(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者から発せられる音を集音し、集音した音に対応する音声信号を出力する集音部と、
前記音声信号から歯軋りに特有の特徴を持つ音の区間を歯軋り候補区間として検出する歯軋り候補検出部と、
前記音声信号から所定の呼吸状態に対応する音の区間を特定呼吸区間として検出する呼吸検出部と、
前記歯軋り候補区間の前または後に前記特定呼吸区間が存在する場合、被験者が歯軋りしたと判定する判定部と、
を有するブラキシズム検出装置。
【請求項２】
前記歯軋り候補検出部は、
前記音声信号を所定の単位で区分した第１の区間の各周波数帯域の信号電力と、前記第１の区間の全周波数帯域の信号電力及び背景騒音信号電力と、前記第１の区間までにアタック音が継続する継続時間と、該アタック音の発生回数と、前記第１の区間の前記音声信号と前記第１の区間よりも前の区間の前記音声信号との自己相関係数の最大値のうちの少なくとも一つを特徴量として求める特徴量抽出部と、
前記特徴量が所定の条件を満たす場合、前記第１の区間を含む前記音声信号の区間を前記歯軋り候補区間であると判定する歯軋り候補判定部とを有する、請求項１に記載のブラキシズム検出装置。
【請求項３】
前記特徴量抽出部は、前記第１の区間についての全周波数帯域の信号電力及び背景騒音信号電力を前記特徴量として抽出し、
前記歯軋り候補判定部は、前記第１の区間の前記全周波数帯域の信号電力が前記背景騒音信号電力以上である場合、前記特徴量が前記所定の条件を満たすと判定する、請求項２に記載のブラキシズム検出装置。
【請求項４】
前記特徴量抽出部は、前記第１の区間の各周波数帯域の信号電力、全周波数帯域の信号電力及び背景騒音信号電力を前記特徴量として抽出し、
前記歯軋り候補判定部は、前記第１の区間の前記全周波数帯域の信号電力が前記背景騒音信号電力以上であり、かつ、前記第１の区間の各周波数帯域の信号電力のうち、前記第１の区間よりも前の第２の区間における対応する周波数帯域の信号電力よりも大きくなる周波数帯域の数が所定数以上となる場合、前記特徴量が前記所定の条件を満たすと判定する、請求項２に記載のブラキシズム検出装置。
【請求項５】
前記特徴量抽出部は、前記第１の区間の各周波数帯域の信号電力、全周波数帯域の信号電力及び背景騒音信号電力と前記継続時間とを前記特徴量として抽出し、
前記歯軋り候補判定部は、前記第１の区間の前記全周波数帯域の信号電力が前記背景騒音信号電力以上であり、前記第１の区間の各周波数帯域の信号電力のうち、前記第１の区間よりも前の第２の区間における対応する周波数帯域の信号電力よりも大きくなる周波数帯域の数が所定数以上となり、かつ、前記継続時間が歯軋りの継続時間以上となる場合、前記特徴量が前記所定の条件を満たすと判定する、請求項２に記載のブラキシズム検出装置。
【請求項６】
前記特徴量抽出部は、前記第１の区間の各周波数帯域の信号電力、全周波数帯域の信号電力及び背景騒音信号電力と、前記継続時間と、前記自己相関係数の最大値とを前記特徴量として抽出し、
前記歯軋り候補判定部は、前記第１の区間の前記全周波数帯域の信号電力が前記背景騒音信号電力以上であり、前記第１の区間の各周波数帯域の信号電力のうち、前記第１の区間よりも前の第２の区間における対応する周波数帯域の信号電力よりも大きくなる周波数帯域の数が所定数以上となり、かつ、前記継続時間が歯軋りの継続時間以上となり、かつ前記自己相関係数の最大値が所定値以下となる場合、前記特徴量が前記所定の条件を満たすと判定する、請求項２に記載のブラキシズム検出装置。
【請求項７】
前記特徴量抽出部は、前記継続時間と、前記アタック回数とを前記特徴量として抽出し、
前記歯軋り候補判定部は、前記継続時間が歯軋りの継続時間以上となり、かつ前記アタック回数が２以上の所定回数以上となる場合、前記特徴量が前記所定の条件を満たすと判定する、請求項２に記載のブラキシズム検出装置。
【請求項８】
前記歯軋り候補判定部は、前記特徴量を入力することにより、前記第１の区間を含む前記音声信号の区間が前記歯軋り候補区間であるか否かの判定結果を出力する識別器を有する、請求項２に記載のブラキシズム検出装置。
【請求項９】
前記呼吸検出部は、被験者が無呼吸である状態を前記所定の呼吸状態とし、前記無呼吸状態に対応する音の区間を前記特定呼吸区間として検出する、請求項１〜８の何れか一項に記載のブラキシズム検出装置。
【請求項１０】
前記呼吸検出部は、前記音声信号を所定の単位で区分した第２の区間について、該第２の区間の前記音声信号と前記第２の区間の前後の第３の区間の前記音声信号とが周期性を有する場合、前記第２の区間及び前記第３の区間を被験者が呼吸をしている呼吸区間として検出し、隣接する二つの呼吸区間間の時間差が所定の時間長以上である場合、当該二つの呼吸区間の間隔を前記特定呼吸区間として検出する、請求項８に記載のブラキシズム検出装置。
【請求項１１】
被験者から発せられる音を集音し、集音した音に対応する音声信号から歯軋りに特有の特徴を持つ音の区間を歯軋り候補区間として検出し、
前記音声信号から所定の呼吸状態に対応する音の区間を特定呼吸区間として検出し、
前記歯軋り候補区間の前または後に前記特定呼吸区間が存在する場合、被験者が歯軋りしたと判定する
ことをコンピュータに実行させるブラキシズム検出用コンピュータプログラム。
【請求項１２】
被験者から発せられる音を集音し、集音した音に対応する音声信号を出力する集音部と、
前記音声信号を所定の単位で区分した第１の区間の各周波数帯域の信号電力と、前記第１の区間の全周波数帯域の信号電力及び背景騒音信号電力と、前記第１の区間までにアタック音が継続する継続時間と、該アタック音の発生回数と、前記第１の区間の前記音声信号と前記第１の区間よりも前の区間の前記音声信号との自己相関係数の最大値のうちの少なくとも一つを特徴量として求める特徴量抽出部と、
前記特徴量が所定の条件を満たす場合、被験者が歯軋りしていると判定する判定部と、
を有するブラキシズム検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば、被験者の歯軋りを検出するブラキシズム検出装置、ブラキシズム検出方法及びブラキシズム検出用コンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、歯軋り（ブラキシズム、Bruxism）の健康への影響が注目されている。特に、睡眠中に行われる歯軋りの時間が長くなると、歯及び顎関節への負担が大きくなったり、睡眠が浅くなって日中に眠くなるといった弊害が生じる。そこで、睡眠中に行われた歯軋りを検出する技術が求められている。【０００３】
睡眠中に行われた歯軋りを検出する技術は幾つか提案されている。例えば、睡眠中の被験者の頭部の両側に置かれた二つのマイクロホンにて集音した音の時間差により、音が発生した方向を判定するとともにそれらの音の相互相関係数に基づいていびき音だけでなく歯ぎしり音を検出する技術が提案されている（例えば、特許文献１を参照）。
また、被験者の額部の加速度を計測した加速度信号及び額部の音声を計測した音声信号と、予め記憶されている睡眠状態のパターンとの比較から呼吸、体動、寝息、いびき、歯軋りなどの睡眠状態を識別する技術が提案されている（例えば、特許文献２を参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平７−１８４９４８号公報
【特許文献２】特開２００４−１８７９６１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、二つのマイクロホンで集音された音の時間差及び相互相関係数によっていびき音及び歯軋り音を検出する技術は、被験者が発生する音の特徴を解析しないため、いびき音と歯軋り音とを識別することができない。また、被験者の額部の加速度を計測した加速度信号と、額部の音声を計測した音声とを用いる技術では、加速度計が被験者に取り付けられる必要があり、被験者に対する身体的な負荷が大きい。【０００６】
そこで、本明細書は、被験者が発する音声に基づいて被験者の歯軋りを検出可能なブラキシズム検出装置、ブラキシズム検出方法及びブラキシズム検出用コンピュータ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】
【０００７】
一つの実施形態によれば、ブラキシズム検出装置が提供される。このブラキシズム検出装置は、被験者から発せられる音を集音し、集音した音に対応する音声信号を出力する集音部と、音声信号から歯軋りに特有の特徴を持つ音の区間を歯軋り候補区間として検出する歯軋り候補検出部と、音声信号から所定の呼吸状態に対応する音の区間を特定呼吸区間として検出する呼吸検出部と、歯軋り候補区間の前または後に特定呼吸区間が存在する場合、被験者が歯軋りしたと判定する判定部とを有する。【０００８】
また、他の実施形態によれば、ブラキシズム検出方法が提供される。このブラキシズム検出方法は、被験者から発せられる音を集音し、集音した音に対応する音声信号から歯軋りに特有の特徴を持つ音の区間を歯軋り候補区間として検出し、その音声信号から所定の呼吸状態に対応する音の区間を特定呼吸区間として検出し、歯軋り候補区間の前または後に特定呼吸区間が存在する場合、被験者が歯軋りしたと判定することを含む。【０００９】
さらに他の実施形態によれば、被験者が歯軋りしたか否かをコンピュータに判定させるコンピュータプログラムが提供される。このコンピュータプログラムは、被験者から発せられる音を集音し、集音した音に対応する音声信号から歯軋りに特有の特徴を持つ音の区間を歯軋り候補区間として検出し、その音声信号から所定の呼吸状態に対応する音の区間を特定呼吸区間として検出し、歯軋り候補区間の前または後に特定呼吸区間が存在する場合、被験者が歯軋りしたと判定することをコンピュータに実行させる命令を有する。【００１０】
本発明の目的及び利点は、請求項において特に指摘されたエレメント及び組み合わせにより実現され、かつ達成される。
上記の一般的な記述及び下記の詳細な記述の何れも、例示的かつ説明的なものであり、請求項のように、本発明を制限するものではないことを理解されたい。
【発明の効果】
【００１１】
ここに開示されるブラキシズム検出装置、ブラキシズム検出方法及びブラキシズム検出用コンピュータプログラムは、被験者が発する音声に基づいて被験者の歯軋りを検出できる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１は、歯軋り音を含む音声信号のスペクトルの一例を示す図である。
【図２】図２は、一つの実施形態によるブラキシズム検出装置の概略構成図である。
【図３】図３は、歯軋り候補検出部の概略構成図である。
【図４】図４（Ａ）は、周波数帯域ごとの信号電力を表す図であり、図４（Ｂ）は、アタック音と判定されたフレームとアタック回数算出期間との関係を示す図である。
【図５】図５は、アタック音継続時間算出用分析窓とアタック音と判定されたフレームとの関係を示す図である。
【図６】図６は、歯軋り候補検出処理の動作フローチャートである。
【図７】図７は、歯軋り候補検出処理の動作フローチャートである。
【図８】図８は、呼吸検出部の概略構成図である。
【図９】図９は、呼吸検出期間と呼吸区間との関係を示す図である。
【図１０】図１０は、呼吸検出処理の動作フローチャートである。
【図１１】図１１は、ブラキシズム検出処理の動作フローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図を参照しつつ、一つの実施形態による、ブラキシズム検出装置について説明する。このブラキシズム検出装置は、被験者が発する音を集音し、その音を解析することにより、被験者が睡眠中に行う歯軋りを検出する。
【００１４】
図１は、歯軋り音を含む音声信号のスペクトルの一例を示す図である。図１において、横軸は時間を表し、縦軸は周波数を表す。そしてグラフ１００上に示されたそれぞれの線は、睡眠中の被験者から発せられた音のスペクトル信号であり、線の濃度が濃いほど、その周波数帯域のスペクトル信号が大きいことを表す。
グラフ１００における区間１０１及び１０４には、正常な呼吸音に対するスペクトルが含まれる。被験者が正常に呼吸をしている場合、比較的一定の周期で息を吐いたり、息を吸うので、これらの区間では、比較的一定の周期でスペクトルが観察される。
また、区間１０２及び１０３は、被験者が呼吸をしていない、いわゆる無呼吸状態に対応する。無呼吸状態では、被験者の呼吸音がしていないため、区間１０２及び１０３には、大きな強度を持つスペクトル信号は観察されない。
さらに、区間１０５は、被験者が歯軋りをしている状態に対応する。そのため、区間１０５では、比較的大きなスペクトルが短時間に連続して発生している。
また区間１０６は、被験者が寝返りを行っている状態に対応する。そのため、区間１０６では、連続的に比較的大きなスペクトルが観察される。
【００１５】
図１に示されるように、被験者が歯軋りをする場合、その歯軋りを行う前または後において、無呼吸状態など、特有の呼吸状態が生じる傾向があることが知られている。また歯軋りの音には、呼吸音と異なる特徴がある。そこでこのブラキシズム検出装置は、被験者から発せられる音を所定期間にわたって解析して歯軋りに特有の特徴量を持つ音を検出し、その音の前または後で特有の呼吸状態に対応する呼吸音を検出することにより、被験者が歯軋りしているか否か判定する。
【００１６】
図２は、一つの実施形態によるブラキシズム検出装置の概略構成図である。ブラキシズム検出装置１は、マイクロホン１１と、アナログ／デジタル変換器１２と、バッファ１３と、時間周波数変換部１４と、スペクトル算出部１５と、歯軋り候補検出部１６と、呼吸検出部１７と、判定部１８と、出力部１９と、記憶部２０とを有する。
【００１７】
マイクロホン１１は、例えば、被験者の頭部の近傍に配置され、被験者が発する呼吸音、歯軋り音などを含む、マイクロホン１１の周囲で発する音を集音する。そしてマイクロホン１１は、その集音された音を、電気信号である音声信号に変換し、その音声信号をアナログ／デジタル変換器１２へ出力する。
アナログ／デジタル変換器１２は、例えば、増幅回路とアナログ／デジタル変換回路とを有する。そしてアナログ／デジタル変換器１２は、マイクロホン１１から受け取った音声信号を増幅した後、デジタル信号に変換する。アナログ／デジタル変換器１２は、デジタル化された音声信号をバッファ１３へ出力する。
バッファ１３は、例えば、読み書き可能な半導体メモリを有する。そしてバッファ１３は、アナログ／デジタル変換器１２から受け取ったデジタル化された音声信号を一時的に記憶する。
【００１８】
時間周波数変換部１４、スペクトル算出部１５、歯軋り候補検出部１６、呼吸検出部１７及び判定部１８は、それぞれ別個の回路として形成される。あるいは時間周波数変換部１４、スペクトル算出部１５、歯軋り候補検出部１６、呼吸検出部１７及び判定部１８は、その各部に対応する回路が集積された一つの集積回路としてブラキシズム検出装置１に実装されてもよい。さらに、時間周波数変換部１４、スペクトル算出部１５、歯軋り候補検出部１６、呼吸検出部１７及び判定部１８は、ブラキシズム検出装置１が有するプロセッサ上で実行されるコンピュータプログラムにより実現される、機能モジュールであってもよい。
【００１９】
時間周波数変換部１４は、バッファ１３から所定のフレーム長単位で音声信号を読み込む。そして時間周波数変換部１４は、その音声信号をフレーム長単位で時間周波数変換することにより周波数信号を生成する。フレーム長は、例えば、20ミリ秒に設定される。
時間周波数変換部１４は、時間周波数変換として、高速フーリエ変換（Fast Fourier Transform,、FFT）を用いる。n番目のフレームについて得られた周波数信号Xn(k)は、例えば、次式により表される。
【数１】
0005418666.tif 000002
ここでRn(k)は、周波数帯域kにおける実部の周波数信号を表し、In(k)は、周波数帯域kにおける虚部の周波数信号を表す。またKは周波数帯域の総数である。この場合、ナイキスト周波数以下の周波数帯域は0〜(K/2-1)で表される。
なお、時間周波数変換部１４は、時間周波数変換として、FFTの代わりに、離散コサイン変換、修正離散コサイン変換、あるいはウェーブレット変換を用いてもよい。
時間周波数変換部１４は、生成した周波数信号Xn(k)をスペクトル算出部１５へ出力する。
【００２０】
スペクトル算出部１５は、時間周波数変換部１４から受け取った周波数信号Xn(k)から、次式に従ってフレーム長単位で、各周波数帯域kのスペクトル信号Sn(k)を生成する。
【数２】
0005418666.tif 000003
なお、Kは周波数帯域の総数である。
スペクトル算出部１５は、生成したスペクトル信号Sn(k)を、歯軋り候補検出部１６及び呼吸検出部１７へ出力する。
【００２１】
歯軋り候補検出部１６は、スペクトル算出部１５から受け取ったスペクトル信号Sn(k)に基づいて、歯軋りにより生じる歯軋り音に特有の特徴を抽出することにより、歯軋りに特有の特徴を持つ信号区間を歯軋り候補として検出する。
【００２２】
歯軋り音は、以下の条件を満たす音である。
（１）歯軋り音は背景の騒音よりも大きい。特に、歯軋り音は、特定周波数帯域（例えば、3kHz〜4kHz）において背景の騒音よりも大きい。
（２）歯軋り音の継続時間は、一般に、0.1秒〜数秒間である。
（３）歯軋り音はほとんど周期性を持たない。
（４）歯軋り音は、短時間に連続して発生するアタック的な音である。
そこで、歯軋り候補検出部１６は、スペクトル信号から、これら（１）〜（４）の条件が全て満たされるか否かを判定する。そして歯軋り候補検出部１６は、これら（１）〜（４）の条件全てが含まれる信号区間を歯軋り候補とする。
【００２３】
図３は、歯軋り候補検出部１６の概略構成図である。歯軋り候補検出部１６は、電力計算部２１と、騒音推定部２２と、アタック音検出部２３と、継続時間判定部２４と、自己相関算出部２５と、歯軋り候補判定部２６とを有する。このうち、電力計算部２１、騒音推定部２２、アタック音検出部２３、継続時間判定部２４及び自己相関算出部２５は、それぞれ、歯軋り音に関する特徴量をスペクトル信号から抽出する特徴量抽出部の一例である。
【００２４】
電力計算部２１は、現フレームのスペクトル信号Sn(k)から、次式に従って、現フレームの音の大きさを表す指標である全帯域信号電力値P(n)を算出する。
【数３】
0005418666.tif 000004
ただし、nは現フレームに相当するフレーム番号であり、P(n,k)は、現フレームの周波数帯域kの電力である。またKは周波数帯域の総数である。
電力計算部２１は、全帯域信号電力値P(n)を騒音推定部２２及び歯軋り候補判定部２６へ出力する。また電力計算部２１は、各周波数帯域の信号電力P(n,k)をアタック音検出部２３及び歯軋り候補判定部２６へ出力する。
【００２５】
騒音推定部２２は、現フレームに含まれる背景騒音に相当する背景騒音電力値を算出する。ここで、被験者が睡眠中である場合、被験者は比較的静かなところにいると想定される。そのため、その周囲の環境において生じる背景騒音は被験者が生じる音よりも小さく、かつ背景騒音の電力の変動量は小さいと想定される。
そこで、騒音推定部２２は、現フレームの全帯域信号電力値が、過去の背景騒音電力値とほぼ等しければ、その信号電力値は背景騒音に相当すると推定する。そして騒音推定部２２は、過去の背景騒音電力値と現フレームの全帯域信号電力値とを平均して現フレームについての背景騒音電力値を求める。一方、現フレームの全帯域信号電力値が、過去の背景騒音電力値よりも大きければ、騒音推定部２２は、その全帯域信号電力値には背景騒音以外の音、例えば、被験者が発する呼吸音または歯軋り音などが含まれると推定する。そして騒音推定部２２は、過去の背景騒音電力値を現フレームについての背景騒音電力値とする。
【００２６】
例えば、一つ前のフレームの背景騒音電力がN(n-1)で表される。この場合、騒音推定部２２は、次式に従って現フレームの背景騒音電力N(n)を算出する。
【数４】
0005418666.tif 000005
ただし、αは忘却係数であり、例えば、α=0.9に設定される。またγは定数であり、例えば、1.5〜2.0に設定される。
騒音推定部２２は、現フレームの背景騒音電力N(n)を歯軋り候補判定部２６へ出力するとともに、次のフレームの背景騒音電力が算出されるまで記憶する。
【００２７】
アタック音検出部２３は、現フレームの信号電力値と一つ前のフレームの信号電力値との差を周波数帯域ごとに求めることにより、現フレームがアタック音に相当するか否か判定する。
アタック音は、広い周波数帯域にわたって瞬間的に大きくなる傾向がある。そこで、アタック音検出部２３は、次式に従って、周波数帯域ごとに現フレームnと一つ前のフレーム(n-1)の信号電力差を算出する。
【数５】
0005418666.tif 000006
なおKは、周波数帯域の総数を表す。またP(n,k)、P(n-1,k)は、それぞれ、現フレームnの周波数帯域kの信号電力値、及び一つ前のフレーム(n-1)の周波数帯域kの信号電力値を表す。そしてΔP(k)は、周波数帯域kにおける信号電力差である。
アタック音検出部２３は、各周波数帯域について得られた信号電力差ΔP(k)が、所定の電力閾値以上か否か判定する。そしてアタック音検出部２３は、信号電力差ΔP(k)が所定の電力閾値以上となる周波数帯域の数を、電力増加帯域数として求める。アタック音検出部２３は、電力増加帯域数が、所定の帯域数閾値以上である場合、現フレームにアタック音が含まれると判定する。そしてアタック音検出部２３は、アタック音と判定されたフレーム番号を一定期間の間記憶する。この一定期間は、例えば、後述する、アタック音と判定されたフレームの数を計数する期間に設定される。
なお、電力閾値は、例えば、3〜6dBに相当する値に設定される。また帯域数閾値は、１フレームの音声信号が256個のサンプル点で表されるとしてFFTにより周波数信号が求められる場合、例えば、100に設定される。あるいは、帯域数閾値は、マイクロホン１１により集音された音のスペクトルの全帯域に対する比率として設定されてもよい。この場合、例えば、ナイキスト周波数がFsである場合、帯域数閾値は0.8Fsに相当する値に設定される。
【００２８】
次に、アタック音検出部２３は、現フレームを終端とし、所定の単位時間長の期間に含まれる、アタック音と判定されたフレームの数を、現フレームに対するアタック回数として算出する。この単位時間は、例えば、１秒に設定される。
【００２９】
図４（Ａ）は、周波数帯域ごとの信号電力を表す図である。図４（Ｂ）は、アタック音と判定されたフレームとアタック回数算出の期間との関係を示す図である。
図４（Ａ）において、フレーム４００は現フレームを表し、フレーム４１０は一つ前のフレームを表す。フレーム４００に含まれるブロック４００−１〜４００−ｍは、それぞれ、フレーム４００に含まれる各周波数帯域の信号電力を表す。同様に、フレーム４１０に含まれるブロック４１０−１〜４１０−ｍは、それぞれ、フレーム４１０に含まれる各周波数帯域の信号電力を表す。アタック音検出部２３は、フレーム４００とフレーム４１０の同じ周波数帯域ごとに、信号電力差ΔP(k)を算出する。
【００３０】
図４（Ｂ）において、グラフ４２０は、マイクロホン１１により集音された音のスペクトルを表す。横軸は時間であり、縦軸は周波数を表す。ハッチングで表されたブロック４２１〜４２４は、それぞれ、アタック音と判定されたフレームである。そしてブロック４２４に相当するフレームが、現フレームである。アタック回数を計数する期間４３０は、現フレームが終端となるように設定される。この場合、期間４３０にはアタック音と判定されたフレームが４個含まれている。
【００３１】
アタック音検出部２３は、現フレームがアタック音に相当するか否かの判定結果を継続時間判定部２４に通知する。またアタック音検出部２３は、アタック回数を歯軋り候補判定部２６へ出力する。
【００３２】
継続時間判定部２４は、アタック音が継続的に発生している期間の長さを求める。そこで継続時間判定部２４は、現フレームがアタック音と判定されている場合、現フレームを終端とする分析窓を設定する。この分析窓は、時間周波数変換部１４による時間周波数変換の実行単位であるフレームの長さよりも長く設定され、好ましくは、一般に歯軋り音が継続する期間の最大値よりも長く設定される。例えば、分析窓は10秒間に設定される。
継続時間判定部２４は、分析窓内に、アタック音と判定されたフレームが一つでも含まれるか否か判定する。そしてアタック音と判定されたフレームが一つでも含まれる場合、継続時間判定部２４は、分析窓を時間ΔTだけ前へずらす。そして継続時間判定部２４は、アタック音の継続時間TをΔTに設定する。なお、ΔTは、歯軋り音が継続する時間の最小値よりも短い値、例えば、40ミリ秒に設定される。
【００３３】
継続時間判定部２４は、時間をΔTだけ前にずらした分析窓の中に、アタック音と判定されたフレームが含まれるか否かを再度判定する。そして継続時間判定部２４は、分析窓中に一つでもアタック音と判定されたフレームが含まれると、継続時間TにΔTを加算し、再度分析窓を時間ΔTだけ前へずらす。
継続時間判定部２４は、分析窓の中にアタック音と判定されたフレームが含まれなくなるまで、同様の処理を繰り返す。そして継続時間判定部２４は、分析窓の中にアタック音と判定されたフレームが含まれなくなると、その時点の継続時間Tを、現フレームにおけるアタック音の継続時間とする。
一方、現フレームがアタック音でないと判定されている場合、継続時間判定部２４は、一つ前のフレームにおいて算出された継続時間から、フレーム長を減じた値を現フレームにおけるアタック音の継続時間とする。ただし、このように算出された継続時間が負の値になる場合には、継続時間判定部２４は、現フレームにおけるアタック音の継続時間を0に設定する。
【００３４】
図５は、アタック音継続時間算出用分析窓とアタック音と判定されたフレームとの関係を示す図である。図５において、グラフ５００は、マイクロホン１１により集音された音のスペクトルを表す。横軸は時間であり、縦軸は周波数を表す。ハッチングで表されたブロック５０１〜５０４は、それぞれ、アタック音に相当すると判定されたフレームである。そしてブロック５０４に相当するフレームが、現フレームである。アタック音の継続時間を求める分析窓５１０は、最初に、現フレーム５０４が終端となるように設定される。この場合、分析窓５１０にはアタック音と判定されたフレームが４個含まれている。そこで継続時間判定部２４は、分析窓５１０をΔTだけ前にずらした位置に新たな分析窓５１１を設定する。この分析窓５１１にもアタック音と判定されたフレームが含まれている。そこで継続時間判定部２４は、分析窓５１１をΔTだけ前にずらした位置に新たな分析窓５１２を設定する。このように分析窓をずらしていくと、分析窓５１０から4ΔTだけずらした分析窓５１３に、アタック音と判定されるフレームが一つも含まれなくなる。そこで継続時間判定部２４は、アタック音の継続時間Tを4ΔTに設定する。
【００３５】
継続時間判定部２４は、現フレームについて求めたアタック音の継続時間を一時的に記憶するとともに、歯軋り候補判定部２６へ出力する。また継続時間判定部２４は、次フレーム以降におけるアタック音の継続時間を調べるために、現フレームがアタック音か否かの判定結果を現フレームの番号と関連付けて記憶する。
【００３６】
自己相関算出部２５は、マイクロホン１１により集音された音の周期性の指標として、次式に従って、現フレームnのスペクトル信号Sn(k)と過去フレーム(n-d)のスペクトル信号Sn-d(k)間の自己相関係数acor(d)を算出する。
【数６】
0005418666.tif 000007
ここでdは遅れを表すフレーム単位の変数である。例えば、d=1であれば、Sn-d(k)は現フレームnの一つ前のフレームである。またkは周波数帯域であり、Kは周波数帯域の総数である。
自己相関算出部２５は、dを1〜dmaxの範囲で変化させつつ、自己相関係数を算出する。そして自己相関算出部２５は、自己相関係数の最大値を求め、その最大値を歯軋り候補判定部２６へ出力する。なお、dmaxは、例えば、歯軋り音が継続する期間である、0.1秒〜数秒に相当するフレーム数に設定される。
【００３７】
歯軋り候補判定部２６は、歯軋り候補検出部１６の各部により算出された、歯軋り音の特徴に関連する値が所定の条件を満たす場合、現フレームを含む信号区間を歯軋り候補であると判定する。本実施形態では、歯軋り音の特徴に関連する値には、全帯域信号電力、背景騒音電力、特定周波数帯域信号電力、アタック音継続時間、自己相関係数最大値及びアタック回数が含まれる。そして歯軋り候補判定部２６は、これらの値から、上記の（１）から（４）に相当する条件が全て満たされると、現フレームを含む信号区間を歯軋り候補と判定する。一方、上記の（１）から（４）に相当する条件の何れか一つもでも満たされない場合、歯軋り候補判定部２６は、現フレームを含む信号区間を歯軋り候補ではないと判定する。なお、この信号区間は、例えば、現フレームのみを含む区間とすることができる。あるいはこの信号区間は、現フレームについて求められたアタック音継続時間に相当する信号区間とすることができる。以下の例では、歯軋り候補と判定された信号区間には、現フレームのみが含まれる。
【００３８】
例えば、上記の（１）に関して、歯軋り候補判定部２６は、全帯域信号電力値が背景騒音電力値よりも大きいか否か判定する。また歯軋り候補判定部２６は、特定周波数帯域の信号電力値が所定の閾値Th1よりも大きいか否か判定する。全帯域信号電力値が背景騒音電力値よりも大きく、かつ、特定周波数帯域の信号電力値が所定の閾値Th1以上である場合に限り、歯軋り候補判定部２６は、歯軋り音の音の大きさに関する条件が満たされると判定する。なお、特定周波数帯域は、例えば、3kHz〜4kHzの範囲に設定される。また歯軋り音は、特定の周波数帯域の音が他の周波数帯域の音よりも大きくなるので、閾値Th1は、例えば、全周波数帯域の平均電力または背景騒音電力に設定される。あるいは、閾値Th1は、全周波数帯域の平均電力または背景騒音電力に所定のバイアス（例えば、3dBあるいはそれ以上）を加えた値としてもよい。
【００３９】
上記の（２）に関して、歯軋り候補判定部２６は、アタック音の継続時間が閾値Th2以上である場合、歯軋り音の継続時間に関する条件が満たされると判定する。上記のように、歯軋り音は、0.1秒から数秒程度継続する傾向がある。そこで閾値Th2は、0.1秒から数秒に相当するフレーム数に設定される。
【００４０】
上記の（３）に関して、歯軋り候補判定部２６は、自己相関係数の最大値が閾値Th3以下であれば、歯軋り音の周期性に関する条件が満たされると判定する。周期性が低いほど、自己相関係数の最大値も低くなる。そこで閾値Th3は、例えば、0.5に設定される。
【００４１】
上記の（４）に関して、歯軋り候補判定部２６は、アタック回数が閾値Th4以上であれば、歯軋り音の連続性に関する条件が満たされると判定する。例えば、閾値Th4は、歯軋りしている間に、単位時間当たりに発生するアタック音の最小回数に設定される。例えば、閾値Th4は、2以上の整数、例えば、3に設定される。
【００４２】
歯軋り候補判定部２６は、現フレームを含む信号区間が歯軋り候補か否かの判定結果を、現フレームの番号とともに判定部１８へ出力する。
【００４３】
図６及び図７は、歯軋り候補検出処理の動作フローチャートである。なお、歯軋り候補検出部１６は、歯軋り候補検出処理をフレームごとに実行する。
図６に示されるように、電力計算部２１は、現フレームの全帯域信号電力値及び各周波数帯域の信号電力値を算出する（ステップＳ１０１）。そして電力計算部２１は、全帯域信号電力値を騒音推定部２２及び歯軋り候補判定部２６へ出力する。また電力計算部２１は、各周波数帯域の信号電力値をアタック音検出部２３及び歯軋り候補判定部２６へ出力する。
騒音推定部２２は、現フレームの全帯域信号電力値を受け取ると、その全帯域信号電力値と過去のフレームの全帯域信号電力値とに基づいて、現フレームについての背景騒音電力を推定する（ステップＳ１０２）。そして騒音推定部２２は、現フレームについての背景騒音電力を一時的に記憶するとともに、歯軋り候補判定部２６へ出力する。
【００４４】
またアタック音検出部２３は、現フレームの各周波数帯域の信号電力値と過去フレームの対応する周波数帯域の信号電力値との差に基づいてアタック音を検出する（ステップＳ１０３）。またアタック音検出部２３は、次のフレームに対するアタック音の検出に利用するために、現フレームの各周波数帯域の信号電力値を一時的に記憶する。
さらに、アタック音検出部２３は、単位時間当たりにアタック音が検出されたフレーム数をアタック回数として算出する（ステップＳ１０４）。そしてアタック音検出部２３は、現フレームがアタック音に相当するか否かの判定結果を、現フレームの番号とともに継続時間判定部２４及び歯軋り候補判定部２６へ出力する。また、アタック音検出部２３は、アタック回数を歯軋り候補判定部２６へ出力する。
継続時間判定部２４は、アタック音の継続時間を算出する（ステップＳ１０５）。そして継続時間判定部２４は、その継続時間を歯軋り候補判定部２６へ出力する。
【００４５】
また、自己相関算出部２５は、現フレームのスペクトル信号と過去フレームのスペクトル信号との自己相関値の最大値を、音声信号の周期性を表す指標として算出する（ステップＳ１０６）。そして自己相関算出部２５は、自己相関値の最大値を歯軋り候補判定部２６へ出力する。また自己相関算出部２５は、次のフレームに対して自己相関値の算出に利用するために、現フレームのスペクトル信号を一時的に記憶する。
【００４６】
図７に示されるように、歯軋り候補判定部２６は、全帯域電力が背景騒音以上か否か判定する（ステップＳ１０７）。全帯域電力が背景騒音未満である場合（ステップＳ１０７−Ｎｏ）、歯軋り候補判定部２６は、現フレームは歯軋り候補ではないと判定する（ステップＳ１１３）。
一方、全帯域電力が背景騒音以上である場合（ステップＳ１０７−Ｙｅｓ）、歯軋り候補判定部２６は、特定帯域電力が閾値Th1以上か否か判定する（ステップＳ１０８）。特定帯域電力が閾値Th1未満である場合（ステップＳ１０８−Ｎｏ）、歯軋り候補判定部２６は、現フレームは歯軋り候補ではないと判定する（ステップＳ１１３）。
【００４７】
一方、特定帯域電力が閾値Th1以上である場合（ステップＳ１０８−Ｙｅｓ）、歯軋り候補判定部２６は、アタック音の継続時間が閾値Th2以上か否か判定する（ステップＳ１０９）。アタック音の継続時間が閾値Th2未満である場合（ステップＳ１０９−Ｎｏ）、歯軋り候補判定部２６は、現フレームは歯軋り候補ではないと判定する（ステップＳ１１３）。
一方、アタック音の継続時間が閾値Th2以上である場合（ステップＳ１０９−Ｙｅｓ）、歯軋り候補判定部２６は、周期性の指標である最大自己相関値が閾値Th3以下か否か判定する（ステップＳ１１０）。最大自己相関値が閾値Th3よりも大きければ（ステップＳ１１０−Ｎｏ）、歯軋り候補判定部２６は、現フレームは歯軋り候補ではないと判定する（ステップＳ１１３）。
【００４８】
一方、最大自己相関値が閾値Th3以下であれば（ステップＳ１１０−Ｙｅｓ）、歯軋り候補判定部２６は、アタック回数が閾値Th4以上か否か判定する（ステップＳ１１１）。
アタック回数が閾値Th4以上であれば、現フレームの時点で、歯軋り音に相当する上記の（１）〜（４）の条件全てが満たされる。そこで歯軋り候補判定部２６は、現フレームは歯軋り候補であると判定する（ステップＳ１１２）。そして歯軋り候補判定部２６は、現フレームが歯軋り候補であるか否かの判定結果として、歯軋り候補が存在することを示すフラグを現フレームの番号とともに判定部１８へ出力する。
一方、アタック回数が閾値Th4未満であれば、歯軋り候補判定部２６は、現フレームは歯軋り候補ではないと判定する（ステップＳ１１３）。そして歯軋り候補判定部２６は、現フレームが歯軋り候補であるか否かの判定結果として、歯軋り候補が存在しないことを示すフラグを現フレームの番号とともに判定部１８へ出力する。
ステップＳ１１２またはＳ１１３の後、歯軋り候補判定部２６は処理を終了する。
なお、歯軋り候補判定部２６は、ステップＳ１０７〜Ｓ１１１の処理の実行順序をどのように入れ換えてもよい。
【００４９】
呼吸検出部１７は、スペクトル信号に基づいて、無呼吸状態など、特有の呼吸状態に対応する信号区間を検出する。
呼吸音は、比較的一定の間隔で発生する。また呼吸音は、被験者が発する音が存在しない場合、すなわち、背景騒音のみの場合、または被験者が歯軋りしているときの音よりもスペクトルの自己相関性が高い。本実施形態では、呼吸検出部１７はスペクトルの自己相関性が高い区間を被験者が呼吸している呼吸区間として検出し、呼吸区間同士の時間差を求めることで、特有の呼吸状態に対応する信号区間として無呼吸状態の期間を求める。
【００５０】
図８は、呼吸検出部１７の概略構成図である。呼吸検出部１７は、自己相関算出部３１と、呼吸区間決定部３２と、呼吸周期推定部３３と、無呼吸検出部３４とを有する。そして呼吸検出部１７は、スペクトル算出部１５から、呼吸検出期間単位でスペクトル信号を取得し、その呼吸検出期間ごとに無呼吸状態の期間を求める。なお、呼吸検出期間は、例えば、数回の呼吸が含まれる程度の期間、例えば、10秒間に設定される。また呼吸検出部１７は、呼吸検出期間を識別するフレーム番号もスペクトル算出部１５から取得する。なお、呼吸検出期間を識別するフレーム番号は、例えば、呼吸検出期間の最初または最後のフレームの番号である。
【００５１】
自己相関算出部３１は、呼吸検出期間内のスペクトル信号の周期性を表す指標として、フレーム単位の自己相関係数を算出する。
自己相関算出部３１は、呼吸検出期間に含まれる各フレームを、例えば前から順に着目フレームに設定する。そして自己相関算出部３１は、マイクロホン１１により集音された音の周期性の指標として、次式に従って、着目するフレームnのスペクトル信号Sn(k)と過去フレーム(n-d)のスペクトル信号Sn-d(k)間の自己相関係数corr(d)を算出する。
【数７】
0005418666.tif 000008
ここでdは遅れを表すフレーム単位の変数である。例えば、d=1であれば、Sn-d(k)は着目フレームnの一つ前のフレームである。またkは周波数帯域であり、Kは周波数帯域の総数である。
自己相関算出部３１は、dを−dmax2〜dmax2の範囲で変化させつつ、着目フレームの自己相関係数を算出する。そして自己相関算出部３１は、それぞれのdの値についての着目フレームの自己相関係数を呼吸区間決定部３２へ出力する。なお、dmax2は、例えば、呼吸検出期間に相当するフレーム数に設定される。
【００５２】
呼吸区間決定部３２は、呼吸検出期間内の各フレームの自己相関係数に基づいて、被験者が呼吸している区間である呼吸区間を決定する。被験者が呼吸している場合の音は、一般的に、被験者が呼吸をしておらず、背景騒音のみのときの音よりも大きい。そこで呼吸区間決定部３２は、呼吸検出期間内の各フレームについて、それぞれ自己相関係数corr(d)を算出する。呼吸区間決定部３２は、自己相関係数corr(d)が最大となるフレームを着目フレームに設定する。そして呼吸区間決定部３２は、着目フレームについて求められた自己相関係数corr(d)が、所定の呼吸音閾値以上である、着目フレーム及び着目フレームに対する遅れdに相当するフレームを検出する。そして呼吸区間決定部３２は、検出されたフレームが連続する区間を一つの呼吸区間とする。
あるいは、呼吸区間決定部３２は、呼吸検出期間内の各フレームについて、自己相関係数corr(d)が呼吸音閾値以上となるフレームを全て検出し、検出されたフレームが連続する区間を一つの呼吸区間としてもよい。
【００５３】
呼吸音閾値は、背景騒音のみが含まれるスペクトルについて算出される自己相関値の平均値である騒音平均相関値、騒音平均相関値に所定のバイアス値（例えば、0.1）を加えた値に設定される。あるいは、呼吸音閾値は、自己相関性があると判定できる値、例えば、0.5に設定される。
呼吸区間決定部３２は、各呼吸区間の中心のフレーム番号を呼吸周期推定部３３へ出力する。
【００５４】
呼吸周期推定部３３は、呼吸区間同士の間隔、すなわち、特定の呼吸区間の中心フレームと、その一つ前の呼吸区間の中心フレーム間の間隔を、呼吸周期として求める。
なお、呼吸周期推定部３３は、現呼吸検出期間の最初に検出された呼吸区間については、現呼吸検出期間よりも前の呼吸検出期間のうち、時間的に最も後に検出された呼吸区間との間隔を呼吸周期とする。
【００５５】
図９は、呼吸検出期間と呼吸区間との関係を示す図である。図９において、横軸は時間を表し、縦軸は自己相関係数値を表す。また矢印９０１で示された区間は、呼吸検出期間を表す。そしてグラフ９１０は、呼吸検出期間９０１内の各フレームのうち、自己相関値が最大となるフレームについて算出された自己相関係数を表す。また閾値Thcorは、呼吸音閾値である。この例では、区間９０２〜９０４において、自己相関係数が呼吸音閾値以上となっている。そのため、区間９０２〜９０４が、それぞれ呼吸区間として検出される。そして、呼吸区間９０３に対する呼吸周期T2は、呼吸区間９０２の中心と呼吸区間９０３の中心との時間差となる。同様に、呼吸区間９０４に対する呼吸周期T3は、呼吸区間９０３の中心と呼吸区間９０４の中心との時間差となる。一方、呼吸区間９０２については、呼吸検出区間９０１内に呼吸区間９０２よりも前の呼吸区間が存在しない。そこで呼吸区間９０２の呼吸周期T1は、呼吸区間９０２の中心と、呼吸検出期間９０１の一つ前の呼吸検出期間の最後に検出された呼吸区間の中心９０５との時間差となる。
【００５６】
呼吸周期推定部３３は、現呼吸検出期間内のそれぞれの呼吸区間について求めた呼吸周期を無呼吸検出部３４へ出力する。
【００５７】
無呼吸検出部３４は、現呼吸検出期間内の各呼吸周期を、所定の無呼吸判定閾値と比較する。そして無呼吸検出部３４は、何れかの呼吸周期が無呼吸判定閾値以上であれば、その呼吸周期が無呼吸期間に対応すると判定する。そして無呼吸検出部３４は、現呼吸検出期間内に無呼吸期間が存在するか否かの判定結果を判定部１８へ出力する。
なお、無呼吸判定閾値は、例えば、10秒間に相当するフレーム数に設定される。
【００５８】
図１０は、呼吸検出部１７により実行される、呼吸検出処理の動作フローチャートである。なお呼吸検出部１７は、呼吸検出期間ごとに、この呼吸検出処理を実行する。
自己相関算出部３１は、呼吸検出期間内の各フレームについて、スペクトル信号の自己相関値を算出する（ステップＳ２０１）。そして自己相関算出部３１は、各フレームの自己相関値を呼吸区間決定部３２へ出力する。
呼吸区間決定部３２は、自己相関値が呼吸音閾値以上となる区間を呼吸区間として検出する（ステップＳ２０２）。呼吸区間決定部３２は、各呼吸区間の中心のフレーム番号を呼吸周期推定部３３へ出力する。
呼吸周期推定部３３は、現呼吸検出期間内のそれぞれの呼吸区間について、時間的に一つ前の呼吸区間との時間差を、その呼吸区間についての呼吸周期として推定する（ステップＳ２０３）。呼吸周期推定部３３は、現呼吸検出期間内のそれぞれの呼吸区間について求めた呼吸周期を無呼吸検出部３４へ出力する。
【００５９】
無呼吸検出部３４は、未着目の呼吸周期の中から、着目する呼吸周期を設定する（ステップＳ２０４）。そして無呼吸検出部３４は、着目する呼吸周期が無呼吸判定閾値以上か否か判定する（ステップＳ２０５）。着目する呼吸周期が無呼吸判定閾値以上であれば（ステップＳ２０５−Ｙｅｓ）、無呼吸検出部３４は、着目呼吸周期に無呼吸フラグを設定する（ステップＳ２０６）。
ステップＳ２０６の後、あるいはステップＳ２０５にて着目する呼吸周期が無呼吸判定閾値未満である場合、無呼吸検出部３４は、検出された全ての呼吸周期を着目呼吸周期に設定したか否か判定する（ステップＳ２０７）。何れかの呼吸周期が着目呼吸周期に設定されていなければ（ステップＳ２０７−Ｎｏ）、無呼吸検出部３４は、ステップＳ２０４〜Ｓ２０７の処理を繰り返す。
【００６０】
一方、全ての呼吸周期が着目呼吸周期に設定されていれば（ステップＳ２０７−Ｙｅｓ）、無呼吸検出部３４は、何れかの呼吸周期に無呼吸フラグが設定されているか否か判定する（ステップＳ２０８）。
何れかの呼吸周期に無呼吸フラグが設定されていれば（ステップＳ２０７−Ｙｅｓ）、無呼吸検出部３４は、無呼吸区間有りとの判定結果を、現呼吸検出期間を示すフレーム番号とともに判定部１８へ出力する（ステップＳ２０９）。一方、何れの呼吸周期にも無呼吸フラグが設定されていなければ（ステップＳ２０７−Ｎｏ）、無呼吸検出部３４は、無呼吸区間無しとの判定結果を、現呼吸検出期間を示すフレーム番号とともに判定部１８へ出力する（ステップＳ２１０）。
ステップＳ２０９またはＳ２１０の後、呼吸検出部１７は、呼吸検出処理を終了する。
【００６１】
判定部１８は、歯軋り候補と判定された信号区間と無呼吸区間に基づいて、被験者が歯軋りしているか否か判定する。上記のように、被験者は、歯軋りをする前または後において、無呼吸状態となる傾向がある。そこで判定部１８は、直近の複数の呼吸検出期間について、無呼吸区間が有るか否かの判定結果を記憶しておく。また判定部１８は、歯軋り候補と判定された信号区間に対応するフレームの番号を一定期間記憶しておく。そして判定部１８は、歯軋り候補であると判定された信号区間の前または後で、無呼吸区間が存在する場合、被験者が歯軋りしていると判定する。例えば、判定部１８は、歯軋り候補であると判定された信号区間の前後1分間の何れかにおいて無呼吸区間が有る場合、被験者が歯軋りしていると判定する。
判定部１８は、被験者が歯軋りをしていると判定すると、その判定結果を表す歯軋り検知信号を出力部１９へ出力する。
また判定部１８は、バッファ１３に記憶されている音声信号のうち、歯軋りが検出された際の歯軋り候補の信号区間及びその前後の所定期間の音声信号をバッファ１３から読み出して、記憶部２０に記憶させてもよい。
【００６２】
出力部１９は、ブラキシズム検出装置１を他の機器と接続するためのインターフェース回路を有する。そして出力部１９は、判定部１８から受け取った、歯軋り検知信号を他の機器へ出力する。さらに出力部１９は、歯軋りが検知されたフレームの音声信号を記憶部２０から読み出して他の機器へ出力してもよい。
【００６３】
記憶部２０は、例えば、半導体メモリ、磁気ディスク装置、または光ディスク装置のうちの少なくとも何れか一つを有する。そして記憶部２０は、判定部１８から受け取った歯軋りが検知されたか否かの判定結果を記憶する。また記憶部２０は、歯軋りが検出されたフレーム及びその前後のフレームの音声信号を記憶してもよい。
さらに記憶部２０は、時間周波数変換部１４、スペクトル算出部１５、歯軋り候補検出部１６及び呼吸検出部１７が算出する様々なデータを一時的に記憶してもよい。
【００６４】
図１１は、ブラキシズム検出処理の動作フローチャートである。ブラキシズム検出装置１は、歯軋り検出中、このブラキシズム検出処理を繰り返し実行する。
時間周波数変換部１４は、マイクロホン１１により集音され、アナログ／デジタル変換器１２によりデジタル化された音声信号をバッファ１３から読み出す。そして時間周波数変換部１４は、その音声信号をフレーム単位で時間周波数変換することにより周波数信号を算出する（ステップＳ３０１）。時間周波数変換部１４は、周波数信号をスペクトル算出部１５へ出力する。
スペクトル算出部１５は、フレーム単位で周波数信号からスペクトル信号を算出する（ステップＳ３０２）。そしてスペクトル算出部１６は、スペクトル信号を歯軋り候補検出部１６及び呼吸検出部１７へ出力する。
【００６５】
歯軋り候補検出部１６は、スペクトル信号に基づいて現フレームを含む信号区間が歯軋り候補となるか否か判定する（ステップＳ３０３）。そして歯軋り候補検出部１６は、現フレームを含む信号区間が歯軋り候補か否かの判定結果を表すフラグ及び現フレームの番号を判定部１８へ出力する。
一方、呼吸検出部１７は、スペクトル信号に基づいて、呼吸検出期間ごとに無呼吸区間を検出する（ステップＳ３０４）。そして呼吸検出部１７は、呼吸検出期間ごとに無呼吸区間が有るか否かの判定結果とその呼吸検出期間を表すフレーム番号を判定部１８へ出力する。
【００６６】
判定部１８は、歯軋り候補と判定された信号区間の前または後に無呼吸区間が有るか否か判定する（ステップＳ３０５）。歯軋り候補と判定された信号区間の前または後に無呼吸区間が有る場合（ステップＳ３０５−Ｙｅｓ）、判定部１８は、被験者は歯軋りしたと判定する（ステップＳ３０６）。そして判定部１８は、その判定結果を表す歯軋り検知信号を出力部１９へ出力する。
一方、歯軋り候補と判定された信号区間が存在しない場合、または歯軋り候補と判定された信号区間の前または後に無呼吸区間が無い場合（ステップＳ３０５−Ｎｏ）、判定部１８は、被験者は歯軋りしていないと判定する（ステップＳ３０７）。
ステップＳ３０６またはＳ３０７の後、ブラキシズム検出装置１はブラキシズム検出処理を終了する。
【００６７】
以上に説明してきたように、このブラキシズム検出装置は、被験者の近傍に設置されたマイクロホンにより集音された音から、歯軋りに特有の特徴を持つ音が含まれる信号区間を歯軋り候補として検出する。そしてこのブラキシズム検出装置は、歯軋り候補となる信号区間の前または後において、無呼吸など、特定の呼吸状態が検知されると、被験者が歯軋りしていると判定する。このように、このブラキシズム検出装置は、被験者への身体的負荷を掛けることなく、音声のみに基づいて、被験者が歯軋りしているか否かを判定することができる。
【００６８】
なお、本発明は、上記の実施形態に限定されるものではない。例えば、歯軋り候補検出部の歯軋り候補判定部は、全帯域信号電力、背景騒音電力、特定周波数帯域信号電力、アタック音の検出結果、アタック音継続時間、自己相関係数最大値及びアタック回数の一部のみを用いて、歯軋り候補となる信号区間を検出してもよい。
例えば、歯軋り候補判定部は、以下の条件を、注目するフレームを含む信号区間を歯軋り候補と判定する条件としてもよい。
（I）注目するフレームについての全帯域信号電力が背景騒音電力よりも大きい。
（II）注目するフレームについての全帯域信号電力が背景騒音電力よりも大きく、かつ注目するフレームがアタック音である。
（III）上記の（I）または（II）の条件に加えて、アタック音の継続時間が上記の閾値Th2以上である。
（IV）上記の（I）または（II）の条件に加えて、注目するフレームについての自己相関値acor(d)の最大値が上記の閾値Th3以下である。
【００６９】
また歯軋り候補検出部のアタック音検出部は、注目フレームについての全帯域信号電力が背景騒音電力よりも大きいこと、または自己相関値acor(d)の最大値が上記の閾値Th3以下であることを、アタック音と判定するための判定基準に加えてもよい。この場合、歯軋り候補判定部は、アタック音の継続時間が上記の閾値Th2以上であり、かつ、アタック回数が上記の閾値Th4以上である場合に、アタック音継続時間に相当する信号区間を歯軋り候補と判定してもよい。
【００７０】
さらに、歯軋り候補判定部は、全帯域信号電力、背景騒音電力、特定周波数帯域信号電力、アタック音継続時間、自己相関係数最大値及びアタック回数のうちの少なくとも一つを入力とし、現フレームが歯軋り候補か否かの判定結果を出力する識別器を有していてもよい。そのような識別器は、例えば、入力層と中間層と出力層とを有するパーセプトロンのようなニューラルネットワークとすることができる。この場合、歯軋り音に対応する入力と歯軋り候補であるとの判定結果に対応する出力の複数の組み合わせと、歯軋り音でない音に対応する入力と歯軋り候補でないとの判定結果に対応する出力の複数の組み合わせとが、予め教師データとして準備される。そして識別器は、このような教師データを用いてバックプロパゲーションにより事前学習される。これにより、識別器は、どのような入力に対しても、高い信頼性を持つ判定結果を出力することができる。
なお、歯軋り候補判定部が有する識別器は、サポートベクトルマシンであってもよい。
【００７１】
また、記憶部は、様々な歯軋り音に相当する、一定期間のスペクトル信号をテンプレートとして予め記憶していてもよい。この場合、歯軋り候補検出部は、その一定期間のスペクトル信号を取得する度に、取得したスペクトル信号と各テンプレートとのパターンマッチングを実行して、スペクトル信号とテンプレートとの一致度を算出する。そして歯軋り候補検出部は、その一致度の最大値が所定の閾値以上となったときに、その一定期間内のフレームを歯軋り候補フレームとしてもよい。この場合、一定期間は、例えば、歯軋りが継続する期間に相当する、0.1秒〜数秒程度に設定される。
【００７２】
また、呼吸区間検出部は、自己相関係数だけでなく、全帯域信号電力も、呼吸区間を検出するために用いてもよい。被験者が呼吸をしているときの音は、被験者が呼吸をしていないときの音よりも一般に大きい。そのため、呼吸区間検出部は、全帯域信号電力の大きさを調べることにより、より正確に呼吸区間を検出できる。この場合、呼吸区間検出部は、自己相関係数が呼吸音閾値以上となる区間に含まれるフレームの全帯域信号電力を算出する。そして呼吸区間検出部は、その全帯域信号電力が所定の閾値を超えているフレームを、呼吸区間とする。なお、所定の閾値は、例えば、背景騒音に相当するフレームの平均電力に設定される。
【００７３】
さらに、歯軋り候補判定部は、所定の歯軋り候補検出期間ごとに、歯軋り候補となる信号区間を検出してもよい。歯軋り候補検出期間は、例えば、呼吸検出期間と同一の長さに設定される。そして、歯軋り候補検出期間が終了するフレームが、呼吸検出期間が終了するフレームと一致するように、歯軋り候補検出期間及び呼吸検出期間は設定される。
この場合、判定部は、歯軋り候補検出期間及び呼吸検出期間が終了する度に、歯軋り候補及び無呼吸区間が検出されているか否か判定する。そして判定部は、歯軋り候補及び無呼吸区間の両方が検出されていれば、被験者は歯軋りをしていると判定する。
【００７４】
また、信号電力算出、アタック音検出及び自己相関値算出の時間の単位は、時間周波数変換の単位であるフレームと異なっていてもよい。例えば、信号電力算出、アタック音検出及び自己相関値算出の時間の単位は、フレームの長さの2倍または3倍であってもよい。ただしこの場合も、信号電力算出、アタック音検出及び自己相関値算出の時間の単位は、呼吸検出期間、アタック回数算出の単位時間及びアタック音継続時間算出のための分析窓よりも短時間に設定される。
【００７５】
さらに他の実施形態によれば、ブラキシズム検出装置は、呼吸状態の判定結果を用いずに、歯軋り候補となる信号区間が検出されると、直ちに被験者が歯軋りしていると判定してもよい。この場合、図２に示したブラキシズム検出装置において、呼吸検出部は省略されてもよい。ただしこの場合には、ブラキシズム検出装置は、図７に示された動作フローチャートのステップＳ１０７〜Ｓ１１１の条件が全て満たされた場合に、被験者が歯軋りをしていると判定することが好ましい。あるいは、この実施形態によるブラキシズム検出装置は、上記の変形例の条件（II）または条件（II）に加えて条件（III）または（IV）の条件が満たされた場合に、被験者が歯軋りをしていると判定することが好ましい。
【００７６】
さらに、各実施形態によるブラキシズム検出装置が有する時間周波数変換部、スペクトル算出部、歯軋り候補検出部、呼吸検出部及び判定部の機能をコンピュータに実現させるコンピュータプログラムは、コンピュータによって読み取り可能な媒体に記録された形で提供されてもよい。
【００７７】
ここに挙げられた全ての例及び特定の用語は、読者が、本発明及び当該技術の促進に対する本発明者により寄与された概念を理解することを助ける、教示的な目的において意図されたものであり、本発明の優位性及び劣等性を示すことに関する、本明細書の如何なる例の構成、そのような特定の挙げられた例及び条件に限定しないように解釈されるべきものである。本発明の実施形態は詳細に説明されているが、本発明の精神及び範囲から外れることなく、様々な変更、置換及び修正をこれに加えることが可能であることを理解されたい。
【符号の説明】
【００７８】
１    ブラキシズム検出装置
１１    マイクロホン
１２    アナログ／デジタル変換器
１３    バッファ
１４    時間周波数変換部
１５    スペクトル算出部
１６    歯軋り候補検出部
１７    呼吸検出部
１８    判定部
１９    出力部
２０    記憶部
２１    電力計算部
２２    騒音推定部
２３    アタック音検出部
２４    継続時間判定部
２５    自己相関算出部
２６    歯軋り候補判定部
３１    自己相関算出部
３２    呼吸区間決定部
３３    呼吸周期推定部
３４    無呼吸検出部
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１】
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