(57)【要約】方法およびデバイスは、電子処理デバイス（単数または複数）を用いたアクティブ音声発生により生理学的動態検出（例えば、呼吸、心臓および／または全身の動き）を提供する。プロセッサは、プロセッサへ接続されたスピーカを介して音声信号をユーザの近隣に生成することを制御し得る。プロセッサは、反射された音声信号の感知をプロセッサへ接続されたマイクロフォンを介して制御し得る。この反射された音声信号は、ユーザや近隣からの音声信号の反射である。プロセッサは、反射された音声を例えば復調技術によって処理し得る。音声信号は、デュアルトーン変調連続波信号として生成され得る。検出された動態情報の評価により、睡眠状態または採点、疲労兆候、対象認識、慢性疾患監視／予測および他の出力パラメータが決定され得る。【選択図】図1
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
プロセッサにより実行可能な命令が保存されたプロセッサにより読取可能な媒体であって、前記プロセッサにより実行可能な命令は、プロセッサによって実行されると、前記プロセッサにユーザの生理学的動態を検出させ、前記プロセッサにより実行可能な命令は、
電子処理デバイスへ接続されたスピーカを介して電子処理デバイスの近隣の音声信号の生成を制御せよとの命令と、
電子処理デバイスへ接続されたマイクロフォンを介して近隣からの反射された音声信号の感知を制御せよとの命令と、
少なくとも前記感知された反射音信号の一部および少なくとも前記音声信号の一部を示す信号を用いて生理学的動態信号を導出せよとの命令とを含み、
前記音声信号は、デュアルトーン周波数変調連続波信号を含む、プロセッサにより読取可能な媒体。
【請求項２】
前記生成された音声信号の少なくとも一部は、非可聴音レンジ内にある、請求項１に記載のプロセッサにより読取可能な媒体。
【請求項３】
前記生成された音声信号の一部は、低周波超音波音響信号である、請求項２に記載のプロセッサにより読取可能な媒体。
【請求項４】
前記生理学的動態信号の導出のために前記プロセッサにより実行可能な命令は、前記感知された反射音信号の一部の復調を前記音声信号の一部を示す信号を用いて行うことを含む、請求項１〜３のいずれか一項に記載のプロセッサにより読取可能な媒体。
【請求項５】
前記復調は、前記音声信号の一部を示す信号と、前記感知された反射音信号の一部との乗算を含む、請求項４に記載のプロセッサにより読取可能な媒体。
【請求項６】
前記生理学的動態信号を導出するための復調は、受信された信号を自身と乗算することを含み、前記受信された信号は、前記感知された反射音信号の一部および前記音声信号の少なくとも一部からのダイレクトパス音声を含む、請求項１に記載のプロセッサにより読取可能な媒体。
【請求項７】
前記生理学的動態信号の導出は、呼吸、心臓および全身動態のうち１つ以上の検出をさらに含む、請求項１〜６のいずれか一項に記載のプロセッサにより読取可能な媒体。
【請求項８】
前記音声信号の一部を示す信号は、内部発生したオシレータ信号またはダイレクトパス測定音声信号である、請求項１に記載のプロセッサにより読取可能な媒体。
【請求項９】
前記生理学的動態信号を導出せよとの命令は、オシレータ信号を前記感知された反射音信号の一部で乗算するように構成される、請求項１〜３のいずれか一項に記載のプロセッサにより読取可能な媒体。
【請求項１０】
前記感知された反射音信号の一部のフィルタリングを前記適応フィルタの通過帯域を変化させるように構成された適応フィルタによって前記生成された音声信号の少なくとも一部のタイミングおよび前記感知された反射音信号の一部のタイミングのうちいずれか１つに基づいて行うためのプロセッサにより実行可能な命令をさらに含む、請求項１〜９のいずれか一項に記載のプロセッサにより読取可能な媒体。
【請求項１１】
前記音声信号および可聴オーディオコンテンツを合算して、前記音声信号および前記可聴オーディオコンテンツを前記スピーカを介して同時に生成すせよとのプロセッサにより実行可能な命令をさらに含む、請求項１〜１０のいずれか一項に記載のプロセッサにより読取可能な媒体。
【請求項１２】
前記音声信号および可聴オーディオコンテンツの合算の前に前記音声信号の周波数に基づいて前記可聴オーディオコンテンツをフィルタリングせよとのプロセッサにより実行可能な命令をさらに含む、請求項１１のプロセッサにより読取可能な媒体。
【請求項１３】
前記近隣の対象者の検出された存在に応じて前記音声信号の検出スキームの変動値を制御せよとのプロセッサにより実行可能な命令をさらに含み、前記命令により、前記音声信号の少なくとも一部の波形パラメータが変更される、請求項１〜１２のいずれか一項に記載のプロセッサにより読取可能な媒体。
【請求項１４】
動き検出のための連続波音声信号を発生させよとのプロセッサにより実行可能な命令と、前記近隣においてユーザの動きが検出された際に前記デュアルトーン周波数変調連続波信号を前記スピーカを介して生成せよとのプロセッサにより実行可能な命令とをさらに含む、請求項１〜１３のいずれか一項に記載のプロセッサにより読取可能な媒体。
【請求項１５】
超広帯域（ＵＷＢ）音声信号を可聴ホワイトノイズとして発生させよとのプロセッサにより実行可能な命令をさらに含み、前記プロセッサにより読取可能な媒体は、前記ＵＷＢ音声信号を用いてユーザの動きを検出せよとの命令を含む、請求項１〜１４のいずれか一項に記載のプロセッサにより読取可能な媒体。
【請求項１６】
前記デュアルトーン周波数変調連続波信号は、反復波形において第２の鋸周波数変化と重複された第１の鋸周波数変化を含む、請求項１〜１５のいずれか一項に記載のプロセッサにより読取可能な媒体。
【請求項１７】
前記生成された音声信号により、ゼロ交差を含む余弦様関数時間領域形状が提供される、請求項１〜１６のいずれか一項に記載のプロセッサにより読取可能な媒体。
【請求項１８】
導出された生理学的動態信号を評価して１つ以上の生理学的パラメータを決定せよとのプロセッサにより実行可能な命令をさらに含む、請求項１〜１７のいずれか一項に記載のプロセッサにより読取可能な媒体。
【請求項１９】
導出された生理学的動態信号の評価に基づいた出力を発生させよとのプロセッサにより実行可能な命令をさらに含む、請求項１〜１８のいずれか一項に記載のプロセッサにより読取可能な媒体。
【請求項２０】
前記出力は、
（ａ）ヒトの存在状態と、
前記生理学的動態信号中における動きの存在または不在と、
睡眠状態と、
夢遊と、
呼吸特性と、
心臓特性と、
全身動態特性と、
睡眠特性と、
睡眠呼吸障害イベントと、
周期性呼吸イベントと、
呼吸状態と、
疲労状態と、
ウェルネススコアと、
慢性疾患状態と、
睡眠気状態と、
疲労状態と
のうちのいずれか１つ以上を示す出力データと、
（ｂ）前記出力データのいずれかに基づいてイベントを開始することと
のいずれかを含む、請求項１９のプロセッサにより読取可能な媒体。
【請求項２１】
前記開始されたイベントは、デバイスまたは前記デバイスと関連付けられたプロセスをオンまたはオフにすることおよび／またはデバイスまたは前記デバイスと関連付けられたプロセスの動作において調節を導入することを含む、請求項２０のプロセッサにより読取可能な媒体。
【請求項２２】
前記デバイスは呼吸治療デバイスであり、前記プロセスは、呼吸治療デバイスと関連付けられる、請求項２１のプロセッサにより読取可能な媒体。
【請求項２３】
前記マイクロフォンを介して感知される可聴口頭コマンドを評価せよとのプロセッサにより実行可能な命令と、前記可聴口頭コマンドに応答して前記出力を前記スピーカを介して提供せよとのプロセッサにより実行可能な命令とをさらに含む、請求項１〜２２のいずれか一項に記載のプロセッサにより読取可能な媒体。
【請求項２４】
前記音声信号の少なくとも一部および前記感知された反射音信号の一部を復調して、直角位相ベースバンド動き信号を生成せよとのプロセッサにより実行可能な命令をさらに含む、請求項１〜２３のいずれか一項に記載のプロセッサにより読取可能な媒体。
【請求項２５】
前記直角位相ベースバンド動き信号を１つ以上のフィルタによって処理して、呼吸動態、全身動態および心臓動態のうち１つ以上に起因し得る周波数範囲を分離するせよとのプロセッサにより実行可能な命令をさらに含む、請求項２４のプロセッサにより読取可能な媒体。
【請求項２６】
前記生理学的動態信号と共に導出された高速フーリエ変換ウィンドウ内においてｂｉｎ検索を行って、ユーザの動きと関連付けられた範囲を選択せよとのプロセッサにより実行可能な命令をさらに含む、請求項１〜２５のいずれか一項に記載のプロセッサにより読取可能な媒体。
【請求項２７】
前記マイクロフォンによって感知された呼吸圧力治療デバイスの可聴音声を検出および認識せよとのプロセッサにより実行可能な命令をさらに含む、請求項１〜２６のいずれか一項に記載のプロセッサにより読取可能な媒体。
【請求項２８】
心臓変動性を検出し、前記心臓変動性を呼吸治療の存在および不在に対して相関付けよとのプロセッサにより実行可能な命令をさらに含む、請求項１〜２７のいずれか一項に記載のプロセッサにより読取可能な媒体。
【請求項２９】
前記生理学的動態信号の分析に応答して可聴クエリを前記スピーカを通じて再生せよとのプロセッサにより実行可能な命令をさらに含む、請求項１〜２８のいずれか一項に記載のプロセッサにより読取可能な媒体。
【請求項３０】
検出された動態および治療履行を相関付けよとのプロセッサにより実行可能な命令をさらに含む、請求項１〜２９のいずれか一項に記載のプロセッサにより読取可能な媒体。
【請求項３１】
別のユーザの睡眠の質の検出に基づいてユーザの治療不履行を推論せよとのプロセッサにより実行可能な命令をさらに含む、請求項１〜３０のいずれか一項に記載のプロセッサにより読取可能な媒体。
【請求項３２】
治療デバイスの動作および不動作の音声検出に基づいて治療履行および不履行を検出せよとのプロセッサにより実行可能な命令をさらに含む、請求項１〜３１のいずれか一項に記載のプロセッサにより読取可能な媒体。
【請求項３３】
ユーザの検出された治療履行または不履行と、前記ユーザを含む複数のユーザからの睡眠検出に基づいた前記発生された出力アドバイスと、前記ユーザに履行を維持するよう促すための前記発生された出力アドバイスとに基づいて出力アドバイスの発生を行うためのプロセッサにより実行可能な命令をさらに含む、請求項１〜３２のいずれか一項に記載のプロセッサにより読取可能な媒体。
【請求項３４】
前記マイクロフォンによって感知された音声に対してチャープフィルタリングを行って、前記感知された反射音信号の一部を分離せよとのプロセッサにより実行可能な命令をさらに含む、請求項１〜３３のいずれか一項に記載のプロセッサにより読取可能な媒体。
【請求項３５】
チャープフィルタリングのために、前記プロセッサは、前記生成された音声信号の周波数範囲中の通過帯域を用いてデジタル的にフィルタリングを行う、請求項３４のプロセッサにより読取可能な媒体。
【請求項３６】
前記音声信号の少なくとも一部の生成の変調パラメータを選択的に変更して、前記電子処理デバイスの近隣の動きを異なる音声信号変調特性を用いて感知せよとのプロセッサにより実行可能な命令をさらに含む、請求項１〜３５のいずれか一項に記載のプロセッサにより読取可能な媒体。
【請求項３７】
前記異なる音声信号変調特性は、連続波（ＣＷ）、周波数変調連続波（ＦＭＣＷ）、超広帯域（ＵＷＢ）、周波数偏移変調（ＦＳＫ）および位相偏移変調（ＰＳＫ）のうち任意の２つ以上を含む、請求項３６のプロセッサにより読取可能な媒体。
【請求項３８】
前記生理学的動態信号のフィーチャを分類することにより発生された出力を発生させよとのプロセッサにより実行可能な命令をさらに含み、前記フィーチャは、手作りフィーチャおよび機械学習部されたフィーチャを含む、請求項１〜３７のいずれか一項に記載のプロセッサにより読取可能な媒体。
【請求項３９】
前記生理学的動態信号のフィーチャの分類によって発生された前記出力は、
睡眠ステージおよび／または睡眠状態と、
睡眠呼吸障害イベントと、
無呼吸−低呼吸カウントと
ののうちの１つ以上を含む、請求項３８のプロセッサにより読取可能な媒体。
【請求項４０】
前記発生された無呼吸−低呼吸カウントに基づいて治療使用法アドバイスを発生させよとのプロセッサにより実行可能な命令をさらに含む、請求項３９のプロセッサにより読取可能な媒体。
【請求項４１】
前記発生された無呼吸−低呼吸カウントを呼吸治療装置の使用および不使用と相関付けよとのプロセッサにより実行可能な命令をさらに含む、請求項３９のプロセッサにより読取可能な媒体。
【請求項４２】
前記電子処理デバイスは、スマートフォンまたはスマートウォッチを含む、請求項１〜４１のいずれか一項に記載のプロセッサにより読取可能な媒体。
【請求項４３】
感知された反射信号と感知されたダイレクトパス信号との相互相関を含む同期に関連する命令をさらに含む、請求項１〜４２のいずれか一項に記載のプロセッサにより読取可能な媒体。
【請求項４４】
基準テンプレートを前記感知された反射音信号の少なくとも一部で乗算することを含む同期プロセスのための命令をさらに含む、請求項１〜４３のいずれか一項に記載のプロセッサにより読取可能な媒体。
【請求項４５】
請求項１〜４４のいずれか一項に記載の前記プロセッサにより読取可能な媒体へのアクセスを有するサーバであって、前記サーバは、前記プロセッサにより読取可能な媒体の前記プロセッサにより実行可能な命令をネットワークを介して電子処理デバイスへダウンロードせよとの命令を受信するように構成される、サーバ。
【請求項４６】
電子処理デバイスであって、１つ以上のプロセッサと、前記１つ以上のプロセッサへ接続されたスピーカと、前記１つ以上のプロセッサへ接続されたマイクロフォンと、（ａ）請求項１〜４４のいずれか一項に記載のプロセッサにより読取可能な媒体とを含むか、または（ｂ）前記電子処理デバイスは、請求項４５に記載のサーバを用いて前記プロセッサにより実行可能な命令にアクセスするように構成される、電子処理デバイス。
【請求項４７】
前記電子処理デバイスは、携帯電話またはスマートスピーカのうち１つである、請求項４６の電子処理デバイス。
【請求項４８】
前記電子処理デバイスは、呼吸圧力治療デバイスである、請求項４６の電子処理デバイス。
【請求項４９】
請求項１〜４４のいずれか一項に記載の前記プロセッサにより読取可能な媒体へアクセスを有するサーバの方法であって、前記方法は、前記プロセッサにより読取可能な媒体の前記プロセッサにより実行可能な命令をネットワークを介して電子処理デバイスへダウンロードせよとのリクエストを前記サーバにおいて受信することと、前記リクエストに応答して前記プロセッサにより実行可能な命令を前記電子処理デバイスへ送信することとを含む、方法。
【請求項５０】
電子処理デバイスを用いて身体動態を検出するためのプロセッサの方法であって、
請求項１〜４４のいずれか一項に記載の前記プロセッサにより読取可能な媒体にプロセッサからアクセスすることと、
前記プロセッサにより読取可能な媒体の前記プロセッサにより実行可能な命令を前記プロセッサにおいて実行することと、を含む、方法。
【請求項５１】
電子処理デバイスを用いて動態を検出するためのプロセッサの方法であって、
前記処理デバイスへ接続されたスピーカを介して電子処理デバイスの近隣の音声信号の生成を制御することと、
前記処理デバイスへ接続されたマイクロフォンを介して前記近隣からの反射された音声信号の感知を制御することと、
前記感知された反射音信号の少なくとも一部および前記音声信号の少なくとも一部を示す信号を用いた生理学的動態信号の導出を前記プロセッサにおいて制御することとを含み、
前記音声信号は、デュアルトーン周波数変調連続波信号を含む、方法。
【請求項５２】
前記生成された音声信号の少なくとも一部は、非可聴音レンジ内にある、請求項５１に記載の方法。
【請求項５３】
前記生成された音声信号の一部は、低周波超音波音響信号である、請求項５２に記載の方法。
【請求項５４】
前記生理学的動態信号を導出することは、前記感知された反射音信号の一部を前記音声信号の一部を示す信号を用いて復調することを含む、請求項５１〜５３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５５】
前記復調は、前記音声信号の一部を示す信号と、前記感知された反射音信号の一部との乗算を含む、請求項５４の方法。
【請求項５６】
前記生理学的動態信号を導出するための復調は、受信された信号を自身と乗算することを含み、前記受信された信号は、前記感知された反射音信号の一部と、前記音声信号の少なくとも一部からのダイレクトパス音声とを含む、請求項５１の方法。
【請求項５７】
前記生理学的動態信号を導出することは、呼吸、心臓および全身動態のうち１つ以上を検出することをさらに含む、請求項５１〜５６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５８】
前記音声信号の一部を示す信号は、内部発生したオシレータ信号またはダイレクトパス測定音声信号である、請求項５１の方法。
【請求項５９】
前記生理学的動態信号を導出することは、オシレータ信号を前記感知された反射音信号の一部で乗算することを含む、請求項５１〜５３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６０】
前記感知された反射音信号の一部のフィルタリングを前記適応フィルタの通過帯域を変化させるように構成された適応フィルタを用いて前記生成された音声信号の少なくとも一部のタイミングおよび前記感知された反射音信号の一部のタイミングのうちいずれか１つに基づいて行うことをさらに含む、請求項５１〜５９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６１】
前記音声信号および可聴オーディオコンテンツを組み合わせて、前記音声信号および前記可聴オーディオコンテンツを前記スピーカを介して同時に生成することをさらに含む、請求項５１〜６０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６２】
前記音声信号および可聴オーディオコンテンツの合算前に前記可聴オーディオコンテンツを前記音声信号の周波数に基づいてフィルタリングすることをさらに含む、請求項６１の方法。
【請求項６３】
前記音声信号の検出スキームの変動値を前記近隣の対象者の検出された存在に応じて制御することをさらに含み、前記変動値は、前記音声信号の少なくとも一部の波形パラメータを変更することを含む、請求項５１〜６２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６４】
前記方法が、
動き検出のための連続波音声信号を発生させることと、
前記連続波音声信号により前記近隣においてユーザの動きが検出された際に、前記デュアルトーン周波数変調連続波信号の生成を前記スピーカを介して開始することとをさらに含む、請求項５１〜６３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６５】
前記方法が、
超広帯域（ＵＷＢ）音声信号を可聴ホワイトノイズとして発生させることと、
前記ＵＷＢ音声信号を用いてユーザの動きを検出することとをさらに含む、請求項５１〜６４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６６】
前記デュアルトーン周波数変調連続波信号は、反復波形において第２の鋸周波数変化と重複された第１の鋸周波数変化を含む、請求項５１〜６５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６７】
前記生成された音声信号により、ゼロ交差を含む余弦様関数時間領域形状が得られる、請求項５１〜６６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６８】
前記導出された生理学的動態信号を評価して１つ以上の生理学的パラメータを決定することをさらに含む、請求項５１〜６７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６９】
前記導出された生理学的動態信号の評価に基づいた出力を発生させることをさらに含む、請求項５１〜６８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７０】
発生される前記出力は、
（ａ）ヒトの存在状態と、
前記生理学的動態信号中における動きの存在または不在と、
睡眠状態と、
呼吸特性と、
夢遊と、
心臓特性と、
全身動態特性と、
睡眠特性と、
睡眠呼吸障害イベントと、
周期性呼吸イベントと、
呼吸状態と、
疲労状態と、
ウェルネススコアと、
慢性疾患状態と、
睡眠気状態と、
疲労状態と
のうちのいずれか１つ以上を含む出力データと、
（ｂ）前記出力データのいずれかに基づいてイベントを開始することと
のいずれかを含む、請求項６９の方法。
【請求項７１】
前記開始されたイベントは、デバイスまたは前記デバイスと関連付けられたプロセスをオンまたはオフにすることと、デバイスまたは前記デバイスと関連付けられたプロセスの動作において調節を導入することとの少なくともいずれかを含む、請求項７０の方法。
【請求項７２】
前記デバイスは呼吸治療デバイスであり、前記プロセスは、呼吸治療デバイスと関連付けられる、請求項７１の方法。
【請求項７３】
前記マイクロフォンを介して感知された可聴口頭コマンドを前記プロセッサ内において評価することと、前記可聴口頭コマンドに応答して前記出力を前記スピーカを介して提供することとをさらに含む、請求項５１〜７２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７４】
前記音声信号の少なくとも一部および前記感知された反射音信号の一部を復調して、直角位相ベースバンド動き信号を生成することをさらに含む、請求項５１〜７３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７５】
前記直角位相ベースバンド動き信号を１つ以上のフィルタにより処理して、呼吸動態、全身動態および心臓動態のうち１つ以上に起因し得る周波数範囲を分離させることをさらに含む、請求項７４の方法。
【請求項７６】
前記生理学的動態信号と共に導出された高速フーリエ変換ウィンドウ内においてｂｉｎ検索を行って、ユーザの動きと関連付けられた範囲を選択することをさらに含む、請求項５１〜７５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７７】
前記マイクロフォンによって感知された呼吸圧力治療デバイスの可聴音声を前記プロセッサ内において検出および認識することをさらに含む、請求項５１〜７６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７８】
心臓変動性を検出することと、前記心臓変動性を呼吸治療の存在および不在と相関付けることとをさらに含む、請求項５１〜７７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７９】
前記生理学的動態信号の分析に応答して可聴クエリを前記スピーカを通じて再生することをさらに含む、請求項５１〜７８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８０】
検出された動態および治療履行を相関付けることをさらに含む、請求項５１〜７９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８１】
別のユーザの睡眠の質の検出に基づいてユーザの治療不履行を推論することをさらに含む、請求項５１〜８０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８２】
治療デバイスの動作および不動作の音声検出に基づいて治療履行および不履行を検出することをさらに含む、請求項５１〜８１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８３】
ユーザの検出された治療履行または不履行に基づいて出力アドバイスを発生させることをさらに含み、前記発生された出力アドバイスは、前記ユーザを含む複数のユーザからの睡眠検出に基づき、前記発生された出力アドバイスにより、前記ユーザの履行維持が促される、請求項５１〜８２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８４】
前記マイクロフォンによって感知された音声に対してチャープフィルタリングを行って、前記感知された反射音信号の一部を分離させることをさらに含む、請求項５１〜８３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８５】
チャープフィルタは、前記生成された音声信号の周波数範囲中の通過帯域を用いてデジタル的にフィルタリングを行う、請求項８４の方法。
【請求項８６】
前記音声信号の少なくとも一部の生成の変調パラメータを選択的に変更して、前記電子処理デバイスの近隣の動きを異なる音声信号変調特性を用いて感知することをさらに含む、請求項５１〜８５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８７】
前記異なる音声信号変調特性は、連続波（ＣＷ）、周波数変調連続波（ＦＭＣＷ）、超広帯域（ＵＷＢ）、周波数偏移変調（ＦＳＫ）および位相偏移変調（ＰＳＫ）のうちいずれか２つ以上を含む、請求項８６の方法。
【請求項８８】
前記生理学的動態信号のフィーチャを分類することにより出力を発生させることをさらに含み、前記フィーチャは、手作りフィーチャおよび機械学習部されたフィーチャを含む、請求項５１〜８７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８９】
前記生理学的動態信号のフィーチャの分類によって発生された前記出力は、
睡眠ステージおよび／または睡眠状態と、
睡眠呼吸障害イベントと、
無呼吸−低呼吸カウントと
のうちの１つ以上を含む、請求項８８の方法。
【請求項９０】
前記発生された無呼吸−低呼吸カウントに基づいて治療使用法アドバイスを発生させることをさらに含む、請求項８９の方法。
【請求項９１】
発生された無呼吸−低呼吸カウントを呼吸治療装置の使用および不使用と相関付けることをさらに含む、請求項８９の方法。
【請求項９２】
前記電子処理デバイスは、スマートフォンまたはスマートウォッチを含む、請求項５１〜９１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９３】
同期プロセスにおいて、基準テンプレートを前記感知された反射音信号の少なくとも一部で乗算することをさらに含む、請求項５１〜９２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９４】
同期プロセスにおいて感知された反射信号を感知されたダイレクトパス信号と相関付けることをさらに含む、請求項５１〜９３のいずれか一項に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
1  関連出願への相互参照
本出願は、米国仮特許出願第62/610,033号（出願日：2017年12月22日）の利益を主張するものである。この米国仮特許出願の内容全体は、引用することにより本明細書の一部をなすものとする。
2  技術の背景
2.1  技術の分野
【０００２】
本技術は、生体に関連する身体の動きの検出に関する。より詳細には、本技術は、音響、無線周波数および／または赤外線感知を利用して、生理学的動態（例えば、呼吸の動態、心臓動態および／または他の周期性の低い生体の身体動態）などから生理学的特性を検出することに関する。
【背景技術】
【０００３】
2.2  関連技術の説明
例えば睡眠時において人の呼吸および身体（手足を含む）の動態を監視すると、多数の様態において有用であり得る。例えば、このような監視は、睡眠時呼吸障害の状態（例えば、睡眠無呼吸）の監視および／または診断において有用であり得る。従来、アクティブ無線測位またはレンジング用途の導入の障壁として、特殊なハードウェア回路およびアンテナが必要になる点がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
スマートフォンおよび他のポータブルおよび目立たない処理または電子通信デバイスは、陸上通信線の利用が不可能な発展途上国においても、日常生活において普遍的なものになっている。身体の動き（すなわち、生理学的動態）の監視を効率的かつ有効な様態で行う方法が、所望されている。このようなシステムおよび方法の実現は、相当な技術的課題を扱うことである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
3  技術の簡単な説明
本技術は、例えば対象が睡眠中のときの対象の動態を検出するシステム、方法および装置に関する。このような動態検出（例えば、例えば呼吸の動態、対象の動態）に基づいて、睡眠関連特性、呼吸特性、心臓特性、睡眠状態および／または無呼吸および他の睡眠呼吸障害イベントが検出され得る。より詳細には、処理デバイス（例えば、スマートフォン、タブレット、スマートスピーカなど）に関連するアプリケーションにおいて、呼吸および動きの検出のために処理デバイスデバイスセンサ（例えば、一体型かつ／または外部から接続可能な、スピーカおよびマイクロフォン）が用いられる。本明細書中、「デバイス」および「システム」という用語の意味は広範なものであり、必ずしも単一のハードウェアに限定されない。これらの用語のいずれも、単一のデバイスおよび１つ以上の別個のデバイスを包含し得る。これらのいくつかまたは全ては、単一の器材中に統合されてもよいし、あるいは相互に別個かつ離隔状態で配置されてもよい。「デバイス」および「システム」は、感知反射信号の送信および／または感知を例えば１つ以上の送信器および／またはセンサ（単数または複数）（すなわち、スピーカ（単数または複数）、マイクロフォン（単数または複数）、赤外線センサ、無線周波送信器／受信器など）を用いて行うことができる。これらは、生理学的動態を検出するように、一体化されかつ／または外部から接続可能）である。
【０００６】
本技術のいくつかのバージョンは、プロセッサにより読取可能な媒体を含み得る。この媒体上には、プロセッサにより実行可能な命令が保存される。これらの命令がプロセッサによって実行されると、プロセッサは、ユーザの生理学的動態のような生理学的パラメータを検出する。生理学的動態は、呼吸動態、心臓動態、手足動態、ジェスチャー動態および全身動態のうち任意の１つ以上を含み得る。少なくとも検出された反射信号から導出されたパラメータである生理学的動態と別に、生理学的パラメータは、検出された生理学的動態からさらに導出され得る１つ以上の特性も含み得る（例えば、呼吸動態信号から導出された呼吸振幅、相対的呼吸振幅、呼吸数および呼吸数変動性、心臓動態信号から導出された相対的心臓振幅、心臓振幅、心拍数および心拍数変動性）、ならびに他の特性（例えば、（ａ）存在状態（存在または不在）、（ｂ）睡眠状態（例えば、覚醒または睡眠）、（ｃ）睡眠ステージ（例えば、Ｎ−ＲＥＭ１（ノンレム浅眠サブステージ１）、Ｎ−ＲＥＭ２（ノンレム浅眠サブステージ２）、Ｎ−ＲＥＭ３（ノンレム熟睡（徐波睡眠（ＳＷＳ）とも呼ばれる））、ＲＥＭ睡眠など）、または他の睡眠関連パラメータ（例えば、（ｄ）疲労および／または（ｅ）眠気など））。プロセッサにより実行可能な命令は、電子処理デバイスへ接続されたスピーカを介してユーザの近隣の音声信号の生成を制御せよとの命令を含み得る。プロセッサにより実行可能な命令は、ユーザから反射された音声信号の感知を電子処理デバイスへ接続されたマイクロフォンを介して制御せよとの命令を含み得る。プロセッサにより実行可能な命令は、感知された音声信号を処理せよとの命令を含み得る。プロセッサにより実行可能な命令は、処理された音声信号から呼吸信号、心臓信号、および全身動態信号のうち任意の１つ以上を検出せよとの命令を含み得る。
【０００７】
本技術のいくつかのバージョンは、プロセッサにより読取可能な媒体を含み得る。この媒体上には、プロセッサにより実行可能な命令が保存される。これらの命令がプロセッサによって実行されると、プロセッサは、ユーザの生理学的動態を検出する。プロセッサにより実行可能な命令は、電子処理デバイスへ接続されたスピーカを介して電子処理デバイスの近隣の音声信号の生成を制御せよとの命令を含み得る。プロセッサにより実行可能な命令は、電子処理デバイスへ接続されたマイクロフォンを介して近隣からの反射された音声信号の感知を制御せよとの命令を含み得る。プロセッサにより実行可能な命令は、感知された反射音信号の少なくとも一部および音声信号の少なくとも一部を示す信号を用いて生理学的動態信号を導出せよとの命令を含み得る。音声信号は、デュアルトーン周波数変調連続波信号を含み得る。
【０００８】
いくつかのバージョンにおいて、生成された音声信号の少なくとも一部（例えば、感知に用いられるもの）は、非可聴音範囲内にあり得る。生成された音声信号の一部は、低周波超音波音響信号であり得る。生理学的動態信号を導出せよとのプロセッサにより実行可能な命令は、感知された反射音信号の一部を音声信号の一部を示す信号と共に復調するように構成され得る。復調は、音声信号の一部を示す信号と、感知された反射音信号の一部とを乗算することを含み得る。生理学的動態信号の導出のための復調は、感知された反射音信号の一部を自身と乗算することを含み得、感知された反射音信号の一部は、音声信号の少なくとも一部からのダイレクトパス音声をさらに含む。生理学的動態信号を導出せよとの命令は、生理学的動態信号を（ａ）音声信号の少なくとも一部および感知された反射音信号の一部と共にまたは（ｂ）感知された反射音信号の一部および音声信号の少なくとも一部と関連付けられ得る関連信号と共に導出するように構成され得る。関連信号は、内部発生したオシレータ信号またはダイレクトパス測定音声信号であり得る。生理学的動態信号を導出せよとの命令は、オシレータ信号を感知された反射音信号の一部で乗算するように、構成され得る。生理学的動態信号の導出は、呼吸、心臓および全身動態のうち１つ以上の検出をさらに含み得る。
【０００９】
いくつかのバージョンにおいて、媒体は、感知された反射音信号の一部を適応フィルタによりフィルタリングせよとのプロセッサにより実行可能な命令を含み得る。この適応フィルタは、適応フィルタの通過帯域の変更を生成された音声信号の少なくとも一部のタイミングおよび感知された反射音信号の一部のタイミングのいずれか１つに基づいて行うように構成される。この媒体は、音声信号および可聴オーディオコンテンツをスピーカを介して同時に生成するように音声信号および可聴オーディオコンテンツを合算せよとのプロセッサにより実行可能な命令を含み得る。この媒体は、音声信号および可聴オーディオコンテンツの合算の前に音声信号の周波数に基づいて可聴オーディオコンテンツをフィルタリングせよとのプロセッサにより実行可能な命令をさらに含み得る。この媒体は、近隣の対象者の検出された存在に応じて音声信号の検出スキームの変動値を制御せよとのプロセッサにより実行可能な命令をさらに含み得る。命令は、音声信号の少なくとも一部の波形パラメータを変化させる。この媒体は、動き検出のための連続波音声信号を発生させることと、近隣においてユーザの動きが検出された際にデュアルトーン周波数変調連続波信号のスピーカを介した生成を開始することとを遂行せよとのプロセッサにより実行可能な命令をさらに含み得る。この媒体は、超広帯域（ＵＷＢ）音声信号を可聴ホワイトノイズとして発生させよとのプロセッサにより実行可能な命令をさらに含み得る。プロセッサにより読取可能な媒体は、ＵＷＢ音声信号を用いてユーザの動きを検出せよとの命令を含み得る。デュアルトーン周波数変調連続波信号は、反復波形において第２の鋸周波数変化と重複された第１の鋸周波数変化を含み得る。生成された音声信号は、ゼロ交差を含む余弦様関数時間領域形状を提供し得る。
【００１０】
いくつかのバージョンにおいて、媒体は、導出された生理学的動態信号を評価して１つ以上の生理学的パラメータを決定せよとのプロセッサにより実行可能な命令を含み得る。この媒体は、導出された生理学的動態信号の評価に基づいた出力を発生させよとのプロセッサにより実行可能な命令を含み得る。この媒体は、生理学的動態信号を処理してデータを出力せよとのプロセッサにより実行可能な命令を含み得る。上記の出力または発生された出力は、以下を表現し得るかまたは含み得る。（ａ）以下のうちいずれか１つ以上を含むか、表現するかまたは示唆する出力データ。ヒトの存在状態、生理学的動き信号中における動態の存在または不在、睡眠状態、夢遊、呼吸特性、心臓特性、全身動態特性、睡眠特性、睡眠呼吸障害イベント、周期性呼吸イベント、呼吸状態、疲労状態、ウェルネススコア、慢性疾患状態、眠気状態、および疲労状態、または（ｂ）上記種類の出力データのいずれかに基づいたイベントの開始。開始されたイベントは、デバイスまたはデバイスと関連付けられたプロセスを含む設定するかあるいはオンまたはオフにすることおよび／またはデバイスの動作またはデバイスと関連付けられたプロセスを調節することを含み得る。デバイスは呼吸治療デバイスであり得、かつ／または、プロセスは、呼吸治療デバイスと関連付けられ得る。この媒体は、マイクロフォンを介して感知される可聴口頭コマンドを評価せよとのプロセッサにより実行可能な命令と、可聴口頭コマンドに応答して出力をスピーカを介して提供せよとのプロセッサにより実行可能な命令とを含み得る。この媒体は、音声信号の少なくとも一部および感知された反射音信号の一部を復調して、直角位相ベースバンド動き信号を生成せよとのプロセッサにより実行可能な命令をさらに含み得る。この媒体は、直角位相ベースバンド動き信号を１つ以上のフィルタによって処理して、呼吸動態、全身動態および心臓動態のうち１つ以上に起因し得る周波数範囲を分離せよとのプロセッサにより実行可能な命令を含み得る。この媒体は、生理学的動態信号と共に導出された高速フーリエ変換ウィンドウ内においてｂｉｎ検索を行って、ユーザの動きと関連付けられた範囲を選択せよとのプロセッサにより実行可能な命令を含み得る。
【００１１】
いくつかのバージョンにおいて、媒体は、マイクロフォンによって感知された呼吸圧力治療デバイスの可聴音声を検出および認識せよとのプロセッサにより実行可能な命令を含み得る。この媒体は、生理学的動態信号からユーザの存在を検出せよとのプロセッサにより実行可能な命令と、検出された存在および睡眠時間に基づいて呼吸治療デバイスのプロセスを活性化させよとのプロセッサにより実行可能な命令とをさらに含み得る。この媒体は、生理学的動態信号からユーザ睡眠を検出せよとのプロセッサにより実行可能な命令と、検出されたユーザ睡眠に基づいて呼吸治療デバイスのプロセスを活性化させよとのプロセッサにより実行可能な命令とをさらに含み得る。この媒体は、生理学的動態信号からユーザ睡眠を検出せよとのプロセッサにより実行可能な命令と、検出されたユーザ睡眠に基づいて熱器具を不活性化させよとのプロセッサにより実行可能な命令とを含み得る。この媒体は、心臓変動性を検出し、心臓変動性を呼吸治療の存在および不在に対して相関付けよとのプロセッサにより実行可能な命令とをさらに含み得る。この媒体は、生理学的動態信号の分析に応答してスピーカを通じて可聴クエリを再生せよとのプロセッサにより実行可能な命令をさらに含み得る。生理学的動き信号の分析は、生理学的動態信号中の動態の不在の検出を含み得る。この媒体は、生理学的動態信号の分析に基づいて夢遊イベントを検出せよとのプロセッサにより実行可能な命令を含み得る。この媒体は、検出された動態および治療履行を相関付けよとのプロセッサにより実行可能な命令をさらに含み得る。この媒体は、別のユーザの睡眠の質の検出に基づいてユーザの治療不履行を推論せよとのプロセッサにより実行可能な命令をさらに含み得る。この媒体は、治療デバイスの動作および不動作の音声検出に基づいて治療履行および不履行を検出せよとのプロセッサにより実行可能な命令をさらに含み得る。
【００１２】
いくつかのバージョンにおいて、媒体は、ユーザの検出された治療履行または不履行に基づいて出力アドバイスを発生させよとのプロセッサにより実行可能な命令を含み得る。発生された出力アドバイスは、ユーザを含む複数のユーザからの睡眠検出に基づき、発生された出力アドバイスは、ユーザに履行を維持するように促し得、任意選択的に複数のユーザへ方向付けら得る。この媒体は、チャープフィルタマイクロフォンによって感知された音声をチャープフィルタして感知された反射音信号の一部を分離せよとのプロセッサにより実行可能な命令をさらに含み得る。チャープフィルタを行うために、プロセッサは、生成された音声信号の周波数範囲内において通過帯域に対してデジタルフィルタリングを行い得る。この媒体は、電子処理デバイスの近隣の動きを異なる音声信号変調特性を用いて感知するために音声信号の少なくとも一部の生成の変調パラメータを選択的に変更せよとのプロセッサにより実行可能な命令をさらに含み得る。これら異なる音声信号変調特性は、連続波（ＣＷ）、周波数変調連続波（ＦＭＣＷ）、超広帯域（ＵＷＢ）、周波数偏移変調（ＦＳＫ）および位相偏移変調（ＰＳＫ）のうちいずれか２つ以上を含む。いくつかのバージョンにおいて、媒体の命令は、感知された反射信号と感知されたダイレクトパス信号との相互相関を含む同期に関連するプロセッサにより実行可能な命令を含み得る。これらの命令は、基準テンプレートを感知された反射音信号の少なくとも一部で乗算することを含む同期プロセスを含み得る。
【００１３】
いくつかのバージョンにおいて、媒体は、生理学的動態信号のフィーチャ（特徴、特性）を分類することにより発生された出力を発生させよとのプロセッサにより実行可能な命令を含み得る。フィーチャは、手作りフィーチャおよび／または機械学習部されたフィーチャを含み得る。いくつかの場合において、機械学習部されたフィーチャのフィーチャは、ディープビリーフネットワークによって導出され得る。生理学的動態信号のフィーチャの分類によって発生された出力は、睡眠ステージを含み得、かつ／または、睡眠状態は以下のうち１つ以上を含み得る。睡眠ステージおよび／または睡眠状態、睡眠呼吸障害イベント、および無呼吸−低呼吸カウント。生理学的動態信号のフィーチャの分類によって発生された出力は、睡眠ステージおよび／または睡眠状態を含み得る。生理学的動態信号のフィーチャの分類によって発生された出力は、睡眠呼吸障害イベントを含み得る。この媒体は、生理学的動態信号のフィーチャの分類によって発生された出力に基づいて無呼吸−低呼吸カウントを発生させよとのプロセッサにより実行可能な命令を含み得る。この媒体は、発生された無呼吸−低呼吸カウントに基づいて治療使用法アドバイスを発生させよとのプロセッサにより実行可能な命令を含み得る。この媒体は、発生された無呼吸−低呼吸カウントを呼吸治療装置の使用および不使用と相関付けよとのプロセッサにより実行可能な命令を含み得る。電子処理デバイスは、スマートフォンおよび／またはスマートウォッチを含み得る。いくつかのバージョンにおいて、電子処理デバイスは、呼吸治療装置の動作を制御し得、電子処理デバイスは、プロセッサ制御命令を適切なプロセッサにより読取可能な媒体上に含み得る。これらの命令により、導出された生理学的動態信号の少なくとも一部またはその処理に基づいた呼吸治療の活性化、不活性化またはパラメータが制御される。
【００１４】
本技術のいくつかのバージョンは、サーバを含み得る。サーバは、本明細書中に記載のプロセッサにより読取可能な媒体（単数または複数）のいずれかへアクセスするように構成され得る。サーバは、プロセッサにより読取可能な媒体のプロセッサにより実行可能な命令をネットワークを介して電子処理デバイスへダウンロードせよとのリクエストを受信するように、構成され得る。
【００１５】
本技術のいくつかのバージョンは、電子処理デバイスを含み得る。電子処理デバイスは、１つ以上のプロセッサを含み得る。電子処理デバイスは、１つ以上のプロセッサへ接続されたスピーカを含み得る。電子処理デバイスは、１つ以上のプロセッサへ接続されたマイクロフォンを含み得る。電子処理デバイスは、本明細書中に記載のプロセッサにより読取可能な媒体（単数または複数）のいずれかを含み得、かつ／または、本明細書中に記載のサーバ（単数または複数）のいずれかを用いてプロセッサにより実行可能な命令にアクセスするように構成され得る。電子処理デバイスは、携帯電話またはスマートスピーカのうち１つであり得る。電子処理デバイスは、呼吸圧力治療デバイスであり得る。
【００１６】
本技術のいくつかのバージョンは、本明細書中に記載のプロセッサにより読取可能な媒体（単数または複数）のうちいずれかへのアクセスを有するサーバの方法を含み得る。本方法は、プロセッサにより読取可能な媒体のプロセッサにより実行可能な命令をネットワークを介して処理デバイスへダウンロードせよとのリクエスト、および該リクエストに応答してプロセッサにより実行可能な命令を電子処理デバイスへ送信せよとのリクエストをサーバにおいて受信することを含み得る。
【００１７】
本技術のいくつかのバージョンは、電子処理デバイスを用いて身体動態を検出するためのプロセッサの方法を含み得る。本方法は、本明細書中に記載の任意のプロセッサ可読媒体へ、プロセッサを用いてアクセスすることを含み得る。本方法は、プロセッサにより読取可能な媒体のプロセッサにより実行可能な命令をプロセッサにおいて実行することを含み得る。
【００１８】
本技術のいくつかのバージョンは、電子処理デバイスを用いて動態を検出するためのプロセッサの方法を含み得る。本方法は、処理デバイスへ接続されたスピーカを介して電子処理デバイスの近隣の音声信号の生成を制御することを含み得る。方法は、処理デバイスへ接続されたマイクロフォンを介して近隣からの反射された音声信号の感知を制御することを含み得る。本方法は、感知された反射音信号の少なくとも一部および音声信号の少なくとも一部を示す信号を用いた生理学的動態信号の導出をプロセッサ内において制御することを含み得る。音声信号は、デュアルトーン周波数変調連続波信号を含み得る。
【００１９】
いくつかのバージョンにおいて、生成された音声信号の少なくとも一部（例えば、感知用途に用いられる一部）は、非可聴音範囲内にあり得る。生成された音声信号の一部は、低周波超音波音響信号であり得る。生理学的動態信号の導出は、感知された反射音信号の一部を音声信号の一部を示す信号を用いて復調することを含み得る。復調は、音声信号の一部を示す信号と、感知された反射音信号の一部とを乗算することを含み得る。生理学的動態信号の導出のための復調は、受信された信号を自身と乗算することを含み得、受信された信号は、感知された反射音信号の一部と、音声信号の少なくとも一部からのダイレクトパス音声とを含む。生理学的動態信号の導出は、（ａ）音声信号の少なくとも一部および感知された反射音信号の一部を用いてまたは（ｂ）感知された反射音信号の一部および音声信号の少なくとも一部と関連付けられ得る関連信号を用いて行われ得る。音声信号の一部を示す信号は、内部発生したオシレータ信号またはダイレクトパス測定音声信号であり得る。関連信号は、内部発生したオシレータ信号またはダイレクトパス測定音声信号であり得る。
【００２０】
いくつかのバージョンにおいて、生理学的動態信号の導出は、オシレータ信号を感知された反射音信号の一部で乗算することを含み得る。本方法は、適応フィルタの通過帯域を変化させるように構成された適応フィルタを用いて感知された反射音信号の一部をフィルタリングすることを含み得る。このフィルタリングは、生成された音声信号の少なくとも一部のタイミングおよび感知された反射音信号の一部のタイミングのうちいずれか１つに基づいて行われる。本方法は、音声信号および可聴オーディオコンテンツ音声信号を組み合わせることと、可聴オーディオコンテンツをスピーカを介して同時に生成することとをさらに含み得る。本方法は、音声信号および可聴オーディオコンテンツの合算前に可聴オーディオコンテンツを音声信号の周波数に基づいてフィルタリングすることをさらに含み得る。本方法は、音声信号の検出スキームの変動値を近隣の対象者の検出された存在に応じて制御することをさらに含み得る。変動値は、音声信号の波形パラメータを変更することを含み得る。生理学的動態信号を導出することは、呼吸、心臓および全身動態のうち１つ以上を検出することをさらに含み得る。
【００２１】
いくつかのバージョンにおいて、方法は、動き検出のための連続波音声信号を発生させることをさらに含み得る。この方法は、連続波音声信号により近隣においてユーザの動きが検出された際、スピーカを介したデュアルトーン周波数変調連続波信号の生成を開始することを含み得る。本方法は、超広帯域（ＵＷＢ）音声信号を可聴ホワイトノイズとして発生させることと、ＵＷＢ音声信号を用いてユーザの動きを検出することとをさらに含み得る。デュアルトーン周波数変調連続波信号は、反復波形において第２の鋸周波数変化と重複された第１の鋸周波数変化を含み得る。生成された音声信号は、ゼロ交差を含む余弦様関数時間領域形状を提供し得る。本方法は、導出された生理学的動態信号を評価して１つ以上の生理学的パラメータを決定することを含み得る。本方法は、導出された生理学的動態信号の評価に基づいた出力を発生させることを含み得る。発生された出力は、以下のうちいずれか１つ以上を含み得る。（ａ）以下のうちいずれか１つ以上を含むか、表現するかまたは示唆する出力データ。ヒトの存在状態、生理学的動態信号中における動きの存在または不在、睡眠状態、夢遊、呼吸特性、心臓特性、全身動態特性、睡眠特性、睡眠呼吸障害イベント、周期性呼吸イベント、呼吸状態、疲労状態、ウェルネススコア、慢性疾患状態、眠気状態、および疲労状態、または（ｂ）上記種類の出力データのいずれかに基づいたイベントの開始。開始されたイベントは、デバイスまたはデバイスと関連付けられたプロセスを含む設定するかあるいはオンまたはオフにすることおよび／またはデバイスの動作またはデバイスと関連付けられたプロセスを調節することを含み得る。デバイスは呼吸治療デバイスであり得、かつ／または、プロセスは、呼吸治療デバイスと関連付けられ得る。
【００２２】
いくつかのバージョンにおいて、本方法は、マイクロフォンを介して感知された可聴口頭コマンドの評価をプロセッサ中において行うことと、可聴口頭コマンドに応答して出力をスピーカを介して提供することとを含み得る。本方法は、音声信号の少なくとも一部および感知された反射音信号の一部を復調して、直角位相ベースバンド動き信号を生成することをさらに含み得る。本方法は、直角位相ベースバンド動き信号を１つ以上のフィルタにより処理して、呼吸動態、全身動態および心臓動態のうち１つ以上に起因し得る周波数範囲を分離させることを含み得る。本方法は、生理学的動態信号と共に導出された高速フーリエ変換ウィンドウ内においてｂｉｎ検索を行って、ユーザの動きと関連付けられた範囲を選択することを含み得る。本方法は、マイクロフォンによって感知された呼吸圧力治療デバイスの可聴音声をプロセッサ内において検出および認識することを含み得る。本方法は、生理学的動態信号からユーザの存在をプロセッサ中において検出することと、検出された存在および睡眠時間に基づいて呼吸治療デバイスのプロセスを活性化させることとをさらに含み得る。本方法は、生理学的動態信号からユーザ睡眠を検出することと、検出されたユーザ睡眠に基づいて呼吸治療デバイスのプロセスを活性化させることとをさらに含み得る。本方法は、生理学的動態信号からユーザ睡眠を検出することと、検出されたユーザ睡眠に基づいて熱器具を不活性化させることとをさらに含み得る。本方法は、心臓変動性を検出することと、心臓変動性を呼吸治療の存在および不在と相関付けることとをさらに含み得る。
【００２３】
いくつかのバージョンにおいて、本方法は、生理学的動態信号の分析に応答して可聴クエリをスピーカを通じて再生することを含み得る。生理学的動態信号の分析は、生理学的動態信号中の動きの不在を検出することを含み得る。本方法は、生理学的動態信号の分析に基づいて夢遊イベントを検出することをさらに含み得る。本方法は、検出された動態および治療履行を相関付けることをさらに含み得る。本方法は、別のユーザの睡眠の質の検出に基づいてユーザの治療不履行を推論することをさらに含み得る。本方法は、治療デバイスの動作および不動作の音声検出に基づいて治療履行および不履行を検出することをさらに含み得る。本方法は、ユーザの検出された治療履行または不履行に基づいて出力アドバイスを発生させることをさらに含み得る。発生された出力アドバイスは、ユーザを含む複数のユーザからの睡眠検出に基づき、発生された出力アドバイスは、ユーザに履行を維持するよう促し得る。このようなアドバイスは、複数のユーザへ方向付けられ得る。本方法は、マイクロフォンによって感知された音声に対してチャープフィルタリングを行って、感知された反射音信号の一部を分離させることをさらにフィルタリング。任意選択的に、チャープフィルタは、チャープフィルタリングを生成された音声信号の周波数範囲中の通過帯域を用いてデジタル的にフィルタリングし得る。
【００２４】
いくつかのバージョンにおいて、本方法は、音声信号の少なくとも一部の生成の変調パラメータを選択的に変更して、電子処理デバイスの近隣の動きを異なる音声信号変調特性を用いて感知することをさらに含み得る。これら異なる音声信号変調特性は、連続波（ＣＷ）、周波数変調連続波（ＦＭＣＷ）、超広帯域（ＵＷＢ）、周波数偏移変調（ＦＳＫ）および位相偏移変調（ＰＳＫ）のうちいずれか２つ以上を含み得る。本方法は、生理学的動態信号のフィーチャを分類することにより出力を発生させることを含み得る。フィーチャは、手作りフィーチャおよび機械学習部されたフィーチャを含む。機械学習部されたフィーチャのフィーチャは、ディープビリーフネットワークによって導出され得る。生理学的動態信号のフィーチャの分類によって発生された出力は、以下のうち１つ以上を含み得る。睡眠ステージおよび／または睡眠状態、睡眠呼吸障害イベント、ならびに無呼吸−低呼吸カウント。生理学的動態信号のフィーチャの分類によって発生された出力は、睡眠ステージおよび／または睡眠状態を含み得る。生理学的動態信号のフィーチャの分類によって発生された出力は、睡眠呼吸障害イベントを含み得る。本方法は、生理学的動態信号のフィーチャの分類によって発生された出力に基づいて無呼吸−低呼吸カウントを発生させることを含み得る。本方法は、発生された無呼吸−低呼吸カウントに基づいて治療使用法アドバイスを発生させることをさらに含み得る。本方法は、発生された無呼吸−低呼吸カウントを呼吸治療装置の使用および不使用と相関付けることをさらに含み得る。電子処理デバイスは、スマートフォンおよび／またはスマートウォッチを含み得る。本方法は、導出された生理学的動態信号またはその処理に基づいて呼吸治療を制御することをさらに含み得る。本方法は、同期プロセスにおいて基準テンプレートを感知された反射音信号の少なくとも一部で乗算することを含み得る。本方法は、同期プロセスにおいて感知された反射信号を感知されたダイレクトパス信号と相関付けることを含み得る。
【００２５】
本明細書中に記載される方法、システム、デバイスおよび装置により、プロセッサにおける機能（例えば、汎用または特定目的用コンピュータ、携帯用コンピュータ処理装置（例えば、携帯電話、タブレットコンピュータ、スマートスピーカなど）、呼吸モニターおよび／またはマイクロフォンおよびスピーカを利用するその他の呼吸装置のプロセッサの機能）の向上が可能になり得る。さらに、記載の方法、システム、デバイスおよび装置により、呼吸状態および睡眠状態（例えば、睡眠無呼吸）の自動管理、監視および／または予防および／または評価の技術分野における向上が可能になる。
【００２６】
もちろん、上記態様の一部は、本技術の下位態様を形成し得る。また、下位態様および／または態様のうち多様な１つを多様に組み合わせることができ、本技術のさらなる態様または下位態様も構成し得る。
【００２７】
本技術の他の特徴は、以下の詳細な説明、要約、図面および特許請求の範囲中に含まれる情報に鑑みれば明らかになる。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
本技術を、添付図面中に非限定的に一例として例示する。図面中、類似の参照符号は、以下の類似の要素を含む。
【図１】本技術のプロセスの具現に適し得る、睡眠者からのオーディオ情報を受信する例示的な処理デバイスを示す。
【図２】本技術の一実施例によるシステムの模式図である。
【図３】本技術のいくつかの形態に従って構成された処理デバイス（例えば、モバイルデバイス）の概念図である。
【図４】同期動作と共に具現され得る例示的な処理デバイスが共通領域内において動作する様子を示す。
【図５】処理デバイスの例示的なシステムが共通領域内において（例えばベッドスタンド1100上において）動作している様子を示す。ここで、１つは呼吸デバイス（マイクロフォンおよびスピーカと共に図示される）であり、（変換器（例えば、スピーカおよびマイクロフォン）を用いてイネーブルされる）外部低周波超音波感知のために具現される。
【図６】周波数ホッピングレンジゲーティング感知の一部として具現され得るマルチトーンペアを示す。
【図７Ａ】例えば周波数変調連続波感知（ＦＭＣＷ）のための単一トーンチャープの周波数特性を示す。
【図７Ｂ】例えば周波数変調連続波感知（ＦＭＣＷ）のためのデュアルトーンチャープの周波数特性を示す。
【図８Ａ】例えばＦＭＣＷシステムのための三角単一トーンの多様な信号特性を示す。
【図８Ｂ】例えばＦＭＣＷシステムのための三角単一トーンの多様な信号特性を示す。
【図８Ｃ】例えばＦＭＣＷシステムのための三角単一トーンの多様な信号特性を示す。
【図９Ａ】例えばＦＭＣＷシステムのための三角デュアルトーンの多様な信号特性を示す。
【図９Ｂ】例えばＦＭＣＷシステムのための三角デュアルトーンの多様な信号特性を示す。
【図９Ｃ】例えばＦＭＣＷシステムのための三角デュアルトーンの多様な信号特性を示す。
【図１０】デュアルトーンＦＭＣＷのための例示的な復調を示す。この復調は、本技術の感知システムのために具現され得る。
【図１１】デュアルトーンＦＭＣＷシステムを用いて生成された例示的な信号を示す。
【図１２】デュアルトーンＦＭＣＷシステムにより生成されたさらなる信号を示す。
【図１３】音声によりイネーブルされる睡眠改善システムの例示的な動作を示す（例えば、本明細書中に記載の信号発生および処理技術を用いた低周波超音波生体動き感知）。
【図１４】例えば、本明細書中に記載の処理のための例示的なオーディオ処理モジュールまたはブロックを示す。
【図１５】例えば生体動き感知または処理デバイスの感知フィールドにおける他の動き感知のために本明細書中により詳細に記載する処理技術で具現される例示的な処理デバイスを示す。
【図１６】本明細書中に記載の感知技術を用いて生成された同相（Ｉ）ベースバンド信号および直交位相（Ｑ）ベースバンド信号を示す。これらの信号は、原動き信号中の全身動態、呼吸動態および心臓動態を示す。
【図１７】図１６の信号の動き特性の処理によって生成された例示的な出力（例えば、睡眠ステージデータ）を示す。
【図１８】例えば本明細書中に記載のオーディオ感知技術によって導出された動き特性の評価のためのさらなるプロセスの出力を示す処理模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００２９】
本技術についてさらに詳細に説明する前に、本技術は、本明細書中に記載される異なり得る特定の実施例に限定されるのではないことが理解されるべきである。本開示中に用いられる用語は、本明細書中に記載される特定の実施例を説明する目的のためのものであり、限定的なものではないことも理解されるべきである。
【００３０】
以下の記載は、共通の特性または特徴を共有し得る本技術の多様な形態に関連して提供される。任意の一形態の１つ以上の特徴は、別の形態または他の形態の１つ以上の特徴と組み合わせることが可能であることが理解されるべきである。加えて、これらの形態のうちのいずれかにおける任意の単一の特徴または特徴の組み合わせは、さらなる例示的な形態を構成し得る。
5.1  スクリーニング、監視および検出
【００３１】
本技術は、例えば対象が睡眠中のときの対象の動態（例えば、呼吸の動態および／または心臓に関連する胸部動態）を検出するためのシステム、方法および装置に関する。このような呼吸および／または他の動態の検出に基づいて、対象の睡眠状態および無呼吸イベントが検出され得る。より詳細には、処理デバイス（例えば、スマートフォン、タブレット、モバイルデバイス、モバイルフォン、スマートスピーカなど）に関連する処理アプリケーションにおいて、このような動きを検出するためにデバイスセンサ（例えば、スピーカおよびマイクロフォン）が用いられる。
【００３２】
以下、本技術の具現に適した例示的なシステムについて、図１〜図５を参照して説明する。処理デバイス100またはモバイル電子デバイスは、対象110の動態を検出するためのアプリケーション200と共に構成され、対象110の近隣のベッドサイドテーブル上に配置され得るか、あるいは別様に部屋の中に配置され得る。処理デバイス100は、例えば１つ以上のプロセッサを有するスマートフォン、スマートスピーカ、スマートウォッチ、またはタブレットであり得る。プロセッサ（単数または複数）は、特に、アプリケーション200の機能を実行するように構成され得る（例えば、概してオープンのまたは無制限の媒体（例えばデバイスの近隣の室内の媒体）としての空気を通じて典型的にオーディオ信号を発生および送信させること）。本処理デバイスは、例えば変換器（例えば、マイクロフォン）による感知による送信信号のリフレクションを受信し得る。処理デバイスは、感知された信号を処理して、身体動態（例えば、全身動態、心臓動態および呼吸動態）を決定し得る。処理デバイス100は、他のコンポーネントの中でも、スピーカおよびマイクロフォンを含み得る。スピーカは、反射された信号を受信するために、発生されたオーディオ信号およびマイクロフォンを送信するために実装され得る。感知および処理のための発生されたオーディオ信号は、国際特許出願PCT/EP2017/073613（出願日：2017年9月19日）に記載の技術のいずれかを用いて具現され得る。本明細書中、同文献全体を参考のため援用する。図１〜図５に示すバージョンにおいては、一体化された感知装置を備えた多様な処理デバイスを示す（例えば、ハウジングに感知装置全てまたはコンポーネント（例えば、マイクロフォンおよびスピーカ）が含まれる場合）、いくつかのバージョンにおいて、感知装置は、別個または個々に収容されたコンポーネントであり得、有線および／または無線接続（単数または複数）を介して接続または機能する。
【００３３】
任意選択的に、処理デバイスの音声ベースの感知方法は、他の種類のデバイス（例えば、ベッドサイドデバイス（例えば、呼吸治療デバイス（例えば、持続的気道陽圧（例えば、「ＣＰＡＰ」）デバイスまたは高流量治療デバイス））（治療デバイスが処理デバイス100として機能するか、または別途の処理デバイス100と連携して作動する、図5に図示の呼吸治療デバイス5000））中においてまたはそのようなデバイスにより、具現され得る。このようなデバイスの例を挙げると、圧力デバイスまたは送風機（例えば、ボリュート中のモータおよびインペラ）、圧力デバイスまたは送風機の１つ以上のセンサおよび中央制御装置について、国際特許公開WO/2015/061848(出願番号PCT/AU2014/050315)(出願日:2014年10月28日)および国際特許公開WO/2016/145483(出願番号PCT/AU2016/050117)(出願日:2016年3月14日)に記載のデバイスが検討され得る。本明細書中、同文献全体を参考のため援用する。このような呼吸治療デバイス5000は、任意選択の加湿器4000を含み得、患者インターフェース3000への提供を患者回路4170（例えば、導管）を介して提供し得る。いくつかの場合において、呼吸治療デバイス5000は、（本出願全体に記載のプロセスの外部音声関連音響条件と対照的な）患者回路4170内および患者回路4170を通じた内部音声関連条件を感知する個々のセンサ（例えば、マイクロフォン）を有し得る。
【００３４】
処理デバイス100は、対象の呼吸および／または他の動態関連特性の監視の効率的かつ有効な方法が得られるように、適合され得る。睡眠時において使用される場合、処理デバイス100およびその関連方法が、例えば、ユーザの呼吸の検出と、睡眠段階、睡眠状態、状態、睡眠疾患呼吸および／または他の呼吸状態間の移行の特定とのために用いられ得る。覚醒時に用いられる場合、処理デバイス100およびその関連方法は、人または対象呼吸（吸気、呼気、休止、および導出速度）の存在有無などの動態および／または心弾動図波形およびその後の導出された心拍数の検出に用いられ得る。このようなパラメータは、リラクゼーション療法（リラクゼーション目的のためにユーザの呼吸速度を低減させるようにユーザを導く）の制御または例えば慢性疾患（例えば、ＣＯＰＤ、喘息、鬱血性心不全（ＣＨＦ））の対象の呼吸状態の評価に用いられ得、悪化／代償不全イベント発生前の対象の基準線呼吸パラメータ（単数または複数）が時間的に変化する。呼吸波形は、呼吸の一時的停止（例えば、中枢性無呼吸または（閉塞性無呼吸時にみられる）気道遮断に対する胸部の小さな動き）または呼吸低下（例えば呼吸低下に関連する浅い呼吸および／または呼吸速度低下）を検出するようにも処理され得る。
【００３５】
処理デバイス100は、集積チップ、メモリおよび／または他の制御命令、データまたは情報記憶媒体を含み得る。例えば、本明細書中に記載のアセスメント／信号処理方法を包含するプログラムされた命令は、特定用途向け一体型チップ（ＡＳＩＣ）を形成するデバイスまたは装置のメモリ中の集積チップ上にコーディングされ得る。このような命令は、追加的にまたは代替的に適切なデータ記憶媒体を用いてソフトウェアまたはファームウェアとしてロードしてもよい。任意選択的に、このような処理命令は、例えばネットワークを介したサーバ（例えば、インターネット）から処理デバイスへダウンロードされ得、これにより、これらの命令が実行されると、処理デバイスはスクリーニングデバイスまたは監視デバイスとして機能する。
【００３６】
よって、処理デバイス100は、図3に示すような複数のコンポーネントを含み得る。処理デバイス100を挙げると、他のコンポーネントの中でも、マイクロフォンまたは音声センサ302、プロセッサ（単数または複数）304、任意選択のディスプレイインターフェース306任意選択のユーザ制御／入力インターフェース308、スピーカ310、およびメモリ／データ記憶装置312（例えば、本明細書中に記載の処理方法／モジュールの処理命令を用いたもの）がある。いくつかの場合において、マイクロフォンおよび／またはスピーカは、ユーザインターフェースとして機能し得、例えば、マイクロフォンによって感知されたオーディオおよび／または口頭コマンドに対して処理デバイスがスピーカを介して応答した際、処理デバイスの動作を制御し得る。
【００３７】
処理デバイス100のコンポーネントの１つ以上は、処理デバイス100と一体化させてもよいし、あるいは動作可能に接続させてもよい。例えば、マイクロフォンまたは音センサ302は、処理デバイス100と一体化させてもよいし、あるいは例えば有線リンクまたは無線リンク（例えば、ブルートゥース（登録商標）、Ｗｉ−Ｆｉなど）を通じて処理デバイス100と結合させてもよい。
【００３８】
メモリ／データ記憶装置312は、プロセッサ304の制御のための複数のプロセッサ制御命令を含み得る。例えば、メモリ／データ記憶装置312は、本明細書中に記載の処理方法／モジュール処理命令によってアプリケーション200を行わせるためのプロセッサ制御命令を含み得る。
【００３９】
本技術の例は、１つ以上のアルゴリズムまたはプロセスを用いるように構成され得る。これらのアルゴリズムまたはプロセスは、処理デバイス100の使用時にユーザが睡眠中であるときに動き、呼吸および任意選択的に睡眠特性を検出するためにアプリケーション（単数または複数）200によって具現化され得る。例えば、アプリケーション200は、いくつかのサブプロセスまたはモジュールによって特徴付けられ得る。図2に示すように、アプリケーション200は、オーディオ信号発生および送信サブプロセス202、動きおよび生物物理学的特性検出サブプロセス204、動き特性化サブプロセス206（例えば睡眠に対する）、呼吸または心臓関連特特性化、および結果出力サブプロセス208を含み得る。
【００４０】
例えば、処理206における任意選択の睡眠段階が、例えば睡眠段階処理モジュール内において具現され得る。しかし、このような処理モジュール／ブロックのうち任意の１つ以上が、任意選択的に追加され得る（例えば、睡眠採点またはステージング、疲労兆候処理、対象認識処理、慢性疾患監視および／または予測処理、睡眠疾患呼吸イベント検出処理、または他の出力処理）。場合によっては、信号後処理の機能は、以下の特許または特許出願のうちいずれかに記載の装置、システムおよび方法の成分、デバイスおよび／または方法のいずれかを用いて行われ得る。本明細書中、各文献の開示内容全体を参考のため援用する:国際特許出願第PCT/US2007/070196(出願日:2007年6月1日、タイトル:「Apparatus, System, and Method for Monitoring Physiological Signs」、国際特許出願第PCT/US2007/083155(出願日:2007年10月31日、タイトル:「System and Method for Monitoring Cardio-Respiratory Parameters」、国際特許出願第PCT/US2009/058020(出願日:2009年9月23日、タイトル:「Contactless and Minimal-Contact Monitoring of Quality of Life Parameters for Assessment and Intervention」、国際出願第PCT/US2010/023177(出願日:2010年2月4日、タイトル:「Apparatus, System, and Method for Chronic Disease Monitoring」、国際特許出願第PCT/AU2013/000564(出願日:2013年3月30日、タイトル:「Method and Apparatus for Monitoring Cardio-Pulmonary Health」、国際特許出願第PCT/AU2015/050273(出願日:2015年5月25日、タイトル:「Methods and Apparatus for Monitoring Chronic Disease」、国際特許出願第PCT/AU2014/059311(出願日:2014年10月6日、タイトル:「Fatigue Monitoring and Management System」、国際特許出願第PCT/AU2013/060652(出願日:2013年9月19日、タイトル:「System and Method for Determining Sleep Stage」、国際特許出願第PCT/EP2016/058789(出願日:2016年4月20日、タイトル:「Detection and Identification of a Human from Characteristic Signals」、国際特許出願第PCT/EP2016/069496(出願日:2016年4月17日、タイトル:「Screener for Sleep Disordered Breathing」、国際特許出願第PCT/EP2016/069413(出願日:2016年8月16日、タイトル:「Digital Range Gated Radio Frequency Sensor」、国際特許出願第PCT/EP2016/070169(出願日:2016年8月26日、タイトル:「Systems and Methods for Monitoring and Management of Chronic Disease」、国際特許出願第PCT/US2014/045814(出願日:2014年7月8日、タイトル:「Methods and Systems for Sleep Management」、米国特許出願第15/079,339(出願日:2016年3月24日、タイトル:「Detection of Periodic Breathing」。このように、いくつかの例において、検出された動態の処理（例えば、呼吸の動態）は、以下のうち任意の１つ以上を決定するための基準として機能し得る。（ａ）睡眠を示す睡眠状態、（ｂ）覚醒を示す睡眠状態、（ｃ）深い睡眠を示す睡眠段階、（ｄ）軽い睡眠を示す睡眠段階、および（ｅ）ＲＥＭ睡眠を示す睡眠段階。この点について、本開示の音声関連感知技術は、動き感知のための異なるメカニズム／プロセス（例えば、スピーカおよびマイクロフォンを用いたものおよび音声信号の処理）を提供するものの、これらの援用された参考文献に記載のレーダーまたはＲＦ感知技術と比較すると、呼吸信号（例えば、本明細書中に記載の音声感知／処理方法を用いて得られる呼吸速度）の後、睡眠状態／段階情報の抽出のための処理呼吸または他の動き信号の原理が、これらの援用された参考文献の決定方法によって具現され得る。
【００４１】
本明細書中、感知装置について主に音響感知（例えば、低周波超音波感知）に関連して記載しているが、これらの方法およびデバイスは、他の感知技術を用いて具現され得ることが理解される。例えば、代替例として、処理デバイスは、感知装置として機能するようにＲＦセンサの無線周波（ＲＦ）トランシーバと共に実装され得、これにより、発生された信号および反射信号はＲＦ信号となる。このようなＲＦ感知デバイスは、処理デバイスと一体化され得るかまたは処理デバイスへ接続され得、以下に記載の技術およびセンサコンポーネントのいずれかを用いて具現され得る：国際特許出願第PCT/US2013/051250(タイトル:「Range Gated Radio Frequency Physiology Sensor」、出願日：2013年7月19日)、国際特許出願第PCT/EP2017/070773(タイトル:「Digital Radio Frequency Motion Detection Sensor」、出願日:2017年8月16日)、および国際特許出願第PCT/EP2016/069413(タイトル:「Digital Range Gated Radio Frequency Sensor」、出願日:2017年8月16日)。同様に、別のバージョンにおいて、感知信号送信およびそのリフレクションの感知のためのこのような感知装置は、赤外線放射発生器ならびに赤外線放射線検出器（例えば、ＩＲエミッタおよびＩＲ検出器）で具現され得る。動き検出および特性化のためのこのような信号処理も、同様に具現され得る。例えば、呼吸数および動態および活動カウントが動きに基づいて一旦ＲＦまたはソナーによって決定された後は、睡眠段階は共通分析になる。さらなる例示として、感知波長は、ＲＦパルスＣＷとソナー  ＦＭＣＷ具現との間において異なり得る。そのため、例えば範囲（異なる感知距離）にわたって動態を検出することにより、速度が異なって決定され得る。ＦＭＣＷの場合、動態検出は、複数の範囲において行われ得る。よって、１つ以上の移動標的の追跡を（２人であれあるいは実際には１人の異なる部分であれ−ソナーセンサに対する当該人物の角度に応じて）行うことができる。
【００４２】
これらの異なる感知技術のうち２つ以上の組み合わせを用いれば、各技術の利点を組み合わせることにより、感知結果の向上が可能になる。例えば、記載の音響感知技術は、人の日常生活のノイズの多い環境において、充分使用に耐えることができる。しかし、聴覚が敏感なユーザの場合、本技術を夜間に使用している際はノイズが大幅に低くなり感知信号が聞こえやすくなるため、問題になることがある。同様に、ＩＲ感知を用いれば夜間において良好なＳ／Ｎ信号が得られるが、日中の光（および熱）により使用が問題になり得る。この場合、音響感知の日中の使用による補完により、ＩＲ感知の夜間利用が可能になり得る。
【００４３】
典型的には、スピーカからのオーディオ信号は、本明細書中に記載の１つ以上のトーンを用いて、オーディオ信号などを感知するために発生されユーザへ送信され得る。トーンにより、１つ以上の特定の周波数における媒体（例えば、空気）の圧力変化が分かる。本記載の目的のため、発生されたトーン（またはオーディオ信号または音声信号）は、（例えば、スピーカによって）可聴圧力波が発生され得るため、「音声」、「音響」または「オーディオ」と呼ばれ得る。しかし、本明細書中、このような圧力改変例およびトーン（単数または複数）は、「音声」、「音響」または「オーディオ」という用語のうちいずれかによる特性化に関わらず、可聴または非可聴のものとして理解されるべきである。よって、発生されたオーディオ信号は可聴または非可聴であり得、人間母集団に対する可聴度の周波数閾値は、年齢によって変化する。ほとんどの人は音声（例えば、18kHzを超える範囲において）音声を識別することができないため、この信号は実質的に非可聴であり得る。典型的な「オーディオ周波数」の標準レンジは、約20Hz〜20,000Hz（20kHz）である。高周波数聴覚の閾値は、年齢と共に低下する傾向があり、中年の人の場合、周波数が15〜17kHzを超える音声は聞こえないことが多く、１０代の人の場合、18kHzが聞こえることがある。会話における最重要の周波数は、ほぼ250〜6,000Hzである。典型的な消費者向けスマートフォンのスピーカおよびマイクロフォン信号応答は、多くの場合に19〜20kHzを超えたときにロールオフするように設計され、23kHz以上を超えたときにロールオフするように設計されるものもある（特に、48kHzを超えるサンプリングレート（例えば、96kHz）をサポートするデバイスの場合）。そのため、ほとんどの人間に対しては、17/18〜24kHzの範囲内の信号を用いつつ非可聴のままであることが可能である。18kHzは聞こえるが19kHzは聞こえないより若年者に対しては、19kHz〜例えば21kHzの帯域が用いられ得る。いくつかの家庭用ペットの場合、より高い周波数も聞こえることがある（例えば、犬の場合は60kHzまで、猫の場合は79kHzまで）点に留意されたい。本技術の感知オーディオ信号の適切な範囲は、低超音波周波数範囲内にあり得る（例えば、15〜24kHz、18〜24kHz、19〜24kHz、15〜20kHz、18〜20kHzまたは19〜20kHz）。
【００４４】
感知アプローチの背景−低周波超音波および無線周波
【００４５】
スピーカおよびマイクロフォンなどのオーディオデバイスは、現代の家庭において広範に用いられている。モバイルデバイスおよびポータブルデバイス（例えば、コンピュータ、ラップトップ、タブレットおよびスマートフォン）の登場により、その用途はさらに広がっている一方、さらに強力なプロセッサの利用可能性により使用も補完されている。しかし、少なくとも１つのスピーカおよび少なくとも１つのマイクロフォン（またはこれらの機能を行うように構成され得る変換器）の存在により、アクティブ低周波超音波およびそのエコー処理を用いて新規のバイオメトリック感知をこれらのデバイス上において行うことが可能になる。再生（送信）される音響信号は、ちょうどヒトの聴覚外（例えば、18kHz超）にありかつシステム能力内（例えば、サンプリングレートが48kHzのときに24kHzよりも下（通常は25または30kHzよりも下））にある。これとは対照的に、医療用超音波は、通常はずっと高い周波数（例えば1〜18MHz）において動作する。このような感知能力は、少なくとも１つのスピーカおよびマイクロフォン（または類似の変換器）およびプロセッサが既設されたシステムに追加することができ、その際、デジタル信号処理（ＤＳＰ）機能を具現する専用感知ソフトウェアが追加されることが理解される。さらに、所望の感知特性に応じて、専用スピーカおよびマイクロフォンも実装され得る。
【００４６】
あるいは、5.8GHz ISM帯においておよび／あるいは10.5GHz（または9.3GHz）において動作する無線周波（ＲＦ）センサ（例えば、パルスＣＷドップラーセンサ）あるいは24GHz ISM帯において動作するシリコンゲルマニウムレーダー（例えば、ＦＭＣＷまたはＦＳＫを用いた24GHz基本電圧制御型オシレータ（ＶＣＯ）に基づいてデジタル化Ｉ／Ｑ（同相および直角位相を送達させるもの）を本明細書中に記載のプロセスのいくつかと共に用いることもできるが、このような具現の場合、専用ハードウェアが必要になることが多い。
【００４７】
マイクロフォン／スピーカシステムは広範に利用可能になっているため、超音波感知の簡便な利用が促進されており、新規の医療的用途および健康用途が一定範囲において可能になっている。
【００４８】
例示的な音響感知アーキテクチャ
【００４９】
生理学的信号の検出システムの例示的なアーキテクチャは、以下に記載の通りものであり得る。約２５ｋＨｚまでにおいて動作する低周波超音波システムを、モバイルスマートデバイスまたはスマートスピーカデバイス上において実現することができる。これにより、音声エネルギーが、電子デバイス上の１つ以上の変換器により１つ以上の対象者へ送られる。変換器は典型的には、25kHz未満の周波数を含む一定範囲の周波数にわたって音声エネルギーを発生させるように構成される。変換器は、スマートスピーカ中に含まれるスピーカ、サウンドバー、ＴＶ、医療デバイス（例えば、気道陽圧（ＰＡＰ）デバイス）、または低周波超音波感知および処理とサポートすることが可能な変換器を含む他の多数のデバイスおよび構成の形態をとり得る。生理学的信号の感知は、送られてきた音声エネルギーに対応する対象者からのエコーの受信を電子デバイス上の第２の変換器を用いて行われる。第２の変換器（例えば、マイクロフォン）は、受信されたエコーに対応する電気信号を生成し、これらの信号をデジタル化するように構成される。
【００５０】
バイオメトリック特性の検出のための超音波システムの利用と関連付けられたハードウェア配置構成および信号処理の詳細な技術的記載について、PCT/EP2017/073613に記載がある。本明細書中、同文献全体を参考のため援用する。同文献の特徴は、本明細書中に記載の処理デバイスと共に具現され得る。さらなる技術的詳細および当該技術の多様な用途について、本明細書中全体において記載がある。
【００５１】
このようなシステムが、例えばLinux（登録商標）ベースのオペレーティング・システム・プラットフォーム上において具現される場合、プロセッサが再生コマンドおよび記録コマンドを用いてＡＬＳＡ（高度リナックス音声アーキテクチャ）と直接通信することが望ましい可能性がある。デジタルオーディオ再生または記録サンプル（例えば、１６または３２ビットオーディオサンプル）がドロップされた場合、不要なサウンドクリック（例えば、ドロップされたサンプルに起因する位相不連続）の原因になり得るため、このような事態を回避することが重要である。本システムは、例えばマルチスレッド型であり得（プロセッサが１つ以上のコアを有し、複数のプロセスまたはスレッドを同時に実行することができる場合）、プログラミング言語（例えば、Python）を用いてNumPyなどのパッケージで具現され得る。
【００５２】
このようなＡＬＳＡへのより低レベルのアクセスも望ましい（例えば、リナックス（登録商標）に基づいたAndroidスマートフォン上において、より高レベルのオーディオ動作（例えば、ＪａｖａまたはOpen SL ESを介したもの）において微小休止が発生し得、その結果、プロセッサへの負荷が大きくかつアプリケーションおよび／または（例えば特定のSamsung S7デバイス上において）オペレーティングシステムによりオーディオが短時間休止した場合）、不要な可聴クリックがいくつかの特定のスマートフォン上に発生する。
【００５３】
生物の感知
【００５４】
「対象者」は、通常は人とみなされるが、愛玩用の犬、猫などの動物でもあり得る。犬の聴覚は45kHzまでであり得、猫の聴覚は64kHzまでであり得るため、感知周波数を可聴域を超えた帯域まで任意選択的に増加させることができ、かつ／または、動物を驚かせることが無いように（例えば、（ブーといううなり音ではなく）広域スペクトラムの穏やかなシューという音となるように）生成される感知音声の種類を調節することができる。
【００５５】
本システムは、感知領域内に対象者がいない場合にも動作することが可能であり、（例えば送信される波形パラメータの変更により）ずっと広い領域における外乱（動態）の検出のためにその動作モードを任意選択的に調節することができる。対象者が検出された場合にのみ、システムは、微細な（例えば、より近接した感知）活動および生体動き検出のための別の動作モードへ切り換え得る。１つの実現例として、１つ以上のスピーカ（例えば、ツイータ）および１つ以上のマイクロフォンを備えたデバイスであり得、リアルタイムのバイタルサインデータをクラウドへ送る。
【００５６】
感知−他のオーディオデジタル信号処理（ＤＳＰ）との共存
【００５７】
処理デバイス100および102のスピーカにより生成された音響信号によって用いられる感知周波数（単数または複数）および波形形状（単数または複数）のために、デバイスまたは関連付けられたハードウェアまたはソフトウェアにおける既存のエコー除去を全て抑制（例えば、ディセーブル）することができる。振幅が相対的に小さいことが多い反射された「エコー」信号の外乱（意図されない信号の処理）の最小化のために、自動利得制御（ＡＧＣ）およびノイズ抑制もディセーブルすることができる。
【００５８】
その結果得られた受信信号（例えば、スピーカにおいて受信されもの）に対してデジタル的にバンドパスフィルタを行って、個々の意図される送信感知波形を、異なる周波数における他の信号（例えば、発話、バックグラウンドノイズ、同一場所に設置されたかまたは共同設置されたデバイス内において実行される異なる感知信号）から選別する。
【００５９】
感知−音響の送受信のタイミング／クロッキング
【００６０】
送受信路の経時的精度（すなわち、不要なクロックドリフト、温度効果などが有るか）に応じて、受信された信号を周期的に同期または再同期させる必要があり得る。規定された波形状（例えば、ＦＭＣＷ三角（アップダウンデュアルランプ）チャープ、正弦変調、ランプなど）を有する信号の場合、時間または周波数領域照合を行って、信号の整合およびラウンドトリップ時間の推定を行うことができる。高精度のタイミング情報が利用可能な他の場合において、計算的に複雑な同期は不要になり得る。
【００６１】
２つ以上の処理デバイス100および102が異なるクロックと共に用いられる場合、余分な同期情報の交換をデバイス間において（例えば無線通信により）行うことができる。これは、特定の送信波形を確実に主要エコー（推定飛行時間）に関連付けるために行われ得る。通常、これは、再生されているサンプル波形、ダイレクトパス信号の次にエコーを比較することにより、行われる。
【００６２】
感知−適応フィルタリングを用いたフロントエンドＦＭＣＷデュアルランプ（例えば、三角計）の例
【００６３】
いくつかのバージョンにおいて、特定の特性を有する音響周波数変調連続波（ＦＭＣＷ）信号を発生させることにより、感知のために実行処理デバイスを実装することができる。ＦＭＣＷ信号は、線形周波数変調を用いた連続信号であり、その後のダウンコンバージョンプロセスにより「ビート」周波数が得られ、感知システムから異なる距離において配置された固定標的から異なるビート周波数が（相対速度に関わらず）返送される。「ビート周波数」は、「中間」周波数（ＩＦ）とも呼ばれる。ＦＭＣＷを用いると、受信器ｘ信号の復調が例えばローカルオシレータによってまたは本明細書中により詳細に説明するように信号自身により行われ、ローパスフィルタリングされると、異常な「中間」信号が生成する。この「中間」信号は、そのままではベースバンドとみなされない。ＩＦ信号をベースバンドにするには、ＩＦ信号に対して例えば高速フーリエ変換処理（ＦＦＴ）を行えばよい。（例えば、図１０を参照されたい）。
【００６４】
典型的には、受信された信号に対してデジタル的にバンドパスフィルタリング（バンドパスフィルタ（ＢＰＦ））を行って、送信波形の期待されるエコーに無関係の周波数成分を除去する。このようなＢＰＦは、有限インパルス応答（ＩＩＲ）フィルタにおける有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタまたは他のアプローチを用いて具現することができ、エコー周波数を含むように規定された通過帯域を有する。簡単な例として、ＦＭＣＷ信号を用いた音響感知波形の送信がある。この波形の送信により、周波数が三角ランピング戦略を用いたランピング周波数により19から21kHzへ変更された後に19kHzへ戻される（例えば、オーディオサンプリングレート48kHzにおいて1500サンプルアップ、1500サンプルダウンを行うと、有効感知サンプリングレートが16Hzになり）、位相不連続は発生しない。この場合、ＢＰＦはこの周波数範囲を網羅する通過帯域を有するように設計され、信号への過度な影響が無いようにかつ通過帯域の制限またはリップル排除が可能なように、３ｄＢポイントがエッジの下および上において選択される。
【００６５】
ＦＭＣＷ信号を用いた感知に関連してＢＰＦとして用いられ得るより高度なフィルタは、送信されたチャープのタイミング（ランプ周波数）および期待される（時間的）エコーのタイミングについての知識を利用し得る。このようなフィルタは、期待される周波数内容を追跡することにより、適応的に変化（すなわち、適応型）することができ、ずっと狭い通過帯域を有することができる。その結果、不要な周波数（単数または複数）における信号をより良好に抑制することができ、間欠的帯域内干渉への対処を支援することができる。本明細書中により詳細に説明するように、超音波感知技術は、デュアルトーン音響信号と共に具現され得る。対象周波数をより良好に分離するために、デュアルトーン連続波（ＣＷ）信号の場合、異なるトーンを１つ以上のフィルタ（例えば、フィルタバンク）によって分離させることができる。周波数ホッピング連続波（ＦＨＣＷ）を伝送時に具現した場合、デジタルフィルタ（単数または複数）は、期待されるエコー周波数内容を時間的に追跡し、他の周波数を拒絶するように構成され得る。
【００６６】
このような信号処理の適用により、相対的低い振幅超音波感知からでも良好な信号／ノイズ比（ＳＮＲ）を得ることができる。
【００６７】
システムのＳＮＲについての情報は、復調前および復調後の双方において利用可能である（例えば、受信された信号のエンベロープに基づいたもの、（例えば位相復調または差分位相復調などの技術を用いて）復調されたＩ／Ｑ信号、およびその後のバイオメトリック検出）。
【００６８】
図６は、例えば適応的周波数ホッピングレンジゲーティング（Ａ）ＦＨＲＧのためのマルチトーンペア音響感知信号を示す。その一例について、PCT/EP2017/073613に記載がある。各ピークツートラフ形状は、ツートーンミックスである。ピーク高さの変化は、実際の電話スピーカおよびマイクにおける非理想性に起因し、最大出力は、周波数増加と共に低下する。図中、Ｘ軸は時間であり、ｙ軸は振幅である。このような信号を用いたダイレクトパス／静的リフレクションは、正のピークおよび負のピークにおいて最大になる。トラフにおいて、エコーが支配的になり得る。
【００６９】
このような波形が適応的周波数ホッピングレンジゲーティング（Ａ）ＦＨＲＧにおいてデュアルトーンと共に用いられた場合、トーン振幅が各時間帯内の期間内において上下に傾斜し得る。上下に傾斜のある時系列（デュアル時間）は、100Hzだけ離隔され得る。すなわち、受信側のダイレクトパスを見る（検出する）ことが可能になるだけでなく、トラフ中のリフレクション（このときはほとんど「沈黙」として）識別／区別することも可能になる。主要ダイレクトパスは、静的リフレクションである。上手く設計された送信／受信変換器の場合、ラウドスピーカからマイクロフォンへの直接的な「ブリードスルー」（すなわち、スピーカからマイクロフォンへの強いダイレクトパス）はごく僅かである。ラウドスピーカおよびマイクロフォンが同一場所に設置されているスマートフォンまたはスマートスピーカの場合、これは大きくなる傾向となる。受信された信号が復調される際、ダイレクトパスに起因してＤＣレベルが有意になる。送信／受信信号経路中の任意の固定遅延または可変遅延（例えば、（送信信号と受信信号との間の関係に望ましくない影響を与え得る）可変レイテンシ、クロックドリフト、停止／起動挙動などが有る場合）を推定するために、ダイレクトパス成分（すなわち、周知の遅延経路（例えば、スピーカ（単数または複数）とマイク（単数または複数）との間の固定距離に関連するもの）も利用することが可能である。ダイレクトパスがほとんど無い場合、送信／受信信号のタイミング情報の回復のために、符号化および／またはパイロットトーンを送信信号上において用いることができる。
【００７０】
デュアルトーンＦＭＣＷ（本明細書中デュアルランプ技術とも呼ぶ）
【００７１】
上記したような（Ａ）ＦＨＲＧに関連したこのようなデュアル（マルチトーン）対と対照的に、本技術のいくつかのバージョンにおける処理デバイスは、例えば低周波超音波感知のためのデュアルトーンＦＭＣＷ感知信号と共に実装され得る。この点について、低周波超音波感知システムをＦＭＣＷ型アプローチで具現する際、音響感知信号の生成が可能な異なる方法が存在する。その際、周波数領域の波形形状（例えば、三角（対称または非対称）、傾斜、正弦）、期間（「チャープ」の持続期間）、および帯域幅（「チャープ」により網羅される周波数（例えば、19〜21kHz））の差が用いられ得る。ＦＭＣＷ構成において、２つ以上の同時トーンを用いることも可能である。
【００７２】
サンプル数の選択により、可能な出力復調サンプリングレート（例えば、サンプリングレート48kHzにおいて512サンプルの場合、93.75Hz（48,000/512）に等しく、4096サンプル持続期間の掃引時間は、11.72Hz（48,000/4096）に等しい）。三角波形が1500サンプルアップタイムおよび1500サンプルダウンタイムと共に用いられる場合、出力サンプリングレートは16Hz（48,000/3000）になる。この種のシステムの場合、信号を例えば基準テンプレートで乗算することにより、同期を行うことができる。
【００７３】
出力サンプリングレートの選択について、実験的試験により、以下のことが判明している。すなわち、大まかに8〜16Hzの領域が好ましい。なぜならば、このような領域により、１／ｆノイズ（空気の動き、強いフェーディングの可能性および／または室内モードに起因する低周波効果）が広範に回避され、より高い復調サンプリングレートにおいてみられる残響領域が回避され（すなわち、次の「チャープ」中の次の類似成分前に、感知波形「チャープ」の任意の１つの周波数におけるエネルギー減衰のための時間を確保した）。換言すると、ｂｉｎを広げ過ぎた場合、気流および温度の変化（例えば、ドアの開きおよび室内における熱の出入り）が有る場合、今見ている任意のブロックが呼吸のようにみえる不要な基準線ドリフトを含み得ることを意味する。実際には、これは、空気の動きと共に（レンジビンにわたる）帯にわたって波がみられることを意味する。卓上型または台座型ファンあるいは空調または他のＨＶＡＣシステムからのより局所的な効果と別個のものである。実際、ブロックが過度に幅広にされた場合、システムは、ＣＷシステム「のようにみえる」ようになる。一方、システムが高すぎるリフレッシュレートにおいて作動した（すなわち、傾斜が短すぎる）場合、リバーブが発生し得る。
【００７４】
図７Ａに示すように、三角ＦＭＣＷ波形が１つの「トーン」を有する（すなわち、周波数が上下する）場合、システムは、例えばアップスイープのみまたはダウンスイープのみを処理し得るか、または、実際は双方を距離検出のために処理してもよい。１つのトーンについて位相が連続する三角形状が大変望ましい理由として、位相不連続部に起因して発生する再生音声中の任意の可聴アーチファクトが最小化または除去される点がある。これの別形である傾斜が有る場合、ある周波数における特定の振幅音声の再生からサンプル空間中の類似の振幅におけるずっと低い（またはずっと高い）周波数へジャンプするようスピーカ（単数または複数）が要求された際に、極めて不快な可聴ブンブン音の原因になり得る。すなわち、スピーカにおける機械的変化に起因してカチカチ音が発生し得、チャープの頻繁な反復により、ブンブン音（多数の近密に配置されたカチカチ音）がユーザに聞こえる。
【００７５】
そのため、本技術のいくつかのバージョンにおいて、ランプ波形（例えば、アップスイープのみまたはダウンスイープのみからなるもの）を有する特殊なデュアル「トーン」と共に音響感知信号をＦＭＣＷとして具現することにより、１つのランプ（周波数のランプアップおよびダウンの終了からの周波数の急激な変化）から次のランプ（周波数ランプアップおよびダウン）を可聴アーチファクト無しに行う。このようなデュアル「トーン」周波数変調波形は、周波数特性を時間に相対して示し、少なくとも２つの変化する周波数ランプが１つの期間において重複し、これらの周波数ランプはそれぞれ、例えばランピング持続期間または一部における当該期間における任意の瞬間において、相互に異なる周波数（単数または複数）を有し得る。このことを、図７Ｂ中の１点鎖線対実線に関連して図示する。これにより、システムにおけるデータ処理を究極に簡潔にすることができ、三角波形の各点における高い振幅転移の可能性も排除される。急激な転移が繰り返された場合、システムの低レベルＤＳＰ／ＣＯＤＥＣ／ファームウェア）の奇妙な挙動がトリガされる場合がある。
【００７６】
このようなデュアルトーン信号を具現する際の重要な考慮事項として、スピーカ／システムが急激な転移を作らずにすみかつゼロポイントを有するように、形状が作成（形成）される点がある。これにより、通常信号を非可聴にするために具現されるフィルタリングの必要性を低減させることができる。例えば、信号を非可聴感知信号として動作させつつ、ハイパスまたはバンドパスフィルタリングを回避することができる。波形中にゼロを存在させることにより、このような信号の（例えば復調のための）送信および受信の同期が単純化されるため、信号処理が容易になる。デュアルトーンの結果、１つよりも多くのトーンが用いられるため、フェーディングロバスト性の要素が得られる。また、フェーディングを用いられる周波数および位相または周波数と共に変化させることができる（例えば、デュアルトーンシステムにおけるＦＭＣＷトーン間に100Hzオフセットを用いることができる）。
【００７７】
図７Ａおよび図７Ｂは、ＦＭＣＷ単一トーン（図７Ａ）具現と、デュアルトーン（図７Ｂ）実行との間の周波数領域の比較を示す。不可聴を保証するために、単一トーン（図７Ａ）は、ダウンスイープ（生成周波数の経時的低下）を優先的に含み得る。ダウンスイープを省略してもよいが、その場合、可聴性が一定的に発生し得る。デュアルトーン（図７Ｂ）を用いれば、時間領域の表現が非可聴となるような形状にされているため、このようなダウンスイープの必要性の回避を支援することができる。図７Ｂは、第１のトーン7001および任意選択の第２のトーン7002が重複している様子を示す。同図において、受信されたエコー（すなわち、リフレクション信号）は図示していない。よって、トーンにより、反復波形において第２の鋸周波数変化と重複された第１の鋸周波数変化が形成される。これらのトーンは、感知期間において反復されるように連続する。
【００７８】
図７ＡのＦＭＣＷ単一トーンおよび図７ＢのＦＭＣＷデュアルトーンの性能は、図８および図９を参照して考察され得る。図８Ａ、図８Ｂおよび図８Ｃは、図７ＡのＦＭＣＷ単一トーンの例の信号特性を示す。図９Ａ、図９Ｂおよび図９Ｃは、図７ＢのＦＭＣＷデュアルトーンの例の信号特性を示す。
【００７９】
図８Ａは、送信された（Ｔｘ）信号8001および記受信された（Ｒｘ）リフレクション8001-R（エコー）が音響感知システムにおいて動作する三角単一トーンＦＭＣＷとして動作する様子を示す。図８Ｂは、時間領域波形を示す。図８Ｃは、信号のスペクトル内容を示す。明らかなように、より低周波数（ＦＭＣＷ信号の帯域幅に関連するピーク領域の外部）においても、内容が存在する。そのため、このようなより低周波数が可聴周波数範囲内に入り得るため、望ましくない性能特性に繋がる。
【００８０】
図９Ａは、信号グラフ9002中のデュアルトーンランプＦＭＣＷ信号を示す。信号グラフ9002は双方のトーンを示し、信号グラフ9002-Rは、これら２つのトーン／マルチトーンの受信されたエコーを示す。図９Ｂは、デュアルトーンの余弦様関数形状を（ゼロ交差に繋がる）ゼロ点と共に示す。図９Ｃは、より低周波数におけるずっと小さなピークおよびより出力振幅を示す。図９Ｃのスロープ領域ＳＲを図８Ｃのスロープ領域ＳＲと比較した場合、より低い周波数における／より低い周波数に対するデュアルトーンランプＦＭＣＷの出力の急激の低下（ｄＢ）を示す。高周波数（実質的に非可聴であり、感知のために用いられる）からより低い周波数（可聴であり、典型的には感知には用いられない）周波数へのより急激なロールオフは、ユーザにとってそれほど邪魔にならないため、望ましい音響感知特性である。（ＦＭＣＷ信号の帯域幅に関連するピーク領域外の）より低い周波数における出力は、図８Ｃに示す単一トーンＦＭＣＷ三角形態の場合よりも４０ｄＢ低くすることができる。図９Ｃに示すように、図９Ｃの上側の平滑ピーク領域ＰＲを図８Ｃの多エッジピーク領域ＰＲと比較すると、デュアルトーンランプＦＭＣＷ信号は、より良好な音響感知特性を有し得、スピーカに対する要求が少ない。このような複数のトーンＦＭＣＷまたはデュアルトーンＦＭＣＷシステム（例えば、リナックスベースの単一ボードコンピュータ上において実行するもの）により、４ｍ以上の感知範囲内の複数の人を特定することが可能な感知を得ることができる。例えば処理デバイスから１．５メートルにおいて心拍数を検出することができ、呼吸数（単数または複数）を約４メートル以上まで検出することもできる。例示的なシステムは、２つのトーンを18,000Hzおよび18,011.72Hzにおいて用いることができ、これらのトーンは、例えば19,172Hzおよび19183.72Hzそれぞれまでランプし得る。
【００８１】
この1,172Hzのランプについて、例えばサイズ4096ポイントのＦＦＴをビン幅48,000Hz/4096=11.72と共に用いることが考えられ得る。音声速度が340m/sである場合、以下に留意されたい。340ms/s / 11.72 / 2（発出および返来）＝１００個のビンについて14.5mまたは各ビンについて14.5cm。各「ビン」は、例えば人（ビン毎に）１人までの人を検出することができる（しかし、実際には、人はこれよりも多数により別個にされる人）。同期プロセスの一環として、例えば（信号を基準テンプレートによって乗算する）より計算コストの高い相関動作を回避するために、信号は二乗され得る。用いられるＦＦＴサイズから独立して、最大サイズの分解能は、音声速度／（帯域幅＊２）＝３４０／（１１７２＊２）＝１４．５ｃｍである。しかし、感知された反射信号と、感知されたダイレクトパス信号との交差相関を含む同期プロセスを任意選択的に設けてもよい。同期プロセスは、基準テンプレートを感知された反射音信号の少なくとも一部で乗算することを任意選択的に含み得る。
【００８２】
図１０は、信号を信号で乗算（２乗）することによるデュアルトーンＦＭＣＷランプ「自己混合」復調の一例を示す。この点について、復調においては、受信されたエコー信号を発生された送信信号（例えば、オシレータからの信号を示す信号）で乗算して、スピーカまたは処理デバイス100および102の範囲内の距離または動きを反映する信号を生成することができる。この処理により、「中間」周波数（ＩＦ）信号とも呼ばれる「ビート周波数」信号が得られる。ＦＭＣＷを用いれば、例えばローカルオシレータによってまたは本明細書中により詳細に記載のように信号自身によって受信器ｘ信号が復調され、ローパスフィルタリングされると、そのままではベースバンド（ＢＢ）とみなされない異常な「中間」信号が生成され得る。ＩＦ信号を例えば高速フーリエ変換処理（ＦＦＴ）の適用によって処理すると、この信号はベースバンド（ＢＢ）となり得る。
【００８３】
図１０に示すように、復調は、受信（反射音信号）Ｒｘ信号のみと共に行われる。これが数学的に可能な理由として、Ｒｘ信号は、送信（Ｔｘ）信号を示す信号の大きなパーセンテージを内部に含む（例えば、生成された音声は、部分的にスピーカからマイクロフォンへのダイレクトパスを移動し得、反射音と共に感知され得る）点がある。デバイスは、受信信号Ｒｘを（例えば２乗により（復調は乗算動作としてみなすことができるため））乗算することができる。その後、フィルタリングプロセス（例えば、ローパス）が行われ得る。
【００８４】
図１０において自己混合を図示しているが、動き信号を反射信号および感知信号（すなわち、Ｔｘまたは音声信号）と共に導出するために、いくつかの異なるアプローチを実行することが可能である。１つのこのようなバージョンにおいて、ローカルオシレータＬＯ（これは、音声信号も生成し得る）により、Ｔｘ信号のコピーを復調のために有効に生成することができる。実際に生成されたＴｘ信号は、遅延または歪みに起因して、オシレータからの内部信号と若干異なり得る。その後、ローカルオシレータＬＯ（Ｔｘ）＊Ｒｘからの信号により復調を行うことができ、その後、フィルタリング（例えば、ローパス）も行われ得る。
【００８５】
別のバージョンにおいて、２つのローカルオシレータを実装して、２つのＬＯ信号を発生させることができる。例えば、ＬＯ信号の正弦および余弦コピーを具現して、受信信号の直角位相復調を得ることができる。典型的には、オシレータから信号（正弦または余弦）が１つだけ送信される。正確なＴｘ信号は、遅延または歪みに起因して、ローカルオシレータＬＯからの信号と若干異なる。このバージョンにおいて、（ａ）ＲＸ＊ＬＯ（Ｓｉｎ）および（ｂ）ＲＸ＊ＬＯ（Ｃｏｓ）において復調を行うことができ、その後、各場合においてフィルタリング（例えば、ローパス）を行って、Ｉ復調成分およびＱ復調成分双方を生成することができる。
【００８６】
図１１中のいくつかのグラフは、発生された同相位相信号および直交位相信号と共に行われる復調出力を示す。左側のパネルは、復調されたＩ／Ｑトレース（Ｉ（同相）およびＱ（直角位相）ベースバンド信号）を示す。図中、右側のパネルは、信号のスペクトル推定を示す（例えば、複雑な高速フーリエ変換（ＦＦＴ））は、左側から右側方向において、ＤＣ／ＶＬＦ成分、センサ前方の第１の人の生体動き信号周囲の赤色／青色垂直線および他方のピークを示し、センサから（離隔方向の）範囲内の第２の人のシグネチャを示す。ＦＦＴ右端においてリフレクションはみられないが、これは、２人の人がセンサに近接しているため、壁の反射を妨害している点に留意されたい。
【００８７】
図１２に示すように、低周波超音波センサから４メートルにおいて、生体動きは検出されていない。これは、ほぼゼロ振幅線において変化するＩトレースおよびＱトレース中の生理学的動態信号から明らかである。ＦＦＴグラフの左側において、ＤＣ成分およびＶＬＦ成分が図示される。ＦＦＴグラフの右側において、室内の壁からの反射に起因するピークが図示される。
【００８８】
図１３は、低周波超音波生体動き感知を用いた音声によりイネーブルされる睡眠改善システムの例示的なシステムアーキテクチャを示す。本システムは、本明細書中に記載の感知技術（例えば、マルチトーンＦＭＣＷ音響感知）を用いて具現され得る。ユーザは、ユーザの睡眠を監視するために事前に起動された音声起動型スピーカに話しかけることができる。例えば、口頭命令によりスマートスピーカへクエリを出すことにより、決定された睡眠スコア、呼吸（ＳＤＢ）イベントまたは睡眠統計の可聴レポートを生成することができる。このレポートに基づいて、システムの処理により、睡眠改善についての可聴アドバイス（例えば、睡眠を支援する治療デバイスの提案）も生成することができる。
【００８９】
本技術の低周波超音波感知によってイネーブルされる、スピーカによりイネーブルされた処理デバイスの近隣における動き検出のためのシステム処理は、図１４に示すモジュールに関連して考察することができる。処理デバイス14102は、スピーカ14310を含み、任意選択的にデュアルマイクロフォン14302と、１つ以上のプログラマブルプロセッサを備えたマイクロコントローラ14401とを任意選択的に含む。これらのモジュールは、マイクロコントローラのメモリ中にプログラムすることができる。この点について、オーディオサンプルまたはオーディオコンテンツは、14410における任意選択のアップサンプリング処理モジュールによりアップサンプリングされ得、あたかも任意選択のオーディオコンテンツが（感知信号と同時に）スピーカによって生成されるかのように、加算器モジュール14420へ提供され得る。この点について、加算器モジュール14420は、オーディオコンテンツと、ＦＭＣＷ信号（例えば、所望の低超音波周波数範囲内のデュアルトーンＦＭＣＷ信号）を生成するＦＭＣＷプロセスモジュール14430からの所望の周波数範囲内のＦＭＣＷ信号とを任意選択的に組み合わせる。次に、加算されたＦＭＣＷ信号は、例えばスピーカ14310からの出力のためのコンバータモジュールによって処理され得る。このＦＭＣＷ信号は、乗算器モジュール14440などの復調器へも付加される。乗算器モジュール14440などの復調器において、ＦＭＣＷ信号は、マイクロフォン14302において観察された受信エコー信号と処理（例えば、混合／乗算）される。このような混合の前に、受信されたエコー信号に対して本明細書中に既述のような適応的フィルタリングを行うことにより、対象周波数スペクトル外の不要な周波数を除去することができる。オーディオ出力処理モジュール（単数または複数）14444は、フィルタリングされた出力をダウンサンプリングすることおよび／または信号を変換してオーディオ信号を生成することを任意選択的に行い得る。次に、乗算器モジュール1440からの復調信号出力を、例えば後処理モジュール14450によりさらに処理することができる。例えば、この出力を周波数処理（例えば、ＦＦＴ）およびデジタル信号処理により処理することにより、（ａ）呼吸動きまたは動態、（ｂ）心臓動きまたは動態および全身動きまたは動態（例えば、全身動きまたは全身動態）を分離させるように、検出された原動き信号検出されたまたは他の場合の個々の動きを周波数範囲により向上させることができる。次に、上記したような多様な情報出力（例えば、睡眠、睡眠ステージ、動き、呼吸イベント）を検出するように信号の多様な動きを特性付けするための14460における特性処理により、生理学的動態信号（単数または複数）を記録するかまたは他の様態で例えばデジタル処理することができる。
【００９０】
全身動態または全身動きの検出に関連して、このような動態は、腕動態、頭部動態、胴動態、手足動態、および／または全身動態などのうちいずれかを含み得る。動き検出のための送信信号および反射信号からのこのような検出の方法は、ソナー音声型動き検出に適用することができ、例えば国際特許出願PCT/EP2016/058806および／またはPCT/EP2016/080267に記載のように考察および適用することができる。本明細書中、同文献全体を参考のため援用する。その特性上、このようなＲＦまたはソナー技術は、全ての身体動態（または少なくともその大部分）を一度に確認することができ、「ビーム」が方向付けられる場所に依存し得る。例えば、この技術は、頭部および胸部または全身などを主に照射する。脚動態が例えば周期的である場合、脚動態は動態頻度に基づいて動きとして主に区別され得、別の自動利得制御（ＡＧＣ）動作を行うことにより任意選択的に区別され得る。呼吸検出は、全身動態が少ないときに最も有効であり、特性周波数および呼吸波形の信号形状を分離させる（経時的に評価される通常のＣＯＰＤまたはＣＨＦ変化率および吸気／呼気比、ＳＤＢイベント、より長期のＳＤＢ変調など）。
【００９１】
動きがベッド内の人と関連付けられた場合、最大の振幅信号が全身動態（例えば、寝返り）と関連付けられ得る。手または脚の動態は、より高速であり得る（例えば、Ｉ／Ｑ信号からの速度）が、相対的振幅はより低い。よって、動き信号分析によるこのような動態の異なるコンポーネントおよび／またはコンポーネント配列は、例えば全身動態および加速、腕動態速度と共に開始した後に停止したかについての特定において考慮され得る。この特定は、異なる動きジェスチャーをより標的とし得る。
【００９２】
図15に示すように、このような処理デバイス14100は、小型であり、目立たなくすることができる。処理デバイスは、生体動き感知を用いた音声支援アプリケーションを実行して、１つ以上の人の発話（覚醒）ならびに眠気および睡眠ステージなどおよび感知フィールド内における任意の不正パーティの検出とを行い得る。
【００９３】
上記したように、処理デバイスは、例えば図５に示すような呼吸治療デバイス5000（例えば、ＰＡＰ）内において実装され得る。この点について、図５の図示のマイクロフォンおよびスピーカを実装すると、（変換器（例えば、スピーカおよびマイクロフォン）を用いてイネーブルされる）低周波超音波感知信号が生成される。これらの信号は、呼吸デバイス内に内蔵されるが、患者回路の外部の感知へ方向付けられ得る。治療時において、無呼吸の検出およびＡＨＩの計算に有用な呼吸パラメータは、患者回路内の条件を検出するように、流れ発生器そのもののセンサによって測定され得る。超音波感知は、典型的にはマスク（患者インターフェース3000）および流れ発生器（例えば、呼吸治療デバイス5000）が使用されていないときに起動され得る。図５に示すように、パートナーが存在する場合があり、別の処理デバイス100により任意選択的に監視してもよい。
【００９４】
図１６および図１７に示すように、処理デバイス100によって、動きおよび処理デバイス100からのその距離に関連して、異なる出力が検出および発生され得る。図１６において、Ｉ（同相）およびＱ（直角位相）ベースバンド信号が、特定のレンジビン（例えば、処理デバイスからの距離）から抽出される。これは、全身動態、呼吸動態および心臓動態を含む。図１７において、左側のパネルは、全ての利用可能な範囲の「ビン」を用いた複雑なスペクトル推定を示す。青色中の選択されたビンにより、図１６に示すＩ／Ｑベースバンドトレースが得られる。右下のパネル中、可能な睡眠スコア、心拍数および呼吸トレース、ならびに睡眠ステージまたは生理学的動態信号（単数または複数）から検出可能な他の任意の情報を示す。睡眠スコアの計算は、図１７の右上パネルのヒプノグラムに示すイベントに基づいて行われる。
【００９５】
感知−音響感知と、システムによって再生される他のオーディオ（音楽、発話、いびきなど）との混合（共存）
【００９６】
本技術のいくつかのバージョンは、処理デバイス100のスピーカおよび／またはマイクロフォンを（本明細書中に記載の超音波感知に加えて）他の目的のために用いてイルときに、具現され得る。さらなるプロセスは、このような同時的機能提供が可能なように具現され得る。例えば、同時的なオーディオコンテンツ生成および超音波感知のために、送信ビットストリーム（音響感知信号）と、上記したようにスピーカによって再生されている他の任意のオーディオコンテンツ（可聴）とをデジタル的に混合することができる。このような可聴オーディオコンテンツおよび超音波処理の実行のために、いくつかのアプローチを用いることができる。１つのアプローチの場合、その他のオーディオコンテンツ（これは、例えば多数のチャンネルサラウンド音声システムにおけるようなモノチャンネル、ステレオチャンネルまたはより多数のチャンネルであり得る）に前処理を行って、感知波形と重複するスペクトル内容全てを除去することが必要になる。例えば、１つの音楽シークエンスにおいて、例えば18〜20kHzの感知信号と重複する18kHzを超える成分が含まれ得る。この場合、18kHzの近隣の音楽成分に対してローパスフィルタリング除去を行えばよい。第２の選択肢として、重複感知（ダイレクトパスおよびエコー）時に当該音楽に対して適応的フィルタリングを行って、短期間における周波数成分を除去し、フィルタリングされていない音楽をそのままにしておく選択肢がある。このアプローチは、当該音楽の忠実度を保持するように設計される。第３の選択肢として、音源に対して何の変更も行わないという選択肢もある。
【００９７】
特定のチャンネル上の音源（例えば、Ｄｏｌｂｙ  Ｐｒｏ  Ｌｏｇｉｃ、デジタル、Ａｔｍｏｓ、ＤＴＳなどまたは実際には仮想化スペシャライザー機能）に対して意図的に遅延が付加されている場合、このような任意の帯域内信号も相応に処理し、感知波形を遅延させないかまたはエコー処理時に遅延を可能にする）点に留意されたい。
【００９８】
感知−音声アシスタントとの共存
【００９９】
超音波感知波形（例えば、三角ＦＭＣＷ）の特定の実現は、可聴帯域内にスペクトル内容を有するため、音声認識サービス（例えば、Ｇｏｏｇｌｅ  Ｈｏｍｅ）を行っている特定の音声アシスタントに対して意図しないまたは不要な影響を餅得る点に留意されたい。デュアルランプトーン対を使用することまたは感知波形にプレフィルタリング（三角チャープ中のハイパスまたはバンドパスフィルタリング）を行うことまたは音声認識信号処理を超音波感知信号成分に対するロバスト性を持つよう適合させることにより、このようなクロストークの可能性を回避することができる。
【０１００】
ＦＭＣＷランプ信号ｙを以下のように考える。
【０１０１】
【数１】
2021508279.tif 000003
【０１０２】
期間Ｔにおける周波数ｆ＿１から周波数ｆ＿２へのランプである。これは、期間Ｔにおいて切り換えられるため、分数調波を有する。
【０１０３】
これについての分析によれば、より低い周波数において出現するため可聴である帯域外高調波があることが分かる。
【０１０４】
特定のデュアルランプ対ｙについて、以下のように考える。
【０１０５】
【数２】
2021508279.tif 000004
【０１０６】
よって、分数調波がキャンセル（上記において減算）され、信号が保持される。１／Ｔは、極めて特異的である。（１／Ｔ）または実際には（１／Ｔ）を用いることにより、期間Ｔにおける切り換え効果がキャンセルアウトされる。よって、得られる信号が非可聴となる。これは数学的に単純に行われるため、デバイス（例えば、スマート携帯電話デバイス）に対する計算負荷が無いため、有利である。
【０１０７】
デュアルトーンはＤＣレベル（「０」）において切り替わるため、例えばカチカチ音（すなわち、ラウドスピーカが大きく動く事態を回避するようなオンおよびオフ）を回避するために、波形チャープ中において自然にオフになるポイント（信号の開始および終了時）がある。「０」により、残響軽減および／または特定の送信器の同定（すなわち、チャープのオン／オフ時間のオーバーレイー）のために、各チャープ間または実際にはチャープグループ間に静寂期間を設けることも可能になる。
【０１０８】
分数調波が無いことも、室内において２つのデバイスが同時に作動する場合の干渉源の可能性が無くなるため、有利である。よって、２つの異なるデバイスは、（周波数が）重複していないトーン対または実際に周波数が重複しているトーン対（かつ重複していない静寂期間の付加に起因する時間は重複していないトーン対）を用いることができる。後者の場合、ラウドスピーカ／マイクロフォンの組み合わせにおいては利用可能な非可聴帯域幅が限られている（すなわち、感度が19または20kHzへ大きくロールオフする）点において、有利であり得る。
【０１０９】
相対的に非可聴の三角ＦＭＣＷ信号をデュアルトーンランプと比較した場合も、後者は分数調波レベルがずっと低い（実世界のスマートデバイス上のノイズフロアに近い（例えば、量子化レベルに近い））。
【０１１０】
デュアルトーンランプを（三角形ではなく）上または下に傾斜させかつ帯域外成分は無いため、三角傾斜の場合に発生し得る傾斜間にじみの問題が無くなる。
【０１１１】
標準的なランプオーディオ信号を非可聴にするには、得られる波形の位相および振幅の歪みの可能性がある広範なフィルタリングが不可欠である。
【０１１２】
感知−性能最適化のための較正／室内マッピング
【０１１３】
処理デバイスは、セットアッププロセスと共に構成され得る。デバイスの最初のセットアップ（または動作時の周期的なセットアップ）時において、デバイスは、室内環境、室内の人の存在および／または数などのマッピングを行うために、音響プロービングシークエンスを送り出し得る。後でデバイスを動かす場合または感知された信号の質低下が検出された場合、このプロセスを繰り返すことができる。本システムは、スピーカ（単数または複数）およびマイク（単数または複数）の能力の確認と、イコライゼーションパラメータの推定とのための音響トレーニングシークエンスも放出し得る。すなわち、実世界の変換器の場合、システムによって用いられる超音波周波数ならびに温度およびオン特性において一定の非線形性があり得る（例えば、ラウドスピーカが安定するには、数分かかる場合がある）。
【０１１４】
感知−局所化のためのビーム形成
【０１１５】
専用のビーム形成を具現するか、既存のビーム形成機能を利用することができる。すなわち、センサアレイに対して送受信される信号の方向選択性または空間選択性が可能になるように信号処理が用いられる。これは典型的には「ファーフィールド」問題であり、（「ニアフィールド」である医療用画像化と対照的に）波面が低周波数超音波に対して比較的平坦になる。純然たるＣＷシステムの場合、音波はスピーカから移動して、最大領域および最小領域に到達する。しかし、複数のトランスデューサが利用可能である場合、この放射パターンを有利に制御すること（ビーム形成として知られるアプローチ）が可能である。受信側においては、複数のマイクロフォンも用いられ得る。これにより、音響感知を任意の方向において優先的に操作し（例えば、多数のスピーカがある場合に出射された音声および／または受信された音波の操作すること）、領域を掃引することが可能である。ユーザがベッドにいる場合、対象に向けられるか、または、（例えばベッドに２人の人がいる場合に）複数の対象へ方向付けられる）ように感知を操作することができる。ビーム操作は、送信側または受信側において具現され得る。低コストの超音波変換器（マイクロフォンまたはスピーカ）は指向性が極めて高い（例えば、小型の変換器の場合、波長は変換器のサイズに類似する）ため、そのような変換器の操作が可能な領域が制限され得る。
【０１１６】
感知−復調およびダウンコンバージョン
【０１１７】
感知された信号の復調は例えば図１４に示す乗算器（ミキサー）モジュール14440によって行われて、ベースバンド信号が生成される。このベースバンド信号をさらに処理して、感知フィールド中の「存在」（すなわち、受信されるエコーの（人の特性動きに関連する）変化に関連する復調信号の外乱）が有るかを検出する。受信された「ダイレクトパス」（スピーカからマイクロフォンへの高クロストークが有る場合（例えば、固体介在対空中介在の伝送および／またはスピーカからマイクへの短距離）信号）、受信されたエコー信号に加えて、得られた合計の乗算を復調のために行うことができる。そうではない場合、受信されたエコーを、（音響的ではなく）電子的な形態で抽出された元の送信信号の一部と乗算（混合）することができる。この特定の例において、本システムにおいて、復調の際に受信信号と送信信号との乗算を行わない（他の実施形態においては行われ得る）。その代わりに、本システムは、（減衰された送信信号および受信エコー（単数または複数）を含む）受信信号同士を以下のように乗算し得る。
【０１１８】
送信 = ATX (Cos (P) - Cos (Q) )
【０１１９】
受信 = A (Cos (P) - Cos (Q) ) + B (Cos (R) - Cos (S) )
【０１２０】
セルフミキサー= [A (Cos (P) - Cos (Q) ) + B (Cos (R) - Cos (S) )] x [A (Cos (P) - Cos (Q) ) + B (Cos (R) - Cos (S) )] すなわち、受信x受信
【０１２１】
ローパスフィルタリング後の（復調された）セルフミキサー成分は、以下のとおりである。
【数３】
2021508279.tif 000005
【０１２２】
式を単純化した後のセルフミキサー出力（復調されたもの）は、以下のとおりである。
【数４】
2021508279.tif 000006
ただし、ＡＡおよびＢＢは、ＤＣ成分である。
【０１２３】
反射信号情報を含む復調された成分（動きに関連するだけではなく、静的なものとなり得る）は、以下のとおりである。
【数５】
2021508279.tif 000007
【０１２４】
このことによる利点を以下に述べる。全タイミング情報が受信側に含まれているため、送信と受信との間の同期が不要であり、計算が高速かつ単純である（アレイの二乗）。
【０１２５】
ＩおよびＱ（同相および直角位相）の復調後、空気擾乱に関連する低周波成分、多経路リフレクション（多経路関連のフェーディングを含む）および他の低速で動く（一般的には非生理学的）情報を分離する方法を選択する。いくつかの場合において、この処理は、クラッタ除去と呼ばれ得る。ＤＣレベル（平均）を減算するかまたは他の何らかのトレンド除去（例えば、線形トレンド除去）を重複または非重複のブロックに基づいて行う。ＤＣ成分および極低周波成分（ＶＬＦ）の除去のために、ハイパスフィルタを適用してもよい。「除去された」情報を処理して、このようなＤＣおよびＶＬＦデータ（例えば、強い気流または多経路による有意な影響が有るか）の強度を推定する。次に、フィルタリングされた復調信号は、スペクトル分析ステージへ送られ得る。他方の選択肢として、ハイパスフィルタを用いずにフィルタリングされていない信号を直接スペクトル分析処理ブロックへ送り、ＤＣおよびＶＬＦの推定をこのステージにおいて行う選択肢がある。
【０１２６】
感知−フィーチャ抽出
【０１２７】
スペクトル分析は、複数の方法で行うことができる。離散フーリエ変換（ＤＦＴ）の近似化のための高速フーリエ変換（ＦＦＴ）が用いられる場合、信号を重複ブロックまたは非重複ブロック中にチョップする。この場合、トレンド除去を事前に行うことにより、無限の長さの信号を有限の長さの信号により近似化しているという事実を取り扱うことが望ましい。ウィンドウ機能（例えば、ハミング、ハニング）をデータのブロック（これは、重複または非重複であり得、そのタイミングは、例えばＰＳＧ研究室内の睡眠調査との比較のための出力の非重複の３０秒「エポック」と異なり得る）に対して行った後にＦＦＴを行ってもよい。これは、信号中に強い周期的成分（例えば、強い深呼吸信号）が含まれる場合は望ましくない（ウィンドウ機能が行われる場合、平均が除去されることが多い）。
【０１２８】
代案としては、時間周波数処理（例えば、ウェーブレットに基づいた方法（例えば、離散化連続ウェーブレット変換−ＤＣＷＴ）があって、トレンド除去と、直接的な動きおよび呼吸抽出との双方を行うことができる。この種のアプローチは、同時に他の動態（例えば呼吸、手足動態）が発生する場合において、心臓動態に関連するずっと小さな微細動態を抽出する際に特に適している。
【０１２９】
感知−不在／存在検出−および別の波形
【０１３０】
感知フィールド内において人または他の動きの源が無い場合、「静的リフレクション」が（主にＤＣオフセットまたは極めて低周波の成分として）支配的になり、明確に「不在」として特定され得る。他の人と無関係の動態もフィルタリング除去される（例えば、気流に関連する低周波成分）。本システムは極めて高感度であるため、ウィンドウまたはドアが開いたままであるかを検出することができるように構成することができる。本システムは、充分にロバストでもあるため、これらの条件に対応することができる。他の低速移動源（例えば、空調または強制熱）および比較的高速の周期的移動源（例えば、ファンおよび首振扇風機）が、フィルタリング除去される。
【０１３１】
スマートスピーカを（例えばポータブルの耐候性デバイス中に入れて）屋外で使用することが可能であるが、高気流が検出された場合、感知が自動ディセーブルされる。
【０１３２】
本システムは、大音量の音楽再生時に感知信号を管理するためにさらなる処理を行い得る（例えば、増幅器および／またはスピーカ（単数または複数）が非線形領域内に押し込まれるため、境界線歪みがシステム中に発生する）。
【０１３３】
感知−マルチモード／ハイブリッド感知
【０１３４】
連続波（ＣＷ）システムは、「なんでも」（すなわち、室内の一般的動き）を高速検出により検出することができるが、高精度の距離ゲーティングには不十分であり、フェーディングも比較的不十分である。改善策として、フェーディング防止のためのマルチトーンＣＷがある。動きの局所化のため、距離ゲーティングを利用することが可能である。そのため、ＦＭＣＷ、ＵＷＢまたは他のいくつかの変調スキーム（例えば、周波数偏移変調（ＦＳＫ）または位相偏移変調（ＰＳＫ））を利用することが望ましい。ＦＭＣＷの場合、ＣＷのような強いヌルが無く、距離ゲーティングを支援し、室内のモード蓄積に耐える。
【０１３５】
換言すると、デュアルまたはマルチトーンの連続波（ＣＷ）などの波形を用いて、広い室内などの領域内の全ての動態を感知することができる。多経路リフレクションおよび／または残響に起因して発生された定常波または進行波に起因するヌルを最小限にするように、複数のトーンが選択される。このアプローチの利点として、任意の動きを検出することができ、空間を満たすより大きな信号の使用が可能な点がある。よって、高感度の動き検出器として作動することができ、侵入者検出器として機能することができる。候補動きが検出された場合、システムは、可能性のある候補生理学的信号（例えば、ユーザの室内への歩行、典型的な活動シークエンス）を検索した後、呼吸、心拍数および特性動態（例えば、ジェスチャー）を検索する。本システムは、範囲情報を直接提供しないＣＷ型システムから、周波数変調連続波（ＦＭＣＷ）または超広帯域（ＵＷＢ）信号などの、特定の範囲において検出が可能で、動きの追跡を行い得るシステムへ切り替わり得る。
【０１３６】
ＵＷＢシステムは、スピーカおよびマイクの周波数応答に応じて可聴または非可聴になり得る。すなわち、これらのコンポーネントがより高周波数をサポートすることができる場合、広帯域信号は、ヒトの聴覚範囲外であり得る。より典型的な消費者スピーカの場合、ＵＷＢ音声が可聴になる可能性がより高くなり、フィルタリングされたホワイトノイズなどの音声（例えば、ピンクノイズまたはヒトの耳にとって「不快」な音声ではない何らかの変形例）に近くなるように形成され得る。これは、睡眠時において例えばホワイトノイズ発生器を模倣することにより、受容可能になり得る。他の場合、ＵＷＢが、ユーザがセキュリティ適用のために自宅から離れる際の距離ベースの感知提供のための別の選択肢となる。
【０１３７】
いくつかのバージョンにおいて、感知は、複数の感知装置を用いて（例えば、任意の２種類以上の感知装置（例えば、音響感知装置、ＲＦ感知装置およびＩＲ感知装置のうちいずれか２つ以上）を用いて）行われ得る。例えば、処理デバイスは、ＲＦ感知および音響感知（例えば、ＦＭＣＷ）により動きを検出し得る。処理デバイスは、ＩＲ感知および音響感知（例えば、ＦＭＣＷ）を用いて動きを検出し得る。処理デバイスは、ＩＲ感知およびＲＦ感知により動きを検出し得る。処理デバイスは、ＩＲ感知、ＲＦ感知および音響感知（例えば、ＦＭＣＷ）を用いて動きを検出し得る。
【０１３８】
異なる感知デバイス／アプリケーションの共存
【０１３９】
符号化されたまたは符号化されていない超音波信号は、デバイスおよびシステムが同定および他のデータ交換目的を具現することを可能にするよう、異なるデバイスによって発生され得ることが分かる。例えば、携帯電話アプリケーションは、近隣にある他の感知によりイネーブルされるデバイス／システム（例えば、スマートスピーカ）に対して自身を同定する（またはその逆）ために、このような信号を通信目的のために発生させるように構成され得る。これらの種類の信号は、同定のために短距離無線周波通信の代わりに用いられ得る（例えば、が利用できないかまたはディセーブルされる場合）。本システムのデバイスは、感知近隣における他の処理デバイスの存在を（例えば、別の処理デバイスからの非可聴音響的に発生された通信信号を介して）を自動的に決定することができ、発生された感知信号のパラメータが非干渉感知モードにおいて（例えば、異なる周波数帯および／または時間的に非重複の周波数帯の利用により）動作することができるように、これらのパラメータを調節することができる。
【０１４０】
スマートスピーカを用いたバイオメトリック感知
【０１４１】
スマートスピーカまたは築地のデバイスは典型的には、例えば図１３に示すようなホームオートメーション（例えば、スマート自動器具、スマート照明、スマートサーモスタット、または器具への給電のためのスマート電源スイッチ）およびネットワーク（例えば、インターネット）のための他の接続されたホームデバイスへのおよび当該ホームデバイスからの無線手段（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、Ｗｉ−Ｆｉ、ＺｉｇＢｅｅ、ｍｅｓｈ、ピアツーピアネットワーキング）を介した通信を含む。音響信号を単に出力するように設計された標準的スピーカと異なり、スマートスピーカは通常は、処理電子装置以外にも、１つ以上のスピーカと、１つ以上のマイクロフォンとを含む。マイクロフォン（単数または複数）、スピーカおよびプロセッサ（単数または複数）は、パーソナライズド音声制御を可能にするために、インテリジェントアシスタント（人工知能（ＡＩ）システム）とインターフェースをとるように具現され得る。いくつかの例として、Ｇｏｏｇｌｅ  Ｈｏｍｅ、Ａｐｐｌｅ  ＨｏｍｅＰｏｄ、Ａｍａｚｏｎ  Ｅｃｈｏがあり、「ＯＫ、グーグル」、「ヘイ、Ｓｉｒｉ」、「Ａｌｅｘａ」の決まり文句を用いた音声アクティベーションが用いられる。これらのデバイスおよび接続されたセンサは、モノのインターネット（ＩｏＴ）の一部としてみなされ得る。
【０１４２】
上記した超音波検出技術を（可聴音響信号または非可聴音響信号を用いて）スマートスピーカにおいて採用する場合、（スマートスピーカシステムの設計時において推定および／または特定のデバイスの実際の性能に基づいて更新された）その能力に基づいて、特定の最適化が必要になる。広範に言うと、スピーカ（単数または複数）およびマイクロフォン（単数または複数）双方によってサポートされる最大周波数により、利用可能な最高周波数非可聴感知信号が最終的に規定される。これは、特定のデバイス製作公差に基づいて若干変化し得る。
【０１４３】
例えば、第１のデバイス（例えば、Ｇｏｏｇｌｅ  Ｈｏｍｅデバイス）内のスピーカは、第２のデバイス（例えば、Ｓａｍｓｕｎｇ  Ｇａｌａｘｙ  Ｓ５スマートフォン）内のスピーカと異なる特性を有し得る。第１のデバイススピーカの感度は24kHzまでであり得、類似の周波数に対してほとんど平坦なマイクロフォン応答を有する。しかし、第２のデバイスのスピーカは、より低い周波数においてロールオフし得、感度のピークおよびトラフは１８ｋＨｚを超え得る。Amazon Alexa デバイスのスピーカの場合、例えば20kHzにおいてロールオフし得る。例示的なGoogleデバイスの場合、戻ってくる位相反転波に対してパッシブリフレックススピーカ設計を用い得、これらの波を側方に送り得るため、その音響特性が変化する（例えば、「10kHz」スピーカは実際には25kHzスピーカに変化する）。
【０１４４】
いくつかのデバイスは、マイクロフォンアレイ（例えば、平坦プレート上の複数のマイクロフォン）を有し得、利得および平均化関数を具現し得るが、マイクロフォン要素間が分離される（例えば、動的配列ダイバース配列）。このような処理は数値的に（すなわち、デジタル信号処理を用いたデジタルドメインにおいて）行うことができる。
【０１４５】
このようなシステムについて管理が必要な１つの差違の可能性として、スピーカ（単数または複数）およびマイクロフォン（単数または複数）の方向が関連する。例えば、特定の具現において、スピーカが前方を向き得、ユーザに対して同様の方向を向き得る。しかし、マイクロフォン（単数または複数）は、室内または天井に対して２０〜３０度の角度で方向付けられる場合がある。
【０１４６】
よって、距離音響感知のために音声ピックアップを最適化するには、アプリケーションの構成を、室内のトポロジーを学習することおよび可能性の有るリフレクション経路を可能にすることのためにスピーカを介してプロービングシークエンスを発生させるような構成にすればよい。よって、セットアッププロセスにより、（例えば、複数の人または動き源がスマートスピーカから異なる距離にある場合に複数の人または動き源の同時監視を支援するために）低周波超音波エコーの距離測定を較正するためのシークエンスを発生させることができる。信号処理の観点からみると、残響フロア（反射音響波のエネルギーが散逸するのにかかる時間長さ）は、異なる感知信号によって異なり、ＣＷ（連続波）の場合に２〜３倍であり、ＦＭＣＷの場合に約５倍（すなわち、リバーブ低減）である（すなわち、ＦＭＣＷの場合、周波数の範囲、持続期間、および反復シークエンスの形状に応じてリバーブフェーディングが未だにあり得る）。
【０１４７】
マイクロフォンを分離した場合、困難に繋がり得る。例えば、共通ハウジング内のマイクロフォンアレイがスマートスピーカ上において利用可能である場合、マイクロフォンの例示的な分離距離は、７１ｍｍであり得る。波長が２０ｍｍである場合、これは、１つのマイクロフォンがトラフ内にあり得る一方、他方のマイクロフォンがピーク領域内にあることを示す（例えば、ユーザが固定スピーカの方へ移動すると、ＳＮＲマイクロフォン間のＳＮＲが変化する）。望ましい構造として、２個のマイクロフォンを、領域内の特定のオーディオ感知波長関連間隔１９〜２０ｍｍと共に構成することができる。事前構成されたシステムにおいてこのような距離が不明である場合、較正プロセスを例えばセットアッププロセスの一部として行って、この距離を検出することができる。例えば、セットアッププロセスは、時間同期された較正音声を１つ以上のスピーカを介して発生させて、各スピーカから各マイクロフォンへの飛行時間を計算または推定することができ、マイクロフォン間の差をこれらの計算に基づいて推定することができる。よって、スマートフォンからの距離を２個以上のマイクロフォンにより感知する際、マイクロフォン間の距離を考慮に入れることができる。
【０１４８】
他のデバイス（例えば、アクティブサウンドバー（すなわち、マイクロフォンを含むもの）、およびモバイルスマートデバイスも、本明細書中に記載の感知動作で実装され得る。
【０１４９】
少なくとも１つのスピーカおよび少なくとも１つのマイクロフォン（またはこれらの機能を行うように構成することが可能な変換器）を設けることにより、バイオメトリック感知を能動低周波超音波およびそのエコー処理を用いてこれらのデバイスに対して行うことが可能になる。上記したように、例えばほとんどのユーザの可聴域のすぐ外（例えば、18kHzを超えて）かつ既知のまたは決定されたシステム能力内にある音響信号を再生（伝送）することにより、これを具現することができる（例えば、サンプリングレートが48kHzである場合に24kHzを下回り得るが、通常は25または30kHzを下回る）。これと対照的に、医療用超音波は通常はずっと高い周波数（例えば、1〜18MHz）において動作し、これらの動作のために特殊な機器を必要とする。記載の超音波測定技術により、ほとんどの家庭において既に利用可能になっているスマートスピーカシステム（スマートフォンを含む）を用いるだけで、いかなる高価な機器の購入の必要なく簡便な非接触測定が可能になる。
【０１５０】
多ユーザの近隣感知
【０１５１】
いくつかのバージョンにおいて、処理デバイスは、１つ以上のスピーカ（単数または複数）および１つ以上のマイクロフォン（単数または複数）により２人（以上）を同時に監視するように、構成され得る。例えば、処理デバイスは、異なるユーザを異なる周波数にて感知するための異なる感知周波数において複数の感知信号を生成し得る。いくつかの場合において、処理デバイスは、感知異なるユーザを異なる時期に感知するために、インターリーブされた感知信号の生成（例えば、異なる感知信号の異なる時期における生成）を制御し得る。いくつかの場合において、処理デバイスは、（例えば並列感知において）異なる距離を異なる時期に感知するための距離ゲーティングを順次調節し得る。
【０１５２】
いくつかの場合において、信号の質の最大化を支援することが可能な条件がいくつか存在する。例えば、処理デバイス（例えば、ＲＦセンサ、またはソナーイネーブル型スマートフォン）を寝台脇ロッカー上に配置することができる。この場合、第１の人の身体により感知信号の大部分が遮断され得る「シャドーイング」効果が発生し得る（その場合、距離ゲーティングにおいて恩恵が得られる（ベッド内の１人のみの感知）。ソナーにおいて、処理デバイスは、２人（以上の）人を検出するために、２個（以上の）異なる感知信号またはさらには単一のＦＭＣＷ（三角形、デュアルランプまたは他の）感知信号を発生させ得る。ＦＭＣＷの距離分離性により、（室内に１個だけスピーカ／マイクが存在するかのように）１つの感知信号だけで充分になる。理想的には、２人を同時に監視するには、ユーザが処理デバイスを高い位置に配置することにより、大部分の音響エネルギーが双方のユーザに到達するように（例えば、第１のユーザおよびユーザのシート／デュベコンフォーターにより感知信号が大きく遮断されないように）する。同一デバイス上に２つのマイクロフォンが有る場合も、（例えば、１つの上においてピークに近く、他方上においてヌルに近くなるため（特に、より小さな振幅の受信信号がより遠距離からの対象者から来る場合））有意な構造的／破壊的干渉が有る際に有利であり得る。
【０１５３】
ソナー／スマートフォンを第２の人に近づけた場合、より有利であり得（かつ恐らくはより高品質の信号を達成することができる）。第２の人は、自身のスマートフォン／処理デバイスを利用することができ、第１の人は、自身のスマートフォン／処理デバイスを利用する。感知信号の発生は、相互干渉を回避するように（すなわち、時間および／または周波数の重複を回避するように）行われ得る。これらのデバイスは、（送信前に聞くことおよび／またはユーザからの送信時に受信された信号を処理することにより）環境を自動的に感知し得、これにより、近隣の他のデバイスからの既存の感知信号との干渉しないように感知信号変調／技術を選択的に選択することができる。
【０１５４】
いくつかの場合において、送信および受信感度の音声圧力レベルは、２つのスマートフォンが全く同じ送信感知信号を有する場合に干渉を発生させないようなものである。なぜならば、空気減衰および音響吸収表面（織物、カーペット、ベッドカバー）の混合物による影響に起因して、第２の源が干渉閾値を下回り得るからである。各処理デバイスが各ユーザによって用いられる場合、デバイスは、それぞれの出力を自動的に低減するように任意選択的に構成され得、これにより、監視されている対象者のバイオメトリック信号を例えば必要な最低出力により充分に検出することが可能になる。このようなプロセスにより、他のデバイスとの干渉を回避しつつ、それぞれが動きを検出することが可能になる。
【０１５５】
感知−生理学的信号
【０１５６】
ＤＣおよびＶＬＦ（例えば、気流）の分離後、呼吸信号、心拍数信号および全身動き信号が分離される。これらは、ＦＦＴウィンドウ内のｂｉｎ検索およびウィンドウ上の追跡および／または指定距離における時間領域信号の直接ピーク／トラフまたはゼロ交差分析（例えば、復調信号の複雑なＦＦＴ分析を用いて抽出された指定距離範囲の「時間領域」信号）を介して推定され得る。その結果、一定範囲のユーザの動きの選択が可能になる。これは、ＦＦＴとして「２Ｄ」（二次元）処理とも呼ばれる。
【０１５７】
バイオメトリックフィーチャ検出−呼吸、心臓、動態および距離
【０１５８】
時間領域信号（ベースバンド原動き信号）に対してさらにバンドパスフィルタを行い、エンベロープ検出器を適用した後、ピーク／トラフ検出器を適用することができる。エンベロープ検出は、ヒルバート変換または呼吸データの二乗と、ローパスフィルタを介した二乗データの送信と、得られた信号の平方根の計算とにより、行うことができる。いくつかの例において、（バンドパスフィルタリングによって導出された）呼吸データを正規化し、ピークおよびトラフ検出（またはあるいはゼロ交差）プロセスを通じて送ることができる。検出プロセスにより、吸気部位および呼気部位を分離することができ、いくつかの場合において検出プロセスを較正して、ユーザの吸気部位および呼気部位を検出することができる。
【０１５９】
呼吸活動は典型的には、（例えば規則正しい深い呼吸からの）0.1〜0.7Hz（６呼吸／分〜（典型的には成人の場合の速い呼吸速度である）４２呼吸／分）の範囲内である。心臓活動は、より高周波数において信号に反映され、通過帯域範囲が0.7〜4Hz（毎分４８回鼓動〜毎分２４０回鼓動）であるバンドパスフィルタによるフィルタリングにより、この活動へのアクセスが可能になる。全身の動きに起因する活動は典型的には、4Hz〜10Hzの範囲である。これらのレンジには重複があり得る点に留意されたい。強い（明確な）呼吸トレースは、強い高調波に繋がり得、呼吸倍音を心臓信号と混同することを防ぐために追跡が必要である。変換器からの距離が長くなるほど（例えば、数メートル）、比較的小さい心臓の機械的信号の検出が極めて困難になり得、このような心拍数推定は、スマートスピーカから１メートル以内において（例えば椅子／カウチ上においてまたはベッド内において）静かに横臥している設定により適している。
【０１６０】
不在／存在が「存在」として決定された後、呼吸信号、心臓信号および動き／活動信号と、その相対的位置（および速度（移動している場合に、例えば、室内歩行））との推定が、センサフィールド内の１人以上の人について行われる。レンジング情報を提供するシステムは、複数の人が類似の安静時呼吸速度を有する場合（これは、若いカップルにおいては頻繁にあり得る）も、複数の人のバイオメトリックデータを分離することができることが分かる。
【０１６１】
これらのパラメータに基づいて、多様な統計測定（例えば、平均、中央値、第３モーメントおよび第４モーメント、ログ、平方根）、波形状（形態学的処理）を準備した後、特性化システムへ供給することができる（例えば、簡単な分類またはロジスティック回帰機能、または神経ネットワークまたは人工知能システムを用いたより複雑な機械学習システム）ことが可能である。この処理の目的は、収集されたバイオメトリックデータから（例えば、デバイス近隣の既知のユーザを同定するための）さらなる識見を得ることである。
【０１６２】
低周波超音波（ソナー）感知
【０１６３】
多くの場所において、ヒトの聴力閾値のちょうど上の低周波超音波範囲の音声を放出および記録することが可能なオーディオデバイスが含まれる（例えば、インフォテインメントシステム）。このようなデバイスおよびシステムは、低周波超音波技術を用いて近隣の人の生理学的感知を行うように適合され得る。このような感知は、標準的オーディオシステムの元々の意図される機能へ影響を与えること無く行うことが可能である。一例において、このような感知機能は、ソフトウェア更新を介して具現することができる（すなわち、物品コストの増加を招くこと無くさらなる有用な機能を提供することができる）。いくつかの場合において、新規のデバイスまたはシステム内の変換器のうち１つ以上を、低周波超音波感知のためのオーディオ周波数範囲を支援するように指定することができ、さらなる試験を製造時に行って、この仕様を満たしているかを確認する。
【０１６４】
このような（可聴または非可聴の）音響感知技術は、広範な多様な目的のために利用することができる（例えば、プロアクティブ健康管理、医療デバイスおよびセキュリティ機能）。
【０１６５】
約25kHzまで動作する低周波超音波システムは、モバイルスマートデバイスまたはスマートスピーカデバイス上において実現することができる。その結果、音声エネルギーが電子デバイス上の１つ以上の変換器により１つ以上の対象者へ送られ、変換器は、25kHz未満の周波数を含む一定範囲の周波数を介して音声エネルギーを発生させるように構成される。スピーカは、スマートフォン、スマートスピーカ、サウンドバー、ポータブルＴＶ画面または低周波超音波感知および処理の支援が可能な変換器を含む他の多数のデバイスおよび構成内に収容され得る。コンピュータがスピーカシステムを制御するように具現された場合、スマートスピーカシステムが有効に生成される。
【０１６６】
可聴音声（例えば、呼吸、咳、睡眠時のいびき、息切れ、喘鳴、発話、鼻すすり、くしゃみの音声）を、（動き感知のために検出される反射された感知信号からこれらの音声を分離するために）近隣の感知されたオーディオ信号から抽出および分類することができる。これらの音声のうちいくつか（例えば、咳）に起因して、感知信号（特に極めて低い音声圧力レベルにおける動作時において）がマスクされる場合があるが、これは望ましくない。しかし、このような音声も検出可能であり得るため、このような音を他の環境音声（例えば、クラクションを鳴らす音、モータノイズ、街路の音、風、ドアをバタンと閉める音）から分離することができる。呼吸音は典型的には、静寂な環境においては信号の質が良くなり、アクティブ感知アプローチ（例えば、ソナーまたはレーダー（ＲＦ  ｏｎｅを含む）（主に胴体動態および手足動態を検出する）またはカメラ／赤外線システム）を用いて実行された場合、吸気／呼気時間（およびよって呼吸速度）の良好な第２の推定が可能になる。換言すると、本システムは、この場合も音声の特性についての情報を抽出することができ、極めて音が大きい場合、関連信号の質が受容可能な閾値を下回った際、システムが感知された信号の小部分をスキップすることができる。
【０１６７】
ソナーシステムにおいて、吸気または呼気に起因する空気動態は、（感知信号が残響を経験できるくらいに充分に長く継続した場合に感知環境内の音響モードセットアップの外乱に起因して）得られる移動波面を追跡する方法によって検出することも可能である。可聴シグネチャから直接いびきを検出することは、比較的に大きな音のプロセスであるため、この検出はより容易である。この検出は、例えば、平均最大デシベルレベルを用いていびきを軽度（４０〜５０ｄｂ）、中程度（５０〜６０ｄｂ）または重度（＞６０ｄｂ）に分類することにより、行われる。
【０１６８】
よって、いくつかの場合において、処理デバイス100は、呼吸検出のための動き検出（例えば、ソナー）技術を用い得る。しかし、いくつかの場合において、マイクロフォンにおける可聴呼吸信号の音響分析を呼吸検出のために処理デバイス100によって具現することができる。
【０１６９】
ＲＦ（レーダー）感知
【０１７０】
いくつかのシステムは、セキュリティのための簡単な内部動態検出のための単一のパルスドップラーレーダーモジュールを含み得る。これらは、（アップデートされたソフトウェアにより）向上させることもできるし、あるいは、動き検出を近隣の特定の領域に局所化することが可能な（特に各シート／座席上の人を検出および区別することが可能な）モジュールと交換してもよい。センサの向上が、技術（例えば、超広帯域（ＵＷＢ）感知信号または周波数変調連続波（ＦＭＣＷ）感知信号または他の符号化スキーム（例えば、ＯＦＤＭ、ＰＳＫ、ＦＳＫ）を含む）をその発生された感知信号内において用いることにより、行われ得る。これらは、高精度のレンジング能力（１ｃｍ以下）を有するセンサにより具現され得る。このようなセンサは、規定領域内において感知を行い得る（例えば、特定のシートに方向付けられた感知方向を有するように近隣において構成され得るアンテナ設計を介して設定される）。いくつかの場合において、複数のアンテナが、特定の感知領域に対して実装され得、異なるアンテナと関連付けられた距離感知差を設定するためのビーム形成技術と共に用いられ得る。複数のセンサが、人（またはペット）が内部に存在し得る複数の領域（例えば、各シートに対するセンサ）を網羅する領域内において用いられ得る。
【０１７１】
マルチモードデータ処理
【０１７２】
ソナー、ＲＦまたは赤外線感知（すなわち、ＩＲ送波および受波のための赤外線エミッタおよび検出器）を用いた場合、処理デバイス100は、近隣の機器により（例えば占有度推定のために）発生されたさらなるデータまたは信号を受信することができ、これにより、生体動き感知をこのような機器からのデータに基づいて行うことが可能になる。例えば、人が所与のシート上またはベッド内に座っているかを検出するシート／ベッド荷重センサにより、特定のシートまたはベッドと関連付けられ得る感知について生体動き感知を開始するタイミングを決定するための情報を生体動き処理デバイス100へ提供することができる。赤外線システムは、例えばヒトの眼の動態を追跡することが可能なカメラシステムを例えば眠気検出のために任意選択的に備え得る。
【０１７３】
処理デバイスは、生体動き特性の検出のための関連レンジ／距離の評価のための距離情報を備えて構成され得る。例えば、処理デバイス100は、近隣内部（例えば、部屋のもの）の距離マッピング（マップ）を有し得る。このようなマップは、設計ステージにおいて初期感知構成を指定するために初期に設けられ得る。任意選択的に、処理デバイスの制御下にある感知システムは、１つ以上の人によって用いられている場合にマップを動的に更新（または検出）し得る。初期構成は、例えばシートの位置および最も可能性の高いシート構成をキャプチャ／検出し得る。すなわち、シートが可動型である場合、センサは、システムに現在の設定を報告して、感知パラメータを更新することができる（例えば、座っている人の位置は、（シートが後方または前方にスライドした場合あるいは折り畳まれた場合に）感知ラウドスピーカに対して移動し得る）。
【０１７４】
バイオメトリックフィーチャ検出−呼吸、心臓、動態および距離
【０１７５】
センサ信号の処理
【０１７６】
システムは、特定の処理デバイス100を含み、例えば任意選択的に復調が処理デバイスによって行われない場合において、復調信号をセンサから（例えば、ソナー、ＲＦ／レーダーまたは赤外線から）受信し得る。次に、処理デバイス100は、対象コンポーネント（例えば、直流信号ＤＣおよび超低周波数ＶＬＦ（例えば、気流）、呼吸、心拍数および全身動き信号）の分離により、この信号を処理し得る。これらの推定／検出は、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）ウィンドウにおけるｂｉｎ検索と、ウィンドウを介したおよび／または指定距離における時間領域信号の直接ピーク／トラフまたはゼロ交差分析を介した追跡（例えば、復調信号の複雑なＦＦＴ分析を用いて抽出された指定距離レンジに対する「時間領域」信号）とにより、行うことができる。これは、例えば国際特許出願PCT/EP2017/073613に記載のようなＦＦＴのＦＦＴが行われるため、「２Ｄ」（二次元）処理とも呼ばれる。
【０１７７】
ソナー感知の場合、有意な他の情報をオーディオ帯域中に発見することができ、マイクロフォンによってピックアップすることができる。このような情報は、インフォテインメント音声（音楽、ラジオ、ＴＶ、映画）、電話呼び出し音またはテレビ電話呼び出し音（ヒトの発話を含む）、周囲ノイズ、ならびに他の内部音声および外部音声（例えば、モータ、交通往来または車両ノイズ）であり得る。これらのオーディオ成分の大部分は、干渉物とみなされ得、バイオメトリックパラメータ推定から抑制され得る（例えば、フィルタリングされ得る）。
【０１７８】
レーダー感知の場合、他のＲＦ源からの信号成分が抑制され得る。
【０１７９】
赤外線感知の場合（例えば、視標追跡に加えて生理学的感知を行う場合）、温度変化および太陽位置に起因して干渉が発生し得、これを考慮に入れることができる。よって、温度センサ（例えば、サーモスタット温度センサからのもの）および時間の評価を感知信号の処理において行うことができる。
【０１８０】
使用される感知技術の詳細（ＲＦ、ＩＲ、ソナー）に関係無く、受信された時間領域反射信号に対してさらなる処理を行うことができる（例えば、バンドパスフィルタによるバンドパスフィルタリングによる処理、エンベロープ検出器による評価、およびその後のピーク／トラフ検出器による処理）。エンベロープ検出は、ヒルバート変換または呼吸データの二乗と、ローパスフィルタを介した二乗データの送信と、得られた信号の平方根の計算とにより、行うことができる。いくつかの例において、呼吸データは、ピークおよびトラフ検出（またはあるいはゼロ交差）プロセスを通じて正規化および送信することができる。検出プロセスにより、吸気部位および呼気部位を分離することができ、いくつかの場合において、ユーザの吸気部位および呼気部位を検出するように検出プロセスを較正することができる。
【０１８１】
呼吸活動は典型的には、（例えば規則正しい深い呼吸からの）0.1〜0.7Hz（６呼吸／分〜（典型的には成人の場合の速い呼吸速度である）４２呼吸／分）の範囲内である。心臓活動は、より高周波数において信号に反映され、通過帯域範囲が0.7〜4Hz（毎分４８回鼓動〜毎分２４０回鼓動）であるバンドパスフィルタによるフィルタリングにより、この活動へのアクセスが可能になる。全身の動きに起因する活動は典型的には、4Hz〜10Hzの範囲である。これらのレンジには重複があり得る点に留意されたい。強い（明確な）呼吸トレースは、強い高調波に繋がり得、呼吸倍音を心臓信号と混同することを防ぐために追跡が必要である。変換器からの距離が長くなるほど（例えば、数メートル）、比較的小さい心臓の機械的信号の検出が極めて困難になり得、このような心拍数推定は、スマートスピーカから１メートル以内において（例えば椅子／カウチ上においてまたはベッド内において）静かに横臥している設定により適している。
【０１８２】
不在／存在が「存在」として決定された後、呼吸、心臓および動き／活動信号（ならびに、その相対的位置および速度（移動している場合、例えば、近隣の内外において移動している場合））の推定が、センサのフィールド内の１人以上の人について行われる。レンジング情報を提供するシステムは、複数の人が類似の安静時呼吸速度を有する場合（これは、若いカップルにおいては頻繁にあり得る）も、複数の人のバイオメトリックデータを分離することができることが分かる。
【０１８３】
これらのパラメータに基づいて、多様な統計測定（例えば、平均、中央値、第３モーメントおよび第４モーメント、ログ、平方根）、波形状（形態学的処理）を準備した後、特性化システムへ供給することができる（例えば、簡単な分類またはロジスティック回帰機能、または神経ネットワークまたは人工知能システムを用いたより複雑な機械学習システム）ことが可能である。この処理の目的は、収集されたバイオメトリックデータからさらなる識見を得ることである。
【０１８４】
睡眠段階分析
【０１８５】
不在／存在／覚醒／（ＮＲＥＭ）睡眠ステージ１／睡眠ステージ２／睡眠ステージ３（徐波睡眠ＳＷＳ／深い）／ＲＥＭは、睡眠サイクルを示す根幹をなす睡眠アーキテクチャに関連するシークエンスを有するため、これを非シークエンス問題としてではなくシークエンス問題としてみなすと有用であり得る（すなわち、人が一定期間において１つの状態に留まる典型的な睡眠サイクルを反映すること）。睡眠シークエンスは、例えば夜間を通じた観察（「睡眠」）についての明確な順序を示す。
【０１８６】
いくつかのシステムにおいて、夜の始まりになるにつれてより深い（より突出した）熟睡（ＳＷＳ）になりかつ夜の終わりになるにつれてより深いＲＥＭ睡眠になるという「正常な」睡眠パターンについての知識も利用することができる。この事前知識は、正常な睡眠者のための分類システムを重み付けすること（例えば、これらの状態の事前確率を経時的に調節すること）のために利用可能であるが、母集団の規範値からのこれらの仮定は、正常ではない睡眠者または日中に昼寝をとる習慣になっている睡眠者または睡眠衛生が悪い（悪い睡眠習慣（例えば、「就寝」および「起床」時間が大きく変化すること））者には当てはまらない場合がある点に留意されたい。
【０１８７】
従来から、睡眠段階は、文献［Rechtschaffen&Kalesガイドライン（Rechtschaffen and Kales, 1968）（a manual of standardized terminology, techniques and scoring system for sleep stages of human subjects. 米国公衆衛生局、合衆国政府印刷局、ワシントンＤ．Ｃ．1968）］に遡り３０秒の「エポック」において検討されてきた。脳波図ＥＥＧを見た際、紙速度が１０ｍｍ／ｓになるから（１ページは３０秒に等しい）アルファおよびスピンドルを視認する際に理想的な３０秒インタバルであることを該文献において記載している。もちろん、睡眠および覚醒（ならびに不在／存在）の実際の生理学的プロセスは、３０秒のブロックに均等に分割されないため、より長い時間またはより短い時間を選択することができる。ここで概要を述べたシステムは、１秒（１ヘルツ）の睡眠ステージ出力を優先的に用いるが、より長いデータブロックを重複した様態で用いて、（根幹をなす処理ブロックのサイズに関連する関連遅延と共に）１秒（１ヘルツ）毎に最新情報を送達させる。この１秒の出力は、睡眠サイクルにおける微細な変化／転移をより明確に示すために用いられる。
【０１８８】
睡眠フィーチャ−手動発生対自動発生
【０１８９】
感知された信号（距離対時間（動き）の情報を示す信号）は、多様なフィーチャ（例えば、睡眠フィーチャ）の計算のために用いられる。その後、これらのフィーチャを用いて、ユーザの生理学的状態についての情報を導出することができる。
【０１９０】
フィーチャ発生のために、複数のアプローチが実行され得る。例えば、人間の専門家は、自身の経験に基づいて呼吸データおよび他の生理学的データならびにその分布を確認することにより、処理された信号または未処理の信号からフィーチャを手動により生成することができ、特定の変化の生理学的根拠およびトライアンドエラーを理解する。あるいは、機械は、間による一定の監督（「機械学習」分野における核となるコンセプト）により「学習」することができ、ラベル付けされたデータが期待される結果と共に供給され、これは一定の人間による支援が提供されるかまたは完全自動の様態で行われ、自動の場合、ラベル付けされたデータが一部提供される場合もあれば、全く提供されない場合もある。
【０１９１】
ディープラーニングは、以下の広範なカテゴリにおいて広範に検討することができる。ディープニューラルネット（ＤＮＮ）、畳み込みニューラルネット（ＣＮＮ）、リカレントニューラルネット（ＲＮＮ）および他の種類。ＤＮＮにおいて、ディープビリーフネットワーク（ＤＢＮ）、多層パーセプトロン（ＭＬＰ）および積層オートエンコーダ（ＳＡＥ）を考えることができる。
【０１９２】
ディープビリーフネットワーク（ＤＢＮ）は、（例えば入力データからフィーチャを自動発生させるために）発生能力を所有する。この目的のための別のアプローチとして、ファジーＣ平均クラスタリング（ＦＣＭ）がある。ファジーＣ平均クラスタリング（ＦＣＭ）は、教師なし学習の一形態であり、事前処理されたデータの固有の構造の発見を支援する。
【０１９３】
感知された動態データへのデジタル信号処理技術の適用により、手作りフィーチャを形成することができる。理想的な場合の呼吸信号は、吸気および呼気が行われると共に記述されるように、（深いかまたは浅い）２つの振幅および一定の周波数（一定の呼吸速度）と完全に正弦形状になる。実世界においては、呼吸信号は正弦形状からほど遠い場合がある（特に、音響または無線周波を用いた感知アプローチを介して胴体領域から検出された場合）。例えば、吸気が呼気よりも急激かつ高速になる場合があり、呼吸が一瞬止まった場合、波形上にノッチが発生し得る。吸気振幅および呼気振幅と、呼吸周波数とは、変動し得る。いくつかの抽出方法の場合、ピークおよびトラフの検出の後に、これら２つのうちより高品質のものを検出すること（例えば、ローカルピークの検出およびトラフの捨象）に焦点を当てている。この方法は、吸気時間および呼気時間ならびに体積（例えば、時間領域信号と計算された基準基準線との積分により計算されたもの）双方を推定するためにはピーク時間およびトラフ時間双方が必要であるが、呼吸数推定には充分であり得る。
【０１９４】
これらのフィーチャのうちいずれか（例えば、呼吸および／または心拍数または振幅）の推定の支援のために、多様な方法を用いることが可能である。
【０１９５】
例えば、ピークおよびトラフ候補信号の抽出には、呼吸波形をノイズから回復させることが必要であり（多様な帯域外および帯域内ノイズがあり得、通常はより低い周波数ノイズが優勢になり、その結果より低い呼吸速度の高精度検出が複雑になり得る（例えば、４〜８呼吸／分（これは、自発呼吸においては稀であるが、ユーザが自身の呼吸をよりゆっくりとするよう要求された場合に発生し得る））。時間領域検出方法は、ローパスフィルタリング後に最大および最小検出を行うことと、（複数の呼吸のブロックにわたって調節されることにより、深い呼吸および浅い呼吸の検出を可能にする）適応的閾値を用いることとを含む。任意選択的に、信号に対して、ローパスフィルタリングおよび微分（例えば、導関数）が行われ得る。次に、最大変化率に関連する微分された信号のピークを検出して、呼吸イベントの指示を得ることができる。このような方法において、一定のノイズを含む正弦波状としてモデル化される呼吸波形の基準点が抽出される。ＬＰＦにより、より高い周波数ノイズが除去される。次に、微分が行われ、ピークが検出される。実際、これにより、（元々の信号のピークおよびトラフではなく）元々の信号の最大の変化率のポイントが発見される。なぜならば、呼吸波形が最も明確になるのは（例えば幅広ピークにおいてではなく）最大の変化率においてであるからである（例えば、呼吸停止が短時間行われた場合）。よりロバストな方法の可能性として、（固定基準線または適応的基準線の周囲において）ゼロ交差を検出する方法がある。ならならば、この境界の交差は、信号振幅の局所的変化に直接影響を受けないからである。
【０１９６】
呼吸信号は、（センサ（単数または複数）からの胸部の距離および角度に応じて）時間領域信号中において容易に視認することが可能である一方、心臓の動きは、呼吸と比較したときに極めて小さな信号であることが多い。より高次の呼吸高調波が（例えば波形に関連して）有る場合、心臓信号抽出が複雑になり得、この呼吸高調波を拒否するかまたは検出および排除する必要がある。
【０１９７】
周波数領域方法を、例えば呼吸データへ適用してもよい。これらの方法は、重複可能なデータのブロック（例えば、例えば１秒だけ繰り返しシフトされるデータストリームのデータの３０ｓのブロック）または重複していないもの（例えば、データストリームが３０秒のチャンク中において重複していないとみなされる）を用いて（スペクトル漏洩と戦うためにウィンドウ化され得る）ＦＦＴ帯内の検出されたピークを用いることを含み得る。Ｗｅｌｃｈの方法またはパラメータモデル（自己回帰）を用いた出力スペクトル密度ＰＳＤを用いてもよく、その後ピーク検索が行われる。呼吸信号の正弦形状が弱くなると、スペクトルピークが大きくなる（より広がる）傾向になり、形状に急激なピーク、急激なトラフまたはノッチが発生した場合に高調波を含み得る。別の方法として、（信号とシフトされたバージョンのものとの間の類似性を記述する）自己相関を用いる方法がある。この方法における前提として、根幹をなす呼吸波形が一定期間にわたって比較的安定しており、呼吸速度の推定のために、自己相関における周期的な局所的極大値の追跡およびフィルタリングを最も可能性の高い候補としての（例えば、ノイズと無関係の）極大値により行うことができる。自己相関は、時間領域内においてまたは周波数領域内のＦＦＴによって行うことができる。時間周波数アプローチ（例えば、ウェーブレット）も有用であり、強力なノイズ除去を行うことが可能であり、同様にピーク検出が対象時間スケールにおいて（すなわち目標呼吸速度範囲内において）最終的に行われる正弦形状の適切なウェーブレットが選択される（例えば、シムレット、ドブシー）。
【０１９８】
カルマンフィルタ（再帰的アルゴリズム）を時間領域信号へ適用して、システム状態を推定することができる。このアプローチを用いると、先行ステップの使用のみに基づいて将来の未知のシステム状態を予測する方法が得られる。フィルタリングに加えて、信号分離も可能になる（例えば、大きな動態、呼吸および心臓動態のもの）。
【０１９９】
（例えば、ノイズの多い環境における生理学的動態の検出のための）ノイズ汚染の観察）
【０２００】
対象者が呼吸を停止した場合（例えば、無呼吸）または極めて浅い呼吸を示す場合（例えば、呼吸低下））、呼吸のピークおよびトラフの検出の際には、必ず交絡の影響の可能性を認識する必要がある（例えば、対象者が大きな動態を行った場合（例えば、ベッド内を転がった場合または駆動時に移動した場合）。位置追跡か可能な感知を用いると、これらの影響を分離する有用な手段が得られる。例えば、寝転がりは、高周波数動態および空間中の位置変化の双方としてみなされ得る。そのため、後続呼吸の振幅はより高くなるかまたはより低くなり得るが、「健康な」呼吸は保持される。換言すると、検出された振幅変化は、人の呼吸の変化に起因するのではなく、（ダウンコンバージョン後の）抽出された受信呼吸信号強度の変化に起因し得る。そのため、新規な較正アプローチが可能になり、検出された距離を用いて、信号強度と、呼吸深さ（およびよって大体の１回換気量）とを関連付けることができることが理解される。このような動態または変位がみられない場合、（例えば閉塞イベント時の胸部および腹部上の矛盾的な動態に起因した）指定された持続期間範囲の減少、停止または変化は、呼吸異常（例えば、無呼吸−低呼吸イベント）として特定され得る。
【０２０１】
実際的なロバストな心臓呼吸性推定システムが基づき得るのは、パラメータの局所化のための複数の方法だけであることが理解される。信号の質が高い場合、周波数（または時間周波数）の推定において、局所的呼吸変動性の推定として可能性の高い呼吸速度が局所化され得、その後、微細なピークおよびトラフ時間が抽出され、吸気体積および呼気体積（睡眠段階についての有用なフィーチャ）の推定のためにレンジ較正が行われる。このような信号の質の計量は、経時的に変化することが期待される。測定された呼吸速度に変動がある場合、異なる時間スケールにわたって処理を行うことができる（例えば、３０秒、６０秒、９０秒、１２０秒、１５０秒にわたる平均値算出または中央値フィルタリング）。
【０２０２】
ソナーの場合、例えば（例えば、ＲＦ感知システムのためのさらなる情報を提供するためにソナーを使用するためまたはその逆のために）呼吸数推定のために他のさらなる感知信号が具現される場合、生の受信波形のエンベロープ（例えば、音響ＦＭＣＷ信号のエンベロープ）を主要なものとしてまたは二次的入力として処理することができる。これは、人の呼気の空気中の実際の外乱の検出の特性に基づく。これは、（例えば開いた窓、近隣空調ユニット、近隣ヒータからの）他の強い気流がキャビン、室内または近隣に無いことを示すため、このような気流がある場合、気流による測定への影響を捨象するか、または、そのような影響を環境内の気流変化の検出に用いることができる。
【０２０３】
低周波動態がレンジビンを通過する際（すなわち、レンジにわたって流れる摂動の際）、高気流を検出できる傾向がある。感知波形において残響が多い場合（例えば、１つの周波数のエネルギーが室内および関連付けられた室内モードにおいて蓄積することが可能な場合）、これはより明確になる。
【０２０４】
一般的母集団（すなわち、正常な健康状態のユーザ、多様な健康状態のユーザ（例えば、睡眠無呼吸などの呼吸状態、ＣＯＰＤ、心臓の問題）を含むもの）において機能する睡眠段階システムを考える場合、呼吸数および心拍数の基準線を大きく変化させることが可能であることが理解される。例えば、年齢、性別およびボディマスインンデックス（ＢＭＩ）の差について考えてみる。女性の場合、類似の年齢およびＢＭＩの男性よりも呼吸速度の基準線が若干高くなり得る（しかし、４〜１６歳の児童についての最近の調査によれば、統計的な差違はみられない）。ＢＭＩが高い者の場合、類似の年齢の他社の平均よりも呼吸が速くなる傾向がある。子供の場合、正常な呼吸数は、成人よりもずっと高い。
【０２０５】
そのため、いくつかのバージョンにおいて、センサ型に関わらず例えば処理デバイス100と共に用いられるシステムは、ハイブリッド具現で構成され得る（例えば、初期信号処理およびいくつかの手作りフィーチャを形成した後、ディープビリーフネットワーク（ＤＢＮ）を適用する場合）。（ハイブリッド具現には、人間の「手作り」によるデジタル信号処理（ＤＳＰ）により導出されたフィーチャと、機械学習されたフィーチャとを組み合わせた混合物が必要になる）初期の監督下トレーニングは、睡眠調査室または自宅ＰＳＧから世界中の複数の場所からのエキスパートスコア睡眠ポリグラフ（ＰＳＧ）の夜間データセットを用いて行われ、スコア付けは、少なくとも１つのスコアラーにより指定のスコア付け方法を用いて行われる。さらなる監督無しのトレーニングが、選択感知方法のうち１つ以上により収集されたデータセットから行われる。その結果、睡眠調査室外の新規のより多様なデータを反映するようにシステムを発展させることが可能になる。
【０２０６】
手作りフィーチャ（すなわち、人間の技術者／データサイエンティストによって設計、選択および生成されたもの）について、呼吸信号が関連信号品質レベルと共に抽出され、特定の対象フィーチャは、異なる時間スケールにわたる呼吸速度の変動性と、吸気時間および呼気時間の変動値とである。覚醒および睡眠についての個人的な呼吸速度基準線の推定値が形成される。例えば、覚醒時における呼吸速度変動性の短期間の変化はムードおよびムードの変化に関連し得る一方、睡眠時におけるこれらの変化は睡眠ステージの変化に関連することことが知られている。例えば、呼吸数変動性は、ＲＥＭ睡眠時に増加する。呼吸速度そのものにおけるより長期の変化は、精神状態の変化に関連し得る（例えば、メンタルヘルスのインジケータの提供）。これらの影響は、特により長い時間スケールにわたった比較および母集団規範値との比較時において、ユーザの睡眠時により重大になり得る。
【０２０７】
測定された呼吸数の変動性を、ユーザの状態（睡眠／覚醒）または睡眠ステージ（ＲＥＭ、Ｎ１、次にＮ２、次にＳＷＳ睡眠の最低値）を示すものとして用いることができる。例えば、正常な健康な人における一定期間（例えば１５分間）にわたる正規化された呼吸数変動性をみる場合、覚醒時において変動性が最大になることを確認することができる。この変動性は、全ての睡眠状態において低下し、ＲＥＭ睡眠において２番目に高くなる（が覚醒時よりは低くなり）、その後Ｎ１およびＮ２の順にさらに低下し、ＳＷＳ睡眠において最低になる。余談であるが、呼吸に起因する空気圧力は、ＲＥＭ睡眠において増加する。このような増加は、検出された音響信号に影響を持ち得、静寂な環境またはより静寂な時間において検出され得る余分なフィーチャとなり得る。
【０２０８】
このような正規化された呼吸数の数値は、健康な人の場合に異なる位置（仰臥、うつぶせ、横向き）間において有意に変化すべきではない。しかし、正しい１回換気量に対する較正を行うことが望ましい可能性があることが理解されるべきである。例えば、ある人の睡眠時の平均呼吸速度は例えば１３．２呼吸／分（ＢＲ／ＭＩＮ）であり得る一方、別の人の平均は１７．５ＢＲ／ＭＩＮであり得るため、システムは、夜通し正規化され得る。どちらの速度も、睡眠ステージにおいて類似の変動性を示す。速度差は、睡眠状態の分類において考慮され得る変化をマスクするだけである。本システムは、他の目的（例えば、そのものにおける経時的比較または実際には類似の人口統計中のものとの比較）のために平均速度（または全般的速度グラフ）を検討し得る。閉塞性睡眠時無呼吸（ＯＳＡ）の人の場合、呼吸変動性は仰臥位置（仰向けに寝ること）において増加するため、ユーザの呼吸の健康を示すものとして有用である可能性があることが期待される。
【０２０９】
混合型無呼吸または中枢性無呼吸が混ざった対象者の場合、覚醒時において呼吸変動性が（（有用なバイオマーカーである）正常な対象者よりも）大きくなる傾向がある。閉塞性無呼吸の対象者も、覚醒時において正常値に対して変化を有するが、その場合の変化はそれほど明確ではない（が、多くの場合において存在している）。
【０２１０】
人の特定の睡眠パターン（例えば、呼吸変動性）は、システムによって経時的に学習され得るため、教師なし学習を行うことが可能なシステムが当該分野において展開されれば、大変望ましい。
【０２１１】
これらのパターンは、呼吸が部分的または完全に停止する（かまたは気道閉鎖発生時において胸部および腹部に矛盾的な動態が発生する）ため、夜間において（すなわち、睡眠セッション時において）変化し得、睡眠時に発生する無呼吸による影響を受け得る。この問題に対処する１つの方法として、睡眠ステージを計算する場合、検出された無呼吸（および呼吸速度の関連付けられた変動）の期間を抑制する方法があることが分かる。すなわち、当該時点における睡眠ステージの分類を試行する代わりに、無呼吸およびミクロ覚醒の可能性にフラグ付けすることができる。周期性呼吸パターン（例えば、チェーンストークス呼吸（ＣＳＲ））の場合、強い変動パターンが出現する。これらは、睡眠前処理ステージ時にも検出され得る。ＣＳＲは任意の睡眠ステージにおいて発生し得るものの、ノンレム睡眠においては休止がより規則的になり、ＲＥＭ睡眠においてはより不規則になる（ＣＳＲの対象者の睡眠段階の精緻化のためにシステムが利用することが可能な情報）。
【０２１２】
同様に、呼吸波形のモーホロジーに関連する高調波を全て抑制する処理ステップにより、心臓信号を抽出することができる。特定のパターン（例えば、閉塞、混合または中枢性無呼吸）が、関連する任意の回復呼吸および息切れ関連動態と共に検出される。心臓信号から、生理学的に妥当な心拍数数値に基づいて心拍間の「心拍数変動性」（ＨＲＶ）信号を推定する。スペクトルＨＲＶ計量の計算が可能である（例えば、平均呼吸周波数のログ出力、ＬＦ／ＨＦ（低周波／高周波）比、正規化ＨＦのログ）。
【０２１３】
心拍間の時間（ＨＲＶ波形）のＨＦスペクトルは、範囲0.15〜0.4Hzの累乗であり、2.5〜7秒の副交感神経活動または迷走神経活動（呼吸洞性不整脈（ＲＳＡ））のリズムに関連し、「呼吸バンド」とも呼ばれる。
【０２１４】
ＬＦバンドは0.04〜0.15Hzであり、安静時の圧受容器活動を反映すると考えられている（いくつかの調査によれば、心臓交感神経支配と関係があり得ることが示唆されている）。
【０２１５】
ＶＬＦ（極低周波）ＨＲＶ出力は、0.0033〜0.04Hz（300〜25秒）であり、数値低下は、不整脈および心的外傷後ストレス障害（ＰＴＳＤ）に関連する。
【０２１６】
ＨＲＶパラメータは、時間領域方法を用いて抽出することもできる（例えば、ＳＤＮＮ（より長期の変動性を得るための正常な心拍間インタバルの標準偏差）およびＲＭＳＳＤ（短期変動性を得るための連続的心拍間隔差の根二乗平均））。ＲＭＳＳＤは、心房細動などにみられるような不規則に不規則な心拍間の挙動のスクリーニングに用いることも可能である。
【０２１７】
ＨＲＶについて、計算されるようなＬＦ／ＨＦ比のシフトは、検出可能なノンレム睡眠特性であり、ＲＥＭ睡眠時の「交感神経性」ＨＦ優位（これは、交感神経／副交感神経間のバランスに関連し得る）へシフトする。
【０２１８】
より一般的には、典型的にはＲＥＭ睡眠におけるＨＲＶの増加が多い。
【０２１９】
呼吸速度および心拍数信号のより長期の平均または中央値は、特に何らかの介入（例えば、投薬、治療、病気の（肉体的または精神的な）治癒、健康レベルの変化、睡眠習慣の経時的変化）がある場合、経時的分析を行う際に特定の人にとって重要である。人と人を直接比較する場合、（極めて類似のグルーピングに対してではない限り）若干有用性が低くなる。よって、呼吸変動性フィーチャおよび心臓変動性フィーチャについて、これらのフィーチャを正規化（例えば、計量に適した平均除去、中央値除去など）すると、母集団にわたる一般化の改善に繋がり得るため、有用である。
【０２２０】
抽出されたフィーチャのさらなる分析において、ディープビリーフネットワーク（ＤＢＮ）を利用することができる。このようなネットワークは、制限ボルツマンマシン（ＲＢＭ）、オートエンコーダおよび／またはパーセプトロンの構築ブロックにより構成される。ＤＢＮは、これらの抽出されたフィーチャからの学習の際に特に有用である。ＤＢＮは、監督無しに利用可能であり、その後、ラベル付けされたデータ（すなわち、人間の専門家の入力によって確認されたデータ）により訓練される。
【０２２１】
例示的な人間により手作りされた「例による学習」により抽出されたフィーチャは、ＤＢＮ上へ送ることができ、以下を含み得る。無呼吸の種類および位置、異なる時間スケールにわたる呼吸数およびその変動性、呼吸、吸気時間および呼気時間、吸気および呼気の深さ、異なる時間スケールにわたる心拍数およびその変動性、心弾動図心拍形状／モーホロジー動態および活動種類（例えば、全身動態）、ＰＬＭ／ＲＬＳ、信号の質（測定値の経時的完全性）、ユーザ情報（例えば、年齢、身長、体重、性別、健康状態、職業））。他の統計パラメータも、計算することが可能である（例えば、信号の歪度、尖度、エントロピー）。ＤＢＮは、そのもののいくつかのフィーチャを決定する（自身を「学習する」）。ＤＢＮは、何を表現しているのかを正確に理解することが困難であり得るが、人間よりも上手くジョブを行うことが多い。問題点として、悪い局所的最適条件において終了し得る点がある。フィーチャを「学習」した後、システムは、一定のラベル付けデータを用いてこれらを微調整することができる（例えば、人間の専門家によるデータ入力により、フィーチャのスコア付けが可能になる（１人の専門家または数人の専門家による同意））。
【０２２２】
ＤＢＮは、入力パラメータからの新規フィーチャを直接学習することもできる（例えば、呼吸波形からのもの、活動レベル、心臓波形、ローオーディオサンプル（ソナーの場合）、Ｉ／Ｑ生体動きデータ（ソナーまたはレーダーの場合）、強度レベルおよび色レベル（例えば、赤外線カメラデータからのもの）。
【０２２３】
手作りフィーチャのみを利用する機械学習アプローチは、「浅い学習」アプローチであり、性能レベルにおいてプラトーに到達する傾向がある。これと対照的に、「ディープラーニング」アプローチの場合、データサイズの増加と共に向上し続けることができる。上記したアプローチにおいて、（ＤＢＮの場合において）ディープラーニングを用いて、古典的な機械学習のために新規フィーチャを生成（例えば、新規フィーチャ取得、フィーチャ性能によるフィーチャ選択ウィノウイング、ＩＣＡによるホワイトニング（独立コンポーネント分析）またはＰＣＡ（主要コンポーネント分析）（すなわち、次元縮退）し、デシジョンツリーに基づいたアプローチ（例えば、ランダムフォレストまたはサポートベクトルマシン（ＳＶＭ）））を用いて分類する。
【０２２４】
ここで用いられるようなフルディープラーニングアプローチの場合、このようなフィーチャ選択ステップが回避されるため、人間の母集団においてみられる膨大な多様性の範囲をシステムにおいて使用しない点において、有利性があるとみることができる。その後、新規フィーチャを。ラベル付けされていないデータかが学習することができる。
【０２２５】
これらのマルチモード信号のための１つのアプローチとして、ディープビリーフネットワークを各信号について訓練した後、連結データについて訓練する。その根拠として、特定のデータストリームは、一定期間にわたって単に有効ではない場合があることがある（例えば、心臓信号の質が利用可能な閾値を下回っているが、質の高い呼吸、動態およびオーディオフィーチャ信号が利用可能であり、その場合、心臓データから学習または導出されたフィーチャは、当該期間について無意味になる）。
【０２２６】
分類のため、シークエンスに基づいたアプローチ（例えば、隠れマルコフモデル（ＨＭＭ））を適用することができる。このようなＨＭＭは、睡眠ステージの分離、（病院睡眠調査室ＰＳＧシステムを介して提供され得るような）出力睡眠グラフの段階型「睡眠アーキテクチャ」へのマッピング、異常な睡眠ステージ切り換えのために、出力においても任意選択的に利用することができる。しかし、睡眠が漸次的な生理学的プロセスであると認識する場合、システムを少数の睡眠ステージに強制しないことを好む場合があり、システムが漸次的変化を獲得すること（すなわち、「介在型」睡眠状態をより多く有すること）が可能になる。
【０２２７】
隠蔽層の無いより単純な状態機械アプローチが可能であるが、各々が固有の人間の生理学的特性および挙動を有する睡眠者の大きな母集団を一般化する問題が最終的に発生し得る。他のアプローチが、条件付き確率場（ＣＲＦ）またはその変形としてある（例えば、隠蔽状態ＣＲＦ、潜在的ダイナミックＣＲＦ、または条件的神経場（ＣＮＦ）または潜在的ダイナミックＣＮＦ）。長期短期メモリ（ＬＳＴＭ）は、特に（正常な健康な睡眠者においてより典型的な）シークエンスパターン認識への適用時において高い弁別能力を有し得る点に留意されたい。
【０２２８】
準教師付き学習は、回帰神経回路網（ＲＮＮ）を用いて行うことができ、ラベル付けされていないデータ中の構造を発見する際に有効であり得る。ＲＮＮは、標準的な神経回路網構造であり、入力、隠蔽層および出力を備える。これは、シークエンス入力／出力を有する（すなわち、次の入力は、先行出力に依存する（すなわち、隠蔽ユニットは、グラフアンローリングおよびパラメータ共有技術を用いて情報を伝達させる回帰接続を有する））。ＬＳＴＭ  ＲＮＮは、自然言語処理アプリケーションにおいて周知である（勾配爆発問題および勾配消失問題に対処するためにＬＳＴＭを用いる）。
【０２２９】
睡眠開始の検出において、発話認識サービスが実行されているとき、ユーザによる声コマンドを「覚醒」の第２の決定要素として用いることができる（これは、無意味な寝言と混同されるべきではない）。個人用のスマートデバイスが用いられる場合（ユーザによってロック解除され、入力、加速度計の動態、ジャイロスコープが用いられる場合）、これも、他の睡眠／覚醒感知サービス拡張のための覚醒決定要素として用いることができる。
【０２３０】
睡眠アーキテクチャおよび個別化睡眠スコア
【０２３１】
例えば上記したような多様なパラメータを推定することができる（例えば、呼吸速度、呼吸の相対的振幅（例えば、浅い、深い）、心拍数および心拍数変動性、動態強度および持続期間、および活動係数）。次に、処理により対象者が覚醒しているかまたは睡眠しているかを決定し、睡眠している場合、睡眠状態の詳細（浅いＮ１またはＮ２、深いまたはＲＥＭ）と、その後に来る可能性の高い睡眠状態の予測とを決定する。
【０２３２】
本システムは、完全自動のシームレスな睡眠検出と、２人以上の人間の睡眠を１個のデバイスから検出する能力とを提供することができる。
【０２３３】
図１８に示すように、本システムは、人の睡眠セッション全体と、就寝時間と、就寝時刻と、実際の睡眠時間と、覚醒と、最終覚醒とを自動的にキャプチャすることができる。睡眠フラグメンテーション、睡眠効率および睡眠スコアを、当該人物について推定することができる。人の睡眠の質は、単一の数としてまとめることができ、睡眠スコアと呼ばれる。健康な人の場合、典型的な睡眠スコア入力パラメータには、以下が含まれる。合計睡眠時間、熟睡時間、ＲＥＭ睡眠時間、浅睡眠時間、中途覚醒（ＷＡＳＯ）時間、および睡眠開始（睡眠までにかかる時間）。睡眠スコアは、人の人口統計（例えば、年齢および性別）を任意選択的に用いて、正規化スコア対その母集団基準（規範値）と、その呼吸数変動性と、いびきレベルとを提供することができる。
【０２３４】
疲労および覚醒レベルの管理
【０２３５】
１晩以上の睡眠からの情報を用いて、ユーザの可能性の高い主観的および客観的な疲労状態と、日中の覚醒レベル改善および睡眠の質向上についてのユーザへのフィードバックアドバイスとを推定することができる。
【０２３６】
就寝および離床の検出
【０２３７】
レンジング情報および動きシグネチャを用いて、就寝の検出および離床の検出を行うことができる。これは、自宅環境および老人ホームなどにおいて有用である（例えば、痴呆患者の追跡、床ずれの可能性の予測）。
【０２３８】
日中の（覚醒）監視
【０２３９】
低周波超音波技術を用いて、人の呼吸トレースの推定と、日中および夜間の呼吸器疾患の追跡とを行うことができる。例えば、感染症（例えば、呼吸感染症）の人は、（自身の個人的基準線に比して）高い呼吸速度と、普段よりも浅い呼吸と、吸気時間と呼気時間の比の変化とを示し得る。
【０２４０】
そのため、本システムを用いて、慢性患者健康状態の監視および管理を行うことができることが分かる。ここで、呼吸信号は、患者健康状態（例えば、ＣＯＰＤ、喘息、ＣＨＦ、高血圧）のバイオマーカーである。慢性患者健康状態の監視および管理には、縦方向パターンの監視（リスク層別化を含む）および急性イベントの早期予測（適用可能な場合）を行うことによるものが含まれる。慢性不眠症などの他の状態を、処理デバイスによって追跡することができる。慢性疾患監視のための測定された生理学的パラメータの処理の例について、国際特許出願PCT/AU2015/050273（WO2015/179911）（出願日：2015年5月25日、タイトル：「Methods and Apparatus for Monitoring Chronic Disease」）に記載がある。本明細書中、同文献全体を参考のため援用する。
【０２４１】
さらに図１８に示すように、本システムは、日中パラメータ（例えば、デバイス（例えば、ウェラブル）またはスマートフォン内に設けられたステップカウンターからの歩数および／または運動強度の読取り値）も利用することができる。例えば、動機づけフィードバックシステムの一環として、無呼吸治療の履行をその後の活動増加と相関付けることができ、ユーザの感じ方（および疲労）を低減させる。日中にシステムから主観的質問を訊くことにより、覚醒レベルまたは眠気相対的感じ方を明確にすることもでき、客観的試験（例えば、反応試験）（例えば、スマートフォン上において行われる精神運動覚醒性タスク）を用いて、ＰＡＰ治療に起因する向上を実証することもできる。食物摂取についてのデータを治療と相関付けることもでき、当該人物が安静感およびリフレッシュ感を感じたときに砂糖／高脂質食物の消費の低減を示すことができる。日中心拍数および／または非侵襲的血圧推定／測定（例えば、光学センサを備えたウェラブルデバイスからのもの）への関連付けを行うことも可能である。このような向上がみられない場合、本システムは、ユーザにとって治療設定が適切であるかまたは調節による恩恵を得られるかについてさらに調査することができる。これらのパラメータを用いて、ウェルネススコアを以前の夜間（単数または複数）睡眠スコアおよびＣＰＡＰスコアに関連して策定することができる。よって、処理デバイスを他のデバイス（例えばインターネットサーバベースのエンジン（例えば、クラウドアドバイスエンジン））と併用することにより、複数のデバイスのデータ評価を行うことができる。
【０２４２】
睡眠条件の監視
【０２４３】
慢性疾患の進展、ＳＤＢの突出については、呼吸器疾患および／または呼吸パラメータの経時的変化の低コストスクリーニングが極めて望ましい。
【０２４４】
人の睡眠時において、未確定のまたは確定の睡眠疾患（例えば、睡眠呼吸障害（ＳＤＢ））の検出および監視を行うことができる。以下の３種類の睡眠呼吸障害がある。（ｉ）閉塞性睡眠時無呼吸（ＯＳＡ−睡眠時における上気道の部分的または全体的な虚脱）、（ｉｉ）中枢性睡眠時無呼吸（ＣＳＡ−中枢神経障害であり、脳が呼吸信号をトリガしないかまたはこれら正しく伝達されない）および（ｉｉｉ）混合型または複雑型の睡眠無呼吸（ＯＳＡおよびＣＳＡの組み合わせ）。
【０２４５】
無呼吸（呼吸停止）または部分的停止（呼吸低下）の検出は、呼吸信号の振幅の経時的追跡に基づき得る。人の時間領域呼吸信号の相対的振幅は、その位置と、スマートスピーカ（単数または複数）に対する方向と共に変化する傾向がある。例えば、処理デバイス100に対向している人の呼吸波形は、当該人物がセンサに背を向けているときの呼吸波形よりも高くなる（振幅がより大きくなる）傾向がある。そのため、信号のローカルエンベロープは基準点として計算されるため、無呼吸または呼吸低下の停止または減少をローカルエンベロープに対して検出することができる。
【０２４６】
周波数領域において、無呼吸または呼吸低下は、呼吸速度の計算を不安定にさせる傾向がある（例えば、無呼吸に起因して呼吸速度が変化し続ける）ため、一定の低周波成分が発生する。そのため、ＳＤＢまたは他の不規則呼吸パターンが疑われる場合、呼吸信号処理のためのＦＦＴアプローチの魅力が薄れる。この場合、ウェーブレット分解方法を用いれば、より高性能が可能になる。マザーウェーブレット関数は、ゼロ平均を用いた関数として規定され、周波数および時間双方において局所化される。マザーウェーブレットの拡張および翻訳を通じて、ウェーブレットのファミリーが生成される。ＣＷＴ（連続ウェーブレット変換）およびＦＦＴにおいて類似の呼吸速度が推定された場合、呼吸が「正常」である可能性が高い。無呼吸または周期性呼吸（例えば、チェーン・ストークス）がある場合、これら２つの推定値は異なる傾向にある。
【０２４７】
無呼吸イベントおよび呼吸低下イベントの検出およびカウントにより、ＡＨＩ（無呼吸−低呼吸係数）を推定することが可能になる。これは、ＳＤＢ危険性の階層化と、夜間における無呼吸重篤度の監視とに用いることができる。これは、ユーザが自身のＣＰＡＰの使用を忘れたときにＡＨＩを示すために、スタンドアロンデバイス内において行ってもよいし、あるいはＣＰＡＰ治療デバイスと一体化されたものにおいて行ってもよい。このようにして、ユーザが治療を利用しない場合に睡眠スコアが悪くなることを確認することができるため、（例えば、ＣＰＡＰ履行の増加のための）挙動変化が健康ケアインフォマティクス（ＨＩ）プラットフォームを介して励行される。ＣＰＡＰとの一体化のため、低周波超音波感知のイネーブルは、スピーカおよびＣＰＡＰそのものの上の外部から方向付けられたマイクロフォンによって行ってもといし、あるいは個々のスマートスピーカまたはスマートデバイス（例えば、スマートフォンまたはアプリケーション上において実行されるタブレット）を介して行ってもよい。無呼吸情報を含む睡眠スコアの一例として、ＲｅｓＭｅｄのＭｙＡｉｒ睡眠スコアがある。
【０２４８】
周期性四肢運動異常症（ＰＬＭ）は、睡眠時のみに発生し、覚醒の原因になり得る夜間の任意の反復的な不随意動態を含む。一方、むずむず脚症候群（ＲＬＳ）は、手足を動かしたくなる衝動であり、覚醒時（特に、睡眠前の夜間）および睡眠時にも発生し得る。これらのパターンは、これらの疾患と関連付けられたシグネチャ動態において検出され得、シグネチャ動態は、機械学習ブロックによって処理および同定される。
【０２４９】
上記に概要を述べたシステムにより、人の健康状態の監視を簡便に24時間ずっと邪魔にならない様態で行うことが可能になり、この能力は、ＡＩを通じて臨床決定管理プロセスの一部となる。
【０２５０】
ＣＰＡＰユーザおよび家族のパラメータの監視システム
【０２５１】
ＡＨＩ、睡眠スコアおよびモチベーション（治療履行についての改善およびフィードバック）
【０２５２】
処理デバイス100の非接触感知技術により、右記の測定が可能になる。不在／存在、睡眠状態（睡眠または覚醒）、睡眠ステージ（すなわち、浅眠、熟睡、ＲＥＭ睡眠）、睡眠の質、中途覚醒（ＷＡＳＯ）、合計睡眠時間（ＴＳＴ）、ＡＨＩ、閉塞回数、呼吸低下、混合型無呼吸イベントおよび中枢性無呼吸イベント、オーバーラップ症候群、ＰＬＭＤ、ＲＬＳおよび他の睡眠パラメータ。ｏｎ構成設定に応じて、パラメータ（例えば、心拍数および心拍数変動性）の測定も可能になる。
【０２５３】
第１の使用例として、ＳＤＢと既に診断を受けている対象者の例があり、この場合、対象者は、ＣＰＡＰ治療デバイスまたは下顎再配置デバイス（ＭＲＤ）を受容している。本システムは、睡眠の質および疾患進行双方を測定することができる。主な利点として、治療オン時もオフ時も（マスク着用時も非着用時および着用時も、ＭＲＤが口内に有るときも無いときも）この測定およびフィードバックを行うことが可能である点がある。従来のアプローチにおいて、陽圧圧力デバイス（ＣＰＡＰまたは他の呼吸／流れ発生器デバイス）を用いてイルユーザがマスクを着用していない場合、ユーザのＡＨＩは記録されない。この新規のアプローチにおいて、ユーザが治療を用いていない場合もユーザのＡＨＩを検出および明示することができるため、治療使用を増加させるために行動を変更しようという大きな動機として働く。
【０２５４】
Ｔシステムは、ユーザの睡パラメータ、呼吸パラメータおよびＳＤＢパラメータの監視を流れ発生器デバイスそのものの内部に配置された感知に基づいて行う。これは、期待される睡眠時間に近い期間の感知または24/7の実行に限定され得る。これにより、治療を履行しようという動機をユーザへ付与するために、治療した場合および治療しなかった場合のＡＨＩの推定値と、両者間の比較とを得ることが可能になる。例えば図５に示すようなシステムは、スマートフォン上のアプリケーションも用いることができる。このアプリケーションは、感知をイネーブルし、個々の治療時パラメータおよび未治療時パラメータを分離するために呼吸治療デバイス5000（例えば、ＣＰＡＰデバイス）と任意選択的に同期する。任意選択的に、同期が利用できない場合、処理デバイス100は、オーディオ処理を行って、近隣の治療デバイス（例えば、ＣＰＡＰデバイス）の音声を検出し、これをもって治療時期間および未治療時期間のカテゴリ分けと、オーディオシグネチャに基づいて使用中の流れ発生器およびマスクの種類の推定とを行うことができる。本システムは、ユーザが治療を受けているときにユーザのいびきおよび無呼吸回数が急激に増加した際に睡眠スコアの増加が有るかを明確に決定および表示することができ、これにより、ＲＥＭ期間および熟睡期間を長くすることが可能になる。実際の合計睡眠時間が増加しない場合でも、睡眠の質の増加と、疲労の主観的測定および客観的測定なの低減とが可能になり得る。次に、良い治療結果が処理デバイス100からユーザへ報告された場合、本システムは、例えば決定されたイベント（例えば、ＡＨＩ）に基づいてアドバイスメッセージを発生させることにより、ユーザ（例えば、中年男性）に対して治療継続を動機付けることができ得る。
【０２５５】
図１に示すように、ユーザは、処理デバイス100を用い得る。処理デバイス100は、例えばユーザが治療を使用していない−マスクを着用していないまたはＭＲＤを着用していない）が睡眠の質およびＡＨＩをチェックするために睡眠およびＳＤＢを感知する監視アプリケーションを処理デバイス（例えば、スマートフォンまたはスマートスピーカ）上において実行していることを検出することにより、ユーザが治療デバイス（例えば、ＣＰＡＰ）の使用を遵守していないと決定し得る。朝、ユーザは、自身の睡眠スコアが治療時よりも低いことを確認する。
【０２５６】
図４に示すように、複数のユーザが、処理デバイス100および102によって共通感知領域において監視され得る。（図中右側の処理デバイス102の近隣にいる）ユーザ＃１は、治療を使用していない（マスクを着用していないかまたはＭＲＤを着用していない））ため、呼吸治療（例えば、ＣＰＡＰ）を遵守していない。アプリケーションは、処理デバイス（例えば、スマートフォンまたはスマートスピーカ）上において動作しており、睡眠の質およびＡＨＩをチェックするためにユーザ＃１の睡眠およびＳＤＢを感知している。（図中左側の処理デバイス100の近隣にいる）ユーザ＃２の場合、ユーザ＃１の無呼吸いびきにより妨害されているため睡眠の質が低下している。ユーザ＃１の無呼吸いびきも、ユーザ＃２の近隣の処理デバイス100（例えば、スマートフォンまたはスマートスピーカ）上において動作するアプリケーションによって監視されている。翌日、デバイスのアプリケーションは、記録／決定情報をクラウドサービスと同期させ得、自動メッセージングアドバイスを両者へ提供し得る。ユーザ＃１は、自身のＳＤＢ治療を利用するよう奨励され得る一方、ユーザ＃２は、ユーザ＃１が治療を使用するようユーザ＃１を促すよう奨励され得る。
【０２５７】
このようなシステムは、図１８に関連してさらに理解され得る。処理デバイスによって監視されてきたユーザ＃１およびユーザ＃２（パートナー）は、個別化睡眠スコア（例えば、ＳＤＢパラメータ、いびき）と、日中ウェルネススコア（例えば、疲労／覚醒レベル、運動）とを受信し得る。ユーザ＃２のためにシステムによって発生された例示的なアドバイスは、右記であり得る。「お見事！あなたとあなたのパートナーは、昨晩より良好な睡眠をとり、今日は体調が改善したと感じていますね！」。リマインダも発行され、この改善のためにユーザ１が（継続して）治療デバイス（例えば、ＰＡＰ）を再度（今晩）使用するようユーザ１に思い出してもらうようにする。
【０２５８】
第２の使用例として、同じ流れ発生器デバイス（例えば、呼吸治療デバイス5000）が処理デバイス100として機能して、治療（例えば、ＣＰＡＰ）を受けている「主要」治療デバイスユーザのベッドパートナーの睡眠特性も測定することができる。この場合、ベッドパートナー（治療を受けていない人）の測定は、流れ発生器の感知システム（例えば、ＦＭＣＷレーダーまたはＦＭＣＷソナー、ＡＦＨＲＧソナー）によって行われた距離分解能を介して行われ得、これにより、両者を同時に監視することが可能になる。あるいは、図５に示すように、１つ以上の個々のスマートデバイス（例えば、スマートフォン、スマートスピーカ、サウンドバー）上において実行しているソナーアプリケーションは、両方のユーザを同時に測定するように動作することができる（例えば、複数のスピーカ／マイクおよびビーム形成を用いた単一のサウンドバーまたは例えばベッドの各側部に各々が設けられた２つのスマートフォンによる共存感知信号の使用）。第２の人を監視する目的として、これら２人の睡眠を測定することと、その睡眠パラメータとそのパートナーの治療（例えば、ＣＰＡＰ）の使用とを関連付けることがあり、その目標としては、２人の睡眠がお互いの状態によっても影響を受けており、パートナーが治療を遵守すれば他方の睡眠も改善するということを示すことである。ユーザが既に購入しているスマートデバイス上において感知が行われば、このような「家族」による使用例は、売上原価（ＣＯＧＳ）による影響無しにイネーブルすることができる（すなわち、ハードウェア販売は不要である）。本システムにより、ＣＰＡＰデバイスによる感知およびスマートフォン／スマートスピーカアプリケーションによる感知も可能になることが分かる。これらは、同室内においてシームレスに共存することができ、それぞれ、感知の観点（干渉の回避）のためにどちらも共存できるように動作できるよう、デバイス種類および感知構成（例えば、タイミングおよび周波数）を自動的に特定することができる。この同時の感知は、個別化アドバイスフィードバックがシステムから各人へ送達されるように、データへ自動的に関連付けることもできる。総体的な目的として、２人のユーザの睡眠スコアの向上がある。自分およびパートナーの健康的恩恵を確認できることになるため、治療ユーザに治療使用を継続（履行を改善）してもらうための治療ユーザ（例えば、ＣＰＡＰ）の客観的なモチベーション要素も得られる。
【０２５９】
ＣＰＡＰデバイスおよび／またはマスクの可聴（および非可聴）のシグネチャの検出および認識により、使用されているハードウェアを特定することが可能になることが分かる。これは、受動型デバイス（例えば、レガシーデバイスまたは異なる製造業者からのもの）用のものであり得、音響シグネチャが抽出され、最適マッチを探すためにシグネチャのデータベースと比較される（例えば、スマートフォンまたはスマートスピーカ上において動作するソフトウェアによって実行される）。これは、アクティブデバイス（例えば、デバイス、マスクおよび他のパラメータ（例えば、シリアルナンバー）を特定する非可聴音響シークエンスを任意選択的に伝達させるアクティブ感知を用いたデバイス）のためのものであってもよい。これを用いて、マスクの使用時間の長さと、交換すべき時期であるかどうか、プロバイダによる交換をユーザが受ける資格があるかをチェックし、プロバイダおよびユーザと通信することも可能である。
【０２６０】
技術的観点から、１つ以上の処理デバイス100および102からのデータを（アプリケーションを用いて）（主要ユーザ、パートナー、または主要ユーザおよびパートナー）ならびに治療デバイス（例えば、ＰＡＰ）と組み合わせて、最適化が行われ得る。例えば、ＰＡＰデバイスからパラメータが返送され得る（例えば、使用時間、（漏洩に関連する）マスク密閉の質、１時間あたりのＡＨＩイベント検出、マスクオン／オフイベント、圧力、流量、イベントフラグおよび累積スコア）。処理デバイス100は、睡眠ステージおよびＡＨＩ数値を決定するために、呼吸パラメータ、いびきだけでなく、他の種類の動態（例えば、寝返り、ＲＬＳ、ＰＬＭ）も測定することができる。処理デバイス100は、例えば機械データに加えて（漏洩の音響音声に基づいた）マスク漏洩が大きい場合およびユーザが夜間にマスクを外している場合にＡＨＩを確認するための第２の情報源を提供することができる。これは、低周波超音波感知を用いて検出されるような呼吸エンベロープの変化に基づいて閉塞イベントおよび中心イベントを検出することにより、第２の情報源としても機能することができる。
【０２６１】
人が監視されている状況においていびき音声が片方または両方の処理デバイスによって検出された場合、ＰＡＰデータを用いて、いびきをＰＡＰユーザに対してまたはパートナーに対して分離することができる。データ交換は、短距離通信（例えば、ＮＦＣ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、Ｗｉ−Ｆｉ）を介してまたはデータソースを集計するクラウドベースのサービスを介して行われ得る。１つの使用例として、処理デバイスは、インターネットベースのクラウドサービスへのデータ送信をＷｉ−Ｆｉまたはセルラー（例えば、３Ｇ、４Ｇ／ＬＴＥ）サービスを用いて行い、治療デバイスへのデータ送信をセルラーモードＭを介して行う。別の使用例として、ＣＰＡＰは、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈを介して複数の電話のうち１つとデータを共有し、処理デバイス（例えば、電話）上の単一のアプリケーションは、ＣＰＡＰパラメータを処理し、低周波超音波感知および処理を提供する。単一の処理デバイスは、治療がオフのときもユーザのシームレスな生理学的監視を提供するものとしてみなされ得る。
【０２６２】
外部音響感知が治療デバイス（例えば、ＰＡＰ）内に設けられている場合、ＰＡＰモータおよび加湿器の音響シグネチャを漏洩と共に考慮する必要がある。そのため、ＰＡＰに基づいた処理デバイス100は、使用時においてデバイスの音声に対するロバストな感知動作のために、感知波形を選択することができる。漏洩は、（すなわち、正常な動作時に）期待されるものまたは（例えば、マスクが緩すぎるかまたはきつすぎる場合に）期待されないものとして分類され得る。
【０２６３】
室内の存在検出の１つの実際的な用途として、自動加湿器ウォームアップフィーチャがある。よって、処理デバイスが例えば典型的な就寝時刻ウィンドウにおいてユーザの存在を検出した場合、処理デバイスは、例えばそのコンポーネント（例えば、加湿器、導管）をウォームアップするために、治療デバイスを起動させ得る。これにより、ＰＡＰをすぐに使用可能な状態にすることができる。そのため、既知の睡眠時間（例えば、最近記録された就寝時刻）および他のセンサ（例えば、光センサ）からのデータに関連し得る存在感知を用いてユーザが室内に来たことを検出することにより、治療デバイスの起動を適切に行うことができる。
【０２６４】
音響感知からの睡眠パターンを処理デバイスを用いて検出することにより、（所定の時間制限に基づいてではなく）外部処理デバイス100または治療デバイスと一体化されるような処理デバイスから通信されるようなユーザ自身の睡眠パラメータに基づいて、治療デバイス（例えば、流れ発生器またはＰＡＰ）の始動圧力ランプ時間をシステムによって調節することができる。よって、ユーザへ提供される治療圧力または圧力補助は、ユーザが実際に寝入ったことが処理デバイスによって検出された後に増加され得、浅眠から深眠ステージまたは任意のＲＥＭステージへ移動され得る。
【０２６５】
（例えば同じ寝室内の）複数のユーザの履行の監視について、以下の例によって検討する。このような履行監視は、ＣＰＡＰユーザが自身のデバイスの使用を忘れたとき、ＡＨＩ増加についてデバイスから報告がなされ、ユーザが治療を使用していない旨が検出された場合に関係し得る。同時に、例えばさらなるデバイスを用いたシステムは、パートナーを監視し、（例えば、寝室内のＣＰＡＰユーザのいびきがひどく、そのユーザがＣＰＡＰデバイスを使用していないことに起因した）パートナーの監視されている睡眠の劣化を検出し得る。デバイス／システムは、パートナーの睡眠が悪化していることを当該ユーザに通知することができ、他方のユーザにＰＡＰ、ＭＲＤなどを使用するよう促すアドバイスを提供することができる。代替的にまたは追加的に、デバイス／システムは、睡眠悪化についてのアドバイス／フィードバックをパートナーに通知することができ、他方のユーザにＰＡＰ、ＭＲＤなどの使用を促すためのアドバイスを提供することができる。２人いるシナリオの場合、１つ以上の処理デバイスによる低周波超音波感知を両者が有し得、システムは、その２人の睡眠スコア、睡眠統計、いびきパラメータ、呼吸パラメータなどを相互に関連付け得る。これらのパラメータのいずれかは、履行および／または不履行と相関付けられ得る。
【０２６６】
システムは、共通近隣にいる人（例えば、パートナーまたはＣＰＡＰユーザ）のうちいびきをかいているのはどちらかを検出する。よって、システムは、ＰＡＰ中の第１のユーザは遵守しているものの、これら２人が自身のパートナーのいびきによって妨害されているか（またはさらには未確定のＳＤＢに罹患している可能性がある）ことを検出し得る。この場合、パートナーおよび／または第１のユーザは、いびきをかいている人について睡眠無呼吸についての診断を受けてはどうですかとのアドバイスを受け取ることができ、よって両者に対して治療を使用するよう促すことができる。
【０２６７】
個別化ケア提供のための下顎デバイスの有効性の確認。
【０２６８】
下顎再配置デバイス（ＭＲＤ）を用いて、気流改善のために舌および顎を前方に押圧することにより、閉塞性睡眠時無呼吸およびいびきの治療が可能になる。本システムの処理デバイス100は、ユーザのＳＤＢパラメータ（例えば、ＡＨＩ）の監視をＭＲＤが有っても無くても行うことができるため、本処理デバイスは、治療効率を示すための日付を提供することができる。ユーザがＭＲＤを遵守しているがユーザのＳＤＢパラメータの改善がみられない場合、デバイス調節またはＣＰＡＰ用量設定のために問い合わせらがされ得る。
【０２６９】
ユーザが治療を履行していませんが、バックエンドシステムではその理由が分かりません。
【０２７０】
本システムの処理デバイス100は、室内環境を監視し、治療（例えば、ＣＰＡＰデバイス）を受けている特定のユーザを認識し得る。ユーザが存在しており、治療デバイスを睡眠時に使用していない場合、「遵守」していないものとみなされ、適切な支援およびアドバイスにより、そのようになった理由をチェックし、治療を再開するようユーザを動機付ける（例えば、新規設定を治療デバイスへ提供して、快適な新しいマスクを向上させる）。ユーザが不在である場合、ユーザが離れていることを示唆するものとして理解され得る。
【０２７１】
ＣＰＡＰの人について、治療時において機械によって呼吸が収集されるが、心拍数は収集されない。
【０２７２】
システムの上記した超音波処理デバイス100および102（例えば、一体化される処理デバイス／治療デバイス）は、治療時の心拍数を測定することができ、治療オフ時においてユーザがＰＡＰまたは自身のスマートデバイスの近隣に来たときを測定することができる。これを用いて、心臓変動性を呼吸治療の存在および不在（すなわち、使用および不使用）に対して相関付けるように、治療のオンおよびオフ時において心拍数パターン（例えば、無呼吸を示す徐脈／頻拍パターン）の変化を検出することができる。よって、これを用いて、治療に起因する心拍数パラメータの向上を示すことも可能になる（例えば、心拍数変動性の増加（ＨＲＶおよび（正常な健康範囲内における）基準線速度低下）。ＨＲＶの変化は、心臓の副交感神経および交感神経性刺激のレベルの差に関連し、心血管罹患率および死亡率に関連すると考えられる。
【０２７３】
ＳＤＢについてのスクリーニング
【０２７４】
アプリケーションを用いたＳＤＢスクリーニング
【０２７５】
ＳＤＢについてのスクリーニングを行うには、特定のハードウェアが必要になることが多い。このような必要性は、無呼吸対象者の可能性についてのスクリーニングにおける「参加障壁」になる。上記した技術を使用すれば、このような問題の解消の支援となる。むずむず脚症候群（ＲＬＳ）および周期性四肢運動異常症（ＰＬＭＤ）などの疾患も、スクリーニングすることができる。スクリーニングにより、ＰＬＭＤのユーザから他の関連状態も示すことができ、およそ44%に注意欠陥多動障害疾患（ＡＤＨＤ）がある。
【０２７６】
呼吸感知を処理デバイス100において用いて、ＳＤＢスクリーニングサービスを提供することができる。ユーザは、処理デバイスのためのアプリケーションをダウンロードするだけで、このアプリケーションを用いて自身の睡眠を１晩以上にわたって監視することができる。これにより、一定範囲のパラメータを監視することができる（例えば、一定期間の呼吸停止（無呼吸）および隣接呼吸からの振幅低下（呼吸低下）を特定するための呼吸モーホロジー（形状））。ＰＬＭまたはＲＬＳが検出された場合、アドバイスシステムは、他のパラメータを確認することができる（例えば、食事（鉄欠乏）、運動、ストレスレベル、（夜間データに基づいた）睡眠妨害、抑鬱病剤の使用（例えば、ＳＳＲＩ））。これらは、ＰＡＰデバイスまたはスマートデバイスのデータ入力能力を介した使用からの主観的フィードバックの受信を介して監視することができる。
【０２７７】
術前シナリオにおける病院におけるＳＤＢのスクリーニング
【０２７８】
術前において、患者に対してＳＤＢについてのスクリーニングを夜間に行うことができ、得られたＡＨＩ数値は、例えば手術のためのケア最適化のために医師／麻酔医へ提供することができる。
【０２７９】
慢性疾患の監視および管理
【０２８０】
一例として、慢性疾患（例えば、ＣＯＰＤまたはＣＨＦ）に罹患している人は、自宅にいるときに容態が重くなり始める。
【０２８１】
システムの処理デバイス100は、呼吸パラメータ感知（および任意選択的に咳）を用いて、当該人物の感じ方を確認し、質問を投げかけ、音声アシスタントによりフィードバックを受けることができる。次に、データ処理を行って、ユーザの現在の病状または慢性疾患の悪化の可能性が得られる。システムは、医者との話し合いを推奨してもよいし、あるいは、医者に自動通知を行うかまたはユーザを医者へリンク付けしてもよい。
【０２８２】
睡眠改善
【０２８３】
鎮静用のマスキングノイズ（例えば、ホワイトノイズ）を用いて、システムの処理デバイス100を実装して、成人または（例えば新生児保育器および／または新生児集中治療室、保育室または病院設定にいる）乳児の入眠と、その呼吸の監視とを支援することができる。上記したようにＵＷＢが用いられる場合、マスキングノイズそのものは、音響感知信号であり得る。これらの測定それぞれの（個別のまたは複合的な）ユーザの睡眠スコアへの影響を定量化することにより、このような軽減作用（鎮静マスキングノイズの再生または音楽の再生）の効率あるいは他の軽減作用の効率（室内の照明または温度の変更、ベッドの揺動）の評価を行うことができる。
【０２８４】
デバイスを、乳児の簡易ベッドの近隣に配置する。
【０２８５】
本システムの処理デバイス100は、無呼吸および呼吸停止の継続を検出することにより、ＳＩＤＳを示す呼吸停止を検出することができる。
【０２８６】
自立生活
【０２８７】
高齢者の動きが無い場合
【０２８８】
監視対象人が存在および呼吸しているが、所定の期間にわたって動いていないことをシステムの処理デバイス100が検出すると、システムの処理デバイス100は、当該人物に対して質問を訊くように自動化され得る。あるいは、本システムの処理デバイス100は、当該人物が感知空間内に所定期間にわたって進入しなかった場合に遠隔監視センターを設定または更新し得る。
【０２８９】
高齢者の安全
【０２９０】
一例において、記載のシステムは、モノのインターネット（ＩｏＴ）の一部である。この場合、システムの処理デバイス100は、建物の出力と一体化され、照明の変化、照明（単数または複数）のオンおよびオフ、ウィンドウシャッターの閉鎖と相互作用し得かつ照明の変化、照明（単数または複数）のオンおよびオフ、ウィンドウシャッターの閉鎖へ影響を与え得る。例えば、ユーザの入眠が検出されたたときにオーブン、ストーブまたは他の加熱器具がオン野間まで有る場合、このような一体型システムは、熱を自動的に下げるか、その器具をオフにするか、または任意選択的にアラーム音声および／またはだんだん音量が大きくなる声によりユーザを起こすことができる。
【０２９１】
システムを用いて、安全／健康問題の可能性を検出することができる。例えば、人が寝室以外の部屋の中において水平位置にあることが検出された場合、その人が倒れたという仮定を立てることができる。これにより、その人に対する質問／回答セッションおよび／またはさらなるパラメータ（例えば、呼吸速度、心拍数）の測定がトリガされ得る。呼吸／心拍数上昇および無反応の組み合わせがある場合、警告がトリガされ得る（例えば、所定の受取人へのＳＭＳ送信、ｅメールまたは他の通信）。この動作モードは、一般的監視の一部としてまたは特別な高齢者監視モードとして具現することができる。このモードの変形例は、当該人物が椅子に座っており、床に横臥していない（すなわち、倒れていない）ことが検出された場合も、健康パラメータのみを監視し、パラメータが正常範囲または所定の範囲から外れたときに警告を感知することを含み得る。
【０２９２】
夢遊の検出
【０２９３】
夢遊は、宵の口において深い徐波睡眠（ＳＷＳ）時に発生する可能性がより高いものの、明け方近くになってＲＥＭ睡眠時にも発生し得る。ユーザの睡眠ステージを検出するシステムの処理デバイス100の睡眠段階アルゴリズムは、ＲＥＭまたは熟睡と一貫する矛盾的な呼吸パターン（例えば、正規化中央値フィルタリングされた呼吸速度推定および他のフィーチャの標準偏差に基づいたもの）を用いて、離床時（またはベッドに戻ってきたとき）の覚醒種類動態を検出することができる。不在期間が夢遊閾値（例えば、５分超過）を上回る場合、システムの処理デバイス100は、疑われる夢遊領域をフラグ付けすることができる。次に、朝に主観的フィードバックについてユーザに質問して、自分がベッドから出たことを覚えているかについて確認することができる。ユーザがベッドから出たことを覚えていない場合、夢遊イベントの可能性が検出される。夢遊者が照明をオンおよびオフし、ロックを開け閉めすると、ＩｏＴセンサからのこのようなフィードバックは、決定的なものではないとみなされ得る。しかし、照明、ロックおよび動きの検出（生活空間内における映像キャプチャを含む）を用いて、疑われる夢遊イベント時における人（特に、当該人物が独り暮らしである場合）の可能性のある経路を検出することができる。夢遊発生を、ストレス増加（例えば、心拍数変動性の変化（例えば、この変動性の低下）から導出されたもの）と、呼吸数増加と、正常な基準線と比較したときの吸気／呼気波形タイミングの変化と相関付けることができる。
【０２９４】
未治療の鬱病の人
【０２９５】
本システムの処理デバイス100は、心臓パラメータ（例えば、安静時心拍数）を追跡することができ、心拍数変動性を鬱病分類システムへの入力として用いることができる。ＨＲＶスペクトルパラメータの低下は、副交感神経の低下および交感神経支配の増加を示す。ＨＲＶスペクトルパラメータの低下を利用することができ、鬱病のリスク層別化のためにユーザからの質問回答と任意選択的に組み合わせることができる。
【０２９６】
ユーザへアドバイスを提供するためのシステム
【０２９７】
個別化アドバイスを送達させるアプローチは、システムの処理デバイス100のアプリケーション中のテキストを介して行ってもよいし、あるいは声または映像を介して行ってもよい。例えば、音声アシスタントの場合、対話性の極めて高いアプローチが可能である（すなわち、睡眠アドバイスが会話形式で提供される）。本システムは、客観的データおよび主観的データに基づいて声（またはテキスト）として提供されるアドバイスを提供し、ユーザは、声またはテキストを介して応答することができる。
【０２９８】
一例として、システムの処理デバイス100は、ユーザの前夜の睡眠において実際に記録された熟睡パーセンテージが低下した旨を示す。音声アシスタントは、これを報告し、ユーザの毎日の監視デバイス（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ付きのステップカウンター）をチェックし、運動持続期間および強度の低下を確認し、（ユーザの進行中のトレンドに近づけるために）今日運動量を増やすことが可能かについてユーザに訊くことができる。ユーザは、仕事においてストレスの多いプロジェクトのため多忙であり、普段やっているランチタイムのジョギングをする時間が無いと返答する。システムの処理デバイス100のオーディオは、時間が無いことについて全くＯＫであると安心させ、就寝時刻前にリラクゼーションプログラムを提供することを提案する。ユーザがこれを受容すると、システムは、アラームをセットして、予測される就寝時刻の１時間前にユーザにリマインドする。
【０２９９】
別の例は、感知システムが、一晩中の呼吸波形パターン（形状）を検出し、室内の人の位置を検出し、オーディオいびき分析も行う場合であろう。呼吸波形モーホロジーの変化は、いびきがある位置において感知された人からかまたはパートナーからかを分類するために、いびきイベントと相互参照される。これは、ユーザ間のいびきを区別できない（片方または他方または実際に両方がいびきをかいている可能性のある）従来のいびき分析に比して有利である。本システムを具現して、ローカル呼吸信号をいびきのオーディオ音声信号と同期させ、それによって監視されている人がいびきをかいているかを決定／確認する（すなわち、システムが音声信号および動態信号双方へアクセスした際にこの音声を発している人およびこの音声を発していない人を区別する）ことができる。例えば、人の呼吸およびいびきが異なるケーデンス（いびきのオン／オフ期間、吸気／呼気時間）または速度において行われることはない。双方の信号の他の特性がある（例えば、処理可能な振幅、および／またはエンベロープ）。
【０３００】
加えて、距離計量およびデバイスのマイクロフォン（単数または複数）の感度特性の利用により、システムがいびき振幅を距離に対してチェックして、例えばいびきスコア生成のためにいびきパラメータを較正することができる。このいびきスコアは、いびき回数、持続期間、強度、および睡眠ステージへの影響を含み得る。いびきの重篤度に基づいて、システムは、声フィードバックを用いて、アルコール摂取量および（ユーザの疲労の感じ方の評価のための）ユーザの主観的な疲労度についてユーザに訊き、夜間のユーザの身体位置および枕の種類について検討し合い、ユーザに質問し（かつ／または他のセンサ（例えば、体温、安静時呼吸数トレンド、ＳＤＢパラメータ、音響咳検出）に問い合わせて）風邪／流感の症状があるかを確認することができる。入力データのスペクトルおよびユーザ応答に応じて、システムは、医療的治療または薬品に関連する１つ以上の製品の推奨（単数または複数）があるか（例えば、充血緩和剤または点鼻薬の適否）を決定し、関連情報をユーザへまたは関連参照情報を医師へ提供することができる。
5.2  他の注意事項
【０３０１】
本特許文書の開示の一部は、著作権保護が与えられる内容を含む。著作権所有者は、何者かが本特許文書または本特許開示をファックスにより再生しても、特許庁の特許ファイルまたは記録に記載されるものであれば目的のものであれば異論は無いが、その他の目的については全ての著作権を保持する。
【０３０２】
他に文脈から明確に分かる場合および一定の範囲の値が提供されていない限り、下限の単位の１／１０、当該範囲の上限と下限の間、および記載の範囲の他の任意の記載の値または介入値に対する各介入値は本技術に包含されることが理解される。介入範囲中に独立的に含まれるこれらの介入範囲の上限および下限が記載の範囲における制限を特に超えた場合も、本技術に包含される。記載の範囲がこれらの制限のうち１つまたは双方を含む場合、これらの記載の制限のいずれかまたは双方を超える範囲も、本技術に包含される。
【０３０３】
さらに、本明細書中に値（単数または複数）が本技術の一部として実行される場合、他に明記無き限り、このような値が近似され得、実際的な技術的具現例が許容または要求する範囲まで任意の適切な有効桁までこのような値を用いることが可能であると理解される。
【０３０４】
他に明記しない限り、本明細書中の全ての技術用語および科学用語は、本技術が属する分野の当業者が一般的に理解するような意味と同じ意味を持つ。本明細書中に記載の方法および材料に類似するかまたは等しい任意の方法および材料を本技術の実践または試験において用いることが可能であるが、限られた数の例示的な方法および材料が本明細書中に記載される。
【０３０５】
特定の材料が構成要素の構築に好適に用いられるものとして記載されているが、特性が類似する明白な代替的材料が代替物として用いられる。さらに、それとは反対に記載無き限り、本明細書中に記載される任意および全ての構成要素は、製造可能なものとして理解されるため、集合的にまたは別個に製造され得る。
【０３０６】
本明細書中及び添付の特許請求の範囲において用いられるように、単数形である「ａ」、「ａｎ」および「ｔｈｅ」は、文脈から明らかにそうでないことが示されない限り、その複数の均等物を含む点に留意されたい。
【０３０７】
本明細書中に記載される公開文献は全て、これらの公開文献の対象である方法および／または材料の開示および記載、参考のために援用される。本明細書中に記載の公開文献は、本出願の出願日前のその開示内容のみのために提供するものである。本明細書中のいずれの内容も、本技術が先行特許のためにこのような公開文献に先行していないと認めるものと解釈されるべきではない。さらに、記載の公開文献の日付は、実際の公開文献の日付と異なる場合があり、個別に確認が必要であり得る。
【０３０８】
「ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ」および「ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ」という用語は、要素、構成要素またはステップを非排他的な意味合いで指すものとして解釈されるべきであり、記載の要素、構成要素またはステップが明記されていない他の要素、構成要素またはステップと共に存在、利用または結合され得ることを示す。
【０３０９】
詳細な説明において用いられる見出しは、読者の便宜のためのものであり、本開示または特許請求の範囲全体において見受けられる内容を制限するために用いられるべきではない。これらの見出しは、特許請求の範囲または特許請求の範囲の制限の範囲の解釈において用いられるべきではない。
【０３１０】
本明細書中の技術について、特定の実施例を参照して述べてきたが、これらの実施例は本技術の原理および用途を例示したものに過ぎないことが理解されるべきである。いくつかの場合において、用語および記号は、本技術の実施に不要な特定の詳細を示し得る。例えば、「第１の」および「第２の」（など）という用語が用いられるが、他に明記無き限り、これらの用語は任意の順序を示すことを意図しておらず、別個の要素を区別するために用いられる。さらに、本方法におけるプロセスステップについての記載または例示を順序付けて述べる場合があるが、このような順序は不要である。当業者であれば、このような順序が変更可能でありかつ／またはその態様を同時にまたはさらに同期的に行うことが可能であることを認識する。
【０３１１】
よって、本技術の意図および範囲から逸脱することなく、例示的な実施例において多数の変更例が可能であり、また、他の配置構成が考案され得ることが理解されるべきである。
【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７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図８Ａ】
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【図８Ｂ】
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【図８Ｃ】
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【図９Ａ】
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【図９Ｂ】
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【図９Ｃ】
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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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【国際調査報告】
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