JP2004199047A - 信号圧縮方法、装置、そのプログラムと記録媒体、信号検索方法、装置、プログラムとその記録媒体 - Google Patents

信号圧縮方法、装置、そのプログラムと記録媒体、信号検索方法、装置、プログラムとその記録媒体 Download PDF

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Abstract

【課題】 信号の性質に適応した信号圧縮の処理を行うと共に、より少ない情報量で信号系列を表現することが可能な信号圧縮装置を提供する。
【解決手段】 原信号から原信号より短い長さの部分信号を構成する初期部分信号構成部１と、初期部分信号構成部１で導かれた各部分信号について、原信号よりもデータ量が少ない部分信号構成の候補を絞り込む部分信号構成選択部２と、部分信号構成選択部２で導かれた部分信号構成の候補を用いて、実際に用いるべき部分信号構成を決定する部分信号再構成部３と、部分信号再構成部３で得られた各部分信号から圧縮信号を算出するための写像を決定する圧縮写像決定部４と、部分信号再構成部３で得られた各部分信号に対応する圧縮信号を、圧縮写像決定部４で得られた写像に基づいて算出する信号圧縮部５とを備える。
【選択図】 図１

Description

本発明は、膨大な信号系列を少ない情報量で表現するのに適した信号圧縮方法、装置、そのプログラムと記録媒体、及び該信号圧縮方法を用いると共に、膨大な信号系列の中から、あらかじめ登録した信号と類似した信号の場所を探し出すのに適した信号検索方法、装置、プログラムとその記録媒体に関する。
従来、入力された信号と類似している信号の場所を、膨大な信号系列の中から探し出す信号検索方法において、類似した信号の場所を高速に探し出す高速信号検索方法が知られている（例えば、特許文献１、特許文献２）。
また、上述のような信号検索方法において、信号の特徴圧縮を行ない特徴照合１回当たりの計算コストを削減する方法として、時系列信号の連続性を利用した区分線形写像により、効率的に特徴の次元を削減する手法が知られている（例えば、非特許文献３）。この方法は信号の性質によらず信号を一律に等分割することにより写像を構成している。さらに、信号の性質に応じて分割の長さを変化させることが知られている（例えば非特許文献１、非特許文献２）。
また、上述のような信号検索方法において、不要な照合を局所的に省略する方法として、照合に用いる特徴であるヒストグラムの性質を利用し、未照合時点の距離の下限値を計算し、予め定められた閾値を上回らない時点での照合を省略する、時系列アクティブ探索方法が知られている（例えば、特許文献１、特許文献２）。
また、上述の信号検索方法に用いられる信号圧縮の技術として、音響信号から抽出した特徴系列の次元を削減し、少量の記憶装置で特徴系列を保持したり、信号同士の類似性の判定を高速に行うことを可能とする信号圧縮技術が知られている。この信号圧縮技術は、放送の音響信号の中から特定の楽曲が放映された時刻を検出するなど、信号系列の中から予め登録した信号と類似した信号の場所を探し出すといった上述の信号検索方法に用いられ、その高速な実行を可能とする。そして、このような技術に用いられる具体的な信号圧縮方法に関しては、予め用意した原信号を分割して圧縮する信号圧縮方法が知られている（例えば、非特許文献３）。
特許第３０６５３１４号公報 特開２００１−０９２４８６号公報 E.Keogh,K.Chakrabarti,S.Mehrotra and M.Pazzani"Locally adaptive dimensionality reduction for indexing large time series databases"Proc.of ACM SIGMOD Conference,pp.151-162,2001 C.Wang and S.Wang "Supporting content-based searches on time series via approximation"Proc.of International Conference on Scientific and Statistical Database Management（SSDBM2000）,pp.69-81,2000 木村 昭悟、他３名、「区分線形写像に基づく映像信号の高速探索」、信学技報、社団法人電子情報通信学会、平成１４年２月、Ｖｏｌ．１０１ Ｎｏ．６５３、ｐ．７５−８０
ここで、上述の特許文献１や特許文献２の高速信号検索方法では、極めて膨大な信号系列に対しては、十分短い時間内に類似した信号を探し出すことが出来ないという問題や、ヒストグラム以外の特徴に対して適応することが出来ないという問題がある。
また、上述の非特許文献１や非特許文献２のような信号圧縮方法では、さらに高い圧縮率で信号圧縮を行なうことが可能となるものの、最適な分割を決定する処理に膨大な処理が必要になるという問題がある。
また、上述の非特許文献３に記載の信号圧縮方法では、信号の性質によらず原信号を一律に等分割することにより部分信号を構成しているが、信号の性質に応じて分割の長さを変化させることも可能である。従って、それによりさらに良い圧縮率で信号圧縮を行うことが可能となるものの、この方法では、圧縮を行う関数を決定する処理に膨大な処理が必要になるという問題があった。
本発明は、上記課題に鑑みてなされたもので、膨大な事前処理を回避しながら、従来の信号圧縮方法よりも信号の性質に適応した信号圧縮の処理を行うと共に、より少ない情報量で信号系列を表現することが可能な信号圧縮方法、装置、そのプログラムと記録媒体、及び該信号圧縮方法を用いた信号検索方法であって、従来よりもより計算効率の良く、また同一の検索結果を保証し、さらに検索に必要となる一時記憶容量を極端に増大させることなく、より高速な信号検索を行なうことができる、信号検索方法、装置、そのプログラムと記録媒体を提供することを目的とする。
本発明は、上述の課題を解決すべくなされたもので、予め用意した原信号を圧縮して圧縮信号に変換する信号圧縮方法であって、原信号から前記原信号より短い長さの部分信号を構成する初期部分信号構成過程と、前記初期部分信号構成過程で導かれた各部分信号について、前記原信号よりもデータ量が少ない部分信号構成の候補を絞り込む部分信号構成選択過程と、前記部分信号構成選択過程で導かれた部分信号構成の候補を用いて、実際に用いるべき部分信号構成を決定する部分信号再構成過程と、前記部分信号再構成過程で得られた各部分信号から圧縮信号を算出するための写像を決定する圧縮写像決定過程と、前記部分信号再構成過程で得られた各部分信号に対応する圧縮信号を、前記圧縮写像決定過程で得られた写像に基づいて算出する信号圧縮過程とを含むことを特徴とする信号圧縮方法である。
また本発明は、前記信号圧縮過程において、前記部分信号再構成過程で得られた各部分信号を、前記圧縮写像決定過程で得られた写像によって写像する信号写像過程と、前記信号写像過程で導かれた写像後の部分信号について、前記部分信号再構成過程で得られた部分信号との距離を計算する射影距離計算過程と、前記信号写像過程で導かれた写像後の各部分信号及び前記射影距離計算過程で導かれた射影距離に基づき、圧縮信号を構成する圧縮特徴構成過程とを含むことを特徴とする。
また本発明は、前記初期部分信号構成過程において、原信号を先頭から順に分割し、分割後の各部分信号を部分信号とすることを特徴とする。
また本発明は、前記部分信号構成選択過程及び前記部分信号再構成過程において、分割境界を原信号の先頭から順に決定していくことを特徴とする。
また本発明は、前記部分信号構成選択過程及び前記部分信号再構成過程において、予め定められた分割境界移動可能幅を設定し、前記初期部分信号構成過程で得られた分割境界を基準として、前後に該分割境界移動可能幅を有する分割境界移動可能範囲の中で実際に用いる分割境界を決定することを特徴とする。
また本発明は、前記部分信号構成選択過程において、分割境界をいくつかの箇所に移動させて圧縮効率を計算し、その結果に基づいて実際に用いる分割境界が存在し得る範囲を選択することを特徴とする。
また本発明は、前記部分信号構成選択過程において、前記部分信号構成選択過程及び前記部分信号再構成過程における圧縮効率計算回数を削減するような部分信号構成選択過程における圧縮効率計算回数を、自動的に求めることを特徴とする。
また本発明は、前記初期部分信号構成過程において、原信号から特徴を抽出し、多次元ベクトルの系列として表現したものを新たに原信号として用いることを特徴とする。
また本発明は、予め登録した原信号である蓄積信号の任意箇所について、目的とする信号である参照信号との距離を計算し、前記蓄積信号から前記参照信号に類似した箇所を探し出すための信号検索方法であって、上述の信号圧縮方法における過程と、前記参照信号から特徴系列を導く参照特徴抽出過程と、前記蓄積信号に注目窓を設定し、注目窓内の信号から特徴系列を導く蓄積特徴抽出過程と、前記参照特徴抽出過程で導かれた参照特徴系列を、前記圧縮写像決定過程で導かれた写像に基づいて圧縮する参照特徴圧縮過程と、前記参照特徴圧縮過程で導かれた参照圧縮信号と、前記蓄積特徴抽出過程で導かれた特徴系列を新たに用いることで、前記信号圧縮過程から導かれた蓄積圧縮信号との距離を計算する特徴照合過程と、前記特徴照合過程で導かれた距離と、前記距離に対応する閾値である探索閾値とを比較することにより、参照信号が、蓄積信号の当該箇所に存在するかどうかを判定する信号検出判定過程とを含み、前記特徴照合過程と前記信号検出判定過程とによる処理を、注目窓をずらしながら繰り返すことを特徴とする信号検索方法である。
また本発明は、上述の信号検索方法において、前記信号検出判定過程でクエリ信号が存在すると判定されたデータベース信号の当該場所について、前記参照特徴抽出過程で導かれた特徴系列と、前記蓄積特徴抽出過程で導かれた特徴系列との距離を計算する距離再計算過程と、前記距離再計算過程で導かれた距離と探索閾値とを比較することにより、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを再判定する信号検出再判定過程とを有し、特徴照合過程、信号検出判定過程、距離再計算過程及び信号検出再判定過程による処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定することを特徴とする。
また本発明は、上述の信号検索方法において、前記特徴照合過程で計算された距離に基づいて、注目窓のスキップ幅を計算し、そのスキップ幅だけ注目窓を移動するスキップ幅計算過程とを有し、特徴照合過程、信号検出判定過程及びスキップ幅計算過程による処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定することを特徴とする。
また本発明は、予め用意した原信号を圧縮して圧縮信号に変換する信号圧縮装置であって、原信号から前記原信号より短い長さの部分信号を構成する初期部分信号構成手段と、前記初期部分信号構成手段で導かれた各部分信号について、前記原信号よりもデータ量が少ない部分信号構成の候補を絞り込む部分信号構成選択手段と、前記部分信号構成選択手段で導かれた部分信号構成の候補を用いて、実際に用いるべき部分信号構成を決定する部分信号再構成手段と、前記部分信号再構成手段で得られた各部分信号から圧縮信号を算出するための写像を決定する圧縮写像決定手段と、前記部分信号再構成手段で得られた各部分信号に対応する圧縮信号を、前記圧縮写像決定手段で得られた写像に基づいて算出する信号圧縮手段と備えることを特徴とする信号圧縮装置である。
また本発明は、予め登録した原信号である蓄積信号の任意箇所について、目的とする信号である参照信号との距離を計算し、前記蓄積信号から前記参照信号に類似した箇所を探し出すための信号検索装置であって、上述の信号圧縮装置に備えられた手段と、前記参照信号から特徴を導く参照特徴抽出手段と、前記蓄積信号に注目窓を設定し、注目窓内の信号から特徴を導く蓄積特徴抽出手段と、前記参照特徴抽出手段で導かれた参照特徴を、前記圧縮写像決定手段で導かれた写像に基づいて圧縮する参照特徴圧縮手段と、前記参照特徴圧縮手段で導かれた参照圧縮信号と、前記蓄積特徴抽出手段を、注目窓をずらしながら繰り返し行うことで導かれた特徴系列を新たに用いることで、前記信号圧縮手段から導かれた蓄積圧縮信号との距離を計算する特徴照合手段と、前記特徴照合手段で導かれた距離と、前記距離に対応する閾値である探索閾値とを比較することにより、参照信号が、蓄積信号の当該箇所に存在するかどうかを判定する信号検出判定手段とを備え、前記特徴照合手段と前記信号検出判定手段とを、注目窓をずらしながら繰り返し作動させることを特徴とする信号検索装置である。
また本発明は、上述の信号検索装置が、前記信号検出判定手段でクエリ信号が存在すると判定されたデータベース信号の当該場所について、前記参照特徴抽出手段で導かれた特徴系列と、前記蓄積特徴抽出手段で導かれた特徴系列との距離を計算する距離再計算手段と、前記距離再計算手段で導かれた距離と探索閾値とを比較することにより、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを再判定する信号検出再判定手段とを備え、特徴照合手段、信号検出判定手段、距離再計算手段及び信号検出再判定手段による処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定することを特徴とする。
また本発明は、上述の信号検索装置が、前記特徴照合手段で計算された距離に基づいて、注目窓のスキップ幅を計算し、そのスキップ幅だけ注目窓を移動するスキップ幅計算手段とを備え、特徴照合手段、信号検出判定手段及びスキップ幅計算手段による処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定することを特徴とする。
また本発明は、予め用意した原信号を圧縮して圧縮信号に変換する信号圧縮プログラムであって、原信号から前記原信号より短い長さの部分信号を構成する初期部分信号構成処理と、前記初期部分信号構成処理で導かれた各部分信号について、前記原信号よりもデータ量が少ない部分信号構成の候補を絞り込む部分信号構成選択処理と、前記部分信号構成選択処理で導かれた部分信号構成の候補を用いて、実際に用いるべき部分信号構成を決定する部分信号再構成処理と、前記部分信号再構成処理で得られた各部分信号から圧縮信号を算出するための写像を決定する圧縮写像決定処理と、前記部分信号再構成処理で得られた各部分信号に対応する圧縮信号を、前記圧縮写像決定処理で得られた写像に基づいて算出する信号圧縮処理とをコンピュータに実行させるための信号圧縮プログラムである。
また本発明は、予め登録した原信号である蓄積信号の任意箇所について、目的とする信号である参照信号との距離を計算し、前記蓄積信号から前記参照信号に類似した箇所を探し出すための信号検索プログラムであって、上述の信号圧縮プログラムに含まれる処理と、前記参照信号から特徴を導く参照特徴抽出処理と、前記蓄積信号に注目窓を設定し、注目窓内の信号から特徴を導く蓄積特徴抽出処理と、前記参照特徴抽出処理で導かれた参照特徴を、前記圧縮写像決定処理で導かれた写像に基づいて圧縮する参照特徴圧縮処理と、前記参照特徴圧縮処理で導かれた参照圧縮信号と、前記蓄積特徴抽出処理を、注目窓をずらしながら繰り返し行うことで導かれた特徴系列を新たに用いることで、前記信号圧縮処理から導かれた蓄積圧縮信号との距離を計算する特徴照合処理と、前記特徴照合処理で導かれた距離と、前記距離に対応する閾値である探索閾値とを比較することにより、参照信号が、蓄積信号の当該箇所に存在するかどうかを判定する信号検出判定処理と、前記特徴照合処理と前記信号検出判定処理とを、注目窓をずらしながら繰り返し実行させる処理とをコンピュータに実行させるための信号検索プログラムである。
また本発明は、上述の信号検索プログラムに含まれる処理に加え、前記信号検出判定処理でクエリ信号が存在すると判定されたデータベース信号の当該場所について、前記参照特徴抽出処理で導かれた特徴系列と、前記蓄積特徴抽出処理で導かれた特徴系列との距離を計算する距離再計算処理と、前記距離再計算処理で導かれた距離と探索閾値とを比較することにより、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを再判定する信号検出再判定処理とを有し、特徴照合処理、信号検出判定処理、距離再計算処理及び信号検出再判定処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定する処理を行なうことを特徴とする信号検索プログラムである。
また本発明は、上述の信号検索プログラムに含まれる処理に加え、前記特徴照合処理で計算された距離に基づいて、注目窓のスキップ幅を計算し、そのスキップ幅だけ注目窓を移動するスキップ幅計算処理とを有し、特徴照合処理、信号検出判定処理及びスキップ幅計算処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定する処理を行なうことを特徴とする信号検索プログラムである。
また本発明は、予め用意した原信号を圧縮して圧縮信号に変換する信号圧縮プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、原信号から前記原信号より短い長さの部分信号を構成する初期部分信号構成処理と、前記初期部分信号構成処理で導かれた各部分信号について、前記原信号よりもデータ量が少ない部分信号構成の候補を絞り込む部分信号構成選択処理と、前記部分信号構成選択処理で導かれた部分信号構成の候補を用いて、実際に用いるべき部分信号構成を決定する部分信号再構成処理と、前記部分信号再構成処理で得られた各部分信号から圧縮信号を算出するための写像を決定する圧縮写像決定処理と、前記部分信号再構成処理で得られた各部分信号に対応する圧縮信号を、前記圧縮写像決定処理で得られた写像に基づいて算出する信号圧縮処理とをコンピュータに実行させるための信号圧縮プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
また本発明は、予め登録した原信号である蓄積信号の任意箇所について、目的とする信号である参照信号との距離を計算し、前記蓄積信号から前記参照信号に類似した箇所を探し出すための信号検索プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、上述の信号圧縮プログラムに含まれる処理と、前記参照信号から特徴を導く参照特徴抽出処理と、前記蓄積信号に注目窓を設定し、注目窓内の信号から特徴を導く蓄積特徴抽出処理と、前記参照特徴抽出処理で導かれた参照特徴を、前記圧縮写像決定処理で導かれた写像に基づいて圧縮する参照特徴圧縮処理と、前記参照特徴圧縮処理で導かれた参照圧縮信号と、前記蓄積特徴抽出処理を、注目窓をずらしながら繰り返し行うことで導かれた特徴系列を新たに用いることで、前記信号圧縮処理から導かれた蓄積圧縮信号との距離を計算する特徴照合処理と、前記特徴照合処理で導かれた距離と、前記距離に対応する閾値である探索閾値とを比較することにより、参照信号が、蓄積信号の当該箇所に存在するかどうかを判定する信号検出判定処理と、前記特徴照合処理と前記信号検出判定処理とを、注目窓をずらしながら繰り返し実行させる処理とをコンピュータに実行させるための信号検索プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
また本発明は、上述の信号検索プログラムに含まれる処理に加え、前記信号検出判定処理でクエリ信号が存在すると判定されたデータベース信号の当該場所について、前記参照特徴抽出処理で導かれた特徴系列と、前記蓄積特徴抽出処理で導かれた特徴系列との距離を計算する距離再計算処理と、前記距離再計算処理で導かれた距離と探索閾値とを比較することにより、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを再判定する信号検出再判定処理とを有し、特徴照合処理、信号検出判定処理、距離再計算処理及び信号検出再判定処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定する処理を行なうことを特徴とする信号検索プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
また本発明は、上述の信号検索プログラムに含まれる処理に加え、前記特徴照合処理で計算された距離に基づいて、注目窓のスキップ幅を計算し、そのスキップ幅だけ注目窓を移動するスキップ幅計算処理とを有し、特徴照合処理、信号検出判定処理及びスキップ幅計算処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定する処理を行なうことを特徴とする信号検索プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
本発明によれば、部分信号構成過程と部分信号再構成過程とを備えた新たな信号圧縮方法あるいは信号圧縮装置を用いて、膨大な事前処理を回避しながら信号の性質に適応して部分信号の長さを変化させることにより、予め用意した原信号を従来より更に圧縮して、より少ない情報量で信号系列を表現することができるという効果が得られる。
また、予め登録した蓄積信号から、目的とする参照信号に類似した部分を探し出す信号検索方法、信号検索装置においては、この信号圧縮方法あるいは信号圧縮装置を用いることにより、特徴情報を情報圧縮することができ、より検索の高速化を図ることができると共に、蓄積情報量も削減することができるという効果が得られる。
また本発明は、予め登録したデータベース信号（蓄積信号）から目的とするクエリ信号（参照信号）に類似した部分を探し出す信号検索方法であって、クエリ信号から特徴を導くクエリ特徴抽出過程（参照特徴抽出過程）と、データベース信号に注目窓を設定し、注目窓内の信号から特徴を導くデータベース特徴抽出過程（蓄積特徴抽出過程）と、前記データベース特徴抽出過程を注目窓をずらしながら繰り返し行うことで導かれた特徴系列を区分するデータベース特徴区分過程と、前記データベース特徴区分過程で得られた区分後の特徴系列から代表的な特徴を抽出し、より少ない数の特徴で構成される代表特徴系列を導くデータベース特徴間引き過程と、前記データベース特徴区分過程で導かれた区分に含まれる特徴が存在する領域を導く特徴領域抽出過程と、前記クエリ特徴抽出過程で導かれた特徴系列と、前記データベース特徴間引き過程で導かれた代表特徴系列との距離を計算する特徴照合過程と、前記特徴照合過程で計算された距離を、前記特徴領域抽出過程で導かれた領域を用いて補正する距離補正過程と、前記距離補正過程で導かれた補正後の距離と、前記距離に対応する閾値である探索閾値とを比較することにより、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを判定する信号検出判定過程とを有し、前記特徴照合過程から前記信号検出判定過程による処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定することを特徴とする信号検索方法である。
本発明によれば、従来の信号検索方法と比較して、同一の検索結果を保証し、かつ検索に必要となる記憶容量をほとんど増加させることなく、不要な照合を局所的に省略することで、より高速な検索を行なうことを可能とする。
また本発明は上述の信号検索方法の、前記データベース特徴間引き過程において、区分内の任意の１つの特徴を代表特徴とすることを特徴とする。
また本発明は上述の信号検索方法の、前記データベース特徴間引き過程において、区分内の特徴の重心を代表特徴とすることを特徴とする。
また本発明は上述の信号検索方法の、前記データベース特徴区分過程において、前記データベース特徴抽出過程を注目窓をずらしながら繰り返し行うことで導かれた特徴系列を予め定められた長さで等分割することを特徴とする。
また本発明は上述の信号検索方法の、前記データベース特徴区分過程において、前記特徴領域抽出過程で導かれる特徴存在領域が予め定められた最大領域より小さくなるように、前記データベース特徴抽出過程を注目窓をずらしながら繰り返し行うことで導かれた特徴系列を分割することを特徴とする。
また本発明は上述の信号検索方法が、前記データベース特徴抽出過程を注目窓をずらしながら繰り返し行うことで導かれた特徴系列を分割することにより、部分系列であるセグメント（部分信号）を抽出するセグメント抽出過程と、前記セグメント抽出過程で得られた各セグメントから，前記特徴よりも低次元の特徴を算出するための写像を決定する圧縮写像決定過程と、前記セグメント抽出過程で得られたセグメントに対応する、前記特徴よりも低次元の特徴を、前記圧縮写像決定過程で得られた写像に基づいて算出するデータベース特徴圧縮過程（信号圧縮過程）と、前記クエリ特徴抽出過程で得られた特徴に対応する、前記特徴よりも低次元の特徴を、前記圧縮写像決定過程で得られた写像に基づいて算出するクエリ特徴圧縮過程（参照特徴圧縮過程）とを有し、前記データベース特徴間引き過程において、前記データベース特徴圧縮過程で導かれた圧縮特徴系列を新たな特徴系列として代表特徴系列を導き、前記特徴照合過程において、クエリ特徴圧縮過程で導かれた圧縮特徴を新たな特徴として照合を行い、さらに、特徴照合過程から信号検出判定過程による処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定することを特徴とする。
本発明によれば、インデックスを付与する特徴の数量を大幅に削減することで、より少ない記憶容量で検索を行なうことが出来る。
また本発明は上述の信号検索方法の前記データベース特徴圧縮過程において、前記セグメント抽出過程で得られたセグメントを、前記圧縮写像決定過程で得られた写像によって写像するデータベース特徴写像過程と、前記データベース特徴写像過程で導かれた圧縮特徴系列について、前記データベース特徴抽出過程で導かれた特徴系列との距離を計算するデータベース射影距離計算過程と、前記データベース特徴写像過程で導かれた圧縮特徴系列と、前記データベース射影距離計算過程で導かれた射影距離とから新たに圧縮特徴系列を構成するデータベース圧縮特徴構成過程とを有し、前記クエリ特徴圧縮過程において、前記クエリ特徴抽出過程で得られた特徴を、前記圧縮写像決定過程で得られた写像によって写像するクエリ特徴写像過程と、前記クエリ特徴写像過程で導かれた圧縮特徴について，前記クエリ特徴抽出過程で導かれた特徴との距離を計算するクエリ射影距離計算過程と、前記クエリ特徴写像過程で導かれた圧縮特徴と、前記クエリ射影距離計算過程で導かれた射影距離とから新たに圧縮特徴を構成するクエリ圧縮特徴構成過程とを有することを特徴とする。
また本発明は上述の信号検索方法の前記圧縮写像決定過程において、Ｋａｒｈｕｎｅｎ−Ｌｏｅｖｅ展開によって代表的な特徴を抽出することを特徴とする。
また本発明は上述の信号検索方法が、前記信号検出判定過程でクエリ信号が存在すると判定されたデータベース信号の当該場所について、前記クエリ特徴抽出過程で導かれた特徴と、前記データベース特徴抽出過程で導かれた特徴系列との距離を計算する距離再計算過程と、前記距離再計算過程で導かれた距離と探索閾値とを比較することにより、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを再判定する信号検出再判定過程とを有し、特徴照合過程、距離補正過程、信号検出判定過程、距離再計算過程及び信号検出再判定過程による処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定することを特徴とする。
また本発明は上述の信号検索方法が、前記データベース特徴抽出過程を注目窓をずらしながら繰返し行うことで導かれた各特徴を、予め定義された距離に基づいて分類し、その分類の代表特徴を決定するデータベース特徴分類過程と、前記データベース特徴分類過程で定義された距離に対する選択閾値を、予め定められた探索閾値から計算する選択閾値設定過程と、前記データベース特徴分類過程で導かれた分類のうち、前記クエリ特徴抽出過程で導かれた特徴との距離が、前記選択閾値設定過程で計算された選択閾値から導かれる条件を満たすような代表特徴を持つ分類に含まれる特徴を選択するデータベース特徴選択過程とを有することを特徴とする。
本発明によれば、探索すべき範囲を絞り込むことで、探索したい信号に対して用いる写像をより少なく絞り込むことを可能とする。これにより、計算コストを削減することができる。
また本発明は上述の信号検索方法の前記データベース特徴分類過程において、特徴をベクトル量子化アルゴリズムに基づいて分類し、距離尺度としてユークリッド距離を用いることを特徴とする。
また本発明は上述の信号検索方法の前記特徴照合過程はマンハッタン距離またはユークリッド距離の何れかに基づいて距離を計算することを特徴とする。
また本発明は上述の信号検索方法の前記データベース射影距離計算過程はマンハッタン距離またはユークリッド距離の何れかに基づいて距離を計算することを特徴とする。
また本発明は上述の信号検索方法の前記距離再計算過程はマンハッタン距離またはユークリッド距離の何れかに基づいて距離を計算することを特徴とする。
また本発明は上述の信号検索方法の前記クエリ特徴抽出過程および前記データベース特徴抽出過程は、特徴を予め定めた方法で分類して、分類毎の度数分布表であるヒストグラムを作成し、該ヒストグラムを新たな特徴とみなして出力することを特徴とする。
また本発明は上述の信号検索方法が、前記距離補正過程で計算された距離に基づいて、注目窓のスキップ幅を計算し、そのスキップ幅だけ注目窓を移動するスキップ幅計算過程とを有し、特徴照合過程、距離補正過程、信号検出判定過程及びスキップ幅計算過程による処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定することを特徴とする。
また本発明は、予め登録したデータベース信号から目的とするクエリ信号に類似した部分を探し出す信号検索方法であって、クエリ信号から特徴を導くクエリ特徴抽出過程と、データベース信号に注目窓を設定し、注目窓内の信号から特徴を導くデータベース特徴抽出過程と、前記データベース特徴抽出過程を注目窓をずらしながら繰返し行うことで導かれた各特徴を、予め定義された距離に基づいて分類し、その分類の代表特徴を決定するデータベース特徴分類過程と、前記データベース特徴分類過程で定義された距離に対する選択閾値を、予め定められた探索閾値から計算する選択閾値設定過程と、前記データベース特徴分類過程で導かれた分類のうち、前記クエリ特徴抽出過程で導かれた特徴との距離が、前記選択閾値設定過程で計算された選択閾値から導かれる条件を満たすような代表特徴を持つ分類に含まれる特徴を選択するデータベース特徴選択過程と、前記データベース特徴抽出過程を注目窓をずらしながら繰り返し行うことで導かれた特徴系列を分割することにより、部分系列であるセグメントを抽出するセグメント抽出過程と、前記セグメント抽出過程で得られた各セグメントから，前記特徴よりも低次元の特徴を算出するための写像を決定する圧縮写像決定過程と、前記セグメント抽出過程で得られたセグメントに対応する、前記特徴よりも低次元の特徴を、前記圧縮写像決定過程で得られた写像に基づいて算出するデータベース特徴圧縮過程と、前記クエリ特徴抽出過程で得られた特徴に対応する、前記特徴よりも低次元の特徴を、前記圧縮写像決定過程で得られた写像に基づいて算出するクエリ特徴圧縮過程と、前記データベース特徴圧縮過程で導かれた圧縮特徴系列と、前記クエリ特徴抽出過程で導かれた圧縮特徴との距離を計算する特徴照合過程と、前記特徴照合過程で計算された距離と、前記距離に対応する閾値である探索閾値とを比較することにより、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを判定する信号検出判定過程とを有し、前記特徴照合過程から前記信号検出判定過程による処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定することを特徴とする信号検索方法である。
本発明によれば、探索すべき範囲を絞り込むことで、探索したい信号に対して用いる写像をより少なく絞り込むことを可能とする。これにより、計算コストを削減することができる。
また本発明は上述の信号検索方法が、前記信号検出判定過程でクエリ信号が存在すると判定されたデータベース信号の当該場所について、前記クエリ特徴抽出過程で導かれた特徴と、前記データベース特徴抽出過程で導かれた特徴系列との距離を計算する距離再計算過程と、前記距離再計算過程で導かれた距離と探索閾値とを比較することにより、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを再判定する信号検出再判定過程とを有し、特徴照合過程、信号検出判定過程、距離再計算過程及び信号検出再判定過程による処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定することを特徴とする。
また本発明は上述の信号検索方法が、前記特徴照合過程で計算された距離に基づいて、注目窓のスキップ幅を計算し、そのスキップ幅だけ注目窓を移動するスキップ幅計算過程とを有し、特徴照合過程、信号検出判定過程及びスキップ幅計算過程による処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定することを特徴とする。
また本発明は、予め登録したデータベース信号から目的とするクエリ信号に類似した部分を探し出す信号検索装置であって、クエリ信号から特徴を導くクエリ特徴抽出手段（参照特徴抽出手段）と、データベース信号に注目窓を設定し、注目窓内の信号から特徴を導くデータベース特徴抽出手段（蓄積特徴抽出手段）と、前記データベース特徴抽出手段の処理において注目窓をずらしながら繰り返し行うことで導かれた特徴系列を区分するデータベース特徴区分手段と、前記データベース特徴区分手段で得られた区分後の特徴系列から代表的な特徴を抽出し、より少ない数の特徴で構成される代表特徴系列を導くデータベース特徴間引き手段と、前記データベース特徴区分手段で導かれた区分に含まれる特徴が存在する領域を導く特徴領域抽出手段と、前記クエリ特徴抽出手段で導かれた特徴系列と、前記データベース特徴間引き手段で導かれた代表特徴系列との距離を計算する特徴照合手段と、前記特徴照合手段で計算された距離を、前記特徴領域抽出手段で導かれた領域を用いて補正する距離補正手段と、前記距離補正手段で導かれた補正後の距離と、前記距離に対応する閾値である探索閾値とを比較することにより、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを判定する信号検出判定手段とを備え、前記特徴照合手段から前記信号検出判定手段による処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定することを特徴とする信号検索装置である。
また本発明は上述の信号検索装置が、前記データベース特徴抽出手段の処理において注目窓をずらしながら繰り返し行うことで導かれた特徴系列を分割することにより、部分系列であるセグメントを抽出するセグメント抽出手段と、前記セグメント抽出手段で得られた各セグメントから、前記特徴よりも低次元の特徴を算出するための写像を決定する圧縮写像決定手段と、前記セグメント抽出手段で得られたセグメントに対応する、前記特徴よりも低次元の特徴を、前記圧縮写像決定手段で得られた写像に基づいて算出するデータベース特徴圧縮手段（信号圧縮手段）と、前記クエリ特徴抽出手段で得られた特徴に対応する、前記特徴よりも低次元の特徴を、前記圧縮写像決定手段で得られた写像に基づいて算出するクエリ特徴圧縮手段（参照特徴圧縮手段）とを備え、前記データベース特徴間引き手段において、前記データベース特徴圧縮手段で導かれた圧縮特徴系列を新たな特徴系列として代表特徴系列を導き、前記特徴照合手段において、クエリ特徴圧縮手段で導かれた圧縮特徴を新たな特徴として照合を行い、さらに、特徴照合手段から信号検出判定手段による処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定することを特徴とする。
また本発明は上述の信号検索装置が、前記信号検出判定手段でクエリ信号が存在すると判定されたデータベース信号の当該場所について、前記クエリ特徴抽出手段で導かれた特徴系列と、前記データベース特徴抽出手段で導かれた特徴系列との距離を計算する距離再計算手段と、前記距離再計算手段で導かれた距離と探索閾値とを比較することにより、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを再判定する信号検出再判定手段とを備え、特徴照合手段、距離補正手段、信号検出判定手段、距離再計算手段及び信号検出再判定手段による処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定することを特徴とする。
また本発明は上述の信号検索装置が、前記データベース特徴抽出手段による処理を、注目窓をずらしながら繰返し行うことで導かれた各特徴を、予め定義された距離に基づいて分類し、その分類の代表特徴を決定するデータベース特徴分類手段と、前記データベース特徴分類手段で定義された距離に対する選択閾値を、予め定められた探索閾値から計算する選択閾値設定手段と、前記データベース特徴分類手段で導かれた分類について、前記クエリ特徴抽出手段で導かれた特徴との距離が、前記選択閾値設定手段で計算された選択閾値から導かれる条件を満たすような代表特徴を持つ分類に含まれる特徴を選択するデータベース特徴選択手段とを備えることを特徴とする。
また本発明は上述の信号検索装置が、前記距離補正手段で計算された距離に基づいて、注目窓のスキップ幅を計算し、そのスキップ幅だけ注目窓を移動するスキップ幅計算手段とを備え、特徴照合手段、距離補正手段、信号検出判定手段及びスキップ幅計算手段による処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定することを特徴とする。
また本発明は、予め登録したデータベース信号から目的とするクエリ信号に類似した部分を探し出す信号検索装置であって、クエリ信号から特徴を導くクエリ特徴抽出手段と、データベース信号に注目窓を設定し、注目窓内の信号から特徴を導くデータベース特徴抽出手段と、前記データベース特徴抽出手段の処理において注目窓をずらしながら繰返し行うことで導かれた各特徴を、予め定義された距離に基づいて分類し、その分類の代表特徴を決定するデータベース特徴分類手段と、前記データベース特徴分類手段で定義された距離に対する選択閾値を、予め定められた探索閾値から計算する選択閾値設定手段と、前記データベース特徴分類手段で導かれた分類のうち、前記クエリ特徴抽出手段で導かれた特徴との距離が、前記選択閾値設定手段で計算された選択閾値から導かれる条件を満たすような代表特徴を持つ分類に含まれる特徴を選択するデータベース特徴選択手段と、前記データベース特徴抽出手段の処理において注目窓をずらしながら繰り返し行うことで導かれた特徴系列を分割することにより、部分系列であるセグメントを抽出するセグメント抽出手段と、前記セグメント抽出手段で得られた各セグメントから，前記特徴よりも低次元の特徴を算出するための写像を決定する圧縮写像決定手段と、前記セグメント抽出手段で得られたセグメントに対応する、前記特徴よりも低次元の特徴を、前記圧縮写像決定手段で得られた写像に基づいて算出するデータベース特徴圧縮手段と、前記クエリ特徴抽出手段で得られた特徴に対応する、前記特徴よりも低次元の特徴を、前記圧縮写像決定手段で得られた写像に基づいて算出するクエリ特徴圧縮手段と、前記データベース特徴圧縮手段で導かれた圧縮特徴系列と、前記クエリ特徴抽出手段で導かれた圧縮特徴との距離を計算する特徴照合手段と、前記特徴照合手段で計算された距離と、前記距離に対応する閾値である探索閾値とを比較することにより、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを判定する信号検出判定手段とを備え、前記特徴照合手段から前記信号検出判定手段による処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定することを特徴とする。
また本発明は上述の信号検索装置が、前記信号検出判定手段でクエリ信号が存在すると判定されたデータベース信号の当該場所について、前記クエリ特徴抽出手段で導かれた特徴系列と、前記データベース特徴抽出手段で導かれた特徴系列との距離を計算する距離再計算手段と、前記距離再計算手段で導かれた距離と探索閾値とを比較することにより、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを再判定する信号検出再判定手段とを備え、特徴照合手段、信号検出判定手段、距離再計算手段及び信号検出再判定手段による処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定することを特徴とする。
また本発明は上述の信号検索装置が、前記特徴照合手段で計算された距離に基づいて、注目窓のスキップ幅を計算し、そのスキップ幅だけ注目窓を移動するスキップ幅計算手段とを備え、特徴照合手段、信号検出判定手段及びスキップ幅計算手段による処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定することを特徴とする。
また本発明は、予め登録したデータベース信号から目的とするクエリ信号に類似した部分を探し出す信号検索装置のコンピュータに実行させるプログラムであって、クエリ信号から特徴を導くクエリ特徴抽出処理（参照特徴抽出処理）と、データベース信号に注目窓を設定し、注目窓内の信号から特徴を導くデータベース特徴抽出処理（蓄積特徴抽出処理）と、前記データベース特徴抽出処理を注目窓をずらしながら繰り返し行うことで導かれた特徴系列を区分するデータベース特徴区分処理と、前記データベース特徴区分処理で得られた区分後の特徴系列から代表的な特徴を抽出し、より少ない数の特徴で構成される代表特徴系列を導くデータベース特徴間引き処理と、前記データベース特徴区分処理で導かれた区分に含まれる特徴が存在する領域を導く特徴領域抽出処理と、前記クエリ特徴抽出処理で導かれた特徴と、前記データベース特徴間引き処理で導かれた代表特徴系列との距離を計算する特徴照合処理と、前記特徴照合処理で計算された距離を、前記特徴領域抽出処理で導かれた領域を用いて補正する距離補正処理と、前記距離補正処理で導かれた補正後の距離と、前記距離に対応する閾値である探索閾値とを比較することにより、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを判定する信号検出判定処理と、前記特徴照合処理から前記信号検出判定処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定する処理とをコンピュータに実行させるプログラムである。
また本発明は上述のプログラムに含まれる処理に加え、前記データベース特徴抽出処理を注目窓をずらしながら繰り返し行うことで導かれた特徴系列を分割することにより、部分系列であるセグメントを抽出するセグメント抽出処理と、前記セグメント抽出処理で得られた各セグメントから，前記特徴よりも低次元の特徴を算出するための写像を決定する圧縮写像決定処理と、前記セグメント抽出処理で得られたセグメントに対応する、前記特徴よりも低次元の特徴を、前記圧縮写像決定処理で得られた写像に基づいて算出するデータベース特徴圧縮処理（信号圧縮処理）と、前記クエリ特徴抽出処理で得られた特徴に対応する、前記特徴よりも低次元の特徴を、前記圧縮写像決定処理で得られた写像に基づいて算出するクエリ特徴圧縮処理（参照特徴圧縮処理）と、前記データベース特徴間引き処理において、前記データベース特徴圧縮処理で導かれた圧縮特徴系列を新たな特徴系列として代表特徴系列を導き、前記特徴照合処理において、クエリ特徴圧縮処理で導かれた圧縮特徴を新たな特徴として照合を行い、さらに、特徴照合処理から信号検出判定処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定する処理とをコンピュータに実行させるプログラムである。
また本発明は上述のプログラムに含まれる処理に加え、前記信号検出判定処理でクエリ信号が存在すると判定されたデータベース信号の当該場所について、前記クエリ特徴抽出処理で導かれた特徴と、前記データベース特徴抽出処理で導かれた特徴系列との距離を計算する距離再計算処理と、前記距離再計算処理で導かれた距離と探索閾値とを比較することにより、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを再判定する信号検出再判定処理と、特徴照合処理、距離補正処理、信号検出判定処理、距離再計算処理及び信号検出再判定処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定する処理とをコンピュータに実行させるプログラムである。
また本発明は上述のプログラムに含まれる処理に加え、前記データベース特徴抽出処理を注目窓をずらしながら繰返し行うことで導かれた各特徴を、予め定義された距離に基づいて分類し、その分類の代表特徴を決定するデータベース特徴分類処理と、前記データベース特徴分類処理で定義された距離に対する選択閾値を、予め定められた探索閾値から計算する選択閾値設定処理と、前記データベース特徴分類処理で導かれた分類のうち、前記クエリ特徴抽出処理で導かれた特徴との距離が、前記選択閾値設定処理で計算された選択閾値から導かれる条件を満たすような代表特徴を持つ分類に含まれる特徴を選択するデータベース特徴選択処理とをコンピュータに実行させるプログラムである。
また本発明は上述のプログラムに含まれる処理に加え、前記距離補正処理で計算された距離に基づいて、注目窓のスキップ幅を計算し、そのスキップ幅だけ注目窓を移動するスキップ幅計算処理と、特徴照合処理、距離補正処理、信号検出判定処理及びスキップ幅計算処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定する処理とをコンピュータに実行させるプログラムである。
また本発明は、予め登録したデータベース信号から目的とするクエリ信号に類似した部分を探し出す信号検索装置のコンピュータに実行させるプログラムであって、クエリ信号から特徴を導くクエリ特徴抽出処理と、データベース信号に注目窓を設定し、注目窓内の信号から特徴を導くデータベース特徴抽出処理と、前記データベース特徴抽出処理を注目窓をずらしながら繰返し行うことで導かれた各特徴を、予め定義された距離に基づいて分類し、その分類の代表特徴を決定するデータベース特徴分類処理と、前記データベース特徴分類処理で定義された距離に対する選択閾値を、前記信号検出判定処理で定義された探索閾値から計算する選択閾値設定処理と、前記データベース特徴分類処理で導かれた分類のうち、前記クエリ特徴抽出処理で導かれた特徴との距離が、前記選択閾値設定処理で計算された選択閾値から導かれる条件を満たすような代表特徴を持つ分類に含まれる特徴を選択するデータベース特徴選択処理と、前記データベース特徴抽出処理を注目窓をずらしながら繰り返し行うことで導かれた特徴系列を分割することにより、部分系列であるセグメントを抽出するセグメント抽出処理と、前記セグメント抽出処理で得られた各セグメントから，前記特徴よりも低次元の特徴を算出するための写像を決定する圧縮写像決定処理と、前記セグメント抽出処理で得られたセグメントに対応する、前記特徴よりも低次元の特徴を、前記圧縮写像決定処理で得られた写像に基づいて算出するデータベース特徴圧縮処理と、前記クエリ特徴抽出処理で得られた特徴に対応する、前記特徴よりも低次元の特徴を、前記圧縮写像決定処理で得られた写像に基づいて算出するクエリ特徴圧縮処理と、前記データベース特徴圧縮処理で導かれた圧縮特徴系列と、前記クエリ特徴抽出処理で導かれた圧縮特徴との距離を計算する特徴照合処理と、前記特徴照合処理で計算された距離と、前記距離に対応する閾値である探索閾値とを比較することにより、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを判定する信号検出判定処理と、前記特徴照合処理及び前記信号検出判定処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定する処理とをコンピュータに実行させるプログラムである。
また本発明は上述のプログラムに含まれる処理に加え、前記信号検出判定処理でクエリ信号が存在すると判定されたデータベース信号の当該場所について、前記クエリ特徴抽出処理で導かれた特徴と、前記データベース特徴抽出処理で導かれた特徴系列との距離を計算する距離再計算処理と、前記距離再計算処理で導かれた距離と探索閾値とを比較することにより、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを再判定する信号検出再判定処理とを行ない、特徴照合処理、信号検出判定処理、距離再計算処理及び信号検出再判定処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定する処理とをコンピュータに実行させるプログラムである。
また本発明は上述のプログラムに含まれる処理に加え、前記特徴照合処理で計算された距離に基づいて、注目窓のスキップ幅を計算し、そのスキップ幅だけ注目窓を移動するスキップ幅計算処理と、特徴照合処理、信号検出判定処理及びスキップ幅計算処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定する処理とをコンピュータに実行させるプログラムである。
また本発明は、予め登録したデータベース信号から目的とするクエリ信号に類似した部分を探し出す信号検索装置のコンピュータに実行させるプログラムを記録した、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、クエリ信号から特徴を導くクエリ特徴抽出処理と、データベース信号に注目窓を設定し、注目窓内の信号から特徴を導くデータベース特徴抽出処理と、前記データベース特徴抽出処理を注目窓をずらしながら繰り返し行うことで導かれた特徴系列を区分するデータベース特徴区分処理と、前記データベース特徴区分処理で得られた区分後の特徴系列から代表的な特徴を抽出し、より少ない数の特徴で構成される代表特徴系列を導くデータベース特徴間引き処理と、前記データベース特徴区分処理で導かれた区分に含まれる特徴が存在する領域を導く特徴領域抽出処理と、前記クエリ特徴抽出処理で導かれた特徴と、前記データベース特徴間引き処理で導かれた代表特徴系列との距離を計算する特徴照合処理と、前記特徴照合処理で計算された距離を、前記特徴領域抽出処理で導かれた領域を用いて補正する距離補正処理と、前記距離補正処理で導かれた補正後の距離と、前記距離に対応する閾値である探索閾値とを比較することにより、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを判定する信号検出判定処理と、前記特徴照合処理から前記信号検出判定処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定する処理とをコンピュータに実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
また本発明は上述のプログラムに含まれる処理に加え、前記データベース特徴抽出処理を注目窓をずらしながら繰り返し行うことで導かれた特徴系列を分割することにより、部分系列であるセグメントを抽出するセグメント抽出処理と、前記セグメント抽出処理で得られた各セグメントから，前記特徴よりも低次元の特徴を算出するための写像を決定する圧縮写像決定処理と、前記セグメント抽出処理で得られたセグメントに対応する、前記特徴よりも低次元の特徴を、前記圧縮写像決定処理で得られた写像に基づいて算出するデータベース特徴圧縮処理と、前記クエリ特徴抽出処理で得られた特徴に対応する、前記特徴よりも低次元の特徴を、前記圧縮写像決定処理で得られた写像に基づいて算出するクエリ特徴圧縮処理と、前記データベース特徴間引き処理において、前記データベース特徴圧縮処理で導かれた圧縮特徴系列を新たな特徴系列として代表特徴系列を導き、前記特徴照合処理において、クエリ特徴圧縮処理で導かれた圧縮特徴を新たな特徴として照合を行い、さらに、特徴照合処理から信号検出判定処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定する処理とをコンピュータに実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
また本発明は上述のプログラムに含まれる処理に加え、前記信号検出判定処理でクエリ信号が存在すると判定されたデータベース信号の当該場所について、前記クエリ特徴抽出処理で導かれた特徴と、前記データベース特徴抽出処理で導かれた特徴系列との距離を計算する距離再計算処理と、前記距離再計算処理で導かれた距離と探索閾値とを比較することにより、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを再判定する信号検出再判定処理と、特徴照合処理、距離補正処理、信号検出判定処理、距離再計算処理及び信号検出再判定処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定する処理とをコンピュータに実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
また本発明は上述のプログラムに含まれる処理に加え、前記データベース特徴抽出処理を注目窓をずらしながら繰返し行うことで導かれた各特徴を、予め定義された距離に基づいて分類し、その分類の代表特徴を決定するデータベース特徴分類処理と、前記データベース特徴分類処理で定義された距離に対する選択閾値を、予め定められた探索閾値から計算する選択閾値設定処理と、前記データベース特徴分類処理で導かれた分類のうち、前記クエリ特徴抽出処理で導かれた特徴との距離が、前記選択閾値設定処理で計算された選択閾値から導かれる条件を満たすような代表特徴を持つ分類に含まれる特徴を選択するデータベース特徴選択処理とをコンピュータに実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
また本発明は上述のプログラムに含まれる処理に加え、前記距離補正処理で計算された距離に基づいて、注目窓のスキップ幅を計算し、そのスキップ幅だけ注目窓を移動するスキップ幅計算処理と、特徴照合処理、距離補正処理、信号検出判定処理及びスキップ幅計算処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定する処理とをコンピュータに実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
また本発明は、予め登録したデータベース信号から目的とするクエリ信号に類似した部分を探し出す信号検索装置のコンピュータに実行させるプログラムを記録した、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、クエリ信号から特徴を導くクエリ特徴抽出処理と、データベース信号に注目窓を設定し、注目窓内の信号から特徴を導くデータベース特徴抽出処理と、前記データベース特徴抽出処理を注目窓をずらしながら繰返し行うことで導かれた各特徴を、予め定義された距離に基づいて分類し、その分類の代表特徴を決定するデータベース特徴分類処理と、前記データベース特徴分類処理で定義された距離に対する選択閾値を、予め定められた探索閾値から計算する選択閾値設定処理と、前記データベース特徴分類処理で導かれた分類のうち、前記クエリ特徴抽出処理で導かれた特徴との距離が、前記選択閾値設定処理で計算された選択閾値から導かれる条件を満たすような代表特徴を持つ分類に含まれる特徴を選択するデータベース特徴選択処理と、前記データベース特徴抽出処理を注目窓をずらしながら繰り返し行うことで導かれた特徴系列を分割することにより、部分系列であるセグメントを抽出するセグメント抽出処理と、前記セグメント抽出処理で得られた各セグメントから，前記特徴よりも低次元の特徴を算出するための写像を決定する圧縮写像決定処理と、前記セグメント抽出処理で得られたセグメントに対応する、前記特徴よりも低次元の特徴を、前記圧縮写像決定処理で得られた写像に基づいて算出するデータベース特徴圧縮処理と、前記クエリ特徴抽出処理で得られた特徴に対応する、前記特徴よりも低次元の特徴を、前記圧縮写像決定処理で得られた写像に基づいて算出するクエリ特徴圧縮処理と、前記データベース特徴圧縮処理で導かれた圧縮特徴系列と、前記クエリ特徴抽出処理で導かれた圧縮特徴との距離を計算する特徴照合処理と、前記特徴照合処理で計算された距離と、前記距離に対応する閾値である探索閾値とを比較することにより、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを判定する信号検出判定処理と、前記特徴照合処理及び前記信号検出判定処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定する処理とをコンピュータに実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
また本発明は上述のプログラムに含まれる処理に加え、前記信号検出判定処理でクエリ信号が存在すると判定されたデータベース信号の当該場所について、前記クエリ特徴抽出処理で導かれた特徴と、前記データベース特徴抽出処理で導かれた特徴系列との距離を計算する距離再計算処理と、前記距離再計算処理で導かれた距離と探索閾値とを比較することにより、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを再判定する信号検出再判定処理とを行ない、特徴照合処理、信号検出判定処理、距離再計算処理及び信号検出再判定処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定する処理とをコンピュータに実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
また本発明は上述のプログラムに含まれる処理に加え、前記特徴照合処理で計算された距離に基づいて、注目窓のスキップ幅を計算し、そのスキップ幅だけ注目窓を移動するスキップ幅計算処理と、特徴照合処理、信号検出判定処理及びスキップ幅計算処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定する処理とをコンピュータに実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
本発明によれば、部分信号構成過程と部分信号再構成過程とを備えた新たな信号圧縮方法あるいは信号圧縮装置を用いて、膨大な事前処理を回避しながら信号の性質に適応して部分信号の長さを変化させることにより、予め用意した原信号を従来より更に圧縮して、より少ない情報量で信号系列を表現することができるという効果が得られる。
また、予め登録した蓄積信号から、目的とする参照信号に類似した部分を探し出す信号検索方法、信号検索装置においては、この信号圧縮方法あるいは信号圧縮装置を用いることにより、特徴情報を情報圧縮することができ、より検索の高速化を図ることができると共に、蓄積情報量も削減することができるという効果が得られる。
また、本発明によれば、従来の信号検索方法と比較して、同一の検索結果を保証し、かつ検索に必要となる記憶容量をほとんど増加させることなく、不要な照合を局所的に省略することで、より高速な信号検索を行なうことを可能とする。
また、本発明によれば、インデックスを付与する特徴の数量を大幅に削減することで、より少ない記憶容量で信号検索を行なうことが出来る。
以下、本発明の一実施形態による信号圧縮装置を図面を参照して説明する。本発明では、様々な処理対象信号を用いることができるが、ここでは、該処理対象信号（原信号）の一例として、映像信号から作成されると共に、多次元ベクトルの一形態であるヒストグラム系列を用いるものとする。なお、ヒストグラムとは、例えば映像信号から特徴を抽出し、それらを予め定めた方法で分類して得られる分類毎の度数分布表である。また、原信号の特徴を多次元ベクトル系列として抽出可能であれば、原信号はヒストグラムには限定されず、多次元ベクトル系列を用いても良い。
[第１実施例]
図１は、第１の実施形態の構成を示すブロック図である。図１において、符号１は、原信号から該原信号より短い長さの部分信号を構成する初期部分信号構成部である。符号２は、初期部分信号構成部１から出力された各部分信号について、原信号よりもデータ量が少ない部分信号構成の候補を絞り込む部分信号構成選択部である。符号３は、部分信号構成選択部２から出力された部分信号構成の候補を用いて、実際に用いるベき部分信号構成を決定する部分信号再構成部である。符号４は、部分信号再構成部３から出力された各部分信号から圧縮信号を算出するための写像を決定する圧縮写像決定部である。符号５は、部分信号再構成部３から出力された各部分信号に対応する圧縮信号を、圧縮写像決定部４から出力された写像に基づいて算出する信号圧縮部である。
なお、信号圧縮部５は、部分信号再構成部３から出力される部分信号、及び圧縮写像決定部４から出力される線形写像の集合を用いて、部分信号内の各ヒストグラムを、その部分信号から作成された部分空間へ射影する信号写像部５１と、部分信号再構成部３から出力される部分信号、圧縮写像決定部４から出力される線形写像の集合、及び信号写像部５１から出力される圧縮ヒストグラム系列の集合とを用いて、各ヒストグラムと、それに対応する圧縮ヒストグラムとの距離を計算する射影距離計算部５２と、信号写像部５１から出力された圧縮ヒストグラム系列の集合、及び射影距離計算部５２から出力された射影距離とを用いて、圧縮特徴の系列を算出する圧縮特徴構成部５３とを備えている。
図１に示す信号圧縮装置は、原信号、すなわち圧縮しようとしている映像信号から抽出したヒストグラム系列を入力とし、圧縮信号、すなわち映像信号から抽出したヒストグラム系列を圧縮した圧縮ヒストグラムの系列を出力するものである。
次に、図５から図１５を参照して、図１に示す信号圧縮装置の動作を説明する。初めに、図５に示す本実施形態の信号圧縮装置の処理動作を示すフローチャートを参照して、信号圧縮装置の全体の動作フローを説明する。各処理の詳細な動作は後述する。
図５において、まず、初期部分信号構成部１は、与えられた原信号を読み込む（ステップＳ１）。続いて、初期部分信号構成部１は、初期部分信号構成処理を行う（ステップＳ２）。次に、部分信号構成選択部２は、部分信号構成選択処理を行う（ステップＳ３）。次に、部分信号再構成部３は、部分信号再構成処理を行う（ステップＳ４）。次に、圧縮写像決定部４は、圧縮写像決定処理を行う（ステップＳ５）。更に、信号圧縮部５は、信号圧縮処理を行う（ステップＳ６）。そして、信号圧縮部５は、原信号の圧縮信号を出力する（ステップＳ７）。
次に、図６を参照して、図５に示す初期部分信号構成処理（ステップＳ２）の詳細を説明する。図６は、初期部分信号構成部１の動作を示すフローチャートである。
まず、初期部分信号構成部１は、原信号であるヒストグラムの系列を読み込む（ステップＳ１１）。続いて初期部分信号構成部１は、読み込んだヒストグラム系列を、予め与えられたセグメント数に従って等分割する（ステップＳ１２）。そして、初期部分信号構成部１は、分割されたヒストグラム系列であるセグメントの集合を出力する（ステップＳ１３）。
次に、図７を参照して、図５に示す部分信号構成選択処理（ステップＳ３）の詳細を説明する。図７は、部分信号構成選択部２の動作を示すフローチャートである。
図７において、まず、部分信号構成選択部２は、初期部分信号構成部１から出力される固定長セグメント（部分信号）の集合を読み込む（ステップＳ１５）。次に、分割境界を現在の位置から移動させることができる幅である分割境界移動可能幅を予め与えておき、各分割境界について、現在の分割境界の位置から前後に分割境界移動可能幅の分の範囲を、分割境界移動可能範囲として設定する（ステップＳ１６）。続いて、セグメントの分割境界のうち、先頭の分割境界に注目する（ステップＳ１７）。そして、分割境界を共有する２つのセグメントに対して、分割境界が現在の位置にあるときの圧縮信号の次元数を計算し、それらをセグメント長で正規化した平均値を計算する（ステップＳ１８）。
続いて、分割境界を共有する２つのセグメントに対して、分割境界が分割境界移動可能範囲の両端にあるときの圧縮信号の次元数を計算し、それらをセグメント長で正規化した平均値を計算する（ステップＳ１９）。
さらに、分割境界移動可能範囲の中のいくつかの箇所で、同様に次元数の平均値を計算する。計算を行う回数は、上記３箇所の分割境界における次元数の平均値から求められる。続いて、求められた計算回数を基に、分割境界移動可能範囲の中で等間隔となるように、分割境界移動可能範囲の先頭から順に次元数の平均値を計算する（ステップＳ２０、Ｓ２１、Ｓ２２）。
そして、分割境界を共有するヒストグラム系列のうちいずれかで次元数に変化があるか否かを判定し（ステップＳ２３）、分割境界を共有するヒストグラム系列のうちいずれかで次元数に変化が起きたときは（ステップＳ２３のＹＥＳ）、現在の計算箇所から１つ手前の計算箇所までの間を、最適な分割境界の候補として、その範囲の位置を全て保持しておく（ステップＳ２４）。なお、次元数の平均値を計算する方法については、図面を参照して詳細を後述する。
また、分割境界移動可能範囲の片側で計算を行う箇所の数ｘは、以下のようにして求められる。
まず、部分信号構成選択部２、及び後述する部分信号再構成部３の処理において、１つの分割境界を決定するために必要となる次元数の平均値を計算する箇所の数ｆ（ｘ）は、以下で与えられる。
Figure 2004199047
 ただし、Δは分割境界移動可能幅、ＣＬＬ、ＣＬＣ、ＣＬＲは、注目する分割境界が分割境界移動可能範囲のそれぞれ前端、初期位置、後端にあるときの、先頭寄りのセグメントの次元数、ＣＲＬ、ＣＲＣ、ＣＲＲは、注目する分割境界が分割境界移動可能範囲のそれぞれ前端、初期位置、後端にあるときの、後方寄りのセグメントの次元数を表す。
このｆ（ｘ）は、
Figure 2004199047
 のときに最小値を取る。このｘに最も近い整数を、計算を行う箇所の数として設定する。
以上のようにして、計算を行う回数が求められるので、全ての計算箇所について計算が終了していなければ（ステップＳ２５のＮＯ）、境界を次の計算箇所に移動し（ステップＳ２６）、ステップＳ２２からステップＳ２４における操作を繰り返す。
また、全ての計算箇所について計算が終了していれば（ステップＳ２５のＹＥＳ）、全ての分割境界について操作が終了したか否かを判定し（ステップＳ２７）、全ての分割境界について操作が終了していなければ（ステップＳ２７のＮＯ）、分割境界を次の分割境界に変更し（ステップＳ２８）、ステップＳ１８からステップＳ２６における操作を繰り返す。そして、全ての分割境界について操作が終了した時点で（ステップＳ２７のＹＥＳ）、部分信号構成選択部２は、保持していた分割境界の候補の集合を出力する（ステップＳ２９）。
次に、図８、及び図９を参照して、上述の次元数の平均値を計算する方法について説明する。図８は、平均次元数計算処理の全体の流れを示すフローチャートであり、図９は、平均次元数計算処理に用いられる基底抽出処理の流れを示すフローチャートである。具体的には、次元数の平均値は、以下のようにして計算される。
図８において、まず、分割境界を共有する２つのセグメントを読み込む（ステップＳ３１）。次に、与えられた２つのセグメントから、原信号の性質をよく表現する部分空間の基底を抽出する（ステップＳ３２）。
なお、ステップＳ３２における基底の抽出方法について、先に図９を用いて説明すると、図９において、まず与えられた各セグメント（ステップＳ３６）に対してＫＬ（Ｋａｒｈｕｎｅｎ−Ｌｏｅｖｅ）展開を行う（ステップＳ３７）。具体的には、ＫＬ展開は、以下の手順によって行われる。初めに、セグメント内のヒストグラムの平均ヒストグラム、及び共分散行列を計算する。ｊ番目のセグメント
Figure 2004199047
 に対する共分散行列Ｓ（ｊ）は、以下のように計算される。
Figure 2004199047
 ただし、Ｍはセグメント数、Ｌｊはｊ番目のセグメントの長さ、
Figure 2004199047
 はＸ（ｊ）の平均ヒストグラム、（・）Ｔは行列の転置を表す。
次に、共分散行列Ｓ（ｊ）（ｊ＝１、２、・・・、Ｍ）の固有値、及び固有ベクトルを求める。以上がＫＬ展開の手順である。
なお、ＫＬ展開によって得られた各固有ベクトルに対応する固有値を全固有ベクトルの固有値の合計値で除算した値を、その固有ベクトルの寄与率と呼ぶ。続いて、寄与率が大きい順に固有ベクトルを並ベ換え、寄与率の合計値が、予め与えられた寄与閾値を上回るまで、順に固有ベクトルを選択していき（ステップＳ３８、Ｓ３９）、選択された固有ベクトルを部分空間の基底として（ステップＳ４０）、基底の集合を得る（ステップＳ４１）。
図８のステップＳ３３では、このようにして、それぞれのセグメントから抽出された基底の本数Ｎｊ（ｊ＝１、２、・・・、Ｍ）が圧縮信号の次元数となるので、以下のように、これらをそれぞれのセグメント長で正規化して平均値Ｎｊ´（ｊ＝１、２、・・・、Ｍ−１）を計算する（ステップＳ３３）。
Figure 2004199047
 そして、基底数のフレーム平均を次元数の平均値Ｎｊ´として出力する（ステップＳ３４）。
次に、図１０を参照して、図５に示す部分信号再構成処理（ステップＳ４）の詳細を説明する。図１０は、部分信号再構成部３の動作を示すフローチャートである。
図１０において、まず、部分信号再構成部３は、初期部分信号構成部１から出力される固定長セグメントの集合、及び部分信号構成選択部２から出力される分割境界の候補の集合を読み込む（ステップＳ４２）。次に、セグメントの分割境界のうち、先頭の分割境界に注目し（ステップＳ４３）、この境界における分割境界候補のうち先頭の位置に分割境界を移動する（ステップＳ４４）。続いて、分割境界を共有する２つのセグメントに対して、分割境界が現在の位置にあるときの圧縮信号の次元数を計算し、それらをセグメント長で正規化した平均値を計算する（ステップＳ４５）。なお、次元数の平均値は、部分信号構成選択部２と同様に、上述の図８、及び図９に示した手順により計算される。
次に、次元数の平均値が、注目している分割境界においてこれまで計算された中で最も小さい値であれば（ステップＳ４６のＹＥＳ）、その平均値、及び現在の分割境界の位置を保持する（ステップＳ４７、Ｓ４８）。そして、全ての候補について計算が完了していなければ（ステップＳ４９のＮＯ）、分割境界を次の候補点に移動させ（ステップＳ５０）、ステップＳ４５へ戻り、次元数平均値の計算からこれまでの操作を繰り返す。候補点がなくなった時点で、注目している分割境界を次元平均値の最小値に対応する分割境界の位置に移動させ、分割境界を確定する。
そして、最後の分割境界についての計算が完了していなければ（ステップＳ５１のＮＯ）、注目する分割境界を次の分割境界に変更し（ステップＳ５２）、ステップＳ４４へ戻り、これまでの操作を繰り返す。全ての分割境界について操作が終了した時点で（ステップＳ５１のＹＥＳ）、部分信号再構成部３は、分割境界を移動させることによって確定した可変長のセグメントの集合を出力する（ステップＳ５３）。
次に、図１１を参照して、図５に示す圧縮写像決定処理（ステップＳ５）の詳細を説明する。図１１は、圧縮写像決定部４の動作を示すフローチャートである。
図１１において、まず、圧縮写像決定部４は、部分信号再構成部３から出力されるセグメントの集合を読み込む（ステップＳ５５）。次に、各セグメントの基底を抽出する（ステップＳ５６）。なお、基底の抽出は、部分信号構成選択部２と同様に、前述の図９に示した手順により計算される。
次に、部分空間への射影をそのセグメントに対する写像とする（ステップＳ５８）。そして、圧縮写像決定部４は、各セグメントに対応した写像を出力する（ステップＳ５９）。
次に、図１２から図１５を参照して、図５に示す信号圧縮処理（ステップＳ６）の詳細を説明する。図１２は、信号圧縮部５の全体動作を示すフローチャートである。
図１２において、まず、信号圧縮部５は、部分信号再構成部３から出力されるセグメントの集合、及び圧縮写像決定部４から出力される線形写像の集合を読み込む（ステップＳ６０）。次に、与えられた部分信号、及び線形写像の集合を用いて、部分信号内の各ヒストグラムを、その部分信号から作成された部分空間へ射影する信号写像処理を行う（ステップＳ６１）。
また、与えられた部分信号と線形写像の集合、及び信号写像処理により求められた圧縮ヒストグラム系列の集合とを用いて、各ヒストグラムと、それに対応する圧縮ヒストグラムとの距離を計算する射影距離計算処理を行う（ステップＳ６２）。更に、信号写像処理により求められた圧縮ヒストグラム系列の集合、及び射影距離計算処理により求められた射影距離とを用いて、圧縮特徴の系列を算出する圧縮特徴構成処理を行う（ステップＳ６３）。そして、信号圧縮部５は、圧縮特徴構成処理により求められた圧縮特徴の系列を出力する（ステップＳ６４）。
図１３は、図１２に示す信号写像処理（ステップＳ６１）の手順を示すフローチャートである。
図１３において、信号圧縮部５を構成する信号写像部５１は、まず、部分信号再構成部３から出力されるセグメント、及び圧縮写像決定部４から出力される線形写像の集合を読み込む（ステップＳ６６）。次に、セグメント内の各ヒストグラムを、そのセグメントから作成された部分空間へ射影する（ステップＳ６７）。
具体的には、セグメントＸ（ｊ）から得られた部分空間の基底の集合を、
Figure 2004199047
 とするとき、圧縮ヒストグラム系列
Figure 2004199047
 は以下のように計算される。
Figure 2004199047
 ただし、Ｎｊは、Ｘ（ｊ）から得られた部分空間の基底の数であり、
Figure 2004199047
 は列ベクトル
Figure 2004199047
 をＬｊ本並べた行列、すなわち
Figure 2004199047
 である。
これにより、信号写像部５１は、圧縮ヒストグラム系列の集合Ｙ（１）、Ｙ（２）、・・・、Ｙ（Ｍ）を出力する（ステップＳ６８）。
図１４は、図１２に示す射影距離計算処理（ステップＳ６２）の手順を示すフローチャートである。
図１４において、信号圧縮部５を構成する射影距離計算部５２は、まず、部分信号再構成部３から出力されるセグメント、圧縮写像決定部４から出力される線形写像の集合、及び信号写像部５１から出力される圧縮ヒストグラム系列の集合を読み込む（ステップＳ７０）。次に、圧縮ヒストグラムを逆射影する（ステップＳ７１）ことにより、以下のように原ヒストグラムの存在する空間での圧縮ヒストグラムの位置が求められるので、各ヒストグラムと、それに対応する圧縮ヒストグラムとの距離を計算する（ステップＳ７２）。
具体的には、
Figure 2004199047
 であり、各
Figure 2004199047
 は、圧縮ヒストグラムｙｉ （ｊ）の原ヒストグラム空間上での位置を表す。また、
Figure 2004199047
 の距離を、ヒストグラムと圧縮ヒストグラムとの距離と定義し、これをヒストグラムｘｉ （ｊ）の射影距離と呼ぶ。すなわち、ｘの射影距離は、ユークリッド距離を用いて以下のように定義される。
Figure 2004199047
 ただし、ｎはヒストグラムの次元数であり、
Figure 2004199047
 である。
これにより、射影距離計算部５２は、各ヒストグラムに対応した射影距離を出力する（ステップＳ７３）。
図１５は、図１２に示す圧縮特徴構成処理（ステップＳ６３）の手順を示すフローチャートである。
図１５において、信号圧縮部５を構成する圧縮特徴構成部５３は、まず、信号写像部５１から出力された圧縮ヒストグラム系列の集合、及び射影距離計算部５２から出力された射影距離を読み込む（ステップＳ７５）。次に、圧縮ヒストグラムｙ＝（ｙ１、ｙ２、・・・、ｙｋ）と、それに対応して計算された射影距離
Figure 2004199047
 から、圧縮特徴ｙ＊を以下のように構成する（ステップＳ７６）。
Figure 2004199047
 ただし、Ｎは圧縮ヒストグラムｙの次元数である。
これにより、圧縮特徴構成部５３は、圧縮特徴の系列を出力する（ステップＳ７７）。
[第２実施例]
図２は、第２の実施形態の構成を示すブロック図である。第２の実施形態では、第１の実施形態で説明した信号圧縮装置を応用した信号検索装置について説明する。図２において、第１の実施形態で図１を用いて説明した信号圧縮装置と同一の符号を付与された構成要素は、信号圧縮装置と同一の動作をする構成要素であるので、ここでは説明を省略する。
図２において、符号６は、目的とする信号である参照信号から特徴系列を算出する参照特徴抽出部である。符号７は、予め登録した原信号である蓄積信号に注目窓を設定し、注目窓内の信号から特徴系列を算出する蓄積特徴抽出部である。符号８は、参照特徴抽出部６から出力された参照特徴系列を、圧縮写像決定部４から出力された写像に基づいて圧縮する参照特徴圧縮部である。符号９は、参照特徴圧縮部８から出力された参照圧縮信号と、蓄積特徴抽出部７から出力された特徴系列を新たに用いることで信号圧縮部５から出力された蓄積圧縮信号との距離を計算する特徴照合部である。符号１０は、特徴照合部９から出力された距離と、距離に対応する同値である探索閾値とを比較することにより、参照信号が、蓄積信号の当該箇所に存在するかどうかを判定する信号検出判定部である。
図２に示す信号検索装置は、参照信号すなわち見本となる検索したい映像信号と、蓄積信号すなわち検索される映像信号を入力とし、参照信号との距離が予め設定した値（これを探索閾値という）がθ１を下回る蓄積信号中の箇所を出力するものである。
次に、図１６から図２４を参照して、図２に示す信号検索装置の動作を説明する。初めに、図１６に示す本実施形態の信号検索装置の処理動作を示すフローチャートを参照して、信号検索装置の全体の動作フローを説明する。各処理の詳細な動作は後述する。
図１６において、まず、参照特徴抽出部６は、参照特徴抽出処理を行う（ステップＳ８１）。次に、蓄積特徴抽出部７は、蓄積特徴抽出処理を行う（ステップＳ８２）。次に、初期部分信号構成部１は、初期部分信号構成処理を行う（ステップＳ８３）。次に、部分信号構成選択部２は、部分信号構成選択処理を行う（ステップＳ８４）。次に、部分信号再構成部３は、部分信号再構成処理を行う（ステップＳ８５）。次に、圧縮写像決定部４は、圧縮写像決定処理を行う（ステップＳ８６）。次に、信号圧縮部５は、信号圧縮処理を行う（ステップＳ８７）。更に、参照特徴圧縮部８は、参照特徴圧縮処理を行う（ステップＳ８８）。
そして、信号圧縮部５から出力される蓄積圧縮特徴系列に対して設定する注目窓を、蓄積信号の先頭に設定する（ステップＳ８９）。次に、特徴照合部９は、特徴照合処理を行う（ステップＳ９０）。また、信号検出判定部１０は、信号検出判定処理を行う（ステップＳ９１）。そして、信号検出判定処理が行われたら、注目窓の現在位置が蓄積信号の終点であるか否かの判定を行い（ステップＳ９５）、注目窓の現在位置が蓄積信号の終点ではない場合（ステップＳ９５のＮＯ）、注目窓をずらしてステップＳ９０へ戻り、上述の処理を繰り返す。また、注目窓の現在位置が蓄積信号の終点である場合（ステップＳ９５のＹＥＳ）、信号の探索結果を出力する（ステップＳ９６）。
なお、図１６に示すステップＳ９２のスキップ幅計算処理は、第２の実施形態では必要なく、後述する第３の実施形態で説明するものとする。同様に、図１６に示すステップＳ９３の距離再計算処理と、ステップＳ９４の信号検出再判定処理とは、第２の実施形態では必要なく、後述する第４の実施形態で説明するものとする。
また、上述の初期部分信号構成処理（ステップＳ８３）、部分信号構成選択処理（ステップＳ８４）、部分信号再構成処理（ステップＳ８５）、圧縮写像決定処理（ステップＳ８６）、信号圧縮処理（ステップＳ８７）については、図６から図１５に示す第１の実施形態の信号圧縮装置で実行される処理と同一であるので、ここでは説明を省略する。ただし、初期部分信号構成処理（ステップＳ８３）は、入力として、蓄積特徴抽出処理（ステップＳ８２）から出力される蓄積特徴系列を用いる。
次に、図１７を参照して、図１６に示す参照特徴抽出処理（ステップＳ８１）の詳細を説明する。図１７は、参照特徴抽出部６の動作を示すフローチャートである。
図１７において、まず、参照特徴抽出部６は、与えられた参照信号を読み込む（ステップＳ９８）。次に、読み込んだ参照信号に対して特徴抽出を行う（ステップＳ９９）。
ここでは、対象の信号が音響信号の場合に抽出する特徴としてスペクトル特徴を用いる。スペクトル特徴抽出は、音響信号に対して、帯域通過フィルタによって行うことができる。例えば、テレビやラジオ等の放送音響信号から１５秒程度の音響信号を検索したい場合、特徴抽出の具体的な設定を次のようにすると、良い結果が得られる。すなわち、７個の帯域通過フィルタを用い、それらの中心周波数を対数軸上で等間隔に設定し、６０ミリ秒程度の時間長の分析窓を１０ミリ秒ずつ移動させながら、分析窓内の各帯域通過フィルタの出力の自乗の平均値を計算し、得られた７個の値を一組にして７次元特徴ベクトルとする。この場合特徴ベクトルは１０ミリ秒ごとに１つ得られる。
一方、映像信号に対しては、特徴として色特徴を用いる。例えば、テレビ等の放送映像信号から１５秒程度の映像信号を検索したい場合、特徴抽出の具体的な設定を次のようにすると、良い結果が得られる。すなわち、映像を構成する各画像を縦に２分割、横に３分割し、各分割においてＲＧＢ値を計算し、各分割で得られたＲＧＢ３個の値、合計１８個の値を一組にして１８次元特徴ベクトルとする。映像が１秒当たり３０枚の画像で構成されている場合、特徴ベクトルは３０分の１秒ごとに１つ得られる。
続いて、特徴ベクトルをベクトル量子化（ステップＳ１００）を用いて符号化することによって、特徴ベクトルの時系列から、特徴ベクトルのヒストグラムを作成する（ステップ１０１）。例えば、ベクトル量子化の符号語数が５１２であれば、ヒストグラム全体のビン（区間）の数は５１２となり、各特徴ベクトルは、この５１２個のビンのうちどれか１つに分類されることになる。なお、以下の説明において、参照信号から作成されたヒストグラムを参照ヒストグラムと称する。そして、参照特徴抽出部６は、得られた参照ヒストグラムを出力する（ステップＳ１０２）。
次に、図１８を参照して、図１６に示す蓄積特徴抽出処理（ステップＳ８２）の詳細を説明する。図１８は、蓄積特徴抽出部７の動作を示すフローチャートである。
図１８において、まず、蓄積特徴抽出部７は、蓄積信号を読み込む（ステップＳ１０４）。次に、読み込んだ蓄積信号に対して、注目窓を蓄積信号の先頭に設定する（ステップＳ１０５）。ここでは、参照特徴抽出部６に与えられた参照信号と同一の長さの注目窓を設定する。
続いて、注目窓内の蓄積信号に対して特徴抽出を行う（ステップＳ１０６）。なお、特徴抽出は、参照特徴抽出部６において行った処理と同一処理を行う。さらに、注目窓内の特徴ベクトルの時系列から、特徴ベクトルのヒストグラムを作成する（ステップＳ１０７、Ｓ１０８）。ヒストグラムの作成の仕方は、参照特徴抽出部６で行ったものと同一の方法によって行う。そして、蓄積特徴抽出部７は、処理の開始時において蓄積信号の先頭に設定した注目窓を順次１特徴ベクトルずつずらしながら、ステップＳ１０６からステップＳ１０８の処理を、蓄積信号の終端まで繰り返し実行する（ステップＳ１０９、ステップＳ１１０）。なお、以下の説明においては、蓄積信号から作成された各ヒストグラムを蓄積ヒストグラムと称する。最後に、蓄積特徴抽出部７は、得られた蓄積ヒストグラム系列を出力する（ステップＳ１１１）。
次に、図１９から図２２を参照して、図１６に示す参照特徴圧縮処理（ステップＳ８８）の詳細を説明する。図１９は、参照特徴圧縮部８の動作を示すフローチャートである。
図１９において、まず、参照特徴圧縮部８は、参照特徴抽出部６から出力される参照ヒストグラム、及び圧縮写像決定部４から出力される線形写像の集合を読み込む（ステップＳ１１３）。次に、参照ヒストグラムを、各線形写像を用いて、対応する部分空間へ射影する参照信号写像処理を行う（ステップＳ１１４）。射影は、第１の実施形態で説明した信号圧縮部５と同様の処理により行われる。例えば、セグメント数をＭ＝１０００とすると、１０００個の圧縮ヒストグラムが作成される。
続いて、ヒストグラムと各圧縮ヒストグラムとの距離、すなわちヒストグラムの射影距離を計算する参照射影距離計算処理を行う（ステップＳ１１５）。計算は、同じく信号圧縮部５と同様の処理によって行われる。最後に、圧縮ヒストグラムとそれに対応する射影距離とから、圧縮特徴を構成する参照圧縮特徴構成処理を行う（ステップＳ１１６）。圧縮特徴の構成は、同じく信号圧縮部５と同様の処理によって行われる。そして、参照特徴圧縮部８は、参照圧縮特徴の集合を出力する（ステップＳ１１７）。
図２０は、図１９に示す参照信号写像処理（ステップＳ１１４）の手順を示すフローチャートである。
図２０において、参照特徴圧縮部８を構成する参照信号写像部（図示せず）は、まず、参照特徴抽出部６から出力される参照ヒストグラム、及び圧縮写像決定部４から出力される線形写像の集合を読み込む（ステップＳ１１９）。次に、参照ヒストグラムを各セグメントに対応した線形写像により部分空間へ射影する（ステップＳ１２０）。
これにより、参照信号写像部は、参照圧縮ヒストグラムの集合を出力する（ステップＳ１２１）。
図２１は、図１９に示す参照射影距離計算処理（ステップＳ１１５）の手順を示すフローチャートである。
図２１において、参照特徴圧縮部８を構成する参照射影距離計算部（図示せず）は、まず、参照特徴抽出部６から出力される参照ヒストグラム、圧縮写像決定部４から出力される線形写像の集合、及び参照信号写像部から出力される参照圧縮ヒストグラムの集合を読み込む（ステップＳ１２３）。次に、各圧縮ヒストグラムを逆射影する（ステップＳ１２４）ことにより、各ヒストグラムと、それに対応する圧縮ヒストグラムとの距離を計算する（ステップＳ１２５）。
これにより、参照射影距離計算部は、各ヒストグラムに対応した射影距離を出力する（ステップＳ１２６）。
図２２は、図１９に示す参照圧縮特徴構成処理（ステップＳ１１６）の手順を示すフローチャートである。
図２２において、参照特徴圧縮部８を構成する参照圧縮特徴構成部（図示せず）は、まず、参照信号写像部から出力された参照圧縮ヒストグラムの集合、及び参照射影距離計算部から出力された射影距離を読み込む（ステップＳ１２８）。次に、圧縮ヒストグラムと、それに対応して計算された射影距離から、圧縮特徴を構成する（ステップＳ１２９）。
これにより、参照圧縮特徴構成部は、圧縮特徴の集合を出力する（ステップＳ１３０）。
次に、図２３を参照して、図１６に示す特徴照合処理（ステップＳ９０）の詳細を説明する。図２３は、特徴照合部９の動作を示すフローチャートである。
図２３において、まず、特徴照合部９は、信号圧縮部５から出力される蓄積圧縮特徴系列、及び参照特徴圧縮部８から出力される参照圧縮特徴の集合を読み込む（ステップＳ１３２）。次に、参照圧縮特徴ｙ＊Ｒと蓄積圧縮特徴ｙ＊Ｓとの距離を計算する（ステップＳ１３３）。
具体的には、距離ｄ（ｙ＊ Ｒ，ｙ＊ Ｓ）は、ユークリッド距離を用いて以下のように定義する。
Figure 2004199047
 ただし、ｘＲは参照ヒストグラム、ｘＳは蓄積ヒストグラム、ｙＲ及びｙＳはｘＲ及びｘＳに対応する圧縮ヒストグラム、
Figure 2004199047
 はｙＲ及びｙＳのヒストグラム空間上での位置、ｙ＊ Ｒｉ及びｙ＊ Ｓｉはそれぞれｙ＊ Ｒ及びｙ＊ Ｓのｉ次元目の値である。
ここで、ＫＬ展開（主成分分析）の性質により、以下の式が成り立つ。
Figure 2004199047
 さらに、ｄ（ｙ＊ Ｒ，ｙ＊ Ｓ）は、以下の性質を持つ。
Figure 2004199047
 ただし、式（４）中の最小値は、
Figure 2004199047
 が与えられたときの全てのヒストグラムの組（ｘＲ，ｘＳ）に対して取る。
また、式（４）より、主成分分析には、その性質（３）式から、圧縮特徴間の距離値がヒストグラム間の距離の下限値となる特異な効果がある。そして、さらに射影距離を用いることによって、それを用いない場合に比べて、ヒストグラム間の距離のより大きな下限値ｄ（ｙ＊ Ｒ，ｙ＊ Ｓ）を得ることがてきる。
これにより、特徴照合部９は、得られた距離の下限値を出力する（ステップＳ１３４）。
次に、図２４を参照して、図１６に示す信号検出判定処理（ステップＳ９１）の詳細を説明する。図２４は、信号検出判定部１０の動作を示すフローチャートである。
図２４において、まず、信号検出判定部１０は、特徴照合部９から出力される距離下限値を読み込む（ステップＳ１３９）。次に、距離下限値と、距離尺度であるユークリッド距離に基づいて予め定められた値である探索閾値とを比較する（ステップ１４０）。距離値が探索閾値を下回る場合（注目窓を時間方向に分割した場合にあっては、全ての時間分割において距離値が探索閾値を下回ることが判明した場合）（ステップＳ１４０のＹＥＳ）、参照信号が、蓄積信号の当該箇所に存在すると判断し（ステップＳ１４１）、信号検出結果として、蓄積信号に対する時系列中の現在位置（フラグ）を出力する（ステップＳ１４２）。
[第３実施例]
図３は、第３の実施形態の構成を示すブロック図である。第３の実施形態では、第２の実施形態で説明した信号検索装置に、特徴照合部９から出力された距離に基づいて、信号圧縮部５から出力される蓄積圧縮特徴系列に対して設定する注目窓のスキップ幅を計算し、そのスキップ幅だけ注目窓を移動するスキップ幅計算部１１が新たに設けられた信号検索装置について説明する。図３において、第１、第２の実施形態で図１を用いて説明した信号圧縮装置、及び図２を用いて説明した信号検索装置と同一の符号を付与された構成要素は、信号圧縮装置または信号検索装置と同一の動作をする構成要素であるので、ここでは説明を省略する。
なお、図３に示す信号検索装置も、参照信号すなわち見本となる検索したい映像信号と、蓄積信号すなわち検索される映像信号を入力とし、参照信号との距離が予め設定した値（これを探索閾値という）がθ１を下回る蓄積信号中の箇所を出力するものである。
次に、図１６及び図２５を参照して、図３に示す信号検索装置の動作を説明する。初めに、図１６を参照して、信号検索装置の全体の動作フローを説明すると、本実施形態の信号検索装置の動作の特徴は、第２の実施形態で説明した動作フローに対して、ステップＳ９１の「信号検出判定処理」とステップＳ９５の「注目窓の現在位置が蓄積信号の終点であるか否かの判定処理」との間において、信号圧縮部５から出力される蓄積圧縮特徴系列に対して設定する注目窓のスキップ幅を計算し、そのスキップ幅だけ注目窓を移動するスキップ幅計算処理（ステップＳ９２）が実行されることである。
次に、図２５を参照して、図１６に示すスキップ幅計算処理（ステップＳ９２）の詳細を説明する。図２５は、スキップ幅計算部１１の動作を示すフローチャートである。
図２５において、まず、スキップ幅計算部１１は、特徴照合部９から出力される距離下限値を読み込む（ステップＳ１４４）。次に、探索漏れが生じないことを保証したまま特徴照合、すなわち距離計算を省略できるスキップ幅を計算する（ステップＳ１４５）。
具体的なスキップ幅決定の原理を、以下で説明する。
ヒストグラムは特徴ベクトルの時系列を分類し累積したものであるから、蓄積信号の特徴ベクトルに対する時間窓の移動に伴って、ヒストグラム間の距離値が急激に変化することはない。時間窓の１特徴ベクトル分の移動当たりの距離値の変化率の絶対値は、決して、（√２）を越えない。すなわち、蓄積信号に対する時間窓の先頭がｍ１番目の特徴ベクトルであるときのヒストグラム間の距離値をｄ（ｘＲ，ｘＳ（ｍ１））とするとき、時間窓がｍ２番目の特徴ベクトルまで移動したときの距離値の下限
Figure 2004199047
 は、ｍ１＜ｍ２＜ｍ１＋Ｄのとき、以下の式で与えられる。
Figure 2004199047
 ただし、Ｄは時間窓の幅を表す。前述の式（４）より、式（５）は以下のように変形される。
Figure 2004199047
 距離値は「０」を下回らないので、式（６）で与えられる下限値
Figure 2004199047
 が「０」を下回るときには、「０」が下限値となる。下限値を探索閾値θ１で、ｍ２−ｍ１をスキップ幅ωで置き換えることにより、スキップ幅を以下のように求めることができる。
Figure 2004199047
 ただし、ｆｌｏｏｒ（ｘ）は、ｘを越えない最大の整数を表す。
処理の開始時は、圧縮蓄積特徴を、圧縮特徴系列の先頭から取り出していくが、処理の過程で、圧縮蓄積特徴を取り出す位置を順次時間方向にずらしながら（ステップＳ１４６）処理を進めていく。時間方向にずらす量は、スキップ幅計算部１１で与えられる。
[第４実施例]
図４は、第４の実施形態の構成を示すブロック図である。第４の実施形態では、第３の実施形態で説明した信号検索装置に、信号検出判定部１０で参照信号が存在すると判定された蓄積信号の当該場所について、参照特徴抽出部６から出力された特徴系列と、蓄積特徴抽出部７から出力された特徴系列との距離を計算する距離再計算部１２と、距離再計算部１２から出力された距離と探索閾値とを比較することにより、参照信号が、蓄積信号の当該箇所に存在するかどうかを再判定する信号検出再判定部１３とが新たに設けられた信号検索装置について説明する。図４において、第１から第３の実施形態で図１から図３を用いて説明した信号圧縮装置または信号検索装置と同一の符号を付与された構成要素は、信号圧縮装置または信号検索装置と同一の動作をする構成要素であるので、ここでは説明を省略する。
なお、図４に示す信号検索装置も、参照信号すなわち見本となる検索したい映像信号と、蓄積信号すなわち検索される映像信号を入力とし、参照信号との距離が予め設定した値（これを探索閾値という）がθ１を下回る蓄積信号中の箇所を出力するものである。
次に、図１６及び図２６、図２７を参照して、図４に示す信号検索装置の動作を説明する。初めに、図１６を参照して、信号検索装置の全体の動作フローを説明すると、本実施形態の信号検索装置の動作の特徴は、第３の実施形態で説明した動作フローに対して、ステップＳ９２の「スキップ幅計算処理」とステップＳ９５の「注目窓の現在位置が蓄積信号の終点であるか否かの判定処理」との間において、信号検出判定部１０で参照信号が存在すると判定された蓄積信号の当該場所について、参照特徴抽出部６から出力された特徴系列と、蓄積特徴抽出部７から出力された特徴系列との距離を計算する距離再計算処理（ステップＳ９３）と、距離再計算処理により求められた距離と探索閾値とを比較することにより、参照信号が、蓄積信号の当該箇所に存在するかどうかを再判定する信号検出再判定処理（ステップＳ９４）とが実行されることである。
次に、図２６を参照して、図１６に示す距離再計算処理（ステップＳ９３）の詳細を説明する。図２６は、距離再計算部１２の動作を示すフローチャートである。
図２６において、まず、距離再計算部１２は、参照特徴抽出部６から出力される参照ヒストグラム、蓄積特徴抽出部７から出力される蓄積ヒストグラム系列及び信号検出判定部１０から出力される検出結果を読み込む（ステップＳ１４８）。次に、参照信号が存在すると判定された蓄積信号中の箇所に対応する蓄積ヒストグラムに対して、参照ヒストグラムとの距離を計算する（ステップＳ１４９）。ヒストグラム間の距離は、ユークリッド距離を用いて前述の式（１）と同様に定義する。そして、求めた距離値を出力する（ステップＳ１５０）。
次に、図２７を参照して、図１６に示す信号検出再判定処理（ステップＳ９４）の詳細を説明する。図２７は、信号検出再判定部１３の動作を示すフローチャートである。
図２７において、まず、信号検出再判定部１３は、距離再計算部１２から出力される距離値を読み込む（ステップＳ１５２）。次に、距離値と探索閾値とを比較する（ステップＳ１５３）。この比較の結果、距離値が探索閾値を下回る場合は（ステップＳ１５３のＹＥＳ）、その参照信号が蓄積信号中に存在したことを意味するので、信号検出結果として、蓄積信号に対する時系列中の現在位置を出力する（ステップＳ１５４）。
なお、図４に示す信号検索装置において、スキップ幅計算部１１は、必要に応じて備えていればよく、必要なければ備えていなくてもよい。
＜実験結果＞
次に、本発明による信号検索装置の動作実験結果を説明する。
本発明の効果を確認するため、まず、第１の実験として、２４時間の映像信号からヒストグラムを作成したものを蓄積信号とし、セグメント数及び寄与閾値を変化させたときのセグメント長で正規化した圧縮ヒストグラムの平均次元数の変化を調べた。
なお、圧縮のパラメータは、サンプリング周波数＝２９．９７［Ｈｚ］、画像の分割数＝６（縦２分割、横３分割）、ヒストグラムの次元数＝２５６、時間窓の幅＝１５［秒］とした。また、分割境界移動可能幅△（デルタ）は、１から５００まで、１、２、５、１０、・・・のように変化させた。
第１の実験の結果を図２８に示す。グラフの横軸は分割境界移動可能幅△（図２８中では”Width of shiftable range”と示す）、縦軸は△＝０のときの平均次元数を基準とした平均次元数の比（図２８中では”Ratio of dimensions ”と示す）を表している。例えば、分割境界移動可能幅△＝５００、セグメント数Ｍ＝１０００［segments］、寄与閾値（contribution rate ）σ＝０．７５において、平均次元数は２．９１、分割境界移動可能幅△＝０としたときの平均次元数が３．３０、次元削減比は０．８８２であった。
続いて、第２の実験として、２４時間の映像信号からヒストグラムを作成したものを原信号とし、部分信号構成選択部２及び部分信号再構成部３において平均次元数を計算する回数を調べた。なお、探索のパラメータは第１の実験と同様であり、さらに、セグメント数Ｍ＝１０００［segments］、寄与閾値（contribution rate ）σ＝０．７５とした。
第２の実験の結果を図２９に示す。グラフの横軸は分割境界移動可能幅△（図２９中では”Width of shiftable range”と示す）、縦軸は計算回数（図２９中では”Number of calculation ”と示す）を表す。例えば、分割境界移動可能幅△＝５００のとき、本発明の方法（図２９中では”speedup ”としてグラフ化）で約８００００回、部分信号構成選択部２を実施しない方法（図２９中では”non-speedup”としてグラフ化）で約１００００００回、計算回数削減比は約１２．５であった。
[第５実施例]
次に、本発明の第５の実施形態について図面を用いて説明する。
本実施形態では、該処理対象信号の一例として音響信号を用いる。なお、具体的な特徴の抽出方法やヒストグラムの作成方法は、後述のクエリ特徴抽出部１０１の処理を用いて説明する。
図３０は、第５の実施形態の方法を適用した信号検索装置の機能ブロックを示す図である。図３０より、本実施形態の信号検索装置は、クエリ信号（参照信号）から特徴を導くクエリ特徴抽出部１０１（参照特徴抽出部）と、データベース信号（蓄積信号）に注目窓を設定し、注目窓内の信号から特徴を導くデータベース特徴抽出部（蓄積特徴抽出部）１０２と、前記データベース特徴抽出部１０２の処理において注目窓をずらしながら繰り返し行うことで出力された特徴系列を区分するデータベース特徴区分部１０３と、前記データベース特徴区分部１０３から出力された区分後の特徴系列から代表的な特徴を抽出し、より少ない数の特徴で構成される代表特徴系列を導くデータベース特徴間引き部１０４と、前記データベース特徴区分部１０３から出力された区分に含まれる特徴が存在する領域を導く特徴領域抽出部１０５と、前記クエリ特徴抽出部１０１から出力された特徴系列と前記データベース特徴間引き部１０４から出力された代表特徴系列との距離を計算する特徴照合部１０６と、前記特徴照合部１０６から出力された距離を、前記特徴照合部１０６から出力された領域を用いて補正する距離補正部１０７と、前記距離補正部７から出力された距離と、前記距離に対応する閾値である探索閾値とを比較することにより、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを判定する信号検出判定部１０８とで構成される。
そして、図３０に示す信号検索装置は、クエリ信号すなわち見本となる検索したい音響信号と、データベース信号すなわち検索される音響信号を入力とし、クエリ信号との距離が予め設定した値（これを探索閾値という）θ１を下回るデータベース信号中の箇所を出力する。
次に、図３０、図３８〜図４２を参照して、図３０に示す信号検索装置の動作を説明する。なお上述のクエリ特徴抽出部１０１、データベース特徴抽出部１０２、信号検出判定部１０８の処理については、図１６〜図２４を用いて説明した第２実施形態と同様である。
図３８はデータベース特徴区分部の処理を示すフローチャートである。
次に図３８より、データベース特徴区分部１０３は、データベース特徴抽出部１０２の処理を、注目窓をずらしながら繰り返し行って出力されるＤＢヒストグラム（蓄積ヒストグラム）の系列（特徴系列）を読み込む（ステップＳ１６４）。次に、データベース特徴区分部１０３はヒストグラム系列を区分する（ステップＳ１６５）。この区分方法は各種考えられるが、ここでは２つの手法を説明する。 最初の方法では、ヒストグラム系列を予め定められた分割幅にしたがって等分割する。 例えば、分割幅を５０としたとき、長さが５０フレームの部分ヒストグラム系列（部分特徴系列）が多数作成される。２番目の方法では、部分ヒストグラム系列の各ヒストグラムが、後述の特徴領域抽出部１０５で導かれる部分ヒストグラム系列を代表するヒストグラムから一定距離以内に存在するように、部分ヒストグラム系列の長さを調節する。具体的には、以下のように行う。まず、部分ヒストグラム系列をある長さに設定し、系列の中から代表ヒストグラムを抽出する。代表ヒストグラムの選び方は、データベース特徴間引き部１０４の処理に従う。次に、部分ヒストグラム系列の各ヒストグラムに対して、代表ヒストグラムとの距離を計算し、その最大値を求める。部分ヒストグラム系列の長さを１から始め、最大値が予め定められた領域閾値を上回るまで、系列の長さを１つずつ伸ばしながら上記操作を繰り返す。以上が、ヒストグラム区分における２番目の方法である。そしてデータベース特徴区分部１０３は、分割された部分ヒストグラム系列の集合を出力する（ステップＳ１６６）。
図３９はデータベース特徴間引き部の処理を示すフローチャートである。次に図３９より、データベース特徴間引き部１０４は、データベース特徴区分部１０３から出力される部分ヒストグラム系列の集合を読み込む（ステップＳ１６７）。次に、データベース特徴間引き部１０４は、各部分ヒストグラム系列から代表特徴を取り出す（ステップＳ１６８）。代表特徴の抽出方法は各種考えられるが、ここでは２つの方法を説明する。最初の方法は、部分ヒストグラム系列の中のいずれか１つのヒストグラムをそのまま代表特徴とする。例えば、部分ヒストグラム系列の先頭のヒストグラムを代表とする。２番目の方法は、部分ヒストグラム系列の中の、ヒストグラムの（ユークリッド距離空間における）重心を計算し、それを代表とする。最後に、代表特徴を元の部分ヒストグラム系列の順に並べ、それを新しい系列とする（ステップＳ１６９）。この手順によって導かれた特徴系列を、以下、代表特徴系列と呼ぶ。そしてデータベース特徴間引き部１０４は代表特徴系列を出力する（ステップＳ１７０）。
図４０は特徴領域抽出部の処理を示すフローチャートである。
次に図４０より、特徴領域抽出部１０５は、データベース特徴区分部１０３から出力される部分ヒストグラム系列の集合、及びデータベース特徴間引き部１０４から出力される代表特徴系列を読み込む（ステップＳ１７１）。次に、部分ヒストグラム系列の中の各ヒストグラムについて、代表特徴との距離を計算し、その最大値ｄｍａｘを計算する（ステップＳ１７２）。上記操作により、部分ヒストグラム系列内のヒストグラムが存在する範囲を確定することができ、それは、代表特徴から距離ｄｍａｘの範囲内となる。そして、特徴領域抽出部１０５は、ｄｍａｘの集合を出力する（ステップＳ１７３）。
図４１は特徴照合部の処理を示す第２のフローチャートである。
次に図４１より、特徴照合部１０６は、データベース特徴間引き部１０４から出力される代表特徴系列及びデータベース特徴抽出部１０２から出力されるクエリ特徴を読み込む（ステップＳ１７４）。次に特徴照合部１０６は、クエリ特徴ｘＱと代表特徴ｘＤとの距離を計算する（ステップＳ１７５）。距離尺度は各種用いることができるが、例えば、マンハッタン距離やユークリッド距離を用いる。
マンハッタン距離は、
Figure 2004199047
 ユークリッド距離は、
Figure 2004199047
 のように定義される。
そして、特徴照合部１０６は、距離ｄ（ｘＱ、ｘＤ）を出力する（ステップＳ１７６）。
図４２は距離補正部の処理を示すフローチャートである。
次に図４２より、距離補正部１０７は、特徴領域抽出部１０５から出力される距離値ｄｍａｘ、及び特徴照合部１０６から出力される距離値ｄ（ｘＱ、ｘＤ）を読み込む（ステップＳ１７７）。次に距離補正部１０７は、補正距離値を計算する。すなわち、ｄ（ｘＱ、ｘＤ）−ｄｍａｘを計算し、距離値を補正する（ステップＳ１７８）。これにより、代表特徴に対応する部分ヒストグラム系列について、その中のヒストグラムとの距離の最小値が得られる。そして距離補正部１０７は補正後の距離値（補正距離値）を出力する（ステップＳ１７９）。
[第６実施例]
次に、本発明の第６実施形態について図面を用いて説明する。
図３１は、第６の実施形態の方法を適用した信号検索装置の機能ブロックを示す図である。本実施形態の信号検索装置は、第５の実施形態の信号検索装置に、セグメント抽出部１０９と、圧縮写像決定部１１０と、データベース特徴圧縮部（蓄積特徴圧縮部）１１１と、クエリ特徴圧縮部（参照特徴圧縮部）１１２とをさらに備えた構成となっており、クエリ信号すなわち見本となる検索したい音響信号と、データベース信号すなわち検索される音響信号を入力とし、クエリ信号との距離が予め設定した値（これを探索閾値という）がθ１を下回るデータベース信号中の箇所を出力する。
セグメント抽出部１０９は、前記データベース特徴抽出部１０２が注目窓をずらしながら繰り返し行うことで導いた特徴系列を分割することにより、部分系列であるセグメント（部分信号）を抽出する。また圧縮写像決定部１１０は、前記セグメント抽出部１０９から出力された各セグメントから、前記特徴よりも低次元の特徴を算出するための写像を決定する。データベース特徴圧縮部１１１は、前記セグメント抽出部１０９から出力されたセグメントに対応する、前記特徴よりも低次元の特徴を、前記圧縮写像決定部１１０から出力された写像に基づいて算出する。クエリ特徴圧縮部１１２は、前記クエリ特徴抽出部１０１から出力された特徴に対応する、前記特徴よりも低次元の特徴を、前記圧縮写像決定部１１０から出力された写像に基づいて算出する。
次に、本実施形態による信号検索装置の処理を、図３１及び図４３を用いて説明する。
まず、クエリ特徴抽出部１０１、データベース特徴抽出部１０２、圧縮写像決定部１１０、データベース特徴圧縮部１１１、クエリ特徴圧縮部１１２の処理は第２の実施形態と同様のため、その説明を省略する。
図４３はセグメント抽出部の処理を示すフローチャートである。
セグメント抽出部１０９は、２つの構成が考えられる。最初の構成は、前述の初期部分信号構成部１のみによる構成である。２番目の構成では、前述の初期部分信号構成部１、部分信号構成選択部２、部分信号再構成部３による構成である。いずれも第２の実施形態の処理と同様のため省略する（ステップＳ１８３〜ステップＳ１８４）。セグメント抽出部１０９は、分割されたヒストグラム系列であるセグメントの集合を出力する（ステップＳ１８５）。
そしてその後、データベース特徴区分部１０３〜信号検出判定部１０８までの処理が行なわれる。なお、このデータベース特徴区分部１０３〜信号検出判定部１０８までの処理は第５の実施形態と同様の為省略する。
[第７実施例]
次に、本発明の第７実施形態について図面を用いて説明する。
図３２は、第７の実施形態の方法を適用した信号検索装置の機能ブロックを示す図である。本実施形態の信号検索装置は、第６の実施形態の信号検索装置に、距離再計算部１１３と、信号検出再判定部１１４とをさらに加えた構成となっており、クエリ信号すなわち見本となる検索したい音響信号と、データベース信号すなわち検索される音響信号を入力とし、クエリ信号との距離が予め設定した値（これを探索閾値という）がθ１を下回るデータベース信号中の箇所を出力する。
ここで、距離再計算部１１３は、前記信号検出判定部１０８でクエリ信号が存在すると判定されたデータベース信号の当該場所について、前記クエリ特徴抽出部１０１から出力された特徴系列と、前記データベース特徴抽出部１０２から出力された特徴系列との距離を計算する。信号検出再判定部１１４は、前記距離再計算部１１３から出力された距離と探索閾値とを比較することにより、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを再判定する。
その他の処理は第４の実施形態と同一の為、省略する。
[第８実施例]
次に、本発明の第８実施形態について図面を用いて説明する。
図３３は、第８の実施形態の方法を適用した信号検索装置の機能ブロックを示す図である。本実施形態の信号検索装置は、第７の実施形態の信号検索装置に、スキップ幅計算部１１８をさらに加えた構成となっており、クエリ信号すなわち見本となる検索したい音響信号と、データベース信号すなわち検索される音響信号を入力とし、クエリ信号との距離が予め設定した値（これを探索閾値という）がθ１を下回るデータベース信号中の箇所を出力する。
ここで、スキップ幅計算部１１８は、前記特徴照合部１０６から出力された距離に基づいて、データベース特徴圧縮部１１１から出力される圧縮特徴系列に対して設定される注目窓のスキップ幅を計算し、そのスキップ幅だけ注目窓を移動する。処理は第３実施形態と同様である。その他の処理は第７の実施形態と同一のため省略する。なお図３３に示す信号検索装置において、距離再計算部１１３及び信号検出再判定部１１４は、必要に応じて備えていればよく、必要なければ備えていなくてもよい。
＜実験結果＞
次に、第８実施形態による信号検索装置の動作実験結果を説明する。
２００時間分の音響信号を蓄積信号とし、これとは別に用意された信号から無作為に選択した１５秒の異なる信号２００個の参照信号に対して検索を行ない、参照信号が与えられてからの検索に要する時間、及び特徴照合部１０６の処理の実行回数、すなわち特徴の照合回数を調べた。なお、この時のパラメータは、特徴ベクトルの次元数＝７、特徴ベクトルの時間幅＝６０ｍｓｅｃ、特徴ベクトルの時間刻み＝１０ｍｓｅｃ、ヒストグラムの次元数＝１２８、また圧縮特徴はａ＝５０フレームごとに作成した。また寄与閾値＝０．９、探索閾値＝８５とした。
この実施形態の実験結果、を図４８、図４９に示す。図４８は実験結果を示す第３の説明図である。図４９は実験結果を示す第４の説明図である。
横軸はセグメント数、縦軸は検索に要する時間（図４８）、及び照合回数（図４９）である。セグメント数を１００００とするとき、本発明の方法（proposed method）において、検索に要する時間は０．３６４秒、照合回数は７７２７８４回、射影距離を利用せずに照合を行なう方法（projection distance unavaliable）において、検索に要する時間は１．４９１秒、照合回数は１０３６４９３回、従来の方法（特許第３０６５３１４号：conventional method）において、検索に要する時間は４．２１８秒、照合回数は６３３０４７回であった。
[第９実施例]
次に、本発明の第９実施形態について図面を用いて説明する。
図３４は、第９の実施形態の方法を適用した信号検索装置の機能ブロックを示す図である。本実施形態の信号検索装置は、第７の実施形態の信号検索装置に、データベース特徴分類部１１５と、選択閾値設定部１１６と、データベース特徴選択部１１７とをさらに加えた構成となっており、クエリ信号すなわち見本となる検索したい音響信号と、データベース信号すなわち検索される音響信号を入力とし、クエリ信号との距離が予め設定した値（これを探索閾値という）がθ１を下回るデータベース信号中の箇所を出力する。
データベース特徴分類部１１５は、前記データベース特徴抽出部１０２の処理において、注目窓をずらしながら繰返し行うことで導かれた各特徴を、予め定義された距離に基づいて分類し、その分類の代表特徴を決定する。選択閾値設定部１１６は、前記データベース特徴分類部１１５で定義された距離に対する選択閾値を、予め定義された探索閾値から計算する。またデータベース特徴選択部１１７は、前記データベース特徴分類部１１５から出力された分類のうち、前記クエリ特徴抽出部１０１から出力された特徴との距離が、前記選択閾値設定部１１６から出力された選択閾値から導かれる条件を満たすような分類に含まれる特徴を選択する。
次に、本実施形態による信号検索装置の処理を、図３４及び図４４〜図４７を用いて説明する。まず、クエリ特徴抽出部１０１、データベース特徴抽出部１０２の処理は第７の実施形態と同様の為、その説明を省略する。
図４４はデータベース特徴分類部の処理を示すフローチャートである。そして図４４より、次に、データベース特徴分類部１１５が、データベース特徴抽出部１０２が注目窓をずらしながら繰り返し行って出力したヒストグラムの系列を読み込む（ステップＳ２１０）。次に、ヒストグラム系列の各ヒストグラムを、例えば、ユークリッド距離に従って分類する（ステップＳ２１１）。ヒストグラムの分類は、各ヒストグラムを、そのビンの数と等しい次元数を持ったベクトルと考えて、そのベクトルをベクトル量子化を用いて符号化することによって行う。例えば、ベクトル量子化の符号語数が１０２４個であれば、ヒストグラムを１０２４個の集合（これをクラスタと呼ぶ）のいずれか１つに分類されることになる。そして、各クラスタに所属するヒストグラムの重心となるヒストグラム（重心ヒストグラムと呼ぶ）によって、クラスタを代表させることにする。このとき、クラスタは、それに所属するヒストグラムと重心ヒストグラムとの距離の総和が最小になるように、かつそのクラスタに所属するヒストグラムについて、所属するクラスタの重心ヒストグラムとの距離が、他のどのクラスタの重心ヒストグラムとの距離よりも小さくなるように構成される。そしてデータベース特徴分類部１１５は、ヒストグラムの分類であるクラスタの集合を出力する（ステップＳ２１２）。
図４５は選択閾値設定部の処理を示すフローチャートである。
次に図４５より、選択閾値設定部１１６が探索閾値θ１を読み込み（ステップＳ２１３）、その探索閾値θ１から選択閾値θ２を算出する（ステップＳ２１４）。ここで選択閾値とは、検索すべき信号に対応するＤＢヒストグラムを含む可能性のあるクラスタを選択する際の、クエリヒストグラムとクラスタとの距離の上限を指す。照合の際の距離尺度がユークリッド距離である場合、選択閾値は探索閾値と同じ値にする。分類・選択で用いる尺度と共通であるので、検索漏れを生じることはない。照合の際の距離尺度がマンハッタン距離である場合、パラメータｐを用いて、以下のように選択閾値を設定する。
Figure 2004199047
 ｐを大きくするにしたがって、クラスタの選択領域が狭まり、ｐ＝０が、検索漏れが生じないことを理論的に保証できる最大値となる。実際は、ｐ＝１程度でも検索漏れが生じることはほとんどないので、例えば、ｐ＝１として選択閾値を算出する。そして、選択閾値設定部１１６は、選択閾値θ２を出力する（ステップＳ２１５）。
図４６はデータベース特徴選択部の処理を示す図である。
次に図４６より、データベース特徴選択部１１７が、クエリ特徴抽出部１０１から出力されるクエリヒストグラム、データベース特徴分類部１１５から出力されるヒストグラムの分類（クラスタ）、及び選択閾値設定部１１６から出力される選択閾値を読み込む（ステップＳ２１６）。次に、読み込んだクエリヒストグラムと、データベース信号側の各クラスタの重心ヒストグラムとの（ユークリッド）距離を計算する（ステップＳ２１７）。続いて、計算された距離に基づき、探索するべき信号に対応するヒストグラムを含む可能性のあるクラスタを選択する（ステップＳ２１８）。この原理を以下に説明する。
ここで図４７は、Ｑ、Ｃ１、Ｃ２の３点が載るような平面でヒストグラム空間（上記の例では１２８次元）を切り出した様子を示す図である。ここで、Ｑはクエリヒストグラム、Ｃ１はヒストグラムＱが所属しているクラスタの重心ヒストグラム、Ｃ２は他のクラスタの重心ヒストグラムを表し、ｄＱ１、ｄＱ２、ｄ１２はそれぞれ、ＱとＣ１との距離、ＱとＣ２との距離、Ｃ１とＣ２との距離を示す。ここで、ヒストグラムＱからの距離がｄ以内であるヒストグラムに対応するデータベース信号の箇所を検出しなければならないとすると、Ｑを中心とする半径ｄの超球（図４７においては円）の内部にあるヒストグラムが検出すべきデータベース信号の箇所と対応する。Ｑを中心とする超球の半径がｄθより大きくなったとき、Ｃ２に代表されるクラスタに属するヒストグラムの中に、検出すべきデータベース信号の箇所と対応するヒストグラムが含まれている可能性がある。そこで、選択閾値θ２がｄθより大きくなったとき、Ｃ２に代表されるクラスタを選択する。
ｄθは次のようにして求められる。図４７より、次の式が成り立つ。
Figure 2004199047
 式（１０）より、
Figure 2004199047
 よって式（１１）より、
Figure 2004199047
 が成り立つとき、Ｃ２に代表されるクラスタに属するヒストグラムを全て選択する（ステップＳ２１９）。この手順を、ヒストグラムＱが所属するクラスタを除く全てのクラスタに対して行い、選択されたヒストグラムに対応するデータベース信号中の当該箇所を出力する（ステップＳ２２０）。以下に続く処理は、データベース特徴選択部１１７で出力された箇所に対してのみ実行する。
そして、セグメント抽出部１０９〜データベース特徴圧縮部１１１の処理、データベース特徴区分部１０３〜信号検出判定部１０８及び距離再計算部１１３、信号検出再判定部１１４の処理が行なわれる。なお、これらの処理は第７の実施形態と同様である。距離再計算部１１３及び信号検出再判定部１１４は、必要に応じて備えていれば良く、必要なければ備えなくともよい。
次に、クエリ特徴圧縮部１１２が、データベース特徴選択手段１７から出力されたデータベース信号中の箇所、クエリ特徴抽出部１０１から出力されるクエリヒストグラム及び圧縮写像決定部１１０から出力される線形写像の集合を読み込む。次に、ヒストグラムを、各線形写像を用いて、対応する部分空間への写像を行う。写像は、データベース特徴選択部１１７から出力された箇所で用いられている。そして線形写像のみ行なえば十分であり、全ての線形写像に対して行なう必要はない。これにより処理時間を削減するという特異な効果を生む。
[第１０実施例]
次に、本発明の第１０実施形態について図面を用いて説明する。
図３５は、第１０の実施形態の方法を適用した信号検索装置の機能ブロックを示す図である。本実施形態の信号検索装置は、第９の実施形態の信号検索装置に、スキップ幅計算部１１８とをさらに加えた構成となっており、クエリ信号すなわち見本となる検索したい音響信号と、データベース信号すなわち検索される音響信号を入力とし、クエリ信号との距離が予め設定した値（これを探索閾値という）がθ１を下回るデータベース信号中の箇所を出力する。
スキップ幅計算部１１８は、前記距離補正部１０７から出力された距離に基づいて、注目窓のスキップ幅を計算し、そのスキップ幅だけ注目窓を移動する。なお、スキップ幅計算部１１８の処理は、第３の実施形態と同様のため省略する。
＜実験結果＞
次に、本実施形態による信号検索装置の動作実験結果を説明する。
ここで実験条件は第７の実施形態と同様である。その他のパラメータとして、クラスタ数を１０２４と設定した。
本実験の結果を、図５０、図５１に示す。図５０は実験結果を示す第５の説明図である。図５１は実験結果を示す第６の説明図である。ここで横軸はセグメント数、縦軸は検索に要する時間（図５０）、及び照合回数（図５１）である。セグメント数を１００００とするとき、本実施形態の方法において、検索に要する時間は０．２３４秒、照合回数は３０５３５１回、特徴圧縮のみを実施した方法（using feature compression）において、検索に要する時間は０．３６４秒、照合回数は７７２７８４回、従来の方法（Time-series Active Search）において、検索結果に要する時間は４．２１８秒、照合回数は６３３０４７回であった。
[第１１実施例]
次に、本発明の第１１実施形態について図面を用いて説明する。
図３６は、第１１の実施形態の方法を適用した信号検索装置の機能ブロックを示す図である。本実施形態の信号検索装置は、第５の実施形態の信号検索装置に、距離再計算部１１３と、信号検出再判定部１１４と、データベース特徴分類部１１５と、選択閾値設定部１１６と、データベース特徴選択部１１７とを加えた構成になっており、クエリ信号すなわち見本となる検索したい音響信号と、データベース信号すなわち検索される音響信号を入力とし、クエリ信号との距離が予め設定した値（これを探索閾値という）がθ１を下回るデータベース信号中の箇所を出力する。
なお、本実施形態の処理は、上述した第５の実施形態で記述したクエリ特徴抽出部１０１における処理、データベース特徴抽出部１０２における処理の後、上述の第９の実施形態で記述したデータベース特徴分類部１１５におけるステップＳ２１０〜ステップＳ２１２、選択閾値設定部１１６におけるステップＳ２１３〜ステップＳ２１５、データベース特徴選択部１１７におけるステップＳ２１６〜ステップＳ２２０の処理が行なわれる。
そして、次に、第５の実施形態で記述したデータベース特徴区分部１０３におけるステップＳ１６４〜ステップＳ１６６、データベース特徴間引き部１０４におけるステップＳ１６７〜ステップＳ１７０、特徴領域抽出部１０５におけるステップＳ１７１〜ステップＳ１７３の処理が行なわれる。そして、次に特徴照合部１０６が、データベース特徴間引き部１０４から出力される代表特徴系列及びデータベース特徴選択部１１７から出力されるクエリ特徴を読み込んで、ステップＳ１７４〜ステップＳ１７６の処理を行なう。その後、第５の実施形態で記述した距離補正部１０７におけるステップＳ１７７〜ステップＳ１７９の処理、信号検出判定部１０８における処理と、第７の実施形態で記述した距離再計算部１１３、信号検出再判定部１１４の処理が行なわれる。なお、距離再計算部１１３及び信号検出再判定部１１４は、必要に応じて備えていれば良く、必要なければ備えなくともよい。
[第１２実施例]
次に、本発明の第１２実施形態について図面を用いて説明する。
図３７は、第１２の実施形態の方法を適用した信号検索装置の機能ブロックを示す図である。本実施形態の信号検索装置は、第１１の実施形態の信号検索装置に、スキップ幅計算部１１８をさらに加えた構成になっており、クエリ信号すなわち見本となる検索したい音響信号と、データベース信号すなわち検索される音響信号を入力とし、クエリ信号との距離が予め設定した値（これを探索閾値という）がθ１を下回るデータベース信号中の箇所を出力する。
ここで、スキップ幅計算部１１８は、前記距離補正部１０７から出力された距離に基づいて、データベース特徴抽出部１０２から出力されるＤＢヒストグラムの系列に対して設定される注目窓のスキップ幅を計算し、そのスキップ幅だけ注目窓を移動する。その他の処理は第１１の実施形態と同様である。
[第１３実施例]
次に、本発明の第１３実施形態について図面を用いて説明する。
本実施形態は様々な処理対象信号を用いることができるが、ここでは、該処理対象信号の一例として音響信号を用いる。
図５２は、第１３の実施形態の方法を適用した信号検索装置の機能ブロックを示す図である。図５２より、本実施形態の信号検索装置は、クエリ特徴抽出部１０１と、データベース特徴抽出部１０２と、データベース特徴分類部１１５と、選択閾値設定部１１６と、データベース特徴選択部１７と、セグメント抽出部１０９と、圧縮写像決定部１１０と、データベース特徴圧縮部１１１と、クエリ特徴圧縮部１１２と、特徴照合部１０６と、信号検出判定部８とで構成される。
そして図５２に示す信号検索装置は、クエリ信号すなわち見本となる検索したい音響信号と、データベース信号すなわち検索される音響信号を入力とし、クエリ信号との距離が予め設定した値（これを探索閾値という）θ１を下回るデータベース信号中の箇所を出力する。
なお、クエリ特徴抽出部１０１はクエリ信号から特徴を導く。データベース特徴抽出部１０２は、データベース信号に注目窓を設定し、注目窓をずらしながら特徴を導く。またデータベース特徴分類部１１５は、前記データベース特徴抽出部１０２による処理を、注目窓をずらしながら繰返し行うことで導かれた各特徴を、予め定義された距離に基づいて分類し、その分類の代表特徴を決定する。選択閾値設定部１１６は、前記データベース特徴分類部１１５で定義された距離に対する選択閾値を、予め定義された探索閾値から計算する。データベース特徴選択部１１７は、前記データベース特徴分類部１１５から出力された分類について、前記クエリ特徴抽出部１０１から出力された特徴との距離が、前記選択閾値設定部１１６から出力された選択閾値から導かれる条件を満たすような分類に含まれる特徴を選択する。
またセグメント抽出部１０９は、前記データベース特徴抽出部１０２を注目窓をずらしながら繰り返し行うことで導かれた特徴系列を分割することにより、部分系列であるセグメントを抽出する。圧縮写像決定部１１０は、前記セグメント抽出部１０９から出力された各セグメントから、前記特徴よりも低次元の特徴を算出するための写像を決定する。データベース特徴圧縮部１１１は、前記セグメント抽出部１０９から出力されたセグメントに対応する、前記特徴よりも低次元の特徴を、前記圧縮写像決定部１１０から出力された写像に基づいて算出する。クエリ特徴圧縮部１１２は、前記クエリ特徴抽出部１０１から出力された特徴に対応する、前記特徴よりも低次元の特徴を、前記圧縮写像決定部１１０から出力された写像に基づいて算出する。
また特徴照合部１０６は、前記データベース特徴選択部１１７の出力したデータベース信号中の箇所に対して、前記データベース特徴圧縮部１１１から出力された圧縮特徴系列と、前記クエリ特徴圧縮部１１２から出力された圧縮特徴系列との距離を計算する。信号検出判定部１０８は、特徴照合部１０６から出力された距離と、前記距離に対応する閾値である探索閾値とを比較することにより、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを判定する。
次に、本実施形態による信号検索装置の処理を、図５２、図５５を用いて説明する。
クエリ特徴抽出部１０１、データベース特徴抽出部１０２の処理は第２の実施形態と同様である。またデータベース特徴分類部１１５、選択閾値設定部１１６、データベース特徴選択部１１７の処理は第９の実施形態と同様である。またセグメント抽出部１０９の処理は第６の実施形態と同様である。また圧縮写像決定部１１０、データベース特徴圧縮部１１１、特徴照合部１０６、信号検出部１０８の処理は第２の実施形態と同様である。またクエリ特徴圧縮部１１２の処理は第９の実施形態と同様である。
[第１４実施例]
次に、本発明の第１４実施形態について図面を用いて説明する。
図５３は、第１４の実施形態の方法を適用した信号検索装置の機能ブロックを示す図である。本実施形態の信号検索装置は、第１３の実施形態の信号検索装置に、距離再計算部１１３と、信号検出再判定部１１４とをさらに加えた構成となっており、クエリ信号すなわち見本となる検索したい音響信号と、データベース信号すなわち検索される音響信号を入力とし、クエリ信号との距離が予め設定した値（これを探索閾値という）がθ１を下回るデータベース信号中の箇所を出力する。
ここで、距離再計算部１１３は、前記信号検出判定部１０８でクエリ信号が存在すると判定されたデータベース信号の当該場所について、前記クエリ特徴抽出部１０１から出力された特徴系列と、前記データベース特徴抽出部１０２から出力された特徴系列との距離を計算する。信号検出再判定部１１４は、前記距離再計算部１１３から出力された距離と探索閾値とを比較することにより、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを再判定する。
なお、距離再計算部１１３と信号検出再判定部１１４の処理は第４の実施形態と同様である。
また、クエリ特徴抽出部１０１、データベース特徴抽出部１０２、データベース特徴分類部１１５、選択閾値設定部１１６、データベース特徴選択部１１７、セグメント抽出部１０９、圧縮写像決定部１１０、データベース特徴圧縮部１１１、クエリ特徴圧縮部１１２、特徴照合部１０６、信号検出判定部１０８の処理は、第１３の実施形態と同様の為、その説明を省略する。
[第１５実施例]
次に、本発明の第１５実施形態について図面を用いて説明する。
図５４は、第１５の実施形態の方法を適用した信号検索装置の機能ブロックを示す図である。本実施形態の信号検索装置は、第１４の実施形態の信号検索装置に、スキップ幅計算部１１８とをさらに加えた構成となっており、クエリ信号すなわち見本となる検索したい音響信号と、データベース信号すなわち検索される音響信号を入力とし、クエリ信号との距離が予め設定した値（これを探索閾値という）がθ１を下回るデータベース信号中の箇所を出力する。
スキップ幅計算部１１８は、前記特徴照合部１０６から出力された距離に基づいて、注目窓のスキップ幅を計算し、そのスキップ幅だけ注目窓を移動する。
次に、本実施形態による信号検索装置の処理を説明する。
まず、クエリ特徴抽出部１０１、データベース特徴抽出部１０２、データベース特徴分類部１１５、選択閾値設定部１１６、データベース特徴選択部１１７、セグメント抽出部１０９、圧縮写像決定部１１０、データベース特徴圧縮部１１１、クエリ特徴圧縮部１１２の処理は、特徴照合部１０６、信号検出判定部１０８、距離再計算部１１３、信号検出再判定部１１４の処理は、第１３、１４の実施形態と同様の為、その説明を省略する。またスキップ幅計算部１１８の処理は第３の実施形態と同様である。
＜実験結果＞
次に第５の実施形態を適用した装置の動作実験例を示す。
本発明の効果を確認するため、まず、約１０時間の音響信号からヒストグラムを作成したものをデータベース信号とし、圧縮特徴をファイルに書き込んだ場合のファイルサイズ、探索時間、及び特徴照合回数を調べた。探索のパラメータは、音響信号のサンプリング周波数＝３３ｋＨｚ、特徴ベクトルの次元数＝７、特徴ベクトルの時間幅＝６０ミリ秒、、特徴ベクトルの時間刻み＝１０ミリ秒、ヒストグラムの次元数＝１２８、時間窓の幅＝１５秒、寄与閾値＝０．９、セグメント数＝２００、探索閾値＝８５とした。特徴間引きにおいて、系列の区分は等分割で行い、代表特徴は部分ヒストグラム系列の先頭をそのまま用いた。照合の際の距離尺度はユークリッド距離とした。
図５６は実験結果を示す第７の説明図である。図５７は実験結果を示す第９の説明図である。部分ヒストグラム系列の幅を１０から５０まで１０ずつ変化させたときの実験結果を、図５６及び図５７に示す。グラフの横軸は部分ヒストグラム系列の幅ａ、縦軸はそれぞれファイルサイズ（図５６）、照合箇所の数（図５７左側）、探索時間（図５７右側）である。ａ＝０は、すなわち、本発明の方法を用いない場合である。
図５６及び図５７より、部分ヒストグラム系列の幅を大きくすることによって、ファイルサイズ及び照合箇所の数が単調に減少している。また、図５７より、照合箇所の数の減少にともなって探索時間も削減されている。ａ＝４０を境に探索時間が増加に転じるのは、特徴の存在範囲が拡大することによってヒストグラムによる再照合を行う必要がある箇所が増加するためである。
以上のことから、ａ＝４０が最適な部分ヒストグラム系列の幅であると考えられ、その時のファイルサイズは５．８メガバイト（本発明を用いない場合の約１／３０）、探索時間は２３ミリ秒（本発明を用いない場合の約６０％）、照合箇所の数は４１８５５回（本発明を用いない場合の約８５％）であった。
以上、説明したように、本発明によれば、予めデータベース信号の特徴を間引いて時間方向に圧縮することによって、検索漏れが生じないことを保証しながら大幅にインデックスの数量を削減し、公知の方法に比較して、より高速な信号検索を行うことができるという利点がある。
なお、図１から図４における各処理部の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより信号圧縮処理または信号検索処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（ＲＡＭ）のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
本発明の第１実施形態の構成を示すブロック図である。 本発明の第２実施形態の構成を示すブロック図である。 本発明の第３実施形態の構成を示すブロック図である。 本発明の第４実施形態の構成を示すブロック図である。 第１実施形態の信号圧縮装置の処理動作を示すフローチャートである。 図１に示す初期部分信号構成部１の動作を示すフローチャートである。 図１に示す部分信号構成選択部２の動作を示すフローチャートである。 図７に示す平均次元数計算処理の全体の流れを示すフローチャートである。 図８に示す平均次元数計算処理に用いられる基底抽出処理の流れを示すフローチャートである。 図１に示す部分信号再構成部３の動作を示すフローチャートである。 図１に示す圧縮写像決定部４の動作を示すフローチャートである。 図１に示す信号圧縮部５の全体動作を示すフローチャートである。 図１２に示す信号写像処理の手順を示すフローチャートである。 図１２に示す射影距離計算処理の手順を示すフローチャートである。 図１２に示す圧縮特徴構成処理の手順を示すフローチャートである。 第２、第３、第４実施形態の信号検索装置の処理動作を示すフローチャートである。 図２に示す参照特徴抽出部６の動作を示すフローチャートである。 図２に示す蓄積特徴抽出部７の動作を示すフローチャートである。 図２に示す参照特徴圧縮部８の動作を示すフローチャートである。 図１９に示す参照信号写像処理の手順を示すフローチャートである。 図１９に示す参照射影距離計算処理の手順を示すフローチャートである。 図１９に示す参照圧縮特徴構成処理の手順を示すフローチャートである。 図２に示す特徴照合部９の動作を示すフローチャートである。 図２に示す信号検出判定部１０の動作を示すフローチャートである。 図３に示すスキップ幅計算部１１の動作を示すフローチャートである。 図４に示す距離再計算部１２の動作を示すフローチャートである。 図４に示す信号検出再判定部１３の動作を示すフローチャートである。 実験結果を示す第１の説明図である。 実験結果を示す第２の説明図である。 第５の実施形態の方法を適用した信号検索装置の機能ブロックを示す図である。 第６の実施形態の方法を適用した信号検索装置の機能ブロックを示す図である。 第７の実施形態の方法を適用した信号検索装置の機能ブロックを示す図である。 第８の実施形態の方法を適用した信号検索装置の機能ブロックを示す図である。 第９の実施形態の方法を適用した信号検索装置の機能ブロックを示す図である。 第１０の実施形態の方法を適用した信号検索装置の機能ブロックを示す図である。 第１１の実施形態の方法を適用した信号検索装置の機能ブロックを示す図である。 第１２の実施形態の方法を適用した信号検索装置の機能ブロックを示す図である。 データベース特徴区分部の処理を示すフローチャートである。 データベース特徴間引き部の処理を示すフローチャートである。 特徴領域抽出部の処理を示すフローチャートである。 特徴照合部の処理を示す第２のフローチャートである。 距離補正部の処理を示すフローチャートである。 セグメント抽出部の処理を示すフローチャートである。 データベース特徴分類部の処理を示すフローチャートである。 選択閾値設定部の処理を示すフローチャートである。 データベース特徴選択部の処理を示す図である。 ヒストグラム空間を切り出した様子を示す図である。 実験結果を示す第３の説明図である。 実験結果を示す第４の説明図である。 実験結果を示す第５の説明図である。 実験結果を示す第６の説明図である。 第１３の実施形態の方法を適用した信号検索装置の機能ブロックを示す図である。 第１４の実施形態の方法を適用した信号検索装置の機能ブロックを示す図である。 第１５の実施形態の方法を適用した信号検索装置の機能ブロックを示す図である。 特徴照合部の処理を示す第３のフローチャートである。 実験結果を示す第７の説明図である。 実験結果を示す第８の説明図である。
符号の説明
１・・・初期部分信号構成部
２・・・部分信号構成選択部
３・・・部分信号再構成部
４、１１０・・・圧縮写像決定部
５・・・信号圧縮部
６・・・参照特徴抽出部
７・・・蓄積特徴抽出部
８・・・参照特徴圧縮部
９・・・圧縮特徴間距離計算部
１０、１０８・・・信号検出判定部
１１、１１８・・・スキップ幅計算部
１２、１１３・・・距離再計算部
１３、１１４・・・信号検出再判定部
５１・・・信号写像部
５２・・・射影距離計算部
５３・・・圧縮特徴構成部
１０１・・・クエリ特徴抽出部
１０２・・・データベース特徴抽出部
１０３・・・データベース特徴区分部
１０４・・・データベース特徴間引き部
１０５・・・特徴領域抽出部
１０６・・・特徴照合部
１０７・・・距離補正部
１０９・・・セグメント抽出部
１１１・・・データベース特徴圧縮部
１１２・・・クエリ特徴圧縮部
１１５・・・データベース特徴分類部
１１６・・・選択閾値設定部
１１７・・・データベース特徴選択部

Claims (66)

  1. 予め用意した原信号を圧縮して圧縮信号に変換する信号圧縮方法であって、
    原信号から前記原信号より短い長さの部分信号を構成する初期部分信号構成過程と、
    前記初期部分信号構成過程で導かれた各部分信号について、前記原信号よりもデータ量が少ない部分信号構成の候補を絞り込む部分信号構成選択過程と、
    前記部分信号構成選択過程で導かれた部分信号構成の候補を用いて、実際に用いるべき部分信号構成を決定する部分信号再構成過程と、
    前記部分信号再構成過程で得られた各部分信号から圧縮信号を算出するための写像を決定する圧縮写像決定過程と、
    前記部分信号再構成過程で得られた各部分信号に対応する圧縮信号を、前記圧縮写像決定過程で得られた写像に基づいて算出する信号圧縮過程と、
    を含むことを特徴とする信号圧縮方法。
  2. 前記信号圧縮過程は、
    前記部分信号再構成過程で得られた各部分信号を、前記圧縮写像決定過程で得られた写像によって写像する信号写像過程と、
    前記信号写像過程で導かれた写像後の部分信号について、前記部分信号再構成過程で得られた部分信号との距離を計算する射影距離計算過程と、
    前記信号写像過程で導かれた写像後の各部分信号及び前記射影距離計算過程で導かれた射影距離に基づき、圧縮信号を構成する圧縮特徴構成過程と、
    を含むことを特徴とする請求項１に記載の信号圧縮方法。
  3. 前記初期部分信号構成過程は、原信号を先頭から順に分割し、分割後の各部分信号を部分信号とする
    ことを特徴とする請求項１、または請求項２に記載の信号圧縮方法。
  4. 前記部分信号構成選択過程及び前記部分信号再構成過程は、分割境界を原信号の先頭から順に決定していく
    ことを特徴とする請求項３に記載の信号圧縮方法。
  5. 前記部分信号構成選択過程及び前記部分信号再構成過程は、予め定められた分割境界移動可能幅を設定し、前記初期部分信号構成過程で得られた分割境界を基準として、前後に該分割境界移動可能幅を有する分割境界移動可能範囲の中で実際に用いる分割境界を決定する
    ことを特徴とする請求項３、または請求項４に記載の信号圧縮方法。
  6. 前記部分信号構成選択過程は、分割境界をいくつかの箇所に移動させて圧縮効率を計算し、その結果に基づいて実際に用いる分割境界が存在し得る範囲を選択する
    ことを特徴とする請求項３から請求項５のいずれかに記載の信号圧縮方法。
  7. 前記部分信号構成選択過程は、前記部分信号構成選択過程及び前記部分信号再構成過程における圧縮効率計算回数を削減するような部分信号構成選択過程における圧縮効率計算回数を、自動的に求める
    ことを特徴とする請求項６に記載の信号圧縮方法。
  8. 前記初期部分信号構成過程は、原信号から特徴を抽出し、多次元ベクトルの系列として表現したものを新たに原信号として用いる
    ことを特徴とする請求項１から請求項７のいずれかに記載の信号圧縮方法。
  9. 予め登録した原信号である蓄積信号の任意箇所について、目的とする信号である参照信号との距離を計算し、前記蓄積信号から前記参照信号に類似した箇所を探し出すための信号検索方法であって、
    請求項１から請求項８のいずれかに記載の信号圧縮方法に含まれる過程と、
    前記参照信号から特徴を導く参照特徴抽出過程と、
    前記蓄積信号に注目窓を設定し、注目窓内の信号から特徴を導く蓄積特徴抽出過程と、
    前記参照特徴抽出過程で導かれた参照特徴を、前記圧縮写像決定過程で導かれた写像に基づいて圧縮する参照特徴圧縮過程と、
    前記参照特徴圧縮過程で導かれた参照圧縮信号と、前記蓄積特徴抽出過程を、注目窓をずらしながら繰り返し行うことで導かれた特徴系列を新たに用いることで、前記信号圧縮過程から導かれた蓄積圧縮信号との距離を計算する特徴照合過程と、
    前記特徴照合過程で導かれた距離と、前記距離に対応する閾値である探索閾値とを比較することにより、参照信号が、蓄積信号の当該箇所に存在するかどうかを判定する信号検出判定過程と、
    を含み、
    前記特徴照合過程と前記信号検出判定過程とによる処理を、注目窓をずらしながら繰り返す
    ことを特徴とする信号検索方法。
  10. 前記信号検出判定過程でクエリ信号が存在すると判定されたデータベース信号の当該場所について、前記参照特徴抽出過程で導かれた特徴系列と、前記蓄積特徴抽出過程で導かれた特徴系列との距離を計算する距離再計算過程と、
    前記距離再計算過程で導かれた距離と探索閾値とを比較することにより、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを再判定する信号検出再判定過程とを有し、
    特徴照合過程、信号検出判定過程、距離再計算過程及び信号検出再判定過程による処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定する
    ことを特徴とする請求項９に記載の信号検索方法。
  11. 前記特徴照合過程で計算された距離に基づいて、注目窓のスキップ幅を計算し、そのスキップ幅だけ注目窓を移動するスキップ幅計算過程とを有し、
    特徴照合過程、信号検出判定過程及びスキップ幅計算過程による処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定する
    ことを特徴とする請求項９に記載の信号検索方法。
  12. 予め用意した原信号を圧縮して圧縮信号に変換する信号圧縮装置であって、
    原信号から前記原信号より短い長さの部分信号を構成する初期部分信号構成手段と、
    前記初期部分信号構成手段で導かれた各部分信号について、前記原信号よりもデータ量が少ない部分信号構成の候補を絞り込む部分信号構成選択手段と、
    前記部分信号構成選択手段で導かれた部分信号構成の候補を用いて、実際に用いるべき部分信号構成を決定する部分信号再構成手段と、
    前記部分信号再構成手段で得られた各部分信号から圧縮信号を算出するための写像を決定する圧縮写像決定手段と、
    前記部分信号再構成手段で得られた各部分信号に対応する圧縮信号を、前記圧縮写像決定手段で得られた写像に基づいて算出する信号圧縮手段と、
    を備えることを特徴とする信号圧縮装置。
  13. 予め登録した原信号である蓄積信号の任意箇所について、目的とする信号である参照信号との距離を計算し、前記蓄積信号から前記参照信号に類似した箇所を探し出すための信号検索装置であって、
    請求項１２に記載の信号圧縮装置に備えられた手段と、
    前記参照信号から特徴を導く参照特徴抽出手段と、
    前記蓄積信号に注目窓を設定し、注目窓内の信号から特徴を導く蓄積特徴抽出手段と、
    前記参照特徴抽出手段で導かれた参照特徴を、前記圧縮写像決定手段で導かれた写像に基づいて圧縮する参照特徴圧縮手段と、
    前記参照特徴圧縮手段で導かれた参照圧縮信号と、前記蓄積特徴抽出手段を、注目窓をずらしながら繰り返し行うことで導かれた特徴系列を新たに用いることで、前記信号圧縮手段から導かれた蓄積圧縮信号との距離を計算する特徴照合手段と、
    前記特徴照合手段で導かれた距離と、前記距離に対応する閾値である探索閾値とを比較することにより、参照信号が、蓄積信号の当該箇所に存在するかどうかを判定する信号検出判定手段と、
    を備え、
    前記特徴照合手段と前記信号検出判定手段とを、注目窓をずらしながら繰り返し作動させる
    ことを特徴とする信号検索装置。
  14. 前記信号検出判定手段でクエリ信号が存在すると判定されたデータベース信号の当該場所について、前記参照特徴抽出手段で導かれた特徴系列と、前記蓄積特徴抽出手段で導かれた特徴系列との距離を計算する距離再計算手段と、
    前記距離再計算手段で導かれた距離と探索閾値とを比較することにより、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを再判定する信号検出再判定手段とを備え、
    特徴照合手段、信号検出判定手段、距離再計算手段及び信号検出再判定手段による処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定する
    ことを特徴とする請求項１３に記載の信号検索装置。
  15. 前記特徴照合手段で計算された距離に基づいて、注目窓のスキップ幅を計算し、そのスキップ幅だけ注目窓を移動するスキップ幅計算手段とを備え、
    特徴照合手段、信号検出判定手段及びスキップ幅計算手段による処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定する
    ことを特徴とする請求項１３に記載の信号検索装置。
  16. 予め用意した原信号を圧縮して圧縮信号に変換する信号圧縮プログラムであって、
    原信号から前記原信号より短い長さの部分信号を構成する初期部分信号構成処理と、
    前記初期部分信号構成処理で導かれた各部分信号について、前記原信号よりもデータ量が少ない部分信号構成の候補を絞り込む部分信号構成選択処理と、
    前記部分信号構成選択処理で導かれた部分信号構成の候補を用いて、実際に用いるべき部分信号構成を決定する部分信号再構成処理と、
    前記部分信号再構成処理で得られた各部分信号から圧縮信号を算出するための写像を決定する圧縮写像決定処理と、
    前記部分信号再構成処理で得られた各部分信号に対応する圧縮信号を、前記圧縮写像決定処理で得られた写像に基づいて算出する信号圧縮処理と、
    をコンピュータに実行させるための信号圧縮プログラム。
  17. 予め登録した原信号である蓄積信号の任意箇所について、目的とする信号である参照信号との距離を計算し、前記蓄積信号から前記参照信号に類似した箇所を探し出すための信号検索プログラムであって、
    請求項１６に記載の信号圧縮プログラムに含まれる処理と、
    前記参照信号から特徴を導く参照特徴抽出処理と、
    前記蓄積信号に注目窓を設定し、注目窓内の信号から特徴を導く蓄積特徴抽出処理と、
    前記参照特徴抽出処理で導かれた参照特徴を、前記圧縮写像決定処理で導かれた写像に基づいて圧縮する参照特徴圧縮処理と、
    前記参照特徴圧縮処理で導かれた参照圧縮信号と、前記蓄積特徴抽出処理を、注目窓をずらしながら繰り返し行うことで導かれた特徴系列を新たに用いることで、前記信号圧縮処理から導かれた蓄積圧縮信号との距離を計算する特徴照合処理と、
    前記特徴照合処理で導かれた距離と、前記距離に対応する閾値である探索閾値とを比較することにより、参照信号が、蓄積信号の当該箇所に存在するかどうかを判定する信号検出判定処理と、
    前記特徴照合処理と前記信号検出判定処理とを、注目窓をずらしながら繰り返し実行させる処理と、
    をコンピュータに実行させるための信号検索プログラム。
  18. 請求項１７に記載の信号検索プログラムに含まれる処理に加え、
    前記信号検出判定処理でクエリ信号が存在すると判定されたデータベース信号の当該場所について、前記参照特徴抽出処理で導かれた特徴系列と、前記蓄積特徴抽出処理で導かれた特徴系列との距離を計算する距離再計算処理と、
    前記距離再計算処理で導かれた距離と探索閾値とを比較することにより、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを再判定する信号検出再判定処理とを有し、
    特徴照合処理、信号検出判定処理、距離再計算処理及び信号検出再判定処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定する処理を行なう
    ことを特徴とする信号検索プログラム。
  19. 請求項１７に記載の信号検索プログラムに含まれる処理に加え、
    前記特徴照合処理で計算された距離に基づいて、注目窓のスキップ幅を計算し、そのスキップ幅だけ注目窓を移動するスキップ幅計算処理とを有し、
    特徴照合処理、信号検出判定処理及びスキップ幅計算処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定する処理を行なう
    ことを特徴する信号検索プログラム。
  20. 予め用意した原信号を圧縮して圧縮信号に変換する信号圧縮プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
    原信号から前記原信号より短い長さの部分信号を構成する初期部分信号構成処理と、
    前記初期部分信号構成処理で導かれた各部分信号について、前記原信号よりもデータ量が少ない部分信号構成の候補を絞り込む部分信号構成選択処理と、
    前記部分信号構成選択処理で導かれた部分信号構成の候補を用いて、実際に用いるべき部分信号構成を決定する部分信号再構成処理と、
    前記部分信号再構成処理で得られた各部分信号から圧縮信号を算出するための写像を決定する圧縮写像決定処理と、
    前記部分信号再構成処理で得られた各部分信号に対応する圧縮信号を、前記圧縮写像決定処理で得られた写像に基づいて算出する信号圧縮処理と、
    をコンピュータに実行させるための信号圧縮プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
  21. 予め登録した原信号である蓄積信号の任意箇所について、目的とする信号である参照信号との距離を計算し、前記蓄積信号から前記参照信号に類似した箇所を探し出すための信号検索プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
    請求項２０に記載の信号圧縮プログラムに含まれる処理と、
    前記参照信号から特徴を導く参照特徴抽出処理と、
    前記蓄積信号に注目窓を設定し、注目窓内の信号から特徴を導く蓄積特徴抽出処理と、
    前記参照特徴抽出処理で導かれた参照特徴を、前記圧縮写像決定処理で導かれた写像に基づいて圧縮する参照特徴圧縮処理と、
    前記参照特徴圧縮処理で導かれた参照圧縮信号と、前記蓄積特徴抽出処理を、注目窓をずらしながら繰り返し行うことで導かれた特徴系列を新たに用いることで、前記信号圧縮処理から導かれた蓄積圧縮信号との距離を計算する特徴照合処理と、
    前記特徴照合処理で導かれた距離と、前記距離に対応する閾値である探索閾値とを比較することにより、参照信号が、蓄積信号の当該箇所に存在するかどうかを判定する信号検出判定処理と、
    前記特徴照合処理と前記信号検出判定処理とを、注目窓をずらしながら繰り返し実行させる処理と、
    をコンピュータに実行させるための信号検索プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
  22. 請求項２１に記載の信号検索プログラムに含まれる処理に加え、
    前記信号検出判定処理でクエリ信号が存在すると判定されたデータベース信号の当該場所について、前記参照特徴抽出処理で導かれた特徴系列と、前記蓄積特徴抽出処理で導かれた特徴系列との距離を計算する距離再計算処理と、
    前記距離再計算処理で導かれた距離と探索閾値とを比較することにより、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを再判定する信号検出再判定処理とを有し、
    特徴照合処理、信号検出判定処理、距離再計算処理及び信号検出再判定処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定する処理を行なう
    ことを特徴とする信号検索プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
  23. 請求項２１に記載の信号検索プログラムに含まれる処理に加え、
    前記特徴照合処理で計算された距離に基づいて、注目窓のスキップ幅を計算し、そのスキップ幅だけ注目窓を移動するスキップ幅計算処理とを有し、
    特徴照合処理、信号検出判定処理及びスキップ幅計算処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定する処理を行なう
    ことを特徴とする信号検索プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
  24. 予め登録したデータベース信号から目的とするクエリ信号に類似した部分を探し出す信号検索方法であって、
    クエリ信号から特徴を導くクエリ特徴抽出過程と、
    データベース信号に注目窓を設定し、注目窓内の信号から特徴を導くデータベース特徴抽出過程と、
    前記データベース特徴抽出過程を注目窓をずらしながら繰り返し行うことで導かれた特徴系列を区分するデータベース特徴区分過程と、
    前記データベース特徴区分過程で得られた区分後の特徴系列から代表的な特徴を抽出し、より少ない数の特徴で構成される代表特徴系列を導くデータベース特徴間引き過程と、
    前記データベース特徴区分過程で導かれた区分に含まれる特徴が存在する領域を導く特徴領域抽出過程と、
    前記クエリ特徴抽出過程で導かれた特徴系列と、前記データベース特徴間引き過程で導かれた代表特徴系列との距離を計算する特徴照合過程と、
    前記特徴照合過程で計算された距離を、前記特徴領域抽出過程で導かれた領域を用いて補正する距離補正過程と、
    前記距離補正過程で導かれた補正後の距離と、前記距離に対応する閾値である探索閾値とを比較することにより、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを判定する信号検出判定過程とを有し、
    前記特徴照合過程から前記信号検出判定過程による処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定する
    ことを特徴とする信号検索方法。
  25. 前記データベース特徴間引き過程において、区分内の任意の１つの特徴を代表特徴とする
    ことを特徴とする請求項２４に記載の信号検索方法。
  26. 前記データベース特徴間引き過程において、区分内の特徴の重心を代表特徴とする
    ことを特徴とする請求項２４に記載の信号検索方法。
  27. 前記データベース特徴区分過程において、前記データベース特徴抽出過程を注目窓をずらしながら繰り返し行うことで導かれた特徴系列を予め定められた長さで等分割する
    ことを特徴とする請求項２４から請求項２６のいずれかに記載の信号検索方法。
  28. 前記データベース特徴区分過程において、前記特徴領域抽出過程で導かれる特徴存在領域が予め定められた最大領域より小さくなるように、前記データベース特徴抽出過程を注目窓をずらしながら繰り返し行うことで導かれた特徴系列を分割する
    ことを特徴とする請求項２４から請求項２７のいずれかに記載の信号検索方法。
  29. 前記データベース特徴抽出過程を注目窓をずらしながら繰り返し行うことで導かれた特徴系列を分割することにより、部分系列であるセグメントを抽出するセグメント抽出過程と、
    前記セグメント抽出過程で得られた各セグメントから，前記特徴よりも低次元の特徴を算出するための写像を決定する圧縮写像決定過程と、
    前記セグメント抽出過程で得られたセグメントに対応する、前記特徴よりも低次元の特徴を、前記圧縮写像決定過程で得られた写像に基づいて算出するデータベース特徴圧縮過程と、
    前記クエリ特徴抽出過程で得られた特徴に対応する、前記特徴よりも低次元の特徴を、前記圧縮写像決定過程で得られた写像に基づいて算出するクエリ特徴圧縮過程とを有し、
    前記データベース特徴間引き過程において、前記データベース特徴圧縮過程で導かれた圧縮特徴系列を新たな特徴系列として代表特徴系列を導き、前記特徴照合過程において、クエリ特徴圧縮過程で導かれた圧縮特徴を新たな特徴として照合を行い、さらに、特徴照合過程から信号検出判定過程による処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定する
    ことを特徴とする請求項２４から請求項２８のいずれかに記載の信号検索方法。
  30. 前記データベース特徴圧縮過程は、
    前記セグメント抽出過程で得られたセグメントを、前記圧縮写像決定過程で得られた写像によって写像するデータベース特徴写像過程と、
    前記データベース特徴写像過程で導かれた圧縮特徴系列について、前記データベース特徴抽出過程で導かれた特徴系列との距離を計算するデータベース射影距離計算過程と、
    前記データベース特徴写像過程で導かれた圧縮特徴系列と、前記データベース射影距離計算過程で導かれた射影距離とから新たに圧縮特徴系列を構成するデータベース圧縮特徴構成過程とを有し、
    前記クエリ特徴圧縮過程は、
    前記クエリ特徴抽出過程で得られた特徴を、前記圧縮写像決定過程で得られた写像によって写像するクエリ特徴写像過程と、
    前記クエリ特徴写像過程で導かれた圧縮特徴について，前記クエリ特徴抽出過程で導かれた特徴との距離を計算するクエリ射影距離計算過程と、
    前記クエリ特徴写像過程で導かれた圧縮特徴と、前記クエリ射影距離計算過程で導かれた射影距離とから新たに圧縮特徴を構成するクエリ圧縮特徴構成過程と、
    を有することを特徴とする請求項２９に記載の信号検索方法。
  31. 前記圧縮写像決定過程は、Ｋａｒｈｕｎｅｎ−Ｌｏｅｖｅ展開によって代表的な特徴を抽出する
    ことを特徴とする請求項２９または請求項３０のいずれかに記載の信号検索方法。
  32. 前記信号検出判定過程でクエリ信号が存在すると判定されたデータベース信号の当該場所について、前記クエリ特徴抽出過程で導かれた特徴と、前記データベース特徴抽出過程で導かれた特徴系列との距離を計算する距離再計算過程と、
    前記距離再計算過程で導かれた距離と探索閾値とを比較することにより、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを再判定する信号検出再判定過程とを有し、
    特徴照合過程、距離補正過程、信号検出判定過程、距離再計算過程及び信号検出再判定過程による処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定する
    ことを特徴とする請求項２４から請求項３１のいずれかに記載の信号検索方法。
  33. 前記データベース特徴抽出過程を注目窓をずらしながら繰返し行うことで導かれた各特徴を、予め定義された距離に基づいて分類し、その分類の代表特徴を決定するデータベース特徴分類過程と、
    前記データベース特徴分類過程で定義された距離に対する選択閾値を、予め定められた探索閾値から計算する選択閾値設定過程と、
    前記データベース特徴分類過程で導かれた分類のうち、前記クエリ特徴抽出過程で導かれた特徴との距離が、前記選択閾値設定過程で計算された選択閾値から導かれる条件を満たすような代表特徴を持つ分類に含まれる特徴を選択するデータベース特徴選択過程と、
    を有することを特徴とする請求項２４から請求項３２のいずれかに記載の信号検索方法。
  34. 前記データベース特徴分類過程は、特徴をベクトル量子化アルゴリズムに基づいて分類し、距離尺度としてユークリッド距離を用いる
    ことを特徴とする請求項３３に記載の信号検索方法。
  35. 前記特徴照合過程はマンハッタン距離またはユークリッド距離の何れかに基づいて距離を計算する
    ことを特徴とする請求項２４から請求項３４のいずれかに記載の信号検索方法。
  36. 前記データベース射影距離計算過程はマンハッタン距離またはユークリッド距離の何れかに基づいて距離を計算することを特徴とする請求項３０に記載の信号検索方法。
  37. 前記距離再計算過程はマンハッタン距離またはユークリッド距離の何れかに基づいて距離を計算する
    ことを特徴とする請求項３２に記載の信号検索方法。
  38. 前記クエリ特徴抽出過程および前記データベース特徴抽出過程は、特徴を予め定めた方法で分類して、分類毎の度数分布表であるヒストグラムを作成し、該ヒストグラムを新たな特徴とみなして出力する
    ことを特徴とする請求項２４〜請求項３６のいずれかに記載の信号検索方法。
  39. 前記距離補正過程で計算された距離に基づいて、注目窓のスキップ幅を計算し、そのスキップ幅だけ注目窓を移動するスキップ幅計算過程とを有し、
    特徴照合過程、距離補正過程、信号検出判定過程及びスキップ幅計算過程による処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定する
    ことを特徴とする請求項２４から請求項３１のいずれかに記載の信号検索方法。
  40. 予め登録したデータベース信号から目的とするクエリ信号に類似した部分を探し出す信号検索方法であって、
    クエリ信号から特徴を導くクエリ特徴抽出過程と、
    データベース信号に注目窓を設定し、注目窓内の信号から特徴を導くデータベース特徴抽出過程と、
    前記データベース特徴抽出過程を注目窓をずらしながら繰返し行うことで導かれた各特徴を、予め定義された距離に基づいて分類し、その分類の代表特徴を決定するデータベース特徴分類過程と、
    前記データベース特徴分類過程で定義された距離に対する選択閾値を、予め定められた探索閾値から計算する選択閾値設定過程と、
    前記データベース特徴分類過程で導かれた分類のうち、前記クエリ特徴抽出過程で導かれた特徴との距離が、前記選択閾値設定過程で計算された選択閾値から導かれる条件を満たすような代表特徴を持つ分類に含まれる特徴を選択するデータベース特徴選択過程と、
    前記データベース特徴抽出過程を注目窓をずらしながら繰り返し行うことで導かれた特徴系列を分割することにより、部分系列であるセグメントを抽出するセグメント抽出過程と、
    前記セグメント抽出過程で得られた各セグメントから，前記特徴よりも低次元の特徴を算出するための写像を決定する圧縮写像決定過程と、
    前記セグメント抽出過程で得られたセグメントに対応する、前記特徴よりも低次元の特徴を、前記圧縮写像決定過程で得られた写像に基づいて算出するデータベース特徴圧縮過程と、
    前記クエリ特徴抽出過程で得られた特徴に対応する、前記特徴よりも低次元の特徴を、前記圧縮写像決定過程で得られた写像に基づいて算出するクエリ特徴圧縮過程と、
    前記データベース特徴圧縮過程で導かれた圧縮特徴系列と、前記クエリ特徴抽出過程で導かれた圧縮特徴との距離を計算する特徴照合過程と、
    前記特徴照合過程で計算された距離と、前記距離に対応する閾値である探索閾値とを比較することにより、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを判定する信号検出判定過程とを有し、
    前記特徴照合過程から前記信号検出判定過程による処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定する
    ことを特徴とする信号検索方法。
  41. 前記信号検出判定過程でクエリ信号が存在すると判定されたデータベース信号の当該場所について、前記クエリ特徴抽出過程で導かれた特徴と、前記データベース特徴抽出過程で導かれた特徴系列との距離を計算する距離再計算過程と、
    前記距離再計算過程で導かれた距離と探索閾値とを比較することにより、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを再判定する信号検出再判定過程とを有し、
    特徴照合過程、信号検出判定過程、距離再計算過程及び信号検出再判定過程による処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定する
    ことを特徴とする請求項４０に記載の信号検索方法。
  42. 前記特徴照合過程で計算された距離に基づいて、注目窓のスキップ幅を計算し、そのスキップ幅だけ注目窓を移動するスキップ幅計算過程とを有し、
    特徴照合過程、信号検出判定過程及びスキップ幅計算過程による処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定する
    ことを特徴とする請求項４０に記載の信号検索方法。
  43. 予め登録したデータベース信号から目的とするクエリ信号に類似した部分を探し出す信号検索装置であって、
    クエリ信号から特徴を導くクエリ特徴抽出手段と、
    データベース信号に注目窓を設定し、注目窓内の信号から特徴を導くデータベース特徴抽出手段と、
    前記データベース特徴抽出手段の処理において注目窓をずらしながら繰り返し行うことで導かれた特徴系列を区分するデータベース特徴区分手段と、
    前記データベース特徴区分手段で得られた区分後の特徴系列から代表的な特徴を抽出し、より少ない数の特徴で構成される代表特徴系列を導くデータベース特徴間引き手段と、
    前記データベース特徴区分手段で導かれた区分に含まれる特徴が存在する領域を導く特徴領域抽出手段と、
    前記クエリ特徴抽出手段で導かれた特徴系列と、前記データベース特徴間引き手段で導かれた代表特徴系列との距離を計算する特徴照合手段と、
    前記特徴照合手段で計算された距離を、前記特徴領域抽出手段で導かれた領域を用いて補正する距離補正手段と、
    前記距離補正手段で導かれた補正後の距離と、前記距離に対応する閾値である探索閾値とを比較することにより、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを判定する信号検出判定手段とを備え、
    前記特徴照合手段から前記信号検出判定手段による処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定する
    ことを特徴とする信号検索装置。
  44. 前記データベース特徴抽出手段の処理において注目窓をずらしながら繰り返し行うことで導かれた特徴系列を分割することにより、部分系列であるセグメントを抽出するセグメント抽出手段と、
    前記セグメント抽出手段で得られた各セグメントから、前記特徴よりも低次元の特徴を算出するための写像を決定する圧縮写像決定手段と、
    前記セグメント抽出手段で得られたセグメントに対応する、前記特徴よりも低次元の特徴を、前記圧縮写像決定手段で得られた写像に基づいて算出するデータベース特徴圧縮手段と、
    前記クエリ特徴抽出手段で得られた特徴に対応する、前記特徴よりも低次元の特徴を、前記圧縮写像決定手段で得られた写像に基づいて算出するクエリ特徴圧縮手段とを備え、
    前記データベース特徴間引き手段において、前記データベース特徴圧縮手段で導かれた圧縮特徴系列を新たな特徴系列として代表特徴系列を導き、前記特徴照合手段において、クエリ特徴圧縮手段で導かれた圧縮特徴を新たな特徴として照合を行い、さらに、特徴照合手段から信号検出判定手段による処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定する
    ことを特徴とする請求項４３に記載の信号検索装置。
  45. 前記信号検出判定手段でクエリ信号が存在すると判定されたデータベース信号の当該場所について、前記クエリ特徴抽出手段で導かれた特徴系列と、前記データベース特徴抽出手段で導かれた特徴系列との距離を計算する距離再計算手段と、
    前記距離再計算手段で導かれた距離と探索閾値とを比較することにより、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを再判定する信号検出再判定手段とを備え、
    特徴照合手段、距離補正手段、信号検出判定手段、距離再計算手段及び信号検出再判定手段による処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定する
    ことを特徴とする請求項４３または請求項４４に記載の信号検索装置。
  46. 前記データベース特徴抽出手段による処理を、注目窓をずらしながら繰返し行うことで導かれた各特徴を、予め定義された距離に基づいて分類し、その分類の代表特徴を決定するデータベース特徴分類手段と、
    前記データベース特徴分類手段で定義された距離に対する選択閾値を、予め定められた探索閾値から計算する選択閾値設定手段と、
    前記データベース特徴分類手段で導かれた分類について、前記クエリ特徴抽出手段で導かれた特徴との距離が、前記選択閾値設定手段で計算された選択閾値から導かれる条件を満たすような代表特徴を持つ分類に含まれる特徴を選択するデータベース特徴選択手段と、
    を備えることを特徴とする請求項４３から請求項４５のいずれかに記載の信号検索装置。
  47. 前記距離補正手段で計算された距離に基づいて、注目窓のスキップ幅を計算し、そのスキップ幅だけ注目窓を移動するスキップ幅計算手段とを備え、
    特徴照合手段、距離補正手段、信号検出判定手段及びスキップ幅計算手段による処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定する
    ことを特徴とする請求項４３または請求項４４に記載の信号検索装置。
  48. 予め登録したデータベース信号から目的とするクエリ信号に類似した部分を探し出す信号検索装置であって、
    クエリ信号から特徴を導くクエリ特徴抽出手段と、
    データベース信号に注目窓を設定し、注目窓内の信号から特徴を導くデータベース特徴抽出手段と、
    前記データベース特徴抽出手段の処理において注目窓をずらしながら繰返し行うことで導かれた各特徴を、予め定義された距離に基づいて分類し、その分類の代表特徴を決定するデータベース特徴分類手段と、
    前記データベース特徴分類手段で定義された距離に対する選択閾値を、予め定められた探索閾値から計算する選択閾値設定手段と、
    前記データベース特徴分類手段で導かれた分類のうち、前記クエリ特徴抽出手段で導かれた特徴との距離が、前記選択閾値設定手段で計算された選択閾値から導かれる条件を満たすような代表特徴を持つ分類に含まれる特徴を選択するデータベース特徴選択手段と、
    前記データベース特徴抽出手段の処理において注目窓をずらしながら繰り返し行うことで導かれた特徴系列を分割することにより、部分系列であるセグメントを抽出するセグメント抽出手段と、
    前記セグメント抽出手段で得られた各セグメントから，前記特徴よりも低次元の特徴を算出するための写像を決定する圧縮写像決定手段と、
    前記セグメント抽出手段で得られたセグメントに対応する、前記特徴よりも低次元の特徴を、前記圧縮写像決定手段で得られた写像に基づいて算出するデータベース特徴圧縮手段と、
    前記クエリ特徴抽出手段で得られた特徴に対応する、前記特徴よりも低次元の特徴を、前記圧縮写像決定手段で得られた写像に基づいて算出するクエリ特徴圧縮手段と、
    前記データベース特徴圧縮手段で導かれた圧縮特徴系列と、前記クエリ特徴抽出手段で導かれた圧縮特徴との距離を計算する特徴照合手段と、
    前記特徴照合手段で計算された距離と、前記距離に対応する閾値である探索閾値とを比較することにより、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを判定する信号検出判定手段とを備え、
    前記特徴照合手段から前記信号検出判定手段による処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定する
    ことを特徴とする信号検索装置。
  49. 前記信号検出判定手段でクエリ信号が存在すると判定されたデータベース信号の当該場所について、前記クエリ特徴抽出手段で導かれた特徴系列と、前記データベース特徴抽出手段で導かれた特徴系列との距離を計算する距離再計算手段と、
    前記距離再計算手段で導かれた距離と探索閾値とを比較することにより、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを再判定する信号検出再判定手段とを備え、
    特徴照合手段、信号検出判定手段、距離再計算手段及び信号検出再判定手段による処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定する
    ことを特徴とする請求項４８に記載の信号検索装置。
  50. 前記特徴照合手段で計算された距離に基づいて、注目窓のスキップ幅を計算し、そのスキップ幅だけ注目窓を移動するスキップ幅計算手段とを備え、
    特徴照合手段、信号検出判定手段及びスキップ幅計算手段による処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定する
    ことを特徴とする請求項４８に記載の信号検索装置。
  51. 予め登録したデータベース信号から目的とするクエリ信号に類似した部分を探し出す信号検索装置のコンピュータに実行させるプログラムであって、
    クエリ信号から特徴を導くクエリ特徴抽出処理と、
    データベース信号に注目窓を設定し、注目窓内の信号から特徴を導くデータベース特徴抽出処理と、
    前記データベース特徴抽出処理を注目窓をずらしながら繰り返し行うことで導かれた特徴系列を区分するデータベース特徴区分処理と、
    前記データベース特徴区分処理で得られた区分後の特徴系列から代表的な特徴を抽出し、より少ない数の特徴で構成される代表特徴系列を導くデータベース特徴間引き処理と、
    前記データベース特徴区分処理で導かれた区分に含まれる特徴が存在する領域を導く特徴領域抽出処理と、
    前記クエリ特徴抽出処理で導かれた特徴と、前記データベース特徴間引き処理で導かれた代表特徴系列との距離を計算する特徴照合処理と、
    前記特徴照合処理で計算された距離を、前記特徴領域抽出処理で導かれた領域を用いて補正する距離補正処理と、
    前記距離補正処理で導かれた補正後の距離と、前記距離に対応する閾値である探索閾値とを比較することにより、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを判定する信号検出判定処理と、
    前記特徴照合処理から前記信号検出判定処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定する処理と
    をコンピュータに実行させるプログラム。
  52. 請求項５１に記載のプログラムに含まれる処理に加え、
    前記データベース特徴抽出処理を注目窓をずらしながら繰り返し行うことで導かれた特徴系列を分割することにより、部分系列であるセグメントを抽出するセグメント抽出処理と、
    前記セグメント抽出処理で得られた各セグメントから，前記特徴よりも低次元の特徴を算出するための写像を決定する圧縮写像決定処理と、
    前記セグメント抽出処理で得られたセグメントに対応する、前記特徴よりも低次元の特徴を、前記圧縮写像決定処理で得られた写像に基づいて算出するデータベース特徴圧縮処理と、
    前記クエリ特徴抽出処理で得られた特徴に対応する、前記特徴よりも低次元の特徴を、前記圧縮写像決定処理で得られた写像に基づいて算出するクエリ特徴圧縮処理と、
    前記データベース特徴間引き処理において、前記データベース特徴圧縮処理で導かれた圧縮特徴系列を新たな特徴系列として代表特徴系列を導き、前記特徴照合処理において、クエリ特徴圧縮処理で導かれた圧縮特徴を新たな特徴として照合を行い、さらに、特徴照合処理から信号検出判定処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定する処理と、
    をコンピュータに実行させるプログラム。
  53. 請求項５１または請求項５２に記載のプログラムに含まれる処理に加え、
    前記信号検出判定処理でクエリ信号が存在すると判定されたデータベース信号の当該場所について、前記クエリ特徴抽出処理で導かれた特徴と、前記データベース特徴抽出処理で導かれた特徴系列との距離を計算する距離再計算処理と、
    前記距離再計算処理で導かれた距離と探索閾値とを比較することにより、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを再判定する信号検出再判定処理と、
    特徴照合処理、距離補正処理、信号検出判定処理、距離再計算処理及び信号検出再判定処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定する処理と
    をコンピュータに実行させるプログラム。
  54. 請求項５１から請求項５３のいずれかに記載のプログラムに含まれる処理に加え、
    前記データベース特徴抽出処理を注目窓をずらしながら繰返し行うことで導かれた各特徴を、予め定義された距離に基づいて分類し、その分類の代表特徴を決定するデータベース特徴分類処理と、
    前記データベース特徴分類処理で定義された距離に対する選択閾値を、予め定められた探索閾値から計算する選択閾値設定処理と、
    前記データベース特徴分類処理で導かれた分類のうち、前記クエリ特徴抽出処理で導かれた特徴との距離が、前記選択閾値設定処理で計算された選択閾値から導かれる条件を満たすような代表特徴を持つ分類に含まれる特徴を選択するデータベース特徴選択処理と
    をコンピュータに実行させるプログラム。
  55. 請求項５１から請求項５２に記載のプログラムに含まれる処理に加え、
    前記距離補正処理で計算された距離に基づいて、注目窓のスキップ幅を計算し、そのスキップ幅だけ注目窓を移動するスキップ幅計算処理と、
    特徴照合処理、距離補正処理、信号検出判定処理及びスキップ幅計算処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定する処理と
    をコンピュータに実行させるプログラム。
  56. 予め登録したデータベース信号から目的とするクエリ信号に類似した部分を探し出す信号検索装置のコンピュータに実行させるプログラムであって、
    クエリ信号から特徴を導くクエリ特徴抽出処理と、
    データベース信号に注目窓を設定し、注目窓内の信号から特徴を導くデータベース特徴抽出処理と、
    前記データベース特徴抽出処理を注目窓をずらしながら繰返し行うことで導かれた各特徴を、予め定義された距離に基づいて分類し、その分類の代表特徴を決定するデータベース特徴分類処理と、
    前記データベース特徴分類処理で定義された距離に対する選択閾値を、予め定められた探索閾値から計算する選択閾値設定処理と、
    前記データベース特徴分類処理で導かれた分類のうち、前記クエリ特徴抽出処理で導かれた特徴との距離が、前記選択閾値設定処理で計算された選択閾値から導かれる条件を満たすような代表特徴を持つ分類に含まれる特徴を選択するデータベース特徴選択処理と、
    前記データベース特徴抽出処理を注目窓をずらしながら繰り返し行うことで導かれた特徴系列を分割することにより、部分系列であるセグメントを抽出するセグメント抽出処理と、
    前記セグメント抽出処理で得られた各セグメントから，前記特徴よりも低次元の特徴を算出するための写像を決定する圧縮写像決定処理と、
    前記セグメント抽出処理で得られたセグメントに対応する、前記特徴よりも低次元の特徴を、前記圧縮写像決定処理で得られた写像に基づいて算出するデータベース特徴圧縮処理と、
    前記クエリ特徴抽出処理で得られた特徴に対応する、前記特徴よりも低次元の特徴を、前記圧縮写像決定処理で得られた写像に基づいて算出するクエリ特徴圧縮処理と、
    前記データベース特徴圧縮処理で導かれた圧縮特徴系列と、前記クエリ特徴抽出処理で導かれた圧縮特徴との距離を計算する特徴照合処理と、
    前記特徴照合処理で計算された距離と、前記距離に対応する閾値である探索閾値とを比較することにより、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを判定する信号検出判定処理と、
    前記特徴照合処理及び前記信号検出判定処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定する処理と
    をコンピュータに実行させるプログラム。
  57. 請求項５６に記載のプログラムに含まれる処理に加え、
    前記信号検出判定処理でクエリ信号が存在すると判定されたデータベース信号の当該場所について、前記クエリ特徴抽出処理で導かれた特徴と、前記データベース特徴抽出処理で導かれた特徴系列との距離を計算する距離再計算処理と、
    前記距離再計算処理で導かれた距離と探索閾値とを比較することにより、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを再判定する信号検出再判定処理とを行ない、
    特徴照合処理、信号検出判定処理、距離再計算処理及び信号検出再判定処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定する処理と
    をコンピュータに実行させるプログラム。
  58. 請求項５６に記載のプログラムに含まれる処理に加え、
    前記特徴照合処理で計算された距離に基づいて、注目窓のスキップ幅を計算し、そのスキップ幅だけ注目窓を移動するスキップ幅計算処理と、
    特徴照合処理、信号検出判定処理及びスキップ幅計算処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定する処理と
    をコンピュータに実行させるプログラム。
  59. 予め登録したデータベース信号から目的とするクエリ信号に類似した部分を探し出す信号検索装置のコンピュータに実行させるプログラムを記録した、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
    クエリ信号から特徴を導くクエリ特徴抽出処理と、
    データベース信号に注目窓を設定し、注目窓内の信号から特徴を導くデータベース特徴抽出処理と、
    前記データベース特徴抽出処理を注目窓をずらしながら繰り返し行うことで導かれた特徴系列を区分するデータベース特徴区分処理と、
    前記データベース特徴区分処理で得られた区分後の特徴系列から代表的な特徴を抽出し、より少ない数の特徴で構成される代表特徴系列を導くデータベース特徴間引き処理と、
    前記データベース特徴区分処理で導かれた区分に含まれる特徴が存在する領域を導く特徴領域抽出処理と、
    前記クエリ特徴抽出処理で導かれた特徴と、前記データベース特徴間引き処理で導かれた代表特徴系列との距離を計算する特徴照合処理と、
    前記特徴照合処理で計算された距離を、前記特徴領域抽出処理で導かれた領域を用いて補正する距離補正処理と、
    前記距離補正処理で導かれた補正後の距離と、前記距離に対応する閾値である探索閾値とを比較することにより、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを判定する信号検出判定処理と、
    前記特徴照合処理から前記信号検出判定処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定する処理と
    をコンピュータに実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
  60. 請求項５９に記載のプログラムに含まれる処理に加え、
    前記データベース特徴抽出処理を注目窓をずらしながら繰り返し行うことで導かれた特徴系列を分割することにより、部分系列であるセグメントを抽出するセグメント抽出処理と、
    前記セグメント抽出処理で得られた各セグメントから，前記特徴よりも低次元の特徴を算出するための写像を決定する圧縮写像決定処理と、
    前記セグメント抽出処理で得られたセグメントに対応する、前記特徴よりも低次元の特徴を、前記圧縮写像決定処理で得られた写像に基づいて算出するデータベース特徴圧縮処理と、
    前記クエリ特徴抽出処理で得られた特徴に対応する、前記特徴よりも低次元の特徴を、前記圧縮写像決定処理で得られた写像に基づいて算出するクエリ特徴圧縮処理と、
    前記データベース特徴間引き処理において、前記データベース特徴圧縮処理で導かれた圧縮特徴系列を新たな特徴系列として代表特徴系列を導き、前記特徴照合処理において、クエリ特徴圧縮処理で導かれた圧縮特徴を新たな特徴として照合を行い、さらに、特徴照合処理から信号検出判定処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定する処理と
    をコンピュータに実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
  61. 請求項５９または請求項６０に記載のプログラムに含まれる処理に加え、
    前記信号検出判定処理でクエリ信号が存在すると判定されたデータベース信号の当該場所について、前記クエリ特徴抽出処理で導かれた特徴と、前記データベース特徴抽出処理で導かれた特徴系列との距離を計算する距離再計算処理と、
    前記距離再計算処理で導かれた距離と探索閾値とを比較することにより、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを再判定する信号検出再判定処理と、
    特徴照合処理、距離補正処理、信号検出判定処理、距離再計算処理及び信号検出再判定処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定する処理と
    をコンピュータに実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
  62. 請求項５９から請求項６１のいずれかに記載のプログラムに含まれる処理に加え、
    前記データベース特徴抽出処理を注目窓をずらしながら繰返し行うことで導かれた各特徴を、予め定義された距離に基づいて分類し、その分類の代表特徴を決定するデータベース特徴分類処理と、
    前記データベース特徴分類処理で定義された距離に対する選択閾値を、予め定められた探索閾値から計算する選択閾値設定処理と、
    前記データベース特徴分類処理で導かれた分類のうち、前記クエリ特徴抽出処理で導かれた特徴との距離が、前記選択閾値設定処理で計算された選択閾値から導かれる条件を満たすような代表特徴を持つ分類に含まれる特徴を選択するデータベース特徴選択処理と
    をコンピュータに実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
  63. 請求項５９または請求項６０に記載のプログラムに含まれる処理に加え、
    前記距離補正処理で計算された距離に基づいて、注目窓のスキップ幅を計算し、そのスキップ幅だけ注目窓を移動するスキップ幅計算処理と、
    特徴照合処理、距離補正処理、信号検出判定処理及びスキップ幅計算処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定する処理と
    をコンピュータに実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
  64. 予め登録したデータベース信号から目的とするクエリ信号に類似した部分を探し出す信号検索装置のコンピュータに実行させるプログラムを記録した、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
    クエリ信号から特徴を導くクエリ特徴抽出処理と、
    データベース信号に注目窓を設定し、注目窓内の信号から特徴を導くデータベース特徴抽出処理と、
    前記データベース特徴抽出処理を注目窓をずらしながら繰返し行うことで導かれた各特徴を、予め定義された距離に基づいて分類し、その分類の代表特徴を決定するデータベース特徴分類処理と、
    前記データベース特徴分類処理で定義された距離に対する選択閾値を、予め定められた探索閾値から計算する選択閾値設定処理と、
    前記データベース特徴分類処理で導かれた分類のうち、前記クエリ特徴抽出処理で導かれた特徴との距離が、前記選択閾値設定処理で計算された選択閾値から導かれる条件を満たすような代表特徴を持つ分類に含まれる特徴を選択するデータベース特徴選択処理と、
    前記データベース特徴抽出処理を注目窓をずらしながら繰り返し行うことで導かれた特徴系列を分割することにより、部分系列であるセグメントを抽出するセグメント抽出処理と、
    前記セグメント抽出処理で得られた各セグメントから，前記特徴よりも低次元の特徴を算出するための写像を決定する圧縮写像決定処理と、
    前記セグメント抽出処理で得られたセグメントに対応する、前記特徴よりも低次元の特徴を、前記圧縮写像決定処理で得られた写像に基づいて算出するデータベース特徴圧縮処理と、
    前記クエリ特徴抽出処理で得られた特徴に対応する、前記特徴よりも低次元の特徴を、前記圧縮写像決定処理で得られた写像に基づいて算出するクエリ特徴圧縮処理と、
    前記データベース特徴圧縮処理で導かれた圧縮特徴系列と、前記クエリ特徴抽出処理で導かれた圧縮特徴との距離を計算する特徴照合処理と、
    前記特徴照合処理で計算された距離と、前記距離に対応する閾値である探索閾値とを比較することにより、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを判定する信号検出判定処理と、
    前記特徴照合処理及び前記信号検出判定処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定する処理と
    をコンピュータに実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
  65. 請求項６４に記載のプログラムに含まれる処理に加え、
    前記信号検出判定処理でクエリ信号が存在すると判定されたデータベース信号の当該場所について、前記クエリ特徴抽出処理で導かれた特徴と、前記データベース特徴抽出処理で導かれた特徴系列との距離を計算する距離再計算処理と、
    前記距離再計算処理で導かれた距離と探索閾値とを比較することにより、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを再判定する信号検出再判定処理とを行ない、
    特徴照合処理、信号検出判定処理、距離再計算処理及び信号検出再判定処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定する処理と
    をコンピュータに実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
  66. 請求項６４に記載のプログラムに含まれる処理に加え、
    前記特徴照合処理で計算された距離に基づいて、注目窓のスキップ幅を計算し、そのスキップ幅だけ注目窓を移動するスキップ幅計算処理と、
    特徴照合処理、信号検出判定処理及びスキップ幅計算処理を、注目窓をずらしながら繰り返して、データベース信号のいくつかの箇所について、クエリ信号との距離を計算し、クエリ信号が、データベース信号の当該箇所に存在するかどうかを決定する処理と
    をコンピュータに実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
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