(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者が存在する空間の音信号を取得する衝撃音取得部と、
前記音信号について解析を行う衝撃音解析部と、
前記解析結果に基づいて転倒か否かの判定を行う転倒判定部と、
前記転倒判定部により被験者の転倒発生が判定されると通報を行う通報部と、
を備え、
前記衝撃音解析部は、
前記取得した音信号に対して、３３０Ｈｚが含まれる所定帯域の周波数を通過させるバンドパスフィルタ処理部と、
通過した前記音信号の振幅の最大値で正規化処理を行う正規化処理部と、
前記正規化処理を行った音信号について、零交差の数を求める零交差数カウント部と、
を備え、
前記転倒判定部は、前記零交差の数により転倒か否かの判定を行うことを特徴とする転倒検知装置。
【請求項２】
前記衝撃音解析部は、前記バンドパスフィルタ処理部により通過した前記音信号の振幅が、所定値より低いか否かの判定を行うパワー判定部を備えることを特徴とする請求項１に記載の転倒検知装置。
【請求項３】
前記所定帯域は、３００〜３６０Ｈｚであることを特徴とする請求項１又は２に記載の転倒検知装置。
【請求項４】
前記零交差の数を、前記音信号の振幅が小さい個所の数を無効とする零交差カウント条件により求めることを特徴とする請求項１から３の何れか一項に記載の転倒検知装置。
【請求項５】
前記零交差カウント条件は、前記音信号全体の平均値±１標準偏差を閾値として、該閾値内の値は零交差を数えないこととし、該閾値外の値があれば１つ前の該閾値外の値と比較し符号が逆転していれば零交差とみなすことを特徴とする請求項４に記載の転倒検知装置。
【請求項６】
前記衝撃音解析部は、更に、
前記取得した音信号に対して、パワーの変化分を算出するΔパワー算出部と、
前記Δパワー算出部で求めたパワーの変化分に対して周波数解析を行う周波数解析部と、
を備え、
前記転倒判定部は、前記零交差の数による判定とともに、前記周波数解析によるスペクトルに基づき転倒か否かの判定を行うことを特徴とする請求項１に記載の転倒検知装置。
【請求項７】
前記転倒検知装置は、
被験者が存在する床の振動信号を所定時間毎に取得する床振動取得部と、
前記振動信号について解析を行う床振動解析部と、
を更に有し、
前記床振動解析部は、
前記取得した振動信号を二乗するパワー算出部と、
前記二乗した振動信号について、極値の数を求める極値数カウント部と、
を備え、
前記転倒判定部は、前記零交差の数による判定とともに、前記極値の数により転倒か否かの判定を行うことを特徴とする請求項１から６の何れか一項に記載の転倒検知装置。
【請求項８】
前記極値の数を、小さな極値の数を無効とするとともに転倒により人体の各部が接触する時間差を考慮した極値カウント条件により求めることを特徴とする請求項７に記載の転倒検知装置。
【請求項９】
前記極値カウント条件は、前記二乗した振動信号全体の平均＋３標準偏差の値より大きな極値のみを検出するとともに、極値間が０．０５秒以上離れているものを検出することであることを特徴とする請求項８に記載の転倒検知装置。
【請求項１０】
被験者の転倒を判定する転倒判定方法であり、
前記被験者が存在する空間の音信号を所定時間毎に取得するステップと、
前記取得した音信号に対して、３３０Ｈｚが含まれる所定帯域の周波数を通過させるステップと、
通過した前記音信号の振幅の最大値で正規化処理を行うステップと、
前記正規化処理を行った音信号について、零交差の数を求めるステップと、
前記零交差の数が７０〜２００であるか否かの判定を行うステップと、
からなることを特徴とする転倒判定方法。
【請求項１１】
前記転倒判定方法は、更に
前記被験者が存在する空間の音信号を所定時間毎に取得するステップと、
前記取得した音信号に対して、パワーの変化分を算出するステップと、
算出したパワーの変化分に対して、周波数解析を行うステップと、
前記周波数解析によるスペクトルに対して閾値を用いて判定するステップも行うこと特徴とする請求項１０に記載の転倒判定方法。
【請求項１２】
前記転倒判定方法は、更に、
前記被験者が存在する床の振動信号を所定時間毎に取得するステップと、
前記取得した振動信号を二乗するステップと、
前記二乗した振動信号について、極値の数を求めるステップと、
前記極値の数が複数か否かの判定を行うステップも行うことを特徴とする請求項１０又は１１に記載の転倒判定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、高齢者等の転倒を発見する転倒検知装置及び転倒判定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
高齢者の転倒は、骨折のような大怪我を伴うことが多いため、できるだけ早期に発見することが重要である。しかしながら、高齢者の一人暮らしでは、室内で転倒した高齢者の発見は難しい。また、高齢者施設においても、介護士の不足や夜間などの介護が手薄な時間帯もあるために、高齢者の転倒に対する配慮が必ずしも十分とは言えない。また、転倒による怪我がなくても、転倒後に自力で立ち上がることのできない高齢者も存在する。
【０００３】
したがって、何らかの方法により高齢者等の転倒を検知することができれば、高齢者等の転倒の早期発見に資することができる。
【０００４】
例えば、特許文献１の行動監視通報システムは、カメラを用いた画像による行動を監視するものであり、画像情報を用いた転倒を検知することが考えられる。しかし、このようなカメラを用いた画像情報による高齢者等の転倒検知を行うのでは、高齢者のプライバシーの保護が難しく、また、高齢者自身にも監視されているという心理的な圧迫感を与えてしまうことが考えられ、精神衛生上あまり好ましくない。また、画像情報を用いた検知では、物陰等の死角が存在するため転倒を発見できない場所もある。
【０００５】
また、例えば、特許文献２の転倒判定システムは、人の体幹の変位量を測定するためのセンサを直接体に装着させて転倒を検知するものである。しかし、このようなセンサの装着による高齢者等の転倒検知を行うのでは、センサの装着を嫌がる高齢者に対しては難しく、またセンサを装着し忘れた場合や、常時装着することでセンサが故障することも考えらえる。
【０００６】
また、特許文献３の独居者見守りシステムは、家電製品の操作状況により監視するものであり、家電製品の操作状況により転倒を検知することが考えられる。具体的には、例えば家電製品の操作がしばらく行われていない場合、転倒により起き上がることができない状況が発生したと判定することができる。しかし、このような家電製品の操作状況による高齢者等の転倒検知を行うのでは、早期に転倒を発見することはできない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０１４−０６７３８３号公報
【特許文献２】特開２００９−１６３５３８号公報
【特許文献３】特開２０１３−１７８８５２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明は、特許文献１のような画像情報に基づく転倒検知や、特許文献２のような直接体にセンサを装着することによる転倒検知や、特許文献３のような家電製品の操作状況による転倒検知における問題を解決するためになされたものであり、転倒に伴う衝撃音や床振動を利用して高齢者等の転倒検知が行える転倒検知装置及び転倒判定方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するため、本発明の転倒検知装置は、被験者が存在する空間の音信号を取得する衝撃音取得部と、前記音信号について解析を行う衝撃音解析部と、前記解析結果に基づいて転倒か否かの判定を行う転倒判定部と、前記転倒判定部により被験者の転倒発生が判定されると通報を行う通報部と、を備えることを特徴とする。
【００１０】
本発明の転倒検知装置によれば、画像情報に基づく転倒検知の場合に問題となる被験者への心理的負担を低減でき、また設置室内に物陰等の死角があったとしても転倒を検知することができる。また、本発明の転倒検知装置は、センサの装着よる転倒検知の場合に問題となるセンサの装着を嫌がる人に対しても使用でき、またセンサの装着忘れがなく転倒を検知することができる。また、転倒検知装置は、家電製品の操作状況による転倒検知の場合に問題となる転倒発見の遅れがなく、リアルタイムで転倒の発生を検知することができる。
【００１１】
また、本発明の転倒検知装置は、前記衝撃音解析部が、前記取得した音信号に対して、３３０Ｈｚが含まれる所定帯域の周波数を通過させるバンドパスフィルタ処理部と、通過した前記音信号の振幅の最大値で正規化処理を行う正規化処理部と、前記正規化処理を行った音信号について、零交差の数を求める零交差数カウント部と、を備え、前記転倒判定部は、前記零交差の数により転倒か否かの判定を行うことを特徴とする。
【００１２】
また、本発明の転倒検知装置は、前記衝撃音解析部が前記バンドパスフィルタ処理部により通過した前記音信号の振幅が、所定値より低いか否かの判定を行うパワー判定部を備えることを特徴とする。
【００１３】
本発明の転倒検知装置によれば、転倒とは明らかに異なる小さな音を取り除くことができるため、より精度良く転倒の発生を検知することができる。
【００１４】
また、本発明の転倒検知装置は、前記所定帯域が、３００〜３６０Ｈｚであることを特徴とする。
【００１５】
本発明の転倒検知装置によれば、転倒に特有の信号成分が含まれるため、精度良く転倒の発生を検知することができる。
【００１６】
また、本発明の転倒検知装置は、前記零交差の数を、前記音信号の振幅が小さい個所の数を無効とする零交差カウント条件により求めることを特徴とする。また、前記零交差カウント条件の具体例としては、前記音信号全体の平均値±１標準偏差を閾値として、該閾値内の値は零交差を数えないこととし、該閾値外の値があれば１つ前の該閾値外の値と比較し符号が逆転していれば零交差とみなすというものである。
【００１７】
本発明の転倒検知装置によれば、このような零交差カウント条件を用いることで、転倒を検知する性能を向上させることができる。
【００１８】
また、本発明の転倒検知装置は、前記衝撃音解析部が、前記取得した音信号に対して、パワーの変化分を算出するΔパワー算出部と、前記Δパワー算出部で求めたパワーの変化分もしくは数フレームに渡る回帰線によるパワーの変化分に対して周波数解析を行う周波数解析部と、を備え、前記転倒判定部は、前記周波数解析によるスペクトルに基づき転倒か否かの判定を行うことを特徴とする。
【００１９】
また、本発明の転倒検知装置は、被験者が存在する床の振動信号を所定時間毎に取得する床振動取得部と、前記振動信号について解析を行う床振動解析部と、を更に有し、
前記床振動解析部は、前記取得した振動信号を二乗するパワー算出部と、前記二乗した振動信号について、極値の数を求める極値数カウント部と、を備え、前記転倒判定部は、前記零交差の数による判定とともに、前記極値の数により転倒か否かの判定を行うことを特徴とする。
【００２０】
本発明の転倒検知装置によれば、床の振動信号も用いて判定を行うため、より精度良く転倒の発生を検知することができる。
【００２１】
また、本発明の転倒検知装置は、前記極値の数を、小さな極値の数を無効とするとともに転倒により人体の各部が接触する時間差を考量した極値カウント条件により求めることを特徴とする。また、前記極値カウント条件の具体例としては、前記二乗した振動信号全体の平均＋３標準偏差の値より大きな極値のみを検出するとともに、極値間が０．０５秒以上離れているものを検出するというものである。
【００２２】
本発明の転倒検知装置によれば、このような極値カウント条件を用いることで、転倒を検知する性能を向上させることができる。
【００２３】
また、本発明の転倒検知装置は、被験者が存在する床の振動信号を所定時間毎に取得する床振動取得部と、前記振動信号について解析を行う床振動解析部と、前記解析結果に基づいて転倒か否かの判定を行う転倒判定部と、前記転倒判定部により被験者の転倒発生が判定されると通報を行う通報部と、を備える転倒検知装置であって、
前記床振動解析部は、前記取得した振動信号を二乗するパワー算出部と、前記二乗した振動信号について、極値の数を求める極値数カウント部と、を備え、前記転倒判定部は、前記極値の数により転倒か否かの判定を行うことを特徴とする。
【００２４】
本発明の転倒検知装置によれば、画像情報に基づく転倒検知の場合に問題となる被験者への心理的負担を低減でき、また設置室内に物陰等の死角があったとしても転倒を検知することができる。また、本発明の転倒検知装置は、センサの装着よる転倒検知の場合に問題となるセンサの装着を嫌がる人に対しても使用でき、またセンサの装着忘れがなく転倒を検知することができる。また、転倒検知装置は、家電製品の操作状況による転倒検知の場合に問題となる転倒発見の遅れがなく、リアルタイムで転倒の発生を検知することができる。
【００２５】
また、本発明の転倒検知装置は、前記極値の数を、小さな極値の数を無効とするとともに転倒により人体の各部が接触する時間差を考量した極値カウント条件により求めることを特徴とする。また、前記極値カウント条件の具体例としては、前記二乗した振動信号全体の平均＋３標準偏差の値より大きな極値のみを検出するとともに、極値間が０．０５秒以上離れているものを検出するというものである。
【００２６】
本発明の転倒検知装置によれば、このような極値カウント条件を用いることで、転倒を検知する性能を向上させることができる。
【００２７】
また、本発明の転倒判定方法は、被験者の転倒を判定する転倒判定方法であり、前記被験者が存在する空間の音信号を所定時間毎に取得するステップと、前記取得した音信号に対して、３３０Ｈｚが含まれる所定帯域の周波数を通過させるステップと、通過した前記音信号の振幅の最大値で正規化処理を行うステップと、前記正規化処理を行った音信号について、零交差の数を求めるステップと、前記零交差の数が７０〜２００であるか否かの判定を行うステップと、からなることを特徴とする。
【００２８】
また、本発明の転倒判定方法は、被験者の転倒を判定する転倒判定方法であり、前記被験者が存在する空間の音信号を所定時間毎に取得するステップと、前記取得した音信号に対して、パワーの変化分もしくは数フレームに渡る回帰線によるパワーの変化分を算出するステップと、算出したパワーの変化分に対して、周波数解析を行うステップと、前記周波数解析によるスペクトルに対して閾値を用いて判定するステップと、からなることを特徴とする。
【００２９】
また、本発明の転倒判定方法は、被験者の転倒を判定する転倒判定方法であり、前記被験者が存在する床の振動信号を所定時間毎に取得するステップと、前記取得した振動信号を二乗するステップと、前記二乗した振動信号について、極値の数を求めるステップと、前記極値の数が複数か否かの判定を行うステップと、からなることを特徴とする。
【００３０】
このような本発明の転倒判定方法によれば、画像情報に基づく転倒判定の場合に問題となる被験者への心理的負担を低減でき、また設置室内に物陰等の死角があったとしても転倒を判定することができる。また、本発明の転倒判定方法は、センサの装着よる転倒判定の場合に問題となるセンサの装着を嫌がる人に対しても使用でき、またセンサの装着忘れがなく転倒を判定することができる。また、転倒判定方法は、家電製品の操作状況による転倒判定の場合に問題となる転倒発見の遅れがなく、リアルタイムで転倒を判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】実施形態１に係る転倒検知装置の構成を示すブロック図である。
【図２】実施形態１の転倒検知装置を用いた転倒検知システムの概念図である。
【図３】図３（ａ）は人の転倒の瞬時スペクトルのウェーブレット変換解析結果であり、図３（ｂ）はボールの落下の解析結果であり、図３（ｃ）は本の落下の解析結果である。
【図４】零交差のカウント例を示す参考図である。
【図５】カウント条件を用いた零交差のカウント例を示す参考図である。
【図６】実験４による零交差数の実験結果を示す図である。
【図７】図７（ａ）は人の転倒における床振動パワーの極値結果であり、図７（ｂ）はボールの落下の極値結果であり、図７（ｃ）は本の落下の極値結果である。
【図８】実験８による極値数の実験結果を示す図である。
【図９】実施形態１の衝撃音解析部で実行される衝撃音解析処理のフローチャートである。
【図１０】実施形態１の床振動解析部で実行される床振動解析処理のフローチャートである。
【図１１】実施形態１の転倒判定部で実行される転倒判定処理のフローチャートである。
【図１２】実施形態２に係る転倒検知装置の構成を示すブロック図である。
【図１３】実施形態２の変形例に係る転倒検知装置の構成を示すブロック図である。
【図１４】図１４（ａ）は転倒音の周波数解析結果であり、図１４（ｂ）は物体落下音の周波数解析結果を示す図である。
【図１５】実施形態３に係る転倒検知装置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】
【００３２】
以下、本発明の実施形態を、図面を用いて説明する。ただし、以下に示す実施形態は、本発明の技術思想を具体化するための一例を示すものであり、本発明をこの実施形態に特定することを意図するものではない。本発明は、特許請求の範囲に含まれるその他の実施形態にも適応できるものである。
【００３３】
［実施形態１］
図１は、本実施形態に係る転倒検知装置１０の構成を示すブロック図である。この転倒検知装置１０は、後述するように高齢者が生活する場所等、転倒検知の対象者（被験者）が存在する空間に設置され、生活の中で発生した音と床の振動に基づいて、高齢者の転倒を検知するものである。設置される場所は、高齢者が住む家の各部屋や通路であったり、高齢者施設の各部屋であったりするが、高齢者の転倒が想定されるような室内空間であれば、例えば公共施設内でも構わない。また、転倒検知装置１０の被験者は、高齢者だけでなく、例えば骨折等の怪我によって普段の生活で転倒のおそれがあるような人も含まれる。
【００３４】
転倒検知装置１０は、図１に示すように衝撃音取得部１１と、床振動取得部１２と、解析判定部１３と、通報部１４と、を備えて構成されている。
【００３５】
衝撃音取得部１１は、転倒検知装置１０が設置されている室内で高齢者が転倒した時に生じた衝撃音等、室内の音を取得するためのものであり、具体的には図１に示すようにマイクロフォンからなる。室内の音を衝撃音取得部１１により常時取得し、取得された音信号は所定時間毎に記憶され、後述の衝撃音解析部２０での解析に利用された後、そのデータは削除される。
【００３６】
床振動取得部１２は、転倒検知装置１０が設置されている室内で高齢者が転倒した時に床で発生した振動等、床の振動を取得するためのものであり、具体的には図１に示すように加速度ピックアップからなる。床の振動を床振動取得部１２により常時取得し、取得された振動信号は、所定時間毎に記憶され、後述の床振動解析部３０での解析に利用された後、そのデータは削除される。
【００３７】
解析判定部１３は、衝撃音取得部１１で取得した衝撃音や床振動取得部１２で取得した床振動について、後述する解析を行い、解析結果に基づいて転倒が発生したか否かを判定する。解析判定部１３は、図示していないＣＰＵ（Central Processing Unit）や、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等によって構成されており、ＲＡＭに一時的に記憶された音信号や振動信号を、ＣＰＵがＲＯＭに記憶されている所定のプログラムに沿って処理することにより解析、判定を行う。
【００３８】
また、解析判定部１３は、衝撃音取得部１１で取得した衝撃音の解析を行う衝撃音解析部２０と、床振動取得部１２で取得した床振動の解析を行う床振動解析部３０と、衝撃音解析部２０と床振動解析部３０の解析結果に基づいて、転倒が生じたか否かの判定を行う転倒判定部４０で構成されている。
【００３９】
通報部１４は、転倒判定部４０で行われた判定結果に基づいて、転倒が検知されたことを通報するためのものであり、具体的には通信装置で構成されている。この点について、具体例を用いて説明を行う。図２は、転倒検知装置１０を用いた転倒検知システムの概念図を示している。転倒検知装置１０は、例えば高齢者が生活する住宅の部屋Ｒの壁面に本体を取り付けて使用される。加速度ピックアップからなる床振動取得部１２は、床の振動を直接計測するために部屋Ｒの床面に設置され、本体とケーブルを介して接続（無線による接続でも可）されている。
【００４０】
転倒検知装置１０の通報部１４は、インターネットや電話回線等のネットワークＮを介して、別の場所に設置されている管理センターの端末Ｔとつながっている。そして、転倒検知装置１０で転倒が検知されると、通報部１４を介して管理センターの端末Ｔへとその結果が通報されることになる。
【００４１】
また、別の場所に設置されている転倒検知装置１０Ａ、１０Ｂ（詳細は図示せず）も同様にネットワークＮを介して管理センターの端末Ｔと接続しており、転倒検知システムは、端末Ｔで複数の転倒検知装置を集中的に管理する構成となっている。そして、転倒検知システムは、転倒検知装置を管理する端末Ｔによって転倒が検知された転倒検知装置１０の設定場所を知ることができ、救助者をその場所へ至急向かわせることができる。
【００４２】
なお、転倒検知装置１０の通報部１４は、必ずしも複数の転倒検知装置１０、１０Ａ、１０Ｂを管理する端末Ｔへ通報する構成である必要はなく、転倒が検知されると例えば、別の場所で生活している家族の携帯端末へ通報する構成でも構わない。また、転倒検知装置１０の通報部１４は、必ずしもネットワークＮを介して通報する構成である必要はなく、例えば同じ家で生活する家族の部屋に配線を介して接続された警報装置を作動させるような構成でも構わない。また、転倒検知装置１０の通報部１４は、警報装置を兼ねており、転倒が検知されると警報装置が作動することで周囲に通報する構成でも構わない。
【００４３】
次に、このような高齢者等の転倒を検知する具体的な方法ついて説明する。転倒検知装置１０は、上述のように、衝撃音取得部１１で取得した音と、床振動取得部１２で取得した床の振動を用いて、解析判定部１３で転倒が発生したか否かを判定する。そして、解析判定部１３は、衝撃音取得部１１で取得した音信号の解析を行う衝撃音解析部２０と、床振動取得部１２で取得した床の振動信号の解析を行う床振動解析部３０と、衝撃音解析部２０と床振動解析部３０の解析結果に基づいて、転倒が生じたか否かの判定を行う転倒判定部４０で構成されている。
【００４４】
この衝撃音解析部２０は、衝撃音取得部１１で取得された室内の音信号について所定の解析時間毎に解析を行い、音信号の中から転倒を示す特徴抽出を行う。特に、本発明者は、本発明を行うにあたり転倒音に関して様々な検証を行い、詳細は後述するが転倒音に特有の信号成分と、転倒音の特徴パラメータを見つけ出した。そして、衝撃音解析部２０においては、この検証結果を利用し、転倒音に特有の信号成分の抽出と、特徴パラメータの抽出を行っている。
【００４５】
具体的には、図１に示すように、衝撃音解析部２０は、バンドパスフィルタ処理部２１と、パワー判定部２２と、正規化処理部２３と、零交差数カウント部２４と、で構成されている。
【００４６】
バンドパスフィルタ処理部２１は、衝撃音取得部１１で取得した室内の音信号について、転倒音に特有の信号成分である３３０Ｈｚが含まれる通過帯域のフィルタリングを行う。具体的には、例えば、本実施形態では中心周波数３３０Ｈｚ、バンド幅３０Ｈｚとして、３００〜３６０Ｈｚのフィルタを用いることができる。
【００４７】
ここで、転倒音に特有の信号成分を３３０Ｈｚとした点について説明を行う。本発明者は、転倒に特有の信号成分を見つけるため、次のような実験を行った。
【００４８】
［実験１］
まず、人の転倒音と、本の落下音と、ボールの落下音を採取した。具体的には、体育館の床に畳３畳（１８１ｃｍ×２７３ｃｍ）を敷き、高さ６６．５ｃｍの場所に、マイクロフォンを含む以下の装置を設置し、
計測用マイクロフォン：ＯＮＯＳＯＫＫＩ、ＭＩ−１４３１（若しくはＭＩ−１４３２）
マイクロフォン用プリアンプ：ＯＮＯＳＯＫＫＩ、ＭＩ−３１１１
マイクロフォン用アンプ：ＯＮＯＳＯＫＫＩ、ＳＲ−２２００
レコーダ：Ｂ＆Ｋ、ＬＡＮ−ＸＩ３０５０−Ｂ−０６０
そして、人（男性１名）の右側からの側倒による転倒音と、高さ１００ｃｍから本とボールを落下させた時の落下音とを、サンプリング周波数１６３８４Ｈｚとして採取した。
【００４９】
この転倒音や落下音は、短時間における変化の激しい信号であることから、次にウェーブレット変換解析を行った。
【００５０】
その結果、図３（ａ）、（ｂ）、（ｃ）に示すように、人の転倒においては衝撃の瞬間に特有の信号成分として３３０Ｈｚが確認され、ボールの落下においては６４０Ｈｚ、本の落下においては２２０Ｈｚが確認された。なお、図３は横軸が時間（ｓ）を示し、縦軸が周波数（Ｈｚ）を示している。そして、図３各図の丸で示したあたりでその音に特有の信号成分が確認された。
【００５１】
［実験２］
収録環境の違いによる影響を調べるため、体育館の中で畳を取り除いた床上、床面がフローリングの実験室、和室にて、高さ１００ｃｍから本を落下させて落下音をサンプリング周波数１６３８４Ｈｚとして採取し、ウェーブレット変換解析を行った。
【００５２】
その結果、実験１と同様に、本の落下に特有の信号成分として２２０Ｈｚが確認され、異なる環境においても同様な特徴を確認することができた。
【００５３】
［実験３］
実験１では、転倒音の被験者は男性１名であったが、男性８名、女性３名（計１１名）、転倒パターン４種類として、和室にて転倒音を採取（サンプリング周波数１６３８４Ｈｚ）した。なお、４種類の転倒パターンは、左側からの側倒、右側からの側倒（実験１と同様）、正面からの転倒（躓き状態）、歩行中に膝から崩れ落ちる転倒、である。
【００５４】
採取した男女１１名に対する各４パターンの４４通りの転倒音に対してウェーブレット解析を行った。なお、採取した４４通りの転倒音の振幅の最大値による正規化処理を施した後に、ウェーブレット解析を行った。これは、採取した転倒音は当然ながら収録毎に最大値が異なり、時間周波数解析上で特性をみるときには音響データ毎にデータを詳細にみる必要があるが、その都度のピークを越えるエネルギーで正規化してしまうと、時間周波数特性が圧縮され、解析が困難となるからである。
【００５５】
以上の結果から、同じ被験者において転倒パターンを変化させたときにも、環境を変えたときにも３３０Ｈｚの信号成分が確認され、また、異なる被験者においても衝撃音の時間等に違いはみられるが、全ての被験者において３３０Ｈｚの信号成分が確認できた。
【００５６】
以上のような実験により、転倒音に特有の信号成分が３３０Ｈｚであることが判明したため、バンドパスフィルタ処理部２１においては、転倒音に特有の信号成分を抽出するため、３３０Ｈｚが含まれる通過帯域のフィルタリングを行っている。
【００５７】
パワー判定部２２は、バンドパスフィルタ処理部２１によりフィルタリングされた音信号のパワーを基にして、室内で発生した音がある程度の大きさで生じたものかどうかを判定する。具体的には、パワー判定部２２は、足音のような小さな音を取り除くためのものであり、バンドパスフィルタ処理部２１によりフィルタリングされた音信号の振幅をもとにして判定を行う。なお、足音と転倒音がこのような判定により識別できるか否かの検証を行ってみたところ、十分に識別できることがわかった。また、パワー判定部２２は、小さな音だけを判定するのに用いるだけでなく、転倒音では生じないような大きな音を判定するのにも用いても構わない。また、パワー判定部２２による判定を行うにあたり、信号を二乗してパワーを算出して行っても構わない。
【００５８】
正規化処理部２３は、音信号の振幅の最大値で正規化処理を行う。この正規化処理は、次の零交差数カウント部における解析を行いやすくするために行われる。音信号の振幅の最大値は、その解析時間内ではわからないため、過去の最大値を記憶しておきその最大値を用いて正規化処理を行うことが好ましい。また、より大きな最大値がみつかれはその最大値に更新して用いることが好ましい。なお、ノイズやマイク近傍で突発的な騒音が発生することも実際にはあり得るので、このようなノイズや突発的な騒音に基づいた正規化処理が行われないように、ノイズや突発的な騒音は排除できる構成が好ましい。
【００５９】
零交差数カウント部２４は、正規化処理部２３で正規化された音信号が零と交わる回数を求める。ここで、零交差数カウント部２４により、音信号の零交差の数を求めた理由について説明する。
【００６０】
まず、図４は、零交差のカウント例を示す参考図である。図４では、振幅（Ｖ）が「０」の線と、信号が交わった回数が零交差数となり、この例では２１となる。なお、信号は、信号の両端では実際にはわずかな振幅を持っており、厳密にはさらに大きな数となる。そのため、単純な零交差数では音が生じていない（非常に小さい）箇所で零交差数が非常に多くなり、転倒を検知する性能を著しく低下させるおそれがある。
【００６１】
そこで、実際の信号を想定して音がほとんど生じていない（振幅が小さい）範囲での零交差数をカウントしないようにするため、零交差数のカウント条件（零交差カウント条件）として音信号の振幅に閾値（例えば、平均値±１標準偏差）を設定し、この範囲内の値は零交差数を数えないこととし、範囲外の値があれば１つ前の範囲外の値と比較し符号が逆転していれば零交差とみなすようにした。
【００６２】
図５は、このような処理で図４の同様の信号について零交差のカウント例を示す参考図である。ＭＥＡＮ線は、信号全体の平均値であり、ＭＥＡＮ線の上方に位置する線は平均＋１標準偏差、振幅（Ｖ）が「０」の線の下方に位置する線は平均−１標準偏差を示している。この上方の線と下方の線の２直線間の値には着目せず、この範囲外の値が観測されたとき、１つ前の範囲外であった値と比較し符号が逆転していれば零交差１回とする。図５の例では、零交差数１４回となる。
【００６３】
このような処理により、実験３で採取した男女１１名に対する各４パターンの４４通りの転倒音と、２０回分の本の落下音（和室、体育館、実験室で採取）と、についてバンドパスフィルタ処理部２１によるフィルタリングを行い、その音信号の零交差数を求めた。その結果、転倒音での零交差数の平均値が１０６．２回であり、本の落下音では平均値が４０．１回であり、人の転倒音が本の落下音よりも零交差数が多いことがわかった。
【００６４】
［実験４］
新たな被験者として男性１１名、女性３名に対して実験３と同様の転倒パターン４種類の転倒音と、本、携帯電話、ペン、ペットボトル、ティッシュ箱、洗濯物、ガラスコップ、タンブラーの落下音と、机の移動音とを採取して、通過帯域３００〜３６０Ｈｚのフィルタリングを行い、零交差数を調べた。図６はその平均を示している。なお、転倒音は、男女１４名の各４パターンの５６回分の平均であり、落下音や移動音は、各６回の平均である。
【００６５】
この結果から、音信号の零交差の数を求め零交差数が７０〜２００であれば転倒が発生したと考えられることが判明したため、零交差数カウント部２４においては、零交差の数を求めている。なお、図６の結果を見ると零交差の数が７０だと、ペットボトルの落下音も含まれることにはなる。しかしながら、転倒検知装置１０においては転倒の発生が疑われる音を検知することが重要であるため、零交差の数が７０であった場合、実際には転倒ではなくペットボトルの落下であったとしても構わない。
【００６６】
このように、衝撃音解析部２０は、バンドパスフィルタ処理部２１、パワー判定部２２、正規化処理部２３、零交差数カウント部２３にて、上記の処理を行う。
【００６７】
次に、床振動解析部３０は、床振動取得部１２で取得された床の振動信号について所定の解析時間毎に解析を行い、振動信号の中から転倒を示す特徴抽出を行う。特に、本発明者は、本発明を行うにあたり転倒に関して様々な検証を行い、詳細は後述するが転倒による床振動に特有の特徴を見つけ出した。そして、床振動解析部３０においては、この検証結果を利用し、転倒振動に特有な特徴の抽出を行っている。
【００６８】
具体的には、図１に示すように、床振動解析部３０は、パワー算出部３１と、極値数カウント部３２と、で構成されている。
【００６９】
パワー算出部３１は、床振動取得部１２で取得した床の振動信号の振幅の大きさのみに着目するため、信号を二乗して信号のパワーを算出する。
【００７０】
極値数カウント部３２は、パワー算出部３１で二乗した振動信号について極値解析を行うためのものであり、具体的には極値のカウント条件（極値カウント条件）に基づき極値の数を求める。ここで、極値数カウント部３２により、床の信号振動の極値数を求めた理由について説明する。本発明者は、転倒による床振動の特徴を見つけるために、次のような実験を行った。
【００７１】
［実験５］
まず、人の転倒による床振動と、本の落下による床振動と、ボールの落下による床振動を採取した。具体的には、体育館の床に畳３畳（１８１ｃｍ×２７３ｃｍ）を敷き、横方向（２７３ｃｍ）の中央に加速度ピックアップを含む以下の装置を設置し、
計測用加速度ピックアップ：ＯＮＯＳＯＫＫＩ、ＮＰ−３１２０
加速度ピックアップ用アンプ：ＯＮＯＳＯＫＫＩ、ＳＲ−２２００
レコーダ：Ｂ＆Ｋ、ＬＡＮ−ＸＩ３０５０−Ｂ−０６０
人（男性１名）の右側からの側倒による床振動と、高さ１００ｃｍからボールと本を落下させた床振動とを、サンプリング周波数１６３８４Ｈｚとして採取した。
【００７２】
この時、極値の数を求めた極値カウント条件として、次の二つの条件を用いた。条件１として、信号全体の平均＋３標準偏差の値より大きな極値のみを検出するように設定した。条件２として、極値間が最短でも０．０５秒以上離れているものを検出するように設定した。
【００７３】
条件１は、あまりに小さな極値まで検出してしまうと極値の数が多くなり過ぎてしまい、極値数による優位な特徴が見出し難くなるために設定した条件である。条件２は、人の転倒を想定した場合に、転倒では人体の関節等による複数の床への衝撃が生じることから、関節等が接触する時間差を考慮して設定した条件である。このような極値カウント条件を用いることで、転倒検知装置１０は転倒の検知性能を向上させることができる。なお、極値の数を求めるカウント条件は、実験を重ねて更なる最適な条件に設定しても構わない。また、条件２については、例えば転倒検知装置１０が図示しない入力部を備えており、この入力部を介して被験者の身長や体重を入力することで、最適な条件が設定される構成でも構わない。
【００７４】
図７（ａ）、（ｂ）、（ｃ）は、採取した床振動のパワーにおいて、極値を求めた結果を示した図である。なお図７の各図は、横軸が時間（ｓ）、縦軸がエネルギー（Ｖ２）を示している。そして図７（ａ）は人の転倒による床振動の結果であり、（ｂ）はボールの落下による床振動の結果であり、（ｃ）は本の落下による床振動の結果である。なお、各図中の横線は信号全体の平均＋３標準偏差の値を示しており、図中の三角が抽出された極値を示している。
【００７５】
この結果から、極値数に着目すると、本の極値数が１回であり、人の転倒及びボールが２回であった。人の転倒は、人体の関節等による複数の床への衝突が生じるため極値が複数観測されたものと考えられ、ボールの落下は跳ねることで床と複数回衝突するため極値が複数観測されたものと考えられる。一方、本の落下は、大きく跳ねる状況が生じにくく、単発的な衝突のみであるため、極値が１回しか観測されなかったものと考えられる。そして、１回のみである本の落下と、複数回であるボールの落下と人の転倒との間には有意な差が確認できた。
【００７６】
また、極値が複数観測された人の転倒とボールの落下については、極値の動向に着目すると、人の転倒は極値間が狭く振幅が増大する傾向がみられる。一方、ボールは極値間が広く、振幅が減少していることがわかる。人の転倒は、肘や肩等、人体の高い個所が転倒の後半で床と衝突するため、後の衝撃の方が床に伝わるエネルギーが増大する。このため、極値のパワーが増大するものと考えらえる。一方、ボールは自由落下である限り、落下開始地点が最も位置エネルギーが大きいため、後の極値のパワーが小さくなったものと考えらえる。極値の数を求める際、このような特徴も利用して極値カウント条件の設定を行うことが考えられる。
【００７７】
［実験６］
実験５から、転倒の際の床振動においては、パワーの極値が複数回観測されることがわかった。この点について、収録環境の違いによる影響を調べるため、実験２と同様、体育館の中で畳を取り除いた床上、床面がフローリングの実験室、和室にて、高さ１００ｃｍから本を落下させて床振動をサンプリング周波数１６３８４Ｈｚとして採取し、採取した床振動のパワーに対して極値解析を行った。
【００７８】
その結果、実験５と同様に、本の落下による床振動は、異なる環境においても極値数が１のみであったため、環境変化による特徴の変化は生じないことが確認できた。
【００７９】
［実験７］
実験５では、転倒による床振動の被験者は男性１名であったが、実験３と同様、男性８名、女性３名（計１１名）、転倒パターン４種類として、和室にて床振動を採取（サンプリング周波数１６３８４Ｈｚ）した。なお、４種類の転倒パターンは、左側からの側倒、右側からの側倒（実験１と同様）、正面からの転倒（躓き状態）、歩行中に膝から崩れ落ちる転倒、である。
【００８０】
採取した男女１１名に対する各４パターンの４４通りの床振動に対して実験５と同様に床振動のパワーに対する極値解析を行った。その結果、ほぼ複数の極値を観測することができた。ただし、女性においては、体重が軽いことや、被験者の転倒に対する恐怖心から衝撃を故意に和らげたこと等から、パワーが小さく極値数が少ないという傾向があった。
【００８１】
［実験８］
また、実験４と同様に、新たな被験者として男性１１名、女性３名に対して実験４と同様の転倒パターン４種類の床振動と、本、携帯電話、ペン、ペットボトル、ティッシュ箱、洗濯物、ガラスコップ、タンブラーの落下による床振動と、机の移動による床振動とを採取して、床振動のパワーに対する極値の数を観測した。図８はその平均を示している。なお、人の床振動の極値の数は、男女１４名の各４パターンの５６回分の平均であり、その他の床振動の極値の数は、各６回の平均である。
【００８２】
この結果から、床振動による極値数を求めることにより、人の転倒の発生可能性を知ることができる。なお、図８の結果を見ると床振動による極値が複数回観測されたというだけでは、人の転倒か物体の落下なのか明確にはわからないが、転倒が疑われる状況の発生を知ることはできるため、床振動による極値数は転倒検出において重要な要素の一つと言える。
【００８３】
以上のような実験により、転倒の際の床振動では複数の極値が観測されることが判明したため、極値数カウント部３２においては、床の信号振動の極値数を求めている。
【００８４】
そして、転倒判定部４０は、上記の衝撃音解析部２０と床振動解析部３０の解析結果に基づいて、転倒が生じたか否かの判定を行う。転倒判定部４０では、同じ時間帯の衝撃音解析部２０の解析結果と床振動解析部３０の解析結果を用いて転倒の判定が行われる。したがって、どの時間帯の解析結果なのかがわかるよう、衝撃音解析部２０、床振動解析部３０での各解析結果には時刻情報もあわせて記憶しておくことが好ましい。
【００８５】
次に、このような解析判定部１３で行われる具体的な解析判定方法について説明する。図９は、解析判定部１３が備える衝撃音解析部２０で実行される衝撃音解析処理のフローチャートである。
【００８６】
まず、衝撃音解析部２０は、衝撃音取得部１１であるマイクロフォンで収録され所定時間毎に記憶している音信号をＲＡＭから取得する（ステップ２０１）。ここで、衝撃音解析部２０では、衝撃音取得部１１で取得された所定時間毎の室内の音信号について解析が行われることになる。解析が行われる所定時間としては、転倒が発生した場合の転倒音が含まれる時間であればよく、３秒程度あれば十分である。また、例えば、３秒記憶されている音信号について、１．５秒ずつずらしながら解析を行っても構わない。
【００８７】
次に、衝撃音解析部２０のバンドパスフィルタ処理２１は、所定時間毎の音信号に対して、転倒音に特有の信号成分である３３０Ｈｚが含まれる通過帯域３００〜３６０Ｈｚによるフィルタリングを行う（ステップ２０２）。なお、衝撃音解析部２０は、衝撃音取得部１１で音信号を収録する際に通過帯域３００〜３６０Ｈｚでフィルタリングを行い、フィルタリングされた音信号を記憶しておく構成でも構わない。
【００８８】
次に、衝撃音解析部２０のパワー判定部２２は、フィルタリングされた音信号の振幅を基に、音信号のパワーが閾値よりも大きいか否かの判定を行う（ステップ２０３）。衝撃音解析部２０は、音信号のパワーが閾値よりも小さければ（ステップ２０３でｎｏ）、その時間内では転倒のような衝撃音の発生がなかったということなのでステップ２０１に戻って、次の音信号の解析を行う。なお、転倒検知装置１０は、音信号のパワーが閾値よりも小さい結果であっても、次のステップ２０４の処理へ進み、後述の転倒判定部４０で実行される転倒判定処理において、この時間内では転倒の発生がなかったという判定処理を行う構成でも構わない。
【００８９】
音信号のパワーが閾値よりも大きければ（ステップ２０３でｙｅｓ）、衝撃音解析部２０の正規化処理部２３は、基本的には音信号の振幅の過去の最大値で正規化処理を行う（ステップ２０４）。
【００９０】
次に、衝撃音解析部２０の零交差数カウント部２４は、正規化された音信号について、音信号の振幅の平均値±１標準偏差を閾値とする零交差カウント条件に基づき、零交差の数をカウントする（ステップ２０４）。以上のような処理が衝撃音解析部２０で行われ、衝撃音解析処理が終了する。
【００９１】
図１０は、解析判定部１３が備える床振動解析部３０で実行される床振動解析処理のフローチャートである。まず、床振動解析部３０は、床振動取得部１２であるか加速度ピックアップで取得され所定時間毎に記憶している床振動信号をＲＡＭから取得する（ステップ３０１）。ここで、床振動解析部３０では、床振動取得部１２で取得された所定時間毎の床振動信号について解析が行われることになる。解析が行われる所定時間は、転倒音解解析部２０と同様で構わない。
【００９２】
次に、床振動解析部３０のパワー算出部３１は、取得した床の振動信号を二乗してパワー算出を行う（ステップ３０２）。
【００９３】
次に、床振動解析部３０の極値数カウント部３２は、二乗した振動信号について極値カウント条件に基づいて、信号全体の平均＋３標準偏差の値より大きな極値で、かつ、極値間が０．０５秒以上離れている極値の数を検出する（ステップ３０３）。以上のような処理が床振動解析部３０で行われ、床振動解析処理が終了する。
【００９４】
図１１は、解析判定部１３が備える転倒判定部４０で実行される転倒判定処理のフローチャートである。まず、転倒判定部４０は、衝撃音解析部２０で行われた解析結果に基づき、所定時間における零交差数が７０〜２００であるか否かの判定を行う（ステップ４０１）。
【００９５】
転倒判定部４０は、零交差数が７０〜２００でなければ（ステップ４０１でｎｏ）、この時間帯には転倒が生じていないとして非転倒判定を行い（ステップ４０２）、この処理を終了する。
【００９６】
一方、転倒判定部４０は、零交差数が７０〜２００の範囲内であれば（ステップ４０１でｙｅｓ）、次に、床振動解析部２０で行われた解析結果に基づき、同時間帯における極値数が２以上であるか否かの判定を行う（ステップ４０３）。
【００９７】
転倒判定部４０は、極値数が２以上でなければ（ステップ４０３でｎｏ）、この時間帯には転倒が生じていないとして非転倒判定を行い（ステップ４０２）、この処理を終了する。
【００９８】
一方、転倒判定部４０は、極値数が２以上であれば（ステップ４０３でｙｅｓ）、この時間帯で転倒が発生した可能性が非常に高いため、転倒判定を行う（ステップ４０４）。そして、転倒判定部４０は、通報部１４に転倒が発生したことを指示し（ステップ４０５）、この処理を終了し、次の時間帯についての転倒判定処理を行う。
【００９９】
以上のように、転倒検知装置１０は、衝撃音取得部１１から取得する音信号に対して行った衝撃音解析により零交差の数を求め、床振動取得部１２から取得する床の振動信号に対して行った床振動解析により極値の数を求め、この零交差の数と極値の数により転倒の判定を行い、転倒が判定されると通報部１４を介して転倒検知を通報する構成となっている。
【０１００】
したがって、転倒検知装置１０は、転倒検知に画像情報を必要としないため、プライバシーが配慮され、監視されているという心理的な圧迫感もなく、高齢者等の転倒検知に用いても使用者に対する心理的負担が非常に少ない。また、転倒検知装置１０は、転倒検知に画像情報を必要としないため、室内に物陰等の死角があったとしても転倒検知に支障はなく、精度良く検知することができる。
【０１０１】
また、転倒検知装置１０は、直接体にセンサ等を装着する必要がないため、センサの装着を嫌がる人に対しても転倒検知に使用することができ、またセンサの装着忘れや故障の心配がないため、精度良く検知することができる。
【０１０２】
また、転倒検知装置１０は、家電製品の操作状況による検知ではないため、リアルタイムで転倒の発生を検知することができ、早期の転倒発見が可能となる。
【０１０３】
［実施形態２］
次に、他の実施形態について説明する。図１２は、本実施形態における転倒検知装置１１０の構成を示すブロック図である。なお、実施形態１と同様の構成については、同じ符号を用いるとともに符号の説明等も省略する。
【０１０４】
実施形態２の転倒検知装置１１０は、実施形態１の転倒検知装置１０と異なり、解析判定部１１３が、衝撃音取得部１１で取得した衝撃音に関する解析を行う衝撃音解析部１２０と、衝撃音解析部１２０の解析結果に基づいて転倒が生じたか否かの判定を行う転倒判定部１４０とで構成されている。つまり、転倒検知装置１１０は、転倒の検知において床振動の解析結果を用いない構成となっている。
【０１０５】
転倒検知装置１１０は、衝撃音解析部１２０が実施形態１の衝撃音解析部２０と同様の構成となっており、衝撃音解析部１２０において零交差の数を求め、転倒判定部１４０でこの零交差の数が７０〜２００であるか否かを判定し、転倒か否かを判定する。
【０１０６】
このような転倒検知装置１１０は、実施形態１の転倒検知装置１０と同様、転倒検知に用いても使用者に対する心理的負担が少なく、室内に物陰等の死角があったとしても転倒を検知することができる。また、転倒検知装置１１０は、センサの装着を嫌がる人に対しても転倒検知に使用でき、またセンサの装着忘れや故障の心配がなく転倒を検知することができる。また、転倒検知装置１１０は、リアルタイムで転倒の発生を検知することができ、早期の転倒発見が可能となる。
【０１０７】
更に、転倒検知装置１１０は、実施形態１の転倒検知装置１０と異なり、床振動取得部１２や床振動解析部３０を備えていないため、装置全体のコストを下げることができるため、コストを抑えて多くの場所に設置することができる。
【０１０８】
［変形例１］
次に、実施形態２の変形例について説明する。図１３は、本変形例における転倒検知装置１１０´の構成を示すブロック図である。なお、実施形態２と同様の構成については、同じ符号を用いるとともに符号の説明等も省略する。本変形例の転倒検知装置１１０´は、解析判定部１１３´が、衝撃音取得部１１で取得した衝撃音に関する解析を行う衝撃音解析部１２０´と、衝撃音解析部１２０´の解析結果に基づいて転倒が生じた否かの判定を行う転倒判定部１４０´とで構成されている。
【０１０９】
ここで、実施形態２の転倒検知装置１１０は、衝撃音解析部１２０が実施形態１の衝撃音解析部２０と同様の構成となっている。そして、転倒検知装置１１０は、マイクロフォンからなる衝撃音取得部１１で取得した音信号の中から転倒を示す特徴として、衝撃音解析部１２０において零交差の数を求めている。
【０１１０】
一方、本変形例の転倒検知装置１１０´は、衝撃音解析部１２０´において、異なる解析を用いて転倒を示す特徴の抽出を行っている。本変形例の衝撃音解析部１２０´は、Δパワー算出部１２１と、周波数解析部１２２と、で構成されている。
【０１１１】
Δパワー算出部１２１は、転倒時に生じるパワーの変化分をΔパワーとして算出するもので、衝撃音取得部１１で取得した音信号に対して、数１によってΔパワーを求めている。なお、Δパワーを求めている数１は一例であり、例えば、数２に示す計算により、前後の数フレーム（例えば前後３フレーム）を用いて回帰線によるΔパワーを求めても構わない。ここで数２のｌは回帰線の計算幅、ｋは回帰線計算のための変数である。
【０１１２】
【数１】
0006297611.tif 000002
【０１１３】
【数２】
0006297611.tif 000003
【０１１４】
周波数解析部１２２は、Δパワー算出部１２１において数１で求めたΔパワーに対してフーリエ変換を行う。より具体的には、数１で求めたΔパワーを、例えば６．２５ｍｓのフレーム毎のパワースペクトルの平均値としてフーリエ変換を行う。
【０１１５】
そして、本変形例の転倒検知装置１１０´は、転倒判定部１４０´において衝撃音解析部１２０´の解析結果に基づいて、転倒が生じたか否かの判定を行う。具体的には、転倒判定部１４０´は、周波数解析部１２２における数１のΔパワーに対するフーリエ変換の解析結果から、スペクトルの重心が所定の閾値に対してどちらに位置するかにより転倒の判定を行う。より具体的には、転倒判定部１４０´は、フーリエ変換の解析結果から、スペクトルの重心が２００Ｈｚ以下にあれば転倒と判定し、２００Ｈｚ以上にあれば転倒以外（例えば、物体の落下等）と判定する。
【０１１６】
そして、転倒検知装置１１０´は、転倒判定部１４０´のこの判定結果により転倒を判定する通報部１４を介して転倒検知を通報する構成となっている。
【０１１７】
ここで、上記のように転倒検知装置１１０´において、衝撃音取得部１１で取得した音信号からΔパワーを算出し、そのΔパワーをフーリエ変換することにより転倒を示す特徴抽出を行った点について説明する。まず、本発明者は、実施形態２における衝撃音解析部１２０での解析結果においては、被験者や転倒条件によっては、得られる衝撃音のパワー値にばらつきや変化が生じることから、不特定のユーザや不特定の環境下でもより頑健な音響特徴量を検討する上で、転倒時に生じるパワーの変化分である数１のΔパワーを導入した。このΔパワーは、転倒音の単なるパワー値に比べ、ユーザや環境の違いによる影響を低減できると考えた。そこで、本発明者は、次のような実験を行った。
【０１１８】
［実験９］
まず、転倒音及び物体落下音における検討を行うために転倒音及び物体落下音の信号データベースを構築した。この信号データベースには、転倒音として男性１２名、女性２名の計１４名が和室内で、４つの転倒パターン（実験３と同様、左側転倒、右側転倒、前方躓き、前方膝崩れ）で収録した５６サンプルと、物体落下音として洗濯物、携帯電話、ボールペン、コップ、本、ペットボトル、箱ティッシュを７つの物それぞれ８回落下させて収録したサンプルと、机の移動を４回行って収録したサンプルの、計６０サンプルが収録されている。
【０１１９】
次に、この信号データベースの１１６サンプルに対して、数１を用いてΔパワーを求め、これを６．２５ｍｓのフレーム毎のパワースペクトルの平均値としてフーリエ変換による周波数特性を求めた。図１４（ａ）には転倒音の周波数解析結果の一例であり、図１４（ｂ）は物体落下音（具体的には、本）の周波数解析結果の一例を示している。なお、他のサンプルについても、転倒音は図１４（ａ）のような解析結果、物体落下音は図１４（ｂ）のような解析結果と同じような解析結果となっている。
【０１２０】
そして、図１４（ａ）、（ｂ）等、この解析結果から、転倒音では２００Ｈｚ以下において、物体落下音では２００Ｈｚ以上においてスペクトルの重心が確認されることがわかった。このことから、本変形例の転倒検知装置１１０´では、衝撃音解析部１２０´で、Δパワーの算出と、このΔパワーの周波数解析を行い、転倒判定部１４０´でΔパワーの周波数解析結果から、スペクトルの重心が閾値である２００Ｈｚに対してどちらに位置するかにより転倒の判定を行う構成としている。
【０１２１】
なお、本変形例の転倒検知装置１１０´は、転倒判定部１４０´において、Δパワーの周波数解析結果からスペクトルの重心の位置を用いて転倒判定を行っているが、スペクトルの重心ではなくスペクトルのピークが閾値のどちらに位置するかによって転倒判定を行う構成でも構わない。つまり、本変形例の転倒判定は、周波数解析によるスペクトルに対して閾値を用いて判定することが特徴となっている。
【０１２２】
また、本変形例の転倒判定部１４０´における閾値は、２００Ｈｚとなっているが、これは畳での転倒判定の閾値であり、例えば、フローリングやカーペット等の床条件によっては閾値も変動する。従って、閾値は、転倒のピークと、物体落下音のピークとが明確に分離可能な値を用いることになる。３００Ｈｚのあたりを閾値としても用いることもできる。
【０１２３】
ところで、本発明者は、実験９により判明した音響特徴量を利用し、転倒音と物体落下音の分類について、ＳＶＭ（Support Vector Machine）とｋ近傍法による自動識別を行った。
【０１２４】
まず、ＳＶＭを用いた２クラス分類の自動識別では、カーネル関数はガウスカーネルを用いた。データは実験９の信号データベースを用いており、学習データと評価データを効率的に扱うため交差検証を行った。その結果として、９２．７％の識別性能が得られることが確認できた。また、ｋ近傍法を用いた自動識別でもＳＶＭと同様の条件において交差検証を行った家か、９４．６％の識別性能が得られることが確認できた。
【０１２５】
また、実験９により判明した音響特徴量が、床面の状況が異なる場合にも成り立つのか確認を行った。具体的には、まず床面条件を畳、フローリング、カーペットの３つとして転倒音及び物体落下音の収録を行った。転倒音として男女４名で実験９と同様に４つの転倒パターンで４８サンプルを準備し、物体落下音として本、ペン、携帯電話の落下音を１６サンプル収録した。
【０１２６】
なお、この時の音響特徴量として、Δパワーだけでなく、実施形態２の零交差数も用いて、つまり二つの音響特徴量を用いた。その結果、転倒音と物体落下音の２クラス分類において、ＳＶＭでは８５．７％の識別性能が、ｋ近傍法（ここではｋ＝５）では９５．２％の識別性能が確認できた。したがって、床面条件が異なるような不特定条件環境下でも十分な転倒音検知が可能である。
【０１２７】
また、音響特徴量として実施形態２の零交差数だけ、または本変形例のΔパワーだけというようにどちらか一方だけを用いるのではなく、両方の音響特徴量を用いたとしても転倒音検知が可能である。また、本変形例は、実施形態１の衝撃音解析部２０や転倒判定部４０において適用することも可能である。
【０１２８】
そして、実施形態２の転倒検知装置１１０や、本変形例の転倒検知装置１１０´は、衝撃音解析部１１で取得する音情報のみを用いて転倒検知を行う構成となっている。このため、転倒検知装置１１０、１１０´は、実施形態１の転倒検知装置１０に比べ、装置全体のコストを下げることができるため、コストを抑え多くの場所に設置することができる。
【０１２９】
［実施形態３］
次に、他の実施形態について説明する。図１５は、本実施形態における転倒検知装置２１０の構成を示すブロック図である。なお、実施形態１と同様の構成については、同じ符号を用いるとともに符号の説明等も省略する。
【０１３０】
実施形態３の転倒検知装置２１０は、実施形態１の転倒検知装置１０と異なり、解析判定部２１３が、床振動取得部１２で取得した床振動に関する解析を行う床振動解析部２３０と、床振動解析部２３０の解析結果に基づいて転倒が生じたか否かの判定を行う転倒判定部２４０とで構成されている。つまり、転倒検知装置２１０は、転倒の検知において衝撃音の解析結果を用いない構成となっている。
【０１３１】
転倒検知装置２１０は、床振動解析部２３０が実施形態１の床振動解析部３０と同様の構成となっており、床振動解析部２３０において極値の数を求め、転倒判定部２４０でこの極値の数が２以上であるか否かを判定し、転倒か否かを判定する。
【０１３２】
このような転倒検知装置２１０は、実施形態１の転倒検知装置１０と同様、転倒検知に用いても使用者に対する心理的負担が少なく、室内に物陰等の死角があったとしても転倒を検知することができる。また、転倒検知装置２１０は、センサの装着を嫌がる人に対しても転倒検知に使用でき、またセンサの装着忘れや故障の心配がなく転倒を検知することができる。また、転倒検知装置２１０は、リアルタイムで転倒の発生を検知することができ、早期の転倒発見が可能となる。
【０１３３】
更に、転倒検知装置２１０は、実施形態１の転倒検知装置１０と異なり、衝撃音取得部１１や衝撃音解析部２０を備えていないため、装置全体のコストを下げることができるため、コストを抑えて多くの場所に設置することができる。また、転倒検知装置２１０は、実施形態２の転倒検知装置１１０と比べ、解析判定部２１３の構成や処理が少ないため、よりコストを下げることができる。
【０１３４】
以上のような、転倒検知装置や転倒判定方法により、被験者に対する心理的負担が非常に少なく、精度良く早期の転倒発見が可能となる。
【０１３５】
なお、上記実施形態においては、衝撃音取得部１１のマイクロフォンや、床振動取得部１２の加速度ピックアップを１つ設置していたが、何れも複数設置する構成でも構わない。例えば、マイクロフォンは、部屋の中央と両端にそれぞれ設置（合計３つ設置）しても構わない。また、本発明者の行った実験により、加速度ピックアップの位置と転倒地点との距離によっては、床の振動信号に影響が生じるおそれがあることがわかっており、加速度ピックアップを２つ設置することでこの影響が低減されることも実験によりわかっている。
【０１３６】
また、図２に示した転倒検知装置１０は、壁面に取り付けられた本体にマイクロフォンが備えられ、加速度ピックアップは床面に設置され、衝撃音取得部１１と床振動取得部１２とケーブルを介して接続する構成となっているが、本体も床面に設置して、衝撃音取得部１１と床振動取得部１２とを一体とする構成でも構わない。
【符号の説明】
【０１３７】
１０、１０Ａ、１０Ｂ、１１０、１１０´、２１０…転倒検知装置
１１…衝撃音取得部
１２…床振動取得部
１３、１１３、１１３´、２１３…解析判定部
１４…通報部
２０、１２０、１２０´…衝撃音解析部
３０、２３０…床振動解析部
４０、１４０、１４０´、２４０…転倒判定部
【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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【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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