(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の独立した音源信号から該音源を探索する方法において、
該音源信号の音圧を任意のＮ（ＮはＮ＞１の整数）点で入力し、
該入力した信号を周波数領域の信号に変換し、
該Ｎ点の入力信号の中から各入力信号ｘｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）に相関のある成分を除去した入力信号から成る残差相互スペクトル行列に特異値分解を適用し、
該特異値分解で求めた最大特異値が最小となる入力信号を音源位置に最も近い入力信号として第１の選択を行い、
該選択した第１の入力信号を除去し且つこれに相関のある成分を除去したＮ−１個の入力信号から成る残差相互スペクトル行列に特異値分解を適用して求めた最大特異値が最小となる入力信号を音源位置に最も近い入力信号として第２の選択を行い、
該選択を推定される音源数だけ繰り返すことにより得られた入力信号の各位置を音源位置と推定する、
ことを特徴とした音源探索方法。
【請求項２】
複数の独立した音源信号から該音源を探索する方法において、
該音源信号の音圧を任意のＮ（ＮはＮ＞１の整数）点で入力し、
該入力した信号を周波数領域の信号に変換し、
該Ｎ点の入力信号から成る相互スペクトル行列に特異値分解を適用して第１の特異値を求め、
該Ｎ点の入力信号の中から各入力信号ｘｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）に相関のある成分を除去した入力信号から成る残差相互スペクトル行列に特異値分解を適用して第２の特異値を求め、
該第１及び第２の特異値の各成分の差の総和を求めて該総和が最大となる入力信号ｘｉ１を第１に選択し、
次に、該最大となる入力信号ｘｉ１を除去し且つこれに相関のある成分を除去したＮ−１個の入力信号において第２の選択を行い、
該選択を推定される音源数だけ繰り返すことにより得られた入力信号の各位置を音源位置と推定する、
ことを特徴とした音源探索方法。
【請求項３】
請求項１又は２において、
該第１の選択の後は、該第２の選択以降を行う代わりに、少なくとも該第１の選択に係る入力信号を含む該音源数分の入力信号における最大特異値と最小特異値との比である条件数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ことを特徴とした音源探索方法。
【請求項４】
複数の独立した音源信号から該音源を探索する装置において、
該音源信号の音圧を任意のＮ（ＮはＮ＞１の整数）点で入力測定するマイクと、
該入力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Ｎ点の入力信号の中から各入力信号ｘｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）に相関のある成分を除去した入力信号から成る残差相互スペクトル行列に特異値分解を適用し、該特異値分解で求めた最大特異値が最小となる入力信号を音源位置に最も近い入力信号として第１の選択を行い、該選択した第１の入力信号を除去し且つこれに相関のある成分を除去したＮ−１個の入力信号から成る残差相互スペクトル行列に特異値分解を適用して求めた最大特異値が最小となる入力信号を音源位置に最も近い入力信号として第２の選択を行い、該選択を推定される音源数だけ繰り返すことにより得られた入力信号の各位置を音源位置と推定する演算部と、
を備えたことを特徴とする音源探索装置。
【請求項５】
複数の独立した音源信号から該音源を探索する装置において、
該音源信号の音圧を任意のＮ（ＮはＮ＞１の整数）点で入力測定するマイクと、
該入力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Ｎ点の入力信号から成る相互スペクトル行列に特異値分解を適用して第１の特異値を求め、該Ｎ点の入力信号の中から各入力信号ｘｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）に相関のある成分を除去した入力信号から成る残差相互スペクトル行列に特異値分解を適用して第２の特異値を求め、該第１及び第２の特異値の各成分の差の総和を求めて該総和が最大となる入力信号ｘｉ１を第１に選択し、次に、該最大となる入力信号ｘｉ１を除去し且つこれに相関のある成分を除去したＮ−１個の入力信号において第２の選択を行い、該選択を推定される音源数だけ繰り返すことにより得られた入力信号の各位置を音源位置と推定する演算部と、
を備えたことを特徴とする音源探索装置。
【請求項６】
請求項４又は５において、
該演算部は、該第１の選択の後、該第２の選択以降を行う代わりに、少なくとも該第１の選択に係る入力信号を含む該音源数分の入力信号における最大特異値と最小特異値との比である条件数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ことを特徴とした音源探索装置。
【発明の詳細な説明】
【発明の属する技術分野】
本発明は音源探索方法及び装置に関し、特に多数の独立した音源信号の位置を探索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（パワー）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】
0003613945.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】
0003613945.tif 000003
【０００７】
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］  はユニタリ行列、［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。
【０００８】
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。
【０００９】
選択したＫ個の入力信号を独立な音源信号の組合せとすると、出力信号スペクトルＳＹＹＰ  は、次式で与えられる。
【数３】
0003613945.tif 000004
【００１０】
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】
0003613945.tif 000005
【００１１】
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。
【００１２】
（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。
【００１３】
（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。
【００１４】
【発明が解決しようとする課題】
上記の手法（１）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）の計算が必要であり、ＮやＫが大きくなると長い演算時間を要する。また、抽出したＫ入力信号の特異値が全て同等に小さい場合も、条件数が最小となってしまう可能がある。
【００１５】
上記の手法（２）では、演算時間は短くて済むが、出力信号を用いるため、音源信号以外の無関係な情報が含まれ、音源位置の探索精度が低下してしまう。
【００１６】
すなわち、上記の手法（１）及び（２）では音源からの入力信号の選択を行ってはいるが、実質的に音源位置の探索を行うことができなかった。
【００１７】
一方、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を把握することは物理的に不可能である。
【００１８】
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位置を探索する方法及び装置において、探索精度が高く且つ演算時間が短くて済むようにすることを目的とする。
【００１９】
【課題を解決するための手段】
上記の課題を解決するため、本発明者は、多入力単出力系の測定信号から、音源位置に最も近い入力信号を選択する演算方法として、“偏特異値分解（パーシャルＳＶＤ）”と称する以下の手法を考案した。
【００２０】
ｑ番目（１≦ｑ≦Ｎ）の信号成分ｘｑに相関のある成分を取り除いた入力信号の相互スペクトル行列［Ｓｘｘ・ｑ］の要素Ｓｉｊ・ｑと、該成分を取り除く前の入力信号の相互スペクトル行列［Ｓｘｘ］の要素Ｓｉｊとの間には次式の関係がある。
【数５】
0003613945.tif 000006
【００２１】
相互スペクトル行列［Ｓｘｘ］，  ［Ｓｘｘ・ｑ］  の最大特異値をσ１・ｑとして、このσ１・ｑが最小となるｘｑ１を最も重要な信号として選択する。
【００２２】
同様に、２番目に重要な信号ｘｑ２の選択は、行列［Ｓｘｘ・ｑ１・ｑ２］の最大特異値σｑ１・ｑ２が最小となる信号から選択される。このようにして、Ｋ個の重要な信号が選択される。
【００２３】
以上を簡潔に言えば、先ず、Ｎ個の各入力信号（ｘ１，ｘ２，  ・・・，ｘ１，  ・・・，ｘｎ）  から、任意の１つの入力信号ｘｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）に相関のある成分を除去した入力信号から成る残差相互スペクトル行列に、特異値分解を適用し、得られた最大特異値σ１・ｘｉが最小となる入力信号ｘｉ１を音源に最も近い信号として第１に選択する。
【００２４】
次に、第１に選択した入力信号ｘｉ１を除去するとともにｘｉ１に相関のある成分を除去した（Ｎ−１）個の入力信号において、同様の手順を実行し、最大特異値σ１・ｘｉ１・ｘｉが最小となる入力信号ｘｉ２を第２に選択する。このようにして選択したＫ個の入力信号が、音源位置に最も近い入力信号である。
【００２５】
この手法では、出力信号を用いず、また、最大特異値にのみ着目しているため、入力信号選択精度の低下が起こらない。一方、演算時間も、偏関連度関数を用いた方法と同様に短い。
【００２６】
また、上記の“偏特異値分解”の変形例として、以下の方法が考えられる。
Ｎ個の全入力信号から成る相互スペクトル行列に、特異値分解を適用し、得られた特異値（σ１，σ２，…σｎ）と、１つの入力信号ｘｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）に相関のある成分を除去した入力信号から成る残差相互スペクトル行列に特異値分解を適用し、得られた特異値（σ１・ｘｉ，σ２・ｘｉ，…，σｎ・ｘｉ）の各成分の差の総和を次式により求める。
【数６】
0003613945.tif 000007
【００２７】
そして、この総和が最大となる入力信号ｘｉ１を第１に選択する。
次に、ｘｉ１に相関のある成分を除去した（Ｎ−１）個の入力信号において、同様の操作を行い、ｓｕｍ（Δσ・ｘｉ１・ｘｉ）が最大となる入力信号ｘｉ２を第２に選択する。このようにしてＫ個の入力信号を選択する。
【００２８】
また、次式に示すように、特異値の各成分の差の和を音源数Ｋまで取った総和を用いることもでき、“偏特異値分解”と同等の効果がある。
【数７】
0003613945.tif 000008
【００２９】
このようにすれば、特異値特性の各成分の大きさの順位に変動があってもこれを吸収した形で音源位置を探索することが可能となる。
【００３０】
さらに、“偏特異値分解”の発展例として、従来技術の手法（１）で説明した条件数と組み合せた方法も考えられる。
【００３１】
すなわち、この場合には、“偏特異値分解”で選択した少なくとも第１の入力信号を含むＫ個の入力信号の最適な組合せを、該条件数ｃｎ＝σ１／σｋを用いて選択することができる。
【００３２】
以上のことから、本発明においては、複数の独立した音源信号から該音源を探索する方法において、該音源信号の音圧を任意のＮ（ＮはＮ＞１の整数）点で入力し、該入力した信号を周波数領域の信号に変換し、該Ｎ点の入力信号の中から各入力信号ｘｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）に相関のある成分を除去した入力信号から成る残差相互スペクトル行列に特異値分解を適用し、該特異値分解で求めた最大特異値が最小となる入力信号を音源位置に最も近い入力信号として第１の選択を行い、該選択した第１の入力信号を除去し且つこれに相関のある成分を除去したＮ−１個の入力信号から成る残差相互スペクトル行列に特異値分解を適用して求めた最大特異値が最小となる入力信号を音源位置に最も近い入力信号として第２の選択を行い、該選択を推定される音源数だけ繰り返すことにより得られた入力信号の各位置を音源位置と推定する、ことを特徴としている。
【００３３】
あるいは、該音源信号の音圧を任意のＮ（ＮはＮ＞１の整数）点で入力し、該入力した信号を周波数領域の信号に変換した後、該Ｎ点の入力信号から成る相互スペクトル行列に特異値分解を適用して第１の特異値を求め、該Ｎ点の入力信号の中から各入力信号ｘｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）に相関のある成分を除去した入力信号から成る残差相互スペクトル行列に特異値分解を適用して第２の特異値を求め、該第１及び第２の特異値の各成分の差の総和を求めて該総和が最大となる入力信号ｘｉ１を第１に選択し、次に、該最大となる入力信号ｘｉ１を除去し且つこれに相関のある成分を除去したＮ−１個の入力信号において第２の選択を行い、該選択を推定される音源数だけ繰り返すことにより得られた入力信号の各位置を音源位置と推定してもよい。
【００３４】
なお、上記第１の選択の後は、該第２の選択以降を行う代わりに、少なくとも該第１の選択に係る入力信号を含む該音源数分の入力信号における最大特異値と最小特異値との比である条件数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ことができる。
【００３５】
また、上記の本発明に係る音源探索方法を実施するための装置として、該音源信号の音圧を任意のＮ（ＮはＮ＞１の整数）点で入力測定するマイクと、該入力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Ｎ点の入力信号の中から各入力信号ｘｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）に相関のある成分を除去した入力信号から成る残差相互スペクトル行列に特異値分解を適用し、該特異値分解で求めた最大特異値が最小となる入力信号を音源位置に最も近い入力信号として第１の選択を行い、該選択した第１の入力信号を除去し且つこれに相関のある成分を除去したＮ−１個の入力信号から成る残差相互スペクトル行列に特異値分解を適用して求めた最大特異値が最小となる入力信号を音源位置に最も近い入力信号として第２の選択を行い、該選択を推定される音源数だけ繰り返すことにより得られた入力信号の各位置を音源位置と推定する演算部と、で構成することができる。
【００３６】
上記の演算部は、該Ｎ点の入力信号から成る相互スペクトル行列に特異値分解を適用して第１の特異値を求め、該Ｎ点の入力信号の中から各入力信号ｘｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）に相関のある成分を除去した入力信号から成る残差相互スペクトル行列に特異値分解を適用して第２の特異値を求め、該第１及び第２の特異値の各成分の差の総和を求めて該総和が最大となる入力信号ｘｉ１を第１に選択し、次に、該最大となる入力信号ｘｉ１を除去し且つこれに相関のある成分を除去したＮ−１個の入力信号において第２の選択を行い、該選択を推定される音源数だけ繰り返すことにより得られた入力信号の各位置を音源位置と推定してもよい。
【００３７】
また、該演算部は、該第１の選択の後、該第２の選択以降を行う代わりに、少なくとも該第１の選択に係る入力信号を含む該音源数分の入力信号における最大特異値と最小特異値との比である条件数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してもよい。
【００３８】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明に係る音源探索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。
【００３９】
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、演算部としてのコンピュータＣＯＭに送られ、上記の演算処理が実行される。
【００４０】
この試験では、上記の“偏特異値分解”により、６個の入力信号から音源位置に最も近い３個（ｘ１，ｘ２，ｘ３）が選択されることを検証する。
【００４１】
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特異値分解を適用し、得られた特異値を周波数特性としてプロットしたものである。この結果、入力信号の数に対応して６本の特異値特性成分σ１〜σ６が得られ、この内、特異値が大きい３本の特性成分σ１（実線），σ２（点線），σ３（一点鎖線）が音源信号によるものを表わし、他の３本の特性成分σ４〜σ６はノイズによるものである。
【００４２】
同図（ｂ）  は、本発明の“偏特異値分解”により選択された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て得られた特異値特性成分σ１’〜σ３’を示している。
【００４３】
すなわち、まず、入力信号（ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４，ｘ５，ｘ６）から任意の１つの入力信号ｘ１を選び、この入力信号ｘ１に相関のある成分を除去した入力信号から成る残差相互スペクトル行列に特異値分解を適用すると、同図（ａ）  に示したような６本の特異値特性成分（図示していないが例えばσ１１，σ２１，…，σ６１）が得られる。これら６種類の特異値成分は数学的な特性であるため、それぞれ特性曲線が交差せずに大きい方から小さい方へ６本順に並ぶ形となる。
【００４４】
さらに別の１つの入力信号ｘ２を選び、この入力信号ｘ２に相関のある成分を除去した入力信号から成る残差相互スペクトル行列に特異値分解を適用すると、やはり別の６本の特異値特性成分（図示していないが例えばσ１２，σ２２，…，σ６２）が得られる。
【００４５】
これを全入力信号について順次行い、最後の６本の特異値特性成分は、図示していないが例えばσ１６，σ２６，…，σ６６となる。
【００４６】
このようにして、同図（ａ）  に示すような６本の特異値特性成分が６群得られることになる。６群の各特異値特性成分同士は同じ様な性質を有している。したがって、６群の最大の特異値特性はσ１１〜σ１６であり、これら最大特異値特性成分σ１１〜σ１６の中から最小となる特異値（例えばσ１２）に対応する入力信号ｘ２を音源に最も近い信号として第１に選択する。
【００４７】
次に、第１に選択した入力信号ｘ２を除去するとともにｘ２に相関のある成分を除去した（Ｎ−１）個の入力信号において、同様の手順を実行し、最大特異値が最小となる入力信号を第２に選択する。
【００４８】
このようにして選択した音源数Ｋ個（これは経験的に予め分かっているか、または閾値として設定される）の入力信号が、音源位置に最も近い入力信号であるとして選択される。
【００４９】
この例では、Ｋ＝３として３つの入力信号（ｘ１，ｘ２，ｘ３）が選択されており、これらの入力信号（ｘ１，ｘ２，ｘ３）から成る相互スペクトル行列に、同図（ａ）  と同じく特異値分解を適用すると、その特異値特性成分が同図（ｂ）  に示すようにσ１’〜σ３’となる。
【００５０】
また、同図（ｃ）  は、他の入力信号（ｘ４，ｘ５，ｘ６）から成る相互スペクトル行列に特異値分解を適用し、得られた特異値特性成分をプロットしたものである。
【００５１】
これらの結果から、“偏特異値分解”により選択された３つの入力信号（ｘ１，ｘ２，ｘ３）  は同図（ａ）  の音源信号と比較すると分かるように、両者は類似しており、音源位置に最も近い入力信号が選択されたことになる。
【００５２】
一方、上記の“偏特異値分解”の変形例においても図１の構成例を適用して考える。まず、Ｎ個の全入力信号から成る相互スペクトル行列に、特異値分解を適用して特異値（σ１，σ２，…σ６）を得る。
【００５３】
また、１つの入力信号ｘ１に相関のある成分を除去した入力信号から成る残差相互スペクトル行列に、特異値分解を適用して特異値（σ１１，σ２１，…，σ６１）を求める。
【００５４】
そして、まず、特異値（σ１，σ２，…σ６）と（σ１１，σ２１，…，σ６１）との各成分の差の総和を次式により求める。
【数８】
0003613945.tif 000009
【００５５】
同様に、入力信号ｘ２に相関のある成分を除去した入力信号から成る残差相互スペクトル行列に、特異値分解を適用して特異値（σ１２，σ２２，…，σ６２）を求め、上記の式（８）  のようにして総和ｓｕｍ（ΔσＸ２）を求めて行く。最後に入力信号ｘ６に相関のある成分を除去した入力信号から成る残差相互スペクトル行列に特異値分解を適用して特異値（σ１６，σ２６，…，σ６６）を求め、総和ｓｕｍ（ΔσＸ６）を求める。
【００５６】
そして、これらの総和の内、最大となる入力信号、例えばｘ２を第１に選択する。
次に、入力信号ｘ２を除去するとともに入力信号ｘ２に相関のある成分を除去した（Ｎ−１）個の入力信号において、同様の演算を行い、ｓｕｍ（Δσ・ｘ１・ｘ２）が最大となる入力信号ｘ２２を第２に選択する。このようにしてＫ個の入力信号を選択することとなる。
【００５７】
さらに、上記の“偏特異値分解”の発展例として、上記の如く“偏特異値分解”で選択した少なくとも第１の入力信号を含む、例えば３個の入力信号の最適な組合せを、該条件数ｃｎ＝σ１／σ３を用いて選択すれば、上記の従来の手法（１）において不必要な組合せを予め排除することができ、演算時間の短縮を図ることができる。
【００５８】
【発明の効果】
以上のように、本発明に係る音源探索方法及び装置では、基本的には、Ｎ点の入力信号の中から各入力信号ｘｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）に相関のある成分を除去した入力信号から成る残差相互スペクトル行列に特異値分解を適用して求めた最大特異値が最小となる入力信号を音源位置に最も近い入力信号として第１の選択を行い、該選択した第１の入力信号を除去し且つこれに相関のある成分を除去したＮ−１個の入力信号から成る残差相互スペクトル行列に特異値分解を適用して求めた最大特異値が最小となる入力信号を音源位置に最も近い入力信号として第２の選択を行い、該選択を推定される音源数だけ繰り返すことにより得られた入力信号の各位置を音源位置と推定するように構成した。
【００５９】
したがって、実際の機械騒音のように、多数の音源が混在し、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でも、音源近傍に配するマイク空間があれば、迅速かつ精度良く音源位置を把握することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る音源探索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】本発明に係る音源探索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】
0003613945.tif 000010
【図２】
0003613945.tif 000011
【図３】
0003613945.tif 000012