(57)【要約】【課題】  観察対象からの発生音や固体、液体内を伝播する音を収集し、その現象についての連続的な変化を把握する。【解決手段】  観測対象の媒質内を伝播した音を音圧値あるいは周波数幅で、所定時間にわたり所定時間間隔で収集する。次いで所定帯域ごとの音データ塊を作成し、音データ塊を数量化ソフトを通じて事象を評価可能なキャリブレーションを経て観察対象諸量に変換するか、あるいは符号化ソフトを通じて該当対象事象に属するか否かの判定を行い、観測対象事象の状態把握を行う。【選択図】    図３
2005077341.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
観測対象の媒質内を伝播した音を収集する媒質マイクロホンと、該媒質マイクロホンを通して前記伝播した音を音圧値あるいは周波数幅で、所定時間にわたり所定時間間隔で収集し、所定帯域ごとの音データ塊を作成する計測制御演算手段と、該音データ塊を数量化し、事象を評価可能なキャリブレーションを経て観察対象諸量に変換する数量化演算手段と、前記音データ塊を符号化し、該当対象事象に属するか否かの判定を行う符号化演算手段とを備え、観測対象事象の状態把握を行うことを特徴とする音聴識別装置。
【請求項２】
観測対象の媒質内を伝播した音を音圧値あるいは周波数幅で、所定時間にわたり所定時間間隔で収集し、所定帯域ごとの音データ塊を作成し、該音データ塊を数量化あるいは符号化し、事象を評価可能なキャリブレーションを経て観察対象諸量に変換するか、あるいは該当対象事象に属するか否かの判定を行い、観測対象事象の状態把握を行うことを特徴とする音聴識別方法。
【請求項３】
前記媒質内を伝播した音の音圧・周波数計測を行う計測時間は、１〜１００秒程度に設定されたことを特徴とする請求項２に記載の音聴識別方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は音聴識別装置及び音聴識別方法に係り、特に固体や液体を伝播する音を音圧あるいは周波数レベルの音データとして収集し、音データ塊を数量化、符号化することで対象となる事象の判別を可能にした音聴識別装置及び音聴識別方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、航空機、原子力プラント、大型土木施設等の鋼構造、コンクリート構造物において、構成部材の亀裂、ひび割れ探知や疲労チェック等の観察のために、内部発生音を測定して、発生現象を識別するＡＥ（アコースティック・エミッション）と呼ばれる計測技術が使用されている。このＡＥでは、通常、可聴帯域よりも高い超音波域の周波数を検知する検知素子が使用され、発生音の収集が行われている。
【０００３】
これに対して、可聴帯域音については人間の聴覚との関係で、振動及び振動領域音については、耐震工学や機械振動工学の分野や、実務分野で多くの計測や解析が実施されてきた。たとえば、自動車エンジン、モータ等の回転時のシャフトの作動音によって回転するシャフトの動作性状の良否を判定する機械作動音取得装置等が知られている（特許文献１参照）。
【０００４】
【特許文献１】特開平１１−２４８５２７号公報。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、固体・液体を伝播する音の状況から、その観察対象の性状、事象を把握可能なものとしては、上述した機械設備のきしみ音、モータの回転音のような機械の動作により発生する音以外にも、静的な構造物で発生する音（構造物に作用する移動荷重音）自然事象で発生する音（風や波の音、流砂の音、山崩れの音など）、動物の活動する音（たとえば魚の遊泳音、人の脈拍音、微生物の発酵音など）、また日常生活における身の回りで発生する種々の音等がある。
【０００６】
これらの固体や液体等の媒質内を伝播する音の多くは、空気中を伝播する場合よりも速く、かつ遠くまで伝播するが、固体や液体から空気中へ伝播する際に大きく減衰してしまうため、媒質内でデータ収集を行う必要がある。また、これら多くの事象での発生音の周波数は可聴帯域から１００Hz以下が卓越している。現状では、これら可聴帯域音と振動領域音との中間である５〜１００Hz及び低周波音を、連続的測定を簡便に実現し、解析する計測・解析技術は確立されていない。そこで、本発明の目的は上述した従来の技術が有する問題点を解消し、固体、液体を媒質とする種々の発生音を、直接かつ連続的に収集でき、またその発生音のもととなる事象を識別可能な音聴識別装置及び音聴識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】
【０００７】
上記目的を達成するために、本発明は、音聴識別技術によって実現するものである。この音聴識別技術とは、発生音が音の強さ（音圧）と音の高さ（周波数）の分布及びその時間変化特性より構成されているとして、発生音の周波数及び音圧を連続計測して、そのデータを数量化、符号化することで、発生音の観測対象事象の識別、特定等を行う技術である。具体的には、対象自然物、人工構造物の状態の変化、異常の検知、損傷の探知、疲労等による劣化進行の監視、崩壊・倒壊等の前兆予知等の判別を行なうことが可能となる。観測対象の自然物、人工構造物としては、媒質により分類すると、固体（コンクリート構造物、鋼構造施設、地盤等）、液体（水、河川流水、し尿、石油等）及びその中間の物である水分含有率の高い木本、草本、生体（人体、動物）等が想定できる。
【０００８】
データの数量化による判別は、観測対象事象と比例する形に音を数量化し、対象諸量に変換するためのキャリブレーションと照合する形で観測を行う。一方、符号化による判別は、各種事象の違いを自動判断しやすい形になるように音データを整理して符号化し、区別したい事象のいずれの事象に属するかの判別を行う。
【０００９】
すなわち、本発明は観測対象の媒質内を伝播した音を収集する媒質マイクロホンと、該媒質マイクロホンを通して前記伝播した音を音圧値あるいは周波数幅で、所定時間にわたり所定時間間隔で収集し、所定帯域ごとの音データ塊を作成する計測制御演算手段と、該音データ塊を数量化し、事象を評価可能なキャリブレーションを経て観察対象諸量に変換する数量化演算手段と、前記音データ塊を符号化し、該当対象事象に属するか否かの判定を行う符号化演算手段とを備え、観測対象事象の状態把握を行うことを特徴とする。
【００１０】
この音聴識別装置を用いた方法発明として、観測対象の媒質内を伝播した音を音圧値あるいは周波数幅で、所定時間にわたり所定時間間隔で収集し、所定帯域ごとの音データ塊を作成し、該音データ塊を数量化あるいは符号化し、事象を評価可能なキャリブレーションを経て観察対象諸量に変換するか、あるいは該当対象事象に属するか否かの判定を行い、観測対象事象の状態把握を行うことを特徴とする。
【００１１】
前記媒質内を伝播した音の音圧・周波数計測を行う計測時間は、１〜１００秒程度に設定することが好ましい。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、観察対象からの発生音や固体、液体内を伝播する音をデータ塊として得て、それらのデータ塊を加工して数量化、符号化を行って得られる情報により、その現象についての連続的な現象の変化の識別を行うことができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、本発明の音聴識別装置及び音聴識別方法の実施の形態について、図面を参照して説明する。
図１は、本発明の音聴識別装置の概略構成を示したブロック構成図である。同図に示したように、音聴識別装置１０は、屋外等の計測位置に設置された防水タイプの媒質マイクロホン１からの信号を受信するように、屋内等の降水の影響のない場所に設置されたボックスタイプの計測装置の形態から構成されている。その内部構成は、図１のブロック図に示したように、媒質マイクロホンで検出された微弱信号を増幅する増幅回路１１、周波数帯域別音を計測するバンドパスフィルタ１２及びＡ／Ｄ変換器１３と、搭載されたソフトウエア（アプリケーション）に基づき信号データの解析を行う演算解析部１４と、周辺機器（図示せず）との接続により外部へのデータ出力を可能にし、また各種媒体へのデータ記録を行える出力／記録部１５と、操作手順、解析結果、システム情報等をユーザに伝える表示部１６とから構成されている。演算解析部１４は具体的には制御用ＣＰＵ、演算チップが搭載された制御ボードからなり、この演算解析部１４には計測制御用ソフトに加えて、対象事象に合わせて作成された数量化ソフトウエア、符号化ソフトウエアがＲＯＭ化され、搭載されている。
【００１４】
本発明の音聴識別装置では、複数のアプリケーションソフトによって、データ収集、データ処理を行っている。図２は、各ソフトと音聴識別技術の各処理フローとの関係を示したフローチャートである。まず対象事象の伝播音のデータ収集に関して計測制御ソフトが機能するようになっている。この計測制御ソフトは、対象事象の伝播音の属する帯域（振動領域音、低周波音、可聴帯域音及び全帯域音）の帯域別音圧、周波数に関し、設定した一定時間毎（１〜１００秒程度）における音圧と周波数データ群の収集を制御するようになっている。また、数量化、符号化を行うためのデータ塊の作成のための統計処理や解析処理のためのアルゴリズムは、観測内容や判別を行う対象事象の内容ごとに固有の取り扱いとし、モデル実験や試験計測を行って設計した上でアルゴリズムの構築（設計）を行い、数量化ソフトウエアおよび符号化ソフトウエアを作成し、取り扱うこととした。具体的には、収集されたデータ群は、データ塊（たとえばデータ数として１０〜３，０００データ程度）として取り扱い、これらデータ塊に統計処理や解析処理を行う形で数量化、符号化を行うこととした。さらに、数量化データと対象事象とのキャリブレーションを行うためのソフト及び既知の基準データや学習によって取得し蓄積されたデータをもとにした符号化データの事象判別式を備えた判別ソフトを備えている。これにより、最終的に数量化データによって、対象事象の現象を定量的に把握可能な諸量への換算を行え、また符号化データによって、対象事象の属する事象の判定を行うことができる。
【００１５】
ここで、収集した伝播音のデータ塊をもとに、数量化、符号化を行うデータ塊の構成概念について、表１を参照して説明する。表１において、所定の計測時間（時刻TT1〜TTn）にサンプリングされたデータ（n=1〜n）は、各帯域ごとに振動音（DA1〜DAn）、超低周波音（DB1〜DBn）、低周波音（DC1〜DCn）、可聴帯域音（DD1〜DDn）及び全帯域音（DT1〜DTn）として規定された音圧値（P）と周波数値（F）の集合がデータ塊である。このとき計測時刻（TT1〜TTn）は、任意に設定できる。これらの音データ塊から統計処理、解析処理を行い、数値化を図る。本発明では数値化に用いる統計処理、統計解析手法として、平均値、分散値等、頻度分布、累積頻度分布、散布図／平均値、中央値、最頻度／標準偏差、レンジ（最大偏差）、四分位偏差、１０％値／ひずみ度、尖り度／相関係数、相関係数、スペクトル、その他各種の手法がある。
【００１６】
【表１】
2005077341.tif 000003
【００１７】
また、符号化においても、同様のデータ塊の処理を行うが、符号化の目的は事象の判別であるため、処理数値が必須でない場合もある。したがって、統計処理、統計解析手法を用いて数値を得る手法でなく、事象における閾値を設定し、この閾値の符号化や合成関数による符号化を行うことも有効である。
【００１８】
図３は、音聴識別技術における数量化、符号化を行い、その結果を得るまでの作業フローを示したフローチャートである。同図に示したように、まず音聴識別を行う対象事象の変化特性を把握する。変化特性の把握とは、具体的には観測あるいは判別を行う事象（現象）における発生音の特性及び現象変化に伴う音の変化を推定することである。単に推定が難しい場合は、現象変化を模した実験等に基づく予備計測を行い、その把握を図ることが好ましい。このとき対象事象において同一の現象が連続ないし継続し、同一的反応による音の発生が継続するとした時間幅を設定することが重要である。次に、実際の現場における試験計測を行い、対象とする現象による発生音（伝播音）特性の把握を行う。この段階で発生音（伝播音）の音圧レベル、音圧変化レベル、卓越周波数範囲等の把握・整理、目的とする対象の識別（観測、判別）を行うためのアルゴリズム等の構築・設計条件を決める。
【００１９】
具体的には、発生音（伝播音）の音圧・周波数計測を行う設定時間は約１〜１００秒とすることが好ましい。この設定時間は、対象の反応に応じて設定されるもので、たとえば風速観測の場合のように５〜３０秒程度の周期で変化が予想される現象では長く設定し、気温、湿度の場合のように１０〜１００秒程度の間での変化が小さく、瞬時値としての計測値で有効なデータでは短く設定すればよい。この設定時間内に計測され、コンピュータ等の記録部に収録されるデータ数は約２０〜２００データ／秒であり、１００秒の場合は比例して２，０００〜２０，０００データとなる。このデータ群を統計処理、統計解析あるいは現象ごとに作成する状態方程式やシミュレーションモデル等により解析して、音の数量あるいは符号化を行う。この場合に音圧値でなく、反応把握に必要な帯域の周波数が連続的に計測し、周波数値を用いて行う点に特徴がある。
【００２０】
さらに、データ塊を取り扱う装置性能を確保するために、測定周波数の範囲における時定数、増幅度等を設定する。ここで、測定周波数の範囲の設定では、振動音を含めた低周波音を中心とする場合と、可聴域音を中心とする場合の選択を行う。低周波音を中心とする場合は、反応時定数を２秒程度と遅くし、可聴域音場合は０．２秒程度以下と速くすることが必要である。また、増幅度は対象に設置された媒質マイクロホンからの入力信号の増幅度合を決めるもので、入力信号の変化特性より０，２０，４０，６０，８０，１００dBの６段階から適切な増幅度を選択する。
【００２１】
音圧サンプリング項目は、音圧項目の中より必要な項目を選択し、サンプリング速度も対象事象の反応速度をもとに選択する。これらの諸条件を決めて連続計測することで得られる音のデータ塊に、統計処理、解析処理あるいは数値モデルの作成を行う形で数量化としての計算式あるいは符号化するための計算アルゴリズムを作成する。そして数量化ソフトを経て数量化されたデータをキャリブレーションによる換算、あるいは符号化ソフトを経て符号化されたデータを判別条件式により判別する。その結果は所定のフォーマットで外部出力される。
【００２２】
数量化に際しては、上述したように、同一反応が０．５〜１間程度以上継続する反応による音の音圧と周波数変化を一定時間（おおよそ１〜１００秒程度）計測してデータ化し、そのデータ群（データ数：約２０〜１０，０００）より、観測対象にリニアになるように数量化、あるいは事象の判別が高精度となるように符号化する。この場合に単に統計処理のみでなく、統計解析を行うとともに、たとえば音の指数化を行い、その関係式の簡略化を図る。具体的には、以下の式で示したように、モデル実験等を行って現象の変動量と音の数量化値との間の線形関係式を導いて音の指数化を行う。
【００２３】
以下に、数量化の式の例と、実施例について説明する。たとえば、観測諸量は、以下の関数式で表すことができる。
【００２４】
Ｙ＝Ｋ（Ｘ−Ｘ0）
ここで、Ｙ：観測諸量（たとえば降雨時の降水量、河川の流砂量）
Ｋ：キャリブレーションとしての係数
Ｘ：音圧、周波数計測値を数量化した値
Ｘ0：観測諸量が０に近いときのＸ値（バックグラウンド値）
【００２５】
ここで音データ塊を数量化するには、計測値をそのまま使用せずに、１次式に近い形とし、換算係数を乗じてキャリブレーションが可能な数式とすることが好ましい。これにより、連続したデータ取得のための装置の精度維持を図ることができる。また、観測諸量が０に近い値の場合にも、暗騒音に相当するバックグラウンドの音が計測されるため、データ精度向上のため、式中でキャンセルするようにしている。なお、下式のように、式形式の次元を上げて、複数の数量化値をもとにして対象諸量の換算を行う場合もある。
【００２６】
Ｙ＝ｆ（Ｘ1×Ｘ2…×Ｘn）
ここで、Ｙ：観測諸量（たとえば土壌水分量）
Ｘ1：音の数量化値（1）
Ｘ2：    〃      （2）
Ｘn：    〃      （n）
【実施例１】
【００２７】
以下に、数量化の実施例として降雨時における降水音の測定による降水量及び雨滴粒径分布について、実験に基づく換算式によるキャリブレーションの作成例を示す。
Ｒ＝ａ｛（Ｐ−Ｐ0）／ＦK｝
Ｒｄ50＝ｂ1（ＦK）b2
ここで、Ｒ：降水量（mm/min）
Ｒｄ50：雨滴の５０％粒径（mm）
Ｐ：測定音圧（μPa）
Ｐ0：無降雨時の音圧（μPa）
ＦK：雨滴音の周波数（Hz）
ａ，ｂ1，ｂ2：換算係数（実験値）
【００２８】
その他の事象の例としては、地中透過音の測定による土壌水分量（含水比）の観測、雪中透過音の測定による雪密度の観測、河川中の流砂音の測定による掃流砂量の観測、砂防ダムコンクリート躯体内の振動音の測定による土石流の観測、橋脚、河川施設等の躯体内の振動音測定による基礎根入れ度合の観測、築造ブロックの振動音測定による構造物の安定状態の観測、コンクリート構造物周辺地盤の測定による地盤半液状化の観測、微生物による発酵時の発生音の測定による微生物代謝速度の測定、コンクリート構造物劣化進行状態の観測、地盤崩壊前兆音の観測、トンネル覆工背面の空洞化部位の発生進行の観測、地すべり現象進行の観測等がある。
【００２９】
符号化に際しては、その目的としてたとえば事象Ａと事象Ｂの状態区別ができればよいとして、音圧・周波数データ塊から数値あるいは任意に定義する分類記号（たとえばＡ〜Ｚ）による符号化を行う。具体的には、対象事象について実験あるいは試験計測を行う過程において、データ塊から符号化への変換アルゴリズムを作成する。この場合において、単純なデータ比較では事象の判別が不完全になる一方、完全な判別を追求しすぎると精度の低下のおそれがある。したがって、音データ塊を解析して、事象Ａと事象Ｂとの間に空間があるように解析する形で処理することが好ましい。
【実施例２】
【００３０】
以下、標本Ａ，Ｂの視聴しているＴＶ番組が番組別固有音データ（チャンネルＸ）と同一番組であるかの判定を行うようにした実施例について説明する。たとえばＴＶ番組には、番組ごと、放映時刻ごとに変化する固有の音声（番組別固有音データ）が存在する。この番組別固有音データは、周波数と音圧の連続的変化で構成されている。そこで、本発明の音聴識別装置によって収集した、視聴者（標本Ａ，Ｂ）が視聴している視聴番組音の計測データと、あらかじめ設定されている番組別固有音（チャンネルＸで放映の番組）の学習装置に記憶のデータ（学習装置データ）との照合判別を、統計処理して符号化を行い、これにより標本Ａ，Ｂの視聴している番組が番組別固有音データ（チャンネルＸ）と同一番組であるかの判定を行う実施例について、以下説明する。
【００３１】
具体的に、一定時間サンプリングして得られるデータ塊から以下の手順で学習装置のデータと比較し、判別を行う。
(1)  標本Ａの視聴した番組の視聴番組音のデータ塊から以下の４項目（FD1〜FD4）を求める。その結果を表２に示す。
【００３２】
【数１】
2005077341.tif 000004
【００３３】
【表２】
2005077341.tif 000005
【００３４】
(2)  同じ計測時間における学習装置データから求めたFD1〜FD4と、(1)で求めたFD1〜FD4を以下の式に代入し、FD1〜FD4それぞれについて計算する。その結果を表３に示す。
ＦＤ１〜ＦＤ４＝−１００×（Ｘ−Ｘ0）2＋１
ここで、Ｘ：(1)で求めたFD1〜FD4
Ｘ0：学習装置データから求めたFD1〜FD4
【００３５】
【表３】
2005077341.tif 000006
【００３６】
(3)  (2)で求めた値を合計（４点満点）し、以下の判別式（基準）で○（同一番組）、×（違う番組）を判定する。その結果を表４に示す。
合計点＞３．９の場合  ○
それ以外              ×
【００３７】
【表４】
2005077341.tif 000007
【００３８】
上述した実施例の他、符号化を想定した音聴識別技術には、各分野における適用例が考えられるが、音聴識別装置の設置場所、電源の要否に応じて以下のような装置が可能である。たとえば、野外（水中を含む）において商用電源を使用しないような装置として、流体管路漏水識別装置、鉄塔、タワー異常音識別装置、屋上施設、看板取付状態の安定性識別装置、仮設施設安定性識別装置が、商用電源を使用する装置として、交通有無識別装置（目的例：車、電車等の通過チェック）、接近、侵入者識別装置（目的例：建物構内セキュリティ）、異常水中音識別装置（目的例：水族館、プール等の管理）がある。また、屋内において商用電源を用いた装置として、上述のＴＶ番組音識別装置（目的例：ＴＶ番組視聴率調査）、生活者識別装置（目的例：一人暮らし高齢者の生活管理）、侵入者識別装置（目的例：建物内セキュリティ）、発酵音識別装置（正常な反応の管理）、顧客入出店識別装置、異常行動者識別装置（目的例：警備補助）等、種々の用途をもった装置の提供が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】本発明の音聴識別装置の概略構成を示したブロック構成図。
【図２】本発明の音聴識別装置におけるソフトウエアの機能を示したフローチャート。
【図３】本発明の音聴識別方法における数量化、符号化のための処理のフローを示したフローチャート。
【符号の説明】
【００４０】
１  媒質マイクロホン
１０  音聴識別装置
【図１】
2005077341.tif 000008
【図２】
2005077341.tif 000009
【図３】
2005077341.tif 000010