(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
時系列データのうち一ブロックのパワーと、前記時系列データのうち前記一ブロックより前のブロックのパワーに基づいて、前記一ブロックにおける非定常成分の存在尤度を示す検定統計量を特定する、パワー評価部と、
前記時系列データから非定常成分を抽出するための線形予測フィルタにおける反射係数の更新に用いられる忘却係数を、前記検定統計量に基づいて設定する忘却係数設定部と、
を備える、情報処理装置。
【請求項２】
前記忘却係数設定部は、所定の閾値と前記検定統計量の比較に基づいて、前記忘却係数を設定する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記忘却係数設定部は、前記検定統計量が前記閾値より大きい場合に、前記一ブロックの情報が前記反射係数の更新に用いられないように前記忘却係数を設定し、前記検定統計量が前記閾値以下である場合に、前記一ブロックの情報が前記反射係数の更新に用いられるように前記忘却係数を設定する、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記忘却係数設定部は、複数の閾値と前記検定統計量の比較に基づいて、前記忘却係数を設定する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記忘却係数設定部は、前記検定統計量の関数に基づいて、前記忘却係数を設定する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記忘却係数設定部は、前記検定統計量が大きい程、前記忘却係数が大きくなるように前記忘却係数を設定する、請求項１〜５のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記一ブロックより前のブロックのパワーは、前記一ブロックより前の全てのブロックのデータに基づいて特定される、請求項１〜６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
コンピュータが、
時系列データのうち一ブロックのパワーと、前記時系列データのうち前記一ブロックより前のブロックのパワーに基づいて、パワーの変化を示す検定統計量を特定することと、
前記時系列データから非定常成分を抽出するための線形予測フィルタにおける反射係数の更新に用いられる忘却係数を、前記検定統計量に基づいて設定することと、
を含む、情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置及び情報処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、信号処理等の時系列データを扱う分野において、定常成分と非定常成分が含まれた時系列データから非定常成分を抽出する処理が行われている。例えば、音声信号処理においては、線形予測フィルタ等を用いて非定常成分（非定常信号）である音声を抽出することによって、雑音除去を行うことが可能である。
【０００３】
また、フィルタを用いた処理においては、フィルタ処理に反映させる過去のデータと新たなデータの割合を決定するために、忘却係数と呼ばれるパラメータが用いられることがある（例えば特許文献１，２）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−２０４４５号公報
【特許文献２】特開２０１２−１０３０２４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、従来の非定常成分の抽出技術においては、新たなデータとして非定常成分が入力された場合に、所定の忘却係数に基づいた割合で当該非定常成分が反映されることにより、非定常成分の抽出精度が低下してしまう場合があった。
【０００６】
そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、非定常成分の抽出精度を向上させることが可能な、新規かつ改良された情報処理装置及び情報処理方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、時系列データのうち一ブロックのパワーと、前記時系列データのうち前記一ブロックより前のブロックのパワーに基づいて、前記一ブロックにおける非定常成分の存在尤度を示す検定統計量を特定する、パワー評価部と、前記時系列データから非定常成分を抽出するための線形予測フィルタにおける反射係数の更新に用いられる忘却係数を、前記検定統計量に基づいて設定する忘却係数設定部と、を備える、情報処理装置が提供される。
【０００８】
前記忘却係数設定部は、所定の閾値と前記検定統計量の比較に基づいて、前記忘却係数を設定してもよい。
【０００９】
前記忘却係数設定部は、前記検定統計量が前記閾値より大きい場合に、前記一ブロックの情報が前記反射係数の更新に用いられないように前記忘却係数を設定し、前記検定統計量が前記閾値以下である場合に、前記一ブロックの情報が前記反射係数の更新に用いられるように前記忘却係数を設定してもよい。
【００１０】
前記忘却係数設定部は、複数の閾値と前記検定統計量の比較に基づいて、前記忘却係数を設定してもよい。
【００１１】
前記忘却係数設定部は、前記検定統計量の関数に基づいて、前記忘却係数を設定してもよい。
【００１２】
前記忘却係数設定部は、前記検定統計量が大きい程、前記忘却係数が大きくなるように前記忘却係数を設定してもよい。
【００１３】
前記一ブロックより前のブロックのパワーは、前記一ブロックより前の全てのブロックのデータに基づいて特定されてもよい。
【００１４】
また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、コンピュータが、時系列データのうち一ブロックのパワーと、前記時系列データのうち前記一ブロックより前のブロックのパワーに基づいて、パワーの変化を示す検定統計量を特定することと、前記時系列データから非定常成分を抽出するための線形予測フィルタにおける反射係数の更新に用いられる忘却係数を、前記検定統計量に基づいて設定することと、を含む、情報処理方法が提供される。
【発明の効果】
【００１５】
以上説明したように本発明によれば、非定常成分の抽出精度を向上させることが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の関連技術による非定常信号抽出装置の構成例を示す機能ブロック図である。
【図２】本発明の関連技術におけるフィルタ部の構成を模式的に示す処理ブロック図である。
【図３】ブロックごとに反射係数を更新する処理を適用した場合の本発明の関連技術の概要を示す説明図である。
【図４】本発明の関連技術において、非定常成分を含む時系列データが入力された場合の反射係数算出処理の概要を示す説明図である。
【図５】本発明の関連技術において、非定常成分の影響を受けた反射係数が用いられた場合のフィルタ出力について説明するための説明図である。
【図６】本発明の一実施形態に係る非定常信号抽出装置の構成例を示す機能ブロック図である。
【図７】同実施形態に係る反射係数更新処理の一例について説明するためのフローチャート図である。
【図８】同実施形態に係る忘却係数設定処理の一例について説明するためのフローチャート図である。
【図９】同実施形態に係る反射係数の算出処理の一例を示す説明図である。
【図１０】複数の閾値と検定統計量の比較に基づく忘却係数設定処理の一例を示すフローチャート図である。
【図１１】検定統計量の関数に基づく忘却係数設定処理の一例を示すフローチャート図である。
【図１２】同実施形態に係る非定常信号抽出装置のハードウェア構成の一例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００１８】
＜＜１．背景＞＞
本発明の一実施形態について説明する前に、まず、本実施形態の創作に至った背景を説明する。以下では、まず本実施形態に係る関連技術の概要について説明した後に、関連技術の課題について説明する。
【００１９】
＜１−１．関連技術の概要＞
音声信号処理などの時系列データを扱う分野では、定常成分と非定常成分が含まれた時系列データから、非定常成分を抽出する処理が従来行われている。例えば、音声信号処理においては、線形予測フィルタを用いて非定常成分である音声を抽出することによって、雑音除去を行うことが可能である。
【００２０】
非定常成分の抽出方法として、例えばスペクトルサブトラクションを基本とする方法が用いられている。スペクトルサブトラクションでは、例えば、入力された時系列データをＦＦＴ（Fast Fourier Transform）等によって周波数領域へ変換し、周波数領域において雑音（定常成分）推定と雑音除去を行い、逆ＦＦＴによって時間領域へ再度変換することで、非定常成分である音声が抽出される。
【００２１】
一方、定常成分と非定常成分を含む時系列データから、時間領域において、線形予測フィルタを用いて非定常成分を抽出する方法も用いられる。線形予測フィルタによる非定常成分の抽出方法としては、例えば、時系列データのＹｕｌｅ−Ｗａｌｋｅｒ方程式を解くことで非定常成分を得る方法と、ラティスフィルタを用いて非定常成分を得るＢｕｒｇ法等がある。Ｙｕｌｅ−Ｗａｌｋｅｒ方程式を解く方法は、逆行列演算の演算量が多いため、Ｂｕｒｇ法の方が用いられやすい。
【００２２】
以下、Ｂｕｒｇ法による非定常成分の抽出について説明を行う。図１は、Ｂｕｒｇ法を用いた関連技術による非定常信号抽出装置の構成例を示す機能ブロック図である。図１に示すように、関連技術による非定常信号抽出装置８０は、フィルタ部８００、及び反射係数設定部９００を備える情報処理装置である。
【００２３】
フィルタ部８００は、入力データ（入力信号）から非定常成分（非定常信号）を抽出して出力する線形予測フィルタである。以下、図２を参照してフィルタ部８００の構成について説明する。図２は、フィルタ部８００の構成を模式的に示す処理ブロック図である。
【００２４】
図２において、ｕ［ｉ］はフィルタ部８００への入力データを、ｆｍ［ｉ］は、ｍ段目の前向き残差を、ｂｍ［ｉ］はｍ段目の後向き残差を、γｍはｍ段目のフィルタ特性を表す反射係数である。また、図２に示す参照符号Ｆ８０２〜Ｆ８０６は反射係数を乗算する処理、図２に示す参照符号Ｆ８０８〜Ｆ８１８は加算器による加算処理、図２に示す参照符号Ｆ８２０〜Ｆ８２４は１サンプルの遅延処理、をそれぞれ示している。
【００２５】
なお、ｉは時刻インデックスである。また、フィルタ段数Ｍは、実際には入力データに応じて適切な値が設定されてもよいが、ここでは説明を容易にするため、Ｍは固定値であるとして以後の説明を行う。また、Ｍ段目の前向き残差であるｆＭ［ｉ］は、フィルタ部８００のフィルタ出力を意味する。
【００２６】
図２に示すようなフィルタ部８００による処理において、ｍ段目のフィルタ特性を決定する要素は反射係数γｍであり、反射係数γｍは後述する反射係数設定部９００により設定される。
【００２７】
反射係数設定部９００は、フィルタ部８００における各段のフィルタ特性を表す反射係数の設定を行う。この反射係数の設定により、非定常信号抽出装置８０による非定常成分の抽出性能が決定される。
【００２８】
Ｂｕｒｇ法では、例えば次式のように、前向き残差のパワーと後向き残差のパワーの和が最小となるように、最適なｍ段目の反射係数γｍ,optを算出することが可能である。なお、次式において、Ｅ[ｘ(ｉ)]は、ｘ(ｉ)の期待値演算を表す。
【００２９】
【数１】
0006554916.tif 000002
【００３０】
数式（１）は、前向き残差と後向き残差に関する期待値演算を含んでいるため、通常は、忘却係数ｋ（０＜ｋ＜１）を用いた時間平均処理に置き換えることで、反射係数（推定値）は次式のように算出される。なお、次式において、Ｎは反射係数の算出に用いられる前向き及び後向き残差のサンプル数である。
【００３１】
【数２】
0006554916.tif 000003
【００３２】
上述したＢｕｒｇ法では、フィルタに１サンプル入力される度に、数式（２）に基づいて反射係数が算出され、図１に示した処理ブロックによって各段の前向き残差、及び後残差が算出され、フィルタ出力はＭ段目の前向き残差の算出により得られる。
【００３３】
しかしながら、１サンプルごとに反射係数を更新すると、処理量が多く実時間での処理は困難である。そこで、例えば、ある一定の長さの処理ブロック長を設定し、当該ブロック内のデータに対しては、反射係数を更新せず同一の値を用いる方法を採用することで、処理の簡略化と使用メモリ量削減の削減が可能である。
【００３４】
図３は、ブロックごとに反射係数を更新する処理を適用した場合のＢｕｒｇ法の概要を示す説明図である。図３に示す、Ｋ´ｍ-1,nは、当該ブロックにおける前向き残差と後向き残差の相関を示す値であり、Ｋｍ-1,nは、前向き残差と後向き残差の相関を示す値の時間積分値である。また、図３に示すＥ´ｍ-1,nは、当該ブロックにおける前向き残差と後向き残差の合計パワーを示す値であり、Ｅｍ-1,nは、前向き残差と後向き残差の合計パワーの時間積分値である。
【００３５】
図３に示す処理では、ｎ番目の処理ブロックＢｎのデータから、以下に示す数式により、ｎ番目の処理ブロックに係る反射係数が算出される。
【００３６】
【数３】
0006554916.tif 000004
【００３７】
ここで、Ｎは反射係数算出におけるサンプル数であり、処理ブロック長に等しい。また、ｎはブロック番号、λ（０＜λ＜１）は忘却係数である。忘却係数λが０に近い程、最近のデータ（新たなデータ）を強く反映した反射係数が算出され、忘却係数λが１に近い程、過去のデータを強く反映した反射係数が算出される。
【００３８】
図３に示す処理ｄ１０２〜ｄ１０６、及びｄ１１０〜ｄ１１４は、数式（４）、（６）に対応し、処理ｄ１０８、及びｄ１１６は、数式（７）に対応する。数式（７）によって算出された各ブロックに係る反射係数を用いて、各ブロック内のデータに対する前向き残差、及び後残差が算出され、フィルタ出力はＭ段目の前向き残差の算出により得られる。
【００３９】
＜１−２．関連技術の課題＞
以上、本実施形態に係る関連技術の概要を説明した。続いて、関連技術で生じる課題について図４，５を参照して説明する。
【００４０】
上述した関連技術においては、忘却係数λ（０＜λ＜１）によって、反射係数に反映させる過去のデータと新たなデータの割合が決定される。忘却係数λは、応用に応じた値が設定されるが、関連技術において忘却係数λは一定値が用いられていた。定常成分のみを含んでいた入力データに、ある時点から非定常成分が加わった場合、本来抽出すべき非定常成分の影響を受けて反射係数が更新される場合がある。その結果、非定常成分を打ち消すように更新された反射係数を用いて前向き残差と後向き残差が算出されてしまう恐れがある。
【００４１】
図４は、非定常成分を含む時系列データが入力された場合の反射係数算出処理の概要を示す説明図である。図４における処理ｄ２０２〜ｄ２１６は、図３における処理ｄ１０２〜ｄ１１６と同様である。また、図４に示す参照符号Ｗ１は、時系列データ（フィルタ入力）のうち、非定常成分を含むデータを示している。
【００４２】
図４に示すように、ｎ−１番目の処理ブロックＢｎ−１内には非定常成分を含むデータＷ１が存在するため、処理ブロックＢｎ−１のデータに基づいて算出されるＫ´ｍ-1,n-１とＥ´ｍ-1,n-1は非定常成分の影響を受けている。また、Ｋ´ｍ-1,n-1とＥ´ｍ-1,n-1を用いて算出されるＫｍ-1,n-1とＥｍ-1,n-1も非定常成分の影響を受ける。さらに、Ｋｍ-1,n-1とＥｍ-1,n-1を用いて算出されるＫｍ-1,nとＥｍ-1,nも非定常成分の影響を受けた値となる。その結果、Ｋｍ-1,nとＥｍ-1,nを用いて算出される反射係数γｍ,nも非定常成分の影響を受けた値となる。ここで、反射係数γｍ,nは、ｎ番目の処理ブロックＢｎのフィルタ処理に用いられる反射係数である。したがって、図４に示す処理ブロックＢｎには非定常成分が含まれていないにも関わらず、非定常成分の影響を受けた反射係数γｍ,nがフィルタ処理に用いられてしまい、例えば偽の信号が出力されてしまう等の精度低下が生じる恐れがある。
【００４３】
図５は、非定常成分の影響を受けた反射係数が用いられた場合のフィルタ出力について説明するための説明図である。図５に示すように定常成分と非定常成分を含む時系列データがフィルタ入力として与えられた場合、非定常成分の抽出における理想的なフィルタ出力は、例えば、図５に示すフィルタ出力１のようになる。フィルタ出力１では、非定常成分は図５に示す参照符号Ｗ２のように抽出され、定常成分のみを含む部分は図５に示す参照符号Ｗ３のように抑圧されている。
【００４４】
一方、関連技術によるフィルタ出力は、例えば図５に示すフィルタ出力２のようになる。フィルタ出力２では、非定常成分の影響を受けた反射係数によりフィルタ処理が行われた結果、定常成分のみを含む部分において図５に示す参照符号Ｗ４のような偽の信号が出力される恐れがある。また、参照符号Ｗ４に該当する時間帯に非定常成分が存在した場合、当該非定常成分を抑圧してしまう恐れもある。以上のように、関連技術では、非定常成分の影響を受けた反射係数が用いられる場合、非定常成分の抽出精度が低下する恐れがあった。
【００４５】
そこで、本件発明者は、上記事情を一着眼点にして本発明の実施形態を創作するに至った。本実施形態に係る非定常信号抽出装置は、入力データのパワーに基づいて忘却係数λを動的に設定することで、非定常成分が反射係数に与える影響を抑制し、非定常成分の抽出精度を向上させることが可能である。以下、このような効果を実現するための本実施形態に係る非定常信号抽出装置の構成、及び動作について順次詳細に説明する。
【００４６】
＜＜２．構成＞＞
図６は、本発明の一実施形態に係る非定常信号抽出装置１の構成例を示す機能ブロック図である。図６に示すように、本実施形態に係る非定常信号抽出装置１は、フィルタ部１００、反射係数設定部２００、パワー算出部３００、パワー評価部４００、及び忘却係数設定部５００を備える情報処理装置である。なお、フィルタ部１００は、図１、２を参照して説明したフィルタ部８００と同様であるため、説明を省略する。
【００４７】
反射係数設定部２００は、フィルタ部１００における各段のフィルタ特性を表す反射係数の設定を行う。ここで、反射係数設定部２００が行う反射係数の更新（設定）処理は、図３、及び数式（３）〜（７）を参照して説明した処理と基本的に同様であるが、当該処理に用いられる忘却係数λは固定値ではなく、後述する忘却係数設定部５００により動的に設定される。上記の忘却係数を忘却係数設定部５００から受け取ることを除くと、反射係数設定部２００は、図１、図３を参照して説明した反射係数設定部９００と同様である。
【００４８】
パワー算出部３００は、時系列データのうち、一ブロックのパワーと、当該一ブロックより前のブロックのパワーの算出を行う。パワー算出部３００によって算出される当該一ブロックより前のブロックのパワーは、当該一ブロックより前の全てのブロックのデータに基づいて特定されてもよい。かかる構成により、後述するパワー評価部４００による検定統計量の算出において、当該一ブロックより前の全てのブロックのパワーと当該一ブロックのパワーとを比較することが可能であり、より大局的に当該一ブロックに関して評価することが可能となる。
【００４９】
例えば、ｎ番目の処理ブロックのパワーＰｎと、ｎ−１番目までの処理ブロックのパワー（ｎ番目の処理ブロックより前の全てのブロックのパワー）Ｐｎ-1は、次式のように算出することが出来る。
【００５０】
【数４】
0006554916.tif 000005
【００５１】
なお、数式（８）、（９）において、最初のブロック（初期時刻）はｎ＝１であるものとする。また、処理ブロックのパワーとは、当該処理ブロック内の入力データそのもののパワーであるため、数式（５）、（６）において１段目のフィルタを示すｍ＝１とした数式がそれぞれ数式（８）、（９）に対応する。
【００５２】
パワー評価部４００は、上記一ブロックのパワーと、当該一ブロックより前のブロックのパワーに基づいて、当該一ブロックにおける非定常成分の存在尤度を示す検定統計量を特定する。
【００５３】
例えば、パワー評価部４００は、時系列データのパワー変化が正方向に大きいほど大きい値となるように検定統計量を算出してもよい。パワー変化が正方向に大きい、すなわち、当該一ブロックは、当該一ブロックより前のブロックと比較してパワーが大きい場合、当該一ブロックは非定常信号を含んでいる可能性が高いと考えられる。したがって、時系列データのパワー変化が正方向に大きいほど大きい値となるように検定統計量を算出することで、例えば、検定統計量の大きさに基づいて非定常成分の有無を判定することが可能となる。
【００５４】
上記のような検定統計量の算出としては、例えば、検定統計量ＴＳｎは、ｎ番目の処理ブロックのパワーＰｎと、ｎ−１番目までの処理ブロックのパワーＰｎ-1を用いて、次式のように算出されてもよい。
【００５５】
【数５】
0006554916.tif 000006
【００５６】
ここで、σは標準化するための補正項である。例えば、フィルタへの入力データが定常なガウス分布であると仮定し、処理ブロック内のサンプル数をＮとした場合、σは次式のように得られてもよい。
【００５７】
【数６】
0006554916.tif 000007
【００５８】
フィルタへの入力データが定常でガウス分布に従う場合、数式（１１）で得られたσを用いた標準化により、検定統計量ＴＳｎは、平均０、分散１の分布に従う。その結果、例えば、後述する忘却係数設定部５００は、より多様な入力データに対応することが可能となる。
【００５９】
忘却係数設定部５００は、フィルタ部１００における反射係数の更新に用いられる忘却係数λを、上述した検定統計量ＴＳｎに基づいて設定する。例えば、忘却係数設定部５００は、所定の閾値Ｔｈと検定統計量ＴＳｎの比較に基づいて、忘却係数を決定してもよい。
【００６０】
例えば、本実施形態に係る忘却係数設定部５００は、検定統計量ＴＳｎが閾値Ｔｈより大きい場合に、上記一ブロックに非定常成分が含まれると判定し、忘却係数λをα1に設定してもよい。ここで、例えばα1＝１とすることで、当該一ブロックの情報が反射係数の更新に用いられないように（反射係数が当該一ブロックに含まれる非定常成分の影響を受けないように）忘却係数を設定することができる。
【００６１】
また、本実施形態に係る忘却係数設定部５００は、検定統計量ＴＳｎが閾値Ｔｈ以下である場合に、上記一ブロックには非定常成分が含まれないと判定し、忘却係数λをα２に設定してもよい。ここで、例えばα２＜α１とすることで、反射係数算出において入力される定常成分の積分効果を強め、より理想的な反射係数の推定値を求めることが可能である。
【００６２】
忘却係数設定部５００が上記のように設定した忘却係数λは、反射係数設定部２００に提供され、反射係数を更新（設定）するために用いられる。
【００６３】
＜＜３．動作＞＞
以上、本発明の一実施形態に係る非定常信号抽出装置１の構成を説明した。続いて、非定常信号抽出装置１による反射係数更新に係る動作を説明する。以下では、図７を参照して、本実施形態に係る非定常信号抽出装置１による反射係数更新処理について説明した後、図８を参照して、反射係数更新処理のうち、忘却係数設定処理について詳細に説明する。なお、以下の処理により更新（設定）された反射係数を用いたフィルタ部１００の動作は、関連技術におけるフィルタ部８００の動作と同様であるため、ここでの説明は省略する。
【００６４】
＜３−１．反射係数更新処理＞
図７は、本実施形態に係る反射係数更新処理の一例について説明するためのフローチャート図である。図７に示した反射係数更新処理は、時系列データの処理ブロックごとに行われるが、以下ではｎ番目の処理ブロックに係る動作例を説明する。
【００６５】
まず、パワー算出部３００により、ｎ番目の処理ブロックのパワーＰｎと、ｎ−１番目までの処理ブロックのパワーＰｎ-1が算出される（Ｓ１００）。
【００６６】
続いて、ｎ番目の処理ブロックのパワーＰｎと、ｎ−１番目までの処理ブロックのパワーＰｎ-1に基づいて、ｎ番目の処理ブロックにおける忘却係数λが設定される（Ｓ２００）。
【００６７】
続いて、設定された忘却係数λを用いて、図３を参照して説明した処理により、フィルタ部１００の各段について反射係数が算出される（Ｓ３００）。なお、算出された反射係数によりフィルタ部１００における反射係数が更新され、上述のとおり、フィルタ部１００による非定常成分抽出が行われる
【００６８】
以上、本実施形態に係る反射係数更新処理について説明した。続いて、上記動作のうち、忘却係数設定処理（Ｓ２００）について、図８を参照して説明を行う。
【００６９】
＜３−２．忘却係数設定処理＞
図８は、本実施形態に係る忘却係数設定処理（Ｓ２００）の一例について説明するためのフローチャート図である。
【００７０】
まず、パワー評価部４００により、ｎ番目の処理ブロックのパワーＰｎと、ｎ−１番目までの処理ブロックのパワーＰｎ-1に基づいて、検定統計量ＴＳｎが算出される（Ｓ２０２）。例えば、検定統計量ＴＳｎは数式（１０）を用いて算出される。
【００７１】
続いて、忘却係数設定部５００は、検定統計量ＴＳｎと、閾値Ｔｈの比較を行う（Ｓ２０４）。ここで、検定統計量ＴＳｎが閾値Ｔｈよりも大きい場合（Ｓ２０４においてＹＥＳ）、忘却係数設定部５００は、処理ブロック内に非定常成分が存在すると判定して、忘却係数λをα1に設定する（Ｓ２０６）。一方、検定統計量ＴＳｎが閾値Ｔｈ以下である場合（Ｓ２０４においてＮＯ）、忘却係数設定部５００は、処理ブロック内に非定常成分が存在しないと判定して、忘却係数λをα２（α２＜α１）に設定する（Ｓ２０８）。
【００７２】
上記のように忘却係数λを設定することで、忘却係数λを用いて算出される反射係数は非定常成分の影響を受けず、その結果、非定常成分の抽出精度を向上させることが可能である。図９は、上記の忘却係数設定処理において、α１＝１、α２＝０．９、とした場合の反射係数の算出処理の一例を示す説明図である。
【００７３】
図９に示す参照符号Ｗ１は、図４と同様に、時系列データ（フィルタ入力）のうち、非定常成分を含むデータを示している。上記の処理により、忘却係数設定部は、処理ブロック内に非定常成分が存在すると判定した場合には忘却係数λをα１＝１と設定し、処理ブロック内に非定常成分が存在しないと判定した場合には忘却係数λをα２＝０．９と設定する。すなわち、図９は、図４において、ｎ−１番目の処理ブロックに係る忘却係数λ＝α１＝１、ｎ番目の処理ブロックに係る忘却係数λ＝α２＝０．９と設定した場合を示している。
【００７４】
図９に示すように、ｎ−１番目の処理ブロックＢｎ−１内には非定常成分を含むデータＷ１が存在するため、処理ブロックＢｎ−１のデータに基づいて算出されるＫ´ｍ-1,n-１とＥ´ｍ-1,n-1は非定常成分の影響を受けている。しかし、処理ｄ３０４ではＫ´ｍ-1,n-１とＥ´ｍ-1,n-1に０が乗算される。したがって、処理ｄ３０２〜ｄ３０６により算出されるＫｍ-1,n-１とＥｍ-1,n-1は、非定常成分の影響を受けていない。その結果、Ｋｍ-1,n-１とＥｍ-1,n-1を用いた処理ｄ３０８により算出される反射係数γｍ,n-1も非定常成分の影響を受けていない。
【００７５】
また、Ｋｍ-1,n-１とＥｍ-1,n-1、及びＫ´ｍ-1,nとＥ´ｍ-1,nは非定常成分の影響を受けていないため、Ｋｍ-1,n-１とＥｍ-1,n-1、及びＫ´ｍ-1,nとＥ´ｍ-1,nを用いた処理ｄ３１０〜ｄ３１４により算出されるＫｍ-1,nとＥｍ-1,nは、非定常成分の影響を受けていない。その結果、Ｋｍ-1,nとＥｍ-1,nを用いた処理ｄ３１６により算出される反射係数γｍ,nも非定常成分の影響を受けていない。
【００７６】
上記のように、本実施形態によって動的に設定される忘却係数を用いて反射係数を算出することで、非定常成分が反射係数に与える影響を抑制することが可能である。
【００７７】
＜＜４．変形例＞＞
以上、本発明の一実施形態を説明した。以下では、本実施形態の幾つかの変形例を説明する。なお、以下に説明する各変形例は、単独で本実施形態に適用されてもよいし、組み合わせで本実施形態に適用されてもよい。また、各変形例は、本実施形態で説明した構成に代えて適用されてもよいし、本実施形態で説明した構成に対して追加的に適用されてもよい。
【００７８】
＜４−１．変形例１＞
上記では、忘却係数設定部５００が１つの閾値と検定統計量の比較に基づいて、忘却係数を設定する例を説明したが、本発明はかかる例に限定されない。例えば、忘却係数設定部５００は、複数の閾値と検定統計量の比較に基づいて、忘却係数を設定してもよい。
【００７９】
図１０は、複数の閾値と検定統計量の比較に基づく忘却係数設定処理の一例を示すフローチャート図である。図１０に示す例において、忘却係数設定部５００は、複数の閾値Ｔｈ１、Ｔｈ２、・・・、ＴｈＰ（Ｔｈ１＞Ｔｈ２＞・・・ＴｈＰ）と検定統計量ＴＳｎを比較し、比較結果に応じた忘却係数を設定する。以下、図１０を参照しながら、本変形例に係る忘却係数設定処理について説明する。
【００８０】
まず、図８におけるステップＳ２０２と同様、パワー評価部４００により、検定統計量ＴＳｎが算出される（Ｓ２２２）。続いて、忘却係数設定部５００は、最も大きい閾値である閾値Ｔｈ１と検定統計量ＴＳｎの比較を行う（Ｓ２２４）。ここで、検定統計量ＴＳｎが閾値Ｔｈ１よりも大きい場合（Ｓ２２４においてＹＥＳ）、忘却係数設定部５００は、忘却係数λをα1に設定する（Ｓ２２６）。
【００８１】
一方、検定統計量ＴＳｎが閾値Ｔｈ１以下である場合（Ｓ２２４においてＮＯ）、忘却係数設定部５００は、閾値Ｔｈ１の次に大きい閾値である閾値Ｔｈ２と検定統計量ＴＳｎの比較を行う（Ｓ２２８）。ここで、検定統計量ＴＳｎが閾値Ｔｈ２よりも大きい場合（Ｓ２２８においてＹＥＳ）、忘却係数設定部５００は、忘却係数λをα２に設定する（Ｓ２３０）。
【００８２】
忘却係数設定部５００は、検定統計量ＴＳｎが閾値よりも大きくなるまで、以上のステップＳ２２４〜ステップＳ２３０と同様の処理を各閾値について、大きい閾値から順番に繰り返す。なお、忘却係数設定部５００は、最も小さい閾値ＴｈＰと検定統計量ＴＳｎの比較を行ったとき（Ｓ２３２）、検定統計量ＴＳｎが閾値ＴｈＰよりも大きい場合（Ｓ２３２においてＹＥＳ）、忘却係数λをαＰに設定する（Ｓ２３４）。また、検定統計量ＴＳｎが閾値ＴｈＰ以下である場合（Ｓ２３２においてＮＯ）、忘却係数設定部５００は、忘却係数λをαＰ＋１に設定する（Ｓ２３６）。
【００８３】
なお、以上の忘却係数設定処理において、α１>α２>…>αＰ>αＰ＋１とすることで、検定統計量ＴＳｎが大きい程（対象の処理ブロックにおける非定常成分の存在尤度が高い程）、忘却係数を大きく設定することが可能である。これにより、対象の処理ブロックに非定常成分が含まれている可能性が高い程、当該処理ブロックのデータは反射係数の算出に反映されにくくなるため、非定常成分が反射係数に与える影響を抑制することが可能である。また、複数の閾値と検定統計量の比較に基づいて忘却係数を設定することで、非定常成分の存在尤度に対して、設定する忘却係数を段階的に変化させることが可能である。
【００８４】
＜４−２．変形例２＞
上記では、忘却係数設定部が、１または複数の閾値と検定統計量の比較に基づいて、忘却係数を設定する例を説明したが、本発明はかかる例に限定されない。例えば、忘却係数設定部５００は、検定統計量の関数（検定統計量を変数とする関数）に基づいて忘却係数を設定してもよい。
【００８５】
図１１は、検定統計量の関数に基づく忘却係数設定処理の一例を示すフローチャート図である。以下、図１１を参照しながら、本変形例に係る忘却係数設定処理について説明する。
【００８６】
まず、図８におけるステップＳ２０２と同様、パワー評価部４００により、検定統計量ＴＳｎが算出される（Ｓ２４２）。
【００８７】
続いて、忘却係数設定部５００は、検定統計量ＴＳｎの関数である関数ｇ（ＴＳｎ）の出力を忘却係数λとして設定する（Ｓ２４４）。例えば、関数ｇ（ＴＳｎ）は、図１１に示すように、単調増加関数であってもよい。この場合、忘却係数設定部５００は、検定統計量ＴＳｎが大きい程（対象の処理ブロックにおける非定常成分の存在尤度が高い程）、忘却係数が大きくなるように忘却係数を設定することが可能である。これにより、対象の処理ブロックに非定常成分が含まれている可能性が高い程、当該処理ブロックのデータは反射係数の算出に反映されにくくなるため、非定常成分が反射係数に与える影響を抑制することが可能である。また、検定統計量の関数に基づいて忘却係数を設定することで、例えば非定常成分の存在尤度に対して設定する忘却係数を連続的に変化させることも可能であり、より自由度の高い設定が可能である。
【００８８】
＜＜５．ハードウェア構成例＞＞
以上、本発明の一実施形態と各変形例を説明した。上述した反射係数算出処理、忘却係数算出処理等の情報処理は、演算器の組み合わせ等によるハードウェアにより実現されてもよいし、ソフトウェアと以下に説明する非定常信号抽出装置１のハードウェアとの協働により実現されてもよい。
【００８９】
図１２は、非定常信号抽出装置１のハードウェア構成例を示す説明図である。図１２に示すように、非定常信号抽出装置１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１０１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）１０２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１０３と、入力装置１０４と、出力装置１０５と、ストレージ装置１０６と、通信装置１０７とを備える。
【００９０】
ＣＰＵ１０１は、演算処理装置及び制御装置として機能し、各種プログラムに従って非定常信号抽出装置１内の動作全般を制御する。また、ＣＰＵ１０１は、マイクロプロセッサであってもよい。ＲＯＭ１０２は、ＣＰＵ１０１が使用するプログラムや演算パラメータなどを記憶する。ＲＡＭ１０３は、ＣＰＵ１０１の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータなどを一時記憶する。これらはＣＰＵバスなどから構成されるホストバスにより相互に接続されている。主に、ＣＰＵ１０１、ＲＯＭ１０２及びＲＡＭ１０３とソフトウェアとの協働により、パワー算出部３００、パワー評価部４００、忘却係数設定部５００等の機能が実現される。
【００９１】
入力装置１０４は、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、マイクロフォン、スイッチ及びレバーなどユーザが情報を入力するための入力手段と、ユーザによる入力に基づいて入力信号を生成し、ＣＰＵ１０１に出力する入力制御回路などから構成されている。非定常信号抽出装置１のユーザは、該入力装置１０４を操作することにより、非定常信号抽出装置１に対して各種のデータを入力したり処理動作を指示したりすることができる。
【００９２】
出力装置１０５は、例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）装置、ＯＬＥＤ装置及びランプなどの表示装置を含む。さらに、出力装置１０５は、スピーカ及びヘッドホンなどの音声出力装置を含む。例えば、表示装置は、撮像された画像や生成された画像などを表示する。一方、音声出力装置は、音声データなどを音声に変換して出力する。
【００９３】
ストレージ装置１０６は、データ格納用の装置である。ストレージ装置１０６は、記憶媒体、記憶媒体にデータを記録する記録装置、記憶媒体からデータを読み出す読出し装置及び記憶媒体に記録されたデータを削除する削除装置などを含んでもよい。ストレージ装置１０６は、例えば、ＣＰＵ１０１が実行するプログラムや各種データを格納する。
【００９４】
通信装置１０７は、例えば、通信網に接続するための通信デバイスなどで構成された通信インタフェースである。また、通信装置１０７は、無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）対応通信装置、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ  Ｔｅｒｍ  Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）対応通信装置、有線による通信を行うワイヤー通信装置、またはブルートゥース通信装置を含んでもよい。
【００９５】
＜＜６．むすび＞＞
以上説明したように、本発明の実施形態によれば、時系列データ（入力データ）のパワーに基づいて忘却係数を動的に設定することで、非定常成分が反射係数に与える影響を抑制し、非定常成分の抽出精度を向上させることが可能である。
【００９６】
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【００９７】
例えば、上記実施形態では、単一の装置である非定常信号抽出装置がフィルタ部、反射係数設定部、パワー評価部、及び忘却係数設定部を有する例を説明したが、本発明はかかる例に限定されない。例えば、フィルタ部、及び反射係数設定部の機能を有する装置と、パワー評価部、及び忘却係数設定部の機能を有する情報処理装置とが、異なる装置であってもよい。
【００９８】
また、上記実施形態ではラティスフィルタを用いて非定常成分を得るＢｕｒｇ法に本発明を適用する例に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。例えば、本発明は、ＰＡＲＣＯＲ分析に基づくフィルタ等、他の線形予測フィルタを用いて非定常成分を得る場合であっても同様に適用可能である。
【００９９】
また、上記実施形態における各ステップは、必ずしもフローチャート図として記載された順序に沿って時系列に処理する必要はない。例えば、上記実施形態の処理における各ステップは、フローチャート図として記載した順序と異なる順序で処理されても、並列的に処理されてもよい。
【０１００】
また、本実施形態によれば、ＣＰＵ１０１、ＲＯＭ１０２及びＲＡＭ１０３などのハードウェアに、上述した非定常信号抽出装置１の各構成と同様の機能を発揮させるためのコンピュータプログラムも作成可能である。また、該コンピュータプログラムを記憶させた記憶媒体も提供される。
【産業上の利用可能性】
【０１０１】
本発明は、時系列データからの非定常成分の抽出に適用可能であり、特に音声信号処理における音声の抽出（雑音除去）に適用可能である。
【符号の説明】
【０１０２】
１  非定常信号抽出装置
１００  フィルタ部
２００  反射係数設定部
３００  パワー算出部
４００  パワー評価部
５００  忘却係数設定部
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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