(57)【要約】【課題】高精度なパターン認識を可能とするパターン認識システムおよびプログラムを提供する。【解決手段】パターン認識システムは、第１パターンの学習データに基づいて、データが第１パターンであるかを判定するモデルを学習する学習部と、入力されたデータが第１パターンであることの尤もらしさを示す尤度を、モデルを用いて算出する尤度算出部と、第１パターンの学習データに対して算出される第１尤度と、第２パターンの学習データに対して算出される第２尤度と、に基づいて、データが第１パターンであるかを判定するために尤度と比較する閾値を算出する閾値算出部と、閾値を用いて、入力されたデータが第１パターンであるかを判定する判定部と、を備える。【選択図】図２
2015161745.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１パターンの学習データに基づいて、認識対象データが前記第１パターンであるかを判定するモデルを学習する学習部と、
前記認識対象データが前記第１パターンであることの尤もらしさを示す尤度を、前記学習部によって学習されたモデルを用いて算出する尤度算出部と、
前記第１パターンの学習データに対して算出される前記尤度である第１尤度と、第２パターンの学習データに対して算出される前記尤度である第２尤度と、に基づいて、前記認識対象データが前記第１パターンであるかを判定するために前記尤度と比較する閾値を算出する閾値算出部と、
前記閾値を用いて、前記認識対象データが前記第１パターンであるかを判定する判定部と、
を備えるパターン認識システム。
【請求項２】
前記学習部は、複数のカテゴリのうちいずれかに分類される複数の前記第１パターンの学習データに基づいて前記モデルを学習し、
前記閾値算出部は、前記カテゴリごとに前記閾値を算出する、
請求項１に記載のパターン認識システム。
【請求項３】
前記閾値算出部は、複数の前記第１パターンの学習データに対して算出される複数の第１尤度のうち最も頻度の大きい値と、複数の前記第２パターンの学習データに対して算出される複数の第２尤度のうち最も頻度の大きい値と、の間の値である前記閾値を算出する、
請求項１に記載のパターン認識システム。
【請求項４】
前記閾値算出部は、複数の前記第１パターンの学習データに対して算出される複数の第１尤度の分布と、複数の前記第２パターンの学習データに対して算出される複数の第２尤度の分布と、の交点の値である前記閾値を算出する、
請求項１に記載のパターン認識システム。
【請求項５】
前記閾値算出部は、複数の前記第１パターンの学習データに対して算出される複数の第１尤度のうち最も頻度の大きい値と、複数の前記第２パターンの学習データに対して算出される複数の第２尤度のうち最も頻度の大きい値と、の間の値のうち、指定された値である前記閾値を算出する、
請求項１に記載のパターン認識システム。
【請求項６】
前記第１パターンは、異常音のパターンであり、
前記第２パターンは、正常音のパターンであり、
前記閾値算出部は、複数の前記第１パターンの学習データに対して算出される複数の第１尤度のうち最も頻度の大きい値と、複数の前記第２パターンの学習データに対して算出される複数の第２尤度のうち最も頻度の大きい値と、の間の値のうち、前記異常音を検知する感度として指定された検知感度に応じて定められる値である前記閾値を算出する、
請求項１に記載のパターン認識システム。
【請求項７】
前記第１パターンは、異常音のパターンであり、
前記第２パターンは、正常音のパターンであり、
前記閾値算出部は、複数の前記第１パターンの学習データに対して算出される複数の第１尤度のうち最も頻度の大きい値と、複数の前記第２パターンの学習データに対して算出される複数の第２尤度のうち最も頻度の大きい値と、の間の値のうち、前記異常音の危険の程度として指定された危険度に応じて定められる値である前記閾値を算出する、
請求項１に記載のパターン認識システム。
【請求項８】
コンピュータを、
第１パターンの学習データに基づいて、認識対象データが前記第１パターンであるかを判定するモデルを学習する学習部と、
認識対象データが前記第１パターンであることの尤もらしさを示す尤度を、前記学習部によって学習されたモデルを用いて算出する尤度算出部と、
前記第１パターンの学習データに対して算出される前記尤度である第１尤度と、第２パターンの学習データに対して算出される前記尤度である第２尤度と、に基づいて、前記認識対象データが前記第１パターンであるかを判定するために前記尤度と比較する閾値を算出する閾値算出部と、
前記閾値を用いて、前記認識対象データが前記第１パターンであるかを判定する判定部と、
として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】
本発明は、パターン認識システムおよびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
機械の異常音の特徴量を判定し、自動的に異常音の発生を検知する技術が提案されている。また、特定の音を異常音として学習し、日常音の中から異常音を検出することによって異常事態が発生したことを判断するパターン認識に関する技術が提案されている。特許文献１は、音響特徴量から異常音を検出するために、高次局所自己相関（ＨＬＡＣ）特徴量を使った異常音検知を開示している。非特許文献１は、ＧＭＭ（Gaussian  Mixture  Model）を用いた異常音検出を開示している。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、従来の異常音検知システムは、正常音と異常音の両方を学習する方式が多く、また異常音と正常音の特徴が大きく異なることを前提にしている。すなわち、従来の技術では、正常音に多くのバリエーションが存在する状況、正常音のバリエーションの中に異常音と性質が似ているものが混在している状況、および、正常音の中に微弱な異常音が埋もれている状況での異常音検知が想定されていない。このため、従来の技術では、正常音と異常音の判別が難しいという問題があった。
【０００４】
例えば、特許文献１では、正常音との逸脱距離によって異常音の検出を行っている。非特許文献１では、正常音と異常音の切り分けを行う閾値を設定する際に正常音の尤度分布しか使っていない。これらの方法では、上記のような各状況での正常音と異常音の判別が困難となる。
【０００５】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、高精度なパターン認識を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】
【０００６】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、第１パターンの学習データに基づいて、認識対象データが前記第１パターンであるかを判定するモデルを学習する学習部と、前記認識対象データが前記第１パターンであることの尤もらしさを示す尤度を、前記学習部によって学習されたモデルを用いて算出する尤度算出部と、前記第１パターンの学習データに対して算出される前記尤度である第１尤度と、第２パターンの学習データに対して算出される前記尤度である第２尤度と、に基づいて、前記認識対象データが前記第１パターンであるかを判定するために前記尤度と比較する閾値を算出する閾値算出部と、前記閾値を用いて、前記認識対象データが前記第１パターンであるかを判定する判定部と、を備える。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、高精度なパターン認識が可能になるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、第１の実施形態にかかるパターン認識システムの構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、ＭＦＰの機能構成の一例を示すブロック図である。
【図３】図３は、第１の実施形態における学習処理、閾値算出処理および認識処理の一例を示すフローチャートである。
【図４】図４は、閾値算出処理の一例を説明するための図である。
【図５】図５は、第２の実施形態にかかるパターン認識システムの構成の一例を示すブロック図である。
【図６】図６は、第２の実施形態にかかるサーバのハードウェア構成を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかるパターン認識システムおよびプログラムの一実施形態を詳細に説明する。以下では、画像形成装置の異常音を認識（検知）する異常音検知システムに、パターン認識システムを適用した例を説明するが、適用可能なシステムは異常音検知システムに限られるものではない。例えば、画像形成装置以外の任意の装置（プロジェクタ等の画像投影装置、テレビ会議システムを構成する各装置、パーソナルコンピュータ、および、携帯端末など）の異常音の検知にも適用できる。また、異常音以外の任意のパターン（画像パターンなど）の認識にも適用できる。
【００１０】
画像形成装置は、複写機、プリンタ、スキャナ装置、ファクシミリ装置等であってもよいし、コピー機能、プリンタ機能、スキャナ機能およびファクシミリ機能のうち少なくとも２つの機能を有する複合機（ＭＦＰ：Multi  Function  Peripheral）であってもよい。ＭＦＰは、複数の機能を有するため、正常音に多くのバリエーション（種類）が存在する。本実施形態によれば、このように正常音に多くのバリエーションが存在する装置であっても、異常音であるか正常音であるかを高精度に判定可能となる。
【００１１】
（第１の実施形態）
上述のように、従来は、正常音と異常音の両方を学習する方式が多かった。この場合、例えば正常音に多くのバリエーションが多いと、どのような異常音に対しても類似する正常音が存在し、類似する正常音であると誤って認識される可能性が高くなる場合があった。
【００１２】
第１の実施形態のパターン認識システムは、バリエーションが相対的に少ないパターン（第１パターン）のみを学習し、バリエーションが相対的に多いパターン（第２パターン）は学習しない。異常音検知システムの場合、例えば異常音のみを学習し、正常音は学習しない。なお、異常音のほうがバリエーションが多い場合は、正常音のみを学習し、異常音を学習しないように構成してもよい。
【００１３】
認識時には、まず認識対象データがいずれかの異常音に分類される。また、認識対象データが、分類された異常音であるか、そうでないか（正常音であるか）を、尤度と閾値との比較により判定する。そして本実施形態では、比較に用いる尤度を、正常音の学習データと異常音の学習データとを用いて事前に算出する。
【００１４】
これにより、正常音に多くのバリエーションが存在する状況、正常音のバリエーションの中に異常音と性質が似ているものが混在している状況、および、正常音の中に微弱な異常音が埋もれている状況であっても、高い精度で異常音検知を行うことができる。
【００１５】
図１は、第１の実施形態にかかるパターン認識システムの構成を示すブロック図である。図１に示すように、本実施形態のパターン認識システムは、画像形成装置の一例であるＭＦＰ１００と、ＭＦＰ１１０と、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）１１１と、ファクシミリ１１３と、を備えている。
【００１６】
ＭＦＰ１００は、読み取り装置１０１と、画像処理部１０２と、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）１０３と、メモリ１０４と、記憶装置１０５と、編集処理部１０６と、書き込み装置１０７と、後処理部１０８と、ネットワークインターフェース部１０９と、モデム部１１２と、操作部１１４と、表示部１１５と、を備えている。
【００１７】
読み取り装置１０１は、原稿を読み取り、電子化した画像データ（入力画像データ）を得る。書き込み装置１０７は、転写紙に画像データを印字する。ＣＰＵ１０３は、ＭＦＰ１００の各処理を制御する。メモリ１０４は、ＣＰＵ１０３を介してバス経由で画像データを一時的に記憶する。記憶装置１０５は、画像データを蓄積する。画像処理部１０２は、読み取られた画像データに対して画像処理（例えば画質に関わる処理）を実施する。編集処理部１０６は、とじしろ、集約、および、両面印刷などの編集処理（例えば画質に関わらない処理）を実施する。
【００１８】
ネットワークインターフェース部１０９は、ＭＦＰ１１０およびＰＣ１１１等の外部装置とネットワーク回線を介して画像データを送受信する。モデム部１１２は、ファクシミリ１１３などの外部装置と電話回線を介して画像データを送受信する。操作部１１４は、画像処理部１０２において実施される画像処理の画像処理設定、編集処理部１０６において実施される編集処理の編集処理設定、後処理部１０８において実施される後処理の後処理設定などの設定情報を設定する。表示部１１５は、画像データのプレビューや操作部１１４から設定された設定情報を表示する。後処理部１０８は、書き込み装置１０７で画像データを印字した転写紙に対してパンチ穴を開けたりステープル留めを行ったりなどの後処理を実施する。
【００１９】
図２は、ＭＦＰ１００の機能構成の一例を示すブロック図である。図２に示すように、記憶部２２１と、特徴抽出部２０１と、学習部２０２と、尤度算出部２０３と、閾値算出部２０４と、判定部２０５と、を備えている。
【００２０】
記憶部２２１は、ＭＦＰ１００の各処理で用いるデータを記憶する。例えば記憶部２２１は、学習部２０２が学習処理で用いる学習データ、および、学習処理で生成されたモデルなどを記憶する。記憶部２２１は、図１では例えばメモリ１０４および記憶装置１０５に対応する。記憶部２２１は、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）、光ディスク、メモリカード、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）などの一般的に利用されているあらゆる記憶媒体により構成することができる。
【００２１】
特徴抽出部２０１は、サンプル音から特徴量を抽出する。音声の特徴量としては、エネルギー、周波数スペクトル、および、ＭＦＣＣ（メル周波数ケプストラム係数）などの従来から用いられているどのような特徴量を適用してもよい。
【００２２】
学習部２０２は、異常音（第１パターン）の学習データに基づいて、入力される認識対象の音声データ（認識対象データ）が異常音であるかを判定するモデルを学習する。通常、異常音にも複数のバリエーションが存在する。このため、学習部２０２は、複数の異常音のカテゴリのいずれかに分類される複数の異常音の学習データを用いてモデルを学習する。なお、本実施形態では、正常音の学習データを用いた学習は行わない。
【００２３】
学習部２０２による学習方法、および、学習するモデルの形式はどのような方法であってもよい。例えば、ＧＭＭ（ガウス混合モデル）、および、ＨＭＭ（隠れマルコフモデル）などのモデルおよび対応するモデル学習方法を適用できる。
【００２４】
また、本実施形態では、特徴量が学習データであるとする。例えば学習部２０２は、事前に異常音から抽出した特徴量を学習データとして用いて、異常音のモデルを学習できる。なお、異常音の音声データが事前に得られる場合は、学習部２０２は、音声データから特徴抽出部２０１により抽出された特徴量を学習データとして用いて学習処理を実行すればよい。
【００２５】
尤度算出部２０３は、入力された音声データが異常音であることの尤もらしさを示す尤度を、学習されたモデルを用いて算出する。尤度算出部２０３は、適用するモデルに応じて定められる算出方法に従い尤度を算出する。例えば、ＧＭＭを用いる場合は、非特許文献１と同様の方法で特徴量の尤度が算出できる。
【００２６】
閾値算出部２０４は、異常音の学習データに対して算出される尤度（第１尤度）と、正常音（第２パターン）の学習データに対して算出される尤度（第２尤度）と、に基づいて閾値を算出する。閾値は、認識対象データが異常音であるかを判定するために尤度と比較される値である。異常音が複数のカテゴリに分類される場合、閾値算出部２０４は、カテゴリごとに閾値を算出してもよい。
【００２７】
判定部２０５は、算出された閾値を用いて、認識対象データが異常音であるかを判定する。例えば、判定部２０５は、認識対象データに対して尤度算出部２０３により算出された尤度を、閾値算出部２０４により算出された閾値と比較する。判定部２０５は、例えば尤度が閾値以上である場合に、認識対象データが異常音であると判定し、尤度が閾値未満である場合に、認識対象データが正常音であると判定する。
【００２８】
なお、特徴抽出部２０１、学習部２０２、尤度算出部２０３、閾値算出部２０４、および、判定部２０５は、例えば、ＣＰＵ１０３などの処理装置にプログラムを実行させること、すなわち、ソフトウェアにより実現してもよいし、ＩＣ（Integrated  Circuit）などのハードウェアにより実現してもよいし、ソフトウェアおよびハードウェアを併用して実現してもよい。
【００２９】
次に、このように構成された第１の実施形態にかかるＭＦＰ１００による各処理について図３を用いて説明する。図３は、第１の実施形態における学習処理、閾値算出処理および認識処理の一例を示すフローチャートである。図３に示すように、本実施形態のＭＦＰ１００は、（１）モデルを事前に学習する学習処理、（２）学習したモデルを用いて閾値を事前に算出する閾値算出処理、（３）モデルと閾値とを用いてパターン認識を行う認識処理、の３つの処理を実行する。
【００３０】
まず（１）学習処理について説明する。ＭＦＰ１００の特徴抽出部２０１は、モデル学習用のサンプル音を入力し、サンプル音の特徴量を抽出する（ステップＳ１０１）。学習部２０２は、抽出された特徴量を用いてモデルを学習する（ステップＳ１０２）。
【００３１】
モデル学習用のサンプル音は、異常音である。異常音のカテゴリ（種類、バリエーション）が複数存在する場合は、認識対象となる異常音のカテゴリそれぞれに対するサンプル音を用いて特徴量の算出、および、モデルの学習が行われる。
【００３２】
次に（２）閾値算出処理について説明する。ＭＦＰ１００の特徴抽出部２０１は、閾値算出用のサンプル音を入力し、サンプル音の特徴量を抽出する（ステップＳ２０１）。閾値算出用のサンプル音は、正常音および異常音を含む。異常音のサンプル音は、モデル学習時に用いたサンプル音と同じでもよいし、異なってもよい。
【００３３】
尤度算出部２０３は、学習処理で得られたモデルと、ステップＳ２０１で抽出された特徴量とを用いて、特徴量のモデルに対する尤度を算出する（ステップＳ２０２）。閾値算出部２０４は、算出された尤度を用いて閾値を算出する（ステップＳ２０３）。
【００３４】
図４は、閾値算出処理の一例を説明するための図である。図４は、尤度を横軸、頻度を縦軸とした尤度の分布を示す。分布Ａは、異常音の特徴量から算出される尤度の分布である。分布Ｂは、正常音の特徴量から算出される尤度の分布である。なお、図４は、あるカテゴリの異常音に対する尤度の分布の例を表す。複数の異常音のカテゴリが存在する場合は、各カテゴリに対して分布が得られる。
【００３５】
閾値算出部２０４は、このような分布を元に、分布Ａのピーク値（異常音の尤度のうち頻度が最も大きい値）と、分布Ｂのピーク値（正常音の尤度のうち頻度が最も大きい値）との間のいずれかの値を閾値として算出してもよい。例えば、閾値算出部２０４は、分布Ａと分布Ｂとの交点４０１（ベイズ境界）に相当する尤度を、閾値として算出する。
【００３６】
閾値算出部２０４は、交点４０１を仮の閾値とし、この仮の閾値からユーザの指定等に応じて変更した値を閾値として算出してもよい。例えば、閾値算出部２０４は、分布Ａのピーク値と分布Ｂのピーク値との間の値のうち、ユーザにより指定された値を閾値として算出する。指定方法は任意であるが、例えばユーザが閾値の値を直接指定できるように構成してもよい。ユーザは、例えば操作部１１４を用いて閾値を指定することができる。
【００３７】
ユーザが指定した、異常音の検知感度に応じて閾値を算出するように構成してもよい。例えば、検知感度を増加させることが指定された場合、閾値算出部２０４は、仮の閾値よりも小さい値を閾値として算出する。これにより、認識対象データが異常音であると認識される可能性が大きくなる。また検知感度を減少させることが指定された場合、閾値算出部２０４は、仮の閾値よりも大きい値を閾値として算出する。これにより、認識対象データが異常音であると認識される可能性が小さくなる。
【００３８】
また、ユーザが指定した、異常音の危険度に応じて閾値を算出するように構成してもよい。例えば、危険度が大きいことが指定された場合、閾値算出部２０４は、仮の閾値よりも小さい値を閾値として算出する。これにより、認識対象データが異常音であると認識される可能性が大きくなる。危険度が大きい異常音の場合は、異常音として検出される可能性を大きくすることにより、検出漏れを防止することが可能となる。
【００３９】
また危険度が小さいことが指定された場合、閾値算出部２０４は、仮の閾値よりも大きい値を閾値として算出する。これにより、認識対象データが異常音であると認識される可能性が小さくなる。
【００４０】
このように、本実施形態では、異常音の学習データのみでモデルを作成した後、異常音か否かを判定するための尤度の閾値を、正常音および異常音の学習データを用いて算出する。閾値の算出時には、尤度の分布、および、ユーザの指定などを考慮するため、より適切な値を閾値として算出できる。これにより、閾値を用いた認識の精度を向上させることができる。
【００４１】
図３に戻り（３）認識処理について説明する。ＭＦＰ１００の特徴抽出部２０１は、評価用のサンプル音（認識対象の音）を入力し、サンプル音の特徴量を抽出する（ステップＳ３０１）。評価用のサンプル音は、正常音か異常音かが不明な音である。
【００４２】
尤度算出部２０３は、学習処理で得られたモデルと、ステップＳ３０１で抽出された特徴量とを用いて、特徴量のモデルに対する尤度を算出する（ステップＳ３０２）。判定部２０５は、算出された尤度と、閾値算出処理で事前に算出された閾値と、を比較し、入力されたサンプル音が異常音であるかを判定する（ステップＳ３０３）。
【００４３】
複数の異常音のカテゴリが存在する場合、判定部２０５は、まず最も尤度が大きいカテゴリの異常音に、サンプル音を分類する。判定部２０５は、分類したカテゴリに対して算出された閾値と、認識対象の音に対してステップＳ３０２で算出された尤度とを比較する。尤度が閾値以上である場合、判定部２０５は、認識対象の音が、分類したカテゴリの異常音であると判定する。尤度が閾値未満である場合、判定部２０５は、認識対象の音が正常音であると判定する。
【００４４】
このように、第１の実施形態にかかるパターン認識システムでは、バリエーションが豊富な正常音は学習によるモデル化を実施せず、異常音のみ、認識したい異常音のバリエーションの個数分、事前に学習を行ってモデル化する。そして、本実施形態のパターン認識システムは、異常音のモデル毎に異常音と正常音を判別する閾値を算出する。認識時には、正常音は、一旦、最も尤度が高い異常音のモデルにカテゴライズされる。その後、尤度の絶対値が事前に設定された閾値と比較されることによって、異常音から除外される（正常音と判定される）。このような方法によって、正常音の特徴と異常音の特徴とが似ている場合や、正常音の中に微弱な異常音が埋もれている場合等であっても、高精度に正常音と異常音とを判別することができる。
【００４５】
（第２の実施形態）
第１の実施形態では、例えば異常音の種類（カテゴリ）を追加する場合、追加するカテゴリの異常音のサンプル音を用いて、各ＭＦＰで学習処理等を実行しなおす必要が生じる。そこで、第２の実施形態にかかるパターン認識システムは、学習処理、閾値算出処理、および、認識処理を、ＭＦＰではなくサーバで実行する。これにより、各ＭＦＰで学習処理等を実行する必要がなくなり、処理負荷を軽減できる。
【００４６】
図５は、第２の実施形態にかかるパターン認識システムの構成の一例を示すブロック図である。図５に示すように、パターン認識システムは、複数のＭＦＰ１００−２と、サーバ３００と、がネットワーク４００を介して接続された構成となっている。なお、ＭＦＰ１００−２の個数は３に限られるものではなく、１以上の任意の個数とすることができる。ネットワーク４００は、インターネットおよびＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク）などの任意のネットワーク形態とすることができる。またネットワーク４００は、有線および無線のいずれであってもよい。
【００４７】
サーバ３００は、例えば通常のＰＣなどにより構成される。なおサーバ３００は１つに限られるものではない。例えば、物理的に複数の装置にサーバ３００の機能を分散してもよいし、同様の機能を備えるサーバ３００を複数備えてもよい。
【００４８】
ＭＦＰ１００−２は、特徴抽出部２０１と、通信制御部２１１と、を備えている。サーバ３００は、記憶部２２１と、特徴抽出部２０１と、学習部２０２と、尤度算出部２０３と、閾値算出部２０４と、判定部２０５と、通信制御部３１１と、を備えている。
【００４９】
第２の実施形態では、主に、第１の実施形態のＭＦＰ１００の各機能をサーバ３００が備えること、および、通信制御部２１１、３１１を追加したことが、第１の実施形態と異なっている。第１の実施形態にかかるＭＦＰ１００のブロック図である図１と同様である機能については同一符号を付し、ここでの説明は省略する。
【００５０】
ＭＦＰ１００−２の通信制御部２１１は、サーバ３００などの外部装置との間の情報の送受信を制御する。例えば通信制御部２１１は、ＭＦＰ１００−２の特徴抽出部２０１が抽出した特徴量を、サーバ３００に送信する。また、通信制御部２１１は、送信した特徴量に対するサーバ３００（判定部２０５）の判定結果を受信する。
【００５１】
サーバ３００の通信制御部３１１は、ＭＦＰ１００−２などの外部装置との間の情報の送受信を制御する。例えば通信制御部３１１は、ＭＦＰ１００−２の通信制御部２１１が送信した特徴量を受信する。また、通信制御部３１１は、受信した特徴量に対する判定部２０５の判定結果を、ＭＦＰ１００−２に送信する。
【００５２】
第２の実施形態の学習処理および閾値算出処理は、主体がサーバ３００に変更される以外は第１の実施形態（図３）と同様である。認識処理は、特徴量の算出（ステップＳ３０１）がＭＦＰ１００−２（特徴抽出部２０１）で実行され、尤度の算出（ステップＳ３０２）および判定（ステップＳ３０３）がサーバ３００（尤度算出部２０３、判定部２０５）で実行される点が、第１の実施形態と異なる。
【００５３】
すなわち、第２の実施形態では、認識対象の音の特徴量の抽出までをＭＦＰ１００−２が実行する。特徴量は通信制御部２１１によりサーバ３００に送信される。なお、認識対象の音自体をＭＦＰ１００−２からサーバ３００に送信し、特徴量の抽出以降の処理をサーバ３００で実行するように構成してもよい。この場合、音の情報がそのままネットワーク４００上で送信されることを回避するため、音の情報を暗号化して送信するように構成してもよい。
【００５４】
このように、第２の実施形態にかかるパターン認識システムでは、サーバ３００で学習処理、閾値算出処理および認識処理を実行することができる。このような構成であれば、例えば異常音の種類（カテゴリ）が追加する場合、サーバ３００で学習処理等を再実行するだけでよい。これにより処理負荷の軽減、および、異常音の追加などのシステムの更新の迅速化が実現できる。
【００５５】
次に、第２の実施形態にかかるサーバ３００のハードウェア構成について図６を用いて説明する。図６は、第２の実施形態にかかるサーバ３００のハードウェア構成を示す説明図である。
【００５６】
第２の実施形態にかかるサーバ３００は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）５１などの制御装置と、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）５２やＲＡＭ（Random  Access  Memory）５３などの記憶装置と、ネットワークに接続して通信を行う通信Ｉ／Ｆ５４と、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）、ＣＤ（Compact  Disc）ドライブ装置などの外部記憶装置と、ディスプレイ装置などの表示装置と、キーボードやマウスなどの入力装置と、各部を接続するバス６１を備えており、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成となっている。
【００５７】
第２の実施形態にかかるサーバ３００で実行されるプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ（Compact  Disk  Read  Only  Memory）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ（Compact  Disk  Recordable）、ＤＶＤ（Digital  Versatile  Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されてコンピュータプログラムプロダクトとして提供される。
【００５８】
また、第２の実施形態にかかるサーバ３００で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、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２の実施形態にかかるサーバ３００で実行されるプログラムをインターネット等の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。
【００５９】
また、第２の実施形態のプログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するように構成してもよい。
【００６０】
第２の実施形態にかかるサーバ３００で実行されるプログラムは、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ＣＰＵ５１（プロセッサ）が上記記憶媒体から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上にロードされ、上述した各部が主記憶装置上に生成されるようになっている。
【符号の説明】
【００６１】
１００、１１０  ＭＦＰ
２０１  特徴抽出部
２０２  学習部
２０３  尤度算出部
２０４  閾値算出部
２０５  判定部
２１１  通信制御部
２２１  記憶部
３００  サーバ
３１１  通信制御部
４００  ネットワーク
【先行技術文献】
【特許文献】
【００６２】
【特許文献１】特許第５１３１８６３号公報
【非特許文献】
【００６３】
【非特許文献１】日本音響学会講演論文集（２００９年３月）ＰＰ．７１１−７１２、「日常生活環境におけるGMMを用いた異常音検出の検討」、東北大学
【図１】
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【図２】
2015161745.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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