特許
J-GLOBAL ID：201603002148783431
異常音の検出方法及びその検出値を用いた構造物の異常判定方法、並びに、振動波の類似度検出方法及びその検出値を用いた音声認識方法
発明者：
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出願人/特許権者：
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代理人 (5件)：
光石 俊郎
, 光石 春平
, 田中 康幸
, 松元 洋
, 山田 哲三
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2015-018596
公開番号（公開出願番号）：特開2016-142625
出願日： 2015年02月02日
公開日（公表日）： 2016年08月08日
要約：
【課題】打音等の正確な類似度検出値を得る方法を提供する。【解決手段】打音の特徴量を成分とする標準及び入力パターン原始ベクトルを作成し、基準形状より成る基準パターンベクトルに基づく歪度加重ベクトル、並びに、尖度加重ベクトルを作成し、歪度加重ベクトル、並びに、尖度加重ベクトルの成分値と標準パターン原始ベクトルの成分値との積和演算により標準パターン歪度加重ベクトル、並びに、標準パターン尖度加重ベクトルを算出し、これらに基づき標準パターン複合加重ベクトル(数41)を作成し、同様に、入力パターン複合加重ベクトル(数41)を作成し、標準及び入力パターン複合加重ベクトルに基づき標準及び入力パターン複合選択ベクトル(数44)を作成し、標準及び入力パターン複合選択ベクトルのなす角の値(数45)を標準及び入力パターン原始ベクトル間の形状距離値とする。【選択図】図47
請求項（抜粋）：
(a)標準音の特徴量を成分とする標準パターン原始ベクトルと、入力音の特徴量を成分とする入力パターン原始ベクトルとを作成すること、
(b)パターン原始ベクトルの指定成分ごとに異なる分散の値をもつ、正規分布や矩形など任意の基準形状を作成し、上記基準形状の値を成分とする基準パターンベクトルを作成し、上記基準パターンベクトルの歪度の変化率の値を成分とする歪度加重ベクトルを作成すること、
(c)標準パターン原始ベクトルの指定成分と各成分との間の長さを求め、歪度加重ベクトルの中心から上記長さだけ離れた位置に最も近い歪度加重ベクトルの成分番号を算出し、歪度加重ベクトルの上記成分番号の成分値と標準パターン原始ベクトルの各成分の成分値との積の値を求め、上記積の値を標準パターン原始ベクトルの各成分について加算した積和値を算出すること、
(d)上記積和値を算出するに際し、標準パターン原始ベクトルの指定成分を各成分の位置に移動しながら積和値を求め、上記積和値を指定成分の成分値とする標準パターン歪度加重ベクトルを作成すること、
(e)入力パターン原始ベクトルの指定成分と各成分との間の長さを求め、歪度加重ベクトルの中心から上記長さだけ離れた位置に最も近い歪度加重ベクトルの成分番号を算出し、歪度加重ベクトルの上記成分番号の成分値と入力パターン原始ベクトルの各成分の成分値との積の値を求め、上記積の値を入力パターン原始ベクトルの各成分について加算した積和値を算出すること、
(f)上記積和値を算出するに際し、入力パターン原始ベクトルの指定成分を各成分の位置に移動しながら積和値を求め、上記積和値を指定成分の成分値とする入力パターン歪度加重ベクトルを作成すること、
(g)上記標準パターン歪度加重ベクトルと上記入力パターン歪度加重ベクトルのなす角の値を、標準パターン原始ベクトルと入力パターン原始ベクトルとの間の歪度形状距離値とすること、
(h)基準形状の分散の値を変化させながら歪度加重ベクトルを作成し、異なるカテゴリの標準音間の歪度形状距離平均値から同じカテゴリの標準音間の歪度形状距離平均値を減算した平均値の差の値を求め、異なるカテゴリの標準音間の歪度形状距離の標本分散をその標本数で除算した値、及び、同じカテゴリの標準音間の歪度形状距離の標本分散をその標本数で除算した値の和の平方根を求め、上記平均値の差の値を上記平方根で除算したウェルチの検定統計量を求めて目的関数の値とし、上記目的関数の値を最大にする最適な歪度加重ベクトルを作成すること、
(i)上記最適な歪度加重ベクトルを用いて、標準パターン歪度加重ベクトル、及び、入力パターン歪度加重ベクトルを作成すること、
(j)パターン原始ベクトルの指定成分ごとに異なる分散の値をもつ、正規分布や矩形など任意の基準形状を作成し、上記基準形状の値を成分とする基準パターンベクトルを作成し、上記基準パターンベクトルの尖度の変化率の値を成分とする尖度加重ベクトルを作成すること、
(k)標準パターン原始ベクトルの指定成分と各成分との間の長さを求め、尖度加重ベクトルの中心から上記長さだけ離れた位置に最も近い尖度加重ベクトルの成分番号を算出し、尖度加重ベクトルの上記成分番号の成分値と標準パターン原始ベクトルの各成分の成分値との積の値を求め、上記積の値を標準パターン原始ベクトルの各成分について加算した積和値を算出すること、
(l)上記積和値を算出するに際し、標準パターン原始ベクトルの指定成分を各成分の位置に移動しながら積和値を求め、上記積和値を指定成分の成分値とする標準パターン尖度加重ベクトルを作成すること、
(m)入力パターン原始ベクトルの指定成分と各成分との間の長さを求め、尖度加重ベクトルの中心から上記長さだけ離れた位置に最も近い尖度加重ベクトルの成分番号を算出し、尖度加重ベクトルの上記成分番号の成分値と入力パターン原始ベクトルの各成分の成分値との積の値を求め、上記積の値を入力パターン原始ベクトルの各成分について加算した積和値を算出すること、
(n)上記積和値を算出するに際し、入力パターン原始ベクトルの指定成分を各成分の位置に移動しながら積和値を求め、上記積和値を指定成分の成分値とする入力パターン尖度加重ベクトルを作成すること、
(o)上記標準パターン尖度加重ベクトルと上記入力パターン尖度加重ベクトルのなす角の値を、標準パターン原始ベクトルと入力パターン原始ベクトルとの間の尖度形状距離値とすること、
(p)基準形状の分散の値を変化させながら尖度加重ベクトルを作成し、異なるカテゴリの標準音間の尖度形状距離平均値から同じカテゴリの標準音間の尖度形状距離平均値を減算した平均値の差の値を求め、異なるカテゴリの標準音間の尖度形状距離の標本分散をその標本数で除算した値、及び、同じカテゴリの標準音間の尖度形状距離の標本分散をその標本数で除算した値の和の平方根を求め、上記平均値の差の値を上記平方根で除算したウェルチの検定統計量を求めて目的関数の値とし、上記目的関数の値を最大にする最適な尖度加重ベクトルを作成すること、
(q)上記最適な尖度加重ベクトルを用いて、標準パターン尖度加重ベクトル、及び、入力パターン尖度加重ベクトルを作成すること、
(r)上記標準パターン歪度加重ベクトルと上記標準パターン尖度加重ベクトルの大きさをそれぞれ1に正規化し、正規化して得られた標準パターン歪度加重ベクトルと標準パターン尖度加重ベクトルを結合して標準パターン複合加重ベクトルを作成すること、
(s)上記入力パターン歪度加重ベクトルと上記入力パターン尖度加重ベクトルの大きさをそれぞれ1に正規化し、正規化して得られた入力パターン歪度加重ベクトルと入力パターン尖度加重ベクトルを結合して入力パターン複合加重ベクトルを作成すること、
(t)上記標準及び入力パターン複合加重ベクトルと同じ成分の個数をもち、0または1の値を成分とする選択ベクトルを作成し、それぞれ標準パターン複合加重ベクトル、及び、入力パターン複合加重ベクトルの各成分の成分値と上記選択ベクトルの同じ成分番号の成分値との積の値を求め、上記積の値を成分値とする標準パターン複合選択ベクトル、及び、入力パターン複合選択ベクトルを作成すること、
(u)上記標準パターン複合選択ベクトルと上記入力パターン複合選択ベクトルのなす角の値を、標準パターン原始ベクトルと入力パターン原始ベクトルとの間の形状距離値とすること、
(v)選択ベクトルの各成分の0と1の値を変化させながら、異なるカテゴリの標準音間の形状距離平均値から同じカテゴリの標準音間の形状距離平均値を減算した平均値の差の値を求め、異なるカテゴリの標準音間の形状距離の標本分散をその標本数で除算した値、及び、同じカテゴリの標準音間の形状距離の標本分散をその標本数で除算した値の和の平方根を求め、上記平均値の差の値を上記平方根で除算したウェルチの検定統計量を求めて目的関数の値とし、上記目的関数の値を最大にする最適な選択ベクトルを作成すること、
(w)上記最適な選択ベクトルを用いて作成した標準パターン複合選択ベクトルと入力パターン複合選択ベクトルのなす角の値を、標準パターン原始ベクトルと入力パターン原始ベクトルとの間の形状距離値とすることを特徴とする異常音の検出方法。
IPC (5件)：
G01N 29/04
, G10L 25/27
, G10L 15/06
, G10L 15/32
, G01N 29/44
G01N29/04
, G10L25/27
, G10L15/06 400V
, G10L15/32 200A
, G01N29/44
2G047AA10
, 2G047BA04
, 2G047BC07
, 2G047CA03
, 2G047EA10
, 2G047GG27
, 2G047GG33
, 2G047GG37
