3-P-8(d)空間スペクトルを用いた時間断続信号の検出における主成分分析と周波数分析の比較評価*☆加藤通朗，杉本侑哉，牧野昭二，山田武志，北脇信彦（筑波大）
1p

はじめに

x1 x2

x2

5°

( x12, x22 )→ ( y12 , y22 )y1
会議や打合せなどの，会議録を収録したアy2ーカイブを効率的に再生するためには，誰が， 45°(x x )→ (y , y )いつ，どのように発話しているかという発話状況を自動的に検出し，タグ付けしておくことが有効である．我々はこのような効率再生270°を実現する一環として，音響信号のみを収録したアーカイブ中の発話状況を判定する試み
330°
x1を行っている．
Fig.1 主成分スコアによる発話状況を判定するにあたって，まず「連時間断続信号の検出続信号」，「時間断続信号」，「無信号」という音響イベントを検出することを考える．連続した手法[4]を用いる．
信号は，ある方向から時間的に連続して音響
2.2 主成分分析法信号が発生するような状況である．同様に時MUSIC で求めた空間スペクトルに対して間断続信号は，相槌のように発話の時間長が主成分分析法を適用し、時間断続信号を検出短く，かつそれらが時間的に断続しているよする[1]．連続する 2 フレームにおいて求めたうな音響信号が，ある方向から到来している空間パワースペクトルを考える．
状況である．我々はこれまで，空間スペクト
このとき、方向ごとの 2 フレームのパワー
ルに対して主成分分析を適用することにより，の変化を観察することにより、信号が連続的時間断続信号を検出する手法[1]，周波数分析（有音または無音）であるのか，断続的であを用いて同様に時間断続信号を検出する手法るのかを判別できる．すなわち、1 番目のフ[2]をそれぞれ提案している．
レームのパワーを x1 軸，2 番目のフレームの本稿では，二つの手法を，同様の音声に適パワーを x2 軸としたとき，Fig.1 のような分用した場合の結果を比較し，両者の特徴を考布になると考えられる．連続信号、及び無信察する．
号については 45°方向を中心に分布し，時間断続信号については，それから外れた位置に2 提案手法分布する．
本章では，空間スペクトルを求める方法として MUSIC を説明する．その後，我々が提提案手法では，このような分布に対し，主案している時間断続信号を検出する手法につ成分分析法による外れ値検出アルゴリズム[5]いて，主成分分析法と周波数分析法についてを適用する．具体的には，主成分分析後の上述べる．
位の主成分スコアを確認することによって，2.1 MUSIC による空間スペクトルの算出
連続信号，時間断続信号および無信号の状態
会議用テーブルの中央にマイクロホンアレを識別する．実際には 2 フレームではなく、ーを設置することを想定し，各マイクロホン連続する任意のフレーム長での分析を行う．
で 収 録 し た 音 響 信 号 に 対 し て MUSIC
主成分分析法は，ある方向では時間断続信[3]（MUltiple SIgnal Classification）法 を適用し、 号，他のある方向では連続信号，その他のほ空間スペクトルを算出する．本稿では、文献
とんどの方向で無信号であることを利用し，[2]と同様に，MUSIC 法を周波数領域に拡張
上位の主成分スコアの分布の特徴により検出
t11, 211121…

*

Comparison between Principal Component Analysis and Frequency Analysis Applied for Scattered
Signal Detection for Spatial Spectrum, by Michiaki KATOH, Yuya SUGIMOTO, Shoji MAKINO,
Takeshi YAMADA, and Nobuhiko KITAWAKI (University of Tsukuba).

日本音響学会講演論文集- 879 -2011年3月

する．このため，分布の判別に，上位 3 つ程度の主成分スコアのパターンを判別すればよいというメリットがある．一方、フレームごとに独立した主成分分析法を行うため，各方向の信号のパワーの時間変化によっては，想定するスコアのパターンが異なる可能性がある．
2.3 周波数分析
2.1 節で述べた MUSIC により求まる空間スペクトルから，方向ごとに連続する L フレー
ムに対して離散フーリエ変換を適用する[2]．
これは，各方向の音響信号のパワーの時間変化を周波数分析していることに相当する．周波数分析では，このようにして求めた振幅スペクトルの形状から，連続信号，時間断続信号，および無信号のいずれであるかを判定する．周波数分析法では，各方向での判別は方向ごとに独立に行われるため，主成分分析法での結果が異なる場合でも判別可能であると考えられる．しかしながら，正解パターンの周波数スペクトルとのパターンマッチングが必要となり，これは主成分分析法での判別に比べ，複雑になる．

3

実験による両手法の比較

本稿での実験に用いる，収録した音声の状
況および周波数分析のパラメータについては，
文 献 [2]と 同 様 ， テ ー ブ ル 上 に 置 い た 直 径
20cm のマイクロホンアレーを用いて収録したインタビュー音声を利用している．主成分分析法は文献[2]と同様に，0.5[sec]のフレームを 30 フレームずつ取り出して実施している．
周波数分析法についても，30 フレームずつを1024 点の FFT により周波数スペクトルを算出している．
Fig.2 は，上段より連続信号と時間断続信号を含むフレーム群（30 フレーム）の(1)空間スペクトル，および 180°方向の話者における(2)主成分分析法，(3)周波数分析法の結果である．主成分分析法では，例えば①のように音声が連続して発せられる状況では第 1 主成分スコアが反応し，②のように断続発話の部分
では第 2～3 主成分スコアが反応しているため，これらの判別が可能であると考えられる．
一方，周波数分析の結果では，連続信号部分
では低周波スペクトルが強く，高周波成分が弱いため，同様にこれらのパターンマッチン

日本音響学会講演論文集(1)空間スペクトル③②①(2)主成分分析法③②①(3)周波数分析法③②①Fig.2 ある音声区間での主成分分析と周波数分析の結果グによる判別が可能であると考えられる．
また③の箇所に注目すると，①と同様に連続信号が強い箇所であるが，主成分分析法では第 1 主成分スコアが期待するように反応していない箇所が見られる．これは，同じ連続信号区間であっても，主成分分析法を実施した時，第 1 主成分の固有ベクトルの向きが逆になる場合があるため，結果として主成分スコアも負の値になっているためである．

4

おわりに

本稿では，空間スペクトルを用いた時間断続信号の検出手法として，主成分分析法と周波数分析法の 2 手法を取り上げ，両者の比較を行った．主成分分析法では，上位数個の主成分スコアで断続信号の検出ができるというメリットがあるが，符号の反転の問題があることが分かった．周波数分析法では，このような問題はないが，断続信号検出に向けては，主成分分析と比較してパターンマッチングが複雑になると考えられる．
参考文献[1] 加藤他，信学技法，EA2010-47，pp.25-30，
2010．
[2] 杉本他，音講論 3-P-7(c)，2011 年 3 月．
[3] Schmidt et al，IEEE Trans. on antennas andpropagation，Vol.AP-34，No.3，pp.276-280，1986．
[4] Asano et al， EURASIP journal on applied
signal processing，pp.1727-1738，2004．
[5] Jolliffe et al., Principal Component Analysis,
2nd Edition, Springer, 2001．

- 880 -

2011年3月