(57)【要約】  生活環境に係る騒音又は振動に関連する精度の高い信号判定方法を提供する。生活環境に係る騒音又は振動に関連する信号判定方法を提供する。この信号判定においては、測定／分析対象のモデル式に未知データを入力し、出力値を未知データが測定／分析対象であるかの確率値として得ることを特徴とする。測定／分析対象のモデル式は、実測された既知データを用いて作成する。また、モデル式を作成するのは、予測モデル式算出手段である。なお、予測モデル式としては、ロジスティック回帰式を用いることができる。
2009139052.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータにより騒音／分析対象を判定する騒音判定方法であって、
騒音又は振動に係る測定／分析対象のモデルに、測定／分析対象であるかが未知の未知データを入力し、
前記測定／分析対象のモデルの出力値を、前記未知データが測定／分析対象であるかの確率値として得る
ことを特徴とする信号判定方法。
【請求項２】
前記測定／分析対象のモデルは、実測された既知データを用いて作成する
ことを特徴とする請求項１に記載の信号判定方法。
【請求項３】
前記実測された既知データを用いて前記測定／分析対象のモデルを予測モデル式算出手段により作成し、
作成された騒音又は振動に係る測定／分析対象のモデルに未知データを入力し、
前記測定／分析対象のモデルを用いた出力値算出手段による計算の出力値を、前記未知データが測定／分析対象であるかの確率値として得る
ことを特徴とする請求項２に記載の信号判定方法。
【請求項４】
前記測定／分析対象が、生活環境に係る騒音又は振動に関連するデータを用いる測定／分析対象のモデルである
ことを特徴とする請求項２又は３に記載の信号判定方法。
【請求項５】
前記測定／分析対象のモデルに係る予測モデル式に、ロジスティック回帰式を用い、
前記ロジスティック回帰式は、
前記測定／分析対象のモデルに係る予測因子を説明変数として用い、
前記測定／分析対象であるか否かを目的変数として用い、
前記ロジスティック回帰式に、前記未知データを適応して入力して、確率値を算出する、
ことを特徴とする請求項３又は４に記載の信号判定方法。
【請求項６】
前記説明変数のいずれかは、カテゴリ分類して前記予測モデル式に適応する
ことを特徴とする請求項５に記載の信号判定方法。
【請求項７】
複数の前記未知データと、測定／分析対象となる信号の供試データとの類似度を用いて、前記予測モデル式に適応し、確率値を算出する
ことを特徴とする請求項５又は６に記載の信号判定方法。
【請求項８】
複数の前記未知データと、測定／分析対象ではない信号の供試データとの非類似度を用いて、前記予測モデル式に適応し、確率値を算出する
ことを特徴とする請求項５乃至７のいずれか１項に記載の信号判定方法。
【請求項９】
前記測定／分析対象ではない信号の供試データは、前記測定／分析対象の予測モデル式に及ぼす影響が大きい種類のデータを用いる
ことを特徴とする請求項８に記載の信号判定方法。
【請求項１０】
前記供試データは、サンプリングされた所定期間の時系列データから、統計的な手法を用いて作成する、
ことを特徴とする請求項７乃至９のいずれか１項に記載の信号判定方法。
【請求項１１】
実測された既知データを用いて、前記ロジスティック回帰式の説明変数の係数を求めることで、測定／分析対象のモデル式を作成する
ことを特徴とする請求項５乃至１０のいずれか１項に記載の信号判定方法。
【請求項１２】
更に前記予測モデルの予測モデル式や説明変数の検定や妥当性の検討や検定を行う
ことを特徴とする請求項５乃至１１のいずれか１項に記載の信号判定方法。
【請求項１３】
前記既知データを蓄積し、蓄積したデータを基に前記予測モデル式を作成し直す
ことを特徴とする請求項５乃至１２のいずれか１項に記載の信号判定方法。
【請求項１４】
複数の測定／分析対象を切り換え、該切り換えた測定／分析対象用の前記予測モデル式に前記未知データを適用し、該切り換えた測定／分析対象であるかの確率値を得る
ことを特徴とする請求項１乃至１３のいずれか１項に記載の信号判定方法。
【請求項１５】
複数の前記モデルを備え、一部のデータを取得しない場合には、複数の前記モデルのうち該データを適用しないモデルを用いる
ことを特徴とする請求項１乃至１４のいずれか１項に記載の信号判定方法。
【請求項１６】
請求項１乃至１５の信号判定方法を実行するためのプログラム。
【請求項１７】
騒音又は振動に係る測定／分析対象のモデルの予測式と、既知データと、未知データと、判定対象となる信号の供試データと、判定対象ではない信号の供試データとを記憶する記憶手段と、
前記既知データと、測定／分析対象となる信号の供試データ及び／又は測定／分析対象ではない信号の供試データとの、類似度又は非類似度を用いて、説明変数の係数を求めて予測モデル式を作成する予測モデル式算出手段と、
前記記憶手段に入力する値を入力する入力手段と、
前記測定／分析対象のモデルの前記予測モデル式に、前記未知データの各値を適用して計算する出力値算出手段と、
前記出力値を出力する出力手段と、
前記出力値により、前記未知データの種類の測定及び／又は分析を行う判定手段と
を備えることを特徴とする信号判定装置。
【請求項１８】
前記記憶手段は、前記説明変数を追加した際に、複数の前記予測モデル式を記憶する記憶手段であり、
複数の前記予測モデル式の出力値を統合するデータ統合手段を更に備え、
前記出力値算出手段は、前記説明変数に関するデータを前記データ統合手段により複数の前記予測モデル式に適用して計算する
ことを特徴とする請求項１７に記載の信号判定装置。
【請求項１９】
請求項１７又は１８に記載の信号判定装置と、
前記未知データを前記入力手段に送信するセンサと
を備えることを特徴とする信号判定システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、信号判定方法、信号判定装置、プログラム、信号判定システムに係り、特に信号の時系列データと最大信号強度により信号の判定を高精度で行う信号判定方法、信号判定装置、プログラム、信号判定システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
騒音は、騒がしくて不快と感じる音のことである。特に、航空機や幹線道路を走る自動車の騒音は、環境上の問題になることが多い。
実際に、騒音は環境基本法で公害として定義されており、環境基準も設定されている（環境基本法（平成５年法律第９１号）第１６条第１項の規定に基づく騒音に係る環境基準；例えば、ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｅｎｖ．ｇｏ．ｊｐ／ｋｉｊｕｎ／ｏｔｏ１−１．ｈｔｍｌを参照）。
騒音対策のためには、正確な騒音の測定・分析が必要であり、測定・分析値の精度や信頼性の確保が極めて重要である。【０００３】
しかしながら、測定対象となる騒音は、時問的あるいは空間的に変動するため、短期間で的確な騒音の測定値を得ることは困難である。
このため、騒音対策においては、長時間・長期間の騒音の測定を行って、この測定されたデータを基に騒音の分析をすることが望ましい。
実際の騒音の測定においては、経験を積んで測定技術に長けた測定員が現場に常駐し、状況を把握しながら測定を行う有人測定が最適である。しかしながら、測定が長時問・長期間にわたる場合、測定員の負担やコストの面で問題がある。
そこで、長時間・長期間の騒音の測定では、現場に測定員は常駐せずに測定用の機器を配置して自動的に測定する自動測定を用いることが多い。【０００４】
従来のこのような自動測定のためのシステムとしては、例えば、特許文献１を参照すると、騒音レベルの測定及び実音の収録を自動的に行うとともに、取得された騒音データの解析及び実音の再生を容易に行うことができる騒音測定管理システムが存在する（以下、従来技術１とする。）。【０００５】
この従来技術１の騒音測定管理システムは、音声入力信号により騒音レベルを測定する機能、騒音レベルデータを解析及び保存する機能、騒音レベルのチャート図を表示及び印刷する機能、所定の閾値以上の騒音レベルの音の実音を収録する機能を備えている。このような機能を用いて、自動測定を行うことができる。【０００６】
ここで、騒音の測定においては、検知された音声入力信号が測定対象であるか否かについて、識別（判定）することが重要である。
経験ある測定員により人手で測定する有人測定の場合は、この識別は容易である。
しかし、騒音の自動測定においては、識別を行うことが難しい。このため、何らかの人為的な識別条件を用いて、測定員が手動で識別条件を調整する必要がある。【０００７】
従来技術１の騒音測定管理システムにおいては、単純に、通常の暗騒音（背景雑音）と騒音とを分けて、ある一定の暗騒音レベルを閾値として、これを超えた音声信号の入力があった場合、騒音と判定（騒音判定）して記憶するように構成している。
従来技術１においては、測定員は、この暗騒音レベルを識別条件として設定する。このように識別条件が暗騒音レベルだけだと、測定値の信頼性が低くなるという問題があった。【０００８】
そこで、より高度な騒音の識別条件を用いるものとして、例えば、非特許文献１を参照すると、入力された音声信号の周波数帯域に特徴があった場合や、航空機の出す電波を騒音と同時に検知した場合のような条件を識別条件とする騒音測定方法が記載されている（以下、従来技術２とする。）。
従来技術２の騒音判定方法を用いると、単純に閾値以上のデータをすべて取得するよりは取得データを絞り込める分、データ整理の手間がかからない。【０００９】
【特許文献１】特開２００１−１６５７６３号公報
【非特許文献１】山下、大橋、「航空機騒音の自動測定現場における工夫」、騒音制御、社団法人日本騒音制御工学会、２００５年、Ｖｏｌ．２９、Ｎｏ．５、ｐ．３６３−３６７
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、従来技術１の騒音測定管理システムは、単純に騒音レベルを閾値としているために、測定／分析対象の騒音とは異なる騒音が多数存在する場合に、それらの騒音をすべて取得してしまうという問題があった。つまり、測定／分析対象以外のデータを取り込むことがあった。そのために閾値を上げると、反対に取りこぼすことがあった。このために、データ整理の段階で余計に手間がかかるだけでなく、測定値の信頼性そのものを損なう恐れがあった。
また、従来技術２の騒音判定方法は、測定箇所ごとに騒音環境が異なるために、騒音判定の識別条件は、測定員が設定する必要があった。しかしながら、この識別条件の設定には、長期間の現場調整が必要になるという問題と、測定／分析対象と対象外の騒音が同時に観測されている場合や、騒音と暗騒音との差が小さい場合は、しばしば誤った識別がなされるという問題があった。【００１１】
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、上述の課題を解消することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の信号判定方法は、コンピュータにより騒音／分析対象を判定する騒音判定方法であって、騒音又は振動に係る測定／分析対象のモデルに、測定／分析対象であるかが未知の未知データを入力し、前記測定／分析対象のモデルの出力値を、前記未知データが測定／分析対象であるかの確率値として得ることを特徴とする。
本発明の信号判定方法は、前記測定／分析対象のモデルは、実測された既知データを用いて作成することを特徴とする。
本発明の信号判定方法は、前記実測された既知データを用いて前記測定／分析対象のモデルを予測モデル式算出手段により作成し、作成された騒音又は振動に係る測定／分析対象のモデルに未知データを入力し、前記測定／分析対象のモデルを用いた出力値算出手段による計算の出力値を、前記未知データが測定／分析対象であるかの確率値として得ることを特徴とする。
本発明の信号判定方法は、前記測定／分析対象が、生活環境に係る騒音又は振動に関連するデータを用いる測定／分析対象のモデルであることを特徴とする。
本発明の信号判定方法は、前記測定／分析対象のモデルに係る予測モデル式に、ロジスティック回帰式を用い、前記ロジスティック回帰式は、前記測定／分析対象のモデルに係る予測因子を説明変数として用い、前記測定／分析対象であるか否かを目的変数として用い、前記ロジスティック回帰式に、前記未知データを適応して入力して、確率値を算出する、ことを特徴とする。
本発明の信号判定方法は、前記説明変数のいずれかは、カテゴリ分類して前記予測モデル式に適応することを特徴とする。
本発明の信号判定方法は、複数の前記未知データと、測定／分析対象となる信号の供試データとの類似度を用いて、前記予測モデル式に適応し、確率値を算出することを特徴とする。
本発明の信号判定方法は、複数の前記未知データと、測定／分析対象ではない信号の供試データとの非類似度を用いて、前記予測モデル式に適応し、確率値を算出することを特徴とする。
本発明の信号判定方法は、前記測定／分析対象ではない信号の供試データは、前記測定／分析対象の予測モデル式に及ぼす影響が大きい種類のデータを用いることを特徴とする。
本発明の信号判定方法は、前記供試データは、サンプリングされた所定期間の時系列データから、統計的な手法を用いて作成することを特徴とする。
本発明の信号判定方法は、実測された既知データを用いて、前記ロジスティック回帰式の説明変数の係数を求めることで、測定／分析対象のモデル式を作成することを特徴とする。
本発明の信号判定方法は、更に前記予測モデルの予測モデル式や説明変数の検定や妥当性の検討や検定を行うことを特徴とする。
本発明の信号判定方法は、前記既知データを蓄積し、蓄積したデータを基に前記予測モデル式を作成し直すことを特徴とする。
本発明の信号判定方法は、複数の測定／分析対象を切り換え、該切り換えた測定／分析対象用の前記予測モデル式に前記未知データを適用し、該切り換えた測定／分析対象であるかの確率値を得ることを特徴とする。
本発明の信号判定方法は、複数の前記モデルを備え、一部のデータを取得しない場合には、複数の前記モデルのうち該データを適用しないモデルを用いることを特徴とする。
本発明の信号判定方法を実行するためのプログラム。
本発明の信号判定装置は、騒音又は振動に係る測定／分析対象のモデルの予測式と、既知データと、未知データと、判定対象となる信号の供試データと、判定対象ではない信号の供試データとを記憶する記憶手段と、前記既知データと、測定／分析対象となる信号の供試データ及び／又は測定／分析対象ではない信号の供試データとの、類似度又は非類似度を用いて、説明変数の係数を求めて予測モデル式を作成する予測モデル式算出手段と、前記記憶手段に入力する値を入力する入力手段と、前記測定／分析対象のモデルの前記予測モデル式に、前記未知データの各値を適用して計算する出力値算出手段と、前記出力値を出力する出力手段と、前記出力値により、前記未知データの種類の測定及び／又は分析を行う判定手段とを備えることを特徴とする。
本発明の信号判定装置は、前記記憶手段は、前記説明変数を追加した際に、複数の前記予測モデル式を記憶する記憶手段であり、複数の前記予測モデル式の出力値を統合するデータ統合手段を更に備え、前記出力値算出手段は、前記説明変数に関するデータを前記データ統合手段により複数の前記予測モデル式に適用して計算することを特徴とする。
本発明の信号判定システムは、前記信号判定装置と、前記未知データを前記入力手段に送信するセンサとを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、測定／分析対象のモデルを用いて識別結果を確率的に表現することにより、測定値の信頼性が高く、識別条件を測定員が手動で調整する必要のない信号判定方法を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
＜第１の実施の形態＞
（システム構成）
図１を参照して、本発明の実施の形態に係る騒音判定システムＸの構成について説明する。
本発明の実施の形態に係る騒音判定システムＸは、騒音用の音響センサであるセンサ２００−１〜２００−ｎが、インターネットやイントラネット等であるネットワーク５を介して、実際に騒音の判定を実行するサーバ１００（信号判定装置）に接続されている。
より具体的には、ネットワーク５は、ＬＡＮ、電灯線ＬＡＮ、ｃＬｉｎｋ、無線ＬＡＮ、携帯電話又はＰＨＳ網、有線電話回線、専用の回線等を用いることができる。また、ネットワークの形態としても、ＩＰネットワークやその他のスター状やリング状のネットワーク等を用いることができる。さらに、フレキシブルディスク、各種フラッシュメモリカード、ＨＤＤ（ハード・ディスク・ドライブ）等の記憶媒体を介してデータをやり取りすることもできる。
サーバ１００は、データ・センター用のＰＣ／ＡＴ互換機を用いたＰＣサーバや汎用機等であり、センサ２００−１〜２００−ｎからの騒音の音圧のデータを解析して、どのような種類の騒音であるか判定するためのプログラムを実行している。【００１５】
センサ２００−１〜２００−ｎは、全天候防風スクリーンを装着した全天候型マイクロフォン、マイクロフォン延長コード、Ａ／Ｄコンバータを備えた騒音計本体、各種インターフェースを備えたデータ通信部などにより構成される。また、データ通信部には、ＬＡＮインターフェイス等のネットワーク５への接続手段を備えている。
センサ２００−１〜２００−ｎは、従来技術１の騒音計とは異なり、マイクロフォンで測定した騒音の音圧等の信号をミリ秒単位で測定し、ほぼリアルタイムでこの信号の経時変化（時系列）のデータをＬＡＮインターフェイス等を用いて送信することができる。また、実際の音（実音）の波形を、例えば１６ビット（サンプリング周波数４４．１ｋＨｚ）のＣＤ並の音質等でデジタルサンプリングした実音を収録して、この収録した実音聴取データについても同様に（場合によってはＭＰ３やＡＡＣ等のコーデックで圧縮して）送信することができる。
なお、このデータは、上述のネットワーク５の形態に合わせて送信する。【００１６】
（制御構成）
次に、図２を参照して、本発明の実施の形態に係るサーバ１００の制御構成について、より詳しく説明する。
サーバ１００は、騒音データの解析と演算を行うことができる構成部位であり、各センサ２００−１〜２００−ｎからのデータを入力する入力部１１０（入力手段）、入力されたデータや予測モデル式や予測結果等を記憶する記憶部１２０（記憶手段）、予測モデル式（モデル）を算出するための演算器等である予測モデル式算出部１３０（予測モデル算出手段）、確率値（出力値）を算出するための演算器等である確率値算出部１４０（出力値算出手段）、ＣＰＵ（セントラル・プロセッシング・ユニット、中央処理装置）やＭＰＵ（マイクロ・プロセッシング・ユニット）等である制御部１５０（判定手段）、ＬＣＤディスプレイやプリンタやプロッタや波形出力機等である出力部１６０（出力手段）とを主に備えている。【００１７】
さらに具体的に説明すると、入力部１１０は、ＬＡＮインターフェイス等であり、また、キーボードやポインティングデバイスや光学・磁気スキャナ等の入力手段も含む。これにより、入力部１１０は、センサ２００−１〜２００−ｎからのデータや、予め測定員が測定したデータ等を入力することができる。さらに、入力されたセンサ２００−１〜２００−ｎのデータについて、測定員が騒音の種類等を入力するためのユーザインターフェイスも備えている。
記憶部１２０は、ＲＡＭやＲＯＭやフラッシュメモリやＨＤＤ等である。記憶部１２０は、データロガーの機能をもち、センサ２００−１〜２００−ｎから入力された騒音の信号のデータや、予め測定員が測定した騒音の信号のデータ、予測モデル式（の係数）、騒音判定の判定結果、騒音判定のプログラムや必要なデータ等を記憶しておくことができる。
また、予測モデル式算出部１３０と確率値算出部１４０は、専用の演算用ＤＳＰ（デジタル・シグナル・プロセッサ）や物理演算専用演算装置やＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）等のリアルタイムに演算可能な演算器を用いるのが好適である。なお、予測モデル式算出部１３０と確率値算出部１４０の機能を、制御部１５０の演算機能を用いて実現してもよい。
制御部１５０は、実際に以下の騒音判定処理を行う際の制御と演算を行う構成部位である。このために、記憶部１２０のＲＯＭやＨＤＤ等に記憶しているプログラムに従って、各種の制御と演算の処理を実行する。【００１８】
（騒音判定の処理の流れ）
次に、図３の概念図を参照して、本発明の実施の形態に係る騒音判定のための予測モデル作成と確率算出について説明する。
上述のように、従来技術１の騒音の自動測定においては、暗騒音レベルの閾値を設定して、暗騒音レベルの閾値以上の音のデータをすべて騒音と判定して取得するようにしていた。このため、すべての記憶された騒音を測定員が聴いて、測定／分析対象の騒音と、そうでない騒音を識別する必要があった。よって、特に生活環境の騒音が多い場所、例えば、測定／分析対象が航空機の場合に、幹線道路の傍で分析する際等には、膨大な手間がかかっていた。
また、従来技術２の騒音判定方法においては、識別のための設定を、測定員が長期間、測定現場で調整しながら行わなければならないという問題と、測定場所の環境によっては、誤った識別が行なわれているかどうかを結局は測定員が確認する必要があり、多大な時間がかかるという問題とがあった。【００１９】
本発明の発明者は、計算機のハードウェア資源を用いて騒音の音圧信号の解析を行う方法について鋭意実験・検討したところ、Ａ／Ｄ変換された騒音の大きさ（音圧、強度）の経時変化のデータ（未知データ、既知データ、又は供試データ）を用いて演算を行い、騒音の識別結果（測定／分析対象であると識別される、又は測定／分析対象ではないと識別される結果）を確率で表現することで、騒音の種類を精度よく識別し、さらにその識別結果の検証にかかわる手間を大幅に軽減することが可能な信号判定方法、信号判定装置及び信号判定システムを考案した。
この信号判定方法、信号判定装置及び信号判定システムを用いることで、測定員が長期間、測定現場で騒音の識別条件を調整することなく、騒音を測定の対象信号として記憶することが可能になる。
さらに、この信号判定方法、信号判定装置及び信号判定システムは、測定／分析対象となる予測モデルに係る騒音について騒音判定する。よって、測定／分析対象の騒音と、それ以外の騒音とを区別することが容易であるため、自動測定の精度を高めることが可能になる。振動についても、データを同様に用いて騒音判定と同様な方法で信号判定を行うことができる。
本発明の第１の実施の形態に係る騒音判定システムＸにおいては、この騒音の種類の識別について、統計分析による確率値（又は、人工知能による出力値等）を用いて行い、騒音判定する。
なお、本発明の実施の形態に係るデータは、未知データ、既知データ、供試データとも、単なる数値ではなく計算機のハードウェア資源に入力されて電気的・磁気的・光学的に保持される物理的なデータを用いる。【００２０】
ここで、騒音判定システムＸによる騒音判定の具体的な処理について説明する。
本発明の実施の形態に係る騒音判定システムＸにおいては、まずは、多数のセンサ２００−１〜２００−ｎにより検出した騒音の信号のデータを、サーバ１００の記憶部１２０に記憶しておく。
さらに、測定員が現場に常駐して測定した録音データを、後述する供試データの作成用の素材の信号のデータとして記憶部１２０に記憶しておいてもよい。
これらの信号のデータを用いて、まずは時系列データを作成する。【００２１】
〔騒音判定に使用するデータ〕
本発明の実施の形態に係る騒音判定で用いる時系列データは、所定期間（ある時間範囲）における信号の強度の経時変化のデータである。
この信号の変化のデータとしては、信号（騒音）の強度の経時変化に着目して、この信号の強度の時系列データを用いることができる。すなわち、信号の強度（量子化された信号の物理量、）を所定のインターバルで取得（サンプリング）して、この取得されたデータを用いる。
具体的な信号としては、例えば、音圧レベル波形（音圧波形、騒音レベル波形）を用いることができる。この音圧レベル波形の例としては：
（ａ）測定・分析対象としたい所定期間の音圧レベル波形
（ｂ）所定の音圧レベルの閾値を超過した所定期間の音圧レベル波形
（ｃ）観測された極大値の前後について、所定期間の約半分の期間の音圧レベル波形
のような信号の時系列データを用いることができる。
また、ＦＦＴ等を用いて周波数帯域をいくつかに分類する等で、いくつかの所定の周波数帯域の音圧の変化のデータについても用いることができる。この場合には、各騒音に特異的な周波数帯域を選択して、上述の（ａ）〜（ｃ）のようなデータを用いることができる。【００２２】
また、（ｂ）の場合は、騒音データの場合、例えば、「航空機騒音に係る環境基準」では、暗騒音から１０ｄＢ以上卓越して（超えて）いない騒音データは測定／分析対象に含めないこと、とされており、このような条件について絞り込んだ上でデータを用意することもできる。【００２３】
また、上述の（ａ）の所定期間としては、例えば、約４０秒として、１秒毎にサンプリング（信号の強度をＡ／Ｄ変換により測定）したデータを用いることができる。
すなわち、上述の（ａ）の場合は、記憶部１２０に連続的に記憶されている信号の強度のデータから、例えば４０秒の間のデータを用いることができる。
（ｂ）の場合には、例えば、信号強度のデータで所定の音圧レベルの閾値を超過した箇所から４０秒について、同様に１秒毎にサンプリングしたデータ等を用いることができる。
（ｃ）の場合には、例えば、極大値の前後２０秒で、同様に１秒毎にサンプリングしたデータ等を用いることができる。【００２４】
なお、例えば、信号のサンプリングが１秒毎の場合、所定期間を４０秒とすると、２０秒目が所定期間の中央になり、中央より前のデータが２０個（０秒目から１９秒目）、中央より後ろのデータが２０個（２１秒目から４０秒目）の計４１個のデータが使用されることになる。【００２５】
なお、音圧レベル波形のサンプリングの仕方としては、単純にサンプリング時の音圧レベルを取得する方法に加え、サンプリング間隔内の積分値、最大値、平均値を取得する方法等、様々な手法を用いることができる。また、サンプリング間隔に関しても、１秒以外にも、数百ミリ秒、又は数秒以上の間隔を用いてもよい。
また、暗騒音レベルを超えた閾値のデータを取得する方法としては、閾値が直前の一定期間の音圧レベルの時間率騒音レベル９０％（Ｌ90）となるように変動させてその閾値以上のものを取得するような方法を用いることで、暗騒音（バックグラウンド・ノイズ）と騒音とを区別することが可能である。【００２６】
本発明の実施の形態に係る騒音判定システムＸにおいては、上述の時系列データを主に、以下の３種類に分けて用いる。
「供試データ」：供試データは、他の時系列データと比較することで、その特徴を差分のようなかたちで求めるための、いわば「お手本」のようなデータである。たとえば、航空機騒音、航空機以外の騒音といった特定の事象ごとに特徴的なデータから供試データ群を作成して、予測モデル式の作成に用いることができる。また、未知の時系列データの特徴を、供試データを用いて、差分のようなかたちで求めることもできる。
供試データの数は、サンプルサイズや類似度算出法に従って、好適な値を用いることができる。本発明の実施の形態においては、例えば、３〜１０程度用意する。【００２７】
「音源既知データ」（既知データ）：予測モデル式を作成するために、測定され分析区間が切り出された信号強度の時系列データ（有人測定や実音聴取により、音源の種類が特定できているデータ）である。この音源既知データは、予測モデル式を作成するために多数用意する必要がある。
「音源未知データ」（未知データ）：騒音の種別を特定するための、未知の時系列データである。つまり、測定／分析対象の騒音である確率を求めたい時系列データである。【００２８】
さらに、本発明の実施の形態に係る騒音判定システムＸにおいては、信号の最大値や極大値、すなわち、上述の（ａ）〜（ｃ）の場合は最大騒音レベルそのものについても、騒音判定で着目するデータとして用いることもできる。この最大値や極大値も、供試データ、音源既知データ、音源未知データから求めることができる。
さらに、その他のデータについても、適宜、モデルに用いることができる。【００２９】
〔予測モデル式の作成と確率値の算出〕
図３の概念図を参照すると、測定／分析対象の予測モデル式の作成に、統計手法の１種であるロジスティック回帰分析を用いる例について説明している。
図３の例においては、まず、航空機騒音の時系列データにより航空機騒音の予測モデル式を作成する。
その上で、未知の時系列データを、この航空機騒音の予測モデル式に当てはめることで騒音判定を行う。
本発明の実施の形態に係る、測定／分析対象としては、例えば、航空機騒音、道路交通騒音、鉄道騒音、事業場騒音、工事騒音、カラオケ騒音、拡声器や街宣車の騒音、道路交通振動、鉄道振動、等の生活環境に係る全ての騒音又は振動について実施することができる。【００３０】
本発明の実施の形態に係る騒音判定システムＸにおいては、供試データと音源既知データを用いて、サーバ１００の各部が共同して、予測モデル式を作成（導出）する。
次に、騒音の種別が特定されていない、音源未知データ（音源の未知の時系列データ）を、作成された予測モデル式に当てはめて、予測確率である確率値（ｐ）を求める。
この確率値の出力について検討することで、最終的な騒音判定を行うことができる。
たとえば、所定の確率値の判定用の閾値Ａ，Ｂと確率値とを比較して、確率値が閾値Ａ以上（例えば７０％以上のとき）である場合には航空機騒音と判定する。また、確率値が閾値Ｂ以下（例えば３０％以下）である場合には、航空機騒音ではないと判定する。それ以外（確率値がＡとＢの間）の場合は、明確に判定ができないとし、実音聴取データなどにより確認をするように警告を出すことができる。【００３１】
〔ロジスティック回帰分析〕
本発明の実施の形態においては、主にロジスティック回帰分析を用いた騒音判定について説明する。
ロジスティック回帰分析は、特定の事象が「起こる」「起こらない」といった２値応答データ（変数）を、その事象が起こる要因となる複数のデータ（変数）を用いてモデル化する統計手法である。
ロジスティック回帰分析を用いることにより、測定／分析対象であるか否かの予測確率、予測因子の寄与の大きさ、予測因子間の相互関係などを推定することができる。
測定／分析対象が「起こる」「起こらない」のように、モデル化の目的となる変数は、目的変数と呼ばれる。また、予測因子のように、目的変数との関連性の説明に用いられる変数は、説明変数と呼ばれる。
「成功」の確率をｐ、各予測因子をｘｉとすると、ロジスティック回帰式は、下記の式（１）として表現される。
ａｉは定数である。【００３２】
【数１】
2009139052.tif 000003
【００３３】
騒音判定のモデル化の場合、目的変数は、測定／分析対象であるか否かについて用いる。つまり、航空機騒音のモデルの場合は、「航空機騒音である」「航空機騒音でない」を用いる。
説明変数には、航空機騒音のモデルの場合は、例えば、騒音波形の供試データとの類似度（測定／分析対象と測定／分析対象以外）、最大騒音レベル、航空機の位置情報（騒音源の位置情報）などを用いる。その他の情報も、適宜、説明変数として加えて、予測モデルの妥当性をチェックした上で用いることができる。
このように予測モデルを作成した上で、対象となる騒音が航空機騒音である確率を推定することが可能となる。
なお、上述の説明変数としては、測定／分析対象の騒音波形の供試データとの類似度だけで十分な精度のモデル化が可能であるが、さらに他の情報を加えてモデルを作成することで精度を向上させることができる。【００３４】
（予測モデル作成処理の流れ）
以下で、図４を参照して、例えばロジスティック回帰分析を用いた予測モデル作成処理について説明する。
この予測モデル作成処理は、主に供試データ作成処理と、この供試データと多数の音源既知データとを用いて、予測モデル式の定数項を求める処理を含む。【００３５】
（ステップＳ１０１）
ステップＳ１０１において、制御部１５０は、供試データ群作成処理を行う。
供試データ群作成処理においては、予め測定員が測定した騒音のデータより、音源（騒音の種類）の識別がなされた時系列データから供試データ群を作成する。
具体的には、例えば航空機騒音と航空機以外の騒音といった特定の事象に特徴的な騒音波形を求め、それらを供試データ群とする。
以下では、例として、航空機騒音の供試データ群の作成について説明するが、信号の識別を行って特定の事象（測定／分析対象）として分類できる信号データなら、どのような時系列データを用いてもよい。
この供試データの作成においては、例えば、クラスタ分析等のクラスタリング手法のような統計的な手法を用いて作成することができる。【００３６】
ここで、図５を参照して、ステップＳ１０１の供試データ群作成処理について、より詳しい処理を、ステップＳ１０１１〜Ｓ１０１６として説明する。【００３７】
（ステップＳ１０１１）
ステップＳ１０１１において、制御部１５０は、測定／分析対象の時系列データ取得処理を行う。
具体的には、制御部１５０は、記憶部１２０に記憶されている録音データ又は素材のデータから、所定期間（例えば、４０秒）のデータを切り出す。
この切り出されたデータについては、あらかじめ、測定員が、統計モデルを作成するための測定／分析対象（例えば、航空機騒音データ）と特定しているものを用いる。つまり、測定員が測定した騒音の経時変化の騒音レベル波形のデータより、供試データ群用に、測定／分析対象ごとに特徴的なデータを切り出して取得する。
この切り出しにおいては、特徴あるデータの範囲で、例えば波形の位相を揃えて切り出すことができる。位相の揃え方の一例としては、所定期間の中央に信号の最大値がくるように切り出すようにすることが可能である。
なお、例えば後述するように、電界強度の信号データを時系列データとして用いるような予測モデル式を用いる場合は、ピークが２つある波形が得られる。このような場合は、そのピークの中央を揃えて切り出すようにすることができる。【００３８】
（ステップＳ１０１２）
ステップＳ１０１２において、制御部１５０は、測定／分析対象についての時系列データの最大信号強度による正規化処理を行う。
具体的には、切り出された信号強度の時系列データ群（航空機騒音データ）のそれぞれについて、正規化を行う。
すなわち、時系列データ内のサンプリングされた各信号を、その時系列データの信号の最大強度で割ることで、０〜１の間の値に収まるようにする。この例では、各最大騒音レベル（ＬAsmax、最大騒音値）で除算している。
この正規化は、各時系列データについておこなう。【００３９】
（ステップＳ１０１３）
ステップＳ１０１３において、制御部１５０は、航空機騒音クラスタ分析処理を行う。
図６を参照して、このクラスタ分析処理について説明する。
まず、上述の時系列データ群は、騒音の時系列データごとに（０秒から４０秒の）４１の要素を持つベクトル（データセット）であるとみなせる。すなわち、各秒の信号強度の大きさを、ベクトルの要素とすることができる。
これらのベクトルを類似度の観点から分類する事により、航空機騒音に特徴的であるベクトルを見つけ出し、供試データとして利用する。【００４０】
クラスタ分析処理の例として、供試データの作成にクラスタ分析を行う。
この際には、与えられた騒音波形の時系列データ間の類似度をもとに、最も類似度の高いデータを逐次的に併合し、クラスタを形成する。
クラスタ間の類似度をもとに、クラスタ間の併合を繰り返し、一つのクラスタに併合されるまで繰り返すことで階層構造を獲得する。これにより、各時系列データについて、類似するもの同士（クラスタ）に集めて分類することができる。
類似度はベクトル間の平方ユークリッド距離に基づき、クラスタリング手法は、クラスタが凝集しやすく、階層構造が鎖状構造になりにくいウォード法（Ｗａｒｄ’ｓ  ｍｅｔｈｏｄ）を用いる。【００４１】
これにより、類似する騒音波形のグループに分類することができる。
分類されたクラスタのうち、極大のクラスタから、供試データの選択を行うのが好適である。
なお、上述のクラスタ分析の例においては、階層的なクラスタリング法を用いた。しかし、時系列データの分類は場合によっては、どのような統計手法でも用いることができる。
特に、クラスタリング手法では、たとえば、ｋ−ｍｅａｎｓ法等の非階層的なクラスタリング手法を用いることも可能である。また、他の、各種の階層的クラスタリング法（最短距離法、最節約法、隣接結合法等）を用いることも可能である。
また、一例としてクラスタ分析による方法を示したが、他の統計的な手法を用いて供試データのためのデータの分析を行ってもよい。
さらに、上述のベクトルには、航空機騒音に特徴的な指標であれば、時系列データ以外のデータが含まれていてもよい。【００４２】
このクラスタ分析うち、全体（時系列データの数、例えば５個）のうち小数（例えば、全体の１０％未満）のクラスタに分類された時系列データは、「外れ」データ（統計的な外れデータ）として、供試データ群から除く処理（出力値に算入しない処理）を行ってもよい。
また、クラスタ間の距離が計算できるクラスタリング法を用いている場合、例えば、大きなクラスタが複数できて（例えば、全体の３０％以上）、その大きなクラスタ間の距離が所定の値よりも大きい場合は、測定／分析対象をさらに分割した方がより統計モデルの作成に有効である（例えば、航空機騒音なら、大型ジェット機の騒音とヘリコプターの騒音等）という警告を、出力部１６０に表示や印刷等することができる。
なお、上述のデータ間の類似度に関しては、使用されるデータの種類により、最適な手法を用いて求めることができる。たとえば、各信号の差の２乗や平方平均といった値を用いると、差がよりはっきりとでるために好適である。【００４３】
図７を参照すると、航空機騒音を対象とした測定によって得られた、素材のデータを用いて正規化処理を行い、クラスタ分析を行って得られた５つのクラスタをもとに算出された航空機騒音の供試データ１１〜１５の例を示す。
このグラフの縦軸は信号強度であり（最大値は１）、横軸は（所定期間における）時間である。このように、所定時間で切り取られた、航空機騒音についての典型的な時系列データ群を、供試データとして用いる。【００４４】
なお、このクラスタ分析は、供試データ群作成において、既知のデータを音源別に区分した後、音源毎に特徴の似ているものをグルーピングするために行っている。
すなわち、クラスタ分析は供試データを作成するための、いくつかある手法の中のひとつに過ぎず、他のグルーピングする手法を用いて供試データ群を作成することも可能である。【００４５】
（ステップＳ１０１４）
ステップＳ１０１４において、制御部１５０は、測定／分析対象以外の時系列データ取得処理を行う。
具体的には、ステップＳ１０１１と同様に、制御部１５０は、記憶部１２０に記憶されている録音データ又は素材のデータから、測定／分析対象（例えば、航空機騒音）以外の所定期間のデータを切り出す。
この「航空機騒音以外」のデータは、予め測定員により航空機以外の騒音（例えば、自動車の騒音、電車の騒音、防災無線の音、かえるの声等）と特定され、かつ、誤って航空機騒音と判定された場合に評価量に及ぼす影響が大きいものについて、もれなく選び出すことが好適である。
なお、このような測定／分析対象以外の時系列データを予測モデル式に用いることは、精度を上げるためのものであり、必須ではない。【００４６】
（ステップＳ１０１５）
ステップＳ１０１５において、制御部１５０は、測定／分析対象以外の時系列データの最大信号強度による正規化処理を行う。
この処理は、ステップＳ１０１２と同様に行う。
図８を参照すると、航空機以外の騒音を対象とした測定によって得られた、素材のデータ用いて正規化処理を行い、クラスタ分析を行って６つ選択した航空機騒音以外の供試データ２１〜２６の例を示す。図８のグラフも、縦軸は信号強度（最大値は１）で、横軸は時間を示す。【００４７】
（ステップＳ１０１６）
ステップＳ１０１６において、制御部１５０は、航空機騒音以外のクラスタ分析処理を行う。
このクラスタ分析処理についても、ステップＳ１０１３と同様に、階層的又は非階層的クラスタリング法での分析を行う。
その上で、このステップＳ１０１６においては、大きなクラスタ（例えば、全体の３０％以上の時系列データが分類される）ができた場合には、出力部１６０にて警告表示や印刷等をすることができる。
以上により、供試データ群処理作成を終了する。【００４８】
（ステップＳ１０２）
ここで、図４に戻って説明すると、ステップＳ１０２において、サーバ１００の予測モデル式算出部１３０は、予測モデル式作成処理を行う。
具体的には、この予測モデル式作成処理においては、数多くの音源既知データについて、それぞれ、ステップＳ１０１で作成された供試データとの類似度および最大騒音レベルを説明変数（ｘ１〜ｘｎ）の値として求め、所定の予測モデルを用いて、最尤法等の最適化手法により係数（ａ０〜ａｎ）等を算出する。これにより、予測モデル式を作成（導出、計算）することができる。
なお、実際に騒音判定を行うシステムでは、この予測モデル式が作成された状態にて、この予測モデル式を記憶部１２０に記憶しておき、確率値算出部１４０で用いることができる。【００４９】
ここで、図９を参照して、ステップＳ１０２の予測モデル式作成処理について、より詳しい処理を、ステップＳ１０２１〜Ｓ１０２７として説明する。【００５０】
（ステップＳ１０２１）
ステップＳ１０２１において、予測モデル式算出部１３０は、音源既知データ取得処理を行う。
この音源既知データ取得処理は、予測モデル式算出部１３０が、ステップＳ１０１１の時系列データ取得処理と同様に、記憶部１２０に記憶されている既知データ群から、所定期間の信号強度の時系列データを切り出す。
また、この際に、所定期間の中央に信号強度の最大値がくるように切り出すこともできる。さらに、最大値が求め難い場合は、調整して切り出すこともできる。【００５１】
（ステップＳ１０２２）
ステップＳ１０２２において、予測モデル式算出部１３０は、音源既知データについて、最大信号強度による正規化処理を行う。
この正規化処理は、予測モデル式算出部１３０が、ステップＳ１０１２と同様に、切り出された時系列データについて行う。【００５２】
（ステップＳ１０２３）
ステップＳ１０２３において、予測モデル式算出部１３０は、測定／分析対象の供試データとの類似度（ｘ１）算出処理を行う。
具体的には、音源既知データと航空機騒音の供試データ群との間で、類似度（ｘ１）の値を算出する。ｘ１は、上述の式（１）の説明変数の１つとして用いる値であり、予測モデル式を導出するために使用する。また、類似度（ｘ１）は、上述クラスタ分析での時系列データ間の類似度の計算と同様に、音源既知データと各供試データとの間で、サンプリングされた各信号の差の２乗の合計や絶対値の合計や平方平均等の方法を用いて、各供試データとの類似度を算出する。
この上で、各供試データとの類似度を統合した、類似度（ｘ１）を算出することができる。
より具体的に説明すると、類似度（ｘ１）は、例えば、航空機騒音供試データが５データの場合は、この各供試データとの類似度をｄａ１〜ｄａ５として、これから類似度（ｘ１）であるｄａを算出する。ｄａは、ｄａ１〜ｄａ５の最大値（最も類似しているものの類似度）とするか、１つでも類似度が高いものがあればｄａが大きくなるような変数変換を行なうことにより算出する。【００５３】
音源既知データは、信頼性のあるモデルを作成するために多数用意する必要がある。
通常、妥当なロジスティック回帰式を求めるに必要なサンプルサイズは、目的変数に含める事象（航空機騒音ｏｒそれ以外）の生起回数が同数程度であれば、説明変数の１０倍程度あればよいと考えられる。もし、生起回数に偏りがあれば、それ以上必要である。
ただし、説明変数の数が１０個でサンプルサイズが２００のような程度の数では、モデル化の対象となる騒音状況を確実に把握できるとはいえないため、さらに音源既知データを用意した方がよい。
すなわち、より信頼性の高い予測モデル式を作成するためには、より多くの音源既知データを用いる必要がある。【００５４】
（ステップＳ１０２４）
ステップＳ１０２４において、予測モデル式算出部１３０は、測定／分析対象以外の供試データ群との類似度（ｘ２）算出処理を行う。ｘ２も、式（１）の説明変数の１つとして用いる値であり、同様に予測モデル式の係数を導出するために使用する。
この処理は、音源既知データと測定／分析対象以外の供試データ群との間で、上述の類似度（ｘ１）の算出と同様に行う。
すなわち、例えば、航空機以外の騒音供試データが４データの場合は、この各供試データとの信号類似度をｄｎ１〜ｄｎ４として、これから類似度（ｘ２）であるｄｎを算出することができる。ｘ２も、上述の説明変数の１つとして用いる値である。【００５５】
（ステップＳ１０２５）
ステップＳ１０２５において、予測モデル式算出部１３０は、所定期間の最大値分類処理を行う。
具体的には、予測モデル式算出部１３０は、音源既知データの切り出し区間の各信号強度のデータうち、最大の信号レベルのデータの値（通常は、所定期間の最大値）を、最大騒音レベル（ｄＢ）のカテゴリ（又はクラス、階級）に従って分類する。【００５６】
このように最大騒音レベルをカテゴリ別に分類する理由としては、最大レベルのデータの値と、当該騒音が航空機騒音である／ないとの関係に、単調減少や単調増加等の仮定を置くことは無理があるためである。具体的に説明すると、式１に最大レベルの値を入力した場合、数式の性質上、最大レベルの値が大きいほど、あるいは小さいほど、算出される予測確率は航空機騒音である確率が大きくあるいは小さくなる。しかし、このようなモデルは実状に則していない。そのために、入力する最大騒音レベルに適切な処理を施す必要がある。そこで、関係性（分布）の仮定を必要とせずに利用できるカテゴリ化による分類方法を用いるのが好適である。また、変数変換の利用も有効であると考えられるが、理論的に妥当な関数を見つけることも困難であるため、カテゴリ化による分類が好適である。最大騒音レベル以外の変数についても必要に応じてカテゴリ化する。
特に、予測因子が質的な変数の場合、順序情報のみの場合には特に有効である。【００５７】
図１０を参照して説明すると、このカテゴリとしては、例えば、所定期間の最大値について、５４ｄＢ未満、５４ｄＢ以上〜５８ｄＢ未満、５８ｄＢ以上〜６２ｄＢ未満、６２ｄＢ以上〜６６ｄＢ未満、６６ｄＢ以上〜７０ｄＢ未満、７０ｄＢ以上、といった６つのカテゴリに分類することができる。【００５８】
（ステップＳ１０２６）
ステップＳ１０２６において、予測モデル式算出部１３０は、カテゴリ分類ダミー変数化（ｘ３〜ｘ７）処理を行う。
この処理においては、図１０を参照すると、各カテゴリに対応する代入値（０または１）を、ロジスティック回帰モデルを用いる際の「ダミー変数」として扱う。つまり、このダミー変数は、質的な値であるカテゴリ分類を、数値化（０または１）するために用いる。
ここで、カテゴリの数をＮとすると、必要なダミー変数の数はＮ−１である。
例えばカテゴリ数が６の場合、必要なダミー変数の数は５である。５４ｄｂ未満のカテゴリの場合は、Ｘ３＝０，Ｘ４＝０，Ｘ５＝０，Ｘ６＝０，Ｘ７＝０の場合に相当する。【００５９】
予測モデル式算出部１３０は、各カテゴリに対応する記憶部を用意しておき、所定期間の最大値の属するカテゴリに対応する記憶部に１を、それ以外の記憶部には０を代入する。
ｘ３〜ｘ７も、数値化された値（０または１）を、予測モデル式の係数を導出するための、式（１）の説明変数の値である。
図１０においては、所定期間の最大値である最大騒音レベルが６５ｄＢの場合を示す。この場合は、ｘ５に１が代入され、ｘ３とｘ４とｘ６とｘ７とには０が代入される。
なお、この最大騒音レベルも予測モデル式の説明変数として必須ではないが、用いることで、より精度を上げることが可能になる。【００６０】
（ステップＳ１０２７）
ステップＳ１０２７において、予測モデル式算出部１３０は、係数（ａ０〜ａｎ）算出用処理を行う。
具体的には、上述のステップＳ１０２３〜Ｓ１０２６で求めた説明変数（ｘ１〜ｘｎ）の値を、実際の音源機知データから求めた判定結果を用いた下記の式（２）に代入して、最適な係数（ａ０，ａ１，ａ２，ａ３，  ．．  ，ａｎ）の値を求める。
たとえば、説明変数が７つ（ｘ１〜ｘ７）の場合は、予測因子間の交絡がないと仮定すると、係数の値を求めるための式は以下のようになる：
測定員判定  ＝  ｆ（ａ０＋ａ１ｘ１＋ａ２ｘ２＋ａ３ｘ３＋ａ４ｘ４＋ａ５ｘ５＋ａ６ｘ６＋ａ７ｘ７）  （測定員判定：０または１）  ……  式（２）
この式（２）において、ａ０は定数である。
また、この式（２）の「測定員判定」は、騒音の音源の種類を測定員が判定した結果（目的変数の値）であり、０または１の値を用いる。
すなわち、音源既知データにおいて、（例えば、その実音聴取データを聴取して）特定の事象（測定／分析対象。すなわち、この例では航空機騒音）と測定員が判定していたときは１を代入し、特定の事象以外（測定／分析対象以外。この例では、航空機騒音以外）と判定していたときは０を代入する。
予測モデル式算出部１３０は、作成した係数を求めるための式を、記憶部１２０に記憶する。【００６１】
なお、上述の予測因子に関しては、騒音計のデータとして、測定／分析対象が航空機騒音の場合は、未知データと前記測定／分析対象の供試データとの類似度は、特に用いるのが好ましい。これに加えて、未知データと測定／分析対象以外の供試データとの非類似度、未知データの所定期間の最大騒音レベルを用いることで、精度が高い航空機騒音の予測モデル式とすることができる。
これらの予測因子に加えて、騒音計以外のデータである電波識別情報、音源の仰角、騒音の周波数等の航空機騒音測定に特化した指標を説明変数に用いることで、さらに精度を向上させることが可能である。
これらの騒音計以外のデータである指標を予測因子として用いた場合については、第２の実施の形態でより詳しく説明する。【００６２】
ここで、すべての音源既知データに対してステップＳ１０２１〜Ｓ１０２６のステップを行ない、ステップＳ１０２７で最適な係数（ａ０〜ａｎ）の値を求める。この係数の値を用いた、式（１）の式が、予測モデル式となる。
係数の値を求めるためには、ＳＰＳＳやＲといった統計用のプログラムを用いて計算することができる。手法としては、最尤法等の最適化手法を用いることができる。最尤法を用いる場合は、対数尤度を最大とするようなパラメータを求めるために、非線形最適化法を用いる。たとえば、Ｆｉｓｈｅｒのスコアリングアルゴリズム等を用いることができる。
また、音源既知データ毎に、最急降下法のような手法を用いて、逐次的に係数を最適化してゆくことも可能である。その他の学習法等を用いることもできる。
なお、この係数の値を求める方法やその他のロジスティック回帰の予測モデル式の求める方法については、公知の文献である「カテゴリカルデータ解析入門」（Ａｌａｎ  Ａｇｒｅｓｔ著、渡邉裕之他訳、サイエンティスト社、２００３年）に記載の手法を基にして行うことができる。
以上により、予測モデル式作成処理を終了する。【００６３】
なお、予測モデル式に関しては、適宜、検定や妥当性の検討等を行うことができる。
たとえば、予測モデル式に関しては、Ｈｏｓｍｅｒ−Ｌｅｍｅｓｈｏｗ検定などの適合度検定を行なうことにより、妥当性の検討を行なうことができる。
また、各説明変数に関しても求めた係数の信頼区間の９５パーセンタイル値などの信頼区間を基にして妥当性の評価を行なうことができる。【００６４】
制御部１５０は、検定や妥当性の検定の結果を、出力部１６０から出力することができる。
加えて、各説明変数の妥当性が低いという評価になった場合は、その説明変数を使わない、又は予測モデル式を作成するための音源既知データを増やすように、出力部１６０に警告を出力することができる。
さらに、説明変数を増やすか減らすかを自動で判定することも可能である。【００６５】
以上により、予測モデル作成処理を終了する。
この予測モデル作成処理により作成された予測モデルを用いて、後述する確率算出処理により、最終的な騒音判定を行う。【００６６】
（確率値算出処理の流れ）
ここで、図１１を参照して、確率値算出処理について詳しい説明を行う。
サーバ１００の確率値算出部１４０は、騒音の自動測定などで測定された、サンプリングされた未識別のデータ（音源未知データ）を入力部１１０に入力し、各測定データ、又は測定データを予測モデル式に適用するように加工したものを用いて、説明変数として予測モデル式に当てはめて確率値を算出する確率値算出処理を行う。
以下で、具体的な確率値算出処理の流れについて説明する。【００６７】
（ステップＳ２０１）
ステップＳ２０１において、確率値算出部１４０は、音源未知データ取得処理を行う。
音源未知データは、上述のように、航空機騒音であるか否かが未知の音声の時系列データである。
この音源未知データ取得処理は、確率値算出部１４０が、ステップＳ１０１１の時系列データ取得処理と同様に、記憶部１２０に記憶されているセンサ２００−１〜２００−ｎにて測定されたデータ群から、騒音判定所定期間の信号強度の時系列データを切り出す。
また、上述のように、所定期間の中央に信号の最大値がくるように切り出すこともできる。【００６８】
（ステップＳ２０２〜ステップＳ２０６）
ステップＳ２０２〜Ｓ２０６までは、確率値算出部１４０が、音源未知データについて、ステップＳ１０２２〜Ｓ１０２６と同様の処理を行う。
すなわち、最大信号強度による正規化処理（ステップＳ２０２）、航空機騒音の供試データ群との類似度（ｘ１）算出処理（ステップＳ２０３）、航空機以外の供試データ群との類似度（ｘ２）算出処理（ステップＳ２０４）、所定期間の最大値分類処理（ステップＳ２０５）、カテゴリ分類ダミー変数化（ｘ３〜ｘ７）処理（ステップＳ２０６）を行う。
これにより、確率値算出部１４０は、音源未知データについて、予測モデル式に代入するための説明変数（ｘ１〜ｘｎ）の値を求めることができる。【００６９】
（ステップＳ２０７）
ステップＳ２０７において、確率値算出部１４０は、説明変数（ｘ１〜ｘｎ）代入処理を行う。
具体的には、確率値算出部１４０は、音源未知データについて上述のステップで求めた、ｘ１〜ｘ７を、予測モデル式に代入する。
これにより、測定／分析対象である予測確率ｐの値（確率値）を算出する。
以上により、確率値算出処理を終了する。【００７０】
この確率値は、観測されたデータを説明変数として入力した際に求められる、予測モデルが想定している事象（例えば、航空機騒音）の予測確率である。この確率値により、測定／分析対象データであるのかを判定することができる。
制御部１５０は、確率値を出力部１６０に出力し、このような最終的な騒音判定を行う。
航空機の騒音判定において、例えば、航空機騒音であると判定する閾値を７０％とし、航空機騒音以外であると判定する閾値を３０％と設定した場合、７０％以上の確率値が得られた音源未知データについては、航空機騒音と自動的に判定する。同様に、確率値が３０％以下の場合は、航空機騒音ではないと自動的に判定する。また、確率値が３０％〜７０％の場合には、実音データとの比較をするように警告表示等を行う。
つまり、確率値が３０％〜７０％の場合のみ測定員が実音データとの比較を行えばよいため、測定員が毎回比較をする必要がないという効果が得られる。
これらの処理を行った後、騒音判定処理は終了する。
【実施例１】
【００７１】
ここで、図１２を参照して、実際の騒音判定の例について説明する。
図１２は、ロジスティック回帰分析を用いた騒音の測定分析結果例の表である。この表は、実際に、航空機騒音を測定／分析対象として、上述のような予測因子に関係する説明変数（ｘ１〜ｘ７）を用いて、係数（ａ０〜ａ７）を求めて作成した予測モデル式に、未知音源データを入力して騒音判定を行った結果を示している。
この表では、音源未知データを発生時刻の順番で並べて示している。表の各列は、各音源未知データの、それぞれ、騒音の発生時刻、騒音値（最大騒音レベル、最大騒音値）、騒音の継続時間（騒音が、暗騒音より所定のレベル以上になり、暗騒音より所定のレベル以下になった間の時間）、暗騒音（所定時間での、暗騒音の信号レベルの平均値）、確率値（予測モデル式に該音源未知データにより求められたｘ１〜ｘ７の値を代入して得られた値）、音源（実際に、それぞれの音源未知データに関して、測定員が実音聴取データやその他のデータを基に、騒音の種類を判断、判定して検証した結果）を示す。【００７２】
この表によると、実際に、求められた確率値が５０％以上の場合は、測定員の判定のように正しく航空機騒音と判定することできることが分かる。
逆に５０％以下の場合には、実際に測定員が騒音の種類を判定すると、航空機騒音ではないことが分かる。たとえば、発生時刻１２：００：２６の騒音の確率値は０．１％未満である。測定員が実音を聴いて判定すると、実際に防災無線の騒音であった。
このように、最大騒音レベルや継続時間だけでは、他の種類の騒音と区別がつかない騒音であっても、騒音の信号レベル等のデータを予測モデル式に代入して確率値を算出することで、騒音判定を行うことができる。【００７３】
図１２に示したように、騒音の信号強度の時系列データと最大騒音レベルデータを用いただけでも、実音聴取データとの差がほとんどない予測モデル式を作成することができる。  実際に、測定員が実音聴取データを騒音判定した結果と、本発明の実施の形態に係る騒音判定の結果とを比較すると、Ｗ値（「うるささ指数」）で１以内に収まる予測モデル式の作成が可能である。
Ｗ値は、Ｗｅｉｇｈｔｅｄ  Ｅｑｕｉｖａｌｅｎｔ  Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ  Ｐｅｒｃｅｉｖｅｄ  Ｎｏｉｓｅ  Ｌｅｖｅｌ（ＷＥＣＰＮＬ、加重等価平均感覚騒音レベル、加重等価継続感覚騒音基準）の略で、特に夜間の騒音を重視して音響の強度、頻度、継続時間に関する要素を加え、人の生活に与える影響を評価する航空機の騒音基準である。Ｗ値は、我が国の環境基準に関する計算にも用いられている。
このように、本発明の第１の実施の形態に係る予測モデル式と確率値の算出方法は精度が高いため、これを用いた騒音判定についても精度を上げることが可能になる。
なお、予測因子に時系列データのみを用いた場合であっても、後述する電界強度と最大信号レベルのみを用いても、航空機騒音と判定することもできる。このように、その測定／分析対象に即した予測因子を自由に選択し、より測定／分析する状況に適合した予測モデル式を用いることができる。【００７４】
以上のように構成することで、以下のような効果を得ることができる。
まず、従来技術１の騒音の自動測定装置の場合、識別条件をうまく設定できずに、測定／分析対象以外のデータを取り込んだり、反対に取りこぼすことがあると、騒音測定のデータ整理の段階で余計に手間がかかり、測定値の信頼性そのものを損なうという怖れがあった。【００７５】
このため、従来技術１の騒音の自動測定装置の場合、運用開始後においても識別結果の妥当性を確認する場合、測定員が直接、すべてのデータに関する収録された実音を聴いてチェックする必要があり、膨大な手間がかかるという問題があった。【００７６】
また、従来技術２の騒音測定方法の場合は、測定／分析対象とそれ以外の騒音とが同時に観測されている場合や、騒音と暗騒音との差が小さい場合は、しばしば誤った識別がなされるという問題があった。【００７７】
そこで、従来技術１と２においては、騒音を自動測定するための識別条件を設定するために、測定員が滞在して長期間の現場調整が必要となるという問題があった。
また、測定場所の環境によっては、誤った識別が行なわれているかどうかを結局は測定員が確認する必要があり、多大な時間がかかるという問題があった。【００７８】
これに対して、本発明の第１の実施の形態に係る騒音判定を用いると、上述のようなデータから統計的に最適な予測式が得られるため、識別条件を測定員が調整しなくても信頼性の高い騒音判定方法を提供することができる。【００７９】
さらに、本発明の実施の形態に係る騒音判定では、測定／分析対象（特定の事象）に関する信号判定を行う。よって、たとえば、測定／分析対象ではない時系列データについて騒音判定した場合、出力値が低くなるため、測定／分析対象ではないと高い精度で識別することが可能である。
これにより、信号識別システムの運用開始後に、未知音源データについて予測モデル式を適用して確率値を算出することで、確率値が所定の範囲内のデータについてのみ測定員により騒音の識別を行って確認すればよくなる。
よって、騒音判定にかかる手間（コスト）を大幅に削減することが可能となるという効果が得られる。【００８０】
また、従来技術１又は２の騒音判定では、季節的な要因などの環境条件により変動することがあるため、測定員が周期的に現場で騒音を測定して識別条件を設定しなおす必要があった。【００８１】
これに対して、本発明の第１の実施の形態に係る騒音判定方法では、運用後も音源既知データを蓄積して、その蓄積したデータを基に自動的に予測モデル式を算出（作成）し直すようにすることができる。
このため、音源既知データが蓄積することで、予測モデル式の精度を更に高めることができる。つまり、運用後もデータが蓄積されるため、より騒音判定の予測精度を高めることができるという効果が得られる。
もちろん、所定期間を経過した後に、測定員が識別条件を現場で調整し直す必要もなくなるという効果も得られる。【００８２】
また、季節的な要因に会わせて予測モデル式を設定することもでき、これにより季節に合った（例えば、カエルの産卵季節や、虫が鳴く季節）予測モデル式を用いることで、さらに精度を高めることが可能になる。【００８３】
また、従来技術１においては、識別条件を、その測定環境毎にいちいち設定しなければならなかった。【００８４】
これに対して、本発明の第１の実施の形態に係る騒音判定方法では、いったん予測モデル式を作成してしまえば、同じ測定／分析対象に対処できるという効果が得られる。
これにより、別の場所で同じ測定／分析対象に対して騒音判定を行う際に、もう一度既知音源データを収集して予測モデル式を作成し直す必要が最低限に抑えられる。
すなわち、例えば、予め作成した航空機騒音の予測モデル式を用いて、どこでも騒音判定を行うことができるという効果が得られる。【００８５】
また、そのような予め作成した予測モデル式では、測定／分析対象以外の騒音源が異なる場合や各種の環境条件の違いにより精度が低くなる場合でも、上述のように、音源既知データを蓄積して予測モデル式を作成し直すことで、精度を高めることができる。【００８６】
また、本発明の実施の形態に係る騒音判定においては、時系列データを用いて、客観的に騒音について評価することが可能である。
よって、時系列データにより、標準的な騒音判定のモデル（標準モデル）の構築が可能となるという効果も得られる。
すなわち、これまでは経験的に求められていた識別条件について、予測モデル式により一般化されたモデルのパラメータの増減として客観的な評価が可能になる。【００８７】
＜第２の実施の形態＞
次に、図１３を参照して、本発明の第２の実施の形態に係る騒音判定システムのサーバ１０１について説明する。
サーバ１０１を用いた騒音判定システムの構成は、図１に示した第１の実施の形態に係る騒音判定システムＸと同様であり、サーバ１０１の制御構成のみが異なっている。
このサーバ１０１においては、データ統合部１７０（データ統合手段）が追加されている点がサーバ１００と異なっている。
なお、この他の同じ符号の構成要素については、サーバ１００と同様である。【００８８】
データ統合部１７０は、予測因子を追加した際の計算や、予測モデル式を複数用いた場合の計算を行うためのＤＳＰやＣＰＵ等の演算器である。また、上述の予測モデル式算出部１３０や確率値算出部１４０と同様に、制御部１５０の演算機能を用いて実現してもよい。【００８９】
本発明の第２の実施の形態に係るサーバ１０１においては、このデータ統合部１７０を用いて、予測因子をそれぞれ追加した複数の予測モデル式を作成し、音源未知データを複数の予測モデル式に適用した場合のデータを評価することができる。これにより、予測モデル（確率モデル）の信頼性を更に向上させることが可能となる。
追加する信号としては、騒音計の信号以外では、例えば、予測モデルが航空機騒音である場合は、電波識別情報データ、音源探査識別装置（ＳＢＭ）等のデータが考えられる。その結果、航空機以外のデータを航空機と誤って識別する確率を小さくすることができる。
これにより、Ｗ値を有人測定結果又は人が実音聴取した判定結果による値に近づけることが可能になる。すなわち、出力結果の信頼性が向上するという効果が得られる。
なお、これらの追加する予測因子に係る信号のデータは、サーバ１０１が、センサ２００−１〜２００−ｎにより検出されたデータを取得しても、別のセンサ等や情報サイト等の情報を直接ネットワーク５から取得するようにしても、記憶媒体を介して直接取得するようにしてもよい。【００９０】
（信号を追加した際の予測モデル式群の作成の流れ）
ここで、図１４を参照して、本発明の第２の実施の形態に係る、測定・分析対象となる信号を追加した際の、予測モデル式群の作成の処理の流れについて説明する。【００９１】
（ステップＳ３０１〜Ｓ３０２）
ステップＳ３０１はステップＳ１０１と、ステップＳ３０２はステップＳ１０２と、それぞれ同様な処理を行う。【００９２】
（ステップＳ３０３）
次に、ステップＳ３０３において、制御部１５０は、追加したデータｘｉに係る予測モデル式の作成が終了したかについて判定する。
Ｙｅｓの場合は、制御部１５０は、予測モデル式の作成処理を終了する。
Ｎｏの場合は、制御部１５０は、処理をステップＳ３０２に戻して残りの追加したデータｘｉに係る予測モデル式の作成を続ける。【００９３】
ここで、本発明の第２の実施の形態に係るサーバ１０１においては、追加した予測因子に係るデータを説明変数ｘｉとして加え、データを加えるごとに予測モデル式を作成する。
まずは、上述の第１の実施の形態に係るサーバ１００のように、例えば、航空機騒音の場合は、まずは騒音計のデータのみを用いる（波形＋最大レベル）予測モデル式をｘ１〜ｘ７の説明変数を用いて作成する（ａ０〜ａ７の係数を用いる）。
この各予測モデル式については、制御部１５０が記憶部１２０に記憶する。【００９４】
なお、説明変数として質的な指標に関するデータを用いるためには、上述のカテゴリ分類ダミー変数化のように、ダミー変数を用いることができる。
たとえば、電波識別信号の情報を説明変数の１つとして加える場合は、ステップＳ３０２に処理が戻された場合は、ｉを８として、ｘ１〜ｘ８の説明変数を用いて予測モデル式を作成する（ａ０〜ａ８の係数を用いる）。
同様に、次に処理がステップＳ３０２に戻された場合は、音源の周波数のｉを９としてｘ１〜ｘ９の予測モデル式を作成する（ａ０〜ａ９の係数を用いる）。この周波数としては、特徴的な周波数の値を用いることができる。【００９５】
同様に、音源の仰角データを追加する場合についても、それを含めた予測モデル式を作成する。
さらに、音源の角速度についても、同様に予測モデル式を作成する。
すなわち、音源の仰角データや角速度に関する指標についても、それぞれ説明変数を用意することができる。
仰角データについては、ラジアン等の角度で１軸で１変数として用いることができる。
角速度については水平回転角度と垂直回転角度のうちいずれかを用いて示すことができる。
なお、ＸＹＺ軸方向で、これにベクトルの大きさを加える等で仰角データを表すことも可能である。
また垂直角速度と水平角速度について、各々に説明変数に用いてもよい。さらに、垂直角速度と水平角速度を統合してひとつ指標を設けることも可能である。【００９６】
さらに、周波数に関しては、いくつかの周波数帯域の信号レベル等を用いることも可能である。その場合は、周波数の帯域ごとに、説明変数を複数用いることも当然可能である。
このように、測定／分析対象に対応する特定の事象ごとの予測モデル式の精度を向上させるため、どのような予測因子に関する説明変数でも入れ込むことも可能である。【００９７】
（信号を追加した際の確率値算出処理）
次に、図１５を参照して、本発明の第２の実施の形態に係る、信号を追加した際の、確率値算出処理の流れについて説明する。
以下の処理においては、初期値をｉ＝１として、それぞれの予測モデル式を用いて確率値ｐを求める。【００９８】
（ステップＳ４０１）
まず、ステップＳ４０１においては、ｘｉにおいて、ステップＳ２０１〜Ｓ２０７までと同様に予測モデル式を用いて確率値を算出する。
この際に、算出した確率値ｐを、それぞれ、記憶部１２０に記憶する。【００９９】
（ステップＳ４０２）
ここで、ステップＳ４０２において、制御部１５０は、追加したデータｘｉに係る予測モデル式の確率値の算出が終了したかについて判定する。
Ｙｅｓの場合は、制御部１５０は、処理をステップＳ４０３に進める。
Ｎｏの場合は、制御部１５０は、処理をステップＳ４０１に戻して残りの追加したデータｘｉに係る確率値の算出の処理を続ける。【０１００】
（ステップＳ４０３）
ステップＳ４０３において、データ統合部１７０は、データ統合処理を行う。
具体的には、まず、データ統合部１７０は、上述の説明変数ごとの各予測モデル式と各確率値について、その説明変数を用いた予測モデル式が確からしいか、対数尤度を確認したり、各種統計検定をしたりして、予測モデル式の有効性の評価を行うことができる。
この評価により、データ統合部１７０は、説明変数の追加が適切でない場合（例えば、説明変数の係数が９５％信頼区間で有意にならない場合）は、出力部１６０から警告を行うことができる。これにより、予測因子の選択や、この予測因子に係る適切な説明変数の追加について測定者が評価することが可能になる。
また、データ統合部１７０は、説明変数を追加した際には、オーバーフィッティングになる可能性があるため、適宜、データを増やして再び検定等を行ったり、クロスバリデーション等で確認するようにすることも可能である。
これらの処理を行い、最終的な出力値を統合する。【０１０１】
これにより、測定／分析対象ごとに適切な予測因子を選択することができるという効果が得られる。
よって、よりよい予測モデルを作成することができるため、騒音判定の確率値をより確かにし、信頼性を向上することができる。【０１０２】
また、ステップＳ４０３においては、制御部１５０は、この評価を加えて、上述の説明変数ごとの各予測モデル式と各確率値についてまとめて、出力部１６０より出力する。
なお、これに加えて、制御部１５０は、確率値が所定範囲以外（例えば、３０％〜７０％の場合）の波形データと音声データを出力することもできる。これにより、測定員が「疑わしい」データについてチェックすることが可能になる。
加えて、特定の騒音のデータのみを記憶部１２０に記憶することもできる。
これにより、本発明の第２の実施の形態に係る騒音判定を終了する。
【実施例２】
【０１０３】
ここで、図１６〜図１８を参照して、本発明の第２の実施の形態に係る騒音判定の実際の例について説明する。
図１６と図１７は、測定分析結果例（予測例）であり、実際に、予測因子に関係する説明変数を追加して予測モデル式を作成した場合の、得られる確率のいわゆる信頼性に関するグラフである。【０１０４】
図１６の「結果（１）」は、誤識別率を示すグラフである。このグラフは、横軸は説明変数ｘｉの数、縦軸は誤識別率（％）を示す。
横軸は、左から、それぞれ、第１の実施の形態に係る騒音計のデータのみを用いた予測モデル式（ｉ＝８）の場合、標準モデルに電波識別信号の情報を加えた場合、更に音源のピーク周波数を加えた場合、更に音源仰角データを加えた場合、更に音源の角速度を加えた場合、について示す。【０１０５】
縦軸は、音源未知データ群に対しての誤識別率（％）を示す。
すなわち、（ａ）測定／分析対象が航空機である予測モデル式により得られた確率値が５０％以上であった場合に、当該音源未知データが航空機騒音でなかった場合（偽陽性）と、（ｂ）得られた確率値が５０％未満であった場合に、当該音源未知データが航空機騒音であった場合（偽陰性）は、誤識別とした。この誤識別した未知音源データの割合を、誤識別率とした。誤識別かどうかの判断は、測定員が当該音源未知データの実音データを聴音して、航空機騒音であるか判定した。
このグラフのように、説明変数ｘｉを加えるごとに、誤識別率が低くなってゆくことが分かる。【０１０６】
図１７の「結果（２）」のグラフは、上述の結果（１）と同様の予測モデル式により、Ｗ値（ＷＥＣＰＮＬ）の基準での予測と実測値の差について検討した結果を示す。縦軸は、予測と実測値のレベル差（Ｗ値）、横軸は、説明変数ｘｉの数を示す。
ここでは、上述の（１）の場合と同様に、確率値が５０％以上の音源未知データを、航空機であると騒音判定した場合のＷ値の予測と実測値の差について示す。【０１０７】
第１の実施の形態と同様の標準モデルを用いた場合、上述のように予測と実測値の差は１以内なので実用的に用いることができる。
さらに、説明変数ｘｉを加えることで、より予測と実測値の差を低く抑えることができることが分かる。【０１０８】
図１８は、図１６と図１７の例の分析データの一部を発生時刻の順で表にまとめたものであり、それぞれの列が、当該音源未知データに係る騒音の発生時刻、騒音値、標準モデルでの確率値、標準モデルに電波識別信号の情報を加えた際の確率値、測定員による騒音判定結果（○：航空機騒音、×：航空機騒音以外）、測定員が識別した騒音の種類、について示す。【０１０９】
分析データの太い四角で囲った部分は、本発明の実施の形態に係る信号判定方法による騒音判定で誤りがあった箇所である。
しかしながら、標準モデルに電波識別信号を予測モデル式に加えて騒音判定を行うことで、予測精度が上がっていることが分かる。【０１１０】
以上のように構成することで、以下のような効果を得ることができる。
従来技術１によると、騒音判定の識別条件に、さまざまなデータを客観的に加える方法は知られていなかった。
すなわち、従来より、騒音の周波数などを測定員がチェックして、騒音判断するために経験的に用いることはあったが、これを数値化して用いる方法は知られていなかった。【０１１１】
これに対し、本発明の第２の実施の形態に係る騒音測定によれば、予測モデル式に、これまでは経験的に用いていた値（例えば、電波識別情報データ、音源探査識別装置のデータ（音源の仰角データ）、前記騒音の周波数のデータ等）を加えることで、より予測精度が上がった予測モデル式を作成することができる。
また、予測モデル式の有効性の評価についても適宜行うことができるため、必要なデータのみを加えてより精度の高い予測モデル式を作成することができる。
これにより、より騒音判定の予測精度を上げることができるという効果が得られる。【０１１２】
また、距離的に近い複数のセンサからの信号を、複数の説明変数として同時に用いて予測モデル式を作成することも可能である。
これにより、１つのセンサの近くでカラスが鳴いた等の突発的なノイズに対して、騒音判定の予測精度を向上することが可能になる。【０１１３】
また、本発明の第２の実施の形態に係る騒音判定は、騒音計以外の予測因子を用いており、また複数の予測モデル式を用いるという特徴がある。
このため、センサ２００−１〜２００−ｎで、特定の測定器が故障しているものが存在した場合でも、その測定器に係るデータを予測因子として用いない予測モデル式で予測確率を得るように設定することができる。
この場合は、すべての予測因子を用いる場合に比べて予測確率の精度が落ちると考えられるが、まったくデータを得られない訳ではない。例えば、電界強度計やそのアンテナが故障していても、騒音計のデータだけで十分な騒音判定を行うことができる。
よって、センサが故障してから、修理、交換により復旧する間のデータが欠測扱いにならず、長期間の無人自動測定によくあるセンサの故障による欠測期間を大幅に減らすことが可能となる。これにより、人手をかけて１つ１つのデータを修復、あるいは実音聴取により識別する手間とコストを削減することができる。【０１１４】
なお、本発明の第１と第２実施の形態に係る騒音判定においては、最大騒音レベルをカテゴリ分類して用いる例について説明した。しかし、時系列データのみを用いることも可能であり、十分な精度が得られる。また、測定／分析対象以外の時系列データをまったく用いないで判定することもできる。すなわち、上述したように、「前記既知データと前記測定／分析対象以外の供試データとの差異」と「前記既知データの所定期間の最大信号強度」は必須ではなく、そうした差異や強度の指標を説明変数として予測モデル式に入れれば、より精度を上げることができるという性質のものである。
さらに、供試データを作成するためにクラスタ分析処理を行うのも必須ではない。すなわち、クラスタ分析により、より正確な供試データを選択することができる。また、供試データのうち、典型的なデータは、測定員が選択して用意することも可能である。
また、上述の複数の予測モデル式に関しては、予測因子毎に説明変数ｘｉの数を増やして予測モデル式を作成するように説明したが、各予測因子の組み合わせごとに予測モデル式を用意することも当然可能である。これにより、上述のように特定の測定器が故障した際の冗長性を向上させることができる。【０１１５】
＜第３の実施の形態＞
上述の第１と第２の実施の形態に係る騒音判定においては、測定／分析対象を航空機騒音として、主に航空機の騒音の信号についての騒音判定について説明した。
しかし、自動車騒音や工場の騒音といった、他の騒音源について、測定／分析対象となる特定の事象として、予測モデル式を作成すれば、これらにも適用可能である。【０１１６】
また、騒音以外にも、振動についても、鉄道振動、工場振動、工事振動といった各種の振動についても、測定／分析対象の予測モデル式を作成して適用することができる。
たとえば、工事振動について、環境省の告示「特定建設作業に伴つて発生する騒音の規制に関する基準」について（「ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｅｎｖ．ｇｏ．ｊｐ／ｈｏｕｒｅｉ／ｓｙｏｕｓａｉ．ｐｈｐ？ｉｄ＝７０００００８」を参照）といった環境基準に基づいたモデルを作成して、信号判定（この場合は、振動判定）を行うことができる。
この場合は、予測モデル式に、振動計の時系列データ等の既知データや未知データを適用するだけで、上述の第１と第２の実施の形態に係る騒音判定とまったく同様に振動判定を行うことができる。その際、当然のごとく、この測定／分析対象に好適な説明変数や目的変数を用いることが必要である。【０１１７】
さらに、本発明の第３の実施の形態に係る信号判定システムでは、複数の測定／分析対象と、その測定／分析対象毎の予測モデル式を切り換えて使用することができる。【０１１８】
本発明の第３の実施の形態に係る信号判定システムに関しては、機器の構成と制御構成は、図１に示した第１の実施の形態に係る騒音判定システムＸと同様である。
しかしながら、図１９を参照して説明すると、本発明の第３の実施の形態に係る信号判定システムのサーバ１０２は、各種振動や騒音に関する測定／分析対象ごとに予測モデル式や予測モデル式算出に使用するデータを取捨選択するための、複数測定／分析対象選択部１８０を備えている。【０１１９】
複数測定／分析対象選択部は、ｗｗｗブラウザ等を搭載しており、ネットワーク５から図示しないコントロール用ＰＣ（パーソナル・コンピュータ）の指示を受けると、測定／分析対象を変更することができる。また、タイマーを内蔵しており、所定の時間には航空機騒音を測定／分析対象とし、別の時間には自動車騒音を測定／分析対象とする、といったアレンジを行うことができる。更に、記憶部１２０に蓄積されたデータについて、別の測定／分析対象についての信号判定を行うことも可能である。
また、サーバ１０２は、複数接続したセンサ２００−１〜２００−ｎの各センサについて、どの予測因子に係る信号を取得するかについて、設定を行うことができる。
これにより、同一のシステムを用いて、同一地点の別の測定／分析対象についての信号判定を行うことができる。【０１２０】
ここで、図２０Ａ〜図２０Ｄを参照して、測定／分析対象ごとに、騒音判定や振動判定（信号判定）に用いるための既知データや未知データの種類の一例を、各測定／分析対象ごとにまとめて示す。また、各データの説明と例についても示す。
なお、これらの各データは、当然、第１の実施の形態や第２の実施の形態に係る予測モデル式においても用いることができる。ただし、その場合は、予測モデル式の測定／分析対象ごとに用いられる。【０１２１】
前記測定／分析対象が航空機騒音の場合は、前記測定／分析対象のモデルは、例えば、時系列騒音データ、最大騒音レベル、最大騒音レベル発生時刻、トランスポンダ応答電波電界強度レベル、電波高度計電波電界強度レベル、機体識別番号、飛行高度、離着陸の別、暗騒音レベル、単発騒音暴露レベル、騒音継続時間、音源到来方向、移動音源フラグ、周波数特性、音源強度レベルの時系列データ、音圧波形の時系列データ、風向、風速、温度、湿度、大気圧のうちいずれかの属性に関するデータを用いる測定／分析対象のモデルであってもよい。【０１２２】
前記測定／分析対象が道路交通騒音の場合は、前記測定／分析対象のモデルは、例えば、時系列騒音データ、最大騒音レベル、最大騒音レベル発生時刻、通過速度、暗騒音レベル、単発騒音暴露レベル、騒音継続時間、音源到来方向、移動音源フラグ、周波数特性、音源強度レベルの時系列データ、音圧波形の時系列データ、風向、風速、温度、湿度、大気圧、路面状況、天候のうちいずれかの属性に関するデータを用いる測定／分析対象のモデルであってもよい。【０１２３】
前記測定／分析対象が道路交通振動の場合は、前記測定／分析対象のモデルは、例えば、時系列振動データ、最大振動レベル、最大振動レベル発生時刻、通過速度、暗振動レベル、単発振動暴露レベル、振動継続時間、振動源到来方向、移動振動源フラグ、周波数特性、振動源強度レベルの時系列データ、振動圧波形の時系列データ、風向、風速、温度、湿度、大気圧、路面状況、天候のうちいずれかの属性に関するデータを用いる測定／分析対象のモデルであってもよい。【０１２４】
前記測定／分析対象が鉄道騒音の場合は、前記測定／分析対象のモデルは、例えば、時系列騒音データ、最大騒音レベル、最大騒音レベル発生時刻、電界強度レベル、通過速度、上り・下りの別、暗騒音レベル、単発騒音暴露レベル、騒音継続時間、音源到来方向、移動音源フラグ、周波数特性、音源強度レベルの時系列データ、音圧波形の時系列データ、風向、風速、温度、湿度、大気圧のうちいずれかの属性に関するデータを用いる測定／分析対象のモデルであってもよい。【０１２５】
前記測定／分析対象が鉄道振動の場合は、前記測定／分析対象のモデルは、例えば、時系列振動データ、最大振動レベル、最大振動レベル発生時刻、電界強度レベル、通過速度、上り・下りの別、暗振動レベル、単発振動暴露レベル、振動継続時間、振動源到来方向、移動振動源フラグ、周波数特性、振動源強度レベルの時系列データ、振動圧波形の時系列データ、風向、風速、温度、湿度、大気圧のうちいずれかの属性に関するデータを用いる測定／分析対象のモデルであってもよい。【０１２６】
前記測定／分析対象が事業場騒音、工事騒音、又はその他の環境騒音であり、前記測定／分析対象のモデルは、例えば、時系列騒音データ、最大騒音レベル、最大騒音レベル発生時刻、暗騒音レベル、単発騒音暴露レベル、騒音継続時間、音源到来方向、移動音源フラグ、周波数特性、音源強度レベルの時系列データ、音圧波形の時系列データ、風向、風速、温度、湿度、大気圧、天候のうちいずれかの属性に関するデータを用いる測定／分析対象のモデルであってもよい。【０１２７】
前記測定／分析対象が事業場振動又は工事振動であり、前記測定／分析対象のモデルは、例えば、時系列振動データ、最大振動レベル、最大振動レベル発生時刻、暗振動レベル、単発振動暴露レベル、振動継続時間、振動源到来方向、移動振動源フラグ、周波数特性、振動源強度レベルの時系列データ、振動圧波形の時系列データ、風向、風速、温度、湿度、大気圧、天候のうちいずれかの属性に関するデータを用いる測定／分析対象のモデルであってもよい。
もちろん、これらに限られずに、各測定／分析対象を特定するために関連するデータであれば何でも用いることができる。【０１２８】
以上のように構成することにより、騒音計など、複数の測定／分析対象に対して共通に使用されるものを備えたセンサ２００−ｎからの信号を用いて、複数の測定／分析対象についての信号判定を行うことができる。
このため、センサを１つ設置すれば、同一地点での複数の騒音源について客観的に評価することが可能となる。
これにより、騒音源の特定や、身体に影響する騒音や振動の種類について、より詳細に分析することが可能になる。
また、同一のセンサを用いることで、コストを削減することができる。【０１２９】
さらに、例えば、測定／分析対象が航空機騒音のときでも、自動車騒音用のセンサ２００−ｎからの信号を使用することができる。
すなわち、元々設置してあるセンサを、そのまま、別の信号判定に用いることもできるために、コストを削減することができるという効果が得られる。
また、航空機騒音が測定／分析対象であり、その予測確率が例えば３０〜７０％であったとき、その騒音が他の測定／分析対象（例えば、自動車騒音）に当てはまるのかについて、別の予測モデル式より算出した確率値との比較等を行うといったことが可能になる。
この例の場合は、自動車騒音を検出するセンサは、電界強度のセンサ等は含んでいないので、上述のように、信号強度の波形データのみを用いて判定することも可能である。【０１３０】
なお、他の種類の時系列データを用いて信号の判別をするという問題解決のために、本発明の予測モデルや出力値の算出の方法を用いることができる。
たとえば、下水道の水量の変化から、複数あるダムの放出タイミングを知るといった用途に使用することができる。
さらに、この信号の強度の経時変化に関するデータ、時系列データであれば、どのようなものでも用いることができる。たとえば、水量の変化のような環境データ、ゲノム塩基配列のＡＴ／ＧＣ含有量の変化やタンパク質の二次構造（αへリックス度）等の生物データ、在庫出荷量の変化や株価の変化のような経済的データ等も用いることができる。
その場合でも、「供試データ」と「既知データ」の時系列データを用いて、「未知データ」の主に種類や特徴を特定するような信号判定をすることができる。【０１３１】
また、本発明の第１または第２の実施の形態においては、ロジスティック回帰分析を用いる例について説明したが、これに限らず、各種のノンパラメトリック法や各種時系列解析手法等の統計手法を用いることができる。
さらに、パーセプトロンやニューラルネットやＳＶＭ（サポート・ベクター・マシン）等の人工知能的な手法を用いて、騒音判定を行うこともできる。
その場合は、異なる予測モデルと学習の手法を用いることができる。【０１３２】
たとえば、３層ニューラルネットを用いる場合には、上述の説明変数（ｘ０〜ｘｎ）の値をそれぞれ第１層に入力し、第２層の隠れレイヤーをいくつか用意し、第３層の出力レイヤーから出力するようにする。
この上で、各レイヤーからの入力に対し、例えば、シグモイド関数等で「発火」（次のニューロンに情報を伝播）させるような構造にすることができる。
出力レイヤーからの出力は０〜１の値になる。この出力に対して、バック・プロパゲーション（誤差逆伝達法）学習等の学習により、ニューロンの動作を最適化することができる。
この学習が終了した３層ニューラルネットに未知音源データを適用し、第３層の出力レイヤーから出力される出力値を用いて、騒音判定を行うことができる。【０１３３】
このニューラルネットからの出力値は、所定値（例えば、０．５）以上の場合は測定／分析対象、例えば、航空機の騒音等であると判定することができる。
このような出力値は、統計的な意味での確率値ではない。しかし、本発明においては、「確率値」とは、このような０〜１の値をとる出力値についても含むものとする。
なお、出力値が０〜１の間に収まらない手法を用いた場合には、未識別データを入力した際の出力値を０．０〜１．０で正規化して、この正規化した出力値の値により騒音判定を行う。【０１３４】
なお、上記実施の形態の構成及び動作は例であって、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更して実行することができることは言うまでもない。
【図面の簡単な説明】
【０１３５】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る騒音判定システムＸのシステム構成図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態に係るサーバ１００の制御ブロック図である。
【図３】本発明の第１の実施の形態に係る騒音判定の概略を示す概念図である。
【図４】本発明の第１の実施の形態に係る予測モデル作成のフローチャートである。
【図５】本発明の第１の実施の形態に係る供試データ群作成処理のフローチャートである。
【図６】本発明の第１の実施の形態に係るクラスタ分析処理の例を示す図である。
【図７】本発明の第１の実施の形態に係る航空機騒音の供試データ群の時系列データのグラフである。
【図８】本発明の第１の実施の形態に係る航空機騒音以外の供試データ群の時系列データのグラフである。
【図９】本発明の第１の実施の形態に係る予測モデル式作成処理のフローチャートである。
【図１０】本発明の第１の実施の形態に係るクラス分類ダミー変数化の概念図である。
【図１１】本発明の第１の実施の形態に係る確率値算出処理のフローチャートである。
【図１２】本発明の第１の実施の形態に係る測定分析結果例を示す表である。
【図１３】本発明の第２の実施の形態に係るサーバ１０１の制御ブロック図である。
【図１４】本発明の第２の実施の形態に係る予測モデル式群作成のフローチャートである。
【図１５】本発明の第２の実施の形態に係る確率値算出処理のフローチャートである。
【図１６】本発明の第２の実施の形態に係る誤識別率を示すグラフである。
【図１７】本発明の第２の実施の形態に係るＷＥＣＰＮＬの予測値と実測値の差を示すグラフである。
【図１８】本発明の第２の実施の形態に係る測定分析結果例を示す表である。
【図１９】本発明の第３の実施の形態に係るサーバ１０２の制御ブロック図である。
【図２０Ａ】本発明の第１〜３の実施の形態に係る各測定／分析対象のモデルに用いる既知データ又は未知データの種類を示す表（航空機騒音）である。
【図２０Ｂ】本発明の第１〜３の実施の形態に係る各測定／分析対象のモデルに用いる既知データ又は未知データの種類を示す表（道路交通騒音、道路交通新藤）である。
【図２０Ｃ】本発明の第１〜３の実施の形態に係る各測定／分析対象のモデルに用いる既知データ又は未知データの種類を示す表（鉄道騒音、鉄道振動）である。
【図２０Ｄ】本発明の第１〜３の実施の形態に係る各測定／分析対象のモデルに用いる既知データ又は未知データの種類を示す表（事業場・工事騒音、環境騒音、事業場・工事振動）である。
【符号の説明】
【０１３６】
５  ネットワーク
１１〜１５、２１〜２６  供試データ
１００、１０１、１０２  サーバ
１１０  入力部
１２０  記憶部
１３０  予測モデル式算出部
１４０  確率値算出部
１５０  制御部
１６０  出力部
１７０  データ統合部
１８０  複数測定／分析対象選択部
２００−１〜２００−ｎ  センサ
Ｘ  騒音判定システム
【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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【図１９】
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【図２０Ａ】
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【図２０Ｂ】
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【図２０Ｃ】
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【図２０Ｄ】
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【国際調査報告】
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