(57)【要約】      （修正有）【課題】精度の高い雑音除去を実現する。【解決手段】機械学習によりあらかじめ作成した基準となる教師データのウェイトでセンサーからの入力データをリアルタイムで想起して、雑音が完全に除去されたデータを得る。センサー１から取得したある単位時間の時系列データを該単位時間のデータがどういう状態であるのかを前もって機械学習させる。これにより、雑音除去の対象となる情報を動的に想起することを可能とする基準となる教師データと分割ウェイト７を作成し、該分割ウェイト７を用い、センサー１から入力されたデータとリアルタイムで想起させることで雑音のないデータを得る。次に、リアルタイム想起したデータをクラスター分けして使用者の状態を解析する。クラスター解析では、正常・異常、雑音・音声、心拍・睡眠などに数値で分類されており、これをあらかじめ決めた判断基準とする閾値によって精度の高い判断をし、解析結果を表示装置に表示する。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサーからの入力データを単位時間当たりのデータに分割し、該分割したデータから教師データと分割ウェイトを生成し、保存する学習部と、
センサーからの入力データを単位時間当たりのデータに分割し、該分割したデータに前記分割ウェイトを使用して想起により入力データを計算する想起部と、
から構成される雑音除去装置。
【請求項２】
前記学習部は、
入力された音、振動などのデータを電気信号に変換するセンサーと、
センサーからの電気信号を増幅するセンサー増幅器と、
電気信号をアナログデータからデジタルデータに変換するアナログ/デジタル変換器と、
特定周波数をカットするバンドパスフィルターと、
単位時間ごとに分割されたデータについて機械学習を行い、基準となる教師データと分割ウェイトを生成し、保存する機械学習装置と、
を備えることを特徴とする請求項１に記載の雑音除去装置。
【請求項３】
前記想起部は、
入力された音、振動などのデータを電気信号に変換するセンサーと、
センサーからの電気信号を増幅するセンサー増幅器と、
電気信号をアナログデータからデジタルデータに変換するアナログ/デジタル変換器と、
特定周波数をカットするバンドパスフィルターと、
単位時間ごとに分割されたデータについて前記分割ウェイトを使用して想起により入力データを計算する想起部と、
を備えることを特徴とする請求項１に記載の雑音除去装置。
【請求項４】
請求項１に記載の雑音除去装置であって、
雑音が除去されたデータをパラメーターの数に応じた超次元のクラスターに分類する判定装置と、
判定した結果を表示する表示装置と、
を更に備える解析装置。
【請求項５】
センサーからの入力データを単位時間当たりのデータに分割し、該分割したデータから教師データと分割ウェイトを生成して保存する学習工程と、
センサーからの入力データを単位時間当たりのデータに分割し、該分割したデータに前記分割ウェイトを使用して想起により入力データを計算する想起工程と、
から構成される雑音除去方法。
【請求項６】
請求項５に記載の雑音除去方法であって、
雑音が除去されたデータをパラメーターの数に応じた超次元のクラスターに分類する判定方法と、
判定した結果を表示する表示方法と、
を更に備える解析方法。
【請求項７】
コンピュータを、
センサーからの入力データを単位時間当たりのデータに分割し、該分割したデータから教師データと分割ウェイトを生成し、保存する学習部と、
センサーからの入力データを単位時間当たりのデータに分割し、該分割したデータに前記分割ウェイトを使用して想起により入力データを計算する想起部と、
から構成される雑音除去装置として機能させるためのプログラム。
【請求項８】
コンピュータを、
請求項７に記載の雑音除去装置として機能させるためのプログラムであって、
雑音が除去されたデータをパラメーターの数に応じた超次元のクラスターに分類する判定部と、
判定した結果を表示する表示部と、
を更に備える解析装置として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、時系列データの動的想起出力信号の時系列データの動的想起出力信号の雑音除去装置、雑音除去方法、プログラム及びクラスター分析による呼吸、心拍、音声等の解析装置、解析方法、プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
この種の方法としてはバンドパスフィルターによる特定周波数の検出技術がある。また雑音除去では同相の位相が１８０度ずれた逆相を合わせる補聴器などのノイズ除去技術がある。
【０００３】
特許文献１は、入力信号が、バンドパスフィルターと第２ローパスフィルタとによって、高域周波数帯の信号と低域周波数帯の信号に分割される。第１演算部は、供給された信号のレベル変化量を求める。第２演算部は、供給された信号からノイズ成分を抽出する。第３演算部及び第４演算部は、抽出されたノイズ成分からノイズを減衰させるための減衰信号を生成する。第１乗算部は、減衰信号と高域周波数帯の信号とを乗算してノイズを減衰させる。第２乗算部は、減衰信号と低域周波数帯の信号とを乗算してノイズを減衰させる。加算部は、ノイズが除去された高域周波数帯の信号と低域周波数帯の信号とを加算して外部に出力することが提案されている。
【０００４】
特許文献２は、補聴器において、複数チャネルのマイクロホンで構成される受信アレイを、眼鏡型装着具のフレームもしくはヘッドホン型装着具の支持梁上に配置する。各マイクロホンの出力をウェーブレット変換して振幅および位相スペクトルを求め、周波数帯域ごとに次の操作を行なう。各チャネル間の位相差に任意の係数を乗じて差を拡大し、さらに各チャネル間の振幅および位相を補間してチャネル数を任意の大きさに増倍する。これらの出力に任意の重み関数を乗じて整相加算し、ウェーブレット逆変換して従来の増幅器入力とする。各チャネル間の位相差を拡大し、チャネル数を増倍することによって、指向幅が減少し、外来雑音除去性能が改善されることが提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００４−０９６１８５
【特許文献２】特開２００２−０９５０８４
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
センサーから時系列に入ってくる生データの雑音の除去には、従来はアナログ及びデジタルフィルターでの雑音除去が主であった。デジタルフィルターにおけるコンピュータでの数値解析においてもＦＦＴ（高速フーリエ変換）での周波数解析や波形の微分値、積分値や、ある閾値でのクロスオーバー回数を計算するなどの数値解析をするが、得られる精度には限界があった。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本願の１番目の発明によれば、センサーからの入力データを単位時間当たりのデータに分割し、該分割したデータから教師データと分割ウェイトを生成し、保存する学習部と、センサーからの入力データを単位時間当たりのデータに分割し、該分割したデータに前記分割ウェイトを使用して想起により入力データを計算する想起部とから構成される雑音除去装置が提供される。
【０００８】
本願の２番目の発明によれば、前記学習部は、入力された音、振動などのデータを電気信号に変換するセンサーと、センサーからの電気信号を増幅するセンサー増幅器と、電気信号をアナログデータからデジタルデータに変換するアナログ/デジタル変換器と、特定周波数をカットするバンドパスフィルターと、単位時間ごとに分割されたデータについて機械学習を行い、基準となる教師データと分割ウェイトを生成し、保存する機械学習装置とを備える雑音除去装置が提供される。
【０００９】
本願の３番目の発明によれば、前記想起部は、入力された音、振動などのデータを電気信号に変換するセンサーと、センサーからの電気信号を増幅するセンサー増幅器と、
電気信号をアナログデータからデジタルデータに変換するアナログ/デジタル変換器と、
特定周波数をカットするバンドパスフィルターと、単位時間ごとに分割されたデータについて前記分割ウェイトを使用して想起により入力データを計算する想起部とを備える雑音除去装置が提供される。
【００１０】
本願の４番目の発明によれば、雑音除去装置であって、雑音が除去されたデータをパラメーターの数に応じた超次元のクラスターに分類する判定装置と、判定した結果を表示する表示装置とを備える解析装置が提供される。
【００１１】
本願の５番目の発明によれば、センサーからの入力データを単位時間当たりのデータに分割し、該分割したデータから教師データと分割ウェイトを生成して保存する学習工程と、センサーからの入力データを単位時間当たりのデータに分割し、該分割したデータに前記分割ウェイトを使用して想起により入力データを計算する想起工程とから構成される雑音除去方法が提供される。
【００１２】
本願の６番目の発明によれば、雑音除去方法であって、雑音が除去されたデータをパラメーターの数に応じた超次元のクラスターに分類する判定方法と、判定した結果を表示する表示方法とを備える解析方法が提供される。
【００１３】
本願の７番目の発明によれば、コンピュータを、センサーからの入力データを単位時間当たりのデータに分割し、該分割したデータから教師データと分割ウェイトを生成し、保存する学習部と、センサーからの入力データを単位時間当たりのデータに分割し、該分割したデータに前記分割ウェイトを使用して想起により入力データを計算する想起部とから構成される雑音除去装置として機能させるためのプログラムが提供される。
【００１４】
本願の８番目の発明によれば、コンピュータを、雑音除去装置として機能させるためのプログラムであって、雑音が除去されたデータをパラメーターの数に応じた超次元のクラスターに分類する判定部と、判定した結果を表示する表示部とを備える解析装置として機能させるためのプログラムが提供される。
【発明の効果】
【００１５】
従来は雑音の除去と、ＦＦＴによる精度に少し難がある周波数解析が精いっぱいだった事が、精度の高い周波数分析と、あらかじめ想定しておく状態を把握することができるようになった。そのため極めて小さい心拍波形であっても、それに似た小さな振幅の雑音波形を分離できる。
【００１６】
既存の補聴器では音声と雑音との区別がつかずに、音声の取り出しができず、非常に使いづらいものになっている。本発明に係る技術を使うことにより雑音を除去するだけでなく、音声を取り出してそれを増幅させることができる。より人間の耳に近い状態になる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】センサー入力データの雑音除去のための機械学習の過程を示すブロック図である。
【図２】センサー入力データの雑音除去のための機械学習の過程を示すフローチャート図である。
【図３】雑音を含むデータからリアルタイム想起により雑音を除去する過程を示すブロック図である。
【図４】雑音を含むデータからリアルタイム想起により雑音を除去する過程を示すフローチャート図である。
【図５】リアルタイム想起したデータをクラスター分けして使用者の状態を解析する方法を示すブロック図である。
【図６】リアルタイム想起したデータをクラスター分けして使用者の状態を解析する方法を示すフローチャート図である。
【図７】本発明に係るプログラムの処理画面の一例である。
【図８】本発明に係るプログラムのフローチャート図である。
【図９】ノイズ、寝返り、誰もいない等のデータを機械学習させる画面の一例である。
【図１０】ノイズ、寝返り、誰もいない等のデータを機械学習させる画面のフローチャート図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
実施例１は、見守り装置である。人間の見守り装置では、睡眠時や自動車等運転時に背中とベッドや座席の間に置かれたフラットセンサーにより呼吸、心拍を計測し、使用者の睡眠時及び自動車等運転時の呼吸、心拍の情報を使用者の挙動や自動車の雑音等に妨げられることなく計測できる。センサーの形態に制約はなく、計測に最適な形態を選択できる。ペットの見守り装置では、ペットの睡眠時の呼吸、心拍等の正確な計測による異常検出を行うことができる。
【００１９】
図１は、センサー入力データの雑音除去のための機械学習の過程を示す。ここで雑音とは物理的、電子的なノイズのほか、論理的な雑音、即ち、心拍と呼吸に係る情報が同時に検出されるときに、心拍のみを検出したい場合は呼吸が雑音と観念される。
【００２０】
実施例１では、ある単位時間（本実施例では１秒間）の時系列データを、サンプリング（本実施例では１０回／１秒間）する時に、その１秒間のデータがどういう状態であるのかを前もって機械学習させておく。１０回のデータを１秒ごとずらしながら機械学習させ、１分間に６００種類の機械学習を行う。
【００２１】
機械学習データはノイズ、心拍、呼吸、音声、異常状態など分類する項目ごとに人間の手によって判別コードを割り当てる。機械学習に用いる必要な量のデータを用意し、機械学習を反復する。
【００２２】
センサー１は、機械学習の対象とする情報を検出できるセンサーを用いる。該情報には、音、振動、温度、湿度、気圧、照度などの情報が含まれる。使用者の正常・異常、音声・雑音、覚醒・睡眠などの状態ごとに、所定の時間内（例えば６０秒間）における肺の音、筋肉の動き、心拍などのデータが取得される。
【００２３】
図２は、センサー入力データの雑音除去のための機械学習の過程を示すフローチャートである。センサー１で取得したデータ（ステップ１１）はセンサー増幅器２により増幅され（ステップ１２）、アナログ／デジタル変換器３によりアナログデータをデジタルデータに変換した（ステップ１３）後、バンドパスフィルター４で機械学習に用いない特定の周波数を物理的にパスする（ステップ１４）。入力データ５を機械学習装置にセットし（ステップ１５）、単位時間ごとに分割してターゲットとする情報を認識させるための機械学習をさせる（ステップ１６）。
【００２４】
例えば、１分間計測したデータを単位時間で分割して１秒間で１０データ、１分間で６００データに分割して機械学習させる。単位時間は任意の単位時間を設定できる。前記機械学習装置による機械学習６は超次元の多層パーセプトロン理論によるクラス分類により行われ、最適な分割ウェイトが学習される（ステップ１７）。
【００２５】
本発明では、機械学習６の結果、単位時間ごとに分割されたデータについて機械学習６が行われ、基準となる教師データと分割ウェイト７が作成される（図１及び図２）。これにより、雑音除去の対象となる情報を動的に想起することを可能とする基準となる教師データと分割ウェイト７が作成できることに特徴がある。作成した教師データと分割ウェイト７はいったん記憶装置（図示しない。）に格納される。
【００２６】
図３及び図４は、雑音を含むデータからリアルタイム想起８により雑音を除去する過程を示す。[００２５]で作成した基準となる教師データと分割ウェイト７を用い、センサー１から入力されたデータとリアルタイムで想起させることで雑音のない想起後のデータ９を得る。
【００２７】
具体的に図４のフローチャートで説明する。まず、センサー１で取得したデータ（ステップ２１）はセンサー増幅器２により増幅され（ステップ２２）、アナログ／デジタル変換器３によりアナログデータをデジタルデータに変換した（ステップ２３）後、バンドパスフィルター４で機械学習に用いなかった特定の周波数を物理的にパスする（ステップ２４）。デジタルデータを機械学習の際に用いた同じ単位時間ごとに分割する。[００２４]の例では、１分間計測したデータを該単位時間で分割して１秒間で１０データ、１分間で６００データに分割してセットする（ステップ２５）。
【００２８】
次に、取得データに一番近い機械学習した教師データを想起させる（ステップ２７）。本事例では、分割したデータは1分間に６００回入ってくる。取得データを１秒ごとずらしてあらかじめ生成しておいた機械学習したデータと比べて何番かを判定する。取得データが教師データに振った番号の１００に近いデータであれば１００と、２００に近いデータであれば２００と認識させる。一番近い番号の教師データを認識させる方法は、[００２５]で作成した教師データと分割ウェイト７を記憶装置から読み出し、分割ウェイト７を使用して単位時間ごとの取得データを想起することにより行う。取得データの値が９５であれば１００の値を有する教師データに一番近いことから、９５の取得データに対し１００の教師データを想起させる。想起された教師データは、取得データの時系列順で配列される。
【００２９】
本事例では、上記処理を１分間に６００個分のデータに対し行う。処理するデータの数は、任意に設定できる。当該処理をリアルタイムで行うことができる。このため、雑音を含むデータからリアルタイムで雑音が除去される。
【００３０】
本発明におけるセンサー１から機械学習６までの構成は、機械学習段階とリアルタイム想起段階とで同じ機器を使用してもよいし、異なる機器を使用してもよい（図２及び図４）。
【００３１】
図５及び図６は、リアルタイム想起８をしたデータをクラスター分表１０に分類して使用者の状態を解析する方法を示す。図５のクラスターは、理解を容易にするために２次元で表現したものである。実際のクラスターはパラメーターの数に応じた超次元となる。また、ここでのクラスター概念は発明の理解を容易にするために用いるもので、実際の解析結果１１は、クラスターの表示はせず、解析装置の内部で処理される。
【００３２】
図６のフローチャートで具体的に説明する。なお、ステップ３１からステップ３７までは想起段階と同じであるので説明を省略する。雑音が除去されたデータは、パラメーターの数に応じた超次元のクラスターに分類される。例えば、呼吸の不規則の程度、呼吸の早さ、心拍の数などの状態がパラメーターの数に応じたクラスターに分類される（ステップ３８）。
【００３３】
クラスター解析では、正常・異常、雑音・音声、心拍・睡眠などに数値で分類されており、これをあらかじめ決めた判断基準とする閾値によって精度の高い判断をする（ステップ３９）。
【００３４】
本発明ではデータを単位時間ごとに分割して、センサーから入力されたデータとあらかじめ用意した教師データとを想起させるため、クラスターは、特定の単位時間だけでなく、その次の単位時間、またその次の単位時間というように単位時間の経過に応じた想起されたデータの状態を時間の経過に応じて総合して判定することができる。このため使用者の状態を非常に精度高く把握できる。１分間呼吸している間に、正常呼吸１５、寝返り検出１６、無呼吸判断１７、ノイズ１８、何も反応がない１９など、正常の状態とか、誰もいないなどの状態を把握できる。
【００３５】
前記判定は、パラメーターに閾値を設定することにより行う。センサーからの入力データが、教師データから離れている程度をあらかじめ設定しておく。教師データからの離れが大きいと、異常という判定になる。
【００３６】
使用者の状態の把握を総合して判定し、解析結果を表示装置（表示しない）に表示する。解析結果の表示方法はディスプレイに文字、イラストなどで表示しても良いし、音、声又は振動などで表現しても良い。
【００３７】
パラメーターとして、温度、湿度、気圧、照度を取得してもよい。呼吸、心拍などと温度、湿度、気圧、照度を同時に計測して、気象の影響による使用者の状態を把握でき、気象医療に用いることができる。パラメーターに温度、湿度、気圧、照度を取得し、これらと睡眠、心拍の規則性、不規則性との関連を機械学習させておく。想起方法は[００２０]から[００３０]までに述べた方法と同様である。
気象データは、統計解析的に取得したものを用いても良い。
【００３８】
図７及び図８は、本発明に係るプログラムの処理画面の一例である。横軸は時間、縦軸は心臓及び肺の筋肉の動きを表す。図１との波形の違いは、プログラム及び単位時間の違いによる。図７の１２は寝ているときの心拍の状態、１３は胸の筋肉の動きを表す。図８のフローチャートは、データ取得の単位時間の設定（ステップ４１、４２）及び処理後のグラフを表す（ステップ４３）。
【００３９】
図９及び図１０は、正常呼吸、寝返り、ノイズ、誰もいない等のデータを機械学習させるプログラムの画面の一例である。図１０のフローチャートは、解析（ステップ５１）のため、正常呼吸、寝返り、無呼吸判断、ノイズなどの状態を機械学習させていることを表す（ステップ５２からステップ５６まで）。
【００４０】
実施例２は、補聴器である。雑音の多い場所でもマイクで音声を拾い、その中から必要な音声情報を分離抽出する。
これまでの補聴器は雑音が多く使いにくいものであった。これに対し、人間の耳はノイズの中から人間の声を聞き分けることができる。これを補聴器において機械学習により行う。
【００４１】
従来技術では、補聴器は取得した音のうち、任意の音を強調することにより雑音の低減を図るものであったため、雑音を完全に除去することができなかった。本発明によれば不要な音を雑音として完全に除去し、所望の音声のみを再生することができる。あらかめ教師データとして、自分の声、身内の声など聴取する必要のある音をサンプリングして機械学習させ、基準となる教師データと分割ウェイトを作成する。これに対し、センサーから入力された音をリアルタイムで想起させることにより、聴取する必要のある音のみを取り出して再生することができ、高齢者などに雑音のない補聴器を提供できる。
実施例２の各図は、実施例１と同様であるので、実施例１の各図を援用する。
【産業上の利用可能性】
【００４２】
本発明は、見守り装置、医療機器、自動車運転者の状態検出器などの応用できる。
見守り装置は、個人の家庭における健康管理のほか、特別養護老人ホームや病院にセンサーを設置し、自分の健康管理に役立てることができる。
また、自分で健康状態を把握できるため、遠隔医療にも役立つ。
更に、見守り装置は、獣医が少ないペットの見守りにも役立つ。
【符号の説明】
【００４３】
１.センサー
２.センサー増幅器
３.アナログ／デジタル変換器
４.バンドパスフィルター
５.入力データ
６. 機械学習
７. 分割ウェイト
８.リアルタイム想起
９.想起後のデータ
１０.クラスター分表
１１.解析結果
１２．１分スケール
１３．３秒機械学習スケール
１４．１時間スケール
１５.正常呼吸
１６.寝返り検出
１７.無呼吸判断
１８.ノイズ
１９.何も反応がない
【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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