JP6419392B1 - Acoustic measurement system and parameter generation apparatus - Google Patents

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Abstract

計測対象である診断対象機器（４）の近傍に発音体（５）を設ける。測定部（６）は、各時刻で一つの周波数成分を有し、周波数成分の中心周波数が時間と共に変化する単位信号を時間軸上に配列した試験信号を発音体（５）から受音体（２）までの間を伝播させ、受音体（２）で得られる測定信号を取得する。推定部（７）は、単位信号の時間と強度の関係に基づいて、発音体（５）から受音体（２）までの間の音の伝播特性を推定する。   A sounding body (5) is provided in the vicinity of the diagnosis target device (4) which is a measurement target. The measuring unit (6) has a test signal in which unit signals having one frequency component at each time and whose center frequency changes with time are arranged on the time axis from the sound generator (5) to the sound receiver ( The measurement signal obtained by the sound receiving body (2) is acquired by propagating through 2). The estimation unit (7) estimates sound propagation characteristics between the sounding body (5) and the sound receiving body (2) based on the relationship between the time and intensity of the unit signal.

Description

この発明は、音の伝播特性を計測する音響計測システムと、この音響計測システムを用いて、把握対象が正常状態か異常状態かを判定するためのパラメータを生成するパラメータ生成装置に関するものである。   The present invention relates to an acoustic measurement system that measures sound propagation characteristics and a parameter generation device that uses this acoustic measurement system to generate a parameter for determining whether a grasp target is in a normal state or an abnormal state.

音の伝播特性の計測に関し、例えば特許文献１に示すような装置が知られている。この装置は、スピーカとマイクロホンとの間の音波の伝播時間の測定に、時間引き延ばしパルス（ＴＳＰ：Ｔｉｍｅ Ｓｔｒｅｔｃｈｅｄ Ｐｕｌｓｅ）信号を用いたものである。
なお、音の伝播特性とは、インパルス応答、伝達関数、伝播時間、距離減衰などの総称である。For example, a device as shown in Patent Document 1 is known for measuring sound propagation characteristics. This apparatus uses a time stretched pulse (TSP) signal to measure the propagation time of sound waves between a speaker and a microphone.
The sound propagation characteristic is a general term for impulse response, transfer function, propagation time, distance attenuation, and the like.

特開２００４−１９３７８２号公報JP 2004-193782 A

上記従来の装置では、スピーカとマイクロホンの設置位置は共に固定であるため、時刻と共に変化する伝播特性を精度良く推定することができないという問題があった。   In the above-described conventional apparatus, since the installation positions of the speaker and the microphone are both fixed, there is a problem that the propagation characteristics that change with time cannot be accurately estimated.

この発明は、かかる問題を解決するためになされたもので、時刻と共に変化する伝播特性を精度良く推定することのできる音響計測システムを提供することを目的とする。   The present invention has been made to solve such a problem, and an object thereof is to provide an acoustic measurement system capable of accurately estimating a propagation characteristic that changes with time.

この発明に係る音響計測システムは、固定側または移動側の計測対象に設けた発音体と、計測対象とは反対の移動側または固定側の受音点に設けた受音体と、各時刻で一つの周波数成分を有し、周波数成分の中心周波数が時間と共に変化する単位信号を時間軸上に複数配列した試験信号を発音体から受音体へ送出させて発音体から受音体までの間を伝播させ、受音体で得られる測定信号を取得する測定部と、測定信号に含まれる複数の単位信号それぞれの時間と強度の関係に基づいて、発音体から受音体までの間の音の伝播特性を推定する推定部とを備えたものである。 The acoustic measurement system according to the present invention includes a sounding body provided on a measurement object on a fixed side or a movement side, a sound reception object provided on a sound reception point on a movement side or a fixed side opposite to the measurement object, and at each time. A test signal in which multiple unit signals that have one frequency component and the center frequency of the frequency component change with time is arranged on the time axis is sent from the sound generator to the sound receiver, and between the sound generator and the sound receiver. And the sound between the sound generator and the sound receiver based on the relationship between the time and intensity of each of the unit signals included in the measurement signal, and the measurement unit that acquires the measurement signal obtained by the sound receiver And an estimator for estimating the propagation characteristics.

この発明に係る音響計測システムは、各時刻で一つの周波数成分を有し、周波数成分の中心周波数が時間と共に変化する単位信号を時間軸上に複数配列した試験信号を発音体から受音体へ送出させて発音体から受音体までの間を伝播させることにより、発音体から受音体までの音の伝播特性を推定するようにしたものである。これにより、時刻と共に変化する伝播特性を精度良く推定することができる。 The acoustic measurement system according to the present invention has a test signal in which a plurality of unit signals having a single frequency component at each time and the center frequency of the frequency component changes with time are arranged on the time axis from the sounding body to the sound receiving body. By transmitting and propagating from the sounding body to the sound receiving body, the propagation characteristics of the sound from the sounding body to the sound receiving body are estimated. Thereby, the propagation characteristic which changes with time can be estimated with high accuracy.

この発明の実施の形態１の音響計測システムの適用例を示す構成図である。It is a block diagram which shows the application example of the acoustic measurement system of Embodiment 1 of this invention. この発明の実施の形態１の音響計測システムとパラメータ生成装置を示す構成図である。It is a block diagram which shows the acoustic measurement system and parameter generation apparatus of Embodiment 1 of this invention. この発明の実施の形態１の音響計測システムにおける発音体の構成図である。It is a block diagram of the sounding body in the acoustic measurement system of Embodiment 1 of this invention. この発明の実施の形態１の音響計測システム及びパラメータ生成装置を実現するコンピュータの構成図である。It is a block diagram of the computer which implement | achieves the acoustic measurement system and parameter production | generation apparatus of Embodiment 1 of this invention. この発明の実施の形態１の音響計測システムの動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows operation | movement of the acoustic measurement system of Embodiment 1 of this invention. この発明の実施の形態１の音響計測システムにおける推定部の動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows operation | movement of the estimation part in the acoustic measurement system of Embodiment 1 of this invention. この発明の実施の形態１の音響計測システムの推定部における受音信号から伝播特性を推定する処理の説明図である。It is explanatory drawing of the process which estimates a propagation characteristic from the received sound signal in the estimation part of the acoustic measurement system of Embodiment 1 of this invention. この発明の実施の形態１のパラメータ生成装置の動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows operation | movement of the parameter generation apparatus of Embodiment 1 of this invention. この発明の実施の形態１のパラメータ生成装置における閾値の決定方法を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the determination method of the threshold value in the parameter generator of Embodiment 1 of this invention. この発明の実施の形態１のパラメータ生成装置における閾値の決定方法の他の例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the other example of the determination method of the threshold value in the parameter generator of Embodiment 1 of this invention. この発明の実施の形態２の音響計測システムにおける単位信号の配列を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the arrangement | sequence of the unit signal in the acoustic measurement system of Embodiment 2 of this invention. この発明の実施の形態２の音響計測システムにおける推定部の動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows operation | movement of the estimation part in the acoustic measurement system of Embodiment 2 of this invention. この発明の実施の形態２の音響計測システムにおける時間集約処理を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the time aggregation process in the acoustic measurement system of Embodiment 2 of this invention. 図１４Ａは単位信号配列に対して時間集約処理を行わない場合、図１４Ｂは時間集約処理を行った場合の説明図である。14A is an explanatory diagram when time aggregation processing is not performed on the unit signal arrangement, and FIG. 14B is an explanatory diagram when time aggregation processing is performed. この発明の実施の形態３の音響計測システムにおける単位信号の配列を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the arrangement | sequence of the unit signal in the acoustic measurement system of Embodiment 3 of this invention. この発明の実施の形態３の音響計測システムにおける推定部の動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows operation | movement of the estimation part in the acoustic measurement system of Embodiment 3 of this invention. この発明の実施の形態３の音響計測システムにおける時間集約処理を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the time aggregation process in the acoustic measurement system of Embodiment 3 of this invention. 図１８Ａ〜図１８Ｄは、この発明の実施の形態３の音響計測システムにおける多重度８の単位信号配列による伝播特性の計測例を示す説明図である。18A to 18D are explanatory diagrams showing examples of measurement of propagation characteristics by a unit signal arrangement of multiplicity 8 in the acoustic measurement system according to Embodiment 3 of the present invention.

以下、この発明をより詳細に説明するために、この発明を実施するための形態について、添付の図面に従って説明する。
実施の形態１．
図１は、本実施の形態によるパラメータ生成装置の適用例としてのエレベータシステムを示す構成図である。
パラメータ生成装置は、乗車カゴ１の上に搭載した音センサ２とコンピュータ３と計測対象４の近傍に設けた発音体５とにより構成される。乗車カゴ１はエレベータの乗車カゴであり、音センサ２はマイクロホンからなる。コンピュータ３は、ＵＳＢ端子とＬＡＮ端子を備え、ＵＳＢ端子には音センサ２が図示しないオーディオインタフェース回路を介して接続されている。ＬＡＮ端子には、コンピュータ３によって制御される機器が接続されている。パラメータ生成装置は、例えば、図示のようなエレベータシステムに対する異常音診断装置のパラメータを生成する。Hereinafter, in order to explain the present invention in more detail, modes for carrying out the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.
Embodiment 1 FIG.
FIG. 1 is a configuration diagram illustrating an elevator system as an application example of the parameter generation device according to the present embodiment.
The parameter generation device includes a sound sensor 2 mounted on the passenger car 1, a computer 3, and a sounding body 5 provided in the vicinity of the measurement target 4. The passenger car 1 is an elevator car, and the sound sensor 2 is a microphone. The computer 3 includes a USB terminal and a LAN terminal, and the sound sensor 2 is connected to the USB terminal via an audio interface circuit (not shown). A device controlled by the computer 3 is connected to the LAN terminal. The parameter generation device generates, for example, parameters of an abnormal sound diagnosis device for an elevator system as shown in the figure.

計測対象４は異常音診断装置における診断対象機器であり、この診断対象機器としては、エレベータの昇降路内にある機器である。例えば、乗車カゴ１を駆動するロープの頂部に設けられる滑車や乗車カゴ１を下から支えるための滑車、また、カゴが横揺れしないようにするためのカゴレール、乗車カゴ１の重量とバランスするためのカウンターウエイト、カゴ速度を調整するための調速機等がある。発音体５はスピーカ等からなる。   The measurement target 4 is a diagnosis target device in the abnormal sound diagnosis apparatus, and the diagnosis target device is a device in the elevator hoistway. For example, a pulley provided at the top of a rope for driving the riding car 1, a pulley for supporting the riding car 1 from below, a car rail for preventing the car from rolling, and balance with the weight of the riding car 1. Counterweight, speed governor for adjusting basket speed, etc. The sounding body 5 includes a speaker or the like.

図２は、実施の形態１の音響計測システム及びこれを用いたパラメータ生成装置の構成図である。音響計測システム２１は、音センサ２、発音体５、測定部６、推定部７からなる。また、パラメータ生成装置２２として、模擬音合成部８、音源データベース（音源ＤＢ）９、シミュレーション部１０、パラメータ記憶部１１を備えている。音センサ２は音響計測システム２１における受音体であり、マイクロホンを用いて構成されている。発音体５は計測対象４の近傍に設けられ、測定部６から与えられる試験信号に対応した試験音を発生するよう構成されている。   FIG. 2 is a configuration diagram of the acoustic measurement system of Embodiment 1 and a parameter generation device using the same. The acoustic measurement system 21 includes a sound sensor 2, a sounding body 5, a measurement unit 6, and an estimation unit 7. The parameter generation device 22 includes a simulated sound synthesizer 8, a sound source database (sound source DB) 9, a simulation unit 10, and a parameter storage unit 11. The sound sensor 2 is a sound receiver in the acoustic measurement system 21 and is configured using a microphone. The sounding body 5 is provided in the vicinity of the measurement object 4 and is configured to generate a test sound corresponding to the test signal given from the measurement unit 6.

図３は発音体５の構成図である。図示のように、発音体５は、制御部５１、通信インタフェース（通信Ｉ／Ｆ）５２、スピーカ５３からなる。制御部５１はマイクロコンピュータからなり、通信インタフェース５２を介して測定部６との無線通信を行って試験信号を受信すると共に、受信した試験信号に基づいてスピーカ５３を駆動し、試験音の出力制御を行う機能を有している。通信インタフェース５２は無線ＬＡＮのインタフェースを備え、測定部６との通信制御を行う機能を有している。スピーカ５３はエレベータの昇降路内の空中に試験音を送出するためのスピーカである。   FIG. 3 is a configuration diagram of the sounding body 5. As illustrated, the sounding body 5 includes a control unit 51, a communication interface (communication I / F) 52, and a speaker 53. The control unit 51 is composed of a microcomputer, and performs wireless communication with the measurement unit 6 via the communication interface 52 to receive a test signal, and drives the speaker 53 based on the received test signal to control output of the test sound. It has a function to perform. The communication interface 52 includes a wireless LAN interface and has a function of controlling communication with the measurement unit 6. The speaker 53 is a speaker for sending a test sound into the air in the elevator hoistway.

図２に戻り、測定部６は、試験音を発音体５から送出させ、昇降路内を伝播した試験音を音センサ２で取得する機能を有している。ここで、試験音としては、後述する図７で示すように、各時刻で一つの周波数成分を有し、この周波数成分の中心周波数が時間と共に変化する単位信号を時間軸上に配列したものである。この単位信号としては時間引き延ばしパルス（ＴＳＰ）信号を用いることができる。
推定部７は、試験信号に含まれる単位信号の時間と強度の関係に基づいて、発音体５から音センサ２までの間の音の伝播特性を推定する機能を有している。模擬音合成部８は、音源データベース９に格納されている音源を用いて異常音の合成模擬音を生成する機能を有している。シミュレーション部１０は、模擬音合成部８で生成された合成模擬音に基づいてパラメータを決定する機能を有している。パラメータ記憶部１１は、シミュレーション部１０で決定されたパラメータの記憶部である。Returning to FIG. 2, the measuring unit 6 has a function of transmitting a test sound from the sounding body 5 and acquiring the test sound propagated in the hoistway with the sound sensor 2. Here, as the test sound, as shown in FIG. 7 described later, unit signals having one frequency component at each time and the center frequency of this frequency component changing with time are arranged on the time axis. is there. As this unit signal, a time-extended pulse (TSP) signal can be used.
The estimation unit 7 has a function of estimating the propagation characteristics of sound between the sounding body 5 and the sound sensor 2 based on the relationship between the time and intensity of the unit signal included in the test signal. The simulated sound synthesizer 8 has a function of generating a synthesized simulated sound of an abnormal sound using a sound source stored in the sound source database 9. The simulation unit 10 has a function of determining parameters based on the synthesized simulated sound generated by the simulated sound synthesizing unit 8. The parameter storage unit 11 is a storage unit for parameters determined by the simulation unit 10.

これら音響計測システム及びパラメータ生成装置は、コンピュータ３を用いて構成されている。図４にコンピュータ３のハードウェア構成図を示す。図示のように、コンピュータ３は、プロセッサ３１、メモリ３２、入出力インタフェース（入出力Ｉ／Ｆ）３３、ストレージ３４からなる。プロセッサ３１は、メモリ３２またはストレージ３４に記憶されたプログラムを実行することにより、測定部６、推定部７、模擬音合成部８及びシミュレーション部１０の機能を実現するためのプロセッサであり、ＣＰＵを用いて構成されている。メモリ３２は、ＲＡＭ等からなり、データ等の一時記憶を行うと共に、プロセッサ３１の作業領域を構成するメモリである。入出力インタフェース３３は、音センサ２と発音体５との信号授受及びその他の外部装置との通信を行うためのインタフェースである。ストレージ３４は、各種のデータを格納すると共に、測定部６、推定部７、模擬音合成部８及びシミュレーション部１０のそれぞれの機能に対応したプログラムを格納するための記憶部である。また、ストレージ３４は、音源データベース９及びパラメータ記憶部１１を実現している。   These acoustic measurement systems and parameter generation apparatuses are configured using a computer 3. FIG. 4 shows a hardware configuration diagram of the computer 3. As illustrated, the computer 3 includes a processor 31, a memory 32, an input / output interface (input / output I / F) 33, and a storage 34. The processor 31 is a processor for realizing the functions of the measurement unit 6, the estimation unit 7, the simulated sound synthesis unit 8, and the simulation unit 10 by executing a program stored in the memory 32 or the storage 34. It is configured using. The memory 32 includes a RAM and the like, and is a memory that temporarily stores data and constitutes a work area of the processor 31. The input / output interface 33 is an interface for exchanging signals between the sound sensor 2 and the sounding body 5 and communicating with other external devices. The storage 34 is a storage unit for storing various data and programs corresponding to the functions of the measurement unit 6, the estimation unit 7, the simulated sound synthesis unit 8, and the simulation unit 10. The storage 34 implements the sound source database 9 and the parameter storage unit 11.

次に、実施の形態１の音響計測システムとパラメータ生成装置の動作について説明する。
図５は、音響計測システムの動作を示すフローチャートである。
先ず測定部６は、発音体５に対して試験信号を送出し、発音体５から試験音を発生させる（ステップＳＴ１）。次に、音センサ２は、エレベータの乗車カゴ１を最下階と最上階との間で往復運転させた場合（ステップＳＴ２）の試験音を受音し（ステップＳＴ３）、これが測定部６に送られる。音センサ２で受音された試験音は測定部６から推定部７に送出され、推定部７では、伝播特性を推定し（ステップＳＴ４）、その推定結果である伝播特性を出力する（ステップＳＴ５）。Next, operations of the acoustic measurement system and the parameter generation device according to Embodiment 1 will be described.
FIG. 5 is a flowchart showing the operation of the acoustic measurement system.
First, the measurement unit 6 sends a test signal to the sounding body 5 to generate a test sound from the sounding body 5 (step ST1). Next, the sound sensor 2 receives a test sound when the elevator car 1 is reciprocated between the lowermost floor and the uppermost floor (step ST2) (step ST3). Sent. The test sound received by the sound sensor 2 is sent from the measurement unit 6 to the estimation unit 7, and the estimation unit 7 estimates the propagation characteristic (step ST4) and outputs the propagation characteristic as the estimation result (step ST5). ).

図６は推定部７の動作を示すフローチャートである。図７は推定部７における試験信号から伝播特性を推定する処理の説明図である。
推定部７は、先ず、受音波形を時間周波数分析し、時間軸（フレームｔ）と周波数軸（周波数ビンｆ）に関する強度分布Ｓ（ｔ，ｆ）を求める（ステップＳＴ１１）。時間周波数分析は、受音波形を互いにオーバーラップするフレームに分割し、各フレームに対し、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）により、周波数ビン毎の強度を求めることで行う。図７において、周期７１は単位信号周期を示し、スペクトログラム７２は測定信号のスペクトログラムを示している。また、特定周波数帯域７３は、各フレームの全周波数のうち、信号強度を求めるための特定の周波数帯域である。FIG. 6 is a flowchart showing the operation of the estimation unit 7. FIG. 7 is an explanatory diagram of the process of estimating the propagation characteristics from the test signal in the estimation unit 7.
First, the estimation unit 7 performs time-frequency analysis on the received sound wave shape to obtain an intensity distribution S (t, f) regarding the time axis (frame t) and the frequency axis (frequency bin f) (step ST11). The time-frequency analysis is performed by dividing the received sound wave into overlapping frames and obtaining the intensity for each frequency bin by FFT (Fast Fourier Transform) for each frame. In FIG. 7, a period 71 indicates a unit signal period, and a spectrogram 72 indicates a spectrogram of the measurement signal. The specific frequency band 73 is a specific frequency band for obtaining signal strength among all the frequencies of each frame.

次に、推定部７は、強度分布Ｓ（ｔ，ｆ）から、フレームｔ毎に特定周波数帯域７３に含まれる強度を求め、これを強度時系列Ｂ（ｔ）とする（ステップＳＴ１２）。さらに、推定部７は強度時系列Ｂ（ｔ）においてピークを検出する（ステップＳＴ１３）。ピーク検出は強度時系列Ｂ（ｔ）の極大値を検出することで実行する。図７において、ピーク７４ａ，７４ｂ，７４ｃは検出したピークを示している。ここで、強度時系列Ｂ（ｔ）から、ピークを検出する際、受音信号に含まれる単位信号成分以外の成分をピークとして誤検出することがあるため、検出されたピーク間の間隔を計り、ピーク間の間隔が単位信号周期から外れる場合、そのピークを除去する（ステップＳＴ１４）なお、このステップＳＴ１４の処理は必要に応じて行い、省略することも可能である。
最後に、推定部７は検出したピークを結ぶピーク値包絡線７５（図７参照）を異常音の強度として抽出し（ステップＳＴ１５）、ピーク値包絡線７５の信号を推定した伝播特性として出力する（ステップＳＴ１６）。Next, the estimation part 7 calculates | requires the intensity | strength contained in the specific frequency band 73 for every flame | frame t from intensity distribution S (t, f), and makes this intensity | strength time series B (t) (step ST12). Furthermore, the estimation unit 7 detects a peak in the intensity time series B (t) (step ST13). Peak detection is performed by detecting the maximum value of the intensity time series B (t). In FIG. 7, peaks 74a, 74b, and 74c indicate detected peaks. Here, when detecting a peak from the intensity time series B (t), a component other than the unit signal component included in the received sound signal may be erroneously detected as a peak, so the interval between the detected peaks is measured. If the interval between peaks deviates from the unit signal period, the peak is removed (step ST14). The process of step ST14 is performed as necessary and can be omitted.
Finally, the estimation unit 7 extracts the peak value envelope 75 (see FIG. 7) connecting the detected peaks as the intensity of the abnormal sound (step ST15), and outputs the signal of the peak value envelope 75 as an estimated propagation characteristic. (Step ST16).

次に、パラメータ生成装置２２の動作について図８のフローチャートに沿って説明する。なお、以下の説明では、音響計測システム２１によって伝播特性２１ａが求められており、パラメータ生成装置２２の模擬音合成部８はこれを取得済みであるとする。
ここで、本実施の形態で生成するパラメータとは、次のようなものである。
異常音診断装置は、機器が正常状態にあるときの作動音と、機器が異常状態にあるときの作動音に対して、それぞれ、機器の作動音が正常であること、あるいは、機器の作動音が異常であることを判定する装置である。このような異常音診断装置では、正常と異常を判定するためのパラメータとして、例えば、閾値を有している。
異常音診断装置以外にも、例えば、劣化音診断装置、異常個所推定装置、劣化個所推定装置においても、それぞれ、劣化音を診断し、異常個所、劣化個所を推定するためのパラメータを装置内に有している。これらのパラメータはそれぞれの装置にとって最適となるよう調整されることが必要である。そこで、本実施の形態では、これらのパラメータを設計及び調整するために合成模擬音を用いる。なお、異常音や劣化音のサンプルは、実際には、機器の故障頻度が少なく取得が困難であることが多いため、合成模擬音を用いる必要がある。Next, the operation of the parameter generation device 22 will be described along the flowchart of FIG. In the following description, it is assumed that the propagation characteristic 21a is obtained by the acoustic measurement system 21, and the simulated sound synthesizer 8 of the parameter generation device 22 has already obtained this.
Here, the parameters generated in the present embodiment are as follows.
The abnormal sound diagnosis device has a normal operation sound for the device, or a normal operation sound for the operation sound when the device is in a normal state and the operation sound when the device is in an abnormal state. Is a device that determines that is abnormal. Such an abnormal sound diagnosis apparatus has, for example, a threshold as a parameter for determining normality and abnormality.
In addition to the abnormal sound diagnosis device, for example, in the deteriorated sound diagnosis device, the abnormal location estimation device, and the degradation location estimation device, parameters for diagnosing the degradation sound and estimating the abnormal location and the degradation location are included in the device. Have. These parameters need to be adjusted to be optimal for each device. Therefore, in this embodiment, a synthesized simulated sound is used to design and adjust these parameters. Since samples of abnormal sounds and deteriorated sounds are actually difficult to obtain due to a low frequency of equipment failures, it is necessary to use synthetic simulated sounds.

先ず、発音体５からの試験音の発音をオフにした状態で、音センサ２は、エレベータの乗車カゴ１を最下階と最上階の間で往復させた場合（ステップＳＴ２１）の正常動作音の波形を取得する（ステップＳＴ２２）。この正常動作音はメモリ３２に記録される。次に、模擬音合成部８は、音源データベース９から音源を選択し（ステップＳＴ２３）、推定された時刻と共に変化する伝播特性に従い、音源の強度を制御し、メモリ３２に記録された正常動作音に重畳し、異常／正常のＳＮ比の異なる模擬音を（例えば、０．１ｄＢステップで０から１８ｄＢまでの範囲のＳＮ比で）複数個合成し（ステップＳＴ２４）、シミュレーション部１０に合成模擬音として出力する（ステップＳＴ２５）。なお、ＳＮ比０は、便宜上、ＳＮ比−∞とし、異常音成分のない正常動作音を合成音とするものとする。   First, with the sound of the test sound from the sounding body 5 turned off, the sound sensor 2 operates normally when the elevator car 1 reciprocates between the lowermost floor and the uppermost floor (step ST21). Are acquired (step ST22). This normal operation sound is recorded in the memory 32. Next, the simulated sound synthesizer 8 selects a sound source from the sound source database 9 (step ST23), controls the intensity of the sound source in accordance with the propagation characteristics that change with the estimated time, and normal operation sound recorded in the memory 32. A plurality of simulated sounds having different SN ratios that are abnormal / normal are synthesized (for example, at an SN ratio in the range of 0 to 18 dB in 0.1 dB steps) (step ST24), and the synthesized simulated sound is generated in the simulation unit 10. (Step ST25). For the sake of convenience, the SN ratio 0 is set to an SN ratio −∞, and a normal operation sound having no abnormal sound component is assumed to be a synthesized sound.

次に、シミュレーション部１０は、模擬音合成部８で生成した合成模擬音を用いて、例えば、異常音診断装置におけるパラメータと検出率及び誤検出率の関係を求める（ステップＳＴ２６）。ここで、検出率及び誤検出率とは次の通りである。検出率は、異常状態にある機器の作動音を異常と正しく判定する率である。一方、誤検出率は、正常状態にある機器の作動音を異常と誤って判定する率である。なお、検出率と誤検出率を精度よく求めるため、多数の正常音と異常音を用いてシミュレーションを行う必要がある。
シミュレーション部１０は、検出率及び誤検出率に影響を与えるパラメータとして、例えば、異常音診断装置が参照する閾値を調整する。異常音診断装置は、診断運転時の作動音を分析し、異常度を取得した後、異常度を閾値と比較し、異常の有無を判定する。従って、閾値は、異常音診断装置の性能である検出率と誤検出率を決定づける重要なパラメータである。
いま、閾値を表すベクトルをθ、異常度を表すベクトルをＡ、両者のベクトルの要素を指すインデックスをｋ（ｋ＝０，１，２，…，Ｋ、Ｋは次元数）とすると、シミュレーション部１０は、あるｋに対してＡ［ｋ］＞Θ［ｋ］が成立つならば異常と判定し、そうでなければ、正常と判定する（下式参照）。

Figure 0006419392
ここで、異常度ベクトルＡは、次式のように計算される。
Ａ＝（Ｙ−μ）／σ
また、Ｙは診断対象の作動音を分析して得られる特徴量ベクトル、μはその平均ベクトル、σは標準偏差ベクトルである。μとσは、正常時の作動音Ｎ個を分析して得られる特徴量（特徴ベクトル）Ｘ１，Ｘ２，…，ＸＮ（Ｎは正常時の作動音の個数）の平均と標準偏差である。Next, the simulation part 10 calculates | requires the relationship of the parameter in an abnormal sound diagnostic apparatus, a detection rate, and a false detection rate, for example using the synthetic | combination simulation sound produced | generated by the simulation sound synthesis part 8 (step ST26). Here, the detection rate and the false detection rate are as follows. The detection rate is a rate at which an operation sound of a device in an abnormal state is correctly determined as abnormal. On the other hand, the false detection rate is a rate at which the operation sound of a device in a normal state is erroneously determined as abnormal. In addition, in order to obtain the detection rate and the false detection rate with high accuracy, it is necessary to perform simulation using a large number of normal sounds and abnormal sounds.
The simulation unit 10 adjusts, for example, a threshold value referred to by the abnormal sound diagnosis apparatus as a parameter that affects the detection rate and the false detection rate. The abnormal sound diagnosis apparatus analyzes the operation sound at the time of diagnostic operation, acquires the degree of abnormality, compares the degree of abnormality with a threshold value, and determines the presence or absence of abnormality. Therefore, the threshold is an important parameter that determines the detection rate and the false detection rate, which are the performance of the abnormal sound diagnosis apparatus.
Now, assuming that the vector representing the threshold is θ, the vector representing the degree of abnormality is A, and the index indicating the elements of both vectors is k (k = 0, 1, 2,..., K, K is the number of dimensions), the simulation unit 10 is determined as abnormal if A [k]> Θ [k] is satisfied for a certain k, and is determined as normal otherwise (see the following equation).

Figure 0006419392
Here, the degree of abnormality vector A is calculated as follows.
A = (Y−μ) / σ
Y is a feature vector obtained by analyzing the operation sound to be diagnosed, μ is an average vector thereof, and σ is a standard deviation vector. μ and σ are averages and standard deviations of feature amounts (feature vectors) X 1 , X 2 ,..., X N (N is the number of normal operation sounds) obtained by analyzing N normal operation sounds. It is.

次に、シミュレーション部１０は、誤検出率の許容範囲下で最大検出率を得るパラメータを最適パラメータとして求める（ステップＳＴ２７）。いま、インデックスｋの閾値θ［ｋ］をパラメータとして、その値を横軸にとり、誤り率（０〜１００％）を縦軸にすると、図９に示すような特性が得られる。ここで、（１−検出率）を見逃し率９１、誤検出率を湧き出し率９２とする。閾値θ［ｋ］が大きい程、湧き出し率９２は低下するのに対して、見逃し率９１は増加する。また、湧き出し率９２には、誤検出率の許容範囲としての制限値９３が設けられている。制限値９３としては、例えば、Ｓ／Ｎが６ｄＢの時、湧き出し率９２を５％以下などとする。
閾値θ［ｋ］の最適値を決める一つの方法として、制限値９３の下で、見逃し率９１が最小となるように決めることができ、この場合、図中の点θ＊［ｋ］が最適値となる。Next, the simulation part 10 calculates | requires the parameter which obtains the maximum detection rate in the tolerance | permissible_range of a false detection rate as an optimal parameter (step ST27). Now, when the threshold value θ [k] of the index k is used as a parameter, the value is plotted on the horizontal axis, and the error rate (0 to 100%) is plotted on the vertical axis, the characteristics shown in FIG. 9 are obtained. Here, it is assumed that (1-detection rate) is a missed rate 91 and a false detection rate is a well-out rate 92. The larger the threshold θ [k], the lower the spring rate 92, while the miss rate 91 increases. Further, the spring rate 92 is provided with a limit value 93 as an allowable range of the false detection rate. As the limit value 93, for example, when the S / N is 6 dB, the spring rate 92 is set to 5% or less.
As one method for determining the optimum value of the threshold value θ [k], it is possible to determine the missing rate 91 to be minimum under the limit value 93. In this case, the point θ * [k] in the figure is optimum. Value.

また、図１０に示すように、Ｓ／Ｎを変えた合成模擬音を用いて、Ｓ／Ｎとある閾値（ａｔｈ）の関係を求め、異常の兆しを見つけるための変調閾値１０１をＳ／Ｎ６ｄＢの閾値とし、異常判定のための異常閾値１０２をＳ／Ｎが６＋αｄＢ（αは例えば３ｄＢ）の閾値と決めるなどとすることができる。   Further, as shown in FIG. 10, using a synthetic simulated sound with a changed S / N, a relationship between S / N and a certain threshold value (ath) is obtained, and a modulation threshold value 101 for finding a sign of abnormality is set to S / N 6 dB. The abnormality threshold 102 for determining abnormality may be determined as a threshold having an S / N of 6 + α dB (α is, for example, 3 dB).

その後、シミュレーション部１０は、求めた最適パラメータを出力し（ステップＳＴ２８）、これがパラメータ記憶部１１に記憶される。   Thereafter, the simulation unit 10 outputs the obtained optimum parameter (step ST28), and this is stored in the parameter storage unit 11.

次に、シミュレーション部１０が、合成模擬音を用いて音源位置推定パラメータを学習する例について説明する。
例えば、パラメータ生成装置を異常個所推定装置に適用した場合、異常箇所推定装置で推定すべき音源位置としては、例えば、エレベータにおける、乗車カゴ、ピット、カウンターウエイト、頂部などである。ここで、音源位置は異常音が発生している機器の昇降路内の設置位置、すなわち昇降路底面からの高さを意味する。異常個所推定装置は、音源位置推定パラメータを参照することにより音源位置を推定する。そこで、シミュレーション部１０は、音源位置の推定に影響を与えるパラメータとして、異常個所推定装置が参照する音源位置推定パラメータであるニューラルネットワークの荷重とバイアスを最適化する。
その一例としては、異常個所推定装置は、診断時の作動音を分析して得られる異常度ベクトルから、エレベータのカゴ位置に対応する異常度の変化曲線である異常度曲線を求め、この異常度曲線をニューラルネットワークに入力し、音源位置の推定スコア「カゴ」、「ピット」、「カウンターウエイト」、「頂部」のスコアを得て、最大のスコアを有する識別結果を音源位置の推定結果として出力する。このニューラルネットワークの音源位置推定パラメータは、荷重とバイアスとからなり、音源位置が既知の合成模擬音を教師データとして用いて学習されたものである。Next, an example in which the simulation unit 10 learns the sound source position estimation parameter using the synthesized simulated sound will be described.
For example, when the parameter generation device is applied to an abnormal location estimation device, the sound source position to be estimated by the abnormal location estimation device is, for example, a passenger car, a pit, a counterweight, or a top portion in an elevator. Here, the sound source position means the installation position in the hoistway of the device where the abnormal sound is generated, that is, the height from the hoistway bottom surface. The abnormal part estimation device estimates the sound source position by referring to the sound source position estimation parameter. Therefore, the simulation unit 10 optimizes the load and bias of the neural network, which are sound source position estimation parameters referred to by the abnormal part estimation device, as parameters that affect the sound source position estimation.
As an example, the abnormality location estimation device obtains an abnormality degree curve that is a change curve of the abnormality degree corresponding to the elevator car position from the abnormality degree vector obtained by analyzing the operation sound at the time of diagnosis. The curve is input to the neural network, and the sound source position estimation scores “Kago”, “Pit”, “Counterweight”, “Top” are obtained, and the identification result with the maximum score is output as the sound source position estimation result To do. The sound source position estimation parameter of this neural network is composed of a load and a bias, and is learned using a synthetic simulated sound whose sound source position is known as teacher data.

以上説明したように、実施の形態１の音響計測システムによれば、計測対象に設けた発音体と、受音点に設けた受音体と、各時刻で一つの周波数成分を有し、周波数成分の中心周波数が時間と共に変化する単位信号を時間軸上に配列した試験信号を発音体から受音体までの間を伝播させ、受音体で得られる試験信号を取得する測定部と、試験信号に含まれる単位信号の時間と強度の関係に基づいて、発音体から受音体までの間の音の伝播特性を推定する推定部とを備えたので、時刻と共に変化する伝播特性を精度良く推定することができる。   As described above, according to the acoustic measurement system of the first embodiment, the sound generator provided at the measurement target, the sound receiver provided at the sound receiving point, and one frequency component at each time, A test unit that propagates a test signal in which unit signals whose component center frequency changes with time are arranged on the time axis from the sounding body to the sound receiving body, and obtains a test signal obtained by the sound receiving body, and a test Equipped with an estimation unit that estimates the propagation characteristics of sound from the sounding body to the sound receiving body based on the relationship between the time and intensity of the unit signal included in the signal, so that the propagation characteristics that change with time can be accurately measured Can be estimated.

また、実施の形態１の音響計測システムによれば、単位信号を、時間引き延ばしパルス信号としたので、音の伝播特性を精度良く推定することができる。   Further, according to the acoustic measurement system of the first embodiment, since the unit signal is a time-extended pulse signal, it is possible to accurately estimate the sound propagation characteristics.

また、実施の形態１のパラメータ生成装置によれば、実施の形態１の音響計測システムを用い、推定された伝播特性を用いて、計測対象が正常状態か異常状態かを判定するためのパラメータを生成するようにしたので、時刻と共に伝播特性が変化する場合でも精度の高い判定を行うことができるパラメータを得ることができる。   Further, according to the parameter generation device of the first embodiment, the acoustic measurement system of the first embodiment is used, and the parameter for determining whether the measurement target is in a normal state or an abnormal state using the estimated propagation characteristics. Since it is generated, it is possible to obtain a parameter capable of performing a highly accurate determination even when the propagation characteristic changes with time.

また、実施の形態１のパラメータ生成装置によれば、推定部で推定された伝播特性を用いて合成模擬音を生成する模擬音合成部と、合成模擬音を用いてパラメータを決定するシミュレーション部とを備えたので、さらに精度の高い判定を行うことのできるパラメータを得ることができる。   In addition, according to the parameter generation apparatus of the first embodiment, a simulation sound synthesis unit that generates a synthetic simulation sound using the propagation characteristics estimated by the estimation unit, a simulation unit that determines a parameter using the synthesis simulation sound, Therefore, it is possible to obtain a parameter with which a more accurate determination can be made.

実施の形態２．
受音信号は、発音体から発した試験信号成分の他に、機器騒音（正常動作音）や外部騒音を騒音として含んでいる。特に、衝撃性の騒音は、その周波数成分が時間的に集中するため、ピークとして誤検出される可能性が高い。そこで、実施の形態２では、衝撃性の騒音による伝播特性推定に与える影響を除去するようにした音響計測システムを説明する。音響計測システム及びパラメータ生成装置としての図面上の構成は図２に示した構成と同様であるため、図２を用いて説明する。Embodiment 2. FIG.
The received sound signal includes equipment noise (normal operation sound) and external noise as noise in addition to the test signal component emitted from the sounding body. In particular, impact noise is likely to be erroneously detected as a peak because its frequency components concentrate in time. Therefore, in the second embodiment, an acoustic measurement system will be described in which the influence on propagation characteristic estimation caused by impact noise is removed. The configuration on the drawing as the acoustic measurement system and the parameter generation device is the same as the configuration shown in FIG. 2, and will be described with reference to FIG.

実施の形態２の推定部７は、単位信号を周波数分析し、周波数毎に単位信号の成分が同一時刻になるよう時間軸をシフトさせた上で伝播特性を求めるよう構成されている。その他の音響計測システム及びパラメータ生成装置としての構成は実施の形態１と同様である。   The estimation unit 7 according to the second embodiment is configured to frequency-analyze the unit signal and obtain the propagation characteristic after shifting the time axis so that the component of the unit signal becomes the same time for each frequency. The other configurations of the acoustic measurement system and the parameter generation device are the same as those in the first embodiment.

次に、実施の形態２の動作について説明する。
図１１は、実施の形態２における単位信号の配列を示す説明図である。図示のように、単位信号周期１１１で単位信号１１２の配列が推定部７で取得される。推定部７はこのような単位信号配列に対して時間集約処理を行う。図１２は推定部７の動作を示すフローチャートである。Next, the operation of the second embodiment will be described.
FIG. 11 is an explanatory diagram showing the arrangement of unit signals in the second embodiment. As shown in the figure, an array of unit signals 112 is acquired by the estimation unit 7 in the unit signal period 111. The estimation unit 7 performs time aggregation processing on such a unit signal array. FIG. 12 is a flowchart showing the operation of the estimation unit 7.

推定部７は、先ず、取得した単位信号配列の波形を時間周波数分析し、時間軸（フレームｔ）と周波数軸（周波数ビンｆ）に関する強度分布Ｓ（ｔ，ｆ）を求める（ステップＳＴ３１）。次に、強度分布Ｓ（ｔ，ｆ）の各周波数ビンｆの成分に対して、周波数ｆに応じた時間シフト量ｄ（ｆ）だけ時間軸をシフトした強度分布Ｓ’（ｔ，ｆ）を求める（ステップＳＴ３２）。ここで、周波数ｆ＝ｆｃに対する時間シフト量ｄ（ｆｃ）は次式で計算される。
ｄ（ｆｃ）＝ｆｃ／（Ｆｓ／２）＊Ｔｗ
ここで、Ｆｓはサンプリング周波数、Ｔｗは単位信号の時間長（周期と一致）である。また、時間シフト量ｄ（ｆｃ）をフレーム数（離散値）に換算したフレームシフト数ｎｄ（ｆｃ）は次式で計算される。
ｎｄ（ｆｃ）＝ｉｎｔ（ｄ（ｆｃ）／ｆｐ＋０．５）
ここで、ｆｐはフレーム間隔（フレーム周期）、ｉｎｔ（＊）は引数＊に対する整数化関数、０．５は整数化に伴う打切り誤差を削減するための数である。
従って、時間軸をシフトした強度分布Ｓ’（ｔ，ｆ＝ｆｃ）は、次式で計算される。
Ｓ’（ｔ，ｆ＝ｆｃ）＝Ｓ（ｔ＋ｎｄ（ｆｃ），ｆ＝ｆｃ）First, the estimation unit 7 performs time-frequency analysis on the acquired waveform of the unit signal array, and obtains an intensity distribution S (t, f) regarding the time axis (frame t) and the frequency axis (frequency bin f) (step ST31). Next, for each frequency bin f component of the intensity distribution S (t, f), an intensity distribution S ′ (t, f) obtained by shifting the time axis by a time shift amount d (f) corresponding to the frequency f is obtained. Obtained (step ST32). Here, the time shift amount d (fc) with respect to the frequency f = fc is calculated by the following equation.
d (fc) = fc / (Fs / 2) * Tw
Here, Fs is the sampling frequency, and Tw is the time length (matching the period) of the unit signal. The frame shift number nd (fc) obtained by converting the time shift amount d (fc) into the number of frames (discrete value) is calculated by the following equation.
nd (fc) = int (d (fc) /fp+0.5)
Here, fp is a frame interval (frame period), int (*) is an integerization function for the argument *, and 0.5 is a number for reducing truncation errors associated with integerization.
Therefore, the intensity distribution S ′ (t, f = fc) with the time axis shifted is calculated by the following equation.
S ′ (t, f = fc) = S (t + nd (fc), f = fc)

図１３は、以上のステップＳＴ３１、ＳＴ３２の処理を示す説明図である。
元の単位信号の時間周波数分布（図１１に示す単位信号配列）は、図１３に示される斜めの縞として表され、時間軸シフト後の時間集約信号は、図１３中の縦の縞として表される。すなわち、単位信号周期１３１の単位信号１３２を時間軸シフトすることで、時間集約信号（シフト後単位信号）１３３が求められる。ここで、左向きの矢印はそれぞれの周波数における元の単位信号に対する時間シフト量（時間シフト量は、それぞれの周波数をｆｃとすると上述の計算されたｎｄ（ｆｃ）に対応）を示す。FIG. 13 is an explanatory diagram showing the processing of steps ST31 and ST32.
The time frequency distribution (unit signal arrangement shown in FIG. 11) of the original unit signals is represented as diagonal stripes shown in FIG. 13, and the time aggregate signal after the time axis shift is represented as vertical stripes in FIG. Is done. That is, a time aggregate signal (post-shift unit signal) 133 is obtained by shifting the unit signal 132 of the unit signal period 131 with respect to the time axis. Here, a left-pointing arrow indicates a time shift amount with respect to the original unit signal at each frequency (the time shift amount corresponds to the above calculated nd (fc) when each frequency is fc).

次に、推定部７は、時間集約信号の強度分布Ｓ’（ｔ，ｆ）から、フレームｔ毎に特定の周波数帯域に含まれる強度を求め、強度時系列Ｂ（ｔ）とする（ステップＳＴ３３）。さらに、推定部７は、強度時系列Ｂ（ｔ）においてピークを検出する（ステップＳＴ３４）。ピーク検出は強度時系列Ｂ（ｔ）の極大値を検出することで実行する。ここで、強度時系列Ｂ（ｔ）から、ピークを検出する際、受音信号に含まれる単位信号成分以外の成分をピークとして誤検出することがあるため、検出されたピーク間の間隔を計り、ピーク間の間隔が単位信号周期から外れる場合、そのピークを除去する（ステップＳＴ３５）。なお、このステップＳＴ３５の処理は、必要に応じて行い、省略することも可能である。
最後に、推定部７は、検出したピークを結ぶピーク値包絡線を抽出し（ステップＳＴ３６）、時間シフトによる時刻の遅れを補正して（ステップＳＴ３７）、推定した伝播特性として、出力する（ステップＳＴ３８）。Next, the estimation unit 7 obtains an intensity included in a specific frequency band for each frame t from the intensity distribution S ′ (t, f) of the time aggregation signal and sets it as an intensity time series B (t) (step ST33). ). Furthermore, the estimation unit 7 detects a peak in the intensity time series B (t) (step ST34). Peak detection is performed by detecting the maximum value of the intensity time series B (t). Here, when detecting a peak from the intensity time series B (t), a component other than the unit signal component included in the received sound signal may be erroneously detected as a peak, so the interval between the detected peaks is measured. If the interval between peaks deviates from the unit signal period, the peak is removed (step ST35). Note that the process of step ST35 is performed as necessary and can be omitted.
Finally, the estimation unit 7 extracts a peak value envelope connecting the detected peaks (step ST36), corrects the time delay due to the time shift (step ST37), and outputs the estimated propagation characteristic (step ST36). ST38).

図１４Ａは、受音信号に、衝撃性の騒音（伝播特性推定に対する外乱とみなせる）が重畳した場合の時間周波数強度分布とそこから推定されるピーク値包絡線を示す。受音信号中の単位信号成分１４１ａは斜めの縞として、衝撃性の騒音（外乱１４２ａ）は縦縞として現れる。これにより、特定周波数帯域１４３における強度としてピーク値１４４ａ〜１４６ａのうち、ピーク値１４５ａは外乱１４２ａの影響によりピーク値１４４ａとピーク値１４６ａに比べて高い値となっている。従って、ピーク値包絡線１４７ａは、ピーク値１４５ａの影響により外乱が無いときの推定結果１４８とは異なるものになっている。   FIG. 14A shows a time-frequency intensity distribution and a peak value envelope estimated therefrom when impact noise (which can be regarded as disturbance for propagation characteristic estimation) is superimposed on the received sound signal. The unit signal component 141a in the received sound signal appears as diagonal stripes, and the impact noise (disturbance 142a) appears as vertical stripes. Thereby, among the peak values 144a to 146a as the intensity in the specific frequency band 143, the peak value 145a is higher than the peak value 144a and the peak value 146a due to the influence of the disturbance 142a. Therefore, the peak value envelope 147a is different from the estimation result 148 when there is no disturbance due to the influence of the peak value 145a.

図１４Ｂは、図１４Ａの時間周波数分布に対して周波数に依存する時間シフトを適用して得られる時間周波数分布とそこから推定されるピーク値包絡線を示す。時間シフト後の単位信号成分１４１ｂは縦縞として表され、時間シフト後の外乱１４２ｂは斜めの縞として表されている。これにより、特定周波数帯域１４３の強度であるピーク値１４４ｂ〜１４６ｂでも時間シフト後の外乱１４２ｂの影響はなく、ピーク値包絡線１４７ｂも図１４Ａで示す外乱が無いときの推定結果１４８に近いものとなっている。
このように、図１４Ａと図１４Ｂを比較すると、周波数に依存する時間シフトの結果、推定される伝播特性において、衝撃性の外乱の影響が除去されることが分かる。FIG. 14B shows a time-frequency distribution obtained by applying a frequency-dependent time shift to the time-frequency distribution of FIG. 14A and a peak value envelope estimated therefrom. The unit signal component 141b after the time shift is represented as a vertical stripe, and the disturbance 142b after the time shift is represented as an oblique stripe. Thus, the peak value 144b to 146b, which is the intensity of the specific frequency band 143, is not affected by the disturbance 142b after the time shift, and the peak value envelope 147b is also close to the estimation result 148 when there is no disturbance shown in FIG. 14A. It has become.
Thus, comparing FIG. 14A and FIG. 14B, it can be seen that the influence of the impact disturbance is removed in the estimated propagation characteristics as a result of the time-dependent time shift.

以上説明したように、実施の形態２の音響計測システムによれば、推定部は、単位信号を、単位信号の強度が同一時刻になるよう、周波数毎に時間軸をシフトさせた上で伝播特性を求めるようにしたので、例えば衝撃性の騒音があった場合でも伝播特性を精度良く推定することができる。   As described above, according to the acoustic measurement system of the second embodiment, the estimation unit shifts the time axis for each frequency so that the intensity of the unit signal is the same time, and then the propagation characteristics. Therefore, for example, even when there is an impact noise, the propagation characteristic can be estimated with high accuracy.

実施の形態３．
多重度１の単位信号配列を用いる実施の形態１、２では、ピーク値包絡線を構成するピークの間隔は、単位信号の周期となる。伝播特性の時刻に対する変化が速い場合、単位信号の周期よりも時間的に短い周期で伝播特性を計測する必要がある。そこで、実施の形態３として、伝播特性の時刻に対する変化が速い場合でも、伝播特性を良好に計測することができるようにした音響計測システムを説明する。なお、本実施の形態では、説明の煩雑さを避けるため、単位信号配列の多重度を２とした場合を説明するが、多重度が３以上、例えば８といった値でも適用可能である。音響計測システム及びパラメータ生成装置としての図面上の構成は図２に示した構成と同様であるため、図２を用いて説明する。Embodiment 3 FIG.
In the first and second embodiments using the unit signal arrangement of multiplicity 1, the interval between the peaks constituting the peak value envelope is the period of the unit signal. When the propagation characteristic changes quickly with respect to time, it is necessary to measure the propagation characteristic with a period shorter in time than the period of the unit signal. Therefore, as Embodiment 3, an acoustic measurement system will be described in which the propagation characteristics can be satisfactorily measured even when the propagation characteristics change quickly with respect to time. In this embodiment, a case where the multiplicity of the unit signal array is 2 is described in order to avoid complicated explanation, but a multiplicity of 3 or more, for example, 8 is also applicable. The configuration on the drawing as the acoustic measurement system and the parameter generation device is the same as the configuration shown in FIG. 2, and will be described with reference to FIG.

実施の形態３の測定部６は、試験信号として、それぞれタイミングをずらした複数の単位信号を時間軸上で多重した単位信号配列を用いるよう構成されている。また、推定部７は、多重した単位信号配列の多重度に応じて周波数を分割し、分割毎に、単位信号の強度が同一時刻になるよう周波数毎に時間軸をシフトさせた上で伝播特性を求めるよう構成されている。その他の音響計測システム及びパラメータ生成装置としての構成は実施の形態１と同様である。   The measurement unit 6 according to Embodiment 3 is configured to use a unit signal array in which a plurality of unit signals, each of which is shifted in timing, are multiplexed on the time axis as a test signal. Further, the estimation unit 7 divides the frequency according to the multiplicity of the multiplexed unit signal array, and shifts the time axis for each frequency so that the unit signal has the same time for each division, and then propagates the propagation characteristics. Is configured to ask for. The other configurations of the acoustic measurement system and the parameter generation device are the same as those in the first embodiment.

次に、実施の形態３の動作について説明する。
図１５は、実施の形態３における単位信号の配列を示す説明図である。図示のように、多重度２の単位信号周期１５１で単位信号１５２の配列が推定部７で取得される。すなわち、単位信号周期１５１中に単位信号１５２が２個多重されている単位信号配列となっている。推定部７はこのような単位信号配列に対して時間集約処理を行う。図１６は推定部７の動作を示すフローチャートである。ここでは多重度をｍとしている。Next, the operation of the third embodiment will be described.
FIG. 15 is an explanatory diagram showing the arrangement of unit signals in the third embodiment. As shown in the figure, an array of unit signals 152 is acquired by the estimation unit 7 in a unit signal period 151 of multiplicity 2. That is, a unit signal array is obtained in which two unit signals 152 are multiplexed in a unit signal period 151. The estimation unit 7 performs time aggregation processing on such a unit signal array. FIG. 16 is a flowchart showing the operation of the estimation unit 7. Here, the multiplicity is m.

推定部７は、先ず、受音波形を時間周波数分析し、時間軸（フレームｔ）と周波数軸（周波数ビンｆ）に関する強度分布Ｓ（ｔ，ｆ）を求める（ステップＳＴ４１）。次に、強度分布Ｓ（ｔ，ｆ）の各周波数ビンｆの成分に対して、周波数ｆに応じた時間シフト量ｄ（ｆ）だけ時間軸をシフトした強度分布Ｓ’（ｔ，ｆ）を求める（ステップＳＴ４２）。ここで、周波数ｆ＝ｆｃに対する時間シフト量ｄ（ｆｃ）は次式で計算される。
時間シフト量ｄ（ｆｃ）は、全周波数帯域をｍ分割し、ｆｃが属するｍ分割帯域のインデックスｉｘを求め、ｉｘに応じて、次式のように計算する。
ｂｗ＝（Ｆｓ／２）／ｍ
ｉｘ＝ｉｎｔ（ｆｃ／ｂｗ）
ｄ（ｆｃ）＝（ｆｃ−ｂｗ＊ｉｘ）／（Ｆｓ／２）＊Ｔｗ
ここで、ｍは多重度、ｂｗはｍ分割した帯域の帯域幅、ｉｘはｆｃが属する帯域のインデックス、Ｆｓはサンプリング周波数、Ｔｗは単位信号の時間長（周期と一致）である。First, the estimation unit 7 performs time-frequency analysis on the received sound wave shape to obtain an intensity distribution S (t, f) regarding the time axis (frame t) and the frequency axis (frequency bin f) (step ST41). Next, for each frequency bin f component of the intensity distribution S (t, f), an intensity distribution S ′ (t, f) obtained by shifting the time axis by a time shift amount d (f) corresponding to the frequency f is obtained. Obtained (step ST42). Here, the time shift amount d (fc) with respect to the frequency f = fc is calculated by the following equation.
The time shift amount d (fc) is calculated according to the following equation according to ix by dividing the entire frequency band into m and obtaining an index ix of the m divided band to which fc belongs.
bw = (Fs / 2) / m
ix = int (fc / bw)
d (fc) = (fc−bw * ix) / (Fs / 2) * Tw
Here, m is the multiplicity, bw is the bandwidth of the m-divided band, ix is the index of the band to which fc belongs, Fs is the sampling frequency, and Tw is the time length (matching the period) of the unit signal.

また、時間シフト量ｄ（ｆｃ）をフレーム数（離散値）に換算したフレームシフト数ｎｄ（ｆｃ）は次式で計算される。
ｎｄ（ｆｃ）＝ｉｎｔ（ｄ（ｆｃ）／ｆｐ＋０．５）
ここで、ｆｐはフレーム間隔（フレーム周期）、ｉｎｔ（＊）は引数＊に対する整数化関数、０．５は整数化に伴う打切り誤差を削減するための数である。
従って、時間軸をシフトした強度分布Ｓ’（ｔ，ｆ＝ｆｃ）は、次式で計算される。
Ｓ’（ｔ，ｆ＝ｆｃ）＝Ｓ（ｔ＋ｎｄ（ｆｃ），ｆ＝ｆｃ）The frame shift number nd (fc) obtained by converting the time shift amount d (fc) into the number of frames (discrete value) is calculated by the following equation.
nd (fc) = int (d (fc) /fp+0.5)
Here, fp is a frame interval (frame period), int (*) is an integerization function for the argument *, and 0.5 is a number for reducing truncation errors associated with integerization.
Therefore, the intensity distribution S ′ (t, f = fc) with the time axis shifted is calculated by the following equation.
S ′ (t, f = fc) = S (t + nd (fc), f = fc)

図１７は、以上のステップＳＴ４１、ＳＴ４２の処理を示す説明図である。
元の単位信号の時間周波数分布（図１５に示す単位信号配列）は、図１７に示される斜めの縞として表され、時間軸シフト後の時間集約信号は、図１７中の縦の縞として表される。すなわち、多重度２の単位信号周期１７１の単位信号１７２を時間軸シフトすることで、多重度２の時間集約信号（シフト後単位信号）１７３が求められる。ここで、左向きの矢印はそれぞれの周波数における元の単位信号に対する時間シフト量（時間シフト量は、それぞれの周波数をｆｃとすると上述の計算されたｎｄ（ｆｃ）に対応）を示す。FIG. 17 is an explanatory diagram showing the processing of steps ST41 and ST42 described above.
The time frequency distribution (unit signal arrangement shown in FIG. 15) of the original unit signal is represented as diagonal stripes shown in FIG. 17, and the time aggregate signal after the time axis shift is represented as vertical stripes in FIG. Is done. That is, a time aggregation signal (post-shift unit signal) 173 of multiplicity 2 is obtained by shifting the unit signal 172 of the unit signal period 171 of multiplicity 2 on the time axis. Here, a left-pointing arrow indicates a time shift amount with respect to the original unit signal at each frequency (the time shift amount corresponds to the above calculated nd (fc) when each frequency is fc).

次に、推定部７は、時間集約信号の強度分布Ｓ’（ｔ，ｆ）から、フレームｔ毎に特定の周波数帯域ｂに含まれる強度を求め、強度時系列Ｂ（ｔ）とする（ステップＳＴ４３）。さらに、推定部７は、強度時系列Ｂ（ｔ）においてピークを検出する（ステップＳＴ４４）。ピーク検出は強度時系列Ｂ（ｔ）の極大値を検出することで実行する。ここで、強度時系列Ｂ（ｔ）から、ピークを検出する際、受音信号に含まれる単位信号成分以外の成分をピークとして誤検出することがあるため、検出されたピーク間の間隔を計り、ピーク間の間隔が単位信号周期から外れる場合、そのピークを除去する（ステップＳＴ４５）。なお、このステップＳＴ４５の処理は必要に応じて行い、省略することも可能である。
最後に、推定部７は、検出したピークを結ぶピーク値包絡線を抽出し（ステップＳＴ４６）、時間シフトによる時刻の遅れを補正して（ステップＳＴ４７）、推定した伝播特性として、出力する（ステップＳＴ４８）。Next, the estimation unit 7 obtains the strength included in the specific frequency band b for each frame t from the strength distribution S ′ (t, f) of the time aggregation signal, and sets it as the strength time series B (t) (step). ST43). Furthermore, the estimation unit 7 detects a peak in the intensity time series B (t) (step ST44). Peak detection is performed by detecting the maximum value of the intensity time series B (t). Here, when detecting a peak from the intensity time series B (t), a component other than the unit signal component included in the received sound signal may be erroneously detected as a peak, so the interval between the detected peaks is measured. If the interval between peaks deviates from the unit signal period, the peak is removed (step ST45). Note that the process of step ST45 is performed as necessary and can be omitted.
Finally, the estimation unit 7 extracts a peak value envelope connecting the detected peaks (step ST46), corrects the time delay due to the time shift (step ST47), and outputs the estimated propagation characteristic (step ST47). ST48).

実施の形態２で説明した多重化していない時間集約信号（図１３）と、実施の形態３の多重化した時間集約信号（図１７）を比較すると、多重化により、時間集約信号１７３を求める際の時間シフトの最大量が、多重化によりｍ分の１となり、全体の遅延が改善されている。また、伝播特性のサンプリング間隔は、単位信号周期１７１のｍ分の１となり、サンプリング間隔も改善されている。   Comparing the time multiplexed signal that is not multiplexed (FIG. 13) described in the second embodiment and the multiplexed time aggregated signal (FIG. 17) according to the third embodiment, the time aggregated signal 173 is obtained by multiplexing. The maximum amount of time shift is reduced to 1 / m by multiplexing, improving the overall delay. Further, the sampling interval of the propagation characteristic is 1 / m of the unit signal period 171 and the sampling interval is also improved.

図１８は、多重度８の単位信号配列による、伝播特性の計測例を示す説明図である。図１８Ａは時間周波数強度分布、図１８Ｂは時間シフト結果、図１８Ｃはピーク検出結果、図１８Ｄはピーク値包絡線（伝播特性推定結果）を示している。これらの図では、０〜２２０５０Ｈｚの周波数帯域の内、０〜８０００Ｈｚの周波数帯域のみを示している。従って、多重度が２程度であるように見えているが、実際は０〜２２０５０Ｈｚの帯域において、多重度８の単位信号配列を用いている。また、これらの図において横軸は時間（秒）を示し、図１８Ａと図１８Ｂの縦軸は周波数（Ｈｚ）を示し、図１８Ｃと図１８Ｄの縦軸は単位信号成分の強度を示している。   FIG. 18 is an explanatory diagram illustrating an example of measurement of propagation characteristics using a unit signal array with multiplicity of 8. 18A shows a time frequency intensity distribution, FIG. 18B shows a time shift result, FIG. 18C shows a peak detection result, and FIG. 18D shows a peak value envelope (propagation characteristic estimation result). In these drawings, only the frequency band of 0 to 8000 Hz is shown in the frequency band of 0 to 22050 Hz. Therefore, although it seems that the multiplicity is about 2, the unit signal arrangement of multiplicity 8 is actually used in the band of 0 to 22050 Hz. In these figures, the horizontal axis indicates time (seconds), the vertical axes of FIGS. 18A and 18B indicate frequency (Hz), and the vertical axes of FIGS. 18C and 18D indicate the intensity of unit signal components. .

図１８Ａに示すように、６秒付近に外乱成分（縦縞）１８１が混入している。これが、図１８Ｂの時間シフト後の外乱１８２に示すように、周波数を矢印１８３に示すように分割した時間シフトによって分散されている。これにより、図１８Ｃに示すように、ピーク検出結果に、外乱によるピークが検出されず、その結果、良好なピーク値包絡線が推定されている（図１８Ｄ参照）。また、多重度８としたため、単位信号周期の１／８の時間的に稠密な推定結果となっている。   As shown in FIG. 18A, a disturbance component (vertical stripe) 181 is mixed in the vicinity of 6 seconds. This is dispersed by the time shift in which the frequency is divided as indicated by an arrow 183 as indicated by the disturbance 182 after the time shift in FIG. 18B. As a result, as shown in FIG. 18C, a peak due to disturbance is not detected in the peak detection result, and as a result, a good peak value envelope is estimated (see FIG. 18D). Further, since the multiplicity is 8, the estimation result is dense in time, which is 1/8 of the unit signal period.

以上説明したように、実施の形態３の音響計測システムによれば、測定部は、試験信号として、それぞれタイミングをずらした複数の単位信号を時間軸上で多重した単位信号配列を用いるようにしたので、伝播特性の時刻に対する変化が速い場合でも伝播特性を良好に計測することができる。   As described above, according to the acoustic measurement system of the third embodiment, the measurement unit uses a unit signal array in which a plurality of unit signals with different timings are multiplexed on the time axis as the test signal. Therefore, even when the propagation characteristic changes rapidly with respect to time, the propagation characteristic can be measured well.

また、実施の形態３の音響計測システムによれば、推定部は、多重した単位信号配列の多重度に応じて周波数を分割し、分割毎に、単位信号の強度が同一時刻になるよう周波数毎に時間軸をシフトさせた上で伝播特性を求めるようにしたので、伝播特性の時刻に対する変化が速い場合でも精度良く伝播特性を推定することができる。   Further, according to the acoustic measurement system of the third embodiment, the estimation unit divides the frequency according to the multiplicity of the multiplexed unit signal array, and for each division, the frequency of the unit signal is the same time for each division. Since the propagation characteristic is obtained after the time axis is shifted to the time, the propagation characteristic can be accurately estimated even when the propagation characteristic changes rapidly with respect to time.

なお、上記各実施の形態では、受音体としての音センサ２を乗車カゴ１の一箇所に設けたが、複数箇所に設置し、複数の音センサ２からの試験音を取得するようにしてもよい。
また、上記各実施の形態では、発音体５を移動しない側（固定側）、音センサ２を移動する側（移動側）に設ける例を説明したが、これに限定されるものではなく、発音体５を移動側、音センサ２を固定側に設置する装置でも同様に適用可能である。例えば、交差点における車両事故音の監視装置では、交差点の信号柱に音センサ２を設置し、事故車両音を監視する構成であるが、これに対しても同様に適用可能である。
さらに、上記各実施の形態では、エレベータシステムへの適用例を説明したが、これ以外にも、プラントにおける移動体の音把握、移動ロボットによる音把握、車両やエスカレータ等の移動体を含む機器の音把握の構成に対しても同様に適用可能である。In each of the above embodiments, the sound sensor 2 as a sound receiver is provided at one place of the passenger car 1. However, the sound sensors 2 are installed at a plurality of places and test sounds from the plurality of sound sensors 2 are acquired. Also good.
Further, in each of the above embodiments, the example in which the sounding body 5 is provided on the non-moving side (fixed side) and the sound sensor 2 is provided on the moving side (moving side) has been described, but the present invention is not limited to this. The same applies to an apparatus in which the body 5 is installed on the moving side and the sound sensor 2 is installed on the fixed side. For example, the vehicle accident sound monitoring device at an intersection has a configuration in which the sound sensor 2 is installed in the signal column at the intersection and the accident vehicle sound is monitored, but the present invention is also applicable to this.
Furthermore, in each of the above-described embodiments, examples of application to an elevator system have been described. However, in addition to this, grasping of sound of a moving body in a plant, grasping of sound by a mobile robot, and devices including moving bodies such as vehicles and escalators. The present invention can be similarly applied to a sound grasping configuration.

なお、本願発明はその発明の範囲内において、各実施の形態の自由な組合せ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは実施の形態の任意の構成要素の省略が可能である。   In the present invention, within the scope of the invention, free combinations of the respective embodiments, modifications of arbitrary components of the respective embodiments, or omission of arbitrary components of the embodiments are possible.

以上のように、この発明に係る音響計測システム及びパラメータ生成装置は、時刻と共に伝播特性が変化する場合に、その伝播特性を求める構成に関するものであり、例えばエレベータの異常音診断装置に用いるのに適している。   As described above, the acoustic measurement system and the parameter generation device according to the present invention relate to a configuration for obtaining a propagation characteristic when the propagation characteristic changes with time, and are used for, for example, an abnormal sound diagnosis apparatus for an elevator. Is suitable.

１ 乗車カゴ、２ 音センサ（受音体）、３ コンピュータ、４ 計測対象、５ 発音体、６ 測定部、７ 推定部、８ 模擬音合成部、９ 音源データベース、１０ シミュレーション部、１１ パラメータ記憶部、２１ 音響計測システム、２２ パラメータ生成装置、２１ａ 伝播特性。   DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Boarding car, 2 sound sensor (sound receiving body), 3 computer, 4 measurement object, 5 sounding body, 6 measuring part, 7 estimation part, 8 simulated sound synthesis part, 9 sound source database, 10 simulation part, 11 parameter storage part , 21 acoustic measurement system, 22 parameter generator, 21a propagation characteristics.

Claims (8)

固定側または移動側の計測対象に設けた発音体と、
前記計測対象とは異なる側である移動側または固定側の受音点に設けた受音体と、
各時刻で一つの周波数成分を有し、当該周波数成分の中心周波数が時間と共に変化する単位信号を時間軸上に複数配列した試験信号を前記発音体から前記受音体へ送出させて前記発音体から前記受音体までの間を伝播させ、前記受音体で得られる試験信号を取得する測定部と、
前記試験信号に含まれる複数の単位信号それぞれの時間と強度の関係に基づいて、前記発音体から前記受音体までの間の音の伝播特性を推定する推定部とを備えたことを特徴とする音響計測システム。 A sounding body provided for the measurement object on the fixed side or moving side,
A sound receiving body provided at a sound receiving point on the moving side or the fixed side which is a side different from the measurement target;
A test signal in which a plurality of unit signals having a single frequency component at each time and whose center frequency changes with time is arranged on the time axis is transmitted from the sounding body to the sound receiving body, and the sounding body A measuring unit for propagating between the sound receiving body and a test signal obtained by the sound receiving body,
An estimation unit for estimating a propagation characteristic of sound between the sounding body and the sound receiving body based on a relationship between time and intensity of each of the plurality of unit signals included in the test signal, Acoustic measurement system. 固定側または移動側の計測対象に設けた発音体と、
前記計測対象とは異なる側である移動側または固定側の受音点に設けた受音体と、
各時刻で一つの周波数成分を有し、当該周波数成分の中心周波数が時間と共に変化する単位信号を時間軸上に配列した試験信号を前記発音体から前記受音体へ送出させて前記発音体から前記受音体までの間を伝播させ、前記受音体で得られる試験信号を取得する測定部と、
前記試験信号に含まれる単位信号を、当該単位信号の強度が同一時刻になるよう、周波数毎に時間軸をシフトさせ、前記単位信号の時間とシフトさせた強度の関係に基づいて、前記発音体から前記受音体までの間の音の伝播特性を推定する推定部とを備えた音響計測システム。 A sounding body provided for the measurement object on the fixed side or moving side,
A sound receiving body provided at a sound receiving point on the moving side or the fixed side which is a side different from the measurement target;
A test signal in which unit signals having one frequency component at each time and the center frequency of the frequency component changes with time is arranged on the time axis is sent from the sounding body to the sound receiving body. A measurement unit for propagating between the sound receivers and acquiring a test signal obtained by the sound receivers;
Based on the relationship between the time of the unit signal and the intensity of the unit signal, the sounding body of the unit signal included in the test signal is shifted for each frequency so that the intensity of the unit signal becomes the same time. An acoustic measurement system comprising: an estimation unit that estimates a propagation characteristic of sound from the sound receiving body to the sound receiving body . 固定側または移動側の計測対象に設けた発音体と、
前記計測対象とは異なる側である移動側または固定側の受音点に設けた受音体と、
各時刻で一つの周波数成分を有し、当該周波数成分の中心周波数が時間と共に変化し、それぞれがタイミングをずらした複数の単位信号を、時間軸上で多重した単位信号配列を構成する試験信号を前記発音体から前記受音体へ送出させて前記発音体から前記受音体までの間を伝播させ、前記受音体で得られる試験信号を取得する測定部と、
前記試験信号に含まれる単位信号の時間と強度の関係に基づいて、前記発音体から前記受音体までの間の音の伝播特性を推定する推定部とを備えた音響計測システム。 A sounding body provided for the measurement object on the fixed side or moving side,
A sound receiving body provided at a sound receiving point on the moving side or the fixed side which is a side different from the measurement target;
Has one of the frequency components at each time, and varies with the center frequency of the frequency components of time, a plurality of unit signals, each shifted timing, the test signal constituting the unit signal sequences multiplexed on the time axis A measurement unit that transmits the sound from the sounding body to the sound receiving body and propagates from the sounding body to the sound receiving body, and obtains a test signal obtained by the sound receiving body;
An acoustic measurement system comprising: an estimation unit configured to estimate a sound propagation characteristic from the sounding body to the sound receiving body based on a relationship between time and intensity of a unit signal included in the test signal . 前記測定部は、前記複数の単位信号を時間軸上で多重度ｍ（ｍ≧２）で多重し、
前記推定部は、前記試験信号に含まれる単位信号の時間と強度の関係に基づく時間集約処理により、前記発音体から前記受音体までの間の音の伝播特性を推定することを特徴とする請求項３記載の音響計測システム。 The measurement unit multiplexes the plurality of unit signals with a multiplicity m (m ≧ 2) on the time axis,
The estimation unit estimates a propagation characteristic of sound from the sounding body to the sound receiving body by time aggregation processing based on a relationship between time and intensity of a unit signal included in the test signal. The acoustic measurement system according to claim 3. 前記推定部は、前記多重した単位信号配列の多重度に応じて周波数を分割し、分割毎に、前記単位信号の強度が同一時刻になるよう周波数毎に時間軸をシフトさせた上で前記伝播特性を求めることを特徴とする請求項４記載の音響計測システム。   The estimation unit divides the frequency according to the multiplicity of the multiplexed unit signal array, and shifts the time axis for each frequency so that the intensity of the unit signal becomes the same time for each division, and then propagates the signal. The acoustic measurement system according to claim 4, wherein the characteristic is obtained. 固定側または移動側の計測対象に設けた発音体と、
前記計測対象とは異なる側である移動側または固定側の受音点に設けた受音体と、
各時刻で一つの周波数成分を有し、当該周波数成分の中心周波数が時間と共に変化する、時間引き延ばしパルス（ＴＳＰ：Ｔｉｍｅ Ｓｔｒｅｔｃｈｅｄ Ｐｕｌｓｅ）信号である単位信号を、時間軸上に配列した試験信号を前記発音体から前記受音体へ送出させて前記発音体から前記受音体までの間を伝播させ、前記受音体で得られる試験信号を取得する測定部と、
前記試験信号に含まれる単位信号の時間と強度の関係に基づいて、前記発音体から前記受音体までの間の音の伝播特性を推定する推定部とを備えた音響計測システム。 A sounding body provided for the measurement object on the fixed side or moving side,
A sound receiving body provided at a sound receiving point on the moving side or the fixed side which is a side different from the measurement target;
A test signal in which unit signals, which are time stretched pulse (TSP) signals , have one frequency component at each time and the center frequency of the frequency component changes with time , is arranged on the time axis. A measurement unit that transmits the sound from the sound generator to the sound receiver and propagates from the sound generator to the sound receiver, and obtains a test signal obtained by the sound receiver;
An acoustic measurement system comprising: an estimation unit configured to estimate a sound propagation characteristic from the sounding body to the sound receiving body based on a relationship between time and intensity of a unit signal included in the test signal . 請求項１から請求項６のうちのいずれかに記載の音響計測システムを用い、
前記推定された伝播特性を用いて、前記計測対象が正常状態か異常状態かを判定するためのパラメータを生成することを特徴とするパラメータ生成装置。 Using the acoustic measurement system according to any one of claims 1 to 6,
A parameter generation device that generates a parameter for determining whether the measurement target is in a normal state or an abnormal state by using the estimated propagation characteristic. 前記推定部で推定された伝播特性を用いて合成模擬音を生成する模擬音合成部と、
前記合成模擬音を用いて前記パラメータを決定するシミュレーション部とを備えたことを特徴とする請求項７記載のパラメータ生成装置。 A simulated sound synthesizer for generating a synthesized simulated sound using the propagation characteristics estimated by the estimator;
The parameter generation apparatus according to claim 7, further comprising a simulation unit that determines the parameter using the synthesized simulated sound.
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