JPH0222799A - 音響認識装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 【産業上の利用分野］ 本発明は、周囲音の中から、特別な音を認識する音響認識装置に関する。特に、自動車等に載コされ、車室外の周囲音の中から緊急自動車の警報音等を認識して、運転者に報知させるための装置に利用される。 【従来技術】

従来、自動車に搭載され、車室外の周囲音から緊急自動
車、踏切の警報器等の警報音を認識して運転者に報知す
る音響認識装置として、次のものが知られている。 第１は、検出音のスペクトルに警報音の特徴となる基べ
な周波数が含まれるか否かで判定する装置である。具体
的には、認識すべき警報音の特徴となる２〜３の基準周
波数を中心周波数とするバントバユフィルタにより、音
Ｖ（ｆｆ号の中から、特徴となる２〜３の周波数成分を
抽出して、その成分の大きさが所定のしきい値を越える
場合、３、）全出音の中に警報音が存在するとするもの
である（特開昭５８−２２１５００号公報）。 第２は、検出音の周期、即ち、ピッチを測定し、各ピッ
チの比率を所定の警報音のピッチと照合したり、ピッチ
の安定度を用いて緊急自動車の警報音を認識するもので
ある（特開昭６０−２１９５２１号公報）。 第３は、認識すべき警報音のスペクトルの固定されたピ
ーク周波数をそれぞれ通過周波数とする複数のバントパ
スフィルタを用いて、検出音からその警報音の複数のピ
ーク周波数成分を抽出して、その複数のピーク周波数成
分の時間的変化形状を予め登録された警報音のピーク周
波数成分の時間的変化形状と照合することにより、警報
音を認識するものである（特開昭６２−１７５２３８号
公報）。

【発明が解決しようとする課題】 しかしながら、上記の第１の装置は、各時刻における検
出音の２〜３の固定された周波数成分の絶対値に注目し
て判定しているので、警報音発音体の固体差、雑音、ド
ツプラー効果により検出音のスペクトル形状が変化する
と、認識できないという問題がある。 又、第２の装置では、他の音、例えば、自動車の走行音
、風切音、他車の走行音等が混入すると、ピッチ周期が
大きく影響されるため、警報音の認識が容易でない。 又、第３の装置は、検出音のスペクトル形状のピーク周
波数成分を抽出するにあたり、予め各警報音に対応して
通過帯域が固定的に設定された複数のバントパスフィル
タを用いているため、上記の理由により周波数シフトし
た警報音が検出音に含まれる場合には、シフトしたピー
ク周波数成分が検出されないという問題がある。又、各
警報音毎にピーク周波数を検出するバンドパスフィルタ
が多数必要となり装置が複雑化する。更に、抽出された
周波数成分の時間的変化形状を予め登録された警報音の
ピーク周波数の時間的変化形状と直接照合するため、照
合対象のデータが多く必要となると共に演算時間が長く
かかり、警報音の認識に時間がかかるという問題もある
。 又、特に、ピーク周波数が時間に対して変化するような
音源、例えば、消防自動車のサイレンに対しては、上記
装置の抽出周波数が固定されているため、ピーク周波数
の変化をとらえることができず、正確な認識ができない
。 ところで、人間の音の識別能力は、周波数や音圧の絶対
値には鈍感であるが、周波数や音圧の相対変化に対して
は敏感である。そこで、従来の装置が、周波数や音圧の
絶対値に注目して所定音の職別を行っているのに対して
、本発明では、このような人間の音の識別能力の特性に
注目して、ピーク周波数やその振幅の時間的な相対変化
を特徴量として抽出して、音９認識を行うものである。

【課題を解決するための手段】

発明を構成する手段は、第１図に示すように、音言電気
変換器Ｍ１、周波数分析手段Ｍ２、ピーク抽出手段Ｍ３
、群別手段Ｍ４、特徴量抽出手段Ｍ５、識別手段Ｍ６、
基串特徴量記憶手段Ｍ７とから成る。 上記構成手段はハードウェア又はソフトウェアで構成さ
れる手段により達成され、周波数分析手段Ｍ２は、マイ
クロホン等の音響電気変換器財から出力される時間を変
数とする音響信号の各時刻での周波数特性を求める手段
である。具体的には、帯域可変の通過帯域の急峻なディ
ジタルバンドパスフィルタを用いて周・波数をスキャン
しながら、周波数成分を求めたり、音響信号をフーリエ
変換するフーリエ変換器を用いることができる。 ピーク抽出手段Ｍ３は、周波数特性からピークを抽出す
る手段である。具体的は、周波数特性において、差分演
算により周波数に関して微分する微分器で構成できる。 群別手段Ｍ４は、ピーク抽出手段Ｍ３の出力するピーク
の時間列から、ピークの時間に関する連続性を判定して
、ピークを連続するピーク群毎に群別する手段である。 具体的には、ピークの存在する周波数区分が時間に関し
て連続するか否かによりピークを連続するピーク毎にグ
ループ化する手段であり、良く知られたように、画像処
理における線分抽出器と類似の手段で構成できる。 特徴遣抽出手段Ｍ５は、群別されたピーク群の時間的変
化に伴う特性形状の特徴量を抽出する手段である。具体
的には、各ピーク群毎に、又、各ピーク群の部分形状毎
に、周波数の増加量又は減少量、振幅の増加量又は減少
量、その部分形状の継続時間等の特徴量を抽出する手段
である。 基準特徴量記憶手段Ｍ７は、検出音の特徴量に対応して
、認識すべき所定音の特徴量を基阜特微量として記憶す
る手段である。 識別手段Ｍ６は、特徴徂抽出手段Ｍ５により抽出された
特徴量と基べな特徴爪記憶手段Ｍ７に記憶された基準特
徴量とに基づいて、所定音を識別する手段である。

【作用】

検出音は音警電気変換器旧により電気信号である音響信
号に変換され、その音Ｕ信号は周波数分析手段Ｍ２に入
力し、その周波数分析手段Ｍ２により各時刻での周波数
特性が求められる。各時刻毎に与えられる周波数特性は
、ピーク抽出手段Ｍ３に入力し、そのピーク抽出手段Ｍ
３により各時刻における周波数特性のピークが抽出され
る。そのピーク情報は、群別手段Ｍ４に入力し、その群
別手段Ｍ４により、時間的に連続するピーク毎に群別さ
れる。 その群別されたピーク群の情報は、特！ｆｉｆｆｉ抽出
手段Ｍ５に入力し、その特（Ｌｆｆｉ抽出手抽出手段上
５、連続するピーク群の特性形状の特徴量が抽出される
。 そして、その特徴ｍの情報は識別手段Ｍ６に入力し、そ
の特徴量と基準特徴量記憶手段Ｍ７に記ｔαされている
認識すべき音響信号の基環特徴■とに基づいて所定音が
識別される。

【実施例］ 以下、本発明を具体的な実施例に基づいて説明する。 第２図は、実施例装置の構成を示したブロック図である
。 本実施例の車両用警報装置２は、車両外部の音を収音す
るマイクロホン４からの音響信号を所定時間サンプリン
グして記憶する音響信号入力部６と、そのサンプリング
された音響信号を分析するために所定の演算処理を高速
で行う高速演算処理部８と、音響信号入力部６でサンプ
リングされた音響信号を高速演算処理部８に入力して所
定の演算処理を実行させると共に、その演算結果に基づ
きマイクロホン４により収音された外部音から緊急自動
車や踏切の遮断機等からの種々の警報音を識別し、その
識別結果を表す識別信号を出力する警報音識別部１０と
、警報音識別部１０からの識別信号に応じて車両室内に
設けられた警報器７２に制御信号を出力し、車両運転者
に各種警報音の識別結果を報知する出力部７４と、警報
音識別部１０の識別結果を車両制御装置７６に送信し、
その識別結果に応じた車両制御を実行させる送信部７８
と、から構成されている。 ここで、音響信号入力部６においては、まずマイクロホ
ン４からの音響信号が前処理回路２０に入力され、前処
理回路２０を通過した音Ｖ（ｆｆ号がＡ　／　Ｄ　：］
ンバータ２２でＡ／Ｄ変換される。前処理回路２０は、
Ａ／Ｄコンバータ２２でＡ／Ｄ変換を良好に実行できる
ように音９４ｉ号を処理するだめの回路で、音７信号を
増幅する増幅器、アンチ・エイリアシング・フィルタ、
サンプルホールド回路等が備えられている。また、Ａ／
Ｄコンバータ２２は、コントロール回路２４により制御
され、所定のサンプリング周期で自動的に音百信号をＡ
／Ｄ変換し、その結果をＲＡＭａ　２６またはＲＡＭｂ
　２８に格納する。コントロール回路２４は、まずＡ／
Ｄコンバータ２２の出力をスイッチ回路３０を介してＲ
ＡＭａ２６に接続して、Ａ／Ｄ変換結果をＲＡＭａ２６
に順次格納させ、その後ＲＡＭａ　２６の記憶領域が一
杯になった時点で警報音識別部１０のＣＰＵ４０にその
旨を表す格納信号を出力し、それと同時にスイッチ回路
３０を切り替え、Ａ／Ｄコンバータ２２の出力をＲＡＭ
ｂ２８に接続し、その後Ａ／Ｄコンバータ２２によりＡ
／Ｄ変換データをＲＡＭｂ２８に順次格納させる、とい
った手順で、Ａ／Ｄコンバータ２２によるＡ／Ｄ変換結
果を、ＲＡＭａ２６．ＲＡＭｂ２８に交互に記憶させる
。 コレニよって、Ａ／Ｄコンバータ２２の動作を停止する
ことなく警報音識別部１０側でＡ／Ｄ変換テータを読み
取ることができるよう１．：なる。 尚、スイッチ回路３０は実際にはＴＴＬやＣＭＯ８のロ
ジック回路で構成されている。また上記Ａ／Ｄ）ンバー
タ２２によるＡ／Ｄ変換結果を記憶するＲＡＭａ２６．
ＲＡＭｂ２８には、８５８すべき警報音の包絡線の周期
の２倍以上の時間継続してＡ／Ｄ変換結果を記憶できる
容口のものが使用されている。 次に、警報音識別部１０は、ＣＰＵ４０、ＲＯＭ４２、
及びＲＡＭ４４により構成され、ＲＯＭ４２に格納され
た後述の制御プログラムにそって後述の警報音認識処理
を実行する。 尚、警報音認識処理は、コントロール回路２４ヲ介シて
Ａ／Ｄコンバータ２２のコントロールを行うと共に、Ｒ
ＡＭａ　２６又はＲＡＭｂ　２８に格納されたＡ／Ｄ変
換データを高速演算処理部８に出力して所定の演算処理
を実行させ、その演算結果に基づき、マイクロホン４に
より収音された外部音の中から、緊急自動車の警報音、
横断歩道の警報音、踏切における遮断機からの警報音、
他の自動車からの警報音（即ちクラクション音）等を識
別する処理である。また、この処理を実行するため、Ｒ
ＯＭ４２内には、上記識別すべき種々の警報音を周波数
分析して得られる周波数特性のピークの時間的変化に伴
う特性形状から抽出された基準枠微量が予め記憶されて
いる。 次に、高速演算処理部８は、警報音識別部１０からの入
力データに基づき、音響信号入力部６を介して入力され
た音百信号を高速で処理して音響信号の各時刻での周波
数特性を得るだめのもので、大量の数値演算を高速に処
理するためのＤＳＰ（ディジタル・シグナル・プロセッ
サ）５０．Ｗ報音識別部１０からの入力データや演算処
理後のデータを記憶するためのＲＡＭ５２、高速演算実
行のための制御プログラムが予め記憶されたＲＯＭ５４
、及び警報音識別部１０からの演算指令に応じてＤＳＰ
５０の動作の実行或いは停止をコントロールするコント
ロール回路５６により構成されている。 このため、警報音識別部１０のＣＰＵ４０は、コントロ
ール回路５６によりＤＳＰ５０の演算処理を停止してお
き、処理したいデータをＲＡＭ５２に転送し、その後コ
ントロール回路５６を介してＤＳＰ５０の演算処理を実
行させることで、所望の演算処理を必要に応じて実行さ
せることができる。 次に、出力部７４は警報音識別部１０による警報音の識
別結果により運転者に警報を発しなければならないとき
に警報器７２に信号を与えるためのもので、警報器７２
はスピーカや警報ランプ或いは表示器等により警報の有
無や種類を運転者に報知する。 また、送信部７８は、警報音の認識結果を、当該車両の
走行制御を行う車両制御装置７６に転送するためのもの
で、車両制御装置７６側では、この情報を制御の一人力
要素として利用する。つまり、例えば、車両制御装置７
６がエンジン制御装Ｕであれば、遮断機からの警報音が
認識された場合に車両を減速させるとか、或いは、車両
制御装置７６がステアリング制御装Ｕであれば、自動走
行車両において緊急車両からの警報音が認識された場合
に車両を路肩に寄せるといった制御を実行させることが
できる。 以上が本装置のハードウェア上の構成であるが、音響電
気変換器財はマイクロホン４で構成され、周波数分析手
段Ｍ２は主構成の高速演算処理部８と高速演算処理部８
に対する入力データの加工と制御を行う副構成としての
音す信号入力部６と警報音識別部１０で構成され、ピー
ク抽出手段Ｍ３．群別手段１４４．特徴量抽出手段Ｍ５
．識別手段Ｍ６は警報音識別部１０で構成され、基準枠
微量記憶手段Ｍ７は警報音識別部１０のＲＯＭ４２で構
成される。 次に、車両用警報装置２の作用を、警報音認識部１０の
ＣＰＵ４０の処理手順を示した第３図。 第４図及びデータ処理を図示した第５図〜′ｆＰ、１２
図の説明図を参照して説明する。 第３図に示す如く、警報音認識処理が開始されると、ま
ずステップ１００でメモリや各種周辺素子ノイニシャラ
イズを行う初期化の処理を実行し、ステップ１１０に移
行する。 ステップ１１０では、音響信号入力部６の動作を開始ス
べく、コントロール回路２４に駆動信号を出力してＡ／
Ｄコンバータ２２のＡ／Ｄ変換動作をスタートさせる。 すると、前述したように音響信号入力部６においては、
マイクロホン４を介して入力された音菅信号をＡ／Ｄコ
ンバータ２２により所定のサンプリング周期でＡ　、／
　Ｄ変換し、そのＡ／Ｄ変換データをまずＲＡＭａ　２
６に順次格納し、ＲＡＭａ　２６が一杯になった時に、
即ち、警報音の認識に必要な時間分のデータが得られた
時にコントロール回路２４からＣＰＵ４０に格納信号を
出力する。そして、その後のＡ／Ｄコンバータ２２によ
るサンプリングデータは、ＲＡＭｂ２８に順次格納され
る。このような手順でマイクロホン４からの音響信号は
、バッファメモリとして機能するＲＡＭａ　２６、ＲＡ
Ｍｂ２８に順次格納され、ＲＡＭａ　２６又はＲＡＭｂ
２８が一杯になったところでその都度ＣＰＵ４０へ格納
信号が入力される。そして、この格納信号に同期して、
周波数特性の一定時間内の時間変化特性が求められる。 このため、続くステップ１２０では、上記コントロール
回路２４からの格納信号が入力されるのを待ち、格納信
号が入力され、ＲＡＭａ　２６又はＲＡＭｂ２８が一杯
になると、ステップ１３０に移行して、そのＡ／Ｄ変換
データをＲＡＭａ２６又はＲＡＭｂ　２８から読み込み
、警報音識別部１０のＲＡＭ４４に一旦格納する。 続くステップ１４０では、上記格納したＡ／Ｄ変換デー
タに基づき周波数分析処理を実行する。 この周波数分析処理は第４図に示す如く実行される。 第４図に示す如く、周波数分析処理においては、まずス
テップ３００で、上記ＲＡＭ４４に格納したＡ／Ｄ変換
データを高速演算処理部８のＲＡＭ５２に転送し、続く
ステップ３１０でコントロール回路５６を介してＤＳＰ
５０の周波数分析に関するプログラムであるフィルタ処
理を起動する。 すると、ＤＳＰ５０はＲＯＭ５４に記憶されているプロ
グラム手順に従い、ＲＡＭ５２に格納された一定時間の
Ａ／Ｄ変換データから特定の周波数成分の振幅（パワー
）のその一定時間における時間変化特性を演算するフィ
ルタ処理を実行し、その処理結果をＲＡＭ５２の空いて
いる領域に格納して、プログラムが終了したことをコン
トロール回路５６を通してＣＰＵ４０．に知らせる。 このため、続くステップ３２０では、そのプログラムの
終了信号が入力されるのを待ち、終了信号が入力される
とステップ３３０に移行して、ＲＡＭ５２からフィルタ
処理結果の１周波数底分の時間変化特性データを読み出
し、ＲＡＭ４４の空領域に格納する。そして、続くステ
ップ３４０で、予め設定されている全抽出周波数に対し
てフィルタ処理が終了したかどうかを判断し、終了して
いなければ再度ステップ３１０に移行して、再びフィル
タ処理のプログラムの起動を行う。 ＤＳＰ５０はフィルタ処理が起動される度に抽出周波数
を少しずつ変更して全周波数範囲について周波数分析処
理を実行する。その結果、同一時間内における各周波数
成分の時間変化特性データがＲＡＭ４４に格納される。 つまり、例えば、第５図に示す音響信号は音響信号入力
部６により所定周期で一定時間サンプリングされ、ＤＳ
Ｐ５０により周波数分析されて、第６図に示すように、
一定時間内での周波数特性の時間変化特性が得られる。 この一定時間は、警報音の認識に必要な時間、即ち、警
報音の包路線の周期の２倍程度の時間である。尚、ＤＳ
Ｐ５０の出力する周波数分析データの時間間隔はサンプ
リング周期に等しいのであるが、第６図に示すデータは
、一定の時間幅での平均値をその時刻での周波数分析デ
ータとするように、ＣＰＵ４０によりデータの平均加工
が施されている。 次に、ＣＰＵ４０は第３図のステップ１５０へ実行を移
し、第６図の如きデータからピークの情報を取り出し、
第７図の如きデータを作成する。即ち、ある時刻におけ
る周波数特性が第１１図に示す特性とすると、周波数に
関して微分演算（実際には差分演算）を行い、極大値、
即ち、ピークが周波数と振幅の組データ（ｆｏ、Ｐｏ）
＝　　（ｆｏ、Ｐｚ）として抽出される。このような処
理は、各時刻１．，１．。 ｔ　５−４．での各周波数特性に関して実行され、結局
第７図に示すようなピークデータが得られる。 次に、ＣＰＵ４０はステップ１６０へ実行を移し、第７
図のようにして抽出されたピークの連続性の判定を行う
。これは任意時刻ｔ、の周波数特性におけるピーク周波
数ｆ、が１つ前の時刻ｔｌ−１における周波数特性のピ
ーク周波数ｆｌ−１と一定幅で接近している場合には、
その抽出ピークｆｌを、連続線Ｂの延長として群別化す
る。又、その逆に、ピーク周波数ｆｔとピーク周波数ｆ
ｌ−１が一定幅で接近していない場合には、そのピーク
１皿を新たな連続線の開始点として群別化する。このよ
うな処理が、各時刻の周波数特性のピークに関して実行
されることにより、第８図に示すように、抽出ピークは
連続線Ｂと連続線Ｃ等に群別化される。尚、実際の道路
環境においてノイズや遮音物体の通過等により、本来抽
出されるべきピークが抽出されない場合がある。このよ
うな場合、その前後のピーク間に無音状態が発生し連続
音として検出されなくなるため、時間に関する連続性の
判定を緩和して、一定時間前のピーク周波数と連続する
場合にも連続と判定するようにしても良い。 次に、ステップ１７０及びステップ１８０では、群別化
されたピーク群は、時間変化に伴う特性形状の共通の特
徴量毎にブロック化される。そのうち、ステップ１７０
では、第８図のように連続線Ｂと連続線Ｃ等に群別化さ
れたピークデータの周波数の時間変化に注目し、ブロッ
ク分けを行う。即ち、第９図に示すように、連続線Ｂの
ピーク列は周波数の時間変化という観点からは、周波数
が上昇しているブロックＸと、周波数が下降しているブ
ロックＹとに分割することができる。一方、連続線Ｃの
ピーク列は、全体に周波数が一定であるからそのままひ
とつのブロックＺとして判定される。 次に、ステップ１８０では、振幅の時間変化に注目した
ブロック分割を更に行う。第９図のブロックＸは振幅一
定、ブロックＹは振幅一定、ブロックＺは振幅減衰とし
て判断される。この場合これ以上のブロック分割は行わ
れない。尚、第１２図に示すような例では、前記ステッ
プ１７０における周波数の時間変化に注目したブロック
分割では、全体が周波数一定でありひとつのブロックと
して判定されるが、このステップ１８０においては振幅
の時間変化に注目しているので、ブロックＶとブロック
Ｗとの２ブロツクに分割され、どちらのブロックも振幅
減衰と判定される。 次に、ステップ１９０において、上記のように分割され
た各ブロックｘ、ｙ、ｚの特徴量が次の形式にてＲＡＭ
４４に記憶される。 （ブロックの始まり時刻、ブロックの終了時刻。 振幅の時間変化形態、ブロックの始まり周波数。 ブロックの終了周波数１周波数の時間変化形態）従って
、第１０図のデータにおいては、具体的に、 Ｘ＝　（Ｔ、、　Ｔ、、一定、　ｆｏ、　ｆ＋、上昇）
’１’＝　（’ｒ＋、　Ｔ２．一定、　ｆ、、　ｆ、、
下降）Ｚ　＝（Ｔ３．　Ｔ４．下降、　ｆｓ、　ｆｚ、
一定）となる。 以上のようにして、マイクロホン４から入力された音の
周波数の時間変化と振幅の時間変化に注目した特ｆｔｋ
ｆｆｉがブロック毎に抽出されたことになる。 次に、プログラムはステップ２００へ進み、ステップ１
９０で得られた特１ｆｉｆｆｉの中に、認識対象音の基
準特徴量と一致するものがあるかどうかを判定する。各
認識対象音は上記のブロック化と同様に基準時＠量毎に
基準ブロックに分割されている。 そして、各認識対象音毎に構成される基準ブロック名と
各基準ブロックの基準時１ｆｉｆｆｉが上記と同様な形
式にて、ＲＯＭ４２内に記憶されている。 例えば、踏切の遮断機の警報音は、２つの基準ブロック
α、βに分けられる。そして、各基準ブロックの基準特
徴量は、 α＝（Ｏ，ｔ、±Δ８．下降。 ｆ、±Δ２．ｆ、±Δ８．一定） β＝（０＋Δ４．ｔ、±Δ３．下降。 ±Δ６．±Δ７．一定） となる。 尚、実際の踏切の警報音において、基準枠微量αとβは
、発音体固有の一定の関係で関係付けられているので、
基準特＠量βは基準枠微量αからの許容偏差で定義され
ている。即ち、基準時重量βに対応する第２音は、基準
枠微量αに対応する第１音に対して、開始時刻が第１音
終了後Δ４以内とし、周波数は第１音の周波数に対して
±ΔＧ又は±Δ〒の範囲を許容範囲としている。このよ
うに、第１音と第２音の周波数の相対差Δ。、Δ。 や、周波数と振幅の時間変化形状、第１音と第２音の発
音時間Ｌ＋ｊｆが限定されているため第１音と第２音の
周波数の絶対値ｆ、の許容範囲Δ２．Δ。 は、非常に大きな値もしくは無限大（つまり周波数の絶
対値の限定なし）にしても、他の音を踏切警報音と誤認
識することはなく、発音体の固体差による周波数のバラ
ツキや、ドツプラー効果による周波数のシフトに影蕾さ
れることなく認識が可能となる。また、救急車のサイレ
ンの場合も「ピーポーピーボー」の「ピー」と「ポー」
に相当する２っの基準ブロックの相対関係を限定すれば
、踏切の場合と同様知識が可能となる。 上記のように抽出された検出音の特徴量は、次のように
して、層重特徴量と比較される。 特徴量と基準枠微量との間で、それぞれ、振幅の時間変
化形態と周波数の時間変化形態とが共に一致するか否か
の判定により、対応する基準枠微量が選別される。そし
て、選別された基準枠微量と特徴量との間で、継続時間
が許容範囲に存在するか否か、周波数変化量が許容範囲
に存在するか否か、開始時の周波数や終了時の周波数が
許容範囲に存在するか否かの判定が行われる。こうして
、全ての条件を満たす基皐特＠量が選別される。 次に、群別化された１つのピーク群が複数のブロックで
構成される時や２つのブロックが接近している時には、
そのブロック間の関係が基準ブロック間の関係と等しく
なるか否かが判定され、両者の関係が等しくなる時に、
最終的に、基準ブロックで構成される警報音と認識され
る。 具体的には、第９図の連続線分Ｂは、周波数が時間と共
に変化する消防自動車のサイレン音、第１２図の連続線
分りは周波数不変で振幅が減衰し２音連続していること
から、踏切の遮断機の警報音と認識される。 次に、ステップ２１０へ進み、ステップ２００での認識
結果に基づき、第２図の出力部７４、送信部７８に認識
信号を出力して、認識された警報音の種類を表示したり
、音声合成により車室内に発音させたりする。 このようにして、１サイクルの音響認識処理が完了して
、ステップ１２０に戻り、又、次の格納信号に同期して
次のサイクルの音ｖ１２　Ｔａ処理が実行される。 【発明の効果】 本発明の音響認識処理は、音響信号の各時刻における周
波数特性を求め、その周波数特性からピークを抽出し、
そのピークの時間に関する連続性を判定して、ピークを
連続するピーク群毎に群別し、そのピーク群の時間的変
化に伴う特性形状の特徴量を抽出し、その特徴量（！：
Ｍ準特微量とに基づいて、所定音を識別するようにして
いる。 従って、周波数特性の時間的変化に伴う特性形状で音の
認識をしているので、周波数シフトがあったり、周波数
が時間に対して変化するような音に対しても精度良く認
識することが可能となる。 又、その特性形状は、形状のまま照合されるのではなく
、形状の特徴口で比較されるため、照合演算が短縮され
、認識速度が向上する。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の概念を示すブロック図。第２図は本発
明の具体的な実施例に係る装置の構成を示すブロック図
。第３図、第４図は同実施例装置のＣＰＵの処理手順を
示したフローチャート。第５図は音響信号を示す波形図
。第６図は周波数分析結果を示す説明図。第７図はピー
クの抽出を示した説明図。第８図は連続線分によるピー
クの群別を示した説明図。第９図は群別化されたピーク
群の特徴毎のブロック化を示した説明図。第１０図は特
＠量の抽出を示した説明図。第１１図は１時刻における
周波数特性を示した特性図。第１２図はピーク群のブロ
ック化を示した説明図である。 ２−車両用警報装置　４′マイクロホン６　・音雷信号
入力部　８　高速演算処理部１０　警報音識別部 特許出願人　　日本電装株式会社

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 　音響電気変換器により検出された検出音から所定音を
   認識する音響認識装置において、 前記音響電気変換器の出力する音響信号の各時刻におけ
   る周波数特性を求める周波数分析手段と、前記周波数分
   析手段により求められた各時刻の周波数特性からピーク
   を抽出するピーク抽出手段と、 前記ピーク抽出手段により抽出されたピークの時間に関
   する連続性を判定して、ピークを連続するピーク群毎に
   群別する群別手段と、 前記群別手段により群別されたピーク群の時間的変化に
   伴う特性形状の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、 検出音の前記特徴量に対応して、認識すべき所定音の特
   徴量を基準特徴量として記憶した基準特徴量記憶手段と
   、 前記特徴量抽出手段により抽出された特徴量と前記基準
   特徴量記憶手段に記憶された基準特徴量とに基づいて、
   所定音を識別する識別手段とを備えたことを特徴とする
   音響認識装置。