LSSN 0915‑5961

Vol.34 No.2 (2000.10)
行：視聴覚情報研究会(AVIRG)

発

代表幹事：伊 藤 崇

之〒157‑8510 世田谷区砧 1‑10‑11
日本放送協会放送技術研究所
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Ⅰ．７月例会報告「フィルタバンク/ウェーヴレットの理論と画像処理・認識への応用」
講演：長井 隆行 氏（電気通信大学 電子工学専攻）
報告：影広 達彦（日立製作所 中央研究所）《概要と感想》

レットの解説をしていた.マルチレートフィル

デジタル信号処理は, 一般的なユーザーにとタバンクは，信号をバンド毎に分け，情報量のって直接意識されることが少なく，イメージし多いバンドには多くのビットを割り当て，信号難い分野である.しかし，実際には昨今のオー帯域の有効活用を図っている.また，ウェーブ

ディオやカメラのデジタル化，通信インフラのレットには，マザーウェーブレットと呼ばれる充実などの分野において，大きな役割を果たしベースとなる関数が存在し，この関数自身が伸ている.最近流行りのシリコンオーディオやデび縮みして基底関数を構成する.これにより，ジタルカメラなどは，膨大なデータ量を持つ音入力信号を展開することで，最適な時間−周波声や画像を格納し連続処理する必要があり，生数解析を実現する.長井氏の主張によると，あデータをそのまま扱うのは現実問題として不可る意味，ウェーブレットもDCTも一種のフィル能である.また，通信インフラにおいても，今ターバンクであると述べていた.本質的には，

後音声だけでなくインターネット接続などによ入力信号を分けて，情報量の多い部分と少ないりパケットが多量に飛び交うようになり，どれ部分それぞれに最適なビット量を割り当て直すだけ現状の伝送帯域を有効活用するかが鍵となことに変わりは無いと言う主張と思われる.こっている.このような分野では，入力信号に対のようにデジタル信号の効率的な圧縮に対するし劣化を押さえつつ，出来るだけデータ量を減多様なアプローチが，本質的に根源が同じであらして格納または伝送することが必須の技術とるという観点が興味深く感じられ，今後この分なっている．

野においてまだまだ新しいアプローチが提案さ長井氏は，デジタル信号処理について，特にれていく予感がした.

フィルタバンク，ウェーブレット理論の概念を次にフィルターバンクとウェーブレットを画解説し，その後，それぞれの理論を画像処理に像処理・認識に適用した応用実験例を示してい適用した応用実験例を分かりやすく提示していた.

た.
長井氏は，まず，フィルタバンクとウェーブ

まず，DCTとフィルターバンクとウェーブレットそれぞれを画像圧縮に適用した実験結果を見せていた.長井氏によると，同じビットレー

領域候補位置において，入力画像をウェーブレ

トで比較した場合，DCT，フィルターバンク，ット変換して得られた値を9次元の特徴量としウェーブレットの順に画像が綺麗であると述べて抽出していた.この特徴量が看板領域であるていたが，プロジェクターの画像再現性の限界か，それ以外かをニューラルネットワークで学により，顕著な差は聴講者たちに感じられなか習し，複数の候補領域から選別を行っていた.

った.また，画像を圧縮する際に，画像全体をまだ少量サンプルの実験で精度を厳密に測定でまんべんなく処理するのではなく，人間の注目きていない事と，処理時間が膨大である事が問点を意識しながら，圧縮率を変動させる手法を題であると話していた.

検討していた.長井氏の実験では，固有顔を用

質疑応答では，活発な議論行われ，実際にフいて画像中の顔領域を抽出し，その領域のみ重ィルターバンクやウェーブレットを画像処理にみ付けして高精彩に再現していた.ただし，本適用した際の処理コストに興味を持つ方がいた.

手法だと従来の画像再現性の定量的評価では，また，看板画像領域の抽出で，ウェーブレット全般的に圧縮した場合より悪くなる.そのため，変換により得られた多次元の特徴量における意人間が見た場合の主観的評価を適用し，本手法味を質問されていた.長井氏はニューロを用いの正当性を実証したいと述べていた.報告者個て特徴量を学習していたが，実際得られた特徴人の観点では，確かに注目領域が詳細になって量の意味を検討すると何か新たな知見が生まれいるように見える事は確認できたが，実際にビるのかも知れない.

ットレートを変化させていった時の画像の劣化本講演では，フィルターバンク，ウェーブレ度を比較していくと面白いのではないかと思っットを解説し，適用例を示すことにより，デジた.また，実画像から顔領域を抽出する計算コタル信号処理の実感を得ることが出来た.画像

ストは実用としては無視できないレベルであるを2次元の信号の固まりとして見たとき，様々と思われる.そこで，ポートレート等の場合になアプローチがあり，また信号を変換する事には注目領域は画像中心である可能性が高いので，よりデータ圧縮や有用な情報の抽出が可能であ中心領域に重み付けするだけで通常の画像ではることが理解できた.このような信号処理は綺実用上有用であるかもしれない.

麗な論理として抽象化されており，実際に何が次に景観画像から看板領域を抽出する目的の起きていて，出力過程は何を「意味」するのかために，ウェーブレットを用いた実験の説明が直感的に理解することは難しい.本講演は，論あった.本手法は，まず入力されたカラーの景理的に裏付けられた信号処理の「意味」を考え観画像をHSV空間でクラスタリングし，複数のる非常に良い機会になったと思う.

看板領域の候補を生成する.次に，それぞれの「集積回路ＤＡ概論」
講演：大豆生田 利章 氏（群馬高専 電子情報工学科）
報告：川田 亮一（KDD 研究所）
《概要と感想》
本講演では,近年,画像認識などをリアルタイ(1)大規模化ム化する上で大きな役割を果たしている,集積(2)LSI 化回路の設計技術に関してわかりやすい説明がな(3)高速化された.DA とは,Design automation の略である.

(4)開発期間短縮.

この集積回路の自動設計の目的は,次のように

まず,最近の LSI の構成の種類について説明がなる.

あった.これには,次の 3 種類ある.

(1)ゲートアレイのため,論理合成に比べ,研究はまだこれからの(2)セルベース（スタンダードセル）段階である.状態簡約化や状態割当の方法が,研(3)フルカスタム.

究のポイントとなるとのことである.

まず,ゲートアレイ方式は,トランジスタをあら次に,シミュレーションの必要性について言及

かじめ作っておき,設計者は,その配線を行なう.

された.

セルベース方式では,ライブラリ化されたセルシミュレーションには次の 4 種類がある.

を使用し,そのセルの配置と,間の配線を設計者(1)論理シミュレーションが決定する.最後のフルカスタム方式は,全てを(2)タイミングシミュレーション設計者が決定するため,高性能化が可能である(3)回路シミュレーション(4)故障シミュレーション

が,最も手間がかかる.今回の講演では,以後,セ論理シミュレーションは,ハード化する前に,デルベース方式について詳述された.
具体的な設計工程について説明があった.仕バッグのために行なう.また,タイミングシミュ

様は人間が作り,工程の要素は,レイアウト設計,レーションでは,遅延をチェックする.遅延は,製造,テストとなる.設計の要素は,大きく分けゲートスイッチングや,負荷,配線抵抗／容量にて,次の 4 種類となる.

より決定される.入力信号やクロックのタイミ(1)回路設計（セルパタン設計）ング（スキュー）を調べる上で,遅延評価は非(2)論理設計常に重要である.これはその LSI の動作速度に(3)論理合成直結する問題である. さらに「回路シミュレー(4)順序回路合成ション」では,アナログ的な動作を確認する.最

まず,回路設計は,カウンタなど,一つのセルラ後に,故障シミュレーションとは,内部の故障時イブラリを作る工程である.トランジスタレベの出力を予測するためのものである.

ルから始まり,レイアウトパタン設計,マスクパ次に,レイアウト設計によるセル配置についタン設計,設計規則検証,電気的特性検証,論理て,さらに詳しい説明がなされた.順序としては,接続検証により完成する.

まず初期配置が行なわれ,その後,配置改善をする,という 2 段階の手法がとられる.初期配置で次に論理設計は,ゲートレベルによるもは,次の 2 種類の手法がとられる.の,adder などの機能レベルによるもの,LSI の使い方などの実装レベルによるものがある.特(1)クラスタリングに機能レベルによるものは,HDL による高位合(2)ミニカット成で実行可能である.HDL には 4 種類あり,本講クラスタリングでは,論理的結合度の高いもの

演では,VHDL による例が説明された.従来の C同士をまとめる.また,ミニカット法では,セル言語などのプログラミング言語に似た構文集合を切ってみて,その切線を跨ぐ配線の数がで,LSI が設計できることが述べられた.

少なくなるようにする.ここでは,グラフ理論を論理合成では,まず,2 段論理展開（2 段論理簡応用しているとのことである.
次に,配置改善の段階では,次の 3 種類の手法素化）が重要である.これは、全ての組合せ回がとられる.

路は,AND と OR の 2 段で表現できるというものである.ところがこれによると,一般にはゲート(1)ペア交換数が非常に多くなるため,現実的ではない.そこ(2)重心緩和法(3)ネットバランスで,論理多段化が行なわれる.また,使用可能セルとの比較すなわちテクノロジーマッピングもペア交換法では,入れ換えてみて線長が短くな重要であることが述べられた.

ればその入れ替えを確定する.重心緩和法とは,さらに順序回路合成について説明があった.

ペア交換のヒューリスティック法であり,ある順序回路は,組合せ回路とことなり,メモリ（記セルを,それに接続されている全セルの重心に憶素子）が入るため,その動作は複雑である.こ移動するというものである.一方,ネットバラン

ス法とは,これらを 1 次元的に試みる方法であ複雑過ぎて困難となる.今後の研究テーマとなる.っている.また、故障検出法としては,組合せ回路用はいろいろあるが,順序回路用は研究段階

次に,実際のレイアウト配線について説明がとのことである.これは大豆生田氏の研究テーあった.これは,次の 3 段階からなる.

マの一つでもあるとのこと.

(1)グローバル配線(2)トラック割り当て

故障シミュレーションの方法としては,並列法,(3)詳細配線

演繹法,コンカレント法の 3 種類がある.あらかグローバル配線で,まず全体的に配線を行なう.

じめ故障を想定して,それにより差が出るよう

次に,トラック割当では,なるべく配線の面積なパタンを入力するのがポイントとなる.今後,を減らしセル面積を増やすべく,セル間の配線テスト容易化設計手法が重要となることが述べ用トラックを割り当てる.トラック割当が横線られた.この手法としては,次の 4 種類がある.の割当なのに対し,詳細配線では,実際にセルに(1)アドホック法

達する縦線の配線を行なう.これが一番時間が(2)より系統的な分割手法(3)構造的手法 (4)BIST 法

かかるとのことである.この配線に関しては,光ファイバの FTTH（fiber to the home)を連想

アドホック法とは,観測点や制御点を追加したし,興味深かった.すなわち,FTTC(fiber to theり,カウンタを分割したりする手法である.よりcurb)迄は,比較的安価に実現できるが,そこか系統的な分割手法では,マルチプレクサや,バスら実際に家庭に光ファイバを引き込む作業が一を使用することにより,テストの単位となる回番大変であることと,アナロジがとれていると路規模を小さくすることがポイントとなる.構

思われる.

造的手法では,スキャンデザインがポイントと次に,集積回路のテストについて,詳述された.

なる.最後の BIST 法は,他の 3 つとは考え方がこれは,講演者の専門分野でもある.テストにはことなり.回路の中に,自己診断用の回路を埋め次の 3 種類がある.

込んでしまうという手法である.正常時の期待値も,内部メモリに入れておく.

(1)機能テスト(2)AC 特性テスト

さらに,今後の研究テーマとして,テスト容易(3)DC 特性テスト化合成が説明された.これは,現在のように,設機能テストとは ,ロジックテストのことであ計とテストを分けて考えず,はじめからテストる.AC 特性テストでは,入出力のタイミングをのことを考えた設計をするということである.

チェックする.DC 特性テストでは,非動作時の以上,非常に懇切丁寧な解説をしていただい電力消費がないかチェックする.また,故障の種たおかげで,LSI 化の実際を良く理解すること類としては,次の 3 種類がある.

ができた.大豆生田氏には遠いところお越しい(1)ショート／ブリッジ（短絡のこと）

ただき,非常に感謝している.もし時間に余裕が(2)オープン（断線のこと）

あれば,氏御自身の研究についても,さらに深い(3)トランジスタの常時オンまたはオフ説明をお聞きしたかったところである.

（トランジスタが故障していること）

普段,我々は主にアルゴリズムの研究開発をこの故障のモデル化手法として使用されている

しているわけであるが,この講演を聞き,実際にのは,単一縮退故障モデルであり,故障によりゲハードウェア化を前提としてアルゴリズムを考ートの出力が固定化することを仮定している。

えることの重要性を再認識した次第である.

逆に,これ以外のモデルを使用しようとすると、

Ⅱ．１０月例会予定●「NHKニュース音声認識システム」

10月の例会は，講演者：今井

日時：10月5日（木）14時〜17時

亨 氏（NHK）

場所：東京大学工学部 6号館 2F 63号講義室で開催します．

NHKでは毎晩７時のニュースの一部で,音声テーマは，『音声・言語処理，知識処理』です．

認識を利用した字幕放送を試行的に行っている.

講演は，以下の2件を予定しております．

これは,生放送のスタジオ・アナウンサーの音声をリアルタイムで音声認識して,誤りがあれ● 「東芝の不特定話者音声認識技術とば即座に人手で修正しつつ字幕を作成するものその応用」
講演者：正井康之である.ニュース音声認識システムは,アナウン氏サー用に学習された音響モデル,最近のニュー（(株)東芝研究開発センター）

ス原稿に適応化された語彙と言語モデル,音声からの遅れを最小限に抑えて認識結果を確定す

連続音声の認識が実時間で可能となり,PCをはるサーチエンジンなどを特徴としている.本講

じめホームコンピュータや携帯機器のインタフ

演では,本システムの概要と各要素技術についェースとしての音声の利用が現実的なものとなて解説する.ってきた.東芝がこれまで実現してきたPC向け
音声認識ソフトウェアやマルチメディア教育端《参考文献》

末などの音声認識応用製品事例を紹介し,東芝[1] 今井亨，小林彰夫，尾上和穂，安藤彰男， ニュース番組自動字幕化のための音声認識システの不特定話者音声認識技術の特徴を説明する.

ム ， 情 処 学 音 声 言 語 情 報 処 理 研 報 ， 23‑11,

また,ディクテーションの特定分野へのタスク

pp.59‑64, Oct. (1998)[2] 後藤淳，今井亨，清山信正，今井篤，都木徹，

適応実験結果を報告し,連続音声認識の応用拡大の可能性を考察する.

安藤彰男，磯野春雄， ニュース音声認識結果

当日は実機によるデモを予定.のリアルタイム修正装置 ，信学総大，A‑15‑15,pp.293, March. (2000)[3] 小林彰夫，今井亨，安藤彰男，中林克己， ニ《参考文献》[1] 松浦博他：「東芝の音声認識製品化への取り組ュース音声認識のための時期依存言語モデみ」,情処研究報告2000‑SLP‑32,pp39‑40 (2000)

ル，情処学論、Vol.40, No.4, pp.1421‑1429, Apr.
(1999)[2] 新田他: 「複合特徴平面(MAFP)に基づく音声特[4] 今井亨，小林彰夫，佐藤庄衛，安藤彰男， 逐徴抽出」,信学技報,SP98‑21,pp57‑64 (1998)

次２パスデコーダを用いたニュース音声認識システム， 信学技報，SP99‑129, pp.85‑90, Dec.
(1999)〜会員登録情報の変更のお願い〜
AVIRG会員の御所属，会報送付先など登録情報に変更がありましたら，お手数ですが以下のいずれかにご連絡ください．
◎ (財)日本学会事務センター 会員業務係◎ 電子メール（2000年度中）

avirg‑member@vision.STRL.nhk.or.jp(AVIRG幹事宛)(注) 会員の確認のために，御氏名とともに，必ず会員番号を明記して下さい．
会員番号および学会事務センターの連絡先は会報郵送時の封筒に印刷されています．

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