JP2019100975A - 異常検出用コンピュータプログラム、異常検出装置及び異常検出方法 - Google Patents
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Abstract
【課題】周期的な雑音が存在する場合でも、音声信号に基づいて回転が発する音の周期に相当する周波数を特定可能な異常検出用コンピュータプログラムを提供する。【解決手段】異常検出用コンピュータプログラムは、所定枚数の羽を有する回転体から発せられる周期的な音及び他の物体から発せられる周期的な音が表された音声信号の包絡線を検波し、包絡線からフレームごとに音声信号の周波数スペクトルを算出し、フレームごとに、そのフレームにおける回転体から発せられる音の周期に相当する周波数の候補を検出し、フレームごとに、そのフレームについて検出された候補における周波数スペクトルの成分のパワーに対する、パワーの変動が一定以下となる継続時間をもとめ、継続時間が最長となる候補を回転体から発せられる音の周期に相当する周波数として特定する、ことをコンピュータに実行させるための命令を含む。【選択図】図１１
Description
本発明は、例えば、音声信号に基づいて対象物の異常を検出する異常検出用コンピュータプログラム、異常検出装置及び異常検出方法に関する。
音声信号に基づいて、ファン、モータあるいはコンプレッサといった機械の発する異音を検出する技術が提案されている（例えば、特許文献１を参照）。この技術では、マイクロホンにより採取された信号に対してフィルタリングが行われ、フィルタリングされた信号に基づく包絡線信号が生成され、包絡線信号と採取されたままの信号とのクロススペクトルが生成される。
異常検出の対象となる、ファンといった回転体の近傍に、周期的な音を発する別の物体が存在することがある。このような場合、マイクロホンを介して集音された音声信号には、回転体が発する、その回転体の回転振動による周期的な音だけでなく、その別の物体が発する周期的な音も含まれることになる。特に、回転体が発する音の周期と、別の物体が発する音の周期との差が小さい場合、音声信号において、回転体が発する周期的な音を識別することが困難となることがある。その結果として、別の物体が発する周期的な音により、回転体に異常が生じたと誤検出されることがある。
一つの側面では、本発明は、周期的な雑音が存在する場合でも、音声信号に基づいて回転が発する音の周期に相当する周波数を特定可能な異常検出用コンピュータプログラムを提供することを目的とする。
一つの実施形態によれば、異常検出用コンピュータプログラムが提供される。この異常検出用コンピュータプログラムは、所定枚数の羽を有する回転体から発せられる周期的な音及び他の物体から発せられる周期的な音が表された音声信号の包絡線を検波し、包絡線を所定の時間長を持つフレームごとに時間周波数変換することでフレームごとに音声信号の周波数スペクトルを算出し、フレームごとに、そのフレームについての周波数スペクトルに含まれるピークに基づいてそのフレームにおける回転体から発せられる音の周期に相当する周波数の候補を検出し、フレームごとに、そのフレームについて検出された候補における周波数スペクトルの成分のパワーに対する、パワーの変動が一定以下となる継続時間をもとめ、継続時間が最長となる候補を回転体から発せられる音の周期に相当する周波数として特定する、ことをコンピュータに実行させるための命令を含む。
一つの側面によれば、周期的な雑音が存在する場合でも、音声信号に基づいて回転体が発する音の周期に相当する周波数を特定できる。
以下、図を参照しつつ、異常検出装置、及び、異常検出装置で利用される異常検出方法及び異常検出用コンピュータプログラムについて説明する。この異常検出装置は、空調装置などに含まれるファンといった、複数枚の羽根を有する回転体が発する周期的な音をマイクロホンにて集音することで音声信号を生成し、その音声信号を周波数解析することで、回転体に生じた異常を検出する。しかし、上記のように、回転体の近傍に、周期的な音を発する別の物体が存在すると、音声信号に、その別の物体が発した周期的な音（雑音）の成分が含まれることとなる。例えば、空調装置のファンの近傍では、空調装置の室外機に含まれるコンプレッサが周期的な音を発することがある。特に、コンプレッサの回転により生じる音の周期と、ファンの回転振動により生じる音の周期との差が小さい場合、音声信号の周波数スペクトルにおいて、ファンの回転周期に相当する周波数と、コンプレッサが発する音の周期に相当する周波数の差も小さくなる。そのため、音声信号の周波数スペクトルにおいて、ファンの回転周期に相当する周波数成分と、コンプレッサが発する音の周期に相当する周波数成分とを識別することが困難となる。その結果として、ファンに異常が生じたか否かを正確に判断することが困難となることがある。
図１（ａ）は、空調装置のファンが発した周期的な音をマイクロホンにて集音することで生成された音声信号の包絡信号を時間周波数変換して得られる周波数スペクトルの一例を示す図である。図１（ａ）において、横軸は、周波数を表し、縦軸は、パワーを表す。なお、本実施形態では、周波数スペクトルは、音の高低よりも、ファンの回転振動により生じる音の発生周期に相当する周波数の成分を表すものとなる。そこで、周波数に関して、以下では、便宜上、振動周波数と呼ぶ。そして、ファンが発した周期的な音の周波数スペクトル１０１は、振動周波数ごとのパワーを表す個々の棒グラフの集合で表される。周波数スペクトル１０１に示されるように、ファンが発する振動の周期に対応する振動周波数f1及びその整数倍の振動周波数において、振動のパワーは大きくなり、ピークを持つ。そしてファンの挙動に異常が有ると、ファンが発する振動の周期に対応する振動周波数f1及びその整数倍の振動周波数において、振動のパワーが所定の閾値ThDよりも大きくなる。そのため、個々の振動周波数のパワーにより、ファンに異常が生じたか否かが分かる。
図１（ｂ）は、空調装置のファンが発した周期的な音だけでなく、室外機が有するコンプレッサが発した音もマイクロホンにて集音された場合の周波数スペクトルの一例を示す図である。図１（ｂ）において、横軸は、振動周波数を表し、縦軸は、パワーを表す。そして、ファンが発した周期的な音とともに、コンプレッサが発した音を含む音声信号の周波数スペクトル１０２は、振動周波数ごとのパワーを表す個々の棒グラフの集合で表される。周波数スペクトル１０２では、コンプレッサが発する音の周期に相当する振動周波数f1'が、ファンが発する回転振動の周期に相当する振動周波数f1に非常に近い。その結果、コンプレッサが発した音に含まれる成分により、周波数スペクトル１０２は、振動周波数f1'においてピークを持つため、振動周波数f1ではピークが生じない。そのため、振動周波数f1における成分の大きさについては調べられず、ファンに生じた異常の検出精度が低下する。
一方、ファンが作動している期間と、コンプレッサが作動している期間とは、必ずしも一致しない。特に、ファンが発する音の周期が一定となる期間（すなわち、ファンが一定速度で回転を継続する期間）と比較して、コンプレッサが発する音の周期が一定となる期間は短い。このことから、発明者は、ファンが発する音の周期とコンプレッサが発する音の周期との差が比較的大きくなるタイミングが存在することに着目した。
そこで、この異常検出装置は、異常の検出対象となる回転体の一例であるファンが発した音を集音して得られる音声信号中の複数のフレームのそれぞれから求めた周波数スペクトルから、ファンが発する回転振動の周期に相当する振動周波数の候補を求める。この異常検出装置は、各フレームについて、そのフレームから検出された候補の振動周波数における周波数スペクトルの成分のパワーに対する変動が一定以下となる継続時間をもとめる。そしてこの異常検出装置は、その継続時間が最長となる候補をファンの回転周期に相当する振動周波数として特定し、特定した振動周波数における周波数スペクトルの成分を、ファンに生じた異常の有無を判定するために利用する。
図２は、一つの実施形態による異常検出装置の概略構成図である。異常検出装置１は、例えば、携帯型の装置、あるいはコンピュータとして実装される。そして異常検出装置１は、マイクロホン２と、アナログ／デジタル変換器３と、ユーザインターフェース４と、通信インターフェース５と、メモリ６と、記憶媒体アクセス装置７と、プロセッサ８とを有する。
マイクロホン２は、音声入力部の一例であり、例えば、異常検出対象となるファンの近傍に設置される。そしてマイクロホン２は、ファンから発せられる周期的な音を集音してアナログの音声信号を生成する。その際、ファンの近傍に位置するコンプレッサが発する周期的な音も、マイクロホン２により集音される。そのため、音声信号には、ファンから発せられる音だけでなく、コンプレッサが発する音も含まれる。マイクロホン２により生成された音声信号は、アナログ／デジタル変換器３に入力される。
アナログ／デジタル変換器３は、マイクロホン２から受け取ったアナログの音声信号を所定のサンプリング周波数（例えば、16kHz）でサンプリングすることによりデジタル化された音声信号を生成する。なお、以下では、説明の便宜上、マイクロホン２が集音することで生成され、アナログ／デジタル変換器３によりデジタル化された音声信号を単に音声信号と呼ぶ。
アナログ／デジタル変換器３は、音声信号をプロセッサ８へ出力する。
アナログ／デジタル変換器３は、音声信号をプロセッサ８へ出力する。
ユーザインターフェース４は、例えば、タッチパネルを有する。そしてユーザインターフェース４は、ユーザによる操作に応じた操作信号、例えば、異常検出処理の開始を指示する信号、あるいは、異常検出結果を表示させる信号を生成し、その操作信号をプロセッサ８へ出力する。またユーザインターフェース４は、プロセッサ８から受け取った表示用の信号に従って、異常検出結果などを表示する。なお、ユーザインターフェース４は、操作信号入力用の複数の操作ボタンと、液晶ディスプレイといった表示装置とを別個に有していてもよい。
通信インターフェース５は、所定の通信規格に従って異常検出装置１を他の機器、例えば、異常検出対象となるファンを有する空調装置と接続するための通信インターフェース回路などを含む。例えば、通信インターフェース回路は、例えば、Bluetooth(登録商標)といった、近距離無線通信規格に従って動作する回路、あるいは、universal serial bus(USB)といったシリアルバス規格に従って動作する回路とすることができる。そして通信インターフェース５は、例えば、プロセッサ８から受け取った異常検出結果などを表す情報を他の機器へ出力する。
メモリ６は、記憶部の一例であり、例えば、読み書き可能な半導体メモリと読み出し専用の半導体メモリとを有する。そしてメモリ６は、異常検出装置１で用いられる各種コンピュータプログラム及び各種のデータを記憶する。特に、メモリ６は、アナログ／デジタル変換器３から受け取った音声信号など、異常検出処理で用いられる各種の信号または情報、異常検出処理の途中で生成される各種のデータ、及び、異常検出結果などを記憶する。
記憶媒体アクセス装置７は、記憶部の他の一例であり、例えば、半導体メモリカード、ハードディスク、あるいは光記憶媒体といった記憶媒体９にアクセスする装置である。記憶媒体アクセス装置７は、例えば、記憶媒体９に記憶された、プロセッサ８上で実行されるコンピュータプログラムを読み込み、プロセッサ８に渡す。
プロセッサ８は、制御部の一例であり、例えば、Central Processing Unit(CPU)及びその周辺回路を有する。さらにプロセッサ８は、数値演算用のプロセッサを有していてもよい。そしてプロセッサ８は、異常検出装置１全体を制御する。
またプロセッサ８は、受け取った音声信号に対して異常検出処理を実行する。
図３は、プロセッサ８の機能ブロック図である。プロセッサ８は、フィルタリング部１１と、包絡線検波部１２と、時間周波数変換部１３と、候補検出部１４と、振動周波数特定部１５と、異常判定部１６とを有する。
プロセッサ８が有するこれらの各部は、例えば、プロセッサ８上で実行されるコンピュータプログラムによって実現される機能モジュールである。あるいは、これらの各部は、プロセッサ８の一部に実装される専用の演算回路として実装されてもよい。
プロセッサ８が有するこれらの各部は、例えば、プロセッサ８上で実行されるコンピュータプログラムによって実現される機能モジュールである。あるいは、これらの各部は、プロセッサ８の一部に実装される専用の演算回路として実装されてもよい。
フィルタリング部１１は、音声信号に対して、ファンが発する音の振動周波数成分を含み、それ以外の振動周波数成分を減衰させるように、フィルタリング処理を実行する。さらに、フィルタリング部１１は、音声信号に含まれる、アナログ／デジタル変換器３のサンプリング周波数に応じたナイキスト周波数よりも高周波の成分を減衰させてもよい。さらにまた、フィルタリング部１１は、ファンの回転周期に相当する振動周波数よりも低い振動周波数の成分を減衰させてもよい。そのために、フィルタリング部１１は、例えば、有限インパルス応答(finite impulse response, FIR)フィルタにより形成されるローパスフィルタまたはバンドパスフィルタを音声信号に対して適用することで、音声信号をフィルタリングする。なお、フィルタリング部１１は、他の形式のフィルタを音声信号に適用してもよい。
フィルタリング部１１は、フィルタリング処理された音声信号を包絡線検波部１２へ出力する。
フィルタリング部１１は、フィルタリング処理された音声信号を包絡線検波部１２へ出力する。
包絡線検波部１２は、フィルタリング処理された音声信号の包絡線を検波する。これにより、音声信号の包絡線から、音の高さを表す成分が除去され、その結果として、ファンが発する音の振動周波数成分の解析が容易となる。そのために、包絡線検波部１２は、例えば、次式に従って、フィルタリング処理された音声信号の包絡線を検波する。
ここで、x(t)は、フィルタリング処理された音声信号を表し、y(t)は、検波された包絡線を表す。またF()は、高速フーリエ変換(Fast Fourier Transform, FFT)を表し、F-1()は、逆FFTを表す。そしてW(f)は、ローパスフィルタであり、例えば、周波数fの絶対値が遮断周波数fb以下となる場合に1となり、周波数fの絶対値が遮断周波数fbよりも大きい場合に0となる周波数領域上の関数として表される。なお、遮断周波数fbは、例えば、フィルタリング部１１が透過する最大周波数と略等しくなるように設定されることが好ましい。
あるいは、包絡線検波部１２は、次式のように、ヒルベルト変換を用いてフィルタリング処理された音声信号の包絡線を検波してもよい。
包絡線検波部１２は、検波された包絡線を時間周波数変換部１３へ出力する。
時間周波数変換部１３は、検波された包絡線について、時間領域で設定される所定の時間長を持つ複数のフレームのそれぞれについて、時間領域から周波数領域へ変換する。これにより、時間周波数変換部１３は、フレームごとに、複数の振動周波数のそれぞれについての振幅成分と位相成分とを含む、音声信号の周波数スペクトルを算出する。
本実施形態では、周波数領域において、ファンの回転振動による異常を検出するために、0からファンの回転数×ファンが有する羽の枚数に相当する振動周波数までの区間について、十分な精度で周波数スペクトルが算出されることが好ましい。そのため、例えば、周波数領域にて、1[Hz]程度の分解能が得られることが好ましい。例えば、アナログ／デジタル変換器３のサンプリング周波数が16kHzであれば、フレーム長は16384サンプルに相当する長さ以上、例えば、16384サンプル〜16384x60サンプル(すなわち、1分)となることが好ましい。
時間周波数変換部１３は、包絡線について設定した各フレームを時間領域から周波数領域へ変換することにより、フレームごとの周波数スペクトルを算出する。時間周波数変換部１３は、例えば、各フレームに対して、FFTといった時間周波数変換を実行することにより周波数スペクトルを算出すればよい。
時間周波数変換部１３は、各フレームについて算出した周波数スペクトルをメモリ６に保存するとともに、候補検出部１４へ出力する。
候補検出部１４は、フレームごとに、周波数スペクトルに基づいて、ファンの回転周期に相当する振動周波数の候補を検出する。なお、候補検出部１４は、各フレームについて同一の処理を実行すればよいので、以下では、一つのフレームに対する処理について説明する。
ファンに異常がある場合、例えば、ファンの回転に伴って、ファンの軸が振動する。その結果、ファンが異常音を発生する。この場合、ファンの軸の振動が、ファンの回転周期と略等しくなる。あるいは、ファンの羽が異物と衝突することがある。この場合、ファンの回転周期をファンが有する羽の枚数で除した周期ごとに異音が生じる。したがって、ファンの回転振動により生じる音の周波数スペクトルでは、ファンの回転周期に相当する振動周波数、及び、ファンの回転周期に相当する振動周波数にファンが有する羽の枚数を乗じた振動周波数においてピークが現れる。
そこで、候補検出部１４は、周波数スペクトルからピークを検出し、検出されたピークのうちの二つを含む組のそれぞれについて、低い方の振動周波数に対する高い方の振動周波数の比を算出する。そして候補検出部１４は、その比が最もファンが有する羽の枚数に近い組を特定し、特定した組のうちの低い方の振動周波数を、ファンの回転周期に相当する振動周波数の候補とする。なお、この例では、ファンが有する羽の枚数は既知であるとする。
図４は、ファンの回転周期に相当する振動周波数の推定についての概要説明図である。図４において、横軸は振動周波数を表し、縦軸はパワーを表す。そして、マイクロホン２により得られた音声信号の包絡線についての周波数スペクトル４０１は、振動周波数ごとのパワーを表す個々の棒グラフの集合で表される。なお、この例では、ファンが有する羽の枚数は3枚であるとする。
周波数スペクトル４０１において、振動周波数f1〜f5のそれぞれにおいてピーク４０２が抽出される。そして抽出されたピーク４０２のうちの二つを含む組ごとに、ピークとなる振動周波数同士の比(f2/f1,f3/f1,f3/f2など)が算出される。この例では、比(f3/f1)が、ファンが有する羽の枚数'3'に最も近い。そのため、振動周波数f1が、ファンの回転周期に相当する振動周波数の候補として検出される。
候補検出部１４は、周波数スペクトルからピークを検出する際、振動周波数ごとに、周波数スペクトルのその振動周波数における成分のパワーを隣接する振動周波数における成分のパワーと比較する。そして候補検出部１４は、例えば、隣接する振動周波数のパワーよりもピーク検出閾値以上大きいパワーを持つ振動周波数、すなわち、次式の条件を満たす振動周波数をピークとして検出する。
ここで、P(f-1)、P(f)、P(f+1)は、それぞれ、振動周波数(f-1)、f、(f+1)における、周波数スペクトルに含まれる、その振動周波数における成分のパワーを表す。Thpは、ピーク検出閾値を表し、例えば、1dBに設定される。そしてPf(k)は、振動周波数が低い方から順に、k番目(k=1,2,...)のピークの振動周波数を表す。
図５は、ピーク検出の概要説明図である。図５において、横軸は振動周波数を表し、縦軸はパワーを表す。そして波形５００は、周波数スペクトルを表す。この例では、振動周波数fにおけるパワーP(f)が、振動周波数(f-1)におけるパワーP(f-1)及び振動周波数(f+1)におけるパワーP(f+1)のそれぞれよりもピーク検出閾値Thp以上大きい。そのため、振動周波数fがピークとして検出される。
ピークが検出されると、候補検出部１４は、ピークの組ごとに、次式に従ってピークとなる振動周波数の比を算出する。
ここで、R(l)(l=1,2,...,MC2, Mは検出されたピークの総数)は、i番目のピークとj番目のピークとを含む(ただし、Pf(j)>Pf(i))、l番目のピークの組について算出された振動周波数の比を表す。
候補検出部１４は、各ピークの組について算出された振動周波数の比R(l)のうち、ファンが有する羽の枚数Nに最も近い組を特定する。すなわち、候補検出部１４は、次式を満たすピークの組を特定する。
そして候補検出部１４は、特定された組に含まれる二つのピークのうちの低い方に相当する振動周波数を、ファンの回転周期に相当する振動周波数の候補として検出する。
なお、候補検出部１４は、比R(l)とファンが有する羽の枚数Nとの差の絶対値の最小値が所定の閾値よりも大きい場合には、ファンの回転周期に相当する振動周波数の候補を検出しなくてもよい。なお、所定の閾値は、例えば、0.5〜1に設定される。
候補検出部１４は、フレームごとに、そのフレームについて検出されたファンの回転周期に相当する振動周波数の候補及びその候補におけるパワーの値をメモリ６に保存する。
振動周波数特定部１５は、各フレームから検出された、ファンの回転周期に相当する振動周波数の候補のなかから、ファンの回転周期に相当する振動周波数を特定する。
図６は、ファンの回転数の時間変化とコンプレッサの回転波数の時間変化との関係の一例を示す図である。図６において、横軸は時間を表し、縦軸は回転数を表す。波形６０１は、ファンの回転数の時間変化を表し、波形６０２は、コンプレッサの回転数の時間変化を表す。波形６０１及び波形６０２に示されるように、ファンの回転数が一定となる期間P0内において、コンプレッサの回転数は何度も変化する。そして例えば、期間P0内の期間P1及びP3では、コンプレッサの回転数とファンの回転数との差は相対的に大きいものの、期間P2では、コンプレッサの回転数とファンの回転数との差は非常に小さくなっている。
図７は、図６に示された期間P1〜P3について検出されたファンの回転周期に相当する振動周波数の候補の一例を示す図である。図７において、横軸は時間を表し、縦軸は振動周波数を表す。波形７０１は、ファンの回転周期に相当する振動周波数の時間変化を表し、波形７０２は、コンプレッサの回転周期に相当する振動周波数の時間変化を表す。また線７０３〜７０５は、それぞれ、各期間において検出された、ファンの回転周期に相当する振動周波数の候補を表す。この例では、期間P1及びP3では、ファンの回転周期に相当する振動周波数r1と、コンプレッサの回転周期に相当する振動周波数r3との差が大きいため、線７０３及び線７０５に示されるように、振動周波数r1が候補として検出されている。一方、期間P2では、ファンの回転周期に相当する振動周波数r1と、コンプレッサの回転周期に相当する振動周波数r2との差が非常に小さいため、線７０４に示されるように、振動周波数r1ではなく、振動周波数r2が候補として検出されている。
図８は、図６における期間P1における周波数スペクトルと期間P2における周波数スペクトルの一例を示す図である。図８において、横軸は振動周波数を表し、縦軸はパワーを表す。波形８０１は、期間P1における周波数スペクトルを表し、波形８０２は、期間P2における周波数スペクトルを表す。波形８０１に示されるように、期間P1では、ファンの回転数とコンプレッサの回転数の差が大きいため、振動周波数r1と振動周波数r3のそれぞれにおいてピークが現れる。なお、図示されていないが、振動周波数r1に、ファンが有する羽の枚数を乗じた値となる振動周波数においてもピークが現れる。そのため、振動周波数r1がファンの回転周期に相当する振動周波数の候補として検出される。
一方、波形８０２に示されるように、期間P2では、ファンの回転数とコンプレッサの回転数の差が非常に小さいため、振動周波数r2にてピークが現れ、振動周波数r1ではピークは現れない。その結果として、コンプレッサの回転周期に相当する振動周波数r2がファンの回転周期に相当する振動周波数の候補として検出される。ただし、期間P2においても、期間P1と同じ回転数にてファンは回転しているので、期間P1における、振動周波数r1でのパワーと、期間P2における、振動周波数r1でのパワーとの差ΔPは小さい。
そこで、振動周波数特定部１５は、各フレームについて、そのフレームについて検出されたファンの回転周期に相当する振動周波数の候補における周波数スペクトルの成分のパワーに対するパワーの変動が一定以下となる継続時間を求める。そして振動周波数特定部１５は、継続時間が最長となる候補に相当する振動周波数を、ファンの回転周期に相当する振動周波数として特定する。
継続時間をもとめるために、振動周波数特定部１５は、着目するフレームとその前後の期間に含まれる各フレームとの間で、着目するフレームから検出された、ファンの回転周期に相当する振動周波数の候補における周波数スペクトルの成分のパワーの差を算出する。そして振動周波数特定部１５は、差の絶対値が所定の変動閾値以下となるフレームが継続する時間を、着目するフレームの候補についてのパワーの変動が一定以下となる継続時間とする。なお、着目するフレームの前の期間及び後の期間のそれぞれの長さは、例えば、5分に設定される。なお、継続時間を判定するために利用される期間は、着目するフレームの前または後の何れか一方にのみ設定されてもよい。この場合には、その期間の長さは、例えば、10分に設定されてもよい。また、所定の変動閾値は、例えば、1dBに設定される。
振動周波数特定部１５は、例えば、着目するフレームに隣接するフレームから、着目するフレームから離れる方向へ順に、差の絶対値と所定の変動閾値とを比較する。そして振動周波数特定部１５は、着目するフレームの前の期間及び後の期間のそれぞれについて、差の絶対値が所定の変動閾値以下となる連続するフレームの数を、着目するフレームの候補についてのパワーの変動が一定以下となる継続時間とする。
なお、振動周波数特定部１５は、着目するフレームの前の期間において、差の絶対値が所定の変動閾値よりも大きいフレームが所定数以上連続すると、着目するフレームからその連続するフレームの直後のフレームまで、パワーの変動が一定以下と判定してもよい。すなわち、振動周波数特定部１５は、差の絶対値が所定の変動閾値以下となるフレームの連続する数が所定数未満であれば、その連続するフレームにおいても、パワーの変動が一定以下であるとする。同様に、振動周波数特定部１５は、着目するフレームの後の期間において、差の絶対値が所定の変動閾値よりも大きいフレームが所定数以上連続すると、着目するフレームからその連続するフレームの直前のフレームまで、パワーの変動が一定以下と判定してもよい。なお、所定数は、例えば、3とすることができる。
あるいはまた、振動周波数特定部１５は、着目するフレームの前の期間内の各フレームのうち、差の絶対値が所定の変動閾値以下となる、着目するフレームから最も離れたフレームまで、パワーの変動が一定以下と判定してもよい。同様に、振動周波数特定部１５は、着目するフレームの後の期間内の各フレームのうち、差の絶対値が所定の変動閾値以下となる、着目するフレームから最も離れたフレームまで、パワーの変動が一定以下と判定してもよい。
振動周波数特定部１５は、フレームごとの検出されたファンの回転周期に相当する振動周波数の候補の継続時間を比較する。そして振動周波数特定部１５は、継続時間が最も長い候補を、ファンの回転周期に相当する振動周波数として特定する。
図９は、図７に示された期間P1〜P3について検出された、ファンの回転周期に相当する振動周波数の候補の継続時間の一例を示す図である。図９において、横軸は時間を表し、縦軸は振動周波数を表す。波形９０１は、ファンの回転周期に相当する振動周波数の時間変化を表し、波形９０２は、コンプレッサが発する音の周期に相当する振動周波数の時間変化を表す。また線９０３は、期間P2内のフレームから検出された振動周波数の候補についての継続時間を表す。一方、線９０４は、期間P1または期間P3内のフレームから検出された振動周波数の候補についての継続時間を表す。この例では、振動周波数r2における、周波数スペクトルの成分のパワーは、ファンの回転周期よりも、コンプレッサが発する音の周期、例えば、コンプレッサの回転数に依存する。そのため、コンプレッサの回転数の変化に応じて振動周波数r2におけるパワーも大きく変化する。したがって、線９０３に示されるように、候補として検出された振動周波数r2について求められる継続時間も、コンプレッサの回転数が振動周波数r2に対応する回転数にて一定となっている期間P2に限定される。一方、実際のファンの回転周期に相当する振動周波数r1では、コンプレッサの回転数が変動しても、パワーはあまり変化しない。そのため、線９０４に示されるように、実際のファンの回転周期に相当する振動周波数r1が候補として検出されている場合、継続時間も期間P1〜P3の全体にわたる長さとなる。したがって、振動周波数r1とr2のうち、継続時間が長い方である振動周波数r1が、ファンの回転周期に相当する振動周波数として特定される。
振動周波数特定部１５は、特定された、ファンの回転周期に相当する振動周波数を異常判定部１６へ通知する。
異常判定部１６は、特定されたファンの回転周期に相当する振動周波数についてパワーの変動が一定以下となると判定された何れかのフレームを選択する。そして異常判定部１６は、選択したフレームについて、ファンの回転周期に相当する振動周波数及びその整数倍の振動周波数のそれぞれについて、周波数スペクトルに含まれるその振動周波数における成分のパワーを異常判定閾値と比較する。これは、ファンの挙動により生じる異常音は、ファンの回転周期に依存すると推定されるためである。そして異常判定部１６は、ファンの回転周期に相当する振動周波数及びその整数倍の振動周波数の何れかにおいて、パワーが異常判定閾値以上である場合、異常音が発生しており、ファンに何らかの異常が有ると判定する。なお、異常判定閾値は、例えば、3dBに設定される。一方、ファンの回転周期に相当する振動周波数及びその整数倍の振動周波数の何れにおいても、パワーが異常判定閾値未満である場合、異常判定部１６は、異常音は無く、ファンに異常が無いと判定する。なお、異常判定部１６は、上記の各振動周波数における成分のパワーを異常判定閾値と比較する代わりに、上記の各振動周波数における振幅成分の絶対値を異常判定閾値と比較してもよい。そして異常判定部１６は、何れかの振動周波数において、振幅成分の絶対値が異常判定閾値以上となる場合に、ファンに異常が生じたと判定してもよい。
図１０は、異常判定の概要説明図である。図１０において、横軸は振動周波数を表し、縦軸はパワーを表す。そして、マイクロホン２により得られた音声信号の周波数スペクトル１００１は、振動周波数ごとのパワーを表す個々の棒グラフの集合で表される。この例では、振動周波数Kがファンの回転周期に相当する振動周波数である。したがって、振動周波数K、2K、3K、．．．におけるパワーが異常判定閾値ThDと比較される。そしてこの例では、振動周波数K、3K、4K、5Kのそれぞれにおいて、パワーが異常判定閾値ThD以上となっているので、異常判定部１６は、ファンに何らかの異常が有ると判定する。
異常判定部１６は、異常検出結果をユーザインターフェース４に表示させる。あるいは、異常判定部１６は、異常検出結果を含む信号を生成し、その信号を、通信インターフェース５を介して他の機器へ出力してもよい。
図１１は、異常検出処理の動作フローチャートである。プロセッサ８は、音声信号が得られると、下記の動作フローチャートに従って異常検出処理を実行する。
フィルタリング部１１は、マイクロホン２にて集音されたファンから発した音を含む音声信号に対して、ファンから発した音の振動周波数成分を含み、それ以外の振動周波数成分を減衰させるように、フィルタリング処理を実行する（ステップＳ１０１）。そして包絡線検波部１２は、フィルタリング処理された音声信号の包絡線を検波する（ステップＳ１０２）。
時間周波数変換部１３は、検波された包絡線について、フレーム単位で時間領域から周波数領域へ変換することにより、フレームごとに音声信号の周波数スペクトルを算出する（ステップＳ１０３）。
候補検出部１４は、フレームごとに、周波数スペクトルからピークとなる振動周波数を検出する（ステップＳ１０４）。フレームごとに、ピークが検出されると、候補検出部１４は、ピークの組ごとに、ピークとなる振動周波数の比を算出する（ステップＳ１０５）。そして候補検出部１４は、フレームごとに、各ピークの組について算出された振動周波数の比のうち、ファンが有する羽の枚数に最も近い比の値を持つ組を特定する。候補検出部１４は、特定された組に含まれる低い方の振動周波数をファンの回転周期に相当する振動周波数の候補として検出する（ステップＳ１０６）。
振動周波数特定部１５は、フレームごとに、検出された候補における周波数スペクトルの成分のパワーに対するパワーの変動が一定以下となる継続時間をもとめる（ステップＳ１０７）。そして振動周波数特定部１５は、各フレームについて検出された候補のうち、継続時間が最長となる候補についての振動周波数を、ファンの回転周期に相当する振動周波数として特定する（ステップＳ１０８）。
異常判定部１６は、推定したファンの回転周期に相当する振動周波数及びその整数倍の振動周波数の何れかについて、周波数スペクトルに含まれるその振動周波数における成分のパワーが異常判定閾値ThD以上か否か判定する（ステップＳ１０９）。ファンの回転周期に相当する振動周波数及びその整数倍の振動周波数の何れかについて、パワーが異常判定閾値ThD以上である場合（ステップＳ１０９−Ｙｅｓ）、異常判定部１６は、ファンに異常が有ると判定する（ステップＳ１１０）。そして異常判定部１６は、ファンに異常が有ることを示す異常検出結果をユーザインターフェース４に表示させる。
一方、ファンの回転周期に相当する振動周波数及びその整数倍の振動周波数の何れについても、パワーが異常判定閾値ThD未満である場合（ステップＳ１０９−Ｎｏ）、異常判定部１６は、ファンに異常が無いと判定する（ステップＳ１１１）。そして異常判定部１６は、ファンに異常が無いことを示す異常検出結果をユーザインターフェース４に表示させる。
ステップＳ１１０またはＳ１１１の後、プロセッサ８は、異常検出処理を終了する。
ステップＳ１１０またはＳ１１１の後、プロセッサ８は、異常検出処理を終了する。
図１２は、本実施形態による異常検出装置１を用いた実験結果を表す図である。この実験では、空調室外機４台について取得された７００分間（うち、異常が生じている期間は３００分）の音声信号に対して、異常検出装置１を用いて異常検出処理を実行した。図１２に示される表１２００において、左の列から順に、検出された、ファンの回転周期に相当する振動周波数の正解率、ファンに生じた異常の検出率、異常を誤検出した誤検出率が表される。また、上の段には、比較例として、各フレームについて求められたファンの回転周期に相当する振動周波数の候補を、ファンの回転周期に相当する振動周波数とした場合の結果が表される。また下の段には、本実施形態による異常検出装置１による異常検出処理が実行された場合の結果が表される。表１２００に示されるように、比較例では、ファンの回転周期に相当する振動周波数の正解率は88.0％であるのに対して、本実施形態によれば、正解率は99.8％まで向上する。また、異常の検出率は、比較例及び本実施形態とも100％となるものの、比較例による異常の誤検出率が10％であるのに対して、本実施形態によれば、異常の誤検出率は1％まで低下する。このように、本実施形態による異常検出装置１は、ファンの回転周期に相当する振動周波数をより正確に特定できるとともに、異常の誤検出を抑制できることが分かる。
以上に説明してきたように、この異常検出装置は、回転体から発した音を表す音声信号の各フレームの周波数スペクトルから、回転体の回転周期に相当する振動周波数の候補を検出する。異常検出装置は、フレームごとに、検出された候補における、周波数スペクトルの成分のパワーに対するパワーの変動が一定以下となる継続時間をもとめる。そして異常検出装置は、継続時間が最長となる候補の振動周波数を、回転体の回転周期に相当する振動周波数として特定する。そのため、この異常検出装置は、回転体の近傍に、コンプレッサなど、周期的な雑音を生じる物体が存在する場合でも、回転体の回転振動により生じる音の周期に相当する振動周波数を特定できる。したがって、この異常検出装置は、周波数スペクトルに含まれる、回転体の回転振動により生じる音の振動周波数成分に基づいて、回転体に生じた異常の有無を正確に判定できる。
変形例によれば、異常検出装置は、異常検出の対象となる回転体を有する装置、例えば、ファンを有する空調装置から、回転体が回転動作中か否かを表す動作情報を取得してもよい。なお、動作情報は、例えば、回転体を有する装置の消費電力を表す情報、例えば、ファンが設けられた室外機の消費電力を表す情報とすることができる。そして振動周波数特定部１５は、動作情報を参照して、回転体が回転動作しているときのフレームに基づいて、回転体の回転周期に相当する振動周波数の候補の継続時間をもとめてもよい。なお、振動周波数特定部１５は、例えば、動作情報で表された消費電力値が、回転体が回転動作しているときの消費電力の最小値に相当する閾値以上であれば、回転体が回転動作していると判定すればよい。一方、振動周波数特定部１５は、その消費電力値が閾値未満であれば、回転体は停止していると判定すればよい。あるいは、時間周波数変換部１３、候補検出部１４、振動周波数特定部１５及び異常検出部１６のそれぞれは、動作情報を参照して、回転体が回転動作していないときのフレームを利用しなくてもよい。そして時間周波数変換部１３、候補検出部１４、振動周波数特定部１５及び異常検出部１６のそれぞれは、回転体が回転動作しているときのフレームについて上記の実施形態による処理を実行してもよい。これにより、異常検出装置は、回転体の回転周期に相当する振動周波数をより正確に特定できるとともに、回転体に生じた異常の誤検出をより確実に防止できる。
他の変形例によれば、異常判定部１６は、ファンの回転周期に相当する振動周波数、及び、その回転周期に相当する振動周波数にファンが有する羽の枚数を乗じた振動周波数において、その振動周波数の成分のパワーと異常判定閾値とを比較してもよい。この場合、異常判定部１６は、パワーが異常判定閾値以上となった振動周波数に応じて、異常の原因を推定してもよい。
図１３は、ファンの回転振動と異常音発生周期の関係の一例を示す図である。図１３の左側に示された例では、ファン１３００の回転に伴って、ファン１３００の軸１３０１が振動する。その結果、ファン１３００が異常音を発生する。この場合、軸１３０１の振動が、ファン１３００の回転周期と略等しくなる。そのため、異常音の発生周期も、ファン１３００の回転周期と略等しくなる。したがって、周波数スペクトルにおいて、異常音に相当する成分は、ファンの回転周期に相当する振動周波数において表れる。
図１３の右側に示された例では、ファン１３００が有する羽１３０２が異物１３０３と衝突することにより異常音が生じる。そのため、異常音の発生周期は、ファン１３００の回転周期をファン１３００が有する羽１３０２の枚数で除した周期となる。したがって、周波数スペクトルにおいて、異常音に相当する成分は、ファンの回転周期に相当する振動周波数にファンが有する羽の枚数を乗じた振動周波数において表れる。
そこで、例えば、異常判定部１６は、パワーが異常判定閾値以上となった振動周波数が、ファンの回転周期に相当する振動周波数であれば、異常の原因がファンの軸のぶれによるものと推定してもよい。また、異常判定部１６は、パワーが異常判定閾値以上となった振動周波数が、ファンの回転周期に相当する振動周波数にファンが有する羽の枚数を乗じた振動周波数であれば、異常の原因が異物と羽の衝突によるものと推定してもよい。そして異常判定部１６は、異常検出の結果とともに、推定された異常の原因をユーザインターフェース４に表示させてもよい。
この変形例によれば、異常検出装置は、異常検出の判定に用いる振動周波数をさらに限定するので、他の物体が発した周期的な音に基づいてファンに異常が有ると誤検出することをより適切に防止できる。またこの異常検出装置は、推定される異常の原因をユーザに提示することができる。
また他の変形例によれば、異常判定部１６は、特定されたファンの回転周期に相当する振動周波数についてパワーの変動が一定以下となると判定された期間内から複数のフレームを選択してもよい。そして異常判定部１６は、選択したフレームごとに、ファンの回転周期に相当する振動周波数及びその整数倍の振動周波数のそれぞれにおける、周波数成分のパワーを異常判定閾値と比較してもよい。そして異常判定部１６は、ファンの回転周期に相当する振動周波数及びその整数倍の振動周波数の何れかにおいてパワーが異常判定閾値以上となるフレーム数が所定数以上となる場合に、ファンに異常が有ると判定してもよい。所定数は、２以上の整数、例えば、周波数スペクトルを算出するフレームの総数の1/3〜1/2に設定される。
この変形例によれば、異常検出装置は、複数のフレームについて異常判定閾値以上となるパワーを持つ振動周波数の成分が有るか否かでファンに異常が有るか否かを判定するので、より正確にファンの異常を検出できる。
ここに挙げられた全ての例及び特定の用語は、読者が、本発明及び当該技術の促進に対する本発明者により寄与された概念を理解することを助ける、教示的な目的において意図されたものであり、本発明の優位性及び劣等性を示すことに関する、本明細書の如何なる例の構成、そのような特定の挙げられた例及び条件に限定しないように解釈されるべきものである。本発明の実施形態は詳細に説明されているが、本発明の精神及び範囲から外れることなく、様々な変更、置換及び修正をこれに加えることが可能であることを理解されたい。
以上説明した実施形態及びその変形例に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
所定枚数の羽を有する回転体から発せられる周期的な音及び他の物体から発せられる周期的な音が表された音声信号の包絡線を検波し、
前記包絡線を所定の時間長を持つフレームごとに時間周波数変換することで前記フレームごとに前記音声信号の周波数スペクトルを算出し、
前記フレームごとに、当該フレームについての前記周波数スペクトルに含まれるピークに基づいて当該フレームにおける前記回転体から発せられる音の周期に相当する周波数の候補を検出し、
前記フレームごとに、当該フレームについて検出された前記候補における前記周波数スペクトルの成分のパワーに対する、当該パワーの変動が一定以下となる継続時間をもとめ、前記継続時間が最長となる前記候補を前記回転体から発せられる音の周期に相当する周波数として特定する、
ことをコンピュータに実行させるための異常検出用コンピュータプログラム。
（付記２）
前記フレームにおける前記候補を検出することは、前記フレームごとに、前記周波数スペクトルの複数のピークを検出し、前記複数のピークのうちの二つを含む組ごとに、当該組に含まれる二つのピークの一方の周波数に対する他方の周波数の比を算出し、前記組のうち、前記比と前記所定枚数の差が最小となる組に含まれる二つのピークの周波数のうちの低い方の周波数を、当該フレームにおける前記回転体から発せられる音の周期に相当する周波数の候補として検出することを含む、付記１に記載の異常検出用コンピュータプログラム。
（付記３）
前記継続時間が最長となる前記候補に対する前記パワーの変動が一定以下となる複数の前記フレームの何れかについての前記周波数スペクトルにおいて、前記回転体から発せられる音の周期に相当する周波数の成分に基づいて前記回転体に異常が生じたか否か判定することをさらにコンピュータに実行させる、付記１または２に記載の異常検出用コンピュータプログラム。
（付記４）
前記回転体に異常が生じたか否か判定することは、前記継続時間が最長となる前記候補に対する前記パワーの変動が一定以下となる複数の前記フレームのうち、前記周波数スペクトルにおいて前記回転体から発せられる音の周期に相当する周波数の成分のパワーが所定の閾値以上となるフレームの数が所定数以上である場合に、前記回転体に異常が生じたと判定する、付記３に記載の異常検出用コンピュータプログラム。
（付記５）
前記継続時間をもとめることは、前記フレームごとに、当該フレームについての前記候補における前記パワーに対する差の絶対値が所定の閾値以下となる、前記候補に相当する周波数におけるパワーを持つフレームが連続する期間を当該フレームについての前記継続時間とする、付記１〜４の何れかに記載の異常検出用コンピュータプログラム。
（付記６）
前記継続時間をもとめることは、前記差の絶対値が前記所定の閾値よりも大きいフレームの連続する数が所定の許容数以下の場合、当該連続するフレームを前記継続期間に含める、付記５に記載の異常検出用コンピュータプログラム。
（付記７）
前記継続時間をもとめることは、前記フレームごとに、当該フレームについての前記候補における前記パワーに対する差の絶対値が所定の閾値以下となる、前記候補に相当する周波数におけるパワーを持つ最も遠いフレームまでの期間を当該フレームについての前記継続時間とする、付記１〜４の何れかに記載の異常検出用コンピュータプログラム。
（付記８）
前記継続時間をもとめることは、前記回転体を有する装置から受信した、前記回転体が回転動作しているか否かを表す動作情報に基づいて特定される、前記回転体が回転動作中の期間内のフレームに基づいて前記継続時間をもとめることを含む、付記１〜４の何れかに記載の異常検出用コンピュータプログラム。
（付記９）
所定枚数の羽を有する回転体から発せられる周期的な音及び他の物体から発せられる周期的な音が表された音声信号の包絡線を検波する包絡線検波部と、
前記包絡線を所定の時間長を持つフレームごとに時間周波数変換することで前記フレームごとに前記音声信号の周波数スペクトルを算出する時間周波数変換部と、
前記フレームごとに、当該フレームについての前記周波数スペクトルに含まれるピークに基づいて当該フレームにおける前記回転体から発せられる音の周期に相当する周波数の候補を検出する候補検出部と、
前記フレームごとに、当該フレームについて検出された前記候補における前記周波数スペクトルの成分のパワーに対する、当該パワーの変動が一定以下となる継続時間をもとめ、前記継続時間が最長となる前記候補を前記回転体から発せられる音の周期に相当する周波数として特定する振動周波数特定部と、
を有する異常検出装置。
（付記１０）
所定枚数の羽を有する回転体から発せられる周期的な音及び他の物体から発せられる周期的な音が表された音声信号の包絡線を検波し、
前記包絡線を所定の時間長を持つフレームごとに時間周波数変換することで前記フレームごとに前記音声信号の周波数スペクトルを算出し、
前記フレームごとに、当該フレームについての前記周波数スペクトルに含まれるピークに基づいて当該フレームにおける前記回転体から発せられる音の周期に相当する周波数の候補を検出し、
前記フレームごとに、当該フレームについて検出された前記候補における前記周波数スペクトルの成分のパワーに対する、当該パワーの変動が一定以下となる継続時間をもとめ、前記継続時間が最長となる前記候補を前記回転体から発せられる音の周期に相当する周波数として特定する、
ことを含む異常検出方法。
（付記１）
所定枚数の羽を有する回転体から発せられる周期的な音及び他の物体から発せられる周期的な音が表された音声信号の包絡線を検波し、
前記包絡線を所定の時間長を持つフレームごとに時間周波数変換することで前記フレームごとに前記音声信号の周波数スペクトルを算出し、
前記フレームごとに、当該フレームについての前記周波数スペクトルに含まれるピークに基づいて当該フレームにおける前記回転体から発せられる音の周期に相当する周波数の候補を検出し、
前記フレームごとに、当該フレームについて検出された前記候補における前記周波数スペクトルの成分のパワーに対する、当該パワーの変動が一定以下となる継続時間をもとめ、前記継続時間が最長となる前記候補を前記回転体から発せられる音の周期に相当する周波数として特定する、
ことをコンピュータに実行させるための異常検出用コンピュータプログラム。
（付記２）
前記フレームにおける前記候補を検出することは、前記フレームごとに、前記周波数スペクトルの複数のピークを検出し、前記複数のピークのうちの二つを含む組ごとに、当該組に含まれる二つのピークの一方の周波数に対する他方の周波数の比を算出し、前記組のうち、前記比と前記所定枚数の差が最小となる組に含まれる二つのピークの周波数のうちの低い方の周波数を、当該フレームにおける前記回転体から発せられる音の周期に相当する周波数の候補として検出することを含む、付記１に記載の異常検出用コンピュータプログラム。
（付記３）
前記継続時間が最長となる前記候補に対する前記パワーの変動が一定以下となる複数の前記フレームの何れかについての前記周波数スペクトルにおいて、前記回転体から発せられる音の周期に相当する周波数の成分に基づいて前記回転体に異常が生じたか否か判定することをさらにコンピュータに実行させる、付記１または２に記載の異常検出用コンピュータプログラム。
（付記４）
前記回転体に異常が生じたか否か判定することは、前記継続時間が最長となる前記候補に対する前記パワーの変動が一定以下となる複数の前記フレームのうち、前記周波数スペクトルにおいて前記回転体から発せられる音の周期に相当する周波数の成分のパワーが所定の閾値以上となるフレームの数が所定数以上である場合に、前記回転体に異常が生じたと判定する、付記３に記載の異常検出用コンピュータプログラム。
（付記５）
前記継続時間をもとめることは、前記フレームごとに、当該フレームについての前記候補における前記パワーに対する差の絶対値が所定の閾値以下となる、前記候補に相当する周波数におけるパワーを持つフレームが連続する期間を当該フレームについての前記継続時間とする、付記１〜４の何れかに記載の異常検出用コンピュータプログラム。
（付記６）
前記継続時間をもとめることは、前記差の絶対値が前記所定の閾値よりも大きいフレームの連続する数が所定の許容数以下の場合、当該連続するフレームを前記継続期間に含める、付記５に記載の異常検出用コンピュータプログラム。
（付記７）
前記継続時間をもとめることは、前記フレームごとに、当該フレームについての前記候補における前記パワーに対する差の絶対値が所定の閾値以下となる、前記候補に相当する周波数におけるパワーを持つ最も遠いフレームまでの期間を当該フレームについての前記継続時間とする、付記１〜４の何れかに記載の異常検出用コンピュータプログラム。
（付記８）
前記継続時間をもとめることは、前記回転体を有する装置から受信した、前記回転体が回転動作しているか否かを表す動作情報に基づいて特定される、前記回転体が回転動作中の期間内のフレームに基づいて前記継続時間をもとめることを含む、付記１〜４の何れかに記載の異常検出用コンピュータプログラム。
（付記９）
所定枚数の羽を有する回転体から発せられる周期的な音及び他の物体から発せられる周期的な音が表された音声信号の包絡線を検波する包絡線検波部と、
前記包絡線を所定の時間長を持つフレームごとに時間周波数変換することで前記フレームごとに前記音声信号の周波数スペクトルを算出する時間周波数変換部と、
前記フレームごとに、当該フレームについての前記周波数スペクトルに含まれるピークに基づいて当該フレームにおける前記回転体から発せられる音の周期に相当する周波数の候補を検出する候補検出部と、
前記フレームごとに、当該フレームについて検出された前記候補における前記周波数スペクトルの成分のパワーに対する、当該パワーの変動が一定以下となる継続時間をもとめ、前記継続時間が最長となる前記候補を前記回転体から発せられる音の周期に相当する周波数として特定する振動周波数特定部と、
を有する異常検出装置。
（付記１０）
所定枚数の羽を有する回転体から発せられる周期的な音及び他の物体から発せられる周期的な音が表された音声信号の包絡線を検波し、
前記包絡線を所定の時間長を持つフレームごとに時間周波数変換することで前記フレームごとに前記音声信号の周波数スペクトルを算出し、
前記フレームごとに、当該フレームについての前記周波数スペクトルに含まれるピークに基づいて当該フレームにおける前記回転体から発せられる音の周期に相当する周波数の候補を検出し、
前記フレームごとに、当該フレームについて検出された前記候補における前記周波数スペクトルの成分のパワーに対する、当該パワーの変動が一定以下となる継続時間をもとめ、前記継続時間が最長となる前記候補を前記回転体から発せられる音の周期に相当する周波数として特定する、
ことを含む異常検出方法。
１ 異常検出装置
２ マイクロホン
３ アナログ／デジタル変換器
４ ユーザインターフェース
５ 通信インターフェース
６ メモリ
７ 記憶媒体アクセス装置
８ プロセッサ
９ 記憶媒体
１１ フィルタリング部
１２ 包絡線検波部
１３ 時間周波数変換部
１４ 候補検出部
１５ 振動周波数特定部
１６ 異常判定部
２ マイクロホン
３ アナログ／デジタル変換器
４ ユーザインターフェース
５ 通信インターフェース
６ メモリ
７ 記憶媒体アクセス装置
８ プロセッサ
９ 記憶媒体
１１ フィルタリング部
１２ 包絡線検波部
１３ 時間周波数変換部
１４ 候補検出部
１５ 振動周波数特定部
１６ 異常判定部
Claims (5)
- 所定枚数の羽を有する回転体から発せられる周期的な音及び他の物体から発せられる周期的な音が表された音声信号の包絡線を検波し、
前記包絡線を所定の時間長を持つフレームごとに時間周波数変換することで前記フレームごとに前記音声信号の周波数スペクトルを算出し、
前記フレームごとに、当該フレームについての前記周波数スペクトルに含まれるピークに基づいて当該フレームにおける前記回転体から発せられる音の周期に相当する周波数の候補を検出し、
前記フレームごとに、当該フレームについて検出された前記候補における前記周波数スペクトルの成分のパワーに対する、当該パワーの変動が一定以下となる継続時間をもとめ、前記継続時間が最長となる前記候補を前記回転体から発せられる音の周期に相当する周波数として特定する、
ことをコンピュータに実行させるための異常検出用コンピュータプログラム。 - 前記フレームにおける前記候補を検出することは、前記フレームごとに、前記周波数スペクトルの複数のピークを検出し、前記複数のピークのうちの二つを含む組ごとに、当該組に含まれる二つのピークの一方の周波数に対する他方の周波数の比を算出し、前記組のうち、前記比と前記所定枚数の差が最小となる組に含まれる二つのピークの周波数のうちの低い方の周波数を、当該フレームにおける前記回転体から発せられる音の周期に相当する周波数の候補として検出することを含む、請求項１に記載の異常検出用コンピュータプログラム。
- 前記継続時間が最長となる前記候補に対する前記パワーの変動が一定以下となる複数の前記フレームの何れかについての前記周波数スペクトルにおいて前記回転体から発せられる音の周期に相当する周波数の成分に基づいて前記回転体に異常が生じたか否か判定することをさらにコンピュータに実行させる請求項１または２に記載の異常検出用コンピュータプログラム。
- 所定枚数の羽を有する回転体から発せられる周期的な音及び他の物体から発せられる周期的な音が表された音声信号の包絡線を検波する包絡線検波部と、
前記包絡線を所定の時間長を持つフレームごとに時間周波数変換することで前記フレームごとに前記音声信号の周波数スペクトルを算出する時間周波数変換部と、
前記フレームごとに、当該フレームについての前記周波数スペクトルに含まれるピークに基づいて当該フレームにおける前記回転体から発せられる音の周期に相当する周波数の候補を検出する候補検出部と、
前記フレームごとに、当該フレームについて検出された前記候補における前記周波数スペクトルの成分のパワーに対する、当該パワーの変動が一定以下となる継続時間をもとめ、前記継続時間が最長となる前記候補を前記回転体から発せられる音の周期に相当する周波数として特定する振動周波数特定部と、
を有する異常検出装置。 - 所定枚数の羽を有する回転体から発せられる周期的な音及び他の物体から発せられる周期的な音が表された音声信号の包絡線を検波し、
前記包絡線を所定の時間長を持つフレームごとに時間周波数変換することで前記フレームごとに前記音声信号の周波数スペクトルを算出し、
前記フレームごとに、当該フレームについての前記周波数スペクトルに含まれるピークに基づいて当該フレームにおける前記回転体から発せられる音の周期に相当する周波数の候補を検出し、
前記フレームごとに、当該フレームについて検出された前記候補における前記周波数スペクトルの成分のパワーに対する、当該パワーの変動が一定以下となる継続時間をもとめ、前記継続時間が最長となる前記候補を前記回転体から発せられる音の周期に相当する周波数として特定する、
ことを含む異常検出方法。
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