(57)【要約】【課題】逐次的に得られる音響イベント列を用いて状況のモデル処理を行う。【解決手段】  入力された音響イベント列ごとに、音響イベント列が状況を生成する確率に基づく値を、所定の条件を満たすまで更新する。音響イベント列が状況を生成する確率に基づく値が当該所定の条件を満たすまで更新された後に、状況が音響イベントを生成する確率に基づく値を求める。これにより、状況が音響イベントを生成する確率に基づく値を得るモデルを生成する。【選択図】図１
2015111232.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音響イベントの時系列である音響イベント列を入力とし、状況が音響イベントを生成する確率に基づく値を得るモデルを生成するモデル処理装置であって、
入力された音響イベント列ごとに、音響イベント列が状況を生成する確率に基づく値を、所定の条件を満たすまで更新する第１更新部と、
前記音響イベント列が状況を生成する確率に基づく値が前記所定の条件を満たすまで更新された後に、状況が音響イベントを生成する確率に基づく値を求める第２更新部と、
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、
さらに初期化部と制御部とを有し、
前記状況が音響イベントを生成する確率に基づく値は、状況が音響イベントを生成する確率を表す第３のパラメータであり、
前記初期化部は、状況が音響イベントを生成する確率を表す第１のパラメータを初期化し、
前記第２更新部は、前記第１のパラメータと、前記入力された音響イベント列に対応する情報に応じて前記第１のパラメータを更新して得られる第２のパラメータと、の重み付け和を前記第３のパラメータとし、
前記制御部は、前記音響イベント列を逐次的に更新し、前記第３のパラメータを前記第１のパラメータとして前記第１更新部および前記第２更新部の処理を再び実行させる処理を繰り返し実行させる、モデル処理装置。
【請求項３】
請求項２のモデル処理装置であって、
さらに音響イベント列が状況を生成する確率を表す第４のパラメータを初期化する第２初期化部を有し、
前記音響イベント列が状況を生成する確率に基づく値は、音響イベント列が状況を生成する確率を表す第５のパラメータであり、
前記第１更新部は、前記第１のパラメータおよび前記入力された音響イベント列に対応する情報に応じ、前記第４のパラメータを所定の条件を満たすまで更新して得られた値を前記第５のパラメータとし、
前記第２更新部は、前記第５のパラメータに対応する情報および前記入力された音響イベント列に対応する情報に応じて前記第１のパラメータを更新した値を前記第２のパラメータとし、前記第１のパラメータと前記第２のパラメータとの重み付け和を前記第３のパラメータとし、
前記制御部は、前記音響イベント列を逐次的に更新し、前記第５のパラメータを前記第４のパラメータとし、前記第３のパラメータを前記第１のパラメータとして前記第１更新部および前記第２更新部の処理を再び実行させる処理を繰り返し実行させる、モデル処理装置。
【請求項４】
請求項３のモデル処理装置であって、
ｚが状況を表す変数であり、ｅが音響イベントを表す変数であり、各状況に対応するインデックスがｔ＝１，…，Ｔであり、各音響イベントに対応するインデックスがｍ＝１，…，Ｍであり、前記入力された音響イベント列に対応するインデックスがｓｋ＝１，…，Ｓｋであり、Ｔ，Ｍ，Ｓｋ，ｈ，ｋが正整数であり、ＳがＳｋ以上の正整数であり、Ｎｓｋがインデックスｓｋに対応する音響イベント列の要素数であり、δｎｍがインデックスｓｋに対応する音響イベント列のｎ＝ｎｓｋ番目の要素が表す音響イベントに対応するインデックスがｍであるときにδｎｍ＝１となり、ｍでないときにδｎｍ＝０となるデルタ関数であり、Ψがディガンマ関数であり、α０，β０がパラメータであり、前記第１のパラメータがλｔｍ（ｈ−１）であり、前記第４のパラメータがγｓ（ｋ）ｔ（ｈ）であり、ｓ（ｋ）＝ｓｋであり、
前記第１更新部は、
ｓｋ＝１，…，Ｓｋ，ｎｓｋ＝１，…，Ｎｓｋ，ｔ＝１，…，Ｔについて、
【数７０】
2015111232.tif 000072
を実行する処理と、
【数７１】
2015111232.tif 000073
を実行する処理と、を前記所定の条件を満たすまで繰り返し行って得られたγｓ（ｋ）ｔ（ｈ）を前記第５のパラメータとし、
前記第２更新部は、
前記第５のパラメータγｓ（ｋ）ｔ（ｈ）および前記第５のパラメータγｓ（ｋ）ｔ（ｈ）に対応するηｓ（ｋ）ｎ（ｓｋ）ｔ（ｈ）（ただし、ｎ（ｓｋ）＝ｎｓｋ）について
【数７２】
2015111232.tif 000074
を実行して得られたλ〜ｔｍ（ｈ）を前記第２のパラメータとし、
前記第１のパラメータλｔｍ（ｈ−１）と前記第２のパラメータλ〜ｔｍ（ｈ）との重み付け和を前記第３のパラメータλｔｍ（ｈ）とし、
前記制御部は、ｋを更新しつつ、ｈ＋１を新たなｈとした前記第１更新部および前記第２更新部の処理を再び実行させる処理を繰り返し実行させる、モデル処理装置。
【請求項５】
請求項２から４の何れかのモデル処理装置であって、
前記第１更新部および前記第２更新部の処理を再び実行させる処理の繰り返し回数が多いほど、前記重み付け和における前記第２のパラメータの重みが小さい、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、
前記インデックスｓｋに対応する音響イベント列のｎｓｋ番目の要素に対応するηｓ（ｋ）ｎ（ｓｋ）ｔ（ｈ）を用い、前記ｎｓｋ番目の要素に対応する状況を推定する分析部を有する、モデル処理装置。
【請求項７】
請求項１のモデル処理装置であって、
さらに初期化部と制御部とを有し、
前記状況が音響イベントを生成する確率に基づく値は、状況が音響イベントを生成する頻度を表す第８のパラメータであり、
前記初期化部は、状況が音響イベントを生成する頻度を表す第６のパラメータを初期化し、
前記第２更新部は、前記第６のパラメータと、前記入力された音響イベント列に対応する情報に応じて前記第６のパラメータを更新して得られる第７のパラメータと、の重み付け和を前記第８のパラメータとし、
前記制御部は、前記音響イベント列を逐次的に更新し、前記第８のパラメータを前記第６のパラメータとして前記第１更新部および前記第２更新部の処理を再び実行させる処理を繰り返し実行させる、モデル処理装置。
【請求項８】
請求項７のモデル処理装置であって、
各状況に対応するインデックスがｔ＝１，…，Ｔであり、各音響イベントに対応するインデックスがｍ＝１，…，Ｍであり、前記入力された音響イベント列に対応するインデックスがｓｋ＝１，…，Ｓｋであり、Ｔ，Ｍ，Ｓｋ，ｈ，ｋが正整数であり、ＳがＳｋ以上の正整数であり、Ｎｓｋがインデックスｓｋに対応する音響イベント列の要素数であり、下付き添え字のｓ（ｋ）がｓｋであり、下付添え字のｉ（ｓｋ）がｉｓ（ｋ）であり、ｅｉ（ｓｋ）が前記インデックスｓｋに対応する前記音響イベント列のｉ（ｓｋ）番目の音響イベントであり、α０，β０がパラメータであり、前記第６のパラメータがＮｔｍ（ｈ−１）であり、前記第８のパラメータがＮｔｍ（ｈ）であり、
前記第１更新部は、
Ｎｔｍ（ｈ−１）、Ｎｓ（ｋ）ｔ（ｈ−１）およびγ＾ｓ（ｋ）ｉ（ｓｋ）ｔ（ｈ−１）を入力とし、ｓｋ＝１，…，Ｓｋ、ｍ＝１，…，Ｍ、ｔ＝１，…，Ｔについて、
【数７３】
2015111232.tif 000075
を実行する処理と、
前記インデックスｓｋに対応する前記音響イベント列が含む音響イベントの個数ｎｓ（ｋ）ｍ、およびγ＾ｓ（ｋ）ｉ（ｓｋ）ｔ（ｈ）を用い、ｓｋ＝１，…，Ｓｋ、ｔ＝１，…，Ｔについて、
【数７４】
2015111232.tif 000076
を実行する処理を、前記所定の条件を満たすまで、Ｎｓ（ｋ）ｔ（ｈ）を新たなＮｓ（ｋ）ｔ（ｈ−１）として用いながら繰り返し、
前記第２更新部は、前記第６のパラメータＮｔｍ（ｈ−１）と、前記第７のパラメータである
【数７５】
2015111232.tif 000077
と、の重み付け和を前記第８のパラメータＮｔｍ（ｈ）とし、  前記制御部は、ｋを更新しつつ、ｈ＋１を新たなｈとした前記第１更新部および前記第２更新部の処理を再び実行させる処理を繰り返し実行させる、モデル処理装置。
【請求項９】
請求項１から８の何れかのモデル処理装置であって、
逐次的に入力された音響信号列から、逐次的に音響特徴量列を算出する特徴量算出部と、
前記音響特徴量列から、逐次的に音響イベント列を決定する音響イベント判定部と、を有し、
前記入力された音響イベント列は、前記音響イベント判定部で決定された前記音響イベント列である、モデル処理装置。
【請求項１０】
請求項１から８の何れかのモデル処理装置であって、
逐次的に入力された音響特徴量列から、逐次的に音響イベント列を決定する音響イベント判定部を有し、
前記入力された音響イベント列は、前記音響イベント判定部で決定された前記音響イベント列である、モデル処理装置。
【請求項１１】
請求項１から１０の何れかのモデル処理装置で得られた前記状況が音響イベントを生成する確率に基づく値を用い、新たに入力された音響イベント列に対応する状況を推定する生成モデル比較部を有する、モデル処理装置。
【請求項１２】
請求項１１のモデル処理装置であって、
入力された音響信号列から音響特徴量列を算出する特徴量算出部と、
前記音響特徴量列から音響イベント列を決定する音響イベント判定部と、をさらに有し、
前記新たに入力された音響イベント列は、前記音響イベント判定部で決定された音響イベント列である、モデル処理装置。
【請求項１３】
請求項１１のモデル処理装置であって、
入力された音響特徴量列から音響イベント列を決定する音響イベント判定部をさらに有し、
前記新たに入力された音響イベント列は、前記音響イベント判定部で決定された音響イベント列である、モデル処理装置。
【請求項１４】
音響イベントの時系列である音響イベント列を入力とし、状況が音響イベントを生成する確率に基づく値を得るモデルを生成するモデル処理方法であって、
入力された音響イベント列ごとに、音響イベント列が状況を生成する確率に基づく値を、所定の条件を満たすまで更新する第１更新ステップと、
前記音響イベント列が状況を生成する確率に基づく値が前記所定の条件を満たすまで更新された後に、状況が音響イベントを生成する確率に基づく値を求める第２更新ステップと、
を有するモデル処理方法。
【請求項１５】
請求項１から１３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】
本発明は、状況のモデル処理技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
非特許文献１に開示された従来技術では、連続する有限個の短時間フレーム毎の音響信号が何の音を表しているか（例えば、足音や水が流れる音など。以後、「音響イベント」とする）を示す音響イベント列の生成過程を、長時間音響信号から状況が生成される過程と、状況から音響イベントが生成される過程とを考慮してモデル化し、そのパラメータを推定する。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】井本他，“音響イベント列の確率的生成モデルを利用した音響トピックとユーザ行動との関係分析”，日本音響学会，２０１３年春期音響学会
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述従来技術では、事前に大規模なモデル作成用の長時間音響信号に対応する音響イベント列を用意しておき、それら全てを利用してモデルのパラメータを推定していた。そのため、モデル作成用の音響イベント列が事前に全て得られない場合はモデルの作成が困難であるという問題があった。また、全ての音響信号列に対応する音響イベント列を用いてモデルを作成するため、大規模な音響信号列に対しては、モデルの作成に要する時間や一時記憶装置が非常に大規模になるという問題点があった。
【０００５】
本発明は、このような点に鑑みてなされたものであり、逐次的に得られる音響イベント列を用いて状況のモデル処理を行う。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
入力された音響イベント列ごとに、音響イベント列が状況を生成する確率に基づく値を、所定の条件を満たすまで更新する。音響イベント列が状況を生成する確率に基づく値が当該所定の条件を満たすまで更新された後に、状況が音響イベントを生成する確率に基づく値を求める。これにより、状況が音響イベントを生成する確率に基づく値を得るモデルを生成する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明では、逐次的に得られる音響イベント列を用いて状況のモデル処理を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実施例１−１−１および１−１−２のモデル処理装置を例示したブロック図。
【図２】実施例１−１−１および１−１−２のモデル処理方法を例示するためのフロー図。
【図３】実施例１−２のモデル処理装置を例示したブロック図。
【図４】実施例１−３のモデル処理装置を例示したブロック図。
【図５】実施例２−１のモデル処理装置を例示したブロック図。
【図６】実施例２−２のモデル処理装置を例示したブロック図。
【図７】実施例２−３のモデル処理装置を例示したブロック図。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。
＜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。各実施例では、所定の時間区間（短時間フレーム）における音響信号が表している音の事象を「音響イベント」と呼ぶことにする。「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。「音響イベント列」とは、時系列に並んだ所定の時間区間ごとの音響イベントからなる列（音響イベントの時系列）を意味する。各時間区間の音響イベントを表す要素（ラベル等）からなる時系列を「音響イベント列」と呼ぶ。音響イベント列は１個以上の要素からなる。「音響信号列」とは、各時間区間の音響信号からなる時系列である。音響信号列は１個以上の音響信号からなる。
【００１０】
「状況」とは、音響イベント列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。予め定められた有限個の「状況」が存在することにする。
【００１１】
「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」や「ＸのもとでのＹの生成確率」や「ＸにおけるＹの生成確率」や「ＸからどんなＹが出やすいかという確率」や「ＸからどんなＹが生じやすいかという確率」とも表現できる。
【００１２】
［実施例１−１−１］
本実施例では、逐次的に得られる音響イベント列から、音響信号−状況生成モデルおよび状況−音響イベント生成モデルを作成する。そのために、入力された音響イベント列ごとに、音響イベント列が状況を生成する確率に基づく値を、所定の条件を満たすまで更新し、音響イベント列が状況を生成する確率に基づく値がこの所定の条件を満たすまで更新された後に、状況が音響イベントを生成する確率に基づく値を求める。
【００１３】
本実施例では、まず初期化部で、状況が音響イベントを生成する確率を表す第１のパラメータを初期化する。その後、更新部で、第１のパラメータと、入力された音響イベント列に対応する情報に応じて第１のパラメータを更新して得られる第２のパラメータと、の重み付け和を第３のパラメータとする。なお、第３のパラメータは、状況が音響イベントを生成する確率（状況が音響イベントを生成する確率に基づく値）を表す。制御部は、第３のパラメータを第１のパラメータとし、入力される音響イベント列を逐次的に更新しつつ、更新部の処理を再び実行させる処理を繰り返し実行させる。その結果得られた第１のパラメータまたは第３のパラメータを用い、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）を表す状況−音響イベント生成モデルを得ることができる。
【００１４】
より具体的には、さらに音響イベント列が状況を生成する確率（音響イベント列が状況を生成する確率に基づく値）を表す第４のパラメータを初期化する第２初期化部を有する。なお、音響イベント列が状況を生成する確率は、当該音響イベント列に対応する音響信号が状況を生成する確率であるともいえる。更新部は、第１のパラメータおよび入力された音響イベント列に対応する情報に応じて第４のパラメータを所定の条件を満たすまで更新して得られた値を第５のパラメータとする第１更新部と、第５のパラメータに対応する情報および入力された音響イベント列に対応する情報に応じて第１のパラメータを更新した値を第２のパラメータとし、第１のパラメータと第２のパラメータとの重み付け和を第３のパラメータとする第２更新部とを含む。なお、第５のパラメータは、音響イベント列が状況を生成する確率（音響イベント列が状況を生成する確率に基づく値）を表す。制御部は、更新部に入力される音響イベント列を逐次的に更新し、第５のパラメータを第４のパラメータとし、第３のパラメータを第１のパラメータとして更新部の処理を再び実行させる処理を繰り返し実行させる。その結果得られた第４のパラメータまたは第５のパラメータを用い、音響信号が状況を生成する確率Ｐ（状況｜音響信号）を表す音響信号−状況生成モデルを得る。
【００１５】
更新部の処理を再び実行させる処理の繰り返し回数が多いほど、上記の重み付け和における第２のパラメータの重みを小さくすることの望ましい。繰り返し回数が多いほど第１のパラメータが適切な値に近いことが推測され、第２のパラメータの重みを小さくしたほうが、適切な値へ収束する可能性が高いからである。また、上記の過程において、分析部で状況の分析および推定を行ってもよい。以下に本実施例の詳細を説明する。
【００１６】
図１に例示するように、本実施例のモデル処理装置１１０は、音響イベント列合成部１１１、モデル化部１１２、および記憶部１１３を有する。モデル化部１１２は、例えば、初期化部１１２ａ、更新部１１２ｂ、制御部１１２ｃ、分析部１１２ｄ、およびモデル出力部１１２ｅを有し、更新部１１２ｂは、初期化部１１２ｂａ（第２初期化部）、第１更新部１１２ｂｂ、および第２更新部１１２ｂｃを有する。モデル処理装置１１０は、例えば、ＣＰＵ（central processing unit）やＲＡＭ（random-access memory）等を備えた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。
【００１７】
音響イベント列合成部１１１には、音響イベント列の集合１１ｋが逐次的に入力される。ただし、音響イベント列の集合１１ｋは、単数個または複数個の音響イベント列１１ｋ−１，１１ｋ−２，・・・，１１ｋ−Ｓｋから構成される。Ｓｋは１以上の整数（正整数）であり、音響イベント列の集合１１ｋを構成する音響イベント列１１ｋ−ｓｋの個数を表す。ｋは１以上の整数（正整数）であり、時間インデックスを表す。ｋの値が大きいほど後の時刻に対応する。各音響イベント列１１ｋ−ｓｋ（ｓｋ＝１，・・・，Ｓｋ）は、短時間区間ごと（数１０ｍｓｅｃ〜数ｓｅｃ程度ごと）の音響イベントを時系列順につなぎ合わせた列であり、単一または複数の音響イベントを含む。ただし、ｓｋは入力された音響イベント列１１ｋ−ｓｋに対応するインデックスである。
【００１８】
音響イベント列の集合１１ｋが複数個の音響イベント列１１ｋ−１，１１ｋ−２，・・・，１１ｋ−Ｓｋから構成される場合、音響イベント列合成部１１１は、音響イベント列１１ｋ−１，１１ｋ−２，・・・，１１ｋ−Ｓｋを時系列順につなぎ合わせ、それによって得られた１個の音響イベント列１ｋを得て出力する。音響イベント列の集合１１ｋが単数個の音響イベント列１１ｋ−１のみから構成される場合、音響イベント列合成部１１１は、音響イベント列１１ｋ−１を音響イベント列１ｋとして出力する。音響イベント列合成部１１１から出力された音響イベント列１ｋは、逐次的にモデル化部１１２に入力される。なお、音響イベント列合成部１１１を経由することなく、１個の音響イベント列１ｋがそのままモデル化部１１２に入力されてもよい。
【００１９】
モデル化部１１２は、以下の手順に従って、逐次的に入力された音響イベント列１ｋ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、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）である状況−音響イベント生成モデル１３を算出して出力する。さらに、モデル化部１１２は、入力された音響イベント列１ｋを構成する各音響イベントに対応する状況を表す状況ラベル列１４を生成してもよい。この状況ラベル列１４を分析することにより、各音響イベントが示す状況が推定できる。ただし、モデル化部１１２が、音響信号−状況生成モデル１２や状況ラベル列１４を生成することは必須ではない。
【００２０】
モデル化部１１２が生成したモデルや列は記憶部１１３に格納される。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、および状況ラベル列１４は、同一のデータベースに格納されてもよいし、互いに異なるデータベースに格納されてもよい。また、各時間インデックスｋに対応するすべての音響信号‐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／または、状況ラベル列１４が記憶部１１３に格納されてもよいし、各時間インデックスｋに対応する音響信号‐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／または、状況ラベル列１４が算出されるたびに、記憶部１１３に格納された音響信号‐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／または、状況ラベル列１４が上書きされてもよい。
【００２１】
＜状況から音響イベントが生成される過程の理論的説明＞
本実施例のモデル化部１１２は、逐次的に、音響信号が状況を生成する確率、および状況が音響イベントを生成する確率を同時に算出し、それぞれを音響信号‐状況生成モデル１２、および状況‐音響イベント生成モデル１３とする。つまり、本実施例では、各音響信号が状況の生成確率を規定し、各状況が音響イベント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。
【００２２】
モデル化部１１２に入力される音響イベント列１を構成する音響イベント列１−ｓ（ただし、ｓ＝１，・・・，Ｓ）に対応する音響信号が各状況ｔ（ただし、ｔは各状況に対応するインデックスｔ＝１，・・・，Ｔであり、インデックスｔに対応する状況を「状況ｔ」と表現する）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は各音響イベントに対応するインデックスｍ＝１，・・・，Ｍであり、インデックスｍに対応する音響イベントを「音響イベントｍ」と表現する）を生成する確率Ｐ（Φ）（例えばＴ×Ｍ行列で表現可能）が与えられたときの、音響イベント列１の生成確率Ｐ（ｅ｜Θ，Φ，Ω）は以下の通りである。
【数１】
2015111232.tif 000003
ただし、音響イベント列１はモデル化部１１２に入力されるすべての音響イベント列１１，・・・，１ｍａｘ（ただし、ｍａｘは正整数）からなり、各音響イベント列１−ｓは、何れかの音響イベント列１１ｋ−ｓである。ＳはＳｋ以上の正整数であり、音響イベント列１を構成する音響イベント列１−ｓの総数を表す。Ωは音響イベント列１を構成する音響イベント列１−ｓ（ただし、ｓ＝１，・・・，Ｓ）からなる集合を表す。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。Θは音響イベント列１−ｓに対応する音響信号と状況ｔとの組からなる集合を表し、Ｐ（Θ）は、例えば、音響イベント列１−ｓに対応する音響信号が状況ｔを生成する確率θｓｔ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φｔｍをｔ行ｍ列の要素とするＴ×Ｍ行列で表現できる。ｅは音響イベントからなる集合（ベクトル）を表す変数（音響イベントを表す変数）、ｅｓは音響イベント列１−ｓを構成する要素である音響イベントからなる集合（Ｎｓ次元ベクトル）を表す。Ｎｓは音響イベント列１−ｓに含まれる要素数（音響イベントの個数）を表す。
【００２３】
音響イベント列１−ｓの生成確率Ｐ（ｅｓ）は、例えば、音響イベント列１−ｓに対応する音響信号における状況ｔの生成確率θ＝Ｐ（Θ）の事前分布（Ｄｉｒｃｈｌｅｔ分布に従うものとする）のパラメータ（ハイパパラメータ）α、各状況ｔにおける音響イベントｍの生成確率φ＝Ｐ（Φ）の事前分布（Ｄｉｒｃｈｌｅｔ分布に従うものとする）のパラメータ（ハイパパラメータ）βを用いて以下のように表すことができる。
【数２】
2015111232.tif 000004
ただし、Ｎｓは音響イベント列１−ｓに含まれる要素数（音響イベントの個数）を表す。θｓは音響イベント列１−ｓに対応する音響信号が何れかの状況ｔ（ｔ＝１，・・・，Ｔ）を生成する確率を表す。例えば、音響イベント列１−ｓに対応する音響信号が状況ｔを生成する確率θｓｔをｓ行ｔ列の要素とするＳ×Ｔ行列でθ＝Ｐ（Θ）を表現した場合、θｓはθのｓ行の要素の和で表現できる。φｔは状況ｔが何れかの音響イベントｍ（ｍ＝１，・・・，Ｍ）を生成する確率を表す。例えば、状況ｔが音響イベントｍを生成する確率φｔｍをｔ行ｍ列の要素とするＴ×Ｍ行列でφ＝Ｐ（Φ）を表現した場合、φｔはΦのｔ行の要素の和で表現できる。ｅｓ，ｎはＮｓ次元ベクトルｅｓのｎ番目（ただし、ｎ＝１，・・・，Ｎｓ）の要素である音響イベントを表す。ｚｓ，ｎは音響イベント列１−ｓのｎ番目の音響イベントｔを表す変数である。パラメータαはＴ次元ベクトルであり、パラメータβはＭ次元ベクトルである。以下では、αがＴ個の同一の要素α０（例えばα０≧０）からなるＴ次元ベクトルα＝（α０，・・・，α０）であり、βがＭ個の同一の要素β０（例えばβ０≧０）からなるＭ次元ベクトルβ＝（β０，・・・，β０）である場合を例示する。Ｄｉｒ（・）はＤｉｒｉｃｈｌｅｔ分布の確率密度関数を表す。Ｋ−１次（Ｋは２以上の整数）のＤｉｒｉｃｈｌｅｔ分布の確率密度関数Ｄｉｒ（ι｜ξ）は以下の通りである。
【数３】
2015111232.tif 000005
ただし、ξはξｉ（ｉ＝１，...，Ｋ）からなるパラメータの列、ιは確率変数、Γはガンマ関数を表す。
【００２４】
＜生成モデルの算出過程の説明＞
モデル化部１１２は、逐次的に入力される音響イベント列１１，...１ｍａｘ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。この例のモデル化部１１２は、音響信号が状況を生成する確率Ｐ（状況｜音響信号）、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）おいて、音響イベント列１の事後確率を最大化する学習処理を行う。これは例えば、尤度関数Ｌ（音響イベント列｜パラメータ）＝Ｐ（音響イベント列｜パラメータ）または対数尤度関数ｌｏｇ Ｌ（音響イベント列｜パラメータ））を最大化する学習処理によって実現可能で、、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。「ｌｏｇ」は自然対数を表す。
【００２５】
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。
【００２６】
＜生成モデルの算出のための準備＞
確率ｐ（ｅ，ｚ，φ，θ｜α，β）に対するｌｏｇ ｐ（ｅ，ｚ，φ，θ｜α，β）の未知のパラメータｚ，φ，θを確率変数として扱い、音響イベント列１を構成する要素である音響イベントからなる集合ｅについての対数尤度関数を最大化することを考える。ただし、ｚは状況を表す変数（潜在変数）である。新たな分布ｑ（ｚ，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、以下のような周辺対数尤度の下限値（Ｌｏｗｅｒ  Ｂｏｕｎｄ）Ｆ［ｑ］を求めることができる。
【数４】
2015111232.tif 000006
ただし、＜Ｐ（・）＞ｑ（・）はＰ（・）のｑ（・）に関する期待値を表す。「≡」の左辺が右辺によって定義されるか、「≡」の右辺が左辺によって定義されている。下限値Ｆ［ｑ］は変分事後分布ｑ（ｚ，φ，θ）を変関数とする汎関数である。
【００２７】
また、上記の式から以下が成り立つ。
【数５】
2015111232.tif 000007
よって、以下の関係が成り立つ。
Ｌ（ｅ）＝Ｆ［ｑ］＋ＫＬ（ｑ（ｚ，φ，θ），ｐ（ｚ，φ，θ｜ｅ））
ただし、ＫＬ（・）は、ＫＬはダイバージェンスを表す。
【００２８】
ここで、Ｌ（ｅ）がｅ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（ｚ，φ，θ）とｐ（ｚ，φ，θ｜ｅ）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（ｚ，φ，θ）は、真の事後分布ｐ（ｚ，φ，θ｜ｅ）の最良近似となる。ここで、変分事後分布についてｑ（ｚ，φ，θ｜λ，γ）＝ｑ（ｚ）ｑ（φ｜λ）ｑ（θ｜γ）を仮定する。ただし、λは各状況ｔ（ｔ＝１，・・・，Ｔ）が各音響イベントｍ（ｍ＝１，・・・，Ｍ）を生成する確率λｔｍの分布を表すパラメータであり、γは各音響イベント列１−ｓに対応する音響信号が各状況ｔ（ｔ＝１，・・・，Ｔ）を生成する確率γｓｔの分布を表すパラメータである。例えば、λは状況ｔが音響イベントｍを生成する確率λｔｍをｔ行ｍ列の要素とするＴ×Ｍ行列で表現でき、γは音響イベント列１−ｓに対応する音響信号が状況ｔを生成する確率γｓｔをｓ行ｔ列の要素とするＳ×Ｔ行列で表現できる。
【００２９】
すると、下限値Ｆ［ｑ］は以下のように変形できる。
【数６】
2015111232.tif 000008
【数７】
2015111232.tif 000009
【００３０】
Ｆ［ｑ］において、パラメータθ，φ，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、θ，φ，ｚの変分事後分布ｑ（θ｜γ），ｑ（φ｜λ），ｑ（ｚ）を導出する。
【００３１】
［θの変分事後分布ｑ（θ｜γ）の算出］
式（２）のＦ［ｑ］を変形し、ｑ（θ｜γ）に依存しない項を定数項とすると以下のようになる。
【数８】
2015111232.tif 000010
ただし、「ｃｏｎｓｔ.」はｑ（θ｜γ）に依存しない定数項を表す。
【００３２】
ここで、変分事後分布ｑ（θ）を変関数とする汎関数Ｊ［ｑ（θ）］の極値問題を考える。
【数９】
2015111232.tif 000011
ただし、μはラグランジュ乗数を表す。すると、式（４）から以下が成立する。
【数１０】
2015111232.tif 000012
【００３３】
また、式（５）を用い、変分事後分布ｑ（θ｜γ）を変関数とする汎関数Ｊ［ｑ（θ｜γ）］の極値問題を考えると、以下のようになる。
【数１１】
2015111232.tif 000013
【００３４】
式（５）（６）より、ｑ（θｓｔ｜γｓｔ）は以下のように表現可能である。
【数１２】
2015111232.tif 000014
【００３５】
ここで
【数１３】
2015111232.tif 000015
と定義する。すると、式（７）は以下のように表現できる。
【数１４】
2015111232.tif 000016
ただし、ηｓｎｚは音響イベント列１−ｓのｎ番目の要素の状況ｚについての変分事後分布ｑ（ｚ）を表す。また、α０はＴ次元ベクトルα＝（α０，・・・，α０）の要素である。
【００３６】
式（８）より、γｓｔは以下のように表現可能である。
【数１５】
2015111232.tif 000017
【００３７】
［φの変分事後分布ｑ（Φ｜λ）の算出］
式（２）のＦ［ｑ］を変形し、ｑ（Φ｜λ）に依存しない項を定数項とすると以下のようになる。
【数１６】
2015111232.tif 000018
ただし、「ｃｏｎｓｔ.２」はｑ（Φ｜λ）に依存しない定数項を表す。
【００３８】
ここで、変分事後分布ｑ（φ｜λ）を変関数とする汎関数Ｊ［ｑ（φ｜λ）］の極値問題を考える。
【数１７】
2015111232.tif 000019
すると、式（１１）から以下が成立する。
【数１８】
2015111232.tif 000020
【００３９】
また、式（１２）を用い、変分事後分布ｑ（φ｜λ）を変関数とする汎関数Ｊ［ｑ（φ｜λ）］の極値問題を考えると、以下のようになる。
【数１９】
2015111232.tif 000021
【００４０】
式（１２）（１３）より、ｑ（φｔｍ｜λｔｍ）は以下のように表現可能である。
【数２０】
2015111232.tif 000022
【００４１】
ここで
【数２１】
2015111232.tif 000023
と定義する。すると、式（１４）は以下のように表現できる。
【数２２】
2015111232.tif 000024
ただし、β０はＭ次元ベクトルβ＝（β０，・・・，β０）の要素である
【００４２】
式（１５）より、λｔｍは以下のように表現可能である。
【数２３】
2015111232.tif 000025
【００４３】
［ｚの変分事後分布ｑ（ｚ）の算出］
式（２）のＦ［ｑ］を変形し、ｑ（ｚ）に依存しない項を定数項とすると以下のようになる。
【数２４】
2015111232.tif 000026
ただし、「ｃｏｎｓｔ.３」はｑ（ｚ）に依存しない定数項を表す。
【００４４】
ここで、変分事後分布ｑ（ｚ）を変関数とする汎関数Ｊ［ｑ（ｚ）］の極値問題を考える。
【数２５】
2015111232.tif 000027
すると、式（１８）から以下が成立する。
【数２６】
2015111232.tif 000028
【００４５】
また、式（１９）を用い、変分事後分布ｑ（ｚ）を変関数とする汎関数Ｊ［ｑ（ｚ）］の極値問題を考えると、以下のようになる。
【数２７】
2015111232.tif 000029
【００４６】
式（１９）（２０）より、ｑ（ｚ＝ｔ）は以下のように表現可能である。
【数２８】
2015111232.tif 000030
【００４７】
ここで
【数２９】
2015111232.tif 000031
と定義する。すると、式（２１）は以下のように表現できる。
【数３０】
2015111232.tif 000032
【００４８】
次に、式（２２）の各項を計算する。式（１）より、以下が成立する。
【数３１】
2015111232.tif 000033
ただし、Ψはディガンマ関数を表し、ｚｓ，ｎは音響イベント列１−ｓのｎ番目の音響イベントに対応する状況を表し、λｔｍは状況ｔが音響イベントｍを生成する確率を表し、φｔｍは状況ｔが音響イベントｍを生成する確率を表す。また、ｅについての和Σｅはｅ＝１，・・・，Ｍについての和を表す。
【００４９】
また、式（１）より、以下が成立する。
【数３２】
2015111232.tif 000034
ただし、γｓｔは音響イベント列１−ｓに対応する音響信号が状況ｔを生成する確率を表し、θｓｔは音響イベント列１−ｓに対応する音響信号が状況ｔを生成する確率を表し、θｓｎｔは音響イベント列１−ｓのｎ番目の音響イベントに対応する音響信号が状況ｔを生成する確率を表す。また、ｚについての和Σｚはｚ＝１，・・・，Ｔについての和を表す。
【００５０】
式（２３）（２４）より、式（２２）は以下のように表現可能である。
【数３３】
2015111232.tif 000035
【００５１】
式（２５）をｔについて正規化すると以下のようになる。
【数３４】
2015111232.tif 000036
【００５２】
ここで以下のような定義を行う。
【数３５】
2015111232.tif 000037
すると、以下が成り立つ。
【数３６】
2015111232.tif 000038
【００５３】
以上のように、式（９）（１６）（２７）に沿ってパラメータλ，γおよび潜在変数ｚを更新することで、下限値Ｆ［ｑ］を最大化する変分事後分布ｑ（ｚ，φ，θ｜λ，γ）＝ｑ（ｚ）ｑ（φ｜λ）ｑ（θ｜γ）を得ることができる。つまり、ある時刻における生成モデルを推定する際は、パラメータλ，γおよび潜在変数ｚを式（９）（１６）（２７）に沿って更新すればよい。
【００５４】
ただし、本実施例では、すべての音響イベント列１を一度に用いるのではなく、逐次的に入力される音響イベント列１１，...１ｍａｘから生成モデルを算出する。そのために、過去の時点の音響イベント列に対する音響イベント列が状況を生成する確率と、その状況が音響イベントを生成する確率を考慮しつつも、逐次的に得られる音響イベント列に対して、効率的に生成モデルを算出するための処理を行う。すなわち、過去の時点の音響イベント列に対して得られた生成モデルのパラメータと逐次的に得られる音響イベント列に対して得られるパラメータとの重み付け和を新たなパラメータとして更新する。ここで、更新のための重み係数ρｋは、例えば以下の式（２８）または式（２９）のように設定する。
ρｋ＝κ              （２８）
ρｋ＝（τ０＋ｋ）−κ  （２９）
ただし、κは忘却係数（κ∈（０．５，１．０］等）を表し、τ０は更新の時間重みを制御するパラメータ（τ０≧０等）を表し、ｋは時間インデックスを表す。
【００５５】
本実施例では、以上の点を考慮し、下記のように潜在変数ｚ及びパラメータλ，γを更新し、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を算出する。また、その過程で状況ラベル１４を算出してもよい。
【００５６】
［生成モデル算出の流れ］
モデル化部１１２の初期化部１１２ａは、状況が音響イベントを生成する確率を表す第１のパラメータλｔｍ（ｈ−１）を初期化する。更新部１１２ｂの初期化部１１２ｂａは、入力された音響イベント列１ｋに対して、音響イベント列が状況を生成する確率を表す第４のパラメータγｓ（ｋ）ｔ（ｈ）を初期化する。更新部１１２ｂの第１更新部１１２ｂｂは、第１のパラメータλｔｍ（ｈ−１）および入力された音響イベント列に対応する情報に応じて第４のパラメータγｓ（ｋ）ｔ（ｈ）を所定の条件を満たすまで更新して得られた値を第５のパラメータγｓ（ｋ）ｔ（ｈ）とする。更新部１１２ｂの第２更新部１１２ｂｃは、得られた第５のパラメータγｓ（ｋ）ｔ（ｈ）に対応する情報および入力された音響イベント列１ｋに対応する情報に応じて第１のパラメータλｔｍ（ｈ−１）を更新した値を第２のパラメータλ〜ｔｍ（ｈ）とし、第１のパラメータλｔｍ（ｈ）と第２のパラメータλ〜ｔｍ（ｈ）との重み付け和を第３のパラメータλｔｍ（ｈ）とする。制御部１１２ｃは、更新部１１２ｂに入力される音響イベント列１ｋを逐次的に更新し、第５のパラメータγｓ（ｋ）ｔ（ｈ）を新たな第４のパラメータγｓ（ｋ）ｔ（ｈ）とし、第３のパラメータλｔｍ（ｈ）を新たな第１のパラメータλｔｍ（ｈ−１）として更新部１１２ｂの処理を再び実行させる処理を繰り返し実行させる。また、本実施例では、更新部１１２ｂの処理を再び実行させる処理の繰り返し回数が多いほど、重み付け和における第２のパラメータλ〜ｔｍ（ｈ）の重みを小さくする。以下、図２を用いてこれらの処理の具体例を示す。
【００５７】
（ｉ）初期化部１１２ａは、パラメータα０，β０，τ０および忘却係数κを設定し、それらを用い、変分事後分布のパラメータλｔｍ（ｈ）および重み係数ρｋを以下のように初期化し、ｋ＝１およびｈ＝１とする（ステップＳ１）。
λｔｍ（０）＝β０
ρ０＝（τ０）−κ
ただし、λｔｍ（０）はλｔｍ（ｈ）（第１のパラメータ）の初期値を表し、ρ０は重み係数ρｋの初期値を表す。
【００５８】
（ｉｉ）モデル化部１１２は、音響イベント列１ｋを入力とし（ステップＳ２）、以下のようにパラメータλｔｍ（ｈ）およびパラメータγｓ（ｋ）ｔ（ｈ）を更新する。ただし、下付添え字の「ｓ（ｋ）」は「ｓｋ」を表す（ｓ（ｋ）＝ｓｋ）。また、ｈは更新回数を表す正整数である。
【００５９】
（ｉｉ−０）初期化部１１２ｂａは、ｓｋ＝１，…，Ｓｋについて（入力された音響イベント列１ｋについて）、以下のように変分事後分布のパラメータγｓ（ｋ）ｔ（ｈ）（第４のパラメータ）を初期化する（ステップＳ３）。
γｓ（ｋ）ｔ（ｈ）＝α０
【００６０】
（ｉｉ−１）第１更新部１１２ｂｂは、音響イベント列１ｋならびにパラメータλｔｍ（ｈ−１）およびγｓ（ｋ）ｔ（ｈ）を入力とし、ｓｋ＝１，…，Ｓｋ、ｎｓｋ＝１，…，Ｎｓｋ、ｔ＝１，…，Ｔについて、以下の式（３０）（３１）の処理を行い、潜在変数の変分事後分布η（ｈ）ｓ（ｋ）ｎ（ｓｋ）ｔを更新する。ただし、下付添え字の「ｎ（ｓｋ）」は「ｎｓｋ」を表す（ｎ（ｓｋ）＝ｎｓｋ）。また、上付添え字の「（ｈ）」は下付添え字「ｓ（ｋ）ｎ（ｓｋ）ｔ」の真上に記載されるべきであるが、記載の制約上、下付添え字の真上に記載されていない。また、式（３０）のように「〜」は「η」の真上に記載されるべきであるが、記載の制約上、「η〜」と表記する場合がある。
【数３７】
2015111232.tif 000039
なお、λｔｍ（ｈ−１）は第１のパラメータに相当し、γｓ（ｋ）ｔ（ｈ）の初期値は第４のパラメータに相当する。δｎｍは、入力された音響イベント列１ｋを構成する音響イベント列１１ｋ−ｓｋ（インデックスｓｋに対応する音響イベント列）のｎ＝ｎｓｋ番目の要素が表す音響イベントに対応するインデックスがｍであるときにδｎｍ＝１となり、当該ｎ＝ｎｓｋ番目の要素が表す音響イベントに対応するインデックスがｍでないときにδｎｍ＝０となるデルタ関数である。ｎ＝ｎｓｋに対応するδｎｍは、入力された音響イベント列１１ｋ−ｓｋに対応する情報である。Ｎｓｋはインデックスｓｋに対応する音響イベント列１１ｋ−ｓｋの要素数、すなわち、音響イベント列１１ｋ−ｓｋに含まれる音響イベントの個数（要素数）を表す（ステップＳ４）。
【００６１】
（ｉｉ−２）さらに第１更新部１１２ｂｂは、α０およびステップＳ４で更新されたη（ｈ）ｓ（ｋ）ｎ（ｓｋ）ｔを入力とし、ｓｋ＝１，…，Ｓｋ、ｎｓｋ＝１，…，Ｎｓｋ、ｔ＝１，…，Ｔについて、以下の式（３２）（３３）の処理を行い、潜在変数の変分事後分布γｓ（ｋ）ｔ（ｈ）を更新する（ステップＳ５）。
【数３８】
2015111232.tif 000040
【００６２】
（ｉｉ−３）次に、制御部１１２ｃは終了条件（所定の条件）を満たすか否かを判定する（ステップＳ６）。制御部１１２ｃが終了条件を満たすと判定しない場合、制御部１１２ｃはステップＳ４およびＳ５の処理を再び実行させる。ただし、ステップＳ４の式（３０）の処理には、式（３３）で得られたγｓ（ｋ）ｔ（ｈ）の更新値が用いられる。なお、「終了条件」の例は、ステップＳ４およびＳ５の処理を再び実行する処理の繰り返し回数が規定の回数（正値、例えば、１〜３００回）に達したこと、所望の更新結果が得られたこと（例えば、更新の前後において、ｔについてのγｓ（ｋ）ｔ（ｈ）の変化の平均値が所定の閾値（例えば、０．０１％）以下になったこと）等である。
【００６３】
一方、制御部１１２ｃが終了条件を満たすと判定した場合、第２更新部１１２ｂｃは、音響イベント列１ｋ、最後に式（３３）で得られたγｓ（ｋ）ｔ（ｈ）（所定の条件を満たすまで繰り返し処理を行って得られたγｓ（ｋ）ｔ（ｈ）（第５のパラメータ））、最後に式（３１）で得られたηｓ（ｋ）ｎ（ｓｋ）ｔ（ｈ）（第５のパラメータγｓ（ｋ）ｔ（ｈ）に対応するηｓ（ｋ）ｎ（ｓｋ）ｔ（ｈ））、パラメータλｔｍ（ｈ−１）およびβ０、Ｓ、Ｓｋ、ならびに重み係数ρｋを入力とし、ｔ＝１，…，Ｔ、ｍ＝１，…，Ｍについて、以下の式（３４）〜（３６）の処理を実行し、変分事後分布のパラメータλｔｍ（ｈ）を更新する。
【数３９】
2015111232.tif 000041
なお、λｔｍ（ｈ−１）は第１のパラメータに相当し、λ〜ｔｍ（ｈ）は第２のパラメータに相当し、λｔｍ（ｈ）は第３のパラメータに相当する（ステップＳ７）。
【００６４】
制御部１１２ｃは、ｋを更新し（ステップＳ８）、ρｋ＝（τ０＋ｋ）−κとし（ステップＳ９）、ｈ＋１を新たなｈとした（ステップＳ８）更新部１１２ｂの処理（ステップＳ２〜Ｓ７）を再び実行させる処理を繰り返し実行させる。ｋの更新方法に限定はない。例えば、ｈ＋１を新たなｈとするたびにｋ＋１を新たなｋとする更新が行われてもよいし（すなわちｋ＝ｈ）、ｈ＋１を新たなｈとする更新が複数回（例えば２回）行われるたびにｋ＋１を新たなｋとする更新が行われてもよい。ｋ＝ｈの場合、制御部１１２ｃはｋまたはｈのみをカウントすればよい。また、ｋ＝ｍａｘとなるまで更新部１１２ｂの処理が繰り返し実行されてもよいし、所定の繰り返し回数まで更新部１１２ｂの処理が繰り返し実行されてもよいし、所望の更新結果が得られるまで（例えば、更新の前後において、ｔについてのλｔｍ（ｈ）の変化の平均値が所定の閾値（例えば、０．０１％）以下になるまで）更新部１１２ｂの処理が繰り返し実行されてもよい。また、ρｋ＝（τ０＋ｋ）−κのように重み係数を更新することで、更新部１１２ｂの処理の繰り返し回数（ｋの更新回数）が多いほど、重み付け和におけるλ〜ｔｍ（ｈ）の重みを小さくでき、前述のように適切な値へ収束する可能性が高くなる。
【００６５】
モデル出力部１１２ｅは、ステップＳ７で得られたλｔｍ（ｈ）またはその更新前のλｔｍ（ｈ−１）を、状況が音響イベントを生成する確率を表す状況−音響イベント生成モデル１３として出力して記憶部１１３に格納する。状況−音響イベント生成モデル１３の例は、λｔｍ（ｈ）またはλｔｍ（ｈ−１）をｔ行ｍ列の要素としたＴ×Ｍの行列である。また、更新部１１２ｂは、ステップＳ７で得られたλｔｍ（ｈ）に対応するγｓ（ｋ）ｔ（ｈ）またはその更新前のλｔｍ（ｈ−１）に対応するγｓ（ｋ）ｔ（ｈ−１）を、音響信号が状況を生成する確率を表す音響信号−状況生成モデル１２として出力して記憶部１１３に格納する。音響信号−状況生成モデル１２の例は、γｓ（ｋ）ｔ（ｈ）またはγｓ（ｋ）ｔ（ｈ−１）をｓｋ行ｔ列の要素としたＳｋ×Ｔ行列である。なお、音響信号−状況生成モデル１２や状況−音響イベント生成モデル１３は、ステップＳ７の処理のたびに行われてもよいし、すべての更新部１１２ｂの処理が終了した後に得られてもよい。また、音響信号−状況生成モデル１２や状況−音響イベント生成モデル１３が得られるたびに、それらが記憶部１１３の新たな記憶領域に格納されてもよいし、新たな音響信号−状況生成モデル１２や状況−音響イベント生成モデル１３で古い音響信号−状況生成モデル１２や状況−音響イベント生成モデル１３が上書きされてもよい。
【００６６】
また、分析部１１２ｄが、式（３１）で得られたηｓ（ｋ）ｎ（ｓｋ）ｔ（ｈ）（インデックスｓｋに対応する音響イベント列１１ｋ−ｓｋのｎｓｋ番目の要素に対応するηｓ（ｋ）ｎ（ｓｋ）ｔ（ｈ））を用い、ｎｓｋ番目の要素に対応する状況を推定し、その推定結果を示す状況ラベル列１４を出力して記憶部１１３に格納してもよい。例えば、分析部１１２ｄは、ｓｋとｎｓｋとの組み合わせごとにηｓ（ｋ）ｎ（ｓｋ）ｔ（ｈ）が最大となるｔを求め、そのｔを音響イベント列１１ｋ−ｓｋのｎｓｋ番目の要素に対応する状況ラベルとし、それらの列を状況ラベル列１４としてもよい。或いは、分析部１１２ｄは、ｓｋとｎｓｋとの組み合わせごとに、ηｓ（ｋ）ｎ（ｓｋ）ｔ（ｈ）の大きい順にｔを選択し、それらを音響イベント列１１ｋ−ｓｋのｎｓｋ番目の要素に対応する状況ラベルとし、それらの列を状況ラベル列１４としてもよい。或いは、分析部１１２ｄは、ｓｋとｎｓｋとの組み合わせごとに、閾値を超えるηｓ（ｋ）ｎ（ｓｋ）ｔ（ｈ）に対応するｔを選択し、それらを音響イベント列１１ｋ−ｓｋのｎｓｋ番目の要素に対応する状況ラベルとし、それらの列を状況ラベル列１４としてもよい。また、分析部１１２ｄは式（３１）でηｓ（ｋ）ｎ（ｓｋ）ｔ（ｈ）が得られるたびに、得られたηｓ（ｋ）ｎ（ｓｋ）ｔ（ｈ）を用いて状況ラベル列１４を計算してもよいし、ステップＳ６で終了条件を満たしたときのηｓ（ｋ）ｎ（ｓｋ）ｔ（ｈ）を用いて状況ラベル列１４を計算してもよいし、すべての更新部１１２ｂの処理が終了したときに最後に得られた最新のηｓ（ｋ）ｎ（ｓｋ）ｔ（ｈ）を用いて状況ラベル列１４を計算してもよい。また、新たな状況ラベル列１４が得られるたびに、記憶部１１３の新たな記憶領域に格納されてもよいし、新たな状況ラベル列１４で古い状況ラベル列１４が上書きされてもよい。
【００６７】
以上より、モデル化部１１２は、逐次的に入力される音響イベント列１ｋを用い、生成モデルの算出や状況の分析を行うことができる。
【００６８】
［実施例１−１−２］
実施例１−１−１では、音響信号が状況を生成する確率θと、状況が音響イベントを生成する確率φと、状況を表す潜在確率ｚと、がそれぞれ独立であると仮定し、ｑ（ｚ，φ，θ｜λ，γ）＝ｑ（ｚ）ｑ（φ｜λ）ｑ（θ｜γ）であるとの前提のもと、逐次的なモデル学習を行っていた。しかしながら、実際にはθとφはｚに依存することが多い。実施例１−１−２では、θとφがｚに依存することに基づいてｑ（ｚ，φ，θ｜λ，γ）＝ｑ（θ，φ｜ｚ）ｑ（ｚ）とおき、高精度なモデル学習を行う。以下では、実施例１−１−１との相違点を中心に説明し、これまで説明した事項については、これまでに用いた参照番号を用いて説明を省略する。
【００６９】
本実施例でも、逐次的に得られる音響イベント列から、音響信号−状況生成モデルおよび状況−音響イベント生成モデルを作成する。そのために、入力された音響イベント列ごとに、音響イベント列が状況を生成する確率に基づく値を、所定の条件を満たすまで更新し、音響イベント列が状況を生成する確率に基づく値がこの所定の条件を満たすまで更新された後に、状況が音響イベントを生成する確率に基づく値を求める。
【００７０】
本実施例では、まず初期化部で、状況が音響イベントを生成する頻度（状況が音響イベントを生成する確率的な個数）を表す第６のパラメータを初期化する。その後、更新部で、第６のパラメータと、入力された音響イベント列に対応する情報に応じて第６のパラメータを更新して得られる第７のパラメータと、の重み付け和を第８のパラメータとする。なお、第８のパラメータは、状況が音響イベントを生成する頻度（状況が音響イベントを生成する確率に基づく値）を表す。制御部は、第８のパラメータを第６のパラメータとし、入力される音響イベント列を逐次的に更新しつつ、更新部の処理を再び実行させる処理を繰り返し実行させる。その結果得られた第６のパラメータまたは第８のパラメータを用い、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）を表す状況−音響イベント生成モデルを得ることができる。
【００７１】
より具体的には、さらに、音響イベント列に含まれる各音響イベントが状況を生成する確率を表す第９のパラメータと、音響イベント列が状況を生成する頻度を表す第１０のパラメータとを初期化する第２初期化部を有する。更新部は、第６のパラメータおよび第１０のパラメータに応じて第９のパラメータを更新する処理と、入力された音響イベント列に対応する情報と第９のパラメータとに応じて第１０のパラメータを更新する処理とを所定の条件を満たすまで行い、第９のパラメータから更新された第１１のパラメータを得、第１０のパラメータから更新された第１２のパラメータを得る第１更新部と、第６のパラメータと、入力された音響イベント列に対応する情報および第１１のパラメータに応じて第６のパラメータを更新して得られる第７のパラメータと、の重み付け和を第８のパラメータとする第２更新部とを含む。制御部は、第１更新部および第２更新部に入力される音響イベント列を逐次的に更新し、第８のパラメータを第６のパラメータとし、第１１のパラメータを第９のパラメータとし、第１２のパラメータを第１０のパラメータとして、第１更新部および第２更新部の処理を再び実行させる処理を繰り返し実行させる。
【００７２】
本形態でも、更新部の処理を再び実行させる処理の繰り返し回数が多いほど、上記の重み付け和における第７のパラメータの重みを小さくすることの望ましい。繰り返し回数が多いほど第６のパラメータが適切な値に近いことが推測され、第７のパラメータの重みを小さくしたほうが、適切な値へ収束する可能性が高いからである。また、上記の過程において、分析部で状況の分析および推定を行ってもよい。以下に本実施例の詳細を説明する。
【００７３】
図１に例示するように、本実施例のモデル処理装置１１１０は、音響イベント列合成部１１１、モデル化部１１１２、および記憶部１１３を有する。モデル化部１１１２は、例えば、初期化部１１１２ａ、更新部１１１２ｂ、制御部１１１２ｃ、分析部１１１２ｄ、およびモデル出力部１１１２ｅを有する。更新部１１１２ｂは、初期化部１１１２ｂａ（第２初期化部）、第１更新部１１１２ｂｂ、および第２更新部１１１２ｂｃを有する。モデル処理装置１１１０は、例えば、ＣＰＵやＲＡＭ等を備えた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。
【００７４】
本実施例の実施例１−１−１との相違点はモデル化部１１１２である。モデル化部１１１２は、以下の手順に従って、逐次的に入力された音響イベント列１ｋ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、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）である状況−音響イベント生成モデル１３を算出して出力する。さらに、モデル化部１１１２は、入力された音響イベント列１ｋを構成する各音響イベントに対応する状況を表す状況ラベル列１４を生成してもよい。この状況ラベル列１４を分析することにより、各音響イベントが示す状況が推定できる。ただし、モデル化部１１１２が、音響信号−状況生成モデル１２や状況ラベル列１４を生成することは必須ではない。
【００７５】
モデル化部１１１２が生成したモデルや列は記憶部１１３に格納される。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、および状況ラベル列１４は、同一のデータベースに格納されてもよいし、互いに異なるデータベースに格納されてもよい。また、各時間インデックスｋに対応するすべての音響信号‐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／または、状況ラベル列１４が記憶部１１３に格納されてもよいし、各時間インデックスｋに対応する音響信号‐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／または、状況ラベル列１４が算出されるたびに、記憶部１１３に格納された音響信号‐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／または、状況ラベル列１４が上書きされてもよい。
【００７６】
＜状況から音響イベントが生成される過程の理論的説明＞
実施例１−１−１と同じである。
【００７７】
＜生成モデルの算出過程の説明＞
モデル化部１１１２は、逐次的に入力される音響イベント列１１，...１ｍａｘ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。この例のモデル化部１１１２は、音響信号が状況を生成する確率Ｐ（状況｜音響信号）、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）おいて、音響イベント列１に対する，音響信号−状況生成モデル１２のモデルパラメータ、および状況−音響イベント生成モデル１３のモデルパラメータの事後確率を最大化する学習処理を行う。これは例えば、尤度関数Ｌ（音響イベント列｜パラメータ）＝Ｐ（音響イベント列｜パラメータ）または対数尤度関数ｌｏｇ Ｌ（音響イベント列｜パラメータ））を最大化する学習処理によって実現可能で、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。「ｌｏｇ」は自然対数を表す。
【００７８】
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や変分ベイズ法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。
【００７９】
本実施例では、確率ｐ（ｅ，ｚ，φ，θ｜α０，β０）に対するｌｏｇ ｐ（ｅ，ｚ，φ，θ｜α０，β０）の未知のパラメータｚ，φ，θを確率変数として扱い、音響イベント列１を構成する要素である音響イベントからなる集合ｅについての対数尤度関数を最大化することを考える。前述のように、周辺対数尤度の下限値Ｆ［ｑ］は以下のようになる。
【数４０】
2015111232.tif 000042
【００８０】
前述のように、下限値Ｆ［ｑ］を最大化する変分事後分布ｑ（ｚ，φ，θ）は、真の事後分布ｐ（ｚ，φ，θ｜ｅ）の最良近似となる。ただし本実施例では、θとφがｚに依存することに基づき、ｑ（ｚ，φ，θ｜λ，γ）＝ｑ（θ，φ｜ｚ）ｑ（ｚ）とおく。下限値Ｆ［ｑ］は、ｑ（θ，φ｜ｚ）ｑ（ｚ）＝ｐ（θ，φ｜ｅ，ｚ，α０，β０）ｑ（ｚ）のときにｑ（θ，φ｜ｚ）対して最大値をとる。
【００８１】
ここで、下限値Ｆ［ｑ］を変形すると以下のようになる。
【数４１】
2015111232.tif 000043
【００８２】
モデル化部１１１２に入力される音響イベント列１を構成する音響イベント列１−ｓ（ただし、ｓ＝１，・・・，Ｓ）のｉ番目（ただし、ｉ＝１，・・・，Ｎｓ）の音響イベントに状況ｔ（ただし、ｔ＝１，・・・，Ｔ）が割り当てられる確率（音響イベント列１−ｓのｉ番目の音響イベントに対応する状況がｔとなる確率）をγｓｉｔとする。すると、式（３７）の第１項は以下のように変形できる。
【数４２】
2015111232.tif 000044
ただし、δｓ’ｉ’ｔ’は、音響イベント列１−ｓ’（ただし、ｓ’＝１，・・・，Ｓ）のｉ’番目（ただし、ｉ’＝１，・・・，Ｎｓ’）の音響イベントに対応する状況がｔ’（ただし、ｔ’＝１，・・・，Ｔ）となるときに１となり、音響イベント列１−ｓ’のｉ’番目 の音響イベントに対応する状況がｔ’でないときに０となる関数である。また、ｚｓｉは音響イベント列１−ｓのｉ番目の音響イベントに割り当てられる状況ｔを表す変数である（ただし、ｚｓｉ＝１，・・・，Ｔ）。また、「ｎｓ..」は、音響イベント列１−ｓに含まれる音響イベントｍ（ただし、ｍ＝１，・・・，Ｍ）に対応する状況がｔ（ただし、ｔ＝１，・・・，Ｔ）である確率ｎ’ｓｍｔのｍ＝１，・・・，Ｍおよびｔ＝１，・・・，Ｔについての総和である。同様に、「ｎｓ.ｔ」は確率ｎ’ｓｍｔのｍ＝１，・・・，Ｍについての総和であり、「ｎ..ｔ」は確率ｎ’ｓｍｔのｓ＝１，・・・，Ｓおよびｍ＝１，・・・，Ｍについての総和であり、「ｎ.ｍｔ」は確率ｎ’ｓｍｔのｓ＝１，・・・，Ｓについての総和である。すなわち、これらは以下のように定義される。
【数４３】
2015111232.tif 000045
【００８３】
式（３８）をγｓｉｔで偏微分すると以下のようになる。
【数４４】
2015111232.tif 000046
ただし、「χ／ｓｉ」はχから音響イベント列１−ｓのｉ番目の音響イベントに対応するものを除いたものを表す。また、ｓ’＝１，・・・，Ｓ、ｉ’＝１，・・・，Ｎｓ’、ｔ’＝１，・・・，Ｔである。また、音響イベント列１−ｓのｉ番目の音響イベントｅｉ（ただし、ｅｉ＝１，・・・，Ｍ）に対応する状況がｔ（ただし、ｔ＝１，・・・，Ｔ）である確率
【数４５】
2015111232.tif 000047
のｓ＝１，・・・，Ｓについての総和
【数４６】
2015111232.tif 000048
を表す。
【００８４】
また、式（３７）の第２項をγｓｉｔで偏微分すると以下のようになる。
【数４７】
2015111232.tif 000049
ただし、「ｃｏｎｓｔ.」は定数である。
【００８５】
式（３７）（３９）（４０）より、
【数４８】
2015111232.tif 000050
を満たすγｓｉｔは以下のようになる。
【数４９】
2015111232.tif 000051
【００８６】
このγｓｉｔをΣｔ  γｓｉｔについて正規化したものをγ＾ｓｉｔとすると、γ＾ｓｉｔは以下のように表現可能である。
【数５０】
2015111232.tif 000052
なお、式（４２）のように「＾」は「γ」の真上に記載されるべきであるが、記載の制約上、「γ＾」と表記する場合がある。
【００８７】
ここで、式（４２）の
【数５１】
2015111232.tif 000053
を０次のテイラー展開により近似すると以下のようになる。
【数５２】
2015111232.tif 000054
【００８８】
ここで、これらを正確に計算するためには高い計算コストが必要になるため、さらにこれらのガウス近似を行う。すなわち、以下のような近似を行う。
【数５３】
2015111232.tif 000055
【００８９】
よって、以下のような近似表現が可能である。
【数５４】
2015111232.tif 000056
【００９０】
よって、最終的に式（４２）は以下のように近似できる。
【数５５】
2015111232.tif 000057
【００９１】
つまり、ある時刻における生成モデルを推定する際は、式（４３）に沿ってパラメータを更新すればよい。ただし、実施例１−１−１と同様、本実施例でも、すべての音響イベント列１を一度に用いるのではなく、逐次的に入力される音響イベント列１１，...１ｍａｘから生成モデルを算出する。そのために、過去の時点の音響イベント列に対する音響イベント列が状況を生成する確率と、その状況が音響イベントを生成する確率を考慮しつつも、逐次的に得られる音響イベント列に対して、効率的に生成モデルを算出するための処理を行う。すなわち、過去の時点の音響イベント列に対して得られた生成モデルのパラメータと逐次的に得られる音響信号に対して得られるパラメータとの重み付け和を新たなパラメータとして更新する。ここで、更新のための重み係数ρｋは、例えば以下の式（２８）または式（２９）のように設定する。
【００９２】
本実施例では、以上の点を考慮し、下記のようにパラメータを更新し、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を算出する。また、その過程で状況ラベル１４を算出してもよい。
【００９３】
［生成モデル算出の流れ］
モデル化部１１１２の初期化部１１１２ａは、状況が音響イベントを生成する頻度を表す第６のパラメータＮｔｍ（ｈ−１）を初期化する。更新部１１１２ｂの初期化部１１１２ｂａは、音響イベント列に含まれる各音響イベントが状況を生成する確率を表す第９のパラメータγ＾ｓ（ｋ）ｉ（ｓｋ）ｔ（ｈ）と、音響イベント列が状況を生成する頻度を表す第１０のパラメータＮｓ（ｋ）ｔ（ｈ−１）とを初期化する。その後、更新部１１１２ｂの第１更新部１１１２ｂｂは、第６のパラメータＮｔｍ（ｈ−１）および第１０のパラメータＮｓ（ｋ）ｔ（ｈ−１）に応じて第９のパラメータγ＾ｓ（ｋ）ｉ（ｓｋ）ｔ（ｈ）を更新する処理と、入力された音響イベント列１ｋに対応する情報と第９のパラメータγ＾ｓ（ｋ）ｉ（ｓｋ）ｔ（ｈ）とに応じて第１０のパラメータＮｓ（ｋ）ｔ（ｈ−１）を更新する処理とを所定の条件を満たすまで行い、第９のパラメータγ＾ｓ（ｋ）ｉ（ｓｋ）ｔ（ｈ）から更新された第１１のパラメータγ＾ｓ（ｋ）ｉ（ｓｋ）ｔ（ｈ）を得、第１０のパラメータＮｓ（ｋ）ｔ（ｈ−１）から更新された第１２のパラメータＮｓ（ｋ）ｔ（ｈ）を得る。更新部１１１２ｂの第２更新部１１１２ｂｂは、第６のパラメータＮｔｍ（ｈ−１）と、入力された音響イベント列１ｋに対応する情報および第１１のパラメータγ＾ｓ（ｋ）ｉ（ｓｋ）ｔ（ｈ）に応じて第６のパラメータを更新して得られる第７のパラメータと、の重み付け和を第８のパラメータＮｔｍ（ｈ）とする。制御部１１１２ｃは、更新部１１１２ｂに入力される音響イベント列１ｋを逐次的に更新し、第８のパラメータＮｔｍ（ｈ）を新たな第６のパラメータとし、第１１のパラメータγ＾ｓ（ｋ）ｉ（ｓｋ）ｔ（ｈ）を新たな第９のパラメータとし、第１２のパラメータＮｓ（ｋ）ｔ（ｈ）を新たな第１０のパラメータＮｓ（ｋ）ｔ（ｈ−１）として、更新部１１１２ｂの処理を再び実行させる処理を繰り返し実行させる。また、更新部１１１２ｂの処理を再び実行させる処理の繰り返し回数が多いほど、重み付け和における第７のパラメータの重みを小さくする。以下、図２を用いてこれらの処理の具体例を示す。
【００９４】
（ｉ）初期化部１１１２ａは、パラメータα０，β０，τ０および忘却係数κを設定し、変分事後分布のパラメータＮｔｍ（ｈ−１）（第６のパラメータ）およびＮｔ（ｈ−１）の初期値Ｎｔｍ（０）およびＮｔ（０）、ならびに重み係数ρｋを以下のように初期化し、ｋ＝１およびｈ＝１とする（ステップＳ１１）。
【数５６】
2015111232.tif 000058
ρ０＝（τ０）−κ
ただし、Ｎは正の定数であり、例えばすべての音響イベント列１に含まれる音響イベントの個数（またはその想定値）である。ρ０は重み係数ρｋの初期値を表す。
【００９５】
（ｉｉ）モデル化部１１１２は、音響イベント列１ｋを入力とし（ステップＳ１２）、以下のようにパラメータＮｓ（ｋ）ｔ（ｈ−１）およびＮｔｍ（ｈ−１）を更新する。ただし、下付添え字の「ｓ（ｋ）」は「ｓｋ」を表す（ｓ（ｋ）＝ｓｋ）。下付添え字の「ｉ（ｓｋ）」は、ｉｓ（ｋ）、すなわち、
【数５７】
2015111232.tif 000059
を表し、音響イベント列１ｋを構成する音響イベント列１１ｋ−ｓｋ（ただし、ｓｋ＝１，・・・，Ｓｋ）が含む各音響イベントに対応するインデックスである。また、ｈは更新回数を表す正整数である。
【００９６】
（ｉｉ−０）初期化部１１１２ｂａは、ｓｋ＝１，…，Ｓｋ、ｉ（ｓｋ）＝１，…，Ｎｓｋ、およびｔ＝１，…，Ｔについて、以下のように変分事後分布のパラメータＮｓ（ｋ）ｔ（ｈ）（第１０のパラメータ）およびγ＾ｓ（ｋ）ｉ（ｓｋ）ｔ（ｈ）を初期化する（ステップＳ１３）。
【数５８】
2015111232.tif 000060
ただし、Ｎｓｋはインデックスｓｋに対応する音響イベント列１１ｋ−ｓｋの要素数、すなわち、音響イベント列１１ｋ−ｓｋに含まれる音響イベントの個数（要素数）を表す。
【００９７】
（ｉｉ−１）第１更新部１１１２ｂｂは、パラメータＮｔｍ（ｈ−１）、Ｎｓ（ｋ）ｔ（ｈ−１）およびγ＾ｓ（ｋ）ｉ（ｓｋ）ｔ（ｈ−１）を入力とし、ｓｋ＝１，…，Ｓｋ、ｍ＝１，…，Ｍ、ｔ＝１，…，Ｔについて、以下の式（４４）（４５）の処理を行い、パラメータγ＾ｓ（ｋ）ｉ（ｓｋ）ｔ（ｈ）（第９のパラメータ）を更新する。
【数５９】
2015111232.tif 000061
なお、各ｓｋおよびｔおいて同じｅｉ（ｓｋ）＝ｍとなるすべてのｉ（ｓｋ）に対してパラメータγ＾ｓ（ｋ）ｉ（ｓｋ）ｔ（ｈ）は同じ値となる。言い換えると、ｉ（ｓｋ）にかかわらず、ｓｋ，ｔおよびｅｉ（ｓｋ）＝ｍの組み合わせに対してパラメータγ＾ｓ（ｋ）ｉ（ｓｋ）ｔ（ｈ）が決まる。そのため、すべてのｉ（ｓｋ）＝１，・・・，Ｎｓｋについてパラメータγ＾ｓ（ｋ）ｉ（ｓｋ）ｔ（ｈ）を計算する必要はなく、ｓｋ，ｔおよびｅｉ（ｓｋ）＝ｍの組み合わせごとにパラメータγ＾ｓ（ｋ）ｉ（ｓｋ）ｔ（ｈ）を計算すればよい（ステップＳ１４）。
【００９８】
（ｉｉ−２）さらに第１更新部１１１２ｂｂは、ｎｓ（ｋ）ｍ（入力された音響イベント列１ｋに対応する情報）およびステップＳ１４で更新されたパラメータγ＾ｓ（ｋ）ｉ（ｓｋ）ｔ（ｈ）を用い、ｓｋ＝１，…，Ｓｋ、ｔ＝１，…，Ｔについて、以下の式（４６）の処理を行い、パラメータＮｓ（ｋ）ｔ（ｈ−１）を更新してＮｓ（ｋ）ｔ（ｈ）を得る。
【数６０】
2015111232.tif 000062
を満たすｉ（ｓｋ）の集合を表す。ｅｉ（ｓｋ）は音響イベント列１１ｋ−ｓｋのｉ（ｓｋ）番目の音響イベントを表す。またｎｓ（ｋ）ｍは、音響イベント列１１ｋ−ｓｋが含む音響イベントｍの個数を表す（ステップＳ１５）。
【００９９】
（ｉｉ−３）次に、制御部１１１２ｃは終了条件（所定の条件）を満たすか否かを判定する（ステップＳ１６）。制御部１１１２ｃが終了条件を満たすと判定しない場合、制御部１１１２ｃはステップＳ１４およびＳ１５の処理を再び実行させる。ただし、ステップＳ１４の式（４４）の処理には、式（４６）で得られたＮｓ（ｋ）ｔ（ｈ）を新たなＮｓ（ｋ）ｔ（ｈ−１）として用いる。なお、「終了条件」の例は、ステップＳ１４およびＳ１５の処理を再び実行する処理の繰り返し回数が規定の回数（正値、例えば、１〜３００回）に達したこと、所望の更新結果が得られたこと（例えば、更新の前後において、ｔについてのＮｓ（ｋ）ｔ（ｈ）の変化の平均値が所定の閾値（例えば、０．０１％）以下になったこと）等である。
【０１００】
（ｉｉ−４）一方、制御部１１１２ｃが終了条件を満たすと判定した場合、第２更新部１１１２ｂｃは、音響イベント列１ｋ、パラメータＮｔｍ（ｈ−１）、最後に式（４５）で得られたパラメータγ＾ｓ（ｋ）ｉ（ｓｋ）ｔ（ｈ）（第１１のパラメータ）、Ｓ、Ｓｋ、ならびに重み係数ρｋを入力とし、ｔ＝１，…，Ｔ、ｍ＝１，…，Ｍについて、以下の式（４７）の処理を実行し、パラメータＮｔｍ（ｈ−１）を更新してパラメータＮｔｍ（ｈ）を得、さらにパラメータＮｔｍ（ｈ）を得て出力する。
【数６１】
2015111232.tif 000063
なお、
【数６２】
2015111232.tif 000064
が第７のパラメータに相当する（ステップＳ１７）。
【０１０１】
制御部１１１２ｃは、ｋを更新し（ステップＳ１８）、ρｋ＝（τ０＋ｋ）−κとし（ステップＳ１９）、ｈ＋１を新たなｈとした（ステップＳ１８）更新部１１１２ｂの処理（ステップＳ１２〜Ｓ１７）を再び実行させる処理を繰り返し実行させる。実施例１−１−１と同様、ｋの更新方法に限定はない。例えば、ｋ＝ｈの場合、制御部１１１２ｃはｋまたはｈのみをカウントすればよい。また、ｋ＝ｍａｘとなるまで更新部１１１２ｂの処理が繰り返し実行されてもよいし、所定の繰り返し回数まで更新部１１１２ｂの処理が繰り返し実行されてもよいし、所望の更新結果が得られるまで（例えば、更新の前後において、ｔについてのＮｓ（ｋ）ｔ（ｈ）の変化の平均値が所定の閾値（例えば、０．０１％）以下になるまで）更新部１１１２ｂの処理が繰り返し実行されてもよい。また、ρｋ＝（τ０＋ｋ）−κのように重み係数を更新することで、更新部１１１２ｂの処理の繰り返し回数（ｋの更新回数）が多いほど、式（４７）の重み付け和における第２項の重みを小さくでき、前述のように適切な値へ収束する可能性が高くなる。
【０１０２】
モデル出力部１１１２ｅは、ステップＳ１５で得られたパラメータＮｓ（ｋ）ｔ（ｈ）をｔに関して正規化したもの、すなわち、
【数６３】
2015111232.tif 000065
を、音響信号が状況を生成する確率を表す音響信号−状況生成モデル１２として出力して記憶部１１３に格納する。音響信号−状況生成モデル１２の例は、式（４７−１）の値をｓｋ行ｔ列の要素としたＳｋ×Ｔ行列である。また、モデル出力部１１１２ｅは、ステップＳ１７で得られたパラメータＮｔｍ（ｈ）をｍに関して正規化したもの、すなわち、
【数６４】
2015111232.tif 000066
を、状況が音響イベントを生成する確率を表す状況−音響イベント生成モデル１３として出力して記憶部１１３に格納する。状況−音響イベント生成モデル１３の例は、式（４７−２）の値をｔ行ｍ列の要素としたＴ×Ｍの行列である。その他、モデル出力部１１１２ｅが、パラメータＮｓ（ｋ）ｔ（ｈ）またはそれに対応するその他の値を音響信号−状況生成モデル１２としてもよいし、パラメータＮｔｍ（ｈ）またはそれに対応するその他の値を状況−音響イベント生成モデル１３としてもよい。なお、音響信号−状況生成モデル１２や状況−音響イベント生成モデル１３は、ステップＳ１７の処理のたびに行われてもよいし、すべての更新部１１１２ｂの処理が終了した後に得られてもよい。また、音響信号−状況生成モデル１２や状況−音響イベント生成モデル１３が得られるたびに、それらが記憶部１１３の新たな記憶領域に格納されてもよいし、新たな音響信号−状況生成モデル１２や状況−音響イベント生成モデル１３で古い音響信号−状況生成モデル１２や状況−音響イベント生成モデル１３が上書きされてもよい。
【０１０３】
また、分析部１１１２ｄが、式（４５）で得られたγ＾ｓ（ｋ）ｉ（ｓｋ）ｔ（ｈ）（インデックスｓｋに対応する音響イベント列１１ｋ−ｓｋのｉ（ｓｋ）番目の要素に対応するγ＾ｓ（ｋ）ｉ（ｓｋ）ｔ（ｈ））を用い、ｉ（ｓｋ）番目の要素に対応する状況を推定し、その推定結果を示す状況ラベル列１４を出力して記憶部１１３に格納してもよい。例えば、分析部１１１２ｄは、ｓｋとｉ（ｓｋ）との組み合わせごとにγ＾ｓ（ｋ）ｉ（ｓｋ）ｔ（ｈ）が最大となるｔを求め、そのｔを音響イベント列１１ｋ−ｓｋのｉ（ｓｋ）番目の要素に対応する状況ラベルとし、それらの列を状況ラベル列１４としてもよい。或いは、分析部１１１２ｄは、ｓｋとｉ（ｓｋ）との組み合わせごとに、γ＾ｓ（ｋ）ｉ（ｓｋ）ｔ（ｈ）の大きい順にｔを選択し、それらを音響イベント列１１ｋ−ｓｋのｉ（ｓｋ）番目の要素に対応する状況ラベルとし、それらの列を状況ラベル列１４としてもよい。或いは、分析部１１１２ｄは、ｓｋとｉ（ｓｋ）との組み合わせごとに、閾値を超えるγ＾ｓ（ｋ）ｉ（ｓｋ）ｔ（ｈ）に対応するｔを選択し、それらを音響イベント列１１ｋ−ｓｋのｉ（ｓｋ）番目の要素に対応する状況ラベルとし、それらの列を状況ラベル列１４としてもよい。また、分析部１１１２ｄは式（４５）でγ＾ｓ（ｋ）ｉ（ｓｋ）ｔ（ｈ）が得られるたびに、得られたγ＾ｓ（ｋ）ｉ（ｓｋ）ｔ（ｈ）を用いて状況ラベル列１４を計算してもよいし、ステップＳ１６で終了条件を満たしたときのγ＾ｓ（ｋ）ｉ（ｓｋ）ｔ（ｈ）を用いて状況ラベル列１４を計算してもよいし、すべての更新部１１１２ｂの処理が終了したときに最後に得られた最新のγ＾ｓ（ｋ）ｉ（ｓｋ）ｔ（ｈ）を用いて状況ラベル列１４を計算してもよい。また、新たな状況ラベル列１４が得られるたびに、記憶部１１３の新たな記憶領域に格納されてもよいし、新たな状況ラベル列１４で古い状況ラベル列１４が上書きされてもよい。
【０１０４】
以上より、モデル化部１１１２は、逐次的に入力される音響イベント列１ｋを用い、生成モデルの算出や状況の分析を行うことができる。
【０１０５】
［実施例１−２］
実施例１−２では、逐次的に入力された音響信号列を用い、学習処理によって、音響信号−状況生成モデル１２、および状況−音響イベント生成モデル１３を生成する。さらに、状況ラベル列１４を生成してもよい。ただし、モデル化部１１２が、音響信号−状況生成モデル１２や状況ラベル列１４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。
【０１０６】
図３に例示するように、本実施例のモデル処理装置１２０は、特徴量算出部１２１、音響イベント判定部１２２、音響イベントモデルデータベース（ＤＢ）１２３、音響イベント列合成部１１１、モデル化部１１２（またはモデル化部１１１２）、及び記憶部１１３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。
【０１０７】
まず特徴量算出部１２１に、音響信号列１５ｋ−１，・・・，１５ｋ−Ｓｋからなる音響信号列の集合１５ｋが逐次的に入力される。各音響信号列１５ｋ−ｓｋは、短時間区間ごとの音響信号を時系列順につなぎ合わせた列であり、単一または複数の音響信号を含む。
【０１０８】
特徴量算出部１２１は、各音響信号列１５ｋ−ｓｋから、音響特徴量列（ベクトル）を逐次的に算出して出力する。例えば特徴量算出部１２１は、入力された音響信号列１５ｋ−ｓｋ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（Mel-Frequency Cepstrum Coefficient）特徴量、ＬＰＣ（Linear Predictive Coding）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（例えば、「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」参照）の音響特徴量が音響特徴量列に加えられてもよい。
【０１０９】
音響イベントモデルＤＢ１２３には、事前に算出された音響イベントモデルが複数保存されている。各音響イベントモデルは、音響イベントラベルが付された学習用の音響信号列から音響特徴量列を算出し、各音響イベントに対応する音響特徴量列をＧＭＭ，ＨＭＭ，ＳＶＭ等の周知のモデル化手法を用いてモデル化することで得られる（例えば「奥村学、高村大也、「言語処理のための機械学習入門」コロナ社」等参照）。
【０１１０】
特徴量算出部１２１から逐次的に出力された音響特徴量列は音響イベント判定部１２２に入力される。音響イベント判定部１２２は、逐次的に入力された音響特徴量列と、音響イベントモデルＤＢ１２３に記憶されている複数の音響イベントモデルとをそれぞれ比較し、短時間区間ごとに、逐次的に各音響特徴量に対応する音響イベントを決定して音響イベント列１１ｋ−ｓｋ（ｓｋ＝１，・・・，Ｓｋ）を得て出力する。例えば音響イベントごとに音響特徴量列が対応付けられた音響イベントモデルを用いる場合、音響イベント判定部１２２は、入力された音響特徴量列との距離（ユークリッド距離やコサイン距離）が最も近い音響イベントモデルに対応する音響イベントを選択する。
【０１１１】
音響イベント列１１ｋ−ｓｋ（ｓｋ＝１，・・・，Ｓｋ）は、音響イベント列合成部１１１に入力される。以降の処理は実施例１−１−１（または実施例１−１−２）と同じである。
【０１１２】
［実施例１−３］
実施例１−３では、逐次的に入力された音響特徴量列から、学習によって、音響信号−状況生成モデル１２および状況−音響イベント生成モデル１３の算出や状況ラベル列１４の生成を行う。
【０１１３】
図４に例示するように、本実施例のモデル処理装置１３０は、音響イベント判定部１２２、音響イベントモデルデータベース（ＤＢ）１２３、音響イベント列合成部１１１、モデル化部１１２（またはモデル化部１１１２）、及び記憶部１１３を有する。モデル処理装置１３０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。
【０１１４】
まず音響イベント判定部１２２に、音響特徴量列１７ｋ−１，・・・，１７ｋ−Ｓｋからなる音響特徴量列の集合１７ｋが逐次的に入力される。各響特徴量列１７ｋ−ｓｋは、短時間区間ごとの音響特徴量を時系列順につなぎ合わせた列であり、単一または複数の音響特徴量を含む。音響特徴量の具体例は実施例１−２で説明した通りである。音響特徴量列の集合１７ｋは音響イベント判定部１２２に入力される。その後の処理は実施例１−２と同じである。
【０１１５】
［実施例２−１］
実施例２−１では、実施例１−１−１，１−１−２，１−２〜３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を用い、新たに入力された音響イベント列から状況を推定する。
【０１１６】
図５に例示するように、本実施例のモデル処理装置２１０は、記憶部１１３及び生成モデル比較部２１１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。
【０１１７】
まずモデル処理装置２１０に音響イベント列２１（新たに入力された音響イベント列）が入力される。音響イベント列２１は、短時間区間ごとの音響イベントを時系列順につなぎ合わせた列であり、単一または複数の音響イベントを含む。
【０１１８】
生成モデル比較部２１１は、入力された音響イベント列２１と、記憶部１１３に格納された状況−音響イベント生成モデル１３とを比較し、音響イベント列２１に対し、最も適切であると判断した状況、最も適切なものから順番に複数個の状況、または適切さが閾値を超える状況を決定し、それらを判定結果として出力する。
【０１１９】
［比較方法の例１］
音響イベント列２１と状況−音響イベント生成モデル１３との比較方法を例示する。この例では、まず生成モデル比較部２１１が、入力された音響イベント列２１から、以下のようにｐ（ε）（ただし、ε∈｛１，・・・，Ｍ｝）を算出する。
【数６５】
2015111232.tif 000067
ただし、ν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、Ｃεは、音響イベント列２１が含む音響イベントεの個数を表し、Ｎｓ’は音響イベント列２１が含む音響イベントの総数（要素数）を表す。Ｎｓ’＝Ｎｓであってもよいし、Ｎｓ’≠Ｎｓであってもよい。
【０１２０】
次に生成モデル比較部２１１は、ｐ（ε）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）（式３８）またはイェンセンシャノン情報量（Jensen-Shannon divergence: JS divergence）（式３９）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２１に対応する状況を推定する。
【数６６】
2015111232.tif 000068
【０１２１】
式（４９）や式（５０）の例の場合、生成モデル比較部２１１は、Ｐ（ε）にｐ（ε）（ただし、ε∈｛１，・・・，Ｍ｝）を代入し、Ｑ（ε）に音響イベントｍ＝εに対応する状況−音響イベント生成モデル１３を代入する。例えば、ステップＳ７で得られたλｔｍ（ｈ）を状況−音響イベント生成モデル１３とする場合には、Ｑ（ε）にλｔε（ｈ）（ただし、ε∈｛１，・・・，Ｍ），ｔ∈｛１，・・・，Ｔ｝）を代入する。例えば、式（４７−２）で得られた状況−音響イベント生成モデル１３を用いる場合には、Ｑ（ε）に
【数６７】
2015111232.tif 000069
（ただし、ε∈｛１，・・・，Ｍ），ｔ∈｛１，・・・，Ｔ｝）を代入する。これにより、生成モデル比較部２１１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。生成モデル比較部２１１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、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、または閾値未満の情報量に対応するすべての状況を、音響イベント列２１に対応する状況として決定して出力する。
【０１２２】
［比較方法の例２］
以下のように状況−音響イベント生成モデル１３と音響イベント列２１との比較を行ってもよい。この手法では、生成モデル比較部２１１が、入力されたラベル付き音響信号列２１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。以下に具体例を示す。
【０１２３】
≪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の例≫
【数６８】
2015111232.tif 000070
【０１２４】
≪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積の例≫
【数６９】
2015111232.tif 000071
【０１２５】
ただし、式（５１）（５２）のｅｉは、入力された音響イベント列２１のｉ番目の音響イベントを表す。式（５１）（５２）の計算は、状況−音響イベント生成モデル１３（例えば、ステップＳ７で得られたλｔｍ（ｈ））と、入力された音響イベント列２１のｅｉとから実行できる。具体的には、例えば、音響イベント列２１のｅｉに対応する式（３１）（３６）を式（５１）（５２）に代入することで、各状況ｔの尤度の和または積を求める。ただし、式（３６）の代入はそれぞれ正規化λｔｍ（ｈ）／Σｔλｔｍ（ｈ）を行ってから行う。すなわち、例えば、ステップＳ７で得られたｍ＝ｅｉに対応する式（３６）のλｔｍ（ｈ）を正規化したλｔｍ（ｈ）／Σｔλｔｍ（ｈ）をＰ（ｅｉ＝ε｜ｚｉ＝ｔ，α，β）とし、これらのλｔｍ（ｈ）に対応する式（３１）の何れかのη（ｈ）ｓ（ｋ）ｎ（ｓｋ）ｔをＰ（ｚｉ＝ｔ，α，β）とし、各状況ｔについて式（５１）または（５２）を計算し、各状況ｔの尤度の和または積を求める。
【０１２６】
生成モデル比較部２１１は、各状況について算出した尤度のうち、最も尤度の高い状況、最も尤度の高いものから順番に選択した複数個の状況、または閾値を超える尤度に対応するすべての状況を、入力された音響イベント列２１に対応する状況として決定して出力する。
【０１２７】
［実施例２−２］
実施例２−２では、実施例１−１−１，１−１−２，１−２〜３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。
【０１２８】
図６に例示するように、本形態のモデル処理装置２２０は、特徴量算出部２２１、音響イベント判定部２２２、音響イベントモデルＤＢ１２３、記憶部１１３、生成モデル比較部２１１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。
【０１２９】
まず特徴量算出部２２１に音響信号列２２が入力される。音響信号列２２は、短時間区間ごとに区分された時系列の音響信号列を含む。特徴量算出部２２１は、音響信号列２２から音響特徴量列（ベクトル）を算出して出力する。例えば特徴量算出部２２１は、実施例１−２の特徴量算出部１２１と同じ方法で音響特徴量列を算出する。
【０１３０】
音響イベント判定部２２２は、実施例１−２の音響イベント判定部１２２と同じ方法で、特徴量算出部２２１から出力された音響特徴量列と、音響イベントモデルＤＢ１２３に記憶されている複数の音響イベントモデルとをそれぞれ比較し、音響信号列２２の全ての要素について音響イベントを決定する。音響イベント判定部２２２は、決定した音響イベントを時系列順につなぎ合わせることで音響イベント列２１を生成して出力する。
【０１３１】
音響イベント列２１は、生成モデル比較部２１１に入力される。以降の処理は実施例２−１と同じである。
【０１３２】
［実施例２−３］
実施例２−３では、実施例１−１−１，１−１−２，１−２〜３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を用い、新たに入力された音響特徴量列から状況を推定する。
【０１３３】
図７に例示するように、本実施例のモデル処理装置２３０は、音響イベント判定部２２２、音響イベントモデルＤＢ１２３、記憶部１１３、生成モデル比較部２１１を有する。モデル処理装置２３０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。
【０１３４】
まず音響イベント判定部２２２に音響特徴量列２３が入力される。音響特徴量列２３は、短時間区間ごとの音響特徴量を時系列順につなぎ合わせた列であり、単一または複数の音音響特徴量を含む。音響特徴量列の具体例は、実施例１−２で説明した通りである。
【０１３５】
音響イベント判定部２２２は、実施例１−２の音響イベント判定部１２２と同じ方法で、音響特徴量列２３の音響特徴量列と、音響イベントモデルＤＢ１２３に記憶されている複数の音響イベントモデルとをそれぞれ比較し、音響特徴量列２３が含む全ての要素について音響イベントを決定する。音響イベント判定部２２２は、決定した音響イベントを時系列順につなぎ合わせることで音響イベント列２１を生成して出力する。
【０１３６】
音響イベント列２１は、生成モデル比較部２１１に入力される。以降の処理は実施例２−１と同じである。
【０１３７】
［特徴］
以上のように、音響信号が逐次的に得られる場合に、すべての音響信号が得られる前に、音響信号全体について音響信号と状況や音響イベントの関係をモデル化することができる。また、このように得られた生成モデルを用いて状況の推定を行うことができる。
【０１３８】
［変形例等］
なお、本発明は上述の実施の形態に限定されるものではない。例えば、上記のモデル処理装置の処理が複数の装置で分散処理されてもよいし、記憶部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、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。
【０１３９】
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。
【０１４０】
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。
【０１４１】
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。
【０１４２】
上記実施例では、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】
【０１４３】
１１０，１２０，１３０，２１０，２２０，２３０  モデル処理装置
【図１】
2015111232.tif 000078
【図２】
2015111232.tif 000079
【図３】
2015111232.tif 000080
【図４】
2015111232.tif 000081
【図５】
2015111232.tif 000082
【図６】
2015111232.tif 000083
【図７】
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