(57)【要約】音検知装置は、移動体に搭載される音検知装置であって、移動体の周辺音を検出する音検出部と、音検出部により検出された周辺音における予め設定された第１周波数帯の音圧情報と、音検出部により検出された周辺音における第１周波数帯と周波数の異なる第２周波数帯の音圧情報との相関度合に基づいて、移動体の周辺における検出対象となる音源の存在、移動体への接近、又は移動体からの離脱のうち少なくともいずれかを判定する判定部とを備える。
2014102938.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動体に搭載される音検知装置であって、
前記移動体の周辺音を検出する音検出部と、
前記音検出部により検出された前記周辺音における予め設定された第１周波数帯の音圧情報と、前記音検出部により検出された前記周辺音における前記第１周波数帯と周波数の異なる第２周波数帯の音圧情報との相関度合に基づいて、前記移動体の周辺における検出対象となる音源の存在、前記移動体への接近、又は前記移動体からの離脱のうち少なくともいずれかを判定する判定部と
を備える音検知装置。
【請求項２】
前記判定部は、音圧情報間の前記相関度合が時間経過に従って減少する場合には、前記音源が前記移動体に接近していると判定し、音圧情報間の前記相関度合が時間経過に従って増加する場合には、前記音源が前記移動体から離脱していると判定する、請求項１に記載の音検知装置。
【請求項３】
前記音検出部により検出された前記周辺音に基づいて前記音源以外の音を生成する生成部と、
前記音源が存在していると判定されない場合には、前記生成部により生成された前記音を検出される周辺音から除去する除去部をさらに備える、請求項１又は２に記載の音検知装置。
【請求項４】
前記音源の検出結果及び前記音検出部により検出された前記周辺音の音圧に基づいて、前記音源を検出できる状況にあるか否かを判定する第２判定部をさらに備える、請求項１〜３のいずれか一項に記載の音検知装置。
【請求項５】
前記判定部は、音圧情報間の前記相関度合が低いほど、前記音源が存在していると判定し易い、請求項１〜４のいずれか一項に記載の音検知装置。
【請求項６】
音圧情報の前記相関度合は、前記第１周波数帯の音と前記第２周波数帯の音との間における強度分布の連続性、確率密度分布の形状の近似度、前記確率密度分布の尺度母数のうち少なくともいずれかに基づいて求められる、請求項１〜５のいずれか一項に記載の音検知装置。
【請求項７】
前記判定部は、前記第１周波数帯の音圧情報と、前記第２周波数帯の音圧情報と、前記音検出部により検出された前記周辺音における前記第１及び前記第２周波数帯と周波数の異なる第３周波数帯の音圧情報との相関度合に基づいて、前記音源の存在、移動体への接近、又は移動体からの離脱のうち少なくともいずれかを判定する、請求項１に記載の音検知装置。
【請求項８】
前記移動体が車両である、請求項１〜７のいずれか一項に記載の音検知装置。
【請求項９】
移動体に搭載される音検知装置を用いた音検知方法であって、
前記移動体の周辺音を検知する音検知ステップと、
前記音検知ステップにより検出された前記周辺音における予め設定された第１周波数帯の音圧情報と、前記音検知ステップにより検出された前記周辺音における前記第１周波数帯と周波数の異なる第２周波数帯の音圧情報との相関度合に基づいて、前記移動体の周辺における検出対象となる音源の存在、前記移動体への接近、又は前記移動体からの離脱のうち少なくともいずれかを判定する判定ステップと
を含む音検知方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、移動体に搭載される音検知装置、及び移動体に搭載される音検知装置を用いた音検知方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、音検知装置及び音検知方法としては、例えば実開平５−９２７６７号公報に記載されるように、検出音の特定周波数帯における音圧の時間変化に基づいて、周辺車両など検出対象となる音源の存在及び接近を判定することが知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】実開平５−９２７６７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、例えば、周辺車両の走行音などの検出対象音でなく背景雑音の音圧が増加したときには、検出対象となる音源が存在している又は接近していると誤判定してしまう場合があり、判定精度の向上が求められている。【０００５】
本発明は、検出対象となる音源の存在、接近、又は離脱を精度良く判定できる、音検知装置及び音検知方法を提供しようとするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る音検知装置は、移動体に搭載される音検知装置であって、移動体の周辺音を検出する音検出部と、音検出部により検出された周辺音における予め設定された第１周波数帯の音圧情報と、音検出部により検出された周辺音における第１周波数帯と周波数の異なる第２周波数帯の音圧情報との相関度合に基づいて、移動体の周辺における検出対象となる音源の存在、移動体への接近、又は移動体からの離脱のうち少なくともいずれかを判定する判定部とを備える。【０００７】
本発明に係る音検知装置によれば、周辺音における第１周波数帯の音圧情報と第２周波数帯の音圧情報との相関度合に基づいて、検出対象となる音源の存在、移動体への接近、又は移動体からの離脱のうち少なくともいずれかが判定される。ここで、検出対象音と背景雑音では周波数特性が大きく異なっている。このため、特定周波数帯を第１周波数帯、特定周波数帯以外の周波数帯を第２周波数帯に設定することで、第１周波数帯と第２周波数帯の音圧情報の相関度合に基づいて、周辺音に検出対象音が含まれているか否かを判別できる。これにより、検出対象となる音源の存在、接近、又は離脱を精度良く判定することができる。【０００８】
判定部は、音圧情報間の相関度合が時間経過に従って減少する場合には、音源が移動体に接近していると判定し、音圧情報間の相関度合が時間経過に従って増加する場合には、音源が移動体から離脱していると判定してもよい。これにより、互いに異なる周波数帯の音圧情報間の相関度合の時間的な変化に基づいて、音源の接近又は離脱を判定することができる。【０００９】
音検知装置は、音検出部により検出された周辺音に基づいて音源以外の音を生成する生成部と、音源が存在していると判定されない場合には、生成部により生成された音を検出される周辺音から除去する除去部をさらに備えてもよい。これにより、検出対象となる音源以外の音を周辺音から除去することで、背景雑音が支配的な状況でも、検出対象となる音源の存在を精度良く判定することができる。【００１０】
音検知装置は、音源の検出結果及び音検出部により検出された周辺音の音圧に基づいて、音源を検出できる状況にあるか否かを判定する第２判定部をさらに備えてもよい。これにより、検出対象となる音源の検出結果及び周辺音の音圧に基づいて、検出対象音を検出できる状況であるか否かを判定することができる。【００１１】
判定部は、音圧情報間の相関度合が低いほど、音源が存在していると判定し易くてもよい。【００１２】
音圧情報の相関度合は、第１周波数帯の音と第２周波数帯の音との間における強度分布の連続性、確率密度分布の形状の近似度、確率密度分布の尺度母数のうち少なくともいずれかに基づいて求められてもよい。【００１３】
判定部は、第１周波数帯の音圧情報と、第２周波数帯の音圧情報と、音検出部により検出された周辺音における第１及び第２周波数帯と周波数の異なる第３周波数帯の音圧情報との相関度合に基づいて、音源の存在、移動体への接近、又は移動体からの離脱のうち少なくともいずれかを判定してもよい。これにより、検出対象外の音源の音と検出対象音の周波数特性がある程度重複する状況でも、互いに異なる３以上の周波数帯の音圧情報間の相関度合に基づいて、検出対象となる音源の存在、接近、又は離脱を精度良く判定することができる。【００１４】
移動体は、車両であってもよい。【００１５】
本発明に係る音検知方法は、移動体に搭載される音検知装置を用いた音検知方法であって、移動体の周辺音を検知する音検知ステップと、音検知ステップにより検出された周辺音における予め設定された第１周波数帯の音圧情報と、音検知ステップにより検出された周辺音における第１周波数帯と周波数の異なる第２周波数帯の音圧情報との相関度合に基づいて、移動体の周辺における検出対象となる音源の存在、移動体への接近、又は移動体からの離脱のうち少なくともいずれかを判定する判定ステップとを含む。特定周波数帯を第１周波数帯、特定周波数帯以外の周波数帯を第２周波数帯に設定することで、第１周波数帯と第２周波数帯の音圧情報の相関度合に基づいて、周辺音に検出対象音が含まれているか否かを判別できる。これにより、検出対象となる音源の存在、接近、又は離脱を精度良く判定することができる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、検出対象となる音源の存在、接近、又は離脱を精度良く判定できる、音検知装置及び音検知方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の第１実施形態に係る音検知装置を示すブロック図である。
【図２】第１実施形態に係る音検知方法を示すフローチャートである。
【図３】周辺音に含まれる走行音の有無に応じて異なる確率密度分布を示す図である。
【図４】周辺音に含まれる走行音の有無に応じて異なる尺度母数の時間変化を示す図である。
【図５】走行音が含まれない場合における振幅スペクトル及び確率密度分布を示す図である。
【図６】走行音が含まれる場合における振幅スペクトル及び確率密度分布を示す図である。
【図７】本発明の第２実施形態に係る音検知装置を示すブロック図である。
【図８】第２実施形態に係る音検知方法を示すフローチャートである。
【図９】本発明の第３実施形態に係る音検知装置を示すブロック図である。
【図１０】第３実施形態に係る音検知方法を示すフローチャートである。
【図１１】本発明の第４実施形態に係る音検知装置を示すブロック図である。
【図１２】第４実施形態に係る音検知方法を示すフローチャートである。
【図１３】各種状況における振幅スペクトル及び確率密度分布を示す図（１／５）である。
【図１４】各種状況における振幅スペクトル及び確率密度分布を示す図（２／５）である。
【図１５】各種状況における振幅スペクトル及び確率密度分布を示す図（３／５）である。
【図１６】各種状況における振幅スペクトル及び確率密度分布を示す図（４／５）である。
【図１７】各種状況における振幅スペクトル及び確率密度分布を示す図（５／５）である。
【図１８】本発明の第５実施形態に係る音検知装置を示すブロック図である。
【図１９】第５実施形態に係る音検知方法を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、添付図面を参照して、本発明の実施形態に係る音検知装置及び音検知方法を詳細に説明する。なお、図面の説明において同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。なお、以下では、本発明の実施形態に係る音検知装置及び音検知方法を移動体の一例である車両に適用する場合について説明する。
【００１９】
まず、図１から図６を参照して、本発明の第１実施形態について説明する。
【００２０】
従来、周辺車両の検出に際しては、例えば、周辺車両の走行音などの検出対象音でなく自車両のエンジン音、風切り音などの背景雑音の音圧が増加したときに、周辺車両が存在していると誤判定してしまう場合があった。このような誤判定は、例えば、音圧の増加が検出対象音の増加によるものであるか否かを判別できないことを一因として生じる。
【００２１】
そこで、第１実施形態に係る音検知装置及び音検知方法は、互いに異なる２つの周波数帯の音圧情報間の相関度合に基づいて周辺音に検出対象音が含まれているか否かを判別することで、検出対象となる音源の存在を精度良く判定しようとするものである。
【００２２】
図１は、本発明の第１実施形態に係る音検知装置を示すブロック図である。音検知装置は、車両に搭載されており、図１に示すように、電子制御ユニット１０（以下、ＥＣＵ１０と略記する。）を中心として構成されている。
【００２３】
ＥＣＵ１０には、マイク１が接続されている。マイク１は、図１に示すように１つのみ接続されてもよいが、複数接続されてもよい。マイク１は、車両の周辺音を検出する音検出部として機能する。マイク１の検出音は、例えば、マイクアンプ、周波数帯通過フィルタ、Ａ／Ｄコンバータなどにより処理されてＥＣＵ１０に入力される。
【００２４】
ＥＣＵ１０は、強度分布算出部１１、度数分布算出部１２ａ、１２ｂ、分布特徴算出部１３ａ、１３ｂ、分布特徴比較部１４、音源検出部１５及び検出結果判定部１６を備えている。ＥＣＵ１０は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを主体として構成され、ＣＰＵによるプログラムの実行を通じて、強度分布算出部１１、度数分布算出部１２ａ、１２ｂ、分布特徴算出部１３ａ、１３ｂ、分布特徴比較部１４、音源検出部１５及び検出結果判定部１６の機能を実現する。なお、強度分布算出部１１、度数分布算出部１２ａ、１２ｂ、分布特徴算出部１３ａ、１３ｂ、分布特徴比較部１４、音源検出部１５及び検出結果判定部１６の機能は、２以上のＥＣＵにより実現されてもよい。
【００２５】
強度分布算出部１１は、検出音の強度分布を算出する。強度分布算出部１１は、例えば、検出音の音信号をフーリエ変換して検出音の振幅スペクトルを算出する。
【００２６】
度数分布算出部１２ａは、検出音の強度分布に基づいて、予め設定された周波数帯Ａ（第１周波数帯）における検出音の度数分布を算出する。度数分布算出部１２ｂは、検出音の強度分布に基づいて、周波数帯Ａと周波数の異なる周波数帯Ｂ（第２周波数帯）における検出音の度数分布を算出する。度数分布算出部１２ａ、１２ｂは、例えば、検出音の振幅スペクトルに基づいて振幅スペクトルの確率密度分布（ヒストグラム）を算出する。
【００２７】
周波数帯Ａは、検出対象音が検出される特定周波数帯、例えば、車両の走行音が検出される８００〜３０００Ｈｚ程度に設定される。周波数帯Ｂは、周波数帯Ａと少なくとも部分的に周波数の異なる周波数帯に設定される。
【００２８】
分布特徴算出部１３ａは、周波数帯Ａの度数分布に基づいて周波数帯Ａの分布特徴を算出する。分布特徴算出部１３ｂは、周波数帯Ｂの度数分布に基づいて周波数帯Ｂの分布特徴を算出する。分布特徴算出部１３ａ、１３ｂは、例えば、確率密度分布の離散値に対してγ分布フィッティングを施し、γ分布の特徴を表す形状母数、尺度母数を算出する。
【００２９】
ここで、形状母数α及び尺度母数θを既知とするγ分布の確率密度分布ｐ（ｘ）は、式（１）により表される。また、データサンプル列｛ｘ：ｘ１，ｘ２，…，ｘＮ｝における形状母数の最尤推定値αＭＬ及び尺度母数の最尤推定値θＭＬは、式（２）、（３）により表される。なお、式中のγは、期待値Ｅを用いてγ＝log（Ｅ［ｘ］）−Ｅ［logｘ］として求められる。
【００３０】
【数１】
2014102938.tif 000003
【００３１】
分布特徴比較部１４は、周波数帯Ａの分布特徴と周波数帯Ｂの分布特徴とを比較する。分布特徴比較部１４は、例えば、周波数帯Ａの尺度母数と周波数帯Ｂの尺度母数とを比較する。尺度母数の比較結果は、例えば、尺度母数間の差分、比率などとして表される。
【００３２】
音源検出部１５は、検出音に基づいて周辺車両など検出対象となる音源を検出する。音源検出部１５は、例えば検出音の音圧特性、周波数特性、位相特性などに基づいて、音源の有無、方向などを検出する。
【００３３】
検出結果判定部１６は、分布特徴の比較結果に基づいて検出対象となる音源の検出結果を判定する。検出結果判定部１６は、周辺音における予め設定された第１周波数帯の音圧情報と、周辺音における第１周波数帯と周波数の異なる第２周波数帯の音圧情報との相関度合に基づいて、移動体の周辺における検出対象となる音源の存在を判定する判定部として機能する。検出結果判定部１６は、音圧情報の相関度合が低いほど、検出対象となる音源が存在していると判定し易い。
【００３４】
音圧情報の相関度合は、第１周波数帯の音と第２周波数帯の音との間における強度分布の連続性、確率密度分布の形状の近似度、確率密度分布の尺度母数のうち少なくともいずれかに基づいて求められる。そして、振幅スペクトルの連続性が低いほど、確率密度分布の近似度が低いほど、又は尺度母数の差分の絶対値が大きいほど若しくは尺度母数の比率が１から乖離するほど、音圧情報の相関度合が低いことを意味する。
【００３５】
検出結果判定部１６は、周波数帯Ａと周波数帯Ｂの間の周波数特性の相関度合が低いほど、周辺音に検出対象音が含まれており、音源の検出結果を有効であると判定し易い。検出結果判定部１６は、例えば、両周波数帯間における尺度母数の差分の絶対値が大きいほど、又は比率が１から乖離するほど、音源の検出結果を有効であると判定し易い。
【００３６】
検出結果判定部１６は、音源が検出された場合において、例えば、周波数特性の相関度合が閾値よりも高い場合には、検出結果が無効であると判定し、閾値よりも低い場合には、検出結果が有効であると判定する。ここで、音源が検出された場合において、検出結果が有効であると判定される場合には、検出対象音を検出していることを意味し、検出結果が無効であると判定される場合には、背景雑音を検出していることを意味する。音源の存在の判定結果は、例えば、自車両の運転者に対する運転支援、周辺車両の運転者に対する報知支援などに利用される。
【００３７】
図２は、第１実施形態に係る音検知方法を示すフローチャートである。音検知装置は、図２に示す処理を処理周期毎に繰り返し実行する。
【００３８】
図２に示すように、ＥＣＵ１０には、マイク１から検出音が入力される（Ｓ１１）。強度分布算出部１１は、検出音の強度分布を算出する（Ｓ１２）。度数分布算出部１２ａ、１２ｂは、周波数帯Ａ、Ｂそれぞれの度数分布を算出する（Ｓ１３）。分布特徴算出部１３ａ、１３ｂは、周波数帯Ａ、Ｂそれぞれの分布特徴を算出する（Ｓ１４）。分布特徴比較部１４は、周波数帯Ａ、Ｂの分布特徴を比較する（Ｓ１５）。検出結果判定部１６は、比較結果に基づいて検出対象となる音源の検出結果を判定する（Ｓ１６）。
【００３９】
図３は、周辺音に含まれる検出対象音の有無に応じて異なる確率密度分布を示す図である。図３には、検出対象音が含まれない場合（ａ）と検出対象音が含まれる場合（ｂ）とを対比して、特定周波数帯の確率密度分布Ｈａ、Ｈｂが示されている。
【００４０】
図３に示すように、検出対象音が含まれない場合の確率密度分布Ｈａには、先鋭なピークが現れていないが、検出対象音が含まれる場合の確率密度分布Ｈｂには、先鋭なピークが現れている。このように、特定周波数帯の確率密度分布の形状は、周辺音に含まれる検出対象音の有無に応じて大きく異なる。そして、このような確率密度分布の特徴は、度数分布に基づいて算出される分布特徴に反映される。
【００４１】
図４は、周辺音に含まれる検出対象音の有無に応じて異なる尺度母数の時間変化を示す図である。図４には、特定周波数帯の確率密度分布について、検出対象音が含まれない場合の尺度母数θａの時間変化と、検出対象音が含まれる場合の尺度母数θｂの時間変化とが対比して示されている。
【００４２】
図４に示すように、検出対象音が含まれない場合には、尺度母数θａに有意な変化が現れていないが、検出対象音が含まれる場合には、周辺車両が通過するたびに尺度母数θｂのピークが先鋭に現れている。このように、特定周波数帯における尺度母数の変化は、周辺音に含まれる検出対象音の有無を的確に反映している。
【００４３】
図５は、検出対象音が含まれない場合における振幅スペクトル（ａ）及び確率密度分布（ｂ）を示す図である。図６は、検出対象音が含まれる場合における振幅スペクトル（ａ）及び確率密度分布（ｂ）を示す図である。図５及び図６では、一例として、周波数帯Ａが８００〜３０００Ｈｚの特定周波数帯に設定され、周波数帯Ｂが３０００〜５０００Ｈｚの非特定周波数帯に設定されている。
【００４４】
図５（ａ）に示すように、検出対象音が含まれない場合には、周波数帯Ａ、Ｂの振幅に有意なピークが現れておらず、周波数帯Ａ、Ｂ間における振幅値が連続している。このような周波数特性は、周辺音においてホワイトノイズ、ピンクノイズなどの背景雑音が支配的である場合にしばしば観測される。そして、図５（ｂ）に示すように、周波数帯Ａの確率密度分Ｈａの形状と周波数帯Ｂの確率密度分布Ｈｂの形状とが近似しており、結果として周波数帯Ａ、Ｂ間における形状母数が近似することになる。このため、周波数帯Ａ、Ｂ間における音圧情報の相関度合が高く、周辺音に検出対象音が含まれておらず、音源の検出結果が無効である、つまり検出対象となる音源が存在していないと判定され易くなる。
【００４５】
一方、図６（ａ）に示すように、走行音が含まれる場合には、周波数帯Ａの振幅に有意なピークが現れており、周波数帯Ａ、Ｂ間における振幅値が連続していない。そして、図６（ｂ）に示すように、周波数帯Ａの確率密度分布Ｈａの形状と周波数帯Ｂの確率密度分布Ｈｂの形状とが近似しておらず、結果として両周波数帯における形状母数が近似しないことになる。このため、周波数帯Ａ、Ｂ間における音圧情報の相関度合が低く、周辺音に検出対象音が含まれており、音源の検出結果が有効である、つまり検出対象となる音源が存在していると判定され易くなる。
【００４６】
以上説明したように、第１実施形態に係る音検知装置及び音検知方法によれば、互いに異なる２つの周波数帯の音圧情報間の相関度合に基づいて周辺音に検出対象音が含まれているか否かを判別することで、検出対象となる音源の存在を精度良く判定することができる。
【００４７】
つぎに、図７から図８を参照して、本発明の第２実施形態に係る音検知装置及び音検知方法について説明する。なお、以下では、第１実施形態と重複する説明を省略する。
【００４８】
第１実施形態に係る音検知装置及び音検知方法では、検出対象となる音源が存在しているか否かが判定されるが、音源の接近又は離脱を判定することができない。ここで、接近又は離脱の判定結果は、例えば、運転支援又は報知支援などの処理を行う上で、離脱中の音源を処理対象外の音源とみなすためなどに利用される。
【００４９】
そこで、第２実施形態に係る音検知装置及び音検知方法は、互いに異なる周波数帯の音圧情報間の相関度合の時間的な変化に基づいて、検出対象となる音源の接近又は離脱を判定しようとするものである。
【００５０】
図７は、本発明の第２実施形態に係る音検知装置を示すブロック図である。図７に示すように、音検知装置のＥＣＵ２０には、比較結果記憶部２７、特徴相関算出部２８及び接近離脱判別部２９が追加されている。マイク１、強度分布算出部２１、度数分布算出部２２ａ、２２ｂ、分布特徴算出部２３ａ、２３ｂ、分布特徴比較部２４及び音源検出部２５の機能については、第１実施形態に係る音検知装置の対応する構成と同様である。
【００５１】
検出結果判定部２６は、分布特徴の比較結果に基づいて検出対象となる音源の検出結果を判定する。また、検出結果判定部２６は、後述するように音源が離脱していると判定した場合には、音源の検出結果を無効であると判定する。
【００５２】
比較結果記憶部２７は、分布特徴の比較結果を記憶する。比較結果記憶部２７は、例えば、周波数帯Ａの尺度母数と周波数帯Ｂの尺度母数との比較結果を記憶する。
【００５３】
特徴相関算出部２８は、過去の処理周期における分布特徴の比較結果と、現在の処理周期における分布特徴の比較結果との自己相関値を算出する。特徴相関算出部２８は、例えば、直前の処理周期における尺度母数の比較結果と今回の処理周期における尺度母数の比較結果との自己相関値を算出する。特徴相関算出部２８は、音源の検出結果が有効であると判定された場合に自己相関値を算出する。
【００５４】
接近離脱判別部２９は、分布特徴の比較結果間の自己相関値に基づいて、検出対象となる音源の接近と離脱を判別する。接近離脱判別部２９は、周辺音における予め設定された第１周波数帯の音圧情報と、周辺音における第１周波数帯と周波数の異なる第２周波数帯の音圧情報との相関度合に基づいて、移動体の周辺における検出対象となる音源の移動体への接近、又は移動体からの離脱を判定する判定部として機能する。接近離脱判別部２９は、音圧情報間の相関度合が時間経過に従って減少する場合には、音源が移動体に接近していると判別し、音圧情報間の相関度合が時間経過に従って増加する場合には、音源が移動体から離脱していると判別する。
【００５５】
接近離脱判別部２９は、例えば、周波数帯Ａ、Ｂ間における形状母数の近似度が時間経過に従って低くなる場合には、音源が接近していると判定する一方、時間経過に従って高くなる場合には、離脱していると判定する。これは、音源が接近するほど、検出対象音が検出される周波数帯Ａの周波数特性の支配性が強まる一方、音源が離脱するほど支配性が弱まるためである。
【００５６】
図８は、第２実施形態に係る音検知方法を示すフローチャートである。音検知装置は、図８に示す処理を処理周期毎に繰り返し実行する。なお、Ｓ２１〜Ｓ２５の処理は、第１実施形態のＳ１１〜Ｓ１５の処理と実質的に同様である。
【００５７】
図８に示すように、Ｓ２６にて音源の検出結果が判定されると、特徴相関算出部２８は、音源の検出結果が有効である場合（Ｓ２７にて「Ｙｅｓ」の場合）には、時間的に相前後する分布特徴の比較結果間の自己相関値を算出する（Ｓ２８）。接近離脱判別部２９は、分布特徴の比較結果間の自己相関値に基づいて音源の接近と離脱を判別する（Ｓ２９）。検出結果判定部２６は、音源が離脱していると判別された場合には、音源の検出結果を無効であると判定する（Ｓ３０）。
【００５８】
以上説明したように、第２実施形態に係る音検知装置及び音検知方法によれば、互いに異なる周波数帯の音圧情報間の相関度合の時間的な変化に基づいて、検出対象音源の接近又は離脱を判定することができる。また、離脱中の音源の検出結果を無効化することで、運転支援又は報知支援を適切に実行することができる。
【００５９】
つぎに、図９から図１０を参照して、本発明の第３実施形態に係る音検知装置及び音検知方法について説明する。なお、以下では、第１実施形態と重複する説明を省略する。
【００６０】
第１実施形態に係る音検知装置及び音検知方法では、互いに異なる２つの周波数帯の音圧情報間の相関度合に基づいて、検出対象となる音源の検出結果が有効であるか否かが判定される。しかし、例えば、背景雑音が支配的な状況において検出結果が無効であると判定される場合には、音源の存在を精度良く判定することができない。
【００６１】
そこで、第３実施形態に係る音検知装置及び音検知方法は、周辺音に含まれる背景雑音を周辺音から除去することで、背景雑音が支配的な状況でも、検出対象となる音源の存在を精度良く判定しようとするものである。
【００６２】
図９は、本発明の第３実施形態に係る音検知装置を示すブロック図である。図９に示すように、音検知装置のＥＣＵ３０には、雑音モデル生成部３７及び雑音除去部３８が追加されている。マイク１、強度分布算出部３１、度数分布算出部３２ａ、３２ｂ、分布特徴算出部３３ａ、３３ｂ、分布特徴比較部３４、音源検出部３５及び検出結果判定部３６の機能については、第１実施形態に係る音検知装置の対応する構成と同様である。
【００６３】
雑音モデル生成部３７は、検出音に基づいて雑音モデルを生成する。雑音モデル生成部３７は、検出された周辺音に基づいて検出対象となる音源以外の音を生成する生成部として機能する。雑音モデルは、検出音に含まれる背景雑音を推定することで生成される。雑音モデル生成部３７は、検出対象となる音源の検出結果が無効であると判定された場合に雑音モデルを生成又は更新する。
【００６４】
雑音除去部３８は、雑音モデルを用いて検出音から雑音を除去する。雑音除去部３８は、音源が存在していると判定されない場合には、生成された音を検出される周辺音から除去する除去部として機能する。雑音除去部３８は、音源の検出結果が無効であると判定された場合に雑音モデルを用いて検出音から雑音を除去する。雑音の除去は、事前に生成又は更新された雑音モデルを用いて行われる。
【００６５】
図１０は、第３実施形態に係る音検知方法を示すフローチャートである。音検知装置は、図１０に示す処理を処理周期毎に繰り返し実行する。なお、Ｓ３１〜Ｓ３６の処理は、第１実施形態のＳ１１〜Ｓ１６の処理と実質的に同様である。
【００６６】
図１０に示すように、Ｓ３６にて音源の検出結果が判定されると、雑音モデル生成部３７は、音源の検出結果が無効である場合（Ｓ３７にて「Ｙｅｓ」の場合）には、検出音に基づいて雑音モデルを生成する（Ｓ３８）。雑音除去部３８は、雑音モデルを用いて次回以降の処理周期における検出音から背景雑音を除去する（Ｓ３９）。
【００６７】
以上説明したように、第３実施形態に係る音検知装置及び音検知方法によれば、周辺音に含まれる検出対象音以外の音、つまり背景雑音を周辺音から除去することで、背景雑音が支配的な状況においても、検出対象となる音源の存在を精度良く判定することができる。
【００６８】
つぎに、図１１から図１７を参照して、本発明の第４実施形態に係る音検知装置及び音検知方法について説明する。なお、以下では、第１実施形態と重複する説明を省略する。
【００６９】
第１実施形態に係る音検知装置及び音検知方法では、互いに異なる２つの周波数帯の音圧情報間の相関度合に基づいて周辺音に検出対象音が含まれているか否かが判別される。しかし、例えば、検出対象外の音源が存在し、この音源の音と検出対象音の周波数特性がある程度重複する状況では、周辺音に検出対象音が含まれているか否かを適切に判別することができない場合がある。
【００７０】
そこで、第４実施形態に係る音検知装置及び音検知方法は、互いに異なる３以上の周波数帯の音圧情報間の相関度合に基づいて、検出対象外の音源の音と検出対象音の周波数特性がある程度重複する状況でも、検出対象となる音源の存在を精度良く判定しようとするものである。
【００７１】
図１１は、本発明の第４実施形態に係る音検知装置を示すブロック図である。図１１に示すように、音検知装置のＥＣＵ４０には、度数分布算出部４２ｃ及び分布特徴算出部４３ｃが追加されている。マイク１、強度分布算出部４１、度数分布算出部４２ａ、４２ｂ、分布特徴算出部４３ａ、４３ｂ、及び音源検出部４５の機能については、第４実施形態に係る音検知装置の対応する構成と同様である。
【００７２】
度数分布算出部４２ｃは、検出音の強度分布に基づいて周波数帯Ａ、Ｂと周波数の異なる周波数帯Ｃ（第３周波数帯）における検出音の度数分布を算出する。周波数帯Ｃは、周波数帯Ａ、Ｂと少なくとも部分的に周波数の異なる第２の非特定周波数帯に設定される。周波数帯Ｃは、周波数帯Ｂが周波数帯Ａよりも低（又は高）周波側に設定された場合には、高（又は低）周波側に設定されることが好ましい。
【００７３】
分布特徴算出部４３ｃは、周波数帯Ｃの度数分布に基づいて周波数帯Ｃの分布特徴を算出する。分布特徴比較部４４は、周波数帯Ａの分布特徴と周波数帯Ｂの分布特徴と周波数帯Ｃの分布特徴とを比較する。
【００７４】
検出結果判定部４６は、分布特徴の比較結果に基づいて検出対象となる音源の検出結果を判定する。検出結果判定部４６は、第１周波数帯の音圧情報と、第２周波数帯の音圧情報と、検出された周辺音における第１及び第２周波数帯と周波数の異なる第３周波数帯の音圧情報との相関度合に基づいて、音源の存在を判定する。
【００７５】
検出結果判定部４６は、周波数帯Ｂと周波数帯Ｃの間の周波数特性の相関度合が高く、かつ、周波数帯Ａと周波数帯Ｂ、Ｃの間の周波数特性の相関度合が低いほど、周辺音に検出対象音が含まれており、音源の検出結果を有効であると判定し易い。検出結果判定部４６は、例えば、３つの周波数帯間における尺度母数の差分又は比率に基づいて、音源の検出結果の有効性を判定する。
【００７６】
図１２は、第４実施形態に係る音検知方法を示すフローチャートである。音検知装置は、図１２に示す処理を処理周期毎に繰り返し実行する。なお、Ｓ４１、Ｓ４２及びＳ４６の処理は、第１実施形態のＳ１１、Ｓ１２及びＳ１６の処理と実質的に同様である。
【００７７】
図１２に示すように、Ｓ４２にて検出音の強度分布が算出されると、度数分布算出部４２ａ、４２ｂ、４２ｃは、周波数帯Ａ、Ｂ、Ｃそれぞれの度数分布を算出する（Ｓ４３）。分布特徴算出部４３ａ、４３ｂ、４３ｃは、周波数帯Ａ、Ｂ、Ｃそれぞれの分布特徴を算出する（Ｓ４４）。分布特徴比較部４４は、周波数帯Ａ、Ｂ、Ｃそれぞれの分布特徴を比較する（Ｓ４５）。分布特徴が比較されると、Ｓ４６にて比較結果に基づいて検出対象となる音源の検出結果が判定される。
【００７８】
図１３〜図１７は、各種状況における振幅スペクトル（ａ）及び確率密度分布（ｂ）を示す図である。図１３〜図１７では、一例として、周波数帯Ａが８００〜３０００Ｈｚの特定周波数帯に設定され、周波数帯Ｂが３０００〜５０００Ｈｚの第１の非特定周波数帯に設定され、周波数帯Ｃが０〜１２００Ｈｚの第２の非特定周波数帯に設定されている。
【００７９】
図１３に示す状況では、図１３（ａ）に示すように、周波数帯Ａ、Ｂ、Ｃの振幅に有意なピークが現れておらず、周波数帯Ａ、Ｂ、Ｃ間における振幅値が連続している。そして、図１３（ｂ）に示すように、周波数帯Ａ、Ｂ、Ｃ間における確率密度分布Ｈａ、Ｈｂ、Ｈｃの形状が近似しており、結果として周波数帯Ａ、Ｂ、Ｃ間における形状母数が近似することになる。このため、背景雑音が支配的であり、音源の検出結果が無効である、つまり検出対象となる音源が存在していないと判定され易くなる。
【００８０】
図１４に示す状況では、図１４（ａ）に示すように、周波数帯Ｃの振幅にのみ有意なピークが現れており、周波数帯Ａ、Ｂ間における振幅値が連続しており、周波数帯Ａ、Ｃ間における振幅値が連続していない。そして、図１４（ｂ）に示すように、周波数帯Ｃにおける確率密度分布Ｈｃの形状と周波数帯Ａ、Ｂにおける確率密度分布Ｈａ、Ｈｂの形状とが近似しておらず、結果として周波数帯Ｃと周波数帯Ａ、Ｂとの間における形状母数が近似しないことになる。このため、背景雑音及び第２の非特定周波数帯の音が支配的であり、音源の検出結果が無効である、つまり検出対象となる音源が存在していないと判定され易くなる。
【００８１】
図１５に示す状況では、図１５（ａ）に示すように、周波数帯Ａの振幅にのみ有意なピークが現れており、周波数帯Ａ、Ｂ間における振幅値が連続しておらず、周波数帯Ａ、Ｃ間における振幅値も連続していない。そして、図１５（ｂ）に示すように、周波数帯Ａにおける確率密度分布の形状Ｈａと周波数帯Ｂ、Ｃにおける確率密度分布Ｈｂ、Ｈｃの形状とが近似しておらず、結果として周波数帯Ａと周波数帯Ｂ、Ｃとの間における形状母数が近似しないことになる。このため、検出対象音が支配的であり、音源の検出結果が有効である、つまり検出対象となる音源が存在していると判定され易くなる。
【００８２】
図１６に示す状況では、図１６（ａ）に示すように、周波数帯Ｂの振幅にのみ有意なピークが現れており、周波数帯Ａ、Ｃ間における振幅値が連続しており、周波数帯Ａ、Ｂ間における振幅値が連続していない。そして、図１６（ｂ）に示すように、周波数帯Ｂにおける確率密度分布の形状Ｈｂと周波数帯Ａ、Ｃにおける確率密度分布Ｈａ、Ｈｃの形状とが近似しておらず、結果として周波数帯Ｂと周波数帯Ａ、Ｃとの間における形状母数が近似しないことになる。このため、第１の非特定周波数帯の音が支配的であり、音源の検出結果が無効である、つまり検出対象となる音源が存在していないと判定され易くなる。
【００８３】
図１７に示す状況では、図１７（ａ）に示すように、周波数帯Ａ、Ｂ、Ｃの振幅に有意なピークが現れており、周波数帯Ａ、Ｂ、Ｃ間における振幅値が連続していない。そして、図１７（ｂ）に示すように、周波数帯Ａ、ＢＣにおける確率密度分布Ｈａ、Ｈｂ、Ｈｃの形状が近似しておらず、結果として周波数Ａ、Ｂ、Ｃ間における形状母数が近似しないことになる。このため、検出対象音とともに、第１及び第２の非特定周波数帯の音が支配的であり、特殊な状況下にあると判定される。
【００８４】
以上説明したように、第４実施形態に係る音検知装置及び音検知方法によれば、検出対象外の音源の音と検出対象音の周波数特性がある程度重複する状況でも、互いに異なる３以上の周波数帯の音圧情報間の相関度合に基づいて、検出対象となる音源の存在を精度良く判定することができる。
【００８５】
つぎに、図１８から図１９を参照して、本発明の第５実施形態に係る音検知装置及び音検知方法について説明する。なお、以下では、第１実施形態と重複する説明を省略する。
【００８６】
第１実施形態に係る音検知装置及び音検知方法では、音源が検出された場合において、検出結果が無効であると判定される場合には、背景雑音を検出していることが明らかになる。しかし、検出対象となる音源を適切に検出できる状況であるか否かを判定することができない。
【００８７】
そこで、第５実施形態に係る音検知装置及び音検知方法は、検出結果の有効性及び周辺音の音圧に基づいて、検出対象音を検出できる状況であるか否かを判定しようとするものである。
【００８８】
図１８は、本発明の第５実施形態に係る音検知装置を示すブロック図である。図１８に示すように、音検知装置のＥＣＵ５０には、音圧算出部５７及び周辺状況判定部５８が追加されている。マイク１、強度分布算出部５１、度数分布算出部５２ａ、５２ｂ、分布特徴算出部５３ａ、５３ｂ、分布特徴比較部５４、音源検出部５５及び検出結果判定部５６の機能については、第１実施形態に係る音検知装置の対応する構成と同様である。
【００８９】
音圧算出部５７は、検出音の音圧を算出する。
【００９０】
周辺状況判定部５８は、分布特徴の比較結果及び検出音の音圧に基づいて、音検知装置の周辺状況を判定する。周辺状況判定部５８は、検出対象となる音源の検出結果及び検出された周辺音の音圧に基づいて、検出対象となる音源を検出できる状況にあるか否かを判定する第２判定部として機能する。
【００９１】
周辺状況判定部５８は、周波数帯Ａ、Ｂの分布特徴が近似するほど、かつ、検出音の音圧が大きいほど、音源を適切に検出できない状況にあると判定し易い。すなわち、周辺状況判定部５８は、周辺音に検出対象音が含まれておらず、かつ音圧が規定値以上である場合には、音源を適切に検出できないと判定する。背景雑音周辺状況の判定結果は、例えば、検出対象音を適切に検出できない状況において、運転支援又は報知支援を抑制することで、誤検出による不適切な支援を回避するために利用される。
【００９２】
図１９は、第５実施形態に係る音検知方法を示すフローチャートである。音検知装置は、図１９に示す処理を処理周期毎に繰り返し実行する。なお、Ｓ５１、Ｓ５３〜Ｓ５７の処理は、第１実施形態のＳ１１〜Ｓ１６の処理と実質的に同様である。
【００９３】
図１９に示すように、Ｓ５１にて検出音が入力されると、音圧算出部５７は、検出音の音圧を算出する（Ｓ５２）。また、Ｓ５７にて検出対象となる音源の検出結果が判定されると、周辺状況判定部５８は、分布特徴の比較結果及び音圧の算出結果に基づいて、音検知装置の周辺状況を判定する（Ｓ５８）。
【００９４】
これにより、検出結果の有効性及び周辺音の音圧に基づいて、検出対象となる音源を適切に検出できる状況であるか否かを判定することができる。
【００９５】
なお、前述した実施形態は、本発明に係る音検知装置及び音検知方法の最良な実施形態を説明したものであり、本発明に係る音検知装置及び音検知方法は、本実施形態に記載したものに限定されるものではない。本発明に係る音検知装置及び音検知方法は、各請求項に記載した発明の要旨を逸脱しない範囲で本実施形態に係る音検知装置及び音検知方法を変形し、または他のものに適用したものであってもよい。
【００９６】
第１から第５の実施形態は、互いに組み合わされてもよい。例えば、第２実施形態では、検出対象となる音源の存在を判定せずに、音源の接近と離脱を直接判別してもよい。
【００９７】
例えば、第２実施形態では、検出対象となる音源以外の音を周辺音から除去した上で、接近と離脱を判別してもよい。あるいは、３以上の周波数帯における音圧情報に基づいて検出対象となる音源の存在を判定した上で、接近と離脱を判別してもよい。あるいは、検出対象となる音源を検出できる状況にあるか否かを判定した上で、接近と離脱を判別してもよい。
【００９８】
また、前述した実施形態では、γ分布フィッティングを用いて分布特徴を算出する場合について説明したが、他の分布フィッティングを用いて分布特徴を算出してもよい。
【００９９】
また、本発明の実施形態に係る音検知装置及び音検知方法は、例えば移動型ロボットなど、車両以外の移動体に適用されてもよい。
【符号の説明】
【０１００】
１…マイク、１０、２０、３０、４０、５０…電子制御ユニット（ＥＣＵ）、１１、２１、３１、４１、５１…強度分布算出部、１２ａ、１２ｂ、２２ａ、２２ｂ、３２ａ、３２ｂ、４２ａ、４２ｂ、４２ｃ、５２ａ、５２ｂ…度数分布算出部、１３ａ、１３ｂ、２３ａ、２３ｂ、３３ａ、３３ｂ、４３ａ、４３ｂ、４３ｃ、５３ａ、５３ｂ…分布特徴算出部、１４，２４、３４、４４、５４…分布特徴比較部、１５、２５、３５、４５、５５…音源検出部、１６、２６、３６、４６、５６…検出結果判定部、２７…比較結果記憶部、２８…特徴相関算出部、２９…接近離脱判別部、３７…雑音モデル生成部、３８…雑音除去部、５７…音圧算出部、５８…周辺状況判定部。
【図１】
2014102938.tif 000004
【図２】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
2014102938.tif 000009
【図９】
2014102938.tif 000010
【図１０】
2014102938.tif 000011
【図１１】
2014102938.tif 000012
【図１２】
2014102938.tif 000013
【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
2014102938.tif 000016
【図１６】
2014102938.tif 000017
【図１７】
2014102938.tif 000018
【図１８】
2014102938.tif 000019
【図１９】
2014102938.tif 000020
【図３】
2014102938.tif 000021
【図４】
2014102938.tif 000022
【国際調査報告】
2014102938.tif 000023
2014102938.tif 000024
2014102938.tif 000025
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