(57)【要約】【課題】設備からの異音を検出する。【解決手段】２つのマイクから得られた音のディジタル信号から設備が平常時に発する平常音を除去した後、所定期間閾値を超えて継続する有意音を検出すると、有意音の特徴周波数を抽出して、当該特徴周波数について設備側の第１のビームフォーミング出力値と、設備側とは異なる方向の第２のビームフォーミング出力値とを算出する。そして、第２のビームフォーミング出力値の絶対値に対する第１のビームフォーミング出力値の比が閾値以上である場合には定常的な異音が設備から発せられているものと判断する。【選択図】図２
2010197124.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
監視対象物から所定距離離れた位置に設置された第１のマイクにより検出された第１の信号を第１のディジタル信号に変換し、前記監視対象物からさらに離れ且つ前記第１のマイクから所定長離れた位置に設置された第２のマイクにより検出された第２の信号を第２のディジタル信号に変換する変換手段と、
前記監視対象物が平常時に発する音の周波数を除去するように設定されたフィルタによって前記第１及び第２のディジタル信号を処理して、前記第１及び第２の平常音除去ディジタル信号を生成する平常音除去手段と、
前記第１及び第２の平常音除去ディジタル信号を解析して、信号値の絶対値が第１の所定期間継続して所定の閾値を超え、さらに第２の所定期間継続して前記所定の閾値を超える平常音除去ディジタル信号が存在するか判断し、判断が肯定的な場合に先に判断が肯定的になった平常音除去ディジタル信号を有意音信号として特定する有意音検出手段と、
前記有意音検出手段により前記有意音信号が特定された場合、前記第２の所定期間における前記有意音信号の特徴周波数を抽出する特徴周波数抽出手段と、
抽出された前記特徴周波数における前記第１の平常音除去ディジタル信号の離散的フーリエ変換の複素係数及び前記第２の平常音除去ディジタル信号の離散的フーリエ変換の複素係数とを用いて、前記監視対象物側についての第１のビームフォーミング出力値と、前記監視対象物とは異なる第２方向についての第２のビームフォーミング出力値とを算出するビームフォーミング算出手段と、
前記第１のビームフォーミング出力値と前記第２のビームフォーミング出力値とが所定の条件を満たすか判断し、当該所定の条件を満たす場合には前記監視対象物からの定常異音であると判断して、定常異音検出信号を出力する異音判定手段と、
を有する異音検出装置。
【請求項２】
前記特徴周波数が、
前記有意音信号の離散的フーリエ変換の複素係数の絶対値が最大となる周波数、又は前記有意音信号の離散的フーリエ変換の複素係数の絶対値が上位所定数以内となる周波数のうち前記第２方向における指向性指標が最も良い周波数である
請求項１記載の異音検出装置。
【請求項３】
前記ビームフォーミング算出手段が、
前記特徴周波数について、前記第１の平常音除去ディジタル信号の離散的フーリエ変換の複素係数のための監視対象物側重み係数と、前記第２の平常音除去ディジタル信号の離散的フーリエ変換の複素係数のための監視対象物側重み係数と、前記第１の平常音除去ディジタル信号の離散的フーリエ変換の複素係数のための第２方向側重み係数と、前記第２の平常音除去ディジタル信号の離散的フーリエ変換の複素係数のための第２方向側重み係数とを取得し、
前記第１の平常音除去ディジタル信号の離散的フーリエ変換の複素係数と当該複素係数のための監視対象物側重み係数との積と、前記第２の平常音除去ディジタル信号の離散的フーリエ変換の複素係数と当該複素係数のための監視対象物側重み係数との積とを加算することにより前記第１のビームフォーミング出力値を算出し、
前記第１の平常音除去ディジタル信号の離散的フーリエ変換の複素係数と当該複素係数のための第２方向側重み係数との積と、前記第２の平常音除去ディジタル信号の離散的フーリエ変換の複素係数と当該複素係数のための第２方向側重み係数との積とを加算することにより前記第２のビームフォーミング出力値を算出する
請求項１又は２記載の異音検出装置。
【請求項４】
前記所定の条件が、
前記第２のビームフォーミング出力値の絶対値に対する前記第１のビームフォーミング出力値の絶対値の比が閾値以上であるという条件である
請求項１乃至３のうちいずれか１つ記載の異音検出装置。
【請求項５】
前記変換手段が、前記第１のマイクと前記第２のマイクの中間に設置されている第３のマイクにより検出された第３の信号を第３のディジタル信号に変換し、
前記平常音除去手段が、前記フィルタにより前記第３のディジタル信号を処理して、第３の平常音除去ディジタル信号を生成し、
前記ビームフォーミング算出手段が、抽出された前記特徴周波数における前記第３の平常音除去ディジタル信号の離散的フーリエ変換の複素係数をさらに用いて、前記第１及び第２のビームフォーミング出力値を算出する
請求項１乃至４のいずれか１つ記載の異音検出装置。
【請求項６】
前記有意音検出手段が、信号値の絶対値が第１の所定期間継続して所定の閾値を超える平常音除去ディジタル信号が存在すると判断した場合、先に本判断が肯定的になった平常音除去ディジタル信号である第２有意音信号の所定レベル以上の周期的信号成分を除去する周期的信号成分除去処理を前記第１及び第２の平常音除去ディジタル信号に対して実施して第１及び第２の比較用ディジタル信号を生成し、当該第１及び第２の比較用ディジタル信号の相関係数を前記第１及び第２の比較用ディジタル信号のいずれかを単位時間ずつずらして算出し、前記相関係数の値が最も大きくなる単位時間ずれ値を特定する時間差特定手段と、
前記時間差特定手段によって特定された前記単位時間ずれ値に基づき、前記監視対象物からの非定常異音であるか否かを判断する手段と、
をさらに有する請求項１乃至５のいずれか１つ記載の異音検出装置。
【請求項７】
監視対象物から所定距離離れた位置に設置された第１のマイクにより検出された第１の信号を第１のディジタル信号に変換し、前記監視対象物からさらに離れ且つ前記第１のマイクから所定長離れた位置に設置された第２のマイクにより検出された第２の信号を第２のディジタル信号に変換する変換ステップと、
前記監視対象物が平常時に発する音の周波数を除去するように設定されたフィルタによって前記第１及び第２のディジタル信号を処理して、前記第１及び第２の平常音除去ディジタル信号を生成する平常音除去ステップと、
前記第１及び第２の平常音除去ディジタル信号を解析して、信号値の絶対値が第１の所定期間継続して所定の閾値を超え、さらに第２の所定期間継続して前記所定の閾値を超える平常音除去ディジタル信号が存在するか判断し、判断が肯定的な場合に先に判断が肯定的になった平常音除去ディジタル信号を有意音信号として特定する有意音検出ステップと、
前記有意音検出ステップにおいて前記有意音信号が特定された場合、前記第２の所定期間における前記有意音信号の特徴周波数を抽出する特徴周波数抽出ステップと、
抽出された前記特徴周波数における前記第１の平常音除去ディジタル信号の離散的フーリエ変換の複素係数及び前記第２の平常音除去ディジタル信号の離散的フーリエ変換の複素係数とを用いて、前記監視対象物側についての第１のビームフォーミング出力値と、前記監視対象物とは異なる第２方向についての第２のビームフォーミング出力値とを算出するビームフォーミング算出ステップと、
前記第１のビームフォーミング出力値と前記第２のビームフォーミング出力値とが所定の条件を満たすか判断し、当該所定の条件を満たす場合には前記監視対象物からの定常異音であると判断して、定常異音検出信号を出力する異音判定ステップと、
を含み、コンピュータに実行される異音検出方法。
【請求項８】
監視対象物から所定距離離れた位置に設置された第１のマイクにより検出された第１の信号を第１のディジタル信号に変換し、前記監視対象物からさらに離れ且つ前記第１のマイクから所定長離れた位置に設置された第２のマイクにより検出された第２の信号を第２のディジタル信号に変換する変換ステップと、
前記監視対象物が平常時に発する音の周波数を除去するように設定されたフィルタによって前記第１及び第２のディジタル信号を処理して、前記第１及び第２の平常音除去ディジタル信号を生成する平常音除去ステップと、
前記第１及び第２の平常音除去ディジタル信号を解析して、信号値の絶対値が第１の所定期間継続して所定の閾値を超え、さらに第２の所定期間継続して前記所定の閾値を超える平常音除去ディジタル信号が存在するか判断し、判断が肯定的な場合に先に判断が肯定的になった平常音除去ディジタル信号を有意音信号として特定する有意音検出ステップと、
前記有意音検出ステップにおいて前記有意音信号が特定された場合、前記第２の所定期間における前記有意音信号の特徴周波数を抽出する特徴周波数抽出ステップと、
抽出された前記特徴周波数における前記第１の平常音除去ディジタル信号の離散的フーリエ変換の複素係数及び前記第２の平常音除去ディジタル信号の離散的フーリエ変換の複素係数とを用いて、前記監視対象物側についての第１のビームフォーミング出力値と、前記監視対象物とは異なる第２方向についての第２のビームフォーミング出力値とを算出するビームフォーミング算出ステップと、
前記第１のビームフォーミング出力値と前記第２のビームフォーミング出力値とが所定の条件を満たすか判断し、当該所定の条件を満たす場合には前記監視対象物からの定常異音であると判断して、定常異音検出信号を出力する異音判定ステップと、
をコンピュータに実行させる異音検出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、監視対象物から発せられる可能性のある異音を検出するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
原子炉等の設備について異常音を検出する技術は例えば特開昭５７−１１４８４６号公報に開示されている。具体的には、場所の異なる複数箇所に音響検出器を設置して衝撃音などの異常音を検出する異常音検出装置において、それぞれの音響検出器の出力信号が検出された時刻の差が、予め設定された時間差の範囲にあった場合のみ警報を発生する手段を備えている。しかしながら、音響検出器は監視対象物に付着させるようになっており、全ての監視対象物に用いることは不可能である。
【０００３】
また、特開２００４−８５４５５号公報には、異常音の音源特定を容易かつ高精度に行うことのできる異常音の音源探査技術が開示されている。具体的には、処理部の音波形収集部は音源探査領域Ａの異なる位置に配置された３本以上のマイクロフォンから機器が稼働している時の現在音波形を収集する。比較部は予め基準音波形記憶部に記憶しておいた基準音波形と現在音波形との比較を行い、異常音波形のみ抽出し、残余情報抽出部は、異常音波形から振幅情報のみを排除して、異常音の伝搬時に発生する音圧の減衰によるノイズを排除した残余情報を抽出する。時間差算出部は、２本のマイクロフォンで収集した残余情報の相互相関をとり同一音源からの異常音が各マイクロフォンに到達するまでの時間差を求め、音源特定部が求めた時間差に基づいて、異常音の音源位置を特定する。異常音波形の検出には、予め用意しておいた基準音波形との比較を行うため、定常音が周波数的に揺らぐなどした場合に問題が生ずる。
【０００４】
さらに、特開２００３−１１１１８３号公報には、簡単な構成で、屋外においても精度よく工場等の騒音などの騒音源を特定して表示することのできるようにするための技術が開示されている。具体的には、マイクロフォンＭ１〜Ｍ４を検出部がＸＹ平面内において原点Ｏを中心とする正方形を構成するように配置するとともに、第５のマイクロフォンＭ５をその検出部が上記マイクロフォンＭ１〜Ｍ４から構成する正方形の中心の上方に位置し、かつ、上記マイクロフォンＭ５とマイクロフォンＭ１〜Ｍ４との距離が等しくなるように配置し、各マイクロフォンＭ１〜Ｍ５の出力信号の到達時間差から音源の方向を推定するとともに、上記推定された音源位置近傍の映像をカメラにより採取し、パーソナルコンピュータのディスプレイ上に表示された上記映像上に、上記推定された音源位置を表示するようにするものである。しかしながら、異常音を検出するような構成ではない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開昭５７−１１４８４６号公報
【特許文献２】特開２００４−８５４５５号公報
【特許文献３】特開２００３−１１１１８３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
以上のように従来技術では、変圧器などの設備からの異音を検出するのに適した構成は開示されていない。
【０００７】
従って、本発明の目的は、変圧器などの設備からの異音を検出するための技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本異音検出装置は、監視対象物から所定距離離れた位置に設置された第１のマイクにより検出された第１の信号を第１のディジタル信号に変換し、監視対象物からさらに離れ且つ第１のマイクから所定長離れた位置に設置された第２のマイクにより検出された第２の信号を第２のディジタル信号に変換する変換手段と、監視対象物が平常時に発する音の周波数を除去するように設定されたフィルタによって第１及び第２のディジタル信号を処理して、第１及び第２の平常音除去ディジタル信号を生成する平常音除去手段と、第１及び第２の平常音除去ディジタル信号を解析して、信号値の絶対値が第１の所定期間継続して所定の閾値を超え、さらに第２の所定期間継続して所定の閾値を超える平常音除去ディジタル信号が存在するか判断し、判断が肯定的な場合に先に判断が肯定的になった平常音除去ディジタル信号を有意音信号として特定する有意音検出手段と、有意音検出手段により有意音信号が特定された場合、第２の所定期間における有意音信号の特徴周波数を抽出する特徴周波数抽出手段と、抽出された特徴周波数における第１の平常音除去ディジタル信号の離散的フーリエ変換の複素係数及び第２の平常音除去ディジタル信号の離散的フーリエ変換の複素係数とを用いて、監視対象物側についての第１のビームフォーミング出力値と、監視対象物とは異なる第２方向についての第２のビームフォーミング出力値とを算出するビームフォーミング算出手段と、第１のビームフォーミング出力値と第２のビームフォーミング出力値とが所定の条件を満たすか判断し、当該所定の条件を満たす場合には監視対象物からの定常異音であると判断して、定常異音検出信号を出力する異音判定手段とを含む。
【０００９】
このように、ビームフォーミング技術を用いて、監視対象物側からの音データとして第１のビームフォーミング出力値と、監視対象物側とは異なる第２方向（例えば監視対象物とは反対側）からの音データとして第２のビームフォーミング出力値とを算出することによって、平常時に監視対象物から発せられる周波数成分を除いた定常的な有意音が監視対象物側から発せられる異音であるかどうかを適切に判断することができるようになる。
【００１０】
また、上で述べた特徴周波数が、有意音信号の離散的フーリエ変換の複素係数の絶対値が最大となる周波数、又は有意音信号の離散的フーリエ変換の複素係数の絶対値が上位所定数以内となる周波数のうち第２方向における指向性指標が最も良い周波数である場合もある。例えば、２つのマイクを用いる場合には、特定の周波数については指向性が最適化できない場合もあるので、そのような場合には有意音信号の離散的フーリエ変換の複素係数の絶対値が最大となる周波数ではなく、所定の指向性指標の値が最も良い他のピーク周波数を特徴周波数とすれば、好ましいビームフォーミング出力値を得ることができるようになる。
【００１１】
さらに、上で述べたビームフォーミング算出手段が、特徴周波数について、第１の平常音除去ディジタル信号の離散的フーリエ変換の複素係数のための監視対象物側重み係数と、第２の平常音除去ディジタル信号の離散的フーリエ変換の複素係数のための監視対象物側重み係数と、第１の平常音除去ディジタル信号の離散的フーリエ変換の複素係数のための第２方向側重み係数と、第２の平常音除去ディジタル信号の離散的フーリエ変換の複素係数のための第２方向側重み係数とを取得するようにしてもよい。その際には、第１の平常音除去ディジタル信号の離散的フーリエ変換の複素係数と当該複素係数のための監視対象物側重み係数との積と、第２の平常音除去ディジタル信号の離散的フーリエ変換の複素係数と当該複素係数のための監視対象物側重み係数との積とを加算することにより第１のビームフォーミング出力値を算出し、第１の平常音除去ディジタル信号の離散的フーリエ変換の複素係数と当該複素係数のための第２方向側重み係数との積と、第２の平常音除去ディジタル信号の離散的フーリエ変換の複素係数と当該複素係数のための第２方向側重み係数との積とを加算することにより第２のビームフォーミング出力値を算出する。
【００１２】
例えばマイクが２個の場合には、監視対象物方向に指向性を持たせるための重み係数及び第２方向に指向性を持たせるための重み係数を予め格納している重みテーブルなどから上記のような重み係数を取得し、上で述べたような計算を実施する。但し、第３のマイクが導入される場合には、さらに第３の平常音除去ディジタル信号の離散的フーリエ変換の複素係数のための監視対象物側重み係数と、第３の平常音除去ディジタル信号の離散的フーリエ変換の複素係数のための第２方向側重み係数とを取得する。そして、第１のビームフォーミング出力値には、第３の平常音除去ディジタル信号の離散的フーリエ変換の複素係数と当該複素係数のための監視対象物側重み係数との積をさらに加算し、第２のビームフォーミング出力値には、第３の平常音除去ディジタル信号の離散的フーリエ変換の複素係数と当該複素係数のための第２方向側重み係数との積をさらに加算する。マイクの数が増えれば、平常音除去ディジタル信号の離散的フーリエ変換の複素係数と当該複素係数のための重み係数との積をさらに加算すればよい。
【００１３】
さらに、上で述べた所定の条件が、第２のビームフォーミング出力値の絶対値に対する第１のビームフォーミング出力値の絶対値の比が閾値以上であるという条件である場合もある。定常異音であれば第１のビームフォーミング出力値の絶対値の方が大きくなるが、本発明の場合には比率で判断する方が好ましい。閾値は、特徴周波数に応じたものを用いる場合もある。
【００１４】
また、上で述べた変換手段が、第１のマイクと第２のマイクの中間に設置されている第３のマイクにより検出された第３の信号を第３のディジタル信号に変換し、上で述べた平常音除去手段が、上記フィルタにより第３のディジタル信号を処理して、第３の平常音除去ディジタル信号を生成し、上で述べたビームフォーミング算出手段が、抽出された特徴周波数における第３の平常音除去ディジタル信号の離散的フーリエ変換の複素係数をさらに用いて、第１及び第２のビームフォーミング出力値を算出するようにしてもよい。ビームフォーミング技術においてマイクが多い方が好ましい指向性を形成することが容易になる。
【００１５】
さらに、本異音検出方法が、上で述べた有意音検出手段が、信号値の絶対値が第１の所定期間継続して所定の閾値を超える平常音除去ディジタル信号が存在すると判断した場合、先に本判断が肯定的になった平常音除去ディジタル信号である第２有意音信号の所定レベル以上の周期的信号成分を除去する周期的信号成分除去処理を第１及び第２の平常音除去ディジタル信号に対して実施して第１及び第２の比較用ディジタル信号を生成し、当該第１及び第２の比較用ディジタル信号の相関係数を第１及び第２の比較用ディジタル信号のいずれかを単位時間ずつずらして算出し、相関係数の値が最も大きくなる単位時間ずれ値を特定する時間差特定手段と、時間差特定手段によって特定された単位時間ずれ値に基づき、監視対象物からの非定常異音であるか否かを判断する手段とをさらに有するようにしてもよい。これにより、第１の期間＋第２の期間継続しないような異音についても特定できる。
【００１６】
なお、上で述べたような処理をハードウエアに実施させるためのプログラムを作成することができ、当該プログラムは、例えばフレキシブル・ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光磁気ディスク、半導体メモリ、ハードディスク等のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体又は記憶装置に格納される。なお、処理途中のデータについては、コンピュータのメモリ等の記憶装置に一時保管される。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１Ａ】本発明の実施の形態に係る装置の配置例を示す図である。
【図１Ｂ】本発明の実施の形態に係る他の装置の配置例を示す図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る異音検出装置の機能ブロック図である。
【図３】本発明の実施の形態におけるメインの処理フローを示す図である。
【図４】（ａ）及び（ｂ）は、監視対象物の定常音の一例を示す図である。
【図５】定常音を除去するためのハイパスフィルタの一例を示す図である。
【図６】（ａ）及び（ｂ）は、外来音を含む検出音の一例を示す図である。
【図７】（ａ）及び（ｂ）は、定常音を除去した後の音波の一例を示す図である。
【図８】タイムスロットを説明するための図である。
【図９】非定常異音検出処理の処理フローを示す図である。
【図１０】（ａ）及び（ｂ）は、帯域阻止型フィルタによるフィルタリング処理後の信号波形を表す図である。
【図１１】相関係数とサンプルずれとの関係を表す図である。
【図１２】定常異音検出処理の処理フローを示す図である。
【図１３】マイクが２つの場合の重みテーブルの一例を示す図である。
【図１４】マイクが３つの場合の重みテーブルの一例を示す図である。
【図１５】コンピュータの機能ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
本発明の一実施の形態に係る異音検出装置と監視対象物との位置関係を図１Ａを用いて説明する。例えば変圧器などである監視対象物２００と本実施の形態に係る異音検出装置１００のマイク１及び２とは、一直線上に並ぶように近接配置する。すなわち、マイク１及び２を通る直線Ａと、監視対象物２００の異音検出装置１００側の側面又は側面の接線とは垂直になるように配置される。
【００１９】
なお、監視対象物２００に近い方のマイク１と監視対象物２００との距離Ｌ１は、例えば約２０ｃｍであり、マイク１とマイク２との距離Ｌ２は、例えば約５ｃｍであるが、これに限定されるものではない。距離Ｌ１は、監視対象物２００からの異音を検出できる距離であればよいし、距離Ｌ２は、外来音と異音とを区別できるだけの時間差を生じさせる距離であればよい。
【００２０】
また、図１Ｂに示すように３つのマイクを用いるようにしても良い。すなわち、監視対象物２００と本実施の形態に係る異音検出装置１００ａのマイク１乃至３とは、一直線上に並ぶように近接配置する。具体的には、マイク１乃至３を通る直線Ａと、監視対象物２００の異音検出装置１００ａ側の側面又は側面の接線とは垂直になるように配置される。
【００２１】
なお、監視対象物２００に近い方のマイク１と監視対象物２００との距離Ｌ１は、例えば約２０ｃｍであり、マイク１とマイク３との距離Ｌ３及びマイク３とマイク２との距離Ｌ３は、例えば約２．０ｃｍであるが、これに限定されるものではない。このようにマイク３をマイク１とマイク２との中間に設ける。
【００２２】
次に、図２を用いて異音検出装置１００の機能ブロック図を示す。異音検出装置１００は、マイク１及び２と、マイク１及び２に接続されており且つ増幅器その他の回路を含むＡ／Ｄ変換部１１１と、Ａ／Ｄ変換部１１１に接続されている音データ格納部１１３と、音データ格納部１１３に格納されているマイクからの音データに対して平常音除去処理を実施する平常音除去処理部１１５と、平常音除去処理部１１５の処理結果を格納するフィルタリングデータ格納部１１７と、フィルタリングデータ格納部１１７に格納されているデータに対して有意音検出処理を実施する有意音検出部１１９と、有意音検出部１１９によって非定常的な有意音が検出された場合にはフィルタリングデータ格納部１１７に格納されているデータを用いてマイク１からのデータとマイク２からのデータとの有意音の時間差を算出する時間差検出部１２１と、時間差検出部１２１からの要求に応じて帯域阻止型フィルタの係数値の算出を行い、時間差検出部１２１に出力するフィルタ設定部１２３と、時間差検出部１２１の処理結果を格納する時間差データ格納部１２５と、有意音検出部１１９によって定常的な有意音が検出された場合にはフィルタリングデータ格納部１１７に格納されているデータを用いてビームフォーミングを用いた定常異音検出ための処理を実施する定常音評価部１２９と、定常音評価部１２９において用いられる重みテーブルなどを格納する重みテーブル格納部１３２と、定常音評価部１２９による評価結果を格納する評価結果格納部１３１と、時間差データ格納部１２５と評価結果格納部１３１とに格納されたデータを用いて異常音検出の有無を判断して異音検出の際には警告を出力する異音検出部１２７とを有する。
【００２３】
異音検出部１２７は、非定常的な異常音の有無を判断する第１異音検出部１２７１と、定常的な異常音の有無を判断する第２異音検出部１２７２とを有する。なお、異音検出装置１００ａの場合にはマイク３も含まれる。
【００２４】
マイク１及び２で、監視対象物２００から生成される音及びその他の外来音は電気信号に変換され、さらにＡ／Ｄ変換部１１１によってディジタル信号に変換される。マイク３が存在する場合にも同様である。Ａ／Ｄ変換部１１１が生成するディジタル信号は、ディジタルデータとして音データ格納部１１３に格納される。本願では、ディジタルデータをディジタル信号とも呼ぶものとする。音データ格納部１１３に格納されているマイク１からのデータ及びマイク２からのデータに対しては、平常音除去処理部１１５が、監視対象物２００から平常時に発せられている平常音を除去するためのフィルタリング処理を実施して、その処理結果をフィルタリングデータ格納部１１７に格納する。マイク３が存在する場合には、マイク３からのデータについても同様の処理が実施される。有意音検出部１１９は、フィルタリングデータ格納部１１７に格納されているマイク１からのデータ及びマイク２からのデータを入力順に判断して、データ値の絶対値が所定の閾値を超えており、当該データ値が所定の閾値を超えた時点から設定されるタイムスロット（長さＬ）において２スロット連続で所定の閾値を超えるデータ値が存在する場合に、非定常の有意音検出と判断し、先にこのような条件を満たした方のデータ（マイク１からのデータ又はマイク２からのデータ）を有意音信号として特定する。
【００２５】
有意音検出部１１９によって非定常の有意音検出と判断され、有意音信号が指定されると、時間差検出部１２１は、有意音検出部１１９で設定された１番目のタイムスロットに含まれる、有意音信号の方のデータについて周波数解析を実施し、パワースペクトルのピーク及びピーク周波数を特定する。このパワースペクトルのピークが所定レベルを超える場合には、フィルタ設定部１２３に対して当該ピーク周波数を除去する帯域阻止型フィルタの係数値の算出を要求する。フィルタ設定部１２３は、周知の方法でピーク周波数を除去する帯域阻止型フィルタの係数値を算出し、時間差検出部１２１に出力する。時間差検出部１２１は、ピーク周波数を除去する帯域阻止型フィルタを構成して、フィルタリングデータ格納部１１７に格納されているマイク１からのデータ及びマイク２からのデータを処理する。なお、パワースペクトルのピークが所定レベル以下である場合には、上記のような帯域阻止型フィルタを構成せずに以下の処理に移行する。さらに、時間差検出部１２１は、１番目のタイムスロットのうち先頭長さＪについて有意音信号でない方のデータを単位時間（サンプリング時間）ずつずらして、有意音信号のデータに対する相関係数を算出する。そして、相関係数が最大となる単位時間ずれ値を時間差データとして特定し、有意音信号の指定と共に時間差データ格納部１２５に格納する。
【００２６】
異音検出部１２７の第１異音検出部１２７１は、時間差データ格納部１２５に格納されている時間差データを、閾値と比較することによって非定常異音か外来音かを判断して、非定常異音である場合には、通信装置（無線又は有線）によって外部の管理者に通知するか又は他の出力手段によって異常の発生を出力する。
【００２７】
有意音検出部１１９によって非定常の有意音検出と判断された後に、Ｍタイムスロット継続して有意音を検出した場合には、定常音評価部１２９は、有意音信号の方のデータにおける、Ｍタイムスロットの最後尾のＨサンプルについて周波数解析を実施し、パワースペクトルのピーク及びピーク周波数（以下で述べるように複数のピークを検出して処理する場合もある）を特定する。また、定常音評価部１２９は、重みテーブル格納部１３２に格納されている、ビームフォーミングのための重み係数のうち、ピーク周波数に対応する機器側ビームフォーミングのマイク１用重み係数及びマイク２用重み係数並びに外側ビームフォーミングのマイク１用重み係数及びマイク２用重み係数を読み出す。そして、定常音評価部１２９は、機器側ビームフォーミング出力値を、ピーク周波数における各マイクについてのパワースペクトル値と対応する機器側重み係数との積和で算出すると共に、外側ビームフォーミング出力値を、ピーク周波数における各マイクについてのパワースペクトル値と外側重み係数との積和で算出し、評価結果格納部１３１に格納する。なお、マイク３が存在する場合には、機器側ビームフォーミングのためのマイク３用重み係数と、外側ビームフォーミングのためのマイク３用重み係数を読み出し、それらとピーク周波数におけるマイク３についてのパワースペクトル値とをさらに用いて、機器側ビームフォーミング出力値と、外側ビームフォーミング出力値とを算出する。
【００２８】
異音検出部１２７の第２異音検出部１２７２は、評価結果格納部１３１に格納されている、外側ビームフォーミング出力値の絶対値に対する機器側ビームフォーミング出力値の絶対値の比が閾値以上であるか判断して、この条件を満たす場合には監視対象物２００からの定常異音であると判断して通信装置（無線又は有線）によって外部の管理者に通知するか又は他の出力手段によって異常の発生を出力する。
【００２９】
次に、図３乃至図１４を用いて、異音検出装置１００の具体的な処理内容を説明する。まず、Ａ／Ｄ変換部１１１は、マイク１及びマイク２から、監視対象物２００で生成される音及びその他の外来音に相当する電気信号をディジタル信号に変換し、当該ディジタル信号を音データ格納部１１３に格納する（ステップＳ１）。なお、Ａ／Ｄ変換の周波数は、以下で行われる時間差検出の分解能に影響するので、マイク１とマイク２の間隔が５ｃｍ程度の場合には少なくとも４４．１ｋＨｚ以上が必要となる。なお、マイク３が存在する場合にもマイク３からの音についても同様の処理を実施する。
【００３０】
次に、平常音除去処理部１１５は、音データ格納部１１３に格納されているマイク１からのデータ及びマイク２からのデータそれぞれについて、監視対象物２００から平常時に出力される平常音を除去するためにハイパスフィルタによるフィルタリングを実施し、フィルタリング後のデータをフィルタリングデータ格納部１１７に格納する（ステップＳ３）。例えば、監視対象物２００が変圧器である場合における平常音の時間軸方向の波形の例を図４（ａ）に示し、各周波数のパワースペクトラムを図４（ｂ）に示す。図４（ａ）から（縦軸は振幅を表し、横軸は時間を表す）、周期的な波形の音が出力されており、図４（ｂ）から数百Ｈｚ以下の低周波帯域にパワーが集中していることが分かる（縦軸はｄＢを表し、横軸は周波数を表す）。従って、本実施の形態では、ハイパスフィルタをＦＩＲフィルタで構成する。ＦＩＲフィルタでは、位相ずれが生じないので、以下で行われる時間差検出に影響を及ぼさないようにすることができる。例えば、図５に示すようなハイパスフィルタを採用する。図５では、横軸は周波数を表し、縦軸はゲインを表す。このように、図５の例では約８００Ｈｚ以上の周波数の信号については通過させるが、それより低い周波数については除去される。マイク３が存在する場合には、マイク３についての音データについても同様の処理を実施する。
【００３１】
具体的には、以下のような畳み込み演算を実施する。なお、Ｓａ１［ｎ］は、マイク１からの信号の値を表し、Ｓａ２［ｎ］は、マイク２からの信号の値を表す。また、ｈkは、ＦＩＲフィルタでハイパスフィルタを構成した場合におけるｋ番目（ｋ＝０乃至ｎ）の係数値を表す。ＦＩＲフィルタでハイパスフィルタを構成することは周知であり、ここではこれ以上述べない。さらに、Ｓｂ１［ｎ］は、ハイパスフィルタ後の、マイク１からの信号の値を表し、Ｓｂ２［ｎ］は、ハイパスフィルタ後の、マイク２からの信号の値を表す。ｎは、サンプリング番号を表す。
【数１】
2010197124.tif 000003
【００３２】
なお、マイク３からの信号の値Ｓａ３［ｎ］についても同様の計算にて処理される。そして、ハイパスフィルタ後のマイク３からの信号の値Ｓｂ３［ｎ］は、以下のように表される。
【数２】
2010197124.tif 000004
【００３３】
なお、例えば拍手を外部から与えた場合に検出されるディジタル信号の波形を、図６（ａ）及び（ｂ）に示す。図６（ａ）は、例えばマイク１からのディジタル信号の波形を表し、図６（ｂ）は、例えばマイク２からのディジタル信号の波形を表す。一方、ハイパスフィルタ後のディジタル信号の波形を、図７（ａ）及び（ｂ）に示す。図７（ａ）は、例えばマイク１についてのフィルタ後のディジタル信号の波形を表し、図７（ｂ）は、例えばマイク２についてのフィルタ後のディジタル信号の波形を表す。図６（ａ）及び（ｂ）と図７（ａ）及び（ｂ）を比較すると、変圧器からの定常音部分が除去されているのが分かる。
【００３４】
また、ステップＳ１及びＳ３については、マイク１及び２（マイク３が存在する場合にはマイク３も）からの信号が入力される間、継続して実施される。
【００３５】
次に、有意音検出部１１９は、フィルタリングデータ格納部１１７に格納されているデータを用いて有意音検出処理を実施する（ステップＳ５）。本ステップでは、信号の値に変化があった場合に、ノイズか有意音であるかの判定を行う。具体的には、図８に示すように、Ｓｂ１［ｎ］の絶対値又はＳｂ２［ｎ］の絶対値が、閾値Ｔhを超えた時点から、長さＬのタイムスロットＴＳを時間軸方向に設定する。有意音検出部１１９は、第１のタイムスロットＴＳ１で閾値Ｔhを超える信号値が検出されているので、さらに２番目のタイムスロットＴＳ２でも閾値Ｔhを超える信号値が検出されるか判断する。２番目のタイムスロットＴＳ２でも閾値Ｔhを超える信号値が検出されれば、有意音検出と判断し、２番目のタイムスロットＴＳ２でも閾値Ｔhを超える信号値が検出されなければ、ノイズを検出しただけであると判断する。これは、有意音はある程度継続して閾値を超えるような信号値を維持するためである。
【００３６】
有意音検出部１１９は、上で述べたような処理においてノイズ検出と判断した場合には（ステップＳ７：Ｎｏルート）、処理終了でなければ（ステップＳ８：Ｎｏルート）、ステップＳ５に戻って、後続のデータについて有意音検出処理を実施する。処理終了と指示された場合には（ステップＳ８：Ｙｅｓルート）、処理を終了する。
【００３７】
一方、上で述べたような処理において有意音検出と判断した場合には、有意音検出部１１９は、非定常の有意音を検出したものとして、時間差検出部１２１に、非定常時の有意音検出を通知して呼び出すと共に（ステップＳ９）、マイク１とマイク２の何れから非定常時の有意音を先に検出したかを表すデータ（マイクの識別子）を出力する。なお、タイムスロットＴＳの設定については、以下の処理でも利用するので、タイムスロットＴＳの設定データ（各タイムスロットの開始時刻など）については、フィルタリングデータ格納部１１７に格納する。時間差検出部１２１及び時間差検出部１２１の処理結果を用いて処理を行う異音検出部１２７により実施される非定常異音検出処理については後に述べる。
【００３８】
また、有意音検出部１１９は、図８に示すように、非定常の有意音を検出したことが確定したタイムスロットＴＳ２の次のタイムスロットＴＳ３からＭタイムスロットだけ、Ｓｂ１［ｎ］の絶対値又はＳｂ２［ｎ］の絶対値が閾値Ｔhを超えているか判断することによって、定常有意音（有意音の定常部）を検出したか判断する（ステップＳ１１）。定常有意音を検出した場合には、有意音検出部１１９は、定常音評価部１２９に、定常有意音検出を通知して呼び出すと共に（ステップＳ１５）、マイク１とマイク２の何れから非定常の有意音を検出したかを表すデータ（マイクの識別子）を出力する。定常音評価部１２９及び定常音評価部１２９の処理結果を用いて処理を行う異音検出部１２７により実施される定常異音検出処理については後に述べる。
【００３９】
一方、有意音がＭタイムスロット継続しなかった場合には（ステップＳ１１：Ｎｏルート）、フィルタリングデータ格納部１１７におけるデータについて、有意音検出部１１９により検出された有意音区間の最後尾より後ろのデータに処理対象をスキップし（ステップＳ１３）、次の有意音検出に移行する。すなわちステップＳ５に戻る。
【００４０】
また、ステップＳ１５の後に、有意音検出部１１９は、さらに後続のＭタイムスロットだけ、Ｓｂ１［ｎ］の絶対値又はＳｂ２［ｎ］の絶対値が閾値Ｔhを超えているか判断することによって、定常有意音が継続しているか判断する（ステップＳ１７）。継続していると判断された場合にはステップＳ１５に戻る。一方、継続しなかったと判断された場合には、処理終了でなければ（ステップＳ１９：Ｎｏルート）、ステップＳ１３に移行して、さらにステップＳ５に戻る。処理終了であれば（ステップＳ１９：Ｙｅｓルート）、処理を終了する。
【００４１】
次に、非定常異音検出処理の処理内容について図９乃至図１１を用いて説明する。
【００４２】
まず、時間差検出部１２１は、有意音に周期性のある信号成分が強く含まれている場合には以下で述べる相関係数の算出に悪影響を及ぼすので、所定レベル以上に周期性のある信号成分が含まれているか判断し、含まれている場合には当該周期性信号成分の除去のための帯域阻止型フィルタを構成するための係数値の算出をフィルタ設定部１２３に要求し、算出された係数値を用いたフィルタリング処理を実施し、例えばメインメモリなどの記憶装置に格納する（ステップＳ２１）。なお、所定レベル以上に周期性のある信号成分が含まれていない場合には、帯域阻止型フィルタの構成及びフィルタリング処理の必要はない。
【００４３】
具体的には、Ｓｂ１［ｎ］（ここではマイク１から有意音を先に検出したものとする。但し、マイク２の場合も処理内容自体は同様である。）の離散的フーリエ変換ＤＦＴの複素係数Ｓｆ１［ｆ］を算出する。この演算には、一般にＦＦＴ（Finite Fourier transform）の利用が可能である。なお、ｎは０からＬ−１となっているが、タイムスロットＴＳ１の範囲で実施するということである。
【数３】
2010197124.tif 000005
【００４４】
そして、パワースペクトル｜Ｓｆ１［ｆ］｜2のピークが閾値Ｔpを超えた場合、その信号成分ｐを除去する帯域阻止型フィルタを構成する。
【００４５】
すなわち、ｆ＝０乃至Ｌ／２−１において｜Ｓｆ１［ｆ］｜2の最大値を与えるｆの値をｐとすると、以下のように表される。
【数４】
2010197124.tif 000006
【００４６】
従って、｜Ｓｆ１［ｐ］｜2＞Ｔpとなる場合には、周波数ｐをカットする帯域阻止型フィルタの係数値を算出するように、フィルタ設定部１２３に要求する。フィルタ設定部１２３は、周知の算出処理を実施して周波数ｐをカットする帯域阻止型フィルタの係数値ｂkを算出し、時間差検出部１２１に出力する。
【００４７】
そして、以下の畳み込み演算にて、フィルタリング処理を実施する。
【数５】
2010197124.tif 000007
【００４８】
但し、｜Ｓｆ１［ｐ］｜2≦Ｔpである場合には、以下のように設定する。
Ｓｃ１［ｎ］＝Ｓｂ１［ｎ］
Ｓｃ２［ｎ］＝Ｓｂ２［ｎ］
【００４９】
例えば、以上の処理が完了した時点でのデータ例を図１０（ａ）及び（ｂ）に示す。図１０（ａ）及び（ｂ）では、横軸は時間を表し、縦軸は振幅を表す。図１０（ａ）は、マイク１についての処理後信号波形を表し、図１０（ｂ）は、マイク２についての処理後信号波形を表す。中央部の縦線は有意音が閾値Ｔhを超えたタイミングを表している。このように、図１０では、マイク１についての処理後信号の方がマイク２についての処理後信号に７サンプルほど早く検出されている。
【００５０】
そして、時間差検出部１２１は、所定範囲のサンプルずれｘに対して、マイク１についての処理後信号とマイク２についての処理後信号との相関係数を算出し、相関係数が最大となるサンプルずれＤを特定し、時間差データ格納部１２５に格納する（ステップＳ２３）。
【００５１】
具体的には、ステップＳ２１の処理後の、マイク２についての信号値をｘサンプリング時間だけずらして、マイク２についてのｘサンプリング時間ずらした信号値とマイク１についての信号値との相関係数Ｒ［ｘ］を算出する。
【数６】
2010197124.tif 000008
なお、比較の対象は、タイムスロットＴＳ１の先頭部分の長さＪ（例えば５０サンプル程度）の部分である。そして、ｘをプラスマイナスの所定の範囲内で変更してそれぞれについてＲ［ｘ］を算出する。
【００５２】
そして、Ｒ［ｘ］の最大値を与えるｘをサンプルずれＤとすると、以下のように表される。
【数７】
2010197124.tif 000009
【００５３】
Ｄは、有意音がマイク１とマイク２とに到達した際の時間差、即ちマイク１に対するマイク２の遅れを表す値である。時間差検出部１２１は、サンプルずれＤを時間差データ格納部１２５に格納する。
【００５４】
図１０（ａ）及び（ｂ）で示した信号について、サンプルずれｘ毎に相関係数を算出した場合には図１１に示すようになる。図１１において縦軸は相関係数の値を表し、横軸はサンプルずれ値を表す。図１１の７サンプル目にピークが存在することが分かる。
【００５５】
そして、異音検出部１２７の第１異音検出部１２７１は、Ｄ≧ＴD（所定の閾値。）であるか判断する（ステップＳ２５）。この条件を満たす場合には、非定常異音検出ということで、第１異音検出部１２７１は、有線又は無線通信により管理者に警告を出力する（ステップＳ２７）。なお、警告には監視対象物２００のＩＤを含むようにして、場所の特定を容易にする場合もある。
【００５６】
ステップＳ２５で条件を満たさないと判断された場合には、外来音であるので、警告を出力する必要はない。
【００５７】
以上のような処理を実施することによって、監視対象物２００からの定常音が多少揺らいでも、ハイパスフィルタでカットされる帯域内であれば問題なく処理できる。また、どのような監視対象物２００であっても定常音をカットするようなフィルタを設定すれば、対処可能である。さらに、時間軸方向での相関係数を算出するが、この相関係数の算出に悪影響を及ぼすため、パワースペクトルにおいてピークが閾値を超える周波数成分を除去するように帯域阻止型フィルタを用いており、正確に相関係数を算出することができ、これによって２つの検出信号の時間差を精度良く特定できる。すなわち、正しく非定常異音か外来音かの判断を行うことができる。
【００５８】
なお、時間差検出については、一般化相互相関法（Generalized Cross Correlation）などによる方法でも実施可能である。
【００５９】
次に、定常異音検出処理について図１２乃至図１４を用いて説明する。本実施の形態では、ビームフォーミングを用いて監視対象物２００からの音データと外側からの音データとを分離・抽出してそれらに基づき定常異常音であるか否かを判断する。
【００６０】
まず、定常音評価部１２９は、Ｍ＊Ｌ個の最後尾Ｈサンプルにおける周波数ピークを検出する（ステップＳ３１）。以下では、マイク１側で有意音が検出されたものとする。但し、マイク２側であっても周波数ピークを検出する元データが変わるだけであって、演算内容については同じである。周波数ピークについては、具体的には、フィルタリングデータ格納部１１７に格納されているＳｂ１［ｎ］の離散的フーリエ変換ＤＦＴの複素係数Ｓｆ１［ｆ］を算出する。
【数８】
2010197124.tif 000010
【００６１】
そしてｆ＝０乃至Ｈ／２−１において、振幅の二乗｜Ｓｆ１［ｆ］｜2の最大値を与えるｆをピーク周波数ｐとする。そうすると、ｐは以下のように表される。
【数９】
2010197124.tif 000011
【００６２】
なお、マイクが２つの場合には、ビームフォーミングにより十分な指向性を得られない周波数帯域が存在するので、例えば最も振幅が大きくなる周波数の他、２番目及び３番目の周波数など上位所定数の周波数を抽出するようにしても良い。
【００６３】
その後、定常音評価部１２９は、ピーク周波数ｐに対応する重み係数を重みテーブル格納部１３２から読み出すと共に、ピーク周波数ｐにおけるＤＦＴの複素係数と重み係数とから、機器側のビームフォーミング出力値Ｓｆｄと外側のビームフォーミング出力値Ｓｆｏとを算出し、ピーク周波数ｐと共に評価結果格納部１３１に格納する（ステップＳ３３）。
【００６４】
予め例えばBarry D. Van Veen and Kevin M. Buckley, "Beamforming: A Versatile Approach to Spatial Filtering," IEEE ASSP Magazine, pages 4-24, Apri. 1988に基づき、各周波数についてビームフォーミングの重み係数を算出しておき、重みテーブル格納部１３２に格納しておく。重みテーブル格納部１３２に格納されるデータの一例を図１３に示す。図１３は、２つのマイクの場合の重みテーブルの一例を示す。図１３の重みテーブルの例では、各ピーク周波数ｐについて、監視対象物２００側に指向性を持たせる機器側ビームフォーミング及びマイク１についてのＤＦＴの複素係数Ｓｆ１［ｐ］のための重み係数ｗ11p、機器側ビームフォーミング及びマイク２についてのＤＦＴの複素係数Ｓｆ２［ｐ］のための重み係数ｗ21p、監視対象物２００とは異なる方向（典型的には監視対象物２００とは反対側。但し、必ずしも完全に反対側でなくとも良い。）に指向性を持たせる外側ビームフォーミング及びマイク１についてのＤＦＴの複素係数Ｓｆ１［ｐ］のための重み係数ｗ12p、外側ビームフォーミング及びマイク２についてのＤＦＴの複素係数Ｓｆ２［ｐ］のための重み係数ｗ22pが登録されるようになっている。上でも述べたが、マイクが２つの場合には、ビームフォーミングにより十分な指向性が得られない周波数帯域が存在するので、例えばピーク周波数ｐ毎に指向性の善し悪しを表す所定の指向性指標の値を予め算出しておき、重みテーブルに登録しておくようにしても良い。このような場合には、ステップＳ３１で特定された複数のピーク周波数のうち指向性指標の最も良いピーク周波数を特定すると共に、そのピーク周波数に係る重み係数セットを読み出す。
【００６５】
また、マイクが３つの場合には、例えば図１４に示すような重みテーブルが重みテーブル格納部１３２に格納されている。図１４の重みテーブルの例では、各ピーク周波数ｐについて、機器側ビームフォーミング及びマイク１についてのＤＦＴの複素係数Ｓｆ１［ｐ］のための重み係数ｗ11p、機器側ビームフォーミング及びマイク２についてのＤＦＴの複素係数Ｓｆ２［ｐ］のための重み係数ｗ21p、機器側ビームフォーミング及びマイク３についてのＤＦＴの複素係数Ｓｆ３［ｐ］のための重み係数ｗ31p、外側ビームフォーミング及びマイク１についてのＤＦＴの複素係数Ｓｆ１［ｐ］のための重み係数ｗ12p、外側ビームフォーミング及びマイク２についてのＤＦＴの複素係数Ｓｆ２［ｐ］のための重み係数ｗ22p、外側ビームフォーミング及びマイク３についてのＤＦＴの複素係数Ｓｆ３［ｐ］のための重み係数ｗ32pが登録されるようになっている。マイクが３つの場合には、指向性特性において特に問題となる周波数帯域は存在しないので、指向性指標については必要ない。すなわち、ピーク周波数ｐを１つだけ抽出して、対応する重み係数セットを重みテーブル格納部１３２から読み出せばよい。
【００６６】
そして、マイク２つの場合には、以下の式で、機器側のビームフォーミング出力値Ｓｆｄ及び外側のビームフォーミング出力値Ｓｆｏを算出する。これらは、複素数である。
Ｓｆｄ＝ｗ11p＊Ｓｆ１［ｐ］＋ｗ21p＊Ｓｆ２［ｐ］
Ｓｆｏ＝ｗ12p＊Ｓｆ１［ｐ］＋ｗ22p＊Ｓｆ２［ｐ］
【００６７】
一方、マイク３つの場合には、以下の式で、機器側のビームフォーミング出力値Ｓｆｄ及び外側のビームフォーミング出力値Ｓｆｏを算出する。これらは、複素数である。
Ｓｆｄ＝ｗ11p＊Ｓｆ１［ｐ］＋ｗ21p＊Ｓｆ２［ｐ］＋ｗ31p＊Ｓｆ３［ｐ］
Ｓｆｏ＝ｗ12p＊Ｓｆ１［ｐ］＋ｗ22p＊Ｓｆ２［ｐ］＋ｗ32p＊Ｓｆ３［ｐ］
【００６８】
このようにして、監視対象物２００からの平常音を除去した上で、監視対象物２００側からの定常音のピーク周波数ｐにおける成分値と、外側からの定常音のピーク周波数ｐにおける成分値とが抽出される。
【００６９】
また、異音検出部１２７の第２異音検出部１２７２は、ピーク周波数ｐに対応する閾値ＴBPを特定する（ステップＳ３５）。例えば、指向性指標に応じてピーク周波数ｐ毎に閾値を予め設定しておき、該当する閾値ＴBPを読み出すようにしても良い。また、ピーク周波数ｐに依らずに一定の閾値を採用するようにしても良い。
【００７０】
そして、第２異音検出部１２７２は、振幅｜Ｓｆｄ｜／振幅｜Ｓｆｏ｜が閾値ＴBP以上であるか判断する（ステップＳ３７）。このように、外側ビームフォーミング出力値の振幅｜Ｓｆｏ｜に対する機器側ビームフォーミング出力値の振幅｜Ｓｆｄ｜の比が、閾値ＴBP以下であるか判断する。監視対象物２００から異音が定常的に出力されていれば、機器側ビームフォーミング出力値Ｓｆｄの振幅値は明らかに外部ビームフォーミング出力値Ｓｆｏの振幅値より大きくなるので、このような条件を確認している。
【００７１】
ステップＳ３７の条件を満たす場合には、定常異音検出ということで、第２異音検出部１２７２は、有線又は無線通信により管理者に警告を出力する（ステップＳ３９）。なお、警告には監視対象物２００のＩＤを含むようにして、場所の特定を容易にする場合もある。一方、ステップＳ３７の条件を満たさない場合には、定常異音ではないので、処理を行わずに終了する。
【００７２】
以上述べたように、ビームフォーミング技術を用いて、監視対象物２００側からの平常時の平常音を除去した上で、監視対象物２００側からの定常音のピーク周波数ｐにおける成分値と、外側からの定常音のピーク周波数ｐにおける成分値とを比較することによって、定常音の由来を判断でき、監視対象物２００から異音が発せられているか否かを特定できる。
【００７３】
さらに、非定常異音検出処理と定常異音検出処理との組み合わせにて、異音が継続する限り、警告出力を管理者に対して行うことができるようになる。
【００７４】
以上本発明の実施の形態を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、図２に示した機能ブロック図は一例であって、必ずしも実際のプログラムモジュール構成とは一致しない場合もある。処理フローについても、処理結果が変わらない限りにおいて変更可能である。
【００７５】
また、上の例では相関係数を算出する際にマイク１の方の信号を固定して処理する例を示したが、マイク２の信号の方を固定しても良い。そのような場合、Ｄの符号は反転するので、ステップＳ２５における符号も反転させる必要がある。
【００７６】
さらに、異音検出装置を複数設けて、それらの検出結果を総合して異音の有無を判断するようにしても良い。例えば図１において、異音検出装置１００が配置されている方とは反対側にも異音検出装置を配置する場合もある。
【００７７】
また、マイクの数は３までに限定されるわけではなく、それ以上設けるようにしても良い。
【００７８】
なお、異音検出装置１００はコンピュータ装置であって、図１５に示すように当該コンピュータ装置においては、メモリ２５０１（記憶部）とＣＰＵ２５０３（処理部）とハードディスク・ドライブ（ＨＤＤ）２５０５と表示装置２５０９に接続される表示制御部２５０７とリムーバブル・ディスク２５１１用のドライブ装置２５１３と入力装置２５１５とネットワークに接続するための通信制御部２５１７とがバス２５１９で接続されている。オペレーティング・システム（ＯＳ）及びＷｅｂブラウザを含むアプリケーション・プログラムは、ＨＤＤ２５０５に格納されており、ＣＰＵ２５０３により実行される際にはＨＤＤ２５０５からメモリ２５０１に読み出される。必要に応じてＣＰＵ２５０３は、表示制御部２５０７、通信制御部２５１７、ドライブ装置２５１３を制御して、必要な動作を行わせる。また、処理途中のデータについては、メモリ２５０１に格納され、必要があればＨＤＤ２５０５に格納される。このようなコンピュータは、上で述べたＣＰＵ２５０３、メモリ２５０１などのハードウエアとＯＳ及び必要なアプリケーション・プログラムとが有機的に協働することにより、上で述べたような各種機能を実現する。なお、コンピュータ装置は複数台のコンピュータによって構成される場合もある。なお、Ａ／Ｄ変換部１１１は、別装置として得られる場合もあれば、バス２５１９に接続される一部の部品にて実現される場合もある。
【符号の説明】
【００７９】
１００  異音検出装置    ２００  監視対象物
１１１  Ａ／Ｄ変換部    １１３  音データ格納部
１１５  平常音除去処理部    １１７  フィルタリングデータ格納部
１１９  有意音検出部    １２１  時間差検出部
１２３  フィルタ設定部    １２５  時間差データ格納部
１２７  異音検出部    １２９  定常音評価部
１３１  評価結果格納部    １３２  重みテーブル格納部
１２７１  第１異音検出部    １２７２  第２異音検出部
【図１Ａ】
2010197124.tif 000012
【図１Ｂ】
2010197124.tif 000013
【図２】
2010197124.tif 000014
【図３】
2010197124.tif 000015
【図４】
2010197124.tif 000016
【図５】
2010197124.tif 000017
【図６】
2010197124.tif 000018
【図７】
2010197124.tif 000019
【図８】
2010197124.tif 000020
【図９】
2010197124.tif 000021
【図１０】
2010197124.tif 000022
【図１１】
2010197124.tif 000023
【図１２】
2010197124.tif 000024
【図１３】
2010197124.tif 000025
【図１４】
2010197124.tif 000026
【図１５】
2010197124.tif 000027