JP3130369B2 - Helicopter sound extraction and identification device - Google Patents
Helicopter sound extraction and identification deviceInfo
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Description
【０００１】[0001]
【産業上の利用分野】本発明は、１以上の音源が発生す
る音響波を捕捉して音源としてヘリコプタが存在するこ
とを識別するヘリコプタ音の抽出・識別装置に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a helicopter sound extraction / identification apparatus for capturing an acoustic wave generated by one or more sound sources and identifying the presence of a helicopter as a sound source.
【０００２】[0002]
【従来の技術】特定音源の存在を識別する従来の音源識
別装置として、音響波の周波数帯域、レベル、周波数特
性の特徴等から音源を識別するものがある（例えば、特
開平３−２６８２２４号明細書及び図面）。ヘリコプタ
が近傍に存在するか否かを音響信号を処理して判別する
ヘリコプタ音の抽出・識別装置としては、従来開示され
ているものがないが、他の音源を被識別対象とした抽出
・識別装置を適用すると、上述したように音響波の周波
数帯域、レベル、周波数特性の特徴等から音源がヘリコ
プタであるかを識別するものとなる。2. Description of the Related Art As a conventional sound source identification device for identifying the presence of a specific sound source, there is a device for identifying a sound source based on characteristics of a frequency band, a level, and a frequency characteristic of an acoustic wave. Letters and drawings). There is no conventionally disclosed helicopter sound extraction / identification device that determines whether or not a helicopter is present by processing an acoustic signal, but extraction / identification using another sound source as an identification target. When the apparatus is applied, as described above, it is determined whether the sound source is a helicopter based on the characteristics of the acoustic wave frequency band, level, frequency characteristics, and the like.
【０００３】図２は、このような従来技術から推測され
るヘリコプタ音の抽出・識別装置の構成を示すものであ
る。FIG. 2 shows a configuration of an apparatus for extracting and identifying a helicopter sound deduced from the prior art.
【０００４】図２において、ヘリコプタ音の抽出・識別
装置は、音響センサ１、ハイパスフィルタ２、ローパス
フィルタ３、レベル検出回路４及び表示機５から構成さ
れている。[0004] In FIG. 2, the helicopter sound extraction / identification device includes an acoustic sensor 1, a high-pass filter 2, a low-pass filter 3, a level detection circuit 4, and a display device 5.
【０００５】音響センサ１は、１以上の音源６ａ、６
ｂ、６ｃ、…が発生した音響波Ｓ１ａ、Ｓ１ｂ、Ｓ１
ｃ、…を捕捉し、これを電気信号（音響信号）Ｓ２に変
換してハイパスフィルタ２及びローパスフィルタ３でな
る帯域制限構成に与える。ここで、音源６ａ、６ｂ、６
ｃ、…として被識別対象のヘリコプタが含まれているこ
とは多い。The acoustic sensor 1 includes one or more sound sources 6a, 6
b, 6c,... generated acoustic waves S1a, S1b, S1
c,... are captured, converted to an electric signal (acoustic signal) S2, and given to a band limiting configuration including a high-pass filter 2 and a low-pass filter 3. Here, the sound sources 6a, 6b, 6
c,... often include a helicopter to be identified.
【０００６】ところで、ヘリコプタが発生する音響波
（以下、ヘリコプタ音と呼ぶ）において、レベルが高い
スペクトラムは約２００Ｈｚ以下に存在することが分か
っている。また、ヘリコプタ音の存在を識別しようとす
る環境下では、風雑音のような可聴音周波数の下限近傍
以下にエネルギーが集中している外来雑音が多く、音響
信号Ｓ２にはこの外来雑音成分が多く含まれている。Incidentally, it is known that in an acoustic wave generated by a helicopter (hereinafter, referred to as a helicopter sound), a spectrum having a high level exists at about 200 Hz or less. Further, in an environment in which the presence of a helicopter sound is to be identified, there are many extraneous noises such as wind noises whose energy is concentrated below the lower limit of the audible sound frequency, and the acoustic signal S2 has many such extraneous noise components. include.
【０００７】ハイパスフィルタ２は音響信号Ｓ２に含ま
れている外来雑音成分等を除去するものであり、ローパ
スフィルタ３はヘリコプタ音が存在する場合にレベルが
高くなるスペクトラムの存在範囲に限定するためのもの
である。このようにしてヘリコプタからの音響波のレベ
ルが高い周波数帯域の情報だけを利用できるようにして
いる。The high-pass filter 2 is for removing extraneous noise components and the like contained in the sound signal S2, and the low-pass filter 3 is for limiting the spectrum to a range where the level becomes high when a helicopter sound is present. Things. In this way, only the information in the frequency band where the level of the acoustic wave from the helicopter is high can be used.
【０００８】このようにしてヘリコプタ音が存在する場
合と存在しない場合とでレベルが異なる帯域に絞り込ま
れた音響信号Ｓ３はレベル検出回路４に与えられる。レ
ベル検出回路４は、入力された音響信号Ｓ３について、
スペクトラムの包絡線について、ピークレベルやレベル
が高いスペクトラムの存在する周波数範囲等を求め、こ
れらを予め格納している対応する基準情報と照合するこ
とにより、音源としてヘリコプタ６ａが存在するか否か
を判別する。このようにして得られた判別結果は、レベ
ル検出回路４から表示機５に与えられて記録されたり表
示されたりする。[0008] The sound signal S 3 thus narrowed down to a band in which the level differs depending on whether or not helicopter sound exists is supplied to the level detection circuit 4. The level detection circuit 4 calculates the input sound signal S3
With respect to the envelope of the spectrum, the peak level and the frequency range where the spectrum with a high level exists are obtained, and these are compared with corresponding reference information stored in advance to determine whether the helicopter 6a exists as the sound source. Determine. The determination result obtained in this way is provided from the level detection circuit 4 to the display device 5 to be recorded or displayed.
【０００９】図３は、ヘリコプタ音及び他の音源（例え
ばキャタビラを有する車両）からの音響波のスペクトラ
ムの包絡線例である。ヘリコプタが存在し得る環境下に
おいて問題となる他の音源は車両であることが多く、ヘ
リコプタ音と車両音とを識別できるようにすればヘリコ
プタの存在を確認できる。ヘリコプタ音の包絡線は図３
（Ａ）に示すようであり、レベルが高いスペクトラムが
存在する周波数範囲は、上述した帯域制限された周波数
範囲の中で可聴音周波数の下限に近い部分である。これ
に対して、他の音源が発生する音響波の包絡線は図３
（Ｂ）に示すようであり、レベルが高いスペクトラムが
存在する周波数範囲は、上述した帯域制限された周波数
範囲の中でほぼ中央部（１００Ｈｚ近傍）である。FIG. 3 is an example of an envelope of a spectrum of a helicopter sound and a spectrum of an acoustic wave from another sound source (for example, a vehicle having a caterpillar). Another problematic sound source in an environment where a helicopter can exist is a vehicle in many cases. If the helicopter sound and the vehicle sound can be distinguished, the presence of the helicopter can be confirmed. Figure 3 shows the envelope of the helicopter sound.
As shown in (A), the frequency range in which a high-level spectrum exists is a portion near the lower limit of the audible sound frequency in the above-mentioned band-limited frequency range. On the other hand, the envelope of the acoustic wave generated by another sound source is shown in FIG.
As shown in (B), the frequency range in which a high-level spectrum exists is almost at the center (around 100 Hz) in the above-mentioned band-limited frequency range.
【００１０】上述した従来の装置は、このようにヘリコ
プタ音は、他の音源からの音響波に比較して、レベルが
高いスペクトラムが存在する周波数範囲等が異なること
に基づいてなされている。すなわち、レベル検出回路４
には、このような音源によって異なるレベルが高いスペ
クトラムが存在する周波数範囲を区別するための閾値等
の基準情報が格納されており、現時点でレベルが高いス
ペクトラムが存在する周波数範囲を基準情報に基づいて
定めてヘリコプタの存在可否を判定する。[0010] The above-mentioned conventional apparatus is based on the fact that the helicopter sound has a different frequency range in which a spectrum having a high level exists, as compared with acoustic waves from other sound sources. That is, the level detection circuit 4
Stores reference information such as a threshold for distinguishing a frequency range in which a spectrum having a different level is high according to such a sound source.Based on the reference information, a frequency range in which a spectrum having a high level exists at the present time is stored. And determine whether a helicopter exists.
【００１１】[0011]
【発明が解決しようとする課題】上述した装置は、パワ
ーの大きい音響波を発生する音源としてヘリコプタだけ
が存在する場合には、有効に機能するものである。The above-described apparatus functions effectively when only a helicopter is present as a sound source that generates an acoustic wave having a large power.
【００１２】しかしながら、ヘリコプタ音を抽出・識別
しようとする情況下においては、背景雑音よりもかなり
パワーの大きい音響波を発生する他の音源（車両等）が
ヘリコプタと共に存在することが実際上多い。このよう
な複数の音源が発生する音響波が混在する場合には、ロ
ーパスフィルタ３から出力された音響信号Ｓ３のスペク
トラムの包絡線は、ヘリコプタが単一音源の場合の図３
（Ａ）に示す曲線からかなり異なることも生じ、そのた
め、確実にヘリコプタ音を抽出・識別することは困難で
あった。その結果、判定結果に対する信頼度は低くな
り、技術的に満足できるものではなかった。However, in a situation where a helicopter sound is to be extracted and identified, other sound sources (vehicles and the like) that generate an acoustic wave having much higher power than background noise actually exist together with the helicopter. When such acoustic waves generated by a plurality of sound sources are mixed, the envelope of the spectrum of the acoustic signal S3 output from the low-pass filter 3 is the envelope of FIG.
There is also a considerable difference from the curve shown in (A), which makes it difficult to reliably extract and identify helicopter sounds. As a result, the reliability of the determination result was low and was not technically satisfactory.
【００１３】また、ヘリコプタの機種が異なっても、ス
ペクトラムの包絡線は類似した形状であり、上述した装
置によって音響波を発生しているヘリコプタの機種を特
定するようなことはできないものであった。Further, even if the model of the helicopter is different, the envelope of the spectrum has a similar shape, and it is not possible to specify the model of the helicopter generating the acoustic wave by the above-described device. .
【００１４】本発明は、以上の点を考慮してなされたも
のであり、音源としてヘリコプタが存在するか否かをヘ
リコプタ以外の音源が存在しても高精度に識別すること
ができるヘリコプタ音の抽出・識別装置を提供しようと
するものである。また、本発明は、存在するヘリコプタ
の機種をも識別可能なヘリコプタ音の抽出・識別装置を
提供しようとするものである。The present invention has been made in view of the above points, and it is possible to accurately determine whether or not a helicopter exists as a sound source even if a sound source other than the helicopter is present. It is intended to provide an extraction / identification device. Another object of the present invention is to provide a helicopter sound extraction / identification device capable of identifying the type of an existing helicopter.
【００１５】[0015]
【課題を解決するための手段】かかる課題を解決するた
め、本発明は、音響センサが音響波電気変換して得た音
響信号に基づいて、音源としてヘリコプタが存在するか
否かを識別するヘリコプタ音の抽出・識別装置であっ
て、あらかじめヘリコプタが存在するときに上記音響信
号のスペクトラムから、そのレベルが設定帯域内の平均
値より大きい線スペクトルの帯域幅を基準値として、そ
の線スペクトルの総数を基準の総数と、または線スペク
トルどうしのピッチ規則性を基準のピッチ規則性として
求めておき、ヘリコプタの存在を識別するときには一時
点における上記音響信号のスペクトラムを求め、そのス
ペクトラムに含まれていてかつレベルが大きい複数の線
スペクトルの帯域幅および周波数を求める音響分析手段
と、求めた帯域幅が共に上記基準値以下となる線スペク
トルの総数が上記基準の総数より多ければ、または線ス
ペクトルどうしのピッチ規則性が上記基準のピッチ規則
性より多ければヘリコプタが存在することを識別する判
別処理手段とを有することを特徴とした。SUMMARY OF THE INVENTION In order to solve the above-mentioned problems, the present invention provides a helicopter for identifying whether or not a helicopter exists as a sound source based on an acoustic signal obtained by acoustic wave electric conversion by an acoustic sensor. A sound extraction / identification device that uses the above acoustic signal when a helicopter is
From the spectrum of the signal, the level is the average within the set band.
Using the bandwidth of the line spectrum that is greater than
The total number of line spectra in the
Pitch regularity between tolls as standard pitch regularity
Ask for a temporary helicopter presence
The spectrum of the acoustic signal at the point is obtained, and a plurality of lines included in the spectrum and having a large level are obtained.
Acoustic analysis means for determining the bandwidth and frequency of the spectrum, and a line spectrum for which the determined bandwidth is both equal to or less than the reference value.
If the total number of
Pitch regularity between the patterns is the above-mentioned pitch regularity
And a discriminating means for discriminating the presence of a helicopter if the number is greater than the gender .
【００１６】音響センサが音響波電気変換して得た音響
信号に基づいて、音源としてヘリコプタが存在するか否
かを識別するヘリコプタ音の抽出・識別装置であって、
あらかじめヘリコプタの特定の機種が存在するときに上
記音響信号のスペクトラムから、そのレベルが設定帯域
内の平均値より大きい線スペクトルの帯域幅を基準値と
して、線スペクトルどうしの周波数の組を基準の組と、
または線スペクトルどうしのピッチ規則性の組を基準の
ピッチ規則性の組として求めておき、ヘリコプタの存在
を識別するときには一時点における上記音響信号のスペ
クトラムを求め、そのスペクトラムに含まれていてかつ
レベルが大きい複数の線スペクトルの帯域幅および周波
数を求める音響分析手段と、求めた帯域幅が共に上記基
準値以下となる線スペクトルどうしの周波数の組が上記
基準の組より多ければ、または線スペクトルどうしのピ
ッチ規則性の組が上記基準のピッチ規則性の組より多け
ればヘリコプタの機種を決定する判別処理手段とを有す
ることを特徴とした。A helicopter sound extraction / identification device for identifying whether or not a helicopter is present as a sound source based on an acoustic signal obtained by acoustic wave electrical conversion by an acoustic sensor,
When a specific model of helicopter exists in advance,
From the sound signal spectrum, the level is
The bandwidth of the line spectrum that is larger than the average value in
Then, a set of frequencies between the line spectra is set as a reference set,
Or a set of pitch regularities between line spectra
Determined as a set of pitch regularity, the presence of a helicopter
When identifying the sound signal, the spectrum of the acoustic signal at a point in time is obtained, and the sound analysis means for obtaining the bandwidths and frequencies of a plurality of line spectra included in the spectrum and having a large level, and the obtained bandwidth are both the above-described base.
The set of frequencies between line spectra below the quasi-value is above
More than the set of criteria, or
Pitch regularity set is greater than the above pitch regularity set
A determination processing means for determining a model of the helicopter .
【００１７】ここで、判別処理手段が、スペクトラム範
囲内に設定した複数のウィンドウ周波数範囲で線スペク
トル群を判別することが好ましい。Here, the discrimination processing means is adapted to transmit the spectrum range.
Line specs in multiple window frequency ranges set in box
It is preferable to determine the torr group .
【００１８】[0018]
【作用】ヘリコプタの存在を確認しようとする環境下
で、ヘリコプタ以外のパワーが大きい音響波を発生する
音源としては車両が考えられる。ヘリコプタ音を実測し
て得たスペクトラムを分析すると、ヘリコプタ音の主体
はレベルの高いロータ音で、しかもこのロータ音の成分
周波数は非常に安定した多くの線スペクトラムであるこ
とが分かる。これに対して、車両音を実測して得たスペ
クトラムを分析すると、車両音はエンジン音成分やキャ
タピラ音成分が主体であって成分周波数の安定性が低い
ことが分かる。また、ヘリコプタ音のスペクトラムのピ
ーク帯域幅は、常に車両音のスペクトラムのピーク幅よ
り狭いことが分かる。In an environment where the presence of a helicopter is to be confirmed, a vehicle can be considered as a sound source other than the helicopter that generates an acoustic wave having a large power. Analyzing the spectrum obtained by actually measuring the helicopter sound, it is found that the main component of the helicopter sound is a high-level rotor sound, and that the component frequencies of the rotor sound are many very stable line spectra. On the other hand, analysis of the spectrum obtained by actually measuring the vehicle sound shows that the vehicle sound is mainly composed of the engine sound component and the caterpillar sound component, and the component frequency is low in stability. It can also be seen that the peak bandwidth of the spectrum of the helicopter sound is always narrower than the peak width of the spectrum of the vehicle sound.
【００１９】そこで、本発明は、音響信号のスペクトラ
ムの帯域幅が狭い線スペクトルとみなせるピークの情報
に基づいて、ヘリコプタ音を抽出・識別することとし
た。Therefore, according to the present invention, a helicopter sound is extracted and identified based on information of a peak which can be regarded as a line spectrum having a narrow bandwidth of the spectrum of the acoustic signal.
【００２０】本発明において、音響分析手段は、音響セ
ンサが捕捉音響波を電気信号に変換して得た音響信号の
スペクトラムを求め、また、スペクトラムに含まれてい
るレベルが大きい各ピークについて少なくともその帯域
幅と周波数とを求める。上述のように、帯域幅が所定値
以下の狭いピーク(線スペクトル)はヘリコプタ音では多
数生じるが車両音ではさほど生じない。判別処理手段
は、このような線スペクトル群の総数、ピッチ規則性に
基づいてヘリコプタが存在することと、その機種とを識
別する。In the present invention, the acoustic analysis means obtains a spectrum of an acoustic signal obtained by the acoustic sensor converting the captured acoustic wave into an electric signal, and at least each peak having a large level contained in the spectrum is obtained. Find bandwidth and frequency. As described above, a large number of narrow peaks (line spectra) having a bandwidth equal to or less than a predetermined value occur in a helicopter sound but not so much in a vehicle sound. The discrimination processing means determines the total number of such line spectrum groups and the pitch regularity.
The helicopter and its model based on the
Separate .
【００２１】ここで、ヘリコプタが複数ある場合には、
帯域幅が所定値以下のピークが多数生じて機種を識別し
にくい。しかし、ヘリコプタが１個の場合には、その機
種によって帯域幅が所定値以下のピークの現れ方が異な
ってくる。そこで、判別処理手段が、ヘリコプタ音に対
する音響信号でレベルが高くなるスペクトラム範囲を複
数に分割した各周波数範囲のピーク情報の組に基づい
て、存在するヘリコプタの機種を識別できるか否か、識
別できる場合におけるその機種を決定することが好まし
い。Here, when there are a plurality of helicopters,
Many peaks having a bandwidth equal to or less than a predetermined value occur, making it difficult to identify the model. However, when there is one helicopter, the appearance of a peak whose bandwidth is equal to or less than a predetermined value differs depending on the model. Therefore, based on a set of peak information in each frequency range obtained by dividing the spectrum range in which the level is increased by the acoustic signal for the helicopter sound into a plurality of pieces, it is possible to determine whether or not the model of the existing helicopter can be identified. It is preferable to determine the model in that case.
【００２２】また、上述したようなヘリコプタ音の特質
から、判別処理手段が、ヘリコプタ音に対する音響信号
でレベルが高くなるスペクトラム範囲の全体及び又はこ
のスペクトラム範囲内の複数の各周波数範囲に含まれ
る、帯域幅が所定値以下のピーク数を判定に利用するこ
とが好ましく、このようにすると判別処理が高速にでき
る可能性が高い。Further, from the above-described characteristics of the helicopter sound, the discriminating processing means includes the entire spectrum range in which the level of the sound signal corresponding to the helicopter sound is high and / or the plurality of frequency ranges within the spectrum range. It is preferable to use the number of peaks whose bandwidth is equal to or less than a predetermined value for the determination. In this case, there is a high possibility that the determination process can be performed at high speed.
【００２３】[0023]
【実施例】以下、本発明の一実施例を図面を参照しなが
ら詳述する。ここで、図１がこの実施例の構成を示すブ
ロック図である。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS An embodiment of the present invention will be described below in detail with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of this embodiment.
【００２４】図１において、この実施例のヘリコプタ音
の抽出・識別装置は、音響センサ１１、ハイパスフィル
タ１２、ローパスフィルタ１３、アナログ／デジタル変
換回路１４、線形予測演算回路１５、ピーク検出回路１
６、判別処理回路１７及び表示機１８から構成されてい
る。この実施例の各構成要素１１〜１８は、例えば４か
所に分けて設けられている。すなわち、ハイパスフィル
タ１２、ローパスフィルタ１３、アナログ／デジタル変
換回路１４及び線形予測演算回路１５は送端機２０に設
けられ、ピーク検出回路１６及び判別処理回路１７は分
析機２１に設けられ、音響センサ１１、送端機２０、分
析機２１及び表示機１８は互いに別の位置に設けられ、
有線又は無線によって相互に接続されている。In FIG. 1, a helicopter sound extraction / identification apparatus of this embodiment includes an acoustic sensor 11, a high-pass filter 12, a low-pass filter 13, an analog / digital conversion circuit 14, a linear prediction operation circuit 15, and a peak detection circuit 1.
6, a discrimination processing circuit 17 and a display device 18. The components 11 to 18 of this embodiment are provided, for example, at four locations. That is, the high-pass filter 12, the low-pass filter 13, the analog / digital conversion circuit 14, and the linear prediction operation circuit 15 are provided in the transmitter 20, the peak detection circuit 16 and the discrimination processing circuit 17 are provided in the analyzer 21, and the acoustic sensor 11, the transmitter 20, the analyzer 21, and the display 18 are provided at different positions from each other,
They are interconnected by wire or wirelessly.
【００２５】音響センサ１１は、１以上の音源３０ａ、
３０ｂ、３０ｃ、…が発生した音響波Ｓ１１ａ、Ｓ１１
ｂ、Ｓ１１ｃ、…を捕捉し、これを電気信号（アナログ
音響信号）Ｓ１２に変換してカットオフ周波数が適宜選
定されているハイパスフィルタ１２及びローパスフィル
タ１３でなる帯域制限構成に与える。なお、この実施例
の装置はヘリコプタ音の抽出・識別機能を有するので、
ヘリコプタが音源として存在する可能性は当然に高い。The acoustic sensor 11 includes one or more sound sources 30a,
Acoustic waves S11a, S11 generated by 30b, 30c,...
b, S11c,... are captured and converted into an electric signal (analog sound signal) S12, which is applied to a band-limiting configuration including a high-pass filter 12 and a low-pass filter 13 whose cutoff frequencies are appropriately selected. Since the device of this embodiment has a function of extracting and identifying helicopter sounds,
The possibility that a helicopter exists as a sound source is naturally high.
【００２６】アナログ音響信号Ｓ１２は送端機２０に与
えられる。送端機２０のハイパスフィルタ１２及びロー
パスフィルタ１３は、従来のこれらフィルタと同様な理
由によって設けられたものである。ハイパスフィルタ１
２は音響信号Ｓ１２に含まれている外来雑音（風雑音）
成分等を除去し、ローパスフィルタ１３はヘリコプタ音
が存在する場合にレベルが高くなるスペクトラムの存在
範囲に限定する。このようにしてヘリコプタ音が存在す
る場合と存在しない場合とでレベルが異なる帯域に絞り
込まれたアナログ音響信号Ｓ１３はアナログ／デジタル
変換回路１４に与えられる。アナログ／デジタル変換回
路１４はこの信号Ｓ１３を量子化してデジタル音響信号
Ｓ１４に変換して線形予測演算回路１５に与える。The analog sound signal S12 is supplied to the transmitting device 20. The high-pass filter 12 and the low-pass filter 13 of the terminal device 20 are provided for the same reason as the conventional filters. High pass filter 1
2 is an external noise (wind noise) included in the acoustic signal S12
The low-pass filter 13 removes components and the like, and limits the range of the spectrum where the level increases when a helicopter sound is present. The analog sound signal S13 narrowed down to a band having different levels depending on whether or not helicopter sound is present is supplied to the analog / digital conversion circuit 14. The analog / digital conversion circuit 14 quantizes the signal S13, converts the signal S13 into a digital audio signal S14, and supplies the digital audio signal S14 to the linear prediction operation circuit 15.
【００２７】図４は、ヘリコプタ音及び車両音のスペク
トラムの一例を模式的に示すものである。ヘリコプタ音
を実測して得たスペクトラムを検討すると、ヘリコプタ
音の主体はレベルの高いロータ音で、しかもこのロータ
音の成分周波数は図４（Ａ）に示すように非常に安定し
た多数の線スペクトラムである。これに対して、車両音
を実測して得たスペクトラムを検討すると、車両音はエ
ンジン音成分やキャタピラ音成分が主体であって図４
（Ｂ）に示すように成分周波数の安定性が低い。また、
図４（Ａ）及び（Ｂ）の比較から明らかなように、ヘリ
コプタ音のスペクトラムのピーク帯域幅は、常に車両音
のスペクトラムのピーク幅より狭いことが分かった。FIG. 4 schematically shows an example of a spectrum of a helicopter sound and a vehicle sound. When examining the spectrum obtained by actually measuring the helicopter sound, the helicopter sound is mainly composed of a high-level rotor sound, and the component frequency of the rotor sound has a very stable line spectrum as shown in FIG. It is. On the other hand, when examining the spectrum obtained by actually measuring the vehicle sound, the vehicle sound is mainly composed of the engine sound component and the caterpillar sound component.
As shown in (B), the stability of the component frequency is low. Also,
4A and 4B, it is found that the peak bandwidth of the spectrum of the helicopter sound is always narrower than the peak width of the spectrum of the vehicle sound.
【００２８】そこで、この実施例は、このようなヘリコ
プタ音が車両音に比較して有する特質を利用してヘリコ
プタ音を抽出・識別することとした。すなわち、音響信
号Ｓ１４のスペクトラムのピーク情報（線スペクトル情
報）に基づいて、ヘリコプタ音を抽出・識別することと
した。なお、従来の技術の項目でも記載したように、ヘ
リコプタが存在し得る環境下において問題となる他の音
源は車両であることが多く、ヘリコプタ音と車両音とを
識別できるようにすればヘリコプタの存在を識別でき
る。Therefore, in this embodiment, the helicopter sound is extracted and identified by utilizing the characteristics of the helicopter sound as compared with the vehicle sound. That is, the helicopter sound is extracted and identified based on the spectrum peak information (line spectrum information) of the acoustic signal S14. As described in the section of the prior art, the other sound source that is a problem in an environment where a helicopter can exist is a vehicle in many cases. Can identify its existence.
【００２９】線形予測演算回路１５はデジタル音響信号
Ｓ１４に対して線形予測（ＬＰＣ）演算を施して線形予
測係数データＳ１５を分析機２１のピーク検出回路１６
に与える。線形予測演算回路１５は、例えば、スペクト
ラム推定精度が高くなると共に演算処理時間が短い瞬時
化最大エントロピー法（ＩＭＥＭ法）に従って高次の分
析精度による線形予測係数データＳ１５を得る。なお、
この線形予測係数データＳ１５は、後述するように、ス
ペクトラムのピーク情報を算出するために利用されるも
のである。The linear prediction operation circuit 15 performs a linear prediction (LPC) operation on the digital acoustic signal S14 and outputs the linear prediction coefficient data S15 to the peak detection circuit 16 of the analyzer 21.
Give to. The linear prediction operation circuit 15 obtains linear prediction coefficient data S15 with higher-order analysis accuracy, for example, according to the instantaneous maximum entropy method (IMEM method) in which the spectrum estimation accuracy is high and the operation processing time is short. In addition,
The linear prediction coefficient data S15 is used for calculating spectrum peak information, as described later.
【００３０】なお、瞬時化最大エントロピー法について
は、論文『瀧澤由美著、「瞬時化最大エントロピー法に
基づく非定常過程のスペクトル推定法」（電子情報通信
学会論文誌 A Vol. J73-a No.6 pp.1083-1093 1990年６
月）』に詳しく記載されている。Regarding the instantaneous maximum entropy method, see the paper "Yumi Takizawa," Spectrum Estimation Method for Nonstationary Processes Based on Instantaneous Maximum Entropy Method "(Transactions of the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers, A Vol. J73-a No. 6 pp.1083-1093 1990/6
Mon)] is described in detail.
【００３１】分析機２１におけるピーク検出回路１６
は、線形予測演算回路１５から与えられた線形予測係数
データＳ１５を用いて、正規方程式（線形予測係数デー
タＳ１５から周波数値及びレベル値を求める方程式）に
より音響信号Ｓ１４のスペクトラムを求める（推定す
る）。例えば、線形予測演算に瞬時化最大エントロピー
法を適用している場合にはこのスペクトラム推定にも瞬
時化最大エントロピー法を適用する。なお、この場合の
正規方程式は、上記論文における(20)式〜(25)式が該当
する。The peak detection circuit 16 in the analyzer 21
Obtains (estimates) the spectrum of the acoustic signal S14 by using a normal equation (an equation for obtaining a frequency value and a level value from the linear prediction coefficient data S15) using the linear prediction coefficient data S15 given from the linear prediction operation circuit 15. . For example, when the instantaneous maximum entropy method is applied to the linear prediction operation, the instantaneous maximum entropy method is also applied to this spectrum estimation. The normal equations in this case correspond to the equations (20) to (25) in the above-mentioned paper.
【００３２】また、ピーク検出回路１６は、スペクトラ
ムにおける各ピークの周波数と帯域幅（以下、ピーク帯
域幅と呼ぶ）とレベルとを求める。ここで、ピークは、
例えば近傍周波数成分又は帯域制限された全域の周波数
成分の平均レベルに所定レベルを足した第１の基準レベ
ルより大きいものとする。また、ピーク帯域幅は、例え
ば近傍周波数成分又は帯域制限された全域の平均レベル
に所定レベルを足した第２の基準レベルがピーク形状を
横切る帯域幅とする。Further, the peak detection circuit 16 obtains the frequency, bandwidth (hereinafter, referred to as peak bandwidth) and level of each peak in the spectrum. Where the peak is
For example, it is assumed to be larger than a first reference level obtained by adding a predetermined level to the average level of the nearby frequency component or the frequency component of the entire band limited. The peak bandwidth is, for example, a bandwidth in which a second reference level obtained by adding a predetermined level to a nearby frequency component or the average level of the entire band-limited region crosses the peak shape.
【００３３】この実施例の場合、線スペクトルであるか
否かを決定するピークの急峻性は、このように定量化さ
れたピーク帯域幅で表すこととしている。すなわち、ピ
ーク帯域幅の値が小さいほどピークは急峻なもの（線ス
ペクトルとみなせるもの）である。各ピーク周波数や各
ピークの帯域幅や各ピークのレベル等でなるピーク情報
Ｓ１６は判別処理回路１７に与えられる。In the case of this embodiment, the steepness of the peak that determines whether or not the spectrum is a line spectrum is represented by the peak bandwidth quantified in this way. That is, the smaller the value of the peak bandwidth, the steeper the peak (the one that can be regarded as a line spectrum). Peak information S16 including each peak frequency, each peak bandwidth, each peak level, and the like is provided to the discrimination processing circuit 17.
【００３４】判別処理回路１７は、与えられたピーク情
報Ｓ１６に含まれている各ピークについて、線スペクト
ルととらえることができる急峻性を満足するか否か（ピ
ーク帯域幅が所定値以下の狭帯域ピークか否か）を判定
する。そして、判別処理回路１７は、急峻性を満足する
各狭帯域幅ピークの情報を総合的に利用して、ヘリコプ
タ音が含まれているか否かを判定し、また、含まれてい
ると判定した場合には各狭帯域幅ピークの情報によって
表されたスペクトラムの分布状態からヘリコプタの機種
の識別をも行なう。なお、ヘリコプタが２以上ある場合
において、ヘリコプタの機種を特定できないことも生じ
る。The discrimination processing circuit 17 determines whether or not each peak included in the given peak information S16 satisfies the steepness that can be regarded as a line spectrum (a narrow band whose peak bandwidth is equal to or less than a predetermined value). (Whether or not it is a peak). Then, the discrimination processing circuit 17 determines whether or not the helicopter sound is included, and determines that the helicopter sound is included, by comprehensively using information of each narrow bandwidth peak satisfying the steepness. In this case, the type of helicopter is also identified from the distribution state of the spectrum represented by the information of each narrow bandwidth peak. When there are two or more helicopters, the model of the helicopter may not be specified.
【００３５】判別処理回路１７によるヘリコプタ音が含
まれているか否かを識別する具体的な判別処理をいくつ
か例示すると以下の通りである。なお、以下に例示した
ものを複数組み合わせて判定しても良い。また、各狭帯
域幅ピーク（線スペクトル）の情報を利用して判定する
点に特徴があり、利用の仕方は次に例示したものに限定
されるものではない。Some specific discriminating processes for discriminating whether or not a helicopter sound is included in the discriminating processing circuit 17 are as follows. The determination may be made by combining a plurality of the following examples. Further, the method is characterized in that the determination is made using information of each narrow bandwidth peak (line spectrum), and the method of use is not limited to the following examples.
【００３６】(1) フィルタ１２及び１３による通過帯域
全体における狭帯域幅ピークの総数を求めてそれを閾値
と比較して識別する。 (2) 周波数軸上でのピッチに規則性がある狭帯域幅ピー
クの総数を求めてそれを閾値と比較して識別する。 (3) 各狭帯域幅ピークのレベル情報から包絡線を求めて
この包絡線においてレベルが高い周波数範囲を決定して
この周波数範囲の周波数軸上での位置によって識別す
る。 (4) フィルタ１２及び１３による通過帯域内に複数のウ
ィンドウ周波数範囲を設定し、各ウィンドウ周波数範囲
の狭帯域幅ピーク数を求め、各ウィンドウ周波数範囲に
ついて閾値と比較し、閾値より多くなったウィンドウ周
波数範囲の数に基づいて識別する。 (5) 周波数軸上での狭帯域幅ピークのピッチ規則性を、
基準のピッチ規則性と照合して識別する。(1) The total number of narrow bandwidth peaks in the entire pass band by the filters 12 and 13 is obtained and compared with a threshold to identify the peak. (2) Obtain the total number of narrow bandwidth peaks having regular pitches on the frequency axis, and compare them with a threshold to identify them. (3) An envelope is obtained from the level information of each narrow bandwidth peak, a frequency range having a high level in the envelope is determined, and the frequency range is identified based on the position on the frequency axis. (4) A plurality of window frequency ranges are set in the pass band by the filters 12 and 13, the number of narrow bandwidth peaks in each window frequency range is obtained, and each window frequency range is compared with a threshold. Identify based on the number of frequency ranges. (5) The pitch regularity of the narrow bandwidth peak on the frequency axis is
Identify by comparing with the standard pitch regularity.
【００３７】判別処理回路１７によるヘリコプタの機種
を識別する具体的な判別処理をいくつか例示すると以下
の通りである。なお、以下に例示したものを複数組み合
わせて判定しても良い。また、この場合も、各狭帯域幅
ピーク（線スペクトル）の情報を利用して判定する点に
特徴があり、利用の仕方は次に例示したものに限定され
るものではない。Some specific discriminating processes for discriminating the model of the helicopter by the discriminating processing circuit 17 are as follows. The determination may be made by combining a plurality of the following examples. Also in this case, the feature is that the determination is made using the information of each narrow bandwidth peak (line spectrum), and the use method is not limited to the following examples.
【００３８】(1) 各狭帯域幅ピークの周波数でなる組
を、予め機種毎に格納されている基準の周波数の組と照
合して識別する。 (2) フィルタ１２及び１３による通過帯域内に複数のウ
ィンドウ周波数範囲を設定し、各ウィンドウ周波数範囲
の狭帯域幅ピーク数の組を求め、この組情報を、予め機
種毎に格納されている基準の組情報と照合して識別す
る。 (3) 周波数軸上での狭帯域幅ピークのピッチ規則性を求
め、予め機種毎に格納されている基準のピッチ規則性と
照合して識別する。(1) A set of frequencies of each narrow bandwidth peak is identified by comparing it with a set of reference frequencies stored in advance for each model. (2) A plurality of window frequency ranges are set in the pass band by the filters 12 and 13, a set of narrow bandwidth peak numbers in each window frequency range is obtained, and this set information is stored in a standard stored in advance for each model. Is identified by collating with the set information of. (3) The pitch regularity of the narrow bandwidth peak on the frequency axis is obtained and identified by comparing with the reference pitch regularity stored in advance for each model.
【００３９】表示機１８は、このようにして得られた判
定結果Ｓ１７を記録したり表示したりするものである。The display 18 records and displays the judgment result S17 obtained in this way.
【００４０】以上の構成を有するヘリコプタ音の抽出・
識別装置の近傍に、パワーが大きい音響波を発生するヘ
リコプタや車両がない場合や、車両だけがある場合に
は、ピーク検出回路１６によって得られたレベルが高い
狭帯域幅ピークは非常に少なく、判別処理回路１７は狭
帯域幅ピークの情報を総合的に利用して判断しても（例
えば上記例示方法による）ヘリコプタが存在しないとい
う結果を得て出力する。Extraction of helicopter sound having the above configuration
In the case where there is no helicopter or vehicle that generates a large acoustic wave in the vicinity of the identification device, or in the case where there is only a vehicle, the level obtained by the peak detection circuit 16 is very small, and the narrow bandwidth peak is very small. The discrimination processing circuit 17 obtains and outputs the result that no helicopter is present (for example, according to the above-described method) even if the judgment is made by comprehensively using the information of the narrow bandwidth peak.
【００４１】これに対して、以上の構成を有するヘリコ
プタ音の抽出・識別装置の近傍に、パワーが大きい音響
波を発生する音源としてヘリコプタだけがある場合や、
ヘリコプタと車両とがある場合には、ピーク検出回路１
６によって検出されたレベルが高い狭帯域幅ピークは多
く生じ、判別処理回路１７はこのように多く狭帯域幅ピ
ークの情報を総合的に利用して判断することで（例えば
上記例示方法による）ヘリコプタが存在するという結果
を得て出力する。On the other hand, when there is only a helicopter as a sound source for generating an acoustic wave having a large power in the vicinity of the helicopter sound extraction / identification device having the above configuration,
When there is a helicopter and a vehicle, the peak detection circuit 1
6, a high level of narrow bandwidth peaks detected by the helicopter 6 is generated, and the discrimination processing circuit 17 makes a comprehensive use of information of the narrow bandwidth peaks to make a judgment (for example, by the above-described method). Is obtained and output.
【００４２】従って、上記実施例によれば、車両音等の
他の音源からの発生音響にはないヘリコプタ音だけが有
する特質を考慮し、レベルが大きい狭い帯域幅を有する
ピーク（線スペクトル）の情報に基づいて、ヘリコプタ
音を抽出・識別するようにしたので、他の音源の存在に
かかわらずヘリコプタ音を精度良く抽出・識別すること
ができる。Therefore, according to the above embodiment, taking into account the characteristics of only the helicopter sound which is not included in the sound generated from other sound sources such as vehicle sound, the peak (line spectrum) having a large level and a narrow bandwidth is considered. Since the helicopter sound is extracted and identified based on the information, the helicopter sound can be accurately extracted and identified regardless of the presence of other sound sources.
【００４３】また、当該装置の近傍に存在するヘリコプ
タが１，２個程度の場合には、狭帯域幅ピークの分布情
報に基づいて、機種をも判定することができる。When only one or two helicopters are present in the vicinity of the apparatus, the model can be determined based on the distribution information of the narrow bandwidth peak.
【００４４】なお、上記実施例においては、音響信号の
スペクトラムを、音響信号に線形予測演算を施した後そ
の線形予測係数を用いたスペクトラム推定法を適用して
得るものを示したが、高速フーリエ変換等の他のスペク
トラム分析方法を適用して求めても良い。また、線形予
測演算によってスペクトラムを推定する場合であって
も、その推定法が瞬時化最大エントロピー法に限定され
るものではない。In the above embodiment, the spectrum of the audio signal is obtained by performing a linear prediction operation on the audio signal and then applying the spectrum estimation method using the linear prediction coefficient. It may be obtained by applying another spectrum analysis method such as conversion. Further, even when the spectrum is estimated by the linear prediction operation, the estimation method is not limited to the instantaneous maximum entropy method.
【００４５】また、線形予測演算での次数や、音響セン
サ１１からの音響信号を帯域制限する通過帯域等は、使
用環境や処理時間等を考慮して適宜選定すれば良い。The order in the linear prediction operation, the pass band for band-limiting the acoustic signal from the acoustic sensor 11, and the like may be appropriately selected in consideration of the use environment, processing time, and the like.
【００４６】[0046]
【発明の効果】以上のように、本発明によれば、車両音
等の他の音源からの発生音響にはないヘリコプタ音だけ
が有する特質を考慮し、狭い帯域幅を有するレベルが高
いピークの情報に基づいて、ヘリコプタ音を抽出・識別
するようにしたので、他の音源の存在にかかわらずヘリ
コプタ音を精度良く抽出・識別することができる。ま
た、狭い帯域幅を有するレベルが高いピークの分布情報
に基づいて、ヘリコプタの機種をも識別することが可能
である。As described above, according to the present invention, taking into account the characteristics of only the helicopter sound which is not included in the sound generated from other sound sources such as vehicle sounds, the level of the peak having a narrow bandwidth is high. Since the helicopter sound is extracted and identified based on the information, the helicopter sound can be accurately extracted and identified regardless of the presence of other sound sources. It is also possible to identify the type of helicopter based on the distribution information of peaks having a narrow bandwidth and a high level.
【図１】実施例の構成を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of an embodiment.
【図２】従来の構成を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram showing a conventional configuration.
【図３】従来の識別方法を説明する音響信号スペクトラ
ムの包絡線を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing an envelope of an acoustic signal spectrum for explaining a conventional identification method.
【図４】上記実施例の識別方法を説明する音響信号スペ
クトラムを示す図である。FIG. 4 is a diagram showing an acoustic signal spectrum for explaining the identification method of the embodiment.
１１…音響センサ、１２…ハイパスフィルタ、１３…ロ
ーパスフィルタ、１５…線形予測演算回路、１６…ピー
ク検出回路、１７…判別処理回路。11: Acoustic sensor, 12: High-pass filter, 13: Low-pass filter, 15: Linear prediction operation circuit, 16: Peak detection circuit, 17: Discrimination processing circuit
フロントページの続き (56)参考文献 特開 昭59−72028（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−88928（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G01H 3/08 G01H 17/00 Continuation of the front page (56) References JP-A-59-72028 (JP, A) JP-A-2-88928 (JP, A) (58) Fields investigated (Int. Cl. 7 , DB name) G01H 3 / 08 G01H 17/00
Claims (3)
響信号に基づいて、音源としてヘリコプタが存在するか
否かを識別するヘリコプタ音の抽出・識別装置であっ
て、あらかじめヘリコプタが存在するときに上記音響信号の
スペクトラムから、そのレベルが設定帯域内の平均値よ
り大きい線スペクトルの帯域幅を基準値として、その線
スペクトルの総数を基準の総数と、または線スペクトル
どうしのピッチ規則性を基準のピッチ規則性として求め
ておき、ヘリコプタの存在を識別するときには一時点に
おける 上記音響信号のスペクトラムを求め、そのスペク
トラムに含まれていてかつレベルが大きい複数の線スペ
クトルの帯域幅および周波数を求める音響分析手段と、求めた帯域幅が共に上記基準値以下となる線スペクトル
の総数が上記基準の総数より多ければ、または線スペク
トルどうしのピッチ規則性が上記基準のピッチ規則性よ
り多ければヘリコプタが存在することを識別する 判別処
理手段とを有することを特徴としたヘリコプタ音の抽出
・識別装置。1. A helicopter sound extraction / identification device for identifying whether or not a helicopter is present as a sound source based on an acoustic signal obtained by acoustic wave electrical conversion by an acoustic sensor, wherein the helicopter is present in advance. Sometimes the above sound signal
From the spectrum, the level is better than the average value within the set band.
Using the bandwidth of the larger line spectrum as a reference value,
The total number of spectra and the total number of criteria, or line spectra
Calculate the pitch regularity of each other as the standard pitch regularity
Be aware that when identifying the presence of a helicopter,
The spectrum of the above-mentioned acoustic signal is obtained, and a plurality of line spectra included in the spectrum and having a large level are obtained.
Acoustic analysis means for determining the bandwidth and frequency of the vector, and a line spectrum in which the determined bandwidth is both equal to or less than the reference value.
If the total number of
The pitch regularity between the torquers is the same as the above pitch regularity.
A helicopter sound extraction / identification device, comprising: a discrimination processing means for identifying the presence of a helicopter if the number is larger .
響信号に基づいて、音源としてヘリコプタが存在するか
否かを識別するヘリコプタ音の抽出・識別装置であっ
て、あらかじめヘリコプタの特定の機種が存在するときに上
記音響信号のスペクトラムから、そのレベルが設定帯域
内の平均値より大きい線スペクトルの帯域幅を基準値と
して、線スペクトルどうしの周波数の組を基準の組と、
または線スペクトルどうしのピッチ規則性の組を基準の
ピッチ規則性の組として求めておき、ヘリコプタの存在
を識別するときには一時点における 上記音響信号のスペ
クトラムを求め、そのスペクトラムに含まれていてかつ
レベルが大きい複数の線スペクトルの帯域幅および周波
数を求める音響分析手段と、求めた帯域幅が共に上記基準値以下となる線スペクトル
どうしの周波数の組が上記基準の組より多ければ、また
は線スペクトルどうしのピッチ規則性の組が上記基準の
ピッチ規則性の組より多ければヘリコプタの機種を決定
する 判別処理手段とを有することを特徴としたヘリコプ
タ音の抽出・識別装置。2. A helicopter sound extraction / identification device for identifying whether or not a helicopter is present as a sound source based on an acoustic signal obtained by acoustic wave electrical conversion by an acoustic sensor, wherein a helicopter specific Up when model exists
From the sound signal spectrum, the level is
The bandwidth of the line spectrum that is larger than the average value in
Then, a set of frequencies between the line spectra is set as a reference set,
Or a set of pitch regularities between line spectra
Determined as a set of pitch regularity, the presence of a helicopter
Obtains the spectrum of the acoustic signal at a time when the identifying, and acoustic analysis means for determining the bandwidth and frequencies of the plurality of line spectrum included have and level is high in the spectrum, determined bandwidth are both the reference Line spectrum below the value
If there are more sets of frequencies than the set of above criteria, then
Means that the set of pitch regularities between line spectra is
Decide helicopter model if more than pitch regularity set
Determination processing means and extraction and identification apparatus helicopter sound that characterized by having the.
範囲内に設定した複数のウィンドウ周波数範囲で上記線
スペクトル群を判別することを特徴とした請求項１又は
請求項２に記載のヘリコプタ音の抽出・識別装置。3. The method according to claim 2, wherein the discrimination processing means is configured to execute the spectrum processing.
The above line in multiple window frequency ranges set within the range
3. The helicopter sound extraction / identification device according to claim 1, wherein the spectrum group is determined .
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP04127344A JP3130369B2 (en) | 1992-05-20 | 1992-05-20 | Helicopter sound extraction and identification device |
Applications Claiming Priority (1)
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|---|---|---|---|
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Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05322640A JPH05322640A (en) | 1993-12-07 |
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101838714B1 (en) * | 2016-07-21 | 2018-03-14 | 이용 | scarf and manufacturing method thereof |
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|---|---|---|---|---|
| JPH08122142A (en) * | 1994-10-21 | 1996-05-17 | Omron Corp | Device and method for discrimination |
-
1992
- 1992-05-20 JP JP04127344A patent/JP3130369B2/en not_active Expired - Fee Related
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| KR101838714B1 (en) * | 2016-07-21 | 2018-03-14 | 이용 | scarf and manufacturing method thereof |
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