(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
漏水音の探知識別のために探知音を受信し、
前記受信した探知音を高精度周波数分析し周波数空間上のスペクトラムを算出し、
前記スペクトラムから、ピークの信号レベル、及び基準値レベルを越えるピークの周波数を含む周波数幅を特徴量として抽出し、
前記特徴量に対して、あらかじめ設定された補正ランクの異なる２つの補正条件による第１の補正処理及び第２の補正処理をそれぞれ行い、
前記第１の補正処理及び第２の補正処理後の特徴量のそれぞれに基づいて、前記探知音から漏水音を識別することを特徴とする高精度周波数分析法による漏水音識別方法。
【請求項２】
漏水音の探知識別のために探知音を受信し、
前記受信した探知音を高精度周波数分析し周波数空間上のスペクトラムを算出し、
前記スペクトラムを所定の周波数幅で移動平均し、前記スペクトラムと前記移動平均したスペクトラムとの相対距離を算出して前記スペクトラムを強調し、
前記強調されたスペクトラムのピークの信号レベル及び基準値レベルを越える前記ピークの周波数を含む周波数幅に対して周波数幅の大きい順に所定個数を特徴量として抽出し、
前記特徴量に対して、あらかじめ設定された補正ランクの異なる２つの補正条件による第１の補正処理及び第２の補正処理をそれぞれ行い、
前記第１の補正処理及び第２の補正処理後の特徴量のそれぞれに基づいて、前記探知音から漏水音を識別することを特徴とする高精度周波数分析法による漏水音識別方法。
【請求項３】
漏水音の探知識別のために探知音を受信し、
前記受信した探知音を高精度周波数分析し周波数空間上のスペクトラムを算出し、
前記スペクトラムを所定の周波数幅で移動平均し、前記スペクトラムと前記移動平均したスペクトラムとの相対距離を算出して前記スペクトラムを強調し、
前記強調されたスペクトラムを所定の時間で積分し、
前記積分されたスペクトラムのピークの信号レベル及び基準値レベルを越える前記ピークの周波数を含む周波数幅に対して周波数幅の大きい順に所定個数を特徴量として抽出し、
前記特徴量に対して、あらかじめ設定された補正ランクの異なる２つの補正条件による第１の補正処理及び第２の補正処理をそれぞれ行い、
前記第１の補正処理及び第２の補正処理後の特徴量のそれぞれに基づいて、前記探知音から漏水音を識別することを特徴とする高精度周波数分析法による漏水音識別方法。
【請求項４】
漏水音の探知識別のために探知音を受信し、
前記受信した探知音を高精度周波数分析し周波数空間上のスペクトラムを算出し、
前記スペクトラムを所定の周波数幅で移動平均し、前記スペクトラムと前記移動平均したスペクトラムとの相対距離を算出して前記スペクトラムを強調し、
前記強調されたスペクトラムを所定の時間で積分し、
前記積分されたスペクトラムのピークの信号レベル及び基準値レベルを越える前記ピークの周波数を含む周波数幅に対して周波数幅の大きい順に所定個数を特徴量として抽出し、
前記特徴量に対して、あらかじめ設定された補正ランクの異なる２つの補正条件による第１の補正処理及び第２の補正処理をそれぞれ行い、
前記第１の補正処理及び第２の補正処理後の特徴量のそれぞれについて、その特徴量の周波数幅及びピークの信号レベルをそれぞれ加算し、
その加算された第１の補正処理及び第２の補正処理後の特徴量に対する周波数幅の和及びピークの信号レベルの和と、あらかじめ設定された第１の補正処理及び第２の補正処理後特徴量の周波数幅の和及びピークの信号レベルの和に対する漏水音・非漏水音のそれぞれの識別条件に基づいて、前記探知音から漏水音を識別することを特徴とする高精度周波数分析法による漏水音識別方法。
【請求項５】
漏水音の探知識別のために探知音を受信し、
前記受信した探知音を高精度周波数分析し周波数空間上のスペクトラムを算出し、
前記スペクトラムを所定の周波数幅で移動平均し、前記スペクトラムと前記移動平均したスペクトラムとの相対距離を算出して前記スペクトラムを強調し、
前記強調されたスペクトラムを所定の時間で積分し、
前記積分されたスペクトラムのピークの信号レベル及び基準値レベルを越える前記ピークの周波数を含む周波数幅に対して周波数幅の大きい順に所定個数を特徴量として抽出し、
前記特徴量に対して、あらかじめ設定された補正ランクの異なる２つの補正条件による第１の補正処理及び第２の補正処理をそれぞれ行い、
前記第１の補正処理及び第２の補正処理後の特徴量のそれぞれについて、その特徴量の周波数幅及びピークの信号レベルをそれぞれ加算し、
その加算された第１の補正処理後の特徴量に対する周波数幅の和及びピークの信号レベルの和と、あらかじめ設定された第１の補正処理後の特徴量の周波数幅の和及びピークの信号レベルの和に対する漏水音・非漏水音の識別条件に基づいて、第１の漏水音識別を行い、
前記第１の漏水音識別により、漏水音・非漏水音を識別できないとき、前記加算された第２の補正処理後の特徴量に対する周波数幅の和及びピークの信号レベルの和と、あらかじめ設定された第２の補正処理後の特徴量の周波数幅の和及びピークの信号レベルの和に対する漏水音・非漏水音の識別条件に基づいて、第２の漏水音識別を行い、
前記第１の漏水音識別及び第２の漏水音識別の識別結果に基づいて、前記探知音から漏水音を識別することを特徴とする高精度周波数分析法による漏水音識別方法。
【請求項６】
前記補正ランクの異なる２つの補正条件を、前記特徴量の周波数幅及びピークの信号レベルに対して、あらかじめ特徴量の周波数幅に対する特定のピークの信号レベルを設定しておき、その設定された特定の信号レベル以下となる特徴量のピークの信号レベルを「０」とするものとし、その特徴量の周波数幅に対する特定のピークの信号レベルが異なる２つの補正条件とするものであることを特徴とする請求項１、２、３、４又は５記載の高精度周波数分析法による漏水音識別方法。
【請求項７】
前記特徴量を抽出する前に、スペクトラムの低周波数成分を除去することを特徴とする請求項１、２、３、４、５又は６記載の高精度周波数分析法による漏水音識別方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、漏水音識別方法、特に、高精度周波数分析法による漏水音識別方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、漏水音識別方法としては、パターン認識法を用いるもの、又は、高精度周波数分析法を用いるものがあった。
パターン認識法を用いるものは、漏水箇所の探知識別のために設置されたセンサにより収録した探知音の相対レベル対周波数特性と、これと同一の処理を施し、漏水音・類似音・障害音・無信号音のいずれであるかが分かって登録されている典型的な標準パターン探知音のパターン及び周波数帯域とを照合し、探知音と近似した標準パターン探知音の要因をもって、識別の対象である探知音の要因とする方法である。
【０００３】
また、高精度周波数分析法を用いるものは、高精度周波数分析してレベル対周波数特性を求め、所定の周波数幅で移動平均して得られた移動平均特性から、一つのデータにおいて、各周波数のスペクトラムの相対レベルＬi 及びスペクトラムが平均レベル線を切る帯域幅ＢＷi （以下、相対レベルＬi 及び帯域幅ＢＷi を総合して、「特徴量」と言う）を求め、帯域幅ＢＷi 上位の所定個数に付いて、それぞれの特徴量の総和から、相対レベル対帯域幅座標面上に（ΣＢＷi ，ΣＬi ）が与えられ、相対レベル対帯域幅座標面上は、大まかではあるが、過去の実績から、漏水音データ領域・類似音データ領域・障害音データ領域・無信号データ領域が考えられ、各測定データについて、（ΣＢＷi ，ΣＬi ）の座標点の存在する領域から、探知音を識別する方法である。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の漏水音識別方法では、パターン認識法を用いるものは、実データによる典型的な標準パターンが必要であり、さらに、認識処理も複雑になるという問題点があった。
【０００５】
また、高精度周波数分析法を用いるものは、レベル対帯域幅座標面上における漏水音データ領域・類似音データ領域・障害音データ領域・無信号データ領域は、重なり合い部分が無視できないため、必ずしも明瞭に区分できるものではなく、十分な正識別確率が得られず、技術的に満足できるものではなかった。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明に係る高精度周波数分析法による漏水音識別方法は、漏水音の探知識別のために探知音を受信し、受信した探知音を高精度周波数分析し周波数空間上のスペクトラムを算出し、スペクトラムを所定の周波数幅で移動平均し、スペクトラムと移動平均したスペクトラムとの相対距離を算出してスペクトラムを強調し、強調されたスペクトラムのピークの信号レベル及び基準値レベルを越える前記ピークの周波数を含む周波数幅に対して周波数幅の大きい順に所定個数を特徴量として抽出し、特徴量に対して、あらかじめ設定された補正ランクの異なる２つの補正条件による第１の補正処理及び第２の補正処理をそれぞれ行い、第１の補正処理及び第２の補正処理後の特徴量のそれぞれに基づいて、探知音から漏水音を識別するものである。
【０００７】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明の一実施の形態に係る漏水音識別方法を実施するための漏水音識別装置の構成を示すブロック図である。
図において、１は漏水音などの探知音を検出するセンサ、２はセンサ１の出力信号Ｓ１が入力され、その信号のレベル変換及び記録を行うデータレコーダ、３はデータレコーダ２からセンサ１により検出された探知音の信号Ｓ２が入力され、その入力信号を高精度周波数分析する周波数分析回路、４は周波数分析回路３の出力信号Ｓ３が入力され、その入力信号のピークを強調するスペクトラム強調処理回路、５はスペクトラム強調処理回路４の出力信号Ｓ４が入力され、その入力信号を所定時間毎に積分処理を行う積分回路、６は積分回路５の出力信号Ｓ５が入力され、その入力信号の低域の信号を遮断する低域遮断回路、７は低域遮断回路６の出力信号Ｓ６が入力され、その入力信号のピークの信号レベル、及び基準値レベルを越えるピークの周波数を含む周波数帯幅の特徴パラメータを抽出する特徴量抽出回路である。
【０００８】
また、８は特徴量抽出回路７の出力信号Ｓ７が入力され、その入力信号に対して補正処理を行う補正回路Ａ、９は補正回路Ａ８の出力信号Ｓ８が入力され、その入力信号の周波数幅、及びピークの信号レベルを周波数幅の大きさの順に加算し、その周波数帯幅の和とピークの信号レベルの和に基づいて、漏水音か否かを識別する加算処理識別回路Ａ、１０は特徴量抽出回路７の出力信号Ｓ７が入力され、その入力信号に対して補正処理を行う補正回路Ｂ、１１は補正回路Ａ１０の出力信号Ｓ１０が入力され、その入力信号の周波数幅、及びピークの信号レベルを周波数幅の大きさの順に加算し、その周波数帯幅の和とピークの信号レベルの和に基づいて、漏水音か否かを識別する加算処理識別回路Ｂ、１２は加算処理識別回路Ａ９の出力信号Ｓ９及び加算処理識別回路Ｂ１１の出力信号Ｓ１１がそれぞれ入力され、その入力信号に基づいて、漏水音を総合的に識別する総合識別回路、１３は総合識別回路１２の出力信号Ｓ１２が入力され、その入力信号に基づいて、識別結果を表示する表示器である。
【０００９】
次に、この実施の形態の動作について説明する。
まず、センサ１では、漏水音等の探知音を受信して、受信した探知音Ｓ１をデータレコーダ２に出力する。そして、データレコーダ２では、入力された探知音Ｓ１を収録に適した所要レベルにまで増幅または減衰して、探知音Ｓ２として収録するとともに、周波数分析回路３に出力する。
【００１０】
そして、周波数分析回路３では、探知音Ｓ２に対して、周波数分析幅を十分狭くして高精度のスペクトル分析し、スペクトラムＳ３を得て、このスペクトラムＳ３をスペクトラム強調処理回路４に出力し、スペクトラム強調処理回路４では、スペクトラムＳ３に対して、個々の信号レベルに関係なく、個々のピークのスペクトラムだけを抽出した周波数の鋭いピークのみからなる強調されたスペクトラムＳ４を作成し、積分処理回路５に出力する。
【００１１】
ここで、スペクトラム強調処理回路４の処理を図２〜図４を用いてより詳細に説明する。図２は周波数分析回路３より出力されたスペクトラムＳ３の一例を示す図、図３は移動平均したスペクトラムの一例を示す図、図４はスペクトラム強調処理回路４の出力信号Ｓ４の一例を示す図である。
まず、スペクトラム強調処理回路４では、周波数分析回路３から出力された、図２に示すような周波数分析の対象となる周波数帯域におけるスペクトラムＳ３に対して、所定の周波数幅の平均区間の平均レベルをこの平均区間の中央点の移動平均レベルとし、この平均区間を移動させることにより平均区間の平均値の軌跡として、図３に示すような移動平均スペクトラムを得る。
【００１２】
そして、この移動平均したスペクトラムを基準値レベルＶR だけシフトして、スペクトラムＳ３から減算することにより、図４に示すような移動平均されたスペクトラムに対するスペクトラムＳ３の基準値レベルＶR で相対化された相対レベルＬR として、周波数の鋭いピークのみからなる強調されたスペクトラムＳ４が得られ、そのスペクトラムＳ４がスペクトラム強調処理回路４から出力される。
【００１３】
また、スペクトラム強調処理回路４から出力されたスペクトラムＳ４には、周波数、及びレベルの揺らぎがあり、この揺らぎも漏水音の識別に重要な要素となるため、スペクトラム強調処理回路４にて強調されたスペクトラムＳ４に対して、積分処理回路５により、所定時間の積分時間ごとに積分処理し、その積分処理されたスペクトラムＳ５を低域遮断回路６に出力する。
【００１４】
そして、低域遮断回路６では、スペクトラム中の低域部分には、類似音、障害音等の非漏水音の主な部分が集中しており、その低域部分を除去するために、積分処理されたスペクトラムＳ５に対して、低域遮断処理をしてスペクトラムＳ６を特徴量抽出回路７に出力する。
【００１５】
そして、特徴量抽出回路７では、図５に示すように、低域遮断処理されたスペクトラムＳ６に対して、ピーク周波数ｆi を含み相対レベルＬR が基準値ＶR を越える周波数の幅（以下、帯域幅と呼ぶ）ＢＷi を抽出し、その帯域幅ＢＷi の大きさの順序、帯域幅ＢＷi 、及び帯域幅ＢＷi に対応するピーク周波数ｆi の相対レベルＬi （以下、ピーク周波数ｆｉ、帯域幅ＢＷi の大きさの順序、及びピーク周波数ｆi の相対レベルＬi 等を総称して、特徴量という）を抽出し、帯域幅ＢＷi 上位の所定個数に対する特徴量が抽出され、スペクトラムの特徴量出力Ｓ７として補正回路Ａ８及び補正回路Ｂ１０に出力する。
【００１６】
そして、補正回路Ａ８では、入力された各スペクトラムごとに特徴量のＬi に対し、図６に示すようなレベル対帯域幅座標面上において、補正基準線Ａを利用して補正処理Ａを行い、スペクトラムの特徴量の補正Ａ出力Ｓ８として加算処理識別回路Ａ９に出力される。
また、補正回路Ｂ１０では、入力された各スペクトラムごとに特徴量のＬi に対し、図６に示すようなレベル対、帯域幅座標面上において、補正基準線Ｂを利用して補正処理Ｂを行い、スペクトラムの特徴量の補正Ｂ出力Ｓ１０として加算処理識別回路Ｂ１１に出力される。
【００１７】
ここで、補正回路Ａ８及び補正回路Ｂ１０による補正について説明する。
図７は補正回路での補正を説明するための説明図である。
まず、漏水音データと非漏水音データにおける特徴量の違いとしては、図７に示すように以下の（ａ）、（ｂ）に示す傾向にあることが分かっている。
【００１８】
（ａ）漏水音データの場合は特徴量の要素の帯域幅が等しくても、非漏水音データに比べてレベルが低く、台形状に近いが、これに対して、非漏水音データの場合はレベルが高く、三角形状に近い特徴量となる。
（ｂ）漏水音データ同士の場合、帯域幅ＢＷi が大きくなれば、帯域幅増加にほぼ比例して相対レベルが増加する。
【００１９】
上記に示すような（ａ）、（ｂ）の傾向から、図６に示すような相対レベル対帯域幅座標面上に、帯域幅増加に比例して相対レベルが増加する補正基準線Ａ及び補正基準線Ｂを作成して、以下の（１）、（２）に示す要領で相対レベルの補正を行う（以下、この処理を「補正処理」という）。
また、この補正基準線Ａ及び補正基準線Ｂの作成方法としては、あらかじめ、多数のデータをとり、その傾向から、補正基準線Ａは、この補正基準線Ａより下の領域は、主として漏水音データで占められるように作成され、また、補正基準線Ｂと補正基準線Ａとの間の領域は、漏水音データと非漏水音データとが混在するように作成されている。
【００２０】
（１）特徴量の相対レベルが、補正基準線に達しないものは漏水音データの特徴量であるとして相対レベルを無条件に０ｄＢとする。
（２）特徴量の相対レベルがこの補正基準線以上のものは非漏水音データの特徴量であるとして相対レベルの値はそのままとし、補正処理は行わない。
【００２１】
そして、この補正処理を行うことにより、その補正処理を行ったデータから、後述するように特徴量の総和ΣＢＷi 及びΣＬi を求めると、漏水音的傾向の大きい、すなわち、帯域幅に対応して相対レベルが低く、補正の対象となる特徴量を多く持つ漏水音データほど補正処理を施す前のデータに比べΣＬi の低下が大きくなり、反面、漏水音的傾向の小さい、すなわち、帯域幅に対応して相対レベルが高く、補正の対象とならない特徴量を多く持つ非漏水音データほど補正処理を施す前のデータに比べΣＬi の低下が小さいので、補正処理が漏水音データと非漏水音データとを分離する方向に機能することになり、漏水音データと非漏水音データとの分離が容易となり、その結果、漏水音及び非漏水音の正識別確率の向上が期待できることになる。
【００２２】
また、加算処理識別回路Ａ９では、図８に示すような補正処理された特徴量を、図９に示すように、各スペクトラムごとに特徴量の帯域幅ＢＷi 及び相対レベルＬi を加算してΣＢＷi 及びΣＬi を求め、図１０に示すように、レベルの加算値ΣＬi 対帯域幅の加算値ΣＢＷi 座標面上における識別基準線１及び識別基準線２とに対するΣＢＷi 及びΣＬi の関係位置から、そのデータが漏水データであるか、又は非漏水データであるか、不明データであるかを識別して、補正処理Ａ後のスペクトラムの漏水／非漏水識別出力Ｓ９として総合識別回路１２に出力する。
【００２３】
また、この識別基準線１及び識別基準線２の作成方法としては、あらかじめ、多数のデータをとり、その傾向から、識別基準線１は、この識別基準線１より下の領域は、主として漏水音データで占められるように作成され、識別基準線２は、この識別基準線２より上の領域は主として非漏水音データで占められるように作成されている。
【００２４】
このように、補正回路Ａ８及び加算処理識別回路Ａ９では、処理の対象となるデータの大半が漏水データであるような領域を対象として補正基準線Ａ及び識別基準線１が設定されるため、補正回路Ａ８での補正処理を行うことによりΣＢＷi 及びΣＬi は、漏水データと非漏水データとの識別が容易となり、また、識別基準線２は、大半が非漏水データであるような領域を対象として、識別基準線２を超える領域における非漏水データの正識別確率を高くすることが可能となる。
【００２５】
また、加算処理識別回路Ａ１１では、図８に示すように、補正処理された特徴量を、図９に示すように、各スペクトラムごとに特徴量の帯域幅ＢＷi 及び相対レベルＬi を加算してΣＢＷi 及びΣＬi を求め、図１０に示すように、レベルの加算値ΣＬi 対帯域幅の加算値ΣＢＷi 座標面上における識別基準線３及び識別基準線４とに対するΣＢＷi 及びΣＬi の関係位置から、そのデータが漏水データであるか、又は非漏水データであるか、不明データであるかを識別して、補正処理Ｂ後のスペクトラムの漏水／非漏水識別出力Ｓ１１として総合識別回路１２に出力する。
【００２６】
また、この識別基準線３及び識別基準線４の作成方法としては、あらかじめ、多数のデータをとり、その傾向から、識別基準線３は、この識別基準線３より下の領域は、主として漏水音データで占められるように作成され、識別基準線４は、この識別基準線４より上の領域は主として非漏水音データで占められるよに作成されている。
【００２７】
このように、補正回路Ｂ１０及び加算処理識別回路Ｂ１１では、補正基準線Ａと補正基準線Ｂの間は、大体、漏水データと非漏水データが混在するような領域として補正基準線Ｂが設定されるため、補正回路Ｂ１１での補正処理を行うことにより、補正回路Ａ９の補正処理の対象から残された漏水データを対象とし、漏水データと非漏水データが混在する中から、漏水データを優先的に抽出することができ、漏水データと非漏水データ共に、正識別確率を高くすることが可能となる。
【００２８】
そして、加算処理識別回路Ａ９及び加算処理識別回路Ｂ１１の各出力信号Ｓ９、Ｓ１１が入力された総合識別回路１２では、各探知音データごとに、まず、加算処理識別回路Ａ９の出力信号Ｓ９の識別結果が漏水データ領域又は非漏水データ領域に存在するデータである場合は、総合的に探知音データが漏水データ又は非漏水データと識別する。
【００２９】
また、加算処理識別回路Ａ９の出力信号Ｓ９の識別結果が不明データ領域に存在するデータである場合は、次に、加算処理識別回路Ｂ１１の出力信号Ｓ１１の識別結果に着目し、加算処理識別回路Ｂ１１の出力信号Ｓ１１の識別結果が漏水データ領域に存在するデータである場合は、総合的に探知音データが漏水データと識別し、加算処理識別回路Ｂ１１の出力信号Ｓ１１の識別結果が非漏水データ領域に存在するデータである場合は、総合的に探知音データが非漏水データと識別し、加算処理識別回路Ｂ１１の出力信号Ｓ１１の識別結果が不明データ領域に存在するデータである場合は、総合的に、不明データと識別する。
【００３０】
そして、総合的に識別した結果を、総合識別出力Ｓ１２として、表示器に出力し、表示器１３は、探知音データごとの総合識別出力Ｓ１２を識別結果として表示する。
【００３１】
この実施の形態では、補正回路Ａ９及び補正回路Ｂ１１での補正処理に使用する補正基準線を変えて補正処理を行うようにし、補正回路Ａ９及び補正回路Ｂ１１による補正処理後のデータによる識別結果から複式的に総合識別するようにしたので、漏水データ・非漏水データ共に、正識別確率を高くすることが可能となる。
【００３２】
なお、この実施の形態では、データレコーダ２を使用しているが、データレコーダ２を介さずに、センサ１の出力を周波数分析回路３に入力するようにしてもよい。また、低域遮断回路６は、周波数分析回路３、又はスペクトラム強調処理回路４の出力側に接続されるようにしてもよい。
【００３３】
また、この実施の形態では、補正基準線Ａ，Ｂ、識別基準線１，２．３，４は直線としているが、多数のデータをとり、その傾向から求められるものであれば、曲線などどのようなものでもよい。
【００３４】
【発明の効果】
以上のように、本発明によれば、漏水音の探知識別のために探知音を受信し、受信した探知音を高精度周波数分析し周波数空間上のスペクトラムを算出し、スペクトラムを所定の周波数幅で移動平均し、スペクトラムと移動平均したスペクトラムとの相対距離を算出してスペクトラムを強調し、強調されたスペクトラムのピークの信号レベル及び基準値レベルを越える前記ピークの周波数を含む周波数幅に対して周波数幅の大きい順に所定個数を特徴量として抽出し、特徴量に対して、あらかじめ設定された補正ランクの異なる２つの補正条件による第１の補正処理及び第２の補正処理をそれぞれ行い、第１の補正処理及び第２の補正処理後の特徴量のそれぞれに基づいて、探知音から漏水音を識別するようにしたので、漏水データと非漏水データとが混在している場合でも、両者の分離が極めて容易となり、かつ漏水データ及び非漏水データの両者の正識別確率を大幅に向上させることができるという効果を有する。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施の形態の漏水音識別装置の構成を示すブロック図である。
【図２】周波数分析回路３より出力されたスペクトラムＳ３の一例を示す図である。
【図３】移動平均したスペクトラムの一例を示す図である。
【図４】スペクトラム強調処理回路４の出力信号Ｓ４の一例を示す図である。
【図５】特徴量の抽出を説明するための説明図である。
【図６】相対レベル対帯域幅座標面における補正基準線とデータ領域の関係を示す図である。
【図７】補正回路での補正を説明するための説明図である。
【図８】特徴量例とレベルの補正例を示す図である。
【図９】特徴量の加算処理を説明するための説明図である。
【図１０】加算処理識別回路Ａでの漏水音の識別を説明するための説明図である。
【図１１】加算処理識別回路Ｂでの漏水音の識別を説明するための説明図である。
【符号の説明】
１  センサ
２  データレコーダ
３  周波数分析回路
４  スペクトラム強調処理回路
５  積分回路
６  低域遮断回路
７  特徴量抽出回路
８  補正回路Ａ
９  加算処理識別回路Ａ
１０  補正回路Ｂ
１１  加算処理識別回路Ｂ
１２  総合識別回路
１３  表示器
【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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