(57)【要約】【課題】高ノイズ下においても測定信号の周波数情報を抽出して用いることによりノイズを適確に識別することができるノイズ識別方法、装置およびプログラムを提供する。【解決手段】音声、電気信号または機械的振動からなる時系列データを有限時間区間に分割し（ステップＳ１１）、この分割された個々の有限時間区間の時系列データに対して線形予測法により周波数解析を行い（ステップＳ１３）、この解析結果から得られる計算量から複素周波数とその予測値を定義手段５で新たに定義し（ステップＳ１５）、この複素周波数と予測値の時間的な変化の軌跡を立体的に表示することによりノイズの特徴を捉えることができる（ステップＳ１７）。【選択図】      図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声、電気信号または機械的振動からなる時系列データに潜在するノイズを識別するノイズ識別方法であって、前記時系列データを有限時間区間に分割し、個々の有限時間区間の時系列データに対して線形予測法により周波数解析を行い、この解析結果から得られる計算量から複素周波数とその予測値を新たに定義し、この複素周波数と予測値の時間的な変化の軌跡を立体的に表示することによりノイズの特徴を捉えること
を特徴とするノイズ識別方法。
【請求項２】
前記時系列データの時間波形に対して自己相関または積分処理の前処理を行うことで広い周波数範囲における時系列データの有する複素周波数とその予測値を求め、この複素周波数とその予測値の時間的な変化を立体的に表示することによりノイズの特徴を捉えることを特徴とする請求項１記載のノイズ識別方法。
【請求項３】
音声、電気信号または機械的振動からなる時系列データに潜在するノイズを識別するノイズ識別装置であって、前記時系列データを有限時間区間に分割する時系列データ分割手段と、個々の有限時間区間の時系列データに対して線形予測法により周波数解析を行う周波数解析手段と、この解析結果から得られる計算量から複素周波数とその予測値を新たに定義する定義手段と、この複素周波数と予測値の時間的な変化の軌跡を立体的に表示してノイズの特徴を捉える立体的表示手段とを有することを特徴とするノイズ識別装置。
【請求項４】
前記時系列データの時間波形に対して自己相関または積分処理の前処理を行うことで広い周波数範囲における時系列データの有する複素周波数とその予測値を求め、この複素周波数とその予測値の時間的な変化を立体的に表示してノイズの特徴を捉える手段を有することを特徴とする請求項３記載のノイズ識別装置。
【請求項５】
音声、電気信号または機械的振動からなる時系列データに潜在するノイズを識別するためのコンピュータが実行可能なノイズ識別プログラムであって、前記時系列データを有限時間区間に分割する手順と、個々の有限時間区間の時系列データに対して線形予測法により周波数解析を行う手順と、この解析結果から得られる計算量から複素周波数とその予測値を新たに定義する手順と、この複素周波数と予測値の時間的な変化の軌跡を立体的に表示することによりノイズの特徴を捉える手順とを前記コンピュータに実行させることを特徴とするノイズ識別プログラム。
【請求項６】
前記時系列データの時間波形に対して自己相関または積分処理の前処理を行うことで広い周波数範囲における時系列データの有する複素周波数とその予測値を求め、この複素周波数とその予測値の時間的な変化を立体的に表示することによりノイズの特徴を捉える手順を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項５記載のノイズ識別プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、音声、電気信号または機械的振動からなる時系列データに潜在するノイズをそのノイズの有する周波数情報であるホルマント周波数を用いて識別するノイズ識別方法、装置およびプログラムに関し、特に音声またはノイズを含む電気信号や機械的振動に潜在する特徴的な周波数情報である複素周波数とその予測値を求めることによりノイズの特徴を捉えることでノイズを識別するノイズ識別方法、装置およびプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、測定信号に潜在する特徴的な周波数を抽出する方法として、フーリェ変換法を始め、近年では線形予測法（例えば、非特許文献１参照）やウェーブレット変換法（例えば、非特許文献２参照）が提案されている。
【０００３】
フーリェ変換法は、時系列データと所定の周波数を有する正弦波との相関係数を調べるのに対して、線形予測法は、測定信号である時系列データの予測係数を求め、その結果の予測係数を用いて特徴的な周波数を抽出する方法である。ウェーブレット変換法は、あるパルス幅とある時間遅れを有するパルスと時系列データの相関を調べるものである。
【０００４】
ここで、従来の線形予測方法による周波数解析手法について説明する。ホルマント解析は、音声の時系列データ（音声に限る必要は特にない）に存在する特徴的あるいは周期的な周波数成分を得る解析手法として知られている。周波数解析の手法には、幾つかの手法があるが、ここでは、線形予測分析方法について説明する。具体的には、時系列データ｛ｘ（ｎ）：ｎ＝０，１，２，…Ｎ，Ｔ：サンプル間隔｝の特徴を示す周波数情報を抽出するため、以下の時系列データに対する予測値を考える。
【０００５】
【数１】
2004294915.tif 000003
なお、ａｉ（ｉ＝１，２，…，ｐ）は予測係数とも呼ばれているもので、式（１）で用いられている考え方は多変量解析などで行われる回帰分析手法と同様なものであり、過去の時系列データからある時刻の時系列データを予測するものである。なお、ｐは予測係数の項数もしくは次数である。予測次数は時系列データの有する周波数成分の数に依存するが、通常、予測次数ｐは４〜１０が選択されている。
【０００６】
ここで、（１）式をフーリェ変換すると、以下の関係が成り立つ。次式において、Ｘ（ω）は時系列データｘ（ｎ）のフーリェ変換であり、
【数２】
2004294915.tif 000004
はその予測値である。
【０００７】
【数３】
2004294915.tif 000005
このとき、未知の予測係数を求めるため、時系列データとその予測値との差を以下のように定義する。
【０００８】
【数４】
2004294915.tif 000006
式（３）で示される時系列データの差分のフーリェ変換から次式を得る。
【０００９】
【数５】
2004294915.tif 000007
ただし、
【数６】
2004294915.tif 000008
ただし、ωは角周波数である。なお、式（５）の絶対値の２乗値は周波数の関数であるパワースペクトルとも呼ばれて、以下のように定義する。
【００１０】
【数７】
2004294915.tif 000009
このとき、式（６）が最小になるようａｉ（ｉ＝１，２，…，ｐ）を決定することで、時系列データの周波数特性であるｘ（ω）の予測値を求めることができる。
【００１１】
【非特許文献１】
趙、島村、高橋、鈴木：“線形予測分析に基づくホルマント周波数抽出の雑音体制の改善”、電子情報通信学会論文誌Ａ、Ｖｏｌ．Ｊ８９−Ａ，  Ｎｏ．６，  ｐｐ．７４５−７５８，  ２００１年６月
【非特許文献２】
章、川畑：“ウェーブレット変換による異常信号診断法に関する研究”、日本機械学会論文誌Ｃ、Ｎｏ．００−１０６０，  ｐｐ．７１−７８，  ２００１年５月
【００１２】
【発明が解決しようとする課題】
上述した従来の手法は、時系列データから得られる周波数とそのレベルまたは相関値を二次元的に表示することでノイズを特徴づけるものであるが、時系列データに混入しているホワイトノイズと信号とのＳ／Ｎの問題があり、ノイズが多くなると、ホルマント周波数の抽出精度が著しく劣化するという問題がある。
【００１３】
また、実環境で測定される測定信号には商用電源からの電磁誘導の影響を受けることが多く、その影響により解析結果が変動するなどの問題がある。
【００１４】
更に、従来の手法におけるホルマント解析では、ある時系列データの周波数特性を調べるため、未知の予測係数を求めることを主眼に置いている。このとき、未知の予測係数を決定する際、フーリェ変換などで行われる複素演算処理が不要である。この結果、四則演算でほぼ特徴的な周波数情報を得ることができる。ただし、これまでの周波数解析では、得られた周波数情報を実数空間のみで表示することに主眼を置いていたため、本来、時系列データが有する周波数情報を充分に用いていないという問題がある。
【００１５】
本発明は、上記に鑑みてなされたもので、その目的とするところは、高ノイズ下においても測定信号の周波数情報を抽出して用いることによりノイズを適確に識別することができるノイズ識別方法、装置およびプログラムを提供することにある。
【００１６】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、請求項１記載の本発明は、音声、電気信号または機械的振動からなる時系列データに潜在するノイズを識別するノイズ識別方法であって、前記時系列データを有限時間区間に分割し、個々の有限時間区間の時系列データに対して線形予測法により周波数解析を行い、この解析結果から得られる計算量から複素周波数とその予測値を新たに定義し、この複素周波数と予測値の時間的な変化の軌跡を立体的に表示することによりノイズの特徴を捉えることを要旨とする。
【００１７】
請求項１記載の本発明は、ノイズの周波数特性を捉えることを基本としたノイズ識別方法であって、時系列データを有限時間区間に分割し、各有限時間区間の時系列データに対して周波数解析を行い、この解析結果から得られる計算量から複素周波数とその予測値を新たに定義し、この複素周波数と予測値の時間的な変化の軌跡を立体的に表示することによりノイズの特徴を捉えるため、高ノイズ下において時系列データの特徴を示す周波数とその振る舞いを高い精度で適確に、また商用電源からの低周波誘導による影響も抽出することができる。
【００１８】
また、請求項２記載の本発明は、請求項１記載の発明において、前記時系列データの時間波形に対して自己相関または積分処理の前処理を行うことで広い周波数範囲における時系列データの有する複素周波数とその予測値を求め、この複素周波数とその予測値の時間的な変化を立体的に表示することによりノイズの特徴を捉えることを要旨とする。
【００１９】
請求項２記載の本発明にあっては、時間波形に対して自己相関または積分処理の前処理を行って広い周波数範囲における時系列データの有する複素周波数と予測値を求め、この複素周波数と予測値の時間的な変化を立体的に表示することによりノイズの特徴を捉えるため、高ノイズ下において時系列データの特徴を示す周波数とその振る舞いを高い精度で適確に、また商用電源からの低周波誘導による影響も抽出することができる。
【００２０】
更に、請求項３記載の本発明は、音声、電気信号または機械的振動からなる時系列データに潜在するノイズを識別するノイズ識別装置であって、前記時系列データを有限時間区間に分割する時系列データ分割手段と、個々の有限時間区間の時系列データに対して線形予測法により周波数解析を行う周波数解析手段と、この解析結果から得られる計算量から複素周波数とその予測値を新たに定義する定義手段と、この複素周波数と予測値の時間的な変化の軌跡を立体的に表示してノイズの特徴を捉える立体的表示手段とを有することを要旨とする。
【００２１】
請求項３記載の本発明にあっては、時系列データを有限時間区間に分割し、各有限時間区間の時系列データに対して周波数解析を行い、この解析結果から得られる計算量から複素周波数とその予測値を新たに定義し、この複素周波数と予測値の時間的な変化の軌跡を立体的に表示することによりノイズの特徴を捉えるため、高ノイズ下において時系列データの特徴を示す周波数とその振る舞いを高い精度で適確に、また商用電源からの低周波誘導による影響も抽出することができる。
【００２２】
請求項４記載の本発明は、請求項３記載の発明において、前記時系列データの時間波形に対して自己相関または積分処理の前処理を行うことで広い周波数範囲における時系列データの有する複素周波数とその予測値を求め、この複素周波数とその予測値の時間的な変化を立体的に表示してノイズの特徴を捉える手段を有することを要旨とする。
【００２３】
請求項４記載の本発明にあっては、時間波形に対して自己相関または積分処理の前処理を行って広い周波数範囲における時系列データの有する複素周波数と予測値を求め、この複素周波数と予測値の時間的な変化を立体的に表示することによりノイズの特徴を捉えるため、高ノイズ下において時系列データの特徴を示す周波数とその振る舞いを高い精度で適確に、また商用電源からの低周波誘導による影響も抽出することができる。
【００２４】
また、請求項５記載の本発明は、音声、電気信号または機械的振動からなる時系列データに潜在するノイズを識別するためのコンピュータが実行可能なノイズ識別プログラムであって、前記時系列データを有限時間区間に分割する手順と、個々の有限時間区間の時系列データに対して線形予測法により周波数解析を行う手順と、この解析結果から得られる計算量から複素周波数とその予測値を新たに定義する手順と、この複素周波数と予測値の時間的な変化の軌跡を立体的に表示することによりノイズの特徴を捉える手順とを前記コンピュータに実行させることを要旨とする。
【００２５】
請求項５記載の本発明にあっては、時系列データを有限時間区間に分割し、各有限時間区間の時系列データに対して周波数解析を行い、この解析結果から得られる計算量から複素周波数とその予測値を新たに定義し、この複素周波数と予測値の時間的な変化の軌跡を立体的に表示することによりノイズの特徴を捉えるため、高ノイズ下において時系列データの特徴を示す周波数とその振る舞いを高い精度で適確に、また商用電源からの低周波誘導による影響も抽出することができる。
【００２６】
更に、請求項６記載の本発明は、請求項５記載の発明において、前記時系列データの時間波形に対して自己相関または積分処理の前処理を行うことで広い周波数範囲における時系列データの有する複素周波数とその予測値を求め、この複素周波数とその予測値の時間的な変化を立体的に表示することによりノイズの特徴を捉える手順を前記コンピュータに実行させることを要旨とする。
【００２７】
請求項６記載の本発明にあっては、時間波形に対して自己相関または積分処理の前処理を行って広い周波数範囲における時系列データの有する複素周波数と予測値を求め、この複素周波数と予測値の時間的な変化を立体的に表示することによりノイズの特徴を捉えるため、高ノイズ下において時系列データの特徴を示す周波数とその振る舞いを高い精度で適確に、また商用電源からの低周波誘導による影響も抽出することができる。
【００２８】
【発明の実施の形態】
以下、図面を用いて本発明の実施の形態を説明する。図１は、本発明の一実施形態に係るノイズ識別方法を実施するノイズ識別装置の構成を示すブロック図であり、図２は、その処理手順を示すフローチャートである。
【００２９】
本実施形態を図面で説明する前に、まず本発明の概要について説明する。従来の技術において説明したように、ホルマント解析では、ある時系列データの周波数特性を調べるため、未知の予測係数を求めることを主眼に置いている。このとき、未知の予測係数を決定する際、フーリェ変換などで行われる複素演算処理が不要である。この結果、四則演算でほぼ特徴的な周波数情報を得ることができる。ただし、これまでの周波数解析では、得られた周波数情報を実数空間のみで表示することに主眼を置いていたため、本来、時系列データが有する周波数情報を充分に用いていない問題があった。このため、式（２）の関係を用いて、以下の複素周波数を定義する。
【００３０】
【数８】
2004294915.tif 000010
式（７）はある有限時間区間の時系列データに対する周波数成分の予測値と真値との比に周波数を掛けたものである。しかも、式（７）の単位は複素数の周波数である。なお、予測値と真値が等しくなる場合、式（７）から得られる周波数と時系列データの有する周波数は合致することになる。従って、複素周波数を軸として式（７）を立体表示することにより、時系列データの有する特徴もしくは振る舞いをより動的に表現することができる。ここで、式（７）を用いて式（５）である予測スペクトルは以下のようにも表現できる。
【００３１】
【数９】
2004294915.tif 000011
式（８）において、予測値と真値が合致した場合、式（８）の分母は発散し、予測値と真値が合致しない場合、予測値が有限な値を有することから、この式（８）を表示することによって、ノイズの特徴を定量的に捉えることができる。
【００３２】
次に、以上の説明を踏まえて、本実施形態のノイズ識別装置およびその処理手順について図面を用いて説明する。図１に示すように、本実施形態のノイズ識別装置は、時系列データ分割手段１、周波数解析手段３、定義手段５および立体的表示手段７から構成されている。
【００３３】
図２に示すフローチャートでは、本実施形態のノイズ識別方法は、まず時系列データ分割手段１において音声、電気信号または機械的振動からなる時系列データを有限時間区間に分割し（ステップＳ１１）、この分割された個々の有限時間区間の時系列データに対して線形予測法により周波数解析を周波数解析手段３において行う（ステップＳ１３）。
【００３４】
次に、周波数解析手段３による解析結果から得られる計算量から複素周波数とその予測値を定義手段５で新たに定義する（ステップＳ１５）。それから、この複素周波数と予測値の時間的な変化の軌跡を立体的表示手段７で立体的に表示することによりノイズの特徴を捉えることができる（ステップＳ１７）。
【００３５】
なお、本実施形態のノイズ識別方法では、更に時系列データの時間波形に対して自己相関または積分処理の前処理を行うことで広い周波数範囲における時系列データの有する複素周波数とその予測値を求め、この複素周波数とその予測値の時間的な変化を立体的に表示してノイズの特徴を捉えることができる。
【００３６】
次に、図３乃至図１０を参照して、本実施形態のノイズ識別方法の具体的な解析結果について説明する。
【００３７】
図３乃至図１０に示す解析結果は、ノイズ源としてインバータ方式の蛍光灯を用いたものであり、図３乃至図６は、蛍光灯の点灯中において電源線に流れているコモンモード電流の解析結果であり、図７乃至図１０は、蛍光灯の点灯直後において電源線に流れているコモンモード電流の解析結果である。
【００３８】
また、図３乃至図１０において、図３および図７はノイズ電流の時間波形である。図４および図８は従来の周波数解析結果を時間とその時間に存在する周波数によって表示した図であり、同図において黒くなっている箇所にノイズの周波数成分が存在していることが示されている。
【００３９】
また、図において、図４および図５は複素周波数による特徴、すなわち予測評価値を三次元的に表示したものであり、平面軸として複素周波数の実軸と虚軸があり、この平面軸上に予測スペクトルである予測評価値（正規化｜Ａ（ω）｜）を立体的に表示しているものである。図６および図１０は図５および図９の複素周波数の実軸から見た図である。この図５および図９、図６および図１０の縦軸で示す予測スペクトルは、ノイズの有する周波数の存在を示す指標であり、この値が高い程、ノイズが有するある周波数の存在確率が高いことを示している。従って、実軸と虚軸の周波数軸を有する複素周波数で予測スペクトルを表示することで、その周波数の存在を定量的に判断することができる。従って、図５および図９、図６および図１０においてピークが示されている箇所にその周波数が存在することがわかる。
【００４０】
図４および図８に示す従来の表示方法では、矢印で示すように、周波数５０ｋＨｚ付近に特徴的な周波数が存在することは見られるが、図面から両者の違いを明確に判断できない。
【００４１】
これに対して、本実施形態による図５および図９、図６および図１０による表示方法では、矢印で示すように周波数５０ｋＨｚ付近にピークのある特徴的な周波数があることを始め、両者の違いを明確に識別することができ、高ノイズ下において時系列データの特徴を示す周波数とその振る舞いを高い精度で適確にまた商用電源からの低周波誘導による影響も抽出することができる。
【００４２】
なお、上記実施形態のノイズ識別方法の処理手順をプログラムとして例えばＣＤやＦＤなどの記録媒体に記録して、この記録媒体をコンピュータシステムに組み込んだり、または記録媒体に記録されたプログラムを通信回線を介してコンピュータシステムにダウンロードしたり、または記録媒体からインストールし、該プログラムでコンピュータシステムを作動させることにより、ノイズ識別方法を実施するノイズ識別装置として機能させることができることは勿論であり、このような記録媒体を用いることにより、その流通性を高めることができるものである。
【００４３】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、時系列データを有限時間区間に分割し、各有限時間区間の時系列データに対して周波数解析を行い、この解析結果から得られる計算量から複素周波数とその予測値を新たに定義し、この複素周波数と予測値の時間的な変化の軌跡を立体的に表示することによりノイズの特徴を捉えるので、高ノイズ下において時系列データの特徴を示す周波数とその振る舞いを高い精度で適確に、また商用電源からの低周波誘導による影響も抽出することができる。
【００４４】
また、本発明によれば、時間波形に対して自己相関または積分処理の前処理を行って広い周波数範囲における時系列データの有する複素周波数と予測値を求め、この複素周波数と予測値の時間的な変化を立体的に表示することによりノイズの特徴を捉えるので、高ノイズ下において時系列データの特徴を示す周波数とその振る舞いを高い精度で適確に、また商用電源からの低周波誘導による影響も抽出することができる。
【００４５】
更に、本発明によれば、ノイズ識別方法をノイズ識別プログラムとして例えば記録媒体などに記録したコンピュータに実行させるので、該記録媒体を用いて、その流通性を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態に係るノイズ識別方法を実施する装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図１に示す実施形態のノイズ識別装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図３】図１、図２に示す実施形態のノイズ識別方法の具体的な解析結果、特に蛍光灯の点灯中において電源線に流れているコモンモード電流の解析結果を示すグラフである。
【図４】図１、図２に示す実施形態のノイズ識別方法の具体的な解析結果、特に蛍光灯の点灯中において電源線に流れているコモンモード電流の解析結果を示すグラフである。
【図５】図１、図２に示す実施形態のノイズ識別方法の具体的な解析結果、特に蛍光灯の点灯中において電源線に流れているコモンモード電流の解析結果を示すグラフである。
【図６】図１、図２に示す実施形態のノイズ識別方法の具体的な解析結果、特に蛍光灯の点灯中において電源線に流れているコモンモード電流の解析結果を示すグラフである。
【図７】図１、図２に示す実施形態のノイズ識別方法の具体的な解析結果、特に蛍光灯の点灯直後において電源線に流れているコモンモード電流の解析結果を示すグラフである。
【図８】図１、図２に示す実施形態のノイズ識別方法の具体的な解析結果、特に蛍光灯の点灯直後において電源線に流れているコモンモード電流の解析結果を示すグラフである。
【図９】図１、図２に示す実施形態のノイズ識別方法の具体的な解析結果、特に蛍光灯の点灯直後において電源線に流れているコモンモード電流の解析結果を示すグラフである。
【図１０】図１、図２に示す実施形態のノイズ識別方法の具体的な解析結果、特に蛍光灯の点灯直後において電源線に流れているコモンモード電流の解析結果を示すグラフである。
【符号の説明】
１  時系列データ分割手段
３  周波数解析手段
５  定義手段
７  立体的表示手段
【図１】
2004294915.tif 000012
【図２】
2004294915.tif 000013
【図３】
2004294915.tif 000014
【図４】
2004294915.tif 000015
【図５】
2004294915.tif 000016
【図６】
2004294915.tif 000017
【図７】
2004294915.tif 000018
【図８】
2004294915.tif 000019
【図９】
2004294915.tif 000020
【図１０】
2004294915.tif 000021