(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像形成装置内部の部品同士の衝突音響信号又は画像形成装置内部の記録媒体が原因となる音響信号を含む信号が入力され、その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、
各原因に対応する複数の信号を当該波形ベクトル生成手段に入力し得られる複数の波形ベクトルを予め既知波形ベクトルとして取り込み、判断対象の信号を当該当該波形ベクトル生成手段に入力し得られる波形ベクトルを判断対象波形ベクトルとして取り込み、これら既知波形ベクトルと判断対象波形ベクトルと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
を備える信号判断装置。
【請求項２】
前記波形ベクトル生成手段は、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り出し部を備え、
当該信号切り出し部は、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、当該基準から時間的に遡って信号を切り出す請求項１に記載の信号判断装置。
【請求項３】
前記波形ベクトル生成手段は、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請求項１又は２に記載の信号判断装置。
【請求項４】
前記波形ベクトル生成手段は、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請求項１〜３のいずれかに記載の信号判断装置。
【請求項５】
前記波形ベクトル生成手段は、
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
を備える請求項１〜４のいずれかに記載の信号判断装置。
【請求項６】
前記判断手段は、
各既知波形ベクトルの各ベクトル成分と、
判断対象波形ベクトルの各ベクトル成分とをそれぞれ変量とする多変量解析により既知波形ベクトルと判断対象波形ベクトルとの関係を判断する多変量解析部
を備える請求項１〜５のいずれかに記載の信号判断装置。
【請求項７】
前記多変量判断解析部は、各既知波形ベクトルに基づいて各ベクトル成分の分散・共分散行列又は相関行列を各原因毎に予め求め、当該分散・共分散行列又は相関行列と判断対象ベクトルとから、既知波形ベクトルと判断対象波形ベクトルとの関係をマハラノビス距離により判断する請求項６に記載の信号判断装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、音や振動による信号から、その発生原因を推定して判別する信号判断装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
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１０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。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、▲１▼音響インテンシティなどにより測定する方法、▲２▼音源の可能性がある部品の動作タイミングを調べる、▲３▼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、▲４▼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、▲５▼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方法などが存在する。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
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、▲１▼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、▲２▼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、▲３▼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、▲４▼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（▲３▼▲４▼）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（▲３▼▲４▼）では、一層その対応が困難になる。
【０００７】
一方、▲５▼周波数スペクトル解析等は定常音には有効であるが、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、例えば特開2000‐275096号公報に、複数のサブバンドのパワースペクトル分布を演算して、交通騒音に含まれる衝撃音の音源種別を同定する装置が提案されている。しかしこれは機械騒音、とりわけ音源の種類が多様な複写機やプリンタなどを対象とした場合に複数のサブバンドのパワースペクトル分布だけでは必ずしも十分な音源同定を行うことは困難である。
【０００８】
本発明は、こ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、音や振動に係る信号の発生原因を正確に判断することができる信号判断装置を提供することにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明は次のような信号判断装置に係るものである。
【００１０】
すなわち本発明は、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、各原因に対応する複数の信号を当該波形ベクトル生成手段に入力し得られる複数の波形ベクトルを予め既知波形ベクトルとして取り込み、判断対象の信号を当該波形ベクトル生成手段に入力し得られる波形ベクトルを判断対象波形ベクトルとして取り込み、これら既知波形ベクトルと判断対象波形ベクトルと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る。
【００１１】
ここで入力される信号としては、振動信号や音響信号が挙げられる。ここで入力される信号が音響信号の場合には、前記波形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。ここで、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。
【００１２】
また入力される信号として、特に本発明に係る信号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）である場合には、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。
【００１３】
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える。より具体的には、部品同士の衝突音響信号として、▲１▼金属部品同士の衝突音、▲２▼樹脂部品同士の衝突音、▲３▼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、▲４▼記録媒体と構成部品との衝突音、▲５▼記録媒体の座屈音、▲６▼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。
【００１４】
また前記波形ベクトル生成手段は、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り出し部を備えるものでもよい。この場合、前記信号切り出し部は、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、時間的に前記基準以降の信号を切り出すこともできるし、前記基準から時間的に遡って信号を切り出すこともできる。
【００１５】
また前記波形ベクトル生成手段は、入力される信号の振幅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。
【００１６】
また前記波形ベクトル生成手段は、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、前記波形ベクトル生成手段は、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。
【００１７】
ここで、時間領域における時間波形ベクトルとしては、所定時間毎の音圧を各ベクトル成分とするものや、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。
【００１８】
例えば、前記波形ベクトル生成手段は、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。
【００１９】
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。
【００２０】
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。
【００２１】
前記判断手段としては、入力される信号の発生原因を複数段階に分けて階層的に判断することができる。例えば、第一段階として信号の発生原因の物体の材質を判断し、第二段階としてその物体の態様を判断することができる。また前記判断手段は、一の原因に対して複数の既知波形ベクトルを取り込むことができる。さらに前記判断手段は、各既知波形ベクトルの各ベクトル成分と、判断対象波形ベクトルの各ベクトル成分とをそれぞれ変量とする多変量判別解析により既知波形ベクトルと判断対象波形ベクトルとの関係を判断する多変量解析部を備えるものでもよい。
【００２２】
この多変量解析部では、原因毎の既知波形ベクトル（空間）と判断対象波形ベクトルとの距離により、両ベクトルの関係を求めるものであるが、その距離の測度としては、統計学上の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。
【００２３】
具体的には、前記多変量解析部は、各既知波形ベクトルに基づいて線形判別関数を予め求め、当該線形判別関数と、判断対象波形ベクトルとから、既知波形ベクトルと判断対象波形ベクトルとの関係を判断するものでもよい。また、前記多変量判断解析部は、各既知波形ベクトルに基づいて各ベクトル成分の分散・共分散行列又は相関行列（平均、分散又は標準偏差、各ベクトル成分同士の共分散）とを原因毎に予め求め、当該分散・共分散行列又は相関行列（平均、分散又は標準偏差、共分散）と、判断対象ベクトルとから、既知波形ベクトルと判断対象波形ベクトルとの関係をマハラノビス距離により判断するものでもよい。
【００２４】
また本発明を信号判断方法としてとらえることもできる。
【００２５】
すなわち本発明は、各原因に対応する複数の信号を入力し得られる複数の波形ベクトルを予め既知波形ベクトルとして取り込む工程（ステップ）と、判断対象の信号を入力し得られる波形ベクトルを判断対象波形ベクトルとして取り込む工程（ステップ）と、これら既知波形ベクトルと判断対象波形ベクトルとに基づいて判断対象の信号の発生原因を判断する工程（ステップ）とを備えるものでもある。
【００２６】
ここで入力される信号が音響信号の場合には、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工程（ステップ）を備えるものでもよい。
【００２７】
また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り出し工程（ステップ）を備えるものでもよい。また入力される信号の振幅の最大値又は最小値を基準化する振幅基準化工程（ステップ）を備えるものでもよい。
【００２８】
また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工程（ステップ）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工程（ステップ）を備えるものでもよい。さらに、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工程（ステップ）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工程（ステップ）、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工程（ステップ）とを備えるものでもよい。
【００２９】
より具体的には、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工程（ステップ）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工程（ステップ）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工程（ステップ）とを備えるものでもよい。
【００３０】
また周波数波形ベクトル生成工程（ステップ）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工程（ステップ）を備えるものでもよい。
【００３１】
前記判断工程（ステップ）としては、入力される信号の発生原因を複数段階の工程（ステップ）に分けて階層的に判断することができる。例えば、第一工程（ステップ）として信号の発生原因の物体の材質を判断し、第二工程（ステップ）としてその物体の態様を判断することができる。また前記判断工程（ステップ）は、一の原因に対して複数の既知波形ベクトルを取り込む工程（ステップ）を有することができる。さらに前記判断工程（ステップ）は、各既知波形ベクトルの各ベクトル成分と、判断対象波形ベクトルの各ベクトル成分とをそれぞれ変量とする多変量判別解析により既知波形ベクトルと判断対象波形ベクトルとの関係を判断する多変量解析工程（ステップ）を備えるものでもよい。
【００３２】
具体的には、前記多変量解析工程（ステップ）は、各既知波形ベクトルに基づいて線形判別関数を予め求める工程（ステップ）と、当該線形判別関数と、判断対象波形ベクトルとから、既知波形ベクトルと判断対象波形ベクトルとの関係を判断する工程（ステップ）を備えるものでもよい。また、前記多変量判断解析工程（ステップ）は、各既知波形ベクトルに基づいて各ベクトル成分の平均、分散（又は標準偏差）、各ベクトル成分同士の共分散とを(原因毎に)求める工程（ステップ）、当該平均、分散（又は標準偏差）、共分散と、判断対象ベクトルとから、既知波形ベクトルと判断対象波形ベクトルとの関係をマハラノビス距離により判断する工程（ステップ）を備えるものでもよい。
【００３３】
【発明の実施による形態】
以下、実施例に基づいて本発明の実施による形態を説明する。
【００３４】
◎実施例
図１は、本発明の実施例に係る信号判断システム（信号判断装置）１００の構成を説明するものである。この信号判断システム１００が対象とする信号は、複写機（画像形成装置）Tから放射される騒音（音響信号）である。そして、この信号判断システム１００は、その騒音の原因が原因（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）：記録媒体の座屈音、原因（６）：記録媒体の搬送方向後端が弾かれる音、のいずれであるかを判断するものである。
【００３５】
信号判断システム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、この信号判断システム１００の基本機能ブロック図である。この信号判断システム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（波形ベクトル生成手段）３G、判断部（判断手段）３Ｊ、ディスプレイ装置（表示手段）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、アナログ電気信号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ΔＤＳ'、基準済みデジタル信号「ΔＤＳ'」（＝時間波形ベクトルＴＶ）、窓関数処理済みデジタル信号「ΔＤＳ''」、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、各原因（１）〜（ｎ）に対応するマハラノビス距離演算部３７（１）〜（ｎ）、最終判断部３８とを備えている。また各マハラノビス距離演算部３７（１）〜（ｎ）には、それぞれの原因に対応する演算行列Ａ（１）〜（ｎ）、平均ベクトルμ（１）〜（ｎ）、標準偏差ベクトルσ（１）〜（ｎ）がそれぞれ後述する前処理により、記憶されている。さらに、演算行列Ａは相関行列Ｒの逆行列Ｒ-1である（後述する）。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（１）〜（ｎ）、判断結果Ｒである。
【００４１】
図５は、この信号判断システム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。一方、図６〜８は、いずれもこの信号判断システム１００のより詳細な使用方法、動作を説明するフローチャートであり、図６は図５のステップＳ１を、図７は図５のステップＳ４を、図８は図５のステップＳ５をそれぞれ詳細に説明するものである。以下、これらのフローチャートに基づいて、本実施例に係る信号判断システム１００の動作を説明する。
【００４２】
まず、信号判断システム１００の使用に先立って、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（１）〜（ｎ）毎に総合波形ベクトルＶのサンプルｙを複数（ｍ個）得て、各原因（１）〜（ｎ）毎に、対応する演算行列Ａ（１）〜（ｎ）、平均ベクトルμ（１）〜（ｎ）、標準偏差ベクトルσ（１）〜（ｎ）を演算し、各マハラノビス距離演算部３７（１）〜（ｎ）に記憶するものである（図４参照）。
【００４３】
図６は、この前処理のステップ（図５のステップＳ１）をより詳細に説明するものである。また図９は、この前処理のステップ（図５のステップＳ１）により得られる、原因が明らかな音響信号による総合波形ベクトルＶ（＝ｙ）と、その総合波形ベクトルｙから演算される演算行列Ａ（１）〜（ｎ）、平均ベクトルμ（１）〜（ｎ）、標準偏差ベクトルσ（１）〜（ｎ）の関係を説明するものである。
【００４４】
まず「ｉ＝１」、「ｊ＝１」を設定する（図６のステップＳ１１、Ｓ１２）。そして、原因（１）による音響信号から総合波形ベクトルｙ1（１）＝（ｙ11（１）、ｙ12（１）、…、ｙ1k（１））を得る（ステップＳ１３）。なお、この総合波形ベクトルｙ1（１）の生成は、後述の図５のステップＳ２〜Ｓ５と同様の処理を施して行われる。以下、同様に「ｊ＝２」から「ｊ＝ｍ」まで、ステップＳ１３を繰り返し（ステップＳ１４、Ｓ１５）、原因（１）によるｍ個のサンプル音響信号からｍ個の総合波形ベクトルｙ1（１）〜ｙm（１）を得る。
【００４５】
そして、これらｍ個の総合波形ベクトルｙ1（１）〜ｙm（１）から、図４に示した演算行列Ａ（１）、平均ベクトルμ（１）、標準偏差ベクトルσ（１）を演算し、原因（１）に対応するマハラノビス距離演算部３７（１）に記憶する（ステップＳ１６）。以下、同様に「ｉ＝２」から「ｉ＝ｎ」まで、ステップＳ１２〜Ｓ１６を繰り返し（ステップＳ１７、Ｓ１８）、各原因（１）〜（ｎ）毎に、対応する演算行列Ａ（１）〜（ｎ）、平均ベクトルμ（１）〜（ｎ）、標準偏差ベクトルσ（１）〜（ｎ）を演算し、各マハラノビス距離演算部３７（１）〜（ｎ）に記憶する（図４、図９参照）。
【００４６】
本実施例では、ひとつの原因に対して３００回のサンプル音響信号を取り込んだため、ｍ＝３００である。なお、本実施例では原因（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）：記録媒体の座屈音、原因（６）：記録媒体の搬送方向後端が弾かれる音、の６種類の原因を判断するものであるため、ｎ＝６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。
【００４７】
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の判断が行われる（図５のステップＳ２〜Ｓ６）。
【００４８】
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５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。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、その振動が電気信号ＡＳに変換される（図２参照）。なお、この電気信号ＡＳはアナログ信号である。
【００４９】
次に、ＤＡＴレコーダ２により、その電気信号ＡＳがデジタル化される（図５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、電気信号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１０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、本実施例では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やプリンター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。すなわち、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（＝ｘ）が生成される（図５のステップＳ４）。
【００５２】
より詳細には図７のフローチャートに示すように、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るデジタル信号ＤＳを記憶する（図７のステップＳ４１）。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。本実施例では、図１０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。図１１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。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。
【００５３】
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（図７のステップＳ４２）。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（図３参照）。なお、本実施例では、人の聴感に近いＡフィルタにより補正を行う。
【００５４】
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（図７のステップＳ４３）。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ΔＤＳ'を得るものである（図３参照）。本実施例において、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ｐ（ＴＨ）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ｐ（ＴＨ）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ｐ（ＭＡＸ）を検知し、その最大値ｐ（ＭＡＸ）の数％の音圧値ｐに時間的に初めて達した部分を立ち上がり部ｐ（ＴＨ）とすることができる。なお、本実施例では切り出し部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。
【００５５】
図１２は、切り出し部３２により切り出されたデジタル信号ΔＤＳ'を示すグラフである。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それぞれ示している。このようにして得られた切り出し済みデジタル信号ΔＤＳ'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をベクトル成分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。
【００５６】
次に、基準化部３３により、切り出し済みデジタル信号ΔＤＳ'を基準化する（図７のステップＳ４４）。これは、予め基準化部３３に設定されている基準値Ｓとデジタル信号ΔＤＳ'に含まれる音圧の絶対値の最大値ｐ（ＭＡＸ）とに基づいて、デジタル信号ΔＤＳ'を基準化して基準化済みデジタル信号「ΔＤＳ'」、すなわち時間波形ベクトルＴＶを得る（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。
【００５７】
次に、窓関数処理部３４により、基準化済みデジタル信号「ΔＤＳ'」（＝時間波形ベクトルＴＶ）を窓関数処理する（図７のステップＳ４５）。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「ΔＤＳ'」を処理し、窓関数処理済みデジタル信号「ΔＤＳ''」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。
【００５８】
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「ΔＤＳ''」を周波数解析する（図７のステップＳ４６）。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「ΔＤＳ''」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。図１３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。本実施例では、先に示した２５６点のデジタル信号「ΔＤＳ''」に基づいてFFT解析を行ったため、図１３中黒点で示す１２８点の新たなデジタル信号を得る。
【００５９】
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値を各ベクトル成分とする周波数ベクトルＦＶ＝（ｐｓ1、ｐｓ2、…、ｐｓ128）を得る。
【００６０】
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（図７のステップＳ４７）。これは、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）と表し（図６のステップＳ１３、図９参照、ｋ＝３８４）、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）と表す（図８、図１４参照、ｋ＝３８４）。
【００６１】
次に、判断部３Ｊにより、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５のステップＳ５）。
【００６２】
より詳細には、図８のフローチャートに示すように、「ｉ＝１」を設定し（図８のステップＳ５１）、まず前処理（図５のステップＳ１）において予めマハラノビス距離演算部３７（１）に記憶されている平均ベクトルμ（１）及び標準偏差ベクトルσ（１）と、波形ベクトル生成（図５のステップＳ４）において得られた判断対象波形ベクトルｘ＝（ｘ1、…、ｘk）とに基づいて、図８のステップＳ５２中に示す式（１）を使用し、マハラノビス距離演算部３７（１）は判断対象波形ベクトルｘ＝（ｘ1、…、ｘk）を標準化し、標準化判断対象波形ベクトルＸ（１）＝（Ｘ1（１）、…、Ｘk（１））を得る（図８のステップＳ５２）。
【００６３】
次に、予めマハラノビス距離演算部３７（１）に記憶されている演算行列Ａ（１）と、先のステップＳ５２で求めた標準化判断対象波形ベクトルＸ（１）とに基づいて、図８のステップＳ５３に示す式（２）を使用し、マハラノビス距離演算部３７（１）はマハラノビス距離Ｄ2（１）を演算する（図８のステップＳ５３）。なお、ＸT（１）は、Ｘ（１）の転置行列（ベクトル）を意味する。
【００６４】
以下、同様に「ｉ＝２」から「ｉ＝ｎ」までステップＳ５２、ステップＳ５３を繰り返し（図８のステップＳ５４、Ｓ５５、本実施例では「ｎ＝６」）、各マハラノビス距離演算部３７（２）〜（ｎ）はマハラノビス距離Ｄ2（２）〜Ｄ2（ｎ）を演算する（図４参照）。図１４は、図８のステップＳ５４、Ｓ５５での処理を説明する模式図である。同図に示すように、判断対象波形ベクトルｘ＝（ｘ1、…、ｘk）と、それぞれのマハラノビス距離演算部３７（１）〜（ｎ）に予め記憶されている平均ベクトルμ（１）〜（ｎ）、標準偏差ベクトルσ（１）〜（ｎ）、演算行列Ａ（１）〜（ｎ）とにより、各マハラノビス距離Ｄ2（１）〜Ｄ2（ｎ）を演算している。
【００６５】
次に、最終判断部３８により、マハラノビス距離Ｄ2（１）〜Ｄ2（ｎ）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（図８のステップＳ５６）。例えば、マハラノビス距離Ｄ2（１）〜Ｄ2（ｎ）のうち、Ｄ2（１）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。
【００６６】
次に、ディスプレイ装置５により、判断結果Ｒが表示される（図５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、その旨がディスプレイ装置５の画面に表示される（図２参照）。
【００６７】
そして、続けて原因が不明な音響信号の判断を行う場合には（図５のステップＳ７）再びステップＳ２から開始し、終了する場合にはそのまま終了する。
【００６８】
○変形例
実施例では、各マハラノビス距離Ｄ2（１）〜Ｄ2（ｎ）を演算した後、音響信号の原因を判断する際（図８のステップＳ５６）、最終判断部３８により、マハラノビス距離が最も小さいものを選択して判断している。しかし、本変形例に示すように、この判断を段階的に行うこともできる。
【００６９】
図１５は、図８のステップＳ５６の変形例を示すフローチャートである。このフローチャートに示すように、本実施例における各原因（１）〜（６）を、二つの大きなグループ（第一グループと第二グループ）に大別し、各グループに属する原因に対応するマハラノビス距離の平均を演算し（図１５のステップＳ５７）、第一段階の判断として判断対象となる音響信号の原因が第一グループ又は第二グループのいずれに属するかを判断し、第二段階の判断として第一段階の判断で選択されたグループの中から最もマハラノビス距離が小さいものを選択し（図１５のステップＳ５８）、判断対象となる音響信号の原因を判断することもできる。
【００７０】
例えば、実施例においては原因を、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）：記録媒体の座屈音、原因（６）：記録媒体の搬送方向後端が弾かれる音、の６つを挙げているが、これを部品同士の衝突音に係る第一グループ（原因（１）、原因（２）、原因（３）が属する）と、記録媒体の関係する音に係る第二グループ（原因（４）、原因（５）、原因（６）が属する）とに分類する。
【００７１】
そして、第一グループのマハラノビス距離の平均Ｄ2（第一グループ）は、Ｄ2（第一グループ）＝（Ｄ2（１）＋Ｄ2（２）＋Ｄ2（３））／３として得られ、第二グループのマハラノビス距離の平均Ｄ2（第二グループ）は、Ｄ2（第二グループ）＝（Ｄ2（４）＋Ｄ2（５）＋Ｄ2（６））／３として得られる（図１５のステップＳ５７）。これらＤ2（第一グループ）とＤ2（第二グループ）とを比較し、第一の判断としてよりマハラノビス距離の平均がより小さい方のグループを選択する（例えば第一グループ）。次に第二の判断として、先に選択されたグループの中から最もマハラノビス距離が小さいものをとして選択し（図１５のステップＳ５８：例えばＤ2（１））、そのマハラノビス距離に対応する原因（例えば、原因（１）：金属部品同士の衝突音）を判断結果Ｒとする。
【００７２】
○実験例
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験例として説明する。この実験例では、実施例に係る信号判断システム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。
【００７３】
まず、原因（３）による衝突音から波形ベクトルＶ（３）を１００個（ｖ1（３）〜ｖ100（３））得て（図５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、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５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。
【００７４】
次に、既知波形ベクトルｙ1（３）〜ｙ80（３）を使用し、前処理として（図５のステップＳ１、図６のステップＳ１６、図９参照）、平均ベクトルμ（３）、標準偏差ベクトルσ（３）、演算行列Ａ（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平均ベクトルμ（３）、標準偏差ベクトルσ（３）、演算行列Ａ（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（図８のステップＳ５２、Ｓ５３、図１４参照）。
【００７５】
図１６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）。
【００７６】
したがって、本発明によれば、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。
【００７７】
【発明の効果】
以上詳細に説明したように、本発明によれば、音や振動に係る信号の発生原因を正確に判断することができる信号判断装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】図１は、実施例に係る信号判断システムの構成を説明するものである。
【図２】図２は、図１に示す信号判断システムの基本的な機能を説明する機能ブロック図である。
【図３】図３は、図２に示す機能ブロック図中のベクトル生成部の機能をより詳細に説明する機能ブロック図である。
【図４】図４は、図２に示す機能ブロック図中の判断部の機能をより詳細に説明する機能ブロック図である。
【図５】図５は、図１に示す信号判断システムの基本的な使用法、動作を説明するフローチャートである。
【図６】図６は、図５に示すフローチャート中の前処理のステップをより詳細に説明するフローチャートである。
【図７】図７は、図５に示すフローチャート中の波形ベクトル生成のステップをより詳細に説明するフローチャートである。
【図８】図８は、図５に示すフローチャート中の原因判断のステップをより詳細に説明するフローチャートである。
【図９】図９は、前処理における処理、目的を説明するものである。
【図１０】図１０は、複写機からの騒音の時間−音圧波形を示すグラフである。
【図１１】図１１は、図１０のグラフの一部を切り取ったものである。
【図１２】図１２は、図１１のグラフの一部をさらに所定の規則に基づいて切り取ったものである。
【図１３】図１３は、周波数解析により得られる周波数−パワースペクトル波形を示すグラフである。
【図１４】図１４は、マハラノビス距離の演算を説明するものである。
【図１５】図１５は、変形例に係る原因の判断方法を示すフローチャートである。
【図１６】図１６は、実験結果を説明するグラフである。
【符号の説明】
１００…信号判断システム（信号判断装置）、Ｔ…複写機、１…マクロフォン（収音手段）、２…DATレコーダ、Ｃ…パーソナルコンピュータシステム、３…コンピュータ本体、５…ディスプレイ装置（表示手段）、３Ｇ…ベクトル生成部（波形ベクトル生成手段）、３Ｊ…判断部（判断手段）、３０…データ記憶部、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、３６…総合波形ベクトル生成部、３１…聴感補正部、３２…切り出し部、３３…基準化部、３４…窓関数処理部、３５…周波数解析部、３７…マハラノビス距離演算部、３８…最終判断部
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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