(57)【要約】【課題】より高精度で咳検出を行うことを可能とする。【解決手段】被験者の音声を取り込むマイクロホンと、マイクロホンにより取り込まれた音声をディジタル化するＡ／Ｄ変換器と、このＡ／Ｄ変換器により変換されたディジタル値を用いて包絡線を求めることによりパルスの検出を行うパルス検出手段３０と、検出されたパルスに対してフーリェ変換を行うフーリェ変換手段４０と、フーリェ変換結果を用いてケプストラムを生成するケプストラム生成手段５０と、ケプストラム生成手段５０により生成されたケプストラムについて所定閾値と比較を行い、前記所定閾値より小さい場合に咳と判定する判定手段６０とを具備する。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者の音声を取り込む音声取込手段と、
音声取込手段により取り込まれた音声をディジタル化するＡ／Ｄ変換器と、
このＡ／Ｄ変換器により変換されたディジタル値を用いて包絡線を求めることによりパルスの検出を行うパルス検出手段と、
検出されたパルスに対してフーリェ変換を行うフーリェ変換手段と、
フーリェ変換結果を用いてケプストラムを生成するケプストラム生成手段と、
ケプストラム生成手段により生成されたケプストラムについて所定閾値と比較を行い、前記所定閾値より小さい場合に咳と判定する判定手段と
を具備することを特徴とする咳検出装置。
【請求項２】
パルス検出手段は、振幅とパルス幅が所定の以上のパルスを選択するパルス選択手段を備えることを特徴とする請求項１に記載の咳検出装置。
【請求項３】
ケプストラム生成手段は、フーリェ変換結果について対数演算を行う対数演算手段と、対数演算手段の出力を逆フーリェ変換する逆フーリェ変換手段とを備えていることを特徴とする請求項１または２に記載の咳検出装置。
【請求項４】
判定手段が用いる所定閾値を求める所定閾値生成手段を備えることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の咳検出装置。
【請求項５】
被験者の音声を取り込み、取り込まれた音声をディジタル化した音声データを処理するコンピュータを、
Ａ／Ｄ変換されたディジタル値を用いて包絡線を求めることによりパルスの検出を行うパルス検出手段と、
検出されたパルスに対してフーリェ変換を行うフーリェ変換手段と、
フーリェ変換結果を用いてケプストラムを生成するケプストラム生成手段と、
ケプストラム生成手段により生成されたケプストラムについて所定閾値と比較を行い、前記所定閾値より小さい場合に咳と判定する判定手段と
して機能させることを特徴とする咳検出用プログラム。
【請求項６】
パルス検出手段は、振幅とパルス幅が所定の以上のパルスを選択するパルス選択手段を備えることを特徴とする請求項５に記載の咳検出用プログラム。
【請求項７】
ケプストラム生成手段は、フーリェ変換結果について対数演算を行う対数演算手段と、対数演算手段の出力を逆フーリェ変換する逆フーリェ変換手段とを備えていることを特徴とする請求項５または６に記載の咳検出用プログラム。
【請求項８】
判定手段が用いる所定閾値を求める所定閾値生成手段を備えることを特徴とする請求項５乃至７のいずれか１項に記載の咳検出用プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、音声と咳とを峻別して、咳を高精度で検出することの可能な咳検出装置及び咳検出用プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
一般的に、呼吸器疾患に関しては咳が一つのパラメータとされることが多く、この咳を如何に簡単にしかも高精度で検出できるかが問題となっている。特に、患者や被験者が睡眠中においてどの程度の頻度で咳をしているかについて、患者や被験者に問うて見ても本人は認識していなかったり、または誤った頻度の認識を行ったりしている場合が多い。
【０００３】
このような事情に鑑みて、例えば特許文献１には、音圧曲線を作成し、音圧曲線における所定以上の音圧が所定時間以上継続した領域を咳嗽音候補とし、この咳嗽音候補毎に立ち上がり勾配、尖度などにより咳嗽音であるかを検出する装置が示されている。
【０００４】
この装置によれば、良好な咳嗽音検出がなされるとされているものの、咳嗽の８０〜８５％程度の検出精度であり、必ずしも十分と言えるものではない。
【特許文献１】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】
本発明は上記のような従来の咳検出装置における現状に鑑みてなされたもので、その目的は、より高精度で咳検出を行うことが可能な咳検出装置及び咳検出用プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る咳検出装置は、被験者の音声を取り込む音声取込手段と、音声取込手段により取り込まれた音声をディジタル化するＡ／Ｄ変換器と、このＡ／Ｄ変換器により変換されたディジタル値を用いて包絡線を求めることによりパルスの検出を行うパルス検出手段と、検出されたパルスに対してフーリェ変換を行うフーリェ変換手段と、フーリェ変換結果を用いてケプストラムを生成するケプストラム生成手段と、ケプストラム生成手段により生成されたケプストラムについて所定閾値と比較を行い、前記所定閾値より小さい場合に咳と判定する判定手段とを具備することを特徴とする。
【０００７】
本発明に係る咳検出装置では、パルス検出手段は、振幅とパルス幅が所定の以上のパルスを選択するパルス選択手段を備えることを特徴とする。
【０００８】
本発明に係る咳検出装置では、ケプストラム生成手段は、フーリェ変換結果について対数演算を行う対数演算手段と、対数演算手段の出力を逆フーリェ変換する逆フーリェ変換手段とを備えていることを特徴とする。
【０００９】
本発明に係る咳検出装置では、判定手段が用いる所定閾値を求める所定閾値生成手段を備えることを特徴とする。
【００１０】
本発明に係る咳検出用プログラムは、被験者の音声を取り込み、取り込まれた音声をディジタル化した音声データを処理するコンピュータを、Ａ／Ｄ変換されたディジタル値を用いて包絡線を求めることによりパルスの検出を行うパルス検出手段と、検出されたパルスに対してフーリェ変換を行うフーリェ変換手段と、フーリェ変換結果を用いてケプストラムを生成するケプストラム生成手段と、ケプストラム生成手段により生成されたケプストラムについて所定閾値と比較を行い、前記所定閾値より小さい場合に咳と判定する判定手段として機能させることを特徴とする。
【００１１】
本発明に係る咳検出用プログラムでは、パルス検出手段は、振幅とパルス幅が所定の以上のパルスを選択するパルス選択手段を備えることを特徴とする。
【００１２】
本発明に係る咳検出用プログラムでは、ケプストラム生成手段は、フーリェ変換結果について対数演算を行う対数演算手段と、対数演算手段の出力を逆フーリェ変換する逆フーリェ変換手段とを備えていることを特徴とする。
【００１３】
本発明に係る咳検出用プログラムでは、判定手段が用いる所定閾値を求める所定閾値生成手段を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、フーリェ変換結果を用いて有声音と無声音との峻別に力を発揮するケプストラムを生成し、生成されたケプストラムについて所定閾値と比較を行い、上記所定閾値より小さい場合に咳と判定するので、咳は無声音であり適切に判定することができ、咳の検出精度を向上させることができる。
【００１５】
本発明にでは、振幅とパルス幅が所定の以上のパルスを選択するので、雑音や不要波成分を適切に除去して高精度な咳検出を確保する。
【００１６】
本発明では、ケプストラム生成においては、フーリェ変換結果について対数演算を行い、対数演算の出力を逆フーリェ変換するので、対数演算において気道成分との乗算によりなる音声信号を和算形式とした後に逆フーリェ変換することができ、これらの成分を分離して高精度な咳検出が可能となる。
【００１７】
本発明では、判定手段が用いる所定閾値を求める所定閾値生成手段を備えるので、所定閾値を生成して適切な咳検出を可能としてゆくことができ、高精度な咳検出へとつなげてゆくことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下添付図面を参照して、本発明に係る咳検出装置及び咳検出用プログラムの実施例を説明する。各図において、同一の構成要素には同一の符号を付して重複する説明を省略する。人の発生する音声は、有声音と無声音とがある。有声音は、図１に示すように、声帯Ｓの振動による信号が、声道Ｐというフィルタを通って口Ｍから音声信号として出力されるものである。
【００１９】
上記に対して、無声音は、図２に示されるように、喉奥などで発生した気息雑音Ｎが、声道Ｐというフィルタを通って口Ｍから音声信号として出力されるものである。一般的に日本語の場合、人が会話などにおいて用いる音声は、有声音による音または無声音に有声音が続く音である。これに対し、咳は無声音のみから構成されるものである。
【００２０】
上記に鑑み、会話などにより用いられる音声は、有声音を含むものであるから強いスペクトルを有するのに対し、咳は無声音のみから構成されており、スペクトルを有していない。この差を検出することにより、咳検出を行う。
【００２１】
図３に、咳検出装置の実施例に係る構成図を示す。この実施例に係る咳検出装置は、音声取込手段を構成するマイクロホン１１と、アンプ１２と、Ａ／Ｄ変換器１３と、コンピュータ１４とにより構成される。マイクロホン１１は被験者の音声を取り込んで音声信号に変換して出力する。アンプ１２は、マイクロホン１１の出力を信号処理可能なレベルまで増幅してＡ／Ｄ変換器１３へ送出する。
【００２２】
Ａ／Ｄ変換器１３は、例えば８ＫＨｚにより音声信号のディジタル化を行い、コンピュータ１４は上記ディジタル値を例えば０．５秒毎に取り込み、これを処理する。コンピュータ１４は、例えば図４に示すように、ＣＰＵ２０を中心として構成され、これに表示部２１、キーボードやマウスなどの入力部２２、記憶部２３、更にＡ／Ｄ変換器１３と接続されるポート２４を備えている。
【００２３】
ＣＰＵ２０は、咳検出用プログラムを実行して図５に示す手段を実現することにより咳検出処理を行う。即ち、パルス検出手段３０、フーリェ変換手段４０、ケプストラム生成手段５０、判定手段６０及び所定閾値生成手段７０を備える。
【００２４】
パルス検出手段３０は、前述のＡ／Ｄ変換器１３により変換されたディジタル値を用いて包絡線を求めることによりパルスの検出を行うものである。具体的にはパルス検出手段３０は、包絡線作成手段３１、音声パルス検出手段３２、パルス選択手段３３を備える。包絡線作成手段３１は、Ａ／Ｄ変換されたディジタル値対応の線分を時系列に並べてその頂点を結ぶように包絡線を作成する。音声パルス検出手段３２は包絡線作成手段３１により作成された包絡線がパルス状に上に凸となっている部分をパルスとして検出する。パルス選択手段３３は、音声パルス検出手段３２が検出したパルスについて振幅とパルス幅が所定以上のものをパルスとして選択して出力する。
【００２５】
フーリェ変換手段４０は、パルス検出手段３０により検出されたパルスに対してフーリェ変換を行うものである。このフーリェ変換手段４０によるフーリェ変換の結果、パルス検出手段３０により検出されたパルスのスペクトラムが得られることになる。
【００２６】
ケプストラム生成手段５０は、フーリェ変換結果を用いてケプストラムを生成するもので、フーリェ変換結果について対数演算を行う対数演算手段５１と、対数演算手段５１の出力を逆フーリェ変換する逆フーリェ変換手段５２とを備えている。ここで、音成分をＡ（ω）、気道による伝達関数をＨ（ω）とすれば、出力される音声（有声音も無声音も含む）はＡ（ω）Ｈ（ω）となっており、フーリェ変換されたスペクトラムについても乗算の形であるが、対数演算によりlogＡ（ω）+logＨ（ω） のように和算の形式となり、これを逆フーリェ変換してケプストラムを得ることにより、成分分離し易く、低周波数のＨ（ω）を除去する。
【００２７】
上記のようにして得られたケプストラムについて、判定手段６０が所定閾値と比較を行い、上記所定閾値より小さい場合に咳と判定する。所定閾値は所定閾値生成手段７０により作成されて与えられる。
【００２８】
以上のように構成された咳検出装置の動作を、図６に示されるフローチャートに基づき説明する。咳検出用プログラムの処理が開始されると、ＣＰＵ２０はＡ／Ｄ変換結果に係るディジタル値の取り込みを行い、このディジタル値対応の振幅を有する包絡線を作成して、この包絡線形状によりパルスを検出し、所定の大きさ（振幅、パルス幅）以上のパルスを選択する（Ｓ１１）。
【００２９】
次に、ステップＳ１１において選択されたパルスに対してフーリェ変換を行い、スペクトラムを得る（Ｓ１２）。例えば、「あ」の発生により図７（ａ）に示すアナログ波形が得られ、これに対応するスペクトラムは図８（ｂ）のようになる。一方、咳をマクロホンで取り込んだ場合に図８（ａ）に示すアナログ波形が得られ、これに対応するスペクトラムは図８（ｂ）のようになる。
【００３０】
スペルクトラムが得られると、このスペルクトラムに対数演算を施して、和算の形式として、これを逆フーリェ変換してケプストラムを得る（Ｓ１３）。図７（ｃ）には、「あ」に対応するケプストラムが示され、図８（ｃ）には、咳に対応するケプストラムが示されている。図７（ｃ）と図８（ｃ）との比較から明らかな通り、「あ」に対応するケプストラムには振幅の大きなスパイクが現れるが、咳に対応するケプストラムには全くスパイクが現れない。
【００３１】
上記のようなケプストラムについて、所定閾値と比較を行い、所定閾値より小さい場合に咳と判定して、例えば咳回数カウント値を１増加させて（Ｓ１４）、終了の指示が出されているかを検出し（Ｓ１５）、終了の指示が出されていなければ、ステップＳ１１へ戻って処理を続ける。
【００３２】
以上のような処理を行う咳検出装置及び咳検出用プログラムを用いて９人の被験者について、観測実験を行った。図９に実験結果を示す。横軸方向の区分は、各人の区分であり、ｎｏ．１からｎｏ．９までの９人の結果を示す。縦軸方向は、ケプストラムのピッチ成分の振幅値を相対値で示したものである。同図のように咳、母音、破裂音、摩擦音についてケプストラムのピッチ成分の最大振幅値をプロットしてある。この９人に対しては、所定閾値を「0.05」としてステップＳ１４の判定を行うことにより、「ｎｏ．３」の被験者を除き、正確に咳と音声とを判別可能であることが分かった。
【００３３】
同様に上記咳検出装置及び咳検出用プログラムを用いて、９人（男７名、女２名）の被験者について、合計１３０回のデータ取り込みにより観測実験を行った結果を、図１０に示す。この実験結果によれば、咳を声と誤判定した回数は１回（ｎｏ．３の人）であり、声を咳と誤判定した回数は０回であり、全体として１３０回の判定について１２９回の正しい判定がなされ、席については、４５回中の４４回が正しい判定であった。
【００３４】
そして、「正確に判別されたデータの個数」を「全データ個数」で割った比率である全体の判別率は、９９．２％であり、「検出された咳の個数」を「真の咳の個数」で割った比率である検出率は、９７．８％となり、従来例に比べて大きく精度の向上が図られている。
【００３５】
次に、所定閾値生成手段７０について説明を行う。所定閾値生成手段７０は、ケプストラム生成手段５０の出力を得ている。所定閾値生成手段７０は、例えば、個別の被験者或いは複数の被験者について、図９に示したように、複数の咳と複数の音声のケプストラムを得てそのピッチ成分の最大振幅を求めて、咳対応の最大振幅値の平均値と音声対応の最大振幅値の平均値と得る。所定閾値生成手段７０は、これら平均値の中間値を所定閾値として判定手段６０へ与える。または所定閾値生成手段７０は、咳対応の最大振幅値の中で最も大きい値と音声対応の最大振幅値の中で最も小さい値と得る。これら平均値の中間値（または、３：２に区分する点の値）を所定閾値生成手段７０が検出し、所定閾値として判定手段６０へ与える。
【００３６】
いずれにしても、複数の咳と複数の音声のケプストラムを得て、そのピッチ成分の最大振幅を求めて、図９に示すように分布させ、咳と音声のピッチ成分の最大振幅の分布を分離できる値（両方の値が存在しない値）を、所定閾値生成手段７０が求めれば良いことになる。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】有声音発生の原理を示す図。
【図２】無声音発生の原理を示す図。
【図３】本発明の実施例の咳検出装置の概略構成図。
【図４】本発明の実施例の咳検出装置の要部ブロック図。
【図５】本発明の実施例の咳検出装置の機能ブロック図。
【図６】本発明の実施例の咳検出装置の動作を示すフローチャート。
【図７】有線音「あ」について本発明の実施例の咳検出装置により処理される経過を示す図。
【図８】咳について本発明の実施例の咳検出装置により処理される経過を示す図。
【図９】本発明の実施例の咳検出装置による咳と音声との判定に関する実験結果を示す図。
【図１０】本発明の実施例の咳検出装置による咳と音声との判定に関する実験結果を示す図。
【符号の説明】
【００３８】
１１  マイクロホン
１２  アンプ
１３  変換器
１４  コンピュータ
２１  表示部
２２  入力部
２３  記憶部
２４  ポート
３０  パルス検出手段
３１  包絡線作成手段
３２  音声パルス検出手段
３３  パルス選択手段
４０  フーリェ変換手段
５０  ケプストラム生成手段
５１  対数演算手段
５２  逆フーリェ変換手段
６０  判定手段
７０  所定閾値生成手段
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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