(57)【要約】【課題】交通事故音を迅速かつ高精度に検出できるようにする。【解決手段】図示されない周囲音検出装置からの音響信号を波形整形回路４０により波形整形し、Ａ／Ｄ変換器４５にてディジタル化した信号を帯域スペクトル演算手段２１によりスペクトル演算し、そのスペクトルレベルの現在値と平均化手段２３で求めた過去のスペクトルレベルの平均値との差を差分演算手段２２で求め、これを比較回路２５において基準差分値発生回路２４からの基準差分値と比較することにより、交通事故音を正確かつ迅速に検出できるようにする。複雑に変動する時間波形（生波形）を用いない一次判別方式としたことで、構成の簡単化，処理の迅速化が可能となる。【選択図】        図１
2004198190.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
交差点または道路の近くに配置された周囲音検出装置から音響信号を取り込み、この音響信号から事故音を検出する交通事故音検出回路において、
前記周囲音検出装置からの音響信号をディジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換器と、このＡ／Ｄ変換器の出力信号をスペクトル演算するスペクトル演算手段と、このスペクトル演算手段の出力信号を所定時間間隔で平均化する平均化手段と、前記スペクトル演算手段の最新の出力信号と前記平均化手段からの出力信号との差分信号を取り出す差分演算手段と、基準となる差分値を予め設定する基準差分値発生回路と、前記差分演算手段からの差分信号と前記設定された基準差分値とを比較し、比較結果に基づき事故音を検出して事故音検出信号を発生する比較回路とを設けたことを特徴とする交通事故音検出回路。
【請求項２】
前記スペクトル演算手段を、１／３または１／６オクターブバンドの帯域スペクトル演算手段とすることを特徴とする請求項１に記載の交通事故音検出回路。
【請求項３】
前記スペクトル演算手段のオーバーオールを含む出力信号を順次所定時間記憶し、前記事故音検出信号入力前後に記憶した所定時間のスペクトル演算信号を出力するレベルトレンド記憶手段と、このレベルトレンド記憶手段から出力されるレベルトレンドの最大値および最大値発生時間を演算し、最大値発生時間での最大値および帯域スペクトルレベルを出力する最大値検出回路と、この最大値検出回路からの最大値発生時間での帯域スペクトルレベルを最大値スペクトルパターンとしてパターン化する最大値スペクトルパターン演算手段と、事故音を判定するための最大値発生時間での帯域スペクトルレベルの基準パターンとしての最大値スペクトル基準パターンを予め設定するパターン発生回路と、この最大値スペクトル基準パターンと前記最大値スペクトルパターンとを比較し、双方のパターンが一致したときに最終的な事故音検出信号を発生するパターン判別回路とを設けたことを特徴とする請求項１に記載の交通事故音検出回路。
【請求項４】
前記スペクトル演算手段のオーバーオールを含む出力信号を順次所定時間記憶し、前記事故音検出信号入力前後に記憶した所定時間のスペクトル演算信号を出力するレベルトレンド記憶手段と、このレベルトレンド記憶手段から出力されるレベルトレンドの最大値および最大値発生時間を演算し、最大値発生時間と最大値発生時間での最大値および帯域スペクトルレベルとを出力する最大値検出回路と、この最大値検出回路からの最大値発生時間および最大値発生時間での帯域スペクトルレベルを最大値スペクトル・時間パターンとしてパターン化する最大値スペクトル・時間パターン演算手段と、事故音を判定するための最大値発生時間および最大値発生時間での帯域スペクトルレベルの基準パターンとしての最大値スペクトル・時間基準パターンを予め設定するパターン発生回路と、この最大値スペクトル・時間基準パターンと前記最大値スペクトル・時間パターンとを比較し、双方のパターンが一致したときに最終的な事故音検出信号を発生するパターン判別回路とを設けたことを特徴とする請求項１に記載の交通事故音検出回路。
【請求項５】
前記最大値および最大値発生時間を、オーバーオールの最大値および最大値発生時間とすることを特徴とする請求項３または４に記載の交通事故音検出回路。
【請求項６】
前記スペクトル演算手段のオーバーオールを含む出力信号を順次所定時間記憶し、前記事故音検出信号入力時前後の記憶信号を出力するレベルトレンド記憶手段と、このレベルトレンド記憶手段から出力される所定時間帯におけるレベルトレンドの傾きを演算しレベルトレンドパターンとしてパターン化するレベルトレンドパターン演算手段と、事故音を判定するためのレベルトレンドの傾きの基準パターンとしてのレベルトレンド基準パターンを予め設定するパターン発生回路と、このレベルトレンド基準パターンと前記レベルトレンドパターンとを比較し、双方のパターンが一致したときに最終的な事故音検出信号を発生するパターン判別回路とを設けたことを特徴とする請求項１に記載の交通事故音検出回路。
【請求項７】
前記レベルトレンドパターン演算手段は、前記事故音検出信号入力前のトレンドレベルが増大し始める直前の定常時点での時間と、それ以前の所定時間の平均値を演算する定常値検出回路と、この定常値検出回路で演算されたトレンドレベルが増大し始める直前の定常時点と、その定常時点から所定時間経過した時点のトレンドレベルとを結ぶか、あるいは前記定常値検出回路で演算された平均値をトレンドレベルが増大し始める直前の定常時点でのレベルとし、その時点と前記所定時間経過した時点のトレンドレベルとを結ぶ第１直線の傾きでパターン化するか、または、前記定常値検出回路で演算されたトレンドレベルが増大し始める直前の定常時点から所定時間隔てた異なる２点間を抽出し、その２点間を結ぶ第２直線の傾きでパターン化するか、もしくは前記第１および第２直線の傾きでパターン化するトレンドレベルパターン化回路とからなることを特徴とする請求項６に記載の交通事故音検出回路。
【請求項８】
前記レベルトレンドパターン演算手段は、前記事故音検出信号入力前のトレンドレベルが増大し始める直前の定常時点での時間を演算する定常値検出回路と、この定常値検出回路で演算されたトレンドレベルが増大し始める直前の定常時点から所定時間隔てた異なる３点の隣同士を結ぶ直線の傾きでパターン化するトレンドレベルパターン化回路とからなることを特徴とする請求項６に記載の交通事故音検出回路。
【請求項９】
前記スペクトル演算手段のオーバーオールを含む出力信号を順次所定時間記憶し、前記事故音検出信号入力前後に記憶した所定時間のスペクトル演算信号を出力するレベルトレンド記憶手段と、このレベルトレンド記憶手段から出力されるレベルトレンドの最大値および最大値発生時間を演算し、最大値発生時間での最大値および帯域スペクトルレベルを出力する最大値検出回路と、この最大値検出回路からの最大値発生時間での帯域スペクトルレベルを最大値スペクトルパターンとしてパターン化する最大値スペクトルパターン演算手段と、前記レベルトレンド記憶手段から出力される所定時間帯におけるレベルトレンドの傾きを演算しレベルトレンドパターンとしてパターン化するレベルトレンドパターン演算手段と、事故音判定のための最大値発生時間での帯域スペクトルレベルの基準パターンとしての最大値スペクトル基準パターンと、レベルトレンドの傾きの基準パターンとしてのレベルトレンド基準パターンとを予め設定するパターン発生回路と、この最大値スペクトル基準パターンおよびレベルトレンド基準パターンと前記最大値スペクトルパターンおよびレベルトレンドパターンとをそれぞれ比較し、双方のパターンが一致したときに最終的な事故音検出信号を発生するパターン判別回路とを設けたことを特徴とする請求項１に記載の交通事故音検出回路。
【請求項１０】
前記スペクトル演算手段のオーバーオールを含む出力信号を順次所定時間記憶し、前記事故音検出信号入力前後に記憶した所定時間のスペクトル演算信号を出力するレベルトレンド記憶手段と、このレベルトレンド記憶手段から出力されるレベルトレンドの最大値および最大値発生時間を演算し、最大値発生時間と最大値発生時間での最大値および帯域スペクトルレベルとを出力する最大値検出回路と、この最大値検出回路からの最大値発生時間および最大値発生時間での帯域スペクトルレベルを最大値スペクトル・時間パターンとしてパターン化する最大値スペクトル・時間パターン演算手段と、前記レベルトレンド記憶手段から出力される所定時間帯におけるレベルトレンドの傾きを演算しレベルトレンドパターンとしてパターン化するレベルトレンドパターン演算手段と、事故音を判定するための最大値発生時間および最大値発生時間での帯域スペクトルレベルの基準パターンとしての最大値スペクトル・時間基準パターンと、レベルトレンドの傾きの基準パターンとしてのレベルトレンド基準パターンとを予め設定するパターン発生回路と、この最大値スペクトル・時間基準パターンおよびレベルトレンド基準パターンと前記最大値スペクトル・時間パターンおよびレベルトレンドパターンとをそれぞれ比較し、双方のパターンが一致したときに最終的な事故音検出信号を発生するパターン判別回路とを設けたことを特徴とする請求項１に記載の交通事故音検出回路。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、交差点などにおける交通音から、車両の衝突等の事故音や事故につながるような急ブレーキ音等を含む事故音のみを効率良く検出するための、交通事故音検出回路に関する。
【０００２】
【従来の技術】
一般に交差点では交通事故が多発することから、事故発生時の状況を自動的に記録するための交通事故状況記録装置が要求される。
このような記録装置では、交差点や道路の近傍に配置された交通音検出装置から音響信号を取り込み、入力された音響信号から事故音を検出して事故音検出信号を生成するようにした事故音検出回路が従来からも用いられている（例えば、特許文献１参照）。
図９は交通事故状況記録装置の一例を示す機能ブロック図、図１０は図９で用いられる事故音検出回路の一例を示すブロック図、図１１は図１０のスペクトルパターン演算手段の具体例を示す機能ブロック図、図１２はパワースペクトルの処理方法を説明するための説明図である。以下、これらの図を参照して従来例を説明する。
【０００３】
まず、図９から簡単に説明する。
図９において、１，４は交差点に配置された交通信号機であり、それぞれ信号灯１Ｂ，１Ｙ，１Ｒ，４Ｂ，４Ｙ，４Ｒを有している。３は信号灯点滅制御装置であり、交通信号機１，４の信号灯１Ｂ，１Ｙ，１Ｒ，４Ｂ，４Ｙ，４Ｒに点滅制御信号を送る。５は信号灯記号発生部であり、信号灯点滅制御装置３から信号灯点滅状態信号を取り出し、点灯色を示す色信号を出力する。６は時刻文字発生部であり、実時間に合わせて時刻情報を表示する文字（時分秒）を生成する。
８は交差点付近を撮像して撮像信号を出力する撮像装置である。７は加算部であり、信号灯記号発生部５、時刻文字発生部６および撮像装置８からの各出力信号を加算し、時刻情報および信号灯点滅状態を含む交差点付近の映像信号を生成する。
【０００４】
９はエンドレス記録装置であり、加算部７で生成された映像信号と周囲音検出装置１０で検出された交通音とを所定時間毎に更新しながら記録する。１０は、交差点周囲の交通音を検出して音響信号１００を生成する周囲音検出装置、１１は音響信号１００から車両衝突音などの事故音を判別して事故音検出信号１４０を出力する事故音検出回路である。１２は記録制御装置、１３は磁気記録制御装置である。記録制御装置１２は事故音検出信号１４０に応答して、事故判定前の音響信号および交通音をエンドレス記録装置９から磁気記録制御装置１３に出力し、これらを磁気記録制御装置１３内に保持させる。１３Ａ，１３Ｂは磁気記録制御装置１３の出力端子であり、磁気記録制御装置１３内に記録保持された内容を、図示されない磁気記録再生装置に出力する。
【０００５】
事故音検出回路１１は上記のように、周囲音検出装置１０より入力される音響信号１００から事故音を検出し、事故音検出信号１４０を記録制御装置１２に出力する機能を有する。
この事故音検出回路は例えば図１０に示すように、波形整形回路４０と、Ａ／Ｄ変換器４５と、差分演算手段５０と、基準差分値発生回路５５と比較回路６０とからなる一次判別回路２０、スイッチ６５、パワースペクトル演算手段７０、パワースペクトルパターン演算手段７５、信号継続時間演算手段８５、信号継続時間パターン演算手段８６、パターン発生回路９５およびパターン比較回路９６等から構成される。
【０００６】
波形整形回路４０は、図９に示す周囲音検出装置１０から入力された音響信号１００の波形を整形してアナログ信号１０５を生成し、Ａ／Ｄ変換器４５は波形整形回路４０からのアナログ信号１０５をディジタル信号１１０に変換する。なお、波形整形回路４０は、高域通過フィルタ回路や帯域通過フィルタ回路などから構成されている。
差分演算手段５０は、Ａ／Ｄ変換器４５から入力されるディジタル信号１１０の差分値を演算して、差分信号１２０を出力する。基準差分値発生回路５５は、差分信号１２０の基準レベルとなる基準差分値を設定し、これを基準差分信号１２１として生成する。
【０００７】
比較回路６０は、差分演算手段５０からの差分信号１２０が基準差分値発生回路５５からの基準差分信号１２１よりも大きい場合には、基本的な事故音検出信号（以下、事故音一次検出信号という）１３０を生成する。
６５は一次判別回路（差分判別回路）２０に接続されたスイッチ（ＳＷ）であり、Ａ／Ｄ変換器４５からのディジタル信号１１０を分岐入力信号とするとともに、比較回路６０から出力される事故音一次検出信号１３０をトリガ信号としている。このスイッチ６５は、事故音一次検出信号１３０の入力タイミングに応答してオン動作し、ディジタル信号１１０を通過させる。７０はスイッチ６５に接続されたパワースペクトル演算手段であり、スイッチ６５を通過したディジタル信号１１０に対してパワースペクトル演算を行ない、ディジタル信号１１０のパワースペクトル１３１を求める。
【０００８】
７５は、パワースペクトル演算手段７０に接続されたパワースペクトルパターン演算手段であり、より具体的には図１１に示すように、パワースペクトル１３１のサブバンドへの周波数領域分割手段７５ａと、サブバンドの平均値を演算する平均値演算手段７５ｂと、サブバンドでの平均値に基づいて基準化演算を行なう基準化演算手段７５ｃと、基準化演算結果に基づいてパターン演算を行なうパターン演算手段７５ｄとを備え、パワースペクトル１３１の周波数帯域をいくつかの小領域（サブバンド）に分割したパターン演算により形成されたスペクトルパターン１３２を生成する。
【０００９】
信号継続時間演算手段８５は、スイッチ６５を介してＡ／Ｄ変換器４５より取り込んだ信号１１０の継続時間１４１を演算し、さらにこの演算結果は信号継続時間パターン演算手段８６で信号継続時間に関するパターン１４２を生成する。９５はパターン発生回路であり、事故音の種類に合わせて予め設定されたスペクトルパターンと信号継続時間パターンの基準パターン１３３を生成する。９６はパターン比較回路であり、スペクトルパターン演算手段７５からのスペクトルパターン１３２および信号継続時間パターン演算手段８６からの信号継続時間パターン１４２と、パターン発生回路９５からの基準パターン１３３とを比較して最終的な事故音検出信号１４０を出力する。
【００１０】
事故音検出回路の動作について図９，図１０を参照して説明する。
まず、事故音検出回路１１内の一次判別回路２０は、周囲音検出装置１０より入力された音響信号１００から事故音を一次判別し、事故音一次検出信号１３０を生成する。この事故音一次検出信号１３０はトリガ信号としてスイッチ６５に入力され、スイッチ６５をオンさせる。この結果、一次判別回路２０内のＡ／Ｄ変換器４５から出力されるディジタル信号１１０は、スイッチ６５を介してパワースペクトル演算手段７０と信号継続時間演算手段８５に入力される。パワースペクトル演算手段７０は、入力されたディジタル信号１１０を図示されないメモリに保存すると共に、保存された一定時間内の信号を用いてパワースペクトル１３１の演算を行なう。
【００１１】
上記演算結果として得られるパワースペクトル１３１は、次にスペクトルパターン演算手段７５に送られ、分割された小さな周波数領域であるサブバンドに関して、スペクトルパターン１３２が生成される。また、信号継続時間演算手段８５は、入力されたディジタル信号１１０の継続時間１４１を演算し、演算結果は信号継続時間パターン演算手段８６に送られ、スイッチ６５を介して取り込まれたディジタル信号１１０の継続時間の範囲に応じた信号継続時間のパターン１４２が生成される。次に、スペクトルパターン１３２と信号継続時間パターン１４２がパターン比較回路９６に入力され、事故音の種類に合わせて予めパターン発生回路９５で設定された基準パターン１３３と比較される。
【００１２】
比較回路９６は、スペクトルパターン１３２と信号継続時間パターン１４２が基準パターン１３３と一致する場合には、設定された基準パターン１３３で特定される事故音であると判断し、最終的な事故音検出信号１４０を出力する。
なお、比較回路９６において、入力信号となるスペクトルパターン１３２や信号継続時間パターン１４２を、設定された基準パターン１３３と比較して事故音の判別をするのは、一般に種々の事故音がスペクトルパターン１３２や信号継続時間パターン１４２に関して特徴的なパターンを示すからである。したがって、検出すべき事故音のスペクトルパターンや信号継続時間を予め基準パターン１３３として選択することによって、基準パターン１３３と一致するスペクトルパターン１３２や信号継続時間パターンを示す音響信号１００を、事故音検出信号１４０として判別できるわけである。
【００１３】
図１０，図１１および図１２を参照して、スペクトルパターンの演算動作について説明する。
まず、パワースペクトル演算手段７０から入力されたパワースペクトル１３１は、始めにサブバンドへの周波数領域分割手段７５ａにおいて、サブバンド毎のパワースペクトルに分割される。サブバンド毎のパワースペクトルへの分割処理は、図１２（ａ），（ｂ）のように示される。すなわち、図１２（ａ）のパワースペクトルは、図１２（ｂ）のようにサブバンド１，２，３…Ｎに分割される。図１２（ｂ）のように分割されたパワースペクトルは、サブバンドでの平均値演算手段７５ｂに送られる。サブバンドでの平均値演算手段７５ｂは、分割されたパワースペクトルに基づいて、バンド毎の平均値Ｐ１，Ｐ２，…ＰＮを求める。
【００１４】
続いて、基準化演算手段７５ｃは、バンド毎の平均値Ｐ１，Ｐ２，…ＰＮのレベルを種々の事故音に対して一様に比較するための基準化を行ない、基準化された平均値Ｐｏ１，Ｐｏ２，…ＰｏＮを求める。上記各演算手段７５ｂ，７５ｃによる演算処理は図１２（ｂ）のように示される。最後に、基準化された平均値Ｐｏ１，Ｐｏ２，…ＰｏＮは、パターン化演算手段７５ｄにおいてスペクトルパターン１３２に変換され、パターン比較回路９６に送られる。なお、パワースペクトル演算手段と並列に、事故音の周期性を求めるための自己相関演算手段と自己相関パターン演算手段とを設け、パターン比較をして判定する方法も考えられる。
【００１５】
以上のように、従来の事故音検出回路１１は、一次判別回路２０内の一次判別結果として出力される事故音一次検出信号１３０をトリガとして事故音情報を取り込み、さらに、パワースペクトル１３１に関するパターン比較や、信号継続時間１４１に関するパターン比較を用いた二次判別により、事故音情報の内容判別を行なって交通事故音の内容を選択的に検出している。したがって、それぞれの基準パターン１３３を蓄積しておくためのパターン発生回路９５とパターン比較回路９６とを備えている。
つまり、事故音として考えられる複数の基準パターン１３３を蓄積しておくために、パターン発生回路９５内には、複数の基準パターン１３３を格納するメモリ（記憶場所，素子，装置など）を装備する必要がある。また、パターン比較回路９６においては、パターン発生回路９５内の記憶場所から順次基準パターン１３３を取り出して比較する処理が必要になる。
【００１６】
【特許文献１】
特開平１０−１４２０４２号公報（第３，７，１０頁、図９，１０，１５，２１）
【００１７】
【発明が解決しようとする課題】
従来の事故音検出回路では、入力された音響波形信号の現在時刻とそれ以前の時刻における音響信号レベルの差分信号で一次判別し、その判別結果をトリガ信号として音響信号を取り込み、その音響信号から二次判別して最終的な事故音を判別する。したがって、一次判別で比較判定する基準差分値以上のあらゆる音響現象を二次判別することになり、定常音が変動する昼夜や長時間続く街頭演説・工事音などが検出される場合は基準値の設定が厄介で、連続して二次判定を行なう状況下となり、タイミング的に本来の事故音に対応できなくなる場合がある。さらに、二次判定では、基準差分値以上の差分信号が生じた場合のみの音響信号を対象にして、スペクトルパターン演算手段７５で演算されたスペクトルパターンや、信号継続時間パターン演算手段８６で演算された信号継続時間パターンで判別するため、スペクトル演算するタイミングによっては事故音の特徴を明確に捉えることができない場合がある。また、継続時間から得られる情報は単に設定レベル差以上の音響信号がどのくらい続いたかと言うだけで、音響信号のレベル変動を捉えることができず、短時間に断続的に変動する場合（例えば、車両の警笛をこぶしで叩いて発するような場合など）には、一定レベル連続した現象と誤判定する場合がある。
【００１８】
すなわち、従来の交通事故音判定装置では、事故音以外の音響信号レベルが増大する現象は全て二次判別しなければならず、事故音を直接判別するために、予想される基準パターン１３３を蓄積しておくためのパターン発生回路９５内には、
複数の基準パターン１３３を格納するメモリ等が必要となる上、全てのパターン１３２に対して各基準パターン１３３を順次取り出して比較処理する必要があり、処理時間が長くなりコストアップにもなるという問題がある。
したがって、この発明の課題は、処理時間を軽減しコストダウンを図ることにある。
【００１９】
【課題を解決するための手段】
このような課題を解決するため、請求項１の発明では、交差点または道路の近くに配置された周囲音検出装置から音響信号を取り込み、この音響信号から事故音を検出する交通事故音検出回路において、
前記周囲音検出装置からの音響信号をディジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換器と、このＡ／Ｄ変換器の出力信号をスペクトル演算するスペクトル演算手段と、このスペクトル演算手段の出力信号を所定時間間隔で平均化する平均化手段と、前記スペクトル演算手段の最新の出力信号と前記平均化手段からの出力信号との差分信号を取り出す差分演算手段と、基準となる差分値を予め設定する基準差分値発生回路と、前記差分演算手段からの差分信号と前記設定された基準差分値とを比較し、比較結果に基づき事故音を検出して事故音検出信号を発生する比較回路とを設けたことを特徴とする。
請求項１の発明においては、前記スペクトル演算手段を、１／３または１／６オクターブバンドの帯域スペクトル演算手段とすることができる（請求項２の発明）。
【００２０】
また、請求項１の発明においては、前記スペクトル演算手段のオーバオールを含む出力信号を順次所定時間記憶し、前記事故音検出信号入力前後に記憶した所定時間のスペクトル演算信号を出力するレベルトレンド記憶手段と、このレベルトレンド記憶手段から出力されるレベルトレンドの最大値および最大値発生時間を演算し、最大値発生時間での最大値および帯域スペクトルレベルを出力する最大値検出回路と、この最大値検出回路からの最大値発生時間での帯域スペクトルレベルを最大値スペクトルパターンとしてパターン化する最大値スペクトルパターン演算手段と、事故音を判定するための最大値発生時間での帯域スペクトルレベルの基準パターンとしての最大値スペクトル基準パターンを予め設定するパターン発生回路と、この最大値スペクトル基準パターンと前記最大値スペクトルパターンとを比較し、双方のパターンが一致したときに最終的な事故音検出信号を発生するパターン判別回路とを設けることができる（請求項３の発明）。
また、請求項１の発明においては、前記スペクトル演算手段のオーバーオールを含む出力信号を順次所定時間記憶し、前記事故音検出信号入力前後に記憶した所定時間のスペクトル演算信号を出力するレベルトレンド記憶手段と、このレベルトレンド記憶手段から出力されるレベルトレンドの最大値および最大値発生時間を演算し、最大値発生時間と最大値発生時間での最大値および帯域スペクトルレベルとを出力する最大値検出回路と、この最大値検出回路からの最大値発生時間および最大値発生時間での帯域スペクトルレベルを最大値スペクトル・時間パターンとしてパターン化する最大値スペクトル・時間パターン演算手段と、事故音を判定するための最大値発生時間および最大値発生時間での帯域スペクトルレベルの基準パターンとしての最大値スペクトル・時間基準パターンを予め設定するパターン発生回路と、この最大値スペクトル・時間基準パターンと前記最大値スペクトル・時間パターンとを比較し、双方のパターンが一致したときに最終的な事故音検出信号を発生するパターン判別回路とを設けることができる（請求項４の発明）。
この請求項３または４の発明においては、前記最大値および最大値発生時間を、オーバーオールの最大値および最大値発生時間とすることができる（請求項５の発明）。
【００２１】
さらに、請求項１の発明においては、前記スペクトル演算手段のオーバーオールを含む出力信号を順次所定時間記憶し、前記事故音検出信号入力時前後の記憶信号を出力するレベルトレンド記憶手段と、このレベルトレンド記憶手段から出力される所定時間帯におけるレベルトレンドの傾きを演算しレベルトレンドパターンとしてパターン化するレベルトレンドパターン演算手段と、事故音を判定するためのレベルトレンドの傾きの基準パターンとしてのレベルトレンド基準パターンを予め設定するパターン発生回路と、このレベルトレンド基準パターンと前記レベルトレンドパターンとを比較し、双方のパターンが一致したときに最終的な事故音検出信号を発生するパターン判別回路とを設けることができる（請求項６の発明）。
【００２２】
上記請求項６の発明においては、前記レベルトレンドパターン演算手段は、前記事故音検出信号入力前のトレンドレベルが増大し始める直前の定常時点での時間と、それ以前の所定時間の平均値を演算する定常値検出回路と、この定常値検出回路で演算されたトレンドレベルが増大し始める直前の定常時点と、その定常時点から所定時間経過した時点のトレンドレベルとを結ぶか、あるいは前記定常値検出回路で演算された平均値をトレンドレベルが増大し始める直前の定常時点でのレベルとし、その時点と前記所定時間経過した時点のトレンドレベルとを結ぶ第１直線の傾きでパターン化するか、または、前記定常値検出回路で演算されたトレンドレベルが増大し始める直前の定常時点から所定時間隔てた異なる２点間を抽出し、その２点間を結ぶ第２直線の傾きでパターン化するか、もしくは前記第１および第２直線の傾きでパターン化するトレンドレベルパターン化回路とからなることができる（請求項７の発明）。
また、請求項６の発明においては、前記レベルトレンドパターン演算手段は、前記事故音検出信号入力前のトレンドレベルが増大し始める直前の定常時点での時間を演算する定常値検出回路と、この定常値検出回路で演算されたトレンドレベルが増大し始める直前の定常時点から所定時間隔てた異なる３点の隣同士を結ぶ直線の傾きでパターン化するトレンドレベルパターン化回路とからなることができる（請求項８の発明）。
【００２３】
加えて、請求項１の発明においては、前記スペクトル演算手段のオーバーオールを含む出力信号を順次所定時間記憶し、前記事故音検出信号入力前後に記憶した所定時間のスペクトル演算信号を出力するレベルトレンド記憶手段と、このレベルトレンド記憶手段から出力されるレベルトレンドの最大値および最大値発生時間を演算し、最大値発生時間での最大値および帯域スペクトルレベルを出力する最大値検出回路と、この最大値検出回路からの最大値発生時間での帯域スペクトルレベルを最大値スペクトルパターンとしてパターン化する最大値スペクトルパターン演算手段と、前記レベルトレンド記憶手段から出力される所定時間帯におけるレベルトレンドの傾きを演算しレベルトレンドパターンとしてパターン化するレベルトレンドパターン演算手段と、事故音判定のための最大値発生時間での帯域スペクトルレベルの基準パターンとしての最大値スペクトル基準パターンと、レベルトレンドの傾きの基準パターンとしてのレベルトレンド基準パターンとを予め設定するパターン発生回路と、この最大値スペクトル基準パターンおよびレベルトレンド基準パターンと前記最大値スペクトルパターンおよびレベルトレンドパターンとをそれぞれ比較し、双方のパターンが一致したときに最終的な事故音検出信号を発生するパターン判別回路とを設けることができる（請求項９の発明）。
また、請求項１の発明においては、前記スペクトル演算手段のオーバーオールを含む出力信号を順次所定時間記憶し、前記事故音検出信号入力前後に記憶した所定時間のスペクトル演算信号を出力するレベルトレンド記憶手段と、このレベルトレンド記憶手段から出力されるレベルトレンドの最大値および最大値発生時間を演算し、最大値発生時間と最大値発生時間での最大値および帯域スペクトルレベルとを出力する最大値検出回路と、この最大値検出回路からの最大値発生時間および最大値発生時間での帯域スペクトルレベルを最大値スペクトル・時間パターンとしてパターン化する最大値スペクトル・時間パターン演算手段と、前記レベルトレンド記憶手段から出力される所定時間帯におけるレベルトレンドの傾きを演算しレベルトレンドパターンとしてパターン化するレベルトレンドパターン演算手段と、事故音を判定するための最大値発生時間および最大値発生時間での帯域スペクトルレベルの基準パターンとしての最大値スペクトル・時間基準パターンと、レベルトレンドの傾きの基準パターンとしてのレベルトレンド基準パターンとを予め設定するパターン発生回路と、この最大値スペクトル・時間基準パターンおよびレベルトレンド基準パターンと前記最大値スペクトル・時間パターンおよびレベルトレンドパターンとをそれぞれ比較し、双方のパターンが一致したときに最終的な事故音検出信号を発生するパターン判別回路とを設けることができる（請求項１０の発明）。
【００２４】
【発明の実施の形態】
図１はこの発明の第１の実施の形態を示すブロック図である。
図１において、図９に示す交通事故状況記録装置の周囲音検出装置１０から出力された音響信号１００は、波形整形回路４０に入力されて不要な信号成分が除去され、次いでＡ／Ｄ変換器４５によりアナログ信号からディジタル信号１１０に変換される。変換されたディジタル信号１１０から帯域スペクトル演算手段２１で１／３オクターブバンドまたは１／６オクターブバンドの帯域スペクトル２１５を演算し、各帯域のスペクトルレベルを出力する。このとき、各帯域のスペクトルレベルの出力信号２１５は数１０ｍｓ程度の間隔で生成され、平均化手段２３と差分演算手段２２に入力される。平均化手段２３は記憶回路を備えており、入力された帯域スペクトル演算手段２１からの出力信号２１５と過去分の信号を記憶し、記憶されている過去分信号の平均値を演算し差分演算手段２２に出力する。
【００２５】
差分演算手段２２では、帯域スペクトル演算手段２１からの出力信号２１５と、平均化手段２３からの出力信号の差分２２０を生成し、比較回路２５に出力する。基準差分値発生回路２４では、予め設定された事故音判定差分値２２５を比較回路２５に出力し、その後、比較回路２５で帯域スペクトルレベル２１５の差分２２０との比較を行ない、基準差分値２２５より帯域スペクトルレベル２１５の差分２２０が大きければ、事故音と判別し事故音検出信号１４０を出力する。
このように、図１に示す事故音検出回路１１は一次判別回路のみからなる、簡素化された構成になっている。
【００２６】
図１の動作について説明する。
先ず、周囲音検出装置１０から出力された音響信号１００が事故音検出回路１１に入力されると、波形整形回路４０で対象外の信号成分が除去され、Ａ／Ｄ変換器４５でアナログ信号からディジタル信号１１０に変換された後、帯域スペクトル演算手段２１に入力される。帯域スペクトル演算手段２１では、入力されたディジタル信号１１０を数１０ｍｓ程度の一定間隔を空けて数１００Ｈｚから２０ｋＨｚ間の１／３オクターブ（または１／６オクターブなど）帯域のスペクトル演算を行ない、例えば、４００Ｈｚ，１ｋＨｚ，２ｋＨｚ，１０ｋＨｚなどのように、事故音に関する特徴的な数種類の帯域スペクトルを差分演算手段２２と平均化手段２３に出力する。
【００２７】
平均化手段２３では、入力された帯域スペクトルは最新の音響信号として帯域別に記憶回路に順次更新記憶され、最新の音響信号より過去の音響信号を平均化して差分演算手段２２に出力する。その後、差分演算手段２２では入力された平均化手段２３からの過去分平均値と、帯域スペクトル演算手段２１からの最新の帯域スペクトル２１５との差分を同じ帯域毎に演算し、その結果２２０を比較回路２５に出力する。比較回路２５では、入力される帯域別の差分信号２２０と、基準差分値発生回路２４からの基準差分信号２２５とをそれぞれ比較し、各帯域のどれか１つでも基準差分信号２２５より大きい差分信号２２０があれば、事故音と判定し、事故音検出信号１４０を記録制御装置１２に出力する。
このように、事故音の特徴を表わす帯域スペクトルを選択し、記憶されている過去分の帯域スペクトルとの差分で判定することで、定常音からのレベル変化量が大きい音響信号に対して事故音を判別することができる。
【００２８】
図１の例は、入力された音響信号の帯域スペクトルのレベルに基づいて事故音を検出するものであり、車両の衝突音や急ブレーキ音などの事故音を検出することはできるが、例えば車両の荷台の振動音や電車のブレーキ音など、本来検出すべき事故音に類似した紛らわしい音も含まれると判定が困難となるだけでなく、事故音の種類を特定することまではできない（事故音の中には警笛音も含まれるが、事故発生時に警笛音が必ずしも検出される訳ではなく、詳細判定を行なうために特定する必要がある）。
【００２９】
図２はこの発明の第２の実施の形態を示すブロック図である。これは、特定帯域スペクトルの差分信号を判定して事故音検出の一次判定を行なうと共に、入力された音響信号の帯域スペクトルのレベルトレンドを記憶し、一次判定結果に基づいて、最大値発生時点における帯域スペクトルレベルおよび最大値発生時間によって最終的な事故音判定を行なうものである。そのため、図１と同様な一次判別回路１１ａのほかにレベルトレンド記憶手段３１、最大値検出回路３２、最大値スペクトル・時間パターン演算手段３３、パターン発生回路３５およびパターン判別回路３４などを付加して構成される。
【００３０】
すなわち、レベルトレンド記憶手段３１は、事故音検出部１１ａの帯域スペクトル演算手段２１からの出力を帯域別に記憶し、事故音検出信号２３０が入力されると、その前後の時間帯における記憶信号２４０を出力し、最大値検出回路３２はレベルトレンド記憶手段３１からの出力信号２４０の中でオーバーオールの最大値と最大値発生時間を演算し、最大値発生時間とその時点での帯域別トレンドレベルを検出する。最大値スペクトル・時間パターン演算手段３３は、検出された帯域別トレンドレベルをオーバーオールの最大値で基準化し、帯域スペクトルレベルのパターンと最大値発生時間のパターンを生成し、パターン発生回路３５は事故音の種類に合わせて予め設定されたパターン２６０を発生し、パターン判別回路３４は、パターン発生回路３５からの信号と、最大値スペクトル・時間パターン演算手段３３からの信号とを比較してパターン判別を行なう。
【００３１】
図２の動作について説明する。
まず、入力された音響信号１００は事故音検出部１１ａの帯域スペクトル演算手段２１で帯域スペクトルレベルが数１０ｍｓ間隔で演算され、その結果を差分演算手段２２と平均化手段２３とレベルトレンド記憶手段３１に出力する。
これらの信号を基に、事故音検出部１１ａから事故音の一次判別信号２３０がレベルトレンド記憶手段３１に入力されると、その後数秒間のオーバーオールを含む帯域スペクトル演算手段２１からの出力信号を記憶した後、記憶信号２４０を最大値検出回路３２に出力する。なお、レベルトレンド記憶手段３１の記憶信号は最新の入力信号によって順次更新され、常時一定時間記憶されるようになっている。また、図２の構成では、事故音検出部１１ａの帯域スペクトル演算手段２１は、帯域スペクトルレベルに加えてオーバーオールも演算するようにしている。
【００３２】
最大値検出回路３２では、まず入力された数秒間のオーバーオールレベルトレンド信号から最大値とその時間（記憶されるサンプリングデータの順番）を検出し、前記時間における帯域別のスペクトルレベルとオーバーオールレベルおよび最大値発生時間を出力する。最大値スペクトル・時間パターン演算手段３３は、最大値検出回路３２から出力された信号のうち、各帯域のスペクトルレベルをオーバーオールとの差分値で基準化し、その差分値および最大値発生時間を予め設定された基準値とそれぞれ比較して、最大値スペクトル・時間パターン２５０を生成する。生成された最大値スペクトル・時間パターン２５０とパターン発生回路３５からの最大値スペクトル・時間基準パターン２６０とをパターン判別回路３４で比較し、一致したときに事故音と判定しパターン判別回路３４から最終的な事故音検出信号１４０が出力される。
このように、事故音の特徴的なスペクトル分布が最も明確に現われる最大値発生時点での帯域スペクトルでパターン化することにより、事故音の種類も判別でき効果的な判定が可能になる。
【００３３】
なお、最大値スペクトル・時間パターン演算手段３３で生成される最大値スペクトル・時間パターンは、最大値発生時間での帯域スペクトルレベルおよび最大値発生時間の両方がパターン化されたものであるが、例えば、次のようにして生成される。最大値発生時間での帯域スペクトルレベルについては、各帯域毎でのオーバーオールとの差分値を予め設定された基準値と比較し結果、すなわち、大小関係を各帯域毎に（１，０）レベルで表わすようにしてパターンが生成される。また、最大値発生時間についても、同様に、最大値発生時間と予め設定された基準値との比較結果を（１，０）レベルで表わすようにしてパターンが生成される。また、これに対応して、パターン発生回路３５からの最大値スペクトル・時間基準パターン２６０も、（１，０）レベルのパターンとなっている。また、最大値発生時間に対する基準値は、一次判別信号入力後の時間として、具体的には、例えば４秒とか５秒という時間が設定される。交通事故音は、長くとも２〜３秒間で最大値に達するので、最大値が基準値以上の時間で発生すれば、交通事故音ではないと判定することができる。
【００３４】
また、上述の図２で説明したこの発明の第２の実施の形態では、最大値発生時間および最大値発生時間での帯域スペクトルレベルの両方を最大値スペクトル・時間パターンとしてパターン化し、この最大値スペクトル・時間パターンに基づいて判定する構成としているが、このような構成の代わりに、最大値発生時間での帯域スペクトルレベルのみを最大値スペクトルパターンとしてパターン化し、この最大値スペクトルパターンに基づいて判定する構成としてもよく、図２の構成と同様に、事故音の種類も判別でき効果的な判定が可能になる。このような最大値スペクトルパターンに基づいて判定する構成の交通事故音検出回路を図３に示す。
図３はこの発明の第３の実施の形態を示すブロック図であり、レベルトレンド記憶手段３１までは図２と同じであるが、図２の最大値スペクトル・時間パターン演算手段３３の代わりに、最大値スペクトルパターン演算手段３３Ａが設けられているとともに、最大値検出回路３２Ａ、パターン発生回路３５Ａ、パターン判別回路３４Ａも、図２における最大値検出回路３２、パターン発生回路３５、パターン判別回路３４とは、それぞれ機能上の差異がある。
【００３５】
図３について、図２と異なる点についてのみ説明する。
最大値検出回路３２Ａは、図２と同様にレベルトレンド記憶手段３１からの出力信号２４０の中でオーバーオールの最大値と最大値発生時間を演算し、最大値発生時間とその時点での帯域別トレンドレベルを検出するが、図２とは異なり、最大値発生時間における帯域別のスペクトルレベルおよびオーバーオールレベルのみを出力する。最大値スペクトルパターン演算手段３３Ａは、最大値検出回路３２Ａから出力された信号２４５Ａのうち、各帯域のスペクトルレベルをオーバーオールレベルとの差分値で基準化し、その差分値を予め設定された基準値と比較して、最大値スペクトルパターン２５０Ａを生成する。一方、パターン発生回路３５Ａは事故音の種類に合わせて予め設定された最大値スペクトル基準パターン２６０Ａを生成する。パターン判別回路３４Ａは、生成された最大値スペクトルパターン２５０Ａとパターン発生回路３５Ａからの最大値スペクトル基準パターン２６０Ａとを比較し、一致したときに事故音と判定し、パターン判別回路３４Ａから最終的な事故音検出信号１４０が出力される。
【００３６】
また、最大値スペクトルパターン演算手段３３Ａで生成される最大値スペクトルパターン２５０Ａは最大値発生時間での帯域スペクトルレベルがパターン化されたものであるが、例えば、各帯域毎でのオーバーオールとの差分値を予め設定された基準値と比較した結果、すなわち、大小関係を各帯域毎に（１，０）レベルで表わすようにしてパターンが生成される。また、これに対応してパターン発生回路３５Ａからの最大値スペクトル基準パターン２６０Ａも、（１，０）レベルのパターンとなっている。
なお、上述のような図２の構成と図３の構成とを比較すると、図２の構成では、最大値発生時間での帯域スペクトルレベルのパターンに最大値発生時間のパターンも加えて判別するようにしているので、下記に詳述するように、図３の構成よりもさらに精度の高い事故音判別が可能となっている。
【００３７】
すなわち、交通事故音では、音響信号の増大時間は長くても２〜３秒以内であり、それ以上の時間で最大値が発生する場合、例えば、サイレンを鳴らしながら交差点に近づく緊急車両や、バイク，トラックなどのエンジン音、電車のブレーキ音等は、最大値発生時間だけで容易に事故音ではないと判別することができる。つまり、一次判別した時点から最大値が発生するまでの時間が例えば３秒以上と長い場合には、最大値発生時間での帯域スペクトルレベルのパターンで判別しなくても、最大値発生時間だけで事故音ではないと判別することができる。従って、一次判別回路１１ａで検出された音響のうち、最大値発生時間が例えば３秒以上であって、かつ、最大値発生時間でのスペクトルが事故音に類似している音響に対して、図３の構成では、最大値発生時間での帯域スペクトルレベルのパターンでのみ判別するため、事故音であると誤判別することになるが、図２の構成では、最大値発生時間のパターンでも判別するため、これは事故音ではないという正しい判別をすることができるので、その精度はより高いものとなっている。
【００３８】
また、図３におけるパターン判別回路３４Ａにおいて、先ず最大値発生時間のパターンでの判別処理を行なって、一次判別した時点から最大値が発生するまでの時間が３秒以上あるような事故音以外の音響を除外し、この判別処理で除外されなかった音響に対してのみ、最大値発生時間での帯域スペクトルレベルのパターンでの判別処理を行なうようにすれば、パターン判別処理をより簡素化することができる。
【００３９】
図２では、最大値発生時点での帯域スペクトルレベルおよび最大値発生時間に基づいて判定し、図３では最大値発生時点での帯域スペクトルレベルに基づいて判定したが、スペクトルのレベルトレンドの傾きでパターン化し、基準パターンとの比較を行なうことで事故音を判定する例について、以下に説明する。
図４はかかる例として、この発明の第４の実施の形態を示すブロック図であり、図７はレベルトレンドのパターン例を説明するための説明図で、図７（ａ）は事故による衝突音、図７（ｂ）は急ブレーキや警笛音、図７（ｃ）は緊急サイレンや街頭演説時の拡声音、図７（ｄ）はバイクやトラックの発進音の例をそれぞれ示す。
【００４０】
図４はレベルトレンド記憶手段３１までは図２と同じであるが、図２の最大値検出回路３２と最大値スペクトル・時間パターン演算手段３３の代わりに、記憶手段３１の出力である帯域スペクトルのレベルトレンド信号２４０から、所定時間隔てた２点間を結ぶ直線の傾きを帯域別に演算し、これを予め設定された傾きと比較してレベルトレンドをパターン化するレベルトレンドパターン演算手段３６を付加した点が特徴である。なお、３５ａは事故音に対する基準パターンを発生するパターン発生回路、３４ａは演算手段３６からのレベルトレンドのパターンと回路３５ａからの基準パターンとを比較し、両者が一致したときに最終的な事故音検出信号１４０を出力するパターン判別回路である。
【００４１】
図４の動作について、図８も参照して説明する。
レベルトレンドパターン演算手段３６に対し、レベルトレンド記憶手段３１から帯域別のレベルトレンド信号２４０が入力されると、図８（ａ）に示すように、まず事故音等によるレベル増加開始直前の定常音レベルＹｃとその発生時間Ｎｃが演算される。その後、図８（ａ）のようにＮｃより所定間隔離れた時点ＮｍのレベルＹｍとを結ぶ直線の傾きＴｍが演算される。また、Ｎｃより所定間隔離れた2箇所の時点Ｎｓ，ＮｆでのレベルＹｓ，Ｙｆを結ぶ直線の傾きＴｃが必要に応じて演算される。
【００４２】
ここで、事故音等によるレベル増加開始直前の定常音レベルＹｃとその時間Ｎｃは、事故音一次検出信号発生時点（記憶信号の時間が予め設定されているので、演算しなくても容易に抽出できる）のレベルと、それ以前の記憶信号のレベルとを、事故音一次検出信号発生時点より以前に遡るようにして比較していき、その差分が一次判別手段としての事故音検出部１１ａの基準差分値２２５と同等または大きくなった時点のレベルと時間が設定される。あるいは、定常音レベルＹｃは前記時間Ｎｃ時点より前の所定時間内の平均値が設定される。ＮｍはＮｃから例えば２ポイント後、またＮｓ，ＮｆはＮｃからそれぞれ５ポイント，１０ポイント後のレベルが設定される。レベルトレンドの傾きＴｍまたはＴｃは帯域別に演算され、その結果がパターン化されてレベルトレンドパターン演算手段３６からレベルトレンドパターン２５５として出力される。
【００４３】
生成されたレベルトレンドパターン２５５は、パターン判別回路３４ａでパターン発生回路３５ａからの事故音に対応したレベルトレンド基準パターン２６０ａと比較され、パターンが一致したら最終的な事故音検出信号１４０を出力する。
なお、レベルトレンドパターン２５５は、例えば、各帯域毎でのレベルトレンドの傾きを予め設定された基準値と比較した結果、すなわち、大小関係を各帯域毎に（１，０）レベルで表わすようにして生成される。また、これに対応して、パターン発生回路からのレベルトレンド基準パターン２６０ａも、（１，０）レベルのパターンとなっている。
ここで、定常音と結ぶ傾きＴｍは立ち上がりの特徴を捉えるもので、バイクエンジン通過音のように音源が移動して行く音を除外でき、Ｔｃは連続する警笛音や車両の衝突音などの特定に効果があり、両者を併用すればさらに詳細な判別が可能となる。例えば、図８（ａ）の車両の代表的な衝突音のパターンのような場合には、ＮｓとＮｆ間の右下がりの傾向を直線でパターン化できるが、警笛音や緊急サイレンの場合は図８（ｂ）のように変動するため、傾きＴｍだけでは特徴を捉えきれない。そこで、Ｎｓ，Ｎｓｍ，Ｎｆの３点の隣同士を結ぶ直線の傾きでパターン化すれば効果的というわけである。
このように、レベルトレンドを直線でパターン化することにより、継続時間での判定ではできない音響信号の特定が可能となり、交通事故音を効果的に判別することができる。
【００４４】
なお、上述の図４で説明したこの発明の第４の実施の形態では、帯域別のレベルトレンドパターンに基づいて判別する構成としているが、このような構成の代わりに、オーバーオールのレベルトレンドパターンに基づいて判別する構成としてもよく、図４の構成と同様に、事故音の種別も判別でき効果的な判別が可能になる。しかしながら、このようなオーバーオールのレベルトレンドパターンに基づいて判別する構成よりも、図４のような、帯域別のレベルトレンドパターンに基づいて判別する構成の方が、下記に詳述するように、より精度の高い事故音判別が可能になる。
すなわち、オーバーオールだけのレベルトレンドパターンに基づく判別処理でも、図７に示されている代表的なレベルトレンドのパターンのうち、図７（ｃ）（緊急サイレンや街頭演説時の拡声音）および図７（ｄ）（バイクやトラックの発進音）のようなパターンの判別は比較的容易であるが、事故音以外の音響であって図７（ａ）（事故による衝突音）および図７（ｂ）（急ブレーキや警笛音）に近いパターンになる音に対しては判別が困難になる。例えば、車両の荷台が振動して発生する音は図７（ａ）（事故による衝突音）と同様なパターンとなり判別が困難である。また、救急車からは８００Ｈｚおよび１ｋＨｚの音が交互に出され、事故時の急ブレーキの後に衝突する時の音のオーバーオールの変化は比較的なだらかな、図７（ｂ）（急ブレーキや警笛音）と図７（ｃ）（緊急サイレンや街頭演説時の拡声音）との中間のようなパターンになるが、このように特徴的な音が複合している場合は、オーバーオールのレベルトレンドパターンだけでは判別がむずかしくなり、図４の構成のように、帯域別のレベルトレンドパターンで判別することが有効となる。
なお、帯域別のレベルトレンドパターンにオーバーオールのレベルトレンドパターンも加えて判別処理する構成とすることもできる。
【００４５】
図５はこの発明の第５の実施の形態を示すブロック図である。
これは、図２と図４とを合成したものと言え、３２，３３は図２で説明したものと同様の最大値検出回路，最大値スペクトル・時間パターン演算手段であり、３６はレベルトレンドパターン演算手段である。したがって、これらの出力が入力されるパターン判別回路３４ｂとパターン発生回路３５ｂが図２や図４で示されるものと若干異なっている。
【００４６】
図５の動作について説明する。なお、事故音検出部１１ａについては図２，図４と同様なので説明は省略する。
入力された音響信号１００は事故音検出部１１ａにより一次判別されて、事故音検出信号２３０として出力される。この一次判別信号２３０がレベルトレンド記憶手段３１に入力されると、その後数秒間のオーバオールを含む帯域スペクトル演算手段２１からの出力信号を記憶した後、記憶信号２４０を最大値検出回路３２に出力する。なお、レベルトレンド記憶手段３１の記憶信号は最新の入力信号によって順次更新され、常時一定期間記憶されるようになっている。
【００４７】
最大値検出回路３２では、まず入力された数秒間のオーバオールレベルトレンド信号から、最大値とその時間（記憶されるサンプリングデータの順番）を検出し、前記時間における帯域別のスペクトルレベルとオーバオールレベルおよび最大値発生時間を出力する。最大値スペクトル・時間パターン演算手段３３は、最大値検出回路３２から出力された信号のうち、各帯域のスペクトルレベルをオーバーオールとの差分値で基準化し、その差分値および最大値発生時間を予め設定された基準値とそれぞれ比較して、最大値スペクトル・時間パターン２５０を生成する。
【００４８】
また、事故音検出部１１ａから事故音の一次判別信号２３０がレベルトレンド記憶手段３１に入力されると、その後数秒間のオーバオールを含む帯域スペクトル演算手段２１からの出力信号を記憶した後、レベルトレンドパターン演算手段３６に帯域別のレベルトレンド信号が出力される。レベルトレンドパターン演算手段３６では、図８（ａ）に示すレベル増加開始前の定常音レベルＹｃとその時間Ｎｃが演算される。その後、Ｎｃより所定間隔離れた時点ＮｍのレベルＹｍとを結ぶ直線の傾きＴｍが演算される。場合によっては、Ｎｃより所定間隔離れた２箇所の時点Ｎｓ，ＮｆでのレベルＹｓ，Ｙｆを結ぶ直線の傾きＴｃが演算される。
【００４９】
ここで、事故音等によるレベル増加開始直前の定常音レベルＹｃとその時間Ｎｃは、事故音一次検出信号発生時点（記憶信号の時間が予め設定されているので、演算しなくても容易に抽出できる）のレベルと、それ以前の記憶信号のレベルとを、事故音一次検出信号発生時点より以前に遡るようにして比較していき、その差分が一次判別手段としての事故音検出部１１ａの基準差分値２２５と同等または大きくなった時点のレベルと時間が設定される。あるいは、定常音レベルＹｃは前記時間Ｎｃ時点より前の所定時間内の平均値が設定される。ＮｍはＮｃから例えば２ポイント後、またＮｓ，ＮｆはＮｃからそれぞれ５ポイント，１０ポイント後のレベルが設定される。または、図８（ｂ）のようなＮｓ，Ｎｓｍ，Ｎｆの３点の隣同士を結ぶ直線の傾きが演算される。その後、レベルトレンドの傾きＴｍまたはＴｃをパターン化し、その結果２５５がレベルトレンドパターン演算手段３６から出力される。
【００５０】
パターン発生回路３５ｂは、予め設定された事故音のパターン２６０ｂ、すなわち、事故音を判定するための最大値発生時間および最大値発生時間での帯域スペクトルレベルの基準パターンとしての最大値スペクトル・時間基準パターンとレベルトレンドの傾きの基準パターンとしてのレベルトレンド基準パターンとをパターン判別回路３４ｂに出力する。パターン判別回路３４ｂは、最大値スペクトル・時間パターン演算手段３３でパターン化された最大値スペクトル・時間パターン２５０およびレベルトレンドパターン演算手段３６でパターン化されたレベルトレンドパターン２５５を、パターン発生回路３５ｂからの出力２６０ｂと比較し、一致する事故音のパターンがある場合は、最終的に事故音検出信号１４０を出力する。
【００５１】
また、上述の図５で説明したこの発明の第５の実施の形態では、最大値発生時間および最大値発生時間での帯域スペクトルレベルの両方を最大値スペクトル・時間パターンとしてパターン化し、この最大値スペクトル・時間パターンおよびレベルトレンドパターンに基づいて判定する構成としているが、このような構成の代わりに、最大値発生時間での帯域スペクトルのみを最大値スペクトルパターンとしてパターン化し、この最大値スペクトルパターンおよびレベルトレンドパターンに基づいて判定する構成としてもよく、図５の構成と同様に、事故音の種別も判別でき効果的な判定が可能になる。このような最大値スペクトルパターンおよびレベルトレンドパターンに基づいて判定する構成の交通事故音検出回路を図６に示す。
図６はこの発明の第６の実施の形態を示すブロック図であり、レベルトレンド記憶手段３１までは図５と同じであるが、図５の最大値スペクトル・時間パターン演算手段３３の代わりに最大値スペクトルパターン演算手段３３Ａが設けられているとともに、最大値検出回路３２Ａ，パターン発生回路３５ｂＡ，パターン判別回路３４ｂＡも、図５における最大値検出回路３２，パターン発生回路３５，パターン判別回路３４とは、それぞれ機能上の差異がある。また、レベルトレンドパターン演算手段３６は図５と同じである。
【００５２】
図６について、図５と異なる点についてのみ説明する。最大値検出回路３２Ａは図５と同様にレベルトレンド記憶手段３１からの出力信号２４０の中でオーバオールの最大値と最大値発生時間を演算し、最大値発生時間とその時点での帯域別トレンドレベルを検出するが、図５と異なり、最大値発生時間における帯域別のスペクトルレベルおよびオーバオールレベルのみを出力する。最大値スペクトルパターン演算手段３３Ａは、最大値検出回路３２Ａから出力された信号２４５Ａのうち、各帯域のスペクトルレベルをオーバオールとの差分値で基準化し、その差分値を予め設定された基準値と比較して、最大値スペクトルパターン２５０Ａを生成する。一方、パターン発生回路３５ｂＡは、事故音の種類に合わせて予め設定された事故音のパターン２６０ｂＡ、すなわち、事故音を判定するための最大値発生時間での帯域スペクトルレベルの基準パターンとしての最大値スペクトル基準パターンとレベルトレンドの傾きの基準パターンとしてのレベルトレンド基準パターンとをパターン判別回路３４ｂＡに出力する。パターン判別回路３４ｂＡは、最大値スペクトルパターン演算手段３３Ａでパターン化された最大値スペクトルパターン２５０Ａおよびレベルトレンドパターン演算手段３６でパターン化されたレベルトレンドパターン２５５を、パターン発生回路３５ｂＡから出力されるパターン２６０ｂＡと比較し、一致する事故音のパターンがある場合は、最終的に事故音検出信号１４０を出力する。
なお、上述のような図５の構成と図６の構成とを対比すると、図５の構成では、最大値発生時間での帯域スペクトルレベルのパターンに最大値発生時間のパターンも加えて判別するようにしているので、上述の図２の構成と図３の構成との対比において述べたのと同様に、図６の構成よりもさらに精度の高い事故音判別が可能となっている。
【００５３】
【発明の効果】
請求項１，２の発明によれば、従来のように複雑に変動する時間波形信号（瞬時波形信号）での差分値を用いないので、特徴的な周波数特性を表わす交通事故音を、簡単な構成で効率良く検出できる。
請求項３〜５の発明によれば、音響信号の最大値発生時点における帯域スペクトルレベルをパターン化して判定するようにしたので交通事故音を効率良く、しかも選択的に検出できる。
請求項６〜８の発明によれば、音響信号のレベルトレンドを直線化し、その傾きをパターン化して判定するようにしたので、簡単な演算回路を用いて交通事故音を高精度に検出できる。
請求項９，１０の発明によれば、音響信号の最大値発生時点における帯域スペクトルレベルをパターン化し、かつ音響信号のレベルトレンドを直線化し、その傾きをパターン化して判定するようにしたので、交通事故音をその種類によらず高効率かつ高精度に検出できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の第１の実施の形態を示すブロック図
【図２】この発明の第２の実施の形態を示すブロック図
【図３】この発明の第３の実施の形態を示すブロック図
【図４】この発明の第４の実施の形態を示すブロック図
【図５】この発明の第５の実施の形態を示すブロック図
【図６】この発明の第６の実施の形態を示すブロック図
【図７】代表的なレベルトレンド例の説明図
【図８】レベルトレンドのパターン化説明図
【図９】交通事故状況記録装置の一例を示すブロック図
【図１０】事故音検出回路の一例を示すブロック図
【図１１】スペクトルパターン演算手段の具体例を示すブロック図
【図１２】スペクトルパターン化方法の説明図
【符号の説明】
１１，１１ａ，１１ｂ…事故音検出回路、２１…帯域スペクトル演算手段、２２…差分演算手段、２３…平均化手段、２４…基準差分値発生回路、２５…比較回路、３１…レベルトレンド記憶手段、３２，３２Ａ…最大値検出回路、３３…最大値スペクトル・時間パターン演算手段、３３Ａ…最大値スペクトルパターン演算手段、３４，３４Ａ，３４ａ，３４ｂ，３４ｂＡ…パターン判別回路、３５，３５Ａ，３５ａ，３５ｂ，３５ｂＡ…パターン発生回路、３６…レベルトレンドパターン演算手段、４０…波形整形回路、４５…Ａ／Ｄ変換器。
【図１】
2004198190.tif 000003
【図２】
2004198190.tif 000004
【図３】
2004198190.tif 000005
【図４】
2004198190.tif 000006
【図５】
2004198190.tif 000007
【図６】
2004198190.tif 000008
【図７】
2004198190.tif 000009
【図８】
2004198190.tif 000010
【図９】
2004198190.tif 000011
【図１０】
2004198190.tif 000012
【図１１】
2004198190.tif 000013
【図１２】
2004198190.tif 000014