6.4.1 Delta

6.4.1.1 ノードの概要

本ノードは，静的特徴ベクトルから動的特徴量ベクトルを求める． 特徴抽出ノードである MSLSExtraction や MFCCExtraction の後段に 接続するのが一般的な使い方である． これらの特徴量抽出ノードは，静的特徴ベクトルを求めると共に，動的 特徴量を保存する領域を確保している．この時の動的特徴量は，0 に 設定されている．Delta ノードでは，静的特徴ベクトル値を使って 動的特徴量ベクトル値を計算し，値を設定する．従って，入出力で ベクトルの次元数は変らない．

6.4.1.2 必要なファイル

無し．

6.4.1.3 使用方法

どんなときに使うのか

静的特徴から動的特徴量を求める場合に本ノードを使う． 通常，MFCCExtraction や MSLSExtraction の後に用いる．

典型的な接続例

6.4.1.4 ノードの入出力とプロパティ

入力

INPUT

: Map<int, ObjectRef> 型．音源 ID と特徴量ベクトルの Vector<float> 型のデータのペア．

出力

OUTPUT

: Map<int, ObjectRef> 型．音源 ID と特徴量ベクトルの Vector<float> 型のデータのペア．

パラメータ

FBANK_COUNT

: int 型である．処理する特徴量の次元数． 値域は，正の整数． 特徴量抽出ノードの直後に接続する場合は， 特徴量抽出で指定した FBANK_COUNT を指定． ただし，特徴量抽出でパワー項を使用するオプションを trueにしている場合は， FBANK_COUNT + 1 を指定する．

6.4.1.5 ノードの詳細

本ノードは，静的特徴ベクトルから動的特徴ベクトルを求める． 入力の次元数は，静的特徴と動的特徴の次元数を合せた次元数である． FBANK_COUNT 以下の次元要素を静的特徴とみなし，動的特徴量を計算する． FBANK_COUNT より高次の次元要素に動的特徴量を入れる．

フレーム時刻 $f$ における，入力特徴ベクトルを，

$\displaystyle \boldsymbol {x}(f) $

$\displaystyle = $

$\displaystyle [x(f,0),x(f,1),\dots ,x(f,P-1)]^{T} $

(93)

と表す．ただし，$P$ は，FBANK_COUNT である．

$\displaystyle \boldsymbol {y}(f) $

$\displaystyle = $

$\displaystyle [x(f,0),x(f,1),\dots ,x(f,2P-1)]^{T} $

(94)

出力ベクトルの各要素は，

$\displaystyle y(f,p) $

$\displaystyle = $

$\displaystyle \left\{ \begin{array}{ll} x(f,p), & {if~ ~ } p=0, \dots , P-1, \\ \displaystyle w \sum _{\tau =-2}^{2} \tau \cdot x(f+\tau ,p), & {if~ ~ } p=P, \dots , 2P-1, \end{array} \right. $

(95)

である．ただし，$w = \frac{1}{\sum _{\tau =-2}^{\tau =2} \tau ^2}$ である． 図 6.56 に Delta の入出力フローを示す．