(57)【要約】【課題】びりつき音の発生箇所（びりつき音源）を特定することができるびりつき音源探査システムおよびくし型フィルタの設定方法を提供する。【解決手段】試験対象音からびりつき音源の位置を探査するびりつき音源探査システムであって、ノッチゲインを設定するための線形位相フィルタを有し、前記試験対象音の信号を通過させるくし型フィルタ５１ｆと、くし型フィルタ５１ｆを設計するくし型フィルタ設計部５１ａと、を有し、くし型フィルタ設計部５１ａは、試験音の基本周波数および前記基本周波数の倍音成分の周波数における振幅が前記試験対象音から低減するように前記線形位相フィルタを作成する。【選択図】図５
2020034308.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
試験対象音からびりつき音源の位置を探査するびりつき音源探査システムであって、
純音を試験音として空間に放射する信号発生部と、
複数のマイクロホンからなるマイクロホンアレイと、
前記マイクロホンアレイから前記試験対象音を取得して信号処理を行う信号処理部と、を備え、
前記信号処理部は、
前記試験対象音に含まれるびりつき音の成分を検出するびりつき音成分検出部と、
前記びりつき音成分検出部によって検出された成分を解析対象とし、ＭＵＳＩＣアルゴリズムによりびりつき音の到来方向を推定するびりつき音源推定部と、を有し、
前記びりつき音成分検出部は、
ノッチゲインを設定するための線形位相フィルタを有し、前記試験対象音の信号を通過させるくし型フィルタと、
前記くし型フィルタを設計するくし型フィルタ設計部と、を有し、
前記くし型フィルタ設計部は、
前記試験音の基本周波数および前記基本周波数の倍音成分の周波数における振幅が前記試験対象音から低減するように前記線形位相フィルタを作成する、
ことを特徴とするびりつき音源探査システム。
【請求項２】
前記くし型フィルタ設計部は、
前記試験対象音のフーリエスペクトルを利用して所望減衰レベルを算出する所望減衰レベル算出部と、
前記試験音の基本周波数および前記基本周波数の倍音成分の周波数における振幅を低減させるためのそれぞれの低減率を、前記所望減衰レベルから算出する低減率算出部と、
前記低減率に基づいて前記線形位相フィルタを作成する線形位相フィルタ設計部と、を有する、
ことを特徴とする請求項１に記載のびりつき音源探査システム。
【請求項３】
前記信号処理部は、前記マイクロホンアレイから暗騒音をさらに取得し、
前記所望減衰レベル算出部は、前記試験対象音のフーリエスペクトルと暗騒音のフーリエスペクトルとの差から所望減衰レベルを算出する、
ことを特徴とする請求項２に記載のびりつき音源探査システム。
【請求項４】
前記マイクロホンアレイの周囲を撮影する撮影部と、
前記撮影部で撮影した撮影画像を取得して画像処理を行う画像処理部と、をさらに備え、
前記画像処理部は、前記びりつき音源推定部から前記びりつき音の到来方向をＭＵＳＩＣスペクトルとして受け取り、前記撮影画像と前記ＭＵＳＩＣスペクトルとを合成した合成画像を作成する、
ことを特徴とする請求項１ないし請求項３の何れか１項に記載のびりつき音源探査システム。
【請求項５】
びりつき音試験で用いるくし型フィルタの設定方法であって、
試験対象音のフーリエスペクトルを利用して所望減衰レベルを算出する所望減衰レベル算出工程と、
試験音の基本周波数および前記基本周波数の倍音成分の周波数における振幅を低減させるためのそれぞれの低減率を、前記所望減衰レベルから算出する低減率算出工程と、
前記低減率に基づいて線形位相フィルタを作成する線形位相フィルタ設計工程と、を有する、
ことを特徴とするくし型フィルタの設定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、びりつき音源探査システムおよびくし型フィルタの設定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
スタジオやホール等の音響が重要とされる空間では、びりつき音（「びびり音」とも言う）試験が行われる。びりつき音試験とは、空間内（例えば、天井）に取り付けられている設備機器や部材が音の共振により二次的な音を発生するか否かを検査する試験である。この試験では、１つの周波数成分を持つ純音を試験音として使用し、スピーカから試験音を出力した状態で純音の周波数を変更（掃引）する。そして、試験者は、自身の耳を頼りにびりつき音の検出および発生箇所（びりつき音源）の特定を行う（図１６参照）。しかし、大音量の試験音が放射される環境下でびりつき音の発生箇所を特定するのは難しく、試験に時間を要していた。
【０００３】
これに関連して、従来、車両の室内で発生するびりつき音の発生度合いを定量的に評価する方法が提案されている（特許文献１参照）。特許文献１の技術では、車室内に設けられたスピーカが作動しているときの音データを取得し、当該音データについて離散フーリエ変換を行ってスペクトルを得る。そして、当該音データのスペクトルを信号とみなしてさらに離散フーリエ変換を行ってケプストラムを取得し、当該ケプストラムに基づいてびりつき音の評価を行う。
【０００４】
また、車両の室内において、びりつき音の発生の有無を検査する方法が提案されている（特許文献２参照）。特許文献２の技術では、スピーカを作動することによってびりつき音が発生する可能性がある検査対象の車両と、スピーカを作動してもびりつき音が発生しない基準となる車両とを準備し、スピーカを作動させた状態でそれぞれの車両の室内の音を収録する。そして、基準となる車両で収録した基準音と、検査対象の車両で収録した検査対象音とを比較することによって、検査対象の車両でびりつき音が発生しているか否かを判定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１４−２０９０７７号公報
【特許文献２】特開２０１２−０２６８７０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、特許文献１，２の技術では、びりつき音の発生箇所を特定することまではできなかった。つまり、特許文献１の技術は、びりつき音の音質的な評価であり、びりつき音の発生箇所を特定するものではない。また、特許文献２の技術は、びりつき音の発生の判定を行うものであり、びりつき音の発生箇所を特定するものではない。
【０００７】
さらに、特許文献２の技術を建築物におけるびりつき音試験に適用することは、以下の理由により難しかった。
第一に、建築物では基準音を取得するのが難しいという問題がある。つまり、建築物は量産品ではないので、びりつき音が発生する検査対象の建築物の他に、びりつき音が発生しない同様の建築物を準備することは難しい。そのため、特許文献２の技術における基準音を取得することが困難である。
第二に、建築物を検査対象とびりつき音の検査では、試験音に対して発生するびりつき音の音量が相対的に小さくなるという問題がある。つまり、建築物内の空間は車両内の空間に比べて広いため、びりつき音を観測し易くするためには大きな音量の試験音を建築物内の空間に放射する必要がある。そのため、試験音に対して発生するびりつき音の音量が相対的に小さくなり、時間領域におけるびりつき音の判定が困難になる。
【０００８】
このような観点から、本発明は、びりつき音の発生箇所（びりつき音源）を特定することができるびりつき音源探査システムおよびくし型フィルタの設定方法を提供する。さらに、本発明は、建築物におけるびりつき音試験に用いることができる。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
前記課題を解決するため、本発明に係るびりつき音源探査システムは、試験対象音からびりつき音源の位置を探査するびりつき音源探査システムである。
このびりつき音源探査システムは、純音を試験音として空間に放射する信号発生部と、複数のマイクロホンからなるマイクロホンアレイと、前記マイクロホンアレイから前記試験対象音を取得して信号処理を行う信号処理部と、を備える。
前記信号処理部は、前記試験対象音に含まれるびりつき音の成分を検出するびりつき音成分検出部と、前記びりつき音成分検出部によって検出された成分を解析対象とし、ＭＵＳＩＣアルゴリズムによりびりつき音の到来方向を推定するびりつき音源推定部と、を有する。
前記びりつき音成分検出部は、ノッチゲインを設定するための線形位相フィルタを有し、前記試験対象音の信号を通過させるくし型フィルタと、前記くし型フィルタを設計するくし型フィルタ設計部と、を有する。
前記くし型フィルタ設計部は、前記試験音の基本周波数および前記基本周波数の倍音成分の周波数における振幅が前記試験対象音から低減するように前記線形位相フィルタを作成する。
【００１０】
前記くし型フィルタ設計部は、所望減衰レベル算出部と、低減率算出部と、線形位相フィルタ設計部と、を有するのがよい。
所望減衰レベル算出部は、前記試験対象音のフーリエスペクトルを利用して所望減衰レベルを算出する。
低減率算出部は、前記試験音の基本周波数および前記基本周波数の倍音成分の周波数における振幅を低減させるためのそれぞれの低減率を、前記所望減衰レベルから算出する。
線形位相フィルタ設計部は、前記低減率に基づいて前記線形位相フィルタを作成する。
【００１１】
本発明に係るびりつき音源探査システムにおいては、試験音の基本周波数および基本周波数の倍音成分の周波数で好適なノッチゲインをくし型フィルタに設定する。そのため、びりつき音試験において、試験対象音からびりつき音の成分を検出することができるので、びりつき音源を特定することができる。
【００１２】
前記信号処理部は、前記マイクロホンアレイから暗騒音をさらに取得し、前記所望減衰レベル算出部は、前記試験対象音のフーリエスペクトルと暗騒音のフーリエスペクトルとの差から所望減衰レベルを算出するのがよい。
【００１３】
このようにすると、暗騒音がびりつき音の探査に影響がある程度に大きい場合でも、試験音の基本周波数および基本周波数の倍音成分の周波数で好適なノッチゲインをくし型フィルタに設定できる。
【００１４】
前記マイクロホンアレイの周囲を撮影する撮影部と、前記撮影部で撮影した撮影画像を取得して画像処理を行う画像処理部と、をさらに備えるのがよい。
前記画像処理部は、前記びりつき音源推定部から前記びりつき音の到来方向をＭＵＳＩＣスペクトルとして受け取り、前記撮影画像と前記ＭＵＳＩＣスペクトルとを合成した合成画像を作成する。
【００１５】
このようにすると、びりつき音試験の試験者が合成画像を観察することで、びりつき音源を一目で把握できる。
【００１６】
また、本発明に係るくし型フィルタの設定方法は、びりつき音試験で用いるくし型フィルタの設定方法である。
このくし型フィルタの設定方法は、所望減衰レベル算出工程と、低減率算出工程と、線形位相フィルタ設計工程とを有する。
所望減衰レベル算出工程では、試験対象音のフーリエスペクトルを利用して所望減衰レベルを算出する。
低減率算出工程では、試験音の基本周波数および前記基本周波数の倍音成分の周波数における振幅を低減させるためのそれぞれの低減率を、前記所望減衰レベルから算出する。
線形位相フィルタ設計工程では、前記低減率に基づいて線形位相フィルタを作成する。
【００１７】
本発明に係るくし型フィルタの設定方法においては、試験音の基本周波数および基本周波数の倍音成分の周波数で好適なノッチゲインを設定することができる。そのため、本発明によって設定したくし型フィルタを用いてびりつき音試験を行うことで、試験対象音からびりつき音の成分を検出することができるので、びりつき音源を特定することができる。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、びりつき音の発生箇所（びりつき音源）を特定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の実施形態に係るびりつき音源探査システムの構成図である。
【図２】くし型フィルタの基本構造を示す図である。
【図３】くし型フィルタ（基本構造）の特性を示す図である。
【図４】本発明の実施形態に係るくし型フィルタの構造を示す図である。
【図５】びりつき音成分検出部のブロック図である。
【図６】暗騒音の例示である。
【図７】試験対象音の例示である。
【図８】所望減衰レベルの例示である。
【図９】フィルタＧの所望振幅周波数特性の例示である。
【図１０】フィルタＧの特性の例示である。
【図１１】くし型フィルタ（基本構造）を通過する前後における信号の周波数特性の例示である。
【図１２】本発明の実施形態に係るくし型フィルタを通過する前後における信号の周波数特性の例示である。
【図１３】びりつき音源推定部のブロック図である。
【図１４】全天球画像にＭＵＳＩＣスペクトルを重ねた合成画像のイメージ図である。
【図１５】本発明の実施形態に係るびりつき音源探査システムの動作を示すフローチャートである。
【図１６】試験者の耳を頼りに行う従来のびりつき音試験のイメージ図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、本発明の実施をするための形態を、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。各図は、本発明を十分に理解できる程度に、概略的に示してあるに過ぎない。よって、本発明は、図示例のみに限定されるものではない。なお、各図において、共通する構成要素や同様な構成要素については、同一の符号を付し、それらの重複する説明を省略する。
【００２１】
＜実施形態に係るびりつき音源探査システムの構成＞
図１を参照して、実施形態に係るびりつき音源探査システム１の構成について説明する。びりつき音源探査システム１は、びりつき音の発生箇所を特定するシステムである。びりつき音源探査システム１は、びりつき音が発生する様々な空間で使用することができ、びりつき音源探査システム１の適用対象は、建築物、車両など特に限定されるものではない。
【００２２】
びりつき音源探査システム１は、システム内で試験信号を生成し、試験信号と電気系（増幅器やスピーカ）の高調波歪みの影響する周波数（試験信号を基本周波数とする倍音成分）を解析対象から除外することで試験対象音から試験音の影響を取り除く。そして、試験音の影響を取り除いた試験対象音を用いて、びりつき音の発生検知、さらには発生位置の特定を行う。
【００２３】
ここで、試験音は、生成した試験信号（任意の周波数の正弦波）を、スピーカを用いて試験対象の空間に放出した音波（任意の周波数の純音）である。
また、試験対象音は、試験対象の空間に放出した試験音を、マイクロホンを用いて収録した音（観測音）である。びりつき音が発生する空間の場合、試験対象音には試験音の他にびりつき音が含まれる。さらに、試験対象の空間で環境音が発生している場合、試験対象音には環境音が含まれる。
なお、以下では、システム内の「○○信号」を「○○音」（例えば、「試験音」や「試験対象音」）で表記する場合がある。
【００２４】
図１に示すように、びりつき音源探査システム１は、信号発生部２と、マイクロホンアレイ３と、Ａ／Ｄ変換器４と、信号処理部５と、画像処理部６と、全天球カメラ７と、表示部８とを備えている。信号処理部５および画像処理部６は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）によるプログラム実行処理や、専用回路等により実現される。
【００２５】
全天球カメラ７は、撮影部の一例であり、試験対象の空間の画像（特に、マイクロホンアレイ３の周囲）を撮影する。ここでの全天球カメラ７は、上下左右全方位の３６０度画像を撮影できる。
表示部８は、例えば、ディスプレイであり、全天球カメラ７で撮影した画像を表示できる。
【００２６】
信号発生部２は、純音生成部２１と、スピーカ２２とを備えている。純音生成部２１は任意の周波数の試験信号を生成し、スピーカ２２は生成した試験信号を純音（試験音）として放射する。発生する純音の周波数情報は、信号発生部２によって信号処理部５へ送られる。
【００２７】
マイクロホンアレイ３は、３次元的に配置された複数のマイクロホンＭから構成される。マイクロホンＭは、例えば、無指向性のマイクロホンである。各々のマイクロホンＭは、観測信号をＡ／Ｄ変換器４に出力する。つまり、マイクロホンアレイ３は、マイクロホンＭの数分だけのアナログ観測信号をＡ／Ｄ変換器４に出力する。本実施形態では、マイクロホンアレイ３を用いて、試験対象音および暗騒音の二つの音を収録する。暗騒音は、スピーカ２２から試験音を放射していないときに存在する音であり、例えば、試験対象の空間で発生する環境音が含まれる。
【００２８】
Ａ／Ｄ変換器４は、マイクロホンアレイ３からマイクロホンＭの数分のアナログ観測信号を受け付け、受けたアナログ観測信号に対してアナログ／デジタル変換を行う。そして、Ａ／Ｄ変換器４は、デジタル観測信号を信号処理部５に出力する。
【００２９】
信号処理部５は、試験対象音に含まれるびりつき音の成分のみに着目して、びりつき音の到来方向の推定を行う。信号処理部５には、Ａ／Ｄ変換器４でアナログ／デジタル変換された試験対象音および暗騒音のデジタル観測信号と、信号発生部２で生成された純音（試験音）の周波数情報と、が入力される。信号処理部５は、びりつき音成分検出部５１と、びりつき音源推定部５２とを備えている。
【００３０】
びりつき音成分検出部５１は、試験音とびりつき音が混合した試験対象音から試験音成分を除去する。本実施形態では、くし型フィルタを用いて試験音成分を除去する。くし型フィルタは、信号にそれ自身を遅延させたものを加算することで干渉させるフィルタ回路の一種である。くし型フィルタの基本構造を図２に示し、また、くし型フィルタの特性を図３に示す。図３に示すように、一定の周波数間隔にノッチができるので、ノイズ除去等にくし型フィルタを利用できる。図２中のｘ（ｎ）は入力信号であり、ｙ（ｎ）は出力信号である。また、図２中の「ｂ」は、帯域幅を決定するパラメータであり、「ｇ」は、ノッチゲインを決定するパラメータである。ノッチ周波数ｆmは、遅れ系のパラメータＮ（「遅れ時間Ｎ」と表記する場合もある）に依存する。図３では、第１ノッチ周波数ｆ1，第２ノッチ周波数ｆ2，第３ノッチ周波数ｆ3，第４ノッチ周波数ｆ4を表示している。
【００３１】
ノッチゲインを決定するパラメータgは「０≦ｇ≦１」の値を取り、「１」に近づくほど小さなノッチゲインとなり、「０」に近づくほど大きなノッチゲインとなる。試験対象音から試験音成分を除去することを考えた場合、各離散周波数で一定値のパラメータgを設定すると除去しきれない成分や過度に除去してしまう成分が出現する。このような現象を防ぐためには、各離散周波数のびりつき音成分の大きさに合わせたノッチゲインを設定する必要がある。そこで、本実施形態では、図４に示すくし型フィルタ５１ｆを用いる。図４に示すくし型フィルタ５１ｆは、図２に示す構造に比べて、「ｇ」にあたる部分をフィルタＧに置換し、因果律を守るため（Ｇのフィルタ長／２−１）の遅延器Ｐを挿入している。
【００３２】
図５を参照して、びりつき音成分検出部５１について説明する。びりつき音成分検出部５１は、くし型フィルタ設計部５１ａと、くし型フィルタ５１ｆと、極大値検出部５１ｇとを備えている。
【００３３】
くし型フィルタ設計部５１ａは、試験対象音から試験音成分を適切に除去できるように、くし型フィルタ５１ｆの設計を行う。くし型フィルタ設計部５１ａによるくし型フィルタ５１ｆの設計は、くし型フィルタ５１ｆに試験対象音を通過させる前に行われればよい。くし型フィルタ設計部５１ａは、パラメータＮ決定部５１ｂと、所望減衰レベル算出部５１ｃと、所望振幅周波数特性算出部５１ｄと、線形位相フィルタＧ設計部５１ｅとを備えている。
【００３４】
パラメータＮ決定部５１ｂは、図４に示すパラメータＮの決定に関連する機能である。前記説明した通り、ノッチ周波数ｆmはパラメータＮに依存するので、パラメータＮ決定部５１ｂは、ノッチ周波数ｆmの決定に関連する機能であるともいえる。また、所望減衰レベル算出部５１ｃ、所望振幅周波数特性算出部５１ｄおよび線形位相フィルタＧ設計部５１ｅは、図４に示すフィルタＧの設計に関連する機能である。なお、本実施形態では、パラメータｂには固定値を設定する。
【００３５】
くし型フィルタ５１ｆの目的は、試験対象音に含まれるびりつき音成分に影響を与えずに、試験音成分を除去することにある。除去する試験音成分（試験音の基本周波数および倍音成分）を正確に特定できていると仮定した場合、帯域幅を狭くしても適切に試験音成分のみを除去できる。図１に示すように、びりつき音源探査システム１では、システム内で試験音を生成しているので除去する試験音成分が既知であり、くし型フィルタ設計部５１ａが試験音の周波数情報を取得するので、帯域幅を狭くできる。パラメータｂは「−１＜ｂ＜１」の値を取り、「１」に近づくほど帯域幅は狭くなり、「−１」に近づくほど帯域幅は広くなる。本実施形態では、くし型フィルタ５１ｆのパラメータｂに「１」に近い固定値を設定する。
【００３６】
パラメータＮ決定部５１ｂは、試験音の周波数情報を取得し、取得した試験音の周波数情報からノッチ周波数ｆmに関するパラメータ（遅れ時間）Ｎを決定する。ノッチ周波数ｆmと遅れ時間Ｎとの関係は以下の式（１）で表される。
fm= m / N (m = 0,1,・・・, N/2)  ・・・式（１）
第１ノッチ周波数ｆ1に着目した場合、第１ノッチ周波数ｆ1と遅れ時間Ｎとの関係性は、以下の式（２）となり、第１ノッチ周波数ｆ1が分かればパラメータＮの適切な値を決定できる。
f1= 1 / N   ・・・式（２）
試験音成分（試験音の基本周波数および倍音成分）を除去することを考えた場合、第１ノッチ周波数ｆ1と試験音の周波数とを一致させる必要がある。そして、図１に示すように、びりつき音源探査システム１では、システム内で試験音を生成しているために試験音の周波数は既知である。そのため、パラメータＮ決定部５１ｂが試験音の周波数情報を取得することで第１ノッチ周波数ｆ1についても必然的に既知となり、パラメータＮ決定部５１ｂは、上記式（２）に基づいて、くし型フィルタ５１ｆのパラメータＮを設定する。
【００３７】
所望減衰レベル算出部５１ｃは、暗騒音および試験対象音を取得し、取得した暗騒音および試験対象音から所望減衰レベルＡ（図８参照）を算出する。具体的には、所望減衰レベル算出部５１ｃは、暗騒音を周波数解析し、暗騒音のフーリエスペクトルであるノイズフロアＸ（図６参照）を算出する。また、所望減衰レベル算出部５１ｃは、試験対象音を周波数解析し、試験対象音のフーリエスペクトルである振幅周波数特性Ｙ（図７参照）を算出する。ここでは、「７９Ｈｚ」の試験音を放射した場合を例示しているので、図７に示す試験対象音の振幅周波数特性Ｙは、「７９Ｈｚ」および「７９Ｈｚ」の倍音成分の音圧レベルが高くなっている。また、図６に示すノイズフロアＸから分かるように、特に「０〜２００Ｈｚ」の音圧レベルが高くなっている。
【００３８】
また、所望減衰レベル算出部５１ｃは、試験対象音の振幅周波数特性ＹからノイズフロアＸの値を差引き、「−１」を乗算して所望減衰レベルＡ（図８参照）を算出する。なお、所望減衰レベル算出部５１ｃは、ノイズフロアＸから試験対象音の振幅周波数特性Ｙの値を減算して所望減衰レベルＡ（図８参照）を算出してもよい。これにより、所望減衰レベルＡは、暗騒音の影響が除かれた減衰量となる。
【００３９】
所望振幅周波数特性算出部（低減率算出部）５１ｄは、所望減衰レベルＡ（図８参照）をリニア表示に変更し、試験信号の基本周波数および基本周波数の倍音成分の離散周波数で所望減衰レベルＡを満足する所望振幅周波数特性Ｂ（図９参照）を設定する。リニア表示は、減衰量を対数ではなく均等に表示したものであり、リニア表示への変更とは、例えば、音圧レベル（デシベル表示）が「−６ｄＢ」となると、音圧が半分になることである。ここでは、「７９Ｈｚ」の試験音を放射した場合を例示しているので、「７９Ｈｚ」および「７９Ｈｚ」の倍音成分（図８の減衰レベルが落ち込んでいる部分）の離散周波数で所望振幅周波数特性Ｂを設定している。そのため、図８に示す所望減衰レベルＡの基本周波数および倍音成分の離散周波数を示す点ａn（図８では、ａ1〜ａ5を表示）は、図９の所望振幅周波数特性Ｂの点ｂn（図９では、ｂ1〜ｂ5を表示）に対応している。所望振幅周波数特性Ｂの点ｂnの縦軸の値は、試験対象音をどの程度だけ低減させればよいかを示す係数（低減率）であり、図３のノッチ周波数ｆmのノッチゲインに相当する。そのため、図８に示す所望減衰レベルＡの減衰量が大きいものほど所望振幅周波数特性Ｂの縦軸の値は小さくなっている。
【００４０】
線形位相フィルタＧ設計部５１ｅは、図９に示す所望振幅周波数特性Ｂを満たし、線形位相のフィルタＧを作成する。フィルタＧの特性を図１０に例示する。ここでのフィルタＧは、図１０に示すように、正規化周波数が「０．０９」以上の振幅を固定値「０．２」としている。また、フィルタＧは、図１０に示す位相特性Ｃを有する。
【００４１】
くし型フィルタ設計部５１ａは、「１」に近い固定値であるパラメータｂ、パラメータＮ決定部５１ｂで算出したパラメータＮ、線形位相フィルタＧ設計部５１ｅで作成した線形位相のフィルタＧをくし型フィルタ５１ｆに設定する。これにより、びりつき音源探査システム１を設置した空間および使用する試験音に適したくし型フィルタ５１ｆが完成する。試験対象音がくし型フィルタ５１ｆを通過することで試験音成分が離散周波数ごとに適切なゲインで除去される（試験対象音における基本周波数と倍音成分がノイズフロアまで差し引かれる）ため、試験対象信号から試験音が除去される。
【００４２】
試験対象音が図２に示すくし型フィルタ（基本構造）を通過する前後の信号の周波数特性（フーリエスペクトル）を図１１に示し、また、試験対象音が図４に示すくし型フィルタ５１ｆを通過する前後の信号の周波数特性（フーリエスペクトル）を図１２に示す。図１１および図１２における点線のグラフがフィルタを通過する前の入力信号ｘ（ｎ）を示し、実線のグラフがフィルタを通過した後の出力信号ｙ（ｎ）を示す。
図１１に示すように、くし型フィルタ（基本構造）では試験対象音から試験音成分を過度に除去している帯域（例えば、０．２４ｋＨｚ、０．８７ｋＨｚ、１．３４ｋＨｚなど）がある。一方、図１２に示すように、くし型フィルタ５１ｆでは試験対象音から試験音成分を過度に除去している帯域がほとんどないのが分かる。
【００４３】
図５に示す極大値検出部５１ｇは、くし型フィルタ５１ｆを通過した試験対象音を任意のフレーム長でフーリエ変換し、振幅周波数特性（フーリエスペクトル）を算出する。また、極大値検出部５１ｇは、振幅周波数特性の極大値を「０Ｈｚ」から解析上限周波数の範囲で検出する。極大値検出部５１ｇは、検出された離散周波数をびりつき音成分であるとして、解析対象周波数に設定する。なお、細かいピークを検出しないよう、隣接する隣接する極大値間の振幅の差が所定値以上（例えば、「１０ｄＢ以上」）の鋭いピークのみを検出し、解析対象の離散周波数とする。
【００４４】
図１に示すびりつき音源推定部５２は、極大値検出部５１ｇ（図５参照）で算出した解析対象周波数を用いて、びりつき音源の位置を推定する。びりつき音源推定部５２は、試験対象音および極大値検出部５１ｇで算出した解析対象周波数を受け付ける。そして、びりつき音源推定部５２は、びりつき音の到来方向の推定値（水平角φ、仰角θ）やＭＵＳＩＣスペクトルを画像処理部６に出力する。なお、びりつき音源推定部５２が出力する情報は、びりつき音の位置を特定できるものであればよく、びりつき音の到来方向の推定値やＭＵＳＩＣスペクトルはあくまで例示である。なお、びりつき音の到来方向の推定値（水平角φ、仰角θ）およびＭＵＳＩＣスペクトルの何れか一方のみを出力してもよい。
【００４５】
びりつき音源推定部５２は、ＭＵＳＩＣアルゴリズムによりびりつき音源の位置を推定することができる一般的な構成であってよい。ここでのびりつき音源推定部５２は、フレーム処理部５２ａと、ＦＦＴ（Fast Fourier Transformation）５２ｂと、観測空間相関行列算出部５２ｃと、固有値分解部５２ｄと、ＭＵＳＩＣスペクトル算出部５２ｅと、到来方向推定部５２ｆと、モデル空間相関行列記憶部５２ｇと、到来方向記憶部５２ｈとからなる。なお、ここでのびりつき音源推定部５２の構成は、あくまで例示である。
【００４６】
フレーム処理部５２ａは、Ａ／Ｄ変換器４から出力されるマイクロホン数分のデジタル観測信号（試験対象音）を、びりつき音成分検出部５１と同一のフレーム長でフレーム化する（例えば、１フレームは４ミリ秒）。
ＦＦＴ５２ｂは、ＦＦＴ処理（高速フーリエ変換処理）を施し、フレーム化された各々のデジタル観測信号（試験対象音）から観測信号ベクトルを算出する。
【００４７】
観測空間相関行列算出部５２ｃは、ＦＦＴ５２ｂから得られた観測信号ベクトルと、過去の相関行列とに基づいて現在の観測空間相関行列を算出する。この際に、観測空間相関行列算出部５２ｃは、びりつき音成分検出部５１で算出した解析対象周波数である離散周波数でのみ観測空間相関行列を算出する。
固有値分解部５２ｄは、現在の観測空間相関行列を固有値分解し、値の大きな固有値以外の固有値に対応するノイズレベル固有ベクトルを求める。
【００４８】
ＭＵＳＩＣスペクトル算出部５２ｅは、事前にモデル空間相関行列記憶部５２ｇに保存されたモデル空間相関行列と、固有値分解部５２ｄで算出したノイズレベル固有ベクトルとに基づいてＭＵＳＩＣスペクトルを算出する。算出されたＭＵＳＩＣスペクトルは、到来方向推定部５２ｆおよび画像処理部６に出力される。
到来方向推定部５２ｆは、解析対象周波数領域（ビン）で求められる推定方向を平均し、そのピーク値を最終的な到来方向推定値とする。
【００４９】
モデル空間相関行列記憶部５２ｇには、モデル空間相関行列が記憶される。モデル空間相関行列は、一つのマイクロホンＭを基準とした各マイクロホンＭの出力の位相差により得られる行列である。
到来方向記憶部５２ｈには、推定した到来方向推定値が記憶される。
【００５０】
画像処理部６は、全天球画像補正部６１と、画像合成部６２とを備えている。
全天球画像補正部６１は、全天球カメラ７で撮影した全天球画像を平面画像に補正する。
画像合成部６２は、補正後の全天球画像にＭＵＳＩＣスペクトルをコンター図で表示した画像を合成する。画像合成部６２で合成した画像のイメージを図１４に示す。図１４では、全天球画像の右側にびりつき音の発生箇所Ｅ（びりつき音源）が存在している。画像処理部６は、びりつき音の到来方向の推定値（水平角φ、仰角θ）や合成した画像を表示部８に表示する。
【００５１】
＜実施形態に係るびりつき音源探査システムの動作＞
図１５（適宜、図１，図５，図１３参照）を参照して、びりつき音源探査システム１の動作を説明する。図１５に示すように、びりつき音源探査システム１の動作は、主に「くし型フィルタ作成工程（ステップＳ１０）」と、「びりつき音源探査工程（ステップＳ２０）」とがある。
【００５２】
（くし型フィルタ作成工程（ステップＳ１０））
最初に、びりつき音源探査システム１は、マイクロホンアレイ３（図１参照）を用いて空間内の暗騒音を取得（録音）する（ステップＳ１１）。また、びりつき音源探査システム１は、全天球カメラ７（図１参照）を用いて空間内の全天球画像を取得（撮影）する（ステップＳ１２）。続いて、信号発生部２（図１参照）は、特定の周波数Ｆ（Ｈｚ）で試験音を生成し、スピーカ２２から試験音を放射する（ステップＳ１３）。特定の周波数Ｆは、試験対象の空間内でびりつき音が発生する周波数であり、例えば、スピーカ２２から試験音（純音）を出力した状態で、試験者が純音の周波数を変更（掃引）することで周波数Ｆを特定する。そして、びりつき音源探査システム１は、マイクロホンアレイ３を用いて試験対象音を取得（録音）する（ステップＳ１４）。このとき、信号発生部２は、生成した試験音の周波数情報を信号処理部５に対して通知する。
【００５３】
次に、くし型フィルタ設計部５１ａ（図５参照）は、試験音の周波数情報（ここでは、周波数Ｆ（Ｈｚ））を取得し、取得した試験音の周波数情報からくし型フィルタ５１ｆのノッチ周波数ｆmに関するパラメータＮを決定する（ステップＳ１５）。
【００５４】
また、くし型フィルタ設計部５１ａ（図５参照）は、試験対象音を周波数解析して振幅周波数特性Ｙ（図７参照）を算出し（ステップＳ１６）、さらに、暗騒音を周波数解析してノイズフロアＸ（図６参照）を算出する（ステップＳ１７）。続いて、くし型フィルタ設計部５１ａは、ノイズフロアＸから振幅周波数特性Ｙを減算し、所望減衰レベルＡ（図８参照）を算出する（ステップＳ１８）。そして、くし型フィルタ設計部５１ａは、所望減衰レベルＡを満足するフィルタＧの所望振幅周波数特性Ｂ（図９参照）を設定し、所望振幅周波数特性Ｂを満たす線形位相のフィルタＧを作成する（ステップＳ１９）。
なお、ステップＳ１８は「所望減衰レベル算出工程」に対応し、ステップＳ１９は「低減率算出工程」および「線形位相フィルタ設計工程」に対応する。
【００５５】
これにより、びりつき音源探査システム１を設置した空間および使用する試験音に適したくし型フィルタ５１ｆ（図５参照）が完成する。なお、ステップＳ１５の「パラメータＮの決定」に関する処理と、ステップＳ１６〜Ｓ１９の「線形位相フィルタＧの作成」に関する処理とは、処理の順番は特に限定されない。つまり、ステップＳ１６〜Ｓ１９の処理をステップＳ１５の処理よりも先に行ってもよいし、また、ステップＳ１５の処理とステップＳ１６〜Ｓ１９の処理とを同時に行ってもよい。
【００５６】
（びりつき音源探査工程（ステップＳ２０））
びりつき音成分検出部５１（図５参照）は、ステップＳ１０で作成したくし型フィルタ５１ｆに試験対象音を通過させ、くし型フィルタ５１ｆを通過した試験対象音を任意のフレーム長でフーリエ変換して振幅周波数特性を算出する（ステップＳ２１）。また、びりつき音成分検出部５１（特に、極大値検出部５１ｇ）は、振幅周波数特性の極大値を検出し、検出した極大値の離散周波数を解析対象周波数として設定する（ステップＳ２２）。
【００５７】
次に、びりつき音源推定部５２は、試験対象音を周波数解析し（ステップＳ２３）、解析対象周波数の空間相関行列を演算する（ステップＳ２４）。続いて、びりつき音源推定部５２は、空間相関行列を固有値分解し、値の大きな固有値以外の固有値に対応するノイズレベル固有ベクトルを求める（ステップＳ２５）。また、びりつき音源推定部５２は、モデル空間相関行列と算出したノイズレベル固有ベクトルとに基づいて基準化ＭＵＳＩＣスペクトルを演算する（ステップＳ２６）。
【００５８】
次に、画像処理部６は、基準化ＭＵＳＩＣスペクトルと全天球画像とを合成する（ステップＳ２７）。合成した画像やびりつき音の到来方向の推定値（水平角φ、仰角θ）を表示部８に表示することで、試験者は、びりつき音の発生箇所を特定することができる。
【００５９】
以上のように、本実施形態に係るびりつき音源探査システム１は、試験音の基本周波数および基本周波数の倍音成分の離散周波数で好適なノッチゲインをくし型フィルタ５１ｆに設定する。そのため、びりつき音試験において、試験対象音からびりつき音の成分を検出することができるので、びりつき音源を特定することができる。
【００６０】
また、本実施形態に係るびりつき音源探査システム１は、全天球画像とＭＵＳＩＣスペクトルとを合成した合成画像を作成する。そのため、びりつき音試験の試験者が合成画像を観察することで、びりつき音源を一目で把握できる。
【００６１】
［変形例］
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、特許請求の範囲の趣旨を変えない範囲で実施することができる。実施形態の変形例を以下に例示する。
【００６２】
試験対象の空間での暗騒音がびりつき音の探査に影響がない程度に十分小さい場合には、暗騒音に関する処理を省略することができる。
【００６３】
また、びりつき音源探査システム１の処理の一部を他の装置で行うこともできる。例えば、信号処理部５や画像処理部６の処理をネットワークを介して通信可能に接続されるサーバで行ってもよい。
【符号の説明】
【００６４】
１      びりつき音源探査システム
２      信号発生部
２１    純音生成部
２２    スピーカ
３      マイクロホンアレイ
４      Ａ／Ｄ変換部
５      信号処理部
５１    びりつき音成分検出部
５１ａ  くし型フィルタ設計部
５１ｂ  パラメータＮ決定部
５１ｃ  所望減衰レベル算出部
５１ｄ  所望振幅周波数特性算出部（低減率算出部）
５１ｅ  線形位相フィルタＧ設計部（線形位相フィルタ設計部）
５１ｆ  くし型フィルタ
５１ｇ  極大値検出部
５２    びりつき音源推定部
５２ｅ  ＭＵＳＩＣスペクトル算出部
６      画像処理部
６１    全天球画像補正部
６２    画像合成部
７      全天球カメラ（撮影部）
８      表示部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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