JP3148466B2

JP3148466B2 - ヘリコプタ音と車両音との識別装置

Info

Publication number: JP3148466B2
Application number: JP16451293A
Authority: JP
Inventors: 吉郎松本; 芳春多々木
Original assignee: Oki Electric Industry Co Ltd
Current assignee: Oki Electric Industry Co Ltd
Priority date: 1993-07-02
Filing date: 1993-07-02
Publication date: 2001-03-19
Anticipated expiration: 2016-03-19
Also published as: JPH0719947A

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、監視領域内において検
知されたヘリコプタ音又は車両（以下、音源という）の
発生する音（以下、検知音という）について、ヘリコプ
タ音であるか、又は車両音であるかを識別する装置に関
するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来、この種の装置としては、特願平４
−１２７３４４号に提案されているものがあり、ヘリコ
プタ音のスペクトラムの各周波数点における急峻性に着
目し、所定時間内において、急峻なスペクトラムが過半
数を超える場合は、ヘリコプタ音と判定し、急峻なスペ
クトラムが少ないか存在しない場合は、車両音と判定し
ていた。

【０００３】図５は従来の検知音の識別装置のブロック
図である。なお、以下の装置に関する動作等の説明にお
いては、一般的な信号の増幅・変調・伝送方法等に関し
ては説明を省略する。図５において、音源１から発生す
る振動波は、大気中を伝播して検知音Ｓ１として音響セ
ンサ２で検知されて、音響センサ２において音響電気変
換され、アナログの音響電気信号Ｓ２として出力され
る。この音響電気信号Ｓ２は増幅器３により、所要レベ
ルまで増幅されてアナログの検知信号Ｓ３となる。この
検知信号Ｓ３は、多くの高調波からなるスペクトラムで
ある。このスペクトラムの内、所定時間内において、レ
ベルが所定レベル以上のスペクトラムを対象とし、スペ
クトラム抽出回路４でレベルの高いものから順に、所定
個数の抽出スペクトラムＳ４を抽出する。

【０００４】抽出されたスペクトラムＳ４の各々のピー
ク点から、所定レベルだけ低下した位置の帯域幅（以
下、ピーク値幅という）Δｆを求めて、このピーク値幅
Δｆが小さい場合は急峻度が高く、このピーク値幅Δｆ
が大きい場合は急峻度が低いものとする。そこで、抽出
されたスペクトラムＳ４の各々について、急峻度算出回
路５で急峻度データＳ５を求め、識別回路６では、急峻
度の高いものをヘリコプタ音、急峻度の低いものを車両
音として識別する。急峻度の中位のものについては不確
定として処理する。

【０００５】抽出されたスペクトラムＳ４の全体につい
て、ヘリコプタ音として識別されたスペクトラムが過半
数を越す場合は、検知音Ｓ１はヘリコプタ音であると断
定し、車両音として識別されたスペクトラムが過半数を
越す場合は、検知音Ｓ２は車両音であると断定し、いず
れにも該当しない場合は不確定とし、最終識別データＳ
６として出力し、識別結果を表示装置７に表示する。急
峻度の弁別値については、説明を省略する。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記し
た従来の構成の装置では、環境条件等により、又は、車
種によっては、抽出されたスペクトラムの急峻度を明確
に判定できず、明らかにヘリコプタ音、又は車両音と識
別できないで不確定とする場合が多く、技術的に満足で
きるものではなかった。

【０００７】本発明は、以上述べた、ヘリコプタ音であ
ると識別できる確率、又は車両音であると識別できる確
率を向上させるために、ヘリコプタ音のスペクトラムが
スペクトラムの各周波数点における急峻度が高いだけで
なく、周波数の時間的な変動も小さく、反面、車両音の
スペクトラムは、スペクトラムの各周波数点における急
峻度が低く、時間的な変動が大きいことにも着目し、ス
ペクトラムの各周波数点における急峻性と、スペクトラ
ムの各周波数の時間的変動との、複数の識別項目を組み
合わせることにより、高い確率で検知音を識別すること
ができるヘリコプタ音と車両音との識別装置を提供する
ことを目的とする。

【０００８】

【課題を解決するための手段】本発明は、上記目的を達
成するために、監視領域内において検知された検知音が
ヘリコプタ音であるか、又は車両音であるかを識別する
装置において、所定時間内の検知音のスペクトラムレベ
ルで、所定レベル以上のスペクトラムを対象に、スペク
トラムの各周波数点における急峻度を算出する急峻度算
出手段と、スペクトラムの各周波数点における周波数の
時間的変動を算出する周波数変動算出手段と、前記算出
された急峻度が基準値より大きいか小さいかを識別する
第１の識別手段と、前記算出された時間的変動が基準値
より大きいか小さいかを識別する第２の識別手段と、前
記第１の識別手段と前記第２の識別手段からの出力信号
に基づいて検知音がヘリコプタ音であるか、又は車両音
であるかを識別する総合識別手段とを設けるようにした
ものである。

【０００９】

【作用】本発明によれば、監視領域内において検知され
た検知音が、ヘリコプタ音であるか、又は車両音である
かを識別する装置において、所定時間内の検知音で、ス
ペクトラムレベルが所定レベル以上のスペクトラムを対
象に、スペクトラムの各周波数点における急峻度を算出
する急峻度算出手段を設け、算出された急峻度から第１
の識別手段により識別を行い、また別に、スペクトラム
の各周波数の時間的変動を算出する周波数変動算出手段
を設け、算出された周波数変動から第２の識別手段によ
り識別を行い、更に、第１の識別手段による識別結果と
第２の識別手段による識別結果とから総合的に識別する
ことができる総合識別手段を設けたことにより、従来に
比して、確率の高い識別結果を得ることができる。

【００１０】特に、抽出スペクトラムの急峻度でもっ
て、識別に迷うような場合には、周波数の変動量を見る
ことによって、精度の高い識別を行なうことができる。

【００１１】

【実施例】以下、本発明の実施例について図面を参照し
ながら詳細に説明する。図１は本発明の実施例を示すヘ
リコプタ音と車両音の識別装置のブロック図である。音
源１１から発生する振動波は、大気中を伝播して検知音
Ｓ１１として音響センサ１２で検知されて、音響センサ
１２において音響電気変換され、アナログの音響電気信
号Ｓ１２として出力される。この音響電気信号Ｓ１２は
増幅器１３により、所要レベルまで増幅されて検知信号
Ｓ１３となる。

【００１２】この検知信号Ｓ１３は多くの高調波からな
るスペクトラムであり、このスペクトラムは、スペクト
ラム抽出回路１４に入力され、このスペクトラムの内、
所定時間内において、スペクトラムレベルが所定レベル
以上のスペクトラムを対象とし、スペクトラム抽出回路
１４でレベルの高いものから順に、所定個数の抽出スペ
クトラムＳ１４を抽出する。なお、所定時間、所定レベ
ル、所定個数については、説明を省略する。

【００１３】図２はスペクトラム抽出回路のブロック図
であり、このスペクトラム抽出回路１４は、ハイパスフ
ィルタ（ＨＰＦ）１４−１、ローパスフィルタ（ＬＰ
Ｆ）１４−２、アナログ／デジタル変換回路１４−３、
線形予測演算回路１４−４からなる。ここで、ハイパス
フィルタ（ＨＰＦ）１４−１は、外来雑音（風雑音）成
分を除去し、ローパスフィルタ（ＬＰＦ）１４−２は、
ヘリコプタ音及び車両音が存在する場合に、レベルが高
くなるスペクトラムの存在範囲に限定する。

【００１４】ハイパスフィルタ（ＨＰＦ）１４−１から
の出力信号Ｓ１４−１は、ローパスフィルタ（ＬＰＦ）
１４−２に入力され、ローパスフィルタ（ＬＰＦ）１４
−２からの出力信号Ｓ１４−２は、アナログ／デジタル
変換回路１４−３に入力され、量子化され、デジタル音
響信号Ｓ１４−３に変換されて、線形予測演算回路１４
−４に入力される。

【００１５】図３は本発明による検知信号のスペクトラ
ム概念図であり、図３（ａ）はヘリコプタ音のスペクト
ラム例、図３（ｂ）は車両音のスペクトラム例である。
ヘリコプタ音を実測して得たスペクトラムを検討する
と、ヘリコプタ音の主体はレベルの高いロータ音で、し
かもロータ音の成分周波数は、図３（ａ）に示すよう
に、非常に安定した多数の線スペクトルである。これに
対して、車両音を実測して得たスペクトラムを検討する
と、車両音はエンジン音成分やキャタピラ音成分が主体
であって、図３（ｂ）に示すように、成分周波数の安定
性が低い。

【００１６】また、図３（ａ）及び図３（ｂ）の比較か
ら明らかなように、ヘリコプタ音のスペクトラムのピー
ク値幅Δｆ₁は、常に車両音のスペクトラムのピーク値
幅Δｆ₂より狭い。更に、所定時間内におけるヘリコプ
タ音のスペクトラムのピーク変動率は小さく、ヘリコプ
タ音のスペクトラムのピーク列Ｓ_R0Wは略直線をなして
いる。これに対して、車両音のスペクトラムのピーク変
動率は大きく、車両音のスペクトラムのピーク列Ｓ_R0W
は曲がっている。

【００１７】そこで、この実施例では、このようなヘリ
コプタ音及び車両音のスペクトラムの特質を利用して、
検知音がヘリコプタ音であるか車両音であるかを識別す
る。すなわち、デジタル音響信号Ｓ１４−３は、スペク
トラムのピーク情報（線スペクトル情報）に基づいて、
ヘリコプタ音又は車両音を抽出する。線形予測演算回路
１４−４はデジタル音響信号Ｓ１４−３に対して、線形
予測（ＬＰＣ）演算を施して、線形予測係数データであ
る抽出スペクトラムＳ１４を検知音のスペクトラムの急
峻度算出回路１５に入力する。

【００１８】線形予測演算回路１４−４は、例えば、ス
ペクトラム推定精度が高くなるとともに、演算処理時間
が短い瞬時化最大エントロピー法（ＩＭＥＭ法）に従っ
て、高次の分析精度による線形予測係数データを得る。
検知音のスペクトラムの急峻度算出回路１５は、線形予
測演算回路１４−４からの線形予測係数データである抽
出スペクトラムＳ１４を用いて、正規方式（線形予測係
数データから周波数値及びレベル値を求める方程式）に
より、デジタル音響信号Ｓ１４−３のスペクトラムを求
める。

【００１９】また、急峻度算出回路１５は、スペクトラ
ムにおける各ピークの周波数とピーク値幅とレベルとを
求める。ここで、ピークは、例えば近傍周波数成分又は
帯域制限された全域の周波数成分の平均レベルに所定レ
ベルを足した第１の基準レベルよりは大きいものとす
る。また、ピーク値幅は、例えば、近傍周波数成分又は
帯域制限された全域の周波数成分の平均レベルに所定レ
ベルを足した第２の基準レベルがピーク形状を横切る帯
域幅とする。

【００２０】この実施例の場合、線スペクトルであるか
否かを決定するピークの急峻性は、このように定量化さ
れたピーク値幅で表す。すなわち、ピーク値幅の値が小
さいほどピークは急峻なもの（線スペクトルとみなせる
もの）である。次に、周波数変動算出回路１７は、スペ
クトラムにおける各ピークの周波数を時間ｔ毎に測定し
て、前回測定されたピークの周波数との引算を行なっ
て、その変動量を求める（所定時間内における変動量の
総和を測定回数で割って平均を求める）。

【００２１】この抽出スペクトラムＳ１４は、急峻度算
出回路１５及び周波数変動算出回路１７に入力され、急
峻度算出回路１５から急峻度データＳ１５が出力され、
その出力は第１の識別回路１６に入力され、第１の識別
回路１６から識別信号Ｓ１６が出力される。つまり、第
１の識別回路１６では、基準値と比較され、例えば、ピ
ーク値幅Δｆが、０．４Ｈｚより小さい場合〔図３
（ａ）のΔｆ₁参照〕は、急峻度が高いものとして、
「Ｈ」を出力し、基準値、例えば、ピーク値幅Δｆが、
０．４Ｈｚより大きい場合〔図３（ｂ）のΔｆ₂参照〕
は、急峻度が低いものとして、「Ｌ」を出力し、識別信
号Ｓ１６として総合識別回路１９の第１の入力端子に入
力する。

【００２２】このようにして、抽出スペクトラムＳ１４
の急峻度を見ることにより、それなりにヘリコプタ音で
あるか車両音であるかを、判断できるが、上記したよう
に、環境条件等により、又は、車種によっては、抽出さ
れたスペクトラムの急峻度を明確に判定できず、明らか
にヘリコプタ音、又は車両音と識別できないで不確定と
する場合が多い。たとえば、スペクトラムの先端部の鈍
化やスペクトラムの先端部における複数のスペクトラム
の集合化等により、抽出スペクトラムＳ１４の急峻度の
みでは、判断に迷うような場合があった。

【００２３】一方、周波数変動算出回路１７からは周波
数変動量Ｓ１７が出力され、この周波数変動量Ｓ１７が
第２の識別回路１８に入力され、第２の識別回路１８か
ら識別信号Ｓ１８が出力される。つまり、第１の識別回
路１６では基準値と比較され、周波数の変動量Δｆ_Dが
１．０Ｈｚより小さい、換言すれば、スペクトラムのピ
ークの列〔図３（ａ）のＳ_pROW〕が略直線上にある場合
は、周波数変動が小さいものとして、「Ｌ」を出力し、
周波数の変動量Δｆ_Dが１．０Ｈｚより大きい、換言す
れば、スペクトラムのピークの列〔図３（ｂ）の
Ｓ_pROW〕が曲がる場合は、周波数変動が小さいものとし
て、「Ｈ」を出力し、識別信号Ｓ１８として総合識別回
路１９の第２の入力端子に入力する。

【００２４】そこで、総合識別回路１９の第１の入力端
子が「Ｈ」、つまり、抽出スペクトラムＳ１４の急峻度
が高く、しかも総合識別回路１９の第２の入力端子が
「Ｌ」、つまり、周波数の変動率が小さい場合は、ヘリ
コプタ音と判断することができる。また、総合識別回路
１９の第１の入力端子が「Ｌ」、つまり、抽出スペクト
ラムＳ１４の急峻度が低く、しかも総合識別回路１９の
第２の入力端子が「Ｈ」、つまり、周波数の変動率が大
きい場合は、車両音として判断することができる。

【００２５】更に、総合識別回路１９の第１の入力端子
が「Ｈ」、つまり、抽出スペクトラムＳ１４の急峻度が
高く、しかも総合識別回路１９の第２の入力端子が
「Ｈ」、つまり、周波数の変動率が大きい場合は、不明
である。しかし、音響センサの真上を音源が通り過ぎる
場合には、ドップラー効果によるヘリコプタ音の場合が
あるので、再度測定を行なう。このケースでは、従来の
場合は、一律にヘリコプタ音と判断されており、正確な
判断とは言えない。

【００２６】また、総合識別回路１９の第１の入力端子
が「Ｌ」、つまり、抽出スペクトラムＳ１４の急峻度が
低く、しかも総合識別回路１９の第２の入力端子が
「Ｌ」、つまり、周波数の変動率が小さい場合は、不明
であると判断される。このケースでは、従来の場合は、
一律に車両音と判断されているが、これは誤った判断で
あり、実際は、周波数の変動率をも考慮することによ
り、不明であることが明らかである。

【００２７】特に、抽出スペクトラムＳ１４の急峻度で
もって、識別に迷うような場合には、周波数の変動率を
見ることによって、精度の高い識別を行なうことができ
る。その上で、所定時間内における抽出されたスペクト
ラムＳ１４の全体について、ヘリコプタ音として識別さ
れたスペクトラムが過半数を超える場合は、検知音Ｓ１
１はヘリコプタ音であると断定し、車両音として識別さ
れたスペクトラムが過半数を超える場合は、検知音Ｓ１
１は車両音であると断定し、いずれにも該当しない場合
は不確定とし、最終識別信号Ｓ１９として出力し、識別
結果を表示装置２０に表示させる。

【００２８】具体的なスペクトラムの例で見ると、図３
（ａ）に示すように、所定時間内の検知音のスペクトラ
ムレベルで、所定レベルＬａ以上のスペクトラムを対象
にし、スペクトラムの各周波数点における急峻度が高い
場合、つまり、ピーク点Ｓｐから、あるレベル低下した
所定レベルＬａの位置のピーク値幅Δｆが小さい場合、
或いはスペクトラムの各周波数点における周波数の時間
的変動が小さい、つまりスペクトラムの列Ｓ_ROWが略一
直線上になる場合は、ヘリコプタ音と判断する。

【００２９】また、図３（ｂ）に示すように、所定時間
内の検知音のスペクトラムレベルで、所定レベルＬａ以
上のスペクトラムを対象にし、スペクトラムの各周波数
点における急峻度が低い場合、つまり、ピーク点Ｓｐか
ら、あるレベル低下した所定レベルＬａの位置のピーク
値幅Δｆが大きい場合、或いはスペクトラムの各周波数
点における周波数の時間的変動が大きい場合、つまりス
ペクトラムの列Ｓ_ROWが曲がる場合は、ヘリコプタ音と
判断することになる。

【００３０】図４に従来のヘリコプタ音と車両音の識別
装置と本発明のヘリコプタ音と車両音の識別装置による
判別結果を対比して示している。図４（ａ）は従来のヘ
リコプタ音と車両音の識別装置による判別結果であり、
図４（ｂ）は本発明のヘリコプタ音と車両音の識別装置
による判別結果である。図４（ａ）に示すように、従来
の場合は、測定項目は、抽出スペクトラムのピークの急
峻度のみであり、この急峻度が高い場合は、一律に検知
音はヘリコプタ音、急峻度が低い場合は、一律に車両音
と判別される。

【００３１】これに対して、本発明の場合は、測定項目
として抽出スペクトラムのピークの急峻度に加えて、更
に、抽出スペクトラムのピークの所定時間内における抽
出スペクトラムの周波数の変動量を考慮することによ
り、図４（ｂ）に示すように、抽出スペクトラムの急峻
度が高く、しかも抽出スペクトラムの所定時間内におけ
る周波数の変動量が小さい場合には、ヘリコプタ音と判
別し、抽出スペクトラムの急峻度が低く、しかも抽出ス
ペクトラムの所定時間内における周波数の変動量が大き
い場合には、車両音と判別する。

【００３２】更に、抽出スペクトラムの急峻度が高く、
しかも抽出スペクトラムの所定時間内における周波数の
変動量が大きい場合には、不確定、又はドップラー効果
によるヘリコプタ音と判別し、この場合には、再度、測
定を行なう。一方、抽出スペクトラムの急峻度が低く、
しかも抽出スペクトラムの所定時間内における周波数の
変動量が小さい場合には、従来のように、車両音と判別
するのではなく、不明であり、不明確と判断する。

【００３３】また、抽出スペクトラムの急峻度でもっ
て、識別に迷うような場合には、周波数の変動率を見る
ことによって、精度の高い識別を行なうことができる。
なお、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、
本発明の趣旨に基づき種々の変形が可能であり、それら
を本発明の範囲から排除するものではない。

【００３４】

【発明の効果】以上、詳細に説明したように、本発明に
よれば、監視領域内において検知された検知音が、ヘリ
コプタ音であるか、又は車両音であるかを識別する装置
において、所定時間内の検知音で、スペクトラムレベル
が所定レベル以上のスペクトラムを対象に、スペクトラ
ムの各周波数点における急峻度を算出する急峻度算出手
段を設け、算出された急峻度から第１の識別手段により
識別を行い、また別に、スペクトラムの各周波数の時間
的変動を算出する周波数変動算出手段を設け、算出され
た周波数変動から第２の識別手段により識別を行い、更
に、第１の識別手段による識別結果と第２の識別手段に
よる識別結果とから総合的に識別することができる総合
識別手段を設けたことにより、従来に比して、確率の高
い識別結果を得ることができる。

【００３５】特に、抽出スペクトラムの急峻度でもっ
て、識別に迷うような場合には、周波数の変動量を見る
ことによって、精度の高い識別を行なうことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施例を示すヘリコプタ音と車両音の
識別装置のブロック図である。

【図２】本発明の実施例を示すヘリコプタ音と車両音の
識別装置のスペクトラム抽出回路のブロック図である。

【図３】本発明による検知信号のスペクトラム概念図で
ある。

【図４】本発明と従来の識別装置との判別結果を示す図
である。

【図５】従来の検知音の識別装置のブロック図である。

【符号の説明】

１１音源１２音響センサ１３増幅器１４スペクトラム抽出回路１４−１ハイパスフィルタ（ＨＰＦ）１４−２ローパスフィルタ（ＬＰＦ）１４−３アナログ／デジタル変換回路１４−４線形予測演算回路１５急峻度算出回路１６第１の識別回路１７周波数変動算出回路１８第２の識別回路１９総合識別回路２０表示装置Ｓ１１検知音Ｓ１２アナログの音響電気信号Ｓ１３検知信号Ｓ１４抽出スペクトラムＳ１４−１，Ｓ１４−２出力信号Ｓ１４−３デジタル音響信号Ｓ１５急峻度データＳ１６，Ｓ１８識別信号Ｓ１７周波数変動量Ｓ１９最終識別信号

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献特開昭59−72028（ＪＰ，Ａ) 特開平２−275997（ＪＰ，Ａ) 特開平４−104018（ＪＰ，Ａ) 特開平５−79898（ＪＰ，Ａ) 特開平５−322640（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G01H 3/08

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】監視領域内において検知された検知音が
ヘリコプタ音であるか、又は車両音であるかを識別する
装置において、（ａ）所定時間内の検知音のスペクトラ
ムレベルで、所定レベル以上のスペクトラムを対象に、
スペクトラムの各周波数点における急峻度を算出する急
峻度算出手段と、（ｂ）スペクトラムの各周波数点にお
ける周波数の時間的変動を算出する周波数変動算出手段
と、（ｃ）前記算出された急峻度が基準値より大きいか
小さいかを識別する第１の識別手段と、（ｄ）前記算出
された時間的変動が基準値より大きいか小さいかを識別
する第２の識別手段と、（ｅ）前記第１の識別手段と前
記第２の識別手段からの出力信号に基づいて検知音がヘ
リコプタ音であるか、又は車両音であるかを識別する総
合識別手段とを具備することを特徴とするヘリコプタ音
と車両音との識別装置。