(57)【要約】【課題】未知の情報による誤識別の再発を防止するための処理におけるデータ量および処理量を削減可能とする。【解決手段】入力信号の特徴を表す入力特徴量から非負値行列因子分解を用いて計算された雑音基底行列を雑音基底行列記憶部に記憶する。雑音基底行列記憶部に記憶される雑音基底行列を元に、非負値行列因子分解を用いて、入力特徴量から目的信号成分に対応する特徴量である目的信号特徴量を抽出する。目的信号特徴量に基づき識別対象の状態を識別し、識別の結果を示す状態識別結果を出力する。状態識別結果および目的信号特徴量に基づき誤識別判定結果を出力する。誤識別判定結果が誤識別であることを示している場合に、入力特徴量から非負値行列因子分解を用いて雑音基底行列を計算して新たな雑音基底行列として、雑音基底行列記憶部に対して追加して記憶する。【選択図】図３
2019203798.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力信号の特徴を表す入力特徴量から非負値行列因子分解を用いて計算された雑音基底行列を記憶する雑音基底行列記憶部と、
前記雑音基底行列記憶部に記憶される前記雑音基底行列をもとに、非負値行列因子分解を用いて、前記入力特徴量から目的信号成分に対応する特徴量である目的信号特徴量を抽出する目的信号抽出部と、
前記目的信号特徴量に基づき識別対象の状態を識別し、識別の結果を示す状態識別結果を出力する状態識別部と、
前記状態識別結果と、前記目的信号特徴量と、に基づき該状態識別結果が誤識別であるか否かを示す誤識別判定結果を出力する誤識別判定部と、
前記誤識別判定結果が誤識別であることを示している場合に、前記入力特徴量から非負値行列因子分解を用いて雑音基底行列を計算し、計算した該雑音基底行列を新たな雑音基底行列として、前記雑音基底行列記憶部に対し、該雑音基底行列記憶部に記憶される前記雑音基底行列に対して追加して記憶する追加雑音基底行列計算部と、
を備える
ことを特徴とする状態識別装置。
【請求項２】
前記追加雑音基底行列計算部は、
前記入力特徴量から非負値行列因子分解を用いて、前記雑音基底行列に追加して記憶するための候補として前記目的信号成分の基底行列を計算し、計算された該基底行列の特徴に基づき、該基底行列から前記雑音基底行列記憶部に追加して記憶する新たな雑音基底行列を選択する
ことを特徴とする請求項１に記載の状態識別装置。
【請求項３】
前記追加雑音基底行列計算部は、
前記入力特徴量から非負値行列因子分解を用いて、前記雑音基底行列に追加して記憶するための候補として前記目的信号成分の基底行列を計算し、計算された該基底行列に対応するアクティベーション行列の特徴に基づき、該基底行列から前記雑音基底行列記憶部に追加して記憶する新たな雑音基底行列を選択する
ことを特徴とする請求項１に記載の状態識別装置。
【請求項４】
前記状態識別結果と、該状態識別結果に対応する前記入力特徴量および前記目的信号特徴量と、を対応付けて複数記憶する状態識別結果記憶部をさらに備え、
前記誤識別判定部は、
前記状態識別結果記憶部に記憶される前記状態識別結果と該状態識別結果に対応する前記目的信号特徴量とに基づき前記誤識別判定結果を出力し、
前記追加雑音基底行列計算部は、
前記状態識別結果記憶部に記憶される前記状態識別結果と該状態識別結果に対応する前記目的信号特徴量とに基づき出力した前記誤識別判定結果が誤識別であることを示す場合に、前記状態識別結果記憶部に該状態識別結果および該目的信号特徴量と対応付けて記憶される前記入力特徴量に基づき、非負値行列因子分解を用いて前記新たな雑音基底行列を計算する
ことを特徴とする請求項１乃至請求項３の何れか１項に記載の状態識別装置。
【請求項５】
ユーザ操作を受け付ける受付部をさらに備え、
前記誤識別判定部は、
前記受付部に受け付けられた前記ユーザ操作に応じて、前記誤識別判定結果を出力する
ことを特徴とする請求項１乃至請求項４の何れか１項に記載の状態識別装置。
【請求項６】
前記誤識別判定部は、
前記目的信号特徴量と、特徴量データベースに予め記憶された特徴量と、の類似度を計算し、計算された該類似度に基づき、該目的信号特徴量に対応する前記状態識別結果が正しいか否かを判定し、判定結果に従い前記誤識別判定結果を出力する
ことを特徴とする請求項１乃至請求項４の何れか１項に記載の状態識別装置。
【請求項７】
入力信号の特徴を表す入力特徴量から非負値行列因子分解を用いて計算された雑音基底行列を雑音基底行列記憶部に記憶する雑音基底行列記憶ステップと、
前記雑音基底行列記憶部に記憶される前記雑音基底行列を元に、非負値行列因子分解を用いて、前記入力特徴量から目的信号成分に対応する特徴量である目的信号特徴量を抽出する目的信号抽出ステップと、
前記目的信号特徴量に基づき識別対象の状態を識別し、識別の結果を示す状態識別結果を出力する状態識別ステップと、
前記状態識別結果と、前記目的信号特徴量と、に基づき該状態識別結果が誤識別であるか否かを示す誤識別判定結果を出力する誤識別判定ステップと、
前記誤識別判定結果が誤識別であることを示している場合に、前記入力特徴量から非負値行列因子分解を用いて雑音基底行列を計算し、計算した該雑音基底行列を新たな雑音基底行列として、前記雑音基底行列記憶部に対し、該雑音基底行列記憶部に記憶される前記雑音基底行列に対して追加して記憶する追加雑音基底行列計算ステップと、
を有する
ことを特徴とする状態識別方法。
【請求項８】
入力信号の特徴を表す入力特徴量から非負値行列因子分解を用いて計算された雑音基底行列を雑音基底行列記憶部に記憶する雑音基底行列記憶ステップと、
前記雑音基底行列記憶部に記憶される前記雑音基底行列を元に、非負値行列因子分解を用いて、前記入力特徴量から目的信号成分に対応する特徴量である目的信号特徴量を抽出する目的信号抽出ステップと、
前記目的信号特徴量に基づき識別対象の状態を識別し、識別の結果を示す状態識別結果を出力する状態識別ステップと、
前記状態識別結果と、前記目的信号特徴量と、に基づき該状態識別結果が誤識別であるか否かを示す誤識別判定結果を出力する誤識別判定ステップと、
前記誤識別判定結果が誤識別であることを示している場合に、前記入力特徴量から非負値行列因子分解を用いて雑音基底行列を計算し、計算した該雑音基底行列を新たな雑音基底行列として、前記雑音基底行列記憶部に対し、該雑音基底行列記憶部に記憶される前記雑音基底行列に対して追加して記憶する追加雑音基底行列計算ステップと、
をコンピュータに実行させるための状態識別プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、状態識別装置、状態識別方法および状態識別プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
加工機器などの機器の監視においては、正常状態および異常状態の判別に代表される、稼働状態の識別に対する要望がある。一方、機器が設置されている環境は、千差万別であり、且つ、機器の正常状態しか知ることができない状態で、これから発生する可能性のある異常状態を識別しなければならない場合が多い。
【０００３】
この機器の監視において、機器が発する音や振動といった情報に基づき稼働状態の識別を行う技術が知られている。この場合、機器が設置される環境において発生する音（騒音、雑音）や振動が混入した状態で、異常状態の識別を行うことになり、外乱要素が多く高精度な識別が困難である。
【０００４】
上述したような機器設置の環境下での環境変化に対する適応能力を向上させるために、機械学習においては、転移学習と呼ばれる手法が提案されている（非特許文献１）。転移学習においては、正常を異常と判定した誤判定データについて、一方のデータから得た知識を他方のデータに適応させ（ドメイン適応）、汎化性能を向上させることで、環境に対するロバスト性を向上させることができる。
【０００５】
また、特許文献１には、競合学習型ニューラルネットワークを利用して監視対象物の異常状態を識別する技術が開示されている。特許文献１によれば、運用中に異常時のデータを収集でき、さらに学習データとして利用することで、競合学習型ニューラルネットワークに異常に関するカテゴリを設定することが可能となり、異常に関する判定精度を高めることが可能となる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上述した非特許文献１では、異常と判定した誤判定データ群を正常データセットと共に再学習させる。しかしながら、この手法は、誤判定した正常データだけではモデルを更新できないという問題点があった。また、非特許文献１では、データ量が増加するに連れ、計算量も増大してしまう傾向にある。
【０００７】
また、特許文献１では、誤識別の再発防止を、非特許文献１による手法と比べて少ないデータ量且つ少ない計算量で実現することが可能である。しかしながら、特許文献１では、学習データが逐次追加されて半永久的に保持する構成となっており、保持する学習データが増大してしまうという問題点があった。
【０００８】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、未知の情報による誤識別の再発を防止するための処理におけるデータ量および処理量を削減可能とすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、入力信号の特徴を表す入力特徴量から非負値行列因子分解を用いて計算された雑音基底行列を記憶する雑音基底行列記憶部と、雑音基底行列記憶部に記憶される雑音基底行列を元に、非負値行列因子分解を用いて、入力特徴量から目的信号成分に対応する特徴量である目的信号特徴量を抽出する目的信号抽出部と、目的信号特徴量に基づき識別対象の状態を識別し、識別の結果を示す状態識別結果を出力する状態識別部と、状態識別結果と、目的信号特徴量と、に基づき状態識別結果が誤識別であるか否かを示す誤識別判定結果を出力する誤識別判定部と、誤識別判定結果が誤識別であることを示している場合に、入力特徴量から非負値行列因子分解を用いて雑音基底行列を計算し、計算した雑音基底行列を新たな雑音基底行列として、雑音基底行列記憶部に対し、雑音基底行列記憶部に記憶される雑音基底行列に対して追加して記憶する追加雑音基底行列計算部と、を備える。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、未知の情報による誤識別の再発を防止するための処理におけるデータ量および処理量の削減が可能となるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】図１は、第１の実施形態に係る、基底学習ステップを実行するための状態識別装置の機能を説明するための一例の機能ブロック図である。
【図２】図２は、第１の実施形態に係る状態識別装置による基底学習ステップの処理を示す一例のフローチャートである。
【図３】図３は、第１の実施形態に係る、状態識別ステップを実行するための状態識別装置の機能を説明するための一例の機能ブロック図である。
【図４】図４は、第１の実施形態に係る状態識別装置による状態識別ステップの処理を示す一例のフローチャートである。
【図５】図５は、第１の実施形態に係る基底学習ステップおよび状態識別ステップによる効果について説明するための図である。
【図６】図６は、第１の実施形態に係る基底学習ステップおよび状態識別ステップによる効果について説明するための図である。
【図７】図７は、第１の実施形態の変形例に係る状態識別装置の機能を説明するための一例の機能ブロック図である。
【図８】図８は、第１の実施形態の変形例に係る状態識別装置による状態識別ステップの処理を示す一例のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下に添付図面を参照して、状態識別装置、状態識別方法および状態識別プログラムの実施形態を詳細に説明する。
【００１３】
［実施形態に適用可能な技術］
先ず、理解を容易とするために、実施形態に適用可能な技術について説明する。検出対象の音と、その他の雑音の混合音を考える。検出対象の音は、例えば、識別対象の機械が正常動作時に発する機械音とし、当該機械が発する音に基づき、当該機械の正常および異常の判断を行う。
【００１４】
ここでは、ＮＭＦ（Non-negative  Matrix  Factorization：非負値行列因子分解）で信号を分解することにより、次式（１）に従い再合成が可能である。なお、式（１）において、Ｙは信号成分、Ｈは基底スペクトル、Ｕはアクティベーション行列を示す。基底スペクトルＨは、パワースペクトルで表現する。アクティベーション行列Ｕは重み係数である。基底スペクトルＨおよびアクティベーション行列Ｕの何れも非負値の仮定が置かれる。
Ｙ＝Ｈ×Ｕ    …（１）
【００１５】
ＮＭＦでは、観測信号Ｙは、基底スペクトルＨ×アクティベーション行列Ｕの線形和により表現されると見做し、全ての観測ベクトルを最も良く説明するような基底ベクトルと重み係数を推定する。
【００１６】
先ず、雑音成分ＮをＮＭＦでモデル化（表現）したものをＮ’とする（これをＮＭＦ基底学習と呼ぶ）。その後、雑音環境下に検出対象の観測機器（正常状態）が置かれた場合の音をＳ＋Ｎとすると、ＮＭＦ基底学習の結果を用いると、Ｎ≒Ｎ’の近似精度が高いほど、Ｓ＋Ｎ−Ｎ’≒Ｓになり、抽出したい検出対象の音が得られる。その得られた音により、識別器のモデル学習や、学習したモデルを使った状態の識別を、雑音に影響されずに行うことができる。
【００１７】
一方、ＮＭＦ基底学習時には発生しなかった雑音が識別器に入力された場合、検出対象音の抽出がうまくいかず、誤識別が引き起こされるおそれがある。
【００１８】
実施形態では、このとき誤識別の原因となった音の基底を求め、新たにＮＭＦで用いる基底として追加する。これにより、一度誤識別を行った以降は、当該誤識別の要因となった同種の雑音を除去して、正しい識別を行えるようになる。
【００１９】
［第１の実施形態］
第１の実施形態について説明する。第１の実施形態は、（１）基底学習を行う基底学習ステップによる処理と、（２）基底学習ステップの結果に基づき状態識別を行う状態識別ステップにより処理と、を含む。
【００２０】
［基底学習ステップによる処理］
先ず、（１）の基底学習ステップによる処理について説明する。図１は、第１の実施形態に係る、基底学習ステップを実行するための状態識別装置１ａの機能を説明するための一例の機能ブロック図である。図１において、状態識別装置１ａは、入力信号取得部１０と、特徴量変換部１１と、入力特徴量記憶部１２と、雑音基底行列計算部１３と、雑音基底行列記憶部１４と、を含む。
【００２１】
状態識別装置１ａは、例えば、ＣＰＵ(Central  Processing  Unit)、ＲＯＭ(Read  Only  Memory)、ＲＡＭ(Random  Access  Memory)およびストレージ（ハードディスクドライブ、フラッシュメモリなど）を含む一般的なコンピュータとしての情報処理装置により構成可能である。
【００２２】
入力信号取得部１０、特徴量変換部１１、入力特徴量記憶部１２、雑音基底行列計算部１３および雑音基底行列記憶部１４は、例えばストレージやＲＯＭに記憶される状態識別プログラムがＣＰＵにより実行されることで形成される。これに限らず、入力信号取得部１０、特徴量変換部１１、入力特徴量記憶部１２、雑音基底行列計算部１３および雑音基底行列記憶部１４の一部または全部を、互いに協働して動作するハードウェア回路により構成してもよい。
【００２３】
なお、入力特徴量記憶部１２および雑音基底行列記憶部１４は、それぞれ、ストレージあるいはＲＡＭの所定領域と、当該所定領域に対するデータの読み書きを行うための構成とを含む。
【００２４】
入力信号取得部１０は、識別対象となる対象機器から情報を取得するセンサから出力された信号を、入力信号として取得する。センサは、例えば音を収音して音信号として出力するマイクロホンや、振動を検出して検出結果に応じた信号を出力する振動センサを適用することができる。基底学習ステップでは、入力信号取得部１０の取得する入力信号には雑音による信号のみが含まれ、識別対象起因の信号は含まれないことを前提とする。
【００２５】
以下では、センサとしてマイクロホンを用い、入力信号取得部１０は、マイクロホンから出力された音信号を入力信号として取得するものとする。
【００２６】
入力信号取得部１０は、取得した入力信号を特徴量変換部１１に渡す。特徴量変換部１１は、入力信号取得部１０から渡された入力信号を、例えば当該入力信号の特徴を示す特徴量に変換する。一例として、特徴量変換部１１は、入力信号を、例えばスペクトログラムなどの特徴量に変換する。特徴量変換部１１は、入力信号を変換した特徴量を、入力特徴量として出力する。入力特徴量は、入力特徴量記憶部１２に記憶される。
【００２７】
雑音基底行列計算部１３は、入力特徴量記憶部１２に記憶された入力特徴量から、雑音基底行列を計算する。これには、非負値行列因子分解（ＮＭＦ）を用いることができる（参考文献：非特許文献２）。
【００２８】
ＮＭＦは、二次元の行列で表現される特徴量を、基底行列Ｈとアクティベーション行列Ｕとの２つの要素に分解する方法である。ここで、入力特徴量をＹ、基底行列をＦ、アクティベーション行列をＧとすると、入力特徴量Ｙと、基底行列Ｆおよびアクティベーション行列Ｇとの関係は、次式（２）のような関係となる。
【００２９】
【数１】
2019203798.tif 000003
【００３０】
さらに、入力特徴量Ｙの各要素を［ｙω,t］、基底行列Ｆの各要素を［ｆω,k］、アクティベーション行列Ｇの各要素を［ｇk,t］とすると、これらの関係は、次式（３）に示すように表すことができる。
【００３１】
【数２】
2019203798.tif 000004
【００３２】
ここで、値Ｋは、基底の数であり、任意の自然数に設定可能である。各行列を求めるため、ＮＭＦでは各要素が非負値であるという制約の上で、次式（４）の目的関数を最小化する。なお、式（４）において、Ｄ（Ａ‖Ｂ）はＡＢ間の距離関数を表す。この距離関数としては、例えば、ユークリッド距離や、板倉斎藤距離、βダイバージェンスなどを用いることができる。
【００３３】
【数３】
2019203798.tif 000005
【００３４】
雑音基底行列計算部１３は、ＮＭＦによって求めた基底行列Ｆを、雑音基底行列記憶部１４に記憶する。
【００３５】
以上の基底学習ステップにより、識別対象が置かれている環境下で観測される雑音に対して、その構成要素を表す基底行列Ｆを求め、記憶することができる。なお、ここで求められた基底行列Ｆは、雑音に基づき求められた雑音基底行列であるため、以下では、基底行列Ｆを雑音基底行列Ｆと記述する。
【００３６】
図２は、第１の実施形態に係る状態識別装置１ａによる基底学習ステップの処理を示す一例のフローチャートである。図２において、ステップＳ１０で、状態識別装置１ａは、入力信号取得部１０により入力信号を取得する。次のステップＳ１１で、状態識別装置１ａは、特徴量変換部１１により、ステップＳ１０で入力信号取得部により取得された入力信号を入力特徴量に変換する。次のステップＳ１２で、状態識別装置１ａは、特徴量変換部１１により入力信号が特徴量に変換された入力特徴量を入力特徴量記憶部１２に記憶させる。
【００３７】
次のステップＳ１３で、状態識別装置１ａは、入力特徴量記憶部１２に十分な量の入力特徴量が記憶された否かを判定する。例えば、状態識別装置１ａは、入力特徴量記憶部１２に予め定めた量以上の入力特徴量が記憶されている場合に、十分な量の入力特徴量が記憶されたと判定する。状態識別装置１ａは、入力特徴量記憶部１２に十分な入力特徴量が記憶されていないと判定した場合（ステップＳ１３、「Ｎｏ」）、処理をステップＳ１０に戻す。
【００３８】
一方、状態識別装置１ａは、入力特徴量記憶部１２に十分な入力特徴量が記憶されていると判定した場合（ステップＳ１３、「Ｙｅｓ」）、処理をステップＳ１４に移行させる。ステップＳ１４で、状態識別装置１ａは、雑音基底行列計算部１３により、入力特徴量記憶部１２に記憶される入力特徴量に基づき雑音基底行列Ｆを計算する。次のステップＳ１５で、状態識別装置１ａは、雑音基底行列計算部１３により計算された雑音基底行列Ｆを、雑音基底行列記憶部１４に記憶させる。
【００３９】
状態識別装置１ａは、ステップＳ１５で雑音基底行列Ｆを雑音基底行列記憶部１４に記憶させると、図２のフローチャートによる一連の処理を終了させる。
【００４０】
［状態識別ステップによる処理］
次に、（２）の状態識別ステップによる処理について説明する。図３は、第１の実施形態に係る、状態識別ステップを実行するための状態識別装置１ｂの機能を説明するための一例の機能ブロック図である。なお、図３において、上述した図１と共通する部分には同一の符号を付して、詳細な説明を省略する。
【００４１】
図３において、状態識別装置１ｂは、入力信号取得部１０と、特徴量変換部１１と、雑音基底行列記憶部１４と、目的信号抽出部２０と、状態識別部２１と、追加雑音基底行列計算部２２と、誤識別判定部２３と、を含む。
【００４２】
状態識別装置１ｂは、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭおよびＲＡＭと、ハードディスクドライブやフラッシュメモリといったデータを不揮発に記憶可能な記憶媒体によるストレージと、を含む一般的なコンピュータとしての情報処理装置により構成可能である。ここで、状態識別装置１ｂは、上述した状態識別装置１ａと入力信号取得部１０、特徴量変換部１１および雑音基底行列記憶部１４を共通として、同一のハードウェア上に構成することができる。
【００４３】
入力信号取得部１０、特徴量変換部１１、雑音基底行列記憶部１４、目的信号抽出部２０、状態識別部２１、追加雑音基底行列計算部２２および誤識別判定部２３は、例えばストレージやＲＯＭに記憶される状態識別プログラムがＣＰＵにより実行されることで形成される。これに限らず、入力信号取得部１０、特徴量変換部１１、雑音基底行列記憶部１４、目的信号抽出部２０、状態識別部２１、追加雑音基底行列計算部２２および誤識別判定部２３の一部または全部を、互いに協働して動作するハードウェア回路により構成してもよい。
【００４４】
入力信号取得部１０および特徴量変換部１１の機能は、上述した基底学習ステップにおける入力信号取得部１０および特徴量変換部１１の機能と同等であるので、ここでの説明を省略する。状態識別ステップでは、入力信号取得部１０が取得する入力信号には、識別対象起因の信号が含まれる。また、雑音基底行列記憶部１４は、図２のフローチャートの処理により、既に雑音基底行列Ｆが記憶されているものとする。
【００４５】
目的信号抽出部２０は、雑音基底行列記憶部１４に記憶される雑音基底行列Ｆを利用して、特徴量変換部１１で入力信号が変換された入力特徴量から、目的信号成分に該当する特徴量である目的信号特徴量を抽出する。目的信号抽出部２０が入力特徴量から目的信号特徴量を抽出する抽出方法の一例として、非特許文献３に記載される、半教師ありＮＭＦを適用できる。
【００４６】
この半教師ありＮＭＦでは、入力特徴量を、雑音基底行列および雑音成分のアクティベーション行列と、目的信号成分の基底行列およびアクティベーション行列と、に分解することができる。基底学習ステップにおいて説明した入力特徴量Ｙ、雑音基底行列Ｆおよび雑音成分のアクティベーション行列Ｇを用い、さらに、目的信号成分の基底行列をＨ、目的信号成分のアクティベーション行列をＵとする。入力特徴量Ｙと、雑音基底行列Ｆ、雑音成分のアクティベーション行列Ｇ、目的信号成分の基底行列Ｈおよび目的信号成分のアクティベーション行列Ｕと、の関係を、次式（５）に示す。
【００４７】
【数４】
2019203798.tif 000006
【００４８】
さらに、入力特徴量Ｙの各要素［ｙω,t］、基底行列Ｆの各要素［ｆω,k］、アクティベーション行列Ｇの各要素［ｇk,t］を用い、さらに、目的信号成分の基底行列Ｈの各要素を［ｈω,l］、目的信号成分のアクティベーション行列Ｕの各要素を［ｕl,t］とすると、これらの関係は、次式（６）に示すように表すことができる。ここで、任意の自然数に設定可能な値Ｌを目的信号成分の基底の数とする。
【００４９】
【数５】
2019203798.tif 000007
【００５０】
各行列を求めるため、各要素が非負値、かつ雑音基底行列Ｆが既知であるという制約の上で、次式（７）の目的関数を最小化する。
【００５１】
【数６】
2019203798.tif 000008
【００５２】
この方法によって、目的音信号特徴量を、［ＨＵ］として抽出することができる。ここでも、上述した基底学習ステップの場合と同様に、距離関数として様々な関数を用いることができる。
【００５３】
状態識別部２１は、目的信号抽出部２０により入力特徴量から抽出された目的信号特徴量に基づき、識別対象の状態の識別を行う。例えば、識別対象が何らかの機器の場合、状態識別部２１は、当該機器が正常状態および異常状態の何れにあるかの識別や、当該機器が動作中、停止中および故障中の状態のうち何れの状態にあるか、などを識別する。
【００５４】
状態識別部２１が識別対象の状態の識別に用いる識別方法としては、例えばＳＶＭ（サポートベクタマシン）や、深層ニューラルネットワークなどを用いたクラス分類手法、外れ値検知手法を適用することができる。これに限らず、状態識別部２１は、他の手法を用いて識別対象の状態の識別を行ってもよい。このとき、何らかの学習が必要な識別方法の場合、識別対象のクリーンな（雑音の含まれない）信号を別途取得して学習データとしてもよいし、目的信号抽出部２０で抽出した目的信号特徴量を学習データとしてもよい。
【００５５】
誤識別判定部２３は、状態識別部２１による識別結果に対し、目的信号抽出部２０にて抽出された、当該識別結果に対応する目的信号特徴量と照らし合わせて、その識別結果が誤りか否か（誤識別であるか否か）を判定する。
【００５６】
例えば、誤識別判定部２３は、観測される入力信号と状態識別結果との関係に対して何らかの事前知識（例えば含まれる周波数の傾向など）がある場合、この事前知識に基づき判定を行うことができる。また、例えば音信号に対する外れ値検知による正常／異常判別であれば、一般的な音信号のデータベースを用意しておき、誤識別判定部２３により、異常と判断された音信号に類似した音信号が当該データベース内に存在するか否かを調べるといった方法がある。
【００５７】
さらに、誤識別判定部２３は、ユーザの判断に従い誤識別の判定を行ってもよい。例えば、状態識別装置１ｂに、ユーザ操作を受け付ける入力受付部と、ユーザに情報を提示（例えば表示）する提示部とを設ける。誤識別判定部２３は、目的信号特徴量を示す情報と、状態識別結果を示す情報とを提示部に提示させる。誤識別判定部２３は、この提示部に提示された情報に応じて入力受付部に受け付けられたユーザ操作に従い、状態識別結果が誤識別であるか否かを判定する。
【００５８】
追加雑音基底行列計算部２２は、誤識別判定部２３が状態識別結果が誤識別であると判定した場合に、当該状態識別結果に対応する入力特徴量に基づき、後述するように雑音基底行列記憶部１４に追加して記憶するための新たな雑音基底行列を計算する。追加雑音基底行列計算部２２は、例えば、上述した半教師ありＮＭＦを用いて当該新たな雑音基底行列を計算することができる。追加雑音基底行列計算部２２は、入力特徴量に基づき上述した式（５）〜式（７）に従い計算を行い、目的信号成分の基底行列Ｈを求める。この基底行列Ｈには、誤識別の要因となる、本来は雑音成分の基底が含まれていると考えられるため、それを新たな雑音基底行列Ｆ’とする。
【００５９】
追加雑音基底行列計算部２２は、計算した新たな雑音基底行列Ｆ’を、雑音基底行列記憶部１４に追加して記憶する。新たな雑音基底行列Ｆ’は、雑音基底行列記憶部１４において、既に記憶されている雑音基底行列Ｆに対して追加された雑音基底行列Ｆとして、以降の処理で利用されるようになる。例えば、目的信号抽出部２０は、雑音基底行列記憶部１４に記憶される、新たな雑音基底行列Ｆ’を含む雑音基底行列Ｆを用いて、入力特徴量から目的信号特徴量を抽出する。
【００６０】
ここで、追加雑音基底行列計算部２２が計算した基底行列Ｈの中から、新たな雑音基底行列Ｆ’として実際に追加する要素を選択することもできる。これは、基底行列Ｈの中に、本当の目的信号の基底が含まれていた場合、目的信号特徴量の抽出に悪影響を及ぼすため、これを防ぐ効果がある。
【００６１】
追加する要素の選択の基準として、基底行列Ｈにおける各要素の特徴を用いる方法がある。これは、目的信号、あるいは雑音信号の基底に対して何らかの事前知識がある場合に、基底行列Ｈの各要素がそれに合致しているか否かを検査する方法である。検査の結果、基底行列Ｈの、目的信号あるいは雑音信号の基底に合致している要素を、新たな雑音基底行列Ｆ’として選択する。
【００６２】
また、基底行列Ｈの各要素に対応するアクティベーション行列の特徴を用いる方法もある。これは、目的信号、あるいは雑音信号の時間的な特徴に対して何らかの事前知識が分かっている場合に、基底行列Ｈの各要素に対応するアクティベーション行列がそれに合致しているか検査する方法である。検査の結果、基底行列Ｈの、目的信号あるいは雑音信号の時間的な特徴に合致しているアクティベーション行列に対応する要素を、新たな雑音基底行列Ｆ’として選択する。
【００６３】
以上の状態識別ステップにより、入力信号から雑音の影響を取り除いた上で識別対象の状態を識別できる。また、誤識別が発生した場合にＮＭＦで用いる基底行列（雑音基底行列）を更新することで、再度の誤識別を防ぐことができる。
【００６４】
図４は、第１の実施形態に係る状態識別装置１ｂによる状態識別ステップの処理を示す一例のフローチャートである。図４において、ステップＳ２０で、状態識別装置１ｂは、入力信号取得部１０により入力信号を取得する。次のステップＳ２１で、状態識別装置１ｂは、特徴量変換部１１により、ステップＳ２０で入力信号取得部により取得された入力信号を入力特徴量に変換する。
【００６５】
次のステップＳ２２で、状態識別装置１ｂは、目的信号抽出部２０により、上述した基底学習ステップにおいて雑音基底行列記憶部１４に記憶した（図２、ステップＳ１５参照）雑音基底行列Ｆを用いて、ステップＳ２１で入力信号を変換した入力特徴量から目的信号特徴量を抽出する。
【００６６】
次のステップＳ２３で、状態識別装置１ｂは、状態識別部２１により、ステップＳ２２で入力特徴量から抽出した目的信号特徴量に基づき、識別対象の状態を識別する。次のステップＳ２４で、状態識別装置１ｂは、誤識別判定部２３は、目的信号抽出部２０により抽出された目的信号特徴量に基づき、ステップＳ２３による状態識別結果が誤識別であるか否かを判定する。状態識別装置１ｂは、誤識別ではないと判定した場合（ステップＳ２４、「Ｎｏ」）、この図４のフローチャートによる一連の処理を終了させる。
【００６７】
一方、状態識別装置１ｂは、ステップＳ２４で、ステップＳ２３による状態識別結果が誤識別であると判定した場合（ステップＳ２４、「Ｙｅｓ」）、処理をステップＳ２５に移行させる。ステップＳ２５で、状態識別装置１ｂは、追加雑音基底行列計算部２２により、ステップＳ２３で状態識別部２１が状態識別に用いた目的信号特徴量に対応する入力特徴量に基づき、上述した式（５）〜式（７）に従い新たな雑音基底行列Ｆ’を計算する。次のステップＳ２６で、追加雑音基底行列計算部２２は、計算した新たな雑音基底行列Ｆ’を、雑音基底行列記憶部１４に追加して記憶する。
【００６８】
状態識別装置１ｂは、ステップＳ２６で新たな雑音基底行列Ｆ’を雑音基底行列記憶部１４に追加して記憶させると、図４のフローチャートによる一連の処理を終了させる。
【００６９】
図５および図６のグラフを用いて、上述した、第１の実施形態に係る基底学習ステップおよび状態識別ステップによる効果について説明する。ここでは、識別対象の機器の正常および異常を識別するタスクを想定している。状態識別部２１として、正常状態の信号のみを学習に使用した、オートエンコーダによる外れ値検知器を用いている。
【００７０】
図５および図６において、横軸はサンプルの違いを示し、縦軸は異常度を表すスコアを示す。図５および図６において、横軸の各サンプルに対し、ＳＮＲ(Signal-Noise  Ratio)、目的音の正常／異常、外来雑音の有無について異常度がプロットされている。外来雑音としては、女性の声を重畳させている。より具体的には、図５および図６の凡例に示されるように、プロット「△」、「●」および「◎」は、ＳＮＲが［−２４ｄＢ］であり、それぞれ正常音に−１２［ｄＢ］、−６［ｄＢ］および０［ｄＢ］の外来雑音が重畳された場合の例である。また、プロット「◆」、「◇」および「×」は、異常音であり、それぞれＳＮＲが−２４［ｄＢ」、−１８［ｄＢ」および−１２［ｄＢ」の場合の例である。
【００７１】
図５は、新たな雑音基底行列Ｆ’の雑音基底行列記憶部１４への追加が無い場合の例を示すグラフである。図６は、図５における雑音基底行列記憶部１４に対し、３つの新たな雑音基底行列Ｆ’を追加した場合の例を示すグラフである。新たな雑音基底行列Ｆ’の追加前は、図５のサンプル「ｐｕｍｐ−ｏｆｆ＿２」のプロット「◎」のように、正常音に外来雑音が重畳された場合に、異常度が異常音（プロット「◇」および「◆」）を超える異常スコアを示す事例が発生している。これに対して、新たな雑音基底行列Ｆ’の追加後は、図６に示されるように、正常音に外来雑音が重畳された場合のプロット「◎」、「●」および「△」が、何れも異常音によるプロット「◆」、「◇」および「×」と比べて異常度が低くなっていることが分かる。
【００７２】
第１の実施形態に係る状態識別装置１ｂによれば、このように、新たな雑音基底行列Ｆ’を追加することにより、正常音と外来雑音との混合音に対する異常スコアを低減することが可能である。ここで、図５および図６は、雑音基底行列記憶部１４に対して３つの新たな雑音基底行列Ｆ’を追加することで、異常スコアの低減が可能であることを示している。すなわち、第１の実施形態に係る状態識別装置１ａおよび１ｂを用いることで、未知の情報による誤識別の再発を防止するための処理におけるデータ量および処理量を削減することが可能である。
【００７３】
［第１の実施形態の変形例］
次に、第１の実施形態の変形例について説明する。図７は、第１の実施形態の変形例に係る状態識別装置１ｃの機能を説明するための一例の機能ブロック図である。この図７に示される状態識別装置１ｃは、上述した状態識別ステップによる処理を実行する。また、第１の実施形態の変形例では、基底学習ステップによる処理は、図１および図２を用いて説明した第１の実施形態による基底学習ステップによる処理と共通であり、状態識別装置１ａをそのまま適用できるので、ここでの説明を省略する。なお、図７において、上述した図３と共通する部分には同一の符号を付して、詳細な説明を省略する。
【００７４】
図７に示されるように、第１の実施形態の変形例に係る状態識別装置１ｃは、図３に示した第１の実施形態に係る状態識別装置１ｂに対して状態識別結果記憶部３０を追加した構成となっている。状態識別結果記憶部３０は、ストレージあるいはＲＡＭの所定領域と、当該所定領域に対するデータの読み書きを行うための構成とを含む。
【００７５】
状態識別装置１ｃは、状態識別ステップの処理において、特徴量変換部１１で入力信号が変換された入力特徴量と、当該入力特徴量から目的信号抽出部２０により抽出された目的信号特徴量と、当該目的信号特徴量に基づく状態識別部２１の状態識別結果と、を組として、状態識別結果記憶部３０に記憶する。
【００７６】
より具体的に説明する。状態識別装置１ｃにおいて、誤識別判定部２３は、状態識別結果記憶部３０に組として記憶される、状態識別結果および目的信号特徴量を用いて、当該状態識別結果が誤識別であるか否かを判定する。誤識別であると判定された場合、追加雑音基底行列計算部２２は、状態識別結果記憶部３０に、当該誤識別の判定に用いた状態識別結果および目的信号特徴量と組として記憶される入力特徴量を用いて、新たな雑音基底行列Ｆ’を計算する。追加雑音基底行列計算部２２は、計算した新たな雑音基底行列Ｆ’を、雑音基底行列記憶部１４に追加して記憶する。
【００７７】
このように、入力特徴量と、当該入力特徴量に対応する目的信号特徴量および状態識別結果と、を組として記憶することにより、状態識別部２１による状態識別処理と、誤識別判定部２３による誤識別判定処理とを非同期に処理可能である。これにより、例えば、ユーザの判断に基づく誤識別判定を容易に実行することが可能となる。
【００７８】
一例として、状態識別装置１ｃに対し、ユーザ操作を受け付けるユーザ操作受付部と、ユーザに情報を提示（例えば表示）する提示部とを設ける。状態識別装置１ｃにおいて、状態識別結果記憶部３０に対して組として記憶される、入力特徴量、目的信号特徴量および状態識別結果を提示部によりユーザに提示することができる。ユーザは、目的信号特徴量および状態識別結果に加えて、入力特徴量を参照して、誤識別判定を行うことができる。
【００７９】
また、状態識別装置１ｃにおいて、状態識別結果記憶部３０に対して、入力特徴量、目的信号特徴量および状態識別結果の組を複数、記憶させることも可能である。この場合、ユーザは、複数組の入力特徴量、目的信号特徴量および状態識別結果を参照して、それぞれの組について誤識別判定を行うことができる。
【００８０】
さらに、状態識別装置１ｃにおいて、状態識別結果記憶部３０に対して、入力特徴量、目的信号特徴量および状態識別結果の組を複数、記憶させ、この複数組について、ユーザ操作に応じて、あるいは、誤識別判定部２３による自動処理により、纏めて誤識別判定を行うことも可能である。
【００８１】
図８（ａ）および図８（ｂ）は、第１の実施形態の変形例に係る状態識別装置１ｃによる状態識別ステップの処理を示す一例のフローチャートである。図８（ａ）は、入力信号に基づく状態識別を行うプロセスを示す一例のフローチャートである。また、図８（ｂ）は、新たな雑音基底行列Ｆ’を算出し雑音基底行列記憶部１４に追加して記憶するプロセスを示す一例のフローチャートである。図８（ａ）のフローチャートにより処理と、図８（ｂ）のフローチャートによる処理とは、非同期に実行することが可能である。
【００８２】
なお、第１の実施形態の変形例における基底学習ステップの処理は、図２のフローチャートを用いて説明した、第１の実施形態に係る状態識別装置１ａによる処理と同様であるので、ここでの説明を省略する。
【００８３】
図８（ａ）のフローチャートによる処理について説明する。ステップＳ３０で、状態識別装置１ｃは、入力信号取得部１０により入力信号を取得する。次のステップＳ３１で、状態識別装置１ｃは、特徴量変換部１１により、ステップＳ３０で入力信号取得部により取得された入力信号を入力特徴量に変換する。次のステップＳ３２で、状態識別装置１ｃは、目的信号抽出部２０により、上述した基底学習ステップにおいて雑音基底行列記憶部１４に記憶した（図２、ステップＳ１５参照）雑音基底行列Ｆを用いて、ステップＳ３１で入力信号を変換した入力特徴量から目的信号特徴量を抽出する。
【００８４】
次のステップＳ３３で、状態識別装置１ｃは、状態識別部２１により、ステップＳ３２で入力特徴量から抽出した目的信号特徴量に基づき、識別対象の状態を識別する。次のステップＳ３４で、状態識別装置１ｃは、ステップＳ３０で取得された入力特徴量と、ステップＳ３２で当該入力特徴量から抽出された目的信号特徴量と、ステップＳ３３で当該目的信号特徴量に基づき状態識別を行った状態識別結果と、を組として、状態識別結果記憶部３０に記憶する。
【００８５】
図８（ｂ）のフローチャートによる処理について説明する。ステップＳ４０で、状態識別装置１ｃは、誤識別判定部２３により、図８（ａ）のフローチャートにおけるステップＳ３４で状態識別結果記憶部３０に記憶された状態識別結果が誤識別であるか否かを、同ステップＳ３４で状態識別結果記憶部３０に当該状態識別結果と組で記憶された目的信号特徴量と照らし合わせて判定する。状態識別装置１ｃは、誤識別判定部２３により状態識別結果が誤識別ではないと判定された場合（ステップＳ４０、「Ｎｏ」）、図８（ｂ）のフローチャートによる一連の処理を終了させる。
【００８６】
一方、状態識別装置１ｃは、誤識別判定部２３により状態識別結果が誤識別であると判定した場合（ステップＳ４０、「Ｙｅｓ」）、処理をステップＳ４１に移行させる。ステップＳ４１で、状態識別装置１ｃは、追加雑音基底行列計算部２２により、図８（ａ）のフローチャートにおけるステップＳ３４で状態識別結果記憶部３０に対して当該状態識別結果と組で記憶された入力特徴量に基づき、上述した式（５）〜式（７）に従い新たな雑音基底行列Ｆ’を計算する。次のステップＳ４２で、状態識別装置１ｃは、追加雑音基底行列計算部２２により、計算した新たな雑音基底行列Ｆ’を、雑音基底行列記憶部１４に追加して記憶する。
【００８７】
状態識別装置１ｃは、ステップＳ４２で新たな雑音基底行列Ｆ’を雑音基底行列記憶部１４に追加して記憶させると、図８（ｂ）のフローチャートによる一連の処理を終了させる。
【００８８】
なお、上述した状態識別装置１ａ、１ｂおよび１ｃに係る処理を実行するための状態識別プログラムは、インストール可能な形式または実行可能な形式のファイルでＣＤ(Compact  Disk)、ＤＶＤ(Digital  Versatile  Disk)などのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供される。これに限らず、第１の実施形態およびその変形例に係る処理を実行するための状態識別プログラムを、インターネットなどの通信ネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、通信ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。また、第１の実施形態およびその変形例に係る処理を実行するための状態識別プログラムを、インターネットなどの通信ネットワーク経由で提供または配布するように構成してもよい。
【００８９】
第１の実施形態およびその変形例に係る処理を実行するための状態識別プログラムは、例えば、上述した各部を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはＣＰＵが例えばストレージから当該状態識別プログラムを読み出して実行することにより上記各部が主記憶装置（例えばＲＡＭ）上にロードされ、各部が主記憶装置上に生成されるようになっている。
【００９０】
なお、ここでいう各部は、状態識別装置１ａの場合は、入力信号取得部１０、特徴量変換部１１、入力特徴量記憶部１２、雑音基底行列計算部１３および雑音基底行列記憶部１４となる。また、状態識別装置１ｂの場合は、入力信号取得部１０、特徴量変換部１１、雑音基底行列記憶部１４、目的信号抽出部２０、状態識別部２１、追加雑音基底行列計算部２２および誤識別判定部２３となる。さらに、状態識別装置１ｃの場合は、入力信号取得部１０、特徴量変換部１１、雑音基底行列記憶部１４、目的信号抽出部２０、状態識別部２１、追加雑音基底行列計算部２２、誤識別判定部２３および状態識別結果記憶部３０となる。これに限らず、状態識別プログラムは、状態識別装置１ａおよび１ｂ、あるいは、状態識別装置１ａおよび１ｃの各部を包含していてもよい。
【００９１】
なお、上述の各実施形態は、本発明の好適な実施の例ではあるがこれに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変形による実施が可能である。
【符号の説明】
【００９２】
１ａ，１ｂ，１ｃ  状態識別装置
１０  入力信号取得部
１１  特徴量変換部
１２  入力特徴量記憶部
１３  雑音基底行列計算部
１４  雑音基底行列記憶部
２０  目的信号抽出部
２１  状態識別部
２２  追加雑音基底行列計算部
２３  誤識別判定部
３０  状態識別結果記憶部
【先行技術文献】
【特許文献】
【００９３】
【特許文献１】特許第４４１２３０６号公報
【非特許文献】
【００９４】
【非特許文献１】神嶌敏弘、「解説  転移学習」、人工知能学会誌、２０１０年７月、第２５巻、第４号、ｐ．５７２−５８０
【非特許文献２】Ｄ．Ｄ．Ｌｅｅ  ａｎｄ  Ｈ．Ｓ．Ｓｅｕｎｇ、「Ｌｅａｒｎｉｎｇ  ｔｈｅ  ｐａｒｔｓ  ｏｆ  ｏｂｊｅｃｔｓ  ｂｙ  ｎｏｎ−ｎｅｇａｔｉｖｅ  ｍａｔｒｉｘ  ｆａｃｔｏｒｉｚａｔｉｏｎ」、Ｎａｔｕｒｅ、１９９９、ｖｏｌ．４０１、ｐ．７８８−７９１
【非特許文献３】Ｐ．Ｓｍａｒａｇｄｉｓ  ｅｔ  ａｌ．、「Ｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ  ａｎｄ  ｓｅｍｉｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ  ｓｅｐａｒａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｓｏｕｎｄｓ  ｆｒｏｍ  ｓｉｎｇｌｅ−ｃｈａｎｎｅｌ  ｍｉｘｔｕｒｅｓ」、ｉｎ  Ｐｒｏｃ．ＩＣＡ、２００７、ｐ．４１４−４２１、［平成３０年５月２３日検索］、インターネット＜http://www.merl.com/publications/docs/TR2007-062.pdf＞
【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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【図７】
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【図８】
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