JP6061782B2 - 異音検知装置及びプログラム - Google Patents
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鉄道車両の所定位置に備えた集音装置によって集音された走行音データに基づいて、当該鉄道車両の各種機器の異音或いは走行した線路の異音を検知する異音検知装置(例えば、図6の異音検知装置10)であって、
前記走行音データを1/Mオクターブバンド(M≧4)で分析する分析手段(例えば、図6のオクターブ分析部210)と、
前記分析手段により分析された各周波数帯域の音圧データを2.5秒以上5秒以下の所定の平滑化時間で移動平均処理する移動平均処理手段(例えば、図6の特徴ベクトル算出部220)と、
前記移動平均処理された各周波数帯域のデータである特徴ベクトルが、正常時の走行音データを前記分析手段及び前記移動平均処理手段で処理した場合の特徴ベクトルに相当するか否かを評価する評価処理手段(例えば、図6の異音判定部230)と、
を備えた異音検知装置である。
鉄道車両の所定位置に備えた集音装置によって集音された走行音データに基づいて、当該鉄道車両の各種機器の異音或いは走行した線路の異音を検知する機能をコンピュータに実現させるためのプログラムであって、
前記走行音データを1/Mオクターブバンド(M≧4)で分析する分析手段、
前記分析手段により分析された各周波数帯域の音圧データを2.5秒以上5秒以下の所定の平滑化時間で移動平均処理する移動平均処理手段、
前記移動平均処理された各周波数帯域のデータである特徴ベクトルが、正常時の走行音データを前記分析手段及び前記移動平均処理手段で処理した場合の特徴ベクトルに相当するか否かを評価する評価処理手段、
として前記コンピュータを機能させるためのプログラムを構成しても良い。
前記分析手段は、1/4オクターブバンドで分析を行う、
異音検知装置を構成しても良い。
前記評価処理手段は、正常時の走行音データに係る特徴ベクトルに基づいてパラメータが定められた1クラスサポートベクターマシンによる評価演算を行って前記評価を行う、
異音検知装置を構成しても良い。
前記評価処理手段は、
前記1クラスサポートベクターマシンによる評価値を正規化する正規化手段(例えば、図6の異音判定部230)と、
当該正規化された値が、異音であると決定するための所定の閾値条件を満たすか否かを判定する手段と、
を有する、
異音検知装置を構成しても良い。
前記走行音データの集音時の前記鉄道車両の走行状態を取得する取得手段を更に備え、
前記評価処理手段は、正常時であり且つ前記取得された走行状態での走行音データに係る特徴ベクトルに基づいてパラメータを定めた評価演算を実行して前記評価を行う、
異音検知装置を構成しても良い。
前記走行音データの集音時の走行状態が前記平滑化時間以上継続していない時の前記走行音データについては前記評価処理手段による評価を抑止し、前記平滑化時間以上継続した時の前記走行音データについて前記評価処理手段に評価を行わせる、
異音検知装置を構成しても良い。
図1は、本実施形態の異音検知装置10の概要図である。この異音検知装置10は、鉄道車両20に設置され、マイク12で集音した走行音に対する音声解析処理を行うことで、モータ等の各種機器や、走行した線路の異常によって生じる走行音に含まれる異音を検知する。異音検知装置10は、マイク12で集音した車内の走行音を、予め集音した正常時の走行音と比較することで、走行音に含まれる異音を検知する。このため、両者の走行音の集音条件が近くなるよう、異音検知装置10は、例えば乗客の話し声が集音されにくい運転台に設置されることが望ましい。なお、マイク12と本体装置とを有線或いは無線で接続した分離型とし、マイク12を運転台の床近傍に設置する等の構成としてもよい。
(A)特徴ベクトルの算出
先ず、マイク12から入力された走行音データから特徴ベクトルを算出する。具体的には、走行音データに対して1/M(M≧4)オクターブ分析を行い、各オクターブバンド(周波数帯域)について、2.5秒以上5秒以下の所定の平均時間(平滑化時間)Tsで移動平均処理した音圧を算出する。そして、各オクターブバンドの音圧を要素とする特徴ベクトルxを算出する。
続いて、1クラスサポートベクターマシンを利用して、算出した特徴ベクトルと、正常時の走行音の特徴ベクトルとを比較することで、走行音に異音が含まれるかを判定する。
1クラスサポートベクターマシンは、特徴ベクトルを2つのクラス(集団)に分類する学習モデルであるサポートベクターマシンを応用した手法である。サポートベクターマシンは、2クラスのデータ間の距離(マージン)が最大となるようにクラスが定められた学習データを分類する超平面を求め、この超平面を利用して、判定対象の特徴ベクトルをどちらかのクラスに分類する。
本実施形態では、1クラスサポートベクターマシンの判別関数f(x)を用いて、検知対象の走行音データの特徴ベクトルxについての異常度gを、次式(5)の異常度算出関数g(x)として定める。
特徴ベクトルを算出する際のパラメータの違いによって、算出される特徴ベクトルが異なる。そのため、走行音に異音が含まれるか否かの判別性能が、特徴ベクトルを算出する際に用いたパラメータによって左右されることになる。ここでは、特徴ベクトルの算出の際のパラメータである、平均時間Ts、及び、オクターブ分析の1/Nの値それぞれが異なる場合の、異音判別性能の違いについて説明する。
図4は、オクターブ分析における平均時間Tsと、異音判別性能との関係の一例を示す図である。人間が聴いて判別できる明らかな異音を含む走行音データを含んだ、複数の走行音データを用意し、階層的クラスタリングを用いた上述の方法で異音判別性能の指標を算出した。
図5は、1/Nオクターブ分析におけるNの数と、異音判別性能との関係の一例を示す図である。人間が聴いて判別できる明らかな異音を含む走行音データを含んだ、複数の走行音データを用意し、階層的クラスタリングを用いた上述の方法で異音判別性能の指標を算出した。
図6は、異音検知装置10の構成図である。図6によれば、異音検知装置10は、音声入力部110と、操作入力部120と、表示部130と、音声出力部140と、処理部200と、記憶部300とを備えて構成される。
図7は、異音検知処理の流れを説明するフローチャートである。図7によれば、先ず、予め定められた検知タイミングとなったならば(ステップS1:YES)、オクターブ分析部210が、入力される走行音データに対するオクターブ分析を行って、各周波数帯域の音圧を算出する(ステップS3)。ステップS1の検知タイミングは、例えば、停車駅から出発進行した後の所定時間(例えば5秒)経過後であったり、ノッチ(力行ノッチ及び/又はブレーキノッチ)が所定ノッチとなった時であったり、だ行走行時であるといった、運転操作が所定の運転操作条件を満たしたタイミングとすることができる。また、走行位置の算出装置を車上に具備しておき、所定の位置条件(例えば、予め定められたキロ程位置)を満たす位置を通過したタイミングを検知タイミングとすることもできる。
このように、本実施形態の異音検知装置10は、鉄道車両の走行音に基づいて、鉄道車両20に搭載されている各種機器等の異常によって発生する異音を、容易且つ安価に検知することができる。つまり、走行音に対する1/4オクターブ分析を行い、各周波数帯域(オクターブバンド)について所定の平均時間Tsで移動平均処理した音圧を要素とする特徴ベクトルを生成する、そして、1クラスサポートベクターマシンによって、生成した特徴ベクトルを正常時の走行音の特徴ベクトルと比較することで、走行音に異音が含まれるか否かを判定する。これにより、鉄道車両に搭載されている複数の機器や部品を対象とした異音検知が可能となる。
なお、本発明の適用可能な実施形態は、上述の実施形態に限定されることなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更可能なのは勿論である。
上述の実施形態では、異常度gが正値である場合に、走行音に異音が含まれると判定したが、異音が含まれると判定するための異常度gの閾値を定め、算出した異常度gが正値であり、且つ、この閾値以上である場合に、走行音に異音が含まれると判定しても良い。
また、鉄道車両の走行状態に応じて、正常時の走行音の特徴ベクトルを選択して異常度gを求めることにしても良い。具体的には、力行、だ行及び制動(回生)といった複数種類の走行状態それぞれについて、正常時の走行音の特徴ベクトルを用意しておく。そして、異音検知処理を実行する際には、集音時の走行状態を取得し、取得した走行状態に対応する正常時の走行音の特徴ベクトルを用いて、式(5)の異常度算出関数g(x)から異常度gを算出する。走行状態が異なると、モータの動作音が異なるため、集音される走行音が異なる。このため、走行状態に応じて、異常度gの算出に用いる正常時の特別ベクトルを選択・切り替えることで、異音検知の精度を向上させることが可能となる。
110 音声入力部、120 操作入力部
130 表示部、140 音声出力部
200 処理部
210 オクターブ分析部、220 特徴ベクトル算出部、230 異音判定部
300 記憶部
310 異音検知プログラム
320 正常時特徴ベクトルデータ、330 走行音データ
340 特徴ベクトルデータ、350 異音検知結果データ
Claims (7)
- 鉄道車両の所定位置に備えた集音装置によって集音された走行音データに基づいて、当該鉄道車両の各種機器の異音或いは走行した線路の異音を検知する異音検知装置であって、
前記走行音データを1/Mオクターブバンド(M≧4)でオクターブ分析する分析手段と、
前記分析手段によりオクターブ分析された各周波数帯域の音圧データを2.5秒以上5秒以下の所定の平滑化時間で移動平均処理する移動平均処理手段と、
前記移動平均処理された各周波数帯域のデータである特徴ベクトルが、正常時の走行音データを前記分析手段及び前記移動平均処理手段で処理した場合の特徴ベクトルに相当するか否かを評価する評価処理手段と、
を備えた異音検知装置。 - 前記分析手段は、1/4オクターブバンドでオクターブ分析を行う、
請求項1に記載の異音検知装置。 - 前記評価処理手段は、正常時の走行音データに係る特徴ベクトルに基づいてパラメータが定められた1クラスサポートベクターマシンによる評価演算を行って前記評価を行う、
請求項1又は2に記載の異音検知装置。 - 前記評価処理手段は、
前記1クラスサポートベクターマシンによる評価値を正規化する正規化手段と、
当該正規化された値が、異音であると決定するための所定の閾値条件を満たすか否かを判定する手段と、
を有する、
請求項3に記載の異音検知装置。 - 前記走行音データの集音時の前記鉄道車両の走行状態を取得する取得手段を更に備え、
前記評価処理手段は、正常時であり且つ前記取得された走行状態での走行音データに係る特徴ベクトルに基づいてパラメータを定めた評価演算を実行して前記評価を行う、
請求項1〜4の何れか一項に記載の異音検知装置。 - 前記走行音データの集音時の走行状態が前記平滑化時間以上継続していない時の前記走行音データについては前記評価処理手段による評価を抑止し、前記平滑化時間以上継続した時の前記走行音データについて前記評価処理手段に評価を行わせる、
請求項5に記載の異音検知装置。 - 鉄道車両の所定位置に備えた集音装置によって集音された走行音データに基づいて、当該鉄道車両の各種機器の異音或いは走行した線路の異音を検知する機能をコンピュータに実現させるためのプログラムであって、
前記走行音データを1/Mオクターブバンド(M≧4)でオクターブ分析する分析手段、
前記分析手段によりオクターブ分析された各周波数帯域の音圧データを2.5秒以上5秒以下の所定の平滑化時間で移動平均処理する移動平均処理手段、
前記移動平均処理された各周波数帯域のデータである特徴ベクトルが、正常時の走行音データを前記分析手段及び前記移動平均処理手段で処理した場合の特徴ベクトルに相当するか否かを評価する評価処理手段、
として前記コンピュータを機能させるためのプログラム。
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