JP2685632B2 - 音源特徴抽出方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） 本発明は、水中における位置計測（音響測位）等を行
うソーナの信号処理等において、空間の任意の場所に存
在する音源からの音源信号の特徴量（振幅、周波数、方
位）を抽出する音源特徴抽出方法に関するものである。

（従来の技術） 従来、このような分野の技術としては例えば、沖電気
研究開発53［４］（昭61−10）、似鳥・五十嵐著「水中
音響におけるディジタル信号処理技術」Ｐ・53−58（文
献）に記載されるものがあった。

この文献に記載されているように、ソーナは、水中音
響を用いて３次元空間内（水中）を移動する目標の探
索、位置計測、類別を行うものである。ソーナは動作様
式により、パッシブソーナとアクティブソーナに分けら
れる。パッシブソーナは目標が放射する音波を用い、ま
たアクティブソーナは目標に向かって音波を当て、その
反射波（エコー）を用いて目標の探索、位置計測、類別
を行う。ソーナで用いられる信号処理は、次のように、
信号の時間的特徴（波長、スペクトル等）抽出するため
に用いる時間的処理と、信号の空間的特徴（位置、形
状、移動速度等）を抽出するために用いる空間的処理に
分けられる。

時間的処理のうち、整合フィルタおよびウィーナ・フ
ィルタは、それぞれ定められた波形およびスペクトルを
持つ信号が、既知のスペクトルを持つ雑音に埋れている
時に最大のS/N比を得るフィルタである。スペクトル推
定は、信号の周波数に対する強度を推定するものであ
り、雑音に埋れた周期的信号（線スペクトル）を検出
し、その信号を放射する目標を類別するために用いられ
る。

空間的処理のうち、ビームフォーミング（BF）は、受
信アレイを構成する多数の受波器の出力信号を用い、空
間を伝搬する波動の方向性を利用して信号のS/Nの改
善、信号の入射方向、および強度（空間スペクトル）の
推定等を行う。遅延、および位相推定は、少数の受波器
で受信される信号の間に生ずる遅延または位相の差を推
定する問題であり、主に目標の位置計測のために用いら
れる。これは、ビームフォーミングの簡約化であると考
えられる。

ビームフォーミングは、多数の受波器の出力信号に対
して伝搬遅延の差を補償する遅延を加えた後、加算する
遅延−加算BFが基本的なものであるが、信号が狭帯域の
場合には、遅延補償の代わりに位相補償を用いることも
できる。ビームフォーミングの特性としては空間的分解
能が特に重要であり、主ビーム幅が狭く，サイドローブ
レベルが低いことが望まれる。ビームパターンの制御法
としては、各受波器の出力信号に所定の重みを乗ずるシ
ェーディングが用いられ、主にサイドローブレベルの抑
圧に効果的であった。ついで、特定の方向から入射する
妨害波を除去するサイドローブ打消し技術が開発され、
やがて任意方向の妨害波を除去する適応ビームフォーミ
ング（ABF）が考案された。さらに最近では、最新のス
ペクトル推定法を方位推定に適用し、主ビームの分解能
を飛躍的に向上する信号部分空間法などが検討されてい
る。

（発明が解決しようとする課題） しかしながら、従来の方法を用いて音源信号の特徴量
を抽出する場合、受信器数が少ない時には、入力データ
数が少ないため、ビームフォーミングの空間的分解能が
劣化し、特徴量を正確に抽出できない。そのため、高い
空間的分解能を得るためには、受波器の数を増加させね
ばならず、それによって演算処理が複雑化すると共に装
置の大型化を招き、それを解決することが困難であっ
た。

本発明は前記従来技術が持っていた課題として、受波
器数の増加に伴う演算量の増大と、装置の大規模化の点
について解決した音源特徴抽出方法を提供するものであ
る。

（課題を解決するための手段） 前記課題を解決するために、本発明のうちの第１の発
明は、音源からの音源信号を複数の受信器で受信し、そ
の受信信号をサンプリングして離散時系列信号を求め、
その離散時系列信号から該音源信号の特徴量を抽出する
音源特徴抽出方法において、前記離散時系列信号に基づ
き前記各受信器出力間の共分散行列を算出し、前記共分
散行列の固有値を算出すると共に、前記音源信号の特徴
量に対応した推定モード行列に基づきガウス変換行列の
固有値を算出し、前記共分散行列の固有値と前記ガウス
変換行列の固有値とを用いて評価関数を算出し、該評価
値関数が最大値となるようなモード行列を決定して前記
音源信号の特徴量を抽出するようにしたものである。

第２の発明は、第１の発明において、前記共分散行列
における虚数部の固有値と、前記ガウス変換行列におけ
る虚数部の固有値とを用いて、評価関数を算出し、該評
価関数が最大値となるようなモード行列を決定して前記
音源信号の特徴量を抽出するようにしている。

（作用） 第１の発明によれば、以上のように音源特徴抽出方法
を構成したので、音源からの音源信号が受信器に到来す
ると、その音源信号が該受信器で受信された後、離散時
系列信号に変換される。そして、変換された離散時系列
信号から、共分散行列が算出され、さらにその共分散行
列の固有値が算出される。一方、音源信号の数学的モデ
ルが構築され、その音源信号モデルのパラメータの効率
的算出アルゴリズムに基づき、音源信号の特徴量に対応
した推定モード行列が算出される。そして、その推定モ
ード行列に対するガウス変換行列の固有値が算出され、
その固有値と共分散行列の固有値とを用いて評価関数が
算出され、該評価関数が最大値となるようなモード行列
が決定される。

この決定されたモード行列に対する推定特徴量が、求
める音源信号の特徴量を表わしていることになる。これ
により、ビームフォーミングが省略できると共に、少な
い受信器数で、高精度に、音源情報の抽出が行える。

第２の発明では、虚数部を用いて評価関数を算出する
ことにより、実数部を用いた方法とほぼ同様の作用が行
われる。従って、前記課題を解決できるのである。

（実施例） 第１図は本発明の実施例を示す音源特徴抽出方法を用
いた音源特徴抽出装置の機能ブロック図である。

この音源特徴抽出装置は、空間の任意の場所に存在す
る複数の音源１からの音源信号S1を受信する信号受信部
２を有し、その出力側には共分散行列算出部３が接続さ
れている。信号受信部２は、音源信号S1を受信して電気
信号に変換する複数の受信器を有し、その受信器の受信
信号を所定のサンプリング周波数でサンプリングして離
散時系列信号x_i（ｎ）を、共分散行列算出部３へ出力す
る機能を有している。共分散行列算出部３は、共分散行
列を算出する機能を有している。

また、この音源特徴抽出装置には、推定方向に対応し
た方向ベクトルからなる推定モード行列を算出するモー
ド行列算出部４が設けられている。このモード行列算出
部４には、推定モード行列の虚成分共分散行列を算出す
る虚成分共分散行列算出部５が接続され、さらにその出
力側に、実成分共分散行列を算出する実成分共分散行列
算出部６が接続されている。実成分共分散行列算出部６
には、実成分共分散行列の固有値を算出する固有値分解
部７が接続されている。

モード行列算出部４には、モード行列からガウス変換
行列を算出するガウス変換行列算出部８が接続され、さ
らにその出力側に、ガウス変換行列の固有値を算出する
固有値分解部９が接続されている。固有値分解部7,9の
出力側には、方位推定部10が接続されている。

次に、以上のように構成される音源特徴抽出装置の音
源特徴抽出方法について説明する。

例えば、空間上にＤ個の音源１があり、各音源１から
発生する波動を平面波と考え、その振幅、角周波数、波
数ベクトル（空間方位）をb_j、ω_ｊ、k_j（ｊ＝1,…,D）
とする。受信器数をＭとし、各受信器の同一基準点から
の位置ベルトルをr_i（ｉ＝1,…,M）とする。

先ず、音源１からの音源信号S1は、信号受信部２で受
信され、サンプリングされて離散時系列信号x_i（ｎ）に
変換される。離散時系列信号x_i（ｎ）は空間においてそ
れに付加される雑音をw_i（ｎ）とすると、次式で表わせ
る。

ここでx_i（ｎ）を a_ij≡b_jEXP［ｊ｛k_jr_i｝］ f_j（ｎ）≡EXP［ｊ｛ω_ｊｎ｝］ ……（２） とすると、（１）式は、 となる。（３）式を行列表示すると、次式（４）〜
（６）のようになる。

ｘ＝Af＋ｗ ……（４） 共分散行列算出部３は、（４）式で定義された時系列
信号を用いて共分散行列を算出する機能を有している。
信号受信部２の出力の共分散行列Ｖを、 Ｖ≡Ｅ〈xx^*〉∈C^M×M ……（７） 但し、Ｅ〈 〉；時間アンサンブル平均（集合平均） ＊；共役転置 と定義し、更に、 Ｅ〈fw^*〉＝Ｅ〈w^*ｆ〉＝０ ……（８） と仮定すると、 Ｖ≡AE〈ff^*〉A^*＋Ｅ〈ww^*〉 ＝APA^*＋Ψ ……（９） Ｐ≡Ｅ〈ff^*〉、Ψ≡Ｅ〈ww^*〉 ……（10） となる。

（10）式で定義した共分散行列Ｐは、各音源１の発振
周波数が互いに無相関ならば、（２）式より、 となり（_ｌ（ｎ）；複素共役）、 Ｐ≡Ｅ〈ff^*〉＝Ｉ（I;単位行列） ……（12） とおける。

（10）式で定義した共分散行列Ψは、各受信器入力雑
音の分散をσ^２、または各音源１の発振周波数が互いに
無相関ならば、（５）式より、 となり、共分散行列Ψは対角行列である。

（４）式において、雑音を無視すると、 となり、列ベクトルｘの要素の受信点ごとの変化は、行
列Ａの要素（内在因子）a_ijに起因している。

ここで、信号受信部２の出力の共分散行列Ｖは、（1
2）式の音源条件（発振周波数が互いに無相関）を考慮
し、また雑音の存在を無視したとき、 Ｖ＝AA^* ……（15） で与えられる。rank（Ａ）＝Ｄとし、共分散行列Ｖの固
有値を大きいほうから順に λ_１＝λ_max＞λ２＞……＞λ_Ｄ＝λ_min とすると、（15）式は、x_jを固有値λ_ｊに対応する正規
直交固有ベクトルとした時の共分散行列Ｖの固有値分解 Vx_j＝λ_jx_j（ｊ＝1,…,D） ……（16） となる。（14）式を行列表示すると、次式（17）のよう
になる。

x_R＝A_Rf_R−A_If_I x_I＝A_Rf_I＋A_If_R ……（17） 但し、 （15）式で定義した共分散行列Ｖを、実数部と虚数部
に分けて考えると Ｖ≡Ｅ〈xx^*〉 ＝Ｅ＜（x_R＋jx_I）（x_R−jx_I）^t＞ ＝Ｅ＜x_Rx_R ^t＞＋Ｅ＜x_Ix_I ^t＞ ＋ｊ［Ｅ＜x_Ix_R ^t＞−Ｅ＜x_Rx_I ^t＞］ ……（18） 但し、（ ）^ｔ；転置 従って、実数共分散行列V_Rと虚数共分散行列V_Iを V_R＝Ｅ＜x_Rx_R ^t＞＋Ｅ＜x_Ix_I ^t＞ ……（19） V_I＝Ｅ＜x_Ix_R ^t＞−Ｅ＜x_Rx_I ^t＞ ……（20） と定義すると、 V_R＝Ｅ＜x_Rx_R ^t＞＋Ｅ＜x_Ix_I ^t＞ ＝Ｅ＜（A_Rf_R−A_If_I）（A_Rf_R−A_If_I）^ｔ＞＋Ｅ＜（A_R
f_I＋A_If_R）（A_Rf_I＋A_If_R）^ｔ＞ ＝A_RE＜f_Rf_R ^t＞A_R ^t＋A_RＥ＜f_If_I ^t＞A_R ^t＋A_IＥ＜f_Rf_R ^t
＞A_I ^t＋A_IＥ＜f_If_I ^t＞A_I ^t となる。ここで、Ｉを単位行列、Ｏを零行列として、 Ｅ＜f_Rf_R ^t＞＝Ｅ＜f_If_I ^t＞＝I/2 Ｅ＜f_Rf_I ^t＞＝Ｅ＜f_If_R ^t＞＝Ｏ と仮定すると、 V_R＝A_RA_R ^t＋A_IA_I ^t ……（21） となる。同様に、 V_I＝Ｅ＜x_Ix_R ^t＞−Ｅ＜x_Rx_I ^t＞ ＝A_IA_R ^t−A_RA_I ^t ……（22） となる。

そこで、共分散行列算出部３では、離散時系列部号x_I
（ｎ）に基づき、（21）式の共分散行列V_Rを算出し、そ
の算出結果を実成分共分散行列算出部６へ与える。モー
ド行列算出部４では、（２）式及び（６）式で定義され
る音源１の特徴量（振幅、大きさ）に対応した推定モー
ド行列の実数部_Ｒと虚数部_Ｉを算出し、その算出
結果を虚成分共分散行列算出部５及びガウス変換行列算
出部８へ送る。

虚成分共分散行列算出部５では、（21）式の右辺第２
項A_IA_I ^tに対応する虚成分共分散行列_{I I} ^tを算出し、
その算出結果を実成分共分散行列算出部６へ与える。実
成分共分散行列算出部６では、共分散行列算出部３で算
出された共分散行列V_Rから、虚成分共分散行列_{I I} ^t
を除去した実成分共分散行列 V_DR＝V_R−_{I I} ^t 算出し、その算出結果を固有値分解部７へ送る。

固有値分解部７では、実成分共分散行列V_DRを（16）
式に従って固有値分解し、固有値λ_１，…，λ_Ｄを算出
して方位推定部10へ送る。

一方、（15）式に左からA^*を掛け、（14）式のｘ＝Af
を代入すると、次式のようになる。

左辺＝A^*AA^*x＝A^*AA^*Af ＝（A^*A）²f 右辺＝λA^*Af ここで、A^*Aは正則行列で逆行列の存在を仮定する
と、 A^*Af＝λｆ となり、対称行列Ｂ（モード行列）を Ｂ＝A^*A ……（23） と定義すると、（23）式は次式（24）となる。

Bf＝λｆ ……（24） そのため、対称行列Ｂの固有値を共分散行列Ｖの固有値
と同じく大きいほうから順に λ_１＝λ_max＞λ２＞……＞λ_Ｄ＝λ_min とし、固有値λ_ｊに対応する対称行列Ｂの正規直交固有
ベクトルをf_jとして、固有値分解 Bf_j＝λ_ｊf_j（ｊ＝1,…,D） ……（25） が得られる。

（23）式で定義した対称行列は、ガウス（Gauss）変
換行列であり、次式（26）のようになる。

Ｂ＝A^*A ＝（A_R−jA_I）^t（A_R＋jA_I） ＝（A_R ^tA_R＋A_I ^tA_I）＋ｊ（A_R ^tA_I−A_I ^tA_R） ……（26） 従って、実数ガウス変換行列B_Rと虚数ガウス変換行列B_I
を B_R＝A_R ^tA_R＋A_I ^tA_I ……（27） B_I＝A_R ^tA_I−A_I ^tA_R ……（28） と定義できる。

そこで、ガウス変換行列算出部８では、モード行列算
出部４で算出した推定モード行列_Ｒを用いて（27）式
のガウス変換行列B_Rの第１項B_DR＝_R ^t _Rを算出し、そ
の算出結果を固有値分解部９へ与える。固有値分解部９
では、ガウス変換行列B_DRを（25）式に従って固有値分
解し、固有値 を算出する。

方位推定部10では、固有値分解部7,9から出力される
固有値 を用いて次式（29）の評価関数を算出する。

そして、 なら、 より、 が最大値をとった時のモード行列を決定する。

これにより、音源信号S1の推定方位や、振幅及び周波
数が求まることになる。

以上のように、本実施例では、実成分共分散行列V_DR
の固有値λ_１，…，λ_Ｄと、実数ガウス変換行列B_Rの固
有値 関数 を算出し、該評価関数 を用いてモード行列を決定することにより、特徴量を抽
出している。そのため、ビームフォーミングを省略でき
ると共に、少ない受信器数で、高精度に音源情報が抽出
できる。さらに、離散時系列信号x_I（ｎ）を用いて演算
処理しているので、ディジタル信号処理で装置を構築で
き、それによって装置の小型化も可能である。また、評
価関数 を用いてモード行列を決定しているので、計算量を削減
できると共に、ピーク表示が簡単になってモード行列の
決定処理が的確に行える。

なお、本発明は上記実施例に限定されず、種々の変形
が可能である。例えば、共分散行列算出部３で求めた虚
数部共分散行列の固有値と、ガウス変換行列算出部８で
求めた虚数ガウス変換行列の固有値とを用いて、評価関
数を算出し、該評価関数を用いてモード行列を決定する
ようにしても、上記条例とほぼ同様の効果が得られる。
また、本実施例は空中の音源の特徴量を抽出する場合に
も適用できる。

（発明の効果） 以上詳細に説明したように、本発明のうちの第１の発
明によれば、入力共分散行列の固有値と推定モード行列
の固有値とを用いて評価関数を算出し、該評価関数が最
大値となるようなモード行列を決定して音源信号の特徴
量を抽出している。そのため、ビームフォーミングを省
略できると共に、少ない受信器数で高精度に音源情報の
抽出が行え、演算量の削減と、それによる装置規模の小
型化が可能となる。しかも、評価関数を用いてモード行
列を決定するようにしたので、演算量を減少できると共
に、ピーク表示が簡単になってモード行列を的確に決定
できる。

第２の発明では、虚数部の固有値を用いて評価関数を
算出し、該評価関数を用いてモード行列を決定するよう
にしたので、第１の発明とほぼ同様の効果が得られる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の実施例を示す音源特徴抽出方法を用い
た音源特徴抽出装置の機能ブロック図である。 １…音源、２…信号受信部、３…共分散行列算出部、４
…モード行列算出部、５…虚成分共分散行列算出部、６
…実成分共分散行列算出部、7,9…固有値分解部、８…
ガウス変換行列算出部、10…方位推定部、S1…音源信
号、x_I（ｎ）…離散時系列信号。

フロントページの続き (72)発明者 清水 聡 東京都港区虎ノ門１丁目７番12号 沖電 気工業株式会社内 (56)参考文献 特開 平４−64075（ＪＰ，Ａ)

Claims (2)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】音源からの音源信号を複数の受信器で受信
   し、その受信信号をサンプリングして離散時系列信号を
   求め、その離散時系列信号から該音源信号の特徴量を抽
   出する音源特徴抽出方法において、 前記離散時系列信号に基づき前記各受信器出力間の共分
   散行列を算出し、 前記共分散行列の固有値を算出すると共に、前記音源信
   号の特徴量に対応した推定モード行列に基づきガウス変
   換行列の固有値を算出し、 前記共分散行列の固有値と前記ガウス変換行列の固有値
   とを用いて評価関数を算出し、該評価値関数が最大値と
   なるようなモード行列を決定して前記音源信号の特徴量
   を抽出することを特徴とする音源特徴抽出方法。
2. 【請求項２】請求項１記載の音源特徴抽出方法におい
   て、 前記共分散行列における虚数部の固有値と、前記ガウス
   変換行列における虚数部の固有値とを用いて、評価関数
   を算出し、該評価関数が最大値となるようなモード行列
   を決定して前記音源信号の特徴量を抽出することを特徴
   とする音源特徴抽出方法。