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ホーム音を下げる。そして、音を活かす。
SDGsの分類
研究テーマ
ものづくり・製造技術
学科の分類
工学部機械工学科

音を下げる。そして、音を活かす。

工学部

機械工学科

振動・音響研究室

吉田準史 教授

自動車音振動

我々の周りには声や楽器、飛行機の音など様々な音があります。同じ音でも心地よい音もあれば騒音もあります。製品音は騒音と捉えられやすい音ですが時には、製品の状態を知る有効な手がかりになります。このことを踏まえ我々は製品音に着目し、その音全てを低減対象とせず、必要な成分と下げるべき成分に分別しようとしています。下げる音には、そのメカニズムを的確に把握する技術を構築しています。そして必要な音に対しては、その音を選び出し状態認知を手助けする方法も検討する等、音が持つ可能性を踏まえた技術開発を進めています。

①音を下げる。​

製品から発せられる騒音は最終的に人によって評価されます。そのため我々は騒音がどのように感じ、どの周波数が問題になるのか、ということを知る「評価技術」、その音がどこから届いてどこで増幅しているのかを知る「分析技術」、そしてどのように騒音を下げるのかという「対策技術」を連携させた効果的な騒音改善技術を構築しています。

図1

(1)評価技術​

騒音・振動の良し悪しは、最終的にヒトによって判断されます。そのため評価フェーズで必要なる技術(評価技術)では、ヒトが感じる不快な音を改善する為には、どの周波数をどれだけ下げれば良いのか?という疑問に答えるため、主観評価実験や統計処理、信号処理技術を駆使してヒトの感じ方をモデル化することを目的としています。本研究室ではそのために必要となる以下のような収録、再生システムや心理音響算出ソフトウェアを保有し、様々な製品に適した音質評価のモデル化を独自に実施しています。

(2)分析技術

評価フェーズを通じて、製品騒音の「どの周波数帯の音」を低減すれば印象改善に繋がるのか、ということが明らかになった次の段階として「対象周波数帯の音・振動がどのようなメカニズムそして経路で伝搬しているのか」ということを把握する技術(分析技術)が必要となります。これが実現することで、無駄なコスト、ウェイトを付加せず効率の良い音質改善が期待できます。さらに他機能と騒音性能の両立を図ることも可能となります。本研究室では以下の分析技術を保有し、騒音発生メカニズムそして重点的に対策する部位や振動形状を明らかにする技術の構築を進めています。

(3)対策技術

騒音改善の周波数が判明し、そのメカニズムが分かったことで、多くの部品や様々な周波数帯の中で重点的に対策が必要な部品および低減対象周波数帯が明らかになります。対策フェーズではシミュレーション技術を用い、着目する周波数帯の振動や音の低減を目指します。さらに様々な振動解析、音響解析を通じて音質改善に最適な対策案の検討も行なっています。

②音を活かす。​

「無音=良い」なのでしょうか?製品から発せられる音は全て無駄なものなのでしょうか?このような疑問に対し我々は最近,製品音や構造から発生する音の価値にも着目しています。さらに、これまでの「音を下げる」ための分析で培ってきた様々な手法を適用することで、より効果的に音を活かす方法も検討しています。そして、最終的には、必要な音は残し(音を活かす)、不要な音は下げる(音を下げる)を両立させ、最適な音環境の構築を目指しています。

(1)車速認知と音の関係

この研究では、エンジン音が聞こえることによるドライバーの車速認知性能を調べました。その結果、まさにエンジン音のように回転数に比例して周波数が変化する音が聞こえることでドライバーの車速認知性能が上昇する作用が見られました。このことから、騒音低減を行なう場合もその製品の状況が把握できるようなインフォメーションは残したうえで、不要な成分のみ低減することが音を活かすそして快適性も向上するために必要であることがわかりました。

(2)音の違いを利用した診断技術

ここでは構造物の劣化状態を音を利用して分析する手法(打音検査)に独自の手法を取り入れた取り組みについて紹介します。
一般的に打音検査は簡易ですが手間がかかります。それを自動で正確に実施するため我々はこれまでに培ってきた分析技術を利用し、高精度で耐用性の高い分析手法を検討しています。この手法では機械学習を利用して打音(構造物の劣化)を診断します。このとき学習のための音の特徴量として、人が感じる音の特徴をこれまでの音質評価研究で培った心理音響技術そして職人を対象とした主観評価実験を通じて明確にし、人がどのように打音の良否を判断しているのかをモデル化します。さらに外部からのノイズ(動力源騒音)で打音が乱されている場合には、独自の伝達経路解析技術を利用しノイズに埋もれた打音を抽出します。これらの技術を組み合わせ、ノイズで聞こえにくい音から必要な音を探し出し、それを人がどのように判断するのか、ということをモデル化し、耐性の高い正確な自動診断技術を確立します。

論文

「実稼働TPAとCAEとの連携解析によるロードノイズに対する高寄与ボディモード抽出-簡易自動車モデルへの適用-」(2019)吉田準史『自動車技術会論文集』50(2)p.430-435.

「様々な運転状況での車速コントロールに及ぼすエンジン音の効果」(2019)吉田準史『自動車技術会論文集』50(6)p.1624-1630.

研究者INFO: 工学部 機械工学科 振動・音響研究室 吉田準史 教授

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