JP4931927B2 - マイクロコントローラーを利用した信号認識法 - Google Patents

Description

本発明は低計算性能マイクロコントローラーを利用した波形認識法に関する。

信号が時間的に限定され、周期的であれば、例えば異なるタイプの乳児の泣声、機械音その他の音同士間の相違を認識する等、本発明は非常に広範な利用性を有している。

現在、デジタル信号プロセッサー（ＤＳＰ）として知られる電子装置を使用して波形を認識する方法が知られている。

この種の電子装置は高性能ではあるものの高価であるのが難点である。そのような高性能はファーストフーリエ変換（ＦＦＴ）による伝統的な信号分析の実行には必要である。

この方法（ＦＦＴ利用）は時間フィールドから周波数フィールドへ信号を変換し、周波数範囲で信号を分析及び処理する。

音楽領域及び音声領域である音響信号の処理分野では様々な利用法が存在するが、それらは全てデジタル信号プロセッサー（ＤＳＰ）等を利用するものである。

この種の電子装置は高価であるため、コストが特定装置の存続性判断のための主要考察要素である個人用電子機器分野の装置では利用が限定的である。

本発明は、前記背景技術の問題に鑑みてなされたもので、その目的は、廉価マイクロコントローラーを使用して実行できる波形認識法を提供することにある。その結果、以前には無視されていた全個人用電子装置に本発明を利用することができるようになった。

この方法では分析対象信号が時間的に限定され、反復性であることが必要である。この種の信号の例には、例えば、乳児の泣声、犬の吼声並びに機械音があり、本発明は一般的に人間、動物または物体から発する全反復音を対象とする。

この方法のユニークな点は、周波数フィールドでの信号分析には利用されず、時間フィールドでの信号分析に利用されることである。この違いのみでもファーストフーリエ変換の必要性を省略でき、デジタル信号プロセッサーの使用を省略できる。

本発明の方法は分析対象の信号と比較するためのメモリ内に記憶するパターンの利用を省略する。その代わりに識別プロセスはファジー論理アルゴリズムにより実行される。

このアルゴリズムの利用によって、従来なら対象パターンに合致しないとして無視されるような入力信号内の振幅変動の一部が吸収される。いずれにしろ、分析対象の信号は非常に厳密な動的精度を有さねばならず、分析対象信号の振幅の自動制御は必須である。

本発明の信号分析法はアナログ/デジタルコンバータを使用した廉価マイクロコントローラーの利用に基づいている。

サンプリングは周期的信号の開始が検出されたときに開始する。

このコンバータは信号エンベロープ振幅値の規則的間隔にて一連のサンプル採取をさせる。信号の直接的サンプルは採取されないが、そのエンベロープの波形は前もって入手される。

分析対象信号は類似するが分析が容易である別信号に変換されるため、この相違は計算性能に関する高度な要求をせずに装置を使用させるためには必須である。

信号が反復的であるという事実により、信号の一の反復周期中にのみエンベロープからサンプルは採取される。最初の結果は信号速度の減速である。これは低計算性能マイクロコントローラーの使用を可能にする。

次に、周囲音に関係する高周波数の自動フィルタリングが実行されるため、この方法は旧来の方法と較べれば大きな周囲音抵抗を有する。

続いて、信号の瞬間的周波数に関する情報の必要性が排除される。これで本発明の方法は周波数とは無関係となる。

分析対象信号の低周波数はナイキスト周波数の下限よりもずっと多い数のサンプル採取を可能にする。

ナイキスト周波数の２倍であるサンプル数が冗長比較法を利用するために採取される。

このような分析対象信号の過剰サンプル採取は２つのサンプル配列で分析を反復的に実行させる。

このような分析の反復により、分析されたサンプル配列に従って得られた結果が比較され、異なる有効性アルゴリズムが適用されて最終結果の信頼性が高められる。

一方、連続的サンプルシリーズで得られた結果の冗長性は、パルス型の音によって影響を受けている結果を無視させることができる。

携帯装置にて本方法が利用される場合には電池の消耗で引き起こされるサンプルへの影響を考慮しなければならない。

分析対象の波形は波形の時間パラメータのマトリックスに基づいて特徴付けられる。

マイクロプロセッサーは、採取され、検証され、誤差が補整されたサンプルに基づいて一連の計算を実行し、以下のパラメータを入手する。

１．平均値
２．二乗平均平方根値
３．作業周期
４．一次導関数
５．二次導関数
６．最大値
７．最小値

信号が基準信号のセットに属するか否かを決定するために、信号から入手される要素と異なる基準マトリックスの要素が比較される。

基準グループへ所定マトリックスの属性を提供するため、後者は所定インデックスを超えるマトリックスの全要素間の相関性を示さなければならない。

このインデックスの値は他の基準マトリックスとの関連で計算される。インデックスが予め設定された値を有していないため、外見類似性の非常に異なる値を有するがマトリックスのいくつかの要素において互いに高度の類似性を有する波形を受け入れることができる。

例えば、平均値は基準値とは全く異なるが、残りの要素の値が高い相関性を有している場合には識別できる。

この方法により、信号の平均値の減少を、携帯装置の電池の消耗の結果であるとして自動的に補整できる。

それぞれの分析対象信号のために非常に少数（本件の場合７個）の値だけが使用される。換言すれば、マイクロプロセッサーのＲＡＭの非常に少ない記録が使用されることは本発明の特徴である。

サンプルについては、マイクロコントローラーの内部ＲＡＭメモリによって許容される最大数（本件の場合６４）、よってメモリ容量に関する要求度は非常に低い。

必要とされる計算性能に関しては、最も単純なマイクロコントローラーに組み込まれた基本の計算操作を実施する必要があるだけである。（本件の場合は８ビットレコードの足し算と引き算であって、掛け算または割り算は必要ではない）。

従って、マイクロプロセッサーの計算性能に関する要求度は非常に低い。

必要とされる低い計算性能及び少量のＲＡＭメモリによって、市場において最小で最も安価なマイクロコントローラーを利用できる。

全プロセスに必要な時間は数十分の１秒以下である。従って、ユーザの視点から見れば分析は瞬間的である。

本発明の特徴をより明確にするため、図面について説明する。図１は信号処理に利用される装置を示している。図２はエンベロープの入手ステップとそのデジタル化ステップを示している。

本明細書で説明する方法は、乳児の泣声を分析するマイクロコントローラー内で実行された。マイクロコントローラーを含む装置は、乳児を世話する人物用として携帯式に設計されている。

装置は、乳児の口から２０ｃｍから１ｍの距離に配置される。

距離限界値は自動レベル制御を実行するブロック装置の性能による。音声の採取は、採取信号のレベルを増幅させる前置アンプ（２）に接続されたマイクロフォン（１）で実行される。必要な信号（１２）は、自動レベル制御ブロック装置（３）が最適な信号をエンベロープ検出器（４）へ供給できるように提供される。信号エンベロープ（１３）を入手すると、信号の瞬間値（１４）のサンプルを入手するアナログ/デジタルコンバータ（５）が適用される。その後、入手した値は、基準マトリックス（１５）内に記憶された値とマイクロプロセッサー（６）内で比較される。所定の基準グループへの信号の属性が識別されると、その情報が液晶ディスプレイ（７）に表示される。どのグループについても属性が識別されない場合は、識別エラーメッセージが表示される。

補完的機能として、それぞれの識別状況に適したアドバイスが記録されたメモリ（８）を利用することができる。

信号識別プロセスはユーザ制御ボタン（９）を手段として何時でも再開できる。別の２つのボタンを使用することで、ディスプレーに表示された異なるアドバイス間で進行（１０）または後戻り（１１）が可能である。

図１は信号処理に利用される装置を示している。 図２はエンベロープの入手ステップとそのデジタル化ステップを示している。

符号の説明

１３ エンベロープ
１４ 瞬間値
１５ 基準マトリックス

Claims (6)

1. マイクロコントローラーを利用した、人間、動物、または物体が発する反復性の音響信号を認識する方法であって、
   音響信号（１２）を採取するステップと、
   前記音響信号（１２）の振幅の時間領域エンベロープ（１３）を入手するステップと、
   前記音響信号（１２）の一の周期において前記エンベロープ（１３）から音響信号（１２）の瞬間値（１４）のサンプルを採取するステップと、
   前記取得したサンプルに基づいて複数の時間パラメータを入手するステップと、
   前記複数の時間パラメータからなるマトリックスと、複数の種々の基準マトリックス（１５）とを比較することで、前記複数の時間パラメータからなるマトリックスの、前記複数の種々の基準マトリックス（１５）のうちの１つへの属性を識別することができることを特徴とする方法。
2. 前記複数の時間パラメータは、信号の平均値、二乗平均平方根値、最大値及び最小値を含んでいることを特徴とする請求項１記載の方法。
3. 自動調節手段を利用することで、前記信号の平均値の減少を補正することを特徴とする請求項２記載の方法。
4. 前記マイクロコントローラーは、低メモリ容量のマイクロコントローラーであることを特徴とする請求項１記載の方法。
5. 前記音響信号（１２）を採取するステップに続いて、前記音響信号（１２）から入手された前記エンベロープ（１３）が、前記音響信号（１２）の採取距離とは無関係となるよう入力信号の自動レベル制御装置（３）を利用することを特徴とする請求項１記載の方法。
6. 結果をリアルタイムで表示するため、単純高速である識別アルゴリズムを提供する高速信号特徴化法を利用することを特徴とする請求項１記載の方法。

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