(57)【要約】【課題】人間の知覚と一致する形で、音響信号から事象の検出を行なうための事象検出装置を提供する。【解決手段】事象検出装置５２は、入力音響信号に対し人間の外耳及び中耳の特性を反映したフィルタ処理を行なうバンドパスフィルタ６０と、人間の内耳特性を模したフィルタ処理を行なうフィルタバンク６２と、事象生起の可能性を示すストローブ点を検出しその点における聴覚神経の活性度の時間積分等を出力する複数の帯域別処理部６４と、帯域別処理部６４の各々の出力の位相遅延を補正する複数の遅延補正部６６と、ある窓時間内に検出されたストローブ点時刻を統合し活性度の積分値を出力する活性度増分値合計部６８と、活性度増分値合計部６８の出力に基づき新規事象生起時点を出力する極大値検出部７２とを含む。【選択図】        図４
2009098280.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力音響信号に対し、人間の聴感特性を反映したバンドパスフィルタ処理を行なうバンドパスフィルタと、
前記バンドパスフィルタの出力信号を複数のチャネル信号に帯域分割し出力するためのフィルタ・バンク手段と、
前記フィルタ・バンク手段により出力される前記複数のチャネル信号に対応して設けられ、対応するチャネル信号の活性度の変化率から、帯域ごとの事象生起の候補点を検出し、各候補点の前の所定期間の神経活性度の積分値を出力するための複数の帯域別候補点検出手段と、
前記複数の帯域別候補点検出手段に対応して設けられ、対応する帯域別候補点検出手段より検出された事象生起の候補点に対して、帯域ごとに生じる遅延を補正するための複数の遅延補正手段と、
前記遅延補正手段により補正された事象生起の候補点において、同一時間帯に生じた活性度の積分値の合計を算出するための合計算出手段と、
前記合計算出手段により算出された合計値の極大値を、前記入力音響信号に含まれる事象の生起点として検出するための事象検出手段とを含む、事象検出装置。
【請求項２】
前記複数の帯域別候補点検出手段の各々は、
前記フィルタ・バンク手段により出力される前記複数のチャネル信号のうち、対応するチャネル信号の活性度の変化率から、帯域ごとの事象生起の候補点を検出するための事象候補点検出手段と、
前記事象候補点検出手段により検出された事象生起の候補点の時刻から予め定められた時間だけ遡った時刻までの活性度の各々に、前記候補点の時刻までの時間の大きさに応じて単調減少する重みを乗算して積算したものを前記積分値として出力するための重み付き積分値出力手段を含む、請求項１に記載の事象検出装置。
【請求項３】
前記複数の遅延補正手段の各々は、
対応する帯域が低いほど大きくなるように予め定められた補正時間を記憶するための補正時間記憶手段と、
対応する帯域別候補点検出手段により検出された事象生起の候補点の生起時刻から、前記補正時間記憶手段に記憶された前記補正時間を差引くための時間補正手段とを含む、請求項１に記載の事象検出装置。
【請求項４】
前記合計算出手段は、前記複数の遅延補正手段により補正された事象生起の候補点を受け、所定の窓時間ごとに、当該窓時間内の生起時刻を有する候補点の活性度の積分値の合計を算出するための積分値合計算出手段を含む、請求項１に記載の事象検出装置。
【請求項５】
前記積分値合計手段は、
前記窓時間ごとに、前記複数の遅延補正手段の出力する事象生起の候補点を記憶するための候補点記憶手段と、
前記窓時間ごとに、前記候補点記憶手段に記憶されている候補点の活性度の積分値の合計を算出するための手段と、
前記窓時間の経過ごとに、前記候補点記憶手段をクリアするための手段とを含む、請求項４に記載の事象検出装置。
【請求項６】
前記合計算出手段は、
前記複数の遅延補正手段により補正された事象生起の候補点を受け、所定の窓時間ごとに、当該窓時間内の生起時刻を有する候補点の活性度の積分値の合計を算出するための積分値合計算出手段と、
前記複数の遅延補正手段により補正された事象生起の候補点を受け、所定の窓時間ごとに、当該窓時間内の生起時刻を有する候補点の生起時刻の平均を当該窓時間における事象の生起時刻として出力するための手段とを含む、請求項１に記載の事象検出装置。
【請求項７】
前記時刻指定積分値算出手段は、
前記複数の遅延補正手段により補正された事象生起の候補点を受け、所定の窓時間ごとに、当該窓時間内の生起時刻を有する候補点の活性度の積分値の合計を算出するための積分値合計算出手段と、
前記複数の遅延補正手段により補正された事象生起の候補点を受け、所定の窓時間ごとに、当該窓時間内の生起時刻を有する候補点の生起時刻の、各候補点における前記活性度の積分値を重みとする加重平均を当該窓時間における事象の生起時刻として出力するための手段とを含む、請求項６に記載の事象検出装置。
【請求項８】
前記事象検出手段は、前記実時間算出手段により算出された合計値の極大値を探索し、極大値を見つける度に、前記極大値が生じた時間帯の代表時刻を前記入力音響信号により表される事象の生起点として検出するための手段を含む、請求項１に記載の事象検出装置。
【請求項９】
コンピュータにより実行されると、当該コンピュータを、
入力音響信号に対し、人間の聴感特性を反映したバンドパスフィルタ処理を行なうバンドパスフィルタと、
前記バンドパスフィルタの出力信号を複数のチャネル信号に帯域分割し出力するためのフィルタ・バンク手段と、
前記フィルタ・バンク手段により出力される前記複数のチャネル信号に対応して設けられ、対応するチャネル信号の活性度の変化率から、帯域ごとの事象生起の候補点を検出し、各候補点の前の所定期間の神経活性度の積分値を出力するための複数の帯域別候補点検出手段と、
前記複数の帯域別候補点検出手段に対応して設けられ、対応する帯域別候補点検出手段より検出された事象生起の候補点に対して、帯域ごとに生じる遅延を補正するための複数の遅延補正手段と、
前記遅延補正手段により補正された事象生起の候補点において、同一時間帯に生じた活性度の積分値の合計を算出するための合計算出手段と、
前記合計算出手段により算出された合計値の極大値を、前記入力音響信号に含まれる事象の生起点として検出するための事象検出手段として機能させる、コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は音響信号からリズム及びテンポ等に関する情報を抽出するために、音響信号に含まれる事象生起に関する情報を検出するための装置に関し、特に、人間の知覚と一致する形で、音響信号から事象の検出を行なうための事象検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
音声及び音楽を耳にした場合、人間はいくつかの音がある速さで順次到来するように知覚し、リズム及びテンポ等の印象をそこから構築する。楽器の音等では１つの音の開始点に明瞭な特徴を持つものが少なくないが、音声信号では１つのシラブル及びモーラ等、いわゆる「拍」の基本単位として考えられている区間の開始が、音響的に明瞭な特徴を持たないことが多い。
【０００３】
このため、音声の分節化等で事前に発話内容に関する書き起こしデータなどを用意し、音素ごとの特徴比較を行ない、音素境界を定めるという方式が採られることが多い。これは、言ってみれば、１つ１つの音素の理想的な分類をしてからでないと、音と音との区切りが分からないということに相当する。人間に例えると、未知の言語ではテンポの判断すらできないということになる。
【０００４】
そうしたリズム及びテンポの印象は、音響信号中に存在する何らかの事象を人間が知覚することにより生ずると考えられる。音響信号を機械処理する場合、そのような事象を何らかの処理により捉えることが必要になる。そのためには、何らかの形で人間による事象の知覚のモデル化をすることが必要である。
【０００５】
例えば、人間の音声のみであれば、音声認識を行なって音素境界を検出し、それら音素境界の情報に基づいてテンポ及びリズム等を捉えるための事象を抽出することもできそうに思われる。しかし、実際にはそれはなかなか難しく、音響信号が人間の音声以外であればそもそも音声認識を行なうこともできない。
【０００６】
人間の聴覚系は、音声中に急激な音エネルギー増加が生じたときに、それを新しい音の発生として解釈するように機能する。したがって、単純には時間あたりの音エネルギーの増加の量をもって新規音発生の可能性を示す指標とすることができそうである。但し、人間の聴覚系に備わる、主に周波数伝達特性と非線形応答という２つの特性ゆえに、単純なエネルギー変化量では、知覚されるテンポ及びリズム感に対する不一致を生じやすい。
【０００７】
知覚と一致した形で音声中の事象を検知するための一手法として提案されたものに、特許文献１に記載された手法がある。特許文献１に記載された手法では、次の手順により事象を検出する。
【０００８】
１）入力のための音声信号を、聴覚系における外耳・中耳の周波数応答特性を模擬したバンドパスフィルタに通す。
【０００９】
２）聴覚系における内耳基底膜による周波数分析機能を模擬するフィルタ・バンク処理を行ない、複数の周波数帯域のフィルタチャネル（以下、「チャネル」と呼ぶ。）の信号へと変換する。
【００１０】
３）各チャネルについて、半波整流と非線形圧縮処理とを行なう。これらの処理による出力は、聴覚における聴神経の活性度の時間波形と見なせる。
【００１１】
４）各チャネルについて、活性度の時間波形をローパスフィルタに通す。
【００１２】
図１に、ある周波数チャネルの活性度の時間波形と、その波形をローパスフィルタに通した波形とを示す。図１を参照して、波形２０は、３）によって出力された活性度の時間波形であり、波形２２は、その時間波形を４）によってローパスフィルタに通したあとの時間波形である。
【００１３】
５）各チャネルについて、４）で出力された時間波形に対して、その波形を時間微分した値が負の値である時間（即ち活性度が減少している時間）の波形の値を、予め定められた値でフロアリングする処理を行ない、その時間波形を出力する。
【００１４】
６）５）によって出力された全チャネルの時間波形を平均し、その波形の極大点を事象として検出する。
【００１５】
人間の聴覚は、神経活性度の変化をそのまま聴覚刺激として検知するわけではない。むしろ、上記した神経活性度を時間的に積分したもの（神経活性度の積分値）が聴覚刺激として検知されることが知られている。しかもこの積分は、逐次的に行なわれるわけではなく、不連続的な時点で行なわれる。すなわち、神経活性度の値は逐次的に積分されるが、その値が直ちに聴覚刺激の検知に反映されるわけではない。ある時点において、それまでの一定時間の間の神経活性度を積分した値が一度に神経活性度の積分値に加算される。この積分値は、時間経過とともに徐々に減衰していく。次のある時点においてまた、それまでの一定時間の間の神経活性度を積分したものが神経活性度の積分値に一度に加算される。こうしたことが繰返される結果得られる神経活性度の積分値の変化が、人間には聴覚刺激として検知される。上記した不連続な時点で神経活性度の積分値に加算される、一定時間にわたる神経活性度の値を積分した値を、以下「神経活性度の増分値」と呼ぶ。なお、神経活性度の値の積分では、時間的に古いものによる寄与はその経過時間に応じて小さくなる。したがって、ここでいう積分とは、一定時間にわたる神経活性度の値に、経過時間に応じて小さくなる重みを乗じて積算した値と同様のもののことをいう。
【特許文献１】特開２００５−２５７７０８号公報
【非特許文献１】Ｒ．Ｄ．  パターソン（Ｒ．Ｄ．  Ｐａｔｔｅｒｓｏｎ）、及びＪ．Ｗ．  ホールズワース（Ｊ．Ｗ．  Ｈｏｌｄｓｗｏｒｔｈ）、（１９９４年）．「神経活動度パターンと聴覚イメージとの関数モデル」、（Ｗ．Ａ．エインズワース（Ｗ．Ａ．  Ａｉｎｓｗｏｒｔｈ）編、「発話、聴覚、及び言語処理の進歩」、（英国）、第３巻、ジェイ・エイ・エル・プレス（ＪＡＬ  Ｐｒｅｓｓ）、１９９１年）（Patterson,  R.  D.,  and  Holdsworth,  J.  W.  (1994).  "A  functional  model  of  neural  activity  patterns  and  auditory  images,"  in    Advances  in  Speech,  Hearing  and  Language  Processing,  edited  by  W.  A.  Ainsworth[JAL,  London(in  press  since  1991)],  Vol.  3.）
【非特許文献２】Ｒ．Ｄ．  パターソン（Ｒ．Ｄ．  Ｐａｔｔｅｒｓｏｎ），「サインカーブの音：時間‐間隔モデル」、アメリカ音響学会論文集（Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ａｃｏｕｓｔｉｃａｌ  Ｓｏｃｉｅｔｙ  ｏｆ  Ａｍｅｒｉｃａ）、（米国）、１９９４年９月、第９６巻、ｐ．１４１９‐１４２８（Patterson,  R.  D.  (1994).   "The  sound  of  a  sinusoid:  Time-interval  models,"  J.  Acoust.  Soc,  Am.  96,  1419-1428.）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１６】
しかし、ローパスフィルタのカットオフを低く取りすぎると本来取るべき点に極大点を取ることができず、反対にカットオフを高く取りすぎると不要な点を取るということが生じてしまっていた。
【００１７】
結果的に、極大点の検出という方法ではなく、所定数の最大値を検出することによって事象検出点をマーキングしていくという解決策が特許文献１で提案された。その場合も、フレーム単位で処理した場合、最大値の両側のフレームには多くの場合、別の極大点が存在しており、これらは先に求めた最大値に付随して生じている活性化と考えるのが妥当である。そのため、これらを別々の事象検出点としてマーキングすることは妥当でない。したがって、適当な時間単位で最大値をとった点の周辺をマスクし、その次の最大値の候補となることを抑制するという処理を実装していた。
【００１８】
それを克服するために４）において、アドホックなローパスフィルタ処理をさらに加える必要があった。これによって本来は急峻なピークとして出現すべきものがなまることにつながった。
【００１９】
したがって、本発明の目的は、人間の知覚に近い態様で、音声信号に基づいて事象を検出することができる事象検出装置を提供することである。
【００２０】
本発明の他の目的は、アドホックなローパスフィルタ処理を行なうことなく、聴覚的な時間積分を算出する方法を用いることによって、人間の知覚に近い態様で、音声信号に基づいて事象を検出することができる事象検出装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００２１】
本発明の第１の局面に係る事象検出装置は、入力音響信号に対し、人間の聴感特性を反映したバンドパスフィルタ処理を行なうバンドパスフィルタと、バンドパスフィルタの出力信号を複数のチャネル信号に帯域分割し出力するためのフィルタ・バンク手段と、フィルタ・バンク手段により出力される複数のチャネル信号に対応して設けられ、対応するチャネル信号の活性度の変化率から、帯域ごとの事象生起の候補点を検出し、各候補点の前の所定期間の神経活性度の積分値を出力するための複数の帯域別候補点検出手段と、複数の帯域別候補点検出手段に対応して設けられ、対応する帯域別候補点検出手段より検出された事象生起の候補点に対して、帯域ごとに生じる遅延を補正するための複数の遅延補正手段と、遅延補正手段により補正された事象生起の候補点において、同一時間帯に生じた活性度の積分値の合計を算出するための合計算出手段と、合計算出手段により算出された合計値の極大値を、入力音響信号に含まれる事象の生起点として検出するための事象検出手段とを含む。
【００２２】
複数の遅延補正手段の各々は、複数の帯域別候補点検出手段が検出した事象生起の候補点の位相遅延を補正するので、より正確な事象の生起点を検出することができる。合計算出手段は、複数の帯域にわたって、同一時間帯に生じた活性度の積分値の合計を算出する。事象検出手段は、合計算出手段により算出された、複数帯域にわたる活性度の積分値の合計値の極大値を事象の生起点として明確な形で算出し、また、データ自体から極大値を検出する。したがって、特許文献１に開示されたものと比較して予め極大値の数などのトップ・ダウン的な知識は必要ではなく、ボトム・アップ的な処理を実現できる。その結果、人間の知覚に近い態様で、音声信号に基づいて事象を検出することができる事象検出装置を提供することができる。
【００２３】
好ましくは、複数の帯域別候補点検出手段の各々は、フィルタ・バンク手段により出力される複数のチャネル信号のうち、対応するチャネル信号の活性度の変化率から、帯域ごとの事象生起の候補点を検出するための事象候補点検出手段と、事象候補点検出手段により検出された事象生起の候補点の時刻から予め定められた時間だけ遡った時刻までの活性度の各々に、候補点の時刻までの時間の大きさに応じて単調減少する重みを乗算して積算したものを積分値として出力するための重み付き積分値出力手段を含む。
【００２４】
重み付き積分値出力手段は、事象候補点検出手段が出力した事象生起の候補点において、それまでの一定時間の間の活性度を積分したものを出力する。したがって、人間の聴覚が聴覚刺激を検知するために、不連続な時点において神経活性度の積分を算出することと同様の処理を行なうことができる。その結果、アドホックなローパスフィルタ処理を行なうことなく、聴覚的な時間積分を算出する方法を用いることによって、人間の知覚に近い態様で、音声信号に基づいて事象を検出することができる事象検出装置及び方法を提供することができる。
【００２５】
より好ましくは、複数の遅延補正手段の各々は、対応する帯域が低いほど大きくなるように予め定められた補正時間を記憶するための補正時間記憶手段と、対応する帯域別候補点検出手段により検出された事象生起の候補点の生起時刻から、補正時間記憶手段に記憶された補正時間を差引くための時間補正手段とを含む。
【００２６】
時間補正手段は、事象生起の候補点の生起時刻を補正するので、各帯域において事象生起の候補点を検出する際に生じる位相遅延を補正し、事象が生起した時刻をより正確に検出することができる。また、複数の遅延補正手段の各々は、当該補正により、１つの事象に対する事象生起の時刻を、全ての遅延補正部においてほぼ同一の時刻として出力することができる。その結果、アドホックなローパスフィルタ処理を行なうことなく、聴覚的な時間積分を算出する方法を用いることによって、人間の知覚に近い態様で、音声信号に基づいて事象を検出することができる事象検出装置及び方法を提供することができる。
【００２７】
さらに好ましくは、合計算出手段は、複数の遅延補正手段により補正された事象生起の候補点を受け、所定の窓時間ごとに、当該窓時間内の生起時刻を有する候補点の活性度の積分値の合計を算出するための積分値合計算出手段を含む。
【００２８】
１つの事象に対する生起時刻を全ての遅延補正部においてほぼ同一の時刻となるように補正するが、実際に補正された生起時刻には、遅延補正部の各々の間で微妙なずれが生じる。しかし合計算出部が、帯域ごとに設けられた遅延補正部の活性度の積分値の合計を窓時間ごとに計算するため、複数の遅延補正部が出力する事象生起の候補点を窓時間ごとに統合して、全ての遅延補正部の積分値を一元化することができる。その結果、同じ事象に起因すると思われる各帯域における候補点での活性度の積分値をまとめることができ、事象の生起点を正確に検出することができる。
【００２９】
さらに好ましくは、積分値合計手段は、窓時間ごとに、複数の遅延補正手段の出力する事象生起の候補点を記憶するための候補点記憶手段と、窓時間ごとに、候補点記憶手段に記憶されている候補点の活性度の積分値の合計を算出するための手段と、窓時間の経過ごとに、候補点記憶手段をクリアするための手段とを含む。
【００３０】
候補点記憶手段は、事象生起の候補点を記憶し、窓時間が経過すれば候補点記憶手段に記憶されている積分値の合計を算出し、候補点記憶手段をクリアするので、簡単な仕組みにより窓時間の範囲内にある積分値の合計を算出することが可能であり、窓時間の範囲を超えた積分値を含めて算出するという誤りは生じない。
【００３１】
さらに好ましくは、合計算出手段は、複数の遅延補正手段により補正された事象生起の候補点を受け、所定の窓時間ごとに、当該窓時間内の生起時刻を有する候補点の活性度の積分値の合計を算出するための積分値合計算出手段と、複数の遅延補正手段により補正された事象生起の候補点を受け、所定の窓時間ごとに、当該窓時間内の生起時刻を有する候補点の生起時刻の平均を当該窓時間における事象の生起時刻として出力するための手段とを含む。
【００３２】
複数の遅延補正手段の各々は、１つの事象に対する生起時刻を全ての遅延補正部においてほぼ同一の時刻となるように補正するが、実際に補正された生起時刻には、遅延補正部の各々の間で微妙なずれが生じる。しかし、積分値合計算出手段は、複数の遅延補正手段により補正された事象生起の候補点を受け、所定の窓時間ごとに、当該窓時間内の生起時刻を有する、複数の帯域での候補点の活性度の積分値の合計を算出し、生起時刻として出力するための手段が複数の遅延補正手段により補正された事象生起の候補点を受け、所定の窓時間ごとに、当該窓時間内の生起時刻を有する候補点の生起時刻の平均を当該窓時間における事象の生起時刻として出力する。その結果、窓時間ごとに事象生起の候補点の生起時刻の平均が出力されるので、全ての遅延補正部が出力する生起時刻を統合して、当該平均を１つの事象に対する生起時刻として得ることができる。
【００３３】
さらに好ましくは、時刻指定積分値算出手段は、複数の遅延補正手段により補正された事象生起の候補点を受け、所定の窓時間ごとに、当該窓時間内の生起時刻を有する候補点の活性度の積分値の合計を算出するための積分値合計算出手段と、複数の遅延補正手段により補正された事象生起の候補点を受け、所定の窓時間ごとに、当該窓時間内の生起時刻を有する候補点の生起時刻の、各候補点における活性度の積分値を重みとする加重平均を当該窓時間における事象の生起時刻として出力するための手段とを含む。
【００３４】
複数の遅延補正手段の各々は、１つの事象に対する生起時刻を全ての遅延補正部においてほぼ同一の時刻となるように補正するが、実際に補正された生起時刻には、遅延補正部の各々の間で微妙なずれが生じる。積分値合計算出手段は、複数の遅延補正手段により補正された事象生起の候補点を受け、所定の窓時間ごとに、当該窓時間内の生起時刻を有する候補点の活性度の積分値の、複数の帯域の全てにわたる合計を算出する。生起時刻として出力するための手段は、窓時間ごとに窓時間内の生起時刻を有する候補点の生起時刻の、各候補点における活性度の積分値を重みとする加重平均を算出する。この加重平均は、各候補点における活性度の積分値の大きさを反映した時刻となるので、全ての遅延補正部が出力する候補点を統合して、一つの事象として、より正確と思われる生起時刻とともに検出することができる。
【００３５】
さらに好ましくは、事象検出手段は、実時間算出手段により算出された合計値の極大値を探索し、極大値を見つける度に、極大値が生じた時間帯の代表時刻を入力音響信号により表される事象の生起点として検出するための手段を含む。
【００３６】
事象検出手段は、実時間算出手段により算出された合計値を探索し、極大値を見つける度に事象の生起点を検出するので、予め極大値の数などのトップ・ダウン的な知識は必要ではなく、ボトム・アップ的な処理により事象の生起点を検出することができる。
【００３７】
本発明の第２の局面に係るコンピュータプログラムは、コンピュータにより実行されると、当該コンピュータを、入力音響信号に対し、人間の聴感特性を反映したバンドパスフィルタ処理を行なうバンドパスフィルタと、バンドパスフィルタの出力信号を複数のチャネル信号に帯域分割し出力するためのフィルタ・バンク手段と、フィルタ・バンク手段により出力される複数のチャネル信号に対応して設けられ、対応するチャネル信号の活性度の変化率から、帯域ごとの事象生起の候補点を検出し、各候補点の前の所定期間の神経活性度の積分値を出力するための複数の帯域別候補点検出手段と、複数の帯域別候補点検出手段に対応して設けられ、対応する帯域別候補点検出手段より検出された事象生起の候補点に対して、帯域ごとに生じる遅延を補正するための複数の遅延補正手段と、遅延補正手段により補正された事象生起の候補点において、同一時間帯に生じた活性度の積分値の合計を算出するための合計算出手段と、合計算出手段により算出された合計値の極大値を、入力音響信号に含まれる事象の生起点として検出するための事象検出手段として機能させる。
【００３８】
このコンピュータプログラムをコンピュータにより実行させると、複数の遅延補正手段の各々が、複数の帯域別候補点検出手段が検出した事象生起の候補点の位相遅延を補正するので、より正確な事象の生起点を検出することができる。合計算出手段は、複数の帯域にわたって、同一時間帯に生じた活性度の積分値の合計を算出する。事象検出手段は、合計算出手段により算出された合計値の極大値を事象の生起点として明確な形で算出し、また、データ自体から極大値を検出する。したがって、特許文献１に開示されたものと比較して予め極大値の数などのトップ・ダウン的な知識は必要ではなく、ボトム・アップ的な処理を実現できる。その結果、人間の知覚に近い態様で、音声信号に基づいて事象を検出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３９】
上記した手順３）の出力波形から、チャネルごとに、リンギングに起因すると想定される極大点を除き、外界でのパルス到来点に対応した極大点のみを検出する方法が考えられている。以下、そのように検出された点をストローブ点と呼ぶ（非特許文献１、２）。ストローブ点を検出するためのソフトウェアも配布されている。これは、適応的閾値決定法により検出される。
【００４０】
図２は、ストローブ点を検出するアルゴリズムにより、ある１つのチャネルでのストローブ点の検出の様子を示した図である。図２を参照して、波形曲線３４は、３）によって出力された時間波形である。点３０は、波形曲線３４の極大点の中から、ストローブ点として検出された点である。曲線３２は、適応的閾値決定法によってストローブ点を検出するために、適応的に変化する閾値を表している。
【００４１】
上記したストローブ点を使用して、聴覚的な神経活性度の時間積分を算出する方法が考えられている（非特許文献２）。ここでいう時間積分とは、ストローブ点毎に過去３５ｍｓ程度に遡ってその間の活性度を経過時間による重みを付けて加算することをいう。従来は、その必要があるのは、同期加算をすることによって時間的な微細構造を保存したいときのみであり、聴覚的なパワースペクトルを算出する場合は、単に３）の出力を４）のようにローパスフィルタに通せばよいと考えられていた。
【００４２】
そこで、聴覚神経の活性度の時間変化の極大点を求めるために、上記した各チャネルにおけるストローブ点での活性度を全チャネルにわたり加算し平均を計算することが考えられる。その極大点を求めることにより、全チャネルにわたる聴覚神経の活性度の時間変化の極大点を求めることができそうに思われる。
【００４３】
しかし、上記したストローブ点を使用する場合、実際には、ある外界の事象に対するフィルタ・バンクの応答には中心周波数に応じて位相遅延が生ずるという問題がある。図３は、多数の周波数チャネルの活性度の時間波形を表した図である。図３を参照して、下から上へ周波数が低いチャネルから順番に、活性度の時間波形を描画している。各時間波形には、非特許文献１に記載の方法を用いて検出したストローブ点をプロットしてある。図３において、横軸は時間を表し、縦軸は周波数の程度を表し、下から上に進むほど周波数の程度は高くなる。
【００４４】
図３を参照して、低周波に行くほどストローブ点の出現が遅れる。この位相遅延の影響で、多チャネル間での加算平均を取る場合においても時間的なぶれが存在することになる。すなわち、同一の事象により発生した活性度の波形のストローブ点が帯域により異なる時間帯に現れる。結果として、得られた時間波形上でこの事象に対応する極大点を検出することも困難となってしまう。以下に述べる実施の形態では、こうした時間的遅延を考慮し、帯域ごとのストローブ点の発生時刻の遅延分を補正することで、同一のイベントに対する活性度の極大点の検出を容易にする方策を採っている。
【００４５】
［構成］
以下に述べる本発明の一実施の形態では、特許文献１で提案された手法と異なり、活性度の算出には以下の手法をとっている。すなわち、まず音響信号の帯域ごとに音響的エネルギーの変化に伴う活性度の変化率を計算する。その後、時間軸上で発見されるストローブ点においてのみ処理を行なう。その結果、処理は離散的となる。つまり、ストローブ点以外のところでは処理が行なわれない。
【００４６】
この際には、フィルタ・バンクでのチャネル間の位相遅延が問題となる。この遅延は、フィルタ・バンクの構成から予め予測可能である。したがって、事前にチャネル間の活性度の波形に対し時間的な整列処理を行なっておき、外界で１つのパルスが発生したとき（１つの事象が発生したとき）には、ストローブ点が補正後の活性度波形ではほぼ同一の時刻に発生するようにする。
【００４７】
それでも、実際に検出されるストローブ点の時刻にはチャネル間で微妙なずれが生じる。そのため、時間的に近隣のストローブ点（ある恣意的な窓時間内に納まるもの）についてはこれらを同一時間に生じたものとして統合する。この際、各帯域のストローブ点の発生時刻に、そのストローブ点での活性度の積分値による重み付けをした時間的重心点を、事象生起時点として求める。ストローブ点での活性度の積分値に重み付けをして合計したものを積分値加重合計と呼ぶ。時間的重心点は、この積分値加重合計の値を、積分値の合計で割ることにより算出できる。
【００４８】
図４に、本実施の形態に係る音響信号中の事象検出装置のブロック図を示す。図４を参照して、この事象検出装置５２は、入力音響信号である音声信号５０から、事象検出出力５４を出力するためのものである。
【００４９】
事象検出装置５２は、所定フレーム長、所定フレーム移動時間でフレーム化がされた、時刻情報付の音声信号５０に対して人間の外耳及び中耳の特性を反映したフィルタ処理を行なうためのバンドパスフィルタ６０と、バンドパスフィルタ６０の出力に対して、人間の内耳特性を模したフィルタ処理を行なうためのフィルタ・バンク６２とを含む。バンドパスフィルタ６０及びフィルタ・バンク６２の処理の結果、音声信号５０は帯域分割される。
【００５０】
事象検出装置５２はさらに、フィルタ・バンク６２の出力に対し、チャネルごとに人間の聴覚特性を模した処理を行ない、さらに帯域ごとの事象生起の可能性を示すストローブ点を検出して、当該ストローブ点の時刻（以下、これを「ストローブ点時刻」と呼ぶ。）及びそのストローブ点における聴覚神経の活性度の時間積分等を出力するための複数の帯域別処理部６４と、帯域別処理部６４の各々の出力に対し、ストローブ点時刻を各チャネルに応じて生じる位相遅延で補正して出力するための複数の遅延補正部６６とを含む。ここにいう聴覚神経の活性度の「時間積分」とは、従来技術と同様、ストローブ点毎に過去３５ｍｓ程度に遡ってその間の活性度を経過時間による重みを付けて加算した値のことをいう。補正後のストローブ点時刻を以下、「補正済時刻」と呼ぶ。
【００５１】
事象検出装置５２はさらに、補正済時刻を基準として、同一時刻に生じたものとして扱うストローブ点の間の、発生時刻の相違の最大値（以下この時間長を「窓時間」と呼ぶ。）を記憶するための窓時間記憶部７０と、複数の遅延補正部６６の出力に対し、窓時間記憶部７０に記憶された窓時間の長さを使用して、補正済時刻を基準として、各チャネルにおいてある窓時間内に検出されたストローブ点を統合化し、統合化された後のストローブ点に対し想定される発生時刻と、そのストローブ点における、直前の３５ｍｓ間の神経活性度を積分した値（すなわちこのストローブ点における神経活性度の増分値）とを出力するための活性度増分値合計部６８と、活性度増分値合計部６８の出力する神経活性度が極大値をとる時刻を新規事象生起時点として、事象検出出力５４を出力するための極大値検出部７２とを含む。なお、統合後のストローブ点における神経活性度の時間積分は、その窓時間内に各チャネルで発生したストローブ点における神経活性度の時間積分を、その窓時間内に全チャネルにおいて発生した全てのストローブ点について合計した値となる。そしてこの合計値がこの窓時間における神経活性度の増分値となる。一方、ある窓時間に対する統合後のストローブ点の発生時刻は、本実施の形態では、後述するように、その窓時間内に各チャネルで発生したストローブ点の発生時刻に対する、各ストローブ点での神経活性度の時間積分の値を重みとした重み付け平均で算出される。
【００５２】
（帯域別処理部６４の構成）
図５に、帯域別処理部６４の構成を示す。いずれの帯域別処理部６４も同様の構成を持つ。図５を参照して、帯域別処理部６４は、入力チャネル信号に対して、人間の蝸牛神経核以降の生体内情報を模擬する信号処理を行ない、活性度とその時刻とをフレームごとに出力するための半波整流部８０及び対数圧縮部８２を含む。
【００５３】
帯域別処理部６４はさらに、非特許文献１に記載された手法を使用して対数圧縮部８２の出力におけるストローブ点を検出し、検出されたストローブ点の発生時刻とストローブ点を検出したことを示す信号とを出力するためのストローブ点検出部８４と、直前の３５ｍｓ分の活性度とそれらの時刻とを記憶するための活性度バッファ８８と、対数圧縮部８２の出力を受けたとき、当該出力を活性度バッファ８８がＦＩＦＯ形式で記憶するように活性度バッファ８８を更新するためのバッファ更新部８６とを含む。
【００５４】
帯域別処理部６４はさらに、ストローブ点検出部８４からストローブ点を検出したことを示す信号を受信したとき、活性度バッファ８８に記憶されている３５ｍｓ分の活性度を使用して、そのストローブ点に対応する神経活性度の時間積分を算出し、その値と、ストローブ点検出部８４からの出力であるストローブ点の発生時刻と、ストローブ点を検出したことを示す信号とを出力するための活性度積分値算出部９０を含む。
【００５５】
図６を用いて、時間積分の算出方法について説明する。時間積分の算出方法は簡略にいえば、以下のようなものとなる。
【００５６】
活性度バッファ８８に記憶された３５ｍｓ分の活性度の集合を、｛Ｎｉ；ｉ＝１，２，・・・，ｎ｝とする。ここで、Ｎｉの添字ｉが大きいほど、活性度Ｎｉが生起した時間は現在時刻に近くなる。重み係数を、｛ｗｉ；ｉ＝１，２，・・・，ｎ、０＜ｗ１≦ｗ２≦・・・≦ｗｎ≦１｝とする。
【００５７】
図６に、経過時間によって変化する重み係数の推移を示す。横軸は、活性度の集合の中で、ストローブ点の時刻からの経過時間を表す。縦軸は重み係数を表し、重み係数の範囲は０から１までである。したがって、最新の活性度の重み係数は１であり、経過時間が長くなるほど、重み係数は単調に減少し、０に近くなる。
【００５８】
上記の活性度の集合と重み係数とを用いて、時間積分はΣｗｉＮｉとして算出される。
【００５９】
（遅延補正部６６の機能）
以下に、遅延補正部６６の詳細な機能について述べる。いずれの遅延補正部６６も同様の機能を有する。
【００６０】
遅延補正部６６は、帯域別処理部６４からの出力を受信したとき、位相遅延を補正するために遅延補正部６６の各々において予め定められている時間を、ストローブ点の発生時刻から引いた時刻を算出する。算出された時刻を補正済時刻と呼ぶ。これは、外界の事象に対するフィルタ・バンクの応答には中心周波数に応じて位相遅延が生じるので、全チャネルにおいてストローブ点の時刻がほぼ同一の時刻に発生するように調整を施すためである。遅延補正部６６の各々において、位相遅延を補正するための時間は、実験により予め定められている。
【００６１】
遅延補正部６６の各々では、１つの事象に対するストローブ点の補正済時刻等を、全ての遅延補正部６６においてほぼ同一の時刻に出力するための待ち時間が、予め定められている。典型的には、この待ち時間は、その帯域における位相遅延と等しい。
【００６２】
遅延補正部６６は、検出されたストローブ点の各々に対し、その発生時刻の補正済時刻を算出し、上記した待ち時間が経過した後、補正済時刻と、帯域別処理部６４から出力された時間積分とを出力する。
【００６３】
（活性度増分値合計部６８の構成）
図７に、活性度増分値合計部６８の構成を示す。図７を参照して、活性度増分値合計部６８は、窓時間記憶部７０に記憶された窓時間の値に基づき、窓時間の計時を繰返し行ない、窓時間が満了し次の窓が始まるタイミングで窓時間の開始信号を出力するためのタイマ１０４と、全ての遅延補正部６６からの出力をＦＩＦＯで記憶するための入力バッファ１００とを含む。
【００６４】
活性度増分値合計部６８はさらに、タイマ１０４により規定される窓時間内に入力バッファ１００に記憶されるデータを用いて積分値加重合計を計算し、窓時間の終了とともに、計算された積分値加重合計を出力するための活性度加重合計算出部１０６を含む。
【００６５】
活性度加重合計算出部１０６が行なう積分値加重合計の算出方法について説明する。遅延補正部６６の数をＭとして、遅延補正部６６の各々の補正済時刻及び時間積分を、それぞれｔｊ及びＩｊ（ｉ＝１，２，・・・，Ｍ）としたとき、積分値加重合計はΣｔｉＩｉとして算出される。活性度加重合計算出部１０６は、入力バッファ１００に新たなデータが記憶されるたびに上記した計算を逐次的に行なう。
【００６６】
活性度増分値合計部６８はさらに、タイマ１０４により規定される窓時間内に入力バッファ１００に記憶されるデータの時間積分の合計を算出し、窓時間の終了とともに、算出された時間積分の合計を積分値合計として出力するための活性度合計算出部１０８と、活性度加重合計算出部１０６の出力を活性度合計算出部１０８からの出力で除算することにより、積分値加重合計を積分値合計で割った値（重心時刻）を、その窓時間内において発生したストローブ点の時間的重心点として、極大値検出部７２に出力するための重心時刻算出部１１０とを含む。この重心時刻は、この窓時間内に各チャネルで発生したストローブ点を統合したものの発生時刻と見なすことができる。
【００６７】
（極大値検出部７２の構成）
図８に、極大値検出部７２の構成を示す。図８を参照して、極大値検出部７２は、活性度増分値合計部６８からの出力である重心時刻及び積分値合計を記憶するための第１の記憶部１５０、第２の記憶部１５２、及び第３の記憶部１５４を含む。第１の記憶部１５０、第２の記憶部１５２、及び第３の記憶部１５４は、第１の記憶部１５０を先頭とするシフトメモリとして機能する。第１の記憶部１５０、第２の記憶部１５２、及び第３の記憶部１５４に記憶された積分値合計を、それぞれ、Ｘ（０）、Ｘ（１）、及びＸ（２）、重心時刻をそれぞれＹ（０）、Ｙ（１）、及びＹ（２）とする。極大値検出部７２が、活性度増分値合計部６８の出力を受けたとき、第１及び第２の記憶部１５０及び１５２に記憶されていた値はそれぞれ、第２及び第３の記憶部１５２及び１５４にシフトされる。第１の記憶部１５０は活性度増分値合計部６８の出力を新たに記憶する。
【００６８】
極大値検出部７２はさらに、第１の記憶部１５０に記憶された積分値合計の値Ｘ（０）が第２の記憶部１５２に記憶された積分値合計の値Ｘ（１）より小さいか否かの判定を行ない、判定結果に従って論理値としてＴＲＵＥ又はＦＡＬＳＥを出力するための第１の比較器１５６と、第２の記憶部１５２に記憶された積分値合計の値Ｘ（１）が第３の記憶部１５４に記憶された積分値合計の値Ｘ（２）より大きいか否かの判定を行ない、判定結果に従って論理値としてＴＲＵＥ又はＦＡＬＳＥを出力するための第２の比較器１５８と、第１の比較器１５６及び第２の比較器１５８の出力を入力として受ける２入力アンドゲート１６０と、アンドゲート１６０の出力がＴＲＵＥとなったタイミングで、第２の記憶部１５２に記憶された値のうちの重心時刻Ｙ（１）を記憶し、後続の回路からの読出要求に応答して出力するための出力バッファ１６２とを含む。
【００６９】
［事象検出装置５２のソフトウェア構成］
図９及び図１０に、それぞれ活性度増分値合計部６８及び極大値検出部７２を実現するためのプログラムの制御構造をフローチャート形式で示す。これらのプログラムは、実質的にはコンピュータである事象検出装置５２によって実行される。
【００７０】
（活性度増分値合計部６８のためのプログラム構造）
図９は、活性度増分値合計部６８の機能を実現するためのプログラムの制御構造を示すフローチャートである。図９を参照して、このプログラムは、変数ｔに現在の時刻を代入するステップ２００と、ステップ２００の後に、変数Ｍ及びＡに０を代入するステップ２０２とを含む。変数ｔは、窓時間の開始時刻を記憶するための変数である。変数Ｍ及びＡは、それぞれ積分値加重合計及び積分値合計を記憶するための変数である。
【００７１】
このプログラムはさらに、ステップ２０２の後、変数τに、（現在時刻−ｔ）を代入するステップ２０４と、定数Ｔを窓時間の長さとして、τ＞Ｔであるか否かを判定し、判定結果に応じて制御の流れを分岐させるステップ２０６とを含む。変数τは、窓時間の開始時刻からどれだけの時間が経過したかを示すための変数である。定数Ｔは、図４に示す窓時間記憶部７０に記憶されている定数である。ステップ２０６の判定は、窓時間の開始時刻から現在の時刻までの長さが窓時間の長さを超えたか否かを関する判定である。
【００７２】
このプログラムはさらに、ステップ２０６における判定結果がＮＯのときに実行され、図７に示す入力バッファ１００が、図４に示す遅延補正部６６からの出力を受信したか否かを判定し、判定結果に応じて制御の流れを分岐させるステップ２０８と、ステップ２０８における判定結果がＹＥＳのときに実行され、入力バッファ１００に入力された補正済時刻ｔＥ及び時間積分ａを用い、変数ＭにｔＥ×ａを、変数Ａにａを、それぞれ加算した後、ステップ２０４に制御を戻すステップ２１０とを含む。ステップ２０８における判定結果がＮＯのときに制御はステップ２０４に戻る。
【００７３】
このプログラムはさらに、ステップ２０６の判定結果がＹＥＳのときに実行され、窓時間内の補正後の重心時刻を表す変数ｔＧをＭ／Ａによって算出するステップ２１２と、変数ｔＧ及び変数Ａを図４に示す極大値検出部７２に出力して、ステップ２００に制御を戻すステップ２１４とを含む。
【００７４】
（極大値検出部７２のためのプログラム構造）
図１０は、極大値検出部７２の機能を実現するためのプログラムの制御構造を示すフローチャートである。図１０を参照して、このプログラムは、図４に示す活性度増分値合計部６８からの出力を受信するまで待機するステップ２６２と、ステップ２６２において活性度増分値合計部６８の出力があったと判定されたときに実行され、変数Ｘ（２）及びＹ（２）に変数Ｘ（１）及びＹ（１）の値をそれぞれ代入するステップ２５０と、続いて、変数Ｘ（１）及びＹ（１）に変数Ｘ（０）及びＹ（０）の値をそれぞれ代入するステップ２５２と、続いて、変数Ｘ（０）及びＹ（０）に、ステップ２５０において受信した活性度増分値合計部６８から出力される積分値合計Ａ及び重心時刻ｔＧをそれぞれ代入するステップ２５４とを含む。
【００７５】
このプログラムはさらに、ステップ２５４の後に実行され、変数Ｘ（０）の値が変数Ｘ（１）の値より小さいか否かを判定し、判定結果に応じて制御の流れを分岐させるステップ２５６と、ステップ２５６における判定結果がＹＥＳのときに実行され、変数Ｘ（１）の値がＸ（２）の値より大きいか否かを判定し、判定結果に応じて制御の流れを分岐させるステップ２５８と、ステップ２５８における判定結果がＹＥＳのときに実行され、変数Ｙ（１）を出力した後制御をステップ２６２に戻すステップ２６０とを含む。なお、ステップ２５６、及びステップ２５８における判定結果がＮＯのときには、ステップ２６０の処理は行なわず、制御はステップ２６２に戻る。
【００７６】
［動作］
上記した構成を持つ事象検出装置５２は以下のように動作する。図４を参照して、フレーム化された音声信号５０に対してはバンドパスフィルタ６０による帯域制限処理が施され、外耳及び内耳の特性を反映した信号となる。この信号はフィルタ・バンク６２に与えられ、人間の内耳特性を模したフィルタ処理が行なわれる。その結果、音声信号５０は、帯域分割される。
【００７７】
図５を参照して、帯域別処理部６４の各々に与えられたチャネル信号に対して半波整流部８０による半波整流及び対数圧縮部８２による対数圧縮がされ、その結果、人間の蝸牛神経核以降の生体内情報を模した活性度の信号が得られる。この信号をバッファ更新部８６及びストローブ点検出部８４に与える。バッファ更新部８６は、活性度バッファ８８に記憶されている３５ｍｓ分の活性度の中で、最初に記憶された活性度を削除し、新たに受信した活性度を活性度バッファ８８に記憶させる。同時に、ストローブ点検出部８４は、受信した活性度がストローブ点であるか否かの判定を行ない、ストローブ点であると判定すれば、当該ストローブ点の時刻と、ストローブ点を検出したことを示す信号とを活性度積分値算出部９０に出力する。活性度積分値算出部９０は、ストローブ点検出部８４からストローブ点を検出したことを示す信号を受信したとき、活性度バッファ８８に記憶されているデータを用いて、図６に示すような重み付けを各時間における神経活性度に乗算した上で加算することによって神経活性度の時間積分を算出し、この時間積分の値を、ストローブ点検出部８４から受信したストローブ点の時刻、及びストローブ点を検出したことを示す信号とともに、対応するチャネルの遅延補正部６６に出力する。
【００７８】
図４を参照して、各チャネルの遅延補正部６６は、帯域別処理部６４からの出力であるストローブ点の時刻と、予め算出されている、当該帯域別処理部６４に対応する遅延時間とに基づいて、ストローブ点の補正済時刻を算出する。その後、遅延補正部６６は、予め定められている帯域別処理部６４に対応して予め算出されている待ち時間が経過した後に、ストローブ点検出の補正済時刻と帯域別処理部６４からの出力である活性度の時間積分の値とを活性度増分値合計部６８に出力する。
【００７９】
図７を参照して、タイマ１０４が窓時間の終了、すなわち次の窓時間の開始を検出すると、タイマ１０４は活性度加重合計算出部１０６及び活性度合計算出部１０８に窓時間の終了（及び開始）を示す信号を与える。活性度加重合計算出部１０６及び活性度合計算出部１０８はそれぞれ、活性度加重合計を示す変数Ｍ及び活性度合計を示す変数Ａに０を代入し、以下に述べる計算を開始する。
【００８０】
ある窓時間内に活性度増分値合計部６８に与えられたストローブ点検出の補正済時刻及び当該ストローブ点までの活性度の時間積分の値は、入力バッファ１００に記憶される。活性度加重合計算出部１０６は、入力バッファ１００に新たなデータが記憶される度に当該データを取出し、図９に示すステップ２１０の現在の活性度加重合計を表す変数Ｍに、取出したデータ中の補正済時刻に時間積分を乗算したものを加算する。活性度合計算出部１０８は、入力バッファ１００に新たなデータが記憶される度に当該データを取出し、図９に示すステップ２１０の現在の変数Ａに、取出したデータ中の時間積分の値を加算する。タイマ１０４は、窓時間の開始時刻から現在の時刻までの時間の長さが、図４に示す窓時間記憶部７０に記憶されている窓時間の長さを超えているかどうかを常に監視している。タイマ１０４は、窓時間の開始時刻から現在までの時間が窓時間の長さを超えていると判定したとき、活性度加重合計算出部１０６及び活性度合計算出部１０８に対して、窓時間の終了を示す信号を送信する。活性度加重合計算出部１０６は、当該信号を受信したとき、変数Ｍの現在の値を積分値加重合計として重心時刻算出部１１０に送信する。同時に活性度加重合計算出部１０６は、変数Ｍに０を代入して次の窓時間における積分値加重合計の算出を開始する。活性度合計算出部１０８も、当該信号を受信したとき、変数Ａの現在の値を積分値合計として重心時刻算出部１１０及び図４に示す極大値検出部７２に送信して、同時に変数Ａに０を代入して次の窓時間における積分値合計の算出を開始する。重心時刻算出部１１０は、活性度加重合計算出部１０６から積分値加重合計Ｍを、活性度合計算出部１０８から積分値合計Ａを受信したとき、重心時刻ｔＧをｔＧ＝Ｍ／Ａにより算出して、図４に示す極大値検出部７２に出力する。活性度増分値合計部６８は、タイマ１０４による窓時間の計測にしたがって、上記の処理を繰返す。
【００８１】
以上のようにして、タイマ１０４により計測される所定の窓時間内に各チャネルで検出されたストローブ点の補正済時刻と、そのストローブ点における活性度の時間積分の値とから、それらストローブ点を統合したストローブ点における活性度合計、及びそのストローブ点が発生したと想定される重心時刻が算出され、極大値検出部７２に出力される。
【００８２】
図８を参照して、活性度増分値合計部６８からの出力を極大値検出部７２が受信すると、第３の記憶部１５４は、変数Ｘ（２）及びＹ（２）に現在の変数Ｘ（１）及びＹ（１）の値を代入する。第２の記憶部１５２は、変数Ｘ（１）及びＹ（１）に現在の変数Ｘ（０）及びＹ（０）の値を代入する。第１の記憶部１５０は、変数Ｘ（０）に活性度増分値合計部６８から出力された積分値合計の値を、変数Ｙ（０）に重心時刻の値を、それぞれ代入する。変数Ｘ（０）の値が変数Ｘ（１）の値より小さく、かつ変数Ｘ（１）の値が変数Ｘ（２）の値より大きい場合に、出力バッファ１６２は、Ｘ（１）の重心時刻を記憶し、図４に示す事象検出出力５４として出力する。
【００８３】
［コンピュータによる実現］
上述の実施の形態は、コンピュータシステム及びコンピュータシステム上で実行されるプログラムによって実現され得る。図１１はこの実施の形態で用いられるコンピュータシステム３３０の外観を示し、図１２はコンピュータシステム３３０のブロック図である。ここで示すコンピュータシステム３３０は単なる例であって、他の構成も利用可能である。
【００８４】
図１１を参照して、コンピュータシステム３３０はコンピュータ３４０と、全てコンピュータ３４０に接続された、モニタ３４２と、キーボード３４６と、マウス３４８と、スピーカ３７２と、マイクロフォン３７０とを含む。さらに、コンピュータ３４０はＤＶＤ−ＲＯＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ  Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ−Ｍｅｍｏｒｙ：ディジタル多用途ディスク読出専用メモリ）ドライブ３５０と、半導体メモリポート３５２とを含む。
【００８５】
図１２を参照して、コンピュータ３４０はさらに、ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ３５０と半導体メモリポート３５２とに接続されたバス３６６と、全てバス３６６に接続された、ＣＰＵ３５６と、コンピュータ３４０のブートアッププログラムを記憶するＲＯＭ３５８と、ＣＰＵ３５６によって使用される作業領域を提供するとともにＣＰＵ３５６によって実行されるプログラムのための記憶領域となるＲＡＭ３６０と、音声データ等を記憶するためのハードディスクドライブ３５４とを含む。
【００８６】
図４に示すバンドパスフィルタ６０、フィルタ・バンク６２、各チャネルの帯域別処理部６４、遅延補正部６６、活性度増分値合計部６８、窓時間記憶部７０、及び極大値検出部７２等は、いずれも図１２に示すハードディスクドライブ３５４又はＲＡＭ３６０により実現される。そのような入力のプログラムの構成は周知であるので、ここではその詳細については説明しない。
【００８７】
上述の実施の形態のシステムを実現するソフトウェアは、ＤＶＤ−ＲＯＭ３６２又は半導体メモリ３６４等の媒体に記録されたオブジェクトコードの形で流通し、ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ３５０又は半導体メモリポート３５２等の読出装置を介してコンピュータ３４０に提供され、ハードディスクドライブ３５４に記憶される。ＣＰＵ３５６がプログラムを実行する際には、プログラムはハードディスクドライブ３５４から読出されてＲＡＭ３６０に記憶される。図示しないプログラムカウンタによって指定されたアドレスから命令がフェッチされ、その命令が実行される。ＣＰＵ３５６は、ＣＰＵ３５６内のレジスタ、ＲＡＭ３６０、又はハードディスクドライブ３５４から処理すべきデータを読出し、処理の結果を、これもまたＣＰＵ３５６内のレジスタ、ＲＡＭ３６０、又はハードディスクドライブ３５４に記憶する。マイクロフォン３７０は、直接に本発明とは関係ないが、音声信号５０の収録にコンピュータシステム３３０を使用するときには、マイクロフォン３７０が必要となる。
【００８８】
コンピュータシステム３３０の一般的動作は周知であるので、詳細な説明は省略する。
【００８９】
［本実施の形態の効果］
本実施の形態に係る事象検出装置５２を使用することにより、事象検出装置５２がアドホックなローパスフィルタ処理を行なわず、各チャネルにおいて位相遅延を補正するので、人間の知覚に近い態様で、音声信号に基づいて事象が生起した時間を検出することができる。また、特許文献１に開示されたものと比較して、極大値が出力データから明確な形で算出できる。特許文献１では予め算出すべき極大値（最大値）の数を指定する必要があった、それと比較して、本実施の形態によれば、データ自体から極大値が検出されるので、予め極大値の数などのトップ・ダウン的な知識は必要ではなく、ボトム・アップ的な処理を実現できる。
【００９０】
［本実施の形態の変形例］
上述の実施の形態においては、事象検出装置５２は、リアルタイム処理で音声信号５０を入力され、事象検出出力５４を出力することを前提としていた。しかし、本発明はそのような実施の形態には限定されない。例えば、事象検出装置５２は、バッチ処理により音声信号５０を入力され、事象検出出力５４を出力するようにしても良い。
【００９１】
今回開示された実施の形態は単に例示であって、本発明が上記した実施の形態のみに制限されるわけではない。本発明の範囲は、発明の詳細な説明の記載を参酌した上で、特許請求の範囲の各請求項によって示され、そこに記載された文言と均等の意味及び範囲内での全ての変更を含む。
【図面の簡単な説明】
【００９２】
【図１】従来技術において、ある周波数チャネルの活性度の時間波形と、その波形をローパスフィルタに通した波形とを示す図である。
【図２】ストローブ点の検出の様子を示した図である。
【図３】多数の周波数チャネルの活性度の時間波形を表した図である。
【図４】本発明の一実施の形態に係る事象検出装置５２のブロック図である。
【図５】図４に示す帯域別処理部６４のブロック図である。
【図６】経過時間によって変化する重み係数の推移を示した図である。
【図７】図４に示す活性度増分値合計部６８のブロック図である。
【図８】図４に示す極大値検出部７２のブロック図である。
【図９】図４の活性度増分値合計部６８を実現するコンピュータプログラムの制御構造を示すフローチャートである。
【図１０】図４の極大値検出部７２を実現するコンピュータプログラムの制御構造を示すフローチャートである。
【図１１】コンピュータシステム３３０のハードウェア構成を示す図である。
【図１２】コンピュータシステム３３０のブロック図である。
【符号の説明】
【００９３】
５０  音声信号
５２  事象検出装置
５４  事象検出出力
６０  バンドパスフィルタ
６２  フィルタ・バンク
６４  帯域別処理部
６６  遅延補正部
６８  活性度増分値合計部
７０  窓時間記憶部
７２  極大値検出部
８０  半波整流部
８２  対数圧縮部
８４  ストローブ点検出部
８６  バッファ更新部
８８  活性度バッファ
９０  活性度積分値算出部
１００  入力バッファ
１０４  タイマ
１０６  活性度加重合計算出部
１０８  活性度合計算出部
１１０  重心時刻算出部
１５０  第１の記憶部
１５２  第２の記憶部
１５４  第３の記憶部
１５６  第１の比較器
１５８  第２の比較器
１６０  アンドゲート
１６２  出力バッファ
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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