(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
多数の独立した音源信号の複数の任意点の音圧信号を測定し、該測定した信号を周波数領域の信号に変換するとともに該変換した信号の内、音源位置に最も近い音源信号として選択された所定数の信号で構成される相互スペクトル行列に特異値分解を適用して特異値を算出し、該特異値を音源信号の大きさや周波数特性を把握するための並べ替え行列を用いて並べ替えし該観測点での騒音の音源特性を認識することを特徴とした音源特性認識方法。
【請求項２】
請求項１において、
該並べ替え行列が、最大要素に対応して各行各列に１の値を持つ要素が１個だけ存在し他は０であり、該並べ替え行列を該相互スペクトル行列に掛けることを特徴とした音源特性認識方法。
【請求項３】
多数の独立した音源信号の複数の任意点の音圧信号を測定するマイクと、該測定した信号を周波数領域の信号に変換する周波数分析器と、該周波数分析器で変換した信号の内、音源位置に最も近い音源信号として選択された所定数の信号で構成される相互スペクトル行列に特異値分解法を適用して特異値を算出し、該特異値を音源信号の大きさや周波数特性を把握するための並べ替え行列を用いて並べ替えし観測点で問題となる騒音の音源特性を認識する演算部と、を備えたことを特徴とする音源特性認識装置。
【請求項４】
請求項３において、
該演算部は、該並べ替え行列が、最大要素に対応して各行各列に１の値を持つ要素が１個だけ存在し他は０であり、該並べ替え行列を該相互スペクトル行列に掛けることを特徴とした音源特性認識装置。
【発明の詳細な説明】
【発明の属する技術分野】
本発明は音源特性認識方法及び装置に関し、特に多数の独立した音源信号の特性（信号の大きさ・周波数特性）を認識する方法及び装置に関するものである。
【０００１】
【従来の技術】
一般に、騒音低減のためには、音源対策や伝播特性の改善を行うが、そのためには、音源位置・音源特性（信号の大きさ・周波数特性）の把握や伝播経路の把握が必要であり、これらを、正確かつ迅速に行う手法が求められる。
【０００２】
実際の機械騒音では、独立した音源が一つである場合は希であり、多数の独立した音源が混在して同時に音を放射している場合が多い。
【０００３】
図３は、Ｋ個の互いに独立した音源信号ｕｉ  （ｉ  ＝  １，２，  ・・・，Ｋ）  をＮ個の入力信号（例えばコンポーネント近接音）測定用マイクと１個の出力信号（例えば車外騒音）測定用マイクで測定する多入力単出力  （ＭＩＳＯ）  システムを示す。
【０００４】
Ｎ個の入力信号はｘｊ  （ｊ  ＝  １，２，  ・・・，Ｎ）  、音源信号との線形伝達関数はｇｉｊで表わされる。また、ｙは出力信号、ｈｉｊは入出力信号間の線形伝達関数を示す。
【０００５】
通常、音源信号を直接測定することは困難であり、また、音源数は不明であるのでＮ＞Ｋであり、音源及び入力信号の相互スペクトル行列をそれぞれ、［ＳＵＵ］  ，［Ｓｘｘ］  とし、音源、入力信号間の線形伝達行列を  ［Ｇ］  とすると、次式の関係が得られる。
【数１】
0003613943.tif 000002
【０００６】
ｘｊ  は線形重ね合わせによって互いに独立ではない。ここで、［Ｓｘｘ］  に特異値分解（ＳＶＤ  ）を適用すると、次式のようになる。
【数２】
0003613943.tif 000003
これは独立した各軸成分がどの位の大きさであるかを示すものである。ただし、［Σ］  は  ［Ｓｘｘ］の特異値を含む対角行列、［Ｖ］  はユリタリ行列、［Ｖ］Ｈ  は  ［Ｖ］  エルミート行列である。
式（２）  より、独立した音源数Ｋは、［Ｓｘｘ］  のランク、すなわち、［Σ］  の０でない特異値の数により求まる。
【０００７】
しかしながら、実際の入力信号には、測定・計算誤差によるノイズが含まれるから、独立した音源数は、［Σ］  における物理的に意味のある特異値の数から推定することになる。また、Ｎ個の入力信号測定マイクから、最適なＫ個を選択することにより、独立した音源の位置を概略把握することができる。
【０００８】
選択したＫ個の入力信号を独立な音源信号の組み合せとすると、出力信号スペクトルＳＹＹＰ  は、次式で与えられる。
【数３】
0003613943.tif 000004
ここで、  ［Ｈ］  は選択したＫ  個の入力信号と出力信号間の伝達関数ベクトルであり、入出力信号間の相互スペクトルベクトル［ＳＸＹ］を用いて次式で求められる。
【数４】
0003613943.tif 000005
【０００９】
以上により、多入力単出力システムの同定が可能となる。
上記の最適な入力信号の選択方法としては従来より、主に以下の２種類の手法が報告されている。
【００１０】
（１）条件数を用いた方法（コンディションナンバー法）：任意のＫ  入力信号における最大特異値σ１  と最小特異値σｋ  の比である条件数ｃｎ＝σ１／σｋ  が、最小となる組み合わせを音源位置に最も近い入力信号の最適な組み合わせとして選択する方法である。この手法では、最適な信号の組み合わせを選択するために、全ての組み合わせ（Ｎ！／Ｋ！（Ｎ−Ｋ）！通り）の計算を行う。
【００１１】
（２）偏関連度関数（パーシャルコヒーレンス）を用いた方法：Ｎ個の各入力信号ｘｉ  と出力信号ｙの関連度関数γｘｉｙ＝｜Ｓｘｉｙ｜２／Ｓｘｉｘｉを求め、その値が最大となる（最も関連している）入力信号ｘｉ１を第１に選択する。次にこの入力信号ｘｉ１に相関のある成分を除いた入力信号と出力信号の偏関連度関数γｘｉｙ・ｘｉｌ２＝｜Ｓｘｉｙ・ｘｉｌ｜２／Ｓｘｉｘｉ・ｘｉｌＳｙｙ・Ｘｉｌを求め、その値が最大となる入力信号ｘｉ２を第２に選択し、同様に音源数Ｋ個の入力信号を選択する。
【００１２】
【発明が解決しようとする課題】
上記のような従来の入力信号選択方法により騒音低減のために音源対策を検討する場合、音源信号の大きさや周波数特性を考慮していないため、音源寄与率の把握や音源変更時の出力信号予測ができず、有効な音源対策ができないという課題があった。
【００１３】
また、その音源となる物体が狭い空間内に配置されているような場合には、従来より知られている音響インテンシティ法や音響ホログラフィ法等を適用して音源位置・音源特性を把握することは物理的に不可能である。
【００１４】
したがって本発明は、多数の独立して同時に放射される音源信号の中から選択した音源信号の特性を認識できる方法及び装置を提供することを目的とする。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
多入力単出力系の測定信号から、上記の如く従来より知られている方法により選択された音源位置に最も近い入力信号で構成される相互スペクトル行列に、特異値分解を適用すると、音源数に等しい特異値がその大きさ順に得られる。得られた特異値は、音源位置に最も近い入力信号を、数学的に独立した信号に変換したものであり、音源信号が互いに独立であることから、両者は対応すると考えられる。
【００１６】
ただし、上述の様に、特異値はその大きさ順に算出されるため、この結果から、音源信号の大きさや周波数特性を、直接読み取ることはできない。そこで、本発明では、この特異値を並べ替え、音源特性を把握し得るようにしたものである。これを以下に具体的に説明する。
【００１７】
上記の如く選択されたＫ個の入力信号で構成される相互スペクトル行列  ［ＳＸＸ］  に、特異値分解を適用すると、上記の式（２）  と同様に次式が得られる。
【数５】
0003613943.tif 000006
ここで、［Σ］は  ［ＳＸＸ］の特異値を含む対角行列、［Ｖ］はユニタリ行列、［Ｖ］Ｈは［Ｖ］のエルミート行列である。
【００１８】
［Σ］の対角成分に大きさ順に並んでいる特異値の並べ替えを行うために、並べ替え行列［  Ｒ  ］ＫＸＫ暫定行列［Ｂ］ＫＸＫを定義し、先ず、［Ｂ］の要素ｂｉｊ（  ｉ，ｊ＝１，２，・・・，Ｋ）を次式に示すように、［Ｖ］の要素ｖｉｊのノルムと等しいと置く。
【数６】
0003613943.tif 000007
【００１９】
次に、行列［Ｂ］の最大要素を見出す。最大要素がｂｒ１ｃ１であれば、行列［Ｒ］，  ［Ｂ］のｒ１行ｃ１列における各要素を次式のとおりとする。
【数７】
0003613943.tif 000008
【００２０】
なお、行列［Ｒ］の要素は、ｒｉｊである。同様に、行列［Ｂ］の新しい最大要素を見出し、式（７）  に従う。この操作をＫ回繰り返すことで、各行各列に“１”の値を持つ要素が１個のみ存在し、他は“０”である行列［Ｒ］の全要素が定義される。
【００２１】
この行列［Ｒ］を用いて、並べ替え特異値を含む行列［Σ＊］が次式により求められる。
【数８】
0003613943.tif 000009
【００２２】
したがって、［Σ＊］の各行毎の並べ替え特異値を観察することで、音源特性を把握できる。
【００２３】
以上のことから、本発明に係る音源特性認識方法では、多数の独立した音源信号の複数の任意点の音圧信号を測定し、該測定した信号を周波数領域の信号に変換するとともに該変換した信号の内、音源位置に最も近い音源信号として選択された所定数の信号で構成される相互スペクトル行列に特異値分解を適用して特異値を算出し、該特異値を音源信号の大きさや周波数特性を把握するための並べ替え行列を用いて並べ替えし該観測点での騒音の音源特性を認識することを特徴としている。
【００２４】
この場合、並べ替え行列は、最大要素に対応して各行各列に１の値を持つ要素が１個だけ存在し他は０であり、該並べ替え行列を該相互スペクトル行列に掛ければよい。
【００２５】
また、上記の本発明に係る音源特性認識方法を実施するために使用される装置としては、多数の独立した音源信号の複数の任意点の音圧信号を測定するマイクと、該測定した信号を周波数領域の信号に変換する周波数分析器と、該周波数分析器で変換した信号の内、音源位置に最も近い音源信号として選択された所定数の信号で構成される相互スペクトル行列に特異値分解を適用して特異値を算出し、該特異値を音源信号の大きさや周波数特性を把握するための並べ替え行列を用いて並べ替えし観測点で問題となる騒音の音源特性を認識する演算部と、を備えたことを特徴とするものであればよい。
【００２６】
この場合、該演算部は、該並べ替え行列が、最大要素に対応して各行各列に１の値を持つ要素が１個だけ存在し他は０であり、該並べ替え行列を該相互スペクトル行列に掛ければよい。
【００２７】
なお、従来の“メンバーシップ行列”を用いた方法では、式（７）  の第１式のみを考慮した行列［Ｒ］を用いているため、ノイズを多く含む実際のデータでは、特異値の交差部で、精度が大きく落ちるが、本発明ではこのような欠点は回避することができる。
【００２８】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明に係る音源特性認識方法及び装置の検証を目的として行った試験装置を示す。信号発生器ＳＧ１〜ＳＧ３から発生された図示のような３つの互いに無相関な波形の音源信号（ｕ１，ｕ２，ｕ３）を各スピーカＳＰ１〜ＳＰ３から放射する。
【００２９】
そして、６個の入力信号測定用マイクＭ１〜Ｍ６で入力信号（ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４，ｘ５，ｘ６）を測定する。測定した各信号は、周波数分析器ＦＡに一旦入力されて時間領域信号から周波数領域信号に変換された後、コンピュータＣＯＭに送られ、上記の演算処理が実行される。
【００３０】
この試験では、従来より知られた方法により選択された、音源位置に最も近い３個の入力信号（ｘ１，ｘ２，ｘ３）に、特異値分解及び“特異値の並べ替え法”を適用し、音源信号が把握できることを検証する。
【００３１】
図２（ａ）は、全ての入力信号（ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４，ｘ５，ｘ６）から成る相互スペクトル行列に、上記の式（５）  により特異値分解を適用し、得られた特異値を図示したものである。値の大きな３本（実線特性▲１▼、破線特性▲２▼、一点鎖線特性▲３▼）が音源信号によるものを表わし、他の特性群▲４▼はノイズによるものである。
【００３２】
同図（ｂ）は、選択された３個の入力信号（ｘ１，ｘ２，ｘ３）から成る相互スペクトル行列に、特異値分解を適用した結果であり、同図（ａ）における実線特性▲１▼、破線特性▲２▼、一点鎖線特性▲３▼のみが残った形となっている。
【００３３】
同図（ｃ）は、同図（ｂ）の特異値を上記の式（８）  に従って並べ替えた結果である。同図（ｃ）より、３個の無相関音源信号（ｕ１，ｕ２，ｕ３）を把握できることが分かる。
【００３４】
すなわち、同図（ｂ）の場合には、３個の入力信号（ｘ１，ｘ２，ｘ３）に特異値分解を適用したことにより、その特異値は常に大きい方から順番に並んでおり、最も大きい特性▲１▼は常に最も大きい値を取り、特性▲２▼は常に２番目に大きい値を取り、そして特性▲３▼は常に最小の値を取っている。これは、特異値分解の数学的な演算結果によるものであるからである。
【００３５】
一方、同図（ｃ）の場合には、特性▲１▼が常に大きいのではなく、最初は最小値を取り、その後、特性▲２▼と交差して２番目に大きい値を取り、次に特性▲２▼と交差して最大値を取る。その後、今度は逆に特性▲３▼より小さくなり、さらに特性▲２▼よりも小さくなって最小値を取るようになる。
【００３６】
これらの特性▲１▼〜▲３▼は図１の音源信号（ｕ１，ｕ２，ｕ３）の波形（周波数特性）と比較すると、非常に類似していることが分かる。
【００３７】
このような特性▲１▼〜▲３▼による各音源の周波数特性を得ることにより、どうしてそのような音源が発生するのかを経験的に知ることが出来る。例えば、特性▲１▼は最もピークが顕著なものとなっており、この音源が車両エンジンのオイルパンに位置していれば、そのオイルパンの共振と推定することができる。これにより、その騒音対策を講じることが可能となる。
【００３８】
また、上記の本発明の応用例として、“特異値の並べ替え法”により把握した音源信号と、測定した入出力信号間の伝達関数を用いて、出力信号予測モデルを構築し、音源寄与率の把握や音源信号変更時の出力信号予測が可能となる。このために、マイクＭＯで出力信号（ｙ）を測定する。
【００３９】
音源数Ｋ個の場合の出力信号スペクトルＳＹＹＰは上記の式（３）で与えられる。
【００４０】
したがって、ｍ番目（ｍ＝１，２，・・・，Ｋ）の音源寄与率ＣＦＩＳｍは、次式で求めることができる。
【数９】
0003613943.tif 000010
【００４１】
ただし、［Ｉｍ］ＫＸＫは、ｍ行ｍ列目の要素のみが“１”で、他は全て“０”の行列であり、ＳＹＹＰｍは、音源ｍのみが存在する場合の出力信号スペクトル計算値である。
【００４２】
また、音源信号変更時の出力信号予測においては、ｍ番目の音源信号ｕｍをａｍ倍すると、次式のようになる。
【数１０】
0003613943.tif 000011
【００４３】
この場合の出力信号スペクトル計算値ＳＹＹＰ’は、次式で求められる。
【数１１】
0003613943.tif 000012
【００４４】
ここで、［Ａ］ｋｘｋは、ｍ行ｍ列目の要素のみがａｍ２で、他は全て０の行列である。
【００４５】
【発明の効果】
以上のように本発明に係る音源特性認識方法及び装置によれば、多入力単出力系の測定信号から、既知の方法により選択された音源位置に最も近い入力信号で構成される相互スペクトル行列に特異値分解を適用して算出された特異値を並べ替えて物理的に意味のある値にし、該観測点での騒音の音源特性を認識するように構成したので、数学的に独立した信号から物理的な音源信号を把握することが可能となる。
【００４６】
この結果、音源寄与率の把握や音源変更時の出力信号予測が可能となり、有効な音源対策を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る音源特性認識方法の実施に使用される装置の一実施例を示したブロック図である。
【図２】本発明に係る音源特性認識方法及び装置により得られる音源信号の周波数特性を示したグラフ図である。
【図３】音源信号に関する一般的な多入力単出力システムを説明するためのブロック図である。
【符号の説明】
ｕ１，ｕ２，ｕ３  音源信号
ＳＧ１〜ＳＧ３  信号発生器
ＳＰ１〜ＳＰ３  スピーカ
Ｍ１〜Ｍ６  入力信号測定用マイク
ＦＡ  周波数分析器
ＣＯＭ  コンピュータ
図中、同一符号は同一又は相当部分を示す。
【図１】
0003613943.tif 000013
【図２】
0003613943.tif 000014
【図３】
0003613943.tif 000015