音源方向検出装置
【課題】複数の音源が発する音の周波数が同一であっても、各音源の方向を適切に検出することができる音源方向検出装置を提供する。
【解決手段】 音源方向検出装置１は、車両の走行音を受ける複数のマイクロホン２と、ＥＣＵ４とを備えている。ＥＣＵ４は、各マイクロホン２の出力信号に基づいて、走行音を発する接近車両（音源）の方位分布（方向分布）を表す音源方向分布データを生成するマイクロホンアレー処理部１１と、複数フレーム分の音源方向分布データにおいてピークを取る方位の系列を計算する車両方位推定部１２と、複数フレーム分の音源方向分布データにおいてピーク値が高い方位の系列に対してクラスタリング処理を行うことにより、複数フレーム分の音源方向分布データにおいてピークを取る方位をクラス毎にグループ化し、当該方位の範囲内からの車両到来の可能性を判断する車両検出部１３とを有している。
【解決手段】 音源方向検出装置１は、車両の走行音を受ける複数のマイクロホン２と、ＥＣＵ４とを備えている。ＥＣＵ４は、各マイクロホン２の出力信号に基づいて、走行音を発する接近車両（音源）の方位分布（方向分布）を表す音源方向分布データを生成するマイクロホンアレー処理部１１と、複数フレーム分の音源方向分布データにおいてピークを取る方位の系列を計算する車両方位推定部１２と、複数フレーム分の音源方向分布データにおいてピーク値が高い方位の系列に対してクラスタリング処理を行うことにより、複数フレーム分の音源方向分布データにおいてピークを取る方位をクラス毎にグループ化し、当該方位の範囲内からの車両到来の可能性を判断する車両検出部１３とを有している。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音源（例えば走行音を発する車両等）の方向を検出する音源方向検出装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来の音源方向検出装置としては、例えば特許文献１に記載されているものが知られている。特許文献１に記載の音源方向検出装置は、複数の音源から発信された音を２つのマイクにより検出し、各マイクから出力された音響信号を高速フーリエ変換してパワースペクトル信号を生成し、このパワースペクトル信号を周波数毎にグループ分けし、各グループ毎に音源の方向を判定することで、複数の音源の方向を検出するというものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−１８３２０２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記従来技術においては、周波数の異なる音を発する複数の音源の方向を検出することはできるが、複数の音源が発する音の周波数が同一である場合には、各音源の方向を適切に検出することができないという問題がある。
【０００５】
本発明の目的は、複数の音源が発する音の周波数が同一であっても、各音源の方向を適切に検出することができる音源方向検出装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の音源方向検出装置は、音源からの音を受ける複数のマイクロホンと、複数のマイクロホンで受けた各音の到達時間差の情報を所定時間だけ取得し、所定時間毎の音源方向分布データを生成する音源方向分布生成手段と、所定時間毎の各音源方向分布データにおいてピークを取る音源方向をクラス毎にグループ化するクラスタリング手段と、クラスタリング手段によりグループ化されたクラスにおける各音源方向のばらつき度に基づいて、音源の方向を特定する音源方向特定手段とを備えることを特徴とするものである。
【０００７】
このような本発明の音源方向検出装置においては、複数のマイクロホンで受けた各音の到達時間差の情報を所定時間だけ取得し、所定時間毎の音源方向分布データを生成した後、所定時間毎の各音源方向分布データにおいてピークを取る音源方向をクラス毎にグループ化し、クラスにおける各音源方向のばらつき度に基づいて、音源の方向を特定する。ここで、音源が複数ある場合には、音源方向分布データにおいてピークを取る音源方向が複数存在することから、所定時間毎の各音源方向分布データにおいてピークを取る音源方向が複数のクラスにグループ化され、各クラス毎に音源の方向が特定される。従って、音源が発する音の周波数に関係なく、音源の方向が特定されることになる。これにより、複数の音源が発する音の周波数が同一であっても、各音源の方向を同時に且つ精度良く検出することができる。
【０００８】
好ましくは、音源方向特定手段は、クラスタリング手段によりグループ化されたクラスにおいてクラス重心から各音源方向までの平均距離を求め、当該平均距離を予め設定された値と比較して音源の方向を特定する。この場合には、グループ化されたクラスにおける各音源方向のばらつき度に基づいた音源の方向の特定を、簡単に且つ確実に行うことができる。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、複数の音源が発する音の周波数が同一であっても、各音源の方向を適切に検出することができる。これにより、例えば同じ周波数の走行音を発する複数台の車両が接近する場合に、これらの車両の到来方向を適切に検出することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明に係わる音源方向検出装置の一実施形態の概略構成を示すブロック図である。
【図２】車両におけるマイクロホンアレーの搭載例を示す図である。
【図３】複数フレーム分の音源方向分布データの一例を示すグラフである。
【図４】図３に示した複数フレーム分の音源方向分布データにおいてピーク値が高い上位数位の方位の系列に対してクラスタリング処理を行う様子を示す図である。
【図５】図１に示したＥＣＵにより実行される処理手順の詳細を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明に係わる音源方向検出装置の好適な実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。
【００１２】
図１は、本発明に係わる音源方向検出装置の一実施形態の概略構成を示すブロック図である。本実施形態の音源方向検出装置１は、車両に搭載され、走行音を発する接近車両の到来方向を検出する装置である。
【００１３】
図１において、音源方向検出装置１は、車両の走行音を受けて電気信号に変換する複数のマイクロホン２からなるマイクロホンアレー３と、ＣＰＵ、ＲＯＭやＲＡＭ等のメモリ、入出力回路等により構成されたＥＣＵ（Electronic Control Unit）４と、接近車両に関する情報をドライバに対して呈示するための表示器５とを備えている。
【００１４】
各マイクロホン２は、図２に示すように、車両Ｐの幅方向に並ぶように設置されている。マイクロホン２は、バンパー部６に設置されていても良いし（図２（ａ）参照）、ボンネット７内部におけるウィンドシールド８の近傍に設置されていても良いし（図２（ｂ）参照）、ルーフキャリア９内に設置されていても良い（図２（ｃ）参照）。
【００１５】
ＥＣＵ４は、マルチチャンネルＡＤ変換部１０と、マイクロホンアレー処理部１１と、車両方位推定部１２と、車両検出部１３とを有している。マルチチャンネルＡＤ変換部１０は、各マイクロホン２の出力信号（音波信号）をデジタル信号に変換する。
【００１６】
マイクロホンアレー処理部１１は、マルチチャンネルＡＤ変換部１０から出力された各チャネルのデジタル信号に基づいて、走行音を発する接近車両（音源）の方位分布（方向分布）を表す音源方向分布データを生成する。
【００１７】
ここで、各マイクロホン２の位置は空間的にずれているため、各マイクロホン２の間には、接近車両から発する走行音の位相差（到達時間差）が発生する。このため、マイクロホンアレー処理部１１は、マルチチャンネルＡＤ変換部１０から出力された各チャネルのデジタル信号に基づいて、接近車両から各マイクロホン２への走行音の到達時間差を求め、既知の手法を用いて音源方向分布データを生成する。このような手法としては、相互相関法、ＣＳＰ（Cross-power Spectrum Phase Analysis）法や、ＭＵＳＩＣ（MUltiple SIgnal Classification）法、線形予測法等といったマイクロホンアレーによる到来方位推定法が挙げられる。
【００１８】
マイクロホンアレー処理部１１により生成される音源方向分布データは、図３に示すように、横軸が方位を示し、縦軸が音の強さを示すものであり、車両の到来の可能性が高い方位に強い値が出力される。音源方向分布データは、マイクロホンアレー処理部１１によってフレームという時間単位で処理され、逐次計算され、車両方位推定部１２に送られてくる。
【００１９】
車両方位推定部１２は、図３に示すように、マイクロホンアレー処理部１１により得られる複数フレーム分の音源方向分布データにおいてピークを取る方位の系列を計算し、それをＦＩＦＯメモリに蓄えておく。
【００２０】
車両検出部１３は、図４に示すように、車両方位推定部１２により得られる複数フレーム分の音源方向分布データにおいてピーク値が高い上位数位（ここでは３位）の方位の系列に対してクラスタリング処理を行うことにより、複数フレーム分の音源方向分布データにおいてピークを取る方位をクラス毎（ここでは３クラス）にグループ化する。
【００２１】
クラスタリング手法としては、例えば方位別（左方と右方）に予め範囲を設定することで、複数方位からの走行音をクラスタリングしたり、時系列データの状態（移動量の変化等）の推定からクラスタリング（パーティクルフィルタ等）したり、同一強度信号の周辺探索により類似信号を抽出してクラスタリング（探索やパターンマッチング等）することが挙げられる。
【００２２】
そして、車両検出部１３は、クラス毎にセントロイド（クラスの重心）から各方位までの平均距離を計算し、その平均距離に基づいて当該方位の範囲内から車両が到来してくる可能性を判断する。セントロイドから各方位までの平均距離は、図４に示すように、各方位がどの程度の広がりを持っているかを示している。各方位の広がり（ばらつき度）が小さくなるほど、当該方位の範囲内から車両が到来してくる可能性が高くなる。
【００２３】
図１に戻り、表示器５は、車両検出部１３により接近車両が存在することが検出されたときに、その旨と接近車両の方位及び近さ等の情報とを表示する。
【００２４】
図５は、ＥＣＵ４により実行される処理手順の詳細を示すフローチャートである。同図において、まずマルチチャンネルＡＤ変換部１０から出力される各チャネルのデジタル音波信号を所得し（手順Ｓ５１）、接近車両から各マイクロホン２への走行音の到達時間差に応じた音源方向分布データを生成する（手順Ｓ５２）。
【００２５】
続いて、音源方向分布データにおけるピーク値を抽出し、音源方向分布データにおいてピークを取る方位を算出し、その方位をＦＩＦＯメモリに格納する（手順Ｓ５３）。そして、所定フレーム分の音源方向分布データについてピークを取る方位を算出したかどうかを判定し（手順Ｓ５４）、所定フレーム分の音源方向分布データについてピークを取る方位を算出していないときは、手順Ｓ５１に戻る。
【００２６】
所定フレーム分の音源方向分布データについてピークを取る方位を算出したときは、各フレームについて音源方向分布データに存在する複数のピークのうち、ピーク値が大きい上位Ｍ位（Ｍ≧２）のピークを選定する（手順Ｓ５５）。そして、各フレームの音源方向分布データにおいて上位Ｍ位のピークを取る方位に対してクラスタリング処理を行う（手順Ｓ５６）。これにより、各フレームの音源方向分布データにおいてピークを取る方位は、Ｍ個のクラス（図３及び図４では３クラス）にグループ分けされる。
【００２７】
続いて、Ｍ個のクラスについてクラス重心から各方位までの距離の平均値ＡｖＣ（Ｍ）を算出する（手順Ｓ５７）。そして、クラス重心から各方位までの距離の平均値ＡｖＣ（Ｍ）が予め設定された基準値よりも小さいかどうかを判定する（手順Ｓ５８）。距離の平均値ＡｖＣ（Ｍ）が基準値よりも小さいときは、当該クラスに対応する各方位を含む範囲内から接近する車両が存在するものと判断し（手順Ｓ５９）、距離の平均値ＡｖＣ（Ｍ）が基準値よりも小さくないときは、接近する車両が存在しないものと判断する（手順Ｓ６０）。
【００２８】
以上のフローチャートにおいて、手順Ｓ５１，Ｓ５２はマイクロホンアレー処理部１１により実行され、手順Ｓ５３，Ｓ５４は車両方位推定部１２により実行され、手順Ｓ５５〜Ｓ６０は車両検出部１３により実行される。
【００２９】
また、マルチチャンネルＡＤ変換部１０、マイクロホンアレー処理部１１及び車両方位推定部１２は、複数のマイクロホン２で受けた各音の到達時間差の情報を所定時間だけ取得し、所定時間毎の音源方向分布データを生成する音源方向分布生成手段を構成する。車両検出部１３の手順Ｓ５５，Ｓ５６は、所定時間毎の各音源方向分布データにおいてピークを取る音源方向をクラス毎にグループ化するクラスタリング手段を構成する。車両検出部１３の手順Ｓ５７〜Ｓ６０は、クラスタリング手段によりグループ化されたクラスにおける各音源方向のばらつき度に基づいて、音源の方向を特定する音源方向特定手段を構成する。
【００３０】
ところで、車両の到来方位を検出する方法としては、上述したように複数フレーム分の音源方向分布データにおいてピークを取る方位の系列を計算した後、そのピークを取る方位の分散値を求めることが考えられる。この場合には、方位の分散値が小さいほど、方位の変動が小さくなるため、その方位の範囲内から車両が到来している可能性が高いとみなすことができる。
【００３１】
しかし、左右両側から車両が同時に接近する等のように複数の接近車両が存在する場合には、各車両に対応して複数のピークが音源方向分布データに発生するため、これらを適切に処理する必要がある。ところが、複数の車両が存在する場合には、複数フレームの音源方向分布データにおいてピークを取る方位が安定しないため、信頼性の高い分散値が得られない。
【００３２】
これに対し本実施形態では、各マイクロホン２から出力される音波信号に基づいて音源方向分布データを生成し、複数フレーム分の音源方向分布データにおいてピークを取る方位の系列を求め、複数フレーム分の音源方向分布データにおいてピーク値が高い上位数位の方位の系列に対してクラスタリングを行い、クラス毎にクラス重心から複数フレーム分の方位までの平均距離を計算し、これを上記の分散値の代わりとして用いる。そして、その値に基づいて当該方位の範囲内から車両が接近するかどうかを判断する。
【００３３】
このように車両の到来方位毎に音源方向分布データに存在するピークをグループ化することにより、車両到来方位の検出の信頼性を向上させることができる。これにより、例えば見通しが悪い交差点において同一の周波数の走行音を発する車両が左右両側から同時に接近してくるような場合でも、各車両の到来方向を高精度に且つ安定して検出することができる。
【００３４】
なお、本発明は、上記実施形態に限定されるものではない。例えば、音源方向分布データのピーク値（音の強さ）を用いて、マイクロホンアレー３と接近車両との距離を求めるようにしても良い。
【００３５】
また、上記実施形態の音源方向検出装置１は、自動車等の車両に搭載されるものであるが、本発明は、同一周波数の音を発する複数の音源の方向を検出するものであれば、車両以外のものにも適用可能である。
【符号の説明】
【００３６】
１…音源方向検出装置、２…マイクロホン、４…ＥＣＵ、１０…マルチチャンネルＡＤ変換部（音源方向分布生成手段）、１１…マイクロホンアレー処理部（音源方向分布生成手段）、１２…車両方位推定部（音源方向分布生成手段）、１３…車両検出部（クラスタリング手段、音源方向特定手段）。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音源（例えば走行音を発する車両等）の方向を検出する音源方向検出装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来の音源方向検出装置としては、例えば特許文献１に記載されているものが知られている。特許文献１に記載の音源方向検出装置は、複数の音源から発信された音を２つのマイクにより検出し、各マイクから出力された音響信号を高速フーリエ変換してパワースペクトル信号を生成し、このパワースペクトル信号を周波数毎にグループ分けし、各グループ毎に音源の方向を判定することで、複数の音源の方向を検出するというものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−１８３２０２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記従来技術においては、周波数の異なる音を発する複数の音源の方向を検出することはできるが、複数の音源が発する音の周波数が同一である場合には、各音源の方向を適切に検出することができないという問題がある。
【０００５】
本発明の目的は、複数の音源が発する音の周波数が同一であっても、各音源の方向を適切に検出することができる音源方向検出装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の音源方向検出装置は、音源からの音を受ける複数のマイクロホンと、複数のマイクロホンで受けた各音の到達時間差の情報を所定時間だけ取得し、所定時間毎の音源方向分布データを生成する音源方向分布生成手段と、所定時間毎の各音源方向分布データにおいてピークを取る音源方向をクラス毎にグループ化するクラスタリング手段と、クラスタリング手段によりグループ化されたクラスにおける各音源方向のばらつき度に基づいて、音源の方向を特定する音源方向特定手段とを備えることを特徴とするものである。
【０００７】
このような本発明の音源方向検出装置においては、複数のマイクロホンで受けた各音の到達時間差の情報を所定時間だけ取得し、所定時間毎の音源方向分布データを生成した後、所定時間毎の各音源方向分布データにおいてピークを取る音源方向をクラス毎にグループ化し、クラスにおける各音源方向のばらつき度に基づいて、音源の方向を特定する。ここで、音源が複数ある場合には、音源方向分布データにおいてピークを取る音源方向が複数存在することから、所定時間毎の各音源方向分布データにおいてピークを取る音源方向が複数のクラスにグループ化され、各クラス毎に音源の方向が特定される。従って、音源が発する音の周波数に関係なく、音源の方向が特定されることになる。これにより、複数の音源が発する音の周波数が同一であっても、各音源の方向を同時に且つ精度良く検出することができる。
【０００８】
好ましくは、音源方向特定手段は、クラスタリング手段によりグループ化されたクラスにおいてクラス重心から各音源方向までの平均距離を求め、当該平均距離を予め設定された値と比較して音源の方向を特定する。この場合には、グループ化されたクラスにおける各音源方向のばらつき度に基づいた音源の方向の特定を、簡単に且つ確実に行うことができる。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、複数の音源が発する音の周波数が同一であっても、各音源の方向を適切に検出することができる。これにより、例えば同じ周波数の走行音を発する複数台の車両が接近する場合に、これらの車両の到来方向を適切に検出することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明に係わる音源方向検出装置の一実施形態の概略構成を示すブロック図である。
【図２】車両におけるマイクロホンアレーの搭載例を示す図である。
【図３】複数フレーム分の音源方向分布データの一例を示すグラフである。
【図４】図３に示した複数フレーム分の音源方向分布データにおいてピーク値が高い上位数位の方位の系列に対してクラスタリング処理を行う様子を示す図である。
【図５】図１に示したＥＣＵにより実行される処理手順の詳細を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明に係わる音源方向検出装置の好適な実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。
【００１２】
図１は、本発明に係わる音源方向検出装置の一実施形態の概略構成を示すブロック図である。本実施形態の音源方向検出装置１は、車両に搭載され、走行音を発する接近車両の到来方向を検出する装置である。
【００１３】
図１において、音源方向検出装置１は、車両の走行音を受けて電気信号に変換する複数のマイクロホン２からなるマイクロホンアレー３と、ＣＰＵ、ＲＯＭやＲＡＭ等のメモリ、入出力回路等により構成されたＥＣＵ（Electronic Control Unit）４と、接近車両に関する情報をドライバに対して呈示するための表示器５とを備えている。
【００１４】
各マイクロホン２は、図２に示すように、車両Ｐの幅方向に並ぶように設置されている。マイクロホン２は、バンパー部６に設置されていても良いし（図２（ａ）参照）、ボンネット７内部におけるウィンドシールド８の近傍に設置されていても良いし（図２（ｂ）参照）、ルーフキャリア９内に設置されていても良い（図２（ｃ）参照）。
【００１５】
ＥＣＵ４は、マルチチャンネルＡＤ変換部１０と、マイクロホンアレー処理部１１と、車両方位推定部１２と、車両検出部１３とを有している。マルチチャンネルＡＤ変換部１０は、各マイクロホン２の出力信号（音波信号）をデジタル信号に変換する。
【００１６】
マイクロホンアレー処理部１１は、マルチチャンネルＡＤ変換部１０から出力された各チャネルのデジタル信号に基づいて、走行音を発する接近車両（音源）の方位分布（方向分布）を表す音源方向分布データを生成する。
【００１７】
ここで、各マイクロホン２の位置は空間的にずれているため、各マイクロホン２の間には、接近車両から発する走行音の位相差（到達時間差）が発生する。このため、マイクロホンアレー処理部１１は、マルチチャンネルＡＤ変換部１０から出力された各チャネルのデジタル信号に基づいて、接近車両から各マイクロホン２への走行音の到達時間差を求め、既知の手法を用いて音源方向分布データを生成する。このような手法としては、相互相関法、ＣＳＰ（Cross-power Spectrum Phase Analysis）法や、ＭＵＳＩＣ（MUltiple SIgnal Classification）法、線形予測法等といったマイクロホンアレーによる到来方位推定法が挙げられる。
【００１８】
マイクロホンアレー処理部１１により生成される音源方向分布データは、図３に示すように、横軸が方位を示し、縦軸が音の強さを示すものであり、車両の到来の可能性が高い方位に強い値が出力される。音源方向分布データは、マイクロホンアレー処理部１１によってフレームという時間単位で処理され、逐次計算され、車両方位推定部１２に送られてくる。
【００１９】
車両方位推定部１２は、図３に示すように、マイクロホンアレー処理部１１により得られる複数フレーム分の音源方向分布データにおいてピークを取る方位の系列を計算し、それをＦＩＦＯメモリに蓄えておく。
【００２０】
車両検出部１３は、図４に示すように、車両方位推定部１２により得られる複数フレーム分の音源方向分布データにおいてピーク値が高い上位数位（ここでは３位）の方位の系列に対してクラスタリング処理を行うことにより、複数フレーム分の音源方向分布データにおいてピークを取る方位をクラス毎（ここでは３クラス）にグループ化する。
【００２１】
クラスタリング手法としては、例えば方位別（左方と右方）に予め範囲を設定することで、複数方位からの走行音をクラスタリングしたり、時系列データの状態（移動量の変化等）の推定からクラスタリング（パーティクルフィルタ等）したり、同一強度信号の周辺探索により類似信号を抽出してクラスタリング（探索やパターンマッチング等）することが挙げられる。
【００２２】
そして、車両検出部１３は、クラス毎にセントロイド（クラスの重心）から各方位までの平均距離を計算し、その平均距離に基づいて当該方位の範囲内から車両が到来してくる可能性を判断する。セントロイドから各方位までの平均距離は、図４に示すように、各方位がどの程度の広がりを持っているかを示している。各方位の広がり（ばらつき度）が小さくなるほど、当該方位の範囲内から車両が到来してくる可能性が高くなる。
【００２３】
図１に戻り、表示器５は、車両検出部１３により接近車両が存在することが検出されたときに、その旨と接近車両の方位及び近さ等の情報とを表示する。
【００２４】
図５は、ＥＣＵ４により実行される処理手順の詳細を示すフローチャートである。同図において、まずマルチチャンネルＡＤ変換部１０から出力される各チャネルのデジタル音波信号を所得し（手順Ｓ５１）、接近車両から各マイクロホン２への走行音の到達時間差に応じた音源方向分布データを生成する（手順Ｓ５２）。
【００２５】
続いて、音源方向分布データにおけるピーク値を抽出し、音源方向分布データにおいてピークを取る方位を算出し、その方位をＦＩＦＯメモリに格納する（手順Ｓ５３）。そして、所定フレーム分の音源方向分布データについてピークを取る方位を算出したかどうかを判定し（手順Ｓ５４）、所定フレーム分の音源方向分布データについてピークを取る方位を算出していないときは、手順Ｓ５１に戻る。
【００２６】
所定フレーム分の音源方向分布データについてピークを取る方位を算出したときは、各フレームについて音源方向分布データに存在する複数のピークのうち、ピーク値が大きい上位Ｍ位（Ｍ≧２）のピークを選定する（手順Ｓ５５）。そして、各フレームの音源方向分布データにおいて上位Ｍ位のピークを取る方位に対してクラスタリング処理を行う（手順Ｓ５６）。これにより、各フレームの音源方向分布データにおいてピークを取る方位は、Ｍ個のクラス（図３及び図４では３クラス）にグループ分けされる。
【００２７】
続いて、Ｍ個のクラスについてクラス重心から各方位までの距離の平均値ＡｖＣ（Ｍ）を算出する（手順Ｓ５７）。そして、クラス重心から各方位までの距離の平均値ＡｖＣ（Ｍ）が予め設定された基準値よりも小さいかどうかを判定する（手順Ｓ５８）。距離の平均値ＡｖＣ（Ｍ）が基準値よりも小さいときは、当該クラスに対応する各方位を含む範囲内から接近する車両が存在するものと判断し（手順Ｓ５９）、距離の平均値ＡｖＣ（Ｍ）が基準値よりも小さくないときは、接近する車両が存在しないものと判断する（手順Ｓ６０）。
【００２８】
以上のフローチャートにおいて、手順Ｓ５１，Ｓ５２はマイクロホンアレー処理部１１により実行され、手順Ｓ５３，Ｓ５４は車両方位推定部１２により実行され、手順Ｓ５５〜Ｓ６０は車両検出部１３により実行される。
【００２９】
また、マルチチャンネルＡＤ変換部１０、マイクロホンアレー処理部１１及び車両方位推定部１２は、複数のマイクロホン２で受けた各音の到達時間差の情報を所定時間だけ取得し、所定時間毎の音源方向分布データを生成する音源方向分布生成手段を構成する。車両検出部１３の手順Ｓ５５，Ｓ５６は、所定時間毎の各音源方向分布データにおいてピークを取る音源方向をクラス毎にグループ化するクラスタリング手段を構成する。車両検出部１３の手順Ｓ５７〜Ｓ６０は、クラスタリング手段によりグループ化されたクラスにおける各音源方向のばらつき度に基づいて、音源の方向を特定する音源方向特定手段を構成する。
【００３０】
ところで、車両の到来方位を検出する方法としては、上述したように複数フレーム分の音源方向分布データにおいてピークを取る方位の系列を計算した後、そのピークを取る方位の分散値を求めることが考えられる。この場合には、方位の分散値が小さいほど、方位の変動が小さくなるため、その方位の範囲内から車両が到来している可能性が高いとみなすことができる。
【００３１】
しかし、左右両側から車両が同時に接近する等のように複数の接近車両が存在する場合には、各車両に対応して複数のピークが音源方向分布データに発生するため、これらを適切に処理する必要がある。ところが、複数の車両が存在する場合には、複数フレームの音源方向分布データにおいてピークを取る方位が安定しないため、信頼性の高い分散値が得られない。
【００３２】
これに対し本実施形態では、各マイクロホン２から出力される音波信号に基づいて音源方向分布データを生成し、複数フレーム分の音源方向分布データにおいてピークを取る方位の系列を求め、複数フレーム分の音源方向分布データにおいてピーク値が高い上位数位の方位の系列に対してクラスタリングを行い、クラス毎にクラス重心から複数フレーム分の方位までの平均距離を計算し、これを上記の分散値の代わりとして用いる。そして、その値に基づいて当該方位の範囲内から車両が接近するかどうかを判断する。
【００３３】
このように車両の到来方位毎に音源方向分布データに存在するピークをグループ化することにより、車両到来方位の検出の信頼性を向上させることができる。これにより、例えば見通しが悪い交差点において同一の周波数の走行音を発する車両が左右両側から同時に接近してくるような場合でも、各車両の到来方向を高精度に且つ安定して検出することができる。
【００３４】
なお、本発明は、上記実施形態に限定されるものではない。例えば、音源方向分布データのピーク値（音の強さ）を用いて、マイクロホンアレー３と接近車両との距離を求めるようにしても良い。
【００３５】
また、上記実施形態の音源方向検出装置１は、自動車等の車両に搭載されるものであるが、本発明は、同一周波数の音を発する複数の音源の方向を検出するものであれば、車両以外のものにも適用可能である。
【符号の説明】
【００３６】
１…音源方向検出装置、２…マイクロホン、４…ＥＣＵ、１０…マルチチャンネルＡＤ変換部（音源方向分布生成手段）、１１…マイクロホンアレー処理部（音源方向分布生成手段）、１２…車両方位推定部（音源方向分布生成手段）、１３…車両検出部（クラスタリング手段、音源方向特定手段）。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音源からの音を受ける複数のマイクロホンと、
前記複数のマイクロホンで受けた各音の到達時間差の情報を所定時間だけ取得し、所定時間毎の音源方向分布データを生成する音源方向分布生成手段と、
前記所定時間毎の各音源方向分布データにおいてピークを取る音源方向をクラス毎にグループ化するクラスタリング手段と、
前記クラスタリング手段によりグループ化されたクラスにおける各音源方向のばらつき度に基づいて、前記音源の方向を特定する音源方向特定手段とを備えることを特徴とする音源方向検出装置。
【請求項２】
前記音源方向特定手段は、前記クラスタリング手段によりグループ化されたクラスにおいてクラス重心から前記各音源方向までの平均距離を求め、当該平均距離を予め設定された値と比較して前記音源の方向を特定することを特徴とする請求項１記載の音源方向検出装置。
【請求項１】
音源からの音を受ける複数のマイクロホンと、
前記複数のマイクロホンで受けた各音の到達時間差の情報を所定時間だけ取得し、所定時間毎の音源方向分布データを生成する音源方向分布生成手段と、
前記所定時間毎の各音源方向分布データにおいてピークを取る音源方向をクラス毎にグループ化するクラスタリング手段と、
前記クラスタリング手段によりグループ化されたクラスにおける各音源方向のばらつき度に基づいて、前記音源の方向を特定する音源方向特定手段とを備えることを特徴とする音源方向検出装置。
【請求項２】
前記音源方向特定手段は、前記クラスタリング手段によりグループ化されたクラスにおいてクラス重心から前記各音源方向までの平均距離を求め、当該平均距離を予め設定された値と比較して前記音源の方向を特定することを特徴とする請求項１記載の音源方向検出装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【公開番号】特開２０１１−２５２８５３（Ｐ２０１１−２５２８５３Ａ）
【公開日】平成２３年１２月１５日（２０１１．１２．１５）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−１２８２１０（Ｐ２０１０−１２８２１０）
【出願日】平成２２年６月３日（２０１０．６．３）
【出願人】（０００００３２０７）トヨタ自動車株式会社 (59,920)
【出願人】（５９９００２０４３）学校法人 名城大学 (142)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２３年１２月１５日（２０１１．１２．１５）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年６月３日（２０１０．６．３）
【出願人】（０００００３２０７）トヨタ自動車株式会社 (59,920)
【出願人】（５９９００２０４３）学校法人 名城大学 (142)
【Ｆターム（参考）】
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