(57)【要約】音響環境状況を決定する方法及び装置に関し、前記方法は、好ましくは少くとも１つのマイクロホンにより捕えられた音響入力信号（ＩＮ）を少くとも２つの処理段（Ｓ１、・・・、Ｓｎ）において処理する。前記処理段（Ｓ１、・・・、Ｓｎ）の少くとも１つに、前記入力信号（ＩＮ）から特徴を抽出する抽出フェーズを設け、かつ、前記処理段（Ｓ１、・・・、Ｓｎ）の各々に、前記抽出された特徴を分類する識別フェーズを設ける。前記処理段（Ｓ１、・・・、Ｓｎ）の少くとも１つにおいて、前記特徴の分類に基づいて音響環境状況を特徴づけ又は識別するクラス情報（ＫＩ１、・・・、ＫＩｎ；ＫＩ１’、・・・、ＫＩｎ’）を生成する。更に、聴音装置における本発明の方法の使用及び聴音装置が提供される。
2005504325.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音響環境状況を決定する方法において、前記方法は、好ましくは少くとも１つのマイクロホンにより捕えられた音響入力信号（ＩＮ）を少くとも２つの処理段（Ｓ１、・・・、Ｓｎ）において処理するようにしてなり、
前記処理段（Ｓ１、・・・、Ｓｎ）の少くとも１つに、前記入力信号（ＩＮ）から特徴を抽出する抽出フェーズを設け、かつ、
前記処理段（Ｓ１、・・・、Ｓｎ）の各々に、前記抽出された特徴を分類する識別フェーズを設けると共に、
前記処理段（Ｓ１、・・・、Ｓｎ）の少くとも１つにおいて、前記特徴の分類に基づいて音響環境状況を特徴づけ又は識別するクラス情報（ＫＩ１、・・・、ＫＩｎ；ＫＩ１’、・・・、ＫＩｎ’）を生成してなる
ことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記処理段（Ｓ１、・・・、Ｓｎ）の各々に、前記入力信号（ＩＮ）から特徴を抽出する抽出フェーズを設けてなることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記処理段（Ｓ１、・・・、Ｓｎ）のある段において得られた前記クラス情報（ＫＩ１、・・・、ＫＩｎ；ＫＩ１’、・・・、ＫＩｎ’）に基づいて、前記処理段（Ｓ１、・・・、Ｓｎ）の他の段における処理態様が選択されてなることを特徴とする請求項１又は２記載の方法。
【請求項４】
前記処理段（Ｓ１、・・・、Ｓｎ）のある段（ｉ）の前記識別フェーズにおいて得られた前記クラス情報（ＫＩ１、・・・、ＫＩｎ；ＫＩ１’、・・・、ＫＩｎ’）が、前記処理段（Ｓ１、・・・、Ｓｎ）の次位の段（ｉ＋１）における処理態様を決定してなることを特徴とする請求項２又は３記載の方法。
【請求項５】
前記処理段（Ｓ１、・・・、Ｓｎ）のある段（ｉ）において得られた前記クラス情報（ＫＩ１、・・・、ＫＩｎ；ＫＩ１’、・・・、ＫＩｎ’）に基づいて、前記処理段（Ｓ１、・・・、Ｓｎ）の次位の段（ｉ＋１）の前記抽出フェーズにおいて特定の特徴が選択され及び／又は前記処理段（Ｓ１、・・・、Ｓｎ）の次位の段（ｉ＋１）の前記識別フェーズにおいて特定の分類方法が選択されてなることを特徴とする請求項４記載の方法。
【請求項６】
前記識別フェーズにおいて、次の分類方法、即ち、
ヒドン・マルコフ・モデル分類手法；
ファジィ論理；
ベイズ分類手法；
ルールベース分類手法；
ニューラルネットワーク；
最小距離判定方法；
の１つを使用してなることを特徴とする請求項１ないし５のいずれかに記載の方法。
【請求項７】
前記抽出フェーズにおいて、技術ベース及び／又は聴覚ベースの特徴を抽出してなることを特徴とする請求項１ないし６のいずれかに記載の方法。
【請求項８】
前記処理段（Ｓ１、・・・、Ｓｎ）の少くとも１つに、前記抽出フェーズに続く後処理フェーズを設け、これにより前記クラス情報（ＫＩ１、・・・、ＫＩｎ）の修正クラス情報（ＫＩ１’、・・・、ＫＩｎ’）を生成するようにしてなることを特徴とする請求項１ないし７のいずれかに記載の方法。
【請求項９】
少くとも１つの聴音装置をその時々の音響環境状況に適合させるために請求項１ないし８のいずれかに記載の方法を使用すること。
【請求項１０】
決定されたその時々の前記音響環境状況に基づいて、少くとも１つの聴音装置において聴音プログラム又は少くとも１つのマイクロホンとスピーカの間の信号伝達機能を調整してなることを特徴とする請求項９記載の方法の使用。
【請求項１１】
会話認識のために請求項１ないし８のいずれかに記載の方法を使用すること。
【請求項１２】
音響環境状況を決定する装置であって、前記装置は入力信号（ＩＮ）の処理のために分類装置（Ｃ）に接続された特徴抽出装置（Ｆ）を備えてなるものにおいて、少くとも２つの処理段（Ｓ１、・・・、Ｓｎ）が設けられ、前記処理段（Ｓ１、・・・、Ｓｎ）の少くとも１つに特徴抽出装置（Ｆ１、・・・、Ｆｎ）が設けられ、前記処理段（Ｓ１、・・・、Ｓｎ）の各々に分類装置（Ｃ１、・・・、Ｃｎ）が設けられ、かつ、前記入力信号（ＩＮ）は前記特徴抽出装置（Ｆ１、・・・、Ｆｎ）に入力されると共に、前記分類装置（Ｃ１、・・・、Ｃｎ）はクラス情報（ＫＩ１、・・・、ＫＩｎ）を生成してなることを特徴とする装置。
【請求項１３】
前記処理段（Ｓ１、・・・、Ｓｎ）の各々に、前記特徴抽出装置（Ｆ１、・・・、Ｆｎ）が設けられてなることを特徴とする請求項１２記載の装置。
【請求項１４】
前記クラス情報（ＫＩ１、・・・、ＫＩｎ；ＫＩ１’、・・・、ＫＩｎ’）が、前記処理段（Ｓ１、・・・、Ｓｎ）の別の段に入力されてなることを特徴とする請求項１２又は１３記載の装置。
【請求項１５】
前記処理段（Ｓ１、・・・、Ｓｎ）のある段（ｉ）の前記クラス情報（ＫＩ１、・・・、ＫＩｎ；ＫＩ１’、・・・、ＫＩｎ’）が、前記処理段（Ｓ１、・・・、Ｓｎ）の次位の段（ｉ＋１）に入力されてなることを特徴とする請求項１２ないし１４のいずれかに記載の装置。
【請求項１６】
前記処理段（Ｓ１、・・・、Ｓｎ）のある段（ｉ）の前記クラス情報（ＫＩ１、・・・、ＫＩｎ；ＫＩ１’、・・・、ＫＩｎ’）が、前記処理段（Ｓ１、・・・、Ｓｎ）の次位の段（ｉ＋１）の前記特徴抽出装置（Ｆ１、・・・、Ｆｎ）に入力され及び／又は前記処理段（Ｓ１、・・・、Ｓｎ）の次位の段（ｉ＋１）の前記分類装置（Ｃ１、・・・、Ｃｎ）に入力されてなることを特徴とする請求項１５記載の装置。
【請求項１７】
前記処理段（Ｓ１、・・・、Ｓｎ）の少くとも１つにおいて得られた前記クラス情報（ＫＩ１、・・・、ＫＩｎ）が後処理装置（Ｐ１、・・・、Ｐｎ）に入力され、これにより前記クラス情報（ＫＩ１、・・・、ＫＩｎ）の修正クラス情報（ＫＩ１’、・・・、ＫＩｎ’）が生成されるようにしてなることを特徴とする請求項１２ないし１６のいずれかに記載の装置。
【請求項１８】
前記処理段（Ｓ１、・・・、Ｓｎ）のすべての段の前記クラス情報（ＫＩ１、・・・、ＫＩｎ）が決定装置（ＦＤ）に入力されてなることを特徴とする請求項１２又は１３記載の装置。
【請求項１９】
前記決定装置（ＦＤ）は、前記特徴抽出装置（Ｆ１、・・・、Ｆｎ）の少くとも１つ及び／又は前記分類装置（Ｃ１、・・・、Ｃｎ）の少くとも１つに接続されてなることを特徴とする請求項１８記載の装置。
【請求項２０】
入力側において少くとも１つのマイクロホンに、及び出力側においてトランスデューサ装置、特にスピーカ、に接続された信号伝達装置（２００）と、クラス情報（ＫＩ１、・・・、ＫＩｎ；ＫＩ１’、・・・、ＫＩｎ’）を生成するために請求項１２ないし１７のいずれかに記載の装置を備え、かつ、前記クラス情報（ＫＩ１、・・・、ＫＩｎ；ＫＩ１’、・・・、ＫＩｎ’）は、前記信号伝達装置（２００）に入力されてなることを特徴とする聴音装置。
【請求項２１】
入力装置（３００）が設けられ、前記入力装置（３００）は、好ましくは無線通信を介して、前記信号伝達装置（２００）に及び／又は請求項１２ないし１７のいずれかに記載の装置に接続されてなることを特徴とする請求項２０記載の聴音装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
本発明は、音響環境状況の決定方法、同方法の使用、音響環境状況の決定装置及び聴音装置に関する。
【０００２】
近時の聴音装置は、種々の聴音プログラムを用いて、変化する音響環境状況に適合するように調整することができる。これにより聴音装置装着者に対してあらゆる状況において聴音装置の最適な使用を提供することができる。
【０００３】
聴音プログラムの選定は、遠隔操作によるか又は聴音装置自体におけるスイッチ操作により実施することができる。しかしながら、種々の聴音プログラム間の切替は、多くの装着者にとって煩わしく又は困難であり、時には不可能でさえある。どの時点でどのプログラムが最高の快適さと最高の音声明瞭性を与えるかの決定は、熟練した聴音装置装着者にとっても必ずしも容易ではない。従って、周辺の音響環境状況の自動的な認識とこれに応じた聴音装置における自動的な聴音プログラムの切替が期待される。
【０００４】
今のところ、音響環境状況の自動的な分類についていくつかの方法が知られている。これらの方法においてはいずれの場合にも、聴音装置における１つ又はそれ以上のマイクロホンにより得られる入力信号からいくつかの特徴が抽出される。これらの特徴に基づいて、特定のアルゴリズムを適用することにより、パターン認識装置が、分析された入力信号がどの音響環境状況に帰属するかの決定を行う。これらの既知の方法は、一方では音響環境状況の定義に適用される種々の特徴の分析（信号分析）において、また他方ではこれらの特徴を分類するために使用されるパターン認識手法（信号識別）において、それぞれ互いに相異している。
【０００５】
国際特許出願ＷＯ０１／２０９６５の公開公報には、音響環境状況の決定方法及び装置が開示されている。ここにおいて、音響入力信号の一段処理が特徴抽出装置において実施され、これにより抽出された特徴が、その後流に接続された分類装置において分類され、分類情報が生成される。この既知の教示により、特に聴覚ベースの特徴が適用された場合に、良好な結果が得られる。しかしながら、聴音装置の適用分野においては更なる改良が期待される。これは、このような聴音装置の分野においては音響環境状況の分類を特に正確に実施する必要があるからである。同時に、例えば音楽やノイズを含む広範囲にわたる多数の音の分類を行うことが更なる困難性を生じさせる。即ち、音はその多様な発生過程により非常に広範囲に及ぶため、これに対応して音の分類の性格に多様性が生じる。例えば音分類「ノイズ」は、例えば背景の会話、駅のノイズ、ヘアドライヤの音、等の種々のノイズを含み、また、音分類「音楽」は、例えばポップ音楽、クラシック音楽、独奏、歌唱、等を含む。
【０００６】
特にこれらの音分類の非常な多様性の故に、既知の処理方法を用いて特徴抽出装置及びこれに続く分類装置において良好な認識率を得ることは非常に困難である。即ち、認識システムの信頼性は、例えば国際特許出願ＷＯ０１／２０９６５において初めて開示された聴覚ベースの特徴の使用のような適切な特徴の選択によって改善することが可能である一方、一般的な音分類は非常に変化に富むため、これらの音分類を互いに明確に、かつ、疑いなく区別することは非常に困難である。
【０００７】
従って、本発明は、従来のものに比べてより信頼性があり、かつ、正確な音響環境状況の決定方法を提供することを課題とする。
【０００８】
この課題は、特許請求の範囲における請求項１に記載の方法により解決される。本発明に関わる好ましい形態、方法の使用、装置及び聴音装置は、更なる請求項に記載される。
【０００９】
少くとも２つの処理段により分類処理を実施し、好ましくは各処理段が特徴の抽出フェーズと特徴を分類する識別フェーズを有する複数処理段による方法により、音響入力信号が処理され、その時々の音響環境状況の粗分類と細分類が得られる。本発明の方法により、例えば音分類「ポップ音楽」を音分類「ノイズ中の会話」に誤って分類するような事態は確実に回避することが可能である。また、本発明による方法は、一般的な音分類、例えば「ノイズ」を、例えば「交通のノイズ」又は「会話の背景ノイズ」等のサブクラスに細分することを可能とする。例えば車中で現れる「車内ノイズ」のような特別の状況をも認識することができる。一般的に室内の特徴を識別して、これを重要な信号部分の更なる処理に考慮することができる。更に本発明の方法により、音源のローカル化を実施し、これにより多くの音が混じる音源における特定の音源の存在を認識する可能性が得られることが判明した。
【００１０】
以下において、付随する図面を参照し、本発明を例示的により詳細に説明する。
【００１１】
図１は、音響環境状況を決定する従来の一段処理装置を示す。この装置は、接続される順に特徴抽出装置Ｆ、分類装置Ｃ及び必要に応じて後処理装置Ｐを有する。
【００１２】
例えばマイクロホンで捕えられた音響入力信号ＩＮは、特徴抽出装置Ｆに入力され、ここにおいて特徴の抽出が行われる。
【００１３】
音声信号における特徴抽出について、Ｊ．Ｍ．ケイツ（Kates)の論文「補聴器に適用する背景ノイズの分類」（１９９５年  米国音響学会誌９７（１）、４６１〜４６９ページ）は、音の時間的レベル変動とスペクトルの分析を行うことを提案する。また、欧州特許ＥＰ−Ｂ１−０７３２０３６は、同じ目的のために、振巾ヒストグラムの分析を提案する。最新のものでは、この特徴抽出は、種々の変調周波数の分析を行うことによっても研究され、実施されている。この点に関して、オステンドルフ（Ostendorf)等の２つの論文が参考となる。即ち、「変調周波数分析による種々の音響信号及び会話音声の経験的分類」（１９９７年  ＤＡＧＡ９７、６０８及び６０９ページ）及び「ディジタル式聴音装置に適用する変調スペクトル分析に基づく音響信号の分類」（１９９８年  ＤＡＧＡ９８、４０２及び４０３ページ）である。これと類似したものが、エドワーズ（Edwards)等の論文「ソフトウェアベースによる新しいディジタル式聴音装置のための信号処理アルゴリズム」（１９９８年  Ｔｈｅ  Ｈｅａｒｉｎｇ誌５１、４４〜５２ページ）に発表されている。その他の音の特徴は、音量レベル自体又はゼロクロスオーバ率（Nulldurchgangsrate）であり、これは例えばＨ．Ｌ．ヒルシュ（Hirsch）の論文「統計的信号特徴化手法」（１９９２年  Ａｒｔｅｃｈ  Ｈｏｕｓｅ）に述べられている。以上のように、これまでの音声信号分析に用いられた特徴は純粋に技術ベースのものである。
【００１４】
更に、上述の国際特許出願ＷＯ０１／２０９６５の公開公報により、上記の技術的特徴に加えて、聴覚ベースの特徴の使用が有効であることが初めて開示された。
【００１５】
図１において、特徴抽出装置Ｆにおいて抽出された特徴Ｍは、分類装置Ｃに導かれ、ここで基本的に既知のパターン認識方法の１つが音の分類に適用される。特に適したパターン認識システムとしては、いわゆる距離判定方法（Abstandsschaetzer)、ベイズ（Bayes)分類手法、ファジィ論理システム又はニューラルネットワークである。これらの方法のうち最初の２つについては、リチャード・Ｏ・デューダ（Richard O. Duda)及びピーター・Ｅ・ハート（Peter E. Hart)の著作「パターン分類と情景分析」（１９７３年  John Wiley & Sons)に説明されている。ニューラルネットワークについては、クリストファー・Ｍ・ビショップ（Christopher M. Bishop)の論文「パターン認識のためのニューラルネットワーク」（１９９５年  オックスフォード大学出版）が参照される。また、次の刊行物が参考となる。即ち、オステンドルフ（Ostendorf)等の「ディジタル式聴音装置に適用する変調スペクトル分析に基づく音響信号の分類」（１９９８年  Ａｕｄｉｏｌｏｇｙ誌、１４８〜１５０ページ）；Ｆ．フェルトブッシュ（Feldbusch)の「ニューラルネットワークによる音声認識」（１９９８年  Ａｕｄｉｏｌｏｇｙ誌、３０〜３６ページ）；欧州特許公開ＥＰ−Ａ１−０８１４６３６；及び米国特許ＵＳ−５６０４８１２。これらのパターン認識方法はいずれも、対象となる範囲の音に関してその静的特性のみをモデル化しているが、これらのパターン認識方法の他に、動的特性を考慮する上述の国際特許出願ＷＯ０１／２０９６５の公開公報に記載された方法がある。
【００１６】
図１の従来技術において、分類装置Ｃにおいて実施される処理手続によってクラス情報ＫＩが得られる。このクラス情報ＫＩは、場合により、後処理装置Ｐに送られ、ここであり得べき分類帰属の修正が行われる。結果として、修正されたクラス情報ＫＩ’が得られる。
【００１７】
図２は、本発明の装置に関わる１つの実施の形態を示す。この装置は２つの処理段Ｓ１及びＳ２を有し、この各段Ｓ１及びＳ２には、それぞれ特徴抽出装置Ｆ１及びＦ２並びにこれらに対応する分類装置Ｃ１及びＣ２が設けられる。最初の入力信号ＩＮが両処理段Ｓ１及びＳ２における特徴抽出装置Ｆ１及びＦ２に入力される。特徴抽出装置Ｆ１及びＦ２は、それぞれ対応する分類装置Ｃ１及びＣ２に接続される。ここで注目すべきことは、第一の処理段Ｓ１において分類装置Ｃ１による計算に基づいて音声のクラスに分類されたクラス情報ＫＩ１が、第二の処理段Ｓ２における分類装置Ｃ２に作用することである。即ち、この作用は、実際には例えば可能ないくつかのパターン認識方法の１つを選択し、これによるクラス情報ＫＩ１を第二の処理段Ｓ２における分類装置Ｃ２による音の分類に適用し、これを反映させるように実施される。
【００１８】
図２に示す本発明の実施の形態について、以下に具体例に基づいて更に説明する。
【００１９】
特徴抽出装置Ｆ１により、特徴として、音調(Tonalitaet)、スペクトル重心（ＣＧＡＶ）、スペクトル重心の変動（ＣＧＦＳ）及びスペクトル巾と整定時間が抽出され、次いで分類装置Ｃ１においてＨＭＭ（ヒドン・マルコフ・モデル）分類手法を用いて分類が行われる。これにより、入力信号ＩＮは、ＨＭＭ分類手法により、次の分類、即ち「会話（人の声音）」、「ノイズ中の会話」、「ノイズ」又は「音楽」、の１つに分類される。この結果クラス情報ＫＩ１が得られ、これが第二の処理段Ｓ２の分類装置Ｃ２に入力される。一方、第二の処理段Ｓ２の特徴抽出装置Ｆ２においては第二の特徴のセットが抽出される。この特徴抽出装置Ｆ２においては、特徴としての音調、スペクトル重心及びスペクトル重心の変動の他に、更なる特徴として音の調和構造(pitch) の変形( 以下においてPitchvarという) が抽出される。これらの特徴に基づいて、第一の処理段Ｓ１の結果が、分類装置Ｃ２においてルールベースの分類手法に照らして確認され、必要に応じて修正される。このルールベースの分類手法は、上記の４つの特徴をベースとし、かつ、以下の点を考慮して方向づけられるいくつかの単純な新しい決定項目を含むものである。
【００２０】
特徴の数値が、第一の分類装置Ｃ１においてＨＭＭ分類手法により決定されたクラス情報ＫＩ１の許容数値範囲を完全に外れている時は、音声の各クラスにおいてその修正のために特徴「音調」が使用される。音調は、「音楽」では高く、「会話」では中間、「ノイズ中の会話」では更に若干低く、かつ、「ノイズ」では低いことが期待されている。例えば、入力信号ＩＮが分類装置Ｃ１によってクラス「会話」に分類された場合は、特徴抽出装置Ｆ１において決定された当該の特徴が分類装置Ｃ１に対して、入力信号ＩＮの該当信号部分が大きく変動している旨を指示したものと期待される。一方、この入力信号ＩＮに対する音調が非常に低い場合は、高い確率をもって「会話」でなく、「ノイズ中の会話」が正しい分類であろうと考えられる。他の３つの特徴、即ち調和構造の変形(Pitchvar)、スペクトル重心（ＣＧＡＶ）及びスペクトル重心の変動（ＣＧＦＳ）に対しても、同様の考慮を実施することが可能である。これにより、分類装置Ｃ２において適用することのできるルールベースの分類のためのルールは、次のように構成することができる：
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【００２１】
本発明による上記の実施の形態では、第一の処理段Ｓ１におけるのみならず第二の処理段Ｓ２においてもほぼ同じ特徴が使用されることが驚きをもって判明した。更に、分類装置Ｃ１において生じた誤りを修正するには、特徴「音調」の使用が最も適していることが示された。これにより、ルールベースの分類方式には音調の適用が最も重要であるものと決定することができる。
【００２２】
上述の実施の形態によりテストを実施した結果、この簡単な二段処理方式は、一段処理方式に比べて少くとも３％のヒット率の改善を達成した。いくつかの場合においては、ヒット率において９１％もの改善が可能であった。
【００２３】
図３は、図２と同じ図示形態により別の実施の形態を示す図である。ここにおいて処理方式は、ｎ段のものが取扱われる。処理段Ｓ１〜Ｓｎは、上述の考慮の結果として、それぞれ特徴抽出装置Ｆ１〜Ｆｎと、これらの後流に接続されて対応するそれぞれのクラス情報ＫＩ１〜ＫＩｎを生成する分類装置Ｃ１〜Ｃｎを有する。必要に応じて、修正されたクラス情報ＫＩ１’〜ＫＩｎ’を生成する後処理装置Ｐ１〜Ｐｎが、処理段Ｓ１〜Ｓｎの各段又は複数段に設けられる。
【００２４】
図２の実施の形態に対比した場合、図３に示す実施の形態は、特にいわゆる粗−細分類に適している。粗−細分類では、処理段ｉにおいて得られた結果は、次の処理段ｉ＋１において精細化される。即ち、上位に配された処理段において粗分類が実施され、次いでこの粗分類に基づく特定の特徴抽出及び分類方法により、細分類が下位に配された処理段において実施される。この方式はまた、上位に配された処理段において仮説を生成し、この仮説を下位に配された処理段において見直す、即ち確認し又は拒絶する、方式においても見ることができる。この点に関し、明らかではあるが、上位の処理段において生成される仮説（粗分類）は、他の情報源によって、特に例えば遠隔操作又はスイッチ切替等の手動手段によって、提供することが可能である。これは、図３の第一の処理段Ｓ１に代表的に示すように、制御量(Stellgroesse)ＳＴによって実施され、これによって、例えば分類装置Ｃ１において実施された計算を覆えすことができる。自明であるが、制御量ＳＴは別の処理段における分類装置Ｃ２〜Ｃｎに対し、又は処理段Ｓ１〜Ｓｎにおける後処理装置Ｐ１〜Ｐｎに対して与えることもできる。
【００２５】
複数の処理段Ｓ１〜Ｓｎを有する本発明による分類システムにおいて、必須ではないが処理段Ｓ１〜Ｓｎの各々に次のような目標を設定することができる；即ち、粗分類、細分類、音源のローカル化、特定の音源、例えば車内ノイズ、が存在するか否かのテスト、又は入力信号のある信号部分、例えば部屋の特徴に起因するエコー、の抽出。従って、処理段Ｓ１〜Ｓｎは、互いに異なる特徴が抽出され、かつ、互いに異なる分類方法が適用されるという意味合いにおいて、それぞれ別個である。
【００２６】
本発明の別の実施の形態においては、種々の信号部分の混合体における個々の信号のローカル化が第一の処理段Ｓ１において実施され、このローカル化された信号源の粗分類が第二の処理段Ｓ２において実施され、更にこの第二の処理段Ｓ２で得られた粗分類の細分類を第三の処理段Ｓ３において実施する。
【００２７】
第一の処理段Ｓ１で実施された音源のローカル化に続いて、例えば多重マイクロホン技術による方向フィルターリングを実施することが可能である。
【００２８】
自明であるが、特徴抽出装置Ｆ１〜Ｆｎをいくつかの分類装置Ｃ１〜Ｃｎに対して分割することができる。即ち、特徴抽出装置Ｆ１〜Ｆｎの結果をいくつかの分類装置Ｃ１〜Ｃｎにおいて使用することができる。更に、分類装置Ｃ１〜Ｃｎをいくつかの処理段Ｓ１〜Ｓｎにおいて使用することも考えられる。結局のところ、互いに異なる処理段Ｓ１〜Ｓｎにおいて得られたクラス情報ＫＩ１〜ＫＩｎ又は修正されたクラス情報ＫＩ１’〜ＫＩｎ’は、最終的な分類を得るために種々の形態において重み付けを行うようにすることが可能である。
【００２９】
図４は、複数の処理段Ｓ１〜Ｓｎを有する本発明による別の実施の形態を示す。図３に示す実施の形態とは異なり、クラス情報ＫＩ１〜ＫＩｎはそれぞれの直後の処理段において使用されるのみならず、必要に応じてそれぞれに続く下位のすべての処理段においても使用することができる。同様に、上位の処理段Ｓ１〜Ｓｎの結果が後続の特徴抽出装置Ｆ１〜Ｆｎ又は抽出されるべき特徴に効果を及ぼすことができる。
【００３０】
図４の実施の形態においても、後処理装置Ｐ１〜Ｐｎを設け、これにより分類の中間結果を入手し、また修正されたクラス情報ＫＩ１’〜ＫＩｎ’を生成することができる。
【００３１】
図５は、本発明の更なる実施の形態としての音響環境状況を決定する多段処理装置を示す。図３及び図４の実施の形態における複数の処理段Ｓ１〜Ｓｎと同様に、処理段に応じた特徴抽出装置Ｆ１〜Ｆｎ及び分類装置Ｃ１〜Ｃｎが設けられる。処理段Ｓ１〜Ｓｎにおいて得られたクラス情報ＫＩ１〜ＫＩｎは、決定装置ＦＤに導かれ、ここにおいて最終的な分類がクラス情報ＫＩを生成することによって得られる。決定装置ＦＤでは、必要に応じて、特徴抽出装置Ｆ１〜Ｆｎに及び／又は分類装置Ｃ１〜Ｃｎに与えられるフィードバック信号の生成が実施され、これにより、例えばこれらの処理装置における１つ又はいくつかのパラメータを調整し又は全分類装置Ｃ１〜Ｃｎを交換することができる。
【００３２】
なお、図３〜図５の実施の形態における処理装置のフィードバック作用及びその接続は、図示された形態に限定されることなく、これらのフィードバック作用及びその接続のいくつかは省略することができる。基本的にこれらの処理装置を任意に組合せて必要なそれぞれの構成を得ることができる。
【００３３】
また、本発明を聴音装置に適用した場合は、いくつかの処理段を２つの聴音装置、即ちそれぞれ左耳及び右耳に取付けられた聴音装置、の間で分配することも考えられる。この形態における両耳間の情報交換は、有線又は無線による通信結合を介して実施される。
【００３４】
図６は、図２のものを簡単化した本発明の更なる実施の形態により、上述の処理装置に関わる有り得べき構成及び組合せを説明する図である。特徴抽出装置Ｆ１は１つのみである一方、処理段はＳ１及びＳ２の２つが設けられている。第一の処理段Ｓ１は、特徴抽出装置Ｆ１及び分類装置Ｃ１を有する。第二の処理段Ｓ２には、第一の処理段Ｓ１において使用されたものと同じ特徴が使用される。従って、第二の処理段Ｓ２においては、特徴の新しい計算は不要であり、第一の処理段Ｓ１における特徴抽出装置Ｆ１の結果を使用することができる。これにより、第二の処理段Ｓ２においては、実際上第一の処理段Ｓ１におけるクラス情報ＫＩ１に従属して分類方法を変更するのみである。
【００３５】
図７は、本発明による装置を聴音装置に使用する実施の形態を示し、ここにおいて基本的に聴音装置としての信号伝達装置２００が設けられる。符号１００は、図２ないし図６のいずれかに示された実施の形態により実現される多段処理装置を示す。入力信号ＩＮは、多段処理装置１００のみならず信号伝達装置２００にも入力される。信号伝達装置２００において、音響入力信号ＩＮは、多段処理装置１００で得られたクラス情報ＫＩ１〜ＫＩｎ又は修正されたクラス情報ＫＩ１’〜ＫＩｎ’を用いて処理される。この場合、好ましくは、既述の国際特許出願ＷＯ０１／２０９６５に記載されたように、決定された音響環境状況に基づいて適切な聴音プログラムの選択が実施される。
【００３６】
即ち、図７において、符号３００は手動による入力装置を示し、この入力装置３００により、例えば図示のような無線通信により、場合により上述の多段処理装置１００又は信号伝達装置２００が制御される。聴音装置としての信号伝達装置２００については、本発明の説明の一体部分を形成する国際特許出願ＷＯ０１／２０９６５における実施の形態が参照される。
【００３７】
本発明による上述のすべての実施の形態について適用可能な分類方法として、次のいずれかを用いることができる：
−ヒドン・マルコフ・モデル分類手法；
−ファジィ論理；
−ベイズ分類手法；
−ルールベース分類手法；
−ニューラルネットワ−ク
−最小距離判定方法
【００３８】
なお、特徴抽出装置Ｆ１〜Ｆｎ（図２〜図７）においては技術ベース及び／又は聴覚ベースの特徴を抽出することが可能である。技術ベース及び聴覚ベースの特徴については、再び国際特許出願ＷＯ０１／２０９６５における実施の形態に関して詳しい説明がなされている。
【００３９】
音響環境状況を決定する本発明の方法は、好ましくは、聴音装置における聴音プログラムの選択に用いられる。しかしながら、音声認識のための本発明の装置の使用又は本発明の方法の適用も考慮に値する。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】音響環境を決定する従来の一段処理装置を示す図。
【図２】二段処理を実施する本発明による装置の実施の形態を示す図。
【図３】多段処理を実施する本発明による装置の実施の形態を示す図。
【図４】多段処理を実施する本発明による装置の別の実施の形態を示す図。
【図５】多段処理を実施する本発明による装置の更に別の実施の形態を示す図。
【図６】図２の二段処理装置を簡単化した本発明の更なる実施の形態を示す図。
【図７】図２〜図６に示す本発明の装置を聴音装置に使用する実施の形態を示す図。
【国際公開パンフレット】
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2005504325.tif 000005
2005504325.tif 000006
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【国際公開パンフレット（コレクトバージョン）】
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【国際調査報告】
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