JPWO2019123633A1 - 音響計測システム及びパラメータ生成装置 - Google Patents

Abstract

計測対象である診断対象機器（４）の近傍に発音体（５）を設ける。測定部（６）は、各時刻で一つの周波数成分を有し、周波数成分の中心周波数が時間と共に変化する単位信号を時間軸上に配列した試験信号を発音体（５）から受音体（２）までの間を伝播させ、受音体（２）で得られる測定信号を取得する。推定部（７）は、単位信号の時間と強度の関係に基づいて、発音体（５）から受音体（２）までの間の音の伝播特性を推定する。

Description

この発明は、音の伝播特性を計測する音響計測システムと、この音響計測システムを用いて、把握対象が正常状態か異常状態かを判定するためのパラメータを生成するパラメータ生成装置に関するものである。

音の伝播特性の計測に関し、例えば特許文献１に示すような装置が知られている。この装置は、スピーカとマイクロホンとの間の音波の伝播時間の測定に、時間引き延ばしパルス（ＴＳＰ：Ｔｉｍｅ Ｓｔｒｅｔｃｈｅｄ Ｐｕｌｓｅ）信号を用いたものである。
なお、音の伝播特性とは、インパルス応答、伝達関数、伝播時間、距離減衰などの総称である。

特開２００４−１９３７８２号公報

上記従来の装置では、スピーカとマイクロホンの設置位置は共に固定であるため、時刻と共に変化する伝播特性を精度良く推定することができないという問題があった。

この発明は、かかる問題を解決するためになされたもので、時刻と共に変化する伝播特性を精度良く推定することのできる音響計測システムを提供することを目的とする。

この発明に係る音響計測システムは、計測対象に設けた発音体と、受音点に設けた受音体と、各時刻で一つの周波数成分を有し、周波数成分の中心周波数が時間と共に変化する単位信号を時間軸上に配列した試験信号を発音体から受音体までの間を伝播させ、受音体で得られる測定信号を取得する測定部と、測定信号に含まれる単位信号の時間と強度の関係に基づいて、発音体から受音体までの間の音の伝播特性を推定する推定部とを備えたものである。

この発明に係る音響計測システムは、各時刻で一つの周波数成分を有し、周波数成分の中心周波数が時間と共に変化する単位信号を時間軸上に配列した試験信号を発音体から受音体までの間を伝播させることにより、発音体から受音体までの音の伝播特性を推定するようにしたものである。これにより、時刻と共に変化する伝播特性を精度良く推定することができる。

この発明の実施の形態１の音響計測システムの適用例を示す構成図である。 この発明の実施の形態１の音響計測システムとパラメータ生成装置を示す構成図である。 この発明の実施の形態１の音響計測システムにおける発音体の構成図である。 この発明の実施の形態１の音響計測システム及びパラメータ生成装置を実現するコンピュータの構成図である。 この発明の実施の形態１の音響計測システムの動作を示すフローチャートである。 この発明の実施の形態１の音響計測システムにおける推定部の動作を示すフローチャートである。 この発明の実施の形態１の音響計測システムの推定部における受音信号から伝播特性を推定する処理の説明図である。 この発明の実施の形態１のパラメータ生成装置の動作を示すフローチャートである。 この発明の実施の形態１のパラメータ生成装置における閾値の決定方法を示す説明図である。 この発明の実施の形態１のパラメータ生成装置における閾値の決定方法の他の例を示す説明図である。 この発明の実施の形態２の音響計測システムにおける単位信号の配列を示す説明図である。 この発明の実施の形態２の音響計測システムにおける推定部の動作を示すフローチャートである。 この発明の実施の形態２の音響計測システムにおける時間集約処理を示す説明図である。 図１４Ａは単位信号配列に対して時間集約処理を行わない場合、図１４Ｂは時間集約処理を行った場合の説明図である。 この発明の実施の形態３の音響計測システムにおける単位信号の配列を示す説明図である。 この発明の実施の形態３の音響計測システムにおける推定部の動作を示すフローチャートである。 この発明の実施の形態３の音響計測システムにおける時間集約処理を示す説明図である。 図１８Ａ〜図１８Ｄは、この発明の実施の形態３の音響計測システムにおける多重度８の単位信号配列による伝播特性の計測例を示す説明図である。

以下、この発明をより詳細に説明するために、この発明を実施するための形態について、添付の図面に従って説明する。
実施の形態１．
図１は、本実施の形態によるパラメータ生成装置の適用例としてのエレベータシステムを示す構成図である。
パラメータ生成装置は、乗車カゴ１の上に搭載した音センサ２とコンピュータ３と計測対象４の近傍に設けた発音体５とにより構成される。乗車カゴ１はエレベータの乗車カゴであり、音センサ２はマイクロホンからなる。コンピュータ３は、ＵＳＢ端子とＬＡＮ端子を備え、ＵＳＢ端子には音センサ２が図示しないオーディオインタフェース回路を介して接続されている。ＬＡＮ端子には、コンピュータ３によって制御される機器が接続されている。パラメータ生成装置は、例えば、図示のようなエレベータシステムに対する異常音診断装置のパラメータを生成する。

計測対象４は異常音診断装置における診断対象機器であり、この診断対象機器としては、エレベータの昇降路内にある機器である。例えば、乗車カゴ１を駆動するロープの頂部に設けられる滑車や乗車カゴ１を下から支えるための滑車、また、カゴが横揺れしないようにするためのカゴレール、乗車カゴ１の重量とバランスするためのカウンターウエイト、カゴ速度を調整するための調速機等がある。発音体５はスピーカ等からなる。

図２は、実施の形態１の音響計測システム及びこれを用いたパラメータ生成装置の構成図である。音響計測システム２１は、音センサ２、発音体５、測定部６、推定部７からなる。また、パラメータ生成装置２２として、模擬音合成部８、音源データベース（音源ＤＢ）９、シミュレーション部１０、パラメータ記憶部１１を備えている。音センサ２は音響計測システム２１における受音体であり、マイクロホンを用いて構成されている。発音体５は計測対象４の近傍に設けられ、測定部６から与えられる試験信号に対応した試験音を発生するよう構成されている。

図３は発音体５の構成図である。図示のように、発音体５は、制御部５１、通信インタフェース（通信Ｉ／Ｆ）５２、スピーカ５３からなる。制御部５１はマイクロコンピュータからなり、通信インタフェース５２を介して測定部６との無線通信を行って試験信号を受信すると共に、受信した試験信号に基づいてスピーカ５３を駆動し、試験音の出力制御を行う機能を有している。通信インタフェース５２は無線ＬＡＮのインタフェースを備え、測定部６との通信制御を行う機能を有している。スピーカ５３はエレベータの昇降路内の空中に試験音を送出するためのスピーカである。

図２に戻り、測定部６は、試験音を発音体５から送出させ、昇降路内を伝播した試験音を音センサ２で取得する機能を有している。ここで、試験音としては、後述する図７で示すように、各時刻で一つの周波数成分を有し、この周波数成分の中心周波数が時間と共に変化する単位信号を時間軸上に配列したものである。この単位信号としては時間引き延ばしパルス（ＴＳＰ）信号を用いることができる。
推定部７は、試験信号に含まれる単位信号の時間と強度の関係に基づいて、発音体５から音センサ２までの間の音の伝播特性を推定する機能を有している。模擬音合成部８は、音源データベース９に格納されている音源を用いて異常音の合成模擬音を生成する機能を有している。シミュレーション部１０は、模擬音合成部８で生成された合成模擬音に基づいてパラメータを決定する機能を有している。パラメータ記憶部１１は、シミュレーション部１０で決定されたパラメータの記憶部である。

これら音響計測システム及びパラメータ生成装置は、コンピュータ３を用いて構成されている。図４にコンピュータ３のハードウェア構成図を示す。図示のように、コンピュータ３は、プロセッサ３１、メモリ３２、入出力インタフェース（入出力Ｉ／Ｆ）３３、ストレージ３４からなる。プロセッサ３１は、メモリ３２またはストレージ３４に記憶されたプログラムを実行することにより、測定部６、推定部７、模擬音合成部８及びシミュレーション部１０の機能を実現するためのプロセッサであり、ＣＰＵを用いて構成されている。メモリ３２は、ＲＡＭ等からなり、データ等の一時記憶を行うと共に、プロセッサ３１の作業領域を構成するメモリである。入出力インタフェース３３は、音センサ２と発音体５との信号授受及びその他の外部装置との通信を行うためのインタフェースである。ストレージ３４は、各種のデータを格納すると共に、測定部６、推定部７、模擬音合成部８及びシミュレーション部１０のそれぞれの機能に対応したプログラムを格納するための記憶部である。また、ストレージ３４は、音源データベース９及びパラメータ記憶部１１を実現している。

次に、実施の形態１の音響計測システムとパラメータ生成装置の動作について説明する。
図５は、音響計測システムの動作を示すフローチャートである。
先ず測定部６は、発音体５に対して試験信号を送出し、発音体５から試験音を発生させる（ステップＳＴ１）。次に、音センサ２は、エレベータの乗車カゴ１を最下階と最上階との間で往復運転させた場合（ステップＳＴ２）の試験音を受音し（ステップＳＴ３）、これが測定部６に送られる。音センサ２で受音された試験音は測定部６から推定部７に送出され、推定部７では、伝播特性を推定し（ステップＳＴ４）、その推定結果である伝播特性を出力する（ステップＳＴ５）。

図６は推定部７の動作を示すフローチャートである。図７は推定部７における試験信号から伝播特性を推定する処理の説明図である。
推定部７は、先ず、受音波形を時間周波数分析し、時間軸（フレームｔ）と周波数軸（周波数ビンｆ）に関する強度分布Ｓ（ｔ，ｆ）を求める（ステップＳＴ１１）。時間周波数分析は、受音波形を互いにオーバーラップするフレームに分割し、各フレームに対し、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）により、周波数ビン毎の強度を求めることで行う。図７において、周期７１は単位信号周期を示し、スペクトログラム７２は測定信号のスペクトログラムを示している。また、特定周波数帯域７３は、各フレームの全周波数のうち、信号強度を求めるための特定の周波数帯域である。

次に、推定部７は、強度分布Ｓ（ｔ，ｆ）から、フレームｔ毎に特定周波数帯域７３に含まれる強度を求め、これを強度時系列Ｂ（ｔ）とする（ステップＳＴ１２）。さらに、推定部７は強度時系列Ｂ（ｔ）においてピークを検出する（ステップＳＴ１３）。ピーク検出は強度時系列Ｂ（ｔ）の極大値を検出することで実行する。図７において、ピーク７４ａ，７４ｂ，７４ｃは検出したピークを示している。ここで、強度時系列Ｂ（ｔ）から、ピークを検出する際、受音信号に含まれる単位信号成分以外の成分をピークとして誤検出することがあるため、検出されたピーク間の間隔を計り、ピーク間の間隔が単位信号周期から外れる場合、そのピークを除去する（ステップＳＴ１４）なお、このステップＳＴ１４の処理は必要に応じて行い、省略することも可能である。
最後に、推定部７は検出したピークを結ぶピーク値包絡線７５（図７参照）を異常音の強度として抽出し（ステップＳＴ１５）、ピーク値包絡線７５の信号を推定した伝播特性として出力する（ステップＳＴ１６）。

次に、パラメータ生成装置２２の動作について図８のフローチャートに沿って説明する。なお、以下の説明では、音響計測システム２１によって伝播特性２１ａが求められており、パラメータ生成装置２２の模擬音合成部８はこれを取得済みであるとする。
ここで、本実施の形態で生成するパラメータとは、次のようなものである。
異常音診断装置は、機器が正常状態にあるときの作動音と、機器が異常状態にあるときの作動音に対して、それぞれ、機器の作動音が正常であること、あるいは、機器の作動音が異常であることを判定する装置である。このような異常音診断装置では、正常と異常を判定するためのパラメータとして、例えば、閾値を有している。
異常音診断装置以外にも、例えば、劣化音診断装置、異常個所推定装置、劣化個所推定装置においても、それぞれ、劣化音を診断し、異常個所、劣化個所を推定するためのパラメータを装置内に有している。これらのパラメータはそれぞれの装置にとって最適となるよう調整されることが必要である。そこで、本実施の形態では、これらのパラメータを設計及び調整するために合成模擬音を用いる。なお、異常音や劣化音のサンプルは、実際には、機器の故障頻度が少なく取得が困難であることが多いため、合成模擬音を用いる必要がある。

先ず、発音体５からの試験音の発音をオフにした状態で、音センサ２は、エレベータの乗車カゴ１を最下階と最上階の間で往復させた場合（ステップＳＴ２１）の正常動作音の波形を取得する（ステップＳＴ２２）。この正常動作音はメモリ３２に記録される。次に、模擬音合成部８は、音源データベース９から音源を選択し（ステップＳＴ２３）、推定された時刻と共に変化する伝播特性に従い、音源の強度を制御し、メモリ３２に記録された正常動作音に重畳し、異常／正常のＳＮ比の異なる模擬音を（例えば、０．１ｄＢステップで０から１８ｄＢまでの範囲のＳＮ比で）複数個合成し（ステップＳＴ２４）、シミュレーション部１０に合成模擬音として出力する（ステップＳＴ２５）。なお、ＳＮ比０は、便宜上、ＳＮ比−∞とし、異常音成分のない正常動作音を合成音とするものとする。

次に、シミュレーション部１０は、模擬音合成部８で生成した合成模擬音を用いて、例えば、異常音診断装置におけるパラメータと検出率及び誤検出率の関係を求める（ステップＳＴ２６）。ここで、検出率及び誤検出率とは次の通りである。検出率は、異常状態にある機器の作動音を異常と正しく判定する率である。一方、誤検出率は、正常状態にある機器の作動音を異常と誤って判定する率である。なお、検出率と誤検出率を精度よく求めるため、多数の正常音と異常音を用いてシミュレーションを行う必要がある。
シミュレーション部１０は、検出率及び誤検出率に影響を与えるパラメータとして、例えば、異常音診断装置が参照する閾値を調整する。異常音診断装置は、診断運転時の作動音を分析し、異常度を取得した後、異常度を閾値と比較し、異常の有無を判定する。従って、閾値は、異常音診断装置の性能である検出率と誤検出率を決定づける重要なパラメータである。
いま、閾値を表すベクトルをθ、異常度を表すベクトルをＡ、両者のベクトルの要素を指すインデックスをｋ（ｋ＝０，１，２，…，Ｋ、Ｋは次元数）とすると、シミュレーション部１０は、あるｋに対してＡ［ｋ］＞Θ［ｋ］が成立つならば異常と判定し、そうでなければ、正常と判定する（下式参照）。

ここで、異常度ベクトルＡは、次式のように計算される。
Ａ＝（Ｙ−μ）／σ
また、Ｙは診断対象の作動音を分析して得られる特徴量ベクトル、μはその平均ベクトル、σは標準偏差ベクトルである。μとσは、正常時の作動音Ｎ個を分析して得られる特徴量（特徴ベクトル）Ｘ_１，Ｘ_２，…，Ｘ_Ｎ（Ｎは正常時の作動音の個数）の平均と標準偏差である。

次に、シミュレーション部１０は、誤検出率の許容範囲下で最大検出率を得るパラメータを最適パラメータとして求める（ステップＳＴ２７）。いま、インデックスｋの閾値θ［ｋ］をパラメータとして、その値を横軸にとり、誤り率（０〜１００％）を縦軸にすると、図９に示すような特性が得られる。ここで、（１−検出率）を見逃し率９１、誤検出率を湧き出し率９２とする。閾値θ［ｋ］が大きい程、湧き出し率９２は低下するのに対して、見逃し率９１は増加する。また、湧き出し率９２には、誤検出率の許容範囲としての制限値９３が設けられている。制限値９３としては、例えば、Ｓ／Ｎが６ｄＢの時、湧き出し率９２を５％以下などとする。
閾値θ［ｋ］の最適値を決める一つの方法として、制限値９３の下で、見逃し率９１が最小となるように決めることができ、この場合、図中の点θ＊［ｋ］が最適値となる。

また、図１０に示すように、Ｓ／Ｎを変えた合成模擬音を用いて、Ｓ／Ｎとある閾値（ａｔｈ）の関係を求め、異常の兆しを見つけるための変調閾値１０１をＳ／Ｎ６ｄＢの閾値とし、異常判定のための異常閾値１０２をＳ／Ｎが６＋αｄＢ（αは例えば３ｄＢ）の閾値と決めるなどとすることができる。

その後、シミュレーション部１０は、求めた最適パラメータを出力し（ステップＳＴ２８）、これがパラメータ記憶部１１に記憶される。

次に、シミュレーション部１０が、合成模擬音を用いて音源位置推定パラメータを学習する例について説明する。
例えば、パラメータ生成装置を異常個所推定装置に適用した場合、異常箇所推定装置で推定すべき音源位置としては、例えば、エレベータにおける、乗車カゴ、ピット、カウンターウエイト、頂部などである。ここで、音源位置は異常音が発生している機器の昇降路内の設置位置、すなわち昇降路底面からの高さを意味する。異常個所推定装置は、音源位置推定パラメータを参照することにより音源位置を推定する。そこで、シミュレーション部１０は、音源位置の推定に影響を与えるパラメータとして、異常個所推定装置が参照する音源位置推定パラメータであるニューラルネットワークの荷重とバイアスを最適化する。
その一例としては、異常個所推定装置は、診断時の作動音を分析して得られる異常度ベクトルから、エレベータのカゴ位置に対応する異常度の変化曲線である異常度曲線を求め、この異常度曲線をニューラルネットワークに入力し、音源位置の推定スコア「カゴ」、「ピット」、「カウンターウエイト」、「頂部」のスコアを得て、最大のスコアを有する識別結果を音源位置の推定結果として出力する。このニューラルネットワークの音源位置推定パラメータは、荷重とバイアスとからなり、音源位置が既知の合成模擬音を教師データとして用いて学習されたものである。

以上説明したように、実施の形態１の音響計測システムによれば、計測対象に設けた発音体と、受音点に設けた受音体と、各時刻で一つの周波数成分を有し、周波数成分の中心周波数が時間と共に変化する単位信号を時間軸上に配列した試験信号を発音体から受音体までの間を伝播させ、受音体で得られる試験信号を取得する測定部と、試験信号に含まれる単位信号の時間と強度の関係に基づいて、発音体から受音体までの間の音の伝播特性を推定する推定部とを備えたので、時刻と共に変化する伝播特性を精度良く推定することができる。

また、実施の形態１の音響計測システムによれば、単位信号を、時間引き延ばしパルス信号としたので、音の伝播特性を精度良く推定することができる。

また、実施の形態１のパラメータ生成装置によれば、実施の形態１の音響計測システムを用い、推定された伝播特性を用いて、計測対象が正常状態か異常状態かを判定するためのパラメータを生成するようにしたので、時刻と共に伝播特性が変化する場合でも精度の高い判定を行うことができるパラメータを得ることができる。

また、実施の形態１のパラメータ生成装置によれば、推定部で推定された伝播特性を用いて合成模擬音を生成する模擬音合成部と、合成模擬音を用いてパラメータを決定するシミュレーション部とを備えたので、さらに精度の高い判定を行うことのできるパラメータを得ることができる。

実施の形態２．
受音信号は、発音体から発した試験信号成分の他に、機器騒音（正常動作音）や外部騒音を騒音として含んでいる。特に、衝撃性の騒音は、その周波数成分が時間的に集中するため、ピークとして誤検出される可能性が高い。そこで、実施の形態２では、衝撃性の騒音による伝播特性推定に与える影響を除去するようにした音響計測システムを説明する。音響計測システム及びパラメータ生成装置としての図面上の構成は図２に示した構成と同様であるため、図２を用いて説明する。

実施の形態２の推定部７は、単位信号を周波数分析し、周波数毎に単位信号の成分が同一時刻になるよう時間軸をシフトさせた上で伝播特性を求めるよう構成されている。その他の音響計測システム及びパラメータ生成装置としての構成は実施の形態１と同様である。

次に、実施の形態２の動作について説明する。
図１１は、実施の形態２における単位信号の配列を示す説明図である。図示のように、単位信号周期１１１で単位信号１１２の配列が推定部７で取得される。推定部７はこのような単位信号配列に対して時間集約処理を行う。図１２は推定部７の動作を示すフローチャートである。

推定部７は、先ず、取得した単位信号配列の波形を時間周波数分析し、時間軸（フレームｔ）と周波数軸（周波数ビンｆ）に関する強度分布Ｓ（ｔ，ｆ）を求める（ステップＳＴ３１）。次に、強度分布Ｓ（ｔ，ｆ）の各周波数ビンｆの成分に対して、周波数ｆに応じた時間シフト量ｄ（ｆ）だけ時間軸をシフトした強度分布Ｓ’（ｔ，ｆ）を求める（ステップＳＴ３２）。ここで、周波数ｆ＝ｆｃに対する時間シフト量ｄ（ｆｃ）は次式で計算される。
ｄ（ｆｃ）＝ｆｃ／（Ｆｓ／２）＊Ｔｗ
ここで、Ｆｓはサンプリング周波数、Ｔｗは単位信号の時間長（周期と一致）である。また、時間シフト量ｄ（ｆｃ）をフレーム数（離散値）に換算したフレームシフト数ｎｄ（ｆｃ）は次式で計算される。
ｎｄ（ｆｃ）＝ｉｎｔ（ｄ（ｆｃ）／ｆｐ＋０．５）
ここで、ｆｐはフレーム間隔（フレーム周期）、ｉｎｔ（＊）は引数＊に対する整数化関数、０．５は整数化に伴う打切り誤差を削減するための数である。
従って、時間軸をシフトした強度分布Ｓ’（ｔ，ｆ＝ｆｃ）は、次式で計算される。
Ｓ’（ｔ，ｆ＝ｆｃ）＝Ｓ（ｔ＋ｎｄ（ｆｃ），ｆ＝ｆｃ）

図１３は、以上のステップＳＴ３１、ＳＴ３２の処理を示す説明図である。
元の単位信号の時間周波数分布（図１１に示す単位信号配列）は、図１３に示される斜めの縞として表され、時間軸シフト後の時間集約信号は、図１３中の縦の縞として表される。すなわち、単位信号周期１３１の単位信号１３２を時間軸シフトすることで、時間集約信号（シフト後単位信号）１３３が求められる。ここで、左向きの矢印はそれぞれの周波数における元の単位信号に対する時間シフト量（時間シフト量は、それぞれの周波数をｆｃとすると上述の計算されたｎｄ（ｆｃ）に対応）を示す。

次に、推定部７は、時間集約信号の強度分布Ｓ’（ｔ，ｆ）から、フレームｔ毎に特定の周波数帯域に含まれる強度を求め、強度時系列Ｂ（ｔ）とする（ステップＳＴ３３）。さらに、推定部７は、強度時系列Ｂ（ｔ）においてピークを検出する（ステップＳＴ３４）。ピーク検出は強度時系列Ｂ（ｔ）の極大値を検出することで実行する。ここで、強度時系列Ｂ（ｔ）から、ピークを検出する際、受音信号に含まれる単位信号成分以外の成分をピークとして誤検出することがあるため、検出されたピーク間の間隔を計り、ピーク間の間隔が単位信号周期から外れる場合、そのピークを除去する（ステップＳＴ３５）。なお、このステップＳＴ３５の処理は、必要に応じて行い、省略することも可能である。
最後に、推定部７は、検出したピークを結ぶピーク値包絡線を抽出し（ステップＳＴ３６）、時間シフトによる時刻の遅れを補正して（ステップＳＴ３７）、推定した伝播特性として、出力する（ステップＳＴ３８）。

図１４Ａは、受音信号に、衝撃性の騒音（伝播特性推定に対する外乱とみなせる）が重畳した場合の時間周波数強度分布とそこから推定されるピーク値包絡線を示す。受音信号中の単位信号成分１４１ａは斜めの縞として、衝撃性の騒音（外乱１４２ａ）は縦縞として現れる。これにより、特定周波数帯域１４３における強度としてピーク値１４４ａ〜１４６ａのうち、ピーク値１４５ａは外乱１４２ａの影響によりピーク値１４４ａとピーク値１４６ａに比べて高い値となっている。従って、ピーク値包絡線１４７ａは、ピーク値１４５ａの影響により外乱が無いときの推定結果１４８とは異なるものになっている。

図１４Ｂは、図１４Ａの時間周波数分布に対して周波数に依存する時間シフトを適用して得られる時間周波数分布とそこから推定されるピーク値包絡線を示す。時間シフト後の単位信号成分１４１ｂは縦縞として表され、時間シフト後の外乱１４２ｂは斜めの縞として表されている。これにより、特定周波数帯域１４３の強度であるピーク値１４４ｂ〜１４６ｂでも時間シフト後の外乱１４２ｂの影響はなく、ピーク値包絡線１４７ｂも図１４Ａで示す外乱が無いときの推定結果１４８に近いものとなっている。
このように、図１４Ａと図１４Ｂを比較すると、周波数に依存する時間シフトの結果、推定される伝播特性において、衝撃性の外乱の影響が除去されることが分かる。

以上説明したように、実施の形態２の音響計測システムによれば、推定部は、単位信号を、単位信号の強度が同一時刻になるよう、周波数毎に時間軸をシフトさせた上で伝播特性を求めるようにしたので、例えば衝撃性の騒音があった場合でも伝播特性を精度良く推定することができる。

実施の形態３．
多重度１の単位信号配列を用いる実施の形態１、２では、ピーク値包絡線を構成するピークの間隔は、単位信号の周期となる。伝播特性の時刻に対する変化が速い場合、単位信号の周期よりも時間的に短い周期で伝播特性を計測する必要がある。そこで、実施の形態３として、伝播特性の時刻に対する変化が速い場合でも、伝播特性を良好に計測することができるようにした音響計測システムを説明する。なお、本実施の形態では、説明の煩雑さを避けるため、単位信号配列の多重度を２とした場合を説明するが、多重度が３以上、例えば８といった値でも適用可能である。音響計測システム及びパラメータ生成装置としての図面上の構成は図２に示した構成と同様であるため、図２を用いて説明する。

実施の形態３の測定部６は、試験信号として、それぞれタイミングをずらした複数の単位信号を時間軸上で多重した単位信号配列を用いるよう構成されている。また、推定部７は、多重した単位信号配列の多重度に応じて周波数を分割し、分割毎に、単位信号の強度が同一時刻になるよう周波数毎に時間軸をシフトさせた上で伝播特性を求めるよう構成されている。その他の音響計測システム及びパラメータ生成装置としての構成は実施の形態１と同様である。

次に、実施の形態３の動作について説明する。
図１５は、実施の形態３における単位信号の配列を示す説明図である。図示のように、多重度２の単位信号周期１５１で単位信号１５２の配列が推定部７で取得される。すなわち、単位信号周期１５１中に単位信号１５２が２個多重されている単位信号配列となっている。推定部７はこのような単位信号配列に対して時間集約処理を行う。図１６は推定部７の動作を示すフローチャートである。ここでは多重度をｍとしている。

推定部７は、先ず、受音波形を時間周波数分析し、時間軸（フレームｔ）と周波数軸（周波数ビンｆ）に関する強度分布Ｓ（ｔ，ｆ）を求める（ステップＳＴ４１）。次に、強度分布Ｓ（ｔ，ｆ）の各周波数ビンｆの成分に対して、周波数ｆに応じた時間シフト量ｄ（ｆ）だけ時間軸をシフトした強度分布Ｓ’（ｔ，ｆ）を求める（ステップＳＴ４２）。ここで、周波数ｆ＝ｆｃに対する時間シフト量ｄ（ｆｃ）は次式で計算される。
時間シフト量ｄ（ｆｃ）は、全周波数帯域をｍ分割し、ｆｃが属するｍ分割帯域のインデックスｉｘを求め、ｉｘに応じて、次式のように計算する。
ｂｗ＝（Ｆｓ／２）／ｍ
ｉｘ＝ｉｎｔ（ｆｃ／ｂｗ）
ｄ（ｆｃ）＝（ｆｃ−ｂｗ＊ｉｘ）／（Ｆｓ／２）＊Ｔｗ
ここで、ｍは多重度、ｂｗはｍ分割した帯域の帯域幅、ｉｘはｆｃが属する帯域のインデックス、Ｆｓはサンプリング周波数、Ｔｗは単位信号の時間長（周期と一致）である。

また、時間シフト量ｄ（ｆｃ）をフレーム数（離散値）に換算したフレームシフト数ｎｄ（ｆｃ）は次式で計算される。
ｎｄ（ｆｃ）＝ｉｎｔ（ｄ（ｆｃ）／ｆｐ＋０．５）
ここで、ｆｐはフレーム間隔（フレーム周期）、ｉｎｔ（＊）は引数＊に対する整数化関数、０．５は整数化に伴う打切り誤差を削減するための数である。
従って、時間軸をシフトした強度分布Ｓ’（ｔ，ｆ＝ｆｃ）は、次式で計算される。
Ｓ’（ｔ，ｆ＝ｆｃ）＝Ｓ（ｔ＋ｎｄ（ｆｃ），ｆ＝ｆｃ）

図１７は、以上のステップＳＴ４１、ＳＴ４２の処理を示す説明図である。
元の単位信号の時間周波数分布（図１５に示す単位信号配列）は、図１７に示される斜めの縞として表され、時間軸シフト後の時間集約信号は、図１７中の縦の縞として表される。すなわち、多重度２の単位信号周期１７１の単位信号１７２を時間軸シフトすることで、多重度２の時間集約信号（シフト後単位信号）１７３が求められる。ここで、左向きの矢印はそれぞれの周波数における元の単位信号に対する時間シフト量（時間シフト量は、それぞれの周波数をｆｃとすると上述の計算されたｎｄ（ｆｃ）に対応）を示す。

次に、推定部７は、時間集約信号の強度分布Ｓ’（ｔ，ｆ）から、フレームｔ毎に特定の周波数帯域ｂに含まれる強度を求め、強度時系列Ｂ（ｔ）とする（ステップＳＴ４３）。さらに、推定部７は、強度時系列Ｂ（ｔ）においてピークを検出する（ステップＳＴ４４）。ピーク検出は強度時系列Ｂ（ｔ）の極大値を検出することで実行する。ここで、強度時系列Ｂ（ｔ）から、ピークを検出する際、受音信号に含まれる単位信号成分以外の成分をピークとして誤検出することがあるため、検出されたピーク間の間隔を計り、ピーク間の間隔が単位信号周期から外れる場合、そのピークを除去する（ステップＳＴ４５）。なお、このステップＳＴ４５の処理は必要に応じて行い、省略することも可能である。
最後に、推定部７は、検出したピークを結ぶピーク値包絡線を抽出し（ステップＳＴ４６）、時間シフトによる時刻の遅れを補正して（ステップＳＴ４７）、推定した伝播特性として、出力する（ステップＳＴ４８）。

実施の形態２で説明した多重化していない時間集約信号（図１３）と、実施の形態３の多重化した時間集約信号（図１７）を比較すると、多重化により、時間集約信号１７３を求める際の時間シフトの最大量が、多重化によりｍ分の１となり、全体の遅延が改善されている。また、伝播特性のサンプリング間隔は、単位信号周期１７１のｍ分の１となり、サンプリング間隔も改善されている。

図１８は、多重度８の単位信号配列による、伝播特性の計測例を示す説明図である。図１８Ａは時間周波数強度分布、図１８Ｂは時間シフト結果、図１８Ｃはピーク検出結果、図１８Ｄはピーク値包絡線（伝播特性推定結果）を示している。これらの図では、０〜２２０５０Ｈｚの周波数帯域の内、０〜８０００Ｈｚの周波数帯域のみを示している。従って、多重度が２程度であるように見えているが、実際は０〜２２０５０Ｈｚの帯域において、多重度８の単位信号配列を用いている。また、これらの図において横軸は時間（秒）を示し、図１８Ａと図１８Ｂの縦軸は周波数（Ｈｚ）を示し、図１８Ｃと図１８Ｄの縦軸は単位信号成分の強度を示している。

図１８Ａに示すように、６秒付近に外乱成分（縦縞）１８１が混入している。これが、図１８Ｂの時間シフト後の外乱１８２に示すように、周波数を矢印１８３に示すように分割した時間シフトによって分散されている。これにより、図１８Ｃに示すように、ピーク検出結果に、外乱によるピークが検出されず、その結果、良好なピーク値包絡線が推定されている（図１８Ｄ参照）。また、多重度８としたため、単位信号周期の１／８の時間的に稠密な推定結果となっている。

以上説明したように、実施の形態３の音響計測システムによれば、測定部は、試験信号として、それぞれタイミングをずらした複数の単位信号を時間軸上で多重した単位信号配列を用いるようにしたので、伝播特性の時刻に対する変化が速い場合でも伝播特性を良好に計測することができる。

また、実施の形態３の音響計測システムによれば、推定部は、多重した単位信号配列の多重度に応じて周波数を分割し、分割毎に、単位信号の強度が同一時刻になるよう周波数毎に時間軸をシフトさせた上で伝播特性を求めるようにしたので、伝播特性の時刻に対する変化が速い場合でも精度良く伝播特性を推定することができる。

なお、上記各実施の形態では、受音体としての音センサ２を乗車カゴ１の一箇所に設けたが、複数箇所に設置し、複数の音センサ２からの試験音を取得するようにしてもよい。
また、上記各実施の形態では、発音体５を移動しない側（固定側）、音センサ２を移動する側（移動側）に設ける例を説明したが、これに限定されるものではなく、発音体５を移動側、音センサ２を固定側に設置する装置でも同様に適用可能である。例えば、交差点における車両事故音の監視装置では、交差点の信号柱に音センサ２を設置し、事故車両音を監視する構成であるが、これに対しても同様に適用可能である。
さらに、上記各実施の形態では、エレベータシステムへの適用例を説明したが、これ以外にも、プラントにおける移動体の音把握、移動ロボットによる音把握、車両やエスカレータ等の移動体を含む機器の音把握の構成に対しても同様に適用可能である。

なお、本願発明はその発明の範囲内において、各実施の形態の自由な組合せ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは実施の形態の任意の構成要素の省略が可能である。

以上のように、この発明に係る音響計測システム及びパラメータ生成装置は、時刻と共に伝播特性が変化する場合に、その伝播特性を求める構成に関するものであり、例えばエレベータの異常音診断装置に用いるのに適している。

１ 乗車カゴ、２ 音センサ（受音体）、３ コンピュータ、４ 計測対象、５ 発音体、６ 測定部、７ 推定部、８ 模擬音合成部、９ 音源データベース、１０ シミュレーション部、１１ パラメータ記憶部、２１ 音響計測システム、２２ パラメータ生成装置、２１ａ 伝播特性。

この発明に係る音響計測システムは、固定側または移動側の計測対象に設けた発音体と、前記計測対象とは反対の移動側または固定側の受音点に設けた受音体と、各時刻で一つの周波数成分を有し、周波数成分の中心周波数が時間と共に変化する単位信号を時間軸上に配列した試験信号を発音体から受音体までの間を伝播させ、受音体で得られる測定信号を取得する測定部と、測定信号に含まれる単位信号の時間と強度の関係に基づいて、発音体から受音体までの間の音の伝播特性を推定する推定部とを備えたものである。

この発明に係る音響計測システムは、固定側または移動側の計測対象に設けた発音体と、計測対象とは反対の移動側または固定側の受音点に設けた受音体と、各時刻で一つの周波数成分を有し、周波数成分の中心周波数が時間と共に変化する単位信号を時間軸上に複数配列した試験信号を発音体から受音体へ送出させて発音体から受音体までの間を伝播させ、受音体で得られる測定信号を取得する測定部と、測定信号に含まれる複数の単位信号それぞれの時間と強度の関係に基づいて、発音体から受音体までの間の音の伝播特性を推定する推定部とを備えたものである。

この発明に係る音響計測システムは、各時刻で一つの周波数成分を有し、周波数成分の中心周波数が時間と共に変化する単位信号を時間軸上に複数配列した試験信号を発音体から受音体へ送出させて発音体から受音体までの間を伝播させることにより、発音体から受音体までの音の伝播特性を推定するようにしたものである。これにより、時刻と共に変化する伝播特性を精度良く推定することができる。

Claims (7)

1. 計測対象に設けた発音体と、
   受音点に設けた受音体と、
   各時刻で一つの周波数成分を有し、当該周波数成分の中心周波数が時間と共に変化する単位信号を時間軸上に配列した試験信号を前記発音体から前記受音体までの間を伝播させ、前記受音体で得られる試験信号を取得する測定部と、
   前記試験信号に含まれる単位信号の時間と強度の関係に基づいて、前記発音体から前記受音体までの間の音の伝播特性を推定する推定部とを備えたことを特徴とする音響計測システム。
2. 前記推定部は、前記単位信号を、当該単位信号の強度が同一時刻になるよう、周波数毎に時間軸をシフトさせた上で前記伝播特性を求めることを特徴とする請求項１記載の音響計測システム。
3. 前記測定部は、前記試験信号として、それぞれタイミングをずらした複数の単位信号を時間軸上で多重した単位信号配列を用いることを特徴とする請求項１記載の音響計測システム。
4. 前記推定部は、前記多重した単位信号配列の多重度に応じて周波数を分割し、分割毎に、前記単位信号の強度が同一時刻になるよう周波数毎に時間軸をシフトさせた上で前記伝播特性を求めることを特徴とする請求項３記載の音響計測システム。
5. 前記単位信号を、時間引き延ばしパルス（ＴＳＰ：Ｔｉｍｅ Ｓｔｒｅｔｃｈｅｄ Ｐｕｌｓｅ）信号としたことを特徴とする請求項１記載の音響計測システム。
6. 請求項１〜５のうちのいずれかに記載の音響計測システムを用い、
   前記推定された伝播特性を用いて、前記計測対象が正常状態か異常状態かを判定するためのパラメータを生成することを特徴とするパラメータ生成装置。
7. 前記推定部で推定された伝播特性を用いて合成模擬音を生成する模擬音合成部と、
   前記合成模擬音を用いて前記パラメータを決定するシミュレーション部とを備えたことを特徴とする請求項６記載のパラメータ生成装置。

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