(57)【要約】【課題】対象音より大きい雑音を含む入力音であっても、対象音が含まれているかどうかを精度よく判定することができる音響認識装置等を提供する【解決手段】入力音響信号に、対象音響信号が含まれるかどうかを判定する音響認識装置１００であって、前記入力音響信号をフレームごとに分解し、複数の当該フレームからなる入力周波数強度分布を作成する音響信号分析処理部２１０と、前記対象音響信号を前記フレームごとに分解し、特徴周波数ごとに分析した対象周波数強度分布を格納する対象音記憶部２６０と、前記入力周波数強度分布から、前記特徴周波数の成分のみを抽出して、特徴周波数強度分布を作成する特徴周波数抽出処理部２２０と、前記対象周波数強度分布と前記特徴周波数強度分布とをフレームをずらしながら比較して差異を算出する算出処理部２３０と、前記入力音響信号に前記対象音響信号が含まれるかどうかを判定する判定処理部２４０とを備えることを特徴とする。【選択図】図２
2009008823.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された入力音響信号に、予め登録された検出の対象となる対象音の対象音響信号が含まれるかどうかを判定する音響認識装置であって、
前記入力音響信号を、前記対象音響信号の少なくとも１周期が含まれる単位時間に区分したフレームごとに分解すると共に、当該フレームについて周波数ごとに分析した周波数スペクトルを求め、当該周波数スペクトルに基づいて複数の当該フレームからなる入力周波数強度分布を作成する音響信号分析手段と、
前記対象音響信号を前記フレームごとに分解すると共に、当該対象音響信号の特徴となる特徴周波数ごとに分析して、対象周波数強度分布として格納する対象音記憶手段と、
前記音響信号分析手段が作成した前記入力周波数強度分布から、前記対象音記憶手段が格納する対象音響信号の特徴周波数の成分のみを抽出して、特徴周波数強度分布を作成する特徴周波数抽出手段と、
前記対象音記憶手段が格納する前記対象周波数強度分布と前記特徴周波数抽出手段が作成する前記特徴周波数強度分布とを前記フレームをずらしながら連続的に比較して差異を算出する算出手段と、
前記算出手段が算出した差異に基づいて前記入力音響信号に前記対象音響信号が含まれるかどうかを判定する判定手段とを備えることを特徴とする音響認識装置。
【請求項２】
請求項１に記載の音響認識装置において、
前記入力音響信号を帯域分割する帯域分割手段を備えることを特徴とする音響認識装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の音響認識装置において、
前記判定手段が、前記算出手段にて算出した差異を微分する微分手段を備えることを特徴とする音響認識装置。
【請求項４】
請求項１ないし３のいずれかに記載の音響認識装置において、
前記音響信号分析手段が求める前記フレームごとの前記周波数スペクトルにおいて、任意の周波数成分と当該任意の周波数成分に隣接する周波数成分とを比較して当該任意の周波数成分が当該隣接する周波数成分より大きい場合に、当該任意の周波数成分をローカルピークとして決定するローカルピーク決定手段と、
前記周波数スペクトルにおける全ての周波数成分の中で、大きさが最大のものを最大ピークとして決定する最大ピーク決定手段と、
前記ローカルピーク決定手段が決定したローカルピークの周波数成分のうち、前記最大ピークの周波数成分の大きさとの差分が所定の第１の閾値以下であり、且つ当該ローカルピークの周波数成分の大きさが所定の第２の閾値以上であるローカルピークを選択するローカルピーク選択手段と、
前記ローカルピーク選択手段が選択したローカルピークを前記対象音の特徴周波数成分としてデータベースに登録するデータベース登録手段とを備えることを特徴とする音響認識装置。
【請求項５】
請求項１ないし４のいずれかに記載の音響認識装置において、
入力音響信号の周波数成分の大きさが所定の閾値以下の場合に音響認識の処理を停止する停止手段を備えることを特徴とする音響認識装置。
【請求項６】
入力された入力音響信号に、予め登録された検出の対象となる対象音の対象音響信号が含まれるかどうかを判定する音響認識方法であって、
前記入力音響信号を、前記対象音響信号の少なくとも１周期が含まれる単位時間に区分したフレームごとに分解すると共に、当該フレームについて周波数ごとに分析した周波数スペクトルを求め、当該周波数スペクトルに基づいて複数の当該フレームからなる入力周波数強度分布を作成する音響信号分析ステップと、
前記対象音響信号を前記フレームごとに分解すると共に、当該対象音響信号の特徴となる特徴周波数ごとに分析して、対象周波数強度分布として格納する対象音記憶ステップと、
前記音響信号分析ステップで作成された前記入力周波数強度分布から、前記対象音記憶ステップで格納された対象音響信号の特徴周波数の成分のみを抽出して、特徴周波数強度分布を作成する特徴周波数抽出ステップと、
前記対象音記憶ステップで格納された前記対象周波数強度分布と前記特徴周波数抽出ステップで作成された前記特徴周波数強度分布とを前記フレームをずらしながら連続的に比較して差異を算出する算出ステップと、
前記算出ステップが算出された差異に基づいて前記入力音響信号に前記対象音響信号が含まれるかどうかを判定する判定ステップとを含む音響認識方法。
【請求項７】
入力された入力音響信号に、予め登録された検出の対象となる対象音の対象音響信号が含まれるかどうかを判定するようにコンピュータを動作させるための音響認識プログラムであって、
前記入力音響信号を、前記対象音響信号の少なくとも１周期が含まれる単位時間に区分したフレームごとに分解すると共に、当該フレームについて周波数ごとに分析した周波数スペクトルを求め、当該周波数スペクトルに基づいて複数の当該フレームからなる入力周波数強度分布を作成する音響信号分析手段と、
前記対象音響信号を前記フレームごとに分解すると共に、当該対象音響信号の特徴となる特徴周波数ごとに分析して、対象周波数強度分布として格納する対象音記憶手段と、
前記音響信号分析手段が作成した前記入力周波数強度分布から、前記対象音記憶手段が格納する対象音響信号の特徴周波数の成分のみを抽出して、特徴周波数強度分布を作成する特徴周波数抽出手段と、
前記対象音記憶手段が格納する前記対象周波数強度分布と前記特徴周波数抽出手段が作成する前記特徴周波数強度分布とを前記フレームをずらしながら連続的に比較して差異を算出する算出手段と、
前記算出手段が算出した差異に基づいて前記入力音響信号に前記対象音響信号が含まれるかどうかを判定する判定手段としてコンピュータを動作させるための音響認識プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、特定の音響信号を認識する音響認識装置に関し、特に周波数の強度分布を利用して音響信号の認識を行う音響認識装置、音響認識方法、及び音響認識プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ある特定の場所や物の状態を確認する装置として、以前から監視カメラが使用されている。監視カメラは犯罪者の侵入などの異常を検知するために有効であるが、単純な画像監視システムでは、監視者である人間が常にモニターを見続ける必要がある。そのため、異常の検知漏れや監視者の負担が増大するといった問題がある。そこで、近年になって画像認識技術を用いて人の動きや物の状態を検出して通知する装置が実現されている。これは、本来人がいないはずの場所で人が動いていることを検出したり、工場での生産ライン上で製品の不具合を発見するなどの用途に用いられている。しかしながら、画像による監視は監視できる範囲がカメラの視界内という制限を受ける。また、見た目だけでは異常が発見できないこともある。このように画像認識だけでは完全なものではなく、何らかの補完をする方法が求められる。
【０００３】
そこで、音響認識技術によって特定の音を検出することで異常を検知するという方法が考えられている。特許文献１に示す技術は、不正に写真が撮られること（例えば盗撮やデジタル万引き）を防止するために、シャッター音を検出するという技術である。特許文献１によると、少なくとも１以上の集音マイクから集音された撮影禁止エリアの音声を音声信号として常時受信し、来客者が撮影禁止エリアで撮影行為をすると、各集音マイクが音声を集音し、集音した音声と、データベース化された少なくとも１以上のシャッター音サンプルデータとを比較し、シャッター音であるかどうかを識別し、シャッター音である場合に警告音を発する。
【０００４】
また、特許文献２に示す技術は、入力音声信号を分析してスペクトル特徴パラメータを求め、このスペクトル特徴パラメータに基づいて音声種類を認識する技術である。特許文献２によると、スペクトル特徴パラメータのパワーと推定雑音スペクトルのパワーとの比情報を求めるパワー比計算手段と、この比情報に応じて、推定雑音スペクトルの推定更新の時定数を出力する比情報／時定数変換手段とを有する。また、時定数、スペクトル特徴パラメータ及び今までの推定雑音スペクトルに基づいて、新たな推定雑音スペクトルを形成する雑音スペクトル形成手段と、スペクトル特徴パラメータから雑音スペクトルを減算して雑音成分を除去する雑音除去手段とを有する。さらに、雑音成分が除去されたスペクトル特徴パラメータを、基準のパラメータパターンと照合して、音声種類を決定するパターン認識手段を有する。
【特許文献１】特開２００５−１９６５３９
【特許文献２】特開平１０−９７２８８
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１の技術は比較的静かな環境を想定しており、周囲騒音の影響を考慮していない。例えば周囲の交通騒音が入ってきたり、音楽が再生されている場合には、シャッター音よりもこれらの周囲騒音の方が大きいことが十分考えられる。このような場合、まずシャッター音が鳴った時に、その音の区間を特定することができないという問題がある。そして、仮にシャッター音が鳴った区間を特定してデータベース化したシャッター音と比較することができても、周囲騒音が大きなレベルで混入しているため、単純な比較ではそれがシャッター音とは認識できず、音楽や騒音と判断されてしまう可能性があり、正確にシャッター音を認識できないという課題を有する。
【０００６】
また、上記のような騒音下では音響認識機能が正常に作動しないため、騒音があることを前提とした特許文献２に示すような音声認識方式が必要となる。しかし、特許文献２においては入力音声信号から一旦雑音を除去してから音声の認識を行うため、検出の対象となる音が含まれているかどうかの判定を行うには処理が煩雑になってしまう。また、推定雑音の精度を上げる処理を行ったとしても、その精度には限界があるため、より精度よく音声を認識できる技術が求められる。
【０００７】
そこで、本発明は前記課題を解決するためになされたものであり、対象音より大きい雑音を含む入力音であっても、対象音が含まれているかどうかを精度よく判定することができる音響認識装置等を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
（１．音響認識装置）
本発明に係る音響認識装置は、入力された入力音響信号に、予め登録された検出の対象となる対象音の対象音響信号が含まれるかどうかを判定する音響認識装置であって、前記入力音響信号を、前記対象音響信号の少なくとも１周期が含まれる単位時間に区分したフレームごとに分解すると共に、当該フレームについて周波数ごとに分析した周波数スペクトルを求め、当該周波数スペクトルに基づいて複数の当該フレームからなる入力周波数強度分布を作成する音響信号分析手段と、前記対象音響信号を前記フレームごとに分解すると共に、当該対象音響信号の特徴となる特徴周波数ごとに分析して、対象周波数強度分布として格納する対象音記憶手段と、前記音響信号分析手段が作成した前記入力周波数強度分布から、前記対象音記憶手段が格納する対象音響信号の特徴周波数の成分のみを抽出して、特徴周波数強度分布を作成する特徴周波数抽出手段と、前記対象音記憶手段が格納する前記対象周波数強度分布と前記特徴周波数抽出手段が作成する前記特徴周波数強度分布とを前記フレームをずらしながら連続的に比較して差異を算出する算出手段と、前記算出手段が算出した差異に基づいて前記入力音響信号に前記対象音響信号が含まれるかどうかを判定する判定手段とを備えることを特徴とする。
【０００９】
このように、本発明においては入力音と対象音について、それぞれの周波数強度分布を、フレームをずらしながら連続的に比較して差異を算出するため、対象音が含まれている瞬間と含まれていない瞬間とでは顕著に差異が現れ、対象音の有無を判定することができる。
【００１０】
また、対象音の特徴周波数成分のみを抽出し、特徴周波数以外の周波数に関しては無視されて判定処理が行われるため、大きい雑音が含まれている場合であっても特徴周波数近傍以外の周波数成分は削除され、必要な周波数成分のみを判定の対象とするため、高精度に対象音の有無を判定することができる。
【００１１】
さらに、周波数強度分布についてフレームをずらしながら連続的に比較するため、対象音が含まれている区間を正確に特定することができる。また、対象音が含まれた瞬間を捉えることができるため、対象音が異常音だった場合等はリアルタイムで検知することができる。
さらにまた、雑音を含んだままの状態で対象音の有無を判定できるため、雑音を取り除く作業が不要となり、処理を効率的で簡潔にすることができる。
【００１２】
（２．帯域分割手段）
本発明に係る音響認識装置は、前記入力音響信号を帯域分割する帯域分割手段を備えることを特徴とする。
このように、本発明においては入力音響信号を帯域分割する帯域分割手段を備えるため、予め処理する帯域を特定することができ、処理に必要ない帯域については処理が行われないため、処理効率を上げて処理速度を速くすることができる。
【００１３】
（３．微分手段）
本発明に係る音響認識装置は、前記判定手段が、前記算出手段にて算出した差異を微分する微分手段を備えることを特徴とする。
このように、本発明においては算出手段にて算出した差異を微分するため、対象音が含まれている瞬間と含まれていない瞬間との差異がさらに顕著に現れ、かなりの高精度で対象音の有無を判定することができる。
【００１４】
（４．データベース登録）
本発明に係る音響認識装置は、前記音響信号分析手段が求める前記フレームごとの前記周波数スペクトルにおいて、任意の周波数成分と当該任意の周波数成分に隣接する周波数成分とを比較して当該任意の周波数成分が当該隣接する周波数成分より大きい場合に、当該任意の周波数成分をローカルピークとして決定するローカルピーク決定手段と、前記周波数スペクトルにおける全ての周波数成分の中で、大きさが最大のものを最大ピークとして決定する最大ピーク決定手段と、前記ローカルピーク決定手段が決定したローカルピークの周波数成分のうち、前記最大ピークの周波数成分の大きさとの差分が所定の第１の閾値以下であり、且つ当該ローカルピークの周波数成分の大きさが所定の第２の閾値以上であるローカルピークを選択するローカルピーク選択手段と、前記ローカルピーク選択手段が選択したローカルピークを前記対象音の特徴周波数成分としてデータベースに登録するデータベース登録手段とを備えることを特徴とする。
このように、本発明においては所定の条件を満たした周波数成分のみを特徴周波数成分としてデータベースに登録するため、登録に必要なデータベースの領域を削減することができる。また、特徴周波数成分についてのみ判定処理が行われるため、判定の精度を上げつつ、処理を簡略化することで処理速度を上げることができる。
【００１５】
（５．停止手段）
本発明に係る音響認識装置は、入力音響信号の周波数成分の大きさが所定の閾値以下の場合に音響認識の処理を停止する停止手段を備えることを特徴とする。
このように、本発明においては入力音響信号の周波数成分の大きさが所定の閾値以下の場合に音響認識の処理を停止するため、無駄な処理を省くことが出来、処理効率が上がる。また、無駄な処理を省くことで消費電力を削減することもできる。
【００１６】
これまで、本発明を装置として示したが、所謂当業者であれば明らかであるように本発明をシステム、方法、及び、プログラムとして捉えることもできる。これら前記の発明の概要は、本発明に必須となる特徴を列挙したものではなく、これら複数の特徴のサブコンビネーションも発明となり得る。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下、本発明の実施の形態を説明する。本発明は多くの異なる形態で実施可能である。従って、本実施形態の記載内容のみで本発明を解釈すべきではない。また、本実施形態の全体を通して同じ要素には同じ符号を付けている。
【００１８】
本実施の形態では、主に装置について説明するが、所謂当業者であれば明らかな通り、本発明はシステム、方法、及び、コンピュータを動作させるためのプログラムとしても実施できる。また、本発明はハードウェア、ソフトウェア、または、ハードウェア及びソフトウェアの実施形態で実施可能である。プログラムは、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、光記憶装置、または、磁気記憶装置等の任意のコンピュータ可読媒体に記録できる。さらに、プログラムはネットワークを介した他のコンピュータに記録することができる。
【００１９】
（本発明の第１の実施形態）
（１．構成）
（１−１  音響認識装置のハードウェア構成）
図１は本実施形態に係る音響認識装置１００を専用ボードとしたハードウェア構成の模式図である。
【００２０】
本実施形態に係る音響認識装置１００は、Ａ／Ｄコンバータ１１０とＤＳＰ１２０(Digital  Signal  Processor)とメモリ１３０を備える。
Ａ／Ｄコンバータ１１０は、マイクから入力されたアナログの入力信号を読み取り、デジタル信号に変換する処理を行う。
ＤＳＰ１２０は、変換されたデジタル信号が入力され、音響認識プログラムに従って音響認識処理を実行する。
【００２１】
なお、実行結果は、利用者が認識することができるように、ディスプレイに表示したり、警告音としてスピーカーから音を出すようにすることができる。
メモリ１３０は、音響認識プログラムを格納すると共に、対象音の特徴を格納する処理を行う。
【００２２】
（１−２  音響認識装置のモジュール構成）
図２は本実施形態に係る音響認識装置のモジュール構成図である。
音響認識装置１００は、音響信号分析処理部２１０と特徴周波数抽出処理部２２０と算出処理部２３０と判定処理部２４０と出力処理部２５０と対象音記憶部２６０とを備える。
音響信号分析処理部２１０は、マイク２８０から入力された音響信号を所定の単位時間（例えば２０ｍｓｅｃ）に区分したフレームに分割すると共に、分割したフレームごとに周波数分析をして周波数スペクトルを求める。このスペクトルデータを複数フレームに渡って蓄積することで周波数の強度分布を得ることができる。すなわち、求めた周波数スペクトルを元に複数のフレームからなる入力音の周波数の強度を示す入力周波数強度分布を作成する処理を行う。
【００２３】
なお、１フレームの時間の長さは任意に設定することができるが、検出の対象となる対象音の少なくとも１周期を含む長さに設定する。そうすることで、入力音に対象音が含まれている場合に高い精度で検出することができる。また、フレーム数も任意に設定することができるが、好ましくは５０〜１００フレーム程度（１フレームが２０ｍｓｅｃの場合、１秒から２秒）の長さに設定すると高い精度で検出することができる。
【００２４】
対象音記憶部２６０は、検出の対象となる対象音に関する情報が格納されている。具体的には例えば、対象音の特徴を示す特徴周波数やその特徴周波数の成分の大きさ等の情報がフレームごとに対象周波数強度分布として格納されている。
【００２５】
特徴周波数抽出処理部２２０は、音響信号分析処理部２１０が作成した入力周波数強度分布から、対象音記憶部２６０が格納する対象音の特徴周波数成分のみを抽出して特徴周波数強度分布を作成する処理を行う。これにより、入力周波数強度分布から検出の対象となる対象音と無関係な周波数領域の成分が削除される。
【００２６】
なお、対象音の特徴周波数成分を抽出する際は、その周波数の値のみを抽出してもよいが、最大で特徴周波数の５０％から２００％の幅を持たせて抽出するのが好ましい。そうすることで、多少の誤差が発生する可能性があるが、特徴周波数の成分を確実に抽出することができる。
【００２７】
算出処理部２３０は、対象音記憶部２６０が格納する対象周波数強度分布と特徴周波数抽出処理部２２０が作成した特徴周波数強度分布との差異を算出する処理を行う。具体的には対象周波数強度分布から特徴周波数抽出処理部２２０を減算して差分を算出する。この処理は入力音を１フレームずつずらしながら、単位時間ごとのタイミングで連続的に行われ、その結果が随時グラフ上にプロットされる。
判定処理部２４０は、算出処理部２３０で算出した結果のグラフから、入力音に対象音が含まれているかどうかを判定する処理を行う。
出力処理部２５０は、判定処理部２４０が判定した結果を画面に出力したり、音声で出力したりする処理を行う。
【００２８】
（２．動作）
図３は本実施形態に係る音響認識装置１００の処理を示すフローチャートである。
まず、マイク２８０から音響信号が入力される（ステップＳ３０１）。入力された音響信号は音響信号分析処理部２１０により単位時間に区切られたフレームに分割される（ステップＳ３０２）。分割されたフレームごとに周波数分析が行われ、周波数スペクトルを求める（ステップＳ３０３）。
【００２９】
なお、周波数スペクトルを求める際はフーリエ変換やウェーブレット変換を用いることができる。また、前記変換して得られたスペクトルの対数を取って周波数スペクトルとして求めてもよい。
【００３０】
ステップＳ３０３で求めたフレームごとの周波数スペクトルを元に、複数のフレームからなる入力周波数強度分布を作成する（ステップＳ３０４）。
ここで、上記処理について詳細に説明する。図４及び図５は入力周波数強度分布を作成する過程を示した図である。図４は入力音が対象音のみの場合であり、図５は入力音に対象音と非対象音が混在している場合である。
【００３１】
図４（ａ）において、波曲線が入力音の波形を示している。ここでは１フレームの長さを２０ｍｓｅｃとし、５フレーム（１００ｍｓｅｃ）を検出の対象としている。そして１フレームごとにフーリエ変換して図４（ｂ）の周波数スペクトルを求める。図４（ｂ）は横軸が周波数で縦軸がその成分の大きさを示している。つまりどの周波数の成分がどういった強さかが分析された状態である。この周波数スペクトルを元に図４（ｃ）の入力周波数強度分布を作成する。この分布は複数フレームからなり、横軸が時間で縦軸が周波数を示し、周波数の成分の強さを色の濃淡で表現した２次元の分布である。ここでは色が濃い部分が周波数成分が強く、色が薄い部分が周波数成分が弱くなっている。
【００３２】
図５は対象音と非対象音が混在している状態である。図４の場合と同様に図５（ａ）の波曲線は入力音の波形を示している。ここではわかりやすくするために実線が対象音の波形を示し、点線が非対象音の波形を示しているが、実際には混在した状態であるため、図のような波形では表示されない。図４の場合と同様に１フレームごとにフーリエ変換して図５（ｂ）の周波数スペクトルを求める。ここでも実線が対象音で点線が非対象音である。そして、この周波数スペクトルを元に図５（ｃ）の入力周波数強度分布が作成される。斜線部分は非対象音の周波数の強度分布である。非対象音が混在しているため、図４の場合に比べて様々な周波数成分が含まれていることがわかる。
【００３３】
図３に戻って、ステップＳ３０５以降は入力音から対象音の有無を検出する処理である。
ここで、対象音の有無を検出する処理方法について説明する。図６は入力音から対象音の有無を検出する方法を示した図である。本実施形態においては、どのような音響であっても周波数分布を観測した場合に、局所的になっていることが多いことに着目している。つまり、複数の音響が混在した場合に周波数分布を観測すると、時間軸上で重なり合っていても周波数が異なっていたり、周波数が重なっていても時間がずれていたりすることが多い。そこで、対象音は予め分析を行い、対象周波数強度分布として対象音記憶部２６０に格納しておく。そのデータが図６（ｂ）である。そして上記で述べた方法により得られた入力音の入力周波数強度分布（図６（ａ））と比較する処理を行う。対象周波数強度分布と入力周波数強度分布の比較の処理は１フレームずつずらしながら単位時間ごとのタイミングで連続的に行われる。
【００３４】
図３に戻って、特徴周波数抽出処理部２２０が入力周波数強度分布から対象音の特徴周波数の成分を抽出する（ステップＳ３０５）。その抽出した結果に基づいて特徴周波数強度分布を作成する（ステップＳ３０６）。作成された特徴周波数強度分布と対象音記憶部２６０に格納されている対象周波数強度分布を比較して（ステップＳ３０７）、分布の差異を算出する（ステップＳ３０８）。その結果から、入力音に対象音が含まれているかどうかを判定し（ステップＳ３０９）、含まれている場合は対象音を検出した旨の通知を行って（ステップＳ３１０）処理を終了する。含まれていない場合はステップＳ３０５に戻って、１フレームずらしたタイミングで上記判定までの処理を行う。この処理は対象音が検出されるまで繰り返して行われる。
【００３５】
ここで、上記処理について詳細に説明する。図７、図８、及び図９は特徴周波数強度分布と対象周波数強度分布を比較する過程を示した図である。図７は特徴周波数強度分布に対象音がちょうど含まれていた場合で、図８は図７よりも１フレーム分前の場合で、図９は図７よりも１フレーム分後の場合である。
【００３６】
図７において、まず入力周波数強度分布から検出の対象となる対象音の特徴周波数成分のみを抽出する。具体的には、各フレームについて対象音の特徴周波数の前後の周波数成分のみを残し、他は削除する。例えば対象音のｔフレームのｍ番目の特徴周波数をｃｆ（ｔ，ｍ）とし、入力音の入力周波数強度分布をＰｉｎ（ｔ，ｆ）（ｔ：時間、ｆ：周波数）とすると、次の式によって対象音の特徴周波数成分のみが抽出される。
【００３７】
【数１】
2009008823.tif 000003
ただし、ａ及びｂは正の定係数である。
【００３８】
抽出された結果、特徴周波数強度分布が作成される。この特徴周波数の抽出処理により非対象音の成分の多くが削除されるが、対象音の成分は確保されている。図８及び図９においては対象音が少しずれた状態で含まれているため、この抽出処理により対象音の成分も多少削除された状態となる。
【００３９】
そして、作成された特徴周波数強度分布と対象周波数強度分布とを比較して差異が算出される処理が行われる。具体的には対象周波数強度分布から特徴周波数強度分布を減算して、その残った成分の合計値を差異とする。対象周波数強度分布をＰｔａｒｇｅｔ（ｔ，ｆ）とし、対象周波数強度分布から特徴周波数強度分布を減算した結果をＰｓｕｂ（ｔ，ｆ）とすると、次の式が成り立つ。
【００４０】
【数２】
2009008823.tif 000004
【００４１】
上記式においては、入力音中で対象音に相当する周波数成分の大きさが対象音記憶部２６０に格納された対象音よりも大きい場合は、減算結果が負にならないようにしている。図７の場合は特徴周波数強度分布に対象音がちょうど含まれている場合であり、この場合は減算後の周波数分布の色はかなり薄く、周波数成分が小さくなっている。図８は図７よりも１フレーム分（２０ｍｓｅｃ）前の状態を示しているため、特徴周波数強度分布と対象周波数強度分布の重なり合いが比較的少なく、減算後の周波数分布も比較的大きな値の周波数成分が残っている。図９は図７よりも１フレーム分（２０ｍｓｅｃ）後の状態を示しており、この場合も減算後の周波数分布に比較的大きな値の周波数成分が残っている。
【００４２】
図１０は特徴周波数強度分布と対象周波数強度分布の差異を算出する処理を示した図である。図１０（ａ）は図８に対応しており、図１０（ｂ）は図７に対応しており、図１０（ｃ）は図９に対応している。それぞれ１フレームずつずれたタイミングで前記の対象周波数強度分布と特徴周波数強度分布の減算処理を行った結果、残った周波数成分の合計値を算出している。減算後の周波数成分の合計値をＰｏｗｓｕｂとすると、時刻ｔでのＰｏｗｓｕｂは次式で表すことができる。
【００４３】
【数３】
2009008823.tif 000005
【００４４】
ただし、Ｔは分析対象とする時間区間の長さであり、ｓｈｉｆｔは時間遅れ（フレーム数）を示している。すなわち、時刻ｔにおける減算後の周波数成分の合計値はその時刻のフレームも含めて過去ＴフレームのＰｓｕｂ（ｔ，ｆ）を合計したものである。ここで対象とする時間区間は数秒程度に設定することが望ましい。例えば、２秒間とした場合、１フレームが２０ｍｓｅｃだとするとＴ＝１００（フレーム）となる。またｆ１とｆ２はそれぞれ検出の対象となる周波数区間の始まりと終わりを示している。これは検出の対象となる対象音によって決められるが、一般的には１００Ｈｚ〜８０００Ｈｚ程度の範囲で設定するのが望ましい。このようにして算出されたこの合計値は随時プロットされグラフとして記録される。
【００４５】
図１１は図１０で算出した合計値を連続的にプロットした結果を示した図で、対象周波数強度分布と特徴周波数強度分布の差異の時間的な変化を示している。図１１（ａ）は対象音が存在しない場合で、図１１（ｂ）は対象音が存在する場合である。対象音が存在しない場合は、対象周波数強度分布と特徴周波数強度分布の差異に大きな変化は見られない。しかし、対象音が存在する場合は、図７に示した現象が発生するため対象音が存在する時刻に減算後の周波数成分の合計値が急激に減少する。この時、閾値と比較することで、入力音に対象音が含まれるかどうかを判定することができる。
【００４６】
なお、検出の対象となる対象音に関する情報は、予め対象音記憶部２６０に登録しておくが、対象音の全ての周波数について登録する必要はなく、対象音の特徴を表すのに十分な数の周波数成分の情報があればよい。例えば、図１２は対象音のあるフレームに着目してその周波数スペクトルを示したものである。ここでは周波数分析を５１２点のＦＦＴ（高速フーリエ変換）を用いて行った場合、１フレームについて合計２５６本の周波数スペクトルが得られる。その中で図に示すように特徴的な周波数が３本であった場合には、その３本のみを対象音記憶部２６０に登録しておけばよい。図１２に示すフレームでは周波数スペクトルについて低い周波数から数えて１１、２６、１２１番目のスペクトルのみが登録の対象となり、他の周波数は無視される。選択される周波数はフレームごとに異なるためフレームごとに特徴となるスペクトルの周波数や周波数成分の大きさが登録される（登録方法についての詳細は、第４の実施形態に後述する）。
また、上記では対象周波数強度分布と特徴周波数強度分布の差異を、減算後の周波数成分の合計値で算出したが、例えば、周波数成分の合計値に加えて、図７における周波数領域の面積や、形や色のパターンの等を考慮した差異を算出するようにしてもよい。
【００４７】
（本発明の第２の実施形態）
（１．構成）
図１３は本実施形態に係る音響認識装置のモジュール構成図である。第１の実施形態と異なる点は帯域分割処理部１２１０を備えている点である。
帯域分割処理部１２１０は、入力音の特定の周波数帯域のみを検出の対象とし、それ以外は検出の対象としないように処理する処理部である。検出の対象が削減されることで処理速度を早くすることができ、処理効率も上げることができる。
【００４８】
（２．動作）
図１４は本実施形態に係る音響認識装置１００の処理を示すフローチャートである。
まず、マイク２８０から音響信号が入力される（ステップＳ１３０１）。入力された音響信号は帯域分割処理部１２１０により検出の対象となる周波数帯域のみが抽出され、それ以外の周波数領域が削除される（ステップＳ１３０２）。
【００４９】
ここで、帯域分割処理部１２１０の処理を詳細に説明する。図１５は入力音を所定の周波数帯域に分割する処理を示した図である。検出の対象となる対象音の種類によっては、特定の周波数帯域だけを検出の対象とすることができる場合がある。そのような場合、図１５（ａ）に示すように入力音を帯域分割フィルタに通すことで、入力音を帯域分割し、対象音の有無の判定に必要な帯域のみを選択する。そうすることで、処理量を削減することができる。
【００５０】
図１５（ｂ）は帯域分割処理を行って対象音の有無を判定する場合の事例である。この対象音の場合には低い周波数帯域と高い周波数領域に特徴的な周波数成分を有する。そのため、周波数帯域を４分割し、最も低い周波数帯域と最も高い周波数領域のみを検出の対象とし、２番目と３番目の周波数帯域の周波数成分を削除する。
なお、周波数帯域分割フィルタには、一般的なＦＩＲフィルタやＱＭＦ（Quadrature  Mirror  Filter）を利用することができる。
図１４に戻って、帯域分割の処理が行われると帯域分割された入力音響信号が音響信号分析処理部２１０により単位時間に区切られたフレームに分割される（ステップＳ１３０３）。以降は第１の実施形態と同じ処理である。
【００５１】
（本発明の第３の実施形態）
（１．構成）
図１６は本実施形態に係る音響認識装置のモジュール構成図である。第１の実施形態と異なる点は判定処理部２４０に微分処理部２５０を備えている点である。
微分処理部２５０は、算出処理部２３０が対象周波数強度分布と特徴周波数強度分布の差異を算出した結果を微分する処理を行う。微分は１階微分でもよいが２階微分を行うとより判定精度を上げることができる。
【００５２】
（２．動作）
図１７は本実施形態に係る音響認識装置１００の処理を示すフローチャートである。
ステップＳ１６０１からステップＳ１６０８までの処理は第１の実施形態と同じである。ステップＳ１６０８で図１１に示すようなグラフができたら、判定処理部２４０の微分処理部２５０が微分処理を行う。
ここで、微分処理部２５０の処理を詳細に説明する。図１８は、算出部２３０が算出した結果に対して微分処理を行った場合の検出方法を示した図である。図１８（ａ）は、算出部２３０が対象周波数強度分布と特徴周波数強度分布の差異を算出した結果を示すＰｏｗｓｕｂ（ｔ）の波形である。ここで次式によりＰｏｗｓｕｂ（ｔ）の微分を取る。
【００５３】
【数４】
2009008823.tif 000006
【００５４】
図１８（ｂ）は上記で求めたΔＰｏｗｓｕｂ（ｔ）の波形である。対象音が存在する時刻の前後で値が大きく変化している。この値の変化を捉えることで対象音の存在を検出することができる。例えば、プラスのピークに高さと閾値を比較したり、符号の反転を検出することによって変化を捉えることができる。またΔＰｏｗｓｕｂ（ｔ）の微分を取ることによりΔＰｏｗｓｕｂ（ｔ）の２階微分ΔΔＰｏｗｓｕｂ（ｔ）を得ることができる。以下にその式を示す。
【００５５】
【数５】
2009008823.tif 000007
【００５６】
図１８（ｃ）は上記で求めたΔΔＰｏｗｓｕｂ（ｔ）の波形である。２階微分をすることにより鋭いピークが現れ、閾値と比較することで対象音を高精度で検出することができる。
【００５７】
（本発明の第４の実施形態）
（１．構成）
図１９は本実施形態に係る音響認識装置のモジュール構成図である。
音響認識装置１００は、音響検出処理部１８１０と音響信号分析処理部２１０とローカルピーク決定処理部１８２０と最大ピーク決定処理部１８３０とローカルピーク選択処理部１８４０とデータベース登録処理部１８５０と対象音記憶部２６０とを備える。ここでの処理は音響認識装置１００の使用者が、環境に応じて検出の対象となる対象音を対象音記憶部２６０に任意に登録することを可能にした処理であり、対象音記憶部２６０を作成する処理である。
【００５８】
音響検出処理部１８１０は、音の立ち上がりを検出する処理を行う。使用者は登録したい対象音が鳴るタイミングで登録スイッチ１８０５をＯＮにすると、音響登録の処理が開始され、入力された音響信号の立ち上がりを検出する。音の立ち上がりの検出方法には様々な方法があるが、例えば入力音響信号の大きさを単位時間ごとに計測して、その大きさと閾値を比較するという方法を用いることができる。
音響信号分析処理部２１０は、第１の実施形態と同じ処理を行う。ただし本実施形態では周波数スペクトルを求める処理までで、分布の作成は行わない。
【００５９】
ローカルピーク決定処理部１８２０は、音響信号分析処理部２１０が求めた周波数スペクトルから、ローカルピークを決定する。ローカルピークは周波数スペクトルにおいて低い周波数の周波数成分から順次ピークを検索し、隣接する周波数の周波数成分よりも大きい周波数成分のものをローカルピークとする（詳細は後述する）。
【００６０】
最大ピーク決定処理部１８３０は、周波数スペクトルの全ての周波数成分の中で最大のものを最大ピークとして決定する処理を行う。この処理は周波数スペクトルの全ての周波数成分から最大値を求めてもよいし、ローカルピーク決定処理部１８２０が決定したローカルピークに中で最大のピークを最大ピークとして決定してもよい。
【００６１】
ローカルピーク選択処理部１８４０は、対象音の特徴周波数として対象音記憶部２６０に登録する特徴周波数を選択する処理である。ここでは、ローカルピークの中で最大ピークとの周波数成分の大きさの差が所定の第１の閾値内で、且つ周波数成分の大きさが所定の第２の閾値以上のローカルピークを特徴周波数として選択する。
データベース登録処理部１８５０は、ローカルピーク選択処理部１８４０が選択したローカルピークを特徴周波数として対象音記憶部２６０に登録する処理を行う。
なお、音響検出処理部１８１０は音響認識装置１００に含まれる構成にしてもよい。
【００６２】
（２．動作）
図２０は本実施形態に係る音響認識装置１００の処理を示すフローチャートである。
まず、マイク２８０から音響信号が入力される（ステップＳ１９０１）。使用者は対象音が鳴るタイミングで登録スイッチをＯＮにし、音響検出処理部１８１０が入力された音響を検出する（ステップＳ１９０２）。音の立ち上がりかどうかを判定し（ステップＳ１９０３）、音の立ち上がりが検出できなければ、ステップＳ１９０２に戻って再び音響の検出を行う。立ち上がりを検出したら入力音響信号をフレームに分解し（ステップＳ１９０４）、フレームごとに周波数分析を行う（ステップＳ１９０５）。周波数分析を行った結果、周波数スペクトルが作成され（ステップＳ１９０６）、その周波数スペクトルを元にローカルピークが決定される（ステップＳ１９０７）。
なお、ここでも第１の実施形態同様にスペクトルの対数を取って周波数スペクトルを求めてもよい。
【００６３】
ここで、ローカルピークの決定処理について詳細に説明する。図２１はローカルピークの決定処理を示す図である。あるフレームにおけるスペクトルについて、低い周波数から順次ピークを探索し、隣接する周波数の周波数成分よりも成分が大きい周波数のスペクトルをローカルピークとして抽出する。すなわち、スペクトルをＳｐｅ（ｆ）（ｆ：周波数）とすると、次式を満たすスペクトルをローカルピークとする。
【００６４】
【数６】
2009008823.tif 000008
【００６５】
図２０に戻って、ローカルピークが決定したら、最大ピークの決定を行う（ステップＳ１９０８）。ローカルピークのうち、対象音記憶部２６０に格納する検出の対象となる対象音の特徴周波数と見なせるかどうかの判定を行い、特徴周波数と見なせるピークを選択する（ステップＳ１９０９）。
【００６６】
ここで、ローカルピークの選択処理について詳細に説明する。図２２は、ローカルピークのうち、特徴周波数と見なせるピークを選択する処理を示す図である。図２２（ａ）は、最大ピークからの周波数成分の大きさの差が所定の範囲内のもののみを特徴周波数としている。例えば、あるフレームにおいて最大ピークの大きさがＬｐｅａｋ（ｄＢ）であった場合、許容される差がｔｈ１であるとすると、ローカルピークのうちその大きさがＬｐｅａｋ−ｔｈ１以上であるもののみが選択され、Ｌｐｅａｋ−ｔｈ１未満のものは選択されない。また、図２２（ｂ）は、周波数成分の大きさが所定の値以上のもののみを特徴周波数としている。例えば、ｔｈ２（ｄＢ）以上のものは選択され、ｔｈ２未満のものは選択されない。これらの条件のいずれも満たすローカルピークのみが特徴周波数として選択される。
【００６７】
図２０に戻って、選択されたローカルピークを特徴周波数として対象音記憶部２６０に登録する（ステップＳ１９１０）。
ここで、対象音記憶部２６０に登録されている情報について説明する。図２３は、対象音記憶部２６０に登録されている情報の一例を示す図である。図からわかるように、対象音の情報はフレームごとに格納されている。各フレームにおいて特徴周波数の数、各特徴点の周波数、及び特徴周波数成分の大きさがデータとして格納されている。このようなデータを指定された時間長に相当するフレーム数分（ここでは５０フレーム）だけメモリに格納する。すなわち、対象周波数強度分布を示す情報が格納される。
【００６８】
図２０に戻って、所定の時間が過ぎたかどうかが判定され（ステップＳ１９１１）、所定の時間が過ぎていたら処理を終了する。すなわち、この処理は音の立ち上がりが検出されると所定の時間（例えば２秒）が経過するまでフレームごとに繰り返して行われる。
このように、本実施形態においては対象音の特徴となる特徴周波数に関する情報のみを対象音記憶部２６０に登録しそれ以外の情報は登録しないため、対象音記憶部２６０の使用容量を極力減らしつつ、高精度で対象音の検出を行うことができる。
【００６９】
（本発明の第５の実施形態）
（１．構成）
図２４は本実施形態に係る音響認識装置のモジュール構成図である。第１の実施形態と異なる点は音響検出処理部１８１０と停止処理部２３００を備えている点である。
音響検出処理部２５０は、第４の実施形態の場合と同様に音の立ち上がりを検出する処理を行う。
停止処理部２３００は、音響検出処理部２５０が検出した音響の大きさが所定の閾値を超えているかどうかを判断し、所定の閾値未満の場合は、以降の処理を停止する処理を行う。
なお、音響検出処理部１８１０及び停止処理部２３００は音響認識装置１００に含まれる構成としてもよい。
【００７０】
（２．動作）
図２５は本実施形態に係る音響認識装置１００の処理を示すフローチャートである。
まず、マイク２８０から音響信号が入力される（ステップＳ２４０１）。入力された音響信号を音響検出処理部１８１０が検出する（ステップＳ２４０２）。入力音のレベルと所定の閾値を比較して（ステップＳ２４０４）、入力音のレベルが所定の閾値未満の場合は停止処理をして（ステップＳ２４０４）、処理を終了する。入力音のレベルが所定の閾値以上の場合は第１の実施形態と同様の処理を行って、対象音の有無を判定する。
こうすることで、対象音の検出が不可能とわかっている場合には、予め処理を省略することができ、効率的になると共に消費電力の削減にもなる。
【００７１】
なお、所定の閾値は任意に設定できる値であるが、第４の実施形態における第２の閾値ｔｈ２に値を設定することで、ｔｈ２以下の特徴周波数は対象音記憶部２６０には登録されていないため、検出不可能な入力音を確実に無視して処理を効率的にすることができる。
【００７２】
（その他の実施形態）
（１．構成）
図２６は本実施形態に係る音響認識装置１００をパソコンとしたハードウェア構成の模式図である。
本実施形態に係る音響認識装置１００は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）２６０１と、メインメモリ２６０２と、マザーボードチップセット２６０３と、ビデオカード２６０４と、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）２６１１と、ブリッジ回路２６１２と、光学ドライブ２６２１と、キーボード２６２２と、マウス２６２３とを備える。
【００７３】
メインメモリ２６０２は、ＣＰＵバス及びマザーボードチップセット２６０３を介してＣＰＵ２６０１に接続されている。ビデオカード２６０４は、ＡＧＢ（Accelerated  Graphics  Port）及びマザーボードチップセット２６０３を介してＣＰＵ２６０１に接続している。ＨＤＤ２６１１は、ＰＣＩ（Peripheral  Component  Interconnect）バス及びマザーボードチップセット２６０３を介してＣＰＵ２６０１に接続している。
【００７４】
光学ドライブ２６２１は、低速バス、低速バスとＰＣＩバスのブリッジ回路２６１２、ＰＣＩバス及びマザーボードチップセット２６０３を介してＣＰＵ２６０１に接続している。同様の接続構成で、キーボード２６２２及びマウス２６２３もＣＰＵ２６０１に接続している。光学ドライブ２６２１は、光ディスクにレーザー光を照射してデータを読み込む（または読み書きする）ドライブであり、例えばＣＤ−ＲＯＭドライブ、ＤＶＤドライブなどが該当する。
【００７５】
音響認識装置１００は、音響認識プログラムをＨＤＤ２６１１に複製して、メインメモリ２６０２に複製した音響認識プログラムがロード可能に構成する所謂インストール（ここで示したインストールは例示に過ぎない）を行うことで構築することができ、コンピュータを制御するＯＳ（Operating  System）へ利用者が音響認識装置１００の起動を命令することで、音響認識プログラムがメインメモリ２６０２にロードされて起動する。
【００７６】
なお、音響認識プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体から提供されるようにしてもよいし、ネットワークインターフェース２６１４を介してネットワークに接続された他のコンピュータから提供されるようにしてもよい。
このように、音響認識装置１００をパソコンとしたハードウェア構成であっても、上記各実施形態の処理を実現することはできる。
【００７７】
なお、図２６のハードウェア構成は一例を示しているに過ぎず、上記各実施形態の処理を実現できる構成であれば、他のハードウェア構成にすることも当然可能である。
また、上記各実施形態は例えば、機械に異常音が含まれているかどうかの判定に応用することが可能である。また、入退室のチェックの際に音声を認識することで入退室のセキュリティにも応用することができる。
【００７８】
以上の前記各実施形態により本発明を説明したが、本発明の技術的範囲は実施形態に記載の範囲には限定されず、これら各実施形態に多様な変更又は改良を加えることが可能である。そして、かような変更又は改良を加えた実施の形態も本発明の技術的範囲に含まれる。このことは、特許請求の範囲及び課題を解決する手段からも明らかなことである。
【図面の簡単な説明】
【００７９】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る音響認識装置を専用ボードとしたハードウェア構成の模式図である。
【図２】本発明の第１の実施形態に係る音響認識装置のモジュール構成図である。
【図３】本発明の第１の実施形態に係る音響認識装置の処理を示すフローチャートである。
【図４】入力周波数強度分布を作成する過程を示した図である。
【図５】入力周波数強度分布を作成する過程を示した図である（非対象音を含む）。
【図６】入力音から対象音の有無を検出する方法を示した図である。
【図７】特徴周波数強度分布と対象周波数強度分布を比較する過程を示した図である（対象音がちょうど含まれる）。
【図８】特徴周波数強度分布と対象周波数強度分布を比較する過程を示した図である（１フレーム前）。
【図９】特徴周波数強度分布と対象周波数強度分布を比較する過程を示した図である（１フレーム後）。
【図１０】特徴周波数強度分布と対象周波数強度分布の差異を算出する処理を示した図である。
【図１１】算出手段が算出した合計値を連続的にプロットした結果を示した図である。
【図１２】対象音のあるフレームに着目してその周波数スペクトルを示したものである。
【図１３】本発明の第２の実施形態に係る音響認識装置のモジュール構成図である。
【図１４】本発明の第２の実施形態に係る音響認識装置の処理を示すフローチャートである。
【図１５】入力音を所定の周波数帯域に分割する処理を示した図である。
【図１６】本発明の第３の実施形態に係る音響認識装置のモジュール構成図である。
【図１７】本発明の第３の実施形態に係る音響認識装置の処理を示すフローチャートである。
【図１８】算出部が算出した結果に対して微分処理を行った場合の検出方法を示した図である。
【図１９】本発明の第４の実施形態に係る音響認識装置のモジュール構成図である。
【図２０】本発明の第４の実施形態に係る音響認識装置の処理を示すフローチャートである。
【図２１】ローカルピークの決定処理を示す図である。
【図２２】ローカルピークのうち、特徴周波数と見なせるピークを選択する処理を示す図である。
【図２３】対象音記憶部に登録されている情報の一例を示す図である。
【図２４】本発明の第５の実施形態に係る音響認識装置のモジュール構成図である。
【図２５】本発明の第５の実施形態に係る音響認識装置の処理を示すフローチャートである。
【図２６】本発明のその他の実施形態に係る音響認識装置をパソコンとしたハードウェア構成の模式図である。
【符号の説明】
【００８０】
１００  音響認識装置
１０１  ＣＰＵ
１０２  メインメモリ
１０３  ＭＢチップセット
１０４  ビデオカード
１１１  ＨＤＤ
１１２  ブリッジ回路
１１３  マウス
１１４  ネットワークインターフェース
１２１  光学ドライブ
１２２  キーボード
２１０  音響信号分析処理部
２２０  特徴周波数抽出処理部
２３０  算出処理部
２４０  判定処理部
２４１  微分処理部
２５０  出力処理部
２６０  対象音記憶部
２８０  マイク
１２１０  帯域分割処理部
１８０５  登録スイッチ
１８１０  音響検出処理部
１８２０  ローカルピーク決定処理部
１８３０  最大ピーク決定処理部
１８４０  ローカルピーク選択処理部
１８５０  データベース登録処理部
２３００  停止処理部
【図１】
2009008823.tif 000009
【図２】
2009008823.tif 000010
【図３】
2009008823.tif 000011
【図１１】
2009008823.tif 000012
【図１２】
2009008823.tif 000013
【図１３】
2009008823.tif 000014
【図１４】
2009008823.tif 000015
【図１６】
2009008823.tif 000016
【図１７】
2009008823.tif 000017
【図１８】
2009008823.tif 000018
【図１９】
2009008823.tif 000019
【図２０】
2009008823.tif 000020
【図２１】
2009008823.tif 000021
【図２２】
2009008823.tif 000022
【図２３】
2009008823.tif 000023
【図２４】
2009008823.tif 000024
【図２５】
2009008823.tif 000025
【図２６】
2009008823.tif 000026
【図４】
2009008823.tif 000027
【図５】
2009008823.tif 000028
【図６】
2009008823.tif 000029
【図７】
2009008823.tif 000030
【図８】
2009008823.tif 000031
【図９】
2009008823.tif 000032
【図１０】
2009008823.tif 000033
【図１５】
2009008823.tif 000034