(57)【要約】【課題】生体音の解析を精度良く行う。【解決手段】被検者の生体表面を介して発せられる生体音に基づく第１音声情報、及び被検者の口又は鼻を介して発せられる生体音に基づく第２音声情報に基づいて、第１音声情報又は第２音声情報に含まれる被検者に起因する音声情報部分を抽出し、抽出した音声情報部分を対象に被検者の生体音の解析を行う。【選択図】図７
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検者の生体表面を介して発せられる生体音を採取し第１音声情報を出力する第１マイクロフォンと、
被検者の口又は鼻を介して発せられる生体音を採取し第２音声情報を出力する第２マイクロフォンと、
前記第１音声情報及び前記第２音声情報に基づいて、前記第１音声情報又は前記第２音声情報に含まれる被検者に起因する音声情報部分を抽出し、抽出した音声情報部分を対象に被検者の生体音の解析を行う生体音解析部と、
を有することを特徴とする生体音解析システム。
【請求項２】
前記生体音解析部は、前記第２音声情報に含まれる被検者に起因する音声情報部分を対象に解析を行うことを特徴とする請求項１に記載の生体音解析システム。
【請求項３】
被検者の生体表面を介して発せられる生体音を採取し第１音声情報を出力する第１マイクロフォンと、
被検者の口又は鼻を介して発せられる生体音を採取し第２音声情報を出力する第２マイクロフォンと、
を有し、
前記第１マイクロフォン及び前記第２マイクロフォンは、１つの筐体に収容されていることを特徴とする生体音センサ。
【請求項４】
前記第１マイクロフォンと前記第２マイクロフォンとの間に防振部材が配置されていることを特徴とする請求項３に記載の生体音センサ。
【請求項５】
被検者の生体表面を介して発せられる生体音に基づく第１音声情報が入力されるステップと、
被検者の口又は鼻を介して発せられる生体音に基づく第２音声情報が入力されるステップと、
前記第１音声情報及び前記第２音声情報に基づいて、前記第１音声情報又は前記第２音声情報に含まれる被検者に起因する音声情報部分を抽出するステップと、
抽出した音声情報部分を対象に被検者の生体音の解析を行うステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とする生体音解析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体音解析システム、生体音センサ及び生体音解析プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
咳、咳払い、喘鳴、くしゃみ、鼻すすり、痰の排出、等の生体音は、生体の状態を表す重要な症状であることはよく知られている。例えば、咳は、呼吸器系の疾患（特に、喘息、慢性閉塞性肺疾患、気管支炎等）に多く見受けられる症状である。
【０００３】
これらの症状は問診に頼っているのが現状であるが、診察時に必ずしも症状が現れているとは限らず、医師は患者からの自覚症状を聞くしかない。また、患者も日中の覚醒時には症状を記憶していても、睡眠中の症状については、例えば、咳が激しい、咳で眠れない等の表現に留まってしまう。そのため、症状の客観的な評価が行えず、有効な治療を行えないという問題があった。
【０００４】
そこで、例えば、咳の評価を客観的に行うために、咳に特徴的な音声信号情報を予め記憶しておき、当該咳に特徴的な音声信号情報を基に、マイクロフォンから入力された音声信号から咳による音声信号を識別及び抽出することにより、咳の検出やモニタを行うシステムが記載されている（例えば、特許文献１乃至３参照）。
【特許文献１】特開平７−３７６号公報
【特許文献２】特開平８−３８４８１号公報
【特許文献３】特開２００３−３８４６０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、音声信号は、外部環境中に様々存在し、例えば上記の特許文献に記載された咳を検出するシステムでは、ドアを閉める音や何かの衝突音等、咳に類似した音が発生した場合には、咳と区別することが難しい。咳に類似した音を間違って咳と検出する可能性がある。また、マイクロフォンへの接触ノイズ等も咳と区別しにくい場合がある。さらには、自分は咳をしていないのに他人の咳が自分のマイクロフォンで採取されて、咳をしたと間違って検出される可能性もある。
【０００６】
特許文献２では、咽頭下に取り付けたマイクロフォンを首に巻き付けた布で覆うことにより外界からの雑音の混入を防いでいるが、更なる検出精度の向上が要請される。
【０００７】
本発明は、以上のような問題に鑑みてなされたものであり、生体音の解析を精度良く行うことを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の生体音解析システムは、被検者の生体表面を介して発せられる生体音を採取し第１音声情報を出力する第１マイクロフォンと、被検者の口又は鼻を介して発せられる生体音を採取し第２音声情報を出力する第２マイクロフォンと、前記第１音声情報及び前記第２音声情報に基づいて、前記第１音声情報又は前記第２音声情報に含まれる被検者に起因する音声情報部分を抽出し、抽出した音声情報部分を対象に被検者の生体音の解析を行う生体音解析部と、を有することを特徴とする。
【０００９】
本発明の生体音センサは、被検者の生体表面を介して発せられる生体音を採取し第１音声情報を出力する第１マイクロフォンと、被検者の口又は鼻を介して発せられる生体音を採取し第２音声情報を出力する第２マイクロフォンと、を有し、前記第１マイクロフォン及び前記第２マイクロフォンは、１つの筐体に収容されていることを特徴とする。
【００１０】
本発明の生体音解析プログラムは、被検者の生体表面を介して発せられる生体音に基づく第１音声情報が入力されるステップと、被検者の口又は鼻を介して発せられる生体音に基づく第２音声情報が入力されるステップと、前記第１音声情報及び前記第２音声情報に基づいて、前記第１音声情報又は前記第２音声情報に含まれる被検者に起因する音声情報部分を抽出するステップと、抽出した音声情報部分を対象に被検者の生体音の解析を行うステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、被検者の生体表面を介して発せられる生体音に基づく第１音声情報と、被検者の口又は鼻を介して発せられる生体音に基づく第２音声情報との２つの音声情報を用いることにより、音声情報に含まれる被検者に起因する音声情報部分のみを抽出することができるので、精度良く生体音の解析を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、図面に基づいて本実施形態について説明するが、一例であり、本実施形態に限定するものではない。
【００１３】
（システム構成）
図１は、本実施形態に係る生体音解析システムのシステム構成図である。
【００１４】
生体音解析システムは、被検者Ｐに取り付けられる生体音センサ１及び生体音センサ１からの生体音データを処理する生体音解析装置３から構成されている。生体音センサ１と生体音解析装置３とは無線通信により通信可能となっている。もちろん、有線による通信であっても構わない。
【００１５】
無線通信にすれば、通信線が衣服等に触れて雑音が発生することがなく、生体音センサ１に不要な雑音が入力される機会を減らすことができる。また、被検者Ｐの動きに対する制約を少なくすることができる。
【００１６】
無線化の方法としては、生体音センサ１に記憶媒体を設けることによっても可能である。測定データを当該記憶媒体に保存しておき、後で当該記憶媒体から生体音解析装置３にデータを移せばよい。
【００１７】
生体音センサ１の被検者Ｐへの取付部位としては、太い気道が存在し生体音が響きやすい頸部が好ましい。中でも、喉部が好ましい。センサを装着して就寝しているときに顎がガードの役割を果たし、物がセンサに接触しにくいからである。
【００１８】
生体音解析装置３としては、パーソナルコンピュータ、携帯情報端末、専用の解析装置等を用いることができる。病院等に容易に携行できるものが好ましい。
【００１９】
本実施形態では、生体音解析装置３が生体音センサ１からの生体音データの受信及び当該生体音データの解析の双方を行っているが、生体音データを受信する装置と解析する装置とが別であっても構わない。
【００２０】
（生体音センサの構成）
図２は、本実施形態に係る生体音センサ１の構成図である。図２（ａ）は、生体音センサ１の被検者Ｐへの取付面と垂直方向の断面を示し、主にセンサ内のマイクロフォンの配置構成を示している。図２（ｂ）は、制御構成を示している。
【００２１】
生体音センサ１は、図２（ａ）に示すように、筐体１１、筐体１１を被検者Ｐに貼着するための筐体１１の底面に設けられた貼着部１２を有している。筐体１１内には、隔壁１３で上下方向に互いに仕切られた２つの室１４、１５が設けられ、室１５が室１４の上方に設けられている。
【００２２】
室１４には、筐体１１の底面に対向して設けられ被検者Ｐの生体表面からの生体音を受けて振動するダイアフラム１６、ダイアフラム１６の振動を空気室１７の空気を介して受け取り電気信号に変換する密着マイク１８、等が設けられている。密着マイク１８は本発明の第１マイクロフォンに相当し、密着マイク１８から出力される電気信号は本発明の第１音声情報に相当する。
【００２３】
室１５には、隔壁１３上に被検者Ｐの生体表面からの生体音の伝搬を防ぐ防振部材１９、被検者Ｐの口や鼻から発せられる生体音を筐体１１上部の穴１１ｈを介して直接採取し電気信号に変換する開放マイク２０、等が設けられている。開放マイク２０は、本発明の第２マイクロフォンに相当し、開放マイク２０から出力される電気信号は本発明の第２音声情報に相当する。
【００２４】
密着マイク１８及び開放マイク２０としては、コンデンサマイク、エレクトレットコンデンサマイク、圧電マイク、加速度センサ等、公知のマイクロフォンを用いることができる。中では、高周波特性の優れるエレクトレットコンデンサマイクが好ましい。
【００２５】
密着マイク１８と開放マイク２０とは、同じ種類のマイクロフォンでもよいし、異なる種類のマイクロフォンでもよい。
【００２６】
防振部材１９は、例えばゴムやスポンジ等の防振、吸音又は防音機能を有する材料で構成され、被検者Ｐの生体表面からの生体音が開放マイク２０に伝搬し、ノイズとなって開放マイク２０で採取されることを防止している。また、逆に被検者Ｐの口や鼻から発せられる生体音が密着マイク１８に伝搬し、ノイズとなって密着マイク１８で採取されることを防止している。
【００２７】
室１４及び室１５には、図２（ｂ）に示す増幅回路２１、フィルタ回路２２、ＡＤ変換回路２３、送信回路２４、バッテリ２５、等も設けられているが、図２（ａ）では省略している。
【００２８】
本実施形態のように、被検者Ｐの生体表面からの生体音を採取する密着マイク１８と被検者Ｐの口や鼻から発せられる生体音を直接採取する開放マイク２０とを一体化すれば、被検者Ｐにとってはセンサを１つ取り付けるだけで済む。このため、被検者Ｐの動きに対する制約及びセンサ装着に対する違和感が少なくなり好ましい。もちろん、密着マイク１８と開放マイク２０とを別にして、被検者Ｐの異なる部位にそれぞれ取り付けるようにしても構わない。
【００２９】
生体音センサ１は、制御構成として、図２（ｂ）に示すように、以下の構成要素を有している。
【００３０】
増幅回路２１は、密着マイク１８及び開放マイク２０で採取された音声信号を増幅する。
【００３１】
フィルタ回路２２は、増幅回路２１で増幅された音声信号から、例えば低周波数成分をカットする等、不要な周波数帯域をカットする。
【００３２】
ＡＤ変換回路２３は、フィルタ回路２２で不要な周波数帯域のカットされた音声信号をＡＤ変換して、デジタルデータとしての音声データに変換する。
【００３３】
送信回路２４は、ＡＤ変換回路２３で変換された音声データを無線送信する。
【００３４】
バッテリ２５は、上記各回路に電力を供給する。ボタン電池、コイン電池等を用いることができる。
【００３５】
密着マイク１８及び開放マイク２０で採取された音声は、それぞれ独立に上記の回路により処理され、生体音解析装置３に送信される。
【００３６】
（生体音解析装置）
図３は、本実施形態に係る生体音解析装置３の構成図である。
【００３７】
生体音解析装置３は、プログラムに従って生体音測定や生体音解析を実行するＣＰＵ３１を中心に、以下の構成要素から構成されている。ＣＰＵ３１は、本発明のコンピュータに相当するとともに、ＲＯＭ３２内の生体音解析プログラムと協働して生体音解析部として機能する。
【００３８】
ＲＯＭ３２は、生体音測定プログラム、生体音解析プログラム、必要なデータ等を予め記憶するメモリである。
【００３９】
ＲＡＭ３３は、ＣＰＵ３１がワークエリアとして利用するメモリである。
【００４０】
通信部３４は、無線通信インターフェース等により構成され、生体音センサ１の送信回路２４から送信されてくる音声データを受信する。密着マイク１８及び開放マイク２０で採取されたそれぞれの音声データを受信する。
【００４１】
保存部３５は、ハードディスクやフラッシュメモリ等の不揮発メモリから構成され、生体音センサ１から送信されてきた音声データ、ＣＰＵ３１が生体音解析プログラムに基づいて処理した音声データの解析結果、等を保存する。
【００４２】
入力部３６は、タッチパネル、キーボード、マウス等から構成され、ユーザにより生体音解析装置３に対して各種入力が行われる。
【００４３】
出力部３７は、液晶パネル、プリンタ等から構成され、前記音声データの解析結果等の表示、プリントが行われる。
【００４４】
（生体音測定処理）
図４は、本実施形態に係る生体音測定処理のフロー図である。この生体音測定処理は、生体音解析装置３のＲＯＭ３２内の生体音測定プログラムに基づいて、ＣＰＵ３１により実行される。尚、既に生体音センサ１が被検者Ｐに取り付けられて駆動され、密着マイク１８及び開放マイク２０で採取されたそれぞれの音声データが送信回路２４から送信されている状態とする。また、既に被検者Ｐを特定するＩＤ等の情報が、入力部３６により入力されているものとする。
【００４５】
まず、ＣＰＵ３１は、入力部３６から生体音測定の開始が指示されたか否かを判断する（ステップＳ１１）。
【００４６】
生体音測定の開始が指示されていないと判断すると（ステップＳ１１；Ｎｏ）、ＣＰＵ３１は、生体音測定の開始が指示されるまで待機する。
【００４７】
生体音測定の開始が指示されたと判断すると（ステップＳ１１；Ｙｅｓ）、ＣＰＵ３１は、通信部３４を介して密着マイク１８及び開放マイク２０で採取されたそれぞれの音声データの受信を開始するとともに、受信した当該音声データを保存部３５に保存する（ステップＳ１２）。このとき、それぞれの音声データは、被検者のＩＤ及び時刻に対応付けて保存される。
【００４８】
次に、ＣＰＵ３１は、生体音測定の終了が指示されたか否かを判断する（ステップＳ１３）。
【００４９】
生体音測定の終了が指示されていないと判断すると（ステップＳ１３；Ｎｏ）、ＣＰＵ３１は、生体音測定の終了が指示されるまで待機する。
【００５０】
生体音測定の終了が指示されたと判断すると（ステップＳ１３；Ｙｅｓ）、ＣＰＵ３１は、通信部３４を介して密着マイク１８及び開放マイク２０で採取されたそれぞれの音声データの受信を終了するとともに、音声データの保存部３５への保存を終了する（ステップＳ１４）。
【００５１】
（生体音解析処理）
＜音声データ波形＞
図５は、音声データ波形の一例として咳の波形を示している。図５（ａ）、（ｂ）は、被検者Ｐが咳をしたときにそれぞれ開放マイク２０及び密着マイク１８で採取された音声データ波形である。また、図５（ｃ）、（ｄ）は、被検者Ｐの近くの他人が咳をしたときにそれぞれ開放マイク２０及び密着マイク１８で採取された音声データ波形である。横軸は時間、縦軸はデータレベルである。
【００５２】
咳は、腹部に空気を溜め、喉を閉めた後に一気に空気を呼出するため、短時間に強い音が発せられる。このため、咳の音声データ波形としては、立ち上がりは急で、持続時間は１秒以下と短い。
【００５３】
被検者Ｐが咳をしたときには、図５（ａ）の開放マイク２０の音声データ波形及び図５（ｂ）の密着マイク１８の音声データ波形ともに、短い周期の大きな振幅が２００〜３００ｍｓｅｃ程度に亘って持続する波形となっている。
【００５４】
一方、他人が咳をしたときには、図５（ｃ）の開放マイク２０の音声データ波形は、短い周期の振幅（図５（ａ）の振幅よりは小さい）が２００〜３００ｍｓｅｃ程度に亘って持続する波形となるが、図５（ｄ）の密着マイク１８の音声データ波形は、このような波形とならない。これは、被検者Ｐは咳をしていないので、被検者Ｐの生体表面から咳に起因する音が発せられていないからである。尚、図５（ｃ）の音声データ波形の振幅が図５（ａ）の音声データ波形の振幅よりも小さいのは、咳をしたのは他人であり音源から生体音センサ１までの距離が離れているからである。
【００５５】
このように、被検者Ｐが咳をした場合と他人が咳をした場合とで、開放マイク２０及び密着マイク１８から得られる波形が異なる。
【００５６】
従って、この特性を利用して被検者Ｐの咳であるか否かを判断することができる。つまり、開放マイク２０及び密着マイク１８の両方で短い周期の大きな振幅の波形が同時に得られていれば被検者Ｐの咳であり、そうでなければ被検者Ｐの咳でないと判断することができる。咳以外の生体音についても同様のことが言える。
【００５７】
＜音声データの周波数特性＞
図６は、音声データの周波数特性の一例として咳の周波数特性を示している。図６（ａ）は、被検者Ｐが咳をしたときに開放マイク２０で採取された音声データの周波数特性である。図６（ｂ）は、被検者Ｐが咳をしたときに密着マイク１８で採取された音声データの周波数特性である。横軸は周波数（Ｈｚ）、縦軸は音量レベル（ｄＢ）である。
【００５８】
図６（ａ）の開放マイク２０で採取された音声データは、低周波領域から高周波領域に亘ってほぼ一定の音量レベルである。
【００５９】
一方、図６（ｂ）の密着マイク１８で採取された音声データは、高周波領域において低周波領域よりも相対的に音量レベルが低くなっている。生体表面からの音は体の組織を通過してくるため、高周波領域で減衰が生じるものと思われる。
【００６０】
このように、開放マイク２０で採取された音声データと密着マイク１８で採取された音声データとでは周波数特性が異なる。密着マイク１８で採取された音声データは、開放マイク２０で採取された音声データに比べて高周波領域で情報量が少なくなる。例えば、喘鳴等では８ｋＨｚを超える高周波の音が含まれることがあり、これを密着マイク１８で取得することは難しくなる。
【００６１】
従って、咳の音声データに基づいて咳の種類等の詳細な解析を行う場合には、開放マイク２０で採取された音声データを用いることが好ましい。咳以外の生体音についても同様のことが言える。
【００６２】
＜生体音解析処理フロー＞
図７は、本実施形態に係る生体音解析処理のフロー図である。生体音解析処理フローは、ＲＯＭ３２内の生体音解析プログラムに基づいて、ＣＰＵ３１により実行されるフローである。
【００６３】
まず、ユーザが入力部３６から被検者Ｐを特定するＩＤ等の設定及び生体音解析の指示を行うと、ＣＰＵ３１は、被検者ＩＤに対応する互いに対応付けられた開放マイク２０で採取された音声データ及び密着マイク１８で採取された音声データを保存部３５から読み込む（ステップＳ２２）。
【００６４】
次に、ＣＰＵ３１は、読み込んだそれぞれの音声データの時間的変化を解析し、被検者Ｐに起因する音声データ部分を抽出する（ステップＳ２３）。
【００６５】
被検者Ｐに起因する音声データ部分の抽出は、図５の説明で述べたように、開放マイク２０及び密着マイク１８の音声データにおいて、両方ともデータレベルが大きく変化している時間帯の音声データを抽出する。
【００６６】
この際、抽出の精度を高めるために、音声データに重畳されている体の動き等に起因する低周波のうねり成分を除去して判断を行うことが好ましい。例えば、個々の音声データと、個々の音声データを含む周辺のいくつかの音声データの平均値と、の偏差をデータとして用いる。図５（ａ）〜（ｄ）の音声データ波形の偏差をとったデータ波形を、それぞれ図８（ａ）〜（ｄ）に示す。図８（ａ）〜（ｄ）のデータ波形では、音声データに重畳されているうねり成分が除去され、０レベルを中心とした波形に整形されている。例えば、図８（ｄ）のデータ波形では、図５（ｄ）のデータ波形に見られるうねりが消え、ほぼ０レベルの直線として推移している。そして、この整形した波形から、データレベルの絶対値が予め設定した閾値よりも大きい時間帯の音声データをデータレベルが大きく変化している時間帯の音声データとして抽出する。もちろん、データレベルが大きく変化している時間帯の音声データの抽出は、この方法に限るものではない。図５の音声データ波形から直接分散値を求める等により抽出しても構わない。
【００６７】
次に、ＣＰＵ３１は、ステップＳ２３で抽出した被検者Ｐに起因する音声データ部分を解析する。この際、図６の説明で述べたように、開放マイク２０で採取された音声データを用いる（ステップＳ２４）。解析においては、音声データの時間特性即ち波形形状を解析してもよいし、音声データをフーリエ変換し周波数特性を解析してもよい。
【００６８】
最後に、ＣＰＵ３１は、解析に用いた開放マイク２０で採取された音声データ、解析結果等を被検者Ｐを特定するＩＤに対応付けて保存部３５に保存する（ステップＳ２５）。
【００６９】
以上のように、本実施形態によれば、開放マイク２０及び密着マイク１８の２つのマイクロフォンを用いることにより、音声データに含まれる被検者に起因する音声データ部分のみを抽出することができるので、精度良く生体音の解析を行うことができる。
【００７０】
また、音声データの解析を行う際には、開放マイク２０で採取された音声データを用いることにより、高周波領域における情報量の多い音声データを対象に解析を行うことができるので、より精度良く生体音の解析を行うことができる。
【００７１】
また、開放マイク２０及び密着マイク１８の２つのマイクロフォンを１つの筐体に収容することにより、被検者Ｐの動きに対する制約及びセンサ装着に対する違和感を少なくすることができる。
【００７２】
また、開放マイク２０と密着マイク１８との間に防振部材１９を配置することにより、開放マイク２０で採取されるべき被検者Ｐの口や鼻から発せられる生体音がノイズとなって密着マイク１８に伝搬したり、密着マイク１８で採取されるべき被検者Ｐの生体表面からの生体音がノイズとなって開放マイク２０に伝搬したりすることが抑制される。これにより、より精度良く生体音の解析を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００７３】
【図１】本実施形態に係る生体音解析システムのシステム構成図である。
【図２】本実施形態に係る生体音センサ１の構成図である。図２（ａ）は、生体音センサ１の被検者Ｐへの取付面と垂直方向の断面を示し、センサ内のマイクロフォンの配置構成を主に示している。図２（ｂ）は、制御構成を示している。
【図３】本実施形態に係る生体音解析装置３の構成図である。
【図４】本実施形態に係る生体音測定処理のフロー図である。
【図５】音声データ波形の一例（咳の波形）である。図５（ａ）、（ｂ）は、被検者Ｐが咳をしたときにそれぞれ開放マイク２０及び密着マイク１８で取得される音声データ波形である。また、図５（ｃ）、（ｄ）は、被検者Ｐの近くの他人が咳をしたときにそれぞれ開放マイク２０及び密着マイク１８で取得される音声データ波形である。
【図６】音声データの周波数特性の一例（咳の波形）である。図６（ａ）は、被検者Ｐが咳をしたときに開放マイク２０で採取された音声データの周波数特性である。図６（ｂ）は、被検者Ｐが咳をしたときに密着マイク１８で採取された音声データの周波数特性である。
【図７】本実施形態に係る生体音解析処理のフロー図である。
【図８】図５の音声データ波形の偏差をとったデータ波形である。
【符号の説明】
【００７４】
１  生体音センサ
１１  筐体
１８  密着マイク
２０  開放マイク
３  生体音解析装置
３１  ＣＰＵ
３２  ＲＯＭ
【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】
2008220558.tif 000007
【図６】
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【図７】
2008220558.tif 000009
【図８】
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