"所定期間だけサンプリングされた複数チャネルのデジタル入力信号をそれぞれ移動する時間窓を使用して抽出し、周波数軸に変換することによって、時間軸および周波数軸においてそれぞれ離散したデータを得る複素フーリエ変換手段と、前記複素フーリエ変換手段において変換された複数チャネルのデータから局所相関特徴データを抽出する特徴抽出手段とを備えたことを特徴とする信号特徴抽出装置。前記特徴抽出手段は各チャネルの信号の内で局所相関特徴データを抽出する信号内特徴抽出手段と、複数のチャネルの信号の間の局所相関特徴データを抽出する信号間特徴抽出手段とを備えたことを特徴とする請求項1に記載の特徴抽出装置。信号内特徴抽出手段は、時間軸および周波数軸にそって2次元に配列された多数のデータの内の所定の2次元局所領域に注目し、その局所領域内において予め定められた相関パターンによって決定される近傍のデータ間の相関値を算出するものであることを特徴とする請求項2に記載の特徴抽出装置。前記信号間特徴抽出手段は、前記複数のチャネルから2つのチャネルの組み合わせを重複せずに順次選択する選択手段と、前記選択された2つのチャネルのデータを、時間軸、周波数軸、チャネル軸にそって3次元に配列し、所定の3次元局所領域に注目して、その局所領域内において予め定められた相関パターンによって決定される2つのチャネルのデータ間の相関値を算出するチャネル間特徴抽出手段とを備えたことを特徴とする請求項2に記載の特徴抽出装置。前記局所相関特徴は、フーリエ変換手段から入力された複素データの位相情報をベクトル表現に変換するベクトル変換手段を備えたことを特徴とする請求項1乃至4のいずれかに記載の特徴抽出装置。複数のバンドパスフィルターからなるフィルターバンクであり、各バンドパスフィルターは入力されたデータに重みを乗算して加算し、出力するフィルター手段が、前記複素フーリエ変換手段と前記特徴抽出手段の間あるいは前記特徴抽出手段の後のいずれかに配置されたことを特徴とする請求項1乃至5のいずれかに記載の特徴抽出装置。前記フィルター手段は、入力信号を参照して、各バンドパスフィルターの帯域幅が振幅の時間平均値の周波数分布が一様になるように決定された等価フィルターであることを特徴とする請求項6に記載の特徴抽出装置。前記特徴抽出手段の後にあるいは前記フィルター手段の後に振幅情報の対数変換手段が配置されたことを特徴とする請求項1乃至7のいずれかに記載の特徴抽出装置。所定期間だけサンプリングされた複数チャネルのデジタル入力信号をそれぞれ移動する時間窓を使用して抽出し、周波数軸に変換することによって、時間軸および周波数軸においてそれぞれ離散したデータを得る複素フーリエ変換処理を行うステップと、前記複素フーリエ変換手段において変換された複数チャネルのデータから局所相関特徴データを抽出する特徴抽出処理を行うステップとを含むことを特徴とする信号特徴抽出方法。前記した従来の信号特徴抽出方法においては、下記のような問題点があった。1複数チャネルの信号の相関を考慮した情報が抽出できなかった。2信号に含まれる各周波数成分の位相情報が抽出されておらず、位相に特徴がある信号の識別精度が低かった。3各周波数成分からの線形特徴を抽出しており、周波数間での関係性に注目した特徴量はほとんど提案されていない。本発明の目的は、前記のような従来技術の問題点を解決し、呼吸音、機械の動作音あるいは心電計から出力される信号などの複数チャネルの時系列信号から高精度に特徴を抽出する信号特徴抽出装置および信号特徴抽出方法を提供することにある。本発明の信号特徴抽出装置は、所定期間だけサンプリングされた複数チャネルのデジタル入力信号をそれぞれ移動する時間窓を使用して抽出し、周波数軸に変換することによって、時間軸および周波数軸においてそれぞれ離散したデータを得る複素フーリエ変換手段と、前記複素フーリエ変換手段において変換された複数チャネルのデータから局所相関特徴以下LACLocalAutoCorrelationとも記すデータを抽出する特徴抽出手段とを備えたことを主要な特徴とする。また、前記した信号特徴抽出装置において、前記特徴抽出手段は各チャネルの信号の内で局所相関特徴データを抽出する信号内特徴抽出手段と、複数のチャネルの信号の間の局所相関特徴データを抽出する信号間特徴抽出手段とを備えた点にも特徴がある。また、前記した信号特徴抽出装置において、信号内特徴抽出手段は、時間軸および周波数軸にそって2次元に配列された多数のデータの内の所定の2次元局所領域に注目し、その局所領域内において予め定められた相関パターンによって決定される近傍のデータ間の相関値を算出するものである点にも特徴がある。また、前記した信号特徴抽出装置において、前記信号間特徴抽出手段は、前記複数のチャネルから2つのチャネルの組み合わせを重複せずに順次選択する選択手段と、前記選択された2つのチャネルのデータを、時間軸、周波数軸、チャネル軸にそって3次元に配列し、所定の3次元局所領域に注目して、その局所領域内において予め定められた相関パターンによって決定される2つのチャネルのデータ間の相関値を算出するチャネル間特徴抽出手段とを備えた点にも特徴がある。また、前記した信号特徴抽出装置において、前記局所相関特徴は、フーリエ変換手段から入力された複素データの位相情報をベクトル表現に変換するベクトル変換手段を備えた点にも特徴がある。また、前記した信号特徴抽出装置において、複数のバンドパスフィルターからなるフィルターバンクであり、各バンドパスフィルターは入力されたデータに重みを乗算して加算し、出力するフィルター手段が、前記複素フーリエ変換手段と前記特徴抽出手段の間あるいは前記特徴抽出手段の後のいずれかに配置された点にも特徴がある。また、前記した信号特徴抽出装置において、前記フィルター手段は、入力信号を参照して、各バンドパスフィルターの帯域幅が振幅の時間平均値の周波数分布が一様になるように決定された等価フィルターである点にも特徴がある。また、前記した信号特徴抽出装置において、前記特徴抽出手段の後にあるいは前記フィルター手段の後に振幅情報の対数変換手段が配置された点にも特徴がある。本発明の信号特徴抽出方法は、所定期間だけサンプリングされた複数チャネルのデジタル入力信号をそれぞれ移動する時間窓を使用して抽出し、周波数軸に変換することによって、時間軸および周波数軸においてそれぞれ離散したデータを得る複素フーリエ変換処理を行うステップと、前記複素フーリエ変換手段において変換された複数チャネルのデータから局所相関特徴データを抽出する特徴抽出処理を行うステップとを含むことを主要な特徴とする。本発明の信号特徴抽出装置および信号特徴抽出方法には以下のような効果がある。1複数チャネルの信号間の相関を考慮した特徴情報が抽出できるので、信号の識別精度が向上する。2位相に特徴がある信号の識別精度が向上する。3周波数間さらには時間軸上での関係性を効果的に抽出することが可能となり、識別精度が向上する。以下に、この発明の実施の形態を実施例によって、図面に基づき詳細に説明する。なお、実施例においては音を複数のマイクにて入力する例を開示するが、本発明はコンピューターに入力可能な複数チャネルの任意の電気信号に適用可能である。図1は本発明の信号特徴抽出装置のハードウェア構成を示すブロック図である。図1aは音響信号を入力するための構成であり、図1bは周知の心電計16から出力される複数の筋電波形電気信号を入力するための構成である。図1aにおいて、複数のマイク10は例えば対象物から発生する可聴音を電気信号に変換し、コンピューター11に出力する。コンピューター11は例えば音信号その他のアナログ電気信号を取り込むための複数のインターフェイス回路マイクアナログ信号入力回路:サンプリング、A/D変換回路を備えた周知のパソコンPCであってもよい。本発明は、パソコンなどの周知の任意のコンピューター11に後述する処理を実行するプログラムを作成、インストールすることにより実現される。モニタ装置12はコンピューター11の周知の出力装置であり、例えば対象物が発する音の種別などの認識結果等をオペレータに表示するために使用される。キーボード13およびマウス14は、オペレータが入力に使用する周知の入力装置である。図2aは本発明の信号特徴抽出方法を使用した信号認識処理1の内容を示すフローチャートである。S10においては、マイク10などから入力された複数のアナログ信号がそれぞれ所定の周期でサンプリングされ、A/D変換されたデジタル信号データから、移動する時間窓を用いた公知の複素フーリエ変換処理を行う。S11においては、特徴抽出処理として、後述する1マルチフーリエLACMultiFourierLAC、以下MFLACと記す、2マルチフェーズインデックスLACMultiPhaseIndexLAC、以下MPLACと記すのいずれか1つの特徴データを算出する。S12においてはフィルター処理として後述する1分布平滑化フィルター処理、2Melフィルター処理のいずれかを行う。S13においては、必要に応じて振幅Aについて対数変換を行う。この処理によって例えば大きな雑音の影響を抑制することができる。S14においては、抽出された特徴データに基づき、公知の認識、識別処理が行われる。例えばxiを時間窓を用いて得られた学習用の特徴ベクトル群であるとすると、xiに対して主成分分析を行うことによって、学習データに頻繁に含まれる正常な特徴ベクトルの張る空間Vが求まる。そして、入力特徴ベクトルをxとするとき、以下に示す数式13によってd2を求め、この値の大小によって異音かどうか、即ち故障か否かを判定する。以下に各ステップの処理の詳細について説明する。図2aのS10においては複素フーリエ変換処理を行う。図4は本発明におけるフーリエ変換処理の内容を示す説明図である。マイク10などから入力された複数チャネルのアナログ信号は所定の周期例えば50μ秒サンプリング周波数20kHzでサンプリングされ、A/D変換されて、一旦保存される。このデジタル信号データは所定の長さ例えば数秒、対象となる信号の基本周期でもよいの時間窓を用いて切り出され、公知の短時間複素フーリエ変換処理によって、下記の数式1に示す周波数軸上の複数の離散複素数値Fに変換される。なお、Aはその周波数成分の振幅、θは位相を表している。時間窓は1~複数サンプリング周期毎に移動され、所定の期間例えば数十秒だけフーリエ変換処理が行われる。この結果、図4右側に示すような、それぞれ直交する時間軸、周波数軸、チャネル軸にそって3次元に配列された多数の複素数データFが得られる。図2aのS11においては、特徴抽出処理として、1マルチフーリエLACMFLAC、2マルチフェーズインデックスLACMPLACのいずれか1つの特徴データを算出する。1MFLAC:図3は、本発明におけるS11の特徴抽出処理MFLACの内容を示すフローチャートである。MFLACは本発明者が発明したマルチフーリエ局所自己相関特徴である。S30においては複数のチャネルから未処理の組み合わせの2つのチャネルを選択する。組み合わせの数はチャネル数をnとすればnC2となる。即ち、チャネル数が2、3、4、5...なら組み合わせ数は1、3、6、10...となる。そして、選択された2つのチャネルのデータを、直交する時間軸、周波数軸、チャネル軸にそって3次元に配列する。S31においては参照走査位置を初期化する。例えば参照位置を、時間軸:t-1S32の処理でt0となるように、周波数軸:最低周波数f1、チャネル軸:チャネル1としてもよい。S32においては参照位置を1つ移動走査する。即ち、例えば時間軸を1していき、時間軸の終わりtmに到達した場合には時間軸をtとして周波数軸を1する。この処理を最高周波数fnのデータの時間軸の終わりtmに達するまで繰り返す。S33においては選択された2つのチャネルのそれぞれについて未処理の場合にチャネル内の局所相関値を求める。S30の処理においては同じチャネルのデータが複数回選択される可能性がある例えば3チャネルなら2回ので、初回に選択された場合にのみS33においてチャネル内の局所相関値を求める。S34においては選択された2つのチャネル相互の間の局所相関値を求める。図5は本発明の特徴抽出処理における相関を取る注目データ範囲を示す説明図である。直交する時間軸、周波数軸、チャネル軸にそって3次元に配列されたデータにおいて、参照位置例えば図5のチャネル1の左上のデータの位置を含む2×2×2個=8個のデータからなるデータ範囲に注目し、所定の相関パターンに基づいて、この8個のデータから局所相関値を算出する。図6は本発明の特徴抽出処理において使用する相関パターンの内容を示す説明図である。相関パターンはチャネル内局所相関パターンとチャネル間局所相関パターンの2種類ある。なお、図6においてはチャネル数2の場合に使用する全ての相関パターン19個を表わしている。相関パターンは参照位置を含む2×2×2の立方形の内部において、選択する2つのデータ図6において●印の付いた位置のデータ位置を表わしている。なお、上下左右および斜め方向に平行移動して重なる相関パターンは注目データ範囲を移動走査させれば重複するので1つを残して他を削除する。この重複排除の結果、図6に示すように、チャネル内局所相関パターンがチャネル当たり5個、チャネル間局所相関パターンがチャネルの組合わせ当たり9個となる。なお、チャネル内局所相関パターンは同一チャネル内の4つのデータの内から2個を選択するパターン4個、および参照位置を2回選択するパターン1個の合計5個であり、各チャネルに共通である。チャネル間局所相関パターンは2つのチャネルからそれぞれ1個のデータを選択するパターン9個であり、各チャネルの組合わせに共通である。また、選択した2つのチャネルを相関パターンの2つのチャネルのどちらに割り当てても結果は同じである。本発明の特徴データの要素数は2つのチャネルの組合わせそれぞれについてパターンの数だけ生成される。特徴データの要素数mは、チャネル数をnとすればチャネル内局所相関パターンが5n個、チャネル間局所相関パターンが9×nC2個であるので、m=5n9×nC2個となる。即ち、n=2、3、4...ならば、m=19、72、134...となる。チャネル数が多い場合にはより特徴を反映している一部の相関パターンのみを採用してもよい。S33においては、図6の相関パターンの黒丸●のある位置の複素数データ同士の相関値が算出される。同じ位置に2個以上の黒丸●があるときは、その値が2個以上あると考えて他と同様に相関を取る自分自身を2回かける。相関パターンを用いた相関の演算式を下記の数式3に示す。演算においては一方の複素数の虚数の正負を反転させる複素共役をとっており、Fの上部のバーで表現相関値も複素数である。相関値の位相情報はその周波数成分の位相の1次微分情報を示している。なお、図6のパターン5、10の自分自身のみの相関パターンの場合には、実数値の特徴が得られ、これは従来のパワースペクトル特徴に一致する。なお、上記数式3においては複数の振幅Aを乗算しているが、演算は乗算以外に、minA,BA、Bの小さい方などであってもよい。従って、演算を任意の関数fとすれば以下の数式4のように表現できる。2MPLAC:MPLACはやはり本発明者が発明したフーリエ局所自己相関特徴であり、相関値を算出する際、各複素数データについて位相情報を量子化表現ベクトル表現に変換してから相関をとる。なお、MPLACにおいては、自分自身を2回以上選択する相関図6の相関パターン5、10はとらない。図7は本発明のMPLACにおける量子化方法1を示す説明図である。前記した数式1の複素数Fを複素平面上で表すと、図7左側に示すように表すことができる。ここで、位相θは、それぞれが均等な角度だけ他と方向が異なる複数図7では8個の基準方向1~8の内、複素数Fを挟む2個の基準方向の重み付け和によって表すことができる。例えば図7に示す複素数Fの場合には、θがベクトル2と3のちょうど中間にあるので、ベクトル2とベクトル3の重みがそれぞれ0.5、他の重みは0である8個の実数によって表すことができる。そこでこの8個の重み値を8次元のベクトルhとすると、複素数Fは以下の数式5のように表わされる。ここで、数式5の表現を使用し、前記した相関パターンを用いた相関の演算式を下記の数式6に示す。なお、関数fは前記したものと同一である。演算は数式6においてはベクトルの外積outerproductとなる。数式6の1つの相関パターンと対応する相関特徴は8×8個の実数値からなるベクトルとなる。次に、MPLACの変形例について説明する。上記したMPLACにおいては位相θを8次元のベクトルhによる量子化表現に変換する例を開示したが、数式4に示す複素数データXの位相差分情報をベクトルhを用いた量子化表現に変換することも可能である。下記の数式7においては数式4の位相差分情報を8次元のベクトルhによる量子化表現に変換している。数式7においては数式4よりも次元が低下し、データ量が減少している。次に、MPLACの他の変形例について説明する。上記したMPLACにおいては位相情報θを量子化表現に変換する例を開示したが、この変形例は位相情報の代わりに位相の周波数微分値である群遅延あるいは位相の時間微分値である瞬時周波数を用いる。図8は本発明のMPLACにおける量子化方法2を示す説明図である。図8は本発明のMPLACにおいて、位相情報の代わりに群遅延あるいは瞬時周波数を用いる場合の量子化方法を示す説明図である。群遅延あるいは瞬時周波数は周期性のない値であるので、最小値と最大値の間を複数の区間に分割し、量子化する。群遅延あるいは瞬時周波数の値θハットは、複数図8では8個の基準値1~8の内、群遅延あるいは瞬時周波数の値θハットを挟む2個の基準値の重み付け和によって表すことができる。そこでこの8個の重み値を上述した8次元のベクトルhとする。以下は前述した処理と同一である。最小値、最大値、区間の分け方は学習データ入力信号データから決定してもよいし、事前にパラメータとして与えてもよい。図3に戻ってS35においては、求めた相関値を要素ごと相関パターン別に加算する。S36においては走査完了したか否かが判定され、判定結果が否定の場合にはS32に移行するが、肯定の場合にはS37に移行する。注目データ範囲を時間軸方向に走査スキャンして全ての注目データ範囲について上記の処理を行って複素数データXの集合を求めたものがMFLACである。なお加算は基本的には時間方向に行って、周波数方向は後述のフィルタバンクで圧縮する。S37においては求めた相関値をチャネルおよびチャネルの組み合わせ対応別に保存する。S38においては全ての組み合わせについて処理が完了したか否かが判定され、判定結果が否定の場合にはS30に移行するが、肯定の場合には処理を終了する。図2aのS12においてはフィルター処理として1分布平滑化フィルター処理、2Melフィルター処理のいずれかを行う。。フィルター処理においては、複数のバンドパスフィルター機能を使用して下記の数式8に示す演算が行われる。各バンドパスフィルターは入力されたデータに重みを乗算して加算積算、合算し、出力する。なお、wはフィルターの重みである。この結果、特徴データXの周波数方向のデータ数がフィルターの数に減少する。Melフィルター処理:図9はMelフィルターの特性例を示す説明図である。公知のMelフィルターは、複数のバンドパスフィルターからなるフィルターバンクである。各フィルターの特性は図7に示すような3角形の形をしており、それぞれのフィルターの重みを積分した値は同一となっている。各フィルターの中心周波数の間隔は周波数が高くなるほど広くなっており、周波数軸を対数スケールで表わした場合に、Melフィルターの各フィルターの中心周波数は等間隔に配置されている。また、各フィルターの帯域幅も同じ幅になる。分布平滑化フィルター処理:前記したMelフィルターは各バンドパスフィルターの中心周波数が対数スケールにおいて等間隔に配置されているが、信号によってはこれが最適な配置とは限らない。そこで、本発明者は以下に示す分布平滑化フィルターを発明した。この分布平滑化フィルターにおいては、Melフィルターと同様に複数のバンドパスフィルターからなるフィルターバンクを用いる。分布平滑化フィルターの各バンドパスフィルターの帯域幅は、入力信号の特性に合わせて以下のように決定される。まず、下記の数式9によって、複素数データFの振幅AからH、qを求める。Hは周波数kのヒストグラム値=振幅の時間平均値であり、qは周波数軸におけるHの累積分布関数となる。また、gは任意の関数であり、対数log関数あるいは閾値をもつステップ関数などでもよい。このqは、周波数kが増加するに従って0から1まで単調増加する関数である。このqによって周波数軸を変換すると、振幅の小さい帯域は狭くなり、振幅の大きな帯域は広くなるので、変換された周波数軸を均等に区切ると、各区間における振幅の加算値が同一一様分布になるような新たな周波数軸が得られる。この新たな周波数軸上で均等な重みとなる、即ち、各バンドパスフィルターの中心周波数の間隔が均等であり、かつフィルター特性の形状も同一となるようなフィルター群を構成する。具体的には、例えばこのqの値を均等に分割する点例えば10等分であれば、0、0.1、0.2...0.9、1.0の周波数を求め、この周波数を各バンドパスフィルターの境界の周波数あるいは中心周波数とする。フィルターをこのように構成すれば、入力信号の特性に合わせて、振幅の大きな帯域はバンドパスフィルターの帯域幅が狭くなり、特徴を細かく抽出することができる。従って、認識、識別精度が向上する。図2bは本発明の信号特徴抽出方法を使用した信号認識処理の実施例2の内容を示すフローチャートである。前述した実施例1においてはS11の特徴抽出処理を行った後にS12のフィルター処理を行う例を開示したが、実施例2は、実施例1のS11とS12の実行順序を入れ替えてS16=S12、S17=S11としたものである。その他の処理は実施例1と同一である。実施例2においてはフィルター処理によってデータ量が減少するので、特徴抽出処理の負荷が軽減され、全体の処理速度が向上する。以上実施例を説明したが、本発明の装置には更に以下のような変形例も考えられる。実施例においてはA/D変換後に一旦保存し、オフライン処理を行う例を開示したが、処理速度が間に合えばリアルタイムで処理してもよい。実施例においては近傍の2つのデータを選択して1次相関を取る例を開示したが、チャネル内およびチャネル間において近傍の3個のデータを選択して2次相関を取ることもできる。この場合は相関パターンが異なるが処理内容は同じ方式を適用可能である。この場合、2つのチャネルを選択し、注目データ範囲を3×3×2個としてもよいし、3つのチャネルを選択し、注目データ範囲を3×3×3個としてもよく、3つのチャネルから1個づつ選択するようなチャネル間相関パターンも採用可能である。"