音に基づいて文書を分類する方法であって、文書搬送機構に文書を給紙するステップと、前記文書が搬送されている間に、前記文書によって生成される音響プロファイルを検出するステップと、前記音響プロファイルに基づいて文書特性を決定するステップと、を含む方法。前記音響プロファイルは周波数からなることを特徴とする、請求項1に記載の方法。前記音響プロファイルは、異なる周波数の振幅からなることを特徴とする、請求項2に記載の方法。前記音響プロファイルは、前記文書が搬送されている間に、一定期間にわたって捕捉されることを特徴とする、請求項1に記載の方法。前記音響プロファイルは、前記一定期間にわたって分析されることを特徴とする、請求項4に記載の方法。前記検出ステップには音響変換器を用いることを特徴とする、請求項1に記載の方法。文書特性の決定前に、前記音響プロファイルから搬送音がフィルタ除去されることを特徴とする、請求項1に記載の方法。超音波文書検出によって、スキャナを通じて搬送されている文書について、その他の有益な情報を提供することができる。例えば、検出器は、複数の文書が重なって給紙されているかどうかを判断することができる。これは、いくつかの文書が走査されないことによる、走査処理における情報の消失につながり得る。別の問題としては、検出器が、厚さのある文書を、複数枚重なって給紙される文書と混同することがある。したがって、文書の厚さ、文書にしわがあるか、複数文書が一緒にホチキス留めされているかの判断を改善する必要がある。簡潔に説明すると、本発明の特徴によれば、音に基づいて文書を分類する方法であって、文書搬送機構に文書を給紙するステップと、文書が搬送されている間に、文書によって生成される音響プロファイルを検出するステップと、音響プロファイルに基づいて文書特性を決定するステップと、を含む方法が提供される。一実施形態では、文書スキャナが、音響変換器を使用して、スキャナの搬送機構に進入する文書の音響信号を捕捉する。そして、音響信号は、条件設定され、デジタル化され、処理され、信号に関するスペクトル情報を提供する。時に音響プロファイルと呼ばれることもあるスペクトル情報は、次に、比較および分類のために、異なる重さの文書の既知のスペクトル属性と比較される。図1に示されるように、文書5は、スキャナ4の入力トレイから給紙される。文書がスキャナに入るとき、給紙および分離ローラ15が文書を互いに分離するが、これにより音が生じる。音は、文書の重さによって異なる。文書の音は、音響変換器20によって捉えられ、そして、図2に示されるように、音響信号55が送信されて条件設定され、デジタル化され、処理される。図1に示されるように、音響変換器20は、文書搬送機構30に進入する厚さの異なる文書5からの音響信号を捉える。図2に示されるように、音響信号を処理する前に、アナログフィルタリングなどの信号条件設定60を音響信号に施してもよい。条件設定されたアナログ信号は、次に、信号に存在する最高周波数のエイリアシングを回避するため、ADコンバータ65によってサンプリングされ、適当な比率でデジタル化される。ADコンバータから得られたデジタルサンプルは、デジタル信号プロセッサDSP70において処理される。スキャナ4に文書を給紙する75と、文書によって生成された音響信号の捕捉が行われる80。特徴が音響信号から抽出され85、メモリの特徴集合との比較が行われる90。捕捉された音響信号の特徴と特徴集合における特徴との比較に基づいて、文書は、所定の重さまたは厚さに分類される95。文書分類システムは、基本的に、音響フェーズおよび分類フェーズの2つのフェーズからなる。音響フェーズでは、種々のスペクトル特性、または、例えば、ピッチやスペクトル重心または振幅などの音響プロファイルなどが、音響信号において用紙の厚さごとに決定される。学習用に選択される特徴は、文書の厚さの違いに対して十分に識別可能な特性を有している。音響特徴記述子を生成するために、音響サンプルへのウィンドウ走査windowedscanが使用される。ウィンドウ走査は、ウィンドウを音響データ上に固定量ずつスライドさせるステップを含み、各ウィンドウは、時間枠windowoftimeを表現している。短時間フーリエ変換STFT技術を利用して、スライドするウィンドウからスペクトル特性を抽出する。STFTによって、ピッチ、音量、振幅などの様々な知覚特性のモデル化を可能にする記述richrepresentationが提供される。そして、文書の厚さの違いに対応する、これらの特徴ベクトルの集合がメモリに記憶される。分類フェーズでは、現在スキャナに進入している新しい文書のカテゴリーを、音響信号に基づいて特定の厚さに決定することが目標となる。分類の最初のステップは、学習フェーズで決定されたスペクトル特性と同一のスペクトル特性を抽出することである。文書を特定の厚さに分類することは、これらの抽出された特徴をメモリ51に記憶された特徴の集合と比較することによって行われる。この比較のためにサポートベクトルマシンSVMを使用してもよい。音響信号がプロセッサ50で処理されている間、文書は、搬送機構30を通じて移動し続けている。プロセッサ50およびメモリ51は、スキャナ4の内部にあっても外部にあってもよい。文書の厚さは、その文書が超音波センサ25に到達する前に決定され分類される。文書は、搬送機構30を通じて、搬送機構30の外側にある上部撮像領域40、下部撮像領域45、そして文書出力領域35へと進み続ける。