JPH0466890A - 音源特徴抽出方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

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、二重［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・５
３−５８　（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、またアクテイ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（波形、スペクトル等）を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ライ−す・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
つ信号か、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ｊ、こ埋れた周期的信号（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渡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／Ｈ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、少数の受渡器
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、多数の受渡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、各受渡器の出力信号に所定の重みを乗するシ
ェーディングが用いられ、生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ト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、受渡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、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ａｉ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
とを直接比較して前記音源信号の特徴量に対応したモー
ド行列を決定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、評価関数を用いて
前記固有値の直接比較を行うようにしている。

第３の発明は、第１又は第２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、直接比較して前記モード
行列を決定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が、直接比較され、
その比較結果に基づき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＠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、評価関数を用いて固有値の直接比較を
行っているので、計算量の削減と、ピーク表示の簡単化
によって比較の容易化が図れる。

第３の発明では、虚数部を用いて直接比較を行うことに
より、実数部を用いた直接比較とほぼ同様の作用となる
。

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ＸＨ（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１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ｂｊ、ωＪ　、　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クトルをｒＨ（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　＋　　
（ｎ　＞に変換される。離散時系列信号Ｘ（ｎ＞は、空
間においてそれに付加される雑音をＷＨ（ｎ）とすると
、次式で表わせる。

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） ＋ｗ１　（ｎ） ・・・・・・（１） ここで、 Ｘ・ （ｎ＞を ａ　ｉ　Ｊ　””’　ｂ　Ｊ ＸＰ ［ｊ（ｋｊｒ・）］ ｆ・（ｎ）三ＥＸＰ　［Ｊ　（ωｊｎ　）　：・・・・
・・（２） とすると、 （１）式は、 Ｅ＜ｆｗ　　　＞＝Ｅ＜ｗ　　　ｆ＞＝○・・・・・（
８） と仮定すると、 ”　　ａｌｏ”ａｊ　１°ａＤ 〔。）ＩＸＤ Ｖ＝ＡＥ＜ｆｆ　　　＞Ａ　　＋Ｅ（ｗｗ　　＞・・・
・・・（６） ＝ＡＰＡ　　十ψ ・・・・・・（９） 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、 ＰＥＥ＜ｆｆ　　　＞　　、重＝Ｅ＜ｗｗ　　　＞・・
・・・・（１０） Ｖ＝Ｅ　（ｘｘ　　）　（Ｃ’　”　　　・−ベア）と
なる。

、（１０）式で定義した共分散行列Ｐは、各音源１但し
、Ｅく 〉 ；時間アンサンプル平均 の発振周波数が互いに無相関ならば、 （２）式よ （集合平均） ＊；共役転置 と定義し、更に、 ・・・・・・（１１） となり（了ρ （ｎ） ；複素共役） Ｐ：’Ｅ＜ｆｆ　　＞＝Ｉ （Ｉ；単位行列） とおける。

（１０）式で定義した共分散行列型は、各受信器入力雑
音の分散をσ２　、また各音源１の発振周波数が互いに
無相関ならば、 （５）式より、 となり、共分散行列型は対角行列である。

（４〉式において、雑音を無視すると、・・・・・・（
１４） 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−・に起因して上　ｊ いる。

ここで、信号受信部２の出力の共分散行列Ｖは、（１２
）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
■の固有値を大きいほうから順に λ１＝λｍａＸ　〉λ２〉・・・・・・〉λＤ＝λｍｉ
ｎとすると、（１５）式は、Ｘ　を固有値λｊに対応コ する正規直交固有ベクトルとした時の共分散行列■の固
有値分解 Ｖｘｊ＝λｊ　ＸＪ （じ＝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。

ｘＲ”ＡＲｆＲ’Ｉ　ｆＩ Ｘ４　＝ＡＲｆ、　＋ＡＩｆＨ ・・・・・・（１７） 但し、 但し、（）１；転置 （１５）式で定義した共分散行列■を、実数部と虚数部
に分けて考えると Ｖ＝：Ｅ　＜ｘｘ　　＞ 従って、実数共分散行列ＶＲと虚数共分散行列Ｖ１を ↑ Ｖ　　＝Ｅ＜ｘＲＸＲ’　＞＋Ｅ＜ＸＩｘ■　＞・・・
・・・（１９） Ｖ　　＝Ｅ＜ＸＩ　ＸＲ ｔ＞　　Ｅ＜ＸＲＸ４　’　＞ ・・・・・・（２０〉 と定義すると、 ＶＲ＝Ｅ＜ＸＲＸＲ〉＋ＥくＸＸ　ＸＩ　で　〉で ・・・・・・（１８） となる。ここで、■を単位行列、○を零行列として、 ＶＲ＝ＡＲＡＲｊ＋ＡＩＡＩｔ ・・・・・・（２１） となる。同様に、 ＶＲ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式の実数部入８と虚数邦人、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）式の右を 辺第２項Ａ４　Ａ４　　に対応する虚成分共分散行列式
、人、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ＶＲから、虚
成分共分散行列式、Ａ１１を除去した実成分共分散行列 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・
　（ｎ＞に基づき、（２１）式の共分散行列を算出し、
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、詫（１６）
式に従って固有値分解し、固有値λ１．・・・λ、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＝（ＡＡ
Ａ）２ｆ 右辺＝λＡ　　Ａｆ ここで、ＡＡ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＝λで ・・・・・・（２４） そのなめ、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 λ１＝λ１Ｉｌａｘ〉λ２〉・・・・・・〉λＤ＝λｍ
ｉｎとし、固有値λｊに対応する対称行列Ｂの正規直交
固有ベクトルをｆｊとして、固有値分解Ｂｆ・　＝λ・
　ｆ・ Ｊ　　　　ＪＪ （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　　ｊ　ＡＴ　）″（ＡＲ＋　Ｊ　Ａｔ　）＝
　（Ａ　”　Ａ　＋Ａ　ｔ−Ａ　＞　＋　Ｊ　（ＡＲ”
ＲＩＩ ＡＩ　　ＡＩ“ＡＲ） ・・・・・・（２６） 従って、実数ガウス変換行列ＢＲと虚数ガウス変換行列
Ｂ１を 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式Ｒを用いて（２７）式
のガウス変換行列ＢＲの第１項ＢＤＲへ　　−　へ ＝ＡＲＡＲ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、Ｒを
（２５）式に従って固有値分解し、固有値λ　、・・・
、λＤ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λ１．・・・、λ、と：Ａ１．・・・、λ、を
用いて次式（２９）の評価関数を算出する。

■１λ；−λ１ １＝１　　　“ ・・・・・・（２９） そして、λ・＝λ・　（ｉ＝１．・・・、Ｄ）なら、Ｆ
（λ・、・・・、λ、）＝（１）より、Ｆ（λ１．・・
・。

λＤ）が最大値をとった時のモード行列式を決定する。

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ＶｏＲ
の固有値λ１．・・・、λＤと、実数ガウス変換行列Ｂ
Ｒの固有値λ１．・・・、久、とを、評価関数Ｆ（久１
．・・・、久、）を用いて直接比較することにより、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・　（ｎ）
を用いて演算処理しているので、テ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Ｆ（久　、・・・、λ、）を用いて固有
価の直接比較を行っているので、計重量を削減できると
共に、ピーク表示が簡単になって比較処理が的確に行え
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、直接比較してモ
ード行列を決定するようにしても、上記実施例とほぼ同
様の効果が得られる。また、本発明は空中の音源の特＠
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、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、
直接比較することにより、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る
。そのため、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。

第２の発明では、評価関数を用いて固有値の直接比較を
行うようにしたので、演算量を減少できると共に、ピー
ク表示が簡単になって的確な比較結果が得られる。

第３の発明では、虚数部の固有値同士を直接比較するこ
とにより、第１の発明と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、Ｓｌ・・・音源信号、ｘ
　＋　　（ｎ　）・・・離散時系列信号。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 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
   とを直接比較して前記音源信号の特徴量に対応したモー
   ド行列を決定することを特徴とする音源特徴抽出方法。 ２、請求項１記載の音源特徴抽出方法において、評価関
   数を用いて前記固有値の直接比較を行う音源特徴抽出方
   法。 ３、請求項１又は２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、直接比較して前
   記モード行列を決定する音源特徴抽出方法。