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(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】P2024050086
(43)【公開日】2024-04-10
(54)【発明の名称】録音装置および異常音分析システム
(51)【国際特許分類】
G01H 17/00 20060101AFI20240403BHJP
【ＦＩ】
G01H17/00 Z
【審査請求】未請求
【請求項の数】6
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022156695
(22)【出願日】2022-09-29
(71)【出願人】
【識別番号】301065892
【氏名又は名称】株式会社アドヴィックス
(74)【代理人】
【識別番号】110000338
【氏名又は名称】弁理士法人 ＨＡＲＡＫＥＮＺＯ ＷＯＲＬＤ ＰＡＴＥＮＴ ＆ ＴＲＡＤＥＭＡＲＫ
(72)【発明者】
【氏名】野中 雄之
(72)【発明者】
【氏名】服部 武直
【テーマコード（参考）】
2G064
【Ｆターム（参考）】
2G064AB01
2G064AB13
2G064AB15
2G064AB22
2G064BA02
2G064BD02
2G064DD02
(57)【要約】
【課題】対象装置の異常音を分析する異常音分析システムまたは当該システムのコンポーネントの消費電力低減。
【解決手段】録音装置（２）は、対象装置に異常音が発生しているか否か又は対象装置に異常音が発生する可能性の高低を判定する異常音判定部（２０１）と、対象装置に異常音が発生していること又は対象装置に異常音が発生する可能性が高いことが、異常音判定部により判定されている場合に、対象装置に発生している音を録音する録音部（２０２）と、を備えている。
【選択図】図２
【解決手段】録音装置（２）は、対象装置に異常音が発生しているか否か又は対象装置に異常音が発生する可能性の高低を判定する異常音判定部（２０１）と、対象装置に異常音が発生していること又は対象装置に異常音が発生する可能性が高いことが、異常音判定部により判定されている場合に、対象装置に発生している音を録音する録音部（２０２）と、を備えている。
【選択図】図２
【特許請求の範囲】
【請求項1】
対象装置に異常音が発生しているか否か又は前記対象装置に異常音が発生する可能性の高低を判定する異常音判定部と、
前記対象装置に異常音が発生していること又は前記対象装置に異常音が発生する可能性が高いことが、前記異常音判定部により判定されている場合に、前記対象装置に発生している音を録音する録音部と、
を備えていることを特徴とする録音装置。
前記対象装置に異常音が発生していること又は前記対象装置に異常音が発生する可能性が高いことが、前記異常音判定部により判定されている場合に、前記対象装置に発生している音を録音する録音部と、
を備えていることを特徴とする録音装置。
【請求項2】
前記異常音判定部は、前記対象装置に発生した音からその音が異常音である可能性を推定する機械学習を行った学習済モデルに、前記対象装置に発生している音を入力し、当該学習済モデルから出力された指標に基づいて、前記対象装置に異常音が発生しているか否かを判定する、請求項１に記載の録音装置。
【請求項3】
前記異常音判定部は、前記対象装置に関する装置情報及び前記対象装置の周辺の環境に関する環境情報の少なくとも一方を含む装置関連情報から前記対象装置に異常音が発生する可能性を推定する機械学習を行った学習済モデルに、前記対象装置の装置関連情報を入力し、当該学習済モデルから出力された指標に基づいて、前記対象装置に異常音が発生する可能性の高低を判定する、請求項１に記載の録音装置。
【請求項4】
請求項１から３のいずれか一項に記載の録音装置と、
前記録音部により録音された音に基づいて、前記対象装置に発生した異常音の発生原因及び当該異常音の発生への対策の少なくとも一方を含む異常音情報を特定する異常音特定装置と、
を備えていることを特徴とする異常音分析システム。
前記録音部により録音された音に基づいて、前記対象装置に発生した異常音の発生原因及び当該異常音の発生への対策の少なくとも一方を含む異常音情報を特定する異常音特定装置と、
を備えていることを特徴とする異常音分析システム。
【請求項5】
前記録音部により録音された音に対応付けて、前記対象装置に関する情報である装置情報及び前記対象装置の周辺の環境に関する情報である環境情報の少なくとも一方を含む装置関連情報を取得する情報取得部を備え、
前記異常音特定装置は、前記録音部により録音された音に加え、前記情報取得部により取得された前記装置関連情報に基づいて、前記異常音情報を特定する、
請求項４に記載の異常音分析システム。
前記異常音特定装置は、前記録音部により録音された音に加え、前記情報取得部により取得された前記装置関連情報に基づいて、前記異常音情報を特定する、
請求項４に記載の異常音分析システム。
【請求項6】
前記異常音特定装置は、前記対象装置に発生した音からその音に含まれている異常音の前記異常音情報を推定する機械学習を行った学習済モデルに、前記録音部により録音された音を入力して、当該学習済モデルから出力された指標に基づいて、前記学習済モデルに入力された音に含まれる異常音の前記異常音情報を特定する、
請求項４に記載の異常音分析システム。
請求項４に記載の異常音分析システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、録音装置および異常音分析システムに関する。
【背景技術】
【0002】
特許文献１には、記憶手段に記憶されている画像形成装置の正常な動作時の音データと、集音手段により集音され通信手段により集中管理センタへ送信された音データとを比較して、画像形成装置に異常があることを判定する遠隔管理システムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２００８－３２９４８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
しかしながら上記システムでは、画像形成装置の動作中にその作動音を常時集音し、集音した音を集中管理センタへ常時送信する必要がある。
【0005】
本開示は、対象装置に発生した異常音を分析する異常音分析システムの低消費電力化、または対象装置に発生した異常音を録音する録音装置の低消費電力化を課題とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
上記の課題を解決するために、本開示の一態様に係る録音装置は、対象装置に異常音が発生しているか否か又は前記対象装置に異常音が発生する可能性の高低を判定する異常音判定部と、前記対象装置に異常音が発生していること又は前記対象装置に異常音が発生する可能性が高いことが、前記異常音判定部により判定されている場合に、前記対象装置に発生している音を録音する録音部と、を備えている。
【発明の効果】
【0007】
本開示の一態様によれば、対象装置に発生した異常音を録音する録音装置の消費電力を低減することができる。また、上記録音装置をコンポーネントとする異常音分析システムの消費電力を低減することができる。
【図面の簡単な説明】
【0008】
【図1】本開示の一実施形態に係る異常音分析システムの構成を示すブロック図である。
【図2】本開示の一実施形態に係る録音装置の構成を示すブロック図である。
【図3】本開示の一実施形態に係る情報取得装置の構成を示すブロック図である。
【図4】本開示の一実施形態に係る異常音特定装置の構成を示すブロック図である。
【図5】本開示の一実施形態に係る学習済モデルを説明するためのブロック図である。
【図6】本開示の一実施形態に係る学習済モデルを説明するためのブロック図である。
【図7】本開示の一実施形態に係る録音装置および情報取得装置の機能を説明するためのブロック図である。
【図8】本開示の一実施形態に係る録音装置の作動を説明するためのフローチャートである。
【図9】情報取得装置の作動を説明するためのフローチャートである。
【図10】異常音特定装置の作動を説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【0009】
（異常音分析システムの構成）
以下、本開示の一実施形態について、詳細に説明する。図１は、本開示の一実施形態に係る異常音分析システム１の構成を示すブロック図である。図１に示す異常音分析システム１は、検査施設１０１に持ち込まれた車両１００に生じた異常音を分析し、当該異常音の発生を解消するためのシステムである。異常音分析システム１は、録音装置２と、情報取得装置３と、異常音特定装置４とを備えている。すなわち、録音装置２、情報取得装置３および異常音特定装置４は、異常音分析システム１のコンポーネントである。録音装置２及び情報取得装置３は、車両１００に配置されている。異常音特定装置４は、検査施設１０１に配置されている。ここで異常音とは、例えばブレーキ鳴き、内燃機関におけるノッキング等である。ブレーキ鳴きは、車両１００のブレーキにおいて摩擦材と回転体との接触により発生する。
以下、本開示の一実施形態について、詳細に説明する。図１は、本開示の一実施形態に係る異常音分析システム１の構成を示すブロック図である。図１に示す異常音分析システム１は、検査施設１０１に持ち込まれた車両１００に生じた異常音を分析し、当該異常音の発生を解消するためのシステムである。異常音分析システム１は、録音装置２と、情報取得装置３と、異常音特定装置４とを備えている。すなわち、録音装置２、情報取得装置３および異常音特定装置４は、異常音分析システム１のコンポーネントである。録音装置２及び情報取得装置３は、車両１００に配置されている。異常音特定装置４は、検査施設１０１に配置されている。ここで異常音とは、例えばブレーキ鳴き、内燃機関におけるノッキング等である。ブレーキ鳴きは、車両１００のブレーキにおいて摩擦材と回転体との接触により発生する。
【0010】
車両１００は異常音分析システム１の分析対象である対象装置の一例である。
検査施設１０１は、例えば、車両１００のディーラー、整備工場等であって、車両１００の検査、整備等のサービスを提供する施設である。
検査施設１０１は、例えば、車両１００のディーラー、整備工場等であって、車両１００の検査、整備等のサービスを提供する施設である。
【0011】
録音装置２は、車両１００に発生している音（以下「車両音」という）を録音する。録音装置２は、車両１００の乗員が所有するスマートフォン等の移動体通信機であってもよいし、車両１００に取り付けられているドライブレコーダ等の車載機であってもよいし、検査施設１０１から貸与された貸与機器であってもよいし、車両１００を構成している車両機器であってもよい。
【0012】
情報取得装置３は、装置情報及び環境情報の少なくとも一方を取得する。情報取得装置３は、録音装置２と同様、移動体通信機であってもよいし、車載機であってもよいし、貸与機器であってもよいし、車両機器であってもよい。
ここで、装置情報とは車両１００に関する情報である。装置情報は、例えば、ブレーキ温度、車速、制動減速度、クリープ走行中か否か、１発目制動中か否か等である。１発目制動とは、１トリップ中の制動のうち最初に発生した制動のことである。環境情報とは、車両１００の周辺環境に関する情報である。環境情報は、例えば天候、気温、湿度、雨量等である。
以降、装置情報及び環境情報を総称して装置関連情報と称する。
ここで、装置情報とは車両１００に関する情報である。装置情報は、例えば、ブレーキ温度、車速、制動減速度、クリープ走行中か否か、１発目制動中か否か等である。１発目制動とは、１トリップ中の制動のうち最初に発生した制動のことである。環境情報とは、車両１００の周辺環境に関する情報である。環境情報は、例えば天候、気温、湿度、雨量等である。
以降、装置情報及び環境情報を総称して装置関連情報と称する。
【0013】
異常音特定装置４は、パソコンやタブレットなどの情報機器である。異常音特定装置４は、車両１００が検査施設１０１に持ち込まれたときに、その車両１００の録音装置２および情報取得装置３から取得された情報に基づいて、車両１００に発生した異常音を特定する。
【0014】
（録音装置の構成）
図２は、本開示の一実施形態に係る録音装置２の構成を示すブロック図である。録音装置２は、制御部２０と、記憶部２１と、集音部２２と、入出力インタフェース２３とを備える。
図２は、本開示の一実施形態に係る録音装置２の構成を示すブロック図である。録音装置２は、制御部２０と、記憶部２１と、集音部２２と、入出力インタフェース２３とを備える。
【0015】
制御部２０は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）であり、プログラムを記憶部２１から読み出して実行する。
記憶部２１は、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記憶媒体を有し、制御部２０が実行するプログラムと、後述する学習済モデルＭ１と、車両音を録音情報２１０として記憶する。
また、記憶部２１は、制御部２０がワークスペースとして使用するＲＡＭ（Random Access Memory）等の一時記憶媒体を有し、車両音を第１情報２１１として一時的に記憶する。
記憶部２１は、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記憶媒体を有し、制御部２０が実行するプログラムと、後述する学習済モデルＭ１と、車両音を録音情報２１０として記憶する。
また、記憶部２１は、制御部２０がワークスペースとして使用するＲＡＭ（Random Access Memory）等の一時記憶媒体を有し、車両音を第１情報２１１として一時的に記憶する。
【0016】
集音部２２は、例えばマイクロホン等であり、周囲の音を集音する。集音部２２の数は、１つに限られず、複数であってもよい。複数の集音部２２は、配置が異なる同一のものであってもよいし、集音可能な周波数帯域の異なるものであってもよい。
集音部２２により集音された車両音は、不図示のＡ／Ｄ変換部等により、デジタル信号に変換され、第１情報２１１として記憶部２１のＲＡＭ等に一時的に記憶される。
集音部２２により集音された車両音は、不図示のＡ／Ｄ変換部等により、デジタル信号に変換され、第１情報２１１として記憶部２１のＲＡＭ等に一時的に記憶される。
【0017】
入出力インタフェース２３は、例えばＵＳＢ（Universal Serial Bus）端子、ＬＡＮ（Local Area Network）端子等である。録音装置２は、入出力インタフェース２３を介して、例えば情報取得装置３や異常音特定装置４と接続される。
【0018】
（情報取得装置の構成）
図３は、情報取得装置３の構成を示すブロック図である。情報取得装置３は、制御部３０と、記憶部３１と、入出力インタフェース３２と、ＧＰＳ信号受信部３３と、加速度センサ３４とを備える。
図３は、情報取得装置３の構成を示すブロック図である。情報取得装置３は、制御部３０と、記憶部３１と、入出力インタフェース３２と、ＧＰＳ信号受信部３３と、加速度センサ３４とを備える。
【0019】
制御部３０は、例えばＣＰＵであり、プログラムを記憶部３１から読み出して実行する。
記憶部３１は、例えばＨＤＤ、ＳＳＤ等の記憶媒体を有し、制御部３０が実行するプログラムと、録音情報２１０が示す車両音の集音時における装置関連情報とを記憶する。また、記憶部３１は、制御部３０がワークスペースとして使用するＲＡＭ（Random Access Memory）等の一時記憶媒体を有し、装置関連情報を第２情報３１１として一時的に記憶する。
以降、情報取得装置３が記憶部３１に記憶した装置関連情報には、装置関連情報３１０のように符号を付して説明する。
記憶部３１は、例えばＨＤＤ、ＳＳＤ等の記憶媒体を有し、制御部３０が実行するプログラムと、録音情報２１０が示す車両音の集音時における装置関連情報とを記憶する。また、記憶部３１は、制御部３０がワークスペースとして使用するＲＡＭ（Random Access Memory）等の一時記憶媒体を有し、装置関連情報を第２情報３１１として一時的に記憶する。
以降、情報取得装置３が記憶部３１に記憶した装置関連情報には、装置関連情報３１０のように符号を付して説明する。
【0020】
入出力インタフェース３２は、例えばＵＳＢ端子、ＬＡＮ端子等である。情報取得装置３は、入出力インタフェース３２を介して、例えば録音装置２や異常音特定装置４と接続される。
ＧＰＳ（Global Positioning System）信号受信部３３は、ＧＰＳ衛星から車両１００の位置を示すＧＰＳ信号を受信する。
加速度センサ３４は、車両１００の加速度を検知する。
ＧＰＳ（Global Positioning System）信号受信部３３は、ＧＰＳ衛星から車両１００の位置を示すＧＰＳ信号を受信する。
加速度センサ３４は、車両１００の加速度を検知する。
【0021】
（異常音特定装置の構成）
図４は、異常音特定装置４の構成を示すブロック図である。異常音特定装置４は、制御部４０と、記憶部４１と、入出力インタフェース４２と、表示部４３とを備える。
制御部４０は、例えばＣＰＵであり、プログラムを記憶部３１から読み出して実行する。
記憶部４１は、例えばＨＤＤ、ＳＳＤ等の記憶媒体を有し、制御部４０が実行するプログラムと、後述する学習済モデルＭ２と、録音装置２から取得した録音情報４１０と、情報取得装置３から取得した装置関連情報４１１とを記憶する。
図４は、異常音特定装置４の構成を示すブロック図である。異常音特定装置４は、制御部４０と、記憶部４１と、入出力インタフェース４２と、表示部４３とを備える。
制御部４０は、例えばＣＰＵであり、プログラムを記憶部３１から読み出して実行する。
記憶部４１は、例えばＨＤＤ、ＳＳＤ等の記憶媒体を有し、制御部４０が実行するプログラムと、後述する学習済モデルＭ２と、録音装置２から取得した録音情報４１０と、情報取得装置３から取得した装置関連情報４１１とを記憶する。
【0022】
入出力インタフェース４２は、例えばＵＳＢ端子、ＬＡＮ端子等である。異常音特定装置４は、入出力インタフェース４２を介して、例えば録音装置２や情報取得装置３と接続される。
表示部４３は、例えば液晶モニタであって、異常音特定装置４の操作画面、異常音の分析結果等を表示する。
表示部４３は、例えば液晶モニタであって、異常音特定装置４の操作画面、異常音の分析結果等を表示する。
【0023】
（録音装置の学習済モデル）
図５は、図２に示す録音装置２の学習済モデルＭ１の一例を示す模式図である。
学習済モデルＭ１は、車両音に異常音が含まれている可能性を推定する。学習済モデルＭ１は、車両音および当該車両音の発生時における装置関連情報の組み合わせと、当該車両音に異常音が含まれているか否かを示すラベルとのデータセットを教師データとした機械学習によって構築されたものである。
図５は、図２に示す録音装置２の学習済モデルＭ１の一例を示す模式図である。
学習済モデルＭ１は、車両音に異常音が含まれている可能性を推定する。学習済モデルＭ１は、車両音および当該車両音の発生時における装置関連情報の組み合わせと、当該車両音に異常音が含まれているか否かを示すラベルとのデータセットを教師データとした機械学習によって構築されたものである。
【0024】
学習済モデルＭ１には、集音部２２により集音された車両音と、その車両音の集音時における装置関連情報とが入力される。
学習済モデルＭ１は、集音部２２により集音された車両音の中に異常音が含まれる可能性を示す指標を出力する。
学習済モデルＭ１は、集音部２２により集音された車両音の中に異常音が含まれる可能性を示す指標を出力する。
【0025】
（異常音特定装置の学習済モデル）
図６は、図４に示す異常音特定装置４の学習済モデルＭ２の一例を示す模式図である。
学習済モデルＭ２は、車両１００に発生した異常音に関する異常音情報を推定する。学習済モデルＭ２は、車両１００に発生した異常音および当該異常音の発生時における装置関連情報の組み合わせと、当該異常音に関する異常音情報とのデータセットを教師データとした機械学習によって構築されたものである。ここで、異常音情報には、少なくとも、異常音の発生原因と、当該異常音の発生への対策の少なくとも一方が含まれる。これら発生原因及び対策としては、複数種類のものが予め設定されている。
図６は、図４に示す異常音特定装置４の学習済モデルＭ２の一例を示す模式図である。
学習済モデルＭ２は、車両１００に発生した異常音に関する異常音情報を推定する。学習済モデルＭ２は、車両１００に発生した異常音および当該異常音の発生時における装置関連情報の組み合わせと、当該異常音に関する異常音情報とのデータセットを教師データとした機械学習によって構築されたものである。ここで、異常音情報には、少なくとも、異常音の発生原因と、当該異常音の発生への対策の少なくとも一方が含まれる。これら発生原因及び対策としては、複数種類のものが予め設定されている。
【0026】
学習済モデルＭ２には、異常音特定装置４の記憶部４１に記憶された録音情報４１０および装置関連情報４１１が入力される。
学習済モデルＭ２は、異常音情報に関する指標を出力する。例えば、学習済モデルＭ２は、複数の異常音の発生原因につき、録音情報４１０が示す音に含まれている異常音の発生原因に該当する可能性を示す指標を、それぞれ出力する。
学習済モデルＭ２は、複数の異常音への対策につき、録音情報４１０が示す音に含まれている異常音への対策に該当する可能性を示す指標を、それぞれ出力する。
学習済モデルＭ２は、異常音情報に関する指標を出力する。例えば、学習済モデルＭ２は、複数の異常音の発生原因につき、録音情報４１０が示す音に含まれている異常音の発生原因に該当する可能性を示す指標を、それぞれ出力する。
学習済モデルＭ２は、複数の異常音への対策につき、録音情報４１０が示す音に含まれている異常音への対策に該当する可能性を示す指標を、それぞれ出力する。
【0027】
（録音装置および情報取得装置の機能）
図７を参照して、録音装置２および情報取得装置３の機能について説明する。図７は、録音装置２および情報取得装置３の機能を示すブロック図である。図２に示す録音装置２の制御部２０は、記憶部２１に記憶されている録音処理プログラムを実行することにより、異常音判定部２０１と、録音部２０２として機能する。また、図３に示す情報取得装置３の制御部３０は、記憶部３１に記憶されている情報取得処理プログラムを実行することにより、情報取得部３０１として機能する。
図７を参照して、録音装置２および情報取得装置３の機能について説明する。図７は、録音装置２および情報取得装置３の機能を示すブロック図である。図２に示す録音装置２の制御部２０は、記憶部２１に記憶されている録音処理プログラムを実行することにより、異常音判定部２０１と、録音部２０２として機能する。また、図３に示す情報取得装置３の制御部３０は、記憶部３１に記憶されている情報取得処理プログラムを実行することにより、情報取得部３０１として機能する。
【0028】
異常音判定部２０１は、第１情報２１１が示す車両音に異常音が含まれているか否かを、すなわち車両１００に異常音が発生しているか否かを判定する。詳しくは、異常音判定部２０１は、第１情報２１１と、第１情報２１１が示す車両音の集音時における装置関連情報とを、図２および図５に示す学習済モデルＭ１へ入力する。そして、異常音判定部２０１は、学習済モデルＭ１から出力された指標に基づいて第１情報２１１が示す車両音に異常音が含まれているか否かを判定し、その判定結果を録音部２０２および情報取得部３０１へ出力する。
以降、第１情報２１１が示す車両音に異常音が含まれているか否かを判定する処理を、異常音判定処理と記載する。第１情報２１１が示す車両音を、第１情報２１１の車両音とも記載する。
以降、第１情報２１１が示す車両音に異常音が含まれているか否かを判定する処理を、異常音判定処理と記載する。第１情報２１１が示す車両音を、第１情報２１１の車両音とも記載する。
【0029】
録音部２０２は、集音部２２により集音されている車両音を、第１情報２１１として記憶部２１のＲＡＭ等に一時記憶する。また録音部２０２は、異常音判定部２０１による判定結果が第１情報２１１の車両音に異常音が含まれていることを示している場合に、異常音判定部２０１の判定対象である第１情報２１１を、録音情報２１０として記憶部２１のＨＤＤ等に記憶する。これにより、異常音が含まれる可能性が高い車両音が録音される。
【0030】
情報取得部３０１は、車両１００の装置関連情報を、第２情報３１１として記憶部３１のＲＡＭ等に一時記憶する。また情報取得部３０１は、異常音判定部２０１による判定結果が第１情報２１１の車両音に異常音が含まれていることを示している場合に、異常音判定部２０１の判定対象である第１情報２１１が示す車両音の集音時における装置関連情報を、装置関連情報３１０として記憶部３１のＨＤＤ等に記憶する。
【0031】
ここで、装置関連情報３１０には、上述したとおり装置情報及び環境情報の少なくとも一方が含まれる。
情報取得部３０１は、装置情報である車両１００の車速を、例えばＧＰＳ信号受信部３３により受信されたＧＰＳ信号に基づいて算出する。詳しくは、情報取得部３０１は、ＧＰＳ信号が示す車両１００の位置の時間変化から車両１００の車速を算出する。
情報取得部３０１は、装置情報である車両１００がクリープ走行中であるか否かに関する情報を、例えば上述の如く算出した車速に基づいて生成する。
情報取得部３０１は、装置情報である車両１００の車速を、例えばＧＰＳ信号受信部３３により受信されたＧＰＳ信号に基づいて算出する。詳しくは、情報取得部３０１は、ＧＰＳ信号が示す車両１００の位置の時間変化から車両１００の車速を算出する。
情報取得部３０１は、装置情報である車両１００がクリープ走行中であるか否かに関する情報を、例えば上述の如く算出した車速に基づいて生成する。
【0032】
情報取得部３０１は、装置情報である車両１００の制動減速度を、例えば加速度センサ３４の検出信号に基づいて算出する。情報取得部３０１は、制動減速度を、上述の如く算出した車両１００の車速に基づいて算出してもよい。
情報取得部３０１は、装置情報である車両１００の制動が１発目制動であるか否かに関する情報を、例えば上述の如く算出した制動減速度に基づいて生成する。詳しくは、情報取得部３０１は、制動減速度に基づいて制動の有無を判定し、情報取得装置３の作動開始から最初に発生した制動を、車両１００の制動が１発目制動であると判定する。
情報取得部３０１は、装置情報である車両１００の制動が１発目制動であるか否かに関する情報を、例えば上述の如く算出した制動減速度に基づいて生成する。詳しくは、情報取得部３０１は、制動減速度に基づいて制動の有無を判定し、情報取得装置３の作動開始から最初に発生した制動を、車両１００の制動が１発目制動であると判定する。
【0033】
情報取得部３０１は、装置情報であるブレーキ温度を、例えば上述の如く算出した制動減速度に基づいて算出する。詳しくは、情報取得部３０１は、制動減速度からブレーキ圧を算出し、そのブレーキ圧からブレーキ摩擦材の温度を推定する。
情報取得部３０１は、環境情報を、例えば車両１００から取得する。情報取得部３０１は、環境情報を、不図示のサーバから取得してもよい。この場合、情報取得装置３と不図示のサーバとを、例えば入出力インタフェース３２を介して接続してもよい。
情報取得部３０１は、環境情報を、例えば車両１００から取得する。情報取得部３０１は、環境情報を、不図示のサーバから取得してもよい。この場合、情報取得装置３と不図示のサーバとを、例えば入出力インタフェース３２を介して接続してもよい。
【0034】
（異常音特定装置の機能）
図４に示す異常音特定装置４の機能について説明する。異常音特定装置４の制御部４０は、記憶部４１に記憶されている異常音特定処理プログラムを実行することにより、特定部４０１として機能する。
特定部４０１は、記憶部４１に記憶された録音情報４１０および装置関連情報４１１を学習済モデルＭ２へ入力し、学習済モデルＭ２から出力された指標に基づいて異常音情報を特定する。
図４に示す異常音特定装置４の機能について説明する。異常音特定装置４の制御部４０は、記憶部４１に記憶されている異常音特定処理プログラムを実行することにより、特定部４０１として機能する。
特定部４０１は、記憶部４１に記憶された録音情報４１０および装置関連情報４１１を学習済モデルＭ２へ入力し、学習済モデルＭ２から出力された指標に基づいて異常音情報を特定する。
【0035】
（録音装置の作動）
図８を参照して、録音装置２の作動について説明する。図８は、録音装置２において実行される異常音録音処理の流れを示すフローチャートである。録音装置２の制御部２０は、車両１００の走行中に図８に示す処理を繰り返し実行する。ここで、異常音録音処理とは、車両１００で発生した異常音を録音する処理である。
異常音録音処理は、録音装置２の起動に伴って開始されてもよいし、録音装置２に対する所定操作に伴って開始されてもよいし、車両１００の走行に伴って開始されてもよい。車両１００が走行中であるか否かは、情報取得装置３のＧＰＳ信号受信部３３により受信されたＧＰＳ信号に基づいて判定してもよいし、車両１００の乗員からの所定入力に基づいて判定してもよい。
図８を参照して、録音装置２の作動について説明する。図８は、録音装置２において実行される異常音録音処理の流れを示すフローチャートである。録音装置２の制御部２０は、車両１００の走行中に図８に示す処理を繰り返し実行する。ここで、異常音録音処理とは、車両１００で発生した異常音を録音する処理である。
異常音録音処理は、録音装置２の起動に伴って開始されてもよいし、録音装置２に対する所定操作に伴って開始されてもよいし、車両１００の走行に伴って開始されてもよい。車両１００が走行中であるか否かは、情報取得装置３のＧＰＳ信号受信部３３により受信されたＧＰＳ信号に基づいて判定してもよいし、車両１００の乗員からの所定入力に基づいて判定してもよい。
【0036】
Ｓ２０において、制御部２０は、車両音と装置関連情報とを取得する。詳しくは、制御部２０は、録音部２０２として機能し、集音部２２により集音されている車両音を第１情報２１１として記憶部２１に一時記憶し、その車両音の集音時における装置関連情報を取得する。制御部２０は、装置関連情報を、情報取得装置３から取得してもよいし、車両１００から取得してもよいし、図示しないセンサ類の検出信号から算出してもよい。
【0037】
Ｓ２１において、制御部２０は、異常音判定部２０１として機能し、Ｓ２０で一時記憶された第１情報２１１の車両音に異常音が含まれているか否かを判定する。
制御部２０は、第１情報２１１の車両音に異常音が含まれている場合（以下「異常音ありの場合」という）は（Ｓ２１：ＹＥＳ）、判定対象である第１情報２１１を録音情報２１０として記憶部２１に記憶し（Ｓ２２）、図８の処理を終了する。
制御部２０は、第１情報２１１の車両音に異常音が含まれていない場合（以下「異常音なしの場合」という）は（Ｓ２１：ＮＯ）、判定対象である第１情報２１１を記憶部２１に記憶することなく、図８の処理を終了する。
制御部２０は、第１情報２１１の車両音に異常音が含まれている場合（以下「異常音ありの場合」という）は（Ｓ２１：ＹＥＳ）、判定対象である第１情報２１１を録音情報２１０として記憶部２１に記憶し（Ｓ２２）、図８の処理を終了する。
制御部２０は、第１情報２１１の車両音に異常音が含まれていない場合（以下「異常音なしの場合」という）は（Ｓ２１：ＮＯ）、判定対象である第１情報２１１を記憶部２１に記憶することなく、図８の処理を終了する。
【0038】
このように異常音分析システム１では、異常音判定部２０１の判定結果が「異常音あり」を示している場合に、録音情報２１０が記憶部２１に記憶される。すなわち、異常音分析システム１によれば、異常音が含まれる可能性が高い車両音のみが録音されるため、集音部２２で集音された音を常時録音する場合よりも、消費電力を低減することができる。また、当該異常音分析システム１のコンポーネントである録音装置２の消費電力を低減することができる。
【0039】
（情報取得装置の作動）
図９を参照して、情報取得装置３の作動について説明する。図９は、情報取得装置３において実行される情報取得処理の流れを示すフローチャートである。情報取得装置３の制御部３０は、図９に示す処理を繰り返し実行する。ここで、情報取得処理とは、車両１００の装置関連情報を取得する処理である。
情報取得処理は、録音装置２における異常音録音処理の開始に伴って開始されてもよいし、録音装置２と同様に、情報取得装置３の起動や、情報取得装置３に対する所定操作や、車両１００の走行に伴って開始されてもよい。
図９を参照して、情報取得装置３の作動について説明する。図９は、情報取得装置３において実行される情報取得処理の流れを示すフローチャートである。情報取得装置３の制御部３０は、図９に示す処理を繰り返し実行する。ここで、情報取得処理とは、車両１００の装置関連情報を取得する処理である。
情報取得処理は、録音装置２における異常音録音処理の開始に伴って開始されてもよいし、録音装置２と同様に、情報取得装置３の起動や、情報取得装置３に対する所定操作や、車両１００の走行に伴って開始されてもよい。
【0040】
Ｓ３０において、制御部３０は、装置関連情報を取得する。詳しくは、制御部３０は、情報取得部３０１として機能し、装置関連情報を第２情報３１１として記憶部３１に一時記憶する。
Ｓ３１において、制御部３０は、録音装置２において実行されている異常音録音処理のＳ２２の判定結果が第１情報２１１の車両音に異常音が含まれていることを示しているか否かを判定する。
制御部３０は、録音装置２の異常音判定部２０１によるＳ２２の判定結果が「異常音あり」の場合は（Ｓ３１：ＹＥＳ）、異常音録音処理のＳ２２で判定対象となった第１情報２１１に対応する装置関連情報を、装置関連情報３１０として記憶部３１に記憶させ（Ｓ３２）、図９の処理を終了する。
制御部３０は、録音装置２の異常音判定部２０１による判定結果が「異常音なし」の場合は（Ｓ３１：ＮＯ）、異常音録音処理のＳ２２で判定対象となった装置関連情報を記憶部３１へ記憶することなく、図９の作動を終了する。
Ｓ３１において、制御部３０は、録音装置２において実行されている異常音録音処理のＳ２２の判定結果が第１情報２１１の車両音に異常音が含まれていることを示しているか否かを判定する。
制御部３０は、録音装置２の異常音判定部２０１によるＳ２２の判定結果が「異常音あり」の場合は（Ｓ３１：ＹＥＳ）、異常音録音処理のＳ２２で判定対象となった第１情報２１１に対応する装置関連情報を、装置関連情報３１０として記憶部３１に記憶させ（Ｓ３２）、図９の処理を終了する。
制御部３０は、録音装置２の異常音判定部２０１による判定結果が「異常音なし」の場合は（Ｓ３１：ＮＯ）、異常音録音処理のＳ２２で判定対象となった装置関連情報を記憶部３１へ記憶することなく、図９の作動を終了する。
【0041】
（異常音特定装置の作動）
図１０を参照して、図４に示す異常音特定装置４の作動について説明する。図１０は、異常音特定装置４において実行される異常音特定処理の流れを示すフローチャートである。異常音特定装置４の制御部４０は、図１０に示す処理を繰り返し実行する。ここで、異常音特定処理とは、車両１００に発生した異常音の発生原因及び異常音発生への対策の少なくとも一方が含まれる異常情報を特定する処理である。
図１０を参照して、図４に示す異常音特定装置４の作動について説明する。図１０は、異常音特定装置４において実行される異常音特定処理の流れを示すフローチャートである。異常音特定装置４の制御部４０は、図１０に示す処理を繰り返し実行する。ここで、異常音特定処理とは、車両１００に発生した異常音の発生原因及び異常音発生への対策の少なくとも一方が含まれる異常情報を特定する処理である。
【0042】
Ｓ４０において、制御部４０は、録音装置２に記憶された録音情報２１０及び情報取得装置３に記憶された装置関連情報３１０を取得する。詳しくは、制御部４０は、録音情報２１０および装置関連情報３１０を、それぞれ録音情報４１０および装置関連情報４１１として記憶部４１に記憶する。
制御部４０は、例えば、検査施設１０１に持ち込まれた車両１００の録音装置２から録音情報２１０を取得し、情報取得装置３から装置関連情報３１０を取得する。この場合、例えば、異常音特定装置４と録音装置２とを、入出力インタフェース４２と入出力インタフェース２３とを介して接続し、異常音特定装置４と情報取得装置３とを、入出力インタフェース４２と入出力インタフェース３２とを介して接続する。録音装置２の記憶部２１から取り外した記憶媒体と、情報取得装置３の記憶部３１から取り外した記憶媒体との両記憶媒体を、それぞれ異常音特定装置４の入出力インタフェース４２に接続し、両記憶媒体からそれぞれ録音情報２１０と装置関連情報３１０とを取得してもよい。
制御部４０は、例えば、検査施設１０１に持ち込まれた車両１００の録音装置２から録音情報２１０を取得し、情報取得装置３から装置関連情報３１０を取得する。この場合、例えば、異常音特定装置４と録音装置２とを、入出力インタフェース４２と入出力インタフェース２３とを介して接続し、異常音特定装置４と情報取得装置３とを、入出力インタフェース４２と入出力インタフェース３２とを介して接続する。録音装置２の記憶部２１から取り外した記憶媒体と、情報取得装置３の記憶部３１から取り外した記憶媒体との両記憶媒体を、それぞれ異常音特定装置４の入出力インタフェース４２に接続し、両記憶媒体からそれぞれ録音情報２１０と装置関連情報３１０とを取得してもよい。
【0043】
Ｓ４１において、制御部４０は、特定部４０１として機能し、ステップＳ４０で記憶部４１に記憶された録音情報４１０および装置関連情報４１１に基づいて異常音情報を特定する。
Ｓ４２において、制御部４０は、Ｓ４１で特定した異常音情報を整備士等の異常音特定装置４のユーザに提供する。例えば、制御部４０は、Ｓ４１で特定した異常音情報を表示部４３に表示させる。
Ｓ４２において、制御部４０は、Ｓ４１で特定した異常音情報を整備士等の異常音特定装置４のユーザに提供する。例えば、制御部４０は、Ｓ４１で特定した異常音情報を表示部４３に表示させる。
【0044】
車両１００に発生した異常音について、車両１００の所有者等が整備士等に対して的確に説明することは容易ではない。この点、異常音分析システム１では、車両１００に異常音が発生したときに、その異常音が録音装置２により録音され、異常音が発生したときの装置関連情報が情報取得装置３により記憶される。そのため、異常音が発生した車両１００を検査施設１０１に持ち込むことで、録音装置２と情報取得装置３とからそれぞれ録音情報２１０と装置関連情報３１０とを整備士等に提供することができる。
【0045】
また、車両１００の所有者等による異常音に関する説明だけから、整備士等が異常音の発生原因や異常音発生への対策を特定することや、検査施設１０１で車両１００における異常音の発生を再現することは、容易ではない。この点、異常音分析システム１では、異常音特定装置４において、車両１００で発生した異常音の異常音情報が特定される。そのため、検査施設１０１では、整備士等がこの異常音情報に基づいて車両１００を整備することにより、車両１００の異常音を解消することができる。
以上説明したように、本実施形態によれば、車両１００で発生した異常音について車両１００の所有者に対して難しい説明を強いることなく、異常音の発生を解消することができるため、検査施設１０１に対する顧客満足度を向上させることができる。
以上説明したように、本実施形態によれば、車両１００で発生した異常音について車両１００の所有者に対して難しい説明を強いることなく、異常音の発生を解消することができるため、検査施設１０１に対する顧客満足度を向上させることができる。
【0046】
（変形例）
上記実施形態では、異常音分析システム１による異常音分析の対象装置を車両１００とした。しかし、本開示に係る対象装置は、車両１００だけに限られない。例えば対象装置は、航空機などの車両１００以外の移動体や、プリンタなどの電子機器であってもよい。対象装置が航空機の場合、検査施設１０１は航空機の整備等が行われる格納庫である。対象装置が電子機器の場合、検査施設１０１は、例えば電子機器の保守点検を行うサポートセンターの施設である。
上記実施形態では、異常音分析システム１による異常音分析の対象装置を車両１００とした。しかし、本開示に係る対象装置は、車両１００だけに限られない。例えば対象装置は、航空機などの車両１００以外の移動体や、プリンタなどの電子機器であってもよい。対象装置が航空機の場合、検査施設１０１は航空機の整備等が行われる格納庫である。対象装置が電子機器の場合、検査施設１０１は、例えば電子機器の保守点検を行うサポートセンターの施設である。
【0047】
上記実施形態では、車両１００を検査施設１０１に持ち込むことにした。しかし、車両１００を持ち込むことなく、録音情報２１０及び装置関連情報３１０を、それぞれ録音装置２及び情報取得装置３から異常音特定装置４に送信することにしてもよい。この場合、例えば、録音装置２及び情報取得装置３を、それぞれ無線ネットワークを介して異常音特定装置４に接続する。この場合、録音情報２１０及び装置関連情報３１０を、車両１００に異常音が発生したことに伴って送信することにしてもよいし、定期的に送信することにしてもよい。
【0048】
上記実施形態では、異常音分析システム１は、情報取得装置３を備えることにした。しかし、本開示に係る録音装置２に情報取得装置３の機能を組み込み、情報取得装置３を廃してもよい。この場合、例えば、録音装置２の制御部２０が記憶部２１に記憶されたプログラムを実行することにより、制御部２０を情報取得部３０１として機能させ、装置関連情報を録音装置２の記憶部２１に記憶させる。
【0049】
上記実施形態では、異常音分析システム１は、異常音特定装置４を備えることにした。しかし、本開示に係る録音装置２に異常音特定装置４の機能を組み込み、異常音特定装置４を廃してもよい。この場合、例えば、録音装置２の制御部２０が記憶部２１に記憶されたプログラムを実行することにより、制御部２０を特定部４０１として機能させる。この場合、異常音特定装置４の機能が車両１００に配置されることになるため、検査施設１０１では、整備士等が録音装置２から異常音情報を取得することになる。また、車両１００の所有者に異常音情報を提供可能となるように、録音装置２を構成してもよい。例えば、異常音特定装置４の表示部４３と実質的に同一の表示部を録音装置２に設け、その表示部に異常音情報を表示するように、録音装置２を構成してもよい。
【0050】
上記実施形態では、録音装置２が異常音判定部２０１と録音部２０２として機能することにした。しかし、録音装置２を録音部２０２として機能する装置とし、異常音判定部２０１として機能する異常音判定装置を、録音装置２とは別のコンポーネントとして異常音分析システム１に設けてもよい。
【0051】
上記実施形態では、録音装置２、情報取得装置３及び異常音特定装置４を、車両１００とは別に設けることにした。しかし、録音装置２、情報取得装置３及び異常音特定装置４の少なくとも１つの装置の全部又は一部の機能を、車両１００の構成に含めてもよい。
【0052】
上記実施形態では、録音情報２１０を、録音装置２の記憶部２１に記憶することにした。しかし、録音情報２１０を記憶する記憶部は、録音装置２の記憶部２１に限られない。例えば、情報取得装置３の記憶部３１に記憶することにしてもよいし、異常音特定装置４の記憶部４１へ記憶することにしてもよいし、不図示の外部サーバに記憶することにしてもよい。
また、装置関連情報を、情報取得装置３の記憶部３１に記憶することにした。しかし、装置関連情報を記憶する記憶部は、情報取得装置３の記憶部３１に限られない。例えば、録音装置２の記憶部２１に記憶することにしてもよいし、異常音特定装置４の記憶部４１に記憶することにしてもよいし、不図示の外部サーバに記憶することにしてもよい。
また、装置関連情報を、情報取得装置３の記憶部３１に記憶することにした。しかし、装置関連情報を記憶する記憶部は、情報取得装置３の記憶部３１に限られない。例えば、録音装置２の記憶部２１に記憶することにしてもよいし、異常音特定装置４の記憶部４１に記憶することにしてもよいし、不図示の外部サーバに記憶することにしてもよい。
【0053】
上記実施形態では、録音プログラムと情報取得処理プログラムと異常音特定処理プログラムとを、それぞれ録音装置２の記憶部２１と情報取得装置３の記憶部３１と異常音特定装置４の記憶部４１とに記憶することにした。
しかし、録音処理プログラムを、情報取得装置３の記憶部３１や異常音特定装置４の記憶部４１に記憶することにしてもよいし、外部サーバに記憶することにしてもよい。
また、情報取得処理プログラムを、録音装置２の記憶部２１や異常音特定装置４の記憶部４１に記憶することにしてもよいし、外部サーバに記憶することにしてもよい。
また、異常音特定処理プログラムを、録音装置２や情報取得装置３に記憶することにしてもよいし、外部サーバに記憶することにしてもよい。
しかし、録音処理プログラムを、情報取得装置３の記憶部３１や異常音特定装置４の記憶部４１に記憶することにしてもよいし、外部サーバに記憶することにしてもよい。
また、情報取得処理プログラムを、録音装置２の記憶部２１や異常音特定装置４の記憶部４１に記憶することにしてもよいし、外部サーバに記憶することにしてもよい。
また、異常音特定処理プログラムを、録音装置２や情報取得装置３に記憶することにしてもよいし、外部サーバに記憶することにしてもよい。
【0054】
上記実施形態では、録音装置２の異常音判定部２０１は、車両音と装置関連情報とに基づいて、車両音に異常音が含まれているか否かを判定することにした。
しかし、異常音判定部２０１は、車両音のみに基づいて、車両音に異常音が含まれているか否かを判定してもよい。
また、異常音判定部２０１は、車両音の周波数に基づいて、車両音に異常音が含まれているか否かを判定してもよい。この場合、異常音判定部２０１は、車両音に所定周波数の音が含まれている場合に、車両音に異常音が含まれていることを判定する。
しかし、異常音判定部２０１は、車両音のみに基づいて、車両音に異常音が含まれているか否かを判定してもよい。
また、異常音判定部２０１は、車両音の周波数に基づいて、車両音に異常音が含まれているか否かを判定してもよい。この場合、異常音判定部２０１は、車両音に所定周波数の音が含まれている場合に、車両音に異常音が含まれていることを判定する。
【0055】
上記実施形態では、録音装置２は、車両音に異常音が含まれている場合に、当該車両音を録音することにした。
しかし、録音装置２は、車両１００に異常音が発生する可能性が高い場合に、車両音を録音することにしてもよい。この場合、録音装置２の異常音判定部２０１は、例えば車両１００の装置関連情報に基づいて、当該車両１００に異常音が発生する可能性の高低を判定する。
しかし、録音装置２は、車両１００に異常音が発生する可能性が高い場合に、車両音を録音することにしてもよい。この場合、録音装置２の異常音判定部２０１は、例えば車両１００の装置関連情報に基づいて、当該車両１００に異常音が発生する可能性の高低を判定する。
【0056】
上記実施形態では、録音装置２は、１つ又は複数の集音部２２を備え、集音部２２で集音された音を録音することにした。しかし、複数の集音部２２を設ける場合、車両１００の異常音が発生している部位及び異常音が発生する可能性が高い部位の少なくとも一方である特定部位に対応する集音部２２で集音された車両音だけを録音することにしてよい。
この場合、特定部位を特定する部位特定部を、録音装置２や情報取得装置３に設けてもよいし、両装置とは別の装置や車両１００に設けてもよい。部位特定部は、例えば、車両音の周波数や車両１００の装置関連情報に基づいて、特定部位を特定する。録音部２０２は、例えば、特定部位に発生する異常音の集音に適した集音部２２で集音された車両音を録音する。ここで、特定部位に発生する異常音の集音に適した集音部２２とは、特定部位に近い集音部２２や、特定部位に発生する異常音の集音に適した周波数特性を有する集音部２２である。
この場合、特定部位を特定する部位特定部を、録音装置２や情報取得装置３に設けてもよいし、両装置とは別の装置や車両１００に設けてもよい。部位特定部は、例えば、車両音の周波数や車両１００の装置関連情報に基づいて、特定部位を特定する。録音部２０２は、例えば、特定部位に発生する異常音の集音に適した集音部２２で集音された車両音を録音する。ここで、特定部位に発生する異常音の集音に適した集音部２２とは、特定部位に近い集音部２２や、特定部位に発生する異常音の集音に適した周波数特性を有する集音部２２である。
【0057】
上記実施形態では、録音装置２の学習済モデルＭ１への入力を、車両音と装置関連情報とにした。しかし、学習済モデルＭ１への入力は、これに限られない。例えば、学習済モデルＭ１への入力は、車両音のみにしてもよいし、装置関連情報のみにしてもよいし、装置関連情報である環境情報および装置情報の少なくとも一方と車両音とにしてもよい。
【0058】
上位実施形態では、学習済モデルＭ１の出力を、車両音に異常音が含まれている可能性を示す指標にした。しかし、学習済モデルＭ１の出力は、車両１００に異常音が発生する可能性を示す指標にしてもよい。
この場合、学習済モデルＭ１は、例えば、装置関連情報と、当該装置関連情報が示す状況で車両１００に異常音が発生したか否かを示すラベルとのデータセットを教師データとした機械学習によって構築する。
この場合、学習済モデルＭ１は、例えば、装置関連情報と、当該装置関連情報が示す状況で車両１００に異常音が発生したか否かを示すラベルとのデータセットを教師データとした機械学習によって構築する。
【0059】
上記実施形態では、異常音が含まれる可能性が高い車両音を録音することにした。しかし、異常音が含まれる可能性が高い車両音と対応付けて、その可能性を示す情報を記憶部２１に記憶することにしてもよい。ここで、車両音に異常音が含まれる可能性とは、例えば学習済モデルＭ１の出力である指標である。このようにすることで、記憶部２１に録音情報２１０が複数記憶されている場合に、異常音特定装置４による異常音分析の分析対象とする録音情報２１０を決定することや、分析対象とした録音情報２１０に対しての優先順位を設定することができる。
【0060】
上記実施形態では、異常音特定装置４の学習済モデルＭ２への入力を、録音情報４１０と装置関連情報４１１にした。しかし、学習済モデルＭ２への入力は、これに限られない。例えば、学習済モデルＭ２への入力は、録音情報４１０のみにしてもよいし、装置関連情報である環境情報および装置情報の少なくとも一方と録音情報４１０とにしてもよい。
【0061】
上記実施形態では、学習済モデルＭ２の出力を、異常音の発生原因と異常音の発生への対策の少なくとも一方が含まれる異常音情報にした。しかし、学習済モデルＭ２の出力を、異常音が発生した部位（以下「発生部位」という）が含まれる異常音情報にしてもよい。
この場合、例えば、複数の集音部２２を設け、これらの集音部２２をそれぞれ車両１００の異常音の発生が予測される複数の部位（以下「予測部位」という）に配置する。
また、学習済モデルＭ２を、車両１００に異常音が発生している状態において各集音部２２で集音された車両音と、複数の異常音の予測部位のうち当該異常音の発生部位とのデータセットを教師データとして、機械学習することにより構築する。このように構築された学習済モデルＭ２は、上記複数の集音部２２で集音された車両音の録音情報４１０が入力されると、複数の異常音の予測部位につき異常音の発生部位に該当する可能性を示す指標を出力する。
特定部４０１は、上記複数の集音部２２で集音された車両音の録音情報４１０を学習済モデルＭ２に入力し、学習済モデルＭ２から出力された指標に基づいて異常音の発生部位を特定する。
この場合、例えば、複数の集音部２２を設け、これらの集音部２２をそれぞれ車両１００の異常音の発生が予測される複数の部位（以下「予測部位」という）に配置する。
また、学習済モデルＭ２を、車両１００に異常音が発生している状態において各集音部２２で集音された車両音と、複数の異常音の予測部位のうち当該異常音の発生部位とのデータセットを教師データとして、機械学習することにより構築する。このように構築された学習済モデルＭ２は、上記複数の集音部２２で集音された車両音の録音情報４１０が入力されると、複数の異常音の予測部位につき異常音の発生部位に該当する可能性を示す指標を出力する。
特定部４０１は、上記複数の集音部２２で集音された車両音の録音情報４１０を学習済モデルＭ２に入力し、学習済モデルＭ２から出力された指標に基づいて異常音の発生部位を特定する。
【0062】
上記実施形態では、学習済モデルＭ１およびＭ２を、教師有り学習により構築することにした。しかし、学習済モデルＭ１および学習済モデルＭ２を、教師無し学習により構築してもよい。
【0063】
〔まとめ〕
本開示の一態様に係る録音装置は、対象装置に異常音が発生しているか否か又は前記対象装置に異常音が発生する可能性の高低を判定する異常音判定部と、前記対象装置に異常音が発生していること又は前記対象装置に異常音が発生する可能性が高いことが、前記異常音判定部により判定されている場合に、前記対象装置に発生している音を録音する録音部と、を備えている。
本開示の一態様に係る録音装置によれば、対象装置に異常音が発生している場合や異常音が発生する可能性が高い場合に、その対象装置に発生している音が録音される。そのため、録音装置における消費電力を低減することができる。
また、本開示の一態様に係る異常音分析システムは、本開示の録音装置により録音された音に基づいて対象装置に発生した異常音を分析するように構成されているため、異常音分析システムにおける消費電力を低減することができる。
本開示の一態様に係る録音装置は、対象装置に異常音が発生しているか否か又は前記対象装置に異常音が発生する可能性の高低を判定する異常音判定部と、前記対象装置に異常音が発生していること又は前記対象装置に異常音が発生する可能性が高いことが、前記異常音判定部により判定されている場合に、前記対象装置に発生している音を録音する録音部と、を備えている。
本開示の一態様に係る録音装置によれば、対象装置に異常音が発生している場合や異常音が発生する可能性が高い場合に、その対象装置に発生している音が録音される。そのため、録音装置における消費電力を低減することができる。
また、本開示の一態様に係る異常音分析システムは、本開示の録音装置により録音された音に基づいて対象装置に発生した異常音を分析するように構成されているため、異常音分析システムにおける消費電力を低減することができる。
【0064】
本開示の一態様では、前記異常音判定部は、前記対象装置に発生した音からその音が異常音である可能性を推定する機械学習を行った学習済モデルに、前記対象装置に発生している音を入力し、当該学習済モデルから出力された指標に基づいて、前記対象装置に異常音が発生しているか否かを判定する。
ここで、様々な異常音に関し、対象装置に発生している音に基づいて対象装置に異常音が発生しているか否かを判定する判定処理のアルゴリズムをルールベースで作成すると、そのアルゴリズムは複雑なものになると考えられる。この点、本開示の一態様に係る録音装置及び異常音分析システムによれば、上記判定処理に学習済モデルを活用するため、当該判定処理を簡素化することができる。
ここで、様々な異常音に関し、対象装置に発生している音に基づいて対象装置に異常音が発生しているか否かを判定する判定処理のアルゴリズムをルールベースで作成すると、そのアルゴリズムは複雑なものになると考えられる。この点、本開示の一態様に係る録音装置及び異常音分析システムによれば、上記判定処理に学習済モデルを活用するため、当該判定処理を簡素化することができる。
【0065】
本開示の一態様では、前記異常音判定部は、前記対象装置に関する装置情報及び前記対象装置の周辺の環境に関する環境情報の少なくとも一方を含む装置関連情報から前記対象装置に異常音が発生する可能性を推定する機械学習を行った学習済モデルに、前記対象装置の装置関連情報を入力し、当該学習済モデルから出力された指標に基づいて、前記対象装置に異常音が発生する可能性の高低を判定する。
ここで、様々な異常音に関し、対象装置の装置関連情報に基づいて対象装置に異常音が発生する可能性の高低を判定する判定処理のアルゴリズムをルールベースで作成すると、そのアルゴリズムは複雑なものになると考えられる。この点、本開示の一態様に係る録音装置及び異常音分析システムによれば、上記判定処理に学習済モデルを活用するため、当該判定処理を簡素化することができる。
ここで、様々な異常音に関し、対象装置の装置関連情報に基づいて対象装置に異常音が発生する可能性の高低を判定する判定処理のアルゴリズムをルールベースで作成すると、そのアルゴリズムは複雑なものになると考えられる。この点、本開示の一態様に係る録音装置及び異常音分析システムによれば、上記判定処理に学習済モデルを活用するため、当該判定処理を簡素化することができる。
【0066】
本開示の一態様に係る異常音分析システムは、上記態様のいずれかの録音装置と、前記録音部により録音された音に基づいて、前記対象装置に発生した異常音の発生原因及び当該異常音の発生への対策の少なくとも一方を含む異常音情報を特定する異常音特定装置と、を備えている。
本開示の一態様に係る異常音分析システムによれば、録音装置で録音された音に基づいて異常音情報を特定するため、対象装置に発生している音を異常音特定装置に常時送信する必要がない。
本開示の一態様に係る異常音分析システムによれば、録音装置で録音された音に基づいて異常音情報を特定するため、対象装置に発生している音を異常音特定装置に常時送信する必要がない。
【0067】
本開示の一態様に係る異常音分析システムでは、前記録音部により録音された音に対応付けて、前記対象装置に関する装置情報及び前記対象装置の周辺の環境に関する環境情報の少なくとも一方を含む装置関連情報を取得する情報取得部を備え、前記異常音特定装置は、前記録音部により録音された音に加え、前記情報取得部により取得された前記装置関連情報に基づいて、前記異常音情報を特定する。
本開示の一態様に係る異常音分析システムによれば、対象装置に発生した音に加え、対象装置の装置関連情報に基づいて、異常音情報を特定するため、異常音情報を精度よく特定することができる。
本開示の一態様に係る異常音分析システムによれば、対象装置に発生した音に加え、対象装置の装置関連情報に基づいて、異常音情報を特定するため、異常音情報を精度よく特定することができる。
【0068】
本開示の一態様では、前記異常音判定部は、前記対象装置に発生している音に基づいて、前記対象装置に異常音が発生しているか否かを判定する。
本開示の一態様に係る録音装置及び異常音分析システムによれば、対象装置に発生している音に基づいて、その対象装置に異常音が発生しているか否かを判定するため、対象装置に異常音が発生しているか否かをより確実に判定することができる。
本開示の一態様に係る録音装置及び異常音分析システムによれば、対象装置に発生している音に基づいて、その対象装置に異常音が発生しているか否かを判定するため、対象装置に異常音が発生しているか否かをより確実に判定することができる。
【0069】
本開示の一態様では、前記異常音判定部は、前記対象装置に関する装置情報及び前記対象装置の周辺の環境に関する環境情報の少なくとも一方を含む装置関連情報に基づいて、前記対象装置に異常音が発生する可能性の高低を判定する。
ここで、対象装置の装置関連情報は、その対象装置に異常音が発生する可能性の高低に影響する。本開示の一態様に係る録音装置及び異常音分析システムによれば、対象装置の装置関連情報に基づいて、その対象装置に異常音が発生する可能性の高低を判定することができる。
ここで、対象装置の装置関連情報は、その対象装置に異常音が発生する可能性の高低に影響する。本開示の一態様に係る録音装置及び異常音分析システムによれば、対象装置の装置関連情報に基づいて、その対象装置に異常音が発生する可能性の高低を判定することができる。
【0070】
本開示の一態様に係る異常音判定装置は、対象装置に異常音が発生しているか否かを判定する装置であって、前記対象装置に発生した音からその音が異常音である可能性を推定する機械学習を行った学習済モデルに、前記対象装置に発生している音を入力し、当該学習済モデルから出力された指標に基づいて、前記対象装置に異常音が発生しているか否かを判定する。
ここで、様々な異常音に関し、対象装置に発生している音に基づいてその対象装置に異常音が発生しているか否かを判定する異常音判定処理のアルゴリズムをルールベースで作成すると、そのアルゴリズムは複雑なものになると考えられる。この点、本開示によれば、上記異常音判定処理に学習済モデルを活用することにより、異常音判定装置を簡素化することができる。
ここで、様々な異常音に関し、対象装置に発生している音に基づいてその対象装置に異常音が発生しているか否かを判定する異常音判定処理のアルゴリズムをルールベースで作成すると、そのアルゴリズムは複雑なものになると考えられる。この点、本開示によれば、上記異常音判定処理に学習済モデルを活用することにより、異常音判定装置を簡素化することができる。
【0071】
本開示の一態様に係る異常音判定装置は、対象装置のいずれの部位に異常音が発生しているかを判定する装置であって、前記対象装置に発生した音から当該対象装置の部位毎に当該部位で発生した異常音である可能性を推定する機械学習を行った学習済モデルに、前記対象装置に発生している音を入力して、当該学習済モデルから出力された指標に基づいて、当該対象装置のいずれの部位に異常音が発生しているかを判定する。
ここで、様々な異常音に関し、対象装置に発生している音に基づいて当該対象装置のいずれの部位に異常音が発生しているか否かを判定する判定処理のアルゴリズムをルールベースで作成すると、そのアルゴリズムは複雑なものになると考えられる。この点、本開示によれば、上記判定処理に学習済モデルを活用することにより、異常音判定装置を簡素化することができる。
ここで、様々な異常音に関し、対象装置に発生している音に基づいて当該対象装置のいずれの部位に異常音が発生しているか否かを判定する判定処理のアルゴリズムをルールベースで作成すると、そのアルゴリズムは複雑なものになると考えられる。この点、本開示によれば、上記判定処理に学習済モデルを活用することにより、異常音判定装置を簡素化することができる。
【0072】
本開示の一態様に係る異常音判定装置は、対象装置に異常音が発生する可能性の高低を判定する異常音判定装置であって、前記対象装置に関連する装置情報及び前記対象装置の周辺の環境情報の少なくとも一方を含む装置関連情報から当該対象装置に異常音が発生する可能性を推定する機械学習を行った学習済モデルに、前記対象装置の前記装置関連情報を入力して、当該学習済モデルから出力された指標に基づいて、前記対象装置に異常音が発生する可能性の高低を判定する。
ここで、様々な異常音に関し、対象装置の装置関連情報に基づいて当該対象装置に異常音が発生する可能性の高低を容易に判定する判定処理のアルゴリズムをルールベースで作成すると、そのアルゴリズムは複雑なものになると考えられる。この点、本開示によれば、上記判定処理に学習済モデルを活用することにより、異常音判定装置を簡素化することができる。
ここで、様々な異常音に関し、対象装置の装置関連情報に基づいて当該対象装置に異常音が発生する可能性の高低を容易に判定する判定処理のアルゴリズムをルールベースで作成すると、そのアルゴリズムは複雑なものになると考えられる。この点、本開示によれば、上記判定処理に学習済モデルを活用することにより、異常音判定装置を簡素化することができる。
【0073】
本開示の一態様に係る異常音判定装置は、対象装置の部位毎に異常音が発生する可能性の高低を判定する装置であって、前記対象装置に関連する装置情報及び前記対象装置の周辺の環境情報の少なくとも一方を含む装置関連情報から当該対象装置の部位毎に当該部位で発生している異常音である可能性を推定する機械学習を行った学習済モデルに、前記対象装置の前記装置関連情報を入力して、当該学習済モデルから出力された指標に基づいて、前記対象装置の部位毎に異常音が発生する可能性の高低を判定する。
ここで、様々な異常音に関し、対象装置の装置関連情報に基づいてその対象装置の部位毎に異常音が発生する可能性の高低を容易に判定する判定処理のアルゴリズムをルールベースで作成すると、そのアルゴリズムは複雑なものになると考えられる。この点、本開示によれば、上記判定処理に学習済モデルを活用することにより、異常音判定装置を簡素化することができる。
ここで、様々な異常音に関し、対象装置の装置関連情報に基づいてその対象装置の部位毎に異常音が発生する可能性の高低を容易に判定する判定処理のアルゴリズムをルールベースで作成すると、そのアルゴリズムは複雑なものになると考えられる。この点、本開示によれば、上記判定処理に学習済モデルを活用することにより、異常音判定装置を簡素化することができる。
【0074】
本開示の一態様に係る異常音特定装置は、対象装置に発生した異常音の発生原因及び当該異常音の発生への対策の少なくとも一方を含む異常音情報を特定する装置であって、前記対象装置に発生した異常音から当該異常音の前記異常音情報を推定する機械学習を行った学習済モデルに、前記対象装置に発生した異常音を入力して、当該学習済モデルから出力された指標に基づいて、当該学習済モデルに入力された異常音の前記異常音情報を特定する。
ここで、様々な異常音に関し、対象装置に発生した異常音に基づいてその異常音の異常音情報を特定する特定処理のアルゴリズムをルールベースで作成すると、そのアルゴリズムは複雑なものになると考えられる。この点、本開示によれば、上記特定処理に学習済モデルを活用することにより、異常音特定装置を簡素化することができる。
ここで、様々な異常音に関し、対象装置に発生した異常音に基づいてその異常音の異常音情報を特定する特定処理のアルゴリズムをルールベースで作成すると、そのアルゴリズムは複雑なものになると考えられる。この点、本開示によれば、上記特定処理に学習済モデルを活用することにより、異常音特定装置を簡素化することができる。
【0075】
本開示の一態様に係る異常音特定装置では、対象装置に発生した異常音の発生原因及び当該異常音の発生への対策の少なくとも一方を含む異常音情報を特定する異常音特定装置であって、前記対象装置に発生した異常音と、当該異常音に対応する装置関連情報であって前記対象装置に関する装置情報及び前記対象装置の周辺の環境に関する環境情報の少なくとも一方を含む装置関連情報とから、当該異常音の前記異常音情報を推定する機械学習を行った学習済モデルに、前記対象装置に発生した異常音と当該異常音に対応する前記装置関連情報とを入力して、当該学習済モデルから出力された指標に基づいて、当該学習済モデルに入力された異常音の前記異常音情報を特定する。
ここで、様々な異常音に関し、対象装置に発生した異常音と当該異常音に対応する装置関連情報とに基づいて当該異常音の異常音情報を特定する特定処理のアルゴリズムをルールベースで作成すると、そのアルゴリズムは複雑なものになると考えられる。この点、本開示によれば、上記特定処理に学習済モデルを活用することにより、異常音特定装置を簡素化することができる。
ここで、様々な異常音に関し、対象装置に発生した異常音と当該異常音に対応する装置関連情報とに基づいて当該異常音の異常音情報を特定する特定処理のアルゴリズムをルールベースで作成すると、そのアルゴリズムは複雑なものになると考えられる。この点、本開示によれば、上記特定処理に学習済モデルを活用することにより、異常音特定装置を簡素化することができる。
【0076】
本開示の一態様では、前記対象装置は車両であり、前記異常音判定部は移動体通信機に設けられている。
本開示によれば、移動体通信機を録音装置２の異常音判定部として機能させることにより、録音装置、異常音判定装置及び異常音分析システムを簡素化することができる。この場合、移動体通信機を所持したドライバーが車両に乗り込むことにより、異常音判定部は当該車両に設けられる。
本開示によれば、移動体通信機を録音装置２の異常音判定部として機能させることにより、録音装置、異常音判定装置及び異常音分析システムを簡素化することができる。この場合、移動体通信機を所持したドライバーが車両に乗り込むことにより、異常音判定部は当該車両に設けられる。
【0077】
本開示の一態様では、前記対象装置は車両であり、前記録音部は移動体通信機に設けられている。
本開示によれば、移動体通信機を録音装置２の録音部として機能させることにより、録音装置及び異常音分析システムを簡素化することができる。この場合、移動体通信機を所持したドライバーが車両に乗り込むことにより、録音部は当該車両に設けられる。
本開示によれば、移動体通信機を録音装置２の録音部として機能させることにより、録音装置及び異常音分析システムを簡素化することができる。この場合、移動体通信機を所持したドライバーが車両に乗り込むことにより、録音部は当該車両に設けられる。
【0078】
本開示の一態様に係る異常音分析システムでは、前記録音装置は前記対象装置に設けられ、前記異常音特定装置は前記対象装置外に設けられている。
本開示の一態様に係る異常音分析システムによれば、異常音判定装置を対象装置外に設けることにより、対象装置を簡素化することができる。
本開示の一態様に係る異常音分析システムによれば、異常音判定装置を対象装置外に設けることにより、対象装置を簡素化することができる。
【0079】
本開示の一態様に係る異常音分析システムでは、前記録音装置及び前記異常音特定装置は前記対象装置に設けられている。
本開示の一態様に係る異常音分析システムによれば、録音装置及び異常音特定装置を対象装置に設けることにより、異常音分析システムを簡素化することができる。
本開示の一態様に係る異常音分析システムによれば、録音装置及び異常音特定装置を対象装置に設けることにより、異常音分析システムを簡素化することができる。
【0080】
本開示の一態様では、前記異常音判定部は、前記対象装置に発生している音の周波数に基づいて、前記対象装置に異常音が発生しているか否かを判定し、前記録音部は、前記対象装置に発生している音に所定周波数の音が含まれている場合に、前記対象装置に発生している音を録音する。
本開示によれば、対象装置に異常音が含まれているか否かを判定する判定処理を、簡素化することができる。
本開示によれば、対象装置に異常音が含まれているか否かを判定する判定処理を、簡素化することができる。
【0081】
本開示の一態様では、前記対象装置の異常音が発生している部位及び前記対象装置の異常音が発生する可能性が高い部位の少なくとも一方である特定部位を特定する部位特定部を備え、前記録音部は、前記対象装置の複数個所に配置される複数の前記集音部を有し、前記複数の前記集音部のうち前記部位特定部により特定された前記特定部位に対応する前記集音部で集音された音を録音する。
本開示の一態様に係る録音装置及び異常音分析システムによれば、特定部位に発生する異常音の集音に適した集音部で集音した音を録音することができる。
本開示の一態様に係る録音装置及び異常音分析システムによれば、特定部位に発生する異常音の集音に適した集音部で集音した音を録音することができる。
【0082】
本開示の一態様では、前記対象装置は車両であり、前記録音部は前記車両の発進に伴って起動される。
車両の異常音は車両の発進後に発生する可能性が高い。本開示の一態様によれば、車両の発進に伴って録音部を起動することにより、録音装置及び異常音分析システムによる消費電力を更に低減することができる。
車両の異常音は車両の発進後に発生する可能性が高い。本開示の一態様によれば、車両の発進に伴って録音部を起動することにより、録音装置及び異常音分析システムによる消費電力を更に低減することができる。
【0083】
本開示の一態様では、前記対象装置は車両であり、前記異常音判定部は前記車両の発信に伴って起動される。
車両の異常音は車両の発進後に発生する可能性が高い。本開示によれば、車両の発進に伴って録音部を起動することにより、録音装置及び異常音分析システムによる消費電力を更に低減することができる。
車両の異常音は車両の発進後に発生する可能性が高い。本開示によれば、車両の発進に伴って録音部を起動することにより、録音装置及び異常音分析システムによる消費電力を更に低減することができる。
【0084】
本開示は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本開示の技術的範囲に含まれる。
【符号の説明】
【0085】
１ 異常音分析システム
２ 録音装置
３ 情報取得装置
４ 異常音特定装置
１００ 車両
２０１ 異常音判定部
２０２ 録音部
３０１ 情報取得部
３１０、４１１ 装置関連情報
４０１ 特定部
Ｍ１、Ｍ２ 学習済モデル
２ 録音装置
３ 情報取得装置
４ 異常音特定装置
１００ 車両
２０１ 異常音判定部
２０２ 録音部
３０１ 情報取得部
３１０、４１１ 装置関連情報
４０１ 特定部
Ｍ１、Ｍ２ 学習済モデル
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】