(57)【要約】【課題】通常の走行時の車内騒音を抑制して異音を精度良く検出するようにした異音検出装置および検出方法を提供する。【解決手段】検査対象と同種の対象において異音が発生しない状態の基準音を複数の周波数帯ごとの位相および振幅を有する基準音データとして記録し（Ｓ１０からＳ１４）、検査対象で発生した被検査音から複数の周波数帯ごとの位相および振幅を有する被検査音データを取得し（Ｓ１６からＳ２０）、複数の周波数帯と同一の周波数帯において被検査音データと基準音データとを比較し、被検査音データの位相を維持しつつ、被検査音データの振幅を基準音データの振幅に基づいて変更することで特徴音データを取得し（Ｓ２２からＳ２４）、取得された特徴音データに基づいて異音を検出する（Ｓ２６からＳ３２）。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査対象の異音を検出する異音検出装置において、  
前記検査対象と同種の対象において前記異音が発生しない状態の基準音を複数の周波数帯ごとの位相および振幅を有する基準音データとして記録する基準音データ記録部と、  
前記検査対象で発生した被検査音から前記複数の周波数帯ごとの位相および振幅を有する被検査音データを取得する被検査音データ取得部と、  
前記複数の周波数帯と同一の周波数帯において前記被検査音データと前記基準音データとを比較し、前記被検査音データの位相を維持しつつ、前記被検査音データの振幅を前記基準音データの振幅に基づいて変更することで特徴音データを取得する特徴音データ取得部と、  
前記取得された特徴音データに基づいて前記異音を検出する異音検出部と、  
を備えたことを特徴とする異音検出装置。
【請求項２】
前記異音検出部は前記特徴音データ取得部によって取得された特徴音データを特徴音の音信号に変換する変換部を備え、前記変換された特徴音の音信号に基づいて前記異音を検出することを特徴とする請求項１記載の異音検出装置。
【請求項３】
前記特徴音データ取得部は、前記被検査音データの振幅を前記被検査音データと前記基準音データの振幅との比に基づいて変更することで前記特徴音データを取得することを特徴とする請求項１または２記載の異音検出装置。
【請求項４】
前記異音検出部は、前記変換部によって変換された特徴音の音信号を機械学習する学習部を備えることを特徴とする請求項２または３記載の異音検出装置。
【請求項５】
検査対象の異音を検出する異音検出方法において、  
前記検査対象と同種の対象において前記異音が発生しない状態の基準音を複数の周波数帯ごとの位相および振幅を有する基準音データとして記録するステップと、  
前記検査対象で発生した被検査音から前記複数の周波数帯ごとの位相および振幅を有する被検査音データを取得するステップと、  
前記複数の周波数帯と同一の周波数帯において前記被検査音データと前記基準音データとを比較し、前記被検査音データの位相を維持しつつ、前記被検査音データの振幅を前記基準音データの振幅に基づいて変更することで特徴音データを取得するステップと、  
前記取得された特徴音データに基づいて前記異音を検出するステップと、
を備えることを特徴とする異音検出方法。
【請求項６】
前記異音検出ステップは前記特徴音データ取得ステップによって取得された特徴音データを特徴音の音信号に変換するステップを備え、前記変換された特徴音の音信号に基づいて前記異音を検出することを特徴とする請求項５記載の異音検出方法。
【請求項７】
前記特徴音データ取得ステップは、前記被検査音データの振幅を前記被検査音データと前記基準音データの振幅との比に基づいて変更することで前記特徴音データを取得することを特徴とする請求項５または６記載の異音検出方法。
【請求項８】
前記異音検出ステップは、前記変換ステップによって変換された特徴音の音信号を機械学習するステップを備えることを特徴とする請求項６または７記載の異音検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は異音検出装置および検出方法に関し、より詳しくは完成時の車両を検査対象としてその異音を検出する装置および方法に関する。  
【背景技術】
【０００２】
完成時の車両の異音は通例検査員が運転してベルジャン（石畳）路などの悪路を走行し、車体を強制的に振動させたときに通常の走行時の車内騒音以外の異音が生じるか否かを聴取することで検出（検査）している。  
【０００３】
ここで、「異音」は、上記したように、通常の走行時の車内騒音、即ち、エンジン音、風切り音、ロードノイズなどの走行時の車内騒音以外の、落下ボルトなどの転がり音や、きしみ音、未結合コネクタの振動音など、適切に製造されていれば本来生じる筈がない雑音を意味する。
【０００４】
このような検査員が介在する試験は検査員の聴力のばらつきの影響を受けると共に、人的な工数も大きいことから、人手を介さずに異音を自動的に検出する技術が提案されており、その例として例えば特許文献１記載の技術を挙げることができる。
【０００５】
特許文献１記載の技術は、検査対象の車両から取得した車内音について周波数帯域ごとに平均化して得た音圧レベルからなる基準値が一定の閾値を超える突発音が生じた場合、その音圧レベルを抽出して特徴量を算出し、算出された特徴量が予め定められた何等かの異音に対応するとき、異音が検出されたと判定している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１２−２４２２１４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
特許文献１は上記のように構成することで異音を自動的に検出しているが、ＦＦＴ処理による時間平均の影響によって突発音の箇所も平滑化されてロードノイズなどとの差が出難くなると共に、ＦＦＴデータ同士の差分では位相が保持されず、精度の良い異音検出が困難であった。
【０００８】
従って、この発明の課題は上記した不都合を解消し、通常の走行時の車内騒音を抑制して異音を精度良く検出するようにした異音検出装置および検出方法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】
【０００９】
上記した課題を達成するため、この発明は、検査対象の異音を検出する異音検出装置において、前記検査対象と同種の対象において前記異音が発生しない状態の基準音を複数の周波数帯ごとの位相および振幅を有する基準音データとして記録する基準音データ記録部と、前記検査対象で発生した被検査音から前記複数の周波数帯ごとの位相および振幅を有する被検査音データを取得する被検査音データ取得部と、前記複数の周波数帯と同一の周波数帯において前記被検査音データと前記基準音データとを比較し、前記被検査音データの位相を維持しつつ、前記被検査音データの振幅を前記基準音データの振幅に基づいて変更することで特徴音データを取得する特徴音データ取得部と、前記取得された特徴音データに基づいて前記異音を検出する異音検出部とを備える如く構成した。    
【００１０】
また、上記した課題を達成するため、この発明は、検査対象の異音を検出する異音検出方法において、前記検査対象と同種の対象において前記異音が発生しない状態の基準音を複数の周波数帯ごとの位相および振幅を有する基準音データとして記録するステップと、前記検査対象で発生した被検査音から前記複数の周波数帯ごとの位相および振幅を有する被検査音データを取得するステップと、前記複数の周波数帯と同一の周波数帯において前記被検査音データと前記基準音データとを比較し、前記被検査音データの位相を維持しつつ、前記被検査音データの振幅を前記基準音データの振幅に基づいて変更することで特徴音データを取得するステップと、前記取得された特徴音データに基づいて前記異音を検出するステップとを備える如く構成した。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】この発明の実施形態に係る異音検出装置を全体的に示す概略図である。
【図２】図１の異音検出装置の動作を示すフロー・チャートである。
【図３】図１の異音検出装置が検出しようとする異音を示す説明図である。
【図４】図３に示した異音のうちのフレーム上落下ボルトについての正常車両と異音車両の時間―音圧測定データなどを示す説明図である。
【図５】悪路走行中の走行音（車内騒音）を示す説明図である。
【図６】異音検出で用いられるＦＦＴの変換式と、位相・振幅の説明と、ある振幅と位相のときの複素数表現値を示す説明図である。
【図７】正常車両と異音車両の時系列データと、ＦＦＴマップと、複素数表現値とを対比して示す説明図である。
【図８】図７の一部を抜き出して示す説明図である。
【図９】この実施形態に係る差分の求め方を示す説明図である。
【図１０】図２の被検査音データなどを示す説明図である。
【図１１】図２の特徴音データなどを示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、添付図面に即してこの発明の実施形態に係る異音検出装置および検出方法を実施するための形態を説明する。  
【００１３】
図１はこの実施形態に係る異音検出装置を全体的に示す概略図である。  
【００１４】
図示の如く、異音検出装置は、検査対象である車両１０、より具体的には製造工場で完成された直後の車両１０の車室内に配置された４個のマイクロフォン１２と、マイクロフォン１２から出力される４個の音信号をそれぞれＡ／Ｄ変換してデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換回路１４と、Ａ／Ｄ変換回路１４の出力が入力される電子制御ユニット（Electronic Control Unit。以下［ＥＣＵ］という）１６とを備える。  
【００１５】
この実施形態においては、検査員が車両１０を運転してベルジャン（石畳）路などの悪路２０を含む所定の走行路２２を走行し、車体を強制的に振動させたときに生じる車内騒音をマイクロフォン１２で収録し、Ａ／Ｄ変換してＥＣＵ１６に入力された音データから通常の走行時の車内騒音以外の異音が生じるか否かを自動的に検出（検査）する。尚、図１において「異音発生箇所」は例示である。  
【００１６】
尚、異音検出に際しては車体を強制的に振動させれば足ることから、検査員による実際の走行に代え、車両１０を加振装置によって振動させて行っても良い。  
【００１７】
Ａ／Ｄ変換回路１４とＥＣＵ１６は、車両１０の車室内などの適宜位置に配置される。ＥＣＵ１６は少なくとも１個のプロセッサ（ＣＰＵ）１６ａと、ＲＯＭ，ＲＡＭなどのメモリ１６ｂを備えるマイクロコンピュータから構成される。  
【００１８】
図１に示す如く、プロセッサ１６ａはメモリ１６ｂに格納されたプログラムに従って動作し、基準音データ記録部１６ａ１と、被検査音データ取得部１６ａ２と、特徴音データ取得部１６ａ３と、異音検出部１６ａ４として機能するように構成される。  
【００１９】
基準音データ記録部１６ａ１は、検査対象（車両１０）と同種の対象（同様に車両１０）において事前に収録された異音が発生しない状態の基準音を複数の周波数帯ごとの位相および振幅を有する基準音データとして記録する。  
【００２０】
ここで、「複数の周波数帯ごとの位相および振幅を有するデータ」は、ＦＦＴ（高速フーリエ変換データ）あるいはＳＴＦＴ（短時間フーリエ変換データ）を意味する。  
【００２１】
被検査音データ取得部１６ａ２は、検査対象（車両１０）で走行路２２を走行中に発生した被検査音（車内騒音）から同様に複数の周波数帯ごとの位相および振幅を有する被検査音データを取得する。  
【００２２】
特徴音データ取得部１６ａ３は、同様に複数の周波数帯と同一の周波数帯において被検査音データと基準音データとを比較し、被検査音データの位相を維持しつつ、被検査音データの振幅を基準音データの振幅に基づいて変更、より具体的に被検査音データの振幅を被検査音データと基準音データの振幅との比に基づいて変更することで特徴音データを取得する。  
【００２３】
異音検出部１６ａ４は、取得された特徴音データに基づいて異音を検出する。異音検出部１６ａ４は特徴音データ取得部１６ａ３によって取得された特徴音データを特徴音の音信号に変換する変換部１６ａ４１と、変換部１６ａ４１によって変換された特徴音の音信号を機械学習する学習部１６ａ４２を備える。
【００２４】
図２は、この実施形態に係る異音検出装置の動作、即ち、ＥＣＵ１６の動作を示すフロー・チャートである。
【００２５】
同図の説明に入る前に図３以降を参照して異音を説明する。  
【００２６】
「異音」は、前に述べたように、通常の走行時の車内騒音、即ち、エンジン音、風切り音、ロードノイズなどの走行時の車内騒音以外の、落下ボルトなどの転がり音や、きしみ音、未結合コネクタの振動音など、適切に製造されていれば本来生じる筈がない多種多様の雑音を意味する。
【００２７】
このように異音は多種多様の原因により生じる。図３は４種の異音の測定データである。そのうち、１番上はフレーム上の落下ボルトの転がり音、２番目は樹脂材上の落下ボルトの転がり音、３番目はコネクタの結合もれによる振動音、４番目は車体などのきしみ音からなる異音を例にとってそれらの周波数―スペクトル特性を示す測定データである。図中、実線が基準音（正常車両走行音）を、破線が異音（異音車両走行音。スパイク；異音成分）を示す。
【００２８】
図示の如く、これらの異音は特定のピークを持たず、種類によって波形が異なり、特定のアルゴリズムで検出するのは困難である。
【００２９】
図４は図３に示した異音のうちのフレーム上落下ボルト（１番上）についての正常車両と異音車両の時間―音圧測定データとその時間―周波数のＦＦＴ（マップ）データを示す説明図である。ＦＦＴ（マップ）データは点がスペクトルを示し、ロードノイズは低周波数領域の全体に渡っており、正常車両、異音車両ともロードノイズのエネルギが大きいことを示している。異音車両のＦＦＴ（マップ）データで周波数軸方向に点が複数の筋状になっている箇所が異音の発生している箇所であり、低周波域のロードノイズのエネルギに対し異音のエネルギが相対的に小さいことを示している。  
【００３０】
図５は図３のフレーム上の落下ボルトの周波数―スペクトル特性図であるが、図５に示す如く、正常車両走行音と異常車両走行音は異音が発生している周波数以外は重なっており、前述したＦＦＴの特性上異音箇所も平滑化され、正常車両走行音と異音車両走行音との差が判別し辛いことを示している。  
【００３１】
このように、異音の検出に際しては、正常車両でも生じるロードノイズなどの雑音を抑制する必要がある。そこで、この実施形態においては、異音の検出に不要な雑音を可能な限り抑制して異音の検出精度を向上させるように構成した。  
【００３２】
以下、図２に戻って実施形態に係る異音検出装置の動作を説明する。  
【００３３】
まず、Ｓ１０において所定時間（例えば約３０［s］（秒））に亘って事前に収録（記録）しておいた検査対象の車両１０のうちの異音が発生しないことが確認されている正常車両の走行音（基準音。符号ａで示す）をメモリ１６ｂのＲＯＭから読み出し、Ｓ１２に進み、読み出した収録音を２[s]ごとのフレームに分割し、Ｓ１４に進み、分割した収録音をフレームごとにＦＦＴデータに変換してメモリ１６ｃのＲＡＭのデータベースに格納する（Ｓ：処理ステップ）。  
【００３４】
他方、Ｓ１６において検査員が検査対象（車両１０）を、走行路２２を走行させたときの検査走行音（被検査音。符号ａで示す走行音と同種）を前記所定時間と同じ時間に亘って収録（取得）する。次いでＳ１８に進み、収録された検査走行音を符号ｂで示すように同様に２[ｓ]ごとのフレームに分割し、Ｓ２０に進み、フレームごとに符号ｃで示すＦＦＴデータに変換する。  
【００３５】
次いでＳ２２に進み、基準音（正常車両走行音）ＦＦＴデータとの差分比較に応じたフィルタを作成（フィルタリング）し、Ｓ２４に進み、符号ｄで示すようにＦＦＴデータの領域で周波数ごとに振幅加工して特徴音データを取得する。  
【００３６】
次いでＳ２６に進み、逆ＦＦＴを行って特徴音データから特徴音を復元する。即ち、公知のフーリエ逆変換の式を用いてＦＦＴデータを元の時系列信号（音信号。符号ｅで示す）に復元する。この場合、逆変換で得られる信号は異音検出に不要かつ邪魔な雑音が抑制されていることから、正確には元の時系列信号に類似する信号を新たに生成することに相当する。  
【００３７】
次いでＳ２８に進み、得られた元の時系列信号をハイパスフィルタにかけて低周波成分を除去してノイズを更に削減する。尚、Ｓ２８の処理は必須ではなく、除去しても良い。さらにはハイパスフィルタに代え、ローパスフィルタ、バンドパスフィルタを適宜用いても良い。  
【００３８】
次いでＳ３０に進み、公知のＭＦＣＣ（Mel Frequency Cepstral Coefficient。メル周波数ケプストラム）分析を行って得られた音信号から異音の分類に必要な特徴量を抽出する。Ｓ２６で逆ＦＦＴを行うのは、ＭＦＣＣもＦＦＴと同様な周波数解析のためである。尚、ＭＦＣＣに代えて、他の分析手法を用いても良い。
【００３９】
次いでＳ３２に進み、ディープラーニングなどの機械学習を行って異音を検出（異音の有無を判定）する。
【００４０】
図６以降を参照して上記の処理を説明する。  
【００４１】
図６はＦＦＴの変換式と、位相・振幅の説明と、ある振幅と位相（例えば振幅１０で位相５５°）のときの複素数表現値を示す説明図である。ＦＦＴの変換式は、時系列データを様々な周波数の正弦波に分解する式である。  
【００４２】
図７は正常車両と異音車両の時系列データと、ＦＦＴマップと、複素数表現値とを対比して示す説明図である。図７でフレームに付記されるｎ（ｎ＝１，２・・・Ｎ）はフレームの順番を示す。ＦＦＴはそのフレーム（２[s]）ごとに行われる。図８は図７の一部を抜き出して示す説明図である。図９はこの実施形態に係る差分の求め方を示す説明図である。  
【００４３】
先に述べた如く、異音の検出精度を向上させるには正常車両でも生じる雑音を可能な限り抑制する必要がある。発明者は知見を重ねた結果、正常車両のデータ（基準音データ）と異音車両のデータ（被検査音データ）において異音成分の見られるフレームで適正に両者の差分を取れば雑音を効果的に抑制できると考えてこの発明を案出した。
【００４４】
例えば、図７と図８に示す如く、フレーム２で異音成分が見られたとする。その場合、図９に丸付き数字１で示す如く、振幅情報のみ利用した場合、差分は取れるが、位相情報を捨ててしまうため、雑音を効果的に抑制することができない。  
【００４５】
また、図９に丸付き数字２で示す如く、単純差分を用いた場合、右側の複素平面に示すように位相のずれをキャンセルできず、雑音を効果的に抑制できず、特徴音の音質が変化してしまう。  
【００４６】
そこで、この実施形態では、図９に丸付き数字３で示す如く、被検査音データ（異音車両）の位相を維持しつつ、被検査音データの振幅を、基準音データ（正常車両）との差分に応じて縮小させる、換言すれば基準音データの振幅に基づいて変更するように構成した。より具体的には、被検査音データの振幅を被検査音データの振幅と基準音データの振幅との差分と被検査音データの振幅との比に基づいて変更するように構成した。  
【００４７】
これにより右側の複素平面に示すように、位相情報を変えないため、復元される特徴音の音質を変化させることがないので、雑音を効果的に抑制することができる。即ち、特徴音から雑音成分を除去できるので、雑音を効果的に抑制することができ、雑音の中からでも異音を効果的に検出することができる。
【００４８】
この実施形態にあっては、各フレームの周波数成分のそれぞれごとに、被検査音データ（異音車両）の位相を維持したまま、基準音データ（正常車両）との差分に応じて縮小させることとする。尚、低周波数（例えば５００［Hz］以下）はエンジン音などが殆どを占めるので、省略しても良い。
【００４９】
図１０に元の被検査音データ（元のデータ）と上記した処理で得られる異音成分が強調された特徴音データを示す。元の検査音データでは雑音（ロードノイズ成分）が大きかったが、上記した処理で得られる特徴音データではそれが削減されているのが見て取れよう。  
【００５０】
図１１に図２の被検査音データなどを周波数―スペクトルで示す。図中、実線が被検査音ＦＦＴデータを、破線が基準音ＦＦＴデータを、一点鎖線が特徴音データを示す。  
【００５１】
再び、図２フロー・チャートの説明に戻ると、Ｓ２８で図１１の特徴音データにハイパスフィルタ処理がなされ、Ｓ３０でＭＦＣＣ分析処理され、Ｓ３２においてＭＦＣＣ分析処理された特徴音データに基づいてディープラーニングなどの機械学習を行って異音が
検出される。  
【００５２】
尚、異音の検出（異音の有無を判定）する手法はそれに止まるものではなく、図１１を参照して述べた基準音データと比較しても良く、あるいはそれに加え、特徴音データ（あるいは復元された特徴音）を異音が検出された度にデータベースに順次格納しておき、収録される被検査音データを格納される特徴音データ（あるいは特徴音）と比較し、同一または類似するとき、異音ありと判定するようにしても良い。
【００５３】
上記した如く、この実施形態は、検査対象（車両１０）の異音を検出する異音検出装置（あるいは異音検出方法）において、（前記異音検出装置が）、前記検査対象と同種の対象（車両１０）において前記異音が発生しない状態の基準音を複数の周波数帯ごとの位相および振幅を有する基準音データとして記録する基準音データ記録部（１６ａ１）あるいは基準音データ記録ステップ（Ｓ１０からＳ１４）と、前記検査対象で発生した被検査音から前記複数の周波数帯ごとの位相および振幅を有する被検査音データを取得する被検査音データ取得部（１６ａ２）あるいは被検査音データ取得ステップ（Ｓ１６からＳ２０）と、前記複数の周波数帯と同一の周波数帯において前記被検査音データと前記基準音データとを比較し、前記被検査音データの位相を維持しつつ、前記被検査音データの振幅を前記基準音データの振幅に基づいて変更することで特徴音データを取得する特徴音データ取得部（１６ａ３）あるいは特徴音データ取得ステップ（Ｓ２２からＳ２４）と、前記取得された特徴音データに基づいて前記異音を検出する異音検出部（１６ａ４）あるいは異音検出ステップ（Ｓ２６からＳ３２）とを備える如く構成した。  
【００５４】
このように複数の周波数帯と同一の周波数帯において被検査音データと基準音データとを比較し、被検査音データの位相を維持しつつ、被検査音データの振幅を基準音データの振幅に基づいて変更して特徴音データを取得すると共に、取得された特徴音データに基づいて異音を検出する如く構成したので、特徴音から雑音成分を除去できることから、雑音を効果的に抑制することができ、通常の走行時の車内騒音の中からでも異音を精度良く検出することができる。
【００５５】
また、前記異音検出部（１６ａ４）あるいは異音検出ステップ（Ｓ２４からＳ３０）は前記特徴音データ取得部（１６ａ３）によって取得された特徴音データを特徴音の音信号に変換する変換部（１６ａ４１）あるいは変換ステップ（Ｓ２６からＳ３２）を備え、前記変換された特徴音の音信号に基づいて前記異音を検出する如く構成したので、上記した効果に加え、特徴音にＭＦＣＣ分析処理を行うことができ、異音を一層精度良く検出することができる。
【００５６】
また、前記特徴音データ取得部（１６ａ３）あるいは特徴音データ取得ステップ（Ｓ２２からＳ２４）は、前記被検査音データの振幅を前記被検査音データと前記基準音データの振幅との比に基づいて変更することで前記特徴音データを取得する如く構成したので、上記した効果に加え、異音を一層精度良く検出することができる。
【００５７】
また、前記異音検出部（１６ａ４）あるいは特徴音検出ステップ（Ｓ２６からＳ３２）は、前記変換部（１６ａ４１）あるいは変換ステップ（Ｓ２６からＳ３２）によって変換された特徴音の音信号を機械学習する学習部（１６ａ４２，Ｓ３２）を備える如く構成したので、上記した効果に加え、ディープラーニングなどの機械学習によることで、異音を一層精度良く検出することができる。
【００５８】
また、前記異音検出装置は少なくとも１個のプロセッサ（ＣＰＵ）１６ａと、ＲＯＭ，ＲＡＭなどからなるメモリ１６ｂを備えるマイクロコンピュータから構成される電子制御ユニット（ＥＣＵ）を備え、プロセッサ１６ａはメモリ１６ｂに格納されたプログラムに従い、前記検査対象と同種の対象（車両１０）において前記異音が発生しない状態の基準音を複数の周波数帯ごとの位相および振幅を有する基準音データとして記録し（Ｓ１０からＳ１４）、前記検査対象で発生した被検査音から前記複数の周波数帯ごとの位相および振幅を有する被検査音データを取得し（Ｓ１６からＳ２０）、前記複数の周波数帯と同一の周波数帯において前記被検査音データと前記基準音データとを比較し、前記被検査音データの位相を維持しつつ、前記被検査音データの振幅を前記基準音データの振幅に基づいて変更することで特徴音データを取得し（Ｓ２２からＳ２４）、前記取得された特徴音データに基づいて前記異音を検出する（Ｓ２６からＳ３２）如く構成した。  
【００５９】
尚、上記において時間周波数特性データとしてＦＦＴを用いたが、それに限られるものではなく、ウェーブレット変換などを用いても良い。また、図１に示したマイクロフォン１２の個数も図示例に限られるものではない。
【符号の説明】
【００６０】
１０  車両、１２  マイクロフォン、１４  Ａ／Ｄ変換回路、１６  電子制御ユニット、１６ａ  プロセッサ、１６ａ１  基準音データ記録部、１６ａ２  被検査音データ取得部、１６ａ３  特徴音データ取得部、１６ａ４  異音検出部、１６ａ４１  変換部、１６ａ４２  学習部、１６ｂ  メモリ、２０  ベルジャン路、２２  走行路
【図１】
2019164106.tif 000003
【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】
2019164106.tif 000011
【図１０】
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【図１１】
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