(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の時間幅における学習用の音響信号と、前記第１の時間幅よりも長い第２の時間幅における前記学習用の音響信号から算出された学習用の長時間特徴量と、に基づき学習された信号パターンモデルを格納する、パターン格納部と、
異常検出対象の音響信号から、前記学習用の長時間特徴量に対応する異常検出用の長時間特徴量を抽出する、第１の長時間特徴抽出部と、
前記異常検出対象の音響信号、前記異常検出用の長時間特徴量及び前記信号パターンモデルに基づき、前記異常検出対象の音響信号に関する信号パターン特徴を算出する、パターン特徴算出部と、
前記信号パターン特徴に基づき、前記異常検出対象の音響信号の異常検出を行うための異常スコアを算出する、スコア算出部と、
を備える、異常検出装置。
【請求項２】
前記異常検出用の音響信号を、少なくとも前記第２の時間幅に亘りバッファリングする、バッファ部をさらに備える、請求項１に記載の異常検出装置。
【請求項３】
前記バッファ部から出力される前記異常検出用の音響信号に基づき、音響特徴量を抽出する、音響特徴抽出部をさらに備え、
前記第１の長時間特徴抽出部は、前記音響特徴量に基づき前記異常検出用の長時間特徴量を抽出する、請求項２に記載の異常検出装置。
【請求項４】
前記信号パターンモデルは、時刻ｔにおける前記異常検出対象の音響信号を入力とし、時刻ｔ＋１における前記異常検出対象の音響信号の従う確率分布を推定する予測器である、請求項１乃至３のいずれか一項に記載の異常検出装置。
【請求項５】
前記信号パターン特徴は、前記時刻ｔ＋１における前記異常検出対象の音響信号が取り得る値それぞれにおける確率値を系列として表現したものであり、
前記スコア算出部は、前記信号パターン特徴のエントロピーを算出し、前記算出されたエントロピーを用いて前記異常スコアを算出する、請求項４に記載の異常検出装置。
【請求項６】
少なくとも前記異常検出用の長時間特徴量を抽出するための基準となる長時間信号モデルを格納する、モデル格納部をさらに備え、
前記第１の長時間特徴抽出部は、前記長時間信号モデルをさらに用いて、前記異常検出用の長時間特徴量を抽出する、請求項１乃至５のいずれか一項に記載の異常検出装置。
【請求項７】
前記学習用の音響信号及び前記異常検出用の音響信号は、状態変化を伴う発生機構により生成された音響信号である、請求項１乃至６のいずれか一項に記載の異常検出装置。
【請求項８】
前記学習用の長時間特徴量を抽出する、第２の長時間特徴抽出部と、
前記学習用の音響信号と前記学習用の長時間特徴量に基づき、前記信号パターンモデルを学習する、学習部と、
をさらに備える、請求項１乃至７のいずれか一項に記載の異常検出装置。
【請求項９】
第１の時間幅における学習用の音響信号と、前記第１の時間幅よりも長い第２の時間幅における前記学習用の音響信号から算出された学習用の長時間特徴量と、に基づき学習された信号パターンモデルを格納する、パターン格納部を備える異常検出装置において、
異常検出対象の音響信号から、前記学習用の長時間特徴量に対応する異常検出用の長時間特徴量を抽出するステップと、
前記異常検出対象の音響信号、前記異常検出用の長時間特徴量及び前記信号パターンモデルに基づき、前記異常検出対象の音響信号に関する信号パターン特徴を算出するステップと、
前記信号パターン特徴に基づき、前記異常検出対象の音響信号の異常検出を行うための異常スコアを算出するステップと、
を含む、異常検出方法。
【請求項１０】
第１の時間幅における学習用の音響信号と、前記第１の時間幅よりも長い第２の時間幅における前記学習用の音響信号から算出された学習用の長時間特徴量と、に基づき学習された信号パターンモデルを格納する、パターン格納部を備える異常検出装置に搭載されたコンピュータに、
異常検出対象の音響信号から、前記学習用の長時間特徴量に対応する異常検出用の長時間特徴量を抽出する処理と、
前記異常検出対象の音響信号、前記異常検出用の長時間特徴量及び前記信号パターンモデルに基づき、前記異常検出対象の音響信号に関する信号パターン特徴を算出する処理と、
前記信号パターン特徴に基づき、前記異常検出対象の音響信号の異常検出を行うための異常スコアを算出する処理と、
を実行させる、プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、異常検出装置、異常検出方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
非特許文献１には、順次入力される音響信号について、通常時の音響信号に含まれる信号パターンを学習させた検出器を通常時の音響信号を生成する発生機構のモデルとして用いる技術が開示されている。非特許文献１に開示された技術では、上記検出器と入力された音響信号中の信号パターンに基づき外れ値スコアを算出することで、通常時の発生機構からの統計的な外れ値となる信号パターンを異常として検出している。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】Marchi, Erik, et al. "Deep Recurrent Neural Network-Based Autoencoders for Acoustic Novelty Detection." Computational intelligence and neuroscience 2017 (2017)
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
なお、上記先行技術文献の各開示を、本書に引用をもって繰り込むものとする。以下の分析は、本発明者らによってなされたものである。【０００５】
非特許文献１に開示された技術では、音響信号の発生機構が複数の状態を持ち、各状態において生成する信号パターンが異なる場合、異常検出できないという問題がある。例えば、発生機構が状態Ａと状態Ｂの二つの状態を持つ場合を考える。さらに、通常時に状態Ａは信号パターン１、状態Ｂは信号パターン２を生成し、異常時には状態Ａが信号パターン２、状態Ｂが信号パターン１を生成する場合を考える。この場合、非特許文献１に開示された技術では、発生機構の状態の別に関係なく信号パターン１と信号パターン２を生成するとしてモデル化され、真に検出したい異常を検出できない。【０００６】
本発明は、状態変化を伴う発生機構の生成する音響信号から異常を検出することに寄与する、異常検出装置、異常検出方法及びプログラムを提供することを主たる目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明乃至開示の第１の視点によれば、第１の時間幅における学習用の音響信号と、前記第１の時間幅よりも長い第２の時間幅における前記学習用の音響信号から算出された学習用の長時間特徴量と、に基づき学習された信号パターンモデルを格納する、パターン格納部と、異常検出対象の音響信号から、前記学習用の長時間特徴量に対応する異常検出用の長時間特徴量を抽出する、第１の長時間特徴抽出部と、前記異常検出対象の音響信号、前記異常検出用の長時間特徴量及び前記信号パターンモデルに基づき、前記異常検出対象の音響信号に関する信号パターン特徴を算出する、パターン特徴算出部と、前記信号パターン特徴に基づき、前記異常検出対象の音響信号の異常検出を行うための異常スコアを算出する、スコア算出部と、を備える、異常検出装置が提供される。【０００８】
本発明乃至開示の第２の視点によれば、第１の時間幅における学習用の音響信号と、前記第１の時間幅よりも長い第２の時間幅における前記学習用の音響信号から算出された学習用の長時間特徴量と、に基づき学習された信号パターンモデルを格納する、パターン格納部を備える異常検出装置において、異常検出対象の音響信号から、前記学習用の長時間特徴量に対応する異常検出用の長時間特徴量を抽出するステップと、前記異常検出対象の音響信号、前記異常検出用の長時間特徴量及び前記信号パターンモデルに基づき、前記異常検出対象の音響信号に関する信号パターン特徴を算出するステップと、前記信号パターン特徴に基づき、前記異常検出対象の音響信号の異常検出を行うための異常スコアを算出するステップと、を含む、異常検出方法が提供される。【０００９】
本発明乃至開示の第３の視点によれば、第１の時間幅における学習用の音響信号と、前記第１の時間幅よりも長い第２の時間幅における前記学習用の音響信号から算出された学習用の長時間特徴量と、に基づき学習された信号パターンモデルを格納する、パターン格納部を備える異常検出装置に搭載されたコンピュータに、異常検出対象の音響信号から、前記学習用の長時間特徴量に対応する異常検出用の長時間特徴量を抽出する処理と、前記異常検出対象の音響信号、前記異常検出用の長時間特徴量及び前記信号パターンモデルに基づき、前記異常検出対象の音響信号に関する信号パターン特徴を算出する処理と、前記信号パターン特徴に基づき、前記異常検出対象の音響信号の異常検出を行うための異常スコアを算出する処理と、を実行させる、プログラムが提供される。
なお、このプログラムは、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体に記録することができる。記憶媒体は、半導体メモリ、ハードディスク、磁気記録媒体、光記録媒体等の非トランジェント（non-transient）なものとすることができる。本発明は、コンピュータプログラム製品として具現することも可能である。
【発明の効果】
【００１０】
本発明乃至開示の各視点によれば、状態変化を伴う発生機構の生成する音響信号から異常を検出することに寄与する、異常検出装置、異常検出方法及びプログラムが、提供される。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】一実施形態の概要を説明するための図である。
【図２】第１の実施形態に係る異常検出装置の処理構成の一例を示す図である。
【図３】第２の実施形態に係る異常検出装置の処理構成の一例を示す図である。
【図４】第２の実施形態に係る異常検出装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図５】第２の実施形態に係る異常検出装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図６】第３の実施形態に係る異常検出装置の処理構成の一例を示す図である。
【図７】第１〜第３の実施形態に係る異常検出装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
初めに、一実施形態の概要について説明する。なお、この概要に付記した図面参照符号は、理解を助けるための一例として各要素に便宜上付記したものであり、この概要の記載はなんらの限定を意図するものではない。また、各図におけるブロック間の接続線は、双方向及び単方向の双方を含む。一方向矢印については、主たる信号（データ）の流れを模式的に示すものであり、双方向性を排除するものではない。さらに、本願開示に示す回路図、ブロック図、内部構成図、接続図などにおいて、明示は省略するが、入力ポート及び出力ポートが各接続線の入力端及び出力端のそれぞれに存在する。入出力インターフェイスも同様である。
【００１３】
一実施形態に係る異常検出装置１０は、パターン格納部１０１と、第１の長時間特徴抽出部１０２と、パターン特徴算出部１０３と、スコア算出部１０４と、を備える（図１参照）。パターン格納部１０１は、第１の時間幅における学習用の音響信号と、第１の時間幅よりも長い第２の時間幅における学習用の音響信号から算出された学習用の長時間特徴量と、に基づき学習された信号パターンモデルを格納する。第１の長時間特徴抽出部１０２は、異常検出対象の音響信号から、学習用の長時間特徴量に対応する異常検出用の長時間特徴量を抽出する。パターン特徴算出部１０３は、異常検出対象の音響信号、異常検出用の長時間特徴量及び信号パターンモデルに基づき、異常検出対象の音響信号に関する信号パターン特徴を算出する。スコア算出部１０４は、信号パターン特徴に基づき、異常検出対象の音響信号の異常検出を行うための異常スコアを算出する。
【００１４】
上記異常検出装置１０は、音響信号に関する外れ値検出に基づく異常検出を実現する。異常検出装置１０は、音響信号から得られる信号パターンに加え、発生機構の状態に対応する特徴である長時間特徴量を用いて外れ値検出を行う。そのため、発生機構の状態の変化に応じた外れ値パターンを検出できる。即ち、異常検出装置１０は、状態変化を伴う発生機構の生成する音響信号から異常を検出できる。
【００１５】
以下に具体的な実施の形態について、図面を参照してさらに詳しく説明する。なお、各実施形態において同一構成要素には同一の符号を付し、その説明を省略する。
【００１６】
［第１の実施形態］
第１の実施形態について、図面を用いてより詳細に説明する。
【００１７】
図２は、第１の実施形態に係る異常検出装置１００の処理構成（処理モジュール）の一例を示す図である。図２を参照すると、異常検出装置１００は、バッファ部１１１と、長時間特徴抽出部１１２と、信号パターンモデル学習部１１３と、信号パターンモデル格納部１１４と、を含む。さらに、異常検出装置１００は、バッファ部１２１と、長時間特徴抽出部１２２と、信号パターン特徴抽出部１２３と、異常スコア算出部１２４と、を含む。
【００１８】
バッファ部１１１は、学習用音響信号１１０を入力とし所定の時間幅分の音響信号をバッファし出力する。
【００１９】
長時間特徴抽出部１１２は、上記バッファ部１１１が出力する音響信号を入力とし長時間特徴量（長時間特徴ベクトル）を算出し出力する。なお、長時間特徴量の詳細は後述する。
【００２０】
信号パターンモデル学習部１１３は、学習用音響信号１１０と長時間特徴抽出部１１２が出力する長時間特徴量を入力とし、信号パターンモデルを学習し出力する。
【００２１】
信号パターンモデル格納部１１４は、信号パターンモデル学習部１１３が出力する信号パターンモデルを格納（記憶）する。
【００２２】
バッファ部１２１は、異常検出対象音響信号１２０を入力とし所定の時間幅分の音響信号をバッファし出力する。
【００２３】
長時間特徴抽出部１２２は、上記バッファ部１２１が出力する音響信号を入力とし長時間特徴量を算出し出力する。
【００２４】
信号パターン特徴抽出部１２３は、異常検出対象音響信号１２０と長時間特徴抽出部１２２が出力する長時間特徴量を入力とし、信号パターンモデル格納部１１４に格納された信号パターンモデルに基づき信号パターン特徴を算出し出力する。
【００２５】
異常スコア算出部１２４は、信号パターン特徴抽出部１２３が出力する信号パターン特徴に基づき、異常検出対象である音響信号に関する異常検出を行うための異常スコアを算出し出力する。
【００２６】
第１の実施形態に係る異常検出装置１００は、信号パターンモデル学習部１１３において信号パターンを学習する際、学習用音響信号１１０に加えて長時間特徴抽出部１１２が出力する長時間特徴量を補助特徴として用いて学習を行う。
【００２７】
上記長時間特徴量は、バッファ部１１１においてバッファされた所定の時間幅分の学習用音響信号１１０を用いて算出され、複数の信号パターンに関する統計的な情報を含んだ特徴である。長時間特徴量は、学習用音響信号１１０に関する発生機構がどのような信号パターンの音響信号を生成するかの統計的特徴を表す。長時間特徴量は、複数の状態を持ち各状態において発生機構が生成する信号パターンの統計的性質が異なる場合、学習用音響信号１１０が生成された発生機構の状態を表す特徴といえる。つまり、信号パターンモデル学習部１１３は、学習用音響信号１１０に含まれる信号パターンに加え、当該信号パターンが生成された発生機構の状態に関する情報を特徴として学習する。
【００２８】
バッファ部１２１と長時間特徴抽出部１２２はそれぞれ、バッファ部１１１、長時間特徴抽出部１１２と同様の動作により異常検出対象音響信号１２０から長時間特徴量を算出する。
【００２９】
信号パターン特徴抽出部１２３は、異常検出対象音響信号１２０と異常検出対象音響信号１２０から算出した長時間特徴量を入力とし、信号パターンモデル格納部１１４に格納された信号パターンモデルに基づき信号パターン特徴を算出する。第１の実施形態では、異常検出対象音響信号１２０に加え、その発生機構の状態に対応する特徴である長時間特徴量を入力に用いるため、発生機構の状態の変化に応じた外れ値パターンを検出できる。
【００３０】
信号パターン特徴抽出部１２３において算出された信号パターン特徴は、異常スコア算出部１２４において異常スコアへ変換され出力される。
【００３１】
上述のように、非特許文献１の異常検出技術は，入力された音響信号中における信号パターンだけを用いて発生機構の状態の別なく発生機構のモデル化を行う。そのため、当該文献の技術では、発生機構が複数の状態を持ち各状態において生成する信号パターンの統計的性質が異なる場合、真に検出したい異常を検出できない。
【００３２】
対して、第１の実施形態によると、信号パターンに加えて発生機構の状態に対応する特徴である長時間特徴量を用いて外れ値検出を行うため、発生機構の状態の変化に応じた外れ値パターンを検出できる。つまり、第１の実施形態によると、状態変化を伴う発生機構の生成する音響信号から異常を検出できる。
【００３３】
［第２の実施形態］
続いて、第２の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。第２の実施形態では、上記第１の実施形態の内容をより具体的に説明する。
【００３４】
図３は、第２の実施形態に係る異常検出装置２００の処理構成（処理モジュール）の一例を示す図である。図３を参照すると、異常検出装置２００は、バッファ部２１１と、音響特徴抽出部２１２と、長時間特徴抽出部２１３と、信号パターンモデル学習部２１４と、信号パターンモデル格納部２１５と、を含む。さらに、異常検出装置２００は、バッファ部２２１と、音響特徴抽出部２２２と、長時間特徴抽出部２２３と、信号パターン特徴抽出部２２４と、異常スコア算出部２２５と、を含む。
【００３５】
バッファ部２１１は、学習用音響信号２１０を入力とし所定の時間幅分の音響信号をバッファし出力する。
【００３６】
音響特徴抽出部２１２は、上記バッファ部２１１が出力する音響信号を入力とし、当該音響信号を特徴付ける音響特徴量を抽出する。
【００３７】
長時間特徴抽出部２１３は、音響特徴抽出部２１２が出力する音響特徴から長時間特徴量を算出し出力する。
【００３８】
信号パターンモデル学習部２１４は、学習用音響信号２１０と長時間特徴抽出部２１３が出力する長時間特徴量を入力とし信号パターンモデルを学習し出力する。
【００３９】
信号パターンモデル格納部２１５は、信号パターンモデル学習部２１４が出力する信号パターンモデルを格納する。
【００４０】
バッファ部２２１は、異常検出対象音響信号２２０を入力とし所定の時間幅分の音響信号をバッファし出力する。
【００４１】
音響特徴抽出部２２２は、上記バッファ部２２１が出力する音響信号を入力とし、当該音響信号を特徴付ける音響特徴量を抽出する。
【００４２】
長時間特徴抽出部２２３は、音響特徴抽出部２２２が出力する音響特徴から長時間特徴量を算出し出力する。
【００４３】
信号パターン特徴抽出部２２４は、異常検出対象音響信号２２０と長時間特徴抽出部２２３が出力する長時間特徴量を入力とし、信号パターンモデル格納部２１５に格納された信号パターンモデルに基づき信号パターン特徴を算出し出力する。
【００４４】
異常スコア算出部２２５は、信号パターン特徴抽出部２２４が出力する信号パターン特徴に基づき異常スコアを算出し出力する。
【００４５】
第２の実施形態では、学習用音響信号２１０にｘ（ｔ）、異常検出対象音響信号２２０にｙ（ｔ）を用いた異常検出を例に説明する。ここで、音響信号ｘ（ｔ）、ｙ（ｔ）はマイクロフォン等の音響センサで収録したアナログ音響信号をＡＤ変換（Analog to Digital Conversion）して得られるデジタル信号系列である。ｔは時間を表すインデックスであり、所定の時刻（たとえば、装置を起動した時間）を原点ｔ＝０として順次入力される音響信号の時間インデックスである。また、各信号のサンプリング周波数をＦｓとすると、隣り合う時間インデックスｔとｔ＋１の時間差、つまり時間分解能は１／Ｆｓとなる。
【００４６】
第２の実施形態は、時々刻々と変化する音響信号の発生機構における異常な信号パターンを検出することを目的とする。第２の実施形態の応用例として公共空間での異常検出を考える場合、マイクロフォンを設置した環境内に存在する人間の活動や機器の動作、周囲環境などが、音響信号ｘ（ｔ）、ｙ（ｔ）の発生機構に対応する。
【００４７】
音響信号ｘ（ｔ）は、通常時における信号パターンモデルの学習に用いる信号であって、予め収録された音響信号である。音響信号ｙ（ｔ）は、異常検出の対象となる音響信号である。ここで、音響信号ｘ（ｔ）は通常時（非異常時）のみの信号パターンだけを含んだ音響信号である必要があるが、異常時の信号パターンが通常時の信号パターンに比べ少量であれば、統計的に音響信号ｘ（ｔ）は通常時の音響信号と捉えることもできる。
【００４８】
信号パターンとは、所定の時間幅（たとえば０．１秒や１秒など）で設定したパターン長Ｔにおける音響信号系列のパターンである。音響信号ｘ（ｔ）の時刻ｔ１における信号パターンベクトルＸ（ｔ１）はｔ１とＴを用いてＸ（ｔ１）＝［ｘ（ｔ１−Ｔ＋１）、…、ｘ（ｔ１）］と表記できる。第２の実施形態では、通常時の信号パターンベクトルＸ（ｔ）を用いて学習した信号パターンモデルに基づき異常な信号パターンを検出する。
【００４９】
以下、第２の実施形態に係る異常検出装置２００の動作について説明する。
【００５０】
学習用音響信号２１０である音響信号ｘ（ｔ）は、バッファ部２１１と信号パターンモデル学習部２１４へ入力される。
【００５１】
バッファ部２１１は、所定の時間幅（たとえば１０分など）で設定された時間長Ｒの信号系列をバッファリングし、長時間信号系列［ｘ（ｔ−Ｒ＋１）、…、ｘ（ｔ）］として出力する。ここで、時間長Ｒは信号パターン長Ｔよりも大きい値に設定する。
【００５２】
音響特徴抽出部２１２は、バッファ部２１１が出力する長時間信号系列［ｘ（ｔ−Ｒ＋１）、…、ｘ（ｔ）］を入力とし、音響特徴ベクトル系列Ｇ（ｔ）＝［ｇ（１；ｔ）、…、ｇ（Ｎ；ｔ）］を算出し出力する。
【００５３】
なお、音響特徴ベクトル系列Ｇ（ｔ）に含まれるＮは、入力の長時間信号系列［ｘ（ｔ−Ｒ＋１）、…、ｘ（ｔ）］の時間長Ｒに対応した、音響特徴ベクトル系列Ｇ（ｔ）の総時間フレーム数である。
【００５４】
また、ｇ（ｎ；ｔ）は、長時間信号系列［ｘ（ｔ−Ｒ＋１）、…、ｘ（ｔ）］から算出した音響特徴ベクトル系列Ｇ（ｔ）のうち、第ｎ時間フレームにおけるＫ次元音響特徴量を格納した縦ベクトルである。音響特徴ベクトル系列Ｇ（ｔ）は、時間フレームＮそれぞれにおけるＫ次元音響特徴量を格納したＫ行Ｎ列の行列に格納された値として表現される。
【００５５】
ここで、時間フレームとはｇ（ｎ；ｔ）を算出するために用いる分析窓を指す。分析窓長（時間フレーム長）については利用者が任意に設定する。たとえば、音響信号ｘ（ｔ）が音声信号の場合は、通常、ｇ（ｎ；ｔ）は２０ミリ秒（ｍｓ）程度の分析窓の信号から算出される。
【００５６】
また、隣り合う時間フレーム、ｎとｎ＋１の間の時間差、つまり時間分解能については利用者が任意に設定する。通常、時間フレームの５０％や２５％などが時間分解能に設定される。音声信号の場合は、通常、１０ｍｓ程度で設定され、時間長Ｒ＝２秒で設定した［ｘ（ｔ−Ｒ＋１）、…、ｘ（ｔ）］から［ｇ（１；ｔ）、…、ｇ（Ｎ；ｔ）］を抽出する場合、総時間フレーム数Ｎは２００となる。
【００５７】
上記Ｋ次元音響特徴量ベクトルｇ（１；ｔ）の算出方法について、第２の実施形態ではＭＦＣＣ（Mel Frequency Cepstral Coefficient；メルケプストラム周波数係数）特徴量を例に用いて説明する。
【００５８】
ＭＦＣＣ特徴量は、人間の聴覚特性を考慮した音響特徴量であり、音声認識を代表に多くの音響信号処理分野で用いられている特徴量である。ＭＦＣＣ特徴量を用いる場合、特徴量の次元数Ｋは、通常、１０〜２０程度を用いる。ほかに、短時間フーリエ変化を施すことで算出される振幅スペクトルやパワースペクトル、その他、ウェーブレット変換を施すことで得られる対数周波数スペクトルなど、対象となる音響信号の種類に応じて任意の音響特徴量を用いることができる。
【００５９】
即ち、上記ＭＦＣＣ特徴量は例示であって、システムの用途に適した種々の音響特徴量を使用することができる。例えば、人間の聴覚特性とは逆に、高い周波数が重要な場合は、それに対応した周波数を強調するような特徴量を用いることができる。あるいは、全ての周波数を平等に扱う必要があれば、時間信号をフーリエ変換したスペクトルそのものを音響特徴量として用いてもよい。さらにまた、例えば、長時間の幅の中で定常な音源（例えば、モータ回転音などを対象とする場合）では、時間波形そのものを音響特徴量とし、当該長時間の統計量（平均や分散など）を長時間特徴としてもよい。さらにまた、短時間（例えば、１分）ごとの時間波形の統計量（平均や分散など）を音響特徴量とし、長時間でその音響特徴量の統計量を長時間特徴としてもよい。例えば、短時間ごとの音響特徴量を、例えば、混合ガウス分布などにより表したり、時間的な変化を隠れマルコフモデルなどで表すことにより得られる統計量を長時間特徴として用いてもよい。
【００６０】
長時間特徴抽出部２１３は、音響特徴抽出部２１２が出力する音響特徴ベクトル系列Ｇ（ｔ）＝［ｇ（１；ｔ）、…、ｇ（Ｎ；ｔ）］を入力として、長時間特徴ベクトルｈ（ｔ）を出力する。長時間特徴ベクトルｈ（ｔ）は、音響特徴ベクトル系列Ｇ（ｔ）に統計処理を施すことにより算出され、時刻ｔにおける発生機構がどのような信号パターンの音響信号を生成するかの統計的特徴を表す。つまり、長時間特徴ベクトルｈ（ｔ）は、音響特徴ベクトル系列Ｇ（ｔ）とその算出する元となった長時間信号系列［ｘ（ｔ−Ｒ＋１）、…、ｘ（ｔ）］が生成された発生機構の時刻ｔにおける状態を表す特徴であるといえる。
【００６１】
長時間特徴ベクトルｈ（ｔ）の算出法に関して、第２の実施形態ではＧＳＶ（Gaussian Super Vector）を例に説明する。音響特徴ベクトル系列Ｇ（ｔ）の各縦ベクトルｇ（ｎ；ｔ）を確率変数と捉え、ｇ（ｎ；ｔ）の従う確率分布ｐ（ｇ（ｎ；ｔ））を混合ガウス分布（Gaussian mixture model；ＧＭＭ）により以下の式（１）のように表す。
【００６２】
［式１］
0006967197.tif 000002
【００６３】
ここで、ｉはＧＭＭの各混合要素であるガウス分布のインデックス、Ｉは混合数である。ωｉはｉ番目のガウス分布の重み係数であり、Ｎ（μｉ、Σｉ）はガウス分布の平均ベクトルがμｉ、共分散行列がΣｉであるガウス分布を表す。μｉはｇ（ｎ；ｔ）と同じ大きさのＫ次元縦ベクトル、ΣｉはＫ行Ｋ列の正方行列である。ここで、添え字のｉはｉ番目のガウス分布に係る平均ベクトルと共分散行列であることを示す。
【００６４】
ＧＭＭのパラメータωｉ、μｉ、Σｉの推定については、ＥＭアルゴリズム（Expectation-Maximization Algorithm）を用いたｇ（ｎ；ｔ）に関する最尤なパラメータを求める方法を用いることができる。確率分布ｐ（ｇ（ｎ；ｔ））のパラメータ推定後、ｐ（ｇ（ｎ；ｔ））を特徴づけるパラメータとして平均ベクトルμｉをすべてのｉに関して順に縦方向へ結合したベクトルがＧＳＶであり、第２の実施形態では当該ＧＳＶを長時間特徴ベクトルｈ（ｔ）に用いる。つまり、長時間特徴ベクトルｈ（ｔ）は以下の式（２）のとおりとなる。
【００６５】
［式２］
0006967197.tif 000003
【００６６】
ＧＭＭの混合数はＩ、μ１はＫ次元縦ベクトルであるため、長時間特徴ベクトルｈ（ｔ）は（Ｋ×Ｉ）次元縦ベクトルとなる。ＧＭＭの分布形状を平均ベクトルにより表す特徴量であるＧＳＶは、ｇ（ｎ；ｔ）がどのような確率分布に従うかに対応しているといえる。したがって、長時間特徴ベクトルｈ（ｔ）は、時刻ｔにおいて、音響信号ｘ（ｔ）の発生機構がどのような信号系列［ｘ（ｔ−Ｒ＋１），…，ｘ（ｔ）］を生成するか、つまり生成機構の状態を表す特徴といえる。
【００６７】
第２の実施形態では、長時間特徴ベクトルｈ（ｔ）の算出方法に関してＧＳＶを用いて説明したが、他に公知の確率分布モデルや統計処理を施して算出する任意の特徴量を用いることができる。たとえば、ｇ（ｎ；ｔ）に関する隠れマルコフモデルを用いてもよいし、ｇ（ｎ；ｔ）に関するヒストグラムをそのまま特徴量として用いてもよい。
【００６８】
信号パターンモデル学習部２１４は、音響信号ｘ（ｔ）と長時間特徴抽出部２１３が出力する長時間特徴ベクトルｈ（ｔ）を用いて信号パターンＸ（ｔ）のモデル化を行う。
【００６９】
モデル化方法について、本願開示では、ニューラルネットの一種である「ＷａｖｅＮｅｔ」を用いて説明する。ＷａｖｅＮｅｔは時刻ｔにおける信号パターンＸ（ｔ）＝［ｘ（ｔ−Ｔ＋１）、…、ｘ（ｔ）］を入力として時刻ｔ＋１の音響信号ｘ（ｔ＋１）の従う確率分布ｐ（ｘ（ｔ＋１））を推定する予測器である。
【００７０】
第２の実施形態では、入力信号パターンＸ（ｔ）に加えて長時間特徴量（長時間特徴ベクトル）ｈ（ｔ）を補助特徴量として用いてｘ（ｔ＋１）の確率分布ｐ（ｘ（ｔ＋１））を定義する。つまり、ＷａｖｅＮｅｔは信号パターンＸ（ｔ）と長時間特徴ベクトルｈ（ｔ）によって条件付けられた以下の式（３）による確率分布で表現される。
【００７１】
［式３］
0006967197.tif 000004
【００７２】
Θは、モデルパラメータである。ＷａｖｅＮｅｔでは音響信号ｘ（ｔ）をμ-ｌａｗアルゴリズムによりＣ次元へ量子化し、ｃ（ｔ）と表すことにより、ｐ（ｘ（ｔ＋１））をＣ次元の離散集合上の確率分布ｐ（ｃ（ｔ＋１））として表す。ここで、ｃ（ｔ）は時刻ｔにおける音響信号ｘ（ｔ）がＣ次元へ量子化された値であり、１からＣまでの自然数を値として持つ確率変数である。
【００７３】
ｐ（ｃ（ｔ＋１）｜Ｘ（ｔ）、ｈ（ｔ））のモデルパラメータΘの推論に際しては、Ｘ（ｔ）とｈ（ｔ）から算出されるｐ（ｃ（ｔ＋１）｜Ｘ（ｔ）、ｈ（ｔ））と、真の値ｃ（ｔ＋１）の間のクロスエントロピーを最小化するように行われる。最小化するクロスエントロピーは以下の式（４）により表せる。
【００７４】
［式４］
0006967197.tif 000005
【００７５】
第２の実施形態では、信号パターンモデルである確率分布ｐ（ｘ（ｔ＋１））の推定に、信号パターンＸ（ｔ）に加えて長時間の信号から得られた長時間特徴ｈ（ｔ）を補助特徴として用いる。つまり、学習用音響信号に含まれる信号パターンだけでなく、その信号パターンが生成された発生機構の状態に関する情報が特徴として学習される。そのため、発生機構の状態に応じた信号パターンモデルを学習することができる。学習されたモデルパラメータΘは、信号パターンモデル格納部２１５へ出力される。
【００７６】
第２の実施形態では、信号パターンモデルとして、ＷａｖｅＮｅｔに基づき信号パターンＸ（ｔ）を用いたｘ（ｔ＋１）の予測器を例として説明したが、以下の式（５）に示す信号パターンモデルの予測器としてモデル化することも可能である。
【００７７】
［式５］
0006967197.tif 000006
【００７８】
また、下記の式（６）、（７）のように、Ｘ（ｔ）からＸ（ｔ）への射影関数としてパターンモデルを推定してもよい。その場合、ｆ（Ｘ（ｔ）、ｈ（ｔ））の推定には、自己符号化器などのニューラルネットモデルや非負値行列因子分解やＰＣＡ（Principal Component Analysis）などの因子分解手法によってモデル化してもよい。
【００７９】
［式６］
0006967197.tif 000007
【００８０】
［式７］
0006967197.tif 000008
【００８１】
信号パターンモデル格納部２１５は、信号パターンモデル学習部２１４が出力する信号パターンモデルのパラメータΘを格納する。
【００８２】
異常検出時には、異常検出対象音響信号２２０である音響信号ｙ（ｔ）は、バッファ部２２１と信号パターン特徴抽出部２２４に入力される。バッファ部２２１、音響特徴抽出部２２２、長時間特徴抽出部２２３はそれぞれ、バッファ部２１１、音響特徴抽出部２１２、長時間特徴抽出部２１３と同様の動作をする。長時間特徴抽出部２２３は、音響信号ｙ（ｔ）の長時間特徴量（長時間特徴ベクトル）ｈ＿ｙ（ｔ）を出力する。
【００８３】
信号パターン特徴抽出部２２４は、音響信号ｙ（ｔ）と長時間特徴量ｈ＿ｙ（ｔ）、信号パターンモデル格納部２１５に格納された信号パターンモデルのパラメータΘを入力とする。信号パターン特徴抽出部２２４は、音響信号ｙ（ｔ）の信号パターンＹ（ｔ）＝［ｙ（ｔ−Ｔ）、…、ｙ（ｔ）］に関する信号パターン特徴を算出する。
【００８４】
第２の実施形態では、信号パターンモデルに関して、時刻ｔにおける信号パターンＹ（ｔ）を入力として時刻ｔ＋１の音響信号ｙ（ｔ＋１）の従う確率分布ｐ（ｙ（ｔ＋１））を推定する予測器として表した（下記の式（８））。
【００８５】
［式８］
0006967197.tif 000009
【００８６】
ここで、音響信号ｙ（ｔ＋１）を信号パターンモデル学習部２１４と同様に、音響信号ｙ（ｔ）をμ−ｌａｗアルゴリズムによりＣ次元へ量子化した値をｃ＿ｙ（ｔ）とすると、上記式（８）は下記の式（９）と表現できる。
【００８７】
［式９］
0006967197.tif 000010
【００８８】
これは、信号パターンモデルに基づき、時刻ｔにおいて信号パターンＹ（ｔ）、長時間特徴量ｈ＿ｙ（ｔ）が得られたもとでのｃ＿ｙ（ｔ＋１）の予測分布である。
【００８９】
ここで、学習時において、信号パターンモデルのパラメータΘは、信号パターンＸ（ｔ）と長時間特徴量ｈ（ｔ）から、ｃ（ｔ＋１）を推定する精度が高くなるように学習されたものである。そのため、信号パターンＸ（ｔ）、長時間特徴量ｈ（ｔ）が入力されたときの予測分布ｐ（ｃ（ｔ＋１）｜Ｘ（ｔ）、ｈ（ｔ）、Θ）は、真値ｃ（ｔ＋１）において最も高い確率を持つような確率分布となる。
【００９０】
ここで、異常検出対象信号の信号パターンＹ（ｔ）、長時間特徴量ｈ＿ｙ（ｔ）を考える。この場合、学習信号中においてｈ（ｔ）に条件づけられた信号パターンＸ（ｔ）の中に、ｈ＿ｙ（ｔ）に条件づけられたＹ（ｔ）と類似したものが存在した場合、ｐ（ｃ＿ｙ（ｔ＋１）│Ｙ（ｔ）、ｈ＿ｙ（ｔ）、Θ）は学習に用いたＸ（ｔ）、ｈ（ｔ）に対応する真値ｃ（ｔ＋１）に高い確率を持つような確率分布になると考えられる。
【００９１】
一方、学習信号中のｈ（ｔ）に条件づけられたＸ（ｔ）のいずれとも類似度の低いｈ＿ｙ（ｔ）に条件づけられたＹ（ｔ）が入力された場合、つまり、Ｙ（ｔ）、ｈ＿ｙ（ｔ）が学習時のＸ（ｔ）、ｈ（ｔ）と比較して外れ値の場合、ｐ（ｃ＿ｙ（ｔ＋１）｜Ｙ（ｔ）、ｈ＿ｙ（ｔ）、Θ）の予測は不確かになる。つまり、平坦な分布になると考えられる。つまり、ｐ（ｃ＿ｙ（ｔ＋１）│Ｙ（ｔ）、ｈ＿ｙ（ｔ）、Θ）の分布を確認することで、信号パターンＹ（ｔ）が外れ値か否かを計ることができる。
【００９２】
第２の実施形態では、ｃ＿ｙ（ｔ＋１）の取り得る値である１からＣまでの自然数それぞれの場合における確率値を系列として表現したものを信号パターン特徴ｚ（ｔ）として用いる。つまり、信号パターン特徴ｚ（ｔ）は、以下の式（１０）で表されるＣ次元のベクトルとなる。
【００９３】
［式１０］
0006967197.tif 000011
【００９４】
信号パターン特徴抽出部２２４で算出された信号パターン特徴ｚ（ｔ）は、異常スコア算出部２２５において異常スコアａ（ｔ）へ変換され出力される。信号パターン特徴ｚ（ｔ）は１からＣまでの値をとる確率変数ｃ上の離散分布である。当該確率分布が鋭いピークを持つ場合、つまりエントロピーが低い場合、Ｙ（ｔ）は外れ値ではない。対して、確率分布が一様分布に近い、つまりエントロピーが高い場合、Ｙ（ｔ）は外れ値であると考えられる。
【００９５】
第２の実施形態では、異常スコアａ（ｔ）の算出に、信号パターン特徴ｚ（ｔ）から算出されるエントロピーを用いる（下記の式（１１）参照）。
【００９６】
［式１１］
0006967197.tif 000012
【００９７】
信号パターンＹ（ｔ）が学習信号に類似した信号パターンを含む場合には、ｐ（ｃ│Ｙ（ｔ）、ｈ＿ｙ（ｔ）、Θ）は鋭いピークを持つ、つまりエントロピーａ（ｔ）は低い。信号パターンＹ（ｔ）が学習信号に類似した信号パターンを含まない外れ値の場合、ｐ（ｃ│Ｙ（ｔ）、ｈ＿ｙ（ｔ）、Θ）が不確かになり一様分布に近く、つまり、エントロピーａ（ｔ）が高くなる。
【００９８】
得られた異常スコアａ（ｔ）をもとに、異常音響信号パターンが検出される。検出には閾値処理を行い、異常の有無を判別してもよいし、異常スコアａ（ｔ）を時系列信号としてさらに統計処理などを加えてもよい。
【００９９】
上記第２の実施形態に係る異常検出装置２００の動作をまとめると図４、図５に示すフローチャートのとおりとなる。
【０１００】
図４は、学習モデル生成時の動作を示し、図５は異常検出処理時の動作を示す。
【０１０１】
初めに、図４に示す学習フェーズにおいては、異常検出装置２００は、音響信号ｘ（ｔ）を入力し、当該音響信号をバッファリングする（ステップＳ１０１）。異常検出装置２００は、音響特徴量を抽出（算出）する（ステップＳ１０２）。異常検出装置２００は、音響特徴量に基づき学習用の長時間特徴量を抽出する（ステップＳ１０３）。異常検出装置２００は、学習用の音響信号ｘ（ｔ）と長時間特徴量に基づき、信号パターンを学習する（信号パターンモデルを生成する；ステップＳ１０４）。生成された信号パターンモデルは、信号パターンモデル格納部２１５に格納される。
【０１０２】
次に、図５に示す異常検出フェーズにおいては、異常検出装置２００は、音響信号ｙ（ｔ）を入力し、当該音響信号をバッファリングする（ステップＳ２０１）。異常検出装置２００は、音響特徴量を抽出（算出）する（ステップＳ２０２）。異常検出装置２００は、音響特徴量に基づき異常検出用の長時間特徴量を抽出する（ステップＳ２０３）。異常検出装置２００は、異常判定用の音響信号ｙ（ｔ）と長時間特徴量に基づき、信号パターン特徴を抽出（算出）する（ステップＳ２０４）。異常検出装置２００は、信号パターン特徴に基づき、異常スコアを算出する（ステップＳ２０５）。
【０１０３】
非特許文献１に開示された異常検出技術は、入力された音響信号中における信号パターンだけを用いて発生機構の状態の別なく発生機構のモデル化を行う。そのため、発生機構が複数の状態を持ち各状態において生成する信号パターンの統計的性質が異なる場合、真に検出したい異常を検出することができない。
【０１０４】
一方で、第２の実施形態によると、信号パターンに加えて発生機構の状態に対応する特徴である長時間特徴を用いて外れ値検出を行うため、発生機構の状態の変化に応じた外れ値パターンを検出することができる。つまり、第２の実施形態によると、状態変化を伴う発生機構の生成する音響信号から異常を検出することができる。
【０１０５】
［第３の実施形態］
続いて、第３の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
【０１０６】
図６は、第３の実施形態に係る異常検出装置３００の処理構成（処理モジュール）の一例を示す図である。図２と図６を参照すると、第３の実施形態に係る異常検出装置３００は、長時間信号モデル格納部３３１をさらに備える。
【０１０７】
第２の実施形態では、長時間特徴量抽出に関し、教師データを用いないモデル化を説明した。第３の実施形態では、長時間信号モデルを用いて長時間特徴量を抽出する場合について説明する。具体的には、長時間信号モデル格納部３３１の動作と、長時間特徴抽出部２１３ａ、２２３ａの変更部分を説明する。長時間特徴抽出部２１３ａでは、第２の実施形態と同様にＧＳＶを例に、ＧＳＶ  ｈ（ｔ）まで算出したものとし、以下の説明を行う。
【０１０８】
長時間信号モデル格納部３３１には、長時間特徴抽出部２１３ａにおいて長時間特徴量を抽出するための基準となる長時間信号モデルＨが格納されている。ＧＳＶを例にして説明すると、長時間信号モデルＨは異常検出対象の音響信号の発生機構に関して基準となる、１つ、もしくは複数のＧＳＶが格納されている。
【０１０９】
長時間特徴抽出部２１３ａは、信号パターンＸ（ｔ）と長時間信号モデル格納部３３１に格納された長時間信号モデルＨに基づき、長時間特徴量ｈ＿ｎｅｗ（ｔ）を算出する。
【０１１０】
［Ｈに格納されるＧＳＶがひとつの場合］
第３の実施形態では、長時間信号モデルＨに格納されている基準のＧＳＶ  ｈ＿ｒｅｆと、信号パターンＸ（ｔ）から算出したｈ（ｔ）との差分を取ることで、新たな長時間特徴量ｈ＿ｎｅｗ（ｔ）を得る（下記の式（１２）参照）。
【０１１１】
［式１２］
0006967197.tif 000013
【０１１２】
ｈ＿ｒｅｆの算出には、発生機構において予め定めた基準状態の音響信号から算出したＧＳＶを用いる。たとえば、対象の発生機構がメインの状態とサブの状態に分かれる場合、メイン状態の音響信号からｈ＿ｒｅｆを算出しておいて長時間信号モデル格納部３３１に保持する。
【０１１３】
ｈ（ｔ）とｈ＿ｒｅｆの差分として定義されるｈ＿ｎｅｗ（ｔ）は、信号パターンｘ（ｔ）に関する発生機構の動作状態がメイン状態の場合には要素がほぼ０に、サブ状態の場合にはメイン状態との変化を表す要素が大きく値を持つような特徴として得られる。つまり、状態の変化に対してより重要な要素だけが値がもつような特徴としてｈ＿ｎｅｗ（ｔ）は得られるため、続く信号パターンモデルの学習と異常パターン検出をより精度が高く実現できる。
【０１１４】
ここで、ｈ＿ｒｅｆの算出方法として、ある特定の状態から算出したＧＳＶではなく、すべての状態の区別なく音響信号を扱うことで得られるＧＳＶとしてもよい。その場合、ｈ＿ｒｅｆは音響信号の発生機構の大局的な特徴を示しているといえ、そこからの差分で表されるｈ＿ｎｅｗ（ｔ）は、各状態を特徴づける局所的に重要な要素だけを強調した長時間特徴量であるといえる。
【０１１５】
あるいは、ｈ＿ｎｅｗ（ｔ）に関して、話者認識で用いられるｉ＿ｖｅｃｔｏｒ特徴量のように、因子分析手法をもちいて、次元削減をしたものを最終的な長時間特徴としてもよい。
【０１１６】
［Ｈに格納されるＧＳＶが複数の場合］
長時間信号モデルＨに複数のＧＳＶを格納している場合、各ＧＳＶは発生機構の状態を表すように求められる。長時間信号モデルＨに格納されているＧＳＶの数をＭとし、ｍ番目のＧＳＶをｈ＿ｍとすると、ｈ＿ｍは発生機構のｍ番目の状態を表すＧＳＶである。第３の実施形態では、各ｈ＿ｍに基づき、信号パターンＸ（ｔ）から算出したｈ（ｔ）の識別を行い、その結果を新たな長時間特徴量ｈ＿ｎｅｗ（ｔ）とする。
【０１１７】
初めに、ｈ（ｔ）と最も近いｈ＿ｍを探索する（下記の式（１３）参照）。
【０１１８】
［式１３］
0006967197.tif 000014
【０１１９】
式（１３）において、
0006967197.tif 000015
は、ｈ（ｔ）とｈ＿ｍの距離を表し、コサイン距離やユークリッド距離など任意の距離関数を用い、値が小さいほどｈ（ｔ）とｈ＿ｍの類似度が高い。＊は、最も小さいｄ（ｈ（ｔ）、ｈ＿＊）を与える、つまりｈ（ｔ）と最も類似度の高いｈ＿ｍのインデックスｍの値である。つまり、ｈ（ｔ）はｈ＿＊で表される状態に最も近いといえる。
【０１２０】
＊を求めた後は、ｈ＿ｎｅｗ（ｔ）として＊をｏｎｅ−ｈｏｔ表現したものなどを用いる。各ｈ＿ｍは、あらかじめｍ番目の状態から得られた音響信号ｘ＿ｍ（ｔ）から抽出しておく。ＧＳＶの算出方法は、第２の実施形態にて長時間特徴抽出部２１３の動作として記載の方法と同様であり、ＧＳＶ算出のための時間幅は任意であり、ｘ＿ｍ（ｔ）すべてを用いてよい。
【０１２１】
長時間特徴量そのものを用いる第２の実施形態と比べ、第３の実施形態はあらかじめ状態の場合分けを行ったことで得られる新たな長時間特徴量を用いるため、より高い精度で状態のモデル化が可能となり、結果、より高い精度で異常の検出ができる。
【０１２２】
［ハードウェア構成］
上記実施形態にて説明した異常検出装置のハードウェア構成を説明する。
【０１２３】
図７は、異常検出装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。異常検出装置１００は、所謂、情報処理装置（コンピュータ）により実現され、図７に例示する構成を備える。例えば、異常検出装置１００は、内部バスにより相互に接続される、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、メモリ１２、入出力インターフェイス１３及び通信手段であるＮＩＣ（Network Interface Card）１４等を備える。なお、図７に示す構成は、異常検出装置１００のハードウェア構成を限定する趣旨ではない。異常検出装置１００には、図示しないハードウェアも含まれていてもよいし、必要に応じてＮＩＣ１４等を備えていなくともよい。
【０１２４】
メモリ１２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等である。
【０１２５】
入出力インターフェイス１３は、図示しない入出力装置のインターフェイスとなる手段である。入出力装置には、例えば、表示装置、操作デバイス等が含まれる。表示装置は、例えば、液晶ディスプレイ等である。操作デバイスは、例えば、キーボードやマウス等である。また、音響センサ等に接続されるインターフェイスも入出力インターフェイス１３に含まれる。
【０１２６】
上述の異常検出装置１００の各処理モジュールは、例えば、メモリ１２に格納されたプログラムをＣＰＵ１１が実行することで実現される。また、そのプログラムは、ネットワークを介してダウンロードするか、あるいは、プログラムを記憶した記憶媒体を用いて、更新することができる。さらに、上記処理モジュールは、半導体チップにより実現されてもよい。即ち、上記処理モジュールが行う機能を何らかのハードウェア、及び／又は、ソフトウェアで実行する手段があればよい。
【０１２７】
［他の実施形態（変形例）］
以上、実施形態を参照して本願開示を説明したが、本願開示は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願開示のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。また、それぞれの実施形態に含まれる別々の特徴を如何様に組み合わせたシステムまたは装置も、本願開示の範疇に含まれる。
【０１２８】
特に、上記実施形態では、異常検出装置１００等の内部に学習用のモジュールを含む構成を説明したが、信号パターンモデルの学習は他の装置にて行い、学習済みのモデルを異常検出装置１００等に入力してもよい。
【０１２９】
また、コンピュータの記憶部に異常検出プログラムをインストールすることにより、コンピュータを異常検出装置として機能させることができる。また、異常検出プログラムをコンピュータに実行させることにより、コンピュータにより異常検出方法を実行することができる。
【０１３０】
また、上述の説明で用いた複数のフローチャートでは、複数の工程（処理）が順番に記載されているが、各実施形態で実行される工程の実行順序は、その記載の順番に制限されない。各実施形態では、例えば各処理を並行して実行する等、図示される工程の順番を内容的に支障のない範囲で変更することができる。また、上述の各実施形態は、内容が相反しない範囲で組み合わせることができる。
【０１３１】
また、本願開示は、複数の機器から構成されるシステムに適用されてもよいし、単体の装置に適用されてもよい。さらに、本願開示は、実施形態の機能を実現する情報処理プログラムが、システムあるいは装置に直接あるいは遠隔から供給される場合にも適用可能である。したがって、本願開示の機能をコンピュータで実現するために、コンピュータにインストールされるプログラム、あるいはそのプログラムを格納した媒体、そのプログラムをダウンロードさせるＷＷＷ(World Wide Web)サーバも、本願開示の範疇に含まれる。特に、少なくとも、上述した実施形態に含まれる処理ステップをコンピュータに実行させるプログラムを格納した非一時的コンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）は本願開示の範疇に含まれる。
【０１３２】
上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載され得るが、以下には限られない。
［付記１］
上述の第１の視点に係る異常検出装置のとおりである。
［付記２］
前記異常検出用の音響信号を、少なくとも前記第２の時間幅に亘りバッファリングする、バッファ部をさらに備える、好ましくは付記１に記載の異常検出装置。
［付記３］
前記バッファ部から出力される前記異常検出用の音響信号に基づき、音響特徴量を抽出する、音響特徴抽出部をさらに備え、
前記第１の長時間特徴抽出部は、前記音響特徴量に基づき前記異常検出用の長時間特徴量を抽出する、好ましくは付記２に記載の異常検出装置。
［付記４］
前記信号パターンモデルは、時刻ｔにおける前記異常検出対象の音響信号を入力とし、時刻ｔ＋１における前記異常検出対象の音響信号の従う確率分布を推定する予測器である、好ましくは付記１乃至３のいずれか一に記載の異常検出装置。
［付記５］
前記信号パターン特徴は、前記時刻ｔ＋１における前記異常検出対象の音響信号が取り得る値それぞれにおける確率値を系列として表現したものであり、
前記スコア算出部は、前記信号パターン特徴のエントロピーを算出し、前記算出されたエントロピーを用いて前記異常スコアを算出する、好ましくは付記４に記載の異常検出装置。
［付記６］
少なくとも前記異常検出用の長時間特徴量を抽出するための基準となる長時間信号モデルを格納する、モデル格納部をさらに備え、
前記第１の長時間特徴抽出部は、前記長時間信号モデルをさらに用いて、前記異常検出用の長時間特徴量を抽出する、好ましくは付記１乃至５のいずれか一に記載の異常検出装置。
［付記７］
前記学習用の音響信号及び前記異常検出用の音響信号は、状態変化を伴う発生機構により生成された音響信号である、好ましくは付記１乃至６のいずれか一に記載の異常検出装置。
［付記８］
前記学習用の長時間特徴量を抽出する、第２の長時間特徴抽出部と、
前記学習用の音響信号と前記学習用の長時間特徴量に基づき、前記信号パターンモデルを学習する、学習部と、
をさらに備える、好ましくは付記１乃至７のいずれか一に記載の異常検出装置。
［付記９］
前記音響特徴量は、ＭＦＣＣ（Mel Frequency Cepstral Coefficient）特徴量である、好ましくは付記３に記載の異常検出装置。
［付記１０］
前記学習部は、ニューラルネットを用いて前記学習用の音響信号の信号パターンをモデル化する、好ましくは付記８に記載の異常検出装置。
［付記１１］
上述の第２の視点に係る異常検出方法のとおりである。
［付記１２］
上述の第３の視点に係るプログラムのとおりである。
なお、付記１１及び付記１２の形態は、付記１の形態と同様に、付記２の形態〜付記１０の形態に展開することが可能である。
【０１３３】
なお、引用した上記の特許文献等の各開示は、本書に引用をもって繰り込むものとする。本発明の全開示（請求の範囲を含む）の枠内において、さらにその基本的技術思想に基づいて、実施形態ないし実施例の変更・調整が可能である。また、本発明の全開示の枠内において種々の開示要素（各請求項の各要素、各実施形態ないし実施例の各要素、各図面の各要素等を含む）の多様な組み合わせ、ないし、選択が可能である。すなわち、本発明は、請求の範囲を含む全開示、技術的思想にしたがって当業者であればなし得るであろう各種変形、修正を含むことは勿論である。特に、本書に記載した数値範囲については、当該範囲内に含まれる任意の数値ないし小範囲が、別段の記載のない場合でも具体的に記載されているものと解釈されるべきである。
【符号の説明】
【０１３４】
１０、１００、２００、３００  異常検出装置
１１  ＣＰＵ
１２  メモリ
１３  入出力インターフェイス
１４  ＮＩＣ
１０１  パターン格納部
１０２  第１の長時間特徴抽出部
１０３  パターン特徴算出部
１０４  スコア算出部
１１１、１２１、２１１、２２１  バッファ部
１１２、１２２、２１３、２２３、２１３ａ、２２３ａ  長時間特徴抽出部
１１３、２１４  信号パターンモデル学習部
１１４、２１５  信号パターンモデル格納部
１２３、２２４  信号パターン特徴抽出部
１２４、２２５  異常スコア算出部
２１２、２２２  音響特徴抽出部
３３１  長時間信号モデル格納部
【図１】
0006967197.tif 000016
【図２】
0006967197.tif 000017
【図３】
0006967197.tif 000018
【図４】
0006967197.tif 000019
【図５】
0006967197.tif 000020
【図６】
0006967197.tif 000021
【図７】
0006967197.tif 000022