(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
無効特徴抽出部と、無効特徴量子化部と、蓄積特徴抽出部と、蓄積特徴量子化部と、目的特徴抽出部と、目的特徴量子化部と、探索部とを含む、蓄積信号から、目的信号の類似箇所を探索する信号探索装置における、信号探索方法であって、
前記無効特徴抽出部は、無効信号から特徴データを抽出し、
前記無効特徴量子化部は、前記無効特徴抽出部により抽出された特徴データから無効量子化データを作成し、
前記蓄積特徴抽出部は、前記蓄積信号から特徴データを抽出し、
前記蓄積特徴量子化部は、前記蓄積特徴抽出部により抽出された特徴データから蓄積量子化データを作成し、
前記目的特徴抽出部は、前記目的信号から特徴データを抽出し、
前記目的特徴量子化部は、前記目的特徴抽出部により抽出された特徴データから目的量子化データを作成し、
前記探索部は、前記無効量子化データの部分の各々と前記目的量子化データとの類似度の各々と、前記蓄積量子化データの部分の各々と前記目的量子化データとの類似度の各々とに基づいて、前記無効信号とは異なり、かつ、前記目的信号に類似する蓄積信号の箇所を特定する
信号探索方法。
【請求項２】
前記探索部により特定することは、前記無効量子化データの部分の各々と前記目的量子化データとの類似度の各々のうち、最も高い類似度を無効類似度とし、前記蓄積量子化データの部分の各々と前記目的量子化データとの類似度の各々から前記無効類似度を差し引いた目的類似度に基づいて、前記無効信号とは異なり、かつ、前記目的信号に類似する蓄積信号の箇所を特定する請求項１記載の信号探索方法。
【請求項３】
蓄積信号から、目的信号の類似箇所を探索する信号探索装置であって、
無効信号から特徴データを抽出する無効特徴抽出部と、
前記無効特徴抽出部により抽出された特徴データから無効量子化データを作成する無効特徴量子化部と、
前記蓄積信号から特徴データを抽出する蓄積特徴抽出部と、
前記蓄積特徴抽出部により抽出された特徴データから蓄積量子化データを作成する蓄積特徴量子化部と、
前記目的信号から特徴データを抽出する目的特徴抽出部と、
前記目的特徴抽出部により抽出された特徴データから目的量子化データを作成する目的特徴量子化部と、
前記無効量子化データの部分の各々と前記目的量子化データとの類似度の各々と、前記蓄積量子化データの部分の各々と前記目的量子化データとの類似度の各々とに基づいて、前記無効信号とは異なり、かつ、前記目的信号に類似する蓄積信号の箇所を特定する探索部と、
を含む、信号探索装置。
【請求項４】
コンピュータに、請求項１又は請求項２記載の信号探索方法の各ステップを実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力された信号に対応する信号を探索するための信号探索装置、方法、及びプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、信号探索方法に関しては、信号検出システム、信号検出サーバ、信号検出方法及びプログラム（特許文献１）のように、時系列データである蓄積信号から、時系列データである目的信号に類似した箇所を探索する方法が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第４３５８２２９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、上述の従来技術の方法においては、データベース中の多くのデータに類似するパターンが含まれている場合、多くのデータを類似するデータとして出力してしまうという問題がある。
【０００５】
本発明では、上記問題点を解決するために成されたものであり、目的信号に類似した箇所を精度よく探索することができる信号探索装置、方法、及びプログラム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】
上記目的を達成するために、第１の発明に係る信号探索方法は、無効特徴抽出部と、無効特徴量子化部と、蓄積特徴抽出部と、蓄積特徴量子化部と、目的特徴抽出部と、目的特徴量子化部と、探索部とを含む、蓄積信号から、目的信号の類似箇所を探索する信号探索装置における、信号探索方法であって、前記無効特徴抽出部は、無効信号から特徴データを抽出し、前記無効特徴量子化部は、前記無効特徴抽出部により抽出された特徴データから無効量子化データを作成し、前記蓄積特徴抽出部は、前記蓄積信号から特徴データを抽出し、前記蓄積特徴量子化部は、前記蓄積特徴抽出部により抽出された特徴データから蓄積量子化データを作成し、前記目的特徴抽出部は、前記目的信号から特徴データを抽出し、前記目的特徴量子化部は、前記目的特徴抽出部により抽出された特徴データから目的量子化データを作成し、前記探索部は、前記無効量子化データの部分の各々と前記目的量子化データとの類似度の各々と、前記蓄積量子化データの部分の各々と前記目的量子化データとの類似度の各々とに基づいて、前記無効信号とは異なり、かつ、前記目的信号に類似する蓄積信号の箇所を特定する。
【０００７】
第２の発明に係る信号検索装置は、蓄積信号から、目的信号の類似箇所を探索する信号探索装置であって、無効信号から特徴データを抽出する無効特徴抽出部と、前記無効特徴抽出部により抽出された特徴データから無効量子化データを作成する無効特徴量子化部と、前記蓄積信号から特徴データを抽出する蓄積特徴抽出部と、前記蓄積特徴抽出部により抽出された特徴データから蓄積量子化データを作成する蓄積特徴量子化部と、前記目的信号から特徴データを抽出する目的特徴抽出部と、前記目的特徴抽出部により抽出された特徴データから目的量子化データを作成する目的特徴量子化部と、前記無効量子化データの部分の各々と前記目的量子化データとの類似度の各々と、前記蓄積量子化データの部分の各々と前記目的量子化データとの類似度の各々とに基づいて、前記無効信号とは異なり、かつ、前記目的信号に類似する蓄積信号の箇所を特定する探索部と、を含んで構成される。
【０００８】
第１及び第２の発明によれば、無効特徴抽出部により、無効信号から特徴データを抽出し、無効特徴量子化部により、抽出された特徴データから無効量子化データを作成し、蓄積特徴抽出部により、蓄積信号から特徴データを抽出し、蓄積特徴量子化部により、抽出された特徴データから蓄積量子化データを作成し、目的特徴抽出部により、目的信号から特徴データを抽出し、目的特徴量子化部により、抽出された特徴データから目的量子化データを作成し、探索部により、無効量子化データの部分の各々と目的量子化データとの類似度の各々と、蓄積量子化データの部分の各々と目的量子化データとの類似度の各々とに基づいて、無効信号とは異なり、かつ、目的信号に類似する蓄積信号の箇所を特定する。
【０００９】
このように、無効量子化データを作成し、蓄積量子化データを作成し、目的量子化データを作成し、無効量子化データの部分の各々と目的量子化データとの類似度の各々と、蓄積量子化データの部分の各々と目的量子化データとの類似度の各々とに基づいて、無効信号とは異なり、かつ、目的信号に類似する蓄積信号の箇所を特定することにより目的信号に類似した箇所を精度よく探索することができる。
【００１０】
また、第１の発明において、前記探索部により特定することは、前記無効量子化データの部分の各々と前記目的量子化データとの類似度の各々のうち、最も高い類似度を無効類似度とし、前記蓄積量子化データの部分の各々と前記目的量子化データとの類似度の各々から前記無効類似度を差し引いた目的類似度に基づいて、前記無効信号とは異なり、かつ、前記目的信号に類似する蓄積信号の箇所を特定してもよい。
【００１１】
また、本発明のプログラムは、コンピュータに、上記の信号探索方法の各ステップを実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１２】
以上説明したように、本発明の信号探索装置、方法、及びプログラムによれば、無効量子化データを作成し、蓄積量子化データを作成し、目的量子化データを作成し、無効量子化データの部分の各々と目的量子化データとの類似度の各々と、蓄積量子化データの部分の各々と目的量子化データとの類似度の各々とに基づいて、無効信号とは異なり、かつ、目的信号に類似する蓄積信号の箇所を特定することにより目的信号に類似した箇所を精度よく探索することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の実施形態に係る信号探索装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図２】無効信号のサンプリング、特徴量抽出、及び量子化の一例を示す図である。
【図３】照合区間の設定の一例を示す図である。
【図４】本発明の実施形態に係る信号探索装置における無効処理ルーチンを示すフローチャートである。
【図５】本発明の実施形態に係る信号探索装置における蓄積処理ルーチンを示すフローチャートである。
【図６】本発明の実施形態に係る信号探索装置における探索処理ルーチンを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
【００１５】
＜システム構成＞
図１は、本発明による信号探索装置の一実施例を示すブロック図である。図１に示す信号探索装置１００は、蓄積信号と目的信号との間で、対応する信号が含まれている区間を探索する装置であり、具体的にはＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）と、ＲＡＭと、後述する各処理ルーチンを実行するためのプログラムを記憶したＲＯＭとを備えたコンピュータで構成され、機能的には次に示すように構成されている。
【００１６】
信号探索装置１００は、入力部１０、演算部２０、及び出力部９０を備えている。
【００１７】
入力部１０は、蓄積信号、無効信号、及び目的信号の入力を受け付ける。本実施の形態では、目的信号の長さは、蓄積信号、及び無効信号の長さ以下である場合を例に説明する。蓄積信号、無効信号、及び目的信号としては、例えば、音響信号、動画像信号などの時系列データを用いることができる。また、無効信号は、無効化したいパターンを表す信号であり、蓄積信号は、クエリである目的信号に対応する部分を探索する対象である。
【００１８】
演算部２０は、無効信号取得部２２、無効特徴抽出部２４、無効特徴量子化部２６、蓄積信号取得部２８、蓄積特徴抽出部３０、蓄積特徴量子化部３２、データベース３４、目的信号取得部３６、目的特徴抽出部３８、目的特徴量子化部４０、及び探索部４２を備えている。
【００１９】
無効信号取得部２２は、入力部１０により受け付けた無効信号を取得する。無効信号は、後述するデータベース３４に蓄積される。
【００２０】
無効特徴抽出部２４は、無効信号取得部２２によって取得された無効信号から無効特徴データを抽出する。
【００２１】
例えば、無効特徴抽出部２４は、図２に示すように、無効信号を所定の間隔で時系列にサンプリングし、サンプリング毎に、時系列に特徴ベクトルを生成する。そして、無効特徴抽出部２４は、時系列に生成された複数の特徴ベクトルの各々について、当該特徴ベクトルを正規化する。そして、無効特徴抽出部２４は、正規化された複数の特徴ベクトルを無効特徴データとする。特徴ベクトルとしては、例えば、サンプリングでの、周波数毎のパワースペクトル値等の特徴量を多次元ベクトル化し、特徴ベクトルとすることができる。なお、ベクトルを正規化する方法としては、例えば、注目するベクトルの各要素の時系列方向の前後近傍の所定の区間について、平均値と標準偏差を計算し、注目する要素から平均を差し引いた後、標準偏差で割った値を用いる。
【００２２】
無効特徴量子化部２６は、無効特徴抽出部２４によって抽出された、無効特徴データから、無効量子化データを取得する。
【００２３】
例えば、無効特徴量子化部２６は、上記図２に示すように、無効特徴抽出部２４によって抽出された無効特徴データの複数の特徴ベクトルの各々について、当該特徴ベクトルの各要素を所定の閾値により量子化し、この量子化により得られた値を要素とする量子化ベクトルを生成する。そして、無効特徴量子化部２６は、生成された複数の量子化ベクトルを、無効量子化データとして取得する。
【００２４】
なお、量子化を行う上記所定の閾値は、無効特徴データを、例えば２値化するとした場合、２値化して得られる要素の数値と、もとの要素の数値との平均２乗誤差の最小化される点を選択する等で求めることができる。また、量子化方法は、平均２乗誤差の最小化される点を選択する方法以外の方法も使用することができ、例えば、特徴ベクトルの各要素を単純に一定区間毎に区切って量子化する方法、及びあらかじめ指定した非線形な間隔で区切って量子化する方法も使用することができる。
【００２５】
この無効量子化データは、各々時系列にサンプリングした順序に、各サンプリングにおける量子化ベクトルが順次配列している。なお、配列数（配列の長さ）は、無効量子化データより、後述する目的量子化データの方が短いかまたは等しい。また、配列数は、後述する蓄積量子化データより、後述する目的量子化データの方が短いかまたは等しい。
【００２６】
蓄積信号取得部２８は、入力部１０により受け付けた蓄積信号を取得する。蓄積信号は、後述するデータベース３４に蓄積される。
【００２７】
蓄積特徴抽出部３０は、無効特徴抽出部２４と同様に、蓄積信号取得部２８によって取得された蓄積信号から蓄積特徴データを抽出する。
【００２８】
蓄積特徴量子化部３２は、無効特徴量子化部２６と同様に、蓄積特徴抽出部３０によって抽出された蓄積特徴データから、蓄積量子化データを取得する。
【００２９】
データベース３４には、無効特徴量子化部２６によって取得された無効量子化データが格納される。また、データベース３４には、蓄積特徴量子化部３２によって取得された蓄積量子化データが格納される。無効量子化データには、時系列にサンプリングされた無効信号の部分の各々について、量子化された量子化ベクトルが含まれている。また、蓄積量子化データには、時系列にサンプリングされた蓄積信号の部分の各々について、量子化された量子化ベクトルが含まれている。
【００３０】
目的信号取得部３６は、入力部１０により受け付けた目的信号を取得する。
【００３１】
目的特徴抽出部３８は、無効特徴抽出部２４と同様に、目的信号取得部３６によって取得された目的信号から目的特徴データを抽出する。
【００３２】
目的特徴量子化部４０は、無効特徴量子化部２６と同様に、目的特徴抽出部３８によって抽出された目的特徴データから、目的量子化データを取得する。目的量子化データには、時系列サンプリングされた目的信号の部分の各々について、量子化された量子化ベクトルが含まれている。
【００３３】
探索部４２は、無効信号とは異なり、かつ、取得した目的信号に類似する蓄積信号の箇所を探索する。ここで、探索部４２は、目的特徴量子化部４０によって得られた目的量子化データと対応し、かつ無効特徴量子化部２６によって得られた無効量子化データと対応しない、データベース３４中の蓄積量子化データの部分を探索する。
【００３４】
具体的には、探索部４２は、データベース３４に記憶されている無効量子化データにおける時系列に配列している無効量子化ベクトルにおいて、図３に示すように、当該配列の先頭から、目的特徴量子化部４０によって得られた目的量子化データにおける量子化ベクトルの配列の長さを照合区間として設定する。また、探索部４２は、照合区間として設定された区間の無効量子化ベクトルの各々と、目的特徴量子化部４０によって得られた目的特徴量子化データに含まれる量子化ベクトルの各々との間の量子化ベクトルの照合区間の先頭から最後尾までの各要素の量子化値の一致した数を算出し、当該一致した数を当該照合区間の類似度として算出する。この場合、一致した数が多い程類似度が高くなるものとする。
【００３５】
なお、探索部４２は、無効量子化データにおける当該照合区間の類似度の算出を、照合区間を最小単位で無効量子化データにおける時系列に配列している無効量子化ベクトルの先頭から、最後までずらしながら算出する。
【００３６】
また、本実施形態においては、類似度の算出に、各要素の量子化値の一致した数を用いる場合について説明したが、別の類似度を用いても良い。例えば、類似度の算出に、ハミング距離を用いてもよい。この場合、照合区間として設定された区間の無効量子化ベクトルの各々と、目的特徴量子化部４０によって得られた目的特徴量子化データに含まれる量子化ベクトルの各々との間のハミング距離を算出し、算出された各ハミング距離に基づいて、当該照合区間の類似度を算出する。また、ハミング距離は、長い程、類似度は低く、ハミング距離が短い程、類似度が高いことを表す。
【００３７】
また、探索部４２は、取得した無効量子化データにおける照合区間の各々の類似度に基づいて、取得した類似度の中で類似度が最も高いものを取得する。なお、当該取得した最大の類似度を無効類似度とする。
【００３８】
また、探索部４２は、データベース３４に記憶されている蓄積量子化データにおける時系列に配列している量子化ベクトルにおいて、当該配列の先頭から、目的特徴量子化部４０によって得られた目的量子化データにおける量子化ベクトルの配列の長さを照合区間として設定する。また、探索部４２は、照合区間として設定された区間の量子化ベクトルの各々と、目的特徴量子化部４０によって得られた目的特徴量子化データに含まれる量子化ベクトルの各々との間の量子化ベクトルの照合区間の先頭から最後尾までの各要素の量子化値の一致した数を算出し、当該一致した数を当該照合区間の類似度として算出する。
【００３９】
なお、探索部４２は、蓄積量子化データにおける当該照合区間の類似度の算出を、照合区間を最小単位で蓄積量子化データにおける時系列に配列している量子化ベクトルの先頭から、最後までずらしながら算出する。なお、当該照合区間毎に取得された類似度を、照合区間毎の蓄積類似度とする。また、照合区間の各々は、蓄積信号のＩＤ、及び蓄積信号のどの部分に該当するかの情報が付加されているものとする。
【００４０】
また、探索部４２は、取得した照合区間毎の蓄積類似度の各々から、取得した無効類似度を差し引く。なお、当該差し引かれた類似度を目的類似度とする。
【００４１】
また、探索部４２は、取得した照合区間毎の目的類似度の各々と、メモリ（図示省略）に記憶された、予め定められた閾値（例えば、０）とに基づいて、目的信号と対応する蓄積信号の部分を特定する。具体的には、探索部４２は、予め定められた閾値よりも高い目的類似度を有し、かつ最大の目的類似度である照合区間を特定する。また、探索部４２は、特定した照合区間に対応に付加されている蓄積信号ＩＤ、及び蓄積信号の時刻、又は座標を取得する。そして、探索部４２は、取得した蓄積信号ＩＤ、及び蓄積信号の時刻、又は座標を出力部９０から出力する。
【００４２】
このように、蓄積量子化データの部分の各々と目的量子化データとの類似度の各々から、無効量子化データの部分の各々と目的量子化データとの類似度のうち最も高い類似度を差し引くことにより、無効信号と類似する目的信号に類似する蓄積信号の箇所については、目的信号に類似する蓄積信号の箇所と特定されない。
【００４３】
また、探索部４２は、予め定められた閾値よりも高い目的類似度を有し、かつ最大の目的類似度である照合区間が特定されない場合には、目的信号に類似する蓄積信号の箇所はないという結果を出力部９０から出力する。
【００４４】
＜信号探索装置の作用＞
次に、本実施形態に係る信号探索装置の作用について説明する。
【００４５】
＜無効処理ルーチン＞
まず、信号探索装置における無効処理ルーチンについて説明する。入力部１０により無効信号が入力されると、信号探索装置において、図４に示す無効処理ルーチンが実行される。無効処理ルーチンは、無効信号が入力される毎に実行される。
【００４６】
まず、ステップＳ１００で、取得した無効信号から、無効信号を所定の間隔で時系列にサンプリングし、サンプリング毎に、時系列に特徴ベクトルを生成し、生成した複数の特徴ベクトルの各々について、当該特徴ベクトルを正規化した複数の特徴ベクトルを無効特徴データとして抽出する。
【００４７】
次に、ステップＳ１０２で、ステップＳ１００において取得した無効特徴データの複数の特徴ベクトルの各々について、当該特徴ベクトルの各要素を所定の閾値により量子化し、この量子化により得られた値を要素とする量子化ベクトルを生成し、生成した複数の量子化ベクトルを、無効量子化データとして取得する。
【００４８】
次に、ステップＳ１０４で、ステップＳ１０２において取得した無効量子化データを、データベース３４に記憶して、無効処理ルーチンを終了する。
【００４９】
＜蓄積処理ルーチン＞
次に、信号探索装置における蓄積処理ルーチンについて説明する。入力部１０により蓄積信号が入力されると、信号探索装置において、図５に示す蓄積処理ルーチンが実行される。蓄積処理ルーチンは、蓄積信号が入力される毎に実行される。
【００５０】
まず、ステップＳ２００で、取得した蓄積信号から、上述の無効処理ルーチンにおけるステップＳ１００と同様に、蓄積信号を所定の間隔で時系列にサンプリングし、サンプリング毎に、特徴ベクトルを生成し、生成した複数の特徴ベクトルの各々について、当該特徴ベクトルを正規化した複数の特徴ベクトルを蓄積特徴データとして抽出する。
【００５１】
次に、ステップＳ２０２で、ステップＳ２００において取得した蓄積特徴データの複数の特徴ベクトルの各々について、上述の無効処理ルーチンにおけるステップＳ１０２と同様に、当該特徴ベクトルの各要素を所定の閾値により量子化し、この量子化により得られた値を要素とする量子化ベクトルを生成し、生成した複数の量子化ベクトルを、蓄積量子化データとして取得する。
【００５２】
次に、ステップＳ２０４で、ステップＳ２０２において取得した蓄積量子化データを、データベース３４に記憶して、蓄積処理ルーチンを終了する。
【００５３】
＜探索処理ルーチン＞
次に、信号探索装置における探索処理ルーチンについて説明する。入力部１０により目的信号が入力されると、信号探索装置において、図６に示す探索処理ルーチンが実行される。探索処理ルーチンは、目的信号が入力される毎に実行される。
【００５４】
まず、ステップＳ３００で、取得した目的信号から、上述の無効処理ルーチンにおけるステップＳ１００と同様に、目的信号を所定の間隔で時系列にサンプリングし、サンプリング毎に、特徴ベクトルを生成し、生成した複数の特徴ベクトルの各々について、当該特徴ベクトルを正規化した複数の特徴ベクトルを目的特徴データとして抽出する。
【００５５】
次に、ステップＳ３０２で、ステップＳ３００において取得した目的特徴データの複数の特徴ベクトルの各々について、上述の無効処理ルーチンにおけるステップＳ１０２と同様に、当該特徴ベクトルの各要素を所定の閾値により量子化し、この量子化により得られた値を要素とする量子化ベクトルを生成し、生成した複数の量子化ベクトルを、目的量子化データとして取得する。
【００５６】
次に、ステップＳ３０４で、データベース３４に記憶されている無効量子化データにおける時系列に配列している量子化ベクトルにおいて、当該配列の先頭から、ステップＳ３０２において取得した目的量子化データにおける量子化ベクトルの配列の長さを照合区間として設定する。
【００５７】
次に、ステップＳ３０６で、ステップＳ３０４、又はステップＳ３１０において設定した照合区間の量子化ベクトルの各々と、ステップＳ３０２において取得した量子化ベクトルの各々との間の量子化ベクトルの照合区間の先頭から最後尾までの各要素の量子化値の一致した数を算出し、当該一致した数を当該照合区間の類似度として算出する。
【００５８】
次に、ステップＳ３０８で、データベース３４に記憶されている無効量子化データの全範囲について、ステップＳ３０６の処理を終了したか否かを判定する。全範囲についてステップＳ３０６の処理を終了している場合には、探索処理ルーチンは、ステップＳ３１２へ移行する。一方、全範囲についてステップＳ３０６の処理が終了していない場合には、探索処理ルーチンは、ステップＳ３１０へ移行する。
【００５９】
ステップＳ３１０で、ステップＳ３０４、又は前回のステップＳ３１０の処理において設定した照合区間を先頭方向から、最小単位分、当該処理対象の無効量子化データの最後の方にずらし、ステップＳ３０６へ移行する。
【００６０】
ステップＳ３１２で、ステップＳ３０６において取得した照合区間毎の類似度のうち、最大の類似度を無効類似度として決定する。
【００６１】
次に、ステップＳ３１４で、データベース３４に記憶されている蓄積量子化データにおける時系列に配列している量子化ベクトルにおいて、当該配列の先頭から、ステップＳ３０２において取得した目的量子化データにおける量子化ベクトルの配列の長さを照合区間として設定する。
【００６２】
次に、ステップＳ３１６で、ステップＳ３１４、又はステップＳ３２２において設定した照合区間の量子化ベクトルと、ステップＳ３０２において取得した目的特徴量子化データに含まれる量子化ベクトル各々との間の量子化ベクトルの照合区間の先頭から最後尾までの各要素の量子化値の一致した数を算出し、当該一致した数を当該照合区間の類似度として算出。
【００６３】
次に、ステップＳ３１８で、ステップＳ３１６において取得した類似度からステップＳ３１２において取得した無効類似度を差し引いた類似度を、ステップＳ３１４又はステップＳ３２２において設定した処理対象となる照合区間の目的類似度として算出する。
【００６４】
次に、ステップＳ３２０で、データベース３４に記憶されている蓄積量子化データの全範囲について、ステップＳ３１６〜ステップＳ３１８までの処理を終了したか否かを判定する。一方、全範囲についてステップＳ３１６〜ステップＳ３１８までの処理を終了している場合には、探索処理ルーチンは、ステップＳ３３２４へ移行する。一方、全範囲についてステップＳ３１６〜ステップＳ３１８までの処理が終了していない場合には、探索処理ルーチンは、ステップＳ３２２へ移行する。
【００６５】
ステップＳ３２２で、ステップＳ３１４、又は前回のステップＳ３１０の処理において設定した照合区間を最小単位先頭方向から、当該処理対象の蓄積量子化データの最後の方にずらし、ステップＳ３１６へ移行する。
【００６６】
ステップＳ３２４で、ステップＳ３１８において取得した照合区間毎の目的類似度と、メモリ（図示省略）に記憶された予め定められた閾値とに基づいて、予め定められた閾値よりも高い目的類似度を有し、かつ最大の目的類似度である照合区間を特定する。
【００６７】
次に、ステップＳ３２６で、ステップＳ３２４で照合区間が特定されたか否かを判定する。照合区間が特定された場合には、探索処理ルーチンは、ステップＳ３２８へ移行する。一方、照合区間が特定されない場合には、目的信号に類似する蓄積信号の箇所はないという結果を出力部９０から出力して探索処理を終了する。
【００６８】
次に、ステップＳ３２８で、ステップＳ３２４において特定した照合区間に付加されている蓄積信号ＩＤ、及び蓄積信号の時刻、又は座標を出力部９０から出力して、探索処理を終了する。
【００６９】
以上説明したように、本発明の実施の形態に係る信号探索装置によれば、無効量子化データを作成し、蓄積量子化データを作成し、目的量子化データを作成し、無効量子化データの部分の各々と目的量子化データとの類似度の各々と、蓄積量子化データの部分の各々と目的量子化データとの類似度の各々とに基づいて、無効信号とは異なり、かつ、目的信号に類似する蓄積信号の箇所を特定することにより目的信号に類似した箇所を精度よく探索することができる。
【００７０】
また、蓄積信号中に類似するパターンが多く、一部のパターンを無効化したい場合において、精度よく目的信号に類似する蓄積信号の箇所を探索することができる。
【００７１】
また、事前に無効化したい特徴データをデータベースに登録しておき、当該特徴データと目的信号との類似度を目的信号と蓄積信号との類似度から差し引くことで、探索精度を向上させることができる。
【００７２】
なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【００７３】
なお、本実施形態においては、蓄積信号、及び無効信号が、目的信号以上の長さを有する場合に説明したが、これに限定されるものではなく、蓄積信号、及び無効信号が、目的信号未満の長さであってもよい。
【００７４】
また、本実施形態においては、無効信号が１つ場合について説明したが、これに限定されるものではない。例えば、無効信号が複数存在していてもよい。この場合、無効類似度は、全ての無効信号についての無効量子化データ毎の照合区間の各々の類似度のうち、最大の類似度を無効類似度とする。
【００７５】
また、本実施形態においては、蓄積信号が１つ場合について説明したが、これに限定されるものではない。例えば、蓄積信号が複数存在していてもよい。この場合、蓄積信号毎に、目的信号に類似する蓄積信号の箇所を特定してもよい。全ての蓄積信号をまとめて目的信号に類似する蓄積信号の箇所を特定してもよい。
【００７６】
また、本実施形態においては、目的信号に類似する蓄積信号の箇所を、予め定められた閾値よりも高い目的類似度を有し、かつ最大の目的類似度である照合区間とする場合について説明したがこれに限定されるものではない。例えば、目的信号に類似する蓄積信号の箇所を、予め定められた閾値よりも高い類似度を有する照合区間全てであってもよい。また、取得した照合区間のうち、目的類似度が上位Ｎ件を目的信号に類似する蓄積信号の箇所と特定してもよい。
【００７７】
また、本実施形態においては、無効量子化データと目的量子化データとをデータベースに保存する場合について説明したが、これに限定されるものではない。例えば、無効量子化データと目的量子化データとをデータベースに保存せず、リアルタイムに処理を行ってもよい。
【００７８】
また、上述の無効信号、蓄積信号、及び目的信号については、音声信号、映像信号、又は音声信号と映像信号とが合成された信号であってもよい。
【００７９】
また、本実施形態においては、無効信号、蓄積信号、及び目的信号に時系列信号を用いる場合について説明したが、これに限定されるものではない。例えば、画像のような二次元データ、又はそれ以上の多次元データを無効信号、蓄積信号、及び目的信号に用いてもよい。この場合、蓄積信号中に照合区間を設けて目的信号と類似した信号の箇所を検出する場合であれば、上述の処理と同様に無効化信号を用意し、無効化処理を行うことが可能である。
【００８０】
また、本実施形態においては、上述のステップＳ３１０、又はステップＳ３２２の処理のように、照合区間を無効量子化データ、又は蓄積量子化データにおいて先頭から、フレーム毎にずらす、又は一定間隔でスキップしながらずらす場合について説明したが、これに限定されるものではない。例えば、ずらし照合を高速化するために、無効化信号と蓄積信号の各々について、照合区間を適用し、照合区間の量子化データを予め決められたハッシュ関数を用いてハッシュ値を求めた後、ハッシュ値に対応付いた照合区間の表を用意しておき、目的信号が入力されると、目的信号の量子化ベクトルからハッシュ関数を用いてハッシュ値を求め、当該ハッシュ値に対応づいた照合区間の集合に限定して照合することで、高速に照合してもよい。
【００８１】
例えば、上述の信号探索装置は、内部にコンピュータシステムを有しているが、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
【００８２】
また、本願明細書中において、プログラムが予めインストールされている実施形態として説明したが、当該プログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。
【符号の説明】
【００８３】
１０   入力部
２０   演算部
２２   無効信号取得部
２４   無効特徴抽出部
２６   無効特徴量子化部
２８   蓄積信号取得部
３０   蓄積特徴抽出部
３２   蓄積特徴量子化部
３４   データベース
３６   目的信号取得部
３８   目的特徴抽出部
４０   目的特徴量子化部
４２   探索部
９０   出力部
１００ 信号探索装置
【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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