(57)【要約】【課題】適切な特徴量を計算するように最適化された特徴量抽出関数を用いて特徴量を計算する技術を提供する。【解決手段】特徴量抽出装置は、観測データを特徴量抽出関数に入力することにより観測データの特徴量を計算する特徴量抽出部１１を含み、特徴量抽出関数は、ネイマン・ピアソンの基準に基づく最適化指標を用いて勾配法により最適化されている。【選択図】図１
2018022014.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
観測データを特徴量抽出関数に入力することにより上記観測データの特徴量を計算する特徴量抽出部を含み、
上記特徴量抽出関数は、ネイマン・ピアソンの基準に基づく最適化指標を用いて勾配法により最適化されている、
特徴量抽出装置。
【請求項２】
請求項１の特徴量抽出装置であって、
Γを所定の値とし、g(Lτ,φ)を観測データと登録データの類似度Lτが所定の閾値φ以上の値を取る場合にはそうでない場合によりも大きな値を出力する関数とし、E[ ]x|z=1を観測データと登録データが同一である場合の期待値演算とし、E[ ]x|z=0を観測データと登録データが同一でない場合の期待値演算とし、
上記特徴量抽出関数は、以下の式により定義されるF(x)である、
【数２９】
2018022014.tif 000031
特徴量抽出装置。
【請求項３】
請求項２の特徴量抽出装置であって、
上記特徴量抽出関数は、入力されたデータに基づいて得られる複数の仮特徴量を重み付けする関数である、
特徴量抽出装置。
【請求項４】
請求項１の特徴量抽出装置であって、
上記特徴量抽出関数は入力されたデータに基づいて得られる複数の仮特徴量を重み付けする関数であるとし、
g(Li,φ)を観測データと登録データの類似度Liが所定の閾値φ以上の値を取る場合にはそうでない場合によりも大きな値を出力する関数とし、shを上記登録データの仮特徴量とし、xi,hを上記観測データの仮特徴量とし、λhを仮特徴量に付けられた重みとし、
上記特徴量抽出関数は、以下の式により定義される勾配項を用いた勾配法で最適化されている、
【数３０】
2018022014.tif 000032
特徴量抽出装置。
【請求項５】
請求項４の特徴量抽出装置であって、
上記仮特徴量に付けられた重みは、時間周波数方向に平滑化されている、
特徴量抽出装置。
【請求項６】
登録音検知のために用いられる特徴量抽出関数を、ネイマン・ピアソンの基準に基づく最適化指標を用いて勾配法により更新を行う更新部を含む、
特徴量抽出関数情報生成装置。
【請求項７】
特徴量抽出部が、観測データを特徴量抽出関数に入力することにより上記観測データの特徴量を計算する特徴量抽出計算ステップを含み、
上記特徴量抽出関数は、ネイマン・ピアソンの基準に基づく最適化指標を用いて勾配法により最適化されている、
特徴量抽出方法。
【請求項８】
更新部が、登録音検知のために用いられる特徴量抽出関数を、ネイマン・ピアソンの基準に基づく最適化指標を用いて勾配法により更新を行う更新ステップを含む、
特徴量抽出関数情報生成方法。
【請求項９】
請求項１から５の何れかの特徴量抽出装置の各部又は請求項６の特徴量抽出関数情報生成装置の各部としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、特徴量を抽出する技術及び特徴量を抽出するための特徴量抽出関数を生成する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
大型の製造機やデータセンタのサーバなどの機器は、故障により稼働がストップすると業務に支障をもたらす。そこで、何らかのセンサーを用いて機器の稼働状況を日常的に監視し、異常の兆候を検知したい。ここでは音響センサーに焦点を当て、機器の動作音を用いて異常判定を行う異常音検知を実現することを考える。つまり、機器が正常に動作している時に発する音を「正常音」と判定し、機器が異常動作しているときに発する音（例えばパーツ同士がぶつかる「ゴツン」という音や、モーターの異常回転音など）を「異常音」として判定することを考える。
【０００３】
異常音の自動判定法として、統計的学習に基づく教師なし異常音検知がある（例えば、非特許文献１，２）。この方法の特徴は、異常音の学習データを一切使わずに、異常音検知ができる点にある。実環境で異常音が発生することはまれであり、異常音データを大量に集めることが困難なため、実用的な方法である。この方法では、正常音の学習データから、正常音らしさ（正常音の確率モデル）を学習する。そして、その正常音の確率モデルを用いて観測音の正常音の確率モデルの当てはまりの悪さ（異常度）を計算し、その異常度が閾値以上ならば異常と判定する。
【０００４】
この方法は、実現が容易な一方で、異常音データを使わないため100%の検知率を達成することは難しい。そこで、後処理を加えることで精度を向上させたい。具体的には、見逃してしまった異常音及び誤検知してしまった正常音を登録し、新しく観測した音とマッチングを取ることで、次回以降の見逃しや誤検知を抑制したい。つまり、ある登録した音と、同じ要因で生じた音（同じ個所や同じ原因で鳴る音。観測信号は環境雑音や温度変化などで若干の揺らぎがあるため、厳密には一致しない。）を検知したい。このように、登録した音と観測音のマッチングを行い、同一音を検知することを登録音検知と呼ぶ。
【０００５】
登録音検知を実現する方法として、特徴量マッチングの方法がある。これは、指紋認証をイメージすると理解しやすい。一般的な指紋認証では、まず「マニューシャ」と呼ばれる分岐点や切れ目を表す特徴量を抽出する。この特徴量を、登録した指紋と入力された指紋で比較し、一致する箇所が一定以上なら、同一の指紋として判定する。これを登録音検知に置き換えると、登録音と観測音から音響特徴量を抽出し、これらの類似度を計算し、この類似度が一定値以上なら同一音と判定する。
【０００６】
つまり、特徴量マッチングでは、類似度を正確に計算できる特徴量が重要となる。指紋認証では、長年の研究によりマニューシャが有効であると判明してきた。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】井出剛,杉山将,“異常検知と変化検知,” 講談社, pp.6-7, 2015.
【非特許文献２】D. Chakrabarty and M. Elhilali, “Abnormal Sound Event Detection using Temporal Trajectories,” In Proc. ICASSP, 2016.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、登録音検知には有効な特徴量の統一的な知見はない。そこで、例えばパーツ同士のぶつかり音などの音の時間変化が特徴的な突発音にはスペクトルの時間変化の特徴量（デルタ特徴量）、人間の声など音色が特徴的な音にはスペクトルの概形の特徴量（スペクトル包絡）、などと、技術者の直感や経験によって特徴量は決定されてきた。この特徴量の設計をすべての登録音について人手で行うのは労力がかかり、また現実的ではない。
【０００９】
そこで、本発明は、適切な特徴量を計算するように最適化された特徴量抽出関数を用いて特徴量を計算する特徴量抽出装置、適切な特徴量を計算するように特徴量抽出関数を最適化する特徴量抽出関数情報生成装置、これらの方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
この発明の一態様による特徴量抽出装置は、観測データを特徴量抽出関数に入力することにより観測データの特徴量を計算する特徴量抽出部を含み、特徴量抽出関数は、ネイマン・ピアソンの基準に基づく最適化指標を用いて勾配法により最適化されている。
【発明の効果】
【００１１】
適切な特徴量を計算するように最適化された特徴量抽出関数を用いて特徴量を計算することができる。適切な特徴量を計算するように特徴量抽出関数を最適化することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】登録音検知装置の例を説明するためのブロック図。
【図２】特徴量抽出関数情報生成装置の例を説明するためのブロック図。
【図３】登録音検知方法の例を説明するための流れ図。
【図４】特徴量抽出関数情報生成方法の例を説明するための流れ図。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面を参照して、この発明の一実施形態について説明する。
【００１４】
[特徴量マッチングによる登録音検知]
特徴量マッチングによる登録音検知を行う登録音検知装置のブロック図を図１に示す。
登録音検知装置は、図１に示すように、特徴量抽出装置１、類似度計算部２、閾値判定部３、登録音記憶部５１を例えば備えている。登録音検知方法は、特徴量抽出、類似度計算、閾値判定の３つの処理、言い換えれば、図３及び以下に説明するステップＳ１からステップＳ３の処理で実現される。
【００１５】
以下、図１に沿って、この処理を説明する。入力が音データである場合を例に挙げて説明するが、入力は音以外のデータであってもよい。
【００１６】
登録した音をベクトルs∈RQとする。ここで、sは時間波形でもいいし、ある登録音を短時間フーリエ変換して得られたスペクトルでもいいし、得られたスペクトルを数フレーム連結したものでもよい。次に、sと同様の手順で切り出した時刻τにおける観測音をxτとする。つまり、sを時間波形とすればxτは時刻τを中心としてsと同じ長さを切り出した時間波形であるし、sをスペクトルを数フレーム連結したものとすればxτは時刻τを中心としてsと同じフレーム数のスペクトルを連結したものとなる。
【００１７】
まず、最初に、特徴量抽出関数１の特徴量抽出部１１は、sとxτに、特徴量抽出関数F()を作用させ、特徴量を抽出する（ステップＳ１）。抽出された特徴量は、類似度計算部２に出力される。言い換えれば、特徴量抽出関数１の特徴量抽出部１１は、観測データxτを特徴量抽出関数に入力することにより観測データの特徴量xτを計算する。また、特徴量抽出部１１は、登録音sを特徴量抽出関数に入力することにより登録音の特徴量sを計算する。
【００１８】
【数１】
2018022014.tif 000003
【００１９】
ここで、fsとfτはそれぞれ、sとxτから抽出された音響特徴量である。特徴量抽出関数F()の例は、対数メルフィルタバンク出力（log-MFBO）などである。例えば、特徴量抽出関数として、特徴量抽出関数情報生成装置４により生成された特徴量抽出関数情報によって特定される特徴量抽出関数を用いる。
【００２０】
次に、類似度計算部２は、fsとfτの類似度Ls,τを以下のように計算する（ステップＳ２）。
【００２１】
【数２】
2018022014.tif 000004
【００２２】
ここで、K(i,j)は類似度計算関数である。この実現例は、相関係数やコサイン距離などである。
【００２３】
最後に、閾値判定部３は、類似度Ls,τと閾値φを用いて、sとxτが同一音か否かを判定する（ステップＳ３）。
【００２４】
【数３】
2018022014.tif 000005
【００２５】
ここで、zτは、sとxτが同一音なら1、違う音なら0となるインジケータである。このように、g(Lτ,φ)は、観測データと登録データの類似度Lτが所定の閾値φ以上の値を取る場合にはそうでない場合によりも大きな値を出力する関数である。
【００２６】
[登録音検知の目的関数]
この登録音検知の性能指標を示す。登録音検知の目標は、以下の２つの条件
(i) 観測音が登録音と同じ種類なら、同一と判定する。
(ii) 観測音が登録音と違う種類なら、同一でないと判定する。
を同時に満たすような検出器の設計である。ここで、(i) 確率をζ0、(ii)の確率をζ1としたとき、登録音検知の目的は、ζ0,ζ1を同時最大化することである。ここで、ζ0,ζ1は、g(Lτ,φ)の期待値として、以下のように表現できる。
【００２７】
【数４】
2018022014.tif 000006
【００２８】
ここで、p(x|z=1)はxがsと同一の種類の音のときに観測音xが従う分布、p(x|z=0)はxがsと異なる種類の音のときに観測音xが従う分布である。ζ0,ζ1の定義から明らかなように、(i)を誤判定することが多ければζ0は0に近づき、(ii)を誤判定することが多ければζ1は0に近づく。登録音検知の目標は、(i)と(ii)を同時に満たすような検出器の設計であるため、登録音検知の性能は以下のように定義できる。
【００２９】
【数５】
2018022014.tif 000007
【００３０】
ここで、E[]x|z=1はxがsと同一の種類の音のときの期待値演算、E[]x|z=0はxがsと異なる種類の音のときの期待値演算である。また、0≦γ≦1は、(i)と(ii)の判定率を比べたときに、(i)を重要視する比率であり、Γ=(1-γ)／γである。つまり、Γの値が小さいほど、同一音を異なる音と判定する率が小さくなる。つまり、登録音検知は、式(8)を最大化するようにパラメータを調整することで、最適な状態になる。
【００３１】
式(8)に、より具体的かつ定量的な解釈を与える。式(8)は、
【００３２】
【数６】
2018022014.tif 000008
【００３３】
という変形を行うこともできる。これを最大化するには、p(x|z=1)-Γp(x|z=0)が正となる領域でg(L,φ)=1となるような調整をすればいい。p(x|z=1)-Γp(x|z=0)が正となる領域は、
【００３４】
【数７】
2018022014.tif 000009
【００３５】
とも記述できる。さらにベイズの定理p(x|z)∝p(z|x)p(x)を利用すると式(10)は
【００３６】
【数８】
2018022014.tif 000010
【００３７】
と書き換えることができる。式(9)及び式(11)を用いて式(8)を変形すれば、
【００３８】
【数９】
2018022014.tif 000011
【００３９】
となるため、式(8)を最大化するならば、
【００４０】
【数１０】
2018022014.tif 000012
【００４１】
が成り立つ。ところで式(11)は、尤度比検定として知られている。式(11)による検定は、ネイマン・ピアソンの補題によると、
「帰無仮説(H0): xはsと異なる音である。」
「対立仮説(H1): xはsと同じ音である。」
をしたときに、第1種過誤（xとsは同じ音なのに、異なる音と判定する）率をΓと固定したときに、第2種過誤（xとs は異なる音なのに、同じ音と判定する）率を最小化することが知られている。つまり、式(8)の最大化による登録音検知の最適化は、第1種過誤率をΓと固定したときに、第2種過誤率を最小化するための最適化であり、「ネイマン・ピアソンの基準」に基づく最適化である。
【００４２】
しかしながら、これまで、登録音検知においてネイマン・ピアソン基準による最適化は
行われてなかった。
【００４３】
[特徴量抽出関数を時間周波数成分に重みづけとした場合の、勾配法による音響特徴量抽出関数の最適化]
登録音検知装置の性能はJで測ることができる。ゆえに、ネイマン・ピアソンの基準に従って音響特徴量抽出関数F()を最適化すれば、特徴量抽出は最適化できる。ここでは、ネイマン・ピアソンの基準に基づく特徴量抽出の最適化を以下の式で表現し、これを最適化する。
【００４４】
【数１１】
2018022014.tif 000013
【００４５】
式(14)で表される最適化の実装例を説明する。この実装例では、特徴量抽出関数は、振幅スペクトルの時間周波数成分に対する、重要度の重みづけとする。また、式(14)は勾配法によって最適化する。つまり、式(14)の勾配を計算することで、特徴量抽出関数を最適化する。式(14)を計算するために、特徴量抽出関数、類似度計算関数、閾値判定関数に具体的な計算式を与える。その後、式(14)の勾配を容易に計算するために、式(14)の期待値を算術平均で近似した更新式を与える。
【００４６】
まず、特徴量抽出関数を具現化する。観測信号を短時間フーリエ変換して得られる振幅スペクトルをXω,τとおく。なお、振幅スペクトルではなく、パワースペクトルをXω,τとしてもよい。ここで、ω∈{1,...,Ω}とτ∈{1,...,T}はそれぞれ時間と周波数のインデックスである。そして、音響特徴量抽出への入力xτを、判別対象フレームτの過去P1フレームから未来P2フレームまでの振幅スペクトルを縦に連結したものとして、以下のように定義する。
【００４７】
【数１２】
2018022014.tif 000014
【００４８】
特徴量抽出関数は、xτの要素に時間周波数情報の重要度重みλqを乗算する以下の関数として定義する。
【００４９】
【数１３】
2018022014.tif 000015
【００５０】
つまり、λqは、式(15)によってqと対応図けられる時間周波数ビンの振幅スペクトルの情報が、登録音検知に重要ならば大きな値を持ち、不要ならば0となる重要度重みである。このように、特徴量抽出関数は、入力されたデータに基づいて得られる複数の仮特徴量を重み付けする関数であってもよい。
【００５１】
次に、類似度計算関数を定義する。この実装例では、類似度計算関数は、ガウシアンRBFとして以下のように定義する。
【００５２】
【数１４】
2018022014.tif 000016
【００５３】
特徴量抽出関数が式(16)で表される場合、式(17)は以下のように変形できる。
【００５４】
【数１５】
2018022014.tif 000017
【００５５】
つまり、式(15)によってq対応図けられる、登録音と観測音の時間周波数ビンの振幅スペクトルの差が、重要度λqによって重みづけされたものの和である。
【００５６】
最後に閾値判定関数を定義する。式(5)で定義される閾値判定関数は、ステップ関数として知られている。この関数は、Lτ=φにおいて微分が定義できない。ゆえにこの実施例では、閾値判定関数をシグモイド関数で近似する。
【００５７】
【数１６】
2018022014.tif 000018
【００５８】
すると、式(14)は、非負の時間周波数情報の重要度重みλqを最適化する問題として、以下のように記述できる。
【００５９】
【数１７】
2018022014.tif 000019
【００６０】
式(21)の計算には、確率分布p(x|z=0)とp(x|z=1)が既知でなくてはならない。一般にこの分布は未知なため、式(21)の期待値演算を、学習データの算術平均に置き換える。
【００６１】
【数１８】
2018022014.tif 000020
【００６２】
ここで、r∈{1,...,R}は、sとは別に用意した登録音と同じ種類の音の学習データのインデックス、h∈{1,...,H}は登録音以外の学習データのインデックスである。
【００６３】
勾配法の一種である最急降下法による更新は、式(22)の勾配を用いて、以下のように計算できる。
【００６４】
【数１９】
2018022014.tif 000021
【００６５】
ここで、εは更新の速度を調整するパラメータである。式(23)の更新は当然、慣性項を付与してもよいし、確率的最急降下法やAdaGrad などの特殊な勾配法に置き換えてもよい。また、式(22)において、登録音の出現頻度が極めて低い場合、sとは別に登録音と同じ種類の音の学習データを集められないこともある。この場合、式(22)の第1項を無視して、以下のように更新を行ってもよい。
【００６６】
【数２０】
2018022014.tif 000022
【００６７】
なお、勾配項
【数２１】
2018022014.tif 000023
【００６８】
は、微分の連鎖則を用いて以下のように計算できる。
【００６９】
【数２２】
2018022014.tif 000024
【００７０】
ここで、
【数２３】
2018022014.tif 000025
【００７１】
であることから、具体的な計算結果は以下である。
【００７２】
【数２４】
2018022014.tif 000026
【００７３】
このように、特徴量抽出関数、類似度計算関数、閾値判定関数の3 つで構成される登録音検知装置において、特徴量抽出関数が重要度重み関数、類似度計算関数がガウシアンRBF で表される場合、ネイマン・ピアソンの基準に基づく最適化指標を用いることにより、特徴量抽出関数を勾配法で最適化を行うことができる。
【００７４】
[式(15)(16) の時間周波数重みの最適化のための工夫]
ここでは、(16)のような時間周波数重みの特徴量抽出関数を、勾配法や期待値最大化（EM）アルゴリズムなどで統計的に最適化する際に、効率的かつ安定的に最適化するための工夫を述べる。
【００７５】
ここで、効率的とは、学習の収束を早めることを示し、安定的とは学習データへの過適合を防ぐことである。この工夫とは、１つは重要度重みλqの時間周波数平滑化であり、もう１つはノルム制約付きのL1正則化である。
【００７６】
登録音検知の際に、ここで示す少なくとも１つの工夫を行うことで、最適化を安定させる。
【００７７】
まず、重要度重みλqの時間周波数方向平滑化を説明する。実世界の音の時間周波数構造はなめらかに変化する。ところが、重要度重みの更新が、すべてのqに独立に行われる場合、重要度重みは時間周波数方向になめらかに変化しない。この不連続な変化により、偶発的なノイズに過敏に反応する、いわゆるオーバーフィッテングが生じてしまう。そこで、重要度重みλqを時間周波数方向に平滑化することで、これを抑制する。この実装の一例には、2次元ガウシアンフィルタを用いたλqの平滑化がある。最初に、式(15)の、qと時間周波数ビンの対応関係を利用して、λqを行列化する。つまり、
【００７８】
【数２５】
2018022014.tif 000027
とみなして、
【００７９】
【数２６】
2018022014.tif 000028
【００８０】
となる行列化を施す。Λに対して、サイズがO×Pの2次元ガウシアンフィルタGO,Pを畳み込むことで、Λを平滑化する。最後に、式(29)の対応関係を利用して、平滑化したΛを、ベクトルに戻す。
【００８１】
次に、ノルム制約付きのL1正則化を説明する。式(23)で更新を続けると、λqに大きな値を取ることがある。極端に大きな値は、偶発的なノイズに過敏に反応する原因となる。これを避けるために、勾配法の更新毎に以下の正規化処理を行う。
【００８２】
【数２７】
2018022014.tif 000029
【００８３】
つまり、重要度重みλqにノルムの制約を付けることで、λqが大きな値を取ることを抑制する。また、λqの小さな値が大量に存在すると、これも偶発的なノイズに過敏に反応する原因となる。これを防ぐためには、λqが極端に小さな値となるときは、0に丸めてしまえばよい。これはL1正則化と呼ばれ、重要度重みをスパースにする制約である。これを実現するために、上記の正規化の後に、以下のソフトスレッショルディングを行う。
【００８４】
【数２８】
2018022014.tif 000030
【００８５】
なお、ノルム制約とL1正則化は、どちらか片方でも効力を発揮する。しかし、発明１の形態では、λqが大きな値を模通場合と、小さな値が大量に存在する場合の、どちらの場合でも検知率が低下することを確認しているため、両方を同時に使用することを推奨する。
【００８６】
このように、重要度重みの時間周波数平滑化、ノルム制約、L1正則化の少なくとも１つを実施することで、過適合を防ぐことができる。
【００８７】
なお、重要度重みの時間周波数平滑化は登録音検知に限られる技術ではない。この技術は、入力がス振幅スペクトルやメルフィルタバンク出力をフレーム連結した時間周波数情報かつ、特徴抽出に入力に対して重み演算や内積演算などの処理が含まれる場合、このこの重みの学習を安定化させる（過学習を抑制する）ための処理である。
【００８８】
例えば、ディープラーニングにおいて、入力が式(15) のようなスペクトルの時間周波数情報である場合、第1層の重み係数に対してこの平滑化を行ってもよい。
【００８９】
また、勾配法以外の方法、例えばEM アルゴリズムで時間周波数重みを最適化する場合は、各Mステップでの重みの更新毎に、この時間周波数平滑化を行えばよい。
【００９０】
このように、ディープラーニング等で入力がスペクトルの時間周波数情報の際のように、特徴量抽出関数が重要度重み関数で表される場合、重要度重みの時間周波数平滑化を実施することで、過適合を防ぐことができる。
【００９１】
[特徴量抽出関数情報生成装置４]
特徴量抽出関数情報生成装置４は、図２に示すように、特徴量抽出部４１、更新部４２、正則化部４３、時間周波数平滑化部４４及び収束判定部４５を例えば備えている。特徴量抽出関数情報生成方法は、特徴量抽出関数情報生成装置４の各部が、図４及び以下に説明するステップＳ４１からステップ４５の処理を行うことにより実現される。
【００９２】
まず、パラメータが初期化される。初期値は任意だがパラメータは例えば、λq=0.01、ε=5.0×10-3、Γ=0.05、P1=25、P2=25、φ=0.5、β=10-5、O=3、P=3などに設定すればいい。勾配法に最急降下法以外のものを用いる場合は、適宜そのパラメータも入力する。
【００９３】
次に学習データを用意する。登録音、登録音と異なる種類の音、登録音と同一種類の音を用意する。登録音は、登録音記憶部５１に記憶されるとする。登録音と異なる種類の音は、非登録音学習データ記憶部５２に記憶されるとする。登録音と同一種類の音は、登録音学習データ記憶部５３に記憶されるとする。
【００９４】
ここで「登録音と同一種類の音」はなくてもよい。これらを、短時間フーリエ変換（STFT）などの手法で時間周波数分析する。ここで、STFTのパラメータは、サンプリングレートが16.0kHzの場合で、STFT長を512点、シフト幅を256点程度に例えば設定すればいい。このSTFTの結果と、初期パラメータP1,P2を用いてフレーム連結し、登録音s、登録音と異なる種類の音の学習データx1,...,H、登録音と同一種類の音の学習データx1,...,Rを用意する。なお、s,x1,...,H,x1,...,Rの要素は、STFTした振幅スペクトルでなくともよい。例えば、振幅スペクトルの代わりにメル周波数ケプストラム係数（MFCC）など、他の特徴量にしてもよい。
【００９５】
特徴量抽出部４１は、s,x1,...,H,x1,...,Rとλqを用いて、例えば式(16)で特徴量を抽出する（ステップＳ４１）。抽出された特徴量は、更新部４２に出力される。
【００９６】
更新部４２は、例えば式(23)で重要度重みλqを更新する（ステップＳ４２）。すなわち、更新部４２は、登録音検知のために用いられる特徴量抽出関数を、ネイマン・ピアソンの基準に基づく最適化指標を用いて勾配法により更新を行う。なお、x1,...,Rがない場合は、式(24)で重要度重みλqを更新する。更新された重要度重みλqは、正則化部４３に出力される。
【００９７】
正則化部４３は、例えば式(31)及び式(32)で重要度重みλqを更新する（ステップＳ４３）。更新された重要度重みλqは、時間周波数平滑化部４４に出力される。
【００９８】
時間周波数平滑化部４４は、2次元ガウシアンフィルタを用いて重要度重みλqを平滑化する（ステップＳ４４）。当然、フィルタバンク圧縮したものでもよい。
【００９９】
収束判定部４５は、アルゴリズムの収束を判定し、収束すれば繰り返しを終了してλqを出力する（ステップＳ４４）。収束していなければ、ステップＳ４１の特徴抽出から繰り返す。出力される重要度重みλqが、特徴量抽出関数についての情報である特徴量抽出関数情報の一例である。
【０１００】
収束判定の方法は、「更新を一定回数繰り返した場合か？」や、「λqの更新量が一定値以下になったか？」などに設定できる。例えば、更新を一定回数繰り返した場合及びλqの更新量が一定値以下になった場合に、収束したと判断する。
【０１０１】
[プログラム及び記録媒体]
特徴量抽出装置１又は特徴量抽出関数情報生成装置４における各処理をコンピュータによって実現する場合、特徴量抽出装置１又は特徴量抽出関数情報生成装置４が有すべき機能の処理内容はプログラムによって記述される。そして、このプログラムをコンピュータで実行することにより、その各処理がコンピュータ上で実現される。
【０１０２】
この処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、例えば、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等どのようなものでもよい。
【０１０３】
また、各処理手段は、コンピュータ上で所定のプログラムを実行させることにより構成することにしてもよいし、これらの処理内容の少なくとも一部をハードウェア的に実現することとしてもよい。
【０１０４】
[変形例]
特徴量抽出関数の学習アルゴリズムの用途は、異常音検知のための登録音検知に限られない。例えば、聴覚障がい者向けのアプリケーションとして、玄関のベルや電話のアラーム音を検知するための技術としても用いることができる。このように、特徴量抽出装置１の入力は、音データ以外の任意のデータであってもよい。
【０１０５】
また、用途は音に限られず、指紋認証などの特徴量抽出に用いてもいい。その場合、xの要素を指紋画像の画素値などに置き換えれば、同様のアルゴリズムを実行することができる。
【０１０６】
特徴量抽出装置１又は特徴量抽出関数情報生成装置４において説明した処理は、記載の順にしたがって時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。
【０１０７】
その他、この発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能であることはいうまでもない。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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