(57)【要約】【課題】状況と音響イベントとの関係、および音響イベントと音響特徴量との関係をそれぞれモデル化する際に、それらの同時最適化を可能とする。【解決手段】少なくとも、音響特徴量列、音響イベントの種類の総数、および状況の種類の総数を用い、状況に対応する音響イベントの組み合わせと、音響信号列に対応する状況の組み合わせと、音響イベントに対応する音響特徴量と、に対応する同時分布の最大値を探索する学習処理を行い、少なくとも、状況が音響イベントを生成する確率Ｐ（音響イベント｜状況）、および音響イベントが音響特徴量を生成する確率Ｐ（音響特徴量｜音響イベント）を得る。【選択図】図１
2015031944.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも、音響特徴量列、音響イベントの種類の総数、および状況の種類の総数を用い、
状況に対応する音響イベントの組み合わせと、音響信号列に対応する状況の組み合わせと、音響イベントに対応する音響特徴量と、に対応する同時分布の最大値を探索する学習処理を行い、
少なくとも、状況が音響イベントを生成する確率Ｐ（音響イベント｜状況）、および音響イベントが音響特徴量を生成する確率Ｐ（音響特徴量｜音響イベント）を得るモデル化部を有するモデル処理装置。
【請求項２】
請求項１のモデル処理装置であって、
前記音響特徴量列が音響特徴量ｆ１，・・・，ｆＮの列であり、前記音響イベントの種類の総数がＭであり、前記状況の種類の総数がＴであり、
前記モデル化部は、
ハイパパラメータα，γ，μ０，β０，ν０，Ｂ０、およびパラメータの初期値αｓｔ（０），Ｎｓｔ（０），γｔｍ（０），Ｎｔｍ（０），Ｎｍ（０），μｍ（０），νｍ（０），Ｂｍ（０），Ｕｓｎ’ｍ（０），ｇμｍ（０），Σμｍ（０）を設定し、ｈ＝０とする初期化部と、
Ψをディガンマ関数とし、
【数４４】
2015031944.tif 000046
とした場合における、
【数４５】
2015031944.tif 000047
を得る第１更新部と、
Ｄを１以上の整数定数とした場合における、
【数４６】
2015031944.tif 000048
を得る第２更新部と、
【数４７】
2015031944.tif 000049
を得る第３更新部と、
（・）Ｔを（・）の転置とした場合における、
【数４８】
2015031944.tif 000050
【数４９】
2015031944.tif 000051
を得る第４更新部と、
終了条件を満たすかを判定し、前記終了条件を満たさないと判定した場合、ｈ＋１を新たなｈとして前記第１〜４更新部の処理を再び実行させる判定部と、
前記終了条件を満たすと判定された場合、前記第１〜４更新部の何れかで得られた値から前記確率Ｐ（音響イベント｜状況）および前記確率Ｐ（音響特徴量｜音響イベント）を得て出力するモデル算出部と、
を有するモデル処理装置。
【請求項３】
請求項１または２のモデル処理装置であって、
入力された音響信号列から前記音響特徴量列を得て出力する音響特徴量算出部をさらに有するモデル処理装置。
【請求項４】
少なくとも、音響イベントの種類の総数、状況の種類の総数、音響特徴量列、請求項１から３の何れかの確率Ｐ（音響特徴量｜音響イベント）および確率Ｐ（音響イベント｜状況）を用い、
前記音響特徴量列について、前記確率Ｐ（音響特徴量｜音響イベント）を最大にする音響イベント列を得る音響イベント推定部と、
前記音響イベント列から得られる音響イベントの分布と、前記音響イベントを確率変数とした確率Ｐ（音響イベント｜状況）の各状況に対応する分布との距離に基づいて、前記音響特徴量列に対応する状況または状況の列を得る比較部と、
を有するモデル処理装置。
【請求項５】
請求項４のモデル処理装置であって、
前記音響イベント推定部は、前記音響特徴量列を音響特徴量ｆ１，・・・，ｆＮ’の列とし、前記音響イベントの種類の総数をＭとし、ｉ＝１，・・・，Ｎ’とし、Ｎ’を正整数とし、ｐ（ｍｉ）を予め定められた事前確率とし、μｍおよびΛｍをモデルパラメータとした場合における、
【数５０】
2015031944.tif 000052
からなるｍ１，・・・，ｍＮ’を前記音響イベント列として得るモデル処理装置。
【請求項６】
請求項４のモデル処理装置であって、
前記比較部は、前記音響イベントの種類の総数をＭとし、前記状況の種類の総数をＴとし、前記音響イベントｍ＝１，・・・，Ｍの分布をＰ（ｍ）とし、前記音響イベントｍ＝１，・・・，Ｍを確率変数とした確率Ｐ（音響イベント｜状況）＝Ｐ（ｍ｜ｔ）の各状況ｔ＝１，・・・，Ｔに対応する分布をＱｔ（ｍ）とした場合における、
【数５１】
2015031944.tif 000053
または
【数５２】
2015031944.tif 000054
に基づいて、前記音響特徴量列に対応する状況または状況の列を得るモデル処理装置。
【請求項７】
少なくとも、音響イベントの種類の総数、状況の種類の総数、音響特徴量列、音響イベントが音響特徴量を生成する確率Ｐ（音響特徴量｜音響イベント）、および状況が音響イベントを生成する確率Ｐ（音響イベント｜状況）を用い、
前記音響特徴量列について、前記確率Ｐ（音響特徴量｜音響イベント）を最大にする音響イベント列を得る音響イベント推定部と、
前記音響イベント列から得られる音響イベントの分布と、前記音響イベントを確率変数とした確率Ｐ（音響イベント｜状況）の各状況に対応する分布との距離に基づいて、前記音響特徴量列に対応する状況または状況の列を得る比較部と、
少なくとも、前記音響特徴量列、第２音響特徴量列、前記音響イベントの種類の総数、および前記状況の種類の総数を用い、
状況に対応する音響イベントの組み合わせと、音響信号列に対応する状況の組み合わせと、音響イベントに対応する音響特徴量と、に対応する同時分布の最大値を探索する学習処理を行い、
少なくとも、状況が音響イベントを生成する第２確率Ｐ（音響イベント｜状況）、および音響イベントが音響特徴量を生成する第２確率Ｐ（音響特徴量｜音響イベント）を得るモデル化部と、を有するモデル処理装置。
【請求項８】
少なくとも、音響特徴量列、第２音響特徴量列、音響イベントの種類の総数、および状況の種類の総数を用い、
状況に対応する音響イベントの組み合わせと、音響信号列に対応する状況の組み合わせと、音響イベントに対応する音響特徴量と、に対応する同時分布の最大値を探索する学習処理を行い、
少なくとも、状況が音響イベントを生成する確率Ｐ（音響イベント｜状況）、および音響イベントが音響特徴量を生成する確率Ｐ（音響特徴量｜音響イベント）を得るモデル化部と、
少なくとも、前記音響イベントの種類の総数、前記状況の種類の総数、前記音響特徴量列、前記確率Ｐ（音響特徴量｜音響イベント）、および前記確率Ｐ（音響イベント｜状況）を用い、
前記音響特徴量列について、前記確率Ｐ（音響特徴量｜音響イベント）を最大にする音響イベント列を得る音響イベント推定部と、
前記音響イベント列から得られる音響イベントの分布と、前記音響イベントを確率変数とした確率Ｐ（音響イベント｜状況）の各状況に対応する分布との距離に基づいて、前記音響特徴量列に対応する状況または状況の列を得る比較部と、
を有するモデル処理装置。
【請求項９】
請求項４から８の何れかのモデル処理装置であって、
入力された音響信号列から前記音響特徴量列または前記第１，２音響特徴量列を得て出力する音響特徴量算出部をさらに有するモデル処理装置。
【請求項１０】
少なくとも、音響特徴量列、音響イベントの種類の総数、および状況の種類の総数を用い、
状況に対応する音響イベントの組み合わせと、音響信号列に対応する状況の組み合わせと、音響イベントに対応する音響特徴量と、に対応する同時分布の最大値を探索する学習処理を行い、
少なくとも、状況が音響イベントを生成する確率Ｐ（音響イベント｜状況）、および音響イベントが音響特徴量を生成する確率Ｐ（音響特徴量｜音響イベント）を得るモデル処理方法。
【請求項１１】
少なくとも、音響イベントの種類の総数、状況の種類の総数、音響特徴量列、請求項１から３の何れかの確率Ｐ（音響特徴量｜音響イベント）および確率Ｐ（音響イベント｜状況）を用い、
前記音響特徴量列について、前記確率Ｐ（音響特徴量｜音響イベント）を最大にする音響イベント列を得る音響イベント推定ステップと、
前記音響イベント列から得られる音響イベントの分布と、前記音響イベントを確率変数とした確率Ｐ（音響イベント｜状況）の各状況に対応する分布との距離に基づいて、前記音響特徴量列に対応する状況または状況の列を得る比較ステップと、
を有するモデル処理方法。
【請求項１２】
少なくとも、音響イベントの種類の総数、状況の種類の総数、音響特徴量列、音響イベントが音響特徴量を生成する確率Ｐ（音響特徴量｜音響イベント）、および状況が音響イベントを生成する確率Ｐ（音響イベント｜状況）を用い、
前記音響特徴量列について、前記確率Ｐ（音響特徴量｜音響イベント）を最大にする音響イベント列を得る音響イベント推定ステップと、
前記音響イベント列から得られる音響イベントの分布と、前記音響イベントを確率変数とした確率Ｐ（音響イベント｜状況）の各状況に対応する分布との距離に基づいて、前記音響特徴量列に対応する状況または状況の列を得る比較ステップと、
少なくとも、前記音響特徴量列、第２音響特徴量列、前記音響イベントの種類の総数、および前記状況の種類の総数を用い、
状況に対応する音響イベントの組み合わせと、音響信号列に対応する状況の組み合わせと、音響イベントに対応する音響特徴量、に対応する同時分布の最大値を探索する学習処理を行い、
少なくとも、状況が音響イベントを生成する第２確率Ｐ（音響イベント｜状況）、および音響イベントが音響特徴量を生成する第２確率Ｐ（音響特徴量｜音響イベント）を得るモデル化ステップと、
を有するモデル処理方法。
【請求項１３】
少なくとも、音響特徴量列、第２音響特徴量列、音響イベントの種類の総数、および状況の種類の総数を用い、
状況に対応する音響イベントの組み合わせと、音響信号列に対応する状況の組み合わせと、音響イベントに対応する音響特徴量と、に対応する同時分布の最大値を探索する学習処理を行い、
少なくとも、状況が音響イベントを生成する確率Ｐ（音響イベント｜状況）、および音響イベントが音響特徴量を生成する確率Ｐ（音響特徴量｜音響イベント）を得るモデル化ステップと、
少なくとも、前記音響イベントの種類の総数、前記状況の種類の総数、前記音響特徴量列、前記確率Ｐ（音響特徴量｜音響イベント）、および前記確率Ｐ（音響イベント｜状況）を用い、
前記音響特徴量列について、前記確率Ｐ（音響特徴量｜音響イベント）を最大にする音響イベント列を得る音響イベント推定ステップと、
前記音響イベント列から得られる音響イベントの分布と、前記音響イベントを確率変数とした確率Ｐ（音響イベント｜状況）の各状況に対応する分布との距離に基づいて、前記音響特徴量列に対応する状況または状況の列を得る比較ステップと、
を有するモデル処理方法。
【請求項１４】
請求項１から９の何れかのモデル処理装置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、音響信号列やそれに付随する音響特徴量列を利用して、状況と音響イベントとの関係を表すモデル、および音響イベントと音響特徴量との関係を表すモデルを作成する技術、ならびに生成されたモデルを利用して状況を分析、推定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
非特許文献１に開示された従来技術では、各状況から生じた音響信号に対して、短時間区間ごとにその短時間区間の音響信号が何の音（足音，水が流れる音；以後、音響イベントとする）であるかを示すラベルが付与された、音響イベントラベル付き音響信号列を入力とし、連続する有限個のフレーム分の音響イベントラベルを用いて音響イベントラベルごとのヒストグラムを作成する。また、生成された音響イベントラベルごとのヒストグラムに対してＧＭＭ（Gaussian Mixture Model）、ＨＭＭ（Hidden Markov Model）、ＳＶＭ（Support Vector Machine）等のモデル化手法を用い、状況モデルを生成する。
【０００３】
さらに、上記状況モデルと新たに入力された音響イベントラベル付き音響信号列から算出された音響イベントのヒストグラムをそれぞれ比較し（例えば、ユークリッド距離やコサイン距離などを用いて比較する）、複数の状況モデルのうち、最も判断基準に適合しているものをその音響信号列に対応する状況を表すと判定する。このように、従来技術では音響信号列から状況を推定することができる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】井本他，“複数の生活音の出現頻度に基づくユーザ行動の識別手法とコミュニケーションへの応用”，画像電子学会第３２回ＶＭＡ研究会
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来技術では、状況を分析、推定するための状況モデルと音響イベントラベルを作成するための音響イベントモデルとが別々に作成されていた。そのため、状況モデルと音響イベントモデルとの同時最適化ができず、音響信号列や音響特徴量列から状況をモデル化する際に誤差が生じるという問題点があった。
【０００６】
本発明の課題は、状況と音響イベントとの関係、および音響イベントと音響特徴量との関係をそれぞれモデル化する際に、それらの同時最適化が可能な技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明では、少なくとも、音響特徴量列、音響イベントの種類の総数、および状況の種類の総数を用い、状況に対応する音響イベントの組み合わせと、音響信号列に対応する状況の組み合わせと、音響イベントに対応する音響特徴量と、に対応する同時分布の最大値を探索する学習処理を行い、少なくとも、状況が音響イベントを生成する確率Ｐ（音響イベント｜状況）、および音響イベントが音響特徴量を生成する確率Ｐ（音響特徴量｜音響イベント）を得る。
【発明の効果】
【０００８】
本発明では、状況と音響イベントとの関係、および音響イベントと音響特徴量との関係をそれぞれモデル化する際に、それらの同時最適化が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】実施例１−１の装置構成を例示した図。
【図２】実施例１−２の装置構成を例示した図。
【図３】実施例２−１の装置構成を例示した図。
【図４】実施例２−２の装置構成を例示した図。
【図５】実施例３−１の装置構成を例示した図。
【図６】実施例３−２の装置構成を例示した図。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照して本発明の実施例を説明する。
＜用語の定義＞
実施例で用いる用語を定義する。
「音響イベント」とは、音の事象を意味する。「音響イベント」の具体例は、「包丁の音」「水が流れる音」「水音」「着火音」「火の音」「足音」「掃除機の排気音」などである。「音響イベントラベル」とは、音響イベントを表すラベルを意味する。「音響イベントラベル列」とは、１個以上の音響イベントラベルからなる列を意味する。
【００１１】
「状況」とは、音響イベントラベルの組み合わせによって規定される、潜在的な音響状態を意味する。言い換えると、「状況」とは、音響イベントによって規定される、潜在的な場の状況を意味する。「状況ラベル」とは、状況を表すラベルを意味する。「状況ラベル列」とは、１個以上の状況ラベルからなる列を意味する。
【００１２】
「ＸがＹを生成する確率」とは、事象Ｘが起こるという条件のもとでの事象Ｙが起こる確率をいう。「ＸがＹを生成する確率」は、「ＸのもとでのＹの条件付き確率」や「ＸにおけるＹの条件付き確率」とも表現できる。
【００１３】
［実施例１−１］
実施例１−１では、学習用情報として音響特徴量列を入力とした学習処理によって、状況が音響イベントを生成する確率Ｐ（音響イベント｜状況）である状況−音響イベント生成モデル、および音響イベントが音響特徴量を生成する確率Ｐ（音響特徴量｜音響イベント）である音響イベント−音響特徴量生成モデルを算出する。また、この学習処理によって、さらに音響信号が状況を生成する確率Ｐ（状況｜音響信号）である音響信号−状況生成モデルを生成してもよい。例えば、確率Ｐ（音響イベント｜状況）は、複数個の音響イベントと状況の組ごとに生成され、確率Ｐ（音響特徴量｜音響イベント）は、複数個の音響特徴量と音響イベントの組ごとに生成され、確率Ｐ（状況｜音響信号）は、複数個の状況と音響信号の組ごとに生成される。或いは、例えば、確率Ｐ（音響イベント｜状況）は、音響イベントと状況の組に対して確率Ｐ（音響イベント｜状況）を与える関数であり、確率Ｐ（音響特徴量｜音響イベント）は、音響特徴量と音響イベントの組に対して確率Ｐ（音響特徴量｜音響イベント）を与える関数であり、確率Ｐ（状況｜音響信号）は、状況と音響信号の組に対して確率Ｐ（状況｜音響信号）を与える関数である。さらに、この学習処理の過程でえられた情報から状況ラベル列を生成してもよいし、音響イベントラベル列を生成してもよい。
【００１４】
図１に例示するように、本実施例のモデル処理装置１１０は、音響特徴量列合成部１０１、状況／音響イベントモデル化部１０２（モデル化部）、及び記憶部１０３を有する。状況／音響イベントモデル化部１０２は、例えば、初期化部１０２ａ、第１〜４更新部１０２ｂ〜１０２ｅ、判定部１０２ｆ、モデル算出部１０２ｇ、および解析部１０２ｈを有する。モデル処理装置１１０は、例えば、公知又は専用のコンピュータに所定のプログラムが読み込まれることで構成される。
【００１５】
まず音響特徴量列合成部１０１に、音響特徴量列１１−１，・・・，１１−Ｓ（ただし、Ｓは１以上の整数）が入力される。各音響特徴量列１１−ｓ（ただし、ｓ＝１，・・・，Ｓ）は、１個の音響特徴量または２個以上の音響特徴量を時系列方向（例えば、時系列順）につなぎ合わせた列である。各音響特徴量は、短時間区間ごと（数１０ｍｓｅｃ〜数ｓｅｃ程度ごと）の音響信号から得られる。各音響特徴量は複数個の要素からなるベクトルであってもよいし、単数の要素からなるスカラーであってもよい。音響特徴量の要素の例は、音響信号の音圧レベル、音響パワー、ＭＦＣＣ（Mel-Frequency Cepstrum Coefficient）特徴量、ＬＰＣ（Linear Predictive Coding）特徴量である。さらに音響信号の立ち上がり特性、調波性、時間周期性など（例えば、非特許文献１参照）が音響特徴量の要素であってもよい。また、各音響特徴量列１１−ｓには音響特徴量列番号ｓが付与されている。
【００１６】
複数個の音響特徴量列１１−１，・・・，１１−Ｓが音響特徴量列合成部１０１に入力された場合、音響特徴量列合成部１０１は、それらを時系列方向（例えば、時系列順）につなぎ合わせ、それによって１つの音響特徴量列１１を得て出力する（合成処理）。音響特徴量列合成部１０１に１つの音響特徴量列１１−１のみが入力された場合、音響特徴量列合成部１０１はそれを音響特徴量列１１として出力する。音響特徴量列合成部１０１から出力された音響特徴量列１１は、状況／音響イベントモデル化部１０２に入力される。なお、音響特徴量列合成部１０１を経由することなく、１つ音響特徴量列１１がそのまま状況／音響イベントモデル化部１０２に入力されてもよい。
【００１７】
状況／音響イベントモデル化部１０２は、以下の手順に従って、入力された音響特徴量列１１から、音響信号が状況を生成する確率Ｐ（状況｜音響信号）である音響信号−状況生成モデル１２、状況が音響イベントを生成する確率Ｐ（音響イベント｜状況）である状況−音響イベント生成モデル１３、および音響イベントが音響特徴量を生成する確率Ｐ（音響特徴量｜音響イベント）である音響イベント−音響特徴量生成モデル１４を算出する（出力する）。さらに、状況／音響イベントモデル化部１０２は、状況ラベル列１５を生成してもよいし、音響イベントラベル列１６を生成してもよい。ただし、状況／音響イベントモデル化部１０２が、音響信号−状況生成モデル１２や状況ラベル列１５や音響イベントラベル列１６を生成することは必須ではない。状況／音響イベントモデル化部１０２が生成したモデルや列は記憶部１０３に格納される。
【００１８】
＜音響信号から音響特徴量が生成される過程の理論的説明＞
音響信号が状況の生成確率を規定し、状況が音響イベントの生成確率を規定し、音響イベントが音響特徴量の生成確率を規定すると考え、これらの関係を生成モデルとして記述する。
【００１９】
状況／音響イベントモデル化部１０２に入力された音響特徴量列１１を構成する各音響特徴量列１１−ｓ（ただし、ｓ＝１，・・・，Ｓ）に対応する音響信号が状況ｔ（ただし、ｔ＝１，・・・，Ｔ）を生成する確率Ｐ（Θ）（例えばＳ×Ｔ行列で表現可能）、各状況ｔ（ただし、ｔ＝１，・・・，Ｔ）が音響イベントｍ（ただし、ｍ＝１，・・・，Ｍ）を生成する確率Ｐ（Φ）（例えばＴ×Ｍ行列で表現可能）、および各音響イベントｍ（ただし、ｍ＝１，・・・，Ｍ）が音響特徴量を生成する確率Ｐ（μ，Λ）（例えば、Ｍ×Ｄの平均行列とＭ×Ｄ×Ｄの分散行列で表現可能）が与えられたときの、音響特徴量列１１の生成確率Ｐ（ｆ｜Θ，Φ，μ，Λ）は以下の通りである。
【数１】
2015031944.tif 000003
ただし、Ｓは１以上の整数であり、音響特徴量列１１を構成する音響特徴量列１１−ｓの個数を表す。Ｔは１以上の整数であり、潜在的な状況の種類の数（状況の種類の総数）を表す。Ｍは１以上の整数であり、音響イベントの種類の数（音響イベントの種類の総数）を表す。Ｄは１以上の整数定数であり、音響特徴量の次元数を表す。ｆは音響特徴量列１１を構成する音響特徴量を要素とした列である。Θは音響特徴量列１１−ｓと状況ｔとの組からなる集合を表し、Ｐ（Θ）は、例えば、音響特徴量列１１−ｓが状況ｔを生成する確率をｓ行ｔ列の要素とするＳ×Ｔ行列で表現できる。Φは状況ｔと音響イベントｍとの組からなる集合を表し、Ｐ（Φ）は、例えば状況ｔが音響イベントｍを生成する確率をｔ行ｍ列の要素とするＴ×Ｍ行列で表現できる。μは音響イベントｍによって発生した音響信号の音響特徴量の平均値μｍからなる列μ１，・・・，μＭを表す。音響イベントｍによって発生した各音響特徴量が複数の要素ｖｃｍｄ（ただし、ｄ＝１，・・・，Ｄ）からなるベクトル（ｖｃｍ１，・・・，ｖｃｍＤ）である場合（Ｄ≧２の場合）、μｍは要素ｖｃｍ１ｄからｖｃｍＥｄ（ただし、ｖｃｍｄ∈｛ｖｃｍ１ｄ，・・・，ｖｃｍＥｄ｝であり、Ｅは音響イベントｍに割り当てられる音響特徴量の数を表す）についてのｖｃｍｄの期待値ｍｅａｎ（ｖｃｍｄ）を要素とするベクトル（ｍｅａｎ（ｖｃｍ１），・・・，ｍｅａｎ（ｖｃｍＤ））である。Λは音響イベントｍによって発生した音響信号の音響特徴量の分散の逆数（精度）Λｍからなる列Λ１，・・・，ΛＭを表す。音響イベントｍによって発生した各音響特徴量が複数の要素ｖｃｍｄからなるベクトル（ｖｃｍ１，・・・，ｖｃｍＤ）である場合（Ｄ≧２の場合）、Λｍは要素ｖｃｍ１ｄからｖｃｍＥｄ（ただし、Ｅは音響イベントｍに割り当てられる音響特徴量の数を表す）の分散ｖｅｒ（ｖｃｍｄ）の逆数１／ｖｅｒ（ｖｃｍｄ）を要素とするベクトル（１／ｖｅｒ（ｖｃｍ１），・・・，１／ｖｅｒ（ｖｃｍＤ））である。ｆｓは音響特徴量列１１−ｓを表し、音響特徴量列１１−ｓが含むＮｓ個の音響特徴量からなる列を表す。Ｎｓは音響特徴量列１１−ｓが含む短時間区間ごとの音響特徴量の個数を表す。言い換えると、Ｎｓは音響特徴量列１１−ｓに対応する時間区間が含む短時間区間の個数を表す。
【００２０】
また、音響特徴量列１１−ｓの生成確率Ｐ（ｆｓ）は、例えば、各音響信号が状況を生成する確率θの事前分布（Ｄｉｒｃｈｌｅｔ分布に従うものとする）の超パラメータα、各状況が音響イベントを生成する確率φの事前分布（Ｄｉｒｃｈｌｅｔ分布に従うものとする）の超パラメータγ、各音響イベントにおける音響特徴量の平均の超パラメータβ０，μ０、各音響イベントにおける音響特徴量の精度の超パラメータν０，Ｂ０を用いて以下のように表すことができる。
【数２】
2015031944.tif 000004
ただし、ｆｓ，ｉ、ｚｓ，ｉ、ｍｓ，ｉは、それぞれ、音響特徴量列１１−ｓに含まれる先頭からｉ番目の短時間区間での音響特徴量、状況、音響イベントを表す。Ｄｉｒ（・），Ｎ（・），Ｗ（・）は、それぞれ、Ｄｉｒｉｃｈｌｅｔ分布の確率密度関数、Ｎｏｒｍａｌ分布の確率密度関数、Ｗｉｓｈａｒｔ分布の確率密度関数を表す。
【００２１】
ここでＫ−１次（Ｋは２以上の整数）のＤｉｒｉｃｈｌｅｔ分布の確率密度関数Ｄｉｒ（ι｜τ）、およびＤ次のＧａｕｓｓ−Ｗｉｓｈａｒｔ分布の確率密度関数Ｎ（μ｜β０，μ０，Λ）Ｗ（Λ｜ν０，Ｂ０）は以下の通りである。
【数３】
2015031944.tif 000005
ただし、τはτｋ（ｋ＝１，...，Ｋ）からなるパラメータ、ιは確率変数、Γはガンマ関数を表す。（・）Ｔは（・）の転置を表す。また、
【数４】
2015031944.tif 000006
である。
【００２２】
＜生成モデルの算出過程の説明＞
状況／音響イベントモデル化部１０２は、入力された音響特徴量列１１から、学習処理によって、前述の生成モデルやラベル列等を生成する。この学習処理は、入力された音響特徴量列１１に基づいて、音響信号が状況を生成する確率Ｐ（状況｜音響信号）、状況が音響イベントを生成する確率Ｐ（音響イベント｜状況）、および音響イベントが音響特徴量を生成する確率Ｐ（音響特徴量｜音響イベント）に基づく、状況に対応する音響イベントの組み合わせと、音響信号列に対応する状況の組み合わせと、音響イベントに対応する音響特徴量と、に対応する同時分布の最大値を探索する処理によって行われる。言い換えると、状況／音響イベントモデル化部１０２は、音響信号が状況を生成する確率Ｐ（状況｜音響信号）、状況が音響イベントを生成する確率Ｐ（音響イベント｜状況）、および音響イベントが音響特徴量を生成する確率Ｐ（音響特徴量｜音響イベント）おいて、入力された音響特徴量列１１の尤もらしさ（尤度または対数尤度）を最大化する学習処理（最尤学習）を行う。言い換えると、状況／音響イベントモデル化部１０２は、音響信号−状況生成モデル１２のモデルパラメータ、状況−音響イベント生成モデル１３のモデルパラメータ、および音響イベント−音響特徴量生成モデル１４のモデルパラメータにおいて、入力された音響特徴量列１１の尤もらしさ（すなわち、尤度関数Ｌ（音響特徴量列｜パラメータ）＝Ｐ（音響特徴量列｜パラメータ）または対数尤度関数ｌｏｇ Ｌ（音響特徴量列｜パラメータ））を最大化する学習処理を行い、その結果を用いて各生成モデルや各ラベル列を生成する。なお、「ｌｏｇ」は自然対数を表す。
【００２３】
このような学習には、上記の生成過程に基づいたマルコフ連鎖モンテカルロ法（ＭＣＭＣ法，Ｍａｒｋｏｖ  Ｃｈａｉｎ  Ｍｏｎｔｅ  Ｃａｒｌｏ  ｍｅｔｈｏｄｓ）や変分ベイズ法（ＶＢ法，Ｖａｒｉａｔｉｏｎａｌ  Ｂａｙｅｓ  ｍｅｔｈｏｄｓ）などの手法を用いることができる。ここでは変分ベイズ法による生成モデルのパラメータ算出手法について説明を行う。
【００２４】
＜生成モデルの算出のための準備＞
変分ベイズ法による生成モデルのパラメータ算出では、未知のモデルパラメータα，γ，μ０，β０，ν０，Ｂ０を確率変数として扱い、音響特徴量列１１であるｆについての対数尤度関数を最大化するモデルパラメータα，γ，μ０，β０，ν０，Ｂ０を求める。ここで、この対数尤度関数の未知であるすべてのモデルパラメータα，γ，μ０，β０，ν０，Ｂ０を周辺化した対数周辺尤度Ｌ（ｆ）＝ｐ（ｆ｜α，γ，μ０，β０，ν０，Ｂ０）を考える。ここで新たな分布ｑ（ｍ，ｚ，μ，Λ，φ，θ）（以下、「変分事後分布」と呼ぶ）を導入すると、Ｊｅｎｓｅｎの不等式によって、以下のような対数周辺尤度の下限値（Ｌｏｗｅｒ  Ｂｏｕｎｄ）Ｆ［ｑ］を求めることができる。
【００２５】
【数５】
2015031944.tif 000007
ただし、＜Ｐ（・）＞ｑ（・）はＰ（・）のｑ（・）に関する期待値を表す。また、ｚは音響特徴量列１１に対応する状況からなる列であり、φは状況が音響イベントを生成する確率を表す変数であり、θは音響信号が状況を表す確率を表す変数である。なお、下限値Ｆ［ｑ］は変分事後分布ｑ（ｍ，ｚ，μ，Λ，φ，θ）を変関数とする汎関数である。
【００２６】
また、上記の式から以下が成り立つ。
【数６】
2015031944.tif 000008
【００２７】
よって、以下の関係が成り立つ。
Ｌ（ｆ）＝Ｆ［ｑ］＋ＫＬ（ｑ（ｍ，ｚ，μ，Λ，φ，θ），ｐ（ｍ，ｚ，μ，Λ，φ，θ｜ｆ））
ただし、ＫＬ（・）は、ＫＬはダイバージェンスを表すものとする。
【００２８】
ここで、Ｌ（ｆ）がｆのみに依存することに注意すると、下限値Ｆ［ｑ］を最大化することは、ｑ（ｍ，ｚ，μ，Λ，φ，θ）とｐ（ｍ，ｚ，μ，Λ，φ，θ｜ｆ）とのＫＬダイバージェンスを最小化することと等価であることがわかる。言い換えると、下限値Ｆ［ｑ］を最大化する変分事後分布ｑ（ｍ，ｚ，μ，Λ，φ，θ）は、真の事後分布ｐ（ｍ，ｚ，μ，Λ，φ，θ｜ｆ）の最良近似となる。ここで，変分事後分布についてｑ（ｍ，ｚ，μ，Λ，φ，θ）＝ｑ（ｍ，ｚ）ｑ（μ，Λ，φ，θ）を仮定する。ｍ，ｚは変分ベイズ学習における隠れ変数（非観測変数）に相当し、μ，Λ，φ，θはパラメータに相当する。すると、下限値Ｆ［ｑ］は以下のように変形できる。
【数７】
2015031944.tif 000009
【００２９】
まず、ｑ（ｍ，ｚ）＝ｑ（ｍ｜ｚ）ｑ（ｚ）とし、隠れ変数ｍ，ｚの変分事後分布の導出を行う。Ｆ［ｑ］において、ｚに依存しない項を定数項と見なし、ラグランジュの未定乗数法などを用いてｚの変分事後分布ｑ（ｚ）を導出すると、ｑ（ｚ）は多項分布の積で表現可能であることがわかる。そこで、ｑ（ｚ）のパラメータｒｎｔを導入する。すると、ｑ（ｚ）は以下のように表現できる。
【数８】
2015031944.tif 000010
ただし、音響特徴量列１１に対応する時間区間が含む短時間区間の個数をＮとし（Ｎ＝Σｓ＝１ＳＮｓ）、ｎ＝１，・・・，Ｎとする。ｚｎｔは音響特徴量列１１に含まれる先頭からｎ番目の音響特徴量が状況ｔに対応する場合に１となり、そうでない場合に０となる。
【００３０】
同様に、ｍの変分事後分布ｑ（ｍ｜ｚ）を導出すると、ｑ（ｍ｜ｚ）は多項分布の積で表現可能であることが分かる。そこで、ｑ（ｍ｜ｚ）のパラメータｕｎｍを導入する。すると、ｑ（ｍ｜ｚ）は以下のように表現できる。
【数９】
2015031944.tif 000011
ただし、ｙｎｍは音響特徴量列１１に含まれる先頭からｎ番目の音響特徴量が音響イベントｍに対応する場合に１となり、そうでない場合に０となる。
【００３１】
次に、ｑ（μ，Λ，φ，θ）＝ｑ（φ）ｑ（θ）ｑ（μ｜Λ）ｑ（Λ）と仮定し、パラメータμ，Λ，φ，θの変分事後分布を導出する。まず、パラメータｒｎｔのうち、音響特徴量列１１−ｓに対応する時間区間の先頭からｎ’番目（ｎ’＝１，・・・，Ｎｓ）の短時間区間に対応するパラメータをｒｓｎ’ｔとおく。すなわち、以下の関係を満たす。
【数１０】
2015031944.tif 000012
また、Ｎｓｔを以下のようにおく。
【数１１】
2015031944.tif 000013
すると、パラメータθの変分事後分布ｑ（θ）は、以下の形のディリクレ分布となる。
【数１２】
2015031944.tif 000014
ただし、θｓｔは音響信号ｓが状況ｔを生成する確率を表し、Ｃθはｑ（θ）のθについての全空間積分値を１とするための規格化定数である。
【００３２】
また、Ｎｔｍを以下のようにおく。
【数１３】
2015031944.tif 000015
すると、パラメータφの変分事後分布ｑ（φ）は、以下の形のディリクレ分布となる。
【数１４】
2015031944.tif 000016
ただし、Ｃφはｑ（φ）のφについての全空間積分値を１とするための規格化定数である。
【００３３】
同様に、μｍの変分事後分布ｑ（μｍ｜Λｍ）は以下のように算出可能である。
【数１５】
2015031944.tif 000017
つまり、ｑ（μｍ｜Λｍ）は平均がμｍ、共分散がβｍΛｍのガウス分布であることが分かる。
【００３４】
さらに、Λｍの変分事後分布ｑ（Λｍ）は以下の様に記述可能である。
【数１６】
2015031944.tif 000018
ただし、以下を満たす。
【数１７】
2015031944.tif 000019
つまり、ｑ（Λｍ）はν０およびＢｍをパラメータとするＷｉｓｈａｒｔ分布であることが分かる。
【００３５】
以上によってパラメータμ，Λ，φ，θの変分事後分布ｑ（μ，Λ，φ，θ）が導出できたので、再び、隠れ変数ｍ，ｚの変分事後分布の導出に戻り、パラメータｒｎｔおよびｕｎｍを導出する。
【００３６】
まず、変分事後分布ｑ（ｚ）のｚについての全空間積分値が１であるとの制約条件のもとでＦ［ｑ］を最大化するｑ（ｚ）は、以下のようになる。
【数１８】
2015031944.tif 000020
ただし、Ｃｚはｑ（ｚ）のｚについての全空間積分値を１とするための規格化定数である。また、φｔｍは状況ｔが音響イベントｍを生成する確率を表す。
【００３７】
ここで
【数１９】
2015031944.tif 000021
として、この部分を計算すると以下のようになる。
【数２０】
2015031944.tif 000022
ただし、Ψはディガンマ関数を表す。
【００３８】
よって最終的に、式（１）（８）より、音響特徴量列１１−ｓに対応するパラメータｒｓｎ’ｔは以下のように表現できる。
【数２１】
2015031944.tif 000023
【００３９】
ただし、パラメータｕｎｍのうち、音響特徴量列１１−ｓに対応する時間区間の先頭からｎ’番目（ｎ’＝１，・・・，Ｎｓ）の短時間区間に対応するパラメータをｕｓｎ’ｍとおく。すなわち、以下の関係を満たす。
【数２２】
2015031944.tif 000024
また、Ｕｓｎ’ｍはｕｓｎ’ｍを用いて以下のように表現される。
【数２３】
2015031944.tif 000025
【００４０】
また、変分事後分布ｑ（ｍ｜ｚ）のｍについての全空間積分値が１であるとの制約条件のもとでＦ［ｑ］を最大化するｑ（ｍ｜ｚ）は、以下のようになる。
【数２４】
2015031944.tif 000026
ただし、Ｃｍ，ｚはｑ（ｍ，ｚ）の（ｍ，ｚ）についての全空間積分値を１とするための規格化定数である。
この各項をｚの変分事後分布ｑ（ｚ）の場合と同様に算出していくと、以下のようになる。
【数２５】
2015031944.tif 000027
よって、以下を満たす。
【数２６】
2015031944.tif 000028
【００４１】
よって最終的に、式（２）（１２）より、パラメータｕｎｍは以下のように表現できる。
【数２７】
2015031944.tif 000029
【００４２】
以上より、生成モデルを推定する際は、隠れ変数であるｍ，ｚの変分事後分布とパラメータであるμ，Λ，φ，θの変分事後分布とを上記の式（３）〜（７）（９）〜（１１）（１３）に当てはめて繰り返し更新すれば良いことが分かる。
【００４３】
＜生成モデル算出の流れの例＞
（ｉ）まず、状況／音響イベントモデル化部１０２は、Ｓ，Ｔ，Ｍ，Ｄ，Ｎ，Ｎｓを入力とし、ハイパパラメータとしてα，γ，μ０，β０，ν０，Ｂ０を設定し（例えば、α＝０．３，γ＝０．１，μ０＝０（全ての要素を0とするベクトル），β０＝２．０，ν０＝Ｄ＋１，Ｂ０＝I（単位行列）等）、これらを用いて、以下のように各変分事後分布のハイパパラメータを初期化する。
【００４４】
（ｉ−１）状況／音響イベントモデル化部１０２の初期化部１０２ａは、ｓ＝１，・・・，Ｓ、ｔ＝１，・・・・，Ｔに対して、以下を設定する。
αｓｔ（０）＝α
Ｎｓｔ（０）＝Ｎｓ／Ｔ
なお、上付き添え字の（０）はｓｔの真上に記載すべきであるが、記述の制約上ｓｔの右上に表記されている。すなわち、文字「Ｇ」「ｇ１」「ｇ２」についての「Ｇｇ１ｇ２」との表記は、「ｇ２」が「ｇ１」の真上にある表記と同義である。
【００４５】
（ｉ−２）状況／音響イベントモデル化部１０２の初期化部１０２ａは、ｔ＝１，２，・・・，Ｔ、ｍ＝１，２，・・・・，Ｍに対して、以下を設定し、さらにｈ＝０とする。
γｔｍ（０）＝γ
Ｎｔｍ（０）＝Ｎ／（Ｔ×Ｍ）
Ｎｍ（０）＝Ｎ／Ｍ
μｍ（０）＝μ０
νｍ（０）＝ν０
Ｂｍ（０）＝Ｂ０
Ｕｓｎ’ｍ（０）＝０（零行列）
【数２８】
2015031944.tif 000030
【００４６】
その後、状況／音響イベントモデル化部１０２は、入力された音響特徴量ｆ１，・・・，ｆＮの列を用いて、以下の（ｉｉ−１−１），（ｉｉ−１−２），（ｉｉ−２−１），および（ｉｉ−２−２）を、終了条件が満たされるまで繰り返す。終了条件の例は、（ｉｉ−１−１），（ｉｉ−１−２），（ｉｉ−２−１），および（ｉｉ−２−２）を規定の回数（正値、例えば１〜３０００回程度）繰り返すこと、または、所望の結果が得られこと（例えば、割り当ての前後において、Ｆ（ｑ）の変化が一定の閾値（例えば０．０１％）以下にこと）である。
【００４７】
（ｉｉ−１−１）状況／音響イベントモデル化部１０２の第１更新部１０２ｂは、ｓ＝１，２，・・・，Ｓ、ｎ’＝１，２，・・・，Ｎｓ、ｔ＝１，２，・・・・，Ｔに対して、以下のように隠れ変数ｚの変分事後分布ｑ（ｚ）のパラメータを更新して出力する。なお、ｒｓｎ’ｔ（ｈ）はｈ回目の更新で得られたｒｓｎ’ｔであり、Ｒｓｎ’ｔ（ｈ）はｈ回目の更新で得られたＲｓｎ’ｔであり、ｕｓｎ’ｍ（ｈ）はｈ回目の更新で得られたｕｓｎ’ｍであり、Ｕｓｎ’ｍ（ｈ）はｈ回目の更新で得られたＵｓｎ’ｍである。
【数２９】
2015031944.tif 000031
その後（ｉｉ−１−２）に進む。
【００４８】
（ｉｉ−１−２）状況／音響イベントモデル化部１０２の第２更新部１０２ｃは、ｎ＝１，２，・・・，Ｎ、ｍ＝１，２，・・・・，Ｍに対して、以下のように隠れ変数ｍの変分事後分布ｑ（ｍ｜ｚ）のパラメータを更新して出力する。
【数３０】
2015031944.tif 000032
その後（ｉｉ−２−１）に進む。
【００４９】
（ｉｉ−２−１）状況／音響イベントモデル化部１０２の第３更新部１０２ｄは、ｓ＝１，２，・・・，Ｓ、ｎ’＝１，２，・・・，Ｎｓ、ｔ＝１，２，・・・・，Ｔに対して、以下のようにパラメータθの変分事後分布ｑ（θ）のパラメータを更新して出力する。
【数３１】
2015031944.tif 000033
その後（ｉｉ−２−２）に進む。
【００５０】
（ｉｉ−２−２）状況／音響イベントモデル化部１０２の第４更新部１０２ｅは、ｎ＝１，２，・・・，Ｎ、ｔ＝１，２，・・・，Ｔ、ｍ＝１，２，・・・・，Ｍに対して、以下のようにパラメータφ，μ，Λの変分事後分布ｑ（φ），ｑ（μｍ｜Λｍ），ｑ（Λｍ）のパラメータを更新して出力する。
【数３２】
2015031944.tif 000034
【数３３】
2015031944.tif 000035
【００５１】
その後、状況／音響イベントモデル化部１０２の判定部１０２ｆは終了条件を満たしたかを判定する。終了条件を満たしていない場合、判定部１０２ｆはｈ＋１を新たなｈとして（ｉｉ−１−１）の処理に戻し、第１〜４更新部１０２ｂ〜１０２ｅの処理を再び実行させた後、終了条件を満たしたかを判定する。終了条件を満たした場合には、状況／音響イベントモデル化部１０２のモデル算出部１０２ｇが、第１〜４更新部１０２ｂ〜１０２ｅの何れかで得られた更新後のパラメータを用いて、音響信号−状況生成モデル１２、状況−音響イベント生成モデル１３、および音響イベント−音響特徴量生成モデル１４を算出する。状況／音響イベントモデル化部１０２の解析部１０２ｈが、更新後のパラメータを用いて、状況ラベル列１５を生成してもよいし、音響イベントラベル列１６を生成してもよい。ただし音響信号−状況生成モデル１２や状況ラベル列１５や音響イベントラベル列１６を生成することは必須ではない。状況／音響イベントモデル化部１０２が生成した生成モデルやラベル列は記憶部１０３に格納される。
【００５２】
例えば、状況／音響イベントモデル化部１０２のモデル算出部１０２ｇは、以下のｔ＝１，・・・，Ｔについての以下のＮｓｔを音響信号−状況生成モデル１２として算出してもよいし、ｍ＝１，・・・，Ｍ、ｔ＝１，・・・，Ｔについての以下のＮｔｍを状況−音響イベント生成モデル１３として算出してもよいし、ｍ＝１，・・・，Ｍについての以下のνｍ（ｈ）を平均、Σμｍ（ｈ）を分散、ｇμｍ（ｈ）を自由度とするＳｔｕｄｅｎｔ−ｔ分布に従う確率密度関数を音響イベント−音響特徴量生成モデル１４としてもよい。ただし、下付き添え字の「μｍ」はμｍを表す。
【数３４】
2015031944.tif 000036
【００５３】
また例えば、状況／音響イベントモデル化部１０２の解析部１０２ｈは、音響特徴量列１１−ｓに対応する時間区間の先頭からｎ’番目の短時間区間の音響特徴量に対してａｒｇｍａｘｔＲｓｎ’ｔを算出し、それらを並べた状況ラベル列１５や、音響特徴量列１１に対応する時間区間の先頭からｎ番目の短時間区間の音響特徴量に対してａｒｇｍａｘｍＵｎｍを算出し、それらを並べた音響イベントラベル列１６を出力しても良い。
【００５４】
以上のように本実施例では、状況/音響イベントモデル化部１０２において、音響信号が状況を生成する確率や、状況が音響イベントを生成する確率のみではなく、音響イベントが音響特徴量を生成する確率の学習をも同時に行うことができる。その結果、音響イベント間の類似度を精度良く生成モデルに組み込むことができる。また、上記更新の結果で割り当てられた状況や音響イベントを分析することで、各音響特徴量がどの状況や音響イベントにより生成されたものかを知ることも可能である。
【００５５】
［実施例１−２］
実施例１−２では、音響信号列を入力として、学習処理によって、音響信号−状況生成モデル１２、状況−音響イベント生成モデル１３、および音響イベント−音響特徴量生成モデル１４を算出する。さらに、状況ラベル列１５を生成してもよいし、音響イベントラベル列１６を生成してもよい。ただし、状況／音響イベントモデル化部１０２が、音響信号−状況生成モデル１２や状況ラベル列１５や音響イベントラベル列１６を生成することは必須ではない。以降、同一のものには同じ参照符号を付し、説明は繰り返さない。
【００５６】
図２に例示するように、本形態のモデル処理装置１２０は、特徴量算出部１１１、音響特徴量列合成部１０１、状況／音響イベントモデル化部１０２、及び記憶部１０３を有する。モデル処理装置１２０は、例えば、公知又は専用のコンピュータに所定のプログラムが読み込まれることで構成される。
【００５７】
まず特徴量算出部１１１に音響信号列１０−１，・・・，１０−Ｓが入力される。各音響信号列１０−ｓ（ただし、ｓ∈｛１，・・・，Ｓ｝）は、短時間区間ごとに区分された要素からなり、各要素には要素番号が付されている。
【００５８】
特徴量算出部１１１は、各音響信号列１０−ｓから、音響特徴量列１０−ｓを算出して出力する。各音響特徴量は複数個の要素からなるベクトルであってもよいし、単数の要素からなるスカラーであってもよい。例えば特徴量算出部１１１は、入力された音響信号列１０−ｓに対し、前述の短時間区間からなるフレームごとに、音圧レベル、音響パワー、ＭＦＣＣ特徴量、ＬＰＣ特徴量などを算出し、これらを音響特徴量列として出力する。さらに立ち上がり特性、調波性、時間周期性などの音響特徴量が音響特徴量列に加えられてもよい。各音響特徴量列１１−ｓには音響特徴量列番号ｓが付与される。
【００５９】
立ち上がり特性とは、数十から数百ミリ秒ごとにおける、音響信号の大きさを表す指標の増加の度合いを表す指標である。ここで、音響信号の大きさを表す指標とは、例えば、音響信号の振幅の絶対値、音響信号の振幅の絶対値の対数値、音響信号のパワー又は音響信号のパワーの対数値である。例えば、以下の式で得られる値が０以上であればその値が立ち上がり特性とされ、以下の式で得られる値が０未満であれば０が立ち上がり特性とされる。
【数３５】
2015031944.tif 000037
ただし、ｋ’はフレームをＫ’個の微小な時間区間（例えば１ｍｓｅｃ程度）に区分した場合の各時間区間に対応し、ｐ￣ｋ’はｋ’番目の時間区間でのサンプルの大きさを表す指標の代表値又は平均値を表す。なお、「サンプルの大きさを表す指標」の例は、サンプルの振幅、サンプルの振幅の絶対値、サンプルの振幅の対数値、サンプルのエネルギー、サンプルのパワー、又はサンプルのパワーの対数値などである。「サンプル」は音響信号列の各音響信号を表す。また、Δｐ￣ｋ’はｐ￣ｋ’の変化率を表す。例えば、Δｐ−ｋ’＝ｐ−ｋ’−ｐ−ｋ’−１である。Δｐ−ｋ’＝ｐ−ｋ’＋１−ｐ−ｋ’としてもよい。また、最小二乗法等の近似手法を用いてｋ’番目の時間区間におけるｐ−ｋ’を近似した直線を求め、その時間区間におけるその直線の傾きをΔｐ−ｋ’としてもよい。また、ｋ’番目の時間区間を含む複数の時間区間におけるｐ￣ｋ’−κ，・・・，ｐ￣ｋ’−１，ｐ−ｋ’，ｐ￣ｋ’＋１，．．．，ｐ￣ｋ’−κ’の近時曲線を求め、そのｋ’番目の時間区間に対応する点での傾き（微分値）をΔｐ−ｋ’としてもよい。またχを任意の文字として、χの右肩の「−」は、χの上付きバーを意味する。また分子における（ｐ￣ｋ’）２を（ｐ￣’）ｍ’とし、ｍ’を任意の値としても良い。
【００６０】
以下に調波性を例示する。
【数３６】
2015031944.tif 000038
また、Ｎ”はフレームに含まれるサンプル数を表す１以上の整数、ｎ”はフレーム内の各サンプル点を表す１以上のＮ”以下の整数、ｘ（ｎ”）はサンプル点ｎ”でのサンプルの大きさを表す指標である。Ｒｆｆ（τ”）はｆ（ｎ”）のラグτ”での自己相関係数、ｍａｘ｛・｝は「・」の最大値を表す。ラグτは１以上Ｎ以下の整数である。Ｒｆｆ（τ”）は、例えば以下のように定義される。
【数３７】
2015031944.tif 000039
【００６１】
以下に時間周期性を例示する。
【数３８】
2015031944.tif 000040
ただし、Ｌ”は一周期とみなすサンプル数、Ｍ”は時間周期性の度合を計算するための周期数を表す１以上の整数、ｐ”（・）はサンプルの大きさを表す指標を時間平滑化した値、ｐ￣はフレーム内でのサンプルの大きさを表す指標の平均値を表す。
【００６２】
次に、音響特徴量列合成部１０１に、音響特徴量列１１−１，・・・，１１−Ｓ（ただし、Ｓは１以上の整数）が入力される。複数個の音響特徴量列１１−１，・・・，１１−Ｓが音響特徴量列合成部１０１に入力された場合、音響特徴量列合成部１０１は、それらを時系列方向（例えば、時系列順）につなぎ合わせ、それによって１つの音響特徴量列１１を得て出力する。音響特徴量列合成部１０１に１つの音響特徴量列１１−１のみが入力された場合、音響特徴量列合成部１０１はそれを音響特徴量列１１として出力する。音響特徴量列合成部１０１から出力された音響特徴量列１１は、状況／音響イベントモデル化部１０２に入力される。なお、音響特徴量列合成部１０１を経由することなく、１つ音響特徴量列１１がそのまま状況／音響イベントモデル化部１０２に入力されてもよい。或いは、音響特徴量列１１−１，・・・，１１−Ｓを生成した後に、それらを合成して音響特徴量列１１を得ることに代えて、音響信号列１０−１，・・・，１０−Ｓを時系列方向（例えば、時系列順）に合成した音響信号列１０を得た後に、音響信号列１０から音響特徴量列１１を生成してもよい。これ以降の処理は実施例１−１と同じであるため、説明を省略する。
【００６３】
［実施例２−１］
実施例２−１では、実施例１−１で説明したように得られた状況−音響イベント生成モデル１３および音響イベント−音響特徴量生成モデル１４を用い、新たに入力された音響信号列から状況を推定する。
【００６４】
図３に例示するように、本形態のモデル処理装置２１０は、記憶部２０３及び生成モデル比較部２０１を有する。生成モデル比較部２０１は、例えば、音響イベント推定部２０１ａおよび比較部２０１ｂを有する。モデル処理装置２１０は、例えば、公知又は専用のコンピュータに所定のプログラムが読み込まれることで構成される。また記憶部２０３には、実施例１−１で説明したように得られた状況−音響イベント生成モデル１３および音響イベント−音響特徴量生成モデル１４が格納されている。
【００６５】
音響イベントの種類の総数Ｍ、状況の種類の総数Ｔ、音響特徴量列２１が生成モデル比較部２０１に入力される。音響特徴量列２１は、１個の音響特徴量または２個以上の音響特徴量を時系列方向（例えば、時系列順）につなぎ合わせた列である。実施例１−１で説明したように、各音響特徴量は、短時間区間ごとの音響信号から得られたものである。各音響特徴量は複数個の要素からなるベクトルであってもよいし、単数の要素からなるスカラーであってもよい。生成モデル比較部２０１は、例えば、入力された情報を用い、音響特徴量列２１と、状況−音響イベント生成モデル１３とを比較し、最も近いと判断された状況、若しくは近いと判断された状況から複数個、またはある尤度よりも高いと判断された状況を判定結果として出力する。また、生成モデル比較部２０１が、音響特徴量列２１と音響イベント−音響特徴量生成モデル１４とを用い、音響特徴量列２１に対応する音響イベント列を推定して出力してもよい。以下に、生成モデル比較部２０１の処理を例示する。
【００６６】
まず、生成モデル比較部２０１の音響イベント推定部２０１ａは、記憶部２０３から読み込んだ音響イベント−音響特徴量生成モデル１４を用い、音響特徴量列２１を構成する各音響特徴量について確率Ｐ（音響特徴量｜音響イベント）を最大にする音響イベント列（音響イベント判定結果）を得て出力する。例えば、音響特徴量列２１の音響イベント推定部は、以下のように音響イベント列ｍ１，・・・，ｍＮ’を得る。
【数３９】
2015031944.tif 000041
ただし、ｆｉは音響特徴量列２１に対応する時間区間の先頭からｉ番目（ｉ＝１，・・・，Ｎ’）の短時間区間に対応する音響特徴量を表し、音響特徴量列２１は音響特徴量ｆ１，・・・，ｆＮ’の列である。ｍｉは音響特徴量列２１に対応する時間区間の先頭からｉ番目の短時間区間に対応する音響イベントを表す。また、Ｎ’は正の整数であり、音響特徴量列２１に対応する時間区間が含む短時間区間の数を表す。Ｎ’＝Ｎであってもよいし、Ｎ’≠Ｎであってもよい。ｐ（ｆｉ｜ｍｉ，μｍ，Λｍ）は音響イベント−音響特徴量生成モデル１４から得られる。例えばｐ（ｆｉ｜ｍｉ，μｍ，Λｍ）はνｍ（ｈ）を平均、Σμｍ（ｈ）を分散、ｇμｍ（ｈ）を自由度とするＳｔｕｄｅｎｔ−ｔ分布に従う確率密度関数によって算出可能である。ｐ（ｍｉ）は予め定められた事前確率である。また、音響イベント推定部２０１ａは、音響特徴量列２１を構成する各音響特徴量について確率Ｐ（音響特徴量｜音響イベント）が大きい方から選択された複数個の音響イベントからなる音響イベント列を音響イベント判定結果としてもよいし、当該確率Ｐ（音響特徴量｜音響イベント）が閾値以上（又は閾値を超える）１個または複数個の音響イベントからなる音響イベント列を音響イベント判定結果としてもよい。
【００６７】
生成モデル比較部２０１の比較部２０１ｂは、音響イベント推定部２０１ａで得られた音響イベント列ｍ１，・・・，ｍＮ’から得られる音響イベントの分布と、状況−音響イベント生成モデル１３が表す音響イベントを確率変数としたＰ（音響イベント｜状況）の各状況に対応する分布とを比較し、これらの分布の距離に基づいて音響特徴量列２１に対応する状況または状況の列を推定し、その推定結果を状況判定結果として出力する。なお、音響イベントを確率変数としたＰ（音響イベント｜状況）の各状況に対応する分布は、状況ごとに定まる音響イベントを確率変数としたＰ（音響イベント｜状況）の分布である。例えば、これらの分布が最も近くなる状況を状況判定結果として出力してもよいし、これらの分布が近いほうから選択した複数個の状況を状況判定結果として出力してもよいし、これらの分布の距離が閾値以下（または未満）となる１個または複数個の状況を状況判定結果として出力してもよい。
【００６８】
＜比較部２０１ｂの処理の具体例１＞
まず比較部２０１ｂが、入力された音響イベント列から、以下のように音響イベントの分布ｐ’（ｍ）（ただし、ｍ∈｛１，・・・，Ｍ｝）を算出する。
【数４０】
2015031944.tif 000042
ただし、γ’は事前に設定された緩和パラメータ（例えば０．０１などの非負値）を表し、Ｃｍは、入力された音響イベント列のうち音響イベントｍを表す音響イベントの個数を表す。
【００６９】
次に比較部２０１ｂは、ｐ’（ｍ）と状況−音響イベント生成モデル１３を、下記に記すカルバックライブラー情報量（Kullback-Leibler divergence: KL divergence）やイェンセンシャノン情報量（Jensen-Shannon divergence: JS divergence）などの情報量基準に基づいて比較することで、入力された音響イベント列ｍ１，・・・，ｍＮ’に対応する状況を推定する。
【数４１】
2015031944.tif 000043
【００７０】
式（１５）又は（１６）の例の場合、比較部２０１ｂは、Ｐ（ｍ）にｐ’（ｍ）（ただし、ｍ＝１，・・・，Ｍ）を代入し、Ｑｔ（ｍ）にＮｔｍ（ただし、ｍ＝１，・・・，Ｍ，ｔ＝１，・・・，Ｔ）（音響イベントｍ＝１，・・・，Ｍを確率変数とした確率Ｐ（音響イベントｍ｜状況ｔ）の各状況ｔに対応する分布）を代入する。これにより、比較部２０１ｂは、各状況ｔ＝｛１，・・・，Ｔ｝に対応する情報量（合計Ｔ個の情報量）を得る。比較部２０１ｂは、各状況ｔ＝｛１，・・・，Ｔ｝について算出された情報量のうち、最も小さな情報量に対応する状況、または、最も小さな情報量から順番に選択した複数個の情報量に対応する複数個の状況、または、閾値以下（又は未満）の１個または複数個に対応する状況を、音響特徴量列２１に対応する状況（状況判定結果）として出力する。
【００７１】
＜比較部２０１ｂの処理の具体例２＞
比較部２０１ｂは、状況−音響イベント生成モデル１３と入力された音響イベント列との比較を以下のように行ってもよい。この手法では、比較部２０１ｂが、入力された音響イベント列に対し、状況−音響イベント生成モデル１３のもとでの状況の尤度の和や積を求める。比較部２０１ｂは、尤度の和や積が最大となる状況を状況判定結果として出力してもよいし、尤度の和や積が大きい順に選択した複数個の状況を状況判定結果として出力してもよいし、尤度の和や積が閾値以上（又は閾値を超える）の１個または複数個の状況を、状況判定結果として出力してもよい。
【００７２】
≪状況−音響イベント生成モデル１３のもとでの状況ｔの尤度の和の例≫
【数４２】
2015031944.tif 000044
ただし、ｚｉは音響特徴量列２１に対応する時間区間の先頭からｉ番目の短時間区間に対応する状況を表し、ｍｉは音響特徴量列２１に対応する時間区間の先頭からｉ番目の短時間区間に対応する音響イベントを表す。
【００７３】
≪状況−音響イベント生成モデル１３のもとでの状況ｔの尤度の積の例≫
【数４３】
2015031944.tif 000045
【００７４】
［実施例２−２］
実施例２−２では、実施例１−１で説明したように得られた状況−音響イベント生成モデル１３および音響イベント−音響特徴量生成モデル１４を用い、新たに入力された音響信号列から状況を推定する。
【００７５】
図４に例示するように、本形態のモデル処理装置２２０は、記憶部２０３、特徴量算出部２１１、及び生成モデル比較部２０１を有する。モデル処理装置２２０は、例えば、公知又は専用のコンピュータに所定のプログラムが読み込まれることで構成される。
【００７６】
まず特徴量算出部２１１に音響信号列２０が入力される。音響信号列２０は、短時間区間ごとに区分された要素からなり、各要素には要素番号が付されている。特徴量算出部２１１は、音響信号列２０から前述のように音響信号列２１を算出して出力する。音響信号列２１は、生成モデル比較部２０１に入力される。これ以降の処理は実施例２−１と同じであるため説明を省略する。
【００７７】
［実施例３−１］
実施例３−１は、実施例１−１と実施例２−１との組み合わせである。
本実施例では、音響特徴量列１１−１，・・・，１１−Ｓ，２１を入力として、学習処理によって、状況−音響イベント生成モデル、および音響イベント−音響特徴量生成モデルを算出する。また、この学習処理によって、さらに音響信号−状況生成モデルを生成してもよい。さらに、生成した音響信号−状況生成モデル１２、及び状況−音響イベント生成モデル１３を用い、音響特徴量列２１から状況を推定する。
【００７８】
図５に例示するように、実施例のモデル処理装置３１０は、音響特徴量列合成部１０１、状況／音響イベントモデル化部１０２、生成モデル比較部２０１、及び記憶部１０３，３０３を有する。モデル処理装置３１０は、例えば、公知又は専用のコンピュータに所定のプログラムが読み込まれることで構成される。
【００７９】
音響特徴量列１１−１，・・・，１１−Ｓ，２１は、音響特徴量列合成部１０１に入力され、音響特徴量列合成部１０１は、実施例１−１と同様に、これらを合成した音響特徴量列１１を得て出力する。音響特徴量列１１は、状況／音響イベントモデル化部１０２に入力され、状況／音響イベントモデル化部１０２は、実施例１−１と同様に、音響信号−状況生成モデル１２、状況−音響イベント生成モデル１３、および音響イベント−音響特徴量生成モデル１４を算出する。さらに、状況／音響イベントモデル化部１０２は、状況ラベル列１５を生成してもよいし、音響イベントラベル列１６を生成してもよい。ただし、状況／音響イベントモデル化部１０２が、音響信号−状況生成モデル１２や状況ラベル列１５や音響イベントラベル列１６を生成することは必須ではない。状況／音響イベントモデル化部１０２が生成したモデルや列は記憶部１０３に格納される。
【００８０】
音響特徴量列２１は、さらに生成モデル比較部２０１に入力される。生成モデル比較部２０１は、実施例２−１と同様に、音響特徴量列２１と、状況−音響イベント生成モデル１３とを比較し、最も近いと判断された状況、もしくは、近いと判断された状況から複数個、またはある尤度よりも高いと判断された状況を判定結果として出力する。また、生成モデル比較部２０１が、音響特徴量列２１と音響イベント−音響特徴量生成モデル１４とを用い、音響特徴量列２１に対応する音響イベント列を推定して出力してもよい。
【００８１】
なお、生成モデル比較部２０１の処理及び状況／音響イベントモデル化部１０２の処理のどちらを先に行っても良い。ただし、状況／音響イベントモデル化部１０２の処理を行う前に生成モデル比較部２０１の処理を行う場合、記憶部１０３に予め得られた各生成モデルが格納されている必要がある。
【００８２】
また、音響特徴量列２１が、新たに入力された音響特徴量列とともに音響特徴量列合成部１０１に入力されてもよい。この場合、音響特徴量列合成部１０１がこれらを時系列方向（例えば、時系列順）につなぎ合わせ、状況／音響イベントモデル化部１０２に送出してもよい。
【００８３】
［実施例３−２］
実施例３−２は、実施例１−２と実施例２−２との組み合わせである。
本実施例では、音響信号列１０−１，・・・，１０−Ｓ，２０を入力として、学習処理によって、状況−音響イベント生成モデル、および音響イベント−音響特徴量生成モデルを算出する。また、この学習処理によって、さらに音響信号−状況生成モデルを生成してもよい。さらに、生成した音響信号−状況生成モデル１２、及び状況−音響イベント生成モデル１３を用い、音響信号列２０から状況を推定する。
【００８４】
図６に例示するように、本実施例のモデル処理装置３２０は、特徴量算出部１１１−１，・・・，１１１−Ｓ，２１１、および実施例３−１で説明したモデル処理装置３１０（図５）を有する。
【００８５】
音響信号列１０−１，・・・，１０−Ｓ，２０は、それぞれ特徴量算出部１１１−１，・・・，１１１−Ｓ，２１１に入力される。特徴量算出部１１１−１，・・・，１１１−Ｓ，２１１は、実施例１−２で説明したように、音響信号列１０−１，・・・，１０−Ｓ，２１１から、それぞれ音響特徴量列１０−１，・・・，１０−Ｓ，２１を得て出力する。音響特徴量列１０−１，・・・，１０−Ｓ，２１は、記憶部３０３（図５）に格納される。以降の処理は実施例３−１と同じである。
【００８６】
［各実施例の特徴］
上述した各実施例では、音響特徴量と状況や音響イベントとの関係のモデルを算出する際に、従来技術では困難であった、音響信号と状況、状況と音響イベント列、および音響イベント列と音響特徴量列の関係を同時に考慮した学習処理によって、音響信号−状況生成モデル１２、状況−音響イベント生成モデル１３、音響イベント−音響特徴量モデル等を生成できる。このように、音響信号と状況、状況と音響イベントの関係に加えて、音響イベントと音響特徴量の関係を同時に考慮することで、音響イベント間の類似度を生成モデルの学習に反映させることができ、音響イベント間の類似度を生成モデルに組み込みことができる。その結果、従来技術よりも精度良く、音響信号と状況との関係をモデル化できる。
【００８７】
なお、本発明は上述の各実施例に限定されるものではない。例えば、例えば、生成モデルの作成処理や状況／音響イベント判定処理が複数の装置で分散処理されてもよいし、記憶部１３０，３０３に格納された生成モデルやデータが複数の記憶部に分散して格納されてもよい。また、音響特徴量列や音響信号列が時系列の順に入力され順次処理されるのであれば、短時間区間ごとに区分された各要素に対応する要素番号が、音響特徴量列や音響信号列に含まれなくてもよい。また上述の各種の処理は、記載に従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。その他、本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。
【００８８】
上述の構成をコンピュータによって実現する場合、各装置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。このプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。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の例は、非一時的な（non-transitory）記録媒体である。このような記録媒体の例は、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等である。
【００８９】
このプログラムの流通は、例えば、そのプログラムを記録したＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体を販売、譲渡、貸与等することによって行う。さらに、このプログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することにより、このプログラムを流通させる構成としてもよい。
【００９０】
このようなプログラムを実行するコンピュータは、例えば、まず、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、一旦、自己の記憶装置に格納する。処理の実行時、このコンピュータは、自己の記録装置に格納されたプログラムを読み取り、読み取ったプログラムに従った処理を実行する。このプログラムの別の実行形態として、コンピュータが可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することとしてもよく、さらに、このコンピュータにサーバコンピュータからプログラムが転送されるたびに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することとしてもよい。サーバコンピュータから、このコンピュータへのプログラムの転送は行わず、その実行指示と結果取得のみによって処理機能を実現する、いわゆるＡＳＰ（Application Service Provider）型のサービスによって、上述の処理を実行する構成としてもよい。
【００９１】
上記実施形態では、コンピュータ上で所定のプログラムを実行させて本装置の処理機能が実現されたが、これらの処理機能の少なくとも一部がハードウェアで実現されてもよい。
【符号の説明】
【００９２】
モデル処理装置  １１０，１２０，２１０，２２０，３１０，３２０
【図１】
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【図２】
2015031944.tif 000056
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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