(57)【要約】【課題】処理が簡易で済む睡眠情報検出システムを提供する。【解決手段】睡眠情報検出システムは、呼吸音検知部から呼吸音に関する物理量を取り込む呼吸音物理量取り込み部と、呼吸音物理量取り込み部に取り込まれた呼吸音に関する物理量に基づいて、睡眠中の呼吸音を判定する睡眠中呼吸音判定部とを具備する。睡眠中呼吸音判定部は、呼吸音検知部で検知した物理量を周波数に基づいて分割した複数の周波数ブロック毎に、物理量に関する物理量の判定値を検出する判定値検出部と、判定値検出部の複数の周波数ブロックにおける判定値に基づいて、睡眠中の人の呼吸音を寝息音、いびき音、爆音のうちの少なくとも１種として識別する識別部とを備えていることを特徴とするものである。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
呼吸音検知部から呼吸音に関する物理量を取り込む呼吸音物理量取り込み部と、
前記呼吸音物理量取り込み部に取り込まれた呼吸音に関する物理量に基づいて、睡眠中の呼吸音を判定する睡眠中呼吸音判定部とを具備しており、
前記睡眠中呼吸音判定部は、
前記呼吸音物理量取り込み部で取り込んだ物理量を周波数に基づいて分割した複数の周波数ブロック毎に物理量の判定値を検出する判定値検出部と、
前記判定値検出部の複数の周波数ブロックにおける判定値に基づいて、睡眠中の人の呼吸音を寝息音、いびき音、爆音のうちの少なくとも１種として識別する識別部とを備えていることを特徴とする睡眠情報検出システム。
【請求項２】
請求項１において、前記物理量の判定値は物理量のピーク値であり、前記判定値検出部は前記周波数ブロック内における物理量のピーク値を検出するピーク値検出部であることを特徴とする睡眠情報検出システム。
【請求項３】
請求項１または２において、前記睡眠中呼吸音判定部は、前記呼吸音物理量取り込み部で取り込んだ呼吸音に関する物理量から暗騒音を差し引いた第２物理量に基づいて、睡眠中の呼吸音を寝息音、いびき音、爆音のうちの少なくとも１種として識別することを特徴とする睡眠情報検出システム。
【請求項４】
請求項１〜３のうちのいずれか一項において、前記睡眠中呼吸音判定部は、暗騒音を登録する暗騒音登録部と、前記暗騒音登録部に登録した暗騒音を、呼吸音に関する物理量から差し引いて第２物理量を得る暗騒音差引部と、睡眠中の人が発生する呼吸音を第２物理量に基づいて寝息音、いびき音、爆音のうちの少なくとも１種として識別する前記識別部とを具備していることを特徴とする睡眠情報検出システム。
【請求項５】
請求項１〜４のうちのいずれか一項において、前記暗騒音は、睡眠導入前または睡眠導入直後における暗騒音であることを特徴とする睡眠情報検出システム。
【請求項６】
請求項１〜請求項５のうちのいずれか一項において、前記睡眠中呼吸音判定部の前記識別部は、前記判定値検出部の複数の前記周波数ブロックにおける判定値と基準値とを比較し、比較に基づいて、睡眠中の人の呼吸音を寝息音、いびき音、爆音のうちの少なくとも１種として識別するものであり、
前記睡眠中呼吸音判定部は、前記呼吸音物理量取り込み部で取り込んだ呼吸音に関する物理量に基づいて前記基準値を更新する基準値更新部を備えていることを特徴とする睡眠情報検出システム。
【請求項７】
請求項１〜６のうちのいずれか一項において、前記基準値更新部は、フィルタ部により選別された特定の周波数領域の物理量の平均値を求め、この平均値を前記基準値として更新することを特徴とする睡眠情報検出システム。
【請求項８】
請求項１〜７のうちのいずれか一項において、前記睡眠中呼吸音判定部は、複数の各周波数ブロックのうち各周波数ブロックにおける物理量の平均値が最大の周波数ブロックを検査ブロックとして設定すると共に、前記識別部は、識別の際に、複数の周波数ブロックの中で物理量の最大値をもつ最大ブロックを選定し、最大ブロックと検査ブロックとが対応するとき、寝息音、いびき音、爆音のうちの少なくとも１種の識別を行うことを特徴とする睡眠情報検出システム。
【請求項９】
呼吸音検知部から呼吸音に関する物理量を取り込む呼吸音物理量取り込み部と、
前記呼吸音物理量取り込み部で取り込まれた呼吸音に関する物理量に基づいて、睡眠中の呼吸音を判定する睡眠中呼吸音判定部とを具備しており、
睡眠中呼吸音判定部は、
前記呼吸音物理量取り込み部で取り込んだ物理量から一定時間当たりの呼吸音（寝息音、いびき音、爆音の少なくとも１種を含む）をカウントする呼吸音カウント部を備えていることを特徴とする睡眠情報検出システム。
【請求項１０】
請求項９において、前記呼吸数カウント部は、呼吸に関する音の発生から終了までの時間が第１設定時間Ｔ１以内であり、且つ、呼吸に関する音の発生時刻から、次の呼吸に関する音の発生時刻までの間隔時間が第２設定時間Ｔ２以上であるとき、呼吸数としてカウントすることを特徴とする睡眠情報検出システム。
【請求項１１】
請求項１〜１０のうちのいずれか一項において、前記睡眠中呼吸音判定部は、前記呼吸音検知部により検知された音声信号のうち所定の周波数よりも低い周波数成分及び／または別の所定の周波数よりも高い周波数成分をカットするフィルタ部をもつことを特徴とする睡眠情報検出システム。
【請求項１２】
請求項１〜１１のうちのいずれか一項において、前記睡眠中呼吸音判定部は、前記睡眠中呼吸音判定部で判定された人の呼吸に関する情報に基づいて無呼吸状態が睡眠中に存在することを判定する無呼吸判定部を備えていることを特徴とする睡眠情報検出システム。
【請求項１３】
請求項１〜１２のうちのいずれか一項において、前記睡眠中呼吸音判定部は、前記睡眠中呼吸音判定部で判定された人の呼吸に関する情報を表示する表示部を備えていることを特徴とする睡眠情報検出システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は睡眠時の呼吸に関する情報を検出する睡眠情報検出システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、睡眠不足等、睡眠に不満、不安をもつ人々が増えている。殊に、睡眠に不満、不安をもつが、病院に行くまでもないという人々が増えている。そこでこれらの人々に対処することが要請されている。
【０００３】
特許文献１には、いびき音を検出する受圧装置と、受圧装置の信号を濾波するフィルタ装置と、フィルタ装置からの信号を数値演算装置によっていびき音か否か判定する判定装置と、判定装置から判定信号を出力する判定出力装置とを備えている。これによりいびき音を判定することができる。このものでは、マイクにより検出されたアナログ信号をローパスフィルタ（１０ｋＨｚ）に通し、自己相関関数を用いることにより、いびきの検出を行う。
【０００４】
特許文献２には、マイクにより検出されたアナログ信号を所定の周波数だけ通過させ、その信号レベルが所定のレベル以上のものをカウントし、そのカウント数が設定回数以上であったとき、いびきとして検知する。
【特許文献１】特開平７−１８４９４８号公報
【特許文献２】特開平７−１３４５３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
産業界では、更なる睡眠情報検出システムが要望されている。本発明は上記した実情に鑑みてなされたものであり、寝息音、いびき音、爆音のうちの少なくとも１種を判別するにあたり、処理が簡易で済む睡眠情報検出システムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
（１）様相１の本発明に係る睡眠情報検出システムは、呼吸音検知部から呼吸音に関する物理量を取り込む呼吸音物理量取り込み部と、呼吸音物理量取り込み部に取り込まれた呼吸音に関する物理量に基づいて、睡眠中の呼吸音を判定する睡眠中呼吸音判定部とを具備しており、
睡眠中呼吸音判定部は、呼吸音物理量取り込み部で取り込んだ物理量を周波数に基づいて分割した複数の周波数ブロック毎に物理量の判定値を検出する判定値検出部と、判定値検出部の複数の周波数ブロックにおける判定値に基づいて、睡眠中の人の呼吸音を寝息音、いびき音、爆音のうちの少なくとも１種として識別する識別部とを備えていることを特徴とするものである。
【０００７】
睡眠中呼吸音判定部は、呼吸音物理量取り込み部で取り込んだ物理量を周波数に基づいて分割した複数の周波数ブロックに分け、複数の周波数ブロック毎に、物理量に関する物理量の判定値（例えばピーク値）を求める。そして、識別部は、判定値検出部の複数の周波数ブロックにおける判定値に基づいて（例えば、判定値と基準値との比較に基づいて）、睡眠中の人の呼吸音を寝息音、いびき音、爆音のうちの少なくとも１種として識別する。
【０００８】
（２）様相２の本発明に係る睡眠情報検出システムは、呼吸音検知部から呼吸音に関する物理量を取り込む呼吸音物理量取り込み部と、呼吸音物理量取り込み部で取り込まれた呼吸音に関する物理量に基づいて、睡眠中の呼吸音を判定する睡眠中呼吸音判定部とを具備しており、睡眠中呼吸音判定部は、呼吸音物理量取り込み部で取り込んだ物理量から一定時間当たりの呼吸音（寝息音、いびき音、爆音の少なくとも１種を含む）をカウントする呼吸音カウント部を備えている。睡眠中呼吸音判定部は、呼吸音検知部で検知した物理量から一定時間当たりの睡眠中の呼吸音（寝息音、いびき音、爆音の少なくとも１種を含む）をカウントする。
【発明の効果】
【０００９】
様相１の本発明に係る睡眠情報検出システムによれば、睡眠中呼吸音判定部は、呼吸音物理量取り込み部で取り込んだ物理量を周波数に基づいて分割した複数の周波数ブロックに分け、複数の周波数ブロック毎に物理量の判定値を求める。そして、識別部は、判定値検出部の複数の周波数ブロックにおける判定値に基づいて、睡眠中の人の呼吸音を寝息音、いびき音、爆音のうちの少なくとも１種として識別する。かくして、ユーザーは睡眠中の情報を知ることができ、睡眠不足等、睡眠に不満、不安をもつ人々に対処することができる。
【００１０】
様相１の本発明に係る睡眠情報検出システムによれば、各周波数ブロックにおける判定値は、各周波数ブロックにおける多数の物理量を代表するものである。従って、データの数を減少させることができ、識別部の負担を低減させることができる。
【００１１】
様相２の本発明に係る睡眠情報検出システムによれば、睡眠中呼吸音判定部の呼吸音カウント部は、呼吸音物理量取り込み部で取り込んだ物理量から一定時間当たりの呼吸音（寝息音、いびき音、爆音の少なくとも１種を含む）をカウントする。このためユーザーは睡眠中の呼吸数に関する情報を知ることができ睡眠不足等、睡眠に不満、不安をもつ人々に対処することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
睡眠中呼吸音判定部は、呼吸音物理量取り込み部で取り込んだ物理量を周波数に基づいて分割した複数の周波数ブロック毎に物理量の判定値を検出する判定値検出部と、判定値検出部の複数の周波数ブロックにおける判定値に基づいて、睡眠中の人の呼吸音を寝息音、いびき音、爆音のうちの少なくとも１種として識別する識別部とを備えている。
【００１３】
ここで、物理量の判定値は物理量のピーク値であり、判定値検出部は各周波数ブロックにおける物理量のピーク値を検出するピーク値検出部である形態を採用することができる。ピーク値は検出し易いからである。ピーク値としては一般的には、各周波数ブロックにおける物理量の最大値とすることができるが、場合によっては、２番目に高いピーク値とすることもでき、あるいは、３番目に高いピーク値とすることもできる、あるいは、物理量の平均値とすることもできる。
【００１４】
本発明の好ましい形態によれば、睡眠中呼吸音判定部の識別部は、判定値検出部の複数の周波数ブロックにおける判定値と基準値とを比較し、比較に基づいて、睡眠中の人の呼吸音を寝息音、いびき音、爆音のうちの少なくとも１種として識別するものである形態を採用することができる。この場合、判別処理が簡便となる。
【００１５】
寝息音等の睡眠音は、個人差により周波数情報、振幅等が異なることが多い。判定基準として、万人に通用するような緩やかな基準を採用することも考えられるが、この場合、ノイズであるにも拘わらず、睡眠情報データとして誤検出してしまうおそれがある。そこで、睡眠中呼吸音判定部は、呼吸音物理量取り込み部で取り込んだ呼吸音に関する物理量に基づいて基準値を更新する基準値更新部を備えている形態を採用することができる。このように使用者に応じて基準値を更新すれば、画一的に設定した寝息音基準値等の基準値ではなく、各使用者に適合する寝息音基準値等の基準値を設けることができ、各使用者に適合する睡眠情報の検出精度を向上させることができる。基準値更新部としては、フィルタ部により選別した特定の周波数領域（例えば１Ｈｚ以下）の物理量の平均値を求め、この平均値を寝息音基準値等の基準値として更新する形態を採用することができる。
【００１６】
人の呼吸音は特定の周波数領域（例えば２ｋＨｚ〜４ｋＨｚ）に特性をもつことが多いことを本発明者は知見した。そのため、その周波数領域を包含する特定の周波数（例えば１０ｋＨｚ）の周期で音声データをサンプリングし、周波数解析することで、特定（例えば、２ｋＨｚ〜４ｋＨｚを含む０〜５ｋＨｚの周波数領域）の周波数情報を取得する形態を採用することができる。この場合、特定（例えば０〜５ｋＨｚ）の周波数領域におけるデータを複数個（Ｍ個）の周波数ブロックに分け、各周波数ブロックを代表する判定値（好ましくはピーク値、より好ましくは最大値）を用いることで、特定（例えば０〜５ｋＨｚ）にわたる多数のデータ数を複数個（Ｍ個）に減少させることができるため、識別部の負担を低減させることができる。
【００１７】
また、睡眠中呼吸音判定部は、呼吸音に関する物理量から暗騒音を差し引いた物理量を分析し、睡眠中の呼吸音を寝息音、いびき音、爆音のうちの少なくとも１種として識別する形態を採用することができる。本明細書では、いびき音は通常のいびき音をいい、爆音はいびき音のうち大きな音をいう。睡眠中呼吸音判定部は、寝息音のみを識別する方式でも良いし、いびき音のみを識別する方式でも良いし、爆音のみを識別する方式でも良いし、寝息音およびいびき音を識別する方式でも良いし、いびき音及び爆音を識別する方式でも良いし、寝息音及び爆音を識別する方式でも良い。
【００１８】
本発明の好ましい形態によれば、睡眠中呼吸音判定部は、暗騒音を登録する暗騒音登録部と、登録した暗騒音を、呼吸音に関する物理量から差し引いて第２物理量を得る暗騒音差引部と、睡眠中の人が発生する呼吸音を第２物理量に基づいて寝息音、いびき音、爆音のうちの少なくとも１種として識別する識別部とを具備している形態を採用することができる。暗騒音は、例えば、睡眠導入前または睡眠導入直後において取り込むことができるが、睡眠途中で取り込んでも良い。睡眠導入前または睡眠導入直後であれば、人の呼吸音が小さいので、呼吸音との混同を避けるのに有利である。
【００１９】
本発明の好ましい形態によれば、睡眠中呼吸音判定部は、呼吸音検知部により検知された音声信号のうち所定の周波数よりも低い周波数成分及び／または別の所定の周波数よりも高い周波数成分をカットするフィルタ部をもつ形態を例示することができる。これにより誤検知が回避または軽減される。
【００２０】
本発明によれば、全部の周波数ブロックの最大値を検出した後に、全部の周波数ブロックの最大値をそれぞれフィルタ部に通過させ、睡眠音以外の音に関するノイズを低減する形態を採用することができる。この場合、複数の周波数ブロックにおいて検出した各物理量をフィルタ部（例えば１Ｈｚ以下通過させる）に通す。これによりノイズを除去し、周期的な安定した睡眠音の物理量のみ抽出する。
【００２１】
また、睡眠中呼吸音判定部は、複数の周波数ブロックのうち、各周波数ブロックにおける物理量の平均値が最大の周波数ブロックを検査ブロックとして設定すると共に、識別部は、識別の際に、複数の周波数ブロックの中で物理量の最大値をもつ最大ブロックを選定し、最大ブロックと検査ブロックとが対応するとき、寝息音、いびき音、爆音のうちの少なくとも１種の識別を行う形態を採用することができる。この場合、最大ブロックと検査ブロックとが対応しないとき、寝息音、いびき音、爆音のうちの少なくとも１種の識別を行なわない形態を採用することができる。これにより睡眠情報の検出精度を向上させることができる。物理量の最大値が発現する周波数領域は、使用者の睡眠特性に対応することが多いためである。
【００２２】
また、呼吸音ではないものの、呼吸音に近似した周波数をもつ雑音を取り除くことが好ましい。睡眠中において、呼吸している時間はほぼ一定であり、人の呼吸音が長く続くことはない。そこで、呼吸している呼吸検出時間ＴＡを、睡眠中呼吸音判定部はパラメータとして設定する形態を採用することができる。この場合、呼吸検出時間ＴＡが第１設定時間（例えば２秒）よりも長いときには、仮に呼吸音として検出されたときであっても、雑音と推定し、呼吸音として判定しない手段を採用できる。
【００２３】
また、呼吸と呼吸との間における間隔はほぼ一定である。そこで、呼吸音（寝息音、いびき音、爆音を含む）と呼吸音（寝息音、いびき音、爆音を含む）との間の間隔時間ＴＢを、睡眠中呼吸音判定部はパラメータとして設定する形態を採用することができる。また、間隔時間ＴＢが第２設定時間Ｔ２（例えば２秒）よりも短いときには、仮に呼吸音として検出されたときであっても、雑音と推定し、呼吸音として判定しない手段を採用できる。ここで、人の呼吸が一般的には０．５Ｈｚ付近であるため、呼吸検出時間は２秒以内であり、呼吸と呼吸との間における間隔は２秒程度となる。
【００２４】
即ち、呼吸音物理量取り込み部で取り込んだ物理量から一定時間当たりの呼吸音（寝息音、いびき音、爆音の少なくとも１種を含む）をカウントする呼吸音カウント部を備えている形態を例示することができる。呼吸数カウント部は、呼吸に関する音の発生から終了までの時間ＴＡが第１設定時間Ｔ１以内であり、且つ、呼吸に関する音の発生時刻から、次の呼吸に関する音の発生時刻までの時間ＴＢが第２設定時間Ｔ２以上であるとき、呼吸音として判定する形態を採用することができる。第１設定時間Ｔ１、第２設定時間Ｔ２は、必要に応じて適宜設定することができる。なお、第１設定時間Ｔ１としては例えば１〜３秒程度、１．５〜２．５秒程度、殊に２秒に設定できる。第２設定時間Ｔ２としては例えば１．５〜１０秒程度、１．７〜５秒程度、殊に３秒に設定できる。第１設定時間Ｔ１、第２設定時間Ｔ２を可変に設定する設定時間設定部を備えていることが好ましい。なお人の呼吸音を考慮すると、例えばＴ１＝Ｔ２、Ｔ１≒Ｔ２とすることができる。
【００２５】
好ましくは、睡眠中呼吸音判定部は、睡眠中呼吸音判定部で判定された人の呼吸に関する情報に基づいて無呼吸状態が睡眠中に存在することを判定する無呼吸判定部を備えている形態を採用することができる。無呼吸症候群では、呼吸がしばらく停止し、爆音を伴って呼吸が再開するという症状、単位時間当たりのいびき音の回数が多いという症状がある。無呼吸判定部は、呼吸停止時間などの検出により、無呼吸状態を判別する形態を採用することができる。
【００２６】
本発明に係る好ましい形態によれば、睡眠中呼吸音判定部で判定された人の呼吸に関する音の情報を表示する表示部を備えている。従って睡眠中に生体が発生する情報をユーザーは知ることができる。この情報としては、寝息音、いびき音、爆音といった呼吸音の識別、呼吸の変化、無呼吸の有無等が挙げられる。従ってユーザーは睡眠時における呼吸情報（例えば無呼吸症候群等）に関する情報を知ることができる。表示部としては、視覚的に表示したり、聴覚的に表示したりする方式を採用でき、ＬＥＤ、液晶装置、ＥＬパネル等を例示できる。
【００２７】
本発明に係る睡眠情報検出システムは基体に設けることができる。基体としては、睡眠情報検出システムを搭載できるものであれば良く、寝室に定置的に設置されるタイプのものでも良いし、寝室に移動可能な可動タイプのものでも良い。基体としてはベッド装置、目覚まし時計、照明灯装置、家具のうちのいずれかとすることができる。ベッド装置としては、通常人が寝るベッド装置でも良いし、介護ベッドでも良い。目覚まし時計としては、ベッド装置から独立しているものでも良いし、ベッド装置に一体的に組み込まれているものでも良い。照明灯装置としては、寝具の近傍に設置するものが好ましい。家具としては、寝具の近傍に設置するものが好ましく、テーブル、本箱、タンス、化粧台等を例示できる。
【００２８】
呼吸音検知部としては、身体から離間した状態で収音する収音マイク手段が例示されるが、これに限らず、身体に付けられる接触式のセンサとすることもできる。収音マイク手段は収音指向性が高いものを用いることができる。収音マイク手段としては収音方向を調整可能である形態を例示することができる。このように収音方向を調整可能であれば、睡眠中に寝癖等で寝具の片側による傾向がある人に対しても、対応することができる。
【実施例１】
【００２９】
以下、本発明の実施例１について図１〜図１０を参照して具体的に説明する。本実施例に係る非接触式の睡眠情報検出装置２は睡眠情報検出システムを搭載しており、寝室に設置される寝室設置装置として機能するベッド装置１に組みこまれている。図１に示すように、ベッド装置１は、基体としてのベッド本体１０と、ベッド本体１０に設けられ人の頭部に対面するヘッド部としてのヘッドボード１２とを備えている。ベッド本体１０は、マットや布団等の寝具ＭＡを接触させて載せる寝具接触面１１をもつ。ここで、寝室とは、人が寝る空間をいい、家屋の寝室、ビルの寝室、あるいは、ホテルや旅館等の宿泊所の寝室、あるいは、自動車、鉄道車両等の車両、船体、飛行機等において人が寝る空間等が挙げられる。
【００３０】
本実施例に係る非接触式の睡眠情報検出装置２はベッド装置１のヘッドボード１２に搭載されており、入力処理回路、マイコン、メモリと、出力処理回路とを有する。図２は非接触式の睡眠情報検出装置２のアルゴリズムを示す。図２に示すように、ベッド装置１のヘッドボード１２に取り付けられる呼吸音検知部として機能する収音指向性をもつ収音マイク２０と、ベッド装置１のヘッドボード１２に取り付けられる睡眠中呼吸音判定部２２とをもつ。このように収音マイク２０がベッド装置１のヘッドボード１２（頭部側部材）に取り付けられており、寝具ＭＡに寝ている人の頭部に対面しており、寝具ＭＡに寝ている人の呼吸音を効果的に収音できるように設けられている。
【００３１】
図２に示すように、睡眠中呼吸音判定部２２は、収音マイク２０に入力された音声信号のうち所定の周波数よりも低い周波数成分と別の所定の周波数よりも高い周波数成分をカットするフィルタ部２３と、収音マイク２０で取り込まれた音信号を増幅させるアンプ部２４と、所定の周波数（例えば１０ｋＨｚ）でサンプリングを行い所定のサンプル数（例えば６４個）を得るサンプリング部２５と、所定の周波数領域（０〜５０００Ｈｚ）における周波数解析（ＦＦＴ解析）を行う周波数解析部２６と、周波数解析部２６で複数回（例えば２回）解析したデータを平均化する平均化部２７と、睡眠導入前または睡眠導入直後における暗騒音を登録する暗騒音登録部２８（メモリに相当）と、登録した暗騒音を、呼吸音に関する物理量から差し引いて第２物理量としての周波数情報を得る暗騒音差引部２９と、周波数情報を複数の周波数ブロック（８周波数ブロック）に分け、各周波数ブロック毎に物理量（電圧値）の最大値（判定値）を検出する複数の判定値検出部として機能する最大値検出部３１〜３８（周波数ブロックに相当する）と、周波数領域で分けられた複数の最大値検出部３１〜３８のそれぞれ対して寝息音を判別する寝息判別手段４１と、周波数領域で分けられた複数の最大値検出部３１〜３８のそれぞれ対していびき音を判別するいびき判別手段４２と、周波数領域で分けられた複数の最大値検出部３１〜３８のそれぞれ対して爆音を判別する爆音判別手段４３と、周波数情報から単位時間当たりの呼吸音（寝息音、いびき音、爆音を含む）をカウントする呼吸音カウント部４４と、識別した人の呼吸音に関する情報を表示する表示部５０とを備えている。
【００３２】
なお、複数の最大値検出部３１〜３８は、最大値検出手段３０を構成する。寝息判別手段４１、いびき判別手段４２、爆音判別手段４３は、呼吸音を寝息音、いびき音、爆音として識別する識別部４を構成する。ここで、上記した暗騒音とは、寝室内で聞こえる呼吸音以外の騒音を意味する。本実施例では、睡眠導入前または睡眠導入直後において、暗騒音を１回取り込んで、非接触式の睡眠情報検出装置２に内蔵されているメモリに登録しておく。
【００３３】
図２に示すように、表示部５０は、寝息音、いびき音、爆音の頻度を示す第１表示部５１と、いびき音の頻度を示す第２表示部５２と、所定時間あたりの呼吸音（寝息音、いびき音、爆音を含む）のカウント数を表示する第３表示部５３とを有する。第１表示部５１は、第１表示素子５１１と、第２表示素子５１２と、第３表示素子５１３とを有する。第１表示素子５１１は、爆音が計測時間においてＮａ回数以上検知されたことを示す。第２表示素子５１２は、爆音が計測時間においてＮａ回数未満であり、いびき音がＮｂ回以上検知されていることを示す。第３表示素子５１３は、爆音がＮａ回未満であり、いびき音がＮｂ回未満であることを示す。Ｎａ，Ｎｂは１００を例示することができる。
【００３４】
第２表示部５２は、第４表示素子５２４と、第５表示素子５２５と、第６表示素子５２６とを有する。第４表示素子５２４は、いびき音が計測時間のＷａ％（６０％）以上検知されたことを示す。第５表示素子５２５は、いびき音が計測時間のＷｂ％（１０〜６０％）未満検知されたことを示す。第６表示素子５２６はそれ以外を示す。なお表示素子としてはＬＥＤ等を採用できる。
【００３５】
図３〜図５は、ある特定人についての１／３オクターブ３Ｄの分析結果を示す。図３〜図５において横軸は周波数を示し、縦軸は時間を示す。縦軸及び横軸の双方に直交する軸に、音声の強さを示す電圧値が色として示される。図３は寝息音の分析結果を示す。図３に示すように、寝息音の場合には、一般的には周波数２５０Ｈｚ〜４ｋＨｚの領域において出力電圧値がパルス的に振幅し、周期性が認められる。寝息音の場合には一般的には２５０Ｈｚ以下のパルスが少ない。図４はいびき音の分析結果を示す。図４に示すように、いびき音の場合には一般的には周波数６３Ｈｚ〜１６ｋＨｚの領域においてパルス的な振幅が認められ、周期性が認められる。いびき音の場合には、１ｋＨｚ以下、殊に２５０Ｈｚ以下のパルスが多い。図５は人の体動の分析結果を示す。人の体動の際には音のパルスが、非リズム的に発生するので、周期性があまり認められず、体動は寝息音及びいびき音に対して識別される。
【００３６】
【表１】
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【００３７】
表１は、呼吸に関する音を寝息音、いびき音、爆音に識別する物理量（電圧値）指標を示す。表１に示すように、複数（８個）ごとに、寝息音判別のしきい値となる寝息音基準値（電圧値）、いびき音判別のしきい値となるいびき音基準値（電圧値）、爆音判別のしきい値となる爆音基準値（電圧値）が規定されている。例えば、第１周波数ブロックである０−６２５Ｈｚの領域では、Ｖ12（１０ｍＶ）以上あれば、いびき音と判定し、Ｖ13（２０ｍＶ）以上あれば、爆音と判定する。第２周波数ブロックである６２５Ｈｚ越え−１２５０Ｈｚの領域では、Ｖ22（１０ｍＶ）以上あれば、いびき音と判定し、Ｖ23（２０ｍＶ）以上あれば、爆音と判定する。第３周波数ブロックである１２５０Ｈｚ越え−１８７５Ｈｚの領域では、Ｖ33（２０ｍＶ）以上あれば、爆音と判定する。第４周波数ブロックである１８７５Ｈｚ越え−２５００Ｈｚの領域では、Ｖ43（２０ｍＶ）以上あれば、爆音と判定する。第５周波数ブロックである２５００Ｈｚ越え−３１２５Ｈｚの領域では、Ｖ51（１５ｍＶ）以上あれば寝息音と判定し、Ｖ52（５０ｍＶ）以上あればいびき音と判定し、Ｖ53（１００ｍＶ）以上あれば爆音と判定する。この領域において、Ｖ53（１００ｍＶ）以上あれば、寝息音、いびき音と、爆音としてそれぞれ判定されるが、より大きな音を発生する爆音として判定する。
【００３８】
また、第６周波数ブロックである３１２５Ｈｚ越え−３７５０Ｈｚの領域では、Ｖ61（１５ｍＶ）以上あれば寝息音と判定し、Ｖ62（５０ｍＶ）以上あればいびき音と判定し、Ｖ63（１００ｍＶ）以上あれば爆音と判定する。また、第７周波数ブロックである３７５０Ｈｚ越え−４３７５Ｈｚの領域では、Ｖ71（１５ｍＶ）以上あれば寝息音と判定し、Ｖ72（５０ｍＶ）以上あればいびき音と判定し、Ｖ73（１０ｍＶ）以上あれば爆音と判定する。第８周波数ブロックである４３８５Ｈｚ越え−５０００Ｈｚの領域では、Ｖ83（１０ｍＶ）以上あれば爆音と判定する。寝息音と判定すれば、寝息音フラグを０から１に設定する。いびき音と判定すれば、いびき音フラグを０から１に設定する。爆音と判定すれば、爆音フラグを０から１に設定する。
【００３９】
なお、上記した表１におけるＶ11、Ｖ12、Ｖ13、Ｖ12、Ｖ21、Ｖ22、Ｖ23等の（）内に付記する基準値は、上記した値に限定されるものではなく、適宜変更できるものである。
【００４０】
図６は、単位時間当たりの呼吸音（寝息音、いびき音、爆音を含む）をカウントする呼吸音カウント部４４のカウント指標を示す。図６において、Ｐｒ（rise）は呼吸音の発生で設定されるフラグ（寝息音フラグ、いびき音フラグ、爆音フラグ）の立ち上がりを示す。Ｐｆ（fall）はこのフラグの立ち下がりを示す。本実施例では次の条件（i）及び（ii）の双方の条件が満足されたとき、呼吸音（寝息音、いびき音、爆音を含む）としてカウントする。また、（i）及び（ii）の双方の条件が満足されないときには、呼吸音（寝息音、いびき音、爆音を含む）以外のノイズとして取り扱う。
（i）呼吸に関する音の発生から終了までの時間、つまり、立ち上がりＰｒから立ち下がりＰｆまでの時間ＴＡが、第１設定時間Ｔ１（例えば２秒）以内であること。
（ii）呼吸に関する音の発生時刻から、次の呼吸に関する音の発生時刻までの時間、つまり、立ち上がりＰｒから次の立ち上がりＰｒまでの間隔時間ＴＢが第２設定時間Ｔ２（例えば２秒）以上であるとき。
【００４１】
図６において、パルスＰ１，Ｐ２は（i）（ii）の双方を満足させるので呼吸音としてカウントする。パルスＰ３は（i）を満足させるものの、（ii）を満足しないため、呼吸数としてはノーカウントである。パルスＰ４は、ノーカウントのパルスＰ３に対しては（ii）を満足しないものの、カウントされるパルスＰ２に対しては（ii）の条件を満足させるため、結果として、（i）（ii）の双方を満足させることになり、呼吸数としてカウントされる。パルスＰ５は、カウントされるパルスＰ４に対しては（ii）の条件を満足させるものの、（i）の条件を満足させないため、呼吸数としてはノーカウントである。
【００４２】
このように上記した（i）（ii）の双方の条件が満足されると、人の呼吸音（寝息音、いびき音、爆音を含む）として判別し、呼吸音としてカウントすると共に、それ以外の音は呼吸音でないと判別し、カウントしない。これにより所定時間あたりの呼吸音（寝息音、いびき音、爆音を含む）がカウントされる。この指標では、寝息音、いびき音、爆音をまとめてカウントするが、表１に示す指標により、寝息音、いびき音、爆音の識別がなされるため、時刻を整合させれば、寝息音、いびき音、爆音をそれぞれカウントすることができる。
【００４３】
図７〜図１０は、非接触式の睡眠情報検出装置２が搭載するマイコンが実行するメインルーチンのフローチャートを示す。スイッチ投入によりフローチャートの処理が実行される。まず、初期設定（ステップＳ２）、音声データ取り込み処理（ステップＳ４）、睡眠中呼吸音識別処理（ステップＳ６）、呼吸音カウント処理（ステップＳ８）、その他の処理（ステップＳ１０）が順に行われる。１メインルーチンの処理時間を一定にするため、一定時間が経過するまで待機し（ステップＳ１２）、一定時間が経過すれば、ステップＳ４に戻る。
【００４４】
図８は、睡眠中呼吸音判定部２２が実行する音声データ取り込み処理のフローチャートを示す。音声データ取り込み処理は、呼吸音検知部としての収音マイク２０から人の呼吸音に関する物理量を取り込む呼吸音物理量取り込み部として機能することができる。まず、初回か否か判定し（ステップＳ２０２）、初回であれば、寝室内の暗騒音を収音マイク２０から取り込む（ステップＳ２０４）。この場合、一般的には、人がベッド装置１に入った直後であり、人は睡眠に導入されていないため、室内において聞こえる音としては暗騒音とみなされる。暗騒音としては、寝室に設置されているエアコンの音等が考えられる。そして、暗騒音の周波数解析（ステップＳ２０６）を行い、暗騒音をメモリに登録する（ステップＳ２０８）。次に、音声データをサンプリングして取り込む（ステップＳ２１０）。次に上記した音声データについて周波数解析を行う（ステップＳ２１２）。上記した音声データの取り込み（ステップＳ２１０）、周波数解析（ステップＳ２１２）を複数回行う（ステップＳ２１４）。次に複数回のデータを平均化する（ステップＳ２１６）。次に、音声データから暗騒音を差し引いて（ステップＳ２１８）、メインルーチンにリターンする。これにより暗騒音によるノイズが低減又は回避され、呼吸音の識別精度が高くなる。
【００４５】
図９は、睡眠中呼吸音判定部２２が実行する睡眠中呼吸音識別処理のフローチャートを示す。まず、周波数情報を周波数領域毎の複数の周波数ブロック（８周波数ブロック）に分け、複数の周波数ブロックごとに音声の強さに関する物理量（電圧値）の最大値を各周波数ブロックの代表値として抽出する（ステップＳ６０２）。そして最初に判定する周波数ブロックにおける最大値と、表１に示す寝息音の基準値とを比較する（ステップＳ６０４）。寝息音と判定されなければ、寝息音フラグを０にする（ステップＳ６０６）。寝息音フラグが０であることは、寝息音、いびき音、爆音のいずれとも判定されていないことを意味する。
【００４６】
ステップＳ６０４において寝息音と判定されれば、その最大値といびき音の基準値とを比較する（ステップＳ６０８）。ステップＳ６０８において、いびき音と判定されなければ、寝息音と判定し，寝息音フラグを１にする（ステップＳ６１０，Ｓ６１２）。ここで、寝息音フラグが１であることは、寝息音と判定されたことを意味する。ステップＳ６０８においていびき音と判定されれば、更に、その最大値と、表１に示す爆音の基準値とを比較する（ステップＳ６１４）。爆音と判定されなければ、いびき音と判定され，いびき音フラグを１にする（ステップＳ６１６，Ｓ６１８）。ここで、いびき音フラグが１であることは、いびき音と判定されたことを意味する。ステップＳ６１４においてＹＥＳであると判定されれば、爆音と判定し，爆音フラグを１にする（ステップＳ６２０，Ｓ６２２）。ここで爆音フラグが１であることは、爆音と判定されたことを意味する。
【００４７】
そして、その周波数領域の周波数ブロックのそれぞれにおいて寝息音、いびき音、爆音のいずれであるかの判定を行う（ステップＳ６３０）。更に全部の周波数ブロックを終了しているかどうか判定し（ステップＳ６３２）、全部の周波数ブロックを終了していなければ、次の周波数ブロックに進む処理を行ない（ステップＳ６３４）、ステップＳ６０４に戻る。
【００４８】
以下、同様に、全部の周波数ブロックについて、寝息音、いびき音、爆音のいずれであるかの判定を行う。そして全部の周波数ブロックについて処理が終了していれば、この時点における呼吸音が寝息音、いびき音、爆音のいずれであるかの識別を総括的に行ない（ステップＳ６３６）、メインルーチンに戻る。この場合、ステップＳ６３０，６３６において、音の振幅が大きな方が優先させる。即ち、寝息音、いびき音、爆音のフラグがそれぞれ１であるときには、いびき音よりも音の振幅が大きな爆音であると判定される。寝息音、いびき音のフラグがそれぞれ１であるときには、寝息音よりも音の振幅が大きないびき音である判定される。
【００４９】
図１０は、呼吸音カウント部４４に相当する呼吸数カウント処理のフローチャートを示す。図１０に示すように、複数（８個）のうち所定の周波数ブロックにおける最大値と、呼吸数カウント処理用のしきい値として機能する第２基準値とを比較する（ステップＳ８０２）。ＹＥＳであれば、音声フラグを１に設定する（ステップＳ８０４）。ＮＯであれば、呼吸音発生フラグとして機能する音声フラグを０に設定する（ステップＳ８０６）。音声フラグが１であるとは、寝息、いびき、爆音の音声が発生していることを意味する。音声フラグが０であるとは、音声が終了していることを意味する。
【００５０】
次に、音声フラグが０から１となり、更に１から０に戻る時間、即ち、音声の発生から終了までの時間ＴＡが第１設定時間Ｔ１以内であるか否か判定する（ステップＳ８０８）。第１設定時間Ｔ１を越えていれば、呼吸音として長すぎるので、呼吸数をノーカウントとする（ステップＳ８１０）。時間ＴＡが第１設定時間Ｔ１以内であれば、音声フラグが０から１となる周期、つまり、音声の発生時刻から次の音声の発生時刻までの間隔時間ＴＢが第２設定時間Ｔ２以上であるか否か判定する（ステップＳ８１４）。第２設定時間Ｔ２未満であれば、間隔時間ＴＢが短過ぎるので、呼吸数をノーカウントとする（ステップＳ８１０）。間隔時間ＴＢが第２設定時間Ｔ２以上であれば、呼吸と判別できるため、呼吸数としてカウントとする（ステップＳ８１６）。そして一定時間が経過するまで継続する（ステップＳ８１２）。このようにして一定時間当たりの呼吸音（寝息音、いびき音、爆音を含む）がカウントされる。一定時間経過すれば、メインルーチンに戻る。
【００５１】
以上説明したように本実施例によれば、睡眠中呼吸音判定部２２は、収音マイク２０を利用して取り込んだ呼吸音に関する物理量を周波数に基づいて分割した複数の周波数ブロック毎に物理量の最大値を検出し、複数の周波数ブロックにおける最大値と、表１に示す基準値（判定値）とを比較し、比較に基づいて、睡眠中の人の呼吸音を寝息音、いびき音、爆音として識別することができ、睡眠情報を提供することができる。
【００５２】
本実施例によれば、各周波数ブロック３１〜３８における判定値は、各周波数ブロックにおける多数の物理量（電圧値）を代表するものである。従って、サンプリングデータの数を大幅に減少させることができ、睡眠中呼吸音判定部２２の負担を低減させることができる。
【００５３】
更に本実施例によれば、睡眠している人の呼吸に関する音を、人から離間した状態で収音マイク２０により収音する。そして、睡眠中呼吸音判定部２２は、収音マイク２０で収音された呼吸音に関する物理量（電圧値）を分析し、呼吸音に関する物理量に基づいて睡眠中の呼吸音を識別し、一定時間当たりの呼吸音（寝息音、いびき音、爆音）をカウントすることができる。このため、睡眠する人の身体に接触式センサを直接取り付けずともよく、使用勝手が良い。従って、ベッド装置１のように寝室に設置されるものに容易に組み込むことができる。
【００５４】
なお本実施例によれば、暗騒音は睡眠導入前または睡眠導入直後に１回取り込むことにしているが、一定時間（例えば１時間ごと）で取り込むことにしても良い。この場合、寝室に設置されているエアコン等の機器が、人の睡眠中において、相対的に強いモードから相対的に弱いモードに時間経過に伴い変更されたときに対処することができる。但し、呼吸音が小さなときに行うことが好ましい。
【実施例２】
【００５５】
図１１〜図２０は実施例２を示す。本実施例は実施例１と基本的には同様の構成、作用効果を有する。図１１は本実施例に係る非接触式の睡眠情報検出装置２Ｂのアルゴリズムを示す。睡眠情報検出装置２Ｂのアルゴリズムは、実施例１に係る非接触式の睡眠情報検出装置２のアルゴリズムと基本的には同様の構成であり、同様の作用効果効果を有する。但し、ローパスフィルタ機能を有するフィルタ部６１、基準値更新部６２、無呼吸判定部６３、検査ブロック設定部６４が設けられている点が主として異なる。
【００５６】
最大値検出手段３０は、０〜５０００Ｈｚの周波数領域を複数個(Ｍ個)の周波数ブロックに分割した最大値検出部（周波数ブロックに相当する）３１〜３８を備えている。即ち、最大値検出部３１は、０［Ｈｚ]〜（５０００）／Ｍ［Ｈｚ]の周波数領域、即ち、０〜６２５［Ｈｚ]の周波数域における物理量（電圧値）の最大値を検出する。最大値検出部３２は、（５０００）／Ｍ［Ｈｚ]〜（５０００）＊２／Ｍ［Ｈｚ]の周波数領域、即ち、６２５越え〜１２５０［Ｈｚ]における物理量（電圧値）の最大値を検出する。最大値検出部３３は、（５０００）＊２／Ｍ［Ｈｚ]〜（５０００）＊３／Ｍ［Ｈｚ]の周波数領域、即ち、１２５０越え〜１８７５［Ｈｚ]における物理量（電圧値）の最大値を検出する。また最大値検出部３８は、（５０００）＊（Ｍ−１）／Ｍ［Ｈｚ]〜（５０００）の周波数領域、即ち、４３７５越え〜５０００［Ｈｚ]における物理量（電圧値）の最大値を検出する。
【００５７】
前記したフィルタ部６１は次の機能を果たす。即ち、各周波数ブロック３１〜３８の最大値（判定値）を検出した後に、各周波数ブロック３１〜３８の最大値をそれぞれフィルタ部６１に通過させ、寝息音以外の音に関するノイズを低減する。即ち、複数の周波数ブロック３１〜３８において検出した各物理量を、ローパスフィルタ機能を有するフィルタ部６１（例えば、周波数１Ｈｚ以下を通過させる）に通す。これによりノイズを除去し、周期的な安定した寝息音の物理量のみを抽出する。
【００５８】
寝息音の睡眠音は、個人差により周波数情報及び振幅等が異なることが多い。このため判別基準としては個人差が大きい。ここで、判定基準として、万人に通用するような緩やかな基準を採用することも考えられるが、この場合、ノイズであるにも拘わらず、睡眠情報データとして誤検出してしまうおそれがある。そこで、基準値更新部６２は、フィルタ部６１により選別した特定の周波数（例えば１Ｈｚ）以下の抽出されたデータの平均値を求め、この平均値を、表１に示す寝息音基準値としてメモリに更新する。このように更新すれば、画一的に設定した寝息音基準値でなく、各使用者の睡眠音特性に応じた寝息音基準値を設けることができ、各使用者に適合する睡眠情報の検出精度を向上させることができる。
【００５９】
更に、睡眠情報の特徴は、特定（例えば２ｋＨｚ）以上の周波数で発現され易い。そこで本実施例によれば、検査ブロック設定部６４は、特定（例えば２ｋＨｚ）以上の周波数ブロックのうち、平均値が最大となる周波数ブロックを選定し、これをノイズ選別用の検査ブロックとして設定する。
【００６０】
また、無呼吸症候群では、呼吸がしばらく停止し、爆音を伴って呼吸が再開するという症状、あるいは、単位時間当たりのいびき音の回数が多いという症状がある。無呼吸判定部６３は爆音が検出されたときにおいて無呼吸状態を判別するものである。
【００６１】
図１２〜図２０は、実施例２に係る非接触式の睡眠情報検出装置２Ｂが搭載するマイコンが実行するメインルーチンのフローチャートを示す。スイッチ投入によりフローチャートの処理が実行される。まず、初期設定（ステップＳＡ２）、音声データ取り込み処理（ステップＳＡ４）、睡眠中呼吸音識別処理（ステップＳＡ６）、呼吸数カウント処理（ステップＳＡ８）、無呼吸判定処理（ステップＳＡ１０）、寝息音判定基準値更新処理（ステップＳＡ１２）が順に行われる。１メインルーチンの処理時間を一定にするため、一定時間が経過するまで待機し（ステップＳＡ１４）、一定時間が経過すれば、ステップＳＡ４に戻る。
【００６２】
図１３は、睡眠中呼吸音判定部２２が実行する音声データ取り込み処理のフローチャートを示す。音声データ取り込み処理は、呼吸音検知部として機能する収音マイク２０から人の呼吸音に関する物理量を取り込む呼吸音物理量取り込み部として機能することができる。まず、初回か否か判定し（ステップＳＡ２０２）、初回であれば、寝室内の暗騒音として寝室音を収音マイク２０から取り込む（ステップＳＡ２０４）。この場合、一般的には、人がベッド装置１に入った直後であり、人は睡眠に導入されていないため、室内において聞こえる音としては暗騒音とみなされる。暗騒音としては、寝室に設置されているエアコンの音等が考えられる。そして、暗騒音の周波数解析（ステップＳＡ２０６）を行い、暗騒音として寝室音をメモリに登録する（ステップＳＡ２０８）。
【００６３】
次に、特定の周波数（例えば１０ｋＨｚ）で音声データをサンプリングして取り込む（ステップＳＡ２１０）。この場合、サンプリング数は多数個（例えば６４個）である。次に取り込んだ音声データについて周波数解析を行う（ステップＳＡ２１２）。上記した音声データの取り込み（ステップＳＡ２１０）、周波数解析（ステップＳＡ２１２）を複数回行う（ステップＳＡ２１４）。次に複数回のデータを平均化する（ステップＳＡ２１６）。次に、音声データから暗騒音を差し引いて（ステップＳＡ２１８）、メインルーチンにリターンする。これにより寝室内の暗騒音として寝室音（呼吸音以外の音）によるノイズが低減又は回避され、呼吸音の識別精度が高くなる。
【００６４】
図１４及び図１５は、睡眠中呼吸音判定部２２が実行する睡眠中における呼吸音識別処理のフローチャートを示す。ここで、寝息音フラグが１であるとき、その周波数ブロックにおいて寝息音と判定されることを意味する。いびき音フラグが１であるとき、その周波数ブロックにおいていびき音と判定されることを意味する。爆音フラグが１であるとき、その周波数ブロックにおいて爆音と判定されることを意味する。また、寝息音発生フラグが１であるとき、全部の周波数ブロックを考慮して、寝息音と判定されることを意味する。いびき音フラグが１であるとき、全部の周波数ブロックを考慮して、いびき音と判定されることを意味する。爆音フラグが１であるとき、全部の周波数ブロックを考慮して、爆音と判定されることを意味する。
【００６５】
まず図１４に示すように、全部の周波数情報を複数（Ｍ個，Ｍ=８）の周波数ブロックに分ける（ステップＳＡ３０２）。従って、ステップＳＡ３０２は、全部の周波数情報を周波数領域毎の複数の周波数ブロック（最大値検出部に相当）に分ける分割手段として機能することができる。次に、分割した複数個の周波数ブロックのうち最初の周波数ブロックを指定する（ステップＳＡ３０４）。指定された周波数ブロックにおいて、音声データの強さに関する物理量（電圧値）のピーク値としての最大値（判定値）を抽出する（ステップＳＡ３０６）。そして、その指定された周波数ブロックにおける物理量の最大値が、表１に示す寝息音基準値よりも大きいかを判定する（ステップＳＡ３０８）。指定された周波数ブロックにおける最大値が寝息音基準値よりも小さければ（ＮＯ）、指定された周波数ブロックについて、寝息音フラグを０に、いびき音フラグを０に、爆音フラグを０に設定する（ステップＳＡ３１０）。指定された周波数ブロックにおける最大値が寝息音基準値よりも大きければ（ＹＥＳ）、寝息音として判別し、指定された周波数ブロックの寝息音フラグを１に設定する（ステップＳＡ３１２）。次に、その指定された周波数ブロックにおける最大値が、表１に示すいびき音基準値よりも大きいかを判定する（ステップＳＡ３１４）。その指定された周波数ブロックにおける最大値が寝息音基準値よりも小さければ（ＮＯ）、いびき音及び爆音とは判定せず、指定された周波数ブロックについて、いびき音フラグを０に、爆音フラグを０に設定する（ステップＳＡ３１６）。ステップＳＡ３１４において最大値がいびき音基準値よりも大きければ（ＹＥＳ）、いびき音と判別し、指定された周波数ブロックのいびき音フラグを１に設定する（ステップＳＡ３１８）。次に、その指定された周波数ブロックにおける最大値が、表１に示す爆音基準値よりも大きいかを判定する（ステップＳＡ３２０）。指定された周波数ブロックにおける最大値が爆音基準値よりも小さければ（ＮＯ）、指定された周波数ブロックについて、爆音とは判定せず、爆音フラグを０に設定する（ステップＳＡ３２２）。ステップＳＡ３２０において最大値が爆音基準値よりも大きければ（ＹＥＳ）、爆音と判定し、指定された周波数ブロックの爆音フラグを１に設定する（ステップＳＡ３２４）。
【００６６】
図１４において、ステップＳＡ３１２，ＳＡ３１６は、その周波数ブロックにおいて、睡眠情報を寝息音として判別する寝息判別手段として機能することができる。ステップＳＡ３１８，ＳＡ３２２は、その周波数ブロックにおいて、睡眠情報をいびき音として判別するいびき判別手段として機能することができる。ステップＳＡ３２４は、その周波数ブロックにおいて、睡眠情報を爆音として判別する爆音判別手段として機能することができる。
【００６７】
更に、図１５に示すように、周波数ブロックが最終か判定する（ステップＳＡ３２８）。ＮＯであれば、次の周波数ブロックを指定し（ステップＳＡ３３０）、ステップＳＡ３０６に進む。ステップＳＡ３２８の判別の結果、周波数ブロックが最終であれば（ＹＥＳ）、全部の周波数ブロックの中で、最大値をもつ最大ブロックを抽出する（ステップＳＡ３３２）。次に、全部の周波数ブロックの寝息音フラグが１であること、最大ブロックが検査ブロックであることの２つの条件が満足されるか判定する（ステップＳＡ３３４）。２つの条件が満足されなければ（ＮＯ）、その睡眠情報がノイズを含む可能性があると推定し、検出精度を確保すべく、寝息音、いびき音、爆音を識別しない。即ち、寝息音発生フラグを０に、いびき音発生フラグを０に、爆音発生フラグを０に設定する（ステップＳＡ３３６）。従って、ステップＳＡ３３４,ＳＡ３３６は、寝息音としての判別がノイズを含む可能性があるとき、寝息音、いびき音、爆音の判別を中止する判別中止手段として機能することができる。
【００６８】
ステップＳＡ３３４において、２つの条件が満足されていれば（ＹＥＳ）、寝息音発生フラグを１に設定する（ステップＳＡ３３８）。従って、ステップＳＡ３３４，ＳＡ３３８は、睡眠情報を寝息音として判別する寝息判別手段として機能することができる。更に、全部の周波数ブロックのいびき音フラグが１であること、最大ブロックが検査ブロックであることの２つの条件が満足されるか判定する（ステップＳＡ３４０）。２つの条件が満足されなければ（ＮＯ）、その睡眠情報がノイズを含む可能性があると推定し、検出精度を確保すべく、いびき音、爆音を識別しない。即ち、寝息音発生フラグを１に設定しているものの、いびき音発生フラグを０に、爆音発生フラグを０に設定する（ステップＳＡ３４２）。従って、ステップＳＡ３４０,ＳＡ３４２は、いびき音としての判別がノイズを含む可能性があるとき、いびき音としての判別を中止するいびき判別中止手段として機能することができる。
【００６９】
更に、ステップＳＡ３４０における判定の結果、２つの条件が満足されていれば（ＹＥＳ）、いびき音が発生していると判別し、いびき音発生フラグを１に設定する（ステップＳＡ３４４）。従って、ステップＳＡ３４０、ＳＡ３４４は、睡眠情報をいびき音として判別するいびき判別手段として機能することができる。更に、全部の周波数ブロックの爆音フラグが１であること、最大ブロックが検査ブロックであることの２つの条件が満足されるか判定する（ステップＳＡ３４６）。条件が満足されなければ（ＮＯ）、その睡眠情報がノイズを含む可能性があると推定し、爆音発生フラグを０に設定する（ステップＳＡ３４８）。従って、ステップＳＡ３４６,ＳＡ３４８は、爆音としての判別がノイズを含む可能性があるとき、爆音としての判別を中止する爆音判別中止手段として機能することができる。
【００７０】
ステップＳＡ３４６において、２つの条件が満足されていれば（ＹＥＳ）、爆音が発生していると判別し、爆音発生フラグを１に設定する（ステップＳＡ３５０）。従って、ステップＳＡ３４６，ＳＡ３５０は、睡眠情報を爆音として判別する爆音判別手段として機能することができる。上記したようにステップＳＡ３３４，ＳＡ３３６,ステップＳＡ３４０,ＳＡ３４２、ステップＳＡ３４６,ＳＡ３４８は、寝息音、いびき音、爆音等の睡眠音の判別がノイズを含む可能性があるとき、睡眠音としての判別を中止する睡眠音判別中止手段として機能することができる。
【００７１】
本実施例によれば、ステップＳＡ３３４においては、全部の周波数ブロックの寝息音フラグが１であることを判定するが、全部の周波数ブロックのうちの所定数（例えば過半数）の周波数ブロックについて寝息音フラグが１であることにしても良い。またステップＳＡ３４０においては、全部の周波数ブロックのいびき音フラグが１であることを判定するが、全部の周波数ブロックのうちの所定数（例えば過半数）の周波数ブロックについていびき音フラグが１であることにしても良い。またステップＳＡ３４６においては、全部の周波数ブロックの爆音フラグが１であることを判定するが、全部の周波数ブロックのうちの所定数（例えば過半数）の周波数ブロックについて爆音フラグが１であることにしても良い。
【００７２】
図１５から理解できるように、爆音発生フラグが１のときには、爆音よりも音が小さい寝息音及びいびき音を判別する寝息音発生フラグ及びいびき音発生フラグがそれぞれ１となる。従って、寝息音発生フラグ、いびき音発生フラグ、爆音発生フラグがそれぞれ１であるときには、寝息音及びいびき音よりも音の振幅が大きな爆音であると判定される。また、いびき音発生フラグが１のときには、いびき音よりも音が小さな寝息音を判別する寝息音発生フラグが１となる。従って、寝息音発生フラグ、いびき音発生フラグがそれぞれ１であり、爆音発生フラグが０のときには、寝息音よりも音の振幅が大きないびき音であると判定される。寝息音発生フラグが１であり、いびき音発生フラグ及び爆音発生フラグがそれぞれ０のときには、寝息音である判定される。
【００７３】
図１６は、呼吸音カウント部４４に相当する呼吸数カウント処理のフローチャートを示す。図１６に示すように、寝息音を呼吸音として設定すると（ステップＳＡ４０２）、寝息音発生フラグは呼吸音発生フラグとして設定され、時間判定処理が行なわれる（ステップＳＡ４０４）。次に、いびき音を呼吸音として設定すると（ステップＳＡ４０６）、いびき音発生フラグは呼吸音発生フラグとして設定され、時間判定処理が行なわれる（ステップＳＡ４０８）。次に、爆音を呼吸音として設定すると（ステップＳＡ４１０）、爆音発生フラグは呼吸音発生フラグとして設定され、時間判定処理が行なわれる（ステップＳＡ４１２）。
【００７４】
図１７は前記した時間判定処理を示す。まず、図１７に示すように、呼吸が開始されたかを判定すべく、呼吸音発生フラグが０から１に変化したかを判定する（ステップＳＡ５０２）。ＹＥＳであれば、呼吸が開始されているので、時間ＴＢ（図６参照）を計測する（ステップＳＡ５０４）。ステップＳＡ５０２における判定の結果、ＮＯであれば、呼吸が開始されていない。次に、呼吸音発生フラグが１から０に変化したか判定する（ステップＳＡ５０６）。つまり、開始された呼吸が終了したか判定する。ＹＥＳであれば、時間ＴＡ（図６参照）を計測する（ステップＳＡ５０８）。
【００７５】
そして、時間ＴＡが第１設定時間Ｔ１（例えば２秒）よりも短いか判定する（ステップＳＡ５１０）。ＮＯであれば、時間ＴＡは呼吸としては長すぎるので、呼吸数はカウントしない（ステップＳＡ５１２）。ステップＳＡ５１０における判定の結果、時間ＴＡが第１設定時間Ｔ１（例えば２秒）よりも短かければ（ＹＥＳ）、呼吸として推定できる。更に、時間ＴＢが第２設定時間Ｔ２（例えば２秒）よりも長いか判定する。時間ＴＢが第２設定時間Ｔ２（例えば２秒）よりも短かければ（ＮＯ）、呼吸としては短かすぎるため、呼吸数はカウントしない（ステップＳＡ５１２）。時間ＴＢが第２設定時間Ｔ２（例えば２秒）よりも長ければ（ＹＥＳ）、呼吸として推定できるため、呼吸数をカウントする（ステップＳＡ５１６）。
【００７６】
図１８及び図１９は前記した無呼吸判定部６３が行う無呼吸判定処理を示す。無呼吸は爆音を伴うことが多いため、図１８に示すように、爆音がカウントされたかを判定する（ステップＳＡ７０２）。爆音がカウントされていれば（ＹＥＳ）、時間ＴＢが無呼吸設定時間Ｔ３（例えば１０秒）よりも長いか判定する（ステップＳＡ７０４）。長ければ、無呼吸としてカウントする（ステップＳＡ７０６）。時間ＴＢが無呼吸設定時間Ｔ３よりも短ければ、無呼吸としてカウントしない（ステップＳＡ７０８）。この結果、図１９に示すように、爆音発生フラグが０から１になり、爆音がカウントされたとき、寝息音発生フラグの発生間隔を示す時間ＴＢが、無呼吸設定時間Ｔ３よりも長ければ、無呼吸としてカウントする。
【００７７】
図２０は寝息音基準値更新処理のフローチャートを示す。図２０に示すように、寝息音発生フラグが０から１になり、寝息音（いびき音、爆音を含む）がカウントされたか否か判定する（ステップＳＡ８０２）。次に、特定の周波数（２０００Ｈｚ）を含む周波数ブロックを指定する（ステップＳＡ８０４）。ここで、特定の周波数として２０００Ｈｚを選定したのは、２０００Ｈｚよりも大きな周波数領域において睡眠情報の特徴が発現し易いからである。次に、寝息音と判定された周期のデータを、１Ｈｚのローパス機能を有するフィルタ部６１に通し、周波数１Ｈｚを越える周期をもつデータをノイズとし、通したデータ（１Ｈｚよりも小さい周期のデータ）を登録する（ステップＳＡ８０６）。次に、登録したデータ数がＩ（Ｉ=１００個）を越えたか否か判定する（ステップＳＡ８０８）。データ数が所定数（Ｉ）を越えていなければ（ＮＯ）、周波数ブロックが最終か判定し（ステップＳＡ８２０）、最終でなければ、次の周波数ブロックに進む（ステップＳＡ８２２）。ステップＳＡ８０８における判定の結果、データ数がＩ個を越えていれば、データの平均値を求め、その平均値を、表１に示す寝息音基準値として更新し、メモリの所定のエリアに格納する（ステップＳＡ８１０）。ステップＳＡ８１０は、表１に示す寝息音基準値を更新する更新手段として機能することができる。次に、周波数ブロックが最終か判定し（ステップＳＡ８１２）、最終でなければ、次の周波数ブロックに進む。最終であれば、２０００〜５０００Ｈｚにわたる周波数ブロックの中で、平均値が最大の周波数ブロックを検査ブロックとして設定する（ステップＳＡ８１４）。ステップＳＡ８１４は、睡眠情報がノイズを含む可能性があるとき、寝息音、いびき音、爆音の判別を中止する判別パラメータとして機能する検査ブロックを設定する検査ブロック設定部として機能することができる。
【００７８】
ここで、２０００〜５０００Ｈｚにわたる周波数ブロックの中で、データの平均値が最大である周波数ブロックは、使用者によって相違することがある。そこで本実施例によれば、前述したように、平均値が最大の周波数ブロックを検査ブロックとして設定する。検査ブロックは、ノイズを判別する要素として機能できる。
【００７９】
以上説明したように本実施例によれば、睡眠中呼吸音判定部２２は、収音マイク２０を利用して取り込んだ呼吸音に関する物理量を周波数に基づいて分割した複数の周波数ブロック３１〜３８毎に物理量の最大値を検出し、複数の周波数ブロック３１〜３８における最大値（判定値）と、表１に示す基準値とを比較し、比較に基づいて、睡眠中の人の呼吸音を寝息音、いびき音、爆音として識別することができ、睡眠情報を提供することができる。加えて、無呼吸判定部６３は爆音が検出されたときにおいて無呼吸状態を判別し、無呼吸状態の有無及びその状況を第４表示部５４により表示することができる。
【００８０】
更に本実施例によれば、各周波数ブロック３１〜３８における最大値（判定値）は、各周波数ブロックにおける多数の物理量（電圧値）を代表するものである。従って、データの数を大幅に減少させることができ、睡眠中呼吸音判定部２２の負担を低減させることができる。
【００８１】
本実施例によれば、ステップＳＡ８１０は、使用者の睡眠情報に応じて、表１に示す寝息音基準値を更新しているが、これに限らず、使用者の睡眠情報に応じて、いびき音基準値、爆音基準値を更新することにしても良い。
【００８２】
（他の実施例）
図２１は実施例３を示す。図２２は実施例４を示す。図２３は実施例５を示す。図２４は実施例６を示す。実施例３〜６は実施例１または実施例２と基本的には同様の構成、作用効果を有する。以下、相違する部分を中心として説明する。
【００８３】
図２１に示す実施例３では、収音マイク２０はこれを保持するホルダ２０ａと共にベッド装置１のヘッドボード１２に設けられている。収音マイク２０は、これを保持するホルダ２０ａと共に枢支具２０ｃにより軸線２０ｅ回りで揺動可能に保持されており、寝具に寝ている人の幅方向に沿って位置調整させることにより収音方向を調整可能である。この場合、睡眠中に寝癖等で寝具の片側による傾向がある人に対しても、収音マイク２０の収音方向を調整できるため、人の寝癖に対応することができる。
【００８４】
図２２に示す実施例４は、寝室に設置される目覚まし時計２００に適用したものであり、目覚まし時計２００は、時刻表示部２０２を有する基体２０１と、基体２０１に組み込まれた非接触式の睡眠情報検出装置２Ｂ（睡眠情報検出システム）とを有する。図２３に示す実施例５は照明灯装置３００に適用したものであり、照明灯３０２を有する基体３０１と、基体３０１に組み込まれた非接触式の睡眠情報検出装置２Ｃ（睡眠情報検出システム）とを有する。図２４に示す実施例６は寝室に設置される家具４００に適用したものであり、家具４００は、引き出し４０２を有する基体４０１と、基体４０１に組み込まれた非接触式の睡眠情報検出装置２Ｄ（睡眠情報検出システム）とを有する。
【００８５】
上記した各実施例によれば、実施例１と同様に、睡眠している人の呼吸に関する音を、人から離間した状態で収音マイク２０により収音する。そして、睡眠中呼吸音判定部２２は、収音マイク２０で収音された呼吸音に関する物理量を分析し、呼吸音に関する物理量に基づいて睡眠中の呼吸音を識別する。このため、睡眠する人の身体に接触式センサを取り付けずともよく、使用勝手が良い。
【００８６】
なお上記した実施例１及び実施例２では、表１に示す周波数領域に基づいて複数の周波数ブロックに分けているが、周波数領域はこれに限定されるものではない。上記した実施例１及び実施例２では、収音マイク２０はベッド装置１のヘッドボード１２に設けられているが、これに限らず、ベッド装置１の他の部分に設けることにしても良い。上記した実施例１及び実施例２では、周波数領域を周波数に基づいて周波数ブロックに分けているが、これに限らず、それ以上の周波数ブロック数でも良いし、それ以下の周波数ブロック数でも良い。周波数ブロックを分ける基準となる周波数は上記した形態に限定されるものではない。
【００８７】
上記した実施例１及び実施例２では、睡眠中呼吸音判定部は、呼吸音に関する物理量から暗騒音を差し引いた物理量を分析し、睡眠中の呼吸音を寝息音、いびき音、爆音として識別することにしているが、暗騒音を無視できるときには、暗騒音を差し引くことを省いても良い。その他、本発明は上記し且つ図面に示した実施例のみに限定されるものではなく、要旨を逸脱しない範囲内で適宜変更して実施できるものである。
【産業上の利用可能性】
【００８８】
本発明は睡眠中の睡眠情報を検出する睡眠情報検出システムに適用でき、ベッド、目覚まし時計、照明灯装置、家具、リクライニングチェア、車両等の機器に組みこむことができる。
【図面の簡単な説明】
【００８９】
【図１】実施例１に係り、睡眠情報検出システムを搭載するベッド装置の構成図である。
【図２】実施例１に係り、非接触式の睡眠情報検出装置のアルゴリズムを示す周波数ブロック図である。
【図３】実施例１に係り、寝息音の周波数領域を示す波形図である。
【図４】実施例１に係り、いびき音の周波数領域を示す波形図である。
【図５】実施例１に係り、体動の周波数領域を示す波形図である。
【図６】実施例１に係り、呼吸音カウント部のカウント指標を示す波形図である。
【図７】実施例１に係り、メインルーチンを示すフローチャートである。
【図８】実施例１に係り、音声データ取り込み処理を示すフローチャートである。
【図９】実施例１に係り、睡眠中呼吸音識別処理を示すフローチャートである。
【図１０】実施例１に係り、呼吸数カウント処理を示すフローチャートである。
【図１１】実施例２に係り、非接触式の睡眠情報検出装置のアルゴリズムを示す周波数ブロック図である。
【図１２】実施例２に係り、メインルーチンを示すフローチャートである。
【図１３】実施例２に係り、音声データ取り込み処理を示すフローチャートである。
【図１４】実施例２に係り、睡眠中呼吸音識別処理を示すフローチャートである。
【図１５】実施例２に係り、睡眠中呼吸音識別処理を示すフローチャートである。
【図１６】実施例２に係り、呼吸数カウント処理を示すフローチャートである。
【図１７】実施例２に係り、時間判定処理を示すフローチャートである。
【図１８】実施例２に係り、無呼吸判定処理を示すフローチャートである。
【図１９】実施例２に係り、無呼吸判定処理の形態を示すタイミングチャートグラフである。
【図２０】実施例２に係り、呼吸音判定基準値更新処理を示すフローチャートである。
【図２１】実施例３に係り、収音マイクの概略図である。
【図２２】実施例４に係り、睡眠情報検出システムを搭載する目覚まし時計の概略図である。
【図２３】実施例５に係り、睡眠情報検出システムを搭載する照明灯装置の概略図である。
【図２４】実施例６に係り、睡眠情報検出システムを搭載する家具の概略図である。
【符号の説明】
【００９０】
１はベッド装置、１０は寝具接触面、１２はヘッドボード、２は睡眠情報検出装置、２０は収音マイク（呼吸音検知部）、２２は睡眠中呼吸音判定部、３１〜３８は最大値検出部（判定値検出部）、４１は寝息判別手段、４２はいびき判別手段、４３は爆音判別手段、４４は呼吸音カウント部、５０は表示部、６１はフィルタ部、６２は基準値更新部、６３は無呼吸判定部、６４は検査ブロック設定部を示す。
【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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【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１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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