"入力された音を信号に変換する入力部と、前記信号から、前記信号中に含まれる一定周期で繰り返し発生する音の信号に基づいて、機械音と推定される機械音信号を検出する機械音検出部と、検出された前記機械音信号を前記信号中から除去する機械音除去部と、を有することを特徴とする機械音除去装置。請求項1に記載の機械音除去装置であって、前記信号から検出された前記機械音信号の情報を記憶する記憶部と、該記憶部に記憶された前記機械音信号の情報に基づいて、前記入力部から入力された信号中に前記機械音信号が存在するかを判定する機械音判定部と、を有し、前記機械音除去部は、前記機械音判定部により存在すると判定された前記機械音信号を前記信号中から除去することを特徴とする機械音除去装置。請求項1に記載の機械音除去装置であって、前記機械音除去部によって前記機械音信号が除去された前記信号の情報を記憶する記憶部を有することを特徴とする機械音除去装置。請求項1に記載の機械音除去装置であって、前記機械音検出部は、所定の時間周期から構成されるマスクパターンを前記信号に重畳し、重畳して得られた重畳信号の音量と前記信号の音量との比率に基づいて、機械音と推定される前記機械音信号を検出することを特徴とする機械音除去装置。請求項1に記載の機械音除去装置であって、前記機械音検出部は、前記信号中に含まれる一定周期で繰り返し発生する音のスペクトル形状の定常性に基づいて、機械音と推定される前記機械音信号を検出することを特徴とする機械音除去装置。請求項2に記載の機械音除去装置であって、前記機械音判定部は、前記記憶部から、前記信号とのパワースペクトルの内積が最大となる機械音信号の情報を選択し、該選択された機械音信号を前記信号中に含まれる機械音信号として判定し、前記機械音除去部は、該判定された機械音信号を前記信号中から除去することを特徴とする機械音除去装置。請求項1に記載の機械音除去装置であって、前記機械音検出部は、前記信号中に含まれる一定周期で繰り返し発生する音の音量と、前記信号中に含まれる一定周期で繰り返し発生する音以外の音量との比率に基づいて、機械音と推定される前記機械音信号を検出することを特徴とする機械音除去装置。入力された音を信号に変換する入力部と、前記信号から、前記信号中に含まれる一定周期で繰り返し発生する音の信号に基づいて、機械音と推定される機械音信号を検出する機械音検出部と、検出された前記機械音信号の情報を記憶する記憶部と、を有することを特徴とする機械音検出装置。請求項8に記載の機械音検出装置であって、前記記憶部に記憶された機械音信号の変化を、前記機械音検出部によって検出された機械音信号に基づいて検出することを特徴とする機械音検出装置。請求項8に記載の機械音検出装置であって、前記機械音検出部は、所定の時間周期から構成されるマスクパターンを前記信号に重畳し、重畳して得られた重畳信号の音量と前記信号の音量との比率に基づいて、機械音と推定される前記機械音信号を検出することを特徴とする機械音検出装置。請求項8に記載の機械音検出装置であって、前記機械音検出部は、前記信号中に含まれる一定周期で繰り返し発生する音のスペクトル形状の定常性に基づいて、機械音と推定される前記機械音信号を検出することを特徴とする機械音検出装置。映像を撮像する映像撮像装置において、入力された音を信号に変換する入力部と、前記信号から、オートフォーカス又はズームの際に前記映像装置から生ずる駆動音の信号を、前記信号中に含まれる一定周期で繰り返し発生する音の信号に基づいて検出する駆動音検出部と、検出された前記駆動音信号を前記信号中から除去する駆動音除去部と、を有することを特徴とする映像撮像装置。請求項12に記載の映像撮像装置であって、前記信号から検出された前記駆動音信号の情報を記憶する記憶部と、該記憶部に記憶された前記駆動音信号の情報に基づいて、前記入力部から入力された信号中に前記駆動音信号が存在するかを判定する駆動音判定部と、を有し、前記駆動音除去部は、前記駆動音判定部により存在すると判定された前記駆動音信号を前記信号中から除去することを特徴とする映像撮像装置。請求項12に記載の映像撮像装置であって、前記駆動音除去部によって前記駆動音信号が除去された前記信号の情報を記憶する記憶部を有することを特徴とする映像撮像装置。請求項12に記載の映像撮像装置であって、前記駆動音検出部は、所定の時間周期から構成されるマスクパターンを前記信号に重畳し、重畳して得られた重畳信号の音量と前記信号の音量との比率に基づいて、駆動音と推定される前記駆動音信号を検出することを特徴とする映像撮像装置。請求項12に記載の映像撮像装置であって、前記駆動音検出部は、前記信号中に含まれる一定周期で繰り返し発生する音のスペクトル形状の定常性に基づいて、駆動音と推定される前記駆動音信号を検出することを特徴とする映像撮像装置。ビデオカメラや携帯電話などのように,カメラユニットと音声録音装置を備える筐体において,動画撮影時に混入するカメラのオートフォーカス音やズーム音といった雑音機械音を除去し,所望の音声のみを抽出するような場合では、オートフォーカス音やズーム音は時々刻々音量の大小が変化する雑音であるため、これらの雑音を音量が一定の雑音のみを消去する技術では消去することが困難である。また事前にオートフォーカス音やズーム音を記憶しておく方式では,工場出荷時に事前に雑音を測定し,設定しておく必要があるという点で手間コストがかかるという問題がある。本発明では、オートフォーカス音やズーム音といった機械音が,主にモーターの回転周期によって決まる一定周期で繰り返し発生する音であることに着目する。つまり、本発明における機械音除去装置は、入力された音を信号に変換する入力部と、入力信号から、入力信号中に含まれる一定周期で繰り返し発生する音の信号に基づいて、機械音と推定される機械音信号を検出する機械音検出部と、検出された機械音信号を入力信号中から除去する機械音除去部と、を有する。また、本発明における機械音検出装置は、入力された音を信号に変換する入力部と、入力信号から、入力信号中に含まれる一定周期で繰り返し発生する音の信号に基づいて、機械音と推定される機械音信号を検出する機械音検出部と、検出された機械音信号の情報を記憶する記憶部と、を有する。また、本発明における映像撮像装置は、入力された音を信号に変換する入力部と、入力信号から、オートフォーカス又はズームの際に映像装置から生ずる駆動音の信号を、入力信号中に含まれる一定周期で繰り返し発生する音の信号に基づいて検出する駆動音検出部と、検出された駆動音信号を入力信号中から除去する駆動音除去部と、を有する。また、機械音駆動音と推定される機械音信号を検出するに際し、入力信号中に含まれる一定周期で繰り返し発生する音の信号に加えて、入力信号中に含まれる一定周期で繰り返し発生する音のスペクトル形状の時不変性に基づいて、機械音と推定される機械音信号を検出してもよい。また、本発明において、更に、前記信号から検出された前記機械音信号の情報を記憶する記憶部と、該記憶部に記憶された前記機械音信号の情報に基づいて、前記入力部から入力された信号中に前記機械音信号が存在するかを判定する機械音判定部とを有し、前記機械音除去部は、前記機械音駆動音判定部により存在すると判定された前記機械音信号を前記信号中から除去してもよい。また、本発明において、前記機械音除去部によって前記機械音信号が除去された前記信号の情報を記憶する記憶部を有いてもよい。また、前記機械音駆動音検出部は、所定の時間周期から構成されるマスクパターンを前記信号に重畳し、重畳して得られた重畳信号の音量と前記信号の音量との比率に基づいて、機械音と推定される前記機械音信号を検出してもよい。また、前記機械音駆動音判定部は、前記記憶部から、前記信号とのパワースペクトルの内積が最大となる機械音信号の情報を選択し、該選択された機械音信号を前記信号中に含まれる機械音信号として判定し、前記機械音除去部は、該判定された機械音信号を前記信号中から除去してもよい。また、前記機械音駆動音検出部は、前記信号中に含まれる一定周期で繰り返し発生する音の音量と、前記信号中に含まれる一定周期で繰り返し発生する音以外の音量との比率に基づいて、機械音駆動音と推定される前記機械音信号を検出してもよい。事前例えば、工場出荷時に雑音測定設定を行うことなく機械音雑音除去が可能となり、ビデオカメラや携帯電話の動画撮影時に収録した音声を、機械音雑音の少ない聞きやすい音声として聞くことができる。図1は,本発明が対象とする動画撮影状況の一例を示した図である。ビデオカメラでは,ビデオカメラ筐体101にマイクロホン102が取りつけられ,動画撮影中の音声ここで音声は、広く一般的な音のことを指し、人の声のみではなく、機械音等の雑音も含むものである。以下同じである。が録音される。この際,ビデオカメラのカメラノーズ103がオートフォーカス機能又はズーム機能と連動して伸び縮みすることにより,マイクロホンにモーターの駆動音が混入する。通常動画撮影時にはカメラで撮影中の被写体の声だけを取りたいことが多く,このような駆動音は除去したい対象の音となる。図2にモーターの駆動音の一例を示す。上段は,モーター駆動音の波形を示している。横軸は時間秒,縦軸は周波数Hzとなっている。一定の周期時間間隔でモーター音が発生していることがわかる。下段は,モーター駆動音のスペクトルを示している。縦軸は周波数Hzとなっている。スペクトルが波形と同様に一定周期で繰り返す構造となっている事と,スペクトル形状自体は波形と類似していることが分かる。図3は,本発明の第一実施例のハードウェア構成を示した図である。マイクロホン301で取り込んだ音声波形は,ADDA変換装置302で,アナログ信号からデジタル信号に変換されて,中央演算装置303を介して,揮発性メモリ304に取り込まれる。取り込んだ信号は,記憶媒体305に記憶されている信号処理プログラムにより,中央演算装置303上で処理され,雑音除去される。雑音除去後の音声波形は,記憶媒体305に記憶されるか,ADDA変換装置302を介し,デジタル信号からアナログ信号に変換された後,スピーカ306から放射される。図4は,機械音除去の信号処理プログラムのブロック構成を示した図である。音声取り込み部401は,マイクロホンから入力される音声信号を時々刻々デジタルデータに変換したデジタル信号を取り込む。デジタル信号の取り込みは、1サンプル毎に行っても良いし,複数サンプルまとめて取り込んでも良い。音声バッファリング部402は,取り込んだデジタル信号に変換された音声信号を揮発性メモリバッファ内に蓄える。音声信号を蓄えるバッファは、先入れ先出し方式のバッファとし,バッファ長は予め設定しておく。すなわち、音声バッファリング部402は,最新の音声信号からある一定時間遡った音声信号を全て記憶しておくことになる。新しい音声サンプルがLsサンプルサンプル同士の時間間隔は,サンプリングレートの逆数秒溜まるたびに,機械音検出部403は,バッファリングした音声信号中に含まれる機械音の量とそれ以外の音声信号の量を算出し,機械音の量がそれ以外の信号の量と比べて十分に大きい場合,機械音データベース404に,検出した機械音を登録する。または,すでに機械音データベース404に類似の機械音が登録されている場合,すでに登録されている機械音の情報に新しく検出した機械音の情報を追加して記憶する。機械音検出部403では、モーターの動作に応じて同一スペクトル構造の音が繰り返し生じるような機械音を対象とする。簡易型音声バッファリング部405は,音声バッファリング部402と同様に,音声取り込み部401が取り込んだ音声信号をある一定時間揮発性メモリ内に取り溜める。新しい音声サンプルがLsサンプル溜まるたびに,簡易型機械音判定部406は,取り溜めた音声信号中に機械音が存在するかを判定する。判定は,機械音データベース404に記憶されている機械音の情報を参照する形で行われる。簡易型機械音判定部は,判定結果を出力する。機械音除去部407は,判定結果と,機械音データベース404から引き出された、存在すると判定された機械音に関する情報とを利用し,簡易型音声バッファリング部405が出力する音声信号中の機械音を除去する。機械音を除去した音声が最終的には出力される。機械音検出部,簡易型機械音判定部,機械音除去部の詳細については後述する。図5は,機械音検出部403の詳細なブロック構成を示した図である。機械音検出部403の入力は,一定長の音声信号xとする。ここで,xは,バッファ中のデジタル化されたtサンプル目の音圧値とする。tは1からLまでの値を取るものとし,Lはバッファ長と一致する。バッファリングされた音声信号は,短時間周波数分析部509に送られ,短時間フーリエ変換により,時間周波数領域信号に変換される。ここで,短時間周波数分析の窓長をLfとし,短時間周波数分析のフレームシフト長をLsとする。ここで,FfloorLs1とする。floorは,x以下の最大の整数を返すインデックスとする。Fは,バッファリングした音声サンプルから生成する短時間周波数信号のフレーム数に一致する。短時間周波数分析後の音声信号をxと表記する。ここで,fは短時間周波数分析により離散化された周波数,τはフレームインデックスとする。τは1からFまでの値を取るものとする。繰り返しマスク重畳部502-1から502-Nは,Fフレームの短時間周波数信号xに予め定めるマスクを重畳した信号を抽出する。マスクはMnと定義される。ここで,nは1からNまでの値をとるインデックスとし,τはフレームインデックスとする。Mnは機械音の繰り返し周期及び位相に合わせて設計する。具体的にはMnδ0とする。ここで,δはxが真であれば1,偽であれば0を返す論理関数とする。modは、xをyで割った余りを返す関数とする。Kは、繰り返し周期,sは位相とする。sは0からK1までの値とする。Kは1からFまでの値に設定する。機械音を発生させるモーターの回転数に応じて,Kを限定しても良い。設定するKとsの組み合わせによりマスクの数Nを決めるものとする。Mnに合致する周期及び位相の機械音は,で定義されるCが1に近い値となると考えられる。しかし,音声信号も繰り返し構造を持つことから,Cでは,音声信号と機械音の区別をつけることは困難である。音声信号はピッチ周波数によって決まる周期で決まる繰り返し構造を持つが,時間毎のスペクトルは,音韻によって決まる構造を持つ。音声信号の音韻はダイナミックに変化するため,音声信号は繰り返し構造を持つ一方で,時変のスペクトル形状を持つ信号となる。これに対して,機械音は,繰り返し構造を持つことに加え,スペクトル形状が筐体の振動モードにより決まる時不変な形状となるため,時不変のスペクトル形状を持つ信号となると考えられる。本発明ではこのことを利用し,機械音の繰り返し構造に加えて,時不変性を評価する尺度で定義されるDを使って機械音判別を行う。ここで,Afはで定義される平均スペクトルである。時変のスペクトル形状を持つ信号の場合,時間毎の機械音スペクトルとAとの間には乖離があると考えられる。したがってDは0より大きい値をとる。これに対して,時不変のスペクトル形状を持つ信号の場合,時間毎の機械音スペクトルとAとの間には乖離が少なく,Dは0に近い値をとる。またDの算出において,及びのように関数gを導入しても良い。例えば,gを対数関数に設定することにより,対数スペクトル距離を評価尺度として用いることができる。gは逆関数g1が定義されているものとする。対象とする機械音の性質に応じて切り替えて用いることが望ましい。繰り返しマスク重畳部502-1から502-Nは,マスク毎にDと平均スペクトルAを算出して出力する。最小マスク判定部503では,各マスク重畳部で算出したDのうち最小の値をとるDとその最小値を与えるマスクのインデックスを算出する。ここで,最小のDをDmin最小値を与えるマスクのインデックスをnminとする。またnminに対応する平均スペクトルAもあわせて出力する。マスク閾値判定部504は,Dminが予め定める閾値以下かどうかを判定し判定結果と平均スペクトルAを出力する。仮機械音判定506は,Dminが予め定める閾値以下である場合に機械音が見つかったと判断し,その場合は,仮機械音データベース505に登録されている仮の機械音スペクトルと見つかった機械音のスペクトルとを照らし合わせ,類似の機械音が存在するかどうかを探索する。ここで,仮機械音データベース505に登録されている機械音の数をTとする。それぞれの機械音について,その機械音が検出された回数,及びその機械音の平均スペクトルAt,その機械音が最後に検出された時刻の情報が記憶されているものとする。Dminが予め定める閾値より大きい場合には、機械音が見つからなかったとみなし、その場合は何も処理を行わず、機械音の平均スペクトルを出力しない。機械音が見つかった場合は,仮機械音ごとに,入力信号から得られた機械音スペクトルとの距離EtAAt2を算出する。Etが最小となるような仮機械音を算出し,距離Etが予め定める閾値以下であれば,tminの仮機械音が発生したと判断し、その仮機械音の平均スペクトルをで更新するとともに,その仮機械音の検出回数Utminを1インクリメントする。またその機械音が最後に検出された時刻を現在の時刻に設定する。検出回数Utminが予め定める閾値を越えた場合、機械音データベース404に存在するR個の各機械音と表記するとtminに相当する仮機械音との間の距離ErArAtmin2の距離が最小となる機械音を算出する。その距離が予め定める閾値以下である場合,その機械音のスペクトルとtminに相当する仮機械音スペクトルの重みつき平均を新しい機械音スペクトルとし,機械音データベース404の情報を更新する。重みつき係数は予め定める。また,距離Erが予め定める閾値より大きい場合,仮機械音を新しい機械音とみなして,機械音データベース404に登録する。その後、見つかった仮機械音を仮機械音データベース505から削除し終了する。機械音データベース404のデータ構造を図8に示す。機械音毎にその機械音の周波数毎の音量が記載されているような構造となる。距離Etが予め定める閾値より大きい場合は,新しい仮機械音が発生したと判断し,Aを仮機械音データベース505に登録する。登録された機械音の数がTからT1に増加する。また登録する機械音の検出回数を1,最後に検出された時刻を現在の時刻に設定する。この場合,真の機械音が見つかったことを表すフラグ及び真の機械音の平均スペクトルを出力しない。図6は,簡易型機械音判定部601のブロック構成を示した図である。入力は,一定長の音声信号xとする。ここで,xは,バッファ中のデジタル化されたtサンプル目の音圧値とする。tは1からLまでの値を取るものとし,Lはバッファ長と一致する。バッファリングされた音声信号は,サブバンド化部602に送られ,短時間フーリエ変換により,時間周波数領域信号に変換される。ここで,短時間周波数分析の窓長をLfとし,短時間周波数分析のフレームシフト長をLsとする。ここで,FfloorLs1とする。floorは,x以下の最大の整数を返すインデックスとする。Fは,バッファリングした音声サンプルから生成する短時間周波数信号のフレーム数に一致する。短時間周波数分析後の音声信号をxと表記する。ここで,fは短時間周波数分析により離散化された周波数,τはフレームインデックスとする。τは1からFまでの値を取るものとする。サブバンド化部602では,短時間フーリエ変換後の離散化した周波数の集合を,K個のサブバンドに分割する。サブバンド化は,各サブバンドに含まれる周波数の範囲が等しくなるように分割しても良いし,周波数の範囲の対数値が等しくなるように分割しても良い。後者は人間の聴覚特性と対応し,機械音除去後の音声が聞きやすい音声になることが期待できる。最小内積機械音算出部603-1からKまでは,サブバンド毎に機械音データベース404に記憶されている機械音情報を読み込み,入力信号と比較する。ここで,機械音データベース404に登録されている機械音の数をRとし,k番目のサブバンドを構成する周波数範囲をfsからfeとする。機械音r毎にで内積値Iを算出する。K,フレーム毎にIを最大とするようなrを算出し,その値をrmaxとする。Ik,τとrmaxを出力して処理を終了する。図7は,機械音除去部407の詳細ブロック構成を示した図である。入力は,一定長の音声信号xとする。ここで,xは,バッファ中のデジタル化されたtサンプル目の音圧値とする。tは1からLまでの値を取るものとし,Lはバッファ長と一致する。バッファリングされた音声信号は,周波数分析部706に送られ,短時間フーリエ変換により,時間周波数領域信号に変換される。ここで,短時間周波数分析の窓長をLfとし,短時間周波数分析のフレームシフト長をLsとする。ここで,FfloorLs1とする。floorは,x以下の最大の整数を返すインデックスとする。Fは,バッファリングした音声サンプルから生成する短時間周波数信号のフレーム数に一致する。短時間周波数分析後の音声信号をxと表記する。ここで,fは短時間周波数分析により離散化された周波数,τはフレームインデックスとする。τは1からFまでの値を取るものとする。非線形抑圧ゲイン算出部702-1からKは,簡易型機械音判定部が出力するサブバンド毎のIk,τとrmaxから雑音除去用の雑音信号Nをで算出する。ここで,zは入力信号に対して単調増加な関数とする。入力が0の時にz0,1の時に1となるような任意の関数例えば1次関数またはシグモイド関数を用いることができる。周波数毎目的音量算出部703では,時間周波数毎のマイクロホン入力信号中の目的音量Sをで推定する。ウィナーゲイン算出部704では,周波数毎に雑音抑圧用のゲイン関数wをで推定する。ここで,μは雑音抑圧量を制御するためのパラメータである。μが大きい程雑音抑圧量は大きくなるが,出力音声の歪みも大きくなる。ウィナーゲイン算出704は、wを出力して終了する。ウィナーゲイン重畳部705は,マイクロホン入力信号xにwを重畳し,雑音抑圧後の信号ywxを得る。図9に機械音除去前後のスペクトル例を示す。上段が機械音除去前のスペクトルであり,下段が機械音除去後のスペクトルである。高域の繰り返し構造を持った音が機械音であり,機械音除去を行うことで,機械音が除去できていることが分かる。図10は,外部から機械音の発生シグナルが得られる場合の機械音除去の構成を示した図である。音声取り込み部1001は,マイクロホンから入力される音声信号を時々刻々デジタルデータに変換したデジタル信号を取り込む。デジタル信号の取り込みは、1サンプル毎に行っても良いし,複数サンプルまとめて取り込んでも良い。音声バッファリング部1002は,取り込んだデジタルデータに変換された音声信号を揮発性メモリバッファ内に蓄える。音声信号を蓄えるバッファは、先入れ先出し方式のバッファとし,バッファ長は予め設定しておく。すなわち、音声バッファリング部1002は,最新の音声信号からある一定時間遡った音声信号を全て記憶しておくことになる。新しい音声サンプルがLsサンプル溜まるたびに,機械音検出部1003は,バッファリングした音声信号中に含まれる機械音の量とそれ以外の音声信号の量を算出し,機械音の量がそれ以外の信号の量と比べて十分に大きい場合,機械音データベース1004に,検出した機械音を登録する。または,すでに機械音データベース1004に類似の機械音が登録されている場合,すでに登録されている機械音の情報に新しく検出した機械音の情報を追加して記憶する。簡易型音声バッファリング部1005は,音声バッファリング部1002と同様に,音声取り込み部401が取り込んだ音声信号をある一定時間揮発性メモリ内に取り溜める。新しい音声サンプルがLsサンプル溜まるたびに,簡易型機械音判定部1006は,取り溜めた音声信号中に機械音が存在するかを判定する。判定は,機械音データベース1004に記憶されている機械音の情報を参照する形で行われる。簡易型機械音判定部は,判定結果を出力する。機械音除去部1007は,判定結果と,機械音データベース404から引き出された、存在すると判定された機械音に関する情報とを利用し,簡易型音声バッファリング部1005中が出力する音声信号中の機械音を除去する。本構成の機械音除去部は,外部からの機械音発生シグナルを利用してウィナーフィルタの抑圧係数を変更する点が前述した機械音除去部の構成と異なる。具体的には機械音除去部のウィナーゲイン算出及びウィナーフィルタ重畳において図11に示す処理フローが加わる。ウィナーゲイン算出1101では、に基づきウィナーフィルタのゲインを算出する。その後、外部からの機械音発生シグナルがあるかどうかを確認し1102,無い場合にはウィナーフィルタゲインwを全ての周波数において1にする。発生シグナルがある場合は,ウィナーフィルタゲインwの変更は行わない。その後、ウィナーゲイン重畳1104で入力信号にウィナーゲインを重畳して雑音抑圧後の信号を得て終了する。図12は,予め取り溜めた音声中の機械音を除去する構成を示している。本構成はユーザーが後処理で機械音除去を行うかどうかを切り替えることができ,機械音が大きい時間帯のみ機械音を強く除去するなどの制御を行うことが出来る。音声取り込み部1201では,複数ポイントの音声信号をAD変換装置から取り込み,音声記憶部1202では,記憶媒体上の音声データベース1203に取り込んだ音声波形を逐次記憶していく。同時に機械音検出部1204で機械音検出処理を行い、検出した機械音を機械音データベース1205に書き込んでいく。機械音除去部1206はユーザーリクエストのあった時間帯の音声波形を音声データベース1203から読み出し機械音除去処理を実行する。音声再生部1207では,機械音除去後の音声信号をADDA変換装置を介しスピーカから放射する。図13は本発明を機械の異常音検出に応用した実施例のハードウェア構成を示した図である。マイクロホン1301で取り込んだアナログの音声信号は,ADDA変換装置1302を介し,アナログ信号からデジタル信号に変換されて,中央演算装置1303を経由して揮発性メモリ1304に取り込まれる。記憶媒体1305に書き込まれたプログラムを中央演算装置1303がロードし,異常検出処理を施した後,検出結果をネットワーク1306を経由してサーバーに送信する。図14は機械の異常音検出装置のソフトウェアのブロック構成を示した図である。音声取り込み部1401で取り込んだ音声波形は音声バッファリング部1402に送られ複数ポイント溜められる。複数ポイントデータが溜まる毎に機械音検出部1403にデータが送られ機械音検出処理が施される。検出された機械音は機械音データベース1404に書き込まれる。一方,平行して簡易型音声バッファリング部1405も複数ポイントの音声波形を読み込み,一定量溜まるごとに,簡易型機械音判定部1406でその音声信号中に機械音が存在するかどうか判定する。機械音が存在する場合,異常検出部1407では,前述の機械音除去部と同様の方法で機械音を除去した信号を取り出した後,その信号の音量が予め定める値以上か以下かを判定する。予め定める値以上の場合,何か異常な音が発生したと判断しその判断結果を出力する。それ以外のケースは,異常な音が発生していないと判断しその判断結果を出力する。"