(57)【要約】【課題】  本発明は、収集した複数のデータに基づいて対象装置等の異常の原因を判断する原因判断装置に関し、音や振動などの発生原因を比較的少ないデータ数で正確に判断する。【解決手段】  入力される信号から波形ベクトルを出力する波形ベクトル生成手段と、原因が既知の既知波形ベクトルと原因が未知の判断対象波形ベクトルとの統計的空間距離に基づいて判断対象の信号の発生原因を判断する判断手段とを備え、判断手段が既知波形ベクトルと判断対象波形ベクトルを任意複数の小ベクトルに分割するベクトル分割部３９、複数の小ベクトルについて複数の空間距離群を演算する分割ベクトル距離演算部４０、および、この複数の空間距離値群の数列を新たなベクトルとして原因別基準空間上における総合的な空間距離を演算する総合距離演算部４１を備えている。【選択図】        図４
2005208186.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
収集した複数のデータに基づいて複数のデータを生成することにより生成した複数のデータを要素とするベクトルを生成するベクトル生成部と、
原因が既知の段階で複数回収集した複数のデータに基づいて前記ベクトル生成部で生成された複数の既知ベクトルに基づいて原因別の基準空間を求めておき、原因が未知の状態で収集した複数のデータに基づいて前記ベクトル生成部で生成された判断対象ベクトルの、前記基準空間上の統計的距離を求めて、該統計的距離に基づいて該判断対象ベクトルに対応する原因を判断する判断部とを備えた原因判断装置において、
前記判断部が、
前記ベクトル生成部で生成されたベクトルを、該ベクトルの要素を複数の群に分割したときの各群を要素とする複数の小ベクトルに分割するベクトル分割部と、
前記ベクトル分割部で複数の既知ベクトルがそれぞれ分割されてなる複数の既知小ベクトルに基づいて、同一原因の複数の既知ベクトルを構成する相互に対応する群を要素とする複数の既知小ベクトルごとに１つの第１の基準空間を求めておき、前記ベクトル分割部で判断対象ベクトルが分割されてなる複数の判断対象小ベクトルそれぞれについて、各判断対象小ベクトルに対応する各第１の基準空間上の各統計的距離を求めることにより、該複数の判断対象小ベクトルに対応する複数の統計的距離を要素とする判断対象距離ベクトルを求める分割ベクトル距離演算部と、
前記複数の既知小ベクトルそれぞれについての、各既知小ベクトルに対応する各第１の基準空間上の統計的距離を要素とする複数の既知距離ベクトルに基づいて第２の基準空間を求めておき、前記分割ベクトル距離演算部で求められた判断対象距離ベクトルの前記第２の基準空間上の統計的距離を求める総合距離演算部と、
前記総合距離演算部で求められた前記第２の基準空間上の統計的距離に基づいて前記判断対象ベクトルに対応する原因を判断する最終判断部とを有することを特徴とする原因判断装置。
【請求項２】
前記ベクトル生成部は、対象装置の稼働音を収集して得た、時系列に並んだ複数のデータに基づいてベクトルを生成するものであることを特徴とする請求項１記載の原因判断装置。
【請求項３】
前記判断部は、対象装置の異音の原因を判断するものであることを特徴とする請求項２記載の原因判断装置。
【請求項４】
記録媒体を搬送し搬送中の記録媒体上に画像を形成する画像形成装置を前記対象装置とするものであることを特徴とする請求項２又は３記載の原因判断装置。
【請求項５】
前記ベクトル生成部は、時系列に並んだ複数のデータの中から所定の基準データを検出し該基準データよりも時間的に前のデータを含む複数のデータを切り出す信号切出部を有するものであることを特徴とする請求項２記載の原因判断装置。
【請求項６】
前記ベクトル生成部は、時系列に並んだ複数のデータに基づいて時間波形を表わす複数データを要素とする時間波形ベクトルを生成するものであることを特徴とする請求項２記載の原因判断装置。
【請求項７】
前記ベクトル生成部は、時系列に並んだ複数のデータを周波数領域の複数のデータに変換することにより周波数分布を表わす複数のデータを要素とする周波数波形ベクトルを生成するものであることを特徴とする請求項２記載の原因判断装置。
【請求項８】
前記ベクトル生成部は、時系列に並んだ複数のデータに基づいて求められる時間波形を表わす複数のデータと、該時系列に並んだ複数のデータを周波数領域の複数のデータに変換することにより得られる該周波数領域の複数のデータとの双方を要素とする総合波形ベクトルを生成するものであることを特徴とする請求項２記載の原因判断装置。
【請求項９】
前記分割距離演算部および前記総合距離演算部は、前記統計的距離としてマハラノビス距離を求めるものであることを特徴とする請求項１記載の原因判断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、収集した複数のデータに基づいて対象装置等の異常の原因を判断する原因判断装置、特には、機械から放射される音、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の同定に好適な原因判断装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から音や振動による信号に基づいて、その発生原因を推定して判別する方法が知られている。一方、例えば、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おり、複写機あるいはプリンタ等のオフィス機器はその騒音を低減することが求められており、そのためにはまず、騒音の発生原因を特定することが重要である。
【０００３】
図９は、一般的な電子写真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。ここで、丸印で示した部分は、衝撃音と呼ばれる、短時間に高い音圧レベルの変動を示す音が発生している部分である。このような音は、部品同士の衝突、紙と部品との衝突などにより生じるもので、例えばソレノイドや用紙走行中の紙位置合わせ部などで発生する。
【０００４】
一般的に衝撃音は、高い音圧変動を示すことから人が認知しやすく、驚愕効果もある。そこで装置の開発者は衝撃音を低減するための活動を行うが、特に複写機やプリンタなどのオフィス機器においては衝撃音の発生原因を確定することは非常に難しい。これは、複写機やプリンタなどの機械騒音は様々な音源が様々なタイミングで稼動するという特徴をもつためである。装置から発生する定常音あるいは衝撃音の音源を同定する方法には、
（ａ）音響インテンシティなどにより測定する方法、
（ｂ）音源の可能性がある部品の動作タイミングを調べる、
（ｃ）音源の可能性がある部品の動作をオフして衝撃音がなくなるかを確認する、
（ｄ）音源の可能性がある部品に衝撃を吸収する材料を貼りつけたり衝突速度を下げることで衝撃音が低下するか確認する、
（ｅ）周波数スペクトル解析等により特徴量を調べて音源を同定する、
などの方法が存在する。
【０００５】
しかしながら、複写機やプリンタなどは小型化されており、各部品が非常に近い位置に収められている。このため、（ａ）音響インテンシティなどの測定方法で部品を特定するには空間分解能が不足している。また、複写機やプリンタなどは高速化されており、各部品がほぼ同時に駆動する。このため、（ｂ）部品の動作タイミングを調べる方法で部品を特定するには時間分解能が不足している。よって現状では、（ｃ）音源の可能性がある部品の動作をオフして衝突音が低下するか確認する方法や、（ｄ）音源の可能性がある部品に衝撃を吸収する材料を貼りつけたり衝突速度を下げることで衝撃音が低下するか確認する方法が採られている。
【０００６】
このような衝撃音の発生原因の同定方法(（ｃ），（ｄ）)では、最終的な目標である衝撃音を低減するまでに多くの時間と労力とを要することになり、同定されないで衝撃音が残ることもあり得る。さらに今後、装置の小型化、高機能化が進むにつれ、音源の可能性のある部品がより小さく、より多種多様になり、このような衝撃音の発生原因の同定方法(（ｃ），（ｄ）)では、一層その対応が困難になる。
【０００７】
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、音のも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、（ｅ）周波数スペクトル解析等は定常音の分析に有効である。一方、複写機やプリンタなどから発生する衝撃音に対しては解析する時間が短いため詳細な周波数情報が得られない。衝撃音に適用させて発生原因の推定を行う試みとしては、例えば特許文献１に、パワースペクトル分析とニューラルネットワークを用いて、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。
【０００８】
しかしながら、この音源種別識別装置も次のような欠点を有している。この音源種別識別装置によれぱ、周波数的に特徴のある音源は判別できるが、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。
【０００９】
この問題を解決するものとして、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。
【００１０】
同様に特許文献３には、評価すべき音の時間波形や周波数波形を演算・抽出して波形ベクトルを生成し、予め既知波形ベクトルとして求められた原因別の特徴ベクトルに対する空間距離を演算することにより、発生原因を判断する信号判断装置が開示されている。この信号判断装置によれば、音源の有する時間的・周波数的特徴を空間距離という統計尺度を用いて総合的に判断することが可能になり、精度の高い音源分析が可能となる。
【００１１】
しかしながら、本信号判断装置においても次のような欠点があることが明らかになってきた。これは、空間距離という統計的指標を用いていることに起因するもので、波形ベクトルを構成する要素数、すなわち波形点数と比較して、特徴ベクトルを構成するデータサンプル数(ケース数)が十分大きくないと統計処理上の自由度が不足して、正しい空間距離値が演算できないというものである。具体的には波形点数の３倍以上のケース数を確保する必要がある。例えば波形点数が３０点であれば、特徴ベクトルを構成するための原因別のデータサンプル数は９０個以上あれば良いが、データ点数が５００点になると、１５００個以上のデータサンプルが必要となり、多数のデータサンプル数を収集できない場合には、波形点数を小さくせざるを得ない。これでは、本来ならば時間波形と周波数波形を併用して信号分析を行いたい場合でも、この波形点数の影響で周波数波形データの採用を断念するなどの制約が生じてしまい、十分な分析精度が得られないなどの問題を生じてしまう。
【特許文献１】特開２０００−２７５０９６号公報
【特許文献２】特開平９−８１１８０号公報
【特許文献３】特開２００２−３２３３７０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
本発明は、上記のような技術的な課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、音や振動などの発生原因を比較的少ないデータ数で正確に判断することができる原因判断装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
上記目的を達成する本発明の原因判断装置は、
収集した複数のデータに基づいて複数のデータを生成することにより生成した複数のデータを要素とするベクトルを生成するベクトル生成部と、
原因が既知の段階で複数回収集した複数のデータに基づいて前記ベクトル生成部で生成された複数の既知ベクトルに基づいて原因別の基準空間を求めておき、原因が未知の状態で収集した複数のデータに基づいて前記ベクトル生成部で生成された判断対象ベクトルの、前記基準空間上の統計的距離を求めて、該統計的距離に基づいて該判断対象ベクトルに対応する原因を判断する判断部とを備えた原因判断装置において、
上記判断部が、
ベクトル生成部で生成されたベクトルを、そのベクトルの要素を複数の群に分割したときの各群を要素とする複数の小ベクトルに分割するベクトル分割部と、
ベクトル分割部で複数の既知ベクトルがそれぞれ分割されてなる複数の既知小ベクトルに基づいて、同一原因の複数の既知ベクトルを構成する相互に対応する群を要素とする複数の既知小ベクトルごとに１つの第１の基準空間を求めておき、ベクトル分割部で判断対象ベクトルが分割されてなる複数の判断対象小ベクトルそれぞれについて、各判断対象小ベクトルに対応する各第１の基準空間上の各統計的距離を求めることにより、該複数の判断対象小ベクトルに対応する複数の統計的距離を要素とする判断対象距離ベクトルを求める分割ベクトル距離演算部と、
上記複数の既知小ベクトルそれぞれについての各既知小ベクトルに対応する各第１の基準空間上の統計的距離を要素とする複数の既知距離ベクトルに基づいて第２の基準空間を求めておき、前記分割ベクトル距離演算部で求められた判断対象距離ベクトルの前記第２の基準空間上の統計的距離を求める総合距離演算部と、
総合距離演算部で求められた前記第２の基準空間上の統計的距離に基づいて判断対象ベクトルに対応する原因を判断する最終判断部とを有することを特徴とする。
【００１４】
ここで、上記ベクトル生成部は、対象装置の稼働音を収集して得た、時系列に並んだ複数のデータに基づいてベクトルを生成するものであってもよく、その場合に上記判断部は、対象装置の異音の原因を判断するものであってもよい。
【００１５】
また、記録媒体を搬送し搬送中の記録媒体上に画像を形成する画像形成装置を上記対象装置とすることができる。
【００１６】
さらに、上記ベクトル生成部は、時系列に並んだ複数のデータの中から所定の基準データを検出しその基準データよりも時間的に前のデータを含む複数のデータを切り出す信号切出部を有するものであることが好ましい。
【００１７】
また、上記ベクトル生成部は、時系列に並んだ複数のデータに基づいて時間波形を表わす複数データを要素とする時間波形ベクトルを生成するものであってもよく、あるいは、上記ベクトル生成部は、時系列に並んだ複数のデータを周波数領域の複数のデータに変換することにより周波数分布を表わす複数のデータを要素とする周波数波形ベクトルを生成するものであってもよく、あるいは、上記ベクトル生成部は、時系列に並んだ複数のデータに基づいて求められる時間波形を表わす複数のデータと、その時系列に並んだ複数のデータを周波数領域の複数のデータに変換することにより得られる周波数領域の複数のデータとの双方を要素とする総合波形ベクトルを生成するものであってもよい。
【００１８】
さらに、上記分割距離演算部および上記総合距離演算部は、統計的距離としてマハラノビス距離を求めるものであることが好ましい。
【００１９】
本発明の原因判断装置に原因を判断させるにあたり、振動信号や音響信号を入力して、それらの振動や音響を表わす複数のデータを収集してもよい。ここで、音響信号の場合には、ベクトル生成手段は、入力される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るものでもよい。補正フィルタの具体例としては、A、B、C、D、Eの各特性フィルタを使用することができ、(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。なお、一般には、人の聴覚に近いA特性フィルタを用いることが好ましい。
【００２０】
また本発明に係る異常判断装置で判断するのに好適なものは、(物体同士の)衝突音、衝撃音など、その持続時間が１０００〔ｍｓｅｃ〕以下、さらには１００〔ｍｓｅｃ〕以下の音響信号である。信号の発生源については特に限定はないが、装置内に無数の稼動部品が存在する点、比較的静寂な環境が求められる場所に設置されることが多い点などに鑑みると、信号の発生源が画像形成装置(複写機、プリンタ、ファクシミリなど)を対象装置とする場合には、本発明を適用することで画像形成装置の消音対策に大きな効果が期待でき、好適である。
【００２１】
画像形成装置からの信号としては、画像形成装置内部の部品同士の衝突音響信号、画像形成装置内部の記録媒体が原因となる音響信号が挙げられる。より具体的には、部品同士の衝突音響信号として、（ａ）金属部品同士の衝突音、（ｂ）樹脂部品同士の衝突音、（ｃ）金属部品と樹脂部品との衝突音などが挙げられ、記録媒体が原因となる音響信号として、（ｄ）記録媒体と構成部品との衝突音、（ｅ）記録媒体の座屈音、（ｆ）記録媒体の搬送方向後端が弾かれる音などが挙げられる。
【００２２】
またベクトル生成部は、入力される信号の一部から波形ベクトルを出力する信号切出部を備えるものでもよい。この場合、その信号切出部は、入力される信号の立ち上がり部又は極大部又は最大部を基準として入力される信号の一部を切り出すことができ、時間的に基準以降の信号を切り出すこともできるし、基準から時間的に遡って信号を切り出すこともできる。
【００２３】
またベクトル生成部は、収集された複数のデータの最大値又は最小値を基準化する振幅基準化部を備えるものでもよい。
【００２４】
またベクトル生成部は、入力される信号の時間領域における時間波形ベクトルを出力する時間波形ベクトル生成部を備えるものでもよく、入力される信号の周波数領域における周波数波形ベクトルを出力する周波数波形ベクトル生成部を備えるものでもよい。さらに、ベクトル生成部は、入力される信号の時間領域における時間波形ベクトルを出力する時間波形ベクトル生成部と、入力される信号の周波数領域における周波数波形ベクトルを出力する周波数波形ベクトル生成部と、当該時間波形ベクトルと当該周波数波形ベクトルとを合わせ総合波形ベクトルを出力する総合波形ベクトル生成部とを備えるものでもよい。
【００２５】
ここで、時間領域における時間波形ベクトルとしては、所定時間毎の音圧レベルを各ベクトル成分とするものなどが挙げられる。所定時間毎の音圧レベルを各ベクトル成分とする時間波形ベクトルを得るにはソフトウェア的に時間波形ベクトル生成部を構成したり、一般的な騒音計で用いられる音圧レベル化回路を用いて時間波形ベクトルを得ることもできる。なお、所定時間は一般には一定時間毎とすることができるが、任意時間毎とすることもできる。また、周波数領域における周波数波形ベクトルとしては、周波数分析により得られる所定周波数毎の値を各ベクトル成分とするものが挙げられる。
【００２６】
例えば、ベクトル生成部は、収集された複数のデータの時間領域における時間波形ベクトルとして、所定時間毎の音圧値を各ベクトル成分とする時間波形ベクトルを出力する時間波形ベクトル生成部と、入力される信号の周波数領域における周波数波形ベクトルとして、所定周波数サブバンド毎のパワースペクトル値を各ベクトル成分とする周波数波形ベクトルを出力する周波数波形ベクトル生成部と、当該時間波形ベクトルと当該周波数波形ベクトルとを合わせて総合波形ベクトルを出力する総合波形ベクトル生成部とを備えるものでもよい。
【００２７】
なお、所定周波数毎とは一般には所定周波数範囲(サブバンド)毎を意味するが、その周波数範囲は一定範囲とすることもでき、任意範囲とすることもできる。周波数分析の具体例としては、ＦＦＴ(高速フーリエ変換)解析、ウエーブレット解析、一般化調和解析などが挙げられる。
【００２８】
また周波数波形ベクトル生成部は、周波数分析の対象となる時間波形に対し、窓関数処理を施す窓関数処理部を備えるものでもよい。この窓関数としては、レクタンギュラ・ウインドウ、ハニング・ウインドウ、ハミング・ウインドウ、ブラックマン・ウインドウ、フラットトップ・ウインドウなどを挙げることができる。
【００２９】
上記判断部は、既知波形ベクトルと判断対象波形ベクトルを任意複数の小ベクトルに分割するベクトル分割部、該複数の小ベクトル毎に複数の空間距離群を演算する分割ベクトル距離演算部、更にこの複数の空間距離値群の数列を新たなベクトルとして原因別第２の基準空間における総合的な空間距離を演算する総合距離演算部を備えており、各既知波形ベクトルを複数個に分割した小ベクトル成分と、判断対象波形ベクトルを同複数個に分割した小ベクトル成分をそれぞれ変量として第1の空間距離群が演算され、更に該第1の空間距離群を新たなベクトル成分として既知波形ベクトルと判断対象波形ベクトルとの関係を表す第2の空間距離値を演算し両者の関係が判断される。統計的な空間距離の測度としては、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を用いることができる。その距離の測度の具体例としては、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挙げることができる。
【発明の効果】
【００３０】
以上説明したように、本発明は、上記判断部がベクトル分割部を有するとともに、統計的距離の演算にあたり、分割ベクトル距離演算部と総合距離演算部とを備えて統計的距離を２段階に求めるものであるため、従来と比べ原因判断のためのデータ数を大幅に減らし、しかも高精度な判断が行なわれる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３１】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。
【００３２】
図１は、本発明の一実施形態の原因判断装置を含む原因判断システムを示す図である。
【００３３】
この図１に示す原因判断システム１００は、複写機（画像形成装置）Ｔを判断対象とし、その複写機から発せられる騒音（音響信号）を収集してその複写機Ｔが発する異常音の発生原因を判断するものである。
【００３４】
ここでは、複写機Ｔから発せられる騒音の原因が、
原因（１）：金属部品同士の衝突音、
原因（２）：樹脂部品同士の衝突音、
原因（３）：金属部品と樹脂部品との衝突音、
原因（４）：記録媒体と構成部品との衝突音、
原因（５）：記録媒休の座屈音、
原因（６）：記録媒体の搬送方向後端が弾かれる音、
のいずれであるかが判断される。
【００３５】
原因判断システム１００の全体は、複写機Ｔからの騒音をとらえる収音手段としてのマクロフォン１と、マイクロフォン１に接続されるアナログ／デジタル変換手段としてのＤＡＴ(デジタル・オーディオ・テープ)レコーダ２と、ＤＡＴレコーダ２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。
【００３６】
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。そして、これら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に示すベクトル生成部G、判断部３Ｊの各機能を実現している。
【００３７】
図２は、この原因判断システム１００の基本機能ブロック図である。この原因判断システム１００の機能は、処理の流れに沿って順に、マイクロフォン１、ＤＡＴレコーダ２、ベクトル生成部３Ｇ、判断部３Ｊ、表示部５を有している。そして、これらの基本機能ブロック同士で入出力される信号は、アナログ信号ＡＳ、デジタル信号ＤＳ、波形ベクトルＶ、判断結果Ｒである。
【００３８】
図３は図２に示したベクトル生成部３Ｇの構成を、図４は図２に示した判断部３Ｊの構成を、それぞれより詳細に示した詳細機能ブロック図である。
【００３９】
ベクトル生成部３Ｇは、図３に示すように、データ記憶部３０、時間波形ベクトル生成部３Ｔ、周波数波形ベクトル生成部３Ｆ、総合波形ベクトル生成部３６を備えている。また、時間波形ベクトル生成部３Ｔは、聴感補正部３１、切り出し部３２、基準化部３３を備えており、周波数波形ベクトル生成部３Ｆは、これらの各部３１，３２，３３に加えて、窓関数処理部３４、周波数解析部３５を備えている。そして、これらの詳細機能ブロック同士で入出力される信号は、デジタル信号ＤＳ、聴感補正済みデジタル信号ＤＳ´、切り出し済みデジタル信号△ＤＳ´、基準化済みデジタル信号「△ＤＳ´」(=時間波形ベクトルＴＶ)、窓関数処理済みデジタル信号「△ＤＳ″」、周波数解析済みデジタル信号(=周波数波形ベクトルＦＶ)、総合波形ベクトルＶである。
【００４０】
判断部３Ｊは、図４に示すように、複数の原因群、ここでは（ａ）〜（ｆ）の６通りに対応するマハラノビス距離演算部３７（ａ）〜（ｆ）と、最終判断部３８とを備えている。そして、これらの詳細機能ブロック同士で入出力される信号は、総合波形ベクトルV、各原因ベクトル空間とのマハラノビス距離Ｄ２（ａ）〜（ｆ）、判断結果Ｒである。各原因別のマハラノビス距離演算部３７は、総合波形ベクトルＶを任意の複数(ここではｚ個)の小ベクトルに分割するベクトル分割部３９、分割された小ベクトルの空間距離を演算する分割ベクトル距離演算部４０（１）〜４０（ｚ）、分割ベクトル毎の空間距離群から総合的な空間距離を演算する総合距離演算部４１を備えており、分割ベクトルＶ（１）〜Ｖ（ｚ）、これに対応した分割ベクトル距離Ｄ2（１）〜Ｄ2（ｚ）、および、これらを総合したマハラノビス距離Ｄ２が演算される。
【００４１】
例えば、原因空間（ａ）においては、総合波形ベクトルVがベクトル分割部３９（ａ）においてＶ(ａ１)〜Ｖ（ａｚ）の小ベクトルに分割され、分割ベクトル距離演算部４０(ａ１)〜４０（ａｚ）でそれぞれの小ベクトルＶ(ａ１)〜Ｖ(ａｚ)に対応する分割ベクトル距離Ｄ2（ａ１）〜Ｄ2（ａｚ）が演算され、総合距離演算部４１（ａ）でこれらを総合したマハラノビス距離Ｄ2（ａ）が演算される。他の原因空間（ｂ）〜（ｆ）においても同様にしてマハラノビス距離Ｄ2（ｂ）〜Ｄ2（ｆ）が演算される。
【００４２】
図5，図６は、この原因判断システム１００の基本的な使用方法、動作を説明するフローチャートである。以下、このフローチャートに基づいて、本実施形態に係る原因判断システム１００の動作を説明する。
【００４３】
まず、原因判断に先立って、原因判断システム１００に対し予め前処理がなされる(図５のステップＳ１)。この前処理では、各原因（ａ）〜（ｆ）毎に総合波形ベクトルＶのサンプルｙを複数(ｍ個)得、各原因（ａ）〜（ｆ）毎に逆行列Ａを得て、各マハラノビス離演算部37（ａ）〜（ｆ）(図４参照)に記憶するものである。
【００４４】
本実施形態では、ひとつの原因に対して２００回のサンプル音響信号を取り込んだため、m=２００である。なお、本実施形態は、
原因（ａ）：金属部品同士の衝突音、
原因（ｂ）：樹脂部品同士の衝突音、
原因（ｃ）：金属部品と樹脂部品との衝突音、
原因（ｄ）：記録媒体と構成部品との衝突音、
原因（ｅ）：記録媒体の座屈音、
原因（ｆ）：記録媒体の搬送方向後端が弾かれる音、
の６種類の原因を判断するものである。さらに、後述するように各総合波形ベクトルの次元kは、k=２５６＋１２８＝３８４である。
【００４５】
逆行列Ａ，Ｂの求め方については後述する。
【００４６】
前処理(図５のステップＳ１)が終了すると、発生原因の不明な音響信号に基づいて発生原因の判断が行われる(図６のステップＳ２〜Ｓ６)。
【００４７】
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)音響信号が計測される(図６のステップＳ２)。これは複写機Ｔに近接して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。
【００４８】
複写機Ｔからの騒音は音波であり、マイクロフォン1内の振動子を振動させ、その振動がアナログ信号ＡＳに変換される(図2参照)。
【００４９】
次に、ＤＡＴレコーダ２により、そのアナログ信号ＡＳがデジタル化される(図６のステップＳ３)。これはマイクロフォン1に接続されているＤＡＴレコーダ２内のＡ／Ｄ変換回路により、アナログ信号ＡＳがデジタル信号ＤＳに変換されることにより行われる(図２参照)。さらに、デジタル信号ＤＳはＤＡＴレコーダ２に一旦記録される。図９は、このDATレコーダ２に記録されたデジタル信号ＤＳを示すグラフである。このグラフの縦軸は音圧〔×１０-6Ｐａ〕を、横軸は時間〔ｓｅｃ〕をそれぞれ示している。
【００５０】
なお、本実施形態ではＤＡＴレコーダ２のＡ／Ｄ変換回路の分解能(サンプリング周波数)は４８〔ｋＨｚ〕であるため、得られるデジタル信号ＤＳは、一秒間に４８０００点のサンプリングデータとして得られる。ここで、サンプリング周波数としては、少なくとも１０〔ｋＨｚ〕以上、好ましくは２０〔ｋＨｚ〕のものを使用することが望ましい。これは、複写機Ｔやプリンタなどの画像形成装置から発生される衝撃音の特徴が５〜１０〔ｋＨｚ〕以上の高周波数帯域に表れる場合が多いためである。５〜１０〔ｋＨｚ〕以上の帯域を分析するためには、サンプリング定理からサンプリング周波数はその倍の１０〜２０〔ｋＨｚ〕以上必要となる。
【００５１】
次に、ベクトル生成部３Ｇにより、判断対象となる音響信号に対応する波形ベクトルVが生成される(図６のステップＳ４)。まず、データ記憶部３０により、ＤＡＴレコーダ２に記録され出力されたデジタル信号ＤＳを記憶する。具体的には、ＤＡＴレコーダ２に接続されているパーソナルコンピュータ本体３のハードディスク中に記憶される。本実施形態では、図９の丸印で示した衝撃音(音圧が急上昇する部分)を含むデジタル信号ＤＳを０．０１秒間程度、すなわちサンプリングデータ４８０点分程度記憶する。
【００５２】
図１０は、データ記憶部３０に記憶されたデジタル信号ＤＳを示すグラフである。
【００５３】
このグラフの縦軸は音圧を、横軸はサンプリングデータ数を示している。
【００５４】
次に、聴感補正部３１により、データ補正部３０に記憶されるデジタル信号ＤＳに対し聴感補正を行う。これは、聴感補正部３１により予め設定されている補正フィルタにより記憶されているデジタル信号ＤＳを補正し、新たなデジタル信号ＤＳ´を得るものである(３参照)。なお、本実施形態では、人の聴感に近いAフィルタにより補正を行う。
【００５５】
次に、切り出し部３２により、聴感補正済みデジタル信号ＤＳ´の一部を切り出す。これは切り出し部３２に設定されている条件に基づいて、聴感補正済みデジタル信号ＤＳ´,の一部を切り出し、切り出し済みデジタル信号△ＤＳ´を得るものである(図３参照)。本実施形態において、切り出し部３２に設定されている条件は、聴感補正済みデジタル信号ＤＳ´の立ち上がり部を基準とし、その基準に対して５０個のサンプリングデータ分時間的に遡ったデータから、その基準に対して２０５個のサンプリングデータ分時間的に後のデータまで(つまり５０+１+２０５=２５６個のデータ)を切り出す。また、立ち上がり部の検知方法としては、デジタル信号ＤＳ´の音圧ｐの絶対値の最大値を検知し、その最大値の数％の音圧値に時間的に初めて達した部分を立ち上がり部とすることができる。なお、本実施形態では切り出し部３２をソフトウェア的に実現しているが、例えば、トリガー機能を備えるデータローガで聴感補正済みデジタル信号ＤＳ´の一部を切り出すこともできる。
【００５６】
図1１は、切り出し部３２により切り出されたデジタル信号△ＤＳ´を示すグラフである。このグラフの縦軸へは音圧を、横軸はサンプリングデータ数をそれぞれ示している。
【００５７】
図１１中、ｐ（ＭＡＸ）は音圧ｐの絶対的の最大値を表わし、ｐ（ＴＨ）は立ち上がり部の音圧値を表わしている。
【００５８】
このようにして得られた切り出し済みデジタル信号△ＤＳ´から、時間波形原ベクトルＴｖを観念することができる。すなわち、１〜２５６番目のサンプリングデータの各音圧値ｐ１〜ｐ２５６をベクトルの各要素とする時間波形原ベクトルＴｖ=(ｐ１、ｐ２、…、ｐ５１（＝ｐ（ＴＨ））、…、ｐ(ＭＡＸ)、…、ｐ２５６)を得ることができる。
【００５９】
次に、基準化部３３により、切り出し済みデジタル信号△ＤＳ´の値を基準化する。これは、予め基準化部３３に設定されている基準値とデジタル信号△ＤＳ´に含まれる音圧の絶対値の最大値とに基づいて、デジタル信号△ＤＳ´の値を基準化して基準化済みデジタル信号「△ＤＳ´」、すなわち時間波形ベクトルＴＶを得るものである(図３参照)。この時間波形ベクトルＴＶは、先の時間波形原ベクトルＴｖ、音圧の最大値ｐ（ＭＡＸ）、基準値ＳによりＴＶ=(Ｓ／ｐ（ＭＡＸ）)×Ｔｖ=（Ｓ／ｐ（ＭＡＸ）)×（ｐ１、ｐ２、…、p５１（=p(ＴＨ))、…、ｐ（ＭＡＸ）、…、ｐ２５６）=（（Ｓ／ｐ（ＭＡＸ）)×p1、（Ｓ／ｐ（ＭＡＸ）)×ｐ２、…、（Ｓ／ｐ（ＭＡＸ）)×ｐ５１、…、（Ｓ／ｐ（ＭＡＸ）)×ｐ（ＭＡＸ）)（＝Ｓ）、…、（Ｓ／ｐ（ＭＡＸ）)×ｐ２５６）＝（Ｐ１、…、Ｐ２５６）として求めることができる。
【００６０】
次に、窓関数処理部３４により、基準化済みデジタル信号「△ＤＳ´」(=時間波形ベクトルＴＶ)を窓関数処理する。これは、予め窓関数処理部３４に設定される窓関数により、基準化済みデジタル信号「△ＤＳ´」を処理し、窓関数処理済みデジタル信号「△ＤＳ″」を得るものである(図３参照)。本実施例では窓関数として、ハニング窓関数を用いている。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影響を軽減することができる。
【００６１】
次に、周波数解析部３５により、窓関数処理済みデジタル信号「△ＤＳ″」を周波数解析する。これは、周波数解析部３５により、窓関数処理済みデジタル信号「△ＤＳ″」をＦＦＴ解析し、周波数サブバンド毎の周波数スペクトルを得るものである。
【００６２】
図１２は、周波数解析部３５によるFFT処理結果を示すグラフである。このグラフにおいて、縦軸はパワースペクトル〔×１０-6Ｐａ〕を、横軸は周波数(サブバンド)をそれぞれ示している。本実施形態では、先に示した２５６点のデジタル信号「△ＤＳ″」に基づいてＦＦＴ解析を行ない、図１２中黒点で示す１２８点の新たなデジタル信号を得る。
【００６３】
このようにして得られたデジタル信号から、周波数波形ベクトルＦＶを観念することができる(図３参照)。すなわち、周波数の小さい方から順に１〜１２８番目の各パワースペクトルｐｓ値をベクトルの各要素とする周波数ベクトルＦＶ＝（ｐｓ１、ｐｓ２、…、ｐｓ１２８)を得る。
【００６４】
次に、総合波形ベクトル生成部３６により、波形ベクトルＶを得る。ここでは、上述の時間波形生成部３Ｔにより生成される２５６次元の時間波形ベクトルＴＶ=(Ｐ１、…、Ｐ２５６)と、上述の周波数波形生成部３Ｆにより生成される１２８次元の周波数波形ベクトルＦＶ＝（ｐｓ１、…、ｐｓ１２８）とから、２５６＋１２８＝３８４次元の波形ベクトルＶ＝（Ｐ１、…、Ｐ２５６、ｐｓ１、…、ｐｓ１２８）＝（ｖ１、…、ｖ３８４）を得る(図３参照)。なお、このようにして得られる波形ベクトルＶ＝（ｖ１、…、ｖ３８４）について、予め原因の明らかなサンプル音響信号により得られるものを既知波形ベクトルｙ＝（ｖ１、…、ｖ３８４）＝（ｙ１、…、ｙｋ）と称し、原因が不明で判断対象となる音響信号により得られるものを判断対象波形ベクトルｘ＝（ｖ１、…、ｖ３８４）＝（ｘ１、…、ｘｋ）と称する（ｋ＝３８４）。
【００６５】
次に、判断部３Ｊにより、マハラノビス距離を用いて判断対象となる音響信号の発生原因が判断され、原因判断結果Ｒを得る(図６のステップＳ５)。
【００６６】
ここで、図５のステップＳ１の説明に戻る。
【００６７】
ある既知波形ベクトル空間における評価対象波形ベクトル（ｘ1，…，ｚk）のマハラノビス距離Ｄ2は、既知波形ベクトル（ｋ項）のデータ群（ケース数ｍ）に関する相関係数行列Ｒの逆行列をＡとして、下記の（１）式から演算される。ここで相関係数行列Ｒを構成する相関係数ｒは次のようにして算出される。まず、既知波形ベクトルｙ＝（ｙ１、…、ｙｋ）×ｍ組（ケース）のデータについて、既知波形ベクトルを構成する１〜ｋ個の各成分毎にm個ずつのケースデータ群に並び替え、Ｙ１＝（ｙ１１〜ｙ１ｍ）、Ｙ２＝（ｙ２１〜ｒ２ｍ）、…、Ｙｋ＝（ｙｋ１〜ｙｋｍ）が生成される。この各データ群間の相関係数を算出し、Ｙ１とＹ２の相関係数をｒ１２、Ｙ１とＹ３の相関係数をｒ１３、Ｙ１とＹｋの相関係数をｒ１ｋ、Ｙ２とＹｋの相関係数をｒ２ｋ、…として相関係数行列Ｒを求める。
【００６８】
【数１】
2005208186.tif 000003
但し、
【００６９】
【数２】
2005208186.tif 000004
【００７０】
【数３】
2005208186.tif 000005
【００７１】
この相関係数の逆行列Ａを求めるためには、ｋ＜ｍ、すなわち波形ベクトルの項数より多いケース数を確保する必要がある。更には十分な精度でマハラノビス距離を算出するためには、３×ｋ＜ｍであることが望ましい。実際に波形ベクトルの項数とケース数を変えてマハラノビス距離を算出した結果を図７に示す。ここではある同一原因群のデータを対象に、ケース数を３２０0個に固定して、波形ベクトルの項数を変化させた。具体的には上記３２０個のケースデータ群を既知波形ベクトル群、各３２０個のケースデータひとつひとつを評価対象波形ベクトルとして、マハラノビス距離を算出してその平均値を求めたものである。既知波形ベクトル群と評価対象波形ベクトルが同一のものであるため、本来ならばこれらの空間距離は最小となりその重心位置“１”に限りなく近くなるはずであるが、ベクトルの項数がケース数に近い場合は空間距離が急激に上昇してしまうことが分かる。この状態では、これらのデータは全くこと異なるものであると判断されてしまうことになり、判断を誤ることになる。これは逆行列Ａを算出する際の統計的冗長性が欠落してしまうことによる。図７からケース数３２０に対して、ベクトルの項数を７５〜１００以下にすれば、空間距離をほぼ“１”と見なせる。
【００７２】
すなわち、波形ベクトルの項数の３倍以上のケース数を確保できない場合には、十分な精度で判断できないことになる。このため本実施形態では、３×ｋ＜ｍを満たすようなサイズに波形ベクトルを分割することによりこの問題を回避する。分割数をｚとすると、本実施例の場合ではｋ＝３８４、ｍ＝２００であるから、３×ｋ＜ｍを満たすためには分割数ｚを６以上にすることが望ましい。ここではｚ＝６として、ベクトル分割部３９で既知波形ベクトルを６個の小ベクトルに分割する。例えば、原因空間（ａ）については、ベクトル分割部３９（ａ）で既知波形ベクトルｙａ＝（ｖ１、…、ｖ３８４）が分割され、v（ａ１）＝（ｖ１、…、ｖ６４）、ｖ（ａ２）＝（ｖ６５、…、ｖ１２８）、ｖ（ａ３）＝（ｖ１２９，…、ｖ１９２）、ｖ（ａ４）＝（ｖ１９３、…、ｖ２５６）、v（ａ５）＝（ｖ２５７、…、ｖ３２０）、v（ａ６）＝（ｖ３２１、…、ｖ３８４）の６個の小ベクトルが生成される。各小ベクトルでは項数６４、ケース数２００となり、3×ｋ＜ｍの条件を満たしている。図５のステップＳ１では、このｖ（ａ１）〜ｖ（ａ６）について、式（１）を使用して、それぞれ相関係数行列の逆行列が求められ、第１の逆行列Ａ（ａ１）〜Ａ（ａ６）としてマハラノビス距離演算部３７の分割ベクトル距離演算部４０（１）〜（ｚ）に格納される。
【００７３】
図５のステップＳ１では、次に既知波形ベクトル（項数ｋ＝３８４）の全ケース数ｍ＝２００について、それぞれを判断対象波形ベクトルとみなして、マハラノビス距離を算出する。具体的には上記と同様にして、ベクトル分割部３９（ａ）で波形ベクトルｙａ＝（ｖ１、…、ｖ３８４）が分割され、ｖ（ａ１）＝（ｖ１、…、ｖ６４）、ｖ（ａ２）＝（ｖ６５、…、ｖ１２８）、ｖ（ａ３）＝（ｖ１２９、…、ｖ１９２）、ｖ（ａ４）＝（ｖ１９３、…、ｖ２５６）、v(ａ５)＝（ｖ２５７、…、ｖ３２０）、ｖ（ａ６）＝（ｖ３２１、…、ｖ３８４）の６個の小ベクトルが生成される。このｖ（ａ１）〜ｖ（ａ６）について、分割ベクトル距離演算部４０（ａ１）〜４０（ａ６）で上記第１の逆行列Ａ（ａ１）〜Ａ（ａ６）を用いて、マハラノビス距離Ｄ2（ａ１）〜Ｄ2（ａ６）が求められる。この演算をケース数ｍ＝２００個分繰り返し、マハラノビス距離Ｄ2（ａ１）〜Ｄ2（ａ６）を２００組生成する。次にこのＤ2（ａ１）〜Ｄ2（ａ６）×２００組のデータ群を、ｋ＝６、ｍ＝２００の第二の既知ベクトル群と見なして、上記の逆行列Ａと同じ演算により相関係数行列の逆行列を求め、第２の逆行列B（ａ）としてマハラノビス距離演算部３７（ａ）の総合距離演算部４１（ａ）に格納される。ｋ＝６、ｍ＝２００より、ここでも３×ｋ＜ｍの条件を満たしている。これを原因空間（ｂ）〜（ｆ）についても行い、最終的に第１の逆行列Ａ（ａ１）〜Ａ（ａ６）、…、Ａ（ｆ１）〜Ａ（ｆ６）、および第２の逆行列Ｂ（ａ）、…、Ｂ（ｆ）をマハラノビス距離演算部３７に格納して、前処理を終了する。
【００７４】
次に判断対象波形ベクトルのマハラノビス距離演算手順を説明する（図６ステップＳ５）。
【００７５】
まず判断対象波形ベクトルｘ＝（ｖ１、…、ｘ３８４）＝（ｘ１、…、ｘ３８６）がベクトル分割部３９（ａ）において分割され、ｘ（１）＝ｖ（ａ１）＝（ｘ１、…、ｘ６４）、ｘ（２）＝ｖ（ａ２）＝（ｘ６５、…、ｘ１２８）、ｘ（３）＝ｖ（ａ３）＝（ｘ１２９、…、ｘ１９２）、ｘ（４）＝ｖ（ａ４）＝（ｘ１９３、…、ｘ２５６）、ｘ（５）＝ｖ（ａ５）＝（ｘ２５７、…、ｘ３２０）、ｘ（６）＝ｖ（ａ６）＝（ｘ３２１、…、ｘ３８４）の６個の小ベクトルが生成される。このｖ（ａ１）〜ｖ（ａ６）について、分割ベクトル距離演算部４０（ａ１）〜４０（ａ６）で上記第１の逆行列Ａ（ａ１）〜Ａ（ａ６）を用いて、マハラノビス距離Ｄ2（ａ１）〜Ｄ2（ａ６）が求められる。次に予めマハラノビス距離演算部３７（ａ）に記憶されている第２の逆行列Ｂ（ａ）を用いて、総合距離演算部４１（ａ）で上記マハラノビス距離Ｄ2（ａ１）〜D２（ａ６）の数列群をベクトルと見なした最終的なマハラノビス距離Ｄ2（ａ）が演算される。
【００７６】
以下、同様に原因空間（ｂ）から（ｆ）についても同様の演算を繰り返し、各マハラノビス距離演算部３７（ｂ）〜（ｆ）において、それぞれの原因別のマハラノビス距離Ｄ2（ｂ）〜Ｄ2（ｆ）が演算される(図４参照)。
【００７７】
次に、最終判断部３８により、マハラノビス距離Ｄ2（ａ）〜Ｄ2（ｆ）が最小のものを選択し、そのマハラノビス距離に対応する原因を判断結果Ｒとする。例えば、マハラノビス距離Ｄ2（ａ）〜Ｄ2（ｆ）のうち、Ｄ2（ａ）が最も小さい場合には、判断対象となる音響信号は、「原因（１）：金属部品同士の衝突音」であることが分かる。
【００７８】
次に、表示部５に、判断結果Ｒが表示される(図６のステップＳ６)。例えば、判断対象となる音響信号は、「原因（１）：金属部品同士の衝突音」である場合には、その旨が表示部５の画面に表示される(図２参照)。
【実施例】
【００７９】
本発明者らは本発明を完成するために数々の実験を行ってきたが、ここではその一部、本発明の効果を確認するための実験を実施例として説明する。この実施例では、前述の実施形態に係る原因判断システム１００を使用し、原因（２）：樹脂(プラスチック)部品同士の衝突音と、原因（３）：金属部品と樹脂(プラスチック)部品との衝突音との判断を検証した。なお、この原因（２）と原因（３）とは、一般に聴感上の印象や音圧波形が類似しており、その区別が比較的困難な原因である。
【００８０】
まず、原因（３）による衝突音から波形ベクトルＶ（３）（項数ｋ＝３８４）を１００個（ｖ１（３）〜ｖ１００（３））得て（図６のステップＳ２〜Ｓ４）、これら１００個の波形ベクトルＶ（３）のうち、ランダムに選択される８０個の波形ベクトルＶ（３）を既知波形ベクトルｙ（３）（ｙ１（３）〜ｙ８０（３））とし（ｍ＝８０）、残りの２０個を(検証用の)判断対象波形ベクトルｘ（ｘ１〜ｘ２０）とする。次に、原因（２）による衝突音から波形ベクトルＶ（２）を１００個（ｖ１（２）〜ｖ１００（２））得て（図６のステップＳ２〜Ｓ４）、これらをすべて（検証用の）判断対象波形ベクトルｘ（ｘ２１〜ｘ１２０）とする。
【００８１】
次に、3×ｋ＜ｍを満たすように既知波形ベクトルｙ１（３）〜ｙ８０（３）を１２個の小ベクトルに分割し（ｚ＝１２）、第１の逆行列Ａ（３，１）〜Ａ（３，１２）、第２の逆行列Ｂ（３）を演算し、マハラノビス距離演算部３７（３）がそれを記憶する（図４参照)。次に、（検証用の）判断対象ベクトルｘ１〜ｘ２０、ｘ２１〜ｘ１２０について、マハラノビス距離演算部３７（３）により前処理で得た、第１の逆行列Ａ（３，１）〜Ａ（３，１２）、第２の逆行列Ｂ（３）に基づいて、それぞれのマハラノビス距離Ｄ2１（３）〜Ｄ2２０（３）、Ｄ2２１（３）〜Ｄ2１２０（３）を演算する。
【００８２】
図８は、この実験結果を示すグラフである。このグラフにおいて、縦軸はマハラノビス距離Ｄ２（３）であり、横軸は波形ベクトルの数（サンプル数）を示している。ここで、原因（３）による衝突音から最終的に得られたマハラノビス距離Ｄ2１（３）〜Ｄ2２０（３）は、いずれも１に近い（いずれも２以下）。一方、原因（２）による衝突音から最終的に得られたマハラノビス距離Ｄ2２１（３）〜Ｄ2１２０（３）は、いずれもその値が大きくなっている（概ね数百から１０００程度）。
【００８３】
したがって、本実施例によれば、一般にその区別が困難な、原因（２）：樹脂(プラスチック)部品同士の衝突音と、原因（３）：金属部品と樹脂(プラスチック)部品との衝突音とを、例えば、マハラノビス距離Ｄ2（３）の閾値を１０とすることで、明確に区別することができる。
【図面の簡単な説明】
【００８４】
【図１】本発明の一実施形態の原因判断装置を含む原因判断システムを示す図である。
【図２】原因判断システムの基本機能ブロック図である。
【図３】図２に示したベクトル生成部をより詳細に示した詳細機能ブロック図である。
【図４】図２に示した判断部の構成をより詳細に示した詳細機能ブロック図である。
【図５】原因判断システムの基本的な使用方法、動作を説明するフローチャートである。
【図６】原因判断システムの基本的な使用方法、動作を説明するフローチャートである。
【図７】実際に波形ベクトルの項数とケース数を変えてマハラノビス距離を算出した結果である。
【図８】実験結果を示すグラフである。
【図９】ＤＡＴレコーダに記録されたデジタル信号を示すグラフである。
【図１０】データ記憶部に記憶されたデジタル信号を示すグラフである。
【図１１】切り出し部により切り出されたデジタル信号を示すグラフである。
【図１２】周波数解析部によるＦＦＴ処理結果を示すグラフである。
【符号の説明】
【００８５】
１００    原因判断システム
Ｔ    複写機
１    マクロフォン
２    ＤＡＴレコーダ
３    コンピュータ本体
４ａ    キーボード
４ｂ    マウス
５    表示部
３Ｇ    ベクトル生成部
３Ｊ    判断部
３Ｔ    時間波形ベクトル生成部
３Ｆ    周波数波形ベクトル生成部
３０    データ記憶部
３１    聴感補正部
３２    切出部
３３    基準化部
３４    窓関数処理部
３５    周波数解析部
３６    総合波形ベクトル生成部
３７    マハラノビス距離演算部
３８    最終判断部
３９    ベクトル分割部
４０    分割ベクトル距離演算部
４１    総合距離演算部
【図１】
2005208186.tif 000006
【図２】
2005208186.tif 000007
【図３】
2005208186.tif 000008
【図４】
2005208186.tif 000009
【図５】
2005208186.tif 000010
【図６】
2005208186.tif 000011
【図７】
2005208186.tif 000012
【図８】
2005208186.tif 000013
【図９】
2005208186.tif 000014
【図１０】
2005208186.tif 000015
【図１１】
2005208186.tif 000016
【図１２】
2005208186.tif 000017