JP2002016873A - 信号処理装置及び方法 - Google Patents

信号処理装置及び方法

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Abstract

(57)【要約】 【課題】 例えばＴＶ放送信号のＣＭ部分を高精度に検
出又は検索可能とする。 【解決手段】 アンテナ６を介しチューナ１にて受信
し、さらに復調器２にて復調されたＴＶ放送信号の音声
及び映像信号から、１５，３０，６０秒間隔で発生する
特徴的パターンに基づいて、ＣＭの候補区間を検出し、
そのＣＭ候補区間内又はその前後の音声及び映像信号か
ら、ＣＭらしさを表わす特徴量を抽出し、その特徴量に
基づきＣＭ区間を検出するＣＭ検出部４を備える。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、信号処理装置及び
方法に関し、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自動的に検出或いは検索可能とす
る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】一般に、放送番組についてスポンサーが
付いているテレビジョン（以下、適宜ＴＶとする）放送
では、本編（番組そのもの）の合間に、その番組を提供
しているスポンサーのコマーシャルメッセージ（以下、
単にＣＭとする。）が挿入される。
【０００３】しかしながら、視聴者の興味は、主として
本編にあるため、ＣＭを省略して視聴したいという要望
は多い。
【０００４】その一方で、関心のある製品のＣＭや、ス
トーリー性のあるＣＭ、有名俳優が登場するＣＭなど、
ＣＭ自体を視聴対象とする場合も少なくない。
【０００５】このようなことから、特に、磁気テープや
磁気ディスク等の媒体にＴＶ放送番組等を録画する場合
において、放送番組から本編とＣＭとを分離／区別し
て、必要なときに必要な部分を視聴することが可能とな
れば、上述したような多様な要望に対する有効な解決手
段を与えることになると考えられる。
【０００６】ところで、ＴＶ放送からＣＭのみを省略し
て試聴可能とする技術としては、従来より、いわゆるＣ
Ｍスキップ機能（広義のＣＭスキップ機能）が存在し、
例えば家庭用ビデオ録画再生装置には当該ＣＭスキップ
機能が搭載されているものが多い。
【０００７】このＣＭスキップ機能（広義のＣＭスキッ
プ機能）は、その仕組みに応じて４つに大別され、それ
ぞれ一般には、ＣＭ早送り機能、ＣＭカット機能、放送
モードに基づくＣＭスキップ機能（狭義のＣＭスキップ
機能）、放送モードによらないＣＭスキップ機能（狭義
のＣＭスキップ機能）と呼ばれている。なお、これら４
つに大別されたＣＭスキップ機能のうち、上記ＣＭ早送
り機能とは、日本国内においては通例としてＣＭが１５
秒の倍数で製作されていることを利用し、家庭用ビデオ
録画再生装置でのビデオ再生中に、例えばリモコンボタ
ン操作によって（３０秒）ラ（ボタンを押した回数）の
時間だけ早送りを行うことにより、ＣＭ部分を飛ばす機
能である。このＣＭ早送り機能に関する技術について
は、例えば特開平１０−２６９６５１号公報などに公開
されている。また、特開平９−３０７８４１号公報に
は、上記ＣＭ早送り機能における早送り終了時刻を時間
で決定せず、映像信号のブラックフレームと音声信号の
無音部が同時に所定長さ以上にわたり生じる部分を、早
送り終了時刻とする技術が公開されている。
【０００８】ＣＭカット機能とは、日本国内においては
ＣＭがステレオ放送されることが多く、また、ＴＶ放送
信号には音声がモノラルモード／ステレオモード／音声
多重モードの何れであるかを示すパイロット信号が多重
されていることを利用し、例えば音声がモノラルモード
又は音声多重モードとなされている本編を録画するよう
な場合に、ステレオモード区間（すなわちＣＭ区間）の
み録画を停止することで、ＣＭ部分をカットすることを
可能にする機能である。このＣＭカット機能に関する技
術については、例えば特開平３−１５８０８６号、特開
平３−２６２２８７２号などの公報に公開されている。
【０００９】放送モードに基づくＣＭスキップ機能（狭
義のＣＭスキップ機能）とは、ＣＭカット機能と同様に
放送モードの違いを利用する仕組みであるが、上記ＣＭ
カット機能が録画時にＣＭをカットしているのに対し、
当該放送モードに基づくＣＭスキップ機能では、録画時
には全ての映像及び音声を記録すると同時にその放送モ
ードも記録しておき、再生時にステレオ放送区間（すな
わちＣＭ区間）のみ自動的に早送りする機能である。こ
の放送モードに基づくＣＭスキップ機能に関する技術に
ついては、例えば特開平５−２５０７６２号公報などに
公開されている。
【００１０】放送モードによらないＣＭスキップ機能
（狭義のＣＭスキップ機能）とは、放送信号中に含まれ
る音声信号の無音区間間隔や、映像信号の映像変換点
（映像が急激に変化する点）の出現間隔、映像信号の黒
レベル／白レベルの出現間隔などを利用して、これらが
１５秒の倍数間隔に合致する部分をＣＭとして早送りす
る機能である。当該放送モードによらないＣＭスキップ
機能に関する技術については、特開平８−３１７３４２
号公報や、文献「ＴＶ放送のＣＭ検出方式についての一
検討」（映像情報メディア学会技術報告、VIR97-22、19
/23（1997））などに公開されている。
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記Ｃ
Ｍ早送り機能自体は、家庭用ビデオ録画再生装置にて録
画したＴＶ放送を再生して視聴する視聴者に対して、Ｃ
Ｍかどうかの判断を任せるものであり、ＴＶ放送から自
動的にＣＭ部分を検出するようなＣＭ検出機能は備えて
いない。
【００１２】また、上記放送モードに基づくＣＭカット
機能やＣＭスキップ機能（狭義のＣＭスキップ機能）で
は、放送モードの違い、すなわち例えばステレオモード
によるＣＭ検出を行うようになされているが、例えば本
編自体がステレオモードとなされている場合や、ＣＭが
モノラルモードや音声多重モードとなっている場合に
は、全く効果がない（すなわちＣＭカットやＣＭスキッ
プができない）。
【００１３】一方、放送モードによらないＣＭスキップ
機能（狭義のＣＭスキップ機能）では、視聴者や放送モ
ードに依存することなく、放送内容に基づいたＣＭ検出
が可能となっている。ただし、当該機能の場合は、音声
信号の無音区間間隔や、映像信号の映像変換点（映像が
急激に変化する点）の出現間隔などが、予め想定されて
いる設定値と一致することなど、非常に狭い条件に基づ
いた決定論的な判定手続きによりＣＭ区間を検出するよ
うになされている。これに対し、実際の放送番組では、
放送時間の調整の目的や人為的なスイッチングなどの要
因によって無音区間間隔が例えば短縮されていたりする
場合が少なからずあり、逆に、番組本編の中にも上記の
条件を満たす区間が多く存在している。このため、無音
区間間隔が予め想定されている長さより短いようなＣＭ
の場合は全く検出ができくなる問題が発生し、逆に、上
記設定値の条件を満たす本編の場合は当該本編をＣＭ区
間として誤って検出してしまう等の問題点が生じてしま
う。
【００１４】さらに、上記４つの機能では、例えば複数
のＣＭが連続されて放送されている場合には、ＣＭ全体
の区間を検出することはできても、個々のＣＭの検出は
できない。このため、ＣＭを個別に抽出して視聴したい
ような場合（要望）には適さない。
【００１５】以上のようなことから、ＴＶ放送信号から
ＣＭ部分を高精度に検出又は検索できることが望まれて
いる。
【００１６】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ＴＶ放送信号に含まれ
るコマーシャルメッセージ部分を高精度に検出又は検索
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。
【００１７】
【課題を解決するための手段】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、所定の時間間
隔を持つ信号の特徴的パターンに基づいて第１の信号の
候補区間を検出する候補区間検出手段と、その候補区間
内又はその前後の入力信号から第１の信号らしさを表わ
す特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、その特徴量に基
づき第１の信号の区間を検出する検出手段とを有するこ
とにより、上述した課題を解決する。
【００１８】ここで、検出手段は、特徴量に基づいて候
補区間が第１の信号である可能性を評価する特徴量評価
手段と、評価結果に基づいて第１の信号の区間を判定す
る判定手段とを有する。或いは、検出手段は、特徴量に
基づいて、候補区間の信号と、別途指定した第１の信号
との一致を判定する一致判定手段を有する。
【００１９】次に、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、所定の時間間隔を持つ信号
の特徴的パターンに基づいて、第１の信号の候補区間を
検出し、その候補区間内又はその前後の入力信号から第
１の信号らしさを表わす特徴量を抽出し、その特徴量に
基づき第１の信号の区間を検出することにより、上述し
た課題を解決する。
【００２０】ここで、第１の信号区間の検出の際には、
特徴量に基づいて候補区間が第１の信号である可能性を
評価し、評価結果に基づいて第１の信号の区間を判定す
る。或いは、第１の信号区間の検出の際には、特徴量に
基づいて、候補区間の信号と、別途指定した第１の信号
との一致を判定する。
【００２１】すなわち本発明は、例えばＴＶ放送信号の
本編とコマーシャルメッセージ部分のように、本編信号
とコマーシャルメッセージ信号（第１の信号）よりなる
ＴＶ放送信号の音声及び／又は映像信号から、所定の必
須条件に基づき、信号が特徴的パターンを示すＣＭ候補
区間を抽出し、それらＣＭ候補区間に対して、幾つかの
特徴からＣＭらしさを表わす指標である付加条件を検出
し、抽出した付加条件を総合してＣＭの判定を行うこと
により、精度良く個々のＣＭの検出を可能とするもので
ある。また、本発明は、上記検出する付加条件の一部又
は全部を記録し、ＴＶ放送信号や記録された他のＣＭ候
補と比較することより、ＴＶ放送信号又はそれが記録さ
れたデータベースから所望のＣＭを検索可能とするもの
である。
【００２２】
【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。
【００２３】先ず、本発明実施の形態の具体的構成につ
いて述べる前に、本発明に基づき、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。
【００２４】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。
【００２５】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。
【００２６】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が示すパ
ターンである。本発明では、このようにほぼ全てのＣＭ
が示す信号のパターンを「特徴的パターン」と称し、そ
れを検出するための条件を「必須条件」と称することに
する。
【００２７】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。
【００２８】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。
【００２９】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。
【００３０】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。
【００３１】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。
【００３２】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。
【００３３】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。
【００３４】６）ＣＭの放送モードは、ステレオモード
であることが多い。
【００３５】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。
【００３６】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。
【００３７】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）。
【００３８】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。
【００３９】１１）ＣＭは、音声と音楽を同時に含むこ
とが多い。
【００４０】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。
【００４１】１３）同様に、毎時３０分付近でもＣＭが
放送される確率が高い。
【００４２】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）。
【００４３】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。
【００４４】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。
【００４５】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。
【００４６】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。
【００４７】図１には、上述のようにＴＶ放送信号から
ＣＭを検出可能とした、本発明の第１の実施の形態とし
ての映像音声記録装置の概略構成を示す。
【００４８】図１において、アンテナ６により受信され
たＴＶ放送信号は、チューナ１により同調され、放送信
号１ａとして復調器２に入力する。
【００４９】復調器２は、入力された放送信号１ａに含
まれるパイロット信号の変調周波数から、その入力時点
での放送モード（モノラルモード／ステレオモード／音
声多重モード）を判別し、また、放送信号１ａに含まれ
る映像及び音声の変調信号を復調する。このとき、音声
変調信号は、上記判別した放送モードに応じて復調され
る。当該復調器２により復調された映像信号２ａ、音声
信号２ｂ、及び放送モード信号２ｃは、ＣＭ検出部４に
入力される。また、映像信号２ａ、音声信号２ｂは、映
像音声記録部５にも入力される。
【００５０】映像音声記録部５は、磁気テープ、磁気デ
ィスク、光ディスク若しくは光磁気ディスク等を記録媒
体として用い、上記映像信号２ａ及び音声信号２ｂを記
録再生可能な装置である。なお、映像音声記録部５は、
映像信号及び音声信号に対して符号化や圧縮などを施し
て記録し、再生時にはその符号化や圧縮された映像信号
及び音声信号を復号化、伸張する装置であってもよい。
【００５１】時計部３は、時刻を表す時間信号３ａを発
生し、当該時間信号３ａをＣＭ検出部４に供給する。
【００５２】ＣＭ検出部４は、本発明の主要部であり、
詳細については後述するが、上記復調器２からの映像信
号２ａ、音声信号２ｂ、放送モード信号２ｃと、時計部
３からの時間情報３ａとを入力とし、放送信号１ａの映
像及び音声信号に含まれるＣＭ区間を検出し、その開始
時刻と長さをＣＭ検出出力４ａとして出力する。当該Ｃ
Ｍ検出部４によるＣＭ検出出力４ａは、映像音声記録部
５に送られ、上記映像信号２ａ及び音声信号２ｂと共に
記録される。
【００５３】また、このＣＭ検出部４には、チューナ１
から、上記同調された放送チャンネルを示すチャンネル
情報１ｂも供給される。当該チャンネル情報１ｂは、Ｃ
Ｍが含まれない放送チャンネルが指定されたか否かを、
ＣＭ検出部４において判断する為に用いられる。すなわ
ち、ＣＭ検出部４は、上記チャンネル情報１ｂにより、
上記チューナ１において明らかにＣＭが放送されない放
送チャンネルの指定がなされていると判断した場合、上
記ＣＭ検出動作を行わないようにする。なお、ここで
は、ＣＭ検出部４自身がチャンネル情報１ｂに基づいて
ＣＭ検出動作を行うか否か判断することとしているが、
チューナ１がチャンネル情報１ｂによりＣＭ検出部４で
のＣＭ検出動作を制御するようにしても良い。
【００５４】以上、チューナ１、復調器２、時計部３、
映像音声記録部５に示した各構成要素は、現在広く知ら
れているビデオ装置などの磁気記録再生装置のものと同
様であるため、以下では、ＣＭ検出部４に限って詳細に
説明する。
【００５５】図２には、上記ＣＭ検出部４の第１の具体
例の詳細な構成を示す。なお、この図２中の各信号のう
ち、図１と共通の信号については、図１と同じ指示符号
を付している。また、当該ＣＭ検出部４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、チューナ１から供
給された上記チャンネル情報１ｂに基づいて、上記チュ
ーナ１において明らかにＣＭが放送されない放送チャン
ネルの指定がなされているか否か判断し、その判断結果
に応じて、当該図２の各部におけるＣＭ検出動作を行わ
ないように制御するものである。
【００５６】先ず、図２のフロントエンド部から説明す
る。
【００５７】この図２において、図１の復調器２より供
給された映像信号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１
１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。
【００５８】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。
【００５９】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。
【００６０】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。
【００６１】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Ｉn（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Ｉn-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自乗和Ｄ
[n]は、式（１）により得られ、また、第ｎフレームの
輝度分散値Ｖ[n]は、式（２）により得られる。
【００６２】
【数１】
【００６３】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（３）により表わされる。
【００６４】
【数２】
【００６５】ただし、式中のＤthsd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、Ｖthsd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。
【００６６】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。
【００６７】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。
【００６８】次に、図１の復調器２より供給された音声
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は、少なくとも所定時間Ｔ1（例えば３０ｍ
ｓ、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１５、相関検出器１６、スペ
クトル検出器１７に送られる。
【００６９】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
短時間平均自乗振幅を検出する。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ＳL[m]，Ｓ R[m]から、所定の時間Ｔ2（１５
ｍｓ、１フレーム周期）毎に、短時間平均自乗振幅を検
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。
【００７０】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
の平均自乗振幅Ａ[n]を式（４）により計算する。すな
わち、平均自乗振幅は１５ms（１／２フレーム）毎に計
算され、その１５ms毎の平均自乗振幅の３０ms（１フレ
ーム）の期間における平均値がさらに演算され、最終的
な、１フレームの平均自乗振幅とされる。
【００７１】
【数３】
【００７２】当該振幅検出器１５の検出出力である平均
自乗振幅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。
【００７３】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ＳL[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。
【００７４】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ＡLR[n]を式（５）により計算し、左チャン
ネルの音声信号エネルギーＡLL[n]を式（６）により計
算し、右チャンネルの音声信号エネルギーＡRR[n]を式
（７）により計算する。
【００７５】
【数４】
【００７６】当該相関検出器１６の検出出力である相関
係数ＡLR[n]と音声信号エネルギーＡLL[n]、ＡRR[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。
【００７７】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
ＳL[m]，ＳR[m]から、短時間スペクトルを計算する。
【００７８】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（８）により表
わされる。
【００７９】
【数５】
【００８０】この式（８）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。
【００８１】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。
【００８２】次に、図１の復調器２より供給された放送
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。
【００８３】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（９）のような
数値Ｂ[n]となされる。
【００８４】
【数６】
【００８５】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。
【００８６】同様に、図１の時計部３より供給された時
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。
【００８７】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
からの平均自乗振幅Ａ[n]と、相関検出器１６からの相
関係数ＡLR[n]、音声信号エネルギーＡLL[n]，ＡRR[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
０）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。Ｇ[n]=｛Ｃ[n],Ａ[n],ＡLR[n],ＡLL[n],ＡRR[n],
Ｆ[k;n],Ｂ[n],Ｔ[n]｝ (10)
【００８８】以上のＡ／Ｄ変換器１０から特徴量バッフ
ァ１８までが、図２に示したＣＭ検出部４のフロントエ
ンド部の構成であり、以下、図３、図４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３のステップＳ３０乃至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
４のステップＳ３３乃至Ｓ４０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。
【００８９】先ず、映像信号２ａについての処理の流れ
を表す図３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。
【００９０】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。
【００９１】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。
【００９２】一方、音声信号２ｂについての処理の流れ
を表す図４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。
【００９３】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
自乗振幅Ａ[n]を求める。
【００９４】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ＡLR[n]と音声信号エネルギーＡLL[n]、Ａ
RR[n]を求める。
【００９５】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。
【００９６】さらに、フロントエンド部は、ステップＳ
３８の処理として、図１の復調器２より供給された放送
モード信号２ｃから、前述のように離散化した数値Ｂ
[n]を求めると共に、図１の時計部３より供給された時
間信号３ａから、前述のように離散化された数値Ｔ[n]
を求める。
【００９７】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からの平均自乗振幅Ａ[n]
と、相関検出器１６からの相関係数ＡLR[n]、音声信号
エネルギーＡLL[n]，ＡRR[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。
【００９８】図２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。
【００９９】図２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。
【０１００】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（１１）で且つ式（１
２）で且つ式（１３）の条件として書き下すことができ
る。
【０１０１】 Ａ[0]＜Ａthsd (11) Ｃ[0]＝１ (12) Ａ[n1]＜Ａthsd，Ｃ[n1]＝１又はＡ[n2]＜Ａthsd，Ｃ[n2]＝１又は Ａ[n3]＜Ａthsd，Ｃ[n3]＝１ (13) ただし、Ａthsdは所定の自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。
【０１０２】ここで、図５を用いて、上記ＣＭ候補検出
器１９の動作の流れを説明する。
【０１０３】図５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３のステップＳ３２で説明
したフレームメモリと図４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。
【０１０４】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候補検出器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候補検出器１９は、ステップＳ５
２において、先ず最初のフレームの平均自乗振幅Ａ[0]
と所定の自乗振幅の閾値Ａthsd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候補検出器１９では、これらステップ
Ｓ５２，Ｓ５３の判定処理の結果、上記平均自乗振幅Ａ
[0]が所定の自乗振幅の閾値Ａthsd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乃至Ｓ５６については後述する）の処理に進み、逆
に、上記平均自乗振幅Ａ[0]が所定の自乗振幅の閾値Ａt
hsd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。
【０１０５】上記ステップＳ５２，Ｓ５３の各判定処理
の結果、上記平均自乗振幅Ａ[0]が所定の自乗振幅の閾
値Ａthsdを超えず、且つ、上記必須条件を満たしている
と判定された場合、ＣＭ候補検出器１９は、ステップＳ
５７の処理としてＣＭ開始フレームｎsを検索し、次
に、ステップＳ５８の処理としてＣＭ終了フレームｎe
の検索を行い、更に、ステップＳ５９の処理としてＣＭ
開始時刻Ｔsを計算し、ステップＳ６０としてＣＭ長さ
Ｗを計算する。
【０１０６】ＣＭ候補検出器１９は、以上のステップＳ
５７乃至Ｓ６０の検索及び計算を行った後、ステップＳ
６１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Ｔs及びＣＭ長さＴw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乃至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乃至Ｓ５６の
処理に戻る。
【０１０７】ステップＳ５４乃至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Ｓ５
０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。
【０１０８】なお、上記ＣＭ開始フレームｎs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、平均自乗振幅Ａ[n]が自乗振幅の閾値Ａthsd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
ｎeとは、０番目のフレームより過去の方向に向かっ
て、平均自乗振幅Ａ[n]が自乗振幅の閾値Ａthsd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ｎsを用いてＴs＝Ｔ[ns]と
して求められる。同様にＣＭ長さＴwは、Ｔw＝Ｔ[ne]−
Ｔ[ns]として求められる。
【０１０９】ここで、図６に、上記必須条件の算出例を
示す。この図６に示すＡ[n]の項において、「ｏ」は自
乗振幅の閾値Ａthsd未満の平均自乗振幅を持つフレーム
を示し、「ｘ」は自乗振幅の閾値Ａthsd以上の平均自乗
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ｎs、０より
右方に連続する最後のＡ[n]＝ｏとなるフレームがｎeと
なる。
【０１１０】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。
【０１１１】図７には、ＣＭ候補テーブルの構成例を示
す。この図７において、ＣＭ候補テーブルの項目は、開
始時刻Ｔs、長さＴw、及び後述する付加条件算出器２０
で算出する特徴量Ｑ1乃至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１９
ａ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乃至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ＣＭ
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。
【０１１２】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。
【０１１３】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
乃至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。
【０１１４】図８には、当該付加条件算出器２０におけ
る特徴量Ｑ1乃至Ｑ11の算出例を示す。
【０１１５】この図８において、横軸はフレーム番号
（離散時間に相当）を表し、図８（Ａ）はカットチェン
ジ検出出力Ｃ[n]、図８（Ｂ）は放送モード信号２ｃの
離散化数値Ｂ[n]、図８（Ｃ）は音声信号の短時間離散
スペクトルＳ[k,n]、図８（Ｄ）は音声信号の平均自乗
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８（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８（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８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８（Ｄ）において、図中ＡＭは自
乗振幅の変化を表している。また、図中Ｑ1からＱ
11は、上記付加条件算出器２０にて特徴量Ｑ1乃至Ｑ11
が計算される場所を示している。
【０１１６】以下、付加条件算出器２０で算出される各
特徴量Ｑ1乃至Ｑ11について個々に説明する。
【０１１７】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Ａthsd以下である時間長であり、図８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。
【０１１８】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Ａthsd以下である時間長であり、図８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。
【０１１９】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。
【０１２０】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。
【０１２１】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ＳL[m]、ＳR[m]の相関値である。これは、式
（５）乃至式（７）のＡLR[n]，ＡLL[n]，ＡRR[n]を利
用して、式（１４）に従って算出することができる。
【０１２２】
【数７】
【０１２３】この式（１４）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。
【０１２４】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（平均自乗振幅）である。これは、式（１５）により
計算することができる。
【０１２５】
【数８】
【０１２６】この式（１５）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。
【０１２７】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、[ns,ne）の区間でＣ[n]＝１となる回数を数える
演算となる。
【０１２８】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、［ns,ne）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。
【０１２９】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Ｔsと長さＴwと後ブレーク長Ｑ2の和
（Ｔs＋Ｔw＋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Ｔsと前ブレーク長Ｑ1の差（Ｔs
−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。
【０１３０】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（１６）乃至（２１）に従って計算される。
【０１３１】
【数９】
【０１３２】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８参照）、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、Ｓ
2[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、Ｓ4[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、Ｓnormは適切な規格化定数である。
【０１３３】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。
【０１３４】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。
【０１３５】図９には、付加条件判定器２１の概略構成
を示す。
【０１３６】この図９において、ＣＭ候補テーブル２１
ａの各特徴量Ｑ1乃至ＱLは、それぞれ対応する関数演算
器５０1乃至５０Lに送られ、それぞれ対応するパラメー
タ変換関数Ｈ1()乃至ＨL()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乃至５１L
により荷重Ｗ1乃至ＷLとの積がとられる。各重み付け器
５１1乃至５１L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。
【０１３７】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（２２）に従っ
て行われる。
【０１３８】
【数１０】
【０１３９】ただし、Ｈl()は各特徴量に対して予め定
めるパラメータ変換関数、Ｗl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乃至
１１のうちの任意の数である。
【０１４０】ここで、各関数演算器５０1乃至５０Lにお
けるパラメータ変換関数Ｈl()は、最も簡単には矩形関
数でよい。すなわち例えば、図１０（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ｔ1l，ｔ2lとし、式
（２３）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。
【０１４１】 Ｈl（Ｑl）＝Ｒect（Ｑl;t1,t2） (23) なお、前記境界付近で滑らかに０から１、１から０へ推
移させるようにする場合には、例えば式（２４）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。
【０１４２】
【数１１】
【０１４３】図１０（Ｃ）にシグモイド関数の概形を示
す。ただし、s1l,s2l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。
【０１４４】また、上記各重み付け器５１1乃至５１Lに
よる加算荷重Ｗl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乃至１１のうちの任意の数であ
る。
【０１４５】さらに、上記判定器５３におけるスコア判
定は、式（２５）のように、スコアＲの閾値処理により
行う。
【０１４６】 Ｚ＝Ｕnit（Ｒ−ｔr） (25) ただし、Ｕnit（ｘ）は、図１０（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、ｔr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。
【０１４７】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。
【０１４８】以下、ルール判定器２２の動作を図１１の
フローチャートを用いて説明する。
【０１４９】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、判定すべきＣＭ候補
を選択する。この選択は、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
ら順に行われる。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。
【０１５０】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、他のＣＭ候補が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。
【０１５１】一方、ステップＳ７１において、他のＣＭ
候補が存在すると判定された場合（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。
【０１５２】図１２を用いて、この最小長さ優先ルール
の一例を説明する。
【０１５３】なおこの例には、図１２（Ａ）のように、
実際には４つのＣＭ１乃至ＣＭ４が連続して放送されて
いる区間に対し、図１２（Ｂ）中Ａ乃至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。
【０１５４】先ず、図１２（Ｃ）に示すように、ＡのＣ
Ｍ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１２（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１２（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１２（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。
【０１５５】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。
【０１５６】図１１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、判定中のＣＭが棄却されていないと判
断した場合（Ｎｏ）、ルール判定器２２は、ステップＳ
７４において、再び判定中のＣＭ候補の区間中に他のＣ
Ｍ候補が存在するかどうか、テーブル中を検索する。
【０１５７】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Ｓ７４にて他のＣＭ候補が存在すると判
断した場合（Ｙｅｓ）、ルール判定器２２の処理は、ス
テップＳ７５に進む。
【０１５８】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。
【０１５９】図１３を用いて、当該隣接優先ルールにつ
いて説明する。
【０１６０】なおこの例には、図１３（Ａ）のように、
実際には４つのＣＭ１１乃至ＣＭ１４が連続して放送さ
れている区間に対し、図１３（Ｂ）中Ｉ乃至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。
【０１６１】このような例において、先ず、図１３
（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１３
（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１３
（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。
【０１６２】以上により、この図１３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。
【０１６３】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。
【０１６４】図１１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と判定された場合（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。
【０１６５】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。
【０１６６】図１４を用いて、当該スコア優先ルールに
ついて説明する。
【０１６７】なおこの例には、図１４（Ａ）のように、
実際には４つのＣＭ２１乃至ＣＭ２４が連続して放送さ
れている区間に対し、図１４（Ｂ）中Ｐ乃至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。
【０１６８】この例において、先ず、図１４（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。
【０１６９】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１４（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。
【０１７０】しかしながら、図１４（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。
【０１７１】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１４（Ｆ）に示すよう
に、Ｑと競合関係にある候補Ｕを棄却する。
【０１７２】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。
【０１７３】なお、仮に、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。
【０１７４】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。
【０１７５】図１１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。
【０１７６】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４においては、ほぼ全てのＣＭ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
記録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４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４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。
【０１７７】次に、本発明の第２の具体例としてのＣＭ
検出部４について以下に説明する。
【０１７８】図１５には、本発明の第２の具体例として
のＣＭ検出部４の詳細な構成を示す。
【０１７９】当該第２の具体例のＣＭ検出部４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）乃至１４）の付加条件のう
ち、１１）乃至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）。
【０１８０】この第２の具体例のＣＭ検出部４も、図２
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１５において、図２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。
【０１８１】以下、図１５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。
【０１８２】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、43/4
8(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、Vo1.
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。
【０１８３】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。
【０１８４】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。
【０１８５】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。
【０１８６】フロントエンド部のその他の各構成要素
は、図２の例と同様である。
【０１８７】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
（１０）に示した特徴量Ｇ[n]が、式（２６）のように
拡張されることになる。
【０１８８】 Ｇ[n]=｛Ｃ[n],Ａ[n],ＡLR[n],ＡLL[n],ＡRR[n],Ｆ[k;n], Ｂ[n],Ｔ[n],Ｕ[n],Ｗ[n]｝ (26) バックエンド部のＣＭ検出器１９は、前述の図２のもの
と同様のものであるが、当該第２の具体例の場合、ＣＭ
候補テーブル１９ａ乃至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乃至２１ａは、前述したＱ1からＱ11までの
特徴量に加え、図１６に示すように、後述する特徴量Ｑ
12からＱ15が拡張される。なお、図１６は、Ｑ1からＱ
11までの特徴量についての図示を省略している。
【０１８９】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。
【０１９０】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。
【０１９１】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（２７）に
従って検出される。
【０１９２】
【数１２】
【０１９３】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（２８）に従って検出される。
【０１９４】
【数１３】
【０１９５】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。
【０１９６】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。
【０１９７】付加条件判定器２１以降は、変数としての
特徴量Ｑ12乃至Ｑ15が拡張されるだけであり、前述の図
２のＣＭ検出部４の場合と同様であるため、説明を省略
する。
【０１９８】この場合のＣＭ検出部４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。
【０１９９】ＣＭ検出部４の第３の具体例として、例え
ば、図１７に示すように、小振幅回数、小振幅区間、お
よび信号分散を、それぞれ特徴量Ｑ16乃至Ｑ18として、
付加条件算出器２０により算出させるようにすることが
できる。
【０２００】小振幅回数とは、音声信号の振幅が、予め
設定されている所定の閾値を下回る回数を意味する。付
加条件算出器２０は、例えば、図１８のフローチャート
に示すような処理を行うことで、小振幅回数を計算す
る。
【０２０１】最初にステップＳ９０において、カウンタ
ＣとフラグＦがリセットされる。カウンタＣには、小振
幅回数が保持され、フラグＦは、小振幅区間であること
を表す。ステップＳ９０においては、さらに、時刻ｎが
ＣＭ候補の開始時刻に設定される。
【０２０２】ステップＳ９１において、音声信号の振幅
信号Ａ［ｎ］が取得される。ｎは、離散化された時刻に
対応する。
【０２０３】ステップＳ９２において、いまフラグＦが
セットされているか否かが判定され、セットされていな
い場合、ステップＳ９３に進み、ステップＳ９１で取得
された信号振幅Ａ［ｎ］が、予め設定されている所定の
閾値Ａ１より小さいか否かが判定される。音声信号の振
幅Ａ［ｎ］の値が閾値Ａ１より等しいか、それより大き
いと判定された場合、ステップＳ９７に進み、時刻ｎの
値がインクリメントされる。そして、ステップＳ９８に
おいて、時刻ｎの値がＣＭ候補の終了時刻に達したか否
かが判定され、終了時刻に達していない場合には、ステ
ップＳ９１に戻り、次の時刻のタイミングにおける振幅
Ａ［ｎ］が取得される。
【０２０４】以上のような処理がステップＳ９３におい
て、振幅Ａ［ｎ］の値が閾値Ａ１より小さいと判定され
るまで繰り返し実行される。ステップＳ９３において、
振幅Ａ［ｎ］の値が閾値Ａ１より小さいと判定された場
合、ステップＳ９４に進み、カウンタＣの値が１だけイ
ンクリメントされ、かつ、フラグＦがセットされる。
【０２０５】その後、ステップＳ９７に進み、時刻ｎが
インクリメントされ、ステップＳ９８において、インク
リメントされた時刻ｎの値がＣＭ候補の終了時刻に達し
ているか否かが判定され、まだ達していない場合には、
ステップＳ９１に戻り、次のタイミングの振幅Ａ［ｎ］
が取得される。
【０２０６】そして、ステップＳ９２において、フラグ
Ｆがセットされているか否かが判定され、いまの場合、
フラグＦがセットされているので、ステップＳ９５に進
み、ステップＳ９１で取得された振幅Ａ［ｎ］の値が、
予め設定されている閾値Ａ２より大きいか否かが判定さ
れる。なお、この閾値Ａ２の値は、ステップＳ９３にお
いて比較される閾値Ａ１より大きい値（Ａ２＞Ａ１）と
されている。
【０２０７】ステップＳ９５において、振幅Ａ［ｎ］の
値が閾値Ａ２より大きくないと判定された場合、ステッ
プＳ９７に進み、時刻ｎの値がインクリメントされる。
【０２０８】ステップＳ９８において、時刻ｎの値がＣ
Ｍ候補の終了時刻に達しているか否かが再び判定され、
達していない場合には、ステップＳ９１に戻り、次のタ
イミングの振幅Ａ［ｎ］が取得される。
【０２０９】ステップＳ９２において、フラグＦがセッ
トされているか否かが再び判定され、いまの場合、まだ
セットされているので、ステップＳ９５に進み、取得さ
れた振幅Ａ［ｎ］が閾値Ａ２より大きくないと判定され
た場合、ステップＳ９７に進み、上述した場合と同様の
処理が繰り返し実行される。
【０２１０】以上のようにして、振幅Ａ［ｎ］の値が、
より小さい閾値Ａ１より小さいと判定された場合、カウ
ンタＣの値が１だけインクリメントされた後、振幅Ａ
［ｎ］の値が、閾値Ａ１より若干大きい値の閾値Ａ２よ
り大きくなるまで待期する。
【０２１１】ステップＳ９５において、振幅Ａ［ｎ］の
値が閾値Ａ２より大きいと判定された場合、ステップＳ
９６に進み、フラグＦがリセットされる。その後ステッ
プＳ９７に進み、時刻ｎの値がインクメントされる。ス
テップＳ９８において、時刻ｎの値がＣＭ候補の終了時
刻に達したか否かが判定され、達していない場合には、
ステップＳ９１に戻り、それ以降の処理が繰り返し実行
される。
【０２１２】ステップＳ９８において、時刻ｎの値がＣ
Ｍ候補の終了時刻に達したと判定された場合、処理は終
了される。
【０２１３】ステップＳ９５において基準とされる閾値
Ａ２の値を、ステップＳ９３の処理において設定される
閾値Ａ１より大きく設定することで、判定処理に、いわ
いるヒステリシス特性を持たせることが可能となる。す
なわち、振幅Ａ［ｎ］の値が、より小さい閾値Ａ１より
小さくなったとき、小振幅区間に入ったと判定される
が、振幅Ａ［ｎ］の値が、閾値Ａ１より若干大きくなっ
ても、閾値Ａ２より小さい場合には、まだ小振幅期間中
であると判定され、閾値Ａ１より大きい閾値Ａ２よりさ
らに大きくなったとき、初めて、小振幅期間が終了した
と判定される。これにより、小振幅期間中のわずかな振
幅の変化に起因して、小振幅回数が必要以上に大きな値
にカウントされることが防止される。
【０２１４】以上のようにして、ＣＭ候補の期間におけ
る小振幅の回数がカウンタＣに設定され、このカウンタ
Ｃの値が特徴量Ｑ16として出力される。
【０２１５】図１９は、小振幅回数の具体的な計測結果
の例を表している。図１９における横軸は、小振幅回数
を表し、縦軸は、相対度数を表している。図１９（Ａ）
のグラフは、実験データから得られた４９０個のＣＭ候
補のうち、実際にＣＭであった３５２個の度数分布を表
しており、図１９（Ｂ）は、そのうちのＣＭでなかった
１３８個の度数分布を表している。すなわち、図１９
（Ｂ）は、本編中で偶然、音量条件や映像条件が満たさ
れたためにＣＭ候補として検出されたものである。
【０２１６】これらの図を比較して明らかのように、Ｃ
Ｍである場合（図１９（Ａ））、小振幅回数は、０回か
ら２回に集中するのに対して、ＣＭでない場合には（図
１９（Ｂ））、小振幅回数は、７回乃至９回と多くなる
ことがわかる。
【０２１７】次に、図２０のフローチャートを参照し
て、ＣＭ検出部４の付加条件算出器２０が実行する小振
幅区間長計算処理について説明する。最初に、ステップ
Ｓ１１０において、小振幅区間長を表すカウンタＤの値
がリセットされ、かつ、時刻ｎの値がＣＭ候補の開始時
刻にセットされる。
【０２１８】次にステップＳ１１１において、音声信号
の振幅Ａ［ｎ］が取得され、ステップＳ１１２におい
て、ステップＳ１１１で取得された振幅Ａ［ｎ］の値
が、予め設定されている所定の閾値Ａ１より小さいか否
かが判定される。この閾値Ａ１は、図１８のステップＳ
９３における閾値Ａ１と等しい値とされているが、異な
る値とすることも可能である。
【０２１９】ステップＳ１１２において、振幅Ａ［ｎ］
の値が閾値Ａ１と等しいか、それより大きいと判定され
た場合、ステップＳ１１４に進み、時刻ｎの値がインク
リメントされる。そして、ステップＳ１１５において、
インクメントされた時刻ｎの値が、ＣＭ候補の終了時刻
に達したか否かが判定され、終了時刻に達していない場
合には、ステップＳ１１１に戻り、次のタイミングの振
幅Ａ［ｎ］が取得される。
【０２２０】そして、その振幅Ａ［ｎ］の値が、ステッ
プＳ１１２において、閾値Ａ１より小さいか否かが再び
判定され、振幅Ａ［ｎ］の値が閾値Ａ１より小さくない
場合には、ステップＳ１１４に進み、時刻ｎの値がさら
にインクメントされる。
【０２２１】以下、同様の処理が繰り返し実行され、ス
テップＳ１１２において、振幅Ａ［ｎ］の値が、閾値Ａ
１と等しいか、それより大きいと判定された場合、ステ
ップＳ１１３に進み、カウンタＤの値が１度だけインク
メントされる。その後、ステップＳ１１４に進み、時刻
ｎの値がインクリメントされる。ステップＳ１１５にお
いて、時刻ｎの値が、ＣＭ候補の終了時刻に達したか否
かが判定され、達していない場合には、ステップＳ１１
１に戻り、次のタイミングの振幅Ａ［ｎ］が取得され、
ステップＳ１１２において、その振幅Ａ［ｎ］の値が、
閾値Ａ１より小さいか否かが再び判定される。振幅Ａ
［ｎ］の値が閾値Ａ１より小さい場合には、ステップＳ
１１３において、カウンタＤの値が再び１だけインクリ
メントされる。
【０２２２】以上のような処理が繰り返し実行されるこ
とで、カウンタＤの値は、振幅Ａ「ｎ」の値が閾値Ａ１
より小さい期間に対応する値となる。
【０２２３】ステップＳ１１５において、時刻ｎの値が
ＣＭ候補の終了時刻に達したと判定された場合、ステッ
プＳ１１６に進み、カウンタＤの値が規格化される。す
なわち、カウンタＤの値は、サンプリング周波数ｆSで
割算されることで、規格化され、その値が特徴量Ｑ17と
して出力される。
【０２２４】図２１は、図１９における場合と同様に、
４９０個のＣＭ候補のうちの３５２個の実際のＣＭと、
１３８個のＣＭでなかった場合の小振幅区間長の総和を
表している。図２１において、横軸は、小振幅区間長の
総和（単位は秒）を表し、縦軸は、相対度数を表してい
る。図２１（Ａ）と図２１（Ｂ）を比較して明らかなよ
うに、ＣＭの小振幅区間長の総和は、２０ms程度以下に
集中している（図２１（Ａ））のに対して、ＣＭでない
場合には、１．０ｓ以上の長さに集中している（図２１
（Ｂ））。
【０２２５】さらに、付加条件算出器２０は、音声信号
の振幅の分散を式（２９）に基づいて演算する。この式
（２９）において、ｓは、ＣＭ候補の離散開始時刻を表
し、ｅは、ＣＭ候補の離散終了時刻を表し、vは、信号
の分散を表す。付加条件算出器２０は、この値vをその
まま特徴量Ｑ18として出力するか、あるいはその平方根
を取って、標準偏差を特徴量Ｑ18として出力する。ある
いはまた、付加条件算出器２０は、標準偏差を平均値で
割算し、相対標準偏差を特徴量Ｑ18として出力すること
ができる。
【０２２６】
【数１４】
【０２２７】図２２は、振幅の分散の例を表している。
図２２（Ａ）は、４９０個のＣＭ候補のうちの、３５２
個の実際にＣＭであった場合の振幅の分散を表してお
り、図２２（Ｂ）は、１３８個のＣＭでなかった場合の
分散を表している。なお、図２２において、横軸は、相
対標準偏差を表しており、縦軸は、相対度数を表してい
る。
【０２２８】これらの図を比較して明らかなように、Ｃ
Ｍの場合（図２２（Ａ））、振幅の相対標準偏差がほぼ
０．６以下に集中しているのに対して、ＣＭでない場合
には（図２２（Ｂ））、０．７以上となることが多いこ
とがわかる。
【０２２９】従って、小振幅回数、小振幅区間長、およ
び振幅分散を特徴量として利用することで、より正確に
ＣＭを検出することが可能となる。
【０２３０】次に、本発明の第２の実施の形態としての
映像音声記録装置について以下に説明する。
【０２３１】図２３には、第２の実施の形態の映像音声
記録装置の概略構成を示す。
【０２３２】なお、この図２３において、図１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。また、第２の実施
の形態の映像音声記録装置の場合のＣＭ検出部４は、前
記第１の具体例、第２の具体例、および第３の具体例の
何れも適用できる。
【０２３３】以下、図２３の構成において、新たに追加
された各構成要素（１１０，１１１）と、ＣＭ検出部４
において新たに拡張された機能についてのみ説明する。
【０２３４】先ず、この第２の実施の形態の映像音声記
録装置におけるＣＭ検出部４は、前述のように、式（１
０）に示される各ＣＭ候補の特徴量Ｇ[n]を、内部で算
出している。また、当該第２の実施の形態の場合、ＣＭ
検出部４は、最終的にＣＭとして検出されたものに関し
て、その開始時刻及び時間長と共に、ＣＭ開始フレーム
ｎ＝ｎsから終了フレームｎ＝ｎeに渡って、Ｇ[n]をＣ
Ｍデータベース１１０に出力するように機能が拡張され
ている。
【０２３５】ＣＭデータベース１１０は、上記検出され
たＣＭに関して、その開始時刻、時間長、特徴量Ｇ[n]
を保存する。
【０２３６】ＣＭ特徴量比較器１１１は、ユーザが入力
する検索指令に基づき、データベース１１０に保存され
ている全て又は一部のＣＭから、ユーザが指定したＣＭ
と同じＣＭを抽出し、ＣＭ検索出力１１１ａとして出力
する。
【０２３７】このＣＭ特徴量比較器１１１の動作を、図
２４を用いて説明する。
【０２３８】先ず例えば、ユーザは、映像音声記録部５
による映像信号及び音声信号を視聴することにより、検
索したいＣＭを選択したとする。このとき、ＣＭ特徴量
比較器１１１には、ステップＳ１２０として、上記ユー
ザによる選択に応じた検索指令が入力されることにな
る。
【０２３９】このとき、ＣＭ特徴量比較器１１１は、ス
テップＳ１２１の処理として、上記入力された検索指令
に基づいて、ＣＭデータベース１１０から、その検索指
令に該当するＣＭの特徴量Ｇ[n]を取得する。
【０２４０】続いて、ＣＭ特徴量比較器１１１は、ステ
ップＳ１２２としてＣＭデータベース１１０より、検索
される候補ＣＭを一つ選択し、さらにステップＳ１２３
として、その候補ＣＭに対応する特徴量Ｇ'[n]を取得す
る。
【０２４１】次に、ＣＭ特徴量比較器１１１は、ステッ
プＳ１２４として、上記選択されたＣＭについて、式
（３０）の計算を行い、それを予め定める所定の閾値Ｊ
thsdと比較する。
【０２４２】
【数１５】
【０２４３】ここで、このステップＳ１２４において、
Ｊ（Ｇ，Ｇ'）＜Ｊthsdと判定したならば（Ｙｅｓ）、
ＣＭ特徴量比較器１１１は、ステップＳ１２５に進み、
特徴量が一致したとして検索結果を出力し、ステップＳ
１２２に戻って再び他の候補ＣＭについて同様の処理を
行う。一方、ステップＳ１２４において、Ｊ(Ｇ、Ｇ')
＜Ｊthsdでないと判定した場合（Ｎｏ）、ＣＭ特徴量比
較器１１１は、特徴量が一致しなかったとして、ステッ
プＳ１２２に戻り、再び他の候補ＣＭについて同様の処
理を行う。
【０２４４】以上により、ＣＭ特徴量比較器１１１で
は、ユーザにより指定されたＣＭと同じＣＭを、映像音
声記録部５に記録されているデータの中から検索するこ
とができる。
【０２４５】次に、図２５には、上述した図２や図１５
に示したＣＭ検出部４を実装する場合のハードウェア構
成の一例を示す。
【０２４６】この図２５において、Ａ／Ｄ変換器４０
は、前記図２や図１５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。
【０２４７】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。
【０２４８】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。
【０２４９】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。
【０２５０】以上説明したようの本発明の各実施の形態
によれば、ＴＶ放送信号からＣＭ部分を正確に検出可能
とすることにより、例えばＣＭを不要としている視聴者
や、ＣＭを必要としている視聴者の双方に対して利便を
図ることが可能となる。すなわち例えばＣＭ部分を不要
とする場合、テレビ放送信号からＣＭ部分をスキップし
て視聴可能とする装置を実現でき、これは例えば番組本
編のみを連続視聴する要求に対して有用な装置となる。
また例えば、ＣＭ部分のみを必要とする場合、ＴＶ放送
信号からＣＭ部分のみを視聴できる装置を実現でき、こ
れは例えばＣＭのみを連続視聴する要求に対して有用な
装置となる。
【０２５１】さらに、ＴＶ放送信号からＣＭ部分を正確
に検出可能とすることにより、例えば特定のＣＭの放送
状況を調査する場合などにも有用となる。
【０２５２】
【発明の効果】本発明の信号処理装置及び方法において
は、入力信号から所定の時間間隔で発生する信号の特徴
的パターンに基づいて、第１の信号の候補区間を検出
し、その候補区間内又はその前後の入力信号から第１の
信号らしさを表わす特徴量を抽出し、その特徴量に基づ
き第１の信号の区間を検出するようにしたので、例え
ば、ＴＶ放送信号に含まれるコマーシャルメッセージ部
分を高精度に検出又は検索可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施の形態の映像音声記録装置
の概略構成図である。
【図２】第１の具体例のＣＭ検出部の詳細な構成図であ
る。
【図３】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４】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５】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６】必須条件の算出例の説明に用いる図である。
【図７】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８】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９】付加条件算出器の構成図である。
【図１０】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１１】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１２】最小長さ優先ルールの説明に用いる図であ
る。
【図１３】隣接優先ルールの説明に用いる図である。
【図１４】スコア優先ルールの説明に用いる図である。
【図１５】第２の具体例のＣＭ検出部の詳細な構成図で
ある。
【図１６】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１７】第３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１８】ＣＭ検出部の付加条件算出器における小振幅
回数計算処理を説明するフローチャートである。
【図１９】小振幅回数の計算の具体例を示す図である。
【図２０】ＣＭ検出部の付加条件算出器における小振幅
区間長計算処理を説明するフローチャートである。
【図２１】小振幅区間長の具体例を示す図である。
【図２２】振幅分散の具体例を示す図である。
【図２３】本発明の第２の実施の形態の映像音声記録装
置の概略構成図である。
【図２４】ＣＭ特徴量比較器の動作の流れを示すフロー
チャートである。
【図２５】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】
１ チューナ、 ２ 復調器、 ３ 時計部、 ４ Ｃ
Ｍ検出器、 ５ 映像音声記録部、 １０，１３ Ａ／
Ｄ変換器、 １１ フレームメモリ、 １４音声信号バ
ッファ、 １２ カットチェンジ検出器、 １５ 振幅
検出器、 １６ 相関検出器、 １７ スペクトル検出
器、 １８ 特徴量バッファ、 １９ＣＭ候補検出器、
２０ 付加条件算出器、 ２１ 付加条件判定器、
２２ルール判定器、 ２３ 動作制御部、 １０１ 音
源識別器、 １０２ 番組ジャンルデータまたは番組ジ
ャンル識別器、 １０３ ＣＭ確率データベース、１１
０ ＣＭデータベース、 １１１ ＣＭ特徴量比較器
フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｇ１０Ｌ 15/16 Ｈ０４Ｎ 5/91 Ｚ 15/02 Ｇ１０Ｌ 3/00 ５１３Ａ // Ｈ０４Ｎ 17/00 ５１３Ｄ Ｇ１０Ｌ 101:02 ５３９ 101:065 7/08 Ａ Ｆターム(参考） 5C053 FA14 HA29 JA01 5C061 BB05 BB06 BB20 CC05 5D015 DD01 FF03 JJ00 5L096 AA02 FA34 GA08 JA03 JA09

Claims (53)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 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、所
    定の時間間隔を持つ信号の特徴的パターンに基づいて、
    第１の信号の候補区間を検出する候補区間検出手段と、 上記候補区間内又はその前後の入力信号から、上記第１
    の信号らしさを表わす特徴量を抽出する特徴量抽出手段
    と、 上記特徴量に基づき、上記第１の信号の区間を検出する
    検出手段とを有することを特徴とする信号処理装置。
  2. 【請求項２】 上記検出手段は、上記特徴量に基づいて
    上記候補区間が上記第１の信号である可能性を評価する
    特徴量評価手段と、上記評価結果に基づいて上記第１の
    信号の区間を判定する判定手段とを有することを特徴と
    する請求項１記載の信号処理装置。
  3. 【請求項３】 上記検出手段は、上記特徴量に基づい
    て、上記候補区間の信号と、別途指定した第１の信号と
    の一致を判定する一致判定手段を有することを特徴とす
    る請求項１記載の信号処理装置。
  4. 【請求項４】 上記入力信号の振幅を検出する振幅検出
    手段を有し、 上記候補区間を検出する際の特徴的パターンとして、所
    定の時間間隔に対応して上記入力信号の振幅が所定の値
    より小さくなるパターンを検出することを特徴とする請
    求項１記載の信号処理装置。
  5. 【請求項５】 上記入力信号の変化を検出する変化検出
    手段を有し、 上記候補区間を検出する際の特徴的パターンとして、所
    定の時間間隔に対応して上記入力信号が急激に所定の変
    化量を超えて変化するパターンを検出することを特徴と
    する請求項１記載の信号処理装置。
  6. 【請求項６】 上記入力信号の所定の信号成分が、所定
    の範囲内に収まる単位区間を検出する一様成分検出手段
    を有し、 上記候補区間を検出する際の特徴的パターンとして、所
    定の時間間隔に対応して上記入力信号の単位区間につい
    ての所定の信号成分が一様になるパターンを検出するこ
    とを特徴とする請求項１記載の信号処理装置。
  7. 【請求項７】 上記特徴量抽出手段は、上記入力信号の
    振幅を検出する振幅検出手段を有し、上記第１の信号ら
    しさを表わす特徴量として、上記第１の信号の候補区間
    の前及び／又は後の入力信号の振幅の大きさを抽出する
    ことを特徴とする請求項１記載の信号処理装置。
  8. 【請求項８】 上記特徴量抽出手段は、上記入力信号の
    振幅を検出する振幅検出手段を有し、上記第１の信号ら
    しさを表わす特徴量として、上記第１の信号の候補区間
    の前及び／又は後の入力信号の振幅が、所定の閾値より
    小さい区間の時間長を抽出することを特徴とする請求項
    １記載の信号処理装置。
  9. 【請求項９】 上記特徴量抽出手段は、上記入力信号の
    相関を検出する相関検出手段を有し、上記第１の信号ら
    しさを表わす特徴量として、上記第１の信号の候補区間
    における入力信号の相互相関を抽出することを特徴とす
    る請求項１記載の信号処理装置。
  10. 【請求項１０】 上記特徴量抽出手段は、上記入力信号
    の振幅を検出する振幅検出手段を有し、上記第１の信号
    らしさを表わす特徴量として、上記第１の信号の候補区
    間における入力信号の平均振幅を抽出することを特徴と
    する請求項１記載の信号処理装置。
  11. 【請求項１１】 上記特徴量抽出手段は、上記入力信号
    の変化を検出する変化検出手段を有し、上記第１の信号
    らしさを表わす特徴量として、上記第１の信号の候補区
    間において入力信号が急激に変化する回数又は頻度を抽
    出することを特とする請求項１記載の信号処理装置。
  12. 【請求項１２】 上記特徴量抽出手段は、上記入力信号
    の所定の信号成分が一様となる単位区間を検出する一様
    成分検出手段を有し、上記第１の信号らしさを表わす特
    徴量として、上記第１の信号の候補区間において上記入
    力信号の所定の信号成分が一様となる単位区間の発生回
    数又は頻度を抽出することを特徴とする請求項１記載の
    信号処理装置。
  13. 【請求項１３】 上記特徴量抽出手段は、複数のモード
    を取り得る入力信号の当該モードを検出するモード検出
    手段を有し、上記第１の信号らしさを表わす特徴量とし
    て、上記第１の信号の候補区間における上記モードを抽
    出することを特徴とする請求項１記載の信号処理装置。
  14. 【請求項１４】 上記特徴量抽出手段は、上記第１の信
    号らしさを表す特徴量として、上記第１の信号の候補区
    間の前又は後に続く第１の信号の有無を抽出することを
    特徴とする請求項１記載の信号処理装置。
  15. 【請求項１５】 上記特徴量抽出手段は、上記入力信号
    のスペクトルを検出するスペクトル検出手段を有し、上
    記第１の信号らしさを表す特徴量として、上記第１の信
    号の候補区間の前又は後の境界における上記スペクトル
    の変化を抽出することを特徴とする請求項１記載の信号
    処理装置。
  16. 【請求項１６】 上記特徴量抽出手段は、上記第１の信
    号らしさを表す特徴量として、複数のチャンネルの何れ
    かを取り得る入力信号の上記チャンネル情報を抽出する
    ことを特徴とする請求項１記載の信号処理装置。
  17. 【請求項１７】 上記特徴量抽出手段は、上記第１の信
    号らしさを表す特徴量として、地域毎のコードを取り得
    る入力信号の当該地域コードを抽出することを特徴とす
    る請求項１記載の信号処理装置。
  18. 【請求項１８】 上記特徴量抽出手段は、上記入力信号
    の信号源を識別する信号源識別手段を有し、上記第１の
    信号らしさを表す特徴量として、上記第１の信号の候補
    区間における信号源の種類を抽出することを特徴とする
    請求項１記載の信号処理装置。
  19. 【請求項１９】 時間を計測する時計を有し、上記特徴
    量抽出手段は、上記第１の信号らしさを表す特徴量とし
    て、上記第１の信号の候補区間が入力される時刻を抽出
    することを特徴とする請求項１記載の信号処理装置。
  20. 【請求項２０】 上記特徴量抽出手段は、複数のジャン
    ルに分け得る上記入力信号のジャンルを識別するジャン
    ル識別手段を有し、上記第１の信号らしさを表す特徴量
    として、上記第１の信号の候補区間の前後の信号のジャ
    ンルを抽出することを特徴とする請求項１記載の信号処
    理装置。
  21. 【請求項２１】 上記特徴量抽出手段は、時間を計測
    する時計と、複数のジャンルに分け得る上記入力信号の
    上記ジャンルを識別するジャンル識別手段とを有し、上
    記第１の信号らしさを表す特徴量として、上記第１の信
    号の候補区間の前後の信号のジャンル、及び、上記第１
    の信号の候補区間の入力時刻からの経過時間を抽出する
    ことを特徴とする請求項１記載の信号処理装置。
  22. 【請求項２２】 上記特徴量抽出手段は、上記第１の信
    号らしさを表す特徴量として、上記入力信号の振幅が基
    準値より小さいときの回数、その長さ、または上記入力
    信号の振幅の分散を抽出することを特徴とする請求項１
    記載の信号処理装置。
  23. 【請求項２３】 上記特徴量評価手段は、上記特徴量を
    荷重加算し、当該加重加算後の特徴量に基づき、上記候
    補区間が上記第１の信号である可能性を評価することを
    特徴とする請求項２記載の信号処理装置。
  24. 【請求項２４】 上記特徴量評価手段は、上記特徴量の
    評価の際に、多層パーセプトロンを用いることを特徴と
    する請求項２記載の信号処理装置。
  25. 【請求項２５】 上記入力信号を記録及び／又は再生す
    る記録及び／又は再生手段を有することを特徴とする請
    求項１記載の信号処理装置。
  26. 【請求項２６】 上記入力信号を編集する編集手段を有
    することを特徴とする請求項１記載の信号処理装置。
  27. 【請求項２７】 上記第１の信号の区間をスキップする
    スキップ手段を有することを特徴とする請求項１記載の
    信号処理装置。
  28. 【請求項２８】 上記第１の信号の区間のみを取り出す
    取り出し手段を有することを特徴とする請求項１記載の
    信号処理装置。
  29. 【請求項２９】 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の信号の区間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。
  30. 【請求項３０】 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、
    所定の時間間隔を持つ信号の特徴的パターンに基づい
    て、第１の信号の候補区間を検出し、 上記候補区間内又はその前後の入力信号から、上記第１
    の信号らしさを表わす特徴量を抽出し、 上記特徴量に基づき、上記第１の信号の区間を検出する
    ことを特徴とする信号処理方法。
  31. 【請求項３１】 上記第１の信号区間の検出の際には、
    上記特徴量に基づいて上記候補区間が上記第１の信号で
    ある可能性を評価し、上記評価結果に基づいて上記第１
    の信号の区間を判定することを特徴とする請求項３０記
    載の信号処理方法。
  32. 【請求項３２】 上記第１の信号区間の検出の際には、
    上記特徴量に基づいて、上記候補区間の信号と、別途指
    定した第１の信号との一致を判定することを特徴とする
    請求項３０記載の信号処理方法。
  33. 【請求項３３】 上記候補区間を検出する際の特徴的パ
    ターンとして、所定の時間間隔に対応して上記入力信号
    の振幅が所定の値より小さくなるパターンを検出するこ
    とを特徴とする請求項３０記載の信号処理方法。
  34. 【請求項３４】 上記候補区間を検出する際の特徴的パ
    ターンとして、所定の時間間隔に対応して上記入力信号
    が所定の変化量を超えて急激に変化するパターンを検出
    することを特徴とする請求項３０記載の信号処理方法。
  35. 【請求項３５】 上記候補区間を検出する際の特徴的パ
    ターンとして、所定の時間間隔に対応して上記入力信号
    の単位区間についての所定の信号成分が所定の範囲内に
    収まるパターンを検出することを特徴とする請求項３０
    記載の信号処理方法。
  36. 【請求項３６】 上記第１の信号らしさを表わす特徴量
    として、上記第１の信号の候補区間の前及び／又は後の
    入力信号の振幅の大きさを抽出することを特徴とする請
    求項３０記載の信号処理方法。
  37. 【請求項３７】 上記第１の信号らしさを表わす特徴量
    として、上記第１の信号の候補区間の前及び／又は後の
    入力信号の振幅が、所定の閾値より小さい区間の時間長
    を抽出することを特徴とする請求項３０記載の信号処理
    方法。
  38. 【請求項３８】 上記第１の信号らしさを表わす特徴量
    として、上記第１の信号の候補区間における入力信号の
    相互相関を抽出することを特徴とする請求項３０記載の
    信号処理方法。
  39. 【請求項３９】 上記第１の信号らしさを表わす特徴量
    として、上記第１の信号の候補区間における入力信号の
    平均振幅を抽出することを特徴とする請求項３０記載の
    信号処理方法。
  40. 【請求項４０】 上記第１の信号らしさを表わす特徴量
    として、上記第１の信号の候補区間において入力信号が
    急激に変化する回数又は頻度を抽出することを特徴とす
    る請求項３０記載の信号処理方法。
  41. 【請求項４１】 上記第１の信号らしさを表わす特徴量
    として、上記第１の信号の候補区間において上記入力信
    号の所定の信号成分が一様となる単位区間の発生回数又
    は頻度を抽出することを特徴とする請求項３０記載の信
    号処理方法。
  42. 【請求項４２】 複数のモードを取り得る入力信号の当
    該モードを検出し、上記第１の信号らしさを表わす特徴
    量として、上記第１の信号の候補区間における上記モー
    ドを抽出することを特徴とする請求項３０記載の信号処
    理方法。
  43. 【請求項４３】 上記第１の信号らしさを表す特徴量と
    して、上記第１の信号の候補区間の前又は後に続く第１
    の信号の有無を抽出することを特徴とする請求項３０記
    載の信号処理方法。
  44. 【請求項４４】 上記入力信号のスペクトルを検出し、
    上記第１の信号らしさを表す特徴量として、上記第１の
    信号の候補区間の前又は後の境界における上記スペクト
    ルの変化を抽出することを特徴とする請求項３０記載の
    信号処理方法。
  45. 【請求項４５】 上記第１の信号らしさを表す特徴量と
    して、複数のチャンネルの何れかを取り得る入力信号の
    上記チャンネル情報を抽出することを特徴とする請求項
    ３０記載の信号処理方法。
  46. 【請求項４６】 上記第１の信号らしさを表す特徴量と
    して、地域毎のコードを取り得る入力信号の当該地域コ
    ードを抽出することを特徴とする請求項３０記載の信号
    処理方法。
  47. 【請求項４７】 上記入力信号の信号源を識別し、上記
    第１の信号らしさを表す特徴量として、上記第１の信号
    の候補区間における信号源の種類を抽出することを特徴
    とする請求項３０記載の信号処理方法。
  48. 【請求項４８】 上記第１の信号らしさを表す特徴量と
    して、上記第１の信号の候補区間が入力される時刻を抽
    出することを特徴とする請求項３０記載の信号処理方
    法。
  49. 【請求項４９】 複数のジャンルに分け得る上記入力信
    号の上記ジャンルを識別し、上記第１の信号らしさを表
    す特徴量として、上記第１の信号の候補区間の前後の信
    号のジャンルを抽出することを特徴とする請求項３０記
    載の信号処理方法。
  50. 【請求項５０】 複数のジャンルに分け得る上記入力信
    号のジャンルを識別し、上記第１の信号らしさを表す特
    徴量として、上記第１の信号の候補区間の前後の信号の
    ジャンル、及び、上記第１の信号の候補区間の入力時刻
    からの経過時間を抽出することを特徴とする請求項３０
    記載の信号処理方法。
  51. 【請求項５１】 上記第１の信号らしさを表す特徴量と
    して、上記入力信号の振幅が基準値より小さいときの回
    数、その長さ、または上記入力信号の振幅の分散を抽出
    することを特徴とする請求項３０記載の信号処理方法。
  52. 【請求項５２】 上記特徴量に基づく評価の際には、上
    記特徴量を荷重加算し、当該加重加算後の特徴量に基づ
    き、上記候補区間が上記第１の信号である可能性を評価
    することを特徴とする請求項３１記載の信号処理方法。
  53. 【請求項５３】 上記特徴量に基づく評価の際には、多
    層パーセプトロンを用いることを特徴とする請求項３１
    記載の信号処理方法。
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