JP2007529787A - 回路構造および信号処理装置 - Google Patents

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Abstract

この回路構造は複数の共振器回路とともに、フィルタバンクの複数のフィルタ段を含んでいる。この回路構造はまた、共振器回路のＱを制御あるいは調整するための共振器制御回路をも含んでいる。該共振器制御回路は、共振器回路の入力信号の振幅、および／または、共振器回路の出力信号の振幅に従って、少なくとも一つの共振器回路のＱを制御あるいは調整するように構成されている。

Description

発明の詳細な説明
本発明は、回路構造および信号処理装置に関するものである。
自動的に音声を認識するために、入力音声信号のスペクトル分析を行うための高速フーリエ変換（ＦＦＴ）をディジタル入力音声信号に応用することが、知られている。自動音声認識において用いられる特徴は、高速フーリエ変換によって形成されたパワースペクトルから導き出されたものである（参照：[１]）。
このような高速フーリエ変換では、通常、所定の区間の時間窓が用いられる。各時間窓によって示される１つの信号エレメントを、高速フーリエ変換する。これにより、周波数分解能および時間分解能が制限される。
音声認識においては通常と同様に、パワースペクトルと、それゆえに各信号エレメントのマグニチュードスペクトルとのみが用いられる場合、時間分解能は、用いられた時間窓の区間によって制限されている。時間分解能に関するこの制限が、すでに知られている音声認識システムの性能を制限する要因である。音声処理システムにおいて、および、固定された所定の大きさのこのような時間窓を使用する際、パワースペクトルが変化する場合に、時間領域への逆変換の後で、時間窓の有限性に起因したエラーが形成されるということが問題である。
また、[２]、[３]、[４]に記載されているような、自動音声認識のための他の手法では、フィルタバンクが用いられる。該フィルタバンクは、人間の内耳の特性をシミュレートするために用いられる。
さらに、[５]は、内有毛細胞（ＩＨＣ）および聴神経のモデルを記載している。ここで、基底膜は、様々なフィルタおよび圧縮ユニットを用いてシミュレートされる。さらに、[５]は、小胞プール(vesicle pool)モデルについて記載している。
さらに、[６]は、人間の聴力に関する信号処理のモデルについて記載している。ここで、音響音声信号が、このモデルの入力信号として用いられる。この入力信号は、内耳における周波数位置への変換と同様に、複数の周波数チャネルに細分される。ここで、各チャネルにおいて、半波を整流し、ローパスフィルタにかけ、適合させることにより、入力信号での急転換を増幅し、入力信号の時間的にほぼ一定の成分を減衰する。
[７]は、「補充」と呼ばれる現象と、補充現象を補うためのいわゆるダイナミック圧縮とについて記載している。このダイナミック圧縮によって、音響環境において生じる幅広い音声レベル値域が、人間によって感知される範囲に「圧縮」される。
[８]は、ウェーブディジタルフィルタ構造を用いて、人間の基底膜の一次元の長波モデルのディジタルシミュレーションについて記載している。
[９]は、成長関数について記載している。ここでは、実験動物の鼓膜の上流で測定された音圧に関する基底膜の振動が、記載されている。
さらに、[１０]は、内有毛細胞の生物学的な構造について記載している。
[１１]は、増幅回路について記載している。この増幅回路では、サウンドプロジェクションシステムの包含性を改善するために、増幅器が用いられる。[１１]に記載された該電圧制御増幅器は、緩衝増幅器によって形成された利得制御信号によって制御されている。この利得制御信号は、フィルタバンクによって供給された、様々な周波数チャネルの信号エレメントから、組み合わせネットワークによって構成される。[１１]に記載された電圧制御増幅器は、４つの異なる周波数チャネルにおいて４つの異なる信号を処理する。
上記回路構造の目的は、各電圧制御増幅器によって形成された出力信号を、ベースバンドチャネルにおける信号の振幅と同じレベルにかえることである。
本発明は、供給される信号を記述する特徴を提供するための、信号処理装置を初めとする回路構造を特定するという課題に鑑みてなされたものであり、上記特徴は、発生する任意の干渉雑音に対する耐性が向上したものである。
上記問題は、独立請求項に記載された特徴を有する回路構造によって、また、信号処理装置によって解決される。
本発明の好ましい形態は従属請求項に記載されている。
回路構造は、複数のフィルタ段を有するフィルタバンクと、入力信号が供給可能なフィルタバンク入力部とを備えている。さらに、上記回路構造は、上記入力信号のそれぞれから一つの出力信号エレメントを生成するための複数の共振器回路であって、各上記共振器回路が、それぞれ複数の上記フィルタ段の一つのフィルタ段に対応して設けられているとともに、対応するフィルタ段の一つの出力部に結合されている共振器回路を備えている。各共振器回路は、一つのキャパシタンス、一つのインダクタンス、および、一つの共振器出力部であって対応する上記出力信号エレメントが生成可能な共振器出力部を備えている。さらに、上記回路構造には、少なくとも一つの共振器回路のＱ値の開ループ制御または閉ループ制御を行うための少なくとも一つの共振器制御回路が備えられており、上記共振器制御回路は、上記共振器回路のＱ値のための開ループ制御あるいは閉ループ制御を、上記入力信号の信号振幅および上記共振器回路からの上記出力信号エレメントの信号振幅のいずれか一方または両方の時間プロファイルの関数として供給するように、構成されている。
信号処理装置は、上述した回路構造と、上記回路構造によって生成された信号のさらなる処理を行うための他処理ユニットとを備えている。
本発明によれば、フィルタバンク、好ましくは線形のフィルタバンクを、非線形圧縮段を構成していることが明らかな共振器回路と組み合わせることにより、哺乳類の内耳の非線形振動応答が非常にうまくシミュレートされる。
入力音声信号の特徴抽出プロセスにおける特徴は、各共振器回路の出力信号として生成される。その特徴は干渉雑音に対する耐性が向上しており、特に、音声認識システムを目的とする場合に、本発明に従って備えられる特徴抽出システム（上記回路構造によって構成される）におけるワード誤り率が改善されることになる。
特に、干渉雑音が増加するにつれて、ワード誤り率が、時間窓に基づいて分離されるパワースペクトルに適用される、高速フーリエ変換を用いる従来の初期処理におけるものよりも、ゆっくりと増加する。
本発明によって達成される他の利点は、一般に上記回路構造にアナログ入力信号で供給されて記録された音声信号の細かい時間構造が、大きくスケーリングされて保存されることである。一方、高速フーリエ変換を用いるときのパワースペクトルの場合には、得られる全てのものが、使用される窓の長さの範囲において特徴が時間分解されたものである。
従って、本発明によれば、生物学的構造、および、特に人間の聴覚システムの本質的特徴が、音声信号の特徴の抽出を行うためには、従来技術よりもより良くシミュレートされることが明らかである。これにより、音声認識システムの耐性が向上する。
本発明の特徴は、例えば音声認識のための、すなわち音声認識システムのための特徴の抽出に明瞭に表われる。特に、特徴は上記回路構造に供給される入力信号から生成され、その特徴により、従来技術によるよりも、干渉雑音に対するロバスト性が増す。
あるいは、本発明は、補聴器、例えば、特に中耳が原因で聴力を失った患者の場合の蝸牛のインプラントに対して使用すれば、高い有効性が得られる。
本発明によれば、それぞれの共振器回路のＱ値は、入力信号または出力信号エレメントの振幅に基づいて調整される。上記信号の一つの振幅が非常に大きければ、共振器制御回路を用いて少なくとも一つの共振器回路のＱ値を、上記信号が十分に減衰する程度にまで減少させることができる。逆に、振幅の小さい信号の場合には、Ｑ値を、それぞれの共振器回路の出力部における信号振幅が増幅される程度にまで増加させることができる。
本発明によれば、ダイナミック圧縮を実行するために、共振器回路がその共振周波数（共振ピーク）に近いところで安定な増幅器として動作するということを利用する。
ここで使用される共振器回路のＱ値は、共振器回路の共振周波数における出力信号の振幅の、対応する入力信号の振幅に対する比を意味するものと理解される。共振器回路のＱ値はその抵抗値に依存するので、Ｑ値は、例えば、共振器回路の上記抵抗値の開ループ制御または閉ループ制御によって調整することができる。
共振器回路のＱ値が共振器回路に入力される入力信号の振幅に基づいて調整されるという想定においては、制御回路の機能としては「開ループ制御」と言うことができる。逆に、共振器回路のＱ値が出力信号の振幅に基づいて調整されるならば、共振器回路は、Ｑ値を適合させるフィードバックを用いるので、「閉ループ制御」機能を実行していることになる。
本発明による回路構造によれば、時間領域での信頼性のある効果的な入力信号のダイナミック圧縮が得られ、フーリエ変換の欠点が生じない。特に、これにより、従来技術によるフーリエ変換で生じる有限時間窓の問題を避けることができる。さらに、本発明によれば、例えば、対数フーリエスペクトルの逆変換を行ったものよりも、干渉信号歪みがかなり減少した、ダイナミック圧縮された出力信号が生成される。
本発明によれば、共振器回路のＱ値を選択的に生成することにより、十分に強力で強度選択性のある（例えば非線形の）、入力信号の減衰を行うことが可能である。
上記回路構造はフィルタ回路を備えており、該フィルタ回路が信号を通過させる周波数範囲は、共振器回路のインダクタンスＬおよびキャパシタンスＣの値に基づいて定められる。Ｌ、Ｃの値を設定することにより、共振器回路の透過範囲の平均周波数を極めて簡単に調整することができる。特に、共振回路の共振曲線の幅は、そのＱ値を調整することにより調整することができる。共振回路は非線形減衰特性を有するフィルタと見なすことができ、原理的には、任意の所望のレベルのダイナミック圧縮を得ることができる。その処理は十分に狭い帯域で実行されるので、過度の非線形の結果として起こり得る歪みを十分に小さく抑えることが可能である。
上記回路構造は、音声レベルが上昇するにつれ減衰が非線形に増す、２次の共振回路を含んでいてもよい。上記回路構造が受動的に実現される場合、すなわち、受動素子（コイルＬ、キャパシタＣ、抵抗Ｒ）を使用する場合には、（フィードバックを有する能動増幅器を必要とするシステムとは対照的に）安定な回路を作ることができる。
上記共振器回路は、共振器制御回路による開ループ制御（または閉ループ制御）が可能な抵抗を有していてもよい。このような、閉ループ制御または開ループ制御が可能な抵抗は、単純な回路素子であり、それによって、共振器回路のＱ値の閉ループ制御の機能は複雑さをあまり伴うことなく、また正確で安定に実行することができる。
上記共振器制御回路は複数の共振器制御回路素子から構成されることに留意すべきであり、この場合に、各共振器制御回路素子はそれぞれ、割り当てられた共振器回路の各Ｑ値に対する開ループ制御または閉ループ制御を与える。
入力信号は、例えば、抵抗の第１の端子とキャパシタンスの第１の端子との間に供給される。出力信号は、例えば、キャパシタンスの第１の端子と該キャパシタンスの第２の端子との間で生成される。抵抗の第２の端子は、例えば、インダクタンスの第１の端子に結合されており、インダクタンスの第２の端子は、例えば、キャパシタンスの第２の端子に結合されている。
上記共振器制御回路は、例えば、少なくとも一つの共振器回路のＱ値を、出力信号の振幅がパラメータとして含まれるボルツマン関数に基づいて制御するように構成される。ボルツマン関数に含まれるパラメータが適切に選択されれば、ボルツマン関数は、人間の内耳における外有毛内部細胞の感度曲線を非常に適切に近似する。この生物学的関係の特に優れた記述は、２次のボルツマン関数によって得られる。これによって、人間の耳の感度曲線を近似することが可能になり、これは、上記回路構造を医療の分野に応用（例えば補聴器）することができるという利点となる。
上記共振器制御回路は、例えば、少なくとも一つの共振器回路のＱ値を、人間の耳に対して定義された感度特性に基づいて、出力信号の振幅の関数として調整するように構成される。本発明の回路構造によって人間の内耳の感度特性を特に十分にシミュレートするために、人間の耳の（例えば、実験的にあるいは理論的に定められた）感度特性を、上記制御回路がアクセス可能なファイルまたはテーブルの形態で記憶することが挙げられる。この場合に、共振器制御回路は、少なくとも一つの共振器回路のＱ値に対する開ループ制御または閉ループ制御を、共振器制御回路に記憶されている生物学的感度特性に近似されるように、与えることができる。
上記共振器制御回路は、例えば、少なくとも一つの共振器回路のＱ値を、それぞれの共振回路についてそれぞれの出力信号エレメントの振幅が大きくなるほど小さくするように構成されている。
上記共振器制御回路は、例えば、少なくとも一つの共振器回路のＱ値を、それぞれの出力信号エレメントの振幅の非線形関数として調整する。すなわち、大きな振幅の信号領域は、小さな振幅の信号領域と比較してより大きく減衰される。従って、たとえ、入力信号の音声レベルが極端に広くても、出力信号において十分に狭い範囲に押しとどめることが可能である。
上記共振器制御回路は、例えば、少なくとも一つの共振器回路のＱ値を、それぞれの出力信号エレメントの振幅が予め定められた幅内に入るように調整する。特定のアプリケーションにとっては、出力信号エレメントの振幅を、いかなる場合においても、予め定められた幅内に維持するのがよい場合がある。一例として、これは、大きな強度ゆらぎを有する信号を、できるだけ少ない量子化レベルで検出しようとするときの、データ圧縮を目的とする場合に重要となる。この場合に、共振器制御回路は、例えば、それぞれの出力信号エレメントが予め定められた幅内に入るように共振器回路のＱ値に対する開ループ制御または閉ループ制御を与えるように、構成される。
上記回路構造は、例えば、複数の直列接続された共振器回路を備えており、それぞれの上流側の共振器回路からの出力信号は、その下流側に接続された、対応する共振器回路の入力信号となるように生成される。
この特に有利な発展形態によれば、直列に接続された複数の共振器回路を有するフィルタバンクは、ダイナミック圧縮を、ダイナミックレンジがさらに広がるようにすることを可能にするように設けられる。原理的には、非常に大きなＱ値Ｑ（例えばＱ＝１０００であって、高いレベルに対してはＱ＝１というＱ値に減少する）を有する一つのフィルタ段だけで（すなわち、一つの共振器回路だけで）、高いダイナミック圧縮（例えば６０ｄＢ）を得ることができる。しかし、このような回路構造は、帯域幅が非常に狭い（例えば共振器回路の共振周波数の０．１％）。本発明によれば、比較的小さなＱ値Ｑ（例えばＱ＝１０、従ってＱ３＝１０００）を有する複数のフィルタ段を縦続接続することにより（例えば３つの直列接続されたフィルタ段）、十分に高いダイナミック圧縮を得ることができる。これらのフィルタのそれぞれのＱ値が大きくはない結果、次のような有利な効果が得られる。Ｑ値が比較的小さいことから個々のフィルタの帯域幅が増加するので、フィルタがより広い周波数範囲をカバーすることとなり、また、フィルタのインパルス応答が同時に改善される。すなわち、システムの投入時および遮断時の過渡時間がかなり短くなる。
直列接続された共振器回路は、上流側の共振器回路の出力電圧が、同時にその下流側に接続された共振器回路の入力電圧となるように、また、上流側の共振器回路の出力電流（一般には、動作中はゼロではない）が、同時にその下流側に接続された共振器回路の入力電流となるように、互いに直接に結合されている。このために、上記回路構造は、一般には、上流側の共振器回路と下流側の共振器回路との間に中間素子を備えていない。これは、回路構造において、上流側の共振器回路のコイルの第２の端子が、上記上流側の共振器回路の下流側に接続された共振器回路の抵抗の第１の端子に接続されるようにすることで、達成することができる。
あるいは、直列接続された共振器回路を直接結合しないようにすることもできる。すなわち、特に上流側の共振器回路と下流側の共振器回路との間に中間素子を配置するようなある方法で、それらを互いに分離する。これは好ましくは、上流側の共振器回路の出力電圧が、同時にその下流側に接続された共振器回路の入力電圧となるように、また、上流側の共振器回路の出力電流がゼロとなるようにして実現される。下流側の共振器回路の入力電流は、本質的にはこの共振器回路のインピーダンスによって決まる。このような回路構造の場合には、上流側の共振器回路とその下流側に接続された共振器回路との間の中間素子として、演算増幅器が（インピーダンス変換器として）設けられるのが好ましい。上記演算増幅器の第１の入力端子は、上流側の共振器回路のコイルの第２の端子に結合される。上記演算増幅器の第２の入力端子は、該演算増幅器の出力端子からフィードバックされており、上流側の共振器回路の下流側に接続された共振器回路の抵抗の第１の端子に結合されている。
計算電力を減少させるためには、全ての直列接続された共振器回路のＱ値を等しく設定すればよい。この場合には、全ての共振器回路に対して共通のＱ値が決定されて設定されるので、すなわち、全てのフィルタパラメータが等しくなるので、共振器制御回路に必要な計算電力は特に小さく保たれる。特に高い質が要求される回路構造が必要な場合には、上記に代えて、最適化の目的に合わせて、様々な直列された共振器回路のＱ値を、異なるように設定すればよい。このような回路構造では、直列接続された共振器回路のそれぞれのＱ値は個々に設定されることになる。
上記回路構造は、好ましくは、複数の並列接続された分岐を有していて、各分岐は一つの共振器回路を備えているか、複数の直列接続された共振器回路を備えている。この場合には、各共振器回路のＱ値に、対応する共振器制御回路によって開ループ制御または閉ループ制御を与えることができる。
本発明の特に有利な発展形態によれば、複数の、共振器回路の並列接続された分岐が明瞭に設けられ、その場合に、各分岐において、複数の共振器回路が直列に接続される。
各分岐において少なくとも一つの共振器回路は、好ましくは、入力信号の対応する周波数範囲を通過域として、各分岐が合わさると、密に並んだ周波数間隔が通過域となるように、構成される。人間の耳が感度を有する周波数範囲は、２０Ｈｚから２０ｋＨｚまでの間である。この聴覚周波数範囲をカバーするために、並列構造をなす共振器回路において、異なるチャネルを伝送される信号の周波数範囲は、一般に異なっている。ある共振器回路を伝送される信号の周波数範囲は、共振周波数の付近に特定の３−Ｄ幅を有する分布曲線をなす。上記共振周波数は、共振回路のＬ、Ｃの値を調整することにより調整され、各Ｑ値の調整によって３ｄＢの幅が調整可能である。共振器回路の異なる分岐の異なる周波数通過帯域が合わさると、好ましくも密に並んだ周波数間隔が得られ、それによって、人間の聴覚の感度範囲や、他の任意の有益な周波数範囲をカバーすることができる。
異なる分岐が通過させる周波数範囲は、少なくとも互いに部分的に重なっていることが好ましい。これにより、全ての周波数をカバーすること、および、個々の分岐の信号成分を結合させることが、確実になる。
各分岐が通過させる周波数範囲は、その分岐における少なくとも一つの共振器回路のキャパシタンスの値とインダクタンスの値との一方あるいは両方を調整することによって、予め決定されているのが好ましい。これは、共振器回路の共振周波数がインダクタンスおよびキャパシタンスの値に依存していることに基づいている。
本発明に係る回路構造は、入力信号として音声信号を処理するように構成されていることが好ましい。この場合には、本発明に係る回路構造は、音声処理システムに使用するのに適している。このようなシステムは、例えば、ダイナミックレンジを減少させるように教えられるパルスニューラルネットワークに基づくものとすることができる。他の応用分野としては、大きな振幅を有する信号をできるだけ少ない量子化レベルで記録しようとするときの、音声処理および（音声）データ圧縮を行うシステムがある。さらには、医療の分野での応用があり、特に、重度の聴覚障害を持った患者に対する補聴器としての応用がある。
本発明による回路構造は、ディジタル回路技術またはアナログ回路技術を用いて製造することができる。
上記回路構造の少なくとも一部、特にフィルタ、共振器制御回路の開ループ制御あるいは閉ループ制御の機能は、コンピュータプログラムの形態としてもよい。本発明は、コンピュータプログラムすなわちソフトウェアによって、また、一つあるいは複数の電気回路すなわちハードウェアによって、またあるいは、それらを所望に組み合わせて、すなわちソフトウェア要素およびハードウェア要素によって、実現することができる。
ソフトウェアの実現、特に制御回路のソフトウェアの実現は、例えば”Ｃ＋＋”を用いて実行することができる。所望のプロセッサあるいはＤＳＰ（ディジタルシグナルプロセッサ）や、ＦＰＧＡモジュールにより実現することができる。ＦＰＧＡ（”Field Programmable Gate Array”）は、一般にチップ上に多くのプログラム可能なセルを有した、集積されたプログラム可能な回路である。
本発明の他の好ましい発展形態では、線形のウェーブディジタルフィルタの形態をとる線形のフィルタバンクが設けられる。
さらに、複数のハイパスフィルタが設けられ、各フィルタ段は少なくとも一つの対応するハイパスフィルタを備え、それぞれのハイパスフィルタは対応する共振器回路の出力端子に結合されている。これらのハイパスフィルタは、内耳のセンサセルのヘアバンドル(hair bundles)の、基底膜の振動への液体結合(liquid coupling)をシミュレートする。
フィルタ段ごとに、対応する共振器回路の出力端子に結合された少なくとも一つのハイパスフィルタを使用することによって、ハイパスフィルタが無い場合の、フィルタバンクの比較的平坦になる高周波側のフィルタ側方部が先鋭化される。少なくとも幾つかのハイパスフィルタ、好ましくは全てのハイパスフィルタは、１次のハイパスフィルタの形態であることが好ましい。本発明の一つの発展形態によれば、少なくとも幾つかの１次のハイパスフィルタの遮断周波数は、哺乳類の内耳の基底膜振動の最大感度の周波数に一致していいる。
本発明の他の発展形態では、複数の整流回路が設けられる。各整流回路はそれぞれ、一つのフィルタ段および一つのハイパスフィルタに対応しており、対応するハイパスフィルタの一つの出力端子に結合されている。また、好ましくは複数のローパスフィルタも設けられている。各ローパスフィルタはそれぞれ、一つの整流回路に対応しており、対応する整流回路の一つの出力端子に結合されている。これらの発展形態により、人間の聴覚システムにおける受容体電位ＵＭを非常によい近似で形成することができる。
さらに、複数の活性化回路が設けられてもよい。各活性化回路はそれぞれ、一つのフィルタ段に対応している。また、各活性化回路は、活性化回路に供給される信号の変化率を増幅し、また、活性化回路に供給される、成分が基本的に時間で一定の信号を減衰させるように構成されている。
さらに、各活性化回路は、多くの小胞回路を有する小胞プールを有しているのが好ましい。
本発明に係る信号処理装置は、本発明の回路構造を備えており、次に詳細に説明する。信号処理装置の発展形態は回路構造にも適用され、また逆に、回路構造の発展形態は信号処理装置にも適用される。
信号処理装置において、他処理ユニットは、例えば音声認識デバイスあるいは補聴器である。
他処理ユニットを補聴器の形態で実現することは、特に、聴覚障害を持った人の音量知覚が阻害されることを補償するためにダイナミック圧縮が行われる応用を意図したものである。聴覚障害を持った人においては、外有毛細胞に欠陥があることがあり、その場合には、低音レベルにおいて感度低下が大きい。これにより、聴覚閾値（非常に小音）と不快閾値（非常に大音）との間の使用可能な音声レベルの範囲が狭まる（補充(recruitment)）。この現象を補償するために、本発明に係る信号処理装置の回路構造は、ダイナミック圧縮を実行するために使用され、音環境の広い音レベル範囲を、患者に知覚される範囲に圧縮する。
上記信号処理装置は、また、特にパルスニューラルネットワークアーキテクチャにおいて、音声認識システムの入力部を構成している。
上記信号処理装置は、アナログフィルタバンクあるいはディジタルフィルタバンクとして構成することができる。
次の事柄は、明らかに本発明の範囲内になければならない。
ａ）回路構造に供給される入力信号は、非線形ダイナミック圧縮された状態で周波数分析される。
ｂ）閾値および飽和を伴って形成される周波数チャネルの「柔らかな」半波整流により、情報の減少がもたらされた。
ｃ）音声関連の変調周波数は、哺乳類、特に人間の聴覚システムにおいて神経適応(neural adaptation)のシミュレーションによって強調される。
本発明の模範的な実施形態について、以下に詳述し、図に示す。
図１は、本発明の好ましい模範的な一実施形態に関する回路構造を示している。
図２は、本発明の模範的な一実施形態に関する共振器回路を示している。
図３は、図２に示した共振器回路を、ウェーブディジタルフィルタとして実現した図である。
図４および図５は、図１に示した回路構造の機能性を示す図である。
図６ａは、本発明の模範的な他の実施形態に関する回路構造素子を示している。
図６ｂは、図６ａに示した共振器回路を、ウェーブディジタルフィルタとして実現した図である。
図７ａは、本発明の模範的な他の実施形態に関する回路構造素子を示している。
図７ｂは、図７ａ示した共振器回路を、ウェーブディジタルフィルタとして実現した図である。
図８は、本発明の模範的な一実施形態に関する音声認識システムを示すブロック図である。
図９は、本発明の模範的な一実施形態に関する、線形フィルタバンクと、該フィルタバンクの個々のフィルタ段に割り当てられた複数の共振器回路とを示す回路図である。
図１０は、１ｋＨｚ音の非線形基底膜モデルのための励起パターンを示す図である。
図１１は、本発明の模範的な一実施形態に関する回路構造を構成するために各共振器回路に直接接続された回路素子を示す回路図である。
図１２は、モデル化された神経活動電位を示す図である。
図１３は、従来技術の音声認識システムとは異なる、本発明の模範的な一実施形態の音声認識システムの音声認識率を示す図である。
図８は、本発明の模範的な一実施形態に関する音声認識システム８００を示している。
この音声認識システムでは、特徴抽出システム８０１が用いられる。該特徴抽出システム８０１は、供給されたアナログ音声信号から、実際の自動音声認識プロセス（図８の音声認識ブロック８０２）に用いられる特徴を抽出する。
該特徴抽出システム８０１は、特に、初期フィルタリングを行うための素子、フィルタバンク、および、非線形特徴を抽出するための素子を備えている。
明らかに、該特徴抽出システム８０１は、人間の聴覚システムの、信号処理ストラテジおよび信号処理構造をシミュレートする。この特徴抽出システム８０１は、人間の聴覚システムの信号処理システムと類似するように、複数の物理ユニットでスケーリングされている。
該特徴抽出システム８０１には、入力信号８０３が、アナログで、（パスカルで測定された）音圧信号として供給される。
特徴抽出システム８０１の第１素子８０４は、聴覚伝導路のモデルを構成している。しかし、このモデルを設けるか否かは任意であり、本発明の好ましい実施形態では用いられない。
聴覚伝導路８０４のモデルによって入力信号８０３から形成される信号８０５は、中耳モデル素子８０６に供給される。
図９に示したように、中耳モデル素子８０６は、互いに並列に接続された、理想的なばね素子９０１と、理想的な減衰素子９０２とを有している。（理想的なばねとしては、コイル、つまりインダクタンスの形態で実現されており、減衰素子としては抵抗の形態で実現されている。）中耳モデル素子９０６は、入力信号のスペクトルの音声関連領域が強調される（つまり、増幅される）ように設計されている。人間の聴覚システムから類推して、中耳モデル素子８０６によって形成された信号８０７は、内耳モデル素子８０８に供給される。
内耳モデル素子８０８によって形成される信号８０９を、抽出された音声認識特徴として音声認識に直接用いてもよいし、センサセルモデル素子８１０（これについては以下に詳述する）に供給してもよい。センサセルモデル素子８１０によって形成された信号８１１を、同様に、自動音声認識用の特徴成分として直接用いてもよいし、あるいは、さらに処理してもよく、この更なる処理の過程において、シナプスモデル素子８１２に供給してもよい。該シナプスモデル素子８１２は、人間の聴覚システムのシナプスメカニズムをシミュレートするものである。シナプスモデル素子８１２によって形成された信号８１３は、同様に、本発明では、自動音声認識のための特徴として用いられる。
これに関して、本発明の他の形態に基づいて、上記の特徴信号８０９、８１１、８１３のうちの１つ、２つ、または、３つを、音声認識のために任意に用いてもよいことに留意されたい。
人間の聴覚システム内では、鼓膜（該鼓膜の表面領域は、Ａed＝５５×１０−６ｍ２である）に達する音圧は、中耳の骨格の機械的なゆがみに変換される（ｍで示されている）。
上記したように、中耳モデル素子８０６は、好ましくはローパスフィルタ遮断周波数が１ｋＨｚである、ローパスフィルタ（模範的な本実施形態では、１次ローパスフィルタ）を備えている。
インダクタンス９０１によってシミュレートされたばね定数は、約１５００Ｎ／ｍであり、抵抗９０２として表された減衰素子は、０．２５Ｎｓ／ｍになるように設計されている。
図９に詳しく示しているように、中耳モデル素子８０６によって生成された信号８０７は、内耳モデル素子８０８に供給される。内耳モデル素子８０８は、フィルタバンク９０３として（模範的な本実施形態では、線形波ディジタルフィルタモデルとして）形成されている。
フィルタバンク９０３は、多数のフィルタ段９０４、９０５、９０６、および、終端抵抗９０７を備えている。
各フィルタ段９０４、９０５、９０６は、インダクタンス９０４ａ、９０５ａ、９０６ａと、抵抗９０４ｂ、９０５ｂ、９０６ｂと、キャパシタンス９０４ｃ、９０５ｃ、９０６ｃとを直列に接続することにより、形成されている。
人間の内耳における基底膜の振動速度は、フィルタ段９０４、９０５、９０６の電流に対応している。したがって、基底膜のゆがみを、速度を積分することによって計算できる。しかし、この積分プロセスの間に生じる数値の問題を回避するには、以下のような他の方法によってゆがみを計算したほうがよい。
コンデンサ９０４ｃ、９０５ｃ、９０６ｃによって示したようなばねの場合、ある瞬間のゆがみｘを、ばね力とばね定数との積として計算できる。このゆがみｘは、入力、つまり、ダイナミック圧縮段１０１（本発明の模範的な本実施形態では、直列接続された２つの共振器回路１０１）の入力信号を構成している。これについて、以下に詳述する。
共振器回路１０１は、明らかに、２次共振器を用いて圧縮段を構成している。これについて、以下に詳述する。
好ましい他の一実施形態では、４つの共振器回路１０１が、フィルタ段９０４、９０５、９０６に直列に接続されている。
同様に以下に詳述するように、共振器回路１０１のＱ値を、（個人の内耳の位置に応じて）フィルタ段９０４、９０５、９０６のそれぞれからの出力信号の関数として、１から最大Ｑ値Ｑｍａｘまでの範囲において変調する。
共振器回路１０１の設計について、図１を参照しながら以下に詳述する。
回路構造１００は、複数の共振器回路１０１を含んでいる。各共振器回路１０１は、コンデンサと、インダクタンス（図１に示さず）と、入力信号が供給される入力部と、出力信号が生成される出力部とを有している。共振器回路１０１のうちの３つは、それぞれ、行列の形状をしたこの回路構造の各行に沿って直列に接続されている。したがって、上流の共振器回路１０１の各出力部は、その下流に接続された共振器回路１０１の各入力部に連結されている。１行における共振器回路１０１のインダクタンスおよびコンデンサの値は、各行が該行の共振器回路１０１の共振周波数の周辺範囲において同様の周波数間隔の信号を伝送できるように、選択される。共振器回路１０１は、行ごとにそれぞれ異なるＬ値、Ｃ値を有している。これにより、全体として、共振器回路１０１の個々の行または分枝部は、人間の聴力（約２０Ｈｚ〜２０ｋＨｚ）の感度範囲に相当する密に並んだ周波数の間隔をカバーしている。
共振器の制御回路１１１が、共振器回路１０１全体に連結されて通信リンクを構成している。つまり、制御回路１１１は、共振器回路全体に連結されている。共振器回路１０１のＱ値のための開ループ制御または閉ループ制御を行うために、個々の共振器回路１０１のＱ値を制御回路１１１によって調整することができる。制御回路１１１は、各行において最後の共振器回路１０１の出力信号の振幅に応じて共振器回路１０１のＱ値を調整するように、設計されている。例えば、共振器回路Ｒ１１、Ｒ１２、Ｒ１３のＱ値を、共振器回路Ｒ１３の出力部の信号の振幅に基づいて、共振器制御回路１１１によって調整する。
図１はまた、グローバル入力信号１０２である音響信号を発する音源１０３を示している。この信号は、共振器回路１０１の第１の列において、共振器回路１０１（Ｒ１１、Ｒ２１、…、Ｒｋ１、…、Ｒｎ１）の入力部に供給される。
共振器回路の第１の行と第１の列とに配置された共振器回路１０１Ｒ１１について、以下で細かく検討する。音源１０３からのグローバル入力信号１０２は、この共振器回路１０１の入力部に供給される。共振器回路１０１Ｒ１１を、グローバル入力信号１０２の周波数成分が通過する。この周波数成分は、該共振器回路１０１に割り当てられた値ＬおよびＣに依存しており、共振器回路Ｒ１１の１つの出力部において、第１のローカル出力信号１０４として出力される。さらに、グローバル入力信号１０２の振幅は、共振器回路１０１Ｒ１１の機能性に基づいて、該共振器回路１０１の（現在の）Ｑ値Ｑに応じて変化する。共振器回路１０１Ｒ１１のこのＱ値Ｑを、共振器回路１０１Ｒ１１の抵抗（図１に示さず）によって制御する。制御回路１１１は、この制御可能な抵抗に適切な制御信号を供給する。これにより、インピーダンスは、所定の値に設定される。こうして、共振器回路１０１のＱ値を調整でき、続く処理サイクルにおいてこのＱ値に応じて、入力信号を強く減衰したり、弱く減衰したりする。グローバル入力信号１０２を動的に圧縮するように回路構造１００が設計されているので、明らかに、大きな振幅の信号範囲を、小さな振幅の信号範囲よりも強く減衰する。
第１のローカル出力信号１０４は、第１のローカル入力信号１０５として、共振器回路１０１Ｒ１１の下流に接続された共振器回路１０１Ｒ１２に供給される。第１のローカル入力信号１０５は、共振器回路１０１Ｒ１２を通過する。第２のローカル出力信号１０６は、１つの出力部から出力される。第２のローカル出力信号１０６は、共振器回路１０１Ｒ１２の下流に接続された共振器回路１０１Ｒ１３の第２のローカル入力信号１０７として用いられる。第３のローカル出力信号１０８が、その出力部１０８から出力される。グローバル出力信号１０９を形成するために、この第３のローカル出力信号１０８を、行状に配置されたそれぞれ最後の共振器回路１０１（Ｒ１３、Ｒ２３、・・・、Ｒｋ３、…、Ｒｎ３）の（個々の周波数間隔に対応した）出力信号に集める（加える）。
共振器回路（Ｒｋ１、Ｒｋ２、Ｒｋ３）の各行における各共振器回路１０１では、行における共振器回路１０１全体のＱ値は、（ｋ番目の行の共振器回路Ｒｋ３において）それぞれ最後の共振器回路の出力部の出力信号の振幅に基づいて、共振器制御回路１１１によって制御される。
集められたグローバル出力信号１０９は、したがって、グローバル入力信号１０２に対して動的に圧縮される。
図１の共振器回路１０１について、図２を参照しながら以下に説明する。
入力信号２００を、図２の電圧源Ｕとして示す。さらに、出力信号２０４を、電圧Ｕｃとして示す。入力信号２００は、抵抗２０３の第１の端子とコンデンサ２０１の第１の端子との間で生成される。出力信号２０４は、コンデンサ２０１の第１の端子とコンデンサ２０１の第２の端子との間で生成される。さらに、制御可能な抵抗２０３の第２の端子は、インダクタンス２０２の第１の端子に結合されており、インダクタンス２０２の第２の端子は、コンデンサ２０１の第２の端子に結合されている。
抵抗Ｒ２０３の値を、制御回路１１１によって調整できる。したがって、図２の共振器回路１０１は、明らかに、減衰を制御できるフィルタである。
本発明の回路構造１００では、３つの（または、通常はＮ個の）共振器回路１０１が、各行においてフィルタ素子としてフィードバックすることなく直列接続されている。上流のフィルタの時間に依存した出力信号Ｕｃ（ｔ）（ｔは時間）は、上記上流のフィルタの下流に接続されたフィルタの入力信号Ｕ２００を規定する。
抵抗Ｒ２０３を、出力電圧Ｕｃ（ｔ）に対して非線形に変えることができる（閉ループ制御）。また、該抵抗Ｒ２０３を、各上流のフィルタのＵｃ（ｔ）に応じて変えることができる（開ループ制御）。あるいは、該抵抗Ｒ２０３を、同時に、一行に並んだ全てのフィルタにおいて、最後のフィルタ段のＵｃ（ｔ）に応じて変えることができる。
以下では、上記の模範的な実施形態において、各抵抗Ｒ２０３の値Ｒを調整するための基礎として用いられる演算規則について、説明する。
このために、初めに、設定されるＱ値Ｑを計算する。
上記の模範的な実施形態では、ボルツマン関数
Figure 2007529787
 にしたがってフィルタのＱ値Ｑを減衰させる。
方程式（１）では、Ｑ（ｔ）は、Ｑ値Ｑと時間ｔとに関係している。Ｑ０は、共振器回路１０１のあらかじめ決定可能な最大Ｑ値である（例えば、Ｑ０＝１０）。Ｑｍｉｎは、共振器回路のあらかじめ決定可能な最小Ｑ値である（例えば、Ｑｍｉｎ＝１）。ＳＡＴは、あらかじめ決定可能な飽和閾値、つまり、Ｑ値の時間依存性を明瞭に調整できる（例えば、ＳＡＴ＝１）パラメータである。
ボルツマン関数（１）は、内耳における外有毛感知細胞の感度曲線を概算する。必要であれば、この関数を、２次ボルツマン関数に置き換えてもよい。該２次ボルツマン関数では、他のパラメータを用いることによってより正確な整合が可能である。方程式（１）では、単一の１次ボルツマン関数が用いられる。なぜなら、該ボルツマン関数が単一のフリーパラメータ（特に、ＳＡＴ）を有しており、したがって、数値の処理があまり複雑ではないからである。
設定される非線形抵抗の値を、
Figure 2007529787
 を用いて、フィルタのＱ値Ｑから計算できる。
したがって、抵抗Ｒ（ｔ）の時間に依存した値は、インダクタンスＬの値と、コンデンサＣの値と、時間に依存したＱ値Ｑ（ｔ）とに依存している。
方程式（１）、（２）は、明らかに、制御回路１１１によって抵抗２０３の値Ｒを調整するための制御規則になっている。
図２に示した共振器回路１０１によって構成されるフィルタは、振幅Ｕｃ（ｔ）が非常に小さい場合は線形である（Ｕｃ（ｔ）→０のとき、Ｑ→Ｑ０）。同様に、振幅Ｕｃ（ｔ）が非常に大きい場合も、ほぼ線形である（Ｕｃ（ｔ）→∞のとき、Ｑ→Ｑｍｉｎ）。ダイナミック圧縮Ｋは、飽和閾値（ＳＡＴ）の範囲において行われ、Ｋ＝Ｑ０／Ｑｍｉｎである。Ｎ＝４のフィルタ段（図１では、３つのフィルタ段のみが、３つの共振器回路によって１つの行に設けられているが）が直接接続されており、それらの値がＱ０＝１０およびＱｍｉｎ＝１である場合、これにより、８０ｄＢ（ＫＮ＝（Ｑ０／Ｑｍｉｎ）Ｎ）という大きな圧縮を実現できる。
全ての人間の聴力範囲を含むために、ほぼ２０Ｈｚ〜ほぼ２０ｋＨｚの範囲の共振周波数を有するフィルタバンクが設けられている。このことは、通常、５０〜１００行からなる共振器回路１０１（つまり、ｎ＝５０〜ｎ＝１００）を用いることによって達成できる。上記の模範的な実施形態では、インダクタンスの値を、Ｌ＝１Ｈに設定する。次に、共振器回路１０１の各行に関して、該行がカバーするフィルタ周波数ｆ０に基づいて、そのＬＣ素子の共振器周波数から、各値Ｃを計算する。
Ｃ＝（４π２ｆ２Ｌ）−１ （３）
各フィルタ周波数ｆ０に対して（つまり、共振器回路１０１の各行に対して）非線形のＱ値を独立に計算する点に、留意すべきである。図１を参照すると、このことは、発振回路１０１の各行に、Ｑ値Ｑ（ｔ）の値が計算されるフィルタ周波数ｆ０が割り当てられていることを意味している。
図２に示した共振器段１０１の一形態としてのウェーブディジタルフィルタ３００について、図３を参照しながら以下に記載する。
ウェーブディジタルフィルタとは、特に有効な特性を有するディジタルフィルタの一分類のことである。ウェーブディジタルフィルタは、従来の情報技術の素子からモデル化された従来のフィルタであり、近年のディジタル集積回路によって動作する。明らかに、ウェーブディジタルフィルタの技術に基づいて、アナログモデルをディジタル的に（例えば、コンピュータを用いて）実現できる。
さらに明らかに、図３のウェーブディジタルフィルタ３００の素子は、以下に記載するように、図２の共振器回路１０１の素子に対応しており、その変数が規定されている。
ウェーブディジタルフィルタ３００の第１ブロック３０１は、インピーダンスＲ１１、Ｒ１３を備えた無反射直列結合器を含んでいる。Ｒ１１は、明らかに、基準インピーダンスに対して制御可能な抵抗Ｒ２０３である。Ｒ２１は、基本周波数に対する、コイルＬ２０２の修正されたインピーダンス（インピーダンス）である。第２ブロック３０２は、並列結合器を含んでいる。この結合器は、コンデンサ２０１を並列接続したものである。また、第２ブロックに、アドミタンスＧ２１、Ｇ２２、Ｇ２３を示す。Ｇ２１は、第２ブロック（Ｇ１２＝１／Ｒ１３）３０２の入力アドミタンスである。Ｇ２３は、第２ブロック３０２の出力アドミタンスである。アドミタンスＧ２２は、コンデンサＣ２０１のインピーダンスをモデル化するために用いられる。第３ブロック３０３は、コンデンサ２０１の、記憶装置またはフィルタレジスタであり、第４ブロック３０４は、コイル２０２の、記憶装置またはフィルタレジスタである。
図３に示した変数を、以下において規定する。各フィルタ周波数に対するウェーブディジタルフィルタのパラメータは、
Ｒ１１＝Ｒ／Ｒ＿Ｂ （４）
Ｒ１２＝２π （Ｆ＿Ｂ Ｌ／（Ｒ＿Ｂ ｔａｎ[（π Ｆ＿Ｂ／ｆ＿ｓ）] （５）
Ｒ１３＝Ｒ１１＋Ｒ１２ （６）
Ｇ２１＝Ｒ１３−１ （７）
Ｇ２２＝２π（Ｆ＿Ｂ Ｃ Ｒ＿Ｂ／ｔａｎ（π Ｆ＿Ｂ／ｆ＿ｓ） （８）
Ｇ２３＝Ｇ２１＋Ｇ２２ （９）
である。
この場合、Ｒは、抵抗２０３であり、Ｒ＿Ｂは、あらかじめ決定可能な基準インピーダンスである。Ｆ＿Ｂは、あらかじめ決定可能な基準周波数である。値Ｒ＿ＢおよびＦ＿Ｂは、スケーリングに用いられる。上記の模範的な実施形態に基づいて、倍精度浮動変数を用いて実施されるので、整数演算を用いた場合には、この正規化は適切ではない。Ｌは、コイル２０２のインダクタンスである。値ｆ＿ｓは、サンプリングされた時間信号のサンプリング周波数である。変数Ｒ１１、Ｒ１２、Ｒ１３は、抵抗である。これに対して、変数Ｇ２１、Ｇ２２、Ｇ２３はアドミタンス（つまり、逆方向抵抗）である。
フィルタ係数ｇ１、ｇ２は、
ｇ１=Ｒ１１/Ｒ１３ （１０）
ｇ２=Ｇ２１/Ｇ２３ （１１）である。
フィルタレジスタＺ１（第４ブロック３０４）およびＺ２（第３ブロック３０３）の初めの値は、ゼロに初期化される。
また、個々のポートでの信号を、連続して計算できる。信号の「前進波」に関して、つまり、明らかに、図３の右向きの矢印の係数に関して、
ｂ１３＝−（Ｕ＋Ｚ１） （１２）
ｂ２０＝−ｇ２（Ｚ２−ｂ１３） （１３）
Ｂ２３＝ｂ２０＋Ｚ２ （１４）である。
方程式（１２）の変数Ｕは、入力信号２００である。
「後進波」に関して、つまり明らかに、図３の左向きの矢印に関して、係数は、
ｂ２２＝ｂ２０＋ｂ２３ （１５）
ｂ２１＝ｂ２２＋Ｚ２−ｂ１３ （１６）
ａ０＝ｂ２１−ｂ１３ （１７）
ｂ１１＝Ｕ−ｇ１ ａ０ （１８）
ｂ１２＝−（ｂ１１＋ｂ２１）（１９）である。
次に、出力信号Ｕｃ２０４を計算する。
Ｕｃ＝（ｂ２２＋Ｚ２[ｓｅｃ]）／２ （２０）
フィルタレジスタ（ブロック３０３、３０４）を以下のようにして更新する。
Ｚ１＝−ｂ１２ （２１）
Ｚ２＝ｂ２２ （２２）
出力信号Ｕｃ２０４を、入力信号Ｕ２００として、考察してきたフィルタ段１０１の下流に接続されたフィルタ段１０１に供給する。直列接続されたフィルタ１０１の設定されるＱ値を、ここでも、方程式（１）を用いて、フィルタ段１０１の１つの行における最後のフィルタ段１０１の出力信号Ｕｃ２０４に基づいて、確定する。このようにして確定されたＱ値Ｑの値から、方程式（２）にしたがって、減衰を支配するインピーダンスＲの値を計算する。フィルタインピーダンス（Ｒ１１、Ｒ１２、Ｒ１３、Ｇ２１、Ｇ２２、Ｇ２３）およびフィルタ係数（ｇ１、ｇ２）を、ここでも方程式（４）〜（１１）にしたがって、抵抗Ｒ２０３の修正された値を用いて、計算する。このステップの後、次のタイムスライス用に出力信号を計算する。つまり、時間スペクトルを、数値的に連続して計算される複数のタイムスライスに分けることができる。
図４を参照しながら、ダイアグラム４００について以下に説明する。図４では、本発明の回路構造の機能性について、本発明の好ましい模範的な一実施形態に基づいて示す。ダイアグラム４００は、Ｎ＝４の回路構造に直接接続された共振器回路に関するものである。最大Ｑ値を、Ｑ０＝１０と仮定し、最小Ｑ値をＱｍｉｎ＝１と仮定する。
基準周波数ｆ０に対して正規化された信号の周波数が、ダイアグラム４００の横座標４０１に沿って対数目盛で目盛られている。特定の強度の入力信号に対するシステムの反応について、縦座標４０２に沿って対数目盛で示す。第１曲線４０３〜第８曲線４１０は、本発明の回路構造の、（基準振幅としての）互いに異なる信号振幅に対する周波数応答（つまり、この場合は、フィルタ出力の最大振幅の各値）である。第１曲線４０３は、振幅１×１０−９に相当し、第２曲線４０４は、振幅１×１０−４に相当し、第３曲線４０５は、振幅１×１０−３に相当し、第４曲線４０６は、振幅１×１０−２に相当し、第５曲線４０７は、振幅１×１０−１に相当し、第６曲線４０８は、振幅１×１００に相当し、第７曲線４０９は、振幅１×１０６に相当し、第８曲線４１０は、振幅１×１０６に相当する。さらに、入力信号を、ｃｏｓ２窓を用いて窓をつけられた正弦波振動であると仮定する。Ｎ＝４の直列接続された、フィードバックを行わない共振器回路を含んだフィルタバンク全体に関して、曲線４０３〜４１０が得られる。
初めに、ダイアグラム４００は、信号強度または信号振幅が大きければ大きいほど、入力信号の減衰が増すことを示している。振幅が非常に小さければ、フィルタは線形になり、共振ピークはほぼ８０ｄＢになる。フィルタバンクの応答は、周波数が高くなるにつれて急激に低減している。なぜなら、フィルタは、ローパスフィルタとして実現されているからである（参照：図２）。フィルタパラメータがｆ０によってスケーリングされていることにより、フィルタの高周波数応答は、オクターブごとにほぼ６ｄＢ低下する。図４の曲線は、近似をよくするために、人間の聴覚の非対称性の高い周波数選択性をシミュレートしている。
本発明の回路構造における入力信号の振幅と出力信号の振幅との関係について、図５を参照しながら以下に記載する。
音圧レベルＡｉｎが、基準変数２０μＰａの音圧に対して、ダイアグラム５００の横座標に沿って、対数目盛でｄＢで目盛られている。出力信号ＡＯＵＴの強度が、縦座標５０２に沿って、任意のユニットにおいてｄＢで目盛られている。曲線５０３〜５０７は、共振周波数ｆ０で、４つの共振器回路（直列接続されたＮ＝４のフィルタ）を含むフィルタカスケードの成長関数を（異なる想定例ごとに）示している。最小Ｑ値を、Ｑｍｉｎ＝１と仮定する。
第１曲線５０１は、線形の成長関数を示している。第２曲線５０４は、内耳の成長関数（つまり、鼓膜の前で測定された音圧に対する基底膜の速度）を示している。第２曲線５０４のデータについては、[２]から得た。第３曲線５０５が、Ｑ値Ｑ＝２の湾曲した形状を示し、第４曲線５０６が、Ｑ＝４の形状を示し、第５曲線５０７がＱ＝１０の形状を示している。
図からわかるように、図５は、パラメータとしてのフィルタ変数Ｑを有する、ｆ＝ｆ０のフィルタ出力の成長関数を示している。成長関数は、非常に小さな振幅および非常に大きな振幅において、ほぼ線形である。（特に、Ｑが高い場合の）４０を越えている広い圧縮範囲が目立つ。入力信号（１００ｄＢ）の広いダイナミックレンジは、（Ｑ＝１０に対して）４０ｄＢに圧縮される。静信号は、共振ピークで決まる特定の周波数で「増幅」される。成長関数は、現在の聴覚システムにおいて測定された振動応答を非常によくシミュレートしている（参照：曲線５０４）。したがって、本発明の回路構造は、内耳における非線形の前処理のおおよその技術モデルを示している。
本発明の他の好ましい模範的な実施形態の回路構造６００について、図６ａを参照しながら以下に説明する。
回路構造６００は、第１の共振器回路６０１および第２の共振器回路６０２から構成されている。該共振器回路のそれぞれは、図２に示した共振器回路１０１と同様に設計されている。共振器回路６０２は、第１の共振器回路６０１の下流に接続されている。
図からわかるように、回路構造６００を、直列接続される２つの（Ｎ＝２）共振器回路６０１、６０２を直接結合したものと見なせる。
図６ａに示したように、上流の共振器回路６０１のコイル２０２の第２の端子は、下流の第２の共振器回路６０２の抵抗２０３の第１の端子に結合されている。
図６ａに示したように互いに直接結合された共振器回路の模範的な実施形態では、上流の共振器回路６０１の出力電圧ＵＣ１は、続く共振器回路６０２の入力電圧に等しい。さらに、第１の共振器回路６０１の出力電流は、第２の共振器回路６０２の入力電流に等しい。
共振器回路の、インピーダンスＲ１およびＲ２の値と、インダクタンスＬ１、Ｌ２の値と、コンデンサＣ１、Ｃ２の値とは、互いに異なっていてもよく、および／または、異なるように設定／制御されていてもよいということに、留意すべきである。
図６ａに示した共振器回路をウェーブディジタルフィルタ６５０として実現することについて、図６ｂを参照しながら以下に説明する。
図からわかるように、ウェーブディジタルフィルタ６５０は、第１の共振器回路６０１である第１素子６５１と、第２の共振器回路６０２である第２素子６５２とから構成されている。これら２つの素子６５１、６５２は、図６ｂに示したように、互いに直接結合されている。この図は、図６ａに示した共振器回路６０１、６０２が結合されている構成と同じである。各素子の内部設計は、基本的に、図３に示したウェーブディジタルフィルタ３００の内部設計と同じである。
本発明のさらに他の模範的な実施形態の回路構造７００について、図７ａを参照しながら以下に説明する。
回路構造７００は、直列接続された、第１の共振器回路７０１と、第２の共振器回路７０２とから構成されている。図からわかるように、共振器回路は、互いに切り離されている（つまり、中間素子が共振器回路７０１と共振器回路７０２とを接続している）ように構成されて、直列に接続されている。
共振器回路のそれぞれは、基本的に、図２に示した共振器回路１０１と同様に設計されている。さらに、演算増幅器７０３が、第１の共振器回路７０１と第２の共振器回路７０２との間に接続されている。演算増幅器７０３の非反転入力部７０３ａが、上流の第１の共振器回路７０１におけるコイル２０２の第２の端子に結合されている。さらに、演算増幅器７０３の反転入力部７０３ｂが、該演算増幅器７０３の出力部からフィードバックされ、第２の共振器回路７０２において、抵抗２０３の第１の端子に結合されている。この第２の共振器回路７０２は、第１の共振器回路７０１の下流に接続されている。
この構成に基づいて、上流の共振器回路７０１ＵＣ１２０４の出力電圧は、第１の共振器回路７０１の下流に接続された第２の共振器回路７０２の入力電圧に等しい。各共振器回路の出力電流は、０である。上流の第１の共振器回路７０１の下流に接続された第２の共振器回路７０２への入力電流は、下流の第２の共振器回路７０２のインピーダンスによって抑制されている。図７ａに示したように、これらのことを、上流の共振器回路７０１の出力電圧を下流の共振器回路７０２の入力部に印加するインピーダンス変換器によって、アナログ技術を用いて実施できる。
回路構造７００を実現するウェーブディジタルフィルタ７５０について、図７ｂを参照しながら以下に説明する。
ウェーブディジタルフィルタ７５０は、第１素子７５１と第２素子７５２とに分けられている。第１素子７５１は、第１の共振器回路７０１を表しており、第２素子７５２は、第２の共振器回路７０２を表している。図からわかるように、これら２つの素子は、演算増幅器７０３の機能を利用することによって互いに結合されている。これら各素子の内部設計は、基本的に、図３に示した構成と同じである。第１素子７５１への入力信号は、Ｕであり、第２素子７５２への入力信号は、ＵＣ１である。
図５との関連で説明したように、線形フィルタバンク８０８と非線形圧縮段１０１との組み合わせは、本発明では、哺乳類の内耳の非線形振動応答を非常によくシミュレートする。
特に、音声レベルに関して、０ｄＢＳＰＬ〜１２０ｄＢＳＰＬの範囲において、１ｎｍ〜１００ｎｍ（これはほぼ４０ｄＢに相当する）において、高度のダイナミック圧縮が得られる（参照：図１０）。このことは、特徴抽出および音声認識の過程で実行される他の処理において、重要である。
図１０のダイアグラム１０００は、横座標１００１に沿って蝸牛の位置を示し、縦座標１００２に沿って各蝸牛の位置において生じる基底膜のゆがみを示している。図からわかるように、ダイアグラム１０００は、したがって、１ｋＨｚ音の非線形基底膜モデルの励起パターン（ＲＭＳ値）を示している。図示した曲線１００３、１００４、１００５、１００６、１００７、１００８、１００９は、（図１０に点線で示した）最も高い感度を有する点１０１０において、通常は、蝸牛のゼロ位置に対して２１ｍｍの位置において、非常に高く圧縮されている。さらに、図１０は、励起閾値１０１１を示している。この励起閾値１０１１を越えると、人間の聴覚システムが信号のゆがみを感知する。
図１１に示したように、各直列回路の端部において各共振器回路１０１によって形成された基底膜信号ｘＢＭ１は、各フィルタ出力回路１１００に供給される。
各フィルタ出力回路１１００は、ハイパスフィルタ１１０１と、出力側において該ハイパスフィルタの下流に結合された整流回路１１０２と、その下流において信号が流れる方向に結合されたローパスフィルタ１１０３と、その下流において信号が流れる方向に結合された活性化回路１１０４と、小胞プール回路１１０５と、神経伝達物質回路１１０６とを備えている。
各基底膜信号ｘＢＭ１、ｘＢＭｉ、…、ｘＢＭＮは、コンデンサ１１０７と抵抗１１０８とを備えたハイパスフィルタ１１０１によってハイパスフィルタリングを施されてスケーリングされる。これにより、それぞれの、音声に関連したダイナミックレンジのみが、２次ボルツマン関数によって抽出される。内耳のフィルタ曲線の相対的により平坦な側方部は、図１０に示したように、１次ハイパスフィルタ１１０１によっていくぶん鋭くなっている。
本発明の模範的な本実施形態では、ハイパスフィルタ１１０１の遮断周波数は、基底膜振動の最大感度の周波数に相当する。
本発明で用いられるボルツマン関数が非対称であることにより、信号を整流することができる。（この信号は、模範的な本実施形態にしたがって整流回路１１０２によって生成され、次の段においてローパスフィルタ１１０３によってローパスフィルタリングを施される。）これにより、受容体電位信号ＵＭが、ローパスフィルタ１１０３の出力部から出力される。
本発明の模範的な本実施形態では、ローパスフィルタ１１０３の抵抗１１０９は、細胞膜とのアナロジーにより、アドミタンスｇＭ＝６０ｎＳを有しており、ローパスフィルタ１１０３のコンデンサ１１１０は、細胞膜をシミュレートするキャパシタンスＣＭ＝１２ｐＦを有している。
本発明では、小胞プール回路１１０５および神経伝達物質回路１１０６によってシミュレートされる各細胞の活性化は、ボルツマン関数によって受容体電位ＵＭから計算される。
上記したように、ローパスフィルタにかけ、整流することにより、以下の効果が得られる。
ａ）低い信号周波数において、音響刺激のサイクルごとに、センサセルの１つのそして唯一の最大励起がある。
ｂ）内有毛細胞の遮断周波数より高い周波数帯域の音響信号によって、該音響信号の包絡線に基づいた活性化がもたらされる。
ｃ）ボルツマン関数の感度および飽和の結果、音の処理が音声関連情報に集中して行われる。
換言すると、音声信号（つまり、入力信号）の時間的変化が強調されるように設計された小胞プール回路１００５および神経伝達物質回路１１０６によって、受容体電位信号ＵＭの更なる処理が行われ、同じ状態を保っているほぼ時間的に一定の入力信号の信号成分は、無視される（適合される）。
これにより、定常信号（例えば、干渉雑音）を効果的に抑制できる。
本発明の模範的な本実施形態では、この適合は、小胞プール回路１１０５によってモデル化されている。シミュレートされた小胞プールが、その規定値に絶え間なく（しかしゆっくりと）満たされる。小胞プール回路１１０５から、ある瞬間の小胞プールサイズ、および、ボルツマン関数を用いて内有毛細胞の膜電位から生じる確率を基準として、神経伝達物質電流（本発明の模範的な本実施形態では、２８０００／ｓの割合で）が生成される。
音声信号の振幅が大きい場合、大部分の小胞プールは、分散され、その結果、続く信号成分が小さな信号（つまり、振幅が小さい信号）のみを生成する。
振幅の小さい、供給された入力信号を有する位相では、小胞プールが再び生成される。つまり、小胞プール回路１１０５が上記の機能性をシミュレートするということである。該小胞プール回路１１０５は、２つの時定数（つまり、第１の時定数τ１＝１４０ｍｓおよび第２の時定数τ２＝３ｍｓ）が実現されるように設計されている。
神経伝達物質電流は、「シナプスの間隔」へと流れる。ここで、該神経伝達物質電流は、時定数τ３＝１ｍｓで、本発明では神経伝達物質によってシミュレートされた神経伝達物質回路１１０６によって、分散される。
小胞プールからの小胞機能に加えて、内有毛細胞の膜電位にのみ依存した他の神経伝達物質電流が生成される。これは、選択されたモデルは、無限の小胞プールサイズおよび９０００／ｓの割合に基づいているためである。
これら２つの神経伝達物質電流により、定常音声信号および過渡音声信号を適切に符号化できる（つまり、神経活動電位を適切に符号化できる）。
小胞プール１１０５は、連続的にモデル化されるだけではなく、ディスクリートの小胞をも含んでいる。ディスクリートにモデル化する場合、神経伝達物質電流は、確率過程として生じる。この手順は、スイッチング信号を個々の神経活動電位に符号化するために選択される。
神経活動電位を、図１２に示した神経活動電位のダイアグラム１２００に示す。この神経活動電位は、シナプスの間隔における各神経伝達物質の濃度が所定の閾値（模範的な本実施形態では１．０vesicles）を越える場合に引き起こされる。
図１２は、合成音声「ｅ」によって刺激する場合に生成された、モデル化された神経活動電位を示している。
該合成音声「ｅ」の２つのフォルマント周波数では、励起が生じる。さらに、基本的な音声周波数（１００Ｈｚが１０ｍｓに相当する）によって変調される時間構造において（特に、第２の形式では）、このことが得られる。
本発明の特徴抽出ユニット８０１の１つの極めて有効な特性は、該特徴抽出ユニット８０１を、自動音声認識システムにおける音声認識方法の過程における達成可能な認識性能に基づいて、評価および最適化できる点にある。
図１３のダイアグラム１３００は、（横座標に沿って作図された）干渉雑音が異なる場合の、本発明の様々な処理段（内耳モデル素子のみ）（ワード誤り率曲線１３０２、および、センサセルワード誤り率曲線１３０３）を有する高速フーリエ変換（ワード誤り率曲線１３０１）に基づいた従来の音声認識方法の音声認識性能を示している。
それぞれ得られたワード誤り率を、図１３の縦座標１３０５に沿って示す。
図１３に示したように、干渉雑音が存在せずに、高速フーリエ変換に基づいた従来の方法の認識性能の質は高い。このことは特に、数年以上かけて発展してきたアルゴリズムの完成度によるものであるが、しかし、干渉雑音が生じた場合の、本発明によって提示された特徴のロバスト性は明白である。
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[２] S. Senneff, A Computational Model for the Perforal Auditory System: Application to Speech Recognition Research,Proceedings of IEEE ICASSP 1986,東京, １９８３〜１９８６ページ、東京、１９８６年
[３] M. Hunke, T. Holton,Training Machine Classifiers to Match the performance of Human Listeners in a Natural Vowel Classification Task, ICSSLP,５７４〜５７７ページ、１９９６年
[４] S. Sandhu, O. Ghitza,A Comparative Study of MEL Cepstra and EIH for Phone Classification under Adverse Conditions,IEEE, ４０９〜４１２ページ、１９９５年
[５] C. Sumner他, A Revised Model of the Inner-Hair-Cell and Auditory Nerve Complex, Journal of Acoustic Society of America、１１１巻、２１７８〜２１８８ページ、２００２年５月
[６] T. Dau, Modell der effektiven Signalverarbeitung im Gehor、Einblicke（聴力における効果的な信号処理のモデルに関する考察）, ２９号、１６〜１８ページ、１９９９年４月
[７] V. Hohmann, Signalverarbeitung in digitalen Horgeraten、Einblicke （ディジタル補聴器における信号処理に関する考察）, ３３号、２４〜２６ページ、２００１年６月
[８] H. W. Strube, A Computationally Efficient Basilar-Membrane-Model, Acoustica, ５８巻、２０７〜２１４ページ、１９８５年
[９] M. A. Ruggero他, Mechanical Basis of Frequency Tuning and Neural Excitation at the Base of the Cochlea: Comparison of Basilar-Membrane-Vibration and Auditory-Fiber-Responses in Chinchilla, Proceedings of National Academy of Science USA, ９７巻、２２号、１１７４４〜１１７５０ページ、２０００年１０月
[１０] P. Dallos他, The Cochlea、ISBN 0387944494, Springer Verlag、第６章、３１８〜３８５ページ、１９９８年
[１１] DE 691 31 095 T2
本発明の好ましい模範的な一実施形態に関する回路構造を示している。 本発明の模範的な一実施形態に関する共振器回路を示している。 図２に示した共振器回路を、ウェーブディジタルフィルタとして実現した図である。 図１に示した回路構造の機能性を示す図である。 図１に示した回路構造の機能性を示す図である。 本発明の模範的な他の実施形態に関する回路構造素子を示している。 図６ａに示した共振器回路を、ウェーブディジタルフィルタとして実現した図である。 本発明の模範的な他の実施形態に関する回路構造素子を示している。 図７ａに示した共振器回路を、ウェーブディジタルフィルタとして実現した図である。 本発明の模範的な一実施形態に関する音声認識システムを示すブロック図である。 本発明の模範的な一実施形態に関する、線形フィルタバンクと、該フィルタバンクの個々のフィルタ段に割り当てられた複数の共振器回路とを示す回路図である。 １ｋＨｚ音の非線形基底膜モデルのための励起パターンを示す図である。 本発明の模範的な一実施形態に関する回路構造を構成するために各共振器回路に直接接続された回路素子を示す回路図である。 モデル化された神経活動電位を示す図である。 従来技術の音声認識システムとは異なる、本発明の模範的な一実施形態の音声認識システムの音声認識率を示す図である。
符号の説明
１００ 回路構造
１０１ 共振器回路
１０２ グローバル入力信号
１０３（音声）信号源
１０４ 第１のローカル出力信号
１０５ 第１のローカル入力信号
１０６ 第２のローカル入力信号
１０７ 第２のローカル入力信号
１０８ 第３のローカル出力信号
１０９ グローバル出力信号
１１１ 制御回路
２００ 入力信号
２０１ コンデンサ
２０２ インダクタンス
２０３ 制御可能な抵抗
２０４ 出力信号
３００ ウェーブディジタルフィルタ
３０１ 第１ブロック（直列結合器）
３０２ 第２ブロック（並列結合器）
３０３ 第３ブロック（コンデンサの記憶素子）
３０４ 第４ブロック（インダクタンスの記憶素子）
４００ 図
４０１ 横座標
４０２ 縦座標
４０３ 第１曲線
４０４ 第２曲線
４０５ 第３曲線
４０６ 第４曲線
４０７ 第５曲線
４０８ 第６曲線
４０９ 第７曲線
４１０ 第８曲線
５００ 図
５０１ 横座標
５０２ 縦座標
５０３ 第１曲線
５０４ 第２曲線
５０５ 第３曲線
５０６ 第４曲線
５０７ 第５曲線
６００ 回路構造
６０１ 第１の共振器回路
６０２ 第２の共振器回路
６５０ ウェーブディジタルフィルタ
６５１ 第１素子
６５２ 第２素子
７００ 回路構造
７０１ 第１の共振器回路
７０２ 第２の共振器回路
７０３ 演算増幅器
７０３ａ 非反転入力部
７０３ｂ 反転入力部
７０３ｃ 出力部
７５０ ウェーブディジタルフィルタ
７５１ 第１素子
７５２ 第２素子
８００ 音声認識システム
８０１ 特徴抽出システム
８０２ 音声認識デバイス
８０３ 入力信号
８０４ 聴力聴覚伝導路モデル素子
８０５ 信号
８０６ 中耳モデル素子
８０７ 信号
８０８ 内耳モデル素子
８０９ 信号
８１０ センサセルモデル素子
８１１ 信号
８１２ シナプスモデル素子
８１３ 信号
９０１ インダクタンス
９０２ 抵抗
９０３ フィルタバンク
９０４ａ フィルタ段インダクタンス
９０４ｂ フィルタ段抵抗
９０４ｃ フィルタ段コンデンサ
９０５ フィルタ段
９０５ａ フィルタ段インダクタンス
９０５ｂ フィルタ段抵抗
９０５ｃ フィルタ段コンデンサ
９０６ａ フィルタ段インダクタンス
９０６ｂ フィルタ段抵抗
９０６ｃ フィルタ段コンデンサ
９０７ 終端インピーダンス
ｘＢＭ 基底膜信号
１０００ 図
１００１ 横座標
１００２ 縦座標
１００３ 励起曲線
１００４ 励起曲線
１００５ 励起曲線
１００６ 励起曲線
１００７ 励起曲線
１００８ 励起曲線
１００９ 励起曲線
１０１０ 最も高い感度の点
１０１１ 励起閾値
１１００ フィルタ出力処理回路
１１０１ ハイパスフィルタ
１１０２ 整流回路
１１０３ ローパスフィルタ
１１０４ 活性化回路
１１０５ 小胞回路
１１０６ 神経伝達物質回路
１１０７ ハイパスフィルタコンデンサ
１１０８ ハイパスフィルタ抵抗
１１０９ ローパスフィルタ抵抗
１１１０ ローパスフィルタコンデンサ
１２００ 図
１３００ 図
１３０１ ワード誤り率曲線
１３０２ ワード誤り率曲線
１３０３ ワード誤り率曲線
１３０４ 横座標
１３０５ 縦座標

Claims (19)

  1. 回路構造であって、
    複数のフィルタ段、および、入力信号が供給されるフィルタバンク入力部を備えたフィルタバンクと、
    上記入力信号のそれぞれから一つの出力信号エレメントを生成するための複数の共振器回路であって、各上記共振器回路が、それぞれ複数の上記フィルタ段の一つのフィルタ段に対応して設けられているとともに、対応するフィルタ段の一つの出力部に結合されている、共振器回路と、
    を備えており、
    各上記共振器回路は、一つのキャパシタンス、一つのインダクタンス、および、一つの共振器出力部であって対応する上記出力信号エレメントが生成可能な共振器出力部を備えており、
    少なくとも一つの共振器回路のＱ値の開ループ制御または閉ループ制御を行うための少なくとも一つの共振器制御回路を備えており、上記少なくとも一つの共振器制御回路は、上記共振器回路のＱ値のための開ループ制御あるいは閉ループ制御を、上記入力信号の信号振幅および上記共振器回路からの上記出力信号エレメントの信号振幅のいずれか一方または両方の時間プロファイルの関数として供給するように、構成されている、回路構造。
  2. 各上記共振器回路は、互いに直列に結合された複数の共振器回路素子を有しており、
    上記共振器回路素子の少なくとも一つは、上記共振器回路の一つの出力部に結合されている、請求項１に記載の回路構造。
  3. 上記フィルタバンクは線形ウェーブディジタルフィルタの形態で設けられている、請求項１または２に記載の回路構造。
  4. 上記共振器回路の少なくとも一つは、上記共振器制御回路によって制御可能な抵抗を有している、請求項１ないし３のいずれか１項に記載の回路構造。
  5. 複数のハイパスフィルタを備えており、各上記フィルタ段はそれぞれに対応する少なくとも一つの上記ハイパスフィルタを有しているとともに、上記ハイパスフィルタのそれぞれは対応する上記共振器回路の出力部に結合されている、請求項１ないし４のいずれか１項に記載の回路構造。
  6. 上記ハイパスフィルタの少なくとも一つは１次のハイパスフィルタで構成されている、請求項５に記載の回路構造。
  7. 少なくとも一つの上記１次のハイパスフィルタの遮断周波数は、哺乳類の内耳の基底膜振動の最大感度の周波数に一致している、請求項６に記載の回路構造。
  8. 複数の整流回路を備えており、各整流回路はそれぞれ、一つの上記フィルタ段および一つの上記ハイパスフィルタに対応しているとともに、対応する上記ハイパスフィルタの一つの出力部に結合されている、請求項５ないし７のいずれか１項に記載の回路構造。
  9. 複数のローパスフィルタを備えており、各ローパスフィルタはそれぞれ、一つの上記整流回路に対応しているとともに、対応する上記整流回路の一つの出力部に結合されている、請求項８に記載の回路構造。
  10. 複数の活性化回路を備えており、各上記活性化回路はそれぞれ一つの上記フィルタ段に対応しており、各上記活性化回路は、上記活性化回路に供給される信号の変化率を増幅するように、および、上記活性化回路に供給される時間的にほぼ一定の信号の成分を減衰するように、構成されている、請求項９に記載の回路構造。
  11. 各上記活性化回路は、複数の小胞回路を有する小胞プールを備えている、請求項１０に記載の回路構造。
  12. 上記共振器制御回路は、ボルツマン関数およびボルツマン関数の導関数の一方または両方に基づいて、少なくとも一つの上記共振器回路のＱ値を制御するように構成されており、上記ボルツマン関数は、対応する上記出力信号エレメントの振幅をパラメータとして含んでいる、請求項１ないし１１のいずれか１項に記載の回路構造。
  13. 上記共振器制御回路は、少なくとも一つの上記共振器回路のＱ値を、人間の耳に対して定義されている感度特性に基づいて、対応する上記出力信号エレメントの振幅の関数として調整する、請求項１ないし１２のいずれか１項に記載の回路構造。
  14. 上記共振器制御回路は、少なくとも一つの上記共振器回路に対して、対応する出力信号エレメントの振幅が大きくなるほど、該共振器回路のＱ値を小さくするように構成されている、請求項１ないし１３のいずれか１項に記載の回路構造。
  15. 上記共振器制御回路は、少なくとも一つの上記共振器回路のＱ値を、対応する上記出力信号エレメントの振幅の非線形関数として調整するように構成されている、請求項１４に記載の回路構造。
  16. 上記共振器制御回路は、少なくとも一つの上記共振器回路のＱ値を、対応する上記出力信号エレメントの振幅が予め定められた幅内にあるように調整する、請求項１ないし１５のいずれか１項に記載の回路構造。
  17. 音声信号を、上記フィルタバンクへの上記入力信号として処理する、請求項１ないし１６のいずれか１項に記載の回路構造。
  18. 請求項１ないし１７のいずれか１項に記載の回路構造と、
    上記回路構造によって生成された信号をさらに処理するための他処理ユニットとを備えている、信号処理装置。
  19. 上記他処理ユニットは、音声認識デバイスまたは補聴器である、請求項１８に記載の信号処理装置。
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