(57)【要約】【課題】帯域パワー分析を行う際、計算量を削減すること。【解決手段】入力信号の複数の帯域毎のパワーを分析する帯域パワー分析装置１００であって、自己相関算出部１０１は、入力信号を用いて、有限次数の自己相関を算出し、固定係数格納部１０３は、周波数毎に算出された複数のコサイン係数を複数の帯域毎に加算して得られた、複数の帯域毎の係数を格納し、帯域パワー算出部１０２は、複数の帯域の各帯域において、有限次数の自己相関と当該帯域の係数との積和演算を行うことにより、複数の帯域毎のパワーを算出する。【選択図】図２
2013152413.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力信号の複数の帯域毎のパワーを分析する帯域パワー分析装置であって、
前記入力信号を用いて、有限次数の自己相関を算出する自己相関算出手段と、
周波数毎に算出された複数のコサイン係数を前記複数の帯域毎に加算して得られた、前記複数の帯域毎の係数を格納する格納手段と、
前記複数の帯域の各帯域において、前記有限次数の自己相関と当該帯域の係数との積和演算を行うことにより、前記複数の帯域毎のパワーを算出するパワー算出手段と、
を具備する帯域パワー分析装置。
【請求項２】
入力信号の複数の帯域毎のパワーを分析する帯域パワー分析装置であって、
予め波型の窓関数を格納しておく窓関数格納部と、
入力信号に前記窓関数格納部に格納された窓関数を掛ける窓掛け部と、
前記窓を掛けた入力信号を複数の区間に分け、それらの区間から積和を用いて１つの有限次元の自己相関関数を求める自己相関算出部と、
予め帯域毎にコサイン係数を格納しておくコサイン格納部と、
前記有限次元の自己相関関数に前記コサイン格納部に格納されたコサイン係数を乗じて加算することにより離散フーリエ変換を行いチャネルパワーを求めるＤＦＴ計算部と、
を具備する帯域パワー分析装置。
【請求項３】
入力信号の複数の帯域毎のパワーを分析する帯域パワー分析方法であって、
前記入力信号を用いて、有限次数の自己相関を算出し、
前記複数の帯域の各帯域において、前記有限次数の自己相関と、周波数毎に算出された複数のコサイン係数を前記複数の帯域毎に加算して得られた複数の帯域毎の係数のうちの当該帯域の係数と、の積和演算を行うことにより、前記複数の帯域毎のパワーを算出する、
帯域パワー分析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、帯域パワー分析装置及び帯域パワー分析方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
移動体通信においては伝送帯域の有効利用のために音声及び画像のディジタル情報の圧縮符号化が必須である。その中でも携帯電話で広く利用されている音声コーデック（符号化／復号）技術に対する期待は大きく、圧縮率の高い従来の高効率符号化に加えて、更により良い音質の要求が強まっている。また、公衆で使用されるために標準化が必須であり、それに伴う知財権の強さゆえに世界の各社で研究開発が盛んに行われている。
【０００３】
近年では、音声も音楽も符号化できるコーデックの標準化がＩＴＵ−Ｔ（International Telecommunication Union−Telecommunication Standardization Sector）及びＭＰＥＧ（Moving Picture Experts Group）で検討されており、より効率的で高品質の音声コーデックが求められている。例えば、多様な音声帯域の入力信号を符号化する規格コーデック（ＩＴＵ−Ｔ  Ｇ．７２９．１、Ｇ．７１８）が標準化されている。
【０００４】
また、携帯電話及びカーナビ等を中心として、音声を認識する技術の実用化がなされるようになった。世界の数多くのベンチャー企業は合併を繰り返して少数の企業に集約されており、様々な企業の製品に同社の音声認識が使われるようになっている。
【０００５】
音声符号化でも音声認識でも問題となるのが「環境ノイズ」であり、「環境ノイズ」を除去する技術も盛んに研究されてきた。例えば、入力信号をフーリエ変換によってスペクトルに変換して、ノイズ除去を行う技術の研究が進んでいる。特に、プロセッサの高速化により、近年では従来から使われているフィルタバンク以外にも、ＦＦＴ（Fast Fourier Transform：高速フーリエ変換）によって精度良くスペクトルを分析する方法が採用されるようになり、ＦＦＴを用いて求められたスペクトルの所定の帯域のパワー（帯域パワー）を用いたノイズの分析が行われている。
【０００６】
本明細書においては、一般的な文言やその使用について、参考文献｛電子情報通信学会「知識ベース」、第４章「スペクトル解析」｝に記載された一般的説明を参照している。
【０００７】
また、ＦＦＴを用いてスペクトルの帯域パワーを求める技術は、ノイズ除去（ノイズキャンセラ、ノイズサプレッサとも呼ばれる）に限らず、音声帯域の決定、音声の有無の検出、音声認識等に使用されている。
【０００８】
当該技術を音声符号化における入力信号の帯域（音声帯域）の決定に用いた例としては、非特許文献１が挙げられる。非特許文献１は、入力音声に対してＦＦＴを施してパワースペクトルを求めた後で、指定された所定の帯域内の各周波数のパワースペクトルを加算して帯域パワーを求め、求められた帯域パワーの値に基づいて入力音声の帯域を決定する。
【０００９】
また、当該技術をノイズ除去に用いた例としては、特許文献１，２が挙げられる。特許文献１，２は、入力信号に対してＦＦＴを施してパワースペクトルを求めた後で、ノイズをスペクトル上で除去する。ここで、パワースペクトルを所定の帯域毎に加算して得られる帯域パワーに基づいてノイズが分析される。その後、特許文献１，２は、ノイズ除去結果が反映されたスペクトルに対して逆ＦＦＴ（ＩＦＦＴ：Inverse FFT）を行い出力信号に変換する。これにより、入力信号に含まれるノイズが削減される。
【００１０】
上記従来技術のいずれにおいても、ＦＦＴを用いてパワースペクトルを求め、そのパワースペクトルを所定の帯域の範囲で加算して帯域パワーを求めることに特徴がある。この帯域パワーは、音声帯域の決定、雑音の分析以外にも、音声の有無、音の質を分析することができるパラメータである。
【００１１】
そこで、この帯域パワーの分析処理に注目する。図１は、上記先行技術文献等で用いられる帯域パワー分析装置のブロック図を示す。
【００１２】
図１に示す帯域パワー分析装置１０において、ＦＦＴ部１１は、入力信号（入力音声）に対してＦＦＴを施し、得られた複素スペクトルをチャネルパワー算出部１２へ出力する。このＦＦＴ処理を次式（１）に示す。なお、ここでは、一例としてフレーム長を２５６とし、ＦＦＴの次数を８次とする。
【００１３】
【数１】
2013152413.tif 000003
si      ：入力信号
ω      ：角度（２π／２５６）
xj，yj  ：複素スペクトル
i       ：入力信号のインデクス
j       ：周波数インデクス
【００１４】
チャネルパワー算出部１２は、ＦＦＴ部１１で得られた複素スペクトルを用いて各周波数のチャネルパワー（「パワースペクトル」とも呼ぶ）を算出する。このチャネルパワー算出処理を次式（２）に示す。
【００１５】
【数２】
2013152413.tif 000004
pｊ     ：チャネルパワー（パワースペクトル）
【００１６】
バンド情報格納部１３には、チャネルパワーを加算して纏める単位である帯域（バンド）の情報（以下、バンド情報と呼ぶ）が予め格納されている。バンド情報としては、例えば、各帯域（バンド）がどの周波数からどの周波数までかを示す情報（帯域の範囲を示す始端及び終端の周波数情報）が挙げられる。
【００１７】
バンド分割部１４は、バンド情報をバンド情報格納部１３から得て、各帯域内のチャネルパワーをそれぞれ加算して帯域パワー（バンドパワー）を得る。つまり、バンド分割部１４は、複素スペクトルを分割して得られる帯域（バンド）毎のパワー（帯域パワー）を求める。バンド分割部１４の処理を次式（３）に示す。
【００１８】
【数３】
2013152413.tif 000005
bpk     ：帯域パワー
k       ：帯域（バンド）のインデクス
Start(k)：帯域ｋの始端の周波数インデクス（バンド情報格納部１３に格納）
End(k)  ：帯域ｋの終端の周波数インデクス（バンド情報格納部１３に格納）
Band    ：帯域数
【００１９】
以上のようにして、入力信号から所定の帯域の帯域パワーが得られる。この帯域パワーは、ノイズの有無、大きさ、音声の有無、大きさ等を示すパラメータとして使用される。これらの先行技術文献に開示されている帯域パワー分析装置では、ＦＦＴを用いることにより、雑音、音声等の分析を精度良く行うことができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００２０】
【特許文献１】特開２００１−１３４２８７号公報
【特許文献２】特開２００５−２０２２２２号公報
【非特許文献】
【００２１】
【非特許文献１】ＩＴＵ−Ｔ標準Ｇ．７１８，６．１．４〜６．１．６章
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００２２】
しかしながら、音声帯域の決定処理、ノイズ除去処理等の処理全体の計算量に余裕がない場合には、ＦＦＴを用いることが計算量上大きな問題となる。しかし、ＦＦＴそのものの計算量の削減方法については研究し尽くされており、ＦＦＴそのものに対して現状以上の計算量を削減する方法が存在しない。また、非特許文献１、特許文献１，２における帯域パワー分析処理では、ＦＦＴによって得られる複素スペクトルが全て使用されるので、帯域パワー分析処理の計算量の削減は理論的に不可能である。
【００２３】
本発明の目的は、帯域パワー分析を行う際、従来技術と比較して、計算量を削減することができる帯域パワー分析装置及び帯域パワー分析方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００２４】
本発明の一態様に係る帯域パワー分析装置は、入力信号の複数の帯域毎のパワーを分析するパワー分析装置であって、前記入力信号を用いて、有限次数の自己相関を算出する自己相関算出手段と、周波数毎に算出された複数のコサイン係数を前記複数の帯域毎に加算して得られた、前記複数の帯域毎の係数を格納する格納手段と、前記複数の帯域の各帯域において、前記有限次数の自己相関と当該帯域の係数との積和演算を行うことにより、前記複数の帯域毎のパワーを算出するパワー算出手段と、を具備する構成を採る。
【００２５】
本発明の一態様に係る帯域パワー分析装置は、入力信号の複数の帯域毎のパワーを分析する帯域パワー分析装置であって、予め波型の窓関数を格納しておく窓関数格納部と、入力信号に前記窓関数格納部に格納された窓関数を掛ける窓掛け部と、前記窓を掛けた入力信号を複数の区間に分け、それらの区間から積和を用いて１つの有限次元の自己相関関数を求める自己相関算出部と、予め帯域毎にコサイン係数を格納しておくコサイン格納部と、前記有限次元の自己相関関数に前記コサイン格納部に格納されたコサイン係数を乗じて加算することにより離散フーリエ変換を行いチャネルパワーを求めるＤＦＴ計算部と、を具備する構成を採る。
【００２６】
本発明の一態様に係る帯域パワー分析方法は、入力信号の複数の帯域毎のパワーを分析するパワー分析方法であって、前記入力信号を用いて、有限次数の自己相関を算出し、前記複数の帯域の各帯域において、前記有限次数の自己相関と、周波数毎に算出された複数のコサイン係数を前記複数の帯域毎に加算して得られた複数の帯域毎の係数のうちの当該帯域の係数と、の積和演算を行うことにより、前記複数の帯域毎のパワーを算出する。
【発明の効果】
【００２７】
本発明によれば、帯域パワー分析を行う際、従来技術と比較して、計算量を削減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】従来の帯域パワー分析装置の構成を示すブロック図
【図２】本発明の実施の形態１に係る帯域パワー分析装置の構成を示すブロック図
【図３】上記実施の形態１に係る係数算出装置の構成を示すブロック図
【図４】本発明の実施の形態２に係る帯域パワー分析装置の構成を示すブロック図
【図５】上記実施の形態２に係る係数算出装置の構成を示すブロック図
【発明を実施するための形態】
【００２９】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。
【００３０】
（原理説明）
まず、本発明の基本的な考え方について説明する。
【００３１】
（ポイント１）
本発明が解決するべき課題とは、フーリエ変換を用いて帯域パワーを求める場合の計算量を大きく削減することである。
【００３２】
本発明者は、まず、帯域パワーがパワースペクトルの和であることに着眼した。すなわち、帯域パワーを求めるためには、パワースペクトルの微細構造までは必要ではない。
【００３３】
そこでまず、入力信号から有限次元（「次数」とも呼ぶ）の自己相関関数を求める。これにより、自己相関関数のフーリエ変換により、少ない計算量でチャネルパワー（有限次元の自己相関から求められたチャネルパワーは一般的に「ピリオドグラム(periodogram)」と呼ばれる）を求めることができる。
【００３４】
また、本発明者は、パワースペクトルの和はパワースペクトル包絡（平滑化されたパワースペクトル）の和で近似できることに着目した。また、本発明者は、スペクトル包絡の和を最も簡単に近似するのは有限次数の自己相関関数のフーリエ変換（ピリオドグラム）であると考えた。つまり、入力信号に対して自己相関関数を求めてＤＦＴ（Discrete Fourier Transform、離散フーリエ変換）を掛ければ、少ない計算量でピリオドグラムを求めることができる。
【００３５】
さらに、ウィナー・ヒンチンの定理（Wiener-Khinchin theorem）によれば、自己相関とパワースペクトルとの間には線形演算で相互変換できる関係がある。例えば、線形演算の一例として、自己相関にコサイン係数を乗じてパワースペクトルに変換する演算が考えられる。また、このコサイン係数は予め求めることができる。したがって、自己相関をパワースペクトルに変換するために使用されるコサイン係数を、帯域パワーを求める単位である帯域毎に加算した係数を予め計算して格納しておくことが可能である。これにより、帯域パワーを求める際のピリオドグラムの加算を省略することができ、コサイン係数を加算した係数と自己相関関数の積和で帯域パワーの計算を行うことができる。すなわち、予め求める帯域パワーの帯域毎にコサイン係数を加算した係数を求めて格納しておき、帯域パワーを求める際には自己相関係数と格納された係数の積和演算によって帯域パワーを計算する。これにより、帯域パワーを求める際のピリオドグラムの加算を省略することができ、コサイン係数を加算した係数と自己相関関数の積和で帯域パワーの計算を行うことができる。（自己相関関数の次数（「次元」とも呼ぶ））×（帯域数）だけの積和演算で帯域パワーを計算できるので更なる計算量の削減を実現することができる。
【００３６】
このようにして、本発明者は、ある帯域について、コサイン係数を加算して得られた係数と、自己相関との積和を演算することにより、当該帯域での帯域パワーを算出することのできる本発明をするに到った。
【００３７】
（ポイント２）
また、ピリオドグラムによるパワースペクトルの推定をブラックマン・チューキー法（Blackman-Tukey）という。この推定精度を上げるのにピリオドグラムの集合平均を取ることが有効であるとされる。
【００３８】
本発明者は、分析区間に波上の窓を掛けて複数の区間に分けてその複数の区間から１つの自己相関関数を求め、その自己相関関数からピリオドグラムを求めることによって、周波数精度は落ちるものの推定精度を上げられると考えた。周波数精度の低下は、帯域パワーを求めるという目的から見れば大きな問題ではないと考えた。この考えの正しさは本発明を用いた実証実験により検証された。
【００３９】
具体的には、入力信号に波型の窓関数を掛け、得られた窓を掛けた入力信号から１つの有限次元の自己相関関数を算出し、得られた自己相関関数に対してＤＦＴを掛けることによってチャネルパワー（ピリオドグラム（periodogram））を求める。
【００４０】
これにより、波型の窓関数により１つの区間を複数に分割してそれぞれの区間から平均的な自己相関関数を計算することができる。そして、その自己相関関数に対してＤＦＴを行うことによって、周波数精度は落ちるものの、より入力信号のパワースペクトルに近いピリオドグラムを求めることができる。なお、このピリオドグラムでパワースペクトルを推定することは、一般的にブラックマン・チューキー法と呼ばれ、本発明はこのブラックマン・チューキー法を利用する１つの計算量削減装置であると位置づけられる。
【００４１】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。
【００４２】
（実施の形態１）
実施の形態１は、上記（ポイント１）に対応する。
【００４３】
図２は、本発明の実施の形態１に係る帯域パワー分析装置の構成を示すブロック図である。
【００４４】
図２に示す帯域パワー分析装置１００は、入力信号の複数の帯域毎のパワー（帯域パワー）を分析する。帯域パワー分析装置１００は、自己相関算出部１０１、帯域パワー算出部１０２及び固定係数格納部１０３から主に構成される。以下、各処理の詳細について説明する。
【００４５】
自己相関算出部１０１は、入力された入力信号を用いて、有限次数の自己相関を算出し、算出した自己相関を帯域パワー算出部１０２に出力する。自己相関算出部１０１の処理を次式（４）に示す。なお、ここでは、一例としてフレーム長を２５６とする。
【００４６】
【数４】
2013152413.tif 000006
νj     ：自己相関
si      ：入力信号
i       ：入力信号のインデクス
j       ：自己相関のインデクス
Dim     ：自己相関関数の（打ち切り）次数
【００４７】
帯域パワー算出部１０２は、自己相関算出部１０１から入力される自己相関と、固定係数格納部１０３（後述する）に格納された係数を用いて帯域パワーを算出する。具体的には、帯域パワー算出部１０２は、複数の帯域の各帯域において、自己相関（有限次数）と固定係数格納部１０３に格納されている各帯域に対応する係数との積和演算を行うことにより、複数の帯域毎の帯域パワーを算出する。帯域パワー算出部１０２の処理を次式（５）に示す。
【００４８】
【数５】
2013152413.tif 000007
Bpk     ：帯域パワー
k       ：帯域（バンド）のインデクス
Band    ：帯域数
ak,j    ：固定係数格納部１０３に格納される係数
【００４９】
ここで、係数ak,jは、複数のコサイン係数を帯域ｋ毎に加算して得られた係数である。つまり、式（５）は、自己相関νjと、帯域ｋにおける係数ak,jとの積和演算により、自己相関νが帯域ｋにおけるパワースペクトルの包絡の和、つまり、帯域パワーBpkに変換されることを意味する。
【００５０】
固定係数格納部１０３は、周波数毎に算出された複数のコサイン係数を複数の帯域毎に加算して得られた、複数の帯域毎の係数を予め格納する。
【００５１】
以下、固定係数格納部１０３に格納される係数の算出方法について説明する。
【００５２】
図３は、固定係数格納部１０３に格納される係数を算出する処理を行う係数算出装置２００の構成を示すブロック図である。
【００５３】
係数算出装置２００は、帯域パワー分析装置１００を動作させる前に、予め固定係数格納部１０３に格納する係数を算出しておく装置である。算出した係数は、帯域パワー分析装置１００が動作するまでに固定係数格納部１０３に格納される。係数算出装置２００は、例えば、帯域パワー分析装置１００に組み込まれていてもよく、あるいは、帯域パワー分析装置１００の外部において構成されるものあってもよい。係数算出装置２００が帯域パワー分析装置１００の外部に構成される場合には、係数算出装置２００は、例えば、必要なときに帯域パワー分析装置１００の固定係数格納部１０３に接続して、帯域パワー分析装置１００の外部から固定係数格納部１０３へ係数を書き込むものであってもよい。
【００５４】
図３において、コサイン発振部２０１は、周波数毎の複数のコサイン係数を得る。そして、コサイン発振部２０１は、複数のコサイン係数をコサイン加算部２０３に出力する。コサイン発振部２０１の処理を次式（６）に示す。
【００５５】
【数６】
2013152413.tif 000008
i       ：周波数インデクス
j       ：自己相関のインデクス
【００５６】
バンド情報格納部２０２は、バンド情報格納部１３（図１）と同様、コサイン加算部２０３で加算して纏める単位である帯域（バンド）の情報であるバンド情報が予め格納されている。バンド情報としては、例えば、各帯域（バンド）がどの周波数からどの周波数までかを示す情報（帯域の範囲を示す始端及び終端の周波数情報）が挙げられる。
【００５７】
コサイン加算部２０３は、バンド情報格納部２０２に格納されたバンド情報から得られる各帯域の周波数の始端と終端とを参照して、コサイン発振部２０１から入力されるコサイン係数を加算して、各帯域の係数を得る。コサイン加算部２０３の処理を次式（７）に示す。
【００５８】
【数７】
2013152413.tif 000009
ak,j    ：固定係数格納部１０３（図２）に格納される係数
【００５９】
つまり、帯域ｋの周波数の始端Start(k)と終端End(k)との間のコサイン係数がそれぞれ加算されて、帯域ｋにおけるコサイン係数の加算値である係数ak,jが得られる。
【００６０】
このようにして得られた係数ak,jが固定係数格納部１０３（図２）に格納される。
【００６１】
以上、固定係数格納部１０３に格納される係数の算出方法について説明した。
【００６２】
次に、帯域パワー分析装置１００の動作の一例について説明する。ここでは、従来技術（図１）と本発明（図２）との比較のために、帯域パワー分析処理の計算量として、乗算の数を計測する。
【００６３】
まず、一般に、ＦＦＴの計算量が「M×NlogN（logの底は「２」）」であることは知られている。ここで、Mは１回の演算辺りに必要な計算量であり、Nはフレーム長である。例えば、M＝２とし、N＝２５６とすると、ＦＦＴの計算量（乗算数）は、次式（８）で表される数（１８×２５６＝４６０８）となる。
【００６４】
【数８】
2013152413.tif 000010
【００６５】
すなわち、帯域パワー分析装置１０（図１）では、ＦＦＴ部１１（式（１）参照）において（２×２５６×８）の計算量を要し、チャネルパワー算出部１２（式（２）参照）において（２５６×２）の計算量を要する。
【００６６】
これに対して、本発明に係る帯域パワー分析処理における計算量は、次式（９）で表される数となる。
【００６７】
【数９】
2013152413.tif 000011
【００６８】
すなわち、帯域パワー分析装置１００(図２)では、自己相関算出部１０１（式（４）参照）において（Dim×２５６）の計算量を要し、帯域パワー算出部１０２（式（５）参照）において（Dim×Band）の計算量を要する。
【００６９】
例えば、式（９）において、自己相関関数の次数Dimを８次とし、帯域数Bandを８とすると、計算量は（８×２５６＋８×８＝２１１２）となり、従来技術における計算量（式（８））のほぼ半分になる。すなわち、本発明によれば、従来技術と比較して、帯域パワーを求める際に要する計算量を大きく削減することができる。
【００７０】
このように、入力信号の複数の帯域の帯域パワーを分析する帯域パワー分析装置１００において、自己相関算出部１０１が、入力信号を用いて、有限次数の自己相関を算出し、帯域パワー算出部１０２が、複数の帯域の各帯域において、自己相関と当該帯域の係数との積和演算を行うことにより、複数の帯域毎の帯域パワーを算出する。また、固定係数格納部１０３が、周波数毎の複数のコサイン係数を帯域毎に加算して得られた、複数の帯域毎の係数を格納する。
【００７１】
これにより、帯域パワー分析装置１００は、従来よりも少ない計算量でパワースペクトル包絡（帯域パワーの近似値）を得ることができる。具体的には、帯域パワー算出部１０２は、（自己相関関数の次数Dim）×（帯域数Band）だけの積和演算で帯域パワーを計算できる。また、固定係数格納部１０３は、コサイン係数を帯域毎に加算した係数を予め格納することで、帯域パワー算出時の加算処理を省略することができる。
【００７２】
よって、本実施の形態によれば、フーリエ変換を用いて帯域パワーを求める際の計算量を大きく削減することができる。すなわち、本実施の形態によれば、帯域パワー分析を行う際、従来技術と比較して、計算量を削減することができる。
【００７３】
（実施の形態２）
実施の形態２は、上記（ポイント２）に対応する。
【００７４】
図４及び図５は、本発明の実施の形態２に係る帯域パワー分析装置の構成を示すブロック図である。
【００７５】
実施の形態２では、帯域パワー分析装置の処理を前半と後半に分けて説明する。前半はチャネルパワー（ピリオドグラム）を求める処理である。後半はチャネルパワーから帯域パワーを求める処理である。
【００７６】
まず、前半の処理について図４を用いて説明する。
【００７７】
図４に示すように、入力信号に対して、窓掛け部３０２において、窓関数格納部３０１に格納された窓関数を乗ずる。このアルゴリズムを次式（１０）に示す。なお、本実施の形態では一例として入力信号の長さを「２５６」とする。
【００７８】
【数１０】
2013152413.tif 000012
Wsi     ：窓掛けされた入力信号
Wi      ：窓関数
Si      ：入力信号
【００７９】
本実施の形態では、窓関数の例として、以下のハミング窓とハニング窓の中間の窓を挙げる。上記窓関数は、次式（１１）で示される。実施の形態２では一例として分割する個数を「８」とする。部分区間の長さは「３２」となる。
【００８０】
【数１１】
2013152413.tif 000013
【００８１】
上記式（１１）を見ると分るように、窓関数は部分区間を周期とする波型になる。なお、同じ波形が続くので、窓関数格納部３０１に格納するのは長さ３２の最初の１波形だけでよい。この工夫によりＲＯＭ容量は大きく節約することができる。
【００８２】
次に、自己相関算出部３０３において、前記窓掛けされた入力信号から１つの（１セットの）自己相関関数を求める。本実施の形態では、一例として次数（次元）を「３２」とする。アルゴリズムを以下の次式（１２）に示す。
【００８３】
【数１２】
2013152413.tif 000014
Vj：    自己相関関数
j：     自己相関関数のインデクス
【００８４】
上記式（１２）により各部分区間から１つの自己相関関数を求めることができる。
【００８５】
次に、ＤＦＴ計算部３０５において、コサイン格納部３０４に格納されたコサイン係数を用いて積和を取ることによってフーリエ変換を行い、ピリオドグラムを求める。アルゴリズムを次式（１３）に示す。
【００８６】
【数１３】
2013152413.tif 000015
Pgm：   チャネルパワー（ピリオドグラム）
Cm,j：  コサイン係数
m：     チャネルの番号
【００８７】
上記で、ピリオドグラムの数が１６しかないのは部分区間の長さが３２であるからである。
【００８８】
また、上記のコサイン係数は、予め、次式（１４）のアルゴリズムに従って求め、コサイン格納部３０４に格納しておく。
【００８９】
【数１４】
2013152413.tif 000016
【００９０】
なお、ＤＦＴ計算部３０５は、帯域パワーの算出をしやすくするために、チャネルパワーの数を２５６にするために数を増やしておく。アルゴリズムを次式（１５）に示す。
【００９１】
【数１５】
2013152413.tif 000017
Cp8×m+n：            チャネルパワー
【００９２】
以上でチャネルパワー（ピリオドグラム）を求める前半処理の説明を終える。
【００９３】
次に図４のチャネルパワーから、帯域パワーを求めるアルゴリズムについて以下の図５を用いて説明する。
【００９４】
図５に示すように、チャネルパワーは、図４の出力であるチャネルパワーである。
【００９５】
バンド情報格納部４０１は、図１のバンド情報格納部１３と同様であるのでその説明を省略する。バンド分割部４０２は、図１のバンド分割部１４と同様であるのでその説明を省略する。
【００９６】
以上により帯域パワーが得られる。
【００９７】
本実施の形態の性能を検証するために音声データを用いた実験を行った結果について報告する。
【００９８】
本実験では、帯域パワーを分析して音声の帯域幅を認識する実験を行った。比較したのは、従来例のＦＦＴからパワースペクトルを用いて求めた帯域パワーを用いた時と、本実施の形態を用いて求めた帯域パワーを用いた時で、その計算量と認識性能を比較した。
【００９９】
入力信号のサンプリングレートは４８ｋＨｚ、フレーム長は２５６、自己相関関数の次数（次元）は３２次、フレーム分割数は８（部分区間長は３２）である。評価データとしては男女８名分のそれぞれ約４秒の日本語の音声データを連結したデータを用いた。この連結データは途中で３．４ｋＨｚまで、７ｋＨｚまで、１４ｋＨｚまで、制限なしの４つの帯域が入れ替わり現れるように作成した。
【０１００】
実験の結果、本実施の形態の方が比較例に比べて、計算量で１．７ＷＭＯＰＳ少なくなった。また、従来例との認識結果の違いはわずか０．９１％のみであり、性能を変えずに大きく計算量が削減できることが検証された。
【０１０１】
なお、上記各実施の形態における帯域パワー分析装置の出力である帯域パワーを、音声帯域の決定、雑音除去に使用する場合については特許文献１，２、非特許文献１に開示されている。ここで、これらの３つの先行技術文献において、音声帯域の決定、ノイズ除去の出力を複素スペクトルに反映させずに、帯域パワーに基づくノイズの分析結果を視覚的に示すこと等への応用は容易に類推することができる。この場合には、逆ＦＦＴ（ＩＦＦＴ）は不要となり、パワースペクトルそのものを保持する必要もない。また、入力信号のどの周波数帯域に音が集中しているかの分析もこの帯域パワーに基づいて実現できる。例えば、高周波数帯域にあまり信号が存在しないことを検出することは、帯域パワーの大きさから明らかに判定できる。またスペクトルグラムの代用として帯域パワーの連続性を使用することもできる。したがって、帯域パワーを音声認識又は話者認識に使用できることは明らかである。
【０１０２】
また、上記各実施の形態では、入力信号の長さが２５６の場合について説明した。しかし、入力信号の長さはこれに限らず５１２、１０２４等の長さでもよく、これらの場合にも、本発明を同様に適用でき、本実施の形態と同様の効果を得ることができる。また、入力信号の長さは、２のべき乗に限らず、２００、３００等の任意の数値でもよい。ＦＦＴのための入力信号の長さが増えるほど、本発明による計算量削減の効果はより大きくなる。
【０１０３】
また、実施の形態１では、バンド数８、自己相関関数の次数（次元）を８次としたが、これは他の数値でもよい。また、実施の形態２では、分割数８、自己相関関数の次数を３２次としたが、これも他の数値でもよい。これらは本発明のアルゴリズムがバンド数、自己相関の次数、分割数に依存しないことから明らかである。
【０１０４】
また、先例では帯域パワーをノイズ除去に応用した場合を示したが、音声認識・合成や音声符号化、画像認識や画像符号化などにも本発明を応用することができることは明らかである。帯域パワーを求める帯域パワー分析装置の発明であり、それを含むシステム全体の目的に依存しないからである。
【０１０５】
また、実施の形態１と実施の形態２は組み合わせることにより、より計算量を削減することができる。このことは、実施の形態２が従来例のＦＦＴとチャネルパワー算出部を置き換えるものであることから明らかである。
【０１０６】
また、信号処理プログラムを、メモリ、ディスク、テープ、ＣＤ、ＤＶＤ等の機械読み取り可能な記録媒体に記録、書き込みをし、動作を行う場合についても、本発明は適用することができ、本実施の形態と同様の作用及び効果を得ることができる。
【０１０７】
また、上記各実施の形態では、本発明をハードウェアで構成する場合を例にとって説明したが、本発明はハードウェアとの連携においてソフトウェアでも実現することも可能である。
【０１０８】
また、上記各実施の形態の説明に用いた各機能ブロックは、典型的には集積回路であるＬＳＩとして実現される。これらは個別に１チップ化されてもよいし、一部又は全てを含むように１チップ化されてもよい。ここでは、ＬＳＩとしたが、集積度の違いにより、ＩＣ、システムＬＳＩ、スーパーＬＳＩ、ウルトラＬＳＩと呼称されることもある。
【０１０９】
また、集積回路化の手法はＬＳＩに限るものではなく、専用回路又は汎用プロセッサで実現してもよい。ＬＳＩ製造後に、プログラムすることが可能なＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、又は、ＬＳＩ内部の回路セルの接続又は設定を再構成可能なリコンフィギュラブルプロセッサを利用してもよい。
【０１１０】
さらには、半導体技術の進歩又は派生する別技術によりＬＳＩに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然、その技術を用いて機能ブロックの集積化を行ってもよい。バイオ技術の適用等が可能性としてありえる。
【産業上の利用可能性】
【０１１１】
本発明は、帯域パワー分析を行う際に効率的に計算量を削減することができる帯域パワー分析装置を備えるシステムなどに適用できる。
【符号の説明】
【０１１２】
１０，１００，３００  帯域パワー分析装置
１１  ＦＦＴ部
１２  チャネルパワー算出部
１３，２０２  バンド情報格納部
１４  バンド分割部
１０１  自己相関算出部
１０２  帯域パワー算出部
１０３  固定係数格納部
２００  係数算出装置
２０１  コサイン発振部
２０３  コサイン加算部
３０１  窓関数格納部
３０２  窓掛け部
３０３  自己相関算出部
３０４  コサイン格納部
３０５  ＤＦＴ計算部
４０１  バンド情報格納部
４０２  バンド分割部
【図１】
2013152413.tif 000018
【図２】
2013152413.tif 000019
【図３】
2013152413.tif 000020
【図４】
2013152413.tif 000021
【図５】
2013152413.tif 000022