(57)【要約】【課題】周期的な雑音が存在する場合でも、音声信号に基づいて対象物の異常を検出可能な異常検出装置を提供する。【解決手段】異常検出装置は、対象物から発せられる周期的な音及び他の物体から発せられる周期的な音が表された音声信号の包絡線を検波する包絡線検波部１２と、包絡線を時間周波数変換することで音声信号の周波数スペクトルを算出する時間周波数変換部１３と、周波数スペクトルにおいて対象物から発せられる音の周期に相当する周波数の成分に基づいて対象物に異常が生じたか否か判定する異常判定部１５とを有する。【選択図】図３
2019100756.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象物から発せられる周期的な音及び他の物体から発せられる周期的な音が表された音声信号の包絡線を検波する包絡線検波部と、
前記包絡線を時間周波数変換することで前記音声信号の周波数スペクトルを算出する時間周波数変換部と、
前記周波数スペクトルにおいて前記対象物から発せられる音の周期に相当する周波数の成分に基づいて前記対象物に異常が生じたか否か判定する異常判定部と、
を有する異常検出装置。
【請求項２】
前記対象物は所定枚数の羽を有する回転機器であり、
前記周波数スペクトルの複数のピークを検出し、前記複数のピークのうちの二つを含む組ごとに、当該組に含まれる二つのピークの一方の周波数に対する他方の周波数の比を算出し、前記組のうち、前記比と前記所定枚数の差が最小となる組に含まれる二つのピークの周波数のうちの低い方の周波数を前記対象物から発せられる音の周期に相当する周波数と推定する振動周波数推定部をさらに有する、請求項１に記載の異常検出装置。
【請求項３】
前記時間周波数変換部は、前記音声信号のうち、前記対象物から発せられる音と前記他の物体から発せられる音の両方が表された第１の区間についての前記包絡線を時間周波数変換して前記周波数スペクトルを算出するとともに、前記音声信号のうち、前記対象物から発せられる音が表され、かつ、前記他の物体から発せられる音が表されない第２の区間についての前記包絡線を時間周波数変換して第２の周波数スペクトルを算出し、
前記振動周波数推定部は、前記第２の周波数スペクトルの複数のピークを検出し、前記複数のピークのうちの二つを含む組ごとに、当該組に含まれる二つのピークの一方の周波数に対する他方の周波数の第２の比を算出し、前記周波数スペクトルについて検出されたピークの組のそれぞれの前記比のうち、前記第２の周波数スペクトルについて検出されたピークの組の何れかについての前記第２の比と一致する比を前記回転機器が有する羽の前記所定枚数として推定する、請求項２に記載の異常検出装置。
【請求項４】
前記異常判定部は、前記対象物から発せられる音の周期に相当する周波数及び当該周波数の前記所定枚数倍となる周波数の何れかにおける前記周波数スペクトルの成分のパワーが所定の閾値以上となる場合、前記対象物に異常が生じたと判定する、請求項３に記載の異常検出装置。
【請求項５】
対象物から発せられる周期的な音及び他の物体から発せられる周期的な音が表された音声信号の包絡線を検波し、
前記包絡線を時間周波数変換することで前記音声信号の周波数スペクトルを算出し、
前記周波数スペクトルにおいて前記対象物から発せられる音の周期に相当する周波数の成分に基づいて前記対象物に異常が生じたか否か判定する、
ことを含む異常検出方法。
【請求項６】
対象物から発せられる周期的な音及び他の物体から発せられる周期的な音が表された音声信号の包絡線を検波し、
前記包絡線を時間周波数変換することで前記音声信号の周波数スペクトルを算出し、
前記周波数スペクトルにおいて前記対象物から発せられる音の周期に相当する周波数の成分に基づいて前記対象物に異常が生じたか否か判定する、
ことをコンピュータに実行させるための異常検出用コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば、音声信号に基づいて対象物の異常を検出する異常検出装置、異常検出方法及び異常検出用コンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
音声信号に基づいて、ファン、モータあるいはコンプレッサといった機械の発する異音を検出する技術が提案されている（例えば、特許文献１を参照）。この技術では、マイクロホンにより採取された信号に対してフィルタリングが行われ、フィルタリングされた信号に基づく包絡線信号が生成され、包絡線信号と採取されたままの信号とのクロススペクトルが生成される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平９−４３２８３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
異常を検出する対象物の近傍に、周期的な音を発する別の物体が存在することがある。このような場合、マイクロホンを介して集音された音声信号には、対象物が発する音だけでなく、その別の物体が発する音も含まれることになる。その結果として、別の物体が発する音により、対象物に異常が生じたと誤検出されることがある。
【０００５】
一つの側面では、本発明は、周期的な雑音が存在する場合でも、音声信号に基づいて対象物の異常を検出可能な異常検出装置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】
【０００６】
一つの実施形態によれば、異常検出装置が提供される。この異常検出装置は、対象物から発せられる周期的な音及び他の物体から発せられる周期的な音が表された音声信号の包絡線を検波する包絡線検波部と、包絡線を時間周波数変換することで音声信号の周波数スペクトルを算出する時間周波数変換部と、周波数スペクトルにおいて対象物から発せられる音の周期に相当する周波数の成分に基づいて対象物に異常が生じたか否か判定する異常判定部とを有する。
【発明の効果】
【０００７】
一つの側面によれば、周期的な雑音が存在する場合でも、音声信号に基づいて対象物の異常を検出できる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】（ａ）は、空調装置のファンが発した周期的な音をマイクロホンにて集音することで生成された音声信号を時間周波数変換して得られる周波数スペクトルの一例を示す図である。（ｂ）は、空調装置のファンが発した周期的な音だけでなく、室外機が有するコンプレッサが発した周期的な音もマイクロホンにて集音された場合の周波数スペクトルの一例を示す図である。
【図２】一つの実施形態による異常検出装置の概略構成図である。
【図３】異常検出装置が有するプロセッサの機能ブロック図である。
【図４】ファンの回転周期に相当する振動周波数の推定についての概要説明図である。
【図５】ピーク検出の概要説明図である。
【図６】異常判定の概要説明図である。
【図７】異常検出処理の動作フローチャートである。
【図８】羽の枚数推定の概要説明図である。
【図９】変形例による異常検出処理の動作フローチャートである。
【図１０】ファンの回転振動と異常音発生周期の関係の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図を参照しつつ、異常検出装置について説明する。この異常検出装置は、対象物が発する周期的な音をマイクロホンにて集音することで音声信号を生成し、その音声信号を周波数解析することで、対象物に生じた異常を検出する。しかし、上記のように、対象物の近傍に、周期的な音を発する別の物体が存在すると、音声信号に、その別の物体が発した周期的な音（雑音）の成分が含まれることとなる。例えば、対象物が空調装置のファンである場合には、室外機に含まれるコンプレッサが周期的な音を発する。
【００１０】
図１（ａ）は、空調装置のファンが発した周期的な音をマイクロホンにて集音することで生成された音声信号の包絡信号を時間周波数変換して得られる周波数スペクトルの一例を示す図である。図１（ａ）において、横軸は、周波数を表し、縦軸は、パワーを表す。なお、本実施形態では、周波数スペクトルは、音の高低よりも、ファンの回転振動により生じる音の発生周期に相当する周波数の成分を表すものとなる。そこで、周波数に関して、以下では、便宜上、振動周波数と呼ぶ。そして、ファンが発した周期的な音の周波数スペクトル１０１は、振動周波数ごとのパワーを表す個々の棒グラフの集合で表される。周波数スペクトル１０１に示されるように、ファンが発する振動の周期に対応する振動周波数f1及びその整数倍の振動周波数において、振動のパワーは大きくなる。そしてファンの挙動に異常が有ると、ファンが発する振動の周期に対応する振動周波数f1及びその整数倍の振動周波数において、振動のパワーが所定の閾値ThDよりも大きくなる。そのため、個々の振動周波数のパワーにより、ファンに異常が生じたか否かが分かる。
【００１１】
図１（ｂ）は、空調装置のファンが発した周期的な音だけでなく、室外機が有するコンプレッサが発した音もマイクロホンにて集音された場合の周波数スペクトルの一例を示す図である。図１（ｂ）において、横軸は、振動周波数を表し、縦軸は、パワーを表す。そして、ファンが発した周期的な音とともに、コンプレッサが発した音を含む音声信号の周波数スペクトル１０２は、振動周波数ごとのパワーを表す個々の棒グラフの集合で表される。周波数スペクトル１０２では、振動周波数f1及びその整数倍となる振動周波数だけでなく、コンプレッサが発した音の周期Tに相当する振動周波数(1/T)及びその整数倍となる振動周波数(2/T)において、振動のパワーが閾値ThDよりも大きくなる。その結果、コンプレッサが発した音に含まれる振動周波数の成分により、ファンの異常が誤検出されることがある。
【００１２】
そこで、この異常検出装置は、異常の検出対象となる対象物が発した音を集音して得られる音声信号の包絡信号から求めた周波数スペクトルに基づいて、対象物が発する振動の周期を推定する。そしてこの異常検出装置は、周波数スペクトルにおいて、推定した周期に相当する振動周波数及びその整数倍の振動周波数の成分のパワーを閾値と比較することで、対象物に生じた異常を検出する。
【００１３】
なお、異常を検出する対象物は、周期的な音を発生する物体であり、以下の実施形態では、空調装置等の装置が有する、複数の羽を持つファンである。ファンは、回転機器の一例である。また、別の物体により生じる雑音は、例えば、コンプレッサが発する周期的な音である。しかし、対象物は、ファン以外の回転動作する回転機器（例えば、モータ）であってもよく、あるいは、エンジンに含まれるピストンといった、周期的な往復運動をする物体であってもよい。また、雑音は、コンプレッサ以外の何らかの装置などが発する周期的な音であってもよい。
【００１４】
図２は、一つの実施形態による異常検出装置の概略構成図である。異常検出装置１は、例えば、携帯型の装置、あるいはコンピュータとして実装される。そして異常検出装置１は、マイクロホン２と、アナログ／デジタル変換器３と、ユーザインターフェース４と、通信インターフェース５と、メモリ６と、記憶媒体アクセス装置７と、プロセッサ８とを有する。
【００１５】
マイクロホン２は、音声入力部の一例であり、例えば、異常検出対象となるファンの近傍に設置される。そしてマイクロホン２は、ファンから発せられる周期的な音を集音してアナログの音声信号を生成する。その際、ファンの近傍に位置するコンプレッサが発する周期的な音も、マイクロホン２により集音される。そのため、音声信号には、ファンから発せられる音だけでなく、コンプレッサが発する音も含まれる。マイクロホン２により生成された音声信号は、アナログ／デジタル変換器３に入力される。
【００１６】
アナログ／デジタル変換器３は、マイクロホン２から受け取ったアナログの音声信号を所定のサンプリング周波数（例えば、16kHz）でサンプリングすることによりデジタル化された音声信号を生成する。なお、以下では、説明の便宜上、マイクロホン２が集音することで生成され、アナログ／デジタル変換器３によりデジタル化された音声信号を単に音声信号と呼ぶ。
アナログ／デジタル変換器３は、音声信号をプロセッサ８へ出力する。
【００１７】
ユーザインターフェース４は、例えば、タッチパネルを有する。そしてユーザインターフェース４は、ユーザによる操作に応じた操作信号、例えば、異常検出処理の開始を指示する信号、あるいは、異常検出結果を表示させる信号を生成し、その操作信号をプロセッサ８へ出力する。またユーザインターフェース４は、プロセッサ８から受け取った表示用の信号に従って、異常検出結果などを表示する。なお、ユーザインターフェース４は、操作信号入力用の複数の操作ボタンと、液晶ディスプレイといった表示装置とを別個に有していてもよい。
【００１８】
通信インターフェース５は、所定の通信規格に従って異常検出装置１を他の機器、例えば、異常検出対象となるファンを有する空調装置と接続するための通信インターフェース回路などを含む。例えば、通信インターフェース回路は、例えば、Bluetooth(登録商標)といった、近距離無線通信規格に従って動作する回路、あるいは、universal serial bus(USB)といったシリアルバス規格に従って動作する回路とすることができる。そして通信インターフェース５は、例えば、プロセッサ８から受け取った異常検出結果などを表す情報を他の機器へ出力する。
【００１９】
メモリ６は、記憶部の一例であり、例えば、読み書き可能な半導体メモリと読み出し専用の半導体メモリとを有する。そしてメモリ６は、異常検出装置１で用いられる各種コンピュータプログラム及び各種のデータを記憶する。特に、メモリ６は、アナログ／デジタル変換器３から受け取った音声信号など、異常検出処理で用いられる各種の信号または情報、異常検出処理の途中で生成される各種のデータ、及び、異常検出結果などを記憶する。
【００２０】
記憶媒体アクセス装置７は、記憶部の他の一例であり、例えば、半導体メモリカード、ハードディスク、あるいは光記憶媒体といった記憶媒体９にアクセスする装置である。記憶媒体アクセス装置７は、例えば、記憶媒体９に記憶された、プロセッサ８上で実行されるコンピュータプログラムを読み込み、プロセッサ８に渡す。
【００２１】
プロセッサ８は、制御部の一例であり、例えば、Central Processing Unit(CPU)及びその周辺回路を有する。さらにプロセッサ８は、数値演算用のプロセッサを有していてもよい。そしてプロセッサ８は、異常検出装置１全体を制御する。
【００２２】
またプロセッサ８は、受け取った音声信号に対して異常検出処理を実行する。
【００２３】
図３は、プロセッサ８の機能ブロック図である。プロセッサ８は、フィルタリング部１１と、包絡線検波部１２と、時間周波数変換部１３と、振動周波数推定部１４と、異常判定部１５とを有する。
プロセッサ８が有するこれらの各部は、例えば、プロセッサ８上で実行されるコンピュータプログラムによって実現される機能モジュールである。あるいは、これらの各部は、プロセッサ８の一部に実装される専用の演算回路として実装されてもよい。
【００２４】
フィルタリング部１１は、音声信号に対して、ファンが発する音の振動周波数成分を含み、それ以外の振動周波数成分を減衰させるように、フィルタリング処理を実行する。さらに、フィルタリング部１１は、音声信号に含まれる、アナログ／デジタル変換器３のサンプリング周波数に応じたナイキスト周波数よりも高周波の成分を減衰させてもよい。さらにまた、フィルタリング部１１は、ファンの回転周期に相当する振動周波数よりも低い振動周波数の成分を減衰させてもよい。そのために、フィルタリング部１１は、例えば、有限インパルス応答(finite impulse response, FIR)フィルタにより形成されるローパスフィルタまたはバンドパスフィルタを音声信号に対して適用することで、音声信号をフィルタリングする。なお、フィルタリング部１１は、他の形式のフィルタを音声信号に適用してもよい。
フィルタリング部１１は、フィルタリング処理された音声信号を包絡線検波部１２へ出力する。
【００２５】
包絡線検波部１２は、フィルタリング処理された音声信号の包絡線を検波する。そのために、包絡線検波部１２は、例えば、次式に従って、フィルタリング処理された音声信号の包絡線を検波する。
【数１】
2019100756.tif 000003
ここで、x(t)は、フィルタリング処理された音声信号を表し、y(t)は、検波された包絡線を表す。またF()は、高速フーリエ変換(Fast Fourier Transform, FFT)を表し、F-1()は、逆FFTを表す。そしてW(f)は、ローパスフィルタであり、例えば、周波数fの絶対値が遮断周波数fb以下となる場合に1となり、周波数fの絶対値が遮断周波数fbよりも大きい場合に0となる周波数領域上の関数として表される。なお、遮断周波数fbは、例えば、フィルタリング部１１が透過する最大周波数と略等しくなるように設定されることが好ましい。
【００２６】
あるいは、包絡線検波部１２は、次式のように、ヒルベルト変換を用いてフィルタリング処理された音声信号の包絡線を検波してもよい。
【数２】
2019100756.tif 000004
【００２７】
包絡線検波部１２は、検波された包絡線を時間周波数変換部１３へ出力する。
【００２８】
時間周波数変換部１３は、検波された包絡線について、フレーム単位で時間領域から周波数領域へ変換することにより、複数の振動周波数のそれぞれについての振幅成分と位相成分とを含む、音声信号の周波数スペクトルを算出する。
【００２９】
本実施形態では、周波数領域において、ファンの回転振動による異常を検出するために、0からファンの回転数×ファンが有する羽の枚数に相当する振動周波数までの区間について、十分な精度で周波数スペクトルが算出されることが好ましい。そのため、例えば、周波数領域にて、1[Hz]程度の分解能が得られることが好ましい。例えば、アナログ／デジタル変換器３のサンプリング周波数が16kHzであれば、フレーム長は16384サンプルに相当する長さ以上となることが好ましい。
【００３０】
時間周波数変換部１３は、包絡線について設定したフレームを時間領域から周波数領域へ変換することにより、周波数スペクトルを算出する。時間周波数変換部１３は、例えば、フレームに対して、FFTといった時間周波数変換を実行することにより周波数スペクトルを算出すればよい。
【００３１】
時間周波数変換部１３は、算出した周波数スペクトルを振動周波数推定部１４及び異常判定部１５へ出力する。
【００３２】
振動周波数推定部１４は、周波数スペクトルに基づいて、ファンの回転周期に相当する振動周波数を推定する。
【００３３】
ファンの回転振動により生じる音の周波数スペクトルでは、ファンの回転周期に相当する振動周波数、及び、ファンの回転周期に相当する振動周波数にファンが有する羽の枚数を乗じた振動周波数において比較的大きな成分が含まれる。
【００３４】
そこで、振動周波数推定部１４は、周波数スペクトルからピークを検出し、検出されたピークのうちの二つを含む組のそれぞれについて、低い方の振動周波数に対する高い方の振動周波数の比を算出する。そして振動周波数推定部１４は、その比が最もファンが有する羽の枚数に近い組を特定し、特定した組のうちの低い方の振動周波数を、ファンの回転周期に相当する振動周波数とする。なお、この例では、ファンが有する羽の枚数は既知であるとする。
【００３５】
図４は、ファンの回転周期に相当する振動周波数の推定についての概要説明図である。図４において、横軸は振動周波数を表し、縦軸はパワーを表す。そして、マイクロホン２により得られた音声信号の包絡線についての周波数スペクトル４０１は、振動周波数ごとのパワーを表す個々の棒グラフの集合で表される。なお、この例では、ファンが有する羽の枚数は3枚であるとする。
【００３６】
周波数スペクトル４０１において、振動周波数f1〜f5のそれぞれにおいてピーク４０２が抽出される。そして抽出されたピーク４０２のうちの二つを含む組ごとに、ピークとなる振動周波数同士の比(f2/f1,f3/f1,f3/f2など)が算出される。この例では、比(f3/f1)が、ファンが有する羽の枚数'3'に最も近い。そのため、振動周波数f1が、ファンの回転周期に相当する振動周波数として推定される。
【００３７】
振動周波数推定部１４は、周波数スペクトルからピークを検出する際、振動周波数ごとに、周波数スペクトルのその振動周波数における成分のパワーを隣接する振動周波数における成分のパワーと比較する。そして振動周波数推定部１４は、例えば、隣接する振動周波数のパワーよりもピーク検出閾値以上大きいパワーを持つ振動周波数、すなわち、次式の条件を満たす振動周波数をピークとして検出する。
【数３】
2019100756.tif 000005
ここで、P(f-1)、P(f)、P(f+1)は、それぞれ、振動周波数(f-1)、f、(f+1)における、周波数スペクトルに含まれる、その振動周波数における成分のパワーを表す。Thpは、ピーク検出閾値を表し、例えば、1dBに設定される。そしてPf(k)は、振動周波数が低い方から順に、k番目(k=1,2,...)のピークの振動周波数を表す。
【００３８】
図５は、ピーク検出の概要説明図である。図５において、横軸は振動周波数を表し、縦軸はパワーを表す。そして波形５００は、周波数スペクトルを表す。この例では、振動周波数fにおけるパワーP(f)が、振動周波数(f-1)におけるパワーP(f-1)及び振動周波数(f+1)におけるパワーP(f+1)のそれぞれよりもピーク検出閾値Thp以上大きい。そのため、振動周波数fがピークとして検出される。
【００３９】
ピークが検出されると、振動周波数推定部１４は、ピークの組ごとに、次式に従ってピークとなる振動周波数の比を算出する。
【数４】
2019100756.tif 000006
ここで、R(l)(l=1,2,...,MC2, Mは検出されたピークの総数)は、i番目のピークとj番目のピークとを含む(ただし、Pf(j)>Pf(i))、l番目のピークの組について算出された振動周波数の比を表す。
【００４０】
振動周波数推定部１４は、各ピークの組について算出された振動周波数の比R(l)のうち、ファンが有する羽の枚数Nに最も近い組を特定する。すなわち、振動周波数推定部１４は、次式を満たすピークの組を特定する。
【数５】
2019100756.tif 000007
そして振動周波数推定部１４は、特定された組に含まれる二つのピークのうちの低い方に相当する振動周波数を、ファンの回転周期に相当する振動周波数として推定する。振動周波数推定部１４は、推定された、ファンの回転周期に相当する振動周波数を異常判定部１５へ通知する。
【００４１】
異常判定部１５は、ファンの回転周期に相当する振動周波数及びその整数倍の振動周波数のそれぞれについて、周波数スペクトルに含まれるその振動周波数における成分のパワーを異常判定閾値と比較する。これは、ファンの挙動により生じる異常音は、ファンの回転周期に依存すると推定されるためである。そして異常判定部１５は、ファンの回転周期に相当する振動周波数及びその整数倍の振動周波数の何れかにおいて、パワーが異常判定閾値以上である場合、異常音が発生しており、ファンに何らかの異常が有ると判定する。なお、異常判定閾値は、例えば、3dBに設定される。一方、ファンの回転周期に相当する振動周波数及びその整数倍の振動周波数の何れにおいても、パワーが異常判定閾値未満である場合、異常判定部１５は、異常音は無く、ファンに異常が無いと判定する。なお、異常判定部１５は、上記の各振動周波数における成分のパワーを異常判定閾値と比較する代わりに、上記の各振動周波数における振幅成分の絶対値を異常判定閾値と比較してもよい。そして異常判定部１５は、何れかの振動周波数において、振幅成分の絶対値が異常判定閾値以上となる場合に、ファンに異常が生じたと判定してもよい。
【００４２】
図６は、異常判定の概要説明図である。図６において、横軸は振動周波数を表し、縦軸はパワーを表す。そして、マイクロホン２により得られた音声信号の周波数スペクトル６０１は、振動周波数ごとのパワーを表す個々の棒グラフの集合で表される。この例では、振動周波数Kがファンの回転周期に相当する振動周波数である。したがって、振動周波数K、2K、3K、．．．におけるパワーが異常判定閾値ThDと比較される。そしてこの例では、振動周波数K、3K、4K、5Kのそれぞれにおいて、パワーが異常判定閾値ThD以上となっているので、異常判定部１５は、ファンに何らかの異常が有ると判定する。
【００４３】
異常判定部１５は、異常検出結果をユーザインターフェース４に表示させる。あるいは、異常判定部１５は、異常検出結果を含む信号を生成し、その信号を通信インターフェース５を介して他の機器へ出力してもよい。
【００４４】
図７は、異常検出処理の動作フローチャートである。プロセッサ８は、フレーム長に相当する音声信号が得られると、図７の動作フローチャートに従って異常検出処理を実行する。
【００４５】
フィルタリング部１１は、マイクロホン２にて集音されたファンから発した音を含む音声信号に対して、ファンから発した音の振動周波数成分を含み、それ以外の振動周波数成分を減衰させるように、フィルタリング処理を実行する（ステップＳ１０１）。そして包絡線検波部１２は、フィルタリング処理された音声信号の包絡線を検波する（ステップＳ１０２）。
【００４６】
時間周波数変換部１３は、検波された包絡線について、フレーム単位で時間領域から周波数領域へ変換することにより、音声信号の周波数スペクトルを算出する（ステップＳ１０３）。
【００４７】
振動周波数推定部１４は、周波数スペクトルからピークとなる振動周波数を検出する（ステップＳ１０４）。ピークが検出されると、振動周波数推定部１４は、ピークの組ごとに、ピークとなる振動周波数の比を算出する（ステップＳ１０５）。そして振動周波数推定部１４は、各ピークの組について算出された振動周波数の比のうち、ファンが有する羽の枚数に最も近い比の値を持つ組を特定する。振動周波数推定部１４は、特定された組に含まれる低い方の振動周波数をファンの回転周期に相当する振動周波数として推定する（ステップＳ１０６）。
【００４８】
異常判定部１５は、推定したファンの回転周期に相当する振動周波数及びその整数倍の振動周波数の何れかについて、周波数スペクトルに含まれるその振動周波数における成分のパワーが異常判定閾値ThD以上か否か判定する（ステップＳ１０７）。ファンの回転周期に相当する振動周波数及びその整数倍の振動周波数の何れかについて、パワーが異常判定閾値ThD以上である場合（ステップＳ１０７−Ｙｅｓ）、異常判定部１５は、ファンに異常が有ると判定する（ステップＳ１０８）。そして異常判定部１５は、ファンに異常が有ることを示す異常検出結果をユーザインターフェース４に表示させる。
【００４９】
一方、ファンの回転周期に相当する振動周波数及びその整数倍の振動周波数の何れについても、パワーが異常判定閾値ThD未満である場合（ステップＳ１０７−Ｎｏ）、異常判定部１５は、ファンに異常が無いと判定する（ステップＳ１０９）。そして異常判定部１５は、ファンに異常が無いことを示す異常検出結果をユーザインターフェース４に表示させる。
ステップＳ１０８またはＳ１０９の後、プロセッサ８は、異常検出処理を終了する。
【００５０】
以上に説明してきたように、この異常検出装置は、ファンから発した音を表す音声信号の周波数スペクトルから検出されたピークに基づいて、ファンの回転周期に相当する振動周波数を推定する。そして異常検出装置は、推定したファンの回転周期に相当する振動周波数及びその整数倍の振動周波数のそれぞれにおける、周波数スペクトルに含まれる、その振動周波数における成分の大きさに基づいて、ファンに異常が有るか否か判定する。そのため、この異常検出装置は、ファンの近傍に、コンプレッサなど、周期的な雑音を生じる物体が存在する場合でも、ファンに生じた異常を正確に検出できる。
【００５１】
変形例によれば、ファンが有する羽の枚数が未知である場合もある。そこで異常検出装置は、音声信号中でファンとともに他の物体が動作している第１の区間から求められる周波数スペクトルとファン以外の物体が動作していない第２の区間から求められる周波数スペクトルとに基づいて、ファンが有する羽の枚数を推定してもよい。例えば、空調装置では、コンプレッサの動作により生じた熱気を装置の外部へ排気するために、コンプレッサの動作開始前、あるいは、動作開始後において、コンプレッサが動作せずにファンだけが動作する時間帯が存在する。そこで、ファンとコンプレッサの両方が動作している時間帯において集音された音声が含まれる区間が第１の区間に設定され、ファンが動作し、コンプレッサが動作しない時間帯において集音された音声が含まれる区間が第２の区間に設定されればよい。なお、第１の区間の開始及び終了のタイミングと、第２の区間の開始及び終了のタイミングとは、例えば、ユーザインターフェース４を介してユーザにより入力されればよい。
【００５２】
この場合、時間周波数変換部１３は、第１の区間中に含まれるフレームについて時間周波数変換することで第１の周波数スペクトルを算出し、かつ、第２の区間中に含まれるフレームについて時間周波数変換することで第２の周波数スペクトルを算出する。そして時間周波数変換部１３は、第１の周波数スペクトルを振動周波数推定部１４及び異常判定部１５へ出力する。また時間周波数変換部１３は、第２の周波数スペクトルを振動周波数推定部１４へ出力する。
【００５３】
振動周波数推定部１４は、第１の周波数スペクトル及び第２の周波数スペクトルに基づいて、ファンが有する羽の枚数を推定する。ファンが有する羽の枚数は一定であるため、第１の区間及び第２の区間のそれぞれにおいて、ファンから発した音は、ファンの回転周期に相当する振動周波数と、その振動周波数に羽の枚数を乗じた振動周波数のそれぞれにおいて大きくなることが想定される。
【００５４】
そこで、振動周波数推定部１４は、第１の周波数スペクトル及び第２の周波数スペクトルのそれぞれについて、上記の実施形態と同様に、ピークを検出し、ピークの組ごとの振動周波数の比を算出する。そして振動周波数推定部１４は、第１の周波数スペクトルから検出されたピークの組のうち、振動周波数の比が第２の周波数スペクトルから検出されたピークの組の何れかの振動周波数の比と一致するピークの組を特定する。振動周波数推定部１４は、特定されたピークの組について算出された振動周波数の比に最も近い整数を、ファンが有する羽の枚数とする。
【００５５】
図８は、羽の枚数推定の概要説明図である。図８において、横軸は振動周波数を表し、縦軸はパワーを表す。そして、左側のグラフにおいて、第１の周波数スペクトル８０１は、振動周波数ごとのパワーを表す個々の棒グラフの集合で表される。また、右側のグラフにおいて、第２の周波数スペクトル８０２は、振動周波数ごとのパワーを表す個々の棒グラフの集合で表される。
【００５６】
第１の周波数スペクトル８０１において、振動周波数f11〜f15のそれぞれがピークとして検出される。そして第１の周波数スペクトル８０１から検出されたピークの組ごとに、振動周波数の比が算出される。同様に、第２の周波数スペクトル８０２において、振動周波数f21〜f24のそれぞれがピークとして検出される。そして第２の周波数スペクトル８０２から検出されたピークの組ごとに、振動周波数の比が算出される。この例では、第１の周波数スペクトル８０１から検出されたピークの組(f11,f13)についての振動周波数の比'3'と、第２の周波数スペクトル８０２から検出されたピークの組(f21,f22)についての振動周波数の比'3'とが一致する。そのため、ファンが有する羽の枚数は、'3'と推定される。
【００５７】
振動周波数推定部１４は、推定した羽の枚数を用いて、第１の周波数スペクトルにおいて、上記の実施形態と同様に、ファンの回転周期に相当する振動周波数を推定すればよい。そして異常判定部１５は、第１の周波数スペクトルに対して上記の実施形態と同様の処理を実行することで、ファンの異常を検出すればよい。
【００５８】
図９は、この変形例による異常検出処理の動作フローチャートである。この変形例による異常検出処理では、図７に示された動作フローチャートにおけるステップＳ１０３〜Ｓ１０５の処理の代わりに、図９に示される各ステップの処理が実行されればよい。そこで以下では、図９に示される各ステップの処理について説明する。またこの変形例による異常検出処理では、図７に示された動作フローチャートにおける、ステップＳ１０６及びＳ１０７の処理は、第１の周波数スペクトルについて実行されればよい。
【００５９】
ステップＳ１０２にて包絡線が検波されると、時間周波数変換部１３は、第１の区間中に含まれるフレームから第１の周波数スペクトルを算出するとともに、第２の区間中に含まれるフレームから第２の周波数スペクトルを算出する（ステップＳ２０１）。
【００６０】
振動周波数推定部１４は、第１の周波数スペクトル及び第２の周波数スペクトルのそれぞれからピークとなる振動周波数を検出する（ステップＳ２０２）。振動周波数推定部１４は、各周波数スペクトルについて、ピークの組ごとに、ピークとなる振動周波数の比を算出する（ステップＳ２０３）。そして振動周波数推定部１４は、各周波数スペクトル間で、振動周波数の比が一致するピークの組を特定し、特定した組についての振動周波数の比をファンが有する羽の枚数として推定する（ステップＳ２０４）。プロセッサ８は、ステップＳ２０４の後、図７に示された動作フローチャートにおけるステップＳ１０６以降の処理を実行する。
【００６１】
この変形例によれば、異常検出装置は、ファンが有する羽の枚数が未知の場合でも、ファンの異常を検出できる。
【００６２】
他の変形例によれば、異常判定部１５は、ファンの回転周期に相当する振動周波数、及び、その回転周期に相当する振動周波数にファンが有する羽の枚数を乗じた振動周波数において、その振動周波数の成分のパワーと異常判定閾値とを比較してもよい。この場合、異常判定部１５は、パワーが異常判定閾値以上となった振動周波数に応じて、異常の原因を推定してもよい。
【００６３】
図１０は、ファンの回転振動と異常音発生周期の関係の一例を示す図である。図１０の左側に示された例では、ファン１０００の回転に伴って、ファン１０００の軸１００１が振動する。その結果、ファン１０００が異常音を発生する。この場合、軸１００１の振動が、ファン１０００の回転周期と略等しくなる。そのため、異常音の発生周期も、ファン１０００の回転周期と略等しくなる。したがって、周波数スペクトルにおいて、異常音に相当する成分は、ファンの回転周期に相当する振動周波数において表れる。
【００６４】
図１０の右側に示された例では、ファン１０００が有する羽１００２が異物１００３と衝突することが異常音が生じる。そのため、異常音の発生周期は、ファン１０００の回転周期をファン１０００が有する羽１００２の枚数で除した周期となる。したがって、周波数スペクトルにおいて、異常音に相当する成分は、ファンの回転周期に相当する振動周波数にファンが有する羽の枚数を乗じた振動周波数において表れる。
【００６５】
そこで、例えば、異常判定部１５は、パワーが異常判定閾値以上となった振動周波数が、ファンの回転周期に相当する振動周波数であれば、異常の原因がファンの軸のぶれによるものと推定してもよい。また、異常判定部１５は、パワーが異常判定閾値以上となった振動周波数が、ファンの回転周期に相当する振動周波数にファンが有する羽の枚数を乗じた振動周波数であれば、異常の原因が異物と羽の衝突によるものと推定してもよい。そして異常判定部１５は、異常検出の結果とともに、推定された異常の原因をユーザインターフェース４に表示させてもよい。
【００６６】
この変形例によれば、異常検出装置は、異常検出の判定に用いる振動周波数をさらに限定するので、他の物体が発した周期的な音に基づいてファンに異常が有ると誤検出することをより適切に防止できる。またこの異常検出装置は、推定される異常の原因をユーザに提示することができる。
【００６７】
また他の変形例によれば、時間周波数変換部１３は、音声信号中の複数のフレームのそれぞれについて、上記の実施形態による処理と同様の処理を実行して、周波数スペクトルを算出してもよい。また振動周波数推定部１４は、フレームごとに、そのフレームの周波数スペクトルに対して上記の実施形態による処理と同様の処理を実行して、ファンの回転周期に相当する振動周波数を特定してもよい。さらに、異常判定部１５は、フレームごとに、ファンの回転周期に相当する振動周波数及びその整数倍の振動周波数のそれぞれにおける、周波数成分のパワーを異常判定閾値と比較してもよい。そして異常判定部１５は、ファンの回転周期に相当する振動周波数及びその整数倍の振動周波数の何れかにおいてパワーが異常判定閾値以上となるフレーム数が所定数以上となる場合に、ファンに異常が有ると判定してもよい。所定数は、２以上の整数、例えば、周波数スペクトルを算出するフレームの総数の1/3〜1/2に設定される。
【００６８】
この変形例によれば、異常検出装置は、複数のフレームについて異常判定閾値以上となるパワーを持つ振動周波数の成分が有るか否かでファンに異常が有るか否かを判定するので、より正確にファンの異常を検出できる。
【００６９】
さらに他の変形例によれば、異常検出装置は、異常検出の対象物を有する装置、例えば、ファンを有する空調装置から、対象物の音の発生周期、例えば、ファンの回転周期を表す情報を取得してもよい。そして異常判定部１５は、取得された情報に基づいて特定される振動周波数及びその整数倍の振動周波数のそれぞれにおける、振動周波数の成分のパワーと異常判定閾値との比較により、対象物に異常が有るか否かを判定してもよい。この場合には、振動周波数推定部１４は省略されてもよい。この変形例では、異常検出装置は、対象物の音の発生周期に応じた振動周波数を推定するための処理を省略できるので、演算量を削減できる。
【００７０】
ここに挙げられた全ての例及び特定の用語は、読者が、本発明及び当該技術の促進に対する本発明者により寄与された概念を理解することを助ける、教示的な目的において意図されたものであり、本発明の優位性及び劣等性を示すことに関する、本明細書の如何なる例の構成、そのような特定の挙げられた例及び条件に限定しないように解釈されるべきものである。本発明の実施形態は詳細に説明されているが、本発明の精神及び範囲から外れることなく、様々な変更、置換及び修正をこれに加えることが可能であることを理解されたい。
【００７１】
以上説明した実施形態及びその変形例に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
対象物から発せられる周期的な音及び他の物体から発せられる周期的な音が表された音声信号の包絡線を検波する包絡線検波部と、
前記包絡線を時間周波数変換することで前記音声信号の周波数スペクトルを算出する時間周波数変換部と、
前記周波数スペクトルにおいて前記対象物から発せられる音の周期に相当する周波数の成分に基づいて前記対象物に異常が生じたか否か判定する異常判定部と、
を有する異常検出装置。
（付記２）
前記対象物は所定枚数の羽を有する回転機器であり、
前記周波数スペクトルの複数のピークを検出し、前記複数のピークのうちの二つを含む組ごとに、当該組に含まれる二つのピークの一方の周波数に対する他方の周波数の比を算出し、前記組のうち、前記比と前記所定枚数の差が最小となる組に含まれる二つのピークの周波数のうちの低い方の周波数を前記対象物から発せられる音の周期に相当する周波数と推定する振動周波数推定部をさらに有する、付記１に記載の異常検出装置。
（付記３）
前記時間周波数変換部は、前記音声信号のうち、前記対象物から発せられる音と前記他の物体から発せられる音の両方が表された第１の区間についての前記包絡線を時間周波数変換して前記周波数スペクトルを算出するとともに、前記音声信号のうち、前記対象物から発せられる音が表され、かつ、前記他の物体から発せられる音が表されない第２の区間についての前記包絡線を時間周波数変換して第２の周波数スペクトルを算出し、
前記振動周波数推定部は、前記第２の周波数スペクトルの複数のピークを検出し、前記複数のピークのうちの二つを含む組ごとに、当該組に含まれる二つのピークの一方の周波数に対する他方の周波数の第２の比を算出し、前記周波数スペクトルについて検出されたピークの組のそれぞれの前記比のうち、前記第２の周波数スペクトルについて検出されたピークの組の何れかについての前記第２の比と一致する比を前記回転機器が有する羽の前記所定枚数として推定する、付記２に記載の異常検出装置。
（付記４）
前記異常判定部は、前記対象物から発せられる音の周期に相当する周波数及び当該周波数の前記所定枚数倍となる周波数の何れかにおける前記周波数スペクトルの成分のパワーが所定の閾値以上となる場合、前記対象物に異常が生じたと判定する、付記３に記載の異常検出装置。
（付記５）
前記異常判定部は、前記周波数スペクトルの成分のパワーが前記所定の閾値以上となる周波数に応じて前記対象物の異常の原因を推定する、付記４に記載の異常検出装置。
（付記６）
対象物から発せられる周期的な音及び他の物体から発せられる周期的な音が表された音声信号の包絡線を検波し、
前記包絡線を時間周波数変換することで前記音声信号の周波数スペクトルを算出し、
前記周波数スペクトルにおいて前記対象物から発せられる音の周期に相当する周波数の成分に基づいて前記対象物に異常が生じたか否か判定する、
ことを含む異常検出方法。
（付記７）
対象物から発せられる周期的な音及び他の物体から発せられる周期的な音が表された音声信号の包絡線を検波し、
前記包絡線を時間周波数変換することで前記音声信号の周波数スペクトルを算出し、
前記周波数スペクトルにおいて前記対象物から発せられる音の周期に相当する周波数の成分に基づいて前記対象物に異常が生じたか否か判定する、
ことをコンピュータに実行させるための異常検出用コンピュータプログラム。
【符号の説明】
【００７２】
１    異常検出装置
２    マイクロホン
３    アナログ／デジタル変換器
４    ユーザインターフェース
５    通信インターフェース
６    メモリ
７    記憶媒体アクセス装置
８    プロセッサ
９    記憶媒体
１１    フィルタリング部
１２    包絡線検波部
１３    時間周波数変換部
１４    振動周波数推定部
１５    異常判定部
【図１】
2019100756.tif 000008
【図２】
2019100756.tif 000009
【図３】
2019100756.tif 000010
【図４】
2019100756.tif 000011
【図５】
2019100756.tif 000012
【図６】
2019100756.tif 000013
【図７】
2019100756.tif 000014
【図８】
2019100756.tif 000015
【図９】
2019100756.tif 000016
【図１０】
2019100756.tif 000017