声音检测装置和声音检测方法
声音检测装置和声音检测方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及搭载于移动体的声音检测装置W及使用了搭载于移动体的声音检测 装置的声音检测方法。
【背景技术】
[0002] W往，作为声音检测装置和声音检测方法，例如如日本实开平5-92767号公报所 记载，已知有基于检测声音的特定频段中的声压的时间变化来判定是否存在周边车辆等成 为检测对象的声源和声源是否正在接近的技术。
[0003] 现有技术文献
[0004] 专利文献1 ;日本实开平5-92767号公报
【发明内容】
[000引发明要解决的问题
[0006] 但是，例如，在不是周边车辆的行驶声音等检测对象声音而是背景杂音的声压增 加了时，有时会误判定为存在成为检测对象的声源或者成为检测对象的声源正在接近，要 求提高判定精度。
[0007] 本发明提供一种能够高精度地判定是否存在成为检测对象的声源、声源是否正在 接近或者声源是否正在远离的声音检测装置和声音检测方法。
[000引用于解决问题的手段
[0009] 本发明的声音检测装置，搭载于移动体，具备；声音检测部，其检测移动体的周边 声音；和判定部，其基于由声音检测部检测到的周边声音中的预先设定的第1频段的声压 信息与由声音检测部检测到的周边声音中的频率与第1频段不同的第2频段的声压信息的 相关程度，对移动体的周边是否存在成为检测对象的声源、所述声源是否正在接近移动体、 W及所述声源是否正在远离移动体中的至少一方进行判定。
[0010] 根据本发明的声音检测装置，基于周边声音中的第1频段的声压信息与第2频段 的声压信息的相关程度，对是否存在成为检测对象的声源、声源是否正在接近移动体、W及 声源是否正在远离移动体中的至少一方进行判定。在此，检测对象声音与背景杂音中，频率 特性截然不同。因此，通过将特定频段设定为第1频段、将特定频段W外的频段设定为第2 频段，能够基于第1频段与第2频段的声压信息的相关程度来判别周边声音是否包含检测 对象声音。由此，能够高精度地判定是否存在成为检测对象的声源、声源是否正在接近、W 及声源是否正在远离。
[0011] 判定部可W在声压信息间的相关程度随着时间经过而减少的情况下，判定为声源 正在接近移动体，在声压信息间的相关程度随着时间经过而增加的情况下，判定为声源正 在远离移动体。由此，能够基于彼此不同的频段的声压信息间的相关程度的时间变化，来判 定声源是否正在接近和声源是否正在远离。
[0012] 声音检测装置可W还具备；生成部，其基于由声音检测部检测到的周边声音，生成 声源w外的声音；和除去部，其在未判定为存在声源的情况下，从检测出的周边声音中除去 由生成部生成的声音。由此，通过从周边声音中除去成为检测对象的声源W外的声音，即使 在背景杂音处于支配地位的状况下，也能够高精度地判定是否存在成为检测对象的声源。
[0013] 声音检测装置可W还具备：第2判定部，其基于声源的检测结果和由声音检测部 检测到的周边声音的声压，判定是否处于能够检测声源的状况。由此，能够基于成为检测对 象的声源的检测结果和周边声音的声压，来判定是否处于能够检测检测对象声音的状况。
[0014] 可W是，声压信息间的相关程度越低，则判定部越容易判定为存在声源。
[0015] 声压信息的相关程度可W基于第1频段的声音与第2频段的声音之间的强度分布 的连续性、概率密度分布的形状的近似度、W及概率密度分布的尺度参数中的至少一方而 求出。
[0016] 判定部可W基于第1频段的声压信息、第2频段的声压信息、W及由声音检测部检 测到的周边声音中的频率与第1频段和第2频段不同的第3频段的声压信息的相关程度， 对是否存在声源、声源是否正在接近移动体、W及声源是否正在远离移动体中的至少一方 进行判定。由此，即使在检测对象外的声源的声音与检测对象声音的频率特性在某种程度 上重复的状况下，也能够基于彼此不同的3个W上的频段的声压信息间的相关程度来高精 度地判定是否存在成为检测对象的声源、声源是否正在接近、W及声源是否正在远离。
[0017] 移动体可W是车辆。
[001引本发明的声音检测方法，是使用了搭载于移动体的声音检测装置的声音检测方 法，包括；声音检测步骤，检测移动体的周边声音；和判定步骤，基于通过声音检测步骤检 测到的周边声音中的预先设定的第1频段的声压信息与通过声音检测步骤检测到的周边 声音中的频率与第1频段不同的第2频段的声压信息的相关程度，对移动体的周边是否存 在成为检测对象的声源、声音是否正在接近移动体、W及声源是否正在远离移动体中的至 少一方进行判定。通过将特定频段设定为第1频段、将特定频段W外的频段设定为第2频 段，能够基于第1频段与第2频段的声压信息的相关程度来判别周边声音是否包含检测对 象声音。由此，能够高精度地判定是否存在成为检测对象的声源、声源是否正在接近W及声 源是否正在远离。
[0019] 发明效果
[0020] 根据本发明，能够提供一种能够高精度地判定是否存在成为检测对象的声源、声 源是否正在接近W及声源是否正在远离的声音检测装置和声音检测方法。
【附图说明】
[0021] 图1是示出本发明的第1实施方式的声音检测装置的框图。
[0022] 图2是示出第1实施方式的声音检测方法的流程图。
[0023] 图3是示出根据周边声音是否包含行驶声音而不同的概率密度分布的图。
[0024] 图4是示出根据周边声音是否包含行驶声音而不同的尺度参数的时间变化的图。
[0025] 图5是示出不包含行驶声音时的振幅谱和概率密度分布的图。
[0026] 图6是示出包含行驶声音时的振幅谱和概率密度分布的图。
[0027] 图7是示出本发明的第2实施方式的声音检测装置的框图。
[002引图8是示出第2实施方式的声音检测方法的流程图。
[0029] 图9是示出本发明的第3实施方式的声音检测装置的框图。
[0030] 图10是示出第3实施方式的声音检测方法的流程图。
[0031] 图11是示出本发明的第4实施方式的声音检测装置的框图。
[0032] 图12是示出第4实施方式的声音检测方法的流程图。
[0033] 图13是示出各种状况下的振幅谱和概率密度分布的图（1/5)。
[0034] 图14是示出各种状况下的振幅谱和概率密度分布的图（2/5)。
[0035] 图15是示出各种状况下的振幅谱和概率密度分布的图（3/5)。
[0036] 图16是示出各种状况下的振幅谱和概率密度分布的图（4/5)。
[0037] 图17是示出各种状况下的振幅谱和概率密度分布的图巧/5)。
[003引图18是示出本发明的第5实施方式的声音检测装置的框图。
[0039] 图19是示出第5实施方式的声音检测方法的流程图。
【具体实施方式】
[0040] W下，参照附图，对本发明的实施方式的声音检测装置和声音检测方法进行详细 说明。此外，在附图的说明中，对同一要素标注同一标号，省略重复的说明。此外，W下，对 将本发明的实施方式的声音检测装置和声音检测方法应用于作为移动体的一例的车辆的 情况进行说明。
[0041] 首先，参照图1~图6,对本发明的第1实施方式进行说明。
[0042]W往，在检测周边车辆时，例如，在不是周边车辆的行驶声音等检测对象声音而是 自身车辆的发动机声、风噪等背景杂音的声压增加了时，有时会误判定为存在周边车辆。产 生该样的误判定的原因之一例如在于，无法判别出声压的增加是否是由检测对象声音的增 加引起的。
[0043] 因此，第1实施方式的声音检测装置和声音检测方法，基于彼此不同的2个频段的 声压信息间的相关程度来判别周边声音是否包含检测对象声音，从而高精度地判定是否存 在成为检测对象的声源。
[0044] 图1是示出本发明的第1实施方式的声音检测装置的框图。声音检测装置搭载于 车辆，如图1所示，W电子控制单元10(W下，略记为ECU10)为中屯、而构成。
[0045]ECU10连接有传声器1。关于传声器1，既可W如图1所示仅连接1个，也可W连接 多个。传声器1作为检测车辆的周边声音的声音检测部而发挥功能。传声器1的检测声音 例如由传声器放大器、带通滤波器、A/D转换器等进行处理并被输入到ECU10。
[0046]ECU10具备强度分布算出部11、频数分布算出部12a、12b、分布特征算出部13a、 13b、分布特征比较部14、声源检测部15W及检测结果判定部16。ECU10WCPU(Central ProcessingUnit;中央处理单元）、ROM巧63(1OnlyMemoir;只读存储器）、RAM(Random AccessMemo巧；随机存取存储器）等为主体而构成，通过CPU执行程序而实现强度分布算 出部11、频数分布算出部12a、12b、分布特征算出部13a、13b、分布特征比较部14、声源检测 部15W及检测结果判定部16的功能。此外，强度分布算出部11、频数分布算出部12a、12b、 分布特征算出部13a、13b、分布特征比较部14、声源检测部15W及检测结果判定部16 的功 能也可W由2个W上的ECU实现。
[0047] 强度分布算出部11算出检测声音的强度分布。强度分布算出部11例如对检测声 音的声音信号进行傅里叶变换来算出检测声音的振幅谱。
[0048] 频数分布算出部12a基于检测声音的强度分布算出预先设定的频段A(第1频段） 中的检测声音的频数分布。频数分布算出部1化基于检测声音的强度分布算出频率与频段 A不同的频段B(第2频段）中的检测声音的频数分布。频数分布算出部12a、1化例如基于 检测声音的振幅谱算出振幅谱的概率密度分布（直方图）。
[0049] 频段A被设定为可检测出检测对象声音的特定频段、例如可检测出车辆的行驶声 音的800~3000化左右。频段B被设定为频率至少与频段A部分不同的频段。
[0050] 分布特征算出部13a基于频段A的频数分布算出频段A的分布特征。分布特征算 出部13b基于频段B的频数分布算出频段B的分布特征。分布特征算出部13a、13b例如对 概率密度分布的离散值实施丫分布拟合，算出表示丫分布的特征的形状参数、尺度参数。 [0化1] 在此，将形状参数a和尺度参数0设为已知的丫分布的概率密度分布p(x)由 式（1)表示。另外，数据样本列{x;Xi，X2,…，xj中的形状参数的最大似然估计值和 尺度参数的最大似然估计值由式（2)、（3)表示。此外，式中的丫使用期望值E而作为 丫 =log巧[x])-E[logx]求出。
[0化5] 分布特征比较部14将频段A的分布特征与频段B的分布特征进行比较。分布特 征比较部14例如将频段A的尺度参数与频段B的尺度参数进行比较。尺度参数的比较结 果例如表示为尺度参数间的差量、比率等。
[0化6] 声源检测部15基于检测声音来检测周边车辆等成为检测对象的声源。声源检测 部15例如基于检测声音的声压特性、频率特性、相位特性等来检测声源的有无、方向等。 [0057] 检测结果判定部16基于分布特征的比较结果来判定成为检测对象的声源的检测 结果。检测结果判定部16作为如下的判定部发挥功能，该判定部基于周边声音中的预先设 定的第1频段的声压信息与周边声音中的频率与第1频段不同的第2频段的声压信息的相 关程度，来判定移动体周边是否存在成为检测对象的声源。声压信息的相关程度越低，则检 测结果判定部16越容易判定为存在成为检测对象的声源。
[0化引声压信息的相关程度基于第1频段的声音与第2频段的声音之间的强度分布的连 续性、概率密度分布的形状的近似度、概率密度分布的尺度参数中的至少一方而求出。并 且，振幅谱的连续性越低、概率密度分布的近似度越低、或者尺度参数的差量的绝对值越 大、或者尺度参数的比率越偏离1，则意味着声压信息的相关程度越低。
[0化9] 频段A与频段B之间的频率特性的相关程度越低，则检测结果判定部16越容易判 定为周边声音包含检测对象声音，越容易将声源的检测结果判定为有效。例如，两频段间的 尺度参数的差量的绝对值越大或者比率越偏离1，则检测结果判定部16越容易将声源的检 测结果判定为有效。
[0060] 在检测到声源的情况下，例如，检测结果判定部16在频率特性的相关程度比阔值 高时将检测结果判定为无效，在比阔值低时将检测结果判定为有效。在此，在检测到声源的 情况下，在判定为检测结果有效时意味着检测到检测对象声音，在判定为检测结果无效时 意味着检测到背景杂音。是否存在声源的判定结果例如用于针对自身车辆的驾驶员的驾驶 辅助、针对周边车辆的驾驶员的报知辅助等。
[0061] 图2是示出第1实施方式的声音检测方法的流程图。声音检测装置按每个处理周 期反复执行图2所示的处理。
[006引如图2所示，从传声器1向ECU10输入检测声音（S11)。强度分布算出部11算出检 测声音的强度分布（S12)。频数分布算出部12a、l化算出频段A、B各自的频数分布（S13)。 分布特征算出部13a、13b算出频段A、B各自的分布特征（S14)。分布特征比较部14对频 段A、B的分布特征进行比较（S15)。检测结果判定部16基于比较结果来判定成为检测对 象的声源的检测结果（S16)。
[0063] 图3是示出根据周边声音是否包含检测对象声音而不同的概率密度分布的图。在 图3中，将不包含检测对象声音的情况（a)与包含检测对象声音的情况化）进行对比而示 出特定频段的概率密度分布化、化。
[0064] 如图3所示，在不包含检测对象声音时的概率密度分布化中未出现尖锐的峰，而 在包含检测对象声音时的概率密度分布化中出现了尖锐的峰。该样，特定频段的概率密度 分布的形状根据周边声音是否包含检测对象声音而截然不同。并且，该样的概率密度分布 的特征反映于基于频数分布算出的分布特征。
[0065] 图4是示出根据周边声音是否包含检测对象声音而不同的尺度参数的时间变化 的图。在图4中，关于特定频段的概率密度分布，对比示出不包含检测对象声音时的尺度参 数0a的时间变化与包含检测对象声音时的尺度参数0b的时间变化。
[0066] 如图4所示，在不包含检测对象声音的情况下，在尺度参数0a中未出现有意义 的变化，但在包含检测对象声音的情况下，每当周边车辆通过时，都会尖锐地出现尺度参数 0b的峰。该样，特定频段中的尺度参数的变化确切地反映出周边声音是否包含检测对象声 音。
[0067] 图5是示出不包含检测对象声音时的振幅谱（a)和概率密度分布化）的图。图6 是示出包含检测对象声音时的振幅谱（a)和概率密度分布化）的图。在图5和图6中，作 为一例，频段A被设定为800~3000化的特定频段，频段B被设定为3000~5000化的非 特定频段。
[0068] 如图5(a)所示，在不包含检测对象声音的情况下，在频段A、B的振幅中未出现有 意义的峰，频段A、B间的振幅值连续。该样的频率特性在周边声音中白噪音、粉噪音等背景 杂音处于支配地位的情况下常会观测到。并且，如图5(b)所示，频段A的概率密度分化的 形状与频段B的概率密度分布化的形状近似，结果，频段A、B间的形状参数近似。因此，频 段A、B间的声压信息的相关程度高，容易判定为周边声音不包含检测对象声音而声源的检 测结果无效、也就是说不存在成为检测对象的声源。
[0069] 另一方面，如图6 (a)所示，在包含行驶声音的情况下，在频段A的振幅中出现了有 意义的峰，频段A、B间的振幅值不连续。并且，如图6(b)所示，频段A的概率密度分布化 的形状与频段B的概率密度分布化的形状不近似，结果，两频段中的形状参数不近似。因 此，频段A、B间的声压信息的相关程度低，容易判定为周边声音包含检测对象声音而声源 的检测结果有效、也就是说存在成为检测对象的声源。
[0070] 如W上所说明，根据第1实施方式的声音检测装置和声音检测方法，通过基于彼 此不同的2个频段的声压信息间的相关程度来判别周边声音是否包含检测对象声音，能够 高精度地判定是否存在成为检测对象的声源。
[0071] 接着，参照图7~图8,对本发明的第2实施方式的声音检测装置和声音检测方法 进行说明。此外，W下，省略与第1实施方式重复的说明。
[0072] 在第1实施方式的声音检测装置和声音检测方法中，虽然可判定是否存在成为检 测对象的声源，但无法判定声源是否正在接近或者声源是否正在远离。在此，接近或远离的 判定结果例如用于在进行驾驶辅助或报知辅助等处理时将正在远离的声源视为处理对象 外的声源等。
[0073] 因此，第2实施方式的声音检测装置和声音检测方法，基于彼此不同的频段的声 压信息间的相关程度的时间变化，来判定成为检测对象的声源是否正在接近或者是否正在 巧罔。
[0074] 图7是示出本发明的第2实施方式的声音检测装置的框图。如图7所示，对声音 检测装置的ECU20追加了比较结果储存部27、特征相关算出部28W及接近远离判别部29。 传声器1、强度分布算出部21、频数分布算出部22a、22b、分布特征算出部23a、23b、分布特 征比较部24W及声源检测部25的功能与第1实施方式的声音检测装置的对应结构是同样 的。
[0075] 检测结果判定部26基于分布特征的比较结果来判定成为检测对象的声源的检测 结果。另外，在如后所述判定为声源正在远离的情况下，检测结果判定部26将声源的检测 结果判定为无效。
[0076] 比较结果储存部27储存分布特征的比较结果。比较结果储存部27例如储存频段 A的尺度参数与频段B的尺度参数的比较结果。
[0077] 特征相关算出部28算出过去的处理周期中的分布特征的比较结果与当前的处理 周期中的分布特征的比较结果的自身相关值。特征相关算出部28例如算出上一处理周期 内的尺度参数的比较结果与本次的处理周期的尺度参数的比较结果的自身相关值。特征相 关算出部28在声源的检测结果被判定为有效的情况下算出自身相关值。
[007引接近远离判别部29基于分布特征的比较结果间的自身相关值来判定成为检测对 象的声源是否正在接近W及声源是否正在远离。接近远离判别部29作为如下的判定部发 挥功能，该判定部基于周边声音中的预先设定的第1频段的声压信息与周边声音中的频率 与第1频段不同的第2频段的声压信息的相关程度，对移动体周边的成为检测对象的声源 是否正在接近移动体或者是否正在远离移动体进行判定。接近远离判别部29在声压信息 间的相关程度随着时间经过而 减少的情况下判别为声源正在接近移动体，在声压信息间的 相关程度随着时间经过而增加的情况下判别为声源正在远离移动体。
[0079]例如，接近远离判别部29在频段A、B间的形状参数的近似度随着时间经过而变低 的情况下判定为声源正在接近，另一方面，在上述近似度随着时间经过而变高的情况下判 定为正在远离。该是因为，声源越接近，则可检测出检测对象声音的频段A的频率特性的支 配性越强，另一方面，声源越远离，则支配性越弱。
[0080] 图8是示出第2实施方式的声音检测方法的流程图。声音检测装置按每个处理周 期反复执行图8所示的处理。此外，S21~S25的处理与第1实施方式的S11~S15的处 理实质上是同样的。
[0081] 如图8所示，当在S26中判定了声源的检测结果后，在声源的检测结果有效的情况 (在S27中为"是"的情况）下，特征相关算出部28算出时间上一前一后的分布特征的比较 结果间的自身相关值（S28)。接近远离判别部29基于分布特征的比较结果间的自身相关值 来判别声源是否正在接近和声源是否正在远离（S29)。在判别为声源正在远离的情况下，检 测结果判定部26将声源的检测结果判定为无效（S30)。
[0082] 如W上所说明，根据第2实施方式的声音检测装置和声音检测方法，基于彼此不 同的频段的声压信息间的相关程度的时间变化，能够判定检测对象声源是否正在接近或者 声源是否正在远离。另外，通过将正在远离的声源的检测结果无效化，能够适当执行驾驶辅 助或报知辅助。
[0083] 接着，参照图9~图10,对本发明的第3实施方式的声音检测装置和声音检测方法 进行说明。此外，W下，省略与第1实施方式重复的说明。
[0084] 在第1实施方式的声音检测装置和声音检测方法中，基于彼此不同的2个频段的 声压信息间的相关程度来判定成为检测对象的声源的检测结果是否有效。但是，例如在背 景杂音处于支配地位的状况下判定为检测结果无效时，无法高精度地判定是否存在声源。
[0085] 因此，第3实施方式的声音检测装置和声音检测方法，从周边声音除去周边声音 所包含的背景杂音，从而即使是在背景杂音处于支配地位的状况下，也能够高精度地判定 是否存在成为检测对象的声源。
[0086] 图9是示出本发明的第3实施方式的声音检测装置的框图。如图9所示，对声音 检测装置的ECU30追加了杂音模型生成部37和杂音除去部38。传声器1、强度分布算出部 31、频数分布算出部32a、32b、分布特征算出部33a、33b、分布特征比较部34、声源检测部35 W及检测结果判定部36的功能与第1实施方式的声音检测装置的对应结构是同样的。
[0087] 杂音模型生成部37基于检测声音生成杂音模型。杂音模型生成部37作为基于检 测到的周边声音来生成成为检测对象的声源W外的声音的生成部而发挥功能。杂音模型通 过推定检测声音所包含的背景杂音而生成。杂音模型生成部37在成为检测对象的声源的 检测结果被判定为无效的情况下生成或更新杂音模型。
[008引杂音除去部38使用杂音模型从检测声音除去杂音。杂音除去部38作为在未判定 为存在声源的情况下从检测到的周边声音除去所生成的声音的除去部而发挥功能。杂音除 去部38在声源的检测结果被判定为无效的情况下使用杂音模型从检测声音除去杂音。杂 音的除去使用事先生成或更新的杂音模型来进行。
[0089] 图10是示出第3实施方式的声音检测方法的流程图。声音检测装置按处理周期 反复执行图10所示的处理。此外，S31~S36的处理与第1实施方式的S11~S16的处理 实质上是同样的。
[0090] 如图10所示，在S36中判定了声源的检测结果后，在声源的检测结果无效的情况 (在S37中为"是"的情况）下，杂音模型生成部37基于检测声音生成杂音模型（S38)。杂 音除去部38使用杂音模型从下次W后的处理周期中的检测声音除去背景杂音（S39)。
[0091] 如W上所说明，根据第3实施方式的声音检测装置和声音检测方法，通过从周边 声音除去周边声音所包含的检测对象声音W外的声音、即背景杂音，即使是在背景杂音处 于支配地位的状况下，也能够高精度地判定是否存在成为检测对象的声源。
[0092] 接着，参照图11~图17,对本发明的第4实施方式的声音检测装置和声音检测方 法进行说明。此外，W下，省略与第1实施方式重复的说明。
[0093] 在第1实施方式的声音检测装置和声音检测方法中，基于彼此不同的2个频段的 声压信息间的相关程度来判别周边声音是否包含检测对象声音。但是，例如在存在检测对 象外的声源且该声源的声音与检测对象声音的频率特性在某种程度上重复的状况下，有时 无法适当判别周边声音是否包含检测对象声音。
[0094] 因此，第4实施方式的声音检测装置和声音检测方法，基于彼此不同的3个W上的 频段的声压信息间的相关程度，即使在检测对象外的声源的声音与检测对象声音的频率特 性在某种程度上重复的状况下，也可高精度地判定是否存在成为检测对象的声源。
[0095] 图11是示出本发明的第4实施方式的声音检测装置的框图。如图11所示，对声 音检测装置的ECU40追加了频数分布算出部42c和分布特征算出部43c。传声器1、强度分 布算出部41、频数分布算出部42a、42b、分布特征算出部43a、43bW及声源检测部45的功 能与第4实施方式的声音检测装置的对应结构是同样的。
[0096] 频数分布算出部42c基于检测声音的强度分布算出频率与频段A、B不同的频段 C(第3频段）中的检测声音的频数分布。频段C被设定为频率至少与频段A、B部分不同 的第2非特定频段。在频段B被设定于比频段A靠低（或高）频侧的情况下，频段C优选 被设定于高（或低）频侧。
[0097] 分布特征算出部43c基于频段C的频数分布算出频段C的分布特征。分布特征比 较部44对频段A的分布特征、频段B的分布特征W及频段C的分布特征进行比较。
[009引检测结果判定部46基于分布特征的比较结果来判定成为检测对象的声源的检测 结果。检测结果判定部46基于第1频段的声压信息、第2频段的声压信息W及检测到的周 边声音中的频率与第1频段和第2频段不同的第3频段的声压信息的相关程度来判定是否 存在声源。
[0099] 频段B与频段C之间的频率特性的相关程度越高、且频段A与频段B、C之间的频 率特性的相关程度越低，则检测结果判定部46越容易判定为周边声音包含检测对象声音， 越容易将声源的检测结果判定为有效。检测结果判定部46例如基于3个频段间的尺度参 数的差量或比率来判定声源的检测结果的有效性。
[0100] 图12是示出第4实施方式的声音检测方法的流程图。声音检测装置按每个处理 周期反复执行图12所示的处理。此外，S41、S42W及S46的处理与第1实施方式的S11、 S12W及S16的处理实质上是同样的。
[0101] 如图12所示，当在S42中算出检测声音的强度分布后，频数分布算出部42a、42b、 42c算出频段A、B、C各自的频数分布（S43)。分布特征算出部43a、43b、43c算出频段A、 B、C各自的分布特征（S44)。分布特征比较部44对频段A、B、C各自的分布特征进行比较 (S45)。当比较了分布特征后，在S46中基于比较结果来判定成为检测对象的声源的检测结 果。
[0102] 图13~图17是示出各种状况下的振幅谱（a)和概率密度分布化）的图。在图 13~图17中，作为一例，频段A被设定为800~3000化的特定频段，频段B被设定为3000~ 5000化的第1非特定频段，频段C被设定为0~1200化的第2非特定频段。
[010引在图13所示的状况下，如图13(a)所示，在频段A、B、C的振幅中未出现有意义的 峰，频段A、B、C间的振幅值连续。并且，如图13(b)所示，频段A、B、C间的概率密度分布 化、化、化的形状近似，结果，频段A、B、C间的形状参数近似。因此，背景杂音处于支配地 位，容易判定为声源的检测结果无效、也就是说不存在成为检测对象的声源。
[0104] 在图14所示的状况下，如图14(a)所示，仅在频段C的振幅中出现了有意义的峰， 频段A、B间的振幅值连续，频段A、C间的振幅值不连续。并且，如图14(b)所示，频段C中 的概率密度分布化的形状与频段A、B中的概率密度分布化、化的形状不近似，结果，频段 C与频段A、B之间的形状参数不近似。因此，背景杂音和第2非特定频段的声音处于支配 地位，容易判定为声源的检测结果无效、也就是说不存在成为检测对象的声源。
[0105] 在图15所示的状况下，如图15(a)所示，仅在频段A的振幅中出现了有意义的峰， 频段A、B间的振幅值不连续，频段A、C间的振幅值也不连续。并且，如图15(b)所示，频段 A中的概率密度分布的形状化与频段B、C中的概率密度分布化、化的形状不近似，结果， 频段A与频段B、C之间的形状参数不近似。因此，检测对象声音处于支配地位，容易判定为 声源的检测结果有效、也就是说存在成为检测对象的声源。
[0106] 在图16所示的状况下，如图16(a)所示，仅在频段B的振幅中出现了有意义的峰， 频段A、C间的振幅值连续，频段A、B间的振幅值不连续。并且，如图16(b)所示，频段B中 的概率密度分布的形状化与频段A、C中 的概率密度分布化、化的形状不近似，结果，频段 B与频段A、C之间的形状参数不近似。因此，第1非特定频段的声音处于支配地位，容易判 定为声源的检测结果无效、也就是说不存在成为检测对象的声源。
[0107] 在图17所示的状况下，如图17(a)所示，在频段A、B、C的振幅中出现了有意义的 峰，频段A、B、C间的振幅值不连续。并且，如图17(b)所示，频段A、B、C的概率密度分布化、 化、化的形状不近似，结果，频率A、B、C间的形状参数不近似。因此，第1和第2非特定频 段的声音与检测对象声音一同处于支配地位，判定为处于特殊状况下。
[0108] 如W上所说明，根据第4实施方式的声音检测装置和声音检测方法，即使在检测 对象外的声源的声音与检测对象声音的频率特性在某种程度上重复的状况下，也能够基于 彼此不同的3个W上的频段的声压信息间的相关程度高精度地判定是否存在成为检测对 象的声源。
[0109] 接着，参照图18~图19,对本发明的第5实施方式的声音检测装置和声音检测方 法进行说明。此外，W下，省略与第1实施方式重复的说明。
[0110] 在第1实施方式的声音检测装置和声音检测方法中，在检测到声源的情况下，在 判定为检测结果无效时得知检测到背景杂音。但是，无法判定是否处于能够适当检测成为 检测对象的声源的状况。
[0111] 因此，第5实施方式的声音检测装置和声音检测方法，基于检测结果的有效性和 周边声音的声压来判定是否处于能够检测检测对象声音的状况。
[0112] 图18是示出本发明的第5实施方式的声音检测装置的框图。如图18所示，对声 音检测装置的ECU50追加了声压算出部57和周边状况判定部58。传声器1、强度分布算出 部51、频数分布算出部52a、52b、分布特征算出部53a、53b、分布特征比较部54、声源检测部 55W及检测结果判定部56的功能与第1实施方式的声音检测装置的对应结构是同样的。
[0113] 声压算出部57算出检测声音的声压。
[0114] 周边状况判定部58基于分布特征的比较结果和检测声音的声压来判定声音检测 装置的周边状况。周边状况判定部58作为第2判定部发挥功能，该第2判定部基于成为检 测对象的声源的检测结果和检测到的周边声音的声压，判定是否处于能够检测成为检测对 象的声源的状况。
[0115] 频段A、B的分布特征越近似、且检测声音的声压越大，则周边状况判定部58越容 易判定为处于无法适当检测声源的状况。目P，周边状况判定部58在周边声音不包含检测对 象声音、且声压为规定值W上的情况下，判定为无法适当检测声源。背景杂音周边状况的判 定结果例如用于在无法合适地检测检测对象声音的状况下抑制驾驶辅助或报知辅助从而 避免由误检测导致的不合适的辅助。
[0116] 图19是示出第5实施方式的声音检测方法的流程图。声音检测装置按每个处理周 期反复执行图19所示的处理。此外，S51、S53~S57的处理与第1实施方式的S11~S16 的处理实质上是同样的。
[0117] 如图19所示，当在S51中输入了检测声音后，声压算出部57算出检测声音的声压 (S52)。另外，当在S57中判定了成为检测对象的声源的检测结果后，周边状况判定部58基 于分布特征的比较结果和声压的算出结果来判定声音检测装置的周边状况（S58)。
[0118] 由此，基于检测结果的有效性和周边声音的声压，能够判定是否处于能够适当检 测成为检测对象的声源的状况。
[0119] 此外，前述实施方式对本发明的声音检测装置和声音检测方法的最佳的实施方式 进行了说明，本发明的声音检测装置和声音检测方法不限于本实施方式所记载的内容。本 发明的声音检测装置和声音检测方法也可W在不脱离各项权利要求所记载的发明的要旨 的范围内对本实施方式的声音检测装置和声音检测方法进行变形，或者应用于其他方面。
[0120] 第1~第5实施方式可W彼此组合。例如，在第2实施方式中，也可W不判定是否 存在成为检测对象的声源而直接判定声源是否正在接近和声源是否正在远离。
[0121] 例如，在第2实施方式中，也可W在从周边声音除去成为检测对象的声源W外的 声音的基础上判别接近和远离。或者，也可W在基于3个W上的频段的声压信息判定了是 否存在成为检测对象的声源的基础上判别接近和远离。或者，也可W在判定了是否处于能 够检测成为检测对象的声源的状况的基础上判别接近和远离。
[0122] 另外，在前述实施方式中，虽然说明了使用丫分布拟合算出分布特征的情况，但 也可W使用其他分布拟合算出分布特征。
[0123] 另外，本发明的实施方式的声音检测装置和声音检测方法例如也可W应用于移动 型机器人等车辆W外的移动体。
[0124] 标号说明
[0125] 1…传声器，10、20、30、40、50...电子控制单元巧抓)，11、21、31、41、5^.强度分布 算出部，12a、l化、22a、2化、32a、3化、42a、4化、42c、52a、5化…频数分布算出部，13a、13b、 233、236、333、3313、433、4313、43(3、533、531^..分布特征算出部，14、24、34、44、54...分布特征 比较部，15、25、35、45、55...声源检测部，16、26、36、46、56...检测结果判定部，27...比较结果 储存部，28…特征相关算出部，29…接近远离判别部，37…杂音模型生成部，38…杂音除去
【主权项】
1. 一种声音检测装置，搭载于移动体，具备： 声音检测部，其检测所述移动体的周边声音；和 判定部，其基于由所述声音检测部检测到的所述周边声音中的预先设定的第1频段的 声压信息与由所述声音检测部检测到的所述周边声音中的频率与所述第1频段不同的第2 频段的声压信息的相关程度，对所述移动体的周边是否存在成为检测对象的声源、所述声 源是否正在接近所述移动体、以及所述声源是否正在远离所述移动体中的至少一方进行判 定。2. 根据权利要求1所述的声音检测装置， 所述判定部，在声压信息间的所述相关程度随着时间经过而减少的情况下，判定为所 述声源正在接近所述移动体，在声压信息间的所述相关程度随着时间经过而增加的情况 下，判定为所述声源正在远离所述移动体。3. 根据权利要求1或2所述的声音检测装置，还具备： 生成部，其基于由所述声音检测部检测到的所述周边声音，生成所述声源以外的声音； 和 除去部，其在未判定为存在所述声源的情况下，从检测出的周边声音中除去由所述生 成部生成的所述声音。4. 根据权利要求1~3中任一项所述的声音检测装置，还具备： 第2判定部，其基于所述声源的检测结果和由所述声音检测部检测到的所述周边声音 的声压，判定是否处于能够检测所述声源的状况。5. 根据权利要求1~4中任一项所述的声音检测装置， 声压信息间的所述相关程度越低，则所述判定部越容易判定为存在所述声源。6. 根据权利要求1~5中任一项所述的声音检测装置， 声压信息的所述相关程度基于所述第1频段的声音与所述第2频段的声音之间的强度 分布的连续性、概率密度分布的形状的近似度、以及所述概率密度分布的尺度参数中的至 少一方而求出。7. 根据权利要求1所述的声音检测装置， 所述判定部，基于所述第1频段的声压信息、所述第2频段的声压信息、以及由所述声 音检测部检测到的所述周边声音中的频率与所述第1频段和所述第2频段不同的第3频段 的声压信息的相关程度，对是否存在所述声源、所述声源是否正在接近移动体、以及所述声 源是否正在远离移动体中的至少一方进行判定。8. 根据权利要求1~7中任一项所述的声音检测装置， 所述移动体是车辆。9. 一种声音检测方法，是使用了搭载于移动体的声音检测装置的声音检测方法，包 括： 声音检测步骤，检测所述移动体的周边声音；和 判定步骤，基于通过所述声音检测步骤检测到的所述周边声音中的预先设定的第1频 段的声压信息与通过所述声音检测步骤检测到的所述周边声音中的频率与所述第1频段 不同的第2频段的声压信息的相关程度，对所述移动体的周边是否存在成为检测对象的声 源、所述声源是否正在接近所述移动体、以及所述声源是否正在远离所述移动体中的至少
【专利摘要】一种声音检测装置，搭载于移动体，具备：声音检测部，其检测移动体的周边声音；和判定部，其基于由声音检测部检测到的周边声音中的预先设定的第1频段的声压信息与由声音检测部检测到的周边声音中的频率与第1频段不同的第2频段的声压信息的相关程度，对移动体的周边是否存在成为检测对象的声源、声音是否正在接近移动体、以及声源是否正在远离移动体中的至少一方进行判定。
【IPC分类】G10L25/18, G01V1/00, G10L25/06, G01S11/14, G08G1/16, H04R3/00, G01H3/00, G10L25/51
【公开号】CN104885135
【申请号】CN201280077990
【发明人】佐藤润, 船山龙士, 高谷智哉, 金道敏树, 深町映夫, 清水宏明
【申请人】丰田自动车株式会社
【公开日】2015年9月2日
【申请日】2012年12月26日
【公告号】DE112012007258T5, US20150331095, WO2014102938A1
【技术领域】
[0001] 本发明设及搭载于移动体的声音检测装置W及使用了搭载于移动体的声音检测 装置的声音检测方法。
【背景技术】
[0002] W往，作为声音检测装置和声音检测方法，例如如日本实开平5-92767号公报所 记载，已知有基于检测声音的特定频段中的声压的时间变化来判定是否存在周边车辆等成 为检测对象的声源和声源是否正在接近的技术。
[0003] 现有技术文献
[0004] 专利文献1 ;日本实开平5-92767号公报
【发明内容】
[000引发明要解决的问题
[0006] 但是，例如，在不是周边车辆的行驶声音等检测对象声音而是背景杂音的声压增 加了时，有时会误判定为存在成为检测对象的声源或者成为检测对象的声源正在接近，要 求提高判定精度。
[0007] 本发明提供一种能够高精度地判定是否存在成为检测对象的声源、声源是否正在 接近或者声源是否正在远离的声音检测装置和声音检测方法。
[000引用于解决问题的手段
[0009] 本发明的声音检测装置，搭载于移动体，具备；声音检测部，其检测移动体的周边 声音；和判定部，其基于由声音检测部检测到的周边声音中的预先设定的第1频段的声压 信息与由声音检测部检测到的周边声音中的频率与第1频段不同的第2频段的声压信息的 相关程度，对移动体的周边是否存在成为检测对象的声源、所述声源是否正在接近移动体、 W及所述声源是否正在远离移动体中的至少一方进行判定。
[0010] 根据本发明的声音检测装置，基于周边声音中的第1频段的声压信息与第2频段 的声压信息的相关程度，对是否存在成为检测对象的声源、声源是否正在接近移动体、W及 声源是否正在远离移动体中的至少一方进行判定。在此，检测对象声音与背景杂音中，频率 特性截然不同。因此，通过将特定频段设定为第1频段、将特定频段W外的频段设定为第2 频段，能够基于第1频段与第2频段的声压信息的相关程度来判别周边声音是否包含检测 对象声音。由此，能够高精度地判定是否存在成为检测对象的声源、声源是否正在接近、W 及声源是否正在远离。
[0011] 判定部可W在声压信息间的相关程度随着时间经过而减少的情况下，判定为声源 正在接近移动体，在声压信息间的相关程度随着时间经过而增加的情况下，判定为声源正 在远离移动体。由此，能够基于彼此不同的频段的声压信息间的相关程度的时间变化，来判 定声源是否正在接近和声源是否正在远离。
[0012] 声音检测装置可W还具备；生成部，其基于由声音检测部检测到的周边声音，生成 声源w外的声音；和除去部，其在未判定为存在声源的情况下，从检测出的周边声音中除去 由生成部生成的声音。由此，通过从周边声音中除去成为检测对象的声源W外的声音，即使 在背景杂音处于支配地位的状况下，也能够高精度地判定是否存在成为检测对象的声源。
[0013] 声音检测装置可W还具备：第2判定部，其基于声源的检测结果和由声音检测部 检测到的周边声音的声压，判定是否处于能够检测声源的状况。由此，能够基于成为检测对 象的声源的检测结果和周边声音的声压，来判定是否处于能够检测检测对象声音的状况。
[0014] 可W是，声压信息间的相关程度越低，则判定部越容易判定为存在声源。
[0015] 声压信息的相关程度可W基于第1频段的声音与第2频段的声音之间的强度分布 的连续性、概率密度分布的形状的近似度、W及概率密度分布的尺度参数中的至少一方而 求出。
[0016] 判定部可W基于第1频段的声压信息、第2频段的声压信息、W及由声音检测部检 测到的周边声音中的频率与第1频段和第2频段不同的第3频段的声压信息的相关程度， 对是否存在声源、声源是否正在接近移动体、W及声源是否正在远离移动体中的至少一方 进行判定。由此，即使在检测对象外的声源的声音与检测对象声音的频率特性在某种程度 上重复的状况下，也能够基于彼此不同的3个W上的频段的声压信息间的相关程度来高精 度地判定是否存在成为检测对象的声源、声源是否正在接近、W及声源是否正在远离。
[0017] 移动体可W是车辆。
[001引本发明的声音检测方法，是使用了搭载于移动体的声音检测装置的声音检测方 法，包括；声音检测步骤，检测移动体的周边声音；和判定步骤，基于通过声音检测步骤检 测到的周边声音中的预先设定的第1频段的声压信息与通过声音检测步骤检测到的周边 声音中的频率与第1频段不同的第2频段的声压信息的相关程度，对移动体的周边是否存 在成为检测对象的声源、声音是否正在接近移动体、W及声源是否正在远离移动体中的至 少一方进行判定。通过将特定频段设定为第1频段、将特定频段W外的频段设定为第2频 段，能够基于第1频段与第2频段的声压信息的相关程度来判别周边声音是否包含检测对 象声音。由此，能够高精度地判定是否存在成为检测对象的声源、声源是否正在接近W及声 源是否正在远离。
[0019] 发明效果
[0020] 根据本发明，能够提供一种能够高精度地判定是否存在成为检测对象的声源、声 源是否正在接近W及声源是否正在远离的声音检测装置和声音检测方法。
【附图说明】
[0021] 图1是示出本发明的第1实施方式的声音检测装置的框图。
[0022] 图2是示出第1实施方式的声音检测方法的流程图。
[0023] 图3是示出根据周边声音是否包含行驶声音而不同的概率密度分布的图。
[0024] 图4是示出根据周边声音是否包含行驶声音而不同的尺度参数的时间变化的图。
[0025] 图5是示出不包含行驶声音时的振幅谱和概率密度分布的图。
[0026] 图6是示出包含行驶声音时的振幅谱和概率密度分布的图。
[0027] 图7是示出本发明的第2实施方式的声音检测装置的框图。
[002引图8是示出第2实施方式的声音检测方法的流程图。
[0029] 图9是示出本发明的第3实施方式的声音检测装置的框图。
[0030] 图10是示出第3实施方式的声音检测方法的流程图。
[0031] 图11是示出本发明的第4实施方式的声音检测装置的框图。
[0032] 图12是示出第4实施方式的声音检测方法的流程图。
[0033] 图13是示出各种状况下的振幅谱和概率密度分布的图（1/5)。
[0034] 图14是示出各种状况下的振幅谱和概率密度分布的图（2/5)。
[0035] 图15是示出各种状况下的振幅谱和概率密度分布的图（3/5)。
[0036] 图16是示出各种状况下的振幅谱和概率密度分布的图（4/5)。
[0037] 图17是示出各种状况下的振幅谱和概率密度分布的图巧/5)。
[003引图18是示出本发明的第5实施方式的声音检测装置的框图。
[0039] 图19是示出第5实施方式的声音检测方法的流程图。
【具体实施方式】
[0040] W下，参照附图，对本发明的实施方式的声音检测装置和声音检测方法进行详细 说明。此外，在附图的说明中，对同一要素标注同一标号，省略重复的说明。此外，W下，对 将本发明的实施方式的声音检测装置和声音检测方法应用于作为移动体的一例的车辆的 情况进行说明。
[0041] 首先，参照图1~图6,对本发明的第1实施方式进行说明。
[0042]W往，在检测周边车辆时，例如，在不是周边车辆的行驶声音等检测对象声音而是 自身车辆的发动机声、风噪等背景杂音的声压增加了时，有时会误判定为存在周边车辆。产 生该样的误判定的原因之一例如在于，无法判别出声压的增加是否是由检测对象声音的增 加引起的。
[0043] 因此，第1实施方式的声音检测装置和声音检测方法，基于彼此不同的2个频段的 声压信息间的相关程度来判别周边声音是否包含检测对象声音，从而高精度地判定是否存 在成为检测对象的声源。
[0044] 图1是示出本发明的第1实施方式的声音检测装置的框图。声音检测装置搭载于 车辆，如图1所示，W电子控制单元10(W下，略记为ECU10)为中屯、而构成。
[0045]ECU10连接有传声器1。关于传声器1，既可W如图1所示仅连接1个，也可W连接 多个。传声器1作为检测车辆的周边声音的声音检测部而发挥功能。传声器1的检测声音 例如由传声器放大器、带通滤波器、A/D转换器等进行处理并被输入到ECU10。
[0046]ECU10具备强度分布算出部11、频数分布算出部12a、12b、分布特征算出部13a、 13b、分布特征比较部14、声源检测部15W及检测结果判定部16。ECU10WCPU(Central ProcessingUnit;中央处理单元）、ROM巧63(1OnlyMemoir;只读存储器）、RAM(Random AccessMemo巧；随机存取存储器）等为主体而构成，通过CPU执行程序而实现强度分布算 出部11、频数分布算出部12a、12b、分布特征算出部13a、13b、分布特征比较部14、声源检测 部15W及检测结果判定部16的功能。此外，强度分布算出部11、频数分布算出部12a、12b、 分布特征算出部13a、13b、分布特征比较部14、声源检测部15W及检测结果判定部16 的功 能也可W由2个W上的ECU实现。
[0047] 强度分布算出部11算出检测声音的强度分布。强度分布算出部11例如对检测声 音的声音信号进行傅里叶变换来算出检测声音的振幅谱。
[0048] 频数分布算出部12a基于检测声音的强度分布算出预先设定的频段A(第1频段） 中的检测声音的频数分布。频数分布算出部1化基于检测声音的强度分布算出频率与频段 A不同的频段B(第2频段）中的检测声音的频数分布。频数分布算出部12a、1化例如基于 检测声音的振幅谱算出振幅谱的概率密度分布（直方图）。
[0049] 频段A被设定为可检测出检测对象声音的特定频段、例如可检测出车辆的行驶声 音的800~3000化左右。频段B被设定为频率至少与频段A部分不同的频段。
[0050] 分布特征算出部13a基于频段A的频数分布算出频段A的分布特征。分布特征算 出部13b基于频段B的频数分布算出频段B的分布特征。分布特征算出部13a、13b例如对 概率密度分布的离散值实施丫分布拟合，算出表示丫分布的特征的形状参数、尺度参数。 [0化1] 在此，将形状参数a和尺度参数0设为已知的丫分布的概率密度分布p(x)由 式（1)表示。另外，数据样本列{x;Xi，X2,…，xj中的形状参数的最大似然估计值和 尺度参数的最大似然估计值由式（2)、（3)表示。此外，式中的丫使用期望值E而作为 丫 =log巧[x])-E[logx]求出。
[0化5] 分布特征比较部14将频段A的分布特征与频段B的分布特征进行比较。分布特 征比较部14例如将频段A的尺度参数与频段B的尺度参数进行比较。尺度参数的比较结 果例如表示为尺度参数间的差量、比率等。
[0化6] 声源检测部15基于检测声音来检测周边车辆等成为检测对象的声源。声源检测 部15例如基于检测声音的声压特性、频率特性、相位特性等来检测声源的有无、方向等。 [0057] 检测结果判定部16基于分布特征的比较结果来判定成为检测对象的声源的检测 结果。检测结果判定部16作为如下的判定部发挥功能，该判定部基于周边声音中的预先设 定的第1频段的声压信息与周边声音中的频率与第1频段不同的第2频段的声压信息的相 关程度，来判定移动体周边是否存在成为检测对象的声源。声压信息的相关程度越低，则检 测结果判定部16越容易判定为存在成为检测对象的声源。
[0化引声压信息的相关程度基于第1频段的声音与第2频段的声音之间的强度分布的连 续性、概率密度分布的形状的近似度、概率密度分布的尺度参数中的至少一方而求出。并 且，振幅谱的连续性越低、概率密度分布的近似度越低、或者尺度参数的差量的绝对值越 大、或者尺度参数的比率越偏离1，则意味着声压信息的相关程度越低。
[0化9] 频段A与频段B之间的频率特性的相关程度越低，则检测结果判定部16越容易判 定为周边声音包含检测对象声音，越容易将声源的检测结果判定为有效。例如，两频段间的 尺度参数的差量的绝对值越大或者比率越偏离1，则检测结果判定部16越容易将声源的检 测结果判定为有效。
[0060] 在检测到声源的情况下，例如，检测结果判定部16在频率特性的相关程度比阔值 高时将检测结果判定为无效，在比阔值低时将检测结果判定为有效。在此，在检测到声源的 情况下，在判定为检测结果有效时意味着检测到检测对象声音，在判定为检测结果无效时 意味着检测到背景杂音。是否存在声源的判定结果例如用于针对自身车辆的驾驶员的驾驶 辅助、针对周边车辆的驾驶员的报知辅助等。
[0061] 图2是示出第1实施方式的声音检测方法的流程图。声音检测装置按每个处理周 期反复执行图2所示的处理。
[006引如图2所示，从传声器1向ECU10输入检测声音（S11)。强度分布算出部11算出检 测声音的强度分布（S12)。频数分布算出部12a、l化算出频段A、B各自的频数分布（S13)。 分布特征算出部13a、13b算出频段A、B各自的分布特征（S14)。分布特征比较部14对频 段A、B的分布特征进行比较（S15)。检测结果判定部16基于比较结果来判定成为检测对 象的声源的检测结果（S16)。
[0063] 图3是示出根据周边声音是否包含检测对象声音而不同的概率密度分布的图。在 图3中，将不包含检测对象声音的情况（a)与包含检测对象声音的情况化）进行对比而示 出特定频段的概率密度分布化、化。
[0064] 如图3所示，在不包含检测对象声音时的概率密度分布化中未出现尖锐的峰，而 在包含检测对象声音时的概率密度分布化中出现了尖锐的峰。该样，特定频段的概率密度 分布的形状根据周边声音是否包含检测对象声音而截然不同。并且，该样的概率密度分布 的特征反映于基于频数分布算出的分布特征。
[0065] 图4是示出根据周边声音是否包含检测对象声音而不同的尺度参数的时间变化 的图。在图4中，关于特定频段的概率密度分布，对比示出不包含检测对象声音时的尺度参 数0a的时间变化与包含检测对象声音时的尺度参数0b的时间变化。
[0066] 如图4所示，在不包含检测对象声音的情况下，在尺度参数0a中未出现有意义 的变化，但在包含检测对象声音的情况下，每当周边车辆通过时，都会尖锐地出现尺度参数 0b的峰。该样，特定频段中的尺度参数的变化确切地反映出周边声音是否包含检测对象声 音。
[0067] 图5是示出不包含检测对象声音时的振幅谱（a)和概率密度分布化）的图。图6 是示出包含检测对象声音时的振幅谱（a)和概率密度分布化）的图。在图5和图6中，作 为一例，频段A被设定为800~3000化的特定频段，频段B被设定为3000~5000化的非 特定频段。
[0068] 如图5(a)所示，在不包含检测对象声音的情况下，在频段A、B的振幅中未出现有 意义的峰，频段A、B间的振幅值连续。该样的频率特性在周边声音中白噪音、粉噪音等背景 杂音处于支配地位的情况下常会观测到。并且，如图5(b)所示，频段A的概率密度分化的 形状与频段B的概率密度分布化的形状近似，结果，频段A、B间的形状参数近似。因此，频 段A、B间的声压信息的相关程度高，容易判定为周边声音不包含检测对象声音而声源的检 测结果无效、也就是说不存在成为检测对象的声源。
[0069] 另一方面，如图6 (a)所示，在包含行驶声音的情况下，在频段A的振幅中出现了有 意义的峰，频段A、B间的振幅值不连续。并且，如图6(b)所示，频段A的概率密度分布化 的形状与频段B的概率密度分布化的形状不近似，结果，两频段中的形状参数不近似。因 此，频段A、B间的声压信息的相关程度低，容易判定为周边声音包含检测对象声音而声源 的检测结果有效、也就是说存在成为检测对象的声源。
[0070] 如W上所说明，根据第1实施方式的声音检测装置和声音检测方法，通过基于彼 此不同的2个频段的声压信息间的相关程度来判别周边声音是否包含检测对象声音，能够 高精度地判定是否存在成为检测对象的声源。
[0071] 接着，参照图7~图8,对本发明的第2实施方式的声音检测装置和声音检测方法 进行说明。此外，W下，省略与第1实施方式重复的说明。
[0072] 在第1实施方式的声音检测装置和声音检测方法中，虽然可判定是否存在成为检 测对象的声源，但无法判定声源是否正在接近或者声源是否正在远离。在此，接近或远离的 判定结果例如用于在进行驾驶辅助或报知辅助等处理时将正在远离的声源视为处理对象 外的声源等。
[0073] 因此，第2实施方式的声音检测装置和声音检测方法，基于彼此不同的频段的声 压信息间的相关程度的时间变化，来判定成为检测对象的声源是否正在接近或者是否正在 巧罔。
[0074] 图7是示出本发明的第2实施方式的声音检测装置的框图。如图7所示，对声音 检测装置的ECU20追加了比较结果储存部27、特征相关算出部28W及接近远离判别部29。 传声器1、强度分布算出部21、频数分布算出部22a、22b、分布特征算出部23a、23b、分布特 征比较部24W及声源检测部25的功能与第1实施方式的声音检测装置的对应结构是同样 的。
[0075] 检测结果判定部26基于分布特征的比较结果来判定成为检测对象的声源的检测 结果。另外，在如后所述判定为声源正在远离的情况下，检测结果判定部26将声源的检测 结果判定为无效。
[0076] 比较结果储存部27储存分布特征的比较结果。比较结果储存部27例如储存频段 A的尺度参数与频段B的尺度参数的比较结果。
[0077] 特征相关算出部28算出过去的处理周期中的分布特征的比较结果与当前的处理 周期中的分布特征的比较结果的自身相关值。特征相关算出部28例如算出上一处理周期 内的尺度参数的比较结果与本次的处理周期的尺度参数的比较结果的自身相关值。特征相 关算出部28在声源的检测结果被判定为有效的情况下算出自身相关值。
[007引接近远离判别部29基于分布特征的比较结果间的自身相关值来判定成为检测对 象的声源是否正在接近W及声源是否正在远离。接近远离判别部29作为如下的判定部发 挥功能，该判定部基于周边声音中的预先设定的第1频段的声压信息与周边声音中的频率 与第1频段不同的第2频段的声压信息的相关程度，对移动体周边的成为检测对象的声源 是否正在接近移动体或者是否正在远离移动体进行判定。接近远离判别部29在声压信息 间的相关程度随着时间经过而 减少的情况下判别为声源正在接近移动体，在声压信息间的 相关程度随着时间经过而增加的情况下判别为声源正在远离移动体。
[0079]例如，接近远离判别部29在频段A、B间的形状参数的近似度随着时间经过而变低 的情况下判定为声源正在接近，另一方面，在上述近似度随着时间经过而变高的情况下判 定为正在远离。该是因为，声源越接近，则可检测出检测对象声音的频段A的频率特性的支 配性越强，另一方面，声源越远离，则支配性越弱。
[0080] 图8是示出第2实施方式的声音检测方法的流程图。声音检测装置按每个处理周 期反复执行图8所示的处理。此外，S21~S25的处理与第1实施方式的S11~S15的处 理实质上是同样的。
[0081] 如图8所示，当在S26中判定了声源的检测结果后，在声源的检测结果有效的情况 (在S27中为"是"的情况）下，特征相关算出部28算出时间上一前一后的分布特征的比较 结果间的自身相关值（S28)。接近远离判别部29基于分布特征的比较结果间的自身相关值 来判别声源是否正在接近和声源是否正在远离（S29)。在判别为声源正在远离的情况下，检 测结果判定部26将声源的检测结果判定为无效（S30)。
[0082] 如W上所说明，根据第2实施方式的声音检测装置和声音检测方法，基于彼此不 同的频段的声压信息间的相关程度的时间变化，能够判定检测对象声源是否正在接近或者 声源是否正在远离。另外，通过将正在远离的声源的检测结果无效化，能够适当执行驾驶辅 助或报知辅助。
[0083] 接着，参照图9~图10,对本发明的第3实施方式的声音检测装置和声音检测方法 进行说明。此外，W下，省略与第1实施方式重复的说明。
[0084] 在第1实施方式的声音检测装置和声音检测方法中，基于彼此不同的2个频段的 声压信息间的相关程度来判定成为检测对象的声源的检测结果是否有效。但是，例如在背 景杂音处于支配地位的状况下判定为检测结果无效时，无法高精度地判定是否存在声源。
[0085] 因此，第3实施方式的声音检测装置和声音检测方法，从周边声音除去周边声音 所包含的背景杂音，从而即使是在背景杂音处于支配地位的状况下，也能够高精度地判定 是否存在成为检测对象的声源。
[0086] 图9是示出本发明的第3实施方式的声音检测装置的框图。如图9所示，对声音 检测装置的ECU30追加了杂音模型生成部37和杂音除去部38。传声器1、强度分布算出部 31、频数分布算出部32a、32b、分布特征算出部33a、33b、分布特征比较部34、声源检测部35 W及检测结果判定部36的功能与第1实施方式的声音检测装置的对应结构是同样的。
[0087] 杂音模型生成部37基于检测声音生成杂音模型。杂音模型生成部37作为基于检 测到的周边声音来生成成为检测对象的声源W外的声音的生成部而发挥功能。杂音模型通 过推定检测声音所包含的背景杂音而生成。杂音模型生成部37在成为检测对象的声源的 检测结果被判定为无效的情况下生成或更新杂音模型。
[008引杂音除去部38使用杂音模型从检测声音除去杂音。杂音除去部38作为在未判定 为存在声源的情况下从检测到的周边声音除去所生成的声音的除去部而发挥功能。杂音除 去部38在声源的检测结果被判定为无效的情况下使用杂音模型从检测声音除去杂音。杂 音的除去使用事先生成或更新的杂音模型来进行。
[0089] 图10是示出第3实施方式的声音检测方法的流程图。声音检测装置按处理周期 反复执行图10所示的处理。此外，S31~S36的处理与第1实施方式的S11~S16的处理 实质上是同样的。
[0090] 如图10所示，在S36中判定了声源的检测结果后，在声源的检测结果无效的情况 (在S37中为"是"的情况）下，杂音模型生成部37基于检测声音生成杂音模型（S38)。杂 音除去部38使用杂音模型从下次W后的处理周期中的检测声音除去背景杂音（S39)。
[0091] 如W上所说明，根据第3实施方式的声音检测装置和声音检测方法，通过从周边 声音除去周边声音所包含的检测对象声音W外的声音、即背景杂音，即使是在背景杂音处 于支配地位的状况下，也能够高精度地判定是否存在成为检测对象的声源。
[0092] 接着，参照图11~图17,对本发明的第4实施方式的声音检测装置和声音检测方 法进行说明。此外，W下，省略与第1实施方式重复的说明。
[0093] 在第1实施方式的声音检测装置和声音检测方法中，基于彼此不同的2个频段的 声压信息间的相关程度来判别周边声音是否包含检测对象声音。但是，例如在存在检测对 象外的声源且该声源的声音与检测对象声音的频率特性在某种程度上重复的状况下，有时 无法适当判别周边声音是否包含检测对象声音。
[0094] 因此，第4实施方式的声音检测装置和声音检测方法，基于彼此不同的3个W上的 频段的声压信息间的相关程度，即使在检测对象外的声源的声音与检测对象声音的频率特 性在某种程度上重复的状况下，也可高精度地判定是否存在成为检测对象的声源。
[0095] 图11是示出本发明的第4实施方式的声音检测装置的框图。如图11所示，对声 音检测装置的ECU40追加了频数分布算出部42c和分布特征算出部43c。传声器1、强度分 布算出部41、频数分布算出部42a、42b、分布特征算出部43a、43bW及声源检测部45的功 能与第4实施方式的声音检测装置的对应结构是同样的。
[0096] 频数分布算出部42c基于检测声音的强度分布算出频率与频段A、B不同的频段 C(第3频段）中的检测声音的频数分布。频段C被设定为频率至少与频段A、B部分不同 的第2非特定频段。在频段B被设定于比频段A靠低（或高）频侧的情况下，频段C优选 被设定于高（或低）频侧。
[0097] 分布特征算出部43c基于频段C的频数分布算出频段C的分布特征。分布特征比 较部44对频段A的分布特征、频段B的分布特征W及频段C的分布特征进行比较。
[009引检测结果判定部46基于分布特征的比较结果来判定成为检测对象的声源的检测 结果。检测结果判定部46基于第1频段的声压信息、第2频段的声压信息W及检测到的周 边声音中的频率与第1频段和第2频段不同的第3频段的声压信息的相关程度来判定是否 存在声源。
[0099] 频段B与频段C之间的频率特性的相关程度越高、且频段A与频段B、C之间的频 率特性的相关程度越低，则检测结果判定部46越容易判定为周边声音包含检测对象声音， 越容易将声源的检测结果判定为有效。检测结果判定部46例如基于3个频段间的尺度参 数的差量或比率来判定声源的检测结果的有效性。
[0100] 图12是示出第4实施方式的声音检测方法的流程图。声音检测装置按每个处理 周期反复执行图12所示的处理。此外，S41、S42W及S46的处理与第1实施方式的S11、 S12W及S16的处理实质上是同样的。
[0101] 如图12所示，当在S42中算出检测声音的强度分布后，频数分布算出部42a、42b、 42c算出频段A、B、C各自的频数分布（S43)。分布特征算出部43a、43b、43c算出频段A、 B、C各自的分布特征（S44)。分布特征比较部44对频段A、B、C各自的分布特征进行比较 (S45)。当比较了分布特征后，在S46中基于比较结果来判定成为检测对象的声源的检测结 果。
[0102] 图13~图17是示出各种状况下的振幅谱（a)和概率密度分布化）的图。在图 13~图17中，作为一例，频段A被设定为800~3000化的特定频段，频段B被设定为3000~ 5000化的第1非特定频段，频段C被设定为0~1200化的第2非特定频段。
[010引在图13所示的状况下，如图13(a)所示，在频段A、B、C的振幅中未出现有意义的 峰，频段A、B、C间的振幅值连续。并且，如图13(b)所示，频段A、B、C间的概率密度分布 化、化、化的形状近似，结果，频段A、B、C间的形状参数近似。因此，背景杂音处于支配地 位，容易判定为声源的检测结果无效、也就是说不存在成为检测对象的声源。
[0104] 在图14所示的状况下，如图14(a)所示，仅在频段C的振幅中出现了有意义的峰， 频段A、B间的振幅值连续，频段A、C间的振幅值不连续。并且，如图14(b)所示，频段C中 的概率密度分布化的形状与频段A、B中的概率密度分布化、化的形状不近似，结果，频段 C与频段A、B之间的形状参数不近似。因此，背景杂音和第2非特定频段的声音处于支配 地位，容易判定为声源的检测结果无效、也就是说不存在成为检测对象的声源。
[0105] 在图15所示的状况下，如图15(a)所示，仅在频段A的振幅中出现了有意义的峰， 频段A、B间的振幅值不连续，频段A、C间的振幅值也不连续。并且，如图15(b)所示，频段 A中的概率密度分布的形状化与频段B、C中的概率密度分布化、化的形状不近似，结果， 频段A与频段B、C之间的形状参数不近似。因此，检测对象声音处于支配地位，容易判定为 声源的检测结果有效、也就是说存在成为检测对象的声源。
[0106] 在图16所示的状况下，如图16(a)所示，仅在频段B的振幅中出现了有意义的峰， 频段A、C间的振幅值连续，频段A、B间的振幅值不连续。并且，如图16(b)所示，频段B中 的概率密度分布的形状化与频段A、C中 的概率密度分布化、化的形状不近似，结果，频段 B与频段A、C之间的形状参数不近似。因此，第1非特定频段的声音处于支配地位，容易判 定为声源的检测结果无效、也就是说不存在成为检测对象的声源。
[0107] 在图17所示的状况下，如图17(a)所示，在频段A、B、C的振幅中出现了有意义的 峰，频段A、B、C间的振幅值不连续。并且，如图17(b)所示，频段A、B、C的概率密度分布化、 化、化的形状不近似，结果，频率A、B、C间的形状参数不近似。因此，第1和第2非特定频 段的声音与检测对象声音一同处于支配地位，判定为处于特殊状况下。
[0108] 如W上所说明，根据第4实施方式的声音检测装置和声音检测方法，即使在检测 对象外的声源的声音与检测对象声音的频率特性在某种程度上重复的状况下，也能够基于 彼此不同的3个W上的频段的声压信息间的相关程度高精度地判定是否存在成为检测对 象的声源。
[0109] 接着，参照图18~图19,对本发明的第5实施方式的声音检测装置和声音检测方 法进行说明。此外，W下，省略与第1实施方式重复的说明。
[0110] 在第1实施方式的声音检测装置和声音检测方法中，在检测到声源的情况下，在 判定为检测结果无效时得知检测到背景杂音。但是，无法判定是否处于能够适当检测成为 检测对象的声源的状况。
[0111] 因此，第5实施方式的声音检测装置和声音检测方法，基于检测结果的有效性和 周边声音的声压来判定是否处于能够检测检测对象声音的状况。
[0112] 图18是示出本发明的第5实施方式的声音检测装置的框图。如图18所示，对声 音检测装置的ECU50追加了声压算出部57和周边状况判定部58。传声器1、强度分布算出 部51、频数分布算出部52a、52b、分布特征算出部53a、53b、分布特征比较部54、声源检测部 55W及检测结果判定部56的功能与第1实施方式的声音检测装置的对应结构是同样的。
[0113] 声压算出部57算出检测声音的声压。
[0114] 周边状况判定部58基于分布特征的比较结果和检测声音的声压来判定声音检测 装置的周边状况。周边状况判定部58作为第2判定部发挥功能，该第2判定部基于成为检 测对象的声源的检测结果和检测到的周边声音的声压，判定是否处于能够检测成为检测对 象的声源的状况。
[0115] 频段A、B的分布特征越近似、且检测声音的声压越大，则周边状况判定部58越容 易判定为处于无法适当检测声源的状况。目P，周边状况判定部58在周边声音不包含检测对 象声音、且声压为规定值W上的情况下，判定为无法适当检测声源。背景杂音周边状况的判 定结果例如用于在无法合适地检测检测对象声音的状况下抑制驾驶辅助或报知辅助从而 避免由误检测导致的不合适的辅助。
[0116] 图19是示出第5实施方式的声音检测方法的流程图。声音检测装置按每个处理周 期反复执行图19所示的处理。此外，S51、S53~S57的处理与第1实施方式的S11~S16 的处理实质上是同样的。
[0117] 如图19所示，当在S51中输入了检测声音后，声压算出部57算出检测声音的声压 (S52)。另外，当在S57中判定了成为检测对象的声源的检测结果后，周边状况判定部58基 于分布特征的比较结果和声压的算出结果来判定声音检测装置的周边状况（S58)。
[0118] 由此，基于检测结果的有效性和周边声音的声压，能够判定是否处于能够适当检 测成为检测对象的声源的状况。
[0119] 此外，前述实施方式对本发明的声音检测装置和声音检测方法的最佳的实施方式 进行了说明，本发明的声音检测装置和声音检测方法不限于本实施方式所记载的内容。本 发明的声音检测装置和声音检测方法也可W在不脱离各项权利要求所记载的发明的要旨 的范围内对本实施方式的声音检测装置和声音检测方法进行变形，或者应用于其他方面。
[0120] 第1~第5实施方式可W彼此组合。例如，在第2实施方式中，也可W不判定是否 存在成为检测对象的声源而直接判定声源是否正在接近和声源是否正在远离。
[0121] 例如，在第2实施方式中，也可W在从周边声音除去成为检测对象的声源W外的 声音的基础上判别接近和远离。或者，也可W在基于3个W上的频段的声压信息判定了是 否存在成为检测对象的声源的基础上判别接近和远离。或者，也可W在判定了是否处于能 够检测成为检测对象的声源的状况的基础上判别接近和远离。
[0122] 另外，在前述实施方式中，虽然说明了使用丫分布拟合算出分布特征的情况，但 也可W使用其他分布拟合算出分布特征。
[0123] 另外，本发明的实施方式的声音检测装置和声音检测方法例如也可W应用于移动 型机器人等车辆W外的移动体。
[0124] 标号说明
[0125] 1…传声器，10、20、30、40、50...电子控制单元巧抓)，11、21、31、41、5^.强度分布 算出部，12a、l化、22a、2化、32a、3化、42a、4化、42c、52a、5化…频数分布算出部，13a、13b、 233、236、333、3313、433、4313、43(3、533、531^..分布特征算出部，14、24、34、44、54...分布特征 比较部，15、25、35、45、55...声源检测部，16、26、36、46、56...检测结果判定部，27...比较结果 储存部，28…特征相关算出部，29…接近远离判别部，37…杂音模型生成部，38…杂音除去
【主权项】
1. 一种声音检测装置，搭载于移动体，具备： 声音检测部，其检测所述移动体的周边声音；和 判定部，其基于由所述声音检测部检测到的所述周边声音中的预先设定的第1频段的 声压信息与由所述声音检测部检测到的所述周边声音中的频率与所述第1频段不同的第2 频段的声压信息的相关程度，对所述移动体的周边是否存在成为检测对象的声源、所述声 源是否正在接近所述移动体、以及所述声源是否正在远离所述移动体中的至少一方进行判 定。2. 根据权利要求1所述的声音检测装置， 所述判定部，在声压信息间的所述相关程度随着时间经过而减少的情况下，判定为所 述声源正在接近所述移动体，在声压信息间的所述相关程度随着时间经过而增加的情况 下，判定为所述声源正在远离所述移动体。3. 根据权利要求1或2所述的声音检测装置，还具备： 生成部，其基于由所述声音检测部检测到的所述周边声音，生成所述声源以外的声音； 和 除去部，其在未判定为存在所述声源的情况下，从检测出的周边声音中除去由所述生 成部生成的所述声音。4. 根据权利要求1~3中任一项所述的声音检测装置，还具备： 第2判定部，其基于所述声源的检测结果和由所述声音检测部检测到的所述周边声音 的声压，判定是否处于能够检测所述声源的状况。5. 根据权利要求1~4中任一项所述的声音检测装置， 声压信息间的所述相关程度越低，则所述判定部越容易判定为存在所述声源。6. 根据权利要求1~5中任一项所述的声音检测装置， 声压信息的所述相关程度基于所述第1频段的声音与所述第2频段的声音之间的强度 分布的连续性、概率密度分布的形状的近似度、以及所述概率密度分布的尺度参数中的至 少一方而求出。7. 根据权利要求1所述的声音检测装置， 所述判定部，基于所述第1频段的声压信息、所述第2频段的声压信息、以及由所述声 音检测部检测到的所述周边声音中的频率与所述第1频段和所述第2频段不同的第3频段 的声压信息的相关程度，对是否存在所述声源、所述声源是否正在接近移动体、以及所述声 源是否正在远离移动体中的至少一方进行判定。8. 根据权利要求1~7中任一项所述的声音检测装置， 所述移动体是车辆。9. 一种声音检测方法，是使用了搭载于移动体的声音检测装置的声音检测方法，包 括： 声音检测步骤，检测所述移动体的周边声音；和 判定步骤，基于通过所述声音检测步骤检测到的所述周边声音中的预先设定的第1频 段的声压信息与通过所述声音检测步骤检测到的所述周边声音中的频率与所述第1频段 不同的第2频段的声压信息的相关程度，对所述移动体的周边是否存在成为检测对象的声 源、所述声源是否正在接近所述移动体、以及所述声源是否正在远离所述移动体中的至少
【专利摘要】一种声音检测装置，搭载于移动体，具备：声音检测部，其检测移动体的周边声音；和判定部，其基于由声音检测部检测到的周边声音中的预先设定的第1频段的声压信息与由声音检测部检测到的周边声音中的频率与第1频段不同的第2频段的声压信息的相关程度，对移动体的周边是否存在成为检测对象的声源、声音是否正在接近移动体、以及声源是否正在远离移动体中的至少一方进行判定。
【IPC分类】G10L25/18, G01V1/00, G10L25/06, G01S11/14, G08G1/16, H04R3/00, G01H3/00, G10L25/51
【公开号】CN104885135
【申请号】CN201280077990
【发明人】佐藤润, 船山龙士, 高谷智哉, 金道敏树, 深町映夫, 清水宏明
【申请人】丰田自动车株式会社
【公开日】2015年9月2日
【申请日】2012年12月26日
【公告号】DE112012007258T5, US20150331095, WO2014102938A1
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