(57)【要約】【課題】特徴音に関わる周波数成分のみの抽出を可能にする。【解決手段】ウェーブレット変換手段１３は、音声入力手段１１で得られた対象物の音波に対応する信号を最初の入力信号とし入力信号にウェーブレット変換を行うことにより低周波成分と高周波成分とを分離する。監視手段１４は、ウェーブレット変換手段１３により分離された低周波成分に目的とする特徴音が含まれていると当該低周波成分をウェーブレット変換手段１３の次の入力信号とし前記特徴音が含まれなくなった時点のウェーブレット変換手段１３の入力信号の周波数帯域を抽出する。前記特徴音が含まれなくなった時点でのウェーブレット変換手段１３への入力信号は、監視手段１４で抽出した周波数帯域が通過周波数帯域として設定されたフィルタ手段１５に入力される。フィルタ手段１５を通過した信号はベクトル抽出手段１６により周波数スペクトルが検出される。【選択図】        図１
2005140707.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象物からの音波を音声入力手段により検出して得られる信号をウェーブレット変換手段の最初の入力信号とし入力信号にウェーブレット変換を行うことにより低周波成分と高周波成分とを分離し、ウェーブレット変換手段により分離された低周波成分に目的とする特徴音が含まれているときに当該低周波成分をウェーブレット変換手段に次の入力信号として与え前記特徴音が含まれなくなった時点のウェーブレット変換手段の入力信号の周波数帯域を抽出した後、前記特徴音が含まれなくなった時点でのウェーブレット変換手段への入力信号のうち前記周波数帯域の成分のみを抽出し、次に、抽出した信号の周波数スペクトルを検出することを特徴とする特徴音抽出方法。
【請求項２】
対象物からの音波を検出する音声入力手段と、音声入力手段により得られた信号を最初の入力信号とし入力信号にウェーブレット変換を行うことにより低周波成分と高周波成分とを分離するウェーブレット変換手段と、ウェーブレット変換手段により分離された低周波成分に目的とする特徴音が含まれているときに当該低周波成分をウェーブレット変換手段に次の入力信号として与え前記特徴音が含まれなくなった時点のウェーブレット変換手段の入力信号の周波数帯域を抽出する監視手段と、監視手段により抽出された周波数帯域が通過周波数帯域として設定され前記特徴音が含まれなくなった時点でのウェーブレット変換手段への入力信号が入力されるフィルタ手段と、フィルタ手段を通過した信号の周波数スペクトルを検出するベクトル抽出手段とを備えることを特徴とする特徴音抽出装置。
【請求項３】
前記対象物からの音波を製品の動作音とした請求項２記載の特徴音抽出装置と、前記周波数スペクトルの分布パターンを分類することにより製品の正常と異常との判別および異常時における異常の種類を判別する分類用ニューラルネットワークを備えた品質評価装置とを備えることを特徴とする製品評価システム。
【請求項４】
前記品質評価装置は学習済みの学習ベクトル量子化手段を前記分類用ニューラルネットワークの前段に備え、学習ベクトル量子化手段は、前記特徴音抽出装置により得られた周波数スペクトルを学習サンプルの周波数スペクトルとの一致度が高くなるように周波軸方向に偏移させたときの偏移量を求め、前記特徴音抽出装置により得られた周波数スペクトルを当該偏移量だけ周波数軸方向に偏移させた結果を前記分類用ニューラルネットワークに与えることを特徴とする請求項３記載の製品評価システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、特徴音抽出方法、特徴音抽出装置、製品評価システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来から、音声認識などの分野において、入力音声にウェーブレット変換を行ってスケーリング係数とウェーブレット係数とを求める処理を複数回繰り返し、ウェーブレット変換の多重解像度によりテンプレートマッチングを行う技術が知られている（たとえば、非特許文献１参照）。
【非特許文献１】永井秀利、中村貞吾、野村浩郷；「無発声ないし微発声音声認識のための表面筋電波形からのノイズ低減手法」、情報処理学会  火の国シンポジウム２００３、２００３年３月６日、Ａ−１−１
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ところで、上述した技術は、音声認識などに用いる技術であって、たとえばモータにより動作する電気装置ないし機械装置において動作音に基づいて装置の異常の有無を判別し、また異常時には異常の種類を判別するような目的に用いるとすれば、動作音のうち異常を示す特徴音以外の周波数成分も用いて判別していることになり、判別に用いるデータ量が多くなるものであるから、判別に時間がかかるとともに、どの周波数成分が特徴音に関わっているかを識別しにくく異常の種類の判別が難しいという問題がある。
【０００４】
本発明は上記事由に鑑みて為されたものであり、その目的は、特徴音に関わる周波数成分を抽出することを可能とした特徴音抽出装置および特徴音抽出方法を提供するともに、抽出された特徴音の周波数成分を用いることによって短時間かつ正確に異常の有無や異常の種類を判別することを可能とした製品評価システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
請求項１の発明は、特徴音抽出方法であって、対象物からの音波を音声入力手段により検出して得られる信号をウェーブレット変換手段の最初の入力信号とし入力信号にウェーブレット変換を行うことにより低周波成分と高周波成分とを分離し、ウェーブレット変換手段により分離された低周波成分に目的とする特徴音が含まれているときに当該低周波成分をウェーブレット変換手段に次の入力信号として与え前記特徴音が含まれなくなった時点のウェーブレット変換手段の入力信号の周波数帯域を抽出した後、前記特徴音が含まれなくなった時点でのウェーブレット変換手段への入力信号のうち前記周波数帯域の成分のみを抽出し、次に、抽出した信号の周波数スペクトルを検出することを特徴とする。
【０００６】
この方法によれば、ウェーブレット変換手段への入力信号から低周波成分を抽出する処理を繰り返して、低周波成分に特徴音が含まれなくなった時点でのウェーブレット変換手段への入力信号を取り出し、この入力信号の周波数帯域のみを抽出するから、特徴音に関わる周波数成分を抽出することが可能になる。さらに、抽出した周波数帯域について周波数スペクトルを求めるから、周波数スペクトルの分布パターンにより特徴音の種類を容易に判別することができる。
【０００７】
請求項２の発明は、特徴音抽出装置であって、対象物からの音波を検出する音声入力手段と、音声入力手段により得られた信号を最初の入力信号とし入力信号にウェーブレット変換を行うことにより低周波成分と高周波成分とを分離するウェーブレット変換手段と、ウェーブレット変換手段により分離された低周波成分に目的とする特徴音が含まれているときに当該低周波成分をウェーブレット変換手段に次の入力信号として与え前記特徴音が含まれなくなった時点のウェーブレット変換手段の入力信号の周波数帯域を抽出する監視手段と、監視手段により抽出された周波数帯域が通過周波数帯域として設定され前記特徴音が含まれなくなった時点でのウェーブレット変換手段への入力信号が入力されるフィルタ手段と、フィルタ手段を通過した信号の周波数スペクトルを検出するベクトル抽出手段とを備えることを特徴とする。
【０００８】
この構成によれば、ウェーブレット変換手段への入力信号から低周波成分を抽出する処理を繰り返して、低周波成分に特徴音が含まれなくなった時点でのウェーブレット変換手段への入力信号を取り出し、この入力信号の周波数帯域のみをフィルタ手段で抽出するから、特徴音に関わる周波数成分を抽出することが可能になる。さらに、フィルタ手段で抽出した周波数帯域について周波数スペクトルを求めるから、周波数スペクトルの分布パターンにより特徴音の種類を容易に判別することができる。
【０００９】
請求項３の発明は、製品評価システムであって、前記対象物からの音波を製品の動作音とした請求項２記載の特徴音抽出装置と、前記周波数スペクトルの分布パターンを分類することにより製品の正常と異常との判別および異常時における異常の種類を判別する分類用ニューラルネットワークを備えた品質評価装置とを備えることを特徴とする。
【００１０】
この構成によれば、特徴音抽出装置で抽出した周波数スペクトルの分布パターンを分類用ニューラルネットワークにより分類するから、短時間かつ正確に異常の有無や異常の種類を判別することが可能であり、しかも人の官能によらずに特徴音の種類を判別することができるから、結果のばらつきが少なくなるという利点がある。
【００１１】
請求項４の発明では、請求項３の発明において、前記品質評価装置は学習済みの学習ベクトル量子化手段を前記分類用ニューラルネットワークの前段に備え、学習ベクトル量子化手段は、前記特徴音抽出装置により得られた周波数スペクトルを学習サンプルの周波数スペクトルとの一致度が高くなるように周波軸方向に偏移させたときの偏移量を求め、前記特徴音抽出装置により得られた周波数スペクトルを当該偏移量だけ周波数軸方向に偏移させた結果を前記分類用ニューラルネットワークに与えることを特徴とする。
【００１２】
この構成によれば、学習サンプルの周波数スペクトルの分布パターンに対して特徴音抽出装置で得られた周波数スペクトルの分布パターンが周波数軸方向に偏移していても、分布パターンの類似度を評価することができる。その結果、たとえばモータの動作音に基づいてモータの異常の有無や異常の種類を判別するような場合に、モータの回転数が学習サンプルを得たときの回転数とは異なっていることによって、周波数スペクトルの分布パターンが周波数軸方向に偏移していたとしても、学習サンプルと類似しているか否かを評価することができる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、ウェーブレット変換手段への入力信号から低周波成分を抽出する処理を繰り返して、低周波成分に特徴音が含まれなくなった時点でのウェーブレット変換手段への入力信号を取り出し、この入力信号の周波数帯域のみを抽出するから、特徴音に関わる周波数成分を抽出することが可能になるという利点がある。さらに、抽出した特定の周波数帯域について周波数スペクトルを求めるから、周波数スペクトルの分布パターンにより特徴音の種類を容易に判別することができるという利点がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下に説明する実施形態では、本発明の技術をモータの品質を評価する製品評価システムに適用する例を示す。この製品評価システムは、図２に示すように、モータを運転する際に生じる動作音からモータの品質に関わる特徴音を抽出する特徴音抽出装置１と、特徴音抽出装置１により抽出した特徴音に基づいてモータの品質を評価する品質評価装置２とにより構成される。
【００１５】
特徴音抽出装置１は、モータの動作音を入力するための音声入力手段１１を備え、音声入力手段１１から入力された音声信号はＡ／Ｄ変換手段１２によりデジタル信号に変換され、図示しない作業用の記憶部に記憶される。音声入力手段１１としては、マイクロホンのほか、モータに接触させて用いる振動ピックアップも用いることができる。
【００１６】
Ａ／Ｄ変換手段１２の出力である原信号はウェーブレット変換手段１３に入力され、ウェーブレット変換手段１３ではウェーブレット変換を行って得られた低周波成分に、さらにウェーブレット変換を行うことを繰り返す。この種の処理は多重解像度解析として知られている。すなわち、ウェーブレット変換手段１３では、変換前の信号を、低周波成分ｆｊ−１と高周波成分ｗｊ−１とに分離し、得られた低周波成分ｆｊ−１を次の入力として、さらに低周波成分ｆｊ−２と高周波成分ｗｊ−２とに分離するという変換処理を繰り返す。すなわち、原信号が１回目の変換処理の入力ｆ０になり、入力ｆ０は高周波成分ｆ−１と低周波成分ｗ−１とに分離される。この処理過程で得られる低周波成分ｆｊは、数１のように表すことができる。
【００１７】
【数１】
2005140707.tif 000003
【００１８】
数１において、Φ（ｘ）はスケーリング関数であり、Ψ（ｘ）はウェーブレット関数である。ウェーブレット変換手段１３において数１の変換処理を１回行うたびに、高周波成分ｗｊ−１を除去して低周波成分ｆｊ−１のみを抽出するから、数１の変換処理を複数回繰り返すと、特徴音を含んでいた変換前の入力に対して、変換後の低周波成分ｆｊ−１には特徴音が含まれなくなる状態が生じると考えられる。このときの変換前の低周波成分ｆｊは、
ウェブレット変換手段１３での変換処理により得られる低周波成分ｆｉ（ｉ＝０，１，２，……）のうちで、全周波数成分に対して目的とする特徴音の周波数成分の占める割合がもっとも高いと推定できる。
【００１９】
そこで、ウェーブレット変換手段１３における変換処理毎の低周波成分ｆｊを監視する監視手段１４を設け、ウェーブレット変換手段１３から出力される低周波成分ｆｊに特徴音が含まれるか否かを監視手段１４において判断する。監視手段１４は、たとえばフィルタバンク（周波数の異なる複数個のバンドパスフィルタを備え、入力信号を周波数帯域ごとの成分に分割するフィルタ）あるいは高速フーリエ変換器と、後述する学習ベクトル量子化手段２２と同様の判断機能を備えるニューラルネットワークを用いて構成することができる。つまり、ニューラルネットワークに、種々の特徴音を学習させておき、特徴音の有無を判断させるのである。ただし、このニューラルネットワークでは特徴音の有無のみを判別すればよく、特徴音の種類については問わない。また、監視手段１４ではウェーブレット変換手段１３から出力される低周波成分ｆｊ−１に特徴音が含まれなくなったときに、ウェーブレット変換手段１３に入力されている低周波成分ｆｊの周波数帯域をＦＦＴなどによって抽出する機能も備える。なお、監視手段１４において特徴音が含まれるか否かの判断の部分については、人が特徴音を聞き分けるようにしてもよい。この場合に人が介在するものの、特徴音の有無を聞き分けるとともに特徴音が聞こえないときにウェーブレット変換手段１３に通知するだけの作業であるから、人が介在することによる判断のばらつきはほとんど生じない。
【００２０】
上述のように、ウェーブレット変換手段１３を用いることによって、全周波数成分に対して目的とする特徴音の周波数成分の占める割合がもっとも高い低周波成分ｆｉを抽出することができる。特徴音抽出装置１では、モータの品質に関わる特徴音を抽出することが目的であるから、品質の評価に用いる特徴音として上述した低周波成分ｆｉを用いると、評価に不要な周波数成分が大部分除去されていることになり、評価の精度を高めることができると考えられる。そこで、監視手段１４によって通過周波数帯域を制御可能なフィルタ手段１５にウェーブレット変換手段１３で得られた低周波成分ｆｉを通すことにより、特徴音の周波数成分の占める割合が高い低周波成分ｆｉの近辺の周波数成分の信号を抽出する。ここに、ウェーブレット変換手段１３で得られた低周波成分ｆｉの信号をさらにフィルタ手段１５に通すから、ウェーブレット変換手段１３の出力に含まれる不要成分を除去することができる。フィルタ手段１５により抽出された信号はベクトル抽出手段１６に入力され、ベクトル抽出手段１６ではＦＦＴ（高速フーリエ変換）などの技術を用いて周波数スペクトルを求める。このようにしてベクトル抽出手段１６で得られる周波数スペクトルが、特徴音抽出装置１の出力になる。
【００２１】
特徴音抽出装置１の動作をさらに具体的に説明する。モータの動作音において、たとえば正常時には含まれていない「オンオン」という音が含まれているときには、何らかの不良があると考えることができる。本実施形態では、特徴音抽出装置１において音声入力手段１１から入力された原信号から「オンオン」という音を含む特定の周波数帯域を抽出し、この比較的狭い周波数帯域のみに着目して「オンオン」という音から良否を判断するようにしている。上述のように音声入力手段１１から入力された原信号は、作業用の記憶部に記憶されているから、たとえば図２（ａ）のように４〜４．５秒の区間における原信号の波形を読み出すことができる。図２（ｂ）は同じ原信号のうち４．２〜４．４秒の区間にける波形を読み出したものである。
【００２２】
ウェーブレット変換手段１３に図２（ａ）（ｂ）の原信号を入力し、適宜回数の変換処理を行うと、変換前に存在していた「オンオン」という特徴音が、変換後の低周波成分には含まれなくなると考えられる。上述した監視手段１４では、ウェーブレット変換手段１３から出力される低周波成分の監視によって目的とする特徴音の有無を判断し、低周波成分から特徴音が消滅したときに、変換前の低周波成分を通過させるようにフィルタ手段１５の通過帯域を指示する。この時点での変換前の信号には「オンオン」という特徴音の周波数成分が含まれ、図３（ａ）（ｂ）のような波形になる。図３に示す信号では、「オンオン」という特徴音と無関係な周波数成分はほとんど除去されているから、この信号について周波数スペクトルを抽出すると、「オンオン」という特徴音を定量化することが可能になると予測できる。
【００２３】
ここに、「オンオン」という特徴音を含む原信号の周波数スペクトルの例を示すと図４（ａ）のようになり、「オンオン」という特徴音を含まない原信号の周波数スペクトルの例を示すと図５（ａ）のようになる。いずれも、３０〜１５００Ｈｚの帯域における周波数スペクトルを示しており、両者を比較すると周波数スペクトルに相違があることはわかるものの、有意の差があるようには見えず、これらの波形を比較しても差異を明確に認識することは困難である。
【００２４】
一方、図４（ｂ）は、図４（ａ）に示した原信号をウェーブレット変換手段１３に与え、ウェーブレット変換手段１３から出力される低周波成分を８０〜１６０Ｈｚの通過周波数帯域（図４（ａ）に示す丸付近の周波数帯域）であるフィルタ手段１５に通して得た信号の周波数スペクトルの例を示し、図５（ｂ）は、図５（ａ）に示した原信号に同様の処理を施して（フィルタ手段１５の通過周波数帯域は図５（ａ）に示す丸付近の周波数帯域になる）得た信号の周波数スペクトルの例を示している。図４（ｂ）と図５（ｂ）とを比較するとわかるように、周波数スペクトルには一見してわかる差異が生じている。つまり、「オンオン」という特徴音の大部分は８０〜１６０Ｈｚの周波数帯域に含まれていると考えられる。したがって、フィルタ手段１５の出力を用いて両者を比較することによって「オンオン」という特徴音が含まれている信号か、「オンオン」という特徴音が含まれていない信号であるかを容易に識別できることがわかる。
【００２５】
ウェーブレット変換手段１３から出力された「オンオン」という特徴音が含まれている信号を８０〜１６０Ｈｚの通過周波数帯域を有するフィルタ手段１５に通すことによって得られる信号波形の例を図６に示す。図によれば１秒間に約３周期で振幅の変化があり、この振幅変化が「オンオン」という特徴音に対応していることがわかる。ここで、図４に示した周波数成分から「オンオン」という特徴音がモータのブラシの不良に起因すると考え、良品のブラシに取り替えたところ、「オンオン」という特徴音がほぼ生じなくなった。つまり、上述した「オンオン」という特徴音はモータのブラシの不良に起因していると推測できる。
【００２６】
上述した知見に基づいて、特徴音抽出装置１から出力される周波数スペクトルのパターンを分類すれば、モータが正常か否かを判定することができ、また正常ではないと判定したときに異常の内容を推定することができることがわかる。そこで、本実施形態では、特徴音抽出装置１から出力される周波数スペクトルのパターンを分類するために、ニューラルネットワークを備えた品質評価装置２を用いている。ただし、モータの回転速度が変化すると、同種の異常が生じている場合であっても、周波数スペクトルのパターンが周波数軸方向に偏移するから、周波数が偏移しても同パターンか否かを判断する技術が要求される。そこで、本実施形態では、学習ベクトル量子化（以下、ＬＶＱと呼ぶ）法を採用し、特徴音抽出手段１から出力される周波数スペクトルのパターンにおける特徴をＬＶＱ法によって抽出し、抽出された特徴に分類用ニューラルネットワーク２３を適用することによって、周波数の偏移に関わりなく周波数スペクトルのパターンの分類を可能にしている。また、ＬＶＱ法を採用するにあたり、特徴音抽出手段１から出力された周波数スペクトルの大まかな特徴を抽出するために前置量子化手段２１に通し、前置量子化手段２１によって得られた大まかな結果を、学習ベクトル量子化手段２２に与えることによって、周波数スペクトルの細かい特徴を抽出するようにしてある。
【００２７】
すなわち、本実施形態における品質抽出装置２は、特徴音抽出装置１から出力される周波数スペクトルの特徴を大まかに抽出する前置量子化手段２１と、前置量子化手段２１により得られた結果からさらに細かい特徴を抽出する学習ベクトル量子化手段２２と、学習ベクトル量子化手段２２により得られた周波数スペクトルの特徴を分類する分類用ニューラルネットワーク２３とにより構成してある。
【００２８】
前置量子化手段２１および学習ベクトル量子化手段２３は、ともにＬＶＱネットワークからなる。ただし、学習ベクトル量子化手段２３は、周波数の偏移があってもパターンの特徴を抽出することができるようにＬＶＱネットワークを改良してある。ＬＶＱネットワークは、基本的には、図７に示すように、入力データ群Ｘ１，…，Ｘｊ，…，Ｘｎが与えられる複数個のノード（ニューロン）Ｎｅを備える入力層Ｌｉｎと、入力層Ｌｉｎの各ノードＮｅとそれぞれ結合された複数個のノード（ニューロン）Ｎｅを備える競合層Ｌｃｍとからなる２層のニューラルネットワークである。ＬＶＱネットワークでは、学習によって入力層Ｌｉｎの各ノードＮｅと競合層Ｌｃｍの各ノードＮｅとの結合の重み係数を調整した状態で使用され、上述した入力データ群Ｘ１，…，Ｘｊ，…，Ｘｎが与えられると、競合層Ｌｃｍの各ノードＮｅに重み係数に従った出力データ群ｄ１，…，ｄｊ，…，ｄｎが得られるというものである。たとえば、図７における競合層Ｌｃｍの左半分のノードＮｅには「オンオン」という特徴音のない場合の出力データ群ｄ１，…，ｄｊが得られ、右半分のノードＮｅには「オンオン」という特徴音を含む場合の出力データ群ｄｊ＋１，…，ｄｎが得られ、「オンオン」という特徴音を含むか否かの２分類が可能になる。
【００２９】
ＬＶＱネットワークの動作についてさらに詳しく説明する。いま、入力層Ｌｉｎの各ノードＮｅに与えられる入力データ群Ｘ１，…，Ｘｊ，…，Ｘｎと競合層Ｌｃｍの各ノードＮｅ（出力データｄｉに対応するノード）との距離Ｅｉを数２のように定義する。数２においてｗｉｊは、入力データＸｊを与える入力層ＬｉｎのノードＮｅと競合層Ｌｃｍにおける出力データｄｉに対応するノードＮｅとの間の重み係数である。
【００３０】
【数２】
2005140707.tif 000004
【００３１】
競合層ＬｃｍにおけるノードＮｅのうち入力データ群Ｘ１，…，Ｘｊ，…，Ｘｎ対して数２で定義した距離Ｅｉが最小になるノードＮｅを発火したノードＮｅという。ＬＶＱネットワークを学習させるには、学習サンプルを与えて競合層Ｌｃｍの所望のノードＮｅを発火させるように重み係数ｗｉｊを調整する。このような学習を行った後には、適宜の入力データ群Ｘ１，…，Ｘｊ，…，Ｘｎに対して、学習内容に従ったパターンの出力データ群ｄ１，…，ｄｊ，…，ｄｎを得ることができる。
【００３２】
ところで、上述したように、モータの回転速度は変化するから、特徴音抽出装置１から出力される周波数スペクトルには、モータの回転速度の変化に応じて周波数軸方向の偏移が生じる。特徴音抽出装置１から出力される周波数スペクトルは、ＬＶＱネットワークである前置量子化手段２１への入力データ群Ｘ１，…，Ｘｊ，…，Ｘｎであるから、周波数スペクトルが周波数軸方向に偏移すると、前置量子化手段２１の出力データ群ｄ１，…，ｄｊ，…，ｄｎが変化し、所望の結果を得ることができなくなる。そこで、本実施形態では、前置量子化手段２１の後段に数３の形で定義した距離Ｅｉを求め、距離Ｅｉを最小にする偏移量ｓｔだけ周波数スペクトルを周波数軸方向に偏移させる学習ベクトル量子化手段２２を設けている。数３においてｓｔは、周波数軸方向の偏移量を表している。
【００３３】
【数３】
2005140707.tif 000005
【００３４】
数３を数２と比較すればわかるように、数３では入力データ群Ｘ１，…，Ｘｊ，…，Ｘｎを周波数軸方向に偏移させる偏移量ｓｔを付加してあり、入力データ群Ｘ１，…，Ｘｊ，…，Ｘｎを偏移させることによって、同じ分布パターンを持つ周波数スペクトルであれば、個々の入力データ群Ｘ１，…，Ｘｊ，…，Ｘｎが周波数軸方向に偏移していても、ほぼ一致するように重ね合わせることが可能になる。偏移量ｓｔは、学習後の学習ベクトル量子化手段２２において求められる。つまり、学習ベクトル量子化手段２２の学習時には、標準的な学習サンプルを与えて重み係数ｗｉｊを調整しておき、実際の入力データ群Ｘ１，…，Ｘｊ，…，Ｘｎを与えるときに、距離Ｅｉを最小にするように偏移量ｓｔを決定するのであって、偏移量ｓｔが最小になったときに、当該距離Ｅｉが得られた出力データ群ｄ１，…，ｄｊ，…，ｄｎのパターンを求めるべき出力データ群ｄ１，…，ｄｊ，…，ｄｎとみなすのである。
【００３５】
任意の入力データ群Ｘ１，…，Ｘｊ，…，Ｘｎに対して数３における偏移量ｓｔを決定するには、規定した範囲内で偏移量ｓｔを少しずつ変化させすべての偏移量ｓｔの中から距離Ｅｉが最小になった偏移量ｓｔを求める方法が考えられるが、このような総当たり法では偏移量ｓｔが得られるまでに多くの時間を要する。そこで、本実施形態では、遺伝的アルゴリズムを用いることによって偏移量ｓｔを求める時間を短縮している。
【００３６】
上述のように、学習ベクトル量子化手段２２において、入力データ群Ｘ１，…，Ｘｊ，…，Ｘｎを周波数軸方向に偏移させ、適正な偏移量ｓｔを探し出すことによって距離Ｅｉが最小になる出力データ群ｄ１，…，ｄｊ，…，ｄｎを求めているから、入力データ群Ｘ１，…，Ｘｊ，…，Ｘｎにモータの回転速度に応じた周波数軸方向の偏移が生じていても、周波数スペクトルの分布パターンがほぼ一致していれば、出力データ群ｄ１，…，ｄｊ，…，ｄｎの分布パターンもほぼ一致することになる。換言すれば、入力データ群Ｘ１，…，Ｘｊ，…，Ｘｎとして与えられる周波数スペクトルと、学習サンプルとして与えられた周波数スペクトルとの一致度がもっとも高くなるような偏移量ｓｔを求めたことになる。
【００３７】
学習ベクトル量子化手段２２の出力は学習済みの分類用ニューラルネットワーク２３に与えられ、特徴音抽出装置１から出力された周波数スペクトルに基づいて、モータが正常か異常かの判別がなされ、さらに異常であれば異常の内容も判別される。つまり、分類用ニューラルネットワーク２３では、上述した例のように「オンオン」という特徴音に対応した周波数スペクトルからブラシの異常という判別を行うことが可能になる。しかも、学習済みの分類用ネットワーク２３では、学習ベクトル量子化器２２の出力データ群ｄ１，…，ｄｊ，…，ｄｎを入力データ群としているから、モータの回転速度の相違による周波数軸方向の偏移の影響が除去されており、結果的にモータの回転速度に関係なく異常の内容を判別することができる。
【００３８】
なお、分類用ニューラルネットワーク２３の学習にあたっては、良品と不良品との学習サンプルを与える。このようにして学習を行った分類用ニューラルネットワーク２３を前置量子化手段２１および学習ベクトル量子化手段２２と併用することによって、モータの良否判定に際して人のような官能のばらつきを生じることなく安定した判定結果を得ることが可能になる。
【００３９】
ところで、上述した構成例では、学習ベクトル量子化手段２２において、偏移量ｓｔを適正化するために遺伝的アルゴリズムを用いているが、遺伝的アルゴリズムは総当たり法に比較すると適正な偏移量ｓｔを探し出すまでの時間を短縮することができるものの、依然として適正な偏移量ｓｔの決定には比較的長い時間を要する。製造ラインのように製造と検査とを並行して行う必要があるときには、偏移量ｓｔの決定に時間を要すると、製造工程のタクトタイムが長くなるという問題が生じる。そこで、以下では適正な偏移量ｓｔを求める時間を遺伝的アルゴリズムよりも短縮できる技術について説明する。なお、以下では学習済みの学習ベクトル量子化手段２２において学習に用いた学習サンプルの集合をコードブックベクトルと呼び、入力データ群Ｘ１，…，Ｘｊ，…，Ｘｎを検査データと呼ぶ。また、偏移量ｓｔを求める時間を短縮する技術として、データを圧縮する方法と、偏移量ｓｔを探索する領域を制限する方法とを示す。
【００４０】
データを圧縮することにより偏移量ｓｔの探索時間を短縮するには、図８に示すように、まずコードブックベクトルと検査データとをそれぞれ周波数軸方向において１／２ｎ（ｎは適宜の自然数）に圧縮する（Ｓ１，Ｓ２）。このようにデータを１／２ｎに圧縮すれば、偏移量ｓｔも１／２ｎに圧縮されるから、比較的少ない回数で偏移量ｓｔを求めることができる（Ｓ３）。ただし、偏移量ｓｔとしては距離Ｅｉを最小にするものだけではなく、距離Ｅｉの小さいほうから所定個数（ｊ個）の偏移量ｓｔを求める（Ｓ４）。ここで、データを１／２ｎに圧縮して求めた偏移量ｓｔをｓｔ（ｎ）と表記する。また、データの圧縮の際には２ｎＨｚの区間のスペクトルの平均値または最大値を当該区間の代表値として用いる。
【００４１】
次に、圧縮率を小さくしデータを１／２（ｎ−１）に圧縮し、偏移量ｓｔ（ｎ）の近傍領域である２・ｓｔ（ｎ）±１の範囲内で偏移量ｓｔ（ｎ−１）を距離Ｅｉの小さいほうから所定個数（ｊ個）求める（Ｓ５〜Ｓ９）。さらに、同様の処理をｎ＝０になるまで繰り返す（Ｓ１０、Ｓ１１）。
【００４２】
上述のように、圧縮率を高めて求めた偏移量ｓｔの近傍領域において、圧縮率を小さくして偏移量ｓｔを求める処理を繰り返すことによって、偏移量ｓｔの存在範囲がしだいに収束し、ｎ＝０とした状態、つまり圧縮しない状態で求めたｊ個の偏移量ｓｔ（０）の中で距離Ｅｉを最小にする偏移量ｓｔ（０）を求めることができ、この偏移量ｓｔ（０）を周波数スペクトルの偏移量ｓｔに用いる（Ｓ１２）。
【００４３】
上述のようにして偏移量ｓｔを決定すると、総当たり法で偏移量ｓｔ求める場合に比較すると探索に要する時間が１／２２ｎになる。つまり、データを圧縮することによって偏移量を探索する領域を狭くした上で、偏移量ｓｔの候補をｊ個求めていることによって、偏移量ｓｔの候補の範囲について信頼性を保ちながらも比較的少ない範囲の候補に絞り込むことになり、信頼性よく少ない回数で偏移量ｓｔを求めることが可能になる。また、入力される周波数スペクトルにおいてピークには広がりがあることを考慮して、一定の幅を有した近傍領域で偏移量ｓｔの候補を探索しているから、信頼性よく偏移量ｓｔを求めることが可能になる。
【００４４】
ところで、偏移量ｓｔを探索する領域を制限することにより偏移量ｓｔの探索時間を短縮するには、図９に示すように、まずコードブックベクトルと検査データとを適宜の閾値で２値化する（Ｓ１、Ｓ２）。また、２値化により抽出される領域のうち距離が近いもの同士（ピーク間の距離が閾値内のもの同士）は一括して１領域として扱う。次に、得られた各領域ごとの重心の位置を求める。たとえば、図１０（ａ）のように、閾値Ｔｈを越える領域があるときに、当該領域の重心Ｇ１，Ｇ２を求める。また、図１０（ａ）の右側の領域Ｄ１，Ｄ２は閾値Ｔｈを越える部分が２領域に分かれているが、両領域Ｄ１，Ｄ２のピーク間の距離が短いから１領域としてまとめて扱う。一方、図１０（ｂ）の右側の領域のように、閾値Ｔｈを越えない領域については採用しない。
【００４５】
次に、図１０（ｃ）のようにコードブックベクトルおよび検査データから得た重心Ｇ１，Ｇ２を一致させるための偏移量ｓｔを求め（Ｓ５）、この偏移量ｓｔを初期値とし、初期値の偏移量ｓｔの近傍において距離Ｅｉを求める（Ｓ６）。通常はコードブックベクトルと検査データとから重心が複数個得られるから、得られた重心の数だけ組み合わせて同様の演算を行うことによって（Ｓ３、Ｓ４、Ｓ７〜Ｓ１０）、偏移量ｓｔの候補を複数個求め、そのうち距離Ｅｉを最小にする偏移量ｓｔを採用する（Ｓ１１）。この方法も偏移量ｓｔの範囲を絞り込んで探索するから、比較的短時間で信頼性よく偏移量ｓｔを求めることができる。
【００４６】
なお、上述した例では、前置量子化手段２１にＬＶＱネットワークを用いているが、前置量子化手段２１としては、学習なしの競合型ニューラルネットワーク（いわゆる、ＳＯＭ型ネットワーク）を用いることも可能である。いずれにしても、前置量子化手段２１では、特徴音抽出装置１から得られる周波数スペクトルの分布パターンから不要成分を除去することができ、学習ベクトル量子化手段２２での処理の負荷を軽減することができればよい。このような前置量子化手段２１を付加していることにより、特徴音抽出装置１から出力される周波数スペクトルを学習ベクトル量子化手段２２に直接入力する場合に比較すると、学習ベクトル量子化手段２２での負荷を大幅に軽減することができ、結果的に処理時間の短縮につながる。
【００４７】
上述した特徴音抽出装置１のうちの音声入力手段１１およびＡ／Ｄ変換手段１２を除く部分と品質評価装置２とは、パーソナルコンピュータで適宜のプログラムを実行することにより実現される。また、パーソナルコンピュータではなく、マイクロプロセッサを用いた専用の装置を構成し、ソフトウェア処理では処理時間が長くなるウェーブレット変換手段１３や学習ベクトル量子化手段２２などの部分を専用のハードウェアで構成することにより、処理時間を短縮するようにしてもよい。
【００４８】
上述の実施形態では、モータの回転時に発生する音に基づいてモータの良否を判定する例を示したが、モータを用いる装置以外に音や振動を発生する電気装置ないし機械装置であれば、本発明の技術を適用可能であって、良否検査や故障解析などを行うことができる。また、高架道路、トンネル、建物などの対象物の良否検査を行う場合には、対象物に振動や音波を与える装置を別途に設け、対象物を伝達される音波や振動を本発明装置によって解析すればよい。
【図面の簡単な説明】
【００４９】
【図１】実施形態を示すブロック図である。
【図２】同上において原信号の波形の例を示す図である。
【図３】同上においてウェーブレット変換後の波形の例を示す図である。
【図４】同上において原信号の周波数スペクトルの例を示す図である。
【図５】同上においてフィルタ手段を通過した信号の周波数スペクトルの例を示す図である。
【図６】同上においてフィルタ手段を通過した信号の波形の例を示す図である。
【図７】同上に用いるＬＶＱネットワークの構成例を示す図である。
【図８】同上において変位量を求める手順の一例を示す動作説明図である。
【図９】同上において変化量を求める手順の他例を示す動作説明図である。
【図１０】図９に示した手順における概念を示す図である。
【符号の説明】
【００５０】
１  特徴音抽出装置
２  品質評価装置
１１  音声入力手段
１３  ウェーブレット変換手段
１４  監視手段
１５  フィルタ手段
１６  ベクトル抽出手段
２２  学習ベクトル量子化手段
２３  分類用ニューラルネットワーク
【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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