(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声を取得するための取得手段と、
前記取得手段によって取得された音声についての、当該音声が発生した時間的な量に基づいて、いびきのレベルを決定するための決定手段とを備え、
前記決定手段は、前記取得手段において音声が取得された累積時間の、前記取得手段において音声が取得された回数に対する比に基づいて、前記いびきのレベルを決定する、睡眠評価装置。
【請求項２】
前記決定手段は、
所定の期間ごとに、前記いびきのレベルを決定し、
前記所定の期間において音声が取得された累積時間が、第１の時間より長い場合または前記第１の時間よりも短い第２の時間より短い場合には、いびきの発生がないと決定する、請求項１に記載の睡眠評価装置。
【請求項３】
前記決定手段は、
所定の期間ごとに、前記いびきのレベルを決定し、
前記決定手段は、前記所定の期間における音声の取得された回数が、第１の回数以上である場合または前記第１の回数より少ない第２の回数未満である場合には、いびきの発生がないと決定する、請求項２に記載の睡眠評価装置。
【請求項４】
被測定者の体動を検出するための検出手段と、
表示装置に、前記検出手段によって検出された体動、および、前記決定手段によって決定されたいびきのレベルの時間変化を表示させるための表示制御手段とをさらに備える、請求項１〜請求項３のいずれかに記載の睡眠評価装置。
【請求項５】
音声を取得するための取得手段と、
前記取得手段によって取得された音声についての、音声が連続して発生した期間の長さおよび音声が連続して発生しなかった期間の長さがそれぞれ予め定められた範囲内にあるときは、睡眠時無呼吸症候群のいびきが発生したと判定する判定手段とを備える、睡眠評価装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は睡眠評価装置に関し、特に、非侵襲で被測定者の睡眠状態を評価する睡眠評価装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、睡眠を評価する装置に関し、種々の技術が開示されている。
たとえば、特許文献１（特開２００６−０１４８１３号公報）には、不眠症状などの判別を目的とした技術であって、マット状圧センサにより呼吸、体動、心拍情報から睡眠状態を判定し、時系列で睡眠日誌を作成する技術が開示されている。
【０００３】
また、睡眠について改善を求められる症状としては、上記した不眠のほかに、いびきがある。いびきについては、同室で眠る人間に不快感を与えるという問題のほか、睡眠時無呼吸症候群の発見など、重要な問題を含んでいると言える。
【０００４】
このようないびきの発生の検出に関し、特許文献２（特開２００６−１６７４２７号公報）には、睡眠中の呼吸音を取り込み、当該取り込んだ呼吸音について複数の周波数ブロックごとに物理量の判定値を検出し、そして、当該判定値に基づいて、睡眠中の人の呼吸音を寝息音、いびき音、爆音のうち少なくとも１種として識別する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００６−０１４８１３号公報
【特許文献２】特開２００６−１６７４２７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、特許文献２に記載の技術のように、取り込まれた音声の周波数ブロックごとの解析等には高度な処理が必要とされるため、睡眠を評価する装置において比較的高性能の情報処理装置が必要とされ、これにより、装置のコストを上昇させるという問題がある。
【０００７】
本発明は、かかる実情に鑑み考え出されたものであり、その目的は、比較的安価に実現できる、睡眠時のいびきについての発生を検出することができる睡眠評価装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の或る局面に従った睡眠評価装置は、音声を取得するための取得手段と、取得手段によって取得された音声についての、当該音声が発生した時間的な量に基づいて、いびきのレベルを決定するための決定手段とを備え、決定手段は、取得手段において音声が取得された累積時間の、取得手段において音声が取得された回数に対する比に基づいて、いびきのレベルを決定する。
【０００９】
好ましくは、決定手段は、所定の期間ごとに、いびきのレベルを決定し、所定の期間において音声が取得された累積時間が、第１の時間より長い場合または第１の時間よりも短い第２の時間より短い場合には、いびきの発生がないと決定する。
【００１０】
好ましくは、決定手段は、所定の期間ごとに、いびきのレベルを決定し、決定手段は、所定の期間における音声の取得された回数が、第１の回数以上である場合または第１の回数より少ない第２の回数未満である場合には、いびきの発生がないと決定する。
【００１１】
好ましくは、被測定者の体動を検出するための検出手段と、表示装置に、検出手段によって検出された体動、および、決定手段によって決定されたいびきのレベルの時間変化を表示させるための表示制御手段とをさらに備える。
【００１２】
本発明の他の局面に従った睡眠評価装置は、音声を取得するための取得手段と、取得手段によって取得された音声についての、音声が連続して発生した期間の長さおよび音声が連続して発生しなかった期間の長さに基づいて、睡眠時無呼吸症候群のいびきが発生したか否かを判定するための判定手段とを備える。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、音声が発生した時間的な量に基づいて、いびきのレベルが決定される。これにより、睡眠評価装置に高度な処理を要求されず、比較的安価に実現できる。
【００１４】
また、本発明によれば、音声が連続して発生した期間および音声が連続して発生しなかった期間の長さに基づいて、睡眠時無呼吸症候群のいびきが発生したか否かが判定される。これにより、睡眠評価装置に高度な処理を要求されず、比較的安価に実現できる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本実施の形態にかかる睡眠評価装置の外観の具体例を示す図である。
【図２】睡眠評価装置の側面を表わした概略図である。
【図３】睡眠評価装置を斜め上方から見た外観の概略図である。
【図４】睡眠評価装置のハードウェア構成の具体例を示すブロック図である。
【図５】睡眠評価装置の使用例を説明する図である。
【図６】睡眠評価装置の機能ブロックを説明するための図である。
【図７】いびきを録音した音の波形の一例を示す図である。
【図８】図７に示された音声波形を、所定の閾値に基づいて２値化した結果を示す図である。
【図９】いびき検出部において実行されるいびき検出のための処理のフローチャートである。
【図１０】図９のいびき検出処理のサブルーチンのフローチャートである。
【図１１】有音区間判定閾値の算出の具体例を説明するための図である。
【図１２】いびき検出部に入力される音声データと、当該音声データが２値化されたモデルの一例とを示す図である。
【図１３】出力信号の決定の態様を説明するための図である。
【図１４】出力信号の決定の態様を説明するための図である。
【図１５】ＳＡＳいびき検出部において実行されるいびき検出のための処理のフローチャートである。
【図１６】図１５のいびき検出処理のサブルーチンのフローチャートである。
【図１７】いびきが録音された波形の一例を示す図である。
【図１８】図１７においてＡで示された区間を時間的に拡大した波形を示す図である。
【図１９】ＳＡＳいびき検出部によって生成される音声モデルの一例を示す図である。
【図２０】ＯＳＡＳサイクルのメカニズムを説明するための図である。
【図２１】いびきのレベルを表示する画面の一例を示す図である。
【図２２】いびきのレベルを表示する画面の他の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下に、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品および構成要素には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。
【００１７】
＜外観＞
図１は、本実施の形態にかかる睡眠評価装置１００の外観の具体例を示す図である。また、図２は睡眠評価装置１００の側面を表わした概略図であり、図３は斜め上方から見た外観の概略図である。
【００１８】
図１〜図３を参照して、睡眠評価装置１００は、一例として、台座に対して直方体またはその角が丸みを帯びて処理された縦長の形状の筐体が立てられた外観を有する。
【００１９】
図１を参照して、台座表面には操作用のボタン群１０が配備されている。ボタン群１０は、ボタン１０Ａ〜１０Ｅを含む。また、当該筐体には、マイク（後述するマイク３０）と制御部４０と通信部５０が内包される。また、当該台座に立てられた筐体の表面には、表示部２０が備えられ、上記マイクに音声を取り込むためのマイク穴３０Ａが形成されている。
【００２０】
通信部５０は、無線または有線で他の機器との通信を行なう。通信部５０は、一例として、筐体の、台座と逆側の端部寄りに設けられる。睡眠評価装置１００は、通信部５０を用いて、パーソナルコンピュータ（以下、ＰＣ）や携帯電話機などの表示装置（図示略）に接続され、当該表示装置に対して表示データを出力することができる。
【００２１】
＜ハードウェア構成＞
図４は、睡眠評価装置１００のハードウェア構成の具体例を示すブロック図である。
【００２２】
図４を参照して、ボタン群１０、マイク３０、表示部２０、および通信部５０は、いずれも、制御部４０に接続される。本実施の形態のマイク３０は、体動センサを構成する。なお、体動センサとしては、ドップラーセンサや超音波センサが用いられてもよい。また、体動センサとして、カメラが採用され、制御部４０において画像解析を行なうことで被験者の体動が検出されてもよい。
【００２３】
ボタン群１０のボタン１０Ａ〜１０Ｅ（図１参照）のそれぞれは、操作されることを示す操作信号を制御部４０に対して出力する。
【００２４】
制御部４０は、全体制御を行なうためのＣＰＵ（Central  Processing  Unit）４１と、ＣＰＵ４１で実行されるプログラムなどを記憶するためのメモリ４２とを含む。
【００２５】
制御部４０は、ＣＰＵ４１がメモリ４２に記憶されている表示用のプログラムを実行し、入力された操作信号およびセンサ信号を用いて演算を実行することで、いびきのレベルを検出する。また、制御部４０は、ＳＡＳ（Sleep  Apnea  Syndrome：睡眠時無呼吸症候群）によるいびき（以下、適宜「ＳＡＳいびき」ともいう）や、ＯＳＡＳ（Obstructive  Sleep  Apnea  Syndrome：閉塞型睡眠時無呼吸症候群）によるいびき（以下、適宜「ＯＳＡＳいびき」ともいう）を、検出する。
【００２６】
上記したレベル等を出力するための処理は、表示データを生成し、当該表示データに基づく画面表示を表示部２０に行なうための表示制御を含む。なお、当該処理は、通信部５０を介し、外部の表示装置に対して表示データを送信するための通信制御を含んでもよい。
【００２７】
通信部５０は、たとえば赤外線通信やＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）を利用した通信などの無線通信で、直接、表示装置と通信するものであってもよいし、インターネット接続機能を有して、インターネットを介して表示装置と通信するものであってもよい。
【００２８】
さらに、通信部５０は無線ＬＡＮ（Local Area Network）のサーバ機能を有して、無線ＬＡＮ接続でアクセスした表示装置に対して、たとえばＨＴＭＬ（Hyper Text Markup Language）などのマークアップ言語で表現された後述の表示データを送信するようにしてもよい。
【００２９】
＜使用例＞
図５は、睡眠評価装置１００の使用例を説明する図である。
【００３０】
図５を参照して、睡眠評価装置１００は、被測定者の近傍に配備されることで、音声センサであるマイク３０で被測定者近傍の音声を検出する。音声信号は、センサ信号として、制御部４０に出力される。
【００３１】
制御部４０は、音声信号から被測定者の「いびき」を検出し、その検出結果に基づいていびきの状態を判定する。
【００３２】
＜ＯＳＡＳの説明＞
次に、ＯＳＡＳについて説明する。ＯＳＡＳとは、睡眠によって舌根や咽頭の筋肉が弛緩することで上気道が徐々に狭窄され、閉塞に至り、無呼吸・低呼吸に至る症状を指す。ＯＳＡＳは、脳血管障害の要因ともされている。その原因として、肥満や上気道筋肉の機能的な異常などが挙げられる。
【００３３】
ＯＳＡＳの症状を有する患者は、睡眠時に、後述する周期性のある睡眠パターンを繰り返す。この睡眠パターンを「ＯＳＡＳサイクル」と称する。さらに、特有の音圧で構成される、特徴的ないびきを発する。以降の説明において、このいびきを「ＯＳＡＳいびき」とも称する。通常のいびきは規則的かつ一時的であるのに対して、ＯＳＡＳいびきは、上気道の狭窄により舌根や口蓋部が振動することで生じるものであるため、不規則である。
【００３４】
図２０は、ＯＳＡＳサイクルのメカニズムを説明するための図である。
図２０（Ａ）を参照して、ＯＳＡＳサイクルは大きくは３つの段階に分かれる。
【００３５】
第１段階（＃１）では、通常のいびきから上気道の狭窄に伴って徐々に大きないびきであるＯＳＡＳいびきに変化していく。第２段階（＃２）では、呼吸がきわめて小さくなる、またはなくなる。そして、第３段階（＃３）では、体動が発生して破裂音または大きな溜息に似た音が発生し、覚醒状態となる。
【００３６】
ＯＳＡＳの症状を有する患者は、睡眠時に、この特有の睡眠パターンである＃１〜＃３からなるＯＳＡＳサイクルを周期的に繰り返す。
【００３７】
図２０（Ｂ）は、ＯＳＡＳサイクルに伴う上気道の状態を説明する図である。
図２０（Ｂ）を参照して、＃１では通常状態から上気道の狭窄が徐々に進む。＃２では、さらに上気道の狭窄が進み、完全な閉塞に至る。＃３では、上気道の状態が通常状態に回復する。その際、破裂音や溜息に似た音が検出される。
【００３８】
＜機能構成＞
図６は、睡眠評価装置１００の機能ブロックを説明するための図である。
【００３９】
図６を参照して、睡眠評価装置１００では、マイク３０から入力された音声信号は、電子ボリューム調整部１０１において、そのボリュームを調整された後、Ａ／Ｄ（Analog / digital）コンバータ１０２へ出力される。そして、上記音声信号は、Ａ／Ｄコンバータ１０２においてデジタル信号に変換された後、音声サンプリング部１１１へ出力される。
【００４０】
なお、Ａ／Ｄコンバータ１０２は、自動ゲイン調整部１１３へも、上記変換後のデジタル信号を出力する。自動ゲイン調整部１１３は、入力された音声信号に基づいて、電子ボリューム調整部１０１に対する制御信号を生成し、電子ボリューム調整部１０１へ送信する。これに応じて、電子ボリューム調整部１０１では、マイク３０から入力される音声信号のゲインを下げるなどの処理を適宜実行する。
【００４１】
音声サンプリング部１１１は、Ａ／Ｄコンバータ１０２から出力されたデジタル信号に対し、ノイズ除去処理を行なって、いびき検出部１１２へ出力する。
【００４２】
いびき検出部１１２では、図９等を参照して説明する処理内容に基づいていびきの検出を行ない、当該検出結果を、解析処理部１１５へ出力する。
【００４３】
また、いびき検出部１１２は、音声サンプリング部１１１から出力された、ノイズ除去後の信号を、ＳＡＳ（Sleep  Apnea  Syndrome：睡眠時無呼吸症候群）いびき検出部１１４へ出力する。
【００４４】
ＳＡＳいびき検出部１１４は、いびき検出部１１２から出力されたノイズ除去後の信号に基づいて、図１５等を参照して後述する処理内容に従っていびきの検出を行ない、その結果を解析処理部１１５へ出力する。
【００４５】
いびき検出部１１２は、後述するように、有音区間判定閾値の設定を行なう。そして、音声サンプリング部１１１においてノイズを除去された後の音声信号において、上記した有音区間判定閾値に基づいて、いびきの発生の有無を検出する。具体的には、いびきが発生している区間（有音区間）と発生していない区間（無音区間）を特定する。そして、当該有音区間の期間中、特定の信号（ｆＳＩＧ）を自動ゲイン調整部１１３へ送信する。これにより、自動ゲイン調整部１１３は、Ａ／Ｄコンバータ１０２から出力されるデジタル信号において、いびきが発生している期間のゲインを調整するために、制御信号を生成することができる。具体的には、いびき検出部１１２は、後述するように、ｆＳＩＧ＝０またはｆＳＩＧ＝１の信号を出力する。「０」は無音区間を意味し、「１」は有音区間を意味する。そして、自動ゲイン調整部１１３は、有音区間に、つまり、ｆＳＩＧ＝１を受けている期間に、ゲイン調整を行なう。
【００４６】
また、いびき検出部１１２は、ｆＳＩＧ信号をＳＡＳいびき検出部１１４へも出力する。ＳＡＳいびき検出部１１４は、ｆＳＩＧ信号の値に応じて処理を実行する。
【００４７】
解析処理部１１５は、いびき検出部１１２およびＳＡＳいびき検出部１１４からの検出出力に基づいて、表示部２０における検出結果の表示態様を制御するための制御信号を表示制御部１２０へ送信する。
【００４８】
また、睡眠評価装置１００には、マイク３０において取得される音声を録音するための録音モジュール１４０と、当該録音モジュール１４０の動作を制御するための録音制御部１３０が備えられている。
【００４９】
そして、解析処理部１１５は、ＳＡＳいびき検出部１１４から出力される検出結果に基づいたタイミングで、録音モジュール１４０に録音動作を開始させるためのトリガ信号を、録音制御部１３０に対して出力する。
【００５０】
睡眠評価装置１００では、音声サンプリング部１１１、いびき検出部１１２、自動ゲイン調整部１１３、ＳＡＳいびき検出部１１４、および、解析処理部１１５によって、いびきアルゴリズム１１０が構成されている。そして、いびきアルゴリズム１１０、電子ボリューム調整部１０１、Ａ／Ｄコンバータ１０２、表示制御部１２０、および、録音制御部１３０は、制御部４０によって実現される。制御部４０は、これらを構成するハードウェア資源が含まれる。なお、特にいびきアルゴリズム１１０、表示制御部１２０、および／または、録音制御部１３０については、ＣＰＵ４１が、メモリ４２（または、睡眠評価装置１００本体に対して着脱可能な記憶媒体）に記憶されたプログラムを実行することによって実現されてもよい。また、録音モジュール１４０は、ＣＰＵ４１がメモリ４２等に記憶されたプログラムを実行することにより、音声を記録する。音声は、メモリ４２（または、睡眠評価装置１００本体に対して着脱可能な記憶媒体）に記憶される。
【００５１】
記憶媒体としては、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact  Disk  -  Read  Only  Memory）、ＤＶＤ−ＲＯＭ（Digital  Versatile  Disk  -  Read  Only  Memory）、ＵＳＢ（Universal  Serial  Bus）メモリ、メモリカード、ＦＤ（Flexible  Disk）、ハードディスク、磁気テープ、カセットテープ、ＭＯ（Magnetic  Optical  Disk）、ＭＤ（Mini  Disk）、ＩＣ（Integrated  Circuit）カード（メモリカードを除く）、光カード、マスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ（Electronically  Erasable  Programmable  Read-Only  Memory）などの、不揮発的にプログラムを格納する媒体が挙げられる。
【００５２】
なお、睡眠評価装置１００では、スピーカがさらに備えられていてもよく、そして、ＣＰＵ４１は、ボタン群１０を操作されることにより、録音モジュール１４０で記録された音声を再生することもできる。
【００５３】
＜いびき検出部１１２におけるいびきの検出＞
（いびき検出の概要）
いびきは、一般的に、呼吸のリズムと同期し、特に呼気時に発生する。図７は、いびきを録音した音の波形の一例を示す図である。
【００５４】
いびきは、図７から理解されるように、ある程度一定の間隔で間欠的に発生する音の連続であると言える。そして、本実施の形態では、いびきを「一定以上の有音区間と、同じく一定以上の無音区間が交互に連続する音声」であると仮定し、そして、有音区間を「音量（音の振幅）が、ある閾値を超えている区間」と定義し、また、音量が当該閾値以下の区間を無音区間と定義する。
【００５５】
このような定義に基づくと、図７に示されたような波形に対し、図８に示されるような、二値化された単純な音声モデルを得ることができる。図８は、図７に示された音声波形を、所定の閾値に基づいて２値化した結果を示す図である。そして、図８では、音声モデルが一点鎖線で示され、有音区間の発生回数が「１」「２」等の数字で示されている。また、図８では、有音区間が「Ｓ」の文字とともにその発生回数を添え字として記載されて、示されている。
【００５６】
図８に示されたようなモデル化には、音の振幅の絶対値が用いられている。つまり、本実施の形態では、いびき検出のためには、入力される音声信号の生波形が全波整流されたもの（負側を反転した波形）が使用される。なお、図７および図８には、全波整流前の波形が示されている。
【００５７】
そして、本実施の形態のいびき検出部１１２では、図８に示されたようないびきの音声モデルから、いびきの発生を判断するための指標ｒが取得される。ｒは、次の式（１）に従って算出される。
【００５８】
【数１】
0005853635.tif 000002
【００５９】
式（１）において、Ｓは、単位時間（たとえば、１５秒〜３０秒程度）あたりの全有音区間の長さの合計である。また、Ｎは、上記単位時間あたりの有音区間の発生回数である。図８に示された例についてｒを検討すると、Ｓは、図８中のＳ１〜Ｓ５で示された区間の時間の長さの合計である。そして、Ｎは、５である。
【００６０】
（いびき検出のための処理内容）
図９は、いびき検出部１１２において実行されるいびき検出のための処理のフローチャートである。
【００６１】
図９を参照して、いびき検出部１１２は、まず、ステップＳ１０で、いびき検出をスタートするための条件が成立したか否かを判断し、成立したと判断するとステップＳ２０へ処理を進める。
【００６２】
ここで、いびき検出をスタートするための条件としては、たとえば、ボタン群１０の中の所定のボタンが操作されたことや、タイマ６０によって計時される時刻が予め設定されたいびき検出を開始するための時刻に到達したことや、通信部５０を介して外部の装置からいびき検出を開始するための指示が入力されたことなどが挙げられる。
【００６３】
ステップＳ２０では、いびき検出部１１２は、いびき検出処理を実行する。ステップＳ２０における処理内容は、図１０を参照して、後述する。なお、図１０は、ステップＳ２０におけるいびき検出処理のサブルーチンのフローチャートである。そして、ステップＳ２０におけるいびき検出処理が終了すると、いびき検出部１１２は、ステップＳ３０へ処理を進める。
【００６４】
ステップＳ３０では、いびき検出部１１２は、検出結果の出力要求があったか否かを判断し、そのような要求があったと判断するとステップＳ４０へ処理を進める。
【００６５】
ステップＳ４０では、いびき検出部１１２は、解析処理部１１５に対して検出結果を出力して、処理を終了する。
【００６６】
図１０を参照して、ステップＳ２０のいびき検出処理では、いびき検出部１１２は、まずステップＳ２０１で、上記した有音区間判定閾値を設定し、ステップＳ２０２へ処理を進める。
【００６７】
ステップＳ２０１における有音区間判定閾値の設定について説明する。
有音区間判定閾値は、いびき検出処理開始後の所定時間に音声サンプリング部１１１から入力される音声データが利用されて、設定される。なお、利用される音声データは、音声サンプリング部１１１から入力された音声信号が、その生波形を全波整流されたものである。そして、このように全波整流された音声データの音量を「ＡＤ値」として、以下、説明を行なう。
【００６８】
有音区間判定閾値は、たとえば、上記所定時間におけるＡＤ値の最大値（以下、「最大ＡＤ値」ともいう）と最小値（以下、「最小ＡＤ値」ともいう）を利用して設定される。
【００６９】
なお、最大ＡＤ値と最小ＡＤ値の組合せによっては、いびき判定ができないとされる場合もある。このような場合には、図１０に示されたいびき検出処理を中止して（ステップＳ２０２へ処理が進められることなく）、図９に処理を戻す。この場合には、ステップＳ４０（図９）では、いびき検出部１１２から解析処理部１１５に対して、いびき検出の検出結果の代わりに、当該検出が中止された旨の信号が出力される。
【００７０】
ここで、最大ＡＤ値と最小ＡＤ値の組合せによっては、いびき判定ができないとされる場合としては、たとえば、最大ＡＤ値が最小ＡＤ値以下である場合、または、最大ＡＤ値が最小ＡＤ値以上であって最大ＡＤ値と最小ＡＤ値との差が所定の値以下である場合、などが挙げられる。
【００７１】
また、最大ＡＤ値と最小ＡＤ値を利用した有音区間判定閾値の具体例としては、これらの差分を最小ＡＤ値に加えて得られる値が挙げられる。図１１を参照して、この具体例を説明する。
【００７２】
図１１では、有音区間判定閾値が、値ＳＨとして示されている。値ＳＨの算出の際には、まず、最大ＡＤ値（図１１中の「ＤＨ」）と最小ＡＤ値（図１１中の「ＤＬ」）の差分が算出される。図１１では、差分は「ＤＩＦ」で示されている。次に、当該差分ＤＩＦに対する一定の割合（「１／４」「１／５」等）の値が算出される。「一定の割合」は、睡眠評価装置１００が使用される環境ごとに適宜設定され得る。図１１では、差分ＤＩＦの一定の割合の値が、「Ｖ１」で示されている。そして、最小ＡＤ値と値Ｖ１が、値ＳＨ、つまり、有音区間判定閾値とされる。
【００７３】
図１０に戻って、ステップＳ２０２では、いびき検出部１１２は、いびき測定処理を実行して、ステップＳ２０３へ処理を進める。いびき測定処理は、いびき検出部１１２が出力する信号ｆＳＩＧの値（１または０）を決定するための処理である。当該処理の内容については、後述する。
【００７４】
ステップＳ２０３では、ステップＳ２０２のいびき測定処理を開始してから上記した単位時間が経過したか否かを判断し、まだ経過していないと判断するとステップＳ２０２へ処理を戻し、経過したと判断するとステップＳ２０４へ処理を進める。
【００７５】
ステップＳ２０４では、ステップＳ２０２におけるいびき測定処理の結果に基づいて、上記したＳおよびＮを算出して、ステップＳ２０５に処理を進める。
【００７６】
ステップＳ２０５では、いびき検出を終了するための条件が成立したか否かを判断し、成立したと判断すると図９に処理を戻し、まだ成立していないと判断するとステップＳ２０３へ処理を戻す。
【００７７】
ここで、いびき検出の終了のための条件としては、たとえば、ボタン群１０の中の所定のボタンが操作されたこと、メモリ４２において予め記憶された終了時刻が到来したこと、通信部５０を介して外部の装置からいびき検出を終了する指示が入力されたことが挙げられる。
【００７８】
以上図１０を参照して説明された処理では、単位時間が経過するごとに、ＳおよびＮの値の算出が実行されるが、これらの値を算出するタイミングは、これに限定されず、たとえば、後述する図２１等に示されるような解析結果を表示するためのデータが作成されるときであっても良い。
【００７９】
なお、ステップＳ２０２のいびき測定処理では、いびき検出部１１２は、たとえば、ｆＳＩＧの値を初期値である「０」に設定し、また、所定時間ごとのＡＤ値を取得し、そして、当該取得したＡＤ値が一定回数以上連続して有音区間判定閾値を超えたことを条件として、ｆＳＩＧの値を「１」へと更新する。
【００８０】
なお、いびき検出部１１２は、ｆＳＩＧの値を「１」に更新した後、特定回数以上連続してＡＤ値が有音区間判定閾値を下回ったことを条件として、ｆＳＩＧの値を「０」へと更新する。
【００８１】
このようにｆＳＩＧの値が設定されることにより、図１２に示されたような小刻みに判定結果が切り替わる部分を含むような音声モデルではなく、図１４に示されるように、このような小刻みな切り替わりをノイズとして除去された音声モデルを生成することができる。
【００８２】
図１２は、いびき検出部１１２に入力される音声データと、当該音声データが２値化されたモデルの一例とを示す図である。なお、図１２では、音声モデルは、一点鎖線で示されている。図１２に示された音声モデルでは、ＡやＢで示された部分において、比較的短時間でＨｉｇｈ（「ｆＳＩＧ＝１」に対応する「いびき有り」の状態）とＬｏｗ（「ｆＳＩＧ＝０」に対応する「いびき無し」の状態）が切り替わっている。
【００８３】
一方、図１３は、上記したようないびき測定処理に従った出力信号の決定の態様を説明するための図である。図１３では、図１２等に示された音量波形が、時間軸（横軸）を拡大されて示されている。
【００８４】
図１３において一点鎖線で示された音声モデルは、時刻Ｔ１でＬｏｗからＨｉｇｈに切り替わり、また、時刻Ｔ２でＨｉｇｈからＬｏｗに切り替わっている。
【００８５】
図１３の例では、時刻Ｔ１の直前（図中左側）に、４個の丸印が示されている。これらは、４回連続して、有音区間判定閾値（ＳＨ）を超えた値が検出されたことを示している。この例では、上記「一定回数」の一例が「４」とされる。そして、図１３に示された音声モデルでは、４回連続して有音区間判定閾値を超えた値が検出されたことに応じて、状態がＬｏｗからＨｉｇｈに切替えられている。
【００８６】
また、図１３の例では、時刻Ｔ２の直前に、４個の丸印が示されている。これらは、４回連続して、有音区間判定閾値（ＳＨ）を下回る値が検出されたことを示している。この例では、上記「特定回数」の一例が「４」とされる。そして、図１３に示された音声モデルでは、４回連続して有音区間判定閾値を下回る値が検出されたことに応じて、状態がＨｉｇｈからＬｏｗに切替えられている。
【００８７】
このように一定回数連続してＳＨを超えた／下回る値が検出されたことに応じて信号が切替えられることにより、音声モデルにおける、図１２においてＡやＢで示されたような短時間での切り替わりがノイズとして除去されて、図１４に示されるような音声モデルを生成できる。
【００８８】
＜解析結果の生成＞
以上説明したいびき検出部１１２における検出の結果に基づいて、検出期間において、単位時間ごとにＳおよびＮの値が算出される。これに基づいて、解析処理部１１５は、上記した式（１）に従って、単位時間ごとのｒの値を求めることができる。
【００８９】
そして、解析処理部１１５は、単位時間ごとに、ｒの値に基づいて、いびきについてのレベルを決定する。
【００９０】
なお、いびきのレベルは、たとえば、ｒの値が大きくなるほど、つまり、単位時間あたりのいびきの発生時間が長く、かつ、いびきの回数が多いほど、いびきのレベルとして高いレベルが設定される。ここで、レベルの高低とは、レベルが高いほど、頻度が高くいびきが発生していることを示す。
【００９１】
また、ｒが特定の値を下回る場合、Ｓが一定の値を超える場合、または、Ｎが所定の値を超える場合については、いびきのレベルは「０」、つまり、いびきが発生していないと判定される。Ｓが一定の値を超えた場合は、当該結果が対応する単位時間中に検出された音声が、外を通る車両のサイレンの音などのいびき以外の継続的に発生した音声であったとして、いびきは発生していないと判断される。Ｎが所定の値を超えた場合は、当該結果が対応する単位時間中に検出された音声が、テレビやステレオから流れる音楽などのいびき以外の断続的に発生した音声であったとして、いびきは発生していないと判断される。なお、本実施の形態では、ｒが特定の値を下回ることが、所定の期間において音声が取得された累積時間が特定の時間より短い場合や、所定の期間における音声の取得された回数が特定の回数以下である場合に相当する。
【００９２】
＜解析結果の表示例＞
図２１は、上記したような解析結果であるいびきのレベルを表示する画面の例を示す図である。
【００９３】
図２１に示される画面では、２０１１年７月６日の１７時から翌日の７月７日の０時までの検出結果が示されている。なお、この例では、睡眠評価装置１００は、さらに、被測定者の睡眠深度および体動の大きさを検出できるように構成されている。そして、図２１の画面では、「睡眠」として睡眠深度の変化が示され、「体動」として体動の大きさが示され、そして、「いびきレベル」として、上記したようにｒの値やＮ，Ｓの値に基づいて求められる単位時間ごとのいびきのレベルの変化が示される。
【００９４】
このような画面は、たとえば、ステップＳ３０において出力要求があったことに基づいて、ステップＳ４０で、検出結果として表示部２０に表示される。なお、ＣＰＵ４１は、他の装置からの要求に応じて、図２１に示されるような画面を表示するためのデータを他の装置に送信しても良い。
【００９５】
なお、図２１の「睡眠」のグラフでは、眠りが浅いと判定された（睡眠深度が所定の値よりも低いと判定された）期間が塗りつぶされて示されている。
【００９６】
図２２は、いびきのレベルを表示する画面の他の例を示す図である。図２２に示される画面では、７月５日の火曜日から７月１０日の日曜日までの各日の、２４時間に対応する情報が表示されている。
【００９７】
図２２において、折れ線グラフは、睡眠深度を示している。また、図２１の「睡眠」と同様に、眠りが浅いと判定された期間は塗りつぶされて示されている。なお、折れ線が示されていない期間は、睡眠深度等の睡眠に関する検出が行なわれていない期間である。
【００９８】
また、図２２では、部分的に丸印が示されている。この丸印は、上記したようにｒの値やＮ，Ｓの値に基づいて求められたいびきのレベルが所定のレベル以上（たとえば、レベル３以上）であったことを示している。
【００９９】
図２１または図２２に示したようないびきのレベルが表示されることにより、被測定者等に客観的にいびきの発生を報知することができる。
【０１００】
＜ＳＡＳいびき検出部１１４におけるいびきの検出＞
（ＳＡＳいびき検出の概要）
ＯＳＡＳと診断されている患者のいびきには、以下の特徴がある。
【０１０１】
１）いびきが密に連続した区間と長い無音区間が交互に現れる
２）通常のいびきと異なり、吸気時にも音が発生する傾向が高い
図１７は、ＯＳＡＳと診断された患者のいびきが録音された波形の一例を示す図である。そして、図１８は、図１７においてＡで示された区間を時間的に拡大した波形を示す図である。図１８では、図１７に対して、１３〜４倍程度、横軸を拡大している。なお、各図では、横軸に計測された時刻（時：分：秒）が示されている。たとえば「２：５６：３０」は、午前２時５６分３０秒を示している。
【０１０２】
さて、図１８では、上記したような有音区間判定閾値を用いて生成される音声モデルが線Ｌ１で示されている。ＳＡＳいびき検出部１１４では、線Ｌ１においてみられる一連の有音区間を、さらに、線Ｌ２で示されるように一つの音の塊とみなされて音声モデルが生成される。図１９は、ＳＡＳいびき検出部１１４によって生成される音声モデルの一例を示す図である。ＳＡＳいびき検出部１１４によって生成される音声モデルでは、図１８に線Ｌ２として示されたように一連の有音区間を一つの音の塊としてみなすことにより、図１９にＳｈとＳｌとして示されたように、比較的長いスパンを持つ有音区間と無音区間を形成できる。これにより、本実施の形態では、いびき音量の検出結果からＯＳＡＳの特徴を見出すための指標を取得できる。
【０１０３】
なお、指標としては、各有音区間の長さ（図１９のＳｈ）と各無音区間の長さ（図１９のＳｌ）が挙げられる。そして、本実施の形態では、Ｓｌが次の式（２）の条件を満たし、かつ、Ｓｈが式（３）の条件を満たした場合に、ＳＡＳいびき（ＯＳＡＳいびき）が発生したと判定される。
【０１０４】
【数２】
0005853635.tif 000003
【０１０５】
式（２）において、ＳｌminとＳｌmaxは、Ｓｌについての判定のために予め定められる値である。また、式（３）において、ＳｈminとＳｈmaxは、Ｓｈについての判定のために予め定められる値である。
【０１０６】
（ＯＳＡＳいびき検出のための処理内容）
図１５は、ＳＡＳいびき検出部１１４において実行されるいびき検出のための処理のフローチャートである。
【０１０７】
図１５を参照して、ＳＡＳいびき検出部１１４は、まず、ステップＳＢ１０で、いびき検出をスタートするための条件が成立したか否かを判断し、成立したと判断するとステップＳＢ２０へ処理を進める。ここで、いびき検出をスタートするための条件としては、たとえば、ボタン群１０の中の所定のボタンが操作されたことや、タイマ６０によって計時される時刻が予め設定されたいびき検出を開始するための時刻に到達したことや、通信部５０を介して外部の装置からいびき検出を開始するための指示が入力されたことなどが挙げられる。
【０１０８】
ステップＳＢ２０では、ＳＡＳいびき検出部１１４は、いびき検出処理を実行する。ステップＳＢ２０における処理内容は、図１６を参照して後述する。なお、図１６は、ステップＳＢ２０におけるいびき検出処理のサブルーチンのフローチャートである。そして、ステップＳＢ２０におけるいびき検出処理が終了すると、ＳＡＳいびき検出部１１４は、ステップＳＢ３０へ処理を進める。
【０１０９】
ステップＳＢ３０では、ＳＡＳいびき検出部１１４は、検出結果の出力要求があったか否かを判断し、そのような要求があったと判断するとステップＳＢ４０へ処理を進める。
【０１１０】
ステップＳＢ４０では、ＳＡＳいびき検出部１１４は、解析処理部１１５に対して検出結果を出力して、処理を終了する。
【０１１１】
図１６を参照して、ステップＳＢ２０のいびき検出処理では、ＳＡＳいびき検出部１１４は、まずステップＳＢ２１１で、上記した有音区間判定閾値を設定し、ステップＳＢ２１２へ処理を進める。有音区間判定閾値は、たとえばステップＳ２０１において設定された値が利用される。
【０１１２】
ステップＳＢ２１２では、ＳＡＳいびき検出部１１４は、いびき測定処理を実行して、ステップＳＢ２１３へ処理を進める。いびき検出を終了するための条件が成立したか否かを判断し、成立したと判断すると図１５に処理を戻し、まだ成立していないと判断するとステップＳＢ２１２へ処理を戻す。ここで、いびき検出の終了のための条件としては、たとえば、ボタン群１０の中の所定のボタンが操作されたこと、メモリ４２において予め記憶された終了時刻が到来したこと、通信部５０を介して外部の装置からいびき検出を終了する指示が入力されたことが挙げられる。
【０１１３】
以上図１６を参照して説明された処理では、いびき検出が終了するための条件が成立するまで、いびき測定処理が継続される。
【０１１４】
なお、ＳＡＳいびき検出部１１４は、図１６のステップＳＢ２１２のいびき測定処理では、ＨｉｇｈカウンタとＬｏｗカウンタを利用して、ｆＧＲＰ信号の値を設定する。そして、ＳＡＳいびき検出部１１４は、このように値を設定したｆＧＲＰ信号を、その時刻とともに記録する。これにより、ＳＡＳいびき検出部１１４は、図１９等を参照して説明したような音声モデルを生成できる。
【０１１５】
信号ｆＧＲＰは、図１８において線Ｌ２として示されたような、近接したいびきの発生区間をまとめて扱う音声モデルにおける、有音区間／無音区間を示すための信号でもある。「ｆＧＲＰ＝１」は有音区間を示し、「ｆＧＲＰ＝０」は無音区間を示す。
【０１１６】
ＳＡＳいびき検出部１１４は、いびき測定処理において、前回の当該処理実行時から今回の当該処理実行時において、ｆＳＩＧの値が「０」から「１」に切り替わったことを条件として、Ｈｉｇｈカウンタのカウント値を１加算更新し、また、ｆＳＩＧの値が「１」から「０」に切り替わったことを条件として、Ｌｏｗカウンタのカウント値を１加算更新する（ステップＳＣ９０）。そして、ＳＡＳいびき検出部１１４は、ＨｉｇｈカウンタまたはＬｏｗカウンタのカウント値が所定の閾値を上回ったことを条件として、いびきの有無の判定結果（ｆＧＲＰ＝１／０）を切替える。つまり、Ｈｉｇｈカウンタの値が所定の閾値を上回れば、ｆＧＲＰの値が１へと切替えられる。また、Ｌｏｗカウンタの値が所定の閾値を上回れば、ｆＧＲＰの値が０へと切替えられる。これにより、図１９を参照して説明したような、ＳＡＳいびきの特徴を特定できるような音声モデルを生成することができる。
【０１１７】
上記したように、ｆＧＲＰ信号は、その時刻とともに記録される。これにより、ＳＡＳいびき検出部１１４は、図１９等を参照して説明したような音声モデルを生成できる。そして、ＳＡＳいびき検出部１１４は、ステップＳＢ４０において、当該音声モデルに基づいて、上記した指標であるＳｈおよびＳｌを少なくとも１つずつ算出し、これらの値に基づき、式（２）および式（３）に従って、ＳＡＳいびき（ＯＳＡＳいびき）の発生の有無を判断し、そして、その結果を解析処理部１１５へ出力する。
【０１１８】
［変形例等］
以上説明した本実施の形態では、解析処理部１１５は、たとえば図２１や図２２に示したように、いびき検出部１１２によって算出されたＳ値およびＮ値に基づいていびきのレベルを算出し、当該レベルを測定結果として表示させることができる。
【０１１９】
なお、解析処理部１１５は、ＳＡＳいびき検出部１１４による検出結果に基づいてＳＡＳいびきが発生したと判定された時間帯を、測定結果として表示させることもできる。図２１や図２２では、測定結果が測定対象となった時刻とともに表示されるが、ＳＡＳいびきの発生した時間帯は、たとえば、このような表示において発生した時間帯を着色表示させることによって、表示される。
【０１２０】
また、解析処理部１１５は、発生したいびきを客観的に非測定者等に伝えるために、いびき検出部１１２による検出結果によっていびきのレベルが所定のレベル以上となった判定された期間、または、ＳＡＳいびき検出部１１４による検出結果によってＳＡＳいびきを発生したと判定された期間、録音制御部１３０に録音モジュール１４０を動作させることにより、マイク３０で取得される音声を録音しても良い。解析処理部１１５は、いびき検出部１１２から、いびき測定中に逐次Ｓ値およびＮ値を取得し、逐次いびきのレベルを決定し、そして、決定されたレベルが所定のレベル以上であったことを条件として、録音制御部１３０に録音を指示する。また、解析処理部１１５は、逐次ＳＡＳいびき検出部１１４から検出結果を取得し、そして、ＳＡＳいびきの発生を条件として、録音制御部１３０に録音を指示する。
【０１２１】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【０１２２】
１０  ボタン群、１０Ａ〜１０Ｅ  ボタン、２０  表示部、３０  マイク、４０  制御部、１００  睡眠評価装置、１１２  いびき検出部、１１３  自動ゲイン調整部、１１４  ＳＡＳいびき検出部、１１５  解析処理部。
【図１】
0005853635.tif 000004
【図２】
0005853635.tif 000005
【図３】
0005853635.tif 000006
【図４】
0005853635.tif 000007
【図５】
0005853635.tif 000008
【図６】
0005853635.tif 000009
【図９】
0005853635.tif 000010
【図１０】
0005853635.tif 000011
【図１５】
0005853635.tif 000012
【図１６】
0005853635.tif 000013
【図７】
0005853635.tif 000014
【図８】
0005853635.tif 000015
【図１１】
0005853635.tif 000016
【図１２】
0005853635.tif 000017
【図１３】
0005853635.tif 000018
【図１４】
0005853635.tif 000019
【図１７】
0005853635.tif 000020
【図１８】
0005853635.tif 000021
【図１９】
0005853635.tif 000022
【図２０】
0005853635.tif 000023
【図２１】
0005853635.tif 000024
【図２２】
0005853635.tif 000025