(57)【要約】      （修正有）【課題】音声信号認識の散乱特徴を算出する装置が使用する電力を少なくする方法を提供する。【解決手段】音声認識装置において、入力インターフェースが、プロセッサによって処理される音声信号を受信して、音声フレームを取得するＳ６１０。プロセッサは、少なくとも１つの音声フレームから１次散乱特徴を算出しＳ６２０、次いで、１次散乱特徴について、この１次散乱特徴が正確な音声信号認識についての十分な情報を含んでいるかどうかの推定値を算出するＳ６３０。１次散乱特徴が正確な音声信号認識についての十分な情報を含んでいない場合にのみ、プロセッサは、１次散乱特徴から２次散乱特徴を算出するＳ６５０。【選択図】図６
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声信号認識の散乱特徴を算出する装置であって、
音声信号を受信するように構成されたインターフェース手段と、
前記音声信号を処理して複数の音声フレームを取得し、少なくとも１つの音声フレームから複数の１次散乱特徴を算出し、エネルギーの最も高いｎ個（ただしｎは整数）の前記１次散乱特徴でのエネルギーが閾値より小さい場合にのみ、前記複数の１次散乱特徴から複数の２次散乱特徴を算出するように構成された処理手段と
を含む、装置。
【請求項２】
前記処理手段は更に、エネルギーの最も高いｎ個の前記１次散乱特徴での前記エネルギーが前記閾値より大きい場合に、前記複数の１次散乱特徴だけに基づいて音声分類を実行するように構成される、請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記処理手段は更に、エネルギーの最も高いｎ個の前記１次散乱特徴での前記エネルギーが前記閾値より小さい場合に、前記複数の１次散乱特徴及び少なくとも前記複数の２次散乱特徴に基づいて音声分類を実行するように構成される、請求項２に記載の装置。
【請求項４】
正規化されたエネルギーの最も高いｎ個の前記１次散乱特徴における正規化されたエネルギーの合計が第２の閾値より大きい場合、前記エネルギーが前記閾値より大きい、請求項１に記載の装置。
【請求項５】
前記第２の閾値における取り得る最も低い値が０であり、取り得る最も高い値が１であり、前記第２の閾値が、０．７及び０．９の間に存在する、請求項４に記載の装置。
【請求項６】
前記処理手段は、エネルギーの最も高い、算出された１組の散乱特徴のエネルギーが第３の閾値より大きくなるまで、直下の次数の散乱係数から高次の散乱係数を繰り返し算出するように構成される、請求項１に記載の装置。
【請求項７】
音声信号認識の散乱特徴を算出する方法であって、
処理手段によって、受信した音声信号を処理して、少なくとも１つの音声フレームを取得することと、
前記処理手段によって、少なくとも１つの音声フレームから複数の１次散乱特徴を算出することと、
エネルギーの最も高いｎ個（ただしｎは整数）の前記１次散乱特徴でのエネルギーが閾値より小さい場合にのみ、前記処理手段によって、前記複数の１次散乱特徴から複数の２次散乱特徴を算出することと
を含む、方法。
【請求項８】
前記処理手段によって、エネルギーの最も高いｎ個の前記１次散乱特徴での前記エネルギーが前記閾値より大きい場合に、前記複数の１次散乱特徴だけに基づいて音声分類を実行することを更に含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記処理手段によって、エネルギーの最も高いｎ個の前記１次散乱特徴での前記エネルギーが前記閾値より小さい場合に、前記複数の１次散乱特徴及び前記複数の２次散乱特徴に基づいて音声分類を実行することを更に含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
正規化されたエネルギーの最も高いｎ個の前記１次散乱特徴における正規化されたエネルギーの合計が第２の閾値より大きい場合、前記エネルギーが前記閾値より大きい、請求項７に記載の方法。
【請求項１１】
前記第２の閾値における取り得る最も低い値が０であり、取り得る最も高い値が１であり、前記第２の閾値が、０．７及び０．９の間に存在する、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記処理手段によって、エネルギーの最も高い、算出された１組の散乱特徴のエネルギーが第３の閾値より大きくなるまで、直下の次数の散乱係数から高次の散乱係数を繰り返し算出することを更に含む、請求項７に記載の方法。
【請求項１３】
請求項７から１２のいずれか一項に記載の方法を実行するための、プロセッサによって実行可能なプログラム・コード命令を含む、コンピュータ・プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、広く音声認識に関し、詳細には音声認識特徴の算出に関する。
【背景技術】
【０００２】
このセクションは、技術の様々な態様を紹介するものであり、これらの態様は、以下で説明され、かつ／又は特許請求の範囲に記載されている本開示の様々な態様に関連するものである。本開示の様々な態様の理解が更に深まるよう背景情報を提示する際に、この考察が有益であると考えられる。したがって、こうした説明は、この観点から読まれるべきであり、従来技術を認めるものではないことを理解されたい。
【０００３】
音声（音響、音）認識は、相対的に対象者の邪魔にならず、マイクロホン以外の検出器を必要とせず、比較的正確なので、人々の活動をモニターするのに特に適している。しかし、この技術を正常に動作させるためには、高負荷なコンピューティング演算がしばしば必要となり、困難な課題を有している。
【０００４】
図１は、一般的な従来型の音声分類パイプライン１００を示す図である。このパイプラインは、生の音声信号をキャプチャする音声センサ１１０と、特徴抽出モジュール１３０向けにキャプチャされた音声を準備する前処理モジュール１２０とを含む。特徴抽出モジュール１３０は、抽出された特徴（すなわち、シグネチャ係数）を分類器モジュール１４０に出力する。分類器モジュール１４０は、音声データベース１５０内のエントリを使用して音声にラベルを付した上でこれを出力する。
【０００５】
音声認識をユーザが受け入れるためには、プライバシーの保護が原則的な制約となる。したがって、好ましくは、音声処理は、クラウド・サービスを使用する代わりにローカルで実行されるべきである。その結果、ＣＰＵの消費、及び場合によっては電池寿命が、このようなサービスを携帯装置に導入することに対する重大な制限となることがある。
【０００６】
これとは別の制約が技術的なものである。すなわち、多くの別個の音声事象は非常に似かよった特性を有しており、これら音声事象同士が識別可能となるような特徴を抽出するためにはとても重い処理が必要となる。音声信号の精緻な時間／周波数特性を活用することによって、認識が改善されることもあるが、算出コストが上昇することになる。実際には、音声認識を構成する各機能のうち、特徴抽出が最も難しい。これは、音声フレーム（バッファ）ごとの、ある種のシグネチャ係数の算出に対応しており、ある期間、ある周波数、又はその両方にわたって音声信号を特徴付ける。
【０００７】
高い認識確度を実現できる、音声認識にとって特に効率的な特徴が、Anden及びMallatによって提示されている。
・J. Anden及びS. Mallatによる「Multiscale Scattering for Audio Classification」、ISMIR（International Society for Music Information Retrieval会議）（２０１１年）。
・J. Anden及びS. Mallatによる「Deep Scattering Spectrum」、IEEE Transactions on Signal Processing（２０１４年）。
【０００８】
彼らの方法は、メル周波数ケプストラム係数（ＭＦＣＣ）など、音響分類向けに一般に使用されるベースライン法よりも優れているものとして、理論的及び経験的に検証されている。P. Atrey、M. Namunu、及びK. Mohanによる「Audio based event detection for multimedia surveillance」、ICASSP（IEEE International Conference on Acoustics、Speech and Signal Processing）（２００６年）、及びD. Stowell、D. Giannoulis、E. Benetos、M. Lagrange、及びM. Plumbleyによる「Detection and classification of acoustic scenes and events」、IEEE Transactions on Multimedia（２０１５年）を参照されたい。
【０００９】
彼らの方法は、散乱特徴の算出を含んでいる。まず、キャプチャされた生の音声信号から、ｘで示したフレーム（固定持続時間の音声バッファ）が得られる。このフレームは、複素ウェーブレット・フィルタ・バンクによって畳み込まれ、このフィルタ・バンクは、帯域通過フィルタψλ（λは、所与のフィルタの中心周波数インデックスを示す）と、周波数スペクトル全体がカバーされるように設計された低域通過フィルタφとを含む。次いで、モジュロ演算子（｜・｜）が適用され、これによって、相対的に低い周波数に向けてエネルギーが送り出される（S. Mallatによる「Group invariant scattering」、Communications on Pure and Applied Mathematics（２０１２年）を参照）。生成されたこの１組の係数の低域通過部分は、モジュロ演算子を適用した後に取得され、「０次」の散乱特徴（Ｓ０）として記憶及びラベル付けされる。相対的に高い「散乱次数」の係数（Ｓ１、Ｓ２、・・・）を算出するために、帯域通過フィルタによって生成された係数の残りのシーケンス全てに、これらの演算が再帰的に適用される。これにより、図４に示すような「深部散乱スペクトル」のツリー形の表示が効果的に生じる。見て分かるように、散乱次数が増えるに従って算出コストが急激に増える。言い換えれば、この方法の弁別力は一般に、散乱次数とともに向上する。通常、散乱次数が高くなると分類が良好になるが、より網羅的な特徴算出も必要となるため、算出負荷が重くなり、場合によっては電池の消耗が大きくなる。
【００１０】
従来の解決策の欠点の少なくともいくつかに対処する解決策が強く望まれていることが理解されよう。本発明の原理によって、そのような解決策が実現する。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【００１１】
第１の態様では、本発明の原理は、音声信号認識の散乱特徴を算出する装置を対象とする。この装置は、音声信号を受信するように構成されたインターフェースと、この音声信号を処理して音声フレームを取得し、少なくとも１つの音声フレームから１次散乱特徴を算出し、エネルギーの最も高いｎ個（ただしｎは整数）の１次散乱特徴でのエネルギーが閾値より小さい場合にのみ、この１次散乱特徴から２次散乱特徴を算出するように構成されたプロセッサとを含む。
【００１２】
第１の態様の様々な実施形態は以下を含む。
・プロセッサは更に、エネルギーの最も高いｎ個の１次散乱特徴でのエネルギーが閾値より大きい場合に、１次散乱特徴だけに基づいて音声分類を実行するように構成されていること。このプロセッサは更に、エネルギーの最も高いｎ個の１次散乱特徴でのエネルギーが閾値より小さい場合には、１次散乱特徴及び少なくとも２次散乱特徴に基づいて音声分類を実行することができる。
・正規化されたエネルギーの最も高いｎ個の１次散乱特徴における正規化されたエネルギーの合計が第２の閾値より大きい場合に、このエネルギーが閾値より大きいこと。第２の閾値における取り得る最も低い値は０とすることができ、取り得る最も高い値は１とすることができ、第２の閾値は、０．７〜０．９の間に存在することができる。
・プロセッサは、エネルギーの最も高い、算出された１組の散乱特徴のエネルギーが第３の閾値より大きくなるまで、直下の次数の散乱係数から高次の散乱係数を繰り返し算出するように構成されていること。
【００１３】
第２の態様では、本発明の原理は、音声信号認識の散乱特徴を算出する方法を対象とする。プロセッサは、受信した音声信号を処理して、少なくとも１つの音声フレームを取得し、この少なくとも１つの音声フレームから１次散乱特徴を算出し、エネルギーの最も高いｎ個（ただしｎは整数）の１次散乱特徴でのエネルギーが閾値より小さい場合にのみ、この１次散乱特徴から２次散乱特徴を算出する。
【００１４】
第２の態様の様々な実施形態は以下を含む。
・プロセッサは、エネルギーの最も高いｎ個の１次散乱特徴でのエネルギーが閾値より大きい場合に、１次散乱特徴だけに基づいて音声分類を実行すること。このプロセッサは更に、エネルギーの最も高いｎ個の１次散乱特徴でのエネルギーが閾値より小さい場合には、１次散乱特徴及び少なくとも２次散乱特徴に基づいて音声分類を実行することができる。
・正規化されたエネルギーの最も高いｎ個の１次散乱特徴における正規化されたエネルギーの合計が第２の閾値より大きい場合に、このエネルギーが閾値より大きいこと。第２の閾値における取り得る最も低い値は０とすることができ、取り得る最も高い値は１とすることができ、第２の閾値は、０．７〜０．９の間に存在することができる。
・プロセッサは、エネルギーの最も高い、算出された１組の散乱特徴のエネルギーが第３の閾値より大きくなるまで、直下の次数の散乱係数から高次の散乱係数を繰り返し算出すること。
【００１５】
第３の態様では、本発明の原理は、第２の態様による方法を実行するための、プロセッサによって実行可能なプログラム・コード命令を含むコンピュータ・プログラムを対象とする。
【００１６】
第４の態様では、本発明の原理は、持続的なコンピュータ読取り可能な媒体に記憶され、第２の態様による方法を実行するための、プロセッサによって実行可能なプログラム・コード命令を含むコンピュータ・プログラム製品を対象とする。
【００１７】
次に、添付図面を参照しながら、非限定的な例として本発明の原理の好ましい特徴を説明する。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】一般的な従来型の音声分類パイプラインを示す。
【図２】本発明の原理による音声認識用の装置を示す。
【図３】本発明の原理の音響分類パイプラインの特徴抽出モジュールを示す。
【図４】例示的な１次係数の関連性マップを示す。
【図５】例示的な性能の適合率／再現率曲線を示す。
【図６】本発明の原理による音声認識の方法のための流れ図を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
本発明の原理を支持する考えは、時間とともに変化する音声信号の挙動に適応した特徴抽出モジュールを含むことによって、音声事象認識の算出の複雑さを適応的に低減することであり、この音声信号の挙動は、音声トラックの固定フレーム上で算出され、所与の１組の散乱特徴の分類性能における確信の、分類装置に依存しない推定値を表す。この尺度を使用して、散乱変換の次数を最適化することができる。
【００２０】
本発明の原理は、有効な特徴抽出器として前述の「散乱変換」を使用することが好ましい。「Multiscale Scattering for Audio Classification」の図２に示すように、散乱変換から算出された１次散乱特徴は、従来のＭＦＣＣ特徴に非常に類似している。しかし、２次係数によって改善された散乱特徴については、分類誤りが著しく減少することがある。高次の散乱変換を使用することの利点は、それにより、ＭＦＣＣ算出によって平均化された音響信号の欠落した高速時間変動を回復できることである。たとえば、「Multiscale Scattering for Audio Classification」で論じているように、（改善された）２次散乱特徴の弁別力は、この散乱特徴が、もっぱら２次モーメントまで関連した１次係数とは対照的に、高次の（４次までの）統計モーメントに依存するという事実に由来する。しかし、信号のタイプによっては、低次の散乱変換を用いても良好に表すことができ、それは、その主に低い帯域幅の内容の結果であると考えられる。したがって、この特性を検出することにより、算出された特徴（すなわち低次の特徴）が音声信号の正確な分類には十分であると、暗に結論付けることができる。
【００２１】
したがって、本発明の原理は、時間とともに変化する観測された音声信号の挙動に関して、フレームごとに適応的に散乱次数が選択される場合、著しい処理能力の節減を場合によっては実現できることが理解できる。
【００２２】
図２には、本発明の原理による音声認識用の装置２００が示してある。以下で更に説明するように、この装置２００は、第１のソフトウェア・プログラムの命令を実行し、認識用の音声を処理するように構成された、少なくとも１つのハードウェア処理装置（「プロセッサ」）２１０を含む。この装置２００は更に、出力パケットを処理するように要求されたソフトウェア・プログラム及びデータを記憶するように構成された、少なくとも１つのメモリ２２０（たとえば、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及びフラッシュ、又はその組合せ）を含む。この装置２００はまた、ユーザとインターフェースするための、少なくとも１つのユーザ通信インターフェース（「ユーザＩ／Ｏ」）２３０を含む。
【００２３】
この装置２００は更に、入力インターフェース２４０及び出力インターフェース２５０を含む。入力インターフェース２４０は、処理用の音声を取得するように構成され、音声をキャプチャするように適合でき、たとえばマイクロホンとすることができるが、同様に、キャプチャされた音声を受信するようになっているインターフェースとすることもできる。出力インターフェース２５０は、たとえば画面上で、又は別の装置に転送することによって提示するため、分析した音声についての情報を出力するように構成される。
【００２４】
この装置２００は、単一の装置として実装されることが好ましいが、その機能を複数の装置全体にわたって分散することもできる。
【００２５】
図３には、本発明の原理の音声分類パイプラインの特徴抽出モジュール３３０が示してある。図１に示す従来の特徴抽出モジュール１３０と同様に、特徴抽出モジュール３３０は、１次散乱特徴を算出するための第１のサブモジュール３３２と、２次散乱特徴を算出するための第２のサブモジュール３３４とを含む。更に、特徴抽出モジュール３３０はまた、以下で更に説明するように、散乱変換の最低限必要な次数を決定するためのエネルギー保存推定器を含む。
【００２６】
「Group Invariant Scattering」では、散乱次数が増加するにつれて、散乱表現のエネルギーが入力信号のエネルギーに近づくとS. Mallatが論じている。本発明の原理は、散乱表現の情報量（したがって弁別性能）向けの代理指標として、この特性を使用する。
【００２７】
様々な次数の散乱特徴に基づいて事前訓練された一群の分類装置が存在すると考えられる。したがって、所与の音声フレームについての必要な散乱次数が推定され、対応する特徴が算出されると、適切なモデルを使用して分類が実行される。分類は、算出の複雑さがかなり低い演算である。
【００２８】
以下の説明では、「信号」という表現は、直前の散乱次数がｍ≧０の親ノードから取得され、低域通過部分を除いた、任意の一連の係数
【数１】
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と解釈すべきである。したがって、ｍ＝０のシーケンスは、音声信号それ自体である。様々な信号が様々な周波数帯のエネルギーを含んでいるので、関連性マップ、すなわち各帯域通過フィルタψｉによってフィルタリングされた信号の正規化されたエネルギー
【数２】
2018109739.tif 000004
を算出することによって、重要な帯域が最初にマーキングされる。
【００２９】
その結果得られる一連の正数｛γλ｝が、合計１になる。γλのうち相対的に大きい値は、相対的に重要な周波数帯を示し、所与の帯域での信号エネルギーを観測する尤度をモデル化する確率質量関数Ｐの各ピークとして見ることができる。このような確率質量関数の一例が図４に示してあり、この図は、例示的な１次係数の関連性マップを示す。見て分かるように、左側に向けてのいくつかの周波数帯は、最も関連性が高いとみなされる。
【００３０】
前述の通り、低域通過フィルタφが、各信号
【数３】
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に適用され、その周波数範囲を制限する。これにより、フィルタリングされた信号の情報量も制限される。本発明の原理によれば、入力信号に対して低域通過フィルタリングされた
【数４】
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によって保存された相対エネルギーが
【数５】
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と測定される。
【００３１】
正規化されたフィルタφにおいて、この比は、必然的に０〜１の間に限定され、所与の周波数帯でのエネルギーの保存を示し、この比が大きくなると、所与の特徴内でキャプチャされるエネルギー量が大きくなる。
【００３２】
本発明の原理によれば、エネルギー保存は「重要な」周波数帯でのみ監視され、この周波数帯は関連性マップを使用して推定される。まず、正規化されたエネルギー｛γλ｝が、降順でソーティングされる（図４には、ソーティング後の関連性マップが示してある）。次いで、γλの累積和が閾値μに達する第１のｎ個の周波数帯、すなわち、
【数６】
2018109739.tif 000008
が「重要」とみなされる。すなわち、ユーザが定義した閾値０＜μ≦１は、重要な周波数帯の数を暗にパラメータ化し、閾値μの値が小さくなると、重要だとみなされる周波数帯が少なくなる。
【００３３】
次いで、最終のエネルギー保存推定量が、β＝ｍｉｎε∈［１，ｎ］αεとして算出され、ここで｛αλ｝は｛γλ｝の降順に従って順序付けられ、０＜β≦１は、重要な周波数帯でのエネルギーの最小相対量である。低い閾値τをβに設定することによって、所与の散乱特徴が、正確な分類のための十分な情報を含むかどうか、又は散乱次数が相対的に高い特徴を算出する必要があるかどうか判定することが可能である。発明者の実験では、０．５≦τ≦０．８５及び０．７≦μ≦０．９において最良の性能が得られた。例示的な性能は、図５に示す適合率／再現率曲線に提示してあり、ここで「算出の節減」量は、考慮される音声フレームの総数に対して、１次散乱が十分である（したがって、２次係数を算出する必要がない）と推定される場合の割合である。これは、（たとえば、閾値μ及び音声信号のタイプのうちの少なくとも一方に応じて）、１つの設定から別の設定に変化してもよい例示的な値であることに留意されたい。
【００３４】
図６には、本発明の原理による音声認識の方法のための流れ図が示してある。例示された方法は、１次散乱特徴及び２次散乱特徴を使用するが、散乱次数ｍ−１の特徴が十分であるかどうか、又はｍ次散乱特徴を算出することが必要かどうか判定するために、この方法が容易に高次にまで及ぶことが理解されよう。
【００３５】
ステップＳ６０５では、インターフェース（図２では２４０）が、音声信号を受信する。ステップＳ６１０では、プロセッサ（図２では２１０）が、音声信号から算出されて、前処理（図１では１２０）によって出力される音声フレームを取得する。プロセッサにおいて前処理を実行できることに留意されたい。ステップＳ６２０では、プロセッサが、従来の方式で１次散乱特徴を算出する。ステップＳ６３０では、前述の通り、プロセッサがエネルギー保存推定量βを算出する。ステップＳ６４０では、プロセッサは、エネルギー保存推定量βが低い閾値τ以上かどうか（もちろん、厳密に超えることも可能である）判定する。エネルギー保存推定量βが低い閾値τよりも小さい場合、プロセッサは、対応する２次散乱特徴をステップＳ６５０で算出し、そうでない場合は、２次散乱特徴の算出が実行されない。最後に、プロセッサは、１次散乱特徴及び２次散乱特徴が算出されている場合には、これら散乱特徴のうちの少なくとも一方を使用して、ステップＳ６６０で音声分類を実行する。
【００３６】
エネルギー保存推定量は分類装置に依存しない尺度であることが、当業者なら理解されよう。しかし、分類装置があらかじめ指定され、一定の信頼度尺度（たとえばクラス確率推定値）を提示する場合、性能を向上させようとして推定値をともに考慮することが可能である。
【００３７】
本発明の原理は、以下の処理を可能にする、音声認識用の解決策を提供できることが理解されよう。
・最新の散乱特徴を低い算出コストで使用できるようにすることによる、特に携帯装置又はホーム・ゲートウェイなど資源が限られたプラットフォームでのＣＰＵ省資源。
・モバイル装置における組込みシステムでの、電池寿命の延長、及び最適化された電池寿命時間。
・分類装置に依存しない方法。
・正常終了の推定値を提示すること。すなわち、散乱特徴シーケンスが与えられている場合に、分類が正確である可能性がどの程度か。
・音声信号以外の他のタイプの信号への拡張（たとえば画像、ビデオなど他のタイプの信号へ直接的に拡張可能なもの）。
【００３８】
各図に示した各要素は、様々な形式のハードウェア、ソフトウェア、又はその組合せで実装してもよいことを理解されたい。これらの要素は、プロセッサ、メモリ、及び入力／出力インターフェースを含んでもよい、適切にプログラムされた１つ又は複数の汎用装置において、ハードウェアとソフトウェアの組合せで実装されることが好ましい。本明細書において、「結合される」という語句は、１つ又は複数の中間構成要素を介して、直接接続又は間接接続されることを意味するものと定義される。このような中間構成要素には、ハードウェアとソフトウェアの両方をベースにした構成要素が含まれ得る。
【００３９】
この説明は、本開示の原理を例示するものである。したがって、本明細書では明示的に説明したり、図示したりしないが、本開示の原理を実施し、本開示の範囲内に含まれる様々な構成を、当業者であれば考案できることが理解されよう。
【００４０】
本明細書に記載した全ての例及び条件付き文言は、本開示の原理、及び当技術分野の発展に対して発明者が貢献する概念を読者が理解する助けとするための教育的目的となることが意図されており、具体的に記載したこうした例及び条件に限定されるものではないと解釈すべきである。
【００４１】
更に、本開示の原理、態様、及び実施形態、ならびにその具体的な例を説明する、本明細書における全ての説明は、その構造的な均等物と機能的な均等物の両方を含むものである。更に、こうした均等物には、現在知られている均等物ならびに将来開発される均等物の両方、すなわち、構造はどうであれ同じ機能を実行する任意の開発要素が含まれるものである。
【００４２】
したがって、たとえば、本明細書において提示されたブロック図は、本開示の原理を実施する例示的な回路の概念図を表すことができることが当業者には理解されよう。同様に、任意のフローチャート、流れ図、状態遷移図、擬似コードなどは、実質上コンピュータ読取り可能な媒体で表してもよく、したがって、コンピュータ又はプロセッサが明示的に示してあろうとなかろうと、こうしたコンピュータ又はプロセッサによって実行することができる様々なプロセスを表すことが理解されよう。
【００４３】
各図に示す様々な要素の機能は、専用のハードウェア、ならびに適切なソフトウェアに関連してソフトウェアを実行することのできるハードウェアを使用して実現してもよい。プロセッサによって実現されるとき、各機能は、単一の専用プロセッサ、単一の共用プロセッサ、又はそのうちのいくつかが共用されてもよい複数の個々のプロセッサによって実現されてもよい。更に、用語「プロセッサ」又は「制御装置」を明示的に使用することは、もっぱらソフトウェアを実行することができるハードウェアを指すものと解釈すべきではなく、それだけには限らないが、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）ハードウェア、ソフトウェアを記憶するためのリード・オンリ・メモリ（ＲＯＭ）、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、及び不揮発性記憶装置を暗に含んでもよい。
【００４４】
通常及び／又は特注の他のハードウェアも含んでよい。同様に、各図に示す任意のスイッチは、もっぱら概念的なものである。これらの機能は、プログラム論理の動作、専用論理、プログラム制御と専用論理の対話を介して、又は手動で実行してもよく、具体的な技法は、文脈からより具体的に理解されるように、実行者によって選択可能である。
【００４５】
本明細書の特許請求の範囲において、指定された機能を実行するための手段として表される任意の要素は、たとえば、ａ）その機能を実行する回路素子の組合せ、又は、ｂ）したがって、そのソフトウェアを実行して機能を実行するための適切な回路と組み合わされた、ファームウェア、マイクロコードなどを含む任意の形式でのソフトウェア、を含む機能を実行する任意の方式を包含するものである。このような特許請求の範囲によって定義される開示は、列挙された様々な手段によって提供される機能が、特許請求の範囲が要求する方式で組み合わされ、まとめられるという事実にある。したがって、それらの機能を提供できる任意の手段は、本明細書に示したものと同等であるとみなされる。
【図１】
2018109739.tif 000009
【図２】
2018109739.tif 000010
【図３】
2018109739.tif 000011
【図４】
2018109739.tif 000012
【図５】
2018109739.tif 000013
【図６】
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【外国語明細書】
2018109739000001.pdf