(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
異音の有無を識別するための識別条件の設定を支援する音識別条件設定支援装置であって、
異音を含む複数の設定用有異音サンプル音のスペクトログラムをそれぞれ示す設定用有異音スペクトログラムデータを受け取り、当該各設定用有異音スペクトログラムデータにおいて、所定の周波数範囲を複数のブロックに分割し、当該各ブロックにおける音の強度分布のヒストグラムを示す設定用有異音ヒストグラムデータを生成する設定用有異音ヒストグラム生成部と、
前記設定用有異音ヒストグラム生成部により設定用有異音ヒストグラムデータが生成された前記複数の設定用有異音スペクトログラムデータにおける同一周波数帯のブロックのヒストグラムデータにおいて、それぞれの音の強度の度数の順位の平均値または累積値を算定し、当該平均値または累積値において順位の高い順に所定の選択数の音の強度を特定し、これら特定した音の強度を対象強度として選択する強度選択部と、
異音を含む生成用有異音サンプル音および異音を含まない生成用無異音サンプル音を含む複数の生成用サンプル音のスペクトログラムをそれぞれ示す生成用スペクトログラムデータを受け取り、当該各生成用スペクトログラムデータにおいて、所定の周波数範囲を複数のブロックに分割し、当該各ブロックにおける音の強度分布のヒストグラムを示す生成用ヒストグラムデータを生成する生成用ヒストグラム生成部と、
前記各生成用ヒストグラムデータにおける前記対象強度の度数を用い、異音の有無を識別するための識別関数を生成する識別関数生成部と、
異音を含む検証用有異音サンプル音および異音を含まない検証用無異音サンプル音を含む複数の検証用サンプル音のスペクトログラムをそれぞれ示す検証用スペクトログラムデータを受け取り、当該各検証用スペクトログラムデータにおいて、所定の周波数範囲を複数のブロックに分割し、当該各ブロックにおける音の強度分布のヒストグラムを示す検証用ヒストグラムデータを生成する検証用ヒストグラム生成部と、
前記各検証用ヒストグラムデータにおける前記対象強度の度数を前記識別関数に入力して異音の有無の識別を実行し、前記識別関数が異音の有無を正しく識別する確率である識別正解率を算定する正解率算定部と、
前記選択数の設定を変更しつつ、前記強度選択部、前記生成用ヒストグラム生成部、前記識別関数生成部、前記検証用ヒストグラム生成部および前記正解率算定部による処理を複数回実行し、当該処理を複数回実行した結果、前記識別関数生成部により生成された複数の識別関数のうち前記識別正解率が最も高い識別関数および当該識別関数を生成する際に選択された前記対象強度を前記識別条件として選定する識別条件選定部とを備えていることを特徴とする音識別条件設定支援装置。
【請求項２】
異音の有無を識別するための識別条件の設定を支援する音識別条件設定支援装置であって、
異音を含む複数の設定用有異音サンプル音のスペクトログラムをそれぞれ示す設定用有異音スペクトログラムデータを受け取り、当該各設定用有異音スペクトログラムデータにおいて、所定の周波数範囲を複数のブロックに分割し、当該各ブロックにおける音の強度分布のヒストグラムを示す設定用有異音ヒストグラムデータを生成する設定用有異音ヒストグラム生成部と、
前記設定用有異音ヒストグラム生成部により設定用有異音ヒストグラムデータが生成された前記複数の設定用有異音スペクトログラムデータにおける同一周波数帯のブロックのヒストグラムデータにおいて、それぞれの音の強度の度数の順位の平均値または累積値を算定し、当該平均値または累積値において順位の高い順に所定の選択数の音の強度を特定し、これら特定した音の強度を対象強度として選択する強度選択部と、
異音を含む生成用有異音サンプル音および異音を含まない生成用無異音サンプル音を含む複数の生成用サンプル音のスペクトログラムをそれぞれ示す生成用スペクトログラムデータを受け取り、当該各生成用スペクトログラムデータにおいて、所定の周波数範囲を複数のブロックに分割し、当該各ブロックにおける音の強度分布のヒストグラムを示す生成用ヒストグラムデータを生成する生成用ヒストグラム生成部と、
前記各生成用ヒストグラムデータにおける前記対象強度の度数を用い、異音の有無を識別するための識別関数を生成する識別関数生成部と、
異音を含む検証用有異音サンプル音および異音を含まない検証用無異音サンプル音を含む複数の検証用サンプル音のスペクトログラムをそれぞれ示す検証用スペクトログラムデータを受け取り、当該各検証用スペクトログラムデータにおいて、所定の周波数範囲を複数のブロックに分割し、当該各ブロックにおける音の強度分布のヒストグラムを示す検証用ヒストグラムデータを生成する検証用ヒストグラム生成部と、
前記各検証用ヒストグラムデータにおける前記対象強度の度数を前記識別関数に入力して異音の有無の識別を実行し、前記識別関数が異音の有無を正しく識別する確率である識別正解率を算定する正解率算定部と、
前記各スペクトログラムデータにおける所定の周波数範囲を複数のブロックに分割する際のブロック数および前記選択数の設定を変更しつつ、前記設定用有異音ヒストグラム生成部、前記強度選択部、前記生成用ヒストグラム生成部、前記識別関数生成部、前記検証用ヒストグラム生成部および前記正解率算定部による処理を複数回実行し、当該処理を複数回実行した結果、前記識別関数生成部により生成された複数の識別関数のうち前記識別正解率が最も高い識別関数、当該識別関数を生成する際に設定された前記ブロック数、および当該識別関数を生成する際に選択された前記対象強度を前記識別条件として選定する識別条件選定部とを備えていることを特徴とする音識別条件設定支援装置。
【請求項３】
異音の有無を識別するための識別条件の設定を支援する音識別条件設定支援方法であって、
異音を含む複数の設定用有異音サンプル音のスペクトログラムをそれぞれ示す設定用有異音スペクトログラムデータを受け取り、当該各設定用有異音スペクトログラムデータにおいて、所定の周波数範囲を複数のブロックに分割し、当該各ブロックにおける音の強度分布のヒストグラムを示す設定用有異音ヒストグラムデータを生成する設定用有異音ヒストグラム生成工程と、
前記設定用有異音ヒストグラム生成工程において設定用有異音ヒストグラムデータが生成された前記複数の設定用有異音スペクトログラムデータにおける同一周波数帯のブロックのヒストグラムデータにおいて、それぞれの音の強度の度数の順位の平均値または累積値を算定し、当該平均値または累積値において順位の高い順に所定の選択数の音の強度を特定し、これら特定した音の強度を対象強度として選択する強度選択工程と、
異音を含む生成用有異音サンプル音および異音を含まない生成用無異音サンプル音を含む複数の生成用サンプル音のスペクトログラムをそれぞれ示す生成用スペクトログラムデータを受け取り、当該各生成用スペクトログラムデータにおいて、所定の周波数範囲を複数のブロックに分割し、当該各ブロックにおける音の強度分布のヒストグラムを示す生成用ヒストグラムデータを生成する生成用ヒストグラム生成工程と、
前記各生成用ヒストグラムデータにおける前記対象強度の度数を用い、異音の有無を識別するための識別関数を生成する識別関数生成工程と、
異音を含む検証用有異音サンプル音および異音を含まない検証用無異音サンプル音を含む複数の検証用サンプル音のスペクトログラムをそれぞれ示す検証用スペクトログラムデータを受け取り、当該各検証用スペクトログラムデータにおいて、所定の周波数範囲を複数のブロックに分割し、当該各ブロックにおける音の強度分布のヒストグラムを示す検証用ヒストグラムデータを生成する検証用ヒストグラム生成工程と、
前記各検証用ヒストグラムデータにおける前記対象強度の度数を前記識別関数に入力して異音の有無の識別を実行し、前記識別関数が異音の有無を正しく識別する確率である識別正解率を算定する正解率算定工程とを備え、
前記選択数の設定を変更しつつ、前記強度選択工程、前記生成用ヒストグラム生成工程、前記識別関数生成工程、前記検証用ヒストグラム生成工程および前記正解率算定工程による処理を複数回実行し、当該処理を複数回実行した結果、前記識別関数生成工程において生成された複数の識別関数のうち前記識別正解率が最も高い識別関数および当該識別関数を生成する際に選択された前記対象強度を前記識別条件として選定することを特徴とする音識別条件設定支援方法。
【請求項４】
前記各スペクトログラムデータにおける所定の周波数範囲を複数のブロックに分割する際のブロック数および前記選択数の設定を変更しつつ、前記設定用有異音ヒストグラム生成工程、前記強度選択工程、前記生成用ヒストグラム生成工程、前記識別関数生成工程、前記検証用ヒストグラム生成工程および前記正解率算定工程による処理を複数回実行し、当該処理を複数回実行した結果、前記識別関数生成工程において生成された複数の識別関数のうち前記識別正解率が最も高い識別関数、当該識別関数を生成する際に設定された前記ブロック数、および当該識別関数を生成する際に選択された前記対象強度を前記識別条件として選定することを特徴とする請求項３に記載の音識別条件設定支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、採取音中の異音の有無を識別するための識別条件の設定を支援する音識別条件設定支援装置および音識別条件設定支援方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、送電線から発せられる異音を除去する方策を検討する場合や、機器から発せられる異音に基づいて機器の故障診断を行う場合に、送電線または機器に近い場所で採取した音の中に異音が含まれているか否かを、パターン認識手法を用いて判定する。具体的には、多くの場合、採取音をスペクトル解析し、採取音または異音の周波数の特徴に基づき、採取音中の異音の有無を識別する（特許文献１参照）。
【０００３】
しかしながら、異音の周波数または音の強度が時間的に変化する場合、採取音または異音の周波数の静的な特徴に基づくだけでは、異音の有無を高精度に識別することが難しいことがある。このような場合には、採取音のスペクトログラムを分析し、採取音または異音の周波数または音の強度の時間的変化を勘案し、採取音中の異音の有無を識別することが望ましい。これにより、異音の周波数または音の強度が時間的に変化する場合でも、異音の有無を高精度に識別することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平１１−２４１９４５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
採取音のスペクトログラムを用い、パターン認識手法により採取音中における異音の有無の識別を行うには、スペクトログラムとして表現された当該異音の特徴を抽出することが必要である。この特徴抽出の優劣が識別精度を大きく左右する。
【０００６】
異音の特徴抽出方法については、一般的または統一的な方法は知られていない。従来、作業者は、採取音のスペクトログラムをコンピュータのモニタに表示し、それを目で見ることにより異音のスペクトログラムの特徴を見出すといった方法で異音の特徴抽出を行っている。
【０００７】
しかしながら、異音の高精度な識別を可能にする異音の特徴を、コンピュータのモニタに表示されたスペクトログラムを見ることにより見出す作業は、長い時間がかかり、大きな負担を作業者に強いる。また、異音の高精度な識別を可能にする異音の特徴を見出せるか否かが作業者の経験に依存する場合が多いため、練達した作業者が存在しない場合には高精度な識別を実現することが困難である。
【０００８】
そこで、現在、異音の特徴抽出をコンピュータにより自動的に行う方法の開発が進められている。異音の特徴抽出をコンピュータにより自動的に行うことが可能になれば、異音の特徴抽出を容易にかつ確実に実施することができ、当該処理に関する作業者の負担を削減することができる。
【０００９】
しかしながら、異音の高精度な識別を可能にする異音の特徴を抽出するためには、採取音の多数のサンプルをコンピュータによる処理の対象にしなければならず、処理すべきデータの量が膨大になることがある。このため、一般的なパーソナルコンピュータで異音の特徴抽出の処理を迅速に行うことが難しく、異音の特徴抽出の処理を迅速に行うためには、高価で大型な専門的なコンピュータを用意しなければならない。
【００１０】
本発明は例えば上述したような問題に鑑みなされたものであり、本発明の課題は、採取音のスペクトログラムにおいて異音の特徴抽出またはそれに相当する処理をコンピュータにより行うに当たり、コンピュータにおける処理の負担を軽減でき、処理の迅速化を図ることができる音識別条件設定支援装置および音識別条件設定支援方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記課題を解決するために、本発明の第１の音識別条件設定支援装置は、異音の有無を識別するための識別条件の設定を支援する音識別条件設定支援装置であって、異音を含む複数の設定用有異音サンプル音のスペクトログラムをそれぞれ示す設定用有異音スペクトログラムデータを受け取り、当該各設定用有異音スペクトログラムデータにおいて、所定の周波数範囲を複数のブロックに分割し、当該各ブロックにおける音の強度分布のヒストグラムを示す設定用有異音ヒストグラムデータを生成する設定用有異音ヒストグラム生成部と、前記設定用有異音ヒストグラム生成部により設定用有異音ヒストグラムデータが生成された前記複数の設定用有異音スペクトログラムデータにおける同一周波数帯のブロックのヒストグラムデータにおいて、それぞれの音の強度の度数の順位の平均値または累積値を算定し、当該平均値または累積値において順位の高い順に所定の選択数の音の強度を特定し、これら特定した音の強度を対象強度として選択する強度選択部と、異音を含む生成用有異音サンプル音および異音を含まない生成用無異音サンプル音を含む複数の生成用サンプル音のスペクトログラムをそれぞれ示す生成用スペクトログラムデータを受け取り、当該各生成用スペクトログラムデータにおいて、所定の周波数範囲を複数のブロックに分割し、当該各ブロックにおける音の強度分布のヒストグラムを示す生成用ヒストグラムデータを生成する生成用ヒストグラム生成部と、前記各生成用ヒストグラムデータにおける前記対象強度の度数を用い、異音の有無を識別するための識別関数を生成する識別関数生成部と、異音を含む検証用有異音サンプル音および異音を含まない検証用無異音サンプル音を含む複数の検証用サンプル音のスペクトログラムをそれぞれ示す検証用スペクトログラムデータを受け取り、当該各検証用スペクトログラムデータにおいて、所定の周波数範囲を複数のブロックに分割し、当該各ブロックにおける音の強度分布のヒストグラムを示す検証用ヒストグラムデータを生成する検証用ヒストグラム生成部と、前記各検証用ヒストグラムデータにおける前記対象強度の度数を前記識別関数に入力して異音の有無の識別を実行し、前記識別関数が異音の有無を正しく識別する確率である識別正解率を算定する正解率算定部と、前記選択数の設定を変更しつつ、前記強度選択部、前記生成用ヒストグラム生成部、前記識別関数生成部、前記検証用ヒストグラム生成部および前記正解率算定部による処理を複数回実行し、当該処理を複数回実行した結果、前記識別関数生成部により生成された複数の識別関数のうち前記識別正解率が最も高い識別関数および当該識別関数を生成する際に選択された前記対象強度を前記識別条件として選定する識別条件選定部とを備えていることを特徴とする。
【００１２】
また、本発明の第２の音識別条件設定支援装置は、異音の有無を識別するための識別条件の設定を支援する音識別条件設定支援装置であって、異音を含む複数の設定用有異音サンプル音のスペクトログラムをそれぞれ示す設定用有異音スペクトログラムデータを受け取り、当該各設定用有異音スペクトログラムデータにおいて、所定の周波数範囲を複数のブロックに分割し、当該各ブロックにおける音の強度分布のヒストグラムを示す設定用有異音ヒストグラムデータを生成する設定用有異音ヒストグラム生成部と、前記設定用有異音ヒストグラム生成部により設定用有異音ヒストグラムデータが生成された前記複数の設定用有異音スペクトログラムデータにおける同一周波数帯のブロックのヒストグラムデータにおいて、それぞれの音の強度の度数の順位の平均値または累積値を算定し、当該平均値または累積値において順位の高い順に所定の選択数の音の強度を特定し、これら特定した音の強度を対象強度として選択する強度選択部と、異音を含む生成用有異音サンプル音および異音を含まない生成用無異音サンプル音を含む複数の生成用サンプル音のスペクトログラムをそれぞれ示す生成用スペクトログラムデータを受け取り、当該各生成用スペクトログラムデータにおいて、所定の周波数範囲を複数のブロックに分割し、当該各ブロックにおける音の強度分布のヒストグラムを示す生成用ヒストグラムデータを生成する生成用ヒストグラム生成部と、前記各生成用ヒストグラムデータにおける前記対象強度の度数を用い、異音の有無を識別するための識別関数を生成する識別関数生成部と、異音を含む検証用有異音サンプル音および異音を含まない検証用無異音サンプル音を含む複数の検証用サンプル音のスペクトログラムをそれぞれ示す検証用スペクトログラムデータを受け取り、当該各検証用スペクトログラムデータにおいて、所定の周波数範囲を複数のブロックに分割し、当該各ブロックにおける音の強度分布のヒストグラムを示す検証用ヒストグラムデータを生成する検証用ヒストグラム生成部と、前記各検証用ヒストグラムデータにおける前記対象強度の度数を前記識別関数に入力して異音の有無の識別を実行し、前記識別関数が異音の有無を正しく識別する確率である識別正解率を算定する正解率算定部と、前記選択数の設定を変更しつつ、前記強度選択部、前記生成用ヒストグラム生成部、前記識別関数生成部、前記検証用ヒストグラム生成部および前記正解率算定部による処理を複数回実行し、当該処理を複数回実行した結果、前記識別関数生成部により生成された複数の識別関数のうち前記識別正解率が最も高い識別関数および当該識別関数を生成する際に選択された前記対象強度を前記識別条件として選定する識別条件選定部を備えていることを特徴とする。
【００１４】
また、本発明の第１の音識別条件設定支援方法は、異音の有無を識別するための識別条件の設定を支援する音識別条件設定支援方法であって、異音を含む複数の設定用有異音サンプル音のスペクトログラムをそれぞれ示す設定用有異音スペクトログラムデータを受け取り、当該各設定用有異音スペクトログラムデータにおいて、所定の周波数範囲を複数のブロックに分割し、当該各ブロックにおける音の強度分布のヒストグラムを示す設定用有異音ヒストグラムデータを生成する設定用有異音ヒストグラム生成工程と、前記設定用有異音ヒストグラム生成工程において設定用有異音ヒストグラムデータが生成された前記複数の設定用有異音スペクトログラムデータにおける同一周波数帯のブロックのヒストグラムデータにおいて、それぞれの音の強度の度数の順位の平均値または累積値を算定し、当該平均値または累積値において順位の高い順に所定の選択数の音の強度を特定し、これら特定した音の強度を対象強度として選択する強度選択工程と、異音を含む生成用有異音サンプル音および異音を含まない生成用無異音サンプル音を含む複数の生成用サンプル音のスペクトログラムをそれぞれ示す生成用スペクトログラムデータを受け取り、当該各生成用スペクトログラムデータにおいて、所定の周波数範囲を複数のブロックに分割し、当該各ブロックにおける音の強度分布のヒストグラムを示す生成用ヒストグラムデータを生成する生成用ヒストグラム生成工程と、前記各生成用ヒストグラムデータにおける前記対象強度の度数を用い、異音の有無を識別するための識別関数を生成する識別関数生成工程と、異音を含む検証用有異音サンプル音および異音を含まない検証用無異音サンプル音を含む複数の検証用サンプル音のスペクトログラムをそれぞれ示す検証用スペクトログラムデータを受け取り、当該各検証用スペクトログラムデータにおいて、所定の周波数範囲を複数のブロックに分割し、当該各ブロックにおける音の強度分布のヒストグラムを示す検証用ヒストグラムデータを生成する検証用ヒストグラム生成工程と、前記各検証用ヒストグラムデータにおける前記対象強度の度数を前記識別関数に入力して異音の有無の識別を実行し、前記識別関数が異音の有無を正しく識別する確率である識別正解率を算定する正解率算定工程とを備え、前記選択数の設定を変更しつつ、前記強度選択工程、前記生成用ヒストグラム生成工程、前記識別関数生成工程、前記検証用ヒストグラム生成工程および前記正解率算定工程による処理を複数回実行し、当該処理を複数回実行した結果、前記識別関数生成工程において生成された複数の識別関数のうち前記識別正解率が最も高い識別関数および当該識別関数を生成する際に選択された前記対象強度を前記識別条件として選定することを特徴とする。
【００１５】
また、本発明の第２の音識別条件設定支援方法は、上述した本発明の第１の音識別条件設定支援方法において、前記各スペクトログラムデータにおける所定の周波数範囲を複数のブロックに分割する際のブロック数および前記選択数の設定を変更しつつ、前記設定用有異音ヒストグラム生成工程、前記強度選択工程、前記生成用ヒストグラム生成工程、前記識別関数生成工程、前記検証用ヒストグラム生成工程および前記正解率算定工程による処理を複数回実行し、当該処理を複数回実行した結果、前記識別関数生成工程において生成された複数の識別関数のうち前記識別正解率が最も高い識別関数、当該識別関数を生成する際に設定された前記ブロック数、および当該識別関数を生成する際に選択された前記対象強度を前記識別条件として選定することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、採取音のスペクトログラムにおいて異音の特徴抽出またはそれに相当する処理をコンピュータにより行うに当たり、コンピュータにおける処理の負担を軽減でき、処理の迅速化を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の実施形態による音識別条件設定支援装置を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施形態による音識別条件設定支援装置による音識別条件設定支援処理を示すフローチャートである。
【図３】図２に続く音識別条件設定支援処理を示すフローチャートである。
【図４】図３に続く音識別条件設定支援処理を示すフローチャートである。
【図５】有異音サンプル音の波形図である。
【図６】有異音サンプル音のスペクトログラムを示すグラフである。
【図７】有異音サンプル音のスペクトログラムの１つのブロックにおける音の強度分布のヒストグラムを示すグラフである。
【図８】有異音サンプル音のスペクトログラムの他の１つのブロックにおける音の強度分布のヒストグラムを示すグラフである。
【図９】有異音サンプル音のスペクトログラムのさらに他の１つのブロックにおける音の強度分布のヒストグラムを示すグラフである。
【図１０】サンプル音のスペクトログラムを２０個のブロック数のブロックに分割した状態を示す説明図である。
【図１１】サンプル音のスペクトログラムを３０個のブロック数のブロックに分割した状態を示す説明図である。
【図１２】１つの有異音サンプル音のスペクトログラムデータにおける各周波数帯の最大度数強度等を示す説明図である。
【図１３】有異音サンプル音のスペクトログラムデータにおいて同一周波数帯の候補ブロックのカウント値等を示す説明図である。
【図１４】有異音サンプル音の１つのヒストグラムデータにおける音の強度の順位を示す説明図である。
【図１５】有異音サンプル音の複数のヒストグラムデータにおける音の強度の順位の平均値を示す説明図である。
【図１６】識別関数の識別正解率の算定方法を示す説明図である。
【図１７】ブロック数、周波数帯の選択数ｃおよび音の強度の選択数ｄのそれぞれの設定に対応する識別関数の識別正解率を示す説明図である。
【図１８】本発明の実施形態による異音判定装置を示すブロック図である。
【図１９】本発明の実施形態による異音判定装置による異音判定処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、本発明の実施の形態につき、図面を参照しながら説明する。
【００１９】
（音識別条件設定支援装置による処理の概要）
図１は本発明の実施形態による音識別条件設定支援装置を示している。図１において、本発明の実施形態による音識別条件設定支援装置１は、採取音中の異音の有無を識別するための識別条件の設定を支援する装置である。採取音は、例えば、送電線または機器等に近い場所で採取した音である。異音は、例えば、送電線の周囲に住む人が不快を訴える音、または機器が正常である場合には発生しない音等である。
【００２０】
音識別条件設定支援装置１により行われる識別条件の設定を支援する処理（音識別条件設定支援処理）は、大まかに述べると、採取音中の異音の有無を識別するための識別関数を生成ないし選択する処理である。この処理は、実質的にみて、異音の特徴を抽出する処理に相当する。
【００２１】
音識別条件設定支援装置１は、音識別条件設定支援処理として、概ね次の処理を行う。まず、処理の準備として、作業者は、有異音サンプル音の音声データおよび無異音サンプル音の音声データを用意する。有異音サンプル音とは、異音を含む採取音のサンプルである。無異音サンプル音とは、異音を含まない採取音のサンプルである。音声データは、例えば、ＷＡＶ、ＭＰ３（ＭＰＥＧ  Ａｕｄｉｏ  Ｌａｙｅｒー３）、ＡＡＣ（Ａｄｖａｎｃｅｄ  Ａｕｄｉｏ  Ｃｏｄｉｎｇ）等の音声ファイルフォーマットを有するデジタルデータである。
【００２２】
作業者は、例えば次のような方法で、有異音サンプル音の音声データと無異音サンプル音の音声データをそれぞれ複数用意する。すなわち、作業者は、同じ場所で複数回録音を実行することにより複数の音声を採取し、採取した複数の音声を順次再生し、それらを聴き、各音声中の異音の有無を判断する。そして、作業者は、異音が含まれている音声に対応する音声データを有異音サンプル音の音声データに分類し、異音が含まれていない音声に対応する音声データを無異音サンプル音の音声データに分類する。
【００２３】
次に、作業者は、複数の有異音サンプル音の音声データと、複数の無異音サンプル音の音声データを音識別条件設定支援装置１に入力する。  音識別条件設定支援装置１は、これら入力された音声データのそれぞれにつき、音声のスペクトログラムを示すスペクトログラムデータを生成する。
【００２４】
続いて、音識別条件設定支援装置１は、（１）対象周波数帯の選択、（２）対象強度の選択、（３）識別関数の生成、（４）識別関数の識別正解率の算定、（５）確定識別関数等の選定を行う。（１）〜（５）の処理の概要は次の通りである。
【００２５】
（１）対象周波数帯の選択
まず、対象周波数帯の選択の処理は概ね次の通りである。すなわち、音識別条件設定支援装置１は、有異音サンプル音および無異音サンプル音を用いて識別関数の生成等を行うが、識別関数の生成等を、有異音サンプル音および無異音サンプル音の全周波数帯を用いて行うのではなく、異音の周波数を含むことが予想される限られた周波数帯のみを用いて行う。これを実現するために、音識別条件設定支援装置１は、異音の周波数を含むことが予想される周波数帯を特定し、その周波数帯を「対象周波数帯」として選択する。
【００２６】
具体的には、音識別条件設定支援装置１は、まず、所定の規則に従って「ブロック数」を設定する。続いて、音識別条件設定支援装置１は、有異音サンプル音のスペクトログラムデータのそれぞれにつき、所定の周波数範囲を、ブロック数が示す個数のブロックに分割し、ブロックのそれぞれにつき、音の強度分布のヒストグラムを示すヒストグラムデータを生成する。上記所定の周波数範囲は、例えば一般的な可聴域である２０Ｈｚ程度から２００００Ｈｚ程度までの範囲である。
【００２７】
続いて、音識別条件設定支援装置１は、有異音サンプル音のスペクトログラムデータのそれぞれにつき、周波数が高くなったにもかかわらず、音の強度が増加したブロックを「候補ブロック」として選択する。すなわち、異音が含まれていない採取音においては、通常、周波数が高くなるに伴い音の強度が減少すると考えられる。これに対し、異音が含まれている採取音においては、その異音の周波数の強度がその前後の周波数の強度よりも大きくなる。したがって、採取音において、周波数が高くなったにもかかわらず、音の強度が増加する周波数帯が存在する場合には、その採取音には異音が含まれており、当該周波数帯に異音の周波数が含まれている可能性が高い。そこで、音識別条件設定支援装置１は、周波数が高くなったにもかかわらず、音の強度が増加する周波数帯のブロックを候補ブロックとして選択する。
【００２８】
ここで、候補ブロックの選択についてより具体的に説明する。音の強度分布のヒストグラムデータにおいて、度数が最大となる音の強度を「最大度数強度」というとすると、音識別条件設定支援装置１は、有異音サンプル音のスペクトログラムデータのそれぞれにおいて、最も周波数帯の低いブロックを除くすべてのブロックにつき、互いに隣り合う２つのブロックのヒストグラムデータの最大度数強度を比較し、周波数帯が高い方のブロックのヒストグラムデータの最大度数強度が、周波数帯が低い方のブロックのヒストグラムデータの最大度数強度よりも大きい場合には、周波数帯が高い方のブロックを候補ブロックとして選択する。
【００２９】
続いて、音識別条件設定支援装置１は、所定の規則に従って「選択数ｃ」を設定する。続いて、音識別条件設定支援装置１は、生成した有異音サンプル音のスペクトログラムデータのすべてにおいて、同一周波数帯の候補ブロックの個数を、ブロックの周波数帯ごとにそれぞれカウントする。続いて、音識別条件設定支援装置１は、カウント値の大きい順に、選択数ｃが示す個数の周波数帯を特定し、これら特定した周波数帯および当該周波数帯よりも低い隣の周波数帯を対象周波数帯として選択する。
【００３０】
すなわち、有異音サンプル音のそれぞれには、同一の周波数を有する異音が含まれており、その異音が識別すべき対象であると考えられる。音識別条件設定支援装置１により生成された有異音サンプル音のスペクトログラムデータのうち、多くのスペクトログラムデータに、同一周波数帯の候補ブロックが含まれている場合には、その候補ブロックの周波数帯に異音の周波数が含まれている可能性が高い。また、異音の周波数が含まれる周波数帯の強度分布と、その周波数帯よりも低い隣の周波数帯の強度分布との相違により、異音の強度分布が特徴付けられることがある。このような考え方に基づき、音識別条件設定支援装置１は、生成した複数の有異音サンプル音のスペクトログラムデータにおける上記所定の周波数範囲において、相対的にみて多数の候補ブロックが存在する周波数帯と、当該周波数帯よりも低い隣の周波数帯を対象周波数帯として選択する。
【００３１】
（２）対象強度の選択
次に、対象強度の選択の処理は概ね次の通りである。すなわち、音識別条件設定支援装置１は、有異音サンプル音および無異音サンプル音のスペクトログラムデータのそれぞれにつき、所定の周波数範囲を、設定されたブロック数が示す個数のブロックに分割し、ブロックのそれぞれにつき、音の強度分布のヒストグラムを示すヒストグラムデータを生成し、これらヒストグラムデータを用いて識別関数の生成等を行うが、ヒストグラムデータの全強度範囲を用いて識別関数の生成を行うのではなく、異音の存在により度数が大きくなったことが予想される限られた強度範囲のみを用いて識別関数の生成を行う。これを実現するために、音識別条件設定支援装置１は、異音の存在により度数が大きくなったことが予想される強度範囲を特定し、その強度範囲を「対象強度」として選択する。
【００３２】
すなわち、有異音サンプル音において、限られた周波数帯において限られた強度範囲の音が高い頻度で発生している場合、その音は異音である可能性が高い。したがって、有異音サンプル音のスペクトログラムデータにおける対象周波数帯のヒストグラムデータにおいて、強度の度数が周囲よりも大幅に大きい部分が存在する場合、その部分は、異音の存在により度数が大きくなった部分に当たる可能性が高い。このような考え方に基づき、音識別条件設定支援装置１は、有異音サンプル音のスペクトログラムデータにおける同一の対象周波数帯のヒストグラムデータにおいて、相対的にみて度数が大きい強度（例えば、度数の順位が第１位、第２位、第３位の強度など）を対象強度として選択する。
【００３３】
具体的には、音識別条件設定支援装置１は、所定の規則に従って「選択数ｄ」を設定する。続いて、音識別条件設定支援装置１は、生成した有異音サンプル音のスペクトログラムデータのすべてにおいて、同一の対象周波数帯のブロックのヒストグラムデータにおけるそれぞれの音の強度の度数の平均順位を算定し、当該平均順位の高い順に、選択数ｄが示す個数の音の強度を特定し、これら特定した音の強度を対象強度として選択する。
【００３４】
（３）識別関数の生成
次に、識別関数の生成処理は概ね次の通りである。すなわち、音識別条件設定支援装置１は、入力された複数の有異音サンプル音のうちの一部、例えば半数の有異音サンプル音と、入力した複数の無異音サンプル音のうちの一部、例えば半数の無異音サンプル音とを用い、識別関数を生成する。具体的には、音識別条件設定支援装置１は、入力された複数の有異音サンプル音のうちの半数の有異音サンプル音のスペクトログラムデータと、入力された複数の無異音サンプル音のうちの半数の無異音サンプル音のスペクトログラムデータのそれぞれにつき、上記所定の周波数範囲を、設定されたブロック数が示す個数のブロックに分割し、分割したブロックのうち、対象周波数帯のブロックについてのみ、音の強度分布のヒストグラムを示すヒストグラムデータを生成する。なお、上述した対象周波数帯の選択の処理を行うために、入力された有異音サンプル音のスペクトログラムデータの各ブロックにつきヒストグラムデータをすでに生成している場合には、識別関数の生成処理を行うためにヒストグラムデータを改めて生成する必要はなく、対象周波数帯の選択の処理を行うために生成したヒストグラムデータの中から、対象周波数帯のヒストグラムデータを選択して用いればよい。
【００３５】
続いて、音識別条件設定支援装置１は、生成した対象周波数帯のヒストグラムデータにおける対象強度の度数のみを用い、識別関数を生成する。
【００３６】
（４）識別関数の識別正解率の算定
次に、識別関数の識別正解率を算定する処理は概ね次の通りである。すなわち、音識別条件設定支援装置１は、入力された複数の有異音サンプル音のうち、識別関数の生成処理に用いていない有異音サンプル音と、入力された複数の無異音サンプル音のうち、識別関数の生成処理に用いていない無異音サンプル音を用い、識別関数を実行して異音の有無の識別を行い、識別の正否判定を行う。具体的には、音識別条件設定支援装置１は、入力された複数の有異音サンプル音のうち、識別関数の生成処理に用いていない有異音サンプル音のスペクトログラムデータと、入力された複数の無異音サンプル音のうち、識別関数の生成処理に用いていない無異音サンプル音のスペクトログラムデータのそれぞれにつき、上記所定の周波数範囲を、設定されたブロック数が示す個数のブロックに分割し、分割したブロックのうち、対象周波数帯のブロックについてのみ、音の強度分布のヒストグラムを示すヒストグラムデータを生成する。なお、上述した対象周波数帯の選択の処理を行うために、入力された有異音サンプル音のスペクトログラムデータの各ブロックにつきヒストグラムデータをすでに生成している場合には、識別関数による識別の正否判定を行うためにヒストグラムデータを改めて生成する必要はなく、対象周波数帯の選択の処理を行うために生成したヒストグラムデータの中から、識別関数の生成処理に用いていない有異音サンプル音のスペクトログラムデータにおける対象周波数帯のヒストグラムデータを選択して用いればよい。
【００３７】
続いて、音識別条件設定支援装置１は、生成した対象周波数帯のヒストグラムデータにおける対象強度の度数を識別関数に順次入力し、入力するごとに、当該識別関数により異音の識別を実行し、識別結果の正否を判定する。続いて、音識別条件設定支援装置１は、得られた判定結果に基づき、当該識別関数につき、異音の有無を正しく識別する確率である識別正解率を算定する。
【００３８】
音識別条件設定支援装置１は、ブロック数の設定、選択数ｃの設定、および選択数ｄの設定を変更しながら、（１）対象周波数帯の選択、（２）対象強度の選択、（３）識別関数の生成、（４）識別関数の識別正解率の算定を複数回行う。これにより、複数の識別関数が生成され、これら複数の識別関数のそれぞれについて識別の正否判定が行われ、その結果から、これら複数の識別関数のそれぞれについて識別正解率が算定される。
【００３９】
（５）確定識別関数等の選定
次に、確定識別関数等を選定する処理は概ね次の通りである。すなわち、音識別条件設定支援装置１は、上述したように生成された複数の識別関数のうち、識別正解率が最も高い識別関数を選定し、当該識別関数、当該識別関数に対応するブロック数、当該識別関数に対応する対象周波数帯、および当該識別関数に対応する対象強度を、確定識別関数、確定ブロック数、確定対象周波数帯、および確定対象強度として記憶部２１に記憶する。このようにして音識別条件設定支援装置１により選定・記憶された、確定識別関数、確定ブロック数、確定対象周波数帯、および確定対象強度は、採取音中の異音の有無を異音判定装置３０（図１８参照）により判定する際に用いられる。
【００４０】
ここで、音のスペクトログラムおよび強度分布のヒストグラムについて図５ないし図９を参照しながら説明する。図５は有異音サンプル音の波形の具体例を示す。図５において横軸が時間であり、縦軸が音の強さである。図６は、図５に示す有異音サンプル音のスペクトログラムを示している。図６において横軸が時間であり、縦軸が周波数であり、色が音の強さを示している。なお、図６においては、音の強さが黒と白の２段階で表されており、白よりも黒の方が音の強さが大きいことを示しているが、実際のスペクトログラムのグラフは、音の強さが多段階（例えば２５６段階）の色（例えば色の明度）の違いで表される。
【００４１】
図７は、図６中のブロックＦ１における音の強度分布のヒストグラムを示し、図８は、図６中のブロックＦ２における音の強度分布のヒストグラムを示し、図９は、図６中のブロックＦ３における音の強度分布のヒストグラムを示している。図７ないし図９のそれぞれにおいて、縦軸が度数／全度数であり、横軸が音の強さ（強度）である。ここで、有異音サンプル音と無異音サンプル音とは、両者の長さ（開始時点から終了時点までの時間）が互いに同じであり、有異音サンプル音または無異音サンプル音の長さ（例えば１時間）を所定の単位時間（例えば１秒）で割った値が「全度数」に相当する。また、有異音サンプル音または無異音サンプル音の開始時点から終了時点までの間において、上記所定の単位時間を単位にし、音の強さが同じ程度となった回数をカウントすることにより得られた値が「度数」に相当する。
【００４２】
図６に示す有異音サンプル音のスペクトログラムにおいて、ブロックＦ１では、有異音サンプル音の開始時点から終了時点までの間において、音の強さが大きい状態がほぼ連続している。このブロックＦ１における音の強度分布では、図７に示すように、度数／全度数が最大（ピーク）となる音の強さ、すなわち最大度数強度がＰ１であり、分布がＰ１に集中し、分布の範囲が狭い。
【００４３】
また、図６に示す有異音サンプル音のスペクトログラムにおいて、ブロックＦ２では、有異音サンプル音の開始時点から終了時点までの間において、音の強さが小さい状態がほぼ連続している。このブロックＦ２における音の強度分布では、図８に示すように、最大度数強度がＰ２であり、Ｐ２はＰ１よりも小さい値である。また、ブロックＦ２における音の強度分布では、分布がＰ２に集中し、分布の範囲が狭い。
【００４４】
また、図６に示す有異音サンプル音のスペクトログラムにおいて、ブロックＦ３では、有異音サンプル音の開始時点から終了時点までの間において、音の強さが大きい状態と音の強さが小さい状態とが混在している。このブロックＦ３における音の強度分布では、図８に示すように、分布の範囲が比較的広い。
【００４５】
このように、有異音サンプル音のスペクトログラムにおけるブロックごとの強度分布のヒストグラムによれば、有異音サンプル音におけるブロックごとの音の強さの時間的変化を表すことができる。したがって、有異音サンプル音、無異音サンプル音、後述の被判定音といった採取音のそれぞれにつき、スペクトログラムにおけるブロックごとの音の強度分布のヒストグラムを用いることにより、採取音および採取音に含まれる異音の周波数または音の強さの時間的変化を勘案しつつ、採取音中の異音の有無を高精度に識別可能な識別関数を生成することができる。
【００４６】
（音識別条件設定支援装置の構成）
図１に示すように、音識別条件設定支援装置１は演算処理部１１を備え、演算処理部１１は、音声データからスペクトログラムデータを生成するスペクトログラム生成部１２と、スペクトログラムデータを複数のブロックに分割し、各ブロックにおける音の強度分布のヒストグラムデータを生成するヒストグラム生成部１３と、有異音サンプル音の各スペクトログラムデータの複数のブロックから候補ブロックを選択するブロック選択部１４と、有異音サンプル音のスペクトログラムデータにつき、対象周波数帯を選択する周波数帯選択部１５と、有異音サンプル音のスペクトログラムデータにつき、対象強度を選択する強度選択部１６と、対象周波数帯のブロックにおける音の強度分布のヒストグラムデータにおける対象強度の度数を用いて識別関数を生成する識別関数生成部１７と、識別関数の識別正解率を算定する正解率算定部１８と、識別正解率の最も高い識別関数、当該識別関数に対応するブロック数、当該識別関数に対応する対象周波数帯、および当該識別関数に対応する対象強度を選定する識別条件選定部１９と、上記ブロック数および選択数を設定または変更する処理、および音識別条件設定支援処理の流れの制御等を行う制御部２０とを備えている。さらに、音識別条件設定支援装置１は、確定識別関数、確定ブロック数、確定対象周波数帯、確定対象強度および音識別条件設定支援処理中に保持すべき種々のデータを記憶する記憶部２１と、有異音サンプル音または無異音サンプル音の音声データの入力、操作入力、処理の進捗状況等の表示等を行う入出力部２２とを備えている。
【００４７】
このような構成を有する音識別条件設定支援装置１は、例えばパーソナルコンピュータにより実現することができる。具体的に述べると、演算処理部１１は、パーソナルコンピュータに内蔵されたＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｇ  Ｕｎｉｔ）により実現することができる。また、スペクトログラム生成部１２、ヒストグラム生成部１３、ブロック選択部１４、周波数帯選択部１５、強度選択部１６、識別関数生成部１７、正解率算定部１８、識別条件選定部１９、および制御部２０は、パーソナルコンピュータを音識別条件設定支援装置１として機能させるためのコンピュータプログラムをＣＰＵに読み込ませて実行させることにより実現することができる。また、記憶部２１は、パーソナルコンピュータが有する記憶装置（例えばハードディスクドライブ装置、フラッシュメモリ等）により実現することができる。また、入出力部２２は、パーソナルコンピュータが有する入出力装置（例えばキーボード、マウス、モニタ等）により実現することができる。
【００４８】
なお、ヒストグラム生成部１３が、設定用有異音ヒストグラム生成部、生成用ヒストグラム生成部、および検証用ヒストグラム生成部の具体例である。
【００４９】
（音識別条件設定支援処理）
図２ないし図４は、音識別条件設定支援装置１により行われる音識別条件設定支援処理の具体的な流れを示している。これより、図２ないし図４等を参照しつつ、先に概説した音識別条件設定支援処理につき、より具体的に説明する。
【００５０】
まず、作業者は、処理の準備として、例えば、１００個の有異音サンプル音Ａ１〜Ａ１００の音声データと、１００個の無異音サンプル音Ｂ１〜Ｂ１００の音声データを用意する。
【００５１】
続いて、作業者は、音識別条件設定支援装置１の入出力部２２を操作し、有異音サンプル音Ａ１〜Ａ１００の音声データおよび無異音サンプル音Ｂ１〜Ｂ１００の音声データを音識別条件設定支援装置１に入力する。なお、これら音声データを音識別条件設定支援装置１に入力する際には、音識別条件設定支援装置１が、有異音サンプル音Ａ１〜Ａ１００および無異音サンプル音Ｂ１〜Ｂ１００の音声データを１つ１つ識別可能となるようにすると共に、音声データが有異音サンプル音の音声データであるのか無異音サンプル音の音声データであるのかを識別可能となるようにする。これを実現する方法として、例えば、各音声データに、各音声データを識別するための識別情報、および各音声データが有異音サンプル音の音声データであるのか無異音サンプル音の音声データであるのかを示す分類情報を付す方法がある。この方法は例えば音声データのファイル名の付け方を工夫することで容易に実現することができる。
【００５２】
続いて、作業者は、音識別条件設定支援処理を開始する旨の指示を音識別条件設定支援装置１に入力する。これに応じ、音識別条件設定支援装置１は、図２ないし図４に示す音識別条件設定支援処理を開始する。
【００５３】
音識別条件設定支援処理において、図２に示すように、まず、スペクトログラム生成部１２が、有異音サンプル音Ａ１〜Ａ１００および無異音サンプル音Ｂ１〜Ｂ１００の音声データのそれぞれについてスペクトログラムデータを生成し、生成した各スペクトログラムデータを記憶部２１に記憶する（ステップＳ１）。
【００５４】
続いて、音識別条件設定支援装置１は対象周波数帯を選択する処理を行う（ステップＳ２〜Ｓ６）。すなわち、まず、制御部２０が、スペクトログラムデータの上記所定の周波数範囲を複数のブロックに分割する際のブロック数を、所定の規則に従って設定する（ステップＳ２）。例えば、本実施形態では、上記所定の規則として、ブロック数の最小値を２０とし、最大値を８０とし、初回に設定するブロック数を上記最小値とし、ブロック数の設定の変更を１回行うごとにブロック数を５増加させるといった規則を採用する。
【００５５】
ここで、図１０はブロック数を２０に設定し、採取音のスペクトログラムの所定の周波数範囲をブロックＧに分割した状態を示し、図１１はブロック数を３０に設定し、採取音のスペクトログラムの所定の周波数範囲をブロックＨに分割した状態を示している。図１０および図１１を見るとわかる通り、ブロック数が多くなると、各ブロックの幅（周波数帯の範囲）が小さくなる。
【００５６】
続いて、図２に示すように、制御部２０が、各有異音サンプル音Ａ１〜Ａ１００のスペクトログラムデータを記憶部２１から読み出す。そして、ヒストグラム生成部１３が、読み出された各有異音サンプル音Ａ１〜Ａ１００のスペクトログラムデータの上記所定の周波数範囲を、ステップＳ２において設定されたブロック数が示す個数のブロックに分割し、分割した各ブロックの強度分布のヒストグラムデータを生成し、生成した各ヒストグラムデータを記憶部２１に記憶する（ステップＳ３）。これにより、有異音サンプル音Ａ１〜Ａ１００のスペクトログラムデータのそれぞれにつき、強度分布のヒストグラムデータがブロックごとに生成され、記憶される。
【００５７】
続いて、ブロック選択部１４が、各有異音サンプル音Ａ１〜Ａ１００のスペクトログラムデータの各ヒストグラムデータを記憶部２１から読み出し、読み出された各スペクトログラムデータにおいて、最も周波数帯の低いブロックを除くすべてのブロックにつき、互いに隣り合う２つのブロックのヒストグラムデータの最大度数強度を比較し、周波数帯が高い方のブロックのヒストグラムデータの最大度数強度が、周波数帯が低い方のブロックのヒストグラムデータの最大度数強度よりも大きい場合には、周波数帯が高い方のブロックを候補ブロックとして選択する（ステップＳ４）。これにより、有異音サンプル音Ａ１〜Ａ１００のスペクトログラムデータのそれぞれにつき、候補ブロックが選択される。
【００５８】
ここで、図１２は、有異音サンプル音Ａ１のスペクトログラムデータの各ブロックにつき、その周波数帯と、ヒストグラムデータの最大度数強度と、候補ブロックに選択された旨のフラグを示している。説明の便宜のために、各ブロックに＃１〜＃ｎのブロック番号を付している。図１２において、スペクトログラムデータの所定の周波数範囲はαｋＨｚ〜βｋＨｚであり、ブロック数はｎである。例えば、ブロック＃２の最大度数強度は１×１０-12であり、ブロック＃２よりも周波数帯が低い隣のブロック＃１の最大度数強度１×１０-13よりも大きい。したがって、ブロック＃２は候補ブロックとして選択されている。同様に、ブロック＃３、＃６，＃７も候補ブロックとして選択されている。
【００５９】
続いて、図２に示すように、制御部２０が、所定の規則に従って、周波数帯の選択に関する選択数ｃを設定する（ステップＳ５）。例えば、本実施形態では、上記所定の規則として、選択数ｃの最小値を３とし、最大値を１５とし、初回に設定する選択数ｃを上記最小値とし、選択数ｃの設定の変更を１回行うごとに選択数ｃを１増加させるといった規則を採用する。
【００６０】
続いて、周波数帯選択部１５が、有異音サンプル音Ａ１〜Ａ１００のスペクトログラムデータにおいて、同一周波数帯の候補ブロックの個数をそれぞれカウントし、カウント値の大きい順に、設定された選択数ｃが示す個数の周波数帯を特定し、これら特定した周波数帯およびそれよりも低い隣の周波数帯を対象周波数帯として選択する（ステップＳ６）。
【００６１】
ここで、図１３は、有異音サンプル音Ａ１〜Ａ１００のスペクトログラムデータにおける候補ブロックの選択状況と、同一周波数帯の候補ブロックのカウント値を示している。また、図１２と同様に、説明の便宜のために、各ブロックに＃１〜＃ｎのブロック番号を付している。図１３において、ブロック＃３の周波数帯は、カウント値が３０であり、カウント値が最も大きいので、対象周波数帯として選択されている。また、ブロック＃３よりも周波数帯が低い隣のブロック＃２の周波数帯も対象周波数帯として選択されている。また、ブロック＃７の周波数帯は、カウント値が２８であり、カウント値が２番目に大きいので、対象周波数帯として選択されている。また、ブロック＃７よりも周波数帯が低い隣のブロック＃６の周波数帯も対象周波数帯として選択されている。
【００６２】
続いて、音識別条件設定支援装置１は対象強度を選択する処理を行う（図２中のステップＳ７〜Ｓ９）。すなわち、まず、制御部２０が、所定の規則に従って、強度の選択に関する選択数ｄを設定する（ステップＳ７）。例えば、本実施形態では、上記所定の規則として、選択数ｄの最小値を３とし、最大値を８とし、初回に設定する選択数ｄを上記最小値とし、選択数ｄの設定の変更を１回行うごとに選択数ｄを１増加させるといった規則を採用する。
【００６３】
続いて、制御部２０が、各有異音サンプル音Ａ１〜Ａ１００のスペクトログラムデータを記憶部２１から読み出す。そして、強度選択部１６が、読み出された各スペクトログラムデータにおけるヒストグラムデータのうち、ステップＳ６で選択された対象周波数帯のブロックのヒストグラムデータを特定し、当該ヒストグラムデータにおけるそれぞれの音の強度の度数に順位を付ける（ステップＳ８）。すなわち、１つのヒストグラムデータ内において、最大度数強度が第１位、次に度数の大きい強度が第２位といった順位付けを、対象周波数帯のそれぞれのヒストグラムデータについて行う。
【００６４】
続いて、強度選択部１６は、有異音サンプル音Ａ１〜Ａ１００のスペクトログラムデータにおいて、同一の対象周波数帯のヒストグラムデータにおける音の強度の度数の順位の平均（平均順位）を算定し、平均順位の高い順に、ステップＳ７で設定した選択数ｄが示す個数の強度を特定し、これら特定した強度を対象強度として選択する（ステップＳ９）。複数の対象周波数帯が選択されている場合には、ステップＳ９における平均順位の算定と対象強度の選択を対象周波数帯ごとに行う。
【００６５】
ここで、図１４は、有異音サンプル音Ａ１〜Ａ１００のスペクトログラムデータのうちの１つのヒストグラムデータのそれぞれの強度と、これらの強度にそれぞれ付された順位を示している。図１４において、説明の便宜のために、各強度に＃１〜＃ｍの強度番号を付している。図１４によれば、＃７の強度が第１位であり、＃６の強度が第２位である。なお、図１４を見るとわかる通り、強度選択部１６が選択する「強度」は、厳密には一定の幅を持った強度範囲である。例えば、＃１の強度は、１×１０-20〜１×１０-19といった幅を有する。
【００６６】
また、図１５は、有異音サンプル音Ａ１〜Ａ１００のスペクトログラムデータにおいて、同一の対象周波数帯のブロックのヒストグラムデータにおける音の強度の度数の平均順位を示している。図１５において、＃７の強度の平均順位が１．３であり、＃６の強度の平均順位が２．２である。
【００６７】
続いて、音識別条件設定支援装置１は識別関数を生成する処理を行う（ステップＳ１０〜Ｓ１２）。すなわち、まず、図２に示すように、制御部２０が、有異音サンプル音のスペクトログラムデータをランダムに５０個選び、選んだ各スペクトログラムデータにおいて対象周波数帯のブロックのヒストグラムデータを記憶部２１から読み出す（ステップＳ１０）。続いて、制御部２０は、有異音サンプル音Ａ１〜Ａ１００のスペクトログラムデータの中からどの有異音サンプル音のスペクトログラムデータを選択したかを示す履歴情報を記憶部２１に記憶する。この履歴情報は、制御部２０がこの後にステップＳ１３において未選択のスペクトログラムデータを特定するために用いられる。
【００６８】
続いて、図３に示すように、制御部２０が、無異音サンプル音のスペクトログラムデータをランダムに５０個選び、選んだ各スペクトログラムデータを記憶部２１から読み出す。そして、ヒストグラム生成部１３が、読み出された各スペクトログラムデータの上記所定の周波数範囲を、ステップＳ２において設定されたブロック数が示す個数のブロックに分割し、分割したブロックのうち、対象周波数帯のブロックの強度分布のヒストグラムデータを生成し、生成した各ヒストグラムデータを記憶部２１に記憶する（ステップＳ１１）。これにより、ランダムに選ばれた５０個の無異音サンプル音のスペクトログラムデータのそれぞれにつき、対象周波数帯のブロックの強度分布のヒストグラムデータが生成され、記憶される。続いて、制御部２０は、無異音サンプル音Ｂ１〜Ｂ１００のスペクトログラムデータの中からどの無異音サンプル音のスペクトログラムデータを選択したかを示す履歴情報を記憶部２１に記憶する。この履歴情報は、制御部２０がこの後にステップＳ１７において未選択のスペクトログラムデータを特定するために用いられる。
【００６９】
続いて、識別関数生成部１７が、ステップＳ１０で読み出された５０個の有異音サンプル音のスペクトログラムデータにおける対象周波数帯のヒストグラムデータと、ステップＳ１１で生成された５０個の無異音サンプル音のスペクトログラムデータにおける対象周波数帯のヒストグラムデータとを用い、識別関数を生成する。このとき、識別関数生成部１７は、各ヒストグラムデータにおける対象強度の度数のみを用いて識別関数を生成する（ステップＳ１２）。このように、ステップＳ１２では、有異音サンプル音Ａ１〜１００のスペクトログラムデータのうちランダムに選ばれた５０個のスペクトログラムデータと、無異音サンプル音Ｂ１〜Ｂ１００のスペクトログラムデータのうちランダムに選ばれた５０個のスペクトログラムデータとにより識別関数が生成され、このとき、識別関数の生成に用いられるヒストグラムデータは、対象周波数帯のブロックのヒストグラムデータにおける対象強度の度数のみである。
【００７０】
また、識別関数の生成には、例えばサポートベクターマシン等の学習モデルを用いたパターン認識手法（例えば特開２００５−３５２９９７号公報参照）を採用する。なお、ニューラルネットワーク等の他の学習モデルを識別関数の生成に採用してもよい。
【００７１】
続いて、識別関数生成部１７は、生成した識別関数と、当該識別関数に対応するブロック数（例えば、当該識別関数の生成時に設定されているブロック数を示す数値等の情報）と、当該識別関数に対応する選択数ｃ（例えば、当該識別関数の生成時に設定されている選択数ｃを示す数値等の情報）と、当該識別関数に対応する選択数ｄ（例えば、当該識別関数の生成時に設定されている選択数ｄを示す数値等の情報）と、当該識別関数に対応する対象周波数帯（例えば、当該識別関数の生成時に選択されている対象周波数帯を示す情報）と、当該識別関数に対応する対象強度（例えば、当該識別関数の生成時に選択されている対象強度を示す情報）とを記憶部２１に記憶する。
【００７２】
続いて、音識別条件設定支援装置１は識別関数の識別正解率を算定する処理を行う（ステップＳ１３〜Ｓ２２）。すなわち、図３に示すように、まず、制御部２０が、未選択の有異音サンプル音のスペクトログラムデータ、すなわち、ステップＳ１０で選択されていない有異音サンプル音のスペクトログラムデータをランダムに１つ選び、選んだスペクトログラムデータにおいて、対象周波数帯のブロックのヒストグラムデータを記憶部２１から読み出す（ステップＳ１３）。
【００７３】
続いて、正解率算定部１８が、ステップＳ１３で読み出された対象周波数帯のヒストグラムデータにおける対象強度の度数を、ステップＳ１２で生成された識別関数に入力し、当該識別関数により有異音サンプル音中の異音の有無の識別を実行する（ステップＳ１４）。
【００７４】
続いて、正解率算定部１８は、当該識別関数による識別の正否を判定する（ステップＳ１５）。ステップＳ１５の判定では、当該識別関数による識別の結果が「異音あり」である場合に正解であり、そうでない場合には不正解である。続いて、正解率算定部１８は、当該判定結果（例えば判定結果を示すフラグ等の情報）を判定結果情報として記憶部２１に記憶する。
【００７５】
続いて、制御部２０が、有異音サンプル音Ａ１〜Ａ１００のスペクトログラムデータのうち、未選択の有異音サンプル音のスペクトログラムデータ、すなわち、ステップＳ１０でもステップＳ１３でも選択されていない有異音サンプル音のスペクトログラムデータがあるか否かを判断する（ステップＳ１６）。そして、未選択の有異音サンプル音のスペクトログラムデータがある場合には（ステップＳ１６：ＹＥＳ）、制御部２０は処理をステップＳ１３に戻す。一方、未選択の有異音サンプル音のスペクトログラムデータがない場合には（ステップＳ１６：ＮＯ）、制御部２０は処理をステップＳ１７へ移行させる。このように、ステップＳ１３〜Ｓ１６により、有異音サンプル音Ａ１〜Ａ１００のスペクトログラムデータうち、識別関数の生成に用いられなかった有異音サンプル音のスペクトログラムデータを用い、識別関数による識別の正否が判定される。このとき、判定に用いられるヒストグラムデータは対象周波数帯のヒストグラムデータにおける対象強度の度数のみである。
【００７６】
続いて、制御部２０が、未選択の無異音サンプル音のスペクトログラムデータ、すなわち、ステップＳ１１で選択されていない無異音サンプル音のスペクトログラムデータをランダムに１つ選び、選んだスペクトログラムデータを記憶部２１から読み出す。そして、ヒストグラム生成部１３が、読み出されたスペクトログラムデータの上記所定の周波数範囲を、ステップＳ２において設定されたブロック数が示す個数のブロックに分割し、分割したブロックのうち、対象周波数帯のブロックの強度分布のヒストグラムデータを生成し、生成した各ヒストグラムデータを記憶部２１に記憶する（ステップＳ１７）。
【００７７】
続いて、正解率算定部１８が、ステップＳ１７で生成された対象周波数帯のブロックのヒストグラムデータにおける対象強度の度数を、ステップＳ１２で生成された識別関数に入力し、当該識別関数により無異音サンプル音中の異音の有無の識別を実行する（ステップＳ１８）。
【００７８】
続いて、正解率算定部１８は、当該識別関数による識別の正否を判定する（ステップＳ１９）。ステップＳ１６の判定では、当該識別関数による識別の結果が「異音なし」である場合に正解であり、そうでない場合には不正解である。続いて、正解率算定部１８は、当該判定結果を判定結果情報として記憶部２１に記憶する。
【００７９】
続いて、制御部２０が、無異音サンプル音Ｂ１〜Ｂ１００のスペクトログラムデータのうち、未選択の無異音サンプル音のスペクトログラムデータ、すなわちステップＳ１１でもステップＳ１７でも選択されていない無異音サンプル音のスペクトログラムデータがあるか否かを判断する（ステップＳ２０）。そして、未選択の無異音サンプル音のスペクトログラムデータがある場合には（ステップＳ２０：ＹＥＳ）、制御部２０は処理をステップＳ１７に戻す。一方、未選択の無異音サンプル音のスペクトログラムデータがない場合には（ステップＳ２０：ＮＯ）、制御部２０は処理をステップＳ２１へ移行させる。このように、ステップＳ１７〜Ｓ２０により、無異音サンプル音Ｂ１〜Ｂ１００のスペクトログラムデータうち、識別関数の生成に用いられなかった無異音サンプル音のスペクトログラムデータを用い、識別関数による識別の正否が判定される。このとき、判定に用いられるヒストグラムデータは対象周波数帯のヒストグラムデータにおける対象強度の度数のみである。
【００８０】
続いて、図４中のステップＳ２１において、制御部２０が、識別関数の生成および識別関数による識別の正否判定（ステップＳ１０〜Ｓ２０）を所定回数、例えば２００回繰り返したか否かを判断する。識別関数の生成および識別関数による識別の正否判定を２００回繰り返していない場合には（ステップＳ２１：ＮＯ）、制御部２０は処理をステップＳ１０に戻し、スペクトログラムデータのランダム選択を初めからやり直すために、スペクトログラムデータの選択の履歴を示す上記履歴情報をすべて消去（初期化）する。一方、識別関数の生成および識別関数による識別の正否判定を２００回繰り返した場合には（ステップＳ２１：ＹＥＳ）、制御部２０は処理をステップＳ２２に移行させる。
【００８１】
以上のステップＳ１０〜Ｓ２１の処理により、識別関数の生成に用いられる５０個の有異音サンプル音の組合せ、および識別関数の生成に用いられる５０個の無異音サンプル音の組合せがそれぞれ２００通り生成され、これら２００通りの組合せを用いて２００個の識別関数が生成されたことになる。さらに、ステップＳ１０〜Ｓ２１の処理により、識別関数による識別の正否判定に用いられる５０個の有異音サンプル音の組合せ、および識別関数による識別の正否判定に用いられる５０個の無異音サンプル音の組合せがそれぞれ２００通り生成され、これら２００通りの組合せを用い、各識別関数につき識別の正否判定が行われたことになる。ステップＳ１０〜Ｓ２１を２００回実行し終えたとき、記憶部２１には、２００００個の判定結果情報が記憶されている。このように、識別関数の生成および識別関数による識別の正否判定を繰り返し行い、多数の判定結果情報を得ることで、後にステップＳ２２で算定される識別正解率の信頼性を高めることができる。
【００８２】
続いて、ステップＳ２２において、正解率算定部１８が、ステップＳ１０〜Ｓ２１において得られた２００００個の判定結果情報を用い、１つのブロック数、１つの選択数ｃおよび１つの選択数ｄが設定されている現時点の状態の下で生成された識別関数につき、識別正解率を算定し、算定した識別正解率を記憶部２１に記憶する。
【００８３】
ここで、図１６は、ステップＳ２２における識別正解率の算定方法の一例を示している。図１６において、「○」は、ステップＳ１５またはＳ１９における判定結果が正解であったことを示し、「×」は、ステップＳ１５またはＳ１９における判定結果が不正解であったことを示す。「−」は、そのサンプル音のスペクトログラムデータが識別関数の生成に用いられ、ステップＳ１５またはＳ１９における識別関数による識別の正否判定には用いられなかったことを示す。
【００８４】
図１６に示すように、ステップＳ２２における識別正解率の算定処理において、まず、サンプル音Ａ１〜Ａ１００およびＢ１〜Ｂ１００の各スペクトログラムデータについて識別正解率を算定する。１つのスペクトログラムデータについての識別正解率は、当該スペクトログラムデータのヒストグラムデータを識別関数に入力して得られた識別結果において、正解の個数と不正解の個数とを合わせた値で、正解の個数を割ることにより求めることができる。次に、サンプル音Ａ１〜Ａ１００およびＢ１〜Ｂ１００のスペクトログラムデータの識別正解率の平均値を算定し、この平均値を、１つのブロック数、１つの選択数ｃおよび１つの選択数ｄが設定されている現時点の状態の下で生成された識別関数の識別正解率として用いる。
【００８５】
続いて、図４に示すように、制御部２０が、選択数ｄのすべての設定についてステップＳ７〜Ｓ２２の処理の実行を終えたか否かを判断する（ステップＳ２３）。選択数ｄのすべての設定についてステップＳ７〜Ｓ２２の処理の実行を終えていない場合には（ステップＳ２３：ＮＯ）、制御部２０は処理を図２中のステップ７に戻す。そして、ステップＳ７において、制御部２０が上記所定の規則に従って選択数ｄを変更する。そして、これに続き、ステップＳ８〜Ｓ２２の処理が実行される。一方、選択数ｄのすべての設定についてステップＳ７〜Ｓ２２の処理の実行を終えた場合には（ステップＳ２３：ＹＥＳ）、制御部２０は処理をステップＳ２４へ移行させる。
【００８６】
上述した選択数ｄの設定についての所定の規則によれば、選択数ｄの設定は全部で６通りであるので、選択数ｄが変更されながらステップＳ７〜Ｓ２２の処理が６回繰り返され、この結果、６通りの選択数ｄにより生成された識別関数の識別正解率が算定される。
【００８７】
続いて、制御部２０は、選択数ｃのすべての設定についてステップＳ５〜Ｓ２３の処理の実行を終えたか否かを判断する（ステップＳ２４）。選択数ｃのすべての設定についてステップＳ５〜Ｓ２３の処理の実行を終えていない場合には（ステップＳ２４：ＮＯ）、制御部２０は処理を図２中のステップ５に戻す。そして、ステップＳ５において、制御部２０が上記所定の規則に従って選択数ｃを変更する。そして、これに続き、ステップＳ６〜Ｓ２３の処理が実行される。一方、選択数ｃのすべての設定についてステップＳ５〜Ｓ２３の処理の実行を終えた場合には（ステップＳ２４：ＹＥＳ）、制御部２０は処理をステップＳ２５へ移行させる。
【００８８】
上述した選択数ｃの設定についての所定の規則によれば、選択数ｃの設定は全部で１３通りであるので、選択数ｃが変更されながらステップＳ５〜Ｓ２３の処理が１３回繰り返され、この結果、１３通りの選択数ｃにより生成された識別関数の識別正解率が算定される。
【００８９】
続いて、制御部２０が、ブロック数のすべての設定についてステップＳ２〜Ｓ２４の処理の実行を終えたか否かを判断する（ステップＳ２５）。ブロック数のすべての設定についてステップＳ２〜Ｓ２４の処理の実行を終えていない場合には（ステップＳ２５：ＮＯ）、制御部２０は処理を図２中のステップＳ２に戻す。そして、ステップＳ２において、制御部２０が上記所定の規則に従ってブロック数を変更する。そして、これに続き、ステップＳ３〜Ｓ２４の処理が実行される。一方、ブロック数のすべての設定についてステップＳ２〜Ｓ２４の処理の実行を終えた場合には（ステップＳ２５：ＹＥＳ）、制御部２０は処理をステップＳ２６に移行させる。
【００９０】
上述したブロック数の設定についての所定の規則によれば、ブロック数の設定は全部で１３通りであるので、ブロック数が変更されながらステップＳ２〜Ｓ２４の処理が１３回繰り返される。また、ステップＳ２〜Ｓ２４の各ループにおいて、ステップＳ５〜Ｓ２３の処理が１３回繰り返され、さらに、ステップＳ５〜Ｓ２３の各ループにおいて、ステップＳ７〜Ｓ２２の処理が６回繰り返されるので、この結果、１３通りのブロック数と１３通りの選択数ｃと６通りの選択数ｄとの組合せの下で生成された識別関数の識別正解率が算定される。１３通りのブロック数の設定についてステップＳ２〜Ｓ２５の処理の実行を終えたとき、記憶部２１には、１３通りのブロック数、１３通りの選択数ｃおよび６通りの選択数ｄの組合せにそれぞれ対応する１０１４個の識別正解率が記憶されている。
【００９１】
ここで、図１７は、上記所定の規則に従って設定されたブロック数、選択数ｃおよび選択数ｄの組合せにそれぞれ対応する識別関数の識別正解率の例を示している。
【００９２】
続いて、音識別条件設定支援装置１は確定識別関数等を選定する処理を行う（ステップＳ２６〜Ｓ２７）。すなわち、図４中のステップＳ２６において、識別条件選定部１９が、記憶部２１に記憶された複数の識別正解率を読み出し、それらの中から最も高い識別正解率を特定する。続いて、識別条件選定部１９は、特定した識別正解率を有する識別関数に対応するブロック数、対象周波数帯および対象強度を選定し、選定したブロック数、対象周波数帯および対象強度を確定ブロック数、確定対象周波数帯および確定対象強度として記憶部２１に記憶する。
【００９３】
続いて、識別関数生成部１７が、確定ブロック数として選定されたブロック数の設定の下で生成された、有異音サンプル音Ａ１〜Ａ１００および無異音サンプル音Ｂ１〜Ｂ１００のすべてのスペクトログラムデータにおける確定対象周波数帯のヒストグラムデータにおいて、確定対象強度の度数を用い、改めて識別関数を生成し、生成した識別関数を確定識別関数として記憶部２１に記憶する（ステップＳ２７）。上記確定ブロック数、確定対象周波数帯、確定対象強度および確定識別関数は、後述する異音判定装置３０による異音判定処理に用いられる。
【００９４】
以上説明した通り、本発明の実施形態による音識別条件設定支援装置１によれば、採取音中の異音の有無を高精度に識別することができる識別関数を迅速かつ容易に少ない作業負担で生成することができる。すなわち、音識別条件設定支援装置１による識別関数の生成は、音声データを入力しさえすれば自動的に行われるので、識別関数を生成する作業、すなわち異音の特徴抽出に相当する作業を、コンピュータのモニタに表示された採取音のスペクトログラムを見ながら異音の特徴を見出すといった従来の特徴抽出作業と比較し、大幅に簡単化することができる。したがって、作業時間を短縮することができ、また、作業者の負担を軽減することができる。また、サンプル音を用意すれば、音識別条件設定支援装置１により識別関数を自動的に生成することができるので、作業者の経験の多少を問わず、高精度な識別能力を有する識別関数を生成することができる。
【００９５】
また、本発明の実施形態による音識別条件設定支援処理では、有異音サンプル音のスペクトログラムデータにおいて対象周波数帯および対象強度を選択し、それ以降の処理、すなわち、各無異音サンプル音のスペクトログラムデータのヒストグラムデータを生成する処理、識別関数を生成する処理、および識別関数による識別の正否を判定する処理を、対象周波数帯のブロックのヒストグラムデータにおける対象強度の度数のみを用いて行う。したがって、これらの処理をすべてのブロックを用いて行う場合、またはこれらの処理をヒストグラムデータのすべての強度の度数を用いて行う場合と比較し、処理量、および処理において取り扱うデータの量を大幅に減らすことができる。よって、本発明の実施形態による音識別条件設定支援処理によれば、採取音中の異音の有無を高精度に識別することができる識別関数の生成・選定を、一般的なパーソナルコンピュータを用いて迅速に行うことが可能になる。
【００９６】
また、本発明の実施形態による音識別条件設定支援処理では、スペクトログラムデータにおける所定の周波数範囲の分割数（ブロック数）を変更し、対象周波数帯として選択すべき周波数帯の個数（選択数ｃ）を変更し、かつ対象強度として選択すべき強度の個数（選択数ｄ）を変更しながら、複数の識別関数を生成し、それらの識別関数の中から識別正解率の最も高い識別関数を選定するので、異音の特徴に応じた高精度な識別能力を有する識別関数を選定することができる。
【００９７】
なお、上述した音識別条件設定支援装置１による音識別条件設定支援処理では、スペクトログラムデータの所定の周波数範囲をブロックに分割する際のブロック数と、対象周波数帯として選択すべき周波数帯の個数を定める選択数ｃと、対象強度として選択すべき音の強度の個数を定める選択数ｄのそれぞれを変更しながら複数の識別関数を生成する場合を例にあげたが、本発明はこれに限らない。音識別条件設定支援処理において当該処理の開始時にブロック数を設定した後、ブロック数を変更しないようにしてもよい。また、音識別条件設定支援処理において当該処理の開始時に選択数ｃを設定した後、選択数ｃを変更しないようにしてもよい。また、音識別条件設定支援処理において、対象周波数帯の選択を行わないこととしてもよい。
【００９８】
また、上述した音識別条件設定支援装置１による音識別条件設定支援処理では、有異音サンプル音のスペクトログラムデータにおいて、同一の対象周波数帯のヒストグラムデータにおけるそれぞれの音の強度の順位の平均値を算定し、当該平均値において順位の高い順に音の強度を対象強度として選択する場合を例にあげた（図２中のステップＳ９）。しかしながら、本発明はこれに限らない。有異音サンプル音のスペクトログラムデータにおいて、同一の対象周波数帯のヒストグラムデータにおけるそれぞれの音の強度の順位の累積値を算定し、当該累積値において順位の高い順に音の強度を対象強度として選択してもよい。
【００９９】
また、上述した実施形態における音識別条件設定支援処理では、識別関数の生成および識別関数による識別の正否判定（ステップＳ１０〜Ｓ２０）を例えば２００回繰り返す場合を例にあげたが、本発明はこれに限らず、識別関数の生成および識別関数による識別の正否判定を１回ないし１９９回、または２０１回以上行うこととしてもよい。
【０１００】
また、上述した実施形態における音識別条件設定支援処理では、確定ブロック数、確定対象周波数帯および確定対象強度を選定した後、確定ブロック数として選定されたブロック数の設定の下で生成された、有異音サンプル音Ａ１〜Ａ１００および無異音サンプル音Ｂ１〜Ｂ１００のすべてのスペクトログラムデータにおける確定対象周波数帯のヒストグラムデータにおける確定対象強度の度数を用いて改めて識別関数を生成し、当該生成した識別関数を確定識別関数として選定する場合を例にあげたが、本発明はこれに限らず、確定ブロック数として選定されたブロック数の設定の下で図３中のステップＳ１２において生成された識別関数を確定識別関数として選定してもよい。
【０１０１】
また、上述した実施形態では、対象周波数帯および対象強度を選択するための設定用有異音スペクトログラムデータとして、有異音サンプル音Ａ１〜Ａ１００のスペクトログラムデータのすべてを用い、識別関数を生成するための生成用スペクトログラムデータとして、有異音サンプル音Ａ１〜Ａ１００のスペクトログラムデータのうちの半数を用い、識別正解率を算定するための検証用スペクトログラムデータとして、有異音サンプル音Ａ１〜Ａ１００のスペクトログラムデータのうちの残りの半数を用いる場合を例にあげた。しかしながら、用意した複数の有異音サンプル音のスペクトログラムデータを、設定用有異音スペクトログラムデータ用、生成用スペクトログラムデータ用、および検証用スペクトログラムデータ用としてどのように分配するかは、適宜自由に決めることができる。例えば、１００個の有異音サンプル音のスペクトログラムデータのうちの半数を設定用有異音スペクトログラムデータとして用いてもよい。また、１５０個の有異音サンプル音のスペクトログラムデータを用意し、これらのうちの５０個を設定用有異音スペクトログラムとして用い、他の５０個を生成用スペクトログラムデータとして用い、残りの５０個を検証用スペクトログラムデータとしても用いてもよい。また、１８０個の有異音サンプル音のスペクトログラムデータを用意し、そのうちの１２０個の有異音サンプル音のスペクトログラムデータを設定用有異音スペクトログラムデータおよび生成用スペクトログラムデータとして用い、残りの６０個の有異音サンプル音のスペクトログラムデータを検証用スペクトログラムデータとして用いてもよい。無異音サンプル音のスペクトログラムデータを生成用スペクトログラムデータまたは検証用スペクトログラムデータとして用いる場合も、その分配比率は適宜自由に決めることができる。
【０１０２】
（異音判定装置の構成）
図１８は、本発明の実施形態による音識別条件設定支援装置１によって生成された確定識別関数、確定ブロック数、確定対象周波数帯、および確定対象強度を用いて採取音中の異音の有無を判定する異音判定装置を示している。図１８において、異音判定装置３０は演算処理部４０を備え、演算処理部４０は、音声データからスペクトログラムデータを生成するスペクトログラム生成部４１と、スペクトログラムデータを複数のブロックに分割し、分割した複数のブロックのうち、確定対象周波数帯のブロックにつき、音の強度分布のヒストグラムデータを生成するヒストグラム生成部４２と、確定対象周波数帯のブロックのヒストグラムデータにおける確定対象強度の度数を識別関数に入力し、異音の有無の識別を行う異音識別部４３と、異音判定処理の流れの制御等を行う制御部４４とを備えている。さらに、異音判定装置３０は、異音判定処理中に保持すべき種々のデータを記憶する記憶部４５と、被判定音の音声データの入力、操作入力、処理結果の表示等を行う入出力部４６とを備えている。
【０１０３】
異音判定装置３０は例えばパーソナルコンピュータにより実現することができる。具体的には、演算処理部４０は、パーソナルコンピュータに内蔵されたＣＰＵにより実現することができる。また、スペクトログラム生成部４１、ヒストグラム生成部４２、異音識別部４３、および制御部４４は、ＣＰＵにコンピュータプログラムを読み込ませて実行することにより実現することができる。また、記憶部４５は、パーソナルコンピュータが有するハードディスクドライブ装置等の記憶装置により実現することができる。また、入出力部４６は、パーソナルコンピュータが有するキーボード、モニタ等の入出力装置により実現することができる。なお、音識別条件設定支援装置１と異音判定装置３０とを１台のパーソナルコンピュータで同時に動作させるようにしてもよい。
【０１０４】
（異音判定処理）
図１９は異音判定装置３０による異音判定処理を示している。異音判定装置３０は、例えば送電線または機器等に近い場所で採取した比較的長時間（例えば２４時間）に及ぶ採取音につき、異音の有無を判定することができる。この異音判定の対象となる採取音の全体を被判定音という。また、異音判定装置３０による異音判定処理では、被判定音の音声データを比較的短時間（例えば１時間）のいくつかのセクションに分け、セクションごとに異音の有無の識別を行う。
【０１０５】
異音判定処理の準備として、作業者は、音識別条件設定支援装置１により生成された確定識別関数、確定ブロック数、確定対象周波数帯、および確定対象強度を異音判定装置３０に入力し、これらを異音判定装置３０の記憶部４５に記憶させる。また、作業者は、被判定音の音声データを異音判定装置３０に入力し、これを異音判定装置３０の記憶部４５に記憶させる。続いて、作業者が異音判定処理を開始する旨の指示を異音判定装置３０に入力すると、異音判定装置３０は異音判定処理を開始する。
【０１０６】
図１９に示すように、異音判定処理において、まず、制御部４４が、確定識別関数、確定ブロック数、確定対象周波数帯、および確定対象強度を記憶部４５から読み出す（ステップＳ４１）。
【０１０７】
続いて、制御部４４は、被判定音の音声データにおいて、異音の有無の識別をまだ実行していないセクションのうちの先頭のセクション（被判定音の音声データの開始時点に最も近いセクション）に対応する音声データを抽出する（ステップＳ４２）。
【０１０８】
続いて、スペクトログラム生成部４１が、ステップＳ４２で抽出された音声データのスペクトログラムデータを生成する（ステップＳ４３）。
【０１０９】
続いて、ヒストグラム生成部４２が、ステップＳ４３で生成されたスペクトログラムデータにつき、所定の周波数範囲を確定ブロック数のブロックに分割し、分割した複数のブロックのうち、確定対象周波数帯の各ブロックにつき、音の強度分布のヒストグラムデータを生成する（ステップＳ４４）。
【０１１０】
続いて、異音識別部４３が、確定対象周波数の各ブロックのヒストグラムデータにおける確定対象強度の度数を確定識別関数に入力し、異音の有無の識別を実行し、その識別結果を記憶部４５に記憶する（ステップＳ４５）。
【０１１１】
続いて、制御部４４が、被判定音の音声データのすべてのセクションにつき、異音の有無の識別を実行し終えたか否かを判断する（ステップＳ４６）。被判定音の音声データのすべてのセクションにつき異音の有無の識別を実行し終えていない場合には（ステップＳ４６：ＮＯ）、ステップＳ４２に戻り、制御部４４が、次のセクションに対応する音声データを被判定音の音声データから抽出し、スペクトログラム生成部４１、ヒストグラム生成部４２および異音識別部４３がステップＳ４３〜Ｓ４５の処理を実行する。
【０１１２】
一方、被判定音の音声データのすべてのセクションにつき異音の有無の識別を実行し終えた場合には（ステップＳ４６：ＹＥＳ）、制御部４４が、被判定音についての異音の有無の識別結果をセクションごとにモニタ等に表示する（ステップＳ４７）。作業者はモニタを見ることにより、被判定音中の異音の有無を即座に把握することができる。また、被判定音中の異音の有無をセクションごとに把握することができるので、被判定音として用いる採取音が比較的長時間に及び、かつその中に含まれる異音が比較的短時間である場合でも、当該採取音中の異音を迅速に発見することができる。
【０１１３】
また、異音判定装置３０によれば、被判定音のスペクトログラムデータにおいて、確定対象周波数帯のブロックについてのみヒストグラムデータの生成を行い、また、確定対象周波数帯のブロックのヒストグラムデータにおける確定対象強度の度数についてのみ識別関数による識別を実行するので、被判定音のスペクトログラムデータのすべてのブロックについてヒストグラムデータの生成を行う場合や、被判定音のスペクトログラムデータにおけるヒストグラムデータのすべての強度について識別関数による識別を実行する場合と比較し、大幅な処理の迅速化を図ることができる。
【０１１４】
なお、本発明は、請求の範囲および明細書全体から読み取ることのできる発明の要旨または思想に反しない範囲で適宜変更可能であり、そのような変更を伴う音識別条件設定支援装置および音識別条件設定支援方法もまた本発明の技術思想に含まれる。
【符号の説明】
【０１１５】
１  音識別条件設定支援装置
１１  演算処理部
１２  スペクトログラム生成部
１３  ヒストグラム生成部
１４  ブロック選択部
１５  周波数帯選択部
１６  強度選択部
１７  識別関数生成部
１８  正解率算定部
１９  識別条件選定部
２０  制御部
２１  記憶部
２２  入出力部
３０  異音判定装置
４０  演算処理部
４１  スペクトログラム生成部
４２  ヒストグラム生成部
４３  異音識別部
４４  制御部
４５  記憶部
４６  入出力部
【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７】
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【図８】
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【図９】
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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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【図１９】
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【図６】
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【図１０】
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【図１１】
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