WO2023149499A1 - ノイズ算出装置及び音収集システム - Google Patents

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WO2023149499A1
WO2023149499A1 PCT/JP2023/003379 JP2023003379W WO2023149499A1 WO 2023149499 A1 WO2023149499 A1 WO 2023149499A1 JP 2023003379 W JP2023003379 W JP 2023003379W WO 2023149499 A1 WO2023149499 A1 WO 2023149499A1
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WO
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sound
pressure level
target
noise
sound pressure
Prior art date
Application number
PCT/JP2023/003379
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English (en)
French (fr)
Inventor
昭吾 國岡
大生 伊藤
賢知 受田
香緒里 村瀬
尚 横山
聡志 猪瀬
Original Assignee
日立建機株式会社
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01H—MEASUREMENT OF MECHANICAL VIBRATIONS OR ULTRASONIC, SONIC OR INFRASONIC WAVES
    • G01H3/00—Measuring characteristics of vibrations by using a detector in a fluid
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T90/00—Enabling technologies or technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation

Definitions

  • the present invention relates to a noise calculation device that calculates the sound pressure level of noise contained in ambient sounds to be analyzed, including sounds emitted by an analysis target (target sounds), and to a sound collection system that collects or records the target sounds.
  • the target sound to be analyzed is compared with the normal sound, and based on the comparison result, it is possible to analyze an abnormality or the like in the analysis target.
  • Patent Document 1 when acquiring a generated sound and analyzing the cause of the sound, a diagnostic device capable of acquiring the sound at an appropriate position according to the characteristics of each model of the device that acquires the sound, It aims to provide a diagnostic system and program ([0007], Abstract).
  • the movement distance measurement unit (38) of Patent Document 1 measures the movement distance of the device from the reference position based on the acceleration information obtained by the acceleration sensor.
  • a posture change amount measuring unit (39) measures the amount of posture change from the reference state of the self-device based on the angular velocity information obtained by the gyro sensor.
  • a control unit (33) measures the moving distance and attitude change of the device until the sound signal acquired by the sound acquiring unit (31) reaches an appropriate position with a size suitable for acquisition. (38) and the posture change amount measuring unit (39) calculate and generate proper position information. Then, when the sound acquisition unit (31) attempts to acquire a sound signal, the control unit (33), if there is generated proper position information, , and the result of measurement by the posture variation measuring unit (39), the device itself is guided to an appropriate position.
  • Patent Document 1 the device itself is guided to an appropriate position so that the sound signal acquired by the sound acquisition unit (31) is at a suitable position for acquisition (summary). In other words, in Patent Document 1, the position of the device itself is adjusted so that the sound pressure level of the sound falls within a certain range.
  • the sound detected around the analysis target includes noise in addition to the target sound.
  • the position of the device is adjusted according to the sound pressure level of the target sound and the ambient sound including the noise. Accurate analysis becomes difficult, and in turn, it affects the judgment accuracy of abnormality analysis and the like.
  • the present invention has been made in consideration of the above problems, and aims to provide a noise calculation device and a sound collection system capable of distinguishing noise from a target sound included in ambient sound.
  • a noise calculation device calculates the sound pressure level of noise contained in the ambient sound to be analyzed including the target sound that is the sound emitted by the analysis target,
  • the noise calculator a storage device for storing programs; a computing device configured to execute the program;
  • the computing device is Using a physical model that defines a relationship between a distance from the analysis target to an ambient sound detection device that collects the ambient sound of the analysis target and a reference sound pressure level of the target sound, the target sound corresponding to the distance Identify the reference sound pressure level of the noise included in the ambient sound based on the detected sound pressure level of the ambient sound detected by the ambient sound detection device and the reference sound pressure level of the target sound specified using the physical model; It is characterized by having a noise calculator for calculating an estimated sound pressure level.
  • a sound collection system collects a target sound that is a sound emitted by an analysis target
  • the sound collection system includes a server device and a mobile terminal connected to the server device,
  • the mobile terminal is a storage device for storing programs; a computing device configured to execute the program;
  • the computing device of the mobile terminal an ambient sound detection unit that measures the distance to the analysis target and detects the sound pressure level of ambient sound generated around the analysis target;
  • the server device a storage device for storing programs; a central processing unit configured to execute the program;
  • the central processing unit of the server device a physical model storage unit that stores a physical model that defines the relationship between the distance and the reference sound pressure level of the target sound; Estimated sound pressure level of noise contained in the ambient sound based on the detected sound pressure level of the ambient sound and a reference sound pressure level of the target sound corresponding to the distance and specified using the physical model.
  • a noise calculator that calculates characterized by having
  • the present invention it is possible to distinguish the target sound and noise contained in the ambient sound, and it is possible to collect sounds that can be used for analysis of abnormalities.
  • FIG. 1 is a schematic diagram showing the overall configuration of a sound collection system according to a first embodiment of the present invention
  • FIG. FIG. 2 is a diagram showing an example of a hardware configuration of a mobile terminal according to the first embodiment
  • 4 is a flowchart showing processing executed by the mobile terminal of the first embodiment
  • 5 is a flowchart for guiding the mobile terminal to an appropriate recording position/posture in the first embodiment (details of S105 in FIG. 4).
  • FIG. 6A to 6C are diagrams showing examples of first to third screens used in the flowchart of FIG. 5;
  • FIG. 7A is a diagram showing the relationship between the machine to be diagnosed and measurement points P1 to P3 in the first embodiment, and
  • FIG. 7B shows the machine to be diagnosed and each measurement in FIG.
  • FIG. 4 is a diagram showing the relationship between the distances to points P1 to P3 and the sound pressure level of the target sound;
  • 5 is a flowchart for calculating noise in the first embodiment (details of S106 in FIG. 4);
  • the block diagram which shows simply the whole structure of the sound collection system which concerns on 2nd Embodiment of this invention.
  • 9 is a flowchart showing processing executed by the mobile terminal of the second embodiment;
  • FIG. 1 is a configuration diagram schematically showing the overall configuration of a sound collection system 10 according to the first embodiment of the invention.
  • the sound collection system 10 has a mobile terminal 20 and a server device 30 .
  • the mobile terminal 20 collects or records sounds (ambient sounds) generated around the diagnosis target machine 40 .
  • the diagnosis target machine 40 can be, for example, a construction machine (excavator, wheel loader, bulldozer, etc.).
  • Ambient sounds include not only sounds (target sounds) emitted by the diagnosis target machine 40 itself, but also noises such as operation sounds of construction machines other than the diagnosis target machine 40, ambient work sounds, and environmental sounds. .
  • the mobile terminal 20 determines the S/N ratio (signal-noise ratio) of the target sound and noise included in the ambient sound, and determines whether the ambient sound is suitable for analyzing the target sound.
  • S/N ratio signal-noise ratio
  • various types of information (described later) are acquired from the diagnostic target machine 40 via the serial/Wi-Fi converter 401 of the diagnostic target machine 40 . Therefore, it is also possible to recognize the diagnostic target machine 40 as part of the sound collection system 10 .
  • the mobile terminal 20 collects or records the ambient sound. After that, the portable terminal 20 transmits ambient sound data (ambient sound data) and the like to the server device 30 via a communication network 50 such as the Internet or a LAN (Local Area Network).
  • the server device 30 analyzes the received ambient sound data to diagnose (analyze) the diagnostic target machine 40 .
  • the diagnosis (analysis) here includes, for example, abnormality diagnosis of the machine 40 to be diagnosed. Since the ambient sound is collected or recorded in the portable terminal 20 when the ambient sound is suitable for analysis of the target sound, the server device 30 can extract the target sound with high quality, thereby improving the analysis accuracy. Abnormality determination with high precision can be performed.
  • the target sound in the first embodiment is assumed to be an operating sound generated from the entire diagnostic target machine 40, but may be an operating sound generated from a specific portion (for example, a pump or injector) of the diagnostic target machine 40. will be described later).
  • noise refers to sounds other than the target sound, including environmental sounds such as wind and human voices.
  • the portable terminal 20 functions as a noise calculation device that calculates the sound pressure level of noise included in the ambient sound of the diagnosis target machine 40, and also functions as an ambient sound detection device that collects or records the ambient sound. do.
  • the mobile terminal 20 is, for example, a portable terminal such as a smart phone, a tablet personal computer (tablet PC), a notebook PC, or the like.
  • FIG. 2A is a diagram showing an example of the hardware configuration of the mobile terminal 20 according to the first embodiment.
  • the mobile terminal 20 includes an arithmetic unit (CPU) 201, a memory 202, a storage device 203, a communication interface (I/F) 204, an acceleration sensor 205, a gyro sensor 206, and a geomagnetic sensor. It has a sensor 207 , a camera 208 , a microphone 209 , an input device 210 and a display device 211 .
  • the CPU 201 is a computer that executes various programs installed in the storage device 203.
  • the memory 202 functions as a main storage unit that stores various programs, data, etc. necessary for the CPU 201 to execute various programs stored in the storage device 203 .
  • the memory 202 stores boot programs such as BIOS (Basic Input/Output System) and EFI (Extensible Firmware Interface).
  • the storage device 203 stores various programs and data. Each function of the mobile terminal 20, which will be described later, is realized by the CPU 201 loading a program stored in the storage device 203 into the memory 202 and executing the program. In addition, various data necessary for realizing functions, such as data held by a physical model storage unit 241 (FIG. 2B), which will be described later, and data generated during processing are stored in the storage device 203 or the like.
  • the acceleration sensor 205 detects the acceleration of the mobile terminal 20 in three axial directions.
  • the gyro sensor 206 detects the attitude (orientation) of the mobile terminal 20 by detecting changes in rotation or orientation of the mobile terminal 20 as angular velocity using the Coriolis force.
  • the geomagnetic sensor 207 detects the attitude (orientation) of the mobile terminal 20 using geomagnetism.
  • the camera 208 is a color camera and is used for imaging the machine 40 to be diagnosed.
  • the acceleration sensor 205 , gyro sensor 206 , geomagnetic sensor 207 and camera 208 function as means for acquiring position information and orientation information of the mobile terminal 20 .
  • the microphone 209 functions as means for detecting the ambient sound of the machine 40 to be diagnosed.
  • the input device 210 receives input from the user.
  • the display device 211 displays instructions for guiding the mobile terminal 20 to the user of the mobile terminal 20 .
  • FIG. 2B is a diagram showing an example of the functional configuration of the mobile terminal 20 according to the first embodiment.
  • Each function of the mobile terminal 20 shown in FIG. 2B is realized by executing a program stored in the storage device 203 by the CPU 201 or the like.
  • each function shown in FIG. 2B is configured as a function by the arithmetic unit of the mobile terminal 20.
  • FIG. The CPU 201 (arithmetic unit) of the mobile terminal 20 includes a communication unit 231, an ambient sound detection unit 232, a recording control unit 233, a target information acquisition unit 234, a measurement condition acquisition unit 235, a display unit 236, and a distance measurement unit. It includes a section 237 , a posture measurement section 238 , a noise calculation section 239 , a position/posture guidance section 240 and a physical model storage section 241 .
  • the communication unit 231 transmits and receives signals to and from an external device via the communication network 50 (FIG. 1). In the first embodiment, the communication unit 231 transmits and receives signals to and from the server device 30 and the diagnosis target machine 40 . Communication unit 231 is implemented via communication I/F 204 .
  • the ambient sound detection unit 232 detects ambient sound generated around the diagnosis target machine 40 and generates an ambient sound signal. Ambient sound detection unit 232 is implemented via microphone 209 .
  • the recording control unit 233 controls overall collection or recording of ambient sounds.
  • the target information acquiring unit 234 acquires information (target information) of the diagnostic target machine 40 necessary for collecting or recording ambient sounds from the diagnostic target machine 40 .
  • the measurement condition acquisition unit 235 acquires measurement conditions from the server device 30 via the communication unit 231 . Details of the measurement conditions will be described later with reference to FIG.
  • the display unit 236 causes the display device 211 to display various data under the control of the recording control unit 233 .
  • the distance measurement unit 237 measures the distance between the machine 40 to be diagnosed and the mobile terminal 20 (microphone 209) from information obtained from the acceleration sensor 205, the gyro sensor 206, the geomagnetic sensor 207, and the camera 208 (see FIG. 5 for details). described later with reference to ).
  • the posture measurement unit 238 measures the postures of the mobile terminal 20 and the diagnosis target machine 40 from information obtained from the acceleration sensor 205, the gyro sensor 206, the geomagnetic sensor 207, and the camera 208 (details will be described later with reference to FIG. 5). .).
  • the noise calculator 239 evaluates noise included in the ambient sound detected by the microphone 209 . Specifically, the noise calculator 239 calculates an estimated value of the noise sound pressure level (estimated sound pressure level) based on the sound pressure level of the ambient sound detected by the microphone 209 (detected sound pressure level).
  • the position/orientation guidance unit 240 generates information for guiding the position and orientation of the mobile terminal 20 (microphone 209) to the user.
  • the physical model storage unit 241 stores a physical model, which will be described later with reference to FIGS. 7A and 7B.
  • the server device 30 ( FIG. 1 ) of the first embodiment provides the mobile terminal 20 with measurement conditions, and diagnoses (analyzes) the machine 40 to be diagnosed based on the ambient sound data received from the mobile terminal 20 . conduct.
  • FIG. 3A is a diagram showing an example of the hardware configuration of the server device 30 in the first embodiment.
  • the server device 30 has a central processing unit (CPU) 311 , a memory 312 and a storage device 313 .
  • CPU central processing unit
  • the central processing unit 311 is a computer that executes various programs installed in the storage device 313.
  • the memory 312 functions as a main storage unit that stores various programs, data, etc. necessary for the central processing unit 311 to execute various programs stored in the storage device 313 .
  • the storage device 313 stores various programs and data.
  • FIG. 3B is a diagram showing an example of the functional configuration of the server device 30 in the first embodiment.
  • Each function of the server device 30 shown in FIG. 3B is realized by executing a program stored in the storage device 313 in the central processing unit 311, or the like.
  • each function shown in FIG. 3B is configured as a function by the central processing unit 311 of the server device 30 .
  • the server device 30 has a data collection unit 301, a data analysis unit 302, a measurement condition storage unit 303, and a data storage unit 304.
  • a data collection program and a data analysis program are installed in the storage device of the server device 30 .
  • the server device 30 functions as a data collection unit 301 and a data analysis unit 302 by executing these programs.
  • the data collection unit 301 transmits the measurement conditions extracted from the measurement condition storage unit 303 to the mobile terminal 20 .
  • the data collection unit 301 also receives ambient sound data, object information, distance/orientation data, and noise data transmitted from the mobile terminal 20 and stores them in the data storage unit 304 .
  • the data analysis unit 302 performs analysis based on the sound data, machine information data, distance/orientation data, and noise data stored in the data storage unit 304 . For example, the data analysis unit 302 compares with a normal ambient sound model prepared in advance and calculates the degree of similarity to determine whether the sound is normal or abnormal. Also, the data analysis unit 302 may display the analysis result via the display unit 236 of the mobile terminal 20 . This makes it possible to check the analysis results on the spot.
  • the server device 30 can collect ambient sound data measured under measurement conditions, extract high-quality target sounds, improve analysis accuracy in the server device 30, and achieve high accuracy. Abnormal judgment can be performed.
  • the server device 30 uses the target information, the distance/posture data, and the noise data collected in association with the ambient sound data to grasp the situation in which the ambient sound data was acquired, for example, when the analysis result differs from the actual result. and provide the analyst with useful insight into the cause.
  • the measurement condition storage unit 303 stores measurement conditions.
  • the data storage unit 304 stores various data such as ambient sound data.
  • the portable terminal 20 acquires specific information from the diagnostic target machine 40 when collecting or recording ambient sounds of the diagnostic target machine 40 . Therefore, the diagnosis target machine 40 can be regarded as part of the sound collection system 10 . Therefore, the configuration of the diagnosis target machine 40 will also be explained.
  • the diagnosis target machine 40 is, for example, construction machines such as excavators, wheel loaders, and bulldozers.
  • the diagnosis target machine 40 has a serial/Wi-Fi converter 401 capable of communicating with the portable terminal 20 .
  • a serial/Wi-Fi converter 401 capable of communicating with the portable terminal 20 .
  • Bluetooth registered trademark
  • wireless LAN wireless local area network
  • the diagnosis target machine 40 is provided with a control device (not shown). Information (target information) of the diagnostic target machine 40 is transmitted from the control device to the portable terminal 20 .
  • FIG. 1 In the sound collection system 10 of the first embodiment, the user operates the portable terminal 20 to collect or record ambient sounds (target sounds) of the diagnostic target machine 40 . Then, the collected or recorded ambient sounds are transmitted from the mobile terminal 20 to the server device 30 based on the user's operation.
  • the server device 30 uses the ambient sound (target sound) to analyze (abnormality diagnosis) the diagnosis target machine 40 .
  • the user here is assumed to be, for example, an employee of the company that owns the machine 40 to be diagnosed, or an employee of the manufacturer of the machine 40 to be diagnosed.
  • the mobile terminal 20 can be carried by the user and moved to any location. Therefore, after recording the ambient sound in the offline environment, it is possible to move to the online environment and transmit the ambient sound data to the server device 30 .
  • FIG. 4 is a flowchart showing processing executed by the mobile terminal 20 of the first embodiment.
  • the mobile terminal 20 receives a command to start abnormality diagnosis (analysis) of the diagnosis target machine 40 from the user on a menu screen (not shown)
  • the portable terminal 20 acquires measurement conditions from the server device 30 (step S101).
  • the measurement conditions here include three types of measurement conditions related to the machine 40 to be diagnosed, measurement conditions related to ambient sound, and measurement conditions related to noise.
  • the measurement conditions for the diagnostic target machine 40 include, for example, the engine speed [rpm] of the diagnostic target machine 40 .
  • the measurement conditions for the ambient sound include, for example, the distance and orientation between the machine 40 to be diagnosed and the portable terminal 20 (microphone 209).
  • the noise measurement conditions include, for example, the S/N ratio between the target sound and noise.
  • the portable terminal 20 When acquiring the measurement conditions from the server device 30, the portable terminal 20 notifies the server device 30 of the diagnostic content selected by the user. Then, the server device 30 transmits measurement conditions corresponding to the notified diagnosis content to the mobile terminal 20 . In addition to this, the portable terminal 20 may acquire the model as target information from the diagnostic target machine 40 and notify the server device 30 of the model. Then, the server device 30 may transmit the measurement conditions to the portable terminal 20 in association with the combination of the diagnostic content and model.
  • the portable terminal 20 determines whether or not there is a measurement condition related to the diagnosis target machine 40 among the measurement conditions received from the server device 30 (step S102 in FIG. 4).
  • the measurement conditions for the diagnosis target machine 40 include conditions related to the engine speed (for example, the engine speed is within a predetermined range (eg, 300 to 400 rpm)). If there are measurement conditions for the diagnosis target machine 40 (S102: YES), the portable terminal 20 performs processing for guiding the user to satisfy the measurement conditions (step S103).
  • the portable terminal 20 displays on the display device 211 a message requesting that the engine speed be within a predetermined range.
  • the user sees the display and asks the driver of the diagnostic target machine 40 to operate the diagnostic target machine 40 to achieve the engine speed.
  • the engine speed may be set to a value during idling, for example, so that the driver does not operate the accelerator pedal.
  • the mobile terminal 20 may communicate with the diagnostic target machine 40 and control the diagnostic target machine 40 so that the engine speed is automatically within the predetermined range.
  • step S ⁇ b>104 the mobile terminal 20 determines whether or not the measurement conditions received from the server device 30 include measurement conditions related to ambient sound.
  • the measurement conditions for the ambient sound include, for example, the distance and attitude between the machine 40 to be diagnosed and the portable terminal 20 .
  • the portable terminal 20 performs a process of guiding the user to satisfy the measurement conditions (step S105). Details of the guidance will be described later with reference to FIGS. 5 and 6A-6C.
  • step S106 the mobile terminal 20 evaluates noise included in the ambient sound. Specifically, the mobile terminal 20 calculates an estimated sound pressure level of noise included in the ambient sound (details will be described later with reference to FIGS. 7A, 7B, and 8). .
  • measurement conditions for noise include, for example, the ratio of the sound pressure level of the target sound to the sound pressure level of the noise (S/N ratio). If there are measurement conditions for noise (S107: YES), the mobile terminal 20 determines whether the noise satisfies the measurement conditions (step S108). If there is no measurement condition for noise (S107: NO) or if the noise satisfies the measurement condition (S108: YES), the portable terminal 20 (ambient sound detection unit 232) starts recording the ambient sound (step S110). ). On the other hand, if the noise does not satisfy the measurement conditions (S108: NO), the mobile terminal 20 does not record ambient sounds (step S109). Therefore, ambient sound data of higher quality can be actively collected.
  • S/N ratio the ratio of the sound pressure level of the target sound to the sound pressure level of the noise
  • FIG. 5 is a flowchart (details of S105 in FIG. 4) for guiding the mobile terminal 20 to an appropriate recording position/posture in the first embodiment.
  • FIGS. 6A to 6C are diagrams showing display examples of the first to third screens used in the flowchart of FIG.
  • the mobile terminal 20 acquires appropriate position/orientation information as a measurement condition related to ambient sound (step S201).
  • the mobile terminal 20 (recording control unit 233) measures the initial position/orientation of the mobile terminal 20 using the distance measurement unit 237 and the orientation measurement unit 238 (step S202). Specifically, the mobile terminal 20 performs the following processing.
  • the mobile terminal 20 displays a screen 251 as shown in FIG.
  • the user is instructed to After the user holds the camera 208 of the mobile terminal 20 over the diagnosis target machine 40 , the distance measurement unit 237 and the orientation measurement unit 238 calculate the distance and orientation between the mobile terminal 20 and the diagnosis target machine 40 .
  • Calculation of the distance and orientation is performed by an algorithm for initial position/orientation estimation based on information obtained from the acceleration sensor 205 , gyro sensor 206 , geomagnetic sensor 207 and camera 208 .
  • the attitude angle of the mobile terminal 20 is calculated based on the acceleration and geomagnetism values obtained from the acceleration sensor 205 and the geomagnetic sensor 207, and the distance to the diagnosis target machine 40 is calculated by dividing the elevation angle of the mobile terminal 20 into The distance and pose are obtained by calculating by triangulation used.
  • the method of measuring the distance and orientation is not limited to this method, and it is also possible to use the camera 208, for example. That is, a photographed image obtained by the camera 208 is input, feature points are extracted, matching is performed with feature points detected from past photographed images, and the amount of movement of the feature points is obtained. Then, the distance and orientation of the mobile terminal 20 may be estimated by estimating the camera position and camera orientation using the movement amount of the acquired feature points. Furthermore, multiple methods of distance and pose estimation may be combined.
  • the mobile terminal 20 (distance measurement unit 237 and orientation measurement unit 238) tracks the amount of change in position and orientation from the initial position of the mobile terminal 20 (step S203 in FIG. 5). Tracking is performed by an algorithm for self-position estimation from information obtained from the acceleration sensor 205 , gyro sensor 206 , geomagnetic sensor 207 and camera 208 .
  • the algorithm for self-localization is an algorithm that takes images continuously with the camera 208 and determines the direction and speed of movement by comparing the positional differences of the same feature points in the two images. do. More specifically, for example, a well-known algorithm called SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) is used as the algorithm.
  • SLAM Simultaneous Localization and Mapping
  • the self-location of the mobile terminal 20 is sequentially estimated by the following processing. That is, captured images are sequentially input from the camera 208, and processing for detecting feature points is sequentially executed for each input captured image. Then, the feature points detected from the newly input photographed image are compared with the feature points detected from the previously input past photographed image, and the feature points are matched with each other. In this matching, it is determined that the feature points whose difference in feature amount is equal to or less than a predetermined threshold value are the same feature points. Based on the matching, the movement amount and movement direction between the two times are estimated. Further, the current estimated position and orientation of the mobile terminal 20 is determined from the estimated values of the movement amount and the movement direction, and the estimated position and orientation of the mobile terminal 20 at the previous time.
  • the algorithm for estimating the self-position is not limited to the above-described content, and obtains reference data that associates a reference image prepared in advance with the position and orientation of the mobile terminal 20 when the reference image was captured,
  • the self-position may be calculated by calculating the degree of similarity between the captured image input from the camera 208 and the reference image.
  • the movement distance from the initial position and the posture change amount from the initial posture may be measured.
  • a plurality of algorithms may be combined for estimation.
  • the mobile terminal 20 determines whether the current position/orientation of the mobile terminal 20 based on the result of step S203 has reached the appropriate position/orientation (step S204). If the proper position/orientation has not been reached (S204: NO), the mobile terminal 20 (recording control unit 233) causes the display unit 236 to display an instruction to guide the mobile terminal 20 to reach the proper position/orientation. It does (step S205).
  • FIG. 6B is an example of the screen 252 used in step S205, and displays a guidance instruction to move away from the portable terminal 20 from the machine 40 to be diagnosed.
  • the recording control unit 233 changes the display content according to the current position of the mobile terminal 20 and the remaining distance to the appropriate position. That is, the recording control unit 233 displays the current position of the mobile terminal 20 and the appropriate position conditions, and if the distance is too close, the text "Please move away from the target machine" is displayed as shown in FIG. 6(B). to prompt the user to move away. On the other hand, if the distance is too far, the message "Please move closer to the target machine" is displayed to urge the user to move closer. In this way, by changing the display content according to the remaining distance to the proper position, the user who moves the mobile terminal 20 while looking at the display can intuitively and objectively grasp the remaining distance.
  • the display may be in the form of scale lines, in which the scale increases as the correct posture is approached, and decreases as the correct posture moves away from the correct posture. You may use such an interface.
  • step S206 When the current position/orientation of the mobile terminal 20 has reached the appropriate position/orientation (S204 in FIG. 5: YES), the mobile terminal 20 (recording control unit 233) displays that it has reached the appropriate position/orientation (step S206).
  • FIG. 6C is an example of the screen 253 used in step S206, and displays that the portable terminal 20 has reached the proper position (and proper posture).
  • the screen 253 of FIG. 6C includes an evaluation start button 261 for starting noise evaluation. When the user presses the evaluation start button 261, the process proceeds from step S105 in FIG. 4 to step S106.
  • noise calculation (S106 in FIG. 4)) (A-2-4-1. How to calculate noise) As described above, in the noise calculation, the estimated sound pressure level of noise included in the ambient sound (hereinafter also referred to as "noise sound pressure level”) is calculated. In the following, the concept of how to calculate the noise sound pressure level will be described.
  • the ambient sound generated by the diagnostic target machine 40 includes the sound (target sound) generated by the diagnostic target machine 40 itself and other noise. Therefore, in the first embodiment, a target sound corresponding to the specifications (model) of the diagnostic target machine 40, the operation status (engine speed, etc.) of the diagnostic target machine 40, and the positions of the diagnostic target machine 40 and the portable terminal 20 A reference value (reference sound pressure level) of the sound pressure level of is set in advance as a physical model and stored in the physical model storage unit 241 . Then, in actual sound collection or recording, with the specifications of the machine 40 to be diagnosed, the operating conditions of the machine 40 to be diagnosed, and the positions of the machine 40 to be diagnosed and the portable terminal 20 set to predetermined values, the surrounding sounds are collected.
  • the conditions for acquiring the sound pressure level of the ambient sound can always be kept constant.
  • a value obtained by subtracting the reference sound pressure level of the target sound from the detected sound pressure level of the ambient sound can be considered as an estimated value of the sound pressure level of the noise (estimated sound pressure level).
  • FIG. 7A is a diagram showing the relationship between the diagnosis target machine 40 (sound source) and measurement points P1 to P3 in the first embodiment, and FIG. ) and the sound pressure level of the target sound.
  • the horizontal axis of FIG. 7B is the distance from the diagnosis target machine 40 (sound source) to the portable terminal 20 (microphone 209), and the vertical axis is the logarithmically expressed sound pressure level of the target sound.
  • the straight line L is calculated by linear regression (here, the method of least squares) using the measurement points P1 to P3, and can be represented by a linear function.
  • the longer the distance the lower the sound pressure level of the ambient sound (target sound).
  • the slope of the straight line L represents the damping coefficient.
  • the straight line L shown in FIG. 7(B) is used as a linear function to calculate the reference sound pressure level of the target sound.
  • the difference is treated as the estimated sound pressure level of the noise.
  • the number of measurement points is not limited to three, and may be more points.
  • the average value may be used by detecting the sound pressure level a plurality of times.
  • the method of estimating the physical model from the measurement points is not limited to linear regression, and curve regression may be performed.
  • a physical model is created in correspondence with the model of the diagnostic target machine 40 and the engine speed at the time of creation of the physical model. For example, a physical model for idling (minimum rotation speed of the internal combustion engine) for a 20-ton car body is created.
  • FIG. 8 is a flowchart (details of S106 in FIG. 4) for calculating noise in the first embodiment. As described above, in calculating the noise, the difference between the detected sound pressure level of the ambient sound and the reference sound pressure level of the target sound is calculated as the estimated sound pressure level of the noise.
  • the portable terminal 20 acquires information for selecting a physical model (model selection information) from the diagnostic target machine 40 (step S301 in FIG. 8).
  • the model selection information is information (target information) including specification information (model information) of the diagnostic target machine 40 and operation information (engine speed) of the diagnostic target machine 40 .
  • the mobile terminal 20 selects a physical model from the physical model storage unit 241 using the model selection information (target information) (step S302).
  • the linear function line L is used as the physical model. Therefore, a physical model corresponding to the model selection information (target information) is selected.
  • the mobile terminal 20 acquires ambient sounds using the microphone 209 (step S303). Acquisition of the ambient sound here is for calculating the sound pressure level of the noise, so recording is not performed. However, it may be recorded for future evaluation.
  • the mobile terminal 20 acquires the current distance (current distance) between the diagnosis target machine 40 and the mobile terminal 20 (step S304).
  • the current distance is calculated by the same method as steps S202 and S203 in FIG.
  • the mobile terminal 20 calculates noise, that is, calculates the estimated sound pressure level of noise (step S305).
  • the estimated sound pressure level of noise is obtained by subtracting the reference sound pressure level of the target sound from the detected sound pressure level of the ambient sound. Therefore, the portable terminal 20 first obtains the reference sound pressure level of the target sound corresponding to the current distance obtained in step S304 in the physical model selected in step S302. Then, the estimated sound pressure level of the noise is calculated by subtracting the reference sound pressure level of the target sound from the detected sound pressure level of the ambient sound acquired in step S303.
  • the mobile terminal 20 (recording control unit 233) sends the recorded ambient sound data (ambient sound data) together with the attached information to the server device 30 at a predetermined timing.
  • Send to The predetermined timing referred to here can be, for example, immediately after the end of recording.
  • the communication network 50 cannot be used, such as when the diagnosis target machine 40 and the mobile terminal 20 are located deep in the mountains, the timing when the mobile terminal 20 is moved and the communication network 50 becomes available. good.
  • the attached information transmitted together with the ambient sound data can include, for example, any or all of target information, distance/attitude data, and noise data.
  • the target information includes the specification (model) and state (engine speed) of the diagnostic target machine 40 .
  • the distance/orientation data is data indicating the distance and orientation between the diagnosis target machine 40 and the mobile terminal 20 (microphone 209).
  • the noise data includes an estimated sound pressure level of noise included in the ambient sound.
  • the sound collection system 10 detects the position of the mobile terminal 20 based on the measurement conditions transmitted from the server device 30 when the mobile terminal 20 collects ambient sound data. to induce After that, the noise calculation section 239 calculates noise, determines the measurement conditions when measuring the ambient sound data, and enables recording of only the ambient sound data determined to be appropriate measurement conditions.
  • the server device 30 since only the ambient sound data determined to be an appropriate measurement situation is transmitted to the server device 30, the noise is evaluated, and high-quality ambient sound data (target sound data) that satisfies the measurement conditions is collected. becomes possible. Therefore, the analysis accuracy of analyzing the target sound data is improved, and highly accurate abnormality determination can be performed.
  • the attached information is also transmitted, so that the server device 30 can analyze the ambient sound data measured under appropriate measurement conditions based on the attached information, thereby improving the diagnostic accuracy. can be analyzed without degrading
  • the detected sound pressure level of the ambient sound generated around the diagnostic target machine 40 corresponds to the distance from the diagnostic target machine 40 to the microphone 209 (ambient sound detection means), and Based on the reference sound pressure level of the target sound specified using the physical model, the estimated sound pressure level of the noise contained in the ambient sound is calculated (S106 in FIG. 4, FIG. 7(B), FIG. 8).
  • the estimated sound pressure level of the noise can be calculated even in an environment such as a construction site where noise is likely to be included in the ambient sound, and processing according to the estimated sound pressure level of the noise is possible.
  • the physical model storage unit 241 (FIG. 2B) stores a plurality of physical models for each operating state of the diagnosis target machine 40 (analysis target).
  • the noise calculator 239 also calculates the estimated sound pressure level of the noise using a physical model corresponding to the operating state (engine speed) of the diagnosis target machine 40 (S106 in FIG. 4, FIG. 8). As a result, the estimated noise sound pressure level can be calculated based on the operating state of the diagnosis target machine 40, and the accuracy of calculating the estimated noise sound pressure level can be improved.
  • the physical model storage unit 241 (FIG. 2B) stores a plurality of physical models for each specification of the diagnosis target machine 40 (analysis target).
  • the noise calculator 239 also calculates the estimated sound pressure level of the noise using a physical model according to the specifications of the machine 40 to be diagnosed (S106 in FIG. 4, FIG. 8). As a result, the estimated noise sound pressure level can be calculated based on the specifications (type, etc.) of the diagnosis target machine 40, and the accuracy of calculating the estimated noise sound pressure level can be improved.
  • the physical model is represented by a linear function in which the distance between the diagnosis target machine 40 (analysis target) and the microphone 209 (ambient sound detection means) is a function of the reference sound pressure level of the target sound (Fig. 7 ( B)). This makes it possible to calculate the reference sound pressure level of the target sound using the physical model with relatively little load.
  • the sound collection system 10 includes a recording control unit that determines whether ambient sounds can be collected based on the ratio (S/N ratio) between the reference sound pressure level of the target sound and the estimated sound pressure level of noise.
  • 233 sound collection control unit
  • the sound collection system 10 includes a recording control unit that determines whether ambient sounds can be collected based on the ratio (S/N ratio) between the reference sound pressure level of the target sound and the estimated sound pressure level of noise.
  • 233 sound collection control unit
  • FIG. 2B sound collection control unit
  • the sound collection system 10 includes a distance measuring unit 237 that measures the distance between the diagnostic target machine 40 (analysis target) and the microphone 209 (ambient sound detection means), A posture measurement unit 238 that measures the posture, and a position/posture guidance unit 240 (guidance means) that determines the measurement state of ambient sound based on the distance and posture and guides the position or posture of the microphone 209 according to the measurement state. (FIG. 2B). This makes it possible to more preferably adjust the position or posture of the microphone 209 .
  • FIG. 9 is a configuration diagram schematically showing the overall configuration of a sound collection system 10A according to the second embodiment of the invention.
  • the sound collection system 10 of the first embodiment had a mobile terminal 20 and a server device 30 (Fig. 1).
  • the sound collection system 10A of the second embodiment does not have the server device 30, but has only the mobile terminal 20a (FIG. 9).
  • the mobile terminal 20a serves as the server device 30 in the second embodiment.
  • the same reference numerals are given to the same configurations as in the first embodiment, and detailed description thereof will be omitted.
  • the hardware configuration of the mobile terminal 20a is the same as that of the mobile terminal 20 shown in FIG. 2A.
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of the functional configuration of the mobile terminal 20a according to the second embodiment.
  • Each function of the mobile terminal 20a shown in FIG. 10 is implemented by executing a program stored in the storage device 203 shown in FIG. 2A. That is, each function shown in FIG. 10 is configured as a function of the CPU 201 (arithmetic unit) of the mobile terminal 20a.
  • the computing device of the mobile terminal 20a includes a communication unit 231, an ambient sound detection unit 232, a recording control unit 233, a target information acquisition unit 234, a measurement condition acquisition unit 235, a display unit 236, and a distance measurement unit 237. , a posture measurement unit 238, a noise calculation unit 239, a position/posture guidance unit 240, a physical model storage unit 241, a data analysis unit 242, a measurement condition storage unit 243, and a data storage unit 244. .
  • the data analysis unit 242, the measurement condition storage unit 243 and the data storage unit 244 of the portable terminal 20a have the same configuration as the data analysis unit 302, the measurement condition storage unit 303 and the data storage unit 304 of the server device 30 of the first embodiment. is.
  • Control of the mobile terminal 20a of the second embodiment is basically the same as control of the mobile terminal 20 of the first embodiment. However, as described above, the mobile terminal 20a of the second embodiment differs from the mobile terminal 20 of the first embodiment in that it also performs the same function as the server device 30 of the first embodiment.
  • FIG. 11 is a flowchart showing processing executed by the mobile terminal 20a of the second embodiment. Steps S401, S402, S403, S404, S405, S406, S407, S408, S409, and S410 in FIG. essentially the same. However, in the second embodiment, there is no server device like the server device 30 of the first embodiment. Therefore, acquisition of the measurement conditions in step S401 is performed inside the mobile terminal 20a.
  • step S411 the mobile terminal 20a (data analysis unit 242) performs data analysis based on the recorded ambient sound and attached information.
  • the present invention is not limited to the above-described embodiments, and can of course adopt various configurations based on the contents described in this specification. For example, the following configuration can be adopted.
  • the noise sound pressure level is calculated in the portable terminal 20 to determine whether recording is possible (FIG. 4).
  • the server device 30 may be positioned as a noise calculation device or an ambient sound collection device.
  • the physical model storage unit 241 is provided in the mobile terminal 20 (Fig. 2B). However, it is also possible to provide the physical model storage unit 241 in the server device 30 . By providing the physical model storage unit 241 in the server device 30 , it is expected that the processing speed of the mobile terminal 20 will be improved because the capacity of the storage area of the mobile terminal 20 will not be compressed. Further, by preparing the server device 30 with higher accuracy than the mobile terminal 20, an improvement in overall processing speed is expected.
  • C-2. control (C-2-1. Physical model)
  • the physical model is selected using the specification (type) and operating state (engine speed) of the diagnosis target machine 40 (FIG. 8). However, for example, if a specific diagnosis target machine 40 and its operating state are assumed, the selection of the physical model according to specifications or operating state may be omitted. The same applies to the second embodiment.
  • the physical model of the first embodiment uses a linear function of the distance between the diagnostic target machine 40 and the mobile terminal 20 and the reference sound pressure level of the target sound (see FIG. 7(B)). In other words, the physical model of the first embodiment did not consider the frequencies of ambient sound, target sound and noise. The same applies to the second embodiment. However, for example, if it is known that the target sound predominantly occurs only at specific frequencies or only in specific frequency ranges, the physical model may reflect the frequencies.
  • the noise sound pressure level is calculated only for the specific frequency. calculate. That is, the physical model defines the relationship between the distance at the specific frequency and the reference sound pressure level of the target sound. Then, using this physical model, the reference sound pressure level (specific frequency component) of the target sound corresponding to the distance is specified. Further, only the component of the specific frequency is extracted from the detected sound pressure level of the ambient sound using Fourier analysis or the like. Then, the noise sound pressure level (specific frequency component) is calculated by subtracting the reference sound pressure level (specific frequency component) of the target sound from the detected sound pressure level (specific frequency component) of the extracted ambient sound.
  • the reference sound pressure level of the target sound is estimated or calculated using not only the distance from the diagnosis target machine 40 (analysis target) to the microphone 209 (ambient sound detection means), but also the frequency of the ambient sound. It becomes possible to calculate the estimated sound pressure level with higher accuracy.
  • the distance between the diagnostic target machine 40 and the mobile terminal 20 and the target A physical model is a three-dimensional curved surface consisting of a reference sound pressure level of sound and a frequency. Then, by cutting the physical model of this three-dimensional curved surface by the distance, a two-dimensional physical model of the frequency corresponding to the distance and the reference sound pressure level of the target sound can be obtained.
  • the noise calculator 239 calculates and totals the reference sound pressure level of the target sound corresponding to the distance for each frequency included in the specific frequency region. Also, the total detected sound pressure level included in the specific frequency range among the ambient sounds detected by the microphone 209 is obtained. Then, the noise sound pressure level may be calculated by subtracting the reference sound pressure level (total value) of the target sound from the detected sound pressure level (total value) of the ambient sound.
  • the physical model is selected based on the specifications (type) of the diagnostic target machine 40 and the operating state (engine speed) of the diagnostic target machine 40 (S302 in FIG. 8).
  • the target sound in the first embodiment was assumed to be the operation sound generated from the diagnosis target machine 40 as a whole.
  • the physical model is not limited to this, and may be configured as an operation sound generated from a specific portion (for example, a pump or an injector) of the diagnosis target machine 40 .
  • a physical model may be created based on the part to be diagnosed, the specifications (type) of the machine 40 to be diagnosed, and the operating state (engine speed) of the machine 40 to be diagnosed (or the part to be diagnosed).
  • a physical model may be created for each diagnostic target part, such as the physical model of the pump with a vehicle weight of 20 tons obtained in the benchmark test.
  • the user may use the screen of the portable terminal 20 to actually select the part to be diagnosed.
  • the estimated noise sound pressure level can be calculated according to the part of the diagnosis target machine 40 (analysis target), and the accuracy of calculating the estimated noise sound pressure level can be improved.
  • the display device 211 (display unit 236) of the mobile terminal 20 displays the guidance instruction (FIGS. 6(A) to 6(C)).
  • the guidance instruction may be configured to be displayed on the display device (not shown) of the diagnosis target machine 40 .
  • the second embodiment the same applies to the second embodiment.
  • the noise sound pressure level is calculated in the portable terminal 20 to determine whether recording is possible (FIG. 4).
  • the server device 30 it is also possible for the server device 30 to calculate the noise sound pressure level and determine whether recording is possible. That is, the mobile terminal 20 transmits the ambient sound data to the server device 30 regardless of the S/N ratio, and the server device 30 calculates the noise sound pressure level. Then, the server device 30 may record the ambient sound data in the data storage unit 304 only when the SN ratio is equal to or less than a predetermined value.
  • the mobile terminal 20 determines whether recording is possible based on the ratio (S/N ratio) between the reference sound pressure level of the target sound and the estimated sound pressure level of noise (S108 in FIG. 4).
  • S/N ratio the ratio between the reference sound pressure level of the target sound and the estimated sound pressure level of noise
  • S408 in FIG. 11 the ratio between the reference sound pressure level of the target sound and the estimated sound pressure level of noise.
  • sound collection system 20 mobile terminal (noise calculation device, ambient sound collection device) 40 Diagnosis target machine (analysis target) 209 microphone (ambient sound detection means) 233 recording control unit (sound collection control unit) 237 distance measurement unit 238 attitude measurement unit 239 noise calculation unit 240 position/attitude guidance unit (guidance means) 241 physical model storage

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Abstract

本発明は、周囲音に含まれる対象音とノイズを区別することが可能なノイズ算出装置及び音収集システムを提供することを課題とする。本発明のノイズ算出装置２０は、解析対象４０が発する対象音を含む解析対象４０の周囲音に含まれるノイズの音圧レベルを算出する。ノイズ算出装置２０は、解析対象４０からマイク２０９までの距離と対象音の基準音圧レベルとの関係を規定する物理モデルを用いて、前記距離に対応する対象音の基準音圧レベルを特定する。また、ノイズ算出装置２０は、マイク２０９で検出された周囲音の検出音圧レベルと、物理モデルを用いて特定された対象音の基準音圧レベルとに基づいて、周囲音に含まれるノイズの推定音圧レベルを算出する。

Description

ノイズ算出装置及び音収集システム
　本発明は、解析対象が発する音（対象音）を含む解析対象の周囲音に含まれるノイズの音圧レベルを算出するノイズ算出装置、及び前記対象音を収集又は録音する音収集システムに関する。
　従来より、解析対象が発する音（対象音）を収集して解析する音収集システムが知られている。音収集システムでは、解析対象の対象音を正常音と比較し、比較結果に基づいて解析対象における異常等の解析が可能となる。
　特許文献１では、発生した音を取得して音の原因の解析を行う際に、音を取得する装置の機種毎の特性に応じた適正位置で音の取得を行うことが可能な診断装置、診断システム及びプログラムを提供することを目的としている（［０００７］、要約）。
　当該目的を達成するため、特許文献１（要約）の移動距離測定部（３８）は、加速度センサにより得られた加速度情報により自装置の基準位置からの移動距離を測定する。姿勢変化量測定部（３９）は、ジャイロセンサにより得られた角速度情報により自装置の基準状態からの姿勢変化量を測定する。制御部（３３）は、音取得部（３１）により取得される音信号が取得するために適した大きさとなる適正位置となるまでの間の自装置の移動距離及び姿勢変化を移動距離測定部（３８）及び姿勢変化量測定部（３９）により算出して適正位置情報として生成する。そして、制御部（３３）は、音取得部（３１）により音信号を取得しようとする際に、生成済みの適正位置情報が有る場合、生成済みの適正位置情報と移動距離測定部（３８）、姿勢変化量測定部（３９）による測定結果とを用いて自装置を適正位置まで誘導する。
特開２０１７－１１１２９３号公報
　上記のように、特許文献１では、音取得部（３１）により取得される音信号が取得するために適した大きさとなる適正位置となるように自装置を適正位置まで誘導する（要約）。換言すると、特許文献１では、音の音圧レベルが一定範囲内に収まるように自装置の位置を調整する。
　しかしながら、例えば建設現場では、解析対象が発する音（対象音）に加えて、現場内の他の機械から発せられる音や周囲の作業音などのノイズが発生する。換言すると、解析対象の周囲において検出される音（周囲音）には、対象音に加えてノイズが含まれる。そのように周囲音にノイズが含まれる環境において、特許文献１の技術を利用しようとすると、対象音とノイズを含んだ周囲音の音圧レベルで自装置の位置を調整することとなり、対象音の正確な解析が困難となってしまい、ひいては異常の解析等の判定精度等に影響を与えることになる。
　本発明は上記のような課題を考慮してなされたものであり、周囲音に含まれる対象音とノイズを区別することが可能なノイズ算出装置及び音収集システムを提供することを目的とする。
　上記目的を達成するため、本発明に係るノイズ算出装置は、解析対象が発する音である対象音を含む前記解析対象の周囲音に含まれるノイズの音圧レベルを算出するものであって、
　前記ノイズ算出装置は、
　プログラムを格納する記憶装置と、
　前記プログラムを実行するように構成された演算装置と、を備え、
　前記演算装置は、
　　前記解析対象から前記解析対象の前記周囲音を収集する周囲音検出装置までの距離と前記対象音の基準音圧レベルとの関係を規定する物理モデルを用いて、前記距離に対応する前記対象音の基準音圧レベルを特定し、
　　前記周囲音検出装置で検出された前記周囲音の検出音圧レベルと、前記物理モデルを用いて特定された前記対象音の基準音圧レベルとに基づいて、前記周囲音に含まれる前記ノイズの推定音圧レベルを算出するノイズ算出部を有する
　ことを特徴とする。
　また、本発明に係る音収集システムは、解析対象が発する音である対象音を収集するものであって、
　前記音収集システムは、サーバ装置と、該サーバ装置に接続される携帯端末とを備え、　
　前記携帯端末は、
　　プログラムを格納する記憶装置と、
　　前記プログラムを実行するように構成された演算装置と、を備え、
　　前記携帯端末の演算装置は、
　　前記解析対象との距離を測定し、前記解析対象の周囲に発生する周囲音の音圧レベルを検出する周囲音検出部を有し、
　　前記サーバ装置は、
　プログラムを格納する記憶装置と、
　前記プログラムを実行するように構成された中央演算装置と、を備え、
　前記サーバ装置の中央演算装置は、
　　前記距離と前記対象音の基準音圧レベルとの関係を規定する物理モデルを格納する物理モデル格納部と、
　　前記周囲音の検出音圧レベルと、前記距離に対応し且つ前記物理モデルを用いて特定される前記対象音の基準音圧レベルとに基づいて、前記周囲音に含まれるノイズの推定音圧レベルを算出するノイズ算出部と、
　を有することを特徴とする。
　本発明によれば、周囲音に含まれる対象音とノイズを区別することが可能となり、異常の解析等に利用可能な音の収集が可能となる。
本発明の第１実施形態に係る音収集システムの全体構成を簡略的に示す構成図。 第１実施形態における携帯端末のハードウェア構成の一例を示す図。 第１実施形態における前記携帯端末の機能構成の一例を示す図。 第１実施形態におけるサーバ装置のハードウェア構成の一例を示す図。 第１実施形態における前記サーバ装置の機能構成の一例を示す図。 第１実施形態の前記携帯端末が実行する処理を示すフローチャート。 第１実施形態において、前記携帯端末を適切な録音位置・姿勢に誘導するためのフローチャート（図４のＳ１０５の詳細）。 図６（Ａ）～図６（Ｃ）は、図５のフローチャートで用いられる第１～第３画面の例を示す図。 図７（Ａ）は、第１実施形態における診断対象機械と測定地点Ｐ１～Ｐ３との関係を示す図であり、図７（Ｂ）は、前記診断対象機械と図７（Ａ）の各測定地点Ｐ１～Ｐ３との距離と、対象音の音圧レベルとの関係を示す図。 第１実施形態においてノイズの算出を行うフローチャート（図４のＳ１０６の詳細）。 本発明の第２実施形態に係る音収集システムの全体構成を簡略的に示す構成図。 第２実施形態における携帯端末の機能構成の一例を示す図。 第２実施形態の前記携帯端末が実行する処理を示すフローチャート。
＜Ａ．第１実施形態＞
［Ａ－１．構成］
（Ａ－１－１．全体構成）
　図１は、本発明の第１実施形態に係る音収集システム１０の全体構成を簡略的に示す構成図である。音収集システム１０は、携帯端末２０と、サーバ装置３０とを有する。携帯端末２０は、診断対象機械４０の周囲で発生する音（周囲音）を収集又は録音する。診断対象機械４０は、例えば建設機械（ショベル、ホイールローダ、ブルドーザ等）とすることができる。周囲音には、診断対象機械４０自体が発する音（対象音）に加えて、診断対象機械４０以外から発生した他の建設機械の作動音や周囲の作業音、環境音などのノイズが含まれる。
　携帯端末２０は、周囲音に含まれる対象音とノイズのＳ／Ｎ比（信号－ノイズ比）を判定し、周囲音が対象音の解析に適したものであるか否かを判定する。Ｓ／Ｎ比の判定に際しては、診断対象機械４０のシリアル・Ｗｉ－Ｆｉ変換機４０１を介して、診断対象機械４０から各種情報（後述）を取得する。そのため、診断対象機械４０を音収集システム１０の一部として認識することも可能である。
　周囲音が対象音の解析に適したものである場合、携帯端末２０は、周囲音を収集又は録音する。その後、携帯端末２０は、インターネットやＬＡＮ（Local Area Network）等の通信ネットワーク５０を介して、周囲音のデータ（周囲音データ）等をサーバ装置３０に送信する。サーバ装置３０は、受信した周囲音データを解析して、診断対象機械４０の診断（解析）を行う。ここでの診断（解析）には、例えば、診断対象機械４０の異常診断等が含まれる。携帯端末２０において、周囲音が対象音の解析に適したものである場合に周囲音が収集又は録音されるので、サーバ装置３０では、高品質の対象音を抽出でき、解析精度が向上し、精度の高い異常判定を行うことができる。
　なお、第１実施形態における対象音は、診断対象機械４０全体から生じる作動音を想定しているが、診断対象機械４０の特定部位（例えばポンプ、インジェクタ）から生じる作動音としてもよい（この点については後述する。）。また、ノイズは、風や人の声等の環境音を含め、対象音以外の音を指す。
（Ａ－１－２．携帯端末２０）
（Ａ－１－２－１．概要）
　第１実施形態において、携帯端末２０は、診断対象機械４０の周囲音に含まれるノイズの音圧レベルを算出するノイズ算出装置として機能すると共に、周囲音を収集又は録音する周囲音検出装置として機能する。携帯端末２０は、例えば、スマートホン、タブレットパーソナルコンピュータ（タブレットＰＣ）、ノートＰＣ等、持ち運び可能な端末である。
（Ａ－１－２－２．携帯端末２０のハードウェア構成）
　図２Ａは、第１実施形態における携帯端末２０のハードウェア構成の一例を示す図である。図２Ａに示すように、携帯端末２０は、演算装置（ＣＰＵ）２０１と、メモリ２０２と、記憶装置２０３と、通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）２０４と、加速度センサ２０５と、ジャイロセンサ２０６と、地磁気センサ２０７と、カメラ２０８と、マイク２０９と、入力装置２１０と、表示装置２１１とを有する。
　ＣＰＵ２０１は、記憶装置２０３にインストールされた各種プログラムを実行するコンピュータである。メモリ２０２は、記憶装置２０３に格納された各種プログラムをＣＰＵ２０１が実行するために必要な各種プログラム、データ等を格納する主記憶部として機能する。具体的には、メモリ２０２は、ＢＩＯＳ(Basic Input/Output System)やＥＦＩ（Extensible Firmware Interface）等のブートプログラム等を格納する。
　記憶装置２０３は、各種のプログラム及びデータを格納する。後述する携帯端末２０の各機能は、記憶装置２０３に格納されたプログラムを、ＣＰＵ２０１がメモリ２０２にロードして実行することにより実現される。また、後述する物理モデル格納部２４１（図２Ｂ）が保持するデータ等、機能を実現するにあたり、必要な各種のデータ、処理中に生成されるデータは、記憶装置２０３等に格納される。
　加速度センサ２０５は、携帯端末２０の３軸方向における加速度を検出する。ジャイロセンサ２０６は、コリオリ力を利用して携帯端末２０の回転又は向きの変化を角速度として検知することで、携帯端末２０の姿勢（向き）を検出する。地磁気センサ２０７は、地磁気を用いて携帯端末２０の姿勢（向き）を検出する。カメラ２０８は、カラーカメラであり、診断対象機械４０の撮像等に用いられる。加速度センサ２０５、ジャイロセンサ２０６、地磁気センサ２０７及びカメラ２０８は、携帯端末２０の位置情報及び姿勢情報を取得する手段として機能する。
　マイク２０９は、診断対象機械４０の周囲音を検出する手段として機能する。入力装置２１０は、ユーザからの入力を受け付ける。表示装置２１１は、携帯端末２０のユーザに対して携帯端末２０の誘導指示等を表示する。
（Ａ－１－２－３．携帯端末２０の機能構成）
　図２Ｂは、第１実施形態における携帯端末２０の機能構成の一例を示す図である。図２Ｂに示す携帯端末２０の各機能は、記憶装置２０３に格納されているプログラムをCPU２０１で実行すること等により実現される。つまり、図２Ｂに示す各機能は、携帯端末２０の演算装置による機能として構成される。携帯端末２０のCPU２０１（演算装置）は、通信部２３１と、周囲音検出部２３２と、録音制御部２３３と、対象情報取得部２３４と、測定条件取得部２３５と、表示部２３６と、距離測定部２３７と、姿勢測定部２３８と、ノイズ算出部２３９と、位置・姿勢誘導部２４０と、物理モデル格納部２４１とを備えている。
　通信部２３１は、通信ネットワーク５０（図１）を介して外部装置と信号を送受信する。第１実施形態では、通信部２３１は、サーバ装置３０との間及び診断対象機械４０との間で、信号の送受信を行う。通信部２３１は、通信Ｉ／Ｆ２０４を介して実現される。周囲音検出部２３２は、診断対象機械４０の周囲で発生した周囲音を検出して周囲音信号を生成する。周囲音検出部２３２は、マイク２０９を介して実現される。
　録音制御部２３３は、周囲音の収集又は録音全般を制御する。対象情報取得部２３４は、周囲音の収集又は録音に必要な診断対象機械４０の情報（対象情報）を診断対象機械４０から取得する。測定条件取得部２３５は、通信部２３１を介してサーバ装置３０から測定条件を取得する。測定条件の詳細は、図４を参照して後述する。
　表示部２３６は、録音制御部２３３による制御に基づいて各種データを表示装置２１１に表示させる。距離測定部２３７は、加速度センサ２０５、ジャイロセンサ２０６、地磁気センサ２０７及びカメラ２０８から得られた情報から診断対象機械４０と携帯端末２０（マイク２０９）の間の距離を測定する（詳細は図５を参照して後述する。）。姿勢測定部２３８は、加速度センサ２０５、ジャイロセンサ２０６、地磁気センサ２０７及びカメラ２０８から得られた情報から携帯端末２０と診断対象機械４０の姿勢を測定する（詳細は図５を参照して後述する。）。
　ノイズ算出部２３９は、マイク２０９で検出した周囲音に含まれるノイズを評価する。具体的には、ノイズ算出部２３９は、マイク２０９で検出した周囲音の音圧レベル（検出音圧レベル）等に基づいてノイズの音圧レベルの推定値（推定音圧レベル）を算出する。位置・姿勢誘導部２４０は、ユーザに対して携帯端末２０（マイク２０９）の位置及び姿勢を誘導するための情報を生成する。物理モデル格納部２４１は、図７（Ａ）及び図７（Ｂ）を用いて後述する物理モデルを格納する。
（Ａ－１－３．サーバ装置３０）
　第１実施形態のサーバ装置３０（図１）は、携帯端末２０に対して測定条件を提供すると共に、携帯端末２０から受信した周囲音データ等に基づいて診断対象機械４０の診断（解析）を行う。
　図３Ａは、第１実施形態におけるサーバ装置３０のハードウェア構成の一例を示す図である。図３Ａに示すように、サーバ装置３０は、中央演算装置（ＣＰＵ）３１１と、メモリ３１２と、記憶装置３１３とを有する。
　中央演算装置３１１は、記憶装置３１３にインストールされた各種プログラムを実行するコンピュータである。メモリ３１２は、記憶装置３１３に格納された各種プログラムを中央演算装置３１１が実行するために必要な各種プログラム、データ等を格納する主記憶部として機能する。記憶装置３１３は、各種のプログラム及びデータを格納する。
　図３Ｂは、第１実施形態におけるサーバ装置３０の機能構成の一例を示す図である。図３Ｂに示すサーバ装置３０の各機能は、記憶装置３１３に格納されているプログラムを中央演算装置３１１で実行すること等により実現される。つまり、図３Ｂに示す各機能は、サーバ装置３０の中央演算装置３１１による機能として構成される。
　図３Ｂに示すように、サーバ装置３０は、データ収集部３０１と、データ解析部３０２と、測定条件格納部３０３と、データ格納部３０４とを有する。サーバ装置３０の記憶装置には、データ収集プログラム、データ解析プログラムがインストールされている。サーバ装置３０はこれらのプログラムを実行することで、データ収集部３０１及びデータ解析部３０２として機能する。
　データ収集部３０１は、測定条件格納部３０３から抽出した測定条件を携帯端末２０に対して送信する。また、データ収集部３０１は、携帯端末２０から送信される周囲音データ、対象情報、距離・姿勢データ及びノイズデータを受信し、データ格納部３０４に格納する。
　データ解析部３０２は、データ格納部３０４に格納された音データ、機械情報データ、距離・姿勢データ及びノイズデータに基づいて解析を行う。例えば、データ解析部３０２は、予め用意された正常時の周囲音モデルと比較し、類似度を計算することにより、正常か異常かを判別する。また、データ解析部３０２は、携帯端末２０の表示部２３６を介して解析結果を表示させてもよい。これにより、その場で解析結果の確認が可能となる。
　サーバ装置３０では、測定条件を満たした下で測定された周囲音データを収集することができ、高品質の対象音を抽出することができ、サーバ装置３０における解析精度を向上させ、精度の高い異常判定を行うことができる。また、サーバ装置３０では、周囲音データに対応付けて収集した対象情報、距離・姿勢データ及びノイズデータを用いて、例えば、解析結果が実際と異なる場合に、周囲音データを取得した状況を把握することが可能となり、解析者は原因について有益な知見を得ることができる。
　測定条件格納部３０３は、測定条件を格納する。データ格納部３０４は、周囲音データ等の各種データを格納する。
（Ａ－１－４．診断対象機械４０）
　上記のように、携帯端末２０は、診断対象機械４０の周囲音を収集又は録音するに際し、診断対象機械４０から特定の情報を取得する。そのため、診断対象機械４０を音収集システム１０の一部と捉えることができる。そこで、診断対象機械４０の構成についても説明しておく。
　上記のように、診断対象機械４０は、例えば、ショベル、ホイールローダ、ブルドーザ等の建設機械である。診断対象機械４０は、携帯端末２０と通信可能なシリアル・Ｗｉ－Ｆｉ変換機４０１を有する。シリアル・Ｗｉ－Ｆｉ変換機４０１に代えて、Bluetooth（登録商標）や無線ＬＡＮ等を用いてもよい。また、診断対象機械４０には、図示しない制御装置が設けられる。この制御装置から携帯端末２０に診断対象機械４０の情報（対象情報）が送信される。
［Ａ－２．第１実施形態の制御］
（Ａ－２－１．概要）
　次に、第１実施形態の音収集システム１０における各種制御について、携帯端末２０を中心に説明する。上記のように、第１実施形態の音収集システム１０では、ユーザが携帯端末２０を操作することで、診断対象機械４０の周囲音（対象音）を収集又は録音する。そして、収集又は録音した周囲音を、ユーザの操作に基づいて携帯端末２０からサーバ装置３０に送信する。サーバ装置３０では、周囲音（対象音）を用いて診断対象機械４０の解析（異常診断）を行う。なお、ここにいうユーザは、例えば、診断対象機械４０の所有企業の従業員、又は診断対象機械４０のメーカーの従業員が想定される。
　また、携帯端末２０は、ユーザが所持して任意の場所に移動することができる。そのため、オフライン環境で周囲音を録音した後、オンライン環境に移動し、周囲音データをサーバ装置３０に送信することができる。
（Ａ－２－２．周囲音録音時の全体的な流れ）
　図４は、第１実施形態の携帯端末２０が実行する処理を示すフローチャートである。携帯端末２０は、図示しないメニュー画面で、診断対象機械４０の異常診断（解析）の開始指令をユーザから受け付けると、サーバ装置３０から測定条件を取得する（ステップＳ１０１）。
　ここでの測定条件には、診断対象機械４０に関する測定条件、周囲音に関する測定条件及びノイズに関する測定条件の３種類が含まれる。診断対象機械４０に関する測定条件としては、例えば、診断対象機械４０のエンジン回転数［ｒｐｍ］が含まれる。また、周囲音に関する測定条件としては、例えば、診断対象機械４０と携帯端末２０（マイク２０９）の距離及び姿勢が含まれる。ノイズに関する測定条件としては、例えば、対象音とノイズのＳ／Ｎ比が含まれる。
　サーバ装置３０から測定条件を取得する際、携帯端末２０は、ユーザが選択した診断内容をサーバ装置３０に通知する。そして、サーバ装置３０は、通知された診断内容に対応する測定条件を携帯端末２０に送信する。これに加えて、携帯端末２０は、診断対象機械４０から対象情報としての型式を取得し、サーバ装置３０に通知してもよい。そして、サーバ装置３０は、診断内容と型式の組合せに対応させて測定条件を携帯端末２０に送信してもよい。
　次いで、携帯端末２０は、サーバ装置３０から受信した測定条件の中に、診断対象機械４０に関する測定条件があるか否かを判定する（図４のステップＳ１０２）。上記のように、診断対象機械４０に関する測定条件としては、エンジン回転数に関する条件（例えば、エンジン回転数が所定範囲内であること（例えば、３００～４００ｒｐｍであること））がある。診断対象機械４０に関する測定条件がある場合（Ｓ１０２：ＹＥＳ）、携帯端末２０は、当該測定条件を満たすようにユーザを誘導するための処理を行う（ステップＳ１０３）。
　例えば、診断対象機械４０に関する測定条件として、診断対象機械４０のエンジン回転数が所定範囲内であること（例えば、３００～４００ｒｐｍであること）が含まれている場合、携帯端末２０（表示部２３６）は、エンジン回転数を所定範囲内とすることを求めるメッセージを表示装置２１１に表示する。ユーザは、当該表示を見て、診断対象機械４０の運転者に対して診断対象機械４０を作動させて上記エンジン回転数を実現するように求める。当該エンジン回転数は、例えばアイドリング時の値とすることで、運転者のアクセルペダル操作なしとしてもよい。或いは、携帯端末２０は、診断対象機械４０と通信し、自動でエンジン回転数が上記所定範囲内となるように診断対象機械４０を制御してもよい。
　診断対象機械４０に関する測定条件がない場合（Ｓ１０２：ＮＯ）又はステップＳ１０３の後、ステップＳ１０４に進む。ステップＳ１０４において、携帯端末２０は、サーバ装置３０から受信した測定条件の中に、周囲音に関する測定条件があるか否かを判定する。上記のように、周囲音に関する測定条件としては、例えば、診断対象機械４０と携帯端末２０との距離及び姿勢がある。例えば、診断対象機械４０と携帯端末２０との間の距離が２ｍで、携帯端末２０が診断対象機械４０に対して斜め前方の位置となる姿勢など、周囲音に関する測定条件がある場合（Ｓ１０４：ＹＥＳ）、携帯端末２０は、当該測定条件を満たすようにユーザを誘導する処理を行う（ステップＳ１０５）。誘導の詳細は、図５及び図６（Ａ）～図６（Ｃ）を参照して後述する。
　周囲音に関する測定条件がない場合（Ｓ１０４：ＮＯ）又はステップＳ１０５の後、ステップＳ１０６に進む。ステップＳ１０６において、携帯端末２０は、周囲音に含まれるノイズを評価する。具体的には、携帯端末２０は、周囲音に含まれるノイズの推定音圧レベルを算出する（詳細は、図７（Ａ）、図７（Ｂ）及び図８を参照して後述する。）。
　次いで、携帯端末２０は、サーバ装置３０から受信した測定条件の中に、ノイズに関する測定条件があるか否かを判定する（ステップＳ１０７）。上記のように、ノイズに関する測定条件としては、例えば、対象音の音圧レベルとノイズの音圧レベルの比（Ｓ／Ｎ比）がある。ノイズに関する測定条件がある場合（Ｓ１０７：ＹＥＳ）、携帯端末２０は、ノイズが測定条件を満たしているか否かを判定する（ステップＳ１０８）。ノイズに関する測定条件がない場合（Ｓ１０７：ＮＯ）又はノイズが測定条件を満たしている場合（Ｓ１０８：ＹＥＳ）、携帯端末２０（周囲音検出部２３２）は、周囲音の録音を開始する（ステップＳ１１０）。一方、ノイズが測定条件を満たしていない場合（Ｓ１０８：ＮＯ）、携帯端末２０は、周囲音の録音を行わない（ステップＳ１０９）。したがって、より高品質な周囲音データを積極的に収集することができる。
（Ａ－２－３．適正位置・姿勢への誘導（図４のＳ１０５））
　図５は、第１実施形態において、携帯端末２０を適切な録音位置・姿勢に誘導するためのフローチャート（図４のＳ１０５の詳細）である。図６（Ａ）～図６（Ｃ）は、図５のフローチャートで用いられる第１～第３画面の表示例を示す図である。携帯端末２０は、周囲音に関連する測定条件として、適正位置・姿勢情報を取得する（ステップＳ２０１）。次いで、携帯端末２０（録音制御部２３３）は、距離測定部２３７及び姿勢測定部２３８によって携帯端末２０の初期位置・姿勢を測定する（ステップＳ２０２）。具体的には、携帯端末２０は、次のような処理を行う。
　まず、携帯端末２０（表示部２３６）は、初期位置・姿勢を測定するために、図６（Ａ）に示すような画面２５１を表示し、携帯端末２０のカメラ２０８を診断対象機械４０にかざすようにユーザに対して指示を行う。そして、ユーザが携帯端末２０のカメラ２０８を診断対象機械４０にかざした後、距離測定部２３７及び姿勢測定部２３８は、携帯端末２０と診断対象機械４０との間の距離及び姿勢を計算する。距離及び姿勢の計算は、加速度センサ２０５、ジャイロセンサ２０６、地磁気センサ２０７、カメラ２０８から得られた情報に基づいて、初期位置・姿勢推定用のアルゴリズムにより行われる。
　第１実施形態では、加速度センサ２０５、地磁気センサ２０７から得られた加速度及び地磁気の値に基づいて、携帯端末２０の姿勢角を算出し、診断対象機械４０までの距離を携帯端末２０の仰角を利用した三角測量によって算出することで、距離及び姿勢を取得する。
　なお、距離と姿勢の測定方法は、この方法に限らず、例えば、カメラ２０８を用いて行うことも可能である。すなわち、カメラ２０８により得られた撮影画像を入力として、特徴点を抽出し、過去の撮影画像から検出された特徴点とのマッチングを行い、特徴点の移動量を取得する。そして、取得された特徴点の移動量を用いて、カメラ位置及びカメラ姿勢を推定することで、携帯端末２０の距離及び姿勢を推定してもよい。さらに、複数の方法による距離及び姿勢の推定を組み合わせてもよい。
　次いで、携帯端末２０（距離測定部２３７及び姿勢測定部２３８）は、携帯端末２０の初期位置からの位置及び姿勢の変化量をトラッキングする（図５のステップＳ２０３）。トラッキングは、加速度センサ２０５、ジャイロセンサ２０６、地磁気センサ２０７、カメラ２０８から得られた情報から、自己位置推定用のアルゴリズムにより行う。
　第１実施形態では、自己位置推定用のアルゴリズムとして、カメラ２０８で画像を連続して取り、２つの画像における同一特徴点の位置差を比較することによって、移動方向及び速度を判断するアルゴリズムを使用する。より具体的には、当該アルゴリズムとして、例えば、SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）と呼ばれる公知の手法のアルゴリズムを使用する。
　SLAMでは、次のような処理によって、携帯端末２０の自己位置が逐次推定される。すなわち、カメラ２０８から撮影画像が逐次入力され、入力された撮影画像ごとに、特徴点を検出する処理が逐次実行される。そして、新たに入力された撮影画像から検出された特徴点と、１つ前に入力された過去の撮影画像から検出された特徴点とが比較され、特徴点同士のマッチングが行われる。このマッチングでは、特徴量の差の大きさが所定の閾値以下となる特徴点同士が互いに同じ特徴点であると判定される。そして、マッチングに基づいて、２つの時刻の間での移動量及び移動方向が推定される。さらに、この移動量及び移動方向の推定値と、１つ前の時刻での携帯端末２０の推定位置姿勢から、現在の携帯端末２０の推定位置姿勢が決定する。
　なお、自己位置推定用のアルゴリズムは上述の内容に限られず、事前に用意した参照画像と、参照画像が撮像された際の携帯端末２０の位置及び姿勢とが関連付けられた参照データを取得し、カメラ２０８から入力された撮影画像と、参照画像との類似度を算出し、自己位置を算出してもよい。或いは、加速度センサ２０５及びジャイロセンサ２０６の値を累積することで、初期位置からの移動距離及び初期姿勢からの姿勢変化量を測定してもよい。また、複数のアルゴリズムを組み合わせて推定してもよい。
　図５に戻り、携帯端末２０（録音制御部２３３）は、ステップＳ２０３の結果に基づく携帯端末２０の現在位置・姿勢が適正位置・姿勢に到達したか否かを判定する（ステップＳ２０４）。適正位置・姿勢に到達していない場合（Ｓ２０４：ＮＯ）、携帯端末２０（録音制御部２３３）は、携帯端末２０を適正位置・姿勢に到達させるための誘導表示を、表示部２３６を介して行う(ステップＳ２０５)。
　図６（Ｂ）は、ステップＳ２０５で用いる画面２５２の一例であり、診断対象機械４０から携帯端末２０を離れる方向に移動するような誘導指示を表示している。ここで、録音制御部２３３は、携帯端末２０の現在の位置と適正位置までの残距離に応じて表示内容を変化させる。すなわち、録音制御部２３３は、携帯端末２０の現在位置と適正位置条件を表示すると共に、距離が近すぎる場合には図６（Ｂ）に示すように「対象機械から離れてください。」という文字を表示して、ユーザに遠ざかることを促す。一方、距離が遠すぎる場合には「対象機械に近づいてください。」という文字を表示して、ユーザに近づくことを促す。このように、適正位置までの残距離に応じて表示内容を変化させることにより、表示を見ながら携帯端末２０を移動させるユーザにとっては、残距離を直感的且つ客観的に把握することができる。
　また、携帯端末２０の姿勢に関しても、同様に、文字を表示させてユーザに携帯端末２０を回転させるよう指示を表示する。そのような表示に加えて又はこれに代えて、目盛線の表示形式であってもよく、その場合、適正な姿勢に近づくほど、目盛を増加させ、適正な姿勢から遠ざかるほど、目盛を減少させるようなインターフェースを用いてもよい。
　携帯端末２０の現在位置・姿勢が適正位置・姿勢に到達した場合（図５のＳ２０４：ＹＥＳ）、携帯端末２０（録音制御部２３３）は、適正位置・姿勢に到達したことを表示する（ステップＳ２０６）。図６（Ｃ）は、ステップＳ２０６で用いる画面２５３の一例であり、携帯端末２０が適正位置（及び適正姿勢）に到達した旨を表示している。図６（Ｃ）の画面２５３は、ノイズの評価を開始する評価開始ボタン２６１を含む。ユーザが評価開始ボタン２６１を押すことで、図４のステップＳ１０５からステップＳ１０６に移行する。
（Ａ－２－４．ノイズ算出（図４のＳ１０６））
（Ａ－２－４－１．ノイズ算出の考え方）
　上記の通り、ノイズ算出では、周囲音に含まれるノイズの推定音圧レベル（以下「ノイズ音圧レベル」ともいう。）を算出する。以下では、ノイズ音圧レベルの算出方法の考え方について説明する。
　診断対象機械４０で発生する周囲音は、診断対象機械４０自体が発生する音（対象音）と、それ以外のノイズを含む。そこで、第１実施形態では、診断対象機械４０の仕様（型式）と、診断対象機械４０の動作状況（エンジン回転数等）と、診断対象機械４０及び携帯端末２０の位置とに応じた対象音の音圧レベルの基準値（基準音圧レベル）を物理モデルとして事前に設けて、物理モデル格納部２４１に記憶しておく。そして、実際の集音又は録音に当たり、診断対象機械４０の仕様と、診断対象機械４０の動作状況と、診断対象機械４０及び携帯端末２０の位置とを所定のものとした状態で、周囲音の音圧レベル（検出音圧レベル）を取得する。このように診断対象機械４０と携帯端末２０を所定の状態とすることによって、周囲音の音圧レベル（検出音圧レベル）を取得する条件を常に一定にすることができる。周囲音の検出音圧レベルから対象音の基準音圧レベルを引いた値は、ノイズの音圧レベルの推定値（推定音圧レベル）と考えることができる。
　図７（Ａ）は、第１実施形態における診断対象機械４０（音源）と測定地点Ｐ１～Ｐ３との関係を示す図であり、図７（Ｂ）は、診断対象機械４０と図７（Ａ）の各測定地点Ｐ１～Ｐ３との距離と、対象音の音圧レベルとの関係を示す図である。図７（Ｂ）の横軸は、診断対象機械４０（音源）から携帯端末２０（マイク２０９）までの距離であり、縦軸は、対象音の検出音圧レベルを対数表示したものである。
　図７（Ｂ）において測定地点Ｐ１～Ｐ３毎の音圧レベルは、ノイズがない状況下（すなわち、周囲音の検出音圧レベル＝対象音の検出音圧レベル）で検出された値である。直線Ｌは、測定地点Ｐ１～Ｐ３の各点を用いて線形回帰（ここでは最小自乗法）で算出したものであり、一次関数で示すことができる。図７（Ｂ）からわかるように、距離が長くなるほど、周囲音（対象音）の音圧レベルは低くなる。換言すると、直線Ｌの傾きは減衰係数を表す。直線Ｌとして示される一次関数を用いることで、測定地点Ｐ１～Ｐ３以外の地点でも、距離が特定されれば、対象音の基準音圧レベルを算出可能である。
　第１実施形態では、図７（Ｂ）に示す直線Ｌを一次関数として用いて、対象音の基準音圧レベルを算出する。実際の録音に際し、周囲音の検出音圧レベルと対象音の基準音圧レベルとに差がある場合、その差を、ノイズの推定音圧レベルとして取り扱う。
　なお、物理モデルの生成に当たっては、測定箇所は３点に限らず、より多くの点であってもよい。また、１つの測定箇所について一度の音圧レベルの検出ではなく、複数回の検出を行って平均値を用いてもよい。さらに、測定点から物理モデルを推定する方法に関して、線形回帰のみに限られず、曲線回帰を行ってもよい。
　物理モデルは、診断対象機械４０の機種と、物理モデル作成時のエンジン回転数に対応させて作成される。例えば、車体重量２０ｔクラスのアイドリング（内燃機関の最低回転速度）時の物理モデルのように作成される。
（Ａ－２－４－２．ノイズ評価の具体的処理）
　図８は、第１実施形態においてノイズの算出を行うフローチャート（図４のＳ１０６の詳細）である。上記の通り、ノイズの算出では、周囲音の検出音圧レベルと対象音の基準音圧レベルの差をノイズの推定音圧レベルとして算出する。
　ノイズ算出に際し、携帯端末２０（対象情報取得部２３４）は、物理モデルを選択するための情報（モデル選択用情報）を診断対象機械４０から取得する（図８のステップＳ３０１）。モデル選択用情報は、診断対象機械４０の仕様情報（型式情報）及び診断対象機械４０の動作情報（エンジン回転数）を含む情報（対象情報）である。
　次いで、携帯端末２０は、モデル選択用情報（対象情報）を用いて物理モデル格納部２４１から物理モデルを選択する（ステップＳ３０２）。上記のように、第１実施形態では、診断対象機械４０と携帯端末２０（マイク２０９）との距離と対象音の基準音圧レベルとの関係を規定した一次関数（図７（Ｂ）の直線Ｌ）を物理モデルとして用いる。そのため、モデル選択用情報（対象情報）に対応する物理モデルが選択される。
　次いで、携帯端末２０は、マイク２０９を用いて周囲音を取得する（ステップＳ３０３）。ここでの周囲音の取得は、ノイズの音圧レベルを算出するためのものであるため、録音は行わない。但し、今後の評価用に録音してもよい。
　次いで、携帯端末２０は、診断対象機械４０と携帯端末２０との間の現在の距離（現在距離）を取得する（ステップＳ３０４）。現在距離は、図５のステップＳ２０２、Ｓ２０３と同様の方法で算出する。
　次いで、携帯端末２０は、ノイズの算出、すなわち、ノイズの推定音圧レベルの算出を行う（ステップＳ３０５）。上記のように、ノイズの推定音圧レベルは、周囲音の検出音圧レベルから対象音の基準音圧レベルを引くことで求める。そのため、まず携帯端末２０は、ステップＳ３０２で選択した物理モデルにおいて、ステップＳ３０４で取得した現在距離に対応する対象音の基準音圧レベルを求める。そして、ステップＳ３０３で取得した周囲音の検出音圧レベルから対象音の基準音圧レベルを引いてノイズの推定音圧レベルを算出する。
（Ａ－２－５．録音後の処理）
　周囲音（対象音）の録音（図４のＳ１１０）が終了すると、携帯端末２０（録音制御部２３３）は、録音した周囲音のデータ（周囲音データ）を付属情報と共に所定タイミングでサーバ装置３０に送信する。ここにいう所定タイミングは、例えば、録音終了直後とすることができる。或いは、診断対象機械４０及び携帯端末２０が山奥に存在する場合等、通信ネットワーク５０が利用できないような場合、その後、携帯端末２０を移動させて通信ネットワーク５０が利用できるようになったタイミングとしてもよい。或いは、通信ネットワーク５０の利用可能な状態で、携帯端末２０のユーザが操作したタイミングとすることも可能である。
　また、周囲音データと共に送信される付属情報としては、例えば、対象情報、距離・姿勢データ及びノイズデータのいずれか又は全部を含むことができる。上記の通り、対象情報、診断対象機械４０の仕様（型式）及び状態（エンジン回転数）を含む。距離・姿勢データは、診断対象機械４０と携帯端末２０（マイク２０９）の距離及び姿勢を示すデータである。ノイズデータは、周囲音に含まれるノイズの推定音圧レベルを含む。
［Ａ－３．第１実施形態の効果］
　以上の説明から明らかなように、第１実施形態における音収集システム１０は、携帯端末２０が周囲音データを収集するに当たり、サーバ装置３０から送信される測定条件に基づいて、携帯端末２０の位置を誘導する。その後、ノイズ算出部２３９においてノイズを算出し、周囲音データを測定する際の測定状況を判定し、適切な測定状況と判断された周囲音データのみを録音可能とする。
　そして、適切な測定状況と判断された周囲音データのみがサーバ装置３０へ送信されるため、ノイズを評価した上で、測定条件を満たした高品質な周囲音データ（対象音データ）を収集することが可能となる。したがって、対象音データを解析する解析精度が向上し、精度の高い異常判定を行うことができる。
　また、周囲音データに加えて付属情報も送信されるため、サーバ装置３０は、付属情報に基づいて、適切な測定状況の下で測定された周囲音データを解析することが可能となり、診断精度を低下させることなく、解析することが可能となる。
　第１実施形態によれば、診断対象機械４０（解析対象）の周囲に発生する周囲音の検出音圧レベルと、診断対象機械４０からマイク２０９（周囲音検出手段）までの距離に対応し且つ物理モデルを用いて特定される対象音の基準音圧レベルとに基づいて、周囲音に含まれるノイズの推定音圧レベルを算出する（図４のＳ１０６、図７（Ｂ）、図８）。これにより、建設現場等、周囲音にノイズが含まれ易い環境等においても、ノイズの推定音圧レベルを算出することができ、ノイズの推定音圧レベルに応じた処理が可能となる。
　第１実施形態において、物理モデル格納部２４１（図２Ｂ）は、診断対象機械４０（解析対象）の動作状態毎に複数の物理モデルを格納する。また、ノイズ算出部２３９は、診断対象機械４０の動作状態（エンジン回転数）に応じた物理モデルを用いて、ノイズの推定音圧レベルを算出する（図４のＳ１０６、図８）。これにより、診断対象機械４０の動作状態を踏まえてノイズの推定音圧レベルを算出可能となり、ノイズの推定音圧レベルの算出精度を向上することが可能となる。
　第１実施形態において、物理モデル格納部２４１（図２Ｂ）は、診断対象機械４０（解析対象）の仕様毎に複数の物理モデルを格納する。また、ノイズ算出部２３９は、診断対象機械４０の仕様に応じた物理モデルを用いて、ノイズの推定音圧レベルを算出する（図４のＳ１０６、図８）。これにより、診断対象機械４０の仕様（型式等）を踏まえてノイズの推定音圧レベルを算出可能となり、ノイズの推定音圧レベルの算出精度を向上することが可能となる。
　第１実施形態において、物理モデルは、診断対象機械４０（解析対象）とマイク２０９（周囲音検出手段）との距離を対象音の基準音圧レベルの関数とする一次関数で示す（図７（Ｂ））。これにより、物理モデルを用いた対象音の基準音圧レベルを比較的少ない負荷で算出することが可能となる。
　第１実施形態において、音収集システム１０は、対象音の基準音圧レベルとノイズの推定音圧レベルの比（Ｓ／Ｎ比）に基づいて、周囲音の収集の可否を判定する録音制御部２３３（集音制御部）を有する（図２Ｂ）。これにより、建設現場等、周囲音にノイズが含まれ易い環境等において、ノイズが過度に大きい場合、対象音の収集を停止することとなる。換言すると、対象音の収集は、ノイズが過度に大きくない場合に限ることとなる。そのため、高品質な対象音を収集することが可能となり、対象音の解析精度が向上し、精度の高い異常判定を行うことができる。したがって、結果として、収集した対象音の利用（例えば、解析対象の状態判定）を適切に行うことが可能となる。
　第１実施形態において、音収集システム１０は、診断対象機械４０（解析対象）とマイク２０９（周囲音検出手段）との距離を測定する距離測定部２３７と、診断対象機械４０とマイク２０９との姿勢を測定する姿勢測定部２３８と、距離及び姿勢に基づいて周囲音の測定状況を判定し、測定状況に応じてマイク２０９の位置又は姿勢を誘導する位置・姿勢誘導部２４０（誘導手段）とを備える（図２Ｂ）。これにより、マイク２０９の位置又は姿勢をより好適に調整することが可能となる。
＜Ｂ．第２実施形態＞
［Ｂ－１．構成（第１実施形態との相違）］
　図９は、本発明の第２実施形態に係る音収集システム１０Ａの全体構成を簡略的に示す構成図である。第１実施形態の音収集システム１０は、携帯端末２０及びサーバ装置３０を有していた（図１）。これに対し、第２実施形態の音収集システム１０Ａは、サーバ装置３０を有さず、携帯端末２０ａのみを有する（図９）。換言すると、第２実施形態では、携帯端末２０ａが、サーバ装置３０の役割を果たす。以下では、第１実施形態と同様の構成については、同一の参照符号を付して詳細な説明を省略する。なお、携帯端末２０ａのハードウェア構成は図２Ａに示す携帯端末２０と同様である。
　図１０は、第２実施形態における携帯端末２０ａの機能構成の一例を示す図である。図１０に示す携帯端末２０ａの各機能は、図２Ａに示す記憶装置２０３に格納されているプログラムを実行することにより実現される。つまり、図１０に示す各機能は、携帯端末２０ａのＣＰＵ２０１（演算装置）の機能として構成される。携帯端末２０ａの演算装置は、通信部２３１と、周囲音検出部２３２と、録音制御部２３３と、対象情報取得部２３４と、測定条件取得部２３５と、表示部２３６と、距離測定部２３７と、姿勢測定部２３８と、ノイズ算出部２３９と、位置・姿勢誘導部２４０と、物理モデル格納部２４１と、データ解析部２４２と、測定条件格納部２４３と、データ格納部２４４とを備えている。
　携帯端末２０ａのデータ解析部２４２、測定条件格納部２４３及びデータ格納部２４４及びは、第１実施形態のサーバ装置３０のデータ解析部３０２、測定条件格納部３０３及びデータ格納部３０４と同様の構成である。
［Ｂ－２．第２実施形態の制御］
　第２実施形態の携帯端末２０ａの制御は、基本的に第１実施形態の携帯端末２０の制御と同様である。但し、上記のように、第２実施形態の携帯端末２０ａは、第１実施形態のサーバ装置３０と同様の機能も果たす点で第１実施形態の携帯端末２０と異なる。
　図１１は、第２実施形態の携帯端末２０ａが実行する処理を示すフローチャートである。図１１のステップＳ４０１、Ｓ４０２、Ｓ４０３、Ｓ４０４、Ｓ４０５、Ｓ４０６、Ｓ４０７、Ｓ４０８、Ｓ４０９、Ｓ４１０は、図４のステップＳ１０１、Ｓ１０２、Ｓ１０３、Ｓ１０４、Ｓ１０５、Ｓ１０６、Ｓ１０７、Ｓ１０８、Ｓ１０９、Ｓ１１０と基本的に同じである。但し、第２実施形態では、第１実施形態のサーバ装置３０のようなサーバ装置が存在しない。そのため、ステップＳ４０１における測定条件の取得は、携帯端末２０ａの内部で行われる。
　また、ステップＳ４１１において、携帯端末２０ａ（データ解析部２４２）は、録音した周囲音及び付属情報に基づいてデータ解析を行う。
［Ｂ－３．第２実施形態の効果］
　以上のような第２実施形態によれば、第１実施形態の効果に加えて又はこれに代えて、以下の効果を奏することができる。すなわち、第２実施形態によれば、データ解析部３０２が携帯端末２０ａに設けられるため（図１１）、オフラインでのデータ解析が可能となる。
＜Ｃ．変形例＞
　なお、本発明は、上記各実施形態に限らず、本明細書の記載内容に基づき、種々の構成を採り得ることはもちろんである。例えば、以下の構成を採用することができる。
［Ｃ－１．構成］
　第１実施形態の音収集システム１０では、携帯端末２０においてノイズ音圧レベルを算出して録音の可否を判定した（図４）。しかしながら、ノイズ音圧レベルの算出及び／又は録音の可否判定は、サーバ装置３０で行うことも可能である。換言すると、携帯端末２０の代わりに、サーバ装置３０をノイズ算出装置又は周囲音収集装置と位置付けてもよい。
　第１実施形態では、物理モデル格納部２４１を携帯端末２０に設けた（図２Ｂ）。しかしながら、物理モデル格納部２４１をサーバ装置３０に設けることも可能である。物理モデル格納部２４１をサーバ装置３０に設けることで、携帯端末２０の記憶領域の容量を圧迫しないため、携帯端末２０の処理速度向上に寄与すると期待される。また、携帯端末２０よりも高精度のサーバ装置３０を用意することで、全体的な処理速度の向上も期待される。
［Ｃ－２．制御］
（Ｃ－２－１．物理モデル）
　第１実施形態では、診断対象機械４０の仕様（型式）及び動作状態（エンジン回転数）を用いて物理モデルを選択した（図８）。しかしながら、例えば、特定の診断対象機械４０及びその動作状態が前提となっているような場合、仕様又は動作状態による物理モデルの選択は省略してもよい。第２実施形態も同様である。
　第１実施形態の物理モデルは、診断対象機械４０と携帯端末２０との距離と、対象音の基準音圧レベルとの一次関数を用いた（図７（Ｂ）参照）。換言すると、第１実施形態の物理モデルでは、周囲音、対象音及びノイズの周波数を考慮しなかった。第２実施形態も同様である。しかしながら、例えば、対象音が特定周波数のみ又は特定周波数領域のみについて支配的に発生することがわかっている場合、物理モデルに周波数を反映してもよい。
　例えば、対象音が特定周波数のみについて支配的に発生することがわかっており、対象音の解析が当該特定周波数のみを用いて行うことが可能である場合、当該特定周波数のみについてノイズ音圧レベルを算出する。すなわち、物理モデルは、当該特定周波数における距離と対象音の基準音圧レベルの関係を規定する。そして、この物理モデルを用いて、距離に応じた対象音の基準音圧レベル（特定周波数の成分）を特定する。また、フーリエ解析等を用いて周囲音の検出音圧レベルから当該特定周波数の成分のみを抽出する。そして、抽出した周囲音の検出音圧レベル（特定周波数の成分）から対象音の基準音圧レベル（特定周波数の成分）を引いてノイズ音圧レベル（特定周波数の成分）を算出する。
　これにより、診断対象機械４０（解析対象）からマイク２０９（周囲音検出手段）までの距離のみならず、周囲音の周波数を用いて対象音の基準音圧レベルを推定又は算出するため、ノイズの推定音圧レベルをより高精度に算出することが可能となる。
　或いは、対象音が特定周波数領域のみについて支配的に発生することがわかっている場合（又は対象音の周波数領域が特定されていない場合）、診断対象機械４０と携帯端末２０との距離と、対象音の基準音圧レベルと、周波数とから成る３次元曲面を物理モデルとする。そして、この３次元曲面の物理モデルを距離で切り取ることで、その距離に対応する周波数と対象音の基準音圧レベルとの２次元の物理モデルが得られる。
　この場合、ノイズ算出部２３９は、特定周波数領域に含まれる各周波数それぞれについて、距離に対応する対象音の基準音圧レベルを算出して合計する。また、マイク２０９で検出された周囲音のうち特定周波数領域に含まれる検出音圧レベルの合計を取得する。そして、周囲音の検出音圧レベル（合計値）から対象音の基準音圧レベル（合計値）を引いてノイズ音圧レベルを算出してもよい。
　第１実施形態では、物理モデルは、診断対象機械４０の仕様（型式）と、診断対象機械４０の動作状態（エンジン回転数）に基づいて選択した（図８のＳ３０２）。換言すると、第１実施形態における対象音は、診断対象機械４０全体から生じる作動音を想定していた。第２実施形態も同様である。しかしながら、これに限定されず、診断対象機械４０の特定部位（例えばポンプ、インジェクタ）から生じる作動音として物理モデルを構成してもよい。
　例えば、診断対象部位と、診断対象機械４０の仕様（型式）と、診断対象機械４０（又は診断対象部位）の動作状態（エンジン回転数）とに基づいて物理モデルを作成してもよい。つまり、ベンチマークテストで得られた車体重量２０ｔクラスのポンプの物理モデルのように、診断対象部位ごとに物理モデルを作成してもよい。診断対象部位となり得る部位が複数ある場合、実際の診断対象部位の選択は、携帯端末２０の画面を用いてユーザが行ってもよい。これにより、診断対象機械４０（解析対象）の部位に応じてノイズの推定音圧レベルを算出可能となり、ノイズの推定音圧レベルの算出精度を向上することが可能となる。
（Ｃ－２－２．位置・姿勢誘導）
　第１実施形態では、適正位置・姿勢への誘導は、表示装置２１１への表示を用いて行った（図５のＳ２０５、Ｓ２０６）。しかしながら、当該表示に加えて或いは当該表示に代えて、音声を用いて誘導してもよい。また、例えば、ノイズの推定音圧レベルの算出に着目すれば、ユーザの誘導は省略することも可能である。第２実施形態も同様である。
　第１実施形態では、適正位置への誘導に際し、併せて適正姿勢への誘導も行った（図５）。しかしながら、例えば、ユーザにとって携帯端末２０の姿勢調整が自明である場合、適正姿勢への誘導は省略してもよい。第２実施形態も同様である。
　第１実施形態では、携帯端末２０の表示装置２１１（表示部２３６）により誘導指示を表示した（図６（Ａ）～図６（Ｃ））。しかしながら、例えば、ユーザが診断対象機械４０の内部で操作を行うような場合、誘導指示は、診断対象機械４０の表示装置（図示せず）に表示するように構成してもよい。第２実施形態も同様である。
（Ｃ－２－３．ノイズ算出）
　第１実施形態の音収集システム１０では、携帯端末２０においてノイズ音圧レベルを算出して録音の可否を判定した（図４）。しかしながら、ノイズ音圧レベルの算出及び録音の可否の判定をサーバ装置３０で行うことも可能である。すなわち、携帯端末２０は、Ｓ／Ｎ比にかかわらず周囲音データをサーバ装置３０に送信し、サーバ装置３０がノイズ音圧レベルを算出する。そして、ＳＮ比が所定値以下の場合のみ、サーバ装置３０は、周囲音データをデータ格納部３０４に記録してもよい。
（Ｃ－２－４．録音可否判定）
　第１実施形態において、携帯端末２０は、対象音の基準音圧レベルとノイズの推定音圧レベルの比（Ｓ／Ｎ比）に基づいて録音の可否を判定した（図４のＳ１０８）。第２実施形態も同様である（図１１のＳ４０８）。しかしながら、例えば、ノイズの程度に応じて録音の可否を判定する観点からすれば、これに限らない。例えば、ノイズの推定音圧レベル自体を用いて録音の可否を判定することも可能である。
　以上、本発明の実施形態について詳述したが、本発明は、上記の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、種々の設計変更を行うことができるものである。
１０　音収集システム
２０　携帯端末（ノイズ算出装置、周囲音収集装置）
４０　診断対象機械（解析対象）
２０９　マイク（周囲音検出手段）
２３３　録音制御部（集音制御部）
２３７　距離測定部
２３８　姿勢測定部
２３９　ノイズ算出部
２４０　位置・姿勢誘導部（誘導手段）
２４１　物理モデル格納部

Claims (9)

  1. 　解析対象が発する音である対象音を含む前記解析対象の周囲音に含まれるノイズの音圧レベルを算出するノイズ算出装置であって、
    　前記ノイズ算出装置は、
    　プログラムを格納する記憶装置と、
    　前記プログラムを実行するように構成された演算装置と、を備え、
    　前記演算装置は、
    　　前記解析対象から前記解析対象の前記周囲音を収集する周囲音検出装置までの距離と前記対象音の基準音圧レベルとの関係を規定する物理モデルを用いて、前記距離に対応する前記対象音の基準音圧レベルを特定し、
    　　前記周囲音検出装置で検出された前記周囲音の検出音圧レベルと、前記物理モデルを用いて特定された前記対象音の基準音圧レベルとに基づいて、前記周囲音に含まれる前記ノイズの推定音圧レベルを算出するノイズ算出部を有する
    　ことを特徴とするノイズ算出装置。
  2. 　前記ノイズ算出部は、前記解析対象の動作状態に応じて選択した前記物理モデルを用いて前記対象音の基準音圧レベルを特定する
    　ことを特徴とする請求項１に記載のノイズ算出装置。
  3. 　前記ノイズ算出部は、前記解析対象の仕様に応じて選択した前記物理モデルを用いて前記対象音の基準音圧レベルを特定する
    　ことを特徴とする請求項１に記載のノイズ算出装置。
  4. 　前記物理モデルは、前記距離を前記対象音の基準音圧レベルの関数とする一次関数で示される
    　ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載のノイズ算出装置。
  5. 　前記物理モデルは、前記周囲音の周波数に応じて前記距離と前記対象音の基準音圧レベルとの関係を規定し、
    　前記ノイズ算出装置は、前記距離及び前記周囲音の周波数に応じて選択された前記物理モデルを用いて前記対象音の基準音圧レベルを特定する
    　ことを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか一項に記載のノイズ算出装置。
  6. 　前記ノイズ算出部は、前記解析対象の部位に応じて選択された前記物理モデルを用いて前記対象音の基準音圧レベルを特定する
    　ことを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか一項に記載のノイズ算出装置。
  7. 　解析対象が発する音である対象音を収集する音収集システムであって、
    　前記音収集システムは、サーバ装置と、該サーバ装置に接続される携帯端末とを備え、
    　　前記携帯端末は、
    　　プログラムを格納する記憶装置と、
    　　前記プログラムを実行するように構成された演算装置と、を備え、
    　　前記携帯端末の演算装置は、
    　前記解析対象との距離を測定し、前記解析対象の周囲に発生する周囲音の音圧レベルを検出する周囲音検出部を有し、
    　　前記サーバ装置は、
    　　プログラムを格納する記憶装置と、
    　　前記プログラムを実行するように構成された中央演算装置と、を備え、
    　　前記サーバ装置の中央演算装置は、
    　　前記距離と前記対象音の基準音圧レベルとの関係を規定する物理モデルを格納する物理モデル格納部と、
    　　前記周囲音の検出音圧レベルと、前記距離に対応し且つ前記物理モデルを用いて特定される前記対象音の基準音圧レベルとに基づいて、前記周囲音に含まれるノイズの推定音圧レベルを算出するノイズ算出部と、
    　を有することを特徴とする音収集システム。
  8. 　前記携帯端末の演算装置は、
    　前記対象音の基準音圧レベルと前記ノイズの推定音圧レベルの比又は前記ノイズの推定音圧レベルに基づいて、前記周囲音の収集の可否を判定する録音制御部を有することを特徴とする請求項７に記載の音収集システム。
  9. 　前記携帯端末の演算装置は、
    　　前記解析対象との距離及び前記解析対象に対する姿勢を測定する姿勢測定部と、
    　　前記距離及び前記姿勢に基づいて前記周囲音の測定状況を判定し、前記測定状況に応じて前記解析対象に対する位置又は姿勢を誘導する位置・姿勢誘導部と、
    　前記解析対象に対する前記位置又は姿勢を誘導するための誘導表示を前記携帯端末の表示装置に表示させる表示部と、
    　を有することを特徴とする請求項７又は８に記載の音収集システム。
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