JPH11109032A - 自動物体類別装置、自動物体類別方法及び自動物体類別プログラムを記録した記憶媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 複数の音源の音が重なり合っている場合で
も、予め求められている音の強度−周波数特性データに
基づいて、物体を類別可能にする。 【解決手段】 開示される自動物体類別装置は、音を受
信する音源センサ装置１と、物体の位置、速度を検出す
るレーダ装置３と、各種物体の音の強度−周波数特性デ
ータを格納するデータ格納装置４と、物体ごとに、その
位置、速度の情報と、速度と音源の強さの関係と、距離
による音の減衰特性と、修正係数のデータとから物体の
現状況での音の強度−周波数特性データを算出して、周
波数範囲ごとに最大強度のデータを重ね合わせる演算部
５と、受信音の強度−周波数特性データを求める周波数
解析装置２と、演算部５の演算結果と、周波数解析装置
２のデータとの比較結果、最も類似するときの各部分の
音の強度−周波数特性データからそれぞれの音源物体の
種類を判定する類別装置６とを備えて構成される。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、特定の物体を音
源とする音の強度−周波数特性データに基づいて、物体
の種別を判定するようにした自動類別装置、自動物体類
別方法及び自動物体類別プログラムを記録した記憶媒体
に関する。

【０００２】

【従来の技術】捜索空間に存在する物体の発する音を受
信して、その音の種類を判別することによって、音源と
なっている物体を類別する装置は従来から知られてい
る。図７は、従来の音源認識装置の構成を示したもので
ある。この従来技術では、捜索範囲にマイクロホンと増
幅器等からなる音源センサ装置１０１を設けて、例えば
捜索範囲内にある物体Ａ又はＢからの音を受信して、ス
ピーカ１０２から放射する。測定者は、スピーカ１０２
からの音を聞いて音の種類を判別して、その音が物体Ａ
の発する音であるか、又は物体Ｂの発する音であるかを
識別することによって、物体Ａ又はＢを類別する。ま
た、特開平９−８１１８０号公報には、音源の種類に加
えて、音の継続時間の差異の測定を採用した音源認識装
置が開示されている。すなわち、この従来技術において
は、音を電気信号に変換した出力信号が所定値以下にな
るまでの継続時間と、音信号の周波数成分ごとの信号レ
ベルのパターンとを、それぞれ予め記憶されている情報
と比較したときの、一致判定によって音源を認識するよ
うにしている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、図７に
示された従来の音源認識装置では、複数の物体が同時に
音を発した場合には、それぞれの音が重なり合って合成
された状態で聞こえるため、測定者がそれぞれの音を聞
き分けて判別して、音源物体を類別することは不可能で
ある、という欠点があった。また、音源の周波数成分の
識別に加えて、音の継続時間の差異の測定を行なって音
源を識別する上記公報記載の従来装置にあっても、複数
の音が重複して発生した場合には、同様に、周波数特性
が異なったものとなるため、音の継続時間を加味したと
しても、音源の識別を行なうことは不可能である、とい
う欠点があった。

【０００４】この発明は、上述の事情に鑑みてなされた
ものであって、複数の物体の発する音が重なり合って合
成された状態でも、音を発した物体の類別を自動的に行
なうことが可能な、自動物体類別装置、自動物体類別方
法及び自動物体類別プログラムを記録した記憶媒体を提
供することを目的としている。

【０００５】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に、請求項１記載の発明に係る自動物体類別装置は、捜
索空間における物体を音源とする音を受信する音源セン
サ装置と、上記捜索空間に電波を放射して物体からの反
射波に基づいて該物体の位置及び速度を検出するレーダ
装置と、上記捜索空間における各種物体を音源とする音
の強度−周波数特性データを格納するデータ格納装置
と、該データ格納装置の有する音の強度−周波数特性デ
ータに対して、上記レーダ装置によって求められた各物
体の位置及び速度の情報と、予め求められている音源の
速度と音源の強さとの関係と、音源と測定点との距離に
基づく音の減衰特性と、前記捜索空間の状況に基づく修
正係数のデータとを用いて、上記各物体の現状況に対応
する音の強度−周波数特性データを算出するとともに、
それぞれの周波数範囲において最も強度が大きい音源の
音の強度−周波数特性データのみを選択して配列する重
ね合わせ処理を行う演算手段と、上記音源センサ装置に
おける受信音を解析して音の強度−周波数特性データを
求める音源解析手段と、上記演算手段における演算結果
の音の強度−周波数特性データと、上記音源解析手段で
求められた音の強度−周波数特性データとの比較結果、
最も類似するときの上記演算結果の音の強度−周波数特
性データの各部分に対応する音の強度−周波数特性デー
タを有する各音源物体の種類を判定することによって、
上記受信音の音源となる各物体の種類を類別する物体類
別手段とを備えてなることを特徴としている。

【０００６】また、請求項２記載の発明に係る自動物体
類別装置は、捜索空間における物体を音源とする音を受
信する第１の音源センサ装置と、上記捜索空間における
物体を音源とする音を受信する第２の音源センサ装置
と、上記第１及び第２の音源センサ装置のそれぞれの受
信音から上記音源の位置を検出する音源位置検出手段
と、上記捜索空間に電波を放射して物体からの反射波に
基づいて該物体の位置及び速度を検出するレーダ装置
と、該レーダ装置の検出した物体の位置と上記音源位置
検出手段の検出した物体の位置との一致検出によって選
択された各物体について上記レーダ装置からの位置と速
度の情報を出力するレーダ情報選択手段と、上記捜索空
間における各種物体を音源とする音の強度−周波数特性
データを格納するデータ格納装置と、該データ格納装置
の有する音の強度−周波数特性データに対して、上記レ
ーダ情報選択手段によって選択された各物体の位置及び
速度の情報と、予め求められている音源の速度と音源の
強さとの関係と、音源と測定点との距離に基づく音の減
衰特性と、上記捜索空間の状況に基づく修正係数のデー
タとを用いて、上記各物体の現状況に対応する音の強度
−周波数特性データを算出するとともに、それぞれの周
波数範囲において最も強度が大きい音源の音の強度−周
波数特性データのみを選択して配列する重ね合わせ処理
を行う演算手段と、上記第１及び第２の音源センサ装置
における受信音を解析して音の強度−周波数特性データ
を求める音源解析手段と、上記演算手段における演算結
果の音の強度−周波数特性データと、上記音源解析手段
で求められた音の強度−周波数特性データとの比較結
果、最も類似するときの上記演算結果の音の強度−周波
数特性データの各部分に対応する音の強度−周波数特性
データを有する各音源物体の種類を判定することによっ
て、上記受信音の音源となる各物体の種類を類別する物
体類別手段とを備えてなることを特徴としている。

【０００７】請求項３記載の発明は、請求項１又は２記
載の発明に係る自動物体類別装置であって、上記捜索空
間の状況に基づく修正係数のデータが、路面状況及び天
候に関するものであることを特徴としている。

【０００８】請求項４記載の発明に係る自動物体類別方
法は、音源センサ装置において捜索空間における物体を
音源とする音を受信するステップと、レーダ装置におい
て上記捜索空間に電波を放射して物体からの反射波に基
づいて該物体の位置及び速度を検出するステップと、演
算手段においてデータ格納装置からの音の強度−周波数
特性データに対して、上記レーダ装置によって求められ
た各物体の位置及び速度の情報と、予め求められている
音源の速度と音源の強さとの関係と、音源と測定点との
距離に基づく音の減衰特性と、上記捜索空間の状況に基
づく修正係数のデータとを用いて、上記各物体の現状況
に対応する音の強度−周波数特性データを算出するとと
もに、それぞれの周波数範囲において最も強度が大きい
音源の音の強度−周波数特性データのみを選択して配列
する重ね合わせ処理を行うステップと、音源解析手段に
おいて上記音源センサ装置における受信音を解析して音
の強度−周波数特性データを求めるステップと、物体類
別手段において上記演算手段における演算結果の音の強
度−周波数特性データと、上記音源解析手段で求められ
た音の強度−周波数特性データとの比較結果、最も類似
するときの上記演算結果の音の強度−周波数特性データ
の各部分に対応する音の強度−周波数特性データを有す
る各音源物体の種類を判定することによって、上記受信
音の音源となる各物体の種類を類別するステップとを有
することを特徴としている。

【０００９】また、請求項５記載の発明に係る自動物体
類別方法は、第１及び第２の音源センサ装置において捜
索空間における物体を音源とする音を受信するステップ
と、音源位置検出手段において該第１及び第２の音源セ
ンサ装置のそれぞれの受信音から上記音源の位置を検出
するステップと、レーダ装置において上記捜索空間に電
波を放射して物体からの反射波に基づいて該物体の位置
及び速度を検出するステップと、レーダ情報選択手段に
おいて上記レーダ装置の検出した物体の位置と上記音源
位置検出手段の検出した物体の位置との一致検出によっ
て選択された各物体について上記レーダ装置からの位置
と速度の情報を出力するステップと、演算手段において
データ格納装置からの音の強度−周波数特性データに対
して、上記レーダ情報選択手段によって選択された各物
体の位置及び速度の情報と、予め求められている音源の
速度と音源の強さとの関係と、音源と測定点との距離に
基づく音の減衰特性と、上記捜索空間の状況に基づく修
正係数のデータとを用いて、上記各物体の現状況に対応
する音の強度−周波数特性データを算出するとともに、
それぞれの周波数範囲において最も強度が大きい音源の
音の強度−周波数特性データのみを選択して配列する重
ね合わせ処理を行うステップと、音源解析手段において
上記第１及び第２の音源センサ装置における受信音を解
析して音の強度−周波数特性データを求めるステップ
と、物体類別手段において上記演算手段における演算結
果の音の強度−周波数特性データと、上記音源解析手段
で求められた音の強度−周波数特性データとの比較結
果、最も類似するときの上記演算結果の音の強度−周波
数特性データの各部分に対応する音の強度−周波数特性
データを有する各音源物体の種類を判定することによっ
て、上記受信音の音源となる各物体の種類を類別するス
テップとを有することを特徴としている。

【００１０】請求項６記載の発明は、請求項４又は５記
載の発明に係る自動物体類別方法であって、上記捜索空
間の状況に基づく修正係数のデータが、路面状況及び天
候に関するものであることを特徴としている。

【００１１】請求項７記載の発明に係る自動物体類別プ
ログラムを記録した記憶媒体は、コンピュータによって
物体の自動類別を行なうためのプログラムを記録した媒
体であって、音源センサ装置において捜索空間における
物体を音源とする音を受信し、レーダ装置において上記
捜索空間に電波を放射して物体からの反射波に基づいて
該物体の位置及び速度を検出し、演算手段においてデー
タ格納装置からの音の強度−周波数特性データに対し
て、上記レーダ装置によって求められた各物体の位置及
び速度の情報と、予め求められている音源の速度と音源
の強さとの関係と、音源と測定点との距離に基づく音の
減衰特性と、上記捜索空間の状況求められた音の強度−
周波数特性データとの比較結果、最も類似するときの上
記演算結果の音の強度−周波数特性データの各部分に対
応する音の強度−周波数特性データを有する各音源物体
の種類を判定することによって、上記受信音の音源とな
る各物体の種類を類別するプログラムを記録したことを
特徴としている。

【００１２】請求項９記載の発明は、請求項７又は８記
載の発明に係る自動物体類別プログラムを記録した記憶
媒体であって、上記捜索空間の状況に基づく修正係数の
データが、路面状況及び天候に関するものであることを
特徴としている。

【００１３】

【作用】この発明の構成では、演算手段において、デー
タ格納装置からの音の強度−周波数特性データに対し
て、レーダ装置によって得られた物体の位置及び速度の
情報と、音源の速度と音源の強さとの関係と、距離に対
する音の減衰特性と、捜索空間の状況に基づく修正係数
のデータとを用いて、物体の現状況に対応する音の強度
−周波数特性データを算出する処理を、レーダ装置によ
って検出された物体ごとに行うとともに、それぞれの周
波数範囲において最も強度が大きい物体の音の強度−周
波数特性データのみを選択して配列する重ね合わせ処理
を行って出力する。一方、音源センサ装置で物体の発す
る音を受信し、音源解析手段で周波数解析を行って、そ
の音に対する音の強度−周波数特性データを求める。そ
して、物体類別手段で演算手段からの音の強度−周波数
特性データと、音源解析手段で求められた音の強度−周
波数特性データとの比較を行って、最も類似する結果が
得られたときの、演算結果の音の強度−周波数特性デー
タの各部分に対応する音の強度−周波数特性データを有
する各音源物体の種類を判定することによって、受信音
の音源となる各物体の種類を類別するので、音源センサ
装置に、複数の音が重なり合った状態で入力されても、
自動的に物体の類別を正しく行うことができる。

【００１４】またこの発明の別の構成では、上記の構成
において、２組の音源センサ装置による音源の位置情報
と、レーダ装置による物体の位置情報とを比較して一致
したとき、レーダ装置からの物体の位置及び速度の情報
を用いて、以後の演算手段、音源解析手段及び物体類別
手段における処理を、上記の発明の構成と同様にして行
う。レーダ装置は音源以外の物体を検出することもある
が、上記の構成によれば、音源センサ装置による音源の
位置情報と、レーダ装置による物体の位置情報との一致
をとるので、音源物体の位置を確実に把握できるととも
に、レーダ装置は、音源センサ装置によって検出された
音源物体のみの位置、速度の情報を出力するので、演算
手段と物体類別手段における処理量を少なくすることが
でき、従って、複数の音源の音が重なり合った状態で入
力される場合の、物体類別の処理を効率的に行うことが
できる。

【００１５】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して、この発明
の実施の形態について説明する。説明は、実施例を用い
て具体的に行なう。 ◇第１実施例 図１は、この発明の第１実施例である自動物体類別装置
の電気的構成を示すブロック図、図２は、同装置におけ
る動作を示すフローチャート、図３は、演算部の電気的
構成例を示すブロック図、図４は、同装置における物体
類別の例を説明する波形図である。この例の自動物体類
別装置は、図１に示すように、音源センサ装置１と、周
波数解析装置２と、レーダ装置３と、データ格納装置４
と、演算部５と、類別装置６とから概略構成されてい
る。

【００１６】上記音源センサ装置１は、マイクロホンと
増幅器等からなり、物体からの発生音を受信する。ま
た、周波数解析装置２は、音源センサ装置１において受
信された音を解析して、音の強度−周波数特性のデータ
を求める。レーダ装置３は、捜索空間に電波を放射して
物体からの反射波に基づいて、物体の位置及び速度を検
出する。データ格納装置４は、捜索空間における各種物
体を音源とする音の強度−周波数特性のデータを格納し
ている。演算部５は、データ格納装置４からの各種音源
についての音の強度−周波数特性データと、その音源の
速度と音の強度との関係のデータと、音源と測定点との
距離に基づく減衰特性とから、選択された音源について
の、測定点における音の強度−周波数特性データを算出
する。類別装置６は、演算部５における演算結果の音の
強度−周波数特性データと、周波数解析装置２で得られ
た音の強度−周波数特性データとを比較して一致の程度
を調べ、演算部５における各種の音源についての演算結
果中、最も類似した演算結果を得られたときの、データ
格納装置４における音の強度−周波数特性データに対応
する音源を判定して、音源となった物体を物体の類別結
果として出力する。

【００１７】次に、図２を参照して、この例の動作を説
明する。まず、音源センサ装置１によって、捜索範囲内
の物体の発生音の情報を取得する（ステップＳ１）。物
体が複数存在する場合は、それぞれの物体が発する音が
重なり合った状態で、音源センサ装置１で測定される。
一方、音源センサ１と同じ捜索エリアを捜索するため
に、レーダ装置３を設ける。レーダ装置３が捜索エリア
を捜索して、ある物体を捕捉したとき、その物体の位
置、速度の情報を取得して（ステップＳ２）、これらを
演算部５へ送る。物体が複数存在する場合は、複数の物
体に対応して位置、速度の情報が得られる。

【００１８】演算部５は、データ格納装置４から、音の
強度−周波数特性についての新データを選択するごとに
（ステップＳ３）、レーダ装置３からの物体の位置、速
度の情報を用いて演算処理を行う（ステップＳ４）。デ
ータ格納装置４は、各種物体の音の強度−周波数特性デ
ータを保有しており、演算部５における演算ごとに、多
数あるデータのうち、１種類の物体の音の強度−周波数
特性のデータを演算部５へ送る。このとき、レーダ装置
３で得られた位置、速度の情報を基準として、明らかに
異なる物体のデータ（例えば捜索範囲内において想定さ
れていない速度を有する物体のデータ等）は、演算部５
へは送らないこととして、演算処理回数を少なくするこ
とができる。

【００１９】演算部５の演算処理は、次の計算式に基づ
いて行われる。すなわち、ある物体Ａが発した音の強度
がＧ0A、音源センサ装置１と物体Ａとの距離がＲA のと
き、音源センサ装置１によって測定される音の強度ＧA
を式（１）によって求める。 ＧA ＝Ｇ0A・δ／（ｌｏｇＲA ） …（１） ここで、音源センサ装置１と物体Ａとの距離ＲA は、レ
ーダ装置３で得られた位置情報によって求めることがで
きる。物体Ａが発した音の強度Ｇ0Aは、予め決められて
いる物体Ａの速度に対する音の強度の関係から推定する
ことができる。このような、物体の速度と音源の強度と
の関係は、予めデータ格納装置４に記憶させておいてこ
れを読み出して用いてもよい。係数δは、路面の状態
（砂道、平らな道、泥道等）や天候の状態によって変化
する係数であって、予め求められているものとし、同様
に予めデータ格納装置４に記憶させておいてこれを用い
るようにしてもよい。データ格納装置４から出力された
音の強度−周波数特性データに対して、式（１）の関係
から、物体Ａについての、音の強度−周波数特性データ
の計算値が求められる。

【００２０】図１では、音源センサ装置１の捜索範囲内
に存在する物体は二つなので、上記と同様にして、もう
一つの物体Ｂが発した音の強度Ｇ0B、音源センサ装置１
と物体Ｂとの距離がＲB のとき、音源センサ装置１によ
って測定される音の強度ＧBを式（２）によって求め
る。 ＧB ＝Ｇ0B・δ／（ｌｏｇＲB ） …（２） データ格納装置４から出力された音の強度−周波数特性
データに対して、式（２）の関係から物体Ｂについて
の、音の強度−周波数特性データの計算値が求められ
る。

【００２１】このようにして、二つの物体Ａ，Ｂについ
ての音の強度−周波数特性のデータが求められたとき、
演算部５では、この２種類のデータについての重ね合わ
せの処理を行う。重ね合わせは、各周波数において物体
Ａ，Ｂの音の強度を比較して、強度の大きな方を選択し
て重ね合わせ結果を求める。例えば、周波数ｆ1 では、
ＧA ＞ＧB なので、ＧA を選択する。周波数ｆ2 では、
ＧA ＜ＧB なので、ＧB を選択する。周波数ｆN では、
ＧA ＞ＧB なので、ＧA を選択する。

【００２２】実際には、物体Ａ，Ｂの種類は未知なの
で、あらゆる二つの種類の物体の組み合わせの場合のデ
ータを求めるため、演算部５は、データ格納装置４が保
有する各種物体の音の強度−周波数特性データについ
て、以上のような、二つのデータの重ね合わせの演算処
理を、全種類について終了するまで繰り返し行なう（ス
テップＳ５）。一方、音源センサ装置１で受信された音
は、電気信号に変換されて、周波数解析装置２に入力さ
れる。周波数解析装置２では、物体Ａ，Ｂの音が重ね合
わされた受信音について音の周波数解析処理を行って、
音の強度−周波数特性データを出力する（ステップＳ
６）。次に、類別装置６において、演算部５におけるあ
る二つの物体の組み合わせについての演算結果と、周波
数解析装置２で得られた音の強度−周波数特性データと
を比較して、一致の度合いを検出する。類別装置６にお
いて、演算部５における一つのデータについての比較処
理が終了したら、次に前回の演算時に使用した物体とは
異なる二つの種類の物体の音の強度−周波数特性データ
について同様に比較処理を行う。このようにして、デー
タ格納装置４が有するすべての物体についての演算結果
との比較処理を行って、最も類似した演算結果を得られ
る音の強度−周波数特性データを検出したとき、このデ
ータに含まれる２種類の音の強度−周波数特性データに
対応する二つの音源物体の種類を判定することによっ
て、音源センサ装置１において測定された音の音源物体
の類別が自動的に行われる（ステップＳ７）。類別装置
６は、このようにして得られた物体類別結果を出力す
る。

【００２３】次に、図３を参照して、演算部５の構成に
ついて詳細に説明する。演算部５は、同図に示すよう
に、例えばＣＰＵ（centra_l processing unit : 中央処
理装置）１１と、ＣＰＵ１１のバス１２と、入出力装置
１３と、ＲＯＭ（read only memory）１４と、ＲＡＭ
（random access memory）１５等から構成されている。
ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１１に記憶されているプログラム
を実行する。このプログラムは、図２のフローチャート
で示される処理を実現するものである。なおこの際、Ｒ
ＯＭ１１に記憶されているプログラムの代わりに、図示
されないＨＤＤ（ハードディスク装置）等からＲＡＭ１
５にダウンロードれさたプログラムを使用してもよい。
ＣＰＵ１１は、入出力装置１３を介して入力された、レ
ーダ装置３からの物体の位置、速度の情報と、データ格
納装置４からの各種物体の音の強度−周波数特性データ
と、物体の速度に対する音の強度の関係のデータ及び上
記係数δのデータ等を用いて、プログラムを実行して、
捜索範囲内における各物体の音の強度−周波数特性デー
タの重ね合わせの演算処理を行って、入出力装置１３を
介して類別装置６へ出力する。ＲＡＭ１３は、この演算
処理の実行中における各種データの一時的保持等を行
う。

【００２４】次に図４を参照して、この例における物体
類別の例を説明する。データ格納装置４が有する各物体
の単体での音の強度−周波数特性は、例えば図４（ａ）
に示されるようなものであり、物体ごとに異なるデータ
を有している。いま、物体Ａの位置、速度情報に応じ
て、データ格納装置４のデータを用いて、換算部５にお
いて演算された物体Ａの音の強度−周波数特性データ
が、図４（ｂ）に示されるようなものであったとする。
また、物体Ｂの位置、速度情報に応じて、データ格納装
置４のデータを用いて、演算された物体Ｂの音の強度−
周波数特性データが、図４（ｃ）に示されるようなもの
であったとする。さらに、物体Ａと物体Ｂのそれぞれの
演算結果の音の強度−周波数特性を重ね合わせた結果の
データが、図４（ｄ）に示されるようなものであったと
する。一方、音源センサ装置１において測定された物体
Ａの音と、物体Ｂの音が重ね合わせられた状態の音の強
度−周波数特性のデータが、図４（ｅ）に示されるよう
なものであったとする。類別装置６は、図４（ｄ）に示
される演算部５の演算結果の重ね合わせのデータと、図
４（ｅ）に示される音源センサ装置１で測定された重ね
合わせのデータとを比較して、最も類似したときの、演
算部５において演算処理に使用した音のデータを発生す
る物体Ａ，Ｂを音源物体として類別する。

【００２５】このように、この例の構成によれば、捜索
範囲内において複数の物体の発する音が重なって合成さ
れた状態でも、音を発した物体の類別を自動的に行なう
ことができる。

【００２６】◇第２実施例図５は、この発明の第２実施
例である自動物体類別装置の電気的構成を示すブロック
図、図６は、同装置における動作を示すフローチャート
である。この例の自動物体類別装置は、図５に示すよう
に、音源センサ装置１1 ，１2と、周波数解析装置２Ａ
と、レーダ装置３と、データ格納装置４と、演算部５
と、類別装置６と、位置検出器７と、比較器８とから概
略構成されている。上記各構成要素のうち、レーダ装置
３と、データ格納装置４と、演算部５と、類別装置６と
の構成は、図１及び図３に示された第１実施例の場合と
同様である。音源センサ装置１1 ，１2 は、図１に示さ
れた音源センサ装置１と同様の構成を有している。周波
数解析装置２Ａは、音源センサ装置１1 ，１2 で測定さ
れた音を解析して、音の強度−周波数特性のデータを求
める。位置検出器７は、音源センサ装置１1 ，１2 に入
射した音の波形から音源物体の位置を検出する。比較器
８は、レーダ装置３からの位置情報と、位置検出器７の
位置情報とを比較して、一致したとき、レーダ装置３の
位置情報を演算部５へ出力する。

【００２７】次に、図６を参照して、この例の動作を説
明する。まず、音源センサ装置１1 ，１2 によって、捜
索範囲内の物体の発生音の情報を取得する（ステップＰ
１）。物体が複数存在する場合は、それぞれの物体が発
する音が重なり合った状態で、音源センサ装置１1 ，１
2 で測定される。音源センサ１1 ，１2 で測定された音
は、電気信号に変換されて、位置検出器７に入力され
る。位置検出器７では、音源センサ装置１1 ，１2 から
出力された波形を比較して、両波形の時間差を求めるこ
とによって、音源物体の位置を検出する（ステップＰ
２）。一方、音源センサ１と同じ捜索エリアを捜索する
ために、レーダ装置３を設ける。レーダ装置３が捜索エ
リアを捜索して、物体を捕捉したとき、その物体の位
置、速度の情報を取得する（ステップＰ３）。さらに、
位置検出器７で検出された物体の位置と、レーダ装置３
で検出された物体の位置とを比較器８において比較し、
一致したとき、レーダ装置３で求められた物体の位置を
出力する（ステップＰ４）。

【００２８】演算部５は、データ格納装置４から、音の
強度−周波数特性についての新データを選択するごとに
（ステップＰ５）、レーダ装置３からの物体の位置、速
度の情報を用いて演算処理を行う（ステップＰ６）。演
算部５の行う演算処理は、第１実施例について説明した
ものと同様であり、演算部５は、データ格納装置４が保
有する二つの種類の物体の音の強度−周波数特性データ
の重ね合わせの演算処理を、全種類について終了するま
で繰り返し行う（ステップＰ７）。

【００２９】一方、音源センサ装置１1 , １2 で受信さ
れた音は、電気信号に変換されて周波数解析装置２Ａに
入力される。周波数解析装置２Ａでは、音の周波数解析
処理を行って、音の強度−周波数特性データを出力する
（ステップＰ８）。次に、類別装置６において、演算部
５におけるある二つの種類の物体の組み合わせについて
の演算結果と、周波数解析装置２で得られた音の強度−
周波数特性データとを比較して、一致の度合いを検出す
る。類別装置６において、演算部５における一つのデー
タについての比較処理が終了したら、次に前回の演算時
に使用した物体とは異なる二つの種類の物体についての
音の強度−周波数特性データについて同様の処理を行
う。このようにして、データ格納装置４が有するすべて
の物体についての演算結果との比較処理を行って、類別
装置６において、最も類似した演算結果を得られる音の
強度−周波数特性データを検出したとき、このデータに
含まれる２種類の音の強度−周波数特性データに対応す
る二つの音源物体の種類を判定することによって、音源
センサ装置１において測定された音源物体の類別が自動
的に行われる（ステップＰ９）。類別装置６は、このよ
うにして得られた物体類別結果を出力する。

【００３０】このように、この例の構成によれば、捜索
範囲内において複数の物体の発する音が重なって合成さ
れた状態でも、２組の音源センサ装置による音源の位置
情報によって示される物体に対して、レーダ装置によっ
て物体の位置及び速度を特定して、音を発した物体の類
別を自動的に行なうことができる。

【００３１】以上、この発明の実施例を図面により詳述
してきたが、具体的な構成はこの実施例に限られたもの
ではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計の変
更等があってもこの発明に含まれる。例えば、この例の
物体自動類別装置は、二つの物体の組み合わせの場合に
限らず、三つ以上の物体が捜索範囲内に存在する場合に
も同様に適用することができる。また、この発明は、捜
索範囲が地上に限定され、物体が地上物体である場合に
最も好適なものであるが、この場合に限らず、他の捜索
範囲及び物体の場合についても適用可能なものである。

【００３２】

【発明の効果】以上説明したように、この発明の構成に
よれば、音の種別によって音源物体を類別する際に、２
種類以上の音源についての音の強度−周波数特性データ
の重ね合わせ処理を行った結果のデータと、受信音につ
いての音の強度−周波数特性データとの比較を行って、
最も類似した音の強度−周波数特性データを発生する音
源物体の組み合わせを判定して、音を発した物体の種類
の類別を行うので、複数の音源物体の音が合成された状
態で受信される場合でも、正しく物体の類別を行うこと
ができる。さらに、この際、音源センサ装置の情報によ
って位置を検出された物体についてのみ、レーダ装置に
よって位置と速度の検出を行うにしたので、音源位置を
確実に把握できるとともに、効率的に物体の類別を行う
ことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の第１実施例である自動物体類別装置
の電気的構成を示すブロック図である。

【図２】同装置における動作を示すフローチャートであ
る。

【図３】演算部の電気的構成例を示すブロック図であ
る。

【図４】同装置における物体類別の例を説明する波形図
である。

【図５】この発明の第２実施例である自動物体類別装置
の電気的構成を示すブロック図である。

【図６】同装置における動作を示すフローチャートであ
る。

【図７】従来の音源認識装置の構成を示す図である。

【符号の説明】

１，１1 ，１2 音源センサ装置 ２，２Ａ 周波数解析装置（音源解析手段） ３ レーダ装置 ４ データ格納装置 ５ 演算部（演算手段） ６ 類別装置（物体類別手段） ７ 位置検出器（音源位置検出手段） ８ 比較器（レーダ情報選択手段）

Claims (9)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 捜索空間における物体を音源とする音を
   受信する音源センサ装置と、 前記捜索空間に電波を放射して物体からの反射波に基づ
   いて該物体の位置及び速度を検出するレーダ装置と、 前記捜索空間における各種物体を音源とする音の強度−
   周波数特性データを格納するデータ格納装置と、 該データ格納装置の有する音の強度−周波数特性データ
   に対して、前記レーダ装置によって求められた各物体の
   位置及び速度の情報と、予め求められている音源の速度
   と音源の強さとの関係と、音源と測定点との距離に基づ
   く音の減衰特性と、前記捜索空間の状況に基づく修正係
   数のデータとを用いて、前記各物体の現状況に対応する
   音の強度−周波数特性データを算出するとともに、それ
   ぞれの周波数範囲において最も強度が大きい音源の音の
   強度−周波数特性データのみを選択して配列する重ね合
   わせ処理を行う演算手段と、 前記音源センサ装置における受信音を解析して音の強度
   −周波数特性データを求める音源解析手段と、 前記演算手段における演算結果の音の強度−周波数特性
   データと、前記音源解析手段で求められた音の強度−周
   波数特性データとの比較結果、最も類似するときの前記
   演算結果の音の強度−周波数特性データの各部分に対応
   する音の強度−周波数特性データを有する各音源物体の
   種類を判定することによって、前記受信音の音源となる
   各物体の種類を類別する物体類別手段とを備えてなるこ
   とを特徴とする自動物体類別装置。
2. 【請求項２】 捜索空間における物体を音源とする音を
   受信する第１の音源センサ装置と、 前記捜索空間における物体を音源とする音を受信する第
   ２の音源センサ装置と、 前記第１及び第２の音源セン
   サ装置のそれぞれの受信音から前記音源の位置を検出す
   る音源位置検出手段と、 前記捜索空間に電波を放射して物体からの反射波に基づ
   いて該物体の位置及び速度を検出するレーダ装置と、 該レーダ装置の検出した物体の位置と前記音源位置検出
   手段の検出した物体の位置との一致検出によって選択さ
   れた各物体について前記レーダ装置からの位置と速度の
   情報を出力するレーダ情報選択手段と、 前記捜索空間における各種物体を音源とする音の強度−
   周波数特性データを格納するデータ格納装置と、 該データ格納装置の有する音の強度−周波数特性データ
   に対して、前記レーダ情報選択手段によって選択された
   各物体の位置及び速度の情報と、予め求められている音
   源の速度と音源の強さとの関係と、音源と測定点との距
   離に基づく音の減衰特性と、前記捜索空間の状況に基づ
   く修正係数のデータとを用いて、前記各物体の現状況に
   対応する音の強度−周波数特性データを算出するととも
   に、それぞれの周波数範囲において最も強度が大きい音
   源の音の強度−周波数特性データのみを選択して配列す
   る重ね合わせ処理を行う演算手段と、 前記第１及び第２の音源センサ装置における受信音を解
   析して音の強度−周波数特性データを求める音源解析手
   段と、 前記演算手段における演算結果の音の強度−周波数特性
   データと、前記音源解析手段で求められた音の強度−周
   波数特性データとの比較結果、最も類似するときの前記
   演算結果の音の強度−周波数特性データの各部分に対応
   する音の強度−周波数特性データを有する各音源物体の
   種類を判定することによって、前記受信音の音源となる
   各物体の種類を類別する物体類別手段とを備えてなるこ
   とを特徴とする自動物体類別装置。
3. 【請求項３】 前記捜索空間の状況に基づく修正係数の
   データが、路面状況及び天候に関するものであることを
   特徴とする請求項１又は２記載の自動物体類別装置。
4. 【請求項４】 音源センサ装置において捜索空間におけ
   る物体を音源とする音を受信するステップと、レーダ装
   置において前記捜索空間に電波を放射して物体からの反
   射波に基づいて該物体の位置及び速度を検出するステッ
   プと、演算手段においてデータ格納装置からの音の強度
   −周波数特性データに対して、前記レーダ装置によって
   求められた各物体の位置及び速度の情報と、予め求めら
   れている音源の速度と音源の強さとの関係と、音源と測
   定点との距離に基づく音の減衰特性と、前記捜索空間の
   状況に基づく修正係数のデータとを用いて、前記各物体
   の現状況に対応する音の強度−周波数特性データを算出
   するとともに、それぞれの周波数範囲において最も強度
   が大きい音源の音の強度−周波数特性データのみを選択
   して配列する重ね合わせ処理を行うステップと、音源解
   析手段において前記音源センサ装置における受信音を解
   析して音の強度−周波数特性データを求めるステップ
   と、物体類別手段において前記演算手段における演算結
   果の音の強度−周波数特性データと、前記音源解析手段
   で求められた音の強度−周波数特性データとの比較結
   果、最も類似するときの前記演算結果の音の強度−周波
   数特性データの各部分に対応する音の強度−周波数特性
   データを有する各音源物体の種類を判定することによっ
   て、前記受信音の音源となる各物体の種類を類別するス
   テップとを有することを特徴とする自動物体類別方法。
5. 【請求項５】 第１及び第２の音源センサ装置において
   捜索空間における物体を音源とする音を受信するステッ
   プと、音源位置検出手段において該第１及び第２の音源
   センサ装置のそれぞれの受信音から前記音源の位置を検
   出するステップと、レーダ装置において前記捜索空間に
   電波を放射して物体からの反射波に基づいて該物体の位
   置及び速度を検出するステップと、レーダ情報選択手段
   において前記レーダ装置の検出した物体の位置と前記音
   源位置検出手段の検出した物体の位置との一致検出によ
   って選択された各物体について前記レーダ装置からの位
   置と速度の情報を出力するステップと、演算手段におい
   てデータ格納装置からの音の強度−周波数特性データに
   対して、前記レーダ情報選択手段によって選択された各
   物体の位置及び速度の情報と、予め求められている音源
   の速度と音源の強さとの関係と、音源と測定点との距離
   に基づく音の減衰特性と、前記捜索空間の状況に基づく
   修正係数のデータとを用いて、前記各物体の現状況に対
   応する音の強度−周波数特性データを算出するととも
   に、それぞれの周波数範囲において最も強度が大きい音
   源の音の強度−周波数特性データのみを選択して配列す
   る重ね合わせ処理を行うステップと、音源解析手段にお
   いて前記第１及び第２の音源センサ装置における受信音
   を解析して音の強度−周波数特性データを求めるステッ
   プと、物体類別手段において前記演算手段における演算
   結果の音の強度−周波数特性データと、前記音源解析手
   段で求められた音の強度−周波数特性データとの比較結
   果、最も類似するときの前記演算結果の音の強度−周波
   数特性データの各部分に対応する音の強度−周波数特性
   データを有する各音源物体の種類を判定することによっ
   て、前記受信音の音源となる各物体の種類を類別するス
   テップとを有することを特徴とする自動物体類別方法。
6. 【請求項６】 前記捜索空間の状況に基づく修正係数の
   データが、路面状況及び天候に関するものであることを
   特徴とする請求項４又は５記載の自動物体類別方法。
7. 【請求項７】 コンピュータによって物体の自動類別を
   行なうためのプログラムを記録した媒体であって、音源
   センサ装置において捜索空間における物体を音源とする
   音を受信し、レーダ装置において前記捜索空間に電波を
   放射して物体からの反射波に基づいて該物体の位置及び
   速度を検出し、演算手段においてデータ格納装置からの
   音の強度−周波数特性データに対して、前記レーダ装置
   によって求められた各物体の位置及び速度の情報と、予
   め求められている音源の速度と音源の強さとの関係と、
   音源と測定点との距離に基づく音の減衰特性と、前記捜
   索空間の状況に基づく修正係数のデータとを用いて、前
   記各物体の現状況に対応する音の強度−周波数特性デー
   タを算出するとともに、それぞれの周波数範囲において
   最も強度が大きい音源の音の強度−周波数特性データの
   みを選択して配列する重ね合わせ処理を行い、音源解析
   手段において前記音源センサ装置における受信音を解析
   して音の強度−周波数特性データを求め、物体類別手段
   において前記演算装置における演算結果の音の強度−周
   波数特性データと、前記音源解析手段で求められた音の
   強度−周波数特性データとの比較結果、最も類似すると
   きの前記演算結果の音の強度−周波数特性データの各部
   分に対応する音の強度−周波数特性データを有する各音
   源物体の種類を判定することによって、前記受信音の音
   源となる各物体の種類を類別するプログラムを記録した
   ことを特徴とする自動物体類別プログラムを記録した記
   憶媒体。
8. 【請求項８】 コンピュータによって物体の自動類別を
   行なうためのプログラムを記録した媒体であって、第１
   及び第２の音源センサ装置において前記捜索空間におけ
   る物体を音源とする音を受信し、音源位置検出手段にお
   いて該第１及び第２の音源センサ装置のそれぞれの受信
   音から前記音源の位置を検出し、レーダ装置において前
   記捜索空間に電波を放射して物体からの反射波に基づい
   て該物体の位置及び速度を検出し、レーダ情報選択手段
   において前記レーダ装置の検出した物体の位置と前記音
   源位置検出手段の検出した物体の位置との一致検出によ
   って選択された各物体について前記レーダ装置からの位
   置と速度の情報を出力し、演算手段においてデータ格納
   装置からの音の強度−周波数特性データに対して、前記
   レーダ情報選択手段によって選択された各物体の位置及
   び速度の情報と、予め求められている音源の速度と音源
   の強さとの関係と、音源と測定点との距離に基づく音の
   減衰特性と、前記捜索空間の状況に基づく修正係数のデ
   ータとを用いて、前記各物体の現状況に対応する音の強
   度−周波数特性データを算出するとともに、それぞれの
   周波数範囲において最も強度が大きい音源の音の強度−
   周波数特性データのみを選択して配列する重ね合わせ処
   理を行い、音源解析手段において前記第１及び第２の音
   源センサ装置における受信音を解析して音の強度−周波
   数特性データを求め、物体類別手段において前記演算手
   段における演算結果の音の強度−周波数特性データと、
   前記音源解析手段で求められた音の強度−周波数特性デ
   ータとの比較結果、最も類似するときの前記演算結果の
   音の強度−周波数特性データの各部分に対応する音の強
   度−周波数特性データを有する各音源物体の種類を判定
   することによって、前記受信音の音源となる各物体の種
   類を類別するプログラムを記録したことを特徴とする自
   動物体類別プログラムを記録した記憶媒体。
9. 【請求項９】 前記捜索空間の状況に基づく修正係数の
   データが、路面状況及び天候に関するものであることを
   特徴とする請求項７又は８記載の自動物体類別プログラ
   ムを記録した記憶媒体。