JP7053705B2 - 異音判定装置および異音判定方法 - Google Patents

Description

本発明は、車両走行時の異音の発生の有無を判定する異音判定装置および異音判定方法に関する。

この種の装置として、従来、車両走行時に取得された音データを周波数分析して所定の周波数範囲の周波数と音圧レベルとの波形として算出し、この波形データを用いて異音の発生の有無を判定するようにした装置が知られている（例えば特許文献１参照）。

特許第６０８９９４８号公報

しかしながら、上記特許文献１記載の装置は、異音が発生した方向を考慮することなく、単に音圧レベルに基づいて異音の発生の有無を判定するようにしているため、異音判定を精度よく行うことが困難である。

本発明の一態様である異音判定装置は、車両の内部に配置された、複数のマイクロホンを有するマイクロホンアレイと、車両の内部の所定位置を音源とする異音のデータであり、マイクロホンアレイにより予め集音されたまたはマイクロホンアレイにより集音されると想定された、異音の強さの情報と異音の発生方向の情報とを含む異音データを取得する第１データ取得部と、車両の走行時にマイクロホンアレイにより集音された走行音の強さの情報と走行音の発生方向の情報とを含む走行音データを取得する第２データ取得部と、第１データ取得部により取得された異音データと第２データ取得部により取得された走行音データとに基づいて、車両の走行音に異音が含まれているか否かを判定する判定部と、を備える。異音データは、予め車両の所定位置に搭載される部品を用いて異音発生試験を行ったときに生じる部品に対応する基準異音データと、所定位置からマイクロホンアレイに至るまでの間の車両の内部における音の減衰の程度と、車両が所定条件で走行したときにマイクロホンアレイにより集音された正常音の音データと、に基づいて生成された音データである。

本発明の他の態様である異音判定方法は、車両の内部の所定位置を音源とする異音のデータであり、車両の内部に配置された複数のマイクロホンを有するマイクロホンアレイにより予め集音されたまたはマイクロホンアレイにより集音されると想定された、異音の強さの情報と異音の発生方向の情報とを含む異音データを取得する異音取得工程と、車両の走行時にマイクロホンアレイにより集音された走行音の強さの情報と走行音の発生方向の情報とを含む走行音データを取得する走行音取得工程と、異音取得工程で取得された異音データと走行音取得工程で取得された走行音データとに基づいて、車両の走行音に異音が含まれているか否かを判定する判定工程と、を含む。異音データは、予め車両の所定位置に搭載される部品を用いて異音発生試験を行ったときに生じる部品に対応する基準異音データと、所定位置からマイクロホンアレイに至るまでの間の車両の内部における音の減衰の程度と、車両が所定条件で走行したときにマイクロホンアレイにより集音された正常音の音データと、に基づいて生成された音データである。

本発明によれば、車両の異音判定を容易かつ精度よく行うことができる。

本発明の実施形態に係る異音判定装置を用いて異音判定を行う場合の流れを概略的に示す図。 図１の異音生成装置の要部構成を示すブロック図。 異音発生試験に用いられる異音発生試験機の概略構成を示す図。 図２の内部マイクロホンの配置と、インパルス応答試験における異音源の位置との関係を概略的に示す平面図。 本発明の実施形態に係る異音発生方法による手順の一例を示すフローチャート。 本発明の実施形態に係る異音判定装置の要部構成を示すブロック図。 図６の異音データを処理するデータ処理部から比較部までのデータの流れを具体的に示す図。 本発明の実施形態に係る異音判定装置におけるＣＰＵ等の演算装置で実行される処理の一例を示すフローチャート。

以下、図１～図８を参照して本発明の実施形態について説明する。本発明の実施形態に係る異音判定装置は、車両の走行時における異音の発生の有無を判定するための装置である。例えば工場で製造された完成車両を出荷するとき、個々の完成車両を実際に走行させて異音の発生の有無を検査する検査工程が必要である。この場合、異音の発生の有無を、完成車両に乗車する作業員自身の聴覚に基づいて判定したのでは、作業員の主観が介在するため、判定結果のばらつきが大きい。

したがって、予め車両走行時に生じ得る異音データを取得し、この異音データと完成車両を走行させたときに得られる走行音データとを、別途判定装置を用いて比較することで、異音の発生の有無を判定するように構成することが、異音の発生の有無の判定精度を高めるためには好ましい。しかしながら、異音データと走行音データの音圧を比較して異音判定を行うようにしたのでは、異音の発生位置と走行音の発生位置とが全く異なる場合（例えば異音が車両前部で発生し、走行音が車両後部で発生した場合）にも、異音の発生ありと判定されるおそれがあり、異音判定を精度よく行うことが困難である。そこで、本実施形態では、異音判定を精度よく行うため、以下のように異音判定装置を構成する。

図１は、車両の異音判定の流れを概略的に示す図である。なお、以下では、検査工程に供される完成車両を、検査車両と呼ぶことがある。図１に示すように、検査車両１の異音判定を行うためには、まず異音生成装置１０が、異音判定の基準となる複数の異音データを生成する。例えば検査車両１の車種毎に複数種類の異音データを生成する（異音生成工程）。

異音データの生成にあたっては、予め石畳のような所定路面２（ペルジャン路面）からなる検査コースを、異音が発生しない正常状態の車両１ａ（基準車両と呼ぶ）に所定速度で走行させる。すなわち、検査車両１と同一車種からなる基準車両１ａを事前走行させる。基準車両１ａには、車内の所定位置（例えばセンターコンソール）にマイクロホンＭＣ（後述の内部マイクロホン１３）が設置されており、基準車両１ａの正常な走行音をマイクロホンＭＣで集音して正常音データを取得する（正常音取得工程）。

次いで、検査工程に供される検査車両１を、正常音取得工程と同様に、所定路面２からなる検査コースを所定速度で走行させる。検査車両１にも、車内の所定位置（例えばセンターコンソール）にマイクロホンＭＣ（後述の内部マイクロホン１３）が設置されており、検査車両１の走行音をマイクロホンＭＣで集音して走行音データを取得する（検査走行工程）。

次いで、異音判定装置２０が、異音生成装置１０で生成された異音データと、基準車両１ａの事前走行により得られた正常音データと、検査車両１の走行試験により得られた走行音データとに基づいて、異音の発生の有無を判定する（異音判定工程）。例えば、複数種類の異音データのいずれかと走行音データとが一致するとき、異音ありと判定する。一方、走行音データが正常音データに一致するとき、あるいは複数種類の異音データのいずれにも走行音データが一致しないとき、異音なしと判定する。

異音判定装置２０による判定結果は、例えばモニタなどの外部装置６に作業員が認識可能な態様で出力される。異音ありと判定された場合には、異音ありと判定された検査車両１の再検査が実施される。再検査では、加振機を用いて検査車両１が加振される。このとき異音の発生が再現される場合には、異音生成装置１０により生成された異音データの信頼性および異音判定装置２０による異音判定の信頼性が十分に担保されたことになる。

異音データは、種々の手法により異音生成装置１０で生成することができる。以下では、まず異音生成装置１０の構成について説明する。図２は、異音生成装置１０の要部構成を示すブロック図である。図２に示すように、異音生成装置１０は、入力装置１１と、外部マイクロホン１２と、内部マイクロホン１３と、コントローラ３０とを有する。入力装置１１は、作業員が異音データの生成や判定に関する各種指令（例えば異音データ生成指令や検査開始指令）を入力するための装置であり、キーボード、マウス、タッチパネル等により構成される。

外部マイクロホン１２は、入力された音を電気信号に変換して出力する音響機器であり、単一のマイクロホンにより構成される。外部マイクロホン１２は、予め車外の実験室等で実施される異音発生試験によって生じる異音を集音するために用いられる。異音発生試験は、検査車両１に搭載される単一の部品または互いに組み合わされる複数の部品から異音を発生させる試験であり、例えば異音発生試験機を用いて行われる。

図３は、異音発生試験機５の概略構成を示す図である。図３では、検査車両１に互いに隣接して配置される一対の部品、すなわち第１部品３と第２部品４とが示される。第１部品３と第２部品４とは、例えば互いに所定の隙間を空けて配置される部品、あるいは互いに密着した状態で締結される部品である。第１部品３と第２部品４とは、例えば互いに樹脂材により、あるいは金属により構成される。なお、第１部品３と第２部品４の一方を樹脂材、他方を金属により構成することもできる。

図３に示すように、異音発生試験機５は、第１部品３を支持する第１支持部５１と、第２部品４を支持する第２支持部５２とを有する。第１部品３と第２部品４とは上下方向に互いに対向して配置される。第１支持部５１は、不図示のアクチュエータの駆動によって図３の矢印に示すように上下方向および水平方向に移動可能に構成される。第１支持部５１が上下方向に移動することで、第１部品３が第２部品４に衝突し、打撃音を発生させることができる。第１支持部５１が水平方向に移動することで、第１部品３が第２部品４に対し摺動し、摩擦音を発生させることができる。外部マイクロホン１２は、これら打撃音や摩擦音を集音するために、第１部品３と第２部品４の接触部の近傍に配置される。

なお、第２部品４に対し第１部品３が相対移動して異音を発生させるのであれば、異音発生試験機５の構成はいかなるものでもよい。例えば第２支持部５２を上下方向および水平方向に移動可能に設けてもよく、第１支持部５１と第２支持部５２の双方を移動可能に設けてもよい。異音発生試験機５を用いることで、互いに締結される部品の緩みや、部品の脱落および位置ずれ等に起因した音、すなわち正常に組み立てられた検査車両１からは生じ得ない種々のパターンの異音を発生させることができる。例えば、第１部品３と第２部品４とが衝突した際に生じる打撃音や、第１部品３と第２部品４とが摺動した際に生じる摩擦音などの異音を発生させることができる。

異音発生試験機５を用いることなく、検査車両１に部品を故意に不良状態に組み付けて異音を発生させるようにしてもよい。例えばシート固定用のボルトに緩みを生じさせた状態で、作業員が検査車両１のシートを加振して、または加振機により検査車両１全体を加振して異音を生じさせ、その異音を異音源（シート）の近傍に配置したマイクロホンで集音するようにしてもよい。インパネ周りの部品にがたつきを生じさせ、そのときの異音をマイクロホンで集音するようにしてもよい。なお、異音発生試験により得られた音データは、異音データの基準となる音データであり、以下ではこれを基準異音データと呼ぶ。

図２の内部マイクロホン１３は、複数のマイクロホンを有するマイクロホンアレイからなる音響機器であり、検査車両１と基準車両１ａの所定位置（例えばセンターコンソール）にそれぞれ配置される。内部マイクロホン１３は、検査車両１または基準車両１ａを用いて実験室等で行われるインパルス応答試験に用いられる。インパルス応答試験により、検査車両１または基準車両１ａの所定位置から内部マイクロホン１３に至るまでの音の伝達関数が求められる。さらに内部マイクロホン１３は、基準車両１の走行時の正常音データを取得するために、事前走行試験に用いられる。なお、内部マイクロホン１３は、検査走行工程（図１）おいて検査車両１を走行させて走行音データを得るためにも用いられる。

図４は、内部マイクロホン１３の配置を概略的に示す平面図である。図４に示すように、内部マイクロホン１３は、互いに異なる位置に配置された複数のマイクロホン、例えば周方向８個のマイクロホン１３１～１３８を有する。なお、これらマイクロホン１３１～１３８をそれぞれ第１マイクロホン１３１～第８マイクロホン１３８と呼ぶことがある。第１マイクロホン１３１～第８マイクロホン１３８は、それぞれセンターコンソール上の内部マイクロホン１３のユニット内に互いに近接して配置されるが、図４では、これらの配置を誇張して示す。第１マイクロホン１３１は、車幅方向の中央かつインパネに面して配置され、集音の基準となるマイクロホン、すなわち基準マイクロホンを構成する。

インパルス応答試験は、内部マイクロホン１３の周囲の複数の音源位置（例えば音源位置Ｐ１～Ｐ９）に不図示のスピーカを配置し、スピーカを音源としたインパルス応答を内部マイクロホン１３によって測定する試験である。音源位置Ｐ１～Ｐ９は、異音発生試験に用いられる第１部品３および第２部品４が検査車両１に実際に搭載される位置に相当する。なお、音源位置Ｐ１～Ｐ９は、第１部品３や第２部品４が配置される位置とは異なる位置であってもよい。

インパルス応答は、第１マイクロホン１３１～第８マイクロホン１３８でそれぞれ測定される。これら測定された音データをフーリエ変換することで、音源位置Ｐ１～Ｐ９から各マイクロホン１３１～１３８に至るまでの伝達経路における音の伝達関数を算出することができる。

異音発生試験により得られた基準異音データを入力データとし、この入力データに、インパルス応答で得られた伝達関数を畳み込みすることで、各マイクロホン１３１～１３８で集音される音の出力データを導出できる。この出力データは、異音源から発せられた異音が減衰して各マイクロホン１３１～１３８に伝達されたときの各マイクロホン１３１～１３８で得られる音データに相当する。異音源の基準異音データに伝達関数を乗算することは、基準異音データに音の伝達経路の減衰率を乗算することに対応する。

事前走行試験は、図１の検査走行工程におけるのと同様に実施される走行試験である。事前走行試験により取得する走行音のデータは、検査車両１を所定速度で走行させたときに得られる正常音データである。すなわち、事前走行試験は、異音が生じないことを条件として行われる走行試験である。

事前走行試験により得られた走行音のデータが正常であるか否かの判定は、例えば走行音のデータを周波数解析して周波数と音圧との関係を示すパワースペクトルを求め、このパワースペクトルから、所定の周波数帯域の音圧データが所定の閾値を超えるか否かを判定することで行う。事前走行試験により得られる正常音データは、各マイクロホン１３１～１３８でそれぞれ集音される。

図２に示すように、コントローラ３０には、入力装置１１と外部マイクロホン１２と内部マイクロホン１３とがそれぞれ接続され、これらからの信号がコントローラ３０にそれぞれ入力される。なお、外部マイクロホン１２や内部マイクロホン１３からの信号が、無線ユニットを介して無線通信でコントローラ３０に入力されるようにしてもよい。コントローラ３０は、例えば実験室や解析室に設置されたコンピュータであり、ＣＰＵ，ＲＯＭ、ＲＡＭおよびその他の周辺回路を有する演算処理装置を含んで構成される。

コントローラ３０は、機能的構成として、データ入力部３１と、伝達関数算出部３２と、データ生成部３３と、データ出力部３４と、記憶部３５とを有する。データ入力部３１と伝達関数算出部３２とデータ生成部３３とデータ出力部３４とは、ＣＰＵが担う機能であり、記憶部３５はメモリが担う機能である。

データ入力部３１には、外部マイクロホン１２により集音された音データ、すなわち予め異音発生試験により得られた基準異音データが入力される。さらにデータ入力部３１には、内部マイクロホン１３により集音された音データ、すなわちインパルス応答試験により得られた音データおよび事前走行試験により得られた正常音データがそれぞれ入力される。データ入力部３１に入力されたこれらの音データは、記憶部３５に記憶される。

伝達関数算出部３２は、データ入力部３１を介して入力された音データのうち、インパルス応答試験により得られた音データを用いて、音源位置Ｐ１～Ｐ９から各マイクロホン１３１～１３８に至るまでの伝達経路における音の伝達関数を算出する。算出された伝達関数は、記憶部３５に記憶される。

データ生成部３３は、データ入力部３１を介して入力された基準異音データと、伝達関数算出部３２により算出された伝達関数と、正常音データとに基づいて、異音データを生成する。より具体的には、基準異音データに、伝達関数の畳み込みを行い、さらに正常音データを加算することにより、合成音としての異音データを生成する。この場合、各マイクロホン１３１～１３８が集音した音データに対応して、マイクロホン１３１～１３８毎に算出された伝達関数と、各マイクロホン１３１～１３８により集音された正常音データとを用いることで、各マイクロホン１３１～１３８に対応する異音データが生成される。

これにより、所定速度で走行する検査車両１内の位置Ｐ１～Ｐ９を音源として所定パターンの異音が発生したときに、各マイクロホン１３１～１３８で集音されると想定される異音データを生成することができる。異音データの生成は、例えば入力装置１１を介して異音データ生成指令が入力されると開始される。生成された異音データには、打撃音や摩擦音等の異音の種類の情報と、異音源が位置Ｐ１～Ｐ９のいずれであるかの異音源の位置の情報とが付され、この異音データが記憶部３５に記憶される。

データ生成部３３は、伝達関数を用いて算出した合成音としての異音データを生成するだけでなく、基準車両１ａを走行させたときに内部マイクロホン１３により得られた走行音のデータを用いて異音データを生成することもできる。すなわち、基準車両１ａが走行時に異音を発生したときの走行音のデータを、異音データとして記憶部３５に記憶することもできる。この場合の異音データも各マイクロホン１３１～１３８に対応する異音データである。

データ出力部３４は、データ生成部３３により生成された異音データを、図１の異音判定装置２０に出力する。すなわち、伝達関数を用いて算出された合成音としての異音データ、または車両走行時に内部マイクロホン１３により実際に取得された異音データを出力する。データ出力部３４は、データ入力部３１を介して入力された事前走行時の正常音データも併せて出力する。

以上の異音生成装置１０による異音データ生成の手順、特に合成音としての異音データの生成手順をまとめると、図５に示すようになる。まず、ステップＳ１で、実際に検査車両１に搭載される部品３，４を用いて異音発生試験を行う（図３）。そして、異音発生試験により生じる異音のデータ、すなわち、部品３，４間の打撃や摩擦等により生じる基準異音データを、外部マイクロホン１２を介して取得する（異音取得工程）。

次いで、ステップＳ２で、検査車両１の車種毎に、検査車両１の所定位置Ｐ１～Ｐ９を音源としたインパルス応答試験を行う（図４）。インパルス応答試験では、内部マイクロホン１３を介して位置Ｐ１～Ｐ９を音源とするインパルス応答をそれぞれ測定する。そして、測定されたインパルス応答をフーリエ変換することで、位置Ｐ１～Ｐ９から内部マイクロホン１３に至るまでの伝達経路における伝達関数を算出する（伝達関数算出工程）。

次いで、ステップＳ３で、予め所定路面２からなる検査コースを基準車両１ａに走行させ、事前走行試験を行う。事前走行試験時に内部マイクロホン１３を介して得られた正常音データを取得する（正常音取得工程）。

最後に、ステップＳ４で、ステップＳ１で取得された基準異音データに、ステップＳ２で算出された伝達関数の畳み込みを行い、さらに畳み込みを行った値に、ステップＳ３で取得された正常音データを加算して、異音データを生成する（データ生成工程）。なお、図５の手順は一例に過ぎず、例えば正常音取得工程を異音取得工程の前に行うようにしてもよい。伝達関数算出工程を異音取得工程の前に行うようにしてもよい。

次に、図１の異音判定装置２０の構成について説明する。図６は、異音判定装置２０の機能的な要部構成を示すブロック図である。異音判定装置２０は、ＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭおよびその他の周辺回路を有する演算処理装置を含むコントローラとして構成される。なお、異音判定装置２０は、実験室や解析室あるいは検査車両１等に設置される。異音判定装置２０を、異音生成装置１０を構成するコントローラに含めて構成することもできる。すなわち、単一のコントローラが異音生成装置１０としての機能と異音判定装置２０としての機能とを有するようにしてもよい。

図６に示すように、異音判定装置２０は、異音生成装置１０から出力された異音データと正常音データとを処理するデータ処理部２１と、検査走行工程で得られた走行音データを処理するデータ処理部２２と、データ処理部２１を介して出力された学習モデルとデータ処理部２２を介して出力された計測モデルとを比較する比較部２３と、比較部２３による比較結果を外部に出力する出力部２４とを有する。

データ処理部２１は、異音データと正常音データとを取得するデータ取得部２１１と、データ取得部２１１で取得された異音データと正常音データとを処理して学習モデルのデータを生成するデータ生成部２１２とを有する。データ処理部２２は、走行音データを取得するデータ取得部２２１と、データ取得部２２１で取得された走行音データを処理して計測モデルのデータを生成するデータ生成部２２２とを有する。比較部２３は、学習モデルを記憶する記憶部２３１を有する。

データ取得部２１１は、異音生成装置１０によりクラス分けされた異音データを取得する。すなわち、異音生成装置１０は、異音の種類（打撃音や摩擦音等）と異音の位置（位置Ｐ１～Ｐ９）とに応じて、異音データを異音クラス１～Ｎにクラス分けして生成しており、データ処理部２１が取得する異音データは、この複数の異音クラス１～Ｎのいずれか（例えば異音クラスｎ）に該当する。データ取得部２１１は、異音クラス０の正常音データも取得する。

図７は、データ処理部２１から比較部２３までのデータの流れを具体的に示す図である。以下では、第１マイクロホン１３１～第８マイクロホン１３８でそれぞれ集音されると想定された合成音の異音データ、あるいは第１マイクロホン１３１～第８マイクロホン１３８でそれぞれ集音された異音データを、便宜上、第１異音データＤ１～第８異音データＤ８と呼ぶ。図７に示すように、第１異音データＤ１～第８異音データＤ８は，時間（横軸）と音圧（縦軸）との関係を示す音データであり、以下では、これら第１異音データＤ１～第８異音データＤ８を、所定の異音クラス（異音クラスｎ）の異音データとして扱う。

データ生成部２１２は、第１異音データＤ１～第８異音データＤ８のうち、第１異音データＤ１を基準音圧データとして選択し、第１異音データＤ１をスペクトログラム化したスペクトログラム（パワースペクトログラム）ＳＰ１のデータを生成する。すなわち、横軸が時間ｔ、縦軸が周波数ｆで、音圧の値が画像上の色の違いまたは色の濃さの違いで表されるパワースペクトログラムＳＰ１のデータを生成する。

また、データ生成部２１２は、第２異音データＤ２～第８異音データＤ８のそれぞれを基準として第１異音データＤ１の位相遅れの値、つまり、第２異音データＤ２～第８異音データＤ８のそれぞれと第１異音データＤ１との位相差θを表す７つの位相差データ（Ｄ２－Ｄ１，Ｄ３－Ｄ１，・・・，Ｄ８－Ｄ１）を算出する。位相差θは、異音の発生方向と相関関係を有するため、位相差データを算出することで、内部マイクロホン１３を基準とした異音の発生方向（異音源の位置）を特定できる。

さらに、データ生成部２１２は、各位相差データ（Ｄ２－Ｄ１，Ｄ３－Ｄ１，・・・，Ｄ８－Ｄ１）をそれぞれスペクトログラム化した７つのスペクトログラム（位相差スペクトログラム）ＳＰ２～ＳＰ８のデータを生成する。すなわち、横軸が時間ｔ、縦軸が周波数ｆで、位相差θの値が画像上の色の違いまたは色の濃さの違いで表される位相差スペクトログラムＳＰ２～ＳＰ８のデータを生成する。但し、同一の位相差（θ＝０）は２通りの値（θ＝０、２π）で表されることがあるため、位相差スペクトログラムＳＰ２～ＳＰ８をそのまま学習モデルとして用いることは好ましくない。

そこで、さらにデータ生成部２１２は、位相差スペクトログラムＳＰ２～ＳＰ８のデータを、位相差θの正弦値であるｓｉｎθのスペクトログラム（ｓｉｎ位相差スペクトログラム）ＳＰ２ａ～ＳＰ８ａのデータと、位相差θの余弦値であるｃｏｓθのスペクトログラム（ｃｏｓ位相差スペクトログラム）ＳＰ２ｂ～ＳＰ８ｂのデータに変換する。すなわち、横軸が時間ｔ、縦軸が周波数ｆで、ｓｉｎθおよびｃｏｓθの値が画像上の色の違いまたは色の濃さの違いで表されるスペクトログラムＳＰ２ａ～ＳＰ８ａ，ＳＰ２ｂ～ＳＰ８ｂを生成する。そして、生成したパワースペクトログラムＳＰ１のデータとｓｉｎ位相差スペクトログラムＳＰ２ａ～ＳＰ８ａとｃｏｓ位相差スペクトログラムＳＰ２ｂ～ＳＰ８ｂのデータとに基づいて、異音クラスｎの学習モデルＭｎを生成し、学習モデルＭｎを記憶部２３１（図６）に記憶する。

図示は省略するが、データ生成部２１２は、第２異音データＤ２～第８異音データＤ８もそれぞれ基準音圧データとして順次選択し、上述したのと同様にして、データ処理を行う。すなわち、図７は、第１異音データＤ１を基準とする位相差に基づくデータ処理を示すが、実際には同一の異音クラスｎ毎に、第２異音データＤ２～第８異音データＤ８のそれぞれを基準とする位相差に基づいて音圧と位相差のスペクトログラムを生成するようなデータ処理が行われる。なお、データ生成部２１２が第１異音データＤ１のみを基準音圧データとして選択してデータ処理行うようにしてもよい。以下では、便宜上、データ生成部２１２が第１異音データＤ１を基準音圧データとして選択してデータ処理を行い、学習モデルＭｎを生成するものとして説明する。

以上により異音クラスｎの学習モデルＭｎが生成される。データ生成部２１２は、データ取得部２１１が取得した異音データに応じて、他の異音クラスの学習モデルも同様に生成し、記憶部２３１に記憶する。さらにデータ生成部２１２は、データ取得部２１１が取得した正常音データに基づいて、異音クラス０の学習モデルを生成し、記憶部２３１に記憶する。これにより、記憶部２３１には、異音クラス０～Ｎの学習モデルＭ０～ＭＮが記憶される。

図示は省略するが、図６のデータ生成部２２２も、データ生成部２１２と同様に走行音データのスペクトログラムを生成する。すなわち、走行音データのパワースペクトログラムのデータと、ｓｉｎ位相差スペクトログラムおよびｃｏｓ位相差スペクトログラムのデータをそれぞれ生成する。より詳しくは、検査走行工程時に第１マイクロホン１３１により取得された第１走行音データに基づいてパワースペクトログラムのデータを生成する。また、第２マイクロホン１３２～第８マイクロホン１３８によりそれぞれ取得された第２走行音データ～第８走行音データと第１走行音データとの位相差に基づいて、ｓｉｎ位相差スペクトログラムおよびｃｏｓ位相差スペクトログラムのデータをそれぞれ生成する。これにより、データ生成部２２２で、学習モデルＭ０～ＭＮと対比するための計測モデルが生成される。

比較部２３は、機械学習（ディープラーニング）の処理により、データ処理部２１から入力された学習モデルと、データ処理部２２から入力された計測モデルとを比較する。すなわち、両モデルの画像上の特徴量を抽出し、両モデルのパワースペクトログラム同士およびｓｉｎ位相差およびｃｏｓ位相差のスペクトログラム同士を比較する。そして、パワースペクトログラム、ｓｉｎ位相差スペクトログラムおよびｃｏｓ位相差スペクトログラムの全てにおいて、計測モデルが異音クラス０～Ｎのいずれかの学習モデルに一致するか否かを判定する。つまり、音圧の強さが一致するか否か、かつ、音圧の発生方向が一致するか否かを判定する。この判定は、走行音データに異音が含まれているか否かの判定である。

出力部２４は、比較部２３による判定結果を外部装置６（図１）に出力する。この場合、比較部２３により学習モデルＭ１～ＭＮのいずれかと計測モデルとが一致すると判定されると、対応する異音クラス（例えば異音クラスｎ）を出力する。これにより作業員は、計測データに異音が含まれていることを認識するとともに、異音の種類を容易に認識できる。なお、計測モデルに一致する学習モデルがない場合、出力部２４は異音クラス０を出力する。

図８は、本実施形態に係る異音判定装置２０のＣＰＵで実行される処理の一例を示すフローチャートである。なお、図８は、本実施形態に係る異音判定方法に対応する処理である。まず、ステップＳ１１で、異音生成装置１０により生成された異音データと正常音データとを取得する。次いで、ステップＳ１２で、ステップＳ１１で取得した異音データに基づいて、学習モデルを生成する。すなわち、図７に示すように、第１異音データＤ１～第８異音データＤ８に基づいて、パワースペクトログラムＳＰ１と、ｓｉｎ位相差スペクトログラムＳＰ２ａ～ＳＰ８ａと、ｃｏｓ位相差スペクトログラムＳＰ２ｂ～ＳＰ８ｂとを生成する。そして、これらスペクトログラムＳＰ１，ＳＰ２ａ～ＳＰ８ａ，ＳＰ２ｂ～ＳＰ８ｂに基づいて学習モデルＭ１～ＭＮを生成し、異音クラスの情報とともに、学習モデルＭ１～ＭＮを記憶部２３１に記憶する。さらに、ステップＳ１１で取得した正常音データのスペクトログラムに基づいて学習モデルＭ０を生成し、記憶部２３１に記憶する。

次いで、ステップＳ１３で、所定路面２からなる検査コースを検査車両１に所定速度で走行させる検査走行工程が開始されたか否かを判定する。検査走行工程は、例えば入力装置１１を介して検査開始指令が入力されると開始される。したがって、ステップＳ１３では、入力装置１１から所定の信号が入力されたか否かを判定する。ステップＳ１３で肯定されるとステップＳ１４に進み、否定されるとステップＳ１１に戻る。

ステップＳ１４では検査走行工程で得られた走行音データを取得する。次いで、ステップＳ１５で、ステップＳ１４で取得した走行音データに基づいて、計測モデルを生成する。すなわち、各マイクロホン１３１～１３８により取得された第１走行音データ～第８走行音データに基づいて、走行音のパワースペクトログラムと、ｓｉｎ位相差スペクトログラムと、ｃｏｓ位相差スペクトログラムとを生成し、これらのスペクトログラムに基づいて、学習モデルに対応する計測モデルを生成する。

次いで、ステップＳ１６で、機械学習を用いて、ステップＳ１２で生成された複数の学習モデルＭ０～ＭＮと、ステップＳ１５で生成された計測モデルとを比較する。すなわち、計測モデルが複数の学習モデルのいずれかに一致するか否かを判定する。この判定は、検査車両１が異音クラス０～Ｎのいずれのクラスの走行音を出力したか否かの判定に相当する。次いで、ステップＳ１７で、ステップＳ１６で判定された異音クラスを外部装置６に出力する。例えばステップＳ１６で異音ありと判定されると、異音クラス１～Ｎのいずれかの異音クラスが出力され、異音なしと判定されると、異音クラス０が出力される。以上で、検査車両１の異音判定が終了する。

本実施形態によれば以下のような作用効果を奏することができる。
（１）異音判定装置２０は、検査車両１の内部に配置された、複数のマイクロホン１３１～１３８を有するマイクロホンアレイからなる内部マイクロホン１３と、検査車両１の内部の所定位置Ｐ１～Ｐ９を音源とする異音のデータであり、内部マイクロホン１３により予め集音されたまたは内部マイクロホン１３により集音されると想定された、異音の強さの情報と異音の発生方向の情報とを含む異音データを取得するデータ取得部２１１と、検査車両１の走行時に内部マイクロホン１３により集音された走行音の強さの情報と走行音の発生方向の情報とを含む走行音データを取得するデータ取得部２２１と、取得された異音データと走行音データとに基づいて、検査車両１の走行音に異音が含まれているか否かを判定する比較部２３（判定部）と、を備える（図６）。この構成により、異音の強さだけでなく異音の発生方向を考慮して異音発生の有無を判定することができ、検査車両１の異音判定を精度よく行うことができる。

（２）データ処理部２１は、データ取得部２１１により取得された異音データに基づいて、複数のマイクロホン１３１～１３８により予め集音されたまたは複数のマイクロホン１３１～１３８により集音されると想定された、異音の強さを表す音圧データ、すなわちパワースペクトログラムＳＰ１のデータと、異音の位相差を表す位相差データ、すなわち位相差スペクトログラムＳＰ２～ＳＰ８のデータとを生成するデータ生成部２１２を有する（図７）。データ処理部２２は、データ取得部２２１により取得された走行音データに基づいて、複数のマイクロホン１３１～１３８により予め集音された走行音の強さを表す音圧データ、すなわちパワースペクトログラムのデータと、走行音の位相差を表す位相差データ、すなわち位相差スペクトログラムのデータとを作成する。比較部２３は、データ生成部２１２により生成された音圧データおよび位相差データと、データ生成部２２２により生成された音圧データおよび位相差データとに基づいて、検査車両１の走行音に異音が含まれているか否かを判定する（図８）このように音圧データと位相差データとを用いることで、異音の強さと発生方向とを考慮して検査車両１の異音発生の有無を良好に判定することができる。

（３）データ生成部２１２は、異音の音圧データおよび位相差データをそれぞれスペクトログラム化したデータを生成する一方、データ生成部２２２は、走行音の音圧データおよび位相差データをそれぞれスペクトログラム化したデータを生成する（図７）。比較部２３は、これらの生成されたデータに基づいて、検査車両１の走行音に異音が含まれているか否かを判定する。これにより学習モデルと計測モデルとを、ディープラーニングなどを利用して効率的に比較することができ、異音発生の有無を容易かつ精度よく判定することができる。

（４）異音データは、予め検査車両１の所定位置Ｐ１～Ｐ９に搭載される部品（第１部品３、第２部品４）を用いて検査車両１の外部で異音発生試験を行ったときに生じる部品３，４に対応する基準異音データと、所定位置Ｐ１～Ｐ９から複数のマイクロホン１３１～１３８にそれぞれ至るまでの間の検査車両１の内部における音の減衰の程度と、基準車両１ａが所定速度で走行したときにマイクロホンアレイ１３１～１３８により集音された正常音データと、に基づいて生成された音データである（図５）。これにより、予め種々の異音データを容易に生成することができ、学習モデルを用いた異音判定の精度をより高めることができる。

（５）異音判定方法は、検査車両１の内部の所定位置Ｐ１～Ｐ９を音源とする異音のデータであり、検査車両１の内部に配置された複数のマイクロホン１３１～１３８を有するマイクロホンアレイからなる内部マイクロホン１３により予め集音されたまたは内部マイクロホン１３により集音されると想定された、異音の強さの情報と異音の発生方向の情報とを含む異音データを取得する異音取得工程（ステップＳ１１）と、検査車両１の走行時に内部マイクロホン１３により集音された走行音の強さの情報と走行音の発生方向の情報とを含む走行音データを取得する走行音取得工程（ステップＳ１４）と、異音取得工程で取得された異音データと走行音取得工程で取得された走行音データとに基づいて、検査車両１の走行音に異音が含まれているか否かを判定する判定工程（ステップＳ１６）と、を含む。これにより、検査車両の走行時に異音が発生したか否かを精度よく判定することができる。

なお、上記実施形態では、データ生成部２１２が、異音の強さを表す第１音圧データとして異音のパワースペクトログラムＳＰ１のデータを生成するとともに、異音の位相差を表す第１位相差データとして異音の位相差スペクトログラムＳＰ２～ＳＰ８のデータを生成するようにしたが、第１データ生成部が生成するデータは、異音データをスペクトログラム化したデータに限らない。すなわち、異音の強さを表すデータと異音の位相差を表すデータとを生成するのであれば、第１データ生成部の構成はいかなるものでもよい。

上記実施形態では、データ生成部２２２が、走行音の強さを表す第２音圧データとして走行音のパワースペクトログラムのデータを生成するとともに、走行音の位相差を表す第２位相差データとして走行音の位相差スペクトログラムのデータを生成するようにしたが、第２データ生成部が生成するデータは、走行音データをスペクトログラム化したデータに限らない。すなわち、走行音の強さを表すデータと走行音の位相差を表すデータとを生成するのであれば、第２データ生成部の構成はいかなるものでもよい。

したがって、判定部としての比較部２３の構成も上述したものに限らない。すなわち、第１データ取得部としてのデータ取得部２１１により取得された異音の強さの情報と異音の発生方向の情報とを含む異音データと、第２データ取得部としてのデータ取得部２２１により取得された走行音の強さの情報と走行音の発生方向の情報とを含む走行音データとに基づいて、検査車両１の走行音に異音が含まれているか否かを判定するのであれば、判定部の構成はいかなるものでもよい。異音データと走行音データとを比較することなく、異音の有無を判定してもよい。

上記実施形態では、８個のマイクを有するマイクロホンからなる内部マイクロホン１３により、車両の走行音データや正常音データを取得するとともに、取得した音データに基づいて異音データの作成などを行うようにしたが、内部マイクロホンのマイクの個数は上述したものに限らず、２個以上であればよい。上記実施形態では、基準車両１ａを事前走行させて正常音データを取得するようにしたが、検査車両１を事前走行させて正常音データを取得するようにしてもよい。すなわち、正常音データを得るための車両は、基準車両１ａと検査車両１のいずれであってもよい。上記実施形態では、異音判定装置２０が、検査車両１の異音の発生の有無を判定するようにしたが、本発明の異音判定装置は、検査車両以外の車両での異音の発生の有無を判定する場合にも同様に適用することができる。

以上の説明はあくまで一例であり、本発明の特徴を損なわない限り、上述した実施形態および変形例により本発明が限定されるものではない。上記実施形態と変形例の１つまたは複数を任意に組み合わせることも可能であり、変形例同士を組み合わせることも可能である。

１ 検査車両、３ 第１部品、４ 第２部品、１０ 異音生成装置、１２ 外部マイクロホン、１３ 内部マイクロホン、２０ 異音判定装置、２１，２２ データ処理部、２３ 比較部、２４ 出力部、２１１，２２１ データ取得部、２１２，２２２ データ生成部、２３１ 記憶部

Claims (4)

1. 車両の内部に配置された、複数のマイクロホンを有するマイクロホンアレイと、
   前記車両の内部の所定位置を音源とする異音のデータであり、前記マイクロホンアレイにより予め集音されたまたは前記マイクロホンアレイにより集音されると想定された、異音の強さの情報と異音の発生方向の情報とを含む異音データを取得する第１データ取得部と、
   前記車両の走行時に前記マイクロホンアレイにより集音された走行音の強さの情報と走行音の発生方向の情報とを含む走行音データを取得する第２データ取得部と、
   前記第１データ取得部により取得された異音データと前記第２データ取得部により取得された走行音データとに基づいて、前記車両の走行音に異音が含まれているか否かを判定する判定部と、を備え、
   前記異音データは、予め前記車両の所定位置に搭載される部品を用いて異音発生試験を行ったときに生じる前記部品に対応する基準異音データと、前記所定位置から前記マイクロホンアレイに至るまでの間の前記車両の内部における音の減衰の程度と、前記車両が所定条件で走行したときに前記マイクロホンアレイにより集音された正常音の音データと、に基づいて生成された音データであることを特徴とする異音判定装置。
2. 請求項１に記載の異音判定装置において、
   前記第１データ取得部により取得された異音データに基づいて、前記複数のマイクロホンにより予め集音されたまたは前記複数のマイクロホンにより集音されると想定された、異音の強さを表す第１音圧データと異音の位相差を表す第１位相差データとを生成する第１データ生成部と、
   前記第２データ取得部により取得された走行音データに基づいて、前記複数のマイクロホンにより予め集音された走行音の強さを表す第２音圧データと走行音の位相差を表す第２位相差データとを生成する第２データ生成部と、をさらに備え、
   前記判定部は、前記第１データ生成部により生成された前記第１音圧データおよび前記第１位相差データと、前記第２データ生成部により生成された前記第２音圧データおよび前記第２位相差データとに基づいて、前記車両の走行音に異音が含まれているか否かを判定することを特徴とする異音判定装置。
3. 請求項２に記載の異音判定装置において、
   前記第１データ生成部は、前記第１音圧データおよび前記第１位相差データをそれぞれスペクトログラム化したデータを生成する一方、前記第２データ生成部は、前記第２音圧データおよび前記第２位相差データをそれぞれスペクトログラム化したデータを生成し、
   前記判定部は、前記第１データ生成部および前記第２データ生成部により生成されたデータに基づいて、前記車両の走行音に異音が含まれているか否かを判定することを特徴とする異音判定装置。
4. 車両の内部の所定位置を音源とする異音のデータであり、前記車両の内部に配置された複数のマイクロホンを有するマイクロホンアレイにより予め集音されたまたは前記マイクロホンアレイにより集音されると想定された、異音の強さの情報と異音の発生方向の情報とを含む異音データを取得する異音取得工程と、
   前記車両の走行時に前記マイクロホンアレイにより集音された走行音の強さの情報と走行音の発生方向の情報とを含む走行音データを取得する走行音取得工程と、
   前記異音取得工程で取得された異音データと前記走行音取得工程で取得された走行音データとに基づいて、前記車両の走行音に異音が含まれているか否かを判定する判定工程と、を含み、
   前記異音データは、予め前記車両の所定位置に搭載される部品を用いて異音発生試験を行ったときに生じる前記部品に対応する基準異音データと、前記所定位置から前記マイクロホンアレイに至るまでの間の前記車両の内部における音の減衰の程度と、前記車両が所定条件で走行したときに前記マイクロホンアレイにより集音された正常音の音データと、に基づいて生成された音データであることを特徴とする異音判定方法。

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