(57)【要約】  本発明の音響処理装置１００は、音響信号をフーリエ変換してケプストラム分析し、音響信号をフーリエ変換した結果による周波数成分と、音響信号をケプストラム分析した結果に基づく値と、を含む値を、音響信号の特徴量として抽出する特徴量抽出部１２１を備える。
2020183845.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音響信号をフーリエ変換してケプストラム分析し、
前記音響信号をフーリエ変換した結果による周波数成分と、前記音響信号をケプストラム分析した結果に基づく値と、を含む値を、前記音響信号の特徴量として抽出する、
音響処理方法。
【請求項２】
請求項１に記載の音響処理方法であって、
前記音響信号をフーリエ変換した結果による周波数成分と、前記音響信号をケプストラム分析した結果の０次成分と、を含む値を、前記音響信号の前記特徴量として抽出する、
音響処理方法。
【請求項３】
請求項２に記載の音響処理方法であって、
前記音響信号をフーリエ変換した結果による周波数成分と、前記音響信号をケプストラム分析した結果の０次成分と、前記音響信号をケプストラム分析した結果の微分成分と、を含む値を、前記音響信号の前記特徴量として抽出する、
音響処理方法。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれかに記載の音響処理方法であって、
前記ケプストラム分析は、メル周波数ケプストラム係数分析である、
音響処理方法。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれかに記載の音響処理方法であって、
前記音響信号から抽出した前記特徴量と、当該音響信号を特定する特定情報と、に基づいて、当該音響信号を学習したモデルを生成する、
音響処理方法。
【請求項６】
請求項５に記載の音響処理方法であって、
新たに検出した前記音響信号から前記特徴量を抽出し、前記モデルを用いて、新たな前記音響信号から抽出した前記特徴量に対応する前記特定情報を特定する、
音響処理方法。
【請求項７】
請求項１乃至４のいずれかに記載の音響処理方法であって、
新たに検出した前記音響信号から前記特徴量を抽出し、当該特徴量に基づいて当該音響信号を特定する、
音響処理方法。
【請求項８】
音響信号をフーリエ変換してケプストラム分析し、前記音響信号をフーリエ変換した結果による周波数成分と、前記音響信号をケプストラム分析した結果に基づく値と、を含む値を、前記音響信号の特徴量として抽出する特徴量抽出部、
を備えた音響処理装置。
【請求項９】
請求項８に記載の音響処理装置であって、
前記特徴量抽出部は、前記音響信号をフーリエ変換した結果による周波数成分と、前記音響信号をケプストラム分析した結果の０次成分と、を含む値を、前記音響信号の特徴量として抽出する、
音響処理装置。
【請求項１０】
請求項９に記載の音響処理装置であって、
前記特徴量抽出部は、前記音響信号をフーリエ変換した結果による周波数成分と、前記音響信号をケプストラム分析した結果の０次成分と、前記音響信号をケプストラム分析した結果の微分成分と、を含む値を、前記音響信号の特徴量として抽出する、
音響処理装置。
【請求項１１】
請求項８乃至１０のいずれかに記載の音響処理装置であって、
前記ケプストラム分析は、メル周波数ケプストラム係数分析である、
音響処理装置。
【請求項１２】
請求項８乃至１１のいずれかに記載の音響処理装置であって、
前記音響信号から抽出した前記特徴量と、当該音響信号を特定する特定情報と、に基づいて、当該音響信号を学習したモデルを生成する学習部を備えた、
音響処理装置。
【請求項１３】
請求項１２に記載の音響処理装置であって、
前記特徴量抽出部は、新たに検出した前記音響信号から前記特徴量を抽出し、
さらに、前記モデルを用いて、新たな前記音響信号から抽出した前記特徴量に対応する前記特定情報を特定する特定部を備えた、
音響処理装置。
【請求項１４】
請求項８乃至１２のいずれかに記載の音響処理装置であって、
前記特徴量抽出部は、新たに検出した前記音響信号から前記特徴量を抽出し、
さらに、新たに検出した前記音響信号から抽出された前記特徴量に基づいて、当該音響信号を特定する特定部を備えた、
音響処理装置。
【請求項１５】
情報処理装置に、
音響信号をフーリエ変換してケプストラム分析し、前記音響信号をフーリエ変換した結果による周波数成分と、前記音響信号をケプストラム分析した結果に基づく値と、を含む値を、前記音響信号の特徴量として抽出する特徴量抽出部、
を実現させるためのプログラム。
【請求項１６】
請求項１５に記載のプログラムであって、
前記情報処理装置に、
前記音響信号から抽出した前記特徴量と、当該音響信号を特定する特定情報と、に基づいて、当該音響信号を学習したモデルを生成する学習部、
をさらに実現させるためのプログラム。
【請求項１７】
請求項１６に記載のプログラムであって、
前記特徴量抽出部は、新たに検出した前記音響信号から前記特徴量を抽出し、
さらに、前記情報処理装置に、
前記モデルを用いて、新たな前記音響信号から抽出した前記特徴量に対応する前記特定情報を特定する特定部、
を実現させるためのプログラム。
【請求項１８】
請求項１５又は１６に記載のプログラムであって、
前記特徴量抽出部は、新たに検出した前記音響信号から前記特徴量を抽出し、
さらに、前記情報処理装置に、
新たに検出した前記音響信号から抽出された前記特徴量に基づいて、当該音響信号を特定する特定部、
を実現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、音響処理方法、音響処理装置、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
工場で使われている機器や家庭生活、一般商業施設などで、音による異常や詳細な状況を推定したいというニーズがある。このように音から状況を検出するために、一般環境から特定の音を検出する技術が知られている。通常、一般環境には様々な音が混ざり合っているため、周囲の雑音を識別して入力信号に含まれる周囲雑音を低減（除去）するノイズキャンセル技術が知られている。また、ノイズキャンセル技術により周囲の雑音が除去された入力信号に対し、予め学習された信号パターンと比較することで特定の音を識別する方法が知られている（例えば、特許文献１を参照）。また、入力信号の時間領域における音圧変動が大きいものを突発音（以下「インパルス音」とする）として識別する方法や、入力信号の周波数領域における低周波領域の音圧エネルギーと高周波領域の音圧エネルギー領域の比率が、所定の閾値以上のものをインパルス音として識別する方法が知られている（例えば特許文献２を参照）。【０００３】
また、主に人間の音声を認識する技術として、特許文献３，４に記載の方法がある。特許文献３，４では、予め音響モデルを記憶しておき、音響信号から抽出した音響特徴量と音響モデルとを比較することで、音響認識を行うこととしている。このとき、音響特徴量としては、ケプストラム領域の特徴量（ＭＦＣＣ：Ｍｅｌ−Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｃｅｐｓｔｒｕｍ  Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ）を用いる。なお、ケプストラムを用いる場合は、特許文献４に記載されているように、通常、０次元つまり直流成分を除去したｎ次元のケプストラムを用いる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００９−６５４２４号公報
【特許文献２】特表２０１１−５１７７９９号公報
【特許文献３】特開２０１４−１７８８８６号公報
【特許文献４】特開２００８−１７６１５５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上述したような、天井灯のスイッチや家電製品のスイッチ、ドアの閉まる音などのインパルス音は、周波数特性がある範囲でフラットに近いため、特徴が現れにくい。このため、上述した特許文献に記載の技術を用いた場合であっても、インパルス音が何からどのような状況で発生しているのかを特定するには特徴がつかみ難いため、音源の識別ができないという課題がある。【０００６】
このため、本発明の目的は、インパルス音の認識が困難である、ことを解決することができる音響処理方法、音響処理装置、プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一形態である音響処理方法は、
音響信号をフーリエ変換してケプストラム分析し、
前記音響信号をフーリエ変換した結果による周波数成分と、前記音響信号をケプストラム分析した結果に基づく値と、を含む値を、前記音響信号の特徴量として抽出する、
という構成をとる。【０００８】
また、本発明の一形態である音響処理装置は、
音響信号をフーリエ変換してケプストラム分析し、前記音響信号をフーリエ変換した結果による周波数成分と、前記音響信号をケプストラム分析した結果に基づく値と、を含む値を、前記音響信号の特徴量として抽出する特徴量抽出部、
を備えた、
という構成をとる。【０００９】
また、本発明の一形態であるプログラムは、
情報処理装置に、
音響信号をフーリエ変換してケプストラム分析し、前記音響信号をフーリエ変換した結果による周波数成分と、前記音響信号をケプストラム分析した結果に基づく値と、を含む値を、前記音響信号の特徴量として抽出する特徴量抽出部、
を実現させる、
という構成をとる。
【発明の効果】
【００１０】
本発明は、以上のように構成されることにより、インパルス音の認識が容易となる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施形態１における音響処理システムの構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施形態１における音響処理システムの構成を示すブロック図である。
【図３】図１に開示した音響処理システムの動作を示すフローチャートである。
【図４】図２に開示した音響処理システムの動作を示すフローチャートである。
【図５】本発明の実施形態２における音響処理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図６】本発明の実施形態２における音響処理装置の構成を示すブロック図である。
【図７】本発明の実施形態２における音響処理装置の動作を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
＜実施形態１＞
本発明の第１の実施形態を、図１乃至図４を参照して説明する。図１乃至図２は、音響処理システムの構成を説明するための図であり、図３乃至４は、音響処理システムの動作を説明するための図である。
【００１３】
本発明は、図１と図２に示すような音響処理システムで構成される。なお、図１は、後述するように、取得した音響信号の特徴を学習する学習フェーズを実行するための構成を備えた音響処理システムの構成を示しており、図２は、検出した音響信号の音源を判別する検出フェーズを実行するための構成を備えた音響処理システムの構成を示している。なお、図１と図２に示す音響処理システムは、一体化して構成されていてもよく、別々の装置で構成されていてもよい。
【００１４】
まず、図１を参照して、学習フェーズを実行する音響処理システムの構成について説明する。図１に示すように、音響処理システムは、音を電気信号に変換するための変換装置であるマイク２と、音響信号をアナログ／デジタル変換してデジタルデータとするＡ／Ｄ変換器３と、を備えている。これにより、マイク２にて取得された音響信号は、信号処理可能な数値化されたデータであるデジタルデータとなる。なお、学習フェーズを実行する音響処理システムのマイク２で取得した音響信号を変換したデジタルデータは、学習データとして利用される。
【００１５】
また、音響処理システムは、デジタルデータである音響データを入力して処理する信号処理部１を備えている。上記信号処理部１は、演算装置と記憶装置とを備えた１台又は複数台の情報処理装置にて構成される。そして、信号処理部１は、演算装置がプログラムを実行することで構築された、ノイズキャンセル部４、特徴量抽出部２０、学習部８、を備えている。また、信号処理部１は、記憶装置に形成されたモデル記憶部８を備えている。以下、各構成について詳述する。
【００１６】
上記ノイズキャンセル部４は、音響データを分析して、かかる音響データ中に含まれるノイズ（定常雑音：室内のエアコンの音や屋外の風の音など）を除去する。そして、ノイズキャンセル部４は、ノイズを除去した音響データを特徴量抽出部２０に伝送する。
【００１７】
上記特徴量抽出部２０は、数値化された音響データの特徴を抽出するための各数学的機能ブロックを備えている。各数学的機能ブロックは、当該各数学的機能ブロックが有する機能に応じて、音響データの数値変換を行い、当該音響データの特徴量を抽出する。具体的に、特徴量抽出部２０は、図１に示すように、ＦＦＴ部５（高速フーリエ変換部）、ＭＦＣＣ部６（メル周波数ケプストラム係数分析部）、微分部７、といった３つの数学的機能ブロックを備えている。
【００１８】
上記ＦＦＴ部５は、音響データを高速フーリエ変換して、かかる音響データの周波数成分を、当該音響データの特徴量に含める。上記ＭＦＣＣ部６は、音響データをメル周波数ケプストラム係数分析し、当該メル周波数ケプストラム係数分析した結果の０次成分を、当該音響データの特徴量に含める。上記微分部７は、ＭＦＣＣ部６にて音響データをメル周波数ケプストラム係数分析した結果の微分成分を算出し、かかる微分成分を当該音響データの特徴量に含める。これにより、特徴量抽出部２０は、音響データから、当該音響データを高速フーリエ変換した結果による周波数成分と、当該音響データをメル周波数ケプストラム係数分析した結果の０次成分と、当該音響データをメル周波数ケプストラム係数分析した結果をさらに微分した微分成分と、を含む値を、当該音響データの特徴量として抽出している。つまり、特徴量抽出部２０は、音響データについて、ＭＦＣＣの０次成分により時間領域における音圧変動を抽出し、ＭＦＣＣの微分成分で音量によらない時間変動を抽出し、更にＦＦＴでインパルスの持つ周波数成分を抽出して、当該音響データの特徴量としている。なお、特徴量抽出部２０は、一例として、各数学的機能ブロックから抽出された値を時系列順に一纏まりの数値列で表して特徴量とする。
【００１９】
なお、本発明で利用する音響データの特徴量は、必ずしも上述した値を含むことに限定されない。例えば、音響データの特徴量は、音響データをフーリエ変換した結果による周波数成分と、音響データをケプストラム分析した結果に基づく値と、を含む値であってもよく、音響データをフーリエ変換した結果による周波数成分と、音響データをケプストラム分析した結果の０次成分と、を含む値であってもよい。さらに、音響データの特徴量を検出するために行うケプストラム分析は、必ずしもメル周波数ケプストラム分析であることに限定されない。
【００２０】
上記学習部８は、上述した特徴量抽出部２０で抽出された学習データである音響データの特徴量を機械学習してモデルを生成する。例えば、学習部８は、音響データの特徴量と共に、当該音響データの音源（音源自体や音源の状況）を示す教師データ（特定情報）の入力を受け、音響データと教師データとの関係を学習したモデルを生成する。そして、学習部８は、生成したモデルをモデル記憶部９に記憶する。なお、学習部８は、必ずしも上述した方法で音響データの特徴量から学習することに限定されず、予め分類された音響データを、当該音響データの特徴量に基づいて識別可能なように学習するなど、いかなる方法で学習してもよい。
【００２１】
次に、図２を参照して、検出フェーズを実行する音響処理システムの構成について説明する。図２に示すように、音響処理システムは、図１とほぼ同様の構成を備えており、信号処理部１において上述した学習部８の代わりに判定部１０を備えている。なお、音響処理システムの信号処理部１は、図１の構成に加えて判定部１０を備えていてもよい。
【００２２】
まず、モデル記憶部９は、上述したように学習フェーズにて学習データである音響データの特徴量を学習して生成されたモデルを記憶している。そして、マイク２は、音源が特定されていない例えば環境音と言った検出対象となった音響信号を取得し、Ａ／Ｄ変換器３は、かかる音響信号をアナログ／デジタル変換してデジタルデータである音響データとする。
【００２３】
信号処理部１は、検出対象となった音響データを入力し、ノイズキャンセル部４にてノイズを除去し、特徴量抽出部２０にて、音響データの特徴量を抽出する。このとき、特徴量抽出部２０は、上述した学習フェーズで特徴量を抽出するときと同様に、ＦＦＴ部５、ＭＦＣＣ部６、微分部７、といった３つの数学的機能ブロックにて、検出対象とする音響データの特徴量を抽出する。つまり、特徴量抽出部２０は、音響データを高速フーリエ変換した結果による周波数成分と、当該音響データをメル周波数ケプストラム係数分析した結果の０次成分と、当該音響データをメル周波数ケプストラム係数分析した結果をさらに微分した微分成分と、を含む値を、当該音響データの特徴量として抽出する。なお、検出フェーズで抽出する音響データの特徴量は、必ずしも上述した値を含むことに限定されず、学習フェーズで抽出した特徴量と同様の値を含む。
【００２４】
上記判定部１０は、特徴量抽出部２０にて音響データから抽出された特徴量と、モデル記憶部９に記憶されているモデルと、を比較して、検出対象となった音響データの音源を特定する。例えば、判定部１０は、音響データから抽出された特徴量をモデルに入力し、その出力値であるラベルに対応する音源を、検出対象となった音響データの音源として特定する。
【００２５】
［動作］
次に、上述したように構成された音響処理システムの動作を説明する。まず、図３のフローチャートを参照して、学習フェーズを実行する音響処理システムの動作について説明する。
【００２６】
まず、音響処理システムは、音源が判明している学習対象となっているインパルス音からなる音響信号を、マイク２から収集する（ステップＳ１）。なお、このとき、学習する音響信号としては、マイクから収集することに限定されず、録音済みの音響信号を用いてもよい。そして、音響処理システムは、収集した音響信号をＡ／Ｄ変換器３を通してデジタルデータに変換し、信号処理可能な数値データである音響データとする（ステップＳ２）。
【００２７】
続いて、音響処理システムは、音響データを信号処理部１に入力し、ノイズキャンセル部４にて音響データに含まれるノイズ（定常雑音：室内のエアコンの音や屋外の風の音など）を除去する（ステップＳ３）。そして、音響処理システムは、特徴抽出部２０、つまり、ＦＦＴ部５とＭＦＣＣ部６と微分部７とを用いて、音響データの特徴量を抽出する（ステップＳ４）。本実施形態では、音響処理システムは、音響データを高速フーリエ変換した結果による周波数成分と、当該音響データをメル周波数ケプストラム係数分析した結果の０次成分と、当該音響データをメル周波数ケプストラム係数分析した結果をさらに微分した微分成分と、を含む値を、当該音響データの特徴量として抽出する。
【００２８】
続いて、音響処理システムは、学習部８にて、学習データである音響データの特徴量を機械学習してモデルを生成する（ステップＳ５）。例えば、学習部８は、音響データの特徴量と共に、当該音響データの音源を示す教師データの入力を受け、音響データと教師データとの関係を学習したモデルを生成する。そして、音響処理システムは、学習データから生成したモデルを、モデル記憶部９に記憶しておく（ステップＳ６）。
【００２９】
次に、図４のフローチャートを参照して、環境音などの検出対象となったインパルス音の音源を特定する検出フェーズを実行する音響処理システムの動作について説明する。
【００３０】
まず、音響処理システムは、新たに環境音などの音響信号をマイク２から収集して検出する（ステップＳ１１）。なお、このとき、音響信号としては、マイクから収集されるものに限定されず、録音済みの音響信号を用いてもよい。そして、音響処理システムは、収集した音響信号をＡ／Ｄ変換器３を通してデジタルデータに変換し、信号処理可能な数値データである音響データとする（ステップＳ１２）。
【００３１】
続いて、音響処理システムは、音響データを信号処理部１に入力し、ノイズキャンセル部４にて音響データに含まれるノイズ（定常雑音：室内のエアコンの音や屋外の風の音など）を除去する（ステップＳ１３）。そして、音響処理システムは、特徴抽出部２０、つまり、ＦＦＴ部５とＭＦＣＣ部６と微分部７とを用いて、音響データの特徴量を抽出する（ステップＳ１４）。本実施形態では、音響処理システムは、音響データを高速フーリエ変換した結果による周波数成分と、当該音響データをメル周波数ケプストラム係数分析した結果の０次成分と、当該音響データをメル周波数ケプストラム係数分析した結果をさらに微分した微分成分と、を含む値を、当該音響データの特徴量として抽出する。なお、ここまでの処理は、学習フェーズとほぼ同様である。
【００３２】
続いて、音響処理システムは、判定部１０にて、音響データから抽出された特徴量と、モデル記憶部９に記憶されているモデルと、を比較して（ステップＳ１５）、検出対象である音響データの音源を特定する（ステップＳ１６）。例えば、判定部１０は、音響データから抽出された特徴量をモデルに入力し、その出力値であるラベルに対応する音源を、検出対象となった音響データの音源として特定する。
【００３３】
以上のように、本発明では、音響データについて、ＭＦＣＣの０次成分で時間領域における音圧変動を抽出し、ＭＦＣＣの微分成分で音量によらない時間変動を抽出し、更にＦＦＴでインパルスの持つ周波数成分を抽出して、当該音響データの特徴量としている。そして、かかる特徴量の音響データを学習することで、環境音などに含まれる音源が不明なインパルス音の種類を特定するのが可能となる。
【００３４】
＜実施形態２＞
次に、本発明の第２の実施形態を、図５乃至図７を参照して説明する。図５乃至図６は、実施形態２における音響処理装置の構成を示すブロック図であり、図７は、音響処理装置の動作を示すフローチャートである。なお、本実施形態では、実施形態１で説明した音響処理装置及び音響処理装置による処理方法の構成の概略を示している。
【００３５】
まず、図５を参照して、本実施形態における音響処理装置１００のハードウェア構成を説明する。音響処理装置１００は、一般的な情報処理装置にて構成されており、一例として、以下のようなハードウェア構成を装備している。
・ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１０１（演算装置）
・ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）１０２（記憶装置）
・ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１０３（記憶装置）
・ＲＡＭ１０３にロードされるプログラム群１０４
・プログラム群１０４を格納する記憶装置１０５
・情報処理装置外部の記憶媒体１１０の読み書きを行うドライブ装置１０６
・情報処理装置外部の通信ネットワーク１１１と接続する通信インタフェース１０７
・データの入出力を行う入出力インタフェース１０８
・各構成要素を接続するバス１０９
【００３６】
そして、音響処理装置１００は、プログラム群１０４をＣＰＵ１０１が取得して当該ＣＰＵ１０１が実行することで、図６に示す特徴量抽出部１２１を構築して装備することができる。なお、プログラム群１０４は、例えば、予め記憶装置１０５やＲＯＭ１０２に格納されており、必要に応じてＣＰＵ１０１がＲＡＭ１０３にロードして実行する。また、プログラム群１０４は、通信ネットワーク１１１を介してＣＰＵ１０１に供給されてもよいし、予め記憶媒体１１０に格納されており、ドライブ装置１０６が該プログラムを読み出してＣＰＵ１０１に供給してもよい。但し、上述した特徴量抽出部１２１は、電子回路で構築されるものであってもよい。
【００３７】
なお、図５は、音響処理装置１００である情報処理装置のハードウェア構成の一例を示しており、情報処理装置のハードウェア構成は上述した場合に例示されない。例えば、情報処理装置は、ドライブ装置１０６を有さないなど、上述した構成の一部から構成されてもよい。
【００３８】
そして、音響処理装置１００は、上述したようにプログラムによって構築された特徴量抽出部１２１の機能により、図７のフローチャートに示す音響処理方法を実行する。
【００３９】
図７に示すように、音響処理装置１００は、
音響信号をフーリエ変換してケプストラム分析し（ステップＳ１０１）、
前記音響信号をフーリエ変換した結果による周波数成分と、前記音響信号をケプストラム分析した結果に基づく値と、を含む値を、前記音響信号の特徴量として抽出する（ステップＳ１０２）。
【００４０】
以上のように、本発明では、音響信号をフーリエ変換した結果による周波数成分と、音響信号をケプストラム分析した結果に基づく値と、を含む値を、音響信号の特徴量として抽出することで、各値に基づくインパルス音の特徴を適切に抽出することができる。その結果、インパルス音の認識が容易となる。
【００４１】
＜付記＞
上記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うる。以下、本発明における音響処理方法、音響処理装置、プログラムの構成の概略を説明する。但し、本発明は、以下の構成に限定されない。
【００４２】
（付記１）
音響信号をフーリエ変換してケプストラム分析し、
前記音響信号をフーリエ変換した結果による周波数成分と、前記音響信号をケプストラム分析した結果に基づく値と、を含む値を、前記音響信号の特徴量として抽出する、
音響処理方法。
【００４３】
（付記２）
付記１に記載の音響処理方法であって、
前記音響信号をフーリエ変換した結果による周波数成分と、前記音響信号をケプストラム分析した結果の０次成分と、を含む値を、前記音響信号の前記特徴量として抽出する、
音響処理方法。
【００４４】
（付記３）
付記２に記載の音響処理方法であって、
前記音響信号をフーリエ変換した結果による周波数成分と、前記音響信号をケプストラム分析した結果の０次成分と、前記音響信号をケプストラム分析した結果の微分成分と、を含む値を、前記音響信号の前記特徴量として抽出する、
音響処理方法。
【００４５】
（付記４）
付記１乃至３のいずれかに記載の音響処理方法であって、
前記ケプストラム分析は、メル周波数ケプストラム係数分析である、
音響処理方法。
【００４６】
（付記５）
付記１乃至４のいずれかに記載の音響処理方法であって、
前記音響信号から抽出した前記特徴量と、当該音響信号を特定する特定情報と、に基づいて、当該音響信号を学習したモデルを生成する、
音響処理方法。
【００４７】
（付記６）
付記５に記載の音響処理方法であって、
新たに検出した前記音響信号から前記特徴量を抽出し、前記モデルを用いて、新たな前記音響信号から抽出した前記特徴量に対応する前記特定情報を特定する、
音響処理方法。
【００４８】
（付記７）
付記１乃至４のいずれかに記載の音響処理方法であって、
新たに検出した前記音響信号から前記特徴量を抽出し、当該特徴量に基づいて当該音響信号を特定する、
音響処理方法。
【００４９】
（付記８）
音響信号をフーリエ変換してケプストラム分析し、前記音響信号をフーリエ変換した結果による周波数成分と、前記音響信号をケプストラム分析した結果に基づく値と、を含む値を、前記音響信号の特徴量として抽出する特徴量抽出部、
を備えた音響処理装置。
【００５０】
（付記８．１）
付記８に記載の音響処理装置であって、
前記特徴量抽出部は、前記音響信号をフーリエ変換した結果による周波数成分と、前記音響信号をケプストラム分析した結果の０次成分と、を含む値を、前記音響信号の特徴量として抽出する、
音響処理装置。
【００５１】
（付記８．２）
付記８．１に記載の音響処理装置であって、
前記特徴量抽出部は、前記音響信号をフーリエ変換した結果による周波数成分と、前記音響信号をケプストラム分析した結果の０次成分と、前記音響信号をケプストラム分析した結果の微分成分と、を含む値を、前記音響信号の特徴量として抽出する、
音響処理装置。
【００５２】
（付記８．３）
付記８乃至８．２のいずれかに記載の音響処理装置であって、
前記ケプストラム分析は、メル周波数ケプストラム係数分析である、
音響処理装置。
【００５３】
（付記９）
付記８乃至８．３のいずれかに記載の音響処理装置であって、
前記音響信号から抽出した前記特徴量と、当該音響信号を特定する特定情報と、に基づいて、当該音響信号を学習したモデルを生成する学習部を備えた、
音響処理装置。
【００５４】
（付記９．１）
付記９に記載の音響処理装置であって、
前記特徴量抽出部は、新たに検出した前記音響信号から前記特徴量を抽出し、
さらに、前記モデルを用いて、新たな前記音響信号から抽出した前記特徴量に対応する前記特定情報を特定する特定部を備えた、
音響処理装置。
【００５５】
（付記９．２）
付記８乃至９のいずれかに記載の音響処理装置であって、
前記特徴量抽出部は、新たに検出した前記音響信号から前記特徴量を抽出し、
さらに、新たに検出した前記音響信号から抽出された前記特徴量に基づいて、当該音響信号を特定する特定部を備えた、
音響処理装置。
【００５６】
（付記１０）
情報処理装置に、
音響信号をフーリエ変換してケプストラム分析し、前記音響信号をフーリエ変換した結果による周波数成分と、前記音響信号をケプストラム分析した結果に基づく値と、を含む値を、前記音響信号の特徴量として抽出する特徴量抽出部、
を実現させるためのプログラム。
【００５７】
（付記１０．１）
付記１０に記載のプログラムであって、
前記情報処理装置に、
前記音響信号から抽出した前記特徴量と、当該音響信号を特定する特定情報と、に基づいて、当該音響信号を学習したモデルを生成する学習部、
をさらに実現させるためのプログラム。
【００５８】
（付記１０．２）
付記１０．１に記載のプログラムであって、
前記特徴量抽出部は、新たに検出した前記音響信号から前記特徴量を抽出し、
さらに、前記情報処理装置に、
前記モデルを用いて、新たな前記音響信号から抽出した前記特徴量に対応する前記特定情報を特定する特定部、
を実現させるためのプログラム。
【００５９】
（付記１０．３）
付記１０又は１０．１に記載のプログラムであって、
前記特徴量抽出部は、新たに検出した前記音響信号から前記特徴量を抽出し、
さらに、前記情報処理装置に、
新たに検出した前記音響信号から抽出された前記特徴量に基づいて、当該音響信号を特定する特定部、
を実現させるためのプログラム。
【００６０】
なお、上述したプログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Random Access Memory））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
【００６１】
以上、上記実施形態等を参照して本願発明を説明したが、本願発明は、上述した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、本願発明の範囲内で当業者が理解しうる様々な変更をすることができる。
【００６２】
なお、本発明は、日本国にて２０１９年３月８日に特許出願された特願２０１９−０４２４３１の特許出願に基づく優先権主張の利益を享受するものであり、当該特許出願に記載された内容は、全て本明細書に含まれるものとする。
【符号の説明】
【００６３】
１  信号処理部
２  マイク
３  Ａ／Ｄ変換部
４  ノイズキャンセル部
５  ＦＦＴ部
６  ＭＦＣＣ部
７  微分部
８  学習部
９  モデル記憶部
１０  判定手段
２０  特徴量抽出部
１００  音響処理装置
１０１  ＣＰＵ
１０２  ＲＯＭ
１０３  ＲＡＭ
１０４  プログラム群
１０５  記憶装置
１０６  ドライブ装置
１０７  通信インタフェース
１０８  入出力インタフェース
１０９  バス
１１０  記憶媒体
１１１  通信ネットワーク
１２１  特徴量抽出部
【図１】
2020183845.tif 000003
【図２】
2020183845.tif 000004
【図３】
2020183845.tif 000005
【図４】
2020183845.tif 000006
【図５】
2020183845.tif 000007
【図６】
2020183845.tif 000008
【図７】
2020183845.tif 000009
【手続補正書】
【提出日】令和3年6月29日(2021.6.29)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音響信号をフーリエ変換してケプストラム分析し、
前記音響信号をフーリエ変換した結果による周波数成分と、前記音響信号をケプストラム分析した結果に基づく値と、を含む値を、前記音響信号の特徴量として抽出する、
音響処理方法。
【請求項２】
請求項１に記載の音響処理方法であって、
前記音響信号をフーリエ変換した結果による周波数成分と、前記音響信号をケプストラム分析した結果の０次成分と、を含む値を、前記音響信号の前記特徴量として抽出する、
音響処理方法。
【請求項３】
請求項２に記載の音響処理方法であって、
前記音響信号をフーリエ変換した結果による周波数成分と、前記音響信号をケプストラム分析した結果の０次成分と、前記音響信号をケプストラム分析した結果の微分成分と、を含む値を、前記音響信号の前記特徴量として抽出する、
音響処理方法。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれかに記載の音響処理方法であって、
前記ケプストラム分析は、メル周波数ケプストラム係数分析である、
音響処理方法。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれかに記載の音響処理方法であって、
前記音響信号から抽出した前記特徴量と、当該音響信号を特定する特定情報と、に基づいて、当該音響信号を学習したモデルを生成する、
音響処理方法。
【請求項６】
請求項５に記載の音響処理方法であって、
新たに検出した前記音響信号から前記特徴量を抽出し、前記モデルを用いて、新たな前記音響信号から抽出した前記特徴量に対応する前記特定情報を特定する、
音響処理方法。
【請求項７】
請求項１乃至４のいずれかに記載の音響処理方法であって、
新たに検出した前記音響信号から前記特徴量を抽出し、当該特徴量に基づいて当該音響信号を特定する、
音響処理方法。
【請求項８】
音響信号をフーリエ変換してケプストラム分析し、前記音響信号をフーリエ変換した結果による周波数成分と、前記音響信号をケプストラム分析した結果に基づく値と、を含む値を、前記音響信号の特徴量として抽出する特徴量抽出部、
を備えた音響処理装置。
【請求項９】
請求項８に記載の音響処理装置であって、
前記特徴量抽出部は、前記音響信号をフーリエ変換した結果による周波数成分と、前記音響信号をケプストラム分析した結果の０次成分と、を含む値を、前記音響信号の特徴量として抽出する、
音響処理装置。
【請求項１０】
情報処理装置に、
音響信号をフーリエ変換してケプストラム分析し、前記音響信号をフーリエ変換した結果による周波数成分と、前記音響信号をケプストラム分析した結果に基づく値と、を含む値を、前記音響信号の特徴量として抽出する特徴量抽出部、
を実現させるためのプログラム。
【国際調査報告】
2020183845.tif 000010
2020183845.tif 000011
2020183845.tif 000012
2020183845.tif 000013