JP6413741B2 - 振動発生源推定装置、方法およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、振動発生源の位置を推定する振動発生源推定装置、振動発生源推定方法および振動発生源推定プログラムに関する。

センサを用いて音源に代表される振動発生源を推定する方法が知られている。非特許文献１には、音源の位置を推定する代表的な方法の一つとして、２つのマイクロフォン間の受音信号の到来時間差から音源の位置を推定する相互相関法が記載されている。具体的には、非特許文献１に記載された相互相関法では、２つのマイクロフォン間の受音信号から相互相関関数が算出され、相互相関関数の最大値を与える時間差を音波の到来時間差として算出することで、音波の到来方向θが推定される。

また、特許文献１には、雑音や反射音の影響を考慮して音源位置を推定する方法が記載されている。特許文献１に記載された音源方向推定方法では、反射音が大きい場合、反射音がマイクロフォンに到達する前の直接音のみを対象として、短い時間範囲で抽出される音響信号に基づいて方向が推定される。また、特許文献１に記載された音源方向推定方法では、雑音が大きい場合、より多くの標本を得るために、直接音と反射音の両方が発生している長い時間の範囲で抽出された音響信号に基づいて方向が推定される。

また、特許文献２には、反射音が多数存在する音場において音源方向を推定する音源方向推定方法が記載されている。特許文献２に記載された音源方向推定方法では、複数のマイクロフォンの出力に対してそれぞれピークホールド処理を行うことで複数の信号を生成し、処理された複数の信号に基づいて相互相関関数を計算する。

特開２００４−１２１５１号公報 特開平５−８７９０３号公報

鈴木、金田、「サブバンドピークホールド処理を用いた音源方向推定法」、一般社団法人日本音響学会、日本音響学会誌、第６５巻、第１０号、ｐｐ．５１３−５２２、２００９年１０月１日

非特許文献１に記載された方法および特許文献２に記載された方法のいずれも、ピークホールド処理により、後続の反射音をマスクする。しかし、非特許文献１や特許文献２に記載された方法では、ピークホールド処理された信号に基づいて相互相関関数を計算しているため、元の音響信号の情報を使いきれていない。

また、特許文献１に記載された音源方向推定方法では、反射音と雑音の両方が大きい場合に、推定精度が低下してしまうという問題がある。

そこで、本発明は、反射により振動が伝わる環境や振動発生源以外から振動が発生する環境であっても、目的の振動発生源の位置を精度よく推定できる振動発生源推定装置、振動発生源推定方法および振動発生源推定プログラムを提供することを目的とする。

本発明による振動発生源推定装置は、複数のセンサより取得された複数の振動信号から振動発生源の位置を推定する振動発生源推定装置であって、振動信号からフレームごとの相互相関関数を算出する相互相関関数算出部と、相互相関関数から算出される信号対雑音比に基づいてフレームごとの重みを算出する重み算出部と、フレームごとの相互相関関数に算出された対応する重みを乗じ、重み付けされた各フレームの相互相関関数の総和を重み付き相互相関関数として算出する重み付き相互相関関数算出部と、重み付き相互相関関数に基づいて、振動発生源の位置を推定する位置推定部とを備えたことを特徴とする。

本発明による振動発生源推定方法は、複数のセンサより取得された複数の振動信号から振動発生源の位置を推定する振動発生源推定方法であって、振動信号からフレームごとの相互相関関数を算出し、相互相関関数から算出される信号対雑音比に基づいてフレームごとの重みを算出し、フレームごとの相互相関関数に算出された対応する重みを乗じ、重み付けされた各フレームの相互相関関数の総和を重み付き相互相関関数として算出し、重み付き相互相関関数に基づいて、振動発生源の位置を推定することを特徴とする。

本発明による振動発生源推定プログラムは、複数のセンサより取得された複数の振動信号から振動発生源の位置を推定するコンピュータに適用される振動発生源推定プログラムであって、コンピュータに、振動信号からフレームごとの相互相関関数を算出する相互相関関数算出処理、相互相関関数から算出される信号対雑音比に基づいてフレームごとの重みを算出する重み算出処理、フレームごとの相互相関関数に算出された対応する重みを乗じ、重み付けされた各フレームの相互相関関数の総和を重み付き相互相関関数として算出する重み付き相互相関関数算出処理、および、重み付き相互相関関数に基づいて、振動発生源の位置を推定する位置推定処理を実行させることを特徴とする。

本発明によれば、反射により振動が伝わる環境や振動発生源以外から振動が発生する環境であっても、目的の振動発生源の位置を精度よく推定できる。

本発明による振動発生源推定装置の第１の実施形態の構成例を示すブロック図である。 ２つのマイクと音源の位置関係の例を示す説明図である。 第１の実施形態の振動発生源推定装置の動作例を示すフローチャートである。 本発明による振動発生源推定装置の第２の実施形態の構成例を示すブロック図である。 本発明による振動発生源推定装置の第３の実施形態の構成例を示すブロック図である。 配管に設置した２つの振動センサと音源の位置関係の例を示す説明図である。 第３の実施形態の振動発生源推定装置の動作例を示すフローチャートである。 相互相関関数の比較例を示す説明図である。 本発明による振動発生源推定装置の概要を示すブロック図である。

以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。

実施形態１．
第１の実施形態では、音源の方向を推定する方法を説明する。図１は、本発明による振動発生源推定装置の第１の実施形態の構成例を示すブロック図である。本実施形態の振動発生源推定装置は、信号入力部１０と、相互相関関数算出部１１と、背景雑音モデル算出部１２と、雑音減算部１３と、重み算出部１４と、重み付き相互相関関数算出部１５と、位置推定部１６とを備えている。

信号入力部１０は、複数のセンサを用いて測定される振動信号を入力する。以下の説明では、振動信号の例として、マイクロフォンにより測定される信号を例示する。また、本実施形態の信号入力部１０は、室内に設置された２つのマイクロフォンを備えたマイクロフォンアレイを用いて常時測定される信号ｘ１（ｔ）、信号ｘ２（ｔ）を入力する。ただし、ｔはサンプル番号である。以下の説明では、マイクロフォンを単にマイクと記す。

相互相関関数算出部１１は、信号入力部１０で入力されたマイクの信号ｘ１（ｔ）およびｘ２（ｔ）から、一定のサンプル数（以下、フレームと記す。）ごとに、逐次相互相関関数を算出する。ここで、サンプル数をＴとする。

現フレーム番号をｋとすると、相互相関関数算出部１１は、例えば、以下に例示する式１を用いて、ｋ番目のフレームの相互相関関数をラグサンプル数τ_ｓの関数として算出する。なお、式１において、ここで、ｔ_ｋは、ｋ番目のフレームの始端サンプル番号を表わす。

相互相関関数算出部１１は、事前に窓関数を掛けたり、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）を用いて周波数領域で等価的になるように処理したりすることにより相互相関関数を算出してもよい。

また、相互相関関数算出部１１は、上記に示す式１を用いて算出される相互相関関数の代わりに、式１におけるｃ（ｋ，τ_ｓ）を複素数に変換したもの（以下に例示する式２参照）を採用してもよい。また、相互相関関数算出部１１は、以下に例示する式２の複素数の絶対値を取ったもの（以下に例示する式３参照）を採用してもよい。

式２および式３において、ｊは虚数単位を表わし、Ｈ（ｃ（ｋ，τ_ｓ））は、ｃ（ｋ，τ_ｓ）をヒルベルト変換したものを表わす。なお、音源方向の推定では、ラグサンプル数τ_ｓは、音源の方向に対応する。

図２は、２つのマイクと音源の位置関係の例を示す説明図である。マイクＭ１とマイクＭ２との音波の伝達時間差τは、図２に例示する距離αを進む時間である。そのため、伝達時間差τは、マイク間距離ｄ、音速ｖおよび音源方向θの関数として、以下に例示する式４で表わすことができる。

伝達時間差τとラグサンプル数τ_ｓの関係は、サンプリング周波数ｆ_ｓを用いて、以下に例示する式５で表される。

θの範囲は、０度から１８０度までである。そのため、上記に示す式４および式５から、τ_ｓの範囲は、以下に例示する式６で示される範囲になる。

また、相互相関関数算出部１１が、式２の右辺に示す数式や式３の右辺に示す数式を算出することで、振動伝搬系の微小な変動に影響されにくい、より安定した相関検出を行うことができる。

以下の説明では、現フレームｋから過去ｌフレーム分が評価対象区間［ｋ−ｌ＋１，ｋ］として利用される。フレーム数ｌは、目的の音源による直接音が測定されてから一番初めにセンサ（マイク）に反射音が到達するまでの時間よりも長く設定され、最大でも、残響が収束するまでの時間に設定されることが好ましい。フレーム数は、例えば、部屋の残響時間やアプリケーションに基づいて設定される。

背景雑音モデル算出部１２は、相互相関関数算出部１１で算出されたｍフレーム分の相互相関関数を用いて、定常的な雑音をモデル化した背景雑音モデルを生成する。具体的には、背景雑音モデル算出部１２は、評価対象区間のフレームよりも過去ｍフレーム分を、背景雑音モデル生成区間［ｋ−ｌ−ｍ＋１，ｋ−ｌ］として利用する。すなわち、この背景雑音モデル生成区間は、定常的な雑音（背景雑音）をモデル化する際に用いられる区間である。

フレーム数ｍは、背景雑音モデルにおける突発雑音の影響を抑えるため、突発雑音の発生時間より十分長くなるように設定される。なお、上記説明では、評価対象区間と背景雑音モデル生成区間を分離させているが、必ずしも分離させる必要はない。ｍが十分大きければ、ｌフレーム分を重複させてもかまわない。

背景雑音モデル算出部１２は、例えば、以下に例示する式７および式８を用いて、相互相関関数の平均値Ｃ_ｂ（τ_ｓ）および標準偏差σ_ｂ（τ_ｓ）を算出して、背景雑音モデルを生成してもよい。

なお、式７で例示するＣ_ｂ（τ_ｓ）および式８に例示するσ_ｂ（τ_ｓ）は、いずれもｋの関数であるが、説明を簡単にするため記載が省略されている。

また、背景雑音モデル算出部１２は、相互相関関数の平均値およびその標準偏差の代わりに、指数加重移動平均値およびその標準偏差を算出してもよい。

雑音減算部１３は、背景雑音モデル算出部１２で算出された背景雑音モデルを用いて、相互相関関数算出部１１で算出されたｌフレーム分の相互相関関数から背景雑音成分を減算する。相互相関関数から背景雑音成分が減算された関数を、以下、雑音減算相互相関関数と記す。雑音減算部１３は、例えば、以下に例示する式９を用いて、フレーム番号ｉの雑音減算後の相互相関関数ｃ_ｆ（ｉ，τ_ｓ）を算出してもよい。ただし、ｋ−ｌ＋１≦ｉ≦ｋである。

式９において、ｓは０以上の実数である。ｓを大きくするほど、背景雑音から大きく外れた相互相関関数の成分のみ残すことを意味する。相互相関関数を用いて小さい目的音の方向を推定したい場合、ｓは小さく設定される。

重み算出部１４は、雑音減算相互相関関数から算出される信号対雑音比（ＳＮ比（Signal to Noise ratio ））に基づいてフレームごとの重みを算出する。具体的には、重み算出部１４は、雑音減算相互相関関数の信号対雑音比が高いフレームほど大きくなるような重みｗ（ｉ）を算出する。ただし、ｋ−ｌ＋１≦ｉ≦ｋである。

本実施形態の説明における信号とは、直接音を示す。また、本実施形態の説明における雑音には、反射音や背景雑音モデルで表せない突発的な雑音が含まれる。

重み算出部１４は、例えば、ＳＮ比があらかじめ定めた閾値より大きい場合にｗ（ｉ）＝１、閾値以下の場合にｗ（ｉ）＝０、とする単純な方法を用いて重みを算出してもよい。また、重み算出部１４は、例えば、以下に例示する式１０を用いて、ＳＮ比に比例する重みを算出してもよい。

式１０において、ｈは、０以上の実数である。重み算出部１４は、例えば、以下に例示する式１１を満たすようにｈを決定してもよい。

また、式１０において、ＳＮ（ｉ）は、ＳＮ比を示す。重み算出部１４は、例えば、以下に例示する式１２を用いてＳＮ（ｉ）を算出してもよい。

また、重み算出部１４は、以下に例示する式１３のように、上記に示す式１０の右辺の累乗として重みを算出してもよい。

重み付き相互相関関数算出部１５は、雑音減算部１３で算出した相互相関関数（すなわち、雑音減算相互相関関数）に対して、重み算出部１４で算出された重みを掛けることにより、重み付き相互相関関数を算出する。具体的には、重み付き相互相関関数算出部１５は、フレームごとの相互相関関数に対応する重みを乗じる。そして、重み付き相互相関関数算出部１５は、重み付けされた各フレームの相互相関関数の総和を重み付き相互相関関数として算出する。重み付き相互相関関数算出部１５は、例えば、以下に例示する式１４を用いて重み付き相互相関関数を算出してもよい。

位置推定部１６は、算出された重み付き相互相関関数に基づいて、振動発生源である音源の位置を推定する。例えば、上記の式１４に例示する重み付き相互相関関数が算出された場合、位置推定部１６は、重み付き相互相関関数ｃ_ｗ（ｋ，τ_ｓ）が最大値または閾値以上の値をとるラグサンプル数τ_ｓ＝Γ_ｓを用いて、以下に例示する式１５により、音源方向θを推定してもよい。

信号入力部１０と、相互相関関数算出部１１と、背景雑音モデル算出部１２と、雑音減算部１３と、重み算出部１４と、重み付き相互相関関数算出部１５と、位置推定部１６とは、プログラム（振動発生源推定プログラム）に従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。

例えば、プログラムは、振動発生源推定装置の記憶部（図示せず）に記憶され、ＣＰＵは、そのプログラムを読み込み、プログラムに従って、信号入力部１０、相互相関関数算出部１１、背景雑音モデル算出部１２、雑音減算部１３、重み算出部１４、重み付き相互相関関数算出部１５および位置推定部１６として動作してもよい。

また、信号入力部１０と、相互相関関数算出部１１と、背景雑音モデル算出部１２と、雑音減算部１３と、重み算出部１４と、重み付き相互相関関数算出部１５と、位置推定部１６とは、それぞれが専用のハードウェアで実現されていてもよい。

次に、本実施形態の振動発生源推定装置の動作を説明する。図３は、本実施形態の振動発生源推定装置の動作例を示すフローチャートである。

相互相関関数算出部１１は、入力された信号からフレームごとの相互相関関数を算出する（ステップＳ１１）。背景雑音モデル算出部１２は、相互相関関数算出部１１で算出された相互相関関数を用いて、背景雑音モデルを生成する（ステップＳ１２）。雑音減算部１３は、背景雑音モデル算出部１２で算出された背景雑音モデルを用いて、相互相関関数算出部１１で算出された相互相関関数から背景雑音成分を減算し、雑音減算相互相関関数を生成する（ステップＳ１３）。

重み算出部１４は、雑音減算相互相関関数から算出される信号対雑音比に基づいてフレームごとの重みを算出する（ステップＳ１４）。重み付き相互相関関数算出部１５は、雑音減算相互相関関数に対して算出された重みを掛けることにより、重み付き相互相関関数を算出する（ステップＳ１５）。そして、位置推定部１６は、算出された重み付き相互相関関数に基づいて音源の位置を推定する（ステップＳ１６）。

以上のように、本実施形態では、相互相関関数算出部１１が、振動信号からフレームごとの相互相関関数を算出する。また、背景雑音モデル算出部１２が、相互相関関数から背景雑音モデルを算出し、雑音減算部１３が、背景雑音モデルにより特定される背景雑音を相互相関関数から減算した雑音減算相互相関関数を算出する。また、重み算出部１４が、雑音減算相互相関関数から算出される信号対雑音比に基づいてフレームごとの重みを算出する。そして、重み付き相互相関関数算出部１５が、フレームごとの雑音減算相互相関関数に算出された対応する重みを乗じ、重み付けされた各フレームの雑音減算相互相関関数の総和を重み付き相互相関関数として算出する。そして、位置推定部１６が、重み付き相互相関関数に基づいて、振動発生源の位置を推定する。

そのような構成により、反射音と雑音の両方が大きい環境においても、精度よく目的音の音源位置を推定することができる。すなわち、反射により振動が伝わる環境や振動発生源以外から振動が発生する環境であっても、目的の振動発生源の位置を精度よく推定できる。本実施形態で示すように、時間方向の重み付けを行うことにより、反射音の少ない時間帯に高い重みが付けられるため、反射音の誤検出を抑え、直接音の方向を正しく推定することができる。

具体的には、本実施形態の振動発生源推定装置では、重み付き相互相関関数算出部１５が、２つのマイク信号間の相互相関関数の算出において、反射音に対して直接音が大きなフレーム（すなわち、ＳＮ比が大きいフレーム）ほど大きな重みをかけた重み付き相互相関関数を算出する。そのため、比較的長時間のデータを利用しても、反射音による誤推定の影響を抑えることができる。よって、雑音と反射音の両方が大きい環境においても、精度よく音源の位置を推定することができる。

なお、本実施形態の説明では、センサとしてマイクを利用し、信号として音を適用する場合について説明した。ただし、センサおよび信号の内容は、マイクおよび音に限定されない。例えば、センサに振動センサやアンテナが用いられてもよい。また、信号の帯域も、可聴域に限定されず、可聴域を超える帯域であってもよい。なお、以下の実施形態の説明においても同様である。

実施形態２．
次に、本発明による振動発生源推定装置の第２の実施形態を説明する。第２の実施形態でも、音源の方向を推定する方法を説明する。図４は、本発明による振動発生源推定装置の第２の実施形態の構成例を示すブロック図である。なお、第１の実施形態と同様の構成については、図１と同一の符号を付し、説明を省略する。

本実施形態の振動発生源推定装置は、信号入力部１０と、相互相関関数算出部１１と、背景雑音モデル算出部１２と、雑音減算部１３と、重み算出部１４と、重み付き相互相関関数算出部１５と、位置推定部１６と、認識部２０と、結果表示部２１とを備えている。

すなわち、本実施形態の振動発生源推定装置は、第１の実施形態の振動発生源推定装置と比較し、認識部２０と、結果表示部２１とをさらに備えている点において、第１の実施形態と異なる。それ以外の構成は、第１の実施形態と同様である。

認識部２０は、信号入力部１０が入力した信号を用いて、音声に基づいて特定可能なイベント（以下、音響イベントと記す。）の種類を認識する。音響イベントとして、例えば、悲鳴や銃声、ガラス粉砕音、破壊音などが挙げられる。認識部２０は、複数のサンプル音声から学習された音響イベントモデルと、信号入力部１０が入力した音響信号との類似度に基づいて、認識結果を算出してもよい。なお、音響信号に基づいて特定のイベントを検出する方法は広く知られているため、ここでは詳細な説明は省略する。

結果表示部２１は、認識部２０による認識結果、および、位置推定部１６で推定され音源方向θを表示する。認識結果および音源方向θの表示方法は任意である。結果表示部２１は、例えば、音源方向θにより特定される音源の位置と、特定された音響イベントの内容とを表示してもよい。

なお、認識部２０は、プログラム（振動発生源推定プログラム）に従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。また、結果表示部２１は、例えば、ディスプレイ装置などの表示装置によって実現される。なお、結果表示部２１が、プログラム（振動発生源推定プログラム）に従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現され、他の表示装置に対して表示を指示する構成であってもよい。

また、振動発生源推定装置自身が、表示装置を備えていなくてもよい。この場合、結果表示部２１は、認識部２０による認識結果、および、位置推定部１６で推定され音源方向θを表示する指示を表示装置（図示せず）に行ってもよい。このように、振動発生源推定装置と表示装置とを含むシステムは、音響監視システムということができる。

以上のように、本実施形態では、結果表示部２１が、認識部２０による音響イベントの認識結果と音源方向とを併せて表示する。そのため、第１の実施形態の効果に加え、音源の状況を即座に把握できる。したがって、例えば、表示された結果をもとに、監視員が現場に赴いて状況を確認するなどの対応を即座に行うことができる。

実施形態３．
次に、本発明による振動発生源推定装置の第３の実施形態を説明する。第３の実施形態では、音源の距離を推定する方法を説明する。図５は、本発明による振動発生源推定装置の第３の実施形態の構成例を示すブロック図である。なお、第１の実施形態と同様の構成については、図１と同一の符号を付し、説明を省略する。

本実施形態の振動発生源推定装置は、信号入力部１０と、相互相関関数算出部１１と、重み算出部３０と、重み付き相互相関関数算出部３１と、位置推定部３２と備えている。すなわち、本実施形態の振動発生源推定装置は、第１の実施形態の振動発生源推定装置と比較し、背景雑音モデル算出部１２、雑音減算部１３、重み算出部１４、重み付き相互相関関数算出部１５および位置推定部１６の代わりに、重み算出部３０、重み付き相互相関関数算出部３１および位置推定部３２を備えている。本実施形態の信号入力部１０および相互相関関数算出部１１の内容は、第１の実施形態と同様である。

重み算出部３０は、第１の実施形態の重み算出部１４と同様、相互相関関数から算出される信号対雑音比に基づいてフレームごとの重みを算出する。具体的には、重み算出部３０は、相互相関関数算出部１１で算出されたｌフレーム分の相互相関関数ｃ（ｉ，τ_ｓ）に対して、信号対雑音比（ＳＮ比）が高いフレームほど大きくなるような重みｗ（ｉ）を算出する。ただし、ｋ−ｌ＋１≦ｉ≦ｋである。

本実施形態の説明における信号とは、継続的でパワーや周波数特性の時間変化が小さい信号を示す。本実施形態で説明する信号として、例えば、配管からの漏洩音などが挙げられる。また、本実施形態の説明における雑音とは、漏洩音以外の突発的な雑音を表す。

漏洩音のような信号による相互相関関数は、フレームによらず一定になる。そのため、重み算出部３０は、例えば、上記に示す式１２の右辺の分子を１とした式（以下に例示する式１６参照。）を用いてＳＮ比を算出してもよい。

重み算出部３０は、例えば、上記の式１０〜１３を用いて、フレームごとの重みをＳＮ比に基づいて算出してもよい。

重み付き相互相関関数算出部３１は、相互相関関数算出部１１で算出された相互相関関数に対して、重み算出部３０で算出した重みを掛けることにより、重み付き相互相関関数を算出する。重み付き相互相関関数算出部３１は、例えば、以下に例示する式１７を用いて、重み付き相互相関関数を算出してもよい。

位置推定部３２は、算出された重み付き相互相関関数に基づいて、振動発生源の位置を推定する。例えば、上記の式１７に例示する重み付き相互相関関数が算出された場合、位置推定部３２は、重み付き相互相関関数ｃ_ｗ（ｋ，τ_ｓ）が最大値をとるラグサンプル数τ_ｓ＝Γ_ｓを用いて、音源までの距離を推定する。なお、音源距離の推定では、ラグサンプル数τ_ｓは、音源の距離に対応する。

図６は、配管に設置した２つの振動センサと音源の位置関係の例を示す説明図である。センサＳ１およびセンサＳ２に対する漏洩音のラグサンプル数Γ_ｓを用いると、漏洩地点ＰからセンサＳ１までの距離Ｌ_ａは、以下に例示する式１８で表される。同様に、漏洩地点ＰからセンサＳ２までの距離Ｌ_ｂは、以下に例示する式１９で表される。

なお、式１８および式１９において、Ｌは、センサＳ１とセンサＳ２との距離を表わし、ｖは、配管を伝わる漏洩音の速度を示す。

信号入力部１０と、相互相関関数算出部１１と、重み算出部３０と、重み付き相互相関関数算出部３１と、位置推定部３２とは、プログラム（振動発生源推定プログラム）に従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。また、信号入力部１０と、相互相関関数算出部１１と、重み算出部３０と、重み付き相互相関関数算出部３１と、位置推定部３２とは、それぞれが専用のハードウェアで実現されていてもよい。

次に、本実施形態の振動発生源推定装置の動作を説明する。図７は、本実施形態の振動発生源推定装置の動作例を示すフローチャートである。

相互相関関数算出部１１は、入力された信号からフレームごとの相互相関関数を算出する（ステップＳ２１）。重み算出部３０は、相互相関関数から算出される信号対雑音比に基づいてフレームごとの重みを算出する（ステップＳ２２）。重み付き相互相関関数算出部３１は、相互相関関数算出部１１で算出された相互相関関数に算出された重みを掛けることにより、重み付き相互相関関数を算出する（ステップＳ２３）。そして、位置推定部３２は、算出された重み付き相互相関関数に基づいて音源の位置を推定する（ステップＳ２４）。

以上のように、本実施形態では、相互相関関数算出部１１が、振動信号からフレームごとの相互相関関数を算出し、重み算出部３０が、相互相関関数から算出される信号対雑音比に基づいてフレームごとの重みを算出する。重み付き相互相関関数算出部３１が、フレームごとの相互相関関数に対応する重みを乗じ、重み付けされた各フレームの相互相関関数の総和を重み付き相互相関関数として算出し、位置推定部３２が、重み付き相互相関関数に基づいて、振動発生源の位置を推定する。

このような構成によっても、目的の振動発生源の位置を精度よく推定できる。例えば、本実施形態の振動発生源推定装置を用いることで、配管等からの漏洩音のような継続的で時間変化の小さい信号の位置を精度よく推定できる。

以下、具体的な実施例により本発明を説明するが、本発明の範囲は以下に説明する内容に限定されない。ここでは、第１の実施形態の振動発生源推定装置の実施例を説明する。前提として、直方体の室内（６×６×３ｍ）で、雑音と目的音をそれぞれ異なる方向から発生させたときに、２つのマイクで観測される信号を、鏡像法を利用したシミュレーションにより算出した。雑音と目的音は、それぞれ無相関の白色雑音とし、０．３秒間発生させた。

上記に示す式１３を用いて重みを算出し、上記に示す式１１を満たすようにｈを設定した。第１のマイクと目的音の音源との距離を３．４ｍ、第１のマイクと雑音源との距離を３．０ｍ、マイク間の距離を１０ｃｍ、残響時間を０．３ｓ、サンプリング周波数を４８ｋＨｚとした。

図８は、相互相関関数の比較例を示す説明図である。図８（ａ）は、２つの信号の相互相関関数を示し、図８（ｂ）は、２つの信号の重み付き相互相関関数を示す。図８（ａ）および図８（ｂ）において、横軸は、上記に示す式４を用いて方向θに変換された伝達時間差τを表わす。

図８（ａ）に例示する４つのピークは、それぞれ、雑音、雑音による反射音、目的音および目的音による反射音の成分を表している。図８（ａ）に例示する相互相関関数のピークから音源方向を推定する場合、目的音以外のピークも同時に検出されているため、誤った方向を推定してしまう可能性が高い。

一方、算出された重みを用いて重み付けを行うと、図８（ｂ）に例示するように、雑音および雑音による反射音のピークは消え、目的音による反射音も小さくなっているため、相対的に目的音のピークが大きくなる。そのため、図８（ｂ）に例示する重み付き相互相関関数のピークから音源方向を推定することにより、正しい方向を推定できる。

次に、本発明の概要を説明する。図９は、本発明による振動発生源推定装置の概要を示すブロック図である。本発明による振動発生源推定装置は、複数のセンサ（例えば、マイク）より取得された複数の振動信号（例えば、音声）から振動発生源（例えば、音源）の位置を推定する振動発生源推定装置であって、振動信号からフレームごとの相互相関関数を算出する相互相関関数算出部８１（例えば、相互相関関数算出部１１）と、相互相関関数から算出される信号対雑音比に基づいてフレームごとの重みを算出する重み算出部８２（例えば、重み算出部３０）と、フレームごとの相互相関関数に算出された対応する重みを乗じ、重み付けされた各フレームの相互相関関数の総和を重み付き相互相関関数として算出する重み付き相互相関関数算出部８３（例えば、重み付き相互相関関数算出部３１）と、重み付き相互相関関数に基づいて、振動発生源の位置を推定する位置推定部８４（例えば、位置推定部３２）とを備えている。

そのような構成により、反射により振動が伝わる環境や振動発生源以外から振動が発生する環境であっても、目的の振動発生源の位置を精度よく推定できる。

また、振動発生源推定装置は、背景雑音をモデル化した背景雑音モデルを相互相関関数から算出する背景雑音モデル算出部（例えば、背景雑音モデル算出部１２）と、背景雑音モデルにより特定される背景雑音を相互相関関数から減算した雑音減算相互相関関数を算出する雑音減算部（例えば、雑音減算部１３）とを備えていてもよい。そして、重み付き相互相関関数算出部８３（例えば、重み付き相互相関関数算出部１５）は、相互相関関数の代わりに雑音減算相互相関関数を用いて重み付き相互相関関数を算出してもよい。すなわち、重み付き相互相関関数算出部８３は、フレームごとの雑音減算相互相関関数に算出された対応する重みを乗じ、重み付けされた各フレームの雑音減算相互相関関数の総和を重み付き相互相関関数として算出してもよい。

具体的には、重み算出部８２は、相互相関関数の最大値の自乗を信号パワーとし、相互相関関数の二乗和を信号雑音パワーとしたときに、前記信号パワーを前記信号雑音パワーで除して算出される信号対雑音比（例えば、上記に示す式１２を用いて算出される信号対雑音比）に基づいて、フレームごとの重みを算出してもよい。

他にも、重み算出部８２は、相互相関関数の二乗和を信号雑音パワーとしたときに、その信号雑音パワーの逆数により算出される信号対雑音比（例えば、上記に示す式１６を用いて算出される信号対雑音比）に基づいて、フレームごとの重みを算出してもよい。

また、位置推定部８４は、重み付き相互相関関数が最大になるラグ時間、センサ間の距離および振動伝搬速度に基づいて、センサからの方向または距離（例えば、上記に示す式１５または式１８および式１９）を推定することにより振動発生源の位置を推定してもよい。

また、相互相関関数算出部８１は、相互相関関数の実部から相互相関関数の虚部を算出し、実部と虚部とを加算して複素数で表したもの（例えば、上記に示す式２または式３）を相互相関関数としてもよい。

また、重み算出部８２は、相互相関関数の信号対雑音比が高いフレームほど重みを大きく算出してもよい。

また、振動発生源推定装置は、音声に基づいて特定可能なイベントである音響イベントの種類を認識する認識部（例えば、認識部２０）と、認識された音響イベントの種類と、推定された音源の方向を表示する指示を行う結果表示部（例えば、結果表示部２１）とを備えていてもよい。そのような構成によれば、音源の状況を即座に把握できる。

上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。

（付記１）複数のセンサより取得された複数の振動信号から振動発生源の位置を推定する振動発生源推定方法であって、前記振動信号からフレームごとの相互相関関数を算出し、前記相互相関関数から算出される信号対雑音比に基づいてフレームごとの重みを算出し、前記フレームごとの相互相関関数に算出された対応する前記重みを乗じ、重み付けされた各フレームの相互相関関数の総和を重み付き相互相関関数として算出し、前記重み付き相互相関関数に基づいて、前記振動発生源の位置を推定することを特徴とする振動発生源推定方法。

（付記２）背景雑音をモデル化した背景雑音モデルを相互相関関数から生成し、前記背景雑音モデルにより特定される背景雑音を相互相関関数から減算した雑音減算相互相関関数を算出し、前記雑音減算相互相関関数から算出される信号対雑音比に基づいてフレームごとの重みを算出し、相互相関関数の代わりに前記雑音減算相互相関関数を用いて重み付き相互相関関数を算出する付記１記載の振動発生源推定方法。すなわち、フレームごとの雑音減算相互相関関数に算出された対応する前記重みを乗じ、重み付けされた各フレームの雑音減算相互相関関数の総和を重み付き相互相関関数として算出する。

（付記３）複数のセンサより取得された複数の振動信号から振動発生源の位置を推定するコンピュータに適用される振動発生源推定プログラムであって、前記コンピュータに、前記振動信号からフレームごとの相互相関関数を算出する相互相関関数算出処理、前記相互相関関数から算出される信号対雑音比に基づいてフレームごとの重みを算出する重み算出処理、前記フレームごとの相互相関関数に算出された対応する前記重みを乗じ、重み付けされた各フレームの相互相関関数の総和を重み付き相互相関関数として算出する重み付き相互相関関数算出処理、および、前記重み付き相互相関関数に基づいて、前記振動発生源の位置を推定する位置推定処理を実行させるための振動発生源推定プログラム。

（付記４）コンピュータに、背景雑音をモデル化した背景雑音モデルを相互相関関数から生成する背景雑音モデル生成処理、および、前記背景雑音モデルにより特定される背景雑音を相互相関関数から減算した雑音減算相互相関関数を算出する雑音減算処理を実行させ、重み算出処理で、前記雑音減算相互相関関数から算出される信号対雑音比に基づいてフレームごとの重みを算出させ、重み付き相互相関関数算出処理で、相互相関関数の代わりに前記雑音減算相互相関関数を用いて重み付き相互相関関数を算出させる付記３記載の振動発生源推定プログラム。すなわち、コンピュータに、重み付き相互相関関数算出処理で、フレームごとの雑音減算相互相関関数に算出された対応する前記重みを乗じさせ、重み付けされた各フレームの雑音減算相互相関関数の総和を重み付き相互相関関数として算出させる。

本発明は、振動発生源の位置を推定する振動発生源推定装置に好適に適用される。本発明は、例えば、室内で音源の方向を推定する際、雑音や反射音が発生する環境においても精度よく音源の位置を推定する振動発生源推定装置に好適に適用される。

１０ 信号入力部
１１ 相互相関関数算出部
１２ 背景雑音モデル算出部
１３ 雑音減算部
１４，３０ 重み算出部
１５，３１ 重み付き相互相関関数算出部
１６，３２ 位置推定部
Ｍ１，Ｍ２ マイク
Ｓ１，Ｓ２ センサ

Claims (10)

1. 複数のセンサより取得された複数の振動信号から振動発生源の位置を推定する振動発生源推定装置であって、
   前記振動信号からフレームごとの相互相関関数を算出する相互相関関数算出部と、
   前記相互相関関数から算出される信号対雑音比に基づいてフレームごとの重みを算出する重み算出部と、
   前記フレームごとの相互相関関数に算出された対応する前記重みを乗じ、重み付けされた各フレームの相互相関関数の総和を重み付き相互相関関数として算出する重み付き相互相関関数算出部と、
   前記重み付き相互相関関数に基づいて、前記振動発生源の位置を推定する位置推定部とを備えた
   ことを特徴とする振動発生源推定装置。
2. 背景雑音をモデル化した背景雑音モデルを相互相関関数から算出する背景雑音モデル算出部と、
   前記背景雑音モデルにより特定される背景雑音を相互相関関数から減算した雑音減算相互相関関数を算出する雑音減算部とを備え、
   重み算出部は、前記雑音減算相互相関関数から算出される信号対雑音比に基づいてフレームごとの重みを算出し、
   重み付き相互相関関数算出部は、相互相関関数の代わりに前記雑音減算相互相関関数を用いて重み付き相互相関関数を算出する
   請求項１記載の振動発生源推定装置。
3. 重み算出部は、相互相関関数の最大値の自乗を信号パワーとし、相互相関関数の二乗和を信号雑音パワーとしたときに、前記信号パワーを前記信号雑音パワーで除して算出される信号対雑音比に基づいて、フレームごとの重みを算出する
   請求項１または請求項２記載の振動発生源推定装置。
4. 重み算出部は、相互相関関数の二乗和を信号雑音パワーとしたときに、当該信号雑音パワーの逆数により算出される信号対雑音比に基づいて、フレームごとの重みを算出する
   請求項１または請求項２記載の振動発生源推定装置。
5. 位置推定部は、重み付き相互相関関数が最大になるラグ時間、センサ間の距離および振動伝搬速度に基づいて、センサからの方向または距離を推定することにより振動発生源の位置を推定する
   請求項１から請求項４のうちのいずれか１項に記載の振動発生源推定装置。
6. 相互相関関数算出部は、相互相関関数の実部から相互相関関数の虚部を算出し、前記実部と前記虚部とを加算して複素数で表したものを相互相関関数とする
   請求項１から請求項５のうちのいずれか１項に記載の振動発生源推定装置。
7. 重み算出部は、相互相関関数の信号対雑音比が高いフレームほど重みを大きく算出する
   請求項１から請求項６のうちのいずれか１項に記載の振動発生源推定装置。
8. 音声に基づいて特定可能なイベントである音響イベントの種類を認識する認識部と、
   認識された音響イベントの種類と、推定された音源の方向を表示する指示を行う結果表示部とを備えた
   請求項１から請求項７のうちのいずれか１項に記載の振動発生源推定装置。
9. 複数のセンサより取得された複数の振動信号から振動発生源の位置を推定する振動発生源推定方法であって、
   前記振動信号からフレームごとの相互相関関数を算出し、
   前記相互相関関数から算出される信号対雑音比に基づいてフレームごとの重みを算出し、
   前記フレームごとの相互相関関数に算出された対応する前記重みを乗じ、重み付けされた各フレームの相互相関関数の総和を重み付き相互相関関数として算出し、
   前記重み付き相互相関関数に基づいて、前記振動発生源の位置を推定する
   ことを特徴とする振動発生源推定方法。
10. 複数のセンサより取得された複数の振動信号から振動発生源の位置を推定するコンピュータに適用される振動発生源推定プログラムであって、
    前記コンピュータに、
    前記振動信号からフレームごとの相互相関関数を算出する相互相関関数算出処理、
    前記相互相関関数から算出される信号対雑音比に基づいてフレームごとの重みを算出する重み算出処理、
    前記フレームごとの相互相関関数に算出された対応する前記重みを乗じ、重み付けされた各フレームの相互相関関数の総和を重み付き相互相関関数として算出する重み付き相互相関関数算出処理、および、
    前記重み付き相互相関関数に基づいて、前記振動発生源の位置を推定する位置推定処理
    を実行させるための振動発生源推定プログラム。

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