JP2002267529A - 音響解析方法及び音響解析装置 - Google Patents

音響解析方法及び音響解析装置

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JP2002267529A
JP2002267529A JP2001067100A JP2001067100A JP2002267529A JP 2002267529 A JP2002267529 A JP 2002267529A JP 2001067100 A JP2001067100 A JP 2001067100A JP 2001067100 A JP2001067100 A JP 2001067100A JP 2002267529 A JP2002267529 A JP 2002267529A
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pressure level
sound
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JP2001067100A
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Shinichi Minamizawa
真一 南澤
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Panasonic Holdings Corp
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Matsushita Electric Industrial Co Ltd
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Abstract

(57)【要約】 【課題】 車両から発せられる走行音を総合的に捉え
て、車種情報や異常音を高精度に解析することができる
音響解析装置を提供する。 【解決手段】 マイク102からの入力信号を時間窓を用
いて周期的に切出す波形切出し手段103と、各時間窓の
平均音圧レベルを算出し、平均音圧レベルが極大の時間
窓を選択して、その平均音圧レベルを出力する音圧レベ
ル算出手段105と、その時間窓の時間軸データを周波数
軸データに変換し、周波数帯域ごとのバンドパスレベル
を出力する周波数分析手段106と、平均音圧レベルとバ
ンドパスレベルとをパラメータに用いて判別関数値を算
出する判別関数値算出手段107と、判別関数算出値と車
種ごとの重心データとの距離を算出して車種を判別する
車種判別手段108とを設ける。車種判別手段は、前記距
離が最短の車種情報を出力し、最短距離が所定値より長
いとき、異常音検出情報を出力する。車両の走行音を総
合的に捉えて、車種情報や異常音を高精度に解析するこ
とができる。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、車両から発せられ
る音響信号を解析して車種を識別したり、異常音を検出
する音響解析方法と、その方法を実施する装置に関し、
特に、車種識別精度の向上を図るものである。
【０００２】
【従来の技術】従来から、車両の発する音を用いて車種
を判別する方法が研究されている。例えば、特開平５−
８１５９５号公報には、車両から採取したエンジン音の
音紋データと、登録された音紋データとを比較照合して
車種を識別する方法が開示されている。
【０００３】この方法を実施する装置は、図８に示すよ
うに、車両の発生音を検出する音響センサ801と、送信
機803及び受信機806で伝送されたエンジン音をスペクト
ル解析して音紋データを得るＦＦＴ分析回路808と、解
析で得られた音紋データを記録する記録器811と、車両
のエンジン音からエンジン構造のデータを得るエンジン
構造データ抽出回路809と、得られたエンジン構造デー
タを表示する表示器813と、音紋データとエンジン構造
データとが対応付けて登録されている登録音紋ファイル
814と、登録データを表示する登録音紋表示器816とを備
えている。
【０００４】この装置では、音響センサ801が車両のエ
ンジン音を採取すると、その音の音紋データがＦＦＴ分
析回路808によって解析され、また、その音からエンジ
ン構造データがエンジン構造データ抽出回路809によっ
て解析される。
【０００５】次いで、エンジン構造データが一致する登
録音紋データとＦＦＴ分析回路808で解析された音紋デ
ータとが比較照合され、車種が判定される。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】しかし、実際に走行す
る車両から発せられる走行音は、エンジン音以外に、タ
イヤ及び路面から発せられる音（路面音）や、給排気
音、メカ的ノイズ等を含む複合音であり、エンジン音の
みを抽出することは難しい。また、これらの音の支配率
は、走行状態によって変わるため、エンジン音のみで車
種を正確に判別することは困難であり、判別精度が劣化
するという問題点がある。
【０００７】本発明は、こうした従来の問題点を解決す
るものであり、車両から発せられる走行音を総合的に捉
えて、車種情報や異常音を高精度に解析することができ
る音響解析方法を提供し、また、その方法を実施する音
響解析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】そこで、本発明では、車
両から発生する音を解析する音響解析方法において、車
両の音を拾うマイクロホンからの入力信号を、時間窓を
用いて周期的に切出し、選択した時間窓に含まれるサン
プリングデータの平均音圧レベルと、前記サンプリング
データを時間軸データから周波数軸データに変換したと
きの周波数帯域ごとのバンドパスレベルとをパラメータ
に用いて、車両の車種を判別するようにしている。
【０００９】また、車両から発生する音を解析する音響
解析装置において、車両の音を拾うマイクロホンからの
入力信号を時間窓を用いて周期的に切出す波形切出し手
段と、各時間窓に含まれるサンプリングデータの平均音
圧レベルを算出し、平均音圧レベルが極大の時間窓を選
択して、当該時間窓の平均音圧レベルを出力する音圧レ
ベル算出手段と、音圧レベル算出手段が選択した時間窓
の時間軸データを周波数軸データに変換し、周波数帯域
ごとのバンドパスレベルを出力する周波数分析手段と、
選択された時間窓の平均音圧レベルとバンドパスレベル
とをパラメータに用いて判別関数の値を算出する判別関
数値算出手段と、算出された判別関数値と車種ごとの重
心データとの距離を算出し、前記距離に基づいて車両の
車種を判別する車種判別手段とを設け、車種判別手段
は、前記距離の最短距離が所定値より短いとき、前記最
短距離に該当する車種の情報を出力し、前記最短距離が
所定値より長いとき、異常音検出情報を出力するように
構成している。
【００１０】そのため、車両から発せられる走行音を総
合的に捉えて、車種情報や異常音を高精度に解析するこ
とができる。
【００１１】
【発明の実施の形態】（第１の実施形態）図１は、第１
の実施形態における音響解析装置の構成を示している。
この装置には、音源101の音がマイクロホン102で電気信
号に変換されて入力し、また、車両検出信号104が入力
する。
【００１２】音響解析装置は、マイクロホン102から入
力する信号を窓長Ｗの時間窓で周期的に切出す波形切出
し部103と、切り出された各窓の信号の音圧レベルを算
出し、音圧レベルが極大の窓の音圧レベルを出力する音
圧レベル算出部105と、音圧レベルが極大の窓の信号を
周波数分析し、周波数帯域ごとのレベルを出力する周波
数分析部106と、音圧レベル算出部105及び周波数分析部
106から出力された値を予め設定された判別関数に導入
して判別関数値を算出する判別関数値算出部107と、判
別関数値を用いて車種を判別する車種判別部108とを備
えている。
【００１３】この装置の動作について説明する。音源10
1からの音響信号はマイクロホン102で受音され、電気信
号として音響解析装置に入力する。波形切出し部103
は、入力データを窓長Ｗの時間窓で周期的に切出し、音
圧レベル算出部105及び周波数分析部106に出力する。こ
のとき、時間窓の形状は、矩形とするが、周波数分析部
106に出力する場合は、ハニング窓など時間窓の両端部
の振幅が小さいものが更に良い。窓長Ｗは、短すぎると
各車種の特徴を捉え切れず、長すぎると他車両の影響を
受けやすくなるため、適正な窓長Ｗを選択する必要があ
るが、可聴帯域での周波数分析を行うことを考慮に入れ
れば、１００ｍｓから３００ｍｓ、即ち、４８ｋＨｚサ
ンプリング（ｆs）のとき４０９６点から１６３８４点
の範囲が適当である。また、切出し周期はＷ／２からＷ
が適当である。
【００１４】音圧レベル算出部105は、波形切出し部103
で切出された時間信号に対して音圧レベルを算出する。
そのために、音圧レベル算出部105は、窓長Ｗの区間で
サンプリングされた音圧レベルデータｎ個（ｎ＝Ｗ＊ｆ
s）の平均値を算出する。平均処理には、算術平均、等
価音圧レベル、聴感を考慮に入れたＡ特性フィルタリン
グ処理を施した等価騒音レベルなどを使用する。
【００１５】音圧レベル算出部105は、この算出結果を
基に、時々刻々とレベル変化する音圧レベルの中の極大
値を車両検出時のデータとして判別関数値算出部107に
出力する。または、外部から車両検出信号104が入力し
た時点をトリガ点として、そのトリガ点を含む窓
（Ｗi）の前後Ｘ個の窓データ（Ｗi-xからＷi+x）の音
圧レベル算出結果を用いて、その中の極大の窓Ｗjを検
出し、この窓Ｗjの音圧レベルの値を判別関数値算出部1
07に出力する。
【００１６】また、音圧レベル算出部105は、音圧レベ
ルが極大になる窓Ｗjの窓番号を周波数分析部106に伝
え、周波数分析部106は、この窓Ｗjの信号を時間軸デー
タから周波数軸データに変換する周波数分析を行い、各
帯域毎のバンドパスレベルを算出して、このデータを判
別関数値算出部107に出力する。各帯域のバンド幅は、
１／１オクターブバンド、あるいは１／３オクターブバ
ンドとし、これらのバンド毎のレベルを算出した値を判
別関数値算出部107に出力する。判別関数値算出部107
は、音圧レベル算出部105及び周波数分析部106からの入
力データを用いて判別関数値を算出する。
【００１７】ここでは、予め設定された（式１）に示す
ｉ個の正準判別関数式の変数ｘiに上記音圧レベル及び
バンドパスレベルをパラメータとして入力し、各々の判
別関数式における判別関数値を算出する。 Zi = a1x1+a2x2+・・・+apxp+cj （式１ ）
【００１８】判別関数値算出部107は、判別関数値を車
種判別部108に出力する。車種判別部108は、このデータ
を用いて車種の判別を行う。
【００１９】車種判別部108には車種毎の重心データ（r
1，r2，...，ri）が予め設定されており、観測値（x1，
x2，...，xp）から算出された判別関数値ｚiと重心デー
タとの距離ｄij 2を算出し、最も近い重心位置を持つ車
種を識別する。
【００２０】ここで、距離ｄij 2は、（式２）によって
表わされるマハラノビスの距離を用いて測る。 dij 2 = (xi-rj)'Σ-1 j(xi-rj) （式２） マハラノビスの距離は、二つの母集団の間の離れの程度
を測るための距離である。
【００２１】これにより、この装置は、入力データに対
する車種の判別を行うことが出来、この結果を車種情報
109として出力する。
【００２２】また、車種判別部108で算出した距離ｄij 2
が、（式３）のように、ある閾値εを超えて大きい場合
には、どの車種にも適合しないと見做し、異常音検出情
報109を出力する。 min{dij 2}＞ε （ε:ある実数値） （式３） これにより、この音響解析装置は、車種の判別に加え、
異常音を検出することが出来る。
【００２３】（第２の実施形態）第２の実施形態の音響
解析装置は、車両の速度が変化した場合でも、車種を正
しく判別することができる。
【００２４】この装置は、図２に示すように、音圧レベ
ル算出部205から出力された音圧レベルを、外部から入
力する速度情報207に基づいて補正するデータ補正部208
を備えている。その他の構成は第１の実施形態（図１）
と変わりがない。
【００２５】この装置の動作について説明する。波形切
出し部203、音圧レベル算出部204及び周波数分析部205
での処理は第１の実施形態と同じである。
【００２６】データ補正部208は、音圧レベル算出部205
で算出された極大となる音圧レベルを、外部からの速度
情報207に応じて下記の（式４）により補正する。 Lpi,hosei = Lpi + 30log10Vi/V0 （式４） ここで、Lpi：観測された極大レベル値、V0：基準速
度、Vi：速度情報207
【００２７】データ補正部208で補正されたデータは、
判別関数値算出部209に入力し、その後は第１の実施形
態と同様の処理が行われ、車種判別部210から車種情報
・異常音検出情報211が出力される。
【００２８】この装置では、データ補正部208が速度情
報に基づいてデータの補正を行っているため、速度が変
化し車両走行音の音圧レベルが変化した場合でも、判別
関数または判別関数の係数を修正すること無く、車種の
判別が可能である。
【００２９】なお、ここでは、データ補正部208で、音
圧レベル算出部205から出力された音圧レベルだけを補
正する場合について例示しているが、周波数分析部106
から出力されたバンドパスレベルを同様に基準速度V0と
速度情報Viとの比に基づいて補正するようにしても良
い。
【００３０】（第３の実施形態）第３の実施形態の音響
解析装置は、雨天や路面が濡れているために車両走行音
のスペクトルデータが通常と異なる場合でも、車種を正
しく判別することができる。
【００３１】この装置は、図３に示すように、降雨や路
面の濡れを検出する降雨検出部309と、降雨などが検出
されたときに判別関数値算出部310で使用する判別関数
を切り替える判別式切替部311とを備えている。その他
の構成は第２の実施形態（図２）と変わりがない。
【００３２】この装置の動作について説明する。波形切
出し部303、音圧レベル算出部304、周波数分析部305及
びデータ補正部308における処理は第２の実施形態と同
じである。
【００３３】周波数分析部306で算出された１／３オク
ターブバンドレベルデータは、データ補正部308と、降
雨検出部309とに出力される。降雨検出部309は、予め設
定された、図７（ａ）で表される通常時の車種別の標準
スペクトルデータと、図７（ｂ）で表される、降雨時及
び路面が濡れている時の車種別の標準スペクトルデータ
とを保持しており、周波数分析部306からデータが入力
すると、入力された観測データのスペクトル形状と、保
持している標準スペクトル形状とを比較して降雨または
路面が濡れている状態を検出する。
【００３４】この比較に際しては、特に明確な差異が生
ずる高域のスペクトルデータを対象として、降雨時の標
準スペクトルデータと観測データとの最小２乗誤差、及
び、通常時の標準スペクトルデータと観測データとの最
小２乗誤差を算出し、これらを比較して前者の最小２乗
誤差が小さいとき、降雨または路面が濡れている状態で
あると識別する。また、車種判別方法と同様に、マハラ
ノビス距離によって判別することも可能である。
【００３５】判別式切替部311は、降雨検出部309が降雨
または路面が濡れている状態と識別した場合に、判別関
数値310で使用する正準判別関数を降雨時様に切替える
ため、判別式番号を判別関数値算出部310に出力する。
路面が乾いた場合にも同様の手順により判別式を切替え
る。
【００３６】判別式関数値算出部310及び車種判別部312
の処理は第１及び第２の実施形態と同じであり、車種判
別部312から車種情報・異常音検出情報313が出力され
る。
【００３７】このように、この装置では、雨天時や路面
が濡れて車両走行音のスペクトルデータが変化した場合
でも、判別関数を雨天時用に切替えることで車種の判別
が可能となる。
【００３８】（第４の実施形態）第４の実施形態の音響
解析装置は、学習機能を有し、学習結果から自動的に判
別関数を更新する。
【００３９】この装置は、図４に示すように、音圧レベ
ル算出部405から出力される音圧レベルと周波数分析部5
07から出力されるバンドパスレベルとを蓄積するデータ
蓄積部408と、車種判別部414の車種判別情報などから判
別関数を更新する判別関数生成部411とを備えている。
その他の構成は第３の実施形態（図３）と変わりがな
い。
【００４０】この装置の動作について説明する。波形切
出し部403、音圧レベル算出部405及び周波数分析部406
における処理は第１〜第３の実施形態と同じである。音
圧レベル算出部405及び周波数分析部406の出力は、デー
タ補正部409に入力するとともに、データ蓄積部408に逐
次一定量蓄積される。
【００４１】データ補正部409で補正されたデータは、
第２及び第３の実施形態と同様に、判別関数値算出部41
2に入力され、判別関数値算出部412は、入力データを用
いて判別関数値を算出し、車種判別部414は、判別関数
値に基づいて車種情報及び異常音検出情報を出力する。
【００４２】判別関数生成部411には、車種判別部414の
車種情報がフィードバックされ、または、人が目視など
で得た車種情報が外部から入力される。判別関数生成部
411は、データ蓄積部408に蓄積されたデータと、入力す
る車種情報とを用いて判別関数を更新し、判別関数の係
数の最適化を図る。
【００４３】これにより、装置の設置地点に特有な音が
存在し、設置地点毎にスペクトルデータが変化する場合
でも、各設置地点に最適な判別関数を得て車種を判別す
ることが可能となる。
【００４４】（第５の実施形態）第５の実施形態の音響
解析装置は、２本以上のマイクロホンで収集された音を
合成して解析する。
【００４５】この装置は、図５に示すように、距離ｄだ
け隔てて設置された２本のマイクロホン502の各信号を
切り出す波形切出し部503と、これらの信号の相関を取
って加算する加算・相関処理部504とを備えており、加
算・相関処理部504で処理された信号は、車両検出信号5
05の入力時点における音圧レベルを算出する音圧レベル
算出部506と、このときのバンドパスレベルを算出する
周波数分析部507とに入力される。その他の構成は第４
の実施形態（図４）と変わりがない。
【００４６】２本のマイクロホン502は、距離ｄの間隔
を置き、音源の移動方向に平行に設置する。音源501か
らの音響信号は、２本のマイクロホン502によって受音
され電気信号として出力される。この出力データは、波
形切出し部503により、ある窓幅のフレーム単位に切出
される。
【００４７】このとき、図５に示すように、音源501と
マイクロホン502とのなす角度（マイクロホン１、２を
結ぶ線分の垂直線と、音源とマイクロホンとを結ぶ線分
とのなす角度）をθsとすると、音源501から発せられた
音は、マイクロホン１への入力時点より、（式５）で示
すτsだけ遅延してマイクロホン２に入力する。 τs = （d sinθs)／ｃ （式５） ここで、ｄ：マイクロホン間隔、ｃ：音速
【００４８】また、外部から車両検出信号505を出力す
る車両感知器などの設置位置とマイクロホン502との相
対位置関係により（式５）の角度θsは一意に決まる。
加算・相関処理部504は、マイクロホン１で受音された
信号をτsだけ遅延させて、マイクロホン２で受音され
た信号と加算する。
【００４９】マイクロホン502で受音される信号をｘ
si(t)（ｉ＝１，２；ｉ＝１はマイクロホン１での受信
信号、ｉ＝２はマイクロホン２での受信信号）とし、ｘ
s1を基準とすると、ｘsi(t)は、次の（式６）のように
表わされる。 ｘs2(t) = ｘs1(t-τs) （式６） この（式６）で得られるｘs1、ｘs2を加算すると、角度
θsの方向から到来する目的の音は重畳して増加する。
しかし、角度θs以外の方向から到来する音は、マイク
ロホン502の１、２間での遅延時間がτsとは異なるた
め、目的の音のレベルに比べて低減する。このように、
ｘs1、ｘs2を加算することにより、目的となる信号以外
の音を低減することが出来る。
【００５０】また、より精度を高めたい場合は、マイク
ロホンの数を増やせば、より感度の高い指向特性を形成
させることが可能である。
【００５１】また、マイクロホン１及びマイクロホン２
で受音された信号の相互相関を取り、クロスパワースペ
クトルを算出することにより、風雑音などの無相関性を
有する音を低減することも可能である。
【００５２】加算・相関処理部504で合成された信号
は、音圧レベル算出部506及び周波数分析部507に入力す
る。音圧レベル算出部506は、外部から車両検出信号505
が入力した時点をトリガ点として、音圧レベルが極大の
窓Ｗjを検出し、この窓Ｗjの音圧レベルの値をデータ補
正部510及びデータ蓄積部509に出力し、窓Ｗjの番号を
周波数分析部507に伝える。周波数分析部506は、この窓
Ｗjの信号を周波数分析し、各帯域毎のバンドパスレベ
ルを算出して、そのデータをデータ補正部510、データ
蓄積部509及び降雨検出部511に出力する。それ以降の各
部の処理は第２〜第４の実施形態と同じである。
【００５３】このように、この装置では、複数のマイク
ロホンで収集した音を合成して雑音成分を低減し、音源
から発せられる音を効率よく収集できるため、精度の高
い車種判別を行うことが可能となる。
【００５４】（第６の実施形態）第６の実施形態では、
音響解析装置で解析した情報をセンターに伝送するシス
テムについて説明する。
【００５５】このシステムは、図６に示すように、音響
解析装置が、第５の実施形態（図５）の構成を有する複
数マイクロホン処理部623と、マイクロホン602で受音さ
れた音響信号から騒音情報を生成する騒音処理部616と
を備えており、また、音響解析装置から出力された情報
をセンター622に伝送する系として、車種情報・異常音
検出情報617と騒音情報618とを１つのデータに纏めるデ
ータ統合部619と、このデータを蓄積するデータ蓄積部6
20と、このデータをセンター622に送信するデータ送信
部621とを備えている。
【００５６】このシステムの動作について説明する。複
数マイクロホン処理部623は、マイクロホン602から入力
した信号に対して第５の実施形態と同じ処理を行い、車
種情報・異常音検出情報617を出力する。また、マイク
ロホン602で受音された音響信号は騒音処理部616にも出
力され、騒音処理部616は、入力信号に対して時定数fas
t、Ａ特性フィルタリング処理を施した後、騒音レベ
ル、等価騒音レベル、時間率騒音レベルなどを算出し、
算出結果を騒音情報618として出力する。
【００５７】複数マイクロホン処理部623で出力された
車種情報・異常音検出情報617と騒音処理部616から出力
された騒音情報618とは、データ統合部619において一つ
のデータにまとめられ、データ蓄積部620で蓄積される
とともに、データ送信部621に送られる。データ送信部6
21は、受け取ったデータを、一般公衆回線や専用回線を
通じて、データを管理するセンター622に送信する。
【００５８】このように、このシステムのセンター622
では、交通量・車種データ及び騒音データのモニタリン
グや管理を実施することができ、さらに、車種毎の騒音
レベルや騒音レベルと車種構成との相関性などを検証す
ることが可能である。
【００５９】
【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
の音響解析装置及び音響解析方法では、車両から発せら
れる走行音を総合的に捉えて、車種情報や異常音を高精
度に解析することができる。
【００６０】また、車両速度の変化、降雨、風、周囲ノ
イズなどがある場合でも、精度良く車種判別及び異常音
検出を行うことができる。
【００６１】また、音響解析装置を通信手段などと結合
することにより、騒音レベルと車種情報・異常音検出情
報とを蓄積・送信・管理することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施形態における音響解析装置
の構成を示すブロック図、
【図２】本発明の第２の実施形態における音響解析装置
の構成を示すブロック図、
【図３】本発明の第３の実施形態における音響解析装置
の構成を示すブロック図、
【図４】本発明の第４の実施形態における音響解析装置
の構成を示すブロック図、
【図５】本発明の第５の実施形態における音響解析装置
の構成を示すブロック図、
【図６】本発明の第６の実施形態における音響解析装置
の構成を示すブロック図、
【図７】（ａ）通常時のスペクトルデータを示す図、
（ｂ）雨天時のスペクトルデータを示す図、
【図８】従来の車種判別装置の構成を示すブロック図で
ある。
【符号の説明】
101、201、301、401、501、601 音源 102、202、302、402、502、602 マイクロホン 103、203、303、403、503、603 波形切出し部 104、204、304、404、505、605 車両検出信号 105、205、305、405、506、606 音圧レベル算出部 106、206、306、406、507、607 周波数分析部 107、209、310、412、513、613 判別関数値算出部 108、210、312、414、515、615 車種判別部 109、211、313、415、516、617 車種情報・異常音検出
情報 207、307、407、508、608 速度情報 208、308、409、510、610 データ補正部 309、410、511、611 降雨検出部 311、413、514、614 判別式切替部 408、509、609 データ蓄積部 411、512、612 判別関数生成部 504、604 加算・相関処理部 616 騒音処理部 618 騒音情報 619 データ統合部 620 データ蓄積部 621 データ送信部 622 センター 801 音響センサ 802 センサ出力 803 送端機 804 検知信号 805 伝送系 806 受端機 807 エンジン音信号 808 ＦＦＴ分析回路 809 エンジン構造データ抽出回路 810 音紋データ 811 記録器 812 エンジン構造データ 813 表示器 814 登録音紋ファイル 815 登録音紋データ 816 登録音紋表示器
フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｇ１０Ｌ 3/00 ５５１Ｌ

Claims (17)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 車両から発生する音を解析する音響解析
    方法において、 車両の音を拾うマイクロホンからの入力信号を、時間窓
    を用いて周期的に切出し、選択した時間窓に含まれるサ
    ンプリングデータの平均音圧レベルと、前記サンプリン
    グデータを時間軸データから周波数軸データに変換した
    ときの周波数帯域ごとのバンドパスレベルとをパラメー
    タに用いて、前記車両の車種を判別することを特徴とす
    る音響解析方法。
  2. 【請求項２】 前記平均音圧レベルが極大を示す時間窓
    を選択し、当該時間窓における前記平均音圧レベルと前
    記バンドパスレベルとをパラメータに用いて車種を判別
    することを特徴とする請求項１に記載の音響解析方法。
  3. 【請求項３】 車両検出信号が入力した時点の前後の時
    間窓の中から、前記極大を示す時間窓を選択することを
    特徴とする請求項２に記載の音響解析方法。
  4. 【請求項４】 前記バンドパスレベルとして、１／１ま
    たは１／３オクターブバンドパスレベルを用いることを
    特徴とする請求項２に記載の音響解析方法。
  5. 【請求項５】 前記パラメータを用いて算出した判別関
    数の値と車種ごとの重心データとの距離を算出し、前記
    距離が最短の車種を判別することを特徴とする請求項１
    または２に記載の音響解析方法。
  6. 【請求項６】 前記距離の最短長さが所定値を超えると
    き、異常音検出と見做すことを特徴とする請求項５に記
    載の音響解析方法。
  7. 【請求項７】 前記パラメータを、車両の速度情報に基
    づいて補正することを特徴とする請求項２に記載の音響
    解析方法。
  8. 【請求項８】 前記バンドパスレベルから、降雨または
    路面が濡れている状態を識別し、降雨または路面が濡れ
    ている状態のとき、前記判別関数を切り替えることを特
    徴とする請求項５に記載の音響解析方法。
  9. 【請求項９】 前記パラメータを記憶し、前記パラメー
    タと、前記車種の判別結果または人が入力した車種デー
    タとを用いて前記判別関数を更新することを特徴とする
    請求項５に記載の音響解析方法。
  10. 【請求項１０】 前記マイクロホンとして、複数のマイ
    クロホンを使用し、各マイクロホンで拾った車両の音が
    重畳するように、各マイクロホンからの入力信号を加算
    処理し、加算処理後のデータを用いて前記平均音圧レベ
    ル及びバンドパスレベルを算出することを特徴とする請
    求項１に記載の音響解析方法。
  11. 【請求項１１】 各マイクロホンで拾った無相関性の音
    を低減処理することを特徴とする請求項１０に記載の音
    響解析方法。
  12. 【請求項１２】 車両から発生する音を解析する音響解
    析装置において、 車両の音を拾うマイクロホンからの入力信号を、時間窓
    を用いて周期的に切出す波形切出し手段と、 各時間窓に含まれるサンプリングデータの平均音圧レベ
    ルを算出し、平均音圧レベルが極大の時間窓を選択し
    て、当該時間窓の平均音圧レベルを出力する音圧レベル
    算出手段と、 前記音圧レベル算出手段が選択した時間窓の時間軸デー
    タを周波数軸データに変換し、周波数帯域ごとのバンド
    パスレベルを出力する周波数分析手段と、 前記選択された時間窓の平均音圧レベルとバンドパスレ
    ベルとをパラメータに用いて判別関数の値を算出する判
    別関数値算出手段と、 算出された判別関数値と車種ごとの重心データとの距離
    を算出し、前記距離に基づいて前記車両の車種を判別す
    る車種判別手段とを備え、前記車種判別手段は、前記距
    離の最短距離が所定値より短いとき、前記最短距離に該
    当する車種の情報を出力し、前記最短距離が所定値より
    長いとき、異常音検出情報を出力することを特徴とする
    音響解析装置。
  13. 【請求項１３】 車両の速度情報に基づいて、前記音圧
    レベル算出手段から出力される平均音圧レベル及び前記
    周波数分析手段から出力されるバンドパスレベルを補正
    するデータ補正手段を具備することを特徴とする請求項
    １２に記載の音響解析装置。
  14. 【請求項１４】 前記周波数分析手段から出力されるバ
    ンドパスレベルを用いて降雨または路面が濡れている状
    態を検出する降雨検出手段と、前記降雨検出手段が降雨
    または路面が濡れている状態を検出したとき、前記判別
    関数値算出手段で使用する判別関数を切り替える判別式
    切替手段とを具備することを特徴とする請求項１２また
    は１３に記載の音響解析装置。
  15. 【請求項１５】 前記音圧レベル算出手段から出力され
    る平均音圧レベルと前記周波数分析手段から出力される
    バンドパスレベルとを蓄積するデータ蓄積手段と、前記
    車種判別手段からフィードバックした判別結果または人
    が入力した車種データと前記データ蓄積手段に蓄積され
    たデータとを用いて前記判別関数値算出手段で使用され
    る判別関数を更新する判別関数生成手段とを具備するこ
    とを特徴とする請求項１２から１４のいずれかに記載の
    音響解析装置。
  16. 【請求項１６】 車両の音を拾うマイクロホンが複数本
    のマイクロホンから成り、前記波形切出し手段は、各マ
    イクロホンからの入力信号を、時間窓を用いて周期的に
    切出し、各マイクロホンで拾った車両の音が重畳するよ
    うに、前記波形切出し手段で切り出された各マイクロホ
    ンからの入力信号を加算処理する加算・相関処理手段を
    具備し、前記加算・相関処理手段で加算処理されたデー
    タが前記音圧レベル算出手段と前記周波数分析手段とに
    入力することを特徴とする請求項１２から１５のいずれ
    かに記載の音響解析装置。
  17. 【請求項１７】 前記マイクロホンで拾った音の騒音レ
    ベルを算出する騒音処理手段と、前記車種判別手段から
    出力される車種情報または異常音検出情報と前記騒音処
    理手段から出力される騒音情報とを統合するデータ統合
    手段と、前記データ統合手段で統合されたデータを蓄積
    するデータ蓄積手段と、前記データ統合手段が統合した
    データをセンターに送信するデータ送信手段とを具備す
    ることを特徴とする請求項１２から１６のいずれかに記
    載の音響解析装置。
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