音声データスペクトル可視化ツール
背景・必要性
音声データや振動データの解析において、周波数スペクトル（FFT）を用いた特徴抽出は欠かせない技術です。
しかし実際の現場では、
- 異常音や振動の原因を特定するための初期診断
- どの周波数帯に異常成分が現れているかを直感的に捉える作業
が求められる一方で、FFT理論そのものやスペクトルの読み取りには専門知識が必要とされ、特に初学者や現場担当者にとってハードルが高い領域となっていました。
そこで、
「解析の取っ掛かりを支援し、異常原因の初期特定を助ける」
という目的で本ツールを開発しました。
取り組み内容
Excelベースで動作する音声データスペクトル可視化ツールを開発。
主な特徴：
- 音声データ（WAVファイル）を読み込み
- FFTにより周波数スペクトルを自動生成・グラフ化
- 特定周波数成分のピークなど、異常傾向を視覚的に把握可能
- 手軽な操作で異常音の「アタリ」を素早く付ける支援
教育用途だけでなく、実務における初期スクリーニング用途にも対応しています。
得られた効果・メリット
- 抽象的なFFT理論を視覚的に理解・応用できる
- 音→スペクトル→異常成分の検出という流れが自然に掴める
- 異常発生時に、どの周波数帯に異常が集中しているかを即時把握可能
- 現場での一次切り分けや事前スクリーニングに貢献
開発背景・想い
異常解析現場では、「耳だけ」「感覚だけ」に頼った初期対応の限界を感じていました。
目指したのは、「誰でもデータを使って異常の兆候に気付ける環境」を作ること。
FFT理論を教科書だけで学ぶのではなく、動きを見て、直感的に捉え、そして異常を見抜く力を育む。
本ツールは、教育と実務支援の両立を目指した取り組みの一例です。