JPS6086429A - Sailing sound analyzer of ship - Google Patents
Sailing sound analyzer of shipInfo
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- JPS6086429A JPS6086429A JP58194230A JP19423083A JPS6086429A JP S6086429 A JPS6086429 A JP S6086429A JP 58194230 A JP58194230 A JP 58194230A JP 19423083 A JP19423083 A JP 19423083A JP S6086429 A JPS6086429 A JP S6086429A
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Abstract
Description
【発明の詳細な説明】
〔発明の利用分野〕
本発明は海洋を航走中の船舶の放射する音を受波し、信
号処理して特徴を抽出する信号分析装置に関するもので
ある。DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION [Field of Application of the Invention] The present invention relates to a signal analysis device that receives sound emitted by a ship traveling on the ocean, processes the signal, and extracts characteristics.
船舶の放射雑音源はディーゼルエンジン等の機械雑音、
推進器のプロペラ雑音、船体の流体力学的雑音に分けら
れる。これらの中で、プロペラ雑音については、特開昭
54−9967号公報にプロペラ枚数等の情報が得られ
ることが記述されている。Sources of radiated noise on ships are mechanical noise such as diesel engines,
It can be divided into propeller noise from the thruster and hydrodynamic noise from the hull. Among these, regarding propeller noise, it is described in Japanese Patent Laid-Open No. 54-9967 that information such as the number of propellers can be obtained.
従来、航走雑音の分析において、そのスペクトル包絡を
線形予測法で推定した例がある(特開昭51−1123
77号公報、実願昭54−076505号参照)。前者
は、雑音改善のために、短時間自己相関関数を累加して
から線形予測分析するのが特徴である。後者の実用新案
は、雑音除去のため。Conventionally, in the analysis of navigation noise, there is an example of estimating its spectral envelope using a linear prediction method (Japanese Patent Laid-Open No. 51-1123).
(See Publication No. 77 and Utility Model Application No. 1983-076505). The former is characterized by performing linear predictive analysis after accumulating short-term autocorrelation functions in order to improve noise. The latter utility model is for noise removal.
隣接ピッチ自己相関係数(雑音の存在しないピッチ付近
の相関係数)を用いて線形予測分析することが特徴であ
る。The feature is that linear prediction analysis is performed using adjacent pitch autocorrelation coefficients (correlation coefficients near pitches where no noise exists).
しかし、航走音において、補機前、たとえば送風機、発
電機、電源等の強い音の成分が存在する場合、前記2方
法はこういった補機前などに無対策のため、予測スペク
トルは補機前に強く影響され、エンジンの爆発音による
船体共振スペクトルを抽出することはできない。However, if there are strong sound components in front of auxiliary equipment, such as blowers, generators, power supplies, etc. in the cruising sound, the above two methods do not take measures in front of these auxiliary equipment, so the predicted spectrum is corrected. It is not possible to extract the hull resonance spectrum due to the engine explosion sound as it is strongly influenced by the front of the aircraft.
本発明の目的は、上記欠点を改良することにある。 The object of the present invention is to improve the above-mentioned drawbacks.
この目的を達成するため、本発明では、エンジンの爆発
音による船体共振スペクトルを推定する際に、妨害とな
る補機前をあらかじめスペクトル気
中で際立してから、エンジンの爆発周期の高調波線スペ
クトルをコームフィルタで取出しスペクトル包絡を線形
予測法により抽出し、同時に広帯域な流体雑音、プロペ
ラ雑音を上記コームフィルタにより軽減する点に特徴が
ある。特徴パラメータとしては、PAFLCOR係数を
用いる。PAFLCOR係数から線形予測係数が得られ
船体の共振周波数、3dB帯域幅が得られる。In order to achieve this objective, in the present invention, when estimating the hull resonance spectrum due to the engine explosion sound, the area in front of the auxiliary equipment that will cause interference is first highlighted in the spectrum, and then the harmonics of the engine explosion period are It is characterized by extracting the spectrum using a comb filter and extracting the spectrum envelope using a linear prediction method, and at the same time reducing broadband fluid noise and propeller noise using the comb filter. PAFLCOR coefficients are used as feature parameters. A linear prediction coefficient is obtained from the PAFLCOR coefficient, and the resonant frequency and 3 dB bandwidth of the hull are obtained.
まず、本発明の詳細な説明する。推進の動力源としてデ
ィーゼルエンジンを用いている船舶にたいしてはすべて
この原理があてはまる。近年、騒音対策上、エンジンを
支持する防振台に工夫をし、改善をしているが、依然、
振動騒音は存在する。First, the present invention will be explained in detail. This principle applies to all ships that use diesel engines as their propulsion power source. In recent years, improvements have been made to the anti-vibration table that supports the engine in order to prevent noise, but still.
Vibration noise exists.
その中でディーゼルエンジンのシリンダ内での爆発によ
る周期的振動がある。その周期はシリンダ点火周期と呼
ばれている。その周期を−gt (5ec)とすると、
シリンダ点火周波数は1/Pt(Hz)である。この周
期音源をp(t)、船体がその周期音源p (t)によ
って駆動されたとし、船体のインパルスレスポンスをv
(t)とすると、我々が観察する信号g(t)は、
g(t)=鳳 p(τ)v(を−τ)dτ (1)で与
えられる。g (t)、p (t)、及びv (t)の
フーリエ変換をそれぞれG(f)、P (f)及びV
(f)とするとG (f) = P (f)・V (f
) (2)(2)式のスペクトル中に、代表的な2種類
の補機音大1補
をH(f)とすれば、式(2)は
G(f)= P(f)V(f)+H(f) (3)補機
前の具体例を第1図(a)に示した。第1図(a)を簡
単に説明すると、破線はエンジンの爆発にともなう基本
波(ピッチ)とその高調波成分であり、その破線の頂上
を連ねた°のは船体共振スペクトル包絡りである。この
スペクトル中に、補機音大1補
周波数以外にその高調周波数( A,’ 、 A2’
、 A3’ 。Among these are periodic vibrations caused by explosions within the cylinders of diesel engines. The period is called the cylinder ignition period. If the period is -gt (5ec), then
The cylinder ignition frequency is 1/Pt (Hz). Assuming that this periodic sound source is p(t) and the hull is driven by the periodic sound source p(t), the impulse response of the hull is v
(t), the signal g(t) we observe is given by g(t)=Otori p(τ)v(−τ)dτ (1). The Fourier transforms of g (t), p (t), and v (t) are expressed as G (f), P (f), and V
(f), then G (f) = P (f)・V (f
) (2) In the spectrum of equation (2), if H(f) is the representative two types of auxiliary loudness 1st complement, equation (2) becomes G(f) = P(f)V( f)+H(f) (3) A specific example before the auxiliary equipment is shown in Fig. 1(a). Briefly explaining FIG. 1(a), the broken line is the fundamental wave (pitch) and its harmonic components associated with engine explosion, and the ° that connects the tops of the broken line is the hull resonance spectrum envelope. In this spectrum, in addition to the 1st complementary frequency of the auxiliary sound, its harmonic frequencies (A,', A2'
, A3'.
・・・・・・)が存在する。また補機前Aはシリンダ点
火周波数およびその高調波スペクトルと重なる場合、す
なわち補機前Aの周波数/A(H2)がシリンダ点火周
波数の整数倍の関係にある場合とそうでない場合がある
。一方補機音Bの周波数fB(H2)はシリンダ点火周
期とは無関係で、船速に応じて、速度の上昇に従って高
周波数側に移動し、ゆれ動く性質を持つ。ただし、船種
によってシリンダ点火周期、補機前の周波数、音圧レベ
ルは異なる。...) exists. Further, the pre-auxiliary A may or may not overlap the cylinder ignition frequency and its harmonic spectrum, that is, the frequency/A(H2) of the pre-auxiliary may be an integral multiple of the cylinder ignition frequency. On the other hand, the frequency fB (H2) of the auxiliary engine sound B is unrelated to the cylinder ignition cycle, and has the property of fluctuating and moving toward a higher frequency side as the speed increases, depending on the ship speed. However, the cylinder ignition cycle, frequency before auxiliary equipment, and sound pressure level differ depending on the type of ship.
これら補機前の音圧レベルが船体共振スペクトル包絡レ
ベルの下に隠れ、船体スペクトル包絡中に重ならない(
基本周波数成分の整数倍にない)ときは線形予測による
スペクトル推定に際して問題にはならない。上記に説明
した(3)式における補機前を抽出し除去するために本
発明では第2図に示した方法を用いる。すなわちパワー
スペクトル中で任意に周波数範囲を設定し、その範囲で
振幅レベルの最大値である補機前をみつけ抽出し、除去
する。第2図中、山のうねりは補機前の存在する付近の
スペクトル特性を表わしている。以下さらに詳しく説明
する。The sound pressure level in front of these auxiliary machines is hidden below the hull resonance spectrum envelope level and does not overlap within the hull spectrum envelope (
(not at an integer multiple of the fundamental frequency component), there is no problem when estimating the spectrum by linear prediction. In order to extract and remove the part before the auxiliary machine in equation (3) explained above, the present invention uses the method shown in FIG. 2. That is, a frequency range is arbitrarily set in the power spectrum, and the maximum amplitude level in that range before the auxiliary equipment is found, extracted, and removed. In Figure 2, the undulations of the mountains represent the spectral characteristics in the vicinity of the area in front of the auxiliary equipment. This will be explained in more detail below.
(1)第2図(a)においてあらかじめ設定した範囲A
1B1間で最大値を探しその位置をE点とする。(1) Range A set in advance in Figure 2 (a)
Find the maximum value between 1B1 and set that position as point E.
(2)E点を中心にして周波数の高くなるB点の方向に
隣りあう、極大値をとってそれらの極大値の差の値が所
定値δ(dB)(0.5〜3dB程度)より犬であれば
、極大値の間にある極小点をDとする。(2) Take the local maximum values that are adjacent to each other in the direction of point B, where the frequency increases with point E as the center, and the difference between these maximum values is less than a predetermined value δ (dB) (approximately 0.5 to 3 dB). For a dog, let D be the minimum point between the maximum values.
(3)つぎにE点からA点の方向(周波数の低くなる方
向)へも同様にして、極小点Cをみつける。(3) Next, find the minimum point C in the same manner from point E to point A (direction where the frequency decreases).
(4)もし両方の場合とも上記条件をみたす極小点C%
DがなければA,8間には補機前なしき判定する。(4) If both cases meet the above conditions, the minimum point C%
If there is no D, it is determined that there is no auxiliary equipment between A and 8.
(5)0% D点を第2図(b)の如く直線で結ぶ演算
により補機前を除去する。(5) 0% The area in front of the auxiliary machine is removed by a calculation that connects point D with a straight line as shown in FIG. 2(b).
(6)この演算を補機前の個数に応じて行う。補機前A
の場合、高調波も存在するから、探索する範囲もその個
数だけ設定し除去を行う。(6) Perform this calculation according to the number of auxiliary machines. Auxiliary equipment front A
In the case of , harmonics also exist, so the search range is set to the same number of harmonics and removed.
以上の演算操作により補機前の除去されたスペクトルか
ら、船体共振スペクトル包絡の抽出を行う。このとき第
1図(b)のような振幅特性をもったコームフィルタを
用いる。(鈴木他2;ディジタルフィルタリングによる
雑音の抽出、信学技報EA76−57 P43) この
際ピッチ周波数が必要であるが、既出の特願昭56−8
8151号によれば、適切な分析窓長、パワースペクト
ルの累加数が決まり、容易に得られる。第3図に示した
コームフィルタを利用すれば、出力端子3002からは
、エンジンによる船体共振スペクトル(ピッチ周波数の
基本波ならびにその高調波スペクトルによるスペクトル
包絡特性)が得られる。第3図において入力端子300
1から入力された音響信号よりパワースペクトル演算器
301でパワースペクトルが計算され、その結果からコ
ームフィルタ302で上記共振スペクトルが計算される
。パワースペクトルと共振スペクトルとの差が加算器3
03で計算され出力端子3003から出力される。船舶
(ディーゼル船)が複数存在する場合、第4図1こ示し
たようlこピッチのピークが船舶数分(T1.T2.T
3)存在するから、抽出したピッチ周波数の大きい順に
、コームフィルタにかけ船体共振スペクトルを得る。こ
の方法によれば、複数船舶が存在しピッチ周波数が互い
に整数倍の関係にある際、スペクトル中で倍周波数ごと
にスペクトル成分の欠損があるけれども、この悪影響を
小さくすることができる。すなわち、ピッチ周波数の小
さい船舶のスペクトル包絡の欠損はピッチ周波数の大き
い船舶のスペクトル包絡の欠損より少なくなるからであ
る。従って、ピッチ周波数が互いに整数倍の関係にない
場合は何ら問題ないことは言うまでもない。Through the above calculation operations, the hull resonance spectrum envelope is extracted from the spectrum removed before the auxiliary equipment. At this time, a comb filter having amplitude characteristics as shown in FIG. 1(b) is used. (Suzuki et al. 2; Extraction of noise by digital filtering, IEICE Technical Report EA76-57 P43) In this case, the pitch frequency is required, but the previously mentioned patent application No. 1982-8
According to No. 8151, an appropriate analysis window length and power spectrum cumulative number are determined and easily obtained. If the comb filter shown in FIG. 3 is used, the engine hull resonance spectrum (spectral envelope characteristic due to the fundamental wave of the pitch frequency and its harmonic spectrum) can be obtained from the output terminal 3002. In FIG. 3, the input terminal 300
A power spectrum calculation unit 301 calculates a power spectrum from the acoustic signal input from 1, and a comb filter 302 calculates the resonance spectrum from the result. Adder 3 calculates the difference between the power spectrum and the resonance spectrum.
03 and output from the output terminal 3003. When there are multiple ships (diesel ships), the peak of the pitch is equal to the number of ships (T1, T2, T
3) Since it exists, apply a comb filter in descending order of the extracted pitch frequency to obtain a hull resonance spectrum. According to this method, when a plurality of ships exist and their pitch frequencies are integer multiples of each other, although there is a loss of spectral components at each double frequency in the spectrum, this adverse effect can be reduced. That is, the loss in the spectral envelope of a ship with a small pitch frequency is smaller than the loss in the spectral envelope of a ship with a high pitch frequency. Therefore, it goes without saying that there is no problem if the pitch frequencies are not integral multiples of each other.
一方、出力端子3003からは前記でとり除いた以外の
補機前やピッチの高調波にのらない未知の補機前あるい
は他の船舶(タービン船等)の航走音スペクトルが得ら
れる可能性がある。On the other hand, from the output terminal 3003, there is a possibility that the running sound spectrum of the front of the auxiliary equipment other than those removed above, the unknown front of the auxiliary equipment that does not overlap with pitch harmonics, or the running sound spectrum of other vessels (turbine ships, etc.) may be obtained. There is.
上記船体共振スペクトル、航走音スペクトルを高速フー
リエ変換(FFT)すれば自己相関係数が得られる。自
己相関係数を(r(n)=r (nΔ)In=0 、1
、・・・・・・)とすれば、線形予測法において、D
urbinの解法(J、Durbin:The Fit
t−ing of Time−series Mode
ls、Rev。An autocorrelation coefficient can be obtained by performing fast Fourier transform (FFT) on the hull resonance spectrum and the cruise sound spectrum. The autocorrelation coefficient is (r(n)=r (nΔ)In=0, 1
,...), then in the linear prediction method, D
urbin's solution (J, Durbin: The Fit
Ting of Time-series Mode
ls, Rev.
In5t、Int、5tatist、、28−3,23
3/234(1960))を用いれば、以下の3式が得
られる。すなわち、
αテ)=α’(” ””r””(X:’ 1くtくr
1゜α曾=−kr (5)
”τ=Er−1(” ’r ) t ” o=r(o)
(6まただし、k7はPARCOR係数、E7は予測残
差パワーである。τ=1より始めて順次、次数を増加し
てゆき、τ=pのとき予測係数a、=αl(P’(1<
i<p )が得られる。In5t,Int,5tatist,,28-3,23
3/234 (1960)), the following three equations are obtained. That is, αte)=α'("""r""(X:' 1kutkur
1゜α = -kr (5) ``τ=Er-1('''r) t'' o=r(o)
(6) However, k7 is the PARCOR coefficient and E7 is the prediction residual power. Starting from τ = 1, the order is increased sequentially, and when τ = p, the prediction coefficient a, = αl (P' (1 <
i<p) is obtained.
線形予測推定スペクトルP←)は
ただし、
また、P(G))における極をZ t =γ、 @ e
” t t =1 。The estimated linear prediction spectrum P←) is, however, the pole in P(G)) is Z t = γ, @ e
” t t =1.
2、・・・・・・pとおけば、共振周波数Pi、3dB
帯域幅Biは
b t = l og −(10)
πΔ
で与えられる。2. If p is set, the resonant frequency Pi is 3 dB
The bandwidth Bi is given by b t = log − (10) πΔ.
以下本発明による一実施例について述べる。An embodiment according to the present invention will be described below.
第5図は本発明による一実施例の構成を示すブロック図
である。入力端子101より、航走音信号が入力される
と、標本化周波数に適した遮断周波数の低域戸波器1へ
入力後A/D変換器2で標本化量子化される。パワース
ペクトル演算器3は第5図(b)に示した回路で演算実
行される。すなわち、入力端子301より入力される時
系列データを、制御装置11の指示で決められた窓長(
フレーム長)の窓かけ器31で切り出す。高速フーリエ
変換器32は、窓かけ器31の出力を、周波数分析する
。乗算器33はそれをパワースペクトルに変換する。つ
ぎに、補機前除去器4はパワースペクトル中の補機前を
除去する。補機前の種類を探索する範囲はあらかじめ制
御装置11で指示される。FIG. 5 is a block diagram showing the configuration of an embodiment according to the present invention. When a cruise sound signal is inputted from an input terminal 101, it is inputted to a low frequency door filter 1 having a cutoff frequency suitable for the sampling frequency, and then sampled and quantized by an A/D converter 2. The power spectrum calculator 3 performs calculations using the circuit shown in FIG. 5(b). That is, the time series data input from the input terminal 301 is processed using the window length (
Cut out using the window cutter 31 of the frame length). The fast Fourier transformer 32 frequency-analyzes the output of the windower 31. Multiplier 33 converts it into a power spectrum. Next, the pre-auxiliary remover 4 removes the pre-auxiliary from the power spectrum. The range in which to search for the type in front of the auxiliary machine is specified in advance by the control device 11.
除去した補機前の周波数、振幅、補機前存在の有無が記
憶装置10に保存される。ピッチ抽出器5はケプストラ
ム法のピッチ抽出方式によるもので、第5図(C)にそ
の構成が示されている。すなわち、入力端子501にパ
ワースペクトルが入力されると、対数変換器51で対数
値に変換され高速フーリエ変換器52に入力後、パワー
ケストラムに変換される。ピッチ検出器53は高ケフレ
ンシ一部のピークで、ある域値を越えたものを複数個検
出する。このときピークを何個まで検出するかは制御装
置11で指示がある。抽出したピッチは記憶装置10に
入力される。一方ピッチ監視装置5′ではピッチ抽出器
5で算出したピッチをもとにピッチ周波数の変動を検出
する。ピッチに変化があればスペクトルの累加を打切る
ため制御装置11を通じて累加器7に指示し、加算を止
め累加パワースペクトルを平均化し記憶装置10へ入力
する。The frequency and amplitude of the removed pre-auxiliary machine, and the presence or absence of the pre-auxiliary machine are stored in the storage device 10. The pitch extractor 5 is based on the pitch extraction method of the cepstral method, and its configuration is shown in FIG. 5(C). That is, when a power spectrum is input to the input terminal 501, it is converted into a logarithmic value by the logarithmic converter 51, and after being input to the fast Fourier transformer 52, it is converted to a power cestrum. The pitch detector 53 detects a plurality of peaks of high quenching frequency that exceed a certain threshold value. At this time, the control device 11 instructs how many peaks to detect. The extracted pitch is input to the storage device 10. On the other hand, the pitch monitoring device 5' detects fluctuations in pitch frequency based on the pitch calculated by the pitch extractor 5. If there is a change in pitch, the controller 11 instructs the accumulator 7 to stop accumulating the spectrum, stops the addition, averages the accumulated power spectrum, and inputs it to the storage device 10.
ピッチ周波数に変化のない場合はあらかじめ定めたフレ
ーム数のスペクトルを累加平均するよう制御装置11が
働く。またピッチの存在しない場合も同様で、パワース
ペクトルは定められた回数累加平均される。こうして得
られた安定なパワースペクトルからコームフィルタ回路
6により船体共振スペクトル包絡を抽出する。(補機雑
音はすでに除去されている。)入力端子501へ入力さ
れたデータに、複数船舶の航走音がある場合、記憶装置
10には複数個のピークが記憶されているから制御装置
11の指示で、4の出力から6の出力を差し引いて得ら
れたスペクトルを用いて複数船舶の船体共振スペクトル
が得られる。また、差引いた残りのスペクトルから他の
補機雑音、他船舶のスペクトルを抽出する。If there is no change in the pitch frequency, the control device 11 operates to cumulatively average the spectra of a predetermined number of frames. The same is true when there is no pitch, and the power spectrum is cumulatively averaged a predetermined number of times. The comb filter circuit 6 extracts the hull resonance spectrum envelope from the stable power spectrum thus obtained. (The auxiliary equipment noise has already been removed.) If the data input to the input terminal 501 includes the navigation sounds of multiple ships, the storage device 10 stores multiple peaks, so the control device 11 With this instruction, the hull resonance spectra of multiple ships can be obtained using the spectrum obtained by subtracting the output of 6 from the output of 4. Also, other auxiliary equipment noise and spectra of other ships are extracted from the remaining spectrum after subtraction.
これらパワースペクトルを自己相関器8へ入力する。自
己相関器8は累加パワースペ“クトルを高速フーリエ変
換することで自己相関係数を得る。These power spectra are input to the autocorrelator 8. The autocorrelator 8 obtains autocorrelation coefficients by performing fast Fourier transform on the cumulative power spectrum.
PARCOR分析装置9の回路構成が第5図(d)に示
されている。すなわち、入力端子901へ入力された自
己相関係数をPARCOR演算器91でPARCOR分
析し、PARCOR係数を得る。そして、線形予測演算
器92は制御装置11で指示される予測次数の線形予測
係数をPAIE(、COB係数より算出する。予測スペ
クトル演算器93は予測スペクトルを線形予測係数から
算出する。共振周波数演算器94は線形予測係数から共
振周波数と3dB帯域幅を算出する。これらにより得ら
れたPARCOR係数、線形予測係数、共振周波数、3
dB帯域幅、そして船体共振スペクトルは制御装置11
を介して記憶装置10に保存される。表示装置12は入
力装置13からの指令で船体共振スペクトル、ケプスト
ラムの他、記憶装置10に記憶されたピッチ、補機音情
報等のパラメータの結果を目視するために使用される。The circuit configuration of the PARCOR analyzer 9 is shown in FIG. 5(d). That is, the autocorrelation coefficient input to the input terminal 901 is subjected to PARCOR analysis by the PARCOR calculator 91 to obtain a PARCOR coefficient. Then, the linear prediction calculator 92 calculates the linear prediction coefficient of the prediction order instructed by the control device 11 from the PAIE (, COB coefficient). The prediction spectrum calculator 93 calculates the prediction spectrum from the linear prediction coefficient. Resonance frequency calculation The device 94 calculates the resonant frequency and 3 dB bandwidth from the linear prediction coefficient.The PARCOR coefficient, linear prediction coefficient, resonant frequency, 3
dB bandwidth and hull resonance spectrum are controlled by the control device 11.
The data is stored in the storage device 10 via. The display device 12 is used to visually check the results of parameters such as the hull resonance spectrum, cepstrum, pitch, and auxiliary machine sound information stored in the storage device 10 in response to commands from the input device 13.
記憶装置10は情報が満杯になれば、新しいものと交換
できるパック式のものである。The storage device 10 is of a pack type that can be replaced with a new one when it is full of information.
以上説明したように、本発明は船舶航走音を分析し、補
機前を除去し、ピッチを抽出しながら、ピッチの変動に
応じて累加数を変えられるスペクトル累加平均の手段そ
してピッチの高調スペクトル包絡すなわち船体共振スペ
クトルを各船舶について抽出し、またPARCOR分析
により船体共振スペクトル包絡、共振周波数、3dB帯
域幅を抽出する手段を主な目的として有する分析装置を
提供する。この分析装置により、船舶固有の有効な特徴
を自動的に得ることができる。As explained above, the present invention analyzes the sound of a ship running, removes the sound in front of the auxiliary equipment, extracts the pitch, and uses a spectral cumulative average that can change the cumulative number according to pitch fluctuations, and a pitch harmonic. An analysis device whose main purpose is to extract a spectral envelope, that is, a hull resonance spectrum for each ship, and to extract the hull resonance spectrum envelope, resonance frequency, and 3 dB bandwidth by PARCOR analysis is provided. With this analysis device, useful ship-specific characteristics can be obtained automatically.
第1図(alは船舶航走音パワースペクトルの一例を示
す図、第1図(b)は周波数1/Pt(Hz)の振幅特
性のコームフィルタの一例を示す図、第2図は補機前除
去方法を説明する図、第3図は船体共 (振スペクトル
を抽出する方法を説明するブロック図、第4図はケプス
トラム分析によるピッチ抽出を説明する図、第5図は本
発明の一実施例のブロック構成図Cある。
3・・・パワースペクトル演算器、4・・・補機前除去
器、5・・・ピッチ抽出器、5′・・ピッチ監視装置、
6・・・コームフィルタ。
菫 1 図
り
第 22
QD 周波C
笛 3 図
第 4− ロ
ケフレンジー(Sec)Figure 1 (al is a diagram showing an example of the power spectrum of a ship's running sound, Figure 1 (b) is a diagram showing an example of a comb filter with an amplitude characteristic of frequency 1/Pt (Hz), Figure 2 is a diagram showing an example of a comb filter with an amplitude characteristic of a frequency of 1/Pt (Hz), Figure 3 is a block diagram explaining the method for extracting the hull resonance spectrum, Figure 4 is a diagram explaining pitch extraction by cepstral analysis, and Figure 5 is an implementation of the present invention. There is an example block configuration diagram C. 3... Power spectrum calculator, 4... Auxiliary equipment pre-removal unit, 5... Pitch extractor, 5'... Pitch monitoring device,
6...Comb filter. Violet 1 Figure 22 QD Frequency C Whistle 3 Figure 4- Location Frenzy (Sec)
Claims (1)
する手段と、前記補機雑音の除去された航走音パワース
ペクトルをケプストラム分析しピッチ抽出するとともに
ピッチ変動を監視しパワースペクトルを累加する手段と
、累加されたパワースペクトルからコームフィルタによ
り船体共振スペクトルを各船舶について得る手段と、前
記パワースペクトルをPARCOR分析し所望の特徴パ
ラメータを得る手段とからなることを特徴とする船舶航
走音分析装置。1. A means for frequency-analyzing ship running sound to extract and remove auxiliary equipment noise, and cepstrum analysis of the auxiliary equipment noise power spectrum to extract the pitch, monitor pitch fluctuations, and extract the power spectrum. A means for obtaining a hull resonance spectrum for each ship from the accumulated power spectrum using a comb filter, and a means for performing PARCOR analysis on the power spectrum to obtain desired characteristic parameters. Running sound analyzer.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP58194230A JPS6086429A (en) | 1983-10-19 | 1983-10-19 | Sailing sound analyzer of ship |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP58194230A JPS6086429A (en) | 1983-10-19 | 1983-10-19 | Sailing sound analyzer of ship |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPS6086429A true JPS6086429A (en) | 1985-05-16 |
JPH0345776B2 JPH0345776B2 (en) | 1991-07-12 |
Family
ID=16321123
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP58194230A Granted JPS6086429A (en) | 1983-10-19 | 1983-10-19 | Sailing sound analyzer of ship |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPS6086429A (en) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS6370138A (en) * | 1986-09-11 | 1988-03-30 | Hitachi Ltd | Leak detector |
WO2004086362A1 (en) * | 2003-03-26 | 2004-10-07 | Kabushiki Kaisha Kenwood | Speech signal compression device, speech signal compression method, and program |
JP2008076676A (en) * | 2006-09-20 | 2008-04-03 | Fujitsu Ltd | Sound signal processing method, sound signal processing device and computer program |
WO2016039087A1 (en) * | 2014-09-12 | 2016-03-17 | 株式会社神戸製鋼所 | Rotating machine abnormality detection device, method and system, and rotating machine |
-
1983
- 1983-10-19 JP JP58194230A patent/JPS6086429A/en active Granted
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS6370138A (en) * | 1986-09-11 | 1988-03-30 | Hitachi Ltd | Leak detector |
WO2004086362A1 (en) * | 2003-03-26 | 2004-10-07 | Kabushiki Kaisha Kenwood | Speech signal compression device, speech signal compression method, and program |
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WO2016039087A1 (en) * | 2014-09-12 | 2016-03-17 | 株式会社神戸製鋼所 | Rotating machine abnormality detection device, method and system, and rotating machine |
JP2016057999A (en) * | 2014-09-12 | 2016-04-21 | 株式会社神戸製鋼所 | Abnormality detecting device, method, and system of rotary machine, and rotary machine |
US10401329B2 (en) | 2014-09-12 | 2019-09-03 | Kobe Steel, Ltd. | Rotating machine abnormality detection device, method and system, and rotating machine |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JPH0345776B2 (en) | 1991-07-12 |
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