(57)【要約】【課題】異常音を精度よく検知し、誤報の発生を抑制することができるようにする。【解決手段】ステップＳ１１２乃至Ｓ１１８において、認識部は、データベースを参照して、記憶部１７から読み出された特徴量の種類を判定する。認識部は、その判定結果に基づいて異常音ではないと認識した場合、異常音認識フラグＦを０に設定し、その判定結果に基づいて異常音であると認識した場合、異常音認識フラグＦを１に設定する。その判定結果において特徴量がａｃｔ０乃至５のどれでもないと判定された場合、認識部は、認識部は、その判定結果をエラーとして認識する。本発明は、車両等に装備される防犯装置に適用できる。【選択図】      図１９
2004227115.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力信号を検知し、検知信号を生成する検知信号生成手段と、
前記検知信号生成手段により生成された前記検知信号を、少なくとも２つの異なる周波数帯域の周波数成分に分離する分離手段と、
前記分離手段により分離された前記異なる周波数成分のそれぞれの特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
前記特徴量抽出手段により抽出された前記特徴量に基づいて、前記入力信号が表す状態を判定する状態判定手段と、
前記状態判定手段により判定された状態を通知する通知手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記分離手段は、
前記検知信号から所定の低周波成分を抽出する低周波成分抽出手段と、
前記検知信号から所定の高周波成分を抽出する高周波成分抽出手段と
を備えることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記特徴量抽出手段は、
前記低周波成分抽出手段により抽出された低周波成分の特徴量である低周波成分特徴量を抽出する低周波成分特徴量抽出手段と、
前記高周波成分抽出手段により抽出された高周波成分の特徴量である高周波成分特徴量を抽出する高周波成分特徴量抽出手段と
を備え、
前記状態判定手段は、前記低周波成分特徴量抽出手段により抽出された前記低周波成分特徴量と前記高周波成分特徴量抽出手段により抽出された前記高周波成分特徴量の少なくとも一方に基づいて、前記状態を判定する
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記分離手段は、前記低周波成分を少なくとも２つの異なる増幅率で増幅する増幅手段をさらに備え、
前記特徴量抽出手段は、より低い増幅率で増幅された低増幅率低周波成分と、より高い増幅率で増幅された高増幅率低周波成分に基づいて、低周波合成成分を生成する低周波合成成分生成手段をさらに備え、
前記低周波成分特徴量抽出手段は、前記低周波合成成分生成手段により生成された前記低周波合成成分に基づいて、前記低周波成分特徴量を抽出する
ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記低周波合成成分生成手段は、
前記高増幅率低周波成分が飽和しているか否かを判定する飽和判定手段を備え、
前記飽和判定手段により飽和していると判定された場合、前記低増幅率低周波成分および前記高増幅率低周波成分に基づいて前記低周波合成成分を生成し、前記飽和判定手段により飽和していないと判定された場合、高増幅率低周波成分を低周波合成成分とする
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記低周波合成成分生成手段は、２つの異なる増幅率で規定される関係式に基づいて、前記低周波合成成分を計算する計算手段をさらに備えることを特徴とする請求項４または５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記低周波成分特徴量抽出手段は、
前記低周波成分を周波数領域のデータに変換する周波数領域変換手段と、
前記周波数領域変換手段により変換された前記周波数領域のデータに基づいて、前記低周波成分特徴量を演算する低周波成分特徴量演算手段と、
前記低周波成分特徴量演算手段により演算された前記低周波成分特徴量が所定の範囲であるか否かに基づいて、前記低周波成分特徴量の種類を判定する第１の種類判定手段と、
前記高周波成分特徴量抽出手段は、前記高周波成分の出力レベルが所定の基準値より大きいか否かに基づいて、前記高周波成分特徴量の種類を判定する第２の種類判定手段を備える
ことを特徴とする請求項３乃至６のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記低周波成分特徴量抽出手段は、前記周波数領域のデータをグループに分類する分類手段をさらに備え、
前記低周波成分特徴量演算手段は、前記分類手段により分類された前記グループごとに前記低周波成分特徴量を演算する
ことを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記分離手段は、前記高周波成分抽出手段により抽出された高周波成分のピーク値のエンベロープを検出するピーク値検出手段をさらに備え、
前記第２の種類判定手段は、前記ピーク値検出手段により検出された前記ピーク値のエンベロープが所定の基準値より大きいか否かに基づいて、前記高周波成分特徴量の種類を判定する
ことを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記状態の種類に対応した前記低周波成分特徴量および前記高周波成分特徴量の種類を記憶する記憶手段をさらに備え、
前記第１の種類判定手段は、前記記憶手段により記憶された低周波成分特徴量の種類に基づいて判定し、
前記第２の種類判定手段は、前記記憶手段により記憶された高周波成分特徴量の種類に基づいて判定し、
前記状態判定手段は、前記第１の種類判定手段により判定された前記低周波成分特徴量の種類と前記第２の種類判定手段により判定された前記高周波成分特徴量の種類の少なくとも一方に基づいて、前記状態を判定する
ことを特徴とする請求項７乃至９のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項１１】
所定の周期で発光する発光手段と、
前記状態判定手段により判定された状態の回数を計数する計数手段と
をさらに備え、
前記発光手段は、前記計数手段により計数された前記回数に応じて前記周期を短縮する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
情報処理装置の情報処理方法において、
入力信号を検知し、検知信号を生成する検知信号生成ステップと、
前記検知信号生成ステップの処理により生成された前記検知信号を、少なくとも２つの異なる周波数帯域の周波数成分に分離する分離ステップと、
前記分離ステップの処理により分離された、異なる前記周波数成分のそれぞれの特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、
前記特徴量抽出ステップの処理により抽出された前記特徴量に基づいて、前記入力信号が表す状態を判定する状態判定ステップと、
前記状態判定ステップの処理により判定された状態を通知する通知ステップとを含むことを特徴とする情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は情報処理装置および方法に関し、特に、異常を精度よく検知し、誤報の発生を抑制することができるようにした情報処理装置および方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
例えば、従来の車両用の防犯装置は、センサにより音を検知し、そのセンサにより検知された検知信号に基づいて、その音が盗難行為やいたずら行為等による異常音であるか否かを判定し、その音が異常音であると判定された場合、防犯装置に実装された警報器により警報音を発生するようになされている。
【０００３】
しかし、防犯装置の周囲には、盗難行為等による異常音だけでなく、異常音以外の環境音（すなわち、防犯装置の周囲において発生する異常音以外の音）も存在する。
【０００４】
その結果、防犯装置のセンサは、本来検出すべき異常音だけでなく、例えば、ただ単にトラック等の他の車両が通過したとき発せられる音、工事等により加わる音等の外乱要素をも検出してしまう。これにより、防犯装置のセンサは、防犯装置が装備された車両において実際に盗難行為が行われていないにもかかわらず、その車両において盗難があったもの誤判定し、警報器により警報音を発生してしまう。
【０００５】
この警報音は本来盗難があったことを周囲に知らせるためのものであることから、警報音の音量はある程度大きく設定してあるため、実際に盗難行為が行われていないにもかかわらず防犯装置がこのような警報音を発生してしまうことは、周辺の生活環境上、好ましいことではない。
【０００６】
そこで、このような誤報の発生を防止するために、外乱要素と人為的盗難行為を判定することが提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００７】
この提案は、予め求めた外乱要素による波形と人為的な盗難行為に特有の波形とを予め測定しておき、センサからの検知信号の出力波形を、その波形と比較することで盗難行為の有無を判定する方法である。
【０００８】
【特許文献１】
特開２０００−３４８２６３号公報
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、外乱要素と人為的盗難行為を波形から判定する防犯装置は、空気や物体を媒体として伝わる低周波振動から得られるデータだけに基づき、外乱要素であるか人為的盗難行為であるかを判定しているため、異常音を精度よく検知することができないという課題があった。これにより、防犯装置は、誤報の発生を確実に抑制することが困難であるという課題があった。
【００１０】
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、異常を精度よく検知し、誤報の発生を抑制することができるようにすることを目的としている。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
本発明の情報処理装置は、入力信号を検知し、検知信号を生成する検知信号生成手段と、検知信号生成手段により生成された検知信号を、少なくとも２つの異なる周波数帯域の周波数成分に分離する分離手段と、分離手段により分離された異なる周波数成分のそれぞれの特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、特徴量抽出手段により抽出された特徴量に基づいて、入力信号が表す状態を判定する状態判定手段と、状態判定手段により判定された状態を通知する通知手段とを備えることを特徴とする。
【００１２】
検知信号生成手段は、例えば、センサにより構成され、分離手段は、例えば、ＬＰＦ（Ｌｏｗ  Ｐａｓｓ  Ｆｉｌｔｅｒ）、ＨＰＦ（Ｈｉｇｈ  Ｐａｓｓ  Ｆｉｌｔｅｒ）などにより構成される。分離手段は、この他、ＢＰＦ（Ｂａｎｄ  Ｐａｓｓ  Ｆｉｌｔｅｒ）などにより構成することもできる。特徴量抽出手段は、例えば、特徴量抽出部により構成され、状態判定手段は、例えば、認識部により構成され、通知手段は、例えば、警報音発生部により構成される。
【００１３】
以上のように構成することにより、異常を精度よく検知することができる。従って、誤報を抑えることができる。
【００１４】
分離手段は、検知信号から所定の低周波成分を抽出する低周波成分抽出手段と、検知信号から所定の高周波成分を抽出する高周波成分抽出手段とを備えるようにすることができる。
【００１５】
低周波成分抽出手段は、例えば、ＬＰＨにより構成され、高周波成分抽出手段は、例えば、ＨＰＦにより構成される。
【００１６】
以上のように構成することにより、センサにより検知された入力信号の特徴量をより正確に抽出できる。
【００１７】
特徴量抽出手段は、低周波成分抽出手段により抽出された低周波成分の特徴量である低周波成分特徴量を抽出する低周波成分特徴量抽出手段と、高周波成分抽出手段により抽出された高周波成分の特徴量である高周波成分特徴量を抽出する高周波成分特徴量抽出手段とを備え、状態判定手段は、低周波成分特徴量抽出手段により抽出された低周波成分特徴量と高周波成分特徴量抽出手段により抽出された高周波成分特徴量の少なくとも一方に基づいて、状態を判定するようにすることができる。
【００１８】
低周波成分特徴量抽出手段は、例えば、低周波成分特徴量抽出部により構成され、高周波成分特徴量抽出手段は、例えば、高周波特徴量抽出部により構成される。
【００１９】
以上のように構成することにより、センサにより検知された入力信号の特徴量をより正確に抽出できる。
【００２０】
分離手段は、低周波成分を少なくとも２つの異なる増幅率で増幅する増幅手段をさらに備え、特徴量抽出手段は、より低い増幅率で増幅された低増幅率低周波成分と、より高い増幅率で増幅された高増幅率低周波成分に基づいて、低周波合成成分を生成する低周波合成成分生成手段をさらに備え、低周波成分特徴量抽出手段は、低周波合成成分生成手段により生成された低周波合成成分に基づいて、低周波成分特徴量を抽出するようにすることができる。
【００２１】
増幅手段は、例えば、アンプにより構成され、低周波合成成分生成部は、例えば、低周波合成成分生成部により構成される。
【００２２】
以上のように構成することにより、常に高感度の低周波成分を生成することができる。また、生成された高感度の低周波成分に基づいて精度よく特徴量を抽出することができる。従って、ユーザは、検知したい入力信号に応じて、アンプによる感度を調節する必要がなくなる。
【００２３】
低周波合成成分生成手段は、高増幅率低周波成分が飽和しているか否かを判定する飽和判定手段を備え、飽和判定手段により飽和していると判定された場合、低増幅率低周波成分および高増幅率低周波成分に基づいて低周波合成成分を生成し、飽和判定手段により飽和していないと判定された場合、高増幅率低周波成分を低周波合成成分とするようにすることができる。
【００２４】
飽和判定手段は、例えば、飽和判定部により構成される。
【００２５】
以上のように構成されることにより、高増幅率低周波成分が飽和しているか否かを判定することできる。従って、センサから入力された検知信号の出力レベルの大きさに関係なく、常に高感度の低周波成分を生成することができる。
【００２６】
低周波合成成分生成手段は、２つの異なる増幅率で規定される関係式に基づいて、低周波合成成分を計算する計算手段をさらに備えるようにすることができる。
【００２７】
計算手段は、例えば、計算部により構成される。
【００２８】
以上のように構成することにより、高感度の低周波成分を生成することができる。
【００２９】
低周波成分特徴量抽出手段は、低周波成分を周波数領域のデータに変換する周波数領域変換手段と、周波数領域変換手段により変換された周波数領域のデータに基づいて、低周波成分特徴量を演算する低周波成分特徴量演算手段と、低周波成分特徴量演算手段により演算された低周波成分特徴量が所定の範囲であるか否かに基づいて、低周波成分特徴量の種類を判定する第１の種類判定手段と、高周波成分特徴量抽出手段は、高周波成分の出力レベルが所定の基準値より大きいか否かに基づいて、高周波成分特徴量の種類を判定する第２の種類判定手段を備えるようにすることができる。
【００３０】
周波数領域変換手段は、例えば、ＤＣＴ（Ｄｉｓｃｒｅｔｅ  Ｃｏｓｉｎｅ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）変換部により構成される。周波数領域変換手段は、ＦＦＴ（Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）などにより構成することもできる。低周波成分特徴量演算手段は、例えば、特徴量演算部により構成され、第１の種類判定手段は、例えば、低周波成分特徴量判定部により構成され、第２の種類判定手段は、例えば、高周波成分特徴量判定部により構成される。
【００３１】
以上のように構成することにより、低周波成分特徴量および高周波成分特徴量の種類を判定することができる。
【００３２】
低周波成分特徴量抽出手段は、周波数領域のデータをグループに分類する分類手段をさらに備え、低周波成分特徴量演算手段は、分類手段により分類されたグループごとに低周波成分特徴量を演算するようにすることができる。
【００３３】
分類手段は、例えば、分類部により構成される。
【００３４】
以上のように構成することにより、より正確に低周波特徴量を演算することができる
【００３５】
分離手段は、高周波成分抽出手段により抽出された高周波成分のピーク値のエンベロープを検出するピーク値検出手段をさらに備え、第２の種類判定手段は、ピーク値検出手段により検出されたピーク値のエンベロープが所定の基準値より大きいか否かに基づいて、高周波成分特徴量の種類を判定するようにすることができる。
【００３６】
ピーク値検出手段は、例えば、ピークディテクタにより構成される。
【００３７】
以上のように構成されることにより、情報処理装置全体の消費電力を抑えることができる。
【００３８】
この情報処理装置は、状態の種類に対応した低周波成分特徴量および高周波成分特徴量の種類を記憶する記憶手段をさらに備え、第１の種類判定手段は、記憶手段により記憶された低周波成分特徴量の種類に基づいて判定し、第２の種類判定手段は、記憶手段により記憶された高周波成分特徴量の種類に基づいて判定し、状態判定手段は、第１の種類判定手段により判定された低周波成分特徴量の種類と第２の種類判定手段により判定された高周波成分特徴量の種類の少なくとも一方に基づいて、状態を判定するようにすることができる。
【００３９】
記憶手段は、例えば、記憶部により構成される。
【００４０】
以上のように構成されることにより、状態の種類に対応した低周波成分特徴量および高周波成分特徴量の種類を記憶することができる。
【００４１】
この情報処理装置は、所定の周期で発光する発光手段と、状態判定手段により判定された状態の回数を計数する計数手段とをさらに備え、発光手段は、計数手段により計数された回数に応じて周期を短縮するようにすることができる。
【００４２】
発光手段は、例えば、発光素子により構成され、計数手段は、例えば、計数部により構成される。
【００４３】
以上のように構成されることにより、発光することができる。また、状態の回数に比例して発光速度を上げることができる。
【００４４】
本発明の情報処理方法は、入力信号を検知し、検知信号を生成する検知信号生成ステップと、検知信号生成ステップの処理により生成された検知信号を、少なくとも２つの異なる周波数帯域の周波数成分に分離する分離ステップと、分離ステップの処理により分離された、異なる周波数成分のそれぞれの特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、特徴量抽出ステップの処理により抽出された特徴量に基づいて、入力信号が表す状態を判定する状態判定ステップと、状態判定ステップの処理により判定された状態を通知する通知ステップとを含むことを特徴とする。
【００４５】
検知信号生成ステップは、例えば、入力信号を検知し、検知信号をセンサにより生成する検知信号生成ステップにより構成され、分離ステップは、例えば、検知信号生成ステップの処理により生成された検知信号を、ＬＰＦ、ＨＰＦなどにより少なくとも２つの異なる周波数帯域の周波数成分に分離する分離ステップにより構成され、特徴量抽出ステップは、例えば、異なる周波数成分のそれぞれの特徴量を特徴量抽出部により抽出する特徴量抽出ステップにより構成され、状態判定ステップは、例えば、入力信号が表す状態を認識部により判定する状態判定ステップにより構成され、通知ステップは、例えば、状態判定ステップの処理により判定された状態を警報音発生部により通知する通知ステップにより構成される。
【００４６】
以上のように構成されることにより、本発明の情報処理装置における場合と同様に、異常を精度よく検知することができる。従って、誤報を抑えることができる。
【００４７】
【発明の実施の形態】
以下に、図面を参照しながら本発明の実施の形態について説明する。
【００４８】
図１は、本発明を適用した監視装置１の構成例を示す。
【００４９】
監視装置１は、センサ１１、アナログ信号処理部１２、Ａ／Ｄコンバータ１３乃至１５、特徴量抽出部１６、記憶部１７、認識部１８、警報発生部１９、計数部２０、発光素子制御部２１、発光素子２２、およびＵ／Ｉ制御部２３により構成されている。
【００５０】
Ｕ／Ｉ制御部２３は、ユーザにより操作されたリモートコマンダ８１から発信されたＩＲ（赤外線）信号を検出すると、発光素子２２の点滅を開始させるための点滅開始制御信号を生成し、発光素子制御部２１に供給するとともに、センサ１１の動作を開始するための動作開始制御信号を生成し、センサ１１に供給する。また、Ｕ／Ｉ制御部２３は、異常音の発生回数のカウントを開始させる計数開始制御信号を生成し、計数部２０に供給する。
【００５１】
センサ１１は、Ｕ／Ｉ制御部２３から供給された動作開始制御信号に基づいて、検知動作を開始する。センサ１１は、外部から入力された音（空気の振動）を検知すると、その音を電気信号としての検知信号に変換し、アナログ信号処理部１２に供給する。アナログ信号処理部１２は、センサ１１から供給された検知信号を異なる所定の周波数帯域（例えば、低周波帯域と高周波帯域）に分離した後、アンプによりその信号を増幅し、それぞれ、Ａ／Ｄコンバータ１３乃至１５に供給する。Ａ／Ｄコンバータ１３乃至１５は、アナログ信号処理部１２から供給された各周波数帯域のアナログ信号ををディジタル信号に変換し、特徴量抽出部１６に供給する。
【００５２】
特徴量抽出部１６は、Ａ／Ｄコンバータ１３乃至１５からそれぞれ供給されたディジタル信号に基づいて、低周波成分特徴量抽出部６２（図４を参照して後述する）および高周波成分特徴量抽出部６３（図５を参照して後述する）により、各周波数帯域の成分における特徴量を抽出し、それぞれ、認識部１８に供給する。
【００５３】
記憶部１７は、異常音の種類と特徴量の種類が定義付けられたデータベース１７１およびデータベース２１１（図１４と図１８を参照して後述する）を有しており、特徴量抽出部１６および認識部１８から供給される判定結果や認識結果を適宜記憶し、また、計数部２０から供給される異常音の回数を記憶する。
【００５４】
認識部１８は、特徴量抽出部１６から供給された各周波数成分における特徴量に基づいて、記憶部１７に記憶された、異常音の種類と特徴量の種類が定義付けられたデータベース（すなわち、データベース１７１およびデータベース２１１）を参照しながら、センサ１１により検知された音が異常音であるか否かを判定する。認識部１８は、センサ１１により検知された音が異常音であると判定した場合、警報発生部１９に警報音を発生するように警報音発生制御信号を供給するとともに、異常音であると認識した異常音認識信号を計数部２０に供給する。
【００５５】
警報発生部１９は、認識部１８から供給された警報音発生制御信号に基づいて、警報音を発生し、所定の時間経過した後、あるいは、ユーザが停止操作を行ったとき、警報音を停止する。計数部２０は、Ｕ／Ｉ制御部２３から供給された計数開始制御信号に基づいて、異常音の発生回数のカウント動作を開始し、その後、認識部１８から供給された異常音認識信号に基づいて、異常音であると判定された回数をカウントするとともに、その異常音回数を示す異常音回数制御信号を発光素子制御部２１に供給する。
【００５６】
発光素子制御部２１は、計数部２０から供給された異常音回数制御信号に基づいて、発光素子２２の動作を制御する発光素子制御信号を生成し、発光素子２２に供給する。発光素子２２は、発光素子制御部２１から供給された発光素子制御信号に基づいて、所定の周期で点滅する。
【００５７】
アナログ信号処理部１２は、アンプ４１、ＬＰＦ（Ｌｏｗ  Ｐａｓｓ  Ｆｉｌｔｅｒ）４２、アンプ４３、アンプ４４、ＨＰＦ（Ｈｉｇｈ  Ｐａｓｓ  Ｆｉｌｔｅｒ）４５、アンプ４６、およびピークディテクタ４７により構成されている。
【００５８】
センサ１１より出力された検知信号は、検知信号から低周波帯域の周波数成分を分離するための低周波経路と、検知信号から高周波帯域の周波数成分を分離するための高周波経路に供給される。
【００５９】
低周波経路は、アンプ４１、ＬＰＦ４２、アンプ４３、およびアンプ４４により構成されている。アンプ４１は、センサ１１より入力された検知信号を所定の増幅率により増幅し、その増幅信号をＬＰＦ４２に供給する。ＬＰＦ４２は、アンプ４１から供給された検知信号から、所定の低周波成分、例えば、５０Ｈｚ以下の低周波成分を抽出する。ＬＰＦ４２により抽出された低周波成分は、２つの異なる増幅率のアンプ、すなわち、アンプ４３、およびアンプ４４に供給される。アンプ４３の増幅率はＮとされ、アンプ４４の増幅率はＮより小さいＭとされる。
【００６０】
アンプ４３またはアンプ４４は、ＬＰＦ４２から供給された低周波成分を、それぞれ、Ｎ倍、または、Ｍ倍に増幅し、Ａ／Ｄコンバータ１３または１４にそれぞれ出力する。
【００６１】
高周波経路は、ＨＰＦ４５、アンプ４６、およびピークディテクタ４７により構成されている。ＨＰＦ４５は、センサ１１より入力された検知信号から、所定の高周波成分、例えば、６ＫＨｚ以上の高周波を抽出し、アンプ４６に供給する。アンプ４６は、ＨＰＦ４５から供給された高周波成分を所定の増幅率により増幅し、ピークディテクタ４７に供給する。ピークディテクタ４７は、アンプ４６から供給された検知信号から、ピーク値を検出し、そのエンベロープ成分をＡ／Ｄコンバータ１５に出力する。
【００６２】
なお、低周波経路において低周波帯域の周波数成分を抽出する場合、センサ１１から検知信号をＬＰＦ４２に直接入力すると、ＬＰＦ４２は低周波帯域の周波数成分を検知信号から抽出しにくい。そのため、この監視装置１の低周波経路においては、高周波経路とは異なり、センサ１１より入力された検知信号は、アンプ４１により増幅された後、低周波成分を抽出するＬＰＦ４２に供給される。これにより、ＬＰＦ４２は、検知信号から低周波成分を精度よく抽出することが可能になる。
【００６３】
また、Ａ／Ｄコンバータ１３乃至１５におけるアナログ信号からディジタル信号への変換は、標本化、量子化、符号化の３つの過程から構成されている。標本化とは、時間的に連続なアナログ信号（以下、「原信号」という。例えば、この場合、センサ１１からの検知信号）から、ある時間間隔ごとに原信号の大きさを抽出する操作のことで、原信号から抽出された信号のことをサンプル値という。サンプル値から原信号を完全に復元するためには、サンプリング周期が原信号に含まれる最高周波数成分の周期の１／２より小さいことが必要である（いわゆるサンプリング定理）。例えば、１００Ｈｚでサンプリングすると、Ａ／Ｄコンバータは、５０Ｈｚまでの信号しか標本化することができない。
【００６４】
従って、検知信号から高周波成分を分離する高周波経路において、分離した高周波成分を高周波経路からそのままＡ／Ｄコンバータ１５に出力した場合、Ａ／Ｄコンバータ１５は、高周波成分から特徴量を精度よく抽出できる程度にまで標本化するようにするためには、サンプリング周期を相当小さくする（周波数を相当高くする）必要がある。その結果、監視装置１は、全体として、多くの電力を消費してしまう。
【００６５】
そこで、高周波経路においては、検知信号はＨＰＦ４５に供給された後、アンプ４６を介してピークディテクタ４７に供給されるより、ピークのエンベロープが検出される。すなわち、ピークディテクタ４７によりピーク値のみが抽出された場合、例えば、図２に示されるように、その信号は、高周波成分１０１のピーク値Ａ乃至Ｅの離散的なものとなる。しかしながら、これらのピーク値Ａ乃至Ｅを結んで得られるエンベロープ１０２は、周波数の低い信号となる。これにより、検知信号から分離された高周波成分のデータ量が少なくなるので、監視装置１は、Ａ／Ｄコンバータ１５以降の処理における電力消費を抑えることが可能となる。
【００６６】
特徴量抽出部１６は、低周波合成成分生成部６１、低周波成分特徴量抽出部６２、および高周波成分特徴量抽出部６３により構成されている。
【００６７】
低周波合成成分生成部６１は、Ａ／Ｄコンバータ１３およびＡ／Ｄコンバータ１４より入力されたＮ倍増幅低周波成分およびＭ倍増幅低周波成分に基づいて、低周波合成成分を生成し、その低周波合成成分を低周波特徴量抽出部６２に供給する。なお、低周波合成成分生成部６１の構成については、図３を参照して後述する。
【００６８】
低周波特徴量抽出部６２は、低周波合成成分生成部６１から供給された低周波合成成分に基づいて低周波特徴量を抽出し、認識部１８に出力する。高周波特徴量抽出部６３は、Ａ／Ｄコンバータ１５より入力された高周波成分のピーク値のエンベロープに基づいて高周波特徴量を抽出し、認識部１８に出力する。
【００６９】
図３は、低周波合成成分生成部６１の構成を示すブロック図である。
【００７０】
低周波合成成分生成部６１は、飽和判定部１１１および計算部１１２により構成されている。
【００７１】
飽和判定部１１１は、Ａ／Ｄコンバータ１３より入力されたＮ倍増幅低周波成分が飽和しているか否か、ずなわち、Ｎ倍増幅した際の出力レベルが検出可能な限界値を超えているか否かを判定し、その判定結果を計算部１１２に供給する。なお、Ｎ倍増幅低周波成分の飽和については、図９を参照して後述する。
【００７２】
計算部１１２は、飽和判定部１１１から供給された判定結果が飽和を表している場合、Ａ／Ｄコンバータ１３およびＡ／Ｄコンバータ１４より入力されたＮ倍増幅低周波成分およびＭ倍増幅低周波成分に基づいて、線形変換を行い、低周波合成成分を生成し、低周波成分特徴量抽出部６２に出力する。判定結果が飽和を表していない場合、計算部１１２は、Ａ／Ｄコンバータ１３により入力されたＮ倍増幅低周波成分をそのまま低周波合成成分として、低周波成分特徴量抽出部６２に出力する。なお、低周波合成成分生成方法の詳細については、図１０および図１１を参照して後述する。
【００７３】
図４は、低周波成分特徴量抽出部６２の構成を示すブロック図である。
【００７４】
低周波成分特徴量抽出部６２は、ＤＣＴ変換部１３１、分類部１３２、特徴量演算部１３３、および低周波成分特徴量判定部１３４により構成されている。
【００７５】
ＤＣＴ変換部１３１は、低周波合成成分生成部６１から入力された低周波合成成分をＤＣＴ（Ｄｉｓｃｒｅｔｅ  Ｃｏｓｉｎｅ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）変換し（時間領域のデータから周波数領域のデータに変換し）、すなわち、予め設定しておいた基底周波数成分、例えば、１６の基底周波数成分（図１３を参照して後述する）のＤＣＴ係数に変換し、分類部１３２および特徴量演算部１３３に供給する。なお、時間領域のデータから周波数領域のデータへの変換については、図１３を参照して後述する。
【００７６】
分類部１３２は、ＤＣＴ変換部１３１から供給された基底周波数成分を取得し、記憶部１７に予め記憶させたデータベース１７１（図１４を参照して後述する）を参照しながら、取得された基底周波数成分をグループごとに分類し、分類結果を特徴量演算部１３３に供給する。
【００７７】
特徴量演算部１３３は、ＤＣＴ変換部１３１および分類部１３２から供給された基底周波数成分およびそのグループの分類に基づいて、基底周波数成分の出力レベルをグループごとに加算することにより低周波成分特徴量を演算し、低周波成分特徴量判定部１３４に供給する。
【００７８】
低周波成分特徴量判定部１３４は、記憶部１７に予め記憶させたデータベース１７１を参照して、特徴量演算部１３３から供給された低周波成分特徴量の種類を判定し、判定結果を認識部１８に出力する。
【００７９】
図５は、高周波成分特徴量抽出部６３の構成を示すブロック図である。
【００８０】
高周波成分特徴量抽出部６３は、高周波成分特徴量判定部１５１を有する。高周波成分特徴量判定部１５１は、Ａ／Ｄコンバータ１５より入力された高周波成分のピーク値のエンベロープを取得し、記憶部１７に予め記憶させたデータベース１７１を参照しながら、取得されたエンベロープの出力レベルが所定の基準値より大きいか否かに基づいて、高周波成分特徴量の種類を判定し、判定結果を認識部１８に出力する。
【００８１】
次に、図６のフローチャートを参照して、監視装置１における監視処理について説明する。
【００８２】
ステップＳ１において、Ｕ／Ｉ制御部２３は、ユーザにより操作されたリモートコマンダ８１から発信されたＩＲ信号を検出したか否かを判定する。ステップＳ１においてＩＲ信号を検出したと判定された場合、Ｕ／Ｉ制御部２３は、発光素子２２の点滅を開始させるための点滅開始制御信号を生成し、発光素子制御部２１に供給するとともに、センサ１１の動作を開始するための動作開始制御信号を生成し、センサ１１に供給する。また、Ｕ／Ｉ制御部２３は、異常音の発生回数のカウントを開始する計数開始制御信号を生成し、計数部２０に供給する。ステップＳ１においてＩＲ信号を検出していないと判定された場合、Ｕ／Ｉ制御部２３は、ＩＲ信号が入力されるまで待機する。
【００８３】
ステップＳ２において、計数部２０は、Ｕ／Ｉ制御部２３から異常音回数計数制御信号が入力されたとき、異常音の発生回数を表す変数Ａの初期値を０に設定する。
【００８４】
ステップＳ３において、発光素子制御部２１は、Ｕ／Ｉ制御部２３から点滅開始制御信号が入力されると、発光素子２２の動作を制御する発光素子制御信号を生成し、発光素子２２に供給する。発光素子２２は、発光素子制御部２１から供給された発光素子制御信号に基づいて、所定の周期で点滅を開始する。センサ１１は、Ｕ／Ｉ制御部２３から動作開始制御信号が入力されると、ステップＳ４において、外部からの音を検知するための検知動作を開始する。センサ１１は、外部からの音を検知すると、その音を電気信号としての検知信号に変換し、アナログ信号処理部１２に供給する。
【００８５】
なお、発光素子２２は、点滅開始時点では変数Ａは０であるので、例えば、１秒間に２回点滅するが、後述するステップＳ１２において、計数部２０から供給された異常音回数制御信号を取得するごとに、すなわち、異常音の回数が増えるごとに、例えば、１秒間に４回などのように、点滅速度を上げる。
【００８６】
これにより、監視装置１は、異常音を出す窃盗犯や車上荒らしなどに対する警戒効果を高めることができる。
【００８７】
ステップＳ５において、センサ１１より入力された検知信号から低周波成分と高周波成分が抽出される。すなわち、検知信号は、アナログ信号処理部１２のアンプ４１により増幅された後、ＬＰＦ４２に供給されるとともに、ＨＰＦ４５に供給される。ＬＰＦ４２は、アンプ４１から供給された検知信号から、５０Ｈｚ以下の低周波成分を抽出し、その低周波成分をアンプ４３およびアンプ４４に供給する。アンプ４３またはアンプ４４は、ＬＰＦ４２から供給された低周波成分を、それぞれ、Ｎ倍またはＭ倍に増幅し、Ｎ倍増幅低周波成分またはＭ倍増幅低周波成分を、それぞれＡ／Ｄコンバータ１３またはＡ／Ｄコンバータ１４に出力する。
【００８８】
ＨＰＦ４５は、センサ１１より入力された検知信号から、６ＫＨｚ以上の高周波成分を抽出し、その高周波成分をアンプ４６に供給する。アンプ４６は、ＨＰＦ４５から供給された高周波成分を増幅し、アナログ信号処理部１２のピークディテクタ４７に供給する。ピークディテクタ４７は、アンプ４６から供給された検知信号から、ピーク値のエンベロープを検出し、Ａ／Ｄコンバータ１５に出力する。
【００８９】
ステップＳ６において、Ａ／Ｄコンバータ１３乃至１５は、アンプ４３、アンプ４４、およびピークディテクタ４７から供給されたＮ倍増幅低周波成分、Ｍ倍増幅低周波成分、および高周波成分のピーク値のエンベロープを、それそれ、アナログ信号からディジタル信号に変換する。Ａ／Ｄコンバータ１３およびＡ／Ｄコンバータ１４は、変換されたＮ倍増幅低周波成分およびＭ倍増幅低周波成分のディジタル信号を、特徴量抽出部１６の低周波合成成分生成部６１に供給し、Ａ／Ｄコンバータ１５は、変換された高周波成分のピーク値のエンベロープのディジタル信号を、特徴量抽出部１６の高周波成分特徴量抽出部６３に供給する。
【００９０】
ステップ７において、特徴量抽出部１６は、特徴量抽出処理を実行する。特徴量抽出処理には、低周波処理と高周波処理の２つの処理があり、両処理が同時に実行される。低周波処理および高周波処理は、それぞれ、図７および図１６のフローチャートに示されている。
【００９１】
まず、図７のフローチャートを参照して、低周波処理について説明する。ステップＳ３１において、低周波合成成分生成部６１は、低周波合成成分生成処理を実行する。
【００９２】
低周波合成成分生成処理の詳細は、図８のフローチャートに示されている。ステップＳ５１において、飽和判定部１１１は、Ａ／Ｄコンバータ１３から入力されたＮ倍増幅低周波成分を取得し、取得されたＮ倍増幅低周波成分が飽和しているか否か、ずなわち、Ｎ倍増幅した際の出力レベルが検出可能な限界値を超えているか否かを判定する。
【００９３】
図９を参照して、Ｎ倍増幅低周波成分の飽和について説明する。
【００９４】
図９Ａおよび図９Ｂは、アンプ４３が異なる検知信号の低周波成分についてＮ倍の増幅率で増幅した場合における、Ｎ倍増幅低周波成分の波形の例を示す。図９Ａに示されるように、図９ＡのＮ倍増幅低周波成分は、検出可能な限界値を超えておらず、飽和していない。従って、アンプ４３は、Ｎ倍増幅低周波成分の波形全体を検出することができる。一方、図９Ｂに示されるように、図９ＢのＮ倍増幅低周波成分は、検出可能な限界値を超えており、飽和している（正のピークＰｕと負のピークＰｄが上限に達している）。従って、ピークＰｕ，Ｐｄの部分においては、アンプ４３は、Ｎ倍増幅低周波成分の波形全体（図９において、点線で示される値）を検出することができない。
【００９５】
図８のフローチャートに戻り、ステップＳ５１においてＮ倍増幅低周波成分が飽和していると判定された場合、飽和判定部１１１は、その判定結果を計算部１１２に供給する。ステップＳ５２において、計算部１１２は、Ａ／Ｄコンバータ１３およびＡ／Ｄコンバータ１４から入力されたＮ倍増幅低周波成分およびＭ倍増幅低周波成分に基づいて、線形変換を行い、Ｎ倍増幅低周波成分とＭ倍増幅低周波成分に基づく低周波合成成分を生成し、低周波特徴量抽出部６２に出力する。ステップＳ５１で、Ｎ倍増幅低周波成分が飽和していないと判定された場合、ステップＳ５２の線形変換処理はスキップされる。このとき、Ｎ倍増幅低周波成分がそのまま低周波合成成分として出力される。
【００９６】
図１０および図１１を参照して、低周波合成成分生成における線形変換について説明する。
【００９７】
図１０Ａ乃至図１０Ｂは、アンプ４３およびアンプ４４が、同一の検知信号の低周波成分についてそれぞれの増幅率で増幅した場合における、Ｎ倍増幅低周波成分およびＭ倍増幅低周波成分の波形の例を示す。
【００９８】
図１０Ａに示される低周波成分の波形は、飽和した場合におけるＮ倍増幅低周波成分（増幅率が大きい）の波形であり、ピークＰｕ１，Ｐｄ１，Ｐｄ２の部分においては、図９において上述した場合と同様に、検出可能な限界値を超えており、飽和している。一方、図１０Ｂに示される低周波成分の波形は、Ｍ倍増幅低周波成分（増幅率が小さい）の波形であり、飽和していない。図１０に示されるように、Ｎ倍増幅低周波成分の波形とＭ倍増幅低周波成分の波形とは、同一の検知信号の低周波成分を異なる増幅率で増幅した波形であるので、両波形は、図１０の時刻ｔ１乃至時刻ｔ４において同様にピークを示すが、両波形の出力レベルは異なったレベルとなる。換言すれば、両信号は、レベルが異なるだけで、同期している。
【００９９】
なお、アンプ４４における増幅率Ｍは、アンプ４４において低周波成分を増幅しても通常飽和することのない程度の低増幅率であり、例えば、アンプ４３の増幅率Ｎは、２４倍、アンプ４４の増幅率Ｍは、４倍に設定される。
【０１００】
ここで、特徴量を抽出する際に用いられる波形として、低増幅率で増幅した波形と高増幅率で増幅した波形とを比較した場合、特徴量抽出部１６は、高増幅率で増幅した波形（より大きなレベルの信号）を用いた方が、より正確な特徴量の抽出を行うことができる。
【０１０１】
従って、図１０Ａに示される飽和したＮ倍増幅低周波成分の波形におけるピークＰｕ１，Ｐｄ１，Ｐｄ２の部分が飽和していないのであれば、図１０Ｂに示されるＭ倍増幅低周波成分の波形よりも、Ｎ倍増幅低周波成分の波形を用いた方が、特徴量抽出部１６は、より正確な特徴量の抽出を行うことができる。しかしながら、飽和している部分があるときは、その部分の波形を得ることができない。そこで計算部１１２は、式（１）に従って、Ｍ倍増幅低周波成分のレベルｍをＮ／Ｍ倍することで、Ｎ倍増幅低周波成分のレベルを演算する。
【０１０２】
すなわち、図１１に示されるように、図１０の任意の時刻ｔにおけるＭ倍増幅低周波成分の波形（図１０Ｂ）およびＮ倍増幅低周波成分の波形（図１０Ａ）の出力レベルを、それぞれ、ｍおよびｎとすると、Ｍ倍増幅低周波成分の波形の出力レベルｍとＮ倍増幅低周波成分の波形の出力レベルｎは、上述したように、同一の検知信号の低周波成分を異なる増幅率で増幅した波形であるので、一般的に、式（１）のような関係が成り立つ。
ｎ＝（Ｎ／Ｍ）×ｍ  ・・・（１）
【０１０３】
例えば、図１０の時刻ｔ３におけるＭ倍増幅低周波成分の波形出力レベルｍ３と、Ｎ倍増幅低周波成分の波形の出力レベルｎ３においては、ｎ３＝（Ｎ／Ｍ）×ｍ３の関係が成り立っている。従って、図１０の時刻ｔ１におけるＮ倍増幅低周波成分の波形の出力レベルｎ１は、式（１）に基づき、ｎ１＝（Ｎ／Ｍ）×ｍ１の関係式から線形変換を行うことにより、Ｎ倍増幅低周波成分の波形の飽和部分における波形を正確に求めることができる。
【０１０４】
これにより、常に高感度の低周波成分を生成することができる。また、特徴量抽出部１６は、生成された高感度の低周波成分に基づいて精度よく特徴量を抽出することができる。従って、ユーザは、検知したい音に応じて、アンプによる感度を調節する必要がなくなる。
【０１０５】
図７に戻り、ステップＳ３１において、以上のようにして低周波合成成分生成処理が行われた後、ステップＳ３２において、低周波特徴量抽出部６２は、低周波特徴量抽出処理を実行する。この低周波特徴量抽出処理の詳細は、図１２のフローチャートに示されている。
【０１０６】
図１２を参照して、低周波特徴量抽出処理について説明する。ステップＳ７１において、ＤＣＴ変換部１３１は、低周波合成成分生成部６１より入力された低周波合成成分をＤＣＴ変換し、すなわち、予め設定しておいた基底周波数成分、例えば、１６の基底周波数成分に変換し、分類部１３２および特徴量演算部１３３に供給する。
【０１０７】
図１３は、低周波合成成分の波形と１６の基底周波数成分の波形の関係を模式的に表している。
【０１０８】
図１３Ａは、低周波合成成分生成部６１により生成された低周波合成成分の波形の例であり、図１３ｆ０乃至図１３ｆ４は、この低周波合成成分をＤＣＴ変換して得られる１６の基底周波数成分のうちの一部の基底周波数成分ｆ０，ｆ１，ｆ２，ｆ３，およびｆ４の波形を示している。図１３ｆ０は、基底周波数成分ｆ０の直流波形であり、周波数０である。図１３ｆ１から図１３ｆ１５になるにつれて周波数は高くなり、基底周波数成分ｆ１５（図示せず）の周波数が最高となる。例えば、低周波合成成分生成部６１より入力された低周波合成成分の波形により、図１３ｆ０乃至図１３ｆ１５の基底周波数成分ｆ０乃至ｆ１５における各波形のレベルは変化する。例えば、入力された低周波合成成分の波形に、レベルの大きい基底周波数成分ｆ２が低周波合成成分に含まれていた場合、当然、図１３ｆ２の基底周波数成分ｆ２のレベルＧも大きくなる。従って、低周波合成成分の波形の種類（すなわち、検知された音の種類、例えば、ガラス破壊音とエンジン始動音）によって、検出される基底周波数成分とそのレベルが変化する。
【０１０９】
従って、ＤＣＴ変換部１３１は、低周波合成成分の波形を、基底周波数成分ｆ０乃至ｆ１５の周波数領域のデータに変換し、基底周波数成分ｆ０乃至ｆ１５の周波数領域のデータの和として分類部１３２および特徴量演算部１３３に供給する。
【０１１０】
なお、本実施の形態においては、ＤＣＴ（Ｄｉｓｃｒｅｔｅ  Ｃｏｓｉｎｅ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を用いて低周波合成成分を時間領域のデータから周波数領域のデータに変換しているが、ＦＦＴ（Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を用いてもよい。
【０１１１】
図１２に戻って、ステップＳ７２において、分類部１３２は、ＤＣＴ変換部１３１から供給された基底周波数成分ｆ０乃至ｆ１５を、記憶部１７に予め記憶されたデータベースに基づいて、いくつかのグループに分類し、その分類を特徴量演算部１３３に供給する。
【０１１２】
図１４は、記憶部１７に記憶されたデータベース１７１の例を示す。
【０１１３】
図１４に示されるように、データベース１７１は、例えば、基底周波数成分ｆ０、基底周波数成分ｆ１、基底周波数成分ｆ２およびｆ３、基底周波数成分ｆ４至ｆ７、並びに基底周波数成分ｆ８乃至ｆ１５を、グループ０乃至４にそれぞれ分類して記憶する。また、データベース１７１は、後述する、特徴量演算部１３３によりグループごとに演算される低周波特徴量を、所定の範囲（図示せず）をもってそれぞれ記憶するとともに、低周波特徴量が所定の範囲である場合、それらグループ０乃至４の低周波特徴量を、それぞれ、特徴量ａｃｔ０乃至特徴量ａｃｔ４と予め定義し、記憶する。この特徴量ａｃｔ０乃至特徴量ａｃｔ４は、センサ１１により検知される音の種類に対応付けられて記憶される。
【０１１４】
図１５は、監視装置１によって検知することが可能な環境音および異常音の種類およびその周波数帯域の例を示す。
【０１１５】
図１５に示されるように、周波数の低いほうから、例えば、「風」、「ドアの開閉音」、「衝撃音」、「ガラス破壊音」、および「エンジン始動音」の５つの種類の音を監視装置１は検知することが可能である。「風」とは、監視装置１が装備された対象に対して常時吹き付ける空気の流れであり、空気を媒介として伝わる極低周波の振動に基づく環境音である。この「風」の周波数は、例えば、主に、１Ｈｚ乃至３Ｈｚである。「ドアの開閉音」とは、車両のドアを開閉したときの開閉音であり、対象内の空気の圧力変化による低周波に基づく異常音である。この「ドアの開閉音」の周波数は、例えば、主に、３Ｈｚ乃至６Ｈｚである。
【０１１６】
「衝撃音」とは、ドアの施錠部分を破壊するときの音や、いたずら目的のために車両に他の物体をぶつけたとき（いわゆるあて逃げ）の衝撃音であり、車両の破壊により生ずる低周波に基づく異常音である。この「衝撃音」の周波数は、例えば、主に、２０Ｈｚ乃至３０Ｈｚである。「ガラス破壊音」とは、窓ガラス等を破壊する音であり、ガラス破壊により生ずる低周波および高周波に基づく異常音である。この「ガラス破壊音」の周波数は、例えば、主に、３０Ｈｚ乃至４０Ｈｚおよび６ＫＨｚ以上である。「エンジン始動音」とは、車両のエンジンを始動させたときの始動音であり、エンジンが始動した際の低周波振動に基づく異常音である。この「エンジン始動音」の周波数は、例えば、主に、４０Ｈｚ乃至５０Ｈｚである。なお、監視装置１を装備することができる対象は、例えば、車両、家屋等である。
【０１１７】
図１５に示されるように、１Ｈｚ乃至５０Ｈｚの低周波帯域においては、「風」などの環境音と、「ドアの開閉音」、「衝撃音」、「ガラス破壊音」、および「エンジン始動音」などの異常音が混在している。
【０１１８】
そこで、図１４に示されるように、データベース１７１は、例えば、特徴量ａｃｔ０を「風」、特徴量ａｃｔ１を「ドアの開閉音」、特徴量ａｃｔ２を「衝撃音」、特徴量ａｃｔ３を「ガラス破壊音」、および特徴量ａｃｔ４を「エンジン始動音」と定義する。これにより、記憶部１７は、演算された低周波特徴量、特徴量ａｃｔ０乃至特徴量ａｃｔ４、および音の種類を関連付けて記憶することができる。従って、分類部１３２は、ステップＳ７２で基底周波数成分ｆ０をグループ０に、基底周波数成分ｆ１をグループ１に、基底周波数成分ｆ２とｆ３をグループ２に、基底周波数成分ｆ４乃至ｆ７をグループ３に、基底周波数成分ｆ８乃至ｆ１５をグループ４に、それぞれ分類する。
【０１１９】
なお、本発明の実施の形態においては、データベース１７１は、グループ（例えば、図１４のグループ０乃至４）ごとに演算される低周波特徴量ａｃｔ０乃至ａｃｔ４に対し、「風」、「ドアの開閉音」、「衝撃音」、「ガラス破壊音」、および「エンジン始動音」と定義したが、例えば、「エンジン始動音」の周波数などは、場合によっては４０Ｈｚ乃至５０Ｈｚの範囲を超えてしまうこと（例えば、５０Ｈｚ乃至７０Ｈｚ）もあり、適宜、データベースに予め登録する特徴量についての定義を変更することが可能である。
【０１２０】
ステップＳ７３において、特徴量演算部１３３は、グループを表す変数Ｌの初期値を０に設定する。ステップＳ７４において、特徴量演算部１３３は、ＤＣＴ変換部１３１から供給された基底周波数成分ｆ０乃至ｆ１５を、分類部１３２から供給された分類に基づいて、グループ毎に加算することにより、グループＬの低周波成分特徴量を演算する。すなわち、いまの場合Ｌ＝０なので、特徴量演算部１３３はグループ０の基底周波数成分ｆ０の値をそのまま特徴量とする。
【０１２１】
ステップＳ７５において、低周波特徴量判定部１３４は、特徴量演算部１３３から供給されたグループＬ（いまの場合、グループ０）の低周波特徴量を取得し、記憶部１７に記憶されたデータベース１７１を参照しながら、取得されたグループＬの低周波成分特徴量が所定の範囲であるか否かを判定する。すなわち、いまの場合、グループ０の基底周波数ｆ０の値が所定の基準値の範囲内であるか否かを判定する。ステップＳ７５において基底周波数ｆ０の値が所定の範囲である（例えば、基準値より大きい）と判定された場合、低周波特徴量判定部１３４は、グループＬの低周波成分特徴量を特徴量ａｃｔＬ（いまの場合、特徴量ａｃｔ０）と判定し、記憶部１７および認識部１８に出力する。ステップＳ７６において、記憶部１７は、低周波特徴量判定部１３４より入力された特徴量ａｃｔＬを記憶する。
【０１２２】
ステップＳ７５において基底周波数ｆ０の値が所定の範囲ではないと判定された場合、低周波特徴量判定部１３４は、ステップＳ７６およびＳ７７の処理をスキップする。
【０１２３】
ステップＳ７８において、低周波成分特徴量判定部１３４は、グループを表す変数Ｌが４より小さいか否かを判定する。ステップＳ７８において変数Ｌが４より小さいと判定された場合、ステップＳ７９で変数Ｌは１だけインクリメントされた後（いまの場合、Ｌ＝１とされた後）、ステップＳ７４に戻り、同様の処理が繰り返される。
【０１２４】
すなわち、グループ１の基底周波数成分ｆ１の値が基準値の範囲内か否か判定され、基準値の範囲内であればａｃｔ１と判定され、基準値の範囲以内でなければ、ａｃｔ１と判定されない。以下、同様に、グループ２の基底周波数成分ｆ２とｆ３の値が加算され、その値が基準値の範囲内であればａｃｔ２と判定され、範囲外であればａｃｔ２と判定されない。グループ３の基底周波数成分ｆ４乃至ｆ７の値が加算され、その値が基準値の範囲内であればａｃｔ３と判定され、範囲外であればａｃｔ３と判定されない。グループ４の基底周波数成分ｆ８乃至ｆ１５の値が加算され、その値が基準値の範囲内であればａｃｔ４と判定され、範囲外であればａｃｔ４と判定されない。ステップＳ７８において変数Ｌが４より小さくないと判定された場合（Ｌが４と等しいと判定された場合）、低周波成分特徴量抽出処理は終了する。
【０１２５】
次に、図１６のフローチャートを参照して、高周波処理について説明する。この処理は図１２の低周波処理と並行して行われる。
【０１２６】
ステップＳ９１において、高周波成分特徴量判定部１５１は、高周波成分特徴量である高周波成分のピーク値のエンベロープのレベルが、所定の基準値より大きいか否かを判定する。例えば、図１７に示されるように、高周波成分特徴量判定部１５１は、記憶部１７に予め記憶されたデータベース２１１（図１８を参照して後述する）を参照して、エンベロープ１９１のレベルが所定の基準値ｋより大きいか否かを判定する。
【０１２７】
図１８に示されるように、データベース２１１には高周波成分特徴量における、エンベロープのレベルが所定の基準値より大きい場合、その高周波特徴量が、特徴量ａｃｔ５として予め定義されている。その特徴量ａｃｔ５は、センサ１１により検知される音の種類のうち、「ガラス破壊音」と定義されている。これにより、記憶部１７は、高周波特徴量、特徴量ａｃｔ５、および音の種類を関連付けて記憶することができる。なお、この場合における「ガラス破壊音」とは、図１５に示される例では、ガラス破壊により生ずる６ＫＨｚ以上の高周波に基づく異常音である。
【０１２８】
ステップＳ９１において所定の基準値より大きいと判定された場合、ステップＳ９２で高周波成分特徴量判定部１５１は、特徴量ａｃｔ５と判定し、その判定結果を記憶部１７および認識部１８に出力する。
【０１２９】
ステップＳ９１において高周波成分の値が所定の基準値より大きくないと判定された場合、高周波成分特徴量判定部１５１は、ステップＳ９２の処理をスキップし（ａｃｔ５と判定せず）、高周波処理は終了される。
【０１３０】
なお、図６のステップ７における特徴量抽出処理（すなわち、図７と図１６を用いて説明された低周波処理と高周波処理）においては、低周波特徴量が所定の範囲であるか否か、または、高周波特徴量が基準値より大きいか否かに基づいて、それぞれ、特徴量の種類を判定しているが、例えば、データベース（例えば、図１４と図１８のデータベース１７１とデータベース２１１）において、低周波特徴量と高周波特徴量の変化量（例えば、それらの特徴量の積分値や微分値）と特徴量の種類を対応付けることにより、その変化量に基づいて特徴量の種類を判定するようにしてもよい。
【０１３１】
図６に戻り、以上のようにして、ステップＳ７で、低周波処理と高周波処理が完了した後、ステップＳ８において、認識部１８は、認識処理を実行する。
【０１３２】
次に、図１９のフローチャートを参照して、認識処理について説明する。ステップＳ１１１において、認識部１８は、センサ１１により検知された音の特徴量（特徴量ａｃｔ０乃至５）を、記憶部１７から読み出す。ステップＳ１１２において、認識部１８は、記憶部１７から読み出された特徴量がａｃｔ０であるか否かを判定する。
【０１３３】
ステップＳ１１２において特徴量がａｃｔ０であると判定された場合、ステップＳ１１７において認識部１８は、図１４のデータベース１７１を参照して、検知された音は「風の音」であるので、異常音ではないと認識し、異常音認識フラグＦを０に設定する。
【０１３４】
ステップＳ１１２において特徴量がａｃｔ０ではないと判定された場合、ステップＳ１１３において認識部１８は、特徴量がａｃｔ１であるか否かを判定する。ステップＳ１１３において特徴量がａｃｔ１であると判定された場合、ステップＳ１１８において認識部１８は、図１４および図１８のデータベース１７１およびデータベース２１１を参照して、検知された音は「ドアの開閉音」であるので、異常音であると認識し、異常音認識フラグＦを１に設定する。
【０１３５】
ステップＳ１１３において特徴量がａｃｔ１ではないと判定された場合、ステップＳ１１４において認識部１８は、特徴量がａｃｔ２であるか否かを判定する。ステップＳ１１４において特徴量がａｃｔ２であると判定された場合、この音は「衝撃音」であるので、ステップＳ１１８に進み、異常音認識フラグＦを１に設定する。
【０１３６】
ステップＳ１１４において特徴量がａｃｔ２ではないと判定された場合、ステップＳ１１５において認識部１８は、特徴量がａｃｔ３またはａｃｔ５であるか否かを判定する。ステップＳ１１５において特徴量がａｃｔ３またはａｃｔ５であると判定された場合、この音は「ガラス破壊音」であるので、ステップＳ１１８に進み、認識部１８は、異常音認識フラグＦを１に設定する。
【０１３７】
ステップＳ１１５において特徴量がａｃｔ３またはａｃｔ５ではないと判定された場合、ステップＳ１１６において認識部１８は、特徴量がａｃｔ４であるか否かを判定する。ステップＳ１１６において特徴量がａｃｔ４であると判定された場合、この音は「エンジン始動音」であるので、ステップＳ１１８に進み、認識部１８は、異常音認識フラグＦを１に設定する。
【０１３８】
ステップＳ１１６において特徴量がａｃｔ４でないと判定された場合、認識部１８は、その判定結果をエラーとして認識する。
【０１３９】
図６に戻り、ステップ９において、認識部１８は、ステップＳ８の認識処理でセンサ１１により検知された音が異常音であると認識されたか否か、すなわち、異常音認識Ｆが１と設定されたか否かを判定する。ステップＳ９において、ステップＳ８の認識処理で異常音認識フラグＦが１と設定されたと判定された場合、認識部１８は、警報音発生制御信号を生成し、警報音発生部１９に警報音発生制御信号を供給するとともに、異常音回数計数制御信号を生成し、計数部２０に供給する。
【０１４０】
ステップＳ１０において、警報音発生部１９は、認識部１８より警報音発生制御信号が供給されると、警報音の発生を開始する。ステップＳ１１において、警報音発生部１９は、警報音の発生開始から所定の時間経過したとき、あるいはユーザが停止の操作をしたとき警報音を停止する。ステップＳ１２において、計数部２０は、認識部１８から計数開始制御信号が供給されたとき、異常音の発生回数を表す変数Ａを１だけインクリメントするとともに、変数Ａを記憶部１７に供給し、記憶させる。また、計数部２０は、異常音回数制御信号を生成し、発光素子制御部２１に供給する。発光素子制御部２１は、異常音の発生回数が増加したので、発光素子２２をより速い周期で点滅させる。
【０１４１】
ステップＳ９において、ステップＳ８の認識処理で異常音認識フラグＦが１に設定されていないと判定された場合（異常音認識フラグＦが０である場合）、ステップＳ１０乃至Ｓ１２の処理はスキップされる。
【０１４２】
ステップＳ１３において、Ｕ／Ｉ制御部２３は、ユーザから監視処理の終了の指示がなされたか否かを判定する。ステップＳ１３において監視処理の終了の指示がなされなかったと判定された場合、処理はステップＳ３に戻り、同様の処理が繰り返される。ステップＳ１３において監視処理の終了の指示がなされたと判定された場合、監視処理は終了する。
【０１４３】
なお、本明細書において、フローチャートのステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。
【０１４４】
また、本発明は、センサを備えた各種の監視装置、例えば、車両用および家屋用監視装置などに適用することができる。さらに、無線部を設けることにより、監視装置１において異常を検知するごとに、ユーザに異常の種類、検知時刻等を知らせるも可能である。
【０１４５】
本発明の実施の形態においては、低周波低域と高周波帯域の２つに分類したが、勿論、低周波低域、中周波帯域、および高周波帯域の３つの帯域に分類することもでき、これにより、より正確な異常音認識処理を行うことができる。
【０１４６】
また、本発明の実施の形態においては、センサ１１により音を検知するようにしているが、本発明は、振動、加速度、圧力、回転などの音以外の入力信号を検知する場合にも適用することが可能である。
【０１４７】
さらに、以上においては監視装置について説明したが、本発明は、監視装置の他、分析装置、観測装置、計測装置その他の情報処理装置により、異常に限らず、各種の状態を検知する場合に適用することができる。
【０１４８】
【発明の効果】
以上のように、本発明によれば、外部の入力信号を検知することができる。また、異常を精度よく検知することができる。これにより、誤報の発生を抑制することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明を適用した監視装置１の構成例を示すブロック図である。
【図２】高周波成分のピーク値のエンベロープを説明する図である。
【図３】図１の低周波合成成分生成部の構成を示すブロック図である。
【図４】図１の低周波特徴量抽出部の構成を示すブロック図である。
【図５】図１の高周波特徴量抽出部の構成を示すブロック図である。
【図６】監視装置における監視処理を説明するフローチャートである。
【図７】図６のステップＳ７の特徴量抽出処理を説明するフローチャートである。
【図８】図７のステップＳ３１の低周波合成成分生成処理を説明するフローチャートである。
【図９】Ｎ倍増幅低周波成分の飽和について説明する図である。
【図１０】Ｎ倍増幅低周波成分およびＭ倍増幅低周波成分の波形の例を示す図である。
【図１１】Ｎ倍増幅低周波成分の波形とＭ倍増幅低周波成分の波形間における出力レベルの関係を説明する図である。
【図１２】図７のステップＳ３２の低周波特徴量抽出処理を説明するフローチャートである。
【図１３】基底周波数成分の波形の一部の例を示す図である。
【図１４】記憶部に記憶されたデータベースの例を示す図である。
【図１５】監視装置によって検知することが可能な環境音および異常音の種類およびその周波数帯域の例を示す図である。
【図１６】図６のステップＳ７の他の特徴量抽出処理を説明するフローチャートである。
【図１７】図１６のステップＳ９１における判定方法を説明する図である。
【図１８】記憶部に記憶された他のデータベースの例を示す図である。
【図１９】図７のステップＳ８の認識処理を説明するフローチャートである。
【符号の説明】
１  監視装置
１１  センサ
１２  アナログ信号処理部
１３乃至１５  Ａ／Ｄコンバータ
１６  特徴量抽出処理
１７  記憶部
１８  認識部
１９  警報発生部
２０  計数部
２１  発光素子制御部
２２  発光素子
２３  Ｕ／Ｉ制御部
４１  アンプ
４２  ＬＰＦ
４３  アンプ
４４  アンプ
４５  ＨＰＦ
４６  アンプ
４７  ピークディテクタ
６１  低周波合成成分生成部
６２  低周波特徴量抽出部
６３  高周波特徴量抽出部
１１１  飽和判定部
１１２  計算部
１３１  ＤＣＴ変換部
１３２  分類部
１３３  特徴量演算部
１３４  低周波成分特徴量判定部
１５１  高周波成分特徴量判定部
【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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