JP2015219138A

JP2015219138A - 音源探査装置、音源探査方法、および音源探査プログラム

Info

Publication number: JP2015219138A
Application number: JP2014103349A
Authority: JP
Inventors: 真智子瀬戸; Machiko Seto; 規彰山元; Noriaki Yamamoto; 康章服部; Yasufumi Hattori
Original assignee: Ono Sokki Co Ltd
Current assignee: Ono Sokki Co Ltd
Priority date: 2014-05-19
Filing date: 2014-05-19
Publication date: 2015-12-07

Abstract

【課題】例えば音響インテンシティ法で採用される４個のマイクロホン等、少数のマイクロホンを使って高い分解能の音圧分布を得る。【解決手段】３個もしくは４個の音センサ、例えば正四面体の４つの頂点に１つずつ配置された４個の音センサ１１ａ〜１１ｄで受音して得た音信号を入力し、入力した音信号に基づいて最小分散法（Ｃａｐｏｎ法）を適用したビームフォーミング演算により音源を含む音源平面Ｐ内の音圧分布を得て音の到来方向を探査し探査結果を提示する。【選択図】図４

Description

本発明は、音源から発せられた音を受音して得られた音信号に基づいて音源を探査する音源探査装置、音源探査方法、および音源探査プログラムに関する。

音が聞こえてきてもその音の発生源（音源）を特定することが困難な場合がある。そのような場面に対処するため、例えば装置や機器の開発や故障解析などの分野において、音源、すなわち異音などの音の発生源を特定する技術が知られている。

例えば特許文献１には、配置されたマイクロホンで受音して演算により音源を特定するとともに音源近傍をカメラで撮影して、音源を示すマークを音源近傍の画像とともに表示する技術が開示されている。

音源探査のために多用される演算アルゴリズムとして、ビームフォーミング法と音響インテンシティ法とが知られている。ビームフォーミング法では空間的な音圧分布が算出され、音響インテンシティ法では音のインテンシティ（音の強さと方向）が算出される。これらビームフォーミング法と音響インテンシティ法は、算出内容が互いに異なり、またいずれも長短があるため、両者が併用されることも多い。

ここで、ビームフォーミング法では、多数個（例えば３６個）のマイクロホンを広い空間に配置する必要がある。多数個のマイクロホンを広い空間に広がるように配置することで始めて、十分な分解能で音源方向を特定することができる。このため、マイクロホンアレイの運搬や設置が大変であるという欠点を有する。これに対し、音響インテンシティ法の場合、比較的小さな空間内に設定された、例えば正四面体の各頂点に１つずつマイクロホンを配置した、合計４つのマイクロホンで済む。

特開２００４−７７２７７号公報

上述の通り、ビームフォーミング法では、多数個のマイクロホンを広い空間に配置したマイクロホンアレイが採用されているのが現状である。

本発明は、上記事情に鑑み、例えば音響インテンシティ法で採用される４個のマイクロホン等、少数のマイクロホンを使って、高い分解能の音圧分布を得ることのできる音源探査装置、音源探査方法、および音源探査プログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成する本発明の音源探査装置は、
３個もしくは４個の音センサと、
３個もしくは４個の音センサで受音して得た音信号を入力する入力部と、
入力部から入力された音信号に基づいて最小分散法を適用したビームフォーミング演算により音の到来方向を探査する探査部と、
探査部による探査結果を提示する提示部とを備えたことを特徴とする。

従来は、ビームフォーミング法として、時間遅延和法が広く使われている。この時間遅延和法を用いると、上述の通り、多数個のマイクロホンを広い空間に配置して始めて、必要な分解能の音圧分布を得ることができる。ここで、ビームフォーミング法として、最小分散法（ＭＶ法、Ｃａｐｏｎ法）という別法が存在する。この最小分散法という演算手法自体は知られていた手法ではあるが、この最小分散法を採用すると、音響インテンシティ法で用いられる４個の音センサをそのまま使って、あるいはそれより少ない３個の音センサを使って、従来よりも格段に優れた分解能を持つ音圧分布が得られるという結論には、従来辿りついていない。

本発明者の考察や実験等により、最小分散法を採用すると、音響インテンシティ法で採用される４個の音センサあるいはさらに少ない３個の音センサを用いるだけで、高い分解能の演算結果を得ることができることに想到し、本発明の完成に至ったのである。

ここで、本発明の音源探査装置において、上記音センサが、正四面体の各頂点に１個ずつ配置されたものであることが好ましい。

本発明の音源探査装置によれば、従来から音響インテンシティ法で採用されている正四面体の各頂点に１個ずつ配置された合計４個の音センサからなるセンサアレイをそのままビームフォーミング法に適用することができる。

あるいは本発明の音源探査装置において、上記音センサが、１つの平面上に分散配置された３個の音センサであることも好ましい態様である。

本発明の音源探査装置によれば、音響インテンシティ法で採用されている４個よりもさらに数の少ない３個の音センサであっても十分に高分解能な結果を得ることができる。したがって、音響インテンシティ法と併用する必要のないときは３個の音センサを用いることで十分である。

また、上記目的を達成する本発明の音源探査方法は、演算装置内で実行される、３個もしくは４個の音センサで受音して得た音信号を入力し、入力した音信号に基づいて最小分散法を適用したビームフォーミング演算により音の到来方向を探査して探査結果を提示することを特徴とする。

また、上記目的を達成する本発明の音源探査プログラムは、演算装置内で実行されて、その演算装置内に、
３個もしくは４個の音センサで受音して得た音信号を入力する入力部と、
入力部から入力された音信号に基づいて最小分散法を適用したビームフォーミング演算により音の到来方向を探査する探査部と、
探査部による探査結果を提示する提示部とを構築することを特徴とする。

以上の本発明によれば、３個もしくは４個という少ない音センサを使って、高い分解能の音圧分布を得ることができ、音の到来方向を高い精度で特定することができる。

本発明の一実施形態としての音源探査装置の構成を示した概念図である。ノートＰＣ内での処理の概要を示した図である。ビームフォーミング演算の概要を示した図である。ビームフォーミング演算部の構成を示したブロック図である。３６個のマイクロホンを配置して時間遅延和法による音圧分布を算出した結果を示した図である。３本のマイクロホンを配置して最小分散法（Ｃａｐｏｎ法）を適用したときの音圧分布算出結果を示した図である。４本のマイクロホンを配置して最小分散法（Ｃａｐｏｎ法）を適用したときの音圧分布算出結果を示した図である。４本のマイクロホンを正方形の各頂点に配置して最小分散法（Ｃａｐｏｎ法）を適用したときの音圧分布算出結果を示した図である。４本のマイクロホンを正四面体の各頂点に配置して最小分散法（Ｃａｐｏｎ法）を適用したときの音圧分布算出結果を示した図である。４個のマイクロホンを正四面体の各頂点に配置し、最小分散法（Ｃａｐｏｎ法）により算出される音圧分布を示した図である。図１０（Ｂ）に示した線分ｘ，ｙに沿う音圧分布を示した図である。４個のマイクロホンを平面上に配置し、最小分散法（Ｃａｐｏｎ法）により算出した音圧分布を示した図である。図１２（Ｂ）に示した線分ｘ,ｙに沿う音圧分布を示した図である。４個のマイクロホンを平面上の正方形の各頂点に配置し、最小分散法（Ｃａｐｏｎ法）により算出した音圧分布を示した図である。図１４（Ｂ）に示した線分ｘ，ｙに沿う音圧分布を示した図である。

以下、本発明の実施の形態を説明する。

図１は、本発明の一実施形態としての音源探査装置の構成を示した概念図である。

この図１に示す音源探査装置１は、プローブ１０と、演算装置２０と、カメラ５０とを備えている。

プローブ１０には、４個のマイクロホン１１ａ〜１１ｄが固定されている。これら４個のマイクロホン１１ａ〜１１ｄは、正四面体の４つの頂点にそれぞれに配置されている。これら４個のマイクロホン１１ａ〜１１ｄのうちの１個のマイクロホン１１ａは、他の３個のマイクロホン１１ｂ〜１１ｄよりも突出した位置にある。

また、本実施形態における演算装置２０は、マルチプレクサ３０とノート型パーソナルコンピュータ（以下、「ノートＰＣ」と略記する）４０で構成されている。音源６０からの音がプローブ１０を構成する４個のマイクロホン１１ａ〜１１ｄでそれぞれ受音されて音信号が生成され、マルチプレクサ３０に入力され、それら４チャンネルの音信号が循環的に切り替えられて、ノートＰＣ４０に入力される。ノートＰＣ４０では、入力されてきた音信号に基づいて後述するビームフォーミング演算が実行される。

また、カメラ５０では、音源６０の近傍が撮影されて画像信号が生成される。このカメラ５０で生成された画像信号もノートＰＣ４０に入力される。

図２は、ノートＰＣ内での処理の概要を示した図である。

ノートＰＣ４０内に入力された音信号および画像信号は、それぞれデジタルの音データおよび画像データに変換される。音データは、このノートＰＣ４０内に構築されたビームフォーミング演算部４１に入力されて、最小分散法（Ｃａｐｏｎ法）によるビームフォーミング演算が実行され、音圧分布が算出される。そのビームフォーミング演算部４１で算出された音圧分布を表わすデータは、モニタ部４２に入力される。また、このモニタ部４２には画像データも入力される。モニタ部４２は、入力された音圧分布データと画像データとを合成し、音源近傍を写し出した画像上に音圧分布の画像を重畳することで音源位置を指し示した画像を生成して、ノートＰＣ４０のモニタ画面４０ａ（図１参照）上に表示する。観察者はそのモニタ画面４０ａ上の画像を確認することで音源位置を知ることができる。

図３は、ビームフォーミング演算の概要を示した図である。

ここでは、図３を参照しながら最小分散法（Ｃａｐｏｎ法）を採用したビームフォーミング演算の原理について説明する。

一般的に音源可視化、音源探査で利用する場合は、測定する環境の雑音状態や音源位置、音源の数を予め推定することはできない。しかし最小分散法（Ｃａｐｏｎ法）は空間の伝達関数を利用することが可能で、雑音を含む観測値ｚ＝ｚ_ｓ＋ｖ（但しｚ_ｓは目的音源から到来した音、ｖは目的音源から外れた位置にある雑音源から到来した音）を用いて適応フィルタの学習をする。

具体的には目的音源方向の全域通過特性を補償しながらビームフォーマの出力パワー（分散）を最小化することにより、目的音源方向を除去することなく、雑音のパワーを最小化する。

ここでは、図３に示すように音源を含む音源平面Ｐを考え、その音源平面Ｐ上に演算の対象となる代表座標（ステアリング座標）Ｓが選択される。

ここでは、その選択されたステアリング座標Ｓについて、音圧が算出される。このステアリング座標は１回の演算が終了するごとに順次に変更されて、この音源平面Ｐ上の音圧分布が算出される。

ステアリング座標Ｓから発せられた音源信号Ｓ（ω）が各センサｍ_１，ｍ_２，・・・ｍ_Ｍに到達する際には位相差が生じる。この位相差は、音の周波数ωと、ステアリング座標Ｓと各センサｍ_１，ｍ_２，・・・ｍ_Ｍとの空間的な関係Ｚ_ｍ（ω）（ｍ＝１，２，…，Ｍ）によって推定することができ、これを補償するフィルタＷ^＊ _ｍ（ω）をかけて足し合わせることによって音源信号が回復される。このフィルタＷ^＊ _ｍ（ω）はビームフォーミングの手法によって異なる。

（アレイ・マニフォールド・ベクトルの算出）
センサｍ_１，ｍ_２，・・・ｍ_Ｍ間に生じる信号の到達時間差や振幅差など、空間的な情報から得られる情報は音源から各センサｍ_１，ｍ_２，・・・ｍ_Ｍまでの伝達関数となり、アレイ・マニフォールド・ベクトルと呼ばれる。

空間にＭ個のセンサｍ_１，ｍ_２，・・・ｍ_Ｍがあり、ｍ番目のマイクロホンで観測される信号をＺ_ｍ（ｔ）とし、音源信号をＳ（ｔ）とすると、式（１）の関係が得られ、各センサｍ_１，ｍ_２，・・・ｍ_Ｍで観測される信号は音源信号Ｓ（ｔ）よりもτ_ｍ（ｍ＝１，２，…，Ｍ）遅れているという表現になる。

式（１）を周波数領域に置き換えると、

音源信号をフーリエ変換したものをＳ（ω）とすると、Ｚ_ｍ（ω）との関係は式（６）となる。

この

がアレイ・マニフォールド・ベクトルと呼ばれるベクトルである。

（ビームフォーミングについて）
ビームフォーミングの一般的な構造は図３に示したように各センサｍ_１，ｍ_２，・・・ｍ_Ｍで観測された信号の出力を足し合わせることによって得られる。時間領域における一般式は以下となる。

ここでｗ_ｍ（ｔ）はｍ番目のマイクロホンのフィルタとなり、ｙ（ｔ）はビームフォーマの出力である。＊はたたみこみを示す。この式（７）をフーリエ変換し、周波数領域で示すと次式となる。

またこの式をベクトル形式で表すと次式となる。

このフィルタ

は各手法によって特徴が異なる。ここでは、従来一般的に利用されてきた時間遅延和法と、ウィナーフィルタをベースとした適応信号処理による手法の１つである最小分散法（Ｃａｐｏｎ法）について述べる。また時間領域と周波数領域があるが、ここでは周波数領域のみの記述とする。
（時間遅延和法）
時間遅延和法によるビームフォーマはｍ番目のセンサで観測される信号に対して空間的に得られる遅延分を補償する（すなわち遅延分だけ時間を進める）ことにより、音源の方向からの信号が強調される。この周波数領域のフィルタは次式となる。

ここで式（６）より

であり、

は式（５）に示すアレイ・マニフォールド・ベクトル、

である。よって以下の式（１４）が成立し、これを式（９）に代入してフィルタリングを行うと、式（１５）のように音源信号Ｓ（ω）が回復される。

最後にアレイ・マニフォールド・ベクトルが位相項だけでなく、振幅項をもつ一般型に対応するために、正規化項

を用いて一般化に拡張すると次式となり、これを時間遅延和法のフィルタとする。

なお最終的なビームフォーマのパワー値は以下の式より得られ、マイクロホン間のクロススペクトルＣ_ｍｎの行列を用いることが可能であり、これを一般的にクロススペクトル法と呼ぶ。

ここで、Ｅは複数回の演算結果の平均を表わす。

は、マイクロホン間のクロススペクトル行列を表現しており、以下のように表現される。

また一般的にＺ_１（ω）とＺ_２（ω）のクロススペクトルは以下の式で得られる。

式（１７）に式（１６）を代入すると、時間遅延和法によって得られるパワーは次式となり、これを音源方向ごと（ステアリング座標Ｓごと）に演算することによって音圧分布データを取得するこができる。

（最小分散法）
目的信号と雑音の混ざりあった観測値ｚ＝ｚ_ｓ＋ｖを用いて適応フィルタの学習を可能にしたのが最小分散法（ｍｉｎｉｍａｕｍｖａｒｉａｎｃｅ，ＭＶ）法である。

目的音源方向の全域通過特性を補償しながらビームフォーマの出力パワー（分散）を最小化することにより、目的音源方向を除去することなく、雑音のパワーを最小化する。目的音源方向の全帯域通過特性は、

また、ビームフォーミングの平均出力パワーは、式（１７）により表されるので、これの拘束条件付き最適化問題は次式のように表される。

この最適化問題をラグランジュの未定乗数法を用いて解くことによって以下のフィルタが得られる。

この式（２４）を式（１７）に代入すると、最小分散法（Ｃａｐｏｎ法）によって得られるパワーは次式となり、これを音源方向ごと（ステアリング座標Ｓごと）に演算することによって音圧分布データを取得することができる。

このように、最小分散法（Ｃａｐｏｎ法）はクロススペクトルの逆行列Ｃ^−１が必要になる。

図４は、図２に１つのブロックで示すビームフォーミング演算部４１の構成を示したブロック図である。このビームフォーミング演算部４１では、最小分散法（Ｃａｐｏｎ法）によるビームフォーミング演算が実行される。

図１に示すように、本実施形態では、４個のマイクロホン１１ａ〜１１ｄが用いられている。ここで、このビームフォーミング演算部４１には、あらかじめ４個のマイクロホン１１ａ〜１１ｄの中心点（正四面体の重心点）１１ｅ（図１参照）と音源平面Ｐとの間の距離や、その中心点１１ｅを原点としたときの各マイクロホン１１ａ〜１１ｄそれぞれの配置座標などの幾何学的な情報が入力されている。

ステアリング座標選択部４１１では、音源６０（図１参照）を含む音源平面Ｐの中の小領域の代表座標であるステアリング座標Ｓが選択される。ステアリング座標Ｓが定まると、そのステアリング座標Ｓと各マイクロホン１１ａ〜１１ｄのそれぞれの間の音の伝達の遅延時間τ_１〜τ_２が定まり、アレイ・マニフォールド・ベクトル算出部４１２では、それらの遅延時間τ_１〜τ_４を使って、そのステアリング座標Ｓについて、後述する演算周波数選択部４１４で選択された周波数ωに関するアレイ・マニフォールド・ベクトル（式（５）参照）が算出される。このアレイ・マニフォールド・ベクトル算出部４１２で算出されたアレイ・マニフォールド・ベクトルは、後述する適応フィルタ処理部４１７に入力される。

一方、４個のマイクロホン１１ａ〜１１ｄで受音されＡ／Ｄ変換されて得られた音データは、ＦＦＴ演算部４１３に入力されてフーリエ変換処理（式（１）から式（２）への変換処理）が行なわれる。

演算周波数選択部４１４では、今回、どの周波数ωの音圧分布を算出するかが選択される。演算周波数選択部４１４は、ＦＦＴ演算部４１３からＦＦＴ演算結果（式（２））を受け取って、選択した周波数（以下、選択周波数と称する）ωについてのＦＦＴ演算結果を、クロススペクトル算出部４１５に渡す。またこの演算周波数選択部４１４で選択された選択周波数ωの情報は、アレイ・マニフォールド・ベクトル算出部４１２にも入力される。アレイ・マニフォールド・ベクトル算出部４１２では、演算周波数選択部４１４から受け取った選択周波数ωの情報と、ステアリング座標選択部４１１から受け取ったステアリング座標Ｓの情報を基にして、前述の式（５）に従ってアレイ・マニフォールド・ベクトルが算出される。

また、クロススペクトル算出部４１５では、演算周波数選択部４１４から受け取った選択周波数ωのＦＦＴ演算結果に基づいて、その選択周波数ωについてのクロススペクトル（式（１９）参照）が算出される。

さらに、クロススペクトル逆行列算出部４１６では、クロススペクトル算出部４１５で算出された選択周波数についてのクロススペクトルを基に、そのクロススペクトルの逆行列が算出される。

クロススペクトル逆行列算出部４１６で算出されたクロススペクトルの逆行列は、適応フィルタ処理部４１７に入力される。適応フィルタ処理部４１７には、アレイ・マニフォールド・ベクトル算出部４１２で算出されたアレイ・マニフォールド・ベクトル（式（５）参照）も入力される。適応フィルタ処理部４１７では、最小分散法の適応フィルタＷ_{ｃａｐｏｎ}（式（２４）参照）を使ってパワーＰ_{Ｃａｐｏｎ}（式（２５）参照）が算出される。

以上の処理を音源平面Ｐ上の各ステアリング座標Ｓについて実行することにより、音源平面Ｐ内の、選択周波数ωについての音圧分布が算出される。

また、その音圧分布を選択周波数ωを順次変更しながら算出することにより、音源平面Ｐ上の音圧の空間スペクトルを算出することもできる。

図２に示すビームフォーミング演算部４１では、以上のようにして音源平面Ｐ内の音圧分布を算出しモニタ部４２に送る。モニタ部４２には、カメラ５０由来の画像データも入力され、図１に示すノートＰＣ４０のモニタ画面４０ａ上に、音源平面Ｐの画像に音圧分布が重畳された画像が表示される。これにより、観察者は、音源平面Ｐのどの位置に音源６０が存在するか、またその音源からの音の音圧がどの程度か認識することができる。

尚、ここでは、音響インテンシティ法との共用を考慮して、正四面体の４つの頂点それぞれに１つずつ配置された４個のマイクロホン１１ａ〜１１ｄを使用する例について説明したが、音響インテンシティ法との共用を考慮する必要のない場合は、４個のマイクロホン１１ａ〜１１ｄは必ずしも正四面体の頂点に配置されたものである必要はない。また、４個のマイクロホン１１ａ〜１１ｄは、１つの平面上に配置されていてもよい。あるいは、１つの平面が形成されるように配置された３個のマイクロホンを用いてもよい。

以下では、本発明に関するシミュレーション結果を、比較例のシミュレーション結果と対比しながら説明する。

図５は、３６個のマイクロホンを配置して時間遅延和法による音圧分布を算出した結果を示した図である。

図５（Ａ）は、正面から見たときのマイクロホン（〇印）の配列を示している。３６個のマイクロホンは、直径約１ｍの範囲内にランダムに配置されている。音源は、このマイクロホンの配列を正面から見たときの中心点上であって、その中心点から１ｍ離れた位置にある。評価周波数は２ｋＨｚである。

図５（Ｂ）は、音圧分布を示している。横幅、縦幅は、いずれも±０．２ｍである。ここでは、中心点と、その中心点のピーク音圧から−６ｄＢまで音圧が下がった位置との間の距離を空間分解能の評価値としている。この図５に示す比較例では、その評価値は約３０ｃｍである。

図６は、３本のマイクロホンを配置して最小分散法（Ｃａｐｏｎ法）を適用したときの音圧分布算出結果を示した図である。

図６（Ａ）は、正面から見たときの、マイクロホン（〇印）の配列を示している。３個のマイクロホンは、直径６０ｍｍの円の上に等間隔に配置されている。音源位置および評価周波数は、図５の場合と同様、中心点上の１ｍの位置および２ｋＨｚである。

図６（Ｂ）は、図６（Ａ）の配置の３本のマイクロホンを使ったときの、最小分散法（Ｃａｐｏｎ法）による音圧分布を示している。横幅、縦幅は、図５（Ｂ）と同じであり、評価値は、約４ｃｍであった。

図７は、４本のマイクロホンを配列して最小分散法（Ｃａｐｏｎ法）を適用したときの音圧分布算出結果を示した図である。

図７（Ａ）は、正面から見たときの、マイクロホン（〇印）の配列を示している。４個のマイクロホンのうちの３個のマイクロホンは、図６の場合と同様、直径６０ｍｍの円の上に等間隔に配列されている。残りの１個のマイクロホンは、３個のマイクロホンが配置された平面と同一の平面上であって、それら３個のマイクロホンで形成される３角形の中心点に配置されている。音源位置および評価周波数は、図５，図６の場合と同様、中心点上１ｍの位置および２ｋＨｚである。

図７（Ｂ）は、図７（Ａ）の配置の４本のマイクロホンを使ったときの最小分散法（Ｃａｐｏｎ法）による音圧分布を示している。評価値は約４ｃｍであった。

図８は、４本のマイクロホンを正方形の各頂点に配列して最小分散法（Ｃａｐｏｎ法）を適用したときの音圧分布算出結果を示した図である。

図８（Ａ）は、正面から見たときのマイクロホン（〇印）の配列を示している。ここでは、４個のマイクロホンが直径６０ｍｍの円に内接する正方形の各頂点に配列されている。音源位置および評価周波数は、図５〜図７の場合と同様、中心点上１ｍの位置および２ｋＨｚである。

図８（Ｂ）は、図８（Ａ）の配置の４本のマイクロホンを使ったときの、最小分散法（Ｃａｐｏｎ法）による音圧分布を示している。横幅、縦幅はいずれも±０．２ｍである。評価値は約２．４ｃｍであった。

図９は、４本のマイクロホンを正四面体の各頂点に配列して最小分散法（Ｃａｐｏｎ法）を適用したときの音圧分布算出結果を示した図である。

図９（Ａ）は、正面から見たときの、マイクロホン（〇印）の配列を示している。ここでは、４個のマイクロホンのうちの３個のマイクロホンが、図６，図７と同様、直径６０ｍｍの円の上に等間隔に配置されている。残りの１個のマイクロホンは、中心点上であって、円の上に等間隔に配置された３個のマイクロホンを結ぶ線分により形成される面を底面とする正四面体の、もう１つの頂点に配置されている。音源位置および評価周波数は、図５〜図８の場合と同様、中心点上１ｍの位置および２ｋＨｚである。

図９（Ｂ）は、図９（Ａ）の配置の４本のマイクロホンを使ったときの、最小分散法（Ｃａｐｏｎ法）による音圧分布を示している。横幅、縦幅は、いずれも±０．２ｍである。評価値は約７．２ｃｍであった。

このように、最小分散法によるビームフォーミング演算を行なうと、３個もしくは４個という、少数個のマイクロホンを用い、従来の時間遅延和法による音圧分布と比べ、分解能が大幅に改善された音圧分布が算出される。このように、本発明によれば、音源の到来方向が高精度に探査される。

次にサイドローブの評価について説明する。サイドローブによる虚像音源は正しい音源の音圧レベルと比べ音圧レベルが低い方が良好であり、また虚像音源が正しい音源から離れていて虚像音源の発生数が少ない方が良好である。ここでは４個のマイクロホンを使い、評価周波数を１０ｋＨｚとしたときに、それら４個のマイクロホンを正四面体の各頂点に配置すると、虚像音源に関し良好な結果が得られることを示す。

図１０は、４個のマイクロホンを正四面体の各頂点に配置し、評価周波数を１０ｋＨｚとしたときの、最小分散法（Ｃａｐｏｎ法）により算出される音圧分布を示した図である。

図１０（Ａ）は、図９（Ａ）と同一の図である。すなわちここでは、４個のマイクロホンのうちの３個のマイクロホンが、直径６０ｍｍの円の上に等間隔に配置されている。残りの１個のマイクロホンは、中心点上であって、円の上に等間隔に配置された３個のマイクロホンを結ぶ線分により形成される面を底面とする正四面体の、もう１つの頂点に配置されている。音源位置も図９の場合と同様、中心点上１ｍの位置にある。評価周波数は１０ｋＨｚである。

図１０（Ｂ）は、図１０（Ａ）の条件で得られる最小分散法（Ｃａｐｏｎ法）による音圧分布を示した図である。この図１０（Ｂ）の横幅は±１ｍ、縦幅も±１ｍである。中心に正しい音源があらわれており、その周りに虚像音源があらわれている。

図１１は、図１０（Ｂ）に示した線分ｘ，ｙに沿う音圧分布を示した図である。

図１１（Ａ）は線分ｘに沿う音圧分布、図１１（Ｂ）は線分ｙに沿う音圧分布である。正しい音源（中心点）を０ｄＢとしたとき、虚像音源は−１４ｄＢとなっている。

図１２は、４個のマイクロホンを平面上に配置し、最小分散法（Ｃａｐｏｎ法）により算出した音圧分布を示した図である。

図１２（Ａ）は、図７（Ａ）と同一の図である。すなわちここでは、４個のマイクロホンのうちの３個のマイクロホンが、直径６０ｍｍの円の上に等間隔に配列されて、残りの１個のマイクロホンは、中心点上に配置されている。音源位置および評価周波数は、図１０の場合と同様、中心点上１ｍの位置および１０ｋＨｚである。

図１２（Ｂ）は、図１２（Ａ）の条件で得られた最小分散法（Ｃａｐｏｎ法）による音圧分布を示した図である。この図１２（Ｂ）の横軸、縦軸は、図１０（Ｂ）と同様、いずれも±１ｍである。

中心の正しい音源の周りに虚像音源があらわれている。４個のマイクロホンを正四面体の各頂点に配置したときの音圧分布（図１０（Ｂ））にあらわれている虚像音源と比べると、図１２（Ｂ）の方が値の大きな虚像音源の数が増えていることが分かる。

図１３は、図１２（Ｂ）に示した線分ｘ,ｙに沿う音圧分布を示した図である。

図１３（Ａ）は線分ｘに沿う音圧分布、図１３（Ｂ）は、線分ｙに沿う音圧分布である。虚像音源は、正しい音源とほぼ同じ音圧レベルとなっている。

図１４は、４個のマイクロホンを平面上の正方形の各頂点に配置し、最小分散法（Ｃａｐｏｎ法）により算出した音圧分布を示した図である。

図１４（Ａ）は、図８（Ａ）と同じ図である。すなわち、ここでは、４個のマイクロホンが直径６０ｍｍの円に内接する正方形の各頂点に配列されている。音源位置および評価周波数は、図１０，図１２の場合と同様、中心点上１ｍの位置および１０ｋＨｚである。

図１４（Ｂ）は、図１４（Ａ）の条件で得られた、最小分散法（Ｃａｐｏｎ法）による音圧分布を示した図である。この図１４（Ｂ）の横軸、縦軸は、図１０（Ｂ）、図１２（Ｂ）と同様、いずれも±１ｍである。

ここでは、中心の正しい音源の周りに虚像音源があらわれている。虚像音源の数は、図１２（Ｂ）と比べてもさらに増えている。

図１５は、図１４（Ｂ）に示した線分ｘ，ｙに沿う音圧分布を示した図である。

図１５（Ａ）は、線分ｘに沿う音圧分布、図１５（Ｂ）は、線分ｙに沿う音圧分布である。虚像音源の音圧は正しい音源の音圧と比べ、−９ｄＢほど低下している。

このように、マイクロホンの個数が４本という同じ個数のとき、それら４個のマイクロホンを正四面体の頂点に配置すると、虚像音源の発生個数や音圧レベルが低下することが分かる。

１音源探査装置
１０プローブ
１１ａ〜１１ｄマイクロホン
１１ｅ中心点
２０演算装置
３０マルチプレクサ
４０ノート型パーソナルコンピュータ
４０ａモニタ画面
４１ビームフォーミング演算部
４２モニタ部
５０カメラ
６０音源
４１１ステアリング座標選択部
４１２アレイ・マニフォールド・ベクトル算出部
４１３ＦＦＴ演算部
４１４演算周波数選択部
４１５クロススペクトル算出部
４１６クロススペクトル逆行列算出部
４１７適応フィルタ処理部

Claims

３個もしくは４個の音センサと、
前記３個もしくは４個の音センサで受音して得た音信号を入力する入力部と、
前記入力部から入力された音信号に基づいて最小分散法を適用したビームフォーミング演算により音の到来方向を探査する探査部と、
前記探査部による探査結果を提示する提示部とを備えたことを特徴とする音源探査装置。
前記音センサが、正四面体の各頂点に１個ずつ配置されたものであることを特徴とする請求項１記載の音源探査装置。
前記音センサが、１つの平面上に分散配置された３個の音センサであることを特徴とする請求項１記載の音源探査装置。
演算装置内で実行される、３個もしくは４個の音センサで受音して得た音信号を入力し、入力した音信号に基づいて最小分散法を適用したビームフォーミング演算により音の到来方向を探査して探査結果を提示することを特徴とする音源探査方法。
演算装置内で実行されて、該演算装置内に、
３個もしくは４個の音センサで受音して得た音信号を入力する入力部と、
前記入力部から入力された音信号に基づいて最小分散法を適用したビームフォーミング演算により音の到来方向を探査する探査部と、
前記探査部による探査結果を提示する提示部と
を構築することを特徴とする音源探査プログラム。