(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
機械作動中の音をサンプリングする音サンプリング手段と、前記サンプリングされた音データから周波数に応じた音の振幅を演算する周波数分析手段とを備えて、周波数と振幅の演算結果に応じて音色を評価する音色評価装置において、前記サンプリングデータに基づいてオーバーオール値を演算するオーバーオール値演算手段と、前記機械の周期的な運動をサンプリングする運動周期サンプリング手段と、この運動周期サンプリング手段が検出した周期から次数成分周波数を演算する次数成分周波数演算手段と、前記周波数分析手段の演算結果から、次数成分周波数演算手段で求めた次数成分周波数に対応する振幅を検索する次数成分振幅演算手段と、この次数成分周波数に対応した振幅と、前記オーバーオール値から所定の第１感覚量を演算する第１感覚量変換手段と、前記音サンプリング手段のサンプリングデータを複数の周波数帯域へ分割する周波数分割処理手段と、これら各周波数帯域毎のオーバーオール値を演算する各帯域オーバーオール値演算手段と、これら各周波数帯域毎のオーバーオール値に基づいて所定の第２感覚量を演算する第２感覚量変換手段とを備え、前記第１及び第２感覚量変換手段は、以下の式によって前記第１及び第２感覚量を算出することを特徴とする音色評価装置。
【数１】
0003554446.tif 000006
【数２】
0003554446.tif 000007
ただし、Ｙ１及びＹ２は前記第１感覚量、Ｙ３、Ｙ４及びＹ５は前記第２感覚量、Ｊ０、Ｍ０、Ｇ０、Ｈ０及びＩ０は定数、Ｊｋ、Ｍｋ、Ｇｋ、Ｈｋ及びＩｋは統計的手法によって予め設定された定数、ｎは測定対象の音の種類に応じて予め設定される値、Ｌｋは前記次数成分周波数の振幅、Ｌａは前記オーバーオール値、Ａｋは前記各周波数帯域毎のオーバーオール値とする。
【請求項２】
前記第１及び第２感覚量変換手段が求めた第１及び第２感覚量を表示する表示手段とを備えたことを特徴とする請求項１に記載の音色評価装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、検出した音を人間の感覚量として評価する装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
音の測定データから人間の感覚量である音色を評価するものとしては、心理学的手法で調べた人間の騒音に対する感覚量と、検出した音信号の特徴との相関関係を統計的手法によって予め求めておき、評価対象となる音を周波数分析装置などによって信号の特徴を検出し、この信号的特徴から人間の感覚量への変換を、上記相関関係を利用して行うものが知られており、周波数分析装置と、この分析結果を音色に変換する変換装置から構成されている。
【０００３】
このような、音色の評価は、例えば、機械製品の完成検査などに採用することができ、例えば、油圧ポンプ等の機械では、組み立て完了後のポンプを運転して完成検査を行う際に、油圧ポンプが発生する騒音の測定データを音色に変換することで、組み付け不良などを迅速かつ安定して判定することができ、従来から行ってきた人間の聴覚及び主観に基づく合否判定に比して、熟練度等の個人差や体調などに起因する不安定な要因を排除することができる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来例では、測定した音から人間の感覚量である音色へ変換する際に、周波数分析装置による処理と、この処理結果を変換装置で変換して初めて音色として評価するため、人間の感覚量への変換は、周波数分析後の物理量から２次的に求める必要があり、迅速に感覚量を知ることができないという問題があった。
【０００５】
そこで本発明は、上記問題点に鑑みてなされたもので、測定した音データから直接的に人間の感覚量を得ることを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
第１の発明は、図１１に示すように、機械作動中の音をサンプリングする音サンプリング手段５０と、前記サンプリングされた音データから周波数に応じた音の振幅を演算する周波数分析手段５１とを備えて、周波数と振幅の演算結果に応じて音色を評価する音色評価装置において、前記サンプリングデータに基づいてオーバーオール値を演算するオーバーオール値演算手段５２と、前記機械の周期的な運動をサンプリングする運動周期サンプリング手段５３と、この運動周期サンプリング手段５３が検出した周期から次数成分周波数を演算する次数成分周波数演算手段５４と、前記周波数分析手段５１の演算結果から、次数成分周波数演算手段５４で求めた次数成分周波数に対応する振幅を検索する次数成分振幅演算手段５５と、この次数成分周波数に対応した振幅と、前記オーバーオール値から所定の第１感覚量を演算する第１感覚量変換手段５６と、前記音サンプリング手段５０のサンプリングデータを複数の周波数帯域に分割する帯域分割処理手段５７と、これら各周波数帯域毎のオーバーオール値を演算する各帯域オーバーオール値演算手段５８と、これら各周波数帯域毎のオーバーオール値に基づいて所定の第２感覚量を演算する第２感覚量変換手段５９とを備え、前記第１感覚量変換手段５６及び第２感覚量変換手段５９は、以下の式によって前記第１及び第２感覚量を算出する。
【数３】
0003554446.tif 000002
【数４】
0003554446.tif 000003
ただし、Ｙ１及びＹ２は前記第１感覚量、Ｙ３、Ｙ４及びＹ５は前記第２感覚量、Ｊ０、Ｍ０、Ｇ０、Ｈ０及びＩ０は定数、Ｊｋ、Ｍｋ、Ｇｋ、Ｈｋ及びＩｋは統計的手法によって予め設定された定数、ｎは測定対象の音の種類に応じて予め設定される値、Ｌｋは前記次数成分周波数の振幅、Ｌａは前記オーバーオール値、Ａｋは前記各周波数帯域毎のオーバーオール値とする。
【０００７】
また第２の発明は、前記第１の発明において、前記第１及び第２感覚量変換手段が求めた第１及び第２感覚量を表示する表示手段６０とを備える。
【００１０】
【作用】
したがって、第１の発明は、機械作動中の音と運動周期がそれぞれサンプリングされ、サンプリングした音データから周波数に応じた音の振幅と、オーバーオール値が演算される一方、運動周期から次数成分周波数が演算され、この次数成分周波数に応じた音の振幅を求め、この振幅とオーバーオール値から直接的に人間の感覚量である第１の感覚量、例えば、「ざらつき」等へ変換し、さらに、サンプリングした音データを複数の周波数帯域に分割して、各帯域毎のオーバーオール値から直接的に人間の感覚量である第２の感覚量、例えば、「明るさ」等へ変換し、これら第１及び第２の感覚量から定量的に音色を評価することができる。また、次数成分周波数に対応する振幅とオーバーオール値の差と、予め統計的に求めた定数の積に基づいて第１感覚量を演算することで、検出した音の全体的な感覚量、例えば、「ざらつき」や「とげとげしさ」等を定量化する事ができる。また、各周波数帯域毎のオーバーオール値と、予め統計的に求めた定数の積に基づいて第２感覚量を演算することで、検出した音の特徴的な感覚量、例えば、「明るさ」や「躍動感」等を定量化する事ができる。
【００１１】
また、第２の発明は、第１及び第２の感覚量を表示手段へ出力することにより、検出した機械作動音の音色を視覚的に判断することができる。
【００１４】
【実施形態】
以下、本発明の実施形態を添付図面に基づいて説明する。
【００１５】
図１は、本発明を油圧ポンプ等の機械作動音の音色の評価に適用した場合を示し、油圧ポンプの騒音を含む作動音を検出する手段としてのマイクロホン１が検出した信号は、アンプ３で増幅された後、マイクロプロセッサ８を主体とするコントローラ１０へ音データとして入力され、同時に、運動周期検出手段２は、測定対象である油圧ポンプの運動周期を検出する回転センサ等の構成されて、検出した周期信号も上記と同様にアンプ４を介してコントローラ１０へ入力される。
【００１６】
コントローラ１０は、上記アンプ３、４からの信号をデジタル信号へ変換するＡ／Ｄ変換器５、６と、演算結果やサンプリングデータ等を記憶するメモリ７及び判定結果を表示する表示装置９が、インターフェースＩ／Ｆを介してマイクロプロセッサ８に接続され、図２に示すような音信号処理及び人間の感覚量への変換処理が行われる。
【００１７】
この図２のブロック図及び上記図１を参照しながら、コントローラ１０で行われる処理につて詳述する。
【００１８】
まず、マイクロホン１で検出された音、ここでは油圧ポンプの騒音は、アンプ３で増幅された後に、Ａ／Ｄ変換器５で音データに変換されてから、データサンプリング部によって所定時間測定され、図３（Ａ）のように時間に応じた振幅としてメモリ７へ格納される。
【００１９】
メモリ７へ格納された音データは、マイクロプロセッサ８の指令に応じて周波数分析処理部でＦＦＴ（高速フーリエ変換、以下同様）演算が行われ、図３（Ａ）の音データは、図４（Ａ）に示すように、周波数に応じた振幅として表され、さらに、この周波数分析部では、図４（Ｂ）のようにＦＦＴ演算結果を周波数に応じた振幅として配列化する。
【００２０】
上記メモリ７へ格納された音データは、ＦＦＴ演算に加えて、オーバーオール値演算部で、暗騒音を含む測定時の振幅（ｄＢ）の平均値であるオーバーオール値Ｌａが、図５に示すように演算される。
【００２１】
一方、運動周期検出手段２からは、図３（Ｂ）に示すように、油圧ポンプの回転に応じたパルスが出力され、データサンプリング部はこの周期的なパルスを、上記と同様の所定時間だけサンプリングする。
【００２２】
そして、次数成分周波数計算部では、図６に示すように、パルスの周期Δｔに応じた１次成分周波数Ｆ１より、周期的なパルスによって発生するｋ次成分周波数Ｆｋを演算する。ただし、ｋ＝１〜ｎで、ｎは測定対象の音の種類に応じて予め設定されるものである。
【００２３】
次に、次数成分振幅検出部では、図４（Ｂ）のように、周波数分析部で求めた音データの周波数に応じた振幅配列と、次数成分周波数計算部で求めた次数成分周波数Ｆｋから、ｋ次成分周波数Ｆｋに対応する振幅Ｌｋを図４（Ｂ）の配列より読み込む。
【００２４】
こうして、音データの周波数分析結果（ＦＦＴ演算結果）から得た次数成分周波数の振幅Ｌｋと、オーバーオール値計算部で求めたオーバーオール値Ｌａから、図２の第１感覚量計算部では次のような式に基づいて人間の感覚量である「さわやかさ」Ｙ１と「とげとげしさ」Ｙ２の演算を行う。
【００２５】
【数５】
0003554446.tif 000004
【００２６】
ただし、Ｊｋ、Ｍｋは統計的手法によって予め設定された定数であり、Ｊ０、Ｍ０は定数である。
【００２７】
一方、上記メモリ７へ格納された音データは、図２に示す帯域分割処理部で、予め設定されてた複数のバンドパスフィルタ等によって、図８に示すように、各周波数帯域ΔＦ１からΔＦｎに分割され、さらに、各帯域オーバーオール値計算部で、各周波数帯域ΔＦｎ毎のオーバーオール値Ａｎを図９のように算出する。
【００２８】
そして、第２感覚量演算部では、これらオーバーオール値Ａｎに基づいて、次式から人間の感覚量である「明るさ」Ｙ３、「ざらつき」Ｙ４及び「躍動感」Ｙ５を演算する。
【００２９】
【数６】
0003554446.tif 000005
【００３０】
ただし、Ｇｋ、Ｈｋ、Ｉｋは統計的手法によって予め設定された定数であり、Ｇ０、Ｈ０、Ｉ０は定数である。
【００３１】
こうして、第１及び第２感覚量計算部で得られた人間の感覚量Ｙ１〜Ｙ５の「さわやかさ」Ｙ１、「とげとげしさ」Ｙ２、「明るさ」Ｙ３、「ざらつき」Ｙ４及び「躍動感」Ｙ５は図１の表示装置９へ出力され、例えば、図１０に示すようにレーダーチャートとして表示される。
【００３２】
このレーダーチャート上で所定の音色、例えば、「とげとげしさ」が所定の振幅を超えたとき等に、測定対象である機械の不良を判定することができる。
【００３３】
このように、第１及び第２感覚量計算部によって、ＦＦＴ演算と帯域分割処理による信号処理を加えた音データから、直接的に人間の感覚量である音色を出力することが可能となって、前記従来例のように物理量から２次的に感覚量へ変換する必要がなくなって、測定した音データから迅速に人間の感覚量を安定して求めることができ、この装置を上記油圧ポンプのような機械の完成検査工程に採用すれば、人間による異音判定のような熟練度や健康状態等の個人差等を排除して常に安定した判定を、前記従来例よりも高速に行うことができ、完成検査工程に要する時間を短縮して生産性を向上させることができるのである。
【００３４】
なお、上記実施形態において、人間の感覚量として複数の音色Ｙ１〜Ｙ５の「さわやかさ」Ｙ１、「とげとげしさ」Ｙ２、「明るさ」Ｙ３、「ざらつき」Ｙ４及び「躍動感」Ｙ５を求めたが、単一の音色を評価してもよく、この場合、第１または第２感覚量計算部の出力のうちの一方を用いればよい。
【００３５】
また、求める感覚量は、予め統計的手法により求めた定数Ｊｋ、Ｍｋ、Ｇｋ、Ｈｋ、Ｉｋ等を適宜変更することにより、任意の感覚量を得ることが可能である。
【００３６】
【発明の効果】
以上説明したように、第１の発明は、機械作動中の音と運動周期がそれぞれサンプリングされ、サンプリングした音データから周波数に応じた音の振幅と、オーバーオール値が演算される一方、運動周期から次数成分周波数が演算され、この次数成分周波数に応じた音の振幅を求め、この振幅とオーバーオール値から直接的に人間の感覚量である第１の感覚量、例えば、「ざらつき」等へ変換し、さらに、サンプリングした音データを複数の周波数帯域に分割して、各帯域毎のオーバーオール値から直接的に人間の感覚量である第２の感覚量、例えば、「明るさ」等へ変換し、これら第１及び第２の感覚量から定量的に音色を評価することができ、検出した音データ及び運動周期から直接的に人間の感覚量へ変換することが可能となって、前記従来例のように物理量から２次的に感覚量へ変換する必要がなくなって、検出した音データから人間の感覚量である音色を迅速に評価することが可能となる。また、次数成分周波数に対応する振幅とオーバーオール値の差と、予め統計的に求めた定数の積に基づいて第１感覚量を演算することで、検出した音の全体的な感覚量、例えば、「ざらつき」や「とげとげしさ」等を定量化して、全体的な音色の評価を正確に行う事ができる。また、各周波数帯域毎のオーバーオール値と、予め統計的に求めた定数の積に基づいて第２感覚量を演算することで、検出した音の特徴的な感覚量、例えば、「明るさ」や「躍動感」等を定量化して、特徴的な音色の評価を正確に行う事ができる。
【００３７】
また、第２の発明は、第１及び第２の感覚量を表示手段へ出力することにより、検出した機械作動音の音色を視覚的に判断することができ、音色の評価を迅速かつ正確に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態を示す音色評価装置の概略構成図。
【図２】コントローラで行われる処理の概念図である。
【図３】入力信号の振幅と時間の関係を示し、（Ａ）はマイクロホンから入力された音信号を、（Ｂ）は運動周期検出手段から入力された周期信号をそれぞれ示す。
【図４】周波数分析の様子を示し、（Ａ）はＦＦＴによる周波数と振幅の関係を示すグラフで、（Ｂ）は周波数ごとに配列化された振幅を示す。
【図５】オーバーオール値の演算の様子を示し、振幅と時間の関係のグラフである。
【図６】周期運動に基づく周期信号と実数成分周波数の関係を示すグラフである。
【図７】各次数成分周波数とＦＦＴ演算結果の振幅配列の概略図。
【図８】帯域分割処理の様子を示し、各帯域ごとの波形を示すグラフである。
【図９】各帯域ごとのオーバーオール値を示す配列の概念図である。
【図１０】人間の感覚量に応じた音色表示の一例を示す概略図。
【図１１】第１ないし第４の発明のいずれかひとつに対応するクレーム対応図。
【符号の説明】
１  マイクロホン
２  周期信号検出手段
３、４  アンプ
５、６  Ａ／Ｄ変換器
７  メモリ
８  マイクロプロセッサ
９  表示装置
１０  コントローラ
５０  音サンプリング手段
５１  周波数分析手段
５２オーバーオール値演算手段
５３  運動周期サンプリング手段
５４  次数成分周波数演算手段
５５  次数成分振幅演算手段
５６  第１感覚量変換手段
５７  帯域分割処理手段
５８  各帯域オーバーオール値演算手段
５９  第２感覚量変換手段
６０  表示手段
【図１】
0003554446.tif 000008
【図２】
0003554446.tif 000009
【図３】
0003554446.tif 000010
【図４】
0003554446.tif 000011
【図５】
0003554446.tif 000012
【図６】
0003554446.tif 000013
【図７】
0003554446.tif 000014
【図８】
0003554446.tif 000015
【図９】
0003554446.tif 000016
【図１０】
0003554446.tif 000017
【図１１】
0003554446.tif 000018