(57)【要約】【課題】  試験対象の音を精度良く抽出することができる音抽出装置、音抽出方法、および音抽出プログラムを提供する。【解決手段】  音抽出装置は、被試験体が録音マイク近傍を通過することを検出する検出部と、前記検出部によって前記通過が検出された場合に、前記録音マイクを用いて前記被試験体の出力音を録音データとして記憶する記憶部と、前記被試験体に個別に決められた周波数の頭出し信号を前記録音データから認識する認識部と、前記認識部によって認識された頭出し信号を基に、複数の周期データを抽出し、当該周期データの論理積を求めることによって前記被試験体の出力音を抽出する抽出部と、を備える。【選択図】  図３
2014116727.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被試験体が録音マイク近傍を通過することを検出する検出部と、
前記検出部によって前記通過が検出された場合に、前記録音マイクを用いて前記被試験体の出力音を録音データとして記憶する記憶部と、
前記被試験体に個別に決められた周波数の頭出し信号を前記録音データから認識する認識部と、
前記認識部によって認識された頭出し信号を基に、複数の周期データを抽出し、当該周期データの論理積を求めることによって前記被試験体の出力音を抽出する抽出部と、を備えることを特徴とする音抽出装置。
【請求項２】
前記周期データは、前記通過が検出された被試験体の頭出し信号から次の頭出し信号までの周期データであることを特徴とする請求項１記載の音抽出装置。
【請求項３】
各被試験体と、各被試験体に個別に決められた頭出し信号の周波数との関係を保持する保持部を備え、
前記認識部は、前記通過が検出された被試験体に対応する周波数の頭出し信号を前記録音データから認識することを特徴とする請求項１または２記載の音抽出装置。
【請求項４】
被試験体が繰り返し再生する音の周期は、被試験体ごとに異なっていることを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の音抽出装置。
【請求項５】
前記繰り返し再生する音は、前記頭出し信号とチャープ信号とを含むことを特徴とする請求項４記載の音抽出装置。
【請求項６】
被試験体が録音マイク近傍を通過することを検出し、
前記通過が検出された場合に、前記録音マイクを用いて前記被試験体の出力音を録音データとして記憶し、
前記被試験体に個別に決められた周波数の頭出し信号を前記録音データから認識し、
認識された頭出し信号を基に、複数の周期データを抽出し、当該周期データの論理積を求めることによって前記被試験体の出力音を抽出する、ことを特徴とする音抽出方法。
【請求項７】
前記周期データは、前記通過が検出された被試験体の頭出し信号から次の頭出し信号までの周期データであることを特徴とする請求項６記載の音抽出方法。
【請求項８】
各被試験体と、各被試験体に個別に決められた頭出し信号の周波数との関係を保持し、
前記通過が検出された被試験体に対応する周波数の頭出し信号を前記録音データから認識することを特徴とする請求項６または７記載の音抽出方法。
【請求項９】
被試験体が繰り返し再生する音の周期は、被試験体ごとに異なっていることを特徴とする請求項６〜８のいずれか一項に記載の音抽出方法。
【請求項１０】
前記繰り返し再生する音は、前記頭出し信号とチャープ信号とを含むことを特徴とする請求項９記載の音抽出方法。
【請求項１１】
コンピュータに、
被試験体が録音マイク近傍を通過することを検出するステップと、
前記通過が検出された場合に、前記録音マイクを用いて前記被試験体の出力音を録音データとして記憶するステップと、
前記被試験体に個別に決められた周波数の頭出し信号を前記録音データから認識するステップと、
認識された頭出し信号を基に、複数の周期データを抽出し、当該周期データの論理積を求めることによって前記被試験体の出力音を抽出するステップと、を実行させることを特徴とする音抽出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音抽出装置、音抽出方法、および音抽出プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ライン上を流れる被試験体にテスト音を再生させ、当該テスト音を解析することによって、音再生機能が正常であるか判定する技術が開示されている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−２９７３６８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、被試験体と通信などを行うことなく非同期で試験を行おうとする場合、被試験体はテスト音を連続で再生する。この場合、特定の被試験体を検査している最中に他の被試験体がテスト音を再生することになるため、当該他の被試験体のテスト音はノイズとなる。
【０００５】
本発明は上記課題に鑑みなされたものであり、試験対象の音を精度良く抽出することができる音抽出装置、音抽出方法、および音抽出プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するために、明細書開示の音抽出装置は、被試験体が録音マイク近傍を通過することを検出する検出部と、前記検出部によって前記通過が検出された場合に、前記録音マイクを用いて前記被試験体の出力音を録音データとして記憶する記憶部と、前記被試験体に個別に決められた周波数の頭出し信号を前記録音データから認識する認識部と、前記認識部によって認識された頭出し信号を基に、複数の周期データを抽出し、当該周期データの論理積を求めることによって前記被試験体の出力音を抽出する抽出部と、を備える。
【発明の効果】
【０００７】
明細書開示の音抽出装置、音抽出方法、および音抽出プログラムによれば、試験対象の音を精度良く抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】音試験に用いられる音試験装置の概略を説明するための図である。
【図２】（ａ）および（ｂ）は出力音を表す図である。
【図３】実施例１に係る音抽出装置および被試験体の構成を説明するためのブロック図である。
【図４】処理部の各機能を表すブロック図である。
【図５】通過検出センサ、バーコードリーダ、録音マイク、および被試験体の位置関係を説明するための模式図である。
【図６】処理部のハードウェア構成を説明するためのブロック図である。
【図７】（ａ）および（ｂ）は音源信号を表す図である。
【図８】（ａ）は各パターンを表し、（ｂ）はテーブルを表す図である。
【図９】（ａ）はパターンＡ〜Ｃの出力音の重ね合わせを表す図であり、（ｂ）は（ａ）の合成音に対する周波数分析の結果を表す図である。
【図１０】（ａ）は録音データの切り出しを表す図であり、（ｂ）は切り出された周期データを表す図である。
【図１１】（ａ）〜（ｄ）は各周期データを表し、（ｅ）〜（ｇ）は最小値演算の結果である。
【図１２】（ａ）〜（ｃ）は抽出されたパターンＢの出力音に対する音試験の例を表す図である。
【図１３】（ａ）および（ｂ）は音量補正を表す図である。
【図１４】（ａ）〜（ｃ）は音量補正を表す図である。
【図１５】（ａ）および（ｂ）は音試験の際に実行されるフローチャートの一例を説明するための図である。
【図１６】音試験の際に実行されるフローチャートの一例を説明するための図である。
【図１７】ステップＳ３０の詳細を表すフローチャートである。
【図１８】振幅に基づいて出力音を抽出する例である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
実施例の説明に先立って、音試験について説明する。音試験とは、パソコン、携帯電話、音響機器などに備わる音出力装置を被試験体とし、当該被試験体の音出力特性を検査する試験である。例えば、音出力の有無、音質異常（周波数特性、ノイズ、ビビリ、音割れなど）が検査される。図１は、音試験に用いられる音試験装置の概略を説明するための図である。図１を参照して、音試験においては、コンベアライン１上を移動する被試験体のスピーカ２から出力された音信号が音センサ（録音マイク）３によって検出され、検出された音信号の特性が測定される。
【００１０】
特定の被試験体Ｎｏ．２のスピーカ２の出力のみをオンし、他の被試験体Ｎｏ．１，Ｎｏ．３のスピーカ２の出力をオフするためには、検査装置および各被試験対に無線ＬＡＮなどの同期設備を設けることになる。この方式では、被試験体Ｎｏ．２が録音マイク３の下を通過する期間に被試験体Ｎｏ．２の出力をオンし、他の被試験体Ｎｏ．１，Ｎｏ．３の出力をオフする。それにより、図２（ａ）を参照して、被試験体Ｎｏ．２の出力音を精度良く試験することができる。
【００１１】
しかしながら、通信異常等が発生すると、他の被試験体Ｎｏ．１，Ｎｏ．３の音声出力をオフできなくなる。そのため、図２（ｂ）を参照して、例えば、被試験体Ｎｏ．１が出力する音がノイズとして検出されてしまう。その結果、被試験体Ｎｏ．２の音質が不良と判定されるおそれがある。そこで、以下の実施例では、音試験の対象となる被試験体の出力音を精度良く抽出することができる音抽出装置、音抽出方法、および音抽出プログラムについて説明する。
【実施例１】
【００１２】
図３は、実施例１に係る音抽出装置１００および被試験体２００の構成を説明するためのブロック図である。図３を参照して、音抽出装置１００は、通過検出センサ１０、バーコードリーダ２０、通信制御部３０、録音マイク４０、処理部５０などを備える。被試験体２００は、音源データ記憶部２０１、制御部２０２、スピーカ２０３などを備える。図４は、処理部５０の各機能を表すブロック図である。図４を参照して、処理部５０は、録音データ記憶部５１、音源情報記憶部５２、フーリエ変換部５３、抽出部５４、音量補正部５５、判定部５６、および出力部５７として機能する。
【００１３】
図５は、通過検出センサ１０、バーコードリーダ２０、録音マイク４０、および被試験体２００の位置関係を説明するための模式図である。図５を参照して、被試験体２００は、ベルトコンベア２０４の上に載置されている。通過検出センサ１０、バーコードリーダ２０および録音マイク４０は、ベルトコンベア２０４上の被試験体２００と離間した位置に配置されている。
【００１４】
図６は、処理部５０のハードウェア構成を説明するためのブロック図である。図６を参照して、処理部５０は、ＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２、記憶装置１０３、インタフェース１０４などを備える。これらの各機器は、バスなどによって接続されている。ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１０１は、中央演算処理装置である。ＣＰＵ１０１は、１以上のコアを含む。ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１０２は、ＣＰＵ１０１が実行するプログラム、ＣＰＵ１０１が処理するデータなどを一時的に記憶する揮発性メモリである。記憶装置１０３は、不揮発性記憶装置である。記憶装置１０３として、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリなどのソリッド・ステート・ドライブ（ＳＳＤ）、ハードディスクドライブに駆動されるハードディスクなどを用いることができる。ＣＰＵ１０１が音抽出プログラムを実行することによって、処理部５０は、録音データ記憶部５１、音源情報記憶部５２、フーリエ変換部５３、抽出部５４、音量補正部５５、判定部５６、および出力部５７として機能する。
【００１５】
続いて、被試験体２００および音抽出装置１００の各部の動作について説明する。音源データ記憶部２０１は、ＲＯＭ（リードオンリメモリ）、ハードディスク、フラッシュメモリなどの不揮発性メモリであり、音試験用の音源信号データを記憶している。制御部２０２は、ＣＰＵ（中央演算処理装置）、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）などを備え、音源データ記憶部２０１に記憶されている音源信号データから音試験用の音源信号を生成する。スピーカ２０３は、音源信号に応じて音を出力する。
【００１６】
通過検出センサ１０は、物体の通過を検出するセンサであり、本実施例においては、ベルトコンベア２０４の移動方向において被試験体２００が録音マイク４０の近傍の通過を開始した否かを検出する。バーコードリーダ２０は、被試験体２００に関連付けられたバーコードを読み取るセンサである。バーコードは、各被試験体２００を特定するためのＩＤなどである。バーコードの場所は特に限定されるものではなく、例えば、被試験体２００に貼り付けてあってもよく、被試験体２００が載置されているトレイなどに貼り付けてあってもよい。バーコードリーダ２０は、通過検出センサ１０が被試験体２００の通過を検出した際にバーコードを読み取り、当該読み取られたバーコードは、通信制御部３０を介して処理部５０に送られる。それにより、通過が検出された被試験体が特定される。録音マイク４０は、音センサであり、スピーカ２０３が出力する音を検出する。
【００１７】
処理部５０は、録音マイク４０が検出する音を録音する。具体的には、録音データ記憶部５１が、録音マイク４０が検出した音を録音データとして記憶する。音源情報記憶部５２は、音試験用の音源信号に関する情報を記憶している。処理部５０は、録音データ記憶部５１に記憶されている録音データと、音源情報記憶部５２に記憶されている音源信号に関する情報とに基づいて、被試験体２００の音出力特性を検査する。続いて、処理部５０の動作の詳細について説明する。
【００１８】
まず、被試験体２００によって再生される音源信号の一例について説明する。図７（ａ）および図７（ｂ）は、音源信号の例を表している。図７（ａ）および図７（ｂ）を参照して、音源信号は、周波数一定の頭出し信号と、当該頭出し信号の後の被試験信号とを含む。頭出し信号は、各被試験体２００を識別するための音源信号である。頭出し信号の周波数は、被試験体２００ごとに異なっている。図７（ａ）の例では、頭出し信号の周波数は、１ＫＨｚで一定である。図７（ｂ）の例では、頭出し信号の周波数は、２ＫＨｚで一定である。
【００１９】
被試験信号は、音出力特性試験に用いることができる音源信号であり、一例として、チャープ信号である。チャープ信号とは、可聴域２０Ｈｚ〜２０ｋＨｚ等の掃引正弦波信号であり、スエプト・サイン波信号とも呼ばれている。具体的には、チャープ信号は、周波数を低周波から高周波にかけて連続的に変化（掃引）させた信号、または、高周波から低周波にかけて連続的に変化（掃引）させた信号である。被試験信号の再生時間は、被試験体２００ごとに異なっている。図７（ａ）の例では、被試験信号の再生時間ｔｎは、一例として５秒である。図７（ｂ）の例では、被試験信号の再生時間ｔｎは、一例として３秒である。
【００２０】
なお、頭出し信号の再生時間ｔ１は、各被試験体２００について同じであってもよく、異なっていてもよい。また、頭出し信号の終了時点から被試験信号の開始時点までの間隔ｔ２も、各被試験体２００について同じであってもよく、異なっていてもよい。各音源信号の再生周期は、（再生時間ｔ１＋間隔ｔ２＋再生時間ｔｎ）である。各音源信号の再生周期は、被試験体２００ごとに異なっている。この再生周期は、各被試験体２００について、互いに整数倍にならないように設定されていることが好ましい。
【００２１】
図８（ａ）を参照して、各被試験体２００は、上述した音源信号を繰り返し再生する。すなわち、各被試験体２００は、頭出し信号および被試験信号を交互に再生する。各被試験体２００の頭出し信号の周波数および被試験信号の再生周期は、あらかじめ決められている。一例として、頭出し信号の周波数および被試験信号の再生周期の組み合わせは、Ｎｏ．１の被試験体２００ではパターンＡであり、Ｎｏ．２の被試験体２００ではパターンＢであり、Ｎｏ．３の被試験体２００ではパターンＣである。
【００２２】
図８（ｂ）を参照して、音源情報記憶部５２は、各被試験体２００のパターンをテーブルとして保持している。音抽出装置１００は、バーコードリーダ２０の読み取りの結果、通過が検出された被試験体２００のパターンを取得する。音抽出装置１００は、取得したパターンに応じて、録音マイク４０に最も近づいている被試験体２００（図８（ａ）の例ではＮｏ．２）の出力音を抽出する。以下、出力音の抽出の詳細について説明する。
【００２３】
図９（ａ）は、パターンＡ〜Ｃの出力音の重ね合わせ（合成音）を表す図である。図９（ａ）の例では、Ｎｏ．１〜Ｎｏ．３の被試験体２００が音源信号を再生するため、録音データ記憶部５１に記憶される録音データは、図９（ａ）のような合成音となる。フーリエ変換部５３は、この合成音に対して周波数分析（短時間フーリエ変換など）を行う。短時間フーリエ変換(ＳｔＦｔ：Ｓｈｏｒｔ−ｔｉｍｅ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ)は、窓関数を微小時間Δｔずつずらしながら掛け、順次フーリエ変換してゆくことで、周波数スペクトルの時間変化を解析する方法である。短時間フーリエ変換は、音などの時間変化する信号に対して一般的に使用されている方法である。同様の目的でウェーブレット変換を用いてもよい。
【００２４】
図９（ｂ）は、図９（ａ）の合成音に対する周波数分析の結果を表す図である。図９（ｂ）において、パターンに応じて傾きが異なっているのは、上述した被試験信号の再生時間が異なっているからである。パターンＡの再生時間が最も長いため、傾きが最も小さくなっている。パターンＣの再生時間が最も短いため、傾きが最も大きくなっている。図９（ａ）および図９（ｂ）を参照して、最初の頭出し信号が同時に出力されたとしても、次回以降の頭出し信号の出力タイミングは異なっている。
【００２５】
次に、図１０（ａ）を参照して、抽出部５４は、音試験の対象としている被試験体２００の再生周期で、録音データを切り出す。具体的には、抽出部５４は、パターンＢの頭出し信号の周波数が所定時間（再生時間ｔ１）連続している箇所を検索によって認識し、当該頭出し信号の周期で録音データを切り出す。図１０（ｂ）は、複数回にわたって切り出された録音データ（周期データ）を表す図である。
【００２６】
次に、抽出部５４は、図１０（ｂ）の各周期データの論理積を求めることによって、パターンＢの出力音を抽出する。例えば、抽出部５４は、時間分解能（Δｔ）と周波数分解能（Δｆ）の微小区間（Δｔ×Δｆ）ごとの振幅値の最小値演算を実施する。この場合、パターンＢの出力音は全ての周期データに含まれているため、最小値として残る。一方、音試験の対象外の出力音や間欠的な外来雑音成分は、複数の周期データにおいて１回でも含まれないと除去される。したがって、最小値演算の結果、パターンＢの出力音が抽出される。なお、平均値演算を行ってもよい。
【００２７】
図１１（ａ）〜図１１（ｄ）は、各周期データを表す。図１１（ｅ）は、図１１（ａ）の周期データと図１１（ｂ）の周期データとの間の最小値演算の結果である。図１１（ｆ）は、図１１（ｅ）の結果と図１１ｃ）の周期データとの間の最小値演算の結果である。図１１（ｇ）は、図１１（ｆ）の結果と図１１（ｄ）の周期データとの間の最小値演算の結果である。図１１（ｅ）〜図１１（ｇ）を参照して、音試験の対象外の出力音は除去されている。なお、周期データの数が多いほど精度が高くなるが、少なくとも２つの周期データの論理積を求めることによって、音試験の対象としている出力音を抽出することができる。
【００２８】
図１２（ａ）〜図１２（ｃ）は、抽出されたパターンＢの出力音に対する音試験の例を表す図である。図１２（ａ）は、パターンＢの出力音が正常である場合の例である。図１２（ａ）を参照して、出力音が正常であれば、複数の周期データに対する論理積演算の結果、パターンＢの頭出し信号と被試験信号とが得られる。
【００２９】
図１２（ｂ）は、パターンＢの音源信号が再生されていない場合の例である。図１２（ｂ）を参照して、各周期データにパターンＢが含まれなくなる。この場合、論理積演算の結果、出力音が抽出されなくなる。したがって、パターンＢの音源信号が再生されていないと判定することができる。なお、論理積演算を行わなくても、パターンＢの頭出し信号が検出されない場合に、パターンＢの音源信号が再生されていないと判定してもよい。
【００３０】
図１２（ｃ）は、パターンＢの出力音に筐体取り付け不良などに起因する共振（ビビリ）などの高調波が含まれる場合の例である。図１２（ｃ）を参照して、各周期データの論理積演算の結果、特定の周波数成分が検出される。このように、頭出し信号および被試験信号の他に検出される成分に応じて、出力音にビビリ、割れ、ノイズなどが含まれていないか判定することができる。
【００３１】
ところで、被試験体２００はベルトコンベア２０４上を移動していることから、録音マイク４０で検出される音量が変化することが考えられる。そこで、音試験の対象としている出力音の音量を補正してもよい。図１３（ａ）を参照して、音量補正部５５は、音源情報記憶部５２に記憶されている特定周波数（Ｆｐ）を読み込み、各チャープ信号から特定周波数（Ｆｐ）のピーク振幅値Ａｐを取得する。音量補正部５５は、各チャープ信号に対して特定周波数（Ｆｐ）におけるピーク振幅値Ａｐ１，Ａｐ２，…，ＡｐＮを取得する。被試験体２００は、録音マイク４０に対して相対移動することから、図１３（ｂ）を参照して、各ピーク振幅値は異なる値となる。
【００３２】
音量補正部５５は、各ピーク振幅値の点列データに最も当てはまる近似曲線ｆ（ｔ）を生成する。近似曲線（回帰曲線）は、最小二乗法などの高次多項式曲線あてはめ（Ｃｕｒｖｅ  Ｆｉｔｔｉｎｇ）等の数値計算法により生成することができる。近似曲線は、最低でも二次式であり、３個（多項式の次数＋１）以上の点列データから生成される。図１４（ａ）は、各ピーク振幅値から算出された近似曲線の一例を説明するための図である。
【００３３】
近似曲線ｆ（ｔ）の最大値である最大振幅値Ａｐｃは、録音マイク４０がスピーカ２０３との最短距離の地点を通過した際の音量に相当すると推定される。また、最大振幅値Ａｐｃに対応する時刻Ｔｐｃは、録音マイク４０がスピーカ２０３との最短距離の地点を通過した時刻に相当すると推定される。このように、スピーカ２０３と録音マイク４０との最短距離で特定周波数（Ｆｐ）が出現しなくても、録音マイク４０がスピーカ２０３との最短距離の地点を通過した際の音量および時刻を推定することができる。
【００３４】
音量補正部５５は、近似曲線ｆ（ｔ）の逆数に対して最大振幅値Ａｐｃを乗算することによって、音量補正曲線［Ａｐｃ／ｆ（ｔ）］を算出する。次に、図１４（ｂ）を参照して、音量補正部５５は、時刻を一致させて録音信号に対して音量補正曲線［Ａｐｃ／ｆ（ｔ）］を乗算することによって、録音信号を補正する。特に、最大振幅値Ａｐｃを用いていることから、各録音信号を録音マイク４０とスピーカ２０３とが最短距離の地点に位置する状態に補正することができる。図１４（ｃ）は、補正後の録音信号を表している。図１４（ｃ）を参照して、補正された録音信号では、スピーカ２０３の相対移動の影響が回避されている。
【００３５】
図１５（ａ）、図１５（ｂ）および図１６は、音抽出装置１００による音試験の際に実行されるフローチャートの一例を説明するための図である。図１５（ａ）のフローチャートは、被試験体２００が実行するフローチャートである。図１５（ａ）を参照して、各被試験体２００は、音源データ記憶部２０１に記憶されている音源信号データに応じてスピーカ２０３から音を出力する（ステップＳ１）。
【００３６】
図１５（ａ）のフローチャートと並行して、図１５（ｂ）のフローチャートが音抽出装置１００によって実行される。図１５（ｂ）を参照して、通過検出センサ１０は、被試験体２００の通過を監視する（ステップＳ１１）。次に、通過検出センサ１０は、いずれかの被試験体２００の通過が開始されたか否かを判定する（ステップＳ１２）。具体的には、通過検出センサ１０がオンするか否かが判定される。ステップＳ１２で「Ｎｏ」と判定された場合、ステップＳ１１が再度実行される。
【００３７】
ステップＳ１２で「Ｙｅｓ」と判定された場合、バーコードリーダ２０は、通過が検出された被試験体２００に関連付けられているバーコードを読み込む（ステップＳ１３）。次に、抽出部５４は、読み込まれたバーコードに対応する音声パターンを取得する（ステップＳ１４）。次に、録音データ記憶部５１は、出力音の録音を開始する（ステップＳ１５）。次に、通過検出センサ１０は、被試験体２００の通過を監視する（ステップＳ１６）。次に、通過検出センサ１０は、通過している被試験体２００の通過が終了したか否かを判定する（ステップＳ１７）。具体的には、通過検出センサ１０がオフするか否かが判定される。ステップＳ１７で「Ｎｏ」と判定された場合、ステップＳ１６が再度実行される。
【００３８】
ステップＳ１７で「Ｙｅｓ」と判定された場合、録音データ記憶部５１は、出力音の録音を終了する（ステップＳ１８）。次に、録音データ記憶部５１は、録音データを保存する（ステップＳ１９）。次に、抽出部５４は、音試験の対象としている出力音の抽出処理を行う（ステップＳ２０）。図１６は、ステップＳ２０の詳細を表すフローチャートである。
【００３９】
図１６を参照して、音量補正部５５は、録音データ記憶部５１に保存されている録音データを読み込み、図１３（ａ）〜図１４（ｂ）で説明した手順に従って、音量の補正を行う（ステップＳ２１）。次に、フーリエ変換部５３は、ステップ２１で補正された録音データに対して短時間フーリエ変換を行う（ステップＳ２２）。次に、抽出部５４は、ステップＳ１４で読み込まれた音声パターンの頭出し信号の周波数成分を検出し、頭出し信号が検出されたらフラグを微小区間ごと（Δｔ×Δｆ）に設定する（ステップＳ２３）。
【００４０】
次に、抽出部５４は、フラグが１つ以上検出されたか否かを判定する（ステップＳ２４）。ステップＳ２４で「Ｙｅｓ」と判定された場合、抽出部５４は、検出カウンタＮを「０」に設定する（ステップＳ２５）。次に、抽出部５４は、フラグのオンの期間が頭出し信号の再生時間ｔ１と等しいか否かを判定する（ステップＳ２６）。ステップＳ２６で「Ｙｅｓ」と判定された場合、抽出部５４は、検出された頭出し信号の開始時間を開始時間変数にセットし、検出カウンタＮに「１」を加算する（ステップＳ２７）。
【００４１】
ステップＳ２７の実行後、またはステップＳ２６で「Ｎｏ」と判定された場合、抽出部５４は、全てのフラグを走査したか否かを判定する（ステップＳ２８）。ステップＳ２８で「Ｎｏ」と判定された場合、ステップＳ２６が再度実行される。ステップＳ２８で「Ｙｅｓ」と判定された場合、抽出部５４は、開始時間変数が４以上になったか否かを判定する（ステップＳ２９）。すなわち、抽出部５４は、周期データを４つ取得したか否かを判定する。ステップＳ２９で「Ｙｅｓ」と判定された場合、抽出部５４は、４つの周期データを用いて最小値演算を行うことによって、音試験の対象としている出力音を抽出する（ステップＳ３０）。次に、判定部５６は、抽出された出力音の周波数特性などの試験を行い、出力部５７は試験結果を通知するための情報を出力する（ステップＳ３１）。その後、フローチャートの実行が終了する。
【００４２】
ステップＳ２４で「Ｎｏ」と判定された場合またはステップＳ２９で「Ｎｏ」と判定された場合には、出力部５７は、音試験の対象としている被試験体２００の音出力に異常が生じている旨を通知するための情報を出力する（ステップＳ３２）。その後、フローチャートの実行が終了する。
【００４３】
図１７は、ステップＳ３０の詳細を表すフローチャートである。図１７を参照して、抽出部５４は、各種変数ＵＦ［ｍ］[ｎ]、ｍ、ｎをクリアする（ステップＳ４１）。変数ＵＦ［ｍ］「ｎ」は、音試験の対象としている出力音の変数である。変数ｍは、時間分解能Δｔの変数である。変数ｎは、周波数分解能Δｆの変数である。次に、抽出部５４は、４つの周期データの微小区間の中で、振幅最小値を変数ＵＦ［ｍ］「ｎ」に格納する（ステップＳ４２）。具体的には、抽出部５４は、４つの周期データの周期Ｔ＝０，１，２，３から、最小値の振幅成分Ｆ［Ｔ］［ｍ］［ｎ］を変数ＵＦ［ｍ］「ｎ」に格納する（Ｔ：最小値となる周期）。
【００４４】
次に、抽出部５４は、変数ｎが最大値となっているか否かを判定する（ステップＳ４３）。ステップＳ４３で「Ｎｏ」と判定された場合、抽出部５４は、変数ｎに「１」を加算する（ステップＳ４４）。ステップＳ４４の実行後は、ステップＳ４２が再度実行される。ステップＳ４４で「Ｙｅｓ」と判定された場合、抽出部５４は、変数ｍが最大値となっているか否かを判定する（ステップＳ４５）。ステップＳ４５で「Ｙｅｓ」と判定された場合、抽出部５４は、変数ｍに「１」を加算する（ステップＳ４６）。ステップＳ４６の実行後は、ステップＳ４２が再度実行される。ステップＳ４４で「Ｙｅｓ」と判定された場合、図１７のフローチャートは終了する。
【００４５】
ステップＳ４２〜Ｓ４４が繰り返されることによって、周波数分解能Δｆの変数ｎが最大値になるまで最小値演算が繰り返される。また、ステップＳ４２，Ｓ４５，Ｓ４６が繰り返されることによって、時間分解能Δｔの変数ｍが最大値になるまで最小値演算が繰り返される。
【００４６】
本実施例によれば、被試験体２００に個別に決められた周波数の頭出し信号を検出することから、複数の被試験体２００の出力音から、音試験の対象とする出力音の再生周期を特定することができる。また、複数の周期データに対して論理積演算を行うことによって、音試験の対象とする出力音を抽出することができる。それにより、複数の被試験体２００が同時に音を出力していても、音試験の対象とする出力音を抽出することができる。また、通過検出センサ１０によって通過が検出される被試験体２００が切り替わると、抽出される出力音が切り替わることから、同一ライン上の複数の被試験体２００に対して順に試験を行うことができる。また、各被試験体２００の出力をオンオフしなくてもよいため、音抽出装置１００と被試験体２００とを同期しなくてもよい。それにより、同期設備などが不要となって、コストを抑制することができる。
【００４７】
なお、本実施例においては、通過検出センサ１０が、被試験体２００が録音マイク４０近傍を通過することを検出する検出部として機能する。録音データ記憶部５１が、被試験体２００の出力音を録音データとして記憶する記憶部として機能する。抽出部５４が、録音データから頭出し信号を認識する認識部として機能し、被試験体２００の出力音を抽出する抽出部として機能する。音源情報記憶部５２が、被試験体２００と、各被試験体２００に個別に決められた頭出し信号の周波数との関係を保持する保持部として機能する。
【００４８】
ところで、通過が検出された被試験体２００と録音マイク４０との距離が小さくなって音量が大きくなることに着目し、録音データに含まれる各出力音の振幅にフィルタをかける方法が考えられる。この場合、図１８を参照して、振幅がしきい値を超える信号だけを抽出することによって、音試験の対象とする出力音を抽出できるとも考えられる。しかしながら、音試験の対象外の被試験体２００の音量が異常等に起因して大きくなっていると、音試験の対象外の出力音の振幅がしきい値を超えてしまう。以上のことから、各出力音の振幅にフィルタをかける方法では、音試験の対象とする出力音のみを抽出することは困難である。
【００４９】
以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は係る特定の実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
【符号の説明】
【００５０】
１０  通過検出センサ
２０  バーコードリーダ
３０  通信制御部
４０  録音マイク
５０  処理部
５１  録音データ記憶部
５２  音源情報記憶部
５３  フーリエ変換部
５４  抽出部
５５  音量補正部
５６  判定部
５７  出力部
１００  音抽出装置
１０１  ＣＰＵ
１０２  ＲＡＭ
１０３  記憶装置
２００  被試験体
２０１  音源データ記憶部
２０２  制御部
２０３  スピーカ
２０４  ベルトコンベア
【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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