(57)【要約】  本願の開示する音響信号処理装置（１００）は、検出部（１２０）と、算出部（１３０）と、累積部（１５０）と、判定部（１６０）とを有する。検出部（１２０）は、音の入力信号に含まれる、人体から発せられる音響信号を検出する。算出部（１３０）は、検出部（１２０）により検出された音響信号の実効的な音量を示す実効音量を入力信号から算出する。累積部（１５０）は、算出部（１３０）により算出された実効音量を累積させ、累積実効音量を算出する。判定部（１６０）は、累積部（１５０）により算出された累積実効音量が所定の閾値に到達したか否かを判定する。
2012077239.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音の入力信号に含まれる、人体から発せられる音響信号を検出する検出部と、
前記検出部により検出された前記音響信号の実効的な音量を示す実効音量を前記入力信号から算出する算出部と、
前記算出部により算出された前記実効音量を累積させ、累積実効音量を算出する累積部と、
前記累積部により算出された前記累積実効音量が所定の閾値に到達したか否かを判定する判定部と
を備えることを特徴とする音響信号処理装置。
【請求項２】
前記算出部は、前記入力信号のレベルが第１閾値以上、かつ、第２閾値未満である場合には、前記実効音量として前記レベルに比例した数値を算出し、前記レベルが第１閾値未満である場合には、前記実効音量として予め規定された最小値を算出し、前記レベルが第２閾値以上である場合には、前記実効音量として予め規定された最大値を算出することを特徴とする請求項１に記載の音響信号処理装置。
【請求項３】
前記累積部は、所定時間継続して、前記算出部により前記実効音量として前記最小値が算出される場合に、前記累積実効音量を低減することを特徴とする請求項１又は２に記載の音響信号処理装置。
【請求項４】
前記判定部により前記累積実効音量が所定の閾値に到達したと判定された場合に、規定の動作を実行する動作実行部を更に備えることを特徴とする請求項１又は２に記載の音響信号処理装置。
【請求項５】
コンピュータにより実行される音響信号処理方法であって、
音の入力信号に含まれる、人体から発せられる音響信号を検出し、
前記音響信号を検出する処理により検出された前記音響信号の実効的な音量を示す実効音量を前記入力信号から算出し、
前記実効音量を算出する処理により算出された前記実効音量を累積させ、累積実効音量を算出し、
前記累積実効音量を算出する処理により算出された前記累積実効音量が所定の閾値に到達したか否かを判定する
ことを特徴とする音響信号処理方法。
【請求項６】
前記実効音量を算出する処理は、前記入力信号のレベルが第１閾値以上、かつ、第２閾値未満である場合には、前記実効音量として前記レベルに比例した数値を算出し、前記レベルが第１閾値未満である場合には、前記実効音量として予め規定された最小値を算出し、前記レベルが第２閾値以上である場合には、前記実効音量として予め規定された最大値を算出することを特徴とする請求項５に記載の音響信号処理方法。
【請求項７】
前記累積実効音量を算出する処理は、所定時間継続して、前記実効音量を算出する処理により前記実効音量として前記最小値が算出される場合に、前記累積実効音量を低減することを特徴とする請求項５又は６に記載の音響信号処理方法。
【請求項８】
前記閾値に到達したか否かを判定する処理により前記累積実効音量が所定の閾値に到達したと判定された場合に、規定の動作を更に実行することを特徴とする請求項５又は６に記載の音響信号処理方法。
【請求項９】
コンピュータに、
音の入力信号に含まれる、人体から発せられる音響信号を検出し、
前記音響信号を検出する処理により検出された前記音響信号の実効的な音量を示す実効音量を前記入力信号から算出し、
前記実効音量を算出する処理により算出された前記実効音量を累積させ、累積実効音量を算出し、
前記累積実効音量を算出する処理により算出された前記累積実効音量が所定の閾値に到達したか否かを判定する
処理を実行させることを特徴とする音響信号処理プログラム。
【請求項１０】
前記実効音量を算出する処理は、前記入力信号のレベルが第１閾値以上、かつ、第２閾値未満である場合には、前記実効音量として前記レベルに比例した数値を算出し、前記レベルが第１閾値未満である場合には、前記実効音量として予め規定された最小値を算出し、前記レベルが第２閾値以上である場合には、前記実効音量として予め規定された最大値を算出することを特徴とする請求項９に記載の音響信号処理プログラム。
【請求項１１】
前記累積実効音量を算出する処理は、所定時間継続して、前記実効音量を算出する処理により前記実効音量として前記最小値が算出される場合に、前記累積実効音量を低減することを特徴とする請求項９又は１０に記載の音響信号処理プログラム。
【請求項１２】
前記閾値に到達したか否かを判定する処理により前記累積実効音量が所定の閾値に到達したと判定された場合に、規定の動作を実行する処理をコンピュータに更に実行させることを特徴とする請求項９又は１０に記載の音響信号処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音響信号処理装置、音響信号処理方法及び音響信号処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、睡眠中のユーザの近傍で音響信号を検出することで、ユーザの睡眠を改善させる技術が知られている。例えば、ユーザのいびきを検出し、ユーザにいびきを止めさせる音響信号処理装置が存在する。この音響信号処理装置は、例えば、ユーザの近傍で検出した音響信号の音量が閾値以上である場合に、該当する音響信号をいびきとして検出する。そして、検出したいびきの回数が所定回数に到達した時点で、音響信号処理装置は、音や振動などでユーザを目覚めさせ、ユーザにいびきを止めさせる。【０００３】
図１８を用いて、従来の音響信号処理装置がいびきを検出する場合を説明する。図１８は、従来技術を説明するための図である。図１８の縦軸は音響信号の音量を示し、横軸は時間を示す。また、横軸上の数値は、何回目に検出された音響信号であるかを示す。図１８に示す例では、音量の閾値をＰｗとし、検出回数の閾値を３回とする。図１８に示すように、例えば、音響信号処理装置は、音響信号を検出するごとに、音響信号の音量と閾値Ｐｗとを比較し、１回目と、３回目と、６回目の音響信号をいびきとして検出する。そして、検出したいびきの回数が３回に到達した時点、つまり、６回目の音響信号を検出した時点で、音や振動などを用いてユーザを目覚めさせる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】実用新案登録第３０９６０７８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記従来技術では、迷惑ないびきを正確に判定することができないという問題があった。【０００６】
例えば、従来技術では、検出された音響信号をいびきとして他者が主観的に認識していたとしても、閾値未満の音量の音響信号をいびきとして検出しない「検出漏れ」が生じていた。図１８に示す例では、２回目の音響信号をいびきとして他者が主観的に認識していたとしても、従来の音響信号処理装置は、２回目の音響信号をいびきとして検出しなかった。仮に、音量の閾値を低下させたとしても、低下させた閾値において同様の問題が生じていた。【０００７】
また、ユーザから発せられる音響信号は常に一定の音量で発せられるとは限らず、大きな音量で発せられたり、小さな音量で発せられるなど、ゆらぎが発生する。このため、従来技術では、ユーザのいびきを迷惑ないびきとして他者が主観的に認識していたとしても、検出したいびきの回数が所定回数に到達するまで、いびきとして検出されずに時間がかかる「検出遅れ」が生じていた。図１８に示す例では、３回目の音響信号を検出した時点で、迷惑ないびきとして他者が主観的に認識していたとしても、従来の音響信号処理装置は、６回目の音響信号を検出するまで、ユーザのいびきを検出しなかった。仮に、検出回数の閾値を低下させたとしても、低下させた閾値において同様の問題が生じていた。上記のような問題は、いびきに限らず、歯軋りや独り言など、人体から発せられる音響信号を検出する上で同様に生じる問題である。【０００８】
開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、音響信号を正確に判定することができる音響信号処理装置、音響信号処理方法及び音響信号処理プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本願の開示する技術は、一つの態様において、検出部と、算出部と、累積部と、判定部とを有する。検出部は、音の入力信号に含まれる、人体から発せられる音響信号を検出する。算出部は、検出部により検出された音響信号の実効的な音量を示す実効音量を入力信号から算出する。累積部は、算出部により算出された実効音量を累積させ、累積実効音量を算出する。判定部は、累積部により算出された累積実効音量が所定の閾値に到達したか否かを判定する。
【発明の効果】
【００１０】
本願の開示する技術の一つの態様によれば、音響信号を正確に判定することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】図１は、実施例１に係る音響信号処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図２】図２は、迷惑度について説明するための図である。
【図３】図３は、迷惑度について説明するための図である。
【図４】図４は、いびきの音量と主観評価値との関係を説明するための図である。
【図５】図５は、いびきの回数と主観評価値との関係を説明するための図である。
【図６】図６は、実施例１に係る検出部の構成の一例を示すブロック図である。
【図７】図７は、いびきの特徴について説明するための図である。
【図８】図８は、いびきの特徴について説明するための図である。
【図９】図９は、持続時間算出部の処理を説明するための図である。
【図１０】図１０は、検出部による検出結果の一例を示す図である。
【図１１】図１１は、迷惑度の算出方法を説明するための図である。
【図１２】図１２は、算出部による算出結果の一例を示す図である。
【図１３】図１３は、累積部による累積結果の一例を示す図である。
【図１４】図１４は、実施例１に係る音響信号処理装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図１５】図１５は、実施例２に係る携帯端末装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図１６】図１６は、迷惑度の算出方法を説明するための図である。
【図１７】図１７は、音響信号処理プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。
【図１８】図１８は、従来技術を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下に、本願の開示する音響信号処理装置、音響信号処理方法及び音響信号処理プログラムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。各実施例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
【実施例１】
【００１３】
実施例１に係る音響信号処理装置の構成の一例について説明する。図１は、実施例１に係る音響信号処理装置の構成の一例を示すブロック図である。図１に示すように、音響信号処理装置１００は、入力メモリ１１０と、検出部１２０と、算出部１３０と、累積メモリ１４０と、累積部１５０と、判定部１６０とを有する。この音響信号処理装置１００は、いびきの音量に応じて算出される迷惑度を累積させることで、迷惑ないびきを判定する。以下において、迷惑度について説明する。【００１４】
図２及び図３は、迷惑度について説明するための図である。図２及び図３の縦軸は累積迷惑度を示し、横軸は時間を示す。また、横軸上の数値は、何回目に検出されたいびきであるかを示す。図２及び図３に示す例では、閾値をＰｗとする。図２には、いびきの音量が大きいために１回のいびきによる迷惑度が大きく算出される場合を例示し、図３には、いびきの音量が小さいために１回のいびきによる迷惑度が小さく算出される場合を例示する。図２に示すように、いびきの音量が大きい場合には、例えば、累積迷惑度が閾値Ｐｗに到達するまでに要するいびきの回数は３回である。この場合、音響信号処理装置１００は、３回目のいびきを検出した時点で、ユーザのいびきを迷惑であると判定する。一方、図３に示すように、いびきの音量が小さい場合には、例えば、累積迷惑度が閾値Ｐｗに到達するまでに要するいびきの回数は７回である。この場合、音響信号処理装置１００は、７回目のいびきを検出した時点で、ユーザのいびきを迷惑であると判定する。【００１５】
ここで、迷惑度を用いて判定するのは、ユーザ以外の他者がいびきを迷惑であると感じるには、いびきの音量といびきの回数とが関係するという知見を発明者が得たからである。図４は、いびきの音量と主観評価値との関係を説明するための図である。主観評価値は、他者がいびきを聞いた際に、他者が感じる主観的な評価を点数化したものである。図４においては、「全く気にならない」という評価を「２」とし、「気にならない」という評価を「１」とし、「どちらとも言えない」という評価を「０」とし、「気になる」という評価を「−１」とし、「非常に気になる」という評価を「−２」とする。図４の縦軸は主観評価値を示し、横軸はいびきの音量を示す。図４は、いびきの回数を５回に固定し、いびきの音量を変化させた場合に、被験者が評価した主観評価値の平均値をプロットした実験データである。図４に示すように、いびきの音量と主観評価値との間には、いびきの音量が大きくなるほど主観評価値が低下するという関係がある。つまり、図４に示した実験データは、いびきの音量が大きくなるほど、他者に対して迷惑であることを示す。【００１６】
また、図５は、いびきの回数と主観評価値との関係を説明するための図である。図５の縦軸は主観評価値を示し、横軸はいびきの回数を示す。図５は、いびきの音量を７０ｄＢＡに固定し、いびきの回数を変化させた場合に、被験者が評価した主観評価値の平均値をプロットした実験データである。図５に示すように、いびきの回数と主観評価値との間には、いびきの回数が増加するほど主観評価値が低下するという関係がある。つまり、図５に示した実験データは、いびきの回数が増加するほど、他者に対して迷惑であることを示す。図１に示した音響信号処理装置１００は、いびきの音量に応じて算出される迷惑度を累積させることで、迷惑ないびきを判定する。【００１７】
図１の説明に戻る。入力メモリ１１０は、音の入力信号を蓄積する。例えば、入力メモリ１１０は、所定のサンプル数からなる複数のフレームに分割された入力信号のデータと、フレームの識別番号とを対応付けて、入力信号データとして蓄積する。なお、入力メモリ１１０に蓄積される音の入力信号は、例えば、睡眠中のユーザの近傍でマイクなどの集音装置により集音された入力信号である。【００１８】
検出部１２０は、音の入力信号に含まれる、人体から発せられる音響信号を検出する。この検出部１２０は、例えば、過去の入力信号と類似する入力信号が一定時間連続して存在する場合に、該当する入力信号をいびきとして検出する。図６は、実施例１に係る検出部の構成の一例を示すブロック図である。図６に示すように、検出部１２０は、ＦＦＴ（Fast  Fourier  Transform）部１２１と、パワースペクトル算出部１２２と、類似度算出部１２３と、持続時間算出部１２４と、いびき判定部１２５とを有する。なお、いびきは、音響信号の一例である。【００１９】
ここで、検出部１２０は、いびきを検出するために、いびきの特徴を利用する。図７及び図８は、いびきの特徴について説明するための図である。図７の縦軸は入力信号の周波数の大きさを示し、横軸は時間を示す。図７に示す例では、時間帯７ａ，７ｂ，７ｃ，７ｄ，７ｅにそれぞれ存在する信号は、いびきに対応する。図７に示すように、いびきは、Ｔ１周期で繰り返される。例えば、Ｔ１は約３〜５秒である。また、１回のいびきは、Ｔ２時間持続する。例えば、Ｔ２は約０．４〜２秒である。図８の縦軸は入力信号のパワーを示し、横軸は周波数を示す。図８に示す例では、実線で示した波形８ａは時間帯７ａのうちの１フレームの周波数特性に対応し、破線で示した波形８ｂは時間帯７ｂのうちの１フレームの周波数特性に対応する。図８に示すように、波形８ａと波形８ｂとは類似する。つまり、１回ごとのいびきの周波数特性は類似する。以下では、検出部１２０がいびきの特徴を利用していびきを検出する処理について説明する。【００２０】
図６の説明に戻る。ＦＦＴ部１２１は、音の入力信号をフーリエ変換することで、周波数領域の信号に変換する。例えば、ＦＦＴ部１２１は、所定のサンプル数からなる複数のフレームに分割された入力信号を取得し、取得したフレームの入力信号をフーリエ変換することで、周波数領域の信号をフレームごとに生成する。そして、ＦＦＴ部１２１は、フレームごとに生成した周波数領域の信号をパワースペクトル算出部１２２に出力する。なお、ＦＦＴ部１２１に入力される音の入力信号は、例えば、睡眠中のユーザの近傍でマイクなどの集音装置により集音された入力信号である。【００２１】
パワースペクトル算出部１２２は、ＦＦＴ部１２１により変換された周波数領域の信号からパワースペクトルを算出する。例えば、パワースペクトル算出部１２２は、ＦＦＴ部１２１から受け付けた現在のフレームの周波数領域の信号について、帯域ごとの実数部と虚数部との二乗和を算出することで、帯域ごとのパワースペクトルを算出する。そして、パワースペクトル算出部１２２は、算出した帯域ごとのパワースペクトルを類似度算出部１２３に出力する。【００２２】
類似度算出部１２３は、現在のパワースペクトルと過去のパワースペクトルとの類似度を算出する。この類似度は、現在のパワースペクトルと過去のパワースペクトルとの類似性を示す値であり、例えば、図８に示した波形８ａと波形８ｂとが類似するほど大きい値となる。例えば、類似度算出部１２３は、現在の時間「ｔ」のパワースペクトルをパワースペクトル算出部１２２から受け付けると、時間「ｔ」から時間「ｘ」遡った時間「ｔ−ｘ」のパワースペクトルを過去のパワースペクトルとして選択する。類似度算出部１２３は、選択した過去のパワースペクトルと、現在のパワースペクトルとの差分を帯域ごとに算出し、算出した差分が閾値以下であるか否かを判定する。類似度算出部１２３は、閾値以下であると判定した場合には、類似度に「１」を加算する。一方、類似度算出部１２３は、閾値より大きいと判定した場合には、類似度に「０」を加算する。類似度算出部１２３は、全ての帯域について上記の処理を実行することで、帯域ごとの類似度を算出する。そして、類似度算出部１２３は、算出した帯域ごとの類似度を集計することで、時間「ｔ」のパワースペクトルと時間「ｔ−ｘ」のパワースペクトルとの類似度を算出する。なお、閾値は、例えば、３ｄＢである。閾値については、この例示に限るものではなく、音響信号処理装置１００を利用するユーザが任意の値に設定して良い。【００２３】
また、類似度算出部１２３は、時間「ｘ」を「ｘ１」から「ｘ２」に変化させ、類似度を算出する。つまり、類似度算出部１２３は、時間「ｔ−ｘ１」から時間「ｔ−ｘ２」の各時間におけるパワースペクトルと、時間「ｔ」のパワースペクトルとの類似度を算出する。この時間「ｘ」は、例えば、図７に示したＴ１周期に対応し、ｘ１＝３秒、ｘ２＝５秒である。そして、類似度算出部１２３は、算出した類似度を時間「ｔ」のフレームの類似度として持続時間算出部１２４に出力する。なお、類似度算出部１２３は、過去のパワースペクトルを保持するものとする。【００２４】
持続時間算出部１２４は、類似度の持続時間を算出する。図９は、持続時間算出部の処理を説明するための図である。図９は、横方向を現在の時間「ｔ」とし、縦方向を現在の時間から遡った時間「ｘ」として、類似度を格納したテーブルである。図９の網掛け部分は、識別子Ｆを格納することを示す。この識別子Ｆは、時間「ｔ」のフレームの類似度が閾値以上であることを示す。図９に示すように、例えば、持続時間算出部１２４は、現在の時間「ｔ」のフレームの類似度を類似度算出部１２３から受け付けると、受け付けた類似度をテーブルに格納する。例えば、持続時間算出部１２４は、現在の時間「ｔ」のパワースペクトルと時間「ｔ−ｘ１」のパワースペクトルとの類似度が「２」である場合には、テーブルの左下欄に「２」を格納する。同様に、持続時間算出部１２４は、他の時間「ｘ」についても類似度を格納する。持続時間算出部１２４は、格納した類似度が閾値以上であるか否かを判定する。持続時間算出部１２４は、閾値以上であると判定した場合には、対応するテーブルの欄に識別子Ｆを格納する。なお、閾値は、例えば、「１０」である。閾値については、この例示に限るものではなく、音響信号処理装置１００を利用するユーザが任意の値に設定して良い。【００２５】
また、持続時間算出部１２４は、次の時間「ｔ＋１」のフレームの類似度を類似度算出部１２３から受け付けると、上記と同様に、受け付けた類似度をテーブルに格納し、格納した類似度が閾値以上であるか否かを判定する。持続時間算出部１２４は、同一の時間「ｘ」において、時間「ｔ」から時間「ｔ＋１」にかけて識別子Ｆが連続する場合には、上記の処理を繰り返し実行する。持続時間算出部１２４は、識別子Ｆの連続が途切れるまで、上記の処理を繰り返し実行する。図９に示す例では、時間「ｔ＋７」のフレームについての処理を実行し、識別子Ｆの連続が途切れるまで上記の処理を実行する。【００２６】
また、持続時間算出部１２４は、識別子Ｆの連続が途切れた場合には、識別子Ｆの連続数を計数する。持続時間算出部１２４は、計数した識別子Ｆの連続数を持続時間に換算し、持続時間をいびき判定部１２５に出力する。図９に示す例では、時間「ｔ」から時間「ｔ＋６」までの７フレームにおいて識別子Ｆが７回連続する。持続時間算出部１２４は、連続したフレームに対応する時間を持続時間としていびき判定部１２５に出力する。なお、複数の時間「ｘ」において識別子Ｆが連続する場合には、持続時間算出部１２４は、識別子Ｆの連続数が最長のものについて上記の処理を実行する。【００２７】
図６の説明に戻る。いびき判定部１２５は、いびきの有無を判定する。例えば、いびき判定部１２５は、持続時間算出部１２４から受け付けた持続時間が時間範囲「ｙ」に含まれるか否かを判定する。この時間範囲「ｙ」は、例えば、図７に示したＴ２時間に対応し、約０．４〜２秒である。いびき判定部１２５は、持続時間が時間範囲「ｙ」に含まれると判定した場合には、該当する持続時間に対応する音の入力信号にいびきが含まれると判定する。そして、いびき判定部１２５は、いびきが含まれると判定された入力信号の区間を、いびき区間として出力する。【００２８】
このように、検出部１２０は、いびきの特徴を利用することで、音の入力信号からいびきを検出する。図１０は、検出部による検出結果の一例を示す図である。図１０の縦軸は音量を示し、横軸は時間を示す。また、横軸上の数値は、何回目に検出されたいびきであるかを示す。図１０に示すように、例えば、検出部１２０は、１回のいびきに対応するいびき区間を検出する。このいびき区間は、いびきが開始されたフレームを示す情報と、いびきが終了したフレームを示す情報とを含む情報である。そして、検出部１２０は、いびき区間を検出するごとに、検出したいびき区間を算出部１３０に出力する。【００２９】
図１の説明に戻る。算出部１３０は、検出部１２０により検出されたいびきの迷惑度を音の入力信号から算出する。例えば、算出部１３０は、検出部１２０により検出されたいびき区間に対応する入力信号データを、入力メモリ１１０から取得する。算出部１３０は、取得した入力信号データを用いて、いびきの音量を算出する。このいびきの音量は、例えば、いびき区間の電力値の二乗平均値として算出される平均音量が用いられる。例えば、算出部１３０は、下記の式（１）を用いて、いびきの音量を算出する。【００３０】
【数１】
2012077239.tif 000003
【００３１】
式（１）において、ｎは、フレーム番号を示す。ｆｐｏｗ（ｎ）は、ｎ番目のフレームの音量を示す。ｓａｍｐｌｅ（ｋ）は、ｋ番目のサンプルを示す。Ｎは、フレーム長を示す。例えば、算出部１３０は、いびき区間に含まれるフレームごとの平均音量を式（１）を用いて算出し、算出したフレームごとの平均音量を集計することで、いびきの音量を算出する。【００３２】
また、算出部１３０は、いびきの音量に基づいて、いびきの迷惑度を算出する。例えば、算出部１３０は、下記の式（２）を用いて、いびきの迷惑度を算出する。【００３３】
【数２】
2012077239.tif 000004
【００３４】
式（２）において、ｎは、何回目のいびきであるかを示す。Ａｎｎｏｙ（ｎ）は、ｎ回目のいびきの迷惑度を示す。ｆｐｏｗ（ｎ）は、ｎ回目のいびきの音量を示す。ＡＭａｘは、予め規定された迷惑度の最大値を示し、例えば、「１００」である。Ａｍｉｎは、予め規定された迷惑度の最小値を示し、例えば、「０」である。ＴＨ１及びＴＨ２は閾値を示し、例えば、ＴＨ１が「６０ｄＢＡ」であり、ＴＨ２が「８０ｄＢＡ」である。なお、ＡＭａｘは、例えば、他者が１度聞いただけで迷惑であると感じるいびきの音量の最小値に対応し、後述する判定部１６０で設定される閾値と同一の値が設定される。ただし、ＡＭａｘの設定方法は、この設定方法に限定されるものではない。例えば、ＡＭａｘは、いびき以外の大きな音を検出した場合に、判定部１６０により迷惑度が閾値に到達したと誤判定される可能性を防止するために、判定部１６０で設定される閾値よりも小さな値が設定されても良い。また、ＡＭａｘ、Ａｍｉｎ、ＴＨ１及びＴＨ２については、この例示に限るものではなく、音響信号処理装置１００を利用するユーザが任意の値に設定して良い。【００３５】
ここで、算出部１３０が式（２）を用いて迷惑度を算出する方法を説明する。図１１は、迷惑度の算出方法を説明するための図である。図１１の縦軸は迷惑度を示し、横軸は音量［ｄＢＡ］を示す。図１１に示すように、例えば、算出部１３０は、音量ｆｐｏｗ（ｎ）が閾値ＴＨ１以上、かつ、閾値ＴＨ２未満である場合には、迷惑度Ａｎｎｏｙ（ｎ）として音量ｆｐｏｗ（ｎ）に比例した数値を算出する。また、算出部１３０は、音量ｆｐｏｗ（ｎ）が閾値ＴＨ１未満である場合には、迷惑度Ａｎｎｏｙ（ｎ）としてＡｍｉｎを算出する。また、算出部１３０は、音量ｆｐｏｗ（ｎ）が閾値ＴＨ２以上である場合には、迷惑度Ａｎｎｏｙ（ｎ）としてＡｍａｘを算出する。【００３６】
図１２は、算出部による算出結果の一例を示す図である。図１２の縦軸は迷惑度を示し、横軸は時間を示す。また、横軸上の数値は、何回目に検出されたいびきであるかを示す。図１２に示すように、例えば、算出部１３０は、検出部１２０からｎ回目のいびきを検出するごとに、ｎ回目のいびきの迷惑度を算出する。そして、算出部１３０は、ｎ回目のいびきの迷惑度を算出するごとに、算出した迷惑度を累積部１５０に出力する。なお、迷惑度は、実効音量の一例である。【００３７】
図１の説明に戻る。累積メモリ１４０は、後述する累積部１５０により累積された累積迷惑度を蓄積する。例えば、累積メモリ１４０は、１回目からｎ−１回目までのいびきの迷惑度が累積された累積迷惑度を蓄積する。【００３８】
累積部１５０は、算出部１３０により算出された迷惑度を累積させ、累積迷惑度を算出する。例えば、累積部１５０は、ｎ回目のいびきの迷惑度を算出部１３０から受け付けると、１回目からｎ−１回目までのいびきの累積迷惑度を累積メモリ１４０から取得する。そして、算出部１３０は、例えば、下記の式（３）を用いて、１回目からｎ回目までのいびきの累積迷惑度を算出する。【００３９】
【数３】
2012077239.tif 000005
【００４０】
式（３）において、ｎは、何回目のいびきであるかを示す。Ａｎｎｏｙ＿ｔｏｔａｌ（ｎ）は、１回目からｎ回目までのいびきの累積迷惑度を示す。Ａｎｎｏｙ＿ｔｏｔａｌ（ｎ−１）は、１回目からｎ−１回目までのいびきの累積迷惑度を示す。Ａｎｎｏｙ（ｎ）は、ｎ回目のいびきの迷惑度を示す。つまり、累積部１５０は、ｎ回目のいびきの迷惑度と１回目からｎ−１回目までのいびきの累積迷惑度とを加算し、１回目からｎ回目までのいびきの累積迷惑度を算出する。【００４１】
図１３は、累積部による累積結果の一例を示す図である。図１３の縦軸は累積迷惑度を示し、横軸は時間を示す。また、横軸上の数値は、何回目に検出されたいびきであるかを示す。図１３に示すように、累積部１５０は、ｎ回目のいびきの迷惑度を算出部１３０から受け付けるごとに、ｎ回目のいびきの迷惑度と、１回目からｎ−１回目までのいびきの累積迷惑度とを加算する。そして、累積部１５０は、１回目からｎ回目までのいびきの累積迷惑度を判定部１６０に出力する。また、累積部１５０は、１回目からｎ回目までのいびきの累積迷惑度を累積メモリ１４０に格納する。なお、累積迷惑度は、累積実効音量の一例である。【００４２】
判定部１６０は、累積部１５０により累積された累積迷惑度が閾値に到達したか否かを判定する。例えば、判定部１６０は、１回目からｎ回目までのいびきの累積迷惑度を累積部１５０から受け付けるごとに、受け付けた累積迷惑度が閾値に到達したか否かを判定する。判定部１６０は、閾値に到達したと判定した場合には、閾値に到達した旨を示す情報をスピーカーやモニタなどに出力する。一方、判定部１６０は、閾値に到達したと判定しなかった場合には、次に累積迷惑度を累積部１５０から受け付けるまで待機する。【００４３】
次に、実施例１に係る音響信号処理装置１００の処理手順について説明する。図１４は、実施例１に係る音響信号処理装置の処理手順を示すフローチャートである。図１４に示す処理は、例えば、検出部１２０がいびきを検出したことを契機として実行される。【００４４】
図１４に示すように、検出部１２０がいびきを検出すると（ステップＳ１０１，Ｙｅｓ）、算出部１３０は、検出部１２０により検出されたいびきの迷惑度を音の入力信号から算出する（ステップＳ１０２）。累積部１５０は、算出部１３０により算出された迷惑度を累積させ、累積迷惑度を算出する（ステップＳ１０３）。判定部１６０は、累積部１５０により累積された累積迷惑度が閾値に到達したか否かを判定する（ステップＳ１０４）。判定部１６０は、閾値に到達したと判定した場合には（ステップＳ１０４，Ｙｅｓ）、閾値に到達した旨を示す情報をスピーカーやモニタなどに出力する（ステップＳ１０５）。一方、判定部１６０は、閾値に到達していないと判定した場合には（ステップＳ１０４，Ｎｏ）、ステップＳ１０１に移行する。【００４５】
次に、実施例１に係る音響信号処理装置１００の効果について説明する。上述してきたように、音響信号処理装置１００は、音の入力信号に含まれるユーザのいびきを検出し、検出したいびきの迷惑度を音の入力信号から算出する。そして、音響信号処理装置１００は、算出した迷惑度を累積させて累積迷惑度を算出し、算出した累積迷惑度が閾値に到達したか否かを判定する。このため、音響信号処理装置１００は、人体から発せられる音響信号を正確に判定することができる。例えば、音響信号処理装置１００は、いびきの音量がゆらいでいても、迷惑ないびきの検出漏れや検出遅れを防止し、迷惑ないびきを正確に判定することができる。【００４６】
また、音響信号処理装置１００は、いびきの音量が閾値ＴＨ１以上、かつ、閾値ＴＨ２未満である場合には、迷惑度として音量に比例した数値を算出する。また、音響信号処理装置１００は、いびきの音量が閾値ＴＨ１未満である場合には、迷惑度として予め規定された最小値を算出する。また、音響信号処理装置１００は、いびきの音量が閾値ＴＨ２以上である場合には、迷惑度として予め規定された最大値を算出する。このため、音響信号処理装置１００は、ユーザのいびきが迷惑であると実際に他者が感じる度合いを考慮して、迷惑ないびきを正確に判定することができる。【００４７】
ところで、図１に示した音響信号処理装置１００の構成は一例であり、音響信号処理装置１００は、必ずしも図１に示した各処理部を全て有していなくても良い。例えば、音響信号処理装置１００は、検出部と、算出部と、累積部と、判定部とを有していれば良い。【００４８】
すなわち、検出部は、音の入力信号に含まれる、人体から発せられる音響信号を検出する。算出部は、検出部により検出された音響信号の実効的な音量を示す実効音量を入力信号から算出する。累積部は、算出部により算出された実効音量を累積させ、累積実効音量を算出する。判定部は、累積部により算出された累積実効音量が所定の閾値に到達したか否かを判定する。
【実施例２】
【００４９】
実施例２に係る携帯端末装置について説明する。実施例２では、携帯端末装置が迷惑ないびきを判定する場合を説明する。図１５は、実施例２に係る携帯端末装置の構成の一例を示すブロック図である。図１５に示すように、この携帯端末装置２００は、集音部２１０と、音響信号処理回路２２０と、動作実行部２３０とを有する。なお、携帯端末装置２００は、音響信号処理装置の一例である。【００５０】
集音部２１０は、音の入力信号を集音する。例えば、集音部２１０は、睡眠中のユーザの近傍で発せられた音の入力信号を集音する。集音部２１０は、集音した音の入力信号を所定のサンプル数からなる複数のフレームに分割し、入力信号データを生成する。集音部２１０は、入力信号データを音響信号処理回路２２０に出力する。集音部２１０は、例えば、マイクなどの集音装置に対応する。【００５１】
音響信号処理回路２２０は、音の入力信号に含まれる、ユーザから発せられるいびきを検出し、検出したいびきの音量に応じて迷惑度を算出する。音響信号処理回路２２０は、ユーザのいびきを検出するごとに迷惑度を累積させ、累積迷惑度が閾値に到達したか否かを判定する。例えば、音響信号処理回路２２０は、入力信号データを集音部２１０から受け付けて、入力信号データからユーザのいびきを検出する。音響信号処理回路２２０は、検出したいびきの音量に応じて迷惑度を算出し、算出した迷惑度を累積させる。音響信号処理回路２２０は、累積させた累積迷惑度が閾値に到達した場合に、ユーザのいびきが迷惑であると判定する。【００５２】
図１５に示すように、音響信号処理回路２２０は、入力メモリ２２１と、検出部２２２と、算出部２２３と、累積メモリ２２４と、累積部２２５と、判定部２２６とを有する。図１５に示した入力メモリ２２１、検出部２２２、算出部２２３、累積メモリ２２４、累積部２２５、判定部２２６の説明は、図１に示した入力メモリ１１０、検出部１２０、算出部１３０、累積メモリ１４０、累積部１５０、判定部１６０の説明と同様である。【００５３】
動作実行部２３０は、判定部２２６により累積迷惑度が閾値に到達したと判定された場合に、規定の動作を実行する。動作実行部２３０は、例えば、振動装置やスピーカーに対応する。例えば、動作実行部２３０は、ユーザのいびきが迷惑であると判定された場合に、予め規定したパターンで振動したり、予め規定した音量の音を出力したりする。【００５４】
このように、実施例２に係る携帯端末装置２００は、累積迷惑度が閾値に到達したと判定した場合に、予め規定した動作を実行することでユーザを目覚めさせ、ユーザにいびきを止めさせることができる。
【実施例３】
【００５５】
実施例３に係る音響信号処理装置について説明する。実施例３に係る音響信号処理装置は、図１に示した音響信号処理装置１００と同様に、入力メモリ１１０と、検出部１２０と、算出部１３０と、累積メモリ１４０と、累積部１５０と、判定部１６０とを有する。このうち、入力メモリ１１０、検出部１２０、累積メモリ１４０、累積部１５０、判定部１６０の説明は、図１に示した入力メモリ１１０、検出部１２０、累積メモリ１４０、累積部１５０、判定部１６０の説明と同様である。【００５６】
算出部１３０は、図１に示した算出部１３０と同様の機能を有する。なお、迷惑度の算出方法としては、上記の式（１）を用いる方法を説明したが、この方法に限定されるものではない。例えば、算出部１３０は、下記の式（４）を用いて、いびきの迷惑度を算出するようにしても良い。【００５７】
【数４】
2012077239.tif 000006
【００５８】
式（４）において、ｎは、何回目のいびきであるかを示す。Ａｎｎｏｙ（ｎ）は、ｎ回目のいびきの迷惑度を示す。ｆｐｏｗ（ｎ）は、ｎ回目のいびきの音量を示す。ＣＯＥＦＦは、任意の定数を示す。【００５９】
ここで、算出部１３０が式（４）を用いて迷惑度を算出する方法を説明する。図１６は、迷惑度の算出方法を説明するための図である。図１６の縦軸は迷惑度を示し、横軸は音量［ｄＢＡ］を示す。図１６に示すように、例えば、算出部１３０は、迷惑度Ａｎｎｏｙ（ｎ）として音量ｆｐｏｗ（ｎ）に比例した数値を算出する。そして、算出部１３０は、ｎ回目のいびきの迷惑度を算出するごとに、算出した迷惑度を累積部１５０に出力する。【００６０】
このように、実施例３に係る音響信号処理装置１００は、いびきの音量に比例した数値をいびきの迷惑度として算出する。このため、音響信号処理装置１００は、軽い処理負荷で迷惑ないびきを正確に判定することができる。
【実施例４】
【００６１】
実施例４に係る音響信号処理装置について説明する。実施例４に係る音響信号処理装置は、所定時間継続して、予め規定された最小値が迷惑度として算出される場合には、累積迷惑度を低減する。これは、迷惑度が累積していたとしても、音量の小さいいびきが所定時間継続すると、いびきを迷惑であると他者が感じなくなることを利用したものである。実施例４に係る音響信号処理装置は、図１に示した音響信号処理装置１００と同様に、入力メモリ１１０と、検出部１２０と、算出部１３０と、累積メモリ１４０と、累積部１５０と、判定部１６０とを有する。このうち、入力メモリ１１０、検出部１２０、算出部１３０と、累積メモリ１４０、判定部１６０の説明は、図１に示した入力メモリ１１０、検出部１２０、算出部１３０、累積メモリ１４０、判定部１６０の説明と同様である。【００６２】
累積部１５０は、図１に示した累積部１５０と同様の機能を有する。また、累積部１５０は、所定時間継続して、算出部１３０により予め規定された最小値が迷惑度として算出される場合に、累積迷惑度を低減する。例えば、累積部１５０は、下記の式（５）を用いて、いびきの迷惑度を算出する。【００６３】
【数５】
2012077239.tif 000007
【００６４】
式（５）において、ｎは、何回目のいびきであるかを示す。Ａｎｎｏｙ＿ｔｏｔａｌ（ｎ）は、１回目からｎ回目までのいびきの累積迷惑度を示す。Ａｎｎｏｙ＿ｔｏｔａｌ（ｎ−１）は、１回目からｎ−１回目までのいびきの累積迷惑度を示す。Ａｎｎｏｙ（ｎ）は、ｎ回目のいびきの迷惑度を示す。Ｎは、累積迷惑度を低減するために予め規定された所定時間に含まれるいびきの回数を示す。つまり、累積部１５０は、ｎ−Ｎ回目からｎ回目までの間に受け付けたいびきの迷惑度がいずれも「０」である場合には、ｎ回目までのいびきの累積迷惑度を「０」に低減する。一方、累積部１５０は、上記の場合に該当しない場合には、ｎ回目のいびきの迷惑度と１回目からｎ−１回目までのいびきの累積迷惑度とを加算し、１回目からｎ回目までのいびきの累積迷惑度を算出する。そして、累積部１５０は、１回目からｎ回目までのいびきの累積迷惑度を判定部１６０に出力する。また、累積部１５０は、１回目からｎ回目までのいびきの累積迷惑度を累積メモリ１４０に格納する。なお、累積迷惑度を低減する値が「０」である場合を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、累積部１５０は、累積迷惑度を半減するようにしても良い。【００６５】
このように、実施例４に係る音響信号処理装置１００は、所定時間継続して、算出部１３０により予め規定された最小値が迷惑度として算出される場合に、累積迷惑度を低減する。このため、音響信号処理装置１００は、音量の小さいいびきが所定時間継続すると、いびきを迷惑であると他者が感じなくなることを考慮して、迷惑ないびきを正確に判定することができる。
【実施例５】
【００６６】
さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、その他の実施例にて実施されても良い。そこで、以下では、その他の実施例について説明する。【００６７】
例えば、上述した実施例では、音響信号処理装置１００及び携帯端末装置２００は、人体から発せられる音響信号としていびきを検出する場合を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、音響信号処理装置１００及び携帯端末装置２００は、人体から発せられる音響信号として歯軋りや独り言などの他の音響信号を検出するようにしても良い。また、例えば、音響信号処理装置１００及び携帯端末装置２００は、他者が迷惑であると感じる周波数帯の音響信号を検出するようにしても良い。このように、人体から発せられる音響信号を検出する技術としては、特開平７−１８４９４８号公報に開示される技術や特開２００４−１８７９６１号公報に開示される技術など、公知の技術を任意に選択して使用できる。【００６８】
また、図１，１５に示した音響信号処理装置１００及び携帯端末装置２００の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、音響信号処理装置１００及び携帯端末装置２００の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、図１に示した算出部１３０及び累積部１５０を統合しても良い。【００６９】
また、検出部１２０，２２２、算出部１３０，２２３、累積部１５０，２２５及び判定部１６０，２２６にて行われる各処理機能は、以下のように実現される。すなわち、これらの各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）および当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。【００７０】
また、入力メモリ１１０，２２１及び累積メモリ１４０，２２４は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、フラッシュメモリ（Flash  Memory）などの半導体メモリ素子、ハードディスクや光ディスクなどの記憶装置に対応する。【００７１】
また、音響信号処理装置１００及び携帯端末装置２００は、音響信号処理装置１００及び携帯端末装置２００の各機能を既知の情報処理装置に搭載することによって実現することもできる。既知の情報処理装置は、例えば、パーソナルコンピュータ、ワークステーション、携帯電話、ＰＨＳ（Personal  Handy-phone  System）端末、移動体通信端末またはＰＤＡ（Personal  Digital  Assistant）などの装置に対応する。【００７２】
図１７は、音響信号処理プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。図１７に示すように、コンピュータ３００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ３０１と、ユーザからデータの入力を受け付ける入力装置３０２と、モニタ３０３とを有する。また、コンピュータ３００は、記憶媒体からプログラム等を読み取る媒体読み取り装置３０４と、他の装置とデータの授受を行うインターフェース装置３０５とを有する。また、コンピュータ３００は、各種情報を一時記憶するＲＡＭ（Random  Access  Memory）３０６と、ハードディスク装置３０７を有する。また、各装置３０１〜３０７は、バス３０８に接続される。【００７３】
ハードディスク装置３０７は、図１，１５に示した、検出部１２０，２２２、算出部１３０，２２３、累積部１５０，２２５及び判定部１６０，２２６の各処理部と同様の機能を有する音響信号処理プログラム３０７ａを記憶する。また、ハードディスク装置３０７は、音響信号処理プログラム３０７ａを実現するための各種データ３０７ｂを記憶する。【００７４】
ＣＰＵ３０１が音響信号処理プログラム３０７ａをハードディスク装置３０７から読み出してＲＡＭ３０６に展開して実行することにより、音響信号処理プログラム３０７ａは、音響信号処理プロセス３０６ａとして機能する。すなわち、音響信号処理プログラム３０７ａは、検出部１２０，２２２、算出部１３０，２２３、累積部１５０，２２５及び判定部１６０，２２６の各処理部と同様のプロセスとして機能する。【００７５】
なお、上記の音響信号処理プログラム３０７ａは、必ずしもハードディスク装置３０７に記憶されている必要はない。例えば、コンピュータが読み取り可能な記録媒体に記憶されたプログラムを、コンピュータ３００が読み出して実行するようにしても良い。コンピュータが読み取り可能な記録媒体は、例えば、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤディスク、ＵＳＢメモリ等の可搬型記録媒体、フラッシュメモリ等の半導体メモリ、ハードディスクドライブ等が対応する。また、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ（Local  Area  Network）、ＷＡＮ（Wide  Area  Network）等に接続された装置にこのプログラムを記憶させておき、コンピュータ３００がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしても良い。
【符号の説明】
【００７６】
１００      音響信号処理装置
１１０      入力メモリ
１２０      検出部
１２１      ＦＦＴ部
１２２      パワースペクトル算出部
１２３      類似度算出部
１２４      持続時間算出部
１２５      いびき判定部
１３０      算出部
１４０      累積メモリ
１５０      累積部
１６０      判定部
２００      携帯端末装置
２１０      集音部
２２０      音響信号処理回路
２２１      入力メモリ
２２２      検出部
２２３      算出部
２２４      累積メモリ
２２５      累積部
２２６      判定部
２３０      動作実行部
３００      コンピュータ
３０１      ＣＰＵ
３０２      入力装置
３０３      モニタ
３０４      媒体読み取り装置
３０５      インターフェース装置
３０６ａ    音響信号処理プロセス
３０７      ハードディスク装置
３０７ａ    音響信号処理プログラム
３０７ｂ    各種データ
３０８      バス
【図１】
2012077239.tif 000008
【図２】
2012077239.tif 000009
【図３】
2012077239.tif 000010
【図４】
2012077239.tif 000011
【図５】
2012077239.tif 000012
【図６】
2012077239.tif 000013
【図７】
2012077239.tif 000014
【図８】
2012077239.tif 000015
【図９】
2012077239.tif 000016
【図１０】
2012077239.tif 000017
【図１１】
2012077239.tif 000018
【図１２】
2012077239.tif 000019
【図１３】
2012077239.tif 000020
【図１４】
2012077239.tif 000021
【図１５】
2012077239.tif 000022
【図１６】
2012077239.tif 000023
【図１７】
2012077239.tif 000024
【図１８】
2012077239.tif 000025
【手続補正書】
【提出日】平成25年6月26日(2013.6.26)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音の入力信号に含まれる、人体から発せられる音響信号を検出する検出部と、
前記検出部により検出された前記音響信号の実効的な音量を示す実効音量を前記入力信号から算出する算出部と、
前記算出部により算出された前記実効音量を累積させ、累積実効音量を算出する累積部と、
前記累積部により算出された前記累積実効音量が所定の閾値に到達したか否かを判定する判定部と
を備えることを特徴とする音響信号処理装置。
【請求項２】
前記算出部は、前記入力信号のレベルが第１閾値以上、かつ、第２閾値未満である場合には、前記実効音量として前記レベルに比例した数値を算出し、前記レベルが第１閾値未満である場合には、前記実効音量として予め規定された最小値を算出し、前記レベルが第２閾値以上である場合には、前記実効音量として予め規定された最大値を算出することを特徴とする請求項１に記載の音響信号処理装置。
【請求項３】
前記累積部は、所定時間継続して、前記算出部により前記実効音量として前記最小値が算出される場合に、前記累積実効音量を低減することを特徴とする請求項１又は２に記載の音響信号処理装置。
【請求項４】
前記判定部により前記累積実効音量が所定の閾値に到達したと判定された場合に、規定の動作を実行する動作実行部を更に備えることを特徴とする請求項１又は２に記載の音響信号処理装置。
【請求項５】
コンピュータにより実行される音響信号処理方法であって、
音の入力信号に含まれる、人体から発せられる音響信号を検出し、
前記音響信号を検出する処理により検出された前記音響信号の実効的な音量を示す実効音量を前記入力信号から算出し、
前記実効音量を算出する処理により算出された前記実効音量を累積させ、累積実効音量を算出し、
前記累積実効音量を算出する処理により算出された前記累積実効音量が所定の閾値に到達したか否かを判定する
ことを特徴とする音響信号処理方法。
【請求項６】
コンピュータに、
音の入力信号に含まれる、人体から発せられる音響信号を検出し、
前記音響信号を検出する処理により検出された前記音響信号の実効的な音量を示す実効音量を前記入力信号から算出し、
前記実効音量を算出する処理により算出された前記実効音量を累積させ、累積実効音量を算出し、
前記累積実効音量を算出する処理により算出された前記累積実効音量が所定の閾値に到達したか否かを判定する
処理を実行させることを特徴とする音響信号処理プログラム。
【国際調査報告】
2012077239.tif 000026
2012077239.tif 000027
2012077239.tif 000028
2012077239.tif 000029