列とからなる時系列信号パラメータの初期値を生成するステップと、前記時系列信号パラメータに含まれる、前記駆動信号パラメータと前記自己回帰パラメータと前記アクティビティ係数パラメータと基づいて、要素成分パワースペクトル密度モデルを算出するステップと、前記要素成分パワースペクトル密度モデルに基づいて、時系列信号パワースペクトル密度モデルを算出するステップと、前記時系列信号パラメータに関し、前記時系列信号パワースペクトル密度モデルと前記時間周波数成分との一致度と、前記アクティビティ係数パラメータのスパース度とを合計した評価関数が大となるように更新値を算出し、該更新値により前記時系列信号パラメータの値を更新するステップと、所定の基準を満たしているか否かを判定し、所定の基準が満たされていないと判定された場合、前記時系列信号パラメータの初期値に代えて、前記更新された時系列信号パラメータに基づいて、前記要素成分パワースペクトル密度モデルの算出、前記時系列信号パワースペクトル密度モデルの算出、及び前記時系列信号パラメータの更新を繰り返し実行させるステップと、前記所定の基準が満たされたと判定された場合、前記更新された時系列信号パラメータを出力するステップとを実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
【発明の効果】
【００２５】
この発明によれば、音響信号から繰り返し生起する微細構造のパターンと繰り返し生起する包絡構造のパターンとを個別に抽出することができるという利点が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本第１実施形態による信号解析装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本第２実施形態による信号解析装置の構成を示すブロック図である。
【図３】第１、第２実施形態による信号解析装置において、単一話者による音声信号から、どのようなスペクトル微細構造とスペクトル包絡構造のパーツがどのように学習されるかを示す図である。
【図４】第１、第２実施形態による信号解析装置によって推定された信号モデルのスペクトログラムを示す図である。
【図５】本第１、第２実施形態による信号解析装置において、Ｉ＝１０、Ｊ＝５の条件の下で学習された駆動信号ＰＳＤと全極型フィルタとを示す図である。
【図６】ＮＭＦによるスパース表現を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
以下、本発明の一実施形態を、図面を参照して説明する。
【００２８】
Ａ．本発明の原理
まず、本発明の原理（アルゴリズム）について説明する。
Ａ−１．逆問題の定式化
信号の生成プロセスをガウス（Ｇａｕｓｓ）性雑音の駆動信号と全極型フィルタとからなる線形系と仮定し、観測時系列信号を、Ｉ種類の駆動信号のパワースペクトル密度（以下、ＰＳＤという）と、Ｊ種類の全極型フィルタとによって構成される複合系から生成されたものと捉え、このような生成モデルの未知パラメータを推定する問題を考える。
【００２９】
音声を対象とする場合、駆動信号のＰＳＤは、声帯の振動の特性に関係するスペクトル微細構造に対応し、有声音か、無声音かどうかという情報や、声の高さに関する情報などを含む。一方で、全極型フィルタは、声道特性に関係するスペクトル包絡構造のモデルとして古典的に採用されてきたものであり、主に音素に関する情報に深く係わってくる。
【００３０】
一連の音声において、一般に声の高さ（基本周波数）や、音素などは、時々刻々と変化するものではある。その範囲、あるいは種類は、限られていることから、音声信号は、限られた数のスペクトル微細構造とスペクトル包絡構造とのパーツが個別にアクティベートされて実現したものと仮定することができる。従って、ここに提案する混合信号モデルは、単一の音声信号、または複数の音声の混合信号の性質を良く表現したモデルとなっている。
【００３１】
あるフレーム内の信号｛ｘｔ｝を、次式（５）で表わされるように、Ｐ次の自己回帰過程からの標本値系列と仮定する。
【００３２】
【数５】
2010197596.tif 000007
【００３３】
但し、数式（５）に記されている、次式（６）に示す要素は、自己相関関数がｆｔの定常なガウス性雑音の駆動信号である。
【００３４】
【数６】
2010197596.tif 000008
【００３５】
ここで、数式（６）に示す要素は、必ずしも白色雑音とは限らない。
さて、次式（７）が成立し、その離散フーリエ（Ｆｏｕｒｉｅｒ）変換（以下、ＤＦＴという）を、次式（８）とすると、数式（５）、ＤＦＴの線形性、及び、数式（６）に示す要素の定常性とガウス性により、数式（８）に示すＸは、平均が０、分散共分散行列が、数式（９）の多次元複素正規分布に従う。該多次元複素正規分布を数式（１０）に示す。
【００３６】
【数７】
2010197596.tif 000009
【００３７】
【数８】
2010197596.tif 000010
【００３８】
【数９】
2010197596.tif 000011
【００３９】
【数１０】
2010197596.tif 000012
【００４０】
但し、次式（１１）となる。
【００４１】
【数１１】
2010197596.tif 000013
Ｈｋは、ｈｔのＤＦＴ、すなわち数式（６）に示す駆動信号のＰＳＤであり、スペクトル微細構造に対応する。
【００４２】
一方で、数式（１１）に含まれる、数式（１２）に示す要素は、全極型伝達関数のＰＳＤであり、スペクトル包絡に対応する。
【００４３】
【数１２】
2010197596.tif 000014
【００４４】
ここで、上述したように、Ｉ種類の駆動信号ＰＳＤとＪ種類の全極型フィルタとにより構成される複合系を、観測信号のＳＴＦＴ（フレーム内の信号のＤＦＴ）の生成モデルと考える。すなわち、この複合系は、合計（Ｉ×Ｊ）種類のＰＳＤを持った信号のＳＴＦＴを生成することができ、それぞれがフレーム毎に個別のゲインによってアクティベートして混合信号のＳＴＦＴを形成する。
【００４５】
さて、ｉ番目の駆動信号ＰＳＤとｊ番目の全極型伝達関数とを、それぞれ数式（１３）とし、｛ｉ，ｊ｝番目の要素信号のｎ番目のフレームにおけるゲインを、数式（１４）で表すと、上記議論した通り、そのＳＴＦＴは、数式（１５）で表わされ、平均が０、分散共分散行列が数式（１６）の多次元複素正規分布に従う。該多次元複素正規分布を数式（１７）に示す。
【００４６】
【数１３】
2010197596.tif 000015
【００４７】
【数１４】
2010197596.tif 000016
【００４８】
【数１５】
2010197596.tif 000017
【００４９】
【数１６】
2010197596.tif 000018
【００５０】
【数１７】
2010197596.tif 000019
【００５１】
但し、次式（１８）、（１９）に示す関係となる。
【００５２】
【数１８】
2010197596.tif 000020
【００５３】
【数１９】
2010197596.tif 000021
【００５４】
ここで、次式（２０）に示す要素は、互いに独立でi.i.d.とすると、次式（２１）で表わされる、混合信号のＳＴＦＴは、やはり正規分布に従い、次式（２２）が成り立つと言える。
【００５５】
【数２０】
2010197596.tif 000022
【００５６】
【数２１】
2010197596.tif 000023
【００５７】
【数２２】
2010197596.tif 000024
【００５８】
複合系の未知パラメータをまとめてθとし、数式（２３）で表わされるとすると、以上により、θの尤度関数は、具体的に、数式（２４）と定義されたことになる。
【００５９】
【数２３】
2010197596.tif 000025
【００６０】
【数２４】
2010197596.tif 000026
【００６１】
ここで、行列Φｎの対角要素のφｋ，ｎは、複合系から生成される不規則信号のＰＳＤモデルであり、次式（２５）で与えられる。
【００６２】
【数２５】
2010197596.tif 000027
【００６３】
Ａ−２．逆問題の解法
観測Ｙが与えられたとき、次式（２６）より、数式（２７）で表わされる値を最大化するθを求めたい。数式（２４）を見ると、数式（２８）に示す要素は、数式（２９）に示す要素とφｋ，ｎとの板倉斎藤距離（最尤スペクトル距離）に対して、定数項を除いて等しいことが分かる。
【００６４】
【数２６】
2010197596.tif 000028
【００６５】
【数２７】
2010197596.tif 000029
【００６６】
【数２８】
2010197596.tif 000030
【００６７】
【数２９】
2010197596.tif 000031
【００６８】
このため、数式（２７）の第一項は、ＰＳＤモデルと観測パワースペクトルとの一致度を表したコストを表す。一方、数式（２７）の第二項の事前確率の項は、各部品のアクティベーションをスパースに誘導する役割のコストとして利用できる。ここでは、以後の導出に都合の良い、次式（３０）で表わされる逆ガンマ分布を仮定する。
【００６９】
【数３０】
2010197596.tif 000032
【００７０】
この他にも、一般化正規分布（ＧＧＤ：Generalized Gaussian Distribution）など、スパース化効果を持つ事前分布であれば如何なるものでも良い。この事前確率のスパース化効果は、αが大きいほど高くなる。これによって、各フレームの観測スペクトルの中に繰り返し生起するスペクトル微細構造、あるいはスペクトル包絡構造ほど、駆動信号ＰＳＤあるいは全極型フィルタの推定結果となって表れやすい仕組になると考えられる。
【００７１】
上述したＭＡＰ推定の局所最適解は、ＥＭアルゴリズム（Expectation Maximization  アルゴリズム）により解くことができる。導出は省略するが、数式（３１）と置くと、Ｑ関数は、次式（３２）で与えられる。
【００７２】
【数３１】
2010197596.tif 000033
【００７３】
【数３２】
2010197596.tif 000034
【００７４】
但し、数式（３３）として、数式（３４）となる。
【００７５】
【数３３】
2010197596.tif 000035
【００７６】
【数３４】
2010197596.tif 000036
【００７７】
この結果から、以下の反復アルゴリズムが導かれる。
（１）初期値設定
数式（３５）の初期値を決める。これら初期値、及び、これら初期値によって数式（１８）、（２５）から自動的に決まる、数式（３６）に示す要素を、数式（３７）に代入する。
【００７８】
【数３５】
2010197596.tif 000037
【００７９】
【数３６】
2010197596.tif 000038
【００８０】
【数３７】
2010197596.tif 000039
【００８１】
（２）Ｅステップ
数式（３８）で示される｛ｉ，ｊ｝番目の要素成分パワースペクトル密度モデルに対応する時間周波数要素成分を、数式（３９）により更新する。
【００８２】
【数３８】
2010197596.tif 000040
【００８３】
【数３９】
2010197596.tif 000041
【００８４】
（３）Ｍステップ
数式（４０）の各要素（駆動信号パラメータ、アクティビティ係数パラメータ、自己回帰パラメータ）を、数式（４１）、（４２）、（４３）により更新する。
【００８５】
【数４０】
2010197596.tif 000042
【００８６】
【数４１】
2010197596.tif 000043
【００８７】
【数４２】
2010197596.tif 000044
【００８８】
【数４３】
2010197596.tif 000045
【００８９】
数式（４３）は、Ｌｅｖｉｎｓｏｎ−Ｄｕｒｂｉｎ（レビンソン・ダービン）アルゴリズムという公知の手法で求めることができる。また、次式（４４）とし、数式（４５）に示す要素は、次式（４６）で与えられる。
【００９０】
【数４４】
2010197596.tif 000046
【００９１】
【数４５】
2010197596.tif 000047
【００９２】
【数４６】
2010197596.tif 000048
【００９３】
（４）上記（３）で求められた、数式（３５）に示す要素、及びこれらの要素によって数式（１８）、（２５）から自動的に決まる、数式（３６）に示す要素を、数式（３７）に代入して、上記（２）に戻る。
【００９４】
Ｂ．第１実施形態
次に、本発明の第１実施形態について説明する。
図１は、本第１実施形態による信号解析装置の構成を示すブロック図である。図において、信号解析装置は、初期設定部１、要素成分ＰＳＤ（パワースペクトル密度）モデル算出部２、時系列信号ＰＳＤモデル算出部３、時系列信号パラメータ更新部４、収束判定部５、及び時系列パラメータ出力部６から構成されている。
【００９５】
初期設定部１は、時間周波数分解部１−１、及び時系列信号パラメータ初期値生成部１−２からなる。時間周波数分解部１−１は、時系列信号である観測信号を入力として、時間周波数成分を表す非負値データ（観測時間周波数成分）Ｙｋ，ｎ（ｋは周波数、ｎは時刻のインデックス）を要素に持つ二次元配列Ｙを出力する。
【００９６】
時系列信号パラメータ初期値生成部１−２は、ｉ番目の駆動信号のパワースペクトル密度（数式（３）：駆動信号パラメータ）を要素に持つ二次元配列Ｈと、自己回帰パラメータ（数式（４７））を要素に持つ二次元配列Ａと、アクティビティ係数パラメータ（数式（１４））を要素に持つ三次元配列Ｕとからなる時系列信号パラメータθ＝｛Ｈ，Ａ，Ｕ｝と、スパース性制御定数α、βとの初期値を設定する。
【００９７】
【数４７】
2010197596.tif 000049
【００９８】
ＨとＵの初期値は、以下の手順で求める。
（ａ）従来のＮＭＦにより、次式（４８）により、Ｙを求める（Ｂ、Ｃは行列、等号記号は近似を表す記号）。
【００９９】
【数４８】
2010197596.tif 000050
【０１００】
（ｂ）行列Ｂのｋ行ｉ列の要素Ｂｋ，ｉ毎を、数式（３）に代入する。
（ｃ）行列Ｃのｉ行ｎ列の要素Ｃｉ，ｎを、次式（４９）に代入する。
【０１０１】
【数４９】
2010197596.tif 000051
【０１０２】
また、Ａの初期値については、ａ１を乱数で適当に決め、ａ２，…，ａＰは、０と置いたものを初期値とする。αは、正値の適当な値を初期値とし、βは、観測時間周波数成分の総エネルギー値に比例した正値の適当な値に設定する。
【０１０３】
要素成分ＰＳＤモデル算出部２は、数式（１８）、（１９）により、次式（５０）で表わされる要素成分パワースペクトル密度モデルを算出する。
【０１０４】
【数５０】
2010197596.tif 000052
【０１０５】
時系列信号ＰＳＤモデル算出部３は、数式（２５）により、時系列信号パワースペクトル密度モデルφｋ，ｎを算出する。時系列信号パラメータ更新部４は、次式（５１）の値が最大となるように、時系列信号パラメータθ＝｛Ｈ，Ａ，Ｕ｝の各々の値を更新する。
【０１０６】
【数５１】
2010197596.tif 000053
【０１０７】
ここで、ｄ（φ，Ｙ）は、時系列信号パワースペクトル密度モデルφｋ，ｎと時間周波数成分Ｙｋ，ｎとの一致度を表す値（式（２７）の第１項に対応）で、次式（５２）に示す、板倉斎藤距離で算出する。
【０１０８】
【数５２】
2010197596.tif 000054
【０１０９】
また、ｓ（Ｕ）は、各部品のアクティベーション係数パラメータのスパース度を表す値で、次式（５３）で表わすように、逆ガンマ分布の対数により算出する。
【０１１０】
【数５３】
2010197596.tif 000055
【０１１１】
なお、ｓ（Ｕ）は、上記ｓ（Ｕ）の定数倍と等価になる尺度でスパース度を測ることができれば、他の一般化正規分布（ＧＧＤ：Generalized Gaussian Distribution）などのスパース効果を持つ事前分布でも良い。また、上記ｓ（Ｕ）の値は、αが大きいほど、スパース化効果が高くなる。
【０１１２】
Ｐ（θ｜Ｙ）が最大となるように、時系列パラメータθを更新する方法には、既存の最適化手法を用いても良いが、後述する第２実施形態によるＥＭアルゴリズムを応用した手法を用いることにより、高速で最大となるような時系列信号パラメータθを求めることができる。
【０１１３】
収束判定部５は、例えば、予め設定した反復計算の回数や、予め設定した反復計算毎の目的関数値の減少率（値）など、所定の基準を満たすか否かを判定し、満たさない場合には、上記要素成分ＰＳＤモデル算出部２〜時系列信号パラメータ更新部４による処理を繰り返し実行させる。時系列パラメータ出力部６は、収束判定部５において所定の規準を満たすと判定された場合、時系列信号パラメータθを出力する。
【０１１４】
次に、上述した第１実施形態の動作について説明する。
初期設定部１は、時間周波数分解部１−１により、観測信号から時間周波数成分を表す非負値データ（観測時間周波数成分）Ｙｋ，ｎを要素に持つ二次元配列Ｙを出力し、時系列信号パラメータ初期値生成部１−２により、ｉ番目の駆動信号のパワースペクトル密度を要素に持つ二次元配列Ｈと、自己回帰パラメータを要素に持つ二次元配列Ａと、アクティビティ係数パラメータを要素に持つ三次元配列Ｕとからなる時系列信号パラメータθ＝｛Ｈ，Ａ，Ｕ｝と、スパース性制御定数α、βとの初期値を設定する。
【０１１５】
次に、要素成分ＰＳＤモデル算出部２は、ｉ番目の駆動信号のパワースペクトル密度を要素に持つ二次元配列Ｈ、自己回帰パラメータを要素に持つ二次元配列Ａ、及びアクティビティ係数パラメータを要素に持つ三次元配列Ｕを用いて、要素成分パワースペクトル密度モデルを算出し、時系列信号ＰＳＤモデル算出部３は、同様に、ｉ番目の駆動信号のパワースペクトル密度を要素に持つ二次元配列Ｈ、自己回帰パラメータを要素に持つ二次元配列Ａ、及びアクティビティ係数パラメータを要素に持つ三次元配列Ｕを用いて、時系列信号パワースペクトル密度モデルφｋ，ｎを算出する。
【０１１６】
時系列信号パラメータ更新部４は、Ｐ（θ｜Ｙ）の値が最大となるように、時系列信号パラメータθ＝｛Ｈ，Ａ，Ｕ｝の各々の値を更新する。収束判定部５は、所定の基準として、例えば、予め設定した反復計算の回数や、予め設定した反復計算毎の目的関数値の減少率（値）が所定の基準を満たすか否かを判定し、満たさない場合には、上記要素成分ＰＳＤモデル算出部２〜時系列信号パラメータ更新部４による処理を繰り返し実行させる。そして、時系列パラメータ出力部６は、収束判定部５において所定の規準を満たすと判定された場合、時系列信号パラメータθを出力する。
【０１１７】
Ｃ．第２実施形態
次に、本発明の第２実施形態について説明する。
本第２実施形態では、前述した時系列信号パラメータ更新部４を、ＥＭアルゴリズムを応用した手法により高速に最大化する時系列パラメータを算出する手法である。ＥＭアルゴリズムでは、適当に設定されたθの初期値から始め、Ｅ（Expectation）ステップとＭ（Maximization）ステップとを繰り返すことによりパラメータθを更新する。
【０１１８】
図２は、本第２実施形態による信号解析装置の構成を示すブロック図である。なお、図１に対応する部分には同一の符号を付けて説明を省略する。図において、時系列信号パラメータ更新部４０は、初期設定部４０−１、Ｅステップ実行部４０−２、及びＭステップ実行部４０−３からなる。
【０１１９】
初期設定部４０−１は、数式（３５）の初期値を決め、これら初期値、及び、これら初期値によって数式（１８）、（２５）から自動的に決まる、数式（３６）に示す要素を、数式（３７）のそれぞれに代入する。Ｅステップ実行部４０−２は、前述したように、数式（３９）により、数式（３８）の値を更新する。すなわち、Ｅステップ実行部４０−２は、初期設定部４０−１により更新された数式（３７）に示される各要素の値を用いて、数式（３８）の値を更新する。
【０１２０】
Ｍステップ実行部４０−３は、前述したように、Ｅステップ実行部４０−２により更新された数式（３８）の値を用いて、数式（４１）、（４４）により、数式（３）に示す駆動信号パラメータの値を更新し、数式（３８）の値を用いて、数式（４２）、（４４）により、数式（１４）に示すアクティビティ係数パラメータの値を更新し、さらに、数式（３８）の値や、初期設定部４０−１により更新された値を用いて、数式（４３）、（４６）により、数式（４７）に示す自己回帰パラメータの値を更新する。
【０１２１】
ここで、各ｉについて、次式（５４）のスケールを、例えば、
【０１２２】
【数５４】
2010197596.tif 000056
【０１２３】
（ａ）次式（５５）が予め定めた値になる。
【０１２４】
【数５５】
2010197596.tif 000057
【０１２５】
（ｂ）次式（５６）が予め定めた値になる。
【０１２６】
【数５６】
2010197596.tif 000058
【０１２７】
（ｃ）次式（５７）が予め定めた値になる。
【０１２８】
【数５７】
2010197596.tif 000059
【０１２９】
というような制約に基づいて規格化しても良い。
【０１３０】
次に、上述した第２実施形態の動作について説明する。
初期設定部１は、時間周波数分解部１−１により、観測信号から時間周波数成分を表す非負値データ（観測時間周波数成分）Ｙｋ，ｎを要素に持つ二次元配列Ｙを出力し、時系列信号パラメータ初期値生成部１−２により、ｉ番目の駆動信号のパワースペクトル密度を要素に持つ二次元配列Ｈと、自己回帰パラメータを要素に持つ二次元配列Ａと、アクティビティ係数パラメータを要素に持つ三次元配列Ｕとからなる時系列信号パラメータθ＝｛Ｈ，Ａ，Ｕ｝と、スパース性制御定数α、βとの初期値を設定する。
【０１３１】
次に、要素成分ＰＳＤモデル算出部２は、ｉ番目の駆動信号のパワースペクトル密度を要素に持つ二次元配列Ｈ、自己回帰パラメータを要素に持つ二次元配列Ａ、及びアクティビティ係数パラメータを要素に持つ三次元配列Ｕを用いて、要素成分パワースペクトル密度モデルを算出し、時系列信号ＰＳＤモデル算出部３は、同様に、ｉ番目の駆動信号のパワースペクトル密度を要素に持つ二次元配列Ｈ、自己回帰パラメータを要素に持つ二次元配列Ａ、及びアクティビティ係数パラメータを要素に持つ三次元配列Ｕを用いて、時系列信号パワースペクトル密度モデルφｋ，ｎを算出する。
【０１３２】
時系列信号パラメータ更新部４０では、初期設定部４０−１により、数式（３５）の初期値を決め、これら初期値、及び、これら初期値によって数式（１８）、（２５）から自動的に決まる、数式（３６）に示す要素を、数式（３７）のそれぞれに代入し、Ｅステップ実行部４０−２により、数式（３７）に示される各要素の値を用いて、数式（３８）の値を更新し、Ｍステップ実行部４０−３により、数式（３）に示す値、数式（１４）に示す値、及び数式（４７）に示す値を更新する。すなわち、時系列信号パラメータθを更新する。そして、収束判定部５は、所定の基準として、例えば、予め設定した反復計算の回数や、予め設定した反復計算毎の目的関数値の減少率（値）が所定の基準を満たすか否かを判定し、満たさない場合には、上記要素成分ＰＳＤモデル算出部２〜時系列信号パラメータ更新部４０による処理を繰り返し実行させる。そして、時系列パラメータ出力部６は、収束判定部５において所定の規準を満たすと判定された場合、時系列信号パラメータθを出力する。
【０１３３】
Ｄ．実験結果
上述した第１、第２実施形態による信号解析装置を用いて、単一話者による音声信号から、どのようなスペクトル微細構造とスペクトル包絡構造とのパーツがどのように学習されるかを確認した。
【０１３４】
図３は、本第１、第２実施形態による信号解析装置において、単一話者による音声信号から、どのようなスペクトル微細構造とスペクトル包絡構造のパーツがどのように学習されるかを示す図である。図４は、本第１、第２実施形態による信号解析装置によって推定された信号モデルのスペクトログラムを示す図である。第１、第２実施形態により、極めて良く観測スペクトログラムを表現できていることが確認することができる。
【０１３５】
また、図５（ａ）、（ｂ）は、各々、本第１、第２実施形態による信号解析装置において、Ｉ＝１０、Ｊ＝５の条件の下で学習された駆動信号ＰＳＤと全極型フィルタとを示す図である。微細構造の各パーツには、調波構造らしい特徴的な構造が表れており、包絡構造の各パーツは、それぞれが異なる形を成していることが確認できる。従来技術では、このように、音声信号に含まれるスペクトルの微細構造と包絡構造との特徴的なパーツを個別に取り出すことはできなかった。
【０１３６】
上述した第１、第２実施形態によれば、従来技術における混合信号モデルを、線形系による信号の生成プロセスのモデルを導入することにより拡張し、有限種類の特性を持った入力信号と有限種類の特性を持った全極型フィルタの全組み合わせの出力信号との和からなる混合信号モデルを仮定し、観測される時系列信号がこの混合信号モデルに基づいて生成されたものと見なし、未知のモデルパラメータを推定する逆問題を解くことにより、観測スペクトルを構成している各混在スペクトルから、微細構造と包絡構造とのパーツを抽出することができる。ゆえに、音響信号に対して適用することで、音楽信号の楽音毎の分離、音声区間の検出、音声の音素境界の検出、音声の音素特徴量の抽出などを行うことができる。
【符号の説明】
【０１３７】
１  初期設定部
１−１  時間周波数分解部
１−２  時系列信号パラメータ初期値生成部
２  要素成分ＰＳＤモデル算出部
３  時系列信号ＰＳＤモデル算出部
４  時系列信号パラメータ更新部
５  収束判定部
６  時系列パラメータ出力部
４０−１  初期設定部
４０−２  Ｅステップ実行部
４０−３  Ｍステップ実行部
【図１】
2010197596.tif 000060
【図２】
2010197596.tif 000061
【図３】
2010197596.tif 000062
【図４】
2010197596.tif 000063
【図５】
2010197596.tif 000064
【図６】
2010197596.tif 000065