(57)【要約】【課題】音源の直接波を観測できない場所にマイクを配置する場合にも、故障予測/診断に最適なマイク位置を決定すること。【解決手段】マイク位置決定装置は、機構が具備する音源と、音源の直接波を集音する第１マイクと、第１マイクで集音された音源の直接波を学習する第１モジュールと、移動可能に構成され、音源の間接波を集音する第２マイクと、機構の故障予測及び故障診断に最適な第２マイクのマイク位置である最適マイク位置を決定する第２モジュールと、を備える。第２モジュールは、第２マイクのマイク位置を走査し、第２マイクの各マイク位置において、第２マイクで集音された音源の間接波を第１モジュールで学習された音源の直接波と比較し、直接波に最も類似する間接波が集音された第２マイクのマイク位置を探索し、探索したマイク位置を最適マイク位置に決定する。【選択図】図１
2019097100.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
機構が具備する音源と、
前記音源の直接波を集音する第１マイクと、
前記第１マイクで集音された前記音源の直接波を学習する第１モジュールと、
移動可能に構成され、前記音源の間接波を集音する第２マイクと、
前記機構の故障予測及び故障診断に最適な前記第２マイクのマイク位置である最適マイク位置を決定する第２モジュールと、を備え、
前記第２モジュールは、
前記機構の故障予測及び故障診断に最適な前記第２マイクの前記最適マイク位置を決定する場合、
前記第２マイクのマイク位置を走査し、前記第２マイクの各マイク位置において、前記第２マイクで集音された前記音源の間接波を前記第１モジュールで学習された前記音源の直接波と比較し、
前記音源の直接波に最も類似する間接波が集音された前記第２マイクのマイク位置を探索し、探索したマイク位置を前記最適マイク位置に決定する、
マイク位置決定装置。
【請求項２】
前記第１モジュールは、
前記第１マイクで集音された前記音源の直接波のオートエンコーダ特徴モデルを学習するオートエンコーダ学習部を備え、
前記第２モジュールは、
前記第１モジュールで学習された前記音源の直接波のオートエンコーダ特徴モデルに基づいて、前記第２マイクで集音された前記音源の間接波の想起処理を行うオートエンコーダ想起部を備え、
前記機構の故障予測及び故障診断に最適な前記第２マイクの前記最適マイク位置を決定する場合、
前記第２マイクのマイク位置を走査し、前記第２マイクの各マイク位置において、前記オートエンコーダ想起部の入力と出力との差分を二乗平均してベクトル差分を算出し、
前記音源の直接波に最も類似する間接波が集音された前記第２マイクのマイク位置として、前記ベクトル差分が最小となるマイク位置を探索する、
請求項１に記載のマイク位置決定装置。
【請求項３】
前記第１モジュールは、
前記第１マイクで集音された前記音源の直接波を周波数変換して、前記音源の直接波のスペクトルを取得し、取得した前記音源の直接波のスペクトルを前記オートエンコーダ学習部に出力する第１データ加工部をさらに備え、
前記第２モジュールは、
前記第２マイクで集音された前記音源の間接波を周波数変換して、前記音源の間接波のスペクトルを取得し、取得した前記音源の間接波のスペクトルを前記オートエンコーダ想起部に出力する第２データ加工部をさらに備える、
請求項２に記載のマイク位置決定装置。
【請求項４】
前記第２モジュールは、
前記第２マイクで集音された前記音源の間接波に基づいて、前記機構の故障予測及び故障診断を実行する第３モジュールに接続されており、
前記第３モジュールで前記機構の故障予測及び故障診断を実行する場合、
前記第２マイクのマイク位置を、前記決定した前記最適マイク位置に変更し、
前記音源の間接波のスペクトルの出力先を、前記オートエンコーダ想起部から前記第３モジュールに切り替える、
請求項３に記載のマイク位置決定装置。
【請求項５】
複数の前記機構がそれぞれ具備する複数の前記音源を備え、
前記第１モジュールは、
前記複数の機構のうちの一の機構の故障予測及び故障診断に最適な前記第２マイクの前記最適マイク位置を決定する場合、
前記複数の音源のうちの前記一の機構が具備する一の音源以外の音源を遮音材で覆った状態で、前記第１マイクで集音された前記一の音源の直接波のオートエンコーダ特徴モデルを学習し、
前記第２モジュールは、
前記一の機構の故障予測及び故障診断に最適な前記第２マイクの前記最適マイク位置を決定する場合、
前記一の音源以外の音源を遮音材で覆った状態で、前記第２マイクのマイク位置を走査し、前記第２マイクの各マイク位置において、前記ベクトル差分を算出し、
前記ベクトル差分が最小となる前記第２マイクのマイク位置を探索し、探索したマイク位置を、前記一の機構の故障予測及び故障診断に最適な前記最適マイク位置に決定する、
請求項４に記載のマイク位置決定装置。
【請求項６】
前記第２モジュールは、
前記一の機構の故障予測及び故障診断に最適な前記第２マイクの前記最適マイク位置において、前記一の音源を遮音材で覆った状態で、前記第２マイクで集音された前記一の音源以外の音源の間接波のスペクトルを予め取得しておき、
前記第３モジュールで前記一の機構の故障予測及び故障診断を実行する場合、
前記一の機構の故障予測及び故障診断に最適な前記第２マイクの前記最適マイク位置において、前記第２マイクで集音された前記複数の音源の間接波のスペクトルを取得し、前記取得した前記複数の音源の間接波のスペクトルから、予め取得した前記一の音源以外の音源の間接波のスペクトルを減算することで、前記一の音源の間接波のスペクトルを算出し、算出した前記一の音源の間接波のスペクトルを、前記第３モジュールに出力する、
請求項５に記載のマイク位置決定装置。
【請求項７】
前記第２モジュールは、
前記第３モジュールで前記機構の故障を検出した場合、前記音源の間接波のスペクトルの出力先を、前記第３モジュールから前記オートエンコーダ想起部に切り替え、前記機構の故障予測及び故障診断に最適な前記第２マイクの前記最適マイク位置を再決定する、
請求項４に記載のマイク位置決定装置。
【請求項８】
前記第２モジュールは、
前記機構の故障予測及び故障診断に最適な前記第２マイクの前記最適マイク位置を再決定する場合、
前記第２マイクのマイク位置を走査し、前記第２マイクの各マイク位置において、前記ベクトル差分を算出し、
前記ベクトル差分が最大となる前記第２マイクのマイク位置を探索し、探索したマイク位置を前記最適マイク位置に再決定する、
請求項７に記載のマイク位置決定装置。
【請求項９】
前記第２モジュールは、
前記第３モジュールで前記機構の故障予測及び故障診断を再開する場合、
前記第２マイクのマイク位置を、前記再決定した前記最適マイク位置に変更し、
前記音源の間接波のスペクトルの出力先を、前記オートエンコーダ想起部から前記第３モジュールに切り替える、
請求項８に記載のマイク位置決定装置。
【請求項１０】
前記第２モジュールは、
前記第２マイクの移動方向として複数の移動方向が予め設定されており、
前記機構の故障予測及び故障診断に最適な前記第２マイクの前記最適マイク位置を決定する場合、
前記第２マイクを現在のマイク位置から前記複数の移動方向のそれぞれに移動させ、前記複数の移動方向にそれぞれ移動させた前記第２マイクの各マイク位置において、前記ベクトル差分を算出し、前記算出した前記ベクトル差分の中に、現在のマイク位置で算出した前記ベクトル差分よりも小さいものがあれば、前記第２マイクを現在のマイク位置から該当するベクトル差分が算出された移動方向に移動させる処理を繰り返し行う、
請求項３に記載のマイク位置決定装置。
【請求項１１】
前記第２モジュールは、
前記機構の故障予測及び故障診断に最適な前記第２マイクの前記最適マイク位置を決定する場合、
前記複数の移動方向にそれぞれ移動させた前記第２マイクの各マイク位置にて算出した前記ベクトル差分の中に、現在のマイク位置で算出した前記ベクトル差分よりも小さいものがなければ、前記処理を終了し、前記第２マイクの現在のマイク位置を前記最適マイク位置に決定する、
請求項１０に記載のマイク位置決定装置。
【請求項１２】
前記オートエンコーダ学習部は、
前記第１マイクで集音された前記音源の直接波のスペクトルを、前記オートエンコーダ学習部が具備するオートエンコーダのネットワークの入力層と出力層とに入力し、
前記オートエンコーダ学習部が具備するオートエンコーダのネットワークの入力層、中間層、出力層の各層間の重みを学習することで、直接波のオートエンコーダ特徴モデルを学習し、
前記オートエンコーダ想起部は、
前記オートエンコーダ想起部が具備するオートエンコーダのネットワークの入力層、中間層、出力層の各層間の重みが、前記第１モジュールで学習された直接波のオートエンコーダ特徴モデルと同じ重みに設定されており、
前記第２マイクで集音された前記音源の間接波のスペクトルを、前記オートエンコーダ想起部が具備するオートエンコーダのネットワークの入力層に入力し、出力層から出力する、
請求項３に記載のマイク位置決定装置。
【請求項１３】
機構が具備する音源と、
前記音源の直接波を集音する第１マイクと、
前記第１マイクで集音された前記音源の直接波を入力する第１マイクインターフェースと、
移動可能に構成され、前記音源の間接波を集音する第２マイクと、
前記第２マイクで集音された前記音源の間接波を入力する第２マイクインターフェースと、
第１メモリと、
前記第１メモリに記憶されたプログラムを実行する第１プロセッサと、
第２メモリと、
前記第２メモリに記憶されたプログラムを実行する第２プロセッサと、を備え、
前記第１プロセッサは、
前記第１マイクインターフェースから入力された前記音源の直接波を学習し、
前記第２プロセッサは、
前記第２マイクのマイク位置を走査し、前記第２マイクの各マイク位置において、前記第２マイクインターフェースから入力された前記音源の間接波を、前記第１プロセッサで学習された前記音源の直接波と比較し、
前記音源の直接波に最も類似する間接波が集音された前記第２マイクのマイク位置を探索し、探索したマイク位置を、前記機構の故障予測及び故障診断に最適な前記第２マイクのマイク位置である最適マイク位置に決定する、
マイク位置決定装置。
【請求項１４】
第１及び第２ＮＮ（Neural Network）アクセラレータをさらに備え、
前記第１プロセッサは、
前記第１ＮＮアクセラレータを用いて、前記第１マイクで集音された前記音源の直接波のオートエンコーダ特徴モデルを学習し、
前記第２プロセッサは、
前記第２ＮＮアクセラレータを用いて、前記第１プロセッサで学習された前記音源の直接波のオートエンコーダ特徴モデルに基づいて、前記第２マイクで集音された前記音源の間接波の想起処理を行い、
前記機構の故障予測及び故障診断に最適な前記第２マイクの前記最適マイク位置を決定する場合、
前記第２マイクのマイク位置を走査し、前記第２マイクの各マイク位置において、前記想起処理の処理前後のデータの差分を二乗平均してベクトル差分を算出し、
前記音源の直接波に最も類似する間接波が集音された前記第２マイクのマイク位置として、前記ベクトル差分が最小となるマイク位置を探索する、
請求項１３に記載のマイク位置決定装置。
【請求項１５】
マイク位置決定装置によるマイク位置決定方法であって、
前記マイク位置決定装置は、
機構が具備する音源と、
前記音源の直接波を集音する第１マイクと、
移動可能に構成され、前記音源の間接波を集音する第２マイクと、を備えており、
前記マイク位置決定方法は、
前記第１マイクで集音された前記音源の直接波を学習する学習ステップと、
前記第２マイクのマイク位置を走査し、前記第２マイクの各マイク位置において、前記第２マイクで集音された前記音源の間接波を前記学習ステップで学習された前記音源の直接波と比較する走査ステップと、
前記音源の直接波に最も類似する間接波が集音された前記第２マイクのマイク位置を探索し、探索したマイク位置を、前記機構の故障予測及び故障診断に最適な前記第２マイクのマイク位置である最適マイク位置に決定する決定ステップと、を含む、
マイク位置決定方法。
【請求項１６】
前記学習ステップでは、
前記第１マイクで集音された前記音源の直接波のオートエンコーダ特徴モデルをオートエンコーダ学習部にて学習し、
前記機構の故障予測及び故障診断に最適な前記第２マイクの前記最適マイク位置を決定する場合、
前記走査ステップでは、
前記第２マイクのマイク位置を走査し、前記第２マイクの各マイク位置において、前記学習ステップで学習された前記音源の直接波のオートエンコーダ特徴モデルに基づいて、前記第２マイクで集音された前記音源の間接波の想起処理をオートエンコーダ想起部にて行い、前記オートエンコーダ想起部の入力と出力との差分を二乗平均してベクトル差分を算出し、
前記決定ステップでは、
前記音源の直接波に最も類似する間接波が集音された前記第２マイクのマイク位置として、前記ベクトル差分が最小となるマイク位置を探索する、
請求項１５に記載のマイク位置決定方法。
【請求項１７】
前記学習ステップでは、
前記第１マイクで集音された前記音源の直接波を周波数変換して、前記音源の直接波のスペクトルを取得し、取得した前記音源の直接波のスペクトルに基づいて、前記オートエンコーダ学習部にて前記音源の直接波のオートエンコーダ特徴モデルを学習し、
前記走査ステップでは、
前記第２マイクで集音された前記音源の間接波を周波数変換して、前記音源の間接波のスペクトルを取得し、取得した前記音源の間接波のスペクトルに基づいて、前記オートエンコーダ想起部にて前記想起処理を行う、
請求項１６に記載のマイク位置決定方法。
【請求項１８】
前記マイク位置決定装置は、
前記第２マイクで集音された前記音源の間接波に基づいて、前記機構の故障予測及び故障診断を実行するモジュールに接続されており、
前記マイク位置決定方法は、
前記モジュールで前記機構の故障予測及び故障診断を実行する場合、
前記第２マイクのマイク位置を、前記決定した前記最適マイク位置に変更するステップと、
前記音源の間接波のスペクトルの出力先を、前記オートエンコーダ想起部から前記モジュールに切り替えるステップと、を含む、
請求項１７に記載のマイク位置決定方法。
【請求項１９】
前記マイク位置決定装置は、
複数の前記機構がそれぞれ具備する複数の前記音源を備えており、
前記マイク位置決定方法は、
前記複数の機構のうちの一の機構の故障予測及び故障診断に最適な前記第２マイクの前記最適マイク位置を決定する場合、
前記複数の音源のうちの前記一の機構が具備する一の音源以外の音源を遮音材で覆った状態で、前記第１マイクで集音された前記一の音源の直接波のオートエンコーダ特徴モデルを学習するステップと、
前記一の音源以外の音源を遮音材で覆った状態で、前記第２マイクのマイク位置を走査し、前記第２マイクの各マイク位置において、前記ベクトル差分を算出するステップと、
前記ベクトル差分が最小となる前記第２マイクのマイク位置を探索し、探索したマイク位置を、前記一の機構の故障予測及び故障診断に最適な前記最適マイク位置に決定するステップと、を含む、
請求項１８に記載のマイク位置決定方法。
【請求項２０】
前記マイク位置決定方法は、
前記一の機構の故障予測及び故障診断に最適な前記第２マイクの前記最適マイク位置において、前記一の音源を遮音材で覆った状態で、前記第２マイクで集音された前記一の音源以外の音源の間接波のスペクトルを予め取得しておくステップと、
前記モジュールで前記一の機構の故障予測及び故障診断を実行する場合、
前記一の機構の故障予測及び故障診断に最適な前記第２マイクの前記最適マイク位置において、前記第２マイクで集音された前記複数の音源の間接波のスペクトルを取得し、前記取得した前記複数の音源の間接波のスペクトルから、予め取得した前記一の音源以外の音源の間接波のスペクトルを減算することで、前記一の音源の間接波のスペクトルを算出し、算出した前記一の音源の間接波のスペクトルを、前記モジュールに出力するステップと、を含む、
請求項１９に記載のマイク位置決定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、マイク位置決定装置及びマイク位置決定方法に関し、例えば、故障予測及び故障診断の対象の機構が具備する音源の音を集音するマイクのマイク位置を決定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、プリンタのような機器の筐体の内部の閉じられた空間において、駆動系などの機構が具備する音源の音をマイクで集音し、集音した音に基づいて、機構の故障予測及び故障診断を行う技術がある。この技術では、マイクを、故障予測及び故障診断に最適なマイク位置に配置することが重要である。
【０００３】
マイクのマイク位置を決定する関連技術として、例えば、特許文献１には、音源としての話者模擬スピーカの音を集音する音声認識用マイクのマイク位置を決定する技術が記載されている。
【０００４】
特許文献１に記載の技術によれば、話者模擬スピーカから音声認識用マイクまでのインパルス応答を、音声認識用マイクの位置を変えて、複数の位置毎に測定する。そして、各位置毎に測定したインパルス応答の振幅の最大値の時刻の波又はその周辺の時刻の波を直接波として、振幅レベルＤを計算すると共に、直接波以外の時刻の波を反射波として、反射波の振幅レベルＲを計算する。そして、直接波振幅レベルＤと反射波振幅レベルＲの比Ｄ／Ｒが最大となるマイク位置を最適なマイク位置とする。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００５−３０３８９８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上述のように、特許文献１に記載の技術は、音源（話者模擬スピーカ）の直接波をマイク（音声認識用マイク）で集音する必要がある。しかし、筐体の内部の閉じられた空間において、音源とマイクとの間に音を遮る遮蔽物がある場合、マイクでは音源の直接波を観測することができない。
【０００７】
そのため、特許文献１に記載の技術は、筐体の内部の閉じられた空間において、遮蔽物があるなどの要因で、音源の直接波を観測できない場所にマイクを配置する場合には、故障予測及び故障診断に最適なマイク位置を決定することができないという問題があった。
【０００８】
その他の課題と新規な特徴は、本明細書の記述および添付図面から明らかになるであろう。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
一実施の形態によれば、マイク位置決定装置においては、第１モジュールは、音源の直接波を学習する。第２モジュールは、第２マイクのマイク位置を走査し、第２マイクの各マイク位置において、第２マイクで集音された音源の間接波を第１モジュールで学習された音源の直接波と比較する。そして、第２モジュールは、音源の直接波に最も類似する間接波が集音された第２マイクのマイク位置を探索し、探索したマイク位置を、機構の故障予測及び故障診断に最適な最適マイク位置に決定する。
【発明の効果】
【００１０】
前記一実施の形態によれば、上述した課題の解決に貢献することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】実施の形態１に係るマイク位置決定装置の全体構成を示す図である。
【図２】実施の形態１に係る直接波特徴モデル記録モジュールの詳細構成を示す図である。
【図３】実施の形態１に係る直接波特徴モデル記録モジュールの動作フローを示すフロー図である。
【図４】実施の形態１に係るマイク位置探索モジュールの詳細構成を示す図である。
【図５】実施の形態１に係るマイク位置探索モジュールの動作フローを示すフロー図である。
【図６】実施の形態１に係る指向性マイクの走査方向を示す図である。
【図７】実施の形態１に係る指向性マイクの走査方法１のフローを示すフロー図である。
【図８】実施の形態１に係る指向性マイクの走査方法２における指向性マイクの移動方向を示す図である。
【図９】実施の形態１に係る指向性マイクの走査方法２のフローを示すフロー図である。
【図１０】オートエンコーダのノイズ除去の特徴を示す図である。
【図１１】筐体内部の閉じられた空間に複数の音源が存在する場合の問題点を示す図である。
【図１２】実施の形態２の実現例１に係るマイク位置決定装置の概略動作を示す図である。
【図１３】実施の形態２の実現例１に係るマイク位置決定装置の動作フローを示すフロー図である。
【図１４】実施の形態２の実現例２に係るマイク位置決定装置の概略動作を示す図である。
【図１５】実施の形態２の実現例２に係るマイク位置探索モジュールの構成を示す図である。
【図１６】実施の形態２の実現例２に係るマイク位置決定装置の動作フローを示すフロー図である。
【図１７】機構の正常時と故障時の音の発生位置を示す図である。
【図１８】実施の形態３に係るマイク位置探索モジュールの構成を示す図である。
【図１９】故障予測/診断を実行している場合のマイク位置探索モジュールの動作フローを示すフロー図である。
【図２０】実施の形態１〜３に係る直接波特徴モデル記録モジュール及びマイク位置探索モジュールを実現するコンピュータのハードウェア構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、実施の形態について説明する。なお、以下の記載及び図面は、説明の明確化のため、適宜、省略及び簡略化がなされている。また、各図面において、同一の要素には同一の符号が付されており、必要に応じて重複説明は省略されている。
【００１３】
＜実施の形態１＞
＜実施の形態１に係るマイク位置決定装置の全体構成＞
まず、図１を参照して、本実施の形態１に係るマイク位置決定装置の全体構成について説明する。図１は、本実施の形態１に係るマイク位置決定装置の全体構成を示す図である。
【００１４】
図１に示されるように、本実施の形態１では、以下のような対象環境を想定している。すなわち、プリンタなどを想定した機器の筐体１の内部の閉じられた空間において、駆動系などを想定した機構Ｍが存在し、機構Ｍが具備する音源２で発生した音を指向性マイク３で集音し、集音した音に基づいて、故障予測/診断（故障予測及び故障診断を意味する。以下、同じ）モジュール７で機構Ｍの故障予測/診断を実行する。しかし、この空間には、ゴムなどの遮音材を想定した遮蔽物が存在するため、指向性マイク３を配置すべき場所では、この遮蔽物のために、音源２の直接波を観測できず、間接波のみしか観測できない。
【００１５】
本実施の形態１に係るマイク位置決定装置は、このような対象環境下で、機構Ｍの故障予測/診断に最適な指向性マイク３のマイク位置を決定するものである。
【００１６】
本実施の形態１に係るマイク位置決定装置は、故障予測/診断の対象の機構Ｍが具備する音源２と、筐体１の内部の閉じられた空間を移動することが可能な指向性マイク３と、指向性マイク３に接続されたマイク位置探索モジュール６と、音源２の近傍に配置されたマイク４と、マイク４に接続された直接波特徴モデル記録モジュール５と、を備えている。なお、マイク４は第１マイクの一例であり、直接波特徴モデル記録モジュール５は第１モジュールの一例であり、指向性マイク３は第２マイクの一例であり、マイク位置探索モジュール６は第２モジュールの一例である。
【００１７】
本実施の形態１に係るマイク位置決定装置は、大別して、２つの機能を備えている。
２つの機能の一方は、直接波特徴モデル記録モジュール５を用いて、事前に音源２の直接波の波形の特徴を学習することである。
２つの機能の他方は、指向性マイク３及びマイク位置探索モジュール６を用いて、指向性マイク３のマイク位置を可動範囲内で走査しながら、音源２の直接波の波形に最も類似した波形の間接波を観測できる指向性マイク３のマイク位置を探索することである。なお、指向性マイク３のマイク位置の走査とは、幅方向（ｘ方向）、奥行き方向（ｙ方向）、及び高さ方向（ｚ方向）の走査と、方位角方向及び仰俯角方向の走査と、を含む。そのため、指向性マイク３のマイク位置は、ｘｙｚ座標、方位角、及び仰俯角で表される。
【００１８】
本実施の形態１に係るマイク位置決定装置の一方の機能は、上述のように、直接波特徴モデル記録モジュール５を用いて実現される。直接波特徴モデル記録モジュール５は、マイクデータ取り込み部５１、データ加工部５２、オートエンコーダ学習部５３、及びオートエンコーダ特徴モデル記録部５４を備えている。なお、データ加工部５２は第１データ加工部の一例である。音源２の近傍にマイク４を配置し、マイク４が機構Ｍの正常時の音源２の直接波を集音する。マイクデータ取り込み部５１は、マイク４から音源２の直接波のデータを取り込む。データ加工部５２は、音源２の直接波のデータを、ＦＦＴ（Fast Fourier Transform）、窓関数処理、正規化などの処理を行うことで加工する。オートエンコーダ学習部５３は、音源２の直接波の波形の特徴をオートエンコーダで学習する。オートエンコーダ特徴モデル記録部５４は、オートエンコーダ学習部５３で学習された音源２の直接波の波形のオートエンコーダ特徴モデルを記録する。
【００１９】
なお、マイク４は、音源２の近傍に固定しても良いが、機構Ｍは駆動系などを想定しているため、音源２の近傍に配置したままとするのは好ましくない。そのため、マイク４は、音源２の直接波を学習した後に、筐体１の内部から取り出すことが好適である。例えば、ユーザは、マイク４を手に持ち、音源２の直接波を学習する場合は、筐体１を開いて、マイク４を筐体１の内部の音源２に近付ける。また、ユーザは、音源２の直接波の学習が終了した場合は、マイク４を筐体１の内部から取り出して、筐体１を閉じる。また、マイク４は、指向性とするのが好適であるが、音源２の近傍に配置した場合に、音源２の直接波を集音できれば、無指向性でも良い。
【００２０】
本実施の形態１に係るマイク位置決定装置の他方の機能は、上述のように、指向性マイク３及びマイク位置探索モジュール６を用いて実現される。マイク位置探索モジュール６は、マイクデータ取り込み部６１、データ加工部６２、データ評価部６３、オートエンコーダ特徴モデル記録部６４、最適マイク位置プロファイル記録部６５、マイク位置/駆動（マイク位置及びマイク駆動を意味する。以下、同じ）制御部６６、及びシステム制御部６７を備えている。なお、データ加工部６２は第２データ加工部の一例である。指向性マイク３は、音源２の間接波を集音する。マイクデータ取り込み部６１は、指向性マイク３から音源２の間接波のデータを取り込む。データ加工部６２は、データ加工部５２と同様に、音源２の間接波のデータを、ＦＦＴ、窓関数処理、正規化などの処理を行うことで加工する。オートエンコーダ特徴モデル記録部６４は、オートエンコーダ特徴モデル記録部５４に記録されたものと等価の直接波の波形のオートエンコーダ特徴モデルを記録する。データ評価部６３は、オートエンコーダ特徴モデル記録部６４に記録された音源２の直接波の波形のオートエンコーダ特徴モデルに基づいて、データ加工部６２で加工された音源２の間接波のデータを評価する。最適マイク位置プロファイル記録部６５は、データ評価部６３で評価された音源２の間接波のデータの評価結果と、現在走査している指向性マイク３のマイク位置と、を記録する。マイク位置/駆動制御部６６は、指向性マイク３の走査制御を行う。システム制御部６７は、データ加工部６２とマイク位置/駆動制御部６６と故障予測/診断モジュール７とへ制御信号を出力し、マイク位置決定装置全体を制御する。
【００２１】
故障予測/診断モジュール７は、指向性マイク３で集音された音源２の間接波のデータに基づいて、機構Ｍの故障予測/診断を実行する。機構Ｍの故障予測/診断を実行する場合には、指向性マイク３で集音された音源２の間接波のデータがデータ加工部６２から入力される。なお、故障予測/診断モジュール７は第３モジュールの一例である。
【００２２】
＜実施の形態１に係る直接波特徴モデル記録モジュール５＞
続いて、本実施の形態１に係る直接波特徴モデル記録モジュール５について詳細に説明する。
【００２３】
まず、図２を参照して、本実施の形態１に係る直接波特徴モデル記録モジュール５の詳細構成について説明する。図２は、本実施の形態１に係る直接波特徴モデル記録モジュール５の詳細構成を示す図である。
【００２４】
図２に示されるように、オートエンコーダ学習部５３は、マイク４で集音され、データ加工部５２で加工された、音源２の直接波のデータを、オートエンコーダ学習部５３が具備するオートエンコーダのネットワークの入力層と出力層とに入力する。そして、オートエンコーダ学習部５３は、オートエンコーダのネットワークの入力層、中間層、出力層の各層間の重み５３１を学習することで、音源２の直接波の波形のオートエンコーダ特徴モデルを学習する。オートエンコーダ学習部５３は、上記の処理をｎ（ｎは２以上の整数）回試行して、音源２の直接波の波形のオートエンコーダ特徴モデルを十分に学習した後に、学習した音源２の直接波の波形のオートエンコーダ特徴モデルをオートエンコーダ特徴モデル記録部５４に記録する。
【００２５】
次に、図３を参照して、本実施の形態１に係る直接波特徴モデル記録モジュール５の動作フローについて説明する。図３は、本実施の形態１に係る直接波特徴モデル記録モジュール５の動作フローを示すフロー図である。
【００２６】
図３に示されるように、まず、ｉ＝１に設定する（ステップＳ１０１）。
続いて、マイクデータ取り込み部５１は、音源２の近傍に配置され、音源２の直接波を集音したマイク４から、音源２の直接波のデータを取り込む（ステップＳ１０２）。
【００２７】
続いて、データ加工部５２は、マイクデータ取り込み部５１で取り込まれた直接波のデータを、ＦＦＴ、窓関数処理、正規化などの処理を行うことで加工する（ステップＳ１０３）。データ加工部５２で加工された直接波のデータは、オートエンコーダ学習部５３が具備する、オートエンコーダのネットワークの入力層と出力層とに入力される。
【００２８】
続いて、オートエンコーダ学習部５３は、オートエンコーダのネットワークの入力層、中間層、出力層の各層間の重み５３１を学習することで、音源２の直接波の波形のオートエンコーダ特徴モデルを学習する（ステップＳ１０４）。
【００２９】
以上のステップＳ１０２〜Ｓ１０４の処理は、ｎ回試行されるまで繰り返される。
具体的には、ステップＳ１０２〜Ｓ１０４の処理後に、ｉ＝ｎであるか否かを判定する（ステップＳ１０５）。ｉ＝ｎでない場合は（ステップＳ１０５のＮｏ）、ｎ回試行されていないため、ｉ＝ｉ＋１に再設定し（ステップＳ１０６）、ステップＳ１０２の処理に戻る。一方、ｉ＝ｎである場合は（ステップＳ１０５のＹｅｓ）、ｎ回試行されているため、ステップＳ１０７の処理に進む。
【００３０】
ステップＳ１０７においては、オートエンコーダ学習部５３は、上記のようにして十分に学習された音源２の直接波の波形のオートエンコーダ特徴モデルを、オートエンコーダ特徴モデル記録部５４に記録する。なお、オートエンコーダ特徴モデル記録部５４に記録されたオートエンコーダ特徴モデルは、マイク位置探索モジュール６に転送されて、オートエンコーダ特徴モデル記録部６４にも記録される。
【００３１】
＜実施の形態１に係るマイク位置探索モジュール６＞
続いて、本実施の形態１に係るマイク位置探索モジュール６について詳細に説明する。
【００３２】
まず、図４を参照して、本実施の形態１に係るマイク位置探索モジュール６の詳細構成について説明する。図４は、本実施の形態１に係るマイク位置探索モジュール６の詳細構成を示す図である。
【００３３】
図４に示されるように、データ評価部６３は、オートエンコーダ想起部６３１、ベクトル比較部６３２、及び最小値検索部６３３を備えている。
オートエンコーダ想起部６３１は、オートエンコーダ特徴モデル記録部６４に記録された音源２の直接波の波形のオートエンコーダ特徴モデルに基づいて、データ加工部６２で加工された、音源２の間接波のデータの想起処理を行い、想起処理を行った間接波のデータを出力する。詳細には、オートエンコーダ想起部６３１は、オートエンコーダ想起部６３１が具備するオートエンコーダのネットワークの入力層、中間層、出力層の各層間の重みが、音源２の直接波の波形のオートエンコーダ特徴モデルと同じ重みに設定されており、入力層に間接波のデータを入力することで想起処理を行い、出力層から出力された間接波のデータを出力する。
【００３４】
ベクトル比較部６３２は、オートエンコーダ想起部６３１の入力と出力との差分（すなわち、想起処理の処理前後のデータの差分）を二乗平均することでベクトル差分を求める。
【００３５】
最適マイク位置プロファイル記録部６５には、今回の探索で指向性マイク３を可動範囲内で走査させた中で、オートエンコーダ想起部６３１の入力と出力とのベクトル差分の最小値が記録される。
【００３６】
最小値検索部６３３は、最適マイク位置プロファイル記録部６５に記録されているベクトル差分の最小値と、ベクトル比較部６３２で求められたベクトル差分と、を比較し、ベクトル比較部６３２で求められたベクトル差分の方が小さければ、最適マイク位置プロファイル記録部６５に記録されているベクトル差分の最小値を更新する。また、最小値検索部６３３は、マイク位置/駆動制御部６６に対し、ベクトル差分の最小値を更新した旨の通知をする。
【００３７】
マイク位置/駆動制御部６６は、マイク位置制御部６６１及びマイク駆動制御部６６２を備えている。
マイク位置制御部６６１は、指向性マイク３のマイク位置を制御する。マイク位置制御部６６１は、最小値検索部６３３からベクトル差分の最小値を更新した旨の通知を受けると、現在のマイク位置を示すマイク位置情報を最適マイク位置プロファイル記録部６５に記録する。また、マイク位置制御部６６１は、システム制御部６７からマイク位置を変更する制御信号を受けると、変更後のマイク位置をマイク駆動制御部６６２に通知すると共に、現在のマイク位置を更新する。
【００３８】
マイク駆動制御部６６２は、マイク位置制御部６６１からマイク位置が通知されると、そのマイク位置に変更するよう、指向性マイク３の駆動部品を制御して、指向性マイク３を移動させる。
【００３９】
次に、図５を参照して、本実施の形態１に係るマイク位置探索モジュール６の動作フローについて説明する。図５は、本実施の形態１に係るマイク位置探索モジュール６の動作フローを示すフロー図である。
【００４０】
図５に示されるように、機構Ｍの故障予測/診断に最適な指向性マイク３のマイク位置の探索は、指向性マイク３のマイク位置を可動範囲内で走査しながら行う。
詳細には、まず、システム制御部６７は、指向性マイク３のマイク位置を初期位置に変更する制御信号をマイク位置制御部６６１に出力し、マイク位置制御部６６１は、その初期位置をマイク駆動制御部６６２に通知し、マイク駆動制御部６６２は、その初期位置に指向性マイク３を移動させる（ステップＳ２０１）。
【００４１】
続いて、マイクデータ取り込み部６１は、音源２の間接波を集音した指向性マイク３から、間接波のデータを取り込む（ステップＳ２０２）。
続いて、データ加工部６２は、データ加工部５２と同様の加工方法で、マイクデータ取り込み部６１で取り込まれた音源２の間接波のデータを加工する（ステップＳ２０３）。
【００４２】
続いて、オートエンコーダ想起部６３１は、オートエンコーダ特徴モデル記録部６４に記録された音源２の直接波の波形のオートエンコーダ特徴モデルに基づいて、データ加工部６２で加工された音源２の間接波のデータの想起処理を行い、ベクトル比較部６３２は、オートエンコーダ想起部６３１の入力と出力との差分を二乗平均することでベクトル差分を求める（ステップＳ２０４）。
【００４３】
続いて、最小値検索部６３３は、最適マイク位置プロファイル記録部６５に記録されているベクトル差分の最小値と、ステップＳ２０４で求められたベクトル差分と、を比較し、ステップＳ２０４で求められたベクトル差分の方が小さいか否か、すなわち、ステップＳ２０４で求められたベクトル差分が現在までの最小値であるか否かを判定する（ステップＳ２０５）。
【００４４】
ステップＳ２０４で求められたベクトル差分が最小値である場合は（ステップＳ２０５のＹｅｓ）、最小値検索部６３３は、最適マイク位置プロファイル記録部６５に記録されているベクトル差分の最小値を更新し、マイク位置/駆動制御部６６に対し、ベクトル差分の最小値を更新した旨の通知をする。マイク位置/駆動制御部６６は、ベクトル差分の最小値を更新した旨の通知を受けると、現在のマイク位置を示すマイク位置情報を最適マイク位置プロファイル記録部６５に記録する（ステップＳ２０６）。なお、ステップＳ２０４で求められたベクトル差分が最小値でない場合は（ステップＳ２０５のＮｏ）、そのままステップＳ２０７の処理に進む。
【００４５】
以上のステップＳ２０２〜Ｓ２０６の処理は、指向性マイク３の可動範囲分試行されるまで繰り返される。
具体的には、ステップＳ２０２〜Ｓ２０６の処理後に、指向性マイク３の可動範囲分試行されているか否かを判定する（ステップＳ２０７）。指向性マイク３の可動範囲分試行されていない場合は（ステップＳ２０７のＮｏ）、指向性マイク３のマイク位置を変更し（ステップＳ２０８）、ステップＳ２０２の処理に戻る。一方、指向性マイク３の可動範囲分試行されている場合は（ステップＳ２０７のＹｅｓ）、指向性マイク３の可動範囲内のマイク位置の走査を完了し、ステップＳ２０９の処理に進む。
【００４６】
このようにして、指向性マイク３のマイク位置を可動範囲内で走査しながら、各マイク位置において、オートエンコーダ想起部６３１が想起処理を行い、オートエンコーダ想起部６３１の入力と出力とのベクトル差分が最小値となるマイク位置を探索していく。
【００４７】
すると、結果的に、指向性マイク３の可動範囲内のマイク位置の走査が完了した時点で最適マイク位置プロファイル記録部６５に記録されているマイク位置が、オートエンコーダ想起部６３１の入力と出力とのベクトル差分が最小値となるマイク位置、すなわち、直接波の波形と最も類似する波形の間接波が集音できるマイク位置となる。よって、その時点で最適マイク位置プロファイル記録部６５に記録されているマイク位置が、機構Ｍの故障予測/診断に最適な指向性マイク３のマイク位置となる。
【００４８】
故障予測/診断モジュール７で機構Ｍの故障予測/診断を実行する場合は、指向性マイク３のマイク位置を、走査完了地点から、機構Ｍの故障予測/診断に最適なマイク位置に戻す必要がある。そのため、システム制御部６７は、指向性マイク３のマイク位置を最適なマイク位置に変更する制御信号をマイク位置制御部６６１に出力し、マイク位置制御部６６１は、その最適なマイク位置をマイク駆動制御部６６２に通知し、マイク駆動制御部６６２は、その最適なマイク位置に指向性マイク３を移動させる（ステップＳ２０９）。
【００４９】
また、指向性マイク３のマイク位置が機構Ｍの故障予測/診断に最適なマイク位置に戻されると、システム制御部６７は、データ加工部６２に対し、音源２の間接波のデータを出力する出力先を故障予測/診断モジュール７に切り替える制御信号を出力し、データ加工部６２は、音源２の間接波のデータを故障予測/診断モジュール７に出力する（ステップＳ２１０）。以降、故障予測/診断モジュール７は、データ加工部６２から出力された音源２の間接波のデータを用いて、機構Ｍの故障予測/診断を開始する。なお、システム制御部６７が、故障予測/診断モジュール７に対し、故障予測/診断を開始するトリガとなる制御信号を出力し、これを受けて、故障予測/診断モジュール７が、故障予測/診断を開始しても良い。
【００５０】
以上の動作フローにより、指向性マイク３の可動範囲内で、機構Ｍの故障予測/診断に最適な指向性マイク３のマイク位置を探索し、決定することが可能になる。
【００５１】
＜実施の形態１に係る指向性マイク３の走査方向＞
続いて、図６を参照して、本実施の形態１に係る指向性マイク３の走査方向について説明する。図６は、本実施の形態１に係る指向性マイク３の走査方向を示す図である。
【００５２】
図６に示されるように、指向性マイク３のマイク位置は、幅方向（ｘ方向）、奥行き方向（ｙ方向）、高さ方向（ｚ方向）に走査する。このときは、指向性マイク３を、幅方向、奥行き方向、高さ方向に移動させる。また、指向性マイク３のマイク位置は、方位角方向、仰俯角方向にも走査する。このときは、指向性マイク３の方位角、仰俯角を変更し、指向性マイク３を、方位角方向、仰俯角方向に移動させる。
【００５３】
＜実施の形態１に係る指向性マイク３の走査方法１＞
続いて、図７を参照して、本実施の形態１に係る指向性マイク３の走査方法１について説明する。図７は、本実施の形態１に係る指向性マイク３の走査方法１のフローを示すフロー図である。
【００５４】
図７に示されるように、まず、マイク位置/駆動制御部６６は、指向性マイク３を、幅方向、奥行き方向、高さ方向、方位角方向、仰俯角方向の初期位置に移動させる（ステップＳ３０１）。
【００５５】
続いて、マイク位置/駆動制御部６６は、指向性マイク３を、幅方向、奥行き方向、高さ方向に単位ステップずつ移動させて、可動範囲内でマイク位置を幅方向、奥行き方向、高さ方向に走査する（ステップＳ３０２）。このとき、データ評価部６３は、指向性マイク３で集音された音源２の間接波のデータに対し、オートエンコーダ想起部６３１により想起処理を行う。そして、データ評価部６３は、各マイク位置において、オートエンコーダ想起部６３１の入力と出力とのベクトル差分を求め、ベクトル差分が最小となるマイク位置を最適マイク位置プロファイル記録部６５に記録しておく。
【００５６】
マイク位置/駆動制御部６６は、指向性マイク３の可動範囲内のマイク位置の幅方向、奥行き方向、高さ方向の走査が完了すると、その時点で最適マイク位置プロファイル記録部６５に記録されているマイク位置をロードする（ステップＳ３０３）。
【００５７】
続いて、マイク位置/駆動制御部６６は、指向性マイク３を、先にロードしたマイク位置に移動させ、幅方向、奥行き方向、高さ方向のマイク位置を固定する。この状態で、マイク位置/駆動制御部６６は、指向性マイク３を、方位角方向、仰俯角方向に単位ステップずつ移動させて、可動範囲内でマイク位置を方位角方向、仰俯角方向に走査する（ステップＳ３０４）。このとき、データ評価部６３は、各マイク位置において、ステップＳ３０２と同様の方法で、オートエンコーダ想起部６３１の入力と出力とのベクトル差分を求め、ベクトル差分が最小となるマイク位置を最適マイク位置プロファイル記録部６５に記録しておく。
【００５８】
マイク位置/駆動制御部６６は、指向性マイク３の可動角度範囲内のマイク位置の方位角方向、仰俯角方向の走査が完了すると、その時点で最適マイク位置プロファイル記録部６５に記録されているマイク位置をロードする（ステップＳ３０５）。このロードしたマイク位置が、故障予測/診断に最適な指向性マイク３のマイク位置に決定される。そして、マイク位置/駆動制御部６６は、以降に行われる機構Ｍの故障予測/診断のために、指向性マイク３のマイク位置を、走査完了地点から、ロードしたマイク位置に戻す。
【００５９】
＜実施の形態１に係る指向性マイク３の走査方法２＞
上記の指向性マイク３の走査方法１は、指向性マイク３を、単位ステップで、全方向に走査する方法であり、機構Ｍの故障予測/診断に最適なマイク位置を探索するのに時間がかかる。本走査方法２は、マイク位置の探索時間の短縮化を図るものである。
【００６０】
本走査方法２は、まず、指向性マイク３のマイク位置を、幅方向、奥行き方向、高さ方向に走査し、指向性マイク３の幅方向、奥行き方向、高さ方向において、最適なマイク位置を探索する。続いて、指向性マイク３のマイク位置を、方位角方向、仰俯角方向に走査し、指向性マイク３の方位角方向、仰俯角方向のマイク位置において、最適なマイク位置を探索する。本走査方法２において、指向性マイク３のマイク位置を、幅方向、奥行き方向、高さ方向に走査する方法と、方位角方向、仰俯角方向に走査する方法とは略同様である。そのため、以下では、指向性マイク３のマイク位置を、幅方向、奥行き方向、高さ方向に走査する方法を例に挙げて説明する。
【００６１】
まず、図８を参照して、本実施の形態１に係る指向性マイク３の走査方法２の概要について説明する。図８は、本実施の形態１に係る指向性マイク３の走査方法２における指向性マイク３の移動方向を示す図である。
【００６２】
図８に示されるように、指向性マイク３の移動方向は、ｘ軸（幅）方向には、正負の方向２００１，２００２の２方向があり、ｙ軸（奥行）方向には、正負の方向２０１１と方向２０１２の２方向があり、ｚ軸（高さ）方向には、正負の方向２０２１と方向２００２の２方向がある。すなわち、指向性マイク３の移動方向は、計６通りの方向がある。
【００６３】
本走査方法２では、上記の６通りの方向に、指向性マイク３を単位ステップでそれぞれ移動させて音源２の間接波のデータを評価し、ベクトル差分が最小になる方向に指向性マイク３を移動させるという処理を繰り返すことで、指向性マイク３を最適なマイク位置に移動させる。
【００６４】
続いて、図９を参照して、本実施の形態１に係る指向性マイク３の走査方法２のフローについて説明する。図９は、本実施の形態１に係る指向性マイク３の走査方法２のフローを示すフロー図である。
【００６５】
図９に示されるように、まず、マイク位置/駆動制御部６６は、指向性マイク３を、幅方向、奥行き方向、高さ方向、方位角方向、仰俯角方向の初期位置に移動させる（ステップＳ４０１）。
【００６６】
続いて、マイク位置/駆動制御部６６は、現在のマイク位置において、音源２の直接波の波形のオートエンコーダ特徴モデルに基づいて、指向性マイク３で集音された間接波のデータに対し、オートエンコーダ想起部６３１により想起処理を行う。そして、データ評価部６３は、現在のマイク位置において、オートエンコーダ想起部６３１の入力と出力とのベクトル差分を求め、現在の指向性マイク３のマイク位置とベクトル差分を最適マイク位置プロファイル記録部６５に記録する（ステップＳ４０２）。
【００６７】
続いて、マイク位置/駆動制御部６６は、方向２００１から方向２０２２の全６通りの方向にそれぞれ単位ステップで指向性マイク３を移動させる。そして、データ評価部６３は、指向性マイク３を６通りの方向に移動させた各マイク位置において、ステップＳ４０２と同様の方法で、オートエンコーダ想起部６３１の入力と出力とのベクトル差分を求め、そのときの指向性マイク３のマイク位置とベクトル差分を最適マイク位置プロファイル記録部６５に記録する（ステップＳ４０３）。
【００６８】
続いて、データ評価部６３は、ステップＳ４０２で記録した現在のマイク位置でのベクトル差分とステップＳ４０３で記録した６通りのベクトル差分とを比較する。そして、データ評価部６３は、ステップＳ４０３で記録した６通りのベクトル差分の中に、ステップＳ４０２で記録した現在のマイク位置でのベクトル差分よりも小さい値が存在するか否かを判定する（ステップＳ４０４）。
【００６９】
ステップＳ４０４において、６通りのベクトル差分の中に、現在のマイク位置でのベクトル差分よりも小さい値が存在する場合は（ステップＳ４０４のＹｅｓ）、マイク位置/駆動制御部６６は、６通りの方向のうちベクトル差分が最小の値となった方向に単位ステップで指向性マイク３を移動させる（ステップＳ４０５）。その後、ステップＳ４０２の処理に戻り、最適マイク位置プロファイル記録部６５に記録されている現在の指向性マイク３のマイク位置とベクトル差分を更新する。
【００７０】
一方、ステップＳ４０４において、６通りのベクトル差分の中に、現在のマイク位置でのベクトル差分よりも小さい値が存在しない場合は（ステップＳ４０４のＮｏ）、現在のマイク位置は、指向性マイク３の可動範囲内の幅方向、奥行き方向、高さ方向においては、最適のマイク位置とみなすことができる。そのため、指向性マイク３のマイク位置の幅方向、奥行き方向、高さ方向の走査を完了する。
【００７１】
これに続いて、指向性マイク３のマイク位置を、方位角方向、仰俯角方向に走査し、指向性マイク３の可動範囲内の方位角方向、仰俯角方向において、最適なマイク位置を探索するが、その走査方法は、図８及び図９と略同様である。すなわち、指向性マイク３の移動方向は、方位角方向の正負の２方向、仰俯角方向の正負の２方向の計４通りの方向とする。そして、全４通りの方向にそれぞれ単位ステップで指向性マイク３を移動させて音源２の間接波のデータを評価し、ベクトル差分が最小になる方向に指向性マイク３を移動させるという処理を繰り返す。
【００７２】
指向性マイク３のマイク位置の走査方法として、上記の走査方法２を用いることにより、上記の走査方法１よりも速く、機構Ｍの故障予測/診断に最適な指向性マイク３のマイク位置を探索することが可能となる。
【００７３】
＜実施の形態１に係るマイク位置決定装置の効果＞
本実施の形態１によれば、直接波特徴モデル記録モジュール５は、音源２の直接波の波形を学習する。マイク位置探索モジュール６は、指向性マイク３のマイク位置を走査し、各マイク位置において、指向性マイク３で集音された音源２の間接波の波形を、直接波特徴モデル記録モジュール５で学習された直接波の波形と比較する。そして、マイク位置探索モジュール６は、直接波の波形に最も類似する波形の間接波が集音された指向性マイク３のマイク位置を、機構Ｍの故障予測/診断に最適なマイク位置に決定する。
【００７４】
そのため、機構Ｍの故障箇所となる音源２と指向性マイク３との間に遮蔽物が存在し、音源２の直接波を観測できない場所に指向性マイク３を配置する場合であっても、間接波のみで、機構Ｍの故障予測/診断に最適なマイク位置を決定できるという効果が得られる。
【００７５】
また、本実施の形態１によれば、直接波特徴モデル記録モジュール５は、音源２の直接波の波形のオートエンコーダ特徴モデルを学習する。マイク位置探索モジュール６は、指向性マイク３のマイク位置を走査し、各マイク位置において、音源２の直接波の波形のオートエンコーダ特徴モデルに基づいて、指向性マイク３で集音された音源２の間接波のデータに対し、オートエンコーダ想起部６３１により想起処理を行い、オートエンコーダ想起部６３１の入力と出力とのベクトル差分が最小となるマイク位置を、機構Ｍの故障予測/診断に最適なマイク位置に決定する。
【００７６】
このようにオートエンコーダを使用することによって、以下の２つの効果が得られる。
（Ａ）直接波の波形から、ノイズを除去した波形の特徴を記録することができる
（Ｂ）一通りの周期パターンを持った波形でだけでなく、複数のパターンの波形の特徴を記録することができる
【００７７】
上記の（Ａ）は、オートエンコーダのノイズ除去の特徴を活用している。図１０を参照して、オートエンコーダのノイズ除去の特徴について説明する。図１０は、オートエンコーダのノイズ除去の特徴を示す図である。
【００７８】
図１０の左図は、直接波で実際に観測した波形を示しており、ノイズが含まれていることがわかる（ノイズは破線で図示）。図１０の右図は、オートエンコーダで学習した波形を示しており、オートエンコーダで学習を重ねることにより、ノイズが含まれない真の波形の特徴が捉えられることがわかる。音などのアナログデータに対して、周波数変換を行うと、図１０の左図のように、波形には必然的にノイズが含まれる。オートエンコーダを使わず、単純に直接波と間接波の波形の比較を行う手法では、ノイズを含まない直接波を統計的な手法で求めるか、比較用に数サンプルのノイズを含んだデータを用意して比較をしなくてはならない。そのため、比較データを作成するのに工数がかかり、また、記憶容量も必要となる。
【００７９】
また、上記の（Ｂ）は、オートエンコーダの、複数の波形パターンを覚えさせることができるという特徴（連想記憶）を活用している。オートエンコーダのネットワークが１つでも、複数の波形パターンを覚えさせることができる。駆動系がある機器には、ウォームアップ動作、スタンバイ動作、加速動作、定常動作、減速動作等の様々な動作モードがある。従って、音源が１つでも、複数の波形パターンを持つことが予想されるため、オートエンコーダを使用することは有用である。
【００８０】
＜実施の形態２＞
上記の実施の形態１では、機器の筐体１の内部の閉じられた空間において、故障予測/診断の対象の機構が１つだけ設けられているため、１つの音源のみが存在していた。これに対して、本実施の形態２では、機器の筐体１の内部の閉じられた空間において、故障予測/診断の対象の機構が複数設けられているため、複数の音源が存在する。
【００８１】
＜複数の音源が存在する場合の問題点＞
まず、図１１を参照して、筐体１の内部の閉じられた空間に複数の音源が存在する場合の問題点について説明する。図１１は、筐体１の内部の閉じられた空間に複数の音源が存在する場合の問題点を示す図である。
【００８２】
図１１の例では、筐体１の内部の閉じられた空間において、故障予測/診断の対象の２個の機構Ｍ１，Ｍ２が設けられているため、機構Ｍ１が具備する音源２１と機構Ｍ２が具備する音源２２との２個の音源が存在している。また、２個の音源２１，２２の直接波のデータを周波数変換したスペクトル（直接波特徴モデル記録モジュール５内のデータ加工部５２で加工された後の直接波のデータに相当。以下、同じ）は、それぞれ、スペクトル１０００とスペクトル１００１で示され、スペクトルの特徴が異なっている。
【００８３】
このような対象環境下で、上記の実施の形態１と同様の方法で、機構Ｍ１，Ｍ２のそれぞれの故障予測/診断に最適なマイク位置を探索した場合、機構Ｍ１について探索した指向性マイク３の最適なマイク位置が、例えば、マイク位置３１であり、マイク位置３１において指向性マイク３で集音した間接波のスペクトル（マイク位置探索モジュール６内のデータ加工部６２で加工された後の間接波のデータに相当。以下、同じ）は、スペクトル１００２で示されるとする。このスペクトル１００２は、故障予測/診断の対象の機構Ｍ１が具備する音源２１とは異なる音源２２の間接波のスペクトルの影響を受けている。また、機構Ｍ２について探索した指向性マイク３の最適なマイク位置が、例えば、マイク位置３２であり、マイク位置３２において指向性マイク３で集音した間接波のスペクトルは、スペクトル１００３で示される。このスペクトル１００３は、故障予測/診断の対象の機構Ｍ２が具備する音源２２とは異なる音源２１の間接波のスペクトルの影響を受けている。そのため、機構Ｍ１，Ｍ２の故障予測/診断精度が低下する可能性がある。
【００８４】
本実施の形態２は、図１１に示される、複数の音源が存在する場合の問題点を解決するものである。
【００８５】
＜実施の形態２の実現例１＞
まず、図１２を参照して、本実施の形態２の実現例１に係るマイク位置決定装置の概略動作について説明する。図１２は、本実施の形態２の実現例１に係るマイク位置決定装置の概略動作を示す図である。ここでは、筐体１の内部の閉じられた空間に、２個の機構Ｍ１，Ｍ２がそれぞれ具備する２個の音源２１，２２が存在しているものとする。
【００８６】
図１２に示されるように、機構Ｍ１の故障予測/診断に最適な指向性マイク３のマイク位置を探索する場合（上図）、機構Ｍ１が具備する音源２１以外の音源２２を遮音材８１で覆う。そして、音源２１の近傍にマイク４（マイク位置４１）を配置し、上記の実施の形態１と同様の方法で、直接波特徴モデル記録モジュール５を用いて、音源２１の直接波の波形のオートエンコーダ特徴モデルを学習し、移動可能な指向性マイク３及びマイク位置探索モジュール６を用いて、機構Ｍ１の故障予測/診断に最適な指向性マイク３のマイク位置を探索する。この方法を用いることで、故障予測/診断の対象の機構Ｍ１が具備する音源２１以外の音源２２の間接波の影響を受けていないスペクトル１００４を取得しながら、機構Ｍ１の故障予測/診断に最適な指向性マイク３のマイク位置３１を探索することができる。
【００８７】
また、機構Ｍ２の故障予測/診断に最適な指向性マイク３のマイク位置を探索する場合（下図）、機構Ｍ２が具備する音源２２以外の音源２１を遮音材８２で覆う。そして、上記の実施の形態１と同様の方法で、音源２２の近傍にマイク４（マイク位置４２）を配置し、直接波特徴モデル記録モジュール５を用いて、音源２２の直接波の波形のオートエンコーダ特徴モデルを学習し、移動可能な指向性マイク３及びマイク位置探索モジュール６を用いて、機構Ｍ２の故障予測/診断に最適な指向性マイク３のマイク位置を探索する。この方法を用いることで、故障予測/診断の対象の機構Ｍ２が具備する音源２２以外の音源２１の間接波の影響を受けていないスペクトル１００５を取得しながら、機構Ｍ２の故障予測/診断に最適な指向性マイク３のマイク位置３２を探索することができる。
【００８８】
なお、本実施の形態２の実現例１に係るマイク位置決定装置は、構成自体は上記の実施の形態１と同様である。
そこで、続いて、図１３を参照して、本実施の形態２の実現例１に係るマイク位置決定装置の動作フローについて説明する。図１３は、本実施の形態２の実現例１に係るマイク位置決定装置の動作フローを示すフロー図である。ここでは、筐体１の内部の閉じられた空間において、Ｎ（Ｎは２以上の自然数）個の機構及びＮ個の機構がそれぞれ具備するＮ個の音源が存在し、Ｎ個の音源のそれぞれに１〜Ｎのいずれかの識別子が一意に付与されているものとする。
【００８９】
図１３に示されるように、まず、Ｉ＝１に設定する（ステップＳ５０１）。ここで、ＩはＮ個の音源のうちの任意の音源に付与された識別子である。
続いて、識別子Ｉの音源以外の音源全てを遮音材で覆う（ステップＳ５０２）。
【００９０】
続いて、識別子Ｉの音源の近傍にマイク４を配置し、上記の実施の形態１と同様の方法で、直接波特徴モデル記録モジュール５を用いて、識別子Ｉの音源の直接波の波形のオートエンコーダ特徴モデルを学習する（ステップＳ５０３）。識別子Ｉの音源について、学習された直接波の波形のオートエンコーダ特徴モデルは、識別子Ｉと対応付けられて、オートエンコーダ特徴モデル記録部５４に記録される。
【００９１】
続いて、識別子Ｉの音源を具備する機構について、上記の実施の形態１と同様の方法で、移動可能な指向性マイク３及びマイク位置探索モジュール６を用いて、故障予測/診断に最適な指向性マイク３のマイク位置を探索する（ステップＳ５０４）。識別子Ｉの音源を具備する機構について、探索されたマイク位置を示すマイク位置情報及びそのマイク位置で求められたベクトル差分は、識別子Ｉと対応付けられて、最適マイク位置プロファイル記録部６５に記録される。
【００９２】
以上のステップＳ５０２〜Ｓ５０４の処理は、Ｎ個の機構のそれぞれについて、繰り返されて、故障予測/診断に最適な指向性マイク３のマイク位置が探索される。
具体的には、ステップＳ５０２〜Ｓ５０４の処理後に、Ｉ＝Ｎであるか否かを判定する（ステップＳ５０５）。Ｉ＝Ｎでない場合は（ステップＳ５０５のＮｏ）、Ｎ個の機構に対するマイク位置が探索されていないため、Ｉ＝Ｉ＋１に再設定し（ステップＳ５０６）、ステップＳ５０２の処理に戻る。一方、Ｉ＝Ｎである場合は（ステップＳ５０５のＹｅｓ）、Ｎ個の機構に対するマイク位置が探索されているため、処理を終了する。
【００９３】
以上の動作フローにより、Ｎ個の機構のそれぞれについて、故障予測/診断に最適な指向性マイク３のマイク位置が探索され、探索されたマイク位置が最適マイク位置プロファイル記録部６５に記録される。
【００９４】
そのため、故障予測/診断モジュール７は、Ｎ個の機構のそれぞれについて、故障予測/診断の対象の機構が具備する音源以外の音源を遮音材で覆った状態で、故障予測/診断に最適な指向性マイク３のマイク位置で、故障予測/診断を実行することができる。
【００９５】
＜実施の形態２の実現例２＞
上記の実現例１では、遮音材を使用することで、複数の機構のそれぞれについて、故障予測/診断に最適な指向性マイク３のマイク位置を決定することができる。また、複数の機構のそれぞれについて、故障予測/診断の対象の機構が具備する音源以外の音源を遮音材で覆った状態で、最適な指向性マイク３のマイク位置で、故障予測/診断を実行することができる。
しかし、機構の故障予測/診断を実際に実行する場合に、音源を遮音材で覆うという人手の作業を行うことは好ましくない。
【００９６】
本実施の形態２の実現案２は、音源を遮音材で覆わずに、機構の故障予測/診断を実行するものである。
【００９７】
まず、図１４を参照して、本実施の形態２の実現例２に係るマイク位置決定装置の概略動作について説明する。図１４は、本実施の形態２の実現例２に係るマイク位置決定装置の概略動作を示す図である。ここでは、筐体１の内部の閉じられた空間において、２個の機構Ｍ１，Ｍ２がそれぞれ具備する２個の音源２１，２２が存在しているものとする。
【００９８】
図１４に示されるように、機構Ｍ１について、機構Ｍ１が具備する音源２１以外の音源２２を遮音材で覆うことで、故障予測/診断に最適な指向性マイク３のマイク位置３１が探索されている。しかし、機構Ｍ１の故障予測/診断を実行する場合は、音源２２を遮音材で覆わない。そのため、マイク位置３１では、音源２１の間接波のスペクトルに、音源２２の間接波のスペクトルが合成された、スペクトル１００６が得られる（上図）。
【００９９】
そのため、音源２２の間接波のスペクトルを除去するために、あらかじめ、音源２１を遮音材８で覆い、機構Ｍ１の故障予測/診断に最適なマイク位置３１に指向性マイク３を配置して、指向性マイク３及びマイク位置探索モジュール６を用いて、音源２２の間接波データを取り込み、音源２２の間接波のスペクトル１００７を記録しておく（中図）。
【０１００】
機構Ｍ１の故障予測/診断を実行する場合は、スペクトル１００６からスペクトル１００７を減算することにより、スペクトル１００８が得られ（下図）、このスペクトル１００８を用いて、機構Ｍ１の故障予測/診断を実行する。
【０１０１】
続いて、図１５を参照して、本実施の形態２の実現例２に係るマイク位置決定装置の構成について説明する。ただし、本実施の形態２の実現例２は、上記の実施の形態１と比較して、マイク位置探索モジュール６の構成が異なるため、マイク位置探索モジュール６の構成について説明する。図１５は、本実施の形態２の実現例２に係るマイク位置探索モジュール６の構成を示す図である。
【０１０２】
図１５に示されるように、本実施の形態２の実現例２に係るマイク位置探索モジュール６は、上記の実施の形態１と比較して、ノイズ集音データ記録部６８及びスペクトル減算部６９を追加した点が異なる。
【０１０３】
ノイズ集音データ記録部６８は、複数の音源のそれぞれについて、その音源の識別子と対応付けて、その音源の間接波を集音するときにノイズとして集音されるノイズ集音データを記録する。ある音源のノイズ集音データは、その音源を具備する機構の故障予測/診断に最適な指向性マイク３のマイク位置において、その音源を遮音材で覆った状態で、その音源以外の音源から集音した間接波のスペクトルである。
【０１０４】
スペクトル減算部６９は、機構の故障予測/診断を実行する場合に、その機構が具備する音源のノイズ集音データをノイズ集音データ記録部６８からロードする。そして、スペクトル減算部６９は、データ加工部６２で加工された間接波のスペクトルから、その音源のノイズ集音データを除去することで得られたスペクトルを、故障予測/診断モジュール７に出力する。
【０１０５】
続いて、図１６を参照して、本実施の形態２の実現例２に係るマイク位置決定装置の動作フローについて説明する。図１６は、本実施の形態２の実現例２に係るマイク位置決定装置の動作フローを示すフロー図である。ここでは、図１３と同様に、筐体１の内部の閉じられた空間において、Ｎ個の機構及びＮ個の機構がそれぞれ具備するＮ個の音源が存在し、Ｎ個の音源のそれぞれに１〜Ｎのいずれかの識別子が一意に付与されているものとする。
【０１０６】
図１６に示されるように、まず、図１３と同様に、ステップＳ５０１〜Ｓ５０４の処理を行う。
続いて、ステップＳ５０４で探索された、識別子Ｉの音源を具備する機構の故障予測/診断に最適なマイク位置に指向性マイク３を配置し、識別子Ｉの音源を遮音材で覆う。そして、指向性マイク３及びマイク位置探索モジュール６を用いて、識別子Ｉの音源以外の音源全てから間接波を集音する（ステップＳ６０１）。識別子Ｉの音源について、識別子Ｉの音源以外の音源全てから集音された間接波のスペクトルは、識別子Ｉと対応付けられて、識別子Ｉの音源のノイズ集音データとしてノイズ集音データ記録部６８に記録される。
【０１０７】
以上のステップＳ５０２〜Ｓ５０４，Ｓ６０１の処理は、Ｎ個の音源のそれぞれについて、繰り返される。具体的には、図１１と同様に、ステップＳ５０５，Ｓ５０６の処理が行われる。
【０１０８】
以上のステップＳ５０１〜Ｓ５０６，Ｓ６０１の処理により、Ｎ個の機構のそれぞれについて、故障予測/診断に最適な指向性マイク３のマイク位置が、最適マイク位置プロファイル記録部６５に記録される。また、Ｎ個の機構がそれぞれ具備するＮ個の音源のそれぞれについて、その音源のノイズ集音データがノイズ集音データ記録部６８に記録される。
【０１０９】
機構の故障予測/診断を実行する場合は、その機構の故障予測/診断に最適なマイク位置に指向性マイク３を配置する。その状態で、マイクデータ取り込み部６１は、指向性マイク３から、故障予測/診断の対象の機構が具備する音源の間接波のデータを取り込む（ステップＳ６０２）。ただし、この間接波のデータには、対象の機構が具備する音源以外の音源の間接波のデータも含まれている。データ加工部６２は、マイクデータ取り込み部６１で取り込まれた間接波のデータを加工する（ステップＳ６０３）。
【０１１０】
続いて、スペクトル減算部６９は、故障予測/診断の対象の機構が具備する音源のノイズ集音データをノイズ集音データ記録部６８からロードし、データ加工部６２で加工された間接波のスペクトルから、ロードしたノイズ集音データを除去し（ステップＳ６０４）、これにより得られたスペクトルを、故障予測/診断モジュール７に出力する（ステップＳ６０４）。
【０１１１】
＜実施の形態２に係るマイク位置決定装置の効果＞
本実施の形態２によれば、複数の機構が存在する場合、対象の機構が具備する音源以外の音源を遮音材で覆った上で、上記の実施の形態１と同様の方法で、対象の機構の故障予測/診断に最適な指向性マイク３のマイク位置を決定する。これにより、複数の機構が存在する場合においても、複数の機構のそれぞれについて、故障予測/診断に最適な指向性マイク３のマイク位置を決定することができる。
【０１１２】
また、複数の機構が存在する場合、複数の機構がそれぞれ具備する複数の音源のそれぞれのノイズ集音データを予め記録しておく。対象の機構の故障予測/診断を実行する場合は、指向性マイク３で集音した間接波のスペクトルから、対象の機構が具備する音源のノイズ集音データを除去する。これにより、対象の機構の故障予測/診断を実行する場合に、ノイズの影響を受けないため、故障予測/診断精度の低下を抑制し、安定した故障予測/診断を実行することができる。
その他の効果は上記の実施の形態１と同様である。
【０１１３】
＜実施の形態３＞
＜正常時と故障時の機構の音の発生位置＞
まず、図１７を参照して、機構の故障時の音の発生位置が、正常時の音の発生位置から変化することについて説明する。図１７は、機構の正常時と故障時の音の発生位置を示す図である。
【０１１４】
図１７の例では、故障予測/診断の対象の機構Ｍは、複数の歯車で構成されている。正常時には、機構Ｍの音の発生位置が音源２１のみであり、機構Ｍの故障予測/診断に最適な指向性マイク３のマイク位置はマイク位置３１になっている。これに対し、故障時には、機構Ｍの音源２２のレベルが上がり、機構Ｍの故障時の音の集音は、マイク位置３１よりもマイク位置３２が適している。また、正常時にマイク位置３１にて集音した音源２１の間接波のスペクトルと、故障時にマイク位置３２にて集音した音源２２の間接波のスペクトルは、それぞれ、スペクトル１００９とスペクトル１０１０で示され、スペクトルの特徴が異なっている。
【０１１５】
上記の実施の形態１では、指向性マイク３のマイク位置として、正常時の直接波の波形と特徴が類似する波形を持つ間接波を集音できるマイク位置を探索するため、最小値検索部６３３でオートエンコーダ想起部６３１の入力と出力とのベクトル差分が最小となるマイク位置を探索していた。
【０１１６】
一方、故障時は、機構Ｍの音の発生位置が変化するため、指向性マイク３のマイク位置として、正常時の直接波の波形と特徴が類似しない波形を持つ間接波を集音できるマイク位置を再探索することで、故障音をより集音できるマイク位置を探索することが可能となる。この再探索は、オートエンコーダ想起部６３１の入力と出力とのベクトル差分が最大となるマイク位置を探索することと等価である。
【０１１７】
本実施の形態３は、機構Ｍの故障時には、指向性マイク３のマイク位置として、正常時の直接波の波形と特徴が類似しない波形を持つ間接波を集音できるマイク位置を再探索し、再探索したマイク位置に変更するものである。
【０１１８】
＜実施の形態３に係るマイク位置探索モジュール６＞
本実施の形態３に係るマイク位置決定装置は、上記の実施の形態１と比較して、マイク位置探索モジュール６の構成及び動作が異なる。そのため、以下では、本実施の形態３に係るマイク位置探索モジュール６の構成及び動作について説明する。
【０１１９】
まず、図１８を参照して、本実施の形態３に係るマイク位置探索モジュール６の構成について説明する。図１８は、本実施の形態３に係るマイク位置探索モジュール６の構成を示す図である。
【０１２０】
図１８に示されるように、データ評価部６３は、図４に示される構成と比較して、最大値検索部６３４及びセレクタ６３５を追加している。
故障予測/診断モジュール７は、機構Ｍの故障を検出すると、その旨をシステム制御部６７に通知する。
【０１２１】
システム制御部６７は、故障予測/診断モジュール７から機構Ｍの故障が検出された旨の通知を受けると、データ加工部６２に対し、データ加工部６２で加工した間接波のデータの出力先を、故障予測/診断モジュール７からデータ評価部６３に切り替える制御信号を出力する。また、システム制御部６７は、セレクタ６３５に対し、最大値検索部６３４を選択する制御信号を出力する。
【０１２２】
セレクタ６３５は、システム制御部６７からの制御信号に基づいて、最小値検索部６３３又は最大値検索部６３４のいずれかを選択する。セレクタ６３５は、機構Ｍの故障が検出された場合には、最大値検索部６３４を選択する。
【０１２３】
機構Ｍの故障が検出された場合には、指向性マイク３のマイク位置を可動範囲内で走査しながら、オートエンコーダ想起部６３１の入力と出力とのベクトル差分が最大となるマイク位置を探索する。そのため、最適マイク位置プロファイル記録部６５には、今回の探索で指向性マイク３を可動範囲内で走査させた中でのベクトル差分の最大値が記録される。
【０１２４】
最大値検索部６３４は、最適マイク位置プロファイル記録部６５に記録されているベクトル差分の最大値と、ベクトル比較部６３２で求められたベクトル差分と、を比較し、ベクトル比較部６３２で求められたベクトル差分の方が大きければ、最適マイク位置プロファイル記録部６５に記録されているベクトル差分の最大値を、ベクトル比較部６３２で求められたベクトル差分に更新する。また、最大値検索部６３４は、マイク位置/駆動制御部６６に対し、ベクトル差分の最大値を更新した旨の通知をする。
【０１２５】
マイク位置制御部６６１は、最大値検索部６３４からベクトル差分の最大値を更新した旨の通知を受けると、現在のマイク位置を示すマイク位置情報を最適マイク位置プロファイル記録部６５に記録する。
【０１２６】
次に、図１９を参照して、機構Ｍの故障予測/診断を実行している場合のマイク位置探索モジュール６の動作フローについて説明する。図１９は、機構Ｍの故障予測/診断を実行している場合のマイク位置探索モジュール６の動作フローを示すフロー図である。なお、機構Ｍの故障予測/診断の初期状態では、指向性マイク３のマイク位置は、音源２１の直接波の波形に類似する間接波を集音できるマイク位置になっている。また、機構Ｍの故障予測/診断の初期状態では、機構Ｍの故障が検出されていないため、データ加工部６２で加工した間接波のデータの出力先は、故障予測/診断モジュール７であり、また、セレクタ６３５は、最小値検索部６３３を選択している。
【０１２７】
図１９に示されるように、システム制御部６７は、故障予測/診断モジュール７から機構Ｍの故障検出の通知を受けると（ステップＳ７０１のＹｅｓ）、データ加工部６２に対し、機構Ｍが具備する音源の間接波のデータを出力する出力先をデータ評価部６３に切り替える制御信号を出力し、データ加工部６２は、機構Ｍが具備する音源の間接波のデータをデータ評価部６３に出力する（ステップＳ７０２）。また、システム制御部６７は、セレクタ６３５に対し、最大値検索部６３４を選択する制御信号を出力し、セレクタ６３５は、最大値検索部６３４を選択する（ステップＳ７０３）。
【０１２８】
以降、指向性マイク３のマイク位置を可動範囲内で走査しながら、機構Ｍの故障予測/診断に最適な指向性マイク３のマイク位置の再探索を行う。ただし、ここでは、上記の実施の形態１とは異なり、正常時の音源２１の直接波の波形と特徴が類似しない波形を持つ間接波を集音できるマイク位置の探索を行う。
【０１２９】
詳細には、まず、システム制御部６７は、指向性マイク３のマイク位置を初期位置に変更する制御信号をマイク位置制御部６６１に出力し、マイク位置制御部６６１は、その初期位置をマイク駆動制御部６６２に通知し、マイク駆動制御部６６２が、その初期位置に指向性マイク３のマイク位置を移動させる（ステップＳ７０４）。
【０１３０】
続いて、マイクデータ取り込み部６１は、機構Ｍが具備する音源の間接波を集音した指向性マイク３から、間接波のデータを取り込む（ステップＳ７０５）。
続いて、データ加工部６２は、マイクデータ取り込み部６１で取り込まれた間接波のデータを加工する（ステップＳ７０６）。
【０１３１】
続いて、オートエンコーダ想起部６３１は、オートエンコーダ特徴モデル記録部６４に記録された音源２１の直接波の波形のオートエンコーダ特徴モデルに基づいて、データ加工部６２で加工された間接波のデータの想起処理を行い、ベクトル比較部６３２は、オートエンコーダ想起部６３１の入力と出力との差分を二乗平均することでベクトル差分を求める（ステップＳ７０７）。
【０１３２】
続いて、最大値検索部６３４は、最適マイク位置プロファイル記録部６５に記録されているベクトル差分の最大値と、ステップＳ７０７で求められたベクトル差分と、を比較し、ステップＳ７０７で求められたベクトル差分の方が大きいか否か、すなわち、ステップＳ７０７で求められたベクトル差分が現在までの最大値であるか否かを判定する（ステップＳ７０８）。
【０１３３】
ステップＳ７０７で求められたベクトル差分が最大値である場合は（ステップＳ７０８のＹｅｓ）、最大値検索部６３４は、最適マイク位置プロファイル記録部６５に記録されているベクトル差分の最大値を、ステップＳ７０７で求められたベクトル差分に更新し、マイク位置/駆動制御部６６に対し、ベクトル差分の最大値を更新した旨の通知をする。マイク位置/駆動制御部６６は、最大値検索部６３４から最適マイク位置プロファイル記録部６５に記録されているベクトル差分の最大値を更新した旨の通知を受け取ると、現在のマイク位置を示すマイク位置情報を最適マイク位置プロファイル記録部６５に記録する（ステップＳ７０９）。なお、ステップＳ７０７で求められたベクトル差分が最大値でない場合は（ステップＳ７０８のＮｏ）、そのままステップＳ７１０の処理に進む。
【０１３４】
以上のステップＳ７０５〜Ｓ７０９の処理は、指向性マイク３の可動範囲分試行されるまで繰り返される。指向性マイク３の可動範囲分の試行は、図５のステップＳ２０７，Ｓ２０８と同様のステップＳ７１０，Ｓ７１１で実現される。
【０１３５】
このようにして、指向性マイク３のマイク位置を可動範囲内で走査しながら、各マイク位置において、オートエンコーダ想起部６３１が想起処理を行い、オートエンコーダ想起部６３１の入力と出力との差分が最大値となるマイク位置を探索していく。
【０１３６】
すると、結果的に、指向性マイク３の可動範囲内のマイク位置の走査が完了した時点で最適マイク位置プロファイル記録部６５に記録されているマイク位置が、オートエンコーダ想起部６３１の入力と出力との差分が最大値となるマイク位置、すなわち、直接波の波形と最も類似しない波形の間接波が得られるマイク位置となる。よって、その時点で最適マイク位置プロファイル記録部６５に記録されている指向性マイク３のマイク位置が、機構Ｍの故障予測/診断に最適なマイク位置となる。
【０１３７】
故障予測/診断モジュール７で故障予測/診断を再開する場合には、指向性マイク３のマイク位置を、走査完了地点から、機構Ｍの故障予測/診断に最適なマイク位置に戻す必要がある。そのため、システム制御部６７は、指向性マイク３のマイク位置を最適なマイク位置に変更する制御信号をマイク位置制御部６６１に出力し、マイク位置制御部６６１は、その最適なマイク位置をマイク駆動制御部６６２に通知し、マイク駆動制御部６６２は、その最適なマイク位置に指向性マイク３のマイク位置を移動させる（ステップＳ７１２）。
【０１３８】
また、指向性マイク３のマイク位置が機構Ｍの故障予測/診断に最適なマイク位置に戻されると、システム制御部６７は、データ加工部６２に対し、機構Ｍが具備する音源の間接波のデータを出力する出力先を故障予測/診断モジュール７に切り替える制御信号を出力し、データ加工部６２は、機構Ｍが具備する音源の間接波のデータを故障予測/診断モジュール７に出力する（ステップＳ７１３）。以降、故障予測/診断モジュール７は、データ加工部６２から出力された間接波のデータを用いて、故障予測/診断を再開する。なお、システム制御部６７が、故障予測/診断モジュール７に対し、故障予測/診断を再開するトリガとなる制御信号を出力し、これを受けて、故障予測/診断モジュール７が、故障予測/診断を再開しても良い。また、システム制御部６７が、セレクタ６３５による選択を、最大値検索部６３４から最小値検索部６３３に戻すタイミングは、この時点でも良いし、その後の任意のタイミングでも良い。
【０１３９】
以上の動作フローにより、指向性マイク３の可動範囲内で、機構Ｍの故障予測/診断に最適な指向性マイク３のマイク位置を走査し、正常時の直接波の波形と特徴が類似しない波形を持つ間接波を集音できるマイク位置を再探索し、再決定することが可能になる。
【０１４０】
＜実施の形態３に係るマイク位置決定装置の効果＞
本実施の形態３によれば、機構Ｍの故障を検出した場合には、機構Ｍの故障予測/診断に最適な指向性マイク３のマイク位置を再探索し、再決定する。具体的には、機構Ｍの故障を検出したときの間接波の波形は直接波の波形と類似しないことを利用し、直接波の波形に最も類似しない波形の間接波が集音されたマイク位置を再探索する。
【０１４１】
そのため、上記の実施の形態１で決定した指向性マイク３のマイク位置よりも、さらに機構Ｍの故障予測/診断の精度向上を図れるマイク位置に決定することができる。
その他の効果は上記の実施の形態１と同様である。
【０１４２】
＜実施の形態１〜３に係る直接波特徴モデル記録モジュール５及びマイク位置探索モジュール６を実現するハードウェア構成）
続いて、図２０を参照して、実施の形態１〜３に係る直接波特徴モデル記録モジュール５及びマイク位置探索モジュール６を実現するコンピュータのハードウェア構成について説明する。図２０は、実施の形態１〜３に係る直接波特徴モデル記録モジュール５及びマイク位置探索モジュール６を実現するコンピュータのハードウェア構成を示す図である。図２０のハードウェア構成は、直接波特徴モデル記録モジュール５及びマイク位置探索モジュール６で共通の構成である。
【０１４３】
図２０に示されるコンピュータは、マイクインターフェース９１と、ＣＰＵ（Central Processing Unit）９２と、ＲＡＭ（Random Access Memory）９３と、ＲＯＭ（Read Only Memory）９４と、ＤＭＡ（Direct Memory Access）コントローラ９５と、割り込みコントローラ９６と、タイマ９７と、ＮＮ（Neural Network）アクセラレータ９８と、を備えている。
【０１４４】
なお、直接波特徴モデル記録モジュール５を実現するコンピュータが備えるマイクインターフェース９１、ＣＰＵ９２、ＲＯＭ９４、及びＮＮアクセラレータ９８は、それぞれ、第１マイクインターフェース、第１プロセッサ、第１メモリ、及び第１ＮＮアクセラレータの一例である。また、マイク位置探索モジュール６を実現するコンピュータが備えるマイクインターフェース９１、ＣＰＵ９２、ＲＯＭ９４、及びＮＮアクセラレータ９８は、それぞれ、第２マイクインターフェース、第２プロセッサ、第２メモリ、及び第２ＮＮアクセラレータの一例である。
【０１４５】
ＲＯＭ９４は、直接波特徴モデル記録モジュール５（又はマイク位置探索モジュール６）の記録部以外の各構成要素の機能を実現するプログラムを記憶するメモリである。ＣＰＵ９２は、これら各プログラムを実行することで、記録部以外の各構成要素の機能を実現するプロセッサである。ＣＰＵ９２は、上記の各プログラムを実行する際、これらのプログラムをＲＡＭ９３上に読み出してから実行しても良い。また、ＲＡＭ９３又はＲＯＭ９４は、直接波特徴モデル記録モジュール５（又はマイク位置探索モジュール６）の記録部の役割も果たす。
【０１４６】
マイクインターフェース９１は、マイクで集音されたデータを入力するインターフェースである。マイクインターフェース９１は、例えば、アナログ式マイクであれば、ＡＤ変換機能を備えるインターフェースであり、デジタル式マイクであれば、Ｉ２Ｓ  ＵＳＢ形式なら、ＵＳＢ  Ｉ．Ｆなどである。
【０１４７】
マイクで集音されたデータを入力する際には、ＣＰＵ９２に負荷をかけないよう、タイマ９７及び割り込みコントローラ９６を用いて、マイクのデータをサンプリングし、ＤＭＡコントローラ９５を用いて、そのデータをＲＡＭ９３に転送して一時的に記録し、そのデータを加工等して変換する。
【０１４８】
オートエンコーダは、ニューラルネットワークの一種であり、一般的には積和演算を高速化するため、ＮＮアクセラレータ９８を用いて実現される。
【０１４９】
また、上述したプログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc ROM）、ＣＤ−Ｒ（CD recordable）、ＣＤ−Ｒ／Ｗ（CD rewritable）、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ）を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバなどの有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
【０１５０】
以上、本発明者によってなされた発明を実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は既に述べた実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能であることはいうまでもない。
【０１５１】
例えば、上記の実施の形態は、プリンタに適用される例であったが、これには限定されない。上記の実施の形態は、駆動時に音を発生する駆動系などの機構を有する機器に適用可能である。こうした機器の例としては、例えば、ＯＡ（Office Automation）分野では、上記のプリンタの他に、複写機が挙げられる。また、ビルディング分野では、空調設備、エレベータなどが挙げられ、家電分野では、エアコン、洗濯機、冷蔵庫などが挙げられ、産業分野では、ロボットアーム、ポンプなどが挙げられる。
【０１５２】
上記の実施の形態や実施例の一部または全部は、以下の付記のようにも記載され得るが、以下には限定されない。
（付記１）
マイク位置決定装置によるマイク位置決定方法であって、
前記マイク位置決定装置は、
機構が具備する音源と、
前記音源の直接波を集音する第１マイクと、
移動可能に構成され、前記音源の間接波を集音する第２マイクと、を備えており、
前記マイク位置決定方法は、
前記第１マイクで集音された前記音源の直接波を学習する学習ステップと、
前記第２マイクのマイク位置を走査し、前記第２マイクの各マイク位置において、前記第２マイクで集音された前記音源の間接波を前記学習ステップで学習された前記音源の直接波と比較する走査ステップと、
前記音源の直接波に最も類似する間接波が集音された前記第２マイクのマイク位置を探索し、探索したマイク位置を、前記機構の故障予測及び故障診断に最適な前記第２マイクのマイク位置である最適マイク位置に決定する決定ステップと、を含む、
マイク位置決定方法。
（付記２）
前記学習ステップでは、
前記第１マイクで集音された前記音源の直接波のオートエンコーダ特徴モデルをオートエンコーダ学習部にて学習し、
前記機構の故障予測及び故障診断に最適な前記第２マイクの前記最適マイク位置を決定する場合、
前記走査ステップでは、
前記第２マイクのマイク位置を走査し、前記第２マイクの各マイク位置において、前記学習ステップで学習された前記音源の直接波のオートエンコーダ特徴モデルに基づいて、前記第２マイクで集音された前記音源の間接波の想起処理をオートエンコーダ想起部にて行い、前記オートエンコーダ想起部の入力と出力との差分を二乗平均してベクトル差分を算出し、
前記決定ステップでは、
前記音源の直接波に最も類似する間接波が集音された前記第２マイクのマイク位置として、前記ベクトル差分が最小となるマイク位置を探索する、
付記１に記載のマイク位置決定方法。
（付記３）
前記学習ステップでは、
前記第１マイクで集音された前記音源の直接波を周波数変換して、前記音源の直接波のスペクトルを取得し、取得した前記音源の直接波のスペクトルに基づいて、前記オートエンコーダ学習部にて前記音源の直接波のオートエンコーダ特徴モデルを学習し、
前記走査ステップでは、
前記第２マイクで集音された前記音源の間接波を周波数変換して、前記音源の間接波のスペクトルを取得し、取得した前記音源の間接波のスペクトルに基づいて、前記オートエンコーダ想起部にて前記想起処理を行う、
付記２に記載のマイク位置決定方法。
（付記４）
前記マイク位置決定装置は、
前記第２マイクで集音された前記音源の間接波に基づいて、前記機構の故障予測及び故障診断を実行するモジュールに接続されており、
前記マイク位置決定方法は、
前記モジュールで前記機構の故障予測及び故障診断を実行する場合、
前記第２マイクのマイク位置を、前記決定した前記最適マイク位置に変更するステップと、
前記音源の間接波のスペクトルの出力先を、前記オートエンコーダ想起部から前記モジュールに切り替えるステップと、を含む、
付記３に記載のマイク位置決定方法。
（付記５）
前記マイク位置決定装置は、
複数の前記機構がそれぞれ具備する複数の前記音源を備えており、
前記マイク位置決定方法は、
前記複数の機構のうちの一の機構の故障予測及び故障診断に最適な前記第２マイクの前記最適マイク位置を決定する場合、
前記複数の音源のうちの前記一の機構が具備する一の音源以外の音源を遮音材で覆った状態で、前記第１マイクで集音された前記一の音源の直接波のオートエンコーダ特徴モデルを学習するステップと、
前記一の音源以外の音源を遮音材で覆った状態で、前記第２マイクのマイク位置を走査し、前記第２マイクの各マイク位置において、前記ベクトル差分を算出するステップと、
前記ベクトル差分が最小となる前記第２マイクのマイク位置を探索し、探索したマイク位置を、前記一の機構の故障予測及び故障診断に最適な前記最適マイク位置に決定するステップと、を含む、
付記４に記載のマイク位置決定方法。
（付記６）
前記マイク位置決定方法は、
前記一の機構の故障予測及び故障診断に最適な前記第２マイクの前記最適マイク位置において、前記一の音源を遮音材で覆った状態で、前記第２マイクで集音された前記一の音源以外の音源の間接波のスペクトルを予め取得しておくステップと、
前記モジュールで前記一の機構の故障予測及び故障診断を実行する場合、
前記一の機構の故障予測及び故障診断に最適な前記第２マイクの前記最適マイク位置において、前記第２マイクで集音された前記複数の音源の間接波のスペクトルを取得し、前記取得した前記複数の音源の間接波のスペクトルから、予め取得した前記一の音源以外の音源の間接波のスペクトルを減算することで、前記一の音源の間接波のスペクトルを算出し、算出した前記一の音源の間接波のスペクトルを、前記モジュールに出力するステップと、を含む、
付記５に記載のマイク位置決定方法。
（付記７）
前記マイク位置決定方法は、
前記モジュールで前記機構の故障を検出した場合、
前記音源の間接波のスペクトルの出力先を、前記モジュールから前記オートエンコーダ想起部に切り替えるステップと、
前記機構の故障予測及び故障診断に最適な前記第２マイクの前記最適マイク位置を再決定する再決定ステップと、を含む、
付記４に記載のマイク位置決定方法。
（付記８）
前記機構の故障予測及び故障診断に最適な前記第２マイクの前記最適マイク位置を再決定する場合、
前記再決定ステップでは、
前記第２マイクのマイク位置を走査し、前記第２マイクの各マイク位置において、前記ベクトル差分を算出し、
前記ベクトル差分が最大となる前記第２マイクのマイク位置を探索し、探索したマイク位置を前記最適マイク位置に再決定する、
付記７に記載のマイク位置決定方法。
（付記９）
前記マイク位置決定方法は、
前記モジュールで前記機構の故障予測及び故障診断を再開する場合、
前記第２マイクのマイク位置を、前記再決定した前記最適マイク位置に変更するステップと、
前記音源の間接波のスペクトルの出力先を、前記オートエンコーダ想起部から前記モジュールに切り替えるステップと、を含む、
付記８に記載のマイク位置決定方法。
（付記１０）
前記第２マイクの移動方向として複数の移動方向が予め設定されており、
前記マイク位置決定方法は、
前記機構の故障予測及び故障診断に最適な前記第２マイクの前記最適マイク位置を決定する場合、
前記第２マイクを現在のマイク位置から前記複数の移動方向のそれぞれに移動させ、前記複数の移動方向にそれぞれ移動させた前記第２マイクの各マイク位置において、前記ベクトル差分を算出し、前記算出した前記ベクトル差分の中に、現在のマイク位置で算出した前記ベクトル差分よりも小さいものがあれば、前記第２マイクを現在のマイク位置から該当するベクトル差分が算出された移動方向に移動させる処理を繰り返し行うステップを含む、
付記３に記載のマイク位置決定方法。
（付記１１）
前記マイク位置決定方法は、
前記機構の故障予測及び故障診断に最適な前記第２マイクの前記最適マイク位置を決定する場合、
前記複数の移動方向にそれぞれ移動させた前記第２マイクの各マイク位置にて算出した前記ベクトル差分の中に、現在のマイク位置で算出した前記ベクトル差分よりも小さいものがなければ、前記処理を終了し、前記第２マイクの現在のマイク位置を前記最適マイク位置に決定するステップを含む、
付記１０に記載のマイク位置決定方法。
（付記１２）
前記学習ステップでは、
前記第１マイクで集音された前記音源の直接波のスペクトルを、前記オートエンコーダ学習部が具備するオートエンコーダのネットワークの入力層と出力層とに入力し、
前記オートエンコーダ学習部が具備するオートエンコーダのネットワークの入力層、中間層、出力層の各層間の重みを学習することで、直接波のオートエンコーダ特徴モデルを学習し、
前記走査ステップでは、
前記オートエンコーダ想起部が具備するオートエンコーダのネットワークの入力層、中間層、出力層の各層間の重みが、前記学習ステップで学習された直接波のオートエンコーダ特徴モデルと同じ重みに設定されており、
前記第２マイクで集音された前記音源の間接波のスペクトルを、前記オートエンコーダ想起部が具備するオートエンコーダのネットワークの入力層に入力し、出力層から出力する、
付記３に記載のマイク位置決定方法。
【符号の説明】
【０１５３】
Ｍ，Ｍ１，Ｍ２  機構
１  筐体
２，２１，２２  音源
３  指向性マイク
３１，３２  指向性マイクのマイク位置
４  マイク
５  直接波特徴モデル記録モジュール
５１  マイクデータ取り込み部
５２  データ加工部
５３  オートエンコーダ学習部
５４  オートエンコーダ特徴モデル記録部
６  マイク位置探索モジュール
６１  マイクデータ取り込み部
６２  データ加工部
６３  データ評価部
６３１  オートエンコーダ想起部
６３２  ベクトル比較部
６３３  最小値検索部
６３４  最大値検索部
６３５  セレクタ
６４  オートエンコーダ特徴モデル記録部
６５  最適マイク位置プロファイル記録部
６６  マイク位置/駆動制御部
６６１  マイク位置制御部
６６２  マイク駆動制御部
６７  システム制御部
６８  ノイズ集音データ記録部
６９  スペクトル減算部
７  故障予測/診断モジュール
８，８１，８２  遮音材
９１  マイクインターフェース
９２  ＣＰＵ
９３  ＲＡＭ
９４  ＲＯＭ
９５  ＤＭＡコントローラ
９６  割り込みコントローラ
９７  タイマ
９８  ＮＮアクセラレータ
【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２０】
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