JP6621706B2 - 音源検出装置 - Google Patents
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Description
振動源の特定に必要となる音または振動の時系列データの長さは、音や振動の特徴などによって相違する。そこで、この構成のように、所定の期間長を振動源が特定可能な所定の期間にすることで、振動源が音源として特定される可能性が高められる。
振動源毎に、当該振動源の特定に必要となる音または振動の時系列データの長さは相違する。そこで、この構成のように、所定の期間長を特定に必要な時系列データの長さが最も短い振動源に設定することで検出対象になる振動源を多くすることができる。
このような構成によれば、聞こえる周波数の音や振動及び聞こえない周波数の音や振動のいずれの音や振動に対してもその音源を特定することができるようになる。
このような構成によれば、振動源の時系列データを予め保持することで、より適切な条件における振動源の時系列データを取得可能になる。また、対象音の検出処理と同時期における処理負荷の増加が抑えられる。
このような構成によれば、対象音と振動源の時系列データを同じタイミングで取得することで、測定に要する時間を短くすることができる。また、取得された対象音の時系列データと振動源の時系列データとの関連が好適に維持されることが期待される。
図1に示すように、本実施形態の音源検出装置10は、検出対象物としての自動車1のドア1Aが閉められたとき、その自動車1から発生する音を対象音Nとして測定し、その測定した対象音Nの発生源である音源を検出する。
図2に示す時系列データ収集装置3は、ドアのラッチ音N1の時系列データ5A、ドアパネルの放射音N3の時系列データ5B、及びドアとフレームの当たり音N2の時系列データ5Cを収集する。そして、時系列データ収集装置3で収集された時系列データが、音源検出処理に先立ち音源検出装置10に保持される。
コヒーレンス計算部15は、多点入力多点出力(MIMO:Multiple Input and Multiple Output)解析を行う。MIMO解析は、構造の実験モード解析でその構造の固有振動周波数や振動形状等の振動特性を得る際、複数の加振点を設け、同時入力に対する周波数応答関数やコヒーレンス関数を得るための解析手法である。本実施形態では、コヒーレンス計算部15は、入力が1点及び出力が1点の少なくとも一方であってもMIMO解析を行うことができる。本実施形態では、コヒーレンス計算部15は、コヒーレンス関数の演算、特に、時系列コヒーレンスの演算を行う。また、コヒーレンス計算部15は、時系列コヒーレンスについて3種類のコヒーレンスを算出する。そこで、以下順に、コヒーレンス関数の演算、時系列コヒーレンスの演算及び3種類のコヒーレンスの算出について説明する。
コヒーレンス関数γ2は、系の入力と出力の相関の高さの度合を示すもので、「0」から「1」までの間の値が演算結果として得られる。ここでは、コヒーレンス関数γ2(f)の演算結果が、周波数fに関して、系の出力が系の入力に相関する高さの割合として得られる。例えば、コヒーレンス関数γ2(f)が「1」の場合、周波数fにおいて、系の出力がすべて系の入力に起因している(相関が高い)ことが示される。また、コヒーレンス関数γ2(f)が「0」の場合、周波数fについては、系の出力が系の入力に全く関係ない(相関がない)ことが示される。「0<γ2(f)<1」である場合、系の出力には系の入力とは無関係な信号が含まれることが示される。系の入力とは無関係な信号としては、未知の入力、系内部で発生しているノイズ、系の非直線性または系の時間遅延が挙げられる。
図6を参照して、時系列コヒーレンスの概要を説明する。時系列コヒーレンスでは、コヒーレンス関数の演算に使うデータの時間長さを所定の期間長としてのフレーム長LFとして定めるとともに、フレーム長LFよりも短い間隔で算出タイミングを複数設ける。そして、各算出タイミングにおいて、フレーム長LFの期間のコヒーレンス関数の演算を平均して時系列コヒーレンスとする。つまり、時系列コヒーレンスは、算出タイミングがフレーム長LFよりも短い間隔で、例えば、図6ではフレーム長LF中に5回の算出タイミングが設けられている。そして、コヒーレンスの算出結果がグラフL57とし示されている。グラフL57は、フレーム長LF中にグラフL55の振動部分が含まれている場合、相関が高いことを示し、グラフL55の振動部分を含まない場合、相関が低いことを示す。
図3に示す、コヒーレンス計算部15は、対象音Nの時系列データと各音源の音N1〜N3の時系列データとについて、算出タイミングごとに、フレーム長LFにおけるコヒーレンスを算出する。このとき、コヒーレンス計算部15は、一部が重なる各フレーム長についてそれぞれコヒーレンスを算出し、これらを時系列コヒーレンスとする。2つの算出タイミングの間隔が所定のシフト時間である。例えば、フレーム長が100[ms]、シフト時間が20[ms]であれば、2つのコヒーレンスはそれらの80[ms]が相互に重なる一方、20[ms]が相互に重ならない期間になる。なお、フレーム長は、予め設定された値から選択してもよいし、コヒーレンスを算出する過程においてより安定する値を探して、それを設定するようにしてもよい。
図3及び図7に示すように、コヒーレンス計算部15は、通常のコヒーレンスを算出する第1算出部20と、マルチコヒーレンスを算出する第2算出部30と、パーシャルコヒーレンスを算出する第3算出部40とを備える。本実施形態では、「通常のコヒーレンス」、「マルチコヒーレンス」及び「パーシャルコヒーレンス」はそれぞれ、コヒーレンス計算部15で算出する際、入力である音源の音N1〜N3の組み合わせが相違したり、コヒーレンスを算出する周波数範囲が相違したりしている。
第1算出部20は、入力の時系列データをグラフL60としたとき、出力である対象音の時系列データ(グラフL63)への相関の高さを算出する。ここでは、グラフL60の特徴ある時間及び周波数特性範囲の範囲M60と、グラフL63の特徴ある時間及び周波数特性範囲の対象範囲KNとが重なり、相関が高いことが算出される(図14(a)参照)。同様に、第1算出部20は、入力の時系列データをグラフL61としたとき、出力である対象音の時系列データ(グラフL63)への相関の高さを算出する。ここでは、グラフL61の特徴ある時間及び周波数特性範囲の範囲M61と、グラフL63の特徴ある時間及び周波数特性範囲の対象範囲KNとが重なり、相関が高いことが算出される(図14(b)参照)。また、第1算出部20は、入力の時系列データをグラフL62としたときの出力である対象音の時系列データ(グラフL63)への相関の高さを算出する。ここでは、グラフL62の特徴ある時間及び周波数特性範囲の範囲と、グラフL63の特徴ある時間及び周波数特性範囲の対象範囲KNとが重ならず、相関が低いことが算出される(図14(c)参照)。
(1)検出対象物としての自動車から得られる対象音Nは複合的な要因に基づいて発生しているため、自動車の振動源のうち、どの振動源が対象音の発生に高い度合で寄与しているのかは容易には分からない。この点、本実施形態では、対象音Nに対する各音源の相関の高さ(寄与の度合)が算出されることから、自動車1から発生する対象音Nに寄与の度合が高い音源を高い精度で検出することができる。例えば、対象音Nの発生部分から離れた部分にある音源であれ、それを音源として特定することも可能になる。そして、特定した対象音Nに寄与している音源に対して必要な対処、例えば静穏化などの対処が行えるようになる。
なお上記実施形態は、以下の態様で実施することもできる。
・上記実施形態では、音源の音の時系列データを事前に収集する場合について例示したが、これに限らず、音源の音の時系列データを対象音の収集と同時に行ってもよい。対象音と音源の時系列データを同じタイミングで取得することで、測定に要する時間を短くすることができる。また、取得された対象音の時系列データと音源の時系列データとの関連が好適に維持されることが期待される。
Claims (6)
- 複数の振動源を有する検出対象物から発生する音の音源を検出する音源検出装置であって、
前記検出対象物から発生した音である対象音の時系列データと、前記複数の振動源がそれぞれ出力する音または振動の時系列データとを記憶する記憶部と、
前記対象音の時系列データと前記音または振動の時系列データとの所定の期間長におけるコヒーレンスを、所定の期間長の一部が重なるようにシフトさせた各期間について算出して時系列コヒーレンスとして得るコヒーレンス計算部とを備え、
前記コヒーレンス計算部は、前記時系列コヒーレンスを前記振動源毎に算出して、前記対象音に関連する前記振動源を選択する第1算出部と、前記第1算出部で選択した1または複数の振動源に対応する各音または振動の時系列データを重ねて得る1つの時系列データと前記対象音の時系列データとの時系列コヒーレンスを算出して、前記選択した1または複数の振動源が前記対象音を構成していることを判定する第2算出部と、前記第2算出部で判定された1または複数の振動源に対応する音または振動の時系列データ毎に前記対象音の時系列データとの時系列コヒーレンスを算出して、前記対象音に対する前記振動源毎に寄与している度合を算出する第3算出部とを備える
ことを特徴とする音源検出装置。 - 前記コヒーレンス計算部は、前記所定の期間長を、前記振動源の音または振動の時系列データから前記振動源を特定することができる長さに設定する
請求項1に記載の音源検出装置。 - 前記コヒーレンス計算部は、前記所定の期間長を、前記1または複数の振動源を各特定することができる長さのうち最も短い期間の長さに設定する
請求項2に記載の音源検出装置。 - 前記音及び振動の周波数には可聴周波数及び非可聴周波数を含む
請求項1〜3のいずれか一項に記載の音源検出装置。 - 前記音源検出装置は、前記対象音の測定に先立ち、前記振動源の時系列データを前記記憶部に保持する
請求項1〜4のいずれか一項に記載の音源検出装置。 - 前記音源検出装置は、前記振動源の時系列データの収集と前記対象音の時系列データの収集を同じタイミングで行う
請求項1〜4のいずれか一項に記載の音源検出装置。
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