(57)【要約】  例えば音声又は話者認識に使用するために測定信号がモデル信号に適合するか否かを決定する方法を提供する。本方法は、モデル信号に対する統計的特徴の値を取得する段階と、統計的特徴の値を測定信号に対して取得する段階と、測定信号の信号対ノイズ比を取得する段階と、測定信号がモデル信号に適合するか否かを決定するために測定信号の信号対ノイズ比に従ってモデル信号に対する統計的特徴の値を測定信号に対する統計的特徴の値と比較する段階とを含む。測定信号がモデル信号に適合するか否かを決定する方法を実施するように構成された信号プロセッサを更に提供する。【選択図】図１６
2015535616.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
測定信号がモデル信号に適合するか否かを決定する方法であって、
統計的特徴を定義する段階と、
前記モデル信号に対する前記統計的特徴の値を取得する段階と、
前記測定信号に対する前記統計的特徴の値を取得する段階と、
前記測定信号の信号対ノイズ比を取得する段階と、
前記測定信号の前記信号対ノイズ比に従って、前記モデル信号に対する前記統計的特徴の前記値を該測定信号に対する該統計的特徴の該値と比較して、該測定信号が該モデル信号に適合するか否かを決定する段階であって、
該測定信号の前記信号対ノイズ比に従って、前記測定信号に関する前記統計的特徴の前記値を調節する段階、及び
調節された前記値を前記モデル信号に関する前記統計的特徴の前記値と比較して、前記測定信号が該モデル信号に適合するか否かを決定する段階、
を含む段階と、
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記測定信号の前記信号対ノイズ比に従って比較する段階は、前記モデル信号の該信号対ノイズ比と該測定信号の該信号対ノイズ比との間の差に従って比較する段階によって与えられ、
前記測定信号の前記信号対ノイズ比に従って調節する段階は、前記統計的特徴に関連付けられたそれぞれの調節傾向に従って調節する段階によって与えられ、各調節傾向は、該測定信号に対する該関連付けられた統計的特徴の前記値が該測定信号の該信号対ノイズ比に従っていかに変化することになるかを予測する、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記統計的特徴の前記値を調節する前記段階は、該統計的特徴に関連付けられたそれぞれの調節傾向に従って該統計的特徴の前記値を調節する段階を含み、各調節傾向は、前記測定信号に対する該関連付けられた統計的特徴の前記値が該測定信号の前記信号対ノイズ比に従っていかに変化することになるかを予測することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の方法。
【請求項４】
各調節傾向が、前記モデル信号に対する前記関連付けられた統計的特徴の前記値が信号対ノイズ比と共にいかに変わるかを見るために該モデル信号にノイズの様々なレベルを追加し、かつ該ノイズの様々なレベルで該モデル信号に対する該関連付けられた統計的特徴の値を抽出することによって決定されることを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項５】
各調節傾向が、
一連の信号対ノイズ比で測定された前記関連付けられた統計的特徴を信号の各１つが有する複数の信号に対する該関連付けられた統計的特徴の値を測定し、
前記複数の信号の各１つに対して、前記関連付けられた統計的特徴の前記値が該複数の信号の該１つの前記信号対ノイズ比に従っていかに変化することになるかを各傾向が予測する個々の傾向を決定し、かつ
前記個々の傾向の平均に従って前記調節傾向を決定する、
ことによって決定される、
ことを特徴とする請求項３又は請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記調節された値を前記モデル信号に対する前記統計的特徴の前記値と比較する前記段階は、
前記モデル信号の前記統計的特徴の前記値に従って各統計的特徴に対する受容範囲を設定する段階と、
各統計的特徴に対して、該統計的特徴の前記調節された値が該統計的特徴の前記受容範囲に該当するか否かを決定する段階と、
を含む、
ことを特徴とする請求項２から請求項５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項７】
前記モデル信号は、ノイズを含み、
前記測定信号の前記信号対ノイズ比に従って前記モデル信号に対する前記統計的特徴の前記値を該測定信号の該統計的特徴の該値と比較する前記段階は、該測定信号の該信号対ノイズ比と該モデル信号の該信号対ノイズ比との間の差に従って比較する段階を含む、
ことを特徴とする請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項８】
前記モデル信号に対する各統計的特徴の値が、該統計的特徴の該値の平均及び標準偏差を決定するために該モデル信号の複数のインスタンスから抽出され、
前記モデル信号に対する前記統計的特徴の前記値に従って各統計的特徴に対する受容範囲を設定する請求項８の段階が、該モデル信号の前記複数のインスタンスに対する該統計的特徴の前記平均及び前記標準偏差に従って該統計的特徴の該受容範囲を設定する段階を含む、
ことを特徴とする請求項６に従属する時の請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記モデル信号に対する各統計的特徴の値が、各統計的特徴の該値の前記標準偏差の範囲傾向を決定するために該モデル信号の複数の信号対ノイズ比の各１つでの該モデル信号の複数のインスタンスから抽出され、該範囲傾向は、各統計的特徴の該標準偏差が該モデル信号の該信号対ノイズ比と共にいかに変わるかを定義し、
各統計的特徴に対する前記受容範囲を前記モデル信号の前記複数のインスタンスに対する該統計的特徴の前記平均及び前記標準偏差に従って設定する請求項１０の段階が、該統計的特徴の該標準偏差を該統計的特徴の前記範囲傾向及び前記測定信号の前記信号対ノイズ比に従って調節する段階と、該平均及び該調節された標準偏差に従って該統計的特徴に対する該受容範囲を設定する段階とを含む、
ことを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記モデル信号の前記統計的特徴のうちの１つが、該モデル信号の分散値であることを特徴とする請求項１から請求項９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１１】
前記統計的特徴のうちの１つが、基準信号と前記モデル信号の間の相関であることを特徴とする請求項１から請求項１０のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１２】
前記基準信号は、前記モデル信号の一部を形成する既知の信号であることを特徴とする請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
請求項１から請求項１２のいずれか１項に記載の方法を実行するように構成された信号プロセッサ。
【請求項１４】
測定信号がモデル信号に適合するか否かを決定する方法であって、
統計的特徴を定義する段階と、
前記モデル信号に対する前記統計的特徴の値を取得する段階と、
前記測定信号に対する前記統計的特徴の値を取得する段階と、
前記測定信号の信号対ノイズ比を取得する段階と、
前記測定信号の前記信号対ノイズ比に従って前記モデル信号に対する前記統計的特徴の前記値を該測定信号に対する該統計的特徴の該値と比較して該測定信号が該モデル信号に適合するか否かを決定する段階と、
を含むことを特徴とする方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば音声又は話者認識に使用するために測定信号がモデル信号に適合するか否かを決定する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
測定信号がモデル信号に適合するか否かを決定することが望ましい多くの信号処理状況があり、例えば、モデル信号は、音声認識のための特定の発声単語に対応する信号、話者認識のための特定の個人の声に対応する信号、又は電気システム内の故障の発生の兆候である特定のシステム信号のような検索されている信号とすることができる。測定信号は、マイクロホンからの信号又は電気システムから信号のような検索されている信号に潜在的に対応する信号とすることができる。
【０００３】
モデル信号への測定信号の適合に関する問題の１つは、測定信号又はモデル信号内のノイズの存在の下で適合有効性が大きく損なわれる可能性があることである。
【０００４】
例えば、既知の話者認識システムは、特定の話者を認識するためにトレーニングすることができる。既知の話者が音素豊富な語句を話す時のマイクロホンからの電気信号は、その話者に対応するモデル信号として記録することができる。話者認識システムは、Ｍｅｌ周波数ケプストラム係数（ＭＦＣＣ）のような特徴をモデル信号から抽出してそれらを解析することができる。モデル信号で見出されたＭＦＣＣが未知の話者によるその後の記録で見出されたＭＦＣＣに適合した場合に、この未知の話者は、話してモデル信号を発生させたのと同じ話者であると決定することができる。
【０００５】
しかし、モデル信号は、話者が話す環境に存在するあらゆる背景音からのノイズを含む可能性が高い。更に、話者認識システムが特定の話者を認識するようにトレーニングされて使用されるようになった状態で、モデル信号が記録された時に対して異なる量のノイズが存在する時に話者が後で話す場合に、システムは、異なる量のノイズのためにその特定の話者を認識し損なう場合がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
従って、本発明の目的は、公知の当業技術を改良することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の実施形態により、測定信号がモデル信号に適合するか否かを決定する方法を提供する。本方法は、統計的特徴の値をモデル信号に対して取得する段階と、統計的特徴の値を測定信号に対して取得する段階と、測定信号の信号対ノイズ比を取得する段階と、測定信号がモデル信号に適合するか否かを決定するために測定信号の信号対ノイズ比に従ってモデル信号に対する統計的特徴の値を測定信号に対する統計的特徴の値と比較する段階とを含む。
【０００８】
値がモデル信号に対して得られる統計的特徴は、値が測定信号に対して得られるのと同じ統計的特徴である。例えば、統計的特徴の第１のものが信号の分散である場合に、モデル信号に対する第１の統計的特徴の値は、モデル信号の分散値であり、測定信号に対する第１の統計的特徴の値は、測定信号の分散値である。
【０００９】
本方法は、信号の実際の波形形状ではなく、信号に対する統計的特徴に対して作動するので、モデル信号に対する統計的特徴の値を測定信号に対する統計的特徴の値に対して比較する時に測定信号の信号対ノイズ比が考慮に入れられる場合に信号間のより正確な適合を取得することが可能である。
【００１０】
特に、与えられた信号波形は、ノイズによってランダムに影響を受けることになるが、与えられた信号波形の統計的特徴の値がノイズと共にいかに変化することになるかを予測することが多くの場合に可能である。ノイズは、与えられた信号波形の統計的特徴の値をノイズの統計的特徴の値に近づける傾向があり、これは、通常は公知である。例えば、与えられた信号波形が分散の特定の値を有する場合に、与えられた信号波形の分散の値は、ノイズが典型的に非常に大きい分散値を有するので、与えられた信号波形の信号対ノイズ比が低くなるほど増加することになると予測することができる。測定信号に対する統計的特徴の値がノイズ信号に対する統計的特徴の値に向けて移動する量は、測定信号の信号対ノイズ比に明確に依存する。
【００１１】
特定の統計的特徴が信号対ノイズ比と共に変化することになる方法のこの予測は、特に大量のノイズが存在する時に適合処理の有意な改善をもたらすために使用することができる。例えば、モデル信号の分散値が（Ｓｌ＋Ｓ２）／２である場合に、測定信号は、測定信号におけるノイズが閾値レベルよりも小さい時に測定信号の分散値がＳ１とＳ２の間に存在する場合はモデル信号に適合すると決定することができ、測定信号は、測定信号に存在するノイズが閾値量よりも大きい時に測定信号の分散値がＳ１＋１とＳ２＋１の間に存在する場合はモデル信号に適合すると決定することができる。
【００１２】
従って、低ノイズ条件下のＳ２−０．５の分散値を有する測定信号、すなわち、適合された信号に対応する測定信号は、分散範囲が高ノイズ条件下でＳ１＋１とＳ２＋１の間まで移動されるので、測定信号の分散値をＳ２＋０．５まで上げる高ノイズ条件下で依然としてモデル信号に正しく適合される。更に、低ノイズ条件下でＳ１−０．５の分散値を有する測定信号、すなわち、モデル信号に対応しない測定信号は、分散範囲が高ノイズ条件下でＳ１＋１とＳ２＋１の間まで移動されるので、測定信号の分散値をＳ１＋０．５まで上げる高ノイズ条件下でモデル信号に間違って適合されることはない。
【００１３】
上述の例では、Ｓ１及びＳ２は整数値であり、Ｓ１は、Ｓ２よりも小さい。高ノイズ条件下でＳ１＋１とＳ２＋１の間まで範囲を増大させる代替として、この範囲は、全てのノイズ条件に対してＳ１とＳ２の間のままに残すことができると考えられ、測定信号の分散値がＳ１とＳ２の間の範囲に対して比較される前に高ノイズ条件下で測定信号の分散値から１の値が差し引かれる。
【００１４】
モデル信号に対する統計的特徴の値は、例えば、それらをモデル信号に対する統計的特徴の値を含むテンプレートとして受信することによって取得することができる。測定信号がモデル信号のいずれか１つに適合するか否かを決定するために、複数のそれぞれのモデル信号に対応する複数のテンプレートを受信することができる。モデル信号に対する統計的特徴の値は、統計的特徴の値ではなくモデル信号それ自体を受信した場合に、モデル信号から抽出することができる。
【００１５】
測定信号に対する統計的特徴の値を取得する段階は、測定信号を受信する段階と、統計的特徴の値を測定信号から抽出する段階とを含むことができる。これに代えて、測定信号に対する統計的特徴の値は、例えば、測定信号がどこかで既に受信され、かつ測定信号に対する統計的特徴の値が既に抽出されている場合は直接に受信することができる。
【００１６】
測定信号の信号対ノイズ比を取得する段階は、測定信号を受信する段階と、測定信号の信号対ノイズ比を推定する段階とを含むことができる。これに代えて、測定信号の信号対ノイズ比は、例えば、測定信号がどこかで既に受信され、かつ信号対ノイズ比の値が既に推定されている場合は直接に受信することができる。信号対ノイズ比を推定する多くの方法は当業者に公知であり、従って、これらをここではこれ以上論じない。
【００１７】
有利な態様において、測定信号の信号対ノイズ比に従ってモデル信号に対する統計的特徴の値を測定信号に対する統計的特徴の値と比較する段階は、測定信号の信号対ノイズ比に従って測定信号に対する統計的特徴の値を調節する段階と、測定信号がモデル信号に適合するか否かを決定するために、調節された値をモデル信号に対する統計的特徴の値と比較する段階とを含むことができる。
【００１８】
これに代えて、比較する段階は、測定信号の信号対ノイズ比に従ってモデル信号に対する統計的特徴の値を調節する段階と、測定信号がモデル信号に適合するか否かを決定するために、調節された値を測定信号に対する統計的特徴の値と比較する段階とを含むことができる。しかし、測定信号は１つしかなく、一方、統計的特徴の値の対応する組を各々が有する多くの異なるモデル信号がある場合があるので、測定信号に対する統計的特徴の値を調節することが通常はより効率的である。
【００１９】
測定信号は、測定信号に対する統計的特徴の調節された値が、モデル信号に対する統計的特徴の値に十分に適合する場合は、モデル信号に適合すると決定される。
【００２０】
測定信号とモデル信号の間に適合が存在するか否かを決定するために測定信号に対する統計的特徴の調節された値の組をモデル信号に対する統計的特徴の値と比較するための様々な公知のパターン適合／認識技術は、当業者に明らかであろう。
【００２１】
例えば、測定信号の調節された値とモデル信号の値の間の差の二乗を各統計的特徴に対して取り、次に、二乗差は、互いに加算され、適合があるか否かを決定するために閾値と比較することができると考えられる。
【００２２】
本明細書で後でより詳細に説明する別の例では、モデル信号の各統計的特徴の値は、統計的特徴のモデルの観点から説明することができ、モデルは、受容範囲を定義し、測定信号に対する統計的特徴の調節された値は、測定信号に対する統計的特徴の調節された値が受容範囲に該当する場合はモデル信号に対する統計的特徴の値に適合すると見なされる。
【００２３】
有利な態様において、統計的特徴の値は、統計的特徴に関連付けられたそれぞれの調節傾向に従って調節することができ、各調節傾向は、測定信号に対する関連付けられた統計的特徴の値が測定信号の信号対ノイズ比に従っていかに変化することになるかを予測する。次に、この調節傾向は、信号対ノイズ比の実質的にあらゆる与えられたレベルに対して正確な量の調節を与えるために使用することができる。これに代えて、調節する段階は、測定信号の信号対ノイズ比が該当するのは信号対ノイズ比のいくつかの異なる範囲のうちのどのものかに従って調節のレベルを与えることができる。この調節は、モデル信号に対する統計的特徴の値が、調節の結果として実質的に同じ信号対ノイズ比でモデル信号に対する統計的特徴の値と比較されるように、モデル信号に対する統計的特徴の値に対して又はモデル信号に対する統計的特徴の値に対して適用することができる。
【００２４】
モデル信号及び測定信号が理想的な条件下では互いに同じあるので、統計的特徴は、互いに実質的に同じ方法でノイズによって影響を受ける。従って、各調節傾向は、どのようにモデル信号の関連付けられた統計的特徴の値が信号対ノイズ比と共に変わるかを知るためにノイズの様々なレベルをモデル信号に追加してモデル信号の関連付けられた統計的特徴の値をノイズの様々なレベルで抽出することによって決定することができる。これは、広範囲にわたる信号対ノイズ比の時に測定信号が容易に入手可能でない用途において有用とすることができる。モデル信号に追加されるノイズのタイプは、典型的にはホワイトノイズであるが、測定信号が他のタイプのノイズ、例えば、ピンク、ブラウンなどによって影響を受ける可能性があることが予め既知である場合は、他のタイプのノイズを追加することができる。
【００２５】
各調節傾向は、これに加えて又はこれに代えて、様々な信号対ノイズ比で測定された関連付けられた統計的特徴を各々が有する複数の信号に対して関連付けられた統計的特徴の値を測定し、関連付けられた統計的特徴の値が複数の信号の１つの信号対ノイズ比と共にいかに変化することになるかを予測する個々の傾向を複数の信号の各々に対して決定し、かつ調節傾向を個々の傾向の平均に従って決定することによって決定することができる。複数の信号は、モデル信号、又は測定信号、又は測定信号及びモデル信号を含むことが好ましい。複数の信号は、モデル信号に対応しない信号を含むことができる。次に、調節傾向は、たとえモデル信号に対応することが既知である信号が容易に入手可能でないとしても決定することができ、関連付けられた統計的特徴の調節傾向は、検索されている各々の異なるモデル信号に対して決定又は格納する必要はなく、関連付けられた統計的特徴に対して単一の調節傾向を決定及び格納することができる。
【００２６】
最高の精度が得られるように、各調節傾向は、統計的特徴の値が信号対ノイズ比と共にいかに変わるかを調べるために、測定信号がモデル信号に適合することが既知である時に信号対ノイズ比の様々なレベルで測定信号に対する関連付けられた統計的特徴の値を抽出することによって決定することができる。しかし、この決定は、例えば、モデル信号に適合することが既知であり、かつ異なる信号対ノイズ比を有して利用可能である測定信号の数が不十分である場合に、モデル信号に又はモデル信号に適合することが既知である測定信号のうちの１つにノイズを意図的に追加することで補足することができる。
【００２７】
有利な態様において、調節された値をモデル信号に対する統計的特徴の値と比較する段階は、モデル信号に対する統計的特徴の値に従って各統計的特徴に対して受容範囲を設定し、各統計的特徴に関して統計的特徴の調節された値が統計的特徴の受容範囲に該当するか否かを決定する段階を含むことができる。次に、明確なイエス／ノー表示が、モデル信号及び測定信号の特定の統計的特徴の値が十分によく互いに適合するか否かに関して与えられる。
【００２８】
受容範囲は、例えば、その計算上の又は幾何学的な中心をモデル信号に対する統計的特徴の値で有し、かつ中心よりも下のマージン及び中心よりも上のマージンをカバーするように設定することができる。マージンのサイズは、例えば、偽陽性（その場合に、より小さいマージンを使用しなければならない）の最小化、又は偽陰性（その場合に、より大きいマージンを使用しなければならない）の最小化が特定の用途によって重要であるどうかに従って設定することができる。
【００２９】
モデル信号は、ノイズのないモデル信号、例えば、検索されている信号の理想的なバージョンとすることができる。これに代えて、モデル信号自体がノイズを含むことができるので、モデル信号に対する統計的特徴の値を測定信号の信号対ノイズ比に従って測定信号に対する統計的特徴の値と比較する段階は、モデル信号の信号対ノイズ比と測定信号の信号対ノイズ比との差に従って比較する段階を含むことができる。
【００３０】
モデル信号がノイズを含む場合に、モデル信号に対する統計的特徴の値は、統計的特徴の値に及ぼすノイズの影響を平均化するのを補助するためにモデルの複数のインスタンスから抽出されることが好ましい。こうして、モデル信号の各統計的特徴の値は、モデル信号の複数のインスタンスにわたる統計的特徴の値の平均である。更に、標準偏差は、各平均に関連付けることができ、標準偏差は、モデル信号の複数のインスタンスにわたる統計的特徴の値の変動を指定する。
【００３１】
これに代えて、モデル信号に対応することが既知である測定信号の複数のインスタンスがモデル信号の信号対ノイズ比で利用可能である場合に、測定信号の複数のインスタンスの統計的特徴の値は、モデル信号の各統計的特徴の値の平均及び標準偏差を決定するのに使用することができる。
【００３２】
モデル信号の各統計的特徴の値の平均及び標準偏差は、モデル信号に対する統計的特徴のモデル内に格納することができる。モデル信号当たりの統計的特徴毎に１つのモデルがある場合がある。例えば、Ａ信号がシステムにおいて検索されており、かつＡ信号の各々がＢ統計的特徴の観点から説明される場合に、Ａ*Ｂモデルがある。
【００３３】
有利な態様において、モデル信号の各統計的特徴の値の平均及び標準偏差は、受容範囲を設定するのを補助するように使用することができる。受容範囲は、モデルの一部として格納することができる。受容範囲は、例えば、平均の両側のある一定の数の標準偏差値をカバーするように定義することができる。
【００３４】
測定信号の信号対ノイズ比に従ったモデル信号との測定信号の比較中に、測定信号の各統計的特徴の値は、測定信号の信号対ノイズ比に依存する量によってそれぞれの調節傾向に従って調節することができる。次に、統計的特徴の調節された値は、例えば、各統計的特徴の調節された値が受容範囲に該当するか否かを尋ねることによってモデル信号に対する統計的特徴のモデルの平均及び標準偏差と比較することができ、受容範囲は、平均によって定義された中心と標準偏差によって定義された幅とを有する。
【００３５】
モデル信号の各統計的特徴の値は、各統計的特徴の値の標準偏差の範囲傾向を決定するためにモデル信号の複数の信号対ノイズ比の各々でモデル信号の複数のインスタンスから抽出することができる。範囲傾向は、各統計的特徴の標準偏差がモデル信号の信号対ノイズ比と共にいかに変わるかを定義することができる。範囲傾向は、統計的特徴のモデル内に格納することができる。
【００３６】
受容範囲を統計的特徴の平均及び標準偏差に従って各統計的特徴に対して設定する段階は、統計的特徴の標準偏差を統計的特徴の範囲傾向及び測定信号の信号対ノイズ比に従って調節する段階と、受容範囲を平均及び調節された標準偏差に従って統計的特徴に対して設定する段階とを含むことができる。従って、受容範囲の程度は、測定信号の信号対ノイズ比に従って設定することができ、これは、モデル信号との測定信号の適合の効果を有意に改善することが見出されている。
【００３７】
本発明の好ましい実施形態を要約すると、測定信号に対する統計的特徴の各々の値の調節傾向は、測定信号に対する統計的特徴の値を測定信号の信号対ノイズ比に従っていかに調節しなければならないかを決定するのに使用され、モデル信号に対する統計的特徴の各々の値の範囲傾向は、測定信号に対する統計的特徴の調節された値を統計的特徴のモデルの受容範囲と比較する前に、受容範囲の程度を測定信号の信号対ノイズ比に従って統計的特徴に対して設定するのに使用される。受容範囲は、モデル信号に対する統計的特徴の平均周りに中心を有する。
【００３８】
モデル信号がノイズのないモデル信号であった場合に、モデル信号の複数のインスタンスは、全て互いに同じになる。従って、モデル信号の複数のインスタンスに対して各統計的特徴の値の分散がないと考えられ、モデル信号の各統計的特徴の平均は、モデル信号の複数のインスタンスに対して統計的特徴の全ての値と同じになる。しかし、ノイズが多い測定信号に対して受容範囲を統計的特徴の調節された値との比較のためにもたらすために、各統計的特徴の値の分散は、モデル信号に対応することが既知である以前に測定されたノイズの多い信号の複数のインスタンスの値の分散に基づいて依然として定義することができる。好ましくは、分散は、範囲傾向及び測定信号の信号対ノイズ比に基づいて定義され、範囲傾向は、モデル信号に対応することが既知である以前の測定信号の複数のインスタンスから決定されたものである。
【００３９】
測定信号をモデル信号と適合させるのに多くの異なる統計的特徴を使用することができ、適合の確実性は、モデル信号及び測定信号の相対的な信号対ノイズ比が考慮に入れられる時に、測定信号に対する統計的特徴の値がモデル信号に対する統計的特徴の値に十分に適合する各々の追加の統計的特徴に対して改善する。
【００４０】
適合に対して測定することができる広範な統計的特徴があり、例えば、与えられた用途、例えば、話者認識のためのＭＦＣＣに固有の信号振幅、位相、周波数、電力、又は成分の分散、平均、モード、スキュー、又はクルトシスを統計的特徴として含むことができる。また、モデル信号に対する統計的特徴の値と基準信号に対する統計的特徴との相対的な差を統計的特徴として使用することができる。また、モデル／測定信号の異なる時間セグメントの統計的特徴の値の間の相対的な差を統計的特徴として使用することができる。
【００４１】
例えば、統計的特徴の１つは、基準信号とモデル信号との相関とすることができ、基準信号は、モデル信号の一部を形成する既知の信号である。基準信号は、例えば、モデル信号の特定の時間セグメントが、モデル信号のその特定の時間セグメントがノイズを含まなかった場合にどのように見えるかとすることができる。また、更に別の統計的特徴も当業者には明らかであろう。
【００４２】
疑義の回避のために、第１のエンティティが第２のエンティティに従って設定されると本明細書に説明される時に、それは、第１のエンティティが第２のエンティティ及び第３のエンティティに従って又は第２〜第ｎ番目のエンティティの全てに従って設定される場合を含むと考えられる。
【００４３】
本発明の別の実施形態により、上述の方法を実施するように構成された信号プロセッサを提供する。信号プロセッサは、統計的特徴の値をモデル信号に対して取得し、統計的特徴の値を測定信号に対して取得し、かつ測定信号の信号対ノイズ比を取得するように構成される。次に、信号プロセッサは、測定信号がモデル信号に適合するか否かを決定するために、測定信号の信号対ノイズ比に従ってモデル信号に対する統計的特徴の値を測定信号に対する統計的特徴の値と比較するように構成される。
【００４４】
信号プロセッサは、モデル信号に対する統計的特徴の値、測定信号に対する統計的特徴の値、及び測定信号の信号対ノイズ比のうちの１つ又はそれよりも多くを受信モデル信号及び／又は測定信号からそれらを計算することによって取得することができ、又は信号プロセッサは、その値の１つ又はそれよりも多くを信号プロセッサを含むシステムの別の部分から直接に受信することによって取得することができる。信号プロセッサは、例えば、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）とすることができる。
【００４５】
ここで添付図面を参照して本発明の例示的な実施形態を単に一例として以下に説明する。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
【図１】本発明の様々な実施形態を明らかにするのに使用される１０個の異なる信号Ｓ１〜Ｓ１０の表である。
【図２】２１ｄＢの信号対ノイズ比を有する信号Ｓ１の例のタイミング図である。
【図３】信号対ノイズ比の範囲にわたる信号Ｓ１〜Ｓ１０の平均分散値のグラフである。
【図４ａ】信号対ノイズ比に従って分散を調節する時に分散統計的特徴及び固定受容範囲を使用する時のモデル信号に正しく適合された測定信号の百分率の表である。
【図４ｂ】信号対ノイズ比に従って分散を調節する時に分散統計的特徴及び固定受容範囲を使用する時のモデル信号に間違って適合された測定信号の百分率の表である。
【図５ａ】信号対ノイズ比に従って分散を調節せずに分散統計的特徴及び固定受容範囲を使用する時のモデル信号に正しく適合された測定信号の百分率の表である。
【図５ｂ】信号対ノイズ比に従って分散を調節せずに分散統計的特徴及び固定受容範囲を使用する時のモデル信号に間違って適合された測定信号の百分率の表である。
【図６】信号対ノイズ比の範囲にわたる信号Ｓ１〜Ｓ１０の分散値の標準偏差のグラフである。
【図７ａ】信号対ノイズ比に従って分散を調節する時に分散統計的特徴及び可変受容範囲を使用する時のモデル信号に正しく適合された測定信号の百分率の表である。
【図７ｂ】信号対ノイズ比に従って分散を調節する時に分散統計的特徴及び可変受容範囲を使用する時のモデル信号に間違って適合された測定信号の百分率の表である。
【図８ａ】図４ａ、図５ａ、及び図７ａに示す表のデータ間の比較である。
【図８ｂ】図４ａ、図５ａ、及び図７ａに示す表のデータ間の比較である。
【図９】信号Ｓ１と基準信号の相関を示す図である。
【図１０】信号対ノイズ比の範囲にわたる信号Ｓ１〜Ｓ１０の平均相関値のグラフである。
【図１１ａ】信号対ノイズ比に従って相関を調節する時に相関統計的特徴及び固定受容範囲を使用する時のモデル信号に正しく適合された測定信号の百分率の表である。
【図１１ｂ】信号対ノイズ比に従って相関を調節する時に相関統計的特徴及び固定受容範囲を使用する時のモデル信号に間違って適合された測定信号の百分率の表である。
【図１２ａ】信号対ノイズ比に従って相関を調節せずに相関統計的特徴及び固定受容範囲を使用する時のモデル信号に正しく適合された測定信号の百分率の表である。
【図１２ｂ】信号対ノイズ比に従った相関分散なしで相関統計的特徴及び固定受容範囲を使用する時のモデル信号に不適切に適合された測定信号の百分率の表である。
【図１３】信号対ノイズ比の範囲にわたる信号Ｓ１〜Ｓ１０の相関値の標準偏差のグラフである。
【図１４ａ】信号対ノイズ比に従って相関を調節する時に相関統計的特徴及び可変受容範囲を使用する時のモデル信号に正しく適合された測定信号の百分率の表である。
【図１４ｂ】信号対ノイズ比に従って相関を調節する時に相関統計的特徴及び可変受容範囲を使用する時のモデル信号に間違って適合された測定信号の百分率の表である。
【図１５ａ】図１１ａ、図１２ａ、及び図１４ａに示す表のデータ間の比較である。
【図１５ｂ】図１１ｂ、図１２ｂ、及び図１４ｂに示す表のデータ間の比較である。
【図１６】本発明の一実施形態により測定信号がモデル信号に適合するか否かを決定する方法の流れ図である。
【発明を実施するための形態】
【００４７】
図１の表は、本発明の様々な実施形態を明らかにするのに使用される１０個の信号Ｓ１〜Ｓ１０を示している。信号Ｓ１〜Ｓ１０は、例示を目的として選択された公称信号であることに注意されたい。信号Ｓ１〜Ｓ１０は、全てが形式ｘ（ｔ）＝ａ1．ｓｉｎ（２πｆ1ｔ）＋ａ2．ｓｉｎ（２πｆ2ｔ）＋ａ3．ｓｉｎ（２πｆ3ｔ）のものであり、信号Ｓ１〜Ｓ１０の各々に対する係数ａ1、ａ2、ａ3、ｆ1、ｆ2、ｆ3は、図１の表に与えている。
【００４８】
測定信号がモデル信号に適合する場合に、測定信号は、モデル信号と同じと見なされるが、モデル信号と異なる信号対ノイズ比を有する場合がある。従って、実証は、２１ｄＢの信号対ノイズ比である時に１０個の信号に対する統計的特徴の値を決定し、１０個の信号が２５ｄＢ〜１ｄＢの範囲の信号対ノイズ比にある時に１０個の信号に対する統計的特徴の値を決定し、次に、（本発明の実施形態によって使用される時に）統計的特徴が２５ｄＢ〜１ｄＢの信号対ノイズ比での１０個の信号を２１ｄＢの信号対ノイズ比での１０個の信号にいかに良好に適合させるか検査することを含む。２１ｄＢの信号対ノイズ比及び２５ｄＢ〜１ｄＢの信号対ノイズ比範囲は、純粋に例示を目的として選択されている。
【００４９】
最初に、ホワイトノイズｎ（ｔ）を信号Ｓ１の各々に追加したが、追加されたノイズのために、信号Ｓ１〜Ｓ１０の各々に対して２１ｄＢの信号対ノイズ比がもたらされた。従って、追加されたノイズを有する信号Ｓ１〜Ｓ１０は、形式ｙ（ｔ）＝ａ1．ｓｉｎ（２πｆ1ｔ）＋ａ2．ｓｉｎ（２πｆ2ｔ）＋ａ3．ｓｉｎ（２πｆ3ｔ）にある。図２は、２１ｄＢの信号対ノイズ比での追加されたホワイトノイズｎ（ｔ）を有する信号Ｓ１の例を示している。サンプリング速度は、図２が０．１秒の時間間隔に関するように１ＭＨｚであった。
【００５０】
２１ｄＢでのノイズを有する信号Ｓ１〜Ｓ１０が、これらのモデル信号との測定信号の適合のためのモデル信号として取られる。
【００５１】
図１の信号Ｓ１〜Ｓ１０を使用する本発明の第１の実施形態をここに説明するが、モデル信号の分散が、測定信号をモデル信号に適合させる統計的特徴として取られる。
【００５２】
第１の段階では、モデル信号Ｓ１に対して統計的特徴（分散）の値を計算するために、２１ｄＢのノイズを有する信号Ｓ１の１０００個の例を発生させた。次に、１０００個の例示的な信号の各々の分散値を計算し、１０００個の分散値が得られた。統計的特徴のモデルを定義し、このモデルは、１０００個の分散値の平均値と１０００個の分散値の標準偏差とを含む。従って、モデルは、２１ｄＢの信号対ノイズ比でのモデル信号Ｓ１に対して統計的特徴の平均と統計的特徴の標準偏差とを含む。また、２１ｄＢの信号対ノイズ比での信号Ｓ２〜Ｓ１０の各々の１０００個の例を発生させ、更に、信号Ｓ２〜Ｓ１０の各々の統計的特徴（分散値）の対応するモデルを発生させた。
【００５３】
実際の実施形態において、モデルを発生させるのに使用される１０００個の例は、例えば、与えられた信号対ノイズ比で話す誰かの１０００個の例とすることができる。これに代えて、例の数は、特に、例が利用可能な時の信号対ノイズ比が高くなるほど少なくすることができる。更に別の方法として、非常に高い信号対ノイズ比で話す個人の例が利用可能な場合に、統計的特徴の平均は、単に、話す個人のその例の統計的特徴の値と考えることができ、統計的特徴の標準偏差は、ノイズが人工的に追加された非常に高い信号対ノイズ比の１０００個の例を発生させることによって人工的に発生させることができる。信号に人工的に追加される騒音レベルは、例えば、測定信号に存在すると予測することができる騒音レベルの範囲の中心の測定信号の予測された騒音レベルにほぼ対応しなければならない。
【００５４】
各モデルに関して、受容範囲を定義するために統計的特徴の平均及び統計的特徴の標準偏差を使用する。本明細書に説明する特定の実施形態において、受容範囲は、統計的特徴の平均の両側の２つの標準偏差まで拡張するように設定される。受容範囲は、本明細書で後述するように、測定信号に対する統計的特徴値とモデルとの比較中に使用される。
【００５５】
第２の段階では、信号対ノイズ比が統計的特徴（分散値）の値にいかに影響を与えるかを決定するために、信号Ｓ１の１０００個の例は、２５ｄＢの信号対ノイズ比で発生させ、信号Ｓ１のもう１０００個の例は、２４ｄＢの信号対ノイズ比で発生させ、信号Ｓ１のもう１０００個の例は、２３ｄＢのような信号対ノイズ比で発生させる等々、１ｄＢの信号対ノイズ比まで信号対ノイズ比の整数段階で発生させた。
【００５６】
信号対ノイズ比の各レベルで、信号Ｓ１の対応する１０００個の例示的な信号の分散値を計算し、１０００個の得られた分散値の平均を計算した。
【００５７】
同じ手順を信号Ｓ２〜Ｓ１０に対して繰返したが、図３は、信号Ｓ１〜Ｓ１０の各々に対して信号対ノイズ比に対する平均分散値のグラフを示している。信号Ｓ１〜Ｓ１０の各々は、異なる平均分散値を有し、平均分散値は、騒音レベルの増大（信号対ノイズ比の低下）と共に増加する傾向があるということを見ることができる。分散値の平均傾向は、傾向線Ａ＿ＴＲＮＤ＿Ｖに示している。
【００５８】
実際の実施形態において、信号対ノイズ比が測定信号に対する統計的特徴（分散値）の値にいかに影響を与えるかを決定するために、測定信号の多くの例を異なる信号対ノイズ比で取ることができ、又は単一測定信号には、調節傾向を決定することができる測定信号の多くの異なるインスタンスを発生させるために様々なレベルのホワイトノイズを人工的に追加することができる。
【００５９】
各モデルが分散値の統計的特徴に対応する１０個の信号Ｓ１〜Ｓ１０の１０個のモデルが発生されたので、かつ調節傾向Ａ＿ＴＲＮＤ＿Ｖが分散値の統計的特徴に対して定義されたので、分散値が信号対ノイズ比と共に以下に変化することになるかを予測するために、モデル信号に適合させるべき測定信号が定義されることになる。
【００６０】
第３の段階では、Ｓ１の１０００個の測定信号を２１ｄＢの信号対ノイズ比で発生させ、これらの信号の各々を信号Ｓ１〜Ｓ１０のモデルの各々と比較する。比較は、信号の分散値を計算し、調節傾向Ａ＿ＴＲＮＤ＿Ｖに従って信号の分散値を調節し、かつ調節された値が比較元のモデルの受容範囲にあるかを尋ねることを含む。
【００６１】
Ｓ１の１０００個の信号の信号対ノイズ比が２１ｄＢであり、かつ段階１でモデルを発生させるのに使用されたモデル信号の信号対ノイズ比が２１ｄＢであったので、調節傾向Ａ＿ＴＲＮＤ＿Ｖには、信号対ノイズ比が同じであるように各信号の分散値に対するゼロ調節が必要である。Ｓ１のモデルの受容範囲に該当する分散値を有するＳ１の１０００個の信号の百分率、すなわち、Ｓ１モデルに正しく適合されたＳ１の１０００個の信号の百分率は、図４ａに示す表のセル４０１に格納される。
【００６２】
また、Ｓ２の１０００個の測定信号が２１ｄＢの信号対ノイズ比で発生され、また、これらの信号の各々が信号Ｓ１〜Ｓ１０のモデルの各々と比較され、Ｓ２のモデルの受容範囲に該当する分散値を有するＳ２の１０００個の測定信号の百分率が図４ａのセル４０２に格納される。また、Ｓ３〜Ｓ１０の各々の１０００個の測定信号が２１ｄＢの信号対ノイズ比で発生され、これらの信号の各々が図４ａ表の２１ｄＢ行の残りのセルをポピュレートするために信号Ｓ１〜Ｓ１０のモデルの各々と比較される。
【００６３】
図４の表の２１ｄＢ行の百分率値は、全て約９５％であるが、これは驚くべきことではなく、その理由は、２１ｄＢのノイズでの同じ信号の組が、１つの組が別の組の平均の２つの標準偏差内にあるか否かという基準を用いて互いに比較されるからであり、正規分布に関して、データの９５％が平均の２つの標準偏差に該当することは公知である。
【００６４】
図４ｂの表は、間違って適合された測定信号の百分率を示している。例えば、セル４８１は、２１ｄＢでの９，０００個の信号Ｓ２〜Ｓ１０の１０．７％が信号Ｓ１に間違って適合されたことを示し、セル４８２は、２１ｄＢでの９，０００個の信号Ｓ１及びＳ３〜Ｓ１０のどれも信号Ｓ２に間違って適合されなかったことを示している。
【００６５】
次に、Ｓ１の１０００個の測定信号を１８ｄＢの信号対ノイズ比で発生させ、これらの信号の各々を信号Ｓ１〜Ｓ１０のモデルの各々と比較する。比較は、測定信号の分散値を計算し、測定信号の信号対ノイズ比（１８ｄＢ）とモデルの信号対ノイズ比（２１ｄＢ）の差に従って測定信号の分散値を調節し、かつ調節された値がモデルの受容範囲にあるかを尋ねることを含む。
【００６６】
信号の分散値は、調節傾向Ａ＿ＴＲＮＤ＿Ｖに従って調節される。具体的には、１８ｄＢでのＳ１の１０００個の測定信号の各々の分散値は、調節傾向Ａ＿ＴＲＮＤ＿Ｖが、信号が２１ｄＢの信号対ノイズ比、すなわち、モデル信号の信号対ノイズ比であった場合に分散値が該当していたと予測する値に調節される。これは、−０．０８で各分散値を調節することを含むが、その理由は、−０．０８が、１８ｄＢ（３．１５）での調節傾向Ａ＿ＴＲＮＤ＿Ｖの値と２１ｄＢ（３．０７）での調節傾向ＴＲＤＮの値との差であるからである。この例では、異なる信号対ノイズ比間の調節傾向Ａ＿ＴＲＮＤ＿Ｖの差の値は、測定信号の分散値に適用される調節として使用されるが、調節傾向を測定信号の分散値に適用する代替方法も可能であり、例えば、１８ｄＢ及び２１ｄＢの信号対ノイズ比間の調節傾向Ａ＿ＴＲＮＤ＿Ｖの百分率変化は、差の値の代わりに使用することができる。更に、図３に示す信号Ｓ１の個々の傾向は、調節傾向Ａ＿ＴＲＮＤ＿Ｖの代わりに使用することができ、調節傾向Ａ＿ＴＲＮＤ＿Ｖは、信号Ｓ１〜Ｓ１０の個々の傾向の平均である。
【００６７】
Ｓ１のモデルの受容範囲に該当する調節された分散値を有するＳ１の１０００個の信号の百分率、すなわち、Ｓ１モデルに正しく適合されたＳ１の１０００個の信号の百分率は、図４ａに示す表のセル４１１に格納される。
【００６８】
また、Ｓ２の１０００個の測定信号が１８ｄＢの信号対ノイズ比で発生され、これらの測定信号の各々が信号Ｓ１〜Ｓ１０のモデルの各々と比較される。Ｓ２の１０００個の測定信号の分散値は、上述のＳ１の１０００個の測定信号の場合と同じ方法を用いて計算及び調節される。Ｓ２のモデルの受容範囲に該当する調節された分散値を有するＳ２の１０００個の測定信号の百分率は、図４ａのセル４１２に格納される。また、Ｓ３〜Ｓ１０の各々の１０００個の測定信号が１８ｄＢの信号対ノイズ比で発生され、これらの信号の各々は、図４ａ表の１８ｄＢ行の残りのセルをポピュレートするために信号Ｓ１〜Ｓ１０のモデルの各々と比較される。
【００６９】
図４ｂの表を再び参照すると、セル４９１は、１８ｄＢでの９，０００個の信号Ｓ２〜Ｓ１０の９．２％が信号Ｓ１に間違って適合されたことを示し、セル４９２は、１８ｄＢでの９，０００個の信号Ｓ１及びＳ３〜Ｓ１０のどれも信号Ｓ２に間違って適合されなかったことを示している。
【００７０】
図４ａ及び図４ｂの表の残りの行を完成するために先に概説した方法をＳ１〜Ｓ１０の各々に対して１５ｄＢ、１２ｄＢ、９ｄＢ、６ｄＢ、及び３ｄＢで１０００個の信号で繰返した。モデル信号に正しく適合された測定信号の百分率は、１５ｄＢ以降から劇的に落ちるが、簡潔さを期すために、この例示的な実施形態において、適合を実行するために１つの統計的特徴のみを使用するが、実際に、典型的には、複数の統計的特徴が、より良好な結果を出すために組み合わせて使用されることになると考えられる。
【００７１】
比較を目的として、図５ａ及び図５ｂの表は、図４ａ及び図４ｂの表に関連して説明したのと同じ方法が使用される時の結果を示すが、信号対ノイズ比に従った分散値のいかなる調節もない。本方法の適合性能が、本発明による分散値調節が実行される時に遥かに高くなっていることは、平均百分率値を示す図４ａ及び図５ａの最終列から見出される。
【００７２】
第１の実施形態の拡張に対してここに説明するが、受容範囲、並びに分散の実際値は、信号対ノイズ比に従って変化する。
【００７３】
図４ａ及び図４ｂの表をポピュレートするのに使用したのと同じ方法による同じ組の信号が、ここで図７ａ及び図７ｂの表をポピュレートするのに使用されるが、違う点は、信号対ノイズ比が統計的特徴の値（分散値）にいかに影響を与えるかを決定する第２の段階で、本方法が、信号対ノイズ比の各々での分散値の平均に加えて、信号対ノイズ比の各々での分散値の標準偏差を決定するように拡張されることである。信号対ノイズ比の各々での分散値の標準偏差は、受容範囲の程度を調節するために第３の段階に使用される。
【００７４】
図６は、異なる信号対ノイズ比での分散値の標準偏差のグラフを示している。例えば、図３は、１ｄＢでの信号Ｓ１の１０００個の例の分散値の平均が約８であることを示すが、図６は、１ｄＢでの信号Ｓ１の１０００個の例の分散値の標準偏差が約０．４であることを示している。また、Ｓ２〜Ｓ１０の各々の１０００個の例の標準偏差は、図６にプロットされている。
【００７５】
図６は、分散値の標準偏差が、信号対ノイズ比が低減する時に増加する傾向があることを示している。換言すると、信号のノイズの量が増加する時に、信号の１０００個の例の分散値間の変動の量も増加する。分散値（測定される統計的特徴の値）が信号対ノイズ比が低くなるほど可変であるというこの認識は、結果の偽陰性の数を低減するために、信号対ノイズ比が小さくなった時にモデルの受容範囲を増大させるために使用することができる。
【００７６】
信号Ｓ１〜Ｓ１０の分散値の標準偏差の平均は、傾向線Ｒ＿ＴＲＮＤ＿Ｖによって図６に示されており、この傾向線は、測定信号に対する統計的特徴の調節された値（分散値）を受容範囲と比較する時に本方法の第３の段階で受容範囲を調節する範囲傾向として使用される。特に、第１の段階で受容範囲を設定するのに使用される標準偏差は、範囲傾向及び測定信号の信号対ノイズ比に従って調節され、受容範囲は、調節される標準偏差に従って設定される。この例示的な実施形態において、受容範囲は、統計的特徴（分散値）の平均の両側の２つの標準偏差まで拡張するように設定され、この標準偏差は、測定信号の信号対ノイズ比での範囲傾向Ｒ＿ＴＲＮＤ＿Ｖによって与えられる標準偏差である。
【００７７】
例えば、２１ｄＢでのＳ１信号の分散値の統計的特徴に関連付けられたモデルは、１．３５の平均（図３を参照されたい）と０．０２の標準偏差（図６を参照されたい）を有する。従って、２１ｄＢでの測定信号がＳ１信号に適合するか否かの受容範囲は、１．３５±２*０．０２である。
【００７８】
２ｄＢでの９．７の分散値を有する測定信号を受信した場合に、測定信号がＳ１信号に適合するか否かを決定するために、２１ｄＢでの１．３５±２*０．０２のＳ１信号の受容範囲は、２ｄＢに有効な受容範囲を与えるために範囲傾向Ｒ＿ＴＲＮＤ＿Ｖに従って調節され、２ｄＢでの９．７の分散値は、２１ｄＢに有効な分散値を与えるために調節傾向Ａ＿ＴＲＮＤ＿Ｖに従って調節され、次に、調節された分散値は、この分散値が調節された受容範囲に該当するか否かを調べるために検査される。
【００７９】
具体的には、範囲傾向Ｒ＿ＴＲＮＤ＿Ｖは、２１ｄＢでの０．０３から２ｄＢでの０．４までの標準偏差の変化（図６を参照されたい），すなわち、０．３７の変化を示すので、受容範囲は、１．３５±２*０．０２から１．３５±２*０．３９に調節される。従って、受容範囲は、モデル信号と比較すると測定信号のより低い信号対ノイズ比を考慮するために２*０．３７だけ拡幅される。
【００８０】
更に、調節傾向Ａ＿ＴＲＮＤ＿Ｖは、２ｄＢでの１１．２から２１ｄＢでの３．０までの分散値変化（図３を参照されたい）、又は−８．２の変化を示すので、９．７の分散値は、−８．２で１．５に調節される。
【００８１】
最後に、本方法では、１．５の調節された分散値が１．３５±２*０．３９の調節された受容範囲に該当するか否かを尋ねる。１．５の調節された分散値は、確かに１．３５±２*０．３９の調節された受容範囲に該当するので、測定信号は、モデル信号Ｓ１に適合すると決定される。
【００８２】
従って、本方法では、分散値の統計的特徴のＳ１モデルの平均及び標準偏差が２１ｄＢ時に有効であると認識し、一方、９．７の測定信号分散値は、２ｄＢ時に有効である。９．７の値は、調節された値を１．３５の平均と実質的に比較することができるように、測定信号が２１ｄＢ時に受信した場合に最も可能性が高かったと思われる値に−８．２によって調節される。モデルの標準偏差は、モデルが２ｄＢ時に発生された場合にそうであったと思われる値に調節され、モデルの受容範囲は、測定信号から予測された分散値のこのより大きい広がりに対処するようになっており、測定信号のためのこのより大きい広がりは、２１ｄＢではなく２ｄＢ時に取られる。
【００８３】
２ｄＢでの測定信号の広がりは、８．２の分散値を差し引いても影響を受けず、そういう理由から、受容範囲のための標準偏差は、調節された分散値を受容範囲と比較する前に調節からの利益を依然として受けることに注意されたい。例えば、複数の測定信号を受信した場合に、最低分散値と最高分散値の差は、たとえ８．２のような固定量がこの値の各々から差し引かれたとしても依然として同じになる。
【００８４】
図８ａは、測定信号分散値を信号対ノイズ比の範囲にわたって統計的特徴として使用してモデル信号として正しく識別された信号の平均百分率のグラフを示している。特に、図８ａは、本発明によるものではない信号対ノイズ比に従った測定信号分散値の調節を伴わない信号適合に対応する図５ａの最終列のデータのトレース８１、本発明の第１の実施形態による信号対ノイズ比に従った測定信号分散値の調節を伴う信号適合に対応する図４ａの最終列のデータのトレース８２、及び本発明の第１の実施形態の拡張による信号対ノイズ比に従った測定信号分散値の調節及び信号対ノイズ比に従った受容範囲の調節を伴う信号適合に対応する図７ａの最終列のデータのトレース８３を示している。
【００８５】
トレース８２及び８３によって示す本発明が、異なる信号対ノイズ比の範囲にわたって測定信号をモデル信号に適合させるために統計的特徴を使用する効果を有意に増大させることは、図８ａから明らかである。本方法は、測定信号分散値が信号対ノイズ比に従って調節されると共に受容範囲がトレース８３に示すように信号対ノイズ比に従って調節される時にモデル信号Ｓ１〜Ｓ１０に対応する測定信号を識別する時に最も有効である。
【００８６】
図８ｂは、測定信号分散値を信号対ノイズ比の範囲にわたって統計的特徴として使用してモデル信号として間違って識別された信号の平均百分率のグラフを示している。特に、図８ｂは、本発明によるものではない信号対ノイズ比に従った測定信号分散値の調節を伴わない信号適合に対応する図５ｂの最終列のデータのトレース８５、本発明の第１の実施形態による信号対ノイズ比に従った測定信号分散値の調節を伴う信号適合に対応する図４ｂの最終列のデータのトレース８６、及び本発明の第１の実施形態の拡張による信号対ノイズ比に従った測定信号分散値の調節及び信号対ノイズ比に従った受容範囲の調節を伴う適合に対応する図７ｂの最終列のデータのトレース８７を示している。
【００８７】
測定信号分散値及び受容範囲の両方を信号対ノイズ比に従って調節することにより、正しく適合された測定信号の数は改善するが（トレース８３を参照されたい）、間違って適合された信号の数も増加すること（トレース８７を参照されたい）が、トレース図８ａ及び図８ｂを比較することによって見出される。従って、受容範囲が統計的特徴の値に加えて信号対ノイズ比に従って調節されるか否かは、間違った適合（偽陽性）のより高い割合を結果において受諾することができるか否かに部分的に依存する。
【００８８】
図１の信号Ｓ１〜Ｓ１０を使用する本発明の第２の実施形態をここで説明するが、基準信号との信号Ｓ１〜Ｓ１０の相関が、測定信号をモデル信号に適合させる統計的特徴として取られる。
【００８９】
例示を目的として、基準信号は、ｒ（ｔ）＝ａ1ｓｉｎ（２πｆ1ｔ）であるように選択され、これは、信号Ｓ１〜Ｓ１０の各々内に出現する信号であり、従って、信号Ｓ１〜Ｓ１０は、全て、この基準信号との何らかの相関を有することになるからである。信号Ｓ１〜Ｓ１０の全てに対してａ1＝１及びｆ1＝０．０１であるので、ｒ（ｔ）＝１．ｓｉｎ（２π．０．０１．ｔ）の同じ基準信号が、Ｓ１〜Ｓ１０の全てとの相関を計算するのに使用される。しかし、これはそうでなければならない理由はなく、代替実施形態では異なる基準信号を信号Ｓ１〜Ｓ１０の異なる１つに対して使用することができる。
【００９０】
相関は、相互相関であり、基準信号のサンプル及び信号Ｓ１〜Ｓ１０の１つをスライドさせて互いを過ぎてその間の相関のピークレベルを測定することによって取られる。例示を目的として、図９のグラフは、信号Ｓ１＝ａ1．ｓｉｎ（２πｆ1ｔ）＋ａ2．ｓｉｎ（２πｆ2ｔ）＋ａ3．ｓｉｎ（２πｆ3ｔ）と信号ｒ（ｔ）＝ａ1．ｓｉｎ（２πｆ1ｔ）の間の相互相関を示している。図１の表に従って、Ｓ１に関してａ1＝１、ａ2＝０．９、ａ3＝０．８、ｆ1＝０．０１、ｆ2＝０．００５、及びｆ3＝０．００２である。
【００９１】
図９に示す相互相関が２０００個のサンプルをカバーするように、信号Ｓ１の１０００個のサンプル及びｒ（ｔ）を取って互いに相互相関させた。相関ピークは、ほぼ０．９であり、従って、この実施形態において、０．９が、基準信号ｒ（ｔ）と信号Ｓ１の間の相関の統計的特徴の値として取られる。
【００９２】
分散の統計的特徴の使用を示すために第１の実施形態において従ったのと同じ方法をここで相関の統計的特徴の使用を示すために第２の実施形態において従うことになる。
【００９３】
第１の段階では、相関の統計的特徴のモデルを２１ｄＢでの信号Ｓ１〜Ｓ１０の各々に対して発生させた。これを行うために、２１ｄＢでのノイズを有する信号Ｓ１〜Ｓ１０の各々の１０００個の例を発生させた。次に、基準信号ｒ（ｔ）との１０００個の例示的な信号の各々のピーク相関値を信号Ｓ１〜Ｓ１０の各々に対して計算し、信号Ｓ１〜Ｓ１０の各々に対して１０００個の相関値が得られた。信号Ｓ１〜Ｓ１０の各々の１０００個の相関値の平均及び標準偏差を取って信号に対応するモデル内に格納させた。各モデルに関して、受容範囲は、モデルの平均±モデルの標準偏差の２倍として定義された。
【００９４】
第２の段階では、信号対ノイズ比が統計的特徴（相関）の値にいかに影響を与えるかを決定するために、信号Ｓ１〜Ｓ１０の各々の１０００個の例を２５ｄＢ〜１ｄＢの範囲の信号対ノイズ比の整数段階の各々で発生させた。図１０は、信号Ｓ１〜Ｓ１０の各々に関する信号対ノイズ比に対する平均相関値のグラフを示している。信号Ｓ１〜Ｓ１０の各々は、異なる平均相関値を有し、平均相関値は、信号対ノイズ比と共に減少する傾向があるということを見ることができる。相関値の平均傾向は、傾向線Ａ＿ＴＲＮＤ＿Ｃに示している。
【００９５】
各モデルが相関値の統計的特徴に対応する１０個の信号Ｓ１〜Ｓ１０の１０個のモデルが発生されたので、かつ調節傾向Ａ＿ＴＲＮＤ＿Ｃが相関値の統計的特徴に対して定義されたので、どのように相関値が信号対ノイズ比と共に変化することになるかを予測するために、モデル信号に適合させるべき測定信号が定義される。
【００９６】
第３の段階では、Ｓ１〜Ｓ１０の各々の１０００個の測定信号が、２１ｄＢ、１８ｄＢ、１５ｄＢ、１２ｄＢ、９ｄＢ、６ｄＢ、及び３ｄＢの信号対ノイズ比の各々で、すなわち、総計７０，０００個の信号で発生された。
【００９７】
これらの測定信号の各々を信号Ｓ１〜Ｓ１０のモデルの各々と比較した。比較では、基準信号との信号の相関値を計算し、調節傾向Ａ＿ＴＲＮＤ＿Ｃに従って信号の相関値を調節し、かつ調節された値が比較元のモデルの受容範囲にあるかを尋ねた。
【００９８】
図１１ａの表は、第１の実施形態に関連した図４ａの表と同様の方法で正しく適合された測定信号の百分率を示している。図１１ｂの表は、第１の実施形態に関連した図４ｂの表と同様の方法で間違って適合された測定信号の百分率を示している。
【００９９】
第１の実施形態の場合と同様に、異なる信号対ノイズ比間の調節傾向Ａ＿ＴＲＮＤ＿Ｃの差の値は、測定信号の相関値に適用される調節として用いた。
【０１００】
比較を目的として、図１２ａ及び図１２ｂの表は、図１１ａ及び図１１ｂの表に関連して説明したのと同じ方法が使用される時の結果を示すが、信号対ノイズ比に従った相関値の調節はない。本方法の適合性能は、本発明による相関値調節が実行される時に遥かに高くなっていることが、平均百分率値を示す図１１ａ及び図１２ａの最終列から見出される。
【０１０１】
受容範囲、並びに相関の実際値が信号対ノイズ比に沿って変化する第２の実施形態の拡張に対してここで説明する。
【０１０２】
図１１ａ及び図１１ｂの表をポピュレートするのに使用したのと同じ方法による同じ組の信号が、図１４ａ及び図１４ｂの表をポピュレートするのに使用されるが、違う点は、信号対ノイズ比が統計的特徴の値（相関値）にいかに影響を与えるかを決定する第２の段階で、本方法は、信号対ノイズ比の各々での相関値の平均に加えて、信号対ノイズ比の各々での相関値の標準偏差を決定するために拡張されることである。信号対ノイズ比の各々での相関値の標準偏差は、信号対ノイズ比に従って受容範囲の程度を調節するために第３の段階に使用される。
【０１０３】
図１３は、異なる信号対ノイズ比での相関値の標準偏差のグラフを示している。具体的には、Ｓ１〜Ｓ１０の各々の１０００個の例の標準偏差は、２１ｄＢ、１８ｄＢ、１２ｄＢ、９ｄＢ、６ｄＢ、及び３ｄＢの信号対ノイズ比の各々でプロットされる。図１３は、相関値の標準偏差は、信号対ノイズ比が低減する時に増加する傾向があることを示している。相関値（測定される統計的特徴の値）は、信号対ノイズ比が低くなるほど可変であるというこの認識は、結果の偽陰性の数を低減するために信号対ノイズ比が小さくなる時にモデルの受容範囲を増大させるために使用することができる。
【０１０４】
信号Ｓ１〜Ｓ１０の相関値の標準偏差の平均は、点線の傾向線Ｒ＿ＴＲＮＤ＿Ｃによって図１３上に示されており、この傾向線は、測定信号に対する統計的特徴の調節された値（相関値）を受容範囲と比較する時に本方法の第３の段階で受容範囲を調節する範囲傾向として使用される。特に、第１の段階で受容範囲を設定するのに使用された標準偏差は、範囲傾向及び測定信号の信号対ノイズ比に従って調節され、受容範囲は、調節された標準偏差に従って設定される。
【０１０５】
例えば、２１ｄＢでのＳ１信号の相関値の統計的特徴に関連付けられたモデルは、０．８９の平均（図１０を参照されたい）と，０．００１３の標準偏差（図１３を参照されたい）とを有する。従って、２１ｄＢでの測定信号がＳ１信号に適合するか否かの受容範囲は、０．８９±２*０．００１３である。
【０１０６】
５ｄＢでの０．７８５の相関値を有する測定信号を受信した場合に、測定信号がＳ１信号に適合するか否かを決定するために、２１ｄＢでの０．８９±２*０．００１３のＳ１信号の受容範囲は、５ｄＢに有効な受容範囲を与えるために範囲傾向Ｒ＿ＴＲＮＤ＿Ｃに従って調節され、５ｄＢでの０．７８５の相関値は、２１ｄＢに有効な相関値を与えるために調節傾向Ａ＿ＴＲＮＤ＿Ｃに従って調節され、次に、調節された相関値は、この相関値が調節された受容範囲に該当するか否かを調べるために検査される。
【０１０７】
具体的には、範囲傾向Ｒ＿ＴＲＮＤ＿Ｃは、２１ｄＢでの０．００１４から５ｄＢでの０．００９１（図１３を参照されたい）までの標準偏差変化、すなわち、＋０．００７７の変化を示すので、受容範囲は、０．８９±２*０．００１３から０．８９±２*０．００９０に調節される。従って、受容範囲は、モデル信号と比較して測定信号のより低い信号対ノイズ比を考慮するために２*０．００７７だけ拡幅される。
【０１０８】
更に、調節傾向Ａ＿ＴＲＮＤ＿Ｃは、５ｄＢでの０．７３から２１ｄＢでの０．８４までの相関値変化（図１０を参照されたい）、すなわち、＋０．１１の変化を示すので、０．７８５の相関値は、＋０．１１だけ０．８９５に調節される。
【０１０９】
最後に、本方法は、０．８９５の調節された相関値が０．８９±２*０．００９０の調節された受容範囲に該当するか否かを尋ねる。０．８９５の調節された相関値は、確かに０．８９±２*０．００９０の調節された受容範囲に該当するので、測定信号は、モデル信号Ｓ１に適合すると決定される。
【０１１０】
従って、本方法は、相関値の統計的特徴のＳ１モデルの平均及び標準偏差が２１ｄＢ時に有効であると認識し、一方、０．７８５の測定信号相関値は、５ｄＢ時に有効である。０．７８５の値は、調節された値を０．８９の平均と実質的に比較することができるように、測定信号が２１ｄＢ時に受信した場合に最も可能性が高いと思われる値に＋０．１１だけ調節される。モデルの標準偏差は、モデルが５ｄＢ時に発生された場合にそうであったと思われる値に調節され、モデルの受容範囲は、測定信号から予測された相関値のこのより大きい範囲に対処するようになっており、測定信号のためのよりこの大きい範囲は、２１ｄＢではなく５ｄＢ時に取られる。
【０１１１】
図１５ａは、測定信号相関値を信号対ノイズ比の範囲にわたって統計的特徴として使用してモデル信号として正しく識別された信号の平均百分率のグラフを示している。特に、図１５ａは、本発明によるものではない信号対ノイズ比に従った測定信号相関値の調節を伴わない信号適合に対応する図１２ａの最終列のデータのトレース２８１、本発明の第２の実施形態による信号対ノイズ比に従った測定信号相関値の調節を伴う信号適合に対応する図１１ａの最終列のデータのトレース２８２、及び本発明の第２の実施形態の拡張による信号対ノイズ比に従った測定信号相関値の調節及び信号対ノイズ比に従った受容範囲の調節を伴う適合に対応する図１４ａの最終列のデータのトレース２８３を示している。
【０１１２】
トレース２８２及び２８３によって示す本発明が、異なる信号対ノイズ比の範囲にわたって測定信号をモデル信号に適合させるために統計的特徴を使用する効果を有意に増大させることは、図１５ａから明らかである。本方法は、測定信号相関値が信号対ノイズ比に従って調節されると共に受容範囲がトレース２８３に示すように信号対ノイズ比に従って調節される時に、モデル信号Ｓ１〜Ｓ１０に対応する測定信号の識別時に最も有効である。
【０１１３】
図１５ｂは、測定信号相関値を信号対ノイズ比の範囲にわたって統計的特徴として使用してモデル信号として間違って識別された信号の平均百分率のグラフを示している。特に、図１５ｂは、本発明によるものではない信号対ノイズ比に従った測定信号相関値の調節を伴わない信号適合に対応する図１２ｂの最終列のデータのトレース２８５、本発明の第２の実施形態による信号対ノイズ比に従った測定信号相関値の調節を伴う信号適合に対応する図１１ｂの最終列のデータのトレース２８６、及び本発明の第２の実施形態の拡張による信号対ノイズ比に従った測定信号相関値の調節及び信号対ノイズ比に従った受容範囲の調節を伴う適合に対応する図１４ｂの最終列のデータのトレース２８７を示している。
【０１１４】
測定信号相関値及び受容範囲の両方を信号対ノイズ比に従って調節することにより、正しく適合された測定信号の数は改善するが（トレース２８３を参照されたい）、間違って適合された信号の数も増加すること（トレース２８７を参照されたい）が、図１５ａ及び図１５ｂのトレースを比較することによって見出される。従って、受容範囲が統計的特徴の値に加えて信号対ノイズ比に従って調節されるか否かは、間違った適合（偽陽性）のより高い割合を結果において受諾することができるか否かに部分的に依存する。
【０１１５】
基準信号への適合が用いられる実際の実施形態において、例えば、音声認識では、基準信号は、特定の声の音に対応する比較的短い持続時間信号とすることができる。基準信号は、話された語に対応するより長い持続時間測定信号にわたってスライドされ、相関は、話された作業が声の音を含むか否か及びその位置の尺度を与える。相関ピークのサイズ及び相関ピークのタイミングの両方は、話された語の測定信号を話された語のモデル信号に適合させてその語が何なのかを決定する際に統計的特徴として使用することができる。
【０１１６】
第１の実施形態の図８ａ結果を第２の実施形態の図１５ａ結果と比較すると、第２の実施形態の相関特徴の方が第１の実施形態の分散特徴よりも良好な結果を発生させることを見ることができる。第１及び第２の実施形態において、１つの統計的特徴のみが適合に使用されるが、これらの実施形態は、追加の統計的特徴を使用して結果を改善するために明確に拡張することができる。例えば、分散及び相関の両方を測定するシステムを実施することができ、モデル信号との測定信号の適合は、測定信号が、調節された分散値及び調節された相関値の両方をモデル信号の対応する分散モデル及び相関モデル内に有する場合にのみ確立することができる。
【０１１７】
これに代えて、測定信号の調節された分散値及び調節された相関値には、モデル信号の平均相関値及び平均分散値にどれ程度近いかに従って得点を与えることができ、次に、得点は、適合かあるか否かを決定する最終得点を与えるために加算することができる。
【０１１８】
図１６は、関連の統計的特徴を定義する段階と、統計的特徴の値をモデル信号に対して取得し、測定信号に関して、測定信号のＳ／Ｎ（信号対ノイズ比）を取得する段階と、測定信号の値をＳ／Ｎ比に従って調節する段階と、測定信号の調節された値をモデル信号の値と比較して測定信号がモデル信号に適合するか否かを決定する段階とを含む本発明の一実施形態を示している。
【０１１９】
本発明のいずれの実施形態も、測定信号が複数のモデル信号のいずれかに適合するか否かを決定することができる以下の特徴のいずれかの組合せを更に含むことができる。
−好ましくは、各々が単一（及び典型的には実際の）数値を発生させるためにあらゆる波形に適用可能である複数（好ましくは少なくとも１０個、より好ましくは少なくとも２０個）の関連の統計的特徴を定義する段階。
−各々が好ましくは実質的に類似のＳ／Ｎを有する複数の（好ましくは、少なくとも、より好ましくは少なくとも１０００個の）モデル信号に対して少なくとも統計的特徴の値を決定及び記録する段階。
−モデル信号のＳ／Ｎを既知のＳ／Ｎであるように測定、決定、又は調節する段階。
−傾向を発生させるために（任意的に、ノイズを追加してＳ／Ｎの異なるレベルをもたらし、かつ各達成されたＳ／Ｎでの値を再計算することにより）どのように各統計的特徴の代表値（例えば平均、中間又は中心値のような）がモデル信号のＳ／Ｎに従って変わるかを決定する段階。各統計的特徴の傾向は、モデル信号のモデルを直接又は間接に関わらず互いに形成することができる。
−測定信号をモデル信号のモデルと比較し、測定信号のＳ／Ｎ値を値対そこのＳ／Ｎの傾向に基づいて識別する段階。
−（上述又は他の方法で識別されるか否かにかかわらず）測定信号のＳ／Ｎに関する知識を使用する段階。測定信号に対する統計的特徴の値は、次に、測定信号が既知のＳ／Ｎ（モデル信号と同じＳ／Ｎ）で受信又は記録された場合に値が何であったと予測されるかを表す調節された値を発生させるようにモデルに従って調節することができる。次に、測定信号の調節された値は、この値がモデル信号のいずれかに適合するか否かを識別するためにモデル信号の値と比較することができる。
【０１２０】
任意的に、測定信号がモデル信号に適合するか否かを決定するためにモデル信号に対する統計的特徴の値を測定信号の信号対ノイズ比に従って測定信号に対する統計的特徴の値と比較する段階は、測定信号に対する統計的特徴の値を測定信号の信号対ノイズ比に従って調節する段階を含む。
【０１２１】
任意的に、測定信号がモデル信号に適合するか否かを決定するためにモデル信号に対する統計的特徴の値を測定信号の信号対ノイズ比に従って測定信号に対する統計的特徴の値と比較する段階は、測定信号がモデル信号に適合するか否かを決定するために、調節された値をモデル信号に対する統計的特徴の値と比較する段階を含む。
【０１２２】
添付の特許請求の範囲に該当する本発明の様々な他の実施形態も当業者には明らかであろう。
【符号の説明】
【０１２３】
ＳＮ  信号対ノイズ
【図１】
2015535616.tif 000003
【図２】
2015535616.tif 000004
【図３】
2015535616.tif 000005
【図４ａ】
2015535616.tif 000006
【図４ｂ】
2015535616.tif 000007
【図５ａ】
2015535616.tif 000008
【図５ｂ】
2015535616.tif 000009
【図６】
2015535616.tif 000010
【図７ａ】
2015535616.tif 000011
【図７ｂ】
2015535616.tif 000012
【図８ａ】
2015535616.tif 000013
【図８ｂ】
2015535616.tif 000014
【図９】
2015535616.tif 000015
【図１０】
2015535616.tif 000016
【図１１ａ】
2015535616.tif 000017
【図１１ｂ】
2015535616.tif 000018
【図１２ａ】
2015535616.tif 000019
【図１２ｂ】
2015535616.tif 000020
【図１３】
2015535616.tif 000021
【図１４ａ】
2015535616.tif 000022
【図１４ｂ】
2015535616.tif 000023
【図１５ａ】
2015535616.tif 000024
【図１５ｂ】
2015535616.tif 000025
【図１６】
2015535616.tif 000026
【国際調査報告】
2015535616.tif 000027
2015535616.tif 000028
2015535616.tif 000029