(57)【要約】【課題】音源方向推定装置において、高い精度で音源の方向を推定可能とする。【解決手段】音源方向推定装置は、互いに異なる位置に設けられており、移動する音源が発する音を検出する第１及び第２音検出手段（１１０，１２０）と、第１音検出手段において音が検出される時間及び第２音検出手段において音が検出される時間の差を、時間差データとして算出する時間差算出手段（１３０）と、時間差データに対して移動平均処理を行う移動平均処理手段（１６０）と、移動平均処理が行われた時間差データと、第１及び第２音検出手段間の距離とに基づいて、音源の方向を推定する方向推定手段（１８０）とを備える。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
互いに異なる位置に設けられており、移動する音源が発する音を検出する第１及び第２音検出手段と、
前記第１音検出手段において前記音が検出される時間及び第２音検出手段において前記音が検出される時間の差を、時間差データとして算出する時間差算出手段と、
前記時間差データに対して移動平均処理を行う移動平均処理手段と、
前記移動平均処理が行われた前記時間差データと、前記第１及び第２音検出手段間の距離とに基づいて、前記音源の方向を推定する方向推定手段と
を備えることを特徴とする音源方向推定装置。
【請求項２】
前記音源と前記第１及び第２音検出手段との距離を検出する距離検出手段と、
前記検出された距離が大きい程、前記移動平均処理における平均時間を長くするように設定する平均時間設定手段を更に備え、
前記移動平均処理手段は、前記設定された平均時間で前記移動平均処理を行う
ことを特徴とする請求項１に記載の音源方向推定装置。
【請求項３】
前記距離検出手段は、前記第１及び前記第２音検出手段において検出された音の大きさから、前記音源と前記第１及び第２音検出手段との距離を検出することを特徴とする請求項２に記載の音源方向推定装置。
【請求項４】
前記時間差データは、前記第１及び前記第２音検出手段において検出された音の大きさを示す情報を含んでおり、
前記距離検出手段は、前記時間差データから前記音源と前記第１及び第２音検出手段との距離を検出することを特徴とする請求項２に記載の音源方向推定装置。
【請求項５】
前記時間差算出手段は、前記第１音検出手段において検出された音を示すデータ及び前記第２検出手段において検出された音を示すデータに相関関数を乗ずることによって得られた相関関係を用いて、前記時間差データを算出することを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の音源方向推定装置。
【請求項６】
前記時間差算出手段は、ＭＶ法を用いて、前記時間差データを算出することを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の音源方向推定装置。
【請求項７】
前記時間差算出手段は、線形予測法を用いて、前記時間差データを算出することを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の音源方向推定装置。
【請求項８】
前記時間差算出手段は、遅延和法を用いて、前記時間差データを算出することを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の音源方向推定装置。
【請求項９】
前記時間差算出手段は、ＭＵＳＩＣ法を用いて、前記時間差データを算出することを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の音源方向推定装置。
【請求項１０】
互いに異なる位置に設けられており、移動する音源が発する音を第１及び第２音検出手段によって検出する音検出工程と、
前記第１音検出手段において前記音が検出される時間及び第２音検出手段において前記音が検出される時間の差を、時間差データとして算出する時間差算出工程と、
前記時間差データに対して移動平均処理を行う移動平均処理工程と、
前記移動平均処理が行われた前記時間差データと、前記第１及び第２音検出手段間の距離とに基づいて、前記音源の方向を推定する方向推定工程と
を備えることを特徴とする音源方向推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば車両等の移動する物体の方向を、物体が発する音によって推定する音源方向推定装置及び方法の技術分野に関する。
【背景技術】
【０００２】
この種の音源方向推定装置として、複数のマイクロフォンによって音源が発した音を検出し、音が複数のマイクロフォンの各々に到達する時間の差に基づいて、音源の方向を推定するというものがある。例えば特許文献１及び２では、音の到達する時間の差を、相関関数を用いて算出して音源の方向を推定するという技術が開示されている。
【０００３】
【特許文献１】実開平５−９２７６７号公報
【特許文献２】特許第２７７６０９２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上述した技術においては、例えば音源との距離が遠い等の理由によって検出される音が小さい場合に、音の相関関係を正確に求めることができず、正確に音源の方向を推定することが困難となってしまう。即ち、上述した技術では、特定の状況において音源の方向を推定する精度が低下してしまうおそれがあるという技術的問題点がある。
【０００５】
本発明は、例えば上述した問題点に鑑みなされたものであり、高い精度で音源の方向を推定可能な音源方向推定装置及び方法を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の音源方向推定装置は上記課題を解決するために、互いに異なる位置に設けられており、移動する音源が発する音を検出する第１及び第２音検出手段と、前記第１音検出手段において前記音が検出される時間及び第２音検出手段において前記音が検出される時間の差を、時間差データとして算出する時間差算出手段と、前記時間差データに対して移動平均処理を行う移動平均処理手段と、前記移動平均処理が行われた前記時間差データと、前記第１及び第２音検出手段間の距離とに基づいて、前記音源の方向を推定する方向推定手段とを備える。
【０００７】
本発明の音源方向推定装置によれば、その動作時に、第１及び第２音検出手段によって、例えば車両等の移動する音源が発する音が検出される。第１及び第２音検出手段は、互いに異なる位置に設けられているため、音源が発した同一の音が時間的にずれて検出される。
【０００８】
続いて、時間差算出手段では、第１音検出手段において音が検出される時間及び第２音検出手段において音が検出される時間の差が、時間差データとして算出される。時間差データは、典型的には、バラツキをもったデータとして算出される。即ち、第１及び第２音検出手段において検出された音が複数回サンプリングされ、統計的なデータとして時間差データが算出される。また、時間差データは時間差以外の情報を含んでいてもよい。
【０００９】
時間差データが算出されると、移動平均処理手段によって、時間差データに対して移動平均処理が行われる。移動平均処理を行うことにより、時間差データにおけるバラツキが抑制される。これにより、時間差データは、より的確に音が到達する時間の差を示すデータとなる。
【００１０】
最後に、方向推定手段によって、移動平均処理が行われた時間差データと、第１及び第２音検出手段間の距離とに基づいて、音源の方向が推定される。即ち、第１及び第２音検出手段から見た音源の方向が推定される。具体的には、例えば時間差データから求められた音の進行距離と、第１及び第２音検出手段間の距離との関係を三角関数で表すことで、音源の角度を求めることができる。
【００１１】
尚、音検出手段は第１及び第２音検出手段以外に設けられていてもよい。即ち、音検出手段は３つ以上設けられてもよい。この場合、時間差の比較対象が増えることで、時間差データがより多く算出されるため、方向推定の精度を向上させることが可能である。また、音検出手段の配置も特に限定されないが、例えば方向を推定する音源の移動速度等を予測して配置を決定することで、音を正確に検出し、方向推定の精度を向上させることが可能である。
【００１２】
本発明の音源方向推定装置は、典型的には、音源の方向推定をリアルタイムで連続して行う。よって、音源の方向は、時間的に連続したデータとして出力される。これにより、音源が第１及び第２音検出手段に対してどのように移動しているかを検出することもできる。
【００１３】
以上説明したように、本発明の音源方向推定装置によれば、時間差データに対して移動平均処理が行われるため、より高い精度で音源の方向を推定することが可能である。
【００１４】
本発明の音源方向推定装置の一態様では、前記音源と前記第１及び第２音検出手段との距離を検出する距離検出手段と、前記検出された距離が大きい程、前記移動平均処理における平均時間を長くするように設定する平均時間設定手段を更に備え、前記移動平均処理手段は、前記設定された平均時間で前記移動平均処理を行う。
【００１５】
この態様によれば、距離検出手段によって、音源と前記第１及び第２音検出手段との距離が検出される。そして、平均時間設定手段によって、移動平均処理における平均時間が、検出された距離に応じた値に設定される。
【００１６】
具体的には、平均時間は検出された距離が大きい程長くされる。言い換えれば、音源と第１及び第２音検出手段との距離が離れている程、移動平均処理によって平均されるデータの量が増加される。
【００１７】
移動平均処理における平均時間を長くする程、時間差データは、より的確に時間差を示すデータとなる。しかしながら、平均時間を長くすることで、移動平均処理を行う時間は増加する。このため、音源が発した音が第１及び第２音検出手段間に検出されてから、音源の方向が推定されるまでの時間が長くなってしまう。
【００１８】
他方で、時間差データにおけるバラツキは検出される音の大きさによって変化し、例えば検出された音が大きい場合は、検出すべき音と他の音とを判別することが容易となるため、バラツキは小さくなる。一方、検出された音が小さい場合は、検出すべき音と他の音とを判別することが困難となるため、バラツキは大きくなる。
【００１９】
ここで、一の音源が発する音の大きさが大きく変動しないものである場合、検出される音の大きさは、音源と第１及び第２音検出手段との距離に概ね比例する。よって、時間差データは、音源との距離が大きい場合にはバラツキが大きくなり、音源との距離が小さい場合にはバラツキが小さくなると考えることができる。
【００２０】
本態様では特に、上述したように、音源と第１及び第２音検出手段との距離が大きい程、平均時間が長くされる。よって、例えば音源との距離が大きい場合には平気時間が長くされる。従って、時間差データにおけるバラツキが大きい場合であっても、高い精度で音源の方向を推定できる。また他方で、音源との距離が小さい場合には平均時間が短くされる。時間差データにおけるバラツキが小さい場合には、移動平均処理を長く行わなくとも高い精度で音源の方向を推定できる。
【００２１】
より具体的には、例えば図２の構成のように、単に移動平均を比較例の構成（図１参照）に付加しただけの場合、音源の方向が推定されるまでの時間が長くなってしまう問題が生じるおそれがある。接近車両の方向推定を例にとると、接近車両とユーザの車との距離が近い場合、いち早くユーザに接近車両の方向を伝えることが求められるため、推定時間が長い場合、問題となる。しかし、接近車両とユーザの車との距離が近い場合、接近車両の音圧が大きいため、移動平均処理を行わなくても精度良く検出できる。そこで図１２のように、距離が短い場合は移動平均時間を少なくし、距離が長い場合は移動平均時間を長くする事で問題を解決する事ができる。つまり、図１の構成に移動平均を付加した図２の構成に、移動平均時間を距離により適応的に変化する構成を付加した図１２の構成によれば、遠い距離から近い距離まで精度良く、ユーザに問題なく接近車両の方向を伝える事ができる。
【００２２】
以上のように、本態様に係る音源方向推定装置によれば、音源の方向を、高い精度で且つより早く推定することができる。
【００２３】
上述した距離算出手段を更に備える態様では、前記距離検出手段は、前記第１及び前記第２音検出手段において検出された音の大きさから、前記音源と前記第１及び第２音検出手段との距離を検出するように構成してもよい。
【００２４】
この場合には、音源と第１及び第２音検出手段との距離が、第１及び第２音検出手段において検出された音の大きさから検出される。このため、移動平均処理における平均時間は適切な値に設定される。よって、上述したように、時間差データにおけるバラツキが大きい場合であっても、高い精度で音源の方向を推定できる。また、時間差データにおけるバラツキが小さい場合には、音源の方向を、高い精度で且つより早く推定することができる。
【００２５】
尚、音の大きさを示すデータから音源と第１及び第２音検出手段との距離を検出するようにせずとも、例えば音の大きさから直接的に平均時間を設定するようにすることも可能である。
【００２６】
或いは、上述した距離算出手段を更に備える態様では、前記時間差データは、前記第１及び前記第２音検出手段において検出された音の大きさを示す情報を含んでおり、前記距離検出手段は、前記時間差データから前記音源と前記第１及び第２音検出手段との距離を検出するように構成してもよい。
【００２７】
この場合には、音源と第１及び第２音検出手段との距離が、時間差データから検出される。時間差データは、例えば検出された音の大きさを示すデータに対し、各種演算処理が施されたデータである。このため、検出されるべき音と他の音との判別等が行われた状態の情報を有しており、音の大きさを示すデータから直接距離を検出する場合と比べて、高い精度で距離を検出することができる。よって、より適切に平均時間を設定することができる。従って、音源の方向をより好適に推定することが可能となる。
【００２８】
本発明の音源方向推定装置の他の態様では、前記時間差算出手段は、前記第１音検出手段において検出された音を示すデータ及び前記第２検出手段において検出された音を示すデータに相関関数を乗ずることによって得られた相関関係を用いて、前記時間差データを算出する。
【００２９】
この態様によれば、先ず第１音検出手段において検出された音を示すデータ及び第２検出手段において検出された音を示すデータに相関関数が乗ぜられ、２つの音を示すデータの相関関係が求められる。よって、時間差データを確実に算出することができる。従って、高い精度で音源の方向を推定することが可能となる。
【００３０】
本発明の音源方向推定装置の他の態様では、前記時間差算出手段は、ＭＶ（Minimum Variance）法を用いて、前記時間差データを算出する。
【００３１】
この態様によれば、ＭＶ法（最小分散法）を用いて時間差データが算出されるため、時間差データにおけるバラツキを小さくすることが可能である。従って、高い精度で音源の方向を推定することが可能となる。
【００３２】
本発明の音源方向推定装置の他の態様では、前記時間差算出手段は、線形予測法を用いて、前記時間差データを算出する。
【００３３】
この態様によれば、線形予測法を用いて時間差データが算出されるため、時間差データにおけるバラツキを小さくすることが可能である。従って、高い精度で音源の方向を推定することが可能となる。
【００３４】
本発明の音源方向推定装置の他の態様では、前記時間差算出手段は、遅延和法を用いて、前記時間差データを算出する。
【００３５】
この態様によれば、遅延和法を用いて時間差データが算出されるため、時間差データにおけるバラツキを小さくすることが可能である。従って、高い精度で音源の方向を推定することが可能となる。
【００３６】
本発明の音源方向推定装置の他の態様では、前記時間差算出手段は、ＭＵＳＩＣ（MUltiple SIgnal Classification）法を用いて、前記時間差データを算出する。
【００３７】
この態様によれば、ＭＵＳＩＣ法を用いて時間差データが算出されるため、時間差データにおけるバラツキを小さくすることが可能である。従って、高い精度で音源の方向を推定することが可能となる。
【００３８】
本発明の音源方向推定方法は上記課題を解決するために、互いに異なる位置に設けられており、移動する音源が発する音を第１及び第２音検出手段によって検出する音検出工程と、前記第１音検出手段において前記音が検出される時間及び第２音検出手段において前記音が検出される時間の差を、時間差データとして算出する時間差算出工程と、前記時間差データに対して移動平均処理を行う移動平均処理工程と、前記移動平均処理が行われた前記時間差データと、前記第１及び第２音検出手段間の距離とに基づいて、前記音源の方向を推定する方向推定工程とを備える。
【００３９】
本発明の音源方向推定方法によれば、上述した本発明の音源方向推定装置と同様に、時間差データに対して移動平均処理が行われるため、高い精度で音源の方向を推定することが可能である。
【００４０】
尚、本発明の音源方向推定方法においても、上述した本発明の音源方向推定装置における各種態様と同様の各種態様を採ることが可能である。
【００４１】
本発明の作用及び他の利得は、次に説明する実施するための最良の形態から明らかにされる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４２】
以下では、本発明の実施形態について図を参照しつつ説明する。
【００４３】
先ず、本実施形態に係る音源方向推定装置について説明する前に、比較例に係る音源方向推定装置について、図１を参照して説明する。ここに図１は、比較例に係る音源方向推定装置の構成を示すブロック図である。
【００４４】
図１に示す音源方向推定装置は、第１音検出部１１０と、第２音検出部１２０と、相関計算器１３０と、時間差算出器１７０と、方向算出器１８０とを備えて構成されている。
【００４５】
このような音源方向推定装置によれば、先ず第１音検出部１１０及び第２音検出部１２０において音源から発せられた音が検出される。続いて、時間差算出器１７０において、第１音検出部１１０及び第２音検出部１２０によって音が検出される時間差が算出され、この時間差を用いて、方向算出器１８０が、音源の方向を推定する。しかしながら、例えば第１音検出部１１０及び第２音検出部１２０から音源までの位置が大きい場合には、検出される音が小さくなるため、方向推定の精度が低下してしまうというおそれがある。即ち、図１に示すような音源方向推定装置では、高い精度で音源の方向を推定することが困難である。
【００４６】
＜第１実施形態＞
次に、第１実施形態に係る音源方向推定装置の構成について、図２を参照して説明する。ここに図２は、第１実施形態に係る音源方向推定装置の構成を示すブロック図である。
【００４７】
図２において、第１実施形態に係る音源方向推定装置は、第１音検出部１１０と、第２音検出部１２０と、相関計算器１３０と、移動平均処理器１６０と、時間差算出器１７０と、方向算出器１８０とを備えて構成されている。
【００４８】
第１音検出部１１０及び第２音検出部１２０は、本発明の「第１音検出手段」及び「第２音検出手段」の一例であり、例えばマイクロフォン等の集音装置である。第１音検出部１１０及び第２音検出部１２０は、互いに異なる位置に配置されている。
【００４９】
相関計算器１３０は、本発明の「時間差算出手段」の一例であり、第１音検出部１１０において検出された音を示すデータ及び第２音検出部１２０において検出された音を示すデータに相関関数を乗じて、互いの相関関係を求める。
【００５０】
移動平均処理器１６０は、本発明の「移動平均処理手段」の一例であり、相関計算器１３０から出力されるデータの移動平均処理を行う。
【００５１】
時間差算出器１７０は、移動平均処理が行われたデータから、第１音検出部１１０に音が到達した時間と第２音検出部１２０に音が到達した時間の差を算出する。
【００５２】
方向算出器１８０は、本発明の「方向推定手段」の一例であり、第１音検出部１１０に音が到達した時間と第２音検出部１２０に音が到達した時間の差、及び第１音検出部１１０と第２音検出部１２０との距離から、音源の方向を推定する。
【００５３】
次に、第１実施形態に係る音源方向推定装置の動作について、図２に加えて、図３から図１１を参照して説明する。
【００５４】
先ず、第１実施形態に係る音源方向推定装置の対象とする音源と音源が発する音との関係について図３及び図４を参照して説明する。ここに図３は、第１実施形態に係る音源方向推定装置の動作時の状況を示す上面図であり、図４は、第１及び第２音検出部に音が到達する際の時間差を示す概念図である。
【００５５】
図３において、第１実施形態に係る音源方向推定装置は、図に示す自車両２１０に搭載されている。以下では、自車両２１０は停止しており、自車両２１０の右方向から来た他の車両２２０が、自車両２１０の前を左方向に通過する場合を例にとり説明する。即ち、第１実施形態に係る音源方向推定装置は、自車両２１０から見た他の車両２２０の方向を推定する。
【００５６】
図４に示すように、例えば自車両２１０の右側前方に第１音検出部１１０が配置されており、自車両２１０の左側前方に第２音検出部１２０が配置されているとすると、右方向から接近してくる他の車両２２０ａが発する音は、先ず第１音検出部１１０によって検出される。そして、第２音検出部１２０には、第１音検出部１１０と比べて、図中のＬ１分遅れて到達する。即ち、第１音検出部１１０及び第２音検出部１２０間では、音が検出される時間に差が生じる。
【００５７】
また、自車両２１０の正面に位置する他の車両２２０ｂが発する音は、他の車両２２０ｂと第１音検出部１１０及び第２音検出部１２０との距離が夫々同じとなるため、第１音検出部１１０及び第２音検出部１２０において同時に検出される。自車両２１０の正面を通過し、自車両２１０の左方向へ遠ざかる他の車両２２０ｃが発する音は、第２音検出部１２０によって検出された後に、第１音検出部１１０に検出される。即ち、第２音検出部１２０には、図中のＬ２分だけ音が早く到達する。
【００５８】
続いて、検出された音を示すデータから相関値を算出する工程について、図５から図７を参照して説明する。ここに図５は、第１音検出部において検出された音を示すデータの一例を示す波形図であり、図６は、第２音検出部において検出された音を示すデータの一例を示す波形図である。また図７は、検出された音の時間差毎の相関値を示すグラフである。
【００５９】
図５に示すように、第１音検出部１１０において検出された音は波形データに変換される。また、第２音検出部１２０において検出された音も、図６に示すように、波形データに変換される。ここで、他の車両２２０は自車両２１０の右から接近してくるため、第２音検出部１１０で検出された音が示すデータは、第１音検出部１１０で検出された音が示すデータと比べて、時間的に遅れたものとなる。例えば、グラフにおける一のピークｐ１に着目すると、図５で示すデータと図６で示すデータとで位置が異なることが分かる。
【００６０】
図７において、第１実施形態に係る音源方向推定装置における相関計算器１３０は、図５及び図６で示した波形データから、同時刻に検出された１フレーム分のデータをサンプリングし、相関関数を乗ずることによって、図に示すような時間差と相関値の関係を表すデータを求める。尚、フレームとは、データをサンプリングする幅を規定する単位であり、予め所定の大きさを有するように設定されている。
【００６１】
図７に示すようなデータが求められたとすると、第１音検出部１１０及び第２音検出部１２０に音が到達する時間差は、グラフ中における相関値が最も高い位置と推定することができる。即ち、ここでの第１音検出部１１０及び第２音検出部１２０に音が到達する時間差は、図中で示すτと推定することができる。
【００６２】
相関計算器１３０では、上述したような時間差を示すデータが連続して求められる。即ち、第１音検出部１１０及び第２音検出部１２０に音が到達する時間差が、連続するフレームにおいて夫々求められ、時系列に沿ったデータとして出力される。
【００６３】
続いて、移動平均処理を行う工程について、図８を参照して説明する。ここに図８は、移動平均処理が行われた後の相関値を示すグラフである。
【００６４】
図８において、第１実施形態に係る音源方向推定装置では特に、移動平均処理器１６０において、相関計算器１３０から出力されたデータに移動平均処理を行う。これによって、移動平均処理後のデータは、図７で示したデータと比べて、相関値のピークが明確に判別できるようなものとなる。よって、例えば相関計算器１３０から得られたデータからでは、相関値のピークを適切に判別できない場合であっても、移動平均処理後のデータによって相関値のピークを判別することができる。即ち、第１音検出部１１０及び第２音検出部１２０に音が到達する時間差τを、より確実に求めることができる。移動平均処理における平均時間は例えば、予め実験的に又は理論的に、或いは経験的に得られた値を設定すればよい。
【００６５】
尚、上述した移動平均処理は、相関計算器１３０の出力からピークを検出する前に行われる方がよい。例えば、ピークのみを抽出してしまうと、それまでデータ中に含まれていた振幅（即ち、エネルギー）を示すデータ等が失われてしまうことになる。この場合、データに含まれる情報量が少なくなることで、移動平均処理における効果は低下してしまう。よって、移動平均処理における効果を適切に発揮させるため、ピークの検出は移動平均処理後に行われた方がよい。
【００６６】
続いて、相関値から音源の方向を推定する工程について、図９から図１２を参照して説明する。ここに図９は、音源の方向を推定するための計算方法を示す概念図である。また図１０は、第１実施形態に係る音源方向推定装置において推定された音源の方向を、時系列で示すグラフであり、図１１は、比較例に係る音源方向推定装置において推定された音源の方向を、時系列で示すグラフである。
【００６７】
図９において、自車両２１０から見た他の車両２２０の方向を示す角度θと、第１音検出部１１０及び第２音検出部１２０間の距離Ｄ及び第２音検出部１２０に対して音が遅れて到達する分の距離Ａとの関係は、以下の数式（１）で表すことができる。
【００６８】
ｓｉｎθ＝Ａ／Ｄ    ・・・  （１）
尚、距離Ａは、時間差τに音速を乗ずることで求められる。
【００６９】
方向算出器１８０は、上述した数式（１）に基づいて、角度θを以下の数式（２）で求める。
【００７０】
θ＝ａｒｃｓｉｎ（Ａ／Ｄ）    ・・・  （２）
以上のように、第１実施形態に係る音源方向推定装置は、自車両２１０に対する、音源である他の車両２２０の方向を推定することが可能である。
【００７１】
第１実施形態に係る音源方向推定装置から出力される音源の方向を示すデータは、例えばカーナビゲーションシステム等に出力されることで、ディスプレイによる警告表示や音声による警告を行うことができる。また、衝突防止のためのハンドル自動操作や車速制御等に用いられてもよい。
【００７２】
図１０において、求められた角度θを時系列でプロットすると、図に示すような形となる。このグラフから、他の車両２２０は、自車両２１０の右側から接近し、時間ｔが１２秒となる付近で、自車両２１０の前を左側に通過していったことが分かる。
【００７３】
ここで、上述した移動平均処理を行わずに（即ち、図１に示すような音源方向推定装置によって）音源の方向を推定した場合を考えると、図１０に示すグラフは、図１１に示すグラフのように、多くのノイズを含んだものとなる。即ち、時間差τが正確に求められないため、音源の方向を推定する精度も低下してしまう。
【００７４】
しかるに第１実施形態に係る音源方向推定装置では、上述したように、移動平均処理が行われるため、相関計算器１３０からの出力におけるバラツキが低減される。よって、時間差τを正確に求めることができ、音源の方向を高い精度で推定することができる。
【００７５】
以上説明したように、第１実施形態に係る音源方向推定装置によれば、移動平均を用いることで、音源の方向を高い精度で推定することが可能である。
【００７６】
＜第２実施形態＞
次に、第２実施形態に係る音源方向推定装置について、図１２及び図１３を参照して説明する。ここに図１２は、第２実施形態に係る音源方向推定装置の構成を示すブロック図であり、図１３は、算出された距離に基づく平均時間の設定方法を示す表である。である。尚、第２実施形態は、上述の第１実施形態と比べて、音源との距離を算出する点が異なり、その他の構成や動作については概ね同様である。このため第２実施形態では、第１実施形態と異なる部分について詳細に説明し、その他の重複する部分については適宜説明を省略する。また、図１２では、図２に示した第１実施形態に係る構成要素と同様の構成要素に同一の参照符合を付している。
【００７７】
図１２において、第２実施形態に係る音源方向推定装置は、第１音検出部１１０と、第２音検出部１２０と、相関計算器１３０と、距離算出器１４０と、平均時間算出器１５０と、移動平均処理器１６０と、時間差算出器１７０と、方向算出器１８０とを備えて構成されている。
【００７８】
距離算出器１４０は、本発明の「距離検出手段」の一例であり、相関計算器１３０から出力されるデータから、音源と第１音検出部１１０及び第２音検出部１２０との距離を算出する。
【００７９】
平均時間算出器１５０は、本発明の「平均時間設定手段」の一例であり、距離算出器１４０によって求められた距離に応じて、移動平均処理における適切な平均時間を算出する。平均時間算出器１５０は、例えば所定の数式によって平均時間を算出するようなものであってもよいし、予め記憶されたテーブル等から適切な平均時間を選択するようなものであってもよい。
【００８０】
第２実施形態では、距離算出器１４０によって、自車両２１０及び他の車両２２０間の距離が算出される。そして、平均時間算出器１５０によって、自車両２１０及び他の車両２２０間の距離に応じた平均時間が算出される。
【００８１】
具体的には、距離算出器１４０は、相関計算器１３０からの出力に含まれる音の振幅を示す情報に基づいて距離を算出する。即ち、検出された音の大きさに基づいて自車両２１０及び他の車両２２０間の距離を算出する。移動平均処理器１６０は、平均時間算出器１５０によって算出された平均時間を用いて移動平均処理を行う。
【００８２】
図１３に示すように、平均時間算出器１５０は、距離算出器１４０において算出された距離が大きい程、平均時間を長く設定する。より具体的には、例えば自車両２１０及び他の車両２２０間の距離の距離が１０ｍ程度の場合には、平均時間を６６．４ミリ秒とし、８フレーム分のデータを移動平均処理する。また、自車両２１０及び他の車両２２０間の距離の距離が４０ｍ程度の場合には、平均時間を２６５．６ミリ秒とし、３２フレーム分のデータを移動平均処理する。自車両２１０及び他の車両２２０間の距離の距離が８０ｍ程度の場合には、平均時間を５３１．２ミリ秒とし、６４フレーム分のデータを移動平均処理する。尚、上述した値は、他の車両２２０が時速６０ｋｍで走行する場合を想定しており、音源の移動速度や他の各種条件に応じて適切な値を設定することで、後述する効果はより顕著に発揮される。
【００８３】
典型的には、移動平均処理における平均時間を長くする程、音源の方向を推定する精度は高くなる。しかしながら、平均時間を長くすることで、移動平均処理を行う時間は増加する。このため、音源が発した音が第１及び第２音検出手段間に検出されてから、音源の方向が推定されるまでの時間が長くなってしまう。
【００８４】
他方で、自車両２１０及び他の車両２２０間の距離が小さい場合には、検出される音が比較的大きいため、検出すべき音と他の音とを判別することが容易となる。よって、移動平均処理における平均時間が短くとも、音源の方向を推定する精度は高くなる。一方、自車両２１０及び他の車両２２０間の距離が大きい場合には、検出される音が比較的小さいため、検出すべき音と他の音とを判別することが困難となる。よって、移動平均処理における平均時間を長くしなければ、音源の方向を推定する精度は低下してしまう。
【００８５】
第２実施形態に係る音源方向推定装置では特に、上述したように、音源と第１及び第２音検出手段との距離が大きい程、平均時間が長くされる。よって、例えば音源との距離が大きい場合でも、平気時間が長くされることで、高い精度で音源の方向を推定できる。また他方で、音源との距離が小さい場合には平均時間が短くされることで、音源の方向をより早く推定することができる。
【００８６】
第２実施形態のように、音源方向推定装置が車両に搭載される場合には、例えば自車両２１０及び他の車両２２０の衝突を防止するために、音源の方向がより短い時間で推定されることが求められる。よって、音源との距離が小さい場合に、音源の方向をより早く推定することができる第２実施形態に係る音源方向推定装置は極めて有効である。
【００８７】
以下では、上述した第２実施形態に係る音源方向推定装置の変形例について、図１４から図１８を参照して説明する。ここに図１４から図１８は夫々、第２実施形態に係る音源方向推定装置の変形例を示すブロック図である。尚、以下に説明する変形例は、上述した第１実施形態に係る音源方向推定装置にも適用可能である。
【００８８】
図１４において、距離算出器１４０は、図１２に示すように、相関計算器１３０の出力から距離を算出するのではなく。第１音検出部１１０及び第２音検出部１２０から出力される音の大きさを示すデータを用いて距離を算出するようにしてもよい。
【００８９】
図１５から図１８において、相関計算器１３０は、第１音検出部１１０において検出された音及び第２音検出部１２０において検出された音の相関関係を求めるような処理を行える装置であれば、代替が可能である。
【００９０】
具体的には、例えば図１５に示すように、ＭＶ法処理器３１０によって、ＭＶ法を用いた方向推定を行うようにすることが可能である。図１６に示すように、線形予測法処理器３２０によって、線形予測法を用いた方向推定を行うようにすることが可能である。図１７に示すように、遅延和法処理器３３０によって、遅延和法を用いた方向推定を行うようにすることが可能である。図１８に示すように、ＭＵＳＩＣ法処理器３３０によって、ＭＵＳＩＣ法を用いた方向推定を行うようにすることが可能である。また、上述した方法以外による方向推定を行う処理装置であっても、移動平均処理を適用することができるような方法で方向推定を行うものであればよい。
【００９１】
以上説明したように、第２実施形態に係る音源方向推定装置によれば、第１実施形態と同様に移動平均を用いることに加えて、音源との距離を加味して推定を行うことができるため、より高い精度で音源の方向を推定することが可能である。
【００９２】
本発明は、上述した実施形態に限られるものではなく、請求の範囲及び明細書全体から読み取れる発明の要旨或いは思想に反しない範囲で適宜変更可能であり、そのような変更を伴う音源方向推定装置及び方法もまた本発明の技術的範囲に含まれるものである。
【図面の簡単な説明】
【００９３】
【図１】比較例に係る音源方向推定装置の構成を示すブロック図（その１）である。
【図２】第１実施形態に係る音源方向推定装置の構成を示すブロック図である。
【図３】第１実施形態に係る音源方向推定装置の動作時の状況を示す上面図である。
【図４】第１及び第２音検出部に音が到達する際の時間差を示す概念図である。
【図５】第１音検出部において検出された音を示すデータの一例を示す波形図である。
【図６】第２音検出部において検出された音を示すデータの一例を示す波形図である。
【図７】検出された音の時間差毎の相関値を示すグラフである。
【図８】移動平均処理が行われた後の相関値を示すグラフである。
【図９】音源の方向を推定するための計算方法を示す概念図である。
【図１０】第１実施形態に係る音源方向推定装置において推定された音源の方向を、時系列で示すグラフである。
【図１１】比較例に係る音源方向推定装置において推定された音源の方向を、時系列で示すグラフである。
【図１２】第２実施形態に係る音源方向推定装置の構成を示すブロック図である。
【図１３】算出された距離に基づく平均時間の設定方法を示す表である。
【図１４】第２実施形態に係る音源方向推定装置の変形例を示すブロック図（その１）である。
【図１５】第２実施形態に係る音源方向推定装置の変形例を示すブロック図（その２）である。
【図１６】第２実施形態に係る音源方向推定装置の変形例を示すブロック図（その３）である。
【図１７】第２実施形態に係る音源方向推定装置の変形例を示すブロック図（その４）である。
【図１８】第２実施形態に係る音源方向推定装置の変形例を示すブロック図（その５）である。
【符号の説明】
【００９４】
１１０…第１音検出部、１２０…第２音検出部、１３０…相関計算器、１４０…距離算出器、１５０…平均時間算出器、１６０…移動平均処理器、１７０…時間差算出器、１８０…方向算出器、２１０…自車両、２２０…他の車量、３１０…ＭＶ法処理器、３２０…線形予測法処理器、３３０…遅延和法処理器、３４０…ＭＵＳＩＣ法処理器
【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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【図１７】
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【図１８】
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