(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された多次元データを射影変換して変換済特徴量ベクトルを生成する特徴量変換部と、
上記変換済特徴量ベクトルとベクトル空間の原点との距離に基づいて上記多次元データが所望のデータであるか否かを判定する判定部と、
を含み、
上記射影変換は、上記所望のデータの上記原点からの距離の平均と上記所望のデータ以外の対象外データの上記原点からの距離の平均との比を最小化する射影行列を用いて、上記所望のデータに基づく特徴量ベクトルは上記原点に近づき、上記対象外データに基づく特徴量ベクトルは上記原点から遠ざかるように構成されている、
判別装置。
【請求項２】
請求項１に記載の判別装置であって、
Aを上記射影行列とし、Jを上記所望のデータの上記原点からの距離の平均と上記対象外データの上記原点からの距離の平均との比とし、D1を上記所望のデータとし、D2を上記対象外データとし、N1を上記所望のデータの数とし、N2を上記対象外データの数とし、Qを上記射影行列の列数とし、qを1以上Q以下の各整数とし、aqを上記射影行列のq番目の列とし、λを正の定数とし、bを上記所望のデータの算術平均からなるバイアスベクトルとし、xτをτ番目のデータに基づく特徴量ベクトルとし、φτ=xτ-bとし、上付き文字のTは転置を表し、
上記射影行列は、
【数１１】
0006461730.tif 000012
を導関数として上記射影行列の各列aqを
【数１２】
0006461730.tif 000013
により更新し、更新後の射影行列をATAの最大固有値で除算し、除算後の射影行列を
【数１３】
0006461730.tif 000014
により再更新し、再更新後の射影行列の各列をノルムが1になるように正規化することを繰り返すことで求めたものである、
判別装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の判別装置であって、
画像データを含むマルチメディア信号から画像特徴量を上記多次元データとして抽出する特徴量抽出部と、
をさらに含む判別装置。
【請求項４】
請求項１または２に記載の判別装置であって、
マイクロホンにより収音された音響信号を周波数領域に変換する周波数領域変換部と、
上記周波数領域の音響信号から音響特徴量を上記多次元データとして抽出する特徴量抽出部と、
をさらに含む判別装置。
【請求項５】
特徴量変換部が、入力された多次元データを射影変換して変換済特徴量ベクトルを生成する特徴量変換ステップと、
判定部が、上記変換済特徴量ベクトルとベクトル空間の原点との距離に基づいて上記多次元データが所望のデータであるか否かを判定する判定ステップと、
を含み、
上記射影変換は、上記所望のデータの上記原点からの距離の平均と上記所望のデータ以外の対象外データの上記原点からの距離の平均との比を最小化する射影行列を用いて、上記所望のデータに基づく特徴量ベクトルは上記原点に近づき、上記対象外データに基づく特徴量ベクトルは上記原点から遠ざかるように構成されている、
判別方法。
【請求項６】
請求項５に記載の判別方法であって、
Aを上記射影行列とし、Jを上記所望のデータの上記原点からの距離の平均と上記対象外データの上記原点からの距離の平均との比とし、D1を上記所望のデータとし、D2を上記対象外データとし、N1を上記所望のデータの数とし、N2を上記対象外データの数とし、Qを上記射影行列の列数とし、qを1以上Q以下の各整数とし、aqを上記射影行列のq番目の列とし、λを正の定数とし、bを上記所望のデータの算術平均からなるバイアスベクトルとし、xτをτ番目のデータに基づく特徴量ベクトルとし、φτ=xτ-bとし、上付き文字のTは転置を表し、
上記射影行列は、
【数１４】
0006461730.tif 000015
を導関数として射影行列の各列aqを
【数１５】
0006461730.tif 000016
により更新し、更新後の射影行列をATAの最大固有値で除算し、除算後の射影行列を
【数１６】
0006461730.tif 000017
により再更新し、再更新後の射影行列の各列をノルムが1になるように正規化することを繰り返すことで求めたものである、
判別方法。
【請求項７】
請求項５または６に記載の判別方法であって、
特徴量抽出部が、画像データを含むマルチメディア信号から画像特徴量を上記多次元データとして抽出する特徴量抽出ステップと、
をさらに含む判別方法。
【請求項８】
請求項５または６に記載の判別方法であって、
周波数領域変換部が、マイクロホンにより収音された音響信号を周波数領域に変換する周波数領域変換ステップと、
特徴量抽出部が、上記周波数領域の音響信号から音響特徴量を上記多次元データとして抽出する特徴量抽出ステップと、
をさらに含む判別方法。
【請求項９】
請求項１から４のいずれかに記載の判別装置の各部としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、あるデータが所望のデータであるか否かを判定する判別技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
あるデータが所望のデータであるか否かを判定する技術として、例えば、収音した音響信号が所望の音であるか否かを判別する技術がある（非特許文献１参照）。非特許文献１に記載された音判別技術は、ニューラルネットワークや混合ガウス分布による判別を組み合わせる方法である。しかし、ニューラルネットワークのような判別法は、指数や対数などの非線形演算を判別式に含むため、演算量が膨大となる（非特許文献２参照）。例えば、100〜200MIPS程度の演算装置や数百キロバイト程度のメモリしか利用できない環境など、できるだけ少ない演算量で判別を行いたい場合には、非特許文献１に記載された音判別技術を用いることは現実的ではない。
【０００３】
低演算量な判別法として、例えば、フィッシャーの線形判別法がある（非特許文献３参照）。非特許文献３に記載された判別法では、図１（Ａ）に示すように、射影行列を用いて特徴量を線形識別可能な空間（一般には、特徴量ベクトルより低次元な空間）に射影し、識別面を用いて判別する手法である。この判別法では、特徴量ベクトルと回帰ベクトルの内積で識別を行うため、低演算量で判別できる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】M. Espi, M. Fujimoto, D. Saitoi, N. Ono and S. Sagayama, “A tandem connectionist model using combination of multi-scale spectro-temporal features for acoustic event detection”, ICASSP, pp. 4293-4296, 2012.
【非特許文献２】C. M. ビショップ、「パターン認識と機械学習 上」、pp. 225-293、丸善出版、2012年
【非特許文献３】小西貞則、「多変量解析入門」、pp. 127-137、岩波書店、2010年
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、非特許文献３に記載された判別法では、所望の音とそれ以外の音とが、ある特徴空間で超平面を用いて分離できない場合には判別できない。一般に「所望の音」とは、あらゆる音の部分集合である。したがって、少なくともサブバンドの平均パワーなどの高速に抽出可能な特徴量を音響特徴量とした場合、図１（Ｂ）に示すように、所望の音はその他のあらゆる音に囲まれるように分布している。つまり、線形判別法で音判別を行うことは困難である。
【０００６】
この発明の目的は、このような点に鑑みて、あるデータが所望のデータであるか否かを少ない演算量で判別することができる判別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】
上記の課題を解決するために、この発明の判別装置は、入力された多次元データを射影変換して変換済特徴量ベクトルを生成する特徴量変換部と、変換済特徴量ベクトルとベクトル空間の原点との距離に基づいて多次元データが所望のデータであるか否かを判定する判定部と、を含む。その射影変換は、所望のデータに基づく特徴量ベクトルは原点に近づき、所望のデータ以外の対象外データに基づく特徴量ベクトルは原点から遠ざかるように構成されている。
【発明の効果】
【０００８】
この発明の判別技術によれば、あるデータが所望のデータであるか否かを少ない演算量で判別することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、フィッシャーの線形判別法を説明するための図である。
【図２】図２は、特徴量変換の例を説明するための図である。
【図３】図３は、判別装置の機能構成を例示する図である。
【図４】図４は、判別方法の処理手続きを例示する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
実施形態の説明に先立ち、図２を参照して、この発明の判別技術のポイントを説明する。この発明の判別技術は以下の二点で従来の判別技術とは異なる。
【００１１】
１．フィッシャーの線形判別に代表される線形判別分析が、特徴量ベクトルと回帰ベクトルの内積演算で判別を行うのに対し、この発明の判別技術では特徴量ベクトルからベクトル空間の原点までの距離に基づいて判別を行う（図２（Ｂ）参照）。
【００１２】
２．所望のデータに基づく特徴量ベクトルは原点に近づき、それ以外のデータに基づく特徴量ベクトルは原点から遠ざかるように、特徴量ベクトルを射影変換する（図２（Ａ）（Ｂ）参照）。
【００１３】
データ変換に用いる射影行列を学習するアルゴリズムも以下の点で従来技術と異なる。
【００１４】
１．フィッシャーの線形判別がクラス内分散とクラス間分散との比を最小化する射影行列を求めるのに対し、この発明では所望のデータの分散とそれ以外のデータの分散との比を最小化する射影行列を求める。
【００１５】
以下、この発明の実施の形態について詳細に説明する。なお、図面中において同じ機能を有する構成部には同じ番号を付し、重複説明を省略する。
【００１６】
実施形態の判別装置は、入力された音響信号が所望の音であるか否かを判定する音判別装置である。この判別装置は、図３に示すように、入力部１、周波数領域変換部２、特徴量抽出部３、特徴量変換部４、判定部５、および出力部６を含む。この判別装置が後述する各ステップの処理を行うことにより実施形態の判別方法が実現される。
【００１７】
判別装置は、例えば、中央演算処理装置（CPU: Central Processing Unit）、主記憶装置（RAM: Random Access Memory）などを有する公知又は専用のコンピュータに特別なプログラムが読み込まれて構成された特別な装置である。判別装置は、例えば、中央演算処理装置の制御のもとで各処理を実行する。判別装置に入力されたデータや各処理で得られたデータは、例えば、主記憶装置に格納され、主記憶装置に格納されたデータは必要に応じて読み出されて他の処理に利用される。また、判別装置の各処理部の少なくとも一部が集積回路等のハードウェアによって構成されていてもよい。
【００１８】
図４を参照して、実施形態の判別方法の処理手続きを説明する。
【００１９】
ステップＳ１において、入力部１へ判別対象となる音響信号が入力される。入力される音響信号は、マイクロホン等の収音手段によりリアルタイムに観測しているものであってもよいし、あらかじめICレコーダ等の録音手段により不揮発性メモリ等の記録媒体へ録音し、その記録媒体から再生したものであってもよい。入力された音響信号は周波数領域変換部２へ送られる。
【００２０】
ステップＳ２において、周波数領域変換部２は、音響信号をフレームごとに切り出し、高速フーリエ変換（FFT: Fast Fourier Transform）等の手段で周波数領域に変換し、複素スペクトルX(ω, τ)を得る。ここで、ωは時間のインデックスω∈{1, 2, …}であり、τは周波数のインデックスτ∈{1, 2, …}である。フレーム切り出し長やフレームシフト長は任意であるが、例えば、切り出し長を32ミリ秒、シフト長16ミリ秒のように設定できる。複素スペクトルX(ω, τ)は特徴量抽出部３へ送られる。
【００２１】
ステップＳ３において、特徴量抽出部３は、周波数領域に変換された音響信号X(ω, τ)から、高速かつ低演算量で抽出可能なD次元の音響特徴量xτ=(x1,τ, x2,τ, …, xD,τ)Tを抽出する。ここで上付き文字のTは転置を表す。抽出する音響特徴量は任意であるが、低演算量で抽出できる特徴量であることが望ましい。例えば、50Hz程度から4kHz程度に該当する周波数ビンを8つ程度のサブバンドに分割し、各サブバンドの平均パワーなどを特徴量として用いることができる。このとき、抽出される音響特徴量は8次元となる。収音時の音量に左右されないように、各サブバンドの平均パワーの和が1になるように正規化をしてもよい。また、対数関数のテイラー展開を低次で打ち切り、近似的にサブバンドの対数パワーを求めてもよい。抽出した音響特徴量xτは特徴量変換部４へ送られる。
【００２２】
ステップＳ４において、特徴量変換部４は、音響特徴量xτを射影変換して、変換済音響特徴量yτを生成する。この射影変換は、所望のデータに基づく特徴量ベクトルは原点に近づき、所望のデータ以外の対象外データに基づく特徴量ベクトルは原点から遠ざかるように構成される。具体的には、D次元バイアスベクトルbとD×Q射影行列A=(a1, a2, …, aQ)（ただし、aq=(a1,q, a2,q, …, aD,q)T, q∈{1, 2, …, Q}, D>Q）とを用いて、式（１）により音響特徴量xτを変換し、変換済音響特徴量yτ∈RQ（ただし、Rは実数全体）を生成する。なお、Qの値は任意であるが、例えば2などに設定できる。
【００２３】
【数１】
0006461730.tif 000002
【００２４】
射影行列Aとバイアスベクトルbは経験に応じて手動で設計してもよいし、学習データを用いて学習してもよい。以下では、射影行列Aとバイアスベクトルbを学習する手法の例を説明する。
【００２５】
所望の音から特徴抽出された学習データ集合をD1とし、検出対象外の音から特徴抽出された学習データ集合をD2とする。N1は所望の音の学習データの総フレーム数、N2は検出対象外の音の学習データの総フレーム数とし、D1, D2は次式で定義されるものとする。
【００２６】
【数２】
0006461730.tif 000003
【００２７】
所望の音に基づく変換済音響特徴量yτを原点付近に集中させるため、バイアスベクトルbは所望の音の学習データD1の算術平均とする。具体的には、バイアスベクトルbは、式（２）で求める。
【００２８】
【数３】
0006461730.tif 000004
【００２９】
次に、射影行列Aを求める。φτ=xτ-bと置くと、射影後のデータの原点からの距離rτは式（３）に比例する。
【００３０】
【数４】
0006461730.tif 000005
【００３１】
距離rτの値が、所望の音の学習データD1に対しては小さくなり、検出対象外の音の学習データD2に対しては大きくなるように、射影行列Aを求めればよい。したがって、この比率を目的関数とし、次式を最小化するような射影行列Aを求める問題となる。
【００３２】
【数５】
0006461730.tif 000006
【００３３】
この最適化には、最急降下法や確率的最急降下法などを用いることができる。例えば最急降下法の場合、射影行列の各列ベクトルは更新が収束するまで式（６）を繰り返すことで求めることができる。
【００３４】
【数６】
0006461730.tif 000007
【００３５】
ここで、λは更新する数値の重みを決める定数である。λは、通常は小さな正の定数であり、例えば0.1などに設定できる。また、導関数は分数微分の公式より式（７）となる。
【００３６】
【数７】
0006461730.tif 000008
【００３７】
また、更新の安定化のために、最急降下法の各繰り返しにおいて、射影行列Aを直交化する。
【００３８】
上述した射影行列Aを求めるアルゴリズムの全体の流れは以下となる。
【００３９】
Step 1: 射影行列Aを何らかの形で初期化する。初期化は乱数で行ってもよいし、主成分分析などで射影行列を求めてもよい。
【００４０】
Step 2: 以下のStep 3からStep 6までを収束するまで繰り返す。
【００４１】
Step 3: 射影行列Aの各列を、上記の式（６）で更新する。
【００４２】
Step 4: 射影行列Aを、ATAの最大固有値で割る。
【００４３】
Step 5: 次式により射影行列Aを更新する。
【００４４】
【数８】
0006461730.tif 000009
【００４５】
Step 6: 更新後の射影行列Aの各列を、ノルムが1になるように正規化する。
【００４６】
このようにして音響特徴量xτを射影変換して得た変換済音響特徴量yτは判定部５へ送られる。
【００４７】
ステップＳ５において、判定部５は、以下の式（12）により、特徴変換部４で変換された変換済音響特徴量yτから原点までの距離を求める。
【００４８】
【数９】
0006461730.tif 000010
【００４９】
なお、式（12）の平方根は省略してもよい。距離rτがあらかじめ定めた閾値θ未満ならば所望の音と判定し、閾値θ以上であれば検出対象外の音と判定する。閾値θは学習データなどを用いて実験的に決めることができるが、例えば0.1に設定できる。判別結果は出力部６へ送られる。
【００５０】
ステップＳ６において、出力部６は、入力された音響信号が所望の音であるか否かを示す判別結果を出力する。
【００５１】
上述の実施形態では、音響信号を判別対象とする音判別装置および方法を説明したが、判別対象のデータは音響信号に限定されない。例えば、以下のようにして、多次元データ一般に対する判別を行うことができる。多次元データDは次式で定義されるものとする。
【００５２】
【数１０】
0006461730.tif 000011
【００５３】
この場合、判別装置は周波数領域変換部２、特徴量抽出部３を備えず、多次元データDが入力部１から特徴量変換部４へ入力されるように構成すればよい。この多次元データDは、なんらかのデータから特徴抽出した結果であってもよいし、位置座標などの生データであってもよい。
【００５４】
また、例えば、以下のようにして、画像データに対する判別を行うことができる。この場合、判別装置は周波数領域変換部２を備えず、画像データを含むマルチメディア信号が入力部１から特徴量抽出部３へ入力されるように構成する。このとき、特徴量抽出部３は、コーナー検出やSHIFT（Scale-Invariant Feature Transform）特徴などを用いて、入力された信号に含まれる画像データから特徴量を抽出すればよい。
【００５５】
この発明の判別技術は、行列積と累乗計算のみで判別を行うため、指数や対数などの非線形演算を必要とする従来法と比べて少ない演算量で判別が可能である。また、フィッシャーの線形判別のように超平面で識別を行うのではなく、部分空間に存在するデータも識別できるため、識別性能の向上が期待できる。したがって、この発明の判別技術によれば、あるデータが所望のデータであるか否かを少ない演算量で判別することができる。
【００５６】
この発明は上述の実施形態に限定されるものではなく、この発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能であることはいうまでもない。上記実施形態において説明した各種の処理は、記載の順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。
【００５７】
［プログラム、記録媒体］
上記実施形態で説明した各装置における各種の処理機能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。そして、このプログラムをコンピュータで実行することにより、上記各装置における各種の処理機能がコンピュータ上で実現される。
【００５８】
この処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、例えば、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等どのようなものでもよい。
【００５９】
また、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。
【００６０】
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。そして、処理の実行時、このコンピュータは、自己の記録媒体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。また、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。また、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。なお、本形態におけるプログラムには、電子計算機による処理の用に供する情報であってプログラムに準ずるもの（コンピュータに対する直接の指令ではないがコンピュータの処理を規定する性質を有するデータ等）を含むものとする。
【００６１】
また、この形態では、コンピュータ上で所定のプログラムを実行させることにより、本装置を構成することとしたが、これらの処理内容の少なくとも一部をハードウェア的に実現することとしてもよい。
【符号の説明】
【００６２】
１  入力部
２  周波数領域変換部
３  特徴量抽出部
４  特徴量変換部
５  判定部
６  出力部
【図１】
0006461730.tif 000018
【図２】
0006461730.tif 000019
【図３】
0006461730.tif 000020
【図４】
0006461730.tif 000021