JP4065314B2 - 対象音分析装置、対象音分析方法および対象音分析プログラム - Google Patents

Description

本発明は、対象音と同じ基本周期を有する対象音とは異なる音と、対象音とを区別して、評価音に対象音が含まれるか否かを分析する装置、方法およびプログラムに関する。特に、評価音における対象音の基本周期が存在する時間や周波数帯域を決定することにより、評価音に対象音が含まれるか否かを分析する装置、方法およびプログラムに関する。

基本周期を分析する技術は、混合音分離、音判別、音声合成など幅広い分野で利用されており重要な役割を担っている。例えば、混合音分離において、音声の基本周期であるピッチを用いて非周期的な雑音を含む混合音の中から音声を抽出するものがある。また、楽音の基本周期を用いてオーケストラの演奏を楽器ごとに分離するものがある。さらに、音声合成において、音声の基本周期であるピッチをパラメータの１つとして抽出して合成音声を作成するものがある。

基本周期を分析する第１の従来技術では、聴覚フィルタやフーリエ変換により作成した時間−周波数構造（スペクトログラム）を用いて、自己相関を計算することにより、基本周期を抽出している（例えば、非特許文献１参照）。

第１の従来技術では、所定の時間間隔で入力した信号をフーリエ変換して時間−周波数構造（スペクトログラム）を計算する。そして、所定の周波数において、時間軸方向にパワースペクトルの自己相関を計算することで、基本周期を抽出する。

図３５Ａおよび図３５Ｂは、時間−周波数構造を用いて基本周期を求める方法を説明する図である。

図３５Ａに、ある周波数におけるパワースペクトルを示す。縦軸はパワースペクトルの大きさを示し、横軸はサンプル番号を示す。図３５Ｂに、図３５Ａに示したパワースペクトルの自己相関を示す。縦軸は自己相関を示し、横軸は基本周期の候補を示す。

ここで、自己相関の求め方と、基本周期の求め方について説明する。

ある周波数における、ある時刻（サンプル番号）

のパワースペクトルを

とすると、自己相関

は、数４により算出される。

なお、数４において

は、基本周期の候補であり、

は、分析領域内のサンプル数である。

基本周波数

は、数８に示すように最大の自己相関（数３）をもつ基本周期の候補として求める。

図３５Ｂの例では基本周期は１１０サンプル（に対応する時間）となる。

基本周期を分析する第２の従来技術では、ウェーブレット変換により作成した、ある周波数におけるパワースペクトルの時間構造を用いて、パワースペクトルの大きさが所定の閾値以上となる時間間隔を求めることで基本周期を抽出している（例えば、特許文献１参照）。

第２の従来技術では、ある時間間隔で入力した信号をウェーブレット変換してパワースペクトルの時間構造を作成する。例えば、入力した信号

の２進ウェーブレット変換値

は、２進数列で量子化したスケールパラメータ

およびシフトパラメータ

を用いて、数１３により算出される。

ここで、分析する周波数帯域はスケールパラメータ（数１１）により決定される。また、シフトパラメータ（数１２）はサンプル番号に対応する。

なお、数１３において、

はウェーブレット関数、

はウェーブレット関数（数１４）の複素共役である。

図３６に、スケールパラメータ

に対応する周波数で、音声信号をウェーブレット変換したときのパワースペクトルの時間構造を示す。縦軸はパワースペクトル（数１３）を示し横軸はサンプル番号（数１２）を示す。

図３６に示すように、音声信号をウェーブレット変換すると、パワースペクトルの時間構造はあるサンプル番号において大きな値をもつ形状になる。この従来技術では、パワースペクトルのピークを検出するための閾値

が設定されており、パワースペクトルの大きさと閾値（数１７）とを比較して閾値以上のピークを決定する。そして、閾値を越えるピークの時間間隔を基本周期

とする。図３６の例では基本周期は１１０サンプル（に対応する時間）となる。

基本周期を分析する第３の従来技術では、声道調音等価フィルタの逆フィルタ特性に設定したフィルタに原音声を通して得られる残差波形パターンを用いて基本周期（ピッチ）を求めている。このとき、ある時間間隔で残差波形パターンと有声音の合成時に用いる１ピッチ波形パターン（基本波形パターン）との相互相関を求め、相互相関のピークの時間間隔を基本周期（ピッチ）としている（例えば、特許文献２参照）。

図３７Ａ〜図３７Ｃに、残差波形パターンと相互相関との関係を示す。

逆フィルタリングによって図３７Ａに示される残差波形パターンが抽出される。次に、図３７Ｂに示される有声音の合成時に用いる１ピッチ波形パターンと残差波形パターンとの相互相関を求める。図３７Ｃには、残差波形パターンと１ピッチ波形パターンとの相互相関の時間構造が示されている。この時間構造は、残差波形パターンに対して１ピッチ波形パターンをある時間間隔で時間シフトさせて相互相関を求めて、この相互相関を時間ごとに横軸に並べたものである。図３７Ｃの例では基本周期は２ｍｓとなる。
Malcolm Slaney、外１名、"A Perceptual Pitch Detector"、１９９０年、ICASSP(International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing)、IEEE（第３章） 特開２００４-１２６８５５号公報（第１項、第３図、第４図） 特開昭６３-５３９８号公報（第１項、第３図）

しかしながら、第１の従来技術では、対象音と同じ基本周期をもつ対象音と異なる音に対しても、対象音と同じ基本周期の値を出力するため、対象音とは同じ基本周期をもつ対象音とは異なる音と対象音とを区別して基本周期を分析することが困難であるという問題がある。例えば、基本周期（ピッチ）の類似した２人の男性の声を区別して基本周期を分析することが困難である。このため、評価音に対象音が含まれるか否かを分析することが困難である。

また、第２の従来技術でも、対象音と同じ基本周期をもつ対象音と異なる音に対しても、対象音と同じ基本周期の値を出力するため、対象音とは同じ基本周期をもつ対象音とは異なる音と対象音とを区別して基本周期を分析することが困難であるという問題がある。このため、評価音に対象音が含まれるか否かを分析することが困難である。例えば、基本周期の類似した２人の男性の声を区別して基本周期を分析する場合に声の大きさによりパワースペクトルの最大値が変動するため、対象としない人のパワースペクトルの最大値が対象とする人のパワースペクトルの最大値よりも大きい場合には閾値を設定することが困難である。

さらに、第３の従来技術でも、対象音と同じ基本周期をもつ対象音と異なる音に対しても、対象音と同じ基本周期の値を出力するため、対象音とは同じ基本周期をもつ対象音とは異なる音と対象音とを区別して基本周期を分析することが困難である。このため、評価音に対象音が含まれるか否かを分析することが困難である。

本発明は、このような問題点に鑑みてなされたものであり、「対象音」と「対象音と同じ基本周期を有する対象音と異なる音」とを区別して、評価音に対象音が含まれるか否かを分析することができる対象音分析装置等を提供することを目的とする。特に、評価音における対象音の基本周期が存在する時間や周波数帯域を決定する対象音分析装置等を提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明に係る対象音分析装置は、評価音に対象音が含まれるか否かを分析する対象音分析装置であって、基本周期を分析するために用いられる分析波形である対象音を準備する対象音準備手段と、基本周期を分析される被分析波形である評価音を準備する評価音準備手段と、前記差分値が所定の閾値以下となる時刻の繰返し間隔を算出し、前記繰返し間隔の周期と前記対象音の基本周期とが略等しい場合に前記評価音に前記対象音が存在すると判定し、前記繰返し間隔の周期と前記対象音の基本周期とが略等しく無い場合に前記評価音に前記対象音が存在しないと判定する分析手段とを備える。

これによって、評価音と対象音の差分値を算出して、所定の閾値以下である差分値における繰り返し間隔の周期と対象音の基本周期とに基づいて、評価音に対象音が存在するか否かを判定するため、対象音とは同じ基本周期をもつ対象音とは異なる音と対象音とを区別して対象音の有無を分析することができる。なぜなら、評価音が対象音であるときに差分値の最小値が近似的にゼロになり、評価音が対象音とは同じ基本周期をもつ対象音とは異なる音のときには差分値の最小値はゼロから離れた大きな値になるからである。

好ましくは、前記対象音準備手段は、前記対象音を周波数分析することにより得られる対象音周波数パターンを準備し、前記評価音準備手段は、前記評価音を周波数分析することにより得られる評価音周波数パターンを準備し、前記分析手段は、前記評価音周波数パターンに対して前記対象音周波数パターンを時間シフトさせながら、対応する時刻における前記評価音周波数パターンと前記対象音周波数パターンとの差分値を順次算出して、前記差分値が所定の閾値以下となる時刻の繰返し間隔を算出し、前記繰返し間隔の周期と前記対象音の基本周期とが略等しい場合に前記評価音に前記対象音が存在すると判定し、前記繰返し間隔の周期と前記対象音の基本周期とが略等しく無い場合に前記評価音に前記対象音が存在しないと判定する。

これによって、評価音周波数パターンと対象音周波数パターンの差分値を算出して、所定の閾値以下である差分値における繰り返し間隔の周期と前記対象音の基本周期とに基づいて、前記評価音に前記対象音が存在するか否かを判定するため、対象音と同じ基本周期を有する対象音と異なる音と対象音とを区別して対象音の有無を分析することができる。ここでは、評価音を周波数分析した評価音周波数パターンと対象音を周波数分析した対象音周波数パターンとを用いるため、周波数帯域ごとに対象音の有無を分析できる。例えば、対象音と雑音とが混合した評価音を分析する場合に、雑音のない周波数帯域を選択して対象音の有無を分析できる。

さらに好ましくは、前記対象音分析装置は、さらに、前記対象音に関連する音情報を設定する音情報設定手段を備え、前記対象音準備手段は、設定された前記音情報に基づいて前記対象音または前記対象音周波数パターンを準備する。

これによって、対象音準備手段は、音情報設定手段が設定した音情報に基づいて対象音を準備するため、対象音準備手段が準備する対象音を制御することができる。また、対象音準備手段は、音情報設定手段が設定した対象音に関する音情報に基づいて対象音周波数パターンを準備するため、対象音準備手段が準備する対象音周波数パターンを制御することができる。これにより、利用者は、音情報設定手段を用いて対象音を設定することができる。

さらに好ましくは、前記音情報設定手段は、対象音の入力を受け付け、入力された前記対象音を前記音情報とし、前記対象音準備手段は、入力された前記対象音を準備される前記対象音とするか、または、さらに、当該対象音を周波数分析することにより前記対象音周波数パターンを準備する。

これによって、対象音準備手段は、音情報設定手段が入力した対象音を準備する対象音とするため、対象音準備手段は、対象音の候補となる複数の音を事前に記憶する必要がなく記憶容量を小さくできる。また、対象音準備手段は、音情報設定手段が入力した対象音を用いて対象音周波数パターンを作成するため、対象音準備手段は、対象音の候補に対応する複数の対象音周波数パターンを記憶する必要がなく記憶容量を小さくできる。

さらに好ましくは、前記対象音分析装置は、さらに、複数の評価音の各々に対して前記対象音を時間シフトさせながら、対応する時刻における前記評価音と前記対象音との差分値を順次算出して、前記差分値の最小値を算出し、前記複数の評価音に対応する複数の前記最小値のうちの最大値に基づいて、前記所定の閾値を設定する閾値設定手段を備える。

これによって、複数の評価音に共通する閾値を設定することができる。例えば、同じバイク音であっても、騒音下で集音されたバイク音と騒音のない環境下で集音されたバイク音とをそれぞれ評価音とした場合に、２つのバイク音に共通する閾値を設定することができる。よって、複数の対象音に対して適切な閾値が設定でき複数の対象音に対して対象音の有無を分析できる。また、閾値を適切に制御することにより対象音の有無の分析誤りを減少できる。

さらに好ましくは、前記対象音準備手段は、前記対象音と所定の周波数成分から構成される非周期な分析波形との相互相関により算出される、振幅スペクトルおよび位相スペクトルの少なくとも一方を含む対象音周波数パターンを準備し、前記評価音準備手段は、評価音と前記分析波形との相互相関により算出される、振幅スペクトルおよび位相スペクトルの少なくとも一方を含む評価音周波数パターンを準備する。

これによって、非周期な分析波形を用いて作成された、対象音周波数パターンおよび評価音周波数パターンを用いて対象音の基本周期を分析するため、対象音および評価音の周期的特徴が現れる。このため対象音の有無が分析できる。例えば、対象音の基本周期よりも高い周波数帯域における対象音周波数パターンにも対象音の基本周期が現れるため、対象音の基本周期に対応する周波数帯域に雑音が付加されても対象音の有無を分析できる。また、全ての周波数帯域において対象音周波数パターンに対象音の基本周期が現れるため周波数帯域ごとに基本周期を分析でき対象音抽出に利用できる。

さらに好ましくは、前記対象音準備手段は、前記対象音と、所定の周波数成分から構成される分析波形の一部を構成し所定の時間分解能を有する複数の局所分析波形との、それぞれの相互相関により算出される、振幅スペクトルおよび位相スペクトルの少なくとも一方を含む複数の対象音周波数パターンを準備し、前記評価音準備手段は、前記評価音と前記複数の局所分析波形との、それぞれの相互相関により算出される、振幅スペクトルおよび位相スペクトルの少なくとも一方を含む複数の評価音周波数パターンを準備し、前記分析手段は、前記複数の局所分析波形を用いて準備された前記複数の対象音周波数パターンの組を対象音周波数パターンのデータとし、前記複数の局所分析波形を用いて準備された前記評価音周波数パターンの組を評価音周波数パターンのデータとして、前記評価音周波数パターンのデータに対して前記対象音周波数パターンのデータを時間シフトさせながら、対応する時刻における前記評価音周波数パターンのデータと前記対象音周波数パターンのデータとの差分値を順次算出して、前記差分値が所定の閾値以下となる時刻の繰返し間隔を算出し、前記繰返し間隔の周期と前記対象音の基本周期とが略等しい場合に前記評価音に前記対象音が存在すると判定し、前記繰返し間隔の周期と前記対象音の基本周期とが略等しく無い場合に前記評価音に前記対象音が存在しないと判定する。

これによって、複数の局所分析波形を用いて準備された対象音周波数パターンと、複数の局所分析波形を用いて準備された評価音周波数パターンと、それぞれ一組のデータとして用いて基本周期を分析するため、分析波形での周波数分解能における時間的な周波数構造の変化が扱え、周波数分解能をあたかも細かくして基本周期を分析することができる。例えば、混合音において雑音の少ない狭い周波数帯域で基本周期を分析できる。これにより、混合音（評価音）中の対象音の有無をより正確に判定することができる。

さらに好ましくは、前記対象音分析装置は、さらに、前記分析手段で用いる対象音周波数パターンおよび評価音周波数パターンの周波数帯域を設定する周波数設定手段を備え、前記分析手段は、前記周波数設定手段で設定された前記周波数帯域の前記対象音周波数パターンおよび前記評価音周波数パターンを用いて、前記対象音の基本周期を分析する。

これによって、周波数設定手段を用いて、分析手段で用いる対象音周波数パターンおよび評価音周波数パターンの周波数帯域を制御できる。これにより、分析する周波数帯域を変更したり分析する周波数帯域の帯域幅を変更したりできる。例えば、対象音と雑音が混合した評価音から対象音の有無を分析する場合に、雑音のない周波数帯域を選択して基本周期を分析できる。

なお、本発明は、このような特徴的な手段を備える対象音分析装置として実現することができるだけでなく、対象音分析装置に含まれる特徴的な手段をステップとする対象音分析方法として実現したり、対象音分析装置に含まれる特徴的な手段としてコンピュータを機能させるプログラムとして実現したりすることもできる。そして、そのようなプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc-Read Only Memory）等の記録媒体やインターネット等の通信ネットワークを介して流通させることができるのは言うまでもない。

以上のように、評価音に対して対象音を時間シフトさせながら評価音と対象音との差分値を算出した場合に所定の閾値以下である繰り返し時間間隔の周期と対象音の基本周期とに基づいて評価音に対象音が存在するか否かを判定することにより、「対象音」と「対象音と同じ基本周期を有する対象音と異なる音」とを区別して、評価音に対象音が含まれるか否かを分析することができる。さらに、突発的に対象音に類似した波形パターンの雑音等が評価音の中にあったとしても、突発的な雑音等であるか対象音であるか正確に分析することもできる。

はじめに、本発明による対象音分析方法の概念を説明する。

図１Ａ〜図１Ｇに、本発明による対象音分析方法の模式図を示す。

はじめに、評価音が対象音である場合について説明する。図１Ａに示した評価音Ａ（図１Ｃに示す対象音の３周期分の波形パターン）に対して、図１Ｃに示した対象音（ここでは基本波形パターンを用いている）を時間シフトさせながら、対応する時刻における評価音Ａと対象音との差分値を順次算出する。差分値を算出した結果を図１Ｄに示す。評価音Ａは対象音と同一であるため差分値の最小値がゼロになる部分が存在する。そして、差分値がゼロになる時間間隔は対象音の基本周期と一致する。したがって、評価音の中に対象音が存在する場合は、差分値がゼロになる時間間隔の周期が対象音の基本周期と一致することがわかる。なお、繰り返し時間間隔は、所定の閾値以下である差分値における繰り返し時間間隔とする。この例では閾値はゼロより少し大きな値としている。図１Ｄに示すように、ゼロより少し大きい閾値以下である差分値の繰り返し間隔は、差分値がゼロになる時間間隔と同一である。

次に、評価音が、同じ基本周期をもつ対象音とは異なる音である場合について説明する。図１Ｂに示した評価音Ｂ（図１Ｃに示す対象音と同じ基本周期を有する対象音と異なる音の３周期分の波形パターン）に対して、図１Ｃに示した対象音を時間シフトさせながら、対応する時刻における評価音Ｂと対象音との差分値を順次算出する。差分値を算出した結果を図１Ｅに示す。評価音Ｂに含まれる音は、対象音と基本周期は同じであるが波形パターンが対象音の波形パターンと異なるため、差分値の最小値はゼロにならず大きな値をもつことになる。このとき評価音Ｂは対象音と同一の基本周期をもつ波形パターンであるため差分値の最小値の時間間隔は対象音の基本周期と同一になる。そこで、閾値を導入して所定の閾値以下である差分値の繰り返し時間間隔に基づいて対象音が評価音に存在するか否かを分析する。この閾値は図１Ｄで示した閾値と同一の値（ゼロより少し大きい値）である。図１Ｅに示すように、評価音の中に対象音と同一の波形パターンが存在しないために差分値はゼロとならず、閾値以下である差分値の繰り返しは存在しない。したがって、本方法によって、評価音Ｂが対象音とは異なることを判定できる。

以上説明したように、評価音と対象音の差分値を算出して、所定の閾値以下である差分値における繰り返し間隔に基づいて評価音の中に対象音が存在するか否かを分析する。すなわち、繰り返し時間間隔の周期が対象音の基本周期に略等しい場合は評価音の中に対象音が存在すると判定し、繰り返し時間間隔の周期が対象音の基本周期に略等しく無い場合は評価音の中に対象音が存在しないと判定するように分析する。この構成により、対象音と同じ基本周期を有する対象音と異なる音と対象音とを区別して評価音の中に対象音が存在するか否かを分析することができる。

また、繰り返し間隔に基づいて評価音の中に対象音が存在するかを分析することで、突発的に対象音に類似した波形パターンの雑音等が評価音の中にあったとしても、突発的な雑音等であるか対象音であるか正確に分析することもできる（詳細は、第１の実施の形態で後述する）。

本発明で導入した閾値は、対象音の基本波形パターンにゆらぎがなければゼロより少し大きい値とすることで設定できる。また、対象音の基本波形パターンにゆらぎが存在する場合は、対象音の基本波形パターンのゆらぎ幅を考慮しながら差分値の最小値のゆらぎによる変動の最大値より少し大きな値とすることで設定できる。また、分析誤りの結果をフィードバックすることで調節することもできる。また、複数の対象音を扱う場合には対象音ごとに値を設定することもできる。

ここで、本発明との比較のため、図１Ｆおよび図１Ｇに、第３の従来技術を用いた場合の結果を模式的に示す。第３の従来技術では、声道調音等価フィルタの逆フィルタ特性に設定したフィルタに原音声を通して得られる残差波形パターン（評価音に対応）と有声音の合成時に用いる１ピッチ波形パターン（対象音に対応）との相互相関の時間間隔で基本周期を決定していた。図１Ｆに、図１Ａに示した評価音Ａに対して、図１Ｃに示した対象音を時間シフトさせながら、対応する時刻における評価音Ａと対象音との相互相関を順次算出した結果の一例を示す。図１Ｇに、図１Ｂに示した評価音Ｂに対して、図１Ｃに示した対象音を時間シフトさせながら、対応する時刻における評価音Ａと対象音との相互相関を順次算出した結果の一例を示す。第３の従来技術では、本発明による差分値とは異なり、相互相関を用いているため対象音と異なる音に対しても大きな値をとることがある。このため閾値を導入することが困難である。このことは、差分値とは異なり、相関値は符号が一致するか否かを判定するものであり、相関値を算出する２個の波形パターンの符号が一致する部分の波形パターンの値が大きい場合には、２個の波形パターンが同一であるか否かに関わらず大きな値をとるためである。このように、相関値を用いた従来技術では閾値を導入することが困難であった。また、本願発明者は、相互相関を対象音（対象音周波数パターン）および対応する評価音（評価音周波数パターン）の大きさで正規化した正規化相互相関を導入した後に閾値を用いることを考えたが、音（周波数パターン）の大きさの情報が欠如するため、対象音（対象音周波数パターン）より非常に大きい又は小さい対象音以外の音（周波数パターン）に対しても形状が相似であれば対象音と誤って判断されてしまうため利用することが困難であることがわかった。特に、対象音（対象音周波数パターン）が正弦波のように単純な形状であり振幅が非常に小さい雑音区間の評価音（評価音周波数パターン）を分析するときに、量子化誤差の影響も加わり分析誤りが増加してしまう。また、対象音を周波数帯域ごとに分割して分析するときには、周波数帯域間における対象音周波数パターンの大きさの関係（対象音のスペクトル構造）が重要となるため、周波数パターンの大きさの情報が必要となる。これと比較して本発明による差分値は、音の大きさの情報を利用できるため上記の課題を解決できる。

以下本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。

（第１の実施の形態）
図２は、本発明の、第１の実施の形態における対象音分析装置の全体構成を示すブロック図である。ここでは、本発明に係る対象音分析装置が車両検知システムに組み込まれた一例が示されている。本実施の形態では、バイク音の基本周期を分析することにより利用者の周辺にバイク音が存在することを判定することで、利用者にバイクの接近を知らせる場合を例にして説明する。

車両検知システム１００は、評価音Ｓ１００がバイク音であるかを検知し、バイク音の場合には警告音Ｓ１０３を出力するシステムであり、基本周期分析部１０１と、警告音出力部１０５とを備える。

基本周期分析部１０１は、評価音Ｓ１００の基本周期を分析する処理部であり、対象音準備部１０２と、評価音準備部１０３と、分析部１０４とを備える。

対象音準備部１０２には対象音Ｓ１０１と対象音Ｓ１０１の基本周期Ｓ１０５とが記憶されている。分析部１０４には閾値Ｓ１０４が記憶されている。対象音準備部１０２は、対象音Ｓ１０１と基本周期Ｓ１０５を分析部１０４へ出力する。評価音準備部１０３は、評価音Ｓ１００を入力して分析部１０４へ出力する。分析部１０４は、評価音Ｓ１００に対して対象音Ｓ１０１を時間シフトさせながら、対応する時刻における評価音Ｓ１００と対象音Ｓ１０１との差分値を順次算出して、閾値Ｓ１０４以下である差分値における繰り返し時間間隔の周期と対象音Ｓ１０１の基本周期Ｓ１０５とに基づいて、評価音Ｓ１００中に対象音Ｓ１０１が存在するか否かを分析して、基本周期Ｓ１０５を用いて評価音Ｓ１００において対象音Ｓ１０１が存在する場合に検知信号Ｓ１０２を警告音出力部１０５へ出力する。

対象音準備部１０２は、基本周期を分析するために用いられる分析波形パターンである対象音を準備する対象音準備手段の一例である。

評価音準備部１０３は、基本周期を分析される被分析波形パターンである評価音を準備する評価音準備手段の一例である。

分析部１０４は、前記評価音に対して前記対象音を時間シフトさせながら、対応する時刻における前記評価音と前記対象音との差分値を順次算出して、前記差分値が所定の閾値以下となる時刻の繰返し間隔を算出し、当該繰返し間隔の周期と前記対象音の基本周期とに基づいて、前記評価音に前記対象音が存在するか否かを判定する分析手段の一例である。

警告音出力部１０５は、検知信号Ｓ１０２を入力したときに警告音Ｓ１０３を利用者へ提示する。

次に、以上のように構成された車両検知システム１００の動作について説明する。

図３は、車両検知システム１００の動作手順を示すフローチャートである。

この例では、車両検知システム１００を出荷する前に、対象音準備部１０２には対象音Ｓ１０１としてバイク音が記憶されており（ステップ２００）、さらに対象音Ｓ１０１であるバイク音の基本周期Ｓ１０５が記憶されている。また、分析部１０４には閾値Ｓ１０４が記憶されている。

図４にバイク音の一例を示す。これよりバイク音が周期的な音であることがわかる。また、図５Ａ〜図５Ｃに対象音Ｓ１０１の一例を示す。対象音は、図５Ａに示す１周期分のバイク音でもよいし、図５Ｂに示す２周期分のバイク音でもよいし、図５Ｃに示す３周期分のバイク音でもよく、対象音の時間長の制約はない。この例では図５Ａに示す１周期分のバイク音を対象音Ｓ１０１とする。また、対象音Ｓ１０１の基本周期Ｓ１０５は２．９ｍｓ〜３．２ｍｓである。

はじめに、車両検知システム１００を起動することで、評価音準備部１０３は、マイクを用いて評価音Ｓ１００である利用者の周辺の音を取り込み始める（ステップ２０１）。この例では利用者の周辺の音からバイク音の基本周期が数個含まれる９ｍｓの間隔で評価音を取り込む。すなわち利用者の周辺の音を９ｍｓごとに区分しながら入力してバイク音の基本周期を分析することになる。

次に、利用者の周辺の音から構成された評価音Ｓ１００の中に、対象音準備部１０２に記憶された対象音Ｓ１０１であるバイク音の基本周期が含まれているか否かを分析する（ステップ２０２）。具体的には、分析部１０４において、評価音Ｓ１００に対して対象音Ｓ１０１を時間シフトさせながら、対応する時刻における評価音Ｓ１００と対象音Ｓ１０１との差分値を順次算出して、閾値Ｓ１０４以下である差分値における繰り返し時間間隔に基づいて対象音Ｓ１０１の基本周期を分析する。そして、基本周期Ｓ１０５を用いて評価音Ｓ１００において対象音Ｓ１０１が存在する場合に検知信号Ｓ１０２を警告音出力部１０５へ出力する。

図６Ａ〜図６Ｃに、分析部１０４における対象音の基本周期を分析する方法の一例を示す。この例では評価音が対象音である場合が示されている。

図６Ａには評価音の一例が示されている。この例では、現時刻から遡って９ｍｓの利用者の周辺の音を切り出して評価音としている。この例では評価音は３周期分の対象音であるバイク音から構成されている。ここで評価音Ｓ１００を

と表現する。ここでｎは時間を離散化した値であり、この例ではＬは９ｍｓに対応する値である。

図６Ｂには対象音の一例が示されている。この例では１周期分のバイク音を対象音としている。ここで対象音Ｓ１０１を

と表現する。ここでｎは時間を離散化した値であり、この例ではＷは対象音Ｓ１０１の基本周期である３ｍｓに対応する値である。

図６Ｃには、評価音Ｓ１００に対して対象音Ｓ１０１を時間シフトしたときの差分値が示されている。この例では差分値としてユークリッド距離を用いている。ここで差分値を

と表現する。ここでｍは時間を離散化した値であり差分値を求める評価音Ｓ１００の始端の時刻に対応する。この差分値は時間幅Ｗでの評価音と対象音との差分を総和した値である。この例では評価音が対象音であるため差分値の繰り返し時間間隔は３ｍｓとなり対象音の基本周期Ｓ１０５と一致する。

ここで、閾値Ｓ１０４を導入する。この閾値Ｓ１０４をΘと表現する。この例では、閾値Ｓ１０４は車両検知システム１００を出荷する前に分析部１０４に記憶されており、対象音の基本波形パターンのゆらぎ幅を考慮して差分値の最小値のゆらぎによる変動の最大値より少し大きな値に設定してある。

図６Ｃには対象音の基本周期の分析方法の一例が示されている。ここでは閾値Θ以下である数２１に示す差分値の繰り返し時間間隔を求める。この例では、評価音が対象音であるため差分値の最小値はゼロに極めて近い値になる。このため閾値Θ以下である差分値の繰り返し時間間隔は、閾値を考慮しない差分値の繰り返し時間間隔と一致する。この例では評価音Ｓ１００の基本周期は３ｍｓになる。

次に、評価音の基本周期は、３ｍｓであり対象音の基本周期Ｓ１０５である２．９ｍｓ〜３．２ｍｓの範囲内にあるため、分析部１０４は、評価音Ｓ１００において対象音Ｓ１０１が存在すると判定して検知信号Ｓ１０２を警告音出力部１０５へ出力する（ステップ２０３）。そして、警告音出力部１０５は、検知信号Ｓ１０２を入力したタイミングで警告音Ｓ１０３を利用者へ提示する。

また、図７Ａ〜図７Ｃに、分析部１０４において、評価音Ｓ１００が、対象音Ｓ１０１と同じ基本周期を有する対象音Ｓ１０１と異なる音である場合の一例を示す。

図７Ａにはバイク音とは異なる評価音Ｓ１００の一例が示されている。この例でも現時刻から遡って９ｍｓの利用者の周辺の音を切り出して評価音Ｓ１００としている。この例では評価音Ｓ１００は３周期分の対象音とは異なる音から構成されており基本周期は対象音Ｓ１０１と同じでＷ＝３ｍｓである。

図７Ｂには対象音Ｓ１０１の一例が示されている。この例では図６Ｂと同様に１周期分のバイク音を対象音Ｓ１０１としており基本周期は３ｍｓである。

図７Ｃには、評価音Ｓ１００に対して対象音Ｓ１０１を時間シフトしたときの差分値が示されている。この例では図６Ｃと同様に差分値としてユークリッド距離を用いている。この例では評価音Ｓ１００が対象音Ｓ１０１と同じ基本周期をもつ音であるため、差分値の繰り返し時間間隔は対象音Ｓ１０１の基本周期と一致して３ｍｓとなる。

ここで、閾値Ｓ１０４を導入する。この例でも閾値Ｓ１０４は車両検知システム１００を出荷する前に分析部１０４に記憶されており、対象音の基本波形パターンのゆらぎ幅を考慮して差分値の最小値のゆらぎによる変動の最大値より少し大きな値に設定してある。この値は図６Ａ〜図６Ｃの例と同じである。ここで閾値Θ以下である数２１に示す差分値の繰り返し時間間隔を求める。この例では、評価音が対象音とは異なる音であるため、差分値の最小値はゼロから離れて大きな値になる。そのため閾値Θ以下である差分値の繰り返し時間間隔は存在しない。

このような場合には、分析部１０４は、評価音Ｓ１００の基本周期は存在しないか、評価音Ｓ１００の基本周期が存在するとしても対象音Ｓ１０１の基本周期Ｓ１０５である２．９ｍｓ〜３．２ｍｓの範囲内にないため、評価音Ｓ１００において対象音Ｓ１０１が存在しないと判定し、検知信号Ｓ１０２を警告音出力部１０５へ出力しない（ステップ２０３）。このため、警告音出力部１０５は、検知信号Ｓ１０２が入力されないため警告音Ｓ１０３を利用者へ提示しない。

なお、評価音Ｓ１００が対象音Ｓ１０１と基本周期が異なる音である場合には、分析部１０４において、評価音Ｓ１００の基本周期には対象音Ｓ１０１の基本周期Ｓ１０５が現れないため、評価音Ｓ１００において対象音Ｓ１０１が存在しないと判定され利用者に警告音Ｓ１０３は提示されない。

最後に、これらのステップ２０１からステップ２０３の動作を車両検知システム１００が停止されるまで繰り返す（ステップ２０４）。

以上説明したように、本発明の第１の実施の形態によれば、評価音と対象音との差分値を算出して、所定の閾値以下である差分値における繰り返し間隔の周期と対象音の基本周期とに基づいて、評価音に対象音が存在するか否かを分析する。このため、「対象音と同じ基本周期を有する対象音と異なる音」と「対象音」とを区別して、評価音に対象音が含まれるか否かを分析することができる。

なお、分析部１０４の代わりに、繰り返し時間間隔の周期を分析せずに評価音と対象音の差分値だけで対象音の存在を判断する場合を考えてみる。すなわち差分値がゼロまたはゼロに近くなったときに対象音が存在すると判定する。図８Ａ〜図８Ｃに差分値だけで対象音の存在を判定する方法を示す。図８Ａは評価音であり、図８Ｂは対象音である。図８Ａの評価音には、時間の前半に対象音と類似した波形パターンが存在し、時間の後半に対象音と同じ基本周期３ｍｓを持つ雑音が存在する。なお、評価音には、実際には対象音が含まれていない。図８Ｃに第１の実施の形態と同様に求めた差分値を示す。時間の後半は、上記実施の形態で説明した通り、閾値以下の部分は存在しない。すなわち、時間の後半部分には対象音が存在しないことがわかる。一方、時間の前半部分の評価音には、対象音と類似した波形パターンが存在するため、差分値がゼロに近い部分が存在する。すなわち、閾値以下の部分が存在する。評価音の波形パターンと対象音の波形パターンとの差分値が閾値以下の場合に、評価音の中に対象音が存在するという方法では、今回の評価音の中に対象音が存在すると誤って判断してしまう可能性がある。一方、第１の実施の形態では、評価音の波形パターンと対象音の波形パターンとの差分値が閾値以下になる場合だけでなく、閾値以下になる差分値の時間間隔の周期が対象音の基本周期と略等しいか否かを判断しているため、図８Ｃの場合でも対象音が存在しないと判断できる。したがって、閾値以下になる差分値の時間間隔の周期が対象音の基本周期と略等しいか否かを判断することにより、対象音の波形パターンに類似した突発的な雑音等が評価音に存在しても正確に対象音の有無を誤判定することなく分析することができ、雑音下においても対象音の有無を検知することができる。

〈第１の実施の形態の第１の変形例〉
第１の実施の形態における第１の変形例について説明する。図９は、本発明の、第１の実施の形態における第１の変形例における対象音分析装置の全体構成を示すブロック図である。ここでは、図２に示した車両検知システム１００に加えて音情報設定部７００が追加されている。この変形例では、利用者が対象音Ｓ１０１を設定することができる。

車両検知システム２００は、基本周期分析部２０１と、警告音出力部１０５とを備える。基本周期分析部２０１は、音情報設定部７００と、対象音準備部７０１と、評価音準備部１０３と、分析部１０４とを備える。

分析部１０４には閾値Ｓ１０４が記憶されている。音情報設定部７００は、対象音に関する音情報Ｓ７００を設定して対象音準備部７０１へ出力する。対象音準備部７０１は、音情報Ｓ７００に基づいて対象音Ｓ１０１を準備して、また対象音Ｓ１０１の基本周期Ｓ１０５を準備して、対象音Ｓ１０１と基本周期Ｓ１０５を分析部１０４へ出力する。評価音準備部１０３は、評価音Ｓ１００を入力して分析部１０４へ出力する。分析部１０４は、評価音Ｓ１００に対して対象音Ｓ１０１を時間シフトさせながら、対応する時刻における評価音Ｓ１００と対象音Ｓ１０１との差分値を順次算出する。分析部１０４は、閾値Ｓ１０４以下である差分値における繰り返し時間間隔の周期と対象音Ｓ１０１の基本周期Ｓ１０５とに基づいて、評価音Ｓ１００中に対象音Ｓ１０１が存在するか否かを分析する。分析部１０４は、評価音Ｓ１００中に対象音Ｓ１０１が存在する場合に検知信号Ｓ１０２を警告音出力部１０５へ出力する。警告音出力部１０５は、検知信号Ｓ１０２を入力したときに警告音Ｓ１０３を利用者へ提示する。

次に、以上のように構成された車両検知システム２００の動作について説明する。

図１０は、車両検知システム２００の動作手順を示す他のフローチャートである。

この例では、車両検知システム２００を出荷する前に分析部１０４には閾値Ｓ１０４が記憶されている。この例では閾値Ｓ１０４はゼロより少し大きな値である０．２に設定している。

はじめに、音情報設定部７００は、マイクを用いて音情報Ｓ７００であるバイク音を取り込み対象音準備部７０１へ出力する（ステップ８００）。

次に、対象音準備部７０１は、音情報Ｓ７００であるバイク音の一部を切り取ることで対象音Ｓ１０１を準備する（ステップ８０１）。また、バイク音の基本周期を求めて基本周期Ｓ１０５とする。この例ではバイク音の基本周期の求め方は、対象とする音はバイク音のみでありバイク音と同じ基本周期をもつ他の音が含まれていないため第１の従来技術の方法を用いる。

次に、車両検知システム２００を起動することで、評価音準備部１０３は、マイクを用いて評価音Ｓ１００である利用者の周辺の音を取り込み始める（ステップ２０１）。

次に、利用者の周辺の音から構成された評価音Ｓ１００の中に、対象音準備部１０２が準備した対象音Ｓ１０１であるバイク音の基本周期が含まれているか否かを分析する（ステップ２０２）。

次に、警告音の提示をするか否かを判断して対象音が存在するときに警告音を出力する（ステップ２０３）。

ここでのステップ２０１、ステップ２０２、ステップ２０３は、第１の実施の形態と同じなので説明を省略する。

最後に、これらのステップ２０１からステップ２０３の動作を車両検知システム２００が停止されるまで繰り返す（ステップ２０４）。

以上説明したように、対象音準備部７０１は、音情報設定手段が入力した対象音を準備する対象音とするため、対象音の候補となる複数の音を事前に記憶する必要がなく記憶容量を小さくできる。

なお、ステップ８００において、音情報Ｓ７００として、バイク音を含む評価音Ｓ１００を入力して、ステップ８０１において、音情報Ｓ７００からバイク音の部分を切り出して、対象音Ｓ１０１を準備してもよい。この場合は、対象音以外の音が存在する場合でも対象音Ｓ１０１を準備することができる。

〈他の例〉
音情報設定部７００と対象音準備部７０１の他の例を説明する。

図１０は、車両検知システム２００の動作手順を示す他のフローチャートである。

この例では、車両検知システム２００を出荷する前に、対象音準備部７０１には対象音の候補として、バイク音と自動車のエンジン音とサイレン音が記憶されている。また、対象音準備部７０１には対象音の候補ごとに対応する基本周期が記憶されている。また、分析部１０４には閾値Ｓ１０４が記憶されている。

図１１に自動車のエンジン音の一例を示す。また、図１２に緊急車両のサイレン音の一例を示す。これより自動車のエンジン音とサイレン音が周期的な音であることがわかる。

図１３に対象音の候補の一例を示す。この例では、対象音準備部７０１は、対象音の候補として、「バイク音」と「自動車のエンジン音」と「サイレン音」の３種類の対象音を記憶している。また、対象音の候補ごとに対応する基本周期が記憶されている。

はじめに、音情報設定部７００は、利用者に対象音の候補を提示する。図１４Ａおよび図１４Ｂには対象音の候補を提示する方法の一例が示されている。この例では、図１４Ａに示すようなタッチディスプレイに対象音の名前（バイク、自動車、サイレン）と対象音の波形パターンを提示している。利用者はタッチディスプレイを用いて対象音を選択することにより音情報Ｓ７００である選択信号を作成する。この例では、図１４Ｂに示すようにバイク音が選択されてディスプレイ上で「バイク」の周りの色が反転している。このとき選択したバイク音の音がスピーカから出力される。これにより利用者は選択した対象音を確認することができる（ステップ８００）。

次に、対象音準備部７０１は、音情報Ｓ７００である選択信号に対応する対象音を対象音Ｓ１０１とする（ステップ８０１）。また、選択信号に対応する対象音Ｓ１０１の基本周期を基本周期Ｓ１０５とする。この例では対象音Ｓ１０１はバイク音であり、基本周期Ｓ１０５はバイク音の基本周期である２．９ｍｓ〜３．２ｍｓである。

次に、車両検知システム１００を起動することで、評価音準備部１０３は、マイクを用いて評価音Ｓ１００である利用者の周辺の音を取り込み始める（ステップ２０１）。

次に、利用者の周辺の音から構成された評価音Ｓ１００の中に、対象音準備部１０２が準備した対象音Ｓ１０１であるバイク音の基本周期が含まれているか否かを分析する（ステップ２０２）。

次に、警告音の提示をするか否かを判断して対象音が存在するときに警告音を出力する（ステップ２０３）。

ここでのステップ２０１、ステップ２０２、ステップ２０３は、第１の実施の形態と同じなので説明を省略する。

最後に、これらのステップ２０１からステップ２０３の動作を車両検知システム２００が停止されるまで繰り返す（ステップ２０４）。

以上説明したように、対象音準備部７０１が記憶した対象音の候補を用いて対象音を準備できるため対象音を入力する必要がない。これにより、対象音を入力できない場合でも対象音を分析することができる。例えば、騒音下でバイク音が存在するか否かを分析する場合に、騒音下では静かな環境でのバイク音を収音することはできないが、対象音準備部７０１が記憶した静かな環境でのバイク音を用いることでバイク音が存在するか否かを分析することができる。また、対象音を入力する時間を省略できるためリアルタイム処理が可能である。

以上説明したように、本発明の第１の実施の形態の第１の変形例によれば、対象音準備部７０１は、音情報設定部７００が設定した音情報に基づいて対象音を準備するため、対象音準備部７０１が準備する対象音を制御することができる。これにより、利用者は音情報設定部７００を用いて対象音を設定することができる。

〈第１の実施の形態の第２の変形例〉
第１の実施の形態における第２の変形例について説明する。図１５は、本発明の、第１の実施の形態における第２の変形例における対象音分析装置の全体構成を示すブロック図である。ここでは、図９に示した車両検知システム２００に加えて、閾値設定部１１００が追加されている。閾値設定部１１００は、複数の評価音の各々に対して対象音を時間シフトさせながら、対応する時刻における評価音と対象音との差分値を順次算出して、前記差分値の最小値を算出し、前記複数の評価音に対応する複数の前記最小値のうちの最大値に基づいて、所定の閾値を設定する閾値設定手段の一例である。

車両検知システム３００は、基本周期分析部３０１と、警告音出力部１０５とを備える。

基本周期分析部３０１は、閾値設定部１１００と、音情報設定部７００と、対象音準備部７０１と、評価音準備部１０３と、分析部１０４とを備える。

閾値設定部１１００が、対象音準備部７０１が準備した対象音に基づいて閾値を設定する方法について説明する。この例では閾値設定部１１００は図１５における「選択信号Ｓ１１００Ａ」を用いて閾値Ｓ１０４を設定する。また、図１５における「閾値情報Ｓ１１００Ｂ」と「音情報Ｓ１１００Ｃ」は用いない。

この例では、車両検知システムを出荷する前に、対象音準備部７０１には対象音の候補として、「バイク音」と「自動車のエンジン音」と「サイレン音」が記憶されている。また、対象音準備部７０１には対象音の候補ごとに対応する基本周期が記憶されている。また、閾値設定部１１００には対象音準備部７０１が記憶した対象音の候補ごとに対応する閾値が記憶されている。ここでは、「バイク音の閾値」と「自動車のエンジン音の閾値」と「サイレン音の閾値」が記憶されている。これらの閾値は、対象音の候補ごとに、それらの基本波形パターンのゆらぎ幅を考慮して差分値の最小値のゆらぎによる変動の最大値より少し大きな値に設定してある。

図１６Ａ〜図１６Ｅに閾値の設定方法を示す。図１６Ａには３周期分のバイク音Ａの基本波形パターンが示されている。また、図１６Ｂにはバイク音Ｂの基本波形パターンが示されている。また、図１６Ｃにはバイク音Ｃの基本波形パターンが示されている。バイク音Ａ、バイク音Ｂ、バイク音Ｃの基本波形パターンは、走行状態の影響によりゆらぎが発生している。図１６Ｄには第１の実施の形態と同様に求めたバイク音Ａ（評価音に対応）とバイク音Ｂ（対象音に対応）の差分値が示されている。また、図１６Ｅには第１の実施の形態と同様に求めたバイク音Ａ（評価音に対応）とバイク音Ｃ（対象音に対応）の差分値が示されている。図１６Ｄと図１６Ｅより、バイク音Ａと、バイク音Ｂおよびバイク音Ｃは波形パターンの形状が少し異なるため差分値の最小値がゼロより少し大きな値になる。ここで、バイク音Ｂもバイク音Ｃも対象音であるバイク音であるため、バイク音Ａとバイク音Ｂの差分値の最小値と、バイク音Ａとバイク音Ｃとの差分値とを比較したときの大きい方の値より少し大きな値を閾値Θとする。この例ではバイク音Ａとバイク音Ｃとの差分値の最小値は、バイク音Ａとバイク音Ｂとの差分値の最小値より大きいため、バイク音Ａとバイク音Ｃとの差分値の最小値より少し大きな値に閾値を設定する。

音情報設定部７００は、対象音に関する音情報Ｓ７００を設定して対象音準備部７０１へ出力する。対象音準備部７０１は、音情報Ｓ７００に基づいて対象音Ｓ１０１を準備して、また対象音Ｓ１０１の基本周期Ｓ１０５を準備して、対象音Ｓ１０１と基本周期Ｓ１０５を分析部１０４へ出力する。閾値設定部１１００は、対象音準備部７０１が準備した対象音Ｓ１０１に基づいて閾値Ｓ１０４を設定する。評価音準備部１０３は、評価音Ｓ１００を入力して分析部１０４へ出力する。分析部１０４は、評価音Ｓ１００に対して対象音Ｓ１０１を時間シフトさせながら、対応する時刻における評価音Ｓ１００と対象音Ｓ１０１との差分値を順次算出する。分析部１０４は、閾値Ｓ１０４以下である差分値における繰り返し時間間隔の周期と対象音Ｓ１０１の基本周期Ｓ１０５とに基づいて、評価音Ｓ１００中に対象音Ｓ１０１が存在するか否かを分析する。分析部１０４は、評価音Ｓ１００において対象音Ｓ１０１が存在する場合に検知信号Ｓ１０２を警告音出力部１０５へ出力する。警告音出力部１０５は、検知信号Ｓ１０２を入力したときに警告音Ｓ１０３を利用者へ提示する。

次に、以上のように構成された車両検知システム３００の動作について説明する。

図１７は、車両検知システム３００の動作手順を示すフローチャートである。

この例では、音情報設定部７００は、対象音の候補を提示して利用者に対象音を選択させて選択信号を作成する（ステップ８００）。この例ではバイク音が選択される。

次に、対象音準備部７０１は、音情報Ｓ７００である選択信号Ｓ１１００Ａに対応する対象音を対象音Ｓ１０１とする（ステップ８０１）。この例ではバイク音が対象音Ｓ１０１となる。また、選択信号Ｓ１１００Ａに対応する対象音Ｓ１０１の基本周期を基本周期Ｓ１０５とする。この例では基本周期Ｓ１０５はバイク音の基本周期である２．９ｍｓ〜３．２ｍｓである。

ここでのステップ８００、ステップ８０１は、第１の実施の形態における第１の変形例の他の例と同じなので説明を省略する。

次に、閾値設定部１１００は、閾値設定部１１００が記憶した閾値から、対象音準備部７０１が準備した対象音Ｓ１０１に対応する閾値を閾値Ｓ１０４に設定する。この例ではバイク音が対象音として選択されるためバイク音に対応した閾値が閾値Ｓ１０４となる（ステップ１２００）。

次に、車両検知システム３００を起動することで、評価音準備部１０３は、マイクを用いて評価音Ｓ１００である利用者の周辺の音を取り込み始める（ステップ２０１）。

次に、利用者の周辺の音から構成された評価音Ｓ１００の中に、対象音準備部１０２が準備した対象音Ｓ１０１であるバイク音の基本周期が含まれているか否かを分析する（ステップ２０２）。

次に、警告音の提示をするか否かを判断して対象音が存在するときに警告音を出力する（ステップ２０３）。

ここでのステップ２０１、ステップ２０２、ステップ２０３は、第１の実施の形態と同じなので説明を省略する。

最後に、これらのステップ２０１からステップ２０３の動作を車両検知システム３００が停止されるまで繰り返す（ステップ２０４）。

以上説明したように、分析部１０４は対象音に対応した閾値を用いて基本周期を分析できるため、存在するか否かを判定する対象音を切り替えることができる。

〈もう一つの他の例〉
利用者が閾値設定部１１００を用いて閾値を設定する方法について説明する。この例では閾値設定部１１００は図１５における「閾値情報Ｓ１１００Ｂ」を用いて閾値Ｓ１０４を設定する。また、図１５における「選択信号Ｓ１１００Ａ」と「音情報Ｓ１１００Ｃ」は用いない。

この例では、車両検知システム３００を出荷する前に、対象音準備部７０１には対象音の候補として、「バイク音」と「自動車のエンジン音」と「サイレン音」が記憶されている。また、対象音準備部７０１には対象音の候補ごとに対応する基本周期が記憶されている。また、分析部１０４には閾値Ｓ１０４が記憶されている。この閾値は、対象音の候補の全て音の基本波形パターンのゆらぎ幅を考慮して差分値の最小値のゆらぎによる変動の最大値より少し大きな値に設定してある。

音情報設定部７００は、対象音に関する音情報Ｓ７００を設定して対象音準備部７０１へ出力する。対象音準備部７０１は、音情報Ｓ７００に基づいて対象音Ｓ１０１を準備して、また対象音Ｓ１０１の基本周期Ｓ１０５を準備して、対象音Ｓ１０１と基本周期Ｓ１０５を分析部１０４へ出力する。閾値設定部１１００は、利用者が入力した閾値情報Ｓ１１００Ｂに基づいて閾値Ｓ１０４を設定する。評価音準備部１０３は、評価音Ｓ１００を入力して分析部１０４へ出力する。分析部１０４は、評価音Ｓ１００に対して対象音Ｓ１０１を時間シフトさせながら、対応する時刻における評価音Ｓ１００と対象音Ｓ１０１との差分値を順次算出する。分析部１０４は、閾値Ｓ１０４以下である差分値における繰り返し時間間隔の周期と対象音Ｓ１０１の基本周期とに基づいて、評価音Ｓ１００中に対象音Ｓ１０１が存在するか否かを判断する。分析部１０４は、対象音Ｓ１０１が存在すると判断した場合に検知信号Ｓ１０２を警告音出力部１０５へ出力する。警告音出力部１０５は、検知信号Ｓ１０２を入力したときに警告音Ｓ１０３を利用者へ提示する。

次に、以上のように構成された車両検知システム３００の動作について説明する。

図１７は、車両検知システム３００の動作手順を示すフローチャートである。

はじめに、音情報設定部７００は、対象音の候補を提示して利用者に対象音を選択させて選択信号を作成する（ステップ８００）。この例ではバイク音が選択される。

次に、対象音準備部７０１は、音情報Ｓ７００である選択信号に対応する対象音を対象音Ｓ１０１とする（ステップ８０１）。この例ではバイク音が対象音Ｓ１０１となる。

ここでのステップ８００、ステップ８０１は、第１の実施の形態における第１の変形例の他の例と同じなので説明を省略する。

次に、閾値設定部１１００は、利用者が入力した閾値情報Ｓ１１００Ｂである閾値の値を閾値Ｓ１０４とする（ステップ１２００）。なお、他の方法としては、利用者が入力した閾値情報Ｓ１１００Ｂである閾値の増減量に応じて分析部１０４が記憶した閾値を調節して閾値Ｓ１０４とすることもできる。

図１８Ａおよび図１８Ｂに、利用者が閾値情報を入力する方法の一例を示す。図１８Ａには利用者が閾値の値を入力する方法が示されている。利用者はつまみにより閾値の値を入力する。このときディスプレイには代表的な対象音同士の差分値と設定中の閾値が表示される。つまりつまみを左右に動かすことにより設定中の閾値の値が変化するとともに画面上の閾値のラインも上下する。これにより利用者は閾値の値を直感的に設定しやすくなる。図１８Ｂには記憶されている閾値からの閾値の増減量を入力する方法が示されている。利用者はつまみにより閾値の増減量を入力する。このとき記憶されている閾値がΘ０で閾値の増減量がΔΘであれば閾値Ｓ１０４はΘ０＋ΔΘとなる。そしてディスプレイに表示された値より閾値の増減量と閾値の値を確認できる。

次に、車両検知システム３００を起動することで、評価音準備部１０３は、マイクを用いて評価音Ｓ１００である利用者の周辺の音を取り込み始める（ステップ２０１）。

次に、利用者の周辺の音から構成された評価音Ｓ１００の中に、対象音準備部１０２が準備した対象音Ｓ１０１であるバイク音が含まれているか否かを分析する（ステップ２０２）。

次に、警告音の提示をするか否かを判断して対象音が存在するときに警告音を出力する（ステップ２０３）。

ここでのステップ２０１、ステップ２０２、ステップ２０３は、第１の実施の形態と同じなので説明を省略する。

最後に、これらのステップ２０１からステップ２０３の動作を車両検知システム３００が停止されるまで繰り返す（ステップ２０４）。

以上説明したように、利用者は閾値設定部１１００を用いて対象音に適切な閾値を設定できる。これにより分析誤りを減少できる。

〈さらにもう一つの他の例〉
閾値設定部１１００は、対象音準備部７０１が準備した対象音Ｓ１０１の基本波形パターンのゆらぎ幅に基づいて閾値を設定する方法について説明する。この例では閾値設定部１１００は図１５における「音情報Ｓ１１００Ｃ」を用いて閾値Ｓ１０４を設定する。また、図１５における「選択信号Ｓ１１００Ａ」と「閾値情報Ｓ１１００Ｂ」は用いない。

音情報設定部７００は、対象音に関する音情報Ｓ７００である対象音を含む音を対象音準備部７０１へ出力する。対象音準備部７０１は、音情報Ｓ７００に基づいて対象音Ｓ１０１を準備して、また対象音Ｓ１０１の基本周期Ｓ１０５を準備して、対象音Ｓ１０１と基本周期Ｓ１０５を分析部１０４へ出力する。閾値設定部１１００は、対象音準備部７０１が準備した対象音Ｓ１０１の基本波形パターンのゆらぎ幅に基づいて閾値を設定する。評価音準備部１０３は、評価音Ｓ１００を入力して分析部１０４へ出力する。分析部１０４は、評価音Ｓ１００に対して対象音Ｓ１０１を時間シフトさせながら、対応する時刻における評価音Ｓ１００と対象音Ｓ１０１との差分値を順次算出する。分析部１０４は、閾値Ｓ１０４以下である差分値における繰り返し時間間隔の周期と対象音Ｓ１０１の基本周期Ｓ１０５とに基づいて、評価音Ｓ１００中に対象音Ｓ１０１が存在するか否かを分析する。分析部１０４は、評価音Ｓ１００において対象音Ｓ１０１が存在する場合に検知信号Ｓ１０２を警告音出力部１０５へ出力する。警告音出力部１０５は、検知信号Ｓ１０２を入力したときに警告音Ｓ１０３を利用者へ提示する。

次に、以上のように構成された車両検知システム３００の動作について説明する。

図１７は、車両検知システム３００の動作手順を示すフローチャートである。

はじめに、音情報設定部７００は、マイクを用いて音情報Ｓ７００であるバイク音を取り込み対象音準備部７０１へ出力する（ステップ８００）。

次に、対象音準備部７０１は、音情報Ｓ７００であるバイク音の一部を切り取ることで対象音Ｓ１０１を準備する（ステップ８０１）。また、バイク音の基本周期を求めて基本周期Ｓ１０５とする。この例では、バイク音の基本周期の求め方は、対象とする音はバイク音のみでありバイク音と同じ基本周期をもつ他の音が含まれていないため第１の従来技術の方法を用いる。

ここでのステップ８００、ステップ８０１は、第１の実施の形態おける第１の変形例と同じなので説明を省略する。

次に、閾値設定部１１００は、対象音Ｓ１１００Ｃとして音情報Ｓ７００であるバイク音を音情報Ｓ１１００Ｃとして入力して、閾値Ｓ１０４を、バイク音の基本波形パターンのゆらぎ幅を考慮して差分値の最小値のゆらぎによる変動の最大値より少し大きな値に設定する（ステップ１２００）。すなわち対象音Ｓ１０１の基本波形パターンのゆらぎ幅を考慮して閾値Ｓ１０４を設定する。この例では図１６Ａ〜図１６Ｅに示した方法と同様な方法で閾値Ｓ１０４を設定する。

次に、車両検知システム３００を起動することで、評価音準備部１０３は、マイクを用いて評価音Ｓ１００である利用者の周辺の音を取り込み始める（ステップ２０１）。

次に、利用者の周辺の音から構成された評価音Ｓ１００の中に、対象音準備部１０２に記憶された対象音Ｓ１０１であるバイク音の基本周期が含まれているか否かを分析する（ステップ２０２）。

次に、警告音の提示をするか否かを判断して対象音が存在するときに警告音を出力する（ステップ２０３）。

ここでのステップ２０１、ステップ２０２、ステップ２０３は、第１の実施の形態と同じなので説明を省略する。

最後に、これらのステップ２０１からステップ２０３の動作を車両検知システム３００が停止されるまで繰り返す（ステップ２０４）。

以上説明したように、閾値設定部１１００は、対象音に適切な閾値を自動的に求めることができるため閾値を事前に準備する必要がない。これにより、利用者は分析する対象音を追加した場合に追加した対象音に対して閾値を設定する必要がなく使い勝手がよい。

以上説明したように、本発明の第１の実施の形態の第２の変形例によれば、閾値設定部１１００を用いて分析部１０４が用いる閾値を制御できるため、複数の対象音に対して適切な閾値が設定でき複数の対象音の各々について当該対象音が存在するか否かを分析することができる。また、閾値を適切に制御することにより対象音が存在するか否かの分析誤りを減少させることができる。

ここで、分析部により対象音が存在するか否かを分析する他の方法について補足する。この例では、評価音の一部を切り出して対象音とし、評価音の基本周期を求めることにより、対象音が存在するか否かを分析する方法について述べる。この例では対象音の基本周期は基本周期分析部には記憶されていない。

図１９Ａ〜図１９Ｃにはこの例における基本周期の分析方法が示されている。図１９Ａには評価音が示されており基本周期が同じ２種類の音から構成されている。図１９Ｂには評価音から切り出された対象音の一例が示されている。図１９Ｂ（ａ）は図１９ＡのＡの部分を切り取って作成した対象音Ａであり、図１９Ｂ（ｂ）は図１９ＡのＢの部分を切り取って作成した対象音Ｂである。それらは異なる種類の音の１周期分の波形パターンである。

ここで、第１の実施の形態と同様にして、評価音と対象音Ａの差分値を求める。また、第１の実施の形態と同様にして、評価音と対象音Ｂの差分値を求める。求めた差分値を図１９Ｃに示す。図１９Ｃ（ａ）は対象音Ａを用いたときの差分値である。また、図１９Ｃ（ｂ）は対象音Ｂを用いたときの差分値である。図１９Ｃ（ａ）より、対象音Ａが含まれている時間のみ基本周期が現れるため、その時間において対象音Ａが存在して対象音Ａの基本周期はＷであると分析することができる。同時に、図１９Ｃ（ｂ）より、対象音Ｂが含まれている時間のみ基本周期が現れるため、その時間において対象音Ｂが存在して対象音Ｂの基本周期はＷであると分析することができる。これら２つの結果を合わせると、評価音には２種類の音が含まれそれらの基本周期がＷであることがわかり、また、２種類の音が切り替わる時刻もわかる。

（第２の実施の形態）
図２０は、本発明の、第２の実施の形態における対象音分析装置の全体構成を示すブロック図である。ここでは、本発明に係る対象音分析装置が補聴システムに組み込まれた一例が示されている。本実施の形態では、音声の基本周期を分析することにより、３人の話者が同時に発声している混合音の中から特定の話者の声を抽出する場合を例にして説明する。この例では周波数帯域ごとに対象音の基本周期を分析し、対象音が存在することを判定する方法について説明する。

図２１Ａおよび図２１Ｂには、Ａさんの音声の波形パターンおよびＡさんを含む３人の音声を混合した混合音の波形パターンがそれぞれ示されている。図２１ＡよりＡさんの音声は周期的な音であることがわかる。また、Ａさん以外の人の音声も周期的な音である。この例では、図２１Ｂに示される３人の音声が混合した混合音から図２１Ａに示されるＡさんの音声を抽出して、Ａさんの音声だけを利用者に提供する場合について説明する。

補聴システム１７００は、基本周期分析部１７０１と、音抽出部１７０５とを備える。基本周期分析部１７０１は、対象音準備部１７０２と、評価音準備部１７０３と、分析部１７０４とを備える。

対象音準備部１７０２には対象音を周波数分析して得られる周波数帯域ごとの対象音周波数パターンＳ１７０２と対象音の基本周期Ｓ１７０６が記憶されている。分析部１７０４には閾値Ｓ１７０５が記憶されている。対象音準備部１７０２は、対象音周波数パターンＳ１７０２と基本周期Ｓ１７０６を分析部１７０４へ出力する。評価音準備部１７０３は、評価音Ｓ１７００を入力して評価音Ｓ１７００を周波数分析して周波数帯域ごとの評価音周波数パターンＳ１７０１を分析部１７０４へ出力する。分析部１７０４は、周波数帯域ごとに、評価音周波数パターンＳ１７０１に対して対象音周波数パターンＳ１７０２を時間シフトさせながら、対応する時刻における評価音周波数パターンＳ１７０１と対象音周波数パターンＳ１７０２との差分値を順次算出する。分析部１７０４は、閾値Ｓ１７０５以下である差分値における繰り返し時間間隔の周期と対象音の基本周期Ｓ１７０６とに基づいて、評価音Ｓ１７００において対象音が存在する時間−周波数領域に関する情報である領域情報Ｓ１７０３を音抽出部１７０５へ出力する。音抽出部１７０５は、領域情報Ｓ１７０３と評価音周波数パターンＳ１７０１を用いて対象音を抽出して利用者へ提示する。

対象音準備部１７０２は、対象音を周波数分析することにより得られる対象音周波数パターンを準備する対象音準備手段の一例である。

評価音準備部１７０３は、評価音を周波数分析することにより得られる評価音周波数パターンを準備する評価音準備手段の一例である。

分析部１７０４は、前記評価音周波数パターンに対して前記対象音周波数パターンを時間シフトさせながら、対応する時刻における前記評価音周波数パターンと前記対象音周波数パターンとの差分値を順次算出して、前記差分値が所定の閾値以下となる時刻の繰返し間隔を算出し、当該繰返し間隔の周期と前記対象音の基本周期とに基づいて、前記評価音に前記対象音が存在するか否かを判定する分析手段の一例である。

次に、以上のように構成された補聴システム１７００の動作について説明する。

図２２は、補聴システム１７００の動作手順を示すフローチャートである。

この例では、補聴システムを出荷する前に、対象音準備部１７０２には対象音周波数パターンＳ１７０２としてＡさんの音声を周波数分析して得られる周波数帯域ごとの周波数パターンが記憶されており（ステップ１８００）、さらに対象音であるＡさんの音声の基本周期Ｓ１７０６が記憶されている。また、分析部１７０４には周波数帯域ごとに閾値Ｓ１７０５が記憶されている。この例では対象音であるＡさんの音声の基本周期Ｓ１７０６は３ｍｓ〜１２ｍｓである。また、ここでの対象音周波数パターンは第１の実施の形態における対象音を離散フーリエ変換することで得られる。ただしこの例では対象音はバイク音ではなくＡさんの音声である。

図２３に、対象音周波数パターンＳ１７０２を求める方法の概念図を示す。ある時刻における対象音周波数パターンＳ１７０２を

と表現する。ここで、Ｎはフーリエ変換の窓長であり対象音の長さＷより短くする。ここでｋは分析する周波数帯域のインデックスである。なお、

は対象音であり、

は分析波形パターンである。

そして、対象音周波数パターンＳ１７０２は

と表現できる。ここでｔは分析する対象音の始端の時刻である。対象音周波数パターンは対象音の周波数の時間構造を表現している。この例ではｔを１ポイントずらしながら対象音周波数パターンを算出している。

はじめに、補聴システム１７００を起動することで、評価音準備部１７０３は、マイクを用いて評価音Ｓ１７００である利用者の周辺の音である３人の音声の混合音を取り込み始める。この例ではＡさんの音声の基本周期が数個含まれる３０ｍｓの間隔で評価音を取り込む。すなわち混合音を３０ｍｓごとに区分しながら入力してＡさんの基本周期を分析することになる。そして、評価音Ｓ１７００を周波数分析して、周波数帯域ごとの評価音周波数パターンＳ１７０１を作成する（ステップ１８０１）。評価音周波数パターンを作成する方法は、対象音周波数パターンを作成する方法と同じで対象音を評価音Ｓ１７００に置き換えて算出する。ある時刻における評価音周波数パターンを

と表現する。ここで、Ｎはフーリエ変換の窓長であり評価音Ｓ１７００の長さＬより短くする。ここでｋは分析する周波数帯域のインデックスである。なお、

は評価音である。

そして、評価音周波数パターンＳ１７０１は

と表現できる。

次に、３人の音声の混合音から構成された評価音Ｓ１７００の中に、対象音準備部１７０２に記憶された対象音であるＡさんの音声の基本周期が含まれているか否かを分析する（ステップ１８０２）。具体的には、分析部１７０４において、周波数帯域ごとに、評価音周波数パターンＳ１７０１に対して対象音周波数パターンＳ１７０２を時間シフトさせながら、対応する時刻における評価音周波数パターンＳ１７０１と対象音周波数パターンＳ１７０２との差分値を順次算出する。分析部１７０４は、閾値Ｓ１７０５以下である差分値における繰り返し時間間隔に基づいて、対象音の基本周期を分析する。そして、分析部１７０４は、基本周期Ｓ１７０６を用いて評価音Ｓ１７００において対象音が存在する時間−周波数領域に関する情報である領域情報Ｓ１７０３を音抽出部１７０５へ出力する。

図２４Ａ〜図２４Ｃに、分析部１７０４における対象音の基本周期を分析する方法の一例を示す。この例では、周波数帯域ｋの評価音周波数パターンが対象音（対象音周波数パターン）である場合が示されている。この例では周波数帯域ごとに差分値を求める。

図２４Ａには周波数帯域ｋの評価音周波数パターンの一例が示されている。この例では現時刻から遡って３０ｍｓの混合音の周波数パターンを切り出して評価音周波数パターンＸＨｋ（ｔ）としている。この例では評価音周波数パターンは５周期分の対象音であるＡさんの音声から構成されている。

図２４Ｂには周波数帯域ｋの対象音周波数パターンの一例が示されている。この例では２周期分のＡさんの音声の周波数パターンを対象音周波数パターンＸＴｋ（ｔ）としている。

図２４Ｃには、周波数帯域ｋにおいて、評価音周波数パターンＳ１７０１に対して対象音周波数パターンＳ１７０２を時間シフトしたときの差分値が示されている。この例では差分値としてユークリッド距離を用いている。ここで差分値を

と表現する。ここでｍは時間を離散化した値であり、差分値を求める評価音周波数パターンＳ１７０１の始端の時刻に対応する。この差分値は時間幅（Ｗ―Ｎ）での評価音周波数パターンと対象音周波数パターンとの差分を総和した値である。この例では評価音周波数パターンが対象音周波数パターンであるため、差分値の繰り返し時間間隔は対象音の基本周期Ｓ１７０６（３ｍｓ〜１２ｍｓ）と一致する。この例では６ｍｓである。

ここで、閾値Ｓ１７０５を導入する。ここで周波数帯域ｋにおける閾値Ｓ１７０５をΘｋと表現する。この例では、閾値Ｓ１７０５は、補聴システムを出荷する前に分析部１７０４に記憶されており、対象音周波数パターンの基本波形パターンのゆらぎ幅を考慮して差分値の最小値のゆらぎによる変動の最大値より少し大きな値に設定してある。

図２４Ｃには、周波数帯域ｋにおける、対象音の基本周期の分析方法が示されている。この例では閾値Θｋ以下である数２９に示す差分値の繰り返し時間間隔を求める。この例では評価音周波数パターンが対象音周波数パターンであるため、差分値の最小値はゼロに極めて近い値になる。そのため閾値Θｋ以下である差分値の繰り返し時間間隔は、閾値を考慮しない差分値の繰り返し時間間隔と一致する。これより評価音周波数パターンＳ１７０１の基本周期は６ｍｓとなる。

次に、評価音周波数パターンの基本周期は６ｍｓであり、対象音の基本周期Ｓ１７０６である３ｍｓ〜１２ｍｓの範囲であるため、評価音周波数パターンＳ１７０１において対象音が存在すると判定して「周波数帯域ｋに対象音が存在する」という領域情報Ｓ１７０３を作成する。

また、図２５Ａ〜図２５Ｃに、分析部１７０４において、評価音周波数パターンが、対象音（対象音周波数パターン）とは異なる対象音とは同じ基本周期をもつ音の周波数パターンである場合の一例を示す。

図２５Ａには周波数帯域ｋの評価音周波数パターンの一例が示されている。この例でも現時刻から遡って３０ｍｓの混合音の周波数パターンを切り出して評価音周波数パターンＸＨｋ（ｔ）としている。この例では評価音周波数パターンは５周期分の対象音とはことなるＢさんの音声から構成されており、基本周期は対象音と同じで６ｍｓである。

図２５Ｂには周波数帯域ｋの対象音周波数パターンの一例が示されている。この例では図２４Ｂと同様に２周期分のＡさんの音声の周波数パターンを対象音周波数パターンＸＴｋ（ｔ）としており基本周期は６ｍｓである。

図２５Ｃには、周波数帯域ｋの評価音周波数パターンＳ１７０１に対して対象音周波数パターンＳ１７０２を時間シフトしたときの差分値が示されている。この例でも図２４Ｃと同様に差分値としてユークリッド距離を用いている。この例では評価音周波数パターンが対象音（対象音周波数パターン）とは同じ基本周期をもつ音であるため、差分値の繰り返し時間間隔は対象音の基本周期と一致して６ｍｓとなる。

ここで、閾値Ｓ１７０５を導入する。この例でも、閾値Ｓ１７０５は、補聴システムを出荷する前に分析部１７０４に記憶されており、対象音周波数パターンの基本波形パターンのゆらぎ幅を考慮して差分値の最小値のゆらぎによる変動の最大値より少し大きな値に設定してある。この値は図２４Ｃの例と同じである。

図２５Ｃには、周波数帯域ｋにおける、対象音の基本周期の分析方法が示されている。この例では閾値Θｋ以下である数２９に示す差分値の繰り返し時間間隔を求める。この例では、評価音周波数パターンが対象音（対象音周波数パターン）とは異なる音であるため、差分値の最小値はゼロから離れて大きな値になる。そのため閾値Θｋ以下である差分値の繰り返し時間間隔は存在しない。

次に、評価音周波数パターンの基本周期は存在せず、対象音の基本周期Ｓ１７０６である３ｍｓ〜１２ｍｓの範囲にないため、評価音周波数パターンＳ１７０１において対象音が存在しないと判定して「周波数帯域ｋに対象音が存在しない」という領域情報Ｓ１７０３を作成する。

なお、周波数帯域ｋの評価音周波数パターンが対象音と基本周期が異なる音である場合には、分析部１７０４において、周波数帯域ｋの評価音周波数パターンＳ１７０１の基本周期には対象音の基本周期Ｓ１７０６が現れないため、評価音周波数パターンＳ１７０１において対象音が存在しないと判定され「周波数帯域ｋに対象音が存在しない」という領域情報Ｓ１７０３が作成される。

これらの処理を全ての周波数帯域ｋ（ｋ＝１，２，…，Ｎ）に対して行い最終的な領域情報Ｓ１７０３を作成する。

次に、音抽出部１７０５は、領域情報Ｓ１７０３と評価音周波数パターンＳ１７０１を用いて対象音を抽出して利用者へ提示する（ステップ１８０３）。

この例では、評価音周波数パターンＳ１７０１において、領域情報Ｓ１７０３で「周波数帯域ｋに対象音が存在しない」と記載された時間−周波数領域の周波数パターンをゼロの値に置き換えて、「周波数帯域ｋに対象音が存在する」と記載された時間−周波数領域の周波数パターンは評価音周波数パターンＳ１７０１を用いて、抽出音の周波数パターンを作成する。そして抽出音の周波数パターンを逆フーリエ変換することにより抽出音Ｓ１７０４を作成して利用者にスピーカを用いて提示する。

最後に、これらのステップ１８０１からステップ１８０３の動作を補聴システム１７００が停止されるまで繰り返す（ステップ１８０４）。

以上説明したように、本発明の第２の実施の形態によれば、評価音周波数パターンと対象音周波数パターンの差分値を算出して、所定の閾値以下である差分値における繰り返し間隔に基づいて基本周期を分析するため、対象音とは異なる対象音と同じ基本周期をもつ音と対象音とを区別して基本周期を分析することができる。ここでは、評価音と対象音を周波数分析した評価音周波数パターンと対象音周波数パターンを用いるため、周波数帯域ごとに基本周期を分析できる。例えば、周波数帯域ごとに混合音の周波数パターンから対象音の周波数パターンを抽出することで混合音分離が実現できる。これにより、評価音中に対象音が含まれているか否かを判定することができる。

〈第２の実施の形態の変形例〉
第２の実施の形態における変形例について説明する。図２６は、本発明の、第２の実施の形態における変形例における対象音分析装置の全体構成を示すブロック図である。ここでは、図２０に示した補聴システム１７００に加えて音情報設定部２３００が追加されている。

補聴システム１８００は、基本周期分析部１８０１と、音抽出部１７０５とを備える。基本周期分析部１８０１は、音情報設定部２３００と、対象音準備部２３０１と、評価音準備部１７０３と、分析部１７０４とを備える。

分析部１７０４には閾値Ｓ１７０５が記憶されている。音情報設定部２３００は、対象音に関する音情報Ｓ２３００を設定して対象音準備部２３０１へ出力する。対象音準備部２３０１は、音情報Ｓ２３００に基づいて対象音周波数パターンＳ１７０２を準備して、また対象音の基本周期Ｓ１７０６を準備して、対象音周波数パターンＳ１７０２と基本周期Ｓ１７０６を分析部１７０４へ出力する。評価音準備部１７０３は、評価音Ｓ１７００を入力して評価音Ｓ１７００を周波数分析して周波数帯域ごとの評価音周波数パターンＳ１７０１を分析部１７０４へ出力する。分析部１７０４は、周波数帯域ごとに、評価音周波数パターンＳ１７０１に対して対象音周波数パターンＳ１７０２を時間シフトさせながら、対応する時刻における評価音周波数パターンＳ１７０１と対象音周波数パターンＳ１７０２との差分値を順次算出する。分析部１７０４は、閾値Ｓ１７０５以下である差分値における繰り返し時間間隔の周期と対象音の基本周期Ｓ１７０６とに基づいて、評価音Ｓ１７００において対象音が存在する時間−周波数領域に関する情報である領域情報Ｓ１７０３を音抽出部１７０５へ出力する。音抽出部１７０５は、領域情報Ｓ１７０３と評価音周波数パターンＳ１７０１を用いて対象音を抽出して利用者へ提示する。

次に、以上のように構成された補聴システム１８００の動作について説明する。

図２７は、補聴システム１８００の動作手順を示すフローチャートである。

この例では、補聴システム１８００を出荷する前に分析部１７０４には閾値Ｓ１７０５が記憶されている。この例では全ての周波数帯域に対して閾値Ｓ１７０５はゼロより少し大きな値である０．５に設定している。

はじめに、音情報設定部２３００は、マイクを用いて音情報Ｓ２３００であるＡさんの音声を取り込み対象音準備部２３０１へ出力する（ステップ２４００）。

次に、対象音準備部２３０１は、音情報Ｓ２３００であるＡさんの音声の一部を切り取り周波数分析することで対象音周波数パターンＳ１７０２を準備する（ステップ２４０１）。この例では第２の実施の形態と同様にして離散フーリエ変換により対象音周波数パターンを作成する。またＡさんの音声の基本周期を求めて基本周期Ｓ１７０６とする。この例では、Ａさんの音声の基本周期の求め方は、対象とする音はＡさんの音声のみでありＡさんの音声と同じ基本周期をもつ他の音が含まれていないため第１の従来技術の方法を用いる。

次に、補聴システム１８００を起動することで、評価音準備部１７０３は、マイクを用いて評価音Ｓ１７００である利用者の周辺の音である３人の音声の混合音を取り込み始める。そして、評価音Ｓ１７００を周波数分析して、周波数帯域ごとの評価音周波数パターンＳ１７０１を作成する（ステップ１８０１）。

次に、３人の音声の混合音から構成された評価音周波数パターンＳ１７０１の中に、対象音準備部２３０１が準備した対象音周波数パターンＳ１７０２であるＡさんの音声の基本周期が含まれているか否かを分析して領域情報１７０３を作成する（ステップ１８０２）。

次に、音抽出部１７０５は、領域情報Ｓ１７０３と評価音周波数パターンＳ１７０１を用いて対象音を抽出して利用者へ提示する（ステップ１８０３）。

ここでのステップ１８０１、ステップ１８０２、ステップ１８０３は、第２の実施の形態と同じなので説明を省略する。

最後に、これらのステップ１８０１からステップ１８０３の動作を補聴システム１８００が停止されるまで繰り返す（ステップ１８０４）。

以上説明したように、対象音準備部２３０１は、音情報設定部２３００が入力した対象音を準備する対象音とするため、対象音準備部２３０１は、対象音の候補となる複数の音を事前に記憶する必要がなく記憶容量を小さくできる。

〈他の例〉
音情報設定部２３００と対象音準備部２３０１の他の例を説明する。

図２７は、補聴システム１８００の動作手順を示す他のフローチャートである。

この例では、補聴システム１８００を出荷する前に、対象音準備部２３０１には対象音周波数パターンの候補として、Ａさんの音声の周波数パターン、Ｂさんの音声の周波数パターン、Ｃさんの音声の周波数パターンが記憶されている。また、対象音準備部２３０１には対象音（対象音周波数パターン）の候補ごとに対応する基本周期が記憶されている。また、分析部１７０４には周波数帯域ごとに閾値Ｓ１７０５が記憶されている。

はじめに、音情報設定部２３００は、利用者に対象音の候補を提示する。ここではＡさんの音声が選択され「Ａさんの音声」という選択信号を作成する（ステップ２４００）。

次に、対象音準備部２３０１は、音情報Ｓ２３００である選択信号に対応する対象音周波数パターンを対象音周波数パターンＳ１７０２とする（ステップ２４０１）。この例ではＡさんの音声の周波数パターンが対象音周波数パターンＳ１７０２である。また、選択信号に対応する対象音の基本周期を基本周期Ｓ１７０６とする。この例では基本周期Ｓ１７０６はＡさんの音声の基本周期である３ｍｓ〜１２ｍｓである。

次に、補聴システム１８００を起動することで、評価音準備部１７０３は、マイクを用いて評価音Ｓ１７００である利用者の周辺の音である３人の音声の混合音を取り込み始める。そして、評価音Ｓ１７００を周波数分析して、周波数帯域ごとの評価音周波数パターンＳ１７０１を作成する（ステップ１８０１）。

次に、３人の音声の混合音から構成された評価音周波数パターンＳ１７０１の中に、対象音準備部２３０１が準備した対象音周波数パターンＳ１７０２であるＡさんの音声の基本周期が含まれているか否かを分析して領域情報１７０３を作成する（ステップ１８０２）。

次に、音抽出部１７０５は、領域情報Ｓ１７０３と評価音周波数パターンＳ１７０１を用いて対象音を抽出して利用者へ提示する（ステップ１８０３）。

ここでのステップ１８０１、ステップ１８０２、ステップ１８０３は、第２の実施の形態と同じなので説明を省略する。

最後に、これらのステップ１８０１からステップ１８０３の動作を補聴システム１８００が停止されるまで繰り返す（ステップ１８０４）。

以上説明したように、対象音準備部２３０１が記憶した対象音周波数パターンの候補を用いて対象音周波数パターンを準備できるため、対象音を入力して周波数分析して対象音周波数パターンを作成する必要がない。これにより、対象音を入力できない場合でも対象音の有無を分析することができる。例えば、騒音下でのＡさんの音声の基本周期を分析する場合に、騒音下では静かな環境でのＡさんの音声を収音することはできないが、対象音準備部２３０１が記憶した静かな環境でのＡさんの音声を周波数分析して作成した対象音周波数パターンを用いることでＡさんの音声の有無を分析することができる。また、対象音を入力する時間や入力した対象音を周波数分析する時間を省略できるためリアルタイム処理が可能である。

なお、第１の実施の形態の第２の変形例と同様にして、閾値設定部を追加して、分析部１７０４が用いる閾値を制御してもよい。これにより、複数の対象音に対して適切な閾値が設定でき複数の対象音に対して基本周期を分析できる。また、閾値を適切に制御することにより基本周期の分析誤りを減少できる。また、第１の実施の形態の第２の変形例では対象音ごとに閾値を設定していたが、さらに、周波数帯域ごとに閾値を設定してもよい。これにより、さらに分析誤りを減少できる。

〈もう一つの他の例〉
好ましくは、対象音準備部２３０１は、対象音と所定の周波数成分から構成される非周期な分析波形パターンとの相互相関により算出される、振幅スペクトルおよび位相スペクトルの少なくとも一方を含む対象音周波数パターンを準備して、評価音準備部１７０３は、評価音と上記分析波形パターンとの相互相関により算出される、振幅スペクトルおよび位相スペクトルの少なくとも一方を含む評価音周波数パターンを準備する。

図２８に、非周期な分析波形パターンの一例が示されている。この例では、１．５周期分のコサイン波形パターンとサイン波形パターンを分析波形パターンとする。具体的には、第２の実施の形態における、数２２と数２６の右辺の総和をとるｎの範囲を、分析する周波数帯域ｋごとに、数２４のコサイン波形パターンとサイン波形パターンが１．５周期分となるように設定して周波数パターンを求める。具体的には数２５と数２８の右辺の総和のＮの値を周波数帯域ｋごとに１．５周期となるように調節して周波数パターンを求める。

これによって、非周期な分析波形パターンを用いて作成された、対象音周波数パターンおよび評価音周波数パターンを用いて対象音の基本周期を分析するため、対象音および評価音の周期的特徴が現れるため対象音の基本周期が分析できる。例えば、対象音の基本周期よりも高い周波数帯域における対象音周波数パターンにも対象音の基本周期が現れるため、対象音の基本周期に対応する周波数帯域に雑音が付加されても基本周期を分析できる。また、全ての周波数帯域において対象音周波数パターンに対象音の基本周期が現れるため周波数帯域ごとに基本周期を分析できる。これにより、評価音中に対象音が含まれているか否かを判定することができる。

〈さらにもう一つの他の例〉
好ましくは、対象音準備部２３０１は、対象音と、所定の周波数成分から構成される分析波形パターンの一部を構成し所定の時間分解能を有する複数の局所分析波形パターンとの、それぞれの相互相関により算出される、振幅スペクトルおよび位相スペクトルの少なくとも一方を含む対象音周波数パターンを準備する。評価音準備部１７０１は、評価音と上記複数の局所分析波形パターンとの、それぞれの相互相関により算出される、振幅スペクトルおよび位相スペクトルの少なくとも一方を含む評価音周波数パターンを準備する。分析部１７０４は、上記複数の局所分析波形パターンを用いて準備された対象音周波数パターンと、上記複数の局所分析波形パターンを用いて準備された評価音周波数パターンとを、それぞれ一組のデータとして用いて対象音の基本周期を分析し、対象音の有無を判定する。

図２９に対象音周波数パターンおよび評価音周波数パターンの作成方法の一例を示す。

図２９（ａ）に３周期分のコサイン波形パターンから構成される分析波形パターンが示されている。この分析波形パターンを評価音または対象音に畳み込んで周波数パターンを作成した場合、３周期分のコサイン波形パターンで１つの値を求めるため時間分解能は３周期分のコサイン波形パターンの長さになる。

一方、図２９（ｂ）のように、分析波形パターンの一部を構成し所定の時間分解能を有する複数の局所分析波形パターンを準備して、局所波形パターンごとに１つの値を求めると時間分解能は細かくなる。この例では０．５周期分のコサイン波形パターンの長さになる。これにより時間分解能を細かくすることで時間的な周波数構造の変化が現れ、基本周期の形状が明確になる。

ここで、複数の局所分析波形パターンを用いて準備された周波数パターンを一組のデータとして用いることで、３周期分のコサイン波形パターンで求めた周波数パターンがもつ周波数情報を扱えることについて述べる。

この例では離散コサイン変換を用いて周波数パターンを作成する。

３周期分のコサイン波形パターンから構成される分析波形パターンでの周波数パターンを

と表現して、局所分析波形パターンでの周波数パターンを

と表現する。ただし

でありＮは離散コサイン変換の窓長のサンプル数である。また、評価音または対象音を

としている。ここで、分析波形パターンでの周波数パターンと局所分析波形パターンでの周波数パターンの関係は、

と表現できる。

これにより、６個の局所分析波形パターンを用いて準備された周波数パターンを一組のデータとして用いることで分析波形パターンでの周波数パターンを作成することができるため、局所分析波形パターンでの周波数パターンを一組のデータとして用いることで分析波形パターンでの周波数パターンと同等に扱うことができる。

このように、６個の局所分析波形パターンでの周波数パターンをひとかたまりのデータとして扱ったものは、分析波形パターンでの周波数パターンがもつ周波数情報に、さらに時間的な周波数構造の変化に関する情報を付加したものであることがわかる。

図３０には、周波数パターンの他の作成方法の一例が示されている。

図３０（ａ）に、図２９（ａ）と同じ３周期分のコサイン波形パターンから構成される分析波形パターンが示されている。この分析波形パターンを評価音または対象音に畳み込んで周波数パターンを作成した場合、３周期分のコサイン波形パターンで１つの値を求めるため時間分解能は３周期分のコサイン波形パターンの長さになる。

一方、図３０（ｂ）のように、分析波形パターンの一部を構成し所定の時間分解能を有する複数の局所分析波形パターンを準備して、局所波形パターンごとに１つの値を求めると時間分解能は細かくなる。この例では１周期分のコサイン波形パターンの長さになる。

この例でも、分析波形パターンの周波数パターンは３個の周波数パターンの和で表現できるため、３個の局所分析波形パターンを用いて準備された周波数パターンを一組のデータとして用いることで、３周期分のコサイン波形パターンで求めた周波数パターンと同等に扱うことができる。

図３１（ａ）に、図３０の局所分析波形パターンを用いて分析した３人の音声の混合音の、２ＫＨｚでの周波数パターンを示す。図３１（ｂ）に、図３０の局所分析波形パターンを用いて分析したＡさんの音声の、２ＫＨｚでの周波数パターンを示す。この例では、混合音の周波数パターンの中にＡさんの音声の周波数パターンの基本周期が明確に現れることがわかる。

図３２には、図３０の例における、分析波形パターンでの周波数パターンと局所分析波形パターンでの周波数パターンとの関係が示されている。この例では対象音をＢＴ（ｎ）と表現して評価音をＢＨ（ｎ）と表現する。このときの対象音の分析波形パターンでの周波数パターンを

と表現して、対象音の局所分析波形パターンでの周波数パターンを

と表現する。ここでＷは第２の実施の形態と同じであり、Ｎは離散コサイン変換の窓長のサンプル数であり、Ｃｋは数３７である。また、評価音の分析波形パターンでの周波数パターンを

と表現して、対象音の局所分析波形パターンでの周波数パターンを

と表現する。ここでＷは第２の実施の形態と同じであり、Ｎは離散コサイン変換の窓長のサンプル数であり、Ｃｋは数３７である。

この例では、周波数帯域ｆにおいて、評価音周波数パターンに対して対象音周波数パターンを時間シフトしたときの差分値をユークリッド距離で表現する。このとき分析波形パターンでの周波数パターンでの差分値は

と表現できる。

ここで、局所分析波形パターンでの周波数パターンの差分値を

と表現する。

ここで図３２を用いて周波数パターンＸＨと周波数パターンＸＴとの距離を考えると、分析波形パターンでの周波数パターンの距離は平面ＸＨの切片ＸＨｆと平面ＸＴの切片ＸＴｆとの距離であるのに対して、局所分析波形パターンでの周波数パターンの距離は、２つの平面ＸＨと平面ＸＴでの平面上の座標の距離をも考慮していることになる。すなわち周波数パターンの細かい時間パターンを考慮していることになる。

これによって、複数の局所分析波形パターンを用いて準備された対象音周波数パターンと、複数の局所分析波形パターンを用いて準備された評価音周波数パターンと、それぞれ一組のデータとして用いて基本周期を分析するため、分析波形パターンでの周波数分解能における周波数情報の時間的な周波数構造の変化が扱え、あたかも周波数分解能を細かくして基本周期を分析できる。

（第３の実施の形態）
図３３は、本発明の、第３の実施の形態における対象音分析装置の全体構成を示すブロック図である。ここでは、本発明に係る対象音分析装置が車両検知システムに組み込まれた一例が示されている。本実施の形態では、バイク音の基本周期を分析することにより、利用者の周辺にバイク音が存在することを判定することで、利用者にバイクの接近を知らせる場合を例にして説明する。この例では、図２に示した基本周期分析部１０１の代わりに、基本周期分析部３００３を用いている。基本周期分析部３００３は、図２０の基本周期分析部１７０１の構成に加えて、周波数設定部３０００が追加されている。周波数設定部３０００は、分析手段で用いる対象音周波数パターンおよび評価音周波数パターンの周波数帯域を設定する周波数設定手段の一例である。

車両検知システム３００２は、基本周期分析部３００３と、警告音出力部１０５とを備える。基本周期分析部３００３は、対象音準備部１７０２と、評価音準備部１７０３と、周波数設定部３０００と、分析部３００１とを備える。

この例では、周波数設定部３０００は、図３３における「帯域情報ＡＳ３００１Ａ」を用いて帯域情報Ｓ３０００を設定する。また、図３３における「帯域情報ＢＳ３００１Ｂ」と「帯域情報ＣＳ３００１Ｃ」は用いない。

対象音準備部１７０２には対象音を周波数分析して得られる周波数帯域ごとの対象音周波数パターンＳ１７０２と対象音の基本周期Ｓ１７０６が記憶されている。分析部３００１には閾値Ｓ１７０５が記憶されている。対象音準備部１７０２は、対象音周波数パターンＳ１７０２と基本周期Ｓ１７０６を分析部３００１へ出力する。評価音準備部１７０３は、評価音Ｓ１００を入力して評価音Ｓ１００を周波数分析して周波数帯域ごとの評価音周波数パターンＳ１７０１を分析部３００１へ出力する。周波数設定部３０００は、帯域情報ＡＳ３００１Ａを入力して帯域情報Ｓ３０００を作成して分析部３００１へ出力する。分析部３００１は、帯域情報Ｓ３０００に基づいた周波数帯域において、評価音周波数パターンＳ１７０１に対して対象音周波数パターンＳ１７０２を時間シフトさせながら、対応する時刻における評価音周波数パターンＳ１７０１と対象音周波数パターンＳ１７０２との差分値を順次算出する。分析部３００１は、閾値Ｓ１７０５以下である差分値における繰り返し時間間隔の周期と対象音の基本周期Ｓ１７０６とに基づいて、評価音Ｓ１００中の対象音の有無を判断し、対象音が存在する場合に検知信号Ｓ１０２を警告音出力部１０５へ出力する。警告音出力部１０５は、検知信号Ｓ１０２を入力したときに警告音Ｓ１０３を利用者へ提示する。

次に、以上のように構成された車両検知システム３００２の動作について説明する。

図３４は、車両検知システム３００２の動作手順を示すフローチャートである。

この例では、車両検知システムを出荷する前に、対象音準備部１０２には対象音周波数パターンＳ１７０２としてバイク音を周波数分析して得られる周波数帯域ごとの周波数パターンが記憶されており（ステップ１８００）、さらに対象音であるバイク音の基本周期Ｓ１７０６が記憶されている。また、分析部３００１には周波数帯域ごとに閾値Ｓ１７０５が記憶されている。

はじめに、車両検知システム３００２を起動することで、評価音準備部１７０３は、マイクを用いて評価音Ｓ１００である利用者の周辺の音を取り込み始める。そして、評価音Ｓ１００を周波数分析して、周波数帯域ごとの評価音周波数パターンＳ１７０１を作成する（ステップ１８０１）。

次に、利用者は、周波数設定部３０００を用いて基本周期を分析する周波数帯域を入力する。この例では対象音であるバイク音のパワーが大きい２００Ｈｚと５００Ｈｚの周波数帯域を入力する。そして、帯域情報Ｓ３０００である「２００Ｈｚ、５００Ｈｚ」を分析部３００１へ出力する（ステップ３１００）。なお、評価音Ｓ１００に含まれる雑音を考慮して２００Ｈｚに雑音が付加されている場合には５００Ｈｚのみを基本周波数を分析する周波数帯域に設定することもできる。

次に評価音Ｓ１００の中に、対象音準備部１７０２に記憶された対象音であるバイク音の基本周期が含まれているか否かを分析する（ステップ３１０１）。この例では、帯域情報Ｓ３０００は「２００Ｈｚと５００Ｈｚ」であるため、２００Ｈｚにおける周波数パターンと５００Ｈｚの周波数パターンにおいて、第２の実施の形態と同様にして対象音の基本周期を分析する。次に、２００Ｈｚおよび５００Ｈｚの分析結果において、いずれか一方でも対象音が存在すると判定した場合に「対象音が存在する」という検知信号Ｓ１０２を警告音出力部１０５へ出力する。また、いずれの周波数帯域においても対象音が存在しないと判定した場合には検知信号Ｓ１０２を警告音出力部１０５へ出力しない。

次に、警告音出力部１０５は、検知信号Ｓ１０２が入力されたときに警告音Ｓ１０３を利用者へ提示する（ステップ２０３）。

ここでのステップ１８００、ステップ１８０１、ステップ２０３は、第１の実施の形態と第２の実施の形態と同じなので説明を省略する。

最後に、これらのステップ１８０１、ステップ３１００、ステップ３１０１、ステップ２０３の動作を車両検知システム３００２が停止されるまで繰り返す（ステップ３１０２）。

以上説明したように、周波数設定部３０００を用いて、分析部３００１で用いる対象音周波数パターンおよび評価音周波数パターンの周波数帯域を制御できる。これにより、分析する周波数帯域を変更したり分析する周波数帯域の帯域幅を変更したりできる。例えば、対象音と雑音とが混合した評価音を分析する場合に、雑音のない周波数帯域を選択して評価音の基本周期を分析でき、これにより対象音の有無を判定することができる。

〈他の例〉
周波数設定部の他の例について説明する。

この例では、周波数設定部３０００は、図３３における「帯域情報ＢＳ３００１Ｂ」と「帯域情報ＣＳ３００１Ｃ」とを用いて帯域情報Ｓ３０００を設定する。また、図３３における「帯域情報ＡＳ３００１Ａ」は用いない。

対象音準備部１７０２には対象音を周波数分析して得られる周波数帯域ごとの対象音周波数パターンＳ１７０２と対象音の基本周期Ｓ１７０６が記憶されている。分析部３００１には閾値Ｓ１７０５が記憶されている。対象音準備部１７０２は、対象音周波数パターンＳ１７０２と基本周期Ｓ１７０６を分析部３００１へ出力する。評価音準備部１７０３は、評価音Ｓ１００を入力して評価音Ｓ１００を周波数分析して周波数帯域ごとの評価音周波数パターンＳ１７０１を分析部３００１へ出力する。周波数設定部３０００は、評価音Ｓ１００である帯域情報ＣＳ３００１Ｃと、対象音準備部１７０２から帯域情報ＢＳ３００１Ｂを入力して帯域情報Ｓ３０００を作成して分析部３００１へ出力する。分析部３００１は、帯域情報Ｓ３０００に基づいた周波数帯域において、評価音周波数パターンＳ１７０１に対して対象音周波数パターンＳ１７０２を時間シフトさせながら、対応する時刻における評価音周波数パターンＳ１７０１と対象音周波数パターンＳ１７０２との差分値を順次算出する。分析部３００１は、閾値Ｓ１７０５以下である差分値における繰り返し時間間隔の周期と対象音の基本周期Ｓ１７０６とに基づいて、評価音Ｓ１００中に対象音が存在するか否かを判定する。分析部３００１は、対象音が存在する場合に検知信号Ｓ１０２を警告音出力部１０５へ出力する。警告音出力部１０５は、検知信号Ｓ１０２を入力したときに警告音Ｓ１０３を利用者へ提示する。

次に、以上のように構成された車両検知システム３００２の動作について説明する。

図３４は、車両検知システム３００２の動作手順を示すフローチャートである。

この例では、車両検知システムを出荷する前に、対象音準備部１７０２には対象音周波数パターンＳ１７０２としてバイク音を周波数分析して得られる周波数帯域ごとの周波数パターンが記憶されており（ステップ１８００）、さらに対象音であるバイク音の基本周期Ｓ１７０６が記憶されている。また、分析部３００１には周波数帯域ごとに閾値Ｓ１７０５が記憶されている。

はじめに、車両検知システム３００２を起動することで、評価音準備部１７０３は、マイクを用いて評価音Ｓ１００である利用者の周辺の音を取り込み始める。そして、評価音Ｓ１００を周波数分析して、周波数帯域ごとの評価音周波数パターンＳ１７０１を作成する（ステップ１８０１）。

次に、周波数設定部３０００は、帯域情報ＢＳ３００１Ｂである対象音から対象音のパワーの大きい周波数帯域を選択する。ここでは２００Ｈｚと５００Ｈｚが選択される。また、帯域情報ＣＳ３００１Ｃである評価音Ｓ１００から評価音に含まれる雑音のパワーの大きい周波数帯域を選択する。ここでは２００Ｈｚが選択される。そして、これらより対象音のパワーが大きくて雑音が含まれない周波数帯域を帯域情報Ｓ３０００に設定する。この例では帯域情報Ｓ３０００は「５００Ｈｚ」となる。

次に評価音Ｓ１００の中に、対象音準備部１７０２に記憶された対象音であるバイク音の基本周期が含まれているか否かを分析する（ステップ３１０１）。この例では帯域情報Ｓ３０００は「５００Ｈｚ」であるため、５００Ｈｚの周波数パターンにおいて、第２の実施の形態と同様にして対象音の基本周期を分析する。次に、５００Ｈｚの分析結果において対象音が存在すると判定した場合に「対象音が存在する」という検知信号Ｓ１０２を警告音出力部１０５へ出力する。

次に、警告音出力部１０５は、検知信号Ｓ１０２が入力されたときに警告音Ｓ１０３を利用者へ提示する（ステップ２０３）。

ここでのステップ１８００、ステップ１８０１、ステップ２０３は、第１の実施の形態と第２の実施の形態と同じなので説明を省略する。

以上説明したように、周波数設定部３０００は、対象音に適切な周波数帯域を自動的に求めることができるため、利用者は、周波数帯域を設定する必要がなく使い勝手がよい。

本発明に係る対象音分析装置は、混合音分離、音判別、音声合成の機能を取り入れた車両検出システム、補聴器、携帯電話、テレビ会議システムなど幅広い製品に展開でき実用的価値は極めて高い。

図１Ａは、本発明による対象音分析方法の概念図である。 図１Ｂは、本発明による対象音分析方法の概念図である。 図１Ｃは、本発明による対象音分析方法の概念図である。 図１Ｄは、本発明による対象音分析方法の概念図である。 図１Ｅは、本発明による対象音分析方法の概念図である。 図１Ｆは、本発明による対象音分析方法の概念図である。 図１Ｇは、本発明による対象音分析方法の概念図である。 図２は、第１の実施の形態における対象音分析装置の全体構成を示すブロック図である。 図３は、車両検知システムの動作手順を示すフローチャートである。 図４は、バイク音の一例を示した図である。 図５Ａは、バイク音における対象音の一例を示した図である。 図５Ｂは、バイク音における対象音の一例を示した図である。 図５Ｃは、バイク音における対象音の一例を示した図である。 図６Ａは、評価音と対象音を用いて差分値を算出する方法の一例を示した図である。 図６Ｂは、評価音と対象音を用いて差分値を算出する方法の一例を示した図である。 図６Ｃは、評価音と対象音を用いて差分値を算出する方法の一例を示した図である。 図７Ａは、評価音と対象音を用いて差分値を算出する方法の他の一例を示した図である。 図７Ｂは、評価音と対象音を用いて差分値を算出する方法の他の一例を示した図である。 図７Ｃは、評価音と対象音を用いて差分値を算出する方法の他の一例を示した図である。 図８Ａは、対象音とのパターンマッチングによる方法の一例を示した図である。 図８Ｂは、対象音とのパターンマッチングによる方法の一例を示した図である。 図８Ｃは、対象音とのパターンマッチングによる方法の一例を示した図である。 図９は、第１の実施の形態における第１の変形例における対象音分析装置の全体構成を示すブロック図である。 図１０は、車両検知システムの他の動作手順を示すフローチャートである。 図１１は、自動車のエンジン音の一例を示した図である。 図１２は、サイレン音の一例を示した図である。 図１３は、対象音準備部の一例を示した図である。 図１４Ａは、タッチディスプレイを用いて対象音を選択する一例を示した図である。 図１４Ｂは、タッチディスプレイを用いて対象音を選択する一例を示した図である。 図１５は、第１の実施の形態における第２の変形例における対象音分析装置の全体構成を示すブロック図である。 図１６Ａは、閾値の設定の方法の一例を示した図である。 図１６Ｂは、閾値の設定の方法の一例を示した図である。 図１６Ｃは、閾値の設定の方法の一例を示した図である。 図１６Ｄは、閾値の設定の方法の一例を示した図である。 図１６Ｅは、閾値の設定の方法の一例を示した図である。 図１７は、車両検知システムのもう一つ他の動作手順を示すフローチャートである。 図１８Ａは、閾値の入力方法の一例を示した図である。 図１８Ｂは、閾値の入力方法の一例を示した図である。 図１９Ａは、基本周期を分析する方法の一例を示した図である。 図１９Ｂは、基本周期を分析する方法の一例を示した図である。 図１９Ｃは、基本周期を分析する方法の一例を示した図である。 図２０は、第２の実施の形態における対象音分析装置の全体構成を示すブロック図である。 図２１Ａは、Ａさんの音声の一例を示した図である。 図２１Ｂは、Ａさんを含む３人の音声の混合音の一例を示した図である。 図２２は、補聴システムの動作手順を示すフローチャートである。 図２３は、周波数パターンを作成する方法の一例を示した図である。 図２４Ａは、評価音周波数パターンと対象音周波数パターンを用いて差分値を算出する方法の一例を示した図である。 図２４Ｂは、評価音周波数パターンと対象音周波数パターンを用いて差分値を算出する方法の一例を示した図である。 図２４Ｃは、評価音周波数パターンと対象音周波数パターンを用いて差分値を算出する方法の一例を示した図である。 図２５Ａは、評価音周波数パターンと対象音周波数パターンを用いて差分値を算出する方法の他の一例を示した図である。 図２５Ｂは、評価音周波数パターンと対象音周波数パターンを用いて差分値を算出する方法の他の一例を示した図である。 図２５Ｃは、評価音周波数パターンと対象音周波数パターンを用いて差分値を算出する方法の他の一例を示した図である。 図２６は、第２の実施の形態における変形例における対象音分析装置の全体構成を示すブロック図である。 図２７は、補聴システムの他の動作手順を示すフローチャートである。 図２８は、非周期な分析波形パターンの一例を示した図である。 図２９は、分析波形パターンと局所分析波形パターンとの関係を示した図である。 図３０は、分析波形パターンと局所分析波形パターンとの他の関係を示した図である。 図３１は、評価音周波数パターンと対象音の周波数パターンの一例を示した図である。 図３２は、分析波形パターンと局所分析波形パターンとのもう一つ他の関係を示した図である。 図３３は、第３の実施の形態における対象音分析装置の全体構成を示すブロック図である。 図３４は、車両検知システムの動作手順を示すフローチャートである。 図３５Ａは、従来技術である時間−周波数構造を用いて自己相関を用いて基本周期を分析する方法を説明する図である。 図３５Ｂは、従来技術である時間−周波数構造を用いて自己相関を用いて基本周期を分析する方法を説明する図である。 図３６は、従来技術である時間−周波数構造の振幅値が所定のしきい値以上となるピークの時間間隔により基本周期を分析する方法を説明する図である。 図３７Ａは、従来技術である残差波形パターンに関する相互相関を用いて基本周期を分析する方法を説明する図である。 図３７Ｂは、従来技術である残差波形パターンに関する相互相関を用いて基本周期を分析する方法を説明する図である。 図３７Ｃは、従来技術である残差波形パターンに関する相互相関を用いて基本周期を分析する方法を説明する図である。

符号の説明

１００、３００２ 車両検知システム
１０１、１７０１ 基本周期分析部
１０２、７０１、１７０２、２３０１ 対象音準備部
１０３、１７０３ 評価音準備部
１０４、１７０４、３００１ 分析部
１０５ 警告音出力部
７００、２３００ 音情報設定部
１１００ 閾値設定部
１７００ 補聴システム
１７０５ 音抽出部
３０００ 周波数設定部
Ｓ１００、Ｓ１７００ 評価音
Ｓ１０１ 対象音
Ｓ１０２ 検知信号
Ｓ１０３ 警告音
Ｓ１０４、Ｓ１７０５ 閾値
Ｓ１０５、Ｓ１７０６ 基本周期
Ｓ７００、Ｓ２３００ 音情報
Ｓ１１００Ａ 選択信号
Ｓ１１００Ｂ 閾値情報
Ｓ１１００Ｃ 音情報
Ｓ１７０１ 評価音周波数パターン
Ｓ１７０２ 対象音周波数パターン
Ｓ１７０３ 領域情報
Ｓ１７０４ 抽出音
Ｓ３０００ 帯域情報
Ｓ３００１Ａ 帯域情報Ａ
Ｓ３００１Ｂ 帯域情報Ｂ
Ｓ３００１Ｃ 帯域情報Ｃ

Claims (10)

1. 評価音に対象音が含まれるか否かを分析する対象音分析装置であって、
   基本周期を分析するために用いられる分析波形である対象音を準備する対象音準備手段と、
   基本周期を分析される被分析波形である評価音を準備する評価音準備手段と、
   前記評価音に対して前記対象音を時間シフトさせながら、対応する時刻における前記評価音と前記対象音との差分値を順次算出して、前記差分値が所定の閾値以下となる時刻の繰返し間隔を算出し、前記繰返し間隔の周期と前記対象音の基本周期とが略等しい場合に前記評価音に前記対象音が存在すると判定し、前記繰返し間隔の周期と前記対象音の基本周期とが略等しく無い場合に前記評価音に前記対象音が存在しないと判定する分析手段とを備える
   ことを特徴とする対象音分析装置。
2. 前記対象音準備手段は、前記対象音を周波数分析することにより得られる対象音周波数パターンを準備し、
   前記評価音準備手段は、前記評価音を周波数分析することにより得られる評価音周波数パターンを準備し、
   前記分析手段は、前記評価音周波数パターンに対して前記対象音周波数パターンを時間シフトさせながら、対応する時刻における前記評価音周波数パターンと前記対象音周波数パターンとの差分値を順次算出して、前記差分値が所定の閾値以下となる時刻の繰返し間隔を算出し、前記繰返し間隔の周期と前記対象音の基本周期とが略等しい場合に前記評価音に前記対象音が存在すると判定し、前記繰返し間隔の周期と前記対象音の基本周期とが略等しく無い場合に前記評価音に前記対象音が存在しないと判定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の対象音分析装置。
3. 前記対象音準備手段は、前記対象音と所定の周波数成分から構成される非周期な分析波形との相互相関により算出される、振幅スペクトルおよび位相スペクトルの少なくとも一方を含む対象音周波数パターンを準備し、
   前記評価音準備手段は、評価音と前記分析波形との相互相関により算出される、振幅スペクトルおよび位相スペクトルの少なくとも一方を含む評価音周波数パターンを準備する
   ことを特徴とする請求項２に記載の対象音分析装置。
4. 前記対象音準備手段は、前記対象音と、所定の周波数成分から構成される分析波形の一部を構成し所定の時間分解能を有する複数の局所分析波形との、それぞれの相互相関により算出される、振幅スペクトルおよび位相スペクトルの少なくとも一方を含む複数の対象音周波数パターンを準備し、
   前記評価音準備手段は、前記評価音と前記複数の局所分析波形との、それぞれの相互相関により算出される、振幅スペクトルおよび位相スペクトルの少なくとも一方を含む複数の評価音周波数パターンを準備し、
   前記分析手段は、前記複数の局所分析波形を用いて準備された前記複数の対象音周波数パターンの組を対象音周波数パターンのデータとし、前記複数の局所分析波形を用いて準備された前記評価音周波数パターンの組を評価音周波数パターンのデータとして、前記評価音周波数パターンのデータに対して前記対象音周波数パターンのデータを時間シフトさせながら、対応する時刻における前記評価音周波数パターンのデータと前記対象音周波数パターンのデータとの差分値を順次算出して、前記差分値が所定の閾値以下となる時刻の繰返し間隔を算出し、前記繰返し間隔の周期と前記対象音の基本周期とが略等しい場合に前記評価音に前記対象音が存在すると判定し、前記繰返し間隔の周期と前記対象音の基本周期とが略等しく無い場合に前記評価音に前記対象音が存在しないと判定する
   ことを特徴とする請求項２に記載の対象音分析装置。
5. 前記対象音分析装置は、さらに、前記分析手段で用いる対象音周波数パターンおよび評価音周波数パターンの周波数帯域を設定する周波数設定手段を備え、
   前記分析手段は、前記周波数設定手段で設定された前記周波数帯域の前記対象音周波数パターンおよび前記評価音周波数パターンを用いて、前記対象音の基本周期を分析する
   ことを特徴とする請求項２に記載の対象音分析装置。
6. 前記対象音分析装置は、さらに、前記対象音に関連する音情報を設定する音情報設定手段を備え、
   前記対象音準備手段は、設定された前記音情報に基づいて前記対象音または前記対象音周波数パターンを準備する
   ことを特徴とする請求項１に記載の対象音分析装置。
7. 前記音情報設定手段は、対象音の入力を受け付け、入力された前記対象音を前記音情報とし、
   前記対象音準備手段は、入力された前記対象音を準備される前記対象音とするか、または、さらに、当該対象音を周波数分析することにより前記対象音周波数パターンを準備する
   ことを特徴とする請求項６に記載の対象音分析装置。
8. 前記対象音分析装置は、さらに、複数の評価音の各々に対して前記対象音を時間シフトさせながら、対応する時刻における前記評価音と前記対象音との差分値を順次算出して、前記差分値の最小値を算出し、前記複数の評価音に対応する複数の前記最小値のうちの最大値に基づいて、前記所定の閾値を設定する閾値設定手段を備える
   ことを特徴とする請求項１に記載の対象音分析装置。
9. 評価音に対象音が含まれるか否かを分析する対象音分析装置による対象音分析方法であって、
   前記対象音分析装置が備える対象音準備手段が、基本周期を分析するために用いられる分析波形である対象音を準備するステップと、
   前記対象音分析装置が備える評価音準備手段が、基本周期を分析される被分析波形である評価音を準備するステップと、
   前記対象音分析装置が備える分析手段が、前記評価手段が準備した評価音に対して前記対象音準備手段が準備した対象音を時間シフトさせながら、対応する時刻における前記評価音と前記対象音との差分値を順次算出して、前記繰返し間隔の周期と前記対象音の基本周期とが略等しい場合に前記評価音に前記対象音が存在すると判定し、前記繰返し間隔の周期と前記対象音の基本周期とが略等しく無い場合に前記評価音に前記対象音が存在しないと判定するステップとを含む
   ことを特徴とする対象音分析方法。
10. 評価音に対象音が含まれるか否かを分析するプログラムであって、
    基本周期を分析するために用いられる分析波形である対象音を準備するステップと、
    基本周期を分析される被分析波形である評価音を準備するステップと、
    前記評価音に対して前記対象音を時間シフトさせながら、対応する時刻における前記評価音と前記対象音との差分値を順次算出して、前記差分値が所定の閾値以下となる時刻の繰返し間隔を算出し、前記繰返し間隔の周期と前記対象音の基本周期とが略等しい場合に前記評価音に前記対象音が存在すると判定し、前記繰返し間隔の周期と前記対象音の基本周期とが略等しく無い場合に前記評価音に前記対象音が存在しないと判定するステップとをコンピュータに実行させる
    ことを特徴とする対象音分析プログラム。

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