14.5.2 MSLS

図 14.15 に実行例を示す． 実行後， MFBANK13_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 13 次元ベクトル列をフレーム数分格納している． 失敗するときは，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 1
 MSLS 
 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 14.16, 図 14.17 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）． そのため， MSLS 係数のみを求めるためには，ここでは不要な $\delta $ MSLS 係数領域を削除する必要がある．削除には FeatureRemover を用いている． SaveFeatures は，入力 FEATURE を保存する．入力 SOURCES には ConstantLocalization で生成した正面方向の定位結果を与える．

Figure 14.16: MAIN (subnet)

Figure 14.17: MAIN_LOOP (iterator)

表 14.14 に主要なパラメータを示す． 重要なモジュールは，MSLSExtraction である．