JP2015031927A - Common signal inclusion section presence determination device, method, and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、入力信号と呼ぶ時系列信号と、蓄積信号と呼ぶ時系列信号とが与えられたとき、共通する信号が含まれている区間の有無を判定する共通信号含有区間有無判定方法、装置、及びプログラムに関する。 The present invention provides a common signal containing section presence / absence determination method and apparatus for determining the presence or absence of a section including a common signal when a time series signal called an input signal and a time series signal called an accumulation signal are given. And the program.
共通信号含有区間有無判定は、図１２にあるように入力信号と呼ぶ時系列信号と、蓄積信号と呼ぶ時系列信号が与えられたとき、入力信号と蓄積信号の間で同じ信号が含まれている区間の有無を判定することである。 The presence / absence determination of the common signal containing section includes the same signal between the input signal and the accumulated signal when a time series signal called an input signal and a time series signal called an accumulated signal are given as shown in FIG. The presence or absence of a certain section is determined.
この共通信号含有区間有無判定は、従来、入力信号から参照信号と呼ぶ小区間の信号をずらしながら切り出し、切り出された各参照信号について、これを含む区間を蓄積信号から検出することで、同じ信号が含まれている区間があるかを判定することで実現可能であった(以後、この手法を総当たり法と呼ぶ)。 This common signal containing section presence / absence determination is conventionally performed by cutting out a signal of a small section called a reference signal from the input signal while shifting the same signal by detecting the section including the reference signal from the accumulated signal for each cut out reference signal. This can be realized by determining whether or not there is a section including the symbol (hereinafter, this method is called the brute force method).
時系列信号が音響信号の場合、総当たり法において、切り出された参照信号の蓄積信号からの検出には特許文献１の手法(以後、特許文献１の手法を分割一致探索法２と呼ぶ)を用いることができる。 When the time-series signal is an acoustic signal, the technique of Patent Document 1 (hereinafter, the technique of Patent Document 1 is referred to as the division match search method 2) for detection from the accumulated signal of the extracted reference signal in the brute force method. Can be used.
しかし、上記の総当たり法においては、入力信号の複数個所から参照信号を切り出さねばならず、上記の分割一致探索法２を、切り出した各参照信号について実行しないといけないこと、また、蓄積信号が長い信号の場合、1回の分割一致探索法２の実行に時間がかかることにより、総当たり法の実行には時間がかかる、という問題があった。 However, in the brute force method, it is necessary to cut out reference signals from a plurality of locations of the input signal, the division match search method 2 must be executed for each cut out reference signal, and the accumulated signal is In the case of a long signal, there is a problem that it takes time to execute the brute force method because it takes time to execute the division match search method 2 once.
本発明は、上記の事情を考慮してなされたもので、入力信号と蓄積信号との間で対応する信号が含まれている区間の有無を高速に判定することができる共通信号含有区間有無判定方法、装置、及びプログラムを提供することを目的とする。 The present invention has been made in consideration of the above circumstances, and it is possible to determine the presence / absence of a common signal-containing section that can quickly determine the presence / absence of a section including a corresponding signal between an input signal and an accumulated signal. It is an object to provide a method, an apparatus, and a program.
上記の目的を達成するために本発明に係る共通信号含有区間有無判定方法は、時系列信号である入力信号と、時系列信号である蓄積信号との間での、対応する信号が含まれている区間の有無を判定する共通信号含有区間有無判定方法であって、入力信号特徴ベクトル抽出部によって、前記入力信号のうちの各区間の部分信号について、特徴ベクトルを抽出し、入力信号特徴ベクトル統合部によって、前記入力信号特徴ベクトル抽出部によって抽出された各区間の特徴ベクトルを統合した入力信号統合特徴ベクトルを生成し、蓄積信号特徴ベクトル抽出部によって、前記蓄積信号のうちの各区間の部分信号について、特徴ベクトルを抽出し、蓄積信号特徴ベクトル統合部によって、前記蓄積信号特徴ベクトル抽出部によって抽出された各区間の特徴ベクトルを統合した蓄積信号統合特徴ベクトルを生成し、統合特徴ベクトル類似度計算部によって、前記入力信号特徴ベクトル統合部によって生成された入力信号統合特徴ベクトルと、前記蓄積信号特徴ベクトル統合部によって生成された蓄積信号統合特徴ベクトルとの類似度を用いて統合類似度を計算し、判定部によって、前記統合特徴ベクトル類似度計算部によって計算された統合類似度に基づいて、前記入力信号と前記蓄積信号との間での、対応する信号が含まれている区間の有無を判定する。 In order to achieve the above object, the common signal containing section presence / absence determination method according to the present invention includes a corresponding signal between an input signal that is a time series signal and an accumulated signal that is a time series signal. A common signal containing section presence / absence determination method for determining the presence or absence of a certain section, wherein an input signal feature vector extraction unit extracts feature vectors for partial signals in each section of the input signal and integrates input signal feature vectors Generating an input signal integrated feature vector obtained by integrating the feature vectors of each section extracted by the input signal feature vector extracting unit, and the accumulated signal feature vector extracting unit using the partial signal of each section of the stored signal. For each section extracted by the accumulated signal feature vector extracting unit by the accumulated signal feature vector integrating unit. The accumulated signal integrated feature vector that integrates the collection vector is generated, and the integrated feature vector similarity calculation unit generates the input signal integrated feature vector generated by the input signal feature vector integration unit and the stored signal feature vector integration unit. The integrated similarity is calculated using the similarity with the stored accumulated signal integrated feature vector, and the input signal and the accumulated are calculated by the determination unit based on the integrated similarity calculated by the integrated feature vector similarity calculating unit. The presence / absence of a section including the corresponding signal is determined.
本発明に係る共通信号含有区間有無判定装置は、時系列信号である入力信号と、時系列信号である蓄積信号との間での、対応する信号が含まれている区間の有無を判定する共通信号含有区間有無判定装置であって、前記入力信号のうちの各区間の部分信号について、特徴ベクトルを抽出する入力信号特徴ベクトル抽出部と、前記入力信号特徴ベクトル抽出部によって抽出された各区間の特徴ベクトルを統合した入力信号統合特徴ベクトルを生成する入力信号特徴ベクトル統合部と、前記蓄積信号のうちの各区間の部分信号について、特徴ベクトルを抽出する蓄積信号特徴ベクトル抽出部と、前記蓄積信号特徴ベクトル抽出部によって抽出された各区間の特徴ベクトルを統合した蓄積信号統合特徴ベクトルを生成する蓄積信号特徴ベクトル統合部と、前記入力信号特徴ベクトル統合部によって生成された入力信号統合特徴ベクトルと、前記蓄積信号特徴ベクトル統合部によって生成された蓄積信号統合特徴ベクトルとの類似度を用いて統合類似度を計算する統合特徴ベクトル類似度計算部と、前記統合特徴ベクトル類似度計算部によって計算された統合類似度に基づいて、前記入力信号と前記蓄積信号との間での、対応する信号が含まれている区間の有無を判定する判定部と、を含んで構成されている。 The common signal containing section presence / absence determination device according to the present invention is a common method for determining the presence / absence of a section including a corresponding signal between an input signal that is a time-series signal and an accumulated signal that is a time-series signal. An apparatus for determining presence / absence of a signal-containing section, wherein an input signal feature vector extracting unit that extracts a feature vector for a partial signal of each section of the input signal, and each section extracted by the input signal feature vector extracting unit An input signal feature vector integration unit that generates an input signal integration feature vector that integrates feature vectors, a storage signal feature vector extraction unit that extracts a feature vector for partial signals in each section of the storage signal, and the storage signal Stored signal feature vector integration that generates a stored signal integrated feature vector by integrating the feature vectors of each section extracted by the feature vector extraction unit And calculating an integrated similarity using a similarity between the input signal integrated feature vector generated by the input signal feature vector integrating unit and the accumulated signal integrated feature vector generated by the accumulated signal feature vector integrating unit Based on the integrated similarity calculated by the feature vector similarity calculating unit and the integrated feature vector similarity calculating unit, a section including a corresponding signal between the input signal and the accumulated signal is included. And a determination unit for determining presence or absence.
本発明に係るプログラムは、上記の共通信号含有区間有無判定装置の各部としてコンピュータを機能させるためのプログラムである。 The program which concerns on this invention is a program for functioning a computer as each part of said common signal containing area presence determination apparatus.
以上説明したように、本発明の共通信号含有区間有無判定方法、装置、及びプログラムによれば、入力信号のうちの各区間について抽出された特徴ベクトルを統合した入力信号統合特徴ベクトルを生成し、蓄積信号のうちの各区間について抽出された特徴ベクトルを統合した蓄積信号統合特徴ベクトルを生成し、入力信号統合特徴ベクトルと蓄積信号統合特徴ベクトルとの類似度を用いて統合類似度を計算することにより、入力信号と蓄積信号との間で対応する信号が含まれている区間の有無を高速に判定することができる、という効果が得られる。 As described above, according to the common signal containing section presence / absence determination method, apparatus, and program of the present invention, an input signal integrated feature vector obtained by integrating feature vectors extracted for each section of the input signal is generated, Generating a stored signal integrated feature vector by integrating the feature vectors extracted for each section of the stored signal, and calculating an integrated similarity using the similarity between the input signal integrated feature vector and the stored signal integrated feature vector As a result, it is possible to determine at high speed whether or not there is a section including a corresponding signal between the input signal and the accumulated signal.
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
［第１の実施の形態］
＜システム構成＞
図１は、本発明による共通信号含有区間有無判定装置の一実施例を示すブロック図である。図１に示す共通信号含有区間有無判定装置は、入力信号と呼ぶある特定の映像信号と、蓄積信号と呼ぶ映像信号との間で、同じ信号が含まれている区間の有無を判定する装置であり、具体的にはＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）と、ＲＡＭと、後述する共通信号含有区間有無判定処理ルーチンを実行するためのプログラムを記憶したＲＯＭとを備えたコンピュータで構成され、機能的には次に示すように構成されている。
[First Embodiment]
<System configuration>
FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of a common signal containing section presence / absence determining apparatus according to the present invention. The common signal containing section presence / absence determination apparatus shown in FIG. 1 is an apparatus that determines the presence / absence of a section including the same signal between a specific video signal called an input signal and a video signal called an accumulated signal. Yes, specifically, a computer comprising a CPU (Central Processing Unit), a RAM, and a ROM storing a program for executing a common signal containing section presence / absence determination routine described later, and functionally The configuration is as follows.
共通信号含有区間有無判定装置は、入力信号特徴ベクトル抽出部１０１、入力信号特徴ベクトル統合部１０２、蓄積信号特徴ベクトル抽出部１０３、蓄積信号特徴ベクトル統合部１０４、統合特徴ベクトル類似度計算部１０５、及び判定部１０６を備えている。 The common signal containing section presence / absence determining device includes an input signal feature vector extracting unit 101, an input signal feature vector integrating unit 102, an accumulated signal feature vector extracting unit 103, an accumulated signal feature vector integrating unit 104, an integrated feature vector similarity calculating unit 105, And a determination unit 106.
入力信号特徴ベクトル抽出部１０１は、入力信号のうちの各区間（区間の開始時刻をｔとする）の部分信号について、図２に示すように、特徴ベクトルＶＩ tを各々抽出する。 Input signal feature vector extraction unit 101, the partial signals of each section of the input signal (the start time and t interval), as shown in FIG. 2, to extract each feature vector V I t.
具体的には、着目した区間の各フレームを、一定サイズの小領域に分割して、小領域毎に符号化し、予め定められた、着目する小領域（例えば、ユーザ指定の小領域や、等間隔の小領域）の各々の符号を取り出し、取り出した符号を要素として並べた特徴ベクトルを生成する。ここで、フレームの時刻がｔi、ｗ番目の小領域から得られる符号を、Ｃti,wと書き、区間の先頭の時点がｔの特徴ベクトルＶＩ tの要素を、ＶI t,1, ＶI t,2, … , ＶI t,dと書く。 Specifically, each frame of the focused section is divided into small areas of a certain size, encoded for each small area, and a predetermined small area of interest (for example, a user-specified small area, etc.) Each code of the small area is extracted, and a feature vector in which the extracted codes are arranged as elements is generated. Here, the time of the frame is t i , the code obtained from the w-th small area is written as C ti, w, and the element of the feature vector V I t whose start time is t is V I t, 1 , V I t, 2 , ..., V I t, d .
なお、入力信号及び蓄積信号が映像信号である場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、例えば、入力信号及び蓄積信号が音響信号であってもよい。この場合には、入力信号である音響信号からパワースペクトルを抽出し、スペクトログラム（spectrogram）を得る。そして、入力信号のスペクトログラムから、入力信号のうちの各区間（区間の開始時刻をｔとする）について、図３に示すように、特徴ベクトルＶＩ tを抽出する。 Note that the case where the input signal and the accumulation signal are video signals has been described as an example, but the present invention is not limited to this. For example, the input signal and the accumulation signal may be acoustic signals. In this case, a power spectrum is extracted from an acoustic signal that is an input signal to obtain a spectrogram. Then, from the spectrogram of the input signal, for each section of the input signal (the start time of the interval to t), as shown in FIG. 3, extracts a feature vector V I t.
具体的には、着目した区間のスペクトルグラムを一定サイズの小領域に分割して、小領域毎に符号化し、予め定められた、着目する小領域（例えば、ユーザ指定の小領域や、等間隔の小領域）の各々の符号を取り出し、取り出した符号を要素として並べた特徴ベクトルを生成する。 Specifically, the spectrumgram of the focused section is divided into small areas of a certain size, encoded for each small area, and a predetermined small area of interest (for example, a user-specified small area or an equal interval) Are extracted, and a feature vector in which the extracted codes are arranged as elements is generated.
入力信号特徴ベクトル統合部１０２は、入力信号特徴ベクトル抽出部１０１によって抽出された各区間の特徴ベクトルＶＩ tを統合した入力信号統合特徴ベクトルを生成する。 Input signal feature vector integration section 102 generates an input signal integration feature vector which integrates feature vector V I t of each section extracted by the input signal feature vector extraction unit 101.
具体的には、図４に示すように、入力信号特徴ベクトル抽出部１０１によって抽出された各区間の特徴ベクトル Specifically, as shown in FIG. 4, the feature vector of each section extracted by the input signal feature vector extraction unit 101
を、lI区間分まとめて、以下の式のように、特徴ベクトルの各次元について、各区間の特徴ベクトルの当該次元に現れた要素すべての集合を、入力信号統合特徴ベクトル L I sections, and for each dimension of the feature vector, for each dimension of the feature vector, the set of all the elements that appeared in the dimension of the feature vector of each section
の対応する次元の要素 Elements of the corresponding dimension of
として、入力信号統合特徴ベクトルを生成する。 As a result, an input signal integrated feature vector is generated.
蓄積信号特徴ベクトル抽出部１０３は、蓄積信号のうちの各区間（区間の開始時刻をｔとする）の部分信号について、入力信号特徴ベクトル抽出部１０１と同様に、特徴ベクトルＶS tを各々抽出する。 Similar to the input signal feature vector extraction unit 101, the accumulated signal feature vector extraction unit 103 extracts each of the feature vectors V S t from the partial signals in each section (the start time of the section is t) of the accumulated signal. To do.
蓄積信号特徴ベクトル統合部１０４は、蓄積信号特徴ベクトル抽出部１０３によって抽出された各区間の特徴ベクトルＶS tを統合した蓄積信号統合特徴ベクトルを生成する。 Stored signal feature vector integration section 104 generates an accumulation signal integration feature vector which integrates feature vector V S t of each section extracted by the stored signal feature vector extraction unit 103.
具体的には、入力信号特徴ベクトル統合部１０２と同様に、蓄積信号特徴ベクトル抽出部１０３によって抽出された各区間の特徴ベクトル Specifically, similar to the input signal feature vector integration unit 102, the feature vectors of each section extracted by the accumulated signal feature vector extraction unit 103
を、lS区間分まとめて、以下の式のように、特徴ベクトルの各次元について、各区間の特徴ベクトルの当該次元に現れた要素すべての集合を、蓄積信号統合特徴ベクトル Are collected for l S sections, and for each dimension of the feature vector, a set of all elements appearing in the dimension of the feature vector of each section is stored as the accumulated signal integrated feature vector.
の対応する次元の要素 Elements of the corresponding dimension of
として、蓄積信号統合特徴ベクトルを生成する。 As a result, an accumulated signal integrated feature vector is generated.
統合特徴ベクトル類似度計算部１０５は、入力信号特徴ベクトル統合部１０２によって生成された入力信号統合特徴ベクトルと、蓄積信号特徴ベクトル統合部によって生成された蓄積信号統合特徴ベクトルとの類似度を用いて、図５に示すように、以下の式に従って、lI分まとめた区間とlS分まとめた区間の間の統合類似度を計算する。 The integrated feature vector similarity calculating unit 105 uses the similarity between the input signal integrated feature vector generated by the input signal feature vector integrating unit 102 and the accumulated signal integrated feature vector generated by the accumulated signal feature vector integrating unit. As shown in FIG. 5, according to the following formula, the integrated similarity between the section summed up by l I and the section summed up by l S is calculated.
ただし、ｓ（ｕI，ｕS）は、事前に定義している符号ｕI，ｕSの間の類似度である。 Here, s (u I , u S ) is a similarity between codes u I and u S defined in advance.
判定部１０６は、統合特徴ベクトル類似度計算部１０５によって計算された統合類似度に基づいて、入力信号と蓄積信号との間での、同じ信号が含まれている区間の有無を判定する。 Based on the integrated similarity calculated by the integrated feature vector similarity calculation unit 105, the determination unit 106 determines whether there is a section including the same signal between the input signal and the accumulated signal.
＜共通信号含有区間有無判定装置の作用＞
次に、本実施の形態に係る共通信号含有区間有無判定装置の作用について説明する。
<Operation of common signal containing section presence / absence judging device>
Next, the operation of the common signal containing section presence / absence determining apparatus according to the present embodiment will be described.
共通信号含有区間有無判定装置において、図６に示す共通信号含有区間有無判定処理ルーチンが実行される。 In the common signal containing section presence / absence determination device, the common signal containing section presence / absence determination processing routine shown in FIG.
まず、ステップＳ１０１において、入力信号特徴ベクトル抽出部１０１は、入力信号を読み込む。そして、入力信号特徴ベクトル抽出部１０１は、入力信号から、各区間の特徴ベクトルを抽出する。 First, in step S101, the input signal feature vector extraction unit 101 reads an input signal. Then, the input signal feature vector extraction unit 101 extracts a feature vector of each section from the input signal.
次のステップＳ１０２において、入力信号特徴ベクトル統合部１０２は、上記ステップＳ１０１で抽出された各区間の特徴ベクトルを統合して、入力信号統合特徴ベクトルを生成する。 In the next step S102, the input signal feature vector integration unit 102 integrates the feature vectors of each section extracted in step S101 to generate an input signal integrated feature vector.
そして、ステップＳ１０３において、蓄積信号特徴ベクトル抽出部１０３は、蓄積信号を読み込む。そして、蓄積信号特徴ベクトル抽出部１０３は、蓄積信号から、各区間の特徴ベクトルを抽出する。 In step S103, the accumulated signal feature vector extraction unit 103 reads the accumulated signal. Then, the accumulated signal feature vector extraction unit 103 extracts the feature vector of each section from the accumulated signal.
次のステップＳ１０４において、蓄積信号特徴ベクトル統合部１０４は、上記ステップＳ１０３で抽出された各区間の特徴ベクトルを統合して、蓄積信号統合特徴ベクトルを生成する。 In the next step S104, the accumulated signal feature vector integration unit 104 integrates the feature vectors of each section extracted in step S103, and generates an accumulated signal integrated feature vector.
そして、ステップＳ１０５において、統合特徴ベクトル類似度計算部１０５は、上記ステップＳ１０２で生成された入力信号統合特徴ベクトルと、上記ステップＳ１０４で生成された蓄積信号統合特徴ベクトルとの類似度を、統合類似度として計算する。ステップＳ１０６では、判定部１０６は、上記ステップＳ１０５で計算された統合類似度が閾値以上であるか否かに基づいて、入力信号と蓄積信号との間での、共通する信号が含まれている区間の有無を判定し、判定結果を出力して、共通信号含有区間有無判定処理ルーチンを終了する。 In step S105, the integrated feature vector similarity calculation unit 105 calculates the similarity between the input signal integrated feature vector generated in step S102 and the accumulated signal integrated feature vector generated in step S104. Calculate as degrees. In step S106, the determination unit 106 includes a common signal between the input signal and the accumulated signal based on whether or not the integrated similarity calculated in step S105 is greater than or equal to a threshold value. The presence / absence of the section is determined, the determination result is output, and the common signal containing section presence / absence determination processing routine is terminated.
以上説明したように、本発明の実施の形態に係る共通信号含有区間有無判定装置によれば、入力信号のうちの各区間について抽出された特徴ベクトルを統合した入力信号統合特徴ベクトルを生成し、蓄積信号のうちの各区間について抽出された特徴ベクトルを統合した蓄積信号統合特徴ベクトルを生成し、入力信号統合特徴ベクトルと蓄積信号統合特徴ベクトルとの類似度を用いて統合類似度を計算することにより、統合特徴ベクトル同士の比較を行うことで比較回数を削減することができるため、入力信号と蓄積信号との間で同じ信号が含まれている区間の有無を高速に判定することができる。これは総当たり法における分割一致探索法２の実行回数を減らし、また、蓄積信号中の分割一致探索法２での探索対象とする区間を削減することで、共通信号含有区間有無判定を高速に行うことに相当する。 As described above, according to the common signal containing section presence / absence determination device according to the embodiment of the present invention, an input signal integrated feature vector that integrates feature vectors extracted for each section of the input signal is generated, Generating a stored signal integrated feature vector by integrating the feature vectors extracted for each section of the stored signal, and calculating an integrated similarity using the similarity between the input signal integrated feature vector and the stored signal integrated feature vector Thus, since the number of comparisons can be reduced by comparing the integrated feature vectors, the presence / absence of a section in which the same signal is included between the input signal and the accumulated signal can be determined at high speed. This reduces the number of executions of the division match search method 2 in the brute force method, and also reduces the number of sections to be searched in the division match search method 2 in the accumulated signal, thereby quickly determining whether or not there is a common signal containing section. Equivalent to doing.
［第２の実施の形態］
＜システム構成＞
次に第２の実施の形態について説明する。なお、第２の実施の形態に係る共通信号含有区間有無判定装置の構成は、第１の実施の形態と同様であるため、同一符号を付して説明を省略する。
[Second Embodiment]
<System configuration>
Next, a second embodiment will be described. Note that the configuration of the common signal containing section presence / absence determination device according to the second embodiment is the same as that of the first embodiment, and thus the same reference numerals are given and description thereof is omitted.
第２の実施の形態では、特徴ベクトルを抽出する方法と、特徴ベクトルを統合する方法と、統合類似度の計算方法とが、第１の実施の形態と異なっている。 In the second embodiment, a method for extracting feature vectors, a method for integrating feature vectors, and a method for calculating integrated similarity are different from those in the first embodiment.
第２の実施の形態に係る共通信号含有区間有無判定装置の入力信号特徴ベクトル抽出部１０１は、入力信号のうちの各区間（区間の開始時刻をｔとする）の部分信号について、ヒストグラムを表す特徴ベクトルＶＩ tを抽出する。 The input signal feature vector extraction unit 101 of the common signal containing section presence / absence determining device according to the second embodiment represents a histogram for the partial signal in each section (the start time of the section is t) of the input signal. extracting a feature vector V I t.
具体的には、着目した区間の各フレームを、一定サイズの小領域に分割して、小領域毎に符号化し、予め定められた、着目する小領域（例えば、ユーザ指定の小領域や、等間隔の小領域）の各々の符号を取り出し、取り出した符号毎に出現頻度をカウントし、符号毎の出現頻度を要素として並べたヒストグラムを表す特徴ベクトルを生成する。 Specifically, each frame of the focused section is divided into small areas of a certain size, encoded for each small area, and a predetermined small area of interest (for example, a user-specified small area, etc.) Each code of the small area is extracted, the appearance frequency is counted for each extracted code, and a feature vector representing a histogram in which the appearance frequencies for each code are arranged as elements is generated.
なお、入力信号及び蓄積信号が映像信号である場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、例えば、入力信号及び蓄積信号が音響信号であってもよい。 Note that the case where the input signal and the accumulation signal are video signals has been described as an example, but the present invention is not limited to this. For example, the input signal and the accumulation signal may be acoustic signals.
入力信号特徴ベクトル統合部１０２は、入力信号特徴ベクトル抽出部１０１によって抽出された各区間の特徴ベクトルＶＩ tを統合した入力信号統合特徴ベクトルを生成する。 Input signal feature vector integration section 102 generates an input signal integration feature vector which integrates feature vector V I t of each section extracted by the input signal feature vector extraction unit 101.
具体的には、図７に示すように、入力信号特徴ベクトル抽出部１０１によって抽出された各区間の特徴ベクトル Specifically, as shown in FIG. 7, the feature vector of each section extracted by the input signal feature vector extraction unit 101
を、lＩ区間分まとめて、特徴ベクトルのヒストグラムを重ねて、符号毎に、出現頻度の最大値を求め、入力信号統合特徴ベクトル Are collected for l I sections, and the histograms of the feature vectors are overlapped to obtain the maximum value of the appearance frequency for each code, and the input signal integrated feature vector
を生成する。 Is generated.
蓄積信号特徴ベクトル抽出部１０３は、蓄積信号のうちの各区間（区間の開始時刻をｔとする）の部分信号について、入力信号特徴ベクトル抽出部１０１と同様に、ヒストグラムを表す特徴ベクトルＶS tを抽出する。 Similar to the input signal feature vector extraction unit 101, the accumulated signal feature vector extraction unit 103 represents a feature vector V S t representing a histogram for each partial signal of the interval (starting time of the interval is t) of the accumulation signal. To extract.
蓄積信号特徴ベクトル統合部１０４は、蓄積信号特徴ベクトル抽出部１０３によって抽出された各区間の特徴ベクトルＶS tを統合した蓄積信号統合特徴ベクトルを生成する。 Stored signal feature vector integration section 104 generates an accumulation signal integration feature vector which integrates feature vector V S t of each section extracted by the stored signal feature vector extraction unit 103.
具体的には、入力信号特徴ベクトル統合部１０２と同様に、蓄積信号特徴ベクトル抽出部１０３によって抽出された各区間の特徴ベクトル Specifically, similar to the input signal feature vector integration unit 102, the feature vectors of each section extracted by the accumulated signal feature vector extraction unit 103
を、lS区間分まとめて、特徴ベクトルのヒストグラムを重ねて、符号毎に、出現頻度の最大値を求め、蓄積信号統合特徴ベクトル Are collected for l S sections, the histograms of feature vectors are overlaid, the maximum value of appearance frequency is obtained for each code, and the accumulated signal integrated feature vector
を生成する。 Is generated.
統合特徴ベクトル類似度計算部１０５は、図８に示すように、入力信号特徴ベクトル統合部１０２によって生成された入力信号統合特徴ベクトルと、蓄積信号特徴ベクトル統合部によって生成された蓄積信号統合特徴ベクトルとの類似度を、lI分まとめた区間とlS分まとめた区間の間の統合類似度として計算する。 As shown in FIG. 8, the integrated feature vector similarity calculation unit 105 includes an input signal integrated feature vector generated by the input signal feature vector integration unit 102, and an accumulated signal integrated feature vector generated by the accumulated signal feature vector integration unit. the similarity between, calculated as integrated similarity between the l I min summarized section and l S content summary interval.
ただし、入力信号統合特徴ベクトルと蓄積信号統合特徴ベクトルとの類似度は、通常考えられるベクトル間の距離に基づくもの（例えば、コサイン類似度）などを用いればよい。 However, the similarity between the input signal integrated feature vector and the accumulated signal integrated feature vector may be based on a normally considered distance between vectors (for example, cosine similarity).
なお、第２の実施の形態に係る共通信号含有区間有無判定装置の他の構成及び作用については、第１の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。 In addition, about the other structure and effect | action of the common signal containing area presence determination apparatus concerning 2nd Embodiment, since it is the same as that of 1st Embodiment, description is abbreviate | omitted.
このように、入力信号のうちの各区間について抽出されたヒストグラムを表す特徴ベクトルを統合した入力信号統合特徴ベクトルを生成し、蓄積信号のうちの各区間について抽出されたヒストグラムを表す特徴ベクトルを統合した蓄積信号統合特徴ベクトルを生成し、入力信号統合特徴ベクトルと蓄積信号統合特徴ベクトルとの類似度を用いて統合類似度を計算することにより、統合特徴ベクトル同士の比較を行うことで比較回数を削減することができるため、入力信号と蓄積信号との間で同じ信号が含まれている区間の有無を高速に判定することができる。 In this way, an input signal integrated feature vector is generated by integrating the feature vectors representing the histogram extracted for each section of the input signal, and the feature vector representing the histogram extracted for each section of the accumulated signal is integrated. The integrated feature vector is generated, and the integrated similarity is calculated by using the similarity between the input signal integrated feature vector and the stored signal integrated feature vector. Since it can be reduced, the presence or absence of a section in which the same signal is included between the input signal and the accumulated signal can be determined at high speed.
［第３の実施の形態］
＜システム構成＞
次に第３の実施の形態について説明する。なお、第３の実施の形態に係る共通信号含有区間有無判定装置の構成は、第１の実施の形態と同様であるため、同一符号を付して説明を省略する。
[Third Embodiment]
<System configuration>
Next, a third embodiment will be described. Note that the configuration of the common signal containing section presence / absence determining device according to the third embodiment is the same as that of the first embodiment, and thus the same reference numerals are given and description thereof is omitted.
第３の実施の形態では、特徴ベクトルを統合する方法が、第２の実施の形態と異なっている。 In the third embodiment, a method for integrating feature vectors is different from that in the second embodiment.
第３の実施の形態に係る共通信号含有区間有無判定装置の入力信号特徴ベクトル抽出部１０１は、上記第２の実施の形態で説明した方法と同様に、入力信号のうちの各区間（区間の開始時刻をｔとする）の部分信号について、ヒストグラムを表す特徴ベクトルＶＩ tを抽出する。 Similar to the method described in the second embodiment, the input signal feature vector extraction unit 101 of the common signal containing section presence / absence determination device according to the third embodiment the partial signal of the start time and t), extracts a feature vector V I t representing the histogram.
入力信号特徴ベクトル統合部１０２は、入力信号特徴ベクトル抽出部１０１によって抽出された各区間の特徴ベクトルＶＩ tを統合した入力信号統合特徴ベクトルを生成する。 Input signal feature vector integration section 102 generates an input signal integration feature vector which integrates feature vector V I t of each section extracted by the input signal feature vector extraction unit 101.
具体的には、入力信号特徴ベクトル抽出部１０１によって抽出された各区間の特徴ベクトル Specifically, the feature vector of each section extracted by the input signal feature vector extraction unit 101
を、lI区間分まとめて、図９に示すように、特徴ベクトルのヒストグラムを合算し、符号毎に、出現頻度の総和を求め、入力信号統合特徴ベクトル Are combined for l I sections, and as shown in FIG. 9, the histograms of the feature vectors are summed, and the sum of the appearance frequencies is obtained for each code, and the input signal integrated feature vector
を生成する。 Is generated.
蓄積信号特徴ベクトル抽出部１０３は、上記第２の実施の形態で説明した方法と同様に、蓄積信号のうちの各区間（区間の開始時刻をｔとする）の部分信号について、ヒストグラムを表す特徴ベクトルＶS tを抽出する。 Similar to the method described in the second embodiment, the accumulated signal feature vector extraction unit 103 represents a histogram for a partial signal of each section (the start time of the section is t) of the accumulated signal. to extract the vector V S t.
蓄積信号特徴ベクトル統合部１０４は、蓄積信号特徴ベクトル抽出部１０３によって抽出された各区間の特徴ベクトルＶS tを統合した蓄積信号統合特徴ベクトルを生成する。 Stored signal feature vector integration section 104 generates an accumulation signal integration feature vector which integrates feature vector V S t of each section extracted by the stored signal feature vector extraction unit 103.
具体的には、入力信号特徴ベクトル統合部１０２と同様に、蓄積信号特徴ベクトル抽出部１０３によって抽出された各区間の特徴ベクトル Specifically, similar to the input signal feature vector integration unit 102, the feature vectors of each section extracted by the accumulated signal feature vector extraction unit 103
を、lS区間分まとめて、上記図９に示すように、特徴ベクトルのヒストグラムを合算し、符号毎に、出現頻度の総和を求め、蓄積信号統合特徴ベクトル Are combined for l S sections, and as shown in FIG. 9 above, the histograms of the feature vectors are summed up, the sum of the appearance frequencies is obtained for each code, and the accumulated signal integrated feature vector
を生成する。 Is generated.
統合特徴ベクトル類似度計算部１０５は、上記第２の実施の形態と同様に、入力信号特徴ベクトル統合部１０２によって生成された入力信号統合特徴ベクトルと、蓄積信号特徴ベクトル統合部によって生成された蓄積信号統合特徴ベクトルとの類似度を、lI分まとめた区間とlS分まとめた区間の間の統合類似度として計算する。 As in the second embodiment, the integrated feature vector similarity calculation unit 105 includes the input signal integrated feature vector generated by the input signal feature vector integration unit 102 and the storage generated by the storage signal feature vector integration unit. the similarity between the signal integration feature vectors is calculated as the integrated similarity between the l I min summarized section and l S content summary interval.
なお、第３の実施の形態に係る共通信号含有区間有無判定装置の他の構成及び作用については、第１の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。 In addition, about the other structure and effect | action of the common signal containing area presence determination apparatus which concern on 3rd Embodiment, since it is the same as that of 1st Embodiment, description is abbreviate | omitted.
このように、入力信号のうちの各区間について抽出されたヒストグラムを表す特徴ベクトルを合算するように統合した入力信号統合特徴ベクトルを生成し、蓄積信号のうちの各区間について抽出されたヒストグラムを表す特徴ベクトルを合算するように統合した蓄積信号統合特徴ベクトルを生成し、入力信号統合特徴ベクトルと蓄積信号統合特徴ベクトルとの類似度を用いて統合類似度を計算することにより、統合特徴ベクトル同士の比較を行うことで比較回数を削減することができるため、入力信号と蓄積信号との間で同じ信号が含まれている区間の有無を高速に判定することができる。 In this way, the integrated input signal feature vector is generated so as to add the feature vectors representing the histogram extracted for each section of the input signal, and the histogram extracted for each section of the accumulated signal is represented. By generating the accumulated signal integrated feature vector that is integrated so as to add the feature vectors and calculating the integrated similarity using the similarity between the input signal integrated feature vector and the accumulated signal integrated feature vector, Since the number of comparisons can be reduced by performing the comparison, it is possible to determine at high speed whether there is a section in which the same signal is included between the input signal and the accumulated signal.
［第４の実施の形態］
＜システム構成＞
次に第４の実施の形態について説明する。なお、第４の実施の形態に係る共通信号含有区間有無判定装置の構成は、第１の実施の形態と同様であるため、同一符号を付して説明を省略する。
[Fourth Embodiment]
<System configuration>
Next, a fourth embodiment will be described. Note that the configuration of the common signal containing section presence / absence determining device according to the fourth embodiment is the same as that of the first embodiment, and therefore the same reference numerals are given and description thereof is omitted.
第４の実施の形態では、入力信号統合特徴ベクトルと、蓄積信号統合特徴ベクトルとの類似度が、閾値以上である場合に、上記の分割一致探索法２を実行して、入力信号統合特徴ベクトルを抽出した区間の特徴ベクトルと蓄積信号統合特徴ベクトルを抽出した区間の特徴ベクトルとの類似度を計算し、統合類似度としている点が、第１の実施の形態と異なっている。 In the fourth embodiment, when the similarity between the input signal integrated feature vector and the accumulated signal integrated feature vector is greater than or equal to the threshold value, the above-described division match search method 2 is executed to input the input signal integrated feature vector. The difference between the first embodiment and the second embodiment is that the similarity between the feature vector of the section from which is extracted and the feature vector of the section from which the accumulated signal integrated feature vector is extracted is used as the integrated similarity.
第４の実施の形態に係る共通信号含有区間有無判定装置の統合特徴ベクトル類似度計算部１０５は、図１０に示すように、第１段階類似度計算部３０１、統合類似度計算判定部３０２、及び統合類似度計算部３０３を含んで構成されている。 As shown in FIG. 10, the integrated feature vector similarity calculation unit 105 of the common signal containing section presence / absence determination device according to the fourth embodiment includes a first stage similarity calculation unit 301, an integrated similarity calculation determination unit 302, And an integrated similarity calculation unit 303.
第１段階類似度計算部３０１は、上記第１の実施の形態に係る統合特徴ベクトル類似度計算部１０５と同様に、入力信号統合特徴ベクトルと蓄積信号統合特徴ベクトルとの間の類似度を計算する。この類似度は、上記の第１の実施の形態〜第３の実施の形態では統合類似度であるが、本実施の形態では、第一段階類似度と呼ぶ。 Similar to the integrated feature vector similarity calculation unit 105 according to the first embodiment, the first stage similarity calculation unit 301 calculates the similarity between the input signal integrated feature vector and the accumulated signal integrated feature vector. To do. This similarity is an integrated similarity in the first to third embodiments, but is called a first-stage similarity in this embodiment.
統合類似度計算判定部３０２は、第１段階類似度計算部３０１によって計算された第一段階類似度が、事前に設定した閾値より大きいか否かを判定する。 The integrated similarity calculation determination unit 302 determines whether or not the first step similarity calculated by the first step similarity calculation unit 301 is larger than a preset threshold value.
統合類似度計算部３０３は、統合類似度計算判定部３０２による判定結果に基づいて、統合類似度を計算する。統合類似度計算判定部３０２によって計算された第一段階類似度が、閾値以下である場合は、統合類似度は0とする。統合類似度計算判定部３０２によって第一段階類似度が閾値を超えると判定された場合は、入力信号統合特徴ベクトルを作成するのに用いた特徴ベクトルを選択し、この選択された特徴ベクトルについて、蓄積信号統合特徴ベクトルを作成するのに用いた各特徴ベクトルとの類似度のうち最大の類似度を、分割一致探索法２で求める。 The integrated similarity calculation unit 303 calculates the integrated similarity based on the determination result by the integrated similarity calculation determination unit 302. When the first step similarity calculated by the integrated similarity calculation determination unit 302 is equal to or less than the threshold, the integrated similarity is set to 0. When the integrated similarity calculation determination unit 302 determines that the first-stage similarity exceeds the threshold, the feature vector used to create the input signal integrated feature vector is selected, and the selected feature vector is The maximum similarity among the similarities with the feature vectors used to create the accumulated signal integrated feature vector is obtained by the division match search method 2.
入力信号統合特徴ベクトルを作成するのに用いた各特徴ベクトルを選択して、選択された各特徴ベクトルについて各々求められた最大の類似度から、最大値を求め、統合類似度とする。なお、入力信号統合特徴ベクトルを作成するのに用いた特徴ベクトルの選択は、例えば、入力信号統合特徴ベクトルを作成するのに用いた特徴ベクトルからのサンプリングなどにより行われる。また、選択された各特徴ベクトルについて各々求められた最大の類似度から、最大値を求め、統合類似度とする場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、例えば、選択された各特徴ベクトルについて各々求められた最大の類似度から、上位Ｎ個の類似度を求め、上位Ｎ個の類似度の平均値を、統合類似度としてもよい。 Each feature vector used to create the input signal integrated feature vector is selected, and the maximum value is obtained from the maximum similarity obtained for each selected feature vector, and is set as the integrated similarity. The selection of the feature vector used to create the input signal integrated feature vector is performed, for example, by sampling from the feature vector used to create the input signal integrated feature vector. In addition, the case has been described as an example where the maximum value is obtained from the maximum similarity obtained for each selected feature vector and is set as the integrated similarity, but the present invention is not limited to this. Alternatively, the top N similarities may be obtained from the maximum similarity obtained for each feature vector, and the average value of the top N similarities may be used as the integrated similarity.
＜共通信号含有区間有無判定装置の作用＞
次に、本実施の形態に係る共通信号含有区間有無判定装置の作用について説明する。なお、第１の実施の形態と同様の処理については、同一符号を付して詳細な説明を省略する。
<Operation of common signal containing section presence / absence judging device>
Next, the operation of the common signal containing section presence / absence determining apparatus according to the present embodiment will be described. In addition, about the process similar to 1st Embodiment, the same code | symbol is attached | subjected and detailed description is abbreviate | omitted.
共通信号含有区間有無判定装置において、図１１に示す共通信号含有区間有無判定処理ルーチンが実行される。 In the common signal containing section presence / absence determination device, a common signal containing section presence / absence determination processing routine shown in FIG.
まず、ステップＳ１０１において、入力信号特徴ベクトル抽出部１０１は、入力信号を読み込む。そして、入力信号特徴ベクトル抽出部１０１は、入力信号の各区間の特徴ベクトルを抽出する。 First, in step S101, the input signal feature vector extraction unit 101 reads an input signal. Then, the input signal feature vector extraction unit 101 extracts a feature vector of each section of the input signal.
次のステップＳ１０２において、入力信号特徴ベクトル統合部１０２は、上記ステップＳ１０１で抽出された各区間の特徴ベクトルを統合して、入力信号統合特徴ベクトルを生成する。 In the next step S102, the input signal feature vector integration unit 102 integrates the feature vectors of each section extracted in step S101 to generate an input signal integrated feature vector.
そして、ステップＳ１０３において、蓄積信号特徴ベクトル抽出部１０３は、蓄積信号を読み込む。そして、蓄積信号特徴ベクトル抽出部１０３は、蓄積信号の各区間の特徴ベクトルを抽出する。 In step S103, the accumulated signal feature vector extraction unit 103 reads the accumulated signal. Then, the accumulated signal feature vector extraction unit 103 extracts a feature vector of each section of the accumulated signal.
次のステップＳ１０４において、蓄積信号特徴ベクトル統合部１０４は、上記ステップＳ１０３で抽出された各区間の特徴ベクトルを統合して、蓄積信号統合特徴ベクトルを生成する。 In the next step S104, the accumulated signal feature vector integration unit 104 integrates the feature vectors of each section extracted in step S103, and generates an accumulated signal integrated feature vector.
そして、ステップＳ３０１において、第１段階類似度計算部３０１は、上記ステップＳ１０２で生成された入力信号統合特徴ベクトルと、上記ステップＳ１０４で生成された蓄積信号統合特徴ベクトルとの類似度を、第一段階類似度として計算する。 In step S301, the first-stage similarity calculation unit 301 determines the similarity between the input signal integrated feature vector generated in step S102 and the accumulated signal integrated feature vector generated in step S104 as the first level. Calculate as step similarity.
次のステップＳ３０２において、統合類似度計算判定部３０２は、上記ステップＳ３０１で計算された第一段階類似度が、閾値より大きいか否かを判定する。第一段階類似度が、閾値より大きいと判定された場合には、ステップＳ３０３において、統合類似度計算部３０３は、上記ステップＳ１０１で抽出された入力信号の特徴ベクトルから、計算対象となる特徴ベクトルを選択する。 In the next step S302, the integrated similarity calculation determination unit 302 determines whether or not the first-stage similarity calculated in step S301 is greater than a threshold value. If it is determined that the first-stage similarity is greater than the threshold, in step S303, the integrated similarity calculation unit 303 calculates the feature vector to be calculated from the feature vector of the input signal extracted in step S101. Select.
次のステップＳ３０４では、統合類似度計算部３０３は、上記ステップＳ３０３で選択された計算対象の特徴ベクトルと、上記ステップＳ１０３で抽出された蓄積信号の特徴ベクトルの各々との類似度を計算し、最大の類似度を求める。 In the next step S304, the integrated similarity calculation unit 303 calculates the similarity between the feature vector to be calculated selected in step S303 and each of the feature vectors of the accumulated signal extracted in step S103. Find the maximum similarity.
ステップＳ３０５において、入力信号の特徴ベクトルの全てについて、上記ステップＳ３０３、Ｓ３０４の処理を実行したか否かを判定する。上記ステップＳ３０３、Ｓ３０４の処理を実行していない入力信号の特徴ベクトルが存在する場合には、上記ステップＳ３０３へ戻り、当該特徴ベクトルを計算対象として選択し、上記ステップＳ３０３、Ｓ３０４の処理を実行する。一方、入力信号の特徴ベクトルの全てについて、上記ステップＳ３０３、Ｓ３０４の処理を実行した場合には、ステップＳ３０６において、統合類似度計算部３０３は、上記ステップＳ３０４で各々求められた最大の類似度のうちの最大値を、統合類似度として計算する。 In step S305, it is determined whether or not the processes in steps S303 and S304 have been executed for all the feature vectors of the input signal. If there is a feature vector of the input signal that has not been subjected to the processes of steps S303 and S304, the process returns to step S303, the feature vector is selected as a calculation target, and the processes of steps S303 and S304 are executed. . On the other hand, when the processes of steps S303 and S304 are executed for all the feature vectors of the input signal, in step S306, the integrated similarity calculation unit 303 determines the maximum similarity obtained in step S304. The maximum value is calculated as the integrated similarity.
一方、第一段階類似度が、閾値以下であると判定された場合には、ステップＳ３０７において、統合類似度計算部３０３は、統合類似度を０とする。 On the other hand, if it is determined that the first-stage similarity is equal to or less than the threshold value, the integrated similarity calculation unit 303 sets the integrated similarity to 0 in step S307.
そして、ステップＳ１０６では、判定部１０６は、上記ステップＳ３０６又はＳ３０７で計算された統合類似度が閾値以上であるか否かに基づいて、入力信号と蓄積信号との間での、共通する信号が含まれている区間の有無を判定し、判定結果を出力して、共通信号含有区間有無判定処理ルーチンを終了する。 In step S106, the determination unit 106 determines that a common signal between the input signal and the accumulated signal is based on whether the integrated similarity calculated in step S306 or S307 is equal to or greater than a threshold value. The presence / absence of the included section is determined, the determination result is output, and the common signal containing section presence / absence determination processing routine is terminated.
以上説明したように、本発明の実施の形態に係る共通信号含有区間有無判定装置によれば、入力信号のうちの各区間について抽出された特徴ベクトルを統合した入力信号統合特徴ベクトルを生成し、蓄積信号のうちの各区間について抽出された特徴ベクトルを統合した蓄積信号統合特徴ベクトルを生成し、入力信号統合特徴ベクトルと蓄積信号統合特徴ベクトルとの類似度を用いて第一段階類似度を計算する。第一段階類似度が閾値以上である場合に、分割一致探索法２を実行して、入力信号統合特徴ベクトルを抽出した区間の特徴ベクトルと蓄積信号統合特徴ベクトルを抽出した区間の特徴ベクトルとの類似度を計算し、統合類似度とすることにより、入力信号と蓄積信号との間で同じ信号が含まれている区間の有無を高速に判定することができる。 As described above, according to the common signal containing section presence / absence determination device according to the embodiment of the present invention, an input signal integrated feature vector that integrates feature vectors extracted for each section of the input signal is generated, Generates a stored signal integrated feature vector that integrates the feature vectors extracted for each section of the stored signal, and calculates the first-stage similarity using the similarity between the input signal integrated feature vector and the stored signal integrated feature vector To do. When the first-stage similarity is equal to or greater than the threshold, the division match search method 2 is executed, and the feature vector of the section from which the input signal integrated feature vector is extracted and the feature vector of the section from which the accumulated signal integrated feature vector is extracted By calculating the similarity and setting the integrated similarity, it is possible to determine at high speed whether there is a section in which the same signal is included between the input signal and the accumulated signal.
なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。 Note that the present invention is not limited to the above-described embodiment, and various modifications and applications are possible without departing from the gist of the present invention.
例えば、上述の共通信号含有区間有無判定装置は、内部にコンピュータシステムを有しているが、「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。 For example, although the above-described common signal containing section presence / absence determination apparatus has a computer system therein, the “computer system” is a homepage providing environment (or display environment) if a WWW system is used. Shall also be included.
また、本願明細書中において、プログラムが予めインストールされている実施形態として説明したが、当該プログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。 In the present specification, the embodiment has been described in which the program is installed in advance. However, the program can be provided by being stored in a computer-readable recording medium.
例えば、時系列信号が音響信号であり、入力信号がTV放送の音声を録音したものであり、蓄積信号が音楽のCDの１楽曲であった場合、入力信号の中で蓄積信号の一部、もしくは、全部がBGM として使われたかを判定することができる。 For example, when the time-series signal is an acoustic signal, the input signal is a recorded sound of TV broadcast, and the accumulated signal is one music CD, a part of the accumulated signal in the input signal, Alternatively, it can be determined whether or not everything has been used as BGM.
また、時系列信号が映像信号であり、入力信号がTV放送の映像を録画したものであり、蓄積信号がビデオクリップなどの映像信号であった場合、入力信号の中で、蓄積信号の一部、もしくは全部が使われたかを判定することができる。 Also, when the time series signal is a video signal, the input signal is a recorded TV broadcast video, and the accumulated signal is a video signal such as a video clip, a part of the accumulated signal is included in the input signal. Or, it can be determined whether the whole has been used.
１０１ 入力信号特徴ベクトル抽出部
１０２ 入力信号特徴ベクトル統合部
１０３ 蓄積信号特徴ベクトル抽出部
１０４ 蓄積信号特徴ベクトル統合部
１０５ 統合特徴ベクトル類似度計算部
１０６ 判定部
３０１ 第一段階類似度計算部
３０２ 統合類似度計算判定部
３０３ 統合類似度計算部
101 Input Signal Feature Vector Extraction Unit 102 Input Signal Feature Vector Integration Unit 103 Accumulated Signal Feature Vector Extraction Unit 104 Accumulated Signal Feature Vector Integration Unit 105 Integrated Feature Vector Similarity Calculation Unit 106 Determination Unit 301 First Stage Similarity Calculation Unit 302 Integrated Similarity Degree calculation determination unit 303 Integrated similarity calculation unit
上記の目的を達成するために本発明に係る共通信号含有区間有無判定方法は、時系列信号である入力信号と、時系列信号である蓄積信号との間での、対応する信号が含まれている区間の有無を判定する共通信号含有区間有無判定方法であって、入力信号特徴ベクトル抽出部によって、前記入力信号から所定の基準で取り出した全区間それぞれの部分信号について、特徴ベクトルを抽出し、入力信号特徴ベクトル統合部によって、前記入力信号特徴ベクトル抽出部によって抽出された全区間の特徴ベクトルを統合した入力信号統合特徴ベクトルを生成し、蓄積信号特徴ベクトル抽出部によって、前記蓄積信号から所定の基準で取り出した全区間それぞれの部分信号について、特徴ベクトルを抽出し、蓄積信号特徴ベクトル統合部によって、前記蓄積信号特徴ベクトル抽出部によって抽出された全区間の特徴ベクトルを統合した蓄積信号統合特徴ベクトルを生成し、統合特徴ベクトル類似度計算部によって、前記入力信号特徴ベクトル統合部によって生成された入力信号統合特徴ベクトルと、前記蓄積信号特徴ベクトル統合部によって生成された蓄積信号統合特徴ベクトルとの類似度を、前記入力信号と前記蓄積信号との間の類似度である統合類似度として計算し、判定部によって、前記統合特徴ベクトル類似度計算部によって計算された統合類似度の大小により、前記入力信号と前記蓄積信号との間での、対応する信号が含まれている区間の有無を判定する。 In order to achieve the above object, the common signal containing section presence / absence determination method according to the present invention includes a corresponding signal between an input signal that is a time series signal and an accumulated signal that is a time series signal. A common signal containing section presence / absence determination method for determining the presence / absence of a section, wherein the input signal feature vector extraction unit extracts a feature vector for each partial signal extracted from the input signal on a predetermined basis , An input signal feature vector integration unit generates an input signal integrated feature vector that integrates the feature vectors of all sections extracted by the input signal feature vector extraction unit, and a storage signal feature vector extraction unit generates a predetermined signal from the storage signal . for all sections each partial signal extracted by the reference, to extract the feature vector, by accumulating the signal feature vector integration section, the Generating an accumulation signal integration feature vector which integrates the feature vectors of all intervals extracted by product signal characteristic vector extracting unit, by integrating feature vector similarity calculating unit, it generated input signal integrated by the input signal feature vector integration section A similarity between the feature vector and the accumulated signal integrated feature vector generated by the accumulated signal feature vector integrating unit is calculated as an integrated similarity that is a similarity between the input signal and the accumulated signal, and a determination unit Thus, the presence / absence of a section including the corresponding signal between the input signal and the accumulated signal is determined based on the size of the integrated similarity calculated by the integrated feature vector similarity calculating unit.
本発明に係る共通信号含有区間有無判定装置は、時系列信号である入力信号と、時系列信号である蓄積信号との間での、対応する信号が含まれている区間の有無を判定する共通信号含有区間有無判定装置であって、前記入力信号から所定の基準で取り出した全区間それぞれの部分信号について、特徴ベクトルを抽出する入力信号特徴ベクトル抽出部と、前記入力信号特徴ベクトル抽出部によって抽出された全区間の特徴ベクトルを統合した入力信号統合特徴ベクトルを生成する入力信号特徴ベクトル統合部と、前記蓄積信号から所定の基準で取り出した全区間それぞれの部分信号について、特徴ベクトルを抽出する蓄積信号特徴ベクトル抽出部と、前記蓄積信号特徴ベクトル抽出部によって抽出された全区間の特徴ベクトルを統合した蓄積信号統合特徴ベクトルを生成する蓄積信号特徴ベクトル統合部と、前記入力信号特徴ベクトル統合部によって生成された入力信号統合特徴ベクトルと、前記蓄積信号特徴ベクトル統合部によって生成された蓄積信号統合特徴ベクトルとの類似度を、前記入力信号と前記蓄積信号との間の類似度である統合類似度として計算する統合特徴ベクトル類似度計算部と、前記統合特徴ベクトル類似度計算部によって計算された統合類似度の大小により、前記入力信号と前記蓄積信号との間での、対応する信号が含まれている区間の有無を判定する判定部と、を含んで構成されている。 The common signal containing section presence / absence determination device according to the present invention is a common method for determining the presence / absence of a section including a corresponding signal between an input signal that is a time-series signal and an accumulated signal that is a time-series signal. An apparatus for determining presence / absence of a signal-containing section, which is extracted by an input signal feature vector extraction unit that extracts a feature vector for each partial signal extracted from the input signal based on a predetermined reference, and the input signal feature vector extraction unit an input signal feature vector integration section for generating an input signal integration feature vector which integrates the feature vectors of all intervals that are, for all sections each partial signal taken out from the stored signal with a predetermined reference, the accumulation of extracting a feature vector a signal feature vector extraction section, accumulated signal which integrates feature vectors of all intervals extracted by the stored signal feature vector extraction unit An accumulated signal feature vector integrating unit that generates an integrated feature vector, an input signal integrated feature vector generated by the input signal feature vector integrating unit, and an integrated signal integrated feature vector generated by the accumulated signal feature vector integrating unit An integrated feature vector similarity calculating unit that calculates a similarity as an integrated similarity that is a similarity between the input signal and the accumulated signal, and an integrated similarity calculated by the integrated feature vector similarity calculating unit . the magnitude, between said input signal and said stored signal is configured to include a determination unit that determines whether the corresponding section signal is included, the.
Claims (7)
入力信号特徴ベクトル抽出部によって、前記入力信号のうちの各区間の部分信号について、特徴ベクトルを抽出し、
入力信号特徴ベクトル統合部によって、前記入力信号特徴ベクトル抽出部によって抽出された各区間の特徴ベクトルを統合した入力信号統合特徴ベクトルを生成し、
蓄積信号特徴ベクトル抽出部によって、前記蓄積信号のうちの各区間の部分信号について、特徴ベクトルを抽出し、
蓄積信号特徴ベクトル統合部によって、前記蓄積信号特徴ベクトル抽出部によって抽出された各区間の特徴ベクトルを統合した蓄積信号統合特徴ベクトルを生成し、
統合特徴ベクトル類似度計算部によって、前記入力信号特徴ベクトル統合部によって生成された入力信号統合特徴ベクトルと、前記蓄積信号特徴ベクトル統合部によって生成された蓄積信号統合特徴ベクトルとの類似度を用いて統合類似度を計算し、
判定部によって、前記統合特徴ベクトル類似度計算部によって計算された統合類似度に基づいて、前記入力信号と前記蓄積信号との間での、対応する信号が含まれている区間の有無を判定する
共通信号含有区間有無判定方法。 A common signal containing section presence / absence determination method for determining the presence / absence of a section including a corresponding signal between an input signal that is a time series signal and an accumulation signal that is a time series signal,
An input signal feature vector extraction unit extracts feature vectors for partial signals in each section of the input signal,
An input signal feature vector integration unit generates an input signal integration feature vector that integrates the feature vectors of each section extracted by the input signal feature vector extraction unit,
The accumulated signal feature vector extracting unit extracts a feature vector for each partial signal of the accumulated signal,
An accumulated signal feature vector integrating unit generates an accumulated signal integrated feature vector obtained by integrating the feature vectors of each section extracted by the accumulated signal feature vector extracting unit,
Using the similarity between the input signal integrated feature vector generated by the input signal feature vector integrating unit and the accumulated signal integrated feature vector generated by the accumulated signal feature vector integrating unit by the integrated feature vector similarity calculating unit Calculate the integrated similarity,
Based on the integrated similarity calculated by the integrated feature vector similarity calculating unit, the determining unit determines whether or not there is a section including a corresponding signal between the input signal and the accumulated signal. Common signal containing section existence judgment method.
前記蓄積信号特徴ベクトル統合部によって前記蓄積信号統合特徴ベクトルを生成することは、前記蓄積信号特徴ベクトル抽出部によって抽出された各区間の特徴ベクトルに基づいて、前記特徴ベクトルの各要素について前記要素の出現頻度を数え上げたヒストグラムを、前記蓄積信号統合特徴ベクトルとして生成し、
前記統合特徴ベクトル類似度計算部によって前記統合類似度を計算することは、前記入力信号統合特徴ベクトルのヒストグラムと、前記蓄積信号統合特徴ベクトルのヒストグラムとの類似度を、前記統合類似度として計算する請求項１記載の共通信号含有区間有無判定方法。 The generation of the input signal integrated feature vector by the input signal feature vector integration unit is based on the feature vector of each section extracted by the input signal feature vector extraction unit, for each element of the feature vector. A histogram in which the appearance frequency is counted is generated as the input signal integrated feature vector,
The generation of the accumulated signal integrated feature vector by the accumulated signal feature vector integrating unit is based on the feature vector of each section extracted by the accumulated signal feature vector extracting unit, for each element of the feature vector. A histogram in which the appearance frequency is counted is generated as the accumulated signal integrated feature vector,
The calculation of the integrated similarity by the integrated feature vector similarity calculating unit calculates the similarity between the histogram of the input signal integrated feature vector and the histogram of the accumulated signal integrated feature vector as the integrated similarity. The common signal containing section presence / absence determination method according to claim 1.
前記蓄積信号特徴ベクトル統合部によって前記蓄積信号統合特徴ベクトルを生成することは、前記蓄積信号特徴ベクトル抽出部によって抽出された各区間の特徴ベクトルに基づいて、前記特徴ベクトルの各次元について、各区間の特徴ベクトルの前記次元に現れた要素すべての集合を、前記蓄積信号統合特徴ベクトルの対応する次元の要素として、前記蓄積信号統合特徴ベクトルを生成し、
前記統合特徴ベクトル類似度計算部によって前記統合類似度を計算することは、前記入力信号統合特徴ベクトル
と、前記蓄積信号統合特徴ベクトル
との類似度を、以下の式に従って、前記統合類似度として計算する請求項１記載の共通信号含有区間有無判定方法。
ただし、ｓ（ｕI，ｕS）は、ｕI，ｕSの間の類似度である。 The generation of the input signal integrated feature vector by the input signal feature vector integration unit is based on the feature vector of each interval extracted by the input signal feature vector extraction unit, for each dimension of the feature vector. Generating the input signal integrated feature vector, with the set of all elements appearing in the dimension of the feature vector as the elements of the corresponding dimension of the input signal integrated feature vector,
Generating the accumulated signal integrated feature vector by the accumulated signal feature vector integrating unit is based on the feature vector of each interval extracted by the accumulated signal feature vector extracting unit for each dimension of the feature vector. A set of all elements appearing in the dimension of the feature vector of the stored signal as the corresponding dimension element of the stored signal integrated feature vector, and generating the stored signal integrated feature vector,
The calculation of the integrated similarity by the integrated feature vector similarity calculating unit includes the input signal integrated feature vector.
And the accumulated signal integrated feature vector
The common signal containing section presence / absence determination method according to claim 1, wherein the similarity is calculated as the integrated similarity according to the following expression.
Here, s (u I , u S ) is a similarity between u I and u S.
前記入力信号特徴ベクトル統合部によって前記入力信号統合特徴ベクトルを生成することは、前記入力信号特徴ベクトル抽出部によって抽出された各区間の特徴ベクトルに基づいて、各区間の前記特徴ベクトルのヒストグラムを重ね合わせたヒストグラムを、前記入力信号統合特徴ベクトルとして生成し、
前記蓄積信号特徴ベクトル抽出部によって前記特徴ベクトルを抽出することは、ヒストグラムを表わす前記特徴ベクトルを抽出し、
前記蓄積信号特徴ベクトル統合部によって前記蓄積信号統合特徴ベクトルを生成することは、前記蓄積信号特徴ベクトル抽出部によって抽出された各区間の特徴ベクトルに基づいて、各区間の前記特徴ベクトルのヒストグラムを重ね合わせたヒストグラムを、前記蓄積信号統合特徴ベクトルとして生成し、
前記統合特徴ベクトル類似度計算部によって前記統合類似度を計算することは、前記入力信号統合特徴ベクトルのヒストグラムと、前記蓄積信号統合特徴ベクトルのヒストグラムとの類似度を、前記統合類似度として計算する請求項１記載の共通信号含有区間有無判定方法。 Extracting the feature vector by the input signal feature vector extracting unit extracts the feature vector representing a histogram;
The generation of the input signal integrated feature vector by the input signal feature vector integration unit includes superimposing a histogram of the feature vectors of each section based on the feature vector of each section extracted by the input signal feature vector extraction unit. Generating a combined histogram as the input signal integrated feature vector;
Extracting the feature vector by the accumulated signal feature vector extracting unit extracts the feature vector representing a histogram;
Generating the accumulated signal integrated feature vector by the accumulated signal feature vector integrating unit includes superimposing a histogram of the feature vectors of each interval based on the feature vector of each interval extracted by the accumulated signal feature vector extracting unit. Generating a combined histogram as the accumulated signal integrated feature vector;
The calculation of the integrated similarity by the integrated feature vector similarity calculating unit calculates the similarity between the histogram of the input signal integrated feature vector and the histogram of the accumulated signal integrated feature vector as the integrated similarity. The common signal containing section presence / absence determination method according to claim 1.
前記入力信号のうちの各区間の部分信号について、特徴ベクトルを抽出する入力信号特徴ベクトル抽出部と、
前記入力信号特徴ベクトル抽出部によって抽出された各区間の特徴ベクトルを統合した入力信号統合特徴ベクトルを生成する入力信号特徴ベクトル統合部と、
前記蓄積信号のうちの各区間の部分信号について、特徴ベクトルを抽出する蓄積信号特徴ベクトル抽出部と、
前記蓄積信号特徴ベクトル抽出部によって抽出された各区間の特徴ベクトルを統合した蓄積信号統合特徴ベクトルを生成する蓄積信号特徴ベクトル統合部と、
前記入力信号特徴ベクトル統合部によって生成された入力信号統合特徴ベクトルと、前記蓄積信号特徴ベクトル統合部によって生成された蓄積信号統合特徴ベクトルとの類似度を用いて統合類似度を計算する統合特徴ベクトル類似度計算部と、
前記統合特徴ベクトル類似度計算部によって計算された統合類似度に基づいて、前記入力信号と前記蓄積信号との間での、対応する信号が含まれている区間の有無を判定する判定部と、
を含む共通信号含有区間有無判定装置。 A common signal containing section presence / absence determination apparatus that determines the presence or absence of a section including a corresponding signal between an input signal that is a time series signal and an accumulated signal that is a time series signal,
An input signal feature vector extraction unit that extracts a feature vector for a partial signal in each section of the input signal;
An input signal feature vector integration unit that generates an input signal integration feature vector that integrates the feature vectors of each section extracted by the input signal feature vector extraction unit;
An accumulated signal feature vector extracting unit that extracts a feature vector for a partial signal of each section of the accumulated signal;
An accumulated signal feature vector integrating unit that generates an accumulated signal integrated feature vector obtained by integrating the feature vectors of each section extracted by the accumulated signal feature vector extracting unit;
An integrated feature vector that calculates an integrated similarity using a similarity between the input signal integrated feature vector generated by the input signal feature vector integrating unit and the accumulated signal integrated feature vector generated by the accumulated signal feature vector integrating unit. A similarity calculator;
A determination unit that determines whether or not there is a section including a corresponding signal between the input signal and the accumulated signal, based on the integrated similarity calculated by the integrated feature vector similarity calculation unit;
Common signal containing section presence / absence determination device including
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