(57)【要約】［課題］ピーク周波数が明確でない音に基づいて、移動音源の速度を適切に推定することができる移動音源速度推定装置、速度監視システム、移動音源速度推定方法、および移動音源速度推定用プログラムを提供する。［解決手段］周波数解析部（１０１）が、音源によって発せられた音に応じた音信号が入力され、音信号を周波数解析してスペクトログラムを生成する。モデル格納部（１０２）には、音源が移動した場合のスペクトログラムであって、少なくとも複数の所定の移動速度のそれぞれに応じたスペクトログラムを示すスペクトログラムテンプレート情報が格納されている。推定部（１０３）が、周波数解析部（１０１）が生成したスペクトログラムと、モデル格納部（１０２）に格納されているスペクトログラムテンプレート情報が示す複数のスペクトログラムとに基づいて、音源の移動速度を推定する。
2018047805.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音源が移動した場合のスペクトログラムであって、少なくとも複数の所定の移動速度のそれぞれに応じたスペクトログラムを示すスペクトログラムテンプレート情報が格納されたモデル格納手段と、  音源によって発せられた音に応じた音信号が入力され、前記音信号を周波数解析してスペクトログラムを生成する周波数解析手段と、  前記モデル格納手段に格納されているスペクトログラムテンプレート情報が示す複数のスペクトログラムと、前記周波数解析手段が生成したスペクトログラムとに基づいて、前記音源の移動速度を推定する推定手段とを備えた  ことを特徴とする移動音源速度推定装置。
【請求項２】
前記モデル格納手段に格納されているスペクトログラムテンプレート情報が示すスペクトログラム、および前記周波数解析手段が生成するスペクトログラムは、それぞれ対数スペクトログラムである  請求項１に記載の移動音源速度推定装置。
【請求項３】
前記推定手段は、  前記周波数解析手段が生成したスペクトログラムと、前記モデル格納手段に格納されているスペクトログラムテンプレート情報が示す複数のスペクトログラムのそれぞれとの類似度を算出し、  前記複数のスペクトログラムのうち、前記周波数解析手段が生成したスペクトログラムとの類似度が最も高いスペクトログラムに応じた移動速度を前記音源の移動速度と推定する  請求項１または請求項２に記載の移動音源速度推定装置。
【請求項４】
入力された前記音信号から、移動する前記音源によって発せられた音に応じた音信号を切り出して前記周波数解析手段に入力する音信号切り出し手段を含む  請求項１から請求項３のうちいずれか１項に記載の移動音源速度推定装置。
【請求項５】
前記推定手段による推定結果の移動速度の値が所定の範囲外であった場合に、異常事態の発生を示す情報を出力する異常検出手段を含む  請求項１から請求項４のうちいずれか１項に記載の移動音源速度推定装置。
【請求項６】
複数の、請求項１から請求項４のうちいずれか１項に記載の移動音源速度推定装置と、  前記推定手段による推定結果の移動速度の値が所定の範囲外であった場合に、異常事態の発生を示す情報を出力する異常検出手段とを備えた  ことを特徴とする速度監視システム。
【請求項７】
複数の前記移動音源速度推定装置のそれぞれによる測定対象場所を示す配置情報と、道路網を示す道路情報とが格納された情報格納手段を含み、  前記異常検出手段は、いずれか複数の前記移動音源速度推定装置における前記推定手段による推定結果の移動速度の値が所定の範囲外であり、前記配置情報によって示されている前記いずれか複数の移動音源速度推定装置の測定対象場所が道路網によって一連に繋がっていることが前記道路情報によって示されている場合に、広域的な異常事態の発生を示す情報を出力する  請求項６に記載の速度監視システム。
【請求項８】
音源によって発せられた音に応じた音信号が入力され、前記音信号を周波数解析してスペクトログラムを生成し、  音源が移動した場合のスペクトログラムであって、少なくとも複数の所定の移動速度のそれぞれに応じた複数のスペクトログラムと、生成したスペクトログラムとに基づいて、入力された前記音信号に応じた音を発した音源の移動速度を推定する  ことを特徴とする移動音源速度推定方法。
【請求項９】
コンピュータに、  音源によって発せられた音に応じた音信号が入力され、前記音信号を周波数解析してスペクトログラムを生成する周波数解析処理と、  音源が移動した場合のスペクトログラムであって、少なくとも複数の所定の移動速度のそれぞれに応じた複数のスペクトログラムと、前記周波数解析処理で生成したスペクトログラムとに基づいて、入力された前記音信号に応じた音を発した音源の移動速度を推定する推定処理とを実行させる  ための移動音源速度推定用プログラムが記憶された記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は、音源の移動速度を推定する移動音源速度推定装置、速度監視システム、移動音源速度推定方法、および移動音源速度推定用プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】  音源から発せられ、マイクロフォンに入力された音に基づいて、当該音源の移動速度を推定する方法がある。【０００３】  非特許文献１に記載されている方法では、音源が移動している場合に、音源から発せられた音の周波数と受音位置で観測された音の周波数との間にはドップラー効果による差異が生じることが利用されて、音源の移動速度が推定される。すなわち、非特許文献１に記載されている方法では、音源の移動速度に応じて観測された音の周波数が時間的に変化することが利用される。【０００４】  具体的には、当該方法では、観測された音が周波数解析されて、音の周波数成分のうち振幅が最大の周波数であるピーク周波数が抽出される。そして、抽出されたピーク周波数の時間変化に基づいて、ドップラー効果による周波数の変化と移動速度との公知の関係式が利用されて、移動速度が推定される。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】土肥、廣江、加来、“高速移動体上の騒音発生源の同定  −ドップラー効果を利用した位置推定方法について−”、日本音響学会研究発表会講演論文集、一般社団法人日本音響学会、１９９７年、第２号、ｐ．６６３−６６４
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】  しかし、非特許文献１に記載されている方法は、信号対雑音比（ＳＮＲ：Ｓｉｇｎａｌ  ｔｏ  Ｎｏｉｓｅ  Ｒａｔｉｏ）の値が小さい場合や、音のピーク周波数が明確でない場合に、ピーク周波数を適切に算出できず、移動音源の速度を精度よく推定することができない。なお、ピーク周波数が明確でない音には、例えば、自動車の走行音などのように周波数成分が広帯域に亘る音がある。【０００７】  本発明の目的は、上述の課題を解決し、ピーク周波数が明確でない音に基づいて、移動音源の速度を適切に推定することができる移動音源速度推定装置、速度監視システム、移動音源速度推定方法、および移動音源速度推定用プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】  本発明による移動音源速度推定装置は、音源が移動した場合のスペクトログラムであって、少なくとも複数の所定の移動速度のそれぞれに応じたスペクトログラムを示すスペクトログラムテンプレート情報が格納されたモデル格納手段と、音源によって発せられた音に応じた音信号が入力され、音信号を周波数解析してスペクトログラムを生成する周波数解析手段と、モデル格納手段に格納されているスペクトログラムテンプレート情報が示す複数のスペクトログラムと、周波数解析手段が生成したスペクトログラムとに基づいて、音源の移動速度を推定する推定手段とを備えたことを特徴とする。【０００９】  本発明による速度監視システムは、複数の、いずれかの態様の移動音源速度推定装置と、推定手段による推定結果の移動速度の値が所定の範囲外であった場合に、異常事態の発生を示す情報を出力する異常検出手段とを備えたことを特徴とする。【００１０】  本発明による移動音源速度推定方法は、音源によって発せられた音に応じた音信号が入力され、音信号を周波数解析してスペクトログラムを生成し、音源が移動した場合のスペクトログラムであって、少なくとも複数の所定の移動速度のそれぞれに応じた複数のスペクトログラムと、生成したスペクトログラムとに基づいて、入力された音信号に応じた音を発した音源の移動速度を推定することを特徴とする。【００１１】  本発明による移動音源速度推定用プログラムは、コンピュータに、音源によって発せられた音に応じた音信号が入力され、音信号を周波数解析してスペクトログラムを生成する周波数解析処理と、音源が移動した場合のスペクトログラムであって、少なくとも複数の所定の移動速度のそれぞれに応じた複数のスペクトログラムと、周波数解析処理で生成したスペクトログラムとに基づいて、入力された音信号に応じた音を発した音源の移動速度を推定する推定処理とを実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】  本発明によれば、ピーク周波数が明確でない音に基づいて、移動音源の速度を適切に推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】第１の実施形態の移動音源速度推定装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】第２の実施形態の移動音源速度推定装置の構成例を示すブロック図である。
【図３】第２の実施形態の移動音源速度推定装置の動作を示すフローチャートである。
【図４】第３の実施形態の移動音源速度推定装置の構成例を示すブロック図である。
【図５】第３の実施形態の移動音源速度推定装置の動作を示すフローチャートである。
【図６】第４の実施形態の速度検出装置の構成例を示すブロック図である。
【図７】第４の実施形態の速度検出装置の動作を示すフローチャートである。
【図８】第５の実施形態の速度監視システムの構成例を示すブロック図である。
【図９】第５の実施形態の速度監視システムの動作を示すフローチャートである。
【図１０】第６の実施形態の速度検出システムの構成例を示すブロック図である。
【図１１】第６の実施形態の速度検出システムの動作を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】  実施形態１．  第１の実施形態の移動音源速度推定装置１００について、図面を参照して説明する。図１は、第１の実施形態の移動音源速度推定装置１００の構成例を示すブロック図である。
【００１５】  図１に示すように、移動音源速度推定装置１００は、周波数解析部１０１と、モデル格納部１０２と、推定部１０３とを含む。
【００１６】  周波数解析部１０１は、音源によって発せられた音に応じた音信号が入力され、音信号を周波数解析してスペクトログラムを生成する。
【００１７】  モデル格納部１０２には、音源が移動した場合のスペクトログラムであって、少なくとも複数の所定の移動速度のそれぞれに応じたスペクトログラムを示すスペクトログラムテンプレート情報が格納されている。
【００１８】  推定部１０３は、周波数解析部１０１が生成したスペクトログラムと、モデル格納部１０２に格納されているスペクトログラムテンプレート情報が示す複数のスペクトログラムとに基づいて、音源の移動速度を推定する。
【００１９】  本実施形態によれば、音源によって発せられた音の時間変化を周波数スペクトログラムによって周波数構造全体の変化としてとらえるので、ピーク周波数のみの時間変化をとらえる方法よりも外乱による性能劣化を抑制することができる。したがって、本実施形態によれば、ピーク周波数が明確でない音の音源の移動速度をより精度よく適切に推定することができる。
【００２０】  実施形態２．  第２の実施形態の移動音源速度推定装置２００について、図面を参照して説明する。図２は、第２の実施形態の移動音源速度推定装置２００の構成例を示すブロック図である。移動音源速度推定装置２００は、入力された音信号の変化に基づいて、当該音信号に対応する音の発生源（音源ともいう）の移動速度を算出する。図２に示すように第２の実施形態の移動音源速度推定装置２００は、周波数解析部２０１、モデル格納部２０２、および推定部２０３を含む。なお、周波数解析部２０１および推定部２０３は、例えば、プログラム制御に従って処理を実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）や複数の回路によって実現される。また、モデル格納部２０２は、例えば、ハードディスクやメモリ等の記憶手段によって実現される。
【００２１】  周波数解析部２０１は、入力された音信号を周波数解析して周波数スペクトログラムを算出する。なお、音信号は、例えば、マイクロフォン（図示せず）に入力された音が電気信号に変換されて生成され、周波数解析部２０１に入力される。
【００２２】  モデル格納部２０２には、速度情報と周波数スペクトログラムテンプレート情報とが格納されている。なお、速度情報は、例えば、移動音源速度推定装置２００に入力される音信号に対応する音源に想定される複数の移動速度のそれぞれを示す情報である。具体的には、例えば、速度情報は、１０ｋｍ／ｈ〜１８０ｋｍ／ｈの間の値のうち、１の位が０である値の速度（移動速度）をそれぞれ示す情報である。
【００２３】  また、周波数スペクトログラムテンプレート情報は、例えば、速度情報が示す各移動速度で音源が移動した場合に観測される音信号の周波数パターンの時間変化を、各移動速度に応じたフレームの周波数スペクトログラムによってそれぞれ示す情報である。具体的には、周波数スペクトログラムテンプレート情報には、例えば、１０ｋｍ／ｈに応じたフレームの周波数スペクトログラムや１２０ｋｍ／ｈに応じたフレームの周波数スペクトログラムが含まれている。
【００２４】  推定部２０３は、周波数解析部２０１が算出した周波数スペクトログラムと、モデル格納部２０２に格納されている速度情報および周波数スペクトログラムテンプレート情報とに基づいて、音源の移動速度を推定する。
【００２５】  各部についてより詳細に説明する。
【００２６】  周波数解析部２０１は、音信号ｘ（ｔ）が入力された場合に、周波数スペクトログラムＸ（ｋ，ｌ）を算出する。ここで、音信号ｘ（ｔ）において、ｔは時間を示す変数である。周波数スペクトログラムＸ（ｋ，ｌ）において、ｋは周波数ビン数を示し、ｌは時間フレーム数を示す。そして、周波数スペクトログラムＸ（ｋ，ｌ）は、周波数ビン数がｋであり時間フレーム数がｌである場合における周波数スペクトログラムの強度数値データを要素とするｋ×ｌ行列である。
【００２７】  また、ｘ（ｔ）は、例えば、マイクロフォン等が、入力された音を電気信号に変換したアナログ信号をＡ−Ｄ（Ａｎａｌｏｇ  ｔｏ  Ｄｉｇｉｔａｌ）変換して得られたデジタル信号であってもよい。
【００２８】  周波数解析部２０１は、周波数スペクトログラムＸ（ｋ，ｌ）を算出するために、例えば、ｘ（ｔ）に短時間フーリエ変換の処理を施した後に周波数のフィルタバンクにおける処理を施したり、ｘ（ｔ）にウェーブレット変換の処理や定Ｑウェーブレット変換を施したりしてもよい。
【００２９】  なお、時間フレーム数ｌは、例えば、所定の時間幅（例えば、音源がマイクロフォンにもっとも近づいたときの前後１秒の間。１秒よりも長くてもよいし短くてもよい。）におけるフレーム数である。
【００３０】  モデル格納部２０２には、周波数スペクトログラムテンプレート情報として、周波数ｆ＿ｓの音を発しながら速度ｖで移動している音源から発せられた音の周波数スペクトログラムテンプレートＹ＿ｖ（ｋ，ｌ，ｆ＿ｓ）が格納されている。具体的には、モデル格納部２０２に格納されている周波数スペクトログラムテンプレートＹ＿ｖ（ｋ，ｌ，ｆ＿ｓ）は、例えば、周波数ｆ＿ｓの音を発しながら各速度ｖで移動する音源から発せられた音の、所定の時間幅（例えば、２秒間。２秒間よりも長くてもよいし、短くてもよい。）のドップラー効果による周波数の変化を示す周波数スペクトログラムテンプレートＹ＿ｖ（ｋ，ｌ，ｆ＿ｓ）をテンプレートとしたものである。
【００３１】  ここで、音速をｃ、音源の移動速度をｖ、音源から発せられた音の周波数（音源周波数ともいう）をｆ０とした場合に、マイクロフォン等によって収録された音の周波数（収録周波数ともいう）ｆ１は、ドップラー効果に基づき以下に示す式（１）によって表される。
【００３２】  ｆ１＝（ｃ/（ｃ−ｖ））×ｆ０・・・（１）  式（１）では、収録周波数ｆ１の値が、音源周波数ｆ０とｃ/（ｃ−ｖ）との積で表される。したがって、音源周波数ｆ０の値に応じて収録周波数ｆ１の変化の度合いが異なってしまう。
【００３３】  例えば、音速ｃが３３０ｍ/sであり、音源の移動速度ｖが３０ｍ／ｓである場合に、ｃの値およびｖの値を式（１）に代入すると、収録周波数ｆ１は、  ｆ１＝１．１×ｆ０・・・（２）から算出される。
【００３４】  したがって、音源周波数ｆ０が１０００Ｈｚである場合の収録周波数ｆ１は１１００Ｈｚであると算出される。よって、収録周波数ｆ１は音源周波数ｆ０から１００Ｈｚ変化したことになる。また、音源周波数ｆ０が２０００Ｈｚである場合の収録周波数ｆ１は２２００Ｈｚであると算出される。よって、収録周波数ｆ１は音源周波数ｆ０から２００Ｈｚ変化したことになる。これらのことから、音源周波数ｆ０の値に応じて収録周波数ｆ１の変化の度合いが異なってしまうことがわかる。したがって、音源の移動速度を精度よく推定するために、周波数スペクトログラムテンプレートは、音源周波数ごとに用意される必要がある。よって、モデル格納部２０２には、音源周波数ｆ＿ｓ（ｆ＿ｓは、例えば、１００Ｈｚ〜２００００Ｈｚの間における１００Ｈｚ間隔の周波数）に応じた周波数スペクトログラムテンプレートＹ＿ｖ（ｋ，ｌ，ｆ＿ｓ）が格納されている。
【００３５】  推定部２０３は、周波数スペクトログラムＸ（ｋ，ｌ）と周波数スペクトログラムテンプレートＹ＿ｖ（ｋ，ｌ，ｆ＿ｓ）とに基づいて、音源の移動速度ｖを推定する。具体的には、推定部２０３は、まず、以下の式（３）を用いて周波数スペクトログラムＸ（ｋ，ｌ）と周波数スペクトログラムテンプレートＹ＿ｖ（ｋ，ｌ，ｆ＿ｓ）との類似度Ｚ＿ｖを計算する。類似度Ｚ＿ｖ＝ｍａｘｆ＿ｓΣｋΣｌ｛Ｘ（ｋ，ｌ）×Ｙ＿ｖ（ｋ，ｌ，ｆ＿ｓ）｝・・・（３）  なお、推定部２０３は、音源周波数ｆ＿ｓを変化させて、類似度Ｚ＿ｖの値が最大になったｖの値を音源の移動速度ｖの推定結果とする。つまり、推定部２０３は、音源周波数ｆをシフトさせながら、類似度Ｚ＿ｖを算出し、算出結果の値が最大となったときのｖの値を音源の移動速度ｖの推定結果とする。
【００３６】  次に、第２の実施形態の移動音源速度推定装置２００の動作について説明する。図３は、第２の実施形態の移動音源速度推定装置２００の動作を示すフローチャートである。
【００３７】  図３に示すように、第２の実施形態の移動音源速度推定装置２００において、周波数解析部２０１が、音信号ｘ（ｔ）が入力された場合に、周波数スペクトログラムＸ（ｋ，ｌ）を算出する（ステップＳ１０１）。
【００３８】  そして、推定部２０３が、周波数スペクトログラムＸ（ｋ，ｌ）とモデル格納部２０２に格納されている周波数スペクトログラムテンプレートＹ＿ｖ（ｋ，ｌ，ｆ＿ｓ）とに基づいて、音源の移動速度ｖを推定する（ステップＳ１０２）。
【００３９】  本実施形態によれば、移動する音源の音源周波数ｆ０のパターンの時間変化を周波数スペクトログラムによって周波数構造全体の変化としてとらえるので、非特許文献１に記載されている技術のようにピーク周波数のみの時間変化をとらえる方法よりも外乱による性能劣化を抑制することができる。したがって、本実施形態によれば、ピーク周波数が明確でない音の音源の移動速度をより精度よく推定することができる。
【００４０】  実施形態３．  第３の実施形態の移動音源速度推定装置３００について、図面を参照して説明する。図４は、第３の実施形態の移動音源速度推定装置３００の構成例を示すブロック図である。移動音源速度推定装置３００は、第２の実施形態の移動音源速度推定装置２００と同様に、入力された音信号の変化に基づいて、音源の移動速度を算出する。なお、移動音源速度推定装置３００は、対数周波数スペクトログラムを用いる点で、第２の実施形態の移動音源速度推定装置２００と異なる。
【００４１】  図４に示すように第３の実施形態の移動音源速度推定装置３００は、周波数解析部３０１、モデル格納部３０２、および推定部３０３を含む。なお、周波数解析部３０１および推定部３０３は、例えば、プログラム制御に従って処理を実行するＣＰＵや複数の回路によって実現される。また、モデル格納部３０２は、例えば、ハードディスクやメモリ等の記憶手段によって実現される。
【００４２】  周波数解析部３０１は、入力された音信号を周波数解析して対数周波数スペクトログラムを算出する。なお、音信号は、例えば、マイクロフォン（図示せず）に入力された音が電気信号に変換されて生成され、周波数解析部３０１に入力される。
【００４３】  モデル格納部３０２には、速度情報と対数周波数スペクトログラムテンプレート情報とが格納されている。なお、速度情報は、例えば、移動音源速度推定装置３００に入力される音信号に対応する音源に想定される複数の移動速度のそれぞれを示す情報である。具体的には、例えば、速度情報は、１０ｋｍ／ｈ〜１８０ｋｍ／ｈの間の値のうち、１の位が０である値の速度（移動速度）をそれぞれ示す情報である。
【００４４】  また、対数周波数スペクトログラムテンプレート情報は、例えば、速度情報が示す各移動速度で音源が移動した場合に観測される音信号の周波数パターンの時間変化を、各移動速度に応じたフレームの対数周波数スペクトログラムによってそれぞれ示す情報である。具体的には、対数周波数スペクトログラムテンプレート情報には、例えば、１０ｋｍ／ｈに応じたフレームの対数周波数スペクトログラムや１２０ｋｍ／ｈに応じたフレームの対数周波数スペクトログラムが含まれている。
【００４５】  推定部３０３は、周波数解析部３０１が算出した対数周波数スペクトログラムと、モデル格納部３０２に格納されている速度情報および対数周波数スペクトログラムテンプレート情報とに基づいて、音源の移動速度を推定する。
【００４６】  各部についてより詳細に説明する。
【００４７】  周波数解析部３０１は、音信号ｘ（ｔ）が入力された場合に、対数周波数スペクトログラムＸ（ｋ，ｌ）を算出する。ここで、音信号ｘ（ｔ）において、ｔは時間を示す変数である。対数周波数スペクトログラムＸ（ｋ，ｌ）において、ｋは周波数ビン数を示し、ｌは時間フレーム数を示す。そして、対数周波数スペクトログラムＸ（ｋ，ｌ）は、周波数ビン数がｋであり時間フレーム数がｌである場合における対数周波数スペクトログラムの強度数値データを要素とするｋ×ｌ行列である。
【００４８】  また、ｘ（ｔ）は、例えば、マイクロフォン等が、入力された音を電気信号に変換したアナログ信号をＡ−Ｄ変換して得られたデジタル信号であってもよい。
【００４９】  周波数解析部３０１は、対数周波数スペクトログラムＸ（ｋ，ｌ）を算出するために、例えば、ｘ（ｔ）に短時間フーリエ変換の処理を施した後に対数周波数のフィルタバンクにおける処理を施したり、ｘ（ｔ）にウェーブレット変換の処理や定Ｑウェーブレット変換を施したりしてもよい。
【００５０】  なお、時間フレーム数ｌは、例えば、所定の時間幅（例えば、音源がマイクロフォンにもっとも近づいたときの前後１秒の間。１秒よりも長くてもよいし短くてもよい。）におけるフレーム数である。
【００５１】  モデル格納部３０２には、対数周波数スペクトログラムテンプレート情報として、速度ｖで移動している音源から発せられた音の対数周波数スペクトログラムテンプレートＹ＿ｖ（ｋ，ｌ）が格納されている。具体的には、モデル格納部３０２に格納されている対数周波数スペクトログラムテンプレートＹ＿ｖ（ｋ，ｌ）は、例えば、各速度ｖで移動する音源から発せられた音の、所定の時間幅（例えば、２秒間。２秒間よりも長くてもよいし、短くてもよい。）の周波数の変化を示す対数周波数スペクトログラムテンプレートＹ＿ｖ（ｋ，ｌ）をテンプレートとしたものである。
【００５２】  ここで、音速をｃ、音源の移動速度をｖ、音源周波数をｆ０とした場合に、マイクロフォン等によって収録された音の周波数（収録周波数）ｆ１は、ドップラー効果に基づき、前述したように式（１）によって表される。
【００５３】  すると、前述したように、式（１）では、収録周波数ｆ１の値が、音源周波数ｆ０とｃ/（ｃ−ｖ）との積で表される。したがって、前述したように、音源周波数ｆ０の値に応じて収録周波数ｆ１の変化の度合いが異なってしまうことがわかる。そうすると、音源の移動速度を精度よく推定することができない。
【００５４】  そこで、本例では対数周波数が用いられる。対数周波数が用いられる場合に、音源周波数ｆ０と収録周波数ｆ１との関係は、ドップラー効果に基づき以下に示す式（４）によって表される。ｌｏｇ(ｆ１)＝ｌｏｇ（ｃ/（ｃ−ｖ）×ｆ０）・・・（４）  式（４）はさらに、以下のように表される。ｌｏｇ(ｆ１)＝ｌｏｇ（ｃ）―ｌｏｇ（ｃ−ｖ）＋ｌｏｇ（ｆ０）・・・（５）  式（５）に示すように、音源の移動によるドップラー効果に関係する項は、上記関係式（式（５））のうち移動音源速度ｖに関係する第２項（除算項）である―ｌｏｇ（ｃ−ｖ）のみである。
【００５５】  したがって、収録周波数の対数値ｌｏｇ(ｆ１)の変化の度合いは、音源周波数ｆ０の値の変化によらず、速度ｖの変化の度合いのみに基づいて決定される。よって、モデル格納部３０２には、速度ｖの変化が考慮された対数周波数スペクトログラムテンプレートＹ＿ｖ（ｋ，ｌ）が格納されていればよい。すると、音源の移動速度ｖに応じた収録周波数ｆ１の変化を示す対数周波数スペクトログラムを音源周波数ｆ０ごとに格納する場合に比べて、モデル格納部３０２をより少ない記憶容量にすることができ、メモリコストをより低減させることができる。
【００５６】  推定部３０３は、対数周波数スペクトログラムＸ（ｋ，ｌ）と対数周波数スペクトログラムテンプレートＹ＿ｖ（ｋ，ｌ）とに基づいて、音源の移動速度ｖを推定する。具体的には、推定部３０３は、まず、以下の式（４）を用いて対数周波数スペクトログラムＸ（ｋ，ｌ）と対数周波数スペクトログラムテンプレートＹ＿ｖ（ｋ，ｌ）との類似度Ｚ＿ｖを計算する。類似度Ｚ＿ｖ＝ｍａｘｎΣｌΣｌ｛Ｘ（ｋ，ｌ）×Ｙ＿ｖ（ｋ−ｎ，ｌ）｝・・・（６）  なお、推定部３０３は、ｎを０からｋまで変化させて、類似度Ｚ＿ｖの値が最大になったｖの値を音源の移動速度ｖの推定結果とする。つまり、推定部３０３は、周波数ビンをシフトさせながら、類似度Ｚ＿ｖを算出し、算出結果の値が最大となったときのｖの値を音源の移動速度ｖの推定結果とする。
【００５７】  ここで、推定部３０３は、Ｘ（ｋ，ｌ）とＹ＿ｖ（ｋ−ｎ，ｌ）との積を算出する場合に、Ｙ＿ｖ（ｋ−ｎ，ｌ）の周波数ビン数であるｋをｎだけシフトさせたＹ＿ｖ（ｋ−ｎ，ｌ）を用いる。すると、ｎの値が０である場合には、周波数ビンがシフトをしていないＹ＿ｖ（ｋ，ｌ）と等しくなり、ｎの値が１である場合には周波数ビンが１ビンシフトしたものとなる。
【００５８】  次に、第３の実施形態の移動音源速度推定装置３００の動作について説明する。図５は、第３の実施形態の移動音源速度推定装置３００の動作を示すフローチャートである。
【００５９】  図５に示すように、第３の実施形態の移動音源速度推定装置３００において、周波数解析部３０１が、音信号ｘ（ｔ）が入力された場合に、対数周波数スペクトログラムＸ（ｋ，ｌ）を算出する（ステップＳ２０１）。
【００６０】  そして、推定部３０３が、対数周波数スペクトログラムＸ（ｋ，ｌ）とモデル格納部３０２に格納されている対数周波数スペクトログラムテンプレートＹ＿ｖ（ｋ，ｌ）とに基づいて、音源の移動速度ｖを推定する（ステップＳ２０２）。
【００６１】  本実施形態によれば、推定部３０３が、音源の移動速度の推定に、対数周波数スペクトログラムＸ（ｋ，ｌ）を用いるので、音源周波数ｆ０が１０００Ｈｚである場合と２０００Ｈｚである場合とで、速度ｖで移動している音源から発せられて収録された音の周波数変化を同様に扱うことができる。また、推定部３０３が、式（４），（５）において、音源周波数ｆ０の変化を周波数ビンのシフトとして扱うことができる。したがって、類似度Ｚ＿ｖの算出式である式（６）では、推定部３０３が、周波数ビンをｎだけシフトさせ、その最大値をｍａｘｎで取り出すという演算を行うことで、Ｘ（ｋ，ｌ）の算出に用いられた音源の音源周波数ｆ０にかかわらず、音源の移動速度ｖのみが考慮された対数周波数スペクトログラムテンプレートＹ＿ｖ（ｋ，ｌ）を用いて音源の移動速度を推定する。
【００６２】  したがって、本実施形態によれば、音源の移動速度ｖによる収録周波数ｆ１の変化の様子を音源周波数ｆ０ごとに格納する場合に比べて、モデル格納部３０２に格納されるテンプレートの数を少なくすることができ、メモリコストを低減することができる。具体的には、例えば、モデル格納部３０２に要する費用を低減することができる。
【００６３】  また、本実施形態において、周波数ビンをずらしながら、対数周波数スペクトログラムＸ（ｋ，ｌ）と対数周波数スペクトログラムテンプレートＹ＿ｖ（ｋ−ｎ，ｌ）との類似度Ｚ＿ｖを算出する処理は、推定部３０３が、周波数軸上でＦＦＴ（Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）の処理を行うことで処理を高速化することができ、他の方法に比べて演算コストを低減することができる。
【００６４】  したがって、本実施形態によれば、対数周波数スペクトログラムに基づき、音源から発せられた音の周波数に依存しないテンプレートが用いられて処理が行われるので、メモリコスト、および演算コストを低減することができる。よって、本実施形態によれば、低メモリコストと低演算コストとを両立させることができる。
【００６５】  本実施形態によれば、移動する音源の音源周波数ｆ０のパターンの時間変化を対数周波数スペクトログラムによって周波数構造全体の変化としてとらえるので、非特許文献１に記載されている技術のようにピーク周波数のみの時間変化をとらえる方法よりも外乱による性能劣化を抑制することができる。したがって、本実施形態によれば、第２の実施形態と同様に、ピーク周波数が明確でない音の音源の移動速度をより精度よく推定することができる。
【００６６】  実施形態４．  次に、第４の実施形態について、図面を参照して説明する。図６は、第４の実施形態の速度検出装置４００の構成例を示すブロック図である。図６に示すように、第４の実施形態の速度検出装置４００は、移動音源検知部４０１と速度推定部４０２とを含む。
【００６７】  速度推定部４０２は、例えば、第１の実施形態の移動音源速度推定装置１００や、第２の実施形態の移動音源速度推定装置２００、第３の実施形態の移動音源速度推定装置３００である。
【００６８】  移動音源検知部４０１は、音信号ｘ＿ｏ（ｔ）に基づいて、移動する音源があることを検知し、移動する音源から発せられた音に応じた信号が含まれる時間帯の音信号ｘ＿ｏ（ｔ）を切りだした移動音源信号ｘ（ｔ）を速度推定部４０２に入力する。ここで、ｔは時間を示す変数である。移動する音源の検知には、例えば、信号パワーのピークに基づき検知する方法がある。具体的には、例えば、移動音源検知部４０１は、音信号ｘ＿ｏ（ｔ）の振幅が最大になる時間帯の音信号ｘ＿ｏ（ｔ）を切り出した移動音源信号ｘ（ｔ）を速度推定部４０２に入力する。
【００６９】  すなわち、移動音源検知部４０１は、所定の時間幅（例えば、５秒間。５秒間よりも短くてもよいし、長くてもよい。）毎に切り取った音信号ｘ＿ｏ（ｔ）において、振幅が最大となる時間ｔ＿ｏを算出する。移動音源検知部４０１は、例えば、以下に示す式（７）を用いて時間ｔ＿ｏを算出する。
【００７０】  時間ｔ＿ｏ＝ａｒｇｍａｘ＿ｔ｜ｘ＿ｏ（ｔ）｜＾２・・・（７）  音源が定常音を発しながら移動している場合、音源がマイクロフォンの近傍にあるとき、つまりもっとも近づいたときに音信号ｘ＿ｏ（ｔ）の信号パワーが最大になる。また、音源がマイクロフォンの最近傍を通過するときに、収録周波数が最も大きく変化する。したがって、信号パワーが最大である時間ｔ＿ｏを含む時間帯の音信号ｘ＿ｏ（ｔ）である移動音源信号ｘ（ｔ）が第１の実施形態の移動音源速度推定装置１００、第２の実施形態の移動音源速度推定装置２００および第３の実施形態の移動音源速度推定装置３００による音源の移動速度の推定に適切な信号である。
【００７１】  所定の時間幅について説明する。所定の時間幅は、測定対象の音源に応じて適切に設定される。例えば、高速道路や自動車専用道路を走行している自動車の速度を推定する場合に、路肩に配置されたマイクロフォンの最近傍を自動車が通過する前後５秒程度の間の音信号ｘ＿ｏ（ｔ）が用いられることが望ましい。よって、そのような場合には、所定の時間幅に１０秒が設定される。その他、測定対象の音源に応じて、例えば、時間ｔ＿ｏの前後１秒を含むように、所定の時間幅に２秒が設定されてもよい。
【００７２】  速度推定部４０２は、移動音源検知部４０１が入力した移動音源信号ｘ（ｔ）に、第１の実施形態の移動音源速度推定装置１００が行った処理、または第３の実施形態の移動音源速度推定装置２００が行った処理と同様な処理を行い、音源の移動速度を推定し、推定結果を出力する。
【００７３】  次に、第４の実施形態の速度検出装置４００の動作について説明する。図７は、第４の実施形態の速度検出装置４００の動作を示すフローチャートである。
【００７４】  図７に示すように、第４の実施形態の速度検出装置４００において、移動音源検知部４０１が、音信号ｘ＿ｏ（ｔ）から移動する音源があることを検知し、音信号ｘ＿ｏ（ｔ）から移動する音源から発せられた音に応じた信号が含まれる時間帯の音信号である移動音源信号ｘ（ｔ）を切り出す（ステップＳ３０１）。そして、移動音源検知部４０１は、切り出した移動音源信号ｘ（ｔ）を速度推定部４０２に入力する。
【００７５】  そして、速度推定部４０２が、移動音源検知部４０１が入力した移動音源信号ｘ（ｔ）に、第１の実施形態の移動音源速度推定装置１００が行った処理、第２の実施形態の移動音源速度推定装置２００が行った処理、または第３の実施形態の移動音源速度推定装置３００が行った処理と同様な処理を行い、音源の移動速度を推定し、推定結果を出力する（ステップＳ３０２）。
【００７６】  本実施形態によれば、速度検出装置４００が移動音源検知部４０１と速度推定部４０２とを含むので、第１の実施形態の効果、第２の実施形態の効果および第３の実施形態の効果に加えて、音信号ｘ＿ｏ（ｔ）から、音源の移動速度の推定に適切な部分を切り出して、速度推定を行うことができる。したがって、メモリコストおよび演算コストをより低減することができる。
【００７７】  実施形態５．  次に、第５の実施形態について、図面を参照して説明する。図８は、第５の実施形態の速度監視システム５００の構成例を示すブロック図である。図８に示すように、第５の実施形態の速度監視システム５００は、速度検出装置４００と異常検出部５０１とを含む。
【００７８】  速度検出装置４００は、入力された、移動する音源から発せられた音信号に基づいて、音源の移動速度ｖを推定して、推定結果を異常検出部５０１に入力する。なお、速度検出装置４００は、例えば、第４の実施形態の速度検出装置４００であるとする。したがって、速度検出装置４００は、ピーク周波数が明確でない音信号が入力されても、音源の移動速度を精度よく推定することができる。
【００７９】  異常検出部５０１は、速度検出装置４００が推定して入力した、音源の移動速度ｖの値に基づいて異常事態の発生を検知する。例えば、移動する音源が自動車である場合に、異常検出部５０１は、指定された最高速度の値よりも大きな値の移動速度ｖが入力されたときに、速度超過違反であることを示す情報を出力する。また、指定された最低速度の値よりも小さな値の移動速度ｖが入力された場合に、故障車である可能性があることを示す情報を出力する。したがって、異常検出部５０１が出力した情報によって、異常運転が行われていることが示される。さらに、所定の期間に亘って自動車の車速の平均値や分散などを算出し、算出結果に基づいて、車速の外れ値を検出した場合に、渋滞などで道路の走行状況が変化したことを示す情報を出力する。なお、速度検出装置４００の測定対象場所が、一般道路である場合には２０ｋｍ／ｈ以下の値、高速道路や自動車専用道路である場合には４０ｋｍ／ｈ以下の値の移動速度ｖが測定された場合に、渋滞が発生していることを示す情報を出力するように構成されていてもよい。
【００８０】  つまり、異常検出部５０１は、速度検出装置４００が推定して入力した、音源の移動速度ｖの値が所定の範囲外であった場合に、異常事態の発生を示す情報を出力する。
【００８１】  次に、第５の実施形態の速度監視システム５００の動作について説明する。図９は、第５の実施形態の速度監視システム５００の動作を示すフローチャートである。
【００８２】  図９に示すように、第５の実施形態の速度監視システム５００において、速度検出装置４００は、入力された、移動する音源から発せられた音信号に基づいて、音源の移動速度ｖを推定して、推定結果を異常検出部５０１に入力する（ステップＳ４０１）。
【００８３】  そして、異常検出部５０１が、速度検出装置４００が推定して入力した、音源の移動速度ｖの値が所定の範囲外であった場合に、異常事態の発生を示す情報を出力する（ステップＳ４０２）。
【００８４】  本実施形態によれば、第１の実施形態の効果、第２の実施形態の効果、第３の実施形態の効果、および第４の実施形態の効果と同様に、ピーク周波数が明確でない音を発する音源や所定レベル以上の雑音の環境にある音源の移動速度を推定することができる。
【００８５】  また、本実施形態によれば、さらに、異常検出部５０１を含むので、推定した移動速度に基づいて、渋滞や異常運転などの発生の監視や発見をすることができる。
【００８６】  実施形態６．  次に、第６の実施形態について、図面を参照して説明する。図１０は、第６の実施形態の速度検出システム６００の構成例を示すブロック図である。第６の実施形態の速度検出システム６００は、複数の地点において音源の移動速度を測定し、測定結果に基づいて、広域的に音源の移動速度を監視する。
【００８７】  図１０に示すように、第６の実施形態の速度検出システム６００は、速度検出装置４００−１〜４００−ｍと、異常検出部６０１とを含む。
【００８８】  速度検出装置４００−１〜４００−ｍは、入力された、移動する音源から発せられた音信号に基づいて、音源の移動速度ｖを推定して、推定結果を異常検出部６０１に入力する。なお、速度検出装置４００−１〜４００−ｍは、例えば、それぞれ第４の実施形態および第５の実施形態における速度検出装置４００であるとする。したがって、速度検出装置４００−１〜４００−ｍは、それぞれ、ピーク周波数が明確でない音信号が入力されても、音源の移動速度を精度よく推定することができる。
【００８９】  異常検出部６０１は、速度検出装置４００−１〜４００−ｍがそれぞれ推定して入力した、音源の移動速度ｖの値に基づいて異常事態の発生を検知する。具体的には、例えば、異常検出部６０１の記憶手段（図示せず）には、道路網を示す道路情報が記憶されている。また、異常検出部６０１の記憶手段には、速度検出装置４００−１〜４００−ｍと、速度検出装置４００−１〜４００−ｍによる測定対象場所である道路と、当該道路に指定されている最高速度および指定されていれば最低速度とが対応付けられた配置情報が記憶されている。
【００９０】  そして、異常検出部６０１は、速度検出装置４００−１〜４００−ｍのいずれかが推定して入力した、音源の移動速度ｖの値が、配置情報によって示されている当該入力元の測定対象場所の最高速度の値よりも大きな値であった場合に、速度超過違反であることを示す情報を出力する。
【００９１】  また、異常検出部６０１は、速度検出装置４００−１〜４００−ｍのいずれかが推定して入力した、音源の移動速度ｖの値が、配置情報によって示されている当該入力元の測定対象場所の最低速度の値よりも小さかった場合に、故障車がある可能性があることを示す情報を出力する。
【００９２】  つまり、異常検出部６０１は、速度検出装置４００−１〜４００−ｍが推定して入力した、音源の移動速度ｖの値が所定の範囲外であった場合に、異常事態の発生を示す情報を出力する。なお、異常検出部６０１は、異常事態の発生を示す情報を出力する場合に、移動速度ｖの値を入力した速度検出装置４００−１〜４００−ｍを識別する情報を出力してもよいし、配置情報に基づいて移動速度ｖの値を入力した速度検出装置４００−１〜４００−ｍの配置場所を示す情報を出力するように構成されていてもよい。
【００９３】  また、速度検出装置４００−１〜４００−ｍのいずれか複数によって入力された移動速度ｖの値が、配置情報によって示されている各入力元の各測定対象場所の最低速度の値よりも小さく、かつ、各測定対象場所が、道路情報によって一連に繋がっていることが示されている場合に、異常検出部６０１は、各測定対象場所に亘って渋滞が生じていることを示す情報を出力する。なお、本例において、異常検出部６０１は、所定の期間に亘って、音源の移動速度（本例では、自動車の車速）の平均値や分散などを算出し、算出結果に基づいて、一連に繋がっている各測定対象場所において、車速の外れ値が検出された場合に、各測定対象場所に亘って、渋滞などで道路の走行状況が変化したことを示す情報を出力する。ここで、「一連に繋がっている各測定対象場所」とは、例えば、自動車等の車両が道形に進行した場合に連続して通過するように配置された各測定対象場所をいう。
【００９４】  なお、一連に繋がっている各測定対象場所において、一般道路である場合には２０ｋｍ／ｈ以下の値、高速道路や自動車専用道路である場合には４０ｋｍ／ｈ以下の値の移動速度ｖが測定された場合に、車速の外れ値が検出されたとして、各測定対象場所に亘って、渋滞などで道路の走行状況が変化したことを示す情報を出力する。
【００９５】  次に、第６の実施形態の速度検出システム６００の動作について説明する。図１１は、第６の実施形態の速度検出システム６００の動作を示すフローチャートである。
【００９６】  図１１に示すように、第６の実施形態の速度検出システム６００において、速度検出装置４００−１〜４００−ｍは、入力された、移動する音源（本例では自動車）から発せられた音信号に基づいて、音源の移動速度ｖ（本例では車速）を推定して（ステップＳ５０１）、推定結果を異常検出部６０１に入力する。
【００９７】  そして、異常検出部６０１が、入力された、音源の移動速度ｖの値が所定の範囲外であった場合に（ステップＳ５０２のＹ）、異常事態の発生を示す情報を出力する（ステップＳ５０３）。
【００９８】  さらに、所定の期間に亘って、一連に繋がっている各測定対象場所において、車速の外れ値が検出された場合に（ステップＳ５０４のＹ）、各測定対象場所に亘って、渋滞などで道路の走行状況が変化したことを示す情報を出力する（ステップＳ５０５）。
【００９９】  本実施形態によれば、第５の実施形態の効果に加えて、広域的に渋滞や異常運転などの発生の監視や発見をすることができる。
【０１００】  以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。
【０１０１】  本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。また、それぞれの実施形態に含まれる別々の特徴を如何様に組み合わせたシステムまたは装置も、本願発明の範疇に含まれる。
【０１０２】  また、本願発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用されてもよいし、単体の装置に適用されてもよい。さらに、本願発明は、実施形態の機能を実現する情報処理プログラムが、システムあるいは装置に直接あるいは遠隔から供給される場合にも適用可能である。したがって、本願発明の機能をコンピュータで実現するために、コンピュータにインストールされるプログラム、あるいはそのプログラムを格納した媒体、そのプログラムをダウンロードさせるＷＷＷ（Ｗｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂ）サーバも、本願発明の範疇に含まれる。特に、少なくとも、上述した実施形態に含まれる処理ステップをコンピュータに実行させるプログラムを格納した非一時的コンピュータ可読媒体（ｎｏｎ−ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ  ｃｏｍｐｕｔｅｒ  ｒｅａｄａｂｌｅ  ｍｅｄｉｕｍ）は本願発明の範疇に含まれる。
【０１０３】  この出願は、２０１６年９月９日に出願された日本出願特願２０１６−１７６１６７を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【符号の説明】
【０１０４】  １００、２００、３００    移動音源速度推定装置  １０１、２０１、３０１    周波数解析部  １０２、２０２、３０２    モデル格納部  １０３、２０３、３０３    推定部  ４００    速度検出装置  ４０１    移動音源検知部  ４０２    速度推定部  ５００    速度監視システム  ５０１、６０１    異常検出部  ６００    速度検出システム
【図１】
2018047805.tif 000003
【図２】
2018047805.tif 000004
【図３】
2018047805.tif 000005
【図４】
2018047805.tif 000006
【図５】
2018047805.tif 000007
【図６】
2018047805.tif 000008
【図７】
2018047805.tif 000009
【図８】
2018047805.tif 000010
【図９】
2018047805.tif 000011
【図１０】
2018047805.tif 000012
【図１１】
2018047805.tif 000013
【手続補正書】
【提出日】平成31年2月19日(2019.2.19)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】請求項９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【請求項９】
コンピュータに、
音源によって発せられた音に応じた音信号が入力され、前記音信号を周波数解析してスペクトログラムを生成する周波数解析処理と、
音源が移動した場合のスペクトログラムであって、少なくとも複数の所定の移動速度のそれぞれに応じた複数のスペクトログラムと、前記周波数解析処理で生成したスペクトログラムとに基づいて、入力された前記音信号に応じた音を発した音源の移動速度を推定する推定処理とを実行させる
ための移動音源速度推定用プログラム。
【国際調査報告】
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