WO2014013924A1 - 騒音識別装置及び騒音識別方法 - Google Patents

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大山　宏
泰一 東岡
和博 高島
大橋　心耳
好生 忠平
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日東紡音響エンジニアリング株式会社
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    • H04S2400/11—Positioning of individual sound objects, e.g. moving airplane, within a sound field

Definitions

  • the present invention relates to a noise identification device and a noise identification method for identifying noise coming from a noise source to be measured.
  • target noise when measuring noise coming from a noise source to be measured (hereinafter referred to as target noise), It is described so as to exclude noise that hinders (hereinafter referred to as non-target noise).
  • target noise since the “Environmental Standards for Aircraft Noise” was partially revised (Ministry of the Environment Notification No. 114 on December 17, 2007), aircraft noise is equivalent to the equivalent noise level after April 1, 2013. It is evaluated by the time zone corrected equivalent noise level (Lden) which is an evaluation scale based on the above. In order to accurately measure the equivalent noise level of this aircraft, it is necessary to ensure that noise other than the aircraft that is the noise source to be measured does not affect the measurement value.
  • Lden time zone corrected equivalent noise level
  • the target noise is 10 dB or more superior to the non-target noise at the noise measurement site, the target noise can be easily measured because it is not affected by the non-target noise.
  • incoming sounds from various noise sources are usually mixed. For example, if noise other than aircraft noise, which is the target noise, occurs during measurement of equivalent noise level and affects the measured value, that is, the noise level of the noise other than the target aircraft noise is the noise level of the aircraft. If it is larger than the level by 10 dB or less (S / N ratio of 10 dB or less), it is necessary to delete it.
  • noise identification work to identify what is being done is indispensable, and the effort is enormous.
  • uncertainty is generated because noise identification is evaluated by the noise discriminator's subjectivity.
  • the present applicant observes and specifies the directions of arrival of sound from a plurality of sound sources by a sound source exploration device equipped with a spherical baffle microphone, and associates the measured noise with a plurality of sound sources by a sound source analysis device.
  • the noise identification technique which grasps
  • the object of the present invention has been made in view of such a point, and the object of the present invention is to automatically identify whether or not the measured noise is affected by non-target noise by a simple system.
  • the noise identification device includes sound detection means including a plurality of microphones and / or particle velocity sensors, and sound source direction specification that specifies the instantaneous direction of the sound source per unit time based on the detection result by the sound detection means.
  • sound detection means including a plurality of microphones and / or particle velocity sensors
  • sound source direction specification that specifies the instantaneous direction of the sound source per unit time based on the detection result by the sound detection means.
  • Means a variation degree calculating means for calculating a plurality of variations in the instantaneous direction specified by the sound source direction specifying means in a predetermined period set longer than the unit time, and the variation degree calculating means.
  • a non-target noise determining means for determining the presence or absence of non-target noise that affects the measurement of target noise coming from a noise source to be measured based on the degree of variation.
  • the variation degree calculation unit calculates the variation degree.
  • the calculated predetermined period may be output as the non-target noise detection period.
  • the sound source direction specifying means specifies sound pressure information together with the instantaneous direction
  • the variation degree calculating means uses a weighted standard deviation taking the sound pressure information as the variation degree. You may make it calculate.
  • the variation degree calculation means generates the instantaneous distribution map and calculates a correlation coefficient with a preset reference distribution map as the variation degree. good.
  • the noise identification method of the present invention is based on a sound detection step of detecting sound by a sound detection means having a plurality of microphones and / or particle velocity sensors, and a detection result of the sound detection step by an information processing device. Then, the instantaneous direction of the sound source is specified every unit time, and the variation degree of the plurality of instantaneous directions specified by the sound source direction specifying means is calculated and calculated in a predetermined period set longer than the unit time. And a determination step of determining the presence or absence of non-target noise that affects measurement of target noise coming from a noise source to be measured based on the degree of variation.
  • the presence / absence of non-target noise that affects the measurement of target noise can be determined without performing sound source identification by trial listening of a sound source identifier or sound source identification between a sound source of another target noise and a sound source of non-target noise. Since the determination can be made, it is possible to automatically identify whether or not the measured noise is affected by the non-target noise by a simple system.
  • FIG. 1 It is a block diagram which shows the structure of embodiment of the noise identification device which concerns on this invention. It is a flowchart for demonstrating the noise identification operation
  • FIG. 1 It is a figure which shows the example of a verification experiment which verifies the property which the variation degree calculated by the variation degree calculation part shown in FIG. 1 has. It is a graph which shows the variation in the instantaneous direction in the verification experiment shown in FIG. It is a graph which shows the variation in the instantaneous direction in the verification experiment shown in FIG. It is a graph which shows the relationship between the variation degree (weighted standard deviation) calculated in the verification experiment shown in FIG. 3, and S / N ratio.
  • the noise identification device 10 is used together with a noise measurement device 20 that measures noise, and is a target in which there is non-target noise, that is, a target noise that comes from a noise source other than the measurement target and interferes with measurement.
  • the external noise detection period is notified to the noise measurement device 20.
  • the noise identification device 10 includes a sound detection unit 11, a sound source direction identification unit 12, a variation degree calculation unit 13, and a non-target noise determination unit 14.
  • the sound detection unit 11 includes a plurality of microphones and / or particle velocity sensors, and a sound pressure detection unit that AD-converts detection signals output from the microphones and / or particle velocity sensors to high speed (48 kHz, etc.) and outputs them.
  • the sound pressure detected by the microphone and the particle velocity detected by the particle velocity sensor are output.
  • a PP type or CC type sound intensity probe in which two microphones are arranged close to each other can be used. This type of sound intensity probe can calculate the sound intensity in one direction with a single probe. When calculating the sound intensity in the three-dimensional direction, the center (the line segment connecting two microphones) can be used.
  • a three-axis acoustic intensity probe in which three acoustic intensity probes are arranged in the xyz direction with the same middle point is used.
  • an acoustic intensity probe in which microphones are respectively arranged at a plurality of points that are not on the same plane for example, an acoustic intensity probe in which microphones are respectively arranged at vertices of a regular tetrahedron, It is also possible to use an acoustic intensity probe in which microphones are arranged at four points (0, x, y, z) adjacent to each other.
  • an acoustic probe (such as a PU acoustic intensity probe in which the microphone and the particle velocity sensor are placed at substantially the same position) that is a combination of a microphone and a particle velocity sensor can be used.
  • the sound source direction specifying unit 12, the variation degree calculating unit 13, and the non-target noise determining unit 14 are configured by an information processing apparatus such as a computer that operates by program control.
  • the sound source direction identification unit 12 identifies vector information including the instantaneous direction of the sound source and sound pressure information for each unit time based on the output from the sound detection unit 11.
  • the instantaneous direction of the sound source is the direction of the sound source as viewed from the sound detection unit 11 in unit time.
  • the sound pressure or particle velocity detected by the sound detection unit 11 comes from one sound source. And only one direction is identified as the instantaneous direction of the sound source.
  • the sound pressure information is a scalar amount such as a sound pressure (p) representing a loudness, a sound pressure level (L P ), and a noise level which is a sound pressure level of A characteristic. Therefore, in the case of the sound detection unit 11 provided with the sound intensity probe, the sound intensity is specified in the sound source direction specifying unit 12 and the sound detection unit 11 provided with the microphones respectively arranged at a plurality of points. In the sound source direction specifying unit 12, the instantaneous direction of the sound source is specified from the time difference between the sounds reaching the plurality of microphones using the proximity four-point method or the regular tetrahedral vertex method.
  • the sound source direction identification unit 12 samples the output signal from the sound detection unit 11 at a predetermined cycle, and identifies the instantaneous direction and sound pressure information of the sound source based on the sampled data. Accordingly, the unit time for specifying the instantaneous direction of the sound source and the sound pressure information is set to an integer multiple of the sampling period. For example, when the unit time and the sampling period are 0.01 (s), the instantaneous direction and sound pressure information of 100 sets of sound sources are specified per second.
  • the variation degree calculation unit 13 accumulates a predetermined number of sets of the instantaneous direction and sound pressure information of the sound source specified by the sound source direction specifying unit 12, and based on the accumulated instantaneous direction and sound pressure information of a plurality of sets of sound sources, Calculate the degree of variation in the sound source direction.
  • the degree of variation in the direction of the sound source is a numerical value indicating the degree of variation in the instantaneous direction of the sound source detected and specified every unit time in a set predetermined period.
  • the weighted standard deviation is calculated in consideration of the sound pressure information as the degree of variation, but without performing weighting, for example, the standard deviation based only on the instantaneous direction of the sound source is calculated. It may be calculated. It is also possible to generate a distribution map of the instantaneous direction of the sound source and calculate a correlation coefficient with a preset reference distribution map as the degree of variation.
  • the non-target noise determination unit 14 determines whether or not the variation degree calculated by the variation degree calculation unit 13 is larger than a set threshold value, and calculates the variation degree when the variation degree is larger than the threshold value.
  • the predetermined time period is notified to the noise measuring device 20 as the non-target noise detection period in which the non-target noise exists.
  • the noise measurement device 20 Based on the sound pressure detected by the omnidirectional microphone 21, the noise measurement device 20 has sound pressure information (sound pressure (p), sound pressure level (L P ), A characteristic sound indicating the volume of sound. It is a sound level meter that calculates an instantaneous value of a noise level that is a pressure level, etc., and also has a function as an integral type sound level meter that calculates an integral amount such as an equivalent noise level (LAeq). Further, the noise measuring device 20 is configured to calculate an integrated amount such as an equivalent noise level (LAeq), excluding the non-target noise detection period notified from the noise identifying device 10.
  • sound pressure information sound pressure (p), sound pressure level (L P ), A characteristic sound indicating the volume of sound. It is a sound level meter that calculates an instantaneous value of a noise level that is a pressure level, etc., and also has a function as an integral type sound level meter that calculates an integral amount such as an equivalent noise level (LAeq). Further, the noise measuring device
  • the variation degree calculation unit 13 first sets “0” to a variable n (step A ⁇ b> 1) and waits for data input from the sound source direction identification unit 12.
  • the sound source direction specifying unit 12 samples an output signal from the sound detection unit 11 that is an analog signal at a predetermined cycle, and specifies the instantaneous direction and sound pressure information of the sound source based on the sampled data of a predetermined frequency band. (Step A2) and output to the variation degree calculation unit 13.
  • the variation degree calculation unit 13 accumulates the instantaneous direction and sound pressure information of the sound source input as data (step A3), increments the variable n (step A4), and sets a predetermined set in which the variable n is set. It is determined whether or not the number N has been reached (step A5).
  • step A5 If it is determined in step A5 that the variable n has not reached the set number N, the variation degree calculation unit 13 again waits for data input from the sound source direction identification unit 12, and returns to step A2. Since the sound source direction specifying unit 12 specifies the instantaneous direction and sound pressure information of the sound source every unit time, the sound source direction specifying unit 12 specifies the instantaneous direction and sound pressure information of a predetermined number N of sound sources, and the degree of variation Steps A2 to A5 are repeated until the calculation unit 13 accumulates them.
  • step A5 when the predetermined number of sets N in which the variable n is set is reached, the variation degree calculation unit 13 determines the variation in the sound source direction based on the instantaneous direction and sound pressure information of the predetermined number N of sound sources. The degree is calculated (step A6).
  • the sound detection unit 11 of the noise identification device 10 the target sound source 30 that outputs target noise (pink noise), and the non-target sound source 40 that outputs non-target noise (pink noise) are arranged in an anechoic room, and are in a 500 Hz band.
  • step A2 the instantaneous direction and sound pressure information were identified in step A2, and the instantaneous direction and sound pressure information in step A3 were stored.
  • 3A shows the horizontal arrangement of the target sound source 30 and the non-target sound source 40 with respect to the sound detection unit 11
  • FIG. 3B shows the target sound source 30 and the non-target sound source 40 with respect to the sound detection unit 11. Each of the vertical arrangements is shown.
  • the target sound source 30 and the non-target sound source 40 are arranged at a position with an elevation angle of 90 ° horizontal to the sound detection unit 11. Further, in the horizontal direction, the target sound source 30 is fixed at the position of the azimuth angle 90 ° at the point A, and the non-target sound source 40 is set at 30 ° from the azimuth angle 120 ° at the point B to the azimuth angle 270 ° at the point G. At each position, measurement was performed for 10 seconds with a unit time of 0.01 (s), and 1000 instantaneous directions and sound pressure information were specified and accumulated, respectively.
  • FIG. 4 (a) is a measurement example when only the target sound source 30 is arranged at an azimuth angle of 90 ° at the point A in the horizontal direction. According to this measurement example, it can be seen that when only the target sound source 30 is arranged, the instantaneous direction of the target sound source 30 can be specified almost accurately.
  • the target sound source 30 is fixed at an azimuth angle 90 ° at point A in the horizontal direction, and the azimuth angle 120 ° to point G at point B is fixed. It is each measurement example when the non-target sound source 40 is arranged at each position of 30 ° up to the position of the azimuth angle of 270 °. In addition, the output of the target sound source 30 and the non-target noise was measured at the same level (the S / N ratio between the target noise and the non-target noise is 0).
  • the instantaneous direction is not limited to the direction of the target sound source 30 or the non-target sound source 40, and may take various positions between the target sound source 30 and the non-target sound source 40. I understand.
  • the direction of the target sound source 30 or the non-target sound source 40 is often specified as the instantaneous direction, but the variation is also large.
  • the instantaneous ratio and the sound pressure information are specified by changing the output ratio (S / N ratio) between the target sound source 30 and the non-target sound source 40 and the frequency band, respectively.
  • S / N ratio the output ratio
  • the weighted standard deviation in the instantaneous direction was calculated in consideration of the sound pressure information as the degree of variation in step A6.
  • FIGS According to these calculation examples, when the S / N ratio is small, the weighted standard deviation increases as the angle (azimuth angle difference) between the target sound source 30 and the non-target sound source 40 increases, and the S / N ratio increases.
  • the non-target noise whose S / N ratio that affects the target noise is less than 10 regardless of the angle of the non-target sound source 40 with respect to the target sound source 30 is necessarily obtained. You can see that it exists.
  • the calculated weighted standard deviation is less than the threshold value, the S / N ratio that affects the target noise only when the non-target sound source 40 is present at an angle within 45 ° with respect to the target sound source 30. There is a possibility that non-target noise with a value of less than 10 exists.
  • the non-target sound source 40 does not exist at an angle within 45 ° with respect to the target sound source 30, if the calculated weighted standard deviation is less than the threshold value, the S / N that affects the target noise is affected. It can be seen that there is no non-target noise whose ratio is less than 10. Therefore, when measuring actual target noise, it is possible to reliably identify the presence of non-target noise by selecting a measurement position where the expected direction of arrival of non-target noise exceeds 45 ° with respect to the direction of target noise arrival. Can do. Needless to say, even if the assumed direction of arrival of the non-target noise is 45 ° or less with respect to the direction of arrival of the target noise, the presence of the non-target noise can be identified with a certain probability.
  • 9 and 10 show an example in which the standard deviation in the instantaneous direction is calculated as the degree of variation in step A6 without taking into account the sound pressure information.
  • the frequency band is 2000 Hz or more
  • the same tendency as the weighted standard deviation in the instantaneous direction in consideration of the sound pressure information is shown. That is, if the S / N ratio is small, the standard deviation becomes larger as the angle (difference in azimuth angle) between the target sound source 30 and the non-target sound source 40 increases, and if the S / N ratio is large, the target sound source 30 and Even if the angle with the non-target sound source 40 (azimuth angle difference) increases, the standard deviation tends to reach a peak.
  • the non-target noise determination unit 14 determines whether or not the variation degree calculated in Step A6 is equal to or more than the set threshold value (Step A7). If the variation degree is less than a preset threshold value in step A7, the non-target noise determination unit 14 determines that there is no non-target noise in the predetermined period during which the variation degree is calculated. Returning to A1, the determination operation for the next predetermined period is performed. It is preferable that the threshold value to be compared with the degree of variation in step A7 can be changed.
  • the threshold value can be changed according to the situation such as the degree of ground reflection.
  • step A7 when the degree of variation is equal to or greater than a preset threshold value, the non-target noise determination unit 14 determines that non-target noise exists in the predetermined period in which the degree of variation is calculated, and the degree of variation.
  • the noise measurement device 20 is notified of the predetermined period in which the noise is calculated as the non-target noise detection period in which the target noise exists (step A8), and the process returns to step A1 to perform the determination operation for the next predetermined period.
  • the noise measurement device 20 can recognize the non-target noise detection period in which there is non-target noise that affects the measurement of the target noise. For example, the equivalent noise is excluded except for the notified non-target noise detection period.
  • An integration amount such as a level (LAeq) can be calculated.
  • the sound detection unit 11 including a plurality of microphones and / or particle velocity sensors, and the instantaneous direction of the sound source every unit time based on the detection result by the sound detection unit 11
  • a sound source direction specifying unit 12 for specifying a difference
  • a variation degree calculating unit 13 for calculating a degree of variation in a plurality of instantaneous directions specified by the sound source direction specifying unit 12 in a predetermined period set longer than a unit time
  • a degree of variation A non-target noise determination unit 14 that determines the presence or absence of non-target noise that affects measurement of target noise coming from a noise source to be measured based on the degree of variation calculated by the calculation unit 13 is provided.
  • the presence or absence of non-target noise that influences the measurement of target noise is determined without performing sound source identification based on a trial sound of a sound source discriminator or sound source identification between a sound source of another target noise and a sound source of non-target noise. Therefore, it is possible to automatically identify whether or not the measured noise is affected by non-target noise by a simple system.
  • the variation degree calculation unit 13 calculates the variation degree.
  • the predetermined period is output as the non-target noise detection period.
  • the noise measurement apparatus 20 can recognize the non-target noise detection period in which there is a non-target noise that affects the measurement of the target noise.
  • the noise measurement apparatus 20 is equivalent except for the notified non-target noise detection period.
  • An integration amount such as a noise level (LAeq) can be calculated.
  • the sound source direction specifying unit 12 specifies the sound pressure information together with the instantaneous direction
  • the variation degree calculating unit 13 calculates the weighted standard deviation considering the sound pressure information as the variation degree. It is configured. Further, the variation degree calculation unit 13 may generate a distribution map in an instantaneous direction and calculate a correlation coefficient with a preset reference distribution chart as the variation degree. With this configuration, the variation degree can be obtained by simple calculation.
  • the present invention is not limited to the above-described embodiments, and it is obvious that each embodiment can be appropriately changed within the scope of the technical idea of the present invention.
  • the number, position, shape, and the like of the constituent members are not limited to the above-described embodiment, and can be set to a number, position, shape, and the like that are suitable for implementing the present invention. In each figure, the same numerals are given to the same component.
  • the noise identification device 10 is used for automatic measurement of sound pressure information by the noise measurement device 20 in an object or place that emits any sound such as an electronic device, a household appliance, various vehicles, a factory, a facility, and the like. Applicable.

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Abstract

　測定した騒音が対象外騒音の影響を受けているか否かを簡便なシステムによって自動識別することができる騒音識別装置及び騒音識別方法を提供する。　マイクロホン及び／又は粒子速度センサを複数個備えた音検出部１１と、音検出部１１による検出結果に基づいて、単位時間毎に音源の瞬時方向を特定する音源方向特定部１２と、単位時間よりも長く設定された所定期間において、音源方向特定部１２によって特定された複数の瞬時方向のバラツキ度を計算するバラツキ度計算部１３と、バラツキ度計算部１３によって計算されたバラツキ度に基づいて、測定対象とする騒音源から到来する対象騒音の測定に影響を与える対象外騒音の有無を判定する対象外騒音判定部１４とを備えている。

Description

騒音識別装置及び騒音識別方法
　本発明は、測定対象とする騒音源から到来する騒音を識別する騒音識別装置及び騒音識別方法に関する。
　環境省が示す騒音に係る環境基準の評価マニュアルでは、測定対象とする騒音源から到来する騒音（以下、対象騒音と称す）を測定する際に、測定対象以外の騒音源から到来し、測定の妨げとなる騒音（以下、対象外騒音と称す）は、除外するように記載されている。例えば、「航空機騒音に係る環境基準」が一部改正（平成１９年１２月１７日環境省告示第１１４号）されたことより、平成２５年４月１日以降は、航空機騒音は等価騒音レベルを基本とする評価尺度である時間帯補正等価騒音レベル（Ｌｄｅｎ）によって評価されることとなる。この航空機の等価騒音レベルを正確に測定するには、測定対象とする騒音源である航空機以外の騒音が測定値に影響しないことを担保する必要がある。
　騒音測定現場において、対象騒音が対象外騒音と比較して１０ｄＢ以上卓越していれば、対象騒音の測定は、対象外騒音の影響を受けないため、容易に行うことができる。しかし実際の騒音測定現場では、多種多様な騒音源からの到来音が混在しているのが常である。例えば、等価騒音レベルの計測中に対象騒音である航空機騒音以外の対象外騒音が発生して測定値に影響を及ぼす場合、すなわち対象とする航空機騒音以外の対象外騒音の騒音レベルが航空機の騒音レベルより１０ｄＢ以下より大きい場合（Ｓ／Ｎ比１０ｄＢ以下）にはそれを削除する必要がある。このため、一般に騒音の測定・評価を行う際には、実際の騒音を測定係員がその場でモニターする、あるいは録音された騒音を試聴することで、測定値に影響を及ぼす対象外騒音が混在していることを識別する騒音識別作業が必要不可欠でその手間は膨大なものとなる。また、騒音の識別が騒音識別者の主観による評価となるため不確かさが生じてしまう。
　そこで本出願人は、球バッフルマイクロホンを備えた音源探査装置により、複数の音源からの音の到来方向をそれぞれ観測・特定すると共に、音源解析装置により、測定された騒音と複数の音源との関連付けを行い、測定された騒音に含まれる音源毎の到来騒音を把握する騒音識別技術を提案している（例えば、特許文献１参照）。
特開２００４－２６９２５６号公報
　従来の騒音識別技術によると、音源毎の到来騒音を把握できるため、対象騒音と対象外騒音との識別を自動で行うことができるが、システムが複雑で高価であり、その保守作業も専門性が要求されるという問題点がある。
　本発明の目的は、かかる点に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、測定した騒音が対象外騒音の影響を受けているか否かを簡便なシステムによって自動識別することができる騒音識別装置及び騒音識別方法を提供することにある。
　本発明の騒音識別装置は、マイクロホン及び／又は粒子速度センサを複数個備えた音検出手段と、該音検出手段による検出結果に基づいて、単位時間毎に音源の瞬時方向を特定する音源方向特定手段と、前記単位時間よりも長く設定された所定期間において、前記音源方向特定手段によって特定された複数の前記瞬時方向のバラツキ度を計算するバラツキ度計算手段と、該バラツキ度計算手段によって計算された前記バラツキ度に基づいて、測定対象とする騒音源から到来する対象騒音の測定に影響を与える対象外騒音の有無を判定する対象外騒音判定手段とを具備することを特微とする。
　さらに、本発明の騒音識別装置において、前記対象外騒音判定手段は、前記対象騒音の測定に影響を与える前記対象外騒音があると判定した場合には、前記バラツキ度計算手段によって前記バラツキ度が計算された前記所定期間を対象外騒音検出期間として出力するようにしても良い。
　さらに、本発明の騒音識別装置において、前記音源方向特定手段は、前記瞬時方向と共に音圧情報を特定し、前記バラツキ度計算手段は、前記音圧情報を加味した加重標準偏差を前記バラツキ度として計算するようにしても良い。
　さらに、本発明の騒音識別装置において、前記バラツキ度計算手段は、前記瞬時方向の分布図を生成し、予め設定された基準分布図との相関係数を前記バラツキ度として計算するようにしても良い。
　また、本発明の騒音識別方法は、マイクロホン及び／又は粒子速度センサを複数個備えた音検出手段によって、音を検出する音検出工程と、情報処理装置によって、前記音検出工程による検出結果に基づいて、単位時間毎に音源の瞬時方向を特定し、前記単位時間よりも長く設定された所定期間において、前記音源方向特定手段によって特定された複数の前記瞬時方向のバラツキ度を計算し、計算した前記バラツキ度に基づいて、測定対象とする騒音源から到来する対象騒音の測定に影響を与える対象外騒音の有無を判定する判定工程とを備えたことを特微とする。
　本発明によれば、音源識別者の試聴による音源識や、別対象騒音の音源と対象外騒音の音源との音源識別を行うことなく、対象騒音の測定に影響を与える対象外騒音の有無を判定することができるため、測定した騒音が対象外騒音の影響を受けているか否かを簡便なシステムによって自動識別することができるという効果を奏する。
本発明に係る騒音識別装置の実施の形態の構成を示すブロック図である。 本発明に係る騒音識別装置の実施の形態の騒音識別動作を説明するためのフローチャートである。 図１に示すバラツキ度計算部によって計算されるバラツキ度の持つ性質を検証する検証実験例を示す図である。 図３に示す検証実験における瞬時方向のバラツキを示すグラフである。 図３に示す検証実験における瞬時方向のバラツキを示すグラフである。 図３に示す検証実験において計算されたバラツキ度（加重標準偏差）とＳ／Ｎ比との関係を示すグラフである。 図３に示す検証実験において計算されたバラツキ度（加重標準偏差）とＳ／Ｎ比との関係を示すグラフである。 図１に示す対象外騒音判定部によってバラツキ度と比較する閾値例を示すグラフである。 図３に示す検証実験において計算されたバラツキ度（標準偏差）とＳ／Ｎ比との関係を示すグラフである。 図３に示す検証実験において計算されたバラツキ度（標準偏差）とＳ／Ｎ比との関係を示すグラフである。
　次に、本発明の実施の形態を、図面を参照して具体的に説明する。
　本実施の形態の騒音識別装置１０は、騒音を測定する騒音測定装置２０と共に用いられ、対象外騒音、すなわち測定対象以外の騒音源から到来し、測定の妨げとなる対象外騒音が存在する対象外騒音検出期間を騒音測定装置２０に通知する。図１を参照すると、騒音識別装置１０は、音検出部１１と、音源方向特定部１２と、バラツキ度計算部１３と、対象外騒音判定部１４とを備えている。
　音検出部１１は、マイクロホン及び／又は粒子速度センサを複数個備え、マイクロホン及び／又は粒子速度センサからそれぞれ出力される検出信号を高速（４８ｋＨｚ等）にＡＤ変換してそれぞれ出力する音圧検出手段であり、マイクロホンによって検出された音圧や、粒子速度センサによって検出された粒子速度が出力される。音検出部１１としては、例えば、２個のマイクロホンを近接して並べたＰ－ＰタイプやＣ－Ｃタイプの音響インテンシティプローブを用いることができる。このタイプの音響インテンシティプローブは、１個で１方向の音響インテンシティを計算することができ、３次元方向の音響インテンシティを計算する場合には、中心（２個のマイクロホンを結ぶ線分の中点）を同一にしてｘｙｚ方向に３個の音響インテンシティプローブを配置した３軸音響インテンシティプローブが用いられる。また、音検出部１１として、同一平面上に無い複数点にマイクロホンがそれぞれ配置された音響インテンシティプローブ、例えば、正四面体の各頂点にマイクロホンをそれぞれ配置した音響インテンシティプローブや、直交座標軸上の近接する４点（０、ｘ，ｙ，ｚ）にマイクロホンを配置した音響インテンシティプローブを用いることもできる。さらに、音検出部１１として、マイクロホンと粒子速度センサとを組み合わせた音響プローブ（マイクロホンと粒子速度センサをほぼ同一位置に置いたＰ－Ｕ音響インテンシティプローブ等）を用いることもできる。
　音源方向特定部１２、バラツキ度計算部１３及び対象外騒音判定部１４は、プログラム制御によって動作するコンピュータ等の情報処理装置で構成されている。音源方向特定部１２は、音検出部１１からの出力に基づいて、単位時間毎に音源の瞬時方向と音圧情報とからなるベクトル情報を特定する。音源の瞬時方向とは、単位時間における音検出部１１からみた音源の方向であり、音源方向特定部１２では、音検出部１１によって検出された音圧や粒子速度が１つの音源から到来したものであるとみなして、１方向のみが音源の瞬時方向として特定される。また、音圧情報とは、音の大きさを表す音圧（ｐ）、音圧レベル（ＬＰ）、Ａ特性の音圧レベルである騒音レベル等のスカラー量である。従って、音響インテンシティプローブを備えた音検出部１１の場合には、音源方向特定部１２において、音響インテンシティが特定され、複数点にそれぞれ配置されたマイクロホンを備えた音検出部１１の場合には、音源方向特定部１２において、近接四点法や正四面体頂点法を用いて、複数のマイクロホンに到達する音の時間差から音源の瞬時方向が特定されることなる。
　なお、音源方向特定部１２は、音検出部１１からの出力信号を所定の周期でサンプリングし、サンプリングしたデータに基づいて音源の瞬時方向と音圧情報とを特定する。従って、音源の瞬時方向と音圧情報とを特定する単位時間は、サンプリング周期の整数倍に設定される。例えば、単位時間及びサンプリング周期が０．０１（ｓ）である場合には、１秒間に１００組の音源の瞬時方向と音圧情報とが特定されることになる。
　バラツキ度計算部１３は、音源方向特定部１２によって特定された音源の瞬時方向と音圧情報とを所定組数蓄積し、蓄積した複数組の音源の瞬時方向と音圧情報とに基づいて、音源方向のバラツキ度を計算する。音源方向のバラツキ度は、設定された所定期間において、単位時間毎に検出・特定された音源の瞬時方向がどの程度のバラツキを持っているかを示す数値である。本実施の形態では、後述するように、バラツキ度として音圧情報も加味した加重標準偏差を算出するように構成したが、重み付けを行うことなく、例えば、音源の瞬時方向のみに基づく標準偏差を算出するようにしても良い。また、音源の瞬時方向の分布図を生成し、予め設定された基準分布図との相関係数をバラツキ度として算出することもできる。
　対象外騒音判定部１４は、バラツキ度計算部１３によって計算されたバラツキ度が、設定された閾値よりも大きいか否かを判定し、バラツキ度が閾値よりも大きい場合に、そのバラツキ度を計算した所定期間を対象外騒音が存在する対象外騒音検出期間として騒音測定装置２０に通知する。
　騒音測定装置２０は、無指向性のマイクロホン２１によって検出された音圧に基づいて、音の大きさを表す音圧情報（音圧（ｐ）、音圧レベル（ＬＰ）、A特性の音圧レベルである騒音レベル等）の瞬時値を算出する騒音計であると共に、等価騒音レベル（ＬＡｅｑ）等の積分量を算出する積分型騒音計としての機能を有している。また、騒音測定装置２０は、騒音識別装置１０から通知された対象外騒音検出期間を除いて、等価騒音レベル（ＬＡｅｑ）等の積分量を算出するように構成されている。
　次に、本実施の形態の騒音識別装置１０における判定動作ついて図２乃至図８を参照して詳細に説明する。
　図２を参照すると、バラツキ度計算部１３は、まず、変数ｎに「０」をセットし（ステップＡ１）、音源方向特定部１２からのデータ入力を待機する。音源方向特定部１２は、アナログ信号である音検出部１１からの出力信号を所定の周期でサンプリングし、サンプリングした所定の周波数帯域のデータに基づいて、音源の瞬時方向と音圧情報とを特定し（ステップＡ２）、バラツキ度計算部１３に出力する。
　次に、バラツキ度計算部１３は、データ入力された音源の瞬時方向と音圧情報とを蓄積すると共に（ステップＡ３）、変数ｎをインクリメントし（ステップＡ４）、変数ｎが設定された所定組数Ｎに到達したか否かを判定する（ステップＡ５）。
　ステップＡ５で、変数ｎが設定された所定組数Ｎに到達していない場合には、バラツキ度計算部１３は、再び音源方向特定部１２からのデータ入力を待機し、ステップＡ２に戻る。音源方向特定部１２では、単位時間毎に音源の瞬時方向と音圧情報と特定されるため、音源方向特定部１２で所定組数Ｎの音源の瞬時方向と音圧情報が特定され、バラツキ度計算部１３に蓄積されるまでステップＡ２からＡ５が繰り返されることになる。
　ステップＡ５で、変数ｎが設定された所定組数Ｎに到達した場合には、バラツキ度計算部１３は、所定組数Ｎの音源の瞬時方向と音圧情報とに基づいて、音源方向のバラツキ度を計算する（ステップＡ６）。
　ここで、バラツキ度計算部１３で算出されるバラツキ度の持つ性質について検証する。
　騒音識別装置１０の音検出部１１と、対象騒音（ピンクノイズ）を出力する対象音源３０と、対象外騒音（ピンクノイズ）を出力する対象外音源４０とを無響室に配置し、５００Ｈｚ帯域において、ステップＡ２の瞬時方向と音圧情報との特定と、ステップＡ３の瞬時方向と音圧情報との蓄積とを行った。なお、図３（ａ）は、音検出部１１に対する対象音源３０及び対象外音源４０の水平方向の配置を、図３（ｂ）は、音検出部１１に対する対象音源３０及び対象外音源４０の垂直方向の配置をそれぞれ示している。垂直方向においては、図３（ｂ）に示すように、対象音源３０及び対象外音源４０を音検出部１１と水平な仰角９０°の位置に配置した。また、水平方向においては、対象音源３０をＡ地点の方位角９０°の位置に固定し、対象外音源４０をＢ地点の方位角１２０°～Ｇ地点の方位角２７０°の位置までの３０°毎のそれぞれの位置で、単位時間を０．０１（ｓ）として、１０秒間測定を行い、１０００個の瞬時方向と音圧情報とをそれぞれ特定・蓄積した。
　図４（ａ）は、水平方向においてＡ地点の方位角９０°に対象音源３０のみを配置した場合の測定例である。この測定例によると、対象音源３０のみを配置した場合には、ほぼ正確に対象音源３０の瞬時方向を特定できることが分かる。
　図４（ｂ）～（ｃ）、図５（ａ）～（ｄ）は、水平方向においてＡ地点の方位角９０°に対象音源３０を固定し、Ｂ地点の方位角１２０°～Ｇ地点の方位角２７０°の位置までの３０°毎のそれぞれの位置に対象外音源４０を配置した場合のそれぞれの測定例である。なお、対象音源３０と対象外騒音との出力を同一レベル（対象騒音と対象外騒音とのＳ／Ｎ比が０）として測定した。これらの騒音源が複数存在する測定例によると、瞬時方向は、対象音源３０又は対象外音源４０の方向に限らず、対象音源３０と対象外音源４０との間の様々な位置をとることが分かる。なお、図５（ｄ）においては、対象音源３０又は対象外音源４０の方向が瞬時方向として特定される割合が多いが、バラツキも大きい。
　次に、図３に示すそれぞれの配置において、対象音源３０と対象外音源４０との出力比（Ｓ／Ｎ比）と、周波数帯域とを変更して、それぞれ瞬時方向と音圧情報とを特定・蓄積し、ステップＡ６でバラツキ度として音圧情報を加味した瞬時方向の加重標準偏差をそれぞれ計算した。その結果を図６及び図７に示す。これらの計算例によると、Ｓ／Ｎ比が小さいと、対象音源３０と対象外音源４０との角度（方位角の差）が大きくなるほど、加重標準偏差も大きな値となり、Ｓ／Ｎ比が大きいと、対象音源３０と対象外音源４０との角度（方位角の差）が大きくなっても、加重標準偏差が頭打ちになる傾向がある。また、周波数帯域が高いほど、小さいＳ／Ｎ比で加重標準偏差が頭打ちになる。従って、適切な周波数帯域を選択し、計算された加重標準偏差と適切な閾値とを比較することで、対象騒音に影響を与えるＳ／Ｎ比が１０未満となる対象外騒音が存在するか否かを判定することができる。例えば、図６（ｄ）に示す５００Ｈｚの周波数帯域において、図８に示すように、閾値を１５として、計算された加重標準偏差と比較する。この場合、計算された加重標準偏差が閾値以上であると、対象音源３０に対する対象外音源４０の角度に関わりなく、対象騒音に影響を与えるＳ／Ｎ比が１０未満となる対象外騒音が必ず存在することが分かる。一方、計算された加重標準偏差が閾値未満であると、対象音源３０に対して対象外音源４０が４５°以内の角度に存在している場合にのみ、対象騒音に影響を与えるＳ／Ｎ比が１０未満となる対象外騒音が存在する可能性がある。換言すると、対象音源３０に対して対象外音源４０が４５°以内の角度に存在していない場合には、計算された加重標準偏差が閾値未満であると、対象騒音に影響を与えるＳ／Ｎ比が１０未満となる対象外騒音が存在しないことが分かる。従って、実際の対象騒音の測定に際し、想定される対象外騒音の到来方向が対象騒音の到来方向に対して４５°を超える測定位置を選ぶことで、対象外騒音の存在を確実に識別することができる。なお、想定される対象外騒音の到来方向が対象騒音の到来方向に対して４５°以下であっても、ある程度の確率で対象外騒音の存在を識別することができることは言うまでもない。
　図９及び図１０には、音圧情報を加味することなく、ステップＡ６でバラツキ度として瞬時方向の標準偏差を計算した例が示されている。これらの計算例によると、周波数帯域が２０００Ｈｚ以上であれば、音圧情報を加味した瞬時方向の加重標準偏差と同様な傾向示している。すなわち、Ｓ／Ｎ比が小さいと、対象音源３０と対象外音源４０との角度（方位角の差）が大きくなるほど、標準偏差も大きな値となり、Ｓ／Ｎ比が大きいと、対象音源３０と対象外音源４０との角度（方位角の差）が大きくなっても、標準偏差が頭打ちになる傾向がある。従って、音圧情報を加味することなく計算された標準偏差であっても、２０００Ｈｚ以上の適切な周波数帯域を選択し、計算された標準偏差と適切な閾値とを比較することで、対象騒音に影響を与えるＳ／Ｎ比が１０未満となる対象外騒音が存在するか否かを判定することができる。
　図２に戻ると、対象外騒音判定部１４は、ステップＡ６で計算されたバラツキ度と、設定された閾値以上か否かを判定する（ステップＡ７）。ステップＡ７で、バラツキ度が予め設定された閾値未満である場合には、対象外騒音判定部１４は、そのバラツキ度を計算した所定期間には、対象外騒音が存在しないと判定して、ステップＡ１に戻って、次の所定期間の判定動作を行う。なお、ステップＡ７においてバラツキ度と比較する閾値を変更可能に構成すると好適である。例えば、実際の測定では地面反射が存在するため、ステップＡ６で計算されるバラツキ度が上昇することが想定されたり、ステップＡ２において音源の瞬時方向と音圧情報とを特定する際の動特性（時定数）や、ステップＡ６でバラツキ度を計算する際のデータ数や時間によってもバラツキ度が変化したりする。従って、地面反射の程度等の状況に応じて閾値を変更できると好適である。
　ステップＡ７で、バラツキ度が予め設定された閾値以上である場合には、対象外騒音判定部１４は、そのバラツキ度を計算した所定期間に、対象外騒音が存在した判定して、そのバラツキ度を計算した所定期間を対象外騒音が存在する対象外騒音検出期間として騒音測定装置２０に通知し（ステップＡ８）、ステップＡ１に戻って、次の所定期間の判定動作を行う。
　これにより、騒音測定装置２０では、対象騒音の測定の影響を与える対象外騒音が存在する対象外騒音検出期間を認識することができ、例えば、通知された対象外騒音検出期間を除いて等価騒音レベル（ＬＡｅｑ）等の積分量を算出することができる。
　以上説明したように本実施の形態によれば、マイクロホン及び／又は粒子速度センサを複数個備えた音検出部１１と、音検出部１１による検出結果に基づいて、単位時間毎に音源の瞬時方向を特定する音源方向特定部１２と、単位時間よりも長く設定された所定期間において、音源方向特定部１２によって特定された複数の瞬時方向のバラツキ度を計算するバラツキ度計算部１３と、バラツキ度計算部１３によって計算されたバラツキ度に基づいて、測定対象とする騒音源から到来する対象騒音の測定に影響を与える対象外騒音の有無を判定する対象外騒音判定部１４とを備えている。この構成により、音源識別者の試聴による音源識や、別対象騒音の音源と対象外騒音の音源との音源識別を行うことなく、対象騒音の測定に影響を与える対象外騒音の有無を判定することができるため、測定した騒音が対象外騒音の影響を受けているか否かを簡便なシステムによって自動識別することができる。
　さらに、本実施の形態によれば、対象外騒音判定部１４は、対象騒音の測定に影響を与える対象外騒音があると判定した場合には、バラツキ度計算部１３によってバラツキ度が計算された所定期間を対象外騒音検出期間として出力するように構成されている。この構成により、騒音測定装置２０では、対象騒音の測定の影響を与える対象外騒音が存在する対象外騒音検出期間を認識することができ、例えば、通知された対象外騒音検出期間を除いて等価騒音レベル（ＬＡｅｑ）等の積分量を算出することができる。
　さらに、本実施の形態によれば、音源方向特定部１２は、瞬時方向と共に音圧情報を特定し、バラツキ度計算部１３は、音圧情報を加味した加重標準偏差をバラツキ度として計算するように構成されている。また、バラツキ度計算部１３は、瞬時方向の分布図を生成し、予め設定された基準分布図との相関係数をバラツキ度として計算するようにしても良い。この構成により、バラツキ度を簡単な計算で求めることができる。
　なお、本発明が上記各実施の形態に限定されず、本発明の技術思想の範囲内において、各実施の形態は適宜変更され得ることは明らかである。また、上記構成部材の数、位置、形状等は上記実施の形態に限定されず、本発明を実施する上で好適な数、位置、形状等にすることができる。なお、各図において、同一構成要素には同一符号を付している。
　本か発明に係る騒音識別装置１０は、電子機器、家電製品、各種乗り物、工場、施設等のように、あらゆる音を発する物や場所等において、騒音測定装置２０による音圧情報の自動測定に適用可能である。
　１０　騒音識別装置
　１１　音検出部
　１２　音源方向特定部
　１３　バラツキ度計算部
　１４　対象外騒音判定部
　２０　騒音測定装置
　３０　対象音源
　４０　対象外音源

Claims (5)

  1. 　マイクロホン及び／又は粒子速度センサを複数個備えた音検出手段と、
    　該音検出手段による検出結果に基づいて、単位時間毎に音源の瞬時方向を特定する音源方向特定手段と、
    　前記単位時間よりも長く設定された所定期間において、前記音源方向特定手段によって特定された複数の前記瞬時方向のバラツキ度を計算するバラツキ度計算手段と、
    　該バラツキ度計算手段によって計算された前記バラツキ度に基づいて、測定対象とする騒音源から到来する対象騒音の測定に影響を与える対象外騒音の有無を判定する対象外騒音判定手段とを具備することを特微とする騒音識別装置。
  2. 　前記対象外騒音判定手段は、前記対象騒音の測定に影響を与える前記対象外騒音があると判定した場合には、前記バラツキ度計算手段によって前記バラツキ度が計算された前記所定期間を対象外騒音検出期間として出力することを特徴とする請求項１記載の騒音識別装置。
  3. 　前記音源方向特定手段は、前記瞬時方向と共に音圧情報を特定し、
    　前記バラツキ度計算手段は、前記音圧情報を加味した加重標準偏差を前記バラツキ度として計算することを特徴とする請求項１又は２記載の騒音識別装置。
  4. 　前記バラツキ度計算手段は、前記瞬時方向の分布図を生成し、予め設定された基準分布図との相関係数を前記バラツキ度として計算することを特徴とする請求項１又は２記載の騒音識別装置。
  5. 　マイクロホン及び／又は粒子速度センサを複数個備えた音検出手段によって、音を検出する音検出工程と、
    　情報処理装置によって、前記音検出工程による検出結果に基づいて、単位時間毎に音源の瞬時方向を特定し、
    　前記単位時間よりも長く設定された所定期間において、前記音源方向特定手段によって特定された複数の前記瞬時方向のバラツキ度を計算し、
    　計算した前記バラツキ度に基づいて、測定対象とする騒音源から到来する対象騒音の測定に影響を与える対象外騒音の有無を判定する判定工程とを備えたことを特微とする騒音識別方法。
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