WO2014102938A1 - 音検知装置及び音検知方法 - Google Patents

音検知装置及び音検知方法 Download PDF

Info

Publication number
WO2014102938A1
WO2014102938A1 PCT/JP2012/083701 JP2012083701W WO2014102938A1 WO 2014102938 A1 WO2014102938 A1 WO 2014102938A1 JP 2012083701 W JP2012083701 W JP 2012083701W WO 2014102938 A1 WO2014102938 A1 WO 2014102938A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
sound
detected
frequency band
moving body
pressure information
Prior art date
Application number
PCT/JP2012/083701
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
佐藤　潤
船山　竜士
智哉 高谷
金道　敏樹
深町　映夫
清水　宏明
Original Assignee
トヨタ自動車株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by トヨタ自動車株式会社 filed Critical トヨタ自動車株式会社
Priority to CN201280077990.8A priority Critical patent/CN104885135A/zh
Priority to PCT/JP2012/083701 priority patent/WO2014102938A1/ja
Priority to US14/654,326 priority patent/US20150331095A1/en
Priority to JP2014553943A priority patent/JPWO2014102938A1/ja
Priority to DE112012007258.8T priority patent/DE112012007258T5/de
Publication of WO2014102938A1 publication Critical patent/WO2014102938A1/ja

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S11/00—Systems for determining distance or velocity not using reflection or reradiation
    • G01S11/14—Systems for determining distance or velocity not using reflection or reradiation using ultrasonic, sonic, or infrasonic waves
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16—Anti-collision systems
    • G08G1/166—Anti-collision systems for active traffic, e.g. moving vehicles, pedestrians, bikes
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS OR SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L25/00—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00
    • G10L25/03—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 characterised by the type of extracted parameters
    • G10L25/06—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 characterised by the type of extracted parameters the extracted parameters being correlation coefficients
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS OR SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L21/00—Processing of the speech or voice signal to produce another audible or non-audible signal, e.g. visual or tactile, in order to modify its quality or its intelligibility
    • G10L21/02—Speech enhancement, e.g. noise reduction or echo cancellation
    • G10L21/0208—Noise filtering
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS OR SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L25/00—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00
    • G10L25/03—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 characterised by the type of extracted parameters
    • G10L25/18—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 characterised by the type of extracted parameters the extracted parameters being spectral information of each sub-band

Definitions

  • the present invention relates to a sound detection device mounted on a moving body and a sound detection method using the sound detection device mounted on the moving body.
  • a sound detection device and a sound detection method as described in, for example, Japanese Utility Model Laid-Open No. 5-92767, based on a temporal change in sound pressure in a specific frequency band of a detected sound, a vehicle such as a surrounding vehicle is detected. It is known to determine the presence and approach of a sound source.
  • the present invention is intended to provide a sound detection device and a sound detection method that can accurately determine the presence, approach, or separation of a sound source to be detected.
  • a sound detection device is a sound detection device mounted on a moving body, and includes a sound detection unit that detects a peripheral sound of the mobile body, and a preset second sound in the peripheral sound detected by the sound detection unit. Based on the degree of correlation between the sound pressure information of one frequency band and the sound pressure information of the second frequency band having a different frequency from the first frequency band in the peripheral sound detected by the sound detection unit, the detection target in the periphery of the moving body And a determination unit that determines at least one of the presence of a sound source, approach to the moving body, and separation from the moving body.
  • the sound detection device of the present invention based on the degree of correlation between the sound pressure information of the first frequency band and the sound pressure information of the second frequency band in the surrounding sound, the presence of the sound source to be detected and the moving object At least one of the approaching and the leaving from the moving body is determined.
  • the frequency characteristics of the detection target sound and the background noise are greatly different.
  • the specific frequency band to the first frequency band and the frequency band other than the specific frequency band to the second frequency band, based on the degree of correlation between the sound pressure information of the first frequency band and the second frequency band, It can be determined whether or not the surrounding sound includes the detection target sound. Thereby, it is possible to accurately determine the presence, approach, or detachment of the sound source to be detected.
  • the determination unit determines that the sound source is approaching the moving body when the degree of correlation between the sound pressure information decreases with time, and determines that the degree of correlation between the sound pressure information increases with time.
  • the sound source may be determined to be detached from the moving body. Thereby, it is possible to determine the approaching or leaving of the sound source based on the temporal change in the degree of correlation between the sound pressure information in different frequency bands.
  • the sound detection device detects a sound generated by the generation unit that generates a sound other than the sound source based on the ambient sound detected by the sound detection unit, and if the sound source is not determined to exist.
  • a removal unit that removes the sound from the surrounding sound may be further included.
  • the sound detection device may further include a second determination unit that determines whether the sound source can be detected based on the detection result of the sound source and the sound pressure of the surrounding sound detected by the sound detection unit. Accordingly, it is possible to determine whether or not the detection target sound can be detected based on the detection result of the sound source to be detected and the sound pressure of the surrounding sound.
  • the determination unit may determine that the sound source is present as the degree of correlation between the sound pressure information is lower.
  • the degree of correlation of the sound pressure information is at least one of the continuity of the intensity distribution between the sound in the first frequency band and the sound in the second frequency band, the degree of approximation of the shape of the probability density distribution, and the scale parameter of the probability density distribution. You may obtain
  • the determination unit includes sound pressure information in the first frequency band, sound pressure information in the second frequency band, and a third frequency band having a frequency different from that of the first and second frequency bands in the peripheral sound detected by the sound detection unit. Based on the degree of correlation with the sound pressure information, at least one of the presence of a sound source, the approach to the moving body, or the departure from the moving body may be determined. As a result, even when the sound characteristics of the sound source that is not the detection target and the frequency characteristics of the detection target sound overlap to some extent, the presence of the sound source that is the detection target based on the degree of correlation between the sound pressure information of three or more different frequency bands. , Approach or departure can be accurately determined.
  • the moving body may be a vehicle.
  • the sound detection method is a sound detection method using a sound detection device mounted on a moving body, and includes a sound detection step for detecting a surrounding sound of the moving body, and a peripheral sound detected by the sound detection step. Based on the degree of correlation between the sound pressure information of the first frequency band set in advance and the sound pressure information of the second frequency band having a different frequency from the first frequency band in the surrounding sound detected by the sound detection step. A determination step of determining at least one of the presence of a sound source to be detected around the body, the approach to the moving body, and the departure from the moving body.
  • the specific frequency band As the first frequency band and the frequency band other than the specific frequency band as the second frequency band, based on the degree of correlation between the sound pressure information of the first frequency band and the second frequency band, It can be determined whether or not the detection target sound is included. Thereby, it is possible to accurately determine the presence, approach, or detachment of the sound source to be detected.
  • the present invention it is possible to provide a sound detection device and a sound detection method that can accurately determine the presence, approach, or departure of a sound source to be detected.
  • the surrounding vehicle when detecting a surrounding vehicle, for example, the surrounding vehicle exists when the sound pressure of background noise such as the engine sound and wind noise of the own vehicle increases instead of the detection target sound such as the running sound of the surrounding vehicle. In some cases, it was misjudged. Such a misjudgment occurs, for example, because it cannot be determined whether or not the increase in sound pressure is due to an increase in detection target sound.
  • the sound detection device and the sound detection method according to the first embodiment determine whether or not the detection target sound is included in the surrounding sound based on the degree of correlation between the sound pressure information of two different frequency bands. Thus, it is intended to accurately determine the presence of a sound source to be detected.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a sound detection apparatus according to the first embodiment of the present invention.
  • the sound detection device is mounted on a vehicle and is configured with an electronic control unit 10 (hereinafter abbreviated as ECU 10) as shown in FIG.
  • ECU 10 an electronic control unit 10
  • the microphone 10 is connected to the ECU 10. Although only one microphone 1 may be connected as shown in FIG. 1, a plurality of microphones 1 may be connected.
  • the microphone 1 functions as a sound detection unit that detects ambient sounds of the vehicle.
  • the sound detected by the microphone 1 is processed by, for example, a microphone amplifier, a frequency band pass filter, an A / D converter, and the like and input to the ECU 10.
  • the ECU 10 includes an intensity distribution calculation unit 11, frequency distribution calculation units 12a and 12b, distribution feature calculation units 13a and 13b, a distribution feature comparison unit 14, a sound source detection unit 15, and a detection result determination unit 16.
  • the ECU 10 is mainly composed of a CPU, a ROM, a RAM, and the like. Through execution of a program by the CPU, the intensity distribution calculation unit 11, the frequency distribution calculation units 12a and 12b, the distribution feature calculation units 13a and 13b, the distribution feature comparison unit 14, The functions of the sound source detection unit 15 and the detection result determination unit 16 are realized.
  • the functions of the intensity distribution calculation unit 11, frequency distribution calculation units 12a and 12b, distribution feature calculation units 13a and 13b, distribution feature comparison unit 14, sound source detection unit 15 and detection result determination unit 16 are realized by two or more ECUs. May be.
  • the intensity distribution calculation unit 11 calculates the intensity distribution of the detected sound. For example, the intensity distribution calculation unit 11 performs Fourier transform on the sound signal of the detected sound and calculates the amplitude spectrum of the detected sound.
  • the frequency distribution calculation unit 12a calculates the frequency distribution of the detected sound in the preset frequency band A (first frequency band) based on the intensity distribution of the detected sound.
  • the frequency distribution calculation unit 12b calculates the frequency distribution of the detected sound in the frequency band B (second frequency band) having a frequency different from that of the frequency band A based on the intensity distribution of the detected sound.
  • the frequency distribution calculation units 12a and 12b calculate a probability density distribution (histogram) of the amplitude spectrum based on the amplitude spectrum of the detected sound.
  • the frequency band A is set to a specific frequency band in which the detection target sound is detected, for example, about 800 to 3000 Hz in which the traveling sound of the vehicle is detected.
  • the frequency band B is set to a frequency band that is at least partially different from the frequency band A.
  • the distribution feature calculation unit 13a calculates the distribution feature of the frequency band A based on the frequency distribution of the frequency band A.
  • the distribution feature calculation unit 13b calculates the distribution feature of the frequency band B based on the frequency distribution of the frequency band B.
  • the distribution feature calculation units 13a and 13b perform ⁇ distribution fitting on the discrete values of the probability density distribution to calculate a shape parameter and a scale parameter that represent the features of the ⁇ distribution.
  • the probability density distribution p (x) of the ⁇ distribution in which the shape parameter ⁇ and the scale parameter ⁇ are known is expressed by Expression (1).
  • the distribution feature comparison unit 14 compares the distribution feature of the frequency band A with the distribution feature of the frequency band B. For example, the distribution feature comparison unit 14 compares the scale parameter of the frequency band A with the scale parameter of the frequency band B.
  • the comparison result of the scale parameters is expressed as, for example, a difference, a ratio, etc. between the scale parameters.
  • the sound source detection unit 15 detects a sound source to be detected such as a surrounding vehicle based on the detected sound.
  • the sound source detection unit 15 detects the presence / absence, direction, and the like of a sound source based on, for example, sound pressure characteristics, frequency characteristics, and phase characteristics of the detected sound.
  • the detection result determination unit 16 determines the detection result of the sound source to be detected based on the comparison result of the distribution features.
  • the detection result determination unit 16 is based on the degree of correlation between the sound pressure information in the first frequency band set in advance in the peripheral sound and the sound pressure information in the second frequency band having a frequency different from that of the first frequency band in the peripheral sound. It functions as a determination unit that determines the presence of a sound source to be detected in the vicinity of a moving object.
  • the detection result determination unit 16 easily determines that the sound source to be detected exists as the correlation degree of the sound pressure information is lower.
  • the degree of correlation of the sound pressure information is at least one of the continuity of the intensity distribution between the sound in the first frequency band and the sound in the second frequency band, the degree of approximation of the shape of the probability density distribution, and the scale parameter of the probability density distribution. It is calculated based on either. The lower the continuity of the amplitude spectrum, the lower the degree of approximation of the probability density distribution, or the larger the absolute value of the scale parameter difference, or the more the scale parameter ratio deviates from 1, This means that the degree of correlation is low.
  • the detection result determination unit 16 can easily determine that the detection result of the sound source is valid because the detection target sound is included in the surrounding sound as the correlation between the frequency characteristics between the frequency bands A and B is lower. .
  • the detection result determination unit 16 easily determines that the detection result of the sound source is more effective as the absolute value of the difference between the scale parameters between the two frequency bands is larger or the ratio deviates from 1, for example.
  • the detection result determination unit 16 determines that the detection result is invalid when the correlation degree of the frequency characteristic is higher than the threshold, and detects when the correlation is lower than the threshold. It is determined that the result is valid.
  • the detection result is valid when a sound source is detected, this means that the detection target sound is detected, and when the detection result is determined to be invalid. Means that background noise is detected.
  • the determination result of the presence of the sound source is used, for example, for driving support for the driver of the own vehicle, notification support for the driver of the surrounding vehicle, and the like.
  • FIG. 2 is a flowchart showing the sound detection method according to the first embodiment.
  • the sound detection device repeatedly executes the process shown in FIG. 2 for each processing cycle.
  • detection sound is input from the microphone 1 to the ECU 10 (S11).
  • the intensity distribution calculation unit 11 calculates the intensity distribution of the detected sound (S12).
  • the frequency distribution calculation units 12a and 12b calculate frequency distributions of the frequency bands A and B (S13).
  • the distribution feature calculation units 13a and 13b calculate the distribution features of the frequency bands A and B (S14).
  • the distribution feature comparison unit 14 compares the distribution features of the frequency bands A and B (S15).
  • the detection result determination unit 16 determines the detection result of the sound source to be detected based on the comparison result (S16).
  • FIG. 3 is a diagram showing different probability density distributions depending on the presence or absence of detection target sounds included in the surrounding sounds.
  • FIG. 3 shows probability density distributions Ha and Hb in a specific frequency band by comparing the case (a) where the detection target sound is not included and the case (b) where the detection target sound is included.
  • a sharp peak does not appear in the probability density distribution Ha when the detection target sound is not included, but a sharp peak is present in the probability density distribution Hb when the detection target sound is included. Appears.
  • the shape of the probability density distribution in the specific frequency band varies greatly depending on the presence or absence of the detection target sound included in the surrounding sound. Such a feature of the probability density distribution is reflected in the distribution feature calculated based on the frequency distribution.
  • FIG. 4 is a diagram showing temporal changes in different scale parameters depending on the presence or absence of detection target sounds included in the surrounding sounds.
  • FIG. 4 compares the time variation of the scale parameter ⁇ a when the detection target sound is not included and the time change of the scale parameter ⁇ b when the detection target sound is included in the probability density distribution of the specific frequency band. It is shown as
  • the scale parameter ⁇ a when the detection target sound is not included, no significant change appears in the scale parameter ⁇ a. However, when the detection target sound is included, the scale parameter ⁇ a does not change every time the surrounding vehicle passes. The peak of the parameter ⁇ b appears sharply. As described above, the change in the scale parameter in the specific frequency band accurately reflects the presence or absence of the detection target sound included in the surrounding sound.
  • FIG. 5 is a diagram showing an amplitude spectrum (a) and a probability density distribution (b) when a detection target sound is not included.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an amplitude spectrum (a) and a probability density distribution (b) when a detection target sound is included. 5 and 6, as an example, the frequency band A is set to a specific frequency band of 800 to 3000 Hz, and the frequency band B is set to a non-specific frequency band of 3000 to 5000 Hz.
  • the degree of correlation of the sound pressure information between the frequency bands A and B is high, the target sound is not included in the surrounding sound, and the sound source detection result is invalid, that is, there is a sound source to be detected. It becomes easy to determine that it is not.
  • the detection target sound is included in the peripheral sound based on the degree of correlation between the sound pressure information of two different frequency bands.
  • the sound detection device and the sound detection method according to the first embodiment it is determined whether or not there is a sound source to be detected, but it is not possible to determine whether the sound source is approaching or leaving.
  • the determination result of approaching or leaving is used, for example, to regard a sound source that is leaving as a sound source that is not a processing target when performing processing such as driving support or notification support.
  • the sound detection device and the sound detection method according to the second embodiment will determine whether the sound source to be detected is approaching or leaving based on temporal changes in the degree of correlation between sound pressure information in different frequency bands. It is what.
  • FIG. 7 is a block diagram showing a sound detection apparatus according to the second embodiment of the present invention.
  • a comparison result storage unit 27, a feature correlation calculation unit 28, and an approach / detachment determination unit 29 are added to the ECU 20 of the sound detection device.
  • the functions of the microphone 1, the intensity distribution calculation unit 21, the frequency distribution calculation units 22a and 22b, the distribution feature calculation units 23a and 23b, the distribution feature comparison unit 24, and the sound source detection unit 25 are the same as those of the sound detection device according to the first embodiment. This is the same as the corresponding configuration.
  • the detection result determination unit 26 determines the detection result of the sound source to be detected based on the comparison result of the distribution features. Further, when it is determined that the sound source is detached as described later, the detection result determination unit 26 determines that the detection result of the sound source is invalid.
  • the comparison result storage unit 27 stores the comparison result of distribution features.
  • the comparison result storage unit 27 stores, for example, a comparison result between the scale parameter of the frequency band A and the scale parameter of the frequency band B.
  • the feature correlation calculation unit 28 calculates an autocorrelation value between the distribution feature comparison result in the past processing cycle and the distribution feature comparison result in the current processing cycle.
  • the feature correlation calculation unit 28 calculates, for example, an autocorrelation value between a scale parameter comparison result in the immediately preceding processing cycle and a scale parameter comparison result in the current processing cycle.
  • the feature correlation calculation unit 28 calculates an autocorrelation value when it is determined that the sound source detection result is valid.
  • the approach / detachment determination unit 29 determines the approach and departure of the sound source to be detected based on the autocorrelation value between the comparison results of the distribution features.
  • the approach / separation determination unit 29 is based on the degree of correlation between the sound pressure information in the first frequency band set in advance in the surrounding sound and the sound pressure information in the second frequency band having a different frequency from the first frequency band in the surrounding sound. It functions as a determination unit that determines whether the sound source to be detected around the moving body is approaching or leaving the moving body.
  • the approach / separation determination unit 29 determines that the sound source is approaching the moving body, and the degree of correlation between the sound pressure information increases with time. In this case, it is determined that the sound source is detached from the moving body.
  • the approach / separation determination unit 29 determines that the sound source is approaching when the degree of approximation of the shape parameter between the frequency bands A and B decreases with time, while it increases with time. Determines that it has left. This is because the closer the sound source is, the more dominant the frequency characteristics of the frequency band A in which the detection target sound is detected, while the less the sound source is, the less dominant.
  • FIG. 8 is a flowchart showing a sound detection method according to the second embodiment.
  • the sound detection device repeatedly executes the process shown in FIG. 8 every processing cycle. Note that the processing of S21 to S25 is substantially the same as the processing of S11 to S15 of the first embodiment.
  • the feature correlation calculation unit 28 determines that the time of the sound source detection is valid when the detection result of the sound source is valid (“Yes” in S27). Then, an autocorrelation value between comparison results of successive distribution features is calculated (S28). The approaching / leaving discrimination unit 29 discriminates the approaching and leaving of the sound source based on the autocorrelation value between the distribution feature comparison results (S29). When it is determined that the sound source is detached, the detection result determination unit 26 determines that the detection result of the sound source is invalid (S30).
  • a withdrawal can be determined. Further, by invalidating the detection result of the sound source that is leaving, driving support or notification support can be appropriately executed.
  • the sound detection device and the sound detection method according to the first embodiment it is determined whether or not the detection result of the sound source to be detected is valid based on the degree of correlation between the sound pressure information of two different frequency bands. Is done. However, for example, when it is determined that the detection result is invalid in a situation where background noise is dominant, the presence of the sound source cannot be determined with high accuracy.
  • the sound detection device and the sound detection method according to the third embodiment remove the background noise included in the surrounding sound from the surrounding sound, so that even if the background noise is dominant, the presence of the sound source to be detected is detected. It tries to judge with high accuracy.
  • FIG. 9 is a block diagram showing a sound detection apparatus according to the third embodiment of the present invention.
  • a noise model generation unit 37 and a noise removal unit 38 are added to the ECU 30 of the sound detection device.
  • the functions of the microphone 1, the intensity distribution calculation unit 31, the frequency distribution calculation units 32a and 32b, the distribution feature calculation units 33a and 33b, the distribution feature comparison unit 34, the sound source detection unit 35, and the detection result determination unit 36 are described in the first embodiment. It is the same as that of the corresponding structure of the sound detection apparatus concerning.
  • the noise model generation unit 37 generates a noise model based on the detected sound.
  • the noise model generation unit 37 functions as a generation unit that generates sound other than the sound source to be detected based on the detected ambient sound.
  • the noise model is generated by estimating the background noise included in the detected sound.
  • the noise model generation unit 37 generates or updates a noise model when it is determined that the detection result of the sound source to be detected is invalid.
  • the noise removing unit 38 removes noise from the detected sound using a noise model.
  • the noise removing unit 38 functions as a removing unit that removes the generated sound from the detected ambient sound.
  • the noise removing unit 38 removes noise from the detected sound using a noise model when it is determined that the detection result of the sound source is invalid. Noise removal is performed using a noise model generated or updated in advance.
  • FIG. 10 is a flowchart showing a sound detection method according to the third embodiment.
  • the sound detection apparatus repeatedly executes the process shown in FIG. 10 every processing cycle. Note that the processing of S31 to S36 is substantially the same as the processing of S11 to S16 of the first embodiment.
  • the noise model generation unit 37 detects when the sound source detection result is invalid (in the case of "Yes” in S37). A noise model is generated based on the sound (S38). The noise removing unit 38 removes background noise from the detected sound in the next and subsequent processing cycles using the noise model (S39).
  • the background noise is reduced by removing the sound other than the detection target sound included in the peripheral sound, that is, the background noise from the peripheral sound. Even in a dominant situation, it is possible to accurately determine the presence of a sound source to be detected.
  • the sound detection device and the sound detection method it is determined whether or not the detection target sound is included in the surrounding sound based on the degree of correlation between the sound pressure information of two different frequency bands.
  • it is appropriate to determine whether or not the detection target sound is included in the surrounding sound May not be possible.
  • the sound detection device and the sound detection method according to the fourth embodiment are based on the degree of correlation between sound pressure information in three or more different frequency bands, and the frequency characteristics of the sound of the sound source that is not the detection target and the detection target sound. Even in a situation where there is some overlap, it is intended to accurately determine the presence of a sound source to be detected.
  • FIG. 11 is a block diagram showing a sound detection apparatus according to the fourth embodiment of the present invention.
  • a frequency distribution calculation unit 42 c and a distribution feature calculation unit 43 c are added to the ECU 40 of the sound detection device.
  • the functions of the microphone 1, the intensity distribution calculation unit 41, the frequency distribution calculation units 42a and 42b, the distribution feature calculation units 43a and 43b, and the sound source detection unit 45 are the same as the corresponding configurations of the sound detection device according to the fourth embodiment. It is.
  • the frequency distribution calculating unit 42c calculates the frequency distribution of the detected sound in the frequency band C (third frequency band) having a frequency different from that of the frequency bands A and B based on the intensity distribution of the detected sound.
  • the frequency band C is set to a second non-specific frequency band that is at least partially different in frequency from the frequency bands A and B.
  • the frequency band C is preferably set on the higher (or lower) frequency side.
  • the distribution feature calculation unit 43c calculates the distribution feature of the frequency band C based on the frequency distribution of the frequency band C.
  • the distribution feature comparison unit 44 compares the distribution feature of the frequency band A, the distribution feature of the frequency band B, and the distribution feature of the frequency band C.
  • the detection result determination unit 46 determines the detection result of the sound source to be detected based on the comparison result of the distribution features.
  • the detection result determination unit 46 includes sound pressure information in the first frequency band, sound pressure information in the second frequency band, and sound in a third frequency band having a frequency different from that of the first and second frequency bands in the detected ambient sound. The presence of the sound source is determined based on the degree of correlation with the pressure information.
  • the detection result determination unit 46 increases the degree of correlation between the frequency characteristics between the frequency band B and the frequency band C and lowers the degree of correlation between the frequency characteristics between the frequency band A and the frequency bands B and C. Includes the sound to be detected, and it is easy to determine that the detection result of the sound source is valid.
  • the detection result determination unit 46 determines the validity of the detection result of the sound source based on, for example, the difference or ratio of the scale parameters between the three frequency bands.
  • FIG. 12 is a flowchart showing a sound detection method according to the fourth embodiment.
  • the sound detection apparatus repeatedly executes the process shown in FIG. 12 every processing cycle. Note that the processes of S41, S42, and S46 are substantially the same as the processes of S11, S12, and S16 of the first embodiment.
  • the frequency distribution calculation units 42a, 42b, and 42c calculate the frequency distributions of the frequency bands A, B, and C (S43).
  • the distribution feature calculation units 43a, 43b, and 43c calculate the distribution features of the frequency bands A, B, and C (S44).
  • the distribution feature comparison unit 44 compares the distribution features of the frequency bands A, B, and C (S45). When the distribution features are compared, the detection result of the sound source to be detected is determined based on the comparison result in S46.
  • 13 to 17 are diagrams showing the amplitude spectrum (a) and probability density distribution (b) in various situations. 13 to 17, as an example, frequency band A is set to a specific frequency band of 800 to 3000 Hz, frequency band B is set to a first non-specific frequency band of 3000 to 5000 Hz, and frequency band C is set to 0 to The second non-specific frequency band of 1200 Hz is set.
  • FIG. 15A As shown in FIG. 15, as shown in FIG. 15A, a significant peak appears only in the amplitude of the frequency band A, the amplitude values between the frequency bands A and B are not continuous, and the frequency band The amplitude value between A and C is not continuous. Then, as shown in FIG. 15B, the shape Ha of the probability density distribution in the frequency band A and the shapes of the probability density distributions Hb and Hc in the frequency bands B and C are not approximated. As a result, the frequency band A And the shape parameter between the frequency bands B and C are not approximated. For this reason, it becomes easy to determine that the detection target sound is dominant and the detection result of the sound source is valid, that is, the sound source to be detected exists.
  • the sound detection device and the sound detection method according to the fourth embodiment three or more frequencies that are different from each other even in a situation where the frequency characteristics of the sound of the sound source that is not the detection target and the detection target sound overlap to some extent. Based on the degree of correlation between the sound pressure information of the bands, it is possible to accurately determine the presence of a sound source to be detected.
  • the sound detection device and the sound detection method according to the first embodiment when a sound source is detected, if it is determined that the detection result is invalid, it becomes clear that background noise is detected. However, it cannot be determined whether or not the sound source to be detected can be appropriately detected.
  • the sound detection device and the sound detection method according to the fifth embodiment try to determine whether or not the detection target sound can be detected based on the validity of the detection result and the sound pressure of the surrounding sound. It is.
  • FIG. 18 is a block diagram showing a sound detection apparatus according to the fifth embodiment of the present invention.
  • a sound pressure calculation unit 57 and a surrounding situation determination unit 58 are added to the ECU 50 of the sound detection device.
  • the functions of the microphone 1, the intensity distribution calculation unit 51, the frequency distribution calculation units 52a and 52b, the distribution feature calculation units 53a and 53b, the distribution feature comparison unit 54, the sound source detection unit 55, and the detection result determination unit 56 are described in the first embodiment. It is the same as that of the corresponding structure of the sound detection apparatus concerning.
  • the sound pressure calculation unit 57 calculates the sound pressure of the detected sound.
  • the surrounding state determination unit 58 determines the surrounding state of the sound detection device based on the comparison result of the distribution features and the sound pressure of the detected sound.
  • the surrounding state determination unit 58 is a second determination unit that determines whether or not the sound source to be detected can be detected based on the detection result of the sound source to be detected and the sound pressure of the detected surrounding sound. Function.
  • the surrounding situation determination unit 58 easily determines that the sound source cannot be properly detected as the distribution characteristics of the frequency bands A and B are approximated and the sound pressure of the detected sound is larger. That is, the surrounding state determination unit 58 determines that the sound source cannot be detected appropriately when the detection target sound is not included in the surrounding sound and the sound pressure is equal to or higher than the specified value.
  • the determination result of the background noise peripheral situation is used, for example, in order to avoid inappropriate assistance due to erroneous detection by suppressing driving assistance or notification assistance in a situation where the detection target sound cannot be detected appropriately.
  • FIG. 19 is a flowchart showing a sound detection method according to the fifth embodiment.
  • the sound detection apparatus repeatedly executes the process shown in FIG. 19 every processing cycle. Note that the processing of S51 and S53 to S57 is substantially the same as the processing of S11 to S16 of the first embodiment.
  • the sound pressure calculation unit 57 calculates the sound pressure of the detection sound (S52).
  • the surrounding state determination unit 58 determines the surrounding state of the sound detection device based on the distribution feature comparison result and the sound pressure calculation result. (S58).
  • the embodiment described above is the best embodiment of the sound detection device and the sound detection method according to the present invention, and the sound detection device and the sound detection method according to the present invention are described in the present embodiment. It is not limited to things.
  • the sound detection device and the sound detection method according to the present invention are modified from the sound detection device and the sound detection method according to the present embodiment without departing from the gist of the invention described in each claim, or applied to others. It may be a thing.
  • the first to fifth embodiments may be combined with each other.
  • the approach and departure of the sound source may be directly determined without determining the presence of the sound source to be detected.
  • the approach and departure may be determined after removing sounds other than the sound source to be detected from the surrounding sounds.
  • approach and departure may be determined after determining the presence of a sound source to be detected based on sound pressure information in three or more frequency bands. Or you may discriminate
  • the distribution feature is calculated using the ⁇ distribution fitting, but the distribution feature may be calculated using another distribution fitting.
  • the sound detection device and the sound detection method according to the embodiment of the present invention may be applied to a moving body other than a vehicle, such as a mobile robot.

Abstract

音検知装置は、移動体に搭載される音検知装置であって、移動体の周辺音を検出する音検出部と、音検出部により検出された周辺音における予め設定された第１周波数帯の音圧情報と、音検出部により検出された周辺音における第１周波数帯と周波数の異なる第２周波数帯の音圧情報との相関度合に基づいて、移動体の周辺における検出対象となる音源の存在、移動体への接近、又は移動体からの離脱のうち少なくともいずれかを判定する判定部とを備える。

Description

音検知装置及び音検知方法
　本発明は、移動体に搭載される音検知装置、及び移動体に搭載される音検知装置を用いた音検知方法に関する。
　従来、音検知装置及び音検知方法としては、例えば実開平５－９２７６７号公報に記載されるように、検出音の特定周波数帯における音圧の時間変化に基づいて、周辺車両など検出対象となる音源の存在及び接近を判定することが知られている。
実開平５－９２７６７号公報
　しかし、例えば、周辺車両の走行音などの検出対象音でなく背景雑音の音圧が増加したときには、検出対象となる音源が存在している又は接近していると誤判定してしまう場合があり、判定精度の向上が求められている。
　本発明は、検出対象となる音源の存在、接近、又は離脱を精度良く判定できる、音検知装置及び音検知方法を提供しようとするものである。
　本発明に係る音検知装置は、移動体に搭載される音検知装置であって、移動体の周辺音を検出する音検出部と、音検出部により検出された周辺音における予め設定された第１周波数帯の音圧情報と、音検出部により検出された周辺音における第１周波数帯と周波数の異なる第２周波数帯の音圧情報との相関度合に基づいて、移動体の周辺における検出対象となる音源の存在、移動体への接近、又は移動体からの離脱のうち少なくともいずれかを判定する判定部とを備える。
　本発明に係る音検知装置によれば、周辺音における第１周波数帯の音圧情報と第２周波数帯の音圧情報との相関度合に基づいて、検出対象となる音源の存在、移動体への接近、又は移動体からの離脱のうち少なくともいずれかが判定される。ここで、検出対象音と背景雑音では周波数特性が大きく異なっている。このため、特定周波数帯を第１周波数帯、特定周波数帯以外の周波数帯を第２周波数帯に設定することで、第１周波数帯と第２周波数帯の音圧情報の相関度合に基づいて、周辺音に検出対象音が含まれているか否かを判別できる。これにより、検出対象となる音源の存在、接近、又は離脱を精度良く判定することができる。
　判定部は、音圧情報間の相関度合が時間経過に従って減少する場合には、音源が移動体に接近していると判定し、音圧情報間の相関度合が時間経過に従って増加する場合には、音源が移動体から離脱していると判定してもよい。これにより、互いに異なる周波数帯の音圧情報間の相関度合の時間的な変化に基づいて、音源の接近又は離脱を判定することができる。
　音検知装置は、音検出部により検出された周辺音に基づいて音源以外の音を生成する生成部と、音源が存在していると判定されない場合には、生成部により生成された音を検出される周辺音から除去する除去部をさらに備えてもよい。これにより、検出対象となる音源以外の音を周辺音から除去することで、背景雑音が支配的な状況でも、検出対象となる音源の存在を精度良く判定することができる。
　音検知装置は、音源の検出結果及び音検出部により検出された周辺音の音圧に基づいて、音源を検出できる状況にあるか否かを判定する第２判定部をさらに備えてもよい。これにより、検出対象となる音源の検出結果及び周辺音の音圧に基づいて、検出対象音を検出できる状況であるか否かを判定することができる。
　判定部は、音圧情報間の相関度合が低いほど、音源が存在していると判定し易くてもよい。
　音圧情報の相関度合は、第１周波数帯の音と第２周波数帯の音との間における強度分布の連続性、確率密度分布の形状の近似度、確率密度分布の尺度母数のうち少なくともいずれかに基づいて求められてもよい。
　判定部は、第１周波数帯の音圧情報と、第２周波数帯の音圧情報と、音検出部により検出された周辺音における第１及び第２周波数帯と周波数の異なる第３周波数帯の音圧情報との相関度合に基づいて、音源の存在、移動体への接近、又は移動体からの離脱のうち少なくともいずれかを判定してもよい。これにより、検出対象外の音源の音と検出対象音の周波数特性がある程度重複する状況でも、互いに異なる３以上の周波数帯の音圧情報間の相関度合に基づいて、検出対象となる音源の存在、接近、又は離脱を精度良く判定することができる。
　移動体は、車両であってもよい。
　本発明に係る音検知方法は、移動体に搭載される音検知装置を用いた音検知方法であって、移動体の周辺音を検知する音検知ステップと、音検知ステップにより検出された周辺音における予め設定された第１周波数帯の音圧情報と、音検知ステップにより検出された周辺音における第１周波数帯と周波数の異なる第２周波数帯の音圧情報との相関度合に基づいて、移動体の周辺における検出対象となる音源の存在、移動体への接近、又は移動体からの離脱のうち少なくともいずれかを判定する判定ステップとを含む。特定周波数帯を第１周波数帯、特定周波数帯以外の周波数帯を第２周波数帯に設定することで、第１周波数帯と第２周波数帯の音圧情報の相関度合に基づいて、周辺音に検出対象音が含まれているか否かを判別できる。これにより、検出対象となる音源の存在、接近、又は離脱を精度良く判定することができる。
　本発明によれば、検出対象となる音源の存在、接近、又は離脱を精度良く判定できる、音検知装置及び音検知方法を提供することができる。
本発明の第１実施形態に係る音検知装置を示すブロック図である。 第１実施形態に係る音検知方法を示すフローチャートである。 周辺音に含まれる走行音の有無に応じて異なる確率密度分布を示す図である。 周辺音に含まれる走行音の有無に応じて異なる尺度母数の時間変化を示す図である。 走行音が含まれない場合における振幅スペクトル及び確率密度分布を示す図である。 走行音が含まれる場合における振幅スペクトル及び確率密度分布を示す図である。 本発明の第２実施形態に係る音検知装置を示すブロック図である。 第２実施形態に係る音検知方法を示すフローチャートである。 本発明の第３実施形態に係る音検知装置を示すブロック図である。 第３実施形態に係る音検知方法を示すフローチャートである。 本発明の第４実施形態に係る音検知装置を示すブロック図である。 第４実施形態に係る音検知方法を示すフローチャートである。 各種状況における振幅スペクトル及び確率密度分布を示す図（１／５）である。 各種状況における振幅スペクトル及び確率密度分布を示す図（２／５）である。 各種状況における振幅スペクトル及び確率密度分布を示す図（３／５）である。 各種状況における振幅スペクトル及び確率密度分布を示す図（４／５）である。 各種状況における振幅スペクトル及び確率密度分布を示す図（５／５）である。 本発明の第５実施形態に係る音検知装置を示すブロック図である。 第５実施形態に係る音検知方法を示すフローチャートである。
　以下、添付図面を参照して、本発明の実施形態に係る音検知装置及び音検知方法を詳細に説明する。なお、図面の説明において同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。なお、以下では、本発明の実施形態に係る音検知装置及び音検知方法を移動体の一例である車両に適用する場合について説明する。
　まず、図１から図６を参照して、本発明の第１実施形態について説明する。
　従来、周辺車両の検出に際しては、例えば、周辺車両の走行音などの検出対象音でなく自車両のエンジン音、風切り音などの背景雑音の音圧が増加したときに、周辺車両が存在していると誤判定してしまう場合があった。このような誤判定は、例えば、音圧の増加が検出対象音の増加によるものであるか否かを判別できないことを一因として生じる。
　そこで、第１実施形態に係る音検知装置及び音検知方法は、互いに異なる２つの周波数帯の音圧情報間の相関度合に基づいて周辺音に検出対象音が含まれているか否かを判別することで、検出対象となる音源の存在を精度良く判定しようとするものである。
　図１は、本発明の第１実施形態に係る音検知装置を示すブロック図である。音検知装置は、車両に搭載されており、図１に示すように、電子制御ユニット１０（以下、ＥＣＵ１０と略記する。）を中心として構成されている。
　ＥＣＵ１０には、マイク１が接続されている。マイク１は、図１に示すように１つのみ接続されてもよいが、複数接続されてもよい。マイク１は、車両の周辺音を検出する音検出部として機能する。マイク１の検出音は、例えば、マイクアンプ、周波数帯通過フィルタ、Ａ／Ｄコンバータなどにより処理されてＥＣＵ１０に入力される。
　ＥＣＵ１０は、強度分布算出部１１、度数分布算出部１２ａ、１２ｂ、分布特徴算出部１３ａ、１３ｂ、分布特徴比較部１４、音源検出部１５及び検出結果判定部１６を備えている。ＥＣＵ１０は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを主体として構成され、ＣＰＵによるプログラムの実行を通じて、強度分布算出部１１、度数分布算出部１２ａ、１２ｂ、分布特徴算出部１３ａ、１３ｂ、分布特徴比較部１４、音源検出部１５及び検出結果判定部１６の機能を実現する。なお、強度分布算出部１１、度数分布算出部１２ａ、１２ｂ、分布特徴算出部１３ａ、１３ｂ、分布特徴比較部１４、音源検出部１５及び検出結果判定部１６の機能は、２以上のＥＣＵにより実現されてもよい。
　強度分布算出部１１は、検出音の強度分布を算出する。強度分布算出部１１は、例えば、検出音の音信号をフーリエ変換して検出音の振幅スペクトルを算出する。
　度数分布算出部１２ａは、検出音の強度分布に基づいて、予め設定された周波数帯Ａ（第１周波数帯）における検出音の度数分布を算出する。度数分布算出部１２ｂは、検出音の強度分布に基づいて、周波数帯Ａと周波数の異なる周波数帯Ｂ（第２周波数帯）における検出音の度数分布を算出する。度数分布算出部１２ａ、１２ｂは、例えば、検出音の振幅スペクトルに基づいて振幅スペクトルの確率密度分布（ヒストグラム）を算出する。
　周波数帯Ａは、検出対象音が検出される特定周波数帯、例えば、車両の走行音が検出される８００～３０００Ｈｚ程度に設定される。周波数帯Ｂは、周波数帯Ａと少なくとも部分的に周波数の異なる周波数帯に設定される。
　分布特徴算出部１３ａは、周波数帯Ａの度数分布に基づいて周波数帯Ａの分布特徴を算出する。分布特徴算出部１３ｂは、周波数帯Ｂの度数分布に基づいて周波数帯Ｂの分布特徴を算出する。分布特徴算出部１３ａ、１３ｂは、例えば、確率密度分布の離散値に対してγ分布フィッティングを施し、γ分布の特徴を表す形状母数、尺度母数を算出する。
　ここで、形状母数α及び尺度母数θを既知とするγ分布の確率密度分布ｐ（ｘ）は、式（１）により表される。また、データサンプル列｛ｘ：ｘ１，ｘ２，…，ｘＮ｝における形状母数の最尤推定値αＭＬ及び尺度母数の最尤推定値θＭＬは、式（２）、（３）により表される。なお、式中のγは、期待値Ｅを用いてγ＝log（Ｅ［ｘ］）－Ｅ［logｘ］として求められる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　分布特徴比較部１４は、周波数帯Ａの分布特徴と周波数帯Ｂの分布特徴とを比較する。分布特徴比較部１４は、例えば、周波数帯Ａの尺度母数と周波数帯Ｂの尺度母数とを比較する。尺度母数の比較結果は、例えば、尺度母数間の差分、比率などとして表される。
　音源検出部１５は、検出音に基づいて周辺車両など検出対象となる音源を検出する。音源検出部１５は、例えば検出音の音圧特性、周波数特性、位相特性などに基づいて、音源の有無、方向などを検出する。
　検出結果判定部１６は、分布特徴の比較結果に基づいて検出対象となる音源の検出結果を判定する。検出結果判定部１６は、周辺音における予め設定された第１周波数帯の音圧情報と、周辺音における第１周波数帯と周波数の異なる第２周波数帯の音圧情報との相関度合に基づいて、移動体の周辺における検出対象となる音源の存在を判定する判定部として機能する。検出結果判定部１６は、音圧情報の相関度合が低いほど、検出対象となる音源が存在していると判定し易い。
　音圧情報の相関度合は、第１周波数帯の音と第２周波数帯の音との間における強度分布の連続性、確率密度分布の形状の近似度、確率密度分布の尺度母数のうち少なくともいずれかに基づいて求められる。そして、振幅スペクトルの連続性が低いほど、確率密度分布の近似度が低いほど、又は尺度母数の差分の絶対値が大きいほど若しくは尺度母数の比率が１から乖離するほど、音圧情報の相関度合が低いことを意味する。
　検出結果判定部１６は、周波数帯Ａと周波数帯Ｂの間の周波数特性の相関度合が低いほど、周辺音に検出対象音が含まれており、音源の検出結果を有効であると判定し易い。検出結果判定部１６は、例えば、両周波数帯間における尺度母数の差分の絶対値が大きいほど、又は比率が１から乖離するほど、音源の検出結果を有効であると判定し易い。
　検出結果判定部１６は、音源が検出された場合において、例えば、周波数特性の相関度合が閾値よりも高い場合には、検出結果が無効であると判定し、閾値よりも低い場合には、検出結果が有効であると判定する。ここで、音源が検出された場合において、検出結果が有効であると判定される場合には、検出対象音を検出していることを意味し、検出結果が無効であると判定される場合には、背景雑音を検出していることを意味する。音源の存在の判定結果は、例えば、自車両の運転者に対する運転支援、周辺車両の運転者に対する報知支援などに利用される。
　図２は、第１実施形態に係る音検知方法を示すフローチャートである。音検知装置は、図２に示す処理を処理周期毎に繰り返し実行する。
　図２に示すように、ＥＣＵ１０には、マイク１から検出音が入力される（Ｓ１１）。強度分布算出部１１は、検出音の強度分布を算出する（Ｓ１２）。度数分布算出部１２ａ、１２ｂは、周波数帯Ａ、Ｂそれぞれの度数分布を算出する（Ｓ１３）。分布特徴算出部１３ａ、１３ｂは、周波数帯Ａ、Ｂそれぞれの分布特徴を算出する（Ｓ１４）。分布特徴比較部１４は、周波数帯Ａ、Ｂの分布特徴を比較する（Ｓ１５）。検出結果判定部１６は、比較結果に基づいて検出対象となる音源の検出結果を判定する（Ｓ１６）。
　図３は、周辺音に含まれる検出対象音の有無に応じて異なる確率密度分布を示す図である。図３には、検出対象音が含まれない場合（ａ）と検出対象音が含まれる場合（ｂ）とを対比して、特定周波数帯の確率密度分布Ｈａ、Ｈｂが示されている。
　図３に示すように、検出対象音が含まれない場合の確率密度分布Ｈａには、先鋭なピークが現れていないが、検出対象音が含まれる場合の確率密度分布Ｈｂには、先鋭なピークが現れている。このように、特定周波数帯の確率密度分布の形状は、周辺音に含まれる検出対象音の有無に応じて大きく異なる。そして、このような確率密度分布の特徴は、度数分布に基づいて算出される分布特徴に反映される。
　図４は、周辺音に含まれる検出対象音の有無に応じて異なる尺度母数の時間変化を示す図である。図４には、特定周波数帯の確率密度分布について、検出対象音が含まれない場合の尺度母数θａの時間変化と、検出対象音が含まれる場合の尺度母数θｂの時間変化とが対比して示されている。
　図４に示すように、検出対象音が含まれない場合には、尺度母数θａに有意な変化が現れていないが、検出対象音が含まれる場合には、周辺車両が通過するたびに尺度母数θｂのピークが先鋭に現れている。このように、特定周波数帯における尺度母数の変化は、周辺音に含まれる検出対象音の有無を的確に反映している。
　図５は、検出対象音が含まれない場合における振幅スペクトル（ａ）及び確率密度分布（ｂ）を示す図である。図６は、検出対象音が含まれる場合における振幅スペクトル（ａ）及び確率密度分布（ｂ）を示す図である。図５及び図６では、一例として、周波数帯Ａが８００～３０００Ｈｚの特定周波数帯に設定され、周波数帯Ｂが３０００～５０００Ｈｚの非特定周波数帯に設定されている。
　図５（ａ）に示すように、検出対象音が含まれない場合には、周波数帯Ａ、Ｂの振幅に有意なピークが現れておらず、周波数帯Ａ、Ｂ間における振幅値が連続している。このような周波数特性は、周辺音においてホワイトノイズ、ピンクノイズなどの背景雑音が支配的である場合にしばしば観測される。そして、図５（ｂ）に示すように、周波数帯Ａの確率密度分Ｈａの形状と周波数帯Ｂの確率密度分布Ｈｂの形状とが近似しており、結果として周波数帯Ａ、Ｂ間における形状母数が近似することになる。このため、周波数帯Ａ、Ｂ間における音圧情報の相関度合が高く、周辺音に検出対象音が含まれておらず、音源の検出結果が無効である、つまり検出対象となる音源が存在していないと判定され易くなる。
　一方、図６（ａ）に示すように、走行音が含まれる場合には、周波数帯Ａの振幅に有意なピークが現れており、周波数帯Ａ、Ｂ間における振幅値が連続していない。そして、図６（ｂ）に示すように、周波数帯Ａの確率密度分布Ｈａの形状と周波数帯Ｂの確率密度分布Ｈｂの形状とが近似しておらず、結果として両周波数帯における形状母数が近似しないことになる。このため、周波数帯Ａ、Ｂ間における音圧情報の相関度合が低く、周辺音に検出対象音が含まれており、音源の検出結果が有効である、つまり検出対象となる音源が存在していると判定され易くなる。
　以上説明したように、第１実施形態に係る音検知装置及び音検知方法によれば、互いに異なる２つの周波数帯の音圧情報間の相関度合に基づいて周辺音に検出対象音が含まれているか否かを判別することで、検出対象となる音源の存在を精度良く判定することができる。
　つぎに、図７から図８を参照して、本発明の第２実施形態に係る音検知装置及び音検知方法について説明する。なお、以下では、第１実施形態と重複する説明を省略する。
　第１実施形態に係る音検知装置及び音検知方法では、検出対象となる音源が存在しているか否かが判定されるが、音源の接近又は離脱を判定することができない。ここで、接近又は離脱の判定結果は、例えば、運転支援又は報知支援などの処理を行う上で、離脱中の音源を処理対象外の音源とみなすためなどに利用される。
　そこで、第２実施形態に係る音検知装置及び音検知方法は、互いに異なる周波数帯の音圧情報間の相関度合の時間的な変化に基づいて、検出対象となる音源の接近又は離脱を判定しようとするものである。
　図７は、本発明の第２実施形態に係る音検知装置を示すブロック図である。図７に示すように、音検知装置のＥＣＵ２０には、比較結果記憶部２７、特徴相関算出部２８及び接近離脱判別部２９が追加されている。マイク１、強度分布算出部２１、度数分布算出部２２ａ、２２ｂ、分布特徴算出部２３ａ、２３ｂ、分布特徴比較部２４及び音源検出部２５の機能については、第１実施形態に係る音検知装置の対応する構成と同様である。
　検出結果判定部２６は、分布特徴の比較結果に基づいて検出対象となる音源の検出結果を判定する。また、検出結果判定部２６は、後述するように音源が離脱していると判定した場合には、音源の検出結果を無効であると判定する。
　比較結果記憶部２７は、分布特徴の比較結果を記憶する。比較結果記憶部２７は、例えば、周波数帯Ａの尺度母数と周波数帯Ｂの尺度母数との比較結果を記憶する。
　特徴相関算出部２８は、過去の処理周期における分布特徴の比較結果と、現在の処理周期における分布特徴の比較結果との自己相関値を算出する。特徴相関算出部２８は、例えば、直前の処理周期における尺度母数の比較結果と今回の処理周期における尺度母数の比較結果との自己相関値を算出する。特徴相関算出部２８は、音源の検出結果が有効であると判定された場合に自己相関値を算出する。
　接近離脱判別部２９は、分布特徴の比較結果間の自己相関値に基づいて、検出対象となる音源の接近と離脱を判別する。接近離脱判別部２９は、周辺音における予め設定された第１周波数帯の音圧情報と、周辺音における第１周波数帯と周波数の異なる第２周波数帯の音圧情報との相関度合に基づいて、移動体の周辺における検出対象となる音源の移動体への接近、又は移動体からの離脱を判定する判定部として機能する。接近離脱判別部２９は、音圧情報間の相関度合が時間経過に従って減少する場合には、音源が移動体に接近していると判別し、音圧情報間の相関度合が時間経過に従って増加する場合には、音源が移動体から離脱していると判別する。
　接近離脱判別部２９は、例えば、周波数帯Ａ、Ｂ間における形状母数の近似度が時間経過に従って低くなる場合には、音源が接近していると判定する一方、時間経過に従って高くなる場合には、離脱していると判定する。これは、音源が接近するほど、検出対象音が検出される周波数帯Ａの周波数特性の支配性が強まる一方、音源が離脱するほど支配性が弱まるためである。
　図８は、第２実施形態に係る音検知方法を示すフローチャートである。音検知装置は、図８に示す処理を処理周期毎に繰り返し実行する。なお、Ｓ２１～Ｓ２５の処理は、第１実施形態のＳ１１～Ｓ１５の処理と実質的に同様である。
　図８に示すように、Ｓ２６にて音源の検出結果が判定されると、特徴相関算出部２８は、音源の検出結果が有効である場合（Ｓ２７にて「Ｙｅｓ」の場合）には、時間的に相前後する分布特徴の比較結果間の自己相関値を算出する（Ｓ２８）。接近離脱判別部２９は、分布特徴の比較結果間の自己相関値に基づいて音源の接近と離脱を判別する（Ｓ２９）。検出結果判定部２６は、音源が離脱していると判別された場合には、音源の検出結果を無効であると判定する（Ｓ３０）。
　以上説明したように、第２実施形態に係る音検知装置及び音検知方法によれば、互いに異なる周波数帯の音圧情報間の相関度合の時間的な変化に基づいて、検出対象音源の接近又は離脱を判定することができる。また、離脱中の音源の検出結果を無効化することで、運転支援又は報知支援を適切に実行することができる。
　つぎに、図９から図１０を参照して、本発明の第３実施形態に係る音検知装置及び音検知方法について説明する。なお、以下では、第１実施形態と重複する説明を省略する。
　第１実施形態に係る音検知装置及び音検知方法では、互いに異なる２つの周波数帯の音圧情報間の相関度合に基づいて、検出対象となる音源の検出結果が有効であるか否かが判定される。しかし、例えば、背景雑音が支配的な状況において検出結果が無効であると判定される場合には、音源の存在を精度良く判定することができない。
　そこで、第３実施形態に係る音検知装置及び音検知方法は、周辺音に含まれる背景雑音を周辺音から除去することで、背景雑音が支配的な状況でも、検出対象となる音源の存在を精度良く判定しようとするものである。
　図９は、本発明の第３実施形態に係る音検知装置を示すブロック図である。図９に示すように、音検知装置のＥＣＵ３０には、雑音モデル生成部３７及び雑音除去部３８が追加されている。マイク１、強度分布算出部３１、度数分布算出部３２ａ、３２ｂ、分布特徴算出部３３ａ、３３ｂ、分布特徴比較部３４、音源検出部３５及び検出結果判定部３６の機能については、第１実施形態に係る音検知装置の対応する構成と同様である。
　雑音モデル生成部３７は、検出音に基づいて雑音モデルを生成する。雑音モデル生成部３７は、検出された周辺音に基づいて検出対象となる音源以外の音を生成する生成部として機能する。雑音モデルは、検出音に含まれる背景雑音を推定することで生成される。雑音モデル生成部３７は、検出対象となる音源の検出結果が無効であると判定された場合に雑音モデルを生成又は更新する。
　雑音除去部３８は、雑音モデルを用いて検出音から雑音を除去する。雑音除去部３８は、音源が存在していると判定されない場合には、生成された音を検出される周辺音から除去する除去部として機能する。雑音除去部３８は、音源の検出結果が無効であると判定された場合に雑音モデルを用いて検出音から雑音を除去する。雑音の除去は、事前に生成又は更新された雑音モデルを用いて行われる。
　図１０は、第３実施形態に係る音検知方法を示すフローチャートである。音検知装置は、図１０に示す処理を処理周期毎に繰り返し実行する。なお、Ｓ３１～Ｓ３６の処理は、第１実施形態のＳ１１～Ｓ１６の処理と実質的に同様である。
　図１０に示すように、Ｓ３６にて音源の検出結果が判定されると、雑音モデル生成部３７は、音源の検出結果が無効である場合（Ｓ３７にて「Ｙｅｓ」の場合）には、検出音に基づいて雑音モデルを生成する（Ｓ３８）。雑音除去部３８は、雑音モデルを用いて次回以降の処理周期における検出音から背景雑音を除去する（Ｓ３９）。
　以上説明したように、第３実施形態に係る音検知装置及び音検知方法によれば、周辺音に含まれる検出対象音以外の音、つまり背景雑音を周辺音から除去することで、背景雑音が支配的な状況においても、検出対象となる音源の存在を精度良く判定することができる。
　つぎに、図１１から図１７を参照して、本発明の第４実施形態に係る音検知装置及び音検知方法について説明する。なお、以下では、第１実施形態と重複する説明を省略する。
　第１実施形態に係る音検知装置及び音検知方法では、互いに異なる２つの周波数帯の音圧情報間の相関度合に基づいて周辺音に検出対象音が含まれているか否かが判別される。しかし、例えば、検出対象外の音源が存在し、この音源の音と検出対象音の周波数特性がある程度重複する状況では、周辺音に検出対象音が含まれているか否かを適切に判別することができない場合がある。
　そこで、第４実施形態に係る音検知装置及び音検知方法は、互いに異なる３以上の周波数帯の音圧情報間の相関度合に基づいて、検出対象外の音源の音と検出対象音の周波数特性がある程度重複する状況でも、検出対象となる音源の存在を精度良く判定しようとするものである。
　図１１は、本発明の第４実施形態に係る音検知装置を示すブロック図である。図１１に示すように、音検知装置のＥＣＵ４０には、度数分布算出部４２ｃ及び分布特徴算出部４３ｃが追加されている。マイク１、強度分布算出部４１、度数分布算出部４２ａ、４２ｂ、分布特徴算出部４３ａ、４３ｂ、及び音源検出部４５の機能については、第４実施形態に係る音検知装置の対応する構成と同様である。
　度数分布算出部４２ｃは、検出音の強度分布に基づいて周波数帯Ａ、Ｂと周波数の異なる周波数帯Ｃ（第３周波数帯）における検出音の度数分布を算出する。周波数帯Ｃは、周波数帯Ａ、Ｂと少なくとも部分的に周波数の異なる第２の非特定周波数帯に設定される。周波数帯Ｃは、周波数帯Ｂが周波数帯Ａよりも低（又は高）周波側に設定された場合には、高（又は低）周波側に設定されることが好ましい。
　分布特徴算出部４３ｃは、周波数帯Ｃの度数分布に基づいて周波数帯Ｃの分布特徴を算出する。分布特徴比較部４４は、周波数帯Ａの分布特徴と周波数帯Ｂの分布特徴と周波数帯Ｃの分布特徴とを比較する。
　検出結果判定部４６は、分布特徴の比較結果に基づいて検出対象となる音源の検出結果を判定する。検出結果判定部４６は、第１周波数帯の音圧情報と、第２周波数帯の音圧情報と、検出された周辺音における第１及び第２周波数帯と周波数の異なる第３周波数帯の音圧情報との相関度合に基づいて、音源の存在を判定する。
　検出結果判定部４６は、周波数帯Ｂと周波数帯Ｃの間の周波数特性の相関度合が高く、かつ、周波数帯Ａと周波数帯Ｂ、Ｃの間の周波数特性の相関度合が低いほど、周辺音に検出対象音が含まれており、音源の検出結果を有効であると判定し易い。検出結果判定部４６は、例えば、３つの周波数帯間における尺度母数の差分又は比率に基づいて、音源の検出結果の有効性を判定する。
　図１２は、第４実施形態に係る音検知方法を示すフローチャートである。音検知装置は、図１２に示す処理を処理周期毎に繰り返し実行する。なお、Ｓ４１、Ｓ４２及びＳ４６の処理は、第１実施形態のＳ１１、Ｓ１２及びＳ１６の処理と実質的に同様である。
　図１２に示すように、Ｓ４２にて検出音の強度分布が算出されると、度数分布算出部４２ａ、４２ｂ、４２ｃは、周波数帯Ａ、Ｂ、Ｃそれぞれの度数分布を算出する（Ｓ４３）。分布特徴算出部４３ａ、４３ｂ、４３ｃは、周波数帯Ａ、Ｂ、Ｃそれぞれの分布特徴を算出する（Ｓ４４）。分布特徴比較部４４は、周波数帯Ａ、Ｂ、Ｃそれぞれの分布特徴を比較する（Ｓ４５）。分布特徴が比較されると、Ｓ４６にて比較結果に基づいて検出対象となる音源の検出結果が判定される。
　図１３～図１７は、各種状況における振幅スペクトル（ａ）及び確率密度分布（ｂ）を示す図である。図１３～図１７では、一例として、周波数帯Ａが８００～３０００Ｈｚの特定周波数帯に設定され、周波数帯Ｂが３０００～５０００Ｈｚの第１の非特定周波数帯に設定され、周波数帯Ｃが０～１２００Ｈｚの第２の非特定周波数帯に設定されている。
　図１３に示す状況では、図１３（ａ）に示すように、周波数帯Ａ、Ｂ、Ｃの振幅に有意なピークが現れておらず、周波数帯Ａ、Ｂ、Ｃ間における振幅値が連続している。そして、図１３（ｂ）に示すように、周波数帯Ａ、Ｂ、Ｃ間における確率密度分布Ｈａ、Ｈｂ、Ｈｃの形状が近似しており、結果として周波数帯Ａ、Ｂ、Ｃ間における形状母数が近似することになる。このため、背景雑音が支配的であり、音源の検出結果が無効である、つまり検出対象となる音源が存在していないと判定され易くなる。
　図１４に示す状況では、図１４（ａ）に示すように、周波数帯Ｃの振幅にのみ有意なピークが現れており、周波数帯Ａ、Ｂ間における振幅値が連続しており、周波数帯Ａ、Ｃ間における振幅値が連続していない。そして、図１４（ｂ）に示すように、周波数帯Ｃにおける確率密度分布Ｈｃの形状と周波数帯Ａ、Ｂにおける確率密度分布Ｈａ、Ｈｂの形状とが近似しておらず、結果として周波数帯Ｃと周波数帯Ａ、Ｂとの間における形状母数が近似しないことになる。このため、背景雑音及び第２の非特定周波数帯の音が支配的であり、音源の検出結果が無効である、つまり検出対象となる音源が存在していないと判定され易くなる。
　図１５に示す状況では、図１５（ａ）に示すように、周波数帯Ａの振幅にのみ有意なピークが現れており、周波数帯Ａ、Ｂ間における振幅値が連続しておらず、周波数帯Ａ、Ｃ間における振幅値も連続していない。そして、図１５（ｂ）に示すように、周波数帯Ａにおける確率密度分布の形状Ｈａと周波数帯Ｂ、Ｃにおける確率密度分布Ｈｂ、Ｈｃの形状とが近似しておらず、結果として周波数帯Ａと周波数帯Ｂ、Ｃとの間における形状母数が近似しないことになる。このため、検出対象音が支配的であり、音源の検出結果が有効である、つまり検出対象となる音源が存在していると判定され易くなる。
　図１６に示す状況では、図１６（ａ）に示すように、周波数帯Ｂの振幅にのみ有意なピークが現れており、周波数帯Ａ、Ｃ間における振幅値が連続しており、周波数帯Ａ、Ｂ間における振幅値が連続していない。そして、図１６（ｂ）に示すように、周波数帯Ｂにおける確率密度分布の形状Ｈｂと周波数帯Ａ、Ｃにおける確率密度分布Ｈａ、Ｈｃの形状とが近似しておらず、結果として周波数帯Ｂと周波数帯Ａ、Ｃとの間における形状母数が近似しないことになる。このため、第１の非特定周波数帯の音が支配的であり、音源の検出結果が無効である、つまり検出対象となる音源が存在していないと判定され易くなる。
　図１７に示す状況では、図１７（ａ）に示すように、周波数帯Ａ、Ｂ、Ｃの振幅に有意なピークが現れており、周波数帯Ａ、Ｂ、Ｃ間における振幅値が連続していない。そして、図１７（ｂ）に示すように、周波数帯Ａ、ＢＣにおける確率密度分布Ｈａ、Ｈｂ、Ｈｃの形状が近似しておらず、結果として周波数Ａ、Ｂ、Ｃ間における形状母数が近似しないことになる。このため、検出対象音とともに、第１及び第２の非特定周波数帯の音が支配的であり、特殊な状況下にあると判定される。
　以上説明したように、第４実施形態に係る音検知装置及び音検知方法によれば、検出対象外の音源の音と検出対象音の周波数特性がある程度重複する状況でも、互いに異なる３以上の周波数帯の音圧情報間の相関度合に基づいて、検出対象となる音源の存在を精度良く判定することができる。
　つぎに、図１８から図１９を参照して、本発明の第５実施形態に係る音検知装置及び音検知方法について説明する。なお、以下では、第１実施形態と重複する説明を省略する。
　第１実施形態に係る音検知装置及び音検知方法では、音源が検出された場合において、検出結果が無効であると判定される場合には、背景雑音を検出していることが明らかになる。しかし、検出対象となる音源を適切に検出できる状況であるか否かを判定することができない。
　そこで、第５実施形態に係る音検知装置及び音検知方法は、検出結果の有効性及び周辺音の音圧に基づいて、検出対象音を検出できる状況であるか否かを判定しようとするものである。
　図１８は、本発明の第５実施形態に係る音検知装置を示すブロック図である。図１８に示すように、音検知装置のＥＣＵ５０には、音圧算出部５７及び周辺状況判定部５８が追加されている。マイク１、強度分布算出部５１、度数分布算出部５２ａ、５２ｂ、分布特徴算出部５３ａ、５３ｂ、分布特徴比較部５４、音源検出部５５及び検出結果判定部５６の機能については、第１実施形態に係る音検知装置の対応する構成と同様である。
　音圧算出部５７は、検出音の音圧を算出する。
　周辺状況判定部５８は、分布特徴の比較結果及び検出音の音圧に基づいて、音検知装置の周辺状況を判定する。周辺状況判定部５８は、検出対象となる音源の検出結果及び検出された周辺音の音圧に基づいて、検出対象となる音源を検出できる状況にあるか否かを判定する第２判定部として機能する。
　周辺状況判定部５８は、周波数帯Ａ、Ｂの分布特徴が近似するほど、かつ、検出音の音圧が大きいほど、音源を適切に検出できない状況にあると判定し易い。すなわち、周辺状況判定部５８は、周辺音に検出対象音が含まれておらず、かつ音圧が規定値以上である場合には、音源を適切に検出できないと判定する。背景雑音周辺状況の判定結果は、例えば、検出対象音を適切に検出できない状況において、運転支援又は報知支援を抑制することで、誤検出による不適切な支援を回避するために利用される。
　図１９は、第５実施形態に係る音検知方法を示すフローチャートである。音検知装置は、図１９に示す処理を処理周期毎に繰り返し実行する。なお、Ｓ５１、Ｓ５３～Ｓ５７の処理は、第１実施形態のＳ１１～Ｓ１６の処理と実質的に同様である。
　図１９に示すように、Ｓ５１にて検出音が入力されると、音圧算出部５７は、検出音の音圧を算出する（Ｓ５２）。また、Ｓ５７にて検出対象となる音源の検出結果が判定されると、周辺状況判定部５８は、分布特徴の比較結果及び音圧の算出結果に基づいて、音検知装置の周辺状況を判定する（Ｓ５８）。
　これにより、検出結果の有効性及び周辺音の音圧に基づいて、検出対象となる音源を適切に検出できる状況であるか否かを判定することができる。
　なお、前述した実施形態は、本発明に係る音検知装置及び音検知方法の最良な実施形態を説明したものであり、本発明に係る音検知装置及び音検知方法は、本実施形態に記載したものに限定されるものではない。本発明に係る音検知装置及び音検知方法は、各請求項に記載した発明の要旨を逸脱しない範囲で本実施形態に係る音検知装置及び音検知方法を変形し、または他のものに適用したものであってもよい。
　第１から第５の実施形態は、互いに組み合わされてもよい。例えば、第２実施形態では、検出対象となる音源の存在を判定せずに、音源の接近と離脱を直接判別してもよい。
　例えば、第２実施形態では、検出対象となる音源以外の音を周辺音から除去した上で、接近と離脱を判別してもよい。あるいは、３以上の周波数帯における音圧情報に基づいて検出対象となる音源の存在を判定した上で、接近と離脱を判別してもよい。あるいは、検出対象となる音源を検出できる状況にあるか否かを判定した上で、接近と離脱を判別してもよい。
　また、前述した実施形態では、γ分布フィッティングを用いて分布特徴を算出する場合について説明したが、他の分布フィッティングを用いて分布特徴を算出してもよい。
　また、本発明の実施形態に係る音検知装置及び音検知方法は、例えば移動型ロボットなど、車両以外の移動体に適用されてもよい。
　１…マイク、１０、２０、３０、４０、５０…電子制御ユニット（ＥＣＵ）、１１、２１、３１、４１、５１…強度分布算出部、１２ａ、１２ｂ、２２ａ、２２ｂ、３２ａ、３２ｂ、４２ａ、４２ｂ、４２ｃ、５２ａ、５２ｂ…度数分布算出部、１３ａ、１３ｂ、２３ａ、２３ｂ、３３ａ、３３ｂ、４３ａ、４３ｂ、４３ｃ、５３ａ、５３ｂ…分布特徴算出部、１４，２４、３４、４４、５４…分布特徴比較部、１５、２５、３５、４５、５５…音源検出部、１６、２６、３６、４６、５６…検出結果判定部、２７…比較結果記憶部、２８…特徴相関算出部、２９…接近離脱判別部、３７…雑音モデル生成部、３８…雑音除去部、５７…音圧算出部、５８…周辺状況判定部。

Claims (9)

  1. 　移動体に搭載される音検知装置であって、
    　前記移動体の周辺音を検出する音検出部と、
    　前記音検出部により検出された前記周辺音における予め設定された第１周波数帯の音圧情報と、前記音検出部により検出された前記周辺音における前記第１周波数帯と周波数の異なる第２周波数帯の音圧情報との相関度合に基づいて、前記移動体の周辺における検出対象となる音源の存在、前記移動体への接近、又は前記移動体からの離脱のうち少なくともいずれかを判定する判定部と
    を備える音検知装置。
  2. 　前記判定部は、音圧情報間の前記相関度合が時間経過に従って減少する場合には、前記音源が前記移動体に接近していると判定し、音圧情報間の前記相関度合が時間経過に従って増加する場合には、前記音源が前記移動体から離脱していると判定する、請求項１に記載の音検知装置。
  3. 　前記音検出部により検出された前記周辺音に基づいて前記音源以外の音を生成する生成部と、
    　前記音源が存在していると判定されない場合には、前記生成部により生成された前記音を検出される周辺音から除去する除去部をさらに備える、請求項１又は２に記載の音検知装置。
  4. 　前記音源の検出結果及び前記音検出部により検出された前記周辺音の音圧に基づいて、前記音源を検出できる状況にあるか否かを判定する第２判定部をさらに備える、請求項１～３のいずれか一項に記載の音検知装置。
  5. 　前記判定部は、音圧情報間の前記相関度合が低いほど、前記音源が存在していると判定し易い、請求項１～４のいずれか一項に記載の音検知装置。
  6. 　音圧情報の前記相関度合は、前記第１周波数帯の音と前記第２周波数帯の音との間における強度分布の連続性、確率密度分布の形状の近似度、前記確率密度分布の尺度母数のうち少なくともいずれかに基づいて求められる、請求項１～５のいずれか一項に記載の音検知装置。
  7. 　前記判定部は、前記第１周波数帯の音圧情報と、前記第２周波数帯の音圧情報と、前記音検出部により検出された前記周辺音における前記第１及び前記第２周波数帯と周波数の異なる第３周波数帯の音圧情報との相関度合に基づいて、前記音源の存在、移動体への接近、又は移動体からの離脱のうち少なくともいずれかを判定する、請求項１に記載の音検知装置。
  8. 　前記移動体が車両である、請求項１～７のいずれか一項に記載の音検知装置。
  9. 　移動体に搭載される音検知装置を用いた音検知方法であって、
    　前記移動体の周辺音を検知する音検知ステップと、
    　前記音検知ステップにより検出された前記周辺音における予め設定された第１周波数帯の音圧情報と、前記音検知ステップにより検出された前記周辺音における前記第１周波数帯と周波数の異なる第２周波数帯の音圧情報との相関度合に基づいて、前記移動体の周辺における検出対象となる音源の存在、前記移動体への接近、又は前記移動体からの離脱のうち少なくともいずれかを判定する判定ステップと
    を含む音検知方法。
PCT/JP2012/083701 2012-12-26 2012-12-26 音検知装置及び音検知方法 WO2014102938A1 (ja)

Priority Applications (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201280077990.8A CN104885135A (zh) 2012-12-26 2012-12-26 声音检测装置和声音检测方法
PCT/JP2012/083701 WO2014102938A1 (ja) 2012-12-26 2012-12-26 音検知装置及び音検知方法
US14/654,326 US20150331095A1 (en) 2012-12-26 2012-12-26 Sound detection device and sound detection method
JP2014553943A JPWO2014102938A1 (ja) 2012-12-26 2012-12-26 音検知装置及び音検知方法
DE112012007258.8T DE112012007258T5 (de) 2012-12-26 2012-12-26 Schallerfassungsvorrichtung und Schallerfassungsverfahren

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2012/083701 WO2014102938A1 (ja) 2012-12-26 2012-12-26 音検知装置及び音検知方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2014102938A1 true WO2014102938A1 (ja) 2014-07-03

Family

ID=51020095

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2012/083701 WO2014102938A1 (ja) 2012-12-26 2012-12-26 音検知装置及び音検知方法

Country Status (5)

Country Link
US (1) US20150331095A1 (ja)
JP (1) JPWO2014102938A1 (ja)
CN (1) CN104885135A (ja)
DE (1) DE112012007258T5 (ja)
WO (1) WO2014102938A1 (ja)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20180035010A (ko) * 2016-09-28 2018-04-05 한국전자통신연구원 음향 분석 장치 및 방법
TWI740315B (zh) * 2019-08-23 2021-09-21 大陸商北京市商湯科技開發有限公司 聲音分離方法、電子設備和電腦可讀儲存媒體

Families Citing this family (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6001248B2 (ja) * 2011-09-20 2016-10-05 トヨタ自動車株式会社 音源検出装置
JP2017102085A (ja) * 2015-12-04 2017-06-08 キヤノン株式会社 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
CN105510904B (zh) * 2016-01-15 2018-03-06 西安电子科技大学 基于多频可闻声波幅度求和的测距方法
US10351262B1 (en) 2016-08-05 2019-07-16 Amazon Technologies, Inc. Static inverse desymmetrized propellers
US9747796B1 (en) * 2016-07-12 2017-08-29 Alison Collard De Beaufort Oncoming vehicle alarm technology
CN106205117B (zh) * 2016-07-20 2018-08-24 广东小天才科技有限公司 一种安全隐患提醒方法及装置
CN106896356B (zh) 2016-08-17 2019-11-19 阿里巴巴集团控股有限公司 确定距离变化的方法、位置提示方法及其装置和系统
GB201615538D0 (en) * 2016-09-13 2016-10-26 Nokia Technologies Oy A method , apparatus and computer program for processing audio signals
CN107886769B (zh) * 2016-09-30 2020-08-21 厦门雅迅网络股份有限公司 一种电动汽车迫近检测报警方法及系统
US10370093B1 (en) * 2016-11-16 2019-08-06 Amazon Technologies, Inc. On-demand drone noise measurements
JP2019164107A (ja) * 2018-03-20 2019-09-26 本田技研工業株式会社 異音判定装置および判定方法
CN108846992A (zh) * 2018-05-22 2018-11-20 东北大学秦皇岛分校 一种能够对听障人士进行安全预警的方法及装置
CN109606260B (zh) * 2018-12-26 2020-12-11 北京蓦然认知科技有限公司 一种车外声音提示的方法及装置
JP7478981B2 (ja) * 2019-10-10 2024-05-08 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 状態検出装置、状態検出システム、および状態検出プログラム

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0193797A (ja) * 1987-10-05 1989-04-12 Nippon Denso Co Ltd 音波認識装置
JPH08175334A (ja) * 1994-12-22 1996-07-09 Nissan Motor Co Ltd 車両用路面状況検出装置
JP2002008189A (ja) * 2000-06-22 2002-01-11 Matsushita Electric Ind Co Ltd 車両検出装置および車両検出方法
JP2008299677A (ja) * 2007-05-31 2008-12-11 Toyota Motor Corp 音源接近検知装置及びパルスニューラルネットワーク演算装置
JP2012145461A (ja) * 2011-01-12 2012-08-02 Panasonic Corp 車両方向特定装置及び車両方向特定方法

Family Cites Families (26)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH05297113A (ja) * 1992-04-22 1993-11-12 Mitsubishi Heavy Ind Ltd ソナー信号処理装置
JPH0592767U (ja) * 1992-05-18 1993-12-17 株式会社豊田中央研究所 接近車両認識装置
JP3069529B2 (ja) * 1996-11-13 2000-07-24 三菱電機エンジニアリング株式会社 事故音検出回路
KR100352639B1 (ko) * 1999-05-06 2002-09-18 주식회사 메디슨 칼라 도플러 영상화 시스템을 위한 칼라 영상 표시방법 및 장치
JP2001272458A (ja) * 2000-03-28 2001-10-05 Oki Electric Ind Co Ltd データ時系列結合方法
KR101058003B1 (ko) * 2004-02-11 2011-08-19 삼성전자주식회사 소음 적응형 이동통신 단말장치 및 이 장치를 이용한통화음 합성방법
JP5259149B2 (ja) * 2006-09-22 2013-08-07 三栄源エフ・エフ・アイ株式会社 ポリフェノール含有組成物及び渋味又は収斂味を抑制する方法
DE602007011807D1 (de) * 2006-11-09 2011-02-17 Panasonic Corp Schallquellenpositionsdetektor
JP2009008823A (ja) * 2007-06-27 2009-01-15 Fujitsu Ltd 音響認識装置、音響認識方法、及び、音響認識プログラム
JP4926005B2 (ja) * 2007-11-13 2012-05-09 ソニー・エリクソン・モバイルコミュニケーションズ株式会社 音声信号処理装置及び音声信号処理方法、通信端末
JP5642339B2 (ja) * 2008-03-11 2014-12-17 トヨタ自動車株式会社 信号分離装置及び信号分離方法
JP5272489B2 (ja) * 2008-04-11 2013-08-28 日産自動車株式会社 車外情報提供装置および車外情報提供方法
JP2010208439A (ja) * 2009-03-09 2010-09-24 Denso It Laboratory Inc 警報発生装置およびこれを備える自動車
JP5229110B2 (ja) * 2009-05-22 2013-07-03 ソニー株式会社 携帯装置、その制御方法およびプログラム
JP4703788B2 (ja) * 2009-07-02 2011-06-15 パナソニック株式会社 車両位置検出装置及び車両位置検出方法
KR101690252B1 (ko) * 2009-12-23 2016-12-27 삼성전자주식회사 신호 처리 방법 및 장치
JP5029706B2 (ja) * 2010-01-22 2012-09-19 株式会社デンソー 車両存在報知装置
WO2011096156A1 (ja) * 2010-02-08 2011-08-11 パナソニック株式会社 音識別装置及び音識別方法
WO2011114526A1 (ja) * 2010-03-19 2011-09-22 富士通株式会社 ブラキシズム検出装置、ブラキシズム検出方法及びブラキシズム検出用コンピュータプログラム
JP2011203414A (ja) * 2010-03-25 2011-10-13 Toyota Motor Corp 雑音及び残響抑圧装置及びその方法
WO2012023170A1 (ja) * 2010-08-16 2012-02-23 三菱電機株式会社 電動移動体の報知音制御装置
JP5606234B2 (ja) * 2010-09-13 2014-10-15 キヤノン株式会社 音響装置
JP5048887B2 (ja) * 2011-01-12 2012-10-17 パナソニック株式会社 車両台数特定装置及び車両台数特定方法
KR101794733B1 (ko) * 2011-12-26 2017-11-09 한국전자통신연구원 음장 변화 패턴 분석을 통한 보안 시스템 및 그 방법
EP2858068A4 (en) * 2012-05-31 2016-02-24 Toyota Motor Co Ltd SOUND SOUND DETECTION DEVICE, NOISE GENERATION EQUIPMENT, NOISE REDUCTION APPARATUS, APPARATUS FOR ESTIMATING SOUND SOURCE DEVICE, DEVICE FOR RECOGNIZING A DEACTIVATIVE VEHICLE, AND NOISE REDUCTION METHOD
JP5954429B2 (ja) * 2012-11-22 2016-07-20 トヨタ自動車株式会社 音検知装置及び方法、運転支援装置及び方法、並びに報知装置及び方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0193797A (ja) * 1987-10-05 1989-04-12 Nippon Denso Co Ltd 音波認識装置
JPH08175334A (ja) * 1994-12-22 1996-07-09 Nissan Motor Co Ltd 車両用路面状況検出装置
JP2002008189A (ja) * 2000-06-22 2002-01-11 Matsushita Electric Ind Co Ltd 車両検出装置および車両検出方法
JP2008299677A (ja) * 2007-05-31 2008-12-11 Toyota Motor Corp 音源接近検知装置及びパルスニューラルネットワーク演算装置
JP2012145461A (ja) * 2011-01-12 2012-08-02 Panasonic Corp 車両方向特定装置及び車両方向特定方法

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20180035010A (ko) * 2016-09-28 2018-04-05 한국전자통신연구원 음향 분석 장치 및 방법
KR102002535B1 (ko) * 2016-09-28 2019-10-01 한국전자통신연구원 음향 분석 장치 및 방법
TWI740315B (zh) * 2019-08-23 2021-09-21 大陸商北京市商湯科技開發有限公司 聲音分離方法、電子設備和電腦可讀儲存媒體

Also Published As

Publication number Publication date
CN104885135A (zh) 2015-09-02
JPWO2014102938A1 (ja) 2017-01-12
DE112012007258T5 (de) 2015-09-24
US20150331095A1 (en) 2015-11-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2014102938A1 (ja) 音検知装置及び音検知方法
JP6001248B2 (ja) 音源検出装置
JP5423883B2 (ja) 音源検出装置
JP2020509703A (ja) 対象音を検出するためのシステムおよび方法
JP2012173211A (ja) 接近車両検出装置及び接近車両検出方法
EP2758793B1 (en) Sound source detection system
JP5862679B2 (ja) 音源検出装置
JP6061782B2 (ja) 異音検知装置及びプログラム
WO2015059866A1 (en) Wind detection apparatus
JPH0592767U (ja) 接近車両認識装置
US8688309B2 (en) Active and stateful hyperspectral vehicle evaluation
CN113096387B (zh) 一种车载路面监测预警方法、系统、终端及存储介质
JP5867351B2 (ja) 走行音を用いた車両検出装置
CN112428753A (zh) 一种车辆轮胎异常识别方法、装置、电子设备及存储介质
US9549271B2 (en) Device and method for tracking sound source location by removing wind noise
JP2010134533A (ja) 眠気検出装置
US20200156687A1 (en) Device for detecting state of vehicle operator
JP2000098015A (ja) 接近車両検出装置およびその方法
JP2008299677A (ja) 音源接近検知装置及びパルスニューラルネットワーク演算装置
JP6003462B2 (ja) 走行音を用いた車両検出装置
JP2000099853A (ja) 接近車両検出装置およびその方法
JP2017041752A (ja) 車両用音響装置
JP5376040B2 (ja) 路面摩擦係数推定装置
CN117622162A (zh) 一种减速带辨识方法及系统
JP2020188910A (ja) 状態判定装置、状態判定システム及び状態判定プログラム

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 12890734

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2014553943

Country of ref document: JP

Kind code of ref document: A

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 14654326

Country of ref document: US

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 112012007258

Country of ref document: DE

Ref document number: 1120120072588

Country of ref document: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 12890734

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1