(57)【要約】【課題】集音装置と音源との距離を容易に推定できる情報処理方法を提供する。【解決手段】情報処理方法は、集音装置１００が集音した音を示す音信号を取得し（ステップＳ１１）、取得した音信号から集音装置１００が集音した音の音量を計算し（ステップＳ１２）、取得した音信号から集音装置１００が集音した音の音源２００の種類を識別し（ステップＳ１３）、音源の種類と当該音源から所定距離における当該音源からの音の音量である標準音量とが予め対応付けられたデータベース４１における、識別した種類に対応する標準音量と、計算した音量とに基づいて、集音装置１００と集音装置１００が集音した音の音源２００との距離を推定し（ステップＳ１４）、推定結果を出力する（ステップＳ１５）。【選択図】図２
2020034542.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
集音装置が集音した音を示す音信号を取得し、
取得した前記音信号から前記集音装置が集音した音の音量を計算し、
取得した前記音信号から前記集音装置が集音した音の音源の種類を識別し、
音源の種類と当該音源から所定距離における当該音源からの音の音量である標準音量とが予め対応付けられたデータベースにおける、識別した前記種類に対応する標準音量と、計算した前記音量とに基づいて、前記集音装置と前記集音装置が集音した音の音源との距離を推定し、
推定結果を出力する、
情報処理方法。
【請求項２】
前記標準音量に対する計算した前記音量の減衰量と前記距離との予め定められた関係式に基づいて前記距離を推定する、
請求項１に記載の情報処理方法。
【請求項３】
任意の音を示す音信号を入力データとし、当該任意の音の音源の種類を正解データとして学習させた学習モデルと、取得した前記音信号とから前記集音装置が集音した音の音源の種類を識別する、
請求項１又は２に記載の情報処理方法。
【請求項４】
取得した前記音信号から前記集音装置が集音した音の音源の種類を識別できない場合に、さらに、当該音信号の特徴量を算出し、
前記集音装置と前記集音装置が集音した音の音源との距離を示す距離情報を取得し、
算出した前記特徴量と、前記標準音量として、取得した前記距離情報が示す距離における計算した前記音量とを対応付けて前記データベースに登録する、
請求項１〜３のいずれか１項に記載の情報処理方法。
【請求項５】
取得した前記音信号が複数の音源からの音を示す場合、音源ごとに前記音信号を分離し、
分離後の音信号のそれぞれについて、前記音量の計算、前記種類の識別、前記距離の推定、前記推定結果の出力を行う、
請求項１〜４のいずれか１項に記載の情報処理方法。
【請求項６】
前記識別した音源の種類が、可聴音を出力するものか非可聴音を出力するものかを判定し、
当該判定結果にも応じて、前記距離を推定する、
請求項１〜５のいずれか１項に記載の情報処理方法。
【請求項７】
前記標準音量に対する計算した前記音量の減衰量と前記距離との予め定められた関係式に基づいて前記距離を推定し、
前記関係式は、識別した前記種類が可聴音を出力するものである場合と、非可聴音を出力するものである場合とでそれぞれ予め定められる、
請求項６に記載の情報処理方法。
【請求項８】
前記集音装置は、複数のマイクロホンからなるマイクロホンアレイであり、
さらに、前記複数のマイクロホンのそれぞれが集音した音の集音時間差に基づいて当該音の音源の前記集音装置に対する方向を推定する、
請求項１〜７のいずれか１項に記載の情報処理方法。
【請求項９】
識別した音の音源の種類と、前記集音装置と当該音源との距離の推定結果との対応関係を、距離の推定を行うごとに蓄積し、
蓄積した前記対応関係と、前記集音装置と前記集音装置が集音した音の音源との距離の推定結果と、に基づいて、当該音源の種類の識別の精度を判定し、
前記判定の結果をフィードバックして、音源の種類の識別に用いる
請求項１〜８のいずれか１項に記載の情報処理方法。
【請求項１０】
集音装置が集音した音を示す音信号を取得する音信号取得部と、
取得された前記音信号から前記集音装置が集音した音の音量を計算する計算部と、
取得された前記音信号から前記集音装置が集音した音の音源の種類を識別する識別部と、
音源の種類と当該音源から所定距離における当該音源からの音の音量である標準音量とが予め対応付けられたデータベースにおける、識別された前記種類に対応する標準音量と、計算された前記音量とに基づいて、前記集音装置と前記集音装置が集音した音の音源との距離を推定する推定部と、
推定結果を出力する出力部と、を備える、
情報処理装置。
【請求項１１】
請求項１〜９のいずれか１項に記載の情報処理方法をコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、情報処理方法、情報処理装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
音源の位置（特にマイクロホンと音源との距離）を推定する技術が開示されている。例えば、特許文献１では、複数の互いに異なる位置に設置した複数のマイクロホンを用いた三角測量によって音源の位置を推定する技術が開示されている。また、例えば、特許文献２では、空間における各位置に音源を置いたときにマイクロホンが集音する音をそれぞれ予めデータベース化しておくことで、音源の位置を推定する技術が開示されている。このような技術によって音源の位置を推定できることで、例えば、マイクロホンが設置された空間（原音場）における音の環境を別の場所で再現することができる。例えば、遠隔でテレビ会議等を行う際に、相手方があたかも同じ部屋で話しているかのような環境を作り出すことができる。その他、例えばパブリックビューイング又はオンラインゲーム等においても当該技術は有用となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第４９２６０９１号公報
【特許文献２】特許第５０７９７６１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
例えば、上記特許文献１に開示された技術では、複数の位置に集音装置（マイクロホン）を設置する必要がある。また、上記特許文献２に開示された技術では、上記データベースを予め作成しておく必要があり、さらに、当該データベースは空間ごとに固有のものとなるため、空間ごとに上記データベースを作成する必要がある。つまり、上記特許文献１、２に開示された技術では、集音装置と音源との距離を推定するのに手間がかかるという問題がある。
【０００５】
そこで、本開示は、集音装置と音源との距離を容易に推定できる情報処理方法等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】
【０００６】
本開示の一態様に係る情報処理方法は、集音装置が集音した音を示す音信号を取得し、取得した前記音信号から前記集音装置が集音した音の音量を計算し、取得した前記音信号から前記集音装置が集音した音の音源の種類を識別し、音源の種類と当該音源から所定距離における当該音源からの音の音量である標準音量とが予め対応付けられたデータベースにおける、識別した前記種類に対応する標準音量と、計算した前記音量とに基づいて、前記集音装置と前記集音装置が集音した音の音源との距離を推定し、推定結果を出力する。
【０００７】
なお、これらの包括的または具体的な側面は、システム、装置、方法、記録媒体、または、コンピュータプログラムで実現されてもよく、システム、装置、方法、記録媒体、および、コンピュータプログラムの任意な組み合わせで実現されてもよい。
【発明の効果】
【０００８】
本開示に係る情報処理方法等によれば、集音装置と音源との距離を容易に推定できる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、実施の形態１に係る情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図２】図２は、実施の形態１に係る情報処理装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図３】図３は、データベースの一例を示す表である。
【図４】図４は、実施の形態２に係る情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図５】図５は、実施の形態２に係る情報処理装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図６】図６は、実施の形態３に係る情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図７】図７は、実施の形態４に係る情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図８】図８は、実施の形態５に係る情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図９】図９は、実施の形態６に係る情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
本開示の一態様に係る情報処理方法は、集音装置が集音した音を示す音信号を取得し、取得した前記音信号から前記集音装置が集音した音の音量を計算し、取得した前記音信号から前記集音装置が集音した音の音源の種類を識別し、音源の種類と当該音源から所定距離における当該音源からの音の音量である標準音量とが予め対応付けられたデータベースにおける、識別した前記種類に対応する標準音量と、計算した前記音量とに基づいて、前記集音装置と前記集音装置が集音した音の音源との距離を推定し、推定結果を出力する。
【００１１】
これによれば、様々な種類の音源の音について標準音量を測定して予めデータベースを生成しておけば、あとは、音源の距離の推定を行う空間において、集音装置が集音した音の音量を計算し、また、当該音の音源の種類を識別するだけで、集音装置と音源との距離を容易に推定できる。
【００１２】
また、前記標準音量に対する計算した前記音量の減衰量と前記距離との予め定められた関係式に基づいて前記距離を推定してもよい。
【００１３】
これによれば、音量の減衰量と距離には関係性があるため、当該関係性を示す予め定められた関係式を用いることで、集音装置と音源との距離をより容易に推定できる。
【００１４】
また、任意の音を示す音信号を入力データとし、当該任意の音の音源の種類を正解データとして学習させた学習モデルと、取得した前記音信号とから前記集音装置が集音した音の音源の種類を識別してもよい。
【００１５】
これによれば、機械学習された学習モデルを用いることで、集音装置が集音した音の音源の種類を容易に識別できる。
【００１６】
また、取得した前記音信号から前記集音装置が集音した音の音源の種類を識別できない場合に、さらに、当該音信号の特徴量を算出し、前記集音装置と前記集音装置が集音した音の音源との距離を示す距離情報を取得し、算出した前記特徴量と、前記標準音量として、取得した前記距離情報が示す距離における計算した前記音量とを対応付けて前記データベースに登録してもよい。
【００１７】
これによれば、識別できなかった種類の音源について、当該音源の音の特徴量と標準音量とがデータベース化されるため、以降は、集音装置と当該特徴量を有する音の音源との距離を推定できるようになる。
【００１８】
また、取得した前記音信号が複数の音源からの音を示す場合、音源ごとに前記音信号を分離し、分離後の音信号のそれぞれについて、前記音量の計算、前記種類の識別、前記距離の推定、前記推定結果の出力を行ってもよい。
【００１９】
これによれば、複数の音源のそれぞれについて、集音装置との距離を容易に推定できる。
【００２０】
また、前記識別した音源の種類が、可聴音を出力するものか非可聴音を出力するものかを判定し、当該判定結果にも応じて、前記距離を推定してもよい。具体的には、前記標準音量に対する計算した前記音量の減衰量と前記距離との予め定められた関係式に基づいて前記距離を推定し、前記関係式は、識別した前記種類が可聴音を出力するものである場合と、非可聴音を出力するものである場合とでそれぞれ予め定められていてもよい。
【００２１】
これによれば、集音装置と可聴音を出力する音源との距離、及び、集音装置と非可聴音を出力する音源との距離をそれぞれ推定できる。
【００２２】
また、前記集音装置は、複数のマイクロホンからなるマイクロホンアレイであり、さらに、前記複数のマイクロホンのそれぞれが集音した音の集音時間差に基づいて当該音の音源の前記集音装置に対する方向を推定してもよい。
【００２３】
これによれば、集音装置が集音した音の音源と集音装置との距離、及び、当該音源の集音装置に対する方向から当該音源の正確な位置を推定できる。
【００２４】
また、識別した音の音源の種類と、前記集音装置と当該音源との距離の推定結果との対応関係を、距離の推定を行うごとに蓄積し、蓄積した前記対応関係と、前記集音装置と前記集音装置が集音した音の音源との距離の推定結果と、に基づいて、当該音源の種類の識別の精度を判定し、前記判定の結果をフィードバックして、音源の種類の識別に用いてもよい。
【００２５】
これによれば、音源の種類の識別の精度を向上させることができる。
【００２６】
本開示の一態様に係る情報処理装置は、集音装置が集音した音を示す音信号を取得する音信号取得部と、取得された前記音信号から前記集音装置が集音した音の音量を計算する計算部と、取得された前記音信号から前記集音装置が集音した音の音源の種類を識別する識別部と、音源の種類と当該音源から所定距離における当該音源からの音の音量である標準音量とが予め対応付けられたデータベースにおける、識別された前記種類に対応する標準音量と、計算された前記音量とに基づいて、前記集音装置と前記集音装置が集音した音の音源との距離を推定する推定部と、推定結果を出力する出力部と、を備える。
【００２７】
これによれば、集音装置と音源との距離を容易に推定できる情報処理装置を提供できる。
【００２８】
本開示の一態様に係るプログラムは、上記の情報処理方法をコンピュータに実行させるプログラムである。
【００２９】
これによれば、集音装置と音源との距離を容易に推定できるプログラムを提供できる。
【００３０】
以下、実施の形態について、図面を参照しながら具体的に説明する。
【００３１】
なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的または具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、構成要素、構成要素の配置位置および接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本開示を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。
【００３２】
（実施の形態１）
以下、図１から図３を用いて実施の形態１について説明する。
【００３３】
図１は、実施の形態１に係る情報処理装置１の構成の一例を示すブロック図である。なお、図１には、集音装置１００と、集音装置１００が設置された空間において、集音装置１００とｄ［ｍ］離れた位置で発生した音の音源２００も示している。
【００３４】
情報処理装置１は、集音装置１００と集音装置１００が集音した音の音源２００との距離を推定するための装置である。情報処理装置１は、集音装置１００が設けられた空間の周辺に設けられたコンピュータ、又は、当該空間とは異なる場所に設けられたサーバ装置等である。また、情報処理装置１は集音装置１００と一体に設けられてもよく、例えば、ポータブル機器であってもよい。つまり、集音装置１００と一体に設けられた情報処理装置１を持ち運びながら、集音装置１００の位置つまり現在位置と音源２００との距離の推定が行われてもよい。
【００３５】
集音装置１００は、例えば、１つのマイクロホンである。集音装置１００は、集音した音を音信号（電気信号）に変換して情報処理装置１へ出力する。集音装置１００は、音源の距離の推定が行われる空間（部屋等）に設置される。集音装置１００と情報処理装置１とは有線又は無線により接続される。
【００３６】
図１に示されるように、情報処理装置１は、音信号取得部１０、計算部２０、識別部３０、学習モデル３１、推定部４０、データベース４１及び出力部５０を備える。情報処理装置１は、プロセッサ（マイクロプロセッサ）、ユーザインタフェース、通信インタフェース（図示しない通信回路等）及びメモリ等を含むコンピュータである。ユーザインタフェースは、例えば、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙ）等のディスプレイ、又は、キーボード、タッチパネル等の入力装置を含む。メモリは、ＲＯＭ、ＲＡＭ等であり、プロセッサにより実行される制御プログラム（コンピュータプログラム）を記憶することができる。なお、情報処理装置１は、１つのメモリを有していてもよく、また、複数のメモリを有していてもよい。１つ又は複数のメモリには、後述する学習モデル３１及びデータベース４１が記憶される。
【００３７】
プロセッサが制御プログラムに従って動作することにより、プロセッサが有する機能構成要素である音信号取得部１０、計算部２０、識別部３０、推定部４０及び出力部５０が実現される。また、プロセッサが、制御プログラムに従って動作することにより、通信インタフェース及びユーザインタフェース等を制御する処理が行われる。なお、後述する実施の形態２〜５における音信号取得部１０ａ、識別部３０ａ、推定部４０ａ、４０ｂ、算出部６０、距離情報取得部７０、登録部８０、判定部９０についても、プロセッサが制御プログラムに従って動作することにより実現される。
【００３８】
音信号取得部１０、計算部２０、識別部３０、学習モデル３１、推定部４０、データベース４１及び出力部５０について、図２を用いて説明する。
【００３９】
図２は、実施の形態１に係る情報処理装置１の動作の一例を示すフローチャートである。
【００４０】
まず、音信号取得部１０は、集音装置１００が集音した音を示す音信号を取得する（ステップＳ１１）。具体的には、情報処理装置１が備える通信インタフェースが集音装置１００から出力（送信）された音信号を受信することで、音信号取得部１０は、当該音信号を取得する。なお、集音装置１００が集音した音は音源２００からの音とする。
【００４１】
次に、計算部２０は、音信号取得部１０に取得された音信号から集音装置１００が集音した音の音量を計算する（ステップＳ１２）。音量の計算については、一般的になされていることであるため詳細な説明は省略するが、例えば、音信号（電気信号）が示す振幅等から計算することができる。
【００４２】
次に、識別部３０は、音信号取得部１０に取得された音信号から集音装置１００が集音した音の音源２００の種類を識別する（ステップＳ１３）。例えば、識別部３０は、任意の音を示す音信号を入力データとし当該任意の音の音源の種類を正解データとして学習させた学習モデル３１と、音信号取得部１０に取得された音信号とから集音装置１００が集音した音の音源２００の種類を識別する。なお、音信号は周波数スペクトル等に変換されて入力データとして用いられてもよい。また、学習モデル３１は、例えば、ニューラルネットワーク等である。以下、例えば、音源の種類として「男性の声」を学習させる場合について説明する。
【００４３】
まず、任意の音として男性の声を示すものとわかっている音信号を数多く準備する。そして、準備したこれらの男性の声を示す音信号を入力データとして学習モデル３１に入力していき、正解が「男性の声」となるように学習モデル３１に学習させる。これにより、学習が完了した学習モデル３１に種類が未知である音信号を入力した場合に、当該種類が「男性の声」であるときには、学習モデル３１から正解として「男性の声」が出力されるようになる。
【００４４】
また、図２では、音量の計算が行われた後に音源２００の種類の識別が行われるが、音源２００の種類の識別が行われた後に音量の計算が行われてよい。つまり、ステップＳ１２及びステップＳ１３が行われる順序が逆であってもよい。また、音量の計算と音源２００の種類の識別とが並行して行われてもよい。
【００４５】
次に、推定部４０は、音源の種類と当該音源から所定距離における当該音源からの音の音量である標準音量とが予め対応付けられたデータベース４１における、識別部３０に識別された種類に対応する標準音量と、計算部２０に計算された音量とに基づいて、集音装置１００と集音装置１００が集音した音の音源２００との距離を推定する（ステップＳ１４）。ここで、データベース４１について図３を用いて説明する。
【００４６】
図３は、データベース４１の一例を示す表である。
【００４７】
一般的に、音源の種類によってその音の音量はある程度決まっている。そこで、様々な種類の音源について、音源から所定距離における当該音源からの音の音量を標準音量として測定する。これにより、様々な音源の種類と標準音量とが対応付けられたデータベース４１を作成できる。図３には、所定距離を１ｍとしたときの、「男性の声」、「女性の声」、「車の騒音」、「掃除機の音」、「水の流れる音」の標準音量の一例が示されている。なお、人の声については、人によってその音量が異なるため、例えば、集音装置１００が設置された空間を使用する人の声について標準音量が測定されることで、人ごとに声と標準音量とが対応付けられてデータベース化されてもよい。
【００４８】
推定部４０は、具体的には、標準音量に対する計算部２０に計算された音量の減衰量と、集音装置１００と集音装置１００が集音した音の音源との距離との予め定められた関係式に基づいて集音装置１００と音源２００との距離を推定する。当該関係式の一例を以下の式１に示す。
【００４９】
【数１】
2020034542.tif 000003
【００５０】
式１において、ｄ［ｍ］は集音装置１００と音源２００との距離を示し、ｒ［ｍ］は所定距離を示し、Ａ０［ｄＢ］は所定距離における標準音量を示し、Ａ［ｄＢ］は計算部２０に計算された音量を示す。また、式１では、音源２００を点音源とみなしている。
【００５１】
例えば、識別部３０に識別された、集音装置１００が集音した音の音源２００の種類が「男性の声」の場合、データベース４１において、当該種類「男性の声」に対応する所定距離１ｍでの標準音量は５５ｄＢとなる。また、このとき計算部２０に計算された音量が４３ｄＢだったとする。この場合、推定部４０は、式１において、ｒ＝１、Ａ０＝５５、Ａ＝４３を代入することで、集音装置１００と音源２００との距離を約４ｍと推定する。
【００５２】
そして、出力部５０は、推定部４０の推定結果を出力する（ステップＳ１５）。例えば、出力部５０は、情報処理装置１が備えるユーザインタフェース、又は、情報処理装置１と通信可能な携帯端末若しくはサーバ装置等の機器に推定結果を出力する。なお、出力部５０は、推定結果として、集音装置１００と音源２００との距離だけでなく、音源の種類等も出力してもよい。
【００５３】
以上説明したように、様々な種類の音源の音について標準音量を測定して予めデータベース４１を生成しておけば、あとは、音源２００の距離の推定を行う空間において、集音装置１００が集音した音の音量を計算し、当該音の音源２００の種類を識別するだけで、集音装置１００と音源２００との距離を容易に推定できる。具体的には、距離の推定をするのに、複数の位置に集音装置１００を設置する手間がかからず、また、空間ごとに固有のデータベースを作成する手間がかからない。したがって、これまで手間がかかるために集音装置１００と音源２００との距離の推定が行われていなかった空間においても簡単に距離の推定を行うことができるようになり、距離の推定が行われる空間を増やすことができる。
【００５４】
また、音量の減衰量と距離には関係性があるため、当該関係性を示す予め定められた関係式（例えば式１）を用いることで、集音装置１００と音源２００との距離をより容易に推定できる。
【００５５】
また、機械学習された学習モデル３１を用いることで、集音装置１００が集音した音の音源２００の種類を容易に識別できる。
【００５６】
（実施の形態２）
次に、図４及び図５を用いて実施の形態２について説明する。
【００５７】
図４は、実施の形態２に係る情報処理装置１ａの構成の一例を示すブロック図である。
【００５８】
実施の形態２に係る情報処理装置１ａは、識別部３０の代わりに識別部３０ａを備え、さらに、算出部６０、距離情報取得部７０及び登録部８０を備える点が、実施の形態１に係る情報処理装置１と異なる。その他の点は、実施の形態１に係る情報処理装置１におけるものと同じであるため説明は省略し、図５を用いて上記異なる点を中心に説明する。
【００５９】
なお、実施の形態２では、集音装置１００が設置された空間において発生した音の音源２０１の種類を学習モデル３１に学習させておらず、また、データベース４１に音源２０１の種類及び当該種類に対応する標準音量が含まれていないとする。
【００６０】
図５は、実施の形態２に係る情報処理装置１ａの動作の一例を示すフローチャートである。
【００６１】
識別部３０ａは、図２のステップＳ１３と同じように、音信号取得部１０に取得された音信号から集音装置１００が集音した音の音源２０１の種類を識別する。このとき、例えば、識別部３０ａは、音源２０１の種類を識別できるか否かを判定する（ステップＳ２１）。例えば、学習モデル３１に、集音装置１００が設置された空間において発生した音の音源２０１の種類を学習させている場合には、識別部３０ａは音源２０１の種類を識別でき、音源２０１の種類を学習させていない場合には、識別部３０ａは音源２０１の種類を識別できない。識別部３０ａが音源２０１の種類を識別できると判定した場合（ステップＳ２１でＹｅｓ）には、実施の形態１と同様にステップＳ１４及びステップＳ１５での処理が行われる。
【００６２】
識別部３０ａが音源２０１の種類を識別できないと判定した場合（ステップＳ２１でＮｏ）、算出部６０は、音信号取得部１０に取得された音信号の特徴量を算出する。当該特徴量は、当該音信号の特徴を示すものであり、例えば周波数スペクトル等である。例えば、当該特徴量は学習モデル３１が記憶されたメモリ等に記憶される。
【００６３】
次に、距離情報取得部７０は、集音装置１００と集音装置１００が集音した音の音源２０１との距離を示す距離情報を取得する（ステップＳ２３）。例えば、集音装置１００が設置された空間において、ユーザが実際に集音装置１００と音源２０１との距離を測定し、測定結果を情報処理装置１が備えるユーザインタフェースを介して入力したり、情報処理装置１と通信可能な携帯端末等を介して入力したりすることで、距離情報取得部７０は距離情報を取得する。
【００６４】
そして、登録部８０は、算出部６０に算出された特徴量と、標準音量として、距離情報取得部７０に取得された距離情報が示す距離における計算部２０に計算された音量とを対応付けてデータベース４１に登録する（ステップＳ２４）。上述したように、標準音量は、音源から所定距離における当該音源からの音の音量であるため、当該特徴量についての所定距離は、距離情報取得部７０が取得した距離情報が示す距離となり、標準音量は計算部２０に計算された音量となる。例えば、距離情報取得部７０に取得された距離情報が示す距離が２ｍであり、計算部２０に計算された音量が４９ｄＢであったとすると、データベース４１において、算出部６０に算出された特徴量と所定距離が２ｍでの標準音量４９ｄＢとが対応付けられる。
【００６５】
以降、音源２０１と同じ種類の音源（つまり、同等な特徴量を有する音を発生する音源：同等音源と呼ぶ）と集音装置１００との距離を推定できるようになる。具体的には、識別部３０ａは、音信号取得部１０に取得された同等音源からの音を示す音信号の特徴量と同等な特徴量がメモリに記憶されていることを確認することで、当該音信号から集音装置１００が集音した音の音源２０１の種類を識別できると判定する。つまり、学習モデル３１に同等音源の種類を学習させていなくても、音源の種類を識別できない（つまり、ステップＳ２１でＮｏ）と判定されなくなり、距離の推定処理に進むことができる。
【００６６】
推定部４０は、登録部８０に登録された特徴量と距離情報取得部７０に取得された距離情報が示す距離における標準音量とが対応付けられたデータベース４１における、識別部３０に識別された特徴量に対応する標準音量と、計算部２０に計算された同等音源の音の音量とに基づいて、集音装置１００と集音装置１００が集音した音の音源２０１との距離を推定する。例えば、計算部２０に計算された音量が４３ｄＢだったとする。この場合、上述したように所定距離２ｍでの標準音量が４９ｄＢであることから、推定部４０は、式１において、ｒ＝２、Ａ０＝４９、Ａ＝４３を代入することで、集音装置１００と同等音源との距離を約４ｍと推定する。
【００６７】
以上説明したように、識別できなかった種類の音源２０１について、音源２０１の音の特徴量と標準音量とがデータベース化されるため、以降は、集音装置１００と当該特徴量を有する音の音源との距離を推定できるようになる。
【００６８】
なお、音源２０１からの音を示す音信号を入力データとし、音源２０１の種類を正解データとして学習モデル３１に学習させ、未知の音源２０１に対して対応できるように学習モデル３１を更新してもよい。
【００６９】
（実施の形態３）
次に、図６を用いて実施の形態３について説明する。
【００７０】
図６は、実施の形態３に係る情報処理装置１ｂの構成の一例を示すブロック図である。
【００７１】
実施の形態３に係る情報処理装置１ｂは、音信号取得部１０の代わりに音信号取得部１０ａを備える点が、実施の形態１に係る情報処理装置１と異なる。その他の点は、実施の形態１に係る情報処理装置１におけるものと同じであるため説明は省略し、上記異なる点を中心に説明する。
【００７２】
音信号取得部１０ａは、取得した音信号が複数の音源２０２及び２０３からの音を示す場合、音源２０２及び２０３ごとに音信号を分離する。複数の音源からの音の成分を含む音信号から、音源ごとの音信号を分離することは一般になされている技術であるため、ここでは詳細な説明は省略するが、分離する方法は特に限定されない。そして、分離後の音信号のそれぞれについて、計算部２０は音量の計算を行い、識別部３０は種類の識別を行い、推定部４０は距離の推定を行い、出力部５０は推定結果の出力を行う。つまり、音源２０２については距離ｄ１が推定され、音源２０３については距離ｄ２が推定される。
【００７３】
なお、情報処理装置１ｂは、計算部２０、識別部３０及び推定部４０を複数組備えていてもよく、分離後の音信号のそれぞれについて、並列に上記各処理が行われてもよい。これにより、複数の音源２０２及び２０３の両方についてリアルタイムに距離ｄ１及びｄ２の推定を行うことができる。
【００７４】
以上説明したように、取得した音信号が複数の音源２０２及び２０３からの音を示す場合、音源２０２及び２０３ごとに音信号を分離することで、複数の音源２０２及び２０３のそれぞれについて、集音装置１００との距離を容易に推定できる。
【００７５】
（実施の形態４）
次に、図７を用いて実施の形態４について説明する。
【００７６】
図７は、実施の形態４に係る情報処理装置１ｃの構成の一例を示すブロック図である。
【００７７】
実施の形態４に係る情報処理装置１ｃは、推定部４０の代わりに推定部４０ａを備え、さらに判定部９０を備える点が、実施の形態１に係る情報処理装置１と異なる。その他の点は、実施の形態１に係る情報処理装置１におけるものと同じであるため説明は省略し、上記異なる点を中心に説明する。
【００７８】
判定部９０は、識別部３０に識別された音源２００の種類が、可聴音を出力するものか非可聴音を出力するものかを判定する。例えば、判定部９０は、音信号取得部１０に取得された音信号の周波数スペクトル等から、識別部３０に識別された音源２００の種類が、可聴音を出力するものか非可聴音を出力するものかを判定できる。
【００７９】
そして、推定部４０ａは、判定部９０の判定結果にも応じて、集音装置１００と音源２００との距離を推定する。具体的には、推定部４０ａは、推定部４０と同じように、標準音量に対する計算部２０に計算された音量の減衰量と、集音装置１００と音源との距離との予め定められた関係式に基づいて集音装置１００と音源２００との距離を推定するが、当該関係式は、識別部３０に識別された音源２００の種類が可聴音を出力するものである場合と、非可聴音を出力するものである場合とでそれぞれ予め定められる。可聴音と非可聴音とでは、距離による音量の減衰量が異なるためである。例えば、音源２００の種類が可聴音を出力するものである場合には、関係式は式１となる。一方で、音源２００の種類が非可聴音を出力するものである場合には、関係式は式１とは異なる式となる。さらに、非可聴音には、超音波及び超低周波が含まれ、非可聴音の中でも超音波と超低周波とで関係式は互いに異なる式となる。
【００８０】
以上説明したように、集音装置１００と可聴音を出力する音源２００との距離、及び、集音装置１００と非可聴音を出力する音源２００との距離をそれぞれ推定できる。
【００８１】
例えば、非可聴音として超音波を出力する音源２００と集音装置１００との距離を推定できる。具体的には、機器に異常が発生した場合に機器の異常が発生した部分から超音波が発生することがあり、異常が発生した機器の特定が可能となる。また、異常の内容と超音波の周波数とは対応していることがあるため、推定結果とともに異常の内容も出力されてもよい。
【００８２】
また、例えば、非可聴音として超低周波を出力する音源２００と集音装置１００との距離を推定できる。具体的には、竜巻が発生した場合に、竜巻から超低周波が発生し、竜巻が発生した場所までの距離を推定できる。なお、この場合には、集音装置１００が設置される空間は、屋外も含めた数十ｋｍスケールの空間となる。
【００８３】
（実施の形態５）
次に、図８を用いて実施の形態５について説明する。
【００８４】
図８は、実施の形態５に係る情報処理装置１ｄの構成の一例を示すブロック図である。
【００８５】
実施の形態５に係る情報処理装置１ｄは、推定部４０の代わりに推定部４０ｂを備える点が、実施の形態１に係る情報処理装置１と異なる。また、実施の形態５では、距離の推定が行われる空間に集音装置１００の代わりに集音装置１００ａが設置される点が、実施の形態１と異なる。その他の点は、実施の形態１に係る情報処理装置１におけるものと同じであるため説明は省略し、上記異なる点を中心に説明する。
【００８６】
実施の形態５では、集音装置１００ａは、複数のマイクロホンからなるマイクロホンアレイである。複数のマイクロホンは、集音装置１００ａ内においてそれぞれ異なる位置に配置される。これにより、音源２００の音は、時間差をもって各マイクロホンに到達する。
【００８７】
推定部４０ｂは、推定部４０と同じように、集音装置１００ａに含まれる複数のマイクロホンのうちのいずれかのマイクロホンが集音した音の音信号を用いて集音装置１００ａと音源２００との距離を推定し、さらに、複数のマイクロホンのそれぞれが集音した音の集音時間差に基づいて当該音の音源２００の集音装置１００ａに対する方向を推定する。推定部４０ｂは、複数のマイクロホンの位置関係と、各マイクロホンが音源２００からの音を集音した時間の時間差（集音時間差）とから音源２００の集音装置１００ａに対する方向を推定できる。
【００８８】
以上説明したように、さらに音源２００の集音装置１００ａに対する方向も推定できるため、集音装置１００ａが集音した音の音源２００と集音装置１００ａとの距離、及び、音源２００の集音装置１００ａに対する方向から、音源２００の正確な位置を推定できる。
【００８９】
（実施の形態６）
次に、図９を用いて実施の形態６について説明する。
【００９０】
図９は、実施の形態６に係る情報処理装置１ｅの構成の一例を示すブロック図である。
【００９１】
実施の形態６に係る情報処理装置１ｅは、さらに識別精度判定部４２を備える点が、実施の形態１に係る情報処理装置１と異なる。また、実施の形態６では、推定部４０の代わりに推定部４０ｃを備え、データベース４１の代わりにデータベース４１ａを備える点が、実施の形態１と異なる。その他の点は、実施の形態１に係る情報処理装置１におけるものと同じであるため説明は省略し、上記異なる点を中心に説明する。
【００９２】
推定部４０ｃは、識別部３０が識別した音の音源の種類と、集音装置１００と当該音源との距離の推定結果との対応関係を、距離の推定を行うごとに例えばデータベース４１ａに蓄積する。なお、データベース４１ａは、このような対応関係が蓄積されること以外は、データベース４１と同じである。また、例えば、データベース４１とは別途、このような対応関係を蓄積するためのデータベースが設けられてもよい。
【００９３】
例えば、特定の種類の音源から音が発生したときには、当該音源について距離の推定を行うごとに推定結果は同じ傾向となる場合がある。特定の種類の音源が、施設等に固定される音源である場合、当該音源からの音の音量は同じ傾向となり、音の音量から推定される距離の推定結果も同じ傾向となるためである。したがって、このような特定の種類の音源については、距離の推定結果の傾向から、集音装置１００からの実際の距離をある程度特定することができる。
【００９４】
識別精度判定部４２は、蓄積した上記対応関係と、集音装置１００と集音装置１００が集音した音の音源２００との距離の推定結果と、に基づいて、当該音源２００の種類の識別の精度を判定する。具体的には、識別部３０で識別された音の種類についての推定結果が示す距離が、データベース４１ａに蓄積された対応関係において、当該種類に対応する距離の傾向とほぼ同じとなっていれば、推定部４０ｃによる推定が精度良く行われており、すなわち、識別部３０による音の種類の識別が精度良く行われていると判定できる。一方で、識別部３０で識別された音の種類についての推定結果が示す距離が、データベース４１ａに蓄積された対応関係において、当該種類に対応する距離の傾向からずれていれば、推定部４０ｃによる推定が精度良く行われておらず、すなわち、識別部３０による音の種類の識別が精度良く行われていないと判定できる。
【００９５】
そして、識別精度判定部４２は、判定の結果を識別部３０にフィードバックして、識別部３０は、上記判定の結果を音源の種類の識別に用いる。このようなフィードバックにより、音源の種類の識別の精度を向上させることができる。
【００９６】
（その他の実施の形態）
以上、本開示の情報処理装置について、実施の形態に基づいて説明したが、本開示は、上記実施の形態に限定されるものではない。本開示の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したもの、および、異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態も、本開示の範囲内に含まれる。
【００９７】
例えば、実施の形態３〜６において、各情報処理装置は、実施の形態２における識別部３０ａ、算出部６０、距離情報取得部７０及び登録部８０に対応する機能を有していてもよい。つまり、実施の形態３〜６において、各情報処理装置は、種類を識別できない音源について、その音の特徴量と標準音量とをデータベース４１、４１ａに登録する機能を有していてもよい。
【００９８】
また、例えば、実施の形態２、４〜６において、各情報処理装置は、実施の形態３における音信号取得部１０ａに対応する機能を有していてもよい。つまり、実施の形態２、４〜６において、各情報処理装置は、複数の音源が存在する場合に、音源ごとに音信号を分離して、分離後の音信号のそれぞれについて、音量の計算、種類の識別、距離の推定、推定結果の出力を行う機能を有していてもよい。
【００９９】
また、例えば、実施の形態２、３、５及び６において、各情報処理装置は、実施の形態４における推定部４０ａ及び判定部９０に対応する機能を有していてもよい。つまり、実施の形態２、３、５及び６において、各情報処理装置は、音源の種類が、可聴音を出力するものか非可聴音を出力するものかを判定し、当該判定結果にも応じて、距離を推定する機能を有していてもよい。
【０１００】
また、例えば、実施の形態２〜４及び６において、集音装置１００は、複数のマイクロホンからなるマイクロホンアレイである集音装置１００ａであってもよく、各情報処理装置は、実施の形態５における推定部４０ｂに対応する機能を有していてもよい。つまり、実施の形態２〜４及び６において、各情報処理装置は、音源の集音装置１００ａに対する方向を推定する機能を有していてもよい。
【０１０１】
また、例えば、実施の形態２〜５において、各情報処理装置は、実施の形態６における識別精度判定部４２及び推定部４０ｃに対応する機能を有していてもよい。つまり、実施の形態２〜５において、各情報処理装置は、音源の種類の識別の精度を向上させるための機能を有していてもよい。
【０１０２】
また、例えば、上記実施の形態では、識別部３０、３０ａは学習モデル３１を用いて音源の種類を識別したが、学習モデル３１を用いなくてもよい。例えば、音信号が示す周波数スペクトル等には、音源の種類によってその特徴が異なってくるため、識別部３０、３０ａは、周波数スペクトル等から音源の種類を推定することで、音源の種類を識別してもよい。
【０１０３】
また、例えば、情報処理装置は、サーバ装置等により実現される場合に、情報処理装置が備える機能構成要素は、複数のサーバ装置に分散して配置されていてもよい。
【０１０４】
また、本開示は、情報処理装置として実現できるだけでなく、情報処理装置を構成する各構成要素が行う処理のステップを含む情報処理方法として実現できる。
【０１０５】
具体的には、図２に示されるように、情報処理方法は、集音装置１００が集音した音を示す音信号を取得し（ステップＳ１１）、取得した音信号から集音装置１００が集音した音の音量を計算し（ステップＳ１２）、取得した音信号から集音装置１００が集音した音の音源２００の種類を識別し（ステップＳ１３）、音源の種類と当該音源から所定距離における当該音源からの音の音量である標準音量とが予め対応付けられたデータベース４１における、識別した種類に対応する標準音量と、計算した音量とに基づいて、集音装置１００と集音装置１００が集音した音の音源２００との距離を推定し（ステップＳ１４）、推定結果を出力する（ステップＳ１５）。
【０１０６】
また、例えば、それらのステップは、コンピュータ（コンピュータシステム）によって実行されてもよい。そして、本開示は、それらの方法に含まれるステップを、コンピュータに実行させるためのプログラムとして実現できる。さらに、本開示は、そのプログラムを記録したＣＤ−ＲＯＭ等である非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体として実現できる。
【０１０７】
例えば、本開示が、プログラムで実現される場合には、コンピュータのＣＰＵ、メモリおよび入出力回路等のハードウェア資源を利用してプログラムが実行されることによって、各ステップが実行される。つまり、ＣＰＵがデータをメモリまたは入出力回路等から取得して演算したり、演算結果をメモリまたは入出力回路等に出力したりすることによって、各ステップが実行される。
【０１０８】
また、上記実施の形態の情報処理装置に含まれる複数の構成要素は、それぞれ、専用または汎用の回路として実現されてもよい。これらの構成要素は、１つの回路として実現されてもよいし、複数の回路として実現されてもよい。
【０１０９】
また、上記実施の形態の情報処理装置に含まれる複数の構成要素は、集積回路（ＩＣ：Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）であるＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）として実現されてもよい。これらの構成要素は、個別に１チップ化されてもよいし、一部または全てを含むように１チップ化されてもよい。ＬＳＩは、集積度の違いにより、システムＬＳＩ、スーパーＬＳＩまたはウルトラＬＳＩと呼称される場合がある。
【０１１０】
また、集積回路はＬＳＩに限られず、専用回路または汎用プロセッサで実現されてもよい。プログラム可能なＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）、または、ＬＳＩ内部の回路セルの接続および設定が再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサが、利用されてもよい。
【０１１１】
さらに、半導体技術の進歩または派生する別技術によりＬＳＩに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然、その技術を用いて、情報処理装置に含まれる各構成要素の集積回路化が行われてもよい。
【０１１２】
その他、実施の形態に対して当業者が思いつく各種変形を施して得られる形態や、本開示の趣旨を逸脱しない範囲で各実施の形態における構成要素および機能を任意に組み合わせることで実現される形態も本開示に含まれる。
【産業上の利用可能性】
【０１１３】
本開示の一態様は、例えば、音源の位置を特定するための装置に利用できる。
【符号の説明】
【０１１４】
１、１ａ、１ｂ、１ｃ、１ｄ、１ｅ  情報処理装置
１０、１０ａ  音信号取得部
２０  計算部
３０、３０ａ  識別部
３１  学習モデル
４０、４０ａ、４０ｂ、４０ｃ  推定部
４１、４１ａ  データベース
４２  識別精度判定部
５０  出力部
６０  算出部
７０  距離情報取得部
８０  登録部
９０  判定部
１００、１００ａ  集音装置
２００、２０１、２０２、２０３  音源
【図１】
2020034542.tif 000004
【図２】
2020034542.tif 000005
【図３】
2020034542.tif 000006
【図４】
2020034542.tif 000007
【図５】
2020034542.tif 000008
【図６】
2020034542.tif 000009
【図７】
2020034542.tif 000010
【図８】
2020034542.tif 000011
【図９】
2020034542.tif 000012