JP2001033304A - 音源種別識別装置 - Google Patents
音源種別識別装置Info
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- JP2001033304A JP2001033304A JP11206165A JP20616599A JP2001033304A JP 2001033304 A JP2001033304 A JP 2001033304A JP 11206165 A JP11206165 A JP 11206165A JP 20616599 A JP20616599 A JP 20616599A JP 2001033304 A JP2001033304 A JP 2001033304A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 正確に衝撃音の音源種別を識別し、事故の発
生を検出することができる音源種別識別装置を提供す
る。 【解決手段】 交通音響がマイク１０１などにより収集
され、その音圧分布から衝撃音が発生したかが判定され
る。発生したのであれば、そのパワースペクトル分布が
演算回路１０５で演算され、パワースペクトル分布を演
算回路１０７でサブバンドに分割する。サブバンドのそ
れぞれのスペクトル値がニューラルネットワーク１０９
の入力層に入力され、音源種別が判定される。音源種別
とスペクトル値との関係により、学習回路１１１でニュ
ーラルネットワークの学習が行なわれ、次回の判定に用
いられる。また、学習結果は、審査回路２０１で審査さ
れ、審査結果により遺伝アルゴリズムを用いた再学習が
行なわれる。
生を検出することができる音源種別識別装置を提供す
る。 【解決手段】 交通音響がマイク１０１などにより収集
され、その音圧分布から衝撃音が発生したかが判定され
る。発生したのであれば、そのパワースペクトル分布が
演算回路１０５で演算され、パワースペクトル分布を演
算回路１０７でサブバンドに分割する。サブバンドのそ
れぞれのスペクトル値がニューラルネットワーク１０９
の入力層に入力され、音源種別が判定される。音源種別
とスペクトル値との関係により、学習回路１１１でニュ
ーラルネットワークの学習が行なわれ、次回の判定に用
いられる。また、学習結果は、審査回路２０１で審査さ
れ、審査結果により遺伝アルゴリズムを用いた再学習が
行なわれる。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は音源種別識別装置
に関し、特に交差点において発生する衝撃音の音源を識
別する音源種別識別装置に関する。
に関し、特に交差点において発生する衝撃音の音源を識
別する音源種別識別装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】交通安全を確保し、事故を減少させるた
めには、事故発生を早期検出し通報するシステムによっ
て二次災害を防止したり、事故の事後処理の早期解決を
図るとともに、事故発生のメカニズムを解析することが
不可欠である。事故発生のメカニズムを解析するために
は、事故やニアミス事象の検出を行なうことが必要であ
り、事故などによる衝突音や急ブレーキ音などの交通音
響に基づき事故などを検出することが行なわれている。
めには、事故発生を早期検出し通報するシステムによっ
て二次災害を防止したり、事故の事後処理の早期解決を
図るとともに、事故発生のメカニズムを解析することが
不可欠である。事故発生のメカニズムを解析するために
は、事故やニアミス事象の検出を行なうことが必要であ
り、事故などによる衝突音や急ブレーキ音などの交通音
響に基づき事故などを検出することが行なわれている。
【０００３】このような音響による解析を行なう場合、
その音圧による解析と、周波数分布による線形的な解析
を行なうことが一般的である。ここでいう音圧による解
析とは、時系列の音圧分布において、音圧の変動値が予
め定められたしきい値を超えるような状態が観測された
場合、衝撃音が発生したとするものである。
その音圧による解析と、周波数分布による線形的な解析
を行なうことが一般的である。ここでいう音圧による解
析とは、時系列の音圧分布において、音圧の変動値が予
め定められたしきい値を超えるような状態が観測された
場合、衝撃音が発生したとするものである。
【０００４】たとえば、従来の音源識別方法として、音
圧判定によって衝撃音と判定された音響信号の周波数解
析を行ない、そのスペクトル分布から衝撃音の音源を特
定するものがある。
圧判定によって衝撃音と判定された音響信号の周波数解
析を行ない、そのスペクトル分布から衝撃音の音源を特
定するものがある。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】交通音響をこれらの方
法で解析し、音源の特定を行なう場合、事故音と似たよ
うな特徴を示す音、たとえば大型車の荷台の雑音や工事
作業中に発生する金属音など、事故音との音源の識別が
困難であるものも存在する。これにより、事故の誤検出
が発生する可能性もある。
法で解析し、音源の特定を行なう場合、事故音と似たよ
うな特徴を示す音、たとえば大型車の荷台の雑音や工事
作業中に発生する金属音など、事故音との音源の識別が
困難であるものも存在する。これにより、事故の誤検出
が発生する可能性もある。
【０００６】たとえば、「交通事故自動記録装置（ＴＡ
ＡＭＳ）による交通事故の発生メカニズムに関する研
究」（科学警察研究所報告，交通編，Ｖｏｌ．３８，Ｎ
ｏ．２，６４−８１，１９９７）の第６章「考察」の
「（３）事故記録から見た識別性能」の部分において
は、「交差点に放置された空き缶や道路の側溝の蓋をタ
イヤで踏みつける音などは事故音と類似した性質を示
し、それらを識別することは現時点では困難である。さ
らに、道路工事などによる金属音などを不動作にするこ
とはできない。実際に、ＴＡＡＭＳの映像記録の中に
は、大型トラックの通過しただけの映像であるとか、特
別な現象が発生していないにもかかわらず記録されてい
る例が観察される。」と記載されており、音響処理によ
る線形的な解析方法を用いた事故検出の精度には一定の
限界があることが報告されている。
ＡＭＳ）による交通事故の発生メカニズムに関する研
究」（科学警察研究所報告，交通編，Ｖｏｌ．３８，Ｎ
ｏ．２，６４−８１，１９９７）の第６章「考察」の
「（３）事故記録から見た識別性能」の部分において
は、「交差点に放置された空き缶や道路の側溝の蓋をタ
イヤで踏みつける音などは事故音と類似した性質を示
し、それらを識別することは現時点では困難である。さ
らに、道路工事などによる金属音などを不動作にするこ
とはできない。実際に、ＴＡＡＭＳの映像記録の中に
は、大型トラックの通過しただけの映像であるとか、特
別な現象が発生していないにもかかわらず記録されてい
る例が観察される。」と記載されており、音響処理によ
る線形的な解析方法を用いた事故検出の精度には一定の
限界があることが報告されている。
【０００７】そこでこの発明は、より正確に音響の音源
種別を識別することができる音源種別識別装置を提供す
ることを目的としている。
種別を識別することができる音源種別識別装置を提供す
ることを目的としている。
【０００８】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
この発明のある局面に従うと、音源種別識別装置は、音
響を入力する入力手段と、入力された音響の音圧を測定
する測定手段と、測定手段の測定結果に基づいて、入力
された音響のパワースペクトル分布を演算する演算手段
と、演算されたパワースペクトル分布を複数のサブバン
ドに分割する分割手段と、複数のサブバンドに分割され
たパワースペクトル分布のそれぞれに基づいて、入力さ
れた音響の音源種別の判定を行なう、学習機能を有する
判定手段と、判定手段の学習結果を審査する審査手段
と、審査手段の審査結果に基づいて、判定手段の再学習
を行なう再学習手段とを備える。
この発明のある局面に従うと、音源種別識別装置は、音
響を入力する入力手段と、入力された音響の音圧を測定
する測定手段と、測定手段の測定結果に基づいて、入力
された音響のパワースペクトル分布を演算する演算手段
と、演算されたパワースペクトル分布を複数のサブバン
ドに分割する分割手段と、複数のサブバンドに分割され
たパワースペクトル分布のそれぞれに基づいて、入力さ
れた音響の音源種別の判定を行なう、学習機能を有する
判定手段と、判定手段の学習結果を審査する審査手段
と、審査手段の審査結果に基づいて、判定手段の再学習
を行なう再学習手段とを備える。
【０００９】この発明によると、学習機能を有する判定
手段により、複数のサブバンドに分割されたパワースペ
クトル分布のそれぞれに基づいて音源種別の判定が行な
われるため、より正確に音響の音源種別を識別すること
ができる音源種別識別装置を提供することが可能とな
る。また、学習結果の審査を行ない、その結果に基づい
て再学習が行なわれるため、精度の高い判定ができる。
手段により、複数のサブバンドに分割されたパワースペ
クトル分布のそれぞれに基づいて音源種別の判定が行な
われるため、より正確に音響の音源種別を識別すること
ができる音源種別識別装置を提供することが可能とな
る。また、学習結果の審査を行ない、その結果に基づい
て再学習が行なわれるため、精度の高い判定ができる。
【００１０】好ましくは演算手段は、測定手段により衝
撃音の音圧が測定されたときに演算を行なう。
撃音の音圧が測定されたときに演算を行なう。
【００１１】このように衝撃音の音圧が測定されたとき
に演算を行なうようにすると、衝撃音の音源種別の判定
を効率的に行なうことができる。
に演算を行なうようにすると、衝撃音の音源種別の判定
を効率的に行なうことができる。
【００１２】好ましくは判定手段は、ニューラルネット
ワークにより構成される。好ましくは再学習手段は、遺
伝アルゴリズムを用いて再学習を行なう。
ワークにより構成される。好ましくは再学習手段は、遺
伝アルゴリズムを用いて再学習を行なう。
【００１３】
【発明の実施の形態】［第１の実施の形態］以下、本発
明の第１の実施の形態における音源種別識別装置につい
て説明する。本実施の形態における音源種別識別装置
は、線形的なパターン認識ではなく、ニューラルネット
ワークなどを用いた非線形な対応づけによる音源識別ア
ルゴリズムを採用しており、そのアルゴリズムにより音
源種別を判定する。
明の第１の実施の形態における音源種別識別装置につい
て説明する。本実施の形態における音源種別識別装置
は、線形的なパターン認識ではなく、ニューラルネット
ワークなどを用いた非線形な対応づけによる音源識別ア
ルゴリズムを採用しており、そのアルゴリズムにより音
源種別を判定する。
【００１４】具体的には、音圧の判定によって衝撃音の
発生を検出し、周波数解析によってそのスペクトル分布
を求め、求められたスペクトル分布をいくつかの周波数
帯域にサブバンド化する。そして、そのサブバンド化さ
れたスペクトル分布をニューラルネットワークに対して
入力し、音源の種別を判定させる。このような方法を適
用した場合、ニューラルネットワークによって音源種別
の識別が行なわれると同時に、フィールドで装置を自己
学習させながら判定精度を向上させることができる。
発生を検出し、周波数解析によってそのスペクトル分布
を求め、求められたスペクトル分布をいくつかの周波数
帯域にサブバンド化する。そして、そのサブバンド化さ
れたスペクトル分布をニューラルネットワークに対して
入力し、音源の種別を判定させる。このような方法を適
用した場合、ニューラルネットワークによって音源種別
の識別が行なわれると同時に、フィールドで装置を自己
学習させながら判定精度を向上させることができる。
【００１５】このような、非線形な対応づけや学習機能
を有するアルゴリズムを構築することで、音源種別の大
幅な判定精度の向上が期待できる。
を有するアルゴリズムを構築することで、音源種別の大
幅な判定精度の向上が期待できる。
【００１６】図１は、本実施の形態における音源種別識
別装置の構成を示すブロック図である。
別装置の構成を示すブロック図である。
【００１７】図を参照して、音源種別識別装置は、道路
付近（特に交差点付近など）における交通音響を収集す
るためのマイクロホン１０１と、マイクロホン１０１で
収集された音響の音圧を測定し、演算を行なう音圧演算
回路１０３と、音響のパワースペクトルを演算するパワ
ースペクトル演算回路１０５と、パワースペクトルをい
くつかの周波数帯域にサブバンド化するサブバンド化演
算回路１０７と、音源の種別を判定するニューラルネッ
トワーク１０９と、ニューラルネットワーク１０９の出
力結果を用いてニューラルネットワーク１０９を学習さ
せる学習回路１１１とから構成される。
付近（特に交差点付近など）における交通音響を収集す
るためのマイクロホン１０１と、マイクロホン１０１で
収集された音響の音圧を測定し、演算を行なう音圧演算
回路１０３と、音響のパワースペクトルを演算するパワ
ースペクトル演算回路１０５と、パワースペクトルをい
くつかの周波数帯域にサブバンド化するサブバンド化演
算回路１０７と、音源の種別を判定するニューラルネッ
トワーク１０９と、ニューラルネットワーク１０９の出
力結果を用いてニューラルネットワーク１０９を学習さ
せる学習回路１１１とから構成される。
【００１８】ニューラルネットワーク１０９より衝撃音
の音源が何であるかを示す音源種別信号が出力される。
の音源が何であるかを示す音源種別信号が出力される。
【００１９】図２は、図１の音源種別識別装置の動作を
示すフローチャートである。図を参照してステップＳ１
０１で、マイクロホン１０１を用いて、交差点などの道
路における交通音響が収集される。ステップＳ１０３
で、音圧演算回路は収集された交通音響の時系列の音圧
分布から、衝撃音が発生したか否かを判定する。発生し
ていなければステップＳ１０１へ戻り、発生したのであ
れば、ステップＳ１０５へ進む。
示すフローチャートである。図を参照してステップＳ１
０１で、マイクロホン１０１を用いて、交差点などの道
路における交通音響が収集される。ステップＳ１０３
で、音圧演算回路は収集された交通音響の時系列の音圧
分布から、衝撃音が発生したか否かを判定する。発生し
ていなければステップＳ１０１へ戻り、発生したのであ
れば、ステップＳ１０５へ進む。
【００２０】図３に示されるように、車両の衝突などの
事故により衝撃音が発生した場合、時系列の音圧分布を
観察すれば、急激に音圧レベルが上昇する地点が観測さ
れる。そこで、予めしきい値を定めておき、音圧の変動
値がそのしきい値を超えた場合、衝撃音が発生したと判
断するのである。
事故により衝撃音が発生した場合、時系列の音圧分布を
観察すれば、急激に音圧レベルが上昇する地点が観測さ
れる。そこで、予めしきい値を定めておき、音圧の変動
値がそのしきい値を超えた場合、衝撃音が発生したと判
断するのである。
【００２１】衝撃音が発生した場合、ステップＳ１０５
で、その時点における音響データの周波数解析を行な
い、パワースペクトル演算回路１０５においてパワース
ペクトル分布が演算される。
で、その時点における音響データの周波数解析を行な
い、パワースペクトル演算回路１０５においてパワース
ペクトル分布が演算される。
【００２２】ステップＳ１０７でサブバンド化演算回路
１０７により、求められたパワースペクトル分布が複数
のサブバンドに分割される。
１０７により、求められたパワースペクトル分布が複数
のサブバンドに分割される。
【００２３】図４は、サブバンド化されたパワースペク
トルを示す。たとえばサブバンド化は、所定の周波数範
囲内に含まれるパワースペクトルの平均をとることなど
により行なうことができる。
トルを示す。たとえばサブバンド化は、所定の周波数範
囲内に含まれるパワースペクトルの平均をとることなど
により行なうことができる。
【００２４】ステップＳ１０９において、サブバンド化
されたスペクトル値がニューラルネットワーク１０９の
入力層にそれぞれ入力される。ニューラルネットワーク
は予め人の与えた教師信号によって十分知能化されてお
り、これによりステップＳ１１１で衝撃音がいかなる種
別の音源によるものか判定される。
されたスペクトル値がニューラルネットワーク１０９の
入力層にそれぞれ入力される。ニューラルネットワーク
は予め人の与えた教師信号によって十分知能化されてお
り、これによりステップＳ１１１で衝撃音がいかなる種
別の音源によるものか判定される。
【００２５】たとえば図４を参照して、入力層にサブバ
ンド化されたスペクトル値が入力されたときに、ニュー
ラルネットワークの出力層に現われるパターンから、
（１，０，０，…，０，０，０）なら車両衝突音、
（０，１，０，…，０，０，０）なら急ブレーキ音とい
ったような方法で音源の特定は行なわれる。
ンド化されたスペクトル値が入力されたときに、ニュー
ラルネットワークの出力層に現われるパターンから、
（１，０，０，…，０，０，０）なら車両衝突音、
（０，１，０，…，０，０，０）なら急ブレーキ音とい
ったような方法で音源の特定は行なわれる。
【００２６】ステップＳ１１３においてニューラルネッ
トワーク１０９の判定結果（音源種別信号）が学習回路
１１１に入力され、これによりスペクトル分布データと
音源種別との対応づけがニューラルネットワーク１０９
で学習される。
トワーク１０９の判定結果（音源種別信号）が学習回路
１１１に入力され、これによりスペクトル分布データと
音源種別との対応づけがニューラルネットワーク１０９
で学習される。
【００２７】ステップＳ１１３での処理の後、ステップ
Ｓ１０１へ戻る。人の与えた教師信号によるニューラル
ネットワークの知能化とは、予め収集された複数の衝撃
音のスペクトル分布データと音源種別とを対応づけて、
ニューラルネットワークに予め学習させておくことであ
る。このようにして、一般的に交差点で発生する衝撃音
データの学習が行なわれる。
Ｓ１０１へ戻る。人の与えた教師信号によるニューラル
ネットワークの知能化とは、予め収集された複数の衝撃
音のスペクトル分布データと音源種別とを対応づけて、
ニューラルネットワークに予め学習させておくことであ
る。このようにして、一般的に交差点で発生する衝撃音
データの学習が行なわれる。
【００２８】さらに、実際のフィールドで衝撃音の音源
識別を行なう場合、入力された音響のスペクトル分布と
識別した音源種別とを対応づけて、新たにそのデータを
ニューラルネットワークに学習させることが行なわれ
る。このような学習は、人の手を介することなく自動的
に行なうことが可能である。
識別を行なう場合、入力された音響のスペクトル分布と
識別した音源種別とを対応づけて、新たにそのデータを
ニューラルネットワークに学習させることが行なわれ
る。このような学習は、人の手を介することなく自動的
に行なうことが可能である。
【００２９】つまり、人の与える教師信号によって（Ｎ
−１）個の衝撃音データを学習したニューラルネットワ
ークを実際のフィールドで使用する場合、以下のような
処理が行なわれる。
−１）個の衝撃音データを学習したニューラルネットワ
ークを実際のフィールドで使用する場合、以下のような
処理が行なわれる。
【００３０】図５は、ニューラルネットワークの学習方
法について説明するためのフローチャートである。
法について説明するためのフローチャートである。
【００３１】図を参照して、ステップＳ２０１で人間の
教師信号による学習がニューラルネットワークで行なわ
れる。これにより、ニューラルネットワークの初期化が
行なわれる。
教師信号による学習がニューラルネットワークで行なわ
れる。これにより、ニューラルネットワークの初期化が
行なわれる。
【００３２】ステップＳ２０５で、フィールドで最初に
検出された衝撃音の音源データ（Ｎ番目のデータ）がニ
ューラルネットワーク１０９に入力される。
検出された衝撃音の音源データ（Ｎ番目のデータ）がニ
ューラルネットワーク１０９に入力される。
【００３３】ステップＳ２０７でニューラルネットワー
ク１０９は、Ｎ番目のデータの音源を識別する。判別し
た衝撃音のスペクトル分布と音源種別との対応づけをＮ
番目のデータとして自動的にニューラルネットワーク１
０９は学習する（Ｓ２０９）。ステップＳ２１１で、Ｎ
の値を１インクリメントし、ステップＳ２０５へ戻る。
ク１０９は、Ｎ番目のデータの音源を識別する。判別し
た衝撃音のスペクトル分布と音源種別との対応づけをＮ
番目のデータとして自動的にニューラルネットワーク１
０９は学習する（Ｓ２０９）。ステップＳ２１１で、Ｎ
の値を１インクリメントし、ステップＳ２０５へ戻る。
【００３４】これにより、Ｎ個のデータを学習したニュ
ーラルネットワークにより、次に検出された衝撃音
（（Ｎ＋１）のデータ）の音源種別が識別される。
ーラルネットワークにより、次に検出された衝撃音
（（Ｎ＋１）のデータ）の音源種別が識別される。
【００３５】このように、音源種別の識別と学習を順次
繰返すことで、より高度に知能化しながら自動的にニュ
ーラルネットワークは学習を続けていく。それにより、
音源種別の識別をより正確に行なうことができるように
なる。
繰返すことで、より高度に知能化しながら自動的にニュ
ーラルネットワークは学習を続けていく。それにより、
音源種別の識別をより正確に行なうことができるように
なる。
【００３６】なお、上述の実施の形態においては学習シ
ステムとしてニュートラルネットワークを用いている
が、学習機能を有するカオスやファジィなどを用いたシ
ステムを用いることもできる。
ステムとしてニュートラルネットワークを用いている
が、学習機能を有するカオスやファジィなどを用いたシ
ステムを用いることもできる。
【００３７】［第２の実施の形態］上述の第１の実施の
形態における音源種別識別装置においては、学習機能を
有するアルゴリズムを構築することで自らの音源識別性
能を向上させることが可能である。しかし、一方でニュ
ーラルネットワークの自己学習に関して、一般的に用い
られる山下り法による誤差逆伝播法などにおいては、学
習結果が局所最適解に陥る可能性があり、学習したこと
によってかえって音源識別性能が低下するおそれがあ
る。
形態における音源種別識別装置においては、学習機能を
有するアルゴリズムを構築することで自らの音源識別性
能を向上させることが可能である。しかし、一方でニュ
ーラルネットワークの自己学習に関して、一般的に用い
られる山下り法による誤差逆伝播法などにおいては、学
習結果が局所最適解に陥る可能性があり、学習したこと
によってかえって音源識別性能が低下するおそれがあ
る。
【００３８】そこで、第２の実施の形態では、学習した
結果できあがったニューラルネットワークが十分な学習
を行なえたかどうかをチェックし、学習結果が適切でな
い場合に、より高度な学習手法を用いて再度学習を行な
う。ここでは、再学習させる手法として、遺伝アルゴリ
ズム（ＧＡとも称する）を用いる方法を採用している。
結果できあがったニューラルネットワークが十分な学習
を行なえたかどうかをチェックし、学習結果が適切でな
い場合に、より高度な学習手法を用いて再度学習を行な
う。ここでは、再学習させる手法として、遺伝アルゴリ
ズム（ＧＡとも称する）を用いる方法を採用している。
【００３９】具体的には、学習済みのニューラルネット
ワークにおいて、学習に用いた複数のデータをニューラ
ルネットワークに判定させ、その判定誤差の値が予め定
められたしきい値を超えた場合、学習が適切でないと判
断し、遺伝アルゴリズムを用いて再度学習をやり直し
て、最適なニューラルネットワークを構成させるように
する方法を採用する。
ワークにおいて、学習に用いた複数のデータをニューラ
ルネットワークに判定させ、その判定誤差の値が予め定
められたしきい値を超えた場合、学習が適切でないと判
断し、遺伝アルゴリズムを用いて再度学習をやり直し
て、最適なニューラルネットワークを構成させるように
する方法を採用する。
【００４０】これはニューラルネットワークの各パラメ
ータの組（染色体）を複数発生させ、それらに対して遺
伝アルゴリズムの手法に沿って、（選択、淘汰）→（交
叉）→（突然変異）を順番に繰返し行ない、判定誤差の
値が予め定められたしきい値以内におさまった場合に、
そのパラメータ組（染色体）を最適なものとして採用す
るという方法である。
ータの組（染色体）を複数発生させ、それらに対して遺
伝アルゴリズムの手法に沿って、（選択、淘汰）→（交
叉）→（突然変異）を順番に繰返し行ない、判定誤差の
値が予め定められたしきい値以内におさまった場合に、
そのパラメータ組（染色体）を最適なものとして採用す
るという方法である。
【００４１】図６は、本実施の形態における音源種別識
別装置の構成を示すブロック図である。
別装置の構成を示すブロック図である。
【００４２】図６を参照して、本実施の形態における音
源種別識別装置は、音響を入力するマイクロホン１０１
と、入力された音響データの音圧を測定する音圧演算回
路１０３と、測定された時系列の音圧分布データから、
衝撃音発生の有無を判定し、発生した衝撃音を周波数解
析することでパワースペクトル分布を演算するパワース
ペクトル演算回路１０５と、パワースペクトル分布を複
数のサブバンドに分割するサブバンド化演算回路１０７
と、サブバンド化されたスペクトル分布を入力するニュ
ーラルネットワーク１０９と、ニューラルネットワーク
１０９によって音源種別の判定を行なう音源識別回路２
０５とを備える。
源種別識別装置は、音響を入力するマイクロホン１０１
と、入力された音響データの音圧を測定する音圧演算回
路１０３と、測定された時系列の音圧分布データから、
衝撃音発生の有無を判定し、発生した衝撃音を周波数解
析することでパワースペクトル分布を演算するパワース
ペクトル演算回路１０５と、パワースペクトル分布を複
数のサブバンドに分割するサブバンド化演算回路１０７
と、サブバンド化されたスペクトル分布を入力するニュ
ーラルネットワーク１０９と、ニューラルネットワーク
１０９によって音源種別の判定を行なう音源識別回路２
０５とを備える。
【００４３】さらに、上述の音源識別装置は、学習回路
１１１によってニューラルネットワーク１０９をより高
度に、自動的に知能化する学習機能を備えることを特徴
としている。
１１１によってニューラルネットワーク１０９をより高
度に、自動的に知能化する学習機能を備えることを特徴
としている。
【００４４】また、音源種別識別装置は、学習済みニュ
ーラルネットワークの学習結果を審査する学習結果審査
回路２０１を有しており、学習が適切か否かを審査す
る。また、音源種別識別装置は、学習結果審査回路２０
１による自己審査によって学習が適切でないと判定され
る場合、遺伝アルゴリズムを用いて繰返し再学習を行な
う再学習回路２０３を備えている。
ーラルネットワークの学習結果を審査する学習結果審査
回路２０１を有しており、学習が適切か否かを審査す
る。また、音源種別識別装置は、学習結果審査回路２０
１による自己審査によって学習が適切でないと判定され
る場合、遺伝アルゴリズムを用いて繰返し再学習を行な
う再学習回路２０３を備えている。
【００４５】学習結果審査回路２０１は、学習の結果で
きあがったニューラルネットワークを、衝撃音の音源識
別に適用するのが妥当であるか否かを判定する。すなわ
ち、現在まで学習した衝撃音データの中から１個以上
（Ｎ＋１）個以下の衝撃音データを選択し、（Ｎ＋１）
個の衝撃音データを学習し終えたニューラルネットワー
クに対し、それらの選択された衝撃音データの音源を判
定させる。
きあがったニューラルネットワークを、衝撃音の音源識
別に適用するのが妥当であるか否かを判定する。すなわ
ち、現在まで学習した衝撃音データの中から１個以上
（Ｎ＋１）個以下の衝撃音データを選択し、（Ｎ＋１）
個の衝撃音データを学習し終えたニューラルネットワー
クに対し、それらの選択された衝撃音データの音源を判
定させる。
【００４６】このとき、各衝撃音データと音源との対応
づけが正しく行なわれているか否かが、学習結果審査回
路２０１により審査される。学習結果審査回路２０１で
は、発火すべき出力層のニューロンの値が予め定められ
たしきい値を超えているか否かを基準として判定を行な
う。もし、しきい値を超えていない場合には、再学習回
路２０３によってニューラルネットワークは再度学習さ
れる。
づけが正しく行なわれているか否かが、学習結果審査回
路２０１により審査される。学習結果審査回路２０１で
は、発火すべき出力層のニューロンの値が予め定められ
たしきい値を超えているか否かを基準として判定を行な
う。もし、しきい値を超えていない場合には、再学習回
路２０３によってニューラルネットワークは再度学習さ
れる。
【００４７】再学習回路２０３では、遺伝アルゴリズム
を用いてニューラルネットワークに与えるパラメータ組
を決定する。ニューラルネットワークに与えるパラメー
タとしては、ネットワーク中の各ニューロンとニューロ
ンとを結合するリンクの重みデータや、ニューロン数な
どが考えられる。ここでは、重みデータを例に挙げて説
明する。
を用いてニューラルネットワークに与えるパラメータ組
を決定する。ニューラルネットワークに与えるパラメー
タとしては、ネットワーク中の各ニューロンとニューロ
ンとを結合するリンクの重みデータや、ニューロン数な
どが考えられる。ここでは、重みデータを例に挙げて説
明する。
【００４８】図７は、遺伝アルゴリズムによる再学習の
様子を示すフローチャートである。図を参照して、ま
ず、ニューラルネットワーク１０９に与える初期の重み
データ組をランダムに複数個（ｐ個）作り、これを遺伝
アルゴリズムにおける染色体と定義する（Ｓ３０１）。
様子を示すフローチャートである。図を参照して、ま
ず、ニューラルネットワーク１０９に与える初期の重み
データ組をランダムに複数個（ｐ個）作り、これを遺伝
アルゴリズムにおける染色体と定義する（Ｓ３０１）。
【００４９】これらの染色体をＡ1，Ａ2，…，Ａpとす
る。それぞれの染色体について、ニューラルネットワー
クを学習させることで、新たな染色体Ｂ1，Ｂ2，…，Ｂ
pが誕生する（Ｓ３０３）。
る。それぞれの染色体について、ニューラルネットワー
クを学習させることで、新たな染色体Ｂ1，Ｂ2，…，Ｂ
pが誕生する（Ｓ３０３）。
【００５０】すなわち、学習済みのニューラルネットワ
ークに与えられている各重みデータ組を新たな染色体と
して作成するのである。その中から音源種別の識別精度
の高い染色体のみを複数個（ｑ個）選択し（選択、淘
汰）、選択された染色体をＣ1，Ｃ2，…Ｃqとする（ｐ
＞ｑ）（Ｓ３０５）。
ークに与えられている各重みデータ組を新たな染色体と
して作成するのである。その中から音源種別の識別精度
の高い染色体のみを複数個（ｑ個）選択し（選択、淘
汰）、選択された染色体をＣ1，Ｃ2，…Ｃqとする（ｐ
＞ｑ）（Ｓ３０５）。
【００５１】次に、選択された染色体について、２つの
染色体間で遺伝子の組替えを行ない（交叉）（Ｓ３０
７）、またランダムに染色体を突然変異させて新しい染
色体を複数発生させる（突然変異）（Ｓ３０９）。
染色体間で遺伝子の組替えを行ない（交叉）（Ｓ３０
７）、またランダムに染色体を突然変異させて新しい染
色体を複数発生させる（突然変異）（Ｓ３０９）。
【００５２】このような操作によって発生した染色体の
うち、学習結果審査回路２０１の基準を満たすものがあ
れば（Ｓ３１１でＹＥＳ）、その染色体をニューラルネ
ットワーク１０９に与える重みに決定して、再学習を終
える（Ｓ３１３）。
うち、学習結果審査回路２０１の基準を満たすものがあ
れば（Ｓ３１１でＹＥＳ）、その染色体をニューラルネ
ットワーク１０９に与える重みに決定して、再学習を終
える（Ｓ３１３）。
【００５３】一方、基準を満たす染色体がなければ（Ｓ
３１１でＮＯ）、染色体の中から音源種別の識別精度の
高い染色体のみを選択し、交叉、突然変異の順番に行な
い、審査基準を満足するような染色体が発生するまでこ
の操作を繰返す。
３１１でＮＯ）、染色体の中から音源種別の識別精度の
高い染色体のみを選択し、交叉、突然変異の順番に行な
い、審査基準を満足するような染色体が発生するまでこ
の操作を繰返す。
【００５４】このようにして（Ｎ＋１）の音源データを
適切に学習したニューラルネットワークを用いて、次に
検出された衝撃音の音源が識別される。このように、音
源の識別とそのデータの学習、審査、再学習を順次繰返
すことで、より高度にニューラルネットワークの知能化
を行ないながら学習は続けられる。
適切に学習したニューラルネットワークを用いて、次に
検出された衝撃音の音源が識別される。このように、音
源の識別とそのデータの学習、審査、再学習を順次繰返
すことで、より高度にニューラルネットワークの知能化
を行ないながら学習は続けられる。
【００５５】図８は、本実施の形態における音源種別識
別装置の学習の流れを示すフローチャートである。
別装置の学習の流れを示すフローチャートである。
【００５６】図８を参照して、ステップＳ４０１で人間
の教師信号による学習が行なわれる。ステップＳ４０３
で、音源種別識別装置はフィールド（現地）に設置され
る。ステップＳ４０５で、Ｎ番目のデータがマイクロホ
ン１０１より入力される。
の教師信号による学習が行なわれる。ステップＳ４０３
で、音源種別識別装置はフィールド（現地）に設置され
る。ステップＳ４０５で、Ｎ番目のデータがマイクロホ
ン１０１より入力される。
【００５７】ステップＳ４０７で、入力されたN番目の
データの音源の識別が行なわれ、そのデータはステップ
Ｓ４０９で学習される。
データの音源の識別が行なわれ、そのデータはステップ
Ｓ４０９で学習される。
【００５８】ステップＳ４１１で学習結果の審査を行な
い、審査基準を満足するかが判定される。ここでＹＥＳ
であれば、ステップＳ４１５で、Ｎの値を１インクリメ
ントし、ステップＳ４０５へ戻る。
い、審査基準を満足するかが判定される。ここでＹＥＳ
であれば、ステップＳ４１５で、Ｎの値を１インクリメ
ントし、ステップＳ４０５へ戻る。
【００５９】一方、ステップＳ４１１でＮＯであれば、
ステップＳ４１３で再学習回路２０３により遺伝アルゴ
リズムを用いた再学習が行なわれ、ステップＳ４１１へ
戻る。
ステップＳ４１３で再学習回路２０３により遺伝アルゴ
リズムを用いた再学習が行なわれ、ステップＳ４１１へ
戻る。
【００６０】このようにして、本実施の形態においては
より判定精度の高い音源種別識別装置を提供することが
可能となる。
より判定精度の高い音源種別識別装置を提供することが
可能となる。
【００６１】なお、今回開示された実施の形態は全ての
点で例示であって、制限的なものではないと考えられる
べきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特
許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の
意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意
図される。
点で例示であって、制限的なものではないと考えられる
べきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特
許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の
意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意
図される。
【図１】 本発明の第１の実施の形態における音源種別
識別装置の構成を示すブロック図である。
識別装置の構成を示すブロック図である。
【図２】 図１の装置の動作を示すフローチャートであ
る。
る。
【図３】 衝撃音が発生したか否かの判定方法を説明す
るための図である。
るための図である。
【図４】 サブバンド化されたパワースペクトルとニュ
ーラルネットワークに入力されるデータを示す図であ
る。
ーラルネットワークに入力されるデータを示す図であ
る。
【図５】 ニューラルネットワークの学習方法を示すフ
ローチャートである。
ローチャートである。
【図６】 第２の実施の形態における音源種別識別装置
のブロック図である。
のブロック図である。
【図７】 図６の装置が行なう遺伝アルゴリズムを用い
た再学習の処理を示すフローチャートである。
た再学習の処理を示すフローチャートである。
【図８】 第２の実施の形態におけるニューラルネット
ワークの学習プロセスを示すフローチャートである。
ワークの学習プロセスを示すフローチャートである。
１０１ マイクロホン、１０３ 音圧演算回路、１０５
パワースペクトル演算回路、１０７ サブバンド化演
算回路、１０９ ニューラルネットワーク、１１１ 学
習回路、２０１ 学習結果審査回路、２０３ 再学習回
路。
パワースペクトル演算回路、１０７ サブバンド化演
算回路、１０９ ニューラルネットワーク、１１１ 学
習回路、２０１ 学習結果審査回路、２０３ 再学習回
路。
Claims (4)
- 【請求項１】 音響を入力する入力手段と、 前記入力された音響の音圧を測定する測定手段と、 前記測定手段の測定結果に基づいて、前記入力された音
響のパワースペクトル分布を演算する演算手段と、 前記演算されたパワースペクトル分布を複数のサブバン
ドに分割する分割手段と、 前記複数のサブバンドに分割されたパワースペクトル分
布のそれぞれに基づいて、前記入力された音響の音源種
別の判定を行なう、学習機能を有する判定手段と、 前記判定手段の学習結果を審査する審査手段と、 前記審査手段の審査結果に基づいて、前記判定手段の再
学習を行なう再学習手段とを備えた、音源種別識別装
置。 - 【請求項２】 前記演算手段は、前記測定手段により衝
撃音の音圧が測定されたときに演算を行なう、請求項１
に記載の音源種別識別装置。 - 【請求項３】 前記判定手段はニューラルネットワーク
により構成される、請求項１または２に記載の音源種別
識別装置。 - 【請求項４】 前記再学習手段は、遺伝アルゴリズムを
用いて再学習を行なう、請求項１から３のいずれかに記
載の音源種別識別装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP20616599A JP3248522B2 (ja) | 1999-07-21 | 1999-07-21 | 音源種別識別装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP20616599A JP3248522B2 (ja) | 1999-07-21 | 1999-07-21 | 音源種別識別装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001033304A true JP2001033304A (ja) | 2001-02-09 |
| JP3248522B2 JP3248522B2 (ja) | 2002-01-21 |
Family
ID=16518893
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP20616599A Expired - Fee Related JP3248522B2 (ja) | 1999-07-21 | 1999-07-21 | 音源種別識別装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3248522B2 (ja) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003016574A (ja) * | 2001-07-05 | 2003-01-17 | Mitsubishi Electric Engineering Co Ltd | 交通事故音検出装置 |
| JP2015158696A (ja) * | 2007-03-06 | 2015-09-03 | 日本電気株式会社 | 雑音抑圧の方法、装置、及びプログラム |
| KR101810539B1 (ko) * | 2017-04-18 | 2017-12-19 | 주식회사 핸디소프트 | 교통사고 판단 장치 및 방법 |
| JP2019046018A (ja) * | 2017-08-31 | 2019-03-22 | リオン株式会社 | アノテーション装置および騒音測定システム |
| JP2019049601A (ja) * | 2017-09-08 | 2019-03-28 | Kddi株式会社 | 音波信号から音波種別を判定するプログラム、システム、装置及び方法 |
| KR20210046416A (ko) * | 2019-10-18 | 2021-04-28 | 한국과학기술원 | 파형 음원 신호를 분석하는 신경망 모델에 기반한 음원 분류 방법 및 분석장치 |
| WO2021215221A1 (ja) * | 2020-04-24 | 2021-10-28 | コニカミノルタ株式会社 | 状態検出システム |
-
1999
- 1999-07-21 JP JP20616599A patent/JP3248522B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003016574A (ja) * | 2001-07-05 | 2003-01-17 | Mitsubishi Electric Engineering Co Ltd | 交通事故音検出装置 |
| JP4629922B2 (ja) * | 2001-07-05 | 2011-02-09 | 三菱電機エンジニアリング株式会社 | 交通事故音検出装置 |
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| JP6994874B2 (ja) | 2017-08-31 | 2022-01-14 | リオン株式会社 | アノテーション装置および騒音測定システム |
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| KR102281676B1 (ko) | 2019-10-18 | 2021-07-26 | 한국과학기술원 | 파형 음원 신호를 분석하는 신경망 모델에 기반한 음원 분류 방법 및 분석장치 |
| WO2021215221A1 (ja) * | 2020-04-24 | 2021-10-28 | コニカミノルタ株式会社 | 状態検出システム |
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3248522B2 (ja) | 2002-01-21 |
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