JP2010011433A - 音源分離及び表示方法並びにシステム - Google Patents
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Abstract
【課題】本発明は、音源分離及び表示方法並びにシステムに係り、特に、特定の音源の除去を目的とした音源分離及び表示方法並びにシステムを提供する。
【解決手段】マイクロホンアレイ１セットのみを用いて複数の音源を分離するために、音源識別の処理結果を利用する。すなわち、音源識別の処理結果から、当該方向の信号を抽出し、上記信号の影響に限定した／除去した場を計算して表示する。この操作を繰り返し行うことも可能であるとともに、時間領域で仮想リファレンス信号を作成することが可能であることが特徴である。
【選択図】 図３
【解決手段】マイクロホンアレイ１セットのみを用いて複数の音源を分離するために、音源識別の処理結果を利用する。すなわち、音源識別の処理結果から、当該方向の信号を抽出し、上記信号の影響に限定した／除去した場を計算して表示する。この操作を繰り返し行うことも可能であるとともに、時間領域で仮想リファレンス信号を作成することが可能であることが特徴である。
【選択図】 図３
Description
本発明は、音源表示方法及びシステムに係り、特に、特定の音源の除去を目的とした音源分離及び表示方法並びにシステムに関する。
音の到来方向、音源の同定及び可視化のため、複数のマイクロホンを組み合わせたマイクロホンアレイを用いた計測システムが広く利用される。この計測システムは、マイクロホンアレイを単独でシステムを構成する場合と、マイクロホンや振動ピックアップ等のいくつかのリファレンス信号用センサーを併用する場合がある。
マイクロホンアレイを単独で使用する場合には、そのマイクロホンアレイが対象とする方向の音源を平等に評価することを目的とする。例えば、平面形状のマイクロホンアレイでは、正面方向の音源の分析を目的とし、球面マイクロホンアレイでは球の周囲全方向の音源の分析を目的とする。この時に、対象の音の音圧レベルが大きく、他の暗騒音に対して十分なＳ／Ｎ比がある場合には、リファレンス信号がなくてもこれらの音源の場所乃至は到来方向は分析可能であり、デジタル信号処理を応用することにより機械的に判別できる。
これに対して、リファレンス信号用センサーを併用する場合には、一般にそのリファレンス信号用センサーの信号に相関が高い信号をデジタル信号処理で分離する。例えば、自動車騒音を対象とする場合には、様々な音源に対して良質な音源情報をもたらすリファレンス用センサーをいくつか適切な場所に設置して、例えばエンジンの動作に相関の高い信号、路面からの入力に相関の高い信号、風騒音に相関の高い信号等を各々分離する。この場合、車室内で観測される騒音に相関の高いリファレンス信号をもたらす場所が予め分かっていて、その場所に振動ピックアップもしくは近傍にマイクロホンを設置する必要がある。このリファレンス信号を取得する場所は予め適切に定めるか、相当数のリファレンス信号用センサーを設置してその中から寄与の高い信号を選び出すかのどちらかが必要となる。
ところが、実際の騒音現象ではどこが音源か特定できない場合が多く存在する。例えば、閉空間内で純音成分が卓越した騒音が観測された場合には、この音の発生場所を人間の官能（聴覚）のみで判断するのは困難を極める。そこで、この問題を解決するために、リファレンス信号用のセンサーを設置せずに、仮想的にリファレンス信号を作成する「仮想リファレンス」を用いた方法がある。
非特許文献１では、音源探査の主要な計算手段である近距離音響ホログラフィ（ＮＡＨ）で用いるリファレンス信号を得るために、近距離音響ホログラフィ用のマイクロホンアレイの他に、ポスト処理で鋭い指向性を得ることが出来るビームフォーミング（ＢＦ）用のマイクロホンアレイを設置して解析する方法を示した。これは、まず、ＭＵＳＩＣ法を用いて強い音源の到来方向を推定し、得られた方向に対して鋭い指向性をＢＦにより形成し、当該方向からの到来音を抽出して近距離音響ホログラフィのリファレンス信号として用いる。この手法では、複数の音源が存在する場合に、複数のリファレンス信号をポスト処理で得ることができ、それぞれに対応したリファレンス信号に相関の高い結果であるパーシャルフィールドを得ることができる（非特許文献１）。
一方、別の手段としてＮＡＨ用のマイクロホンアレイのみでパーシャルフィールドを計算し、可視化する手法がある。これは、ＮＡＨで得られた推定音圧のピークを仮想的なリファレンス信号とし、このピークの影響を除去して可視化する。そして、この処理を繰り返し行うことにより第２、第３の弱い音源の可視化が可能となる（特許文献１及び非特許文献２）。
米国特許６９５８９５０号
「Ｂｅａｍｆｏｒｍｉｎｇ ｂａｓｅｄ ｐａｒｔｉａｌ ｆｉｅｌｄ ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ ｉｎ ａｃｏｕｓｔｉｃａｌ ｈｏｌｏｇｒａｐｈｙ」、 Ｊ． ｏｆ Ｋｏｒ． Ｓｏｃ． ｆｏｒ Ｎｏｉｓｅ ａｎｄ Ｖｉｂ． Ｅｎｇ．、 ｖ．１１、 Ｎｏ．６、 ２００１年、 ｐ．２００。
「Ａ ｐａｒｔｉａｌ ｆｉｅｌｄ ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ａｎｄ ｉｔｓ ｅｘａｍｐｌｅｓ ｆｏｒ ｎｅａｒ−ｆｉｅｌｄ ａｃｏｕｓｔｉｃ ｈｏｌｏｇｒａｐｈｙ」、 Ｊ． Ａｃｏｕｓｔ． Ｓｏｃ． Ａｍ． １１６ （１）、２００４年、 ｐ１７２−。
しかしながら、非特許文献１の方法では、対象音源の近傍にリファレンスマイクロホンを設置する必要こそないものの、遠方にもう１セットのマイクロホンアレイを設置する必要があり、これはリファレンス信号用センサーと考えられ、つまり、この手法でもリファレンス信号用センサーが必要であることに変わりはなかった。また、特許文献１及び非特許文献２の方法では、近距離音響ホログラフィで得られた音圧マップ上で弱い音源を可視化するためだけに利用するものであり、近距離音響ホログラフィという計算方法に特化していて、他の手法に応用できる一般性はなかった。近距離音響ホログラフィは、マイクロホンアレイ近傍の音場を正確に予測することができ、音源に近接してマイクロホンアレイを設置した場合は音源情報を正確に得ることができた。しかし、音源がマイクロホンアレイから遠方にある場合にはマイクロホンアレイ近傍の音場を正確に予測することができるものの、遠方にある音源に関する情報を的確に示すことはできず、騒音対策の指針となるような情報を得ることは難しいことも問題点のひとつであった。
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、上述の課題を解消することを課題とする。
本発明の音源分離及び表示方法は、音源分離及び表示方法であって、複数の音響センサーを用いて音響信号を測定する音響信号測定工程と、測定された音響信号から単一もしくは複数の音源を識別処理し、特定の到来方向もしくは特定の場所における音源信号を抽出する音源信号抽出工程と、該音源信号抽出工程で抽出した信号を仮想リファレンス信号とし、該仮想リファレンス信号に対して相関がある成分を測定された音響信号から分離することで特定の音源の影響を測定された音響信号から除去し、特定の音源の影響が除去分離された信号に対して再度単一もしくは複数の音源の識別処理を行い、音源の識別処理結果の中から特定の音源の影響のみを除去する特定音源除去工程とを備えて、分離された音源を表示できることを特徴とする。
また、本発明の音源分離及び表示方法は、前記音源信号抽出工程及び前記特定音源除去工程は、複数回行うことを特徴とする。
また、本発明の音源分離及び表示方法は、前記特定音源除去工程は、仮想リファレンス信号を作成するために特定の到来方向もしくは特定の音源の位置を推定して、複数の音源の影響の強さを算出することを特徴とする。
また、本発明の音源分離及び表示方法は、前記特定音源除去工程は、音響信号のクロススペクトラム行列に対して、無相関な音源の数に関連する行列のランクを推定し、除去回数の上限を決定することを特徴とする。
また、本発明の音源分離及び表示方法は、音響センサーと同様に設置した受光素子で撮影した画像と合成して音源を可視化することを特徴とする。
本発明の音源分離及び表示システムは、音源分離及び表示システムであって、複数の音響センサーを用いて音響信号を測定する音響信号測定手段と、測定された音響信号から単一もしくは複数の音源を識別処理し、特定の到来方向もしくは特定の場所における音源信号を抽出する音源信号抽出手段と、該音源信号抽出手段で抽出した信号を仮想リファレンス信号とし、該仮想リファレンス信号に対して相関のある成分を測定された音響信号から分離することで特定の音源の影響を測定された音響信号から除去し、特定の音源の影響が除去分離された信号に対して再度単一もしくは複数の音源の識別処理を行い、音響の識別処理結果の中から特定の音源の影響のみを除去する特定音源除去手段と分離された音源を表示できることを特徴とする。
また、本発明の音源分離及び表示システムは、前記音源信号抽出手段及び前記特定音源除去手段は、複数回行われることを特徴とする。
また、本発明の音源分離及び表示システムは、前記特定音源除去手段は、仮想リファレンス信号を作成するために特定の音波の到来方向もしくは特定の音源の位置を推定して、複数の音源の影響の強さを算出する手段を特徴とする。
また、本発明の音源分離及び表示システムは、前記特定音源除去手段は、音響信号のクロススペクトラム行列に対して、無相関な音源の数に関連する行列のランクを推定し、除去回数の上限を決定する手段を特徴とする。
また、本発明の音源分離及び表示システムは、音響センサーと同様に設置した受光素子で撮影した画像と合成して音源を可視化する手段を特徴とする。
また、本発明の音源分離及び表示方法は、前記音源信号抽出工程及び前記特定音源除去工程は、複数回行うことを特徴とする。
また、本発明の音源分離及び表示方法は、前記特定音源除去工程は、仮想リファレンス信号を作成するために特定の到来方向もしくは特定の音源の位置を推定して、複数の音源の影響の強さを算出することを特徴とする。
また、本発明の音源分離及び表示方法は、前記特定音源除去工程は、音響信号のクロススペクトラム行列に対して、無相関な音源の数に関連する行列のランクを推定し、除去回数の上限を決定することを特徴とする。
また、本発明の音源分離及び表示方法は、音響センサーと同様に設置した受光素子で撮影した画像と合成して音源を可視化することを特徴とする。
本発明の音源分離及び表示システムは、音源分離及び表示システムであって、複数の音響センサーを用いて音響信号を測定する音響信号測定手段と、測定された音響信号から単一もしくは複数の音源を識別処理し、特定の到来方向もしくは特定の場所における音源信号を抽出する音源信号抽出手段と、該音源信号抽出手段で抽出した信号を仮想リファレンス信号とし、該仮想リファレンス信号に対して相関のある成分を測定された音響信号から分離することで特定の音源の影響を測定された音響信号から除去し、特定の音源の影響が除去分離された信号に対して再度単一もしくは複数の音源の識別処理を行い、音響の識別処理結果の中から特定の音源の影響のみを除去する特定音源除去手段と分離された音源を表示できることを特徴とする。
また、本発明の音源分離及び表示システムは、前記音源信号抽出手段及び前記特定音源除去手段は、複数回行われることを特徴とする。
また、本発明の音源分離及び表示システムは、前記特定音源除去手段は、仮想リファレンス信号を作成するために特定の音波の到来方向もしくは特定の音源の位置を推定して、複数の音源の影響の強さを算出する手段を特徴とする。
また、本発明の音源分離及び表示システムは、前記特定音源除去手段は、音響信号のクロススペクトラム行列に対して、無相関な音源の数に関連する行列のランクを推定し、除去回数の上限を決定する手段を特徴とする。
また、本発明の音源分離及び表示システムは、音響センサーと同様に設置した受光素子で撮影した画像と合成して音源を可視化する手段を特徴とする。
本発明によれば、リファレンス信号を得るためのマイクロホンは不要となるため、対象となる騒音現象が仮に微小で他の雑音に埋もれてしまっているような場合でも簡単に計測・評価できるようになり、騒音を低減するような対策を効果的かつ簡単に実施することができる。また、本発明によれば、時間領域での仮想リファレンス信号を作成することができるため、近距離音響ホログラフィ以外にもビームフォームミング法をはじめとする指向性デジタルフィルタ処理においても広く適用することができる。そして、十分なＳ／Ｎ比が無い場合及び／又は音源が複数ある場合においても、任意の音響信号の強調や表示除去が可能になる。
本発明の最良の形態を図面を用いて説明する。
＜第１の実施の形態＞
［システム構成］
図１を参照して、本発明の実施の形態に係る音源表示システムＸの構成について説明する。
本発明の実施の形態に係る音源表示システムＸは、音響センサー２００−１〜２００−ｎが、インターネットやイントラネット等であるネットワーク５を介して、実際に音源表示を実行するサーバー１００（特定音源除去装置）に接続されている。
［システム構成］
図１を参照して、本発明の実施の形態に係る音源表示システムＸの構成について説明する。
本発明の実施の形態に係る音源表示システムＸは、音響センサー２００−１〜２００−ｎが、インターネットやイントラネット等であるネットワーク５を介して、実際に音源表示を実行するサーバー１００（特定音源除去装置）に接続されている。
音響センサー２００−１〜２００−ｎは、音圧信号を測定するマイクロホンアレイ、粒子速度信号を測定する音響粒子速度センサー等、音圧乃至は粒子速度を測定する任意の音響センサー装置を用いることができる。各音響センサーの位置は、任意の（ｘ，ｙ，ｚ）の三次元で示す座標が設けられて、取得した音がどの音響センサー２００−１〜２００−ｎ由来か識別される。好ましくは、音響センサー２００−１〜２００−ｎは、ＰＣＴ／ＪＰ２００３／０１０８５１及びＰＣＴ／ＪＰ２００８／０５０６３２に記載したバッフル上に複数のマイクロホンを有するマイクロホンアレイから構成される音源識別測定装置により構成される。すなわち、マイクロホン、マイクロホン延長コード、マイクロホン増幅器、Ａ／Ｄ変換器、各種インターフェイスを備えたデータ通信部等により構成される。また、データ通信部には、ＬＡＮインターフェイス等のネットワーク５への接続手段を備えている。
また、マイクロホンを用いる場合には、無指向性又は指向性であってもよく、さらなる識別精度を追及するためにマイクロホンの出力信号に周波数帯域毎のフィルタ及び目的音源に特化したフィルタを用いることも可能である。周波数帯域特性フィルタは、マイクロホン以降の受信系に配置する。目的音源に特化したフィルタとは、例えば自動車のエンジン騒音においてはエンジン回転数に同期した次数トラッキングフィルタや対象騒音の周波数特性に応じた任意周波数特性を持つフィルタがあげられる。マイクロホンで収集したアナログ信号の電気信号である音圧信号は、Ａ／Ｄ変換装置でデジタル信号へ変換される。
また、音響センサー２００−１〜２００−ｎは、マイクロホンで測定した音圧信号等をサンプリングし、ほぼリアルタイムでこの信号の経時変化（時系列）のデータをＬＡＮインターフェイス等を用いて送信することができる。ここでは実際の音圧波形を、例えば、１６ビット、サンプリング周波数４４．１ｋＨｚのＣＤ並の音質等でデジタルサンプリングし、場合によっては原波形を完全に復元することができるロスレスコーデックで圧縮して送信することができる。そして、このデータは、上述のネットワーク５の形態に合わせて送信する。
また、マイクロホンを用いる場合には、無指向性又は指向性であってもよく、さらなる識別精度を追及するためにマイクロホンの出力信号に周波数帯域毎のフィルタ及び目的音源に特化したフィルタを用いることも可能である。周波数帯域特性フィルタは、マイクロホン以降の受信系に配置する。目的音源に特化したフィルタとは、例えば自動車のエンジン騒音においてはエンジン回転数に同期した次数トラッキングフィルタや対象騒音の周波数特性に応じた任意周波数特性を持つフィルタがあげられる。マイクロホンで収集したアナログ信号の電気信号である音圧信号は、Ａ／Ｄ変換装置でデジタル信号へ変換される。
また、音響センサー２００−１〜２００−ｎは、マイクロホンで測定した音圧信号等をサンプリングし、ほぼリアルタイムでこの信号の経時変化（時系列）のデータをＬＡＮインターフェイス等を用いて送信することができる。ここでは実際の音圧波形を、例えば、１６ビット、サンプリング周波数４４．１ｋＨｚのＣＤ並の音質等でデジタルサンプリングし、場合によっては原波形を完全に復元することができるロスレスコーデックで圧縮して送信することができる。そして、このデータは、上述のネットワーク５の形態に合わせて送信する。
ネットワーク５は、ＬＡＮ、電灯線ＬＡＮ、ｃＬｉｎｋ、無線ＬＡＮ、携帯電話又はＰＨＳ網、有線電話回線、専用の回線等、音声データの転送レートに応じた回線速度を持つものであればいかなるネットワークでも用いることができる。また、ネットワークの形態としても、ＩＰネットワークやその他のスター状やリング状のネットワーク等を用いることができる。さらに、フレキシブルディスク、各種フラッシュメモリカード、ＨＤＤ（ハード・ディスク・ドライブ）等の記憶媒体を介してデータをやり取りすることもできる。
サーバー１００は、ＰＣ／ＡＴ互換機を用いたＰＣサーバーや汎用機等であり、音響センサー２００−１〜２００−ｎから音響信号データを解析して、望みの方向に存在する単一もしくは複数の音響信号を抽出して作成した仮想リファレンス信号を用いて、音源識別測定結果の中から特定の音源の影響のみを消去する機能を有するためのプログラムを実行している。
［制御構成］
次に、図２を参照して、本発明の実施の形態に係るサーバー１００の制御構成について、より詳しく説明する。
サーバー１００は、音響信号データの解析と演算を行うことができる構成部位であり、各音響センサー２００−１〜２００−ｎで取得した音響信号データを入力する入力部１１０（入力手段）、入力されたデータや音響信号の抽出データ、指向性デジタルフィルタ処理のアルゴリズム、特定音源除去結果等を記憶する記憶部１２０（記憶手段）、特定の方向から到来もしくは場所における音響信号を抽出する音響信号抽出部１３０（音響信号抽出手段）、指向性デジタルフィルタ処理を行って抽出された仮想リファレンス信号を作成するための仮想リファレンス信号作成部１４０（仮想リファレンス信号作成手段）、ＣＰＵ（セントラル・プロセッシング・ユニット、中央処理装置）やＭＰＵ（マイクロ・プロセッシング・ユニット）等である制御部１５０（特定音源除去手段）、ＬＣＤディスプレイ等の表示装置やプリンタやプロッタや波形出力機等である出力部１６０（出力手段）とを主に備えている。
なお、これらの音響信号を抽出するデータ及び仮想リファレンス信号の作成は、サーバー１００が、音響センサー２００−１〜２００−ｎにより検出されたデータを取得しても、別のセンサ等や情報サイト等の情報を直接ネットワーク５から取得するようにしても、記憶媒体を介して直接取得するようにしてもよい。
次に、図２を参照して、本発明の実施の形態に係るサーバー１００の制御構成について、より詳しく説明する。
サーバー１００は、音響信号データの解析と演算を行うことができる構成部位であり、各音響センサー２００−１〜２００−ｎで取得した音響信号データを入力する入力部１１０（入力手段）、入力されたデータや音響信号の抽出データ、指向性デジタルフィルタ処理のアルゴリズム、特定音源除去結果等を記憶する記憶部１２０（記憶手段）、特定の方向から到来もしくは場所における音響信号を抽出する音響信号抽出部１３０（音響信号抽出手段）、指向性デジタルフィルタ処理を行って抽出された仮想リファレンス信号を作成するための仮想リファレンス信号作成部１４０（仮想リファレンス信号作成手段）、ＣＰＵ（セントラル・プロセッシング・ユニット、中央処理装置）やＭＰＵ（マイクロ・プロセッシング・ユニット）等である制御部１５０（特定音源除去手段）、ＬＣＤディスプレイ等の表示装置やプリンタやプロッタや波形出力機等である出力部１６０（出力手段）とを主に備えている。
なお、これらの音響信号を抽出するデータ及び仮想リファレンス信号の作成は、サーバー１００が、音響センサー２００−１〜２００−ｎにより検出されたデータを取得しても、別のセンサ等や情報サイト等の情報を直接ネットワーク５から取得するようにしても、記憶媒体を介して直接取得するようにしてもよい。
さらに具体的に説明すると、入力部１１０は、ＬＡＮインターフェイス等であり、また、キーボードやポインティングデバイスや光学・磁気スキャナ等の入力手段も含む。これにより、入力部１１０は、音響センサー２００−１〜２００−ｎからのデータや、予め測定員が測定したデータ等を入力することができる。さらに、入力されたセンサー２００−１〜２００−ｎのデータについて、測定員が音響信号データの種類等を入力するためのユーザインターフェイスも備えていてもよい。
記憶部１２０は、ＲＡＭやＲＯＭやフラッシュメモリやＨＤＤ等である。記憶部１２０は、音響センサー２００−１〜２００−ｎから入力された音響信号データや、予め測定員が測定した音響信号データ、ビームフォーミング法や近距離ホログラフィ等の指向性デジタルフィルタ処理で用いるアルゴリズム、特定音源除去結果等のプログラムや必要なデータ等を記憶しておくことができる。
また、音響信号抽出部１３０と仮想リファレンス信号作成部１４０は、専用の演算用ＤＳＰ（デジタル・シグナル・プロセッサ）や物理演算専用演算装置やＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等のリアルタイムに演算可能な演算器を用いるのが好適である。なお、音響信号抽出部１３０と仮想リファレンス信号作成部１４０の機能を、制御部１５０の演算機能を用いて実現してもよい。
制御部１５０は、実際に以下の特定音源除去処理を行う際の制御と演算を行う構成部位である。このために、記憶部１２０のＲＯＭやＨＤＤ等に記憶しているプログラムに従って、Ａ／Ｄ変換器で変換されたデジタル信号である音響信号データに対して各種の制御と演算の処理を実行する。
記憶部１２０は、ＲＡＭやＲＯＭやフラッシュメモリやＨＤＤ等である。記憶部１２０は、音響センサー２００−１〜２００−ｎから入力された音響信号データや、予め測定員が測定した音響信号データ、ビームフォーミング法や近距離ホログラフィ等の指向性デジタルフィルタ処理で用いるアルゴリズム、特定音源除去結果等のプログラムや必要なデータ等を記憶しておくことができる。
また、音響信号抽出部１３０と仮想リファレンス信号作成部１４０は、専用の演算用ＤＳＰ（デジタル・シグナル・プロセッサ）や物理演算専用演算装置やＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等のリアルタイムに演算可能な演算器を用いるのが好適である。なお、音響信号抽出部１３０と仮想リファレンス信号作成部１４０の機能を、制御部１５０の演算機能を用いて実現してもよい。
制御部１５０は、実際に以下の特定音源除去処理を行う際の制御と演算を行う構成部位である。このために、記憶部１２０のＲＯＭやＨＤＤ等に記憶しているプログラムに従って、Ａ／Ｄ変換器で変換されたデジタル信号である音響信号データに対して各種の制御と演算の処理を実行する。
［特定音源除去の概念］
図３の特定音源除去結果の概念図に示すように、本発明では、除去したい音であるマスカーを判別して除去することによって、浮き出る音であるマスキーを抽出する。マスカーはマスクする音であり、典型的には強い音圧レベルを示す主要な音源であるが解析を行う上では除去したい音である。マスキーはマスクされる音で典型的には主要な音源の影響に埋もれているが騒音対策のターゲットとしたい音を指す。横軸は方位角及び縦軸は仰角を示す。
図３上段は、マスカーを除去する前のマスカー及びマスキーを示したものである。マスカーはホワイトノイズ（＋２０ｄＢ）であり、マスキーはホワイトノイズであり、どちらも中心周波数１ｋＨｚの１／１オクターブバンドである。図３下段は、図３上段で示したマスカーを取り除いた後の音源表示結果を示したものである。マスカーを取り除くことによって、隠れていたマスキーが浮き出てくることが分かる。
図３の特定音源除去結果の概念図に示すように、本発明では、除去したい音であるマスカーを判別して除去することによって、浮き出る音であるマスキーを抽出する。マスカーはマスクする音であり、典型的には強い音圧レベルを示す主要な音源であるが解析を行う上では除去したい音である。マスキーはマスクされる音で典型的には主要な音源の影響に埋もれているが騒音対策のターゲットとしたい音を指す。横軸は方位角及び縦軸は仰角を示す。
図３上段は、マスカーを除去する前のマスカー及びマスキーを示したものである。マスカーはホワイトノイズ（＋２０ｄＢ）であり、マスキーはホワイトノイズであり、どちらも中心周波数１ｋＨｚの１／１オクターブバンドである。図３下段は、図３上段で示したマスカーを取り除いた後の音源表示結果を示したものである。マスカーを取り除くことによって、隠れていたマスキーが浮き出てくることが分かる。
本発明の特定音源除去方法の概念を図４の２入力システムを用いて説明する。Ｘｒはマスカーの入力信号、Ｘｍ／ｒはマスキーの入力信号、Ｘｍはマイクロホンの出力信号、Ｌｒｍはマスカーからマイクロホン出力までの伝達関数、Ｓｒｒはマスカーのオートスペクトラム、Ｓｒｍはマスカーとマイクロホン出力のクロススペクトラムと定義する。マイクロホン出力すなわちマイクロホンが収録する音の信号は、伝達関数Ｌｒｍで表される経路を通るマスカーの信号とマスキーの信号の和である。したがって、マスキーを抽出するには、マイクロホンの出力信号から伝達関数Ｌｒｍを通るマスカーの信号を差し引いて求める。図４下段にマスキーの信号を求める式を示す。
［特定音源除去処理］
特定音源除去処理は、リファレンス信号を得るためのマイクロホンを必要とせずに時間領域での仮想リファレンス信号を作成でき、任意の音響信号の強調や分離を可能にすることで、対象となる騒音現象を簡単かつ正確に計測・評価して、騒音低減するような対策を効果的かつ簡単に実施するための有効な手段である。しかし、この特定音源除去処理では、マスカーの到来方向もしくは場所を人手により指定しなければならなかった。そこで、以下の処理で仮想リファレンス信号の抽出を人手による除去処理を必要とせずに行うことを考案した。
本発明の特定音源除去処理は、図５に示すように大きく音響信号測定工程Ｓ１０、音源信号抽出工程Ｓ１１、特定音源除去工程Ｓ１２、特定音源の除去は全て終了したかを判定する工程Ｓ１３から構成される。
特定音源除去処理は、リファレンス信号を得るためのマイクロホンを必要とせずに時間領域での仮想リファレンス信号を作成でき、任意の音響信号の強調や分離を可能にすることで、対象となる騒音現象を簡単かつ正確に計測・評価して、騒音低減するような対策を効果的かつ簡単に実施するための有効な手段である。しかし、この特定音源除去処理では、マスカーの到来方向もしくは場所を人手により指定しなければならなかった。そこで、以下の処理で仮想リファレンス信号の抽出を人手による除去処理を必要とせずに行うことを考案した。
本発明の特定音源除去処理は、図５に示すように大きく音響信号測定工程Ｓ１０、音源信号抽出工程Ｓ１１、特定音源除去工程Ｓ１２、特定音源の除去は全て終了したかを判定する工程Ｓ１３から構成される。
［音響信号測定工程］
ＰＣＴ／ＪＰ２００３／０１０８５１及びＰＣＴ／ＪＰ２００８／０５０６３２に記載した音源識別測定装置及び実装するソフトウェアを用いて行った音響信号測定工程Ｓ１０を説明する。
本実施形態の説明では、音響信号測定工程Ｓ１０で用いるマイクロホンアレイは、１セットのみであり、マイクロホンを３１個使用する場合を示す。なお、マイクロホンの数は、多ければ多いほど音源識別結果の精度と安定性が向上するが、マイクロホンの数は音源識別を行うべき次元に応じた必要最低限以上の数であれば音源識別は可能である。マイクロホンアレイは、利用範囲及び手法、解析で取りうる座標系によって適宜変更される。なお、マイクロホンアレイの形状は、平面形状、二次元形状、三次元形状及び任意の形状でもよい。ちなみに、平面形状は、もっとも広く利用されており、近距離音響ホログラフィ及びビームフォーミングに以前より広く採用されている。また、三次元形状は、球面形状及び円筒形状等が思い浮かぶが、これらのマイクロホンアレイは球面座標系及び円筒座標系で見れば一種の二次元形状マイクロホンアレイである。任意形状は、オブジェクトの形状に沿って設置するため、自由度が高い反面、マイクロホンの位置を厳密に知る必要がある。以下、具体的に、制御部１５０等で行う各マイクロホンにより取り込まれた音響信号の特定音源除去処理の流れを示す。いずれにしても、近距離音響ホログラフィ及びビームフォーミングのアルゴリズムは、マイクロホンアレイの形状により適宜変更する必要がある。
ＰＣＴ／ＪＰ２００３／０１０８５１及びＰＣＴ／ＪＰ２００８／０５０６３２に記載した音源識別測定装置及び実装するソフトウェアを用いて行った音響信号測定工程Ｓ１０を説明する。
本実施形態の説明では、音響信号測定工程Ｓ１０で用いるマイクロホンアレイは、１セットのみであり、マイクロホンを３１個使用する場合を示す。なお、マイクロホンの数は、多ければ多いほど音源識別結果の精度と安定性が向上するが、マイクロホンの数は音源識別を行うべき次元に応じた必要最低限以上の数であれば音源識別は可能である。マイクロホンアレイは、利用範囲及び手法、解析で取りうる座標系によって適宜変更される。なお、マイクロホンアレイの形状は、平面形状、二次元形状、三次元形状及び任意の形状でもよい。ちなみに、平面形状は、もっとも広く利用されており、近距離音響ホログラフィ及びビームフォーミングに以前より広く採用されている。また、三次元形状は、球面形状及び円筒形状等が思い浮かぶが、これらのマイクロホンアレイは球面座標系及び円筒座標系で見れば一種の二次元形状マイクロホンアレイである。任意形状は、オブジェクトの形状に沿って設置するため、自由度が高い反面、マイクロホンの位置を厳密に知る必要がある。以下、具体的に、制御部１５０等で行う各マイクロホンにより取り込まれた音響信号の特定音源除去処理の流れを示す。いずれにしても、近距離音響ホログラフィ及びビームフォーミングのアルゴリズムは、マイクロホンアレイの形状により適宜変更する必要がある。
［音源信号抽出工程］
ＰＣＴ／ＪＰ２００３／０１０８５１及びＰＣＴ／ＪＰ２００８／０５０６３２に記載した音源識別測定装置及び実装するソフトウェアを用いて行った音源信号抽出工程Ｓ１１を説明する。ただし、特定の方向から到来もしくは場所における音響信号は一般にビームフォーミング、近距離音響ホログラフィ等の演算で抽出することができるが、任意のアルゴリズム、装置及び実装するソフトウェアを用いることができることは言うまでもない。ここではＰＣＴ／ＪＰ２００３／０１０８５１及びＰＣＴ／ＪＰ２００８／０５０６３２に記載したビームフォーミングに基づくアルゴリズムを例にして説明する。
実装するソフトウェアは、デジタル信号に変換された音圧信号を指向性デジタルフィルタを用いて、音源分離を行う指向性デジタルフィルタ処理を行う。この処理を一般的にビームフォーミングと呼ぶ。この指向性デジタルフィルタはあらゆる方向に同時に存在する音源を分離するためのフィルタであって、マイクロホンアレイの形状、サイズやマイクロホンの位置、周波数、分離方向といったパラメータに応じて定められ、音圧信号、電気信号、そしてＡ／Ｄ変換装置で変換されたデジタル信号に対して数値計算によって行われる。このビームフォーミング演算は、演算可能なあらゆる方向に渡って指向性を変化させ、同時に複数の方向に音源があっても各音源信号を抽出して分離する。
ＰＣＴ／ＪＰ２００３／０１０８５１及びＰＣＴ／ＪＰ２００８／０５０６３２に記載した音源識別測定装置及び実装するソフトウェアを用いて行った音源信号抽出工程Ｓ１１を説明する。ただし、特定の方向から到来もしくは場所における音響信号は一般にビームフォーミング、近距離音響ホログラフィ等の演算で抽出することができるが、任意のアルゴリズム、装置及び実装するソフトウェアを用いることができることは言うまでもない。ここではＰＣＴ／ＪＰ２００３／０１０８５１及びＰＣＴ／ＪＰ２００８／０５０６３２に記載したビームフォーミングに基づくアルゴリズムを例にして説明する。
実装するソフトウェアは、デジタル信号に変換された音圧信号を指向性デジタルフィルタを用いて、音源分離を行う指向性デジタルフィルタ処理を行う。この処理を一般的にビームフォーミングと呼ぶ。この指向性デジタルフィルタはあらゆる方向に同時に存在する音源を分離するためのフィルタであって、マイクロホンアレイの形状、サイズやマイクロホンの位置、周波数、分離方向といったパラメータに応じて定められ、音圧信号、電気信号、そしてＡ／Ｄ変換装置で変換されたデジタル信号に対して数値計算によって行われる。このビームフォーミング演算は、演算可能なあらゆる方向に渡って指向性を変化させ、同時に複数の方向に音源があっても各音源信号を抽出して分離する。
具体的には、図６に示すように、音源信号抽出工程Ｓ１１では、時間範囲の決定（ステップＳ１１０）、時間周波数分析（ステップＳ１２０）、音源探査（ステップＳ１３０）を備えている。以下で各ステップを詳細に説明する。
（ステップＳ１１０）
まず、音響信号抽出部１３０は、時間範囲の決定を行う。音響信号抽出部１３０は、音の到来方向と強度解析を行うための時間範囲を決定する。ここでは、音の到来方向と強度解析とを行う解析区間として、取得した音響信号データの時間波形の中で、目的音源からの音が含まれている時間範囲を抽出する。
まず、音響信号抽出部１３０は、時間範囲の決定を行う。音響信号抽出部１３０は、音の到来方向と強度解析を行うための時間範囲を決定する。ここでは、音の到来方向と強度解析とを行う解析区間として、取得した音響信号データの時間波形の中で、目的音源からの音が含まれている時間範囲を抽出する。
（ステップＳ１２０）
次に、音響信号抽出部１３０は、時間周波数分析を行う。音響信号抽出部１３０は、任意の音響センサー２００−１〜２００−ｎから取得した音響信号データの交流波形の時間周波数の分析を行う。測定されている騒音が時間変化に乏しく定常的である場合、時間周波数分析の結果の各時刻のデータを平均化してもよい。騒音が非定常である場合は、当該音が含まれる時刻を時間周波数分析の結果から特定する。
次に、音響信号抽出部１３０は、時間周波数分析を行う。音響信号抽出部１３０は、任意の音響センサー２００−１〜２００−ｎから取得した音響信号データの交流波形の時間周波数の分析を行う。測定されている騒音が時間変化に乏しく定常的である場合、時間周波数分析の結果の各時刻のデータを平均化してもよい。騒音が非定常である場合は、当該音が含まれる時刻を時間周波数分析の結果から特定する。
（ステップＳ１３０）
次に、音響信号抽出部１３０は、音源探査を行う。音響信号抽出部１３０は、解析区間において音源識別測定装置による音源探査を実施し、単位時間毎の音の到来方向（複数）とその強度（同時刻の音に対する寄与度）を求める。ここでも騒音が定常的である場合には、平均化されたスペクトラムから音源の強度が求まる。
次に、音響信号抽出部１３０は、音源探査を行う。音響信号抽出部１３０は、解析区間において音源識別測定装置による音源探査を実施し、単位時間毎の音の到来方向（複数）とその強度（同時刻の音に対する寄与度）を求める。ここでも騒音が定常的である場合には、平均化されたスペクトラムから音源の強度が求まる。
上記のように、複数の音響センサー２００−１〜２００−ｎにより取り込まれたそれぞれの音響信号の振幅特性と、位相特性とを演算処理で求めた後、それらの信号情報とバッフル周辺の音場解析情報とを統合し、特定方向からの到来音を強調する演算処理を全方位に渡って行い、音源からの音の到来方向を演算処理により特定することで、全方位に渡る音源からの音の到来方向の特定と、音源の音の強さの推定とを一度に行う。このような制御部１５０による演算処理により、音源からの音の到来方向の解析と音源の音の強さの推定とが行われると、その演算処理結果が音の強さ分布として出力部１６０の表示装置にカラーで表示してもよい。図７は、音源識別測定装置の球バッフルマイクロホンに配設されている複数のマイクロホンと複数の受光素子とから得られた音圧レベルと画像とを合成したものである。表示装置により表示される音の強さをカラーで表示した一例である。また、図７中に示すＸｒは、除去対象とするマスカー信号の一例であり、ソフトウェアを用いてＸｒを抽出している操作の一例である。
音源信号抽出工程Ｓ１１で抽出した信号を仮想リファレンス信号として、以下の特定音源除去工程Ｓ１２で用いる。
音源信号抽出工程Ｓ１１で抽出した信号を仮想リファレンス信号として、以下の特定音源除去工程Ｓ１２で用いる。
［特定音源除去工程］
図８に示した３１入力システムにおける特定音源除去工程Ｓ１２を示す概念図を用いて説明をする。マスカーとマスキーが混じっている音を３１本の音源識別測定装置のマイクロホンで収録する。マイクロホンでは時間波形を収録し、それらの周波数応答Ｘ１〜Ｘ３１を求めるために周波数分析を行う。周波数分析は典型的にはＦＦＴ処理である。次に、取り除きたいマスカーの周波数応答Ｘｒを求めるために、音源識別測定装置では予めある方向に対する信号の強調機能を用いてマスカーの抽出を行い、これを仮想リファレンス信号とする。つまり、マスカーの信号が仮想リファレンス信号と等価と見なすのである。これによって、マスカーと各マイクの間の伝達関数Ｌｒ１〜Ｌｒ３１を計算し、各マイクの出力Ｘ１〜Ｘ３１からそれぞれに対応するマスカー（Ｌｒ１Ｘｒ〜Ｌｒ３１Ｘｒ）を差し引いて、各マイクにおけるマスキー（Ｘ１／ｒ〜Ｘ３１／ｒ）を抽出する。この後、求めたマスキーを指向性デジタルフィルタ処理で解析し、最終的に分析結果を可視化して出力する。
図８に示した３１入力システムにおける特定音源除去工程Ｓ１２を示す概念図を用いて説明をする。マスカーとマスキーが混じっている音を３１本の音源識別測定装置のマイクロホンで収録する。マイクロホンでは時間波形を収録し、それらの周波数応答Ｘ１〜Ｘ３１を求めるために周波数分析を行う。周波数分析は典型的にはＦＦＴ処理である。次に、取り除きたいマスカーの周波数応答Ｘｒを求めるために、音源識別測定装置では予めある方向に対する信号の強調機能を用いてマスカーの抽出を行い、これを仮想リファレンス信号とする。つまり、マスカーの信号が仮想リファレンス信号と等価と見なすのである。これによって、マスカーと各マイクの間の伝達関数Ｌｒ１〜Ｌｒ３１を計算し、各マイクの出力Ｘ１〜Ｘ３１からそれぞれに対応するマスカー（Ｌｒ１Ｘｒ〜Ｌｒ３１Ｘｒ）を差し引いて、各マイクにおけるマスキー（Ｘ１／ｒ〜Ｘ３１／ｒ）を抽出する。この後、求めたマスキーを指向性デジタルフィルタ処理で解析し、最終的に分析結果を可視化して出力する。
具体的には、図９に示すように、特定音源除去工程Ｓ１２では、仮想リファレンス信号の作成（ステップＳ１７０）、特定の音源を除去して出力表示（ステップＳ１８０）を備えている。以下で各ステップを詳細に説明する。
（ステップＳ１７０）
仮想リファレンス信号作成部１４０は、仮想リファレンス信号の作成を行う。仮想リファレンス信号作成部１４０は、上記音源信号抽出工程で抽出した音響信号である音源探査結果に対して、指向性デジタルフィルタ処理をして仮想リファレンス信号を作成する。本実施の形態では、指向性デジタルフィルタ処理として用いるアルゴリズムは、ビームフォーミング法（Ｂｅａｍ−Ｆｏｒｍｉｎｇ：ＢＦ）であり、マイクロホンアレイはＢＦ用の１セットのみ必要である。また、近距離音響ホログラフィ（Ｎｅａｒｆｉｅｌｄ Ａｃｏｕｓｔｉｃ Ｈｏｌｏｇｒａｐｈｙ：ＮＡＨ）を使ってマイクロホンアレイ近傍の音圧もしくは粒子速度を予測し、それを仮想リファレンスとして用いることも可能である。
ＢＦは、音波伝搬のモデルに一種の近似が用いられているため、音源からマイクロホンアレイが波長に比べて離れた遠方場の解析で利用されることが多い。音源の分解性能は、マイクロホンアレイのサイズ及び周波数に依存し、マイクロホンアレイが大きく、周波数が高いほど分解能が高くなる。一方、ＮＡＨは数学的な厳密性が高く近似が少ないため、音源の近傍場での解析で利用できる。ＮＡＨは波動方程式から比較的近似が少ない定式化が用いられており、指向性応答を計算するＢＦに比べ、マイクロホンアレイ近傍の音圧及び粒子速度を推定できることが大きな違いである。音源の分解性能は周波数に依存せず、周波数が低くても高い分解能で分析できるが、一般的にＢＦでは指向性応答が計算できる高周波域での計算は難しい。
仮想リファレンス信号作成部１４０は、仮想リファレンス信号の作成を行う。仮想リファレンス信号作成部１４０は、上記音源信号抽出工程で抽出した音響信号である音源探査結果に対して、指向性デジタルフィルタ処理をして仮想リファレンス信号を作成する。本実施の形態では、指向性デジタルフィルタ処理として用いるアルゴリズムは、ビームフォーミング法（Ｂｅａｍ−Ｆｏｒｍｉｎｇ：ＢＦ）であり、マイクロホンアレイはＢＦ用の１セットのみ必要である。また、近距離音響ホログラフィ（Ｎｅａｒｆｉｅｌｄ Ａｃｏｕｓｔｉｃ Ｈｏｌｏｇｒａｐｈｙ：ＮＡＨ）を使ってマイクロホンアレイ近傍の音圧もしくは粒子速度を予測し、それを仮想リファレンスとして用いることも可能である。
ＢＦは、音波伝搬のモデルに一種の近似が用いられているため、音源からマイクロホンアレイが波長に比べて離れた遠方場の解析で利用されることが多い。音源の分解性能は、マイクロホンアレイのサイズ及び周波数に依存し、マイクロホンアレイが大きく、周波数が高いほど分解能が高くなる。一方、ＮＡＨは数学的な厳密性が高く近似が少ないため、音源の近傍場での解析で利用できる。ＮＡＨは波動方程式から比較的近似が少ない定式化が用いられており、指向性応答を計算するＢＦに比べ、マイクロホンアレイ近傍の音圧及び粒子速度を推定できることが大きな違いである。音源の分解性能は周波数に依存せず、周波数が低くても高い分解能で分析できるが、一般的にＢＦでは指向性応答が計算できる高周波域での計算は難しい。
このように本発明では物理的なリファレンスセンサーを利用する代わりに、仮想リファレンス信号としてＢＦで得られた指向性音圧やＮＡＨで推定された音圧乃至は粒子速度を利用する。つまりこの場合、リファレンス信号を得るためのマイクロホンは不要となる。この仮想リファレンス信号を使い、ＢＦやＮＡＨの計算を再帰的に繰り返すこともできる。これらの信号の影響を取り除いた結果を得るのが特定音除去演算である。
（ステップＳ１８０）
次に、出力部１６０は、特定の音源を除去して出力表示を行う。出力部１６０は、取得した仮想リファレンス信号を利用して、各々のリファレンス信号に相関の高い結果であるパーシャルフィールドを計算ステップに従って繰り返し表示する。ここでは画面上の２次元座標に対応したメッシュ状に区切った区分毎に出力を行い、出力部１６０の表示装置に白黒やカラー等のコンターで表示する。また、音響センサーと同様に設置したＣＣＤやＣＭＯＳ等の受光素子で撮影した画像と合成して音源を可視化して表示してもよい。
次に、出力部１６０は、特定の音源を除去して出力表示を行う。出力部１６０は、取得した仮想リファレンス信号を利用して、各々のリファレンス信号に相関の高い結果であるパーシャルフィールドを計算ステップに従って繰り返し表示する。ここでは画面上の２次元座標に対応したメッシュ状に区切った区分毎に出力を行い、出力部１６０の表示装置に白黒やカラー等のコンターで表示する。また、音響センサーと同様に設置したＣＣＤやＣＭＯＳ等の受光素子で撮影した画像と合成して音源を可視化して表示してもよい。
本発明の実施の形態１では、リファレンス信号として、追加マイクロホンや振動ピックアップ等の物理的な追加のセンサーを利用する代わりに、ビームフォーミングで得られた指向性信号や近距離音響ホログラフィで予測された音圧乃至は粒子速度を、仮想的なリファレンス信号として利用する。このようにして、リファレンス信号を得るためのマイクロホンアレイは不要となる。完全にリファレンス信号を計測用のマイクロホンアレイのみで得ることができるため、本発明では、対象機器に様々な騒音発生要因が考えられる際、マイクロホンや加速度ピックアップなどのリファレンスセンサーを対象や問題の候補となる機器の近傍に設置できないといった問題も解決できる。したがって、２セットのマイクロホンアレイを用いる手法における物理的な煩雑さの問題を解決する。
また、従来の手法では算出が難しかった「時間領域でのリファレンス信号」を作成することができるため、そのリファレンス信号はビームフォーミングでの利用ばかりではなく、近距離音響ホログラフィ等その他の音源探査手法にも適用可能である。更には音源信号をエンジニアが聴くことができることにより、解析対象の音源を確認することが出来る点も大きな特徴となっている。
そして、得られたリファレンス信号を利用して、周波数や音の到来方向もしくは場所等に応じて複数の仮想リファレンス信号を作成し、それに対応したパーシャルフィールドが計算できる。また、逆にそのリファレンス信号の影響を含まない、もしくはリファレンス信号の影響を取り除いた音源除去フィールド（Ｅｌｉｍｉｎａｔｅｄ Ｆｉｅｌｄ）も計算できる。このようにして得られたリファレンス信号が、他の音源に比べて物理的に非常に大きなエネルギーを持っていた場合、その影響するパーシャルフィールドを取り除くことは、マスクされている他の小さな騒音現象が容易に発見できる事を意味する。すなわち、十分なＳ／Ｎ比がなく検出又は対策したい音の物理的エネルギーが他の音に比べて極端に小さい場合、他の音に埋もれて分離が難しく、対象となる騒音現象を簡単に計測・評価できないという問題も解消される。また、音源除去を何回も行うことで、エネルギーの大きい音源からその影響を取り除くことができるため、マスクされていた第２，第３、、、の音源を見出すことができることも特徴である。また、様々な現象が同時に収録されている音から特定の成分を取り除くことで、埋もれていた他の音を実際に聴くことができ、故障診断等の情報として生かすことができる。
このような仮想リファレンス信号を数学的な観点から見れば、マイクロホンアレイそれぞれの素子からの信号をフィルタリングした結果の和となり、線形な演算であるため、リファレンス信号はすべてのマイクロホンに対して一部相関がある信号になる。しかし、最も重要なのは、仮想リファレンス信号が特定の方向や場所に強い相関を持つ信号となる点である。
［特定音源の除去は全て終了したかの判定］
特定音源の除去は全て終了したかを判定する工程Ｓ１３は、特定音源の除去は全て終了したか否かを判定する。全て終了した場合（ＹＥＳ）には以降の演算は行わない。全て終了していない場合（ＮＯ）には、音源信号抽出工程Ｓ１１及び音源信号除去工程Ｓ１２を再度行う。
特定音源の除去は全て終了したかを判定する工程Ｓ１３は、特定音源の除去は全て終了したか否かを判定する。全て終了した場合（ＹＥＳ）には以降の演算は行わない。全て終了していない場合（ＮＯ）には、音源信号抽出工程Ｓ１１及び音源信号除去工程Ｓ１２を再度行う。
［リファレンス信号の有無による特定音源除去処理の相違］
なお、リファレンス信号の有無で特定音源除去処理は異なってくる。
リファレンス信号がない場合には、音場にあるすべての音源の影響を計算した結果であるトータルフィールド（Ｔｏｔａｌ Ｆｉｅｌｄ）を計算して表示する。
リファレンス信号がある場合には、リファレンス信号に相関のある（コヒーレントな）成分だけを抜き出して解析を行う。これによって、各々のリファレンス信号に相関の高い結果のみを解析した結果であるパーシャルフィールド（Ｐａｒｔｉａｌ Ｆｉｅｌｄ）を計算して表示が可能になる。また、リファレンス信号に関連のない（インコヒーレントな）成分を抜き出して解析した結果である音源除去フィールド（Ｅｌｉｍｉｎａｔｅｄ Ｆｉｅｌｄ）を計算して表示が可能となる。このようにすると、弱い音源信号の強調も可能となる。
なお、リファレンス信号の有無で特定音源除去処理は異なってくる。
リファレンス信号がない場合には、音場にあるすべての音源の影響を計算した結果であるトータルフィールド（Ｔｏｔａｌ Ｆｉｅｌｄ）を計算して表示する。
リファレンス信号がある場合には、リファレンス信号に相関のある（コヒーレントな）成分だけを抜き出して解析を行う。これによって、各々のリファレンス信号に相関の高い結果のみを解析した結果であるパーシャルフィールド（Ｐａｒｔｉａｌ Ｆｉｅｌｄ）を計算して表示が可能になる。また、リファレンス信号に関連のない（インコヒーレントな）成分を抜き出して解析した結果である音源除去フィールド（Ｅｌｉｍｉｎａｔｅｄ Ｆｉｅｌｄ）を計算して表示が可能となる。このようにすると、弱い音源信号の強調も可能となる。
ＢＦやＮＡＨでのリファレンス信号の利用としては、定常的な音を対象とする場合、非定常な音を対象とする場合の双方が考えられる。
定常的な音を対象とする場合には、マイクロホンアレイでの計測の必要はない。１ｃｈリファレンスセンサー及び計測用センサーで入力系を構成し、計測用センサーを対象物体の周辺に移動させてその座標及び音圧をリファレンスセンサーと同時サンプリングで計測できればよい。また、リファレンスセンサーは、当該信号を忠実にピックアップできるセンサー種類（マイクロホン、振動ピックアップ等）及び設置場所であればよい。複数の要因からの寄与が大きくなる場所でのセンサーの設置は分離が難しくなるため、一般的に避けられている。この場合に得られるのは、リファレンスセンサーの信号に相関があるパーシャルフィールドのみである。この場合はポスト処理で仮想リファレンス信号を抽出することはできるものの、本発明の特徴である時間領域で仮想リファレンス信号は抽出できず、周波数領域での処理に限定される。
また、非定常な音を対象とする場合には、マイクロホンアレイ及びリファレンスセンサーが必要であり、同時サンプリングがされる。リファレンスセンサーの設置に関しては、定常的な音の場合と同様であるが、リファレンスセンサーを適切な位置に設置するのが難しいのは前述したとおりである。
リファレンス信号を高温の物体の近傍に設置したい場合等、取付け場所に制約があってリファレンス設置が難しい場合は、本発明で示したように特定音源除去処理のプロセスに従い、仮想リファレンス信号を作成することができる。
定常的な音を対象とする場合には、マイクロホンアレイでの計測の必要はない。１ｃｈリファレンスセンサー及び計測用センサーで入力系を構成し、計測用センサーを対象物体の周辺に移動させてその座標及び音圧をリファレンスセンサーと同時サンプリングで計測できればよい。また、リファレンスセンサーは、当該信号を忠実にピックアップできるセンサー種類（マイクロホン、振動ピックアップ等）及び設置場所であればよい。複数の要因からの寄与が大きくなる場所でのセンサーの設置は分離が難しくなるため、一般的に避けられている。この場合に得られるのは、リファレンスセンサーの信号に相関があるパーシャルフィールドのみである。この場合はポスト処理で仮想リファレンス信号を抽出することはできるものの、本発明の特徴である時間領域で仮想リファレンス信号は抽出できず、周波数領域での処理に限定される。
また、非定常な音を対象とする場合には、マイクロホンアレイ及びリファレンスセンサーが必要であり、同時サンプリングがされる。リファレンスセンサーの設置に関しては、定常的な音の場合と同様であるが、リファレンスセンサーを適切な位置に設置するのが難しいのは前述したとおりである。
リファレンス信号を高温の物体の近傍に設置したい場合等、取付け場所に制約があってリファレンス設置が難しい場合は、本発明で示したように特定音源除去処理のプロセスに従い、仮想リファレンス信号を作成することができる。
＜第２の実施の形態＞
次に、図１０を参照して、本発明の第２の実施の形態に係る音源表示システムのサーバー１０１について説明する。
サーバー１０１を用いた音源表示システムの構成は、図１に示した第１の実施の形態に係る音源表示システムＸと同様であり、サーバー１０１の制御構成のみが異なっている。
このサーバー１０１においては、音響信号のクロススペクトラム行列計算部１７０（音響信号のクロススペクトラム行列計算手段）が追加されている点がサーバー１００と異なっている。なお、この他の同じ符号の構成要素については、サーバー１００と同様である。
音響信号のクロススペクトラム行列計算部１７０は、音響信号のクロススペクトラム行列の計算を行うためのＤＳＰやＣＰＵ等の演算器である。また、上述の音響信号抽出部１３０と仮想リファレンス信号作成部１４０と同様に、制御部１５０の演算機能を用いて実現してもよい。
次に、図１０を参照して、本発明の第２の実施の形態に係る音源表示システムのサーバー１０１について説明する。
サーバー１０１を用いた音源表示システムの構成は、図１に示した第１の実施の形態に係る音源表示システムＸと同様であり、サーバー１０１の制御構成のみが異なっている。
このサーバー１０１においては、音響信号のクロススペクトラム行列計算部１７０（音響信号のクロススペクトラム行列計算手段）が追加されている点がサーバー１００と異なっている。なお、この他の同じ符号の構成要素については、サーバー１００と同様である。
音響信号のクロススペクトラム行列計算部１７０は、音響信号のクロススペクトラム行列の計算を行うためのＤＳＰやＣＰＵ等の演算器である。また、上述の音響信号抽出部１３０と仮想リファレンス信号作成部１４０と同様に、制御部１５０の演算機能を用いて実現してもよい。
本発明の第２の実施の形態に係るサーバー１０１においては、この音響信号のクロススペクトラム行列計算部１７０を用いて、マイクロホンアレイで計測された音響信号のクロススペクトラム行列を計算する。続いてクロススペクトラム行列のランク（階数）を推定する。この演算は、典型的には特異値分解を使って行われる。このランクに関する情報から特定音除去演算回数の上限を決めることができる。これにより最も妥当と考えられる音源が影響の大きい順番に示され、かつそれらの音源の影響を取り除いた結果を自動的に得ることができる。なお自動的とは、ユーザーが目視により任意に仮想リファレンスを設置することなく、且つ任意の音源を除去する上限回数が収録された音響信号の状態に応じて自動的に設定されることを意味する。
なお、これらの追加する音響信号のクロススペクトラム行列計算のデータは、サーバー１０１が、音響センサー２００−１〜２００−ｎにより検出されたデータを取得しても、別のセンサ等や情報サイト等の情報を直接ネットワーク５から取得するようにしても、記憶媒体を介して直接取得するようにしてもよい。
なお、これらの追加する音響信号のクロススペクトラム行列計算のデータは、サーバー１０１が、音響センサー２００−１〜２００−ｎにより検出されたデータを取得しても、別のセンサ等や情報サイト等の情報を直接ネットワーク５から取得するようにしても、記憶媒体を介して直接取得するようにしてもよい。
［自動化した特定音源除去処理］
特定の場所ないしは方向に対応した仮想リファレンス信号を抽出する場合には、その設置場所もしくは方向が問題となる。この設置場所はユーザーが任意に設定することができ、特定の単独の音源の影響のみが卓越する場所に設置することが望ましい。しかし、実際にユーザーが誤った場所に仮想リファレンスを設置することは十分考えられる。誤った場所に仮想リファレンスが設置された場合には、仮想リファレンスと特定の音源信号間のコヒーレンスが低下するため、抽出されたパーシャルフィールドは、特定の音源の影響を代表するものではなくなってしまう。このように仮想リファレンスの設置は、個人の技量に依存し特定音源除去の再現性が担保されていなかった。そこで、以下の処理で仮想リファレンス信号の抽出を人手による除去処理を必要とせずに行うことを考案した。
特定の場所ないしは方向に対応した仮想リファレンス信号を抽出する場合には、その設置場所もしくは方向が問題となる。この設置場所はユーザーが任意に設定することができ、特定の単独の音源の影響のみが卓越する場所に設置することが望ましい。しかし、実際にユーザーが誤った場所に仮想リファレンスを設置することは十分考えられる。誤った場所に仮想リファレンスが設置された場合には、仮想リファレンスと特定の音源信号間のコヒーレンスが低下するため、抽出されたパーシャルフィールドは、特定の音源の影響を代表するものではなくなってしまう。このように仮想リファレンスの設置は、個人の技量に依存し特定音源除去の再現性が担保されていなかった。そこで、以下の処理で仮想リファレンス信号の抽出を人手による除去処理を必要とせずに行うことを考案した。
本発明の自動化した特定音源除去処理は、図１１に示すように大きく音響信号測定工程Ｓ２０、音源信号抽出工程Ｓ２１、特定音源除去工程Ｓ２２、特定音源の除去は全て終了したかを判定する工程Ｓ２３から構成される。
具体的には、音響信号測定工程Ｓ２０は、第１の実施の形態で示した音響信号測定工程Ｓ１０と同様の処理を行う。
また、図１２に示すように、音源信号抽出工程Ｓ２１は、時間範囲の決定（ステップＳ２１０）、時間周波数分析（ステップＳ２２０）、音源探査（ステップＳ２３０）、及び暗騒音の音圧レベルを推定（ステップＳ２６１）を備える。
また、図１３に示すように、特定音源除去工程Ｓ２２は、仮想リファレンス信号の作成（ステップＳ２７０）、音響信号のクロススペクトラム行列計算（ステップＳ２７１）、及び特定の音源を除去して出力表示（ステップＳ２８０）を備える。
また、特定音源の除去は全て終了したかを判定する工程Ｓ２３は、第１の実施の形態で示した特定音源の除去は全て終了したかを判定する工程Ｓ１３と同様の処理を行う。
具体的には、音響信号測定工程Ｓ２０は、第１の実施の形態で示した音響信号測定工程Ｓ１０と同様の処理を行う。
また、図１２に示すように、音源信号抽出工程Ｓ２１は、時間範囲の決定（ステップＳ２１０）、時間周波数分析（ステップＳ２２０）、音源探査（ステップＳ２３０）、及び暗騒音の音圧レベルを推定（ステップＳ２６１）を備える。
また、図１３に示すように、特定音源除去工程Ｓ２２は、仮想リファレンス信号の作成（ステップＳ２７０）、音響信号のクロススペクトラム行列計算（ステップＳ２７１）、及び特定の音源を除去して出力表示（ステップＳ２８０）を備える。
また、特定音源の除去は全て終了したかを判定する工程Ｓ２３は、第１の実施の形態で示した特定音源の除去は全て終了したかを判定する工程Ｓ１３と同様の処理を行う。
また、図１４に示すように、音響信号のクロススペクトラム行列計算（ステップＳ２７１）は、特定の音源の影響を取り除いた後の残差エネルギーを計算（ステップＳ２７１１）、残差が示す音源情報のうち寄与が最も大きい場所に再度リファレンスを設置（ステップＳ２７１２）、仮想リファレンスの位置及び方向のテーブルを作成（ステップＳ２７１３）、音源の並び替え（ステップＳ２７１４）、残差エネルギーが暗騒音レベルよりも小さいかを判定（ステップＳ２７１５）、及び結果の取得（ステップＳ２７１６）を備える。以下で各ステップを詳細に説明する。
ステップＳ２１０はステップＳ１１０と、ステップＳ２２０はステップＳ１２０と、ステップＳ２３０はステップＳ１３０と第１の実施の形態で示したように同様の処理を行う。
（ステップＳ２６１）
音響信号抽出部１３０は、暗騒音の音圧レベルの推定を行う。音響信号抽出部１３０は、マイクロホンアレイでの測定時に、暗騒音の音圧レベルを推定する。これは、暗雑音に比べて極端に小さいエネルギーの音源は発見することは一般的に困難であるためで、暗騒音の音圧レベルは、繰り返し行う特定音除去回数の上限を設定するために用いる。また、一般的に暗騒音は実際の測定の前後で確認のために測定することが多く、これを利用できる。
音響信号抽出部１３０は、暗騒音の音圧レベルの推定を行う。音響信号抽出部１３０は、マイクロホンアレイでの測定時に、暗騒音の音圧レベルを推定する。これは、暗雑音に比べて極端に小さいエネルギーの音源は発見することは一般的に困難であるためで、暗騒音の音圧レベルは、繰り返し行う特定音除去回数の上限を設定するために用いる。また、一般的に暗騒音は実際の測定の前後で確認のために測定することが多く、これを利用できる。
ステップＳ２７０はステップＳ１７０と第１の実施の形態で示したように同様の処理を行う。
（ステップＳ２７１）
音響信号のクロススペクトラム行列計算部１７０は、音響信号のクロススペクトラム行列計算を行う。音響信号のクロススペクトラム行列計算部１７０は、音響信号測定後に音源探査計算の前にマイクロホンアレイで計測された音響信号のクロススペクトラム行列を計算する。そして、クロススペクトラム行列のランク（階数）を典型的には特異値分解を用いて推定する。クロススペクトラム行列のランクｒと音場内にある無相関な音源の数Ｎとはｒ≦Ｎの関係がある（Ｋｏｍｐｅｌｌａ ｅｔ ａｌ． Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ Ｓｙｓｔｅｍｓ ａｎｄ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ （１９９４） ８（４）， ３６３−３８０）。したがって、繰り返し行った場合の特定音除去演算の上限回数はｒ回以内とすることができる。
音響信号のクロススペクトラム行列計算部１７０は、音響信号のクロススペクトラム行列計算を行う。音響信号のクロススペクトラム行列計算部１７０は、音響信号測定後に音源探査計算の前にマイクロホンアレイで計測された音響信号のクロススペクトラム行列を計算する。そして、クロススペクトラム行列のランク（階数）を典型的には特異値分解を用いて推定する。クロススペクトラム行列のランクｒと音場内にある無相関な音源の数Ｎとはｒ≦Ｎの関係がある（Ｋｏｍｐｅｌｌａ ｅｔ ａｌ． Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ Ｓｙｓｔｅｍｓ ａｎｄ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ （１９９４） ８（４）， ３６３−３８０）。したがって、繰り返し行った場合の特定音除去演算の上限回数はｒ回以内とすることができる。
ステップＳ２８０はステップＳ１８０と第１の実施の形態で示したように同様の処理を行う。
図１４で示すように、具体的には、音響信号のクロススペクトラム行列計算（ステップＳ２７１）では、さらに以下の手順に従って特定音除去演算を行う。
（ステップＳ２７１１）
音響信号のクロススペクトラム行列計算部１７０は、残差エネルギーの計算を行う。音響信号のクロススペクトラム行列計算部１７０は、全フィールドの結果のうち、寄与が最も大きい場所（全体のピーク位置）に仮想リファレンスを設置し、特定音除去演算を行なう。
音響信号のクロススペクトラム行列計算部１７０は、残差エネルギーの計算を行う。音響信号のクロススペクトラム行列計算部１７０は、全フィールドの結果のうち、寄与が最も大きい場所（全体のピーク位置）に仮想リファレンスを設置し、特定音除去演算を行なう。
（ステップＳ２７１２）
音響信号のクロススペクトラム行列計算部１７０は、特定音除去演算を行った後の残差が示す音源情報のうち寄与が最も大きい場所に再度リファレンスの設置を行う。音響信号のクロススペクトラム行列計算部１７０は、残差エネルギーの平均がステップＳ２７１１で計算された暗騒音レベルより大きく、かつ演算回数がｒ回以内の場合に限り、残差が示す音源情報のうち寄与が最も大きい場所に再度仮想リファレンスを設置し、残差を計算する。
音響信号のクロススペクトラム行列計算部１７０は、特定音除去演算を行った後の残差が示す音源情報のうち寄与が最も大きい場所に再度リファレンスの設置を行う。音響信号のクロススペクトラム行列計算部１７０は、残差エネルギーの平均がステップＳ２７１１で計算された暗騒音レベルより大きく、かつ演算回数がｒ回以内の場合に限り、残差が示す音源情報のうち寄与が最も大きい場所に再度仮想リファレンスを設置し、残差を計算する。
（ステップＳ２７１３）
音響信号のクロススペクトラム行列計算部１７０は、仮想リファレンスの位置及び方向のテーブルを作成する。音響信号のクロススペクトラム行列計算部１７０は、ステップＳ２７１１及びステップＳ２７１２で繰り返し抽出した仮想リファレンスの位置及び方向のテーブルを作成する。以下テーブルの例（球面音源識別測定装置で測定して、ＢＦで解析した場合）を示す。
音響信号のクロススペクトラム行列計算部１７０は、仮想リファレンスの位置及び方向のテーブルを作成する。音響信号のクロススペクトラム行列計算部１７０は、ステップＳ２７１１及びステップＳ２７１２で繰り返し抽出した仮想リファレンスの位置及び方向のテーブルを作成する。以下テーブルの例（球面音源識別測定装置で測定して、ＢＦで解析した場合）を示す。
（ステップＳ２７１４）
音響信号のクロススペクトラム行列計算部１７０は、音源の並び替えを行う。音響信号のクロススペクトラム行列計算部１７０は、ステップＳ２７１１からステップＳ２７１３の順番で作成した特定音源除去の順序は、ピークの音圧レベルを示す箇所に仮想リファレンスを設置するため、寄与の大きい音源から順番に抽出しているかという観点から言うと必ずしも正しくない可能性がある。最も測定結果に影響を与える主要な音源は、抽出後（減算後）の残差のエネルギーが最も小さくなるものである。従って、それぞれの音源のうち、以下の順序で音源を並び替える。
（１）全フィールドから仮想リファレンスの影響をそれぞれ減算し、残差のエネルギーが最も小さいものを第１の仮想リファレンス、すなわち最も影響が大きい音源とする。
（２）同様の手順で第２，第３、、、の音源も同様に定める。
音響信号のクロススペクトラム行列計算部１７０は、音源の並び替えを行う。音響信号のクロススペクトラム行列計算部１７０は、ステップＳ２７１１からステップＳ２７１３の順番で作成した特定音源除去の順序は、ピークの音圧レベルを示す箇所に仮想リファレンスを設置するため、寄与の大きい音源から順番に抽出しているかという観点から言うと必ずしも正しくない可能性がある。最も測定結果に影響を与える主要な音源は、抽出後（減算後）の残差のエネルギーが最も小さくなるものである。従って、それぞれの音源のうち、以下の順序で音源を並び替える。
（１）全フィールドから仮想リファレンスの影響をそれぞれ減算し、残差のエネルギーが最も小さいものを第１の仮想リファレンス、すなわち最も影響が大きい音源とする。
（２）同様の手順で第２，第３、、、の音源も同様に定める。
（ステップＳ２７１５）
音響信号のクロススペクトラム行列計算部１７０は、残差のエネルギーが暗騒音レベルよりも小さいかを判定する。音響信号のクロススペクトラム行列計算部１７０は、ステップＳ２７１４で音源を並び替えた後に、残差のエネルギーが暗騒音レベルよりも小さいかを判定し、小さい場合（ＹＥＳ）には以降の演算は行わない。大きい場合（ＮＯ）には、ステップＳ２７１１に戻り、繰り返し音源を求める計算を行う。
音響信号のクロススペクトラム行列計算部１７０は、残差のエネルギーが暗騒音レベルよりも小さいかを判定する。音響信号のクロススペクトラム行列計算部１７０は、ステップＳ２７１４で音源を並び替えた後に、残差のエネルギーが暗騒音レベルよりも小さいかを判定し、小さい場合（ＹＥＳ）には以降の演算は行わない。大きい場合（ＮＯ）には、ステップＳ２７１１に戻り、繰り返し音源を求める計算を行う。
（ステップＳ２７１６）
音響信号のクロススペクトラム行列計算部１７０は、計算結果を取得する。そして、上記の手順により最も妥当と考えられる音源が影響の大きい順番に自動的に示され、かつそれらの音源の影響を取り除いた結果を自動的に得ることができる。
これによって、仮想リファレンスが最適でない位置に置かれる可能性が低くなり、再現性が担保され信頼性を高めることが可能となる。また、音源除去回数の上限を設定することによって、効率的に特定音源除去処理を行うことが可能となった。
音響信号のクロススペクトラム行列計算部１７０は、計算結果を取得する。そして、上記の手順により最も妥当と考えられる音源が影響の大きい順番に自動的に示され、かつそれらの音源の影響を取り除いた結果を自動的に得ることができる。
これによって、仮想リファレンスが最適でない位置に置かれる可能性が低くなり、再現性が担保され信頼性を高めることが可能となる。また、音源除去回数の上限を設定することによって、効率的に特定音源除去処理を行うことが可能となった。
以下の実施例により、本願発明をさらに説明する。しかし、本実施例により、本願発明が、限定的に解釈されるものではない。
図１５では、実施例１〜４で行った実験条件を示す。図１６左では、模式的に示すように、無響室において２つの音源がある。図１６右では、実際の実験を行った際の、音源識別測定装置と音源の位置を示す。
図１５では、実施例１〜４で行った実験条件を示す。図１６左では、模式的に示すように、無響室において２つの音源がある。図１６右では、実際の実験を行った際の、音源識別測定装置と音源の位置を示す。
（実施例１）
左側のマスカーを＋２０ｄＢのホワイトノイズとし、右側のマスキーをホワイトノイズとした場合に、本発明を用いてマスカーの除去を試みる。
図１７〜２０は、音源間の開き角を変更したものであり、マスカーがホワイトノイズ（＋２０ｄＢ）であり、マスキーがホワイトノイズである場合に、マスカーの除去が正しく行うことができるか調べた。
左側のマスカーを＋２０ｄＢのホワイトノイズとし、右側のマスキーをホワイトノイズとした場合に、本発明を用いてマスカーの除去を試みる。
図１７〜２０は、音源間の開き角を変更したものであり、マスカーがホワイトノイズ（＋２０ｄＢ）であり、マスキーがホワイトノイズである場合に、マスカーの除去が正しく行うことができるか調べた。
図１７は、音源間の開き角が３０度であり、マスカーはホワイトノイズ（＋２０ｄＢ）であり、マスキーはホワイトノイズであり、どちらも中心周波数１ｋＨｚの１／１オクターブバンドである場合の解析結果の例を示す図である。
図１８は、音源間の開き角が６０度であり、マスカーはホワイトノイズ（＋２０ｄＢ）であり、マスキーはホワイトノイズであり、どちらも中心周波数１ｋＨｚの１／１オクターブバンドである場合の解析結果の例を示す図である。
図１９は、音源間の開き角が９０度であり、マスカーはホワイトノイズ（＋２０ｄＢ）であり、マスキーはホワイトノイズであり、どちらも中心周波数１ｋＨｚの１／１オクターブバンドである場合の解析結果の例を示す図である。
図２０は、音源間の開き角が１８０度であり、マスカーはホワイトノイズ（＋２０ｄＢ）であり、マスキーはホワイトノイズであり、どちらも中心周波数１ｋＨｚの１／１オクターブバンドである場合の解析結果の例を示す図である。
図１７〜２０の解析結果の例から、除去前は左側が強いが除去後は右側が強く表示されており、マスカーよりもマスキーの方が強く表示されている。これより、左側のマスカーを＋２０ｄＢのホワイトノイズとし、右側のマスキーをホワイトノイズとした場合には、音源間の開き角に関わらずマスカーの除去が正しく行われている。
図１８は、音源間の開き角が６０度であり、マスカーはホワイトノイズ（＋２０ｄＢ）であり、マスキーはホワイトノイズであり、どちらも中心周波数１ｋＨｚの１／１オクターブバンドである場合の解析結果の例を示す図である。
図１９は、音源間の開き角が９０度であり、マスカーはホワイトノイズ（＋２０ｄＢ）であり、マスキーはホワイトノイズであり、どちらも中心周波数１ｋＨｚの１／１オクターブバンドである場合の解析結果の例を示す図である。
図２０は、音源間の開き角が１８０度であり、マスカーはホワイトノイズ（＋２０ｄＢ）であり、マスキーはホワイトノイズであり、どちらも中心周波数１ｋＨｚの１／１オクターブバンドである場合の解析結果の例を示す図である。
図１７〜２０の解析結果の例から、除去前は左側が強いが除去後は右側が強く表示されており、マスカーよりもマスキーの方が強く表示されている。これより、左側のマスカーを＋２０ｄＢのホワイトノイズとし、右側のマスキーをホワイトノイズとした場合には、音源間の開き角に関わらずマスカーの除去が正しく行われている。
（実施例２）
左側のマスカーを＋２０ｄＢのホワイトノイズとし、右側のマスキーを純音とした場合に、本発明を用いてマスカーの除去を試みる。
図２１〜２４は、音源間の開き角を変更したものであり、マスカーがホワイトノイズ（＋２０ｄＢ）であって中心周波数１ｋＨｚの１／１オクターブバンドであり、マスキーが１ｋＨｚの純音場合に、マーカーの除去が正しく行うことができるか調べた。
左側のマスカーを＋２０ｄＢのホワイトノイズとし、右側のマスキーを純音とした場合に、本発明を用いてマスカーの除去を試みる。
図２１〜２４は、音源間の開き角を変更したものであり、マスカーがホワイトノイズ（＋２０ｄＢ）であって中心周波数１ｋＨｚの１／１オクターブバンドであり、マスキーが１ｋＨｚの純音場合に、マーカーの除去が正しく行うことができるか調べた。
図２１は、音源間の開き角が３０度であり、マスカーはホワイトノイズ（＋２０ｄＢ）であって中心周波数１ｋＨｚの１／１オクターブバンドであり、マスキーは１ｋＨｚの純音である場合の解析結果の例を示す図である。
図２２は、音源間の開き角が６０度であり、マスカーはホワイトノイズ（＋２０ｄＢ）であって中心周波数１ｋＨｚの１／１オクターブバンドであり、マスキーは１ｋＨｚの純音であるの場合の解析結果の例を示す図である。
図２３は、音源間の開き角が９０度であり、マスカーはホワイトノイズ（＋２０ｄＢ）であって中心周波数１ｋＨｚの１／１オクターブバンドであり、マスキーは１ｋＨｚの純音である場合の解析結果の例を示す図である。
図２４は、音源間の開き角が１８０度であり、マスカーはホワイトノイズ（＋２０ｄＢ）であって中心周波数１ｋＨｚの１／１オクターブバンドであり、マスキーは１ｋＨｚの純音である場合の解析結果の例を示す図である。
図２１〜２４の解析結果の例から、除去前は左側が強いが除去後は右側が強く表示されており、マスカーよりもマスキーの方が強く表示されている。これより、左側のマスカーを＋２０ｄＢのホワイトノイズとし、右側のマスキーを純音とした場合には、音源間の開き角に関わらずマスカーの除去が正しく行われている。
図２２は、音源間の開き角が６０度であり、マスカーはホワイトノイズ（＋２０ｄＢ）であって中心周波数１ｋＨｚの１／１オクターブバンドであり、マスキーは１ｋＨｚの純音であるの場合の解析結果の例を示す図である。
図２３は、音源間の開き角が９０度であり、マスカーはホワイトノイズ（＋２０ｄＢ）であって中心周波数１ｋＨｚの１／１オクターブバンドであり、マスキーは１ｋＨｚの純音である場合の解析結果の例を示す図である。
図２４は、音源間の開き角が１８０度であり、マスカーはホワイトノイズ（＋２０ｄＢ）であって中心周波数１ｋＨｚの１／１オクターブバンドであり、マスキーは１ｋＨｚの純音である場合の解析結果の例を示す図である。
図２１〜２４の解析結果の例から、除去前は左側が強いが除去後は右側が強く表示されており、マスカーよりもマスキーの方が強く表示されている。これより、左側のマスカーを＋２０ｄＢのホワイトノイズとし、右側のマスキーを純音とした場合には、音源間の開き角に関わらずマスカーの除去が正しく行われている。
（実施例３）
左側のマスカーを＋２０ｄＢのホワイトノイズとし、右側のマスキーをクリック音または短音とした場合に、本発明を用いてマスカーの除去を試みる。
図２５〜２８は、音源間の開き角を変更したものであり、マスカーがホワイトノイズ（＋２０ｄＢ）であって中心周波数１ｋＨｚの１／１オクターブバンドであり、マスキーがクリック音または短音である場合に、マーカーの除去が正しく行うことができるか調べた。
左側のマスカーを＋２０ｄＢのホワイトノイズとし、右側のマスキーをクリック音または短音とした場合に、本発明を用いてマスカーの除去を試みる。
図２５〜２８は、音源間の開き角を変更したものであり、マスカーがホワイトノイズ（＋２０ｄＢ）であって中心周波数１ｋＨｚの１／１オクターブバンドであり、マスキーがクリック音または短音である場合に、マーカーの除去が正しく行うことができるか調べた。
図２５は、音源間の開き角が３０度であり、マスカーはホワイトノイズ（＋２０ｄＢ）であって中心周波数１ｋＨｚの１／１オクターブバンドであり、マスキーはクリック音または短音である場合の解析結果の例を示す図である。
図２６は、音源間の開き角が６０度であり、マスカーはホワイトノイズ（＋２０ｄＢ）であって中心周波数１ｋＨｚの１／１オクターブバンドであり、マスキーはクリック音または短音である場合の解析結果の例を示す図である。
図２７は、音源間の開き角が９０度であり、マスカーはホワイトノイズ（＋２０ｄＢ）であって中心周波数１ｋＨｚの１／１オクターブバンドであり、マスキーはクリック音または短音である場合の解析結果の例を示す図である。
図２８は、音源間の開き角が１８０度であり、マスカーはホワイトノイズ（＋２０ｄＢ）であって中心周波数１ｋＨｚの１／１オクターブバンドであり、マスキーはクリック音または短音である場合の解析結果の例を示す図である。
図２５〜２８の解析結果の例から、除去前は左側が強いが除去後は右側が強く表示されており、マスカーよりもマスキーの方が強く表示されている。これより、左側のマスカーを＋２０ｄＢのホワイトノイズとし、右側のマスキーをクリック音または短音とした場合には、音源間の開き角に関わらずマスカーの除去が正しく行われている。
図２６は、音源間の開き角が６０度であり、マスカーはホワイトノイズ（＋２０ｄＢ）であって中心周波数１ｋＨｚの１／１オクターブバンドであり、マスキーはクリック音または短音である場合の解析結果の例を示す図である。
図２７は、音源間の開き角が９０度であり、マスカーはホワイトノイズ（＋２０ｄＢ）であって中心周波数１ｋＨｚの１／１オクターブバンドであり、マスキーはクリック音または短音である場合の解析結果の例を示す図である。
図２８は、音源間の開き角が１８０度であり、マスカーはホワイトノイズ（＋２０ｄＢ）であって中心周波数１ｋＨｚの１／１オクターブバンドであり、マスキーはクリック音または短音である場合の解析結果の例を示す図である。
図２５〜２８の解析結果の例から、除去前は左側が強いが除去後は右側が強く表示されており、マスカーよりもマスキーの方が強く表示されている。これより、左側のマスカーを＋２０ｄＢのホワイトノイズとし、右側のマスキーをクリック音または短音とした場合には、音源間の開き角に関わらずマスカーの除去が正しく行われている。
（実施例４）
左側のマスカーを＋２０ｄＢの純音とし、右側のマスキーをクリック音または短音とした場合に、本発明を用いてマスカーの除去を試みる。
図２９〜３２は、音源間の開き角を変更したものであり、マスカーが１ｋＨｚの純音（＋２０ｄＢ）であり、マスキーがクリック音または短音である場合に、マーカーの除去が正しく行うことができるか調べた。
左側のマスカーを＋２０ｄＢの純音とし、右側のマスキーをクリック音または短音とした場合に、本発明を用いてマスカーの除去を試みる。
図２９〜３２は、音源間の開き角を変更したものであり、マスカーが１ｋＨｚの純音（＋２０ｄＢ）であり、マスキーがクリック音または短音である場合に、マーカーの除去が正しく行うことができるか調べた。
図２９は、音源間の開き角が３０度であり、マスカーは１ｋＨｚの純音（＋２０ｄＢ）であり、マスキーはクリック音または短音である場合の解析結果の例を示す図である。
図３０は、音源間の開き角が６０度であり、マスカーは１ｋＨｚの純音（＋２０ｄＢ）であり、マスキーはクリック音または短音である場合の解析結果の例を示す図である。
図３１は、音源間の開き角が９０度であり、マスカーは１ｋＨｚの純音（＋２０ｄＢ）であり、マスキーはクリック音または短音である場合の解析結果の例を示す図である。
図３２は、音源間の開き角が１８０度であり、マスカーは１ｋＨｚの純音（＋２０ｄＢ）であり、マスキーはクリック音または短音である場合の解析結果の例を示す図である。
図２９〜３２の解析結果の例から、除去前は左側が強いが除去後は右側が強く表示されており、マスカーよりもマスキーの方が強く表示されている。これより、左側のマスカーを＋２０ｄＢの純音とし、右側のマスキーをクリック音または短音とした場合には、音源間の開き角に関わらずマスカーの除去が正しく行われている。
図３０は、音源間の開き角が６０度であり、マスカーは１ｋＨｚの純音（＋２０ｄＢ）であり、マスキーはクリック音または短音である場合の解析結果の例を示す図である。
図３１は、音源間の開き角が９０度であり、マスカーは１ｋＨｚの純音（＋２０ｄＢ）であり、マスキーはクリック音または短音である場合の解析結果の例を示す図である。
図３２は、音源間の開き角が１８０度であり、マスカーは１ｋＨｚの純音（＋２０ｄＢ）であり、マスキーはクリック音または短音である場合の解析結果の例を示す図である。
図２９〜３２の解析結果の例から、除去前は左側が強いが除去後は右側が強く表示されており、マスカーよりもマスキーの方が強く表示されている。これより、左側のマスカーを＋２０ｄＢの純音とし、右側のマスキーをクリック音または短音とした場合には、音源間の開き角に関わらずマスカーの除去が正しく行われている。
（実施例５）
自動車の車室内騒音の典型的なテストの一つとして行なわれるのが、シャシダイナモメーターを使った台上試験である。実際の走行を模擬したエンジン回転と負荷を与え、車両の挙動を測定することができるが、騒音の評価目的でも広く利用されている。ここでは、加速エンジン音を対象とした試験の例を示す。
この試験では乗用車をシャシダイナモメーターのローラー上に設置する。ローラーの表面はスリップ防止面でカバーされているが、その凹凸は顕著なロードノイズ（タイヤと路面の接触によって生じる騒音）を発生するものではない。この場合、自動車を運転状態にすれば、加速時のエンジン負荷を実現でき、その上での騒音が評価可能になる。ここではギアを３速に固定し、エンジンを３０００ｒｐｍに保持した状態での測定結果である。マイクロホンアレイは助手席に設置している。
自動車の車室内騒音の典型的なテストの一つとして行なわれるのが、シャシダイナモメーターを使った台上試験である。実際の走行を模擬したエンジン回転と負荷を与え、車両の挙動を測定することができるが、騒音の評価目的でも広く利用されている。ここでは、加速エンジン音を対象とした試験の例を示す。
この試験では乗用車をシャシダイナモメーターのローラー上に設置する。ローラーの表面はスリップ防止面でカバーされているが、その凹凸は顕著なロードノイズ（タイヤと路面の接触によって生じる騒音）を発生するものではない。この場合、自動車を運転状態にすれば、加速時のエンジン負荷を実現でき、その上での騒音が評価可能になる。ここではギアを３速に固定し、エンジンを３０００ｒｐｍに保持した状態での測定結果である。マイクロホンアレイは助手席に設置している。
図３３は、特定のリファレンス信号に依存しないトータルフィールドの計算結果を写真上に重ねて表示したもので、周波数は８００Ｈｚである。この場合であれば、エンジン音がダッシュパネルから透過して車室内に影響しているところがわかる。この図で示されたピークが主要な騒音寄与を示しているが、ダッシュパネルからの放射音の影響を除去できれば次に問題となっている場所を追加実験なしに指し示すことができる。このダッシュパネルのピーク（図３４画面９の白丸参照）に本発明の特定音源除去を適用すると図３４を得る。図３４は、Ａピラー（ドアミラーが付いている部分からルーフに向かって立ち上がる柱上の構造部品）部分からの騒音寄与を示している。図３４からＡピラー部分の騒音寄与（図３５画面１の白丸参照）を除去したものが図３５である。
このように自動車騒音においても、本発明を用いれば主要な音源（マスカー）を除去することで隠れていた音源（マスキー）を発見できる。
このように自動車騒音においても、本発明を用いれば主要な音源（マスカー）を除去することで隠れていた音源（マスキー）を発見できる。
（実施例６）
最適な位置もしくは最適でない位置に抽出ポイントをユーザーが置いた場合の比較を示すために、実施例５と同様の事例で、音源識別測定装置を用いて音源識別測定装置の周囲に存在する車室内騒音の特定音源除去処理を行った例を示す。以下、図面を参照して車室内騒音の特定音源除去処理を行った解析結果の例を示す。
最適な位置もしくは最適でない位置に抽出ポイントをユーザーが置いた場合の比較を示すために、実施例５と同様の事例で、音源識別測定装置を用いて音源識別測定装置の周囲に存在する車室内騒音の特定音源除去処理を行った例を示す。以下、図面を参照して車室内騒音の特定音源除去処理を行った解析結果の例を示す。
図３６〜３８は、音源識別測定装置を用いて音源識別測定装置の全方向に存在する車室内騒音の音圧レベルと実際の車室の画像とを合成して示した解析結果の例である。解析結果の例は、音源の位置として最適な位置もしくは最適でない位置に抽出ポイントをユーザーが置いた場合の比較を示す。
図３６は、音源除去処理を行う前の音圧レベルと実際の車室の画像とを合成して表示している。図３７は、最適な位置に抽出ポイントをユーザーが置いた場合（図３７画面９の白丸参照）に音源除去処理を行った結果の例を示す。図３８は、最適でない位置に抽出ポイントをユーザーが置いた場合（図３８画面１の白丸参照）に音源除去処理を行った結果の例を示す。
図３７に示すように、ユーザーが最適な位置に抽出ポイントを置いた場合には、画面中に表れている音源の除去が適切になされている。一方、図３８に示すように、ユーザーが最適でない位置に抽出ポイントを置いた場合には、画面中に表れている音源の除去が適切になされておらず、多くのピークが特定音源除去演算の結果である図３８に現れている。このようにユーザー自身が音源の位置を指定して除去を行う場合には、最適な位置にポイントしないと適切な結果を得ることができない。
図３６は、音源除去処理を行う前の音圧レベルと実際の車室の画像とを合成して表示している。図３７は、最適な位置に抽出ポイントをユーザーが置いた場合（図３７画面９の白丸参照）に音源除去処理を行った結果の例を示す。図３８は、最適でない位置に抽出ポイントをユーザーが置いた場合（図３８画面１の白丸参照）に音源除去処理を行った結果の例を示す。
図３７に示すように、ユーザーが最適な位置に抽出ポイントを置いた場合には、画面中に表れている音源の除去が適切になされている。一方、図３８に示すように、ユーザーが最適でない位置に抽出ポイントを置いた場合には、画面中に表れている音源の除去が適切になされておらず、多くのピークが特定音源除去演算の結果である図３８に現れている。このようにユーザー自身が音源の位置を指定して除去を行う場合には、最適な位置にポイントしないと適切な結果を得ることができない。
また本発明を用いれば、ユーザーが抽出ポイントを指定することなく正確な特定音源除去処理を自動的に行うことが可能である。この手順に従えば実施例５のプロセスを自動化でき、実施例５と同様の結果が得られる。この例では、８００Ｈｚのクロススペクトラム行列のランクは３であり、暗騒音レベルは１５ｄＢであった。実際、実施例５で特定音源除去を２回行なった後の残差エネルギーは１２ｄＢであり、暗騒音と比較してもこれ以上の特定音除去は困難であることがわかる。つまり、本発明内の自動化手法を用いても、実施例５と同様の結果が得られることは明白である。
なお、上記実施の形態の構成、解析及び測定は例であって、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することができることは言うまでもない。
また、上記実施の形態の構成、解析及び測定で示した処理工程は、当業者にとって実際の処理の一部または全部を行い、若しくはその処理工程・ステップの順番を変更しても、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
また、上記実施の形態の構成、解析及び測定で示した処理工程は、当業者にとって実際の処理の一部または全部を行い、若しくはその処理工程・ステップの順番を変更しても、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
５ ネットワーク
１００、１０１ サーバー
１１０ 入力部
１２０ 記憶部
１３０ 音響信号抽出部
１４０ 仮想リファレンス作成部
１５０ 制御部
１６０ 出力部
１７０ 音響信号のクロススペクトラム行列計算部
２００−１〜２００−ｎ 音響センサー
Ｘ 音源表示システム
１００、１０１ サーバー
１１０ 入力部
１２０ 記憶部
１３０ 音響信号抽出部
１４０ 仮想リファレンス作成部
１５０ 制御部
１６０ 出力部
１７０ 音響信号のクロススペクトラム行列計算部
２００−１〜２００−ｎ 音響センサー
Ｘ 音源表示システム
Claims (10)
- 音源分離及び表示方法であって、
複数の音響センサーを用いて音響信号を測定する音響信号測定工程と、
測定された音響信号から単一もしくは複数の音源を識別処理し、特定の到来方向もしくは特定の場所における音源信号を抽出する音源信号抽出工程と、
該音源信号抽出工程で抽出した信号を仮想リファレンス信号とし、該仮想リファレンス信号に対して相関がある成分を測定された音響信号から分離することで特定の音源の影響を測定された音響信号から除去し、特定の音源の影響が除去分離された信号に対して再度単一もしくは複数の音源の識別処理を行い、音源の識別処理結果の中から特定の音源の影響のみを除去する特定音源除去工程とを備えて、
分離された音源を表示できることを特徴とする音源分離及び表示方法。 - 前記音源信号抽出工程及び前記特定音源除去工程は、複数回行うことを特徴とする請求項１に記載の音源分離及び表示方法。
- 前記特定音源除去工程は、仮想リファレンス信号を作成するために特定の到来方向もしくは特定の音源の位置を推定して、複数の音源の影響の強さを算出することを特徴とする請求項１又は２に記載の音源分離及び表示方法。
- 前記特定音源除去工程は、音響信号のクロススペクトラム行列に対して、無相関な音源の数に関連する行列のランクを推定し、除去回数の上限を決定することを特徴とする請求項１乃至３の何れかに記載の音源分離及び表示方法。
- 音響センサーと同様に設置した受光素子で撮影した画像と合成して音源を可視化することを特徴とする請求項１乃至４の何れかに記載の音源分離及び表示方法。
- 音源分離及び表示システムであって、
複数の音響センサーを用いて音響信号を測定する音響信号測定手段と、
測定された音響信号から単一もしくは複数の音源を識別処理し、特定の到来方向もしくは特定の場所における音源信号を抽出する音源信号抽出手段と、
該音源信号抽出手段で抽出した信号を仮想リファレンス信号とし、該仮想リファレンス信号に対して相関のある成分を測定された音響信号から分離することで特定の音源の影響を測定された音響信号から除去し、特定の音源の影響が除去分離された信号に対して再度単一もしくは複数の音源の識別処理を行い、音響の識別処理結果の中から特定の音源の影響のみを除去する特定音源除去手段と
分離された音源を表示できることを特徴とする音源分離及び表示システム。 - 前記音源信号抽出手段及び前記特定音源除去手段は、複数回行われることを特徴とする請求項６に記載の音源分離及び表示システム。
- 前記特定音源除去手段は、仮想リファレンス信号を作成するために特定の音波の到来方向もしくは特定の音源の位置を推定して、複数の音源の影響の強さを算出する手段を特徴とする請求項６又は７に記載の音源分離及び表示システム。
- 前記特定音源除去手段は、音響信号のクロススペクトラム行列に対して、無相関な音源の数に関連する行列のランクを推定し、除去回数の上限を決定する手段を特徴とする請求項６乃至８の何れかに記載の音源分離及び表示システム。
- 音響センサーと同様に設置した受光素子で撮影した画像と合成して音源を可視化する手段を特徴とする請求項６乃至９の何れかに記載の音源分離及び表示システム。
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- 2009-05-29 WO PCT/JP2009/059885 patent/WO2009145310A1/ja active Application Filing
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