JP3875111B2 - 事故音検出装置、方法およびプログラム - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、交通事故等によって生じる事故音を検出するための事故音検出装置、方法、およびプログラムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
図１１は、特開平１０−１４２０４２号公報に開示された従来の事故音検出装置１１００のブロック構成を示す図である。事故音検出装置１１００は、音響信号入力端子１１０１に入力された音響信号が波形整形される波形整形回路１１０２、波形整形後の音響信号をデジタル信号に変換するためのＡＤ変換器１１０３、変換されたデジタル信号を平滑化処理するための信号平滑化手段１１０４、信号レベルの時間方向差分を算出するための差分演算手段１１０５、差分処理後のデジタル信号と所定の基準値とを比較するための比較回路１１０６、および上記の基準値を比較するためのメモリ１１０７によって構成される。
【０００３】
次に、従来の事故音検出装置１１００の動作について説明する。道路近傍等で収録された音響信号は、音響信号入力端子１１０１を介して波形整形回路１１０２に入力され、不要な信号成分が除去される。波形整形回路１１０２からの出力は、ＡＤ変換器１１０３によってアナログ信号からデジタル信号に変される。ＡＤ変換器１１０３から出力されるデジタル信号は、信号平滑化手段１１０４に入力され、信号平滑化手段１１０４によって、不要な外来信号に起因する急激なレベル変動を防ぐ目的で移動平均回路やローパスフィルタにより平滑化される。
【０００４】
信号平滑化手段１１０４の出力は、差分演算手段１１０５に入力され、現在の信号のレベルと一定時間だけ過去の信号のレベルとの差分値を算出する。比較回路１１０６は、上記差分値がメモリ１１０７に記憶された固定値である基準値よりも大きい場合には事故音検出信号を事故音検出出力端子１１０８から出力する。
これらにより、急激な音圧変化の伴う事故音を検出することができる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の事故音検出装置においては、事故音の時間応答が事故音の種類によって大きく異なるため、事故音の種類によっては検出精度が低下するという問題があった。
また、事故音の種類のうち、急ブレーキ音やクラクション音は必ずしも急激なレベル変動を伴わないため、検出精度が低下するという問題があった。
また、緊急車両のサイレン音による誤検出が発生するという問題があった。
また、検出された事故音の種類がわからないという問題があった。
さらに、所望の方向以外の方向から到来する音により誤検出が発生するという問題があった。
【０００６】
本発明はこのような問題を解決するためになされたもので、事故音検出装置において事故音の検出精度を向上し、緊急車両のサイレン音等による誤検出を低減し、検出された事故音の種類を判定し、さらに、所望の方向以外の方向から到来する音により発生する誤検出を低減することが可能な事故音検出装置、方法、およびプログラムを提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明の事故音検出装置は、マイクロホンによって検出されたアナログ音響信号をフレームによって構成されるデジタル信号に変換する変換手段と、前記デジタル信号に基づいて、前記フレーム毎に、前記アナログ音響信号の所定帯域を占める信号成分の信号レベルである広帯域パワーに関する情報を生成する広帯域パワーデータ生成手段と、事故音算出対象のフレームから所定フレーム数過去のフレームまでの各フレームについて得られた前記広帯域パワーの平均値を算出する平均値算出手段と、前記広帯域パワーの情報と前記広帯域パワーの平均値の情報とに基づいて前記事故音算出対象のフレームの信号が事故音に対応する信号か否かの判定をする判定手段とを備えた構成を有している。この構成により、事故音の検出を単なるサンプル間のパワーの差分値に基づいて行うのではなく、複数のフレームを用いて事故音パワーを推定し、その直前の平均パワーと比較することにより、立ち上がり時間の異なる事故音についても精度良く検出することが可能な、事故音検出装置を実現することができる。
【０００８】
また、本発明の事故音検出装置は、前記事故音算出対象のフレームから所定フレーム数過去のフレームまでの各フレームについて得られた前記広帯域パワーのうちの最大値を算出する最大値算出手段と、前記広帯域パワーの最大値と前記広帯域パワーの平均値との差分値を算出する差分値算出手段とを備え、前記判定手段は、前記差分値の情報に基づいて前記事故音算出対象のフレームの信号が事故音に対応する信号か否かの判定をする構成を有している。この構成により、事故音の検出を単なるサンプル間のパワーの差分値に基づいて行うのではなく、複数のフレームを用いて事故音パワーを推定し、その直前の平均パワーと比較することにより、立ち上がり時間の異なる事故音についても精度良く検出することが可能な、事故音検出装置を実現することができる。
【０００９】
また、本発明の事故音検出装置は、前記事故音算出対象のフレームから所定フレーム数過去のフレームまでの各フレームについて得られた前記広帯域パワーの合計値を算出する合計値算出手段と、前記広帯域パワーの合計値と前記広帯域パワーの平均値との差分値を算出する差分値算出手段とを備え、前記判定手段は、前記差分値の情報に基づいて前記事故音算出対象のフレームの信号が事故音に対応する信号か否かの判定をする構成を有している。この構成により、事故音の検出を単なるサンプル間のパワーの差分値に基づいて行うのではなく、複数のフレームを用いて事故音パワーを推定し、その直前の平均パワーと比較することにより、立ち上がり時間の異なる事故音についても精度良く検出することが可能な、事故音検出装置を実現することができる。
【００１０】
また、本発明の事故音検出装置は、前記マイクロホンによって検出されたアナログ音響信号における可聴周波数帯におけるいずれかの周波数帯を占める信号成分の信号レベルである狭帯域パワーを算出する狭帯域パワーデータ生成手段と、前記広帯域パワーの情報および前記狭帯域パワーの情報に基づいて狭帯域性を検出する狭帯域性検出手段と、前記判定手段によって前記事故音算出対象のフレームの信号が事故音に対応する信号と判定された場合に、前記狭帯域性検出手段によって前記狭帯域性が検出されたか否かの情報に基づいて前記事故音を分類する分類手段とを備えた構成を有している。この構成により、事故音の検出を単なるサンプル間のパワーの差分値に基づいて行うのではなく、複数のフレームを用いて事故音パワーを推定し、その直前の平均パワーと比較することにより、立ち上がり時間の異なる事故音についても精度良く検出することができ、広帯域の音響信号と狭帯域の音響信号に基づいて事故音を検出し、所定の狭帯域音響信号が継続する時間を評価するため、立ち上がり時間の異なる事故音についても精度良く検出することが可能な、事故音検出装置を実現することができる。
【００１１】
また、本発明の事故音検出装置は、前記狭帯域性検出手段は、前記広帯域パワーと前記狭帯域パワーとの差分値を算出し、前記広帯域パワーと前記狭帯域パワーとの差分値に基づいて狭帯域性を検出する構成を有している。この構成により、事故音の検出を単なるサンプル間のパワーの差分値に基づいて行うのではなく、複数のフレームを用いて事故音パワーを推定し、その直前の平均パワーと比較することにより、立ち上がり時間の異なる事故音についても精度良く検出することができ、広帯域の音響信号と狭帯域の音響信号に基づいて事故音を検出し、所定の狭帯域音響信号が継続する時間を評価するため、立ち上がり時間の異なる事故音についても精度良く検出することが可能な、事故音検出装置を実現することができる。
【００１２】
また、本発明の事故音検出装置は、前記狭帯域パワーデータ生成手段が前記狭帯域パワーの算出の対象とする前記可聴周波数帯におけるいずれかの周波数帯は、８００Hｚ以上２ｋHz以下の周波数範囲におけるいずれかの範囲の周波数帯である構成を有している。この構成により、事故音の検出を単なるサンプル間のパワーの差分値に基づいて行うのではなく、複数のフレームを用いて事故音パワーを推定し、その直前の平均パワーと比較することにより、立ち上がり時間の異なる事故音についても精度良く検出することができ、広帯域の音響信号と狭帯域の音響信号に基づいて事故音を検出し、所定の狭帯域音響信号が継続する時間を評価するため、立ち上がり時間の異なる事故音についても精度良く検出することが可能な、事故音検出装置を実現することができる。
【００１３】
また、本発明の事故音検出装置は、前記狭帯域パワーの時間変化の周期を算出する周期性算出手段を備え、前記分類手段は、前記判定手段によって前記事故音算出対象のフレームの信号が事故音に対応する信号と判定され、前記狭帯域性検出手段によって狭帯域性が検出されたときに、前記周期性算出手段によって周期が算出されない場合は事故音として分類し、周期性が算出された場合は事故音として分類しない構成を有している。この構成により、事故音の検出を単なるサンプル間のパワーの差分値に基づいて行うのではなく、複数のフレームを用いて事故音パワーを推定し、その直前の平均パワーと比較することにより、立ち上がり時間の異なる事故音についても精度良く検出することができ、広帯域の音響信号と狭帯域の音響信号に基づいて事故音を検出し、所定の狭帯域音響信号が継続する時間を評価するため、立ち上がり時間の異なる事故音についても精度良く検出することができ、広帯域の音響信号と狭帯域の音響信号に基づいて事故音を検出し、狭帯域の音響信号の周期性を評価するため、緊急車両のサイレン音等を検出することができると共に、急ブレーキ音やクラクション音等と区別することが可能な、事故音検出装置を実現することができる。
【００１４】
また、本発明の事故音検出装置は、前記マイクロホンによって検出されたアナログ音響信号における可聴周波数帯におけるいずれかの周波数帯を占める信号成分の信号レベルである狭帯域パワーを算出するための狭帯域パワーデータ生成手段と、前記狭帯域パワーの時間変化の周期を算出するための周期性算出手段と、前記判定手段によって前記事故音算出対象のフレームの信号が事故音に対応する信号と判定された場合に、前記周期性算出手段によって周期が算出されない場合は事故音とし、周期性が算出された場合は事故音としないように分類するための分類手段とを備えた構成を有している。この構成により、事故音の検出を単なるサンプル間のパワーの差分値に基づいて行うのではなく、複数のフレームを用いて事故音パワーを推定し、その直前の平均パワーと比較することにより、立ち上がり時間の異なる事故音についても精度良く検出することができ、広帯域の音響信号と狭帯域の音響信号に基づいて事故音を検出し、所定の狭帯域音響信号が継続する時間を評価するため、立ち上がり時間の異なる事故音についても精度良く検出することができ、広帯域の音響信号と狭帯域の音響信号に基づいて事故音を検出し、狭帯域の音響信号の周期性を評価するため、緊急車両のサイレン音等を検出することができると共に、急ブレーキ音やクラクション音等と区別することが可能な、事故音検出装置を実現することができる。
【００１５】
また、本発明の事故音検出装置は、前記狭帯域パワーの時間変化の情報に基づいて前記狭帯域パワーの時間変化の自己相関を算出する手段を備え、前記周期性算出手段は、前記自己相関に関する情報に基づいて前記狭帯域パワーの時間変化の周期を算出する構成を有している。この構成により、事故音の検出を単なるサンプル間のパワーの差分値に基づいて行うのではなく、複数のフレームを用いて事故音パワーを推定し、その直前の平均パワーと比較することにより、立ち上がり時間の異なる事故音についても精度良く検出することができ、広帯域の音響信号と狭帯域の音響信号に基づいて事故音を検出し、所定の狭帯域音響信号が継続する時間を評価するため、立ち上がり時間の異なる事故音についても精度良く検出することができ、広帯域の音響信号と狭帯域の音響信号に基づいて事故音を検出し、狭帯域の音響信号の周期性を評価するため、緊急車両のサイレン音等を検出することができると共に、急ブレーキ音やクラクション音等と区別することが可能な、事故音検出装置を実現することができる。
【００１６】
また、本発明の事故音検出装置は、前記周期性算出手段が算出対象とする周期の時間範囲は、０．３ｓ以上１０ｓ以下の範囲のいずれかの時間範囲である構成を有している。この構成により、事故音の検出を単なるサンプル間のパワーの差分値に基づいて行うのではなく、複数のフレームを用いて事故音パワーを推定し、その直前の平均パワーと比較することにより、立ち上がり時間の異なる事故音についても精度良く検出することができ、広帯域の音響信号と狭帯域の音響信号に基づいて事故音を検出し、所定の狭帯域音響信号が継続する時間を評価するため、立ち上がり時間の異なる事故音についても精度良く検出することができ、広帯域の音響信号と狭帯域の音響信号に基づいて事故音を検出し、狭帯域の音響信号の周期性を評価するため、緊急車両のサイレン音等を検出することができると共に、急ブレーキ音やクラクション音等と区別することが可能な、事故音検出装置を実現することができる。
【００１７】
また、本発明の事故音検出装置は、事故種別毎の事故音に応じた所定の特徴量に基づいて前記事故音の判別を行う判別分析手段を備えた構成を有している。この構成により、事故音の検出を単なるサンプル間のパワーの差分値に基づいて行うのではなく、複数のフレームを用いて事故音パワーを推定し、その直前の平均パワーと比較することにより、立ち上がり時間の異なる事故音についても精度良く検出することができ、広帯域の音響信号と狭帯域の音響信号に基づいて事故音を検出し、所定の狭帯域音響信号が継続する時間を評価するため、立ち上がり時間の異なる事故音についても精度良く検出することができ、広帯域の音響信号と狭帯域の音響信号に基づいて事故音を検出し、狭帯域の音響信号の周期性を評価するため、緊急車両のサイレン音等を検出することができると共に、急ブレーキ音やクラクション音等と区別することができ、事故音を検出した際に事故音について判別分析を行うため、事故音の種類を判定することが可能な、事故音検出装置を実現することができる。
【００１８】
また、本発明の事故音検出装置は、前記判別分析手段は、所定の判別関数を用いて事故音の判別を行い、前記判別関数形成に必要な判別係数を記憶しておく手段を有する構成を有している。この構成により、事故音の検出を単なるサンプル間のパワーの差分値に基づいて行うのではなく、複数のフレームを用いて事故音パワーを推定し、その直前の平均パワーと比較することにより、立ち上がり時間の異なる事故音についても精度良く検出することができ、広帯域の音響信号と狭帯域の音響信号に基づいて事故音を検出し、所定の狭帯域音響信号が継続する時間を評価するため、立ち上がり時間の異なる事故音についても精度良く検出することができ、広帯域の音響信号と狭帯域の音響信号に基づいて事故音を検出し、狭帯域の音響信号の周期性を評価するため、緊急車両のサイレン音等を検出することができると共に、急ブレーキ音やクラクション音等と区別することができ、事故音を検出した際に事故音について判別分析を行うため、事故音の種類を判定することが可能な、事故音検出装置を実現することができる。
【００１９】
また、本発明の事故音検出装置は、前記判別分析手段による判別において基礎とされる特徴量として、入力された前記アナログ音響信号の帯域を複数帯域に分割して得られる各帯域の信号成分のレベルである帯域パワーを用いる構成を有している。この構成により、事故音の検出を単なるサンプル間のパワーの差分値に基づいて行うのではなく、複数のフレームを用いて事故音パワーを推定し、その直前の平均パワーと比較することにより、立ち上がり時間の異なる事故音についても精度良く検出することができ、広帯域の音響信号と狭帯域の音響信号に基づいて事故音を検出し、所定の狭帯域音響信号が継続する時間を評価するため、立ち上がり時間の異なる事故音についても精度良く検出することができ、広帯域の音響信号と狭帯域の音響信号に基づいて事故音を検出し、狭帯域の音響信号の周期性を評価するため、緊急車両のサイレン音等を検出することができると共に、急ブレーキ音やクラクション音等と区別することができ、事故音を検出した際に事故音について判別分析を行うため、事故音の種類を判定することが可能な、事故音検出装置を実現することができる。
【００２０】
また、本発明の事故音検出装置は、さらに前記マイクロホンである第１のマイクロホンと指向特性の異なる前記第１のマイクロホン以外の複数のマイクロホンからのアナログ音響信号を入力とし、前記第１のマイクロホン以外のマイクロホン毎に、対応する前記アナログ音響信号をフレームによって構成されるデジタル信号に変換する変換手段と、前記デジタル信号に基づいて、前記フレーム毎に、前記広帯域パワーに関する情報を生成する広帯域パワーデータ生成手段とをさらに備え、前記判別手段は、前記各広帯域パワーデータ生成手段によって生成された前記広帯域パワーに関する各情報に基づいて前記事故音の到来方向を算出する音源方向算出手段をさらに有する構成を有している。この構成により、事故音の検出を単なるサンプル間のパワーの差分値に基づいて行うのではなく、複数のフレームを用いて事故音パワーを推定し、その直前の平均パワーと比較することにより、立ち上がり時間の異なる事故音についても精度良く検出することができ、指向性マイクと無指向性マイクを用いて同時に検出された音響信号相互の差分から事故音が検出される範囲を制限できるため、所望の範囲以外から到来する音による後検出を抑制することが可能な、事故音検出装置を実現することができる。
【００２１】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。
図１は、本発明の第１の実施の形態の事故音検出装置の構成を示すブロック図である。なお、本発明において事故音とは、車両相互の衝突音、車両以外の物体と車両との衝突音、急ブレーキ音、クラクション音等を含む音をいう。
【００２２】
図１において、事故音検出装置１００は、音響信号入力端子１１０に入力された音響信号に所定の信号処理を施した後に、デジタル信号に変換するための変換手段１２０、変換手段１２０から出力されるデジタル信号に基づいて音響信号の広帯域パワーを算出するための広帯域パワーデータ生成手段１３０、広帯域パワーデータ生成手段１３０から出力されるデジタル信号に基づいて音圧変動を検出し、出力端子１５０に出力するための音圧変動検出手段１４０とによって構成される。
【００２３】
変換手段１２０は、さらに帯域制限手段１２１とアナログ／デジタル変換（以下、ＡＤ（Analog to Digital）変換という。）手段１２２によって構成される。
帯域制限手段１２１は、道路近傍等に設置したマイクロホンを介して音響信号入力端子１１０に入力されるアナログ信号である音響信号に対して帯域制限を行い、ＡＤ変換手段１２２に出力するための手段である。ここで、「音響信号」は電気信号であり、「帯域制限」とは、入力された音響信号に対して帯域通過フィルタ処理を施すことをいう。
【００２４】
このように帯域制限を施すことにより、以下に記載される効果が得られる。第１に、低域阻止フィルタ処理することによって風や振動による低周波数の雑音を除去することができる。この場合の低域とは、例えば、２００Ｈｚ以上４００Ｈｚ以下の範囲のいずれかの周波数以下の周波数帯域をいう。第２に、高域阻止フィルタ処理することによってＡＤ変換に伴うエイリアスを防止することができる。
【００２５】
ここで、上記高域阻止フィルタ処理には、公知のアンチエイリアスフィルタが使用できる。さらに、上記フィルタ処理以外に、騒音計等において用いられる公知のＡ特性を持つフィルタを用いてＡ特性をかけることも誤検出を防止するために有効である。
ＡＤ変換手段１２２は、帯域制限手段１２１から出力されたアナログの音響信号を入力とし、アナログ信号をデジタル信号に変換し、音圧変動検出手段１４０に出力するための手段である。
【００２６】
次に、広帯域パワーデータ生成手段１３０は、さらに広帯域パワー算出手段１３１とバッファ１３２によって構成される。
広帯域パワー算出手段１３１は、ＡＤ変換手段１２２から出力されたデジタル信号を入力とし、入力されたデジタル信号に対して複数のフレームに分割するフレーム分割処理を施し、フレーム毎に広帯域パワーの算出を行い、バッファ１３２に出力するための手段である。ここで広帯域とは、例えば、２００Hｚ以上サンプル周波数の半分の周波数以下の周波数範囲におけるいずれかの周波数帯域をいう。その際のサンプル周波数は、４００Ｈｚより高いものであることは当然である。
【００２７】
ＤＳＰ（Digital Signal Processor）等による実時間動作を考慮すると、フレーム長は長いほど単位時間当たりの演算量が削減できるため有利であるが、一方、突発的に発生する短時間の事故音を検出するためには短くする必要があることから、これらを考慮してフレーム長を設定するものとする。
【００２８】
具体的には、事故音の発生の時から事故音レベルがピーク値に達するまでに必要な時間は最も短い場合で５から１０ｍｓであるため、フレーム長は５ｍｓ〜５０ｍｓの範囲が適当であり、中でも１０ｍｓ程度が好適である。また、先行フレームと後続フレームの間隔は上記フレーム長と一致させるのも良い。
【００２９】
広帯域パワーの算出は、各サンプル点における入力信号の振幅値の二乗値をフレーム内において加算することによって行うことができる。ここで、「フレーム内」とは、フレーム内の一部または全部の信号を指すものとする。
バッファ１３２は、広帯域パワー算出手段１３１から出力される広帯域パワーの算出値（データ）を順次、所定時間蓄積し、蓄積された広帯域パワーの情報を一定時間間隔で音圧変動検出手段１４０に出力するための手段であり、蓄積できるデータの大きさは０．５ｓ以上の時間長に相当する大きさが適当である。
【００３０】
次に、音圧変動検出手段１４０は、さらに事故音パワー算出手段１４１、差分算出手段１４２、トレンド算出手段１４３、判定手段１４４、分散算出手段１４５、および基準差分値発生手段１４６によって構成される。
トレンド算出手段１４３は、バッファ１３２から出力された広帯域パワーの蓄積データを入力とし、広帯域パワーの蓄積データに基づいて後述するトレンドを算出し、差分算出手段１４２に出力するための手段である。トレンド算出は、事故音等の突発事象の発生する直前の平均音圧を算出するために行う。
【００３１】
トレンドの算出は、事故音パワー算出対象のフレームより前（事故音パワー算出対象のフレームは含まない）の複数フレームにわたり、広帯域パワーの平均値を算出する方法により行う。その際のフレーム数は１０〜１００フレームが好適であり、中でも２０フレーム程度が特に適している。
【００３２】
事故音パワー算出手段１４１は、バッファ１３２に蓄積された広帯域パワーの情報を入力とし、事故音パワーを算出して差分算出手段１４２に出力するための手段である。事故音の発生から事故音レベルがピーク値に達するまでの時間（以後、立ち上がり時間という。）は、事故音によって大きく異なり、少なくとも５ｍｓ〜１００ｍｓの範囲でばらつきがある。
【００３３】
従来、事故音パワーとしてサンプル間の差分値が用いられていたが、立ち上がり時間の短い事故音の場合は、差分値に基づくのでも事故音を検出することができるが、立ち上がり時間が長い事故音の場合には、サンプル間の差分値は小さいため、良好に検出できなかった。
【００３４】
事故音の立ち上がり時間が事故音の種類によって異なることから、特定のフレーム以降の複数フレームを用いて事故音パワーの推定を行う。事故音パワーの算出方法を２種類あげておく。第１の方法は、事故音パワー算出フレーム以後（事故音パワー算出対象フレームを含む）の複数フレーム中における広帯域パワーの最大値を事故音レベルとする方法である。第２の方法は、事故音パワー算出フレーム以後（事故音パワー算出対象フレームを含む）の単一または複数のフレーム中における広帯域パワーの合計値を事故音パワーとする方法である。いずれの方法においても、算出に用いるフレーム数は１〜１０程度が適当である。
【００３５】
差分算出手段１４２は、事故音パワー算出手段１４１から出力された事故音パワーと、トレンド算出手段１４３から出力されたトレンドとを入力とし、事故音パワーとトレンドとの差分値を算出して判定手段１４４および分散算出手段１４５に出力するための手段である。
【００３６】
上記の差分値を、事故音パワーとトレンドとの比とし、以下の式（１）に示すようにデシベル（ｄＢ）値で表現する。
【数１】

【００３７】
分散算出手段１４５は、差分算出手段１４２から出力された事故音パワーとトレンドとの差分値の情報を入力とし、上記差分値の平均値と分散を算出し、基準差分値発生手段１４６に出力するための手段である。平均値と分散の算出のために用いるフレーム数は３０分から１時間の時間長に相当する程度の数が適当である。なお、平均値と分散は、公知の統計手法で計算される統計量である。
【００３８】
基準差分値発生手段１４６は、分散算出手段１４５から出力された事故音パワーとトレンドとの差分値の平均値に関する情報と分散に関する情報とを入力とし、上記平均値に関する情報と分散に関する情報に基づいて基準差分値を生成し、判定手段１４４に出力するための手段である。
【００３９】
基準差分値の設定方法として２つの方法を挙げておく。第１の方法は固定値を採用する方法であり、基準差分値の範囲は、実用上６dB〜18dBの範囲が好適である。第２の方法は、分散算出手段１４５によって算出された分散の情報に基づいて基準差分値を設定する方法であり、基準差分値として分散の４倍程度が好適である。
【００４０】
判定手段１４４は、差分算出手段１４２から出力された事故音パワーとトレンドとの差分値の情報および基準差分値発生手段１４６から出力された基準差分値の情報とを入力とし、事故音パワーとトレンドとの差分値が基準差分値以上か否かを判断し、上記差分値が基準差分値以上のときは事故音である旨の信号を、基準差分値未満の時は事故音でない旨の信号を出力端子１５０に出力するための手段である。
【００４１】
基準差分値は小さくするほど事故音の検出ミスは少なくなるが、事故音以外の音による誤検出が多くなる。また、基準差分値は大きいほど事故音の検出ミスは多くなるが、事故音以外の音による誤検出は少なくなる。したがって、用途に応じて適切に基準差分値を設定しておくこととする。
【００４２】
図２は、本発明の第１の実施の形態に係る事故音検出方法における処理の流れを示すフローチャートである。
ステップＳ２２１で、帯域制限手段１２１は、道路近傍等に設置したマイクロホンを介して音響信号入力端子１１０に入力されるアナログ信号である音響信号に対して帯域制限を行う。
【００４３】
ステップＳ２２２で、ＡＤ変換手段１２２は、帯域制限手段１２１から出力されたアナログの音響信号をデジタル信号に変換する。
ステップＳ２３１で、広帯域パワー算出手段１３１は、ＡＤ変換手段１２２から出力されたデジタル信号に対して複数のフレームに分割するフレーム分割処理を施し、フレーム毎に広帯域パワーの算出を行う。
【００４４】
ステップＳ２３２で、バッファ１３２は、広帯域パワー算出手段１３１から出力される広帯域パワーの算出値（データ）を順次、所定時間蓄積し、蓄積された広帯域パワーの情報を一定時間間隔で音圧変動検出手段１４０に出力する。
ステップＳ２４１で、トレンド算出手段１４３は、バッファ１３２から出力された広帯域パワーの蓄積データに基づいてトレンドを算出する。
【００４５】
ステップＳ２４２で、事故音パワー算出手段１４１は、バッファ１３２に蓄積された広帯域パワーの情報に基づいて事故音パワーを算出する。
ステップＳ２４３で、差分算出手段１４２は、事故音パワー算出手段１４１から出力された事故音パワーと、トレンド算出手段１４３から出力されたトレンドとの差分値を算出する。
【００４６】
ステップＳ２４４で、分散算出手段１４５は、差分算出手段１４２から出力された事故音パワーとトレンドとの差分値について、差分値の平均値と分散を算出する。
ステップＳ２４５で、基準差分値発生手段１４６は、分散算出手段１４５から出力された事故音パワーとトレンドとの差分値の平均値に関する情報と分散に関する情報とを入力とし、上記平均値に関する情報と分散に関する情報に基づいて基準差分値を生成する。
【００４７】
ステップＳ２４６で、判定手段１４４は、差分算出手段１４２から出力された事故音パワーとトレンドとの差分値の情報および基準差分値発生手段１４６から出力された基準差分値の情報とに基づき、事故音パワーとトレンドとの差分値が基準差分値以上か否かを判断する。
【００４８】
判定手段１４４は、ステップＳ２４６で事故音パワーとトレンドとの差分値が基準差分値以上と判断した場合は、ステップＳ２５１で、事故音である旨の信号を出力し、基準差分値未満と判断した場合は、ステップＳ２５２で、事故音でない旨の信号を出力端子１５０に出力する。
以上のフレーム処理の動作を繰り返して事故音の検出を行う。
【００４９】
以上説明したように、本発明の第１の実施の形態に係る事故音検出装置および方法は、事故音の検出を単なるサンプル間のパワーの差分値に基づいて行うのではなく、複数のフレームを用いて事故音パワーを推定し、その直前の平均パワーと比較することにより、立ち上がり時間の異なる事故音についても精度良く検出することができる。
【００５０】
なお、本発明の第１の実施の形態では、上記のステップＳ２２１〜Ｓ２５２の各ステップでの処理を行う事故音検出方法について説明したが、これらの各ステップを含む事故音検出動作を実行させるための事故音検出用プログラムを生成し、そのプログラムに基づいて、コンピュータに、これらのステップＳ２２１〜Ｓ２５２を含む事故音検出動作を実行させることも可能であり、上記と同様の効果を得ることができる。
【００５１】
図３は、本発明の第２の実施の形態の事故音検出装置の構成を示すブロック図である。なお、本発明において事故音とは、車両相互の衝突音、車両以外の物体と車両との衝突音、急ブレーキ音、クラクション音等を含む音をいう。また、事故音検出装置３００を構成する構成手段のうち、上記本発明の第１の実施の形態に係る事故音検出装置１００における構成手段と同様の処理を行うものには同一の引用番号を付し、その説明を省略する。
【００５２】
図３において、事故音検出装置３００は、本発明の第１の実施の形態の事故音検出装置１００に、変換手段１２０から出力されるデジタル信号に基づいて音響信号の狭帯域パワーを算出するための狭帯域パワーデータ生成手段３３０、狭帯域パワーデータ生成手段３３０から出力される情報に基づいて音響信号の狭帯域性を検出するための狭帯域性検出手段３４０、および、音圧変動検出手段１４０および狭帯域性検出手段３４０から出力された情報に基づいて事故音の分類を行うための分類手段３６０を設けた点が相違する。
【００５３】
狭帯域パワーデータ生成手段３３０は、さらに帯域制限手段３３１、狭帯域パワー算出手段３３２、およびバッファ３３３によって構成される。
帯域制限手段３３１は、変換手段１２０から出力されたデジタル信号を入力とし、入力されたデジタル信号に対して帯域制限を行い、狭帯域パワー算出手段３３２に出力するための手段である。
【００５４】
帯域制限の目的は狭帯域成分の卓越するクラクションや急ブレーキの信号成分のみを抽出するためである。これらの事故音は立ち上がり時間が１ｓを超えるような長い場合があり、そのような場合には上記本発明の第１の実施の形態において説明した方法では検出できない場合があるが、本発明の第２の実施の形態において説明するように帯域制限を行うことにより検出が可能となる。帯域通過フィルタの通過周波数として、８００Ｈｚ以上２ｋＨｚ以下と設定するのが好適である。帯域通過フィルタとして、公知のＩＩＲフィルタを用いるのが好適であるが、その他のデジタルの帯域通過フィルタでも良い。
【００５５】
狭帯域パワー算出手段３３２は、帯域制限手段３３１から出力されたデジタル信号を入力とし、入力されたデジタル信号に対して複数のフレームに分割するフレーム分割処理を施し、フレーム毎に狭帯域パワーの算出を行い、バッファ３３３に出力するための手段である。
【００５６】
なお、フレーム分割処理におけるフレーム長とフレーム間隔は、上記本発明の第１の実施の形態で述べた広帯域パワー算出における値と同一とする。また、狭帯域パワーの算出は、各サンプルにおける入力信号の振幅値の二乗値をフレーム内において加算することによって行うことができる。
【００５７】
バッファ３３３は、狭帯域パワー算出手段３３２から出力される狭帯域パワーの算出値（データ）を順次、所定時間蓄積し、蓄積された広帯域パワーの情報を一定時間間隔で狭帯域性検出手段３４０に出力するための手段であり、蓄積できるデータの大きさは０．５ｓ以上の時間長に相当する大きさが適当である。
【００５８】
次に、狭帯域性検出手段３４０は、さらに差分算出手段３４１と継続時間算出手段３４２によって構成される。
差分算出手段３４１は、広帯域パワーデータ生成手段１３０から出力された事故音パワーと、バッファ３３３に蓄積された狭帯域パワーの情報とを入力とし、広帯域事故音パワーと狭帯域事故音パワーとの差分値を算出して継続時間算出手段３４２に出力するための手段である。
【００５９】
上記の差分値を、広帯域事故音パワーと狭帯域事故音パワーとの比とし、以下の式（２）に示すようにデシベル（ｄＢ）値で表現する。
【数２】

【００６０】
継続時間算出手段３４２は、差分算出手段３４１から出力される差分値の情報を入力とし、狭帯域事故音信号が継続する時間を算出し、分類手段３６０に出力するための手段である。狭帯域事故音信号が継続する時間は、入力された差分値が予め決められた値以上となる時間長のことをいうものとする。ここで、予め決められた値としては、例えば、−３〜−１０ｄＢ程度の範囲が好適である。
なお、上記差分算出手段３４１および継続時間算出手段３４２によって行われる処理を、狭帯域性を検出するための処理という。
【００６１】
分類手段３６０は、音圧変動検出手段１４０から出力される事故音か否かを示す信号と継続時間算出手段３４２から出力される狭帯域事故音信号とに基づいて事故音の分類を行い、事故音の種類に応じた信号を出力端子１５０に出力するための手段である。
【００６２】
なお、分類手段３６０によって行われる分類は、音圧変動検出手段１４０によって事故音と判断された場合において、判断の対象となったフレームを含む連続するフレーム中に含まれる狭帯域事故音信号の継続時間が、あらかじめ定められた基準時間を超えて検出された場合は、急ブレーキまたはクラクションによる事故音と分類し、それ以外の場合は、他のカテゴリーの事故音とするのでも良い。また、狭帯域事故音信号の継続時間と比較される基準時間としては、０．２ｓ〜２ｓ程度が好適である。
【００６３】
図４は、本発明の第２の実施の形態に係る事故音検出方法における処理の流れを示すフローチャートである。なお、事故音検出方法を構成するステップのうち、上記本発明の第１の実施の形態に係る事故音検出方法を構成するステップと同様の処理を行うものには同一の引用番号を付し、その説明を省略する。
【００６４】
ステップＳ４３１で、帯域制限手段３３１は、変換手段１２０から出力されたデジタル信号に対して帯域制限を行う。
ステップＳ４３２で、狭帯域パワー算出手段３３２は、帯域制限手段３３１から出力されたデジタル信号に対して複数のフレームに分割するフレーム分割処理を施し、フレーム毎に狭帯域パワーの算出を行う。
【００６５】
ステップＳ４３３で、バッファ３３３は、狭帯域パワー算出手段３３２から出力される狭帯域パワーの算出値（データ）を順次、所定時間蓄積し、蓄積された広帯域パワーの情報を一定時間間隔で狭帯域性検出手段３４０に出力する。
ステップＳ４４１で、差分算出手段３４１は、ステップＳ２３２で出力された事故音パワーと、バッファ３３３に蓄積された狭帯域パワーの情報との差分値を算出する。
【００６６】
ステップＳ４４２で、継続時間算出手段３４２は、差分算出手段３４１から出力される差分値の情報に基づいて、狭帯域事故音信号が継続する時間を算出する。
ステップＳ４６０で、分類手段３６０は、音圧変動検出手段１４０から出力される事故音か否かを示す信号と継続時間算出手段３４２から出力される狭帯域事故音信号とに基づいて事故音の分類を行い、事故音の種類に応じた信号を出力端子１５０に出力する。
以上のフレーム処理の動作を繰り返して事故音の検出を行う。
【００６７】
以上説明したように、本発明の第２の実施の形態に係る事故音検出装置および方法は、広帯域の音響信号と狭帯域の音響信号に基づいて事故音を検出し、所定の狭帯域音響信号が継続する時間を評価するため、立ち上がり時間の異なる事故音についても精度良く検出することができる。
【００６８】
なお、本発明の第２の実施の形態では、上記のステップＳ２２０〜Ｓ４６０の各ステップでの処理を行う事故音検出方法について説明したが、これらの各ステップを含む事故音検出動作を実行させるための事故音検出用プログラムを生成し、そのプログラムに基づいて、コンピュータに、これらのステップＳ２２０〜Ｓ４６０を含む事故音検出動作を実行させることも可能であり、上記と同様の効果を得ることができる。
【００６９】
図５は、本発明の第３の実施の形態の事故音検出装置の構成を示すブロック図である。なお、本発明において事故音とは、車両相互の衝突音、車両以外の物体と車両との衝突音、急ブレーキ音、クラクション音等を含む音をいう。また、事故音検出装置５００を構成する構成手段のうち、上記本発明の第２の実施の形態に係る事故音検出装置３００における構成手段と同様の処理を行うものには同一の引用番号を付し、その説明を省略する。
【００７０】
図５において、事故音検出装置５００は、本発明の第２の実施の形態の事故音検出装置３００に、狭帯域パワーデータ生成手段３３０から出力される狭帯域パワーの情報に基づいて狭帯域音響が発生する周期性を算出するための周期性検出手段５４０、および音圧変動検出手段１４０と狭帯域性検出手段３４０と自己相関算出手段５４１とからの出力信号に基づいて事故音を分類するための分類手段５６０を設けた点が相違する。
【００７１】
周期性検出手段５４０は、本発明の第２の実施の形態における狭帯域性の評価のみでは、緊急車両のサイレン音等を誤検出する可能性があり、それらの誤検出するのを回避するために設けられた。緊急車両サイレン音は、急ブレーキ音やクラクション音と同様に狭帯域の音響信号であるため誤検出の可能性があるが、周期性を持つという点で急ブレーキ音等とは異なる。そこで、本発明の第３の実施の形態に係る事故音検出装置５００は、狭帯域信号の周期性に着目して緊急車両サイレン音等を検出するものである。
【００７２】
周期性検出手段５４０は、さらに自己相関算出手段５４１および周期算出手段５４２によって構成される。
自己相関算出手段５４１は、狭帯域パワーデータ生成手段３３０から出力された狭帯域パワーの信号を入力とし、入力された狭帯域パワー信号について自己相関を算出し、算出された自己相関の情報を周期算出手段５４２に出力するための手段である。
【００７３】
自己相関関数の算出方法として、時間領域で直接算出する公知の方法でも良いが、周波数領域でクロススペクトルを一旦算出して時間領域に変換する公知の方法の方が少ない演算量で済むことから望ましい。いずれの方法においても、自己相関関数算出のためのラグ長として１０ｓ以上を確保することが望ましい。
【００７４】
周期算出手段５４２は、自己相関算出手段５４１から出力された自己相関の情報を入力とし、自己相関信号の周期性を算出して５６０に出力するための手段である。
周期の算出方法として、所定の時間範囲で自己相関のラグを変え、自己相関が所定以上の値でありかつ極大となるラグを周期とする方法を用いることができる。その際、その時間範囲内に自己相関が所定以上の値でありかつ極大となるラグが存在しない場合には、周期は検出されないとする。なお、サイレン音等の周期は、例えば、救急車やパトカー等の緊急車両の種類よって異なることを考慮して、ラグを変える時間範囲を０．３ｓ〜１０ｓ程度にするのが好適である。
【００７５】
分類手段５６０は、音圧変動検出手段１４０から出力される事故音か否かを示す信号と、継続時間算出手段３４２から出力される狭帯域事故音信号と、周期性検出手段５４０から出力される周期性に関する情報とに基づいて事故音の分類を行い、事故音の種類に応じた信号を出力端子１５０に出力するための手段である。
【００７６】
なお、分類手段５６０によって行われる分類は、音圧変動検出手段１４０によって事故音と判断された場合において、周期算出手段５４２によって周期性が検出されたとする信号が出力された場合はサイレン音等と分類し、それ以外の場合であって狭帯域信号が検出された場合は、急ブレーキ音やクラクション音等の事故音とするのでも良い。さらに、以上２つのカテゴリーの事故音に分類されない場合には、その他の事故音のカテゴリーに分類するのでも良い。
【００７７】
図６は、本発明の第３の実施の形態に係る事故音検出方法における処理の流れを示すフローチャートである。なお、事故音検出方法を構成するステップのうち、上記本発明の第２の実施の形態に係る事故音検出方法を構成するステップと同様の処理を行うものには同一の引用番号を付し、その説明を省略する。
【００７８】
ステップＳ６４１で、自己相関算出手段５４１は、狭帯域パワーデータ生成手段３３０から出力された狭帯域パワーの信号を入力とし、入力された狭帯域パワー信号について自己相関を算出する。
ステップＳ６４２で、周期算出手段５４２は、自己相関算出手段５４１から出力された自己相関信号の周期性を算出する。
【００７９】
ステップＳ６６０で、分類手段５６０は、音圧変動検出手段１４０から出力される事故音か否かを示す信号と、継続時間算出手段３４２から出力される狭帯域事故音信号と、周期性検出手段５４０から出力される周期性に関する情報とに基づいて事故音の分類を行う。ここで、事故音の分類方法は、上記で説明した方法とするのでも良い。
以上のフレーム処理の動作を繰り返して事故音の検出を行う。
【００８０】
以上説明したように、本発明の第３の実施の形態に係る事故音検出装置および方法は、広帯域の音響信号と狭帯域の音響信号に基づいて事故音を検出し、狭帯域の音響信号の周期性を評価するため、緊急車両のサイレン音等を検出することができると共に、急ブレーキ音やクラクション音等と区別することができる。
【００８１】
なお、本発明の第３の実施の形態では、上記のステップＳ２２０〜Ｓ６６０の各ステップでの処理を行う事故音検出方法について説明したが、これらの各ステップを含む事故音検出動作を実行させるための事故音検出用プログラムを生成し、そのプログラムに基づいて、コンピュータに、これらのステップＳ２２０〜Ｓ６６０を含む事故音検出動作を実行させることも可能であり、上記と同様の効果を得ることができる。
【００８２】
図７は、本発明の第４の実施の形態の事故音検出装置の構成を示すブロック図である。なお、本発明において事故音とは、車両相互の衝突音、車両以外の物体と車両との衝突音、急ブレーキ音、クラクション音等を含む音をいう。また、事故音検出装置７００を構成する構成手段のうち、上記本発明の第１の実施の形態に係る事故音検出装置１００における構成手段と同様の処理を行うものには同一の引用番号を付し、その説明を省略する。
【００８３】
図７において、事故音検出装置７００は、本発明の第１の実施の形態の事故音検出装置１００に、変換手段１２０から出力されるデジタル信号に基づいて音響信号の帯域パワーを算出するための帯域パワーデータ生成手段７３０、および音圧変動検出手段１４０と帯域パワーデータ生成手段７３０とからの出力信号に基づいて事故音を分析し、判別するための分析判別手段７４０を設けた点が相違する。
【００８４】
帯域パワーデータ生成手段７３０は、さらにＦＦＴ演算手段７３１、帯域パワー算出手段７３２、およびバッファ７３３によって構成される。
ＦＦＴ演算手段７３１は、変換手段１２０から出力されたデジタル信号を入力とし、入力されたデジタル信号に対して複数のフレームに分割するフレーム分割処理を施し、フレーム毎に公知のＦＦＴを行い、帯域パワー算出手段７３２に出力するための手段である。
【００８５】
なお、フレーム分割処理におけるフレーム長とフレーム間隔は、上記本発明の第１の実施の形態で述べた広帯域パワー算出処理における値と同一とする。また、狭帯域パワーの算出は、各サンプルにおける入力信号の振幅値の二乗値をフレーム内において加算することによって行うことができる。なお、ＦＦＴ長は１フレームを構成するサンプル数以上必要である。
【００８６】
帯域パワー算出手段７３２は、ＦＦＴ演算手段７３１から出力されたＦＦＴ処理後の信号を入力とし、入力された信号に対してフレーム毎に帯域パワーの算出を行い、バッファ３３３に出力するための手段である。帯域パワー算出の目的は、事故音の種類判別を行うために後述する分析判別手段７４０において用いる判別の手がかりとなる情報を算出するためである。
【００８７】
帯域幅は、音響測定で通常用いられる１／３オクターブバンド幅が好適である。それぞれの帯域について、その帯域内に含まれる周波数のパワーの合計を算出して帯域パワーとする。なお、ここで算出する帯域パワーをＬｉ（ｉ＝１〜Ｎ；Ｎは帯域数）と表す。
バッファ３３３は、帯域パワー算出手段７３２から出力される帯域パワーの算出値（データ）を順次、所定時間蓄積し、蓄積された帯域パワーの情報を一定時間間隔で分析判別手段７４０に出力するための手段である。
【００８８】
分析判別手段７４０は、さらにトリガ検出手段７４１、入力変数設定手段７４２、判別関数座標算出手段７４３、判別係数保持手段７４４、距離算出手段７４５、重心座標保持手段７４６、および判別手段７４７によって構成される。
トリガ検出手段７４１は、音圧変動検出手段１４０から出力された事故音か否かを示す信号を入力とし、事故音の信号か否かを判断し、事故音と判断した場合は、所定の信号を入力変数設定手段７４２に出力するための手段である。
【００８９】
入力変数設定手段７４２は、バッファ７３３から出力された帯域パワーの算出値（データ）Ｌｉ（ｉ＝１〜Ｎ）およびトリガ検出手段７４１から出力された所定の信号を入力とし、以下の式（３）に示す全帯域レベルＬを算出し、全帯域レベルＬの情報を判別関数座標算出手段７４３に出力するための手段である。
【数３】

【００９０】
判別関数座標算出手段７４３は、入力変数設定手段７４２から出力された全帯域レベルＬの情報を入力とし、以下の式（４）に示す判別関数座標X_j（j=１〜M）を算出し、判別関数座標X_j（j=１〜M）の情報を距離算出手段７４５に出力するための手段である。
【数４】

【００９１】
ここで、α_ijは判別係数であり、予め事故音の種類別に複数のサンプルデータを分析して得られた係数であり、分析方法は、例えば、公知の「マハラノビスの距離に基づく判別係数の生成方法」を用いるのでも良い。また、Ｍは、次元数であり、（判別グループの数−１）と表される。
判別係数保持手段７４４は、上記の判別係数α_ijを保持するための手段であり、メモリ等によって構成される。
【００９２】
距離算出手段７４５は、判別関数座標算出手段７４３から出力された判別関数座標X_jを入力とし、以下の式（５）に示す二乗距離Ｄ_kを算出し、二乗距離Ｄ_kの情報を判別手段７４７に出力するための手段である。
【数５】

【００９３】
ここで、Ｙ_kは、中心座標であり、予め事故音の種類別に複数のサンプルデータを分析して得られた係数であり、分析方法は、例えば、公知の「マハラノビスの距離に基づく判別係数の生成方法」を用いるのでも良い。
重心座標保持手段７４６は、上記の中心座標Ｙ_kを保持するための手段であり、メモリ等によって構成される。
【００９４】
判別手段７４７は、距離算出手段７４５から出力された二乗距離Ｄ_kの情報を入力とし、二乗距離Ｄ_kが最小となるｋを判別グループとして判定し、判定結果に応じた信号を出力端子１５０に出力するための手段である。
【００９５】
図８は、本発明の第２の実施の形態に係る事故音検出方法における処理の流れを示すフローチャートである。なお、事故音検出方法を構成するステップのうち、上記本発明の第１の実施の形態に係る事故音検出方法を構成するステップと同様の処理を行うものには同一の引用番号を付し、その説明を省略する。
【００９６】
ステップＳ８３１で、ＦＦＴ演算手段７３１は、ステップＳ２２０でのＡＤ変換によって得られたデジタル信号に対して、複数のフレームに分割するフレーム分割処理を施し、フレーム毎に公知のＦＦＴ処理を施す。
ステップＳ８３２で、帯域パワー算出手段７３２は、ＦＦＴ処理後の信号に対してフレーム毎に帯域パワーの算出を行う。
【００９７】
ステップＳ８３３で、バッファ３３３は、ステップＳ８３２で算出された帯域パワーの算出値（データ）を順次、所定時間蓄積し、蓄積された帯域パワーの情報を一定時間間隔で分析判別手段７４０に出力する。
ステップＳ８４１で、トリガ検出手段７４１は、ステップＳ２４０で生成された事故音か否かを示す信号に基づいて、この信号が事故音を意味する信号か否かを判断し、事故音と判断した場合は、所定の信号を入力変数設定手段７４２に出力する。
【００９８】
ステップＳ８４２で、入力変数設定手段７４２は、ステップＳ８４１で所定の信号が入力された場合、上記の式（３）に示す全帯域レベルＬを算出する。
ステップＳ８４３で、判別関数座標算出手段７４３は、ステップＳ８４２で算出された全帯域レベルＬの情報に基づいて、上記の式（４）に示す判別関数座標X_j（j=１〜M）を算出する。
【００９９】
ステップＳ８４５で、距離算出手段７４５は、ステップＳ８４３で算出された判別関数座標X_jに基づいて、上記の式（５）に示す二乗距離Ｄ_kを算出する。
ステップＳ８４７で、判別手段７４７は、ステップＳ８４５で算出された二乗距離Ｄ_kの情報に基づいて、二乗距離Ｄ_kが最小となるｋを判別グループとして判定する。
以上のフレーム処理の動作を繰り返して事故音の検出を行う。
【０１００】
以上説明したように、本発明の第４の実施の形態に係る事故音検出装置および方法は、事故音を検出した際に事故音について判別分析を行うため、事故音の種類を判定することができる。
【０１０１】
なお、本発明の第４の実施の形態では、上記のステップＳ２２０〜Ｓ８４７の各ステップでの処理を行う事故音検出方法について説明したが、これらの各ステップを含む事故音検出動作を実行させるための事故音検出用プログラムを生成し、そのプログラムに基づいて、コンピュータに、これらのステップＳ２２０〜Ｓ８４７を含む事故音検出動作を実行させることも可能であり、上記と同様の効果を得ることができる。
【０１０２】
図９は、本発明の第５の実施の形態の事故音検出装置の構成を示すブロック図である。なお、本発明において事故音とは、車両相互の衝突音、車両以外の物体と車両との衝突音、急ブレーキ音、クラクション音等を含む音をいう。また、事故音検出装置９００を構成する構成手段のうち、上記本発明の第１の実施の形態に係る事故音検出装置１００における構成手段と同様の処理を行うものには同一の引用番号を付し、その説明を省略する。
【０１０３】
図９において、事故音検出装置９００は、交差点９０１付近に配置された第１、第２のマイク９０２、９０３、第１、第２のマイク９０２、９０３が検出した音響信号がそれぞれ入力される第１、第２の変換手段１２０、第１、第２の変換手段１２０からの出力信号がそれぞれ入力される第１、第２の広帯域パワーデータ生成手段１３０、第１、第２の広帯域パワーデータ生成手段１３０からの出力信号に基づいて音源方向を算出するための音源方向算出手段９４０、広帯域パワーデータ生成手段１３０の出力信号が入力される音圧変動検出手段１４０、音圧変動検出手段１４０と音源方向算出手段９４０とからの出力信号が入され、事故発生に関する所定の判別情報を生成するための判別手段９６０、交差点９０１を映し出す監視カメラ９０４、監視カメラ９０４からの映像信号が入力されるＡＤ変換手段９２０、ＡＤ変換手段９２０からのデジタル画像信号が入力されるバッファ９３０、バッファ９３０からのデジタル画像信号と判別手段９６０からの判別情報が入力される画像切出手段９７０、および記憶手段９８０によって構成される。ここで、第1のマイク９０２は指向性マイクであり、その指向範囲を図9に引用記号「９０５」によって示す範囲とする。また、第２のマイクは無指向性マイクとする。
【０１０４】
音源方向算出手段９４０は、さらに差分算出手段９４１、音源方向判定手段９４２、および判定基準発生手段９４３によって構成される。
差分算出手段９４１は、第１、第２の広帯域パワーデータ生成手段１３０から出力された広帯域パワーのデータを入力とし、単一指向性マイク９０２の広帯域パワーと無指向性マイク９０３の広帯域パワーとの差分を算出し、音源方向判定手段９４２に出力するための手段である。
【０１０５】
ここで、各フレームにおいて、上記両者の差分を以下の式（６）に示すようにデシベル値（ｄＢ）で算出する。
【数６】

なお、上記の式（６）における補正値は、単一指向性マイクＳ９０２の感度と無指向性マイクＳ９０３の感度を調整するための補正値であり、１つの音源が単一指向性マイクの指向方向の主軸上にある場合に、上記の式（６）に示した差分値が０になるように設定する。
【０１０６】
音源方向判定手段９４２は、差分算出手段９４１から出力された単一指向性マイク９０２の広帯域パワーと無指向性マイク９０３の広帯域パワーとの差分を入力とし、判定基準発生手段９４３に予め設定されている値と上記差分とを比較し、事故音が指向範囲９０５の範囲内で発生したものか否かを判定し、判定結果を判別手段９６０に出力するための手段である。
【０１０７】
ここで、単一指向性マイク９０２の指向範囲は交差点内等の事故音の発生する方向に向けられているため、単一指向性マイク９０２は指向範囲より到来する事故音に対しては高い感度を持つが、それ以外の方向から到来する工事現場の騒音や飛行機騒音等の事故音以外の音には低い感度を持つ。一方、無指向性マイク９０３はいずれの方向にも高い感度を持つ。そこで、両者の差分をとることにより、両者の差が小さい場合には音の発生方向は単一指向性マイクの指向範囲であり、両者の差が大きい場合には音の発生方向はそれ以外の方向であると推定できる。
【０１０８】
音源方向の推定方法は、例えば、判定基準発生手段９４３に予め設定しておいた判定基準値よりも上記の式（６）で算出した差分が大きい場合に音源方向が単一指向性マイクＳ９０２の指向範囲９０５内にあると判定し、そうでない場合は指向範囲９０５以外と判定するのでも良い。なお、上記判定基準値は−３ｄＢ〜−１２ｄＢの範囲におけるいずれかの値が好適である。
【０１０９】
判別手段９６０は、音圧変動検出手段１４０からの事故音か否かを示す信号と音源方向算出手段９４０からの音源方向に関する情報とを入力とし、事故音か否かを示す信号と音源方向の判定結果に基づいて指向範囲９０５内で発生した事故音か否かを判別し、指向範囲９０５内で発生した事故音と判別した場合は、所定の信号を画像切出手段９７０に出力するための手段である。その際、指向範囲９０５内で発生した事故音と判別されない場合は、指向範囲９０５には信号は出力されない。
【０１１０】
監視カメラ９０４は、交差点の撮影を継続して行い、撮影で得られたデータをＡＤ変換手段９２０に出力するための手段である。
ＡＤ変換手段９２０は、監視カメラ９０４から出力されたデータをＡＤ変換して画像データを生成し、バッファ９３０に出力するための手段である。
バッファ９３０は、ＡＤ変換して得られた画像データを所定時間蓄積し、蓄積した広帯域パワーの情報を後述する画像切出手段９７０からの出力信号に応じて蓄積した画像データを画像切出手段９７０に出力するための手段である。
【０１１１】
画像切出手段９７０は、判別手段９６０による判別の結果が指向範囲９０５内の事故音であるときに出力される信号を入力とし、判別手段９６０からの信号を受けたとき、バッファ９３０に所定の信号を出力し、出力信号に応じてバッファ９３０から出力される画像データのうちの所定の画像データを切り出す。
【０１１２】
なお、切り出しは、指向範囲９０５内で事故音が検出された時刻の前後１０ｓ程度の間にわたり切り出すのでも良い。また、切り出した画像は、記憶手段９８０に記憶しておくのでも良い。ここで、記憶手段９８０は、ハードディスク等とするのが好適である。
【０１１３】
図１０は、本発明の第５の実施の形態に係る事故音検出方法における処理の流れを示すフローチャートである。なお、事故音検出方法を構成するステップのうち、上記本発明の第１の実施の形態に係る事故音検出方法を構成するステップと同様の処理を行うものには同一の引用番号を付し、その説明を省略する。
【０１１４】
ステップＳ２２０で行われる変換処理は、単一指向性マイク９０２および無指向性マイク９０３から出力される音響信号に対して施される。
ステップＳ１０２０で、ＡＤ変換手段９２０は、監視カメラ９０４から出力されたアナログの画像データに対してＡＤ変換処理を施し、デジタルの画像データを生成する。
【０１１５】
ステップＳ２３０で行われる広帯域パワーデータ生成処理は、第１、第２の変換手段１２０両方から出力されるデジタル信号に対して施される。
ステップＳ１０３０で、バッファ９３０は、ＡＤ変換して得られた画像データを所定時間蓄積する。
【０１１６】
ステップＳ２４０での処理は、広帯域パワーデータ生成手段１３０から出力された信号を対象に施される。
ステップＳ１０４１で、差分算出手段９４１は、第１、第２の広帯域パワーデータ生成手段１３０から出力された広帯域パワーのデータに基づき、上記の式（６）に示す、単一指向性マイク９０２の広帯域パワーと無指向性マイク９０３の広帯域パワーとの差分を算出する。
【０１１７】
ステップＳ１０４２で、音源方向判定手段９４２は、ステップＳ１０４１で算出された単一指向性マイク９０２の広帯域パワーと無指向性マイク９０３の広帯域パワーとの差分を予め設定されている値と比較し、事故音が指向範囲９０５の範囲内で発生したものか否かを判定する。
【０１１８】
ステップＳ１０６０で、判別手段９６０は、ステップＳ２４０で生成された事故音か否かを示す信号とステップＳ１０４２での判定で生成された音源方向に関する情報とに基づいて指向範囲９０５内で発生した事故音か否かを判別し、指向範囲９０５内で発生した事故音と判別した場合は、所定の信号を画像切出手段９７０に出力するための手段である。その際、指向範囲９０５内で発生した事故音と判別されない場合は、指向範囲９０５には信号は出力されない。
【０１１９】
ステップＳ１０７０で、画像切出手段９７０は、１０６０での判別の結果が指向範囲９０５内の事故音であるときに、バッファ９３０から出力される画像データのうちの所定の画像データを切り出す。
ステップＳ１０８０で、記憶手段９８０は、ステップＳ１０７０で切り出された画像データを記憶する。
【０１２０】
以上説明したように、本発明の第５の実施の形態に係る事故音検出装置および方法は、指向性マイクと無指向性マイクを用いて同時に検出された音響信号相互の差分から事故音が検出される範囲を制限できるため、所望の範囲以外から到来する音による後検出を抑制できる。
【０１２１】
なお、本発明の第５の実施の形態では、上記のステップＳ２２０〜Ｓ１０８０の各ステップでの処理を行う事故音検出方法について説明したが、これらの各ステップを含む事故音検出動作を実行させるための事故音検出用プログラムを生成し、そのプログラムに基づいて、コンピュータに、これらのステップＳ２２０〜Ｓ１０８０を含む事故音検出動作を実行させることも可能であり、上記と同様の効果を得ることができる。
【０１２２】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明は、事故音検出装置において事故音の検出精度を向上し、緊急車両のサイレン音等による誤検出を低減し、検出された事故音の種類を判定し、さらに、所望の方向以外の方向から到来する音により発生する誤検出を低減することが可能な事故音検出装置、方法、およびプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施の形態の事故音検出装置の構成を示すブロック図
【図２】本発明の第１の実施の形態の事故音検出方法における処理の流れを示すフローチャート
【図３】本発明の第２の実施の形態の事故音検出装置の構成を示すブロック図
【図４】本発明の第２の実施の形態の事故音検出方法における処理の流れを示すフローチャート
【図５】本発明の第３の実施の形態の事故音検出装置の構成を示すブロック図
【図６】本発明の第３の実施の形態の事故音検出方法における処理の流れを示すフローチャート
【図７】本発明の第４の実施の形態の事故音検出装置の構成を示すブロック図
【図８】本発明の第４の実施の形態の事故音検出方法における処理の流れを示すフローチャート
【図９】本発明の第５の実施の形態の事故音検出装置の構成を示すブロック図
【図１０】本発明の第５の実施の形態の事故音検出方法における処理の流れを示すフローチャート
【図１１】従来の事故音検出装置の構成を示すブロック図
【符号の説明】
１００、３００、５００、７００、９００、１１００ 事故音検出装置
１１０ 音響信号入力端子
１２０ 変換手段
１２１ 帯域制限手段
１２２ アナログ／デジタル変換手段（ＡＤ変換手段）
１３０ 広帯域パワーデータ生成手段
１３１ 広帯域パワー算出手段
１３２ バッファ
１４０ 音圧変動検出手段
１４１ 事故音パワー算出手段
１４２ 差分算出手段
１４３ トレンド算出手段
１４４ 判定手段
１４５ 分散算出手段
１４６ 基準差分値発生手段
１５０ 出力端子
３３０ 狭帯域パワーデータ生成手段
３３１ 帯域制限手段
３３２ 狭帯域パワー算出手段
３３３ バッファ
３４０ 狭帯域性検出手段
３４１ 差分算出手段
３４２ 継続時間算出手段
３６０ 分類手段
５４０ 周期性検出手段
５４１ 自己相関算出手段
５４２ 周期算出手段
７３０ 帯域パワーデータ生成手段
７３１ ＦＦＴ演算手段
７３２ 帯域パワー算出手段
７３３ バッファ
７４０ 分析判別手段
７４１ トリガ検出手段
７４２ 入力変数設定手段
７４３ 判別関数座標算出手段
７４４ 判別係数保持手段
７４５ 距離算出手段
７４６ 重心座標保持手段
７４７ 判別手段
９０１ 交差点
９０２、９０３ マイク
９０４ 監視カメラ
９０５ 指向範囲
９２０ ＡＤ変換手段
９３０ バッファ
９４０ 音源方向算出手段
９４１ 差分算出手段
９４２ 音源方向判定手段
９４３ 判定基準発生手段
９６０ 判別手段
９７０ 画像切出手段
９８０ 記憶手段
１１０２ 波形整形回路
１１０３ ＡＤ変換器
１１０４ 信号平滑化手段
１１０５ 差分算出手段
１１０６ 比較回路
１１０７ 基準差分値

Claims (42)

1. マイクロホンによって検出されたアナログ音響信号をフレームによって構成されるデジタル信号に変換する変換手段と、前記デジタル信号に基づいて、前記フレーム毎に、前記アナログ音響信号の所定帯域を占める信号成分の信号レベルである広帯域パワーに関する情報を生成する広帯域パワーデータ生成手段と、事故音算出対象のフレームから所定フレーム数過去のフレームまでの各フレームについて得られた前記広帯域パワーの平均値を算出する平均値算出手段と、前記広帯域パワーの情報と前記広帯域パワーの平均値の情報とに基づいて前記事故音算出対象のフレームの信号が事故音に対応する信号か否かの判定をする判定手段とを備えたことを特徴とする事故音検出装置。
2. 前記事故音検出装置は、前記事故音算出対象のフレームから所定フレーム数過去のフレームまでの各フレームについて得られた前記広帯域パワーのうちの最大値を算出する最大値算出手段と、前記広帯域パワーの最大値と前記広帯域パワーの平均値との差分値を算出する差分値算出手段とを備え、前記判定手段は、前記差分値の情報に基づいて前記事故音算出対象のフレームの信号が事故音に対応する信号か否かの判定をすることを特徴とする請求項１記載の事故音検出装置。
3. 前記事故音検出装置は、前記事故音算出対象のフレームから所定フレーム数過去のフレームまでの各フレームについて得られた前記広帯域パワーの合計値を算出する合計値算出手段と、前記広帯域パワーの合計値と前記広帯域パワーの平均値との差分値を算出する差分値算出手段とを備え、前記判定手段は、前記差分値の情報に基づいて前記事故音算出対象のフレームの信号が事故音に対応する信号か否かの判定をすることを特徴とする請求項１記載の事故音検出装置。
4. 前記事故音検出装置は、前記マイクロホンによって検出されたアナログ音響信号における可聴周波数帯におけるいずれかの周波数帯を占める信号成分の信号レベルである狭帯域パワーを算出する狭帯域パワーデータ生成手段と、前記広帯域パワーの情報および前記狭帯域パワーの情報に基づいて狭帯域性を検出する狭帯域性検出手段と、前記判定手段によって前記事故音算出対象のフレームの信号が事故音に対応する信号と判定された場合に、前記狭帯域性検出手段によって前記狭帯域性が検出されたか否かの情報に基づいて前記事故音を分類する分類手段とを備えたことを特徴とする請求項１記載の事故音検出装置。
5. 前記狭帯域性検出手段は、前記広帯域パワーと前記狭帯域パワーとの差分値を算出し、前記広帯域パワーと前記狭帯域パワーとの差分値に基づいて狭帯域性を検出することを特徴とする請求項４記載の事故音検出装置。
6. 前記狭帯域パワーデータ生成手段が前記狭帯域パワーの算出の対象とする前記可聴周波数帯におけるいずれかの周波数帯は、８００Hｚ以上２ｋHz以下の周波数範囲におけるいずれかの範囲の周波数帯であることを特徴とする請求項５記載の事故音検出装置。
7. 前記事故音検出装置は、前記狭帯域パワーの時間変化の周期を算出する周期性算出手段を備え、前記分類手段は、前記判定手段によって前記事故音算出対象のフレームの信号が事故音に対応する信号と判定され、前記狭帯域性検出手段によって狭帯域性が検出されたときに、前記周期性算出手段によって周期が算出されない場合は事故音として分類し、周期性が算出された場合は事故音として分類しないことを特徴とする請求項４記載の事故音検出装置。
8. 前記事故音検出装置は、前記マイクロホンによって検出されたアナログ音響信号における可聴周波数帯におけるいずれかの周波数帯を占める信号成分の信号レベルである狭帯域パワーを算出する狭帯域パワーデータ生成手段と、前記狭帯域パワーの時間変化の周期を算出する周期性算出手段と、前記判定手段によって前記事故音算出対象のフレームの信号が事故音に対応する信号と判定された場合に、前記周期性算出手段によって周期が算出されない場合は事故音とし、周期性が算出された場合は事故音としないように分類する分類手段とを備えたことを特徴とする請求項１記載の事故音検出装置。
9. 前記事故音検出装置は、前記狭帯域パワーの時間変化の情報に基づいて前記狭帯域パワーの時間変化の自己相関を算出する手段を備え、前記周期性算出手段は、前記自己相関に関する情報に基づいて前記狭帯域パワーの時間変化の周期を算出することを特徴とする請求項７または８記載の事故音検出装置。
10. 前記周期性算出手段が算出対象とする周期の時間範囲は、０．３ｓ以上１０ｓ以下の範囲のいずれかの時間範囲であることを特徴とする請求項７ないし９のいずれかに記載の事故音検出装置。
11. 前記事故音検出装置は、事故種別毎の事故音に応じた所定の特徴量に基づいて前記事故音の判別を行う判別分析手段を備えたことを特徴とする請求項１０記載の事故音検出装置。
12. 前記判別分析手段は、所定の判別関数を用いて事故音の判別を行い、前記判別関数形成に必要な判別係数を記憶しておく手段を有することを特徴とする請求項１１記載の事故音検出装置。
13. 前記判別分析手段による判別において基礎とされる特徴量として、入力された前記アナログ音響信号の帯域を複数帯域に分割して得られる各帯域の信号成分のレベルである帯域パワーを用いることを特徴とする請求項１２記載の事故音検出装置。
14. 前記事故音検出装置は、さらに前記マイクロホンである第１のマイクロホンと指向特性の異なる前記第１のマイクロホン以外の複数のマイクロホンからのアナログ音響信号を入力とし、前記第１のマイクロホン以外のマイクロホン毎に、対応する前記アナログ音響信号をフレームによって構成されるデジタル信号に変換する変換手段と、前記デジタル信号に基づいて、前記フレーム毎に、前記広帯域パワーに関する情報を生成する広帯域パワーデータ生成手段とをさらに備え、前記判別手段は、前記各広帯域パワーデータ生成手段によって生成された前記広帯域パワーに関する各情報に基づいて前記事故音の到来方向を算出する音源方向算出手段をさらに有することを特徴とする請求項１記載の事故音検出装置。
15. マイクロホンによって検出されたアナログ音響信号をフレームによって構成されるデジタル信号に変換する変換ステップと、前記デジタル信号に基づいて、前記フレーム毎に、前記アナログ音響信号の所定帯域を占める信号成分の信号レベルである広帯域パワーに関する情報を生成する広帯域パワーデータ生成ステップと、事故音算出対象のフレームから所定フレーム数過去のフレームまでの各フレームについて得られた前記広帯域パワーの平均値を算出する平均値算出ステップと、前記広帯域パワーの情報と前記広帯域パワーの平均値の情報とに基づいて前記事故音算出対象のフレームの信号が事故音に対応する信号か否かの判定をする判定ステップとを備えたことを特徴とする事故音検出方法。
16. 前記事故音検出方法は、前記事故音算出対象のフレームから所定フレーム数過去のフレームまでの各フレームについて得られた前記広帯域パワーのうちの最大値を算出する最大値算出ステップと、前記広帯域パワーの最大値と前記広帯域パワーの平均値との差分値を算出する差分値算出ステップとを備え、前記判定ステップでは、前記差分値の情報に基づいて前記事故音算出対象のフレームの信号が事故音に対応する信号か否かの判定をすることを特徴とする請求項１５記載の事故音検出方法。
17. 前記事故音検出方法は、前記事故音算出対象のフレームから所定フレーム数過去のフレームまでの各フレームについて得られた前記広帯域パワーの合計値を算出する合計値算出ステップと、前記広帯域パワーの合計値と前記広帯域パワーの平均値との差分値を算出する差分値算出ステップとを備え、前記判定ステップでは、前記差分値の情報に基づいて前記事故音算出対象のフレームの信号が事故音に対応する信号か否かの判定をすることを特徴とする請求項１５記載の事故音検出方法。
18. 前記事故音検出方法は、前記マイクロホンによって検出されたアナログ音響信号における可聴周波数帯におけるいずれかの周波数帯を占める信号成分の信号レベルである狭帯域パワーを算出する狭帯域パワーデータ生成ステップと、前記広帯域パワーの情報および前記狭帯域パワーの情報に基づいて狭帯域性を検出する狭帯域性検出ステップと、前記判定ステップで前記事故音算出対象のフレームの信号が事故音に対応する信号と判定された場合に、前記狭帯域性検出ステップで前記狭帯域性が検出されたか否かの情報に基づいて前記事故音を分類する分類ステップとを備えたことを特徴とする請求項１５記載の事故音検出方法。
19. 前記狭帯域性検出ステップでは、前記広帯域パワーと前記狭帯域パワーとの差分値を算出し、前記広帯域パワーと前記狭帯域パワーとの差分値に基づいて狭帯域性を検出することを特徴とする請求項１８記載の事故音検出方法。
20. 前記狭帯域パワーデータ生成ステップで前記狭帯域パワーの算出の対象とする前記可聴周波数帯におけるいずれかの周波数帯は、８００Hｚ以上２ｋHz以下の周波数範囲におけるいずれかの範囲の周波数帯であることを特徴とする請求項１９記載の事故音検出方法。
21. 前記事故音検出方法は、前記狭帯域パワーの時間変化の周期を算出する周期性算出ステップを備え、前記分類ステップでは、前記判定ステップで前記事故音算出対象のフレームの信号が事故音に対応する信号と判定され、前記狭帯域性検出ステップで狭帯域性が検出されたときに、前記周期性算出ステップで周期が算出されない場合は事故音として分類し、周期性が算出された場合は事故音として分類しないことを特徴とする請求項１８記載の事故音検出方法。
22. 前記事故音検出方法は、前記マイクロホンによって検出されたアナログ音響信号における可聴周波数帯におけるいずれかの周波数帯を占める信号成分の信号レベルである狭帯域パワーを算出する狭帯域パワーデータ生成ステップと、前記狭帯域パワーの時間変化の周期を算出する周期性算出ステップと、前記判定ステップで前記事故音算出対象のフレームの信号が事故音に対応する信号と判定された場合に、前記周期性算出ステップで周期が算出されない場合は事故音とし、周期性が算出された場合は事故音としないように分類する分類ステップとを備えたことを特徴とする請求項１５記載の事故音検出方法。
23. 前記事故音検出方法は、前記狭帯域パワーの時間変化の情報に基づいて前記狭帯域パワーの時間変化の自己相関を算出するステップを備え、前記周期性算出ステップでは、前記自己相関に関する情報に基づいて前記狭帯域パワーの時間変化の周期を算出することを特徴とする請求項２１または２２記載の事故音検出方法。
24. 前記周期性算出ステップで算出対象とする周期の時間範囲は、０．３ｓ以上１０ｓ以下の範囲のいずれかの時間範囲であることを特徴とする請求項２１ないし２３のいずれかに記載の事故音検出方法。
25. 前記事故音検出方法は、事故種別毎の事故音に応じた所定の特徴量に基づいて前記事故音の判別を行う判別分析ステップを備えたことを特徴とする請求項２４記載の事故音検出方法。
26. 前記判別分析ステップは、所定の判別関数を用いて事故音の判別を行い、前記判別関数形成に必要な判別係数を記憶しておくステップを有することを特徴とする請求項２５記載の事故音検出方法。
27. 前記判別分析ステップでの判別において基礎とされる特徴量として、入力された前記アナログ音響信号の帯域を複数帯域に分割して得られる各帯域の信号成分のレベルである帯域パワーを用いることを特徴とする請求項２４記載の事故音検出方法。
28. 前記事故音検出方法は、さらに前記マイクロホンである第１のマイクロホンと指向特性の異なる前記第１のマイクロホン以外の複数のマイクロホンからのアナログ音響信号を入力とし、前記第１のマイクロホン以外のマイクロホン毎に、対応する前記アナログ音響信号をフレームによって構成されるデジタル信号に変換する変換ステップと、前記デジタル信号に基づいて、前記フレーム毎に、前記広帯域パワーに関する情報を生成する広帯域パワーデータ生成ステップとをさらに備え、前記判別ステップは、前記各広帯域パワーデータ生成ステップで生成された前記広帯域パワーに関する各情報に基づいて前記事故音の到来方向を算出する音源方向算出ステップをさらに有することを特徴とする請求項１５記載の事故音検出方法。
29. コンピュータに、マイクロホンによって検出されたアナログ音響信号をフレームによって構成されるデジタル信号に変換する変換ステップと、前記デジタル信号に基づいて、前記フレーム毎に、前記アナログ音響信号の所定帯域を占める信号成分の信号レベルである広帯域パワーに関する情報を生成する広帯域パワーデータ生成ステップと、事故音算出対象のフレームから所定フレーム数過去のフレームまでの各フレームについて得られた前記広帯域パワーの平均値を算出する平均値算出ステップと、前記広帯域パワーの情報と前記広帯域パワーの平均値の情報とに基づいて前記事故音算出対象のフレームの信号が事故音に対応する信号か否かの判定をする判定ステップとを実行させることを特徴とする事故音検出プログラム。
30. 前記事故音検出プログラムは、さらに、前記事故音算出対象のフレームから所定フレーム数過去のフレームまでの各フレームについて得られた前記広帯域パワーのうちの最大値を算出する最大値算出ステップと、前記広帯域パワーの最大値と前記広帯域パワーの平均値との差分値を算出する差分値算出ステップとをコンピュータに実行させ、前記判定ステップでは、前記差分値の情報に基づいて前記事故音算出対象のフレームの信号が事故音に対応する信号か否かの判定をすることを特徴とする請求項２９記載の事故音検出プログラム。
31. 前記事故音検出プログラムは、前記事故音算出対象のフレームから所定フレーム数過去のフレームまでの各フレームについて得られた前記広帯域パワーの合計値を算出する合計値算出ステップと、前記広帯域パワーの合計値と前記広帯域パワーの平均値との差分値を算出する差分値算出ステップとをコンピュータに実行させ、前記判定ステップでは、前記差分値の情報に基づいて前記事故音算出対象のフレームの信号が事故音に対応する信号か否かの判定をすることを特徴とする請求項２９記載の事故音検出プログラム。
32. 前記事故音検出プログラムは、前記マイクロホンによって検出されたアナログ音響信号における可聴周波数帯におけるいずれかの周波数帯を占める信号成分の信号レベルである狭帯域パワーを算出する狭帯域パワーデータ生成ステップと、前記広帯域パワーの情報および前記狭帯域パワーの情報に基づいて狭帯域性を検出する狭帯域性検出ステップと、前記判定ステップで前記事故音算出対象のフレームの信号が事故音に対応する信号と判定された場合に、前記狭帯域性検出ステップで前記狭帯域性が検出されたか否かの情報に基づいて前記事故音を分類する分類ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする請求項２９記載の事故音検出プログラム。
33. 前記狭帯域性検出ステップでは、前記広帯域パワーと前記狭帯域パワーとの差分値を算出し、前記広帯域パワーと前記狭帯域パワーとの差分値に基づいて狭帯域性を検出することを特徴とする請求項３２記載の事故音検出プログラム。
34. 前記狭帯域パワーデータ生成ステップで前記狭帯域パワーの算出の対象とする前記可聴周波数帯におけるいずれかの周波数帯は、８００Hｚ以上２ｋHz以下の周波数範囲におけるいずれかの範囲の周波数帯であることを特徴とする請求項３３記載の事故音検出プログラム。
35. 前記事故音検出プログラムは、前記狭帯域パワーの時間変化の周期を算出する周期性算出ステップをコンピュータに実行させ、前記分類ステップでは、前記判定ステップで前記事故音算出対象のフレームの信号が事故音に対応する信号と判定され、前記狭帯域性検出ステップで狭帯域性が検出されたときに、前記周期性算出ステップで周期が算出されない場合は事故音として分類し、周期性が算出された場合は事故音として分類しないことを特徴とする請求項３２記載の事故音検出プログラム。
36. 前記事故音検出プログラムは、前記マイクロホンによって検出されたアナログ音響信号における可聴周波数帯におけるいずれかの周波数帯を占める信号成分の信号レベルである狭帯域パワーを算出する狭帯域パワーデータ生成ステップと、前記狭帯域パワーの時間変化の周期を算出する周期性算出ステップと、前記判定ステップで前記事故音算出対象のフレームの信号が事故音に対応する信号と判定された場合に、前記周期性算出ステップで周期が算出されない場合は事故音とし、周期性が算出された場合は事故音としないように分類する分類ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする請求項２９記載の事故音検出プログラム。
37. 前記事故音検出プログラムは、前記狭帯域パワーの時間変化の情報に基づいて前記狭帯域パワーの時間変化の自己相関を算出するステップをコンピュータに実行させ、前記周期性算出ステップでは、前記自己相関に関する情報に基づいて前記狭帯域パワーの時間変化の周期を算出することを特徴とする請求項３５または３６記載の事故音検出プログラム。
38. 前記周期性算出ステップで算出対象とする周期の時間範囲は、０．３ｓ以上１０ｓ以下の範囲のいずれかの時間範囲であることを特徴とする請求項３５ないし３７のいずれかに記載の事故音検出プログラム。
39. 前記事故音検出プログラムは、さらに事故種別毎の事故音に応じた所定の特徴量に基づいて前記事故音の判別を行う判別分析ステップをコンピュータに実行させることを特徴とする請求項３８記載の事故音検出プログラム。
40. 前記判別分析ステップは、所定の判別関数を用いて事故音の判別を行い、前記判別関数形成に必要な判別係数を記憶しておくステップを有することを特徴とする請求項３９記載の事故音検出プログラム。
41. 前記判別分析ステップでの判別において基礎とされる特徴量として、入力された前記アナログ音響信号の帯域を複数帯域に分割して得られる各帯域の信号成分のレベルである帯域パワーを用いることを特徴とする請求項４０記載の事故音検出プログラム。
42. 前記事故音検出プログラムは、さらに前記マイクロホンである第１のマイクロホンと指向特性の異なる前記第１のマイクロホン以外の複数のマイクロホンからのアナログ音響信号を入力とし、前記第１のマイクロホン以外のマイクロホン毎に、対応する前記アナログ音響信号をフレームによって構成されるデジタル信号に変換する変換ステップと、前記デジタル信号に基づいて、前記フレーム毎に、前記広帯域パワーに関する情報を生成する広帯域パワーデータ生成ステップとをさらにコンピュータに実行させ、前記判別ステップは、前記各広帯域パワーデータ生成ステップで生成された前記広帯域パワーに関する各情報に基づいて前記事故音の到来方向を算出する音源方向算出ステップをさらに有することを特徴とする請求項２９記載の事故音検出プログラム。

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