JP5598815B2 - 信号特徴抽出装置および信号特徴抽出方法 - Google Patents
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Description
(1)信号に含まれる各周波数成分の位相情報が抽出されておらず、位相に特徴がある信号の識別精度が低かった。
(2)各周波数成分からの線形特徴を抽出しており、周波数間での関係性に注目した特徴量はほとんど提案されていない。
(1)音声、音響信号あるいはその他の時系列信号から高精度に特徴を抽出することができ、位相に特徴がある信号の識別精度が向上する。
(2)高次局所自己相関により、周波数間の関係性を効果的に抽出することが可能となり、識別精度が向上する。
Index HLAC、以下PHLAC)と記す)のいずれか1つの特徴データを算出する。
FHLACは本発明者が発明したフーリエ高次局所自己相関特徴である。まず、図3右側に示された時間軸および周波数軸にそって配列された多数の複素数データFの内の1つに注目し、その注目複素数データと予め定められたマスクパターンによって決定される近傍の複素数データとの相関値を算出する。この処理を全てのマスクパターンについて実行することによって、1つの注目複素数データに関して、マスクパターンの数と等しい複数の複素数データXの集合からなる特徴データが得られる。
マスクパターンの黒丸●のある位置の複素数データ同士の相関値が算出される。同じ位置に2個以上の黒丸●があるときは、その値が2個以上あると考えて他と同様に相関を取る(自分自身を2回以上かける)。なお、特徴データの抽出には1次あるいは2次マスクの一方のみを使用してもよいし、1次および2次マスクの双方を使用してもよい。
なお、図4のパターン(5)、(29)など、自分自身のみのマスクパターンの場合には、実数値の特徴が得られ、これは従来のパワースペクトル特徴に一致する。
PHLACはやはり本発明者が発明したフーリエ高次局所自己相関特徴である。図3右側に示された時間軸および周波数軸にそって2次元に配列された多数の複素数データFの1つに注目し、その注目複素数データと予め定められたマスクパターンによって決定される近傍の複素数データとの相関値を算出する。この際、各複素数データについて位相情報を量子化表現(ベクトル表現)に変換してから相関をとる。
なお、PHLACにおいては、自分自身を2回以上選択する相関(図4のマスクパターン(5)、(21)〜(29))はとらない。
図7はMelフィルターの特性例を示す説明図である。公知のMelフィルターは、複数のバンドパスフィルターからなるフィルターバンクである。各フィルターの特性は図7に示すような3角形の形をしており、それぞれのフィルターの重みを積分した値は同一となっている。
前記したMelフィルターは各バンドパスフィルターの中心周波数が対数スケールにおいて等間隔に配置されているが、信号によってはこれが最適な配置とは限らない。そこで、本発明者は以下に示す分布平滑化フィルターを発明した。この分布平滑化フィルターにおいては、Melフィルターと同様に複数のバンドパスフィルターからなるフィルターバンクを用いる。
フィルターをこのように構成すれば、入力信号の特性に合わせて、振幅の大きな帯域はバンドパスフィルターの帯域幅が狭くなり、特徴を細かく抽出することができる。従って、認識、識別精度が向上する。
11…コンピューター
12…モニタ装置
13…キーボード
14…マウス
Claims (5)
- 所定期間だけサンプリングされたデジタル入力信号を周波数軸に変換する複素フーリエ変換手段と、
前記複素フーリエ変換手段から入力された複素データの位相情報、位相情報の周波数微分値である群遅延情報、位相情報の時間微分値である瞬時周波数情報のいずれかをベクトル表現に変換するベクトル変換手段と、
それぞれのデータが前記複素フーリエ変換手段において変換された振幅情報および前記ベクトル変換手段において変換された位相に関連するベクトルの積からなり、時間軸および周波数軸にそって2次元に配列された多数のデータの内の1つに注目し、その注目データと予め定められたマスクパターンによって決定される近傍のデータとの相関値を算出することにより高次局所相関特徴データを抽出する特徴抽出手段と
を備えたことを特徴とする信号特徴抽出装置。 - 前記ベクトル変換手段は、複素データの位相を、それぞれが均等な角度だけ他と方向が異なる複数の基準方向の内で、複素数を挟む2個の基準方向と対応する値の重み付け和によってベクトルを表すことを特徴とする請求項1に記載の特徴抽出装置。
- 複数のバンドパスフィルターからなるフィルターバンクであり、各バンドパスフィルターは入力されたデータに重みを乗算して加算し、出力するフィルター手段が、前記複素フーリエ変換手段と前記特徴抽出手段の間に、あるいは前記特徴抽出手段の後に配置されていることを特徴とする請求項1に記載の特徴抽出装置。
- 前記特徴抽出手段の後に、あるいは前記フィルター手段の後に振幅情報の対数変換手段が配置されたことを特徴とする請求項3に記載の特徴抽出装置。
- 所定期間だけサンプリングされたデジタル入力信号を周波数軸に変換する複素フーリエ変換処理を行うステップと、
前記複素フーリエ変換処理から入力された複素データの位相情報、位相情報の周波数微分値である群遅延情報、位相情報の時間微分値である瞬時周波数情報のいずれかをベクトル表現に変換するベクトル変換処理を行うステップと、
それぞれのデータが前記複素フーリエ変換処理において変換された振幅情報および前記ベクトル変換処理において変換された位相に関連するベクトルの積からなり、時間軸および周波数軸にそって2次元に配列された多数のデータの内の1つに注目し、その注目データと予め定められたマスクパターンによって決定される近傍のデータとの相関値を算出することにより高次局所相関特徴データを抽出する特徴抽出処理を行うステップと
を含むことを特徴とする信号特徴抽出方法。
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