(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
蓄積信号から、あらかじめ登録した目的信号に類似した部分を探し出す信号検出方法であって、
目的信号から特徴量系列を導く目的特徴量計算過程と、
蓄積信号に注目窓を設定し、注目窓内の信号から特徴量系列を導く蓄積特徴量計算過程と、
前記蓄積特徴量計算過程による処理を、注目窓をずらしながら繰り返し行うことで導かれた各特徴量系列を、予め定義された距離に基づいて分類し、その分類の代表特徴量系列を決定する蓄積特徴量分類過程と、
前記蓄積特徴量分類過程で定義された距離に対する選択閾値を、特徴量同士の類似度に関して予め設定した閾値である探索閾値から計算する選択閾値設定過程と、
前記蓄積特徴量分類過程で導かれた分類について、前記目的特徴量計算過程で導かれた特徴量系列との類似度が、選択閾値から導かれる条件を満たすような代表特徴量系列を持つ分類に含まれる特徴量系列を選択する蓄積特徴量選択過程と、
前記蓄積特徴量選択過程で選択された特徴量系列と、前記目的特徴量計算過程で導かれた特徴量系列との類似度を計算する類似度計算過程と、
前記類似度計算過程による計算結果に基づいて得られた、蓄積信号のいくつかの箇所についての目的信号との前記類似度と、探索閾値とを比較することにより、目的信号が、蓄積信号の当該箇所に存在するかどうかを決定する類似度判定過程と、
を有することを特徴とする信号検出方法。
【請求項２】
さらに、前記類似度計算過程で計算された類似度に基づいて、注目窓のスキップ幅を計算し、そのスキップ幅だけ注目窓を移動するスキップ幅計算過程を有し、
前記類似度計算過程からスキップ幅計算過程に至る処理を繰り返して、蓄積信号のいくつかの箇所について、目的信号との類似度を計算し、前記類似度と、探索閾値とを比較することにより、目的信号が、蓄積信号の当該箇所に存在するか否かを決定することを特徴とする請求項１に記載の信号検出方法。
【請求項３】
前記目的特徴量計算過程および前記蓄積特徴量計算過程では、特徴量系列に対してヒストグラムを作成し、前記蓄積特徴量分類過程において該ヒストグラムに基づいて距離を計算し、前記蓄積特徴量選択過程および前記類似度計算過程において該ヒストグラムに基づいて類似度を計算することを特徴とする、請求項１または２のいずれかに記載の信号検出方法。
【請求項４】
前記蓄積特徴量選択過程および前記類似度計算過程は、ヒストグラム重なり率によって類似度を計算することを特徴とする請求項３に記載の信号検出方法。
【請求項５】
前記蓄積特徴量分類過程は、Ｌ２距離（ユークリッド距離）に基づいて各特徴量系列を分類することを特徴とする請求項１ないし４のいずれかに記載の信号検出方法。
【請求項６】
蓄積信号から、あらかじめ登録した目的信号に類似した部分を探し出す信号検出装置であって、
目的信号から特徴量系列を導く目的特徴量計算手段と、
蓄積信号に注目窓を設定し、注目窓内の信号から特徴量系列を導く蓄積特徴量計算手段と、
前記蓄積特徴量計算手段による処理を、前記注目窓をずらしながら繰り返し行うことで導かれた各特徴量系列を、予め定義された距離に基づいて分類し、その分類の代表特徴量系列を決定する蓄積特徴量分類手段と、
前記蓄積特徴量分類手段で定義された距離に対する選択閾値を、特徴量同士の類似度に関して予め設定した閾値である探索閾値から計算する選択閾値設定手段と、
前記蓄積特徴量分類手段で導かれた分類について、前記目的特徴量計算手段で導かれた特徴量系列との類似度が、前記選択閾値から導かれる条件を満たすような代表特徴量系列を持つ分類に含まれる特徴量系列を選択する蓄積特徴量選択手段と、
前記蓄積特徴量選択手段で選択された特徴量系列と、前記目的特徴量計算手段で導かれた特徴量系列との類似度を計算する類似度計算手段と、
前記類似度計算手段手段による計算結果に基づいて得られた、蓄積信号のいくつかの箇所についての目的信号との前記類似度と、探索閾値とを比較することにより、目的信号が、蓄積信号の当該箇所に存在するかどうかを決定する類似度判定手段と、
を有することを特徴とする信号検出装置。
【請求項７】
さらに、前記類似度計算手段で計算された類似度に基づいて、注目窓のスキップ幅を計算し、そのスキップ幅だけ注目窓を移動するスキップ幅計算手段を有し、
前記類似度計算手段からスキップ幅計算手段に至る処理を繰り返して、蓄積信号のいくつかの箇所について、目的信号との類似度を計算し、前記類似度と、探索閾値とを比較することにより、目的信号が、蓄積信号の当該箇所に存在するか否かを決定することを特徴とする請求項６に記載の信号検出装置。
【請求項８】
蓄積信号から、あらかじめ登録した目的信号に類似した部分を探し出す信号検出装置に用いられる信号検出プログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体において、
前記信号検出プログラムは、
目的信号から特徴量系列を導く第１のステップと、
蓄積信号に注目窓を設定し、注目窓内の信号から特徴量系列を導く第２のステップと、
前記第２のステップにおける処理を、注目窓をずらしながら繰り返し行うことで導かれた各特徴量系列を、予め定義された距離に基づいて分類し、その分類の代表特徴量系列を決定する第３のステップと、
前記第３のステップで定義された距離に対する選択閾値を、特徴量同士の類似度に関して予め設定した閾値である探索閾値から計算する第４のステップと、
前記第３のステップで導かれた分類について、前記第１のステップで導かれた特徴量系列との類似度が、選択閾値から導かれる条件を満たすような代表特徴量系列を持つ分類に含まれる特徴量系列を選択する第５のステップと、
前記第５のステップで選択された特徴量系列と、前記第１のステップで導かれた特徴量系列との類似度を計算する第６のステップと、
前記第６のステップによる計算結果に基づいて得られた、蓄積信号のいくつかの箇所についての目的信号との前記類似度と、探索閾値とを比較することにより、目的信号が、蓄積信号の当該箇所に存在するかどうかを決定する第７のステップ
と、
をコンピュータに実行させる信号検出プログラムを記録した記録媒体。
【請求項９】
前記信号検出プログラムは、
さらに、前記第６のステップで計算された類似度に基づいて、注目窓のスキップ幅を計算し、そのスキップ幅だけ注目窓を移動する第８のステップを有し、
前記第６のステップから第８のステップに至る処理を繰り返して、蓄積信号のいくつかの箇所について、目的信号との類似度を計算し、前記類似度と、探索閾値とを比較することにより、目的信号が、蓄積信号の当該箇所に存在するか否かを決定するようにコンピュータに実行させる信号検出プログラムを記録した請求項８に記載の記録媒体。
【請求項１０】
蓄積信号から、あらかじめ登録した目的信号に類似した部分を探し出す信号検出装置に用いられる信号検出プログラムであって、
該信号検出プログラムは、
目的信号から特徴量系列を導く第１のステップと、
蓄積信号に注目窓を設定し、注目窓内の信号から特徴量系列を導く第２のステップと、
前記第２のステップにおける処理を、注目窓をずらしながら繰り返し行うことで導かれた各特徴量系列を、予め定義された距離に基づいて分類し、その分類の代表特徴量系列を決定する第３のステップと、
前記第３のステップで定義された距離に対する選択閾値を、特徴量同士の類似度に関して予め設定した閾値である探索閾値から計算する第４のステップと、
前記第３のステップで導かれた分類について、前記第１のステップで導かれた特徴量系列との類似度が、選択閾値から導かれる条件を満たすような代表特徴量系列を持つ分類に含まれる特徴量系列を選択する第５のステップと、
前記第５のステップで選択された特徴量系列と、前記第１のステップで導かれた特徴量系列との類似度を計算する第６のステップと、
前記第６のステップによる計算結果に基づいて得られた、蓄積信号のいくつかの箇所についての目的信号との前記類似度と、探索閾値とを比較することにより、目的信号が、蓄積信号の当該箇所に存在するかどうかを決定する第７のステップ
と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする信号検出プログラム。
【請求項１１】
前記信号検出プログラムは、
さらに、前記第６のステップで計算された類似度に基づいて、注目窓のスキップ幅を計算し、そのスキップ幅だけ注目窓を移動する第８のステップを有し、
前記第６のステップから第８のステップに至る処理を繰り返して、蓄積信号のいくつかの箇所について、目的信号との類似度を計算し、前記類似度と、探索閾値とを比較することにより、目的信号が、蓄積信号の当該箇所に存在するか否かを決定するようにコンピュータに実行させることを特徴とする請求項１０に記載の信号検出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、信号系列の中から、予め登録した信号と類似した信号の場所を探し出すのに用いて好適な、信号検出方法、信号検出装置、記録媒体及びプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
放送の音響信号の中から特定のコマーシャルが放映された時刻を検出し、自動記録したり、あるいは、特定のテーマソングを検出してビデオ録画を開始したり、停止したりするのに音響信号検出技術が用いられる。
上記した音響信号検出技術により、ある信号系列の中から、予め登録した信号と類似した信号の位置を割り出すことが可能となる。また、放送から拍手音の発せられた時刻や、笑い声が発せられた時刻等を自動的に監視したり、あるいは特定シーンの検索を行なうこともできる。
上述した音響信号検出技術の代表的なものに、平成１２年５月１２日に登録された特許第３０６５３１４号「高速信号探索方法、装置およびその記録媒体」がある。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら上述した従来技術によれば、信号検出処理を行いながら蓄積信号特徴ヒストグラムを作成するために、蓄積信号が極めて長時間に及ぶ場合は、信号検出処理に多大な処理時間を要し、目的とする類似した箇所を高速に探索することができなかった。
本発明はこのような事情に鑑みてなされたものであり、新たに蓄積特徴量分類過程、選択閾値設定過程及び蓄積特徴量選択過程を設けることにより、上記特許明細書に記載の実施例に比べて、同一の精度を保証したまま、探索の範囲を効率的に小さくすることで、より高速な信号検出を可能とした信号検出方法、信号検出装置、記録媒体及びプログラムを提供することを目的とする。
【０００４】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、請求項１に記載の発明は、蓄積信号から、あらかじめ登録した目的信号に類似した部分を探し出す信号検出方法であって、目的信号から特徴量系列を導く目的特徴量計算過程と、蓄積信号に注目窓を設定し、注目窓内の信号から特徴量系列を導く蓄積特徴量計算過程と、前記蓄積特徴量計算過程による処理を、注目窓をずらしながら繰り返し行うことで導かれた各特徴量系列を、予め定義された距離に基づいて分類し、その分類の代表特徴量系列を決定する蓄積特徴量分類過程と、前記蓄積特徴量分類過程で定義された距離に対する選択閾値を、特徴量同士の類似度に関して予め設定した閾値である探索閾値から計算する選択閾値設定過程と、前記蓄積特徴量分類過程で導かれた分類について、前記目的特徴量計算過程で導かれた特徴量系列との類似度が、選択閾値から導かれる条件を満たすような代表特徴量系列を持つ分類に含まれる特徴量系列を選択する蓄積特徴量選択過程と、前記蓄積特徴量選択過程で選択された特徴量系列と、前記目的特徴量計算過程で導かれた特徴量系列との類似度を計算する類似度計算過程と、前記類似度計算過程による計算結果に基づいて得られた、蓄積信号のいくつかの箇所についての目的信号との前記類似度と、探索閾値とを比較することにより、目的信号が、蓄積信号の当該箇所に存在するかどうかを決定する類似度判定過程とを有することを特徴とする。
【０００５】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の信号検出方法において、さらに、前記類似度計算過程で計算された類似度に基づいて、注目窓のスキップ幅を計算し、そのスキップ幅だけ注目窓を移動するスキップ幅計算過程を有し、前記類似度計算過程からスキップ幅計算過程に至る処理を繰り返して、蓄積信号のいくつかの箇所について、目的信号との類似度を計算し、前記類似度と、探索閾値とを比較することにより、目的信号が、蓄積信号の当該箇所に存在するか否かを決定することを特徴とする。
【０００６】
請求項３に記載の発明は、請求項１または２のいずれかに記載の信号検出方法において、前記目的特徴量計算過程および前記蓄積特徴量計算過程では、特徴量系列に対してヒストグラムを作成し、前記蓄積特徴量分類過程において該ヒストグラムに基づいて距離を計算し、前記蓄積特徴量選択過程および前記類似度計算過程において該ヒストグラムに基づいて類似度を計算することを特徴とする。
【０００７】
請求項４に記載の発明は、請求項３に記載の信号検出方法において、前記蓄積特徴量選択過程および前記類似度計算過程は、ヒストグラム重なり率によって類似度を計算することを特徴とする。
【０００８】
請求項５に記載の発明は、請求項１ないし４のいずれかに記載の信号検出方法において、前記蓄積特徴量分類過程は、Ｌ２距離（ユークリッド距離）に基づいて各特徴量系列を分類することを特徴とする。
【０００９】
請求項６に記載の発明は、蓄積信号から、あらかじめ登録した目的信号に類似した部分を探し出す信号検出装置であって、目的信号から特徴量系列を導く目的特徴量計算手段と、蓄積信号に注目窓を設定し、注目窓内の信号から特徴量系列を導く蓄積特徴量計算手段と、前記蓄積特徴量計算手段による処理を、前記注目窓をずらしながら繰り返し行うことで導かれた各特徴量系列を、予め定義された距離に基づいて分類し、その分類の代表特徴量系列を決定する蓄積特徴量分類手段と、前記蓄積特徴量分類手段で定義された距離に対する選択閾値を、特徴量同士の類似度に関して予め設定した閾値である探索閾値から計算する選択閾値設定手段と、前記蓄積特徴量分類手段で導かれた分類について、前記目的特徴量計算手段で導かれた特徴量系列との類似度が、前記選択閾値から導かれる条件を満たすような代表特徴量系列を持つ分類に含まれる特徴量系列を選択する蓄積特徴量選択手段と、前記蓄積特徴量選択手段で選択された特徴量系列と、前記目的特徴量計算手段で導かれた特徴量系列との類似度を計算する類似度計算手段と、前記類似度計算手段手段による計算結果に基づいて得られた、蓄積信号のいくつかの箇所についての目的信号との前記類似度と、探索閾値とを比較することにより、目的信号が、蓄積信号の当該箇所に存在するかどうかを決定する類似度判定手段とを有することを特徴とする。
【００１０】
請求項７に記載の発明は、請求項６に記載の信号検出装置において、さらに、前記類似度計算手段で計算された類似度に基づいて、注目窓のスキップ幅を計算し、そのスキップ幅だけ注目窓を移動するスキップ幅計算手段を有し、
前記類似度計算手段からスキップ幅計算手段に至る処理を繰り返して、蓄積信号のいくつかの箇所について、目的信号との類似度を計算し、前記類似度と、探索閾値とを比較することにより、目的信号が、蓄積信号の当該箇所に存在するか否かを決定することを特徴とする。
【００１１】
請求項８に記載の発明は、蓄積信号から、あらかじめ登録した目的信号に類似した部分を探し出す信号検出装置に用いられる信号検出プログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体において、前記信号検出プログラムは、目的信号から特徴量系列を導く第１のステップと、蓄積信号に注目窓を設定し、注目窓内の信号から特徴量系列を導く第２のステップと、前記第２のステップにおける処理を、注目窓をずらしながら繰り返し行うことで導かれた各特徴量系列を、予め定義された距離に基づいて分類し、その分類の代表特徴量系列を決定する第３のステップと、前記第３のステップで定義された距離に対する選択閾値を、特徴量同士の類似度に関して予め設定した閾値である探索閾値から計算する第４のステップと、前記第３のステップで導かれた分類について、前記第１のステップで導かれた特徴量系列との類似度が、選択閾値から導かれる条件を満たすような代表特徴量系列を持つ分類に含まれる特徴量系列を選択する第５のステップと、  前記第５のステップで選択された特徴量系列と、前記第１のステップで導かれた特徴量系列との類似度を計算する第６のステップと、前記第６のステップによる計算結果に基づいて得られた、蓄積信号のいくつかの箇所についての目的信号との前記類似度と、探索閾値とを比較することにより、目的信号が、蓄積信号の当該箇所に存在するかどうかを決定する第７のステップとをコンピュータに実行させる信号検出プログラムを記録したことを特徴とする。
【００１２】
請求項９に記載の発明は、請求項８に記載の記録媒体において、前記信号検出プログラムは、さらに、前記第６のステップで計算された類似度に基づいて、注目窓のスキップ幅を計算し、そのスキップ幅だけ注目窓を移動する第８のステップを有し、前記第６のステップから第８のステップに至る処理を繰り返して、蓄積信号のいくつかの箇所について、目的信号との類似度を計算し、前記類似度と、探索閾値とを比較することにより、目的信号が、蓄積信号の当該箇所に存在するか否かを決定するようにコンピュータに実行させる信号検出プログラムを記録したことを特徴とする。
【００１３】
請求項１０に記載の発明は、蓄積信号から、あらかじめ登録した目的信号に類似した部分を探し出す信号検出装置に用いられる信号検出プログラムであって、該信号検出プログラムは、目的信号から特徴量系列を導く第１のステップと、蓄積信号に注目窓を設定し、注目窓内の信号から特徴量系列を導く第２のステップと、前記第２のステップにおける処理を、注目窓をずらしながら繰り返し行うことで導かれた各特徴量系列を、予め定義された距離に基づいて分類し、その分類の代表特徴量系列を決定する第３のステップと、前記第３のステップで定義された距離に対する選択閾値を、特徴量同士の類似度に関して予め設定した閾値である探索閾値から計算する第４のステップと、前記第３のステップで導かれた分類について、前記第１のステップで導かれた特徴量系列との類似度が、選択閾値から導かれる条件を満たすような代表特徴量系列を持つ分類に含まれる特徴量系列を選択する第５のステップと、前記第５のステップで選択された特徴量系列と、前記第１のステップで導かれた特徴量系列との類似度を計算する第６のステップと、前記第６のステップによる計算結果に基づいて得られた、蓄積信号のいくつかの箇所についての目的信号との前記類似度と、探索閾値とを比較することにより、目的信号が、蓄積信号の当該箇所に存在するかどうかを決定する第７のステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００１４】
請求項１１に記載の発明は、請求項１０に記載の信号検出プログラムにおいて、該信号検出プログラムは、さらに、前記第６のステップで計算された類似度に基づいて、注目窓のスキップ幅を計算し、そのスキップ幅だけ注目窓を移動する第８のステップを有し、前記第６のステップから第８のステップに至る処理を繰り返して、蓄積信号のいくつかの箇所について、目的信号との類似度を計算し、前記類似度と、探索閾値とを比較することにより、目的信号が、蓄積信号の当該箇所に存在するか否かを決定するようにコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を、図面を参照して詳細に説明する。本発明では、様々な処理対象信号を用いることができるが、ここでは、該処理対象信号の一例として、音響信号を用いる。
図１は、本発明の実施の形態に係る信号検出装置の構成を示すブロック図である。
【００１６】
本実施の形態に係る信号検出装置は、蓄積信号から、あらかじめ登録した目的信号に類似した部分を探し出す信号検出方法であって、目的信号から特徴量系列を導く目的特徴量計算過程と、蓄積信号に注目窓を設定し、注目窓内の信号から特徴量系列を導く蓄積特徴量計算過程と、前記蓄積特徴量計算過程による処理を、注目窓をずらしながら繰り返し行うことで導かれた各特徴量系列を、予め定義された距離に基づいて分類し、その分類の代表特徴量系列を決定する蓄積特徴量分類過程と、前記蓄積特徴量分類過程で定義された距離に対する選択閾値を、特徴量同士の類似度に関して予め設定した閾値である探索閾値から計算する選択閾値設定過程と、前記蓄積特徴量分類過程で導かれた分類について、前記目的特徴量計算過程で導かれた特徴量系列との類似度が、選択閾値から導かれる条件を満たすような代表特徴量系列を持つ分類に含まれる特徴量系列を選択する蓄積特徴量選択過程と、前記蓄積特徴量選択過程で選択された特徴量系列と、前記目的特徴量計算過程で導かれた特徴量系列との類似度を計算する類似度計算過程と、前記類似度計算過程による計算結果に基づいて得られた、蓄積信号のいくつかの箇所についての目的信号との前記類似度と、探索閾値とを比較することにより、目的信号が、蓄積信号の当該箇所に存在するかどうかを決定する類似度判定過程とを有することを特徴とする信号検出方法を実施するための装置である。
【００１７】
図１において、本実施の形態に係る信号検出装置は、目的特徴量計算手段１と、蓄積特徴量計算手段２と、蓄積特徴量分類手段３と、選択閾値設定手段４と、蓄積特徴量選択手段５と、類似度計算手段６と、スキップ幅計算手段７と、類似度判定手段８とで構成され、目的信号すなわち見本となる検索したい音響信号と、蓄積信号すなわち検索される音響信号を入力とし、目的信号との類似度があらかじめ設定した値（これを探索閾値という）θ以上となる蓄積信号中の箇所を出力する。
【００１８】
上記構成において、目的特徴量計算手段１は、目的信号から特徴量系列を導く機能を有している。
また、蓄積特徴量計算手段２は、蓄積信号に注目窓（注目個所）を設定し、設定された注目窓内の蓄積信号から特徴量系列を導く機能を有している。
蓄積特徴量分類手段３は、蓄積特徴量計算手段２により、蓄積信号に設定した注目窓をずらしながら特徴量抽出を繰り返し行うことで得られた各特徴量系列を、予め定義された距離に基づいて分類し、その分類の代表特徴量系列を決定する機能を有している。
【００１９】
選択閾値設定手段４は、蓄積特徴量分類手段３で定義された距離に対する選択閾値を、特徴量同士の類似度に関して予め設定した閾値である探索閾値から計算する機能を有する。
蓄積特徴量選択手段５は、蓄積特徴量分類手段３から出力された分類について、目的特徴量計算手段１から出力された特徴量系列との類似度が、選択閾値から導かれる条件を満たすような代表特徴量系列を持つ分類に含まれる特徴量系列を選択する機能を有する。
類似度計算手段６は、蓄積特徴量選択手段５から出力された特徴量系列と、目的特徴量計算手段１から出力された特徴量系列との類似度を計算する機能を有する。
【００２０】
また、スキップ幅計算手段７は、類似度計算手段で計算された類似度に基づいて、注目窓のスキップ幅を計算し、そのスキップ幅だけ注目窓を移動する機能を有する。
さらに、類似度判定手段８は、類似度計算手段６による計算結果に基づいて得られた、蓄積信号のいくつかの箇所についての目的信号との類似度と、探索閾値とを比較することにより、目的信号が、蓄積信号の当該箇所に存在するかどうかを決定する機能を有する。
【００２１】
次に、上記構成からなる信号検出装置の動作を図２に示すフローチャートを参照して具体的に説明する。なお、以下では、説明を簡潔にするために、注目窓の長さを目的信号と同一とした場合について説明するが、「高速信号探索方法、装置及びその記録媒体」（特許第３０６５３１４号）のように注目窓を時間的に分割する場合にも同様に適用できる。
図２において、目的特徴量計算手段１では、はじめに、与えられた目的信号を読み込む（ステップ１１）。
【００２２】
次に、読み込んだ目的信号に対して特徴抽出を行う（ステップ１２）。本実施の形態では、特徴としてスペクトル特徴を用いるので、特徴抽出は、例えば、帯域通過フィルタによって行うことができる。例えば、テレビやラジオ等の放送信号から１５秒程度の音響信号を探索したい場合、特徴抽出の具体的な設定を次のようにすると、良い結果が得られる。すなわち、７個の帯域通過フィルタを用い、それらの中心周波数を対数軸上で等間隔に設定し、６０ミリ秒程度の時間長の分析窓を１０ミリ秒ずつ移動させながら、分析窓内の各帯域通過フィルタの出力の自乗の平均値を計算し、得られた７個の値を一組にして７次元特徴ベクトルとする。この場合特徴ベクトルは１０ミリ秒ごとに１つ得られる。
【００２３】
続いて、特徴ベクトルの時系列から、特徴ベクトルのヒストグラムＨｏを作成する（ステップ１３）。ヒストグラムＨｏは、特徴ベクトルを、ベクトル量子化を用いて符号化することによって作成する。例えば、ベクトル量子化の符号語数が５１２であれば、ヒストグラム全体のビン（区間）の数は５１２となり、各特徴ベクトルは、この５１２個のビンのうちどれか１つに分類されることになる。次いで、蓄積特徴量計算手段２では、はじめに、蓄積音響信号を読み込む（ステップ１４）。
【００２４】
次に、蓄積特徴量計算手段２は、読み込んだ蓄積音響信号に対してスキップ注目窓を設定する。まず、目的特徴量計算手段１に与えられた目的信号と同じ長さの注目窓を設定する。処理の開始時は、注目窓を蓄積信号の先頭に設定するが、処理の過程で、注目窓を順次１特徴ベクトルずつずらしながら処理を進めていく。
続いて、蓄積特徴量計算手段２は、注目窓内の音響信号に対して特徴抽出を行う（ステップ１５）。特徴抽出は、目的特徴量計算手段１において行ったのと同じ操作を行う。
さらに、注目窓内の特徴ベクトルの時系列から、特徴ベクトルのヒストグラムを作成する（ステップ１６）。ヒストグラムの作成の仕方は、目的特徴量計算手段１で行ったのと同じ方法によって行う。
【００２５】
蓄積特徴量分類手段３では、はじめに、蓄積特徴量計算手段２において、注目窓をずらしながら繰り返し行って出力される特徴ベクトルのヒストグラムの系列を読み込む。
蓄積特徴量計算手段２から出力されるヒストグラムをＨｓとする。ただし、Ｓはヒストグラムが蓄積信号の特徴ベクトルから作られたものであることを表す。次に、蓄積特徴量分類手段３は、ヒストグラム系列Ｈｓの各ヒストグラムを、例えば、以下で定める距離に従って分類する（ステップ１７）。すなわち、２つのヒストグラムＨｉとＨｊとの距離ｄｉｊ（２）  、ユークリッド距離を用いて、以下のように定義する。
【数１】
0003574075.tif 000002
ただし、Ｌはヒストグラムのビンの総数（上記の例では５１２）であり、ｈｉｌ，ｈｊｌは、それぞれＨｉ，Ｈｊのｌ番目のビンに含まれる特徴ベクトルの数（度数）を表す。
また、距離ｄｉｊ（２）の右上につく２は、距離の尺度が２次距離（ユークリッド距離）であることを示す。
【００２６】
ヒストグラムの分類は、各ヒストグラムを、そのビンの数と等しい次元数を持ったベクトルと考えて、そのベクトルをベクトル量子化を用いて符号化することによって行う。例えば、ベクトル量子化の符号語数が５１２個であれば、ヒストグラムを５１２個の集合（本出願ではこれをクラスタと呼ぶ）のいずれか１つに分類されることになる。そして、各クラスタに所属するヒストグラムの重心となるヒストグラム（重心ヒストグラムと呼ぶ）によって、クラスタを代表させることにする。
このとき、クラスタは、それに所属するヒストグラムと重心ヒストグラムとの距離の総和が最小になるように、かつそのクラスタに所属するヒストグラムについて、所属するクラスタの重心ヒストグラムとの距離が、他のどのクラスタの重心ヒストグラムとの距離よりも小さくなるように構成される。
【００２７】
選択閾値設定手段４では、探索閾値θ１から選択閾値θ２バー（ｂａｒ）を決定する（ステップ１８）。
ここで、探索閾／値は、目的信号が蓄積信号中のある時点に存在すると判断する、例えば、目的信号側のヒストグラムと蓄積信号側のヒストグラムとの類似度の下限を指す。
目的信号のヒストグラムＨｏと、蓄積信号のヒストグラムＨｓとの類似度Ｓｏｓは、次のように定義される。
【数２】
0003574075.tif 000003
ただし、Ｄはヒストグラムの総度数（一つの参照信号から導かれた特徴ベクトルの総数）を表し、ｏはヒストグラムが目的信号の特徴ベクトルから作られたものであることを示す。
【００２８】
また、選択閾値は、探索するべき信号に対応する蓄積信号側のヒストグラムを含む可能性のあるクラスタを選択する際の、目的信号側のヒストグラムとクラスタとの距離の上限を指す。
探索閾値θ１から選択閾値θ２バー（ｂａｒ）を決定する原理を以下で説明する。式（２）で定義された類似度Ｓｏｓは、以下のように、１次距離を用いて表すことができる。
【数３】
0003574075.tif 000004
ただし、Ｌ１距離に基づくＨｏとＨｓとの距離である。なお、ｄｏｓ（１）は、
【数４】
0003574075.tif 000005
である。
【００２９】
ここで、式（２）で定義される類似度はＬ１距離に基づくので、改めてＳｏｓ（１）として書き表すこととする。Ｌ１距離とＬ２距離との間に成り立つ関係から、
【数５】
0003574075.tif 000006
が得られる。また、式（１）、（３）、（４）より、
【数６】
0003574075.tif 000007
となる。
ただし、Ｓｏｓ（２）はＬ２距離に基づく類似度である。また、Ｓｏｓ（２）は
【数７】
0003574075.tif 000008
と定義できる。
【００３０】
ヒストグラムの性質から、
【数８】
0003574075.tif 000009
が成立するので、式（７）で定義される類似度は、０から１までの値を取る。選択閾値θ２バー（ｂａｒ）によって選択されたヒストグラム、すなわち，
【数９】
0003574075.tif 000010
が成立する蓄積信号側のヒストグラムが、探索閾値θ１によって検出されるヒストグラム、すなわち、
【数１０】
0003574075.tif 000011
が成立する蓄積信号側のヒストグラムを全て含む必要があるので、式（６）より、
【数１１】
0003574075.tif 000012
すなわち、
【数１２】
0003574075.tif 000013
となればよい。よって、選択閾値θ２バー（ｂａｒ）は、探索閾値θ１によって、次のように与えられる。
【００３１】
【数１３】
0003574075.tif 000014
蓄積特徴量選択手段５では、はじめに、目的特徴量計算手段１から出力される特徴べクトルのヒストグラムＨｏ、蓄積特徴量分類手段３から出力されるヒストグラムＨｓの分類（クラスタ）、および選択閾値設定手段４から出力される選択閾値を読み込む（ステップ１９）。
次に、読み込んだ目的信号側のヒストグラムＨｏと、蓄積信号側の各クラスタの重心ヒストグラムとの距離を計算する（ステップ２０）。距離の計算は、蓄積特徴量分類手段３で行ったのと同じ操作を行う。
【００３２】
続いて、計算された距離に基づき、探索するべき信号に対応するヒストグラムを含む可能性のあるクラスタを選択する（ステップ２１）。この原理を以下に説明する。
図２は、Ｒ，Ｃ１，Ｃ２の３点が乗るような平面でヒストグラム空間（上記の例では５１２次元）を切り出した様子を示している。ここで、Ｒは目的特徴量計算手段１から出力された特徴べクトルのヒストグラム、Ｃ１はヒストグラムＲが所属しているクラスタの重心ヒストグラム、Ｃ２はある他のクラスタの重心ヒストグラムを表し、ｄＲ１、ｄＲ２、ｄ１２はそれぞれ、式（１）で定義されたＲとＣ１との距離、ＲとＣ２との距離、Ｃ１とＣ２との距離を示す。
【００３３】
ここで、ヒストグラムＲからの距離がｄ以内であるヒストグラムに対応する蓄積信号の箇所を検出しなければならないとすると、Ｒを中心とする半径ｄの超球（図３においては円）の内部にあるヒストグラムが検出すべき蓄積信号の箇所に対応する。Ｒを中心とする超球の半径が図３におけるｄθより大きくなったとき、Ｃ２に代表されるクラスタに属するヒストグラムの中に、検出すべき蓄積信号の箇所と対応するヒストグラムが含まれている可能性がある。そこで、選択閾値θ２バー（ｂａｒ）がｄθより入きくなったとき、Ｃ２に代表されるクラスタを選択する。
【００３４】
ｄθは次のようにして求められる。図３より、次の式が成り立つ。
【数１４】
0003574075.tif 000015
したがって、式（１４）より、
【数１５】
0003574075.tif 000016
となる。
よって、式（１５）、（１３）より、
【数１６】
0003574075.tif 000017
が成り立つとき、Ｃ２に代表されるクラスタに属するヒストグラムを全て選択する。
【００３５】
この手順を、ヒストグラムＲが所属するクラスタを除く全てのクラスタに対して行い、最終的に選択されたヒストグラムを時刻順に並べ、時間的に連続しているヒストグラムに関しては、連結して時系列を構成する。得られた各ヒストグラムの系列は、蓄積特徴量計算手段２から出力されるヒストグラム時系列の部分系列となっている。このヒストグラム系列の集合を出力する（ステップ２２）。
類似度計算手段６では、はじめに、目的特徴量計算手段１から出力される特徴べクトルのヒストグラムと、蓄積特徴量選択手段５から出力されるヒストグラム時系列の集合を読み込み、目的信号と蓄積信号のヒストグラムとの類似度を計算する（ステップ２４）。
【００３６】
処理の開始時は、蓄積信号のヒストグラムを、ヒストグラム時系列集合の第１要素の先頭から取り出していくが、後に述べるように、処理の過程で、ヒストグラムを取り出す位置を順次時間方向にずらしながら処理を進めていく。時間方向にずらす量は、注目窓をスキップさせるスキップ幅を計算するスキップ幅計算手段７により与えられる（ステップ２５）。
類似度計算手段６は、類似度の値を、スキップ幅計算手段７及び類似度判定手段８に対して出力する。
類似度判定手段は、もし、類似度の値が探索閾値θ１を越えている場合（注目窓を時間方向に分割した場合にあっては、全ての時間分割において類似度の値がθ１を越えていることが判明した場合）は、その目的信号が蓄積信号中に存在したことを意味するので、信号検出結果として、蓄積信号に対する時系列中の現在位置を出力する（ステップ２６、２７、２８）。
【００３７】
次に、本発明を適用した信号検出装置の動作実験例について示す。本発明の効果を確認するため、２４時間の音響信号を蓄積信号とし、無作為に選択した１２個の参照信号（１５秒間）に対して探索を行い、類似度が探索閾値以下であった照合回数について、本発明を適用しなかった場合が、本発明を適用した場合に比べてどのくらいの割合であるか（本出願ではこれを照合回数削減比と呼ぶ）、及び目的特徴量計算手段１から蓄積特徴量選択手段５を除いた処理に要する時間、すなわち探索のみに要する時間について、本発明を適用しなかった場合が、本発明を適用した場合に比べてどのくらいの割合であるか（探索時間短縮比という）について調べた。
【００３８】
探索のパラメータは、サンプリング周波数＝１１．０２５ｋＨｚ、帯域フィルタの数＝７、周波数分析の分析窓長＝６０ｍｓ、分析窓シフト＝１０ｍｓ、ヒストグラムのビン数＝５１２、時間窓分割なし、クラスタ数＝５１２とした。
また、探索閾値θ１は、０．５から１の間で０．０５刻みに変化させ、選択閾値θ２は、式（１３）に基づいて、探索閾値θ１から決定した。
本実験の結果を４３及び図５に示す。
図４は、探索閾値を変化させたときの上記探索時間の平均と探索時間短縮比を示している。例えば、探索閾値θ１＝０．８５において、探索時間の平均は、従来法で０．３９秒、提案法（本発明）で０．０３秒、探索時間短縮比は１３．０であった。
【００３９】
図５は、探索閾値を変化させたときの上記照合回数の平均と照合回数削減比を示している。例えば、探索閾値θ１＝０．８５において、照合回数の平均は、従来法で１１４２７回、提案法（本発明）で１１２６回、照合回数削減比は１０．２であった。
本実施の形態によれば、予め目的信号に類似した蓄積信号の箇所を選択する蓄積特徴量選択手段、選択閾値設定手段、蓄積特徴量分類手段を設けて、無駄な照合計算を省きながら目的とする信号の検索を行うことによって、公知の方法に比較して、より少ない照合計算回数で、より高速な信号探索を行うことができる。
【００４０】
なお、目的信号から特徴量系列を導く第１のステップと、蓄積信号に注目窓を設定し、注目窓内の信号から特徴量系列を導く第２のステップと、前記第２のステップにおける処理を、注目窓をずらしながら繰り返し行うことで導かれた各特徴量系列を、予め定義された距離に基づいて分類し、その分類の代表特徴量系列を決定する第３のステップと、前記第３のステップで定義された距離に対する選択閾値を、特徴量同士の類似度に関して予め設定した閾値である探索閾値から計算する第４のステップと、前記第３のステップで導かれた分類について、前記第１のステップで導かれた特徴量系列との類似度が、選択閾値から導かれる条件を満たすような代表特徴量系列を持つ分類に含まれる特徴量系列を選択する第５のステップと、前記第５のステップで選択された特徴量系列と、前記第１のステップで導かれた特徴量系列との類似度を計算する第６のステップと、前記第６のステップによる計算結果に基づいて得られた、蓄積信号のいくつかの箇所についての目的信号との前記類似度と、探索閾値とを比較することにより、目的信号が、蓄積信号の当該箇所に存在するかどうかを決定する第７のステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする信号検出プログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録し、この記録媒体に記録された信号検出プログラムをコンピュータシステムに読み込ませ実行することにより、蓄積信号から、あらかじめ登録した目的信号に類似した部分を探し出す信号検出装置の機能を実現するようにしてもよい。
【００４１】
また、前記信号検出プログラムは、さらに、前記第６のステップで計算された類似度に基づいて、注目窓のスキップ幅を計算し、そのスキップ幅だけ注目窓を移動する第８のステップを有し、前記第６のステップから第８のステップに至る処理を繰り返して、蓄積信号のいくつかの箇所について、目的信号との類似度を計算し、前記類似度と、探索閾値とを比較することにより、目的信号が、蓄積信号の当該箇所に存在するか否かを決定するようにコンピュータに実行させるものであってもよい。
【００４２】
なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フロッピーディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可般媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの（伝送媒体ないしは伝送波）、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
【００４３】
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【００４４】
【発明の効果】
以上に説明したように、本発明によれば、蓄積信号から、あらかじめ登録した目的信号に類似した部分を探し出す信号検出装置であって、目的信号から特徴量系列を導く目的特徴量計算手段と、蓄積信号に注目窓を設定し、注目窓内の信号から特徴量系列を導く蓄積特徴量計算手段と、前記蓄積特徴量計算手段による処理を、前記注目窓をずらしながら繰り返し行うことで導かれた各特徴量系列を、予め定義された距離に基づいて分類し、その分類の代表特徴量系列を決定する蓄積特徴量分類手段と、前記蓄積特徴量分類手段で定義された距離に対する選択閾値を、特徴量同士の類似度に関して予め設定した閾値である探索閾値から計算する選択閾値設定手段と、前記蓄積特徴量分類手段で導かれた分類について、前記目的特徴量計算手段で導かれた特徴量系列との類似度が、前記選択閾値から導かれる条件を満たすような代表特徴量系列を持つ分類に含まれる特徴量系列を選択する蓄積特徴量選択手段と、前記蓄積特徴量選択手段で選択された特徴量系列と、前記目的特徴量計算手段で導かれた特徴量系列との類似度を計算する類似度計算手段と、前記類似度計算手段手段による計算結果に基づいて得られた、蓄積信号のいくつかの箇所についての目的信号との前記類似度と、探索閾値とを比較することにより、目的信号が、蓄積信号の当該箇所に存在するかどうかを決定する類似度判定手段とを有するので、従来に比して同一の精度を保証したまま、探索の範囲を効率的に小さくすることで、より高速な信号検出を行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態に係る信号検出装置の構成を示すブロック図。
【図２】図１に示した本発明の実施の形態に係る信号検出装置の動作を示すフローチャート。
【図３】本発明を適用した、音響信号を対象とする信号検出装置における、蓄積信号のヒストグラムを選択する原理を示す説明図。
【図４】本発明を適用した、音響信号を対象とする信号検出装置による実験結果のうち、本発明を適用した場合の探索時間を測定した結果を示す図。
【図５】本発明を適用した、音響信号を対象とする信号検出装置による実験結果のうち、本発明を適用した場合の照合回数を測定した結果を示す図。
【符号の説明】
１  目的信号特徴量計算手段
２  蓄積信号特徴量計算手段
３  蓄積信号特徴量分類手段
４  選択閾値設定手段
５  蓄積特徴量選択手段
６  類似度計算手段
７  スキップ幅計算手段
８  類似度判定手段
【図１】
0003574075.tif 000018
【図２】
0003574075.tif 000019
【図３】
0003574075.tif 000020
【図４】
0003574075.tif 000021
【図５】
0003574075.tif 000022