【手続補正書】
【提出日】令和2年8月7日(2020.8.7)
【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】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
道路上を移動する車両のタイヤの音声を取得するように配置されたマイクロフォンからの音声データを受信するステップと、
前記受信音声データにおいて、前記タイヤの前記音声を前記マイクロフォンにより取得したときの時間枠と重複する時間枠の車両の速度を入手するステップと、
前記車両の前記速度に関連付けられた前記受信音声データの周波数解析に基づいて、異物が前記タイヤに埋め込まれていると判断するステップと、
前記異物が前記タイヤに埋め込まれていることを示す警告を、前記車両の運転者に出力するステップと、を備える方法。
【請求項２】
前記異物が前記タイヤに埋め込まれていると判断するステップは、
前記受信音声データから複数の音声サンプルを選択するステップと、
前記複数の音声サンプルを、前記受信された音声データの周波数成分を表わす一連の係数に変換するステップと、
前記車両の前記速度に基づいて、前記タイヤの推定回転数を決定するステップと、
前記推定回転数に関して変調された前記一連の係数の高周波成分に応じて、前記異物が前記タイヤに埋め込まれていると判断するステップと、
前記推定回転数に関して変調された前記一連の係数の高周波成分の欠如に応じて、前記異物が前記タイヤに埋め込まれていないと判断するステップと、を含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記異物が前記タイヤに埋め込まれていると判断するステップは、
前記速度及び前記タイヤの円周から前記タイヤの回転数を決定するステップと、
前記決定された回転数において発生する前記受信音声データの音声異常を識別するステップと、
前記音声異常の識別に応じて、前記異物が前記タイヤに埋め込まれていると判断するステップと、を含む請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記異物が前記タイヤに埋め込まれていると判断するステップは、
前記タイヤの１回転に要する推定時間長に基づいて計算されるサイズのデータブロックに、前記受信音声データを分割するステップと、
前記データブロック間の相関度に基づいて、前記受信音声データの音声異常を検出するステップと、
前記音声異常に応答して、前記異物が前記タイヤに埋め込まれていると判断するステップと、を含む請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記異物が前記タイヤに埋め込まれていると判断するステップは、
前記受信音声データにピアソン積モーメント係数法を適用して、前記異物が前記タイヤに埋め込まれているステップを示す、時間に関連付けられる音声異常を検出するステップ、を含む請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記異物が前記タイヤに埋め込まれていると判断するステップは、
前記受信音声データに対してトレーニングされたマシンラーニングモデルを用いて、前記異物が前記タイヤに埋め込まれていることを識別する周波数に依存する異常を含むものとして、前記受信音声データを分類するステップ、を含む請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記異物が前記タイヤに埋め込まれていると判断するステップは、
前記車両の前記速度に関連付けられた前記受信音声データの周波数解析に基づいて、釘又はねじが前記タイヤに埋め込まれていると判断するステップ、を含む請求項１に記載の方法。
【請求項８】
道路上を移動する車両のタイヤの音声を取得するように構成されたマイクロフォンと、
警告を前記車両の運転者に知らせるように構成された出力インターフェースと、
コンピュータインストラクションを格納するメモリと、
前記コンピュータインストラクションを実行するように構成された少なくとも１つのプロッセッサと、を備えるシステムであって、前記コンピュータインストラクションは、
区間ごとの音声データをマイクロフォンから受信し、
前記区間の間の車両の速度を入手し、
前記車両の前記速度に関連付けられた前記音声データの周波数解析に基づいて、異物が前記タイヤに埋め込まれていると判断し、そして、
前記異物が前記タイヤに埋め込まれていることを示す警告を、前記出力インターフェースから前記車両の運転者に出力するインストラクションであるシステム。
【請求項９】
前記プロセッサは、更なるコンピュータインストラクションを実行することにより、前記異物が前記埋め込まれていることを判断するように構成されており、前記更なるコンピュータインストラクションは、
前記受信音声データから、複数の音声サンプルを生成し、
前記複数の音声サンプルを、前記音声データの周波数成分を表わす一連の係数に変換し、
前記車両の前記速度に基づいて、前記タイヤの推定回転数を決定し、
前記推定回転数に関して変調された前記一連の係数の高周波成分に応じて、前記異物が前記タイヤに埋め込まれていると判断し、そして、
前記推定回転数に関して変調された前記一連の係数の高周波成分の欠如に応じて、前記異物が前記タイヤに埋め込まれていないと判断するインストラクションである請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
前記プロセッサは、更なるコンピュータインストラクションを実行することにより、前記異物が前記埋め込まれていることを判断するように構成されており、前記更なるコンピュータインストラクションは、
前記速度及び前記タイヤの円周から前記タイヤの回転数を決定し、
前記決定された回転数において発生している前記音声データの音声異常を識別し、そして、
前記音声異常を識別することに応答して、前記異物が前記タイヤに埋め込まれていると判断するインストラクションである請求項８に記載のシステム。
【請求項１１】
前記プロセッサは、更なるコンピュータインストラクションを実行することにより、前記異物が前記埋め込まれていることを判断するように構成されており、前記更なるコンピュータインストラクションは、
前記タイヤの１回転に要する推定時間長に基づいて計算されるサイズのデータブロックに、前記受信音声データを分割し、
前記データブロック間の相関度に基づいて、前記受信音声データの音声異常を検出し、そして、
前記音声異常に基づいて、前記異物が前記タイヤに埋め込まれていると判断するインストラクションである請求項８に記載のシステム。
【請求項１２】
前記プロセッサは、更なるコンピュータインストラクションを実行することにより、前記異物が前記埋め込まれていることを判断するように構成されており、前記更なるコンピュータインストラクションは、
前記受信音声データにピアソン積モーメント係数法を適用して、前記異物が前記タイヤに埋め込まれていることを示す時間に関連付けられる音声異常を検出するインストラクションである請求項８に記載のシステム。
【請求項１３】
前記プロセッサは、更なるコンピュータインストラクションを実行することにより、前記異物が前記埋め込まれていることを判断するように構成されており、前記更なるコンピュータインストラクションは、
前記受信音声データに対してトレーニングされたマシンラーニングモデルを用いて、前記異物が前記タイヤに埋め込まれていることを識別する周波数に依存する異常を含むものとして、前記受信音声データを分類するインストラクションである請求項８に記載システム。
【請求項１４】
前記プロセッサは、更なるコンピュータインストラクションを実行することにより、前記異物が前記埋め込まれていることを判断するように構成されており、前記更なるコンピュータインストラクションは、
前記車両の前記速度に関連付けられた前記受信音声データの周波数解析に基づいて、釘又はねじが前記タイヤに埋め込まれていると判断するインストラクションである請求項８に記載のシステム。
【請求項１５】
コンピュータインストラクションを格納するメモリと、
前記コンピュータインストラクションを実行するように構成された少なくとも１つのプロッセッサを備えるコンピューティングデバイスであって、前記コンピュータインストラクションは、
道路上を移動する車両のタイヤの音声を取得するように配置されたマイクロフォンから音声データを入手し、
前記マイクロフォンが前記タイヤの前記音声を取得したときに対応する前記車両の速度を判断し、
前記車両の前記速度に関連付けられた前記音声データの周波数解析に基づいて、異物が前記タイヤに埋め込まれていると判断し、そして、
前記異物が前記タイヤに埋め込まれていることを示す警告を、前記出力インターフェースから前記車両の運転者に出力するインストラクションであるコンピューティングデバイス。
【請求項１６】
前記プロセッサは、更なるコンピュータインストラクションを実行することにより、前記異物が前記埋め込まれていることを判断するように構成されており、前記更なるコンピュータインストラクションは、
前記音声データから、複数の音声サンプルを選択し、
前記複数の音声サンプルを、前記音声データの周波数成分を表わす一連の係数に変換し、
前記車両の前記速度に基づいて、前記タイヤの推定回転数を決定し、
前記推定回転数に関して変調された前記一連の係数の高周波成分に応じて、前記異物が前記タイヤに埋め込まれていると判断し、そして、
前記推定回転数に関して変調された前記一連の係数の高周波成分の欠如に応じて、前記異物が前記タイヤに埋め込まれていないと判断するインストラクションである請求項１５に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項１７】
前記プロセッサは、更なるコンピュータインストラクションを実行することにより、前記異物が前記埋め込まれていることを判断するように構成されており、前記更なるコンピュータインストラクションは、
前記速度及び前記タイヤの円周から前記タイヤの回転数を決定し、
前記決定された回転数において発生している前記音声データの音声異常を識別し、
前記音声異常を識別することに応答して、前記異物が前記タイヤに埋め込まれていると判断するインストラクションである請求項１５に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項１８】
前記プロセッサは、更なるコンピュータインストラクションを実行することにより、前記異物が前記埋め込まれていることを判断するように構成されており、前記更なるコンピュータインストラクションは、
前記タイヤの１回転に要する推定時間長に基づいて計算されるサイズのデータブロックに、前記受信音声データを分割し、
前記データブロック間の相関度に基づいて、前記受信音声データの音声異常を検出し、そして、
前記音声異常に基づいて、前記異物が前記タイヤに埋め込まれていると判断するインストラクションである請求項１５に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項１９】
前記プロセッサは、更なるコンピュータインストラクションを実行することにより、前記異物が前記埋め込まれていることを判断するように構成されており、前記更なるコンピュータインストラクションは、
前記受信音声データにピアソン積モーメント係数法を適用して、前記異物が前記タイヤに埋め込まれていることを示す時間に関連付けられる音声異常を検出するインストラクションである請求項１５に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項２０】
前記プロセッサは、更なるコンピュータインストラクションを実行することにより、前記異物が前記埋め込まれていることを判断するように構成されており、前記更なるコンピュータインストラクションは、
前記受信音声データに対してトレーニングされたマシンラーニングモデルを用いて、前記異物が前記タイヤに埋め込まれていることを識別する周波数に依存する異常を含むものとして、前記受信音声データを分類するインストラクションである請求項１５に記載のコンピューティングデバイス。