(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象者の音声の所定期間における瞬時音圧の時間変動を表す音声データを取得する取得部と、
前記音声データに基づいて、前記所定期間における前記瞬時音圧の平均値を第１平均値として求める第１平均算出部と、
前記所定期間において前記第１平均値との大小関係が所定関係となる瞬時音圧の平均値を第２平均値として求める第２平均算出部と、
前記第２平均値の絶対値と閾値との比較結果を用いて前記対象者の認知機能を評価する評価部とを備え、
静圧より大きい前記瞬時音圧を正値とし、静圧より小さい前記瞬時音圧を負値とした場合、
前記第１平均値が正値であれば、前記第２平均算出部は、前記所定期間において前記第１平均値未満となる瞬時音圧の平均値を第２平均値として求め、
前記第１平均値が負値であれば、前記第２平均算出部は、前記所定期間において前記第１平均値を上回る瞬時音圧の平均値を第２平均値として求める
ことを特徴とする認知機能評価装置。
【請求項２】
前記所定期間における前記瞬時音圧と前記第１平均値との差分の絶対値の積分値を求める積分部と、
前記第２平均値の絶対値を第１閾値と比較する第１比較部と、
前記積分値を第２閾値と比較する第２比較部とをさらに備えて、
前記積分部は、前記第１平均値が正値であれば、前記所定期間において前記瞬時音圧が前記第１平均値を上回る領域において前記積分値を求め、前記第１平均値が負値であれば、前記所定期間において前記瞬時音圧が前記第１平均値未満となる領域において前記積分値を求め、
前記評価部は、前記第１比較部および前記第２比較部の各比較結果によって前記対象者の認知機能を評価する
ことを特徴とする請求項１記載の認知機能評価装置。
【請求項３】
前記評価部は、前記第１比較部の比較結果によって前記対象者の認知機能が正常であると評価した場合に、前記第２比較部の比較結果によって前記対象者の認知機能を評価することを特徴とする請求項２記載の認知機能評価装置。
【請求項４】
前記所定期間における前記瞬時音圧と前記第１平均値との差分の積分値を求める積分部と、
前記第２平均値の絶対値に比例した値と前記積分値との和である加算値を求める加算部と、
前記第２平均値の絶対値を第１閾値と比較する第１比較部と、
前記積分値を第２閾値と比較する第２比較部と、
前記加算値を第３閾値と比較する第３比較部とをさらに備え、
前記積分部は、前記第１平均値が正値であれば、前記所定期間において前記瞬時音圧が前記第１平均値を上回る領域において前記積分値を求め、前記第１平均値が負値であれば、前記所定期間において前記瞬時音圧が前記第１平均値未満となる領域において前記積分値を求め、
前記評価部は、前記第１比較部、前記第２比較部、および前記第３比較部の各比較結果によって前記対象者の認知機能を評価する
ことを特徴とする請求項１記載の認知機能評価装置。
【請求項５】
前記評価部は、
前記第１比較部の比較結果によって前記対象者の認知機能が正常であると評価した場合に、前記第２比較部の比較結果によって前記対象者の認知機能を評価し、
前記第２比較部の比較結果によって前記対象者の認知機能が正常であると評価した場合に、前記第３比較部の比較結果によって前記対象者の認知機能を評価する
ことを特徴とする請求項４記載の認知機能評価装置。
【請求項６】
前記認知機能は所定レベル未満であると前記評価部が評価した場合、予め決められた通知先に前記評価部による評価結果を通知する評価通知部をさらに備えることを特徴とする請求項１乃至５のいずれか一項に記載の認知機能評価装置。
【請求項７】
前記評価部による評価結果の履歴である評価履歴を記憶する履歴記憶部と、
前記評価履歴に基づいて、前記対象者の認知機能の変化傾向を求める傾向分析部とをさらに備える
ことを特徴とする請求項１乃至６のいずれか一項に記載の認知機能評価装置。
【請求項８】
前記傾向分析部による分析結果を予め決められた通知先に通知する傾向通知部をさらに備えることを特徴とする請求項７記載の認知機能評価装置。
【請求項９】
前記所定期間の時間長さは、予め一定値に設定されていることを特徴とする請求項１乃至８のいずれか一項に記載の認知機能評価装置。
【請求項１０】
取得部が、対象者の音声の所定期間における瞬時音圧の時間変動を表す音声データを取得するステップと、
第１平均算出部が、前記音声データに基づいて、前記所定期間における前記瞬時音圧の平均値を第１平均値として求めるステップと、
第２平均算出部が、前記所定期間において前記第１平均値との大小関係が所定関係となる瞬時音圧の平均値を第２平均値として求めるステップと、
評価部が、前記第２平均値の絶対値と閾値との比較結果を用いて前記対象者の認知機能を評価するステップとを備え、
静圧より大きい前記瞬時音圧を正値とし、静圧より小さい前記瞬時音圧を負値とした場合、
前記第１平均値が正値であれば、前記第２平均算出部は、前記所定期間において前記第１平均値未満となる瞬時音圧の平均値を第２平均値として求め、
前記第１平均値が負値であれば、前記第２平均算出部は、前記所定期間において前記第１平均値を上回る瞬時音圧の平均値を第２平均値として求める
ことを特徴とする認知機能評価方法。
【請求項１１】
コンピュータを認知機能評価装置として機能させるためのプログラムであって、
前記コンピュータを
対象者の音声の所定期間における瞬時音圧の時間変動を表す音声データを取得する取得部と、
前記音声データに基づいて、前記所定期間における前記瞬時音圧の平均値を第１平均値として求める第１平均算出部と、
前記所定期間において前記第１平均値との大小関係が所定関係となる瞬時音圧の平均値を第２平均値として求める第２平均算出部と、
前記第２平均値の絶対値と閾値との比較結果を用いて前記対象者の認知機能を評価する評価部として機能させ、
静圧より大きい前記瞬時音圧を正値とし、静圧より小さい前記瞬時音圧を負値とした場合、
前記第１平均値が正値であれば、前記第２平均算出部は、前記所定期間において前記第１平均値未満となる瞬時音圧の平均値を第２平均値として求め、
前記第１平均値が負値であれば、前記第２平均算出部は、前記所定期間において前記第１平均値を上回る瞬時音圧の平均値を第２平均値として求める
ことを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、認知機能評価装置、認知機能評価方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、音声データから韻律特徴量を抽出し、音声データの韻律特徴量から、音声データの発話者について認知機能障害の危険度を算出する技術が提案されている（たとえば、特許文献１参照）。特許文献１の技術（以降、従来技術と称す）では、学習データ記憶部が、音声データから抽出される複数種類の韻律特徴量を予め学習データとして記憶している。そして、重み付け決定部が、学習データを用いて、学習モデルにおける音声韻律特徴量の各々に対する重み付けを学習して決定する。特徴量抽出部は、入力された音声データから複数種類の韻律特徴量を抽出して、抽出した複数種類の韻律特徴量を学習モデルに入力することで、認知機能障害の危険度を算出する。
【０００３】
従来技術において、韻律特徴量は、音声の周波数成分に関する特徴量、音声のフォルマント構造に関する特徴量、音声の大きさに関する特徴量、発話速度に関する特徴量、質問に回答するまでの反応時間に関する特徴量などが用いられている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１１−２５５１０６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上述の従来技術では、学習モデルを用いることによって、認知機能障害の危険度を算出するまでに要する時間が長くなっていた。さらに、従来技術では、事前に発話者の音声データを収集して、学習データを予め生成しておく事前準備が必要であった。
【０００６】
そこで、本発明の目的は、事前準備が不要で、かつ短時間に認知機能の評価結果を得ることができる認知機能評価装置、認知機能評価方法、およびプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様に係る認知機能評価装置は、取得部と、第１平均算出部と、第２平均算出部と、評価部とを備えることを特徴とする。前記取得部は、対象者の音声の所定期間における瞬時音圧の時間変動を表す音声データを取得する。前記第１平均算出部は、前記音声データに基づいて、前記所定期間における前記瞬時音圧の平均値を第１平均値として求める。前記第２平均算出部は、前記所定期間において前記第１平均値との大小関係が所定関係となる瞬時音圧の平均値を第２平均値として求める。前記評価部は、前記第２平均値の絶対値と閾値との比較結果を用いて前記対象者の認知機能を評価する。静圧より大きい前記瞬時音圧を正値とし、静圧より小さい前記瞬時音圧を負値とした場合、前記第１平均値が正値であれば、前記第２平均算出部は、前記所定期間において前記第１平均値未満となる瞬時音圧の平均値を第２平均値として求める。前記第１平均値が負値であれば、前記第２平均算出部は、前記所定期間において前記第１平均値を上回る瞬時音圧の平均値を第２平均値として求める。
【０００８】
本発明の一態様に係る認知機能評価方法は、以下の第１ステップ〜第４ステップを備えることを特徴とする。前記第１ステップでは、取得部が、対象者の音声の所定期間における瞬時音圧の時間変動を表す音声データを取得する。前記第２ステップでは、第１平均算出部が、前記音声データに基づいて、前記所定期間における前記瞬時音圧の平均値を第１平均値として求める。前記第３ステップでは、第２平均算出部が、前記所定期間において前記第１平均値との大小関係が所定関係となる瞬時音圧の平均値を第２平均値として求める。前記第４ステップでは、評価部が、前記第２平均値の絶対値と閾値との比較結果を用いて前記対象者の認知機能を評価する。静圧より大きい前記瞬時音圧を正値とし、静圧より小さい前記瞬時音圧を負値とした場合、前記第１平均値が正値であれば、前記第２平均算出部は、前記所定期間において前記第１平均値未満となる瞬時音圧の平均値を第２平均値として求める。前記第１平均値が負値であれば、前記第２平均算出部は、前記所定期間において前記第１平均値を上回る瞬時音圧の平均値を第２平均値として求める。
【０００９】
本発明の一態様に係るプログラムは、コンピュータを認知機能評価装置として機能させるためのプログラムである。プログラムは、コンピュータを取得部と、第１平均算出部と、第２平均算出部と、評価部として機能させることを特徴とする。前記取得部は、対象者の音声の所定期間における瞬時音圧の時間変動を表す音声データを取得する。前記第１平均算出部は、前記音声データに基づいて、前記所定期間における前記瞬時音圧の平均値を第１平均値として求める。前記第２平均算出部は、前記所定期間において前記第１平均値との大小関係が所定関係となる瞬時音圧の平均値を第２平均値として求める。前記評価部は、前記第２平均値の絶対値と閾値との比較結果を用いて前記対象者の認知機能を評価する。静圧より大きい前記瞬時音圧を正値とし、静圧より小さい前記瞬時音圧を負値とした場合、前記第１平均値が正値であれば、前記第２平均算出部は、前記所定期間において前記第１平均値未満となる瞬時音圧の平均値を第２平均値として求める。前記第１平均値が負値であれば、前記第２平均算出部は、前記所定期間において前記第１平均値を上回る瞬時音圧の平均値を第２平均値として求める。
【発明の効果】
【００１０】
本発明では、事前準備が不要で、かつ短時間に認知機能の評価結果を得ることができるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】図１は、実施形態における認知機能評価装置を備えたシステム構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、同上の音声波形の一例を示す波形図である。
【図３】図３は、同上の認知機能評価装置の判定処理を示すフローチャートである。
【図４】図４は、同上の認知機能評価装置においてスケール変換された音声データの例を示す波形図である。
【図５】図５Ａは、同上の認知機能評価装置の平均化処理の第１例を示す説明図である。図５Ｂは、同上の認知機能評価装置の平均化処理の第２例を示す説明図である。
【図６】図６Ａは、同上の認知機能評価装置の積分処理の第１例を示す説明図である。図６Ｂは、同上の認知機能評価装置の積分処理の第２例を示す説明図である。
【図７】図７は、同上の変形例１における認知機能評価装置の構成を示すブロック図である。
【図８】図８は、同上の変形例１における認知機能評価装置の判定処理を示すフローチャートである。
【図９】図９は、同上の変形例２における認知機能評価装置の構成を示すブロック図である。
【図１０】図１０は、同上の認知機能評価装置を備えたロボットの構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
本実施形態は、認知機能評価装置、認知機能評価方法、およびプログラムに関する。より詳細には、本実施形態は、人の認知機能を評価する認知機能評価装置、認知機能評価方法、およびプログラムに関する。
【００１３】
以下に説明する認知機能評価装置は、人の発話に基づいて認知機能を評価するように構成されている。認知機能評価装置は、人の音声の瞬時音圧に基づいて認知機能の評価を行う。そのため、認知機能評価装置は、発話内容を理解することなく人の認知機能を評価することが可能である。
【００１４】
本実施形態において人の認知機能の評価とは、ＭＣＩ（Mild Cognitive Impairment：軽度認知機能障害）の程度（進行度合）の評価、および認知障害の程度（進行度合）の評価である。
【００１５】
認知機能評価の対象者は、主として高齢者を想定しているが、若年性アルツハイマー症の疑いがある人でもよい。認知機能評価の対象となる高齢者としては、福祉施設に入居している高齢者、デイサービスセンターを利用する高齢者、独居の高齢者、あるいはサービス付き高齢者向け住宅に居住する高齢者などが想定されている。以下、認知機能評価の対象者を、単に対象者と称す。
【００１６】
図１は、認知機能評価システム１０の構成を示す。認知機能評価システム１０は、認知機能評価装置１と、マイクロホン２１と、通信インターフェース２２とを備える。なお、通信インターフェース２２は、以降、通信Ｉ／Ｆ２２と略称する。
【００１７】
認知機能評価装置１は、取得部１１と、データ変換部１２と、第１平均算出部１３と、第２平均算出部１４と、積分部１５と、第１比較部１６と、第２比較部１７と、評価部１８と、評価通知部１９と、対象識別部１１０とを備える。
【００１８】
マイクロホン２１は、対象者の音声を集音して電気信号に変換し、この電気信号をアナログの音声データとして出力する。すなわち、マイクロホン２１が出力する音声データは、アナログの電気信号である。
【００１９】
図２は、マイクロホン２１が集音する音声波形２００の一例を示す。音声波形２００は、瞬時音圧の時間変動を示す。音声波形２００は、音圧が静圧２０１より大きい状態と、音圧が静圧２０１より小さい状態とを交互に繰り返す。
【００２０】
ここで、認知機能が正常な人の音声は、標準的な韻律（イントネーション、アクセント、リズム、ポーズなど）となる。しかし、認知機能が衰えた人の音声は、韻律が乱れて、正常な人の韻律とは異なる傾向にある。特に、認知機能が衰えた人の音声は、イントネーションに変化が現れやすいが、アクセント、リズム、ポーズなどにも変化が現れることがある。そして、認知機能が衰えて韻律が乱れた人の音声は、音圧に対して以下の具体的な特徴が現れる。
【００２１】
音声波形２００は、静圧２０１に対して正側および負側に交互に振れる振動波形となる。認知機能が正常な人の音声は、瞬時音圧が正側に振れる状態と瞬時音圧が負側に振れる状態とがほぼ平衡している。すなわち、認知機能が正常な人の音声は、瞬時音圧が正側に振れる状態と瞬時音圧が負側に振れる状態とが、ほぼ同じ割合で発生する。一方、認知機能が衰えた人の音声は、瞬時音圧が正側に振れる状態と瞬時音圧が負側に振れる状態とが不平衡になりやすい。すなわち、認知機能が衰えた人の音声は、音圧が正側に振れる状態と音圧が負側に振れる状態とのいずれか一方が発生しやすくなる。
【００２２】
そこで、認知機能評価装置１は、上述の知見に基づいて認知機能の評価を行う。図３は、認知機能評価装置１の認知機能の評価処理を示すフローチャートである。
【００２３】
取得部１１は、音声データを対象期間Ｔ１（所定期間）に亘ってマイクロホン２１から取得する（Ｓ１）。対象期間Ｔ１は、たとえば１秒〜１０秒程度である。取得部１１は、マイクロホン２１から入力されるアナログの音声データを監視しており、瞬時音圧の実効値が予め決められた所定値以上になる集音可能状態になった場合、音声データの取得処理を開始する。なお、取得部１１は、集音可能状態が所定時間以上継続した場合に、音声データの取得処理を開始してもよい。
【００２４】
音声データの取得処理を開始した取得部１１は、アナログの音声データをデジタルの音声データに変換する（Ａ／Ｄ変換機能）。そして、取得部１１は、音声データの取得処理を開始した後、対象期間Ｔ１が経過した時点で音声データの取得処理を終了する。取得部１１は、デジタルの音声データをデータ変換部１２へ出力する。すなわち、取得部１１は、対象者の音声データを取得して、音声データを後段へ引き渡すインターフェース機能を有する。取得部１１が出力する音声データは、デジタルの電気信号であり、音声データのフォーマットは、たとえばＷＡＶＥ、またはＭＰ３などが用いられる。取得部１１は、Ａ／Ｄ変換のサンプリング周波数として、たとえば８ｋＨｚに設定されている。しかし、サンプリング周波数は８ｋＨｚ以外であってもよく、サンプリング周波数の具体的な値は特定の値に限定されない。
【００２５】
なお、マイクロホン２１は、デジタルの音声データを出力してもよい。この場合、取得部１１は、デジタルの音声データを入力されて、デジタルの音声データをデータ変換部１２へ引き渡す。
【００２６】
データ変換部１２は、デジタルの音声データのフォーマットを、第１平均算出部１３、第２平均算出部１４などで利用可能なフォーマットに変換する（Ｓ２）。データ変換部１２は、たとえばＷＡＶＥまたはＭＰ３などのフォーマットで生成された音声データを、ＣＳＶ（Comma Separated Values）形式の音声データに変換する。
【００２７】
さらに、データ変換部１２は、デジタルの音声データに適用する瞬時音圧のスケール（以降、音圧スケールと略称する）を、第１平均算出部１３、第２平均算出部１４などで利用可能な音圧スケールに変換する（Ｓ３）。
【００２８】
具体的に、データ変換部１２に入力される音声データには、図２に示す対数目盛の音圧スケールが適用されている。データ変換部１２に入力される音声データは、静圧２０１に対して正側にとり得る瞬時音圧の最大値を０（ｄＢ）とし、静圧２０１に対して負側にとり得る瞬時音圧の最大値を０（ｄＢ）としている。そして、データ変換部１２は、音声データに適用する音圧スケールを、図２に示す対数目盛の音圧スケールから、図４に示すリニア目盛の音圧スケールに変換する。図４は、図２の音圧スケールの正側の０（ｄＢ）を「１」、負側の０（ｄＢ）を「−１」、静圧２０１を「０」に置き換え、さらに音圧スケール「−１〜１」の間にリニア目盛を設定している。すなわち、データ変換部１２は、静圧２０１より大きい瞬時音圧が正値となり、静圧２０１より小さい瞬時音圧が負値となるように、スケール変換を行う。このとき、音声データによって表される音声波形２００自体には変換処理が施されず、音圧スケールのみが上述のように変換される。すなわち、図２と図４とは、音声データによって表される音声波形２００自体は共通であり、音圧スケールの設定のみが互いに異なる。この結果、音声波形２００の瞬時音圧は、＋１〜−１の範囲内の値で表される。
【００２９】
また、データ変換部１２による音圧スケールの変換処理は、デジタルの音声データに対して施されるが、説明の便宜上、図２のアナログ波形を用いて説明している。なお、以降の説明においてもデジタルの音声データに対して各処理が施されるが、説明の便宜上、図５、図６の各アナログ波形を用いて説明する。
【００３０】
また、取得部１１は、アナログの音声データからＡ／Ｄ変換したデジタルの音声データに対して図４の音圧スケールを適用し、このデジタルの音声データを出力してもよい。この場合、取得部１１の後段にデータ変換部１２を設ける必要はなくなる。
【００３１】
次に、第１平均算出部１３は、スケール変換されたデジタルの音声データをデータ変換部１２から入力される。第１平均算出部１３は、スケール変換されたデジタルの音声データに基づいて、対象期間Ｔ１における瞬時音圧の平均値を第１平均値Ａｖ１として求める（Ｓ４）。具体的には、第１平均算出部１３は、［数１］にしたがって、第１平均値Ａｖ１を求める。なお、ｉは、音声データのサンプル番号であり、Ｘｉは、図４におけるサンプル番号ｉの瞬時音圧であり、ｍは、対象期間Ｔ１における総サンプル数である。
【００３２】
【数１】
0006695057.tif 000002
【００３３】
次に、第２平均算出部１４は、データ変換部１２によってスケール変換されたデジタルの音声データ、および第１平均算出部１３が算出した第１平均値Ａｖ１のデータに基づいて、第２平均値Ａｖ２を求める（Ｓ５）。
【００３４】
まず、第２平均算出部１４は、対象期間Ｔ１において第１平均値Ａｖ１との大小関係が所定関係となる瞬時音圧の平均値を第２平均値Ａｖ２として求める。具体的に、第２平均算出部１４は、瞬時音圧と第１平均値Ａｖ１との大小関係が所定関係となる対象領域を設定し、この対象領域内の音声波形２００による瞬時音圧の平均値を第２平均値Ａｖ２として求める。図５Ａに示すように、第１平均値Ａｖ１が正値である場合、第２平均算出部１４は、瞬時音圧が第１平均値Ａｖ１未満となる領域を対象領域３０１とする。また、図５Ｂに示すように、第１平均値Ａｖ１が負値である場合、第２平均算出部１４は、瞬時音圧が第１平均値Ａｖ１を上回る領域を対象領域３０２とする。
【００３５】
すなわち、第２平均算出部１４は、第１平均値Ａｖ１が正値であれば、第１平均値Ａｖ１の負側に対象領域３０１を設定する。また、第２平均算出部１４は、第１平均値Ａｖ１が負値であれば、第１平均値Ａｖ１の正側に対象領域３０２を設定する。
【００３６】
そして、第２平均算出部１４は、第１平均値Ａｖ１が正値である場合、対象領域３０１内の音声波形２００による瞬時音圧の平均値を第２平均値Ａｖ２として求める（図５Ａ参照）。また、第２平均算出部１４は、第１平均値Ａｖ１が負値である場合、対象領域３０２内の音声波形２００による瞬時音圧の平均値を第２平均値Ａｖ２として求める（図５Ｂ参照）。
【００３７】
具体的には、第２平均算出部１４は、［数２］にしたがって、第２平均値Ａｖ２を求める。なお、第１平均値Ａｖ１が正値である場合、ｊは、瞬時音圧が第１平均値Ａｖ１未満となるサンプル番号であり、Ｘｊは、サンプル番号ｊの音圧であり、ｍは、瞬時音圧が第１平均値Ａｖ１未満となるサンプル数である。また、第１平均値Ａｖ１が負値である場合、ｊは、瞬時音圧が第１平均値Ａｖ１を上回るサンプル番号であり、Ｘｊは、サンプル番号ｊの音圧であり、ｍは、瞬時音圧が第１平均値Ａｖ１を上回るサンプル数である。
【００３８】
【数２】
0006695057.tif 000003
【００３９】
そして、第１比較部１６は、第２平均値Ａｖ２の絶対値を予め決められた第１閾値Ｋ１と比較する（Ｓ６）。評価部１８は、第１比較部１６の比較結果に基づいて、対象者の認知機能を評価する（Ｓ７）。この場合、評価部１８は、第２平均値Ａｖ２の絶対値が第１閾値Ｋ１以上であれば、対象者の認知機能が低下している可能性があると評価する（Ｓ８）。認知機能が低下している可能性があると評価された場合、評価通知部１９は、評価部１８による認知機能の評価結果を、通信Ｉ／Ｆ２２を介して予め決められた通知先へ通知する（Ｓ９）。
【００４０】
また、第２平均値Ａｖ２の絶対値から第１閾値Ｋ１を引いた差分が大きいほど、認知機能の低下度合が大きいと考えられる。そこで、評価部１８は、認知機能の低下度合に応じて、複数の認知機能レベルからいずれかを選択してもよい。たとえば、評価部１８は、第２平均値Ａｖ２の絶対値から第１閾値Ｋ１を引いた差分が大きいほど、認知機能レベルを低く評価する。評価通知部１９は、この認知機能レベルの情報も認知機能の評価結果に含めておく。
【００４１】
また、第２平均値Ａｖ２の絶対値が第１閾値Ｋ１未満であれば、積分部１５は、音声波形２００による瞬時音圧と第１平均値Ａｖ１との差分の絶対値を積分（対象期間Ｔ１に亘る時間積分）した値を、積分値Ｉｎｔ１として求める（Ｓ１０）。
【００４２】
具体的には、第１平均値Ａｖ１が正値である場合、図６Ａに示すように、瞬時音圧が第１平均値Ａｖ１を上回る領域を積分領域３０３とする。積分部１５は、積分領域３０３内の音声波形２００による瞬時音圧から第１平均値Ａｖ１を差し引いた差分の絶対値を積分（対象期間Ｔ１に亘る時間積分）した値を、積分値Ｉｎｔ１として求める。すなわち、積分部１５は、積分領域３０３内において、音声波形２００と第１平均値Ａｖ１とに囲まれた領域の面積を求めている。また、積分値Ｉｎｔ１は、積分領域３０３内の音声波形２００による瞬時音圧から第１平均値Ａｖ１を差し引いた差分の絶対値を積算した値であるともいえる。
【００４３】
また、第１平均値Ａｖ１が負値である場合、図６Ｂに示すように、瞬時音圧が第１平均値Ａｖ１未満となる領域を積分領域３０４とする。積分部１５は、積分領域３０４内の音声波形２００による瞬時音圧と第１平均値Ａｖ１との差分の絶対値を積分（対象期間Ｔ１に亘る時間積分）した値を、積分値Ｉｎｔ１として求める。すなわち、積分部１５は、積分領域３０４内において、音声波形２００と第１平均値Ａｖ１とに囲まれた領域の面積を求めている。また、積分値Ｉｎｔ１は、積分領域３０４内の音声波形２００による瞬時音圧から第１平均値Ａｖ１を差し引いた差分の絶対値を積算した値であるともいえる。
【００４４】
そして、第２比較部１７は、積分値Ｉｎｔ１を予め決められた第２閾値Ｋ２と比較する（Ｓ１１）。評価部１８は、第２比較部１７の比較結果に基づいて、対象者の認知機能を評価する（Ｓ１２）。この場合、評価部１８は、積分値Ｉｎｔ１が第２閾値Ｋ２以上であれば、対象者の認知機能が低下している可能性があると評価する（Ｓ８）。認認知機能が低下している可能性があると評価された場合、評価通知部１９は、評価部１８による認知機能の評価結果を、通信Ｉ／Ｆ２２を介して予め決められた通知先へ通知する（Ｓ９）。
【００４５】
また、積分値Ｉｎｔ１から第２閾値Ｋ２を引いた差分が大きいほど、認知機能の低下度合が大きいと考えられる。そこで、評価部１８は、認知機能の低下度合に応じて、複数の認知機能レベルからいずれかを選択してもよい。たとえば、評価部１８は、積分値Ｉｎｔ１から第２閾値Ｋ２を引いた差分が大きいほど、認知機能レベルを低く評価する。評価通知部１９は、この認知機能レベルの情報も認知機能の評価結果に含めておく。
【００４６】
また、評価部１８は、積分値Ｉｎｔ１が第２閾値Ｋ２未満であれば、対象者の認知機能は正常であると評価する（Ｓ１３）。認知機能が正常であると評価された場合、評価通知部１９は、評価部１８による認知機能の評価結果を、通信Ｉ／Ｆ２２を介して予め決められた通知先へ通知する（Ｓ９）。
【００４７】
なお、上述の第１閾値Ｋ１、第２閾値Ｋ２は、認知機能評価の実験、試験などによって求められた経験値である。一例として、第１閾値Ｋ１＝０．０４４、第２閾値Ｋ２＝２９６０に設定される。
【００４８】
また、認知機能評価装置１は、第２比較部１７を備えていなくてもよい。この場合、評価部１８は、第１比較部１６の比較結果のみを用いて、認知機能を評価する。
【００４９】
認知機能評価装置１は、福祉施設、デイサービスセンター、サービス付き高齢者向け住宅、対象者の住宅などの屋内に設置される。屋内には、屋内ネットワークＮＴ１が構築されて、通信Ｉ／Ｆ２２は、屋内ネットワークＮＴ１に接続する。通信Ｉ／Ｆ２２は、屋内ネットワークＮＴ１に対して有線で接続される構成、屋内ネットワークＮＴ１に対して無線で接続される構成のいずれであってもよい。たとえば、通信Ｉ／Ｆ２２が屋内ネットワークＮＴ１に対して無線で接続される場合、屋内ネットワークＮＴ１に無線ルータを設けて、通信Ｉ／Ｆ２２は無線ルータを介して屋内ネットワークＮＴ１に接続することができる。通信Ｉ／Ｆ２２が用いる無線通信の仕様としては、無線ＬＡＮ（Local Area Network）、Bluetooth（登録商標）などから適宜に選択されればよく、無線通信の仕様は限定されない。
【００５０】
さらに、屋内ネットワークＮＴ１には、情報機器３が接続する。したがって、評価通知部１９は、評価部１８による認知機能の評価結果を、通信Ｉ／Ｆ２２を介して屋内の情報機器３へ送信できる。情報機器３には、スマートフォン、タブレット端末、パーソナルコンピュータ、携帯電話などが用いられる。情報機器３は、屋内の介護士、家族などが所持しており、対象者の認知機能の評価結果を取得して、画面上に表示できる。
【００５１】
さらに、屋内ネットワークＮＴ１は、ルータ４を介してインターネットを含む広域ネットワークＮＴ２に接続する。そして、通信Ｉ／Ｆ２２は、屋内ネットワークＮＴ１から、ルータ４、広域ネットワークＮＴ２、移動通信網などを経由して、遠隔地の情報機器５と通信できる。したがって、評価通知部１９は、評価部１８による認知機能の評価結果を、通信Ｉ／Ｆ２２を介して遠隔地の情報機器５へ送信できる。情報機器５には、スマートフォン、タブレット端末、パーソナルコンピュータ、携帯電話などが用いられる。情報機器５は、遠隔地の家族などが所持しており、対象者の認知機能の評価結果を取得して、画面上に表示できる。
【００５２】
評価通知部１９は、たとえば対象者の認知機能の評価結果を通知するプッシュ通知またはメールを作成する。情報機器３、５のそれぞれのデバイス情報またはメールアドレスなどは、評価通知部１９に予め登録されている。通知内容は、第１平均値Ａｖ１、第２平均値Ａｖ２、積分値Ｉｎｔ１の各値、認知機能レベルなどが含まれる。
【００５３】
また、認知機能評価装置１が複数の対象者を評価対象としている場合、対象者毎に評価結果の通知先を変更することが好ましい。そこで、対象識別部１１０は、取得部１１が取得した音声データを発した対象者を識別する機能を有している。具体的に、対象識別部１１０は、対象者毎の声紋データを予め記憶しており、取得部１１が取得した音声データから声紋データを抽出して、対象者毎の声紋データと照合する。対象識別部１１０は、照合結果に基づいて、音声データに対応する対象者を特定できる。
【００５４】
評価通知部１９には、対象者毎の通知先の情報（デバイス情報またはメールアドレスなど）が予め登録されている。評価通知部１９は、対象識別部１１０によって特定された対象者に対応して登録されている通知先を選択し、この選択した通知先に評価結果を通知する。したがって、認知機能評価装置１が複数の対象者を評価対象としている場合であっても、認知機能評価装置１は、対象者を特定できるので、特定された対象者に関係する通知先のみに評価結果を通知できる。なお、特定された対象者に関係する通知先とは、特定された対象者の家族、介護士などが所持する情報機器３，５である。
【００５５】
次に、認知機能評価装置１の変形例１について説明する。
【００５６】
図７は、変形例１における認知機能評価装置１の構成を示す。図７の認知機能評価装置１は、加算部１２１、第３比較部１２２をさらに備える。図８は、図７の認知機能評価装置１の評価処理を示すフローチャートであり、図３の評価処理にステップＳ２１〜Ｓ２３の各処理が付加されている。
【００５７】
そして、ステップＳ１２において積分値Ｉｎｔ１が第２閾値Ｋ２未満である場合、加算部１２１は、第２平均値Ａｖ２の絶対値に１００を乗じた値と積分値Ｉｎｔ１との加算値Ａｄｄ１を求める（Ｓ２１）。具体的には、加算部１２１は、［数３］にしたがって、加算値Ａｄｄ１を求める。
【００５８】
【数３】
0006695057.tif 000004
【００５９】
第３比較部１２２は、加算値Ａｄｄ１を予め決められた第３閾値Ｋ３と比較する（Ｓ２２）。評価部１８は、第３比較部１２２の比較結果に基づいて、対象者の認知機能を評価する（Ｓ２３）。この場合、評価部１８は、加算値Ａｄｄ１が第３閾値Ｋ３未満であれば、対象者の認認知機能が低下している可能性があると評価する。認認知機能が低下している可能性があると評価された場合、評価通知部１９は、評価部１８による認知機能の評価結果を、通信Ｉ／Ｆ２２を介して予め決められた通知先へ通知する（Ｓ９）。
【００６０】
また、第３閾値Ｋ３から加算値Ａｄｄ１を引いた差分が大きいほど、認知機能の低下度合が大きいと考えられる。そこで、評価部１８は、認知機能の低下度合に応じて、複数の認知機能レベルからいずれかを選択してもよい。たとえば、評価部１８は、第３閾値Ｋ３から加算値Ａｄｄ１を引いた差分が大きいほど、認知機能レベルを低く評価する。評価通知部１９は、この認知機能レベルの情報も認知機能の評価結果に含めておく。
【００６１】
一方、評価部１８は、加算値Ａｄｄ１が第３閾値Ｋ３以上であれば、対象者の認知機能は正常であると評価する（Ｓ１３）。認知機能が正常であると評価された場合、評価通知部１９は、評価部１８による認知機能の評価結果を、通信Ｉ／Ｆ２２を介して予め決められた通知先へ通知する（Ｓ９）。
【００６２】
したがって、認知機能評価装置１は、第２平均値Ａｖ２の絶対値と第１閾値Ｋ１との比較結果、積分値Ｉｎｔ１と第２閾値Ｋ２との比較結果に加えて、加算値Ａｄｄ１と第３閾値Ｋ３との比較結果も用いることで、認知機能の評価精度がさらに向上する。
【００６３】
なお、上述の第３閾値Ｋ３は、認知機能評価の実験、試験などによって求められた経験値である。一例として、第３閾値Ｋ３＝８５０に設定される。
【００６４】
また、加算部１２１の加算処理において、第２平均値Ａｖ２の絶対値に乗じる係数は、１００に限定されることはなく、正値に適宜設定されればよい。また、加算部１２１の加算処理において、積分値Ｉｎｔ１に係数を乗じる処理がなされてもよい。すなわち、加算部１２１の加算処理において、第２平均値Ａｖ２の絶対値および積分値Ｉｎｔ１の少なくとも一方に係数を乗じる処理がなされることが好ましい。
【００６５】
次に、認知機能評価装置１の変形例２について説明する。
【００６６】
図９は、変形例２における認知機能評価装置１の構成を示す。図９の認知機能評価装置１は、履歴記憶部１３１、傾向分析部１３２、傾向通知部１３３をさらに備える。
【００６７】
履歴記憶部１３１は、評価部１８による認知機能の評価結果が順次格納されており、評価結果の履歴（評価履歴）を記憶している。各評価結果に対応する対象者は対象識別部１１０によって特定されるので、履歴記憶部１３１には、評価履歴が対象者毎に対応付けて格納されている。
【００６８】
傾向分析部１３２は、対象者毎の評価履歴に基づいて、対象者毎の評価結果の時間変化を抽出し、認知機能の変化傾向を対象者毎に分析できる。傾向分析部１３２は、定期的、あるいは対象者の評価回数が所定回数に達した場合などに、この分析処理を実行する。
【００６９】
たとえば、評価結果が正常であっても、認知機能レベルが徐々に低下している状態であれば、傾向分析部１３２は、認知機能が低下傾向にあると分析する。この場合、傾向通知部１３３は、認知機能が低下傾向にあるという分析結果を、通信Ｉ／Ｆ２２を介して予め決められた通知先へ通知する。このとき、傾向通知部１３３は、分析結果以外に、認知機能の低下に注意する旨のメッセージ、認知機能の改善方法、認知機能の低下を抑制する方法などを通知先へ通知することが好ましい。
【００７０】
また、認知機能レベルが短時間で低下している状態であれば、傾向分析部１３２は、認知機能が急速に悪化していると分析する。この場合、傾向通知部１３３は、認知機能が急速に悪化しているという分析結果を、通信Ｉ／Ｆ２２を介して予め決められた通知先へ通知する。このとき、傾向通知部１３３は、緊急メッセージとして分析結果を通知することが好ましい。
【００７１】
また、認知機能レベルが上昇している状態であれば、傾向分析部１３２は、認知機能が改善されていると分析する。この場合、傾向通知部１３３は、認知機能が改善されているという分析結果を、通信Ｉ／Ｆ２２を介して予め決められた通知先へ通知する。このとき、傾向通知部１３３は、さらなる改善を促すメッセージを付加して通知することが好ましい。
【００７２】
なお、傾向分析部１３２による分析結果は、上述の分析結果以外であってもよい。傾向分析部１３２は、認知機能レベルの低下量、認知機能レベルの低下の傾き、認知機能レベルの上昇量、認知機能レベルの上昇の傾きなどに基づいて、認知機能の変化傾向を分析することが好ましい。
【００７３】
認知機能評価装置１を備えた認知機能評価システム１０は、たとえばペンダントなどの装飾品の内部に収納されてもよい。この場合、対象者の介護士または家族などは、この装飾品を身に着ける。したがって、介護士または家族などが対象者と会話することで、対象者に意識させることなく対象者の音声が集音されて、認知機能評価装置１は、認知機能の評価を行うことができる。
【００７４】
また、認知機能評価装置１を備えた認知機能評価システム１０は、たとえばスマートフォン、タブレット端末などの通話可能な携帯端末の内部に収納されてもよい。携帯端末には、認知機能評価用のアプリケーションプログラム（アプリ）がインストールされており、携帯端末に内蔵されているコンピュータがこのプログラムを実行する。マイクロホン２１および通信Ｉ／Ｆ２２は、携帯端末に設けられているマイクロホンおよび通信Ｉ／Ｆが用いられる。この結果、携帯端末は、認知機能評価システム１０として動作する。そして、対象者が携帯端末を用いて通話することで、対象者に意識させることなく対象者の音声が集音されて、認知機能評価装置１は、認知機能の評価を行うことができる。また、対象者が、自身が所有している携帯端末を用いることで、独居老人を対象者とする認知機能評価も容易に行うことができる。
【００７５】
図１０は、認知機能評価の機能を備えたロボット６１のブロック構成を示す。ロボット６１は、コミュニケーションロボットであり、対象者と対話を行うことができる。
【００７６】
ロボット６１は、認知機能評価装置１と、マイクロホン２１と、通信Ｉ／Ｆ２２と、対話機能部２３と、スピーカ２４とを備える。
【００７７】
対話機能部２３は、音声認識部２３１、対話制御部２３２、音声合成部２３３、対話データ記憶部２３４を備える。
【００７８】
対話データ記憶部２３４には、様々な単語の音声データが予め格納されている。音声認識部２３１は、マイクロホン２１が集音した音声データを、対話データ記憶部２３４の音声データと照合することで、対象者が話した内容を認識することができる。対話制御部２３２は、対象者が話した内容に対して、会話を成立させるための応答を導き出す。対話制御部２３２は、導き出した応答に対応する音声データを対話データ記憶部２３４から読み出し、音声合成部２３３に引き渡す。音声合成部２３３は、受け取った音声データを合成して、スピーカ２４から音声として出力させる。このように、ロボット６１は、対象者が話した内容を認識し、会話を成立させるための応答を音声出力することで、対象者との対話を行うことができる。そして、対象者がロボット６１と対話することで、対象者に意識させることなく対象者の音声が集音されて、認知機能評価装置１は、認知機能の評価を行うことができる。
【００７９】
また、認知機能評価装置１の機能を備える機器は、上述の装飾品、ロボット６１に限定されない。たとえば、認知機能評価装置１あるいは認知機能評価システム１０をパーソナルコンピュータで構成することも可能である。また、パーソナルコンピュータで、認知機能評価装置１および通信Ｉ／Ｆ２２を構成し、マイクロホン２１をパーソナルコンピュータに接続する構成であってもよい。また、認知機能評価装置１の機能を備えた専用機器、あるいは認知機能評価システム１０の機能を備えた専用機器であってもよい。
【００８０】
上述のように、認知機能評価装置１は、取得部１１と、第１平均算出部１３と、第２平均算出部１４と、評価部１８とを備えることを特徴とする。取得部１１は、対象者の音声の対象期間Ｔ１（所定期間）における瞬時音圧の時間変動を表すデータを音声データとして取得する。第１平均算出部１３は、音声データに基づいて、対象期間Ｔ１における瞬時音圧の平均値を第１平均値Ａｖ１として求める。第２平均算出部１４は、対象期間Ｔ１において第１平均値Ａｖ１との大小関係が所定関係となる瞬時音圧の平均値を第２平均値Ａｖ２として求める。評価部１８は、第２平均値Ａｖ２の絶対値と第１閾値Ｋ１（閾値）との比較結果を用いて対象者の認知機能を評価する。
【００８１】
したがって、認知機能評価装置１は、音声の瞬時音圧の平均値を閾値と比較することで、対象者の認知機能を評価しており、事前準備が不要で、かつ短時間に認知機能の評価結果を得ることができる。
【００８２】
従来、認知機能の評価方法としては、音声分析による評価、血液検査による評価、質問および回答による評価、嗅覚機能による評価、行動パターンの分析による評価などが用いられている。
【００８３】
音声分析による評価方法は、音声データから抽出される複数種類の韻律特徴量を予め学習データとして記憶し、この学習モデルを用いることによって、認知機能障害の危険度を算出していた。しかし、従来の音声分析による評価方法では、学習モデルを用いることによって、認知機能障害の危険度を算出するまでの要する時間が長くなっていた。さらに、従来の音声分析による評価方法では、事前に発話者の音声データを収集して、学習データを生成する必要があり、手間がかかっていた。
【００８４】
血液検査による評価方法は、血液検査によって特定のバイオマーカを検出することで、認知機能を評価する。しかし、血液検査による評価方法は、評価に長時間を要し、血液検査の後、評価結果が出るまで２〜３週間程度かかる。
【００８５】
質問および回答による評価方法には、ＭＭＳＥ（Mini Mental State Examination）、ＨＤＳ−Ｒ（改訂長谷川式簡易知能評価スケール）などがあり、予め決められた質問に対して対象者が回答、応答し、回答内容および応答状況などに基づいて認知機能を評価する。しかし、質問および回答による評価方法は、対象者が回答した後、評価結果が出るまで１０分〜１時間程度かかる。さらに、質問および回答による評価方法は、質問が予め決まった定形的な質問であり、同じ対象者に繰り返し実施することで、評価精度が低下する可能性がある。
【００８６】
また、嗅覚機能による評価方法は、対象者が匂いを嗅ぎ、解答用紙に匂いについて回答するテストを行うことで、認知機能を評価する。しかし、嗅覚機能による評価方法は、テストを行った後、評価に長時間を要し、評価結果が出るまで２〜３週間程度かかる。
【００８７】
また、行動パターンの分析による評価方法も、評価に長時間を要してしまう。
【００８８】
このように、従来の認知機能の評価方法は、評価に長時間を要していた。さらに従来の認知機能の評価方法は、血液検査の設備、嗅覚機能の検査器具などが必要であり、検査を容易に行うことができなかった。また、従来の認知機能の評価方法では、同じ対象者を繰り返し評価した場合に、評価の精度を保証できない場合があった。
【００８９】
一方、認知機能評価装置１は、音声の瞬時音圧の平均値を閾値と比較することで、対象者の認知機能を評価している。すなわち、認知機能評価装置１は、事前に対象者の音声データを収集して、学習データを生成する必要がなく、さらに学習モデルを用いないので、事前準備が不要で、かつ短時間に認知機能の評価結果を得ることができる。具体的に、認知機能評価装置１は、音声データを取得した後、評価に要する時間を１秒程度にすることができる。そして、認知機能評価装置１は、対象者の音声を集音しながらリアルタイムに評価を実行することができる。
【００９０】
また、認知機能評価装置１は、対象者の音声を分析して韻律の乱れを特徴量として抽出する。しかしながら、対象者は、自分の韻律を意識的に調整することは困難である。また、対象者が自分の韻律を意識的に調整したとしても、その状態を継続させることは困難であり、対象者は、無意識に自分の認知機能に応じた韻律で話す傾向が強くなる。したがって、認知機能評価装置１は、同じ対象者に検査を繰り返し行った場合でも、検査の精度が低下することなく、検査精度を維持することができる。
【００９１】
また、認知機能評価装置１は、対象者の音声データとして、定型文の音声データを用いる必要がなく、対象者の日常会話、電話の音声などを対象者に意識させずに集音して、認知機能を評価することができる。
【００９２】
また、静圧より大きい瞬時音圧を正値とし、静圧より小さい瞬時音圧を負値とする。この場合、第１平均値Ａｖ１が正であれば、第２平均算出部１４は、対象期間Ｔ１において第１平均値Ａｖ１未満となる瞬時音圧の平均値を第２平均値Ａｖ２として求めることが好ましい。第１平均値Ａｖ１が負であれば、第２平均算出部１４は、対象期間Ｔ１において第１平均値Ａｖ１を上回る瞬時音圧の平均値を第２平均値Ａｖ２として求めることが好ましい。
【００９３】
この場合、認知機能評価装置１は、第１平均値Ａｖ１の正負によって第２平均値Ａｖ２の算出方法を変えることで、認知機能の評価精度が向上する。
【００９４】
また、認知機能評価装置１は、積分部１５と、第１比較部１６と、第２比較部１７とをさらに備えることが好ましい。積分部１５は、対象期間Ｔ１における瞬時音圧と第１平均値Ａｖ１との差分の絶対値の積分値Ｉｎｔ１を求める。第１比較部１６は、第２平均値Ａｖ２の絶対値を第１閾値Ｋ１と比較する。第２比較部１７は、積分値Ｉｎｔ１を第２閾値Ｋ２と比較する。そして、積分部１５は、第１平均値Ａｖ１が正値であれば、対象期間Ｔ１において瞬時音圧が第１平均値Ａｖ１を上回る領域（積分領域３０３）において積分値Ｉｎｔ１を求める。また、積分部１５は、第１平均値Ａｖ１が負値であれば、対象期間Ｔ１において瞬時音圧が第１平均値Ａｖ１未満となる領域（積分領域３０４）において積分値Ｉｎｔ１を求める。評価部１８は、第１比較部１６および第２比較部１７の各比較結果によって対象者の認知機能を評価する。
【００９５】
上述のように、認知機能評価装置１は、第２平均値Ａｖ２の絶対値と第１閾値Ｋ１との比較結果と、積分値Ｉｎｔ１と第２閾値Ｋ２との比較結果との両方を用いることで、認知機能の評価精度がさらに向上する。
【００９６】
また、評価部１８は、第１比較部１６の比較結果によって対象者の認知機能が正常であると評価した場合に、第２比較部１７の比較結果によって対象者の認知機能を評価することが好ましい。
【００９７】
一般に、第１比較部１６の比較結果を用いた評価によって大部分の対象者の認知機能の異常が検出される。そこで、認知機能評価装置１は、第１比較部１６の比較結果を用いた評価、第２比較部１７の比較結果を用いた評価の実施順序を上述のように設定する。したがって、認知機能評価装置１は、対象者の認知機能の異常が検出された場合に不要な処理を実行することなく、より短時間に評価を行うことができる。
【００９８】
また、認知機能評価装置１は、積分部１５と、加算部１２１と、第１比較部１６と、第２比較部１７と、第３比較部１２２とをさらに備えることが好ましい。積分部１５は、対象期間Ｔ１における瞬時音圧と第１平均値Ａｖ１との差分の積分値Ｉｎｔ１を求める。加算部１２１は、第２平均値Ａｖ２の絶対値に比例した値と積分値Ｉｎｔ１との和である加算値Ａｄｄ１を求める。第１比較部１６は、第２平均値Ａｖ２の絶対値を第１閾値Ｋ１と比較する。第２比較部１７は、積分値Ｉｎｔ１を第２閾値Ｋ２と比較する。第３比較部１２２は、加算値Ａｄｄ１を第３閾値Ｋ３と比較する。そして、積分部１５は、第１平均値Ａｖ１が正値であれば、対象期間Ｔ１において瞬時音圧が第１平均値Ａｖ１を上回る領域（対象領域３０２）において積分値Ｉｎｔ１を求める。また、積分部１５は、第１平均値Ａｖ１が負値であれば、対象期間Ｔ１において瞬時音圧が第１平均値Ａｖ１未満となる領域（対象領域３０１）において積分値Ｉｎｔ１を求める。評価部１８は、第１比較部１６、第２比較部１７、および第３比較部１２２の各比較結果によって対象者の認知機能を評価する。
【００９９】
上述のように、認知機能評価装置１は、第２平均値Ａｖ２の絶対値と第１閾値Ｋ１との比較結果、積分値Ｉｎｔ１と第２閾値Ｋ２との比較結果、加算値Ａｄｄ１と第３閾値Ｋ３との比較結果を用いることで、認知機能の評価精度がさらに向上する。
【０１００】
また、評価部１８は、第１比較部１６の比較結果によって対象者の認知機能が正常であると評価した場合に、第２比較部１７の比較結果によって対象者の認知機能を評価することが好ましい。さらに、評価部１８は、第２比較部１７の比較結果によって対象者の認知機能が正常であると評価した場合に、第３比較部１２２の比較結果によって対象者の認知機能を評価することが好ましい。
【０１０１】
一般に、第１比較部１６の比較結果を用いた評価によって大部分の対象者の認知機能の異常が検出される。また、第２比較部１７の比較結果を用いた評価によって残りの大部分の対象者の認知機能の異常が検出される。そこで、認知機能評価装置１は、第１比較部１６の比較結果を用いた評価、第２比較部１７の比較結果を用いた評価、第３比較部１２２の比較結果を用いた評価の実施順序を上述のように設定する。したがって、認知機能評価装置１は、対象者の認知機能の異常が検出された場合に不要な処理を実行することなく、より短時間に評価を行うことができる。
【０１０２】
また、認知機能は所定レベル未満であると評価部１８が評価した場合、予め決められた通知先に評価部１８による評価結果を通知する評価通知部１９をさらに備えることが好ましい。
【０１０３】
この場合、介護士、家族などが対象者の認知機能の異常に気付くことができる。したがって、対象者に対して、認知機能を改善するための対策を早期に施すことができ、認知機能の異常の早期発見、認知機能の早期改善が可能となる。
【０１０４】
また、認知機能評価装置１は、履歴記憶部１３１と、傾向分析部１３２とをさらに備えることが好ましい。履歴記憶部１３１は、評価部１８による評価結果の履歴である評価履歴を記憶する。傾向分析部１３２は、評価履歴に基づいて、対象者の認知機能の変化傾向を求める。
【０１０５】
この場合、認知機能評価装置１は、中期的または長期的な認知機能の変化に基づいて、対象者の認知機能の変化傾向を把握することができる。したがって、評価結果が正常であっても、認知機能評価装置１は、認知機能レベルが徐々に低下している状態であれば、認知機能が低下傾向にあることを把握できる。
【０１０６】
また、認知機能評価装置１は、傾向分析部１３２による分析結果を予め決められた通知先に通知する傾向通知部１３３をさらに備えることが好ましい。
【０１０７】
この場合、認知機能評価装置１は、対象者の認知機能の変化傾向を介護士、家族などに通知することができる。したがって、介護士、家族などは、中期的または長期的な観点から適した対策を対象者に対して施すことができ、認知機能の改善、認知機能の低下抑制につながる。
【０１０８】
また、対象期間Ｔ１（所定期間）の時間長さは、予め一定値に設定されていることが好ましい。
【０１０９】
この場合、評価部１８の評価対象となる音声データの時間長さが一定になるので、評価部１８が用いる評価アルゴリズムが簡易になる。
【０１１０】
さらに、上述のように、認知機能評価方法は、以下の各ステップを備えることを特徴とする。
・取得部１１が、対象者の音声の対象期間Ｔ１（所定期間）における瞬時音圧の時間変動を表すデータを音声データとして取得するステップ（Ｓ１）。
・第１平均算出部１３が、音声データに基づいて、対象期間Ｔ１における瞬時音圧の平均値を第１平均値Ａｖ１として求めるステップ（Ｓ４）。
・第２平均算出部１４が、対象期間Ｔ１において第１平均値Ａｖ１との大小関係が所定関係となる瞬時音圧の平均値を第２平均値Ａｖ２として求めるステップ（Ｓ５）。
・評価部１８が、第２平均値Ａｖ２の絶対値と第１閾値Ｋ１（閾値）との比較結果を用いて対象者の認知機能を評価するステップ（Ｓ７）。
【０１１１】
したがって、本実施形態の認知機能評価方法は、音声の瞬時音圧の平均値を閾値と比較することで、対象者の認知機能を評価しており、事前準備が不要で、かつ短時間に認知機能の評価結果を得ることができる。
【０１１２】
また、図１の認知機能評価装置１は、取得部１１と、データ変換部１２と、第１平均算出部１３と、第２平均算出部１４と、積分部１５と、第１比較部１６と、第２比較部１７と、評価部１８と、評価通知部１９と、対象識別部１１０とを一体に備えている。しかし、認知機能評価装置１は、上述の各部を分散して備えて、各部の間をネットワークなどで通信可能に接続してもよい。この場合、認知機能評価装置１は、たとえばクラウドコンピューティングの技術を利用して実現される。あるいは、複数のサーバ装置によって認知機能評価装置１が構成されてもよい。
【０１１３】
また、認知機能評価装置１は、マイクロコンピュータ等で構成されたコンピュータを搭載しており、このコンピュータがプログラムを実行することによって、認知機能評価装置１の各機能が実現されている。なお、認知機能評価装置１に搭載されるコンピュータは、プログラムに従って動作するプロセッサおよびインターフェースを主なハードウェア構成として備える。この種のプロセッサとしては、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro-Processing Unit）等を含み、プログラムを実行することによって認知機能評価装置１の機能を実現することができれば、その種類は問わない。
【０１１４】
また、プログラムの提供形態としては、コンピュータに読み取り可能なＲＯＭ（Read Only Memory）、光ディスク等の記録媒体に予め格納されている形態、インターネット等を含む広域通信網を介して記録媒体に供給される形態等がある。
【０１１５】
すなわち、上述のプログラムは、コンピュータを認知機能評価装置１として機能させることを特徴とする。プログラムは、コンピュータを、取得部１１と、第１平均算出部１３と、第２平均算出部１４と、評価部１８として機能させる。取得部１１は、対象者の音声の対象期間Ｔ１（所定期間）における瞬時音圧の時間変動を表すデータを音声データとして取得する。第１平均算出部１３は、音声データに基づいて、対象期間Ｔ１における瞬時音圧の平均値を第１平均値Ａｖ１として求める。第２平均算出部１４は、対象期間Ｔ１において第１平均値Ａｖ１との大小関係が所定関係となる瞬時音圧の平均値を第２平均値Ａｖ２として求める。評価部１８は、第２平均値Ａｖ２の絶対値と第１閾値Ｋ１（閾値）との比較結果を用いて対象者の認知機能を評価する。
【０１１６】
したがって、本実施形態のプログラムは、音声の瞬時音圧の平均値を閾値と比較することで、対象者の認知機能を評価しており、事前準備が不要で、かつ短時間に認知機能の評価結果を得ることができる。
【０１１７】
なお、上述の実施の形態は本発明の一例である。このため、本発明は、上述の実施形態に限定されることはなく、この実施の形態以外であっても、本発明に係る技術的思想を逸脱しない範囲であれば、設計等に応じて種々の変更が可能であることは勿論である。
【符号の説明】
【０１１８】
１  認知機能評価装置
１０  認知機能評価システム
１１  取得部
１３  第１平均算出部
１４  第２平均算出部
１５  積分部
１６  第１比較部
１７  第２比較部
１８  評価部
１９  評価通知部
１２１  加算部
１２２  第３比較部
１３１  履歴記憶部
１３２  傾向分析部
１３３  傾向通知部
【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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