(57)【要約】  睡眠中の音を睡眠音として記録する音記録部（１１０）と、睡眠音から特徴情報を複数個抽出する抽出部（１２０）と、特徴情報から特徴ベクトルを算出する解析部（１３０）と、特徴ベクトルを複数種類に分類する分類部（１４０）と、特徴ベクトルを隠れマルコフモデルを用いた処理により第一状態の睡眠音を反映させた第一モデルと、第二状態の睡眠音を反映させた第二モデルとを生成する確率モデル生成部（１５０）と、判定対象の睡眠音（２１０）に基づく分類された特徴ベクトルを前記第一モデルに適用した第一尤度と前記第二モデルに適用した第二尤度を算出する尤度算出部（１７０）と、算出された尤度に基づき睡眠の質を判定する判定部（１８０）とを備える睡眠の質判定システム（１００）。
2019039261.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
睡眠中における生体が発する音を睡眠音として記録する音記録部と、
記録された前記睡眠音の中から特徴部分である特徴情報を複数個抽出する抽出部と、
抽出された特徴情報に基づきそれぞれの特徴ベクトルを算出する解析部と、
複数の前記特徴ベクトルを複数種類に分類する分類部と、
睡眠の質が第一状態であった前記睡眠音の分類された特徴ベクトルを隠れマルコフモデルを用いた処理により確率モデルの１つである第一モデルと、睡眠の状態が第二状態であった前記睡眠音の分類された特徴ベクトルを隠れマルコフモデルを用いた処理により確率モデルの１つである第二モデルとを生成する確率モデル生成部と、
前記第一モデル、および、前記第二モデルを記憶させる記憶部とを備え、
前記音記録部は、
判定対象の睡眠音を記録し、
前記抽出部は、
前記睡眠音から特徴情報を抽出し、
前記解析部は、
前記特徴情報から特徴ベクトルを算出し、
前記分類部は、
前記特徴ベクトルを分類し、
さらに、
前記判定対象の分類された特徴ベクトルを前記第一モデルに適用して尤度である第一尤度と前記第二モデルに適用して尤度である第二尤度を算出する尤度算出部と、
算出された前記第一尤度と第二尤度とに基づき前記判定対象の睡眠の質が第一状態か第二状態かを判定する判定部とを備える
睡眠の質判定システム。
【請求項２】
前記分類部は、
複数の前記特徴ベクトルに対しクラスタ分析を行って少数のカテゴリに自動分類し、各カテゴリに属する前記特徴ベクトルに同一のラベルを付与する
請求項１に記載の睡眠の質判定システム。
【請求項３】
前記確率モデル生成部は、
隠れ変数の数が３以上、９以下の範囲の１つであるＮ（Ｎは整数）の第一モデル、および、第二モデルを生成する
請求項１または２に記載の睡眠の質判定システム。
【請求項４】
前記確率モデル生成部は、
隠れ変数の数がＮ−１、Ｎ、Ｎ＋１の第一モデル、および、第二モデルをそれぞれ生成し、
前記尤度算出部は、
生成された第一モデル、および、第二モデルのそれぞれについて、第一尤度と第二尤度とを算出し、
前記判定部は、
同一数の隠れ変数の数に対応する第一尤度と第二尤度とを比較して尤度の高いものを勝ちとし、多数決により睡眠の質が第一状態か第二状態かを判定する
請求項３に記載の睡眠の質判定システム。
【請求項５】
前記確率モデル生成部は、
複数の隠れ変数の数について第一モデル、および、第二モデルをそれぞれ生成し、
前記尤度算出部は、
生成された第一モデル、および、第二モデルのそれぞれについて、第一尤度と第二尤度とを算出し、
前記判定部は、
算出された尤度を尤度ベクトルとし、パターン識別により睡眠の質が第一状態か第二状態かを判定する
請求項３に記載の睡眠の質判定システム。
【請求項６】
前記パターン識別は、教師有り学習の識別器であり、
前記判定部は、
前記識別器に対応するモデルを生成する尤度モデル生成部を備え、生成された尤度モデルに基づき前記尤度ベクトルを入力として睡眠の質が第一状態か第二状態かを判定する
請求項５に記載の睡眠の質判定システム。
【請求項７】
前記確率モデル生成部を備える確率モデル生成装置と、前記確率モデル生成装置にネットワークを介して接続される複数の端末装置とを備え、
前記端末装置は、
前記音記録部と、
さらに、前記判定部による判定結果を表示装置に提示させる結果提示部を備える
請求項１から６のいずれか一項に記載の睡眠の質判定システム。
【請求項８】
睡眠中における生体が発する音を睡眠音として記録する音記録部と、
記録された前記睡眠音の中から特徴部分である特徴情報を複数個抽出する抽出部と、
抽出された特徴情報に基づきそれぞれの特徴ベクトルを算出する解析部と、
複数の前記特徴ベクトルを複数種類に分類する分類部と、
睡眠の質が第一状態であった前記睡眠音の分類された特徴ベクトルを隠れマルコフモデルを用いた処理により確率モデルの１つである第一モデルと、睡眠の状態が第二状態であった前記睡眠音の分類された特徴ベクトルを隠れマルコフモデルを用いた処理により確率モデルの１つである第二モデルとを生成する確率モデル生成部と、
前記第一モデル、および、前記第二モデルを記憶させる記憶部とを含み、
前記各処理をコンピュータに実行させることにより上記各部を実現する睡眠の質モデル作成プログラム。
【請求項９】
睡眠中における生体が発する音を睡眠音として記録する音記録部と、
記録された前記睡眠音の中から特徴部分である特徴情報を複数個抽出する抽出部と、
抽出された特徴情報に基づきそれぞれの特徴ベクトルを算出する解析部と、
複数の前記特徴ベクトルを複数種類に分類する分類部と、
隠れマルコフモデルを用いて生成された異なる睡眠の質にそれぞれ対応する第一モデル、および、前記第二モデルを記憶させる記憶部とを備と、
分類された特徴ベクトルを前記第一モデルに適用して尤度である第一尤度と前記第二モデルに適用して尤度である第二尤度を算出する尤度算出部と、
算出された前記第一尤度と第二尤度とに基づき前記判定対象の睡眠の質が第一状態か第二状態かを判定する判定部とを含み、
前記各処理をコンピュータに実行させることにより上記各部を実現する睡眠の質判定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
睡眠中の人や動物などの生体が発する音や生体の動きにより発生する音などに基づき睡眠の質を判定する睡眠の質判定システム、睡眠の質モデル作成プログラム、および、睡眠の質判定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば人にとって、不眠など睡眠の質や量が不十分なことによって生じる睡眠障害は、覚醒時における身体的、精神的、社会的、感情的な機能を妨げる原因になることは知られている。従って、睡眠の質などの睡眠状態を評価することはこれらの機能を回復させるための重要な情報となる。睡眠状態に応じて、脳波や呼吸、心拍が変化する。さらに、睡眠状態の変化や安定性と関連して、体動、いびき、無呼吸、歯ぎしりなど、様々なイベントも睡眠中に生じている。【０００３】
そこで従来は、特許文献１に記載の技術のように、睡眠中の重さ（圧力）の変動を、圧力センサを用いて測定したり、特許文献２に記載の技術のように、睡眠中の脳波を測定したり、特許文献３に記載の技術のように、睡眠中の脈波を測定したりすることによりレム睡眠・ノンレム睡眠などの睡眠段階を評価している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１１−１１５１８８号公報
【特許文献２】特開２０１１−０８３３９３号公報
【特許文献３】特開２０１５−１３６３８０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところが、前記特許文献に記載の技術のように、睡眠環境を計測し、睡眠段階を判定する技術はいくつか存在するものの、体に何らかのセンサなど専用のデバイスを取り付けなければならない。さらに、特殊な装置を備えた特殊な環境下において電線に接続された状態で睡眠させ、データを取得しなければならない。従って、被験体はストレスを受けながら睡眠しなければならず、通常の睡眠状態におけるデータを取得することは困難である。また、このような手法を動物に適用することは困難である。【０００６】
また、１回の測定で５〜８時間程度の膨大なデータとなり、そこから意味のあるデータを抽出して睡眠段階を評価するにはかなりの労力が必要となる。さらに、レム・ノンレム睡眠などの睡眠段階は、睡眠障害の判定や睡眠科学の研究には有効であるが、一般ユーザに提示する情報としては不適切である。【０００７】
本願発明は、上記課題に鑑みなされたものであり、生体と非接触の状態でもデータを取得することができ、長時間にわたるデータを機械学習によって睡眠段階ではなく睡眠の質を簡単に判定できる睡眠の質判定システム、睡眠の質モデル作成プログラム、および、睡眠の質判定プログラムの提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するために、本願発明の１つである睡眠の質判定システムは、睡眠中における生体が発する音を睡眠音として記録する音記録部と、記録された前記睡眠音の中から特徴部分である特徴情報を複数個抽出する抽出部と、抽出された特徴情報に基づきそれぞれの特徴ベクトルを算出する解析部と、複数の前記特徴ベクトルを複数種類に分類する分類部と、睡眠の質が第一状態であった前記睡眠音の分類された特徴ベクトルを隠れマルコフモデルを用いた処理により確率モデルの１つである第一モデルと、睡眠の状態が第二状態であった前記睡眠音の分類された特徴ベクトルを隠れマルコフモデルを用いた処理により確率モデルの１つである第二モデルを生成する確率モデル生成部と、前記第一モデル、および、前記第二モデルを記憶させる記憶部とを備え、前記音記録部は、判定対象の睡眠音を記録し、前記抽出部は、前記睡眠音から特徴情報を抽出し、前記解析部は、前記特徴情報から特徴ベクトルを算出し、前記分類部は、前記特徴ベクトルを分類し、さらに、前記判定対象の分類された特徴ベクトルを前記第一モデルに適用して尤度である第一尤度と前記第二モデルに適用して尤度である第二尤度を算出する尤度算出部と、算出された前記第一尤度と第二尤度とに基づき前記判定対象の睡眠の質が第一状態か第二状態かを判定する判定部とを備える。【０００９】
これによれば、長時間にわたり記録された睡眠音の中に含まれる多数の特徴情報に基づく睡眠の質を判定するための確率モデルを生成し、当該確率モデルを判定対象の睡眠音に適用することで、正確に睡眠状態の判定を行う事が可能となる。【００１０】
また、前記分類部は、複数の前記特徴ベクトルに対しクラスタ分析を行って少数のカテゴリに自動分類し、各カテゴリに属する前記特徴ベクトルに同一のラベルを付与してもよい。【００１１】
これにより、特徴情報の分類をコンピュータの処理により実行することができ、大量の睡眠音に基づく確率モデルを容易に生成することが可能となる。また、当該確率モデルを用いることにより、高い精度で睡眠の質を判定することが可能となる。【００１２】
また、前記確率モデル生成部は、隠れ変数の数が３以上、９以下の範囲の１つであるＮ（Ｎは整数）の第一モデル、および、第二モデルを生成してもよい。【００１３】
当該数の隠れ変数の数を用いることで、掲載の処理数を抑制することができ、かつ、睡眠の質が適切に反映した確率モデルを生成することができる。【００１４】
また、前記確率モデル生成部は、隠れ変数の数がＮ−１、Ｎ、Ｎ＋１の第一モデル、および、第二モデルをそれぞれ生成し、前記尤度算出部は、生成された第一モデル、および、第二モデルのそれぞれについて、第一尤度と第二尤度とを算出し、前記判定部は、同一数の隠れ変数の数に対応する第一尤度と第二尤度とを比較して尤度の高いものを勝ちとし、多数決により睡眠の質が第一状態か第二状態かを判定してもよい。【００１５】
これによれば、特徴情報の比較的多い睡眠と特徴情報の比較的少ない睡眠とを広く対応付けて判定することができ、睡眠の質の判定精度を向上させることが可能となる。【００１６】
また、前記確率モデル生成部は、複数の隠れ変数の数について第一モデル、および、第二モデルをそれぞれ生成し、前記尤度算出部は、生成された第一モデル、および、第二モデルのそれぞれについて、第一尤度と第二尤度とを算出し、前記判定部は、算出された尤度を尤度ベクトルとし、パターン識別により睡眠の質が第一状態か第二状態かを判定してもよい。【００１７】
また、前記パターン識別は、教師有り学習の識別器であり、前記判定部は、前記識別器に対応するモデルを生成する尤度モデル生成部を備え、生成された尤度モデルに基づき前記尤度ベクトルを入力として睡眠の質が第一状態か第二状態かを判定してもよい。これによれば、判定の精度を向上させることが可能となる。【００１８】
また、前記確率モデル生成部を備える確率モデル生成装置と、前記確率モデル生成装置にネットワークを介して接続される複数の端末装置とを備え、前記端末装置は、前記音記録部と、さらに、前記判定部による判定結果を表示装置に提示させる結果提示部を備えてもよい。【００１９】
これによれば、端末装置によって判定対象の睡眠音を録音し、睡眠の質の判定結果を端末装置で簡単に確認することが可能となる。また、複数の端末装置で録音された睡眠音をサーバーが集中して管理することで、より適切な確率モデルを生成することが可能となる。【００２０】
また、上記目的を達成するために、本願発明の１つである睡眠の質モデル作成プログラムは、睡眠中における生体が発する音を睡眠音として記録する音記録部と、記録された前記睡眠音の中から特徴部分である特徴情報を複数個抽出する抽出部と、抽出された特徴情報に基づきそれぞれの特徴ベクトルを算出する解析部と、複数の前記特徴ベクトルを複数種類に分類する分類部と、睡眠の質が第一状態であった前記睡眠音の分類された特徴ベクトルを隠れマルコフモデルを用いた処理により確率モデルの１つである第一モデルと、睡眠の状態が第二状態であった前記睡眠音の分類された特徴ベクトルを隠れマルコフモデルを用いた処理により確率モデルの１つである第二モデルを生成する確率モデル生成部と、前記第一モデル、および、前記第二モデルを記憶させる記憶部とを含み、前記各処理をコンピュータに実行させることにより上記各部を実現する。【００２１】
これによれば、睡眠の質を判定するための確率モデルを生成することが可能となる。【００２２】
また、上記目的を達成するために、本願発明の１つである睡眠の質判定プログラムは、睡眠中における生体が発する音を睡眠音として記録する音記録部と、記録された前記睡眠音の中から特徴部分である特徴情報を複数個抽出する抽出部と、抽出された特徴情報に基づきそれぞれの特徴ベクトルを算出する解析部と、複数の前記特徴ベクトルを複数種類に分類する分類部と、隠れマルコフモデルを用いて生成された異なる睡眠の質にそれぞれ対応する第一モデル、および、前記第二モデルを記憶させる記憶部とを備え、分類された特徴ベクトルを前記第一モデルに適用して尤度である第一尤度と前記第二モデルに適用して尤度である第二尤度を算出する尤度算出部と、算出された前記第一尤度と第二尤度とに基づき前記判定対象の睡眠の質が第一状態か第二状態かを判定する判定部とを含み、前記各処理をコンピュータに実行させることにより上記各部を実現する。【００２３】
これによれば、睡眠の質を判定するための生成された確率モデルを用いて睡眠の質を適切に判断することが可能となる。
【発明の効果】
【００２４】
本願発明によれば、専用デバイスを必要とせず、汎用の録音デバイスを用いて簡便に睡眠の質をコンピュータに判定させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】睡眠の質判定システムの機能構成を示すブロック図である。
【図２】記録された睡眠音の一部を示す図である。
【図３】複数の隠れ変数の数の確率変数に睡眠音を適用した結果の尤度を示す表である。
【図４】尤度算出部が算出した尤度と判定結果とを示す表である。
【図５】学習フェーズにおける睡眠の質判定システムの動作の流れを示すフローチャートである。
【図６】判定フェーズにおける睡眠の質判定システムの動作の流れを示すフローチャートである。
【図７】判定部の別例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
次に、本願発明に係る睡眠の質判定システム、睡眠の質モデル作成プログラム、および、睡眠の質判定プログラムの実施の形態について、図面を参照しつつ説明する。なお、以下の実施の形態は、本願発明に係る睡眠の質判定システム、睡眠の質モデル作成プログラム、および、睡眠の質判定プログラムの一例を示したものに過ぎない。従って本願発明は、以下の実施の形態を参考に請求の範囲の文言によって範囲が画定されるものであり、以下の実施の形態のみに限定されるものではない。よって、以下の実施の形態における構成要素のうち、本発明の最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、本発明の課題を達成するのに必ずしも必要ではないが、より好ましい形態を構成するものとして説明される。
【００２７】
また、図面は、本願発明を示すために適宜強調や省略、比率の調整を行った模式的な図となっており、実際の形状や位置関係、比率とは異なる場合がある。
【００２８】
また、請求の範囲、および、明細書等で用いているカーネル関数は、正定値性を満たさないため、厳密にはカーネル関数に含まれない恐れがあるが、本請求の範囲、および、明細書等ではカーネル関数に含まれるものとして記載している。
【００２９】
図１は、睡眠の質判定システムの機能構成を示すブロック図である。
【００３０】
睡眠の質判定システム１００は、生成した確率モデルに基づき睡眠の質を判定するシステムであって、音記録部１１０と、抽出部１２０と、解析部１３０と、分類部１４０と、確率モデル生成部１５０と、記憶部１６０と、尤度算出部１７０と、判定部１８０とを備える。本実施の形態の場合、睡眠の質判定システム１００は、さらに結果提示部１９０を備える。
【００３１】
音記録部１１０は、睡眠中における生体２００が発する音を睡眠音２１０として記憶装置１１９に記録する処理部である。なお、睡眠音２１０には、生体２００の周辺の環境音も含まれる。本実施の形態の場合、音記録部１１０は、生体２００の近傍に配置されるマイクロフォン１１１と無線や有線によって接続されており、生体２００が発する音、および、周辺の音をマイクロフォン１１１が変換したアナログの電気信号を音記録部１１０がデジタル信号に変換して記憶装置１１９に保存している。また、音記録部１１０は、確率モデル生成装置１９９とネットワーク３００等を介して接続される複数の端末装置１０１にそれぞれ備えられるものであり、睡眠の質判定システム１００全体としては、音記録部１１０は、複数備えられている。
【００３２】
音記録部１１０の睡眠音２１０の保存方法は、特に限定されるものではなく、例えば、フラッシュメモリなどの半導体記憶装置や、ハードディスクなどの磁気記憶装置のほか、光などに基づき記憶する装置などに睡眠音２１０を記録する。音記録部１１０が記録する睡眠音２１０は、生体２００が入眠してから覚醒するまでを連続的に記録してもよく、また、所定の間隔で断続的に記録しても構わない。
【００３３】
マイクロフォン１１１が取り付けられる位置は生体２００が発する音を取得できる位置であれば特に限定されるものではなく、生体２００が睡眠している部屋の天井や床や壁に取り付けられるものでもよい。本実施形態の場合、生体２００が睡眠しているベッドの宮の頂上部分にマイクロフォン１１１は取り付けられている。なお、定常的にノイズを発生させる物（例えばクーラー）からは遠い位置に配置することが好ましい。
【００３４】
ここで、生体２００とは、人間ばかりでなく人間以外の動物であっても構わない。また、生体２００が発する音とは、歯ぎしりやいびきや寝言など生体２００の口や喉から出る音や、布団の擦れる音やベッドのきしむ音など生体２００の動き（体動）に基づき発生する音などである。生体２００の周辺の音とは、クーラーや加湿器など生体２００の周囲にある備品から発せられる音や、窓などを介して生体２００の周辺に達する車の音などである。
【００３５】
図２は、記録された睡眠音の一部を示す図である。
【００３６】
同図に示すように、抽出部１２０は、音記録部１１０により記録された睡眠音２１０の中から特徴的な部分である特徴情報２０１を複数個抽出する処理部である。抽出部１２０が特徴情報２０１を抽出する方法は特に限定されるものではなく、統計的手法により特徴情報２０１を抽出してもよく、所定の閾値以上の振幅の音波の検出時刻を基準にした所定の時間間隔に含まれる音波を特徴情報２０１とする時間窓を設けて抽出してもよい。本実施形態の場合、抽出部１２０は、統計的手法の中でもＫｌｅｉｎｂｅｒｇのバースト抽出法を用い、バーストレベル１以上の連続する期間をひとつの特徴情報２０１として抽出し、定常的に記録されているノイズを排除した。所定の時間に含まれる睡眠音２１０から抽出部１２０が抽出した特徴情報２０１の数はｎ個であった。
【００３７】
解析部１３０は、抽出部１２０により抽出された複数の特徴情報２０１をそれぞれ示す特徴ベクトルを算出する処理部である。解析部１３０が特徴ベクトルを算出する方法は特に限定されるものではないが、本実施形態の場合、解析部１３０は、抽出された特徴情報２０１をフーリエ変換、特に高速フーリエ変換することにより得られる周波数スペクトルの離散点を特徴ベクトルとして算出している。
【００３８】
分類部１４０は、解析部１３０により算出された複数の特徴ベクトルを複数種類に分類する処理部である。特徴ベクトルの分類方法は特に限定されるものでは無いが、本実施の形態の場合、分類部１４０は、特徴ベクトルの集合を入力として、カーネル自己組織化マップ、階層型クラスタリング、シルエット値により各特徴情報２０１を少数の類似事象カテゴリに自動分類し、同じカテゴリに属する特徴ベクトルに同じラベルを付している。これらのクラスタは、睡眠中の生体活動によって生じる音や環境音のカテゴリに大まかに対応する。
【００３９】
確率モデル生成部１５０は、隠れマルコフモデルを用いた処理により確率モデルを生成する処理部である。確率モデル生成部１５０は、アンケートによって良状態（第一状態）であったとされる睡眠音２１０など第一状態に含まれる複数の睡眠音２１０について、それぞれ分類された特徴ベクトルを対応する特徴情報２０１が発生した時刻に基づき隠れマルコフモデルを用いた処理により確率モデルの１つである第一モデルを生成する。また、確率モデル生成部１５０は、第一状態と同様に、アンケートによって悪状態（第二状態）であったとされる睡眠音２１０など第二状態に含まれる複数の睡眠音２１０について、それぞれ分類された特徴ベクトルを対応する特徴情報２０１が発生した時刻に基づき隠れマルコフモデルを用いた処理により確率モデルの１つである第二モデルを生成する。
【００４０】
ここで、睡眠の質を判定するのに適した確率モデルを生成するために、隠れ変数の数Ｎが２〜６の第一モデルと第二モデルとを別途生成した。そして、第一状態であることが既知の睡眠音２１０と第二状態であることが既知の睡眠音２１０をそれぞれ第一モデルと第二モデルに適用し尤度を算出した。その結果が図３である。同図に示すように、良状態を判断する場合は隠れ変数の数５が適しており、悪状態を判断する場合は、隠れ半数の数３が適していることがわかる。従って、状態が未知の睡眠音２１０に基づき睡眠の質を判定する場合、隠れ変数の数が３、４、５の範囲が適切であると結論付けることができる。
【００４１】
そこで本実施の形態の場合、確率モデル生成部１５０は、第一状態、および、第二状態についてそれぞれ隠れ変数の数Ｎが３と４と５の確率モデルを生成している。つまり、第一状態が反映された第一モデルとして隠れ変数の数３の第一モデル（３）、隠れ変数の数４の第一モデル（４）と、隠れ変数の数５の第一モデル（５）が生成される。また、第二状態が反映された第二モデルとして隠れ変数の数３の第二モデル（３）、隠れ変数の数４の第二モデル（４）と、隠れ変数の数５の第二モデル（５）が生成される。
【００４２】
なお、本実施の形態では、第一状態に対応した第一モデルと第二状態に対応した第二モデルの作成を例示したが、３以上の睡眠状態を反映させた確率モデルを複数個構築してもかまわない。
【００４３】
記憶部１６０は、確率モデル生成部１５０により生成された第一モデル、および、第二モデルを記憶装置１５９に記憶させる処理部である。記憶部１６０は、新しく追加された睡眠音２１０の集合により新しく確率モデルが生成された場合、記憶装置１５９に記憶されている確率モデルを更新してもかまわない。
【００４４】
尤度算出部１７０は、判定対象が音記録部１１０により録音した状態が未知の睡眠音２１０について、状態が既知の睡眠音と同様に、抽出部１２０が特徴情報を抽出し、解析部１３０が特徴情報から特徴ベクトルを算出し、分類部１４０がラベリングした特徴ベクトルを事前に記憶装置１５９に保存された第一モデルに適用して尤度である第一尤度を算出し、第二モデルに適用して第二尤度を算出する処理部である。
【００４５】
本実施の形態の場合、確率モデルは、第一モデル（３）、第一モデル（４）、第一モデル（５）、第二モデル（３）、第二モデル（４）、第二モデル（５）の６種類が存在するため、尤度算出部１７０は、１つの睡眠音２１０について第一尤度（３）、第一尤度（４）、第一尤度（５）、第二尤度（３）、第二尤度（４）、第二尤度（５）６個の尤度を算出する。
【００４６】
判定部１８０は、尤度算出部１７０で算出された第一尤度と第二尤度とに基づき判定対象の睡眠の質が第一状態か第二状態かを判定する処理部である。本実施の形態の場合、判定部１８０は、同一数の隠れ変数の数に対応する第一尤度と第二尤度とを比較して尤度の高いものを勝ちとし、多数決により睡眠の質が第一状態か第二状態かを判定する。
【００４７】
図４は、尤度算出部が算出した尤度と判定結果とを示す表である。同図に示すように、隠れ変数の数３の場合の尤度を比較すると第二尤度が高く、隠れ変数の数４の場合の尤度は第二尤度が高く、隠れ変数の数５の尤度は第一尤度が高い。従って、第二尤度が２勝であり、多数決により判定対象の睡眠の質は、第二状態、即ち悪い状態であると判定される。
【００４８】
結果提示部１９０は、判定部１８０による判定結果を表示装置１１２に提示させる処理部である。本実施の形態の場合、結果提示部１９０、および、表示装置１１２は、端末装置１０１に備えられている。
【００４９】
次に、学習フェーズにおける睡眠の質判定システム１００の動作の例を説明する。図５は、学習フェーズにおける睡眠の質判定システムの動作の流れを示すフローチャートである。
【００５０】
スマートフォンなど個人的に所有される端末装置１０１、病院などの施設に設置される端末装置１０１などの音記録部１１０で記録された睡眠音２１０を、ネットワーク３００等を介して確率モデル生成装置１９９が収集する。睡眠音２１０を収集する際には、睡眠音２１０が第一状態に属するか、第二状態に属するかなどの情報も紐付けられた状態で収集され、確率モデル生成装置１９９の記憶装置１５９に記憶される（Ｓ１０１）。
【００５１】
収集した睡眠音２１０は、第一状態、第二状態などの状態毎に確率モデル生成装置１９９の抽出部１２０によって特徴情報２０１が抽出され（Ｓ１０２）、解析部１３０によって特徴ベクトルが算出され（Ｓ１０３）、算出された特徴ベクトルが分類部１４０における機械学習によって複数のカテゴリに分類され、どこのカテゴリに属するかを示すラベルが各特徴ベクトルに付与される（Ｓ１０４）。
【００５２】
次に、確率モデル生成部１５０は、状態毎にラベルが附された特徴ベクトルを隠れマルコフモデルを用いて確率モデルを生成し（Ｓ１０５）、得られた結果は記憶部１６０により記憶装置１５９に保存される（Ｓ１０６）。
【００５３】
また、確率モデル生成装置１９９は、状態が既知の新たな睡眠音２１０を収集するまで待機し（Ｓ１０８）、状態が既知の新たな睡眠音２１０を収集した場合（Ｓ１０７：Ｙｅｓ）は、新しく確率モデルを生成し、記憶装置１５９に保存される確率モデルを更新する。
【００５４】
次に、判定フェーズにおける睡眠の質判定システム１００の動作の例を説明する。図６は、判定フェーズにおける睡眠の質判定システムの動作の流れを示すフローチャートである。
【００５５】
スマートフォンなど端末装置１０１においてプログラムとして実現される音記録部１１０で記録された睡眠音２１０を、ネットワーク３００等を介して確率モデル生成装置１９９に送信する（Ｓ２０１）。送信された睡眠音２１０は、確率モデル生成装置１９９の記憶装置１５９に記憶される。
【００５６】
記憶された睡眠音２１０は、抽出部１２０によって特徴情報２０１が抽出され（Ｓ２０２）、解析部１３０によって特徴ベクトルが算出され（Ｓ２０３）、算出された特徴ベクトルが分類部１４０における機械学習によって複数のカテゴリに分類され、どこのカテゴリに属するかを示すラベルが各特徴ベクトルに付与される（Ｓ２０４）。
【００５７】
次に、尤度算出部１７０は、状態毎にラベルが附された特徴ベクトルを第一状態に対応した確率モデル、および、第二状態に対応した確率モデルのそれぞれに適用して尤度を算出する（Ｓ２０５）。判定部１８０は、得られた尤度に基づき判定対象の睡眠音２１０が第一状態か第二状態を判定する（Ｓ２０６）。判定結果は端末装置１０１に送信され、結果提示部１９０により端末装置１０１の表示装置１１２に表示される（Ｓ２０７）。
【００５８】
本実施の形態の睡眠の質判定システム１００によれば、少なくとも第一状態、および、第二状態を含む複数状態の睡眠パターンをそれぞれ反映させた確率モデルを複数の異なる隠れ変数の数で隠れマルコフモデルにより生成し、得られた複数の確率モデルを用いて判定対象の睡眠音２１０の尤度を算出し、多数決により判定対象の睡眠の質を判定することにより、音の情報のみから高い精度で睡眠の質を判定することが可能となる。
【００５９】
従って、大がかりな睡眠ポリグラフや専用デバイスを必要とせず、汎用の端末装置を用いて簡便に録音された睡眠音２１０から睡眠の質を判定することができる。
【００６０】
なお、本願発明は、上記実施の形態に限定されるものではない。例えば、本明細書において記載した構成要素を任意に組み合わせて、また、構成要素のいくつかを除外して実現される別の実施の形態を本願発明の実施の形態としてもよい。また、上記実施の形態に対して本願発明の主旨、すなわち、請求の範囲に記載される文言が示す意味を逸脱しない範囲で当業者が思いつく各種変形を施して得られる変形例も本願発明に含まれる。
【００６１】
例えば、確率モデルを生成するための睡眠音２１０は、不特定多数から収集する場合ばかりで無く、個体毎に第一状態の睡眠音２１０、および、第二状態の睡眠音２１０を蓄積し、過去の睡眠音２１０に基づき個体毎の確率モデルを生成してもかまわない。
【００６２】
また、複数の異なる隠れ変数の数により得られた確率モデルに基づく尤度によって多数決により第一状態か、第二状態かを判定したが、１つの隠れ変数の数により得られた確率モデルによる尤度で判定を行ってもかまわない。
【００６３】
また、判定部１８０は、複数の異なる隠れ変数の数により得られた確率モデルに基づき算出された尤度を尤度ベクトルとし、パターン識別により睡眠の質が第一状態か第二状態かを判定してもかまわない。パターン識別としては、例えばサポートベクトルマシン（ＳＶＭ）であり、多層パーセプトロン、Ｒａｎｄｏｍ  Ｆｏｒｅｓｔ、ロジスティック識別などを例示することができる。
【００６４】
具体的に例えば、判定部１８０は、図７に示すように、尤度モデル生成部１８１を備えている。尤度モデル生成部１８１は、第一状態に含まれる複数の睡眠音２１０について、それぞれ分類された特徴ベクトル、および第二状態に含まれる複数の睡眠音２１０について、それぞれ分類された特徴ベクトルに基づき、確率モデル生成部１５０で生成された第一モデル、および第二モデルを用いて尤度算出部１７０に尤度を算出させ、得られた尤度ベクトルを入力とし、第一状態と第二状態とをラベルとして識別器のモデルを生成する。
【００６５】
ここで、パターン識別の識別器としては、上記の通り特に限定されるものではないが、尤度モデルを生成するためのデータ点数（特徴ベクトルの数）が比較的多い場合はニューラルネットワークなどが適し、比較的少ない場合はサポートベクトルマシン（ＳＶＭ）などが適していると考えられる。その他の識別器としてはＡｄａＢｏｏｓｔ、ナイーブベイズ、決定木などを例示できる。
【００６６】
次に、判定部１８０は、状態が未知の睡眠音２１０による特徴ベクトルに基づき尤度算出部１７０が算出した第一尤度、第二尤度を尤度モデル生成部１８１が生成したモデルに適用して睡眠の質が第一状態か第二状態かを判定する。
【００６７】
なお、尤度モデルを作成するための睡眠音２１０は、確率モデル生成部１５０がモデルを生成する際に用いられるものでもよく、別の睡眠音２１０でも構わない。またこれらを混在させても構わない。
【００６８】
また、睡眠の質判定システム１００が、ネットワーク３００で接続された端末装置１０１と確率モデル生成装置１９９とを備える場合を説明したが、各処理部が１つの装置により実現されるものでもかまわない。また、複数の装置により睡眠の質判定システム１００が構築されている場合、各処理部がいずれの装置に備えられるかは任意であり、複数の装置が同じ処理部をそれぞれ備えていてもかまわない。
【００６９】
また、睡眠の質判定システム１００は、スマートフォンやタブレット端末などに音記録部１１０、抽出部１２０、解析部１３０、分類部１４０、確率モデル生成部１５０、記憶部１６０、尤度算出部１７０、判定部１８０、結果提示部１９０などの各処理部を実現することのできるアプリと称されるプログラムをインストールすることにより、スマートフォンなどを睡眠の質判定システム１００として機能させてもかまわない。
【産業上の利用可能性】
【００７０】
本願発明は、人間および動物の睡眠状態を判定して提示し、健康・生活習慣の管理や改善などに利用できる。
【符号の説明】
【００７１】
１００  睡眠の質判定システム
１０１  端末装置
１１０  音記録部
１１１  マイクロフォン
１１２  表示装置
１１９  記憶装置
１２０  抽出部
１３０  解析部
１４０  分類部
１５０  確率モデル生成部
１５９  記憶装置
１６０  記憶部
１７０  尤度算出部
１８０  判定部
１９０  結果提示部
１９９  確率モデル生成装置
２００  生体
２０１  特徴情報
２１０  睡眠音
３００  ネットワーク
【図１】
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【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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【国際調査報告】
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