JPH0719947A - Device for distinguishing helicopter sound from vehicle sound - Google Patents
Device for distinguishing helicopter sound from vehicle soundInfo
- Publication number
- JPH0719947A JPH0719947A JP16451293A JP16451293A JPH0719947A JP H0719947 A JPH0719947 A JP H0719947A JP 16451293 A JP16451293 A JP 16451293A JP 16451293 A JP16451293 A JP 16451293A JP H0719947 A JPH0719947 A JP H0719947A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- sound
- spectrum
- frequency
- steepness
- helicopter
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims abstract description 122
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 6
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 21
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 claims description 11
- 230000008685 targeting Effects 0.000 claims description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 5
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 5
- 238000000034 method Methods 0.000 description 4
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 3
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 2
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 description 1
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 description 1
- 230000003321 amplification Effects 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000003199 nucleic acid amplification method Methods 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 230000005236 sound signal Effects 0.000 description 1
Landscapes
- Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)
Abstract
Description
【０００１】[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。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a helicopter sound detected in a monitoring area or a sound generated by a vehicle (hereinafter referred to as a sound source) (hereinafter referred to as a detected sound), which is a helicopter sound or a vehicle sound. It relates to a device for identifying whether or not.
【０００２】[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。2. Description of the Related Art Conventionally, as a device of this type, Japanese Patent Application No.
No. 127344 has been proposed, paying attention to the steepness at each frequency point of the spectrum of the helicopter sound, and if the steep spectrum exceeds a majority within a predetermined time, it is judged as a helicopter sound, and If the spectrum is low or absent, it was determined to be a vehicle sound.
【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。FIG. 5 is a block diagram of a conventional detection sound identification device. In the following description of the operation of the apparatus, the description of general signal amplification / modulation / transmission methods will be omitted. In FIG. 5, the vibration wave generated from the sound source 1 propagates in the atmosphere, is detected by the acoustic sensor 2 as a detection sound S1, is acoustic-electrically converted in the acoustic sensor 2, and is output as an analog acoustoelectric signal S2. . The acoustoelectric signal S2 is amplified to a required level by the amplifier 3 and becomes an analog detection signal S3. This detection signal S3 is a spectrum composed of many harmonics. Within this spectrum, a spectrum having a level higher than a predetermined level is targeted within a predetermined time, and the spectrum extraction circuit 4 extracts a predetermined number of extracted spectra S4 in order from the highest level.
【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。From each peak point of the extracted spectrum S4, a bandwidth (hereinafter referred to as a peak value width) Δf at a position lowered by a predetermined level is obtained, and when the peak value width Δf is small, the steepness is high. Peak value width Δf
If is large, the steepness is low. Then, the steepness degree calculation circuit 5 obtains steepness degree data S5 for each of the extracted spectra S4, and the discrimination circuit 6 discriminates those having a high steepness degree as helicopter sounds and those having a low steepness degree as vehicle sounds. Those with a medium steepness are treated as uncertain.
【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。When the spectrum identified as a helicopter sound exceeds a majority in the entire extracted spectrum S4, it is determined that the detected sound S1 is a helicopter sound, and when the spectrum identified as a vehicle sound exceeds a majority. Determines that the detection sound S2 is a vehicle sound, and if it does not correspond to any of them, it is uncertain, and the final identification data S
6, and the identification result is displayed on the display device 7. Description of the steepness discrimination value is omitted.
【０００６】[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。However, in the above-mentioned conventional apparatus, the steepness of the extracted spectrum cannot be clearly determined depending on the environmental conditions or the vehicle type, and the helicopter sound, Or, it is often uncertain because it cannot be distinguished from the vehicle sound, which is not technically satisfactory.
【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。According to the present invention, in order to improve the above-described probability of being able to identify a helicopter sound or vehicle sound, the spectrum of the helicopter sound has a high steepness at each frequency point of the spectrum. Not only that, the temporal fluctuation of the frequency is small, but on the other hand, the spectrum of the vehicle sound has a low steepness at each frequency point of the spectrum and the large temporal fluctuation. An object of the present invention is to provide a device for distinguishing a helicopter sound from a vehicle sound capable of distinguishing a detected sound with a high probability by combining a plurality of identification items of steepness and temporal variation of each frequency of the spectrum. And
【０００８】[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。In order to achieve the above object, the present invention provides a device for identifying whether a detection sound detected in a monitoring area is a helicopter sound or a vehicle sound. With respect to the spectrum level of the detected sound within the time, the steepness degree calculating means for calculating the steepness degree at each frequency point of the spectrum and the temporal variation of the frequency at each frequency point of the spectrum are calculated for the spectrum of a predetermined level or more. Frequency variation calculating means, first identifying means for identifying whether the calculated steepness is larger or smaller than a reference value, and second identifying means for identifying whether the calculated temporal variation is larger or smaller than a reference value. Discriminating means and the first discriminating means and the second discriminating means to discriminate whether the detected sound is a helicopter sound or a vehicle sound based on the output signals. It is obtained by the provided and comprehensive identification means.
【０００９】[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。According to the present invention, in a device for discriminating whether a detection sound detected in the monitoring area is a helicopter sound or a vehicle sound, the detection sound within a predetermined time has a predetermined spectrum level. A sharpness degree calculating means for calculating the steepness degree at each frequency point of the spectrum is provided for a spectrum of a level or higher, and the first steepness degree is calculated from the calculated steepness degree.
In addition to the above-mentioned identification means, a frequency variation calculation means for calculating temporal variation of each frequency of the spectrum is provided, and the second identification means performs the identification based on the calculated frequency variation. By providing the comprehensive identifying means capable of comprehensively identifying from the identifying result by the identifying means and the identifying result by the second identifying means, it is possible to obtain an identifying result having a higher probability than the conventional one.
【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。In particular, in the case where the user is confused about the identification due to the steepness of the extracted spectrum, the identification can be performed with high accuracy by observing the variation amount of the frequency.
【００１１】[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。Embodiments of the present invention will now be described in detail with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram of a helicopter sound / vehicle sound identification device according to an embodiment of the present invention. The vibration wave generated from the sound source 11 propagates in the atmosphere, is detected by the acoustic sensor 12 as a detection sound S11, is acoustic-electrically converted in the acoustic sensor 12, and is output as an analog acoustoelectric signal S12. The acoustoelectric signal S12 is amplified to a required level by the amplifier 13 and becomes the detection signal S13.
【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。This detection signal S13 is a spectrum composed of many harmonics, and this spectrum is input to the spectrum extraction circuit 14, and of this spectrum,
Within a predetermined time, the spectrum extraction circuit 14 extracts a predetermined number of extracted spectra S14 in order from the highest level spectrum, targeting the spectrum having a spectrum level higher than the predetermined level. The description of the predetermined time, the predetermined level, and the predetermined number will be omitted.
【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。FIG. 2 is a block diagram of a spectrum extracting circuit. The spectrum extracting circuit 14 includes a high pass filter (HPF) 14-1 and a low pass filter (LP).
F) 14-2, analog / digital conversion circuit 14-3,
It is composed of a linear prediction calculation circuit 14-4. Here, the high pass filter (HPF) 14-1 removes an external noise (wind noise) component, and the low pass filter (LPF) 14-2
When the helicopter sound and the vehicle sound are present, it is limited to the existence range of the spectrum where the level becomes high.
【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。The output signal S14-1 from the high pass filter (HPF) 14-1 is a low pass filter (LPF).
14-2 is input to the low-pass filter (LPF) 14
-2, the output signal S14-2 is input to the analog / digital conversion circuit 14-3, quantized, converted into the digital acoustic signal S14-3, and then the linear prediction calculation circuit 14
-4 is input.
【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。FIG. 3 is a conceptual diagram of the spectrum of the detection signal according to the present invention. FIG. 3 (a) is an example spectrum of a helicopter sound and FIG. 3 (b) is an example spectrum of a vehicle sound.
When the spectrum obtained by actually measuring the helicopter sound is examined, the main component of the helicopter sound is the high-level rotor sound, and the component frequency of the rotor sound is very stable as shown in FIG. 3 (a). It is a spectrum. On the other hand, when the spectrum obtained by actually measuring the vehicle sound is examined, the vehicle sound is mainly composed of the engine sound component and the caterpillar sound component, and as shown in FIG. Low.
【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ＳR0W 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ＳR0W
は曲がっている。As is clear from the comparison between FIGS. 3A and 3B, the peak value width Δf 1 of the spectrum of the helicopter sound is always narrower than the peak value width Δf 2 of the spectrum of the vehicle sound. Further, the peak fluctuation rate of the spectrum of the helicopter sound within a predetermined time is small, and the peak sequence S R0W of the spectrum of the helicopter sound is substantially linear. On the other hand, the peak variation rate of the vehicle sound spectrum is large, and the peak sequence S R0W of the vehicle sound spectrum is
Is bent.
【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。Therefore, in this embodiment, by utilizing the characteristics of the spectrum of the helicopter sound and the vehicle sound,
Identify whether the detected sound is a helicopter sound or a vehicle sound. That is, the digital acoustic signal S14-3 is based on the spectrum peak information (line spectrum information),
Extract helicopter sound or vehicle sound. The linear prediction calculation circuit 14-4 performs a linear prediction (LPC) calculation on the digital acoustic signal S14-3, and inputs the extracted spectrum S14, which is the linear prediction coefficient data, to the steepness degree calculation circuit 15 of the spectrum of the detected sound. To do.
【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。The linear prediction calculation circuit 14-4 obtains linear prediction coefficient data with high-order analysis accuracy according to, for example, the instantaneous maximum entropy method (IMEM method) in which the spectrum estimation accuracy is high and the operation processing time is short. .
The steepness degree calculation circuit 15 of the spectrum of the detected sound uses the extracted spectrum S14 which is the linear prediction coefficient data from the linear prediction calculation circuit 14-4, and uses the normal method (the equation for obtaining the frequency value and the level value from the linear prediction coefficient data). ), The spectrum of the digital acoustic signal S14-3 is obtained.
【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。Further, the steepness calculation circuit 15 obtains the frequency, peak value width and level of each peak in the spectrum. Here, the peak is assumed to be larger than the first reference level obtained by adding a predetermined level to the average level of the neighboring frequency component or the frequency component of the entire band-limited region. Further, the peak value width is, for example, the bandwidth in which the second reference level obtained by adding a predetermined level to the average level of the neighboring frequency components or the frequency components of the entire band-limited region crosses the peak shape.
【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）。In the case of this embodiment, the steepness of the peak which determines whether or not it is a line spectrum is represented by the peak value width thus quantified. That is, the smaller the value of the peak value width, the steeper the peak (which can be regarded as a line spectrum). Next, the frequency fluctuation calculation circuit 17 measures the frequency of each peak in the spectrum at each time t and subtracts it from the previously measured peak frequency to obtain the fluctuation amount (within a predetermined time). Calculate the average by dividing the total variation by the number of measurements).
【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。The extracted spectrum S14 is input to the steepness degree calculation circuit 15 and the frequency fluctuation calculation circuit 17, and the steepness degree calculation circuit 15 outputs steepness degree data S15.
The output is input to the first identification circuit 16, and the identification signal S16 is output from the first identification circuit 16. That is, in the first discrimination circuit 16, when the peak value width Δf is compared with the reference value and is smaller than 0.4 Hz [FIG.
(Refer to Δf 1 in (a)], assuming that the steepness is high,
“H” is output and the reference value, for example, the peak value width Δf is
When larger than 0.4 Hz [Refer to Δf 2 in FIG. 3 (b)]
Outputs "L" as the steepness is low, and inputs it to the first input terminal of the comprehensive discrimination circuit 19 as the discrimination signal S16.
【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。In this way, the extracted spectrum S14
It is possible to judge whether the sound is a helicopter sound or a vehicle sound by looking at the steepness of the spectrum.However, as described above, the steepness of the extracted spectrum may be changed depending on the environmental conditions or the type of vehicle. In many cases, it cannot be clearly determined, and cannot be clearly discriminated from the helicopter sound or the vehicle sound, and the result is uncertain. For example, there is a case where it is difficult to make a judgment only with the steepness of the extracted spectrum S14 due to the blunting of the leading end of the spectrum or the aggregation of a plurality of spectra at the leading end of the spectrum.
【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ΔｆD 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ＳpROW〕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ΔｆD 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
ＳpROW〕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。On the other hand, the frequency fluctuation calculating circuit 17 outputs the frequency fluctuation amount S17, the frequency fluctuation amount S17 is input to the second discrimination circuit 18, and the second discrimination circuit 18 outputs the discrimination signal S18. . That is, in the first discrimination circuit 16, the frequency variation amount Δf D is compared with the reference value and is smaller than 1.0 Hz, in other words, the peak line of the spectrum [S pROW in FIG. 3A ] is substantially linear. If it is above, it is assumed that the frequency fluctuation is small and "L" is output.
If the frequency fluctuation amount Δf D is larger than 1.0 Hz, in other words, if the peak line of the spectrum [S pROW in FIG. 3 (b)] is bent, it is determined that the frequency fluctuation is small and “H” is output. , And is input to the second input terminal of the comprehensive identification circuit 19 as the identification signal S18.
【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。Therefore, the first input terminal of the total identification circuit 19 is "H", that is, the steepness of the extracted spectrum S14 is high, and the second input terminal of the total identification circuit 19 is "L", that is, the frequency. When the fluctuation rate of is small, it can be determined that the sound is a helicopter sound. Further, the first input terminal of the comprehensive identification circuit 19 is "L", that is, the steepness of the extracted spectrum S14 is low, and the second input terminal of the overall identification circuit 19 is "H", that is, the frequency variation rate. When is large, it can be determined as a vehicle sound.
【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。Further, the first input terminal of the comprehensive discrimination circuit 19 is "H", that is, the steepness of the extracted spectrum S14 is high, and the second input terminal of the comprehensive discrimination circuit 19 is "H", that is, the frequency. If the volatility of is large, it is unknown. However, if the sound source passes directly above the acoustic sensor, helicopter sound due to the Doppler effect may be generated, so measurement is performed again. In this case, in the conventional case, the helicopter sound is uniformly determined, and it cannot be said that the determination is accurate.
【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。The first input terminal of the comprehensive discrimination circuit 19 is "L", that is, the steepness of the extracted spectrum S14 is low, and the second input terminal of the comprehensive discrimination circuit 19 is "L", that is, the frequency. If the fluctuation rate of is small, it is determined to be unknown. In this case, in the conventional case,
Although it is determined to be a vehicle sound uniformly, this is an erroneous determination, and in fact, it is clear that it is unknown by also considering the frequency variation rate.
【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。In particular, in the case where the user is confused about the identification due to the steepness of the extracted spectrum S14, the identification can be performed with high accuracy by looking at the frequency variation rate. If the spectrum identified as a helicopter sound exceeds the majority of the entire spectrum S14 extracted within a predetermined time, the detection sound S1 is detected.
1 is determined to be a helicopter sound, and when the spectrum identified as vehicle sound exceeds a majority, the detection sound S1
It is determined that 1 is a vehicle sound, and when it does not correspond to any of them, it is indeterminate, and is output as the final identification signal S19, and the identification result is displayed on the display device 20.
【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ＳROW が略一
直線上になる場合は、ヘリコプタ音と判断する。FIG. 3 shows a specific spectrum example.
As shown in (a), when the spectrum level of the detected sound within a predetermined time is equal to or higher than a predetermined level La and the steepness at each frequency point of the spectrum is high, that is, from the peak point Sp to a certain level. When the peak value width Δf at the position of the lowered predetermined level La is small,
Alternatively, if the temporal variation of the frequency at each frequency point of the spectrum is small, that is, if the spectrum row S ROW is on a substantially straight line, the helicopter sound is determined.
【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ＳROWが曲がる場合は、ヘリコプタ音と
判断することになる。Further, as shown in FIG. 3B, when the spectrum level of the detected sound within a predetermined time is equal to or higher than a predetermined level La and the steepness at each frequency point of the spectrum is low, that is, When the peak value width Δf at the position of the predetermined level La which is lowered by a certain level from the peak point Sp is large, or when the temporal variation of the frequency at each frequency point of the spectrum is large, that is, when the spectrum row S ROW bends, the helicopter It will be judged as sound.
【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。FIG. 4 shows the comparison results of the conventional helicopter sound / vehicle sound discrimination device and the helicopter sound / vehicle sound discrimination device of the present invention. FIG. 4A is a discrimination result by a conventional helicopter sound and vehicle sound discrimination device,
FIG. 4B shows a discrimination result by the helicopter sound and vehicle sound discrimination device of the present invention. As shown in FIG. 4A, in the conventional case, the measurement item is only the steepness of the peak of the extracted spectrum. When the steepness is high, the detected sound is uniformly a helicopter sound and the steepness is low. In this case, the vehicle sound is uniformly determined.
【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。On the other hand, in the case of the present invention, in addition to the steepness of the peak of the extracted spectrum, the amount of fluctuation of the frequency of the extracted spectrum within a predetermined time is taken into consideration as a measurement item. Thus, as shown in FIG. 4B, when the steepness of the extracted spectrum is high and the amount of frequency fluctuation of the extracted spectrum within a predetermined time is small, it is determined that the sound is a helicopter sound, and the steepness of the extracted spectrum is If it is low and the amount of frequency fluctuation of the extracted spectrum within a predetermined time is large, it is determined to be vehicle sound.
【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。Furthermore, the steepness of the extracted spectrum is high,
Moreover, when the amount of frequency fluctuation of the extracted spectrum within a predetermined time is large, it is determined that the helicopter sound is indeterminate or due to the Doppler effect, and in this case, the measurement is performed again. On the other hand, the steepness of the extracted spectrum is low,
Moreover, when the amount of variation in the frequency of the extracted spectrum within a predetermined time is small, it is determined as unclear and unclear, rather than being discriminated as vehicle sound as in the conventional case.
【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。Further, in the case where the user is confused about the identification due to the steepness of the extracted spectrum, the identification can be performed with high accuracy by looking at the variation rate of the frequency.
The present invention is not limited to the above embodiment,
Various modifications are possible based on the spirit of the present invention, and they are not excluded from the scope of the present invention.
【００３４】[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。As described above in detail, according to the present invention, in the device for discriminating whether the detection sound detected in the monitoring area is the helicopter sound or the vehicle sound, The detected sound within the time is provided with the steepness degree calculating means for calculating the steepness degree at each frequency point of the spectrum for the spectrum having the spectrum level equal to or higher than the predetermined level, and is discriminated by the first discriminating means from the calculated steepness degree. In addition, a frequency fluctuation calculating means for calculating the temporal fluctuation of each frequency of the spectrum is provided, the second identifying means performs the identification based on the calculated frequency variation, and the identification result by the first identifying means. By providing the comprehensive discriminating means capable of comprehensively discriminating from the discrimination result by the second discriminating means, the discrimination result having a higher probability than the conventional one is obtained. Door can be.
【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。In particular, when it is difficult to discriminate due to the steepness of the extracted spectrum, it is possible to discriminate with high accuracy by observing the amount of frequency fluctuation.
【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。FIG. 1 is a block diagram of a helicopter sound / vehicle sound identification device according to an embodiment of the present invention.
【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。FIG. 2 is a block diagram of a spectrum extraction circuit of a helicopter sound / vehicle sound identification device according to an embodiment of the present invention.
【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。FIG. 3 is a conceptual spectrum diagram of a detection signal according to the present invention.
【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。FIG. 4 is a diagram showing a discrimination result between the present invention and a conventional identification device.
【図５】従来の検知音の識別装置のブロック図である。FIG. 5 is a block diagram of a conventional detection sound identification device.
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 11 sound source 12 acoustic sensor 13 amplifier 14 spectrum extraction circuit 14-1 high-pass filter (HPF) 14-2 low-pass filter (LPF) 14-3 analog / digital conversion circuit 14-4 linear prediction calculation circuit 15 steepness calculation circuit 16 first Discrimination circuit 17 Frequency fluctuation calculation circuit 18 Second discrimination circuit 19 Comprehensive discrimination circuit 20 Display device S11 Detection sound S12 Analog acoustoelectric signal S13 Detection signal S14 Extracted spectrum S14-1, S14-2 Output signal S14-3 Digital sound Signal S15 Steepness data S16, S18 Identification signal S17 Frequency fluctuation amount S19 Final identification signal
Claims (1)
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。1. A device for identifying whether a detection sound detected in a monitoring area is a helicopter sound or a vehicle sound, wherein (a) a spectrum level of the detection sound within a predetermined time, which is equal to or higher than a predetermined level. Targeting the spectrum of
The steepness degree calculating means for calculating the steepness degree at each frequency point of the spectrum, (b) the frequency variation calculating means for calculating the temporal variation of the frequency at each frequency point of the spectrum, and (c) the calculated steepness degree First identifying means for identifying whether it is larger or smaller than a reference value; (d) second identifying means for identifying whether the calculated temporal variation is larger or smaller than a reference value; and (e) the second A helicopter sound comprising: a first identification means and a comprehensive identification means for identifying whether the detected sound is a helicopter sound or a vehicle sound based on the output signal from the second identification means. And the vehicle sound identification device.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP16451293A JP3148466B2 (en) | 1993-07-02 | 1993-07-02 | Device for discriminating between helicopter sound and vehicle sound |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP16451293A JP3148466B2 (en) | 1993-07-02 | 1993-07-02 | Device for discriminating between helicopter sound and vehicle sound |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0719947A true JPH0719947A (en) | 1995-01-20 |
| JP3148466B2 JP3148466B2 (en) | 2001-03-19 |
Family
ID=15794576
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP16451293A Expired - Fee Related JP3148466B2 (en) | 1993-07-02 | 1993-07-02 | Device for discriminating between helicopter sound and vehicle sound |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3148466B2 (en) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001272385A (en) * | 2000-03-28 | 2001-10-05 | Toyo Seikan Kaisha Ltd | Percussion inspection method and percussion inspection device using linear prediction coefficient method |
| CN114646384A (en) * | 2022-01-28 | 2022-06-21 | 中国空气动力研究与发展中心低速空气动力研究所 | Far-field helicopter passive sound detection method based on frequency spectrum coherent decomposition method |
-
1993
- 1993-07-02 JP JP16451293A patent/JP3148466B2/en not_active Expired - Fee Related
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001272385A (en) * | 2000-03-28 | 2001-10-05 | Toyo Seikan Kaisha Ltd | Percussion inspection method and percussion inspection device using linear prediction coefficient method |
| CN114646384A (en) * | 2022-01-28 | 2022-06-21 | 中国空气动力研究与发展中心低速空气动力研究所 | Far-field helicopter passive sound detection method based on frequency spectrum coherent decomposition method |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3148466B2 (en) | 2001-03-19 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP5793961B2 (en) | Electromagnetic wave identification device, electromagnetic wave identification method and program | |
| CN110047519A (en) | A kind of sound end detecting method, device and equipment | |
| KR101677137B1 (en) | Method and Apparatus for simultaneously extracting DEMON and LOw-Frequency Analysis and Recording characteristics of underwater acoustic transducer using modulation spectrogram | |
| JP7492443B2 (en) | Pattern classification device, elevator sound diagnostic system, and pattern classification method Elevator sound diagnostic device and elevator sound diagnostic method | |
| JP3148466B2 (en) | Device for discriminating between helicopter sound and vehicle sound | |
| JP4926588B2 (en) | Insulation discharge sound discrimination method and apparatus | |
| JPH10253440A (en) | Device and method for evaluating sound quality | |
| JP2707174B2 (en) | Vehicle type discrimination method from engine sound | |
| CN115200865B (en) | A method for evaluating the performance degradation of rolling bearings | |
| JP3611291B2 (en) | Loudness evaluation system for unsteady noise | |
| JPH10260075A (en) | Signal detecting device and signal detecting mehtod | |
| JP3130369B2 (en) | Helicopter sound extraction and identification device | |
| JPH10253442A (en) | Device and method for evaluating sound quality | |
| JP2000097759A (en) | Sound field measuring device and method, and computer readable recording medium on which sound field analysis program is recorded | |
| TWI500024B (en) | Sound wave identification system and its method | |
| JP2003317368A (en) | Detection and removal of pulse noise by digital signal processing | |
| JP2603758B2 (en) | Cavitation noise detection method and device | |
| JPH04100099A (en) | Voice detector | |
| JP3176771B2 (en) | Vehicle type discrimination method and vehicle type discrimination device | |
| JP2999868B2 (en) | Signal detection method | |
| CN115602195B (en) | Method for testing abnormal rotating sound of automobile rearview mirror motor | |
| US11185251B2 (en) | Biological sound analyzing apparatus, biological sound analyzing method, computer program, and recording medium | |
| JPH08329046A (en) | Signal analysis device using wavelet transform | |
| EP4700609A1 (en) | Method for comparing two time signals | |
| JP3293713B2 (en) | Discrimination method of water leak sound by high precision frequency analysis method |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20001226 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090112 Year of fee payment: 8 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100112 Year of fee payment: 9 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110112 Year of fee payment: 10 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110112 Year of fee payment: 10 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120112 Year of fee payment: 11 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |