(57)【要約】【課題】これまで、複数の音源（話者）が存在する場合に性能の低下が著しかったビームフォーミング（マイクロフォンアレイ入力から信号処理によって適応的に指向性を形成する技術）の性能を向上させる。【解決手段】話者識別情報と話者の方向情報から、ビームフォーミングの適応過程を制御する。まず、マイクロフォンアレイ（２０７）の入力（４０２）から話者の方向推定（４０３）を行い、その音声入力の話者特徴分析（４０４）を行う。この方向情報と話者特徴情報から、入力音声を区間ごとに分割し（４０５）、その区間（以下、クラスタ）ごとにビームフォーミングを行うことで、適応過程の乱れを抑制する。また、この機能をロボットに組み込み、対話型のセキュリティシステムを構成することで、識別機能を向上させる。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のマイクを用いて信号を処理する装置にかかわり、
信号源の方向を検地する第１の手順と、信号源の特徴を評価する第２の手順と、第１の手順と第２の手順から、入力信号を分割する第３の手順と、第３の手順で分割した区間ごとに指向性を形成する第４の手順を有する信号処理方法。
【請求項２】
複数のマイクを用いて信号を処理する装置にかかわり、
信号源の方向を検地する第１の手順と、信号源の特徴を評価する第２の手順と、第１の手順と第２の手順から、入力信号を分割する第３の手順と、各マイクごとに他のマイクからサンプルした雑音信号から当該マイクの雑音信号を推定する第４の手順と、第３の手順で分割した区間ごとに、第４の手順で雑音除去した信号から指向性を形成する第５の手順を有する信号処理方法。
【請求項３】
複数のマイクを用いて複数の話者の音声信号を処理する装置にかかわり、
話者の方向を検地する第１の手順と、話者の特徴を評価する（話者を識別する）第２の手順と、第１の手順と第２の手順から、入力信号を類似の性質を持つ区間に類別する第３の手順と、指向性を形成する第４の手順を有する音声信号処理方法。
【請求項４】
複数のマイクを用いて複数の話者の音声信号を処理する装置にかかわり、
話者の方向を検地する第１の手順と、話者の特徴を評価する（話者を識別する）第２の手順と、第１の手順と第２の手順から、入力信号を類似の性質を持つ区間に類別する第３の手順と、各マイクごとに他のマイクからサンプルした雑音信号から当該マイクの雑音信号を推定する第４の手順と、第３の手順で分割した区間ごとに、第４の手順で雑音除去した信号から指向性を形成する第５の手順を有する音声信号処理方法。
【請求項５】
請求項３に係わり、
請求項３の方法で得られた音声信号と、請求項３の第１の手順で得られた話者の方向情報を用いて話者の識別を行う話者識別方法。
【請求項６】
請求項３に係わり、
請求項３の方法で得られた音声信号と、請求項３の第２の手順で得られた話者の特徴情報を用いて話者の識別を行う話者識別方法。
【請求項７】
話者識別機能を組み込んだ知能ロボットにかかわり、
話者識別によって事前登録者か否かを判定する第１の手順と、事前登録者でない場合にキーワードを明示しないで（キーワードを直接指定しないで）要求する第２の手順と、第２の手順で要求されたキーワードが合致しているか判定する第３の手順と、第１の手順の結果と第３の手順の結果から最終判定を行う第４の手順を有する識別認証方法。
【請求項８】
請求項７に係わり、
請求項５の方法で識別した事前登録者か否かを判定する第１の手順と、事前登録者でない場合にキーワードを明示しないで（キーワードを直接指定しないで）要求する第２の手順と、第２の手順で要求されたキーワードが合致しているか判定する第３の手順と、第１の手順の結果と第３の手順の結果から最終判定を行う第４の手順を有する識別認証方法。
【請求項９】
請求項７の手順２に係わり、
対話の遷移を記述した状態遷移モデルを具備し、その状態遷移に基づいて対話を操作する方法を用いて、対話の前後関係から、事前登録者にしか分からないキーワードを要求するセキュリティシステムの実現方法。
【請求項１０】
セキュリティ機能を有するロボットに係わり、
破壊された場合に危険を見地するための受信装置を具備し、ロボット内に当該受信装置に破壊されていないことを示す情報を送信する機能を有するセキュリティ向けロボット。
【請求項１１】
請求項７の話者識別方法を用いたセキュリティ機能を有するロボットに係わり、
破壊された場合に危険を見地するための受信装置を具備し、ロボット内に当該受信装置に破壊されていないことを示す情報を送信する機能を有するセキュリティ向けロボット。
【請求項１２】
請求項８の話者識別方法を用いたセキュリティ機能を有するロボットに係わり、
破壊された場合に危険を見地するための受信装置を具備し、ロボット内に当該受信装置に破壊されていないことを示す情報を送信する機能を有するセキュリティ向けロボット。
【請求項１３】
請求項４に係わり、
請求項４の方法で得られた音声信号と、請求項４の第１の手順で得られた話者の方向情報を用いて話者の識別を行う話者識別方法。
【請求項１４】
請求項４に係わり、
請求項４の方法で得られた音声信号と、請求項４の第２の手順で得られた話者の特徴情報を用いて話者の識別を行う話者識別方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、音声処理（音声認識、話者識別）、適応信号処理（ビームフォーミング）、セキュリティ、および知能ロボットの技術分野に属する。
【０００２】
【従来の技術】
（１）  従来の音声認識・話者識別処理は、例えば、「特徴抽出と照合認識」というようなフローで処理される。すなわち、話者の音声を特徴分析し、その変動パターンを予め学習した各言葉の特徴と比較照合して、もっとも類似している言葉を選択する。
上記のような音声認識システムを、例えば隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）を使ったモデルで構成した場合、上記の過程は確率的に評価され、不特定の話者の音声が認識できるが、予め話者の情報を用いてモデルを修正すると、性能がより向上できる（話者適応）
さらに、各話者ごとの特徴を予め学習（登録）しておけば、話者の発する言葉のパターンと特徴のパターンから、話者を識別することができる。
音声によるバイオメトリクスを考える場合、よく指摘されることが「話者の音響的特徴が時期によって変動する」ということである、従って、１００％の認識性能を得ることは難しい。また、声を録音されれば、違う人間でも照合されてしまう。
このようなことから、話者識別をセキュリティに使う場合は、補足的な対応が一般に必要になる。通常は、テキスト指定というように、発声する単語をその都度指定する方法が多い。
【０００３】
（２）  ビームフォーミングとは、複数のマイク（マイクロフォンアレイ）から、話者の方向を自動的に検出し、その方向に適応的に指向性を形成する技術をいう。実現方法は様々であるが、例えば、ＧＪＢＦという方法がある。これは、まず固定ビームフォーマと呼ばれる特性を固定したビームフォーマで信号を処理し、目的信号と雑音成分を粗く分離する。さらに、その信号を適応的に指向性を形成することで、目的信号を取り出す。この構成例では、仮に音源が移動しても、その移動に合わせて指向性を適応させ、常に良好な指向性特性を得ることができる。
【０００４】
（３）  その他
セキュリティ関連の技術としては、暗号理論を用いる方法や、バイオメトリクスと呼ばれる「人間固有の特徴を識別する手法」がある。人固有の特徴としては、指紋、瞳、声などがある。近年、このような機能を人工知能を有するロボット（以下、知能ロボット）に搭載する研究も始まっている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
従来技術（３）で示した、セキュリティ向けの知能ロボットにおいては、多くの場合が画像情報を用いた構成である。この理由は、音声による識別の精度がまだ十分でないためである。しかし、画像情報を用いるものは、部品構成の面からも、必要となるマイクロプロセッサの能力の面からも、価格が高価になる。価格を低く抑えるには、音声の利用がリーズナブルである。従って、音声の識別精度を高くすることが、低価格のセキュリティ向けの知能ロボットに有効となる。
【０００６】
このような音声を用いたバイオメトリクス技術については、従来技術（１）で示した話者識別の研究も最近は進展しており、接話型マイク（口に近づけたマイク）を用いる場合、相応の性能が得られている。しかし、知能ロボットに搭載する（口とマイクが離れた）環境では、周辺雑音や他人の話者の声の影響を受け、性能が著しく低下する。
このような周辺雑音の影響を小さくする方法として、従来技術（２）で示したビームフォーミングが研究されている。この方法では、話者が一人の場合は有効である。しかし、知能ロボットに搭載するような、複数の話者が同時に離すことがありうる環境では、適応過程が乱れ、性能が著しく低下する。
【０００７】
また、従来技術（１）で示した照合の度に識別語を指定する方法のように、明らかに照合過程と分かる対話は、セキュリティ向けの知能ロボットには適さない。あくまで、ペットとしての会話の中で識別する対話の制御が必要である。
【０００８】
【発明を解決するための手段】
本発明では、上記の問題点を克服するため、話者識別情報（従来技術で解析した精度の粗い話者識別）と話者の方向情報から、ビームフォーミングの適応過程を制御する。そして、その本発明によって得られた音声信号から話者・音声を再識別し、より精度の高い話者識別を実現する。
【０００９】
このためには、例えば図３に示すように、音声信号をいくつかの区間（クラスタ）に分割する。ここでは、左方向から話者１が、右方向から話者２が話す場合を考えている。図３（ａ）は、各話者の会話が完全に分離している場合の例である。この場合、通常のビームフォーマでも対応できる。しかし、クラスタ１で収束した適応パラメータ（例えば、適応ＦＩＲフィルタのパラメータ）とクラスタ２で収束した適応パラメータは全く異なるので、クラスタ１とクラスタ２の間隔が十分でないと、収束しきれない。
【００１０】
このとき、クラスタ１は話者１の、クラスタ２は話者２の音声であるから、各々別々に適応を継続させる方が変動が小さく、収束が早い。そこで、話者ごとにパラメータを持ち、同じ話者１なら話者１の信号に対して継続的に適応をさせる。このようにすれば、クラスタ１からクラスタ２に移るときにも、適応過程の変動が抑制できる。
【００１１】
図３（ｂ）は、各話者の会話が重なっている場合の例である。この場合、音声の重なっているクラスタ２では、通常のビームフォーミングの構成では、適応させると全く意味の無い結果がでる（要するに誤作動する）。このような場合、適応動作を停止させることが必要であるが、従来のビームフォーマでは対応が取られていない。
本発明では、このように適応させてはいけない場合（話者が混在している場合）は適応を停止させることもできる。
【００１２】
また、ビームフォーミングの性能を向上するため、各チャンネルごとに適応的に雑音を除去するプロセス（手順４０６）を具備させる。これまでのビームフォーミングでは、このような処理は行っていないが、この機能を付加することで、例えば、特に車とかＷＳ室とかのように高いレベルの周辺雑音が恒常的に存在する環境での性能向上に有効である。
【００１３】
さらに、上記技術を用いて構成したペットロボットについては、その対話を細かく制御するため、リンクリストによる対話制御を行う。これは、会話の動きを状態遷移モデルで記述し、それ対応するリンクリストを構成する。
そこで制御された対話の中で、所有者が予め登録した対話場所で、予め登録したキーワードを発話することで、話者と認識する。このように、単にキーワードだけでなく、そのキーワードを発声する対話の場所を判定の要素とすることで、より高い識別を実現する。
【００１４】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施した例について、図面により詳細に説明する。
【００１５】
図１には、本発明を搭載する知能ロボットの一つの例を示す。１０１は、知能ロボット本体である。この知能ロボットは、外見上は、１０２の手、１０３の足（車輪）、１０４の目（ＣＣＤセンサ）、１０５の口（スピーカ）、１０６の耳（マイク）によって構成される。
【００１６】
このうち、本発明に関連するシステム構成を図２に示す。２０１はシステム基板（あるいはシステムＬＳＩ）であり、２０２はマイクロプロセッサユニット（ＭＰＵ）、２０３はメモリ、２０４はＤＡ変換器（Ｄ／Ａ）、２０５は駆動モータ制御のためのインターフェース（ＩＦ）、２０６はＡＤ変換器（Ａ／Ｄ）である。また、２０７は、マイク１０５を複数個使用したマイクロフォンアレイを指す。
【００１７】
本発明を上記知能ロボットに実装した場合、例えば、ロボットに話しかけた会話は、マイクロフォンアレイ２０７でサンプルされ、Ａ／Ｄ変換器２０６でデジタル化されたあと、ＭＰＵ２０２によってデータ処理される。そして、必要な出力を、ＤＡ変換器２０４を通してアナログ化し、スピーカ２０３によって出力する。また、ロボットを制御する場合、駆動モータ制御インターフェース２０５に制御信号を送り、駆動モータ（手１０２、足１０３）を駆動する。
【００１８】
この知能ロボットに本発明を搭載した場合の処理を図４に示す。手順４０１で処理を開始したあと、まず、マイクロフォンアレイ２０７から音声を入力する。この音声を、手順４０３で方向推定し、手順４０４で特徴分析し、粗い話者識別を行う。この手順４０３での方向推定は、例えば、各マイクごとの信号遅延から方向検出するなど、様々な方法が実現されている。また、粗い話者識別をする場合も、例えば、話者適応機能を有するＨＭＭ音声認識システムから構成する方法（例えば、入力した音声の特徴を、予め学習させた話者適応の修正パラメータと比較し、一番近い話者を選ぶ方法）や、時間ごとの周波数スペクトルの変動パターン（いわゆる声紋）から判定する方法など、様々な方法が利用できる。
【００１９】
上記の手順４０３で得られた方向情報と、話者情報から、マイクロフォンアレイ２０７で入力された音声をクラスタに分割する。この分割方法は、例えば、話者情報と方向情報からクラスタ評価関数（一番単純なものであれば、評価値の単純和）を作り、それが一定時間に一定値以上変動した場合にクラスタ分割する方法でも良い。あるいは、各情報（方向と話者）ごとに、その変化から個別分割し（分割の方法は、例えば、予めいくつかのカテゴリを用意しておき、一番近いカテゴリを判定する）、各々の分割を重ね合わせて、全体のクラスタを生成する方法でも可能である。
【００２０】
手順４０６では、手順４０５で入力したクラスタごとに、手順４０２で入力した各マイクの入力を適応的にノイズ除去する。これは、例えば、適応型ＦＩＲフィルタを用いて雑音推定する方法が可能である。具体的にいえば、他のマイクからサンプルした信号から除去すべき雑音信号を推定し、この推定雑音成分を当該マイクから除去して信号をよりクリアにできる。
【００２１】
この手順４０６で得られた各マイクごとの信号に対して、ビームフォーミングを行う。これは、ＧＪＢＦのような構成で実現できる。例えば、まず固定ビームフォーマと呼ばれる特性を固定したビームフォーマで信号を処理し、目的信号と雑音成分を粗く分離する。さらに、その信号を適応的に指向性を形成することで、目的信号を取り出す。この構成例では、仮に音源が移動しても、その移動に合わせて指向性を適応させ、常に良好な指向性特性を得ることができる。
【００２２】
ここで得られた信号に対して、音声認識・話者識別を行う。ここでの音声認識は、手順４０４で（粗い精度で得られた）話者情報からパラメータを修正し、さらに、上記処理でよりクリアになった音声信号を入力して認識・識別を実行する。
より具体的に言えば、音声認識は、一般に、話者の音声を特徴分析し、その変動パターンを予め学習した各言葉の特徴と比較照合して、もっとも類似している言葉を選択することで実行される。上記のような音声認識システムを、例えば隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）を使ったモデルで構成した場合、上記の過程は確率的に評価され、不特定の話者の音声が認識できるが、予め話者の情報を用いてモデルを修正すると、性能がより向上できる（話者適応）さらに、各話者ごとの特徴を予め学習（登録）しておけば、話者の発する言葉のパターンと特徴のパターンから、話者を識別することができる。
【００２３】
この手順４０８で得られた話者と音声の情報から、手順４０９のコマンド翻訳・理解部でロボットを制御のための命令に変換する。これは、話者のランクを−例えば、所有者のランクは１、家族・友人は２、他人は３、、、というように、ランク付けし、そのランクのカテゴリごとに実行可能な命令と対応を定義しておく。対応すべき命令が無い場合、あるいは認識結果が不確か（照合のスコアが低い）場合、再度問い合わせるコマンドを実行するようにすれば、エラーは回避できる。
【００２４】
手順４１０のロボット機構制御、手順４１１のロボット対話制御は、スチュィレーションに応じて、様々な対話をするための制御部である。例えば、これは、図６のようなリンクリストで実現できる。ここでは、手順４１１を例に詳細に説明する。
【００２５】
図５には、手順４１１のロボット対話制御部の構成をしめす。手順５０１でＳＴＡＲＴすると、まず手順５０２で留守モードかペットモードかを判定する。これは、不揮発メモリに記憶する方法でも良いし、外部スイッチで切り替える方法でも良い。例えば、不揮発メモリで記憶する方法では、設定したビットマップを読み出だし判定すればよい。
【００２６】
ペットモードでは、手順５０３で話者情報を読み込み、その話者（のカテゴリ）ごとに、対話を記述したリンクリストを手順５０４で読み込みリスト操作する。このリストに記述している内容を手順５０９で音声として出力する。これは、音声合成の技術を用いる。
【００２７】
音声合成は、例えば、そのフレーズごとに音声としてデータを記憶し、それを出力しても良い。また、規則合成と呼ばれる各音韻ごとのパラメータから波形を合成する方法でも良い。
【００２８】
このようにして生成された音声データを、手順５１０で出力する。例えば、音声バッファに波形データを書き込み、それをＤ／Ａ変換してスピーカ出力として出力する。
【００２９】
留守モードでは、手順５０５で話者情報を読み込み、それが事前登録者（例えば、所有者やその家族、友人）か否かを判定する。事前登録者の場合は、ペットモードと同様に、手順５０８で帰宅時の会話を記述したリンクリストを操作し、そこで読み取った出力パターンを手順５０９で音声合成し、手順５１０で出力する。
【００３０】
事前登録者でない場合、手順５０７で留守かつ侵入者に対する対話を規定したリンクリストを操作し、さらに、セキュリティルーチンで危険モードに移行するように、手順５１２で危険情報フラグ５４１を設定する。そして、手順５０９でリンクリストの出力パターンを音声合成し、手順５１０で音声を出力する。
【００３１】
手順４１０、手順４１２も同様にして対話形式で制御できる。ここで、手順４１０では、手順４１１の音声出力の変わりに（ロボットの動作に対応する）モータ制御出力をする。また、危険情報フラグの設定は、ここでは不要である。
【００３２】
図７では、手順４１２のセキュリティ対応（例えば、警報音を鳴らすとか、予め登録した携帯電話に連絡するとか）の処理例について示す。手順７０１で処理を開始すると、まず、手順７０２で危険情報フラグを見て危険か否かを判定する。危険でなければ、留守モードに戻って終了する。危険であった場合、警告を発する。これは、例えば「あなたは誰なの」とか、相手に問い合わせる。ここで、所有者は予めキーワードを登録しておき、そのキーワードを含む言葉を言う。ここで、手順７０６で事前登録者でありかつキーワードであると認識されたなら、手順７０７のペットモードへ、危険であると判定されれば手順７０８の危険時対応に移る。
【００３３】
キーワードと話者を同時に識別するには、単純な方法では、各々別々に識別すれば、従来技術で実現できる。もっとも、話者の識別と単語の認識とを相互に関連させれば、より高い性能が得られる可能性がある。この点は、今後の課題といえるが、仮に新技術が開発されれば、それを用いても当然実現できる。
【００３４】
手順７０７でペットモードに移行する場合、手順７０９で危険情報フラグをリセットし、そのまま終了する。危険時対応モードでは、例えば、手順７１１で予め登録した携帯電話に通報電話するとか、手順７１２で証拠の写真を写す（画像情報が入力できる構成のロボットの場合）とか、手順７１３で警報音を鳴らすとか、必要な対応を実行する。
【００３５】
図８には、手順４１２における対話の例を示している。例えば、危険時の警告として「かえってきたの」聞いたとき（手順７０５）、キーワードを「かえったぞ」、危険時の警告として「早かったのね」と聞いたとき、「そうだね」と定義しておく。
帰宅者が対応するキーワードを言えば、「おかえりなさい」として危険モードは解除されるが、侵入者が帰宅者をよそおって（テープか何かで記録して）何かを言っても、キーワードが一致しなければ、危険と判定できる。また、仮に、侵入者がキーワードのパターンを知っていても、話者が違うと判定されれば、やはり危険と判定される。
【００３６】
このシステムの場合、侵入者がこれを破るためには、全てのキーワードのパターンだけ所有者の音声を録音するか、あるいはシステムを破壊するしかないが、全てのパターンを用意することは事実上不可能である。また、破壊に対しては、図１０で示す方法で対応できるので、事実上、このシステムを破るのは不可能である。
【００３７】
ここで、図８のリンクリストの構成方法が問題となるが、これは、例えば図９のような状態遷移モデルによって記述できる。図９（ａ）は、そのロボットの状態ごとに、入力に対してどのような対応（どこに遷移するか）を規定したモデルである。各状態ごとに話す言葉が定義されていて、その状態の発話のあとの入力から、次の状態（何を言うか）が定義されている。
【００３８】
この状態遷移モデルは、ヘッダ（ＳＴＡＲＴ９０１）から出発し、ここからは必ず状態０に遷移するものとする。状態０では、入力に従って、遷移先が定義されている。同様に状態１、状態２、、、と入力とそれに対応した遷移先を定義しておく。
【００３９】
このような状態遷移モデルを作っておけば、これから５３３のテーブルは簡単に作成できる。図９（ｂ）には、この状態遷移モデルから５３３のテーブルを作成した例を示す。ここでは、状態０のリンクリストが上記状態遷移モデルから作成される例を示す。
【００４０】
インデックスには、状態番号（ここでは０）を格納する。リンク元アドレスには、ヘッダのアドレスを格納する。その下には、対話入力とそれに対する対話出力、およびその状態のリストのアドレスを順に格納する。例えば、状態０では、「入力がない」場合状態１に遷移するが、状態１は「ただいま」と出力するので、対話入力には「入力がない」対話出力には「ただいま」次アドレスには、状態１のリストのアドレスを入力する。
このようにすれば、現在の状態（インデックス）さえ保存しておけば、その時点での必要な出力と、次の遷移先が常に明確にできる。
【００４１】
図１０には、破壊された場合の危険対応の例を示す。図１０（ａ）には、これに必要な装置の構成を示す。ロボット１００１には、アンテナで、一定時間ごとにモニタ信号を送信する機能を付加する。受信装置１００２には、このモニタ信号を受信すれば、正常であると判定する。仮に、モニタ信号が受信できない場合、例えば、危険の可能性がある（電池切れのように違う場合もある）として、所有者に連絡（例えば、携帯電話等で）する。
【００４２】
この機能は、図１０（ｂ）のように簡単に実現できる。ロボット側の処理としては、手順１００４で一定時間（例えば、３０秒とか）をタイマでカウントし、手順１００５で（その時間ごとに）送信信号を受信装置に送る。このとき、受信装置では、フラグ１０２１を設定する。
受信側は、手順１００８で一定間隔で動作判定を行い、動作していれば手順１０１１でフラグをリセットして終了し、動作していなければ、手順１００９で危険時対応（例えば、携帯電話での連絡）を行う。
【００４３】
本発明を実施した他の例として、図２のシステムのうち２０３の駆動モータを除いたシステムを考えると、例えば、カーナビゲーションなどに実装することが可能である。この場合、図４における手順４１０のロボット機構制御は不要となる。また、手順４１１をカーナビ対話制御と置き換える。
【００４４】
このカーナビ対話制御部は、実質的には手順４１１のロボット対話制御部と基本的に全く同じ構成でよい。対話の内容はロボットとカーナビでは異なるが、これはリンクリストのデータ内容によって可変でき、データ構造そのものには依存しない。
【００４５】
【発明の効果】
本発明によって、複数マイクを用いたビームフォーミングの性能が、特に複数の話者が存在した場合に向上される。と同時に、音声認識ならびに話者識別の性能が向上できる。
ペット型のロボットに組み込んだ発明では、さらに、話者識別自体が潜在的にもつ不正確さを補って、実用的なセキュリティシステムを安価に構成できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】家庭用玩具ロボットの構成例
【図２】図１のロボットのシステム構成例
【図３】クラスタ分割の原理的な説明
【図４】本発明を搭載したロボット制御の実施例
【図５】手順４１１のロボット対話制御の構成例
【図６】５３１のリンクリストのデータ構成例
【図７】手順４１２のセキュリティ制御部の構成例
【図８】手順４１２による危険対応の例
【図９】状態遷移モデルによるリンクリストの制御法
【図１０】破壊された場合のセキュリティ対応機能
【符号の説明】
１０１  知能ロボット
１０２  手
１０３  足（車輪）
１０４  目（ＣＣＤ）
１０５  口（スピーカ）
１０６  耳（マイク）
２０１  システムＬＳＩ
２０２  ＭＰＵ
２０３  メモリ
２０４  ＤＡ変換器
２０５  モータ制御インターフェース
２０６  ＡＤ変換器
２０７  マイクロフォンアレイ
４０１  ＳＴＡＲＴ
４０２  音声バッファへの入力
４０３  話者の方向推定
４０４  音声の特徴分析
４０５  音声クラスタの生成
４０６  ノイズキャンセリング
４０７  ビームフォーミング
４０８  音声認識・話者識別
４０９  コマンド翻訳・理解
４１０  ロボット機構制御
４１１  ロボット対話制御
４１２  セキュリティ制御
４１３  ＥＮＤ
５０１  ＳＴＡＲＴ
５０２  モード判定
５０３  話者情報の読み込み
５０４  リンクリスト操作
５０５  話者情報の読み込み
５０６  登録者判定
５０７  リンクリスト操作
５０８  リンクリスト操作
５０９  音声への変換
５１０  音声出力
５１１  ＥＮＤ
５１２  危険フラグ設定
５３１  リンクリスト
５４１  危険フラグ
７０１  ＳＴＡＲＴ
７０２  危険判定
７０３  留守モードへ戻る
７０４  ＥＮＤ
７０５  警告
７０６  キーワード判定
７０７  ペットモードへ戻る
７０８  危険時対応
７０９  危険情報フラグのリセット
７１０  ＥＮＤ
７１１  携帯電話通報
７１２  証拠映像記録
７１３  警報音発声
９０１  ヘッダの例
９０２  状態０の例
９０３  状態１の例
９０４  状態２の例
９０５  状態３の例
１００１  ＳＴＡＲＴ
１００２  危険判定
１００３  ＳＴＡＲＴ
１００４  タイマカウント
１００５  動作フラグへの書き込み
１００６  ＥＮＤ
１００７  ＳＴＡＲＴ
１００８  動作判定
１００９  危険対応
１０１０  ＥＮＤ
１０１１  動作フラグのリセット
１０１２  ＥＮＤ
１０２１  フラグ
【図１】
2004318026.tif 000003
【図２】
2004318026.tif 000004
【図３】
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【図４】
2004318026.tif 000006
【図５】
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【図６】
2004318026.tif 000008
【図７】
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【図８】
2004318026.tif 000010
【図９】
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【図１０】
2004318026.tif 000012