(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
離散信号が目的信号であるか否かを判定する信号判定装置であって、
離散信号を記憶する記憶手段と、
記憶手段に記憶される離散信号に基づいて、当該離散信号を表現する指数関数自己回帰モデルにおける指数である自己回帰係数を求めて出力する自己回帰係数算出手段と、
自己回帰係数算出手段によって出力された自己回帰係数を入力とし、当該自己回帰係数に基づいて離散信号が目的信号であるか否かを判定して、この信号判定結果を出力する信号判定手段と
を備えたことを特徴とする信号判定装置。
【請求項２】
信号判定手段は、
自己回帰係数算出手段によって出力された自己回帰係数と所定の閾値との比較判定を行い、この比較判定結果に基づいて、比較判定結果ごとに予め対応付けられた信号判定結果を出力するものである
ことを特徴とする請求項１に記載の信号判定装置。
【請求項３】
信号判定手段は、
自己回帰係数算出手段によって出力された自己回帰係数に対して、予め既知の信号を用いて求めた自己回帰係数によって学習して得た学習内容に基づくパターン認識を行い、このパターン認識結果に基づいて、パターン認識結果ごとに予め対応付けられた信号判定結果を出力するものである
ことを特徴とする請求項１に記載の信号判定装置。
【請求項４】
記憶手段は、
複数のフレームの離散信号を記憶するものであり、
上記自己回帰係数算出手段は、
記憶手段に記憶される複数のフレームの離散信号に対して、各フレームの離散信号ごとに自己回帰係数を算出するものであり、
この自己回帰係数算出手段によって出力された各フレームの離散信号の自己回帰係数を正規化する自己回帰係数正規化手段を備え、
上記信号判定手段は、
自己回帰係数正規化手段によって正規化された各フレームの離散信号の自己回帰係数を入力とする
ことを特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれかに記載の信号判定装置。
【請求項５】
記憶手段は、
複数のフレームの離散信号を記憶するものであり、
上記自己回帰係数算出手段は、
記憶手段に記憶される複数のフレームの離散信号に対して、各フレームの離散信号ごとに自己回帰係数を算出するものであり、
この自己回帰係数算出手段によって出力された各フレームの離散信号の自己回帰係数を正規化する自己回帰係数正規化手段と、
自己回帰係数正規化手段によって正規化された各フレームの離散信号の自己回帰係数を平滑化する被正規化係数平滑化手段とを備え、
上記信号判定手段は、
被正規化係数平滑化手段によって平滑化された各フレームの離散信号の自己回帰係数を入力とする
ことを特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれかに記載の信号判定装置。
【請求項６】
記憶手段は、
複数のフレームの離散信号を記憶するものであり、
上記自己回帰係数算出手段は、
記憶手段に記憶される複数のフレームの離散信号に対して、各フレームの離散信号ごとに自己回帰係数を算出するものであり、
この自己回帰係数算出手段によって出力された各フレームの離散信号の自己回帰係数を平滑化する自己回帰係数平滑化手段を備え、
上記信号判定手段は、
自己回帰係数平滑化手段によって平滑化された各フレームの離散信号の自己回帰係数を入力とする
ことを特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれかに記載の信号判定装置。
【請求項７】
記憶手段は、
複数のフレームの離散信号を記憶するものであり、
上記自己回帰係数算出手段は、
記憶手段に記憶される複数のフレームの離散信号に対して、各フレームの離散信号ごとに自己回帰係数を算出するものであり、
この自己回帰係数算出手段によって出力された各フレームの離散信号の自己回帰係数を平滑化する自己回帰係数平滑化手段と、
自己回帰係数平滑化手段によって平滑化された各フレームの離散信号の自己回帰係数を正規化する被平滑化係数正規化手段とを備え、
上記信号判定手段は、
被平滑化係数正規化手段によって正規化された各フレームの離散信号の自己回帰係数を入力とする
ことを特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれかに記載の信号判定装置。
【請求項８】
離散信号が目的信号であるか否かを判定する信号判定方法であって、
自己回帰係数算出手段が、記憶手段に記憶される離散信号に基づいて、当該離散信号を表現する指数関数自己回帰モデルにおける指数である自己回帰係数を求めて出力する自己回帰係数算出ステップと、
信号判定手段が、自己回帰係数算出ステップにおいて出力された自己回帰係数に基づいて、離散信号が目的信号であるか否かを判定して、この信号判定結果を出力する信号判定ステップと
を有することを特徴とする信号判定方法。
【請求項９】
信号判定ステップは、
自己回帰係数算出ステップにおいて出力された自己回帰係数と所定の閾値との比較判定を行い、この比較判定結果に基づいて、比較判定結果ごとに予め対応付けられた信号判定結果を出力するものである
ことを特徴とする請求項８に記載の信号判定方法。
【請求項１０】
信号判定ステップは、
自己回帰係数算出ステップにおいて出力された自己回帰係数に対して、予め既知の信号を用いて求めた自己回帰係数によって学習して得た学習内容に基づくパターン認識を行い、このパターン認識結果に基づいて、パターン認識結果ごとに予め対応付けられた信号判定結果を出力するものである
ことを特徴とする請求項８に記載の信号判定方法。
【請求項１１】
複数のフレームの離散信号がそれぞれ目的信号であるか否かを判定する信号判定方法であって、
自己回帰係数算出手段が、記憶手段に記憶された複数のフレームの離散信号に対して、各フレームの離散信号ごとに、この離散信号に基づいて、当該離散信号を表現する指数関数自己回帰モデルにおける指数である自己回帰係数を求めて出力する自己回帰係数算出ステップと、
信号判定手段が、自己回帰係数算出ステップにおいて出力された各フレームの離散信号の自己回帰係数に基づいて、各フレームの離散信号が目的信号であるか否かを判定して、この信号判定結果を出力する信号判定ステップと
を有することを特徴とする信号判定方法。
【請求項１２】
請求項１から請求項７のいずれかに記載された信号判定装置としてコンピュータを機能させるための信号判定プログラム。
【請求項１３】
請求項１２に記載の信号判定プログラムを記録した、コンピュータによって読み取り可能なプログラム記録媒体。
【請求項１４】
離散信号が目的信号であるか否かを判定する信号判定装置であって、
離散信号を記憶する記憶手段と、
記憶手段に記憶される離散信号に基づいて、時点ｔにおける離散信号の値ｘ（ｔ）を、当該時点ｔよりも前の各時点｛ｔ−ｋ｝〔但しｋ＝１、２、・・・、ｐとし、１≦ｐとする。〕における離散信号の値ｘ（ｔ−ｋ）のそれぞれに対して自己回帰係数φｋを乗じたものの総和と、当該時点ｔよりも前の各時点｛ｔ−ｋ｝における離散信号の値ｘ（ｔ−ｋ）のそれぞれに対して、自己回帰係数πｋおよび、自己回帰係数γ〔但し０≦γとする。〕と時点｛ｔ−１｝における音響信号の値ｘ（ｔ−１）の二乗との積を指数とする自然対数の底ｅのべき乗を乗じたものの総和と、正規白色雑音に従う観測誤差ε（ｔ）との和によって予測する指数関数自己回帰モデル
【数２７】
0004653673.tif 000029
における自己回帰係数γを求めて出力する自己回帰係数算出手段と、
自己回帰係数算出手段によって出力された自己回帰係数γを入力とし、当該自己回帰係数γに基づいて離散信号が目的信号であるか否かを判定して、この信号判定結果を出力する信号判定手段と
を備えたことを特徴とする信号判定装置。
【請求項１５】
離散信号が目的信号であるか否かを判定する信号判定方法であって、
自己回帰係数算出手段が、記憶手段に記憶される離散信号に基づいて、時点ｔにおける離散信号の値ｘ（ｔ）を、当該時点ｔよりも前の各時点｛ｔ−ｋ｝〔但しｋ＝１、２、・・・、ｐとし、１≦ｐとする。〕における離散信号の値ｘ（ｔ−ｋ）のそれぞれに対して自己回帰係数φｋを乗じたものの総和と、当該時点ｔよりも前の各時点｛ｔ−ｋ｝における離散信号の値ｘ（ｔ−ｋ）のそれぞれに対して、自己回帰係数πｋおよび、自己回帰係数γ〔但し０≦γとする。〕と時点｛ｔ−１｝における音響信号の値ｘ（ｔ−１）の二乗との積を指数とする自然対数の底ｅのべき乗を乗じたものの総和と、正規白色雑音に従う観測誤差ε（ｔ）との和によって予測する指数関数自己回帰モデル
【数２８】
0004653673.tif 000030
における自己回帰係数γを求めて出力する自己回帰係数算出ステップと、
信号判定手段が、自己回帰係数算出ステップにおいて出力された自己回帰係数γに基づいて、離散信号が目的信号であるか否かを判定して、この信号判定結果を出力する信号判定ステップと
を有することを特徴とする信号判定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、振幅や基本周波数などが非線形に変動する性質を有する信号を判定するための信号判定装置、信号判定方法、信号判定プログラムおよび記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
信号（人の音声、音楽、騒音・雑音、生体信号、無線信号などの信号を広く指す。）の分析やその加工処理などの信号処理では、信号処理対象とする信号が存在する区間を推定する、換言すれば、ある区間の信号が信号処理対象とする信号であるかを判定する必要があり、この判定精度がその後の信号処理の効果にも大きく影響する。
【０００３】
例えば、信号が音響信号の場合、音声信号や音楽信号の符号化、雑音信号の抑圧、残響除去、自動音声認識などの音響信号処理技術の多くにおいては、入力となる複数の種類の信号が含まれる音響信号から、ある区間の音響信号が信号処理対象とする音響信号であるかを判定する必要があり、この判定精度がその後の音響信号処理の効果にも大きく影響する。この音響信号判定のための音響特徴（信号特徴）として、例えば携帯電話などで用いられている音声信号判定方法では従来、音声信号の周波数スペクトル、音声信号の全帯域のエネルギーおよび帯域分割後の各帯域のエネルギー、音声信号波形の零交差数、およびそれらの時間微分などが利用されてきた（非特許文献１第６６頁参照）。これらの音響特徴を用いた音声信号判定方法では、入力される音響信号を例えば２５ｍｓ程度のある一定時間長に分割し、分割された各区間で上述の音響特徴を算出し、その値が予め別途定めた閾値を超える場合にはその区間の信号は音声信号、そうでない場合にはその区間の信号は非音声信号として判定していた。
【非特許文献１】Benyassine,A.,Shlomot,E.,and Su, H-Y. "ITU-T recommendation G.729 Annex B:A silence compression scheme for use with G.729 optimized for V.70 digital simultaneous voice and data applications", IEEE Communications Magazine, pp.64-73, September, 1997.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、上述の信号特徴はいずれも、排除すべき雑信号（例えば雑音）と目的信号（例えば音声信号や音楽信号のようにある属性〔後述する。〕を有する信号）とで類似した値を示すことがあり、雑信号のある環境などでは十分な信号判定精度を得られない問題点があった。
【０００５】
そこで、本発明は、雑信号などの目的外信号が混入した信号において、振幅や基本周波数などが非線形に変動する性質を有する目的信号をより正確に判定するための信号判定装置、信号判定方法、信号判定プログラムおよび記録媒体を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するために、本発明は、記憶手段に記憶される離散信号に基づいて、当該離散信号を表現する非線形関数自己回帰モデルの自己回帰係数を求め、この自己回帰係数に基づいて、離散信号が目的信号であるか否かを判定するものとする。
【０００７】
信号判定は、求められた自己回帰係数と閾値との大小判定によって行ってもよいし、あるいは、予め既知の信号で学習して得た学習内容に基づくパターン認識によって行うとしてもよい。
【０００８】
また、求められた自己回帰係数を正規化・平滑化を必要に応じて行い、適宜正規化・平滑化された自己回帰係数に基づいて信号判定を行うようにしてもよい。
【０００９】
また、本発明の信号判定装置をコンピュータ上で機能させる信号判定プログラムによって、コンピュータを信号判定装置として作動処理させることができる。そして、この信号判定プログラムを記録した、コンピュータ読み取り可能なプログラム記録媒体によって、他のコンピュータを信号判定装置として機能させることや、信号判定プログラムを流通させることなどが可能になる。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、信号モデルである非線形関数自己回帰モデルの自己回帰係数に基づいて信号判定を行うことで、雑信号などの目的外信号が混入した信号において、振幅や基本周波数などが非線形に変動する性質を有する信号をより正確に判定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
＜各実施形態に共通する事項の説明＞
本発明の信号判定装置・方法は、入力となる信号に対して適用する非線形関数自己回帰モデルの自己回帰係数を算出し、算出された自己回帰係数に基づいて信号判定を行う。以下、各実施形態における［信号］と［非線形関数自己回帰モデル］について説明する。
【００１２】
［信号］
各実施形態で扱う信号は、人の音声、音楽、騒音・雑音などの音響信号とする。勿論、音響信号に限定されず、例えば無線信号や生体信号などでもよい。目的信号は、振幅や基本周波数などが非線形に変動する性質を有する信号であるとする。上述した「ある属性」とは、「振幅や基本周波数などが非線形に変動する性質」である。
【００１３】
図示しない収音手段（例えばマイクロホン）によって得られた収音信号（この収音信号には、目的信号である音声信号や音楽信号の他に、目的外信号である雑音信号が含まれる場合がある。）は、例えば８,０００Ｈｚのサンプリングレートでサンプリングされ、適宜量子化された離散信号に変換される。以下、この離散信号を単に音響信号ということにする。収音信号から音響信号へのＡ／Ｄ変換などを実行するために必要となる構成要素（手段）は、いずれも公知技術の常套手段によって達成されるから、説明および図示を略する。
【００１４】
そして、図示しない音響信号切出手段が、音響信号から、時間軸方向に一定時間幅で始点を移動させながら、所定時間長の音響信号をフレームとして切り出す。例えば２００サンプル点（８,０００Ｈｚ×２５ｍｓ）長の音響信号を、８０サンプル点（８,０００Ｈｚ×１０ｍｓ）ずつ始点を移動させながら切り出す。各フレームの切り出しは、音響信号に公知の窓関数（例えば、ハミング窓、ガウス窓）を適用すればよい。窓関数の適用によるフレームの切り出しは公知の常套手段によって達成されるから、説明および図示を省略する。
【００１５】
また、切り出すフレーム幅は、全てのフレームで同じとするのでもよいし、例えば、予め従来技術の方法で適宜に定めた各区間の音響信号に対して信号判定を実行しておき、十分な精度で確実に目的信号である、あるいは目的信号ではないと判定される区間については、長くフレーム幅を採り、逆に従来技術の方法での信号判定において確実性が無い区間については、フレーム幅を短く採るとしてもよい。ここで、従来技術の方法での信号判定における確実性判定は、例えば、音響信号のエネルギー（パワー）に関する閾値を十分に大きく、あるいは十分に小さく設定しておくことで、十分大きい閾値を越えるエネルギーを有する区間の音響信号は目的信号である、十分小さい閾値を越えないエネルギーを有する区間の音響信号は目的信号ではない、と判定すればよい。以下の各実施形態では、従来技術の方法による予めの信号判定は行わないものとして説明する。
【００１６】
なお、この明細書において「目的信号であるか否かの判定（信号判定）」とは、判定対象となる離散信号（ここでは音響信号である。）が、既述の「振幅や基本周波数などが非線形に変動する性質」を有する信号であるか否かを判定することをいうものとする。
【００１７】
以上のようにして切り出された各フレームの音響信号ｘｉ（ｔ［ｉ］）〔ｉはフレーム番号とする。ｔ［ｉ］は番号ｉのフレームの離散信号における各サンプル点を表す。〕が、音響信号切出手段によって出力される。音響信号切出手段によって出力された各フレームは、本発明の信号判定装置における自己回帰係数算出部（後述）の入力となる。なお、目的信号であるか否かは、後述の説明で明らかになるとおり、このフレーム毎に判定されることになる。
【００１８】
マイクロホンによって得られた収音信号から音響信号切出手段によってフレームが出力されるまでの処理は、マイクロホンによる収音をしながら、時々刻々と、離散信号化、切出しの各処理を行うもの（いわゆるストリーム処理と同様の処理である。）としてもよいし、マイクロホンによって得られた収音信号を離散信号化して後述の外部記憶装置に保存記憶しておき、この保存記憶された離散信号（音響信号）に対して切出しの処理を行うもの（いわゆるバッファ処理と同様の処理である。）としてもよいし、適宜に設定変更可能である。
【００１９】
ところで、本発明の信号判定装置・方法は、あるフレームの音響信号が目的信号であるか否かを判定するものであるが、この判定後に、目的信号であると判定された音響信号に対して何らかの信号処理が行われるのが通常である（勿論、信号判定自体を目的として、その他の信号処理を行わず終了しても良い。）。ここで何らかの信号処理とは、例えば音響信号の場合、雑音抑圧、ハウリング防止、エコー抑圧のための処理などである。このため、上記のストリーム処理ないしバッファ処理は、マイクロホンによって得られた収音信号から音響信号切出手段によってフレームが出力されるまでの処理ではなく、マイクロホンによって得られた収音信号から所定の信号処理が終了するまでの処理としてもよく、信号処理の内容などによって適宜に設定変更可能である。
【００２０】
各実施形態では、予めマイクロホンによって得られた収音信号を離散信号化して、この離散信号（音響信号）に対して音響信号切出手段によって切出しの処理を行って得られた複数のフレームの音響信号ｘｉ（ｔ［ｉ］）を後述の外部記憶装置に保存記憶しておくとする。
【００２１】
［非線形関数自己回帰モデル］
各実施形態で扱う非線形関数自己回帰モデルは、その一例として、Exponential自己回帰モデル（以下、「指数関数自己回帰モデル」という。）とする。非線形で不規則な変動をする性質を持つ時系列データを予測するモデルとして、指数関数自己回帰モデルが提案されている（参考文献１参照）。
（参考文献１）  Haggan,V. and Ozaki,T., "Modelling nonlinear random vibrations using an amplitude-dependent autoregressive time series model", Biometrika, Vol.68, pp.189-196, 1981
【００２２】
この指数関数自己回帰モデルは、ある時点｛ｔ｝における音響信号の値ｘ（ｔ）を、この時点｛ｔ｝よりも前の各時点｛ｔ−ｋ｝〔但しｋ＝１、２、・・・、ｐとし、１≦ｐとする。ここでｐは、指数関数自己回帰モデルの項数を決定するので、これをモデル次数という。〕における音響信号の値ｘ（ｔ−ｋ）のそれぞれに対して自己回帰係数φｋを乗じたものの総和と、時点｛ｔ｝よりも前の各時点｛ｔ−ｋ｝における音響信号の値ｘ（ｔ−ｋ）のそれぞれに対して、自己回帰係数πｋおよび、自己回帰係数であるスケールパラメータγ〔但し０≦γとする。〕と時点｛ｔ−１｝における音響信号の値ｘ（ｔ−１）の二乗との積を指数とする自然対数の底ｅのべき乗を乗じたものの総和と、正規白色雑音に従う観測誤差ε（ｔ）との和によって予測するモデルであり、式（１）のように表すことができる（なお、例えば時点｛ｔ−２｝における音響信号の値ｘ（ｔ−２）の項の自己回帰係数φ２および自己回帰係数π２が０である場合、厳密には指数関数自己回帰モデルは過去ｐ個の音響信号の値に基づくものとは言えないが、このような場合も含めて、過去ｐ個の音響信号の値に基づくものであるとする。）。
【数１】
0004653673.tif 000002
【００２３】
一般的な自己回帰モデル（Autoregressive model；ＡＲモデル）との違いは、音響信号の値ｘ（ｔ−ｋ）の係数（この係数は自己回帰係数ではない。）に音響信号の値の変動に依存して値が変化する指数項（πｋｅｘｐ（−γｘ（ｔ−１）２））が導入されていることである。指数関数自己回帰モデルは、この指数項の効果によって、不規則な変動を伴う非定常的な音響信号を効果的にモデル化することができる。
【００２４】
自然界に存在する信号は、多くの場合、非対称な振動特性を持ち、このような信号をモデル化するには、ＡＲモデルを用いるよりも上述した非線形モデルを用いる方が適している。また、音声信号や音楽信号の多くの部分では、ほぼ周期的な信号がその周期や振幅が微細に振動しながら続く性質を持っており、このような音響信号のモデル化には非線形モデルの中でも指数関数自己回帰モデルが適していると考えられるので、各実施形態における非線形関数自己回帰モデルの一例を指数関数自己回帰モデルとするのである。
【００２５】
なお、式（１）で表される指数関数自己回帰モデルの指数項は自然対数の底ｅのべき乗を用いているが、自然対数の底ｅに限らず、正の実数であればよい。この正の実数をａとすると、ｅ−γ＝ａ−μ、μ＝γ／ｌｏｇｅａなる関係があるので、適宜に指数関数自己回帰モデルの表現を変更することが可能である。
【００２６】
また、式（１）で表される指数関数自己回帰モデルの指数項のうち、ｅｘｐ（−γｘ２）〔但し、式（１）では変数ｘにｘ（ｔ−１）を代入している。〕で表される関数ｇは、その取りうる値が０以上１以下に収まることが好ましい。換言すれば、指数関数自己回帰モデルの指数項における関数は、その取りうる値が０以上１以下に収まるものであればよい。例えば、ボルツマン（Boltzmann）関数〔その一例として、ｇ＝ｅｘｐ（ｘ）／（１＋ｅｘｐ（ｘ））〕、ゴンペルツ（Gompertz）関数〔その一例として、ｇ＝ｅｘｐ（−ｅｘｐ（−ｘ））〕、シグモイド関数〔その一例として、ｇ＝１／（１＋ｅｘｐ（−ｘ））〕、ローレンツピーク（Lorentz Peak）関数〔その一例として、ｇ＝α／（ｘ２＋α）；αは正定数〕、フォークト（Voigt）関数、擬似フォークト（Voigt）関数、ピアソン分布族第７型の関数を正規化したピーク関数など種々の関数が適用可能である。また、関数の取りうる値が０以上１以下に収まるのが良いとしたが、式（１）で表される指数関数自己回帰モデルの指数項からも明らかなとおり当該関数には自己回帰係数πｋを乗じるので、この自己回帰係数πｋを乗じた値までも含めるとすれば、関数の取りうる値が０以上１以下に収まるとする限定をつける必要はない。
【００２７】
式（１）の指数関数自己回帰モデルの自己回帰係数のうち、信号の非線形性に係わりを有する自己回帰係数は、指数項の指数であるスケールパラメータγである。そこで、各実施形態では、スケールパラメータγを算出する（データである離散信号から具体的なスケールパラメータγの値を求める。）として説明する。勿論、スケールパラメータγに限定する趣旨ではなく、その他の自己回帰係数φ、πも算出することで、これらを信号判定に用いることができる。なお、離散信号からスケールパラメータγ（その他の自己回帰係数も含む。）を算出することは、離散信号に基づいて、この離散信号を最も良く表現する（つまり、最も尤もらしい、あるいは相応しい）指数関数自己回帰モデルの自己回帰係数を求めることに他ならないことに留意する。
【００２８】
ここで参考として、離散信号（音響信号）に基づいて算出されたスケールパラメータγは、無音の区間や環境雑音が混入する区間と、ほぼ周期的な信号である音声信号や音楽信号に代表される、周期や振幅が非線形に変動しながら続く性質を有する信号が含まれる区間とで取りうる値の範囲が異なることを図１に示す。図１は、音響信号とスケールパラメータγとの関係を示す図である。
【００２９】
図１（ａ）に示されるような無音区間と音声区間のみが存在するような音響信号に対して、本発明の信号判定装置・方法によって算出したスケールパラメータγの値を図１（ｂ）に示す。図示のとおり、無音区間ではスケールパラメータγは高い値となり、音声区間では低い値となることが分かる。また、図１（ｃ）で示す音響信号は、図１（ａ）で示す音声信号に対し駅騒音を信号対雑音比１０ｄＢで加算したものであり、この音響信号に対して、本発明の信号判定装置・方法によって算出したスケールパラメータγの値を図１（ｄ）に示す。ここでも駅騒音のみが存在する区間ではスケールパラメータγの値は比較的高い値となり、音声区間では比較的低い値となることが分かる。これは、指数関数自己回帰モデルにおいて、スケールパラメータγが小さい値を示す場合は、音響信号のスケールパラメータγによって表される非線形性が高いことを意味し、スケールパラメータγが大きい値を示す場合は、音響信号のパラメータγによって表される非線形性が低いことを意味するためと考えられる。音響信号においては多くの場合、音声信号や音楽信号など目的信号ではこのスケールパラメータγによって表される非線形性が高く、環境雑音などの目的外信号ではこのスケールパラメータγによって表される非線形性が低い。図１は、この傾向を示している。
【００３０】
本発明者らは、このような実験的事実などを背景として、スケールパラメータγその他非線形関数自己回帰モデルにおける自己回帰係数が信号判定に有用であるとの知見を得るに至った。本発明は、このような知見に基づいて創出されたものである。従来において、非線形関数自己回帰モデルの自己回帰係数に基づく信号判定は存在していなかった。
【００３１】
＜第１実施形態＞
本発明の信号判定装置・方法の第１実施形態を説明する。
図２は、第１実施形態に係わる信号判定装置（１）のハードウェア構成を例示した構成ブロック図である。
図３は、第１実施形態に係わる信号判定装置（１）の機能構成図である。
図４は、従来的な自己回帰係数算出方法の処理の流れを示すフローチャートである。
図５は、本発明者らが創出した自己回帰係数算出方法における処理機能を示す機能ブロック図である。
図６は、本発明者らが創出した自己回帰係数算出方法の処理の流れを示すフローチャートである。
図７は、本発明者らが創出した自己回帰係数算出方法（変形例１）における処理機能を示す機能ブロック図である。
図８は、本発明者らが創出した自己回帰係数算出方法（変形例１）の処理の流れを示すフローチャートである。
図９は、本発明者らが創出した自己回帰係数算出方法（変形例２）における処理機能を示す機能ブロック図である。
図１０は、本発明者らが創出した自己回帰係数算出方法（変形例２）の処理の流れを示すフローチャートである。
図１１は、本発明者らが創出した自己回帰係数算出方法（変形例３）における処理機能を示す機能ブロック図である。
図１２は、本発明者らが創出した自己回帰係数算出方法（変形例３）の処理の流れを示すフローチャートである。
【００３２】
図２に例示するように、信号判定装置（１）は、キーボードなどが接続可能な入力部（１１）、液晶ディスプレイなどが接続可能な出力部（１２）、信号判定装置（１）外部に通信可能な通信装置（例えば通信ケーブル）が接続可能な通信部（１３）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）（１４）〔ＣＰＵ（Central Processing Unit）でも良い。またキャッシュメモリなどを備えていてもよい。〕、メモリであるＲＡＭ（１５）、ＲＯＭ（１６）やハードディスクである外部記憶装置（１７）並びにこれらの入力部（１１）、出力部（１２）、通信部（１３）、ＤＳＰ（１４）、ＲＡＭ（１５）、ＲＯＭ（１６）、外部記憶装置（１７）間のデータのやり取りが可能なように接続するバス（１８）を有している。また必要に応じて、信号判定装置（１）に、ＣＤ−ＲＯＭなどの記憶媒体を読み書きできる装置（ドライブ）などを設けるとしてもよい。
【００３３】
さらに信号判定装置（１）には、音声、音楽、雑音などの音を収音するためのマイクロホンを接続可能であって、マイクロホンによって得られた収音信号の入力を受ける信号入力部を設ける。信号入力部にはマイクロホンが接続される。この収音信号が、離散信号である音響信号へ変換されること、この音響信号が、音響信号切出手段によって所定時間幅のフレームとして出力されること、得られた複数のフレームの音響信号ｘｉ（ｔ［ｉ］）が外部記憶装置（１７）に保存記憶されることなどは既に説明したとおりである。
【００３４】
信号判定装置（１）の外部記憶装置（１７）には、信号判定のためのプログラムおよびこのプログラムの処理において必要となるデータなどが保存記憶されている〔外部記憶装置が無い場合には、例えばプログラムを読み出し専用記憶装置であるＲＯＭに保存記憶させておけばよい。〕。また、これらのプログラムの処理によって得られるデータなどは、ＲＡＭや外部記憶装置などに適宜に保存記憶される。
【００３５】
より具体的には、信号判定装置（１）の外部記憶装置（１７）〔あるいはＲＯＭなど〕には、音響信号を表現する指数関数自己回帰モデルのスケールパラメータγを得るためのプログラム、スケールパラメータγから音響信号が目的信号であるか否かを判定するためのプログラム、およびこれらのプログラムの処理において必要となるデータ（音響信号など）などが保存記憶されている（なお、上述したストリーム処理を行う場合には、音響信号に窓関数を適用してフレームを切出す音響信号切出手段を実現するためのプログラムも保存記憶しておく。）。その他、これらのプログラムに基づく処理を制御するための制御プログラムも適宜に保存しておく。
【００３６】
第１実施形態に係る信号判定装置（１）では、外部記憶装置（１７）〔あるいはＲＯＭなど〕に記憶された各プログラムとこの各プログラムの処理に必要なデータが必要に応じてＲＡＭ（１５）に読み込まれて、ＤＳＰ（１４）で解釈実行・処理される。その結果、ＤＳＰ（１４）が所定の機能（自己回帰係数算出部、信号判定部、さらには必要に応じて音響信号切出部）を実現することで、信号判定が実現される。
【００３７】
そこで次に、図４〜図１２を参照して、信号判定装置（１）における信号判定処理の流れを順次説明する。
第１実施形態の信号判定装置（１）は、自己回帰係数算出部（２０）および信号判定部（２１）から構成される（図３参照）。
【００３８】
第１実施形態では、各フレームの音響信号ｘｉ（ｔ［ｉ］）ごとに信号判定を行う。つまり、例えば、フレーム総数をＦとし、ｉ＝１,２,・・・,Ｆとすると、１番目のフレームの音響信号ｘ１（ｔ［１］）について信号判定を行い、次いで、２番目のフレームの音響信号ｘ２（ｔ［２］）について信号判定を行い、この処理をＦ番目のフレームの音響信号ｘＦ（ｔ［Ｆ］）まで繰り返すことで、全てのフレームの音響信号について信号判定を行うのである。
【００３９】
ここで留意すべきは、各フレームの音響信号ｘｉ（ｔ［ｉ］）それぞれは、以下に説明する処理においては相関が無いということである。従って、以下では、あるフレームの音響信号ｘＲ（ｔ［Ｒ］）〔ｉ＝Ｒ〕に着目して説明する。説明の便宜から、ｘＲ（ｔ［Ｒ］）を単にｘ（ｔ）と略記する。また、サンプル点ｔをｔ＝１,２,・・・,ｎとする。
【００４０】
＜スケールパラメータの算出＞
自己回帰係数算出部（２０）では、入力された上記音響信号ｘ（ｔ）に対して指数関数自己回帰モデルを適用し、そのスケールパラメータγを算出する。一般的には、スケールパラメータγを単独で算出するのではなく、その他の自己回帰係数も算出することになる。指数関数自己回帰モデルの自己回帰係数算出方法に限定はなく、種々の方法が適用可能であるが、ここでは、従来的な自己回帰係数算出方法（Ａ）および、本発明者らが、従前に特許出願を行った自己回帰係数算出方法（Ｂ）を示す。自己回帰係数算出方法（Ｂ）の詳細については、参考文献２および参考文献３を参照のこと。
（参考文献２）  K.Ishizuka, H.Kato, and T.Nakatani, "Speech signal analysis with exponential autoregressive model", Proc. IEEE Intl, Conf. Acoustics, Speech and Signal Processing(ICASSP), Vol.1, I-225, March 18-23, 2005.
（参考文献３）  特願２００５−６３１６２号
【００４１】
［従来的な自己回帰係数算出方法（Ａ）］
ｎ個のサンプル点で与えられる音響信号ｘ（ｔ）に基づいて、指数関数自己回帰モデルの自己回帰係数であるモデル次数ｐ、スケールパラメータγ、自己回帰係数φｋ（以下、「係数φｋ」と略記する。）、自己回帰係数πｋ（以下、「係数πｋ」と略記する。）の従来的な算出方法を図４を参照して以下に説明する。
【００４２】
まず、モデル次数ｐおよびスケールパラメータγの値の算出は、非線形モデルに関する赤池情報量基準ＡＩＣ（ｐ）を用いて、式（２）の条件を満たすような値ｐａ、γａを選択することによる。ここでｍはモデル次数ｐの取りうる値の最大値（任意値）を表す。また、ａｒｇｍｉｎ（・）は、括弧内の関数が最小の値をとるパラメータ（式（２）ではｐ、γである。）の値を出力する関数である。
【数２】
0004653673.tif 000003
【００４３】
式（２）でｐａ、γａを選択するには、事前に係数φｋ、係数πｋを決定しておく必要があるため、一意にＡＩＣ（ｐ）の値を最小とする自己回帰係数の組（モデル次数ｐ、スケールパラメータγ、係数φｋ、係数πｋ）を求めるのは困難であり、数値的最適化を行った場合も局所解を避けることが難しい。
【００４４】
そこで具体的には、自己回帰係数算出部（２０）は、次のような各処理手順を実行し、自己回帰係数の組（モデル次数ｐ、スケールパラメータγ、係数φｋ、係数πｋ）を求めることになる。
【００４５】
モデル次数ｐとスケールパラメータγの取りうる値の範囲は予め（プログラムなどに記述するなどして）設定されているとする。ここで、“取りうる値”とは、自己回帰係数の算出をコンピュータによって実行することを前提としていることから離散値となることに留意する。モデル次数ｐについては、上述したとおり指数関数自己回帰モデルの項数を表すから整数値をとり、ｐ＝１,２,・・・,ｍとする。スケールパラメータγについては正の実数値をとり（γ＝０だとＡＲモデルになる。）、γ＝γ１,γ２,・・・,γｆｉｎとして［ｆｉｎ］個の値をとるとする。また、“範囲”については、モデル次数ｐの範囲は、ここでは１≦ｐ≦ｍとしたが、ある２以上の整数ｃ（≦ｍ）に対してｃ≦ｐ≦ｍとしてもよい。スケールパラメータγの範囲は、任意に設定することでよく、ここではγ１≦γ≦γｆｉｎとした。
【００４６】
まず、自己回帰係数算出部（２０）は、モデル次数ｐおよびスケールパラメータγを任意のｐ０およびγ０に固定する。ここで“任意”としたのは、後述の処理では、固定されたモデル次数ｐとスケールパラメータγとの組み合わせに対する係数φｋ、係数πｋを求めるので、固定するモデル次数ｐおよびスケールパラメータγを昇順、降順にとる必然性がないからである。ここでは説明の便宜から、モデル次数ｐは昇順（ｐ＝１,ｐ＝２,・・・,ｐ＝ｍの順序）で順次固定するとし、スケールパラメータγは降順（γ＝γｆｉｎ,γ＝γｆｉｎ−１,・・・,γ＝γ１の順序）で順次固定するとする。即ち、まず、自己回帰係数算出部（２０）は、モデル次数をｐ＝１に固定し（ステップＳ１）、スケールパラメータをγ＝γｆｉｎに固定する（ステップＳ２）。
【００４７】
その後、自己回帰係数算出部（２０）は、後述する最小二乗誤差推定方法によって最小二乗誤差推定値である係数φ＾ｋ（ｆｉｎ）、係数π＾ｋ（ｆｉｎ）（記号＾は最尤推定量を表す。）を算出する（ステップＳ３）。
【００４８】
次に、自己回帰係数算出部（２０）は、モデル次数をｐ＝１に固定したまま、スケールパラメータγがγ１であるかを判定し（ステップＳ６）、γ＝γ１であればステップＳ６の処理を、γ＝γ１でなければステップＳ５の処理を行う。ここでは、γ＝γｆｉｎであるから、自己回帰係数算出部（２０）は、ステップＳ５の処理を実行して、スケールパラメータをγ＝γｆｉｎ−１にし、このときの最小二乗誤差推定値である係数φ＾ｋ（ｆｉｎ−１）、係数π＾ｋ（ｆｉｎ−1）を最小二乗誤差推定方法によって算出する（ステップＳ３）。この処理をスケールパラメータがγ＝γ１になるまで繰り返すことで、モデル次数がｐ＝１の場合における、複数の（スケールパラメータγ、係数φｋ、係数πｋ）の組（γｆｉｎ、φ＾ｋ（ｆｉｎ）、π＾ｋ（ｆｉｎ））ｐ＝１、（γｆｉｎ−１、φ＾ｋ（ｆｉｎ−１）、π＾ｋ（ｆｉｎ−１））ｐ＝１、・・・、（γ１、φ＾ｋ（１）、π＾ｋ（１））ｐ＝１が得られる。
【００４９】
次に、この段階ではγ＝γ１が成立するので（ステップＳ４）、自己回帰係数算出部（２０）は、モデル次数ｐがｐ＝ｍであるかを判定し（ステップＳ６）、ｐ＝ｍであればステップＳ８の処理を、ｐ＝ｍでなければステップＳ７の処理を行う。この段階ではｐ＝１であるから、自己回帰係数算出部（２０）は、ステップＳ７の処理を実行して、モデル次数をｐ＝２にし、ステップＳ２〜ステップＳ５の処理を繰り返して、複数の（スケールパラメータγ、係数φｋ、係数πｋ）の組（γｆｉｎ、φ＾ｋ（ｆｉｎ）、π＾ｋ（ｆｉｎ））ｐ＝２、（γｆｉｎ−１、φ＾ｋ（ｆｉｎ−１）、π＾ｋ（ｆｉｎ−１））ｐ＝２、・・・、（γ１、φ＾ｋ（１）、π＾ｋ（１））ｐ＝２を得る。
【００５０】
自己回帰係数算出部（２０）は、これらの処理をモデル次数ｐがその最大値ｍとなるまで繰り返す。この結果、ステップＳ６でｐ＝ｍが成立すると判定されたときには、γｆｉｎ、φ＾ｋ（ｆｉｎ）、π＾ｋ（ｆｉｎ））ｐ＝１、（γｆｉｎ−１、φ＾ｋ（ｆｉｎ−１）、π＾ｋ（ｆｉｎ−１））ｐ＝１、・・・、（γ１、φ＾ｋ（１）、π＾ｋ（１））ｐ＝１、（γｆｉｎ、φ＾ｋ（ｆｉｎ）、π＾ｋ（ｆｉｎ））ｐ＝２、（γｆｉｎ−１、φ＾ｋ（ｆｉｎ−１）、π＾ｋ（ｆｉｎ−１））ｐ＝２、・・・、（γ１、φ＾ｋ（１）、π＾ｋ（１））ｐ＝２、・・・、（γｆｉｎ、φ＾ｋ（ｆｉｎ）、π＾ｋ（ｆｉｎ））ｐ＝ｍ、（γｆｉｎ−１、φ＾ｋ（ｆｉｎ−１）、π＾ｋ（ｆｉｎ−１））ｐ＝ｍ、・・・、（γ１、φ＾ｋ（１）、π＾ｋ（１））ｐ＝ｍが得られている。自己回帰係数算出部（２０）は、これらの得られた（モデル次数ｐ、スケールパラメータγ、係数φｋ、係数πｋ）の各組ごとに赤池情報量規準ＡＩＣ（ｐ）の値を求め、ＡＩＣ（ｐ）が最小となるときのモデル次数ｐ、スケールパラメータγ、係数φｋ、係数πｋの組み合わせを指数関数自己回帰モデルの自己回帰係数として出力する（ステップＳ８）。
【００５１】
＜最小二乗誤差推定方法＞
上述した係数φｋ、係数πｋの最小二乗誤差推定値は、音響信号ｘ（ｔ）〔ｔ＝１,２,・・・,ｎ〕、モデル次数ｐの値、スケールパラメータγの値が既知ならば、行列α、Ｘ、Ｙを式（３）のように構成し、それを用いた正規方程式の解として得られる。なお、行列の右肩の文字Ｔは、転置行列であることを表す。
【数３】
0004653673.tif 000004
【００５２】
式（３）のように行列α、Ｘ、Ｙを構成すると、係数φｋ、係数πｋの最小二乗誤差推定値であるφ＾ｋ、π＾ｋを成分とする行列α＾を式（４）の行列計算によって求めることができる。
【数４】
0004653673.tif 000005
【００５３】
［自己回帰係数算出方法（Ｂ）］
次に、自己回帰係数算出方法（Ｂ）の処理手順を図５、図６を参照して説明する。
モデル次数ｐについては、上記の従来的な自己回帰係数算出方法（Ａ）で説明したのと同様であるとする。
自己回帰係数算出方法（Ｂ）では、自己回帰係数算出部（２０）は、モデル次数設定部（１４１）、スケールパラメータ初期値設定部（１４２）、係数最小二乗誤差推定演算部（１４３）、スケールパラメータ探索部（１４４）、極限周期係数探索部（１４５）、スケールパラメータ判定部（１４６）、最尤推定量出力部（１４７）、全最尤推定量出力部（１４９）、モデル次数判定部、制御部から構成され、次のような各処理手順を実行し、自己回帰係数の組（モデル次数ｐ、スケールパラメータγ、係数φｋ、係数πｋ）を求めることになる。
【００５４】
まず、モデル次数設定部（１４２）は、制御部の制御の下、モデル次数ｐをｐ＝１に設定する（ステップＳ２０１）。
【００５５】
次に、スケールパラメータ初期値設定部（１４２）は、式（５）に基づき、スケールパラメータγの初期値γ０を設定する（ステップＳ２０２）。式（５）において、Ｍａｘ(・)は括弧内の値のうち最大値を求める関数であり、εは初期値設定因子である。初期値設定因子εは予め（スケールパラメータ初期値設定部（１４２）を実現するプログラムなどに記述するなどして）設定されているとする。音響信号のように、信号の振幅が大きな箇所において非線形性が小さくなるような信号の場合に、信号の振幅が最大の箇所において指数関数自己回帰モデルの指数項の自然対数の底ｅのべき乗の値が最小となるように、初期値設定因子εは小さな値とするのが良いが、その値として好ましくは、１．０×１０−３以下の値とするのが良い。特に、１．０×１０−７以下の値とすることで、より好適な自己回帰係数を得ることができる。
【００５６】
スケールパラメータ初期値設定部（１４２）は、制御部の制御の下、外部記憶装置（１７）から読み出されてＲＡＭ（１５）の音響信号ｘ（ｔ）格納領域（１５０３）に格納されている音響信号ｘ（ｔ）を読み込み、その二乗値が最大となるときのその最大値Ｍａｘ（ｘ（ｔ）２）（但し１≦ｔ≦ｎである。）を求め、式（５）に基づいて、スケールパラメータγの初期値γ０の値を求めて、これをＲＡＭ（１５）のスケールパラメータ初期値γ０格納領域（１５０５）に格納する。
【数５】
0004653673.tif 000006
【００５７】
なお、スケールパラメータγの初期値γ０は、式（５）によってのみ定められるものではない。音響信号ｘ（ｔ）のうち、その絶対値が最大となる音響信号の値に基づいて、スケールパラメータγの初期値γ０を設定すればよく、より具体的には、音響信号ｘ（ｔ）のうち、その絶対値が最大となる音響信号の値に対して、スケールパラメータγの値が最小となるようにし、その最小値を初期値γ０とするのである。式（５）で求められる初期値γ０は、その一例である。
【００５８】
次に、係数最小二乗誤差推定値演算部（１４３）は、式（６）に従って行列α、Ｘ、Ｙを構成し、式（７）に従って、行列αの各成分（係数φｋ、係数πｋ）の最小二乗誤差推定値（係数φ＾ｋ、係数π＾ｋ）を成分として持つ行列α＾を求める（ステップＳ２０３）。係数最小二乗誤差推定値演算部（１４３）は、制御部の制御の下、モデル次数ｐ格納領域（１５０２）に格納されているモデル次数ｐの値（この段階ではｐ＝１である。）、音響信号ｘ（ｔ）格納領域（１５０３）に格納されている音響信号ｘ（ｔ）、スケールパラメータ初期値γ０格納領域（１５０５）に格納されているスケールパラメータγの初期値γ０を読み込み、これらの値に基づいて式（６）のように構成される行列α、Ｘ、Ｙから、式（７）に表される公知の最小二乗誤差推定方法（行列α、Ｘ、Ｙを用いた正規方程式の解）によって行列α＾を求め、行列α＾の成分である係数φ＾ｋ、係数π＾ｋの値をＲＡＭ（１５）のφ＾ｋ、π＾ｋ格納領域（１５０６）に格納する。
【数６】
0004653673.tif 000007
【数７】
0004653673.tif 000008
【００５９】
次に、スケールパラメータ探索部（１４４）は、式（８）に基づき、スケールパラメータγの値γ＾Ａを求める（ステップＳ２０４）。式（８）において、ａｒｇｍｉｎ（・）は括弧内の関数の値が最小の値を取るパラメータ（ここではスケールパラメータγ）を出力する関数である。また、式（８）のＡＩＣ（ｐ）は、この段階におけるモデル次数ｐと、ステップＳ２０３で求めた（係数φｋ、係数πｋ）の最小二乗誤差推定値（係数φ＾ｋ、係数π＾ｋ）を固定して式（２）で与えられる赤池情報量基準である。スケールパラメータ探索部（１４４）は、制御部の制御の下、モデル次数ｐ格納領域（１５０２）に格納されているモデル次数ｐの値（この段階ではｐ＝１である。）、音響信号ｘ（ｔ）格納領域（１５０３）に格納されている音響信号ｘ（ｔ）、スケールパラメータ初期値γ０格納領域（１５０５）に格納されているスケールパラメータγの初期値γ０、φ＾ｋ、π＾ｋ格納領域（１５０６）に格納されている係数φ＾ｋ、係数π＾ｋの値を読み込み、０≦γ≦γ０の範囲内で、例えば勾配法（最急降下法やニュートン法など）などの数値的最適化によって、赤池情報量規準ＡＩＣ（ｐ）の値を最小とするスケールパラメータγの値γ＾Ａを求める。これをＲＡＭ（１５）のγ＾Ａ格納領域（１５０７）に格納する。
【数８】
0004653673.tif 000009
【００６０】
なお、情報量規準としては、赤池情報量規準ＡＩＣ（ｐ）に限定されるものではなく、その他の情報量規準（例えば、ＢＩＣ（Schwarz’s Bayesian Information Criterion）など）を用いるとしてもよい。
【００６１】
次に、係数最小二乗誤差推定値演算部（１４３）は、ステップＳ２０４で求められたスケールパラメータγの値γ＾Ａを式（９）のγ＾として（モデル次数も固定したままであり、この段階ではｐ＝１である。）、式（９）に従って行列α、Ｘ、Ｙを構成し、式（１０）に従って、行列αの各成分（係数φｋ、係数πｋ）の最小二乗誤差推定値（係数φ＾ｋ、係数π＾ｋ）を成分として持つ行列α＾を求める（ステップＳ２０５）。係数最小二乗誤差推定値演算部（１４３）は、制御部の制御の下、モデル次数ｐ格納領域（１５０２）に格納されているモデル次数ｐの値（この段階ではｐ＝１である。）、音響信号ｘ（ｔ）格納領域（１５０３）に格納されている音響信号ｘ（ｔ）、γ＾Ａ格納領域（１５０７）に格納されているスケールパラメータγの値γ＾Ａを読み込み、これらの値に基づいて式（９）のように構成される行列α、Ｘ、Ｙから、式（１０）に表される公知の最小二乗誤差推定方法（行列α、Ｘ、Ｙを用いた正規方程式の解）によって行列α＾を求め、行列α＾の要素である係数φ＾ｋ、係数π＾ｋの値をＲＡＭ（１５）のφ＾ｋ、π＾ｋ格納領域（１５０６）に格納する。
【数９】
0004653673.tif 000010
【数１０】
0004653673.tif 000011
【００６２】
次に、極限周期係数探索部（１４５）は、式（１３）に基づき、係数φｋ、係数πｋの値φ＾＾ｋおよびπ＾＾ｋを求める（ステップＳ２０６）。極限周期係数探索部（１４５）は、制御部の制御の下、モデル次数ｐ格納領域（１５０２）に格納されているモデル次数ｐの値（この段階ではｐ＝１である。）、音響信号ｘ（ｔ）格納領域（１５０３）に格納されている音響信号ｘ（ｔ）、γ＾Ａ格納領域（１５０７）に格納されているスケールパラメータγの値γ＾Ａ、φ＾ｋ、π＾ｋ格納領域（１５０６）に格納されているステップＳ２０５で得られた係数φ＾ｋ、係数π＾ｋの値を読み込み、この係数φ＾ｋ、係数π＾ｋを係数とする式（１１）の２つの固有方程式
【数１１】
0004653673.tif 000012
の固有解λ０、λ−０（但しλ−０はλ０の共役解を表し、λ０およびλ−０をもって式（１１）の上段の固有方程式の全ての固有解を表す。つまり、例えばｒ個の固有解をλ０１、λ０２、・・・、λ０ｒとすると、このｒ個の固有解をλ０によって表すのである。その他も同様である。）、λ∞、λ−∞（但しλ−∞はλ∞の共役解を表し、λ∞およびλ−∞をもって式（１１）の下段の固有方程式の全ての固有解を表す。）のそれぞれが、式（１２）を満たす範囲で（例えば｜λ０｜２＞１は、上記の例でいえば、ｒ個の固有解λ０１、λ０２、・・・、λ０ｒのそれぞれが、｜λ０１｜２＞１、｜λ０２｜２＞１、・・・、｜λ０ｒ｜２＞１であることを意味する。その他も同様である。）、
【数１２】
0004653673.tif 000013
赤池情報量規準ＡＩＣ（ｐ）を最小にする係数φｋ、係数πｋの値φ＾＾ｋおよびπ＾＾ｋ（例えばφ＾＾は、φの上に＾が２つ付くものとする。）の組を、例えば勾配法（最急降下法やニュートン法など）などの数値的最適化により求める。極限周期係数探索部（１４５）は、この係数φ＾＾ｋ、係数π＾＾ｋの値をＲＡＭ（１５）のφ＾＾ｋ、π＾＾ｋ格納領域（１５０８）に格納する。
【数１３】
0004653673.tif 000014
【００６３】
ステップＳ２０６は、ステップＳ２０５で得られた係数φ＾ｋ、π＾ｋによる指数関数自己回帰モデルが音声信号のように揺らぎを持った周期信号をより良くモデル化するためには、式（１１）の固有方程式を解いて得られる解λ０、λ−０、λ∞、λ−∞について、λ０、λ−０が単位円よりも外側、λ∞、λ−∞が単位円の内側にある条件（式（１２）に相当する。）を満たすことが望ましいことに基づいた処理である（上記参考文献１参照）。
【００６４】
次に、スケールパラメータ探索部（１４４）は、式（１４）に基づき、スケールパラメータγの値γ＾Ｂを求める（ステップＳ２０７）。式（１４）のＡＩＣ（ｐ）は、この段階におけるモデル次数ｐと、ステップＳ２０６で求めた（係数φｋ、係数πｋ）の最小二乗誤差推定値（係数φ＾＾ｋ、係数π＾＾ｋ）を固定して式（２）で与えられる赤池情報量基準である。スケールパラメータ探索部（１４４）は、制御部の制御の下、モデル次数ｐ格納領域（１５０２）に格納されているモデル次数ｐの値（この段階ではｐ＝１である。）、音響信号ｘ（ｔ）格納領域（１５０３）に格納されている音響信号ｘ（ｔ）、スケールパラメータ初期値γ０格納領域（１５０５）に格納されているスケールパラメータγの初期値γ０、φ＾＾ｋ、π＾＾ｋ格納領域（１５０８）に格納されている係数φ＾＾ｋ、係数π＾＾ｋの値を読み込み、０≦γ≦γ０の範囲内で、例えば勾配法（最急降下法やニュートン法など）などの数値的最適化によって、赤池情報量規準ＡＩＣ（ｐ）の値を最小とするスケールパラメータγの値γ＾Ｂを求める。スケールパラメータ探索部（１４４）は、これをＲＡＭ（１５）のγ＾Ｂ格納領域（１５０９）に格納する。
【数１４】
0004653673.tif 000015
【００６５】
以上のように、スケールパラメータ探索部（１４４）はスケールパラメータγの値として、γ＾Ａとγ＾Ｂを求める。
【００６６】
次に、スケールパラメータ判定部（１４６）は、ステップＳ２０４で算出したスケールパラメータγの値γ＾Ａと、ステップＳ２０７で算出したスケールパラメータγの値γ＾Ｂとの差が、判定閾値ε２（例えば１．０×１０−１０とする。）以下であるかを判定し、この判定結果を判定結果格納領域（１５１１）に格納する（ステップＳ２０８）。判定閾値ε２は予め（スケールパラメータ判定部（１４６）を実現するプログラムなどに記述するなどして）設定されているとする。制御部は、判定結果格納領域（１５１１）に格納されている判定結果を読み込み、判定閾値ε２以下ではないとの判定結果の場合には、ステップＳ２０７で得られたスケールパラメータγの値γ＾Ｂをスケールパラメータγの値γ＾Ａとしてγ＾Ａ格納領域（１５０７）に格納し（ステップＳ２０９）、このスケールパラメータγの値γ＾Ａに基づいて、再度ステップＳ２０５〜Ｓ２０７の処理を行う。このような処理は、スケールパラメータγの値γ＾Ａと、スケールパラメータγの値γ＾Ｂとの差が判定閾値ε２以下であると判定されるまで繰り返される。
【００６７】
制御部は、判定結果格納領域（１５１１）に格納されている判定結果を読み込み、ステップＳ２０８において判定閾値ε２以下であるとの判定結果である場合には、ステップＳ２１０以降の処理を実行するようにする。
【００６８】
最尤推定量出力部（１４７）は、ステップＳ２０８において、スケールパラメータγの値γ＾Ａと、スケールパラメータγの値γ＾Ｂとの差が判定閾値ε２以下であると判定されたときの、スケールパラメータγの値γ＾Ｂをγ＾Ｂ格納領域（１５０９）から読み込んで出力し、さらに、ステップＳ２０７において、このスケールパラメータγの値γ＾Ｂを与えたときの係数φｋ、係数πｋの値φ＾＾ｋ、π＾＾ｋをφ＾＾ｋ、π＾＾ｋ格納領域（１５０８）から読み込んで出力することで、これらの値を最尤推定量として得る（ステップＳ２１０）。最尤推定量出力部（１４７）は、これらの最尤推定量をＲＡＭ（１５）の最尤推定量格納領域（１５１２）に格納する。この最尤推定量は、モデル次数ｐがｐ＝１のときのものなので、便宜的に（γ＾Ｂ、φ＾＾ｋ、π＾＾ｋ）ｐ＝１と表すことにする。
【００６９】
なお、上記ステップＳ２１０は、最尤推定量出力部（１４７）が、ステップＳ２０８において、スケールパラメータγの値γ＾Ａと、スケールパラメータγの値γ＾Ｂとの差が判定閾値ε２以下であると判定されたときの、スケールパラメータγの値γ＾Ａをγ＾Ｂ格納領域（１５０９）から読み込んで出力し、さらに、ステップＳ２０４（なお、ステップＳ２０９を経過した後ではステップＳ２０７である。）において、このスケールパラメータγの値γ＾Ａを与えたときの係数φｋ、係数πｋの値をφ＾＾ｋ、π＾＾ｋ格納領域（１５０８）から読み込んで出力し、これらの値を最尤推定量として得るようにしてもよい。
【００７０】
また、ステップＳ２０８では、判定閾値ε２以下であるか否かを判定するものとしたが、判定閾値ε２未満であるか否かを判定するものとしてもよい。
【００７１】
続いて、モデル次数判定部において、モデル次数ｐ格納領域（１５０２）に格納されているモデル次数（この段階ではｐ＝１である。）を読み出し、さらにモデル次数範囲格納領域（１５０１）に格納されている最大値ｍを読み出し、これらの値が等しいか否かを判定する（Ｓ２１１）。ｐ＝ｍが成立しないと判定された場合には、モデル次数設定（１４１）は、モデル次数ｐの値に１を加えてモデル次数ｐ格納領域（１５０２）に格納する（ステップＳ２１２）。この段階ではｐ＝１なのでｐ＝２にする。
【００７２】
そして、ステップＳ２１１においてモデル次数ｐがｐ＝ｍが成立すると判定されるまで、ステップＳ２０３〜Ｓ２１２の処理が繰り返される（なお、上記の式（６）、式（７）、式（８）、式（９）、式（１０）、式（１１）、式（１３）、式（１４）における記号ｐの値は、ステップＳ２１２で更新された値になる。）。この結果、ステップＳ２１１でｐ＝ｍが成立すると判定されたときには、モデル次数ｐの各値（ｐ＝１、２、・・・、ｍ）に対する最尤推定量（γ＾Ｂ、φ＾＾ｋ、π＾＾ｋ）ｐ＝１、（γ＾Ｂ、φ＾＾ｋ、π＾＾ｋ）ｐ＝２、・・・、（γ＾Ｂ、φ＾＾ｋ、π＾＾ｋ）ｐ＝ｍが最尤推定量格納領域（１５１２）に格納されたことになる。全最尤推定量出力部（２０）は、最尤推定量格納領域（１５１２）から、これらの得られた（モデル次数ｐ、スケールパラメータγ、係数φｋ、係数πｋ）の組を読み込んで、各組ごとに赤池情報量規準ＡＩＣ（ｐ）の値を求め、ＡＩＣ（ｐ）が最小となるときのモデル次数ｐ、スケールパラメータγ、係数φｋ、係数πｋの組み合わせを指数関数自己回帰モデルの自己回帰係数として出力し、全最尤推定量格納領域（１５１４）に格納する（ステップＳ２１３）。
【００７３】
＜自己回帰係数算出方法（Ｂ）の変形例１＞
以下に、上記の自己回帰係数算出方法（Ｂ）の変形例１を図７、図８を参照して説明する。
上記の自己回帰係数算出方法（Ｂ）では、ステップＳ２０６の処理を実行して係数φｋ、係数πｋの値φ＾＾ｋおよびπ＾＾ｋを求めたが、この処理を省略することで演算量を減少させ、演算時間を短縮することができる。
即ち、自己回帰係数算出方法（Ｂ）の変形例１は、ステップＳ２０６の処理を省略するものである。
この場合、自己回帰係数算出方法（Ｂ）の変形例１のステップＳ２０７における係数φｋ、πｋの値φ＾＾ｋ、π＾＾ｋは、自己回帰係数算出方法（Ｂ）の変形例１のステップＳ２０５で得られた係数φ＾ｋ、π＾ｋの値によることになる。その他のステップにおける処理は、自己回帰係数算出方法（Ｂ）における処理と同様である。
【００７４】
＜自己回帰係数算出方法（Ｂ）の変形例２＞
以下に、上記の自己回帰係数算出方法（Ｂ）の変形例２を図９、図１０を参照して説明する。
上記の自己回帰係数算出方法（Ｂ）では、モデル次数ｐをｐ＝１,２,・・・,ｍとして、モデル次数ごとに自己回帰係数を求めたが、自己回帰係数算出方法（Ｂ）の変形例２では、モデル次数ｐを適宜１つの値ｑに固定する。つまり、自己回帰係数算出方法（Ｂ）において、上記のステップＳ２１１、Ｓ２１２、Ｓ２１３が不要になる。このようにすることで、さらに演算量を減少させ、演算時間を短縮することができる。その他のステップにおける処理は、自己回帰係数算出方法（Ｂ）における処理と同様である。
【００７５】
＜自己回帰係数算出方法（Ｂ）の変形例３＞
以下に、上記の自己回帰係数算出方法（Ｂ）の変形例３を図１１、図１２を参照して説明する。
上記の自己回帰係数算出方法（Ｂ）の変形例１では、モデル次数ｐをｐ＝１,２,・・・,ｍとして、モデル次数ごとに自己回帰係数を求めたが、自己回帰係数算出方法（Ｂ）の変形例２では、モデル次数ｐを適宜１つの値ｑに固定する。つまり、自己回帰係数算出方法（Ｂ）の変形例１において、上記のステップＳ２１１、Ｓ２１２、Ｓ２１３が不要になる。このようにすることで、さらに演算量を減少させ、演算時間を短縮することができる。その他のステップにおける処理は、自己回帰係数算出方法（Ｂ）の変形例１における処理と同様である。
【００７６】
＜自己回帰係数算出方法（Ｂ）の変形例４＞
以下に、上記の自己回帰係数算出方法（Ｂ）の変形例４を説明する。
自己回帰係数算出方法（Ｂ）の変形例４は、以上に説明した自己回帰係数算出方法（Ｂ）、自己回帰係数算出方法（Ｂ）の変形例１、自己回帰係数算出方法（Ｂ）の変形例２、自己回帰係数算出方法（Ｂ）の変形例３のいずれかの方法において、ステップＳ２０５以降の処理を実行せず、ステップＳ２０４で求められたスケールパラメータγ（γ＾Ａ）を自己回帰係数算出部（２０）の出力とする。
【００７７】
＜信号判定＞
以上のようにして、自己回帰係数算出部（２０）は、音響信号ｘ（ｔ）に基づいて、この音響信号ｘ（ｔ）を表現する指数関数自己回帰モデルのスケールパラメータγ（その他の自己回帰係数）を算出する。算出されたスケールパラメータγ（その他の自己回帰係数）は、適宜ＲＡＭ（１５）などに記憶保存される。
このようにして得られたスケールパラメータγは、信号判定部（２１）の入力となる。
【００７８】
信号判定部（２１）は、ＲＡＭ（１５）に保存記憶されたスケールパラメータγを読み込み、音響信号ｘ（ｔ）が目的信号であるか否かを判定する。信号判定部（２１）における信号判定方法を以下に説明する。
図１３は、閾値に基づく信号判定方法の処理を示すフローチャートである。
図１４は、サポートベクターマシンに基づく信号判定方法の処理を示すフローチャートである。
【００７９】
＜閾値に基づく判定＞
まず、信号判定閾値τとの大小比較によって信号判定する方法を説明する。
信号判定閾値τは、予め（信号判定部（２１）を実現するプログラムなどに記述するなどして）設定されているとする。
スケールパラメータγと音響信号との関係では、上述したとおり、音響信号が音声信号のような目的信号の場合はスケールパラメータγの値が小さくなり、音響信号が雑音信号のような目的外信号の場合はスケールパラメータγの値は大きくなる。このことは、予め設定された信号判定閾値τとスケールパラメータγの大小判定することで信号判定が行えることを示す。
【００８０】
そこで、信号判定部（２１）を実現するプログラムにおいて、τとγの大小判定でτ＞γが成立する場合には「目的信号である」ことを出力し、τ＞γが成立しない場合には「目的外信号である」あるいは「目的信号ではない」ことを出力するように対応付けて記述しておく。具体的には、「目的信号である」場合には論理値１を出力し、「目的外信号である」あるいは「目的信号ではない」場合には論理値０を出力するようにする。このプログラムがＤＳＰ（１４）で解釈実行されて実現する信号判定部（２１）は、予め設定された信号判定閾値τと自己回帰係数算出部（２０）によって算出されたスケールパラメータγとの大小判定をし（ステップＳ５０）、τ＞γが成立する場合には目的信号であると判定して論理値１を出力し（ステップＳ５１）、それ以外の場合には目的外信号である（あるいは目的信号ではない）と判定して論理値０を出力する（ステップＳ５２）。この出力が信号判定装置（１）の出力となる。
【００８１】
なお、予め設定された信号判定閾値τと自己回帰係数算出部（２０）によって算出されたスケールパラメータγとの大小判定に限定するものではない。自己回帰係数算出部（２０）によって算出されたスケールパラメータγ以外の自己回帰係数（例えば係数πｋの平均値）と信号判別閾値τ１との大小判定によって信号判定するものでもよいし、あるいは、スケールパラメータγを他の自己回帰係数で適宜重み付けした値と信号判定閾値との大小判定するとしてもよく、信号の種類や性質などに応じて適宜に変更可能である。
【００８２】
＜パターン認識に基づく信号判定＞
次に、パターン認識によって信号判定する方法を説明する。
信号判定部（２１）は、パターン認識におけるいわゆる識別器として機能する。スケールパラメータγは、パターン認識における特徴量に相当する。スケールパラメータγ以外の自己回帰係数についても音響信号の特徴量であるから、これらの複数の自己回帰係数を特徴量としてパターン認識を行うことも可能である。ここでは説明の便宜から、スケールパラメータγのみをパターン認識における特徴量とする。
【００８３】
パターン認識方法には種々の方法があり、その例としては、サポートベクターマシン（Support Vector Machine）、Ｋ−ＮＮ法（K-Nearest Neighbor Method）、隠れマルコフモデル（Hidden Markov Model）、ニューラルネットワーク（Neural Network）などがある。本発明においては、特に限定されることなくこれらのパターン認識方法が適用可能である。
ここでは、サポートベクターマシンによる場合を説明する。
【００８４】
＜サポートベクターマシン＞
サポートベクターマシンは、（非線形識別器に拡張可能な）線形識別器の一種であり、識別関数ｆ（ｘ）で表現される。例えば、あるデータＸの入力に対し、出力ｆ（Ｘ）が正ならば、データＸはクラスＡに識別され、出力ｆ（Ｘ）が負ならば、データＸはクラスＢに識別される。サポートベクターマシンに相当する信号判定部（２１）は、スケールパラメータγの入力に対し、（入力されたスケールパラメータγに対応する）音響信号ｘ（ｔ）が目的信号であるか否かを識別する。
【００８５】
信号判定部（２１）は、予めの「学習」によって得られた識別関数で表現される処理を実行する。予めの「学習」は、次のようにして行う。
まず、信号種別（目的信号および目的外信号であり、これらが「クラス」に相当する。）が既知である複数（学習精度を向上させるためにも、十分に多数であることが好ましい。）の信号のスケールパラメータγの値をそれぞれ求め、各スケールパラメータγの値に対して目的種別に応じた値（これをクラス値と呼ぶことにし、クラス値は、例えば、目的信号であれば１、目的外信号であれば−１とする。）を対応付ける。このようにしてスケールパラメータγとクラス値とが対応付けられた集合を学習データと呼ぶことにする。
【００８６】
このようにして得られた学習データに基づき、クラス値で分別される２種類のデータ（目的信号に対応したスケールパラメータγ、目的外信号に対応したスケールパラメータγ）を分離する超平面（この場合は０次元の超平面である。）と、クラス値で分別される２種類のデータとの距離（これを「マージン」という。）が最大となる分離超平面を求める。分離超平面を学習データから求めることは、学習データを間違うことなく２種類のクラスに識別するという制約条件の下、マージンを表す関数をラグランジュ未定乗数法によって定式化することで、２次計画問題に帰着する。この２次計画問題を数値計算によって解くことによって、識別関数のパラメータ（識別関数の係数）が得られる。
【００８７】
ここでは、スケールパラメータγのみを（音響）信号特徴として用いているので、識別関数ｆ（ｘ）は、ｆ（ｘ）＝ｗ・ｘ＋ｂで表現される。この識別関数ｆ（ｘ）の係数ｗおよびｂが２次計画問題の数値計算によって求められるのである。
【００８８】
以上のようにして学習データから得られた係数ｗおよびｂによって表現される識別関数ｆ（ｘ）に基づく処理を、信号判定部（２１）は実行する。上記の例でいえば、学習データにおいて、目的信号のクラス値を１（正）、目的外信号のクラス値を−１（負）に対応付けたので、信号判定部（２１）は、スケールパラメータγの入力に対して識別関数ｆ（ｘ＝γ）を求め、この値が０以上であるか否かを判定し（ステップＳ５３）、この値が０以上であれば、目的信号であることを表す論理値１を出力し（ステップＳ５４）、ｆ（ｘ＝γ）の値が負であれば目的外信号である（あるいは目的信号はない）ことを表す論理値０を出力する（ステップＳ５５）。この出力が信号判定装置（１）の出力となる。
【００８９】
以上では、（音響）信号特徴としてスケールパラメータγのみを用いたが、自己回帰係数算出部（２０）によって算出されたその他の自己回帰係数を用いることも可能であり、上述したのと同様の方法で識別関数が求められる。そして、信号判定部（２１）は、識別関数を求めるために用いた自己回帰係数を入力として、この識別関数で表現される処理を実行する。また、用いる自己回帰係数を１種類とするのではなく、複数の種類とすることもできる。
【００９０】
本発明においては、サポートベクターマシンの識別関数を学習によって求めることは主要な構成要素ではなく、学習によって得られた識別関数に基づく信号判定に意義を有する。サポートベクターマシンの識別関数の学習は公知のものによればよく、例えば参考文献４を参照のこと。
（参考文献４）  津田宏治著、「サポートベクターマシンとは何か」、電子情報通信学会誌、2000、ｐ460〜466
【００９１】
以上のようにして、音響信号ｘ（ｔ）が目的信号であるか目的外信号であるかが判定されたことになる。
ところで、ここでの音響信号ｘ（ｔ）は、既に説明のとおり、あるフレームの音響信号ｘＲ（ｔ［Ｒ］）〔ｉ＝Ｒ〕である。以上に説明した信号判定を各フレームの音響信号ｘｉ（ｔ［ｉ］）〔ｉ＝１,２,・・・,Ｆ〕に対して行うことで、全てのフレームの音響信号に対して信号判定を行うことができる。つまり、１番目のフレームの音響信号ｘ１（ｔ［１］）について信号判定を行い、次いで、２番目のフレームの音響信号ｘ２（ｔ［２］）について信号判定を行い、この処理をＦ番目のフレームの音響信号ｘＦ（ｔ［Ｆ］）まで繰り返すことで、全てのフレームの音響信号について信号判定を行うことができるのである。
【００９２】
＜第２実施形態＞
次に、本発明の信号判定装置・方法の第２実施形態を、図１５を参照して説明する。
図１５は、第２実施形態における信号判定装置（１）の機能構成図である。
第１実施形態では、各フレームの音響信号ｘｉ（ｔ［ｉ］）〔ｉ＝１,２,・・・,Ｆ〕ごとに信号判定を行ったが、第２実施形態は、全てのフレームの音響信号ｘｉ（ｔ［ｉ］）について、それぞれのスケールパラメータγｉ〔ｉ＝１,２,・・・,Ｆ〕を算出し、次いで、スケールパラメータγｉ〔ｉ＝１,２,・・・,Ｆ〕から全てのフレームの音響信号ｘｉ（ｔ［ｉ］）の信号判定を行う。第２実施形態における信号判定装置のハードウェア構成や機能構成などは第１実施形態と同じであるから、第１実施形態と異なる点についてのみ説明を加える。
【００９３】
まず、自己回帰係数算出部（２０）は、信号判定装置（１）に入力された全てのフレームの音響信号ｘｉ（ｔ［ｉ］）について、１番目のフレームの音響信号ｘ１（ｔ［１］）のスケールパラメータγ１を算出し、２番目のフレームの音響信号ｘ２（ｔ［２］）のスケールパラメータγ２を算出し、この処理をＦ番目のフレームの音響信号ｘＦ（ｔ［Ｆ］）まで繰り返すことで、全てのフレームの音響信号についてスケールパラメータγｉ〔ｉ＝１,２,・・・,Ｆ〕を算出する。算出されたスケールパラメータγｉ〔ｉ＝１,２,・・・,Ｆ〕は、適宜ＲＡＭ（１５）などに保存記憶される。次いで、信号判定部（２１）は、ＲＡＭ（１５）に保存記憶されたスケールパラメータγｉ〔ｉ＝１,２,・・・,Ｆ〕を読み込み、それぞれのスケールパラメータγｉ〔ｉ＝１,２,・・・,Ｆ〕に基づいて、各スケールパラメータγｉに対応する音響信号ｘｉ（ｔ［ｉ］）の信号判定を行う。
【００９４】
なお、自己回帰係数算出部（２０）による自己回帰係数算出方法および信号判定部（２１）による信号判定方法は、第１実施形態で説明したのと同様である。
【００９５】
＜第３実施形態＞
次に、本発明の信号判定装置・方法の第３実施形態を、図１６、図１７を参照して説明する。
図１６は、第３実施形態の信号判定装置（２）の機能構成図である。
図１７は、第３実施形態の信号判定装置（２）における信号判定処理の流れを示すフローチャートである。
第２実施形態では、全てのフレームの音響信号ｘｉ（ｔ［ｉ］）について、それぞれのスケールパラメータγｉ〔ｉ＝１,２,・・・,Ｆ〕を算出し、次いで、スケールパラメータγｉ〔ｉ＝１,２,・・・,Ｆ〕から全てのフレームの音響信号ｘｉ（ｔ［ｉ］）の信号判定を行うとした。第３実施形態では、スケールパラメータγの振幅（大きさ）が各フレームの音響信号によって異なることを考慮し、その影響が信号判定に及ばないようにするため、自己回帰係数算出部（２０）によって算出されたスケールパラメータγｉ〔ｉ＝１,２,・・・,Ｆ〕の正規化を行う。そこで、第２実施形態と異なる点についてのみ説明を加える。
【００９６】
第３実施形態の信号判定装置（２）の外部記憶装置には、信号判定のためのプログラムおよびこのプログラムの処理において必要となるデータなどが保存記憶されている〔外部記憶装置が無い場合には、例えばプログラムを読み出し専用記憶装置であるＲＯＭに保存記憶させておけばよい。〕。また、これらのプログラムの処理によって得られるデータなどは、ＲＡＭや外部記憶装置などに適宜に保存記憶される。
【００９７】
より具体的には、信号判定装置（２）の外部記憶装置〔あるいはＲＯＭなど〕には、音響信号を表現する指数関数自己回帰モデルのスケールパラメータγを得るためのプログラム、スケールパラメータγの正規化を行うためのプログラム、スケールパラメータγから音響信号が目的信号であるか否かを判定するためのプログラム、およびこれらのプログラムの処理において必要となるデータ（音響信号など）などが保存記憶されている（なお、上述したストリーム処理を行う場合には、音響信号に窓関数を適用してフレームを切出す音響信号切出手段を実現するためのプログラムも保存記憶しておく。）。その他、これらのプログラムに基づく処理を制御するための制御プログラムも適宜に保存しておく。
【００９８】
第３実施形態に係る信号判定装置（２）では、外部記憶装置〔あるいはＲＯＭなど〕に記憶された各プログラムとこの各プログラムの処理に必要なデータが必要に応じてＲＡＭ（１５）に読み込まれて、ＤＳＰ（１４）で解釈実行・処理される。その結果、ＤＳＰ（１４）が所定の機能（自己回帰係数算出部、正規化部、信号判定部、さらには必要に応じて音響信号切出部）を実現することで、信号判定が実現される。
【００９９】
第２実施形態で説明したように、まず、自己回帰係数算出部（２０）は、信号判定装置（２）に入力された全てのフレームの音響信号ｘｉ（ｔ［ｉ］）について、１番目のフレームの音響信号ｘ１（ｔ［１］）のスケールパラメータγ１を算出し、２番目のフレームの音響信号ｘ２（ｔ［２］）のスケールパラメータγ２を算出し、この処理をＦ番目のフレームの音響信号ｘＦ（ｔ［Ｆ］）まで繰り返すことで、全てのフレームの音響信号についてスケールパラメータγｉ〔ｉ＝１,２,・・・,Ｆ〕を算出する（ステップＳ５６）。算出されたスケールパラメータγｉ〔ｉ＝１,２,・・・,Ｆ〕は、適宜ＲＡＭ（１５）などに保存記憶される。次いで、正規化部（２２）は、ＲＡＭ（１５）に保存記憶されたスケールパラメータγｉ〔ｉ＝１,２,・・・,Ｆ〕を読み込み、式（１５）に従って、スケールパラメータγｉ〔ｉ＝１,２,・・・,Ｆ〕の正規化を行う（ステップＳ５７）。γ−ｉは、正規化で得られた値を表す。ｍａｘ（・）とｍｉｎ（・）は、それぞれ、最大値、最小値を求める関数を表す。
【数１５】
0004653673.tif 000016
【０１００】
式（１５）で表される正規化は、信号判定装置（２）の入力となった全てのフレームの音響信号ｘｉ（ｔ［ｉ］）に対し、γ−ｉの最小値が０、最大値が１になるような正規化を行うことを示す。無論、このような正規化に限定するものではなく、例えば、γｉの平均、分散、標準偏差など他の統計量を用いて、γ−ｉの値の範囲を０≦γ−ｉ≦１に限定せず、一定の範囲にγ−ｉの値が収まるような正規化を行ってもよい。
【０１０１】
正規化部（２２）によって算出された正規化されたスケールパラメータγ−ｉ〔ｉ＝１,２,・・・,Ｆ〕は、適宜ＲＡＭ（１５）などに保存記憶される。次いで、信号判定部（２１）は、ＲＡＭ（１５）に保存記憶されたスケールパラメータγ−ｉ〔ｉ＝１,２,・・・,Ｆ〕を読み込み、それぞれのスケールパラメータγ−ｉ〔ｉ＝１,２,・・・,Ｆ〕に基づいて、各スケールパラメータγ−ｉに対応する音響信号ｘｉ（ｔ［ｉ］）の信号判定を行う（ステップＳ５８）。
【０１０２】
なお、自己回帰係数算出部（２０）による自己回帰係数算出方法および信号判定部（２１）による信号判定方法は、第１実施形態で説明したのと同様である。
【０１０３】
＜第４実施形態＞
次に、本発明の信号判定装置・方法の第４実施形態を、図１８、図１９を参照して説明する。
図１８は、第４実施形態の信号判定装置（３）の機能構成図である。
図１９は、第４実施形態の信号判定装置（３）における信号判定処理の流れを示すフローチャートである。
第２実施形態では、全てのフレームの音響信号ｘｉ（ｔ［ｉ］）について、それぞれのスケールパラメータγｉ〔ｉ＝１,２,・・・,Ｆ〕を算出し、次いで、スケールパラメータγｉ〔ｉ＝１,２,・・・,Ｆ〕から全てのフレームの音響信号ｘｉ（ｔ［ｉ］）の信号判定を行うとした。第４実施形態では、所定時間長の音響信号から切り出された時間的に隣り合うフレームの音響信号に対するスケールパラメータγ間の急激な変動を補正するために、自己回帰係数算出部（２０）によって算出されたスケールパラメータγｉ〔ｉ＝１,２,・・・,Ｆ〕の平滑化を行う。そこで、第２実施形態と異なる点についてのみ説明を加える。
【０１０４】
第４実施形態の信号判定装置（３）の外部記憶装置には、信号判定のためのプログラムおよびこのプログラムの処理において必要となるデータなどが保存記憶されている〔外部記憶装置が無い場合には、例えばプログラムを読み出し専用記憶装置であるＲＯＭに保存記憶させておけばよい。〕。また、これらのプログラムの処理によって得られるデータなどは、ＲＡＭや外部記憶装置などに適宜に保存記憶される。
【０１０５】
より具体的には、信号判定装置（３）の外部記憶装置〔あるいはＲＯＭなど〕には、音響信号を表現する指数関数自己回帰モデルのスケールパラメータγを得るためのプログラム、スケールパラメータγの平滑化を行うためのプログラム、スケールパラメータγから音響信号が目的信号であるか否かを判定するためのプログラム、およびこれらのプログラムの処理において必要となるデータ（音響信号など）などが保存記憶されている（なお、上述したストリーム処理を行う場合には、音響信号に窓関数を適用してフレームを切出す音響信号切出手段を実現するためのプログラムも保存記憶しておく。）。その他、これらのプログラムに基づく処理を制御するための制御プログラムも適宜に保存しておく。
【０１０６】
第４実施形態に係る信号判定装置（３）では、外部記憶装置〔あるいはＲＯＭなど〕に記憶された各プログラムとこの各プログラムの処理に必要なデータが必要に応じてＲＡＭ（１５）に読み込まれて、ＤＳＰ（１４）で解釈実行・処理される。その結果、ＤＳＰ（１４）が所定の機能（自己回帰係数算出部、平滑化部、信号判定部、さらには必要に応じて音響信号切出部）を実現することで、信号判定が実現される。
【０１０７】
第２実施形態で説明したように、まず、自己回帰係数算出部（２０）は、信号判定装置（３）に入力された全てのフレームの音響信号ｘｉ（ｔ［ｉ］）について、１番目のフレームの音響信号ｘ１（ｔ［１］）のスケールパラメータγ１を算出し、２番目のフレームの音響信号ｘ２（ｔ［２］）のスケールパラメータγ２を算出し、この処理をＦ番目のフレームの音響信号ｘＦ（ｔ［Ｆ］）まで繰り返すことで、全てのフレームの音響信号についてスケールパラメータγｉ〔ｉ＝１,２,・・・,Ｆ〕を算出する（ステップＳ５９）。算出されたスケールパラメータγｉ〔ｉ＝１,２,・・・,Ｆ〕は、適宜ＲＡＭ（１５）などに保存記憶される。次いで、平滑化部（２３）は、ＲＡＭ（１５）に保存記憶されたスケールパラメータγｉ〔ｉ＝１,２,・・・,Ｆ〕を読み込み、式（１６）に従って、スケールパラメータγｉ〔ｉ＝１,２,・・・,Ｆ〕の平滑化を行う（ステップＳ６０）。γ〜ｈは、平滑化で得られた値を表す。
【数１６】
0004653673.tif 000017
【０１０８】
式（１６）で表される平滑化は、信号判定装置（３）の入力となった所定範囲のフレームの音響信号ｘｉ（ｔ［ｉ］）に対するスケールパラメータγの移動平均をとることを示す。νは移動平均をとる所定範囲のフレーム数を表す整数値である。無論、このような平滑化に限定するものではなく、例えば、補間法による平滑化でもよい。
【０１０９】
目的信号となる音声信号や音楽信号が例えば２５ｍｓ程度の短い時間のみに突発的に発生する（存在する）ことは、現実には稀であるから、スケールパラメータγを平滑化することで、スケールパラメータγ間の急激な変動を補正する方が信号判定精度を向上させることができる。
【０１１０】
平滑化部（２３）によって算出された平滑化されたスケールパラメータγ〜ｈ〔ｈ＝１,２,・・・,Ｆ−ν〕は、適宜ＲＡＭ（１５）などに保存記憶される。次いで、信号判定部（２１）は、ＲＡＭ（１５）に保存記憶されたスケールパラメータγ〜ｈ〔ｈ＝１,２,・・・,Ｆ−ν〕を読み込み、それぞれのスケールパラメータγ〜ｈ〔ｈ＝１,２,・・・,Ｆ−ν〕に基づいて、各スケールパラメータγ〜ｈに対応する音響信号ｘｉ（ｔ［ｉ］）の信号判定を行う（ステップＳ６１）。
【０１１１】
なお、自己回帰係数算出部（２０）による自己回帰係数算出方法および信号判定部（２１）による信号判定方法は、第１実施形態で説明したのと同様である。
【０１１２】
＜第５実施形態＞
次に、本発明の信号判定装置・方法の第５実施形態を、図２０、図２１を参照して説明する。
図２０は、第５実施形態の信号判定装置（４）の機能構成図である。
図２１は、第５実施形態の信号判定装置（４）における信号判定処理の流れを示すフローチャートである。
第３実施形態では、正規化部（２２）が、自己回帰係数算出部（２０）によって算出されたスケールパラメータγｉ〔ｉ＝１,２,・・・,Ｆ〕の正規化を行い、次いで、信号判定部（２１）が正規化されたスケールパラメータγ−ｉ〔ｉ＝１,２,・・・,Ｆ〕に基づき信号判定を行うとした。第５実施形態は、正規化部（２２）によって正規化されたスケールパラメータγ−ｉ〔ｉ＝１,２,・・・,Ｆ〕を、平滑化部（２３）で平滑化し、信号判定部（２１）は、平滑化部（２３）で平滑化されたスケールパラメータγ−ｉ〔ｉ＝１,２,・・・,Ｆ〕に基づき信号判定を行う。信号判定装置のハードウェア構成や機能構成は第３・第４実施形態と同様であり、第５実施形態の実施態様は、第３実施形態で説明した正規化の処理後に、第４実施形態で説明した平滑化の処理を実行するものとなっているから、ここでは、正規化処理後に平滑化を行う処理の流れについて説明する。
【０１１３】
まず、第５実施形態の信号判定装置（４）における自己回帰係数算出部（２０）は、信号判定装置に入力された全てのフレームの音響信号ｘｉ（ｔ［ｉ］）について、１番目のフレームの音響信号ｘ１（ｔ［１］）のスケールパラメータγ１を算出し、２番目のフレームの音響信号ｘ２（ｔ［２］）のスケールパラメータγ２を算出し、この処理をＦ番目のフレームの音響信号ｘＦ（ｔ［Ｆ］）まで繰り返すことで、全てのフレームの音響信号についてスケールパラメータγｉ〔ｉ＝１,２,・・・,Ｆ〕を算出する（ステップＳ６２）。算出されたスケールパラメータγｉ〔ｉ＝１,２,・・・,Ｆ〕は、適宜ＲＡＭなどに保存記憶される。次いで、正規化部（２２）は、ＲＡＭに保存記憶されたスケールパラメータγｉ〔ｉ＝１,２,・・・,Ｆ〕を読み込み、式（１５）に従って、スケールパラメータγｉ〔ｉ＝１,２,・・・,Ｆ〕の正規化を行う（ステップＳ６３）。正規化されたスケールパラメータγ−ｉ〔ｉ＝１,２,・・・,Ｆ〕は、適宜ＲＡＭなどに保存記憶される。正規化の方法については、既述のとおり、γｉの平均、分散、標準偏差など他の統計量を用いて、γ−ｉの値の範囲を０≦γ−ｉ≦１に限定せず、一定の範囲にγ−ｉの値が収まるような正規化を行ってもよい。
【０１１４】
続いて、平滑化部（２３）は、ＲＡＭに保存記憶された正規化されたスケールパラメータγ−ｉ〔ｉ＝１,２,・・・,Ｆ〕を読み込み、式（１７）に従って、スケールパラメータγ−ｉ〔ｉ＝１,２,・・・,Ｆ〕の平滑化を行う（ステップＳ６４）。γ〜ｈは、平滑化で得られた値を表す。平滑化の方法については、既述のとおり、例えば補間法による平滑化でもよい。
【数１７】
0004653673.tif 000018
【０１１５】
平滑化部（２３）によって算出された平滑化されたスケールパラメータγ〜ｈ〔ｈ＝１,２,・・・,Ｆ−ν〕は、適宜ＲＡＭ（１５）などに保存記憶される。次いで、信号判定部（２１）は、ＲＡＭ（１５）に保存記憶されたスケールパラメータγ〜ｈ〔ｈ＝１,２,・・・,Ｆ−ν〕を読み込み、それぞれのスケールパラメータγ〜ｈ〔ｈ＝１,２,・・・,Ｆ−ν〕に基づいて、各スケールパラメータγ〜ｈに対応する音響信号ｘｉ（ｔ［ｉ］）の信号判定を行う（ステップＳ６５）。
【０１１６】
なお、自己回帰係数算出部（２０）による自己回帰係数算出方法および信号判定部（２１）による信号判定方法は、第１実施形態で説明したのと同様である。
【０１１７】
＜第６実施形態＞
次に、本発明の信号判定装置・方法の第６実施形態を、図２２、図２３を参照して説明する。
図２２は、第６実施形態の信号判定装置（５）の機能構成図である。
図２３は、第６実施形態の信号判定装置（５）における信号判定処理の流れを示すフローチャートである。
第４実施形態では、平滑化部（２３）が、自己回帰係数算出部（２０）によって算出されたスケールパラメータγｉ〔ｉ＝１,２,・・・,Ｆ〕の平滑化を行い、次いで、信号判定部（２１）が平滑化されたスケールパラメータγ〜ｈ〔ｈ＝１,２,・・・,Ｆ−ν〕に基づき信号判定を行うとした。第５実施形態は、平滑化部（２３）によって平滑化されたスケールパラメータγ〜ｈ〔ｈ＝１,２,・・・,Ｆ−ν〕を、正規化部（２２）で正規化し、信号判定部（２１）は、正規化部（２２）で正規化されたスケールパラメータγ−ｈ〔ｈ＝１,２,・・・,Ｆ−ν〕に基づき信号判定を行う。信号判定装置のハードウェア構成や機能構成は第３・第４実施形態と同様であり、第６実施形態の実施態様は、第４実施形態で説明した平滑化の処理後に、第３実施形態で説明した正規化の処理を実行するものとなっているから、ここでは、平滑化処理後に正規化を行う処理の流れについて説明する。
【０１１８】
まず、第６実施形態の信号判定装置（５）における自己回帰係数算出部（２０）は、信号判定装置に入力された全てのフレームの音響信号ｘｉ（ｔ［ｉ］）について、１番目のフレームの音響信号ｘ１（ｔ［１］）のスケールパラメータγ１を算出し、２番目のフレームの音響信号ｘ２（ｔ［２］）のスケールパラメータγ２を算出し、この処理をＦ番目のフレームの音響信号ｘＦ（ｔ［Ｆ］）まで繰り返すことで、全てのフレームの音響信号についてスケールパラメータγｉ〔ｉ＝１,２,・・・,Ｆ〕を算出する（ステップＳ６６）。算出されたスケールパラメータγｉ〔ｉ＝１,２,・・・,Ｆ〕は、適宜ＲＡＭなどに保存記憶される。次いで、平滑化部（２３）は、ＲＡＭに保存記憶されたスケールパラメータγｉ〔ｉ＝１,２,・・・,Ｆ〕を読み込み、式（１６）に従って、スケールパラメータγｉ〔ｉ＝１,２,・・・,Ｆ〕の平滑化を行う（ステップＳ６７）。平滑化されたスケールパラメータγ〜ｈ〔ｈ＝１,２,・・・,Ｆ−ν〕は適宜ＲＡＭなどに保存記憶される。平滑化の方法については、既述のとおり、例えば補間法による平滑化でもよい。
【０１１９】
続いて、正規化部（２２）は、ＲＡＭに保存記憶された平滑化されたスケールパラメータγ〜ｈ〔ｈ＝１,２,・・・,Ｆ−ν〕を読み込み、式（１８）に従って、スケールパラメータγ〜ｈ〔ｈ＝１,２,・・・,Ｆ−ν〕の正規化を行う（ステップＳ６８）。γ−ｈは、正規化で得られた値を表す。正規化の方法については、既述のとおり、γ〜ｉの平均、分散、標準偏差など他の統計量を用いて、γ−ｉの値の範囲を０≦γ−ｉ≦１に限定せず、一定の範囲にγ−ｉの値が収まるような正規化を行ってもよい。
【数１８】
0004653673.tif 000019
【０１２０】
正規化部（２２）によって算出された正規化されたスケールパラメータγ−ｈ〔ｈ＝１,２,・・・,Ｆ−ν〕は、適宜ＲＡＭなどに保存記憶される。次いで、信号判定部（２１）は、ＲＡＭに保存記憶されたスケールパラメータγ−ｈ〔ｈ＝１,２,・・・,Ｆ−ν〕を読み込み、それぞれのスケールパラメータγ−ｈ〔ｈ＝１,２,・・・,Ｆ−ν〕に基づいて、各スケールパラメータγ−ｈに対応する音響信号ｘｉ（ｔ［ｉ］）の信号判定を行う（ステップＳ６９）。
【０１２１】
なお、自己回帰係数算出部（２０）による自己回帰係数算出方法および信号判定部（２１）による信号判定方法は、第１実施形態で説明したのと同様である。
【０１２２】
＜第７実施形態＞
次に、本発明の信号判定装置・方法の第７実施形態を、図２４、図２５、図２６、図２７を参照して説明する。
図２４は、第７実施形態の信号判定装置の機能構成図である。
図２５は、目的信号区間認識用ＨＭＭと目的外信号区間認識用ＨＭＭの構成と連結関係を示す図である。
図２６は、学習における、学習データと目的信号区間認識用ＨＭＭ・目的外信号区間認識用ＨＭＭとの対応関係を示す図である。
図２７は、学習で得られたＨＭＭ（信号判定モデル）による、スケールパラメータγの時系列パターンの信号区間判定を示す図である。
【０１２３】
以上の各実施形態では、各フレームの音響信号の信号判定を行うとして説明したが、このことは、各フレームの音響信号が所定時間長の音響信号から切出されたものである場合には、この所定時間長の音響信号における信号区間の検出（判定）を行っていることに他ならない。
そうすると、所定時間長の音響信号から時系列に切出された各フレームの音響信号ごとに算出されたスケールパラメータγｉ〔ｉ＝１,２,・・・,Ｆ〕は各フレームに対応した時系列パターンに他ならず、この時系列パターンとしてのスケールパラメータγｉ〔ｉ＝１,２,・・・,Ｆ〕から、所定時間長の音響信号における信号区間の検出（判定）を行うことができることになる。このような時系列パターンとしてのスケールパラメータγｉに基づく信号区間判定は、隠れマルコフモデル（Hidden Markov Model；以下、「ＨＭＭ」という。）によって達成しえる。
【０１２４】
信号判定部（２１）は、時系列パターンとしてのスケールパラメータγｉ〔ｉ＝１,２,・・・,Ｆ〕（但し、このスケールパラメータγｉは、平滑化などが施されていないものでも、あるいは、平滑化や正規化が施されたものでも、さらには、正規化および平滑化が施されたものでもよい。）を入力とし、ＨＭＭを用いることで、各フレームが切り出される前の所定時間長の音響信号における信号区間の検出（判定）を行う。上記の各実施形態では、フレームとスケールパラメータと信号判定は１対１的対応関係にあったが、ＨＭＭを用いた信号判定では、このような関係は必ずしも成り立たない。つまり、ＨＭＭを用いた信号判定では、ある時系列パターンの複数のスケールパラメータに対応する複数のフレームをもって与えられる信号幅が目的信号区間か目的外信号区間であるかが判定されることになることに留意する。
【０１２５】
なお、自己回帰係数算出部（２０）による自己回帰係数算出方法は第１実施形態で説明したのと同様であり、正規化や平滑化なども上記の各実施形態で説明したのと同様であるから、ここでは信号判定部（２１）におけるＨＭＭを用いた信号区間判定について説明を加える。
【０１２６】
信号判定部（２１）は、予めの「学習」によって得られたＨＭＭを用いて信号区間判定を行う。予めの「学習」は、次のようにして行う。
まず、目的信号区間認識用および目的外信号区間認識用に２つのＨＭＭ（モデル構造は同じでもよい。）を用意する（図２５参照）。これらを目的信号ＨＭＭと目的外信号ＨＭＭということにする。ここでは時系列パターンを取り扱うので、例えば、いわゆるleft-to-rightモデル（ＬＲモデル）を用意すればよい。各ＨＭＭにおける状態数や正規分布混合数などは任意でよい。なお、目的信号ＨＭＭおよび目的外信号ＨＭＭはそれぞれ、目的信号であることが既知の音響信号のスケールパラメータ、目的外信号であることが既知の音響信号のスケールパラメータによって学習して逐次状態分割法（ＳＳＳ；Successive State Spliting）で形成されたＨＭＭ網としてもよい。この学習は、公知のＥＭアルゴリズムやＢａｕｍ-Ｗｅｌｃｈアルゴリズムを用いればよく、この学習によって各ＨＭＭにおける状態間の状態遷移確率や（状態ないし状態間遷移において）スケールパラメータの値を出力する確率である出力確率分布が求まる。
【０１２７】
目的信号ＨＭＭおよび目的外信号ＨＭＭは図２５で示すような連結関係が成立するとする。この連結関係で表された目的信号ＨＭＭおよび目的外信号ＨＭＭの状態遷移によって、目的信号区間および目的外信号区間が表現されることになる。また、目的信号ＨＭＭおよび目的外信号ＨＭＭはともに１つずつとするのではなく、長いスケールパラメータの時系列パターンに対応するために、それぞれ複数の同種のＨＭＭを連結させるようにしてもよい。
【０１２８】
次に、予め目的信号区間および目的外信号区間が既知の音響信号から得られたスケールパラメータの時系列パターンに目的信号区間および目的外信号区間のラベル付けを行った学習データを用いて、各ＨＭＭの遷移確率を学習する（図２６参照。なお、図２６では、各ＨＭＭ間の遷移を表す矢印は省略している。また、目的信号ＨＭＭを「信」、目的外信号ＨＭＭを「外」で略記している。）。この学習では、学習データに対する尤度が最大になるように遷移確率を求める。
【０１２９】
以上のようにして、スケールパラメータの時系列パターンから信号判定を行うためのＨＭＭ（信号判定モデル）が得られる。このようにして得られた信号判定モデルは、信号判定装置のハードディスクなどの外部記憶装置に保存記憶しておくとする。
【０１３０】
信号判定部（２１）は、ＲＡＭに保存記憶されているスケールパラメータの時系列パターンを読み込むと、外部記憶装置に保存記憶された信号判定モデルを用いて、読み込んだスケールパラメータの時系列パターンを出現確率（尤度）が最も大きくなる信号判定モデルにおける経路（目的信号ＨＭＭおよび目的外信号ＨＭＭを通過した順番）を信号区間判定の出力とする（図２７参照。図２７における太線が選択された経路を例示している。）。この出力が信号判定装置の出力となる。なお、あらゆる経路を探索することは冗長であるから、可能性の低い経路は枝刈りして、可能性の高い経路を探索するようにしてもよい。
【０１３１】
なお、本発明においては、信号判定モデルを学習によって求めることは主要な構成要素ではなく、学習によって得られた信号判定モデルに基づく信号判定に意義を有する。信号判定モデルの学習は公知のものによればよく、例えば参考文献５を参照のこと。
（参考文献５）  北研二、中村哲、永田昌明著、「音声言語処理」、森北出版株式会社、1996
【０１３２】
本発明である信号判定装置・方法は上述の実施形態に限定されるものではなく、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。また、上記信号判定装置・方法において説明した処理は、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るとしてもよい。
【０１３３】
また、上記信号判定装置における処理機能をコンピュータによって実現する場合、信号判定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、上記信号判定装置における処理機能がコンピュータ上で実現される。
【０１３４】
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。具体的には、例えば、磁気記録装置として、ハードディスク装置、フレキシブルディスク、磁気テープ等を、光ディスクとして、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＤＶＤ−ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ（Recordable）／ＲＷ（ReWritable）等を、光磁気記録媒体として、ＭＯ（Magneto-Optical disc）等を、半導体メモリとしてＥＥＰ−ＲＯＭ（Electronically Erasable and Programmable-Read Only Memory）等を用いることができる。
【０１３５】
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。
【０１３６】
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。
【０１３７】
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、信号判定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。
【０１３８】
＜指数関数回帰モデルの有効性＞
音響信号―特に非線形振動系としてモデル化できる音響信号―に対して、指数関数自己回帰（ＥｘｐＡＲ）モデルが有効であることを示す。
例えば、音声の自然性・個人性に寄与する特性は、声帯音源と言われている。そして、従来の音声伝達系（音声生成モデル）は、声帯振動→声道伝達系→音声放射とされており、理論的には声帯振動は声門体積流の生成・声門インピーダンスの時間変化に起因し、声道伝達系への非線形的影響を及ぼす。声帯振動はフォルマント（formant）エネルギーの急激な減衰に関係するものと言われている。従って、声帯の自励振動機構と声道の伝達機構との相互作用を考慮したモデル化が必要である。
【０１３９】
しかし現状では、声帯振動と声道伝達系は別々にモデル化されていて、主に、声帯振動は振動モデル、声道伝達系はＬＰＣ（Linear Predictive Coding）に代表される線形自己回帰モデル（既述のＡＲモデルである。）等が用いられている。このように現状では二段階に亘って音声データをモデル化しているが、ＥｘｐＡＲモデルは、声帯振動とこの声帯振動による非線形的影響を受けた声道伝達系の双方の特性を表現することが可能である。以下にＥｘｐＡＲモデルの物理的特性について説明を加える。
【０１４０】
自励振動を示す連続微分方程式は式（１９）で表すことができる。但し、ｘは信号を、ａ，ｂは係数を表す。
【数１９】
0004653673.tif 000020
【０１４１】
この微分方程式の特性方程式の根ρは、式（２０）で与えられる。ここで、ｉは虚数である。式（１９）は、ａ＞０のとき、−ａ／２＜０であるから減衰振動（ａが大のとき速く減衰、ａが小のとき遅く減衰）を表し、ａ＜０のとき、−ａ／２＞０であるから発散振動を表す。
【数２０】
0004653673.tif 000021
【０１４２】
微分方程式（１９）は、式（２１）で表される２次のＡＲモデル（以下、「ＡＲ（２）」という。）で特徴付けられる〔微分方程式（１９）を１階の連立微分方程式として書き改めればよい。〕。ここで、ｘ（ｔ）は時点ｔでの信号ｘを表し、φ１、φ２はＡＲ係数、ε（ｔ）は正規白色雑音を表す。
【数２１】
0004653673.tif 000022
【０１４３】
ＡＲ（２）の特性根をλとすると特性根λは式（２２）で与えられ、ＡＲ（２）を満たす信号は、式（２３）のｆ０付近でピークを持つスペクトルを有する。信号が音声信号の場合、そのスペクトルピーク群がフォルマントを表すことになる。
【数２２】
0004653673.tif 000023
【０１４４】
式（２２）の複素共役根をλ１、λ２とすると、｜λ１，２｜≦１のとき、｜λ１，２｜が０に近くなると速く減衰し、１に近づくと遅く減衰する。また、｜λ１，２｜＞１のときは、｜λ１，２｜が１から離れるほど早く発散する。なお、λ１，２なる表記は、λ１またはλ２を表す（以下同様）。
【０１４５】
van der Po1の自励振動は式（２４）で表され、１次階差の係数ａ（ｘ）が信号ｘの関数になっている。この信号ｘの振幅の大小で係数の正負が決まり、振動の減衰・発散が決まる。つまり、van der Po1の自励振動は、振幅依存型の非線形モデル構造である。
【数２３】
0004653673.tif 000024
【０１４６】
声帯振動のモデルは式（２５）の運動方程式で表され、Ｋｔの大小で振動の状態が決まる振幅依存型のモデル構造である。式（２５）は、Ｋｔ＞０の場合、減衰振動を表し、Ｋｔ＜０の場合、発散振動を表す。なお、Ｋｔ：ピッチ周期内でのエネルギー損失時間変化、ω０：Ｋｔ＝０における共振角周波数である。
【数２４】
0004653673.tif 000025
【０１４７】
ＥｘｐＡＲモデルは、式（２６）から明らかなように、信号の振幅依存項が一期前の信号ｘ（ｔ−１）によって表されている非線形モデルである。信号ｘ（ｔ−ｋ）の係数部分は、状態空間表現の形式にすれば遷移行列の要素となり、その特性を示すのに一期前の信号ｘ（ｔ−１）の情報で十分であるという意味である。式（２６）は、｜ｘ（ｔ−１）｜の大小によって振動特性が変化し、｜ｘ（ｔ−１）｜が大の場合、減衰振動を示し、｜ｘ（ｔ−１）｜が小の場合、発散振動を示す。なお、ｐはモデル次数、φｋ、πｋは自己回帰係数、γはスケールパラメータである。
【数２５】
0004653673.tif 000026
【０１４８】
つまりＥｘｐＡＲモデルは、現在の信号ｘ（ｔ）を説明することについて、一期前の信号ｘ（ｔ−１）に過去の情報が集約されているマルコフ定常性の仮定に対して自然な表現を示している非線形モデルである。
【０１４９】
ＡＲ（２）の固有根λ１，２、ピッチエネルギー減衰を決めるＫｔ、ＥｘｐＡＲモデルの振幅依存項のｘ（ｔ−１）の間の関係をまとめると表１のようになり、ＥｘｐＡＲモデルが信号の振幅変化に応じて減衰ないし発散と変化する特性を記述していることが云える。
【表１】
0004653673.tif 000027
【０１５０】
ＥｘｐＡＲモデルの定常性の条件は、式（２２）の特性根が全て単位円の内側に入ることである。ＥｘｐＡＲモデルを音声データに適用した場合、この係数φ１、φ２は通常、ＬＰＣを適用することで推定される声道伝達特性、つまりフォルマントに対応する。また、マルコフ性の仮定から、式（２７）の特性根が単位円の外にある場合でも、ＥｘｐＡＲモデルは定常である。
【数２６】
0004653673.tif 000028
【０１５１】
式（２６）の自己回帰係数πｋは非線形性の強さを示し、上述した減衰ないし発散を決める。また、式（２６）のスケールパラメータγも非線形性を示す部分となるが、場合によってはπｋとγとは相殺し合う関係にもなりうる（例えばπｋ＝０の場合である。）。そこで、ある音声データ、自己回帰係数πｋ、スケールパラメータγの間の関係をモデル次数ｐ＝２の場合について図２９に示す。
【０１５２】
図２９に示すように、自己回帰係数πｋが全フレームで０の値を取ることがなく（図２９では表示スケールの都合で自己回帰係数πｋが０になる部分が見受けられるが、厳密には０ではない。）、スケールパラメータγが音声区間では小さくなる、つまり非線形性が増している状態を示していることから、ＥｘｐＡＲモデルが音声の非線形性を捕らえていて、音声区間を抽出しうることを示している。
【０１５３】
換言すると、音声信号のような非線形な振動特性を有する信号の場合、全ての自己回帰係数πｋが恒常的に０あるいは非線形性に影響を及ぼすスケールパラメータγの効果を損なう値を取らないように推定されるので、このような信号のモデル化にＥｘｐＡＲモデルが有効と言えるのである。
【０１５４】
＜フォルマントと自己回帰係数πｋとスケールパラメータγとの関係＞
声道伝達系に係わるフォルマントと、式（２６）の非線形性を示す指数項（πｋｅｘｐ（−γｘ（ｔ−１）２））の自己回帰係数πｋおよびスケールパラメータγとの関係を示す。
【０１５５】
定常性を示す自己回帰係数φ１、φ２〔式（２２）参照。〕からスペクトルを求めると、このスペクトルのピーク群は、ＬＰＣによって推定されるフォルマントに相当する。これらのピークは、あるフレーム間での平均的なフォルマントの高さと位相を示している。これに対してＥｘｐＡＲモデルでは、さらに式（２７）で示されるような特性根も得ることができる。この根の挙動は信号の振幅に依存し、単位円を出たり入ったり、もしくは、単位円内で位相が変化する状態を示す。このような根の挙動は、あるフレーム間で時々刻々と変動しているフォルマントの高さと周波数位置のゆらぎを示すことになる。そこで、このことを簡単に示すため、式（２６）をφｋ、πｋ、ｘ（ｔ−１）、ε（ｔ）を固定値としたモデルにして、自己回帰係数πおよびスケールパラメータγを種々の値に設定したときのスペクトルを図３０に示す。図３０から判るように、自己回帰係数πを固定してスケールパラメータγを変更した場合でも、逆にスケールパラメータγを固定して自己回帰係数πを変更した場合でも、スペクトルの様相が変化し、フォルマントの高さと周波数位置が変化している。
【実施例】
【０１５６】
音声信号と雑音信号が混在する音響信号に対して、本発明の信号判定方法によって得られた音響特徴を用いて音声信号区間を検出した実施例を示す。この実施例で使用した音響信号データは、社団法人情報処理学会  音声言語情報処理研究会  雑音下音声認識評価ワーキンググループ  雑音下音声認識評価環境（ＡＵＲＯＲＡ-２Ｊ）に含まれる、男声１名によって発声された数字読み上げ音声に駅騒音を信号対雑音比１０ｄＢで加算した信号で、サンプリング周波数８ｋＨｚ、量子化ビット数１６ビットで離散サンプリングされたものを用いた。図２８（ａ）に雑音信号の含まれない音声信号、図２８（ｂ）に雑音信号の加算された音声信号を示す。これは図１（ａ）（ｃ）に示されたものと同様である。この音響信号に対し、本発明による信号判定方法を、１フレームの時間長を２５ｍｓ（２００サンプル点）とし、０．１２５ｍｓ（１サンプル点）ごとにフレームの始点を移動させ、モデル次数８で指数関数自己回帰モデルのパラメータを推定し、移動平均を２００サンプル点で取るようにして行った。出力された音響特徴（スケールパラメータγ）を図２８（ｃ）に示す。図示のように、本発明による信号判定方法によって出力される音響特徴が、音声信号の存在する区間では小さい値を示し、それ以外の区間では大きい値を示すことがわかる。この音響特徴に対し、その平均値（図２８（ｃ）の点線）を閾値として設定した場合の音声信号区間検出を行った。音響特徴の値が閾値を上回れば音声信号区間、下回れば非音声信号区間とした。音声信号区間を１、非音声信号区間を０とした結果を図２８（ｄ）に示す。図示の通り、本発明の手法が雑音信号のある環境でも目的信号となる音声信号の存在区間の推定に有効であることが確認された。
【産業上の利用可能性】
【０１５７】
本発明の信号判定装置および方法は、信号が音響信号である場合を例にすれば、音声や楽音の符号化、雑音信号抑圧、残響除去、自動音声認識などにおける音響信号処理に用いることができる。
【図面の簡単な説明】
【０１５８】
【図１】（ａ）無音区間と音声区間のみが存在するような音声信号の例。（ｂ）図１（ａ）に例示する音声信号について、本発明の信号判定装置・方法によって算出したスケールパラメータγの値。（ｃ）図１（ａ）で例示する音声信号に対し駅騒音を信号対雑音比１０ｄＢで加算したもの。（ｄ）図１（ｃ）で例示する音声信号に対して、本発明の信号判定装置・方法によって算出したスケールパラメータγの値。
【図２】第１実施形態に係わる信号判定装置（１）のハードウェア構成を例示した構成ブロック図。
【図３】第１実施形態に係わる信号判定装置（１）の機能構成図。
【図４】従来的な自己回帰係数算出方法の処理の流れを示すフローチャート。
【図５】本発明者らが創出した自己回帰係数算出方法における処理機能を示す機能ブロック図。
【図６】本発明者らが創出した自己回帰係数算出方法の処理の流れを示すフローチャート。
【図７】本発明者らが創出した自己回帰係数算出方法（変形例１）における処理機能を示す機能ブロック図。
【図８】本発明者らが創出した自己回帰係数算出方法（変形例１）の処理の流れを示すフローチャート。
【図９】本発明者らが創出した自己回帰係数算出方法（変形例２）における処理機能を示す機能ブロック図。
【図１０】本発明者らが創出した自己回帰係数算出方法（変形例２）の処理の流れを示すフローチャート。
【図１１】本発明者らが創出した自己回帰係数算出方法（変形例３）における処理機能を示す機能ブロック図。
【図１２】本発明者らが創出した自己回帰係数算出方法（変形例３）の処理の流れを示すフローチャート。
【図１３】閾値に基づく信号判定方法の処理を示すフローチャート。
【図１４】サポートベクターマシンに基づく信号判定方法の処理を示すフローチャート。
【図１５】第２実施形態における信号判定装置（１）の機能構成図。
【図１６】第３実施形態の信号判定装置（２）の機能構成図。
【図１７】第３実施形態の信号判定装置（２）における信号判定処理の流れを示すフローチャート。
【図１８】第４実施形態の信号判定装置（３）の機能構成図。
【図１９】第４実施形態の信号判定装置（３）における信号判定処理の流れを示すフローチャート。
【図２０】第５実施形態の信号判定装置（４）の機能構成図。
【図２１】第５実施形態の信号判定装置（４）における信号判定処理の流れを示すフローチャート。
【図２２】第６実施形態の信号判定装置（５）の機能構成図。
【図２３】第６実施形態の信号判定装置（５）における信号判定処理の流れを示すフローチャート。
【図２４】第７実施形態の信号判定装置の機能構成図。
【図２５】目的信号区間認識用ＨＭＭと目的外信号区間認識用ＨＭＭの構成と連結関係を示す図。
【図２６】学習における、学習データと目的信号区間認識用ＨＭＭ・目的外信号区間認識用ＨＭＭとの対応関係を示す図。
【図２７】学習で得られたＨＭＭ（信号判定モデル）による、スケールパラメータγの時系列パターンの信号区間判定を示す図である。
【図２８】（ａ）図１（ａ）と同じ音声信号。（ｂ）図１（ｃ）と同じ音響信号。（ｃ）本発明の信号判定方法による検証実験において算出された音響特徴（スケールパラメータγ）。（ｄ）閾値に基づく信号判定結果。
【図２９】音声データにモデル次数ｐ＝２のＥｘｐＡＲモデルを適用した場合の、フレームごとの自己回帰係数πｋおよびスケールパラメータγ値の変化を示した図。
【図３０】φｋ、πｋ、ｘ（ｔ−１）、ε（ｔ）を固定値としたＥｘｐＡＲモデルにおいて、自己回帰係数πおよびスケールパラメータγを種々の値に設定したときのスペクトルを示した図（但し、ｘ（ｔ−１）＝０．５）。
【符号の説明】
【０１５９】
１      信号判定装置
２０    自己回帰係数算出部
２１    信号判定部
２２    正規化部
２３    平滑化部
【図１】
0004653673.tif 000031
【図２】
0004653673.tif 000032
【図３】
0004653673.tif 000033
【図４】
0004653673.tif 000034
【図５】
0004653673.tif 000035
【図６】
0004653673.tif 000036
【図７】
0004653673.tif 000037
【図８】
0004653673.tif 000038
【図９】
0004653673.tif 000039
【図１０】
0004653673.tif 000040
【図１１】
0004653673.tif 000041
【図１２】
0004653673.tif 000042
【図１３】
0004653673.tif 000043
【図１４】
0004653673.tif 000044
【図１５】
0004653673.tif 000045
【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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