ＦＩＲデジタルフィルタ、オートゲインコントロール、ＬＰＣスペクトル、および、シフトマッチングを高速処理するために、本製品のソフトウェアはマルチＣＰＵによる並列処理を実行します。本製品のソフトウェアは自動でＣＰＵの個数を検出し、それぞれのＣＰＵは並列処理を実行して高速計算を実現します。
マルチCPUによる並列処理ソフトウェア
デジタルフィルタとセグメンテーション:
図１のフローチャートは、３時間にわたる連続録音データから鳥の鳴き声の波形を切り出す処理手順を示しています。
●フローチャートのStep 1では、交通騒音を除去するために2000Hz～5600Hzの通過帯域をもつバンドパスフィルタが用いられます。バンドパスフィルタソフトウェアは、マルチＣＰＵによる並列処理を実行します。
●Step 2では、エネルギー曲線が計算されます。
●Step 3では、それぞれの時間区間においてエネルギー曲線が正規化されます。（オートゲインコントロール）
●Step 4-17においてソフトウェアは、３時間にわたる連続録音データから鳥の鳴き声の波形を切り出します。
● Step 2-4において、それぞれのＣＰＵが並列処理を実行します。
図１ デジタルフィルタとセグメンテーションのフローチャート
LPCスペクトログラム:
図２のフローチャートは、ハンマーを用いてコンクリート供試体を打撃した音から２次元スぺクトログラムを算出する処理手順を示しています。
●フローチャートのStep 1では、ハンマーを振り下ろしたときに発生する風雑音を除去するために500Hz～24000Hz（サンプリング周波数=48000Hz）の通過帯域をもつハイパスフィルタが用いられます。ハイパスフィルタソフトウェアは、マルチＣＰＵによる並列処理を実行します。
● Step 2では、マルチＣＰＵによりソフトウェアは自動的に連続録音データから打撃音の波形を切り出します。
● Step 3では、1.062msecのフレーム幅、0.021msecのフレーム周期で打撃音の波形データが切り出され、フレームごとに１次元ＬＰＣスペクトル（周波数-パワー）が算出されます。Step 3では、それぞれのＣＰＵが並列処理を実行します。
● Step 4では１個のＣＰＵが、Step 3で算出したフレームごとの１次元ＬＰＣスペクトル（周波数-パワー）をマージして２次元スぺクトログラム（時間-周波数-パワー）を出力します。
図２ ＬＰＣスペクトルとシフトマッチングのフローチャート
シフトマッチング:
図３の左上の図形は、入力音のスぺクトログラムにおいて周波数軸と時間軸の方向にシフトした入力パターンの典型例を示しています。窓を通してスぺクトログラムを切り出すことにより入力パターンが得られます。
この方法を用いることで、振動周波数が大きく変化したときでも、ソフトウェアは入力パターンと標準パターンを正確にマッチングします。図３の下側の図形は、入力音と異常音が良いマッチングであることをグラフィック表示したものです。
前記の図２のStep 5はシフトマッチングの方法を示しており、それぞれのＣＰＵはStep 5を並列処理で実行します。Step 6において、最適マッチング入力パターン(shift freq. l-shift time m)と最も類似した標準パターンが得られます。
図３ 入力パターンのシフトマッチング
複数のＣＰＵ（２～１８個のコア）が１台のパソコンに搭載されており、これら複数のＣＰＵを１つのソフトウェアが同時に使用することができます。Windows 10では、タスクマネージャがＣＰＵの使用状況をパーセンテージで表示します。本製品のソフトウェアは自動でＣＰＵの個数を検出し、それらＣＰＵによる並列処理を実行します。
