JP5840077B2 - 発生音感知装置、方法、プログラム - Google Patents
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Description
図1は一般的な集合住宅の間取りを例示している。このような間取りは一般的に3LDKと呼ばれ、リビング・ダイニング・キッチン、洋室1、洋室2、和室、トイレ、浴室、廊下、洗面室等の部屋が壁で隔てられている。各部屋の入り口には、ドアまたは引き戸が設置されており、人の出入りができるようになっている。リビング・ダイニング・キッチンは、多くの場合、リビングのためのスペース、ダイニングテーブルを置くスペース、調理をするスペースに分かれているものの、完全には壁で隔てられておらず、空間的にはつながっていることが多い。
図5を用いて、本発明の第二の実施例を示す。図6は本実施例の判定概念を示す模式図である。
図7を用いて、本発明の第三の実施例を示す。
実施例3の構成は、実施例2のスペクトル変化検知部130の、短時間周波数分析部131を自己相関係数計算部134aと傾き計算部134bに、スペクトル高域変動検知部132を傾き変動検知部135に置き換えた構成である。自己相関係数計算部134aは、A/D変換部110から送られたデジタル音響信号を用いて、自己相関係数を計算する。自己相関係数はスペクトルの傾きを得るために計算するものであるので、自己相関係数は1次まで計算すればよい。
gi=1−ci(1) (3−3)
と定義することができる。式(3−1)でci(1)を求めると、ci(1)の値の範囲は、通常、−1≦ci(1)≦1であるので、giを式(3−3)で定義するとgiの値の範囲は、通常、0≦gi≦2となる。スペクトルの傾きgiは、スペクトルの高域周波数成分が低域周波数成分に対して大きいか小さいかを表す周波数パラメータである。例えば、図8(a)、図8(b)、図8(c)のような周波数スペクトルを持つ信号のスペクトルの傾きgiを、それぞれg1 i、g2 i、g3 iとすると、0≦g1 i<g2 i<g3 i≦2である。
G<gi−gA (3−4)
を満たすか否かによって行われる。判定部150は、式(3−4)が成立するときに、感知情報を出力し、それ以外のときは非感知情報を出力するか、何も出力しない。
G = 0.2gA (3−5)
のように、過去T時間のスペクトルの傾きgiの平均gAの実数倍としてもよい。また、検知結果をgi/gAとし、式(3−4)に替えてG<gi/gAに従って判定してもよい。
実施例4は、図9に示すように、実施例3の傾き計算部134bを省略した構成である。実施例4では、平均化部133は、自己相関係数ci(1)の過去T時間の平均cAを計算する。傾き変動検知部135は、現時刻の自己相関係数ci(1)と、過去T時間の平均cAを比較して、高域周波数成分の変動を検知する。この検知結果は判定部150に送られる。検知結果としては、例えば、ci(1)−cAである。
C>ci(1)−cA (4−1)
を満たすか否かによって行われる。判定部150は、式(4−1)が成立するときに、感知情報を出力し、それ以外のときは非感知情報を出力するか、何も出力しない。なお、式(3−4)と式(4−1)とを比較すると、実施例3と実施例4では判定のための不等号が逆向きになっているが、これは、式(3−3)で示すように、giとci(1)は正負の符号が反対であることによる。また、実施例4における閾値Cは実施例3における閾値Gを用いてC=−Gとしてもよい。
実施例5は、図10に示すように、実施例3のスペクトル変化検知部130を変形した例である。本実施例では、実施例3の自己相関係数の計算及び傾きの計算の代わりに、帯域分割フィルタ部136、低域パワー計算部137a、高域パワー計算部137b、傾き計算部134bを用いてスペクトルの傾きを計算する。
gi=PH/PL (4−1)
を用いることができる。本実施例で求めるgiも実施例3で求めるgiと同様に、スペクトルの高域周波数成分が低域周波数成分に対して大きいか小さいかを表す周波数パラメータであり、図8(a)、図8(b)、図8(c)のような周波数スペクトルを持つ信号のスペクトルの傾きgiを、それぞれg1 i、g2 i、g3 iとすると、0≦g1 i<g2 i<g3 iである。ただし、giを自己相関係数を用いて定義する場合と異なり、giの値に理論的上限はない。
平均化部133、傾き変動検知部135は実施例3と同様であるので、説明を省略する。
実施例6は、図11に示すように、実施例1から実施例5のいずれかに記載の構成に、母音検知部170を追加した構成である。図11に示すスペクトル変化検知部130は、図2、図5、図7、図9、図10のいずれかに示されるスペクトル変化検知部130である。
上述の実施形態に関わる発生音感知装置は、CPU(Central Processing Unit)やDSP(Digital Sygnal Processor)〔キャッシュメモリなどを備えていてもよい。〕、メモリであるRAM(Random Access Memory)やROM(Read Only Memory)と、ハードディスクである外部記憶装置、並びにこれらのCPUやDSP、RAMやROM、外部記憶装置間のデータのやり取りが可能なように接続するバスなどを備えている。また必要に応じて、発生音感知装置に、CD−ROMなどの記憶媒体を読み書きできる装置(ドライブ)などを設けるとしてもよい。
本発明は上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能である。また、上記実施形態において説明した処理は、記載の順に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されるとしてもよい。
Claims (8)
- 入力された音響信号の高域周波数成分の変動を検知するスペクトル変化検知部と、
上記スペクトル変化検知部が出力した検知結果が、上記高域周波数成分に、予め定められたレベル以上の変化が生じたことを表す場合に、音が発生したと判定する判定部とを含み、
上記スペクトル変化検知部が、
上記音響信号の自己相関係数を求める自己相関係数計算部と、
上記自己相関係数に基づいてスペクトルの傾きを計算する傾き計算部と、
予め定められた時間の上記傾きの平均を求める平均化部と、
現在時刻の上記傾きと、上記平均化部によって得られた傾きの平均とを比較することによって、上記高域周波数成分の変動を検知する傾き変動検知部と
を含むことを特徴とする発生音感知装置。 - 入力された音響信号の高域周波数成分の変動を検知するスペクトル変化検知部と、
上記スペクトル変化検知部が出力した検知結果が、上記高域周波数成分に、予め定められたレベル以上の変化が生じたことを表す場合に、音が発生したと判定する判定部とを含み、
上記スペクトル変化検知部が、
上記音響信号の自己相関係数を求める自己相関係数計算部と、
予め定められた時間の上記自己相関係数の平均を求める平均化部と、
現在時刻の上記自己相関係数と、上記平均化部によって得られた自己相関係数の平均とを比較することによって、上記高域周波数成分の変動を検知する傾き変動検知部と
を含むことを特徴とする発生音感知装置。 - 入力された音響信号の高域周波数成分の変動を検知するスペクトル変化検知部と、
上記スペクトル変化検知部が出力した検知結果が、上記高域周波数成分に、予め定められたレベル以上の変化が生じたことを表す場合に、音が発生したと判定する判定部とを含み、
上記スペクトル変化検知部が、
上記音響信号を高域信号と低域信号とに分ける帯域分割フィルタと、
上記低域信号のパワーを計算する低域パワー計算部と、
上記高域信号のパワーを計算する高域パワー計算部と、
上記低域パワー計算部によって得られた上記低域信号のパワーと、上記高域パワー計算部によって得られた上記高域信号のパワーとに基づいて、スペクトルの傾きを計算する傾き計算部と、
予め定められた時間の上記傾きの平均を求める平均化部と、
現在時刻の上記傾きと、上記平均化部によって得られた傾きの平均とを比較することによって、上記高域周波数成分の変動を検知する傾き変動検知部とを含むことを特徴とする発生音感知装置。 - 請求項1から請求項3のいずれかに記載の発生音感知装置であって、
さらに、上記音響信号に人の声の母音特性が含まれるか否かを検知する母音検知部を含み、
上記判定部は、上記母音検知部によって得られた検知結果が、上記音響信号に人の声の母音特性が含まれることを表す場合に、発声があったと判定する
ことを特徴とする発生音感知装置。 - 入力された音響信号の高域周波数成分の変動を検知するスペクトル変化検知ステップと、
上記スペクトル変化検知ステップによる検知結果が、上記高域周波数成分に、予め定められたレベル以上の変化が生じたことを表す場合に、音が発生したと判定する判定ステップと
を有し、
上記スペクトル変化検知ステップが、
上記音響信号の自己相関係数を求める自己相関係数計算ステップと、
上記自己相関係数に基づいてスペクトルの傾きを計算する傾き計算ステップと、
予め定められた時間の上記傾きの平均を求める平均化ステップと、
現在時刻の上記傾きと、上記平均化ステップによって得られた傾きの平均とを比較することによって、上記高域周波数成分の変動を検知する傾き変動検知ステップとを含むことを特徴とする発生音感知方法。 - 入力された音響信号の高域周波数成分の変動を検知するスペクトル変化検知ステップと、
上記スペクトル変化検知ステップによる検知結果が、上記高域周波数成分に、予め定められたレベル以上の変化が生じたことを表す場合に、音が発生したと判定する判定ステップと
を有し、
上記スペクトル変化検知ステップが、
上記音響信号の自己相関係数を求める自己相関係数計算ステップと、
予め定められた時間の上記自己相関係数の平均を求める平均化ステップと、
現在時刻の上記自己相関係数と、上記平均化ステップによって得られた自己相関係数の平均とを比較することによって、上記高域周波数成分の変動を検知する傾き変動検知ステップとを含むことを特徴とする発生音感知方法。 - 入力された音響信号の高域周波数成分の変動を検知するスペクトル変化検知ステップと、
上記スペクトル変化検知ステップによる検知結果が、上記高域周波数成分に、予め定められたレベル以上の変化が生じたことを表す場合に、音が発生したと判定する判定ステップと
を有し、
上記スペクトル変化検知ステップが、
上記音響信号を高域信号と低域信号とに分ける帯域分割フィルタと、
上記低域信号のパワーを計算する低域パワー計算ステップと、
上記高域信号のパワーを計算する高域パワー計算ステップと、
上記低域パワー計算ステップによって得られた上記低域信号のパワーと、上記高域パワー計算ステップによって得られた上記高域信号のパワーとに基づいて、スペクトルの傾きを計算する傾き計算ステップと、
予め定められた時間の上記傾きの平均を求める平均化ステップと、
現在時刻の上記傾きと、上記平均化ステップによって得られた傾きの平均とを比較することによって、上記高域周波数成分の変動を検知する傾き変動検知ステップとを含むことを特徴とする発生音感知方法。 - コンピュータを、請求項1から請求項4のいずれかに記載の発生音感知装置として機能させるためのプログラム。
Priority Applications (1)
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JP2012136166A JP5840077B2 (ja) | 2012-06-15 | 2012-06-15 | 発生音感知装置、方法、プログラム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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JP2012136166A JP5840077B2 (ja) | 2012-06-15 | 2012-06-15 | 発生音感知装置、方法、プログラム |
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JP5840077B2 true JP5840077B2 (ja) | 2016-01-06 |
Family
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Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
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