JP2010091282A - 音源探査装置および音源探査方法 - Google Patents

Abstract

【課題】検査対象車両から突発的に発生される異音の発生箇所を容易に特定することができる音源探査装置を提供する。
【解決手段】本発明の音源探査装置は、集音手段１０、分割手段３０、抽出手段３０、および解析手段３０を有する。集音手段１０は、検査対象車両４０の車室内の音を集音して音データを生成する。分割手段３０は、生成された音データを所定の時間間隔で分割して、複数の分割データを生成する。抽出手段３０は、車両４０の走行情報に基づいて、複数の分割データの中から一の分割データを抽出する。解析手段３０は、抽出された分割データを解析して、所定の時間間隔における車室内の音圧分布を算出する。
【選択図】図１

Description

本発明は、音源探査装置および音源探査方法に関する。本発明は、特に、車両から突発的に発生される異音の発生箇所を特定する音源探査装置および音源探査方法に関する。

走行中の自動車から発生される異音を認識し、その発生箇所を特定することは、自動車の故障および不具合を見つける上で重要である。

音の発生箇所を特定する技術としては、下記の特許文献１に示されるような音圧測定方法が知られている。特許文献１に開示されている音圧測定方法は、複数のマイクロホンおよび複数の受光素子を備えた音源探査装置により、周囲の音を測定するとともに周囲を撮像するものである。このような構成によれば、複数のマイクロホンの測定データを解析することにより算出される周囲の音の強さ分布を、複数の受光素子によって取得される画像と合成して表示することにより、音の発生箇所を特定することができる。
特開２００６−３８７７２号公報

しかしながら、上記音圧測定方法では、突発的に発生する音を検出する場合、経時的に取得されたデータをすべて解析する必要があるため、データ処理の負担が大きいという問題がある。長時間測定されたデータの中から突発的に発生する音を検出する作業は、データ処理に多くの時間を必要とするのみならず、突発的な音を検査者が目視により検出する場合には、音の見逃しといった人為的なミスを引き起こすおそれがある。

本発明は、上述した問題を解決するためになされたものである。したがって、本発明の目的は、検査対象車両から突発的に発生される異音の発生箇所を容易に特定することができる音源探査装置および音源探査方法を提供することである。

本発明の上記目的は、下記の手段によって達成される。

本発明の音源探査装置は、集音手段、分割手段、抽出手段、および解析手段を有する。前記集音手段は、検査対象車両の車室内の音を集音して音データを生成する。前記分割手段は、前記生成された音データを所定の時間間隔で分割して、複数の分割データを生成する。前記抽出手段は、前記車両の走行情報に基づいて、前記複数の分割データの中から一の分割データを抽出する。前記解析手段は、前記抽出された分割データを解析して、前記所定の時間間隔における前記車室内の音圧分布を算出する。

本発明の音源探査方法は、集音段階、分割段階、抽出段階、および解析段階を有する。前記集音段階は、検査対象車両の車室内の音を集音して音データを生成する。前記分割段階は、前記生成された音データを所定の時間間隔で分割して、複数の分割データを生成する。前記抽出段階は、前記車両の走行情報に基づいて、前記複数の分割データの中から一の分割データを抽出する。前記解析段階は、前記抽出された分割データを解析して、前記所定の時間間隔における前記車室内の音圧分布を算出する。

本発明の音源探査装置および音源探査方法によれば、解析される音データの時間範囲が車両の走行情報に基づいて絞り込まれるため、車両から突発的に発生される異音を容易に検出することができる。その結果、車室内の音圧分布に基づいて、検査対象車両から突発的に発生される異音の発生箇所を容易に特定することができる。

以下、添付の図面を参照して、本発明の実施の形態を詳細に説明する。なお、図中、同様の部材には同一の符号を用いた。

（第１の実施の形態）
図１は、本発明の第１の実施の形態における音源探査装置の概略構成を示す図であり、図２は、図１に示す音源探査装置における音場可視化センサを説明するための図である。本実施の形態の音源探査装置は、検査対象車両の車室内の音を計測し、車両から突発的に発生される異音の発生箇所および種類を特定するものである。

図１に示すとおり、本実施の形態の音源探査装置は、音場可視化センサ１０、加速度センサ２０、およびデータ処理装置３０を備える。音場可視化センサ１０、加速度センサ２０、およびデータ処理装置３０は、検査対象車両４０に搭載される。

音場可視化センサ１０は、車室内の音を集音するとともに、車室の画像を取得するものである。図２に示すとおり、音場可視化センサ１０は、球型バッフル１３に設けられる複数のマイクロホン１４および複数のカメラ１５を有する。マイクロホン１４は、集音手段として、車室内の音を集音する。カメラ１５は、車室を撮像して車室の画像を取得する。複数のマイクロホン１４およびカメラ１５は、球型バッフル１３の全方位の音および映像を取り込むように球型バッフル１３の表面全体にわたって配置されている。複数のマイクロホン１４およびカメラ１５は、Ａ／Ｄコンバータ１１およびカメラユニット１２を介してデータ処理装置３０にそれぞれ接続されており、マイクロホン１４およびカメラ１５からの信号は、データ処理装置３０に送信される。

加速度センサ２０は、車両４０の振動を検出するものである。加速度センサ２０は、振動センサとして、車両４０のサスペンション近傍に取り付けられ、路面の凹凸に起因して走行中の車両４０に発生する振動を検出する。加速度センサ２０は、データ処理装置３０と電気的に接続されており、加速度センサ２０からの信号は、データ処理装置３０に送信される。

データ処理装置３０は、音場可視化センサ１０および加速度センサ２０からの信号を解析して、車室内における音圧分布を算出するものである。データ処理装置３０は、たとえば、パーソナルコンピュータにより構成される。

図３は、本実施の形態におけるデータ処理装置の概略構成を示すブロック図である。図３に示すとおり、本実施の形態のデータ処理装置３０は、ＣＰＵ３１、ＲＡＭ３２、ＲＯＭ３３、ハードディスク３４、入力部３５、表示部３６、およびインタフェース３７を有する。これらの各部は、バスを介して相互に接続されている。

ＣＰＵ３１は、音データおよび振動データに対して種々の演算および制御を実行するものである。ＣＰＵ３１は、分割部（分割手段）、抽出部（抽出手段）、解析部（解析手段）、検出部（検出手段）、および特定部（特定手段）として機能する。

ここで、分割部は、音場可視化センサ１０により集音される音の音データを所定の時間間隔で分割して、複数の時分割音データを生成するものである。抽出部は、車両４０の走行情報に基づいて、複数の時分割音データの中から一の時分割音データを抽出するものである。解析部は、時分割音データを解析して、所定の時間間隔における車室内の音圧分布を算出するものである。検出部は、所定の時間間隔における車室内の音圧分布の中から、規定レベル以上の音圧レベルを有する音領域を検出するものである。特定部は、検出された音領域の音圧レベルおよび周波数帯域に基づいて、当該音領域における音の種類を特定するものである。なお、各部の具体的な処理内容については、後述する。

ＲＡＭ３２は、作業領域として一時的にプログラムおよびデータを記憶するものであり、ＲＯＭ３３は、制御プログラムおよびパラメータなどを予め記憶するものである。

ハードディスク３４は、音場可視化センサ１０および加速度センサ２０により得られる音データおよび振動データを格納する格納部として機能する。ハードディスク３４は、オペレーティングシステムを含む各種プログラムおよび各種データを格納する。

入力部３５は、たとえば、キーボード、タッチパネル、およびマウスなどのポインティングデバイスであり、音データを分割する際の時間間隔の入力に用いられる。

表示部３６は、たとえば、液晶ディスプレイであり、解析部によって算出される車室内の音圧分布を表示する。また、表示部３６は、表示手段として、音の種類を車室内の音圧分布とともに表示する。

インタフェース３７は、音場可視化センサ１０および加速度センサ２０からの信号を受信する受信部として機能する。

以上のとおり構成される本実施の形態の音源探査装置によれば、路面の凹凸に起因して発生する振動にともなって走行中の車両４０で突発的に発生される異音が検出され、その発生箇所および種類が特定される。以下、図４〜図８を参照して、本実施の形態の音源探査装置における音源探査方法について説明する。

まず、図４を参照しつつ、検査対象車両４０から発生される音を計測する手順について説明する。図４は、本実施の形態の音源探査装置による計測手順を説明するためのフローチャートである。

図４に示すとおり、まず、車両４０の車室内に音場可視化センサ１０が設置される（ステップＳ１０１）。本実施の形態では、図２に示すとおり、音場可視化センサ１０が助手席側の座席に取り付けられる。次に、車両４０のバネ下部に加速度センサ２０が設置される（ステップＳ１０２）。本実施の形態では、路面の凹凸に起因して発生する車両４０の振動を検出するために、たとえば、車両４０のサスペンション近傍に加速度センサ２０が取り付けられる。

次に、車両４０が走行を開始する（ステップＳ１０３）。本実施の形態では、音場可視化センサ１０および加速度センサ２０が設置された車両４０が、専用の車両評価路を走行する。車両評価路には凹凸が設けられている。

次に、音および振動の計測が開始される（ステップＳ１０４）。本実施の形態では、音場可視化センサ１０のマイクロホン１４により車両４０で発生される音が計測されると同時に、加速度センサ２０により車両４０の振動が計測される。また、本実施の形態では、音場可視化センサ１０のカメラ１５によって車室の画像も撮像される。

次に、音および振動の計測が停止される（ステップＳ１０５）。本実施の形態では、計測開始から所定時間経過後に音および振動の計測が停止される。また、車両４０の走行も停止する。

そして、計測データが保存され（ステップＳ１０６）、処理が終了される。本実施の形態では、音場可視化センサ１０で取得された音データおよび画像データと、加速度センサ２０により検出された振動データとがデータ処理装置３０のハードディスク３４に格納される。なお、本実施の形態の音データは、複数のマイクロホン１４によってそれぞれ収集された複数のデータを含む。

以上のとおり、図４に示すフローチャートの処理によれば、検査対象車両４０に音場可視化センサ１０および加速度センサ２０が取り付けられ、評価路を走行する車両４０の音データおよび振動データが取得される。

次に、図５を参照しつつ、図４に示すフローチャートの処理で取得された音データおよび振動データを用いて、車両４０から突発的に発生される異音の発生箇所および種類を特定する処理について詳細に説明する。図５は、本実施の形態の音源探査装置における音源探査処理を説明するためのフローチャートである。なお、図５のフローチャートに示す処理は、オフライン処理として、音の計測後に実施される。

図５に示すとおり、本実施の形態における音源探査処理では、まず、音データが読み込まれる（ステップＳ２０１）。本実施の形態では、複数のマイクロホン１４により取得された複数のデータを含む音データが読み込まれる。読み込まれた音データは、ＲＡＭ３２に格納される。

次に、振動データが読み込まれる（ステップＳ２０２）。本実施の形態では、音データと同時に計測された車両４０の振動データが読み込まれる。読み込まれた振動データは、ＲＡＭ３２に格納される。

次に、音データおよび振動データが所定の時間間隔Δｔでそれぞれ分割される（ステップＳ２０３）。本実施の形態では、同時に計測された音データおよび振動データがそれぞれ分割されて、複数の時分割音データおよび時分割振動データが生成される。ここで、上記所定の時間間隔Δｔは、評価路を走行する車両４０の振動にともなって突発的に発生される音を検出することができる程度に短い時間であり、たとえば、０．１〜１秒の範囲で設定される。

次に、複数の時分割振動データの中から一の時分割振動データが選択され（ステップＳ２０４）、時分割振動データの振動レベルが規定レベル以上か否かが判断される（ステップＳ２０５）。本実施の形態では、計測開始時点からの時分割振動データの振動レベルが順次に評価されるように、ステップＳ２０３に示す処理で生成された複数の時分割振動データの中から一の時分割振動データが選択され、その振動レベルが規定レベルと比較される。

時分割振動データの振動レベルが規定レベル未満の場合（ステップＳ２０５：ＮＯ）、突発的に異音が発生することはないとして、ステップＳ２０７以下の処理に移行する。一方、時分割振動データの振動レベルが規定レベル以上の場合（ステップＳ２０５：ＹＥＳ）、突発的に異音が発生した可能性があるとして、時分割振動データが測定された時点（測定開始時点からの時間：以下、振動検出時点と称する）が登録される（ステップＳ２０６）。

そして、すべての時分割振動データに対して振動レベルが評価されたか否かが判断される（ステップＳ２０７）。すべての時分割振動データに対して振動レベルが評価されていない場合（ステップＳ２０７：ＮＯ）、すべての時分割振動データに対して振動レベルが評価されるまで、ステップＳ２０４以下の処理が繰り返される。一方、すべての時分割振動データに対して振動レベルが評価された場合（ステップＳ２０７：ＹＥＳ）、ステップＳ２０８以下の処理に移行する。

図６は、本実施の形態における音データおよび振動データの分割処理を説明するための図である。図６に示すとおり、本実施の形態の分割処理では、たとえば、１０秒間の測定により得られた音データおよび振動データを、１秒の時間間隔Δｔで分割して、１０個の時分割音データおよび時分割振動データを生成する。図６では、計測開始時点から３番目の時分割振動データおよび９番目の時分割振動データの振動レベルが規定レベル以上と判定され、３番目および９番目の時分割振動データが取得された振動検出時点ｔ_３，ｔ_９が登録される。

次に、複数の時分割音データの中から、登録された振動検出時点に対応する時分割音データが抽出される（ステップＳ２０８）。本実施の形態では、ステップＳ２０６に示す処理で登録された振動検出時点に対応する時分割音データが抽出される。図６を例に挙げれば、振動検出時点ｔ_３に対応する３番目の時分割音データが抽出される。

そして、抽出された時分割音データに対してデータ解析処理が実行される（ステップＳ２０９）。本実施の形態では、ステップＳ２０８に示す処理で抽出された一の時分割音データに対してデータ解析処理が実行され、所定の時間間隔における車室内の音圧分布が算出される。なお、データ解析処理の詳細については後述する。

そして、登録されたすべての振動検出時点に対応する時分割音データに対して、データ解析処理が実行されたか否かが判断される（ステップＳ２１０）。登録されたすべての振動検出時点に対応する時分割音データに対してデータ解析処理が実行されていない場合（ステップＳ２１０：ＮＯ）、すべての時分割音データに対してデータ解析処理が実行されるまで、ステップＳ２０８以下の処理が繰り返される。一方、登録されたすべての振動検出時点に対応する時分割音データに対してデータ解析処理が実行された場合（ステップＳ２１０：ＹＥＳ）、解析結果が出力され（ステップＳ２１１）、処理が終了される。図６を例に挙げれば、登録された振動検出時点ｔ_３，ｔ_９に対応する３番目および９番目の時分割音データに対してデータ解析処理が実行され、解析結果が出力される。

以上のとおり、ステップＳ２０８〜Ｓ２１１に示す処理によれば、規定レベル以上の振動レベルを有する振動の検出時点に対応する時分割音データに対して、データ解析処理が実行される。

図７は、図５のステップＳ２０９に示すデータ解析処理を説明するためのフローチャートである。

図７に示すとおり、本実施の形態におけるデータ解析処理では、まず、解析される音の周波数帯域が選択される（ステップＳ３０１）。本実施の形態では、１／３オクターブバンドで中心周波数が６３０Ｈｚ〜５ｋＨｚまでの１０個の周波数帯域において音が解析されるように、周波数帯域が選択される。具体的には、周波数帯域に対応するフィルタが選択されて時分割音データがフィルタリング処理されることにより、周波数帯域が選択される。

次に、時分割音データに対して、音源解析が実行される（ステップＳ３０２）。本実施の形態では、ステップＳ３０１に示す処理で周波数帯域が選択された時分割音データから、音の到来方向および音圧レベルが演算され、車室内の音圧分布が算出される。なお、複数のマイクロホンによって取得された複数のデータを含む音データから、音の到来方向および音圧レベルを演算して音圧分布を算出する処理自体は、ビームフォーミング法を用いた一般的な音源探査処理であるため、詳細な説明は省略する。そして、算出された音の到来方向および音圧レベルを、音場可視化センサ１０のカメラ１５により取得された画像データに重ね合わせることにより、車室内の音圧分布画像が生成される。

次に、異音が検出される（ステップＳ３０３）。本実施の形態では、周波数帯域毎に異音と判断される音圧レベルが予め設定されており、ステップＳ３０２に示す処理で算出された車室内の音圧分布の中から、異音領域が検出される。

次に、異音領域における異音の種類が特定される（ステップＳ３０４）。本実施の形態では、異音の種類（キシミ音、ビビリ音、カタカタ音など）に対応する周波数帯域および音圧レベルが予め設定されており、ステップＳ３０３に示す処理で検出された異音領域の音圧レベルおよび周波数帯域に基づいて、異音の種類が特定される。より具体的には、ステップＳ３０１に示す処理で選択された周波数帯域とステップＳ３０２に示す処理で算出された音圧レベルとに基づいて、ステップＳ３０３に示す処理で検出された異音領域の異音の種類が特定される。

そして、車室内の音圧分布画像上に異音の種類が重ねられる（ステップＳ３０５）。本実施の形態では、ステップＳ３０２に示す処理で生成された音圧分布画像の異音領域近傍に、ステップＳ３０４に示す処理で特定された音の種類が表示される。

次に、すべての周波数帯域に対してデータ解析処理が実行されてか否かが判断される（ステップＳ３０５）。すべての周波数帯域に対してデータ解析処理が実行されていない場合（ステップＳ３０５：ＮＯ）、すべての周波数帯域に対してデータ解析処理が実行されるまでステップＳ３０１以下の処理が繰り返される。一方、すべての周波数帯域に対してデータ解析処理が実行された場合（ステップＳ３０５：ＹＥＳ）、処理が終了される。

図８は、特定された異音の種類が重ねて表示される車室内の音圧分布画像の一例を示す図である。図８に示すような音圧分布画像は、たとえば、カラー表示によりユーザが音圧レベルを視覚的に認識できるものであり、一の時分割音声データに対して、所定の周波数帯域の数（たとえば、１０個）だけ生成される。そして、音圧レベルが規定レベル以上の音領域には、異音の種類（たとえば、ビビリ音）が表示される。

そして、本実施の形態の音源探査装置および音源探査方法によれば、音場可視化センサ１０により取得される音データを所定の時間間隔で分割して解析することにより、突発的に発生される異音を平均化して他の音に埋もれさせることなく検出することができる。さらに、車両の振動データに基づいて解析対象の時分割音データを絞り込むことにより、突発的に発生される異音を容易に検出することができる。

以上のとおり、説明した本実施の形態は、以下の効果を奏する。

（ａ）本実施の形態の音源探査装置は、複数のマイクロホン、分割部、抽出部、および解析部を有する。複数のマイクロホンは、検査対象車両の車室内の音を集音して音データを生成する。分割部は、音データを所定の時間間隔で分割して、複数の時分割音データを生成する。抽出部は、車両の走行情報に基づいて、複数の時分割音データの中から一の時分割音データを抽出する。解析部は、抽出された時分割音データを解析して、所定の時間間隔における車室内の音圧分布を算出する。したがって、解析される音データの時間範囲が車両の走行情報に基づいて絞り込まれるため、車両から突発的に発生される異音を容易に検出することができる。その結果、車室内の音圧分布に基づいて、検査対象車両から突発的に発生される異音の発生箇所を容易に特定することができる。具体的には、データ処理に要する時間が短縮されるとともに、データの見逃しといった人為的なミスを取り除くことができる。また、音データを所定の時間間隔で分割するため、音が平均化されることなく、突発的に発生される異音を確実に検出することができる。

（ｂ）走行情報は、車両に設置された振動センサにより取得される車両の振動情報を含み、抽出部は、車両の振動レベルが規定レベル以上の時点に対応する時分割音データを複数の時分割音データの中から抽出する。したがって、路面の凹凸に起因して発生する振動にともなって走行中の車両から発生される突発的な異音を検出することができる。

（ｃ）本実施の形態の音源探査装置は、検出部、特定部、および表示部をさらに有する。検出部は、所定の時間間隔における車室内の音圧分布の中から、規定レベル以上の音圧レベルを有する音領域を検出する。特定部は、検出された音領域の音圧レベルおよび周波数帯域に基づいて、当該音領域における音の種類を特定する。表示部は、特定された音の種類を、車室内の音圧分布とともに表示する。したがって、突発的に発生する異音の発生箇所に加えて、異音の種類を検査者に知らせることができる。また、検査者が車両に再度乗車して車両を走行させ、異音の種類を聴感で確認して判断する工程を省略することができる。

（ｄ）本実施の形態における音源探査方法は、集音段階、分割段階、抽出段階、および解析段階を有する。集音段階は、検査対象車両の車室内の音を集音して音データを生成する。分割段階は、生成された音データを所定の時間間隔で分割して、複数の時分割音データを生成する。抽出段階は、車両の走行情報に基づいて、複数の時分割音データの中から一の時分割音データを抽出する。解析段階は、抽出された時分割音データを解析して、所定の時間間隔における車室内の音圧分布を算出する。したがって、解析される音データの時間範囲が車両の走行情報に基づいて絞り込まれるため、車両から突発的に発生される異音を容易に検出することができる。その結果、車室内の音圧分布に基づいて、検査対象車両から突発的に発生される異音の発生箇所を容易に特定することができる。また、音データを所定の時間間隔で分割するため、音が平均化されることなく、突発的に発生される異音を確実に検出することができる。

（第２の実施の形態）
第１の実施の形態では、車両の振動情報を利用して、走行時の路面の凹凸に起因する車両の振動にともなって発生する異音を検出した。本実施の形態では、車両のタイヤの回転数情報を利用して、車両の構成部品の共振により発生する突発的な異音を検出する。

図９は、本発明の第２の実施の形態における音源探査装置の概略構成を示す図である。図９に示すとおり、本実施の形態の音源探査装置は、検査対象車両４０に搭載されたＥＣＵからＣＡＮ信号を受信して車両４０のタイヤの回転数情報を取得する。なお、本実施の形態の音源探査装置が、タイヤの回転数情報を利用する点を除いては、本実施の形態の音源探査装置の構成は、第１の実施の形態における構成と同様であるため、詳細な説明は後述する。

図１０は、本実施の形態の音源探査装置における音源探査処理を説明するためのフローチャートである。

図１０に示すとおり、本実施の形態における音源探査処理では、まず、音データおよび回転数データが読み込まれ（ステップＳ４０１，Ｓ４０２）、音データおよび回転数データが所定の時間間隔Δｔでそれぞれ分割される（ステップＳ４０３）。同時に計測された音データおよび回転数データがそれぞれ分割されることにより、複数の時分割音データおよび時分割回転数データが生成される。

次に、複数の時分割回転数データの中から一の時分割回転数データが選択され（ステップＳ４０４）、時分割回転数データの回転数が規定回転数か否かが判断される（ステップＳ４０５）。ここで、規定回転数は、車両４０の構成部品が共振する回転数であり、車両４０の構成部品の固有振動数を計算することにより求められる値である。時分割回転数データの回転数が規定回転数でない場合（ステップＳ４０５：ＮＯ）、突発的に異音が発生することはないとして、ステップＳ４０７以下の処理に移行する。

一方、時分割回転数データの回転数が規定回転数である場合（ステップ４０５：ＹＥＳ）、突発的に異音が発生した可能性があるとして、時分割回転数データが計測された時点（以下、回転数検出時点と称する）が登録される（ステップＳ４０６）。そして、すべての時分割回転数データに対して回転数が評価されたか否かが判断され（ステップＳ４０７）、すべての時分割回転数データに対して回転数が評価されるまで、ステップＳ４０４以下の処理が繰り返される。

次に、複数の時分割音データの中から、登録された回転数検出時点に対応する時分割音データが抽出され、抽出された時分割音データに対してデータ解析処理が実行される（ステップＳ４０８，Ｓ４０９）。なお、データ解析処理自体は、第１の実施の形態と同様であるため、詳細な説明は省略する。そして、登録されたすべての回転数検出時点に対応する時分割音データに対して、データ解析処理が実行されたか否かが判断され（ステップＳ４１０）、すべての時分割音データに対してデータ解析処理が実行されるまで、ステップＳ４０８以下の処理が繰り返される。

以上のとおり、図１０に示すフローチャートの処理によれば、車両４０の加速時に、タイヤの回転数が規定回転数に到達した時点に対応する時分割音データが抽出され、抽出された時分割音データに対してデータ解析処理が実行される。このような構成にすると、加速中の車両４０において、タイヤの回転数（回転周波数）が車両４０の構成部品の固有振動数に一時的に一致して構成部品が共振することにより、車両４０から突発的に発生される異音を検出することができる。

以上のとおり、説明した本実施の形態は、第１の実施の形態の効果に加えて、以下の効果を奏する。

（ｅ）走行情報は、車両に搭載された電子機器より取得される車両のタイヤの回転数情報を含み、抽出部は、車両のタイヤの回転数が規定数に到達した時点に対応する時分割音データを複数の時分割音データの中から抽出する。したがって、たとえば、加速中の車両において、タイヤの回転数が車両の構成部品の固有振動数に一時的に一致して構成部品が共振することにより、車両から突発的に発生される異音を検出することができる。

以上のとおり、説明した第１および第２の実施の形態において、本発明の音源探査装置および音源探査方法を説明した。しかしながら、本発明は、その技術思想の範囲内において当業者が適宜に追加、変形、および省略することができることはいうまでもない。

たとえば、第１および第２の実施の形態では、球型バッフルに設けられた複数のマイクロホンおよび複数のカメラを含む音場可視化センサを用いて、車室内の音圧分布画像を生成した。しかしながら、平面的に配置される複数のマイクロホンアレイを備える音場可視化センサを用いて音を計測してもよく、一台のカメラで車室内の画像を取得してもよい。

本発明の第１の実施の形態における音源探査装置の概略構成を示す図である。 図１に示す音源探査装置における音場可視化センサを説明するための図である。 図１に示す音源探査装置におけるデータ処理装置の概略構成を示すブロック図である。 図１に示す音源探査装置による計測手順を説明するためのフローチャートである。 図１に示す音源探査装置における音源探査処理を説明するためのフローチャートである。 図１に示す音源探査装置における音データおよび振動データの分割処理を説明するための図である。 図５のステップＳ２０９に示すデータ解析処理を説明するためのフローチャートである。 図１に示す音源探査装置で表示される車室内の音圧分布画像の一例を示す図である。 本発明の第２の実施の形態における音源探査装置の概略構成を示す図である。 図９に示す音源探査装置における音源探査処理を説明するためのフローチャートである。

符号の説明

１０ 音場可視化センサ、
１４ マイクロホン（集音手段）、
１５ カメラ、
２０ 加速度センサ（振動センサ）、
３０ データ処理装置、
３１ ＣＰＵ（分割手段、抽出手段、解析手段、検出手段、特定手段）、
３２ ＲＡＭ、
３３ ＲＯＭ、
３４ ハードディスク、
３５ 入力部、
３６ 表示部（表示手段）、
３７ インタフェース、
４０ 車両。

Claims (5)

1. 検査対象車両の車室内の音を集音して音データを生成する集音手段と、
   前記生成された音データを所定の時間間隔で分割して、複数の分割データを生成する分割手段と、
   前記車両の走行情報に基づいて、前記複数の分割データの中から一の分割データを抽出する抽出手段と、
   前記抽出された分割データを解析して、前記所定の時間間隔における前記車室内の音圧分布を算出する解析手段と、を有することを特徴とする音源探査装置。
2. 前記走行情報は、前記車両に設置された振動センサにより取得される前記車両の振動情報を含み、
   前記抽出手段は、前記車両の振動レベルが規定レベル以上の時点に対応する前記分割データを、前記複数の分割データの中から抽出することを特徴とする請求項１に記載の音源探査装置。
3. 前記所定の時間間隔における車室内の音圧分布の中から、規定レベル以上の音圧レベルを有する音領域を検出する検出手段と、
   前記検出された音領域の音圧レベルおよび周波数帯域に基づいて、当該音領域における音の種類を特定する特定手段と、
   前記特定された音の種類を、前記車室内の音圧分布とともに表示する表示手段と、をさらに有することを特徴とする請求項１または２に記載の音源探査装置。
4. 前記走行情報は、前記車両に搭載された電子機器より取得される前記車両の車輪の回転数情報を含み、
   前記抽出手段は、前記車輪の回転数が規定回転数に到達した時点に対応する前記分割データを、前記複数の分割データの中から抽出することを特徴とする請求項１に記載の音源探査装置。
5. 検査対象車両の車室内の音を集音して音データを生成する段階と、
   前記生成された音データを所定の時間間隔で分割して、複数の分割データを生成する段階と、
   前記車両の走行情報に基づいて、前記複数の分割データの中から一の分割データを抽出する段階と、
   前記抽出された分割データを解析して、前記所定の時間間隔における前記車室内の音圧分布を算出する段階と、を有することを特徴とする音源探査方法。