(57)【要約】【課題】周波数軸上の位置情報を考慮した１次元信号の変換値からＨＬＡＣ特徴量を求めるＨＬＡＣ特徴抽出方法および装置を提供すること。【解決手段】１次元信号の変換値からのＨＬＡＣ特徴抽出方法は、１次元信号をベクトル時系列に変換し、変換されたベクトルの各要素の時系列に１次元ＧｒａｙＨＬＡＣを適用し、全ての要素から得られたＨＬＡＣ特徴量を結合して１つの特徴量として出力する手順を有する。【選択図】図１
2008185845.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
１次元信号をベクトル時系列に変換し、変換されたベクトルの各要素の時系列に１次元ＧｒａｙＨＬＡＣを適用し、全ての要素から得られたＨＬＡＣ特徴量を結合して１つの特徴量として出力する手順を有することを特徴とする１次元信号の変換値からのＨＬＡＣ特徴抽出方法。
【請求項２】
前記結合して１つの特徴量とした出力結合特徴量を主成分分析し次元縮退した特徴量を出力することを特徴とする請求項１記載の１次元信号の変換値からのＨＬＡＣ特徴抽出方法。
【請求項３】
前記１次元ＧｒａｙＨＬＡＣを、下記数１の式としたことを特徴とする請求項１又は２記載の１次元信号の変換値からのＨＬＡＣ特徴抽出方法。
【数１】
2008185845.tif 000016
但し、ｆ（ｒ）は入力信号、Ｎは次数、ａ０，ａ１，…，ａＮは変位ベクトル、ｂ０，ｂ１，…，ｂＮはべき乗数、Ｍはフレーム幅を表す。１次元信号に適用する場合は、ａｋ，  ｂｋ  は共にスカラーである。通常、ａ０＝０である。（ｘＮは１次元ＧｒａｙＨＬＡＣ特徴量の１要素を表す。）
【請求項４】
前記１次元ＧｒａｙＨＬＡＣを、下記数２の式としたことを特徴とする請求項１又は２記載の１次元信号の変換値からのＨＬＡＣ特徴抽出方法。
【数２】
2008185845.tif 000017
但し、ｆ（ｒ）は入力信号、Ｎは次数、ａ０，ａ１，…，ａＮは変位ベクトル、ｂ０，ｂ１，…，ｂＮはべき乗数、Ｍはフレーム幅を表す。１次元信号に適用する場合は、ａｋ，  ｂｋ  は共にスカラーである。間引き率はＤである。通常、ａ０＝０である。（ｘＮは１次元ＧｒａｙＨＬＡＣ特徴量の１要素を表す。）
【請求項５】
前記間引き率Ｄを、下記数３の式により求めることを特徴とする請求項４記載の１次元信号の変換値からのＨＬＡＣ特徴抽出方法。
【数３】
2008185845.tif 000018
但し、ｆｓは入力信号のサンプリング周波数、ｆａは入力信号の変換に用いるフィルタの帯域幅を表す。
【請求項６】
請求項１記載の手順を実行する制御装置を備えたことを特徴とする１次元信号の変換値からのＨＬＡＣ特徴抽出装置。
【請求項７】
請求項２乃至５の手順を実行する前記制御装置を備えたことを特徴とする請求項６記載の１次元信号の変換値からのＨＬＡＣ特徴抽出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声、音楽、環境音などの音響信号、または心電図波形、地震波形など様々な１次元信号の変換値から異常検出、特定信号の認識や検索または計数などの処理に効果的なＨＬＡＣ特徴抽出方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
高次局所自己相関（ＨＬＡＣ）を用いて動画像から特徴を抽出し、異常動作の検出や移動対象の実時間追跡を行う先行技術（特許文献１〜３参照）として以下のものが既に提案されている。
また、音声信号を短時間フーリエ変換することで時間‐周波数領域に変換し、２次元ＧｒａｙＨＬＡＣ特徴を抽出する手法（非特許文献１参照）などの提案も既に見られる。
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−０９２３４６号公報
【特許文献２】特開２００６―０７９２７２号公報
【特許文献３】特開２００６−１６３４５２号公報
【非特許文献１】音講論「フィッシャー重みマップを利用した高次局所自己相関特徴による音素認識」加藤俊祐，滝口哲也，有木康雄: 日本音響学会平成17年度秋季研究発表会，1-P-10，pp.171-172，2005-09
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
高次局所自己相関（ＨＬＡＣ）を用いた先行特許は、何れも画像（２次元）または動画像（３次元）からの特徴抽出を目的としている。一方、１次元信号にＨＬＡＣを適用した先行研究として、音声信号の時間‐周波数表現から２次元ＧｒａｙＨＬＡＣ特徴を求め、音素認識を行う例が報告されている。音声認識を行うには、短時間周波数成分の分布形状が重要な役割を果たす。先行研究では、音声の時間‐周波数表現から２次元ＧｒａｙＨＬＡＣ特徴を求めているため、時間軸だけでなく周波数軸に関しても、ＨＬＡＣ特徴量のシフト不変性が成立する。これでは、周波数成分が異なる帯域に同じ形状で分布している音声信号を区別できないという問題が生じる。
【０００５】
本発明の目的は、上記問題点に鑑み、周波数軸上の位置情報を考慮した１次元信号の変換値からＨＬＡＣ特徴量を求めるＨＬＡＣ特徴抽出方法および装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の１次元信号の変換値からのＨＬＡＣ特徴抽出方法は、１次元信号をベクトル時系列に変換し、ベクトルの各要素の時系列に１次元ＧｒａｙＨＬＡＣを適用する。そして、全ての要素から得られたＨＬＡＣ特徴量を結合して１つの特徴量として出力、または結合特徴量を主成分分析し次元縮退した特徴量を出力する。例えば、変換処理として、短時間フーリエ変換やウェーブレット変換を用いる場合、１次元信号は複数の周波数帯域に分割される。そして、その帯域毎の変換値に対して１次元ＧｒａｙＨＬＡＣをそれぞれ独立に適用することで、周波数軸上の位置情報を考慮したＨＬＡＣ特徴量が得られる。本発明は、前記手順を実行する１次元信号の変換値からのＨＬＡＣ特徴抽出方法、および、それらの手順を実行するように機能する制御装置を備えた１次元信号の変換値からのＨＬＡＣ特徴抽出装置を課題解決手段とする。
【０００７】
具体的には以下のようになる。
（１）本発明の１次元信号の変換値からのＨＬＡＣ特徴抽出方法は、１次元信号をベクトル時系列に変換し、変換されたベクトルの各要素の時系列に１次元ＧｒａｙＨＬＡＣを適用し、全ての要素から得られたＨＬＡＣ特徴量を結合して１つの特徴量として出力する手順を有することを特徴とする。
（２）上記（１）記載の１次元信号の変換値からのＨＬＡＣ特徴抽出方法は、前記結合して１つの特徴量とした出力結合特徴量を主成分分析し次元縮退した特徴量を出力することを特徴とする。
【０００８】
（３）上記（１）又は（２）記載の１次元信号の変換値からのＨＬＡＣ特徴抽出方法は、
前記１次元ＧｒａｙＨＬＡＣを、下記数４の式としたことを特徴とする。
【数４】
2008185845.tif 000003
但し、ｆ（ｒ）は入力信号、Ｎは次数、ａ０，ａ１，…，ａＮは変位ベクトル、ｂ０，ｂ１，…，ｂＮはべき乗数、Ｍはフレーム幅を表す。１次元信号に適用する場合は、ａｋ，  ｂｋ  は共にスカラーである。通常、ａ０＝０である。（ｘＮは１次元ＧｒａｙＨＬＡＣ特徴量の１要素を表す。）
【０００９】
（４）上記（１）又は（２）記載の１次元信号の変換値からのＨＬＡＣ特徴抽出方法は、
前記１次元ＧｒａｙＨＬＡＣを、下記数５の式としたことを特徴とする。
【数５】
2008185845.tif 000004
但し、ｆ（ｒ）は入力信号、Ｎは次数、ａ０，ａ１，…，ａＮは変位ベクトル、ｂ０，ｂ１，…，ｂＮはべき乗数、Ｍはフレーム幅を表す。１次元信号に適用する場合は、ａｋ，  ｂｋ  は共にスカラーである。間引き率はＤである。通常、ａ０＝０である。（ｘＮは１次元ＧｒａｙＨＬＡＣ特徴量の１要素を表す。）
【００１０】
（５）上記（４）記載の１次元信号の変換値からのＨＬＡＣ特徴抽出方法は、前記間引き率Ｄを、下記数６の式により求めることを特徴とする。
【数６】
2008185845.tif 000005
但し、ｆｓは入力信号のサンプリング周波数、ｆａは入力信号の変換に用いるフィルタの帯域幅を表す。
（６）１次元信号の変換値からのＨＬＡＣ特徴抽出装置は、上記（１）記載の手順を実行する制御装置を備えたことを特徴とする。
（７）上記（６）記載の１次元信号の変換値からのＨＬＡＣ特徴抽出装置は、上記（２）乃至（５）の手順を実行する前記制御装置を備えたことを特徴とする。
【００１１】
以下に本発明の詳細を説明する。但し、断りのない限り信号は１次元信号を意味する。
図１は本発明の特徴抽出方法の手順に沿って構成された特徴抽出装置のブロック図である。
本発明の１次元信号の変換値からのＨＬＡＣ特徴抽出装置１は、入力信号である１次元信号をベクトル時系列信号に変換する変換手段２と、変換手段２で変換されたベクトル時系列信号の各要素の時系列毎に１次元ＧｒａｙＨＬＡＣを適用する手段３と、複数の１次元  Ｇｒａｙ  ＨＬＡＣ手段３の全ての要素から得られたＨＬＡＣ特徴量を結合手段４により結合して１つの特徴量として出力する。
更には、本発明の１次元信号の変換値からのＨＬＡＣ特徴抽出装置１０は、上記ＨＬＡＣ特徴抽出装置１における結合して１つの特徴量とした出力結合特徴量を、主成分分析し次元縮退した特徴量を出力する主成分分析手段５を備える。
【００１２】
本発明による特徴抽出方法は、まず、ディジタル入力信号を変換手段によりベクトル時系列へ変換する。変換手段としては、Ｗａｖｅｌｅｔ変換、Ｆｉｌｔｅｒ  Ｂａｎｋ、Ｒｕｎｎｉｎｇ  Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ  （ＦＦＴ），Ｍｅｌ−ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｌｏｇ  Ｆｉｌｔｅｒ  Ｂａｎｋ（ＭｅｌＬｏｇＦＢ），Ｍｅｌ‐Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｃｅｐｓｔｒａｌ  Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ  （ＭＦＣＣ）など様々な変換手段を用いることができる。なお変換手段はこれらに限定するものではない。
【００１３】
変換したベクトルの各要素の時系列に対して１次元ＧｒａｙＨＬＡＣを計算する。
１次元ＧｒａｙＨＬＡＣの算出手順は以下の通りである。
【数７】
2008185845.tif 000006
ここでｆ（ｒ）は入力信号、Ｎは次数、ａ０，ａ１，…，ａＮは変位ベクトル、ｂ０，ｂ１，…，ｂＮはべき乗数、Ｍはフレーム幅を表す。１次元信号に適用する場合は、ａｋ，  ｂｋ  は共にスカラーである。通常、ａ０＝０である。（ｘＮは１次元ＧｒａｙＨＬＡＣ特徴量の１要素を表す。）
【００１４】
音声信号などは通常１６ビットで量子化をしているが、そのようなダイナミックレンジの大きい信号に数７のように各サンプル値をべき乗して更に互いに乗算すると、オーバーフローを起こして計算できない場合がある。
この問題を改善する最も簡単な方法は、入力信号ｆ（ｒ）の絶対値の最大値が１になるように正規化する方法である。
【００１５】
【数８】
2008185845.tif 000007
【数９】
2008185845.tif 000008
絶対値が１以下に制限されていれば、べき乗しても値が１を越えることはなくなる。しかし、もともと値が小さいサンプルはアンダーフローを起こす可能性があるが、そのようなサンプルには重要な情報が含まれていないと想定できる場合においては、振幅の正規化で十分対応できる可能性がある。
【００１６】
数７または数８と数９の方法では、オーバーフローまたはアンダーフローを起こす可能性や、異なる次数のＨＬＡＣ係数間で大きく桁が異なるため、後続の数値演算が不安定になる可能性もある。このような問題を改善するために、次式を用いた１次元ＧｒａｙＨＬＡＣ特徴量の算出が有効である。
【数１０】
2008185845.tif 000009
数１０により求める特徴量を、１次元  Ｇｒａｙ  ＨＬＡＣと呼ぶ。
【００１７】
高次相関の計算に用いるサンプル間の相対的な位置を決定するマスクパターンは、ａ０，…，ａＮ  と  ｂ０，…，ｂＮで指定する。例として、マスク幅を４としたときの２次までのマスクパターンを図２に示す。
図２は、本発明の特徴抽出方法において、マスク幅を４としたときの２次までのマスクパターンを示す。
この例では、１５種類のマスクパターンが存在する。マスクパターンの１番左の項がａ０＝０の参照点を表し、参照点から右側にある非ゼロの項が、順番に、ａ１，ａ２，…のサンプル位置を表し、数値がｂ１，ｂ２，…のべき乗数を表している。例えば、１次の最初のマスクパターン「２０００」は、参照点（ａ０＝０）のサンプルを２乗（ｂ０＝２）するマスクパターンを表している。その下のマスクパターン「１１００」は、参照点（ａ０＝０，ｂ０＝１）と、その１サンプル過去（ａ１＝１）のサンプル値（ｂ１＝１）との相関を求めることを意味している。更に、２次のマスクパターンの中で「１０１１」は、参照点（ａ０＝０，ｂ０＝１）と、その２サンプル過去（ａ１＝２）のサンプル値（ｂ２＝１）と、参照点から３サンプル過去（ａ２＝３）のサンプル値（ｂ２＝１）の相関を求めるマスクパターンを表している。
【００１８】
ＨＬＡＣをより長い時間範囲から求めるには、マスク幅を広げる必要がある。しかし、マスク幅のサンプル数を多くとると、生成されるマスクパターンの個数は爆発的に多くなってしまう。例えば、マスク幅のサンプル数を８０個とすると、２次までのマスクパターンは全部で３３２１個となる。このとき、全てのマスクパターンを用いた１次元  Ｇｒａｙ  ＨＬＡＣ特徴量の次元数は３３２１となる。
【００１９】
非常に大きな次元数の特徴量をより低次の特徴量で近似表現するには、図３に示すように、主成分分析を用いる。
図３は、本発明の入力信号から直接１次元ＧｒａｙＨＬＡＣ特徴量を求める手続きのブロック図を示す。
変換を用いた特徴抽出方法においては、図１に示すように、入力信号を変換して、得られたベクトル時系列の各要素から１次元  Ｇｒａｙ  ＨＬＡＣ特徴量を求め、各要素の１次元  Ｇｒａｙ  ＨＬＡＣ特徴量を結合し、その結合特徴量に対して主成分分析を適用する。
【００２０】
より長い時間範囲からＨＬＡＣを求める際の次元数爆発を抑えるもう１つの方法を、以下に述べる。
図１中の変換方法として、例えば、Ｗａｖｅｌｅｔ変換やＦｉｌｔｅｒ  Ｂａｎｋなどを用いる場合、ベクトル時系列の各要素には帯域制限された信号が出力される。ある要素の時系列がΔｆａの帯域幅で制限されているとき、サンプリング定理によれば、サンプリング周波数を２Δｆａまで間引くことが可能である。
例えば、入力信号のサンプリング周波数が１６ｋＨｚで、この信号の有効帯域（０〜８ｋＨｚ）を４等分割すると、１つのチャネルに出力される信号の帯域幅Δｆａは２ｋＨｚとなる。従って、この信号は４ｋＨｚのサンプリング周波数でサンプリング可能と言える。
【００２１】
入力信号と同じサンプリング周波数の信号からＨＬＡＣを求めるよりも、間引いた信号からＨＬＡＣを求める方が、同じマスク幅でも、後者の方がより長い時間幅のＨＬＡＣを求めることができる。
間引き率をＤとするとき、１次元  Ｇｒａｙ  ＨＬＡＣ特徴量は次式により求められる。
【００２２】
【数１１】
2008185845.tif 000010
特に、Ｗａｖｅｌｅｔ変換はスケールａによって帯域幅Δｆａが異なるので、間引き率Ｄを
【数１２】
2008185845.tif 000011
に設定することで、スケールに依存してマスク幅を変えながら、１次元  Ｇｒａｙ  ＨＬＡＣ特徴量の算出が可能となる。但し、ｆｓは入力信号のサンプリング周波数を表す。これにより、例えば音声のようなマルチスケールの現象を含む信号から、より効果的な特徴抽出が可能になる。
【００２３】
数１０と数１１の特徴抽出方法はＷａｖｅｌｅｔ変換に限定されるものではなく、その他の様々なマルチレート変換方法との組み合わせが可能である。
高速フーリエ変換（ＦＦＴ）で用いられるパワースペクトルと等価な関係にある自己相関値との関連性を明確にするには、数７、数９、数１０、数１１の入力信号ｆ（ｍ）を
【数１３】
2008185845.tif 000012
とおき周期Ｍの周期列に拡張し、ｇ（ｍ）を改めて入力信号とする。
また、１次元信号の変換値からのＨＬＡＣ特徴抽出装置は、上記手順を実行する制御装置を有する。制御装置は、Ｉ／Ｏインターフェース、メモリ、ＣＰＵ等を有し、マイクロコンピュータやパーソナルコンピュータ等で構成することができる。
【発明の効果】
【００２４】
１次元信号にＨＬＡＣを適用した先行研究として、音声信号の時間‐周波数表現から２次元ＧｒａｙＨＬＡＣ特徴を求め、音素認識を行う例が報告されている。音声認識を行うには、短時間周波数成分の分布形状が重要な役割を果たす。先行研究では、音声の時間‐周波数表現から２次元ＧｒａｙＨＬＡＣ特徴を求めているため、時間軸だけでなく周波数軸に関しても、ＨＬＡＣ特徴量のシフト不変性が成立する。これでは、周波数成分が異なる帯域に同じ形状で分布している音声信号を区別できないという問題が生じる。
【００２５】
本発明による特徴抽出法では、図１に示すように、信号をベクトル時系列に変換し、ベクトルの要素毎に１次元  Ｇｒａｙ  ＨＬＡＣ特徴量を抽出する。例えば、Ｗａｖｅｌｅｔ変換やＦｉｌｔｅｒ  Ｂａｎｋなどで１次元信号をベクトル時系列に変換することで、どの周波数帯域にどのような信号が含まれているかという周波数軸上の位置情報を保った形でＨＬＡＣ特徴量を得ることができるようになる。音声など様々な音響信号の分析や認識などを行う際に、この特性は重要である。
【００２６】
数１０または数１１により求める１次元  Ｇｒａｙ  ＨＬＡＣ  特徴量は、オーバーフローやアンダーフロー、または異なる次数のＨＬＡＣ係数間で桁が大きく異なるなどの問題を回避でき、安定的にＨＬＡＣ特徴量を算出できる。
【００２７】
数１１と数１２で示すように、間引き信号から１次元  Ｇｒａｙ  ＨＬＡＣを求めることで、マスク幅を広げることなく、時間的に広範囲のＨＬＡＣを算出できる。マスク幅を広げずにすめば、特徴量の次元数を低く抑えることができるので、主成分分析などを用いた特徴量の次元縮退処理が不要になるなどの利点がある。
【００２８】
特にＷａｖｅｌｅｔ変換と数１１と数１２で示す間引き信号から１次元  Ｇｒａｙ  ＨＬＡＣ  を組み合わせることで、例えば音声のようなマルチスケールの現象を含む信号から、より効果的な特徴抽出が可能になる。
また、上記の手順を実行するように機能する制御装置を備えたＨＬＡＣ特徴抽出装置は、必要な演算処理を短い時間内に行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
本発明の実施の形態を図に基づいて詳細に説明する。
【実施例】
【００３０】
以下では、本発明の特徴量を用いて音響信号の認識実験を行いその有効性を示す。
実験に用いた音響信号は木質、金属、プラスティック、セラミックなどの材質からなる３６種類の物体に単発の衝撃を与えたときに発生する衝突音を用いる。
音響信号はサンプリング周波数１６ｋＨｚ，１６ビット量子化でディジタル信号に変換している。
【００３１】
認識には以下の６種類の特徴量を用いた。
１．１次元  Ｇｒａｙ  ＨＬＡＣ＋ＰＣＡ
２．ＦＦＴ＋１次元  Ｇｒａｙ  ＨＬＡＣ＋ＰＣＡ
３．ＭｅｌＬｏｇＦＢ＋１次元  Ｇｒａｙ  ＨＬＡＣ＋ＰＣＡ
４．ＭＦＣＣ＋１次元  Ｇｒａｙ  ＨＬＡＣ＋ＰＣＡ
５．Ｗａｖｅｌｅｔ変換＋１次元  Ｇｒａｙ  ＨＬＡＣ＋ＰＣＡ
６．ＭＦＣＣ＋Δ＋ΔΔ（従来の特徴量）
【００３２】
上記１から５までは本発明の特徴量で、６は従来の音声認識で広く用いられている特徴量である。材質毎に衝突音を１００サンプル用意した。半分の５０サンプルを用いて特徴量の主成分分析（ＰＣＡ）および認識に用いるＨｉｄｄｅｎ  Ｍａｒｋｏｖ  Ｍｏｄｅｌ  （ＨＭＭ）の学習を行った。ＨＭＭは３状態のLeft-to-Right モデルで、各状態の分布数は３２分布とした。認識実験は、残りの５０サンプルを用いて行った。従って、この認識実験はオープンテストになっている。
【００３３】
各特徴量の詳細を以下に述べる。
１．１次元  Ｇｒａｙ  ＨＬＡＣ＋ＰＣＡ
入力信号から直接１次元  Ｇｒａｙ  ＨＬＡＣ  を求める。フレーム幅Ｍ＝８０サンプル（５ｍｓ）、フレーム周期１６サンプル（１ｍｓ）で解析フレームを切り出した後、（数１３）を用いて周期列に拡張する。そして、マスク幅８０サンプル、最高次数２次までの１次元ＧｒａｙＨＬＡＣ係数を数１０により求めた。このとき特徴ベクトルの次元数は３３２１である。これに対して主成分分析を行い、次元数を３９にした。
２．ＦＦＴ＋１次元  Ｇｒａｙ  ＨＬＡＣ＋ＰＣＡ
【００３４】
ＦＦＴ分析フレーム幅は８０サンプル（５ｍｓ）、ＦＦＴ分析フレーム周期１６サンプル（１ｍｓ）として、窓を掛けた後、Ｚｅｒｏ−ｐａｄｄｉｎｇして５１２サンプルのＦＦＴを計算する。有効帯域内の２５６本の周波数ｂｉｎの振幅を求める。各周波数ｂｉｎの振幅値時系列から、１次元ＧｒａｙＨＬＡＣを数１１により求める。このとき、マスク幅は４サンプル、最高次数はＮ＝２、フレーム幅はＭ＝１，フレーム周期１サンプル、そして間引き率はＤ＝３とした。生成されるＨＬＡＣ特徴ベクトルの次元数は３８４０で、これを主成分分析により１３次元に縮退した。
３．ＭｅｌＬｏｇＦＢ＋１次元ＧｒａｙＨＬＡＣ＋ＰＣＡ
【００３５】
上記ＦＦＴの周波数ｂｉｎ２５６本の振幅値を、中心周波数がＭｅｌ−Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ軸上で等間隔に並ぶ２３個の三角形重みで重み付け加算する。そして、その値の対数を計算することで、２３次元のＭｅｌＬｏｇＦＢ特徴量を求める。このＭｅｌＬｏｇＦＢ特徴量の各次元の時系列に対して、１次元  Ｇｒａｙ  ＨＬＡＣ特徴量を数１１により求める。このとき、マスク幅は４サンプル、最高次数はＮ＝２、フレーム幅はＭ＝１，フレーム周期１サンプル、そして間引き率はＤ＝３とした。生成されるＨＬＡＣ特徴ベクトルの次元数は３４５で、これを主成分分析により３９次元に縮退した。
４．ＭＦＣＣ＋１次元ＧｒａｙＨＬＡＣ＋ＰＣＡ
【００３６】
上記２３次元のＭｅｌＬｏｇＦＢ特徴量を離散コサイン変換（ＤＣＴ）して、１３次元のＭＦＣＣを算出する。このＭＦＣＣ特徴量の各次元の時系列に対して、１次元Ｇｒａｙ  ＨＬＡＣ特徴量を数１１により求める。このとき、マスク幅は４サンプル、最高次数はＮ＝２、フレーム幅はＭ＝１，フレーム周期１サンプル、そして間引き率はＤ＝３とした。生成されるＨＬＡＣ特徴ベクトルの次元数は１９５で、これを主成分分析により３９次元に縮退した。
５．Ｗａｖｅｌｅｔ変換＋１次元ＧｒａｙＨＬＡＣ＋ＰＣＡ
【００３７】
Ｇａｂｏｒ  Ｗａｖｅｌｅｔの実部を用いて、入力信号をＷａｖｅｌｅｔ変換する。Ｗａｖｅｌｅｔのシフトパラメータは入力信号のサンプリング周波数と同じに設定し、スケールパラメータは
【数１４】
2008185845.tif 000013
の１０チャネルを用いた。
【００３８】
１０チャネルのＷａｖｅｌｅｔ係数時系列に対して、１次元ＧｒａｙＨＬＡＣ特徴量を数１１により求める。このとき、マスク幅は４サンプル、最高次数はＮ＝２、フレーム幅はＭ＝８０、そしてフレーム周期は１６とした。生成されるＨＬＡＣ特徴ベクトルの次元数は１９５で、これを主成分分析により３９次元に縮退した。
【００３９】
本実験で使用したＷａｖｅｌｅｔのスケールに対する中心周波数は
【数１５】
2008185845.tif 000014
であり、この中心周波数の半周期に相当するサンプル数
【数１６】
2008185845.tif 000015
を間引き率として用いた。
【００４０】
本実験に用いたＷａｖｅｌｅｔの帯域幅は中心周波数より小さいので、数１２の条件は満たされている。
６．ＭＦＣＣ＋Δ＋ΔΔ（従来の特徴量）
【００４１】
この特徴量は音声認識の特徴量として従来広く用いられているもので、比較のために求める。ＭＦＣＣは、ＭＦＣＣ＋１次元ＧｒａｙＨＬＡＣ＋ＰＣＡで求めた１３次元のＭＦＣＣに、１次と２次の微係数を加えた３９次元の特徴量を用いる。
【００４２】
図４は、本発明の特徴抽出方法を用いた実験結果を示す。
従来、音声認識で広く用いられている６．ＭＦＣＣ＋Δ＋ΔΔを用いた実験では認識率が９８．２％であった。これに対して、提案特徴量の内、３．ＭｅｌＬｏｇＦＢ＋１次元ＧｒａｙＨＬＡＣ＋ＰＣＡと４．ＭＦＣＣ＋１次元ＧｒａｙＨＬＡＣ＋ＰＣＡの２つの認識率がそれぞれ９９．１９％と９８．３７％で、従来法よりも良い認識精度を達成した。
１次元信号の変換値からのＨＬＡＣ特徴抽出装置は、上記手順を実行する制御装置を有する。制御装置は、Ｉ／Ｏインターフェース、メモリ、ＣＰＵ等を有し、マイクロコンピュータやパーソナルコンピュータ等で構成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４３】
【図１】本発明の特徴抽出方法の手順に沿って構成された特徴抽出装置のブロック図である。
【図２】本発明の特徴抽出方法において、マスク幅を４としたときの２次までのマスクパターンを示す。
【図３】本発明の入力信号から直接１次元ＧｒａｙＨＬＡＣ特徴量を求める手続きのブロック図を示す。
【図４】本発明の特徴抽出方法を用いた実験結果を示す。
【符号の説明】
【００４４】
１，１０・・・ＨＬＡＣ特徴抽出装置、
２・・・変換手段、
３・・・１次元ＧｒａｙＨＬＡＣ手段３、
４・・・結合手段、
５・・・主成分分析手段５
【図１】
2008185845.tif 000019
【図２】
2008185845.tif 000020
【図３】
2008185845.tif 000021
【図４】
2008185845.tif 000022