(57)【要約】  不侵入の信号品質評価装置は、特徴ベクトル計算装置（６０）を含む。この計算装置は、信号フレームを表すパラメータを決定し、パラメータから信号構造情報を表すフレーム毎の特徴ベクトル集合（Φ（ｎ））を抽出する。フレーム選択装置（６２）は、好ましくは所定の多次元窓（Θ）内にあるフレーム（特徴ベクトル（Φ（ｎ））を有するΩ）のみを選択する。手段（６６，６８，７０，７２，７４）は、選択する特徴ベクトル構成要素（１＾，０２，…，Ｏ１１）の統計的モーメントから特徴ベクトル集合（Φ（ｎ））に対するグローバルな特徴セット（Ψ）を決定する。品質予測装置（７６）は、グローバルな特徴セット（Ψ）から信号品質測定値（Ｑ）を予測する。
2009525633.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
不侵入の信号品質評価方法であって、
信号フレームを表すパラメータ
【数１】
2009525633.tif 000059
を決定するステップと、
前記パラメータから前記信号の持つ選択するフレーム（~Ω）の構造情報を表すフレーム毎の特徴ベクトル
【数２】
2009525633.tif 000060
の集合を抽出するステップと、
選択された特徴ベクトル構成要素（Φ1，Φ2，…，Φ11）の持つ所定の統計的モーメントから、前記特徴ベクトル
【数３】
2009525633.tif 000061
の集合に対するグローバルな特徴セット（~Ψ）を決定するステップと、
前記グローバルな特徴セット（~Ψ）から信号品質測定値（^Ｑ）を予測するステップとを含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法において、
所定の多次元の窓
【数４】
2009525633.tif 000062
内にある特徴ベクトル
【数５】
2009525633.tif 000063
を有するフレームのみを選択するステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項１または２に記載の方法において、
ガウシアン（Gaussian）混合確率モデルのマッピングを通じて前記信号品質測定値を予測するステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれか１項に記載の方法において、
前記選択された特徴ベクトル構成要素の統計的特性である、平均、平方偏差、ゆがみ、及び尖度の少なくとも幾つかから前記グローバルな特徴セット（~Ψ）を決定するステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項５】
請求項４に記載の方法において、
前記選択された特徴ベクトル構成要素の所定の中心モーメント
【数６】
2009525633.tif 000064
から前記統計的特性を決定するステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項６】
請求項５に記載の方法において、
前記所定の中心モーメント
【数７】
2009525633.tif 000065
を回帰的に決定するステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項７】
請求項１乃至６のいずれか１項に記載の方法において、
前記信号を表すビットストリームから前記パラメータを入手するステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項８】
請求項１乃至６のいずれか１項に記載の方法において、
前記信号の前記波形から前記パラメータを入手するステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項９】
請求項１乃至８のいずれか１項に記載の方法において、前記信号が通話信号であることを特徴とする方法。
【請求項１０】
請求項１乃至９のいずれか１項に記載の方法において、
前記特徴ベクトルが、スペクトル平坦性（Φ1）、スペクトル動特性（Φ2）、スペクトル重心（Φ3）、励起平方偏差（Φ4）、信号平方偏差（Φ5）、ピッチ期間（Φ6）、およびその時間導関数（Φ7〜Φ11）の少なくとも幾つかの特徴を含むことを特徴とする方法。
【請求項１１】
不侵入の信号品質評価装置であって、
信号フレーム（Ω）を表すパラメータ
【数８】
2009525633.tif 000066
を決定し、前記パラメータから前記信号の持つ構造情報を表すフレーム毎の特徴ベクトル
【数９】
2009525633.tif 000067
を抽出する特徴ベクトル計算器（６０）と、
フレーム毎の特徴ベクトル
【数１０】
2009525633.tif 000068
の集合を選択するフレーム選択器（６２）と、
選択された特徴ベクトル構成要素（Φ1，Φ2，…，Φ11）の持つ所定の統計的モーメントから特徴ベクトル
【数１１】
2009525633.tif 000069
の前記集合に対するグローバルな特徴セット（~Ψ）を決定する手段（６６，６８，７０，７２，７４）と、
前記グローバルな特徴セット（~Ψ）から信号品質測定値（~Ｑ）を予測する品質予測器（７６）とを含むことを特徴とする装置。
【請求項１２】
請求項１１に記載の装置において、
前記フレーム選択器（６２）は、前記集合の所定の多次元の窓
【数１２】
2009525633.tif 000070
内にある特徴ベクトル
【数１３】
2009525633.tif 000071
を持つフレーム（~Ω）のみを含むよう構成されることを特徴とする装置。
【請求項１３】
請求項１１または１２に記載の装置において、
前記品質予測器は、ガウシアン混合確率モデルのマッピングを通じて前記信号品質測定値を予測するよう構成されることを特徴とする装置。
【請求項１４】
請求項１１または１２または１３に記載の装置において、
前記グローバルな特徴セット（~Ψ）を決定する前記手段（６６，６８，７０，７２，７４）は、前記選択された特徴ベクトル構成要素の前記統計的特性である、平均、平方偏差、ゆがみ、及び尖度の少なくとも幾つかを決定するよう構成されることを特徴とする装置。
【請求項１５】
請求項１４に記載の装置において、
前記グローバルな特徴セット（~Ψ）を決定する前記手段（６６，６８，７０，７２，７４）は、前記選択された特徴ベクトル構成要素の所定の中心モーメント
【数１４】
2009525633.tif 000072
から前記統計的特性を判断するよう構成されることを特徴とする装置。
【請求項１６】
請求項１５に記載の装置において、
前記グローバルな特徴セット（~Ψ）を決定する前記手段（６６，６８，７０，７２，７４）は、前記所定の中心モーメント
【数１５】
2009525633.tif 000073
を回帰的に決定するよう構成されることを特徴とする装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、不侵入の(non-intrusive)信号品質評価に関し、特に不侵入の通話品質評価に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
通話の品質評価は移動通信では重要な問題である。通話信号の品質は主観的な測定量である。主観的な測定量は、信号の響きの自然さ、またはメッセージの理解に必要な労力により表すことができる。主観テストでは、通話を聴取者グループに再生し、この通話信号の品質を評価することを聴取者グループに依頼する（非特許文献１，２参照）。
【０００３】
ユーザの意見に関する最も普遍的測定量は、絶対範囲の評価（ＡＣＲ：absolute category ratings）を平均することにより得られる平均オピニオンスコア（ＭＯＳ：mean opinion score）である。ＡＣＲでは、聴取者は歪んだ信号を高品質通話の内部モデルと比較する。劣化ＭＯＳ（ＤＭＯＳ：degradation MOS）テストでは、被試者は、まず元通話を聞き、次いで処理信号の歪みに対応する劣化範囲評価（ＤＣＲ：degradation category rating）の選択を依頼される。ＤＭＯＳテストは、オーディオ品質評価では最も普遍的である（非特許文献３，４参照）。
【０００４】
非特許文献１乃至４に記載するように、聴取品質の評価はサービス品質（ＱｏＳ：quality of service）の監視の形式だけではない。多くの場合、会話主観テスト（非特許文献２参照）は主観評価の好ましい方法であり、参加者は幾つかの異なるネットワークを経て会話を行い、会話品質のその知覚度を投票する。会話品質の客観的モデルは非特許文献５に見出すことができる。ＱｏＳ監視のさらに別のクラスは、構成上の明瞭度テストを含む。最も普遍的な明瞭度テストは、特徴的押韻テスト（ＤＲＴ：Diagnostic Rhyme Test）および修正押韻テスト（ＭＲＴ：Modified Rhyme Test）である（非特許文献６参照）。
【０００５】
主観テストは、「真の(true)」通話品質を与えると信じられている。一方、人間聴取者を含むことは主観テストを高価にし、時間を要することになる。このようなテストは、通話通信システム開発の最終段階においてのみ使用することができ、日毎ベースのＱｏＳの測定には適さない。
【０００６】
客観テストは、通話品質を予測する数学的表現を使用する。その低コストは、ネットワークを経て連続的に品質を監視するのに客観的テストを使用することができることを意味する。２つの異なるテスト状況を区別することができる。
【０００７】
・元のおよび歪んだ信号の両方が利用できる侵入状況(Instrusive)。これを図１に示す。図１では、参照信号を歪ませる試験下のシステムに参照信号を転送する。歪信号および参照信号を共に侵入測定ユニット１２に転送し、侵入測定ユニット１２は歪信号の品質測定結果を推定する。
【０００８】
・歪んだ信号のみが利用できる不侵入状況（Non-intrusive、時に「単一終端(single-ended)」または「参照なし(no-reference)」とも表す）。これを図２に示す。この場合、不侵入測定ユニット１４は、参照信号にアクセスすることなく歪信号から直接、品質測定結果を推定する。
【０００９】
侵入による客観品質測定法(intrusive objective quality measures)の最も単純なクラスは、信号対雑音比（ＳＮＲ：signal-to-noise）およびセグメント信号対雑音比（ＳＳＮＲ：segmental signal-to-noise）などの波形比較アルゴリズムである。波形比較アルゴリズムは、実装が簡単で計算複雑度の要求は低いが、異なるタイプの歪みを比較する場合に主観的測定結果との相関は良くない。
【００１０】
板倉−斉藤（ＩＳ：Itakura-Saito）測定法などの周波数領域技術およびスペクトル歪み（ＳＤ：spectral distortion）測定法は広く利用される。周波数領域技術は、時間シフトに敏感でなく一般に人の知覚とより良く一致する（非特許文献７参照）。
【００１１】
かなりの数の侵入による知覚領域測定法が開発されている。これらの測定法は、人の知覚システムの知見を組み込む。人の知覚の真似を使用して次元を削減し、「認知(cognitive)」段階を使用して品質尺度へのマッピングを実行する。認知段階は、１つまたは複数のデータベースにより訓練する。これらの測定法は、バークススペクトル歪み（ＢＳＤ：Bark Spectral Distortion、非特許文献８参照）、知覚的通話品質（ＰＳＱＭ：Perceptual Speech Quality、非特許文献９参照）、および正規化ブロック測定（ＭＮＢ：Measuring Normalizing Blocks、非特許文献１０，１１参照）を含む。通話品質の知覚的評価（ＰＥＳＱ：perceptual evaluation of speech quality、非特許文献１２参照）、およびオーディオ品質の知覚評価（ＰＥＡＱ：perceptual evaluation of audio quality、非特許文献１３参照）は、それぞれ通話およびオーディオに関する侵入品質評価の標準化された開発済みアルゴリズムである。
【００１２】
既存の侵入による客観通話品質測定法は、人間聴取者を必要とすることなく通信システムの性能を自動的に評価することができる。とはいえ、侵入測定法は原信号(original signal)へのアクセスを必要とし、原信号は典型的にＱｏＳの監視では利用可能ではない。このようなアプリケーションに対しては、不侵入の品質評価を使用しなければならない。これらの方法は、データベースを使用して訓練する人の知覚の真似および／または品質測定結果へのマッピングの双方を含むことが多い。
【００１３】
知覚信号のスペクトル写真に基づく不侵入の通話品質測定法に対する初期の試行は、非特許文献１４に示されている。スペクトル写真を分割し、平方偏差および動的範囲をブロック毎に計算する。平方偏差および動的範囲の平均レベルを使用して通話品質を予測する。
【００１４】
非特許文献１５で報告される不侵入の通話品質評価は、通過するオーディオストリームが人の音声生成システムにより生成される見込みの予測を試行する。評価する通話ストリームを特徴セットに変形する。パラメータ化データを使用して生理学に基づく規則により知覚品質を推定する。
【００１５】
非特許文献１６で提案される測定法は、最適集約コードブックから適当に選択する人為的参照信号と出力通話との比較に基づく。知覚線形予測（ＰＬＰ：Perceptual Linear Prediction、非特許文献１７参照）では、通話信号のパラメータ表現として係数を使用する。５次の全ポールモデルを実行し、話者に依存する聴覚スペクトラムの詳細を抑制する。未知テストベクトルと最も近い参照重心との間の平均距離は、通話劣化の示度を提供する。
【００１６】
知覚的に動機付けられたスペクトル包絡表現から導出する特徴のガウシアン混合確率モデル（ＧＭＭ：Gaussian-mixture probability models）に基づく近年のアルゴリズムは、非特許文献１８および１９に見出すことができる。通話の時間包絡表現に基づく、新規な知覚的に動機付けられた通話品質評価アルゴリズムは、非特許文献２０および２１に示されている。
【００１７】
不侵入の品質評価に対する国際電気通信連合（ＩＴＵ：International Telecommunication Union）標準、ＩＴＵ−ＴＰ．５６３は、非特許文献２２に見出すことができる。総計５１個の通話の特徴を信号から抽出する。重要な特徴を使用して支配的歪みクラスを判断し、各歪みクラスにおける特徴の線形結合を使用して所謂中間通話品質を予測する。最終通話品質を中間品質および１１個の追加特徴から推定する。
【００１８】
以上に掲げる品質評価測定法を設計して多くのタイプの歪みの効果を予測したところ、これらの方法には典型的に高い計算複雑度がある。このようなアルゴリズムを汎用通話品質予測装置と呼ぶことにする。歪みのタイプが既知であることを仮定すれば、遥かに少ない複雑度で不侵入の品質予測が可能であることが示された（非特許文献２３参照）。一方、予期する動作条件が満たされなければ、後者の測定クラスは不良な予測性能になってしまい勝ちである。
【非特許文献１】「電話帯域および広帯域ディジタルコーデックの主観性能評価」、ＩＴＵ−Ｔ勧告Ｐ．８３０、１９９６年
【非特許文献２】「伝送品質の主観的判断方法」ＩＴＵ−Ｔ勧告Ｐ．８００、１９９６年
【非特許文献３】「符号化システムに関する中間品質レベルの主観評価方法」ＩＴＵ−Ｒ勧告ＢＳ．１５３４−１、２００５年
【非特許文献４】「音の品質に関する主観評価の一般的方法」ＩＴＵ−Ｒ勧告ＢＳ．１２８４−１、２００３年
【非特許文献５】「ｅ−モデル、伝送計画で使用する計算モデル」ＩＴＵ−Ｔ勧告Ｇ．１０７、２００５年
【非特許文献６】Ｍ．ゴールドシュタイン（M.Goldstein）著「聴取者に出す要求によるテキストから通話へのシステム評価に使用する方法の分類」通話通信、１６巻、ｐｐ．２２５−２４４、１９９５年
【非特許文献７】Ｓ．クアッケンブッシュ（S.Quackenbush）、Ｔ．バーンウエル（T.Barnwell）およびＭ．クレメンツ（M.Clements）著「通話品質の客観的測定方法」、プレンティスホール出版、１９８８年
【非特許文献８】Ｓ．ワン（S.Wang）、Ａ．シーキー（A.Sekey）およびＡ．ガーショ（A.Gersho）著「通話符号化器の主観品質を予測する客観的測定方法」ＩＥＥＥ通信における選択分野に関する論文誌、１０巻５号、ｐｐ．８１９−８２９、１９９２年
【非特許文献９】Ｊ．ベーレンド（J.Beerends）およびＪ．シュテマーディンク（J.Stemerdink）著「精神音響音表現に基づく知覚的通話品質測定方法」、オーディオ技術学会誌、４２巻３号、ｐｐ．１１５−１２３、１９９４年
【非特許文献１０】Ｓ．ボーラン（S.Voran）著「知覚通話品質の客観推定−第Ｉ部：正規化ブロック測定技術の開発」ＩＥＥＥ通話、オーディオ処理論文誌、７巻４号、ｐｐ．３７１−３８２、１９９９年
【非特許文献１１】Ｓ．ボーラン（S.Voran）著「知覚通話品質の客観推定−第II部：正規化ブロック測定技術の評価］ＩＥＥＥ通話、オーディオ処理論文誌、７巻４号、ｐｐ．３８３−３９０、１９９９年
【非特許文献１２】「通話品質の知覚評価（Perceptual evaluation of speech quality、ＰＥＳＱ）」ＩＴＵ−Ｔ勧告Ｐ．８６２、２００１年
【非特許文献１３】「知覚オーディオ品質（Perceived Audio Quality、ＰＥＡＱ）の客観的測定方法」ＩＴＵ−Ｒ勧告ＢＳ．１３８７−１、２００１年
【非特許文献１４】Ｏ．オー（O.Au）およびＫ．ラム（K.Lam）著「無線通信のための新しい出力に基づく客観的通話品質測定方法」第４回信号処理国際会議論文集、１巻、ｐｐ．６６６−６６９、１９９８年
【非特許文献１５】Ｇ．グレイ（P.Gray）、Ｍ．ホリヤー（M.Hollier）およびＲ．マッサラ（R.Massara）著「声道モデルを使用する不侵入の通話品質評価」ＩＥＥビジョン、イメージおよび信号処理論文誌、１４７巻、ｐｐ．４９３−５０１、２０００年
【非特許文献１６】Ｊ．リャン（J.Liang）およびＲ．クービチェック（R.Kubichek）著「出力に基づく客観的通話品質」ＩＥＥＥ第４４回車両技術会議、３巻８−１０号、ｐｐ．１７１９−１７２３、１９９４年
【非特許文献１７】Ｈ．ヘルマンスキー（H.Hermansky）著「通話の知覚線形予測（Perceptual linear prediction、ＰＬＰ）分析」米国音響学会誌、８７巻、ｐｐ．１７３８−１７５２、１９９０年
【非特許文献１８】Ｔ．フォーク（T.Falk）、Ｑ．スー（Q.Xu）およびＷ．−Ｙ．チャン（W.-Y.Chan）著「不侵入のＧＭＭベース通話品質測定］ＩＥＥＥ音響、通話、信号処理国際会議論文集、１巻、ｐｐ．１２５−１２８、２００５年
【非特許文献１９】Ｇ．チェン（G.Chen）およびＶ．パーサ（V.Parsa）著「ベイシアンモデルに基づく不侵入の通話品質評価」ＩＥＥＥ音響、通話、信号処理国際会議論文集、１巻、ｐｐ．３８５−３８８、２００５年
【非特許文献２０】Ｄ．キム（D.Kim）著「ＡＮＩＱＵＥ：単一終端通話品質推定のための聴覚モデル」ＩＥＥＥ通話、オーディオ処理論文誌、１３巻、ｐｐ．８２１−８３１、２００５年
【非特許文献２１】Ｄ．キム（D.Kim）およびＡ．タッラフ（A.Tarraf）著「不侵入の通話品質評価のための高度知覚モデル」ＩＥＥＥ音響、通話、信号処理国際会議論文集、１巻、ｐｐ．８２９−８３２、２００６年
【非特許文献２２】「狭帯域電話アプリケーションにおける客観的通話品質評価のための単一終端方法」ＩＴＵ−ＴＰ．５６３、２００４年
【非特許文献２３】Ｍ．ワーナー（M.Werner）、Ｔ．ジャンジ（T.Junge）およびＰ．バリー（P.Vary）著「ＧＳＭネットワークにおけるＡＭＲ通話チャネルのための品質制御」ＩＥＥＥ音響、通話、信号処理国際会議論文集、３巻、ｐｐ．１０７６−１０７９、２００４年
【非特許文献２４】Ｂ．Ｃ．Ｊ．ムーア（B.C,J.Moore）著「聴取心理学入門」アカデミック出版、ロンドン、１９８９年
【非特許文献２５】Ｚ．ワン（Z.Wang）、Ａ．ボービク（A.Bovik）、Ｈ．シェイク（H.Sheikh）およびＥ．シモンチェッリ（E.Simoncelli）著「イメージ品質評価：誤りの見え方から構造類似性へ」ＩＥＥＥイメージ処理論文誌、１３巻、ｐｐ．６００−６１２、２００４年
【非特許文献２６】Ｒ．レイノルド（R.Reynolds）およびＡ．リックス（A.Rix）著「高品質ＶｏＩＰ−技術的課題」ＢＴ技術ジャーナル、１９巻、ｐｐ．２３−３２、２００１年
【非特許文献２７】Ｍ．シュレーダ（M.Schroeder）およびＢ．アタール（B.Atal）著「符号励起線形予測（Code-excited linear prediction、ＣＥＬＰ）：非常に低いビット速度の高品質通話」ＩＥＥＥ音響、通話、信号処理国際会議論文集、１０巻、ｐｐ．９３７−９４０、１９８５年
【非特許文献２８】Ｓ．ジェイヤント（S.Jayant）およびＰ．ノル（P.Noll）著「波形のディジタル符号化」プレンティスホール出版、米国ニュージャージー州エングルウッドクリフス、１９８４年
【非特許文献２９】Ｈ．クナーゲンイエルム（H.Knagenhjelm）およびＷ．Ｂ．クライン（W.B.Kleijn）著「スペクトル動特性はスペクトル歪みより重要である。」ＩＥＥＥ音響、通話、信号処理国際会議論文集、１巻、ｐｐ．７３２−７３５、１９９５年
【非特許文献３０】Ｆ．ノーデン（F.Norden）およびＴ．エリクソン（T.Eriksson）著「ＬＰＣスペクトラム符号化における時間展開」ＩＥＥＥ通話、オーディオ処理論文誌、１２巻、ｐｐ．２９０−３０１、２００４年
【非特許文献３１】Ｔ．カチエリ（T.Quatieri）およびＲ．ダン（R.Dunn）著「聴覚スペクトル変化に基づく通話高度化」ＩＥＥＥ音響、通話、信号処理国際会議論文集、１巻、ｐｐ．２５７−２６０、２００２年
【非特許文献３２】Ｊ．ボーシャン（J.Beauchamp）著「分析した楽器トーンのスペクトル振幅および明瞭度整合による合成」オーディオ技術学会誌、３０巻、ｐｐ．３９６−４０６、１９８２年
【非特許文献３３】Ｓ．ボーラン（S.Voran）著「通話コーデックの品質に関する客観測定のためのＩＴＵアルゴリズムの単純化バージョン」ＩＥＥＥ音響、通話、信号処理国際会議論文集、１巻、ｐｐ．５３７−５４０、１９９８年
【非特許文献３４】Ｐ．デェビバー（P.Devijver）およびＪ．キットラー（J.Kittler）著「パターン認識：統計的手法」プレンティスホール出版、英国ロンドン、１９８２年
【非特許文献３５】Ｓ．スターンズ（S.Stearns）著「パターン分類装置のための特徴選択について」第３回パターン認識に関する国際会議論文集、ｐｐ．７１−７５、１９７６年
【非特許文献３６】Ｐ．プディル（P.Pudil）、Ｆ．フェッリ（F.Ferri）、Ｊ．ノボビコーバ（J.Novovicova）およびＪ．キットラー（J.Kittler）著「非単調音基準関数による特徴選択のための浮動検索方法」パターン認識国際会議論文集、ｐｐ．２７９−２８３、１９９４年
【非特許文献３７】Ｔ．ソンダストローム（T.Sonderstrom）著「離散時間推計システム」スプリンガ出版、第２版、英国ロンドン、２００２年
【非特許文献３８】Ｔ．デムスター（A.Dempster）、Ｎ．レアー（N.Lair）およびＤ．ルビン（D.Rubin）著「ＥＭアルゴリズムによる不完全データの最尤度」王立統計学会誌、３９巻、ｐｐ．１−３８、１９７７年
【非特許文献３９】Ｓ．Ｍ．ケイ（S.M.Kay）著「統計的信号処理、推定理論の基礎」プレンティスホール出版、１９９３年
【非特許文献４０】Ｗ．Ｂ．クライン（W.B.Kleijn）、Ｐ．クルーン（P.Kroon）、Ｌ．チェラリオ（L.Cellario）およびＤ．セレーノ（D.Sereno）著「セルラーアプリケーションのための５．８５ｋｂｐｓＣＥＬＰアルゴリズム」ＩＥＥＥ音響、通話、信号処理国際会議論文集、２巻、ｐｐ．５９６−５９９、１９９３年
【非特許文献４１】Ｒ．ラロイア（R.Laroia）、Ｎ．ファムド（N.Phamdo）およびＮ．ファルバルディン（N.Farvardin）著「構造化ベクトル量子化装置を使用する通話ＬＳＰパラメータの強固で能率的量子化」ＩＥＥＥ音響、通話、信号処理国際会議論文集、１巻、ｐｐ．６４１−６４４、１９９１年
【非特許文献４２】「音響音声学的連続通話全集、ＮＩＳＴ通話ディスク１−１．１」ＤＡＲＰＡ−ＴＩＭＩＴ、１９９０年
【非特許文献４３】「ＩＴＵ−Ｔ符号化通話データベース」ＩＴＵ−Ｔ勧告Ｐ．補遺２３、１９９８年
【非特許文献４４】「変調雑音参照ユニット」ＩＴＵ−Ｔ勧告Ｐ．８１０、１９９６年
【非特許文献４５】Ｒ．ドゥーダ（R.Duda）、Ｐ．ハート（P.Hart）およびＤ．ストーク（D.Stork）著「パターン分類」ウィリーインターサイエンス出版、第２版、２００１年
【非特許文献４６】「共役構造の代数学的符号励起線形予測（ＣＳ−ＡＣＥＬＰ）を使用する８ｋビット／秒通話符号化」ＩＴＵ−Ｔ勧告Ｇ．７２９、１９９６年
【発明の開示】
【００１９】
本発明の目的は、低い計算複雑度を有する不侵入の通話品質評価法および装置を提供することである。
【００２０】
この目的は、添付する特許請求の範囲により達成される。
【００２１】
本発明は、歪みのタイプを仮定することなく、通話符号化に普遍的に使用する一般的な特徴（フレーム毎の特徴と呼ぶ）から通話品質を予測する。提案する低複雑度の不侵入の通話品質評価法では、品質推定は、代わりにフレーム毎の特徴に関するグローバルな統計的特徴に基づいている。
【００２２】
要するに、本発明は、監視する信号のフレームを表すパラメータを決定する。選択するフレームの構造情報を表すフレーム毎の特徴ベクトル集合を、これらのパラメータから抽出する。選択する特徴ベクトルの構成要素に関する所定の統計的モーメントを使用して、特徴ベクトル集合からグローバルな特徴セットを入手する。最後に、信号品質の測定結果をグローバルな特徴セットから予測する。
【００２３】
本発明およびそのさらなる目的および利点は、添付する図面と共に行う以下の説明を参照することにより最も良く理解されるであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
以下の説明では、本発明を通話を参照して説明することにする。とはいえ、同じ原理はオーディオ信号およびビデオ信号などのその他の信号タイプに適用することができる。
【００２５】
人の通話品質評価処理は２つの部分、１）受信通話信号の脳の聴覚神経励起への変換、および２）脳における認知処理、に分割することができる。これを図３に示す。図３では、歪信号を聴覚処理ブロック１６により受信する。聴覚処理ブロック１６は、信号を神経励起に変形し、神経励起を認知対応付けブロック１８に転送する。認知対応付けブロック１８は、一定の知覚品質を伴う信号を出力する。重要な知覚変形原理は、信号マスク、重大な帯域のスペクトル分析、等音強度曲線および強度による音の強度則などである（非特許文献２４参照）。これらの原理は良く研究され、大部分の既存の品質評価アルゴリズムでは、知覚変形は処理の事前ステップである。知覚変形の主な暗黙の目的は、知覚的に矛盾のない通話信号の次元削減を実行することである。理想的には、知覚変形は全ての知覚関係情報を保持し、全ての知覚的に関係のない情報を廃棄する。実際、近似および単純化を行わなければならず、この目的は満たしえない。幾つかの場合、知覚変形は大きな計算コストを伴いうる。これらのありうる限界を回避するために、本発明の評価法はこのような知覚変形を行わない。代わりに、好ましくは関数係数のマッピングの最適化と同時に次元を削減する。この目的は、関係情報の損失を最小化することである。この手法は、イメージ品質評価において知覚変形をすることなく品質評価を実行するアルゴリズムの最近の出現と軌を一にする（非特許文献２５参照）。
【００２６】
既存の品質評価アルゴリズムの多くは、特定の歪みモデル、即ち背景雑音レベル、複合雑音、呼び出し音の存在（非特許文献２２参照）に基づくか、またはハンドセット受信機の特性のような既知の歪みを真似る（非特許文献１２参照）。本発明は、明確な歪みモデルを組み込まない。通話品質推定は、完全に処理する通話信号の統計に基づき、歪みは暗黙にこれらの統計への影響により評価する。結果として、本発明は、容易に新しいタイプの歪みを生む可能性があるであろう次世代通信システムに適合する。
【００２７】
幾つかの方法では、話者依存情報を排除する（非特許文献１８，１６参照）。一方、電話システムは、ある音声に対し他の音声より、より良い品質スコアを提供することが知られる。それ故、アルゴリズムを連続するネットワーク監視に使用することになり、平均化に釣り合いの取れた通話データが保証されえなければ、話者依存情報が関係する。本発明による方法は、例えば、線形予測により推定する１０次の自動回帰（ＡＲ：autoregressive）モデルのピッチ期間および係数の形式の話者依存情報を組み込む。
【００２８】
品質測定に使用する発話は、典型的に、例えば０．５秒の休止により分離する短い文章のセットである。発話の全長は典型的に約８秒である。一方、発話は一般に、単に通話信号の間隔またはブロックと見做すことができる。本発明の評価法は、通話信号波形から導出することができるか、または好ましい実施形態では、ネットワークにおける通話コーデックから容易に利用できる簡単な特徴セットを使用して、発話の通話品質を予測する。通話品質は、低計算複雑度において予測し、低計算複雑度は本方法を実際的適用に有用にする。
【００２９】
本発明による信号品質評価法の核は、多次元の（通話の場合、好ましくは１１次元であり、その他の数も可能であり、次元の数はまた信号タイプ、通話、オーディオ、ビデオなどにも依存する）フレーム毎の特徴ベクトル
【００３０】
【数１６】
2009525633.tif 000003
【００３１】
であり、その構成要素を［付録I］で定義する。通話品質はフレーム毎のベクトルから直接予測せず、多くのフレームに対する、例えば発話に対するフレーム毎の特徴の平均、平方偏差、ゆがみ、及び尖度として記述するそのグローバル統計的特性から予測する。フレーム毎の特徴の統計的特性（グローバルな特徴セットΨと呼ぶ）は、ＧＭＭ（ガウシアン混合確率モデル）マッピングに対する入力を形成し、ＧＭＭマッピングは［付録III］において詳細に説明するようにＭＯＳ尺度における通話品質レベルを推定する。
【００３２】
図４は、本発明による信号品質評価法を示すフローチャートである。ステップＳ１で、通話信号を通話パラメータを含むフレームビットストリームに符号化する。ステップＳ２では、関心を持つ各フレームの通話パラメータからローカルな（フレームごとの）特徴ベクトル
【００３３】
【数１７】
2009525633.tif 000004
【００３４】
を抽出する。ステップＳ３で、これら特徴ベクトルの統計的特性を使用して、グローバルな（発話ごとの）特徴セットΨを形成する。最後にステップＳ４で、ＧＭＭマッピングを使用して、グローバルな特徴セットから通話品質を予測する。
【００３５】
本発明による信号品質評価法および装置の基本は、特徴ベクトルの抽出である。使用する特徴セットは、通話信号から構造情報の捕捉を目指す。これは自然な通話信号が高度に構造化されていることを動機とし、恐らく人の品質判断はこの構造を記述する情報から抽出するパターンに頼っている。［付録I］は、フレーム毎の特徴ベクトルに収集する１１個の適する特徴セットを定義する。
【００３６】
【数１８】
2009525633.tif 000005
【００３７】
上式で、ｎはフレーム番号を表す。
【００３８】
本発明により、通話品質をこれらのフレーム毎の特徴の統計的特性から推定できることが想定される。その確率分布を、平均、平方偏差、ゆがみ、及び尖度により記述する。これらの統計的モーメントを、フレーム毎の各特徴について独立に計算し、これにより１つの通話発話をグローバルに記述する特徴（グローバルな特徴）のセットを与える。
【００３９】
【数１９】
2009525633.tif 000006
【００４０】
ここで、~Ωはフレーム毎の特徴のそれぞれΦi(n)の統計を計算するのに使用するフレーム、即ち要素の数（サイズ）｜~Ω｜のセットを表す。複数のグローバルな特徴を、１つのグローバルな特徴セットにグループ化する。なお、本明細書及び請求項において“~符号”で表わされる記号は、式などにおいて符号の上に“〜”が付された記号と同じものを示している。
【００４１】
【数２０】
2009525633.tif 000007
【００４２】
好ましくは、これらの計算複雑度を削減する。［付録II］は、２ステップの次元削減手順を説明する、即ち
・発話の全フレームセットΩからフレームの「最良(best)」サブセット~Ωを抽出する。
【００４３】
・グローバルな特徴セットΨを、次元の低いグローバルな特徴セット~Ψに変形する。
【００４４】
本発明の好ましい実施形態では、第ｎフレームのフレーム毎の特徴を、２０ｍｓの通話フレームに亘って決定された、ＡＲモデルの励起の平方偏差Ｅe、ピッチ期間Ｔ、及び回線スペクトル周波数（ＬＳＦ：line-spectral frequency）係数ｆの１０次元ベクトルから直接計算する。符号励起線形予測（ＣＥＬＰ：Code-Excited Linear Prediction）コーダ（非特許文献２７参照）の場合、Ｅe、Ｔ、及びｆは、ネットワークにおいて容易にアクセスできるので、本発明のこの実施形態はビットストリームにおけるネットワークパラメータから直接フレーム毎のベクトルを抽出する追加的利点を有し、このフレーム毎のベクトル抽出は信号波形からのフレーム毎のベクトル抽出よりより簡単である。フレーム毎の特徴
【００４５】
【数２１】
2009525633.tif 000008
【００４６】
を
【００４７】
【数２２】
2009525633.tif 000009
【００４８】
から計算できることを説明する。次いで、全発話のフレーム毎の特徴をバッファに蓄積することなく、グローバル統計的特性を回帰的に計算する方法を示すことにする。ピッチ期間Ｔnを非特許文献４０に従い計算し、ＡＲ係数を重複のない２０ｍｓ毎の通話信号から抽出する。
【００４９】
本方法の複雑度を低く保つために、フレーム毎の特徴である、スペクトル平坦性、スペクトル動特性、及びスペクトル重心を近似する。近似は、完全に符号化通話ビットストリームに基づき、信号の再構築を回避する。
【００５０】
本発明の好ましい実施形態では、スペクトル平坦性は、１０次の予測誤りの平方偏差と信号の平方偏差との比として近似する。
【００５１】
【数２３】
2009525633.tif 000010
【００５２】
ＡＲモデルの励起の平方偏差が与えられると、その定義は以下の通りとなる。
【００５３】
【数２４】
2009525633.tif 000011
【００５４】
逆レビンソン−ダービン回帰（reverse Levinson-Durbin recursion：ステップ・ダウン・アルゴリズム）を使用し、波形ｓkの再構築をすることなく、ＡＲ係数αi、即ち信号の平方偏差を計算する。
【００５５】
例えば、好ましくは、ＬＳＦ空間における加重ユークリディアン距離（weighted Euclideandistance）とするスペクトラム包絡のパラメータによる記述により、スペクトル動特性を近似する。
【００５６】
【数２５】
2009525633.tif 000012
【００５７】
上式で、逆高調波平均加重（inverse harmonic mean weight：非特許文献４１）は、ＬＳＦベクトルの構成要素により定義する。
【００５８】
【数２６】
2009525633.tif 000013
【００５９】
本発明の好ましい実施形態では、これらの加重も使用して、近似スペクトル重心を得る。
【００６０】
【数２７】
2009525633.tif 000014
【００６１】
選択されたグローバルな特徴は回帰的に計算される、即ちフレーム毎の特徴をバッファに蓄積しない。発話の終了まで、平均を次式に従い回帰的に更新し、
【００６２】
【数２８】
2009525633.tif 000015
【００６３】
望ましいμΦを得る。［付録II］で考察するように、ここで、ｎは受け入れるフレームセット^Ωに対する指標である。同様に、Φ2、Φ3およびΦ4を伝播し、中心モーメント
【００６４】
【数２９】
2009525633.tif 000016
【００６５】
を得る。これらの量を使用して、残りのグローバルな特徴、即ち平方偏差、ゆがみ、及び尖度を以下のように得る。
【００６６】
【数３０】
2009525633.tif 000017
【００６７】
本発明による方法の好ましい実施形態を、図５に示す。実施形態は以下のステップを含む。
【００６８】
Ｓ５：  第ｎの通話フレームに対し、波形からまたはビットストリームから
【００６９】
【数３１】
2009525633.tif 000018
【００７０】
を決定する。
【００７１】
Ｓ６：  
【００７２】
【数３２】
2009525633.tif 000019
【００７３】
及びバッファに蓄積する前のフレームの対応するパラメータ
【００７４】
【数３３】
2009525633.tif 000020
【００７５】
に基づき、フレーム毎の特徴ベクトル
【００７６】
【数３４】
2009525633.tif 000021
【００７７】
を決定する。
【００７８】
ステップＳ５及びＳ６を発話の全フレームについて実行する。
【００７９】
Ｓ７：  選択するフレームのサブセット~Ωから中心モーメント
【００８０】
【数３５】
2009525633.tif 000022
【００８１】
を回帰的に決定する。フレームの選択（［付録II］）を閾値または多次元窓
【００８２】
【数３６】
2009525633.tif 000023
【００８３】
により制御する。
【００８４】
Ｓ８：  発話の終了時にフレーム毎の特徴の平均、平方偏差、ゆがみ、及び尖度として選択するグローバルな特徴セット
【００８５】
【数３７】
2009525633.tif 000024
【００８６】
（［付録II］の（式２３））を計算する。
【００８７】
Ｓ９：  ［付録III］で説明するように、ＧＭＭマッピングを通じてグローバルな特徴セット^Ｑ＝^Ｑ（~Ψ）の関数として発話の通話品質を予測する。
【００８８】
図６は、本発明による信号品質評価装置の好ましい実施形態に関するブロック図である。符号化通話信号（ビットストリーム）を特徴ベクトル計算器６０により受信する。特徴ベクトル計算器６０は、通話パラメータ
【００８９】
【数３８】
2009525633.tif 000025
【００９０】
から現在のフレームｎの特徴ベクトル
【００９１】
【数３９】
2009525633.tif 000026
【００９２】
を決定する。特徴ベクトルをフレーム選択器６２に転送する。フレーム選択器６２は、［付録IIおよびIV］で説明するように、蓄積装置６４に蓄積し、訓練により判断した閾値
【００９３】
【数４０】
2009525633.tif 000027
【００９４】
により定義する多次元窓内に、特徴ベクトルがあるかを判断する。選択されたフレームの特徴ベクトルの構成要素Φ1(n)，Φ2(n)，…，Φ11(n)を、回帰計算器６６，６８，７０，７２に転送する。各回帰計算器は、各構成要素の中心モーメントを回帰的に計算する。図６で、Φ1の計算器のみを明確に示し、残りの構成要素に対する対応する計算器は点で示した。中心モーメントをグローバル特徴計算器７４に転送する。グローバル特徴計算器７４は、（式１３）により各特徴ベクトルの構成要素のグローバルな特徴を決定する。得られるグローバルな特徴セットを品質予測器に転送する。品質予測器は、［付録III］で説明するように品質推定値~Ｑを決定する。
【００９５】
［付録II］で（式２３）により示すように、グローバルな特徴セットΨの次元削減は必要なグローバルな特徴の数を削減することができるので、事実実際の実装では全ての中心モーメント計算器６６，６８，７０，７２は各特徴ベクトル構成要素Φiに必要としなくても良い。グローバルな特徴セットΨの次元削減において
【００９６】
【数４１】
2009525633.tif 000028
【００９７】
を廃棄したので、この場合、特徴ベクトル構成要素Φ1に対する計算器７２を省略することができる。実際に必要な中心モーメントは、グローバルな特徴セットΨの次元削減結果に依存し、グローバルな特徴セットΨの次元削減結果は、次いでまた信号のタイプ（通話、オーディオ、ビデオなど）に依存する。
【００９８】
本発明の評価装置の機能は、典型的にマイクロプロセッサまたはマイクロ／信号プロセッサの組み合わせおよび対応するソフトウェアにより実装する。
【００９９】
本発明により実行する品質予測は、ガウシアン混合確率モデルのマッピングに基づくが、その他の実行可能な代替方式はニューラルネットワークおよび隠れマルコフモデルなどである。
【０１００】
本発明による品質評価法の性能を実験的に評価した。結果を［付録Ｖ］に示す。
【０１０１】
以上の説明において明確に取り扱わなかった局面は、原通話信号と直接結びつかないが、通話品質に影響を与えるパラメータである。このようなパラメータは、例えば入力通話に対する背景雑音または話者タイプ（例えば性別）または音楽のような非通話入力信号、または音楽スタイル（例えばポップ、ジャズ、クラッシク、…）、または以下のような伝送システム関係パラメータである。
・  非動作通話の能率的伝送のためのＶＡＤ／ＤＴＸシステムの使用；
・  通話符号化の前または途中における雑音抑制の使用（存在）；
・  通話符号化方法およびその構成（選択するコーデックおよびそのモードまたはビット速度）；
・  コーデックフレームが伝送誤りにより部分的または完全に使用できないことを示す不良フレーム指示器(bad frame indicators)；
・  受信通話ビットストリームにおける伝送誤りの発生に関し、受信機における種々の処理ステージに由来しうることが見込まれるパラメータ；
・  通話信号の複数の復号化および再符号化を含むありうるコーデックの縦列化；
・  適応ジッタバッファの使用に伴う通話のありうる時間尺度の修正。
【０１０２】
これらのパラメータは、復号後に得られる通話品質に直ちに影響する。本発明の直接的適用はこれらのパラメータを無視するであろうが、それにより複雑度の低い汎用性品質評価法の利点に繋がる。
【０１０３】
一方、これらのパラメータの少なくとも幾つかは既知であるかまたは事前に既知でありうるか、または対応する検出装置の使用により推論することができるか、または通話伝送システムによる信号方式により入手することができる。例えば、音楽または背景雑音状態または雑音抑制の存在は従来技術の検出法の使用により検出することができる。信号手段はその他の記載パラメータの特定に適する。
【０１０４】
事前パラメータを使用する本発明の特定の実施形態は、本発明による品質評価方法の種々の例を使用するものであり、種々の例は種々のこれらのパラメータセットに対して調整(train)されている。この実施形態によれば、まず、ここで与えられる事前パラメータセットに最適である評価方法の事例が特定され選択される。第２のステップで、選択された事例が実行され望ましい通話品質推定値を生じる。
【０１０５】
さらなる実施形態は、事前パラメータを考慮する追加処理ステップを後に伴う、本発明による品質評価方法の単一の例を実行するものである。特に、第２のステップは、第１のステップの評価方法の出力値および種々の事前パラメータの最終出力の通話品質推定値へのマッピングを実行することができる。この第２のステップのマッピングは、線形または非線形最小二乗データに適合する方法またはＧＭＭマッピングなどの既知の技術により行うことができる。なお、さらなる可能性は、品質評価方法の最終ＧＭＭマッピングステップを説明した第２のステップのマッピングと組み合わせることであり、この組み合わせは事前パラメータセットによりグローバルな（発話毎の）特徴ベクトルを本質的に拡張する。
【０１０６】
本方法を非通話信号、特に音楽により一層適用可能にするなおさらなる実施形態は、使用するローカルな「フレーム毎(per-frame)」の特徴の適合を許容するものである。音楽は通話コーデックの基盤をなす通話生成モデルと整合しないので、一般に、音楽は通話コーデックにより良好に符号化されない。むしろ、音楽は、特定のソース信号生成モデルを仮定せず（聴取の）知覚モデルに基づき符号化するのが好ましい。このことを考えると、ローカルな「フレーム毎の」特徴の適合は、少なくとも提示するパラメータに加えてこのような知覚モデルから導出するパラメータを好ましくは使用することを意味する。これは、使用するコーデックが通話コーデックよりむしろオーディオであれば特に当てはまる。
【０１０７】
別の局面は、以上の説明が連続的マッピングを実行する回帰形式の本発明を説明していることである。一方、本方法は、分類器(classifier)の使用により事前定義された個別品質尺度（事前定義された間隔）への不連続マッピングにも適用可能である。従って、用語「マッピング(mapping)」は、分類器を使用する不連続の場合をも含む一般的な意味において解釈すべきである。分類器を伴う単純な例は、連続的尺度で品質を予測するのではなく、バイナリな結果を有する、例えば「０品質は閾値を下回り」、「１品質は閾値を超える」、説明した品質評価方法に基づくシステムである。この例は、特定の歪みまたは品質レベルの存在の有無を検出する能力を有するシステムに対応する。
【０１０８】
本発明の種々の実施形態は以下の利点の１つまたは幾つかに繋がる。
【０１０９】
・通話品質は、波形再構築をせずビットストリームパラメータから（ＣＥＬＰコーダの場合）予測することができる。知覚領域への変形を使用しないことと相俟って、これは、低い計算およびメモリ要求（既存ＩＴＵ標準より数百倍低い複雑度）になる。
【０１１０】
・通話品質は特徴の統計的特性である、スペクトル平坦性、スペクトル重心、スペクトル動特性、ピッチ期間、信号の平方偏差、励起信号の平方偏差、及びその時間導関数から予測する。これらの特徴の統計的特性を、それらの平均、平方偏差、ゆがみ及び尖度により記述する。この特徴のタイプおよびそれらの記述は、通話信号の蓄積を必要としない。バッファには、前フレームの幾つか（例えば１２）のスカラーパラメータを蓄積するのみである。
【０１１１】
・新しい方法を使用して、波形を再構築することなく（信号再構築はそれ自体複雑ではなく、再構築信号から特徴を抽出する場合に複雑になる）、ビットストリームから直接フレーム毎の特徴（スペクトル平坦性、スペクトル動特性など）を導出することができる。
【０１１２】
・通話品質は、フレームのサブセットのみから予測することができる。新規な方法を使用して、有用な情報を含むフレームを抽出する（既存品質評価法では、フレームの拒絶は単純なエネルギ閾値または音声動作性検出装置に基づく）。提案する方法は、この手法を一般化する。フレームの種々のサブセットを使用して、種々の特徴の統計的特性を推定することができる。フレームの拒絶はエネルギの関数のみならず、全てのフレーム毎の特徴の関数である。フレーム選択法は回帰関数（分類器）と共同して最適化することができる。
【０１１３】
・提案する方法は、相関係数および平均二乗平方根誤りに関して実行するシミュレーションでは、ＩＴＵ−ＴＰ．５６３より性能においてかなり優れる。
【０１１４】
添付する特許請求の範囲により定義する本発明の範囲を逸脱することなく種々の修正および変更を本発明になし得ることを当業者は理解するであろう。
【０１１５】
［付録I］
＜特徴選択＞
この付録では、フレーム毎の特徴ベクトル
【０１１６】
【数４２】
2009525633.tif 000029
【０１１７】
に含むべき適する特徴セットを定義することにする。このセットは、特に通話信号に適する。
【０１１８】
関心対象の第１のフレーム毎の特徴は、非特許文献２８に記載されるスペクトル平坦性の測定値などの信号の情報コンテンツを表す測定値である。これは電力スペクトラムの共鳴構造の強さに関係し、以下のように定義する。
【０１１９】
【数４３】
2009525633.tif 000030
【０１２０】
上式で、係数αkを持つＡＲモデルの周波数応答として、ＡＲ（自動回帰）包洛Ｐ(ω）を定義する、即ち
【０１２１】
【数４４】
2009525633.tif 000031
【０１２２】
フレームの指標をｎにより表す。ｐは、線形予測分析の次数であり、８ｋＨｚで標本化する信号に対し典型的に１０に設定する。
【０１２３】
第２のフレーム毎の特徴は、スペクトル動特性などの信号の定常性を表す測定値であり、以下のように定義する。
【０１２４】
【数４５】
2009525633.tif 000032
【０１２５】
スペクトル動特性の特徴は研究され、通話符号化（非特許文献２９，３０）および通話高度化（非特許文献３１）において成功裡に使用されている。
【０１２６】
関心対象の第３の特徴は、スペクトル重心（非特許文献３２）などの周波数に亘る信号のエネルギ分布を表す測定値であり、スペクトル重心は大部分の信号エネルギが集中する周波数範囲を判断する。スペクトル重心を次のように定義する。
【０１２７】
【数４６】
2009525633.tif 000033
【０１２８】
スペクトル重心はまた知覚的「明瞭さ(brightness)」の測定値の近似として頻繁に使用する。
【０１２９】
３つのさらなるフレーム毎の特徴は、ＡＲモデルの励起平方偏差Ｅne、通話信号平方偏差Ｅns、およびピッチ期間Ｔnである。これらはそれぞれΦ4(n)，Φ5(n)及びΦ6(n)のように表すことにする。
【０１３０】
【数４７】
2009525633.tif 000034
【０１３１】
（式１８）で、上段はＡＲモデルの励起変動、中段は会話信号変動、下段はピッチ期間である。
【０１３２】
以上に提示するフレーム毎の特徴およびその第１の時間導関数（スペクトル動特性の導関数を除く）を１１次元のフレーム毎の特徴ベクトル
【０１３３】
【数４８】
2009525633.tif 000035
【０１３４】
にグループ化し、その構成要素を以下の［表I］に要約する。
【０１３５】
【表１】
2009525633.tif 000036
【０１３６】
［付録II］
＜次元の削減＞
次元削減は、フレーム選択、グローバル特徴選択または両選択手順の組み合わせを通じて達成することができる。次元削減の１つの目的は、無関係で冗長なデータの排除により品質評価システムの予測精度を改善することである。別の目的は、計算複雑度を削減することである。この付録で提示する次元削減は［付録IV］で詳細に説明することにする調整手順(training procedure)に基づく。
【０１３７】
品質評価の文献において一般に使用される手法は、音声動作検出装置またはエネルギ閾値に基づき非通話部分を排除することである（非特許文献３３）。本発明は、全てのフレーム毎の特徴の次元における動作閾値を考慮することにより、この概念の一般化を示唆する。以下のフレーム選択法において提示する方式は、通話動作フレームが通話品質の予測精度を改善する情報を持たなければ、通話動作フレームを除外することを許容する。フレーム選択アルゴリズムの概念は、閾値ベクトル
【０１３８】
【数４９】
2009525633.tif 000037
【０１３９】
により定義される１１次元の「ハイパーボックス(hyperbox)」または多次元窓の内部または表面上に、フレーム毎の特徴ベクトル
【０１４０】
【数５０】
2009525633.tif 000038
【０１４１】
があるフレームのみを受け入れることである。
【０１４２】
（フレーム選択方法）
【０１４３】
【数５１】
2009525633.tif 000039
【０１４４】
上記プログラムで、第１行はサブセット~Ｑの空のセットへの初期化を表わし、第２行は初期化の対象が原フレームセットΩの各フレームであることを表わす。第３行は特徴ベクトルが「窓(window)」内にあればとの条件を表わす。最終行はサブセット~Ｑ〜へのフレームｎの追加を表わす。
【０１４５】
フレームの最適セットは閾値または多次元窓
【０１４６】
【数５２】
2009525633.tif 000040
【０１４７】
により決定する。即ち~ΩはΘに依存する、または~Ω＝~Ω(Θ）である。そこで、基準εを最小にする閾値Θを検索する。
【０１４８】
【数５３】
2009525633.tif 000041
【０１４９】
本発明による品質評価方法の平均二乗平方根誤り（ＲＭＳＥ：root-mean-square error）の実行として、基準εを計算する、即ち、
【０１５０】
【数５４】
2009525633.tif 000042
【０１５１】
上式で、~Ｑは予測品質であり、Ｑは主観品質である。ここで、Ｎは評価に使用するＭＯＳに分類する発話数である（付録IV参照）。閾値
【０１５２】
【数５５】
2009525633.tif 000043
【０１５３】
の最適化は、全グローバルな特徴セットΨに基づく。上記のフレーム選択アルゴリズムにより、（式１９）のεの最適化はｎ番目のフレームを受け入れる以下の基準を生じる。
【０１５４】
【数５６】
2009525633.tif 000044
【０１５５】
上式で閾値
【０１５６】
【数５７】
2009525633.tif 000045
【０１５７】
である。
【０１５８】
（式２１）から、３つのフレーム毎の特徴、即ち通話平方偏差Φ5、スペクトルの平坦性Φ1、およびスペクトル動特性Φ2のみがフレーム選択に大きな影響を持つことが分かる。（式２１）における第１および第２の不等号は大きなエネルギおよび明確なフォルマント構造を持つフレームのみを受け入れる。これは、本発明の品質評価アルゴリズムが、音声通話部分から専ら通話品質に関する情報を抽出することを示唆する。第３の不等号は変化のない通話部分のみを選択する。後者の結果は恐らく通話信号の定常状態部分においてより容易に知覚される歪みによる。
【０１５９】
基準の（式２１）から分かるように、閾値または多次元窓は少数の次元においてのみ実際の制限を持つことができる。他の次元では、窓は無限の窓と見ることができる。その上、制限する次元においても、窓は一方向においてのみ境界、即ち閾値を持つことができる。一般に、多次元窓はフレーム選択において純粋な音声動作検出装置よりより制限的であり、これにより品質評価に関係する情報を持たないより多くのフレームの拒絶に繋がる。これは次いでより信頼できる品質測定に繋がる。
【０１６０】
各次元の方形窓に対する実行可能な代替窓は、消去窓、例えば次元個々の平均および平方偏差を持つ各ガウシアン関数を有するガウシアン窓である。その場合、各ベクトル構成要素はガウシアン関数値に対応するであろう。これらの関数値の積が一定の閾値を超えれば、フレームは受け入れられるであろう。
【０１６１】
基準の（式２１）は品質評価アルゴリズムにより処理するフレーム数を相当に削減する。選択するフレーム数は話者および文章により変化し、典型的に~Ωは総フレームセットΩの２０％から５０％を含む。
【０１６２】
一度最適フレームサブセット~Ωが見出されると、最適のグローバルな特徴サブセット~Ψの探索を実行することができる。この最適化ステップを以下のように定義する。要素数｜Ψ｜の原グローバル特徴セットΨ、および最適フレームセット~Ωが与えられると、品質評価アルゴリズムの実行に最適である要素数が｜~Ψ｜＜｜Ψ｜の~Ψ⊂Ψであるグローバル特徴セットを選択する。
【０１６３】
【数５８】
2009525633.tif 000046
【０１６４】
完全検索は、グローバル最適が見つかることを保証する唯一の次元削減手順である。とはいえ、この手順はその計算上の要求のため希にしか適用されない。良く知られる連続前方選択および連続後方選択（例えば、非特許文献３４）は、最良（最悪）のグローバル特徴を加える（廃棄する）ので、ステップ最適に過ぎないが、決定を後段で訂正することはできない。より進んだ（Ｌ，Ｒ）アルゴリズム（非特許文献３５）は、構成上、Ｒステップの連続後方選択(Sequencial Forward Selection)が後続するＬ回の連続前方選択(Sequencial Backward Selection)の適用を含む。浮動検索法（非特許文献３６）は、前方および後方ステップ数が事前に定義されず、動的に得られる（Ｌ，Ｒ）検索方法の拡張である。発明者の実験では、連続浮動後方選択手順を使用したが、この手順は構成上各後方ステップの後、以下の方法により示すように得られるサブセットが前に評価したものよりより良好である限り、幾つかの前方ステップの適用を含む。
【０１６５】
（連続浮動後方選択手順）
【０１６６】
【数５９】
2009525633.tif 000047
【０１６７】
上記プログラムで、第１行は全てのグローバル特徴セットの初期化を表わす。  第２行は（第１の閾値より多く）誤りが増加しない間という第３行及び第４行の実行条件を表わす。第３行は最小の有意グローバル特徴の検出を表わし、第４行は上記特徴の除外を表わす。
【０１６８】
第５行は（第２の閾値より多く）誤りが減少する間はという第６行及び第７行の実行条件を表わす。第６行は最大の有意グローバル特徴の検出を表わし、第７行は上記特徴を包含することを表わす。
【０１６９】
（式２２）のεの最適化後、グローバル特徴セットの次元は４４次元から１４次元に削減される、即ち｜Ψ〜｜＝１４であり、これらの要素は次式の通りである。
【０１７０】
【数６０】
2009525633.tif 000048
【０１７１】
全てのフレーム毎の特徴がセット~Ψに（そのグローバル特徴の統計的表現を通じて）存在するが、通話信号平方偏差Φ5、および励起信号の平方偏差導関数Φ9が最も頻繁であることを注記する。別の観測は、最初の３つのモーメントのみに基づくグローバル通話の特徴が存在し、尖度に基づくグローバル特徴は余り重要でないように見えることである。
【０１７２】
［付録III］
＜品質推定＞
Ｑが、ＭＯＳに分類される調整データベース(MOS labeled training database)から得られるような発話の主観品質を表すものとする。グローバルな特徴セット関数、即ち~Ｑ＝~Ｑ（~Ψ）として主観品質の客観的推定器~Ｑを構築し、基準に関して主観品質に最も近い以下の関数を検索する。
【０１７３】
【数６１】
2009525633.tif 000049
【０１７４】
上式で、Ｅ｛ ｝は期待値演算子である。以上に定義する基準は［付録II］の（式２２）に相当する確率的尺度である。以下の条件付期待値により、（式２４）が最小になることが良く知られており（例えば、非特許文献３７）、
【０１７５】
【数６２】
2009525633.tif 000050
【０１７６】
問題は条件付確率の推定に縮小する。この推定を容易にするために、グローバル特徴変数の主観ＭＯＳスコアとの結合密度をＧＭＭ（ガウシアン混合確率モデル）としてモデル化することができる。
【０１７７】
【数６３】
2009525633.tif 000051
【０１７８】
上式で、ψ＝[Ｑ，~Ψ］、ｍは混合構成要素の指標、ω(m)は混合加重およびＮ（ψ｜μ(m)，Σ(m)）は多変量ガウシアン密度であり、μ(m)，Σ(m)はそれぞれガウシアン密度の平均および共平方偏差マトリックスである。ＧＭＭはＭ個の平均ベクトル、共平方偏差マトリックスおよび混合加重の以下のセットにより完全に指定される、
【０１７９】
【数６４】
2009525633.tif 000052
【０１８０】
そして、これらの係数を期待値最大化（ＥＭ：expectation maximization）アルゴリズムを使用して大きな訓練セットからオフラインで推定する（非特許文献３８）。調整に使用するデータに関する詳細を［付録IV］に提示する。１２の完全共平方偏差マトリックス（１４×１４）を使用すれば十分である、即ちＫ＝１４およびＭ＝１２ガウシアンの次元に対し、これはＭ(１＋Ｋ＋Ｋ(Ｋ＋１)/２）＝１４４０の調整パラメータに相当することを実験は示した。
【０１８１】
結合ガウシアン混合モデルを使用して、条件付期待値（式２５）を構成要素に関する条件付期待値の加重和として表すことができ、これはガウシアンの場合の良く知られた特性である（非特許文献３９）。従って、最適品質推定器（式２５）を以下のように表すことができる。
【０１８２】
【数６５】
2009525633.tif 000053
【０１８３】
であり、
【０１８４】
【数６６】
2009525633.tif 000054
【０１８５】
は、ｍ番目の混合構成要素の平均、共平方偏差および~ΨおよびＱの交差共平方偏差マトリックスである。
【０１８６】
［付録IV］
＜調整(TRAINING)＞
調整および評価手順に、エリクソンＡＢの提供する１１のＭＯＳに分類されるデータベースおよびＩＴＵ−ＴＰ．補遺２３（非特許文献４３）の７つの同様に分類されるデータベースを使用した。ＤＭＯＳスコアを持つデータを発明者の実験から除外した、例えばＩＴＵ−ＴＰ．補遺２３から実験２を除外した。これらのデータベースの通話データは、以下の言語、英語、フランス語、日本語、イタリヤ語、及びスウェーデン語の発話を含む。データベースは種々の符号化、縦列化および変調雑音参照ユニット（ＭＮＲＵ：modulated noise reference unit）、非特許文献４４の状態、並びにパケット損失、背景雑音、雑音抑制効果、切り替え効果、種々の入力レベル、などの非常に広範な歪みを含む。データベース結合の総サイズは、平均長８秒の７６４６発話である。
【０１８７】
利用可能なデータベースを、テストセットと調整セットの２つの部分に分離した。テストセットはＩＴＵ−ＴＰ．補遺２３（１３２８発話）の７つのデータベースに基づき、調整セットは１１のエリクソンのデータベース（６３１８発話）に基づく。テストセットは調整中には利用できず、評価のみに使用する。次元削減方式および性能評価実験に使用する調整は完全に調整セットに基づく。汎用化性能を改善するために、雑音手順による調整を使用する（非特許文献４５）。グローバルな特徴セットΨに２０ｄＢＳＮＲで平均ゼロの白色ガウシアン雑音を加えることにより、バーチャル（「雑音のある(noisy)」）調整パターンを作成する。このように各グローバル特徴セットに対し、４つのバーチャルセットを作成し、調整は「原の(original)」および「雑音のある(noisy)」特徴の結合に基づく。
【０１８８】
［付録Ｖ］
＜性能評価＞
この付録は、提案する方法の予測精度および計算複雑度の双方に関する実験結果を示す。提案する方法の性能を標準化ＩＴＵ−ＴＰ．５６３の方法と比較する。次式により予測品質~Ｑと主観品質Ｑとの間の状態毎の相関係数Ｒを使用して、推定性能を評価する。
【０１８９】
【数６７】
2009525633.tif 000055
【０１９０】
上式で、μQおよびμ~Qは導入変数の平均値であり、求和は状態に亘る。［表II］は、ＩＴＵ−ＴＰ．補遺２３の７つのデータベースのテストセットに亘り選択する性能計量による性能の結果を含む。ＩＴＵ−ＴＰ．補遺２３のExp１は、単独の、または縦列構成の７つの標準通話コーデックにより（Ｇ、７２９通話コーデック（非特許文献４６）を専ら使用して）生成する、通話符号化歪みを含む。ＩＴＵ−ＴＰ．補遺２３のExp３では、フレーム削除、ランダムビット誤りおよび背景雑音のような種々のチャネル誤り状態の下でＧ．７２９通話コーデックを評価する。以下の［表II］に示すテスト結果は、提案する品質評価法が明らかに標準化ＩＴＵ−ＴＰ．５６３の方法を性能で上回ることを示す。
【０１９１】
処理時間およびメモリ要求は品質評価法の重要な長所を示す数値である。本発明による方法には大したメモリ要求はなく、前および現フレームから計算する１２＋１２のスカラー値のバッファ、並びに１２のガウシアン混合に対するメモリが必要である（将来フレームは必要としない）。
【０１９２】
【表２】
2009525633.tif 000056
【０１９３】
［表III］は、提案する品質評価法とＩＴＵ−ＴＰ．５６３の方法との間の計算複雑度の相違を説明する。１ＧＢのＲＡＭを有する２．８ＧＨｚのペンティアム（Pentium）（登録商標）の４つのマシーンで共に実行する、ＩＴＵ−ＴＰ．５６３の方法の最適化ＡＮＳＩ−Ｃの実装と本発明のＭＡＴＬＡＢ（登録商標）７の実装との間で比較する。入力の特徴
【０１９４】
【数６８】
2009525633.tif 000057
【０１９５】
が、ネットワークで使用するコーデックから容易に利用できる場合をＮＥＴと表す。
【０１９６】
【表３】
2009525633.tif 000058
【図面の簡単な説明】
【０１９７】
【図１】侵入の通話品質測定を示すブロック図である。
【図２】不侵入の通話品質測定を示すブロック図である。
【図３】人の通話品質知覚を示すブロック図である。
【図４】本発明による信号品質評価方法を示すフローチャートである。
【図５】本発明による信号品質評価方法の好ましい実施形態を示すフローチャートである。
【図６】本発明による信号品質評価装置の好ましい実施形態に関するブロック図である。
【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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【国際調査報告】
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