JP2015197436A5

JP2015197436A5 - 周期定常背景雑音を受ける信号内にイベントを検出する方法およびシステム

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Publication number: JP2015197436A5
Application number: JP2015033616A
Authority: JP
Filing date: 2015-02-24
Publication date: 2017-12-07
Anticipated expiration: 2035-02-24

Claims

周期定常背景雑音を受ける信号内にイベントを検出する方法であって、前記信号は音響信号であり、該方法は、
前記信号をサイクルにセグメント化するステップと、
各サイクルで領域のシーケンスを決定するステップであって、前記シーケンスの領域の数は、前記サイクルにおいて固定された数であり、前記シーケンスの各領域の前記サイクル内の配置は、前記サイクルの長さの関数である、ステップと、
前記サイクルの各サイクルの領域の前記シーケンスの各領域から固定次元を有する領域特徴を取り出すステップと、
前記サイクルの領域の前記シーケンスの前記領域の前記領域特徴を集めることによって、各サイクルのサイクル特徴を取り出すステップと、
前記周期定常背景雑音の推定値を得るために、前記サイクルにわたって、前記サイクル特徴の平均値を計算するステップと、
前記周期定常背景雑音の前記推定値を用いて各サイクルで前記サイクル特徴を正規化するステップと、
前記正規化の後に、前記サイクル特徴に分類器を適用して、前記イベントを検出するステップと、
検出された前記イベントを用いて、機械の制御ユニットを調節するステップと、を含み、前記ステップは、プロセッサにおいて実行される、方法。
空気マイクロホンを用いて、動作しているエンジン又は機械から前記信号を取得すること、
を更に含む、請求項１に記載の方法。
前記セグメント化することは、タイミング信号に従っており、前記タイミング信号は、前記サイクルの開始時点及び終了時点を抽出するために用いられ、前記タイミング信号は、エンジンノックを検出するのをアシストする、請求項２に記載の方法。
前記タイミング信号はスパーク信号である、請求項３に記載の方法。
前記イベントはエンジンノックである、請求項２に記載の方法。
モデルベースの周期定常雑音抑圧方法を用いて前記特徴を強調すること、
を更に含む、請求項１に記載の方法。
前記モデルベースの周期定常雑音抑圧方法は、非負値行列因子分解に基づいている、請求項６に記載の方法。
前記モデルベースの周期定常雑音抑圧方法は、人工ニューラルネットワークに基づいている、請求項６に記載の方法。
前記モデルベースの周期定常雑音抑圧方法は、ガウス混合モデルに基づいている、請求項６に記載の方法。
前記信号は、周期定常成分及びイベント成分の和としてモデル化される、請求項１に記載の方法。
前記セグメント化することは、
各サイクルの開始時点及び終了時点を推定すること、
を更に含む、請求項１に記載の方法。
前記領域は、ハンウィンドウの平方根を用いて解析される、請求項１に記載の方法。
前記特徴は、スペクトログラムから取り出される、請求項１に記載の方法。
前記分類器は、ロジスティック回帰を用いる、請求項１に記載の方法。
前記分類器は、複数インスタンスロジスティック回帰を用いる、請求項１に記載の方法。
前記正規化の後、前記特徴は、複数のサイクルについてプールされる、請求項１に記載の方法。
各サイクルの開始時点及び終了時点を推定すること、
を更に含み、前記推定することは、タイミング信号から取得される開始時点及び終了時点を前記サイクルの開始時点及び終了時点と同期させるオフセットを含む、請求項１に記載の方法。
前記オフセットは、前記タイミング信号及び前記音響信号を取得するのに必要とされる時間差を考慮に入れたものである、請求項１７に記載の方法。
周期定常背景雑音を受ける信号内にイベントを検出するシステムであって、前記信号は音響信号であり、該システムは、
データ記憶メモリユニットに接続されるプロセッサを備え、
前記プロセッサは、
前記信号をサイクルにセグメント化するステップと、
各サイクルで領域のシーケンスを決定するステップであって、前記シーケンスの領域の数は、前記サイクルにおいて固定された数であり、前記シーケンスの各領域の前記サイクル内の配置は、前記サイクルの長さの関数である、ステップと、
前記サイクルの各サイクルの領域の前記シーケンスの各領域から固定次元を有する領域特徴を取り出すステップと、
前記サイクルの領域の前記シーケンスの前記領域の前記領域特徴を集めることによって、各サイクルのサイクル特徴を取り出すステップと、
前記周期定常背景雑音の推定値を得るために、前記サイクルにわたって、前記サイクル特徴の平均値を計算するステップと、
前記周期定常背景雑音の前記推定値を用いて各サイクルで前記サイクル特徴を正規化するステップと、
前記正規化の後に、前記サイクル特徴に分類器を適用して、前記イベントを検出するステップと、
検出された前記イベントを用いて、機械の制御ユニットを調節するステップと、
を実行するように構成されている、システム。