"クリップノイズ発生時刻を検出するクリップノイズ検出装置であって、信号を入力とし、当該入力信号をN個Nは2以上の整数のフィルタからなるフィルタバンクを通過させて、N個のサブバンド信号を出力するフィルタバンク処理部と、前記N個のサブバンド信号を入力とし、当該N個のサブバンド信号に直交検波を行って、N個の複素解析信号を出力する直交検波部と、前記N個の複素解析信号を入力とし、前記N個の複素解析信号から選択した任意の2個の複素解析信号の相関関係を求め、当該求められた相関関係から時刻ごとにクリップ強度値を計算し、当該計算されたクリップ強度値を出力するクリップ強度計算部と、前記クリップ強度値を入力とし、当該クリップ強度値が予め定めた閾値を超過する場合に、当該超過が発生した時刻をクリップノイズ発生時刻として出力する判定部とを備えることを特徴とするクリップノイズ検出装置。請求項1に記載のクリップノイズ検出装置であって、前記直交検波部が、tを時刻として、前記N個のサブバンド信号を入力とし、任意のii=1,2,3,...,Nについて、i番目のサブバンド信号xitと対応するi番目のフィルタの中心周波数をFciとした場合に、Bit=xitexp-jFcitを計算して、当該Bitを出力する直交検波手段と、任意のiについて、前記Bitを入力とし、当該Bitに、ローパスフィルタリングを施し、複素解析信号Aitを出力するローパス手段とを備えることを特徴とするクリップノイズ検出装置。請求項1または2に記載のクリップノイズ検出装置であって、前記クリップ強度計算部は、前記N個の複素解析信号A1t、A2t、...、ANtを入力とし、任意のkk=1,2,3,...,N-1に対して、を計算して、当該Rktを相関値として出力する相関値計算手段と、k=1,2,3,...,N-1について、前記相関値Rktを入力とし、k0を予め定めた係数として、を計算して、当該Ctをクリップ強度値として出力する強度値計算手段と、を備えることを特徴とするクリップノイズ検出装置。請求項1から3の何れかに記載のクリップノイズ検出装置であって、前記閾値を教師あり学習により予め学習しておくことを特徴とするクリップノイズ検出装置。クリップノイズ発生時刻を検出するクリップノイズ検出方法であって、信号を入力とし、当該入力信号をN個Nは2以上の整数のフィルタからなるフィルタバンクを通過させて、N個のサブバンド信号を出力するフィルタバンク処理ステップと、前記N個のサブバンド信号を入力とし、当該N個のサブバンド信号に直交検波を行って、N個の複素解析信号を出力する直交検波ステップと、前記N個の複素解析信号を入力とし、前記N個の複素解析信号から選択した任意の2個の複素解析信号の相関関係を求め、当該求められた相関関係から時刻ごとにクリップ強度値を計算し、当該計算されたクリップ強度値を出力するクリップ強度計算ステップと、前記クリップ強度値を入力とし、当該クリップ強度値が予め定めた閾値を超過する場合に、当該超過が発生した時刻をクリップノイズ発生時刻として出力する判定ステップとを備えることを特徴とするクリップノイズ検出方法。請求項5に記載のクリップノイズ検出方法であって、前記直交検波ステップが、tを時刻として、前記N個のサブバンド信号を入力とし、任意のii=1,2,3,...,Nについて、i番目のサブバンド信号xitと対応するi番目のフィルタの中心周波数をFciとした場合に、Bit=xitexp-jFcitを計算して、当該Bitを出力する直交検波サブステップと、任意のiについて、前記Bitを入力とし、当該Bitに、ローパスフィルタリングを施し、複素解析信号Aitを出力するローパスサブステップとを備えることを特徴とするクリップノイズ検出方法。請求項5または6に記載のクリップノイズ検出方法であって、前記クリップ強度計算ステップは、前記N個の複素解析信号A1t、A2t、...、ANtを入力とし、任意のkk=1,2,3,...,N-1に対して、を計算して、当該Rktを相関値として出力する相関値計算サブステップと、k=1,2,3,...,N-1について、前記相関値Rktを入力とし、k0を予め定めた係数として、を計算して、当該Ctをクリップ強度値として出力する強度値計算サブステップと、を備えることを特徴とするクリップノイズ検出方法。コンピュータを請求項1から4のいずれかに記載のクリップノイズ検出装置として機能させるためのプログラム。人手によりクリップノイズの発生を監視する場合、素人は当然としてプロのミキサー等の音声技術者であっても不注意による監視漏れや、表示機器自体の精度によるレベルオーバがしばしば発生することがある。また、人の聴感上は聞き取れない程度のクリップノイズであっても、スペクトル的には大きな歪みが発生している場合がある。録音された音を用いて様々なディジタル的な分析処理や統計処理を行う際に、聴感上は聞き取れない程度のクリップノイズによる波形歪みが、予期せぬエラー原因となることが問題であった。これに対して、ディジタル収録の場合には、従来から最大レンジ近傍の値をとるサンプルを機械的に監視する技術が存在するが、量子化巾の最大レンジ近傍の値を取るサンプルの有無を調べるだけでは、機器のセッティング等の問題から、最大レンジ以外の箇所でクリップノイズが発生した場合には、その検出が不可能であるという問題があった。そこで本発明では、収録音源を自動解析して正確にクリップノイズ発生時刻を検出することができるクリップノイズ検出装置を提供する。本発明のクリップノイズ検出装置は、フィルタバンク処理部と、直交検波部と、クリップ強度計算部と、判定部とを備える。フィルタバンク処理部は、信号を入力とし、当該入力信号をN個Nは2以上の整数のフィルタからなるフィルタバンクを通過させて、N個のサブバンド信号を出力する。直交検波部は、N個のサブバンド信号を入力とし、当該N個のサブバンド信号に直交検波を行って、N個の複素解析信号を出力する。クリップ強度計算部は、N個の複素解析信号を入力とし、N個の複素解析信号から選択した任意の2個の複素解析信号の相関関係を求め、当該求められた相関関係から時刻ごとにクリップ強度値を計算し、当該計算されたクリップ強度値を出力する。判定部は、クリップ強度値を入力とし、当該クリップ強度値が予め定めた閾値を超過する場合に、当該超過が発生した時刻をクリップノイズ発生時刻として出力する。本発明のクリップノイズ検出装置によれば、収録音源を自動解析して正確にクリップノイズ発生時刻を検出することができる。以下、本発明の実施の形態について、詳細に説明する。なお、同じ機能を有する構成部には同じ番号を付し、重複説明を省略する。まず、図1、図5を参照して、実施例1のクリップノイズ検出装置10の概略を説明する。図1は本実施例に係るクリップノイズ検出装置10の構成を示すブロック図である。図5は本実施例に係るクリップノイズ検出装置10の動作を示すフローチャートである。本実施例のクリップノイズ検出装置10は、フィルタバンク処理部11と、直交検波部12と、クリップ強度計算部13と、判定部14と、閾値記憶部15とを備える。フィルタバンク処理部11は、信号を入力とし、当該入力信号をN個Nは2以上の整数のフィルタからなるフィルタバンクを通過させて、N個のサブバンド信号を出力するS11。直交検波部12は、N個のサブバンド信号を入力とし、当該N個のサブバンド信号に直交検波を行って、N個の複素解析信号を出力するS12。クリップ強度計算部13は、N個の複素解析信号を入力とし、N個の複素解析信号から選択した任意の2個の複素解析信号の相関関係を求め、当該求められた相関関係から時刻ごとにクリップ強度値を計算し、当該計算されたクリップ強度値を出力するS13。判定部14は、クリップ強度値を入力とし、当該クリップ強度値が予め定めた閾値を超過する場合に、当該超過が発生した時刻をクリップノイズ発生時刻として出力するS14。このとき、判定部14が用いる閾値は、閾値記憶部15にあらかじめ記憶されているものとする。判定部14が用いる閾値は以下のように求めることができる。1教師無し判別閾値データから一意にクリップの有無を判別するため、事前学習を行わずに予め閾値を決定しておき、クリップ強度値が教師無し判別閾値を超えた場合、その時刻をクリップノイズ発生時刻とする。2教師有り判別閾値クリップノイズが存在していることが予め分かっている信号データが学習に用いることができる程度に存在している場合、クリップしている部分とクリップしていない部分のクリップ強度値を例えばSVMSupportVectorMachineのような機械学習法によってあらかじめ学習しておき、実際の信号のクリップ強度値をSVMに入力して判別する。1、2の何れの方法を取るべきかについては、あらかじめ相当量のクリップノイズパタンのデータが存在していれば2の方法とし、相当量のクリップノイズパタンのデータがなく、音源にどのようにクリップノイズが発生するか不明な場合は、1の方法とすることが考えられる。ただしクリップノイズパタンのデータが存在しても、ばらつきが大きい場合は、1の方法とするのが望ましい。次に、図2、図6を参照して、フィルタバンク処理部11の構成および動作について詳細に説明する。図2は本実施例に係るフィルタバンク処理部11の構成を示すブロック図である。図6はフィルタバンク処理部11のフィルタバンクの通過特性について説明する図である。図2に示すように、フィルタバンク処理部11はN個のフィルタ群フィルタバンクにより構成される。フィルタバンクは1個のローパスフィルタ、N-2個のバンドパスフィルタ、1個のハイパスフィルタよりなる。入力信号は、各フィルタに同時に入力される。各フィルタについては、出力信号の相関性を求めることもあり、直線位相特性となるFIRフィルタを用いるのがもっとも簡単であるが、位相特性を考慮してIIRフィルタで構成しても良い。次に、各フィルタのカットオフ周波数について説明する。フィルタの周波数特性について、図6のabのように2種類の構成法がある。a通過帯域をオーバラップさせるこの場合、図6aに示すとおり各フィルタのカットオフ周波数は隣接するフィルタの通過帯域の中心周波数となる。つまりi番目のフィルタの低域のカットオフ周波数をFli、高域のカットオフ周波数をFhi、中心周波数をFciとするととなる。b通過帯域をオーバラップさせないこの場合、図6bに示すとおり各フィルタの低域のカットオフ周波数は低域側で隣接するフィルタの高域のカットオフ周波数と同じになる。また、各フィルタの高域のカットオフ周波数は高域側で隣接するフィルタの低域のカットオフ周波数と同じになる。つまりとなる。abの何れが適するかは、入力信号の種別や、目的によって変わる。入力信号が音声であり、人が聞いて気になるクリップ音を検出したいのが目的であれば、aの形としてフィルタの中心周波数を周波数帯域の等分割点とするのではなく、聴覚的なメル周波数軸上での等分割点とするのが望ましい。入力信号が音楽で、ディジタル処理上問題となるクリップノイズを検出したい場合は、bの形として中心周波数は直線周波数軸上での等分割点とすることができる。次に、図3、図5を参照して、直交検波部12の構成および動作について詳細に説明する。図3は本実施例に係る直交検波部12の構成を示すブロック図である。図3に示すように、直交検波部12は直交検波手段12-aと、ローパス手段12-bとを備える。直交検波とは、信号の時間的な処理により解析信号を求める方法の一つである。一般的には以下の式で表現される。ここでxtは入力信号、ωkは周波数移動量である。Btに対しローパスフィルタにより入力信号の帯域巾の半分より上の帯域をカットすることで、複素解析信号が得られる。当該複素解析信号の振幅が瞬時振幅の推定値となる。直交検波手段12-aは、tを時刻として、N個のサブバンド信号を入力とし、任意のii=1,2,3,...,Nについて、i番目のサブバンド信号xitと対応するi番目のフィルタの中心周波数をFciとした場合に、Bit=xitexp-jFcitを計算して、当該Bitを出力するSS12a。ローパス手段12-bは、任意のiについて、前記Bitを入力とし、当該Bitに、ローパスフィルタリングを施し、複素解析信号Aitを出力するSS12b。次に、図4、図5を参照して、クリップ強度計算部13の構成および動作について詳細に説明する。図4は本実施例に係るクリップ強度計算部13の構成を示すブロック図である。図4に示すように、クリップ強度計算部13は、相関値計算手段13-aと、強度値計算手段13-bとを備える。相関値計算手段13-aは、N個の複素解析信号A1t、A2t、...、ANtを入力とし、任意のkk=1,2,3,...,N-1に対して、を計算して、当該Rktを相関値として出力するSS13a。強度値計算手段13-bは、k=1,2,3,...,N-1について、前記相関値Rktを入力とし、k0を予め定めた係数として、を計算して、当該Ctをクリップ強度値として出力するSS13b。ここで、k0は、入力信号の種別によって適切に設定すべきであるが、5からN-5までの値とするのが望ましい。前述したように、判定部14は、クリップ強度値を入力とし、当該クリップ強度値が予め定めた閾値を超過する場合に、当該超過が発生した時刻をクリップノイズ発生時刻として出力するS14。図7を用いて、本実施例のクリップノイズ検出装置10にて実際に検出されたクリップノイズについて説明する。図7はクリップノイズ発生時刻検出例を示す図である。図7aは、入力信号の例である。図7bは、aの入力信号にフィルタバンク処理S11を施したサブバンド信号の一つを例示している。図7cは、bのサブバンド信号について、直交検波SS12a後に、ローパスフィルタリングを施してSS12b得られた複素解析信号の瞬時振幅を例示している。図7dは、cの複素解析信号の相関値を計算しSS13a、当該相関値の平均値から求めたクリップ強度値SS13bを例示している。図7dの太実線で示すように、予め閾値教師なし、教師ありのいずれかを設定しておき、当該閾値を超えるクリップ強度値を示す時刻をクリップノイズ発生時刻として検出することができる。図7aのクリップ箇所と、図7dのクリップ推定位置とがほぼ一致していることから、本実施例のクリップノイズ検出装置10は、正確にクリップノイズ発生時刻を検出可能であることが分かる。このように、本実施例のクリップノイズ検出装置10は、入力信号を複数の帯域に分割し、帯域毎の検波信号の全体または一部の相関性を見ることで、クリップノイズ特有の全帯域に渡って雑音が重畳される現象を捕捉することが可能となる。通常の音楽信号や音声信号は、帯域の一部に信号が存在しており、全帯域に渡って信号が存在することはない。一方、単純な雑音ホワイトノイズの場合は、全帯域に信号が存在するが、各帯域の信号特性はランダムであり、相関性はない。従って、帯域分割した信号の相関性を計算し、相関性が高いものを検出することで、正確にクリップノイズ発生時刻を検出することができる。また、帯域分割処理及び、帯域分割後の信号の瞬時振幅の推定を全て時間軸上でのフィルタ処理等で実行することで、時間分解能を高くすることができる。そのため、非常に瞬時的なクリップの場合でも検出が可能となる。また、上述の各種の処理は、記載に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。その他、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能であることはいうまでもない。また、上述の構成をコンピュータによって実現する場合、各装置が有すべき機能の処理内容はプログラムによって記述される。そして、このプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。この処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、例えば、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等どのようなものでもよい。また、このプログラムの流通は、例えば、そのプログラムを記録したDVD、CD-ROM等の可搬型記録媒体を販売、譲渡、貸与等することによって行う。さらに、このプログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することにより、このプログラムを流通させる構成としてもよい。このようなプログラムを実行するコンピュータは、例えば、まず、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、一旦、自己の記憶装置に格納する。そして、処理の実行時、このコンピュータは、自己の記録媒体に格納されたプログラムを読み取り、読み取ったプログラムに従った処理を実行する。また、このプログラムの別の実行形態として、コンピュータが可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することとしてもよく、さらに、このコンピュータにサーバコンピュータからプログラムが転送されるたびに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することとしてもよい。また、サーバコンピュータから、このコンピュータへのプログラムの転送は行わず、その実行指示と結果取得のみによって処理機能を実現する、いわゆるASPApplicationServiceProvider型のサービスによって、上述の処理を実行する構成としてもよい。なお、本形態におけるプログラムには、電子計算機による処理の用に供する情報であってプログラムに準ずるものコンピュータに対する直接の指令ではないがコンピュータの処理を規定する性質を有するデータ等を含むものとする。また、この形態では、コンピュータ上で所定のプログラムを実行させることにより、本装置を構成することとしたが、これらの処理内容の少なくとも一部をハードウェア的に実現することとしてもよい。"