(57)【要約】【課題】時間とともに変化する可能性があるニオイを精度良く計測し、人に理解しやすい言語表現で計測結果を表現する。【解決手段】半導体ニオイセンサの二次元ベクトル信号からニオイの種類を判別し、ニオイの種類や判別の確信度を人に理解しやすい言語により表現する。ニオイセンサの使用法として、ニオイ発生源から発生するニオイを蓄積吸引する方法と直接吸引する方法を用いる。あらかじめ複数のニオイの観測値をクラスタリングして分布形状を求めて記憶し、ニオイ計測値とのユークリッド距離を用いて判別を行うとともに、距離値の大小で確信度を求める。この判別結果と確信度を言語で表現して、音声合成により報告する。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ニオイセンサの信号をオンラインリアルタイムで取り込み、あらかじめ収録してあるニオイデータに基づき、ニオイの種類を判別し、その判別の確信度を含めて、人が数値を理解しやすい言葉で表現するニオイ情報言語表現装置。
【請求項２】
請求項１記載の装置において、ニオイセンサとして吸引型半導体ニオイセンサを用い、ＲＳ−２３２ＣもしくはＵＳＢを用いてパソコンに接続し、センサの信号をオンラインリアルタイムで取り込むニオイ情報言語表現装置。
【請求項３】
請求項１記載の装置において、花の開花後の経過時間、測定開始からの経過時間に依存して変化するニオイ信号から花の種類を識別するために、花の部分を切り離して切花の状態とし、密閉容器内に入れて香りを充満させ、請求項２に記載の吸引型半導体ニオイセンサを密閉容器内に吸引ノズルを挿入して、ニオイの判定を行う機能を有するニオイ情報言語表現装置。
【請求項４】
請求項１記載の装置において、あらかじめ収録した複数種類のニオイデータをそれぞれクラスタリングして、マルチテンプレートとして、一定数の代表点を求める手段を有し、オンラインリアルタイムで取り込まれるニオイの信号と代表点との近さをユークリッド距離で計測し、最も近い代表点によりニオイの種類を求め、距離により確信度を求め、それら２つから言語表現となる文を生成するニオイ情報言語表現装置。
【請求項５】
請求項１記載の装置において、あらかじめ収録した複数種類のニオイデータを互いに他と判別するようにニューラルネットまたはサポートベクターマシンを構築する手段を有し、オンラインリアルタイムで取り込まれるニオイの信号に対する出力層の値を求め、最も大きい値によりニオイの種類を求め、その値から確信度を求め、それら２つから言語表現となる文を生成するニオイ情報言語表現装置。
【請求項６】
請求項１記載の装置において、屋外に生育する花の中心部に、請求項２に記載の吸引型半導体ニオイセンサの吸引部ノズルを挿入して直接花の香り成分を吸引し、ニオイの判定を行う機能を有するニオイ情報言語表現装置。
【請求項７】
請求項１記載の装置において、屋外に生育する花を切花として、集気ビンに静置して花の香りを充満させ、集気ビンに取り付けられた入り口ノズルより純空気を導入し、出口ノズルさきに取り付けられたパイプに請求項２に記載の吸引型半導体ニオイセンサの吸引部ノズルを挿入して花の香り成分を吸引し、ニオイの判定を行う機能を有するニオイ情報言語表現装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  この発明は、ニオイセンサの信号からニオイの種類を判別し、ニオイの種類や判別の確信度を言語により表現する、センサと人へのインタフェースが融合されたニオイ情報言語表現装置に関する。
【背景技術】
【０００２】  従来から、ニオイセンサの測定値をパソコンの画面に表示する手段は存在した。
テキストを音声で読み上げる文音声合成技術、あらかじめ録音した音声の部分を接続して文として再生する編集音声合成技術も存在した。【０００３】  観測値ベクトルの類似度に応じて、確信度表現を変える技術も既存の方法である。
【非特許文献１】  飯田朱美，上野嘉人，松浦良平，相川清明，″ベクトル空間法を用いたイメージを想起させるお天気表現システム″，音声言語情報処理研究会，Ｖｏｌ．ＳＬＰ５２，Ｎｏ．１４，（Ｈ−２００４−１２７），ｐｐ．６７−−７２，（２００４−０７）．］は、既存の方法である。
【０００４】  クラスタリング、マルチテンプレートの技術は既存の方法である。【０００５】  しかし、経時変化を伴うニオイセンサによる測定データを使用し、刻々、人にわかりやすい言語表現でニオイの種類と判別の確信度を声で人に伝える装置は存在しなかった。【０００６】  また、これまでのニオイセンサの測定結果の表示は、例えば水晶振動子タイプでは共振周波数の変化量（Ｈｚ）、半導体ニオイセンサや導電性高分子膜タイプでは抵抗値の変化をベクトル表示、ＩＳＦＥＴと人工脂質膜を組み合わせたにおいセンサでは、人工脂質膜ににおい物質が吸着すると生じる膜表面での電圧の変化を、また、伝統的手法であるガスクロマトグラフィー等では保持時間等で、全て物理量で表現され、人が感覚的に理解しやすい表現とは程遠いものがあった。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】  ニオイを含む気体を吸引して計測するニオイセンサで捕らえた、花の開花以来の時間経過、吸引開始からの時間変化の中で、信号の判別の確からしさまで含めて、人にとって直感的にわかりやすい言葉で表現することが本発明の課題である。
【課題を解決するための手段】
【０００８】  システム構成は以下に示すとおりである。２種の半導体ニオイセンサを持つハンディニオイモニターＯＭＸ−ＳＲは２種のセンサの出力を２次元平面上のベクトルとし、その強度（長さ）と識別（角度）の情報を出力する。縦軸を強度、横軸を識別とする２次元ベクトルは、時間と共に変化する。この変化は、例えば図１のような曲線をたどる。また、分岐がある場合、２つの部分に分かれている場合もある。分布の形状により様々な判別法が考えられる。【０００９】▲１▼測定値の分布が多次元正規分布状であれば、線形判別関数やマハラノビス距離が利用できる。【００１０】▲２▼広い広がりを持ち、判別境界が複雑であれば、ニューラルネットやサポートベクターマシン（ＳＶＭ）が利用できる。【００１１】▲３▼１本の曲線であれば近似関数を求めて、それからの距離を利用できる。【００１２】  実際の測定値曲線は物質により異なり、物質間での交叉は比較的少ない。この曲線はニオイにより常に同じというわけではなく、測定条件により、曲線が二股になることもある。そこで、このような特性に対応するため、マルチテンプレートとの距離に基づく判別方式［測定データ（中丸緑丸）とすべてのテンプレート（青丸と赤丸）との距離のうち、最も距離が近いテンプレートの属するカテゴリ（この図では左側の赤）によりカテゴリを求める方式］を用いることにした。【００１３】  各ニオイの学習データは、図２に模式的に示すように、ニオイによりサンプル数が異なる一連の測定値として得られている。サンプル数の違いは計測時間による。検体やニオイの性質により減衰時間は異なり、計測時間も変わってくる。模式的なデータ図２のように、強度の値は最高で１０００程度を示すのに対し、角度は９０が最大である。このようなダイナミックレンジの大幅な違いは、距離に基づく判別方法において、ダイナミックレンジの大きい軸に主として依存した結果となってしまう。そこで、２種の変量を均等に扱うため、それぞれの軸を全学習データの分散で正規化した。すなわち、強度、角度ともに全データのそれぞれの標準偏差で除した。この学習データから一定数の代表点を選ぶ。これには、学習データ中の近傍の測定点間の距離を計測し、距離が最も近い２点を選んでその２点を２点の平均値である１点に置き換える。この演算を指定した数の代表点数になるまで繰り返す。このアルゴリズムを図示したものが図３である。距離は二次元平面上のユークリッド距離を用いた。【００１４】  図４に香りを語るコンピュータのシステム構成を示す。システムはノートパソコン上に構築した。半導体ニオイセンサからの情報はＲＳ−２３２ＣとＵＳＢを経てパソコンに一定時間ごとに送信され、インタフェースソフトがテキストファイルに測定値を書き込む。【００１５】  香りを語るコンピュータシステムはＭＡＴＬＡＢを用いて構築された。システムはＥｘｃｅｌファイルとして記述された学習データを読み込み、クラスタリングして、マルチテンプレート判別機構を構築する。一方、テンプレートとの距離と語尾の確信度表現の対応表を別のＥｘｃｅｌファイルから読み込み、言語生成部の準備を行う。【００１６】      香りを語るコンピュータシステムはＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ  Ｕｓｅｒ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）を持ち、実行ボタンを押すと、最新の測定値をニオイセンサからの出力が書き込まれているテキストファイルから読み取り、テンプレートとの距離計算を行い。バラの種類を判別すると共に、確信度のスコアから語尾表現を生成する。図５は距離に依存した語尾表現を示している。「マリアカラスかもしれない。」のような表現の文を生成し、音声合成器を駆動して文を読み上げる。図６は香りを語るコンピュータのＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃｌ  Ｕｓｅｒ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）の動作イメージを示している。
【発明の効果】
【００１７】  この発明では、従来数値やグラフでしか示せなかった観測データを、人にわかりやすい言葉で表現する方法であり、ロボットや高機能の家電品の、音声による人への情報伝達に利用できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】  以下、実施例及びその中で図面を参照しながら具体的に本発明の実施形態を説明するが、本発明はこれら実施例や図面に限定されるものではない。
【実施例１】
【００１９】  香りを語るコンピュータのへの最適ニオイセンサ選別のため、水晶振動子タイプのニオイセンサと酸化物半導体ニオイセンサによるバラの香りの短時間リアルタイム測定を比較検討した。その結果、水晶振動子タイプは高感度で応答速度も速いが特殊な信号フォーマットを使用しており、汎用的なコンピュータへの適用には向かないことが分かった。一方、酸化物半導体ニオイセンサは、感度は水晶振動子タイプに及ばないが、応答速度は比較的速くＵＳＢ接続により簡単に汎用コンピュータとのインタフェースが確立できることが明らかとなった。【００２０】  本発明では酸化物半導体ニオイセンサを適用して「香りを語るコンピュータ」を実現した。以下に、酸化物半導体ニオイセンサを用いた各種バラの香りの測定結果について報告する。図７はデシケータ中で測定したバラ：ローヤルハーネスの傾向を示すグラフである。同一の花を連続して３回測定した結果であり、再現性が良いことが分かった。【００２１】  図８はデシケータ中で測定したバラ：カトリーヌドヌーブの香りの応答グラフを示す。香りの傾向は類似しているが、新鮮なものと（５月３１日）と熟したもの（６月２日）で香りの傾向が異なることを示している。【００２２】  図９はデシケータ中で測定したバラ：ヤルルドゴールの香りの応答グラフを示す。３回の測定は新鮮なバラを選んだこともあり、香りの傾向は良く類似しているが、強度が異なっていることが分かる。最もつぼみ状態に近い６月２日のものがニオイの強度が低いことが分かる。
【実施例２】
【００２３】  東京工科大学のバラ園に生育中のバラ：星光の異なる花に屋外でセンサを直接近づけて測定した場合の香りパターンを図１０に示すが極めて類似の強度と識別傾向が得られていることが分かる・
【実施例３】
【００２４】  東京工科大学のバラ園に生育中のバラ：ホワイトクリスマスにセンサを直接近づけて測定した場合とデシケータ中で測定した場合のバラの香りパターンを比較して図１１に示す。同一のバラを３日間測定した結果、類似の香り傾向ではあるが、日にちが経つにつれ少しずつ香りの傾向が変遷しているのが観測された。デシケータ内での測定では同傾向のニオイパターンながら強い強度を示しており、またピーク時のバラである５月２３日の測定データと強度は異なるが傾向が類似していることが分かる。【００２５】  東京工科大学のバラ園に生育中のバラ：ロサダマスケナにセンサを直接近づけて測定した場合とデシケータ中で測定した場合のバラの香りパターンを比較して図１２に示す。同種のバラを４日間測定した結果、極めて類似の香り傾向が観測された。デシケータ内での測定では同傾向のニオイパターンを示していることが分かる。
【実施例４】
【００２６】  図１３は酸化物半導体センサ、サンプルからの香りガス分子を集める集気ビン、ガス流切り替えコックから成る、本発明の「香りを語るコンピュータ」システムを示している。【００２７】  この酸化物半導体センサシステムを用いた「香りを語るコンピュータ」動作実験を図１４に示す。被測定対象のバラは一般の花屋から購入した赤いバラである、ローズメグとザ・テレサである（図１５及び図１６）。【００２８】  センサの測定したそれぞれの香りの傾向を表すグラフを図１７と図１８に示す。同様の赤いバラながらニオイの傾向が異なることが分かる。【００２９】  本発明の観測データと標準観測値データベースとのクラスタリング／テンプレート／言語表現ソフトをインストールしたコンピュータ図１９は、リアルタイムの測定結果が予めデータベースとして記録したバラの香りのパターンに近いか否かを判断し、「ｘｘｘローズかもしれない」、「ｘｘｘローズみたい」、「ｘｘｘローズみたい。だけど○○○ローズかもしれない」、「ｘｘｘローズでしょう」、「ｘｘｘｘローズと思う」、「ｘｘｘｘローズだ」のように曖昧さから確信を持てる範囲までの表現を音声で行うことができることを実験的に確認した。また、図２０に示すように直接バラに近づけてバラの香りの測定を行っても、同様の言語表現応答と曖昧な表現からバラの名前を確信して語る表現の変化がダイナミックに起こることを確認した。【００３０】  このことから「香りを語るコンピュータ」が実現したと言える。
【実施例５】
【００３１】  図２１に示すように、実施例１から実施例４で測定した５種類のバラ（カトリーヌドヌーブ、ホワイトクリスマス、ローヤルハイネス、パーマネントウエウ、メリナー）の識別と強度を２次元グラフ上にマッピングした。さらに、図２２に示すように、東京工科大学バラ園に咲くバラに吸引型半導体ニオイセンサの吸引部ノズルを挿入して直接花の香り成分を吸引し、実施例４で示した「香りを語るコンピュータ」（本発明のニオイ情報言語表現装置）でニオイの判定を行ったところ、強度が弱い測定開始当初の時間には「カトリーヌドヌーブかもしれない」、「ホワイトクリスマスみたい」、「ホワイトクリスマスみたい。だけど、ロイヤルハイネスかもしれない」、といった曖昧さを含む表現を盛んにしていたが、強度が１０以上の領域に入ると「ロイヤルハイネスでしょう」、「ロイヤルハイネスと思う」、「ロイヤルハイネスだ」のように、確信を持てる表現に変わった。【００３２】  このように曖昧さを含む領域から確信を持てる範囲までの表現の変化をコンピュータは音声で報告した。この結果図２２の測定したバラはロイヤルハイネスと判定できる。【００３３】  ちなみに別の日に別の株の花で測定したロイヤルハイネスの吸引型半導体ニオイセンサによる傾向グラフ測定結果を図２３に示すが、「香りを語るコンピュータ」（本発明のニオイ情報言語表現装置）でのニオイの判定結果；ロイヤルハイネス、は極めて妥当な結果であることを示している。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】マルチテンプレートとの距離に基づく判別方式
【図２】エクセルで与えられる学習データ
【図３】この発明の他の実施例を示すブロック図
【図４】ニオイを計測し言語表現するシステムの構成法
【図５】最近傍テンプレートとの距離による語尾表現
【図６】香りを語るコンピュータのＧＵＩ
【図７】デシケータ中で測定したバラ：ローヤルハーネスの香りパターン
【図８】デシケータ中で測定したバラ：カトリーヌドヌーブの香りパターン
【図９】デシケータ中で測定したバラ：シャルルドゴールの香りパターン
【図１０】バラ園に生育中のバラにセンサを直接近づけて測定した場合のバラ：星光の香りパターン
【図１１】バラ園に生育中のバラにセンサを直接近づけて測定した場合とデシケータ中で測定した場合のバラ：ホワイトクリスマスの香りパターン
【図１２】バラ園に生育中のバラにセンサを直接近づけて測定した場合とデシケータ中で測定した場合のバラ：ロサダマスケナの香りパターン
【図１３】香りを語るコンピュータシステム
【図１４】酸化物半導体センサシステムを用いた「香りを語るコンピュータ」動作実験風景
【図１５】ローズメグ
【図１６】ザ・テレサ
【図１７】ローズメグの香りの傾向グラフ
【図１８】ザ・テレサの香りの傾向グラフ
【図１９】「香りを語るコンピュータ」：  観測データと標準観測値データベースとのクラスタリング／テンプレート／言語表現  機能を有するコンピュータ
【図２０】直接的バラの香りの測定による香りを語るコンピュータ測定風景
【図２１】５種類のバラ（カトリーヌドヌーブ、ホワイトクリスマス、ローヤルハイネス、パーマネントウエウ、メリナー）のマッピング
【図２２】東京工科大学バラ園に咲くバラの「香りを語るコンピュータ」（ニオイ情報言語表現装置）でニオイの判定風景
【図２３】ロイヤルハイネスの傾向グラフ
【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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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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