(57)【要約】【課題】携帯通信機での会話を行っているストレスを測定するものであり、会話で生じる双方の話者のストレス度合いを測定するストレス装置を提供する。【解決手段】対話中の双方の話者の音声を入力して音声信号とする音声入力部と、前記音声入力部からの音声信号のうち発声部を弁別し、弁別された発声部の周波数と振幅よりストレス指標を算出する音声分析部と、前記ストレス指標に基づいて話者のストレス値を判定する音声ストレス判定部と、を備えたストレス測定装置。【選択図】図４
2010259691.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対話中の双方の話者の音声を入力して音声信号とする音声入力部と、
前記音声入力部からの音声信号の周波数と振幅よりストレス指標を算出する音声分析部と、
前記ストレス指標に基づいて話者のストレス値を判定する音声ストレス判定部と、
を備えたストレス測定装置。
【請求項２】
前記音声分析部は、
前記音声信号を発声部と無発声部とに分け発声部のみを音声単位として抽出する音声単位抽出部と、
前記音声単位の平均周波数を算出し先行する前記音声単位の平均周波数との周波数差分値を算出する音声周波数分析部と、
前記周波数差分値と前記平均周波数の商を第1のストレス変数とする第1のストレス変数算出部と、
前記音声単位の平均振幅を算出し先行する前記音声単位の平均振幅との振幅差分値を算出する音声振幅分析部と、
前記振幅差分値と前記平均周波数の商を第２のストレス変数とする第２のストレス変数算出部とを備えた請求項１に記載のストレス測定装置。
【請求項３】
前記音声単位抽出部は、
音声信号において無音声が一定時間以上あれば無発声部分として、隣接する２つの無発声部分の間にある発声部分を音声単位とする請求項１に記載のストレス測定装置。
【請求項４】
前記第1のストレス変数算出部は、
前記音声単位における周波数ｆAnと１つ前の音声単位における周波数ｆAn-1との周波数差分値△ｆAnを(数１)で求め、
前記周波数差分値△ｆAnと任意の音声単位における周波数ｆiとを（数２）を用いて第１
のストレスパラメータＸAnを計算する請求項２に記載のストレス測定装置。
【数１】
2010259691.tif 000011
【数２】
2010259691.tif 000012
ここで、Ｎは音声単位の数である。
【請求項５】
前記第２のストレス変数算出部は、
前記音声単位における振幅ＲAnと１つ前の音声単位における振幅ＲAn-1との振幅差分値△
ＲAnを(数３)で求め、
前記振幅差分値△ＲAnと任意の音声単位における振幅Ｒｉとを（数４）を用いて第２のス
トレスパラメータＹAnを計算する請求項２に記載のストレス測定装置。
【数３】
2010259691.tif 000013
【数４】
2010259691.tif 000014
ここで、Ｎは、音声単位の数である。
【請求項６】
前記音声ストレス判定部は、
前記第１と第２のストレス変数の平均値を第３のストレス指標とし、前記第３のストレス指標が正であればストレスと判定する請求項２に記載のストレス測定装置。
【請求項７】
前記第３ストレス指標は、
第１のストレスパラメータＸAnと第２のストレスパラメータＹAnとを数（５）を用いて算出する請求項６に記載のストレス測定装置。
【数５】
2010259691.tif 000015
ここで、ＺAは第３ストレス指標、Ｎは音声単位の数である。
【請求項８】
前記第３ストレス指標は、
重みを付加した二つのストレスパラメータＸAnとＹAnとを数（６）を用いて算出する請求項６に記載のストレス測定装置。
【数６】
2010259691.tif 000016
ここで、ＺAは第３ストレス指標、Ｎは音声単位の数、ａはストレスパラメータＸAnの重みを示す係数、ｂはストレスパラメータＹAnの重みを示す係数である。
【請求項９】
前記音声ストレス判定部で判定された話者のストレス値を出力するための表示部を備えた請求項１に記載のストレス測定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、会話している会話者の音声信号を使って、会話者双方のストレスを測定する技術に関する。より詳細には、音声データからピッチと振幅を抽出し、その音声データに基づいて会話者双方のストレスを測定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、社会が複雑になるにつれて、ヒトが受ける精神的ストレスが増加している。この精神的ストレスは、心身症などの身体的症状や、鬱病等の精神的疾患の要因であり、日常生活に支障をきたす。この精神的ストレスを測定するために、様々な技術が知られている。
【０００３】
このストレスの判定方法には、ヒトの生体情報を利用して測定するものが多い。よく用いられる生体情報には、体温上昇、皮膚の電気抵抗の変化、血圧変化、血流量変化などが挙げられる。
【０００４】
一例として、皮膚の電気抵抗によるストレス測定を行う携帯通信機を図８に示す。この携帯通信機は、携帯端末に皮膚抵抗を測定するための電極５３を備える。被験者は、ストレス測定電源５４を入れ、２本の指を電極５４に接触させ、電位を測定することでストレスを推定する。その結果を液晶ディスプレイ５１に表示し、ストレス判定結果に応じたリラックス情報を提供する。リラックス情報は、無線通信で結ばれたセンターサーバーに設けられた記憶手段から送信される。リラックス情報としては、リラックスするためのアドバイス文章、音楽、映像、エクササイズ動画などが提供される（例えば、特許文献１参照。）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００３−１５３９０５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、前記従来の構成では、携帯通信機を利用することで被験者のストレスを緩和する技術を開示しているが、携帯端末を利用して会話している話者の双方のストレスを実時間で測定することが出来ない。我々は、会話によるストレスを、日常、良く体験しており、特に、電話中の会話においては、お互いの表情が見えないだけに会話による快不快が、より強く話者へのストレスと成る。すなわち、前記従来の構成では、携帯通信機による会話中の双方のストレスを測定できないという課題を有していた。
【０００７】
本発明は、前記従来の課題を解決するもので、携帯通信機での会話している話者が、会話することにより生じるストレスを測定することの出来るストレス測定装置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】
【０００８】
前記従来の課題を解決するために、本発明のストレス測定装置は、対話中の双方の話者の音声を入力して音声信号とする音声入力部と、前記音声入力部からの音声信号の周波数と振幅よりストレス指標を算出する音声分析部と、前記ストレス指標に基づいて話者のストレス値を判定する音声ストレス判定部と、を備えたことを特徴としたものである。
【発明の効果】
【０００９】
本発明のストレス測定装置によれば、会話中の双方の音声データを利用することにより、その音声データに基づいて、会話者双方のストレスを判断することが出来る。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】音声波形の周波数に関する模式図
【図２】会話中の会話者Ａと会話者Ｂの音声信号の模式図
【図３】音声波形の振幅に関する模式図
【図４】本発明の実施の形態に係るストレス測定装置１の機能構成を示すブロック図
【図５】本発明の実施の形態に係るストレス測定装置１の音声Ａ分析部４の機能構成および音声Ｂ分析部１１の機能構成を示すブロック図
【図６】本発明の実施の形態に係るストレス測定装置１の動作を示すフローチャート
【図７】本発明の実施の携帯に係るストレス測定装置１の周波数分析の動作を示すフローチャート
【図８】従来のストレス測定を行う携帯通信機の構成図
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下に、本発明のストレス測定装置の実施の形態を図面とともに詳細に説明する。
【００１２】
（実施の形態１）
本発明によるストレス測定装置は、会話者双方の音声の周波数と振幅とから得られる２つのストレスパラメータＸAn及びＹAnを利用して、会話者双方のストレスを測定する。以下、その詳細を説明する。
【００１３】
最初に、音声の周波数から得られるストレスパラメータＸAnの算出方法を説明する。図１は、ストレスによる音声の周波数の変化を模式的に示す図である。図１（ａ）は会話中の音声波形の模式図であり、その音声の波形から得られるピッチを図１（ｂ）から（ｄ）に示す。図１（ｂ）は通常のピッチ（無ストレス）の音声波形であり、その絶対値は個人差があるが、ほぼ一定の値をとる。ところが、会話中にストレスを受けるとピッチが変化する。すなわち、ストレスを受けていないときの音声ピッチは、図１（ｂ）に示すとおり通常のピッチであるが、ストレスを受けると、図１（ｃ）や図１（ｄ）のように、ピッチが変化する。これを利用することで、会話中の音声ピッチから、会話中の話者のストレスを判定することが出来る。
【００１４】
図２に、会話者Ａと会話者Ｂとが会話しているときの音声信号の模式図を示す。会話者ＡとＢの双方の音声信号に着目すると、無発声部分と発声部分とに分かれる。そこで、無発声部分と無発声部分との間にある発声部分を音声単位とする。会話者Ａを例にとると、音声単位は、・・・、ＳAn-1、ＳAn、ＳAn+1、・・・となる。本実施例では、無音声が０．５秒以上あれば無発声部分とした。以下、会話者Ａを例にとり、その音声単位の周波数の変化から、会話中のストレスを判定する方法を次に示す。
【００１５】
まず、ｎ番目の音声単位ＳAnにおける周波数の平均を平均周波数ｆAnとする。その平均周波数ｆAnの算出について説明する。周波数は、音声信号の振動波形における１秒間の繰り返し回数であるので、１秒間に音声振幅の平均値を横切る回数（平均値交差数）の半分の値を求めれば良い。本実施例では、ｎ番目の音声単位ＳAnにおける１秒毎の周波数を抽出し、その平均値を平均周波数ｆAnとした。ストレス量は、１つ前の音声単位ＳAn-1における周波数との差分値△ｆAnに基づいて判定する。△ｆAnは、数（１）で表される。
【００１６】
【数１】
2010259691.tif 000003
【００１７】
このとき、周波数の差は絶対値で評価しなければならない。ヒトの音声の高さは、ストレス状態により声が低くなる場合もあれば、逆に、声がかん高くなる場合もあるからである。これら両方を考慮して、周波数の差△ｆAnを絶対値で判定することが重要である。
【００１８】
続いて、求められた差分値△ｆAnを音声単位ＳAnの平均周波数との比を計算する。すな
わち、会話者Ａのそれぞれの音声単位の平均の周波数に対して、周波数がどのくらい変化したかという割合を求める。この割合をストレスパラメータＸAnとして、数（２）で表す。
【００１９】
【数２】
2010259691.tif 000004
【００２０】
次に、もう一つのパラメータである振幅に基づくストレスパラメータＹAnの算出方法を説明する。図３に、会話しているときの話者の音声波形を示す。この音声波形の振幅は振動エネルギーなので、話者が発する音量を表す。すなわち、振幅が大きいほど音量は大きく、振幅が小さいほど音量が小さい。人がストレスを感じていないときは、図３（ａ）のように、音声の振幅は一定である。しかし、会話中にストレスがかかると、音量が徐々に上がるので、図３（ｂ）のように振幅が徐々に増加する。あるいは、ストレスによっては、突発的に大声を上げるので、図３（ｃ）のように振幅が急激に増加する。
【００２１】
この性質を利用して、音声波形の振幅から会話中のストレス判定が出来る。以下、具体的に説明する。周波数の分析と同様に、会話者Ａの会話中の音声信号を無発声部分と発声部分とに分ける。図２に示すように、会話者Ａの発声部分から、音声単位・・・、ＳAn-1、ＳAn、ＳAn+1、・・・を抽出する。ｎ番目の音声単位ＳAnにおける振幅の平均を平均振幅ＲAnとする。その平均振幅ＲAnの算出について説明する。振幅は、音声信号の１周期における変位の絶対値なので、音声振幅の平均値を２回横切る間の最大変位の絶対値を求めればよい。本実施例では、ｎ番目の音声単位ＳAnにおける１周期毎の振幅を抽出し、その平均を平均振幅ＲAnとした。会話者Ａのストレスは、１つ前の音声単位ＳAn-1における振幅との差を用いて判定する。振幅の差は△ＲAnは、数（３）で表される。
【００２２】
【数３】
2010259691.tif 000005
【００２３】
この振幅の差が、会話者Ａの平均の振幅と比較して、どのくらい変化したかという割合を求める。その割合をストレスパラメータＹAnとして、数（４）で表す。
【００２４】
【数４】
2010259691.tif 000006
【００２５】
以上のようにして、求められた二つのストレスパラメータＸAnとＹAnとは、音声単位ごとの変化率なので、会話者Ａのストレスを評価するためには、これらの変化率の和の平均を求める必要がある。本発明では、この値をストレス指標ＺAとして数（５）のように定義し、この指標を会話者Ａのストレス値とする。
【００２６】
【数５】
2010259691.tif 000007
【００２７】
ここで、Ｎは音声単位の総数である。このようにして、ストレス指標ＺAを求め、ＺA＞０なら会話者Ａはストレスがかかった状態であり、ＺA＜０ならストレスがかかっていない状態であると判定する。
【００２８】
（数５）は、二つのストレスパラメータＸAnとＹAnとは同じ取扱いをしたが、両者の重み付けてしてもよい。ストレスパラメータＸAnの重み付け係数をａ、ストレスパラメータＹAnの重み付け係数をｂとしたときのストレス指標ＺAの計算式を数（６）に示す。
【００２９】
【数６】
2010259691.tif 000008
【００３０】
会話者Ａのストレス判定と同様に、会話者Ｂのストレス判定も音声信号の振動波形の周波数と振幅に基づいて判定することが出来る。会話者Ｂの音声の音声単位をＳBn、その平均周波数をｆBnに基づいて、ストレスパラメータＸBnを求める。また、平均振幅をＲBnに基づいて、ストレスパラメータＹBnを求める。これらのストレスパラメータの平均より、ＺBを求め、ストレス判定を行う。
【００３１】
次に、ストレス判定の例を示し、ストレス指標による判定方法を説明する。ここでは、図３（ｃ）を例に挙げ、会話により会話者Ａにストレスがかかり一時的に声が大きくなった場合を考える。
【００３２】
通常、人が聴こえる音声の可聴帯域は、２０Ｈｚから２００００Ｈｚであり、日本語会話では、１０００Ｈｚを中心に１５０Ｈｚから１５００Ｈｚまでの周波数帯域が使用される。会話している会話者Ａにストレスがかかり、声が高くなった場合を例に挙げる。表１に、その場合の音声単位ＳAnの番号ｎと、平均周波数ｆn、一つ前の音声単位との周波数の差Δｆn、ストレスパラメータＸAnとの関係を示す。
【００３３】
【表１】
2010259691.tif 000009
【００３４】
この例では、音声単位を示す番号（音声単位番号）ｎが２と３との間、７と８との間で平均周波数ｆAnが変化したことを表している。ここで、音声単位番号２の平均周波数ｆA2が１０００Ｈｚであるが、音声単位番号３の平均周波数ｆA3は１５００Ｈｚに変化している。したがって、数（２）を用いれば、ストレスパラメータＸAnは、ＸAn＝（｜１５００−１０００｜）／１１２５＝０．４４と求まる。本実施例では、ストレスパラメータＸAnの分母の△ｆAn／ｎは、ｎ＝１から４までの平均周波数ｆAnの平均とした。
【００３５】
続いて、振幅に基づくストレスパラメータＹAnを求める。日常の会話が６０ｄＢ程度であり、叫び声が１００ｄＢである。従って、会話をする場合の音量領域は６０ｄＢから１００ｄＢである。表２に、表１と同一の会話をしているときの、各音声単位番号に対する振幅の変化量を示す。音声単位ＳAnの番号ｎと、平均振幅Ｒn、一つ前の音声単位との振幅の差ΔＲAn、ストレスパラメータＹAnとの関係を示す。
【００３６】
【表２】
2010259691.tif 000010
【００３７】
この例では、音声単位を示す番号（音声単位番号）ｎが２と３との間、３と４との間、４と５との間、５と６との間、６と７との間で平均振幅ＲAnが変化したことを表している。音声単位番号２の平均振幅ＲA2が６０ｄＢ、音声単位番号３の平均振幅ＲA3が１００ｄＢと変化するので、数（４）より、ストレスパラメータＹAnは、ＹAn＝（１００−６０）／７０＝０．５７と求まる。本実施例では、ストレスパラメータＹAnの分母の△ＲAn／ｎ
は、ｎ＝１から４までの平均振幅ＲAnの平均とした。
【００３８】
以上のように求めたストレスパラメータＸAnとストレスパラメータＹAnより、数（５）を用いて、ストレス指標ＺAを求める。表１および表２に示したストレスパラメータＸAnとストレスパラメータＹAnの総和を求め、音声単位の総数Ｎ＝１０として平均を求める。すると、ストレス指標ＺAは０．１７と求まる。ストレス指標がＺA＞０であるので、会話者Ａはストレスを感じていると判定出来る。
【００３９】
以上説明したストレス測定方法を用いたストレス測定装置の構成の詳細を説明する。図４は、本発明の実施の形態に係るストレス測定装置の機能構成を示すブロック図である。
【００４０】
まず、会話者Ａの音声は、音声Ａ入力部２に入力された後、音声Ａバッファ３に一時記憶される。音声Ａバッファ３で記憶された音声信号は、音声Ａ分析部４へ随時転送される。音声Ａ分析部４では、会話者Ａの音声信号から音声単位を抽出して、周波数に基づくストレスパラメータＸAnと振幅に基づくストレスパラメータＹAnの計算を行い、計算されたパラメータを音声単位の音声番号に従って音声Ａデータ蓄積部８に記憶する。そのため、音声Ａ蓄積部８の容量は、会話中の全データを記録できる大きさの容量を必要とする。これは、会話時間と音声信号の単位時間当たりデータ量とから計算して決めればよい。会話者が会話終了と判断したとき、あるいはストレス判定したい時は、図示しない外部指示回路より判定指令信号が音声Ａストレス判定部１７に送られる。このとき、音声Ａストレス判定部１７は、音声Ａデータ蓄積部８へ記憶されたデータを音声Ａストレス判定部１７へ全て転送するように要求する。音声Ａストレス判定部１７は、この転送されたデータを使ってストレス指標ＺAを計算して会話者Ａのストレスを判定する。
【００４１】
会話者Ｂの音声Ｂも音声Ａと同様に、音声Ｂ入力部９、音声Ｂバッファ１０、音声Ｂ分析部１１、音声Ｂデータ蓄積部１５、及び音声Ｂストレス判定部１８を用いて、ストレス指標ＺBを計算して会話者Ｂのストレスを判定する。表示部１６には、音声Ａと音声Ｂのストレス判定結果のデータをあわせて表示する。この表示部１６には液晶ディスプレイなどの表示手段を用いれば良い。本発明のストレス測定装置１を携帯電話に組み込むときは、携帯電話の表示部を利用すれば良い。
【００４２】
次に、音声Ａ分析部４の詳細について、図５（ａ）を用いて説明する。音声Ａ分析部４は、音声Ａ音声単位抽出部５、音声Ａ周波数分析部６、音声Ａ振幅分析部７、音声ＡストレスパラメータＸAn算出部１９及び音声ＡストレスパラメータＸAn算出部とから構成される。
【００４３】
まず、音声Ａバッファ３で一時記憶された音声は、音声Ａ音声単位抽出部５へ転送され、音声信号を音声単位ごとに区切り、音声番号を付加する。この区切られた音声単位は、音声Ａ周波数分析６と音声Ａ振幅分析７へ転送される。
【００４４】
音声Ａ周波数分析部６では、転送された音声単位の周波数を抽出する。さらに、その平均周波数ｆnを算出し、１つ前の音声番号を持つ音声単位の周波数との差Δｆnを求める。音声ＡストレスパラメータＸAn算出部では、この音声Ａ周波数分析部で求めた平均周波数と周波数との差Δｆnとを用いて、数（２）に従い、ストレスパラメータＸAnを算出する。
【００４５】
また、音声Ａ振幅分析部７において、音声単位における平均振幅Ｒnを算出し、１つ前の音声単位における平均振幅との差ΔＲnを算出する。その振幅データを使って、音声ＡストレスパラメータＹAn算出部において、ストレスパラメータＹAnを算出する。
【００４６】
算出したストレスパラメータＸAnとＹAnを、音声Ａデータ蓄積部８で一時記録する。
【００４７】
図５（ｂ）は、音声Ｂ分析部１１の詳細の機能構成を示すブロック図である。音声Ａ分析部４と同様に、音声Ｂ音声単位抽出部１２で音声単位を抽出する。その音声単位を音声Ｂ周波数分析部１３において周波数を分析し、音声ＢストレスパラメータＸB算出部２１においてストレスパラメータＹBnを算出する。また、音声単位を音声Ｂ振幅分析部１３において振幅を分析し、音声ＢストレスパラメータＹBn算出部２１においてストレスパラメータＹBnを算出する。
【００４８】
図６を用いて、本発明の実施の形態に係るストレス測定装置１の動作を説明する。図６は、本発明の実施の形態に係るストレス測定装置１の動作を説明するためのフローチャートである。
【００４９】
会話者Ａの音声が音声Ａ入力部２へ入力されると、ある区間ごとに音声信号を切り出す。そして、切り出した音声信号に音声単位Ｓnのように番号を付ける。この音声単位の切り出しは、０．５秒以上の無発声部分の有無で行う。（ステップＳ１）
次に、音声単位Ｓnから周波数を抽出し、その平均周波数ｆnを算出する。そして、１つ前の音声単位における平均周波数ｆn-1との差異Δｆnを求める。さらに、会話者Ａの会話全体における周波数の平均に対して、周波数がどのくらい変化したかという割合を求める。その割合を表すストレスパラメータＸAnは、数（２）に従って求める。（ステップＳ２）
また、音声単位Ｓnから振幅を抽出し、その平均振幅Ｒnを算出する。そして、１つ前の音声単位における平均振幅Ｒn-1との差異ΔＲnを求める。さらに、会話における振幅の平均に対して、周波数がどのくらい変化したかという割合を求める。その割合を表すパラメータＹBnは、式（４）に従って求める。（ステップＳ３）
これらの周波数に基づくストレスパラメータＸAnと振幅基づくストレスパラメータＹAnを一時記憶する。（ステップＳ４）
会話が終了しているか否かを確認する。会話が終了していなければ、ステップＳ２（周波数分析）、ステップＳ３（振幅分析）、ステップＳ４（周波数データ・振幅データ記録）を繰り返す。（ステップＳ５）
会話が終了していれば、ストレス判定を行う。ストレス判定は、ストレスパラメータＸAnとストレスパラメータＹAnに基づいて行う。式（５）よりストレス指標ＺAを求め、ＺA＞０なら会話者Ａがストレスを感じている状態であり、Ｚ＜０ならストレスを感じていない状態であると判定する。（ステップＳ６）
そのストレス判定の結果をディスプレイなどの表示部に出力する。ストレス評価結果は、数値で表示してもよいし、イラストや色で表示してもよい。（ステップＳ７）
次に、ステップＳ２で行う周波数分析の処理の詳細を説明する。図７（ａ）は、周波数分析の動作を説明するためのフローチャートである。
【００５０】
音声信号は、予め音声Ａ音声単位抽出部５において、発声部分と無発声部分に区分し、音声単位ＳAnとしている。
【００５１】
ｎ＝１から開始し、ｎ−１＝０である。０番目の音声単位ＳA0における周波数を抽出する。そして、その周波数の平均を求め、平均周波数ｆA0とする。（ステップＳ２１）
音声Ａ入力部へ音声が入力されると、入力音声が音声単位へ随時変換される。音声単位ＳA0に続いて、音声単位ＳA1が抽出される。その音声単位ＳA1に対応する平均周波数を算出し、平均周波数ｆA1を求める。（ステップＳ２２）
続いて、ステップＳ２１とステップＳ２２で算出した平均周波数ｆA0とｆA1との差異を算出する。この周波数の差△ｆA1は、数（１）で表すような絶対値で計算する。（ステッ
プＳ２３）
さらに、この周波数の差△ｆA1に基づいて、ストレスパラメータＸA1を算出する。この
ストレスパラメータＸA1は、数（２）を用いて求める。（ステップＳ２４）
ここで、会話が終了しているか否かを確認する。会話が終了していない場合は、続いてｎ＝１として、ステップＳ２１からステップＳ２４を行う。音声Ａ入力部へ音声が入力され、音声単位へ変換される限り、ｎ＝ｎ＋１としてステップＳ２１からステップＳ２４を繰り返し行う。
【００５２】
会話が終了し、音声Ａ入力部へ音声が入力されなくなると、周波数分析のステップＳ２は終了となる。
【００５３】
次に、ステップＳ３で行う振幅分析の処理の詳細を説明する。図７（ｂ）は、振幅分析の動作を説明するためのフローチャートである。
【００５４】
周波数分析（ステップＳ２）と同様に、ｎ＝１から開始し、ｎ−１＝０である。０番目の音声単位ＳA0における振幅を抽出する。そして、その平均振幅を算出し平均周波数ＲA0を求める。（ステップＳ３１）
音声単位ＳA0の１つ次の音声単位ＳA1に対応する平均振幅ＲA1を求める。（ステップＳ３２）
続いて、ステップＳ３１とステップＳ３２で算出した平均振幅ＲA0とＲA1との差異を算出する。この振幅の差△ＲA1は、数（３）を使って算出する。（ステップＳ３３）
さらに、この振幅の差△ＲA1に基づいて、ストレスパラメータＹA1を算出する。このス
トレスパラメータＹA1は、数（４）を用いて求める。（ステップＳ３４）
ここで、会話が終了しているか否かを確認する。会話が終了していない場合は、続いてｎ＝１として、ステップＳ３１からステップＳ３４を行う。音声Ａ入力部へ音声が入力され、音声単位へ変換される限り、ｎ＝ｎ＋１としてステップＳ３１からステップＳ３４を繰り返し行う。会話が終了し、音声Ａ入力部へ音声が入力されなくなると、振幅分析のステップＳ３は終了する。
【００５５】
以上のように、本発明の実施の形態１において、会話者の音声信号を用いて、会話者双方のストレスを判定することが出来る。
【産業上の利用可能性】
【００５６】
本発明にかかるストレス測定装置は、会話している会話者双方の音声信号を用いて、会話者双方のストレスを測定することが出来る。例えば、このストレス測定装置を携帯電話の機能として設置することも出来る。携帯電話で通話している際、携帯電話で通話している相手にストレスがかかっているかどうかを判定出来る。
【符号の説明】
【００５７】
１  ストレス測定装置
２  音声Ａ入力部
３  音声Ａバッファ
４  音声Ａ分析部
５  音声Ａ音声単位抽出部
６  音声Ａ周波数分析部
７  音声Ａ振幅分析部
８  音声Ａデータ蓄積部
９  音声Ｂ入力部
１０  音声Ｂバッファ
１１  音声Ｂ分析部
１２  音声Ｂ音声単位抽出部
１３  音声Ｂ周波数分析部
１４  音声Ｂ振幅分析部
１５  音声Ｂデータ蓄積部
１６  表示部
１７  音声Ａストレス判定部
１８  音声Ｂストレス判定部
１９  音声ＡストレスパラメータＸAn算出部
２０  音声ＡストレスパラメータＹAn算出部
２１  音声ＢストレスパラメータＸBn算出部
２２  音声ＢストレスパラメータＹBn算出部
５０  スピーカー
５１  液晶ディスプレイ
５３  電極
５４  電源
【図１】
2010259691.tif 000017
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
2010259691.tif 000021
【図６】
2010259691.tif 000022
【図７】
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【図８】
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