JP6467780B2 - Voice inspection apparatus, voice inspection method, and voice inspection program - Google Patents
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Description
本発明は、音声検査装置、音声検査方法、および音声検査プログラムに関する。 The present invention relates to a voice inspection device, a voice inspection method, and a voice inspection program.
従来、機器に設けられたスピーカの音声を検査する装置では、２つのスピーカが一軸方向に沿って配列されたＰＣに対して、右スピーカから所定の音声パターンを繰り返し出力させるとともに、左スピーカから所定の音声パターンを右スピーカと同時に繰り返し出力させる指示を出し、録音部は、マイクが、２つのスピーカの中心点と、中心点前とに位置するときとの間で録音を実行する。 2. Description of the Related Art Conventionally, in a device for inspecting the sound of a speaker provided in a device, a predetermined sound pattern is repeatedly output from a right speaker and a predetermined sound is output from a left speaker to a PC in which two speakers are arranged along a uniaxial direction. The voice recording pattern is repeatedly output simultaneously with the right speaker, and the recording unit performs recording between the time when the microphone is located at the center point of the two speakers and before the center point.
そして、主制御部は、２つのスピーカの中心点において録音された音声パターンと、中心点前において録音された音声パターンとに基づいて、２つのスピーカの検査を行う（例えば、特許文献１を参照）。 Then, the main control unit inspects the two speakers based on the sound pattern recorded at the center point of the two speakers and the sound pattern recorded before the center point (see, for example, Patent Document 1). ).
しかしながら、従来のスピーカ検査装置では、検査場所に環境雑音が存在する場合、録音された音声パターンに環境雑音が重畳されてしまい、検査結果の判定でスピーカの不良と環境雑音の切り分けができないため、スピーカの不良を正しく判定できない場合があった。 However, in the conventional speaker inspection apparatus, when environmental noise exists at the inspection location, the environmental noise is superimposed on the recorded voice pattern, and it is not possible to distinguish between the speaker failure and the environmental noise in the determination of the inspection result. In some cases, a speaker failure could not be determined correctly.
そこで、一態様では、環境雑音が存在する場合であっても被検査体のノイズ異常を正しく検出することができる音声検査装置を提供することを目的とする。 In view of this, an object of one aspect is to provide a voice inspection apparatus that can correctly detect noise abnormality of an object to be inspected even when environmental noise exists.
一態様では、音声検査方法は、音声を収集するマイクに対して相対的に移動する被検査体のスピーカから繰り返し再生される基準音と、基準音と基準音との間に設けられた無音区間の間に録音された検査音とを前記マイクによって収集して録音する録音工程と、前記基準音の変動を算出し、前記検査音の変動を算出する算出工程と、前記基準音の変動と前記検査音の変動とを比較して、前記被検査体から不良ノイズを出力しているどうか判定する判定工程とを含む。 In one aspect, a voice inspection method includes a reference sound repeatedly reproduced from a speaker of an inspected object that moves relative to a microphone that collects sound, and a silent section provided between the reference sound and the reference sound. A recording step of collecting and recording the inspection sound recorded during the microphone, a calculation step of calculating a variation of the reference sound, calculating a variation of the inspection sound, a variation of the reference sound, and the And a determination step of determining whether or not defective noise is output from the object to be inspected by comparing with the fluctuation of the inspection sound.
一態様によれば、環境雑音が存在する場合であっても被検査体のノイズ異常を正しく検出することができる音声検査装置を提供することができる。 According to one aspect, it is possible to provide a voice inspection device that can correctly detect noise abnormality of an object to be inspected even when environmental noise exists.
以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
先ず、図１および図２を用いて、音声検査システムの構成を説明する。図１は、音声検査システムの構成の一例を示す図である。図２は、音声検査システムの機能の一例を示すブロック図である。 First, the configuration of the voice inspection system will be described with reference to FIGS. 1 and 2. FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a configuration of a voice inspection system. FIG. 2 is a block diagram illustrating an example of functions of the voice inspection system.
図１において、音声検査システム１００は、検査装置１と、コンベア３とを備える。検査装置１には、マイク１１、バーコードリーダ１２、および筐体検査センサ１３が接続されている。コンベア３は図示右方向に移動して、コンベア３上に載置される被検査体２を搬送する。
In FIG. 1, the
被検査体２は、例えばステレオスピーカを備えたパソコンであり、右スピーカ２１Ｒと左スピーカ２１Ｌを備え音声を出力する。本実施形態においては、右スピーカ２１Ｒおよび左スピーカ２１Ｌから出力される音声を検査対象とする音声検査システムを例示する。
The inspected
なお、本実施形態における「音声」とは、スピーカから出力される特定の周波数の音、スピーカノイズ、環境雑音等を含み、音声データとは、音声をコンピュータシステムで扱うために所定のファイルフォーマットにして記録したデータである。また、音声検査とは、被検査体２のスピーカ、音声ＩＣ等の音声システムの異常を検査するものである。
Note that “sound” in the present embodiment includes sound of a specific frequency output from a speaker, speaker noise, environmental noise, etc., and sound data is in a predetermined file format for handling sound in a computer system. Recorded data. The voice inspection is to inspect abnormalities in a sound system such as a speaker of the device under
本実施形態で検査する音声システムの異常は、例えば音声ＩＣの不良や音声システムへのノイズ混入により生じる異常音の発生である。音声システムの異常は、無音時において発生する、例えば「プチ、プチ」、あるいは「ヒュー、ヒュー」という不良ノイズの有無で判断できる。 The abnormality of the sound system to be inspected in the present embodiment is, for example, generation of abnormal sound caused by a sound IC failure or noise mixing in the sound system. An abnormality in the sound system can be determined by the presence or absence of defective noise such as “petit, petite” or “hue, hugh” that occurs during silence.
マイク１１は、音声を収集して、収集した音声を電気信号に変換して検査装置１に入力する。マイク１１は、例えばコンベア３の上部に固定されて、マイク１１の下を通過する被検査体２の右スピーカ２１Ｒおよび左スピーカ２１Ｌから出力される音声が入力されるようにする。被検査体２は、コンベア３に載置されることによりマイク１１に対して相対的に移動する。ここで右スピーカ２１Ｒと左スピーカ２１Ｌとがコンベア３の移動方向に対して縦に並ぶように被検査体２をコンベア３に載置する。これにより、右スピーカ２１Ｒと左スピーカ２１Ｌは、コンベア３の移動速度に応じた時間差をもってマイク１１の下を順番に通過することになる。マイク１１の取り付け位置は、例えば製品の形状やスピーカ位置に合わせて調整できるようにしてもよい。検査対象２は、例えば、タブレット端末、スマートフォン、携帯電話等であってもよい。また、スピーカが一つの被検査体２であってもよい。
The
バーコードリーダ１２は、バーコード２４の情報を読み取り、読み取った情報を検査装置１に入力する。バーコード２４は、例えば２次元バーコードであり、バーコード２４には、例えば、被検査体の製品番号、被検査体のシリアル番号、製品ロット等、被検査体２を識別する情報が表される。バーコード２４は、例えば被検査体２又は図示しない被検査体２を載置するための搬送治具に貼付け、又は、紐付けされる。本実施形態では、バーコード２４の情報をバーコードリーダ１２で読み取る。しかし、例えばバーコード２４の代わりにＲＦＩＤ（Radio Frequency Identification）等の識別タグを用いてＲＦＩＤリーダで情報を読み取ってもよい。
The
筐体検出センサ１３は、コンベア３上に載置された被検査体２の筐体を検出し、検出結果を検査装置１に入力する。筐体検出センサは、例えば、赤外線や超音波を利用した近接センサを用いることができる。筐体検出センサ１３は、被検査体２の筐体を直接検出するが、例えば被検査体２が収納された搬送治具を検出するようにしてもよい。筐体検出センサ１３で検出された検出結果は、例えばバーコードリーダ１２によるバーコード２４の読み取りタイミングに使用することができる。
The
図２において、検査装置１は、録音手段１４、音声処理部１５、通信制御部１６、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１７、及び記憶装置１８を備える。被検査体２は、スピーカ制御部２２およびＣＰＵ２３を備える。録音手段１４、音声処理部１５、または通信制御部１６のそれぞれの機能は、ハードウェアとして検査装置１に実装することができる。また、録音手段１４、音声処理部１５、または通信制御部１６の機能は、ＣＰＵ１７によって実行されるプログラムとして検査装置１に実装することができる。
In FIG. 2, the
録音手段１４は、マイク１１から入力される音声を音声データとして録音する。録音手段１４は、所定のファイルフォーマットの音声ファイルを生成することにより音声データを記録する。音声ファイルは、コンベア３の上で検査される被検査体２毎に生成してもよい。また、複数の被検査体に対して１の音声ファイルを生成してもよい。
The recording means 14 records the voice input from the
録音の開始は、筐体検出センサ１３の検出に合わせて行うことができる。例えば、筐体検出センサ１３が被検査体２を検出したときから録音を開始して被検査体２がマイク１１の下を通過するまでの所定時間、あるいは筐体検出センサ１３が被検査体２を検出しなくなるまで録音をするようにしてもよい。
Recording can be started in accordance with the detection of the
録音手段１４は、生成する音声ファイルに、例えばバーコードリーダ１２によって読み取られた被検査体２に関する情報を記録してもよい。例えば、製品番号やシリアル番号を音声ファイルのファイル名とすることができる。録音手段１４で生成された音声ファイルは、記憶装置１８に記憶する。
The
音声処理部１５は、「算出処理部」および「抽出処理部」として、録音手段１４で生成された音声ファイルの音声データに対して音声処理を行い、録音された音声の音量変動を算出し、不良ノイズを抽出する。音声処理及び抽出処理の詳細は後述する。音声処理部１５は、記憶装置１８に記憶された音声ファイルを読み出して音声処理を行い、処理の結果を記憶装置１８に記憶させることができる。
The
通信処理部１６は、バーコードリーダ１２および筐体検出センサ１３と通信を行い、バーコードリーダ１２から入力される情報と筐体検出センサ１３の検出結果を受信する。
The
ＣＰＵ１７は、検査装置１の動作を制御する。ＣＰＵ１７は、録音手段１４、音声処理部１５、または通信制御部１６の各機能がプログラムとして実装される場合、記憶装置１８に記憶されたプログラムを読み出して、読み出したプログラムを実行する。
The
被検査体２は、スピーカ制御部２２、およびＣＰＵ２３を備える。スピーカ制御部２２は、図３の説明で後述する所定の周期で繰り返される、基準音と基準音に続く無音区間とを生成して、生成した基準音を所定の音量で右スピーカ２１Ｒおよび左スピーカ２１Ｌから再生させる。ＣＰＵ１７は、スピーカ制御部２２および図示しない被検査体２の他の機能を制御してもよい。
The device under
被検査体２には、バーコードリーダ１２によって読み取られるバーコード２４が貼付け、または、紐付けによって設けられている。
A
次に、図３を用いて、被検査体２から出力される基準音を説明する。図３（ａ）は、右スピーカから出力される基準音の音声パターンの一例を示す図である。図３（ｂ）は、左スピーカから出力される基準音の音声パターンの一例を示す図である。
Next, the reference sound output from the device under
図３（ａ）および図３（ｂ）において、基準音はＴ１秒の間、右スピーカ２１Ｒおよび左スピーカ２１Ｌから繰り返し出力される一定周波数の音である。繰り返される基準音と基準音との間には、無音部として図示するＴ２秒の無音区間が設けられる。ノイズ異常の有無は、この無音区間におけるノイズ不良の有無によって判断される。基準音と無音区間は、一定周期（Ｔ１＋Ｔ２）にて繰り返される。図２で説明した録音手段１４は、基準音と無音区間の音とを音声データとして録音する。なお、無音区間は、本来は無音の区間であるが、本実施例においては無音区間においてマイク１１から入力されて録音される音を「無音区間の音」として表現している。
3 (a) and 3 (b), the reference sound is a sound with a constant frequency that is repeatedly output from the
基準音は左右のスピーカから同時に再生される。このとき、右スピーカ再生用の基準音の周波数は、左スピーカ再生用の基準音の周波数とは異なった値とする。例えば、右スピーカ再生用の基準音の周波数を１ＫＨｚとし、左スピーカ再生用の基準音の周波数を２ＫＨｚとすることができる。 The reference sound is reproduced simultaneously from the left and right speakers. At this time, the frequency of the reference sound for right speaker reproduction is set to a value different from the frequency of the reference sound for left speaker reproduction. For example, the frequency of the reference sound for reproducing the right speaker can be set to 1 KHz, and the frequency of the reference sound for reproducing the left speaker can be set to 2 KHz.
異なる周波数が同時に録音された音声データは後述するＦＦＴ（Fast Fourier Transform：高速フーリエ変換）によって周波数毎にて分離されて、周波数毎に音量、つまり音の振幅を測定することができる。スピーカ再生用基準音の周波数を左右で異なる値とすることにより、録音された音声データから、同時に再生された右スピーカ２１Ｒから出力された基準音の音量と左スピーカ２１Ｌから出力された基準音の音量とを分離して音量を測定することができる。
Audio data in which different frequencies are recorded simultaneously is separated for each frequency by FFT (Fast Fourier Transform) described later, and the volume, that is, the amplitude of the sound, can be measured for each frequency. By setting the frequency of the reference sound for speaker reproduction to different values on the left and right, the volume of the reference sound output from the
本実施形態では、左右２台のスピーカから周波数の異なる二つの基準音を再生するが、例えば、スピーカが３個以上の場合であっても、それぞれのスピーカから周波数の異なる基準音を再生させることにより、それぞれの基準音の分離が可能となる。 In this embodiment, two reference sounds having different frequencies are reproduced from the two left and right speakers. For example, even when there are three or more speakers, the reference sounds having different frequencies are reproduced from the respective speakers. Thus, it is possible to separate each reference sound.
次に、図４を用いて、被検査体２がコンベア３に載置されて移動する際に、マイク１１によって収集される音声の推移を説明する。図４は、被検査対象の移動にともなう収集される音声の音量変化の一例を示す図である。
Next, the transition of the sound collected by the
図４において、ｔ１からｔ５は、コンベア３に載置された被検査体２がマイク１１の下を移動するときの時系列を示している。ｔ１は、マイク１１の図示左側に右スピーカ２１Ｒがあるときである。ｔ２は、マイク１１と右スピーカ２１Ｒとが最短距離となるときである。ｔ３は、マイク１１が右スピーカ２１Ｒと左スピーカ２１Ｌの中間に位置するときである。ｔ４は、マイク１１と左スピーカ２１Ｌとが最短距離となるときである。ｔ５は、マイク１１の右側に左スピーカ２１Ｌがあるときである。
In FIG. 4, t <b> 1 to t <b> 5 indicate a time series when the
図４で図示するグラフにおいて、ＳＲは右スピーカ２１Ｒから１ＫＨｚで再生される基準音の音量を示している。ＮＲは、右スピーカ２１Ｒから発生する不良ノイズの音量を示している。ＳＬは左スピーカ２１Ｌから２ＫＨｚで再生される基準音の音量を示している。ＮＬは、左スピーカ２１Ｌから発生する不良ノイズの音量を示している。
In the graph shown in FIG. 4, SR indicates the volume of the reference sound reproduced at 1 KHz from the
マイク１１で収集される音声の音量は、マイク１１とスピーカ２１（Ｒ、Ｌ）の距離の二乗に反比例する。マイク１１とスピーカ２１（Ｒ、Ｌ）の距離が最短になったときに最大値となり、たとえば、ｔ２においてＳＲとＮＲの音量は最大値となり、ｔ４においてＳＬとＮＬの音量は最大値となる。ＳＲとＮＲは同じ右スピーカ２１Ｒから生じる音なので、被検査体２の移動にともなう音量の変動は、マイク１１とスピーカ２１（Ｒ、Ｌ）の距離が等しいＳＲとＮＲでは同じ変動量として記録される。また、ＳＬとＮＬも同様に同じ変動量として記録される。したがって、スピーカから発生する不良ノイズの経時的な音量の変動と基準音の経時的な音量の変動とを比較することにより、不良ノイズを発生させているスピーカを特定することができる。
The volume of the sound collected by the
次に、図５を用いて、図２で説明した音声処理部１５において周波数毎の最大値を求める方法を説明する。図５は、時間分解能および周波数分解能毎の演算の一例を示す図である。
Next, a method for obtaining the maximum value for each frequency in the
図５の左側のグラフは、音声処理部１５が、図３で説明した無音区間の音声データを時間分解能Δｔ（Δｔ１、Δｔ２、Δｔ３、およびΔｔ４）で区切り、Δｔで区切られたそれぞれの音声データに対してＦＦＴ処理を行ったものである。Δｔ１では、周波数ｆａの環境雑音と周波数ｆｃのスピーカノイズが測定されている（但し、この時点では環境雑音とスピーカノイズとの切り分けはしていない）。Δｔ２では、周波数ｆｃのスピーカノイズと周波数ｆｄの環境雑音が測定されている。Δｔ３では、音声が測定されていない。さらに、Δｔ４では、周波数ｆｂの環境雑音と周波数ｆｃのスピーカノイズが測定されている。
In the graph on the left side of FIG. 5, the
図５右側のグラフは、音声処理部１５が、記録された音声データの周波数を周波数分解能Δｆの幅で分割し、それぞれのΔｆの中で振幅値が最大値となる波形を選択して、一つのグラフとしたものである。ｆａ、ｆｂ、およびｆｄの環境雑音はΔｔ１からΔｔ４までの間にそれぞれ１回のみが測定されたため、測定されたそれぞれの波形がそのまま記録されている。一方、周波数ｆｃのスピーカノイズは、３回測定されているため、振幅値が最大であるΔｔ１の波形が選択されて記録されている。以上の処理により、Δｆ毎の振幅値の最大値を求めることができる。
In the graph on the right side of FIG. 5, the
次に、図５で説明した周波数毎の音声の最大値の算出を、基準音の再生回数分繰り返す方法を、図６を用いて説明する。図６は、無音区間の音声データの最大値演算の一例を示す図である。 Next, a method for repeating the calculation of the maximum value of the sound for each frequency described in FIG. 5 by the number of times of reproduction of the reference sound will be described with reference to FIG. FIG. 6 is a diagram illustrating an example of the maximum value calculation of audio data in a silent section.
図６において、音声処理部１５は、音声データから切り出された無音区間の音声データをＳ１からＳＮまで繰り返して処理する。例えば、ＳＮの"Ｎ"は、一つの被検査体２がマイク１１の下部を通過する間に、基準音がＮ回再生されることを表している。
In FIG. 6, the
音声処理部１５は、切り出した無音部音声データを、それぞれ時間分解能Δｔおよび周波数分解能Δｆにて分解する。Ｓ１の無音部音声データでは、無音部のＴ２秒をΔｔで分割してＦＦＴの処理を行い、Δｆ毎の最大値を選択して保存している。例えば、時間分可能と周波数分解能をそれぞれ１０２４ビットとすると、Δｔは、無音部Ｔ２の２秒を１０２４で除した（２／１０２４）秒とすることができる。また、Δｆは、スピーカの音声出力帯域が最大２０ＫＨｚまでであった場合、（２００００／１０２４）Ｈｚとすることができる。時間分解能と周波数分解能は、例えばＣＰＵ１７の処理能力に応じて設定できるようにしてもよい。
The
音声処理部１５は、周波数ｆ１からｆｎのおける音声の最大値を入力して保存する。ここで保存される音声の最大値には、例えば録音の開始からの経過時間を合わせて記録してもよい。音声処理部１５は、基準音の再生回数、最大値の保存処理を繰り返す。
The
次に図７を用いて、図６で説明した処理の結果を説明する。図７は、周波数毎の音量変化曲線の一例を示す図である。 Next, the result of the process described with reference to FIG. 6 will be described with reference to FIG. FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a volume change curve for each frequency.
図７において図示するグラフは、基準音が７回記録される場合を示している。Ｓ１からＳ７は、基準音の音量変化を表している。基準音の測定回数は、基準音の変動量を表す包絡線が得られる回数であることが望ましい。ｆ１からｆｎのグラフは、測定された周波数毎の音量の最大値をＳ１からＳ７の経時でプロットして包絡線として表したものである。ｆ１からｆｎは、基準音と同じ変動量で記録されているため、録音された音声の発生源は基準音が再生されるスピーカであり、被検査体２からの不良ノイズであることが推測される。
The graph shown in FIG. 7 shows a case where the reference sound is recorded seven times. S1 to S7 represent volume changes of the reference sound. The number of times the reference sound is measured is desirably the number of times that an envelope representing the amount of change in the reference sound is obtained. The graphs from f1 to fn are obtained by plotting the maximum value of the measured volume for each frequency over time from S1 to S7 and expressing it as an envelope. Since f1 to fn are recorded with the same amount of fluctuation as the reference sound, the source of the recorded sound is a speaker from which the reference sound is reproduced, and is assumed to be defective noise from the device under
一方、周波数ｆａで表される音声は、経時で一定値を示している。従って、周波数ｆａの音声は、被検査体２の移動にともなって変動しない、例えば環境雑音であると推測される。
On the other hand, the sound represented by the frequency fa shows a constant value over time. Therefore, it is presumed that the sound of the frequency fa is, for example, environmental noise that does not vary with the movement of the
次に、測定された音声から不良ノイズを抽出する方法を、図８、図９、および図１０を用いて説明する。図８は、基準音と不良ノイズの音量変化曲線の一例を示す図である。図９は、基準音と不良ノイズの差分の変化の一例を示す図である。図１０は、基準音と環境雑音の音量変化曲線の一例を示す図である。 Next, a method for extracting defective noise from the measured voice will be described with reference to FIGS. 8, 9, and 10. FIG. FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a volume change curve of the reference sound and the defective noise. FIG. 9 is a diagram illustrating an example of a change in the difference between the reference sound and the defective noise. FIG. 10 is a diagram illustrating an example of a volume change curve of the reference sound and the environmental noise.
図８において、グラフＡは基準音の振幅を示す包絡線である。また、グラフＢはグラフＡと音声の変動量を比較する対象の音声の包絡線である。音声処理部１５は、グラフＡとグラフＢの差分を算出する。算出されたグラフＡとグラフＢの差分（Ａ−Ｂ）を図９に示す。
In FIG. 8, graph A is an envelope showing the amplitude of the reference sound. Graph B is an envelope of the target speech for which the amount of fluctuation in speech is compared with graph A. The
図９において、差分（Ａ−Ｂ）は、振幅が予め設定された上限値と下限値内に入っている。音声処理部１５は、差分（Ａ−Ｂ）が上限値と下限値内にある場合に、グラフＢの音声が不良ノイズであると判断し、この周波数の音声を不良ノイズとして抽出し、被検査体２にノイズ異常があると判断する。
In FIG. 9, the difference (A−B) is within the upper limit value and the lower limit value in which the amplitude is set in advance. When the difference (A−B) is within the upper limit value and the lower limit value, the
図１０において、グラフＣは基準音のグラフＡと比較する音声の包絡線である。音声処理部１５は、グラフＡとグラフＣの差分を算出する。算出されたグラフＡとグラフＣの差分（Ａ−Ｃ）を図１１に示す。
In FIG. 10, a graph C is an envelope of the voice compared with the reference sound graph A. The
図１１において、差分（Ａ−Ｃ）は、振幅が予め設定された下限値を下回っている。音声処理部１５は、差分（Ａ−Ｃ）が上限値と下限値の間から外れた場合に、グラフＣの音声が不良ノイズではないと判断する。なお、本実施形態では差分によるノイズ異常の検出を行ったが、例えば、図１６のフォローチャートで後述する近似直線を求める方法により不良ノイズを抽出してもよい。
In FIG. 11, the difference (A−C) is smaller in amplitude than the preset lower limit value. The
以上の方法により、録音された音声データの中から、不良ノイズを抽出し、被検査体２のノイズ異常を検出することができる。
By the above method, defective noise can be extracted from the recorded audio data, and noise abnormality of the device under
なお、本実施形態で抽出することができる不良ノイズは、ノイズの周波数が一定であり、ノイズの音量の最大値が一定であり、かつ、基準音の包絡線と変動量を比較する包絡線を得ることができる頻度で発生するものである。例えば、先に説明した音声ＩＣの不良は上記の条件に合致するため抽出が可能となる。 The defective noise that can be extracted in this embodiment has a constant noise frequency, a constant maximum value of the noise volume, and an envelope that compares the fluctuation amount with the reference sound envelope. It occurs at a frequency that can be obtained. For example, the audio IC defect described above can be extracted because it satisfies the above conditions.
また、不良ノイズではないとして判断できる雑音は、録音される音声の音量が基準音とともに変動しない、例えば人の声、チャイム、またはエアガン等の環境雑音等である。 Further, noise that can be determined as not being bad noise is environmental noise such as a human voice, chime, air gun, or the like, in which the volume of the recorded voice does not vary with the reference sound.
次に、検査装置１における音声検査の工程の動作を、図１２から図１６のフローチャートを用いて説明する。図１２は、検査装置の動作の一例を示すフローチャートである。以下のフローチャートで示す検査装置１の動作は、例えば図１で説明したＣＰＵ１７によって実行される。
Next, the operation | movement of the process of the audio | voice test | inspection in the test |
図１２において、筐体検出センサ１３から被検査体２の検出結果を読み出し（Ｓ１１）、センサがＯＮか否かを判断する（Ｓ１２）。センサがＯＮになった場合（Ｓ１２ＹＥＳ）、図１で説明したバーコードリーダ１２によって、バーコード２４から製品Ｎｏ．の情報を読み込み（Ｓ１３）、被検査体２のスピーカ（２１Ｒ、２１Ｌ）から繰り返し再生される基準音と無音部の音声をマイクによって収集して録音を開始する（Ｓ１４）。
In FIG. 12, the detection result of the device under
次に、筐体検出センサ１３から検出結果を読み出し（Ｓ１５）、センサがＯＦＦになった場合（Ｓ１６でＹＥＳ）、録音を終了し（Ｓ１７）、録音データを記憶装置１８に保存する（Ｓ１８）。次に、保存した録音データの解析、およびノイズ異常の検出を行い（Ｓ１９）、動作を終了する。 Next, the detection result is read from the housing detection sensor 13 (S15). When the sensor is turned off (YES in S16), the recording is terminated (S17), and the recorded data is stored in the storage device 18 (S18). . Next, the stored recording data is analyzed and noise abnormality is detected (S19), and the operation is terminated.
次に、ステップＳ１９の詳細を、図１３を用いて説明する。図１３は、音声データの解析処理およびノイズ異常検出処理の一例を示すフローチャートである。 Next, details of step S19 will be described with reference to FIG. FIG. 13 is a flowchart illustrating an example of an audio data analysis process and a noise abnormality detection process.
図１３において、ステップＳ２１からＳ３０までは、右スピーカ用基準音の解析処理である。また、ステップＳ３１からＳ３９までは、左スピーカ用基準音の解析処理である。 In FIG. 13, steps S21 to S30 are analysis processing for the right speaker reference sound. Steps S31 to S39 are analysis processing for the left speaker reference sound.
先ず、記憶装置１８に録音された音声データを読み込む（Ｓ２１）。音声データは、例えば外部記憶媒体から読み込んでもよい。
First, the voice data recorded in the
次に、処理対象の音声データに対して、窓関数をΔｔずつずらしながら、周波数分解能Δｆの短時間フーリエ変換（ＦＦＴ）を行う（Ｓ２２）。短時間フーリエ変換を行うことにより、Δｔの区間に対する処理時間が短縮できる。 Next, short-time Fourier transform (FFT) with frequency resolution Δf is performed on the audio data to be processed while shifting the window function by Δt (S22). By performing the short-time Fourier transform, the processing time for the interval Δt can be shortened.
次に、短時間フーリエ変換後のデータを検索して、右スピーカ用基準音（1KHz）の周波数成分を検出し、基準音が検出されたらΔｔ毎に基準音検出フラグをＯＮに設定する（Ｓ２３）。検出フラグが全く無い場合は（Ｓ２４でＮＯ）、右スピーカからの基準音が再生されていないので、右スピーカ音声出力異常として判断する（Ｓ３０）。基準音の検出フラグが１つ以上ＯＮである場合（Ｓ２４でＹＥＳ）、検出された基準音の数をカウントする検出カウンタを、「Ｎ＝０」にセットする（Ｓ２５）。 Next, the data after the short-time Fourier transform is searched to detect the frequency component of the right speaker reference sound (1 KHz). When the reference sound is detected, the reference sound detection flag is set to ON every Δt (S23). ). If there is no detection flag (NO in S24), the reference sound from the right speaker is not reproduced, and therefore it is determined that the right speaker sound output is abnormal (S30). When one or more reference sound detection flags are ON (YES in S24), a detection counter for counting the number of detected reference sounds is set to “N = 0” (S25).
次に、基準音検出フラグを検索して、基準音の出力時間幅"Ｔ１"と同じ時間分、連続するΔｔにおいて検出フラグがＯＮしているか否かを判断する（Ｓ２６）。検出フラグがＯＮしている場合は（Ｓ２６でＹＥＳ）、検出した基準音の開始時間と基準音の振幅値を記録して、検出カウンタＮを＋１インクリメントする（Ｓ２７）。ここでは、出力時間幅をチェックすることにより、基準音と同じ周波数のノイズを誤カウントすることを防止している。 Next, the reference sound detection flag is searched, and it is determined whether or not the detection flag is ON at Δt continuous for the same time as the output time width “T1” of the reference sound (S26). If the detection flag is ON (YES in S26), the start time of the detected reference sound and the amplitude value of the reference sound are recorded, and the detection counter N is incremented by +1 (S27). Here, the output time width is checked to prevent erroneous counting of noise having the same frequency as the reference sound.
基準音が検出されたΔｔ毎の検出フラグを全て走査するまで（Ｓ２８でＮＯ）、ステップＳ２６〜Ｓ２７を繰り返し、全ての検出フラグの走査が完了すると（Ｓ２８でＹＥＳ）、検出カウンタＮが５以上か否かをチェックする（Ｓ２９）。ここで検出カウンタが５未満の場合（Ｓ２９でＮＯ）、図７等で説明した基準音による包絡線を描くだけのプロット数が得られず、右スピーカ音声出力異常と判断する（Ｓ３０）。検出カウンタが５以上の場合は（Ｓ２９でＹＥＳ）、後述する異常音と環境雑音との切り分け処理において比較対象となる基準音が使用可能であると判断される。 Steps S26 to S27 are repeated until all the detection flags for each Δt in which the reference sound has been detected are scanned (NO in S28). When all the detection flags are scanned (YES in S28), the detection counter N is 5 or more. It is checked whether or not (S29). If the detection counter is less than 5 (NO in S29), the number of plots required to draw the envelope of the reference sound described in FIG. 7 and the like cannot be obtained, and it is determined that the right speaker audio output is abnormal (S30). When the detection counter is 5 or more (YES in S29), it is determined that the reference sound to be compared can be used in the separation process of abnormal sound and environmental noise described later.
次に、ステップＳ３１からＳ３８において、右スピーカ用基準音の解析処理で説明したステップＳ２３からＳ３０までの処理と全く同じ解析処理を左スピーカの基準音に対しても行う。処理の内容は説明が重複するので省略する。 Next, in steps S31 to S38, the same analysis processing as that in steps S23 to S30 described in the processing for analyzing the right speaker reference sound is performed on the reference sound of the left speaker. Since the description of the contents of the processing is duplicated, it will be omitted.
次に、異常音と環境雑音との切り分け処理を行い（Ｓ３９）、ステップＳ１９の処理を終了する。 Next, an abnormal sound and environmental noise are separated (S39), and the process of step S19 is terminated.
次に、ステップＳ３９における、異常音と環境雑音との切り分け処理の詳細を、図１４を用いて説明する。図１４は、異常音と環境雑音の切り分け処理の一例を示すフローチャートである。 Next, details of the separation process between the abnormal sound and the environmental noise in step S39 will be described with reference to FIG. FIG. 14 is a flowchart illustrating an example of an abnormal sound and environmental noise separation process.
図１４において、ステップＳ４１からステップＳ４９は、右スピーカ２１Ｒから発生する異常音と環境雑音との切り分け処理である。また、ステップＳ５０からＳ５８は、左スピーカ２１Ｌから発生する異常音と環境雑音との切り分け処理である。
In FIG. 14, steps S41 to S49 are processes for separating abnormal sounds generated from the
先ず、右スピーカ用基準音の音量変化曲線を作成する。基準音の音量変化曲線は、図１３で説明した検出された基準音の数に応じて作成される。図７で説明した基準音の変化曲線は、検出された基準音がＳ１からＳ７の７個の場合である。音量変化曲線は、時間ｔに対する関数ｆ（ｔ）で表される。 First, a volume change curve of the right speaker reference sound is created. The volume change curve of the reference sound is created according to the number of detected reference sounds described with reference to FIG. The change curve of the reference sound described with reference to FIG. 7 corresponds to the case where there are seven detected reference sounds S1 to S7. The volume change curve is represented by a function f (t) with respect to time t.
次に、無音区間である無音部を基準音の数（Ｓ１〜Ｓ７）に合わせて切り分ける（Ｓ４２）。無音部の抽出は、基準音の開始時間（H_R_T[m]）に基準音の再生時間Ｔ１を加えた時間を開始位置として、無音部の時間Ｔ２の時間を音声データから抽出する。 Next, the silent part, which is a silent section, is cut according to the number of reference sounds (S1 to S7) (S42). The silent part is extracted by extracting the time of the silent part time T2 from the voice data, with the time obtained by adding the reference sound reproduction time T1 to the reference sound start time (H_R_T [m]) as the start position.
次に、無音部音声データの最大振幅値の格納場所であるＮＳ_Ｒ[ｍ][ｎ]と変数ｍをクリアする（Ｓ４３）。 Next, NS_R [m] [n], which is the storage location of the maximum amplitude value of the silent part voice data, and the variable m are cleared (S43).
次に、抽出したＳ１からＳ７の無音部の音声データは、図６で説明した行列状の変数として、Ｆ_Ｒ[ｍ][ｎ][ｏ]に、時間分解能Δｔ、及び周波数分解能Δｆに分解して格納する。ここで、ｍは無音部音声データの繰り返し数（Ｓ１〜ＳＮ）の変数である。ｎは、無音部を周波数分解能Δｆで分割した分割数の変数である。例えば、無音部の周波数を１０２４で分割する場合は、ｎは１〜１０２４の値となる。また、ｏは、無音部Ｔ２を時間分解能Δｔで分割した分割数の変数である。例えば、無音部を１０２４で分割した場合、ｏは１〜１０２４の値となる。 Next, the extracted sound data of the silent part from S1 to S7 is decomposed into F_R [m] [n] [o], time resolution Δt, and frequency resolution Δf as matrix-like variables described in FIG. Store. Here, m is a variable of the number of repetitions (S1 to SN) of silent part voice data. n is a variable of the number of divisions obtained by dividing the silent part with the frequency resolution Δf. For example, when dividing the frequency of the silent part by 1024, n is a value from 1 to 1024. In addition, o is a variable of the number of divisions obtained by dividing the silent part T2 by the time resolution Δt. For example, when the silent part is divided by 1024, o has a value of 1 to 1024.
次に、変数ｎをクリアし、Ｆ_Ｒ[ｍ][ｎ][ｏ]で格納された無音部の音声データの１周期分を対象に、周波数Δｆ毎に最大振幅値の演算を行う。演算結果は、最大振幅値変数ＮＳ_Ｒ[ｍ][ｎ]と最大振幅値時間変数ＮＳＴ_Ｒ[ｍ][ｎ] に格納する（Ｓ４４）。ここで、振幅が最大となる時間をｏとすると、ＮＳ_Ｒ[ｍ][ｎ]＝Ｆ_Ｒ[ｍ][ｎ][ｏ]、ＮＳＴ_Ｒ[ｍ][ｎ]＝ｏである。 Next, the variable n is cleared, and the maximum amplitude value is calculated for each frequency Δf for one period of the sound data of the silent part stored in F_R [m] [n] [o]. The calculation result is stored in the maximum amplitude value variable NS_R [m] [n] and the maximum amplitude value time variable NST_R [m] [n] (S44). Here, NS_R [m] [n] = F_R [m] [n] [o], NST_R [m] [n] = o, where o is the time when the amplitude is maximum.
次に、周波数分解能Δｆで分割した周波数の分割数ｎが最大値で無い場合（Ｓ４５でＮＯ）、ｎを＋１インクリメントして（Ｓ４６）、分割された全ての周波数における最大振幅値とその時間を求める。 Next, when the frequency division number n divided by the frequency resolution Δf is not the maximum value (NO in S45), n is incremented by +1 (S46), and the maximum amplitude value and the time for all the divided frequencies are obtained. Ask.
次に、基準音の検出数の変数であるｍが最大値で無い場合（Ｓ４７でＮＯ）、ｍを＋１インクリメントして（Ｓ４８）、ステップＳ４４からＳ４６までの処理を繰り返す。ｍが最大値となった場合に（Ｓ４７でＹＥＳ）、右スピーカ２１Ｒについての不良ノイズを抽出してノイズ異常の検出を行う（Ｓ４９）。
Next, when m, which is a variable of the number of detected reference sounds, is not the maximum value (NO in S47), m is incremented by +1 (S48), and the processing from steps S44 to S46 is repeated. When m reaches the maximum value (YES in S47), defective noise for the
次に、ステップＳ５０からＳ５８において、左スピーカ２１Ｌから発生する異常音と環境雑音との切り分け処理を行う。ステップＳ５０からＳ５８の処理は、右スピーカにおけるステップＳ４１からＳ４９の処理と同じ内容であるため説明を省略する。
Next, in steps S50 to S58, a process for separating abnormal sound generated from the
次に、ステップＳ４９およびＳ５８の不良ノイズの抽出処理によるノイズ異常の検出処理について、図１５及び図１６を用いて説明する。図１５は、第１のノイズ異常の検出処理の一例を示すフローチャートである。さらに、図１６は、第２のノイズ異常の検出処理の一例を示すフローチャートである。 Next, the noise abnormality detection process by the defective noise extraction process in steps S49 and S58 will be described with reference to FIGS. FIG. 15 is a flowchart illustrating an example of a first noise abnormality detection process. Furthermore, FIG. 16 is a flowchart illustrating an example of a second noise abnormality detection process.
図１５において、図８及び図１０で図示したとおり、Ｓ１からＳｎのそれぞれの周期において、ｆｎ毎の無音部の振幅最大値から、最大振幅値が発生する時間ｔの基準音の振幅値ｆ（ｔ）を減算する（Ｓ６１）。例えば、"ＮＳ_Ｒ[ｍ][ｎ]−ｆ（ＮＳＴ_Ｒ[ｍ][ｎ]）"である。また、ステップＳ６１では、カウンタａの値をクリアする。 In FIG. 15, as illustrated in FIGS. 8 and 10, the amplitude value f () of the reference sound at the time t at which the maximum amplitude value is generated from the maximum amplitude value of the silent part for each fn in each cycle of S1 to Sn. t) is subtracted (S61). For example, “NS_R [m] [n] −f (NST_R [m] [n])”. In step S61, the value of the counter a is cleared.
次に、Ｓ１からＳｎの変数Ｓｘにおける減算結果が、一定範囲内に入っているか否かを判定する（Ｓ６２）。一定範囲とは、例えば、図９及び図１１で説明した、予め定められた上限値及び下限値の範囲である。減算結果が一定範囲内である場合（Ｓ６２でＹＥＳ）、カウンタａの値を＋１インクリメントする。ステップＳ６２の判定は、全ての周期Ｓ１〜Ｓｎが終了するまで（Ｓ６４）、繰り返して行われる。 Next, it is determined whether or not the subtraction result in the variable Sx from S1 to Sn is within a certain range (S62). The fixed range is, for example, a range of predetermined upper limit value and lower limit value described in FIGS. 9 and 11. When the subtraction result is within a certain range (YES in S62), the value of the counter a is incremented by +1. The determination in step S62 is repeatedly performed until all the cycles S1 to Sn are completed (S64).
次に、カウンタａの値がＳ１〜Ｓｎまでの個数の値Ｎに対して所定の割合以上であるか否かを判断する（Ｓ６５）。所定の割合以上である場合（Ｓ６５でＹＥＳ）、無音部で検出された音声は、基準音の変動量に追随して変動しているものであると判断し、被試験体２のスピーカから発生した不良ノイズを抽出することができる。以上の工程により、被検査体２のノイズ異常が検出される（Ｓ６６）。
Next, it is determined whether or not the value of the counter a is equal to or greater than a predetermined ratio with respect to the number of values N from S1 to Sn (S65). If it is equal to or greater than the predetermined ratio (YES in S65), it is determined that the sound detected in the silent part is fluctuating following the fluctuation amount of the reference sound, and is generated from the speaker of the device under
一方、所定の割合未満である場合（Ｓ６５でＮＯ）、被試験体２のノイズ異常ではないと判断する（Ｓ６７）。例えば、環境雑音が音声データとして記録されている場合、被試験体２のノイズ異常と切り分けることができる。
On the other hand, when it is less than the predetermined ratio (NO in S65), it is determined that the noise of the
ノイズ異常の判断は、全周波数であるｆ１からｆｎについて行われ（Ｓ６８）、ノイズ異常の検出処理を終了する。 The determination of noise abnormality is performed for all frequencies f1 to fn (S68), and the noise abnormality detection process is terminated.
図１６の処理は、図１５の点線で囲ったステップＳ６２からＳ６５までの処理を、ステップＳ６９の処理で代替したものである。したがって、同じ符号を付したステップの説明は省略する。 The process of FIG. 16 is obtained by substituting the process of steps S62 to S65 surrounded by the dotted line of FIG. 15 with the process of step S69. Therefore, the description of steps with the same reference numerals is omitted.
図１６において、ステップ６１の処理で得られた減算結果の近似曲線が所定の範囲内にあるか否かを判断する（Ｓ６９）。図１５で説明したステップＳ６５では、減算値が所定の範囲内に入っている割合で判断を行ったのに対して、ステップ６９では、得られた減算値から近似曲線を求め、その曲線が所定範囲に入っているか否かを判断している。近似曲線による判断を行うことにより、基準音との近似度を求めることができるので、近似度を設定してノイズ異常の判断を行うことが可能となる。
In FIG. 16, it is determined whether or not the approximate curve of the subtraction result obtained in
以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は斯かる特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。 As mentioned above, although the Example of this invention was explained in full detail, this invention is not limited to such specific embodiment, In the range of the summary of this invention described in the claim, various deformation | transformation・ Change is possible.
以上の説明に関し、更に以下の項を開示する。
（付記１）
音声を収集するマイクに対して相対的に移動する被検査体のスピーカから繰り返し再生される基準音と、基準音と基準音との間に設けられた無音区間の間に録音された検査音とを前記マイクによって収集して録音する録音工程と、
前記基準音の変動を算出し、前記検査音の変動を算出する算出工程と、
前記基準音の変動と前記検査音の変動とを比較して、前記被試験体から不良ノイズを出力しているどうか判定する判定工程と
を含む音声検査方法。
（付記２）
前記判定工程は、前記基準音の変動と前記検査音の変動の差分を基に判定する、付記１に記載の音声検査方法。
（付記３）
前記算出工程は、録音された前記検査声を時系列で分割して周波数毎の振幅の最大値を算出し、算出された前記振幅の最大値を時系列で記憶することにより前検査音の変動を算出する、付記１又は２に記載の音声検査方法。
（付記４）
前記算出工程は、複数のスピーカから再生されるスピーカ毎に異なった周波数の基準音の変動を算出する、付記１乃至３のいずれか一に記載の音声検査方法。
（付記５）
音声を収集するマイクに対して相対的に移動する被検査体のスピーカから繰り返し再生される基準音と、基準音と基準音との間に設けられた無音区間の間に録音された検査音とを前記マイクによって収集して録音し、
前記基準音の変動を算出し、前記検査音の変動を算出し、
前記基準音の変動と前記検査音の変動とを比較して、前記被試験体から不良ノイズを抽出する
処理をコンピュータに実行させる音声検査プログラム。
（付記６）
前記抽出する処理は、前記基準音の変動と前記検査音の変動の差分を基に判定する、付記５に記載の音声検査プログラム。
（付記７）
前記算出する処理は、録音された前記検査声を時系列で分割して周波数毎の振幅の最大値を算出し、算出された前記振幅の最大値を時系列で記憶することにより前検査音の変動を算出する、付記５又は６に記載の音声検査プログラム。
（付記８）
前記算出する処理は、複数のスピーカから再生されるスピーカ毎に異なった周波数の基準音の変動を算出する、付記５乃至７のいずれか一に記載の音声検査プログラム。
（付記９）
音声を収集するマイクに対して相対的に移動する被検査体のスピーカから繰り返し再生される基準音と、基準音と基準音との間に設けられた無音区間の間に録音された検査音とを前記マイクによって収集して録音する録音処理部と、
前記基準音の変動を算出し、前記検査音の変動を算出する算出処理部と、
前記基準音の変動と前記検査音の変動とを比較して、前記被試験体から不良ノイズを抽出する抽出処理部と
を備える音声検査装置。
（付記１０）
前記抽出処理部は、前記基準音の変動と前記検査音の変動の差分を基に判定する、付記９に記載の音声検査装置。
（付記１１）
前記算出処理部は、録音された前記検査声を時系列で分割して周波数毎の振幅の最大値を算出し、算出された前記振幅の最大値を時系列で記憶することにより前検査音の変動を算出する、付記９又は１０に記載の音声検査装置。
（付記１２）
前記算出処理部は、複数のスピーカから再生されるスピーカ毎に異なった周波数の基準音の変動を算出する、付記９乃至１１のいずれか一に記載の音声検査装置。
Regarding the above description, the following items are further disclosed.
(Appendix 1)
A reference sound repeatedly reproduced from the speaker of the inspected object that moves relative to the microphone that collects the sound, and an inspection sound recorded during a silent interval provided between the reference sound and the reference sound; A recording process of collecting and recording with the microphone;
Calculating a variation of the reference sound and calculating a variation of the inspection sound;
A voice inspection method comprising: a step of determining whether or not defective noise is output from the DUT by comparing the fluctuation of the reference sound and the fluctuation of the inspection sound.
(Appendix 2)
The voice inspection method according to
(Appendix 3)
The calculation step divides the recorded test voice in a time series to calculate a maximum value of amplitude for each frequency, and stores the calculated maximum value of the amplitude in time series to change the variation of the previous test sound. The sound inspection method according to
(Appendix 4)
The sound inspection method according to any one of
(Appendix 5)
A reference sound repeatedly reproduced from the speaker of the inspected object that moves relative to the microphone that collects the sound, and an inspection sound recorded during a silent interval provided between the reference sound and the reference sound; Collected and recorded by the microphone,
Calculate the variation of the reference sound, calculate the variation of the inspection sound,
A voice inspection program for causing a computer to execute a process of extracting defective noise from the DUT by comparing the fluctuation of the reference sound and the fluctuation of the inspection sound.
(Appendix 6)
The voice inspection program according to
(Appendix 7)
The calculating process divides the recorded test voice in a time series to calculate the maximum value of amplitude for each frequency, and stores the calculated maximum value of the amplitude in time series to thereby calculate the previous test sound. The voice inspection program according to
(Appendix 8)
8. The sound inspection program according to any one of
(Appendix 9)
A reference sound repeatedly reproduced from the speaker of the inspected object that moves relative to the microphone that collects the sound, and an inspection sound recorded during a silent interval provided between the reference sound and the reference sound; A recording processing unit for collecting and recording the sound with the microphone;
A calculation processing unit that calculates the variation of the reference sound and calculates the variation of the inspection sound;
An audio inspection apparatus comprising: an extraction processing unit that compares the variation of the reference sound and the variation of the inspection sound and extracts defective noise from the test object.
(Appendix 10)
The voice inspection device according to appendix 9, wherein the extraction processing unit makes a determination based on a difference between the variation of the reference sound and the variation of the inspection sound.
(Appendix 11)
The calculation processing unit divides the recorded test voice in a time series to calculate a maximum value of amplitude for each frequency, and stores the calculated maximum value of the amplitude in time series to generate a pre-test sound. The voice inspection apparatus according to appendix 9 or 10, which calculates fluctuation.
(Appendix 12)
The voice inspection device according to any one of appendices 9 to 11, wherein the calculation processing unit calculates a variation in a reference sound having a different frequency for each speaker reproduced from a plurality of speakers.
１ 検査装置
１１ マイク
１２ バーコードリーダ
１３ 筐体検出センサ
１４ 録音手段
１５ 音声処理部
１６ 通信制御部
１７ ＣＰＵ
１８ 記憶装置
２ 被検査体
２１Ｒ 右スピーカ
２１Ｌ 左スピーカ
２２ スピーカ制御部
２３ ＣＰＵ
２４ バーコード
DESCRIPTION OF
18
24 Barcode
Claims (6)
前記基準音の変動を算出し、前記検査音の変動を算出する算出工程と、
前記基準音の変動と前記検査音の変動とを比較して、前記被検査体から不良ノイズを出力しているどうか判定する判定工程と
を含む音声検査方法。 A reference sound repeatedly reproduced from the speaker of the inspected object that moves relative to the microphone that collects the sound, and an inspection sound recorded during a silent interval provided between the reference sound and the reference sound; A recording process of collecting and recording with the microphone;
Calculating a variation of the reference sound and calculating a variation of the inspection sound;
A sound inspection method comprising: a step of determining whether or not defective noise is output from the object to be inspected by comparing the variation of the reference sound and the variation of the inspection sound.
前記基準音の変動を算出し、前記検査音の変動を算出し、
前記基準音の変動と前記検査音の変動とを比較して、前記被検査体から不良ノイズを抽出する
処理をコンピュータに実行させる音声検査プログラム。 A reference sound repeatedly reproduced from the speaker of the inspected object that moves relative to the microphone that collects the sound, and an inspection sound recorded during a silent interval provided between the reference sound and the reference sound; Collected and recorded by the microphone,
Calculate the variation of the reference sound, calculate the variation of the inspection sound,
A voice inspection program for causing a computer to execute a process of extracting defective noise from the object to be inspected by comparing the fluctuation of the reference sound and the fluctuation of the inspection sound.
前記基準音の変動を算出し、前記検査音の変動を算出する算出処理部と、
前記基準音の変動と前記検査音の変動とを比較して、前記被検査体から不良ノイズを抽出する抽出処理部と
を備える音声検査装置。 A reference sound repeatedly reproduced from the speaker of the inspected object that moves relative to the microphone that collects the sound, and an inspection sound recorded during a silent interval provided between the reference sound and the reference sound; A recording processing unit for collecting and recording the sound with the microphone;
A calculation processing unit that calculates the variation of the reference sound and calculates the variation of the inspection sound;
An audio inspection apparatus comprising: an extraction processing unit that compares the variation of the reference sound and the variation of the inspection sound and extracts defective noise from the object to be inspected.
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