14.5.3 MSLS+$\Delta $MSLS

図 14.5.3 に実行例を示す． 実行後，MFBANK26_0.spec というファイルが生成される． このファイルは，リトルエンディアン，32 ビット浮動小数点数形式で表された 26 次元ベクトル列を格納している． うまく特徴抽出できないときは， data ディレクトリに f101b001.wav ファイルがあるかチェックしよう．

> ./demo.sh 2
 UINodeRepository::Scan()
 Scanning def /usr/lib/flowdesigner/toolbox
 done loading def files
 loading XML document from memory
 done!
 Building network :MAIN

本サンプルに含まれるモジュールは，12 個である． MAIN (subnet) に 3 個 MAIN_LOOP (iterator) に 9 個のモジュールがある． MAIN (subnet) と MAIN_LOOP (iterator) を 図 14.19,14.20 に示す． 処理の概要は，AudioStreamFromWave モジュールで取り込んだ音声波形を MSLSExtraction で音響特徴量を計算し，SaveFeatures でファイルに書き出す 単純なネットワーク構成である． MSLSExtraction は， MSLS の計算に メルフィルタバンクの出力とパワースペクトルを必要とするため， 取り込んだ音声波形は， MultiFFT によって分析され， MatrixToMap と PowerCalcForMap によってデータ型を変換した後に MelFilterBank により メルフィルタバンクの出力を求める処理が入っている． MSLSExtraction は， MSLS 係数の他に $\delta $ MSLS 係数の格納領域をリザーブし，MSLSExtraction の FBANK_COUNT プロパティで指定した値の 2 倍のベクトルを特徴量として 出力する．$\delta $ MSLS 係数の格納領域には 0 が入れられている． Delta により，$\delta $ MSLS 係数が計算され格納される． SaveFeatures は，入力 FEATURE を保存する．入力 SOURCES には ConstantLocalization で生成した正面の定位結果を与える．

Figure 14.20: MAIN (subnet)

Figure 14.21: MAIN_LOOP (iterator)

表 14.15 に主要なパラメータ表を示す．