(57)【要約】【課題】音の持っている周波数波形あるいは時間波形上で観測される種々の音質的特徴を総合的に判断して音源の識別を行う。【解決手段】評価すべき音４の波形を演算・抽出する波形抽出部１と、予め登録された複数の基準波形で表される原因別基準空間２ａ上における評価すべき音４波形の空間距離を演算する空間距離演算部２と、該空間距離演算部２から出力される距離演算結果から音源の特徴を識別する原因識別部３を備え、前記空間距離演算部２における複数の基準波形に広帯域雑音成分Ｎを混合した。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
評価すべき音の波形を演算・抽出する波形抽出部と、
予め登録された複数の基準波形で表される原因別基準空間上における評価すべき音波形の空間距離を演算する空間距離演算部と、
該空間距離演算部から出力される距離演算結果から音源の特徴を識別する原因識別部とを備え、
前記空間距離演算部における複数の基準波形に広帯域雑音成分を混合したことを特徴とする音源分析装置。
【請求項２】
請求項１記載の音源分析装置において、
前記広帯域雑音成分がピンクノイズであることを特徴とする音源分析装置。
【請求項３】
請求項１記載の音源分析装置において、
前記広帯域雑音成分の混合比率を基準波形毎に１０〜４０％の範囲で変えたことを特徴とする音源分析装置。
【請求項４】
請求項１記載の音源分析装置において、
前記空間距離演算部で演算される距離として、統計的な距離の測度を用いることを特徴とする音源分析装置。
【請求項５】
請求項４記載の音源分析装置において、
前記空間距離演算部で演算される距離が、マハラノビスの距離であることを特徴とする音源分析装置。
【請求項６】
請求項１記載の音源分析装置において、
前記空間距離演算部が、(1)機構部品の衝突により生じる音、(2)シート材に関わる音の２系統の原因別空間距離演算部を備えていることを特徴とする音源分析装置。
【請求項７】
請求項６記載の音源分析装置において、
前記空間距離演算部が、(1)金属部材とプラスチック部材の衝突音、(2)金属部材同士の衝突音、(3)プラスチック部材同士の衝突音、(4)シート材と機構部品の衝突音、(5)シート材自身の座屈音、(6)シート材の終端部がはじかれる音の６種類の原因別空間距離演算部を備えていることを特徴とする音源分析装置。
【請求項８】
請求項１記載の音源分析装置において、
前記波形抽出部が、時間−音圧波形を抽出する時間波形演算部を備えており、評価すべき音の時間領域での音圧変動を表す時間波形ベクトルを演算・出力することを特徴とする音源分析装置。
【請求項９】
請求項１記載の音源分析装置において、
前記波形抽出部が、時間−音圧レベル波形を抽出する時間波形演算部を備えており、評価すべき音の時間領域での音圧レベル変動を表す時間波形ベクトルを演算・出力することを特徴とする音源分析装置。
【請求項１０】
請求項１記載の音源分析装置において、
前記波形抽出部が、周波数−音圧レベル波形を抽出する周波数波形演算部を備えており、評価すべき音の周波数領域での音圧レベル変動を表す周波数波形ベクトルを演算・出力することを特徴とする音源分析装置。
【請求項１１】
請求項１記載の音源分析装置において、
前記波形抽出部が、時間−音圧波形又は時間−音圧レベル波形を抽出する時間波形演算部と、周波数−音圧レベル波形を抽出する周波数波形演算部とを備えており、評価すべき音の時間波形と周波数波形とを併用した波形ベクトルを演算・出力することを特徴とする音源分析装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、分析対象である各種装置類から放射される音の発生原因を同定する音源分析装置に係り、特に、複写機やプリンタなどの事務機器から発生する衝撃音の発生原因を同定する際に有効な音源分析装置の改良に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、オフィスにおける快適性あるいは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。複写機やプリンタ等のオフィス機器に対しても、知的作業を妨げない静粛性が強く求められ、騒音低減を目指した製品開発が進められている。
【０００３】
図１７は一般的な電子写真方式のプリンタが稼動中に発生する騒音の時間波形を示している。
この図において、横軸は時間、縦軸は音圧を表しており、騒音の音圧が時間変動する状況を示している。
ここで、丸印で示した部分は衝撃音と呼ばれ、数１０〜数１００ｍｓ程度の短時間に高い音圧の音が発生している。このような音は、ソレノイドなどに代表される機構部位の衝突、用紙位置合わせ部における紙と部品との衝突、あるいは、紙自身の座屈などにより生じることが明らかになっている。
【０００４】
図１８は図１７の時間方向を拡大して、衝撃音の部分のみの時間音圧波形を表示したものである。
一般的に、このような衝撃音は、短時間に大きな音圧変動を示すことから人に認知されやすく、不快感を与える大きな原因になっており、製品開発時でもこのような衝撃音の低減に注力した騒音対策が行われている。
しかしながら、電子写真方式の複写機やプリンタなどでは、一般的な家電製品などと比べて機構部品数が桁違いに多く、様々な音が様々なタイミングで稼動するという特徴に起因して、このような衝撃音の発生位置や発生原因を同定することは非常に難しい。
【０００５】
音源位置を同定する方法には、音圧だけでなく音の粒子速度も考慮した音響インテンシティを計測することにより、エネルギとしての音の流れを把握する方法、多数のマイクロホンによる同時計測を行い、各マイクロホン間の波形差や位相差情報などを基に音源位置を推定する方法などが知られている。
しかしながら、これらの方法は空間分解能が音の波長に依存するという原理的な問題を有しており、複写機やプリンタ内部の音源同定に用いるには空間分解能が不足している。
例えば、近年の複写機やプリンタでは、小型化の要請から各部品が非常に近い位置に収められており、音源分析で要求される分解能は１０ｍｍ以下のオーダーであることが多いのに対して、周波数５００Ｈｚの音の波長は６８０ｍｍであり、原理的にこれ以下の分解能を得ることは難しく、実用に供さない。
【０００６】
また、音源近傍に生じるエバネッセント波を計測することにより、対象音の波長以下の分解能を得ることを可能にした近接場音響ホログラフィなどの方式も提案されている。
ところが、この方式では、分解能は音源から測定位置までの距離に依存し、マイクロホンを音源近傍に近づけられる場合には有効であるが、電子写真方式の複写機やプリンタなどのように、筐体内に多数の機械稼働部を含有していて、その内部の音源位置などを知りたい場合には、音源近傍にマイクロホンを近づけられないため、正確な音源同定ができない。
【０００７】
このような音源探査技術の問題から、現状では衝撃音が時間波形上で急峻なピークを有するという特徴を生かして、衝撃音の発生タイミングと機械の動作タイミングとを比較して、音源を推定していく方法が主体になっている。
【０００８】
【特許文献１】
特開２０００−２７５０９６号公報（発明の実施の形態の欄，図１）
【特許文献２】
特開平９−８１１８０号公報（発明の実施の形態の欄，図１）
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、例えば用紙位置合わせ部周辺では、位置合わせ用の機構部品が動作する音、用紙が位置合わせ部材に衝突する音、用紙が座屈する音、位置合わせ部材が初期位置に戻る音など、非常に短時間に色々な衝撃音が発生するため、動作タイミングを調べただけでは、音源を同定することができない場合も多い。このようなケースでは、音源の可能性がある部品をひとつずつ取り外したり、衝撃を吸収する材料を貼りつけたり、衝突速度を下げたりして、衝撃音の音圧レベルがどう変わるかを調べるという、試行錯誤的な対症療法に終始しており、発生原因の同定に膨大な時間を要している。
【００１０】
このような問題を解消するため、音の発生位置を明らかにするのではなく、音の持つ質的な特徴を分析することにより、音の発生原因を推定する方法が提案されている。
例えば、特許文献１では、パワースペクトル分析とニューラルネットワークとを用いて、音源の種別を判定する音源種別識別装置が開示されている。
このような音質に着目した分析は音の波長や音源との距離に依存することによる分解能不足の問題を解消し得る有望なアプローチであると考えられる。
【００１１】
確かに、この種の音源種別識別装置によれば、周波数的に特徴のある音源は判別することができる。
しかしながら、この音源種別識別装置も次のような不具合を有している。
つまり、例えば、同一材料の金属板同士が衝突した場合に生じる衝撃音について、金属板の支持形態が変わった場合などには、発生する音の周波数的な特徴は変わらずに、残響時間などの時間軸上の特徴が大きく変わることが知られているが、このような種類の音についてはその差異を識別することはできない。
また、衝撃音が発生してから消滅するまでの時間が数１０〜数１００ｍｓと短いことにより、基本的にＦＦＴ解析などの周波数分析の適用が難しいという問題も有している。
【００１２】
この問題を解決するものとして、例えば特許文献２所載の技術が提案されている。
この特許文献２には、音源の周波数成分の識別に加え、音源の継続時間の差異についての測定を採用した音源認識装置が開示されている。
この音源認識装置では、継続時間の差異を測定することにより、上記のような支持形態の違いなどによる差異を識別することが可能になるが、衝撃音の時間的な特徴は、単なる継続時間だけではなく、例えば同じ継続時間でも、衝突部材の表面硬度などが異なると、音圧振幅の立ち上がり曲線や減衰曲線などの過渡的な特性上に大きな差異が生じることが報告されており、単に継続時間を測定しただけでは、時間特性上に表れる種々の特徴を総合的に判断して精度良く識別することはできない。
【００１３】
本発明は、以上の技術的課題を解決するためになされたものであって、音の持っている周波数波形あるいは時間波形上で観測される種々の音質的特徴を総合的に判断して音源の識別を行う音源識別装置を提供することにある。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
すなわち、本発明は、図１に示すように、評価すべき音４の波形を演算・抽出する波形抽出部１と、予め登録された複数の基準波形で表される原因別基準空間２ａ上における評価すべき音波形の空間距離を演算する空間距離演算部２と、該空間距離演算部２から出力される距離演算結果から音源の特徴を識別する原因識別部３を備え、前記空間距離演算部２における複数の基準波形に広帯域雑音成分Ｎを混合したことを特徴とするものである。
尚、評価すべき音４は、分析対象５である各種装置類などから放射されるものである。
【００１５】
このような技術的手段において、評価すべき音４の波形には、時間波形、周波数波形、あるいは、両者を併用した波形など各種波形が含まれる。
ここで、波形抽出部１は、デジタル化された音響信号から評価する音４の時間波形や周波数波形を演算・抽出するものであればよく、代表的には、波形抽出部１としては、音響信号から評価すべき音４の時間波形（例えば時間−音圧波形）を抽出する時間波形演算部を備えている。
前記時間波形演算部では、波形の立ち上がり部や最大値部などの時間軸上の特徴から決められる所定位置を基準に所定長の波形データが切り出される。
【００１６】
この際、波形を切り出す前処理として、デジタル化された音響信号にＡ特性などの聴感補正を加えることや、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を通すこともできる。
このような前処理を加えることにより、暗騒音成分を除去して評価すべき音４のみの波形ベクトルを抽出することが可能になる。
【００１７】
具体的な波形切り出し手段としては、トリガー機能のついたデータロガーなどで波形を切り出す手段や、デジタル化された音響信号をコンピュータに取り込み、ソフトウエア上で切り出すなどの手段を用いることができる。
さらに、切り出された時間波形の振幅を最大値や最小値が所定の大きさになるように振幅を基準化してもよい。
なお、上記聴感補正、ハイパスフィルタ、振幅の基準化などの処理はデジタルフィルタやソフトウエアとして構成することができる。
【００１８】
また、前記時間波形演算部に音圧レベル演算機能を備えさせ、時間−音圧波形から時間−音圧レベル波形を演算して、これを時間波形として用いることも可能である。
この場合、波形抽出部１は、時間−音圧レベル波形を抽出する時間波形演算部を備えている態様である。
【００１９】
さらに、波形抽出部１には、時間波形演算部とは別に、あるいは、更に加えて周波数波形を演算する周波数波形演算部を設けることは可能である。
ここで、前記周波数波形演算部では、例えば時間波形演算部で切り出された時間波形を周波数分析して周波数波形が演算される。
尚、波形抽出部１に時間波形演算部を備えていない態様にあっては、ＦＦＴアナライザ等を用いて周波数波形を演算してもよい。
周波数分析としては、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ることができる。
また、周波数解析する時間波形にハニング、ハミング、フラットトップなどの窓関数処理を施してもよい。
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などの周波数分析上の問題を軽減し、実状に即した周波数波形が演算できる。
【００２０】
また、波形抽出部１には、時間波形演算部又は周波数波形演算部にて演算された時間波形又は周波数波形を波形ベクトルとして作成する波形ベクトル作成部を設けるようにすればよい。
このとき、波形ベクトルとしては、時間波形、周波数波形に対して夫々単独の波形ベクトルを作成するようにしてもよいし、周波数波形と時間波形とをつなぎ合わせた波形ベクトルを作成するように構成してもよい。
例えば両波形をつなぎ合わせた波形ベクトルを作成する場合には、抽出された時間波形および周波数波形は前記波形ベクトル作成部において、最終的に１つの波形としてまとめられ、波形ベクトルとして前記空間距離演算部２に出力される。
【００２１】
なお、波形抽出部１においては、例えばマイクロホンから出力される音響信号、あるいはＡ／Ｄ変換器から出力されるデジタル信号を記憶・格納しておくデータ記憶部を設けることも可能である。
このような構成にすることにより、音の収録だけを先に実施して、音源分析の演算を後で一括して実施するというオフライン処理が可能になる。
【００２２】
また、前記空間距離演算部２では、予め登録された発生原因別の複数の基準波形から定義される原因別基準空間２ａにおいて、評価すべき音４の波形ベクトルがその重心位置からどの程度離れているかという空間上の距離が演算される。
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の測度、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などを用いることができるが、変数群間に複雑な相関が存在しているような場合でも、実状に即した空間距離が得られる点でマハラノビスの距離を用いることが好ましい。
【００２３】
更に、空間距離演算部２では、少なくとも１つ以上の発生原因毎にこのような基準空間が予め定義・登録されており、評価すべき音４の波形が各原因別空間でどの程度の距離を有しているのかが演算される。
一般的に基準空間を定義するためのデータはその空間を代表するデータ群を用いて表される。
例えば、金属の衝突音の基準空間を定義する際には、いろいろな条件で金属の衝突音を発生・採取し、これらの衝撃音波形データを用いて上記基準空間特徴ベクトルが演算される。
【００２４】
これに対して、本発明の音源分析装置では、基準空間を定義するためのデータとして、該基準空間を代表するデータに広帯域雑音成分Ｎを混合したデータを用いるという特徴を有している。
例えば、金属の衝突音の基準空間を定義する際には、いろいろな条件で発生・採取した金属の衝突音波形に広帯域雑音成分波形を混合・重畳させたデータを用いて上記基準空間特徴ベクトルが演算される。
これによりいろいろな背景音が存在する環境でも精度の高い音源分析が可能になる。
【００２５】
例えば本発明に係る音源分析装置を用いて複写機やプリンタなどの事務機器で生じる衝撃音を分析する際、(1)ファン音や用紙搬送時の擦過音、(2)事務機器が設置されている周囲環境のざわめきや空調音などの背景音などが混入される。
これらの混入音の影響を調べた結果、評価すべき衝撃音の振幅に対して、２０％以下の振幅の背景音であれば、混入による影響は無視できる程度に小さいが、これを越える背景音が混入された場合には、前記空間距離の演算結果に大きな影響を及ぼすことが確認された。
これらの背景音の特徴を調べた結果、いずれも比較的広帯域に成分を有する雑音成分に近いことが明らかになり、このような広帯域雑音成分Ｎを予め基準空間データに混入させておくことにより、背景音の影響を軽減できることを見い出した。
【００２６】
基準空間データに混合する広帯域雑音成分Ｎとしては、ホワイトノイズ、ピンクノイズ、ブラウンノイズなどの任意のものを用いることが可能であるが、背景音に対する類似性の高さから、１／ｆで振幅が高周波成分を減衰させたピンクノイズを用いることが望ましい。
また、混合比率も任意であるが、一般的な複写機やプリンタにおける主要な衝撃音に対する背景音の振幅比率を実測した結果１０〜４０％であったことから、より高いロバストネスを得るためには、混合比率を該１０〜４０％の範囲で変動させることが望ましい。
【００２７】
このような距離演算はコンピュータなどのソフトウエアとして構成することができる。
具体的には各基準空間特徴ベクトルをメモリや外部記憶装置に保存しておき、評価すべき音４の波形ベクトルとの行列演算をすればよい。
演算された各空間距離演算結果は前記原因識別部３に出力される。
【００２８】
前記原因識別部３では、空間距離演算部２から出力された距離データに基づいて、発生原因の推定が行われる。
基本的には距離が小さい原因別空間に属する音であると判定するのが妥当である。
この際、単純に最も距離が小さい空間に属すると判定してもよいし、各距離データをあらかじめより上位のグループ毎にまとめて、各グル−プ毎に順次判定してもよい。
【００２９】
例えば、空間距離演算部２で、(1)金属の衝突、(2)プラスチックの衝突、(3)シート材（例えば紙）の衝突、(4)シート材（例えば紙）の座屈という４つの原因別空間に対する距離Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３，Ｄ４が演算されて出力された場合、単純に最も小さい距離を示した原因系に属すると判定してもよいし、機構部品の衝突に関わる原因系に関する距離Ｄ１，Ｄ２のグループとシート材に関わる原因系である距離Ｄ３，Ｄ４とグループに先ず大別して、それぞれの平均距離を算出・比較して、どちらのグループに属するかを推定するという、知的な推定処理を用いることも可能である。
【００３０】
【発明の実施の形態】
以下、添付図面に示す実施の形態に基づいてこの発明を詳細に説明する。
図２は本発明が適用された音源分析装置の実施の一形態を示す。
同図において、音源分析装置１０は、例えば複写機やプリンタ等の事務機器２０からの騒音を捉えるマイクロホン１１と、このマイクロホン１１に接続されるＡ／Ｄ（アナログ／デジタル）変換器１２と、このＡ／Ｄ変換器１２で変換されたデータを一時的に記憶するデータ記憶器１３と、このデータ記憶器１３からのデータに基づいて所定の演算処理を行うコンピュータシステム１９とを備えている。
尚、コンピュータシステム１９は、コンピュータ本体１９ａ、入力手段としてのキーボード１９ｂ、マウス１９ｃ、出力手段としてのディスプレイ装置１９ｄなどで構成されている。
【００３１】
このコンピュータ本体１９ａ内のハードウエア資源としては、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１９ａ内のソフトウエア資源としては、オペレーティングシステム、音響解析ソフトウェア、数値解析ソフトウエアなど（いずれも図示せず）を有している。
そして、これらハードウエア資源とソフトウエア資源との経堂作業により、次の図３に示す各機能部、具体的には、波形ベクトル抽出部１４、空間距離演算部１５、原因識別部１６及び結果表示部１７を実現している。
【００３２】
本実施の形態において、マイクロホン１１は複写機やプリンタ等の事務機器２０から放射される音を検知して電気信号に変換する。
マイクロホン１１の電気信号出力はＡ／Ｄ変換器１２に入力され、デジタル信号に変換される。
Ａ／Ｄ変換器１２の出力はデータ記憶器１３に入力されて一時的に記憶される。
ここで、データ記憶器１３としては、データを一時的に記憶できるものであれば適宜選定して差し支えなく、例えば図２に示すように、Ａ／Ｄ変換器１２が内蔵されたＤＡＴ（Digital Audio Taperecorder）を用いることができる他、ＭＤ（Mini Disc）、パーソナルコンピュータに接続されたハードディスク装置や磁気記録装置などを用いることができる。
尚、データ記憶器１３として、内部にＡ／Ｄ変換器１２が内蔵されている態様のものを用いる場合には、前記Ａ／Ｄ変換器１２を別途用意しなくてもよい。
このような構成にすることにより、音の収録だけを先に実施して、音源分析の演算を後で一括して実施するというオフライン処理が可能になる。
【００３３】
また、データ記憶器１３に記憶された音響データは波形ベクトル抽出部１４に入力される。
波形ベクトル抽出部１４は、図４に示すように、時間波形演算部３１、周波数波形演算部３２、及び、波形ベクトル作成部３３を備えている。
本実施の形態において、時間波形演算部３１は、図５に示すように、聴感補正部３１１、波形切り出し部３１２、振幅基準化部３１３を備えている。
【００３４】
先ず、聴感補正部３１１において、特に暗騒音に多く含まれる数１０Ｈｚ以下の低周波成分をカットするため、例えばＡ特性聴感補正処理が行われる。
次に、波形切り出し部３１２において、音響データから音圧値が最大のポイントを探査して、その位置を基準に前方側、後方側に夫々複数のデータ、両者を合わせて例えば計ｎ（例えば２５６）データが抽出される。このとき、前方データ、後方データの数については適宜配分して差し支えない。
そして、抽出された波形は振幅基準化部３１３において、振幅を最大値が一定の値になるように基準化され、例えばｎ点の時間波形データとして、周波数波形演算部３２及び波形ベクトル作成部３３へ出力される。
【００３５】
図４において、周波数波形演算部３２では、時間波形演算部３１から出力された時間波形データにハニング窓関数などをかける窓関数処理が施された後、ＦＦＴ解析などの周波数解析を用いて周波数パワースペクトル波形が演算される。
得られた所定数ｎ／２（例えば１２８）の周波数パワースペクトル波形は波形ベクトル作成部３３に出力される。
波形ベクトル作成部３３では、時間波形演算部３１から得られた所定数ｎの時間波形データと周波数波形演算部３２で得られた所定数ｎ／２の周波数波形データから、両者の合計数（ｎ＋ｎ／２＝（３／２）ｎ＝ｋ）（例えば３８４）の合成波形を作成し、合計数ｋ次元の波形ベクトルとして、空間距離演算部１５に出力する。
【００３６】
空間距離演算部１５では、図３に示すように、次のような６通りの原因別空間に対応する６個の個別空間距離演算部４１〜４６を備えている。
一般的な複写機やプリンタで生じる衝撃音について、その発生原因をひとつひとつ丹念に調べた結果、その発生原因は先ず大きく、(a)機構部品同士の衝突による音と、(b)紙に関わる音に大別できる。
そして、機構部品同士の衝突に関しては、衝突する部材の材質から、さらに、(a1)金属部材とプラスチック部材の衝突、(a2)金属部材同士の衝突、(a3)プラスチック部材同士の衝突に分類できる。また、紙に関わる音については、(b1)紙と機構部品の衝突、(b2)紙自身の座屈、(b3)用紙走行時に紙が段差や隙間を通過する際に、紙の終端部がはじかれる音に分けられることが判明した。
【００３７】
衝撃音の発生が問題になった際に、この６種類の音のどれに該当する音なのかが明らかになれば、非常に有用である。
例えば前述した用紙位置合わせ部周辺で生じる、(1)位置合わせ用の機構部品が動作する音、(2)用紙が位置合わせ部材に衝突する音、(3)用紙が座屈する音、(4)位置合わせ部材が初期位置に戻る音についても、先ず、(1)の音は機構部品（金属）が位置決め部材（プラスチック）に衝突する音であることから、(a1)に該当し、(2)の音は(b1)、(3)の音は(b2)、(4)の音は機構部品を駆動するソレノイドが元に戻るときに金属でできたストッパに衝突する音であることから、(a2)に該当する音であり、問題の音が主に上記６通りの原因のどれに属する音なのかが明らかになれば、音源を必要十分な的確さで同定することができる。
【００３８】
そこで、上記６通りの発生原因について、機械内部で生じるいろいろな発生条件を模擬して衝撃音を発生させ、その原因を代表する衝撃音のサンプルデータをそれぞれ数百種類（例えば３００種類）ずつ採取した。
ここで、該サンプルデータに対して最大振幅を１０〜４０％の範囲で適宜変えたピンクノイズ信号を人工的に生成し、該サンプルデータに混合（ミックスペースト）して、基準空間用データを作成した。
このようにして作成した全ての基準空間データ群について、上記波形ベクトル抽出部１４と同様の処理を行い、予めその原因空間を特徴づける所定数ｋ次元（例えば３８４次元）の特徴ベクトルＹ及びｋ×ｋの特徴行列（相関係数行列の逆行列）Ａを求める。
【００３９】
これを６通りの原因系全てについて実施し、６種類の原因別空間を特徴づける６通りの特徴ベクトルＹa1，Ｙa2，・・・，Ｙb2，Ｙb3と特徴行列Ａa1，Ａa2，・・・，Ａb2，Ａb3を求めた。
この特徴ベクトルと特徴行列とは予め演算されてメモリ上に格納されている。各個別空間距離演算部４１〜４６では、前記の特徴ベクトルと特徴行列、及び、波形ベクトル抽出部１４から入力された波形ベクトルから、例えばマハラノビスの距離が演算される。
【００４０】
ここで、マハラノビスの距離について補足説明する。
予め登録された複数の基準波形から、変数群数ｋ（ひとつの波形を構成する点数）相当のｋ行ｋ列の相関係数行列Ｒを求め、その逆行列Ａを演算しておく。
評価すべき音の波形ベクトルを（ｘ1,・・・ ,ｘk）とすると、マハラノビスの距離Ｄ2は、図６の（１）式から演算される。
すなわち、マハラノビスの距離Ｄ2は、評価すべき音の波形ベクトルと複数の基準波形から予め求められた相関係数行列の逆行列（基準空間特徴ベクトル）の行列積として演算される。
このようにして演算されるマハラノビスの距離は、該基準波形によって定義された基準空間における重心位置からの距離を表し、基準空間を構成する全ての変数群間の相関状態が総合的に評価されるため、変数群間に複雑な相関が存在しているような場合でも、実状に即した空間距離が得られる。
【００４１】
このように、図６の（１）式に基づいて、マハラノビスの距離が演算されると、各個別空間距離演算部４１〜４６で演算された６通りのマハラノビスの距離Ｄa1，Ｄa2，・・・，Ｄb2，Ｄb3は原因識別部１６に出力される。
原因識別部１６では、空間距離演算部１５から出力された６通りのマハラノビスの距離Ｄa1，Ｄa2，・・・，Ｄb2，Ｄb3から、次のようにして発生原因の推定が行われる。
【００４２】
まず、機構部品の衝突音に関わるグループＤa1，Ｄa2，Ｄa3と、紙に関わる音のグループＤb1，Ｄb2，Ｄb3の２グループに分けられ、それぞれの平均距離Ｄa＝（Ｄa1＋Ｄa2＋Ｄa3）／３と、Ｄb＝（Ｄb1＋Ｄb2＋Ｄb3）／３とが演算される。
そして、ＤaとＤbとを比較して小さい方のグループに属する音であると識別される。
次に、ＤaとＤbとの比較で値が小さい方のグループについて、３通りのマハラノビス距離の値から詳細な原因識別が行われる。
例えば、Ｄa＜Ｄbならば、Ｄa1，Ｄa2，Ｄa3を比較して最も距離値が小さい原因群に属する音であると識別される。
このようにして原因識別部１６で得られた原因識別結果は結果表示部１７に出力され、本装置の利用者に表示される。
【００４３】
本実施の形態では、波形ベクトル抽出部１４は、時間波形と周波数波形とを併用した波形ベクトルを演算・出力するようになっているが、これに限られるものではなく、例えば時間波形として、音圧変動を表す時間波形ベクトルを用いてもよいし、あるいは、音圧レベル変動を表す時間波形ベクトルを用いてもよいし、これら両者を用いるようにしてもよい。
更にまた、波形ベクトル抽出部１４としては、時間波形、あるいは、周波数波形のみを抽出するようにしてもよい。
【００４４】
【実施例】
◎実施例１
本実施例は、実施の形態に係る音源分析装置をより具現化したものである。
本実施例では、データ記憶器１３として、Ａ／Ｄ変換器１２が内蔵されたＤＡＴ（Digital Audio Taperecorder）を用い、サンプリング周波数４８ｋＨｚの音響データを収録した。
データ記憶器１３に記憶された音響データは波形ベクトル抽出部１４に入力される。
このとき、波形ベクトル抽出部１４の時間波形演算部３１では、聴感補正部３１１による聴感補正（Ａ特性聴感補正処理）が行われる。この場合、例えば図７に示すように、数１０Ｈｚ以下の低周波数成分がカットされる。
しかる後、波形切り出し部３１２において、音響データから音圧値が最大のポイントを探査して、その位置を基準に前方１００データ、後方１５５データ、計２５６データが抽出される。このときの状態を図８に示す。
【００４５】
抽出された波形は振幅基準化部３１３において、振幅を最大値が一定の値になるように基準化され、２５６点の時間波形データとして、周波数波形演算部３２および波形ベクトル作成部３３へ出力される。
この後、周波数波形演算部３２では、時間波形演算部３１から出力された時間波形データにハニング窓関数をかける処理が施された後、ＦＦＴ解析を用いて周波数パワースペクトル波形が演算される。このときの状態を図９に示す。
得られた１２８点の周波数パワースペクトル波形は波形ベクトル作成部３３に出力される。
この後、波形ベクトル作成部３３では、時間波形演算部３１から得られた２５６点の時間波形データと周波数波形演算部３２で得られた１２８点の周波数波形データから、２５６＋１２８＝３８４点の合成波形を作成し、３８４次元の波形ベクトルとして、空間距離演算部１５に出力する。このときの波形ベクトル例を図１０に示す。
尚、時間波形として、音圧レベル波形を抽出する場合には、例えば聴感補正部３１１による聴感補正後の波形を二乗平滑化するようにすればよく、例えば図１１に示すような音圧レベル波形が得られる。
【００４６】
更に、本実施例では、衝撃音の６通りの発生原因について、機械内部で生ずるいろいろな発生条件を模擬して衝撃音を発生させ、その原因を代表する衝撃音のサンプルデータをそれぞれ３００種類ずつ採取した。ここで、該サンプルデータに対して最大振幅を１０，２０，３０，４０％の４通りに変えたピンクノイズ信号を人工的に生成し、該サンプルデータに混合（ミックスペースト）して、基準空間用データを作成した。
ここで用いた衝撃音サンプルデータの一例を図１２に、混合したピンクノイズ信号の一例を図１３に、これらを混合した基準空間用データの一例を図１４に示す。
このようにして作成した全３００個のデータについて、上記波形ベクトル抽出部１４と同様の処理を行い、予めその原因空間を特徴づける３８４次元の特徴ベクトルＹおよび３８４×３８４の特徴行列（相関係数行列の逆行列）Ａを求めた。
【００４７】
本実施例に係る音源分析装置の原因識別能力を調べるため、予め原因が分かっている２種類の音を対象に原因識別を試みた。
具体的には、本実施例において用いられる６通りの発生原因の中でも、特に、聴感上の印象や音圧波形が類似していて、原因識別の難しい(1)金属部材とプラスチック部材の衝突音と、(2)プラスチック部材同士の衝突音について、それぞれ発生原因が明らかなサンプル音を１００個ずつ集め、前者の金属部材とプラスチック部材の衝突音１００個の中から８０個をランダムに選んで、金属部材とプラスチック部材の衝突音を表す特徴ベクトルおよび特徴行列を演算した。
【００４８】
なお、本実施例において基準空間データにピンクノイズを混合させたことにより、大きな背景音が存在する環境でも精度の高い音源分析が可能になることを検証するため、この検証試験は人が頻繁に出入りする一般オフィス環境下にて実施した。
残った金属部材とプラスチック部材の衝突音２０個とプラスチック部材同士の衝突音１００個とについて、それぞれの波形ベクトルを求め、前記特徴ベクトルおよび特徴行列から、金属部材とプラスチック部材の衝突音に関する空間におけるマハラノビスの距離を求めた。
【００４９】
基準空間データにピンクノイズを混入しない態様の音源分析装置（比較例）を用いた場合の演算結果を図１５に、基準空間データにピンクノイズを混入した本実施例による演算結果を図１６に示す。
前者の比較例では、金属部材とプラスチック部材の衝突音検証用２０音、および、プラスチック部材同士の衝突音検証用１００音について、マハラノビスの距離の分布範囲が広がり、両者が重なり合って十分な識別ができていないのに対して、本実施例では、金属部材とプラスチック部材の衝突音検証用２０音のマハラノビスの距離が全て２以下であり、この基準空間の重心に近い似た音であることが示された。
一方、プラスチック部材同士の衝突音検証用１００音はマハラノビス距離が全て５０を超えており、この空間の重心から離れていることが示され、例えば、マハラノビスの距離１０を閾値とすると、この両者を完全に識別できることが検証された。
【００５０】
このような音源分析装置を用いて、実際の複写機・プリンタから放射される衝撃音の音源分析を行った結果、前記６通りの衝撃音について、８０％を上回る再現率と精度で発生原因の識別ができることを確認した。
【００５１】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明の音源分析装置によれば、評価すべき音の波形自体を波形データ点数分の多次元の空間に展開し、その多次元空間上での統計的な距離によって音源を識別しているので、周波数情報や継続時間などの分析者の意図による限られた特徴だけでなく、音のいろいろな特徴を総合した精度の高い音源分析が可能になる。
また、本発明によれば、基準空間データに広帯域雑音成分波形を混合させたことにより、いろいろな背景音が存在する環境でも精度の高い音源分析が可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る音源分析装置の概要を示す説明図である。
【図２】本発明が適用された音源分析装置の実施の一形態を示す説明図である。
【図３】本実施の形態に係る音源分析装置の各機能部を示すブロック図である。
【図４】本実施の形態で用いられる波形ベクトル抽出部の構成例を示す説明図である。
【図５】本実施の形態で用いられる時間波形演算部の構成例を示す説明図である。
【図６】本実施の形態で用いられるマハラノビスの距離を求める数式を示す説明図である。
【図７】実施例において、聴感補正部により聴感補正処理した後の波形の一例を示す説明図である。
【図８】実施例において、波形切り出し部で切り出したピーク部周辺の波形の一例を示す説明図である。
【図９】実施例において、周波数波形演算部で周波数分析して得られた周波数波形の一例を示す説明図である。
【図１０】実施例において、時間波形と周波数波形とをつなぎ合わせて得た波形ベクトルの一例を示す説明図である。
【図１１】実施例において、音圧波形を二乗平滑化して得た音圧レベル波形の一例を示す説明図である。
【図１２】実施例において、基準空間データ用衝撃音サンプルの時間−音圧波形を示す説明図である。
【図１３】実施例において、基準空間データに混合するピンクノイズサンプルの時間−音圧波形を示す説明図である。
【図１４】実施例において、ピンクノイズ混合済みの基準空間データの時間−音圧波形を示す説明図である。
【図１５】比較例に係る音源分析装置による、金属部材とプラスチック部材の衝突音とプラスチック部材同士の衝突音との識別結果を示す散布図である。
【図１６】実施例に係る音源分析装置による、金属部材とプラスチック部材の衝突音とプラスチック部材同士の衝突音との識別結果を示す散布図である。
【図１７】一般的なプリンタから生ずる騒音の時間−音圧波形の一例を示す説明図である。
【図１８】図１７の衝撃音の部分のみを拡大した時間−音圧波形を示す説明図である。
【符号の説明】
１…波形抽出部，２…空間距離演算部，２ａ…原因別基準空間，３…原因識別部，４…音，５…分析対象，Ｎ…広帯域雑音成分，１１…マイクロホン，１２…Ａ／Ｄ変換器，１３…データ記憶器，１４…波形ベクトル抽出部，１５…空間距離演算部，１６…原因識別部，１７…結果表示部，３１…時間波形演算部，３２…周波数波形演算部，３３…波形ベクトル作成部，３１１…聴感補正部，３１２…波形切り出し部，３１３…振幅基準化部，４１〜４６…個別空間距離演算部
【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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