特開 2023-162865 異音収集装置および異音収集方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2023162865

(43)【公開日】2023-11-09

(54)【発明の名称】異音収集装置および異音収集方法

(51)【国際特許分類】

   G01H 3/00 20060101AFI20231101BHJP

【ＦＩ】

G01H3/00 A

【審査請求】未請求

【請求項の数】13

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022073558

(22)【出願日】2022-04-27

(71)【出願人】

【識別番号】314012076

【氏名又は名称】パナソニックＩＰマネジメント株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002000

【氏名又は名称】弁理士法人栄光事務所

(72)【発明者】

【氏名】泉 昭年

【テーマコード（参考）】

2G064

【Ｆターム（参考）】

2G064AB01

2G064AB02

2G064AB15

2G064AB22

2G064CC13

2G064CC29

2G064CC41

2G064DD08

2G064DD12

2G064DD14

2G064DD15

(57)【要約】

【課題】異音検知により適した高音質な異常音データを収集する。
【解決手段】異音収集装置は、検査対象の稼動音を収音した収音データを取得する音声取得部と、前記収音データの音質を判定する判定部と、前記収音データの音質が所定の値より低いと判定された場合、収音領域を変更して前記音質を改善する音質改善部と、を備える。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

検査対象の稼動音を収音した収音データを取得する音声取得部と、
前記収音データの音質を判定する判定部と、
前記収音データの音質が所定の値より低いと判定された場合、収音領域を変更して前記音質を改善する音質改善部と、を備える、
異音収集装置。

【請求項2】

サーバに記憶された異常音データを取得する取得部を、さらに備え、
取得された前記収音データと前記異常音データとを比較することにより前記収音データが前記サーバに記憶されていない異常音か否かを判定する異常音判定部、をさらに備える、
請求項１に記載の異音収集装置。

【請求項3】

前記検査対象の稼動音の方向を特定する方向特定部、をさらに備え、
前記収音データの前記音質が所定の値より低いと判定された場合、前記方向特定部は、前記検査対象の前記稼動音の方向を特定し、
前記音質改善部は、前記稼動音の方向に指向性を付与することにより前記収音領域を変更する、
請求項２に記載の異音収集装置。

【請求項4】

前記音声取得部は、変更された前記収音領域の前記稼動音を第２収音データとして収音し、
前記判定部は、前記第２収音データの音質が所定の値以上であると判定した場合、前記サーバに前記第２収音データを記憶させる、
請求項３に記載の異音収集装置。

【請求項5】

前記音声取得部は、変更された前記収音領域の前記稼動音を第２収音データとして収音し、
前記第２収音データの音質が所定の値未満であると判定された場合、前記音質改善部は、再度所定量の指向性を前記稼動音の方向に付与し前記収音領域を変更する、
請求項３に記載の異音収集装置。

【請求項6】

前記音質改善部が、前記音声取得部に下限量あるいは所定回数の指向性を付与すると、前記判定部は、直前に収音した収音データを前記検査対象の異常音データとして前記サーバに記憶させる、
請求項５に記載の異音収集装置。

【請求項7】

前記音声取得部は、伸縮アームをさらに備え、
前記音質が所定の値より低いと判定された場合、前記方向特定部は、前記検査対象の前記稼動音の方向を特定し、
前記音質改善部は、前記稼動音の方向に前記伸縮アームを伸ばすことにより、前記収音領域を変更する、
請求項３に記載の異音収集装置。

【請求項8】

前記音声取得部は、変更された前記収音領域の前記稼動音を第３収音データとして収音し、
前記第３収音データの音質が所定の値未満であると判定された場合、前記音質改善部は、前記伸縮アームを再び所定量伸ばすことにより前記収音領域を変更する、
請求項７に記載の異音収集装置。

【請求項9】

前記音質改善部は、上限量あるいは所定回数前記伸縮アームを伸ばすと、
前記判定部は、最後に収音した収音データを前記検査対象の異常音データとして前記サーバに記憶させる、
請求項８に記載の異音収集装置。

【請求項10】

前記異音収集装置を移動可能とする可動部、をさらに備え、
前記音質が所定の値より低いと判定された場合は、前記方向特定部は、前記検査対象の前記稼動音の方向を特定し、
前記音質改善部は、前記可動部を可動させることにより、前記収音領域を変更する、
請求項３に記載の異音収集装置。

【請求項11】

前記音声取得部は、変更された前記収音領域の前記稼動音を第４収音データとして収音し、
前記第４収音データの音質が所定の値未満であると判定された場合、前記音質改善部は、前記可動部を再び所定量可動させることにより、前記収音領域を変更する、
請求項１０に記載の異音収集装置。

【請求項12】

前記音質改善部は、上限量あるいは所定回数前記可動部を可動させると、
前記判定部は、直前に収音した収音データを前記検査対象の異常音データとして前記サーバに記憶させる、
請求項１１に記載の異音収集装置。

【請求項13】

検査対象の異常音データを収集する異音収集装置が行う異音収集方法であって、
前記検査対象の稼動音を収音した収音データを取得し、
前記収音データの音質を判定し、
前記収音データの音質が所定の値より低いと判定された場合、収音領域を変更して前記音質を改善する、
異音収集方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、異音収集装置および異音収集方法に関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１には、収音された乗員の音声に基づいて、新たな発話コマンドを記憶部に登録するエージェントシステムが開示されている。エージェントシステムは、乗員が搭乗する移動体に搭載された移動体搭載機器を制御する命令であって、マイクにより収音された乗員の音声である発話コマンドを含む音声を認識し、認識された音声の意味を解釈する。エージェントシステムは、解釈された音声の意味が、新たな発話コマンドを登録する指示を含むと解釈された場合、この新たな発話コマンドを記憶部に登録する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０２０－１４４２８５号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

近年、工場等に設置された設備の保全を目的として、設備の稼動音を分析し異常音を検知することにより設備の状態の変化を検査する異音検知装置が使用されている。設備の異常を検知するためには、予め設備の異常音のデータ（以下、異常音データと称する）を収集し参照データとして異音検知装置に登録しておく必要がある。

【0005】

特許文献１では、エージェントシステムによって収音された音声が新たな発話コマンドであると解釈された場合、音声の音質が悪くても（例えば、収音対象とは別の音（つまりノイズ）を含む、音量が小さいなど）記憶部に音声を登録されてしまう。工場等に設置された設備は他の設備と近接して設置されている場合があり、異常音データに他の設備の音をノイズとして含んでしまう可能性がある。このようなノイズを含んだ異常音データを参照データとして異音検知に用いると、誤検知が増加し検知精度が低下する可能性があった。

【0006】

本開示は、上述した従来の状況に鑑みて案出され、異音検知により適した高音質な異常音データを収集することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本開示は、検査対象の稼動音を収音した収音データを取得する音声取得部と、前記収音データの音質を判定する判定部と、前記収音データの音質が所定の値より低いと判定された場合、収音領域を変更して前記音質を改善する音質改善部と、を備える、異音収集装置を提供する。

【0008】

また、本開示は、検査対象の異常音データを収集する異音収集装置が行う異音収集方法であって、前記検査対象の稼動音を収音した収音データを取得し、前記収音データの音質を判定し、前記収音データの音質が所定の値より低いと判定された場合、収音領域を変更して前記音質を改善する、異音収集方法を提供する。

【0009】

なお、これらの包括的または具体的な態様は、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラム、または、記録媒体で実現されてもよく、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラムおよび記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。

【発明の効果】

【0010】

本開示によれば、異音検知により適した高音質な異常音データを収集することができる。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】異音収集システムのシステム構成例を示す図

【図2】異音収集装置およびクラウドサーバのそれぞれの内部構成例を示すブロック図

【図3】異音収集装置の動作手順例を示すフローチャート

【図4】収録音と正常音群との間の距離の一例を説明する図

【図5】収録音と複数の異常音との間の最小異常音距離の一例を説明する図

【図6】異常音データ画面例を説明する図

【図7】異常音記憶部に記憶された異常音データテーブルの一例を示す図

【図8】音質改善処理１に係る異音収集装置の動作の一例を示す図

【図9】音質改善処理１に係る異音収集装置の音質改善処理の動作手順例を示すフローチャート

【図10】音質改善処理２に係る異音収集装置の動作の一例を示す図

【図11】音質改善処理２に係る異音収集装置の音質改善処理の動作手順例を示すフローチャート

【図12】音質改善処理３に係る異音収集装置の動作の一例を示す図

【図13】音質改善処理３に係る異音収集装置の音質改善処理の動作手順例を示すフローチャート

【発明を実施するための形態】

【0012】

以下、図面を適宜参照して、本開示に係る異音収集装置および異音収集方法を具体的に開示した実施の形態について、詳細に説明する。ただし、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。例えば、すでによく知られた事項の詳細説明及び実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。これは、以下の説明が不必要に冗長になるのを避け、当業者の理解を容易にするためである。なお、添付図面及び以下の説明は、当業者が本開示を十分に理解するために提供されるのであって、これらにより特許請求の記載の主題を限定することは意図されていない。

【0013】

図１を参照して、異音収集システムのシステム構成例について説明する。図１は、異音収集システムのシステム構成例を示す図である。異音収集システムのシステム構成例は、音質改善処理１、２および３において共通である。

【0014】

異音収集システム１０００は、１台以上の異音収集装置１０のそれぞれを用いて検査対象物（例えば、電気機器、電子機器等の稼動中の各種装置）の稼動音を収音し、検査対象物から発せられる異常音を自動検知するための機械学習用の異常音データを収集して記憶するシステムである。異音収集システム１０００は、１台以上の異音収集装置１０と、１台以上のクラウドサーバ５０と、ネットワークＮＷとを含んで構成される。なお、図１に示す異音収集システム１０００は、一例として、１台の異音収集装置１０と、１台のクラウドサーバ５０とを含んで構成される例を示している。

【0015】

異音収集装置１０は、例えば工場で用いられ、工場内に設置された装置等の稼動音を収音する。異音収集装置１０は、ネットワークＮＷを介して１台以上のクラウドサーバ５０のそれぞれとの間でデータ通信可能に接続される。異音収集装置１０は、例えば、プロセッサ、メモリおよびマイク等を搭載した筐体を有する装置であり、１台以上の検査対象物１０１，１０２，１０３の稼動音を収音する。異音収集装置１０は、車輪等の可動部を有し移動可能であってもよいし、壁、地面、天井、壁あるいは天井から宙づり状態等に固定設置されてもよい。異音収集装置１０は、収集された収音データからクラウドサーバ５０に記憶されていない、異音検知のための機械学習に適した異常音データを抽出し、クラウドサーバ５０に送信して記憶させる。異音収集装置１０は、常時、あるいは事前に設定された所定の時間帯に自動で稼動音を収音してもよい。

【0016】

また、異音収集装置１０は、複数の拠点のそれぞれに設置されてよく、各拠点（例えば、図１に示す「拠点Ａ」）に複数台設置されてよいことは言うまでもない。

【0017】

異音収集装置１０は、収音装置３０を有する。収音装置３０は、例えば複数のマイクが等間隔で連続して配置されたマイクロフォンアレイである。

【0018】

サーバの一例としてのクラウドサーバ５０は、ネットワークＮＷを介して１台以上の異音収集装置１０のそれぞれとの間でデータ通信可能に接続される。クラウドサーバ５０は、１台以上の異音収集装置１０のそれぞれから送信された各種検査対象物の１以上の異常音データを記憶する。また、クラウドサーバ５０は、事前に収集された各種検査対象物の１以上の正常音データのそれぞれを記憶する。

【0019】

また、クラウドサーバ５０は、異音収集装置１０から送信された検査対象物の条件情報に基づいて、記憶された１以上の異常音データのそれぞれから検査対象物の条件に合った１以上の異常音データのそれぞれを抽出し、異音収集装置１０に送信する。異音収集装置１０は、クラウドサーバ５０から送信された１以上の異常音データと、異常音と判定された収音データとに基づいて、収音データがクラウドサーバ５０に記憶すべき（つまり、機械学習に適した）異常音データであるか否かを判定する。

【0020】

ネットワークＮＷは、１台以上の異音収集装置１０のそれぞれと、１台以上のクラウドサーバ５０のそれぞれとの間を有線通信または無線通信によりデータ通信可能に接続する。なお、ネットワークＮＷは、有線ネットワークでも無線ネットワークでもよく、それらの組合せでもよい。有線ネットワークは、例えばＥｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）に代表される有線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）でもよく、その種類は特に限定されない。一方、無線ネットワークは、例えばＷｉ－Ｆｉ（登録商標）に代表される無線ＬＡＮでもよく、その種類は特に限定されない。

【0021】

次に、図２を参照して、異音収集装置１０およびクラウドサーバ５０のそれぞれの内部構成例について説明する。図２は、異音収集装置およびクラウドサーバのそれぞれの内部構成例を示すブロック図である。異音収集装置およびクラウドサーバの内部構成例は、音質改善処理１、２および３において共通である。

【0022】

異音収集装置１０は、収音装置３０と、表示装置３１と、入力デバイス３２と、伸縮アーム３４と、駆動装置３５と、通信部１１と、Ｉ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒ Ｆａｃｅ）１２と、プロセッサ１３と、メモリ２１と、音質改善部３３とを含んで構成される。なお、収音装置３０、表示装置３１、および入力デバイス３２のそれぞれは、異音収集装置１０と一体に構成されない外部装置であってよく、異音収集装置１０との間でデータ送受信可能に接続されてもよい。

【0023】

収音装置３０は、検査対象物の稼動音を１６ｋＨｚ，４８ｋＨｚ等の所定のサンプリング周波数で収音する。収音装置３０は、収音された稼動音を音声信号に変換し、Ｉ／Ｆ１２を介してプロセッサ１３に入力する。具体的に、収音装置３０から出力された音声信号は、プロセッサ１３の音声処理部１４に入力される。

【0024】

収音装置３０は、例えばマイクロフォンアレイ、指向性マイクなどである。また、収音装置３０は、伸縮アーム３４の先端に設置されてもよい。

【0025】

なお、収音装置３０は、入力デバイス３２を用いて作業者の操作に基づいて検査対象物の稼動音の収音を開始してもよいし、事前に設定された検査日時、検査回数等の検査スケジュールに基づいて、自動で検査対象物の稼動音を収音してもよい。また、収音装置３０により収音される稼動音の収音時間は、作業者によって手動で決定されてもよいし、事前に指定された所定時間帯（例えば、１ｓ，３ｓ，１０ｓ等）であってもよい。

【0026】

表示装置３１は、例えばＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）あるいは有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイを用いて構成され、Ｉ／Ｆ１２を介してプロセッサ１３の表示制御部１６から出力された各種画面（異常音データ画面Ｓｃ４（図６参照）等）を表示（出力）する。

【0027】

入力デバイス３２は、例えばタッチパネル、マウス、キーボード、タッチパッド等のデバイスのうち少なくとも１つを用いて構成される。入力デバイス３２は、異音収集装置１０を使用する作業者による入力操作を受け付け、この入力操作に応じた信号を生成し、Ｉ／Ｆ１２を介してプロセッサ１３の入力処理部１５に出力する。なお、入力デバイス３２がタッチパネルを用いて構成される場合、入力デバイス３２と表示装置３１とは一体的に構成される。

【0028】

伸縮アーム３４は、収音装置３０が先端に取付けられ自在に伸縮できる筒状のアームである。なお、アームの形状は筒状に限定されなくてよい。伸縮アーム３４は、例えば３０ｃｍ伸縮することができる。なお、伸縮アーム３４の伸縮できる長さは一例でありこれに限定されない。

【0029】

駆動装置３５は、音質改善部３３からの指示に基づき異音収集装置１０に取付けられた車輪等を動作させる駆動力を発生させる。駆動装置３５は、例えばモータ、ロータおよびモータを駆動する電子回路を備える。

【0030】

取得部の一例としての通信部１１は、ネットワークＮＷを介して、クラウドサーバ５０との間でデータ送受信を実行する。通信部１１は、クラウドサーバ５０の記憶装置５３から送信された１以上の正常音データ、あるいは１以上の異常音データをプロセッサ１３に出力する。また、通信部１１は、プロセッサ１３から出力された異常音データをクラウドサーバ５０に送信する。

【0031】

Ｉ／Ｆ１２は、収音装置３０、表示装置３１、音質改善部３３および入力デバイス３２と、プロセッサ１３との間でデータ通信可能に接続する。

【0032】

算出部および判定部の一例としてのプロセッサ１３は、例えばＣＰＵ（ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）またはＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）を用いて、プロセッサ１３の各部の動作を制御する。プロセッサ１３は、メモリ２１と協働して、各種の処理および制御を統括的に行う。具体的には、プロセッサ１３は、メモリ２１に保持されたプログラムおよびデータを参照し、そのプログラムを実行することにより、各部の機能を実現する。なお、ここでいう各部は、音声処理部１４、入力処理部１５、表示制御部１６、正常音学習部１７、異常音判定部１８、ＳＮ判定部１９、異常音記憶判定部２０および異常音方向特定部２２である。

【0033】

音声処理部１４は、収音装置３０から出力された音声信号を取得し、プロセッサ１３の各部（例えば、正常音学習部１７、異常音判定部１８、ＳＮ判定部１９、および異常音記憶判定部２０等）で処理可能な形式である収音データに変換する。音声処理部１４は、変換後の収音データを異常音判定部１８に出力する。

【0034】

入力処理部１５は、入力デバイス３２から出力された信号に基づいて、各種処理を実行する。

【0035】

例えば、入力デバイス３２は、作業者による検査対象物の稼動音の収音開始操作を受け付けた場合、検査対象物の稼動音の収音を開始させる制御指令（信号）を生成して、入力処理部１５に出力する。入力処理部１５は、入力デバイス３２から出力された制御指令（信号）に基づいて、収音装置３０により収音された、検査対象物の稼動音を取得したり、収音データを用いた異常音判定処理を異常音判定部１８に実行させたりする。

【0036】

また、例えば、入力デバイス３２は、作業者による検査対象物の稼動音の収音継続操作を受け付けた場合、検査対象物の稼動音の収音を継続させる制御指令（信号）を生成して、入力処理部１５に出力する。入力処理部１５は、入力デバイス３２から出力された検査対象物の稼動音の収音を継続させる制御指令（信号）に基づいて、収音装置３０により収音された、検査対象物の稼動音の取得を継続させたり、異常音判定部１８に収音された検査対象物の稼動音に基づく収音データを用いた異常音判定処理を再度実行させたりする。

【0037】

表示制御部１６は、異常音判定部１８、ＳＮ判定部１９および異常音記憶判定部２０のそれぞれの判定結果に基づいて、判定結果に対応する画面（異常音データ画面Ｓｃ４（図６参照）等）を生成する。表示制御部１６は、生成された画面（異常音データ画面Ｓｃ４（図６参照）等）を表示装置３１に出力して、表示させる。

【0038】

正常音学習部１７は、収音装置３０から出力された収音データを取得する。正常音学習部１７は、取得された収音データを解析し、クラウドサーバ５０における正常音記憶部５４に記憶するための正常音データであると判定した場合、この収音データを学習する。

【0039】

異常音判定部１８は、クラウドサーバ５０の正常音記憶部５４から１以上の正常音データを取得する。なお、ここで取得される１以上の正常音データは、検査対象物に関連する正常音データ（例えば、同一の検査対象物の正常音データ、同一拠点で収音された正常音データ等）であってよいし、作業者により検査対象物の条件（例えば、検査対象物に関する条件、拠点に関する条件等）が指定された場合には、指定された条件に対応する正常音データであってもよい。

【0040】

異常音判定部１８は、クラウドサーバ５０の正常音記憶部５４から送信された１以上の正常音データの特徴量と、収音データの特徴量との差分を示す指標（距離）を算出する。なお、ここでいう距離は、各音データの周波数、音圧等の各種特徴量に基づく音の違いを示す指標であって、絶対値距離、ユークリッド距離、マハラノビス距離、あるいはオートエンコーダ等のディープラーニングを用いて算出されてよい。

【0041】

ＳＮ判定部１９は、異常音判定部１８から出力された制御指令に基づいて、収音データの音質が機械学習に用いられる異常音データとして適しているか否かを判定する。音質は、例えばＳＮ比、ダイナミックレンジ等を用いて評価される。

【0042】

異常音記憶判定部２０は、異常音判定部１８から出力された制御指令に基づいて、クラウドサーバ５０の異常音記憶部５５から送信された１以上の異常音データの特徴量と、収音データの特徴量との差分を示す指標（距離）を算出する。なお、ここでいう距離は、各音データの周波数、音圧等の各種特徴量に基づく音の違いを示す指標であって、絶対値距離、ユークリッド距離、マハラノビス距離、あるいはオートエンコーダ等のディープラーニングを用いて算出されてよい。

【0043】

異常音記憶判定部２０は、算出された１以上の異常音データの特徴量と収音データの特徴量との距離のうち距離が最小となる最小異常音距離を選定する。異常音記憶判定部２０は、選定された最小異常音距離に基づいて、取得された収音データ（異常音データ）がクラウドサーバ５０に記憶済みの異常音データに類似しているか否かを判定する。異常音記憶判定部２０は、取得された収音データ（異常音データ）がクラウドサーバ５０に記憶済みの異常音データに類似すると判定した場合、この収音データを記憶しないと判定する。一方、異常音記憶判定部２０は、取得された収音データ（異常音データ）がクラウドサーバ５０に記憶済みの異常音データと類似しないと判定した場合、クラウドサーバ５０にこの収音データを記憶すると判定する。

【0044】

なお、ＳＮ判定部１９により実行される処理と、異常音記憶判定部２０により実行される処理とは、同時あるいは並列に実行されてもよいし、いずれか一方の処理が実行された後にもう一方の処理が実行されてもよい。後述する異音収集装置１０の動作手順例は、一例として、異常音記憶判定部２０による処理が先に実行され、異常音記憶判定部２０の処理の結果に基づいて、ＳＮ判定部１９による処理が実行される例について説明する。

【0045】

プロセッサ１３は、ＳＮ判定部１９により収音データのＳＮ比が機械学習に用いられる異常音データとして適していると判定され、かつ、異常音記憶判定部２０により収音データが異常音記憶部５５に記憶されていないと判定された場合、この収音データと、異音収集装置１０を識別可能な識別情報と、この収音データに関する各種情報とを対応付けて、通信部１１に出力し、クラウドサーバ５０に送信させる。

【0046】

ここでいう各種情報は、収音された収音日時情報、検査対象物に関する情報（例えば、装置の識別情報、機種情報等）、異音収集装置１０の設置状態に関する情報、検査対象物の稼動モードに関する情報等である。なお、各種情報は、上述した例に限定されなくてもよい。

【0047】

異常音方向特定部２２は、収音装置３０によって収音された収音データを基に稼動音が発生している方向（言い換えると、音源の方向）を特定する。収音装置３０が例えばマイクロフォンアレイの場合、異常音方向特定部２２は、複数のそれぞれのマイクへ音の到達時間の差から稼動音の方向を算出する。異常音方向特定部２２は、稼動音の方向の算出に例えばＭＵＳＩＣ（Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｓｉｇｎａｌ Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）法を用いる。なお、稼動音が発生している方向の特定方法はＭＵＳＩＣ法に限られない。

【0048】

メモリ２１は、例えばプロセッサ１３が行う各種の処理を実行する際に用いるワークメモリとしてのＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）と、プロセッサ１３が行う各種の処理を規定したプログラムとそのプログラムの実行中に使用するデータとを格納するＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）と、を少なくとも有する。ＲＡＭには、プロセッサ１３により生成あるいは取得されたデータもしくは情報が一時的に保存される。ＲＯＭには、プロセッサ１３が行う各種の処理を規定したプログラムとそのプログラムの実行中に使用するデータとが書き込まれている。また、メモリ２１は、異音収集装置１０が設置された場所（例えば、工場など）の地図および装置等の配置図を予め保持してもよい。

【0049】

処理部の一例としての音質改善部３３は、例えばＣＰＵ、ＤＳＰまたはＦＰＧＡを用いて、音質改善部３３の各部の動作を制御する。音質改善部３３は、メモリ２１と協働して、各種の処理および制御を統括的に行う。具体的には、音質改善部３３は、メモリ２１に保持されたプログラムおよびデータを参照し、そのプログラムを実行することにより、各部の機能を実現する。なお、ここでいう各部は、指向性制御部３３１、収音アーム制御部３３２および移動制御部３３３である。音質改善部３３は、異常音データの音質が所定の値より低いと判定された場合、指向性、異音収集装置１０の位置または収音装置３０の位置を変更して音質を改善する試行動作を行う。

【0050】

指向性制御部３３１は、収音装置３０の指向性（言い換えると、収音装置３０により収音される稼動音を強調する方向）を可変に制御する。指向性制御部３３１は、異常音方向特定部２２によって特定された異常音の方向に対し収音装置３０の指向性を持たせる。

【0051】

収音アーム制御部３３２は、異常音方向特定部２２によって特定された異常音の方向に対し伸縮アーム３４を伸縮させる。収音アーム制御部３３２は、メモリ２１から異音収集装置１０が設置された場所の地図または装置等の配置図を読み込み、地図または装置等の配置図を基に伸縮アーム３４を制御してもよい。また、異音収集装置１０は、収音装置３０にカメラ（不図示）を搭載し、カメラによる撮像画像を機械学習等の既知の方法を用いて解析する。収音アーム制御部３３２は、撮像画像の解析結果を基に伸縮アーム３４を制御してもよい。

【0052】

移動制御部３３３は、異音収集装置１０に搭載された車輪を制御し異音収集装置１０の移動を制御する。移動制御部３３３は、メモリ２１から異音収集装置１０が設置された場所の地図または装置等の配置図を読み込み、地図または装置等の配置図を基に異音収集装置１０の移動を制御してもよい。また、異音収集装置１０は、収音装置３０にカメラ（不図示）を搭載し、カメラによる撮像画像を機械学習等の既知の方法を用いて解析する。移動制御部３３３は、撮像画像の解析結果を基に異音収集装置１０の移動を制御してもよい。

【0053】

クラウドサーバ５０は、通信部５１と、プロセッサ５２と、記憶装置５３とを含んで構成される。

【0054】

通信部５１は、ネットワークＮＷを介して、１台以上の異音収集装置１０のそれぞれとの間でデータ送受信を実行する。通信部５１は、記憶装置５３から出力された１以上の正常音データ、あるいは１以上の異常音データを異音収集装置１０に送信する。また、通信部５１は、異音収集装置１０から送信された異常音データ（収音データ）をプロセッサ５２に出力する。

【0055】

プロセッサ５２は、例えばＣＰＵ、ＤＳＰまたはＦＰＧＡを用いて構成され、プロセッサ５２の各部の動作を制御する。プロセッサ５２は、記憶装置５３と協働して、各種の処理および制御を統括的に行う。具体的には、プロセッサ５２は、記憶装置５３に保持されたプログラムおよびデータを参照し、そのプログラムを実行することにより、各部の機能を実現する。

【0056】

プロセッサ５２は、異音収集装置１０から送信された検査対象物の条件に基づいて、記憶装置５３の正常音記憶部５４および異常音記憶部５５のそれぞれから検査対象物の条件に適合する１以上の正常音データおよび１以上の異常音データのそれぞれを抽出して、異音収集装置１０に送信する。また、プロセッサ５２は、異音収集装置１０から送信された異常音データ（収音データ）を取得した場合、記憶装置５３に出力して記憶させる。

【0057】

記憶装置５３は、例えばプロセッサ５２が行う各種の処理を実行する際に用いるワークメモリとしてのＲＡＭと、プロセッサ５２が行う各種の処理を規定したプログラムとそのプログラムの実行中に使用するデータとを格納するＲＯＭと、を少なくとも有する。ＲＡＭには、プロセッサ５２により生成あるいは取得されたデータもしくは情報が一時的に保存される。ＲＯＭには、プロセッサ５２が行う各種の処理を規定したプログラムとそのプログラムの実行中に使用するデータとが書き込まれている。また、記憶装置５３は、正常音記憶部５４と、異常音記憶部５５と、を含んで構成される。

【0058】

正常音記憶部５４は、異音収集装置１０による正常音の機械学習に用いられる１以上の正常音データを記憶する。正常音データは、この正常音が収音された異音収集装置の識別情報、正常音に関する各種情報等が対応付けて記憶される。なお、ここでいう各種情報は、正常音が収音された収音日時情報、検査対象物に関する情報（例えば、装置の識別情報、機種情報等）、異音収集装置の設置状態に関する情報、検査対象物の稼動モードに関する情報等である。なお、各種情報は、上述した例に限定されなくてもよい。

【0059】

異常音記憶部５５は、異音収集装置１０による正常音の機械学習に用いられる１以上の異常音データを記憶する。異常音データは、この異常音が収音された異音収集装置１０の識別情報、異常音に関する各種情報等が対応付けて記憶される。なお、ここでいう各種情報は、異常音が収音された収音日時情報、検査対象物に関する情報（例えば、装置の識別情報、機種情報等）、収音装置の識別情報、拠点情報、異音収集装置の設置状態に関する情報、検査対象物の稼動モードに関する情報等である。なお、各種情報は、上述した例に限定されなくてもよい。

【0060】

次に、図３を参照して、音質改善処理１における異音収集装置１０の動作手順例について説明する。図３は、音質改善処理１における異音収集装置１０の動作手順例を示すフローチャートである。

【0061】

異音収集装置１０における収音装置３０は、入力デバイス３２への作業者の操作、あるいは事前に設定された検査日時に基づいて、１以上の検査対象物の稼動音を収音する（Ｓｔ１１）。収音装置３０は、収音された音を音声信号に変換して、プロセッサ１３の音声処理部１４に出力する。

【0062】

入力デバイス３２は、作業者による検査対象物の条件の指定操作を受け付ける（Ｓｔ１２）。入力デバイス３２は、作業者により入力された検査対象物の条件に対応する信号を生成して、プロセッサ１３に出力する。なお、異音収集装置１０は、事前に検査対象物の条件が設定されている場合、ステップＳｔ１２の処理を省略してよい。

【0063】

プロセッサ１３は、入力デバイスに入力された検査対象物の条件に基づいて、この条件に合った１以上の正常音データを要求する制御指令を生成して、ネットワークＮＷを介してクラウドサーバ５０に送信する。クラウドサーバ５０は、異音収集装置１０から送信された制御指令に基づいて、検査対象物の条件に適合する１以上の正常音データを抽出する。クラウドサーバ５０は、抽出された１以上の正常音データを、ネットワークＮＷを介して異音収集装置１０に送信する。プロセッサ１３は、クラウドサーバ５０から送信された１以上の正常音データを取得して、読み込む（Ｓｔ１３）。

【0064】

プロセッサ１３の異常音判定部１８は、ステップＳｔ１３で読み込まれた正常音データと、音声処理部１４により変換されて出力された収音データとの間の距離（例えば、図４に示す距離Ｄ０）を算出する（Ｓｔ１４）。異常音判定部１８は、算出された距離が第１閾値以上であるか否かを判定する（Ｓｔ１５）。第１閾値とは、ユーザによって予め定められた収音データが異常音データとされる最小の距離の値である。

【0065】

異常音判定部１８は、ステップＳｔ１５の処理において、算出された距離が第１閾値以上であると判定した場合（Ｓｔ１５，ＹＥＳ）、収音データを正常音であると判定する（Ｓｔ１６）。表示制御部１６は、異常音判定部１８により検査対象物の稼動音が正常音であると判定された場合、収音された検査対象物の稼動音が異常音である旨を通知する判定結果画面（不図示）を生成して、Ｉ／Ｆ１２を介して表示装置３１に出力させる（Ｓｔ１８）。なお、ステップＳｔ１８の処理は省略されてもよい。

【0066】

一方、異常音判定部１８は、ステップＳｔ１５の処理において、算出された距離が第１閾値以上でないと判定した場合（Ｓｔ１５，ＮＯ）、検査対象物の稼動音が正常音であると判定する（Ｓｔ１７）。表示制御部１６は、異常音判定部１８により検査対象物の稼動音が正常音であると判定された場合、収音された検査対象物の稼動音が正常音である旨を通知する判定結果画面（不図示）を生成して、Ｉ／Ｆ１２を介して表示装置３１に出力させる（Ｓｔ２７）。なお、ステップＳｔ２７の処理は省略されてもよい。

【0067】

プロセッサ１３は、入力デバイス３２に入力された検査対象物の条件に基づいて、この条件に適合する１以上の異常音データを要求する制御指令を生成して、ネットワークＮＷを介してクラウドサーバ５０に送信する。検査対象物の条件とは、例えば、検査対象物の稼動モード（図７参照）などである。クラウドサーバ５０は、異音収集装置１０から送信された制御指令に基づいて、検査対象物の条件に適合する１以上の異常音データを抽出する。クラウドサーバ５０は、抽出された１以上の異常音データを、ネットワークＮＷを介して異音収集装置１０に送信する。プロセッサ１３は、クラウドサーバ５０から送信された１以上の異常音データを取得して、読み込む（Ｓｔ１９）。

【0068】

異常音記憶判定部２０は、ステップＳｔ１９で読み込まれた異常音記憶部５５に記憶されている１以上の異常音データの特徴量と、収音データの特徴量との間の距離のうち最小異常音距離（例えば、図５に示す距離ＡＳＤ１）を算出する（Ｓｔ２０）。異常音記憶判定部２０は、算出された最小異常音距離が第２閾値以上であるか否かを判定する（Ｓｔ２１）。第２閾値とは、ユーザによって予め定められた収音データが異常音記憶部５５に記憶されていない異常音データとされる最小の距離の値である。なお、異常音記憶判定部２０は、複数の距離を算出した後、算出された複数の距離のうち距離が最小である最小異常音距離を選定してもよいことは言うまでもない。

【0069】

異常音記憶判定部２０は、ステップＳｔ２１の処理において、算出された最小異常音距離が第２閾値以上であると判定した場合（Ｓｔ２１，ＹＥＳ）、収音データがクラウドサーバ５０に記憶済みの異常音データでないと判定する。また、ＳＮ判定部１９は、収音データのＳＮ比が所定値以上であるか否かを判定する（Ｓｔ２２）。

【0070】

一方、異常音記憶判定部２０は、ステップＳｔ２１の処理において、算出された最小異常音距離が第２閾値以上でないと判定した場合（Ｓｔ２１，ＮＯ）、収音データがクラウドサーバ５０に記憶済みの異常音データと同一あるいは類似する異常音データであり、クラウドサーバ５０に記憶しないと判定する（Ｓｔ２３）。

【0071】

ＳＮ判定部１９は、ステップＳｔ２２の処理において、収音データのＳＮ比が所定値以上であると判定した場合（Ｓｔ２２，ＹＥＳ）、収音データが機械学習に適した異常音データであると判定する。ここで、所定値とは、ユーザによって予め定められたＳＮ比に係る値である。プロセッサ１３は、収音データと、異音収集装置１０を識別可能な識別情報と、この収音データに関する各種情報とを対応付けて、クラウドサーバ５０に送信して、異常音記憶部５５に記憶させるとともに（Ｓｔ２６）、収音データと、異音収集装置１０を識別可能な識別情報と、この収音データに関する各種情報とを対応付けて、メモリ２１に記憶する。

【0072】

一方、ＳＮ判定部１９は、ステップＳｔ２２の処理において、収音データのＳＮ比が所定値以上でないと判定した場合（Ｓｔ２２，ＮＯ）、収音データが異音検知処理に用いられる機械学習に適した異常音データでないと判定する（Ｓｔ２４）。ステップＳｔ２４の処理で、ＳＮ判定部１９が、収音データが異音検知処理に用いられる機械学習に適した異常音データでないと判定した場合、音質改善部３３は音質を改善する処理を実行する（Ｓｔ２５）。ステップＳｔ２５の処理は、図９、図１１および図１３で詳述する。

【0073】

音質改善部３３は、ステップＳｔ２５の処理が終了すると収音データと、異音収集装置１０を識別可能な識別情報と、この収音データに関する各種情報とを対応付けて、クラウドサーバ５０に送信して、異常音記憶部５５に記憶させる（Ｓｔ２６）。また、音質改善部３３は、収音データと、異音収集装置１０を識別可能な識別情報と、この収音データに関する各種情報とを対応付けて、メモリ２１に記憶する。なお、音質改善部３３はステップＳｔ２５の処理で取得した収音データをプロセッサ１３に送信し、ステップＳｔ２６の処理をプロセッサ１３が実行してもよい。

【0074】

表示制御部１６は、ステップＳｔ２１の処理において、異常音記憶判定部２０により最小異常音距離が第２閾値以上であると判定された場合（Ｓｔ２１，ＹＥＳ）、収音された稼動音がクラウドサーバ５０に記憶済みの異常音データである旨を通知する判定結果画面（不図示）を生成して、表示装置３１に出力して表示させる（Ｓｔ２７）。

【0075】

また、表示制御部１６は、クラウドサーバ５０に収音データを送信し、記憶させた後、クラウドサーバ５０への収音データの記憶処理の完了を通知する完了通知（不図示）を生成して、表示装置３１に出力させる（Ｓｔ２６）。

【0076】

プロセッサ１３は、予め作業者によって定められた時間または作業回数等を基に自動で検査対象物の稼動音の収音を継続するか否かを判定する（Ｓｔ２８）。

【0077】

なお、入力デバイス３２は、検査対象物の稼動音の収音を継続するか否かの作業者の操作を受け付けてもよい。ここで、表示制御部１６は、検査対象物の稼動音の収音を継続するか否かを選択させる選択画面（不図示）を生成し、表示装置３１に出力して表示させてよい。入力デバイス３２は、受け付けられた作業者の操作を対応する信号に変換して、プロセッサ１３に出力する。プロセッサ１３は、入力デバイス３２から出力された信号に基づいて、検査対象物の稼動音の収音を継続するか否かを判定する（Ｓｔ２８）。

【0078】

プロセッサ１３は、ステップＳｔ２７の処理において、検査対象物の稼動音の収音を継続すると判定した場合（Ｓｔ２８，ＹＥＳ）、ステップＳｔ１１の処理に戻る。一方、プロセッサ１３は、ステップＳｔ２７の処理において、検査対象物の稼動音の収音を継続しないと判定した場合（Ｓｔ２８，ＮＯ）、図３に示す動作手順を終了する。

【0079】

また、上述した動作手順のうちステップＳｔ１３～ステップＳｔ２４の処理は、クラウドサーバ５０、あるいは、ネットワークＮＷを介して異音収集装置１０とデータ通信可能に接続された他のサーバ（不図示）により実行されてもよい。このような場合、異音収集装置１０は、収集された検査対象物の稼動音の収音データと、作業者の操作により指定された検査対象物の条件とを対応付けて、クラウドサーバ５０あるいは他のサーバに送信する。クラウドサーバ５０あるいは他のサーバは、ステップＳｔ１３～ステップＳｔ２４の処理を実行した後、異音収集装置１０に判定結果の情報を送信する。

【0080】

また、上述した動作手順のうちステップＳｔ１４の処理で算出される距離が絶対値距離で算出される場合、ステップＳｔ１５の処理で判定結果に基づく処理手順は、逆であってもよい。具体的に、このような場合、異常音判定部１８は、ステップＳｔ１５の処理において、算出された距離（絶対値距離）が第１閾値以上であると判定した場合（Ｓｔ１５，ＹＥＳ）、収音データが正常音であると判定してよい（Ｓｔ１７）。また、異常音判定部１８は、ステップＳｔ１５の処理において、算出された距離（絶対値距離）が第１閾値以上でないと判定した場合（Ｓｔ１５，ＮＯ）、収音データが異常音であると判定してよい（Ｓｔ１６）。

【0081】

同様に、ステップＳｔ２０の処理で算出される最小異常音距離が絶対値距離で算出される場合、ステップＳｔ２１の処理で判定結果に基づく処理手順は、逆であってもよい。具体的に、異常音記憶判定部２０は、ステップＳｔ２１の処理において、算出された最小異常音距離（絶対値距離）が第２閾値以上であると判定した場合（Ｓｔ２１，ＹＥＳ）、収音された検査対象物の稼動音がクラウドサーバ５０に記憶済みの異常音データであり、クラウドサーバ５０に記憶しないと判定してよい（Ｓｔ２３）。また、異常音記憶判定部２０は、ステップＳｔ２１の処理において、算出された最小異常音距離（絶対値距離）が第２閾値以上でないと判定した場合（Ｓｔ２１，ＮＯ）、収音された検査対象物の稼動音がクラウドサーバ５０に記憶済みの異常音データでないと判定する。また、ＳＮ判定部１９は、収音データのＳＮ比が所定値以上であるか否かを判定する（Ｓｔ２２）。

【0082】

以上により、異音収集装置１０は、収音された収音データが異常音であって、かつ、クラウドサーバ５０に記憶済みでないと判定された異常音データのみをクラウドサーバ５０に記憶させることができる。したがって、異音収集装置１０は、類似しない異常音データを記憶することで、機械学習に用いられる異常音データの偏りを効果的に抑制し、機械学習に適した異常音データをより効率的に収集できる。

【0083】

図４を参照して、収音データＲＳと正常音データ群ＮＳとの間の距離Ｄ０の算出処理について説明する。図４は、収音データＲＳと正常音データ群ＮＳとの間の距離Ｄ０の一例を説明する図である。

【0084】

なお、図４に示すグラフは、一例としてマハラノビス距離に基づく、収音データＲＳと正常音データ群ＮＳとの間の距離Ｄ０の算出例を示す。また、図４に示すグラフでは、一例として２軸（音圧，周波数）に基づく２次元空間における収音データＲＳと正常音データ群ＮＳとの間の距離Ｄ０の算出例を示すが、距離Ｄ０の算出に用いられる軸数（特徴量）は、３軸以上であってもよいことは言うまでもない。

【0085】

正常音データ群ＮＳは、クラウドサーバ５０から送信された１以上の正常音データのそれぞれである。なお、図４では、１以上の正常音データのそれぞれが各正常音データ群ＮＳに分布する例を示すが、収音データＲＳと各正常音データとの間の距離をそれぞれ算出してもよいことは言うまでもない。

【0086】

図４に示すグラフにおける第１軸は、音の第１の特徴量として音圧の特徴量を示す。第２軸は、音の第２の特徴量として周波数の特徴量を示す。

【0087】

異常音判定部１８は、収音データＲＳおよび正常音データ群ＮＳの各特徴量のそれぞれ（図４に示す例では音圧、周波数）を解析する。異常音判定部１８は、解析結果に基づいて、収音データＲＳと正常音データ群ＮＳとの間の距離Ｄ０を算出する。異常音判定部１８は、算出された距離Ｄ０（第２スコアの一例）が第１閾値以上であるか否かに基づいて、収音データＲＳが異常音であるか否かを判定する。

【0088】

図５を参照して、収音データＲＳと複数の異常音データＡＳ１，ＡＳ２，ＡＳ３との間の最小異常音距離の算出処理について説明する。図５は、収音データＲＳと複数の異常音データＡＳ１～ＡＳ３との間の最小異常音距離の一例を説明する図である。

【0089】

なお、図５に示すグラフは、一例としてマハラノビス距離に基づく、収音データＲＳと複数の異常音データＡＳ１～ＡＳ３との間のそれぞれの距離ＡＳＤ１～ＡＳＤ３の算出例を示す。また、図５に示すグラフでは、一例として２軸（音圧，周波数）に基づく２次元空間における収音データＲＳと複数の異常音データＡＳ１～ＡＳ３との間のそれぞれの距離ＡＳＤ１～ＡＳＤ３の算出例を示すが、距離ＡＳＤ１～ＡＳＤ３の算出に用いられる軸数（特徴量）は、３軸以上であってもよいことは言うまでもない。

【0090】

図５に示すグラフにおける第１軸は、音の第１の特徴量として音圧の特徴量を示す。第２軸は、音の第２の特徴量として周波数の特徴量を示す。

【0091】

異常音記憶判定部２０は、収音データＲＳおよび複数の異常音データＡＳ１～ＡＳ３のそれぞれの各特徴量のそれぞれ（図５に示す例では音圧、周波数）を解析する。異常音記憶判定部２０は、解析結果に基づいて、収音データＲＳと複数の異常音データＡＳ１～ＡＳ３との間のそれぞれの距離ＡＳＤ１～ＡＳＤ３を算出する。異常音記憶判定部２０は、算出された距離ＡＳＤ１～ＡＳＤ３のそれぞれのうち距離が最小となる最小異常音距離を選定する。図５に示す例において、最小異常音距離は、距離ＡＳＤ１となる。異常音記憶判定部２０は、選定された距離ＡＳＤ１が第２閾値以上であるか否かに基づいて、収音データＲＳが複数の異常音データＡＳ１～ＡＳ３と類似する異常音データ（つまり、クラウドサーバ５０に記憶済みである異常音データ）であるか否かを判定する。

【0092】

次に、図６を参照して、異常音データ画面Ｓｃ４例について説明する。図６は、異常音データ画面Ｓｃ４例を説明する図である。なお、図６に示す異常音データ画面Ｓｃ４は、１つの拠点に複数のマイク（収音装置３０の一例）が設置されている場合に生成される異常音データ画面例であって、これに限定されない。

【0093】

このような場合、マイク（収音装置３０）は、１つの異音収集装置１０に対して２台以上備えられていてもよい。また、マイク（収音装置３０）は、異音収集装置１０との間でデータ送受信可能に接続された外部装置であってよい。１つの異音収集装置１０は、２台以上のマイク（収音装置３０）が接続可能であってもよい。

【0094】

異常音データ画面Ｓｃ４は、表示制御部１６により、プロセッサ１３の異常音判定部１８および異常音記憶判定部２０のそれぞれの判定結果に基づいて生成される。具体的に、プロセッサ１３の異常音判定部１８および異常音記憶判定部２０のそれぞれの判定結果は、メモリ２１に蓄積して記憶される。表示制御部１６は、メモリ２１に蓄積して記憶された１以上の判定結果のうち異常音と判定された１以上の収音データの判定結果を抽出する。表示制御部１６は、抽出された収音データに対応付けられた各種情報に基づいて、異常音データ画面Ｓｃ４を生成し、表示装置３１に出力して表示させる。

【0095】

異常音データ画面Ｓｃ４は、検査対象物の稼動音の収音を開始したタイミングを示す開始日時情報Ｉｆ１と、異常音と判定された収音データを示す異常音情報Ｉｆ１１，Ｉｆ１ｎのそれぞれとを含む。図６に示す開始日時情報Ｉｆ１は、「ＸＸ年ＹＹ月ＺＺ日ｘｘ時ｙｙ分ｚｚ秒」である。また、図６に示す異常音情報Ｉｆ１１は、異音番号「異音１」と、異常音が収音された収音日時情報「Ａ１年Ｂ１月Ｃ１日Ｄ１時Ｅ１分Ｆ１秒～Ｇ１年Ｈ１月Ｉ１日Ｊ１時Ｋ１分Ｌ１秒」と、収音装置３０の識別情報「マイク１」とを含む。異常音情報Ｉｆ１２は、異音番号「異音ｎ」と、異常音が収音された収音日時情報「Ａｎ年Ｂｎ月Ｃｎ日Ｄｎ時Ｅｎ分Ｆｎ秒～ Ｇｎ年Ｈｎ月Ｉｎ日Ｊｎ時Ｋｎ分Ｌｎ秒」と、収音装置３０の識別情報「マイク２」とを含む。

【0096】

次に、図７を参照して、クラウドサーバ５０の異常音記憶部５５に記憶された異常音データテーブルＴＢ１について説明する。図７は、異常音記憶部５５に記憶された異常音データテーブルＴＢ１の一例を示す図である。なお、図７に示す異常音データテーブルＴＢ１の項目は一例であって、これに限定されない。

【0097】

異常音記憶部５５は、１台以上の異音収集装置１０から送信された異常音データのそれぞれと、異常音データに対応付けられた各種情報とを含む異常音データテーブルＴＢ１を記憶する。図８に示す異常音データテーブルＴＢ１は、一例として、項目「検査対象物」、項目「マイクＩＤ」と、項目「収音日時」と、項目「明瞭化モード」と、項目「ＳＮ改善回数」と、項目「設置状態」と、項目「稼動モード」と、異常音データの波形データとを含む。

【0098】

ここで、プロセッサ５２は、異音収集装置１０から検査対象物の条件が送信された場合、各項目の情報と、検査対象物の条件とを照合する。プロセッサ５２は、検査対象物の条件に合った、各項目の情報が対応付けられた１以上の異常音データを抽出して、クラウドサーバ５０に送信する。

【0099】

項目「検査対象物」は、異常音が収音された検査対象物に関する情報を示す。項目「検査対象物」は、例えば検査対象物を識別可能な識別情報、検査対象物の機器名、機種名等の情報であってもよい。

【0100】

項目「マイクＩＤ」は、異常音が収音された収音装置３０（マイク）に関する情報を示す。項目「マイクＩＤ」は、例えば収音装置３０を識別可能な識別情報、収音装置３０の機器名、機種名等の情報であってもよい。なお、項目「マイクＩＤ」は、収音装置３０が備えられた異音収集装置１０の識別情報、機器名、機種名等の情報であってもよい。

【0101】

項目「収音日時」は、異常音が収音された収音日時情報を示す。

【0102】

項目「明瞭化モード」は、図３のステップＳｔ２５の処理で音質改善部３３が収音データの音質の改善処理（以下、音質改善処理と称する）を実行する際に用いたモードである。例えば、項目「明瞭化モード」が「指向性」の場合、音質改善部３３が収音データに特定の方向（例えば稼動音の発生する方向）の音を強調可能な指向性を付与（形成）することで音質を改善したことを示す。項目「明瞭化モード」が「移動」の場合、音質改善部３３が駆動装置３５を制御して異音収集装置１０が稼動音の発生源により近づくことにより音質を改善したことを示す。項目「明瞭化モード」が「アーム」の場合、音質改善部３３が伸縮アーム３４を制御して収音装置３０が稼動音の発生源により近づけることにより音質を改善したことを示す。

【0103】

項目「ＳＮ改善回数」は、図３のステップＳｔ２５の処理で音質改善部３３が音質改善処理を実行した回数を示す。項目「ＳＮ改善回数」で０の場合、図３のステップＳｔ２２の処理で収音データのＳＮ比が所定値以上となったことを示す。

【0104】

項目「設置状態」は、異常音を収音した時の収音装置３０（マイク）、あるいは収音装置３０を備える異音収集装置１０の設置状態を示す。例えば、項目「設置状態」において「壁」は、異音収集装置１０が壁に設置された状態で異常音を収音したことを示す。項目「設置状態」において「地面」は、異音収集装置１０が地面の上に設置された状態で異常音データを収音したことを示す。項目「設置状態」において「宙づり」は、異音収集装置１０が天井、壁等から吊るされた状態で異常音データを収音したことを示す。

【0105】

項目「稼動モード」は、検査対象物の稼動状態に関する情報を示す。例えば、エアー・コンディショナーの場合の稼動モードは、起動時に突入電流が発生して稼動状態が最大となり、設定温度まで冷房または暖房している時に最大となり、設定温度まで冷房または暖房した後に最小となる。ここで、稼動モードは、作業者による手入力操作により取得されてもよい。また、稼動モードは、検査対象物がＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ）適用装置であって、異音収集装置１０あるいはクラウドサーバ５０との間でデータ通信可能に接続されている場合には、収音日時における検査対象物の稼動モードを参照することで取得されてもよい。

【0106】

項目「異常音データ」は、異常音と判定された収音データの信号波形データを示す。なお、図８に示す項目「異常音データ」は、収音データの信号波形データのみの例を示すが、異常音と判定された収音データの周波数波形データであってもよいし、異常音と判定された収音データの信号波形データと周波数波形データとが対応付けられて示されてもよい。

【0107】

図７に示す異常音データテーブルＴＢ１は、４つの異常音データＳＷ１～ＳＷ４のそれぞれを記憶する。

【0108】

異常音データＳＷ１は、稼動モード「最小」状態における検査対象物「００１」の稼動音が、「壁」に設置されたマイクＩＤ「００１」を備える異音収集装置により収音日時「２０２１／０３／１５ １７：００」に収音され、明瞭化モードが「指向性」で「１回」ＳＮ改善処理が行われた異常音データである。

【0109】

異常音データＳＷ２は、稼動モード「最大」状態における検査対象物「００１」の稼動音が、「地面」に設置されたマイクＩＤ「００１」を備える異音収集装置により収音日時「２０２１／０３／１４ １３：００」に収音され、明瞭化モードが「移動」で「３回」ＳＮ改善処理が行われた異常音データである。

【0110】

異常音データＳＷ３は、稼動モード「中」状態における検査対象物「００１」の稼動音が、「宙づり」に設置されたマイクＩＤ「００３」を備える異音収集装置により収音日時「２０２１／０３／１１ １４：００」に収音され、明瞭化モードが「アーム」で「２回」ＳＮ改善処理が行われた異常音データである。

【0111】

異常音データＳＷ４は、稼動モード「最小」状態における検査対象物「００２」の稼動音が、「壁」に設置されたマイクＩＤ「００１」を備える異音収集装置により収音日時「２０２１／０３／１０ １２：００」に収音され、明瞭化モードが「指向性」で、１回もＳＮ改善処理が行われなかった異常音データである。

【0112】

＜音質改善処理１＞
音質改善処理１では、収音した異常音データのＳＮ比が所定の値に満たなかった場合に、音質改善部３３の指向性制御部３３１が収音データに特定の方向（例えば稼動音の発生する方向）の音を強調可能な指向性を付与（形成）することで音質を改善する。

【0113】

図８を参照して、音質改善処理１に係る異音収集装置の動作の一例を説明する。図８は、音質改善処理１に係る異音収集装置の動作の一例を示す図である。

【0114】

ケースＣＡは、音声処理部１４が検査対象物８０の稼動音に、指向性を付与せずに（つまり音質改善処理は未実施）解析した場合の概念図である。つまり、ケースＣＡは、収音装置３０が検査対象物８０の稼動音を最初に収音した場面を表す。音声処理部１４は、収音データを全方向に均等に指向性を設けて（つまり、無指向で）解析する。ケースＣＡでは、稼動音の発生方向が方向７０である。収音データの方向７０の音圧は、方向７０以外の方向の音圧に比べて相対的に音圧が大きい。

【0115】

ケースＣＢは、音声処理部１４が検査対象物８０の稼動音に、指向性を付与して（つまり音質改善処理を実施）解析した場合の概念図である。つまり、ケースＣＢは、図３のステップＳｔ２２の処理で、収音データのＳＮ比が所定値未満であり、ステップＳｔ２５の音質改善処理を実行した場面を表す。異常音方向特定部２２は、稼動音の発生している方向を方向７１と特定する。指向性制御部３３１は、方向７１に指向性を付与する。音声処理部１４は、指向性制御部３３１によって付与された指向性を基に、方向７１の稼動音の音圧を多方向の音圧に比べて相対的に強調して収音データの処理をする。

【0116】

実施の形態１では、音声処理部１４が収音データを処理する際に強調する方向（特定の方向を強調しない場合はマイクの収音する全方向）のことを収音領域と定義する。

【0117】

次に、図９を参照して、音質改善処理１に係る異音収集装置の音質改善処理の動作手順を説明する。図９は、音質改善処理１に係る異音収集装置の音質改善処理の動作手順例を示すフローチャートである。図９のフローチャートに係る各処理は、異音収集装置１０によって実行される。

【0118】

図３のステップＳｔ２２の処理で収音データのＳＮ比が所定値未満となった場合に、異音収集装置１０は、音声改善処理を開始する。

【0119】

異常音方向特定部２２は、異常音の方向を特定する（Ｓｔ３０）。例えば、図８の例で言うと、異常音方向特定部２２は、ケースＣＡで取得した収音データを、ＭＵＳＩＣ法等を用いて解析し、検査対象物８０の発する稼動音の方向を特定する。

【0120】

指向性制御部３３１は、ステップＳｔ３０の処理で特定された異常音の方向を基に指向性を付与する範囲および方向を算出する。指向性制御部３３１は、算出された指向性に係る情報を音声処理部１４に送信する。音声処理部１４は、指向性制御部３３１から取得した指向性に係る情報を基に、指向性を付与して収音データを解析する（Ｓｔ３１）。音声処理部１４は、ステップＳｔ３１の処理で解析した異常音データの結果をＳＮ判定部１９に送信する。

【0121】

ＳＮ判定部１９は、音声処理部１４から取得した異常音データのＳＮ比が第１所定値以上であるか否かを判定する（Ｓｔ３２）。

【0122】

ＳＮ判定部１９は、音声処理部１４から取得した異常音データのＳＮ比が第１所定値以上であると判定した場合（Ｓｔ３２，ＹＥＳ）、異音収集装置１０は音声改善処理を終了する。

【0123】

ＳＮ判定部１９は、異常音データのＳＮ比が第１所定値未満であると判定した場合（Ｓｔ３２，ＮＯ）、指向性制御部３３１に指向性を形成した回数が第１所定値に達したか否かを判定させる信号を送信する。指向性制御部３３１は、指向性を形成した回数が所定数に達したか否かを判定する（Ｓｔ３３）。なお、指向性制御部３３１は、指向性を付与した量が下限値に達したか否かで判定してもよい。

【0124】

ＳＮ判定部１９は、指向性を形成した回数が所定数に達していないと判定した場合（Ｓｔ３３，ＮＯ）、異音収集装置１０の処理はステップＳｔ３１の処理を再び実行する。

【0125】

ＳＮ判定部１９は、指向性を形成した回数が所定数に達したと判定した場合（Ｓｔ３３，ＹＥＳ）、音質改善処理を終了する。

【0126】

なお、ステップＳｔ４２の処理で指向性制御部３３１が指向性を変化させながら収音装置３０は稼動音を収音し、ＳＮ判定部１９は異常音データのＳＮ比を判定し、最もＳＮ比がよくなる位置で音質改善処理を終了してもよい。

【0127】

＜音質改善処理２＞
音質改善処理２では、収音した異常音データのＳＮ比が所定の値に満たなかった場合に、音質改善部３３は、異音収集装置１０の駆動装置３５を制御して異音収集装置１０が稼動音の発生源により近づくことにより音質を改善する。

【0128】

図１０を参照して、音質改善処理２に係る異音収集装置の動作の一例を説明する。図１０は、音質改善処理２に係る異音収集装置の動作の一例を示す図である。

【0129】

ケースＣＣは、図３のステップＳｔ２１の処理で最小異常音距離が第２閾値以上となり検査対象物８０の異常音を検知したが、異音収集装置１０が検査対象物８０から離れており取得した異常音データのＳＮ比が悪かった場合を示す。

【0130】

ケースＣＤは、ケースＣＡで異常音データのＳＮ比が悪かったため、移動制御部３３３が駆動装置３５を制御して異音収集装置１０を検査対象物８０に近づけた場合を示す。異音収集装置１０が検査対象物８０に近づいたことで、収音装置３０は、検査対象物８０の稼動音をより効率的に収集することができる。

【0131】

音質改善処理２では、収音装置３０が検査対象物８０の稼動音を収音することが可能な領域を収音領域と定義する。

【0132】

次に、図１１を参照して、音質改善処理２に係る異音収集装置の音質改善処理の動作手順例を説明する。図１１は、音質改善処理２に係る異音収集装置の音質改善処理の動作手順例を示すフローチャートである。図１１に係るフローチャートの各処理は、異音収集装置１０によって実行される。

【0133】

図３のステップＳｔ２２の処理で収音データのＳＮ比が所定値未満となった場合に、異音収集装置１０は、音声改善処理を開始する。

【0134】

異常音方向特定部２２は、異常音の方向を特定する（Ｓｔ４１）。

【0135】

移動制御部３３３は、ステップＳｔ４１の処理で特定された異常音の方向に異音収集装置１０を移動させるよう駆動装置３５を制御する（Ｓｔ４２）。例えば、移動制御部３３３は、予め決められた距離（例えば、１０ｃｍなど）、異音収集装置１０を移動させる。異音収集装置１０に周囲を撮像可能なカメラが搭載されている場合、移動制御部３３３は、撮像画像の解析結果から自動で異音収集装置１０を移動させる距離を決定してもよい。移動制御部３３３は、メモリ２１に保存されている、異音収集装置１０が設置された場所の地図または装置の配置図を基に、自動で異音収集装置１０を移動させる距離を決定してもよい。

【0136】

収音装置３０は、ステップＳｔ４２の処理で移動した異音収集装置１０の位置で再び検査対象物８０の稼動音を収音する。収音装置３０は、収音データを音声処理部１４に送信する。音声処理部１４は、収音装置３０から取得した収音データを処理し異常音データとしてＳＮ判定部１９に送信する。ＳＮ判定部１９は、音声処理部１４から取得した異常音データのＳＮ比が第１所定値以上であるか否かを判定する（Ｓｔ４３）。

【0137】

ＳＮ判定部１９は、異常音データのＳＮ比が第１所定値以上であると判定した場合（Ｓｔ４３，ＹＥＳ）、音声改善処理を終了する。

【0138】

ＳＮ判定部１９は、異常音データのＳＮ比が第１所定値未満であると判定した場合（Ｓｔ４３，ＮＯ）、移動制御部３３３に検査対象物８０（つまり異常音の音源）との距離が第２所定値に達したか判定させる。

【0139】

移動制御部３３３は、検査対象物８０との距離が第２所定値に達したかを判定する（Ｓｔ４４）。移動制御部３３３は、メモリ２１に保存されている、異音収集装置１０が設置された場所の地図または装置の配置図と異音収集装置１０を動かした距離とから、検査対象物８０との距離を算出してもよい。異音収集装置１０が測距センサを有している場合は、移動制御部３３３は、測距センサを用いて検査対象物８０との距離を算出してもよい。移動制御部３３３は、算出された距離が第２所定値に達したかを判定してよい。

【0140】

移動制御部３３３は、検査対象物８０との距離が第２所定値に達していないと判定した場合、再びステップＳｔ４２の処理を実行する。

【0141】

移動制御部３３３は、検査対象物８０との距離が第２所定値に達したと判定した場合、音質改善処理を終了する。

【0142】

なお、ステップＳｔ４２の処理で移動制御部３３３が異音収集装置１０を移動させながら収音装置３０は稼動音を収音し、ＳＮ判定部１９は異常音データのＳＮ比を判定し、最もＳＮ比がよくなる位置で音質改善処理を終了してもよい。

【0143】

＜音質改善処理３＞
音質改善処理３では、収音した異常音データのＳＮ比が所定の値に満たなかった場合に、異音収集装置１０の伸縮アーム３４を制御して収音装置３０が稼動音の発生源により近づけることにより音質を改善する。

【0144】

図１２を参照して、音質改善処理３に係る異音収集装置の動作の一例を説明する。図１２は、音質改善処理３に係る異音収集装置の動作の一例を示す図である。

【0145】

ケースＣＥは、図３のステップＳｔ２１の処理で最小異常音距離が第２閾値以上となり検査対象物８０の異常音を検知したが、異音収集装置１０が検査対象物８０から離れており取得した異常音データのＳＮ比が悪かった場合を示す。

【0146】

ケースＣＦは、ケースＣＡで異常音データのＳＮ比が悪かったため、収音アーム制御部３３２が伸縮アーム３４を制御して収音装置３０を検査対象物８０に近づけた場合を示す。収音装置３は、検査対象物８０に近づいたことで検査対象物８０の稼動音をより効率的に収集することができる。

【0147】

音質改善処理３では、収音装置３０が検査対象物８０の稼動音を収音することが可能な領域を収音領域と定義する。

【0148】

次に、図１３を参照して、音質改善処理３に係る異音収集装置の音質改善処理の動作手順例を説明する。図１３は、音質改善処理３に係る異音収集装置の音質改善処理の動作手順例を示すフローチャートである。図１３に係るフローチャートの各処理は、異音収集装置１０によって実行される。

【0149】

図３のステップＳｔ２２の処理で収音データのＳＮ比が所定値未満となった場合に、異音収集装置１０は、音声改善処理を開始する。

【0150】

異常音方向特定部２２は、異常音の方向を特定する（Ｓｔ５１）。

【0151】

収音アーム制御部３３２は、ステップＳｔ５１の処理で特定された異常音の方向に伸縮アーム３４を伸ばすように制御する（Ｓｔ５２）。収音アーム制御部３３２は、予め決められた距離（例えば、１０ｃｍなど）、伸縮アーム３４を伸ばす。収音アーム制御部３３２は、異音収集装置１０に周囲を撮像可能なカメラが搭載されている場合、収音アーム制御部３３２は、撮像画像の解析結果から自動で伸縮アーム３４を伸ばす長さを決定してもよい。収音アーム制御部３３２は、メモリ２１に保存されている、異音収集装置１０が設置された場所の地図または装置の配置図を基に、自動で伸縮アーム３４を伸ばす長さを決定してもよい。

【0152】

収音装置３０は、ステップＳｔ５２の処理で伸ばされた伸縮アーム３４の位置で再び検査対象物８０の稼動音を収音する。収音装置３０は、収音データを音声処理部１４に送信する。音声処理部１４は、収音装置３０から取得した収音データを処理し異常音データとしてＳＮ判定部１９に送信する。ＳＮ判定部１９は、音声処理部１４から取得した異常音データのＳＮ比が第１所定値以上であるか否かを判定する（Ｓｔ５３）。

【0153】

ＳＮ判定部１９は、異常音データのＳＮ比が第１所定値以上であると判定した場合（Ｓｔ５３，ＹＥＳ）、音声改善処理を終了する。

【0154】

ＳＮ判定部１９は、異常音データのＳＮ比が第１所定値未満であると判定した場合（Ｓｔ５３，ＮＯ）、収音アーム制御部３３２に伸縮アーム３４の長さが第２所定値に達したか判定させる。

【0155】

収音アーム制御部３３２は、伸縮アーム３４の長さが第２所定値に達したか判定する（Ｓｔ５４）。例えば、第２所定値は３０ｃｍである。なお、上述した第２所定値の値は一例であり限定されない。

【0156】

収音アーム制御部３３２は、伸縮アーム３４の長さが第２所定値に達していないと判定した場合、再びステップＳｔ５２の処理を実行する。

【0157】

収音アーム制御部３３２は、伸縮アーム３４の長さが第２所定値に達したと判定した場合、音質改善処理を終了する。

【0158】

なお、ステップＳｔ５２の処理で収音アーム制御部３３２が伸縮アーム３４の長さを制御するのと同時に収音装置３０は稼動音を収音し、ＳＮ判定部１９は収音された異常音データのＳＮ比を判定し、最もＳＮ比がよくなる位置で音質改善処理を終了してもよい。

【0159】

以上により、本実施の形態に係る異音収集装置１０は、検査対象の稼動音を収音した収音データを取得する音声取得部（例えば、収音装置３０）と、収音データの音質を判定する判定部（例えば、ＳＮ判定部１９）と、収音データの音質が所定の値より低いと判定された場合、収音領域を変更して音質を改善する音質改善部（例えば、音質改善部３３）と、を備える。

【0160】

これにより、異音収集装置１０は、検査対象の異音検知した場合、その異常音データが
所定の音質に満たない場合、異常音データの音質を改善させて異音検知により適した高音質な異常音データを収集することができる。これにより、機械学習に適した音質の異常音データを収集（記憶）することができる。

【0161】

また、本実施の形態に係る異音収集装置１０は、サーバ（例えば、クラウドサーバ５０）に記憶された異常音データを取得する取得部（例えば、通信部１１）を、さらに備える。取得された収音データと異常音データとを比較することにより収音データがサーバに記憶されていない異常音か否かを判定する異常音判定部（例えば、異常音判定部１８）、をさらに備える。これにより、異音収集装置１０は、既に収集（記憶）済みの機械学習用のデータと類似しない異常音データを収集（記憶）でき、機械学習に用いられる異常音データの偏りを効果的に抑制し、機械学習に適した異常音データをより効率的に収集できる。

【0162】

また、本実施の形態に係る異音収集装置１０は、検査対象の稼動音の方向を特定する方向特定部（例えば、異常音方向特定部２２）、をさらに備え、収音データの音質が所定の値より低いと判定された場合、方向特定部は、検査対象の稼動音の方向を特定し、音質改善部は、稼動音の方向に指向性を付与することにより収音領域を変更する。これにより、異音収集装置１０は、異常音データの音質が所定値より低く機械学習に適さない音質の場合、指向性を制御して異常音データの音質を改善することができる。これにより、異音収集装置１０は、機械学習に適した音質の異常音データを収集（記憶）することができる。

【0163】

また、本実施の形態に係る異音収集装置１０の音声取得部は、変更された収音領域の稼動音を第２収音データとして収音する。判定部は、第２収音データの音質が所定の値以上であると判定した場合、サーバに前記第２収音データを記憶させる。これにより、異音収集装置１０は、異常音データが所定の音質に満たない場合、異常音データの音質を改善させて異音検知により適した高音質な異常音データを収集することができる。これにより、機械学習に適した音質の異常音データを収集（記憶）することができる。

【0164】

また、本実施の形態に係る異音収集装置１０の音声取得部は、変更された収音領域の稼動音を第２収音データとして収音する。第２収音データの音質が所定の値未満であると判定された場合、音質改善部は、再度所定量の指向性を稼動音の方向に付与し収音領域を変更する。これにより、異音収集装置１０は、収音領域を変更して収音した第２収音データの音質がまだ所定値に満たない場合、再び指向性を制御して収音領域を変更し音質を改善することができる。これにより、異音収集装置１０は、異常音データの音質を改善させて異音検知により適した高音質な異常音データを収集することができる。

【0165】

また、本実施の形態に係る異音収集装置１０の音質改善部が、音声取得部に下限量あるいは所定回数の指向性を付与すると、判定部は、直前に収音した収音データを検査対象の異常音データとしてサーバに記憶させる。これにより、異音収集装置１０は、指向性を制御し異常音データの音質を改善させて異音検知により適した高音質な異常音データを収集することができる。

【0166】

また、本実施の形態に係る異音収集装置１０の音声取得部は、伸縮アーム（例えば、伸縮アーム３４）、をさらに備える。音質が所定の値より低いと判定された場合、方向特定部は、検査対象の稼動音の方向を特定する。音質改善部は、稼動音の方向に伸縮アームを伸ばすことにより、収音領域を変更する。これにより、異音収集装置１０は、伸縮アームを制御して検査対象に収音装置を近づけて異常音データの音質を改善させることができる。

【0167】

また、本実施の形態に係る異音収集装置１０の音声取得部は、変更された収音領域の稼動音を第３収音データとして収音する。第３収音データの音質が所定の値未満であると判定された場合、音質改善部は、伸縮アームを再び所定量伸ばすことにより収音領域を変更する。これにより、異音収集装置１０は、第３収音データの音質が所定の値に満たない場合、再び伸縮アームを制御して検査対象に収音装置を近づけて音質を改善することができる。これにより、異音収集装置１０は、異常音データの音質を改善させて異音検知により適した高音質な異常音データを収集（記憶）することができる。

【0168】

また、本実施の形態に係る異音収集装置１０の音質改善部は、上限量あるいは所定回数前記伸縮アームを伸ばす。判定部は、最後に収音した収音データを検査対象の異常音データとしてサーバに記憶させる。これにより、異音収集装置１０は、伸縮アームを制御して最も音質のよい異常音データを収集（記憶）することができる。

【0169】

また、本実施の形態に係る異音収集装置１０は、異音収集装置１０を移動可能とする可動部（例えば、駆動装置３５）、をさらに備える。音質が所定の値より低いと判定された場合は、方向特定部は、検査対象の前記稼動音の方向を特定し、音質改善部は、可動部を可動させることにより収音領域を変更する。これにより、異音収集装置１０は、異常音データの音質が所定の値に満たない場合、可動部を制御して検査対象に異音収集装置１０を近づけて異常音を収音することができる。これにより、異音収集装置１０は、異常音データの音質を改善させて異音検知により適した高音質な異常音データを収集（記憶）することができる。

【0170】

また、本実施の形態に係る異音収集装置１０の音声取得部は、変更された収音領域の稼動音を第４収音データとして収音する。第４収音データの音質が所定の値未満であると判定された場合、音質改善部は、可動部を再び所定量可動させることにより収音領域を変更する。これにより、異音収集装置１０は、第４収音データの音質が所定の値に満たない場合、再び異音収集装置１０を検査対象に近づけて異常音データの音質を改善することができる。これにより、異音収集装置１０は、異常音データの音質を改善させて異音検知により適した高音質な異常音データを収集（記憶）することができる。

【0171】

また、本実施の形態に係る異音収集装置１０の音質改善部は、上限量あるいは所定回数可動部を可動させる。判定部は、直前に収音した収音データを前記検査対象の異常音データとして前記サーバに記憶させる。これにより、異音収集装置１０は、検査対象に近づき最も音質のよい異常音データを収集（記憶）することができる。

【0172】

以上、添付図面を参照しながら実施の形態について説明したが、本開示はかかる例に限定されない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例、修正例、置換例、付加例、削除例、均等例に想到し得ることは明らかであり、それらについても本開示の技術的範囲に属すると了解される。また、発明の趣旨を逸脱しない範囲において、上述した実施の形態における各構成要素を任意に組み合わせてもよい。

【産業上の利用可能性】

【0173】

本開示の技術は、異音検知により適した高音質な異常音データを収集する異音収集装置および異音収集方法として有用である。

【符号の説明】

【0174】

１０ 異音収集装置
１１，５１ 通信部
１２ Ｉ／Ｆ
１３，５２ プロセッサ
１４ 音声処理部
１５ 入力処理部
１６ 表示制御部
１７ 正常音学習部
１８ 異常音判定部
１９ ＳＮ判定部
２０ 異常音記憶判定部
２１ メモリ
２２ 異常音方向特定部
３０ 収音装置
３１ 表示装置
３２ 入力デバイス
３３ 音質改善部
３４ 伸縮アーム
３５ 駆動装置
５０ クラウドサーバ
５３ 記憶装置
５４ 正常音記憶部
５５ 異常音記憶部
７０，７１ 方向
８０，１０１，１０２，１０３ 検査対象物
３３１ 指向性制御部
３３２ 収音アーム制御部
３３３ 移動制御部
１０００ 異音収集システム
ＮＷ ネットワーク
Ｓｃ４ 異常音データ画面
ＣＡ，ＣＢ，ＣＣ，ＣＤ，ＣＥ，ＣＦ ケース

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】