(57)【要約】【課題】スンクスの嘔吐行動を検出する場合において、人の負担を軽減することができる嘔吐検出方法を提供する。【解決手段】小型哺乳動物のスンクスの嘔吐行動を検出する嘔吐検出方法は、スンクスの鳴声を入力する音声入力工程Ｓ２と、音声入力工程Ｓ２にて入力されたスンクスの鳴声から２０±４ｋＨｚの音声を検出する音声検出工程Ｓ３と、音声検出工程Ｓ３にて検出された２０±４ｋＨｚの音声から嘔吐情報を特定し、嘔吐情報に基づいてスンクスの嘔吐行動を判定する音声判定工程Ｓ５と、を備えている。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
小型哺乳動物のスンクスの嘔吐行動を検出する嘔吐検出方法において、
スンクスの鳴声を入力する音声入力工程と、
前記音声入力工程にて入力されたスンクスの鳴声から所定周波数帯の音声を検出する音声検出工程と、
前記音声検出工程にて検出された前記所定周波数帯の音声から嘔吐情報を特定し、前記嘔吐情報に基づいてスンクスの嘔吐行動を判定する音声判定工程と、を備えることを特徴とする嘔吐検出方法。
【請求項２】
前記音声検出工程では、前記所定周波数帯として２０±４ｋＨｚの音声を検出する請求項１に記載の嘔吐検出方法。
【請求項３】
前記音声検出工程にて検出された前記所定周波数帯の音声に基づいて所定の音声パターンを検出するフィルタ工程を更に備え、
前記音声判定工程は、前記フィルタ工程にて検出された前記所定の音声パターンを前記嘔吐情報として特定する請求項１又は２に記載の嘔吐検出方法。
【請求項４】
前記フィルタ工程では、前記音声検出工程にて検出された前記所定周波数帯の音声に基づいて、スンクスの嘔吐行動の開始と判定可能な特定状態の発生から前記所定周波数帯の音声が一定時間検出されない終了状態の発生までを、前記所定の音声パターンとして検出する請求項３に記載の嘔吐検出方法。
【請求項５】
前記フィルタ工程では、前記所定周波数帯の音声が所定時間継続する特定音声の発生を前記特定状態の発生として検出する請求項４に記載の嘔吐検出方法。
【請求項６】
前記フィルタ工程では、前記所定時間として６３０ｍｓが、前記一定時間として１０００ｍｓがそれぞれ適用され、６３０ｍｓ継続する前記特定音声の発生を前記特定状態の発生として、１０００ｍｓ前記所定周波数帯の音声が発生しない状態の発生を前記終了状態の発生として、それぞれ検出する請求項５に記載の嘔吐検出方法。
【請求項７】
スンクスの嘔吐行動を撮影する撮影工程と、
前記音声判定工程の前記判定結果の時間軸と前記撮影工程の撮影結果の時間軸とを揃え、互いに関連付けて統合した統合情報に基づいて前記判定結果を前記撮影結果にて評価する評価工程と、を更に備える請求項１〜６のいずれか一項に記載の嘔吐検出方法。
【請求項８】
小型哺乳動物のスンクスの嘔吐行動を検出する嘔吐検出装置において、
スンクスの鳴声を入力する音声入力手段と、
前記音声入力手段にて入力されたスンクスの鳴声から所定周波数帯の音声を検出する音声検出手段と、
前記音声検出手段にて検出された前記所定周波数帯の音声から嘔吐情報を特定し、前記嘔吐情報に基づいてスンクスの嘔吐行動を判定する音声判定手段と、を備えることを特徴とする嘔吐検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、小型哺乳動物のスンクスの嘔吐行動を検出する嘔吐検出方法及び嘔吐検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
スンクス（Ｓｕｎｃｕｓ  ｍｕｒｉｎｕｓ）は食虫目トガリネズミ科ジネズミ亜科ジャコウネズミ属に属する小型哺乳動物であり、薬物や動揺刺激により容易に嘔吐することから、薬物や食物等の嘔吐誘発性判定試験に用いられる。なお、一般的な試験に用いられる小型実験動物のマウス、ラット、モルモットは嘔吐しないことから、嘔吐誘発性の判定試験には用いることができない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
嘔吐誘発性の判定試験には、複数匹（好ましくは１２匹程度）以上のスンクスに被試験物質を強制的に摂取させるか、あるいは腹腔内投与したあと、約１〜３時間の行動観察、嘔吐の有無を調べるというものが多い。この場合、動物個体数に応じた観察者が実験時間中、常に拘束を強いられることになる。このような作業は限られた人員で運営している研究部門にとって大きな負担である。特に、実験の正確性を重んじる場合には、動物の個体数を増加させる必要がある。このような場合には、動物の個体数の増加に応じて熟練した観察者の数も増加させる必要があるため、研究部門の負担の増加を招いてしまう。
【０００４】
そこで、本発明は、スンクスの嘔吐行動を検出する場合において、人の負担を軽減することができる嘔吐検出方法及び嘔吐検出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】
【０００５】
本発明の嘔吐検出方法は、小型哺乳動物のスンクスの嘔吐行動を検出する嘔吐検出方法において、スンクスの鳴声を入力する音声入力工程（Ｓ２）と、前記音声入力工程にて入力されたスンクスの鳴声から所定周波数帯の音声を検出する音声検出工程（Ｓ３）と、前記音声検出工程にて検出された前記所定周波数帯の音声から嘔吐情報を特定し、前記嘔吐情報に基づいてスンクスの嘔吐行動を判定する音声判定工程（Ｓ５）と、を備えている。
【０００６】
本発明によれば、スンクスの鳴声から検出した所定の周波数帯の音声に基づいてスンクスの嘔吐行動が判定されるので、スンクスの行動を常に観察する必要がない。このため、嘔吐行動を検出するための人の負担を軽減することができる。
【０００７】
音声検出工程では、所定周波数帯の音声としてどのような音声を検出してもよい。例えば、本発明の嘔吐検出方法の一態様において、前記音声検出工程では、前記所定周波数帯として２０±４ｋＨｚの音声を検出してもよい。
【０００８】
本発明の嘔吐検出方法の一態様において、前記音声検出工程にて検出された前記所定周波数帯の音声に基づいて所定の音声パターン（２５）を検出するフィルタ工程（Ｓ４）を更に備え、前記音声判定工程では、前記フィルタ工程にて検出された前記所定の音声パターンを前記嘔吐情報として特定するものでもよい。この場合、より嘔吐行動時のものに近い音声を嘔吐情報として特定することができるので、より正確に嘔吐行動を検出することができる。
【０００９】
フィルタ工程では、嘔吐情報としてどのような音声パターンを検出してもよい。例えば、本発明の嘔吐検出方法の一態様において、前記フィルタ工程では、前記音声検出工程にて検出された前記所定周波数帯の音声に基づいて、スンクスの嘔吐行動の開始と判定可能な特定状態（２５）の発生から前記所定周波数帯の音声が一定時間検出されない終了状態（２６）の発生までを、前記所定の音声パターンとして検出してもよい。また、この場合に、例えば、本発明の嘔吐検出方法の一態様において、前記フィルタ工程では、前記所定周波数帯の音声が所定時間継続する特定音声（１９ａ）の発生を前記特定状態の発生として検出してもよい。さらに、この場合に、例えば、本発明の嘔吐検出方法の一態様において、前記フィルタ工程では、前記所定時間として６３０ｍｓが、前記一定時間として１０００ｍｓがそれぞれ適用され、６３０ｍｓ継続する前記特定音声の発生を前記特定状態の発生として、１０００ｍｓ前記所定周波数帯の音声が発生しない状態の発生を前記終了状態の発生として、それぞれ検出してもよい。
【００１０】
本発明の嘔吐検出方法の一態様において、スンクスの嘔吐行動を撮影する撮影工程（Ｓ１）と、前記音声判定工程の前記判定結果の時間軸と前記撮影工程の撮影結果の時間軸とを揃え、互いに関連付けて統合した統合情報に基づいて前記判定結果を前記撮影結果にて評価する評価工程（Ｓ６）と、を更に備えていてもよい。この場合、評価工程において、音声判定工程の判定結果を、撮影工程の撮影結果に基づいて実際にスンクスが嘔吐しているか否かの評価をすることができる。これにより、嘔吐行動の判定結果をより正確なものにすることができる。
【００１１】
本発明の嘔吐検出装置は、小型哺乳動物のスンクスの嘔吐行動を検出する嘔吐検出装置（１）において、スンクスの鳴声を入力する音声入力手段（４）と、前記音声入力手段にて入力されたスンクスの鳴声から所定周波数帯の音声を検出する音声検出手段（５）と、前記音声検出手段にて検出された前記所定周波数帯の音声から嘔吐情報を特定し、前記嘔吐情報に基づいてスンクスの嘔吐行動を判定する音声判定手段（６）と、を備えている。
【００１２】
この嘔吐検出装置によれば、本発明の嘔吐検出方法を実現することができる。
【００１３】
なお、以上の説明では本発明の理解を容易にするために添付図面の参照符号を括弧書きにて付記したが、それにより本発明が図示の形態に限定されるものではない。
【発明の効果】
【００１４】
以上、説明したように、本発明によれば、スンクスの嘔吐行動を検出する場合において、人の負担を軽減することができる嘔吐検出方法及び嘔吐検出装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の一形態に係るスンクスの嘔吐検出装置の機能ブロック図。
【図２】本発明の一例に係るスンクスの嘔吐検出方法の手順を示すフローチャート。
【図３】フィルタ部が実行するフィルタ処理の一例を示すフローチャート。
【図４】判定部が実行する嘔吐判定処理の一例を示すフローチャート。
【図５Ａ】試験開始からの経過時間と音声シグナルの検出結果との関係を各音声周波数帯別に示す図であって、試験開始からの経過時間の前半を示す図。
【図５Ｂ】試験開始からの経過時間と音声シグナルの検出結果との関係を各音声周波数帯別に示す図であって、試験開始からの経過時間の後半を示す図。
【図６】スンクスの鳴声に基づいてスンクスの嘔吐行動と判定した判定結果とスンクスの動画データとを統合した統合データを不図示の表示装置に表示した場合の評価画面を模式的に示す図。
【図７】判定結果と人の観察結果との比較結果を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
図１は、本発明の一形態に係るスンクスの嘔吐検出装置の機能ブロック図である。図１に示すように、スンクスの嘔吐検出装置１は、アクリルゲージ３と、音声入力手段としてのマイク４と、音声検知手段としてのバンドパスフィルタ５と、コンピュータ６と、撮影手段としてのカメラ７と、を備えている。アクリルゲージ３は、上部が開口し、１２区画に区分されている。アクリルゲージ３の各区画には、判定試験に用いられるスンクスがそれぞれ１匹ずつ収容され、アクリルゲージ３には合計１２匹のスンクスが収容されている。
【００１７】
マイク４は、アクリルゲージ３の横上部に配置され、アクリルゲージ３内のスンクスの鳴声を含む音を入力し、入力した音を音声データとして出力可能に構成されている。マイク４は、バンドパスフィルタ５に接続されている。バンドパスフィルタ５は、マイク４より出力された音声データからノイズを除去し、所定の音声周波数領域にある音声シグナルを検出し、検出した音声シグナル情報を出力可能に構成されている。バンドパスフィルタ５は、コンピュータ６に接続されている。また、カメラ７は、アクリルゲージ３の上部に、アクリルゲージ３内に収容された１２匹のスンクスの動画を撮影可能に配置され、スンクスの行動を撮影し、撮影した動画を出力可能に構成されている。カメラ７もコンピュータ６に接続されている。なお、上述の各構成機器間の接続は、有線接続、無線接続のどちらであってもよい。
【００１８】
コンピュータ６は、マイクロプロセッサと、そのマイクロプロセッサの動作に必要なプログラム等を記憶する内部記憶装置（一例としてＲＯＭ及びＲＡＭ）等の各種の周辺装置とが組み合わされて構成されている。コンピュータ６は、フィルタ部１１と、判定部１２と、データ統合部１３と、を備えている。フィルタ部１１は、後述の処理を実行することにより、音声シグナル情報から所定の音声シグナルパターンを検出する。また、判定部１２は、後述の処理を実行することにより、スンクスの嘔吐行動を判定する。データ統合部１３は、判定部１２の判定結果とカメラ７が撮影した動画データとを時間軸を揃え、お互いがリンクするように２つのデータを関連付けて統合する。これらのフィルタ部１１、判定部１２、データ統合部１３は、いずれもコンピュータハードウェアとコンピュータプログラムとの組み合わせによって実現される論理的装置である。
【００１９】
次に、図１及び図２を参照して、嘔吐誘発性の判定試験においてスンクスの嘔吐行動を検出する嘔吐検出方法について説明する。スンクスは嘔吐するときに甲高い鳴き声を発することが観察により発見された。この発見に基づき、このスンクスの嘔吐検出方法は人の声（０．０８５ｋＨｚ〜８ｋＨｚ）よりも高い周波数の鳴き声を検知することでスンクスの嘔吐を特異的に検知することができるのではないかという点に着目したものである。また、実験を重ねることで２０ｋＨｚ前後の音声周波数領域がノイズも拾い難く、最適な条件であることが見出された。図２は、本発明の一例に係るスンクスの嘔吐検出方法の手順を示すフローチャートを示している。このスンクスの嘔吐検出方法では、まず撮影工程Ｓ１にてアクリルゲージ３の上部に配置されたカメラ７によってアクリルゲージ３内のスンクスの行動が動画として常時撮影され、撮影された動画データはコンピュータ６に出力される。この撮影工程Ｓ１は、スンクスの嘔吐行動を撮影するためのもので、全行程が終了するまで、つまり嘔吐の検出が終了するまで継続して実行される。次の音声入力工程Ｓ２では、アクリルゲージ３の横上部に配置されたマイク４にてスンクスの鳴声が入力され、入力された音声データがバンドパスフィルタ５に出力される。なお、図２のフローチャートでは、撮影工程Ｓ１が音声入力工程Ｓ２の前に行われているが、順番はこれに限定されるものではなく、例えば、これらの工程の順序は逆でもよいし、同時に行われてもよい。続く音声検出工程Ｓ３では、マイク４より出力された音声データから所定周波数帯として音声周波数帯２０±４ｋＨの音声シグナルを嘔吐時の鳴声として検出し、検出した音声シグナル情報をコンピュータ６に出力する。
【００２０】
次のフィルタ工程Ｓ４では、バンドパスフィルタ５より出力された音声シグナル情報からスンクスが嘔吐する時の特徴的な音声シグナルパターンを検出する。つまり、音声シグナル情報に基づいて、その音声シグナル情報中に含まれる所定の音声シグナルパターンを検出する。嘔吐時のスンクスの鳴き声のさらなる分析により、スンクスは嘔吐するときに、嘔吐に特徴的な音声シグナルパターン（連続的な細かなシグナル）を示すことが発見された。フィルタ工程Ｓ４は、この発見に着目したもので、嘔吐時に示す所定の音声パターンとしての特徴的な音声シグナルパターンを検出するためのものである。所定の音声シグナルパターンは、音声シグナル情報に含まれるフィルタ条件を満たす音声シグナルをパターン化することにより検出する。本形態では、特定音声として所定の時間継続する２０±４ｋＨの音声シグナルが検出された場合に音選択を開始し（ｏｎ  ｔｉｍｅ）、音選択を開始した音声シグナルの検出から一定時間２０±４ｋＨの音声シグナルが検出されない場合に終了状態として音声選択を終了（ｏｆｆ  ｔｉｍｅ）する条件がフィルタ条件として用いられる。また、このフィルタ条件には、所定の時間として６３０ｍｓ（ｏｎ  ｔｉｍｅ）が、一定の時間として１０００ｍｓ（ｏｆｆ  ｔｉｍｅ）が、それぞれ適用されている。これらのフィルタ条件は、実験により最適と判断したものである。即ち、フィルタ工程Ｓ４では、バンドパスフィルタ５より出力された音声シグナル情報に基づいて、特定状態の発生としての２０±４ｋＨの音声シグナルが６３０ｍｓ継続する特定音声の発生から２０±４ｋＨの音声シグナルが１０００ｍｓ検出されない終了状態までを所定の音声シグナルパターンとして検出する。フィルタ工程Ｓ４は、コンピュータ６のフィルタ部１１によって実行される。フィルタ部１１が実行するフィルタ処理の詳細は後述する。
【００２１】
続く音声判定工程Ｓ５では、フィルタ工程Ｓ４にて検出された所定の音声シグナルパターンを嘔吐情報として特定し、その嘔吐情報として特定した音声シグナルパターンに基づいてスンクスの嘔吐を判定する。具体的には、フィルタ工程Ｓ４にて検出された音声シグナルパターンが出現した時期を特定し、その特定した時期をスンクスの嘔吐時期として判定する。音声判定工程Ｓ５は、コンピュータ６の判定部１２にて実行される。判定部１２が実行する嘔吐判定処理の詳細は後述する。
【００２２】
次の評価工程Ｓ６では、音声判定工程の判定結果と撮影工程にて入力された動画データとがコンピュータ６のデータ統合部１３により関連付けられて統合される。この統合データに基づいて人が判定結果を評価する。この統合データは、不図示の表示装置に表示される。判定結果を評価する人は、表示された統合データに基づいて判定部１２にて判定された嘔吐時期と対応する時期のスンクスの動画とを確認することにより、実際に嘔吐されているか否かを評価し、スンクスの嘔吐時期を認定すればよい。
【００２３】
次に図３を参照して、フィルタ部１１が実行する処理の詳細を説明する。図３は、本発明に係るフィルタ部１１が実行するフィルタ処理の一例を示すフローチャートである。フィルタ部１１は、ステップＳ３１において、検出された音声シグナルの前に検出された前回の音声シグナルが音声選択されているか否かを判断する。ステップＳ３１にて否定的判断がされた場合、つまり、前回の音声シグナルが音選択されていない場合には、ステップＳ３２に進む。ステップＳ３２では、検出された音声シグナルが所定の時間、つまり、６３０ｍｓ継続しているか否かを判断する。ステップＳ３２にて肯定的判断がされた場合には、ステップＳ３３に進み、ステップＳ３３にて音声選択を開始して、つまり、今回検出された音声シグナルを音声選択して今回のルーチンを終了する。一方、ステップＳ３２にて否定的判断がされた場合には、以降の処理をスキップして今回のルーチンを終了する。
【００２４】
また、ステップ３１にて肯定的判断がされた場合、つまり、前回の音声シグナルが音声選択されている場合には、前回の音声シグナルから今回の音声シグナルまでの経過時間が一定時間、つまり、１０００ｍｓを超えているか否かを判断する。ステップＳ３１にて否定的判断がされた場合、つまり、前回の音声シグナルから今回の音声シグナルまでの経過時間が１０００ｍｓを超えていないと判断された場合には、以降の処理をスキップして今回のルーチンを終了する。一方、ステップＳ３１にて肯定的判断がされた場合、つまり、前回の音声シグナルから今回の音声シグナルまでの経過時間が１０００ｍｓを超えていると判断された場合には、ステップＳ３５に進み、音声選択を終了し、音声選択の開始から音声選択の終了までを所定の音声シグナルパターンとして検出して今回のルーチンを終了する。
【００２５】
また、図４を参照して、判定部１２が実行する処理の詳細を説明する。図４は、本発明に係る判定部１２が実行する嘔吐判定処理の一例を示すフローチャートである。判定部１２は、ステップＳ５１において、嘔吐情報として所定の音声シグナルパターンを特定する。続くステップＳ５２では、特定した所定の音声シグナルパターンに基づいて嘔吐行動を判定する。具体的には、判定部１２は、所定の音声シグナルパターンが検出されている時期を嘔吐行動の時期と判定して今回のルーチンを終了する。
【００２６】
この形態によれば、スンクスが嘔吐時に発する鳴き声を検出して嘔吐行動の時期を判定することができるので、観察者は常にスンクスを観察する必要がない。このため、判定試験に必要とされる人の負担を軽減することができる。また、スンクスの実際の行動がカメラにて撮影され、この撮影された動画が鳴声に基づく判定結果と関連付けられて統合される。このため、撮影された動画に基づく実際のスンクスの行動と音声判定工程の判定結果とを比較して人が評価することができるので、試験結果の正確性も確保することができる。さらに、評価時には、嘔吐時期と判定された時期付近を重点的に確認すればよいため、評価工程においても人の負担の増加を抑制することができる。
【００２７】
上述の形態では、コンピュータ６のフィルタ部１１が図３のルーチンを実行することによりフィルタ手段として、コンピュータ６の判定部１２が図４のルーチンを実行することにより音声判定手段として、コンピュータ６のデータ統合部１３が判定部１２の判定結果とカメラ７の撮影結果とを時間軸を揃え、関連付けて統合することにより統合手段として、それぞれ機能する。
【００２８】
本発明は上述の形態に限定されず、適宜の形態にて実施することができる。上述の形態では、嘔吐検出工程にフィルタ工程が含まれているが、これを省略してもよい。この場合、音声判定工程では、所定の周波数帯の音声シグナルの有無を嘔吐情報として特定することにより嘔吐時期を判定すればよい。また、撮影工程及び評価工程を省略してもよい。これまで自動化が強く求められていたが、それを実現した例は知られていない。しかし、この場合、嘔吐検出工程において人の判断が不要になるので、スンクスの嘔吐行動の検出を自動化することができる。これにより、人の負担を大幅に削減することができる。
【００２９】
また、上述の形態では、音声検出工程において所定の周波数帯として２０±４ｋＨｚを検出しているが、検出する所定の周波数帯は２０±４ｋＨｚに限定されるものではない。例えば、３０±４ｋＨｚ、４０±４ｋＨｚ、５０±４ｋＨｚ等適宜の周波数帯を検出してよい。なお、実験結果によれば嘔吐時期のより正確な判定には２０±４ｋＨｚを検出することが好ましいと考えられる。さらに、上述の形態では、フィルタ条件として、所定の時間に６３０ｍｓが、一定時間に１０００ｍｓがそれぞれ適用されているが、これらに限定されるものではない。例えば、適宜、所定の時間、一定時間を変えてもよい。また、例えば、上述の形態では、所定の音声周波数帯の音声が所定の時間継続する特定音声の発生を嘔吐行動の開始と判定可能な特定状態の発生として検出しているが、所定の音声周波数帯の音声が所定の時間内に連続して検出される状態（継続しておらず途切れつつも所定時間内に複数の所定の音声周波数帯の音声が発生する状態）の発生を嘔吐行動の開始と判定可能な特定状態の発生として検出してもよい。この場合、所定時間内に検出される連続した複数の所定の音声周波数帯の音声をまとめて音声選択することにより、特定状態の発生を検出すればよい。また、特定音声の発生及び所定の音声周波数帯の音声が所定の時間内に連続して検出される状態の発生の両方を特定状態の発生として検出してもよい。
【実施例】
【００３０】
上述の実施の形態の手順に従って、嘔吐誘発性の判定試験にて本発明のスンクスの嘔吐検出方法を実施した。
【００３１】
（実施例１）
スンクス１個体に嘔吐誘発物質である硫酸銅を４０ｍｇ／ｋｇ相当強制経口投与し、嘔吐行動を誘発させた。ＵＬＴＲＡＶＯＸ（ノルダス社製の超音波検出・解析システム）を用いて、スンクスの嘔吐時の鳴声を的確に検知できる音声周波数帯を探索した。ＵＬＴＲＡＶＯＸの音声検知周波数帯を２０±４ｋＨｚ、３０±４ｋＨｚ、４０±４ｋＨｚ、５０±４ｋＨｚに設定して最適な条件の検討を行った。
【００３２】
さらに、スンクスの嘔吐時の特徴的な音声シグナルパターン（連続的な細かなシグナル）を特異的に検出するために、最適な音声フィルタ条件（ｏｎ  ｔｉｍｅ、ｏｆｆ  ｔｉｍｅ値）を探索した。（この音声フィルタ条件とは、所定時間継続する音声が出現した場合に音声選択を開始し（ｏｎ  ｔｉｍｅ）、ある一定時間、音声が途切れる箇所が出現すると、そこまでをスンクスの嘔吐とする条件（ｏｆｆ  ｔｉｍｅ）のことを言う。）
【００３３】
図５Ａ及び図５Ｂは、いずれも実験結果に基づく試験開始からの経過時間と音声シグナルの検出結果との関係を各音声周波数帯別に示す図である。図５Ａ及び図５Ｂは、上から、２０±４ｋＨｚ、３０±４ｋＨｚ、４０±４ｋＨｚ、５０±４ｋＨｚの順にそれぞれの検出結果を示すもので、横軸はいずれも経過時間を示している。また、図５Ａは試験開始からの経過時間の前半を、図５Ｂは試験開始からの経過時間の後半を、それぞれ示している。図５Ａ及び図５Ｂの各一点鎖線１５、１６、１７、１８は、それぞれ各音声周波数帯における音声シグナルの検出結果を示している。各一点鎖線１５、１６、１７、１８には、音声シグナル１９が検出された時期に、その発生時間に応じて凸型の波形が形成されている。
【００３４】
図５Ａでは、例えば、００：０１：２６：１３０（１分２６秒１３０）経過前には、２０±４ｋＨｚ、３０±４ｋＨｚ、４０±４ｋＨｚの音声シグナル１９が検出されているのに対し、５０±４ｋＨｚの音声シグナル１９は検出されていない。また、その後、００：０１：２７：０００経過前に、２０±４ｋＨｚ、３０±４ｋＨｚ、の音声シグナル１９が検出されているのに対し、４０±４ｋＨｚ、５０±４ｋＨｚの音声シグナル１９は検出されていない。さらに、例えば、００：０１：２７：８７０付近では、２０±４ｋＨｚの音声シグナル１９は間をあけずに２度検出されているのに対し、３０±４ｋＨｚ、４０±４ｋＨｚ、５０±４ｋＨｚの音声シグナル１９は一度も検出されていない。つまり、２０±４ｋＨｚ、３０±４ｋＨｚ、４０±４ｋＨｚ、５０±４ｋＨｚの順に音声シグナル１９の検出頻度が少なくなり、各音声シグナル１９が検出されている時間も２０±４ｋＨｚ、３０±４ｋＨｚ、４０±４ｋＨｚ、５０±４ｋＨｚの順に短い。
【００３５】
また、各実線２１、２２、２３、２４は、各音声周波数帯における所定の音声パターンとしての音声シグナルパターン２５の検出結果を示している。各実線２１、２２、２３、２４には、音声シグナルパターン２５として、ｏｎ  ｔｉｍｅが検出された時期からｏｆｆ  ｔｉｍｅが検出される時期まで凸型の波形が形成される。図５Ａでは、例えば、２０±４ｋＨｚ及び３０±４ｋＨｚにおいて００：０１：２５：２６０経過直後に所定時間継続する特定音声としての特定の音声シグナル１９ａが発生している。その後、２０±４ｋＨｚでは、００：０１：２７：８７直前に検出された音声シグナルから次の００：０１：３０：４８０経過直後に発生する特定の音声シグナル１９ａまで一定時間音声シグナル１９が検出されない状態、つまり、００：０１：２７：８７直前に検出された音声シグナル１９直後から終了状態２６が発生し、３０±４ｋＨｚでは、００：０１：２７０直後から次の００：０１：３０：４８０経過直後に発生する特定の音声シグナル１９ａまで終了状態２６が発生している。即ち、２０±４ｋＨｚでは００：０１：２５：２６０経過直後から００：０１：２７：８７０付近に亘って、３０±４ｋＨｚでは００：０１：２５：２６０経過直後から００：０１：２７：８７０経過前までに亘って、それぞれ音声シグナルパターン２５が形成されている。
【００３６】
一方、図５Ｂに示すように、２０±４ｋＨｚでは、例えば、００：０２：１３：９８０経過直後から００：０２：１４：８５０付近に亘って音声シグナルパターン２５が形成されているのに対し、３０±４ｋＨｚでは、この時間帯付近に音声シグナルパターン２５が形成されていない。これは、２０±４ｋＨｚの音声シグナル１９に比べて、３０±４ｋＨｚの音声シグナル１９が正確に検知されていないことを示している。この実験結果から４０±４ｋＨｚ、５０±４ｋＨｚの音声周波数帯ではスンクスの鳴声を的確に検出できず、２０±４ｋＨｚ、３０±４ｋＨｚの音声周波数帯が、スンクスの嘔吐時の鳴声を的確に検出できる周波数帯であることが明らかとなった。さらに、ノイズを除外し、スンクスの嘔吐時の特徴的な音声シグナルパターン２５を特異的に検出する音声フィルタ条件はｏｎ  ｔｉｍｅ：６３０ｍｓ、ｏｆｆ  ｔｉｍｅ：１０００ｍｓであった。また、３０±４ｋＨｚの音声周波数帯では、音声シグナルを正確に検出できない場合も認められたことから、２０±４ｋＨｚの音声周波数帯の音声シグナルを検出することが本発明には有用であると考えられる。
【００３７】
（実施例２）
本発明に係る音声検出装置にて得られた結果と従来の人による観察によって得られた結果とを比較するため、スンクスの複数個体（１２個体）の同時評価を、実際にスンクスが嘔吐していたか否か試験後に簡便に確認できるシステムを構築して実施した。その結果、このシステムにより得られる結果が、従来の人が観察したときに得られる結果と同等であることを次の手順で証明した。
【００３８】
（１）スンクス嘔吐試験における動画撮影及びスンクス嘔吐時の音声データ取り込み
嘔吐誘発物質である硫酸銅を強制経口投与したスンクス６匹及び対照物質の水を強制経口投与したスンクス６匹の合計１２匹をアクリスゲージに入れ、上部より１台のカメラで１２匹のスンクスが嘔吐している時の動画を撮影した。また、ＵＲＴＲＡＶＯＸ（ノルダス社製の超音波検出・解析システム）を同時に起動させ、アクリルゲージの横上部に設置し、動画撮影時間中のスンクスの鳴声（音声）データの取り込みを動画撮影と同時に実施した。
【００３９】
（２）動画撮影と音声データとの統合
ジオブサーバーＸＴ（ノルダス社製の観察データ収集解析プログラム）を使用し、取得したスンクス嘔吐動画とスンクスの鳴声（音声）データの時間軸を揃え、お互いがリンクするように２つのデータを統合した。図６は、スンクスの鳴声に基づいてスンクスの嘔吐行動と判定した判定結果とスンクスの動画データとを統合した統合データを表示装置に表示した場合の評価画面を模式的に示している。評価画面３０には、動画データ表示領域３１と、判定結果表示領域３２と、が含まれている。動画データ表示領域３１には、撮影されたスンクスの動画が動画表示部３３に表示される。動画表示部３３は、動画表示部３３の下方に設けられた動画制御部３４が操作されることにより再生、早送り、戻り、停止等、動画の再生が制御される。また、動画制御部３４は、適宜の時刻が選択可能に構成されている。動画表示部３３には、動画制御部３４にて選択された適宜の時刻の動画が再生される。判定結果表示領域３２には、スンクスの鳴声に基づいてスンクスの嘔吐行動と判定した判定結果３５が時間軸と対応付けて表示される。また、判定結果表示領域３２には、動画表示部３３にて再生されている動画が撮影された時刻に対応する時刻基準線３６が表示される。判定結果３５は、動画表示部３３にて再生されている時刻に対応する時刻のものが表示され、再生される動画表示部３３の時刻と判定結果３５の時刻とが時刻基準線３６にて一致するように移動する。これにより、判定結果３５が正確なものであるか否かを対応する動画により容易に評価することができる。判定結果３５の内容の詳細は後述する。
【００４０】
（３）人観察データ（従来法）と本システムとの比較
本システムから得られる結果が、人が観察した場合の結果と同等であるか比較した。図７は、判定結果３５と人の観察結果との比較結果を示す図である。また、図７では、判定結果３５の詳細が示されている。図７の判定結果３５は、上から、スンクスの嘔吐時の鳴声として２０±４ｋＨｚの音声周波数帯を検出した場合、３０±４ｋＨｚの音声周波数帯を検出した場合の順に、検出結果を示している。図７の横軸は時間を、ブロック４０は、スンクスの嘔吐シグナルと判定された音声シグナルパターン（フィルタ工程済み）が検出された時刻及び長さを、それぞれ示している。図７に示すように、２０±４ｋＨｚ及び３０±４ｋＨｚのいずれの音声周波数帯においても、時刻が０：０２：００：０００（２分）を示す直前に連続して５つのブロック４０が、０：０２：００：０００を経過した直後に連続して２つのブロック４０が、それぞれ出現している。一方、時刻が０：０６：００：０００を示す直後及び０：１０：００：０００を示す直前では、２０±４ｋＨｚの場合にブロック４０が出現しているのに対し、３０±４ｋＨｚの場合にはブロック４０が出現していない。
【００４１】
また、図７の破線４１は、人が観察してスンクスに嘔吐行動が認められたと判断した領域を示している。図７に示すように、３０±４ｋＨｚの音声周波数帯では、スンクスの嘔吐を比較的感度よく、選択的に検出していたが、一部に見落としが認められた。一方、２０±４ｋＨｚの音声周波数帯では、見落としが無く、スンクスの嘔吐を的確に検出することができた。例えば、図７に示すように、人による観察によって、時刻が０：０２：００：０００を示す直前から直後にかけてと、時刻が０：０６：００：０００を示す直後及び０：１０：００：０００を示す直前とに、それぞれ嘔吐行動が検出されている。これに対して、本システムの判定結果では、２０±４ｋＨｚの場合には人による観察と同様の時期に嘔吐の判定が示されている一方で、３０±４ｋＨｚの場合には時刻が０：０６：００：０００を示す直後及び０：１０：００：０００を示す直前において嘔吐の判定が示されていない。以上より、音声周波数帯を２０±４ｋＨｚ、音声フィルタ条件をｏｎ  ｔｉｍｅ：６３０ｍｓ、ｏｆｆ  ｔｉｍｅ：１０００ｍｓに設定することで、スンクスの嘔吐行動を自動で検出することも可能であると判断した。
【符号の説明】
【００４２】
１  嘔吐検出装置
４  マイク（音声入力手段）
５  バンドフィルタ（音声検知手段）
６  コンピュータ（フィルタ手段、音声判定手段、統合手段）
７  カメラ（撮影手段）
１１  フィルタ部
１２  判定部
１３  データ統合部
１９  音声シグナル
１９ａ  特定の音声シグナル（特定音声）
２５  音声シグナルパターン（所定の音声パターン、嘔吐情報、特定状態）
２６  終了状態
３０  評価画面（統合情報）
Ｓ１  撮影工程
Ｓ２  音声入力工程
Ｓ３  音声検出工程
Ｓ４  フィルタ工程
Ｓ５  音声判定工程
Ｓ６  評価工程
【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５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図６】
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【図７】
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