JP2000504857A

JP2000504857A - 信号処理機構

Info

Publication number: JP2000504857A
Application number: JP9529885A
Authority: JP
Inventors: キング、レジナルド、アルフレッド
Original assignee: ドメイン・ダイナミクス・リミテッド
Priority date: 1996-02-20
Filing date: 1997-02-19
Publication date: 2000-04-18
Also published as: EP0882288A1; EP0882288B1; GB9603553D0; AU1804797A; WO1997031368A1; ATE188063T1; DE69700987T2; DE69700987D1; US6101462A

Abstract

(57)【要約】時間変動する帯域限定入力信号の信号処理機構において、入力信号を標示する固定サイズの行列を導出するべく入力信号に対して操作可能な手段と、処理される異なる入力信号に対応する複数の原型行列を記憶する記憶手段と、対応する除外行列を得るために前記入力信号行列及び前記原型行列からそれらの特徴、例えば実質的に共通である等の特徴を除外するべく前記入力信号行列及び各前記原型行列に対して操作可能な手段と、入力信号を標示する出力を得るために入力除外行列と各前記原型除外行列を比較する手段とを有する。

Description

【発明の詳細な説明】信号処理機構本発明は、信号処理機構に関し、特に、音声等の時間的に変動する帯域限定入力信号に用いるに適した機構に関する。長年にわたって、音声及び他の時間変動帯域限定信号の時間コード化(Time En coding)は、時間的に変動する信号を複数の時間コード化音声すなわち時間コード化信号(ＴＥＳ)の記述子すなわち記号へコード化することにより、ＴＥＳ記号ストリームを得る低コストの手段として知られている。また、この時間コード化は、このような記号ストリームから固定次元で固定サイズのデータ行列を作成するための手段としても知られている。この行列の次元及びサイズは、認知すべき入力音声やその他のイベントの長さとは無関係に、設計により予め固定されている。これについては、例えば、以下を参照されたい。 1. 英国特許No.2145864及び対応する欧州特許No.0141497 2. J．Holbeche、R.D．Hughes、及びR.A．Kingによる文献「Time Encoded Sp eech(TES)descriptors as a symbol feature set for voice recognition syste ms(音声認識システム用の記号機能セットとしての時間コード化音声記述子)」(1 986年3月にロンドンにてIEE Int．Conf．Speech Input/Output刊行の”Techniqu es and Applications”の310-315頁) 3. Martin Georgeによる文献「A New Approach to Speaker Verification(話者確認に対する新手法)」（1995年10月刊行の”VOICE+”Vol.2，No.8） 4. 英国特許No.2268609及び対応する国際出願No.PCT/GB92/00285(WO92/00285 ）5. Martin Gerogeによる文献「Time for TESPAR(ＴＥＳＰＡＲにおける時間) 」（1995年9月刊行の”CONDITION MONITOR”No.105）上記の参考文献に記載された音声及びその他の信号の時間コード化は、簡略的に「ＴＥＳＰＡＲ」と称されている。ＴＥＳＰＡＲとは、時間コード化信号の処理及び認識(Time Encoded Signal Processing and Recognition)のことである。ここで挙げた時間コード化音声、時間コード化信号、すなわちＴＥＳに対する参考文献は、単にこれらの文献に記載された時間コード化の概念及びプロセスを示すことが目的であることを理解されたい。前述の英国特許No.2145864及び他のいくつかの文献には、通常個々の単語または単語群である音声波形を、時間コード化音声(ＴＥＳ)によりＴＥＳ記号ストリームの形態でコード化する方法が詳細に開示されている。また、これらの記号ストリームを、音声波形の長さに関係なく固定サイズの、例えば「Ａ」行列の形態でコード化する方法も開示されている。前述の通り、また、他の参考文献にも記載の通り、ＴＥＳコード化の原理が、任意の時間変動する帯域限定された信号に適用できることは認められている。このような信号は、１Hz以下の周波数と帯域幅をもつ地震波信号から、GHz及びそれ以上の高周波信号まで広範囲にわたっている。参考文献においては、時間変動する入力信号をＴＥＳＰＡＲ行列形態で表現できる。通常、この行列は１次元または２次元である。開示のために、２次元行列すなわち「Ａ」行列を用いているが、このプロセスは、Ｎ次元の行列についても同様である。ここで「Ｎ」は、１より大きい任意の整数であり、通常１〜３である。さらに、特定の単語、人物または条件を表すことを目的とする多数の「Ａ」行列を、原型を作成するために簡単に互いにグループ化する方法も示されている。原型とは、いわゆる原型行列のことである。これにより、そのセット内における一致性のあるイベントが増強され、一致性のない変化のあるイベントの重みが低減される。その後、検査対象である入力信号から導出された「Ａ」行列を原型行列と比較することにより、その入力信号の識別または確認の指標を得ることができる。これに関しては、英国特許No.2268609（参考文献４）を参照されたい。当該特許では、入力行列と原型行列の比較が、高速人工神経ネットワーク（ＦＡＮＮ:Fast Artificial Neural Networks）を用いて実行される。従来技術において説明した通り、特に時間変動波形に関しては、汎用的な手順及び周波数ドメインのデータ・セットを用いて考えられた同様のプロセスよりも、このプロセスの方が数段簡単でありかつより効果的であることは理解できるであろう。しかしながら、本願では、ＴＥＳＰＡＲ及びＴＥＳＰＡＲ/ＦＡＮＮ認識並びに分類及び判別システムの性能を、さらに大きく改良することができると考えた。本発明は、時間変動する帯域限定入力信号のための信号処理機構を提供する。この信号処理機構は、入力信号を標示する固定サイズの行列を導出するべく前記入力信号に対して操作可能なコード化手段と、処理される異なる入力信号に対応する複数の原型行列を記憶する手段と、前記入力信号行列及び各前記原型行列に対応する除外行列を得るために前記入力信号行列及び各前記原型行列からそれらの選択された特徴を除外するべく前記入力信号行列及び各前記原型行列に対して操作可能な手段と、前記入力信号を標示する出力を得るために前記入力信号除外行列と各前記原型除外行列を比較する手段とを有する。本発明を実施する一態様においては、入力信号行列と各原型行列に対して操作可能な前記手段が、前記対応する除外行列を得るために実質的に共通であるそれらの特徴をそれらから除外するために有効であるように設けられている。本発明を実施する別の態様においては、入力信号行列及び各原型行列に対して操作可能な前記手段が、前記対応する除外行列を得るために非類似であるそれらの特徴をそれらから除外するために有効であるように設けられている。本発明の実施する好適態様においては、前記コード化手段が、時間コード化信号記号ストリームを得るべく入力信号に対して操作可能な手段と、前記固定サイズの行列を導出するべく前記記号ストリームに対して操作可能な手段とを有する。そして、対応する入力信号をそれぞれ時間コード化信号記号ストリームへコード化した後に、各記号ストリームをそれぞれ個々の原型行列へコード化することにより、各前記原型行列が得られる。以下、本発明の実施例を、添付の図面を参照して説明する。図１は、数宇「シックス」における全イベント原型行列の外観図である。図２は、図１の行列をデジタル的に表した表である。図３は、数字「セブン」における全イベント原型行列の外観図である。図４は、図３の行列をデジタル的に表した表である。図５は、数字「シックス」における上位６０イベント原型行列の外観図である。図６は、図５の行列をデジタル的に表した表である。図７は、数字「セブン」における上位６０イベント原型行列の外観図である。図８は、図７の行列をデジタル的に表した表である。図９は、本発明による除外原型構造の概略構成図である。図１０ａ、図１０ｂ及び図１０ｃ（図１０ｂ及び図１０ｃは縮小尺度）は、並べて置かれたとき、数字「シックス」の共通イベントを表す棒グラフを構成する。図１１ａ、図１１ｂ及び図１１ｃ（図１１ｂ及び図１１ｃは縮小尺度）は、並べて置かれたとき、数字「セブン」の共通イベントを表す棒グラフを構成する。図１２ａ、図１２ｂ及び図１２ｃ（図１２ｂ及び図１２ｃは縮小尺度）は、並べて置かれたとき、イベントが分類された図１０ａ、図１０及び図１０ｃのそれに対応する棒グラフを構成する。図１３ａ、図１３ｂ及び図１３ｃ（図１３ｂ及び図１３ｃは縮小尺度）は、並べて置かれたとき、イベントが分類された図１１ａ、図１１及び図１１ｃのそれに対応する棒グラフを構成する。図１４は、大きさ（ウィンドウサイズ＝５）で分類された数字「シックス」の類似イベントを表す棒グラフである。図１５は、大きさ（ウィンドウサイズ＝５）で分類された数字「セブン」の類似イベントを表す棒グラフである。図１６は、大きさ（ウィンドウサイズ＝１０）で分類された数字「シックス」の類似イベントを表す棒グラフである。図１７は、大きさ（ウィンドウサイズ＝１０）で分類された数字「セブン」の類似イベントを表す棒グラフである。図１８は、数字「シックス」（ウィンドウサイズ＝５）における上位６０イベント除外原型行列の外観図である。図１９は、図１８の行列をデジタル的に表した表である。図２０は、数字「セブン」（ウィンドウサイズ＝５）における上位６０イベント除外原型行列の外観図である。図２１は、図２０の行列をデジタル的に表した表である。図２２は、数字「シックス」（ウィンドウサイズ＝５）における原型行列から除外された「類似イベント」の外観図である。図２３は、図２２の行列をデジタル的に表した表である。図２４は、数字「セブン」（ウィンドウサイズ＝５）における上位６０イベント除外原型行列の外観図である。図２５は、図２４の行列をデジタル的に表した表である。図２６は、数字「シックス」（ウィンドウサイズ＝１０）における上位６０イベント除外原型行列の外観図である。図２７は、図２６の行列をデジタル的に表した表である。図２８は、数字「セブン」（ウィンドウサイズ＝１０）における上位６０イベント除外原型行列の外観図である。図２９は、図２８の行列をデジタル的に表した表である。図３０は、数字「シックス」（ウィンドウサイズ＝１０）における原型行列から除外された「類似イベント」の外観図である。図３１は、図３０の行列をデジタル的に表した表である。図３２は、数字「セブン」（ウィンドウサイズ＝１０）における原型行列から除外された「類似イベント」の外観図である。図３３は、図３２の行列をデジタル的に表した表である。図３４は、本発明による除外原型問合せアーキテクチャの概略構成図である。本発明によるプロセスの一例として、一人の男性により発声された０〜９の数字を認識するように設計されたシステムを用いることにより本発明のプロセスを説明することとする。図を参照すると、図１は、男性の話者が「シックス(six)」という単語を１０回発声したものから作成された「Ａ」行列の原型を示す。これは、全イベント原型行列と称されるものである。なぜなら、ＴＥＳＰＡＲコード化プロセスにおいて発生する「全ての」イベントが、この行列に含まれるからである。分かり易くするために、図１では、ＴＥＳＰＡＲイベントの分布を描画形式で示している。数値的に正確にするために、図２では、２９×２９の表上のイベントとしてこの分布を示している。図３は、同じ男性の話者による数字「セブン(seven)」について作成された同様の全イベント原型行列を示す。そして、図４は、２９×２９の表上のイベントの分布を示している。図１及び３の行列から、双方の行列が短い記号領域（左角）において比較的大きなピークを有し、この領域から離れたところに比較的小さなピークの組が分布していることが解る。この記号分布は、「シックス」及び「セブン」という双方の単語が優勢な歯擦音「Ｓ」を含んでいる事実によることは、当業者には自明であろう。この事実により、これらの単語の残りの「有声の」部分に比べて多くの短い（高周波数の）「事象」を生じさせることになり、従って、多数のこれらの記号を生成する。さらに、これらの単語「シックス」と「セブン」の歯擦音特性は、実質的に双方の行列に共通であるので、２つの単語の間の差異に関する情報をほとんど与えないことも自明であろう。ＴＥＳＰＡＲに関する前述の文献によると、判別力の高い比較を行うために原型における全てのイベントを用いる必要はなく、各原型における上位の、例えば６０個のイベントがあれば、引き続き分類を行うために有効な記述的パターンを作成できることが、一般に知られている。図５及び図６、並びに、図７及び図８は、単語「シックス」及び「セブン」についての上位６０個のイベントの行列内での分布を示している。原型は、その原型を作成するために用いられた全ての個々の音響性トークンの特徴的形態をある程度まで表現するので、これらの原型の比較により、双方に一貫する類似点及び一貫する相違点を有利に識別できることが判っている。音声のように時間変動する信号については、ＴＥＳＰＡＲ形式によりこのような判別を固有に行うことができる。前述の文献に記載された手段により実行される判別は、さらに格段に効率的かつ効果的に行うことができ、従って、音響性イベント及び他の振動性イベントをさらに簡単に分類しかつ分離することができることが判明した。もし、本手段を用いない場合はそれらはずっと困難となるであろう。図９は、本発明におけるいわゆる「除外原型」すなわち「除外行列」を用いて実施されるプロセスを示す。先ず、音響性入力トークン「Ａ」行列のセットから、異なる音響イベントについての複数の原型行列が作成される。この説明のために、単語「シックス」の原型行列（図１）を、単語「セブン」の原型行列（図３）と比較することとする。図９から明らかなように、多数の（２より多い）原型をこの手段により比較できる。本プロセスの第１のステップは、数字「シックス」と数字「セブン」についての原型行列の間に共通するイベントを識別することである。図１０ａ、図１０ｂ及び図１０ｃは、互いに並べられたとき、数字「シックス」についての図１の原型行列における共通イベントの分布を示す。そして、図１１ａ、図１１ｂ及び図１１ｃは、互いに並べられたとき、数字「セブン」についての原型行列における共通イベントの分布を示す。このプロセスは、これらの行列要素を識別するが、これらは実質的に同一であるので、２つの単語間の判別プロセスにはほとんど寄与しない。しかしながら、これらのイベントがそれらの場所において同一であっても、これらの共通行列場所におけるランク付けが異なる場合は、これらは尚、古典統計学的相関ルーチンを用いた比較に大きく寄与することになるであろう。このことから、本プロセスでは第２のステップが必要となる。図９に示す第２のステップでは、全ての共通の（同一の）イベントが大きさに従ってランク付けされる。別の環境では、大きさ以外のランク付けが有利な場合があるであろうが、本発明の説明のため、大きさに基づいてイベントをランク付けすることとする。このプロセスの結果は、数字「シックス」については、互いに並べられた図１２ａ、図１２ｂ及び図１２ｃに示され、数字「セブン」については、互いに並べられた図１３ａ、図１３ｂ及び図１３ｃに示されている。図１２ａ、図１２ｂ及び図１２ｃ並びに図１３ａ、図１３ｂ及び図１３ｃに示した手順に引き続き、次のステップでは、設定ウィンドウサイズに基づいて「類似する」とランク付けされたイベントを識別する。例えば、ウィンドウサイズとして「５」を用いる場合、そのランク付けにおける５個の連続的要素が検査され、そのウィンドウ内に入るそれらの共通イベントが、「類似するとランク付けされた」イベントとして含められる。このプロセスは、最上位イベントを始まりとして、最上位イベントから最下位イベントまで「５」のウィンドウを連続的に移動させながら進められる。この手段により、ウィンドウサイズ（大きさ５）に基づいて類似するとランク付けされた共通イベントが識別される。図１４及び図１５は、上記のようにウィンドウサイズ「５」に基づいてランク付けされた共通イベントを示す。そして、図１６及び図１７は、説明のために、ウィンドウサイズ「１０」に基づいてランク付けされた、同じ原型の共通イベントを示す。最後の検査として、双方の行列に共通なサブセットが相関付けられる。この相関付けは、どのような統計的尺度でシステム仕様の一部が構成されていた場合でも行える。そして、これらの数値が共通しておりかつ類似するとランク付けされたことにより、強く相関付けられたならば、これらは判別プロセスには大きく寄与しないこととなる。そして、多くの場合、まさに分類誤りの要因となる。次の「比較」の表は、これらの「共通な....イベント」についてのウィンドウサイズ「５」及び「１０」の双方に基づく相関スコアを示す。これらのイベントが99.3 6％の相関を有していることは、これらが非常に近似していることを示すことを表している。除外原型行列を作成する最後のステップでは、数字「シックス」と数字「セブン」についての原型行列から、この事例に関して原型行列中で上記の通り識別されたイベントを除外する。それにより、行列内には、２つの単語の間の判別に大きく寄与するイベントのみが残される。図１８及び図１９は、数字「シックス」についてのウィンドウサイズ「５」における上位６０イベント除外原型行列を表している。図２０及び図２１は、数字「セブン」についてのウィンドウサイズ「５」における上位６０イベント除外原型行列を表している。図１８と図２０の除外行列を比較すると、これらが非常に異なっており、これら２つの単語間の判別に大きく寄与するイベントのみを示していることがわかる。因みに、図２２及び図２３は、数字「シックス」についてウィンドウサイズ「５」としたときの、原型行列から除外された「類似イベント」を示す行列を表している。同様に、図２４及び図２５は、数字「セブン」についてウィンドウサイズ「５」としたときの、原型行列から除外された「類似イベント」を示す行列を表している。図２６〜図３３は、既に説明した図１８〜２５に実質的に対応するが、ウィンドウサイズが「５」ではなく「１０」とした場合を示している。図１８及び図２０並びに図２６及び図２８のような除外原型行列が作成されたならば、次に、これらを、図３４に示す入力発声と比較するための原型行列として用いる。この手段により、例えば数字「シックス」や数字「セブン」等の入力発声から導出された通常の未修整行列が、順次処理される。この処理においては、入力行列と除外原型行列１〜Ｎ等との論理「ＡＮＤ」関数が実行される。次に、このようにして作成された修整行列が、前述のように作成された除外原型行列と相関付けられる。この事例では、数字「シックス」と数字「セブン」の原型行列から作成された除外原型行列である。この手段により得られた相関スコアが、所与の形式の決定論理により問合せされる。図３４に示された事例では、「最高スコア」が、勝者(該当数字)として選択される。従って、図３４は、問合せ時の決定動作に含まれる処理を示す。以上に説明した手順の実用的利点を具体的に示すために、同じ男性話者により発声された単語「シックス」の１０回の独立した発声と、単語「セブン」の１０回の独立した発声に対する比較において、前述の図式で示した原型行列を用いた。この男性話者は、原型用として別途発声されたデータを作成した。完全な全入力行列が、上位６０イベントに限定した行列とともに検査された。個々の発声に関して、以下の表に示す。＜表１＞入力行列対全イベント原型行列の相関スコア＜表２＞入力行列対上位６０イベント原型行列の相関スコア上記の表では、決定され分類された相関スコアの方に「^*」を付して示している。このことから、本明細書で開示した特別な手順無しの場合、単語「シックス」の相関スコアと単語「セブン」の相関スコアは互いに非常に近く、未修整の原型行列を用いた通常の手順では、多数のエラーが生じたことがわかる。すなわち、表１に示した未修整の全イベント原型行列を用いた場合は、単語「シックス」の発声１、２及び８が「セブン」として誤分類され、単語「セブンの」の発声２及び３が「シックス」として誤分類されている。表２に示した上位６０イベントのみを含む原型行列を用いた場合は、単語「シックス」の発声１、２、８及び９が誤分類され、単語「セブン」の発声２及び３が誤分類されている。これらの結果を、以下の表３に示すものと比較する。表３では、本発明の開示によるルーチンが用いられている。＜表３＞マスクされた入力行列対上位６０イベント除外原型行列の相関スコア（ウィンドウサイズ＝１０）表３から、本発明の手順を用いると、従来よりはるかに良好に判別され、このデータにおいて誤分類が全くないことがわかる。さらに理解を支援するために、以下に、所与の様々な例において用いられるスコア付与システムを示す。・分離スコアは、0.00≦スコア≦1.00の有効範囲を有する。・分離スコアが1.00であることは、２つの行列が同一であることを意味する。・分離スコアが0.00であることは、２つの行列が直交することを意味する。・分離スコア付与の一方法は、相関である。さらに、２つのＴＥＳ行列間の相関スコアを計算するために用いられる手順は、次の通りである。＜摘要＞ｓ＝ｓｃｏｒｅ(ｘ,ｙ) ＜説明＞ｓ＝ｓｃｏｒｅ(ｘ,ｙ)は、２つの行列ｘとｙの間の相関スコアを返す。ここで、ｘ及びｙは同じ次元をもつ。原型行列と発声ＴＥＳ行列間の類似性、または、２つのＴＥＳ行列間の類似性の尺度は、相関スコアにより与えられる。返されるスコアは、相関性無し（直交性）を示す０から同一を示す１までの範囲内である。＜例＞ｓｃｏｒｅ(ａ,ａ) 返値＝１ｓｃｏｒｅ(ａ,ａｂｓ(ｓｉｇｎ(ａ)−１) 返値＝０＜アルゴリズム＞Ａ及びＢが２つの行列の場合、これらの相関スコアは次のように計算される。２つのベクトルＡ及びＢについて、これらの内積が、Ａ・Ｂ＝｜Ａ｜｜Ｂ｜cosθ で示され、θは２つのベクトルのなす角度である。上式を変形すると、となる。ここで、である。従って、ｎ×ｍ行列を１×ｎｍベクトルとして扱う場合、となる。このように、相関スコアは単純に、２つの行列ＡとＢの間の角度のコサインの２乗となる。以上に開示された手順が、ＴＥＳＰＡＲ行列を人工神経ネットワーク（ＡＮＮ）へ適用する際に非常に有効な予備処理方式となることは、当業者であれば自明であろう。説明された手順においては、信号行列及び原型行列の中で起きる「共通イベント」が、入力信号識別を支援するために除外される。また、「共通イベント」ではなく「非共通イベント」を除外するように同様の原理を用いることができることも明らかである。これにより、同じ発生源から、例えば同じ話者から発せられた行列から導出された「共通イベント」を、通常ＡＮＮを用いることにより信号確認や他の目的のために比較することができる。

【手続補正書】特許法第１８４条の８第１項【提出日】１９９８年３月１７日（１９９８．３．１７）【補正内容】しかしながら、本願では、ＴＥＳＰＡＲ及びＴＥＳＰＡＲ/ＦＡＮＮ認識並びに分類及び判別システムの性能を、さらに大きく改良することができると考えた。本発明は、時間変動する帯域限定入力信号のための信号処理機構を提供する。この信号処理機構は、時間コード化信号記号ストリームを得るために前記入力信号に対して操作可能なコード化手段と、前記入力信号を標示する固定サイズの行列を導出するべく前記記号ストリームに対して操作可能な手段と、処理される異なる入力信号に対応する複数の原型行列を記億する手段と、前記原型行列の複数の特徴を選択するために全ての前記原型行列に対して操作可能な手段と、対応する除外原型行列を得るために前記選択された特徴を前記原型行列から除外するべく各前記原型行列に対して操作可能な手段と、入力信号除外行列を得るために前記入力信号行列及び各前記原型除外行列に対して操作可能な手段と、前記入力信号を標示する出力を得るために前記入力信号除外行列と各前記原型除外行列を比較する手段とを有し、上記の各原型行列は、前記異なる入力信号のうち対応するものを個々の時間コード化信号記号ストリームへコード化した後、各前記個々の記号ストリームを個々の原型行列へコード化することにより得られる。本発明を実施する一態様においては、各前記原型行列に対して操作可能な前記手段が、前記対応する除外行列を得るために実質的に共通するそれらの特徴をそれらから除外するために有効であるように設けられている。本発明を実施する別の態様においては、各前記原型行列に対して操作可能な前記手段が、前記対応する除外行列を得るために非類似であるそれらの特徴をそれらから除外するために有効であるように設けられている。以下、本発明の実施例を、添付の図面を参照して説明する。請求の範囲１．時間変動する帯域限定入力信号のための信号処理機構において、時間コード化信号記号ストリームを得るために前記入力信号に対して操作可能な手段と、前記入力信号を標示する固定サイズの行列を導出するべく前記記号ストリームに対して操作可能な手段と、処理される異なる入力信号に対応する複数の原型行列を記憶する手段と、前記原型行列の複数の特徴を選択するために全ての前記原型行列に対して操作可能な手段と、対応する除外原型行列を得るために前記選択された特徴を前記原型行列から除外するべく各前記原型行列に対して操作可能な手段と、入力信号除外行列を得るために前記入力信号行列及び各前記原型除外行列に対して操作可能な手段と、前記入力信号を標示する出力を得るために前記入力信号除外行列と各前記原型除外行列を比較する手段とを有し、上記の各原型行列は、前記異なる入力信号のうち対応するものを個々の時間コード化信号記号ストリームへコード化した後、各前記個々の記号ストリームを個々の原型行列へコード化することにより得られる、信号処理機構。２．各前記原型行列に対して操作可能な前記手段が、前記対応する除外行列を得るべく、実質的に共通するそれらの特徴をそれらから除外するために有効であるように設けられている請求項１に記載の信号処理機構。３．各前記原型行列に対して操作可能な前記手段が、前記対応する除外行列を得るべく、非類似であるそれらの特徴をそれらから除外するために有効であるように設けられている請求項１に記載の信号処理機構。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (81)指定国ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＤＥ，ＤＫ，ＥＳ，ＦＩ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，ＩＴ，ＬＵ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ)，ＯＡ(ＢＦ，ＢＪ，ＣＦ，ＣＧ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＭＬ，ＭＲ，ＮＥ，ＳＮ，ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＫＥ，ＬＳ，ＭＷ，ＳＤ，ＳＺ，ＵＧ)，ＵＡ(ＡＭ，ＡＺ，ＢＹ，ＫＧ，ＫＺ，ＭＤ，ＲＵ，ＴＪ，ＴＭ)，ＡＬ，ＡＭ，ＡＴ，ＡＵ，ＡＺ，ＢＡ，ＢＢ，ＢＧ，ＢＲ，ＢＹ，ＣＡ，ＣＨ，ＣＮ，ＣＵ，ＣＺ，ＤＥ，ＤＫ，ＥＥ，ＥＳ，ＦＩ，ＧＢ，ＧＥ，ＨＵ，ＩＬ，ＩＳ，ＪＰ，ＫＥ，ＫＧ，ＫＰ，ＫＲ，ＫＺ，ＬＣ，ＬＫ，ＬＲ，ＬＳ，ＬＴ，ＬＵ，ＬＶ，ＭＤ，ＭＧ，ＭＫ，ＭＮ，ＭＷ，ＭＸ，ＮＯ，ＮＺ，ＰＬ，ＰＴ，ＲＯ，ＲＵ，ＳＤ，ＳＥ，ＳＧ，ＳＩ，ＳＫ，ＴＪ，ＴＭ，ＴＲ，ＴＴ，ＵＡ，ＵＧ，ＵＳ，ＵＺ，ＶＮ

Claims

【特許請求の範囲】１．時間変動する帯域限定入力信号用の信号処理機構において、前記入力信号を示す固定サイズの行列を導出するべく前記入力信号に対して操作可能なコード化手段と、処理される異なる入力信号に対応する複数の原型行列を記憶する手段と、前記入力信号行列及び各前記原型行列に対応する除外行列を得るために、前記入力信号行列及び各前記原型行列からそれらの選択された特徴を除外するべく、該入力信号行列及び各該原型行列の各々に対して操作可能な手段と、前記入力信号を標示する出力を得るために前記入力信号除外行列と各前記原型除外行列を比較する手段とを有する信号処理機構。２．前記入力信号行列及び各前記原型行列に対して操作可能な手段が、前記対応する除外行列を得るために、実質的に共通であるそれらの特徴をそれらから除外するために有効である請求項１に記載の機構。３．前記入力信号行列及び各前記原型行列に対して操作可能な手段が、前記対応する除外行列を得るために、非類似であるそれらの特徴をそれらから除外するために有効である請求項１に記載の機構。４．前記コード化手段が、時間コード化信号記号ストリームを得るために前記入力信号に対して操作可能な手段と、前記固定サイズの行列を導出するために前記記号ストリームに対して操作可能な手段とを有し、各前記原型行列が、対応する入力信号をそれぞれの時間コード化信号記号ストリームへコード化した後、そ各記号ストリームをそれぞれ原型行列へコード化することにより得られる、請求項１〜３のいずれかに記載の機構。５．実質的に、添付の図面に関連して上記の通り説明された信号処理機構。