JP2001313960A

JP2001313960A - 信号処理装置及び方法

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Publication number: JP2001313960A
Application number: JP2000132919A
Authority: JP
Inventors: Mototsugu Abe; 素嗣安部; Masayuki Nishiguchi; 正之西口
Original assignee: Sony Corp
Current assignee: Sony Corp
Priority date: 2000-04-27
Filing date: 2000-04-27
Publication date: 2001-11-09
Anticipated expiration: 2020-04-27
Also published as: JP4507351B2

Abstract

(57)【要約】【課題】例えば、放送信号から特定のＣＭ部分を高精
度に検出し、その特定のＣＭの放送回数のカウント等を
自動的に行えるようにする。【解決手段】参照ＣＭ特徴抽出部２０１は、参照用の
ＣＭから特徴量を抽出し、その参照ＣＭ特徴量とその付
加情報をＣＭ記録部２０４に送る。ＣＭ検出部２０２
は、放送信号からＣＭ区間を検出する。放送ＣＭ特徴抽
出部２０３は、ＣＭ区間の検出信号２０２ａに基づい
て、放送信号からＣＭ区間の信号部分の特徴量を抽出す
る。特徴比較部２０５では、ＣＭ記録部２０４に記録さ
れている参照ＣＭの特徴量と、放送信号から抽出した放
送ＣＭ特徴量とを比較し、参照ＣＭ特徴量に一致する放
送ＣＭ特徴量を有するＣＭ区間の信号をＣＭ情報２０５
ａとして出力する。このＣＭ情報２０５ａの数や時刻等
を計測することで、特定のＣＭの放送回数のカウント等
が可能となる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、例えば映像音声記
録再生装置に適用されるものであり、特に、テレビジョ
ン放送に付加されるコマーシャルメッセージを作成する
際、コマーシャルメッセージのデータベースを参照する
際などに好適な信号処理装置及び方法に関するものであ
る。

【０００２】

【従来の技術】テレビジョン放送やラジオ放送等の公共
放送は、一部の有料放送などを除き、企業や団体などを
提供者とするコマーシャルメッセージ（以下、単にＣＭ
とする）を、番組本編中に挿入して放送されることが多
い。

【０００３】ここで、番組に関しては、例えば番組表な
どにより事前に放送時間を知ることができるのに対し、
ＣＭに関しては、一般には何時放送されるのかを事前に
は知り得ないため、特定のＣＭを必要に応じて視聴する
ことは難しい。特に、特定のＣＭが、何時、どのチャン
ネルで、何回、実際に放送されたのかを調査又は確認す
ることは、現在のところ人手に頼らざるを得ないため、
これを自動化する手段があれば、番組提供者、或いは市
場調査を行うものにとって、非常に有益なものとなる。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】ところで、従来より、
放送信号からＣＭを検出に関する技術としては、例えば
特開平８−３１７３４２号公報、特開平３−１５８０８
６号公報、特開平３−２６２２８７２号公報などに、Ｃ
Ｍをスキップして視聴する技術が公開されている。しか
しながら、これら技術では纏まったＣＭ区間の除去はで
きても、特定のＣＭについての検出を行うようなことは
出来ない。

【０００５】また、特開平１０−２２４７２４号公報に
は、ＣＭに付随する情報を検出、蓄積し、同一コマーシ
ャルを１回だけ再生する技術が公開されている。しかし
ながら、この技術によっても、予め指定したＣＭと同じ
ＣＭを抽出、或いはその放送回数をカウントするような
ことはできない。また、この技術では、ステレオモード
で放送されることの多いＣＭ区間とスレテオ番組区間と
が区別されないため、使用できる範囲は非常に限定され
ている。

【０００６】以上のようなことから、放送信号から特定
のＣＭ部分を高精度に検出できると共に、その特定のＣ
Ｍの放送回数のカウント等の自動化等が望まれている。

【０００７】そこで、本発明は、以上のような状況を鑑
みてなされたものであり、例えば、放送信号から特定の
ＣＭ部分を高精度に検出できると共に、その特定のＣＭ
の放送回数のカウント等を自動的に行うことを可能とす
る、信号処理装置及び方法を提供することを目的とす
る。

【０００８】

【課題を解決するための手段】本発明の信号処理装置
は、入力信号を特徴付ける特徴量を抽出する参照信号特
徴量抽出手段と、上記入力信号の特徴量を記録する特徴
量記録手段と、上記入力信号に関連する付加情報を記録
する付加情報記録手段とを有することにより、上述した
課題を解決する。

【０００９】また、本発明の信号処理装置は、少なくと
も第１の信号の区間とそれ以外の信号の区間とが時分割
的に存在する入力信号から上記第１の信号区間を検出す
る第１の信号区間検出手段と、上記第１の信号区間の検
出結果に基づき、上記入力信号から第１の信号部分を抽
出する第１の信号抽出手段と、上記抽出された第１の信
号部分を特徴付ける特量量を抽出する特徴量抽出手段
と、上記抽出された特徴量を、他の信号を特徴付ける特
徴量と比較する比較手段とを有することにより、上述し
た課題を解決する。

【００１０】また、本発明の信号処理装置は、入力信号
の時間、空間、及び／又は、周波数を特定する記述量
と、上記入力信号を特定する記述量と、上記入力信号の
意味内容を記述する記述量のうち、少なくとも何れか二
つ以つからなるデータセットを生成するデータセット生
成手段を有し、上記データセットにより上記入力信号を
記述することにより、上述した課題を解決する。

【００１１】次に、本発明の信号処理方法は、入力信号
を特徴付ける特徴量を抽出し、上記入力信号の特徴量を
記録し、上記入力信号に関連する付加情報を記録するこ
とにより、上述した課題を解決する。

【００１２】また、本発明の信号処理方法は、少なくと
も第１の信号の区間とそれ以外の信号の区間とが時分割
的に存在する入力信号から上記第１の信号区間を検出
し、上記第１の信号区間の検出結果に基づき、上記入力
信号から第１の信号部分を抽出し、上記抽出された第１
の信号部分を特徴付ける特量量を抽出し、上記抽出され
た特徴量を、他の信号を特徴付ける特徴量と比較するこ
とにより、上述した課題を解決する。

【００１３】また、本発明の信号処理方法は、入力信号
の時間、空間、及び／又は、周波数を特定する記述量
と、上記入力信号を特定する記述量と、上記入力信号の
意味内容を記述する記述量のうち、少なくとも何れか二
つ以つからなるデータセットを生成し、上記データセッ
トにより上記入力信号を記述することにより、上述した
課題を解決する。

【００１４】

【発明の実施の形態】以下、本発明の好ましい実施の形
態について、図面を参照しながら説明する。

【００１５】図１〜図３を用いて、本発明の一実施の形
態のＣＭデータベース作成装置及び方法について説明す
る。

【００１６】図１には、本発明の一実施の形態としての
ＣＭデータベース作成装置の概略構成を示す。

【００１７】先ず、放送されるＣＭ（参照ＣＭ）の映像
信号，音声信号２００ａ、及びそのＣＭの内容に関する
例えば商品名、サービス名、団体名などの付加情報２０
０ｂを用意する。これら参照ＣＭの映像信号，音声信号
２００ａ及び付加情報２００ｂは、例えば予め放送者又
はＣＭ作成者等から取得するか、或いは、放送信号から
切り出すことなどにより得たものであり、参照ＣＭ特徴
抽出部２０１に入力する。

【００１８】参照ＣＭ特徴抽出部２０１では、参照ＣＭ
の映像信号，音声信号２００ａより、そのＣＭを特徴付
ける特徴量（以下、参照ＣＭ特徴量と呼ぶ）を抽出し、
ＣＭ記録部２０４に記録する。

【００１９】ここで、ＣＭを特徴付ける特徴量として
は、映像信号及び音声信号から抽出される、以下のよう
な物理量の一部または全部を用いることができる。これ
らの特徴量は、同一のＣＭでは同一のパターンとなり、
異なるＣＭでは異なるパターンとなるものであるから、
ＣＭを特徴付けるものと言うことができる。

【００２０】以下の説明では、入力音声信号及び映像信
号は離散化されているとし、図２の（ｂ）に示すＳ[m]
により入力音声信号を表し、ｍ＝０，１，…，Ｍ−１に
より離散化された時間を表し、Ｍにより処理フレームに
対応する離散時間を表わすことにする。また、図２の
（ａ）に示すＩ[x,y;l]により入力映像信号を表し、ｌ
＝０，１，…，Ｌ−１により入力映像の各映像フレーム
を表し、Ｌにより処理フレームに対応する映像フレーム
数を、ｘ＝０，…，Ｘ−１は横方向の画素番号を、Ｘは
横方向の映像サイズを、ｙ＝０，…，Ｙ−１は縦方向の
画素番号を、Ｙは縦方向の映像サイズを表すことにす
る。なお、処理フレームは、所定の時間長の処理単位で
あり、例えば２５０ｍｓとする。さらに、図２の（ｃ）
に示すように、ＣＭ区間長に対応するフレーム数をＮで
表わす。

【００２１】以下、各特徴量について説明する。

【００２２】先ず、処理フレームｎの振幅特徴量Ａ[n]
は、フレームｎ内の音声信号の平均二乗振幅値であり、
式（１）ように得られる。

【００２３】

【数１】

【００２４】これをＣＭ区間の全フレームについてまと
めたベクトルをＡ＝(A[0],A[1],…,A[N-1]）で表す。

【００２５】次に、処理フレームｎのスペクトル特徴量
Ｆ[k;n]は、フレームｎ内の平均スペクトルであり、式
（２）ようにして得られる。

【００２６】

【数２】

【００２７】ただし、ｋ＝０，…，Ｋは離散化周波数を
表わす番号であり、Ｋは対象とする最高周波数を表わ
す。この演算は、ＦＦＴや線形予測分析などを用いて実
装される。周波数離散化のステップは、式（２）のｋを
再離散化することで、例えば１ｋＨｚ毎といった線形な
ものにすることも、例えば１オクターブ毎といった非線
型なものにすることもできる。また、これをＣＭ区間の
全フレームについてまとめたベクトルをＦ＝（F[0;0],F
[1;0],…,F[K-1;N-1]）で表わす。

【００２８】次に、処理フレームｎにおける線形予測係
数Ｐ[k;n]は、例えばLinear Predictionof Speech （Ma
rkel他者、Springer‐Verag,1978）等に示される、ＬＰ
Ｃアルゴリズムを用いて計算される。ｋ＝０，…，Ｋ−
１は、線形予測係数を表わす番号、Ｋは予測次数であ
る。また、これをＣＭ区間の全ワレームについてまとめ
たベクトルをＰ＝(P[0;0],P[1;0],…,P[K-1;N-1]）で表
わす。

【００２９】次に、処理フレームｎの輝度ヒストグラム
Ｈ₁[q;n]は、フレームｎ内の映像信号の輝度のヒストグ
ラムである。ただし、ｑ＝０,…,Ｑ−１は、輝度に対す
る升目を表わすインデックス番号であり、Ｑはビスとグ
ラムの升目の数である。

【００３０】処理フレームｎの色ヒストグラムＨ_C[q;n]
は、フレームｎ内の信号の各色毎の強度のヒストグラム
である。ただし、ｑ＝０，…，Ｑ−１は、色及び強度の
升目を表わすインデックス番号であり、Ｑはヒストグラ
ムの升目の数である。

【００３１】これら輝度ヒストグラム、色ヒストグラム
をそれぞれＣＭ区間の全フレームについてまとめたベク
トルを、Ｈ_I＝（H_I[0;0],H_I[1;0],…,H_I[Q-1;N-1]）、
及び、Ｈ_C＝（H_C[0;0],H_C[1;0],…,H_C[Q-1;N-1]）によ
り表す。

【００３２】次に、処理フレームｎの平均輝度Ｂ[n]
は、フレームｎ内の映像信号の平均輝度であり、式
（３）に示すように求められる。

【００３３】

【数３】

【００３４】これをＣＭ区間の全フレームについてまと
めたベクトルをＢ＝（B[0],B[1],…,B[N-1]）で表す。

【００３５】次に、処理フレームｎの輝度差分エネルギ
ーＤ[n]は、隣接する映像フレームの画素間差分エネル
ギーであり、例えば式（４）により求められる。

【００３６】

【数４】

【００３７】これをＣＭ区間の全フレームについてまと
めたベクトルをＤ＝（D[0],D[1],…,D[N-1]）で表わ
す。なおこの演算は、画素間差分に代えて、全画面の平
均輝度の差分や、水平×垂直方向に８×８画素や１６×
１６画素といったブロック間の差分を用いることもでき
る。

【００３８】次に、処理フレームｎのカットチェンジ回
数Ｃ[n]は、処理フレームｎ内で、隣接映像フレーム間
の画素差分エネルギーが所定の閾値を越えるフレーム数
であり、式（５）により求められる。

【００３９】

【数５】

【００４０】ただし、Count^b _a(f)は、ａからｂまでの区
間内で評価式ｆが満足される回数を表わす関数であり、
Ｄ_thsdは、輝度差分エネルギーに関する所定の閾値であ
る。これをＣＭ区間の全処理フレームについてまとめた
ベクトルをＣ＝（C[0],C[1],…,C[N-1]）で表わす。

【００４１】また、カットチェンジ時刻は、Ｃ[n]＞０
となるフレーム番号ｎとして求めることができ、ＣＭ区
間全体でのカットチェンジ回数は、Ｃ[n]の総和として
求めることができる。

【００４２】上記ＣＭ特徴抽出部２０３では、以上に説
明した特徴量の一部又は全部を、各ＣＭ区間毎に検出す
る。すなわち、ＣＭ区間を特徴付ける特徴量は、式
（６）に示されるベクトルＶとして表わされることにな
る。

【００４３】Ｖ＝｛Ａ，Ｆ，Ｐ，Ｈ_I，Ｈ_C，Ｂ，Ｄ，Ｃ｝ (6) また、特徴ベクトルＶは、式（７）のようにも表すこと
ができる。

【００４４】Ｖ＝｛V[0]，V[1]，…，V[N-1] ｝ (7) 但し、Ｖ[n]は式（８）に示されるように、処理フレー
ムｎにおける各々の特徴量を、ベクトルとしてまとめた
ものである。

【００４５】Ｖ＝｛A[n]，F[k;n]，P[k;n]，H_I[n]，H_C[n]，B[n]，D[n]，C[n] ｝ (8) 参照ＣＭ特徴抽出部２０１により抽出された参照ＣＭ特
徴量は、上記付加情報２００ｂと共にＣＭ記録部２０４
に送られて記録される。

【００４６】ＣＭ記録部２０４は、例えば磁気テープや
磁気ディスク、光磁気ディスク、記録可能な光ディス
ク、半導体メモリ等の記録媒体の何れか一つ若しくはそ
れらの組み合わせを用いて、信号を記録及び再生する装
置からなり、上記参照ＣＭ特徴量及び付加情報２００ｂ
を記録する。

【００４７】図３には、上記データベース作成装置にお
けるデータベース作成処理の動作（本実施の形態のデー
タベース作成方法）の概略的な流れを示す。

【００４８】この図３において、参照ＣＭの映像信号／
音声信号２００ａは、先ず、ステップＳ３１０として参
照ＣＭ特徴抽出部２０１に入力される。次に、ステップ
Ｓ３１１として、当該参照ＣＭ特徴抽出部２０１では、
参照ＣＭの映像信号，音声信号２００ａから、特徴ベク
トルＶを抽出する。その後、ステップＳ３１２として、
この参照ＣＭの特徴ベクトルＶは、付加情報２００ｂと
共に、ＣＭ記録部２０４に記録される。なお、参照ＣＭ
の特徴量と付加情報とを、後述するデータセット化した
ＣＭ記述子の一つとしてＣＭ記録部２０４に記録してお
くことも可能である。

【００４９】続いて、上述のように作成されたＣＭデー
タベースを参照する本発明実施の形態のＣＭデータベー
ス参照方法及び装置について説明する。

【００５０】ＣＭ検出部２０２には、映像信号，音声信
号，制御信号，番組ガイド信号等からなる放送信号２０
０ｃが入力される。これらの放送信号２００ｃは、地上
波放送、衛星放送、ケーブル放送、電話回線等を通じて
受信されたもの、若しくはそれらが図示しない別の記録
装置に記録された後、再生されたものである。ここで、
映像信号，音声信号は、番組本編及びＣＭ部分を含む、
放送信号の主要部を構成する信号である。また、制御信
号には、放送モード、放送時刻、放送周波数もしくはチ
ャンネル等の情報が含まれ、番組ガイド信号には、ディ
ジタル放送や電話回線等により受信される、上記映像信
号や音声信号に関連のあるデータを含む。以下の説明で
は、これらが単数の放送番組の信号であることを想定し
て説明するが、同時に複数のチャンネルの信号が入力さ
れてもよい。

【００５１】ＣＭ検出部２０２は、上記映像信号／音声
信号／制御信号／番組ガイド信号等よりなる放送信号２
００ｃから、少なくともＣＭ区間の開始時刻（ＣＭ開始
時刻と呼ぶ）及びＣＭ区間の長さ（以下、ＣＭ長さと呼
ぶ）を検出し、それらＣＭ開始時刻及びＣＭ長さを含む
ＣＭ検出信号２０２ａを出力する。このＣＭ検出部２０
２において、放送信号２００ｃからＣＭ開始時刻及びＣ
Ｍ長さを検出する場合の詳細な動作と、それらＣＭ開始
時刻及びＣＭ長さの詳細については後述する。なお、Ｃ
Ｍ検出部２０２では、番組ガイド信号によりＣＭ区間が
指定されている場合は、当該指定されているＣＭ区間を
ＣＭ検出信号として出力することも可能である。当該Ｃ
Ｍ検出部２０２にて検出されたＣＭ検出信号２０２ａ
は、放送ＣＭ特徴抽出部２０３に送られる。

【００５２】放送ＣＭ特徴抽出部２０３は、説明の都合
により、参照ＣＭ特徴抽出部２０１と分けて記載されて
いるが、参照ＣＭ特徴抽出部２０１と同一のものであ
り、これらを纏めて一つの構成とすることはもちろん可
能である。但し、ＣＭ検出部２０において、上記入力信
号２００ｃからＣＭを検出するようにした場合、当該Ｃ
Ｍ検出部２０２から出力されるＣＭ検出信号２０２ａに
は一定の時間遅れ（ＣＭ検出処理に必要な時間）が生じ
るため、放送ＣＭ特徴抽出部２０３は図示しない記憶装
置などからなる一時記憶装置を有し、その時間ずれを吸
収する。

【００５３】放送ＣＭ特徴抽出部２０３は、ＣＭ検出部
２０２より供給されたＣＭ検出信号２０２ａに基づい
て、先ず、放送信号２００ｃからＣＭ区間に相当する部
分の信号を抽出し、そのＣＭ区間に相当する部分の信号
について、上記参照ＣＭ特徴抽出部２０１と同様にして
特徴ベクトルＶを抽出する。なお、以下の説明では、参
照ＣＭ特徴抽出部２０１が抽出してＣＭ記録部２０４に
記録されているＣＭ特徴ベクトルを参照ＣＭ特徴ベクト
ルＶ_jと呼び、放送ＣＭ特徴抽出部２０３が放送信号２
００ｃから抽出した特徴ベクトルを放送ＣＭ特徴ベクト
ルＶ_iと呼ぶ。この放送ＣＭ特徴抽出部２０３により出
力された放送ＣＭ特徴ベクトルＶ_iは、特徴比較部２０
５に送られる。

【００５４】特徴比較部２０５は、上記放送ＣＭ特徴抽
出部２０３から得られた放送ＣＭ特徴ベクトルＶ_iと、
ＣＭ記録部２０４に記録されている参照ＣＭ特徴ベクト
ルＶ_jとを比較し、その比較の結果、それら特徴ベクト
ルが同一であった場合、上記放送ＣＭ特徴ベクトルＶ_i
に対応するＣＭ区間の放送時刻及び放送時間と、当該放
送ＣＭ特徴ベクトルＶ_iに一致した参照ＣＭ特徴ベクト
ルＶ_jに対応した付加情報（上記ＣＭ記録部２０４に記
録されている付加情報）とを、ＣＭ情報出力として取り
出す。

【００５５】ここで、上記特徴比較部２０５における、
上記参照ＣＭ特徴ベクトルＶ_jと放送ＣＭ特徴ベクトル
Ｖ_iとの比較は、次のようにして行われる。

【００５６】先ず、特徴比較部２０５は、評価関数Ｊ
(i,j)を式（９）のように計算する。

【００５７】

【数６】

【００５８】続いて、当該評価関数Ｊ(i,j)を、所定の
閾値Ｊ_thsdと比較し、上記評価関数Ｊ(i,j)が閾値Ｊ
_thsd以下ならば、上記放送ＣＭ特徴ベクトルＶ_iと参照
ＣＭ特徴ベクトルＶ_jが一致する、すなわち同一のＣＭ
であると判断し、一方、上記評価関数Ｊ(i,j)が閾値Ｊ
_thsdより大きければ、上記放送ＣＭ特徴ベクトルＶ_iと
参照ＣＭ特徴ベクトルＶ_jとが一致しない、すなわち異
なるＣＭであると判断する。

【００５９】このように、上記特徴比較部２０５は、上
記ＣＭ記録部２０４に記録されている特徴ベクトルＶ_j
（参照ＣＭの特徴量）と、上記放送信号２００ｃから抽
出したＣＭ区間に相当するの信号の特徴ベクトルＶ
_i（放送信号中のＣＭの特徴量）を順次比較し、それら
特徴ベクトルが同一と判断された信号部分（放送信号中
のＣＭ区間）があれば、上記放送ＣＭ特徴ベクトルＶ_i
に対応するＣＭ区間の放送時刻及び放送時間長と、当該
放送特徴ベクトルＶ_iに一致した参照ＣＭ特徴ベクトル
Ｖ_jに対応した付加情報（前記商品名、サービス名、団
体名などのＣＭ作成者の情報）とを、ＣＭ情報出力とし
て出力する。

【００６０】以上のＣＭ検出部２０２、放送ＣＭ特徴抽
出部２０３、特徴比較部２０５における動作の流れを、
図４に示す。

【００６１】この図４において、先ず、ＣＭ検出部２０
２と放送ＣＭ特徴抽出部２０３には、ステップＳ３２０
として、映像信号／音声信号／制御信号／番組ガイド信
号からなる放送信号２００ｃが入力される。

【００６２】次に、ステップＳ３２１として、前述した
ようにＣＭ検出部２０２での処理遅延分を吸収するため
に、上記放送信号２００ｃは、放送ＣＭ特徴抽出部２０
３内の図示しない一時記憶装置に一旦保存され、また、
ＣＭ検出部２０２では、ステップＳ３２２として、上記
放送信号２００ｃのＣＭ区間と思われる信号部分がＣＭ
の信号であるかどうかのチェックが行われる。

【００６３】このステップＳ３２２でのチェックにおい
て、ＣＭでないと判定された場合（Ｎｏ）は、ステップ
Ｓ３２７の処理に進み、上記一時記憶装置に記憶された
信号は破棄された後、ステップＳ３２０の処理に戻り、
上述した処理が繰り返される。一方、ステップＳ３２２
でのチェックにおいて、ＣＭであると判定された場合
（Ｙｅｓ）は、ステップＳ３２３の処理に進む。

【００６４】ステップＳ３２３の処理に進むと、放送Ｃ
Ｍ特徴抽出部２０３では、前述した放送ＣＭ特徴ベクト
ルＶ_iの抽出が行われ、この放送ＣＭ特徴ベクトルＶ_iが
特徴比較部２０５に送られる。

【００６５】特徴比較部２０５では、ステップＳ３２４
として、ＣＭ記録部２０４に記録されている１つのＣＭ
に対応する参照ＣＭ特徴ベクトルＶ_jを取得する。

【００６６】次に、特徴比較部２０５は、上記ステップ
Ｓ３２３において、前記式（９）に示した評価関数Ｊ
(i,j)の計算を行い、その評価関数Ｊ(i,j)と所定の閾値
Ｊ_thsdとを比較することにより、放送ＣＭ特徴抽出部２
０３が抽出した放送ＣＭ特徴ベクトルＶ_iと参照ＣＭ特
徴ベクトルＶ_jとが一致するか否かの判定を行う。

【００６７】このステップＳ３２３の比較判定におい
て、評価関数Ｊ(i,j)が所定の閾値Ｊ_thsdより大きいと
判定された場合（Ｎｏ）は、ステップＳ３２４の処理に
戻り、ＣＭ記録部２０４に蓄積されている他の参照ＣＭ
特徴ベクトルを取得し、さらにステップＳ３２４にて比
較判定を行う。また、ステップＳ３２３の比較判定にお
いて、評価関数Ｊ(i,j)が所定の閾値Ｊ_thsd以下である
と判定された場合（Ｙｅｓ）、特徴比較部２０５は、同
一のＣＭであるとして、ＣＭ情報２０５ａを出力する。
その後は、ステップＳ３２７として、上記放送ＣＭ特徴
抽出部２０３の一時記憶装置の一時記憶信号を破棄し、
必要ならば同じ処理を繰り返す。

【００６８】以上説明したようにしてコマーシャルメッ
セージのデータベースを生成し、そのデータベースを用
いて参照を行うことで得られたＣＭ情報２０５ａは、例
えば表示手段を備えた装置２０６等に送られて表示され
る。これにより、表示手段を備えた装置２０６には、放
送信号２００ｃより、参照ＣＭと一致したとして抽出さ
れたＣＭが表示されることになる。

【００６９】また、上記のように得られたＣＭ情報２０
５ａを、例えば記録手段を備えた装置２０６に送って記
録するようなことを行えば、当該記録手段を備えた装置
２０６には、放送信号２００ｃより、参照ＣＭと一致し
たとして抽出されたＣＭが記録されることになる。この
ように、参照ＣＭと一致するＣＭを記録するような構成
によれば、例えば一日分の放送信号から同一のＣＭのみ
を取り出して記録するようなことが可能となる。

【００７０】また、上記ＣＭ情報２０５ａを、例えば計
数（カウント）手段を備えた装置２０６に送り、参照Ｃ
Ｍと一致するＣＭを放送信号２００ｃから抽出して計数
を行うようにすれば、例えば一日分の放送信号内で、同
一のＣＭが何回放送されたかを計測（同一ＣＭの放送回
数の計測）することが可能となる。

【００７１】さらに、以上説明した本実施の形態におけ
るコマーシャルメッセージのデータベース生成処理と、
そのデータベースを用いた参照処理を用いれば、例え
ば、前記ＣＭの特徴量と付加情報とをデータセット化し
たＣＭ記述子を生成することも可能となる。

【００７２】ここで、ＣＭ記述子とは、ＣＭを時間、空
間或いは周波数的に特定する記述量、ＣＭの映像信号及
び／又は音声信号を特定する記述量、ＣＭの意味内容を
記述する記述量のうち、何れか二つ以上を有するデータ
セットのことである。なお、記述子とは、何らかのもの
の実体と表現、或いはその異なる表現同士を関連付ける
ものであるから、二つ以上を有する必要がある。

【００７３】本実施の形態の場合、ＣＭを時間、空間或
いは周波数的に特定する記述量には、ＣＭの放送時刻、
放送チャンネル、放送地域などが含まれ、ＣＭの映像信
号及び／又は音声信号を特定する記述量には、上述の特
徴量（特徴ベクトルＶ）などが含まれ、ＣＭの意味内容
を記述する記述量には、例えば商品名やサービス名、会
社名や団体名、団体や商品に対する問い合わせ先などが
含まれる。

【００７４】本実施の形態においては、例えば、ＣＭの
開始時刻やチャンネル、地域コードなどはＣＭ検出部２
０２が上記放送信号２００ｃから取り出し、ＣＭを特徴
付ける特徴量は放送ＣＭ特徴抽出部２０３が抽出し、意
味内容に関する付加情報は参照ＣＭ特徴抽出部２０１が
上記付加情報２００ｂを出力することにより得られるた
め、ＣＭ情報２０５ａにそれら記述子として必要な情報
を出力するようにすれば、ＣＭ記述子生成装置及び方法
を実現可能となる。

【００７５】以上説明したように、本発明実施の形態に
よれば、予め与えられた参照ＣＭについて、その参照Ｃ
Ｍを特徴付ける特徴量を抽出してデータベース化するこ
とが可能である。また、本発明実施の形態によれば、放
送信号から番組本編等と放送ＣＭ部分とを区別して検出
し、放送ＣＭを特徴付ける特徴量を抽出し、その特徴量
と予めデータベースに登録されている参照ＣＭの特徴量
とを比較することにより、放送信号から参照ＣＭに対応
するＣＭ部分のみを検出して蓄積、表示等することが可
能となる。

【００７６】さらに、本発明実施の形態によれば、ＣＭ
の映像信号及び／又は音声信号に関して、それを記述す
る記述子を生成することが可能となる。

【００７７】また、本発明実施の形態によれば、予め登
録されたＣＭが実際に放送された時刻や回数を検出する
ことができ、また例えば、放送されたＣＭの確認や調査
を自動的に行うことが可能となる。これにより、例えば
ＣＭの提供者や市場調査を行う者は、放送されたＣＭの
確認や調査を、より簡易に行うことが可能となる。

【００７８】次に、本発明実施の形態において、放送信
号からＣＭを検出し、ＣＭ開始時刻やＣＭ長さを検出す
る、図１のＣＭ検出部２０２の詳細について以下に説明
する。

【００７９】以下、ＣＭ検出部２０２において、例えば
ＴＶ放送信号からＣＭ部分を検出する際の原理について
概説する。なお、以下の説明で、特徴量という記載は、
前記参照ＣＭ特徴抽出部２０１や放送ＣＭ特量抽出部２
０３、特徴比較部２０５における特徴と同じ場合と異な
る場合とがあるが、それらは共にＣＭの特徴を表すもの
であるため、ここではそれらを特に区別せずに使用して
いる。

【００８０】一般に、ＴＶ放送されるＣＭは、放送者の
指定する規格に基づいて製作されるため、その「時間長
（１つのＣＭの時間）はごく少数の種類に限定」され
る。例えば日本国内においては、特殊な例を除くほぼ全
てのＣＭが、１５秒、３０秒、６０秒の長さで製作され
ている。

【００８１】また、ＣＭの放送時には、番組本編や他の
ＣＭとは独立に製作されたものがＴＶ放送ストリーム中
に挿入されるため、各ＣＭの前後では必然的に「音声レ
ベルが下がる（すなわち小音量となる）」こと、及び、
「映像信号が切り替わる」こと、という特徴を持つ。こ
こで、「音声レベルが下がる」とは、必ずしも無音（こ
こでは極微小なノイズしかない部分という意味）と同義
ではない。すなわち、実際には、ＣＭと本編との切り替
えのタイミングなどにより、必ずしも完全に無音とはな
らないまま切り替わることがあるからである。

【００８２】上述したように、ＣＭについての「規定時
間長（少数種類の時間長）」、「小音量」、「映像切り
替わり」という３つの特徴は、ほぼ全てのＣＭが満たす
条件である。本発明では、以下、これら３つの特徴に基
づく条件を「必須条件」と称することにする。

【００８３】したがって、ＴＶ放送信号から当該必須条
件に対応する信号部分を検出するようにすれば、誤棄却
がほとんどなく決定論的にＣＭの候補（すなわちＣＭで
あろうと思われる信号部分）を検出することが可能とな
る。但し、番組本編内にも、偶然そのような必須条件を
満たしてしまう部分が多く存在するため、上記必須条件
を用いただけでは、番組本編の一部をＣＭ候補として誤
検出してしまう虞が残る。

【００８４】一方で、上記必須条件と比べて例外は多く
存在するものの、ＣＭの性質上、多くのＣＭが満たすか
若しくは一定の傾向を示す特徴としては、以下のような
ものがある。

【００８５】１）ＣＭの前後（ＣＭが開始される直前と
ＣＭが終了して本編番組が開始又は再開される直前）で
は、通常の番組本編内よりも音声レベルが低くなること
が多い。

【００８６】２）ＣＭと番組本編との間、及び、あるＣ
Ｍと他のＣＭとの間の、ほぼ無音となる区間長は、数百
ミリ秒程度であることが多い。

【００８７】３）ＴＶ放送内に含まれる有音区間は、Ｃ
Ｍの規定時間長（１５秒、３０秒、６０秒等）より百ミ
リ秒程度以上短いことが多く、また１秒程度以上短いこ
とは少ない。

【００８８】４）ステレオ音声信号の左チャンネル（Ｌ
チャンネル）と右チャンネル（Ｒチャンネル）の相関値
は、１より有意に小さいことが多い。

【００８９】５）ＣＭ期間中は、番組本編より音量が大
きめである傾向がある。

【００９０】６）ＣＭの放送モードは、ステレオモード
であることが多い。

【００９１】７）ＣＭ区間では、複数のＣＭが連続して
放送されることが多い。

【００９２】８）ＣＭ期間中は、映像カットの切り替わ
り頻度が高いことが多い。

【００９３】９）逆に、ＣＭ期間中であっても、カット
の切り替わり頻度が極端に低いものがある（例えば静止
画によるＣＭなど）。

【００９４】１０）番組本編とＣＭとの境界や、あるＣ
Ｍと他のＣＭの境界では、音質が大きく変化することが
多い。

【００９５】１１）ＣＭは、音声と音楽を同時に含むこ
とが多い。

【００９６】１２）番組編成上、毎時丁度の時刻近辺で
は、ＣＭが放送される確率が高い。

【００９７】１３）同様に、毎時３０分付近でもＣＭが
放送される確率が高い。

【００９８】１４）番組のジャンルによってＣＭが放送
される確率の高い時間帯がある（例えばサッカー中継の
ハーフタイムなど）。

【００９９】本発明では、以下、これらの特徴に基づく
条件を「付加条件」と称することにする。すなわち、当
該付加条件は、ＣＭが、規格に基づいて製作されるとい
う制約、短い時間で宣伝効果を上げるためのものである
という制約、及び、番組構成上の都合などによる制約の
元で製作された結果として、ＴＶ放送信号上に現れてく
ることによる条件である。したがって、この付加条件
は、決定論的な取り扱いができるほど確実な条件ではな
いものの、ＣＭである可能性（ＣＭらしさ）を評価する
際の有効な条件となる。

【０１００】さらに、ＴＶ放送においては、同時に同じ
チャンネルで複数の映像及び音声が放送されることは物
理的にありえないという特徴がある。すなわち、ＴＶ放
送信号からＣＭであろうと思われる信号部分（ＣＭ候
補）を検出しようとする場合において、例えば、ＴＶ放
送信号中に、上記付加条件を満たす複数の映像及び音声
区間がオーバーラップして存在し、何らかの処理の結
果、当該オーバーラップ区間でＣＭ候補が検出されたと
しても、そのオーバーラップしている複数の映像及び音
声内の少なくともどちらかの区間は、正しいＣＭ区間で
はあり得ない。本発明では、ＴＶ放送におけるこのよう
な特徴に基づく条件を、「論理条件」と称することにす
る。

【０１０１】本発明では、以上説明した「必須条件」、
「論理条件」、「付加条件」を合理的かつ効果的に利用
することにより、ＴＶ放送信号から高精度でＣＭ部分を
検出可能としている。

【０１０２】より具体的に言うと、本発明では、「必須
条件」に基づき、決定論的にＴＶ放送信号中からＣＭ候
補（ＣＭであろうと思われる信号部分）を抽出し、「付
加条件」に基づくＣＭらしさ（ＣＭである可能性）の統
計論的な評価によってＣＭ候補を選択し、「論理条件」
によりＣＭ候補のオーバーラップ関係を解消することに
より、精度の高いＣＭ検出を実現するものである。

【０１０３】図５には、上記ＣＭ検出部２０２の第１の
具体例の詳細な構成を示す。当該ＣＭ検出部２０２は、
大別して、フロントエンド部とバックエンド部とから構
成されている。また、図中の動作制御部２３は、放送チ
ャンネルを示すチャンネル情報１ｂに基づいて、明らか
にＣＭが放送されない放送チャンネルであるか否か判断
し、その判断結果に応じて、当該図５の各部におけるＣ
Ｍ検出動作を行わないように制御するものである。

【０１０４】先ず、図５のフロントエンド部から説明す
る。

【０１０５】この図５において、当該フロントエンド部
には、前記入力信号２００ａに含まれる映像信号２ａ、
音声信号２ｂ、及び放送モード信号２ｃが入力される。
また、フロントエンド部には、図示しない時計により発
生した時間情報３ａも入力される。

【０１０６】映像信号２ａは、Ａ／Ｄ変換器１０にてデ
ィジタル化され、フレームメモリ１１に蓄えられる。な
お、フレームメモリ１１には、少なくとも２フレーム分
の映像信号を蓄積可能なメモリである。当該フレームメ
モリ１１からフレーム毎に読み出された映像信号は、カ
ットチェンジ検出器１２に送られる。

【０１０７】カットチェンジ検出器１２は、フレームメ
モリ１１より供給されたフレーム毎の映像信号に基づい
て、映像が急激に変化するフレーム（以下、映像変化フ
レームと呼ぶ）と、輝度が一様となるフレーム（以下、
一様輝度フレームと呼ぶ）を検出する。

【０１０８】すなわち、カットチェンジ検出器１２は、
フレームメモリ１１に蓄えられた時間的に隣接する２つ
のフレーム映像間で、各画素毎に輝度の差分の自乗和を
求め、当該自乗和が所定の閾値を越えた場合に、上記隣
接する２つのフレームのうちの時間的に後のフレーム
を、上記映像が急激に変化する映像変化フレームとして
検出する。また、カットチェンジ検出器１２は、フレー
ムメモリ１１に蓄えられた各フレーム映像の輝度の分散
を求め、その輝度の分散値が所定の閾値以下である場合
に、そのフレームを一様輝度フレームであるとして検出
する。なお、フレームの間隔（ＮＴＳＣ方式では約３０
ｍｓ）が、後述する音声信号処理において説明するフレ
ーム周期と一致しない場合には、当該フレーム間隔を再
離散化することによって、フレーム周期と一致させてお
くようにする。

【０１０９】以下、当該カットチェンジ検出器１２にお
ける映像変化フレームと一様輝度フレームの検出につい
て、より具体的に説明する。

【０１１０】ここで、離散化された映像信号の横サイズ
をＸ、縦サイズをＹ、縦横の画素番号をｘ，ｙとし、第
ｎフレームの映像をＩ_n（ｘ，ｙ）、当該第ｎフレーム
に対して時間的に１フレーム前の第ｎ−１フレームの映
像をＩ_n-1（ｘ，ｙ）として表わすと、第ｎフレームと
第ｎ−１フレームの間の各画素毎の輝度差分の二乗和Ｄ
[n]は、式（１０）により得られ、また、第ｎフレーム
の輝度分散値Ｖ[n]は、式（１１）により得られる。

【０１１１】

【数７】

【０１１２】また、このときのカットチェンジ検出器１
２の検出出力Ｃ[n]は、式（１２）により表わされる。

【０１１３】

【数８】

【０１１４】ただし、式中のＤ_thsdは上記映像変化フレ
ームを検出する際の前記自乗和に対する所定の閾値であ
り、Ｖ_thsdは上記一様輝度フレームを検出する際の前記
輝度の分散値に対する所定の閾値である。

【０１１５】当該カットチェンジ検出器１２の検出出力
Ｃ[n]は、映像信号についての特徴量として特徴量バッ
ファ１８へ送られる。

【０１１６】なお、上記の２つのフレーム映像間で輝度
差分を求める際には、２フレーム分の映像信号を蓄積可
能なメモリが必要となり、また、２フレーム分の映像信
号に対する演算量も必要となる。そこで、例えばフレー
ム映像全面を同時に処理する代わりに、フレーム映像を
適切な小ブロック毎に分け、その小ブロック毎に輝度差
分を求めるようにしたり、或いは、フレーム映像間の各
画素毎に輝度差分を求めるのではなく、各フレーム映像
毎に輝度ヒストグラムを求めて、その輝度ヒストグラム
のフレーム間差分を求めるようにしたり、又は、各フレ
ーム映像毎に平均輝度を求めて、その平均輝度のフレー
ム間差分を求めるようにするで、メモリ容量や演算量を
減らすことも可能である。逆に、メモリや演算量に余裕
がある場合には、例えば、カラー映像におけるＲ
（赤），Ｇ（緑），Ｂ（青）成分のようなカラー成分毎
に、上記輝度差分やカラーヒストグラム差分を求めるこ
とで、より検出精度を高めることも可能である。

【０１１７】次に、音声信号２ｂは、Ａ／Ｄ変換器１３
にてディジタル化され、音声信号バッファ１４に蓄えら
れる。なお、音声信号バッファ１４には、少なくとも所
定時間Ｔ₁（例えば３０ｍｓ、以下、これを１フレーム
長とする）分の左（Ｌ）右（Ｒ）２チャンネルのステレ
オ音声信号を蓄積可能なメモリである。当該音声信号バ
ッファ１４から読み出された音声信号は、振幅検出器１
５、相関検出器１６、スペクトル検出器１７に送られ
る。

【０１１８】振幅検出器１５は、音声信号バッファ１４
に蓄えられた音声信号を用いて、所定の時間Ｔ₂（例え
ば１５ｍｓ、以下、これを１フレーム周期とする）毎の
短時間平均二乗振幅を検出する。すなわち、振幅検出器
１５は、音声信号バッファ１４に左右２チャンネルのス
テレオ音声信号が蓄積されている場合、当該音声信号バ
ッファ１４より読み出された左右２チャンネルのステレ
オ音声信号Ｓ_L[m]，Ｓ_R[m]から、所定の時間Ｔ₂（１５
ｍｓ、１フレーム周期）毎に、短時間平均二乗振幅を検
出する。なお、上記ｍ（ｍ＝０，・・・，Ｍ−１）は、
離散化された時間を表わすバッファ内のサンプル番号で
あり、最大番号Ｍが１フレーム長Ｔ₁に対応する。

【０１１９】より具体的に説明すると、振幅検出器１５
は、第ｎフレームにおける左右２チャンネルの音声信号
の平均二乗振幅Ａ[n]を式（１３）により計算する。

【０１２０】

【数９】

【０１２１】当該振幅検出器１５の検出出力である平均
二乗振幅Ａ[n]は、音声信号についての特徴量の一つと
して特徴量バッファ１８へ送られる。

【０１２２】相関検出器１６は、音声信号バッファ１４
に蓄えられた音声信号を用いて、１フレーム毎の音声信
号について規格化前の相関係数を検出すると共に、後段
にて行われる規格化のための短時間エネルギーも同時に
検出する。すなわち、相関検出器１６は、音声信号バッ
ファ１４に左右２チャンネルのステレオ音声信号が蓄積
されている場合、当該音声信号バッファ１４より読み出
された左右２チャンネルのステレオ音声信号Ｓ_L[m]，Ｓ
_R[m]から、１フレーム毎の左右２チャンネルの音声信号
について規格化前の相関係数を検出すると共に、後段に
て行われる規格化のための短時間エネルギーも同時に検
出する。

【０１２３】より具体的に説明すると、相関検出器１６
は、第ｎフレームにおける左右２チャンネルの音声信号
の相関係数Ａ_LR[n]を式（１４）により計算し、左チャ
ンネルの音声信号エネルギーＡ_LL[n]を式（１５）によ
り計算し、右チャンネルの音声信号エネルギーＡ_RR[n]
を式（１６）により計算する。

【０１２４】

【数１０】

【０１２５】当該相関検出器１６の検出出力である相関
係数Ａ_LR[n]と音声信号エネルギーＡ_LL[n]、Ａ_RR[n]
は、それぞれが音声信号についての特徴量の一つとして
特徴量バッファ１８へ送られる。

【０１２６】スペクトル検出器１７は、音声信号バッフ
ァ１４に蓄えられた音声信号を用いて、短時間スペクト
ルを計算する。すなわち、スペクトル検出器１７は、音
声信号バッファ１４に左右２チャンネルのステレオ音声
信号が蓄積されている場合、当該音声信号バッファ１４
より読み出された左右２チャンネルのステレオ音声信号
Ｓ_L[m]，Ｓ_R[m]から、短時間スペクトルを計算する。

【０１２７】より具体的に説明すると、スペクトル検出
器１７は、第ｎフレームにおける左右２チャンネルの音
声信号の離散スペクトルＦ[k;n]を求める。なお、ｋ＝
０，・・・，Ｋ−１を離散化された周波数を表わす番号
とすると、離散スペクトルＦ[k;n]は式（１７）により
表わされる。

【０１２８】

【数１１】

【０１２９】この式（１７）の演算は、例えば、高速フ
ーリエ変換（ＦＦＴ）又は線形予測分析（ＬＰＣ）など
を用いて実現される。

【０１３０】当該スペクトル検出器１７の計算出力であ
る短時間離散スペクトルＦ[k;n]は、音声信号について
の特徴量の一つとして特徴量バッファ１８へ送られる。

【０１３１】次に、放送モード信号２ｃは、上述した音
声信号処理のフレームに合わせて離散化された数値とな
される。

【０１３２】より具体的に説明すると、第ｎフレームに
おける放送モード信号２ｃは、例えば式（１８）のよう
な数値Ｂ[n]となされる。

【０１３３】

【数１２】

【０１３４】この放送モード信号２ｃを離散化した数値
Ｂ[n]は、ＴＶ放送信号の特徴量の一つとして特徴量バ
ッファ１８へ送られる。

【０１３５】同様に、時間信号３ａも、音声信号処理の
フレームに合わせて離散化された数値Ｔ[n]となされ、
特徴量の一つとして特徴量バッファ１８へ送られる。

【０１３６】特徴量バッファ１８は、上記カットチェン
ジ検出器１２からの検出出力Ｃ[n]と、振幅検出器１５
からの平均二乗振幅Ａ[n]と、相関検出器１６からの相
関係数Ａ_LR[n]、音声信号エネルギーＡ_LL[n]，Ａ_RR[n]
と、スペクトル検出器１７からの短時間離散スペクトル
Ｆ[k;n]と、放送モード信号２ｃの離散化数値Ｂ[n]と、
時間信号３ａの離散化数値Ｔ[n]とからなる、式（１
９）に示される特徴量Ｇ[n]を、所定の時間Ｔ₃に渡って
蓄積する。なお、時間Ｔ₃はＣＭ部分を最低でも１つ以
上に渡って記憶できる時間であり、例えば８０秒などと
する。

【０１３７】Ｇ[n]≡｛Ｃ[n],Ａ[n],Ａ_LR[n],Ａ_LL[n],
Ａ_RR[n],Ｆ[k;n],Ｂ[n],Ｔ[n]｝ (21)以上のＡ／Ｄ変
換器１０から特徴量バッファ１８までが、図５に示した
ＣＭ検出部２０２のフロントエンド部の構成であり、以
下、図６、図７のフローチャートを用いて当該フロント
エンド部における処理の流れを説明する。なお、図６の
ステップＳ３０〜Ｓ３２までは映像信号２ａについての
処理の流れを表しており、図７のステップＳ３３〜Ｓ４
０までは音声信号２ｂ及び放送モード信号２ｃ、時間信
号３ａについての処理の流れを表している。

【０１３８】先ず、映像信号２ａについての処理の流れ
を表す図６において、フロントエンド部は、ステップＳ
３０の処理として、Ａ／Ｄ変換器１０によりディジタル
化された、少なくとも１フレーム分の映像信号２ａをフ
レームメモリ１１に蓄える。このフレームメモリ１１
は、１フレーム分の映像信号２ａを１サンプルとして扱
うようになされており、１フレーム分の映像信号２ａが
入力されると、当該フレームメモリ１１内に既に蓄積さ
れている映像信号２ａが１フレーム分シフトし、最も時
間的に過去に入力された１フレームの映像信号２ａが押
し出されて出力されるようになっている。

【０１３９】次に、フロントエンド部は、ステップＳ３
１の処理として、フレームメモリ１１から映像信号２ａ
を読み出してカットチェンジ検出器１２に送り、前述の
ようにして検出出力Ｃ[n]を求める。

【０１４０】その後、フロントエンド部は、ステップＳ
３２の処理として、当該検出出力Ｃ[n]を特徴量バッフ
ァ１８に蓄える。

【０１４１】一方、音声信号２ｂについての処理の流れ
を表す図７において、フロントエンド部は、ステップＳ
３３及びステップＳ３４の処理として、Ａ／Ｄ変換器１
３によりディジタル化された、音声信号２ｂを音声信号
バッファ１４に入力すると共に、当該音声信号バッファ
１４に少なくとも１フレーム周期Ｔ₂分の音声信号２ｂ
を蓄積する。この音声バッファ１４は、１フレーム周期
Ｔ₂分の音声信号２ｂを１サンプルとして扱うようにな
されており、１フレーム周期Ｔ₂分の音声信号２ｂが入
力されると、当該音声バッファ１４内に既に蓄積されて
いる音声信号２ｂが１フレーム周期Ｔ₂分だけシフト
し、最も時間的に過去に入力された１フレーム周期Ｔ₂
分の音声信号２ｂが押し出されて出力されるようになっ
ている。

【０１４２】上記音声信号バッファ１４に少なくとも１
フレーム周期Ｔ₂分の音声信号２ｂが蓄積されると、フ
ロントエンド部は、ステップＳ３５の処理として、当該
音声信号バッファ１４に蓄積された音声信号２ｂを読み
出して振幅検出器１５に送り、前述のようにして、平均
二乗振幅Ａ[n]を求める。

【０１４３】同時に、フロントエンド部は、ステップＳ
３６の処理として、音声信号バッファ１４に蓄積された
音声信号２ｂを相関検出器１６に送り、前述のようにし
て、相関係数Ａ_LR[n]と音声信号エネルギーＡ_LL[n]、Ａ
_RR[n]を求める。

【０１４４】また同時に、フロントエンド部は、ステッ
プＳ３７の処理として、音声信号バッファ１４に蓄積さ
れた音声信号２ｂをスペクトル検出器１７に送り、前述
のようにして、短時間離散スペクトルＦ[k;n]を求め
る。

【０１４５】さらに、フロントエンド部は、ステップＳ
３８の処理として、放送モード信号２ｃから離散化した
数値Ｂ[n]を求めると共に、時間信号３ａから、離散化
された数値Ｔ[n]を求める。

【０１４６】フロントエンド部は、以上にようにして求
められた、上記カットチェンジ検出器１２からの検出出
力Ｃ[n]と、振幅検出器１５からの平均二乗振幅Ａ[n]
と、相関検出器１６からの相関係数Ａ_LR[n]、音声信号
エネルギーＡ_LL[n]，Ａ_RR[n]と、スペクトル検出器１７
からの短時間離散スペクトルＦ[k;n]と、放送モード信
号２ｃの離散化数値Ｂ[n]と、時間信号３ａの離散化数
値Ｔ[n]とからなる特徴量Ｇ[n]を、特徴量バッファ１８
に蓄積する。

【０１４７】図５に戻り、バックエンド部の説明を行
う。なお、以下の説明において、番号ｎは、特徴量バッ
ファ１８内にフレーム毎に蓄積される特徴量の、各フレ
ーム番号を表わすものとする。また、最新のフレームの
特徴量をＧ[0]とし、過去のフレームの特徴量となるに
したがってｎの値が増加し、新たなフレームの特徴量が
入力された場合には、全てのデータが１ずつシフト（フ
レーム番号が１ずつシフト）するものとする。

【０１４８】図５において、特徴量バッファ１８に蓄積
された特徴量は、フレーム毎にＣＭ候補検出器１９に送
られる。

【０１４９】当該ＣＭ候補検出器１９は、ほぼ全てのＣ
Ｍが満たす、前述した「必須条件」に基づき、フレーム
毎にＣＭ区間の候補を算出する。ここで、必須条件と
は、前述したように、ＣＭの音声信号が「小音量」であ
ること、すなわち音声信号の音量が所定の閾値以下とな
っているフレーム（以下、音量条件と呼ぶ）であり、且
つ、ＣＭの「映像切り替わり」があること、すなわち映
像信号が急激に変換するフレーム又は一様な輝度となる
フレーム（以下、映像条件と呼ぶ）であり、さらに、
「規定時間長（少数種類の時間長）」であること、すな
わち上記音量条件と映像条件を満たす２つのフレームの
間隔が所定のＣＭ長と合致する区間（以下、時間条件と
呼ぶ）となるような条件であり、具体的には、前述の特
徴量を用いて、以下のような式（２０）で且つ式（２
１）で且つ式（２２）の条件として書き下すことができ
る。

【０１５０】Ａ[0]＜Ａ_thsd (20) Ｃ[0]＝１ (21) Ａ[n₁]＜Ａ_thsd，Ｃ[n₁]＝１又はＡ[n₂]＜Ａ_thsd，Ｃ[n₂]＝１又はＡ[n₃]＜Ａ_thsd，Ｃ[n₃]＝１ (22) ただし、Ａ_thsdは所定の二乗振幅の閾値であり、ｎ₁，
ｎ₂，ｎ₃はそれぞれＣＭ長として規定されている時間長
（本実施の形態では、一例として１５秒、３０秒、６０
秒の３種類の時間長がある場合を説明に用いている）
を、フレーム周期単位に換算した数である。なお、ＣＭ
の実際の放送時間には誤差があるため、実用上は、
ｎ₁，ｎ₂，ｎ₃にはそれぞれ多少の幅を持たせる。

【０１５１】ここで、図８を用いて、上記ＣＭ候補検出
器１９の動作の流れを説明する。

【０１５２】図８において、特徴量バッファ１８では、
ステップＳ５０のバッファシフト処理とステップＳ５１
の特徴量入力処理として、図６のステップＳ３２で説明
したフレームメモリと図７のステップＳ４０で説明した
音声信号バッファと同様に、１フレーム単位の入力、シ
フト及び出力の動作を行うようになされている。すなわ
ち、特徴量バッファ１８は、１フレーム分の特徴量を１
サンプルとして扱うようになされており、１フレーム分
の特徴量が入力されると、当該特徴量バッファ１８内に
既に蓄積されている特徴量が１フレーム分だけシフト
し、最も時間的に過去に入力された１フレーム分の特徴
量が押し出されて出力されるようになっている。

【０１５３】上記ステップＳ５０及びステップＳ５１の
処理により、特徴量バッファ１８から１フレーム（１サ
ンプル）分の特徴量が入力されると、ＣＭ候補検索器１
９は、ステップＳ５２及びステップＳ５３の処理とし
て、１フレーム（サンプル）に特徴量が上記必須条件の
音量条件、映像条件、時間条件を満たすか否かの評価を
行う。すなわち。ＣＭ候補検索器１９は、ステップＳ５
２において、先ず最初のフレームの平均二乗振幅Ａ[0]
と所定の二乗振幅の閾値Ａ_thsdを比較し、次に、ステッ
プＳ５３の処理として、前記検出出力Ｃ[0]が１となる
か否か調べることにより、当該フレームが上記必須条件
である音量条件、映像条件、時間条件を満たすか否かの
判定を行う。ＣＭ候補検索器１９では、これらステップ
Ｓ５２，Ｓ５３の判定処理の結果、上記平均二乗振幅Ａ
[0]が所定の二乗振幅の閾値Ａ_thsdを超えず、且つ、上
記必須条件を満たしていると判定した場合、当該フレー
ムをＣＭ候補としてステップＳ５７以降（ステップＳ５
４〜Ｓ５６については後述する）の処理に進み、逆に、
上記平均二乗振幅Ａ[0]が所定の二乗振幅の閾値Ａ_thsd
を超えたか、或いは上記必須条件を満たしていないと判
定した場合、当該フレームがＣＭ候補にはならないとし
てステップＳ５０の処理に戻る。

【０１５４】上記ステップＳ５２，Ｓ５３の各判定処理
の結果、上記平均二乗振幅Ａ[0]が所定の二乗振幅の閾
値Ａ_thsdを超えず、且つ、上記必須条件を満たしている
場合、ＣＭ候補検索器１９は、ステップＳ５７の処理と
してＣＭ開始フレームｎ_sを検索し、次に、ステップＳ
５８の処理としてＣＭ終了フレームｎ_eの検索を行い、
更に、ステップＳ５９の処理としてＣＭ開始時刻Ｔ_sを
計算し、ステップＳ６０としてＣＭ長さＷを計算する。

【０１５５】ＣＭ候補検索器１９は、以上のステップＳ
５７〜Ｓ６０の検索及び計算を行った後、ステップＳ６
１において後述するＣＭ候補テーブルを参照し、もし、
ＣＭ開始時刻Ｔ_s及びＣＭ長さＴ_wの一致する候補がすで
に当該ＣＭ候補テーブル中に存在するならば、そのまま
再びステップＳ５４〜Ｓ５６の処理に戻り、逆に存在し
ない場合には、新たなＣＭ候補としてＣＭ候補テーブル
に追加した後、再びステップＳ５４〜Ｓ５６の処理に戻
る。

【０１５６】ステップＳ５４〜Ｓ５６では、全ての時間
長に対して上述同様の処理を行った後、ステップＳ５０
に戻り、次の入力に対して同じ処理を繰り返すことを表
している。

【０１５７】なお、上記ＣＭ開始フレームｎ_sとは、
ｎ₁，ｎ₂，ｎ₃で表される各フレームのうち時間条件に
合致したフレームから、最新フレームの方向へ向かっ
て、平均二乗振幅Ａ[n]が二乗振幅の閾値Ａ_thsdを越え
る最初のフレーム番号である。また、ＣＭ終了フレーム
ｎ_eとは、０番目のフレームより過去の方向に向かっ
て、平均二乗振幅Ａ[n]が二乗振幅の閾値Ａ_thsdを越え
ない最後のフレーム番号である。さらにＣＭ開始時刻Ｔ
_sは、ＣＭ開始フレーム番号ｎ_sを用いてＴ_s＝Ｔ[n_s]と
して求められる。同様にＣＭ長さＴ_wは、Ｔ_w＝Ｔ[n_e]−
Ｔ[n_s]として求められる。

【０１５８】ここで、図９には、上記必須条件の算出例
を示す。この図９に示すＡ[n]の項において、「ｏ」は
二乗振幅の閾値Ａ_thsd未満の平均二乗振幅を持つフレー
ムを示し、「ｘ」は二乗振幅の閾値Ａ_thsd以上の平均二
乗振幅を持つフレームを示している。この例では、Ａ
[0]，Ｃ[0]及びＡ[n₁]，Ｃ[n₁]が条件を満たし、ｎ₁よ
り左方で最初にＡ[n]＝ｘとなるフレームがｎ_s、０より
右方に連続する最後のＡ[n]＝ｏとなるフレームがｎ_eと
なる。

【０１５９】以上の処理により、ＣＭ候補検出器１９で
は、１フレーム（１サンプル）の特徴量が入力される毎
にＣＭ候補の検出を行い、ＣＭ候補が検出された場合に
はＣＭ候補テーブルにエントリーする。

【０１６０】図１０には、ＣＭ候補テーブルの構成例を
示す。この図１０において、ＣＭ候補テーブルの項目
は、開始時刻Ｔ_s、長さＴ_w、及び後述する付加条件算出
器２０で算出する特徴量Ｑ₁〜Ｑ₁₁、及び後述する付加
条件判定器２１で算出するスコアＲとスコア判定結果Ｚ
からなる。ＣＭ候補検出器１９によるＣＭ候補テーブル
１９ａの段階では、開始時刻Ｔｓ、長さＴｗのみが記述
される。このように、ＣＭ候補テーブルは、ＣＭ候補検
出器１９で得られるＣＭ開始時刻Ｔｓ、長さＴｗと、付
加条件算出器２０で算出される特徴量Ｑ₁〜Ｑ₁₁と、付
加条件判定器２１で算出されるスコアＲ及びスコア判定
結果Ｚとを記述し、それら特徴量を管理するための表で
ある。また、ＣＭ候補テーブルは、そのエントリーがＣ
Ｍであるかないかの判定を受けるまで保持され、ＣＭで
あると判断された場合には、後述するルール判定器２２
からＣＭ検出出力４ａとして出力され、ＣＭでないと判
断された場合には破棄される。

【０１６１】上記ＣＭ候補検出器１９により開始時刻Ｔ
ｓ、長さＴｗのみが記述されたＣＭ候補テーブル１９ａ
は、付加条件算出器２０に送られる。

【０１６２】付加条件算出器２０では、ＣＭ候補テーブ
ル１９ａにエントリーされた候補区間より、特徴量バッ
ファ１８を参照しながら、以下に示すような特徴量Ｑ₁
〜Ｑ₁₁を抽出し、それをＣＭ候補テーブル１９ａに追加
記述し、ＣＭ候補テーブル２０ａとして付加条件判定器
２１に出力する。

【０１６３】図１１には、当該付加条件算出器２０にお
ける特徴量Ｑ₁〜Ｑ₁₁の算出例を示す。

【０１６４】この図１１において、横軸はフレーム番号
（離散時間に相当）を表し、図１１の（ａ）はカットチ
ェンジ検出出力Ｃ[n]、図１１の（ｂ）は放送モード信
号２ｃの離散化数値Ｂ[n]、図１１の（ｃ）は音声信号
の短時間離散スペクトルＳ[k,n]、図１１の（ｄ）は音
声信号の平均二乗振幅Ａ[n]を表わし、ｎ₁の間隔（図中
点線で挟まれた区間）がＣＭ候補である。なお、図１１
の（ａ）において、図中ＣＴで示す位置はカットチェン
ジ検出出力Ｃ[n]が１となっている位置（すなわちカッ
トチェンジが検出された位置）を示している。また、図
１１の（ｂ）において、図中Ｍで示す区間はその区間が
何らかの放送モードとなっていることを示している。図
１１の（ｃ）において、図中Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３，Ｓ４は
何らかのスペクトル成分が存在することを示し、図１１
の（ｄ）において、図中ＡＭは二乗振幅の変化を表して
いる。また、図中Ｑ₁からＱ₁₁は、上記付加条件算出器
２０にて特徴量Ｑ₁〜Ｑ₁₁が計算される場所を示してい
る。

【０１６５】以下、付加条件算出器２０で算出される各
特徴量Ｑ₁〜Ｑ₁₁について個々に説明する。

【０１６６】特徴量Ｑ₁は前ブレーク長である。当該前
ブレーク長とは、ＣＭ候補区間直前の小音量区間（前ブ
レーク区間と称する）、すなわち連続してＡ[n]が所定
の閾値Ａ_thsd以下である時間長であり、図１１中の一点
鎖線で挟まれた区間長ＢＢが前ブレーク長Ｑ₁である。

【０１６７】特徴量Ｑ₂は後ブレーク長である。当該後
ブレーク長とは、ＣＭ候補区間直後の小音量区間（後ブ
レーク区間と称する）、すなわち連続してＡ[n]が所定
の閾値Ａ_thsd以下である時間長であり、図１１中の一点
鎖線で挟まれた区間長ＡＢが後ブレーク長Ｑ₂である。

【０１６８】特徴量Ｑ₃は前ブレーク最小振幅である。
当該前ブレーク最小振幅Ｑ₃は、前記の前ブレーク区間
におけるＡ[n]の最小値である。

【０１６９】特徴量Ｑ₄は後ブレーク最小振幅である。
当該後ブレーク最小振幅Ｑ₄は、前記の後ブレーク区間
におけるＡ[n]の最小値である。

【０１７０】特徴量Ｑ₅は左右相関値である。当該左右
相関値Ｑ₅は、ＣＭ候補区間の音声の左右２チャンネル
の音声信号Ｓ_L[m]、Ｓ_R[m]の相関値である。これは、式
（１４）〜式（１６）のＡ_LR[n]，Ａ_LL[n]，Ａ_RR[n]を
利用して、式（２３）に従って算出することができる。

【０１７１】

【数１３】

【０１７２】この式（２３）の演算では、フレームのオ
ーバーラップにより原波形が部分的に複数回加算される
ことになるが、そのことはこのシステムに実質的な影響
は及ぼさない。また、原波形をそのまま保持できるだけ
のメモリ容量及び処理速度がある場合には、この演算は
原波形の相互相関と置き換えることもできる。

【０１７３】特徴量Ｑ₆は平均振幅値である。当該平均
振幅値Ｑ₆は、ＣＭ候補区間の音声信号の振幅のＲＭＳ
値（平均二乗振幅）である。これは、式（２４）により
計算することができる。

【０１７４】

【数１４】

【０１７５】この式（２４）の演算では、上記左右相関
演算の場合と同様に、フレームのオーバーラップ次第で
は原波形が部分的に複数回加算されることになるが、そ
のことは実質的な影響を及ぼさない。また、原波形をそ
のまま保持できるだけのメモリ容量及び処理速度がある
場合には、この演算は原波形のＲＭＳ演算と置き換える
こともできる。

【０１７６】特徴量Ｑ₇はカット数である。当該カット
数Ｑ₇は、ＣＭ候補区間中に存在するカットチェンジの
回数（上記ＣＴの数）を数える演算となる。すなわちこ
れは、[n_s,n_e）の区間でＣ[n]＝１となる回数を数える
演算となる。

【０１７７】特徴量Ｑ₈は放送モードである。ここでの
放送モードは、ＣＭ候補区間中で最も支配的な放送モー
ドのことである。これは、［n_s,n_e）の区間のＢ[n］値
の中で、最も頻発する放送モードＱ₈を選ぶ演算であ
る。

【０１７８】特徴量Ｑ₉は隣接候補数である。当該隣接
候補数Ｑ₉は、あるＣＭ候補に対して、その前後にある
有音区間もＣＭ候補であるかどうかを表わし、両側とも
ＣＭ候補であれば「２」、片側のみＣＭ候補であれば
「１」、どちらもＣＭ候補でなければ「０」の値をと
る。この演算は、ＣＭ候補テーブルを検索することで行
われ、開始時刻Ｔ_sと長さＴ_wと後ブレーク長Ｑ₂の和
（Ｔ_s＋Ｔ_w＋Ｑ₂）が、他のＣＭ候補の開始時刻
（Ｔ′_s）と一致するかどうかで後側候補の判定が行わ
れる。同様に、開始時刻Ｔ_sと前ブレーク長Ｑ₁の差（Ｔ
_s−Ｑ₁）が、他のＣＭ候補の開始時刻Ｔ′_sと長さＴ′_w
の和（Ｔ′_s＋Ｔ′_w）と一致するかどうかで、前側候補
の判定が行われる。

【０１７９】特徴量Ｑ₁₀，Ｑ₁₁はスペクトル差分エネル
ギーである。当該スペクトル差分エネルギーＱ₁₀，Ｑ₁₁
は、ＣＭと番組本編やＣＭと他のＣＭとの境界での音質
変化を定量化するために用いられる。これは、上記境界
の両側における平均スペクトルの差の自乗和として定義
され、式（２５）〜（３０）に従って計算される。

【０１８０】

【数１５】

【０１８１】但し、式中のＮはスペクトルの平均をとる
フレーム数、ｎ′_eはＣＭ候補区間の直前の有音区間の
終了フレーム番号（図１１参照）、ｎ′_sはＣＭ候補区
間の直後の有音区間の開始フレーム番号、Ｓ₁[k]はＣＭ
候補区間の直前の有音区間の終了直前の平均スペクトラ
ム、Ｓ₂[k]はＣＭ候補区間開始直後の平均ズクトラム、
Ｓ₃[k]はＣＭ候補区間終了直前の平均スペクトラム、Ｓ
₄[k]はＣＭ候補区間の直後の有音区間の開始直後の平均
スペクトラム、Ｓ_normは適切な規格化定数である。

【０１８２】上記付加条件算出器２０は、以上により算
出したＱ₁からＱ₁₁までの特徴量を、ＣＭ候補テーブル
１９ａに追加記述し、ＣＭ候補テーブル２０ａとして出
力する。当該ＣＭ候補テーブル２０ａは、付加条件判定
器２１に送られる。

【０１８３】付加条件判定器２１は、ＣＭ候補テーブル
２０ａを入力とし、ＣＭ候補の特徴量を、閾値関数など
により非線型にパラメータ変換した後、荷重加算するこ
とでＣＭ候補に対するスコアＲを算出し、Ｒが所定の閾
値以上である場合には有力ＣＭ候補と判定する。付加条
件判定器２１は、これらスコアＲとスコア判定結果Ｚを
ＣＭ候補テーブル２０ａに追加記述し、ＣＭ候補テーブ
ル２１ａとして出力する。

【０１８４】図１２には、付加条件判定器２１の概略構
成を示す。

【０１８５】この図１２において、ＣＭ候補テーブル２
１ａの各特徴量Ｑ₁〜Ｑ_Lは、それぞれ対応する関数演算
器５０₁〜５０_Lに送られ、それぞれ対応するパラメータ
変換関数Ｈ₁()〜Ｈ_L()による変換演算が施された後、さ
らにそれぞれ対応する重み付け器５１₁〜５１_Lにより重
みＷ₁〜Ｗ_Lとの積がとられる。各重み付け器５１₁〜５
１_Lにより重み付けがなされた後の特徴量は、総和加算
器５２での総和加算によりスコアＲが算出される。この
総和加算器５２から出力されたスコアＲは、スコア判定
器５３にて所定の閾値と比較され、スコアＲが所定の閾
値以上である場合には有力ＣＭ候補である旨を示す判定
結果が出力される。なお、スコア判定器５３によるスコ
ア判定により所定の閾値未満であると判定されたＣＭ候
補は、テーブルから消去される。

【０１８６】より具体的に説明すると、当該付加条件判
定器２１におけるスコア算出演算は、式（３１）に従っ
て行われる。

【０１８７】

【数１６】

【０１８８】ただし、Ｈ_l()は各特徴量に対して予め定
めるパラメータ変換関数、Ｗ_lは予め決定しておく荷
重、Ｌは特徴量数（＝１１）である。なお、ｌは１〜１
１のうちの任意の数である。

【０１８９】ここで、各関数演算器５０₁〜５０_Lにおけ
るパラメータ変換関数Ｈ_l()は、最も簡単には矩形関数
でよい。すなわち例えば、図１３の（ｂ）に示すような
矩形関数Ｒect（x;t₁,t₂）を用い、予め各特徴量につい
て決定しておく標準値の下上限値をｔ_1l，ｔ_2lとし、式
（３２）により例えばＱ₁が標準値の範囲内ならば１、
範囲外ならば０となるようにする。

【０１９０】Ｈ_l（Ｑ_l）＝Ｒect（Ｑ_l;t₁,t₂） (32) なお、前記境界付近で滑らかに０から１、１から０への
推移させるようにする場合には、例えば式（３３）のよ
うな、シグモイド関数Ｓigm(x;t₁,t₂)を用いることもで
きる。

【０１９１】

【数１７】

【０１９２】図１３の（ｃ）にはその概形を示す。ただ
し、σ_1l,σ_2lは推移の程度を表わす定数であり、予め
特徴量の分布などに基づき決定しておく。

【０１９３】また、上記各重み付け器５１₁〜５１_Lによ
る加算荷重Ｗ_lは、予め特徴量の統計的性質に基づき人
為的に決定しておくこともできるが、既知の学習サンプ
ルに対して、ニューラルネットワーク（例えば中川著
「パターン情報処理」丸善（1999）などに詳説）の要領
で学習することで、自動的に荷重を決定することも可能
である。なお、ｌは１〜１１のうちの任意の数である。

【０１９４】さらに、上記判定器５３におけるスコア判
定は、式（３４）のように、スコアＲの閾値処理により
行う。

【０１９５】Ｚ＝Ｕnit（Ｒ−ｔ_r） (34) ただし、Ｕnit（ｘ）は、図１３の（ａ）に示すよう
に、ｘ＞０で１、ｘ＜０で０となる単位ステップ関数で
あり、ｔ_rは予め定めるか或いは学習により自動的に決
まる判定閾値である。

【０１９６】次に、ルール判定器２２は、上記付加条件
判定器２１でのスコア判定により得られたＣＭ候補テー
ブル２１ａを入力とし、後述するような所定のルール判
定によりｍ最終的なＣＭ検出出力４ａとしてＣＭ開始時
刻と長さを出力する。すなわち、当該ルール判定器２２
では、同一時刻に複数のＣＭ候補があった場合（以下、
競合関係という）に、どちらがよりＣＭとして確からし
いかをルール処理により判定する。

【０１９７】以下、ルール判定器２２の動作を図１４の
フローチャートを用いて説明する。

【０１９８】先ず、ルール判定器２２は、ステップＳ７
０として、ＣＭ候補テーブルより、判定するべくＣＭ候
補を選択する。これは、ＣＭ候補テーブル中で最古の候
補であり、予め設定された時間Ｔ₄が経過したものから
順に行う。Ｔ₄は、数個のＣＭが十分含まれる程度の時
間長であり、例えば１５０秒間とする。

【０１９９】続いて、ルール判定器２２は、ステップＳ
７１として、選択したＣＭ候補の区間中（ＴｓからＴｓ
＋Ｔｗまでの間）に、他のＣＭ候補が存在するかどう
か、ＣＭ候補テーブル中を検索する。このステップＳ７
１において、存在しないと判定した場合（Ｎｏ）、この
ＣＭ候補はＣＭ検出出力として出力され、ＣＭ候補テー
ブルより消去される。

【０２００】一方、ステップＳ７１において、存在する
と判定した場合（Ｙｅｓ）、それらは競合関係にあると
して、ステップＳ７２にて先ず最小長さ優先ルールが適
用される。ここで、最小長さ優先ルールは、ある時区間
が、複数の長さの異なるＣＭ候補の組み合わせにより構
成され得る場合、より短いＣＭ候補で構成されている方
を優先するというルールである。すなわち、例えば３０
秒という時区間に対して、１つの３０秒ＣＭという可能
性と、２つの１５秒ＣＭの組み合わせという可能性の、
両方が同時に候補として存在する場合には、１５秒ＣＭ
を選択し、３０秒ＣＭを棄却するというルールである。

【０２０１】図１５を用いて、この最小長さ優先ルール
の一例を説明する。

【０２０２】なおこの例には、図１５の（ａ）のよう
に、実際には４つのＣＭ１〜ＣＭ４が連続して放送され
ている区間に対し、図１５の（ｂ）中Ａ〜Ｈで示すよう
な８つの候補がＣＭ候補テーブルに存在する場合が示さ
れている。

【０２０３】先ず、図１５の（ｃ）に示すように、Ａの
ＣＭ候補が判定中であるとすると、この候補Ａと競合す
る候補はＥとＨである。しかしながら、Ｅの区間はＡと
Ｂで記述でき、また、Ｈの区間はＡとＢとＣとＤ等で記
述できることから、それぞれ棄却され、Ａが採用され
る。続いて、図１５の（ｄ）に示すように、Ｂが判定中
となったときには、Ｆが競合相手となる（このとき、
Ｅ、ＨはＡの判定により棄却済みとなっている）が、Ｆ
の区間はＢとＣで記述できることから棄却され、Ｂが採
用される。同様に、図１５の（ｅ）に示すように、Ｃが
判定中の場合には、Ｇが競合相手となるが、Ｇの区間は
ＣとＤで記述されることから棄却され、Ｃが採用され
る。最後に、図１５の（ｆ）に示すように、Ｄが判定さ
れるときには、すでに競合相手は存在しないので、そも
そもこのルールを適用する必要はなく、当該Ｄがそのま
ま採用される。

【０２０４】以上により、この時区間からは、ＣＭ候補
としてＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄが選択されることとなる。このル
ールが適用できない競合関係については、そのままＣＭ
候補テーブルに残してこの処理を終了する。

【０２０５】図１４に戻り、ステップＳ７２のルール判
定の後、ルール判定器２２の処理は、ステップＳ７３に
進む。ステップＳ７３に進むと、ルール判定器２２は、
最小長さ優先ルールを適用した結果、判定中のＣＭが棄
却されたか否か判断する。このステップＳ７３におい
て、判定中のＣＭが棄却されと判断した場合（Ｙｅ
ｓ）、ルール判定器２２は、その候補をＣＭ候補テーブ
ルから消去し、ステップＳ７０に戻る。一方、ステップ
Ｓ７３において、棄却されていないと判断した場合（Ｎ
ｏ）、ルール判定器２２では、ステップＳ７４におい
て、再び判定中のＣＭ候補の区間中に他のＣＭ候補が存
在するかどうか、テーブル中を検索する。

【０２０６】このステップＳ７４において他のＣＭ候補
が存在しないと判定した場合（Ｎｏ）、ルール判定器２
２では、ステップＳ８０において判定中のＣＭ候補をＣ
Ｍ検出出力から出力し、ＣＭ候補テーブルから消去す
る。一方、ステップＳ７４にて存在すると判断した場合
（Ｙｅｓ）、ルール判定器２２の処理は、ステップＳ７
５に進む。

【０２０７】ステップＳ７５に進むと、ルール判定器２
２は、隣接優先ルールを適用する。ここで、隣接優先ル
ールとは、複数のＣＭ候補が競合関係にある場合、それ
ぞれ直前又は直後に隣接するＣＭ候補を検索し、それが
存在する方を優先するというルールである。

【０２０８】図１６を用いて、当該隣接優先ルールにつ
いて説明する。

【０２０９】なおこの例には、図１６の（ａ）のよう
に、実際には４つのＣＭ１１〜ＣＭ１４が連続して放送
されている区間に対し、図１６の（ｂ）中Ｉ〜Ｎで示す
ような６つの候補が存在する場合が示されている。ま
た、この例の場合、候補Ｍ及びＮは、偶然ＣＭ中にカッ
トチェンジや小音量区間が存在したために候補となって
いるが、このような候補は、実際には誤った区間である
とはいえ、内容的にはＣＭを含んでいるため、ＣＭらし
さを判定する付加条件のスコア判定によっても、棄却さ
れない場合があるものである。

【０２１０】このような例において、先ず、図１６の
（ｃ）に示すように、最古のＩが判定される候補とな
る。当該Ｉと競合するものとしてＭがあるが、Ｉには隣
接する候補Ｊが存在するのに対し、Ｍには隣接する候補
がないため、Ｉを採用し、Ｍを棄却する。次に、図１６
の（ｄ）に示すように、Ｊが判定される候補となった場
合、Ｊと競合する候補としてＮがあるが、Ｊには隣接す
る候補Ｉ、Ｋが存在するのに対し、Ｎには存在しないた
め、Ｊが採用されＮが棄却される。次に、図１６の
（ｅ），（ｆ）に示すように、残りの候補Ｋ、Ｌには、
既に競合する候補がなくなるため、このルールは適用さ
れず、これらＫ、Ｌがそのまま採用される。

【０２１１】以上により、この図１６に例示した区間か
らは、Ｉ，Ｊ，Ｋ，ＬがＣＭ候補として選択されること
となる。

【０２１２】なお、競合関係の候補のいずれにも隣接候
補が無い場合、及び複数の候補にそれぞれ隣接候補があ
る場合には、それらはどちらも棄却されず、ＣＭ候補テ
ーブルに残される。

【０２１３】図１４に戻り、ステップＳ７５の処理後、
ルール判定器２２の処理は、ステップＳ７６に進む。ス
テップＳ７６に進むと、ルール判定器２２は、隣接優先
ルールを適用の結果、判定中のＣＭが棄却されたか否か
判断する。このステップＳ７６において、判定中のＣＭ
が棄却されたと判断した場合（Ｙｅｓ）、ルール判定器
２２は、その候補をＣＭ候補テーブルから消去し、ステ
ップＳ７０の処理に戻る。一方、ステップＳ７６におい
て棄却されていない場合（Ｎｏ）、ルール判定器２２
は、次のステップＳ７７において、再び判定中のＣＭ候
補の区間中に、他のＣＭ候補が存在するかどうか、ＣＭ
候補テーブル中を検索する。

【０２１４】このステップＳ７７において、他のＣＭ候
補が存在しなと判定された場合（Ｎｏ）、ルール判定器
２２は、ステップＳ８０において、判定中のＣＭ候補を
ＣＭ検出出力から出力し、ＣＭ候補テーブルから消去す
る。一方、ステップＳ７７において、他のＣＭ候補が存
在すると判定した場合（Ｙｅｓ）、ルール判定器２２
は、ステップＳ７８において、スコア優先ルールを適用
する。ここで、スコア優先ルールとは、上記の各ルール
によっても競合関係が解消されない場合、付加条件判定
器２１により得られた判定スコアＲの高い候補を優先す
るというルールである。このスコア優先ルールは、対象
となる競合関係が解消するまで繰り返し適用する。

【０２１５】図１７を用いて、当該スコア優先ルールに
ついて説明する。

【０２１６】なおこの例には、図１７の（ａ）のよう
に、実際には４つのＣＭ２１〜ＣＭ２４が連続して放送
されている区間に対し、図１７の（ｂ）中Ｐ〜Ｗで示す
ような７つの候補が存在する場合が示されている。

【０２１７】この例において、先ず、図１７の（ｃ）に
示すように、最古のＰが判定される候補となるが、この
候補ＰはＵと競合関係がある。但し、このときの競合関
係は、前記最小長さ優先ルールによっても、また、隣接
優先ルールによっても競合が解消されない。

【０２１８】したがって、この場合には、これら競合関
係にある候補と関連する全ての競合関係を、ＣＭ候補テ
ーブル中から検索する。すなわち、この場合は、(Ｐ−
Ｕ)、(Ｕ−Ｑ)、(Ｑ−Ｖ)、(Ｖ−Ｒ)、(Ｒ−Ｗ)、(Ｗ−
Ｓ)という、７候補に対する６つの競合関係が全て関連
しているので、スコア優先ルールでは、これら関連する
候補の中で最もスコアの高い候補を採用する。この例の
場合、判定スコアＲ(2.0)が最も高いスコアであるた
め、図１７の（ｄ）に示すように、このスコアが採用さ
れ、その結果、Ｒと競合関係にある候補Ｖ、Ｗは棄却さ
れる。

【０２１９】しかしながら、図１７の（ｅ）に示すよう
に、これによっても（Ｐ−Ｕ）の競合関係は解消されて
いない。したがって、再びこれらと関連する全ての競合
関係を、ＣＭ候補テーブル中から検索する。今回は、Ｖ
が棄却されたことにより、(Ｐ−Ｕ)、(Ｕ−Ｑ)という、
３つの候補が関係する２つの競合関係のみとなる。

【０２２０】さらに、これらの候補の中で最もスコアの
高い候補Ｑ(1.9)を採用し、図１７の（ｆ）に示すよう
に、Ｑと競合関係にある候補Ｕを棄却する。

【０２２１】以上によって、Ｐに関係する競合関係はな
くなり、Ｐが採用される。また、Ｕ、Ｖ、Ｗは全て棄却
され、Ｑ、Ｒ、Ｓが採用されることとなる。

【０２２２】なお、もしも、関連する全ての競合関係を
検索せず、対象となる競合関係（この例の場合、Ｐ，
Ｕ）のみでスコア優先ルールを適用すると、先ずＵが採
用され、Ｐは棄却される。後にＵとＱとの競合関係によ
り、一時採用されたＵもまた棄却されてしまう。このよ
うに、ルール判定器２２では、偶然の処理順序により候
補Ｐが棄却されるようなことのないよう、関連競合関係
の検索を行っている。

【０２２３】以上のスコア優先ルールにより、選択され
た候補に関する競合関係は必ず解消されることになる。

【０２２４】図１４に戻り、ステップＳ７８の処理後、
ルール判定器２２の処理は、ステップＳ７９に進む。ス
テップＳ７９に進むと、ルール判定器２２は、スコア優
先ルールを適用の結果、判定中の候補が棄却されたか否
か判断する。このステップＳ７９において、判定中の候
補が棄却されたと判断した場合（Ｙｅｓ）、ルール判定
器２２は、その候補をＣＭ候補テーブルより消去し、ス
テップＳ７０に戻る。一方、ステップＳ７９において、
棄却されなかった場合、ルール判定器２２は、ステップ
Ｓ８０のＣＭ検出出力として、開始時刻とその長さを出
力し、ＣＭ候補テーブルから消去した後、ステップＳ７
０に戻る。

【０２２５】以上説明したように、本実施の形態の第１
の具体例のＣＭ検出部２０２においては、ほぼ全てのＣ
Ｍが満足する必須条件に基づき、決定論的に番組中から
ＣＭの候補を抽出し、ＣＭらしさの指標である付加条件
に基づく特徴量の統計論的な評価により候補を選択し、
論理条件により候補のオーバーラップ関係を解消するこ
とで、精度の高いＣＭ検出を実現している。また、本実
施の形態では、例えば現行のアナログＴＶ放送の映像音
声録画録音装置を例にとったが、ディジタルＴＶ放送等
に適用される場合にも同様のＣＭ検出部２０２が適用で
きることは明らかである。また、例えばラジオ放送に適
用される場合には、上記ＣＭ検出部２０２から映像信号
の処理を担当する部分を省略することで同様の機能が実
現できる。

【０２２６】次に、本発明の第２の具体例としてのＣＭ
検出部２０２について以下に説明する。

【０２２７】図１８には、本発明の第２の具体例として
のＣＭ検出部２０２の詳細な構成を示す。

【０２２８】当該第２の具体例のＣＭ検出部２０２は、
前述した付加条件の中でも基本的なもののみを実装する
ようにしており、前述した１）〜１４）の付加条件のう
ち、１１）〜１４）に関しては導入しないことで、装置
構成を簡略化している（複雑になることを防いでい
る）。

【０２２９】この第２の具体例のＣＭ検出部２０２も、
図５の例と同様にフロントエンド部とバックエンド部と
から構成されている。なお、この図１８において、図５
の各構成要素と同じ動作を行う部分については、同一の
指示符号を付して、それらの説明は省略する。

【０２３０】以下、図１８の構成において、新たに追加
された各構成要素（１０１，１０２，１０３）と、付加
条件算出器２０において新たに拡張された機能について
のみ説明する。

【０２３１】フロントエンド部に設けられた音源識別器
１０１は、ディジタル化及びフレーム化された音声信号
２ｂを入力とし、この音声信号２ｂの該当フレームに関
する音源名を出力する。音源名としては、例えば、音
声、音楽、音声と音楽、その他を挙げることができる。
なお、入力された音声信号の音源識別を実現する技術と
しては、例えば、河地、他による、「ＶＱ歪みに基づく
放送音の自動分類」信学技報、DSP97‐95/SP97‐50、43
/48(1998)に記載された技術や、南、他による、「音情
報を用いた映像インデクシングとその応用」信学論、Vo
1.J81‐D‐II、No.3，529/537(1998)に記載された技
術、安部による、特願平１１−１９０６９３号の明細書
及び図面に記載された技術などがあり、これらを利用す
ることができる。

【０２３２】この音源識別器１０１により識別された各
音源名は、例えば音声＝１、音楽＝２、などのように、
各フレーム毎に適切に数値化され、特徴量Ｕ[n]として
特徴量バッファ１８に入力される。

【０２３３】フロントエンド部に設けられた番組ジャン
ルデータ又は番組ジャンル識別器１０２は、現在処理し
ている番組のジャンル名を出力するものである。番組ジ
ャンルは、例えば、ニュース、ドラマ、野球、サッカー
などである。番組ジャンルデータは、テレビ番組表など
から入力してもよく、また近年ではインターネット等を
通じて自動的に取得することもできる。または、外部情
報に頼らず音声及び映像信号から番組ジャンルを識別す
る装置を用いることも可能である。なお、音声及び映像
信号から番組ジャンルを識別する技術としては、例えば
安部による、特願平１１−１９０６９３号の明細書及び
図面に記載された技術などを利用することができる。

【０２３４】この番組ジャンルデータ又は番組ジャンル
識別器１０２により分類された番組ジャンル名は、例え
ばニュース＝１、ドラマ＝２、などのように、各フレー
ム毎に適切に数値化され、特徴量Ｗ［n]として特徴量バ
ッファ１８に入力される。

【０２３５】フロントエンド部のその他の各構成要素
は、図５の例と全く同じである。

【０２３６】この第２の具体例の場合、フロントエンド
部に、上記音源識別器１０１と番組ジャンルデータ又は
番組ジャンル識別器１０２を設け、これらにより得られ
た各特徴量Ｕ[n]とＷ［n]を特徴量バッファ１８に蓄積
することで、当該特徴量バッファ１８においては、式
（１９）に示した特徴量Ｇ[n]が、式（３５）のように
拡張されることになる。

【０２３７】Ｇ[n]≡｛Ｃ[n],Ａ[n],Ａ_LR[n],Ａ_LL[n],Ａ_RR[n],Ｆ[k;n], Ｂ[n],Ｔ[n],Ｕ[n],Ｗ[n]｝ (35) バックエンド部のＣＭ検出器１９は、前述の図５のもの
と全く同じであるが、当該第２の具体例の場合、ＣＭ候
補テーブル１９ａ〜２１ａは、次のように拡張される。
すなわち、この第２の具体例の場合のＣＭ候補テーブル
１９ａ〜２１ａは、前述したＱ₁からＱ₁₁までの特徴量
に加え、図１９に示すように、後述する特徴量Ｑ₁₂から
Ｑ₁₅が拡張される。なお、図１９は、Ｑ₁からＱ₁₁まで
の特徴量についての図示を省略している。

【０２３８】また、バックエンド部のＣＭ確率データベ
ース１０３には、予め、時間帯に応じたＣＭの放送確
率、及び、番組ジャンルと経過時間に応じたＣＭの放送
確率をデータとして蓄積してある。このＣＭ確率データ
ベース１０３からは、現在時刻に応じてそれらの確率が
読み出され、付加条件算出器２０に入力するようになさ
れている。なお、これらの確率のデータは、実際の放送
を元に統計をとることで作成することができる。

【０２３９】この第２の具体例の場合の付加条件算出器
２０は、前述の特徴量Ｑ₁からＱ₁₁に加え、次の特徴量
Ｑ₁₂からＱ₁₅の演算を行うよう拡張される。

【０２４０】ここで、特徴量Ｑ₁₂は、ＣＭ候補区間中
に、音声区間があったどうかを検出して求められるもの
である。音声の有無を表す特徴量Ｑ₁₂は、式（３６）に
従って検出される。

【０２４１】

【数１８】

【０２４２】特徴量Ｑ₁₃は、上記音声の有無と同様に、
ＣＭ候補区間中に、音楽区間があったどうかを検出して
求められるものである。この音楽の有無を表す特徴量Ｑ
₁₃は、式（３７）に従って検出される。

【０２４３】

【数１９】

【０２４４】特徴量Ｑ₁₄は、現在時刻に応じたＣＭの発
生確率（時間帯確率）である。付加条件算出器２０で
は、ＣＭ確率データベース１０３より提供されるＣＭの
放送確率を、そのまま特徴量Ｑ₁₄に代入する。

【０２４５】特徴量Ｑ₁₅は、番組ジャンル及びその番組
の開始からの経過時間に従うＣＭの放送確率（番組ジャ
ンル確率）である。付加条件算出器２０では、ＣＭ確率
データベース１０３より提供されるＣＭの放送確率を、
そのまま特徴量Ｑ₁₅に代入する。

【０２４６】付加条件判定器２１以降は、変数としての
特徴量Ｑ₁₂〜Ｑ₁₅が拡張されるだけであり、前述の図５
のＣＭ検出部２０２の場合と同様であるため、説明を省
略する。

【０２４７】この場合のＣＭ検出部２０２においては、
以上の拡張により、放送信号の音源に応じたＣＭ検出を
行うことができ、また、現在時間に応じたＣＭ検出を行
うこと、さらに、番組ジャンルに応じたＣＭ検出を行う
ことが可能となる。

【０２４８】次に、図２０には、上述した図５や図１８
に示したＣＭ検出部２０２を実装する場合のハードウェ
ア構成の一例を示す。

【０２４９】この図９において、Ａ／Ｄ変換器４０は、
前記図５や図１８のＡ／Ｄ変換器１０及び１３の機能を
備え、メモリ４１は、前記フレームメモリ１１及び音声
信号バッファ１４の機能を備えている。

【０２５０】Ａ／ＶプロセッサまたはＤＳＰ（ディジタ
ルシグナルプロセッサ）４２は、前記カットチェンジ検
出器１１２、振幅検出器１５、相関検出器１６、スペク
トル検出器１７、音源識別器１０１等の機能を備え、メ
モリ４３は、前記特徴量バッファ１８の機能を備えてい
る。

【０２５１】プロセッサ４４は、前記ＣＭ候補検出器１
９、付加情報算出器２０、付加条件判定器２１、ルール
判定器２２、ＣＭ確率データベース１０３等の機能を備
えている。

【０２５２】前記動作制御部２３の機能については、Ａ
／ＶプロセッサまたはＤＳＰ（ディジタルシグナルプロ
セッサ）４２か、或いは、プロセッサ４４が備えること
ができる。

【０２５３】

【発明の効果】本発明においては、少なくとも第１の信
号の区間とそれ以外の信号の区間とが時分割的に存在す
る入力信号から第１の信号区間を検出して、その第１の
信号部分を特徴付ける特量量を抽出し、その第１の信号
の特徴量を、予め参照用の信号から抽出してデータベー
ス化しておいた特徴量と比較することにより、例えば、
放送信号から特定のＣＭ部分を高精度に検出できると共
に、その特定のＣＭの放送回数のカウント等を自動的に
行うようなことが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明実施の形態の信号処理装置の全体構成図
である。

【図２】入力音声信号及び映像信号の離散化とフレーム
の説明に用いる図である。

【図３】ＣＭデータベース作成の流れを示すフローチャ
ートである。

【図４】ＣＭデータベース参照の流れを示すフローチャ
ートである。

【図５】第１の具体例のＣＭ検出部の詳細な構成図であ
る。

【図６】ＣＭ検出部のフロントエンド部における映像信
号処理の流れを示すフローチャートである。

【図７】ＣＭ検出部のフロントエンド部における音声信
号処理の流れを示すフローチャートである。

【図８】ＣＭ検出部のＣＭ候補検出器における動作の流
れを示すフローチャートである。

【図９】必須条件の算出例の説明に用いる図である。

【図１０】第１の具体例のＣＭ検出部におけるＣＭ候補
テーブルを示す図である。

【図１１】ＣＭ検出部の付加条件算出器における特徴量
の算出例の説明に用いる図である。

【図１２】付加条件算出器の構成図である。

【図１３】スコア算出演算の際の単位ステップ関数、矩
形関数、シグモイド型関数の説明に用いる図である。

【図１４】ルール判定器の動作の流れを示すフローチャ
ートである。

【図１５】最小長さ優先ルールの説明に用いる図であ
る。

【図１６】隣接優先ルールの説明に用いる図である。

【図１７】スコア優先ルールの説明に用いる図である。

【図１８】第２の具体例のＣＭ検出部の詳細な構成図で
ある。

【図１９】第２の具体例のＣＭ検出部におけるＣＭ候補
テーブル（拡張部分のみ）を示す図である。

【図２０】ＣＭ検出部を実装する場合の一例としてのハ
ードウェア構成図である。

【符号の説明】

２０１参照ＣＭ特徴抽出部、２０２ＣＭ検出部、
２０３放送ＣＭ特徴抽出部、２０４ＣＭ記録
部、２０５特徴比較部

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】入力信号を特徴付ける特徴量を抽出する
参照信号特徴量抽出手段と、上記入力信号の特徴量を記録する特徴量記録手段と、上記入力信号に関連する付加情報を記録する付加情報記
録手段とを有することを特徴とする信号処理装置。
【請求項２】上記特徴量は、上記入力信号の振幅であ
ることを特徴とする請求項１記載の信号処理装置。
【請求項３】上記特徴量は、上記入力信号のスペクト
ラムであることを特徴とする請求項１記載の信号処理装
置。
【請求項４】上記特徴量は、上記入力信号の線形予測
係数であることを特徴とする請求項１記載の信号処理装
置。
【請求項５】上記特徴量は、上記入力信号の所定成分
のヒストグラムであることを特徴とする請求項１記載の
信号処理装置。
【請求項６】上記特徴量は、上記入力信号の所定成分
の平均値であることを特徴とする請求項１記載の信号処
理装置。
【請求項７】上記特徴量は、上記入力信号の所定成分
の差分値であることを特徴とする請求項１記載の信号処
理装置。
【請求項８】上記特徴量は、上記入力信号の状態が変
化する変化回数であることを特徴とする請求項１記載の
信号処理装置。
【請求項９】上記特徴量は、上記入力信号の状態が変
化する時刻であることを特徴とする請求項１記載の信号
処理装置。
【請求項１０】少なくとも第１の信号の区間とそれ以
外の信号の区間とが時分割的に存在する入力信号から上
記第１の信号区間を検出する第１の信号区間検出手段
と、上記第１の信号区間の検出結果に基づき、上記入力信号
から第１の信号部分を抽出する第１の信号抽出手段と、上記抽出された第１の信号部分を特徴付ける特量量を抽
出する特徴量抽出手段と、上記抽出された特徴量を、他の信号を特徴付ける特徴量
と比較する比較手段とを有することを特徴とする信号処
理装置。
【請求項１１】上記特徴量は、上記第１の信号区間内
の信号の振幅であることを特徴とする請求項１０記載の
信号処理装置。
【請求項１２】上記特徴量は、上記第１の信号区間内
の信号のスペクトラムであることを特徴とする請求項１
０記載の信号処理装置。
【請求項１３】上記特徴量は、上記第１の信号区間内
の信号の線形予測係数であることを特徴とする請求項１
０記載の信号処理装置。
【請求項１４】上記特徴量は、上記第１の信号区間内
の信号の所定成分のヒストグラムであることを特徴とす
る請求項１０記載の信号処理装置。
【請求項１５】上記特徴量は、上記第１の信号区間内
の信号の所定成分の平均値であることを特徴とする請求
項１０記載の信号処理装置。
【請求項１６】上記特徴量は、上記第１の信号区間内
の信号の所定成分の差分値であることを特徴とする請求
項１０記載の信号処理装置。
【請求項１７】上記特徴量は、上記第１の信号区間内
の信号の状態が変化する変化回数であることを特徴とす
る請求項１０記載の信号処理装置。
【請求項１８】上記特徴量は、上記第１の信号区間内
の信号の状態が変化する時刻であることを特徴とする請
求項１０記載の信号処理装置。
【請求項１９】上記第１の信号区間検出手段は、上記
所定の時間間隔を持つ信号の特徴的パターン、及び、上
記特徴的パターンを有する信号部分における第１の信号
らしさを表わす特徴量に基づき、上記入力信号から第１
の信号区間を検出することを特徴とする請求項１０記載
の信号処理装置。
【請求項２０】上記第１の信号区間検出手段は、上記
入力信号に対応して作成された所定のガイド情報に基づ
いて上記第１の信号区間を検出することを特徴とする請
求項１０記載の信号処理装置。
【請求項２１】上記比較手段は、上記第１の信号区間
内の信号の振幅、第１の信号区間内の信号のスペクトラ
ム、第１の信号内の信号の線形予測係数、第１の信号区
間内の信号の所定成分のヒストグラム、第１の信号区間
内の信号の所定成分の平均値、第１の信号区間内の信号
の所定成分の差分値、第１の信号区間内の信号の状態が
変化する変化回数、第１の信号区間内の信号の状態が変
化する時刻の、それぞれ上記第１の信号を特徴付ける特
徴量のうち、何れか一つ以上からなるベクトル間の所定
の距離尺度に基づく距離によって比較するものであるこ
とを特徴とする請求項１０記載の信号処理装置。
【請求項２２】入力信号の時間、空間、及び／又は、
周波数を特定する記述量と、上記入力信号を特定する記
述量と、上記入力信号の意味内容を記述する記述量のう
ち、少なくとも何れか二つ以つからなるデータセットを
生成するデータセット生成手段を有し、上記データセットにより上記入力信号を記述することを
特徴とする信号処理装置。
【請求項２３】上記入力信号の時間、空間、及び／又
は、周波数を特定する記述量は、上記入力信号の送信時
刻、送信周波数、送信チャンネル番号、送信者名、送信
地の情報のうち、何れか一つ以上を含むことを特徴とす
る請求項２２記載の信号処理装置。
【請求項２４】上記入力信号を特定する記述量は、上
記入力信号の振幅、スペクトラム、線形予測係数、所定
成分のヒストグラム、所定成分の平均値、所定成分の差
分、信号の状態が変化する回数、信号の状態が変化する
時刻の情報のうち、何れか一つ以上を含むことを特徴と
する請求項２２記載の信号処理装置。
【請求項２５】上記入力信号の意味内容を記述する記
述量は、上記入力信号の内容を表す名称、上記入力信号
を供給する供給者名、上記入力信号の内容に関する詳細
情報、上記入力信号の内容に関する情報を取得するため
の連絡先のうち、何れか一つ以上を含むことを特徴とす
る請求項２２記載の信号処理装置。
【請求項２６】入力信号を特徴付ける特徴量を抽出
し、上記入力信号の特徴量を記録し、上記入力信号に関連する付加情報を記録することを特徴
とする信号処理方法。
【請求項２７】上記特徴量は、上記入力信号の振幅で
あることを特徴とする請求項２６記載の信号処理方法。
【請求項２８】上記特徴量は、上記入力信号のスペク
トラムであることを特徴とする請求項２６記載の信号処
理方法。
【請求項２９】上記特徴量は、上記入力信号の線形予
測係数であることを特徴とする請求項２６記載の信号処
理方法。
【請求項３０】上記特徴量は、上記入力信号の所定成
分のヒストグラムであることを特徴とする請求項２６記
載の信号処理方法。
【請求項３１】上記特徴量は、上記入力信号の所定成
分の平均値であることを特徴とする請求項２６記載の信
号処理方法。
【請求項３２】上記特徴量は、上記入力信号の所定成
分の差分値であることを特徴とする請求項２６記載の信
号処理方法。
【請求項３３】上記特徴量は、上記入力信号の状態が
変化する変化回数であることを特徴とする請求項２６記
載の信号処理方法。
【請求項３４】上記特徴量は、上記入力信号の状態が
変化する時刻であることを特徴とする請求項２６記載の
信号処理方法。
【請求項３５】少なくとも第１の信号の区間とそれ以
外の信号の区間とが時分割的に存在する入力信号から上
記第１の信号区間を検出し、上記第１の信号区間の検出結果に基づき、上記入力信号
から第１の信号部分を抽出し、上記抽出された第１の信号部分を特徴付ける特量量を抽
出し、上記抽出された特徴量を、他の信号を特徴付ける特徴量
と比較することを特徴とする信号処理方法。
【請求項３６】上記特徴量は、上記第１の信号区間内
の信号の振幅であることを特徴とする請求項３５記載の
信号処理方法。
【請求項３７】上記特徴量は、上記第１の信号区間内
の信号のスペクトラムであることを特徴とする請求項３
５記載の信号処理方法。
【請求項３８】上記特徴量は、上記第１の信号区間内
の信号の線形予測係数であることを特徴とする請求項３
５記載の信号処理方法。
【請求項３９】上記特徴量は、上記第１の信号区間内
の信号の所定成分のヒストグラムであることを特徴とす
る請求項３５記載の信号処理方法。
【請求項４０】上記特徴量は、上記第１の信号区間内
の信号の所定成分の平均値であることを特徴とする請求
項３５記載の信号処理方法。
【請求項４１】上記特徴量は、上記第１の信号区間内
の信号の所定成分の差分値であることを特徴とする請求
項３５記載の信号処理方法。
【請求項４２】上記特徴量は、上記第１の信号区間内
の信号の状態が変化する変化回数であることを特徴とす
る請求項３５記載の信号処理方法。
【請求項４３】上記特徴量は、上記第１の信号区間内
の信号の状態が変化する時刻であることを特徴とする請
求項３５記載の信号処理方法。
【請求項４４】上記第１の信号区間の検出の際には、
上記所定の時間間隔を持つ信号の特徴的パターン、及
び、上記特徴的パターンを有する信号部分における第１
の信号らしさを表わす特徴量に基づき、上記入力信号か
ら第１の信号区間を検出することを特徴とする請求項３
５記載の信号処理方法。
【請求項４５】上記第１の信号区間の検出の際には、
上記入力信号に対応して作成された所定のガイド情報に
基づいて上記第１の信号区間を検出することを特徴とす
る請求項３５記載の信号処理方法。
【請求項４６】上記第１の信号区間内の信号の振幅、
第１の信号区間内の信号のスペクトラム、第１の信号内
の信号の線形予測係数、第１の信号区間内の信号の所定
成分のヒストグラム、第１の信号区間内の信号の所定成
分の平均値、第１の信号区間内の信号の所定成分の差分
値、第１の信号区間内の信号の状態が変化する変化回
数、第１の信号区間内の信号の状態が変化する時刻の、
それぞれ上記第１の信号を特徴付ける特徴量のうち、何
れか一つ以上からなるベクトル間の所定の距離尺度に基
づく距離によって上記特徴量の比較を行うことを特徴と
する請求項３５記載の信号処理方法。
【請求項４７】入力信号の時間、空間、及び／又は、
周波数を特定する記述量と、上記入力信号を特定する記
述量と、上記入力信号の意味内容を記述する記述量のう
ち、少なくとも何れか二つ以つからなるデータセットを
生成し、上記データセットにより上記入力信号を記述することを
特徴とする信号処理方法。
【請求項４８】上記入力信号の時間、空間、及び／又
は、周波数を特定する記述量は、上記入力信号の送信時
刻、送信周波数、送信チャンネル番号、送信者名、送信
地の情報のうち、何れか一つ以上を含むことを特徴とす
る請求項４７記載の信号処理方法。
【請求項４９】上記入力信号を特定する記述量は、上
記入力信号の振幅、スペクトラム、線形予測係数、所定
成分のヒストグラム、所定成分の平均値、所定成分の差
分、信号の状態が変化する回数、信号の状態が変化する
時刻の情報のうち、何れか一つ以上を含むことを特徴と
する請求項４７記載の信号処理方法。
【請求項５０】上記入力信号の意味内容を記述する記
述量は、上記入力信号の内容を表す名称、上記入力信号
を供給する供給者名、上記入力信号の内容に関する詳細
情報、上記入力信号の内容に関する情報を取得するため
の連絡先のうち、何れか一つ以上を含むことを特徴とす
る請求項４７記載の信号処理方法。
【請求項５１】上記入力信号は、映像及び／又は音声
信号からなり、上記第１の信号はコマーシャルメッセー
ジ区間であることを特徴とする請求項１記載の信号処理
装置。
【請求項５２】上記入力信号は、映像及び／又は音声
信号からなり、上記第１の信号はコマーシャルメッセー
ジ区間であることを特徴とする請求項１０記載の信号処
理装置。
【請求項５３】上記入力信号は、映像及び／又は音声
信号からなり、上記第１の信号はコマーシャルメッセー
ジ区間であることを特徴とする請求項２１記載の信号処
理装置。
【請求項５４】上記入力信号は、映像及び／又は音声
信号からなり、上記第１の信号はコマーシャルメッセー
ジ区間であることを特徴とする請求項２６記載の信号処
理方法。
【請求項５５】上記入力信号は、映像及び／又は音声
信号からなり、上記第１の信号はコマーシャルメッセー
ジ区間であることを特徴とする請求項３５記載の信号処
理方法。
【請求項５６】上記入力信号は、映像及び／又は音声
信号からなり、上記第１の信号はコマーシャルメッセー
ジ区間であることを特徴とする請求項４７記載の信号処
理方法。