(57)【要約】【課題】山間部の河川で発生する土石流と土石流以外の雑音とを区別することで土石流の危険度を適切に判断して通報することのできる、土石流の通報システムを提供する。【解決手段】音声情報を取得する音声取得手段と、前記音声情報を圧縮して情報量を減らす圧縮手段と、前記圧縮手段により圧縮された前記音声情報を無線伝送する無線伝送手段と、前記無線伝送手段により無線伝送された前記音声情報を受信する受信手段と、前記受信手段により受信された前記音声情報を使って土石流の状況を判断する判断手段と、前記判断手段の出力をユーザに通知する通知手段を持つ土石流通報システム。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声情報を取得する音声取得手段と、
前記音声情報を圧縮して情報量を減らす圧縮手段と、
前記圧縮手段により圧縮された前記音声情報を無線伝送する無線伝送手段と、
前記無線伝送手段により無線伝送された前記音声情報を受信する受信手段と、
前記受信手段により受信された前記音声情報を使って土石流の状況を判断する判断手段と、
前記判断手段の出力をユーザに通知する通知手段を持つことを特徴とする土石流通報システム。
【請求項２】
前記圧縮手段は、前記音声情報が所定の波形モデルに従うことを使って情報量を圧縮することを特徴とする請求項１に記載の土石流通報システム。
【請求項３】
前記波形モデルが減衰を伴う自由振動の方程式であることを特徴とする請求項２に記載の土石流通報システム。
【請求項４】
前記圧縮手段は、前記音声情報を圧縮する際に、前記音声情報と所定の音声モデルとの類似度を評価する評価手段を含み、前記無線伝送手段は前記評価手段の評価結果を伝送することを特徴とする請求項１に記載の土石流通報システム。
【請求項５】
前記判断手段は、過去の土石の移動状況に関する情報を蓄積し学習する学習手段を搭載し、前記学習手段により前記判断手段の内部状態が更新されることを特徴とする請求項１に記載の土石流通報システム。
【請求項６】
音声情報を取得する音声取得手段と、
前記音声情報を圧縮して情報量を減らす圧縮手段と、
前記圧縮手段により圧縮された前記音声情報を無線伝送する無線伝送手段とを持ち、
前記圧縮手段は、前記音声情報が所定の波形モデルに従うことを使って情報量を圧縮することを特徴とする土石流センサ。
【請求項７】
前記所定のモデルが減衰を伴う自由振動方程式であることを特徴とする請求項６に記載の土石流センサ。
【請求項８】
前記圧縮手段は、前記音声情報と前記所定の波形モデルの合致度を表す評価指標を出力し、前記無線伝送手段は前記評価指標を伝送することを特徴とする請求項６に記載の土石流センサ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、土石流通知システム及び土石流センサに関する。
【背景技術】
【０００２】
山地河川においては土石流により甚大な被害がもたらされることから、明治時代から砂防ダムの建設が続けられている。  しかし依然として砂防ダムが設けられていない河川も多く、国土交通省の発表によれば平成３０年の土砂災害は１都２府４１県で３、４５１件と、昭和５７年に集計を開始してからの最多件数（平成１６年に２、５３７件）を大幅に上回ってしまった。  
【０００３】
土石流等の発生を検知するために、ワイヤーを用いた接触型の土石流検知器や、光束を利用した非接触型の土石流検知器が用いられている。これらの土石流検知器は、土石流がワイヤーを切断したことを検出することによって、または、土石流が光束を遮断したことを検出することによって、土石流等の発生を検知して、下流に住む人々に警報を発するように構成されている。
【０００４】
しかしながら、これら土石流検知器は鹿などの動物によって誤検出される可能性がある。さらにワイヤーを用いた土石流検知器では、動物がワイヤーを切断する度に山中に設置したワイヤーを張り直す作業が必要となり、維持費が高い。また土石流が発生してから警報が出ても、避難するための時間が充分にないという問題点もある。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】「掃流砂観測におけるプレート型ジオフォンとパイプ型ハイドロフォンの比較」、京都大学防災研究所年報  第５７号Ｂ平成２６年６月
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００１−２８１０１５号公報
【特許文献２】特開平１１−２３０７９２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
「非特許論文１」に記されているように、日本の砂防河川においてはハイドロフォン（金属管）に流砂が衝突する音を解析して，流砂量を計測する試みが研究されている。  またスイスにおいては古くからプレート式ジオフォンが開発され、ヨーロッパ諸国で用いられている。  
【０００８】
ハイドロフォンは，川床に設置された金属管に粒子が衝突した音を特定の周波数帯で抽出して，その振幅値が設定した振幅閾値を超えた回数を計測して流砂量を推定するものである。  ハイドロフォンは、土石流が発生する前の段階で礫が流れてくる現象を捉えることにより、土石流の警報として使うことができると期待される。また、動物によりワイヤーが切断される問題が無く、データの取り扱いが容易であるという利点もある。しかし大きな礫がパイプに衝突した場合は金属管が変形・破損し、取り換えが必要になる。  また河川の状況によって振幅閾値を適切に設定する必要があるが、実際の土石流が発生しなければ正しい設定値が解らないという問題もある。
【０００９】
スイスで開発されたジオフォンは、河川の床固めの天板に鉄板を設置し、その上を通過する礫による振動を計測して礫の数を数える構造となっている。この構造であれば土石流が発生してもジオフォンが破壊されることは無い。しかし山岳地の河川において床固め工事が必要となり、これは困難であると同時に極めて費用がかかる。  
【００１０】
そこで特許文献１に記載の土石流・泥流発生検知装置では、傾斜面上を流下する流下体に対して超音波や電波を送信するとともに、流下体からの反射波を受信し、受信波のスペクトル分布中の挙動に着目して、土石流や泥流の発生の有無を判定している。
【００１１】
特許文献１に記載の土石流・泥流発生検知装置によれば、比較的廉価な設置費用によって、土石流や泥流の発生を検知することができると考えられる。  しかし、スペクトル分布の広がりは、河川の構造により大きく異なる。  実際に土石流が発生するまで、スペクトル分布の判定基準を正しく設けることが難しい。
【００１２】
特許文献２に記載の土石流検知システムは、対象となる河川の水面に接する物体に音波検出器を設置し、音波レベルを無線で伝送し、受信した音波レベルから土石流を判定するシステムである。  このシステムは安価に設置できるメリットがある。  しかし、土石流以外の現象で音波レベルが増大した場合（例えば、落雷があった場合、検出器付近をヘリコプターが飛行した場合、ブルドーザなどの重機が走行した場合など）に、誤発報がなされてしまう問題点がある。
【００１３】
そこで、本発明は、山間部の河川で発生する土石流と土石流以外の雑音とを区別することで土石流の危険度を適切に判断して通報することのできる、土石流通報システム及び土石流センサを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明の土石流通報システムは、音声情報を取得する音声取得手段と、前記音声情報を圧縮して情報量を減らす圧縮手段と、前記圧縮手段により圧縮された前記音声情報を無線伝送する無線伝送手段と、前記無線伝送手段により無線伝送された前記音声情報を受信する受信手段と、前記受信手段により受信された前記音声情報を使って土石流の状況を判断する判断手段と、前記判断手段の出力をユーザに通知する通知手段を持つものである。
【００１５】
本発明の土石流センサは、音声情報を取得する音声取得手段と、前記音声情報を圧縮して情報量を減らす圧縮手段と、前記圧縮手段により圧縮された前記音声情報を無線伝送する無線伝送手段とを持ち、前記圧縮手段は、前記音声情報が所定の波形モデルに従うことを使って情報量を圧縮するものである。
【００１６】
本発明の土石流通報システム及び土石流センサにおいては、対象となる河川から離れた位置にマイクロフォンを設置し、河川を流れる土石の音声信号を取得する。  取得された音声信号から礫の衝突に特有の信号を検出することにより音声情報（情報量）を圧縮し、ＬＰＷＡ（Low Power Wide Area）無線で麓にある受信機を介してクラウドコンピュータに伝送する。ＬＰＷＡ無線は伝送する情報量が少ない（概ね１００ビット程度）場合に適用できる無線通信技術で、長距離の無線伝送を低消費電力で可能とする技術である。
【００１７】
クラウドコンピュータには判断エンジンが搭載され、ＬＰＷＡにより伝送された圧縮音声情報を使って、土石流に関する判断を行い、土石流の危険度を通報する。  クラウドコンピュータは、ＬＰＷＡにより伝送された圧縮音声情報などをデータベースに蓄積していく。  クラウドコンピュータは、実際の土石流発生と照らし合わせることにより判断エンジンの更新（学習）をおこなうので、判断エンジンの性能が順次向上していく。  このようにして土石流の学習を繰り返した結果として、土石流に関する危険度合を正しく判定し、通知するシステムである。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、河川から離れた場所において礫と礫が衝突する音声情報を検出し、礫に特有の音声波形であることを使って音声情報をデータ圧縮し、麓にある受信機まで無線伝送することにより、土石流と土石流以外の雑音とを区別することで土石流の危険度を適切に判断して通報することができる。  また、無線伝送する情報量が少ないので長距離・低消費電力で動作する無線技術（ＬＰＷＡ）が適用可能となり、携帯電話が届かない山中の土石流による危険を判断することが可能となる。  また実際の土石流発生状況を教師データとして用いて、判断エンジンのデータベースを更新（学習）していくことにより、従来の土石流検知システムとは格段に信頼性の高いシステムを安価に提供することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】土石流通報システム１の全体構成を説明する図である。
【図２】センサ情報圧縮送信機２０の回路構成を示す図である。
【図３】ＣＰＵ２４の動作アルゴリズムを示すフローチャートである。
【図４】１２８ビットのペイロードデータ３０の構成を示す図である。
【図５】音声情報の圧縮アルゴリズムを示す図である。
【図６】礫と礫との衝突波形（Ａ）及びモデル化された波形（Ｂ）を示す図である。
【図７】礫と礫との衝突スペクトル分布の一例を示す図である。
【図８】判断エンジン１１の構成例を示す模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、本開示を実施するための形態（以下実施の形態とする）について説明する。
【００２１】
＜全体構成＞
図１は、土石流通報システム１の全体構成を説明する図である。
土石流通知システム１は、図１に示すように、山岳地において発生することのある土石流の状態、あるいは土石流の予兆現象をとらえてユーザ端末８へ通知するシステムである。
【００２２】
土石流通報システム１では、山岳地帯１３にある河川１４の上流部において、河川１４から離れた場所にセンサ情報圧縮送信機２０（圧縮手段）を複数設置する。  センサ情報圧縮送信機２０は、設置場所周囲の音声情報、におい情報、降雨情報などの情報を検出し、１２８ビットのペイロードデータに圧縮し、ＬＰＷＡ無線によって麓にある受信局７に長距離伝送する。
【００２３】
市街地に設置されたＬＰＷＡ受信機７は、センサ情報圧縮送信機２０から送信されたペイロードデータ３０（後述する図４参照。）を受信して復号し、インターネット上のクラウドコンピュータ１０に伝送する。クラウドコンピュータ１０は、ペイロードデータ３０から各種センサの情報を切り出してデータベース１２に保管していく。  クラウドコンピュータ１０はまた、各種センサから得られたデータを判断エンジン１１（判断手段）に供給する。  
【００２４】
判断エンジン１１はクラウドコンピュータ１０で実行される認識プログラムであって、例えばニューラルネットワークにより実現される。  判断エンジン１１により、土石流が発生している、あるいは発生する可能性が高いと判断された場合には、ユーザ端末８にメールを伝送することにより、地元住民や自治体に土石流発生の危険が高まっていることを知らせる。  このメールには、ＧＰＳによる位置情報と、判断エンジン１１が判断した土石流の状況を表す情報が含まれる。
【００２５】
ユーザ端末８に表示された情報を参考にして、自治体などは適宜避難の指示を出すことになる。  もちろんユーザ端末８に表示された通りに土石流が発生することが予想されるが、判断エンジン１１の判断ミスにより、ユーザ端末８に表示されたのとは異なる結果となる可能性もある。  このとき、ユーザはユーザ端末８を操作して実際の状況をクラウドコンピュータ１０にフィードバックする。  クラウドコンピュータ１０は、フィードバックされた情報を教師データとしてデータベース１２に蓄積していく。  
【００２６】
ユーザから直接のフィードバックが得られない場合においては、降雨の前後においてドローンにより河川１４の周囲を撮影し、河川敷にある礫の画像情報を比較することにより、下流に流れた礫の情報を知ることができる。  このような礫の移動情報も、クラウドコンピュータ１０にフィードバックされ、教師データとして活用される。
【００２７】
このようにしてデータベース１２に各種センサの情報と教師データが蓄積されていく。  これらセンサ情報と教師データを用いて、クラウドコンピュータ１０は判断エンジン１１の更新（学習）をおこなう。  すなわち判断エンジン１１は、ユーザからのフィードバックにより、その判断性能を向上させていくように構成されている。  本システムはこのようにして判断エンジン１１の性能を順次改善（学習）させることにより、最終的に高い精度で土石流の判断を可能とするシステムを構築する。  土石流をもたらすような豪雨が頻繁に発生する夏場には、頻繁に判断エンジン１１の更新を行うことが望まれる。
【００２８】
従来使われてきたハイドロフォンは、河川１４の流域内に設置されてきたため、土石流が発生した場合にはハイドロフォンが壊れ、あるいは流されてしまう可能性が高かった。これに対して本実施例では、河川１４から音声が届く範囲で離れた場所にセンサ情報圧縮送信機２０を設置し、礫と礫が衝突することにより発生する音声波形を抽出し、圧縮してから伝送することにより、土石流が発生した場合においてもセンサ情報圧縮送信機２０が壊れる可能性を低下させている。
【００２９】
また本実施例においては音声波形を圧縮しているのでＬＰＷＡのような低ビットかつ長距離の無線技術が適用可能となり、センサ情報圧縮送信機２０を人里離れた山中に設置することが可能となっている。  また礫と礫が衝突する波形を抽出しているので、従来のパルス数のように雑音で誤動作する可能性が低く、確実な判断を行うことができる。
【００３０】
＜センサ情報圧縮送信機２０の構成＞
図２は、センサ情報圧縮送信機２０の回路構成を示す図である。
センサ情報圧縮送信機２０は、図２に示すように、バッテリー２７を内蔵し、電源をＷａｋｅＵｐ回路２６及びセンサ情報圧縮送信機２０の各部に供給する。  音声センサ２３は、小型のマイクロフォンとＡＤ変換器で構成され、河川１１、あるいはその付近において、礫と礫が衝突する音声情報を検出してＣＰＵ２４に送る。  臭いセンサ２２は、硫黄化合物ガスなどを検出する所謂悪臭感知センサであり、その検出出力をＡＤ変換してＣＰＵ２４に送る。雨量センサ２１は降雨量を検出し、ＡＤ変換してＣＰＵ２４に送る。
【００３１】
過去の土石流において、土石流が発生する１時間程度前に、「臭い」や「石が転がる音」が観測されたことが報告されている。  音声センサ２３と臭いセンサ２２は、このような前兆現象を捉えることにより、土石流の危険をより正しく判断するのに有用である。
【００３２】
ＧＰＳ受信機２９は、地球を周回する複数のＧＰＳ衛星からの電波を受信し、センサ情報圧縮送信機２０が設置された場所の緯度と経度情報を算出して、ＣＰＵ２４に送る。  無線送信機２５は、ＣＰＵ２４により生成された１２８ビットのペイロードデータをＬＰＷＡ無線として送信する。
【００３３】
ＣＰＵ２４は、後述するアルゴリズムにより、音声センサ２３からの情報を圧縮し、ＧＰＳ緯度経度情報と識別符号（ＩＤ）を付加し、臭いセンサ２２と雨量センサ２１の情報を加えることにより、１２８ビットのペイロードデータ３０を作成し無線送信機２５に送る。  
【００３４】
ＷａｋｅＵｐ回路２６は、音声センサ２３の出力レベルをモニタし、レベルが所定値を下回る場合には、ＣＰＵ２４及び無線送信機２５に指示を出してスリープモードとすることにより、センサ情報圧縮送信機２０の消費電力を低減させる。
【００３５】
図３は、ＣＰＵ２４の動作アルゴリズムを示すフローチャートである。
ステップＳＰ１において、ＣＰＵ２４は１分毎に後述する信号処理アルゴリズムを実行する。  ステップＳＰ２において、ＣＰＵ２４は音声センサ２３から得られる音声レベルを測定し、そのレベルが所定値以下である場合には処理を中断することにより、センサ情報圧縮送信機２０の消費電力を低減させる。
【００３６】
音声センサ２３（音声取得手段）から得られる信号レベルが所定値を超えていた場合、すなわち降雨によるザーザーという音や、礫が斜面を転がる音などが検出された可能性がある場合には、ステップＳＰ３において各種センサの電源がＯＮとなり、以降の処理が実行されて土石流に関わる情報計測及びＬＰＷＡ無線通信が行われる。
【００３７】
ステップＳＰ４において、ＣＰＵ２４はＧＰＳ受信機２９から設置場所の緯度及び経度情報を取得する。  例えば、北緯３６．０３０１６０度、東経１３８．１５５２９８度といった情報がＧＰＳ受信機２９から得られる。  ＣＰＵ２４は、緯度及び経度の小数点以下６桁の情報（上の例では“０３０１６０”、“１５５２９８”）をＢＣＤ（Binary Coded Decimal）で表すことにより、それぞれ２４ビットの緯度情報と経度情報に圧縮する。
【００３８】
緯度と経度の小数点より上の桁（北緯３６度、東経１３８度）は、受信機７において復元することができるので、このように削除して構わない。またこのようにして得られる緯度と経度の情報は、万が一センサ情報圧縮送信機２０が土石流により流された場合に、緯度と経度が変化することから「流された」という事実を知ることができ、土石流が既に発生していることを示す重要な情報となる。
【００３９】
ステップＳＰ５において、臭いセンサ２２のデータを処理する。臭いセンサ２２の出力値を６ビットに変換することにより、臭いレベル情報ＳＣＥＮＴとしてペイロードデータ３０に付加する。  
【００４０】
前述したように、過去の土石流発生においては１時間前から独特の臭いが報告されている。  そこで臭いレベルは土石流の予兆となる可能性がある。  ただし、例えば熊などの野生動物からも極めて強い臭いが発せられるので、臭いレベルだけ基づいて、土石流の発生可能性を推測するのは適当でない。  そこで本システムでは、臭いレベルを参考情報の一つとしてクラウドコンピュータ１０に伝送し、データベース１２に蓄積し、他のセンサからの情報、さらには土石流が起きたか起きなかったか、といった過去の実績と合わせて、クラウドコンピュータ１０に実装された判断エンジン１１に学習させる構成となっている。
【００４１】
ステップＳＰ６において、雨量センサ２１のデータを処理して、６ビットのデータ（Ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ）としてペイロードデータ３０に付加する。  降雨は土石流発生の根本原因であるが、土石流が発生するか否かは土壌組成や地下水流などにも影響される。
このため降雨量だけに依存して土石流発生を判断することは適当でない。  そこで本システムでは、降雨量を参考情報の一つとしてクラウドコンピュータ１０に伝送し、データベース１２に蓄積し、他のセンサからの情報、さらには土石流が起きたか起きなかったか、といった実績情報と合わせて判断エンジン１１が学習するように構成されている。
【００４２】
ステップＳＰ７において、ＣＰＵ２４は音声センサ２３の情報を処理する。先に述べたように音声センサ２３は、小型のマイクロフォンとＡＤ変換器で構成され、周囲の音声情報を検出する。  ＡＤ変換器の変換レートが１０ｋＨｚ、量子化ビット数が１０ビットの場合、１分間で６メガビットものデータになってしまう。このデータは様々な情報を含んでいて有用であるが、データ量が多いためＬＰＷＡで伝送することはできない。  そこでＣＰＵ２４は、図５において後述するように土石流検出に有用である音声情報を抽出し、４２ビットの圧縮音声情報Ｓｏｕｎｄとしてペイロードデータ３０に付加する。
【００４３】
ステップＳＰ８においては、１２８ビットのペイロードデータ３０を後述する図４に示すように構成する。  ペイロードデータ３０の先頭は１６ビットのＩＤ情報であり、ＣＰＵ２４の内部不揮発メモリに記録されている固有番号を使うことができる。  次にステータス情報（５ビット）、ＧＰＳの緯度情報（２４ビット）及び経度情報（２４ビット）、周辺温度の情報Ｔｅｍｐ（５ビット）、降雨量をあらわす情報Ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ（６ビット）、臭いをあらわす情報ＳＣＥＮＴ（６ビット）、そして圧縮音声情報（４２ビット）で、ペイロードデータが構成される。
【００４４】
図４は、１２８ビットのペイロードデータ３０の構成を示す図である。
図４左下に示すように、ステータス情報はＴＥＳＴ（１ビット）、電池残量を１６段階で表すＢＡＴ情報（４ビット）で構成される。  センサ情報圧縮送信機２０にはテストスイッチ２８が搭載されている。  システムが正しく動作することを確認する場合は、テストスイッチ２０を押すことにより、ペイロードデータのＴＥＳＴ情報を“１”として、システムの動作試験を行うことができる。
【００４５】
ステップＳＰ９において、ペイロードデータ３０をＬＰＷＡ無線により送信する。  この無線信号は、市街地などに設置されたＬＰＷＡ受信機７により受信され、クラウドコンピュータ１０に伝送される。クラウドコンピュータ１０は判断エンジン１１によって土石流が発生する危険性を判断し、ユーザ端末８にメールを送ることにより、住民や自治体に通知する。  このメールには、ＧＰＳによる位置情報と、判断エンジン１１が判断した土石流の状態が含まれる。自治体はこのメールで送られる情報だけでなく、Ｘバンドレーダによる地域全体の降水量などの情報を参考にして、総合的に避難準備開始など必要な判断を行うことができる。  
【００４６】
図５は、音声情報の圧縮アルゴリズムを示す図である。
図６は、礫と礫との衝突波形（Ａ）及びモデル化された波形（Ｂ）を示す図である。
図５において、ステップＳＰ７の処理（音声センサ２３から得られる情報の圧縮）を詳細に説明する。  ステップＳＰ２０において、ＣＰＵ２４は１分間で取り込んだ波形全体をノイズとみなして、ノイズレベルＬＶＮを算出する。  時間間隔ΔでＮポイントのＡＤ変換結果をＡｕ（ｎ）（ｎ＝０、１、。。。Ｎ−１）とすると、ノイズレベルＬＶＮは式１で算出される。
ＬＶＮ＝{  Σ（Ａｕ（ｎ）・ Ａｕ（ｎ））}  ÷  Ｎ  ・・  式１
ここで「Σ」はＮポイントの総和を、「・」は乗算をあらわす演算子である。
【００４７】
ステップＳＰ２１においては、カウンタＣＮＴの値をゼロにリセットする。カウンタＣＮＴは、礫と礫が衝突したことによる音声パルスを数えるカウンタである。  ＣＮＴ＝０は、計測時間において衝突によるパルス音が一つも発生しなかったことを表す。
【００４８】
ステップＳＰ２２において、波形データＡｕ（ｎ）（図６（Ａ）参照。）をスキャンし、所定のレベルを超えている波形のピークを探索する。  波形のピークは、礫と礫の衝突により発生している可能性がある。  ステップＳＰ２４〜ＳＰ２８までの処理が施されていない波形ピークが見つかった場合には、ステップＳＰ２４以降の処理が実施されることにより、礫と礫の衝突による音声波形が抽出される。  
【００４９】
ステップＳＰ２４において、カウンタＣＮＴに１を加えられる。カウンタＣＮＴの値は、礫と礫が衝突したと思われるパルスを表している。
【００５０】
ステップＳＰ２５において、ピーク前後の波形データＡｕ（ｎ）を切り出す。  図６（Ａ）には、このようにして切り出された礫と礫の衝突波形の一例が示されている。  衝突直後に波形のピークを迎え、その後急速に減衰する波形、すなわち減衰を伴う自由振動であることがわかる。  このような波形は、動物の鳴き声や、ヘリコプターの音とは波形が全く異なり、次式２でモデル化される。
Ｒ（ｎ−τ）＝
Ａ・ＥＸＰ（―β・ｎ）・ Ｓｉｎ（２π・Ｆｐｅａｋ・Δ・ｎ）  ・・  式２
ここでＡはピークの振幅、βは減衰係数、Ｆｐｅａｋは自由振動周波数、τは時間遅延をあらわす。
【００５１】
ステップＳＰ２６において、ＣＰＵ２４は切り出された音声情報Ａｕ（ｎ）をフーリエ変換することによりスペクトルを算出する。
【００５２】
図７は、礫と礫との衝突スペクトル分布の一例を示す図である。図７には音声情報Ａｕ（ｎ）をフーリエ変換することにより得られたスペクトルの一例が示されている。図７において、周波数２２００Ｈｚ（Ｆｐｅａｋ）において、スペクトルのピークが観測されている。  一般に、大きな礫である程、ピーク周波数Ｆｐｅａｋが低下する傾向にある。      
【００５３】
ステップＳＰ２７において、減衰係数β及び時間遅延τの推定を行う。  すなわち、所定の初期値から順次ステップ的に変化させるβ及びτを用いて、式２により波形Ｒ（ｎ）を求め、Ａｕ（ｎ）との相関係数を求める。  この相関係数が最大となるようなβとτの組み合わせを求め、減衰係数β及び時間遅延τとして採用する。  またピーク振幅Ａとして、切り出された音声波形Ａｕ（ｎ）のピーク値を用いることができる。
【００５４】
上述した図６（Ｂ）には、このようにして求められたＲ（ｎ−τ）の一例が示されている。  図６（Ｂ）に示された波形は、実際に観測された礫と礫の衝突波形（図６（Ａ））と殆ど同じであることが判る。
【００５５】
ステップＳＰ２８において、式３及び式４に従ってＳＮＲが計算される。
Ｅｒｒ（ｎ）＝Ａｕ（ｎ）− Ｒ（ｎ−τ）  ・・  式３
ＳＮＲ＝Σ｛Ｒ（ｎ―τ）・Ｒ（ｎ−τ）｝
÷  Σ｛Ｅｒｒ（ｎ）・Ｅｒｒ（ｎ）｝  ・・  式４
【００５６】
このようにして求められるＳＮＲは、礫と礫の衝突による音声波形であれば、大きな値となる。  これとは逆に、動物の鳴き声であった場合にはＳＮＲが小さな値となる。
【００５７】
ステップＳＰ２８が終了すると処理はＳＰ２２に戻り、波形データＡｕ（ｎ）を再びスキャンし、未だ処理が行われていない波形ピークがあるかどうかを、ステップＳＰ２３において判断する。  未処理のピークが残っていた場合には、ステップＳＰ２４〜ＳＰ２８までの処理が繰り返し行われることにより、ＳＮＲ、β、τが求められる。
【００５８】
全ての波形データに対する処理が終了すると、音声波形Ａｕの圧縮処理が終了したことになる。  ステップＳＰ２９においてペイロードデータ３０へのセットが行われる。  すなわち図４右下に示すように、１０ビットのデータとしてカウントＣＮＴが格納される。  引き続いてＳＮＲ、ピーク周波数Ｆｐｅａｋ、減衰係数βそしてノイズレベルＬＶＮが、それぞれ８ビットデータとして格納される。  カウンタＣＮＴが２以上の場合は、ＳＮＲが最大となった場合のＦｐｅａｋ，β、ＬＶＮが格納される。  またそれぞれの値は、所定のビット数となるように精度が調整される。
【００５９】
このようにして本実施例では、６メガビットあった音声情報Ａｕ（ｎ）を、４２ビットの情報（Ｓｏｕｎｄ）に圧縮してから伝送する。  データ圧縮する際に礫と礫との衝突音に特有の波形特性であることを使っている。さらに、圧縮処理が適切であったかどうかを知るために、評価指標としてＳＮＲを付加することにより、判断エンジン１１がより正しく判断できるように構成している。
【００６０】
＜判断エンジン１１の構成＞
図８は、判断エンジン１１の構成例を示す模式図である。図８には、ペイロードデータから抽出された各種センサの情報を処理して、危険度を判断する判断エンジン１１の構成が示されている。  各種センサの情報を、所謂フィードフォワード型のニューラルネットワークに入力することにより、危険度の判断を行う構成となっている。  ニューラルネットワークの内部設定は、データベース１２に格納された過去のセンサ情報と、教師データを使った学習（バックプロパゲーション）により行われる。  フィードフォワード型のニューラルネットワークに関しては詳細説明を省略する。
【００６１】
上記の土石流通報システム１では、山岳地帯１３にある河川１４の上流部において、河川１４から離れた場所にセンサ情報圧縮送信機２０を複数設置する構成となっているので、従来使われてきたハイドフォンが持っていた欠点を補って、土石流の危険度を捉えることができる。  また土石流通報システム１では、礫と礫が衝突する際に発する音声情報を、その特徴を使って圧縮して伝送することにより、ＬＰＷＡなどの長距離通信手段を活用することを可能とし、携帯電話回線が使えない山間部においても土石流の危険を察知するができる。  さらに土石流通報システム１では、フィードバックされた情報を教師データとして蓄積し、判断エンジン１１の更新（学習）をおこなうことにより、高い精度で土石流の判断を可能とするシステムを構築することが可能である。
【００６２】
以上の実施例では、衝突音が減衰を伴う自由振動であると仮定した。  実際には、音声センサ２３には応答速度があり、あまり急速な信号変化には対応することができない。そこで音声センサ２３の応答速度を考慮することにより、音声センサ２３が検出する衝突音をより正しくモデル化することが可能になる。  この場合は、これまでの式２を、以下の式５のように変形することで対応できる。
Ｒ（ｎ−τ）＝
Ａ｛１−ＥＸＰ(-α・n)｝・ＥＸＰ(―β・ｎ)・Ｓｉｎ(２π・Ｆｐｅａｋ・Δ・ｎ)   ・・式５
ここでαは、音声センサ２３などの応答速度で定まるパラメータである。
【００６３】
さらに式５を簡略化して、以下の式６で表すことも可能である。
Ｒ（ｎ−τ）＝
Ａ（θ・n）・ＥＸＰ（―β・ｎ）・Ｓｉｎ（２π・Ｆｐｅａｋ・Δ・ｎ） ・・式６
ここでθは、音声センサ２３などの応答速度で定まるパラメータである。
【符号の説明】
【００６４】
１  土石流通報システム、  ７  ＬＰＷＡ受信機、８  ユーザ端末、  １０  クラウドコンピュータ、  １１  判断エンジン、  １２  データベース、１３  山岳地帯、  １４  河川、  ２０  センサ情報圧縮送信機、２１  雨量センサ、２２  臭いセンサ、  ２３  音声センサ、  ２４  ＣＰＵ、  ２５  ＬＰＷＡ無線送信機、２６  ＷａｋｅＵｐ回路、  ２７  バッテリー、  ２８  テストスイッチ、  ２９  ＧＰＳ受信機
【図１】
2020153793.tif 000003
【図２】
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【図３】
2020153793.tif 000005
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【手続補正書】
【提出日】令和2年7月7日(2020.7.7)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声情報を取得する音声取得手段と、
前記音声情報を圧縮して情報量を減らす圧縮手段と、
前記圧縮手段により圧縮された前記音声情報を無線伝送する無線伝送手段と、
前記無線伝送手段により無線伝送された前記音声情報を受信する受信手段と、
前記受信手段により受信された前記音声情報を使って土石流の状況を判断する判断手段と、
前記判断手段の出力をユーザに通知する通知手段を持ち、
前記圧縮手段は、前記音声情報が所定の波形モデルに従うことを使って情報量を圧縮することを特徴とする土石流通報システム。
【請求項２】
前記波形モデルが減衰を伴う自由振動の方程式であることを特徴とする請求項１に記載の土石流通報システム。
【請求項３】
前記判断手段は、過去の土石の移動状況に関する情報を蓄積し学習する学習手段を搭載し、前記学習手段により前記判断手段の内部状態が更新されることを特徴とする請求項１に記載の土石流通報システム。
【請求項４】
音声情報を取得する音声取得手段と、
前記音声情報を圧縮して情報量を減らす圧縮手段と、
前記圧縮手段により圧縮された前記音声情報を無線伝送する無線伝送手段と、
前記無線伝送手段により無線伝送された前記音声情報を受信する受信手段と、
前記受信手段により受信された前記音声情報を使って土石流の状況を判断する判断手段と、
前記判断手段の出力をユーザに通知する通知手段を持ち、
前記圧縮手段は、前記音声情報を圧縮する際に、前記音声情報と所定の音声モデルとの類似度を評価する評価手段を含み、前記無線伝送手段は前記評価手段の評価結果を伝送することを特徴とする土石流通報システム。
【請求項５】
前記判断手段は、過去の土石の移動状況に関する情報を蓄積し学習する学習手段を搭載し、前記学習手段により前記判断手段の内部状態が更新されることを特徴とする請求項４に記載の土石流通報システム。
【請求項６】
音声情報を取得する音声取得手段と、
前記音声情報を圧縮して情報量を減らす圧縮手段と、
前記圧縮手段により圧縮された前記音声情報を無線伝送する無線伝送手段とを持ち、
前記圧縮手段は、前記音声情報が所定の波形モデルに従うことを使って情報量を圧縮することを特徴とする土石流センサ。
【請求項７】
前記所定のモデルが減衰を伴う自由振動の方程式であることを特徴とする請求項６に記載の土石流センサ。
【請求項８】
前記圧縮手段は、前記音声情報と前記所定の波形モデルの合致度を表す評価指標を出力し、前記無線伝送手段は前記評価指標を伝送することを特徴とする請求項６に記載の土石流センサ。