"集音した音に基づいて検出対象の音源を検出する音源検出装置であって、少なくとも1個の集音器と、前記集音器で時系列に集音された音の自己相関を算出する自己相関算出手段と、前記自己相関算出手段で算出した自己相関に基づいて検出対象の音源が存在するか否かを判定する判定手段と、を備えることを特徴とする音源検出装置。前記集音器は、2個以上であり、前記自己相関算出手段は、前記集音器毎に自己相関をそれぞれ算出し、前記判定手段は、前記自己相関算出手段で算出した2個以上の集音器で集音した音の自己相関が所定の条件を満たすか否かを判定することを特徴とする請求項1に記載の音源検出装置。前記2個以上の集音器で時系列に集音された各音の相互相関を算出する相互相関算出手段と、前記相互相関算出手段で算出した相互相関に基づいて検出対象の音源の位置を特定する特定手段と、を備えることを特徴とする請求項2に記載の音源検出装置。前記自己相関算出手段で算出した2個以上の集音器で集音した音の自己相関の変動を比較することによって集音器の故障を判定する故障判定手段を備えることを特徴とする請求項2又は請求項3に記載の音源検出装置。自車両に接近する車両の走行音を検出する場合、接近車両は離れた位置から自車両に近づいてくるので、接近車両が遠くに離れているほど走行音は小さい。そのため、相互相関を用いた音源検出の場合、接近車両の走行音が小さいときほど、S/N比に対する頑健性ロバスト性が低く、周囲の環境雑音電磁ノイズ等のある中から走行音を検出することが困難になる。その結果、接近車両が近くならないと走行音が大きくならないと接近車両と判定できず、接近車両の検出タイミングが遅れる。そこで、本発明は、検出対象の音源に対する検出性能が向上する音源検出装置を提供することを課題とする。本発明に係る音源検出装置は、集音した音に基づいて検出対象の音源を検出する音源検出装置であって、少なくとも1個の集音器と、集音器で時系列に集音された音の自己相関を算出する自己相関算出手段と、自己相関算出手段で算出した自己相関に基づいて検出対象の音源が存在するか否かを判定する判定手段とを備えることを特徴とする。この音源検出装置は、少なくとも1個の集音器を備えており、集音器によって周囲の音を集音する。そして、音源検出装置では、自己相関算出手段によってその音の時系列データを用いて自己相関を算出する。さらに、音源検出装置では、判定手段によって自己相関に基づいて検出対象の音源が存在するか否かを判定する。集音器で常時集音される環境雑音の場合、時間をずらすと相関が取れないので、自己相関は低くなる。しかし、特定の音源から発せられた音の場合、時間をずらしても相関が取れるので、自己相関は高くなる。したがって、自己相関を用いた場合、特定の音源からの音が比較的小さいときでも、S/N比の頑健性が高くなる。特に、自己相関の場合、複数の集音器による各音から算出される相互相関と比較すると、S/N比の頑健性が高い。このように、音源検出装置では、集音した音の自己相関を算出し、検出対象の音源の検出に自己相関を用いることにより、S/N比に対する頑健性が高くなり、検出対象の音源に対する検出性能が向上する。特に、音源からの音が徐々に大きくなる場合例えば、接近車両が徐々に近づき、走行音が大きくなる場合、従来の相互相関を用いる手法より、その音源を検出するタイミングが早くなる。本発明に係る上記音源検出装置では、集音器は、2個以上であり、自己相関算出手段は、集音器毎に自己相関をそれぞれ算出し、判定手段は、自己相関算出手段で算出した2個以上の集音器で集音した音の自己相関が所定の条件を満たすか否かを判定すると好適である。この音源検出装置は、2個以上の集音器を備えており、各集音器によってそれぞれ集音する。そして、音源検出装置では、自己相関算出手段によって各集音器の音の時系列データを用いて自己相関をそれぞれ算出する。さらに、音源検出装置では、判定手段によって各集音器の自己相関が所定の条件を満たすか否かで検出対象の音源が存在するか否かを判定する。このように、音源検出装置では、2個以上の集音器で集音した各音の自己相関を算出し、検出対象の音源の検出に2個以上の集音器の自己相関を用いることにより、S/N比に対する頑健性が更に高くなり、検出対象の音源に対する検出性能が更に向上する。例えば、2個の集音器で集音した各音の自己相関を用いた場合、一方の集音器の自己相関が高くなったときでも他方の集音器の自己相関が低いときにはノイズ環境雑音と判断でき、1個の集音器で集音した音の自己相関を用いた場合よりも検出精度が向上する。また、1個の集音器で集音した音の自己相関を用いた場合よりも、音源検出の判定の条件を低く設定できるので音源からの音がより小さいときでも音源と判定できるので、音源を検出するタイミングがより早くなる。本発明に係る上記音源検出装置では、2個以上の集音器で時系列に集音された各音の相互相関を算出する相互相関算出手段と、相互相関算出手段で算出した相互相関に基づいて検出対象の音源の位置を特定する特定手段とを備える構成としてもよい。この音源検出装置は、2個以上の集音器によってそれぞれ集音する。そして、音源検出装置では、相互相関算出手段によって各集音器の音の時系列データを用いて相互相関を算出する。さらに、音源検出装置では、特定手段によって相互相関に基づいて検出対象の音源の位置を特定する。相互相関を用いた場合、音源からの音が各集音器に到達する時間差が判るので、その到達時間差から音源の位置例えば、音源の存在する方向、音源までの距離を特定できる。このように、音源検出装置では、2個以上の集音器で集音した各音の相互相関も算出し、検出対象の音源の検出に相互相関も用いることにより、検出対象の音源の位置まで検出することができる。また、音源検出装置では、自己相関と相互相関を用いることにより、自己相関による判定結果に基づいて相互相関による誤検出を防止できる。本発明に係る上記音源検出装置では、自己相関算出手段で算出した2個以上の集音器で集音した音の自己相関の変動を比較することによって集音器の故障を判定する故障判定手段を備える構成としてもよい。集音器が故障した場合、通常、同じレベルの音しか出力せず、自己相関も異常値例えば、非常に小さい値あるいは大きい値となる。また、集音器が故障した場合、ランダムに音を出力することもあり、自己相関もランダムな値となる。このような場合、正常な集音器で集音された音の自己相関と比較すると、故障した集音器の自己相関の変動と正常な集音器の自己相関の変動とは明らかに異なる。そこで、音源検出装置では、故障判定手段によって2個以上の集音器で集音した音の自己相関の変動を比較することによって集音器の故障を判定する。このように、音源検出装置では、2個以上の集音器の自己相関を用いることにより、集音器の故障を判定することもできる。その結果、集音器の故障による誤検出を防止できる。本発明によれば、集音した音の自己相関を算出し、検出対象の音源の検出に自己相関を用いることにより、S/N比に対する頑健性が高くなり、検出対象の音源に対する検出性能が向上する。以下、図面を参照して、本発明に係る音源検出装置の実施の形態を説明する。なお、各図において同一又は相当する要素については同一の符号を付し、重複する説明を省略する。本実施の形態では、本発明に係る音源検出装置を、車両に搭載される接近車両検出装置に適用する。本実施の形態に係る接近車両検出装置は、マイクロホンで集音した音に基づいて自車両に接近する他車両を検出しつまり、他車両から発せられる走行音音源を検出し、接近車両の情報を運転支援装置に提供する。本実施の形態には、3つの実施の形態があり、第1の実施の形態が2個のマイクロホンを備え、自己相関と相互相関を用いる形態であり、第2の実施の形態が第1の実施の形態の構成に加えて故障判定も行う形態であり、第3の実施の形態が1個のマイクロホンを備え、自己相関のみを用いる形態である。なお、車両の走行音は、主として、ロードノイズタイヤ表面と路面との摩擦音とパターンノイズタイヤ溝における空気の渦圧縮/開放である。この他にも、エンジン音や風切り音などもある。この車両の走行音の周波数成分の範囲は、実験等によって予め測定しておいてもよい。図1~図4を参照して、第1の実施の形態に係る接近車両検出装置1について説明する。図1は、第1の実施の形態に係る接近車両検出装置の構成図である。図2~図4は、2個のマイクロホンの音声信号の自己相関値の散布図において接近車両の有無判定方法の例を示す図である。接近車両検出装置1は、2個のマイクロホンで集音した音から自己相関及び相互相関を算出し、自己相関と相互相関を用いて接近車両の有無及び接近車両の方向等を検出する。そのために、接近車両検出装置1は、第1マイクロホン11、第2マイクロホン12、ECUElectronicControlUnit21第1A/D変換部21a、第2A/D変換部21b、第1自己相関算出部21c、第2自己相関算出部21d、相互相関算出部21e、車両検出部21fを備えている。なお、第1の実施の形態では、第1マイクロホン11及び第2マイクロホン12が請求の範囲に記載する2個以上の集音器に相当し、第1自己相関算出部21c及び第2自己相関算出部21dが請求の範囲に記載する自己相関算出手段に相当し、相互相関算出部21eが請求の範囲に記載する相互相関算出手段に相当し、車両検出部21fが請求の範囲に記載する判定手段及び特定手段に相当する。2個のマイクロホン11,12は、マイクロホンアレーを構成し、車両の前端部の左右に所定の方向を向けて配設される例えば、車両中心に対して左右対称の位置に同じ高さで配置され、前方あるいは前方外側に向けて配設される。マイクロホン11,12の配置及び集音の指向性方向は任意に設定される。マイクロホン11,12は、音響電気変換器であり、車外の周囲の音を集音し、集音した音を音声信号電気信号に変換する。各マイクロホン11,12では、フレーム毎に一定時間毎に、集音し、音声信号をECU21に出力する。ECU21は、CPUCentralProcessingUnit、ROMReadOnlyMemory、RAMRandomAccessMemory等からなる電子制御ユニットであり、接近車両検出装置1を統括制御する。ECU21には、第1A/D変換部21a、第2A/D変換部21b、第1自己相関算出部21c、第2自己相関算出部21d、相互相関算出部21e、車両検出部21fが構成される。そして、ECU21では、フレーム毎に一定時間毎に、2個のマイクロホン11,12から各音声信号をそれぞれ入力し、各音声信号を用いて各処理部21a,21b,21c,21d,21e,21fでの各処理を行う。第1A/D変換部21aでは、フレーム毎に、第1マイクロホン11の音声信号アナログ信号をデジタルの音声信号に変換する。第2A/D変換部21bでは、フレーム毎に、第2マイクロホン12から音声信号アナログ信号をデジタルの音声信号に変換する。A/D変換後、その音声信号から所定の周波数帯域車両の走行音の周波数帯域を十分に含む帯域よりも高い高周波数帯域と低い低周波数帯域を除去する。なお、この前処理後の各音声信号は、ECU21のRAMの所定の領域に所定時間分自己相関や相互相関を算出できる十分な時間分蓄積される。第1自己相関算出部21cでは、フレーム毎に、第1A/D変換部21aで変換された第1マイクロホン11の音声信号デジタル信号の時系列データを用いて第1マイクロホン11の音声信号の自己相関値を算出する。また、第2自己相関算出部21dでは、フレーム毎に、第2A/D変換部21bで変換された第2マイクロホン12の音声信号デジタル信号の時系列データを用いて第2マイクロホン12の音声信号の自己相関値を算出する。本実施の形態での自己相関値の算出方法について以下に説明する。この算出方法は、CSPCrosspowerSpectrumPhaseanalysis係数相互相関値を利用した方法である。CSP係数を算出する場合、まず、フレーム番号tでの各マイクロホンの音声信号をxitとし、そのxitのFFT高速フーリエ変換をXiωとした場合、Xiωは式1によって算出される。ここで、下付き文字のiは、マイクロホンの番号であり、i=1,2である。また、2個のマイクロホンについての平均振幅データをAωとした場合、Aωは式2によって算出される。但し、Aω=Xiωである。さらに、各マイクロホンのFFTをX1ω,X2ωとし、各マイクロホンの平均振幅データをA1ω,A2ωとし、CSP係数をcspdとし、計算機最小誤差をepsとした場合、cspdは式3式4or式5によって算出される。この各式における上付き文字のは複素共役を示し、IFFTは逆高速フーリエ変換を示す。この式3においてX1ω=X2ωとした場合のcspdの値が自己相関値に相当する。この場合、cspdは1となるが、実際にはノイズモデルを想定し、ノイズモデルを式3に組み込む。SNRSignaltoNoiseRatioS/N比の推定値をSNRωとし、ノイズ値をNωとした場合、SNRωは式6によって算出される。このSNRωが閾値より大きい周波数帯域は通過し、閾値以下の周波数帯域は遮断するマスクを生成する。このマスクをMωとし、閾値をThresholdSNRとした場合、Mωは式7に示す条件式となる。ここで、このマスクMωを式3に組み込むと、式8となる。この式8においてX1ω=X2ωと書き換えて算出されるcspdが自己相関値に相当する。したがって、本実施の形態で算出される自己相関値としているものはマスクを通過する信号の割合に相当するため、各フレームにおける信頼性の意味に相当する。各マイクロホンの自己相関値をRiii=1,2とした場合、マイクロホン毎に、マイクロホンの音声信号の時間をずらさない時系列データと時間ラグ分時間をずらした時系列データを用いて、式1によってXiωをそれぞれ算出し、式2によってAiωをそれぞれ算出し、そして、Riiを式9によって算出する。なお、時間ラグとしては、例えば、数100m秒、数10m秒程度とする。ちなみに、特定の音源から発せられる音例えば、車両の走行音の場合、時間をずらしても相関が取れるので、自己相関は高くなる。しかし、環境雑音の場合、時間をずらすと相関が取れないので、自己相関は低くなる。したがって、自己相関の場合、音源からの音が比較的小さいときでも、S/N比の頑健性が高くなる。特に、自己相関の場合、複数のマイクロホンによる各音声信号から算出される相互相関と比較すると、S/N比の頑健性が高い。相互相関算出部21eでは、フレーム毎に、第1A/D変換部21aで変換された第1マイクロホン11の音声信号デジタル信号の時系列データと第2A/D変換部21bで変換された第2マイクロホン12の音声信号デジタル信号の時系列データを用いて、2つの時系列データを段階的に時間をずらして第1マイクロホン11の音声信号と第2マイクロホン12の音声信号の相互相関値CSP係数を算出する。ここでは、上記の式3あるいは、式8によってCSP係数を算出する。車両検出部21fでは、フレーム毎に、第1自己相関算出部21cで算出した第1マイクロホン11の自己相関値と第2自己相関算出部21dで算出した第2マイクロホン12の自己相関値とが所定の条件を満たすか否かを判定し、所定の条件を満たす場合には接近車両車両が発する走行音が存在すると判定する。第1マイクロホン11と第2マイクロホン12とは、近い位置に配置されるので最大でも車両幅程度、通常は同じ音を集音でき、特定の音源から発する音に対して同じように自己相関が高くなる。したがって、図2~4横軸が第2マイクロホン12の自己相関値であり、縦軸が第1マイクロホン11の自己相関値であり、所定時間分の各マイクロホン11,12の自己相関値をプロットしたものに示すように、第1マイクロホン11の自己相関値と第2マイクロホン12の自己相関値には相関関係があり、自車両周囲で特定の音源から音特に、車両の走行音が発生している場合には、第1マイクロホン11の自己相関値と第2マイクロホン12の自己相関値が共に大きくなる。しかし、一方のマイクロホンだけに大きな音が入っているような場合にはその一方のマイクロホンの自己相関値だけが高くなり、両方のマイクロホンに環境雑音だけが入っているような場合にはその両方のマイクロホンの自己相関値が低くなる。したがって、所定の条件としては、両方のマイクロホン11,12の自己相関値がある程度高くなっていることを判定できる条件とする。以下に図2~4を参照して、接近車両の有無の判定条件の例を説明する。図2の例の場合、第1マイクロホン11の自己相関値R11に対する閾値th11と第2マイクロホン12の自己相関値R22に対する閾値th22を設け、式10の判定条件を設定し、式10の判定条件を満たした場合に接近車両が存在すると判定する。閾値th11と閾値th22は、予め実験等によって設定され、同じ値でもよいし、異なる値でもよい。例えば、第1マイクロホン11と第2マイクロホン12とが左右対称の位置に配置され、左右対称の集音の指向性を持つ場合には閾値th11と閾値th22とを同じ値とし、第1マイクロホン11と第2マイクロホン12とが左右対称でない位置に配置されたあり、左右対称の集音の指向性を持たない場合には閾値th11と閾値th22とを異なる値とする。図3の例の場合、第1マイクロホン11の自己相関値R11と第2マイクロホン12の自己相関値R22との比に対する閾値r12と、小さいほうの自己相関値に対する閾値th12を設け、式11の判定条件を設定し、自己相関値R11を自己相関値R22で除算して比を求めるとともに自己相関値R11と自己相関値R22のうちの小さい方の自己相関値を選択し、式11の判定条件を満たした場合に接近車両が存在すると判定する。閾値r12と閾値th12は、予め実験等によって設定される。図4の例の場合、破線Nで示す判定境界B例えば、境界線を示す式を設定し、自己相関値R11と自己相関値R22の関係が判定境界B内に入る場合に接近車両が存在すると判定する。ここでは、雑音等によって第2マイクロホン12の自己相関値だけが高くなった場合符号N1で示す分布や第1マイクロホン11の自己相関値だけが高くなった場合符号N2で示す分布、環境雑音によって第1マイクロホン11の自己相関値と第2マイクロホンの自己相関値が共に低くなった場合符号N3で示す分布を全て除くような判定方法であればどのようなものでもよい。この判定境界Bの範囲を左下方に広げるほど、小さい走行音でも接近車両が存在と判定できるので、接近車両の検出タイミングが早くなり、遠くの位置の接近車両を判定できるが、下げすぎると環境雑音を誤検出する可能性がある。ちなみに、1個のマイクロホンの自己相関値だけを用いる場合、上記のように雑音等によってマイクロホンの自己相関値が高くなるようなときがあるので、このようなときの誤検出を防止するために、閾値を下げ過ぎないようにする必要がある。しかし、2個以上のマイクロホンの自己相関値を用いた場合、自己相関値間の相関関係で判定できるので、判定条件を下げて、接近車両の検出タイミングを早くすることができる。第1マイクロホン11の自己相関値と第2マイクロホン12の自己相関値に基づいて接近車両が存在すると判定した場合、車両検出部21fでは、相互相関算出部21eで算出した相互相関値を用いて、相互相関値が最大となる到達時間差に基づいて接近車両の接近方向や相対距離等を検出する。この相互相関値を用いた検出は、従来の手法を適用する。なお、相互相関値を用いて、相互相関値が閾値より大きい場合、接近車両が存在すると判定できる。相互相関の場合、自己相関に比較してS/N比の頑健性が低いので、相互相関を判定する閾値を自己相関の判定で用いる閾値よりも高く設定する必要がある。このように閾値を高くすると、走行音がある程度大きくならないと接近車両が存在と判定できないので、接近車両の検出タイミングが遅くなる。そして、ECU21では、車両検出部21fでの検出結果に基づいて接近車両情報を生成し、接近車両情報を運転支援装置に送信する。接近車両情報としては、例えば、接近車両の有無、接近車両が存在する場合には接近方向や自車両との相対距離の情報である。図1~図4を参照して、接近車両検出装置1における接近車両検出機能の動作について説明する。特に、ECU21における処理について図5のフローチャートに沿って説明する。図5は、第1の実施の形態に係るECUにおける接近車両検出処理の流れを示すフローチャートである。接近車両検出装置1が作動中、各マイクロホン11,12では、フレーム毎に、車外の周囲の音を集音し、その集音した音を音声信号電気信号に変換してECU21に送信している。ECU21では、各マイクロホン11,12から現フレームtの各音声信号を入力するS10。ECU21では、各音声信号をデジタル信号に変換し、そのデジタルの音声信号から特定の周波数帯域車両の走行音の周波数帯域を含む帯域だけを取り出すS11。ECU21では、第1マイクロホン11の音声信号の時系列データを用いて自己相関値を算出するとともに、第2マイクロホン12の音声信号の時系列データを用いて自己相関値を算出するS12。そして、ECU21では、第1マイクロホン11の自己相関値と第2マイクロホン12の自己相関値が所定の条件を満たすか否かを判定するS13。S13にて所定の条件を満たさないと判定した場合、接近車両が存在しないと判断し、ECU21では、所定時間待って、次フレームt1での処理を行うS17。S13にて所定の条件を満たすと判定した場合、ECU21では、接近車両が存在すると判定するS14。ECU21では、第1マイクロホン11の音声信号の時系列データと第2マイクロホン12の音声信号の時系列データを用いて相互相関値CSP係数を算出するS15。そして、ECU21では、相互相関値に基づいて接近車両の接近方向等を特定するS16。その後、ECU21では、所定時間待って、次フレームt1での処理を行うS17。ECU21では、S13での判定結果及びS16の検出結果に基づいて接近車両情報を生成し、その接近車両情報を運転支援装置に送信する。接近車両検出装置1によれば、マイクロホン11,12で集音した音の自己相関値を算出し、接近車両の走行音の判定に自己相関値を用いることにより、S/N比に対する頑健性が高くなり、接近車両検出の性能が向上する。特に、接近車両が徐々に近づき、走行音が徐々に大きくなる場合、従来の相互相関を用いる手法より、小さい走行音を判定でき、接近車両の検出タイミングが早くなる。特に、接近車両検出装置1によれば、2個複数個のマイクロホン11,12を備え、各マイクロホン11,12の自己相関値を用いているので、S/N比に対する頑健性がより高くなり、接近車両の走行音に対する検出性能が更に向上する。例えば、一方のマイクロホンの自己相関値が高くなったときでも他方のマイクロホンの自己相関値が低いときにはノイズと判断できるので、1個のマイクロホンの自己相関値を用いた場合よりも検出精度が向上する。また、2個のマイクロホン11,12の自己相関値の相関関係で判定できるので、1個のマイクロホンの自己相関値を用いた場合よりも、走行音の判定の判定条件閾値を下げることができるので、走行音を判定するタイミングがより早くできる。また、接近車両検出装置1によれば、2個のマイクロホン11,12で集音した各音の相互相関値も算出し、相互相関値も用いることにより、接近車両の接近方向や相対距離まで検出することができる。また、接近車両検出装置1によれば、自己相関値と相互相関値を用いることにより、自己相関値による判定結果に基づいて相互相関値による誤検出を防止でき、相互相関値による検出結果の信頼性が向上する。図6及び図7を参照して、第2の実施の形態に係る接近車両検出装置2について説明する。図6は、第2の実施の形態に係る接近車両検出装置の構成図である。図7は、第2マイクロホンが故障した場合の2個のマイクロホンの音声信号の自己相関値の散布図の例である。接近車両検出装置2は、第1の実施の形態に係る接近車両検出装置1と比較するとマイクロホンの故障判定機能を有する点のみが異なり、2個マイクロホンの自己相関を用いてマイクロホンの故障を判定する。そこで、第2の実施の形態では、このマイクロホンの故障判定機能についてのみ説明する。接近車両検出装置2は、第1マイクロホン11、第2マイクロホン12、ECU22第1A/D変換部21a、第2A/D変換部21b、第1自己相関算出部21c、第2自己相関算出部21d、相互相関算出部21e、車両検出部21f、故障判定部22aを備えている。第2の実施の形態では、故障判定部22aが請求の範囲に記載する故障判定手段に相当する。ECU22は、CPU、ROM、RAM等からなる電子制御ユニットであり、接近車両検出装置2を統括制御する。ECU22には、第1A/D変換部21a、第2A/D変換部21b、第1自己相関算出部21c、第2自己相関算出部21d、相互相関算出部21e、車両検出部21f、故障判定部22aが構成される。ここでは、故障判定部22aについてのみ説明する。マイクロホンが故障した場合例えば、断線、通常、同じレベルの音しか出力せず、自己相関値も異常値例えば、非常に小さい値あるいは大きい値となる。図7には第2マイクロホン12が故障した場合を示しており、第1マイクロホンの自己相関値が変動しているにもかかわらず第2マイクロホン12の自己相関値が非常に小さい値で殆ど変動しない符号Dで示す縦長楕円分布。なお、図7には、図2~図4と同様の第2マイクロホン12が正常な場合の分布も示している。また、マイクロホンが故障した場合、ランダムに音を出力することもあり、自己相関値もランダムな値となる。この場合、2個のマイクロホンの自己相関値を分布させると、全域に分布することになる。このような場合、正常なマイクロホンの自己相関値の変動と故障したマイクロホンの自己相関値の変動とを比較すると、その2つの自己相関値には相関関係一方が大きくなると他方も大きくなる関係がなく、2つの自己相関値の変動は明らかに異なる。故障判定部22aでは、第1自己相関算出部21cで算出した第1マイクロホン11の自己相関値の所定時間分の変動と第2自己相関算出部21dで算出した第2マイクロホン12の自己相関値の所定時間分の変動とを比較する。そして、故障判定部22aでは、一方のマイクロホンの自己相関値が変動しているにもかかわらず他方のマイクロホンの自己相関値が殆ど変動していない場合、他方のマイクロホンが故障していると判定し、その他方のマイクロホンの使用を停止し、一方のマイクロホンのみで接近車両検出装置2の作動を継続する。この場合、1個のマイクロホンのみでの検出となるので、自己相関値しか求めることができず、接近車両の有無の判定だけとなる。また、故障判定部22aでは、一方のマイクロホンの自己相関値の変動と他方のマイクロホンの自己相関値の変動とが無相関な場合上記したような全域に分布するような場合、2個のマイクロホンのうちのいずれかが故障していると判定し、接近車両検出装置2の作動を停止する。図6及び図7を参照して、接近車両検出装置2における故障判定機能の動作について説明する。特に、ECU22における処理について図8のフローチャートに沿って説明する。図8は、第2の実施の形態に係るECUにおけるマイクロホン故障判定処理の流れを示すフローチャートである。なお、故障判定機能は、車両起動時にのみ作動し、車両起動時の所定時間マイクロホンの故障を判定できる十分な音声信号自己相関値を得られる時間分の各マイクロホン11,12の音声信号を用いて判定を行う。車両が起動し、接近車両検出装置2が作動すると、各マイクロホン11,12では、車外の周囲の音を集音し、その集音した音を音声信号電気信号に変換してECU22に送信する。ECU22では、各マイクロホン11,12から各音声信号を入力するS20。そして、ECU22では、各音声信号をデジタル信号に変換し、そのデジタルの音声信号から特定の周波数帯域だけを取り出すS21。ECU22では、第1マイクロホン11の音声信号の時系列データを用いて自己相関値を算出するとともに、第2マイクロホン12の音声信号の時系列データを用いて自己相関値を算出するS22。ECU22では、第1マイクロホン11の自己相関値の変動と第2マイクロホン12の自己相関値の変動を比較しS23、マイクロホンが故障しているか否かを判定するS24。ECU22では、S24にてマイクロホンが故障していると判定するとS25、故障しているマイクロホンを特定できない場合には接近車両検出装置2の作動を停止し、故障しているマイクロホンを特定できる場合にはその故障しているマイクロホンの使用を停止し、故障していないマイクロホンだけで接近車両検出装置2の作動を継続する。ECU22では、S24にてマイクロホンが正常と判定するとS26、接近車両検出装置2の作動を継続する。接近車両検出装置2は、第1の実施の形態に係る接近車両検出装置1と同様の効果を有する上に以下の効果も有する。接近車両検出装置2によれば、2個のマイクロホン11,12の自己相関値を用いることにより、マイクロホンの故障を判定することもできる。その結果、マイクロホンの故障による誤検出を防止できる。図9及び図10を参照して、第3の実施の形態に係る接近車両検出装置3について説明する。図9は、第3の実施の形態に係る接近車両検出装置の構成図である。図10は、1個のマイクロホンの音声信号の自己相関値の時間変化の例である。接近車両検出装置3は、1個のマイクロホンで集音した音から自己相関を算出し、自己相関を用いて接近車両の有無を判定する。接近車両検出装置3は、マイクロホン13、ECU23A/D変換部23a、自己相関算出部23b、車両検出部23cを備えている。なお、第3の実施の形態では、マイクロホン13が請求の範囲に記載する少なくとも1個の集音器に相当し、自己相関算出部23bが請求の範囲に記載する自己相関算出手段に相当し、車両検出部23cが請求の範囲に記載する判定手段に相当する。マイクロホン13は、車両の前端部に配設される例えば、車両中心位置に配置される。マイクロホン13は、フレーム毎に、集音し、音声信号をECU23に出力する。ECU23は、CPU、ROM、RAM等からなる電子制御ユニットであり、接近車両検出装置3を統括制御する。ECU23には、A/D変換部23a、自己相関算出部23b、車両検出部23cが構成される。そして、ECU23では、フレーム毎に、1個のマイクロホン13から音声信号をそれぞれ入力し、その音声信号を用いて各処理部23a,23b,23cでの各処理を行う。A/D変換部23aでは、フレーム毎に、マイクロホン13の音声信号アナログ信号に対して第1の実施の形態に係るA/D変換部21a,21bと同様の処理を行う。自己相関算出部23bでは、フレーム毎に、A/D変換部23aで変換されたマイクロホン13の音声信号デジタル信号に対して第1の実施の形態に係る自己相関算出部21c,21dと同様の処理を行う。車両検出部23cでは、自己相関算出部23bで算出したマイクロホン13の自己相関値が閾値より大きいか否かを判定し、閾値より大きい場合には接近車両車両が発する走行音が存在すると判定する。閾値は、予め実験によって設定される。図10には、自己相関値の時間変化の一例を示しており、横軸が時間であり、縦軸が自己相関値である。図10に示すように、マイクロホン13が環境雑音しか集音していないときには自己相関値は低い値となるが、マイクロホン13が接近する車両の走行音を集音し始めると自己相関値も大きくなり符号Cで示す凸部分、環境雑音のときの自己相関値よりも明らかに大きくなる。また、スパイクノイズによって自己相関値が大きくなることもある符号Sで示す部分。上記の閾値は、環境雑音のときの自己相関値だけでなく、このようなスパイクノイズによる自己相関値と走行音のときの自己相関値とを識別できる値を、実験によって設定する。ちなみに、第1の実施の形態のように2個複数個のマイクロホンを用いた場合、2個のマイクロホンの自己相関値の相関関係を利用して判定するので、判定条件閾値を下げても、このようなスパイクノイズによって一方のマイクロホンの自己相関値が大きくなる場合でも高精度に判定することができる。図9及び図10を参照して、接近車両検出装置3における接近車両検出機能の動作について説明する。特に、ECU23における処理について図11のフローチャートに沿って説明する。図11は、第3の実施の形態に係るECUにおける接近車両検出処理の流れを示すフローチャートである。接近車両検出装置3が作動中、マイクロホン13では、フレーム毎に、車外の周囲の音を集音し、その集音した音を音声信号電気信号に変換してECU23に送信している。ECU23では、マイクロホン13から現フレームtの音声信号を入力するS30。ECU23では、音声信号をデジタル信号に変換し、そのデジタルの音声信号から特定の周波数帯域だけを取り出すS31。ECU23では、マイクロホン13の音声信号の時系列データを用いて自己相関値を算出するS32。そして、ECU23では、マイクロホン13の自己相関値が閾値より大きいか否かを判定するS33。S33にて閾値未満と判定した場合、ECU23では、接近車両が存在しないと判断し、所定時間待って、次フレームt1での処理を行うS35。S33にて閾値より大きいと判定した場合、ECU23では、接近車両が存在すると判定するS34。その後、ECU23では、所定時間待って、次フレームt1での処理を行うS35。ECU21では、S33での判定結果に基づいて接近車両情報を生成し、その接近車両情報を運転支援装置に送信する。接近車両検出装置3によれば、1個のマイクロホン13を用いた非常に簡易なシステム構成によって、接近車両の有無のみを検出することができる。また、接近車両検出装置3によれば、マイクロホン13で集音した音の自己相関値を算出し、接近車両の走行音の判定に自己相関値を用いることにより、S/N比に対する頑健性が高くなり、接近車両検出の性能が向上する。以上、本発明に係る実施の形態について説明したが、本発明は上記実施の形態に限定されることなく様々な形態で実施される。例えば、本実施の形態では音源検出装置を接近車両音源として車両の走行音を検出する接近車両検出装置に適用したが、車両以外の音源を検出する装置でもよい。また、本実施の形態では検出した接近車両情報を運転支援装置に提供する装置に適用したが、他の構成でもよい。例えば、運転支援装置の中に接近車両検出機能として組み込まれるものでもよいし、接近車両検出装置の中に警報機能等を有するものでもよい。また、本実施の形態では2個のマイクロホン集音器を備え、2個のマイクロホンで集音した各音を用いて自己相関及び相互相関を算出する構成としたが、3個以上のマイクロホンを備え、3個のマイクロホンで集音した各音を用いて自己相関及び相互相関を算出する構成としてもよい。マイクロホンの数を増やすほど、検出精度が向上する。また、第1の実施の形態では自己相関値を算出し、自己相関値を用いて接近車両の有無を判定し、接近車両が存在すると判定した場合に相互相関値を算出し、相互相関値によって接近方向等を特定する構成としたが、自己相関値の算出と相互相関値の算出をパラレルで行い、自己相関値による判定と相互相関値による判定もパラレルで行い、2つの判定結果に基づいて接近車両の有無及び接近方向の特定を行う構成としてもよい。また、第2の本実施の形態では車両起動時にマイクロホンの故障判定を行う構成としたが、車両走行中に定期的に行ってもよい。"