(57)【要約】【課題】  標本データの相互相関係数を用いる従来の方法とは全く異なる原理に基づく音源方向検出法装置及び音源方向検出方法を提供する。【解決手段】  本発明では、音源１からの信号を両擬似耳で受信する。両擬似耳で受信した信号に、例えば内耳モデルを適用して内耳信号に変換するなど、受音信号を非線形に変換する。重み行列Ｗと内耳信号Ｘの線形結合情報を用いて、罰金付きロジスティック回帰機械の双対機械（ｄｕａｌ  Ｐｅｎａｌｉｚｅｄ  Ｌｏｇｉｓｔｉｃ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  Ｍａｃｈｉｎｅ；ｄＰＬＲＭ）により音源方向を検出する。重み行列Ｗは、内耳信号とその正解方向の組で表された複数の訓練用データからｄＰＬＲＭ用いて学習する。【選択図】  図３
2007085734.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音源からの信号を複数の受信器で受信する受信部と；
前記受信部で受信した信号に内耳モデル等の時間周波数分析を適用して、周波数帯域毎の振幅時系列信号に変換する信号変換部と；
訓練用データを用いて重み行列を学習しながら更新する学習手段と、前記重み行列と前記振幅時系列信号の線形結合情報を用いて音源方向の確率を計算する確率演算手段と、前記確率演算部で計算された確率に基づいて音源方向を判定する音源方向判定手段とを有する学習・検出部とを備える；
音源方向検出装置。
【請求項２】
前記学習・検出部は罰金付きロジスティック回帰マシンの双対機械（ｄｕａｌ  Ｐｅｎａｌｉｚｅｄ  Ｌｏｇｉｓｔｉｃ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  Ｍａｃｈｉｎｅ；ｄＰＬＲＭ）を用いる；
請求項１に記載の音源方向検出装置。
【請求項３】
音源からの信号を複数の受信器で受信する受信工程と；
前記受信工程で受信した信号に内耳モデル等の時間周波数分析を適用して、周波数帯域毎の振幅時系列信号に変換する信号変換工程と；
訓練用データを用いて重み行列を学習しながら更新する学習工程と；
前記重み行列と前記振幅時系列信号の線形結合情報を用いて音源方向の確率を計算する確率演算工程と；
前記確率演算工程で計算された確率に基づいて音源方向を判定する音源方向判定工程とを備える；
音源方向検出方法。
【請求項４】
前記学習工程、前記確率演算工程及び前記音源方向判定工程に、罰金付きロジスティック回帰マシンの双対機械（ｄｕａｌ  Ｐｅｎａｌｉｚｅｄ  Ｌｏｇｉｓｔｉｃ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  Ｍａｃｈｉｎｅ；ｄＰＬＲＭ）を用いる；
請求項３に記載の音源方向検出方法。
【請求項５】
請求項３又は請求項４に記載の音源方向検出方法をコンピュータに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、音源方向検出装置及び音源方向検出方法に関する。すなわち、方向が既知の音源データ（訓練用データ）を用いて学習機械の一種である罰金付きロジスティック回帰マシンの双対機械（ｄｕａｌ  Ｐｅｎａｌｉｚｅｄ  Ｌｏｇｉｓｔｉｃ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  Ｍａｃｈｉｎｅ；ｄＰＬＲＭ）に学習させ、学習済みの学習機械によって未知の音源データに対して、音源方向の確率を計算し、音源方向を推定する音源方向検出装置及び音源方向検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
音源方向は、複数のマイクロホン（マイクロホンアレー）で受信した信号の時間差によって物理的に特定出来る。従来の工学的な音源方向の検出においては、この原理に基づいて、マイクロホンアレーを配置し、それらの受音信号の相互相関係数を計算し、時間差を推定することにより音源方向を推定している。実際、受音信号の相関行列を用いた線形予測モデルなどのパラメトリックモデルによる音源方向の検出法がいくつか提案されている。それらの方法ではいずれも、受音信号の標本相互相関係数、または相関行列を求める必要がある。（非特許文献１参照）
【０００３】
人間は両耳により、音源方向とともに、音の広がり感も知覚することができる。前記の工学的な音源方向の検出法では音の広がり感は扱うことができない。人間の優れた方向知覚の解明が、機械装置による音源方向検出に有用である。
【０００４】
近年、人間が行っている学習を真似て、ニューラル・ネットワーク（ＮＮ）やサポートベクターマシン（ＳＶＭ）等の学習機械と呼ばれる数理モデルを用いて訓練用データによってパラメ−タを学習させ、予測を行う方法が開発され、音声に限らずあらゆる信号処理やデータ解析に有効であることが広く知られている。（非特許文献２，３参照）
【０００５】
学習機械の一種である罰金付きロジスティック回帰機械（Ｐｅｎａｌｉｚｅｄ  Ｌｏｇｉｓｔｉｃ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  Ｍａｃｈｉｎｅｓ；ＰＬＲＭ）及びその双対機械（ｄｕａｌ  Ｐｅｎａｌｉｚｅｄ  Ｌｏｇｉｓｔｉｃ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  Ｍａｃｈｉｎｅｓ；ｄＰＬＲＭ）は、ＮＮやＳＶＭと異なり、確率的予測（判定）ができることに特色があり、話者認識などに有効であることが示されている。（非特許文献４〜９参照）
【０００６】
【非特許文献１】大賀寿郎、山崎芳雄、金田豊、“音響システムとディジタル信号処理”、電子情報通信学会、１９９５．
【非特許文献２】麻生英樹、“ニューラルネットワーク情報処理”、産業図書、１９８８．
【非特許文献３】麻生英樹、津田宏治、村田昇、“パタン認識と学習の統計学、新しい概念と手法”、岩波書店、２００３．
【非特許文献４】Ｋ．Ｔａｎａｂｅ，“Ｐｅｎａｌｉｚｅｄ  ｌｏｇｉｓｔｉｃ  ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  ｍａｃｈｉｎｅｓ：Ｎｅｗ  ｍｅｔｈｏｄｓ  ｆｏｒ  ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ  １”  ，ＩＳＭ  Ｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ  Ｒｅｐｏｒｔ  １４３，ｐｐ．１６３−１９４，Ｍａｒｃｈ  ２００１．
【非特許文献５】Ｋ．Ｔａｎａｂｅ，“Ｐｅｎａｌｉｚｅｄ  ｌｏｇｉｓｔｉｃ  ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  ｍａｃｈｉｎｅｓ：Ｎｅｗ  ｍｅｔｈｏｄｓ  ｆｏｒ  ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ  ２”  ，第４回情報論的学習理論ワークショップ（ＩＢＩＳ２００１），ｐｐ．７１〜７６，Ｊｕｌｙ．２００１．
【非特許文献６】Ｋ．Ｔａｎａｂｅ，“Ｐｅｎａｌｉｚｅｄ  ｌｏｇｉｓｔｉｃ  ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  ｍａｃｈｉｎｅｓ  ａｎｄ  Ｒｅｌａｔｅｄ  Ｌｉｎｅａｒ  Ｎｕｍｅｒｉｃａｌ  Ａｌｇｅｂｒａ”  ，京都大学数理解析研究所、講究録１３２０，ｐｐ．２３９〜２４９，２００３．
【非特許文献７】Ｔ．Ｍａｔｓｕｉ  ａｎｄ  Ｋ．Ｔａｎａｂｅ，“Ｓｐｅａｋｅｒ  Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｗｉｔｈ  Ｄｕａｌ  Ｐｅｎａｌｉｚｅｄ  Ｌｏｇｉｓｔｉｃ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  Ｍａｃｈｉｎｅ”  ，Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  Ｏｄｙｓｓｅｙ，ｐｐ．３６３〜３６６，２００４．
【非特許文献８】Ｔ．Ｍａｔｓｕｉ  ａｎｄ  Ｋ．Ｔａｎａｂｅ，“Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ｓｐｅａｋｅｒ  Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｗｉｔｈ  ｄｕａｌ  Ｐｅｎａｌｉｚｅｄ  Ｌｏｇｉｓｔｉｃ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  Ｍａｃｈｉｎｅ”  ，Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ＩＣＳＬＰ，ｐｐ．ＩＩＩ−１７９７〜１８００，２００４．
【非特許文献９】Ｔ．Ｍａｔｓｕｉ  ａｎｄ  Ｋ．Ｔａｎａｂｅ，“Ｓｐｅａｋｅｒ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  ｗｉｔｈｏｕｔ  Ｆｅａｔｕｒｅ  Ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ  Ｐｒｏｃｅｓｓ”  ，Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  Ｗｏｒｋｓｈｏｐ  ｏｎ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  Ａｐｐｒｏａｃｈ  ｆｏｒ  Ｓｐｅｅｃｈ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ：Ｂｅｙｏｎｄ  ＨＭＭ，ｐｐ．７９〜８４，２００４．
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、受音信号の標本相互相関係数、または相関行列を求めるには、コンピュータ演算に比較的多くの資源と時間を必要とする。また、人間の優れた方向知覚に近い学習機械による音源方向検出が求められるようになった。
【０００８】
本発明は、音源方向検出問題に、ｄＰＬＲＭを適用し、しかも最も単純な一次多項式の核関数を使って音源方向の検出ができることを見出したもので、先に述べた従来の方法が依拠する原理からみると意外な結果である。本発明はこの発見を背景として提供するものである。
【０００９】
本発明は、複数の受信装置から得られる信号を変換した信号の線形結合情報のみを用いて、ｄＰＬＲＭによって音源方向を検出できるという実験的発見に基づいて、標本データの相互相関係数を用いる従来の方法とは全く異なる原理に基づく音源方向検出法装置及び音源方向検出方法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】
【００１０】
上記課題を解決するために、請求項１に記載の音源方向検出装置２は、例えば図１に示すように、音源１からの信号を複数の受信器で受信する受信部３と；受信部３で受信した信号に内耳モデル等の時間周波数分析を適用して、周波数帯域毎の振幅時系列信号ＸＬ，ＸＲに変換する信号変換部４と；学習用データを用いて重み行列ＷＬＫ，ＷＲＫを学習しながら更新する学習手段６と、重み行列ＷＬＫ，ＷＲＫと振幅時系列信号ＸＬ，ＸＲの線形結合情報を用いて音源方向の確率を計算する確率演算手段７と、確率演算手段７で計算された確率に基づいて音源方向を判定する音源方向判定手段８とを有する学習・検出部５とを備える。
【００１１】
ここにおいて、周波数帯域毎の振幅時系列信号として、典型的には神経発火パターンが用いられるが、これに限られず、フィルタバンク分析による帯域フィルタバンクの出力等を用いても良い。また、典型的には受信部の受信器は２個であるが、３以上でも良い。これに対応して、線形結合は、２つの振幅時系列信号と２つの重み行列を結合するものに限られず、３以上の振幅時系列信号、重み行列を結合しても良い。このように構成すると、標本データの相互相関をとることなく、複数の受信装置から得られる信号の線形結合情報のみから音源方向を検出できる音源方向検出装置を提供できる。
【００１２】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の音源方向検出装置において、例えば図１に示すように、学習・検出部５は罰金付きロジスティック回帰マシン（ｄｕａｌ  Ｐｅｎａｌｉｚｅｄ  Ｌｏｇｉｓｔｉｃ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  Ｍａｃｈｉｎｅ；ｄＰＬＲＭ）を用いる。このように構成すると、ｄＰＬＲＭを用いることにより、計算量が大幅に改善され、音源方向の検出を特に効率的に行うことができる。
【００１３】
請求項３に記載の音源方向検出方法は、例えば図２に示すように、音源からの信号を複数の受信器で受信する受信工程（Ｓ００１）と；受信工程で受信した信号に内耳モデル等の時間周波数分析を適用して、周波数帯域毎の振幅時系列信号ＸＬ，ＸＲに変換する信号変換工程（Ｓ００２）と；訓練用データを用いて重み行列ＷＬＫ，ＷＲＫを学習しながら更新する学習工程（Ｓ００３）と；重み行列ＷＬＫ，ＷＲＫと振幅時系列信号ＸＬ，ＸＲの線形結合情報を用いて音源方向の確率を計算する確率演算工程（Ｓ００４）と；確率演算工程で計算された確率に基づいて音源方向を判定する音源方向判定工程（Ｓ００５）とを備える。
【００１４】
このように構成すると、標本データの相互相関をとることなく、複数の受信装置から得られる信号の線形結合情報のみから音源方向を検出できる音源方向検出方法を提供できる。３つ以上の受音信号が利用できる場合にも、線形結合を用いて同様に音源方向判定できる。
【００１５】
請求項４に記載の発明は、請求項３に記載の音源方向検出方法において、例えば図２に示すように、学習工程（Ｓ００３）、確率演算工程（Ｓ００４）及び音源方向判定工程（Ｓ００５）に、罰金付きロジスティック回帰マシン（ｄｕａｌ  Ｐｅｎａｌｉｚｅｄ  Ｌｏｇｉｓｔｉｃ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  Ｍａｃｈｉｎｅ；ｄＰＬＲＭ）を用いる。このように構成すると、ｄＰＬＲＭの学習機能を用いることにより、音源方向の検出を特に効率的に行うことができる。
【００１６】
請求項５に記載のプログラムは、請求項３又は請求項４に記載の音源方向検出方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、標本データの相互相関をとることなく、複数の受信装置から得られる信号の線形結合情報のみから音源方向を検出できる音源方向検出装置及び音源方向検出方法を提供できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下に本発明による実施の形態を図面に基づいて説明する。
【００１９】
図１に、本発明の実施の形態による音源方向検出装置の構成例のブロック図を示す。図１において、１は音源、２は音源方向検出装置である。音源方向検出装置２は、音源１からの信号を受信器としての両擬似耳で受信する受信部３、擬似耳で受信した信号に時間周波数分析を適用して周波数帯域毎の振幅時系列信号としての内耳信号Ｘに変換する信号変換部４、重み行列Ｗの学習と音源方向の検出を行う学習・検出部５、学習・検出部５の検出結果等を記憶する記憶部９、学習・検出部５の検出結果等を表示する表示部１０、音源方向検出装置２を構成する各部を制御して、音源方向検出を実行させる制御部１１等から構成される。学習・検出部５は、罰金付きロジスティック回帰機械の双対機械（ｄｕａｌ  Ｐｅｎａｌｉｚｅｄ  Ｌｏｇｉｓｔｉｃ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  Ｍａｃｈｉｎｅ；ｄＰＬＲＭ）により構成される。訓練用データを入力してパラメータである重み行列ＷＬＫ，ＷＲＫを学習しながら更新する学習手段６、重み行列ＷＬＫ，ＷＲＫと周波数帯域毎の振幅時系列信号としての内耳信号ＸＬ，ＸＲの線形結合情報を用いて音源方向の確率を計算する確率演算手段７、確率演算手段７で計算された確率に基づいて音源方向を判定する音源方向判定手段８等から構成される。
【００２０】
図２に本実施の形態における音源方向検出方法の処理フローを示す。また、図３に信号の流れを模式的に示す。音源１は受信部の周り−９０度〜＋９０度のいずれかの方向に在り、音声、音響などの音を発信する。受信部３では、音源からの信号を両耳を擬似したマイクロホンで受信する（Ｓ００１）。さらに、内耳モデル（ｉｎｎｅｒ  ｅａｒ  ｍｏｄｅｌ）を適用し、両耳の内耳出力（神経発火パタ−ン：ｎｅｕｒａｌ  ａｃｔｉｖｅ  ｐａｔｔｅｒｎ；ＮＡＰ）を模擬し、内耳信号Ｘ（左耳についてＸＬ、右耳についてＸＲ）を生成する（Ｓ００２）。
【００２１】
図４に内耳信号Ｘの例を示す。具体的には、ＸＬおよびＸＲをそれぞれ左右の内耳の神経発火パターンとする。それらはチャネル数Ｃと時間サンプル数Ｔの時間周波数表現（Ｔ×Ｃ行列）となっている。縦軸は音パワーを表し、他の２軸はチャネルＣ（周波数）及び時間Ｔ（目盛９６が２ｍｓに相当する）を表す。
【００２２】
人の聴覚抹消系においては、内耳（蝸牛）で周波数分析が行なわれ、数１０Ｈｚ〜２０ｋＨｚの周波数に対応した場所の聴神経の発火に変換される。この周波数分析機能は基底膜の機械的な振動によって実現されていて、比較的狭帯域のフィルタが多数並んでいる系（フィルタバンク）で近似できる。これを表現する内耳モデルは、たとえばガンマチャープ聴覚フィルタ、およびメディスの内有毛細胞モデルがよく用いられる。（Ｔ．Ｉｒｉｎｏ  ａｎｄ  Ｒ．Ｄ．Ｐａｔｔｅｒｓｏｎ  Ｊ．Ａｃｏｕｓｔ．Ｓｏｃ．Ａｍ．１０９（５），ｐｐ．２００８−２０２２，２００１．及び  Ｒ．Ｍｅｄｄｉｓ，Ｊ．Ａｃｏｕｓｔ．Ｓｏｃ．Ａｍ．８３（３），ｐｐ．１０５６−１０６３ｍ  １９８８．参照）
【００２３】
学習・検出部５では、まず、学習手段６において多数の訓練用データ（正解方向が既知である）を用いて、１次の多項式カーネル関数を持つｄＰＬＲＭの罰金付尤度が大きくなるように、ｄＰＬＲＭに基づいてパラメータである重み行列ＷＬＫ，ＷＲＫを学習しながら更新する（Ｓ００３）。重み行列Ｗは後述する（式１）、（式２）で表されるように、内耳信号ＸＬ，ＸＲの予測確率への寄与の重みを表すものである。ここにｋは方向を表すパラメータであり、例えば−９０度〜９０度を１０度毎に分割すると１９方向が存在し、ｋは１〜１９となる。Ｌ，Ｒは左右を表す。したがって、重み行列は１９個のＴ×Ｃの行列で表される。なお、内耳信号（ＸＬ，ＸＲ）は神経発火パターンを表すＴ×Ｃの行列である。
【００２４】
次に確率演算手段７において、重み行列ＷＬＫ，ＷＲＫと内耳信号ＸＬ，ＸＲの線形結合情報を用いて音源方向の確率を計算する（Ｓ００４）。内耳信号（ＸＬ，ＸＲ）に対して、その音源方向がｋである確率は次式のロジスティック変換（ｌｏｇｉｓｔｉｃ  ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）で与えられる。
【数１】
2007085734.tif 000003
と定義される。ここに、ＷＬＫ、ＷＲＫは学習されたＴ×Ｃの重み行列、ｔは転置行列を表す。
【００２５】
ロジスティック変換により計算された確率の例は図３の最下欄に示されるように、各方向（−９０°〜９０°）に対する確率として得られる。次に音源方向判定手段８は、確率演算工程で計算された確率に基づいて音源方向を判定する（Ｓ００５）。確率演算工程での計算結果及び音源方向判定工程での判定結果は記憶部９に記憶され、表示部１０に表示される。
【００２６】
図５にパルス音で学習した場合の重み行列を縮約したものの例を示す。ＷＬ（上側：左耳）、ＷＲ（下側：右耳）を、時間平均した結果を示す。横軸は角度、縦軸は周波数を表し、明暗が値に対応する（白色：０〜黒色：１）。パルス音による学習では、ランダムに開始時刻を選んでデータを抽出したので、時間情報を利用できず、周波数情報を用いて方向を判別するしかないが、実際、重み行列に時間的な変化は見られなかった。角度により連続的に変化する重み行列に表された振幅周波数特性の積分微分情報に基づいて方向を推定していると考えられる。
【００２７】
次に、一般的な判別・予測を行うように設計されている学習機械ｄＰＬＲＭについて説明する。
【００２８】
健康診断において血液検査データから疾患の有無を判定・弁別する問題を例にとって述べる。被験者ｊのｎ項目にわたる検査のデータを並べた検査データの（ｎ次元）ベクトルをｘｊとし、疾患の有無を、健常ならばｃｊ＝１、判定不能ならばｃｊ＝２、疾患ありならばｃｊ＝３と表すとしよう。
【００２９】
疾患の有無が判定出来ている多数の人（Ｎ人としよう）のデータ（訓練用データセットと呼ばれる）を学習機械ｄＰＬＲＭに入力することにより、ｄＰＬＲＭは学習を内部的に行い判別方式を生成する。すなわち、学習済みのｄＰＬＲＭによって、確率ベクトル（関数）ｐ＊（ｘ）≡（ｐ１（ｘ），ｐ２（ｘ），ｐ３（ｘ））ｔ  が与えられ、未判定の人の検査データベクトルｘ（ｎ次元）に対して、健常である確率ｐ１（ｘ）、判別不能である確率ｐ２（ｘ）、疾患がある確率ｐ３（ｘ）の組が計算予測できる。この例ではクラスの数が３であるが、一般には任意の大きさの自然数Ｋでよい。
【００３０】
確率ベクトル（関数）ｐ＊（ｘ）≡（ｐ１（ｘ），ｐ２（ｘ），ｐ３（ｘ））ｔ  が生成される仕組みを説明する前に、数理的操作の便宜のため記号を導入する。たとえば上記の例において、健常（ｃ＝１）、判定不能（ｃ＝２）、疾患あり（ｃ＝３）をそれぞれ単位ベクトル
【数２】
2007085734.tif 000004
などとコード化する。一般に、訓練用データの判定に対応するＮ個のベクトルを並べて、Ｋ×Ｎ行列
【数３】
2007085734.tif 000005
を、その第ｊ列ベクトルが被験者ｊの判定コードとなるように定義し、訓練用データセットの判定結果をこの行列に蓄えておく。
【００３１】
ｄＰＬＲＭにおいては、確率ベクトル（関数）ｐ＊（ｘ）≡（ｐ１（ｘ），ｐ２（ｘ），ｐ３（ｘ））ｔ  は、一般的には次のように定義されている。すなわち、ＲＮからＲＫへの線形写像
【数４】
2007085734.tif 000006
およびそのロジスティック変換
【数５】
2007085734.tif 000007
を用いて
【数６】
2007085734.tif 000008
と定義（モデル化）される。ただし、Ｋ×Ｎ行列Ｖは，訓練用データから学習によって推定されるべきのパラメータ行列、ｋ（ｘ）  は次のＲｎからＲＮへの線形・非線型写像で
【数７】
2007085734.tif 000009
と定義されるもので、Ｋ（ｘ，ｙ）としては、任意の正定値核関数を用いることが出来る仕組みになっている。
【００３２】
確率ベクトルｐ＊（ｘ）に対する上記のモデル定義の下で、与えられた訓練用データセット
【数８】
2007085734.tif 000010
で与えられる、Ｖに関するこの凸関数を最小化すること（すなわち最尤推定法）により、Ｖの最尤推定値が得られるが、一般に訓練用データに過剰に適合してしまい（過学習）、未判別データに対する予測判別能力が極端に劣化する。ｄＰＬＲＭにおいては、この現象を避けるため罰金関数を導入し、罰金付きの負の対数尤度関数
【数９】
2007085734.tif 000011
を最小化することにより、Ｖの値が推定され、予測性能に優れた学習が実現されている。  
【数１０】
2007085734.tif 000012
で与えられている。  また，
2007085734.tif 000013
は訓練用データデータの各クラスの大きさによる偏りを補正するように，たとえば．  
【数１１】
2007085734.tif 000014
と設定される。
【００３３】
学習機械ｄＰＬＲＭにおける主要な計算過程は、罰金付きの負の対数尤度関数ＰＬ（Ｖ）の最小値を与えるＶを数値的に求めることにある。それは非線形行列方程式
【数１２】
2007085734.tif 000015
を数値的に解くことに帰着する。これは次の反復法アルゴリズムによって実現されている。アルゴリズムｄＰＬＲＭ−２：初期値をＶ０（Ｋ×Ｎ行列）とする．系列｛Ｖｉ｝を次式に従って反復計算する（非特許文献４参照）。
【数１３】
2007085734.tif 000016
ただし、  ΔＶｉは次の行列の線形等式の解である。
【数１４】
2007085734.tif 000017
上記アルゴリズムの詳細については非特許文献４，５，６を参照のこと。
【００３４】
学習機械ｄＰＬＲＭは学習データ中の（隠れた）構造を幅広く表現することができ、非常に高い帰納力を有している。ｄＰＬＲＭは元々罰金付きロジスティック回帰機械ＰＬＲＭ（Ｐｅｎａｌｉｚｅｄ  Ｌｏｇｉｓｔｉｃ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  Ｍａｃｈｉｎｅ）の双対マシンとして導入されたもので，ＰＬＲＭにおいては、写像Ｆ（ｘ）は、式４の代わりに
【数１５】
2007085734.tif 000018
と定義されている。ただしφ（ｘ）＝（φ１（ｘ），Ｋ，φｍ（ｘ））ｔ  の各要素は、任意のｘの  非線形関数、ＷはＫ×ｍのパラメータ行列である。ＰＬＲＭにおいては次の罰金付き負の対数尤度関数
【数１６】
2007085734.tif 000019
を最小化することにより、パラメターＷを推定する。ここでΣは正定値行列である。φ（ｘ），Σ，Ｋ（ｘ、ｙ）が適切に選ばれた場合、ｄＰＬＲＭとＰＬＲＭは等価なモデルとなり、一つの訓練用データセットに対して、いずれも同一の確率予測ベクトルｐ＊（ｘ）を与える。また、学習機械ＰＬＲＭ、ｄＰＬＲＭは、確率予測ｐ＊（ｘ）を与えるものであると同時に、方式
【数１７】
2007085734.tif 000020
によって、決定論的予測も行う（非特許文献４，５，６を参照）。
【００３５】
本発明における音源方向の検出法においてｄＰＬＲＭを採用した理由は、ＰＬＲＭに対して計算量が大幅に改善される点に着目したからである。特に、本発明提案の最大の特色は、核関数として最も単純でかつ実装化が容易である一次多項式核関数
【数１８】
2007085734.tif 000021
を用いるだけで、音源方向の検出が可能であることを実験的に発見、これを用いて音源方向の検出装置を発明した点にある。            
【００３６】
最後に、上記音源方向検出装置による検出実験について説明する。
【００３７】
実験では、シミュレーションデータを用いて、前方水平面内［−９０°〜９０°］から到来するパルス音もしくは純音を模擬した。サンプリング周波数は４８ｋＨｚとした。両耳間時間差（ＩＴＤ）だけに対象を限定するため、周波数帯域１００Ｈｚ〜１ｋＨｚ、チャネル数５０  のガンマチャープ聴覚フィルタ、およびメディスの内有毛細胞モデルを用い、神経発火パターンを内耳モデルの出力信号とした。
【００３８】
正解方向は、前方水平面内の１０°ごとに取って計１９方向（カテゴリ）とし、この方向について学習およびテストを行った。学習においては、正解方向の信号に対してその方向カテゴリだけに１の確率を与えた。また、重み行列Ｗに角度による連続性を持たせるために、正解方向から±９°の範囲にあるデータも与えた。パルス音の場合には、正解方向を中心として、その範囲にあるデータの個数に三角窓をかけて、その方向カテゴリのデータとして用いた。純音の場合には、角度のずれに比例して与える確率値を隣のカテゴリと案分した。
【００３９】
また、パルス音は１００Ｈｚのものを用いた。学習では、開始時刻をランダムに抽出した１００個の２ｍｓの神経発火パターン（ＮＡＰ）（左右各９６×５０＝４８００次元）を用いた。テストでは、同様にランダム抽出した７個の２ｍｓのＮＡＰを用いた。正解は１９方向あるので、テスト総数は１３３（＝７×１９）である。
【００４０】
純音に関しては、１００〜１０００Ｈｚに対応するＥＲＢ軸（等価矩形周波数幅軸）を等分割する２５個の周波数を用いて作成した。各純音ごとに位相の開始時点を利用して、同期の取れたＮＡＰを作成した。時間長は２０ｍｓあるいは２ｍｓとした。テスト総数は４７５（＝１９×２５）である。
【００４１】
表１にパルス音について、線形結合だけを用いた本方法と、両耳のＮＡＰの相互相関係数（２ｍｓ）をｄＰＬＲＭの訓練・テスト用のデータとして用いた場合の音源解答正解率を示す。この表から、相互相関情報を用いなくても、同等の性能が得られることがわかる。
【表１】
2007085734.tif 000022
【００４２】
表２に長さの異なる純音について、データ長が２０ｍｓと２ｍｓの場合の方向正解率を示す。周期が２ｍｓより長い５００Ｈｚ以下の純音についても２ｍｓである程度方向推定できることがわかる。
【表２】
2007085734.tif 000023
【００４３】
以上のように、ｄＰＬＲＭにより、パルス音もしくは純音について、聴覚フィルタの出力の一次結合情報に基づいて音源方向定位ができることを確認できた。以上により、一次多項式の核関数を用いるｄＰＬＲＭに基づく確率計算が音源方向の検出に有効であることが確認できた。
【００４４】
また、本発明は実施の形態における音源方向検出方法を、コンピュータに実行させるためのプログラムとして、また当該プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体としても実現可能である。プログラムは、コンピュータに内蔵のＲＯＭに記録して用いても良く、ＦＤ、ＣＤ−ＲＯＭ、内蔵又は外付けの磁気ディスク等の記録媒体に記録し、コンピュータに読み取って用いても良く、インターネットを介してコンピュータにダウンロードして用いても良い。
【００４５】
以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明は上記の実施の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実施の形態に種々変更を加えられることは明白である。
【００４６】
例えば、上記実施の形態では、周波数帯域毎の振幅時系列信号として神経発火パターンの場合を説明したが、これに限られず、フィルタバンク分析による帯域フィルタバンクの出力等を用いても良い。また、受信部の受信器が２個で、２つの振幅時系列信号と２つの重み行列を結合する例を説明したが、受信器は３個以上でも良く、これに対応して、３以上の振幅時系列信号、重み行列を結合しても良い。また、学習機械としてｄＰＬＲＭ以外の数理モデル、例えばＳＶＭ等を使用しても良く、ｄＰＬＲＭの場合には音源方向検出法以外にも、音声認識や話者認識を併せて行うことも可能である。また、例えば、上記実施の形態では、重み行列と振幅時系列信号の線形結合情報を用いる例を説明したが、非線形結合情報を用いてもそれなりの効果を得ることができる。また、振幅時系列信号、重み行列の大きさは適宜変更可能である。
【産業上の利用可能性】
【００４７】
本発明は音声センサーを備えた情報通信機器、電気機器、ロボット等に利用できる。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】本発明の実施の形態による音源方向検出装置の構成例のブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態における音源方向検出方法の処理フローを示す図である。
【図３】本発明の実施の形態における信号の流れを模式的に示す図である。
【図４】内耳信号の例を示す図である。
【図５】パルス音で学習した場合の重み行列の例を示す図である。
【符号の説明】
【００４９】
１    音源
２    音源方向検出装置
３    受信部
４    信号変換部
５    学習・検出部
６    学習手段
７    確率演算手段
８    音源方向判定手段
９    記憶部
１０  表示部
１１  制御部
Ｗ    重み行列
Ｘ    内耳信号
【図１】
2007085734.tif 000024
【図２】
2007085734.tif 000025
【図３】
2007085734.tif 000026
【図４】
2007085734.tif 000027
【図５】
2007085734.tif 000028