(57)【要約】【課題】  発生原因が不明な判別対象の音源として、その発生音が種々の要因で安定せず異なってしまうような特性を示す音源が存在する場合であっても、かかる音源からの音（主に衝撃音）の発生原因についても適切に判別することができる音源判別装置と音源判別方法を提供する。【解決手段】  音源判別装置は、音源からの音を収音して音響信号として取り込む収音部と、この取り込んだ音響信号から判別対象となる音部分の音響信号を複数個分切り出す音切り出し部と、この切り出した複数個の音響信号どうしの波形の類似性を示す指標を演算する類似性演算部と、この演算された波形の類似性指標について、予め発生原因が明らかな音源の発生原因別の各音響信号に関する波形の類似性指標に基づいて設定された判別用の閾値と比較して判別対象の音源の発生原因を判断する判断部とを有するものである。【選択図】    図２
2004264292.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音源からの音を収音して音響信号として取り込む収音部と、
この取り込んだ音響信号から判別対象となる音部分の音響信号を複数個分切り出す音切り出し部と、
この切り出した複数個の音響信号どうしの波形の類似性を示す指標を演算する類似性演算部と、
この演算された波形の類似性指標について、予め発生原因が明らかな音源の発生原因別の各音響信号に関する波形の類似性指標に基づいて設定された判別用の閾値と比較して判別対象の音源の発生原因を判断する判断部と
を有することを特徴とする音源判別装置。
【請求項２】
請求項１に記載の判別装置において、
前記類似性演算部で演算する波形の類似性指標として相関係数を使用する音源判別装置。
【請求項３】
請求項１に記載の判別装置において、
前記類似性演算部で演算する波形の類似性指標として統計学上の空間距離を使用する音源判別装置。
【請求項４】
請求項３に記載の判別装置において、
前記統計学上の空間距離がマハラノビスの距離である音源判別装置。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれかに記載の判別装置において、
前記類似性演算部が音響信号の音圧変動特性または周波数変動特性に基づく類似性を演算する音源判別装置。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれかに記載の判別装置において、
前記発生原因が不明な音源が筐体の内部に存在する複数種の音源である音源判別装置。
【請求項７】
音源からの音を収音して音響信号として取り込む収音工程と、
この取り込んだ音響信号から判別対象となる音部分の音響信号を複数個分切り出す音切り出し工程と、
この切り出した複数個の音響信号どうしの波形の類似性を示す指標を演算する類似性演算工程と、
この演算された波形の類似性指標について、予め発生原因が明らかな音源の発生原因別の各音響信号に関する波形の類似性指標に基づいて設定された判別用の閾値と比較して判別対象の音源の発生原因を判断する判断工程と
を有することを特徴とする音源判別方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、発生原因が不明な音源の発生原因を判別するための音源判別装置及びその判別方法に係り、特に、筐体を通して外部に放射される機械騒音に含まれる複数種の音の発生原因を推定して判別するに有効な音源判別装置及びその判別方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、オフィスにおける快適性や知的生産性の向上を支援するためにオフィス環境の向上が求められている。このような動きを受けて、例えばオフィスで使用される複写機、プリンタ等の画像形成装置についてもその装置から発せられる騒音を低減することが求められている。
【０００３】
図６は、一般的な電子写真方式を利用したプリンタが稼動中に発生する騒音の時間波形を示したものである。この図に示されるように、騒音の音圧が経時的に変動していることがわかる。図中の丸印で示した波形部分は、数１０〜数１００ミリ秒程度の短時間の高い音圧からなる音、いわゆる衝撃音が発生している部分を示している。このような衝撃音とも呼ばれる音は、部品どうしの衝突、用紙と部品と衝突などにより発生するものであり、具体的には、ソレノイド、電磁クラッチ、モータ等に代表される可動部品の動作時や、用紙位置合わせ部における用紙先端と位置合わせ部材との衝突時などで発生する。
【０００４】
そして、この衝撃音のような音は、一般に短時間に大きな音圧変動を示すことから、騒音のなかでも特に人に認知されやすく不快感を与えやすい。
【０００５】
このため、騒音対策を必要とする製品開発時においては、衝撃音のような音の低減に注力した研究開発を行うことが多い。しかし、前記した画像形成装置のような音源対象物の一部のものについては、かかる衝撃音の発生原因を特定することが非常に難しいとされている。
【０００６】
これは、複写機、プリンタ等の画像形成装置のような音源対象物では、一般の家電製品や機械構造物などと比べて可動部品やそれと関連する部品の点数が桁違いに多く、しかもその可動部品等が種々のタイミングで動作することにより、様々な音源から様々なタイミングで音が発生することとなり、複数種の衝撃音が混在しているという特徴によるものである。また、かかる画像形成装置では、その小型化や高機能化が進むにつれて、その構成部品どうしが非常に接近した位置関係で配置されるようになるという特徴や、部品自体が更に小さくなるとともに新たな部品が追加されるようにもなるという特徴によるものである。
【０００７】
そこで、本出願人は、このような多くの音源からランダムに発せられる音の発生原因を短時間でかつ正確に判断するための信号判断装置に関する提案を行っている（特許文献１、２）。
【０００８】
この信号判断装置は、例えば、発生原因が明らかな音源からの複数種の音を収音して得られる音響信号に関する波形ベクトルを既知波形ベクトル（基準空間）として用意する一方で、判断対象となる発生原因が不明な音源の音を収音して得られる音響信号に関する波形ベクトルを判断対象波形ベクトルとして取り込み、それについて前記既知波形ベクトルとの間の距離測度（例えばマハラノビス距離）を算出する。そして、その判断対象波形ベクトルの距離測度を、既知波形ベクトルの原因別の距離測度データに基づいて設定する判別用の閾値と比較することにより、かかる判断対象の波形ベクトルがどの既知波形ベクトルの音源群に含まれるものであるかを推定して判断するものである。
【０００９】
【特許文献１】特開２００２−３２３３７０号公報
【特許文献２】特開２００２−３１８１５５号公報
【特許文献３】特開平９−８１１８０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、このような信号判断装置にあっては、次のような課題がある。
【００１１】
すなわち、判断対象となる音源の音響信号に関する距離測度がその音源の発生原因ごとに異なった特定の数値領域にそれぞれ規則的に分布する場合であれば、前記した閾値との比較により発生原因を正確に判断することが可能である。ところが、その距離測度が発生原因の異なる音源の数値領域の一部に入り込むように分布する特性をもつ音源が存在する場合には、当該音源とその他の音源との距離測度どうしが逆転した大小関係となる（総合すると、一部の数値領域で重なり合った状態で分布することになる）ため、それら音源の発生原因を前記閾値との比較によって判別することができなくなる。
【００１２】
図１１は、前記信号判断装置により画像形成装置の音源判別を行った場合における各音源の距離測度（マハラノビス距離）の計測結果を示すものである。この図に示すように、発生原因が明らかな、金属部材の衝突音、プラスチック部材の衝突音および用紙音（用紙先端部衝突音と用紙後端部はね音）という３つの音源の各距離測度は、そのいずれのサンプルについてもほぼ同じ数値領域に規則的に繰り返して分布する。これに対して、その用紙音のうち特に用紙の搬送方向後端部のはね音の距離測度について見ると、そのサンプルによってはときどき用紙先端部衝突音の距離測度の数値領域に入り込む（逆転する）ように分布することがある。このため、用紙先端部衝突音と用紙後端部はね音については、一定の閾値を用いて単純に判別することができない場合が発生するのである。
【００１３】
なお、従来においては、音源の周波数成分の識別に加えて音源の継続時間の差異を測定する音源認識装置に関する提案がある（特許文献３）。この認識装置は、音源（例えば短いクラクションと長いクラクション）をその音信号の継続時間の違いによっても認識できるようにしたものである。継続時間とは、音信号がある電圧レベルを超えてそれ以下になるまでの経過時間を示している。
【００１４】
しかし、この認識装置であっても、前述したような距離測度がランダムに分布するような音源の判別を行うことは困難である。つまり、衝撃音のような音は、例えば衝突する部材の条件（表面硬度など）が異なると、その音圧の振幅の立ち上がり曲線や減衰極性などの過渡的な特性に大きな差異があることが知られており、その音信号の継続時間を単に計測しただけでは時間経過に伴う特性に現われる特徴を総合的に判断して判別できないのである。
【００１５】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、その主な目的とするところは、発生原因が不明な判別対象の音源として、その発生音が種々の要因で安定せず異なってしまうような特性を示す音源が存在する場合であっても、かかる音源からの音（主に衝撃音）の発生原因についても適切に判別することができる音源判別装置と音源判別方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
本発明の音源判別装置は、音源からの音を収音して音響信号として取り込む収音部と、この取り込んだ音響信号から判別対象となる音部分の音響信号を複数個分切り出す音切り出し部と、この切り出した複数個の音響信号どうしの波形の類似性を示す指標を演算する類似性演算部と、この演算された波形の類似性指標について、予め発生原因が明らかな音源の発生原因別の各音響信号に関する波形の類似性指標に基づいて設定された判別用の閾値と比較して判別対象の音源の発生原因を判断する判断部とを有することを特徴とするものである。
【００１７】
収音部は、例えば、所定の音源から発せられる音を電気信号からなる音響信号として捕捉することが可能なマイクロフォンにて構成できる。収音部は、マイクロフォンに加えて、マイクロフォンで取り込んだ音響信号を記憶・格納することが可能なデータ記憶部とで構成することも可能である。このように構成した場合には、音の収録だけを先に実施し、その後で収録した音響波形の分析や演算に関する処理を一括してオフライン処理することができる。データ記憶部としては、音響信号をアナログ／デジタル（Ａ／Ｄ）交換器にて変換し、デジタル信号として記憶・格納することが可能なＤＡＴ（Digital Audio Taperecorder）やＨＤ（Hard Disc）装置やＭＤ（Mini Disc）レコーダなどを採用するとよい。収音する音は、判断対象となる発生原因が不明な音源からの音や、発生原因が明らかな音源からの音である。
【００１８】
音切り出し部は、収音部で取り込んだ音響信号から判別対象となる音部分の音響信号を複数個分繰り返して切り出すが、その切り出しは音響信号における波形の立ち上がり部や振幅最大部などとなる時間軸上の波形特徴部分を基準に設定される所定の範囲に対して行われる。この切り出す個数は、判別対象となる音部分の類似性を算出することが可能な数量であればよく、２個でも構わないが、少なくとも３個以上であることが好ましい。このような音切り出し部は、例えば、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）に取り込む音響解析用ソフトウェアや、トリガー機能を備えたデータロガーなどにより構成することができる。
【００１９】
判別対象の音部分は、本発明による判別方式により発生原因の判別ができるものであればよく、主に衝撃音である。衝撃音としては、その音響持続時間が１秒（ｓｅｃ）以下、好ましくは１００ｍ秒（ｍｓｅｃ）以下となる音である。この判別対象の音部分を切り出すためには、上記収音部において当該音部分が少なくとも所定の個数分だけ含まれる量の音を（繰り返して発生させて）予め取り込んでおく必要があることはいうまでもない。
【００２０】
また、音切り出し部は、上記切り出しを行う前に取り込んだ音響信号を所定の補正フィルタにより聴感補正する聴感補正部を備えたものでもよい。その補正フィルタとしては、低周波の暗騒音成分を除去するためのハイパスフィルタや、他の独自に定める特性フィルタを使用することもできるが、一般的に人の聴覚に近いといわれているＡ特性フィルタを用いることが好ましい。さらに、切り出した音響信号については、その時間波形の振幅の最大値や最小値が所定の大きさとなるように振幅を基準化するように構成するとよい。
【００２１】
類似性演算部は、判別対象の音部分について切り出した複数個の音響信号どうしの波形に関する類似性を示す指標を演算するが、その波形類似性については音響信号の波形特性（経時的な音圧変動特性または周波数変動特性など）を互いに対比してその類似する度合いを分析するようにすればよい。この類似性演算部では、発生原因が明らかな音源から収音して得る複数個分の音響信号どうしの波形に関する類似性の指標についても演算する。
【００２２】
音圧変動特性については、一般的な音響解析装置、音響波形解析ソフトウェア等の分析手段を用いて演算することができる。一方、周波数変動特性については、ＦＦＴ解析、ウエーブレット解析、一般化調和解析などの一般的な周波数分析手段を用いて演算することができる。また、周波数変動特性により類似性を分析する場合には、その分析対象となる時間波形に対してハニングウインドウ、ハミングウインドウ、フラットトップウインドウ等の窓関数による窓関数処理を施すように構成してもよい。このような処理を施すことにより、折り返し誤差や漏れ誤差等の周波数分析上の問題を軽減し、実状に即した周波数特性の演算を行うことができるようになる。
【００２３】
上記波形の類似性については、一般的な相関係数や統計学上の空間距離などを指標として用いることで算出される。
【００２４】
類似性を示す指標として相関係数を用いる場合には、収音して得る各音響信号の複数分のデータ（デジタル信号：演算処理するためのデータとして表現される数値列や数値行列）についての平均、共分散、標準偏差などを予め求めた後に相関係数を算出し、その相関係数の値を音響信号（変量）どうしの類似性の有無やその度合いの判断基準とする。つまり、相関係数が０に近い値になるほど音響信号どうしの相関がなく、類似性の度合いが低い傾向にあることがわかり、また相関係数が１に近い値になるほど音響信号どうしの相関があり、類似性の度合いが高い傾向にあることがわかる。
【００２５】
空間距離を演算するための距離の測度としては、統計学上の判別分析やクラスター分析で用いられる一般的な距離測度、例えば、ユークリッドの距離、標準化ユークリッドの距離、ミンコフスキーの距離、マハラノビスの距離等を用いることができる。例えば、類似性を示す指標としてマハラノビスの距離を使用する場合、収音して得る各音響信号の複数個分のデータについての平均、分散、共分散などを予め求めた後にマハラノビス距離を算出し、そのマハラノビス距離の値を音響信号（変量）どうしの相関の程度を表す指標として利用して類似性の有無やその度合いの判断基準とする。
【００２６】
判断部は、判断対象の音源の発生原因を判断する前処理として、予め発生原因が明らかな音源の音に関する波形の類似性指標が求められる。この発生原因が明らかな音源とは、判断対象の音源から放射される可能性のある発生原因別の音（可動部品やその動作に関連する部品などを要因とする音）を前記収音部においてそれぞれ収音して音響信号として複数個分採取し、その発生原因ごとの音響信号どうしの波形類似性を示す指標が前記類似性演算部にて算出されて用意される。この採取する音の個数は、判別対象の音源から採取する音の個数と同数であっても、あるいはそれよりも少ない数であってもよい。このようにして得られる発生原因別の音源の波形類似性指標に関する全データに基づいて、その発生原因別の音源について区別するに適当な指標値を判別用の閾値として適宜設定する。例えば、類似性指標として相関係数などを使用した場合には、相関係数が互いに近い値を示す発生原因が異なる音どうしの両相関係数の中間値を閾値として設定することができる。
【００２７】
そして、判断部では、類似性演算部で演算された判断対象の音源の波形に関する類似性指標を予め用意した上記判別用の閾値と比較することで、その判断対象の音源の発生原因を推定して判断する。
【００２８】
一方、本発明の音源判別方法は、音源からの音を収音して音響信号として取り込む収音工程と、この取り込んだ音響信号から判別対象となる音部分の音響信号を複数個分切り出す音切り出し工程と、この切り出した複数個の音響信号どうしの波形の類似性を示す指標を演算する類似性演算工程と、この演算された波形の類似性指標について、予め発生原因が明らかな音源の発生原因別の各音響信号に関する波形の類似性指標に基づいて設定された判別用の閾値と比較して判別対象の音源の発生原因を判断する判断工程とを有することを特徴とするものである。
【００２９】
この判別方法における各工程は、前記した音源判別装置における各機能部（収音部、音切り取り部、類似性演算部、判別部）の動作によって実現することができる。
【００３０】
本発明の音源判別装置およびその判別方法は、発生原因が不明な複数種の音源を有する音源のうち、特にその発生音が種々の要因で安定せず異なってしまうような特性を示す音源を含む音源の発生原因判別時に適用すると有効である。発生音が種々の要因で安定せず異なる特性の音源を含む音源とは、例えば、同じ発生原因の音源であるにもかかわらず、その発生音が繰り返して発生させた場合に安定せず異なるような音源である。このような特殊な音源を含む音源としては、発生原因が不明な音源が筐体の内部に存在する複数種の音源が挙げられ、具体的には例えば前記した画像形成装置が挙げられる。画像形成装置に対する音源判別を行う場合には、特にその画像形成に使用する用紙に関連する音（用紙先端部の衝突音、用紙後端部のはね音など）を正確に判別すること可能となる。
【００３１】
このような音源判別装置およびその判別方法によれば、発生原因が不明な音源の音（衝撃音など）を繰り返して発生させて複数個分採取し、その繰り返した各音の音響信号どうし間における波形の類似性から当該音源の発生原因が判別される。このように発生原因が不明な音源の音について、その時間に対する波形特性（音圧変動特性や周波数特性など）そのものではなく、かかる波形特性の繰り返し間での類似性を指標として発生原因を判別することなる。
【００３２】
これにより、発生音が種々の要因で安定せず異なってしまうような特性の音源を含む音源の判別を行う場合であっても、音源の繰り返し発生時における波形の類似特性を基準に行う比較的簡易な波形比較処理により精度の高い音源判別が可能になる。
【００３３】
図８〜図１０は、本発明の判別装置および方法を適用し、複写機から放射される３種の音を２回ずつ繰り返して測定した時間−音圧波形を示すものである。図８はソレノイドの動作音の波形、図９は用紙先端部の衝突音の波形、図１０は用紙後端部のはね音の波形をそれぞれ示す。また、各図の欄外には波形どうしの類似性を示す指標として相関係数ｒを併記している。これらの図からわかるように、ソレノイドの動作音はその２つの波形の類似性が高い（ｒ＝０．７６）のに対し、用紙後端部のはね音はその波形の類似性が低く（ｒ＝０．４３）、用紙先端部の衝突音はその波形の類似性が両音の類似性を基準にしてみると中間的なレベルにある（ｒ＝０．６２）ことが明らかである。このような違いが発生するのは以下の理由によるものと推考される。
【００３４】
すなわち、ソレノイド等の可動部品の動作音は、その構成部品が金属やプラスチックなどの比較的剛性の高い材料で主に構成されているため可動時に構成部品どうしの衝突状態などが毎回安定し、その結果、構成部品どうしが衝突等することで発生する音も毎回ほぼ安定して再現される傾向にあるためと考えられる。これに対し、用紙に関連する音は、用紙そのものの剛性が低いため音が発生する際の用紙の変形状態や振動状態などが安定せず、その結果、音発生時毎に生じる音も異なって発生する傾向にあるためと考えられる。
【００３５】
また、用紙に関連する音どうしについては、まず用紙先端部の衝突音は、単に用紙の位置合わせ部品等との衝突現象により紙自身が紙面方向に振動することで発生するものであり、後述するはね音のように用紙自体が大きく変形することで発生するものでないため比較的似通った音として発生する傾向にあるためと考えられる。これに対し、用紙後端部のはね音は、例えばその後端部が数ｍｍ〜数十ｍｍ程度変形しながら段差部などを乗り上げて通過するときに弾かれるような挙動現象により発生するものであり、その変形度合いの違いに応じて発生する音の波形も変化してしまう傾向にあるためと考えられる。実際、複写機内を搬送される用紙の後端部がはねる様子を観察したところ、その用紙後端部の変形状態が画像形成サイクル毎に変化することが確認されている。
【００３６】
このような事実からも見ても、判別対象の音源からの音を複数回繰り返して発生させ、その複数回分の音（音響信号）どうしの波形の類似性を調べて対比すれば、その音源の発生原因を推定して判別できることが明らかである。
【発明の効果】
【００３７】
以上説明したように、本発明の音源判別装置および判別方法によれば、発生原因が不明な判別対象の音源として、その発生音が種々の要因で安定せず異なってしまうような特性を示す音源が存在する場合であっても、かかる音源からの音の発生原因についても適切に判別することができる。例えば、画像形成装置において発生する用紙後端部のはね音のような音源が存在しても、そのはね音と用紙先端部の衝突音との発生原因の判別を適正に行うことが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３８】
《実施の形態１》
図１は、本発明の実施例に係る音源判別システム１００の構成を説明するものである。この音源判別システム１００が判別する対象とする音源は、複写機Ｔから放射される騒音である。
【００３９】
そして、この判別システム１００は、その騒音の原因が原因（１）：可動部品（ソレノイド）の動作音、原因（２）：記録用紙の搬送方向先端部の衝突音、原因（３）：記録用紙の搬送方向後端部のはね音のいずれであるかを判断するものである。このような発生原因の音の判別を行うのは以下の観点から決定したものである。まず、メーカーや機種が異なる２０種類の既存の複写機やプリンタを対象に、これらの画像形成装置から放射される約１００種類の衝撃音の発生原因を入念に調べたところ、上記原因（１）に該当する音が「４２」、原因（２）に該当する音が「１８」、原因（３）に該当する音が「２５」という割合で比較的多く発生することが判明した。このため、かかる画像形成装置の騒音中における衝撃音の発生が問題になった際に、その３種類の音のいずれに該当する音なのかが明らかになれば、その騒音対策を講じる上で非常に有用であるからである。
【００４０】
信号判断システム１００の全体は、複写機Ｔからの騒音を収音する収音手段としてのマイクロフォン１と、マイクロフォン１に接続されるＤＡＴ２と、ＤＡＴ２に接続されるパーソナルコンピュータシステムＣとから構成される。さらにこのパーソナルコンピュータシステムＣは、コンピュータ本体３と、入力手段としてのキーボード４ａ、マウス４ｂ、出力手段としてのディスプレイ装置５などを備えている。
【００４１】
このコンピュータ本体３内のハードウェア資源としては、演算制御手段としてのＣＰＵ、主記憶手段としてのＲＡＭ、補助記憶手段としてのハードディスク、入出力制御装置など（いずれも図示せず）を有し、コンピュータ本体３内のソフトウェア資源としては、オペレーティングシステム、音響波形解析ソフトウェア、数値解析ソフトウェアなど（いずれも図示せず）を有している。このハードウェア資源とソフトウェア資源との共同作業により、次の図２に示す波形切り出し部３０、波形類似性演算部４０および判断部５０の各機能を実現している。
【００４２】
図２は、この判別システム１００の基本的な機能ブロック図である。この判別システム１００における基本的な機能は、処理の流れに沿って順に、マイクロフォン１等で構成される収音部１０と、ＤＡＴレコーダ２で構成されるデータ記憶部２０と、コンピュータ本体３で構成される波形切り出し部３０、波形類似性演算部４０および判断部５０と、ディスプレイ装置５で構成される表示部６０とである。これらの機能ブロックどうしで入出力される信号は、アナログ電気信号ＡＳ、デジタル信号ＤＳ、判断結果Ｒである。
【００４３】
図３は図２に示した波形切り出し部３０の構成を、図４は図２に示した類似性演算部４０の構成をそれぞれより詳細に示した機能ブロック図である。
【００４４】
波形切り出し部３０は、図３に示すように、聴感補正部３１、繰り返し音検出部３２、繰り返し波形切り出し部３３および振幅基準化部３４を備えている。類似性演算部４０は、図４に示すように、繰り返し波形のベクトルを生成する波形ベクトル演算部４１と、その波形ベクトルについての平均値、分散、標準偏差等を算出して、波形の類似性指標としての相関係数ｒを演算する相関係数演算部４２とを備えている。波形切り出し部３０および類似性演算部４０の各機能ブロックどうしで入出力される信号はいずれも、デジタル信号（具体的にはＰＣ内の内部データとして表現される数値列）である。
【００４５】
判断部５０は、判別対象の音に関して演算した相関係数ｒ（の平均値）と、予め用意して記憶されている判別用の閾値との比較を行い、どの発生原因の音源であるか否かを判断する。閾値は、予め発生原因が明らかな音源の発生原因別の繰り返し波形に関する類似性指標としての相関係数ｒ（の平均値）を求め、その発生原因別の各平均相関係数に基づいて適宜設定され、判断部に記憶されている。
【００４６】
次に、この音源判別システム１００の基本的な動作について説明する。
【００４７】
まず、図５に示すように、音源判別システム１００の使用に先立って、予め前処理がなされる（ステップＳ１）。
【００４８】
この前処理では、発生原因が明らかな各発生原因（１）〜（ｎ）別の音を波形ベクトルとして所定の繰り返し数量分（ｍ個）だけ得て、その各原因（１）〜（ｎ）毎に、しかも繰り返し単位毎に平均ベクトルμ（１）〜（ｎ）、共分散ベクトルｓ（１）〜（ｎ）、標準偏差ベクトルσ（１）〜（ｎ）をそれぞれ演算した後、同じ発生原因の音の各繰り返し単位間おける相関係数ｒ（１）〜（ｎ）を求め、その結果を判断部５０に記憶する。ここで上記相関係数は、データ列（ｘi，ｙi）の相関係数ｒxyとして表した場合、ｒxy＝ｓxy／（σx・σy）となる。また、判別部５０には、その各原因別の相関係数ｒ（１）〜（ｎ）の各平均値（ｒ´）に基づいて近接する平均相関係数ｒ´どうし間における中間値を閾値ＴＨとしてそれぞれ設定して記憶保持しておく。
【００４９】
本実施例では、前記した原因（１）、原因（２）および原因（３）からなる３種類の発生原因を判別するものであるためｎ＝３である。また、ひとつの原因に対して１０回のサンプル音響信号を取り込んだためｍ＝１０である。発生原因が明らかな上記原因（１）〜（３）ごとの音は次のように発生させた。原因（１）については、サイズや駆動力が異なる複数のソレノイドを様々な条件で順次動作させることにより発生させた。原因（２）については、坪量やサイズが異なる種々の用紙をその用紙搬送速度を変えて平板やロール周面の一側面（軸方向に沿う面）に用紙先端部から衝突させることにより発生させた。原因（３）については、坪量やサイズが異なる種々の用紙をその用紙搬送速度を変えて様々な曲率や段差を有する用紙搬送路を通過させて用紙後端部のはね音を発生させた。
【００５０】
そして、この各原因別の音は、上記各条件を種々変えることで計１００通りの条件下の音として発生させた。そして、その各音を前記繰り返し数量分だけ収音した。また、その原因別の各音の相関係数を求めるまでの各演算は類似性演算部４０において行う。各発生原因の音の相関係数は、その発生原因ごとに収音した１００通りの音の相関係数を発生原因ごとに平均したものである。
【００５１】
前処理（ステップＳ１）が終了すると、発生原因の不明な音源、即ち複写機から放射される騒音の発生原因の判別が行われる（図５のステップＳ２〜Ｓ６）。
【００５２】
まず、マイクロフォン１により、判断対象となる（発生原因の不明な）音響信号が収音される（ステップＳ２）。本実施例では複写機Ｔに近接して（複写機の筐体である外装カバーから１０ｃｍだけ離れた位置に）設置されるマイクロフォン１により複写機Ｔからの騒音が計測される。この収音は、複写機Ｔの１サイクルのコピー動作が複数回実行されるときに発生する音を収音するように行っている。マイクロフォン１で収音される音は、電気信号に変換されてアナログの音響信号ＡＳとしてＤＡＴ２に取り込まれる。
【００５３】
アナログ信号ＡＳは、ＤＡＴ２に内蔵されているＡ／Ｄ変換回路によりデジタル信号ＤＳに変換される（ステップＳ３）。このときのデジタル信号はＤＡＴ２のカセット式磁気テープに一旦記録される。図６は、このＤＡＴ２に記録されたデジタル信号ＤＳを示すグラフである。本実施例ではＤＡＴ２のＡ／Ｄ変換回路の分解能（サンプリング周波数）は４８ｋＨｚであるため、得られるデジタル信号ＤＳは１秒間に４８０００点のサンプリングデータとして得られる。ここで、複写機のような画像形成装置を収音する場合、そのサンプリング周波数としては、少なくとも１０ｋＨｚ以上、好ましくは２０ｋＨｚ以上のものを適用することが望ましい。
【００５４】
次に、波形切り取り部３０において、ＤＡＴ２に記録されたデジタル信号ＤＳがパーソナルコンピュータＣの本体３（ハードディスク）に対して取り込まれた後、判別対象となる音部分（衝撃音）の切り出しが行われる（ステップＳ４）。
【００５５】
まず、聴感補正部３１により、取り込んだデジタル信号ＤＳの聴感補正を行う。この実施例では、暗騒音に多く含まれる数１０ｋＨｚ以下の低周波数成分の信号をカットするため人の聴感に近いＡ特性フィルタにより補正を行った。
【００５６】
続いて、この聴感補正された新たなデジタル信号ＤＳ’は、繰り返し音検出部３２により、判別対象となる衝撃音の波形が検出されるとともに、繰り返し波形切り出し部３３によりその衝撃音の波形データが所定の繰り返し数ｍ個分だけ切り出される。この実施例では、音圧値Ｐが最大値（ＭＡＸ）なる時間軸上の位置を基準にし、その前方側に存在する３２点のデータと、その後方側に存在する３１点のデータとからなる計６４点からなる波形データを１単位）を所定の繰り返し数ｍ個分、同様にして抽出している。図７は、その切り出された１個のデジタル信号ΔＤＳ'を示すグラフである。このグラフの縦軸は音圧を、横軸はサンプル番号をそれぞれ示している。
【００５７】
続いて、この切り出されたｍ個分の波形データは、振幅基準化部３４により、その各波形の振幅の最大値が一定値となるように基準化される。これは、予め基準化部３４に設定されている基準値Ｓとデジタル信号ΔＤＳ'に含まれる音圧の絶対値の最大値Ｐ（ＭＡＸ）とに基づいてデジタル信号ΔＤＳ'を基準化し、基準化済みのデジタル信号Ｓm1，Ｓm2，・・・，Ｓmkを得る（図３参照）。ここで、「Ｓmk」におけるｍは前記した繰り返し回数であり、その繰り返しｍ個目の波形の信号であることを示す。ｋは発生原因ごとにおいて選定した設定条件の数を示す。この例ではｋ＝６４とした。
【００５８】
次に、このように切り出されたデジタル信号Ｓm1，Ｓm2，・・・，Ｓm64は類似性演算部４０に出力され（図３）、その繰り返し波形間の類似性指標について演算される（ステップＳ５）。まず、デジタル信号Ｓm1，Ｓm2，・・・，Ｓm64は波形ベクトル演算部４１において６４行×ｍ列の繰り返し波形ベクトルに変換される。この例では、繰り返し数ｍをｍ＝４とすることで、波形ベクトルを６４行×４列の数値行列とした。
【００５９】
続いて、この波形ベクトルのデータに基づいて相関係数演算部４２において、その波形ベクトルの繰り返し単位ごとに平均ベクトルμ、共分散ベクトルｓ、標準偏差ベクトルσが演算されて、その繰り返し単位間における相関係数行列Ａが演算された後、その行列Ａから相関係数ｒの平均値（平均相関係数）ｒ´が類似性指標として求められる。この演算された平均相関係数ｒ´は、判別対象の音源ごとに判別部５０に出力される。
【００６０】
次に、判断部５０においては、類似性演算部４０から出力された判別対象の音源に関する平均相関係数ｒ´を、予め設定されている閾値ＴＨと比較する。この比較結果により、判別対象の音源が前記した３つの発生原因（１）〜（３）のいずれに該当するものであるかを判別する。この判断部５０により、判断対象となる音源の発生原因が判断され、その発生原因に関する判断結果Ｒを得る（ステップＳ６）。
【００６１】
この実施形態では、前記前処理において発生原因（１）〜（３）ごとの音に関する平均相関係数ｒ´を算出した結果が原因（１）ではｒ1´＝０．６４、原因（２）ではｒ2´＝０．４８、原因（３）ではｒ3´＝０．３２であった。閾値ＴＨについては、各発生原因の平均相関係数の中間値［（ｒ1´＋ｒ2´）／２、（ｒ2´＋ｒ3´）／２］］を第１閾値ＴＨ１、第２閾値ＴＨ２としてそれぞれ設定した。すなわち、第１閾値ＴＨ１は（０．６４＋０．４８）／２＝０．５６、第２閾値ＴＨ２は（０．４８＋０．３２）／２＝０．４０とした。
【００６２】
続いて、判断部５０において、波形類似性演算部４０から入力される判別対象の音源の平均相関係数ｒ´が第１閾値ＴＨ１よりも大きい場合にはその音源が原因（１）の音であると判別し、その平均相関係数ｒが第１閾値ＴＨ１〜第２閾値ＴＨ２の間（０．４０〜０．５６）である場合にはその音源が原因（２）の音であると判別し、その平均相関係数ｒが第２閾値ＴＨ２よりも小さい場合にはその音源が原因（３）の音であると判別することになる。
【００６３】
そして最後に、ディスプレイ装置５により、原因判断結果Ｒが表示される（ステップＳ７）。例えば、判断対象となる音源は、前記原因（１）の「可動部品の動作音」である場合には、その旨がディスプレイ装置５の画面に表示される（図２参照）。しかる後、次の音源判別が必要であれば上記工程（Ｓ２〜Ｓ７）が同様に繰り返されるが、その後の音源判別がなければ終了する（ステップＳ８）。
【００６４】
以下、この実施の形態１に係る音源判別システム１００の判別能力を調べた結果について説明する。
【００６５】
まず音源判別システム１００により、前記した原因（１）〜（３）に該当する音を複写機の騒音の中から１０種類ずつ選定して収音し、その各音の４回分の繰り返し音をそれぞれ切り出して各繰り返し波形間の相関係数の平均値ｒ´をそれぞれ求めた。しかる後、その各平均相関係数ｒ´を前記第１閾値ＴＨ１、第２閾値ＴＨ２と比較することにより、各音の発生原因について判別した。
【００６６】
このときの判別結果を表１に示す。表１は、例えば最上欄を例にして説明すると、発生原因（１）に該当する音（全１０種類）の判別結果として正しく原因（１）と判別した出力数（正解数）が「８」であり、誤って原因（２）と判別した出力数が「１」、誤って原因（３）と判別した出力数が「１」であることを示している。
【００６７】
【表１】
2004264292.tif 000003
【００６８】
この判別結果の再現率および精度について調べたところ、表２に示すような結果が得られた。
【００６９】
【表２】
2004264292.tif 000004
【００７０】
再現率は、正しく判別した場合（正解）の見落としの少なさを示すものである。例えば表２において発生原因（１）の再現率は、「原因（１）と正しく判別された出力数（正解数）／原因（１）に該当する音の総数（全正解数）」の百分率で示されている。
【００７１】
一方、精度は、出力結果中の誤りの少なさを示すものである。例えば表２において発生原因（１）の精度は「原因（１）と正しく判別された出力数（正解数）／原因（１）と判別した出力総数（８＋１＋０）」の百分率で、発生原因（２）の精度は「原因（２）と正しく判別された出力数（正解数）／原因（２）と判別した出力総数（１＋７＋３）」の百分率でそれぞれ示されている。
【００７２】
表２に示す結果から、発生原因の違いにかかわらず、再現率が７０％、精度が６０％をそれぞれ超えるものとなり、十分な判別能力があることが確認された。特に、従来判別しにくかった用紙先端部の衝突音と用紙後端部のはね音との判別が適切にできることが判明した。
【００７３】
《実施の形態２》
実施の形態２に係る音源判別システムは、波形の類似性指標として、前記実施の形態１で使用した相関係数に代えて空間距離（例えばマハラノビスの距離）を使用した以外は実施の形態１に係る音源判別システム１００と同じ構成からなるものである。
【００７４】
すなわち、この実施の形態に係る音源判別システム１００は、実施の形態１で説明した波形類似性演算部４０（図２）における相関係数演算部４２（図４）を、図１２に示すように空間距離演算部４３に変更したものである。空間距離演算部４３では、波形類似性演算部４０の波形ベルトル演算部４１から得られる波形ベクトルについて、後述するようにその波形の類似性指標としての空間距離を演算する。
【００７５】
次に、この音源判別システム１００の基本的な動作について説明する。なお、その動作については、基本的に、実施の形態１に係るシステムの場合と同様であるため（例えば図５に示すステップＳ４まで）、以下、その異なる部分について主に説明する。
【００７６】
はじめに、実施の形態１の場合と同様に、前述したようなステップＳ１〜Ｓ４を経ることにより、最終的に波形切り出し部３０において切り出される基準済みのデジタル信号Ｓm1，Ｓm2，・・・，Ｓm64が類似性演算部４０に入力される。そして、この類似性演算部４０に入力される上記デジタル信号は、その繰り返し波形間の類似性指標について演算される（ステップＳ５）。
【００７７】
まず、そのデジタル信号Ｓm1，Ｓm2，・・・，Ｓm64は、波形ベクトル演算部４１において６４行×ｍ列の繰り返し波形ベクトルに変換される。この例では、繰り返し数ｍをｍ＝４とすることで、波形ベクトルを６４行×４列の数値行列とした。
【００７８】
続いて、この波形ベクトルのデータに基づいて空間距離演算部４３において、その波形ベクトルの繰り返し単位ごとに平均ベクトルμ、共分散ベクトルｓ、標準偏差ベクトルσが演算されて、その繰り返し単位ごとに空間距離としてマハラノビスの距離：Ｄ2（ｉ）がｉ＝１〜ｍ個分だけ演算され、そのばらつき幅：ＤＲ（空間距離値の最大値と最小値の比）が類似性指標として求められる。この演算された空間距離のばらつき幅：ＤＲは、判別対象の音源ごとに判別部５０に出力される。
【００７９】
上記空間距離の演算としては、以下に示すようなマハラノビス汎距離演算を用いた。この空間距離を演算するためには、その算出をする基準となる基準空間が必要であるが、これを次のようにあらかじめ設定しておく。
【００８０】
まず、基準空間とする、前記発生原因が明らかな原因（１）の音（可動部品の動作音）を１００音収録し、その各音の音圧値Ｐが最大値（ＭＡＸ）なる時間軸上の位置を基準にし、その前方側に存在する３２点のデータと、その後方側に存在する３１点のデータとからなる計６４点からなる波形データをＳi1，Ｓi2，・・・，Ｓi64（ｉ＝１〜１００）を作成する。
【００８１】
次いで、この波形データを高速フーリエ変換により周波数分析して３２点の周波数波形データｙi1，ｙi2，・・・，ｙi32を得る。これを必要なデータ数ｉ＝１００音分だけ同様に実行することで周波数波形データとしてｙ＝（ｙi1，ｙi2，・・・，ｙi32）を得る。そして、この周波数波形データｙ（＝ｙi1，ｙi2，・・・，ｙi32）は、ｉ＝１００個のデータから正規化される。正規化は、以下の式１に基づいて行う。式中、ｉは１〜３２の整数、σは標準偏差を示す。
【００８２】
【数１】
2004264292.tif 000005
【００８３】
続いて、相関係数行列Ａの算出と、その相関係数行列Ａの逆行列Ｒ-1の算出を行う。相関係数行列を求めるために、相関係数ｒを算出する。相関係数ｒは以下の式２により算出した。式中において、上付きバーで表示したｙはｙの平均値、ｐ、ｑはいずれも１〜３２の整数を示す。
【００８４】
【数２】
2004264292.tif 000006
【００８５】
相関係数行列Ａは、以下の式３により求めた。式中においてａは逆行列の計算により求めた要素、ｋは１〜３２の整数を示す。
【００８６】
【数３】
2004264292.tif 000007
【００８７】
このように求められた原因（１）に関する基準空間の相関係数行列Ａは、デジタルデータとしてＰＣ上で読み出せるファイルに保管される。このあらかじめ求められている相関係数行列Ａを用いて、類似性演算部４０に入力された前記デジタル信号Ｓm1，Ｓm2，・・・，Ｓm64のマハラノビスの距離Ｄ2が次の式４に基づいて算出される。式中のＹ´i1，Ｙ´i2，・・・，Ｙ´ik）は、前述した基準空間を求める場合と同様にしてデジタル信号Ｓm1，Ｓm2，・・・，Ｓm64を周波数分析した後、それをさらに正規化して求められる周波数波形データである。
【００８８】
【数４】
2004264292.tif 000008
【００８９】
以上のような手順でマハラノビスの距離（距離測度）を４回（ｍ＝４）繰り返して演算することにより、空間距離（Ｄ2１〜Ｄ2４）が求められる。
【００９０】
次に、判断部５０においては、類似性演算部４０から出力された判別対象の音源に関する空間距離（Ｄ2１〜Ｄ2４）のばらつき幅ＤＲを、予め設定されている閾値ＴＨと比較する。この比較結果により、判別対象の音源が前記した３つの発生原因（１）〜（３）のいずれかに該当するものであるかを判別する。この判断部５０により、判断対象となる音源の発生原因が判断され、その発生原因に関する判断結果Ｒを得る（ステップＳ６）。
【００９１】
この実施形態では、前記前処理（ステップＳ１）において発生原因（１）〜（３）ごとの音に関する空間距離（Ｄ2１〜Ｄ2４）のばらつき幅ＤＲを算出した結果が以下の通りであった。原因（１）ではＤＲ1＝（Ｄ2max／Ｄ2min）＝４．３／２．５＝１．７、原因（２）ではＤＲ2＝（Ｄ2max／Ｄ2min）＝５２３５０／１００２０＝５．２、原因（３）ではＤＲ3＝（Ｄ2max／Ｄ2min）＝１８５３６０／９０２０＝２１であった。Ｄ2maxは空間距離（Ｄ2１〜Ｄ2４）のうちの最大値を示し、Ｄ2minは空間距離（Ｄ2１〜Ｄ2４）のうちの最小値を示す。
【００９２】
また、閾値ＴＨについては、各発生原因のばらつき幅ＤＲの中間値［（ＤＲ1＋ＤＲ2）／２、（ＤＲ2＋ＤＲ3）／２］］を第１閾値ＴＨ１、第２閾値ＴＨ２としてそれぞれ設定した。すなわち、第１閾値ＴＨ１は（１．７＋５．２）／２＝３．５、第２閾値ＴＨ２は（５．２＋２１）／２＝１３とした。
【００９３】
続いて、判断部５０において、波形類似性演算部４０から入力される判別対象の音源の空間距離に関するばらつき幅（ＤＲ1，ＤＲ2，ＤＲ3）が第１閾値ＴＨ１よりも大きい場合にはその音源が原因（１）の音であると判別し、そのばらつき幅が第１閾値ＴＨ１〜第２閾値ＴＨ２の間（３．５〜１３）である場合にはその音源が原因（２）の音であると判別し、その平均相関係数ｒが第２閾値ＴＨ２よりも小さい場合にはその音源が原因（３）の音であると判別することになる。
【００９４】
そして、この原因判断結果Ｒは、実施の形態１の場合と同様に、ディスプレイ装置５により表示される（ステップＳ７）。しかる後、次の音源判別が必要であれば上記工程（Ｓ２〜Ｓ７）が同様に繰り返されるが、その後の音源判別がなければ終了する（ステップＳ８）。
【００９５】
以下、この実施の形態２に係る音源判別システム１００の判別能力を調べた結果について説明する。
【００９６】
まず音源判別システム１００により、前記した原因（１）〜（３）に該当する音を複写機の騒音の中から１０種類ずつ選定して収音し、その各音の４回分の繰り返し音をそれぞれ切り出して各繰り返し波形間の空間距離（Ｄ2１〜Ｄ2４）のばらつき幅ＤＲをそれぞれ求めた。しかる後、その各ばらつき幅（ＤＲ1，ＤＲ2，ＤＲ3）を前記第１閾値ＴＨ１、第２閾値ＴＨ２と比較することにより、各音の発生原因について判別した。このときの判別結果を表３に示す。表３の表示の意味は実施の形態１における表１の場合と同じである。
【００９７】
【表３】
2004264292.tif 000009
【００９８】
この判別結果の現率および精度について実施の形態１の場合（表２）と同様に調べたところ、表４に示すような結果が得られた。
【００９９】
【表４】
2004264292.tif 000010
【０１００】
表４に示す結果から、発生原因の違いにかかわらず、再現率が８０％以上となり、精度が７０％を超えるものとなり、十分な判別能力があることが確認された。特に、従来判別しにくかった用紙先端部の衝突音と用紙後端部のはね音との判別が適切にできることが判明した。
【図面の簡単な説明】
【０１０１】
【図１】実施の形態１に係る音源判別システムの構成を示す概念図である。
【図２】図１の判別システムの基本的な機能を示す機能ブロック図である。
【図３】図２に示す波形切り出し部の構成をより詳細に示す機能ブロック図である。
【図４】図２に示す波形類似性演算部の構成をより詳細に示す機能ブロック図である。
【図５】図１の音源判別システムの使用法や動作を示すフローチャートである。
【図６】複写機からのの時間−音圧波形を示すグラフである。
【図７】図６の一部を切り出した波形を示すグラフである。
【図８】複写機から放射される音（ソレノイド）を２回ずつ繰り返して測定したときの時間−音圧波形図である。
【図９】複写機から放射される音（用紙先端部の衝突音）を２回ずつ繰り返して測定したときの時間−音圧波形図である。
【図１０】複写機から放射される音（用紙後端部のはね音）を２回ずつ繰り返して測定したときの時間−音圧波形図である。
【図１１】各音源の距離測度（マハラノビス距離）の計測結果を示すグラフである。
【図１２】実施の形態２に係る音源判別システムにおける波形類似性演算部の構成をより詳細に示す機能ブロック図である。
【符号の説明】
【０１０２】
１０…収音部、３０…波形切り出し部、４０…波形類似性演算部、５０…判断部、１００…音源判別システム（音源判別装置）、Ｔ…複写機（音源）。
【図１】
2004264292.tif 000011
【図２】
2004264292.tif 000012
【図３】
2004264292.tif 000013
【図４】
2004264292.tif 000014
【図５】
2004264292.tif 000015
【図６】
2004264292.tif 000016
【図７】
2004264292.tif 000017
【図８】
2004264292.tif 000018
【図９】
2004264292.tif 000019
【図１０】
2004264292.tif 000020
【図１１】
2004264292.tif 000021
【図１２】
2004264292.tif 000022