异常音的发生部位确定方法以及应用程序与流程

1.本发明涉及异常音的发生部位确定方法以及应用程序。


背景技术：

2.在例如下述日本特开平9-196825中记载有一种装置，根据将图像数据输入到神经网络时的输出以及将对声音信号进行频率解析得到的波形数据输入到神经网络时的输出，探测异常。


技术实现要素：

3.但是，对于例如车辆等在正常时也产生声音的物体而言，在发生异常时产生的异常音的声压等级未必超过从正常时起就产生的声音的声压等级。因此，在如上所述能够使用神经网络来确定异常的发生部位时，神经网络应识别的信息多，学习易于变得困难。而且，还需要进行确定图像数据所表现的图像与声音信号所表示的声音的关系的作业。但是，人可能难以确定与异常相关的声音的发生部位，所以在确定关系时需要高度的信息处理能力。
4.以下，记载用于解决上述课题的手段及其作用效果。
5.1.一种异常音的发生部位确定方法，具有：再现工序，通过再现装置来再现多个频率分量各自的声音；指示受理工序，在所述再现工序之后，经由人机接口而受理所述多个频率分量之中的哪个分量是与希望确定发生部位的异常音近似的分量的指示；关联工序，针对将对象物体分割为多个区域时的这些多个区域的各个区域靠近配置录音装置，并且将由所述录音装置录音得到的声音数据与由摄像装置摄像得到的所述对象物体的图像数据之中的和在录音时所述录音装置所靠近的所述对象物体的部分有关的数据关联起来而存储到存储装置；选择工序，选择与在所述关联工序中和所述图像数据关联起来的所述声音数据之中的作为在所述指示受理工序中所指示的频率分量的指示频率分量的声压等级成为最大的数据关联起来的所述图像数据；以及确定工序，根据通过所述选择工序选择的所述图像数据，确定所述异常音的发生部位。
6.在上述方法中，通过再现多个频率分量各自的声音，人能够指示在人感觉为异常音的声音中特征性的频率分量。因此，不论人感觉为异常音的声音的声压等级是否是从对象物体发生的声音的声压等级的最大值，都能够恰当地掌握异常音。并且，针对将对象物体分割为多个区域时的这些多个区域的各个区域靠近配置录音装置，并且将由录音装置录音得到的声音数据与对象物体之中的和录音装置所靠近的部分有关的图像数据关联起来存储。并且，通过选择与指示频率分量的声压等级成为最大的数据关联起来的图像数据，所选择的图像数据表示与异常音的发生部位相近的部分的图像数据的概率高。因此，能够确定人所感知的异常音的发生部位。
7.2.根据上述1记载的异常音的发生部位确定方法，其中，所述异常音的发生部位确定方法具有：录音工序，由所述录音装置对从所述对象物体发生的声音进行录音，并作为声
音数据存储到所述存储装置；以及抽出工序，抽出所述声音数据所表示的声音的所述多个频率分量，所述再现工序是再现通过所述抽出工序抽出的所述多个频率分量各自的声音的工序。
8.在上述方法中，通过抽出声音数据的多个频率分量并将它们进行再现，能够根据实际听到的声音来确定感觉为异常音的分量。
9.3.根据上述2记载的异常音的发生部位确定方法，其中，所述对象物体具备旋转机械，所述多个频率分量是与所述旋转机械的旋转频率成比例的预先决定的分量。
10.在对象物体具备旋转机械的情况下，旋转机械或者与旋转机械连结的旋转体有时随着旋转而发生异常音。并且，在该情况下，异常音的频率与旋转机械的旋转频率成比例。因此，在上述方法中，通过将应抽出的多个频率分量设为与旋转机械的旋转频率成比例的预先决定的分量，能够可靠地抽出伴随旋转机械的旋转而可能发生的异常音的分量。
11.4.根据上述3记载的异常音的发生部位确定方法，其中，所述异常音的发生部位确定方法具有测量结果取得工序，在该测量结果取得工序中取得由对表示所述旋转机械的转速的变量的值进行测量的装置测量得到的测量结果，所述抽出工序具有根据所述测量结果所表示的旋转频率来抽出所述多个频率分量的工序。
12.在上述方法中，根据测量结果所表示的旋转频率来抽出多个频率分量，所以即使未将旋转机械的转速固定为预先决定的值，也能够恰当地抽出想要的分量。
13.5.根据上述3或者4记载的异常音的发生部位确定方法，其中，所述异常音的发生部位确定方法具有询问工序，在该询问工序中询问希望确定所述发生部位的分量是否是依赖于所述旋转机械的旋转频率的分量，所述抽出工序具有：在所述询问的结果是不存在所述依赖的意思的回答的情况下，抽出与所述旋转机械的旋转频率独立地预先决定的多个分量的工序；以及在所述询问的结果是存在所述依赖的分量的意思的回答的情况下，抽出与所述旋转机械的旋转频率成比例的预先决定的分量的工序。
14.在上述方法中，通过询问异常音是否是依赖于旋转机械的旋转频率的分量，能够得到在确定异常音的种类的方面有益的信息。
15.6.根据上述1～5中的任意一个记载的异常音的发生部位确定方法，其中，所述确定工序具有：第1概率计算工序，将所述图像数据作为输入，计算所述异常音的发生部位的1个或者多个候选是由所述图像数据所表示的图像示出的部位的概率；第2概率计算工序，根据与通过所述选择工序选择的所述图像数据关联起来的所述声音数据，计算所述异常音的发生部位的1个或者多个候选实际上是异常音的发生部位的概率；以及综合概率计算工序，根据通过所述第1概率计算工序得到的概率的计算结果和通过所述第2概率计算工序得到的概率的计算结果，计算所述异常音的发生部位的1个或者多个候选实际上是异常音的发生部位的综合性的概率。
16.在上述方法中，不仅根据指示频率分量的声压等级成为最大时的图像数据中示出的对象物体的位置信息，而且还根据此时的声音数据来确定异常音的发生部位。由此，相比于仅根据位置信息来确定的情况，能够高精度地确定异常音的发生部位。
17.7.根据上述6记载的异常音的发生部位确定方法，其中，所述第2概率计算工序是如下工序：根据与通过所述选择工序选择的所述图像数据关联起来的所述声音数据和波形的图案数据之间的类似度，计算与所述异常音的发生部位的1个或者多个候选对应的概率，
其中，该波形的图案数据是表示所述异常音的发生部位的候选发出声音时的特征性的频率与声压等级的关系的波形的图案数据。
18.在上述方法中，根据发生部位的候选与针对频率的声压等级的波形的图案数据之间的类似度，计算发生部位的候选和对应的概率。由此，不仅是利用在异常音中特征性的特定的频率，而且还能够利用发生异常音时的声压波形来确定异常音的发生部位。
19.8.根据上述1～7中的任意一个记载的异常音的发生部位确定方法，其中，所述第1概率计算工序是将所述图像数据作为输入来计算该图像数据所表示的发生部位的候选和对应的概率的工序，所述第2概率计算工序是如下工序：根据与通过所述选择工序选择的所述图像数据关联起来的所述声音数据和表示发生部位的候选发出声音时的特征性的频率与声压等级的关系的波形的图案数据之间的类似度，计算所述异常音的发生部位的候选和对应的概率。
20.在上述方法中，针对将对象物体分割为多个区域时的这些多个区域的各个区域，不仅靠近配置录音装置而且还靠近配置摄像装置。由此，能够将被录音的声音和录音装置所对置的对象物体的位置信息简单地关联起来。
21.9.一种应用程序，使计算机执行上述1～8中的任意一个记载的异常音的发生部位确定方法中的所述再现工序、所述指示受理工序、所述关联工序以及所述选择工序。
22.10.根据上述9记载的应用程序，其中，所述应用程序使所述计算机执行：发送工序，发送通过所述选择工序选择的所述图像数据以及与该图像数据关联起来的所述声音数据；以及接收工序，接收表示与基于通过所述发送工序发送的所述图像数据及所述声音数据的通过所述确定工序确定的所述异常音的发生部位有关的信息的信号。
23.在上述方法中，使计算机执行发送工序以及接收工序，所以能够使与该计算机不同的计算机执行确定工序。因此，相比于执行再现工序等的计算机还执行确定工序的情况，能够减轻该计算机的运算负荷。
附图说明
24.下面将参考附图描述本发明的示例性实施例的特征、优点以及技术和工业意义，在附图中，相同的附图标记表示相同的元件，并且其中如下。
25.图1是示出一个实施方式的异常音发生部位确定系统的结构的图。
26.图2是示出该实施方式的便携终端执行的处理的过程的流程图。
27.图3a～图3c是示出上述便携终端执行的处理以及人执行的工序的图。
28.图4是示出该实施方式的对旋转同步的异常音的频率分量进行规定的数据的图。
29.图5a以及图5b是示出便携终端以及解析装置执行的处理的过程的流程图。
30.图6是例示该实施方式的波形数据的图。
31.图7是示出该实施方式的便携终端的显示例的平面图。
具体实施方式
32.以下，参照附图，说明一个实施方式。
33.图1示出本实施方式的确定异常音的发生部位的系统。
34.车辆10是被用户感知到异常音而送到修理工厂的车辆。在车辆10中搭载有内燃机
12以及内燃机12的控制装置14。此外，修理工厂也可以兼作销售店。
35.便携终端20是修理工厂的作业人员所持的具有便携性的终端。便携终端20具备cpu22、存储装置24、显示器26、触摸面板28、扬声器30、麦克风32、相机34以及通信器36，它们能够经由通信线38相互通信。在此，存储装置24是可电气性地重写的非易失性的存储器。显示器26由例如lcd、led等构成。触摸面板28重叠地配置于显示器26。通信器36能够与车辆10的控制装置14进行通信。另外，通信器36能够经由网络40而与车辆的制造厂商所持的解析装置50进行通信。
36.解析装置50具备cpu52、存储装置54以及通信器56，它们能够经由通信线58进行通信。存储装置54是可电气性地重写的非易失性的存储器。
37.在便携终端20的存储装置24中存储有应用程序24a。另一方面，在解析装置50的存储装置54中存储有确定程序54a。通过由cpu22执行在应用程序24a中规定的指令，并且由cpu52执行由确定程序54a规定的指令，从而进行确定在车辆10中发生的异常音的处理。以下，对其进行详述。
38.图2以及图5a示出由应用程序24a规定的处理的过程。图2以及图5a所示的处理是通过cpu22每当例如预定的条件成立时执行而实现的。另一方面，图5b示出由确定程序54a规定的处理的过程。图5b所示的处理是通过cpu52每当例如预定的条件成立时执行而实现的。此外，以下利用在开头赋予“s”的数字来表现各处理的步骤编号。
39.在图2所示的一连串的处理中，cpu22首先拍摄作为发生异常音的附近的物体的对象物体的视频图像(s10)。详细而言，cpu22利用相机34拍摄对象物体，并且利用麦克风32对此时的周围的声音进行录音。这个处理例如通过在用于确定异常音的发生部位的上述应用程序24a起动后输出以拍摄对象物体的视频图像的方式进行引导的信息而实现即可。在此，进行引导的信息既可以通过操作显示器26而作为视觉信息输出，也可以通过操作扬声器30而作为听觉信息输出。
40.图3a示出对象物体是收容于引擎舱室16内的物体的情况。在该情况下，依照便携终端20的指示，作业人员打开引擎盖15，开始拍摄收容于引擎舱室16内的物体整体的视频图像。换言之，开始对象物体的整体的视频图像拍摄。
41.返回到图2，cpu22操作显示器26，询问异常音是否是与内燃机12的转速同步的声音(s12)。在此，cpu22例如也可以只要是伴随着操作加速踏板等来变更内燃机12的转速而异常音的频率发生变化，则使表示是同步的声音的意思的补充性的说明显示于显示器26。
42.然后，cpu22判定针对触摸面板28的输入操作是旋转同步的意思的输入操作、还是并非同步的意思的输入操作(s14)。cpu22在判定为是同步的意思的输入操作的情况下(s14：“是”)，通过与控制装置14进行通信，接收与作为内燃机12的旋转轴的曲轴(crank shaft)的转速ne有关的数据(s16)。然后，cpu22根据转速ne，将旋转n次的频带设定为作为在异常音的候选中特征性的频率分量的预定频率分量(s18)。在这个处理中，cpu22参照图1所示的存储装置24中存储的频率分量数据24b。
43.图4例示频率分量数据24b。
44.如图4所示，频率分量数据24b是针对异常音的发生部位的多个候选中的各个候选而决定转速ne与异常音的频率之间的关系的数据。在图4中，决定频率相对转速ne的关系的线段f1、f2、
……
分别表示与异常音的发生部位的候选有关的转速ne和发生的声音的频率
之间的关系。在这些候选中，例如既可以包括使内燃机12的润滑油循环的油泵，另外例如也可以包括将曲轴的动力传递给凸轮轴的链条。
45.s18的处理是设定根据线段f1、f2、
……
的各个和转速ne来决定的频带的处理。即，在此作为预定的频带而被设定的频带的个数等于线段f1、f2、
……
的数量。
46.返回到图2，cpu22在判定为是不同步的意思的输入操作的情况下(s14：“否”)，作为预定频带，设定对于不依赖于转速ne的异常音而言特征性的多个频带(s20)。这个处理能够通过在频率分量数据24b中针对与转速ne不同步的声音的发生部位的每个候选设定特征性的频带来实现。
47.cpu22在s18、s20的处理完成的情况下，操作扬声器30，从而再现通过s18的处理或者s20的处理来设定的多个频带的声音(s22)。这个处理能够通过如下来实现：对在s10的处理中所录音的声音进行带通滤波处理，从而生成通过s18的处理或者s20的处理来设定的频带的声音数据。
48.接下来，cpu22通过操作显示器26，显示催促指示再现音之中的与异常音最近似的声音的视觉信息(s24)。cpu22直至通过向触摸面板28的输入操作来指示与异常音最近似的频带为止(s26：“否”)，继续s22、s24的处理。具体而言，s22～s26的处理通过如下来进行即可：cpu22在显示器26中显示与再现的频带的数量相应的数量的按钮，将再现的按钮的颜色显示成与其它按钮的颜色不同。即，在经由触摸面板28指示了特定的按钮的情况下，cpu22判定为指示了与异常音最近似的声音即可。
49.cpu22在判定为有指示与异常音最近似的声音的输入操作的情况下(s26：“是”)，将所指示的频带决定为指示频带(s28)。
50.接着，cpu22如图5a所示，操作显示器26，针对将对象物体分割为多个区域时的各个区域对置配置便携终端20，并且指示拍摄视频图像(s30)。详细而言，cpu22在通过s10的处理来拍摄的对象物体的整体图像上重叠便携终端20的移动路径而显示于显示器26。
51.图3b示出显示器26的显示例。在图3b中，示出一边使车辆的前后方向的位置进行偏移，一边使便携终端20向左右往返3次的移动路径的例子。即，在图3b中，示出在使便携终端从引擎舱室16之中的车辆的后方且左侧向右侧移动之后使便携终端20向车辆10的前方移动等的移动路径的例子。
52.此外，优选为决定对象物和便携终端20的距离以及使便携终端20移动的速度，作业人员依照该决定来进行近距离视频图像的拍摄。这例如能够通过如下来实现：在图5a所示的s30的处理中，操作显示器26或者扬声器30，从而进行关于距离以及速度的指示。但是，也可以取而代之，而记载到作业手册。
53.在通过作业人员的操作而开始近距离视频图像的拍摄时，cpu22针对将对象物体分割为多个而得到的每个区域，将利用相机34得到的图像数据和利用麦克风32得到的声音数据存储到存储装置24(s32)。
54.图3c例示被分割的区域。在图3c所示的例子中，示出将对象物体在车辆10的前后方向上进行6分割、并在左右方向上进行12分割的例子。在图3c所示的例子中，记载了分割为多个区域a11、a12、
……
、a21、a22、
……
。
55.通过例如cpu22判别在s10的处理中存储的整体图像中的近距离视频图像所表示的图像的定位，从而能够实现区域的分割。但是，也可以取而代之，而由cpu22在显示器26上
显示图3b所示的移动路径上的当前的位置，在针对显示位置靠近配置有便携终端20的前提下确定区域。在此，例如区域a11是对象物体之中的通过靠近配置而便携终端20所对置的区域。因此，通过s32的处理，将与便携终端20所靠近的对象物体的部分有关的图像数据和此时的声音数据关联起来存储。
56.返回到图5a，cpu22从在靠近配置时通过麦克风32录音的声音，抽出指示频率分量(s34)。然后，cpu22将指示频率分量的声压等级，代入到利用表示当前的区域的标签变量i来确定的声压等级l(i)(s36)。
57.cpu22对于对象物体的全部区域，进行s32～s36的处理。即，cpu22在判定为尚未对于全部区域完成处理的情况下(s38：“否”)，更新标签变量i(s40)，返回到s32的处理。相对于此，cpu22在判定为全部区域完成的情况下(s38：“是”)，选择通过与在声压等级l(i)之中成为最大时对应的s32的处理而存储的图像数据和声音数据(s42)。然后，cpu22操作通信器36，将所选择的图像数据和声音数据发送给解析装置50(s44)。
58.相对于此，如图5b所示，解析装置50的cpu52接收所发送的图像数据以及声音数据(s50)。然后，cpu52通过向图1所示的由存储于存储装置54的映射数据54b所规定的映射输入图像数据，从而计算与异常音发生部位的各个候选j有关的第1概率a(j)(s52)。在此，映射是卷积神经网络(cnn)，将输出层的激活函数(activation function)作为softmax函数。输出层的维度数成为异常音的发生部位的候选的数量，输出层的各节点的值表示对应的候选是异常音的发生部位的概率。
59.由映射数据54b所规定的映射是使用图像数据以及将与图像数据所表示的物体对应的节点的值设为“1”并将其以外的节点的值设为“0”的训练数据而学习的学习完毕模型。
60.接下来，cpu52根据针对接收到的声音数据所表示的频率的声压等级的波形，计算与异常音的发生部位的候选j有关的第2概率b(j)(s54)。这个处理是基于波形图案与声压等级的波形之间的类似度的处理，其中，该波形图案是图1所示的存储于存储装置54的异常音的发生部位的各个候选中的波形图案数据54c所表示的波形图案，该声压等级的波形是针对接收到的声音数据所表示的频率的声压等级的波形。
61.图6示出波形图案数据54c。如图6所示，波形图案数据54c针对异常音的发生部位的每个候选，示出表示发生该异常音时的从对象物体整体发生的声音的频率与声压等级的关系的波形图案。在此，1个候选的波形图案中的频率并非是仅限于在该候选所发出的异常音中特征性的频率，而是包含该频率的广域的频率。这是在发生异常音时根据典型的声音的信息来确定异常音的发生部位的处理。由此，例如即使在多个异常音的发生部位发生与曲轴的旋转频率相同的级数的频率的异常音的情况下，也能够识别由它们之中的哪个发生异常音。
62.此外，在波形图案数据54c所表示的波形图案之中，在与针对接收到的声音数据所表示的频率的声压等级的波形之间的类似度是预定以下的情况下，cpu52将与该图案对应的候选是异常音的发生部位的第2概率b设为“0”即可。
63.返回到图5b，cpu52根据第1概率a(j)和第2概率b(j)，计算各候选的综合概率(s56)。详细而言，cpu52关于各候选，将第1概率a与第2概率b之积作为综合概率。
64.然后，cpu52通过操作通信器56，将异常音的发生部位的确定结果发送给通过s50的处理而接收到的数据的发送源(s58)。在此，cpu52发送关于从综合概率大的候选起上位3
个发生部位的候选的信息。此外，cpu52在完成s58的处理的情况下，暂时结束图5b所示的一连串的处理。
65.相对于此，如图5a所示，便携终端20的cpu22在接收到确定结果时(s46：“是”)，操作显示器26而将接收到的信息显示为视觉信息(s48)。
66.图7示出向便携终端20的显示器26的显示例。
67.如图7所示，从综合概率高的候选起依次显示有部件a、b、c。
68.此外，cpu22在完成s48的处理的情况下，暂时结束图2以及图5a所示的一连串的处理。
69.在此，说明本实施方式的作用以及效果。
70.在希望确定发生部位的异常音与曲轴的旋转频率成比例的情况下，cpu22再现作为可能发生成比例的异常音的部件的发生部位的候选部件各自的频率的声音。然后，cpu22在由作业人员指示所再现的声音之中的与异常音最近似的频率时，将该频率设定为指示频率。然后，cpu22拍摄针对将对象物体分割为多个而得到的各个区域靠近配置便携终端20时的图像，并且对声音进行录音。然后，计算并存储所录音的声音之中的指示频率分量的声压等级。cpu22选择多个区域之中的上述存储的声压等级成为最大的区域，并将该区域的图像数据和声音数据发送给解析装置50。
71.解析装置50的cpu52计算所发送的图像数据表示的物体是多个发生部位的候选中的各个候选的第1概率a。另外，cpu52根据所发送的声音数据表示的波形与波形图案数据54c表示的波形的类似度，关于多个发生部位的候选中的各个候选，计算实际上是异常音的发生部位的第2概率b。然后，利用第1概率a与第2概率b的相互相同的候选的值彼此的积，计算该候选的综合概率，并发送给cpu22。cpu22显示所发送的异常音的发生部位的确定结果。
72.由此，能够高精度地计算异常音的发生部位。即，例如内燃机12的压缩上止点(compression top dead center)的时间间隔的倒数的频率是燃烧行程的周期的倒数的频率，所以可能成为声压等级大的频率。但是，被感知为异常音的声音不限于这个频率的声音。因此，关于用户会将什么辩识为异常音，仅根据声音数据的频率解析是难以掌握的。相对于此，在本实施方式中，再现在异常音的发生部位的候选中特征性的频率的声音，由人指示哪个频率的声音与异常音近似，从而在准确地掌握异常音之后，能够确定异常音的发生部位，进而能够高精度地掌握异常音的发生部位。
73.根据以上说明的本实施方式，还可得到以下记载的作用以及效果。
74.(1)从在针对将对象物体分割为多个而得到的各个区域靠近配置便携终端20时所录音的声音抽出指示频率分量，确定声压等级成为最大的部位。由此，即使在听到来自对象物体的异常音的作业人员存在误认为是异常音的发生部位的先入之见的情况下，也不受该先入之见的影响，而能够确定发生指示频率的声音的可能性高的场所。
75.(2)在与曲轴的旋转频率成比例的异常音的情况下，从控制装置14取得转速ne，根据转速ne，抽出对于异常音的发生部位的各个候选发出的声音而言特征性的频率分量。由此，即使未将曲轴的转速ne固定为预先决定的值，也能够恰当地抽出想要的分量。
76.(3)向人询问异常音是否与曲轴的旋转频率成比例。由此，能够得到在确定异常音的种类的方面有益的信息。
77.(4)cpu52根据指示频率成为最大时的图像数据，计算各候选是发生部位的第1概
率a，根据成为该最大时的声音数据所表示的波形与波形图案数据54c所表示的波形的类似度，计算各候选是发生部位的第2概率b。由此，不仅利用作为在异常音中特征性的特定的频率的指示频率，而且还能够利用发生异常音时的声压波形来确定异常音的发生部位。因此，即使在例如多个发生候选发出的声音的频率是与曲轴的旋转频率相同的级数的频率的情况下，也能够确定其中的哪个是发生部位。
78.(5)由解析装置50执行s52、s54的处理。由此，相比于便携终端20执行s52、s54的处理的情况，能够减轻便携终端20的运算负荷。
79.《对应关系》
80.上述实施方式中的事项和在上述“发明内容”的栏中记载的事项的对应关系如下那样。以下，针对在“发明内容”的栏中记载的解决手段的每个编号，示出对应关系。[1、8]对象物体对应于收容于图3a所示的引擎舱室16的物体。存储装置对应于存储装置24。再现装置对应于扬声器30。再现工序对应于s22的处理。指示受理工序对应于s24、s26的处理。关联工序对应于s32的处理。选择工序对应于s34～s42的处理。确定工序对应于s52～s56的处理。[2]录音工序对应于s10的处理。抽出工序对应于s18、s20的处理。[3]旋转机械(rotary machine)对应于内燃机12。[4]进行测量的装置对应于控制装置14。测量结果取得工序对应于s16的处理。[5]询问工序对应于s12的处理。[6]第1概率计算工序对应于s52的处理。第2概率计算工序对应于s54的处理。综合概率计算处理对应于s56的处理。[7]图案数据对应于波形图案数据54c。[9]应用程序对应于应用程序24a。[10]发送工序对应于执行s44的处理的工序，接收工序对应于执行s46的处理的工序。
[0081]
《其它实施方式》
[0082]
此外，本实施方式能够如以下那样进行变更来实施。本实施方式以及以下的变更例在技术上不矛盾的范围中可相互组合地实施。
[0083]“关于旋转机械”[0084]
■
作为车辆具备的旋转机械，不限于内燃机，也可以是例如马达发电机。
[0085]
■
作为旋转机械，不限于车辆具备的旋转机械。
[0086]“关于测量结果取得工序”[0087]
■
在上述实施方式中，设为在声音的录音中实时地从控制装置14发送转速ne，但不限于此。例如，也可以设为将每次的转速ne与测量时的时刻关联起来存储到控制装置14内，通过由便携终端20进行请求，从而由控制装置14成批地发送转速ne的时间序列数据和时刻信息。
[0088]
■
例如，如果将录音时的内燃机12等旋转机械的转速控制为预先决定的值，则也可以不接收与转速ne有关的数据。
[0089]“关于询问工序”[0090]
■
在上述实施方式中，在录音开始后执行询问工序，但不限于此，也可以在询问工序完成后启动录音。
[0091]
■
例如，也可以将应用程序24a设为专门用于确定与旋转同步的异常音的程序，删除s12、s14、s20的处理。即，在该情况下，能够省略询问工序。
[0092]“关于再现工序、指示受理工序”[0093]
■
在上述实施方式中，作为s22的处理，通过在s10的处理中录音的声音数据的带
[0106]
■
在上述实施方式中，显示从发生部位的候选之中的是实际的发生部位的概率高的候选起的上位3个，但不限于此。例如，也可以是上位1个，另外还可以是例如显示直至上位5个为止。
[0107]
■
在上述实施方式中，仅显示发生部位的候选，但也可以同时显示该候选是实际的发生部位的概率。
[0108]“关于执行确定发生部位的处理的计算机”[0109]
■
在上述实施方式中，通过便携终端20的cpu22和解析装置50的cpu52的协作来执行确定异常音的发生部位的处理，但不限于此。例如，也可以通过便携终端20的cpu22，还执行s52～s56的处理。另外，例如也可以代替制造厂商所具备的解析装置50，而由修理工厂所具备的扫描工具内置的计算机执行图5b所示的处理，另外例如还可以由与制造厂商无关的处理大数据的计算机执行图5b所示的处理。另外，例如也可以将执行图2以及图5a所示的处理的计算机内置于用户的便携终端，并且将执行图5b所示的处理的计算机内置于修理工厂的作业人员所持的便携终端。
[0110]“关于计算机”[0111]
■
作为计算机，不限于执行软件处理的计算机。也可以具备进行硬件处理的例如asic等专用的硬件电路。而且，也可以是执行程序的软件执行装置与专用的硬件处理电路的组合。即，作为计算机，可以是以下的(a)～(c)中的任意的结构。(a)具备依照程序来执行全部上述处理的软件执行装置。(b)具备依照程序来执行上述处理的一部分的软件执行装置以及执行剩余的处理的专用的硬件电路。(c)具备执行全部上述处理的专用的硬件电路。在此，软件执行装置、专用的硬件电路也可以是多个。
[0112]“关于成为异常音的发生部位的确定对象的对象物体”[0113]
■
在上述实施方式中，作为对象物体，例示收容于引擎舱室的物体，但不限于此。例如，也可以是对车室内的仪表面板内的异常音的发生部位进行确定的处理。而且，也不限于在车辆内发生的声音。