きっかけはユーザーの一言でした ――「1D が扱えるなら音響データも扱えるよね」。
答えは「扱えるが、道具になっていなかった」です。素材は前からありました。dsp が音声 I/O(read_wav / read_audio / write_wav)と基本 DSP(spectrum / spectrogram / lowpass / highpass / bandpass / envelope / rms / find_peaks / signal_features / resample / zero_crossing_rate)を持っていて、440 Hz の正弦を入れればスペクトルにピークが立ちます。ですが登録名 1661 個に対して stft / mel / mfcc / octave / acoust / beamform はどの表面にも 1 件もヒットしませんでした。つまり「波形を読んで周波数を見る」まではできて、現場が音に対して実際に投げる問いには 1 つも答えられない状態でした。
その問いは、生スペクトルより狭くて難しいものです。
dsp.spectrum の返り値に 2/N を掛けた値 ―― 後述)。この族はその 4 つに答える道具箱です。19 op / 6 カテゴリ(numpy + scipy のみ、台帳は opsacoustics.py、実体は acoustics.py):
stft / istft / stft_cola_check: 位相を保つ短時間フーリエ変換と、厳密に戻る逆変換。dsp.spectrogram は強度だけなので、時間周波数平面で信号を加工して戻る経路がライブラリ内に 1 本も無かった、その 1 本です。synthesize_bearing_signal / synthesize_speed_ramp: 前方モデル。測る前に答えが分かっている入力を作るためのもので、この族の全主張はこの 2 つに対して測ってあります。envelope_spectrum / bearing_defect_frequencies / spectral_kurtosis / cepstrum: 復調して欠陥率を出す、幾何から特徴周波数を出す、復調帯域を機械に選ばせる、周波数軸の周期構造(反射遅延・側帯波間隔)を quefrency 軸で拾う。angular_resample / order_spectrum: 時間軸を軸回転角の軸に置き直す計算次数追跡。octave_bands / octave_spectrum / weighting_response / apply_weighting / equivalent_level / percentile_level: 分数オクターブ帯域の定義と帯域レベル、A/C/Z 周波数重み付け、等価騒音レベル、統計レベル。coherence / transfer_function: Welch 平均の H1/H2 推定と、それを読んでよいかを言う序数コヒーレンス。データ種は既存語彙の再利用だけで、新語は 1 つも作っていません: signal(波形・重み付け後の波形・重み付け曲線)、table(STFT 一式・スペクトル系の束・運動学の 4 レート・角度領域記録・2 チャネル推定)、measurement(equivalent_level の dB 実スカラ)。その判断の根拠は「正直な限界」節に書きます。
| やりたいこと | 使う op | 置き場所 |
|---|---|---|
| 音声の読み書き、Butterworth 帯域通過、生スペクトル、Hilbert 包絡線、RMS、リサンプル、ピーク検出 | read_wav / bandpass / spectrum / envelope / rms / resample / find_peaks |
dsp(1 つも作り直していない。envelope_spectrum は dsp.bandpass と dsp.envelope を呼び出しており、テストが dsp の素材から結果を再計算して 1e-12 で一致することを確かめる) |
| 汎用 1-D 関数代数(平滑・微分・積分・零交差・マッチング) | smooth_funct_1d_gauss / derivate_funct_1d / zero_crossings_funct_1d |
funct1d(この族の返す配列は素の 1-D float64 なので、そのまま食える。ラップし直さない) |
| 映像から微小振動を見せる/測る | motion_magnify / phase_displacement / displacement_series |
motionmag(同じ物理量を別の計器で測る。後述の専用節を参照) |
| コヒーレント狭帯域 RF のアレイ処理、遅延和ビームフォーミング、到来方向 | beamform_delay_sum / beamform_doa / range_doppler_map |
rangedoppler(所有権を渡した。理由は下記) |
dsp から再利用できなかったものは、できなかった理由のほうが情報量があります。
使えなかった dsp op |
理由 |
|---|---|
spectrogram |
強度だけを返すので原理的に逆変換できない。加えて窓が np.hanning = 対称形で、これは hop=win/2 で COLA を満たしません(周期形なら満たす)。表示には十分で、可逆変換には使えない。だから stft を書いた |
resample |
新しい一様サンプリング周波数への Fourier リサンプル。次数追跡が要るのは非一様な角度格子への内挿なので別物 |
find_peaks |
両方のピーク報告 op が使っていない。単側振幅正規化と DC 除外を先に適用する必要があり、返すのは自前の雑音床に対する突出度だから |
rms |
percentile_level は厳密に window_s 幅の非重複ブロックが要る。dsp.rms のフレーム版は既定が 50 % 重複で、そのまま使うと相関した標本上のパーセンタイルになってしまう |
音響ビームフォーマは意図的に置いていません。 rangedoppler が複素ベースバンドのビートキューブと単一搬送波長の位相ランプで組んだ遅延和を既に持っています。広帯域の実信号を扱うマイクアレイは別レジームで(操舵遅延が素子ごとの位相 1 個ではなく非整数サンプル遅延になる)、互換性のない 2 つ目のビームフォーマを repo に足すのは 0 個より悪い。将来やるなら既存の隣に置いて操舵行列のコードを共有するのが筋です。
全 op が入力を検証してから計算します。探したのは「例外が出る」ことではなく「黙って間違った数字を返す」ことでした。以下は敵対監査で実際に見つかったバグと、それを塞ぐために仕掛けた罠です。
stft は逆変換を厳密にするために信号の両端を窓 1 つ分ゼロで埋めます。その結果、先頭と末尾のフレームは半分が空になります。半分が空のフレームというのは、この世でいちばん衝撃的な信号です。spectral_kurtosis が全フレームを平均していたので、中身が何もない白色雑音から強い過渡が生えました。嘘の大きさはパッドがフレームに占める割合で決まります(内側だけの平均、パッド込みの平均、パッド込みの最大値):
| n | win | hop | フレーム | パッド割合 | 内側のみ | パッド込み | パッド込み最大 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 8192 | 64 | 16 | 517 | 1.5 % | −0.0444 | −0.0264 | +0.1915 |
| 2048 | 256 | 64 | 37 | 21.6 % | −0.0814 | +0.1996 | +1.7865 |
| 1024 | 256 | 128 | 11 | 36.4 % | −0.2176 | +0.2816 | +4.0856 |
| 512 | 256 | 128 | 7 | 57.1 % | −0.4913 | +0.4324 | +2.7730 |
3 行目を見てください。純粋な白色雑音、中に何も無い信号に対して、マスク無しだと SK = +4.09 の帯域を報告します。強い反復過渡があるという主張です。例外は出ません。対策は stft が interior 真偽マスクを返すようにして spectral_kurtosis がそれを使うこと。同じ罠はスペクトル密度にも出ます: 16384 点の白色雑音(win 1024 / hop 512)で "density" を積分すると、全 35 フレームでは 0.9073、内側 31 フレームでは 0.9933(記録自身の分散は 0.9923)。
衝撃の間隔より短いフレームでないと、どのフレームにも衝撃が 1 個ずつ入り、その帯域は構成上「定常」に見えます。9.35 ms ごとに衝撃が来る軸受信号(真の共振 3000 Hz)で:
| win | フレーム長 | 最大 SK | その周波数 | bin 幅 |
|---|---|---|---|---|
| 16 | 0.62 ms | 29.58 | 6400 Hz | 1600 Hz |
| 32 | 1.25 ms | 12.86 | 1600 Hz | 800 Hz |
| 64 | 2.50 ms | 5.38 | 2000 Hz | 400 Hz |
| 128 | 5.00 ms | 1.66 | 1600 Hz | 200 Hz |
| 256 | 10.00 ms | −0.13 | 12200 Hz | 100 Hz |
最後の行が失敗の形です。10 ms のフレームを 9.35 ms 間隔の衝撃に当てると、負の尖度を、共振とまったく関係ない 12200 Hz で報告します。ここでも例外は出ません。 対策は既定窓を短く(上限 256 → 64)し、window_seconds を返して「期待する反復周期と比べてください」と言えるようにしたこと。窓を掃引することはこの op の使い方の一部であって最適化ではない、と明記しました。掃引を超えて残るのは 1 本の bin ではなく帯域です(雑音入り信号の win=64 での上位 6 bin は 2000 / 2400 / 1600 / 4000 / 3600 / 1200 Hz で、真の 3000 Hz を挟むがどれも 3000 ではない)。それで十分で、この op が返す帯域(band_lo / band_hi)をそのまま envelope_spectrum に渡すと 107.0000 Hz が出ます(帯域を呼び出し側で max_freq ± bin_hz と組んではいけない理由は下の 6 番)。
envelope_spectrum は必ずピーク周波数を返します。中身が無いときも返します。定数信号を 100–2000 Hz で帯域通過すると、包絡線は丸め誤差でできていて、この op は peak_freq = 8.0000 Hz を報告しました。例外も NaN も出ず、8 Hz は書き留めるのに何の違和感もない数字です。
ここで閾値を発明しなかったのが設計上の判断です。雑音に 20 dB 埋もれた欠陥は本物の発見であり、それを拒否するのは報告するより悪い。かわりに区別できる数を返すことにしました ―― 突出度(ピーク / スペクトル中央値)と band_fraction(帯域通過後の RMS / 入力の RMS = 記録のうちどれだけがその復調帯域に居るか)。実測、4 つの入力は返り値の上で分かれます:
| 入力 | peak Hz | peak amp | 突出度 | band_fraction |
|---|---|---|---|---|
| AM、欠陥 107 Hz | 107.0000 | 4.997e-01 | 10018.6 | 9.999e-01 |
| 衝撃 + 雑音 | 107.0000 | 1.968e-01 | 9384.7 | 9.201e-01 |
| 白色雑音 | 128.0000 | 2.785e-02 | 365.2 | 3.745e-01 |
| 定数信号 | 8.0000 | 1.691e-12 | 173.0 | 1.995e-12 |
peak_freq だけを見ると 1 行目と 4 行目は区別できません。band_fraction は 9 桁離れています。カットオフを置く代わりに数を返す、が答えでした。
stft(x[1000], win=256, nfft=2**20) は係数の上限(11 フレーム × 524289 bin = 577 万 < 1677 万)を通過し、8 kB の入力から 92.3 MB を確保しました。11500 倍の増幅です。対策は MAX_NFFT_RATIO = 16。ゼロ埋めはスペクトルを内挿するだけで情報を増やさないのに、確保量は nfft に比例して増えるからです(2〜8 倍のゼロ埋めは通常の使い方なので通します)。
order_spectrum は最初、記録に収まる最大の整数回転数(この例では 79 回転)で切っていました。次数 o が bin にちょうど乗るのは o × 回転数 が整数のときだけで、3.5 × 79 = 276.5 は乗りません。結果、次数 3.5 の振幅は真値 1.0 に対して 0.636961、しかもすぐ隣の bin にほぼ同じ高さのピーク(次数 3.4937 で 0.6370、3.5063 で 0.6353)が並びます。ピーク位置は正しく、大きさだけが 36 % 小さい。例外は出ません。対策は revolutions 引数を足して偶数回転で切れるようにしたこと:
| revolutions | 分解能 | 次数 1.0 の振幅 | 次数 3.5 の振幅 |
|---|---|---|---|
| 79(既定) | 0.012658 | 0.999967 | 0.636961 |
| 78(偶数) | 0.012821 | 1.000009 | 0.999371 |
spectral_kurtosis は「どこで復調すべきか」を答え、envelope_spectrum はその帯域を受け取る ―― この 2 つは組で使うように書かれています。ところが帯域の組み立てを呼び出し側に任せていたため、ガイドも例も次の式を書いていました:
A.envelope_spectrum(x, rate, sk["max_freq"] - sk["bin_hz"], sk["max_freq"] + sk["bin_hz"])
spectral_kurtosis の freqs は Nyquist を含みます。max_freq は内部 bin から選ばれるので最大でも「最上位の内部 bin」= Nyquist − bin_hz であり、そこが勝った瞬間に上端は Nyquist ちょうどに乗ります。envelope_spectrum は「その帯域はこの記録に存在しない」と正しく拒否します。実測(25600 Hz、1 s、搬送波 3 kHz、欠陥 107 Hz、m = 0.5 の AM 信号 ―― ガイドの最小例そのもの):
| 呼び出し側が組んだ帯域 | 値 | 結果 |
|---|---|---|
max_freq ± bin_hz |
12000.0 – 12800.0 Hz | ValueError: high=12800 Hz is at or above Nyquist 12800 Hz |
band_lo / band_hi(修正後) |
12000.0 – 12600.0 Hz | 返る |
どちらの op も単体では正しいのが、この形の質の悪いところです。envelope_spectrum の拒否は妥当(Nyquist の帯域は本当に無い)、spectral_kurtosis の max_freq も妥当。壊れているのは受け渡しの契約で、ガイドと例が通っていたのは「勝つ bin がたまたま上端でなかったから」に過ぎません。
対策は envelope_spectrum の fail-closed を緩めないこと ―― かわりに spectral_kurtosis が そのまま渡せる帯域 band_lo / band_hi を返します。(0, rate/2) の内側へ半 binだけクランプしてあります(端は元々 bin_hz より細かく置けないので、半 bin が「境界から識別できる最小の距離」。ε も rate 依存のごまかしも要りません)。max_freq は構成上どちらの境界からも 1 bin 以上離れているので、band_lo < band_hi は常に成り立ちます。
なお 返ることと、見つかったことは別です。上表の AM 信号は max_kurtosis −0.2725 に対して noise_sigma 0.1001 ―― 振幅変調された純音はどの bin でも定常なので、そもそも探すべき帯域がありません。その帯域で復調すれば peak_freq 1.0000 Hz、band_fraction 5.08e-05(同じ信号を既知の共振 2000–4000 Hz で復調すると peak_freq 107.0000、band_fraction 0.9999)。この修正が保証するのは受け渡しが合法であることだけで、答えの良し悪しは今までどおり max_kurtosis / noise_sigma / band_fraction が語ります。
float("16000") は成功してしまうので、rate の文字列は ValueError(未パースの設定値がサンプリング周波数として通り抜けるのを止める)。bool も拒否(True == 1 は 1 Hz のタイムベースという別物)。complex も拒否(虚部の無言切り捨て)。配列側は complex / masked / NaN / Inf をすべて ValueError。f_c + f_d(搬送波単体は収まるのに変調が収まらない場合)、ランプの最速点での次数、Nyquist を超える帯域端・f_max、そして記録の Nyquist が支えられない samples_per_rev。photoncount.dtof_cube_simulate が一意測距範囲を超えた距離を拒否するのと同じ規律です。|Z| は窓によって 19.3159(flattop)から 89.6000(boxcar)まで 4.6 倍ばらつきます。scaling="amplitude" を指定すれば 5 種類の窓すべてで 0.700000(最大差 1.11e-16)。正規化を明示しない dB は、もっともらしく間違います。ref は信号と同じ単位の振幅で、既定 1.0 は「渡した単位の 1 に対する dB」です。dB SPL ではありません(このライブラリはマイクの校正を見たことがないので、dB SPL と書けば捏造になります)。パスカルなら ref=20e-6 を渡してください。ref <= 0 は拒否。log(0) は -inf でなく床 — 無音・ゼロ平均の帯域・空のオクターブ帯域は現実に起きるケースであってエラーではありません。-inf はその後に取る平均を全部壊すので FLOOR_DB(既定 −200 dB)に落とし、落としたことを clamped で返します。element_diameter >= pitch_diameter(引数の取り違えが原因で、放置すると負の保持器速度ともっともらしい内輪速度が返る)、|contact_angle_deg| >= 90、回転数プロファイルが 0 に触れる場合(角度は速度の積分なので軸が非単調になり、内挿が逆走する)、modulation >= 1 の AM(包絡線が |1 + m cos| に整流されて 2 f_d に線が立ち、欠陥率を 2 倍で報告する)。MAX_SAMPLES(2²⁴)/ MAX_WINDOW(2²⁰)/ MAX_STFT_ELEMENTS(2²⁴)/ MAX_NFFT_RATIO(16)/ MAX_BANDS(4096)/ MAX_ANGULAR_SAMPLES(2²⁴)。上限超の int8 記録は 8 倍のコピーを作る前に拒否します(メッセージがその事実を名指しし、テストがメッセージで固定しています)。新しい op を足す理由は、既存のやり方が壊れる場所が測定に現れることです。この族には 2 つあります。
その 1: 欠陥はそこに無い。 3000 Hz の共振を 107 Hz で変調度 0.5 の振幅変調にした軸受信号で:
| 見方 | 107 Hz での単側振幅 |
|---|---|
生スペクトル(dsp.spectrum(...)[1] * 2/N) |
4.291662e-16 ← 成分として存在しない |
包絡線スペクトル(envelope_spectrum) |
0.499677(ピーク位置 107.000000 Hz) |
× 2/Nは書き落とせません。dsp.spectrumが返すのは素の|rfft|であって単側振幅ではありません。同じ bin の生の値は 5.493328e-12 で、上の表の数字はmag * (2.0 / len(sig))(ここでは2/25600 = 7.8125e-5)を掛けた後の値です。acoustics.envelope_spectrumとorder_spectrumは自前の FFT で2/Nを内部で掛けているので単側振幅を直接返します ―― 2 つの流儀が混在しているので、比べるときに二重に掛けないでください。この表と下の次数の表の数字は、以前dsp.spectrumの返り値そのものだと読める書き方になっており、そのままでは再現できませんでした。
生スペクトルのエネルギーは搬送波 3000 Hz(振幅 1.000000、生 12800)と側帯波 2893 / 3107 Hz(各 0.250000 = ちょうど m/2、生 3200)に居ます。包絡線が返す 0.499677 は変調度 m そのもので、これはこの信号の解析包絡線が厳密に 1 + 0.5 cos(2π·107 t) だからです。
その 2: 回転数が動くと、素朴なスペクトルが壊れる。 600 → 1800 rpm、4 秒、5 kHz、次数 1.0 と 3.5(どちらも振幅 1.0)、固定共振 400 Hz(振幅 1.0)の走行記録で:
| 量 | 通常のスペクトル | 次数スペクトル |
|---|---|---|
| 次数 3.5 のピーク振幅 | 0.070203(真値 1.0 の 7 %) | 0.999371(99.94 %) |
| その −3 dB 幅 | 66.50 Hz(= 3.33 次数) | 0.00000 次数(1 bin) |
| 400 Hz 共振の振幅 | 1.0000、鋭い 1 本 | 0.0517、26.7 次数に散る |
逆転が診断そのものです。角度領域で鋭いものは軸と一緒に回り、時間領域で鋭いものは回らない。だから 2 つのスペクトルを両方計算する価値があります。
その他、閉形式の真値と一致することを確かめてある主張(すべて tests/test_acoustics.py と examples/acoustic_condition_monitoring.py で再現):
| 主張 | 実測 |
|---|---|
| STFT 往復(窓・ホップ・nfft 8 通り) | 8.88e-16 〜 1.33e-15 |
軸受運動学 BPFO + BPFI − N·f_r / BPFO − N·FTF |
どちらも 0.000e+00(厳密) |
| ケプストラム、200 サンプルの反射 | quefrency 0.025000 s = 添字ちょうど 200 |
| ケプストラム、50 Hz 間隔の線スペクトル | 0.020000 s = 50.00 Hz |
| A / C 特性の 1 kHz | 厳密に 0.0(構成上。規格の数表は 1 つも転記していない) |
| A / C の低域漸近 | 79.999998 / 39.999998 dB/decade(理論 80 / 40) |
1/3 オクターブ帯域レベル vs 10log10(0.7²/2) |
差 2.665e-15 dB |
オクターブ帯域の upper/lower vs G^(1/b) |
差 2.2e-16 |
正弦の L_eq vs 10log10(A²/2) |
差 2.2e-15 dB、振幅 2 倍で +6.020600 dB |
50:50 の 2 値信号の L10 − L90 |
20.000000 dB(構成レベルそのもの) |
y = 2.5x の \|H\| |
最大偏差 1.776e-15、コヒーレンス 1.0000000000 |
| 既知遅延 37 サンプルの群遅延 | 37.000004 サンプル |
\|H1/H2\| とコヒーレンスの一致 |
5.6e-16(厳密な恒等式) |
| スペクトル尖度の基準ケース | 白色雑音 −0.0444(推定器の標準偏差 0.1773)、純音 −1.0000 |
軸受を 1 個、音だけで診断する筋(検証済み examples/acoustic_condition_monitoring.py そのもの)。共振の位置を人が知らなくても閉じます。
flowchart LR
A[dsp.read_wav 波形 + rate] --> B[spectral_kurtosis どこが衝撃的か]
B -->|band_lo / band_hi| C[envelope_spectrum 帯域通過→包絡線→変換]
A -->|窓を掃引| B
C -->|peak_freq| D{どの特徴周波数と一致するか}
E[bearing_defect_frequencies 幾何 + rpm] -->|FTF/BPFO/BPFI/BSF| D
C -->|band_fraction / 突出度| F[本物の発見か雑音か]
A --> G[cepstrum 側帯波間隔・反射遅延]
G --> D
回転数が動く記録は角度領域へ回します。時間領域と角度領域を両方見て、どちらで鋭いかを比べるのが読み方です。
flowchart LR
A[波形 + 回転数プロファイル] --> B[angular_resample 角度軸へ内挿 table]
B -->|偶数回転で切る| C[order_spectrum 次数スペクトル]
A --> D[dsp.spectrum 通常のスペクトル]
C --> E{角度領域で鋭い = 軸と回る}
D --> F{時間領域で鋭い = 回らない共振}
E --> G[次数 → 部品の同定]
F --> H[共振 → 構造の問題]
騒音側と 2 チャネル側は独立した 2 本です。
flowchart LR
A[波形 + rate] --> B[apply_weighting A/C/Z]
B --> C[equivalent_level Leq measurement]
B --> D[percentile_level L10/L50/L90 table]
A --> E[octave_spectrum 帯域レベル]
F[octave_bands 帯域の定義] --> E
G[加振 x] --> H[transfer_function H1/H2 + coherence]
I[応答 y] --> H
H --> J{coherence が低い帯域の H は読まない}
import acoustics as A
# 共振 3 kHz を 107 Hz で振幅変調した軸受(答えを知っている入力を作る)
x = A.synthesize_bearing_signal(25600.0, 1.0, carrier_hz=3000.0,
defect_hz=107.0, modulation=0.5)
# 共振の位置を知っているなら、帯域はそのまま渡す
env = A.envelope_spectrum(x, 25600.0, 2000.0, 4000.0)
print(env["peak_freq"], env["band_fraction"]) # 107.0 と 0.9999 = 本物
# 知らないなら機械に選ばせる。帯域は spectral_kurtosis が組み立てて返す
# (band_lo / band_hi。max_freq ± bin_hz を手で組んではいけない ―― 後述)
sk = A.spectral_kurtosis(x, 25600.0)
auto = A.envelope_spectrum(x, 25600.0, sk["band_lo"], sk["band_hi"])
print(sk["max_kurtosis"], sk["noise_sigma"]) # -0.2725 と 0.1001 = 発見なし
print(auto["peak_freq"], auto["band_fraction"]) # 1.0 と 5.08e-05 = 中身なし
# 幾何から出した特徴周波数と突き合わせる(1 % 程度のすべりは呼び出し側の裁量)
b = A.bearing_defect_frequencies(1800.0, 9, 8.0, 40.0)
print(b["bpfo_hz"], b["bpfi_hz"]) # 108.0, 162.0 [Hz]
# 騒音側: 基準値は明示する(1.0 = 渡した単位の 1 に対する dB。dB SPL ではない)
print(A.equivalent_level(x, 25600.0, weighting="A", ref=1.0))
motionmag との関係 — 同じ振動を、別の計器で測るmotionmag と acoustics は同じ物理量(微小振動)を別の経路で測っています。あちらの観測量は向きつきサブ帯域の局所位相で、答えは画素単位の変位。こちらの観測量は音圧で、答えは Hz 単位の変調率。補完関係であって重複ではありません。
橋は実在して、テストで示してあります。 motionmag.displacement_series の返り (T, 2) は普通の 1-D 信号です。tests/test_acoustics.py::test_a_motionmag_displacement_waveform_is_an_ordinary_acoustic_signal が、その dx 列を取って合成した 8 Hz を取り戻し、stft → istft で 1e-12 の往復を確かめ、equivalent_level を通します。つまりカメラが見た振動を、この族の道具でそのまま解析できます。
帯域の分かれ目は好みではなく物理です。240 fps のカメラは 120 Hz まで、48 kHz のマイクは 24 kHz まで。軸受が実際に鳴る構造共振は数 kHz にあるので、軸受診断は音響の問題であり、モード形状の可視化(どこがどう揺れているかの空間分布)は光学の問題です。
相互検証の提案(実装するかは未定): 同じ構造を加振して、同時に撮影と録音を行う。displacement_series → cepstrum あるいは → envelope_spectrum で出した変調率と、マイク側の envelope_spectrum が出した変調率が一致しなければならない。この 2 経路はコードを 1 行も共有していないので、一致は絶対的な検算になります。
stft_cola_check が別に報告します。r = d/D·cos α を使って FTF / BPFO / BPFI / BSF が出ます。f_c = f_ref · G^(x/b)(b が奇数)/ f_ref · G^((2x+1)/(2b))(b が偶数)、帯域端は f_c · G^(∓1/(2b))。G = 10^(3/10)(base 10)または G = 2(base 2)。定義式から計算しており、公表された帯域表は 1 つも転記していません。== 0.0 を主張できます。rate の取り違えは型では守れません。 サンプリング周波数は配列の中に入っておらず、別のスカラです。実測、同じ正しい録音を 25600 Hz でなく 48000 Hz だと言って渡すと、欠陥周波数の報告が 107.0000 Hz から 200.6250 Hz に動き、A 特性の L_eq が −1.2708 から −2.2506 dB に動き、最大 1/3 オクターブ帯域が 3162.3 から 6309.6 Hz に動きます。例外も NaN も警告も出ません。全部もっともらしい数字です。 守れるのは「文字列 / bool / complex の rate」という無言で誤りが入り込む経路だけで、そこは fail-closed にしてあります。counts(負の光子数はあり得ないので、signal を渡すと必ず拒否される)と違い、任意の実数 1-D は本当に正当な音響信号です ―― 実測、ファザーの signal(正弦 + 雑音、負値あり)を signal を取る 18 op 全部に流して、型に起因する拒否も非有限漏れも 1 件も出ませんでした。嘘にならない代わりに守るものも無く、専用型は dsp / funct1d との接続を切る損だけが残ります。危険は型ではなく rate にあり、そちらで守っています。angular_resample の返りを signal プールに出していません。 その配列は角度で添字づけられているので、rate を取る op に渡すと「回転数で測った軸から Hz が出る」= 例外も NaN も無く間違った数字が返ります。新語を 1 つ増やして狭い sort を作る代わりに、危険な産物を dict に包んでプールに出さない手を採りました(先例 = motionmag.motion_magnify が video アダプタを意図的に置かないこと)。["signal"] を取り出すのは呼び出し側の明示的な行為になり、そのとき samples_per_rev が同じ dict にあります。transfer_function にアダプタを付けていません。 応答だけを剥がして受け取れる経路は、この族の中心的な正直さを迂回する道になります。実測、出力雑音 0 dB のもとで真値 2.5 に対し H1 は 2.523390(誤差 0.94 %)、H2 は 5.043020 ―― 理論どおりちょうど 2 倍のずれですが、5.04 という数字を単体で見て変だと思う理由はどこにもありません。コヒーレンス(この条件で平均 0.509143)と一緒に読むしかないので、一緒に返します。1/31 = 0.0323)。bias を返すのはそのためで、0.03 を「少し結合がある」と読むのがこの数字で防ぎたい誤りです。hop = win − 1 は NOLA を満たしますが、窓の二乗和の最小値が 2.27e-08 まで落ち、再構成はそれで割ります。往復誤差は他の設定の 1.33e-15 に対して 2.73e-12 ―― 4 桁悪い。だから nola_min を検査するだけでなく返しています。小さいが正の NOLA 最小値は条件数の警告であって、それが警告でなくなる閾値は無いので、閾値を発明していません。fraction が奇数(1/1, 1/3)なら 1000.0 Hz ちょうどを中心とする帯域がありますが、偶数(1/2, 1/6, 1/12, 1/24)では指数のオフセットにより 1000.0 Hz は帯域端になり、1 kHz 帯域は存在しません(fraction = 1, 2, 3, 6, 12, 24 で実測、いずれも rtol=1e-12)。これは定義であって不具合ではありませんが、「1 kHz でのレベル」を引用するときは、偶数系ではその数が隣り合う 2 つの半端な帯域のどちらかから来ていることになります。nominal は公表された呼称系列ではありません。 厳密な中心を有効数字 3 桁に丸めただけのラベルで、実測、オクターブ中心は 31.6 / 63.1 / 126.0 / 251.0 / 501.0 / 1000.0 / 2000.0 / 3980.0 / 7940.0 / 15800.0 になります(公表系列は 126 / 251 のところが 125 / 250)。計算には centers を使い、報告書の表記を合わせる必要があるならラベルは自前で用意してください。spectral_kurtosis が返すのは帯域であって線ではありません。 上の表のとおり最大値の位置は窓とともに動きます。復調帯域の候補を出す道具として使い、共振周波数の測定器として使わないでください。1/50 s のラーモニックはそもそも存在しません。また最大値が基本周期とは限りません ―― 1/107 s で繰り返す衝撃列で、2 ms 以上の最大ラーモニックは 0.037383 s = 4/107(第 4 次)でした。ケプストラムは族を報告するので、最大値だけを読むと整数倍ちょうど外した、まったくもっともらしい答えが出ます。低 quefrency 側はスペクトル包絡が支配するため、min_quefrency による除外(リフタリング)は呼び出し側の判断として明示引数にしてあります。© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.