JP2023115288A - 故障検出方法、故障検出システム、車両、電子機器及び記憶媒体 - Google Patents

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Abstract

【課題】本願は、車両における音声信号を収集することで車両の故障を検出するための故障検出方法、故障検出システム、車両、電子機器、及び記憶媒体を提供する。【解決手段】この故障検出方法は、マイクロホンモジュールを介して音声信号を収集して、少なくとも１つのノイズ音源の相対座標を位置決めし、且つ対応する少なくとも１つの声紋を生成するステップと、前記声紋を音声解析モジュールに入力して、前記声紋に対応するノイズタイプを確認するステップと、前記ノイズ音源の前記相対座標を前記車両のモデリングイメージとマッチングして、前記ノイズ音源の前記車両での絶対座標を特定するするステップと、前記ノイズ音源の前記ノイズタイプ及び前記ノイズ音源の前記車両での前記絶対座標に基づいて、前記車両の故障部品を特定するステップと、を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、検出技術分野に関し、特に車両ノイズに基づく故障検出方法、故障検出システム、車両、電子機器及び記憶媒体に関する。
車両の走行中に、さまざまなノイズが発生する可能性がある。その中の幾つかのノイズは故障部品によって引き起こされたものであり、ノイズを通じて車両の故障部品をタイムリーに発見できなければ、車両の安全上の危険性が高まることは間違いない。しかし、従来のノイズによる故障検出は、一般的に経験のある技師によって車用聴診器を通じて人工的に検出され、多くの時間と人件費がかかるだけでなく、誤検出の可能性も高い。
以上のことから、車両の異常音の発生源をより良く検出して、車両の故障を特定し、車両の安全性を高めるために、車両のノイズに基づく故障検出方法、故障検出システム、車両、電子機器及び記憶媒体を提供する必要がある。
本願の第１の態様は、車両における音声信号を収集することにより、前記車両の故障を検出し、前記故障検出方法は、
マイクロホンモジュールを介して音声信号を収集して、少なくとも１つのノイズ音源の相対座標を位置決めし、且つ対応する少なくとも１つの声紋を生成するステップと、
前記声紋を音声解析モジュールに入力して、前記声紋に対応するノイズタイプを確認するステップと、
前記ノイズ音源の前記相対座標と前記車両のモデリングイメージとをマッチングして、前記ノイズ音源の前記車両での絶対座標を特定するステップと、
前記ノイズ音源の前記ノイズタイプ及び前記ノイズ音源の前記車両での絶対座標に基づいて、前記車両の故障部品を特定するステップと、を備える。
本願の第２の態様は、車両における音声信号を収集することにより、車両の故障を検出する故障検出システムを提供し、前記故障検出システムは、
少なくとも１つのノイズ音源の相対座標を位置決めし、且つ対応する少なくとも１つの声紋を生成するために音声信号を収集するマイクロホンモジュールと、
前記声紋を受信して、前記声紋に対応するノイズタイプを確認する音声解析モジュールと、
前記ノイズ音源の前記相対座標と前記車両のモデリングイメージとをマッチングして、前記ノイズ音源の前記車両での絶対座標を特定する画像処理モジュールと、
前記ノイズ音源のノイズタイプ及び前記ノイズ音源の前記車両での前記絶対座標に基づいて、前記車両の故障部品を特定するための確認モジュールと、を備える。
本願の第３の態様は、上記のような故障検出システムが設けられた車両を提供する。
本願の第４の態様は、電子機器を提供し、前記電子機器は、少なくとも１つの命令を記憶したメモリと、前記メモリに記憶された命令を実行することにより、上述した故障検出方法を実現するためのプロセッサとを備える。
本願の第５の態様は、記憶媒体を提供し、前記記憶媒体には、少なくとも１つの命令が記憶されており、前記少なくとも１つの命令は、電子機器内のプロセッサによって実行されて、上述したような故障検出方法を実現する。
本願が提供する故障検出方法は、マイクロホンモジュールを介して車両の音声信号を収集し、ノイズ音源の相対座標を位置決めし且つ対応する声紋を生成し、音声解析モジュールによりノイズ音源のノイズタイプを確認し、ノイズ音源の相対目標と車両のモデリングイメージとをマッチングして、ノイズ音源の絶対目標を生成することにより、ノイズ音源のノイズタイプ及び絶対目標に基づいて、車両における故障部品を確認する。本願発明による故障検出方法は、車両故障検出ときの人的コスト及び時間を効果的に低減するとともに、車両運転の安全性を高めることができる。
本願の一実施形態により提供される故障検出方法のフローチャートである。 本願の一実施形態におけるマイクロホンモジュールが車両に取り付けられた状態を示す図である。 本願の一実施形態により提供される故障検出システムの機能ブロック図である。 本願の一実施形態における故障検出方法を実現する電子機器の構成図である。
本発明の目的、構成要件及び利点をより明確にするため、以下、添付図面及び具体的な実施例を用いて本発明を詳述する。なお、矛盾しない場合、本願の実施例及び実施例における特徴を、互いに組み合わせることができる。
以下の説明では、本発明を十分に理解するための多くの具体的な詳細が説明されたが、説明された実施形態は、本発明の一部の実施形態にすぎず、すべての実施形態ではない。本発明における実施例に基づいて、当業者が創造的な活動を行うことなく取得した他のすべての実施例は、何れも本発明の保護範囲に属する。
特に定義がない限り、本明細書で使用されるすべての技術用語及び科学用語は、本発明の技術分野に属する技術者が一般に理解するものと同じ意味である。本発明の明細書において使用される用語は、特定の実施形態を説明する目的だけであって、本発明を限定することを意図するものではない。
車両の走行中に、さまざまなノイズが発生する可能性があることは理解できる。その中の幾つかのノイズは故障部品によって引き起こされたものである。ノイズを通じて車両の故障部品をタイムリーに発見できなければ、車両の安全上の危険性が高まることは間違いない。しかし、従来のノイズによる故障検出は、一般的に経験のある技師によって車用聴診器を通じて検出され、多くの時間と人件費がかかるだけでなく、誤検出の可能性も高い。
図１に示すように、本願の実施形態に係る故障検出方法は、検出された車両のノイズにより、車両の故障を確認し、検出に必要な人件費及び時間を削減し、車両の安全性を高めることができる。
図１は、本願の一実施形態に係る故障検出方法のフローチャートである。フローチャートにおけるステップの順序は、さまざまなニーズに応じて変更されることができ、幾つかのステップを省略することもできる。
また、本願に係る故障検出方法は、様々な移動装置に適用可能であり、移動装置における故障した部品を検出する。本願の実施形態では、故障検出方法を車両３００に適用した例について説明する。ここで、本願の実施形態が提供する故障検出方法は、車両３００の音声信号を収集することにより、車両３００の故障を検出する。
本願の実施形態では、前記故障検出方法は、さらに以下のステップを備える。
ステップＳ１において、マイクロホンモジュールで車両３００の音声信号を収集し、少なくとも１つのノイズ音源の相対座標を位置決めして、対応する少なくとも１つの声紋を生成する。
図２に示すように、本願の実施形態によれば、マイクロホンモジュールは、複数のマイクロホン１１（即ち、マイクロフォン）と、信号処理ユニット１２と、を含む。
ここで、複数のマイクロホン１１は、車両３００の複数の箇所に取り付けられ、音声信号を収集するために用いられる。例えば、本願の実施例では、複数のマイクロホン１１は、車両３００のシャーシ、ハブ、及びエンジンカバーの下にそれぞれ設けられている。複数のマイクロホン１１のそれぞれは、対応するマイクロホン座標を有している。本願の実施例において、マイクロホン座標は、複数のマイクロホン１１間の相対座標である。
幾つかの態様において、マイクロホン座標は、予め設定された座標である。他の幾つかの実施例では、マイクロホンモジュールは、超広帯域（Ｕｌｔｒａ Ｗｉｄｅ Ｂａｎｄ， ＵＷＢ）通信ユニットをさらに備える。マイクロホン１１の各々には、対応する通信タグを備えている。このように、複数の通信タグ間の通信により、複数のマイクロホン１１間の相対座標系が確立され、マイクロホン１１ごとのマイクロホン座標が得られる。
複数のマイクロホンは、信号処理ユニット１２に電気的に接続されて、マイクロホン座標及び音声信号を信号処理ユニット１２に出力する。信号処理ユニット１２は、収集された音声信号の周波数、音声振幅及び音声強度のうちの少なくとも１つに基づき、少なくとも１つのノイズ音源を位置決めし、且つ対応する少なくとも１つの声紋を生成する。
少なくとも１つのノイズ音源を位置決めすることは、マイクロホン１１により収集された音声信号に基づいて、ノイズが発生する場所を判断することである。幾つかの態様において、信号処理ユニット１２は、ビームフォーミング方法、高分解能スペクトル推定方法、到着時間差方法、聴覚シーン解析（Ａｕｄｉｔｏｒｙ Ｓｃｅｎｅ Ａｎａｌｙｓｉｓ， ＡＳＡ）及びブラインド信号分離（Ｂｌｉｎｄ Ｓｉｇｎａｌ Ｓｅｐａｒａｔｉｏｎ， ＢＳＳ）の少なくとも１つにより、少なくとも１つのノイズ音源を位置決めすることができる。
また、声紋は、音波スペクトルの一種である。異なる物体から発せられる音が特別性及び安定性を有する。このように、異なるノイズ音源は異なる声紋に対応する。つまり、声紋を認識することにより、対応するノイズタイプを認識することができる。
車両３００が発する音は多種多様であり、且つ車両３００が走行中に外部ノイズの影響を受ける可能性もあるため、音声信号に基づいてノイズ音源の位置決めを行う前に、信号処理ユニット１２は、各マイクロホン１１から入力される音声信号に対してフィルタリング処理を行って、干渉を低減する。
ステップＳ２において、声紋を音声解析モジュールに入力して、声紋に対応するノイズタイプを確認する。
音声解析モジュールは、複数の声紋モデルと、複数の声紋モデルのそれぞれに対応するノイズタイプとを記憶している。音声解析モジュールは、受信した声紋と複数の声紋モデルとの整合度をそれぞれ算出して取得する。そして、取得した複数の整合度のうちの最大値が予め設定された閾値以上であるときに、音声解析モジュールは、声紋のノイズタイプが、前述の最大値に対応する声紋モデルのノイズタイプであることを確認する。
幾つかの態様において、音声解析モジュールは、受信した声紋を、ビッグデータを併せて、ニューラルネットワークを介して、ディープラーニング（Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）の手法で解析することが可能である。なお、音声解析モジュールは、クラウド分析モジュールであってもよい。これにより、車両３００は、通信ユニットを介して、マイクロホンモジュールで収集した音声信号を音声解析モジュールに出力して分析する。
なお、音声解析モジュールは、収集された音声信号を受信してノイズタイプを解析することは、後段の車両設計にも有利である。
幾つかの態様において、ノイズタイプには、機械的ノイズ、組立ノイズ、タイヤノイズ及び道路ノイズが含まれる。
ここで、機械的ノイズとは、部品劣化、部品故障、又は部品設計不良によるノイズを指す。組立ノイズとは、部品組立不良及び／又は摩擦共振によるノイズを指す。タイヤノイズとは、タイヤのパンク、摩耗ムラ又は突き裂きなどの故障によるノイズを指す。道路ノイズとは、車両が走行中、風切騒音、走行によるシャーシの振動及び／又は砂利がシャーシに衝突することによる騒音を指す。つまり、上記で言及した４つのノイズタイプでは、機械的ノイズ、組立ノイズ及びタイヤノイズは、部品故障による異音である。ここで、道路ノイズは、正常的なノイズと見なされる。
ステップＳ３において、ノイズ音源の相対座標と車両３００のモデリングイメージとをマッチングして、ノイズ音源の車両での絶対座標を特定する。
ここで、モデリングイメージは、車両３００の各部品の３Ｄモデリングイメージを含むものである。
ステップＳ３では、ステップＳ１で得られた幾つかのノイズ音源の相対座標と車両３００のモデリングイメージとを同じ座標系の下にマッチングする。これにより、ステップＳ１で得られたノイズ音源の車両３００での絶対座標を特定することができる。例えば、複数のマイクロホン１１のうちの少なくとも１つは、車両３００での位置が特定されている。このように、このマイクロホン１１の座標を原点として空間座標系を構築でき、複数のマイクロホン１１と車両３００とのモデリングイメージを同一の空間座標系内にマッチングするようにしてもよい。
ステップＳ４において、ノイズ音源のノイズタイプ、及びノイズ音源の車両での絶対座標から、車両の故障部品を特定する。
幾つかの態様において、ステップＳ４は、さらに以下のサブステップを含む。
ノイズ音源のノイズタイプが道路ノイズである場合には、対応する絶対座標がある位置に故障が発生していないことを確認する。
前記ノイズ音源のノイズタイプが機械的ノイズ、組立ノイズ及びタイヤノイズのいずれかである場合には、対応する絶対座標がある位置に故障が発生したことを確認し、且つ当該絶対座標に基づいて対応する故障部品を確認する。
ステップＳ５において、ノイズ音源のノイズタイプと対応する故障部品に応じて、メンテナンス方式を推奨する。
例えば、幾つかの態様において、ノイズ音源のノイズタイプが組立ノイズであり、且つ前記ノイズ音源の絶対座標が車両３００のあるビスに対応する場合には、ビス締めのメンテナンス方式が推奨される。
幾つかの態様において、音声解析モジュールは、受信した声紋と複数の声紋モデルとの照合度が何れも予め設定された閾値を下回ると判定した場合には、引き続きステップＳ３を実行し、且つノイズ音源の車両における絶対座標を出力する。これにより、さらに、技師によりそのノイズ音源が存在する位置に故障があるか否かを人工的に特定することができる。
本願実施形態による故障検出方法は、マイクロホンモジュールを介して車両３００の音声信号を収集し、ノイズ音源の相対座標を位置決めし、且つ対応する声紋を生成する。音声解析モジュールにより、ノイズ音源のノイズタイプを確認する。ノイズ音源の相対目標と車両３００のモデリングイメージとをマッチングして、ノイズ音源の絶対目標を生成することにより、ノイズ音源のノイズタイプ及び絶対目標に基づいて、車両３００における故障部品を確認する。本願が提供する故障検出方法は、車両故障検出の人的コスト及び時間を効果的に低減し、且つ車両運転の安全性を高めることができる。引き続き図３を参照すると、本願の他の実施形態は、車両３００に適用される故障検出システム１００をさらに提供する。当該故障検出システム１００は、車両３００からの音声信号を収集することにより、車両３００における故障部品を検出する。故障検知システム１００は、マイクロホンモジュール１０と、音声分析モジュール２０と、画像処理モジュール３０と、確認モジュール４０とを含む。
ここで、マイクロホンモジュール１０は、音声信号を収集するために使用され、少なくとも１つのノイズ音源の相対座標を特定し、対応する少なくとも１つの声紋を生成する。
幾つかの態様において、マイクロホンモジュール１０は、複数のマイクロホン１１及び信号処理ユニット１２をさらに含む。複数のマイクロホン１１は、音声信号を収集し、且つ当該音声信号を信号処理ユニット１２に出力する。信号処理ユニット１２は、収集された音声信号の周波数、音声振幅及び音声強度のうちの少なくとも１つの情報に基づいて、少なくとも１つのノイズ音源を位置決めし、且つ対応する少なくとも１つの声紋を生成する。
音声分析モジュール２０は、声紋を受信して、その声紋に対応するノイズタイプを確認する。
画像処理モジュール３０は、ノイズ音源の相対座標を、車両のモデリングイメージとマッチングして、前述のノイズ音源の前述の車両における絶対座標を特定する。
確認モジュール４０は、前述のノイズ音源のノイズタイプ及び前述のノイズ音源の前述の車両における絶対座標に基づいて、前述の車両の故障部品を特定する。
また、故障検知システム１００は、通信モジュール５０をさらに含む。マイクロホンモジュール１０は、音声分析モジュール２０、画像処理モジュール３０、確認モジュール４０と通信モジュール５０を介して相互に通信して、各種信号の伝送が実現されている。
なお、上述のマイクロホンモジュール１０、音声分析モジュール２０、画像処理モジュール３０、及び確認モジュール４０は、上述した故障検出方法の実施形態におけるステップＳ１～ステップＳ５を共同で実現する。ここで、上述した各機能モジュールの具体的な動作原理についての説明を省略する。具体的には、上記ステップＳ１～ステップＳ５を参照する。
図４を併せて参照すると、本発明の別の実施形態は、電子機器２００をさらに提供する。当該電子機器２００は、メモリ２０１と、プロセッサ２０２と、メモリ２０１に記憶され且つプロセッサ２０２において実行可能なコンピュータプログラム２０３と、を含む。
電子機器２００は、車載システム、遠隔サーバ又はモバイル機器におけるサーバ等であってもよい。当業者であれば、上述の模式図は、電子機器２００の一例に過ぎず、電子機器２００を限定することを意図するものではない。電子機器２００は、図示よりも多くまたは少ない部品を含むか、または異なる部品を組み合わせてもよい。
プロセッサ２０２は、コンピュータプログラム２０３を実行する際に、上述した故障検出方法の実施形態におけるステップ、例えば図１に示すステップＳ１－Ｓ５を実現する。あるいは、プロセッサ２０２は、コンピュータプログラム２０３を実行するときに、前述した故障検知システム１００における各モジュール／ユニットの機能、例えば、マイクロホンモジュール１０、音声分析モジュール２０、画像処理モジュール３０及び確認モジュール４０の機能を実現する。
例示的には、コンピュータプログラム２０３は、１つまたは複数のモジュール／ユニットに分割されてもよい。１つまたは複数のモジュール／ユニットは、メモリ２０１の中に記憶され、且つプロセッサ２０２によって実行されて、本発明を達成する。前述の１つまたは複数のモジュール／ユニットは、特定の機能を完了することができる一連のコンピュータプログラム命令セグメントであってもよい。前述の命令セグメントは、電子機器２００におけるコンピュータプログラム２０３の実行過程を記述するために使用される。例えば、コンピュータプログラム２０３は、音声解析モジュール２０、画像処理モジュール３０及び確認モジュール４０に分割されてもよい。
前述のプロセッサ２０２は、中央処理モジュール（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ，ＣＰＵ）であってもよいし、他の汎用プロセッサ、ディジタル信号処理装置（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ，ＤＳＰ）、専用集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ，ＡＳＩＣ）、既製プログラマブルゲートアレイ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ，ＦＰＧＡ）、または他のプログラマブル論理素子、ディスクリートゲートまたはトランジスタ論理素子、ディスクリートハードウェアコンポーネントなどであってもよい。汎用プロセッサは、マイクロプロセッサであってもよく、前記プロセッサ２０２は、任意の従来のプロセッサなどであってもよい。プロセッサ２０２は、電子機器２００の制御センターであり、様々なインタフェース及び回線を用いて電子機器２００全体の各部に接続されている。
前述のメモリ２０１は、前述のコンピュータプログラム２０３及び／又はモジュール／ユニットを記憶するために用いられる。前述のプロセッサ２０２は、前述のメモリ２０１に記憶されたコンピュータプログラム及び／又はモジュール／ユニットを運行又は実行し、前述のメモリ２０１に記憶されたデータを呼び出すことにより、前述の電子機器２００の各種の機能を実現する。メモリ２０１は、主に記憶プログラム領域と記憶データ領域とを含んでもよい。ここで、記憶プログラム領域は、オペレーティングシステム、少なくとも１つの機能に必要なアプリケーション（例えば、音声再生機能、画像再生機能など）などを記憶することができる。記憶データ領域は、電子機器２００の使用に応じて作成されたデータ（例えば、映像データ、音声データ、電話帳など）などを格納してよい。なお、メモリ２０１は、高速ランダムアクセスメモリを含んでもよいし、ハードディスク、メモリ、ソケット式ハードディスクなどの不揮発性メモリ、スマートメモリカード（Ｓｍａｒｔ Ｍｅｄｉａ［登録商標］ Ｃａｒｄ，ＳＭＣ）、セキュアデジタルカード（Ｓｅｃｕｒｅ Ｄｉｇｉｔａｌ，ＳＤ）カード、フラッシュメモリカード（Ｆｌａｓｈ Ｃａｒｄ）、少なくとも１つの磁気ディスク記憶デバイス、フラッシュメモリー素子または他の揮発性固体記憶デバイスを含んでもよい。
電子機器２００に集成されたモジュール／ユニットは、ソフトウェア機能モジュールとして実現され、且つ独立した製品として販売又は使用される場合、１つのコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶されていてもよい。このような理解に基づいて、本発明は、前述の実施例の方法の全部又は一部の流れを実現する際に、コンピュータプログラムによって関連するハードウェアを命令して完成することもできる。前述のコンピュータプログラムは、１つのコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶されてもよい。前述のコンピュータプログラムは、プロセッサによって実行されるときに、上述した各方法実施例のステップを実現することができる。ここで、前述のコンピュータプログラムは、ソースコード形式、実行可能なファイル、または幾つかの中間形式などのコンピュータプログラムコードを含む。前述のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、コンピュータプログラムコードを携帯することができる任意のエンティティまたは装置、記録媒体、ＵＳＢディスク、モバイルハードディスク、磁気ディスク、光ディスク、コンピュータメモリ、読み取り専用メモリ（Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ Ｍｅｍоｒｙ，ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（Ｒａｎｄоｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍоｒｙ，ＲＡＭ）、電気信号、及びソフトウェア配信媒体などを含むことができる。なお、前述のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に含まれる内容は、法律と地域の要求に応じて適切に増減されることができる。
本発明が提供する幾つかの実施形態では、開示された電子機器及び方法は、他の手段によって実現されてもよい。例えば、上述した電子機器の実施例はただ模式的なものである。例えば、前述のモジュールの分割は、論理的な機能分割のみであり、実際に実現するには別の分割方式があってもよい。
なお、本発明の各実施例における各機能ブロックは、同一の処理モジュールに統合されていてもよいし、各モジュールが単独で物理的に存在していてもよいし、２以上のモジュールが同一のモジュールに統合されていてもよい。前述の統合されたモジュールは、ハードウェアの形式で実現されてもよいし、ハードウェアプラスソフトウェア機能モジュールの形式で実現されてもよい。
当業者にとって、本発明は上述の例示的な実施形態の詳細に限定されるものではなく、本発明の精神的または基本的な特徴から逸脱することなく、他の具体的な形態で本発明を実現することができることは明らかである。従って、いずれの点から見ても、実施形態は例示的であり、非限定的であり、本発明の範囲は上記の説明ではなく添付の請求項によって限定されるべきである。従って、請求項の均等要素の意味と範囲内に含まれるすべての変更を本発明に包含することを目的とする。特許請求の範囲内の任意の参照符号を、係る請求項を限定するものとみなすべきではない。また、「含む」という言葉は他のモジュールやステップを排除せず、単数は複数を排除しないことが明らかである。電子機器の請求項に記載の複数のモジュールまたは電子機器は、同じモジュールまたは電子機器によってソフトウェアまたはハードウェアを介して実現されてもよい。第１に、第２の単語は名前を表すために使用され、特定の順序を表すものではない。
最後に説明すべきところは、以上の実施例は、本発明の技術的態様を説明するためにのみ使用され、それを限定するものではない。好ましい実施形態を参照して本発明を詳細に説明したが、当業者であれば、本発明の精神及び範囲を逸脱することなく、本発明の技術的態様を修正または均等に置き換えることができることを理解すべきである。
１００ 故障検出システム
１０ マイクロホンモジュール
１１ マイクロホン
１２ 信号処理ユニット
２０ 音声解析モジュール
３０ 画像処理モジュール
４０ 確認モジュール
５０ 通信モジュール
２００ 電子機器
２０１ メモリ
２０２ プロセッサ
２０３ コンピュータプログラム
３００ 車両

Claims (12)

  1. 故障検出方法であって、
    マイクロホンモジュールで車両における音声信号を収集して、少なくとも１つのノイズ音源の相対座標を位置決めし、且つ対応する少なくとも１つの声紋を生成するステップと、
    前記声紋を音声解析モジュールに入力して、前記声紋に対応するノイズタイプを確認するステップと、
    前記ノイズ音源の前記相対座標を前記車両のモデリングイメージとマッチングして、前記ノイズ音源の前記車両での絶対座標を特定するするステップと、
    前記ノイズ音源の前記ノイズタイプ及び前記ノイズ音源の前記車両での前記絶対座標に基づいて、前記車両の故障部品を特定するステップと、を備えることを特徴とする故障検出方法。
  2. 前記ノイズタイプには、機械的ノイズ、組立ノイズ、タイヤノイズ、及び道路ノイズが含まれることを特徴とする請求項１に記載の故障検出方法。
  3. 前記ノイズ音源の前記ノイズタイプ及び前記ノイズ音源の前記車両での前記絶対座標に基づいて、前記車両の前記故障部品を特定するステップは、
    前記ノイズ音源の前記ノイズタイプが道路ノイズである場合、前記絶対座標がある位置に故障が発生していないことを確認することと、
    前記ノイズ音源の前記ノイズタイプが前記機械的ノイズ、前記組立ノイズ及び前記タイヤノイズのいずれかである場合、前記絶対座標がある位置に故障が発生したことを確認し、且つ前記絶対座標に基づいて前記絶対座標に対応する前記故障部品を確認することと、を含むことを特徴とする請求項２に記載の故障検出方法。
  4. 前記故障検出方法は、前記ノイズ音源の前記ノイズタイプと対応する前記故障部品に応じて、メンテナンス方式が推奨されることを特徴とする請求項１～３の何れか一項に記載の故障検出方法。
  5. 前記マイクロホンモジュールは、複数のマイクロホン及び信号処理ユニットを含み、複数の前記マイクロホンのそれぞれは、対応するマイクロホン座標を有し且つ前記音声信号をそれぞれ収集するために用いられ、
    複数の前記マイクロホンは、前記マイクロホン座標及び前記音声信号を前記信号処理ユニットに出力するためにも用いられ、
    前記信号処理ユニットは、前記音声信号の周波数、音声振幅及び音声強度のうち少なくとも１つに基づいて、少なくとも１つの前記ノイズ音源を位置決めし且つ対応する少なくとも１つの前記声紋を生成し、
    前記信号処理ユニットは、さらに前記マイクロホン座標に基づいて、少なくとも１つの前記ノイズ音源の相対座標を生成することを特徴とする請求項１に記載の故障検出方法。
  6. 前記信号処理ユニットは、ビームフォーミング方法、高分解能スペクトル推定方法、到達時間差方法、聴覚シーン解析及びブラインド信号分離のうちの少なくとも１つによって、少なくとも１つの前記ノイズ音源を位置決めすることを特徴とする請求項５に記載の故障検出方法。
  7. 前記音声解析モジュールには、複数の声紋モデルと、複数の前記音声モデルのそれぞれに対応するノイズタイプとが記憶されており、
    前記音声解析モジュールは、受信した前記声紋と複数の前記声紋モデルのそれぞれとの整合度をそれぞれ算出して取得し、取得した複数の前記整合度のうちの最大値が予め設定された閾値以上であるときに、前記音声解析モジュールは、前記声紋の前記ノイズタイプが前記最大値に対応する前記声紋モデルの前記ノイズタイプであることを確認することを特徴とする請求項１に記載の故障検出方法。
  8. 車両の故障を検出するために、前記車両における音声信号を収集する故障検出システムであって、前記故障検出システムは、
    少なくとも１つのノイズ音源の相対座標を位置決めし、且つ対応する少なくとも１つの声紋を生成するために、前記車両における前記音声信号を収集するためのマイクロホンモジュールと、
    前記声紋を受信して、前記声紋に対応するノイズタイプを確認するための音声解析モジュールと、
    前記ノイズ音源の相対座標と前記車両のモデリングイメージとをマッチングして、前記ノイズ音源の前記車両での絶対座標を特定するための画像処理モジュールと、
    前記ノイズ音源の前記ノイズタイプ及び前記ノイズ音源の前記車両での前記絶対座標に基づいて、前記車両の故障部品を特定するための確認モジュールと、
    を備えることを特徴とする故障検出システム。
  9. 前記車両には、請求項８に記載の故障検出システムが設けられることを特徴とする車両。
  10. 前記車両は、通信モジュールをさらに備えており、前記マイクロホンモジュール、前記音声分析モジュール、前記画像処理モジュール及び前記確認モジュールは、前記通信モジュールを介して相互に通信することを特徴とする請求項９に記載の車両。
  11. 少なくとも１つの命令を記憶したメモリと、
    前記メモリに記憶された命令を実行することによって、請求項１～７のいずれか１項に記載の故障検出方法を実現するためのプロセッサと、
    を備えることを特徴とする電子機器。
  12. 少なくとも１つの命令が記憶されており、前記少なくとも１つの命令は、電子機器内のプロセッサによって実行されて、請求項１～７のいずれか１項に記載の故障検出方法を実現することを特徴とする記憶媒体。
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