(57)【要約】  属性推定装置１は、外耳道に出力された第一の音響信号と、第一の音響信号が体内で反響した第二の音響信号とを用いて、音響特性を表す音響特性情報を生成する、生成部２と、音響特性情報を用いて属性を推定する、推定部３とを有する。
2020174682.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
外耳道に出力された第一の音響信号と、前記第一の音響信号が体内で反響した第二の音響信号とを用いて、音響特性を表す音響特性情報を生成する、生成手段と、
前記音響特性情報を用いて属性を推定する、推定手段と、
を有することを特徴とする属性推定装置。
【請求項２】
請求項１に記載の属性推定装置であって、
前記推定手段は、前記音響特性情報を用いて、前記外耳道の形状、声道の形状、気道の形状を推定し、推定した前記外耳道の形状、前記声道の形状、前記気道の形状を用いて前記属性を推定する
ことを特徴とする属性推定装置。
【請求項３】
請求項２に記載の属性推定装置であって、
前記推定手段は、前記音響特性情報を用いて、前記外耳道、前記声道、前記気道それぞれについて共鳴周波数を表す共鳴周波数情報を算出し、算出した前記共鳴周波数情報を用いて、前記外耳道の形状、前記声道の形状、前記気道の形状を推定する
ることを特徴とする属性推定装置。
【請求項４】
請求項３に記載の属性推定装置であって、
前記推定手段は、前記共鳴周波数情報それぞれについて減衰係数を算出し、前記共鳴周波数情報と前記減衰係数とを用いて、前記外耳道の形状、前記声道の形状、前記気道の形状を推定する
ことを特徴とする属性推定装置。
【請求項５】
請求項１から４のいずれか一つに記載の属性推定装置であって、
前記属性は、少なくとも性別、年齢、身長、体重、体格のいずれか一つ以上である
ことを特徴とする属性推定装置。
【請求項６】
請求項１から５のいずれか一つに記載の属性推定装置であって、
前記外耳道に前記第一の音響信号を出力する、音響信号出力手段と、
前記第二の音響信号を入力する、音響信号入力手段と、
を有することを特徴とする属性推定装置。
【請求項７】
（ａ）外耳道に出力された第一の音響信号と、前記第一の音響信号が体内で反響した第二の音響信号とを用いて、音響特性を表す音響特性情報を生成する、ステップと、
（ｂ）前記音響特性情報を用いて属性を推定する、ステップと、
を有することを特徴とする属性推定方法。
【請求項８】
請求項７に記載の属性推定方法であって、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記音響特性情報を用いて、前記外耳道の形状、声道の形状、気道の形状を推定し、推定した前記外耳道の形状、前記声道の形状、前記気道の形状を用いて前記属性を推定する
ことを特徴とする属性推定方法。
【請求項９】
請求項８に記載の属性推定方法であって、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記音響特性情報を用いて、前記外耳道、前記声道、前記気道それぞれについて共鳴周波数を表す共鳴周波数情報を算出し、算出した前記共鳴周波数情報を用いて、前記外耳道の形状、前記声道の形状、前記気道の形状を推定する
ることを特徴とする属性推定方法。
【請求項１０】
請求項９に記載の属性推定方法であって、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記共鳴周波数情報それぞれについて減衰係数を算出し、前記共鳴周波数情報と前記減衰係数とを用いて、前記外耳道の形状、前記声道の形状、前記気道の形状を推定する
ことを特徴とする属性推定方法。
【請求項１１】
請求項７から１０のいずれか一つに記載の属性推定方法であって、
前記属性は、少なくとも性別、年齢、身長、体重、体格のいずれか一つ以上である
ことを特徴とする属性推定方法。
【請求項１２】
コンピュータに、
（ａ）外耳道に出力された第一の音響信号と、前記第一の音響信号が体内で反響した第二の音響信号とを用いて、音響特性を表す音響特性情報を生成する、ステップと、
（ｂ）前記音響特性情報を用いて属性を推定する、ステップと、
を実行させる命令を含む、プログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１３】
請求項１２に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記音響特性情報を用いて、前記外耳道の形状、声道の形状、気道の形状を推定し、推定した前記外耳道の形状、前記声道の形状、前記気道の形状を用いて前記属性を推定する
ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１４】
請求項１３に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記音響特性情報を用いて、前記外耳道、前記声道、前記気道それぞれについて共鳴周波数を表す共鳴周波数情報を算出し、算出した前記共鳴周波数情報を用いて、前記外耳道の形状、前記声道の形状、前記気道の形状を推定する
ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１５】
請求項１４に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記共鳴周波数情報それぞれについて減衰係数を算出し、前記共鳴周波数情報と前記減衰係数とを用いて、前記外耳道の形状、前記声道の形状、前記気道の形状を推定する
ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１６】
請求項１２から１５のいずれか一つに記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記属性は、少なくとも性別、年齢、身長、体重、体格のいずれか一つ以上である
ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、属性を推定する属性推定装置、属性推定方法に関し、更には、これらを実現するためのプログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
個人の属性を推定する技術を用いて、犯罪捜査、マーケティングなどを円滑に行う装置が知られている。例えば、個人の属性を推定する技術は、犯罪捜査において、犯行現場に残されていた証拠と個人の属性とをマッチングさせ、マッチングの結果に基づいて、被疑者を絞り込むために用いられている。【０００３】
また、個人の属性を推定する技術は、マーケティングにおいて、商品と購入者の属性とをマッチングさせ、マッチングの結果に基づいて、顧客がどのような条件においてどんな商品を購入するのかを推定するためのモデル作成、効率的な商品開発、販売戦略を立案するために用いられる。【０００４】
また、関連する技術として、特許文献１には、音声及び映像に基づいて、個人の属性（性別、年齢）を推定する装置が開示されている。その装置によれば、音声情報及び映像情報から抽出した特徴値を用いて性別、年齢を推定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１０−１５２８６６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上述した特許文献１に開示された装置では、マイクロホンを用いて利用者の音声が入力されるため、環境音などノイズの影響を音声が受けやすい。そのため、個人の属性を推定する精度が低下する。【０００７】
また、特許文献１に開示された装置では、利用者の音声に、利用者の表情が撮像された画像を組み合わせて個人の属性を推定しているが、画像は照明の影響などを受けやすいため、やはり個人の属性を推定する精度が低下する。【０００８】
本発明の目的の一例は、反響音信号を用いて対象者の属性を推定する、属性推定装置、属性推定方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記目的を達成するため、本発明の一側面における属性推定装置は、
外耳道に出力された第一の音響信号と、前記第一の音響信号が体内で反響した第二の音響信号とを用いて、音響特性を表す音響特性情報を生成する、生成部と、
前記音響特性情報を用いて属性を推定する、推定部と、
を有することを特徴とする。【００１０】
また、上記目的を達成するため、本発明の一側面における属性推定方法は、
（ａ）外耳道に出力された第一の音響信号と、前記第一の音響信号が体内で反響した第二の音響信号とを用いて、音響特性を表す音響特性情報を生成する、ステップと、
（ｂ）前記音響特性情報を用いて属性を推定する、ステップと、
を有することを特徴とする。【００１１】
更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、
コンピュータに、
（ａ）外耳道に出力された第一の音響信号と、前記第一の音響信号が体内で反響した第二の音響信号とを用いて、音響特性を表す音響特性情報を生成する、ステップと、
（ｂ）前記音響特性情報を用いて属性を推定する、ステップと、
を実行させる命令を含むプログラムを記録していることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
以上のように本発明によれば、反響音信号を用いて対象者の属性を推定できる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】図１は、属性推定装置の一例を示す図である。
【図２】図２は、属性推定装置を有するシステムの一例を示す図である。
【図３】図３は、共鳴周波数の一例を示す図である。
【図４】図４は、共鳴周波数情報のデータ構造の一例を示す図である。
【図５】図５は、学習モデルの説明をするための図である。
【図６】図６は、変形例における共鳴周波数情報のデータ構造の一例を示す図である。
【図７】図７は、変形例における学習モデルの説明をするための図である。
【図８】図８は、属性推定装置の動作の一例を示す図である。
【図９】図９は、属性推定装置を実現するコンピュータの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
（実施の形態）
以下、本発明の実施の形態について、図１から図９を参照しながら説明する。
【００１５】
［装置構成］
最初に、図１を用いて、本実施の形態における属性推定装置１の構成について説明する。図１は、属性推定装置の一例を示す図である。
【００１６】
図１に示す属性推定装置１は、反響音信号を用いて対象者の属性を推定できる装置である。また、図１に示すように、属性推定装置１は、生成部２と、推定部３とを有する。
【００１７】
このうち、生成部２は、外耳道に出力された音響信号（第一の音響信号）と、当該音響信号が体内で反響した反響音信号（第二の音響信号）とを用いて、音響特性を表す音響特性情報を生成する。推定部３は、音響特性情報を用いて属性を推定する。
【００１８】
このように、本実施の形態においては、対象となる利用者の外耳道に出力された音響信号ｘ（ｔ）と、体内の器官の状態が反映された反響音信号ｙ（ｔ）とを用いて、インパルス応答ｈ（ｔ）又は伝達関数Ｈ（ω）又はＨ（ｚ）などの音響特性情報を用いて生成する。そのため、音響特性情報から体内の器官の状態を推定できるので、対象者の性別、年齢、身長、体重、体格（体型、骨格の形状、骨格の寸法）などの属性を精度よく推定することができる。
【００１９】
［システム構成］
続いて、図２を用いて、本実施の形態における属性推定装置１の構成をより具体的に説明する。図２は、属性推定装置を有するシステムの一例を示す図である。
【００２０】
図２に示すように、本実施の形態におけるシステムは、属性推定装置１に加え、耳装着装置２０、出力装置３０を有する。また、属性推定装置１は、生成部２と、推定部３に加え、検査電気信号生成部１１、反響電気信号取得部１２、出力情報生成部１３を有する。更に、推定部３は、算出部１４、属性推定部１５を有する。耳装着装置２０は、検査音信号再生部２１、反響音信号録音部２２を有する。
【００２１】
耳装着装置２０は、外耳道に音響信号を出力するための検査音信号再生部２１と、外耳道において反響音信号を入力（計測）する反響音信号録音部２２とを有している。具体的には、耳装着装置２０は、図２の外耳の断面図（耳介、外耳道、鼓膜を示す図）に示すように、外耳道に装着して用いる装置である。耳装着装置２０としては、例えば、マイクロホン付のイヤホンなどが考えられる。
【００２２】
なお、耳装着装置２０の構成は、図２に示した構成に限定されるものではなく、音響信号に対する反響音信号を計測できる構成であればよい。
【００２３】
検査音信号再生部２１（音響信号出力部）は、検査電気信号生成部１１で生成された音響信号に対応する電気信号を受信すると、受信した電気信号に基づいて音響信号を生成し、生成した音響信号を外耳道に出力する。なお、検査音信号再生部２１は、例えば、スピーカなどが考えられる。
【００２４】
反響音信号録音部２２（音響信号入力部）は、検査電気信号生成部１１から出力された音響信号に対する反響音信号を入力すると、反響音信号を、電気信号に変換して反響電気信号取得部１２へ送信する。なお、反響音信号録音部２２は、例えば、マイクロホンなどが考えられる。
【００２５】
出力装置３０は、出力情報生成部１３により、出力可能な形式に変換された、後述する出力情報を取得し、その出力情報に基づいて、生成した画像及び音声などを出力する。出力装置３０は、例えば、液晶、有機ＥＬ（Electro Luminescence）、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）を用いた画像表示装置などである。更に、画像表示装置は、スピーカなどの音声出力装置などを備えていてもよい。なお、出力装置３０は、プリンタなどの印刷装置でもよい。
【００２６】
検査電気信号生成部１１は、音響信号を出力するために用いる電気信号を生成し、検査音信号再生部２１へ送信する。具体的には、検査電気信号生成部１１は、音響信号に対応する電気信号として、Ｍ系列信号（Maximal Length Sequence）、ＴＳＰ（Time Stretched Pulse）信号、Ｌｏｇ−ＴＳＰ信号などを生成する。また、検査電気信号生成部１１は、音響信号に対応する電気信号を生成部２へ送信する。
【００２７】
なお、音響信号には、スイープ信号、音楽、ガイド音声などを含めてもよい。また、音響信号で用いる周波数は、対象とする器官に応じて設定する。例えば、声道・気道などを対象とする場合には、音響信号の周波数帯は１００［Ｈｚ］から４ｋ［Ｈｚ］とすることが望ましい。ただし、この周波数帯に限定されるものではない。
【００２８】
ここで、声道（構音器官）とは、例えば、声の通る道で、声帯より発せられた音が、体外に放出されるまでの間に通過してくる、体内の空洞である。気道（発生器官）は、例えば、呼吸音の通る道で、外呼吸に関与し、上気道（鼻腔、咽頭、喉頭など）と下気道（気管、主気管支、肺など）から構成される
【００２９】
反響電気信号取得部１２は、反響音信号に対応する電気信号を反響音信号録音部２２から受信し、受信した電気信号を調整して、生成部２へ送信する。具体的には、反響電気信号取得部１２は、受信した電気信号をフィルタ、増幅器などを有する回路を用いて調整をし、調整した電気信号を生成部２へ送信する。
【００３０】
生成部２は、音響信号ｘ（ｔ）に対応する電気信号と、反響音信号ｙ（ｔ）に対応する電気信号とを用いて、音響特性を表す音響特性情報を生成する。音響特性としては、例えば、インパルス応答ｈ（ｔ）、又はインパルス応答をフーリエ変換又はラプラス変換した伝達関数Ｈ（ω）又はＨ（ｚ）などを用いる。
【００３１】
具体的には、生成部２は、まず、検査電気信号生成部１１から音響信号ｘ（ｔ）に対応する電気信号を受信する。また、生成部２は、反響電気信号取得部１２から反響音信号ｙ（ｔ）に対応する電気信号を受信する。続いて、生成部２は、受信した音響信号ｘ（ｔ）と反響音信号ｙ（ｔ）とに対応する電気信号それぞれに基づいて、音響特性情報（インパルス応答ｈ（ｔ）又は伝達関数Ｈ（ω）又はＨ（ｚ）など）を生成する。
【００３２】
続いて、生成部２は、音響特性情報を不図示の記憶部に記憶する。なお、記憶部は、属性推定装置１の内部に設けてもよいし、外部に設けてもよい。
【００３３】
反響音信号ｙ（ｔ）には、対象者の器官の状態に応じた変化（反射率・減衰率などの変化）が反映されているので、インパルス応答ｈ（ｔ）又は伝達関数Ｈ（ω）又はＨ（ｚ）などの音響特性情報を生成することで、体内の器官の状態に関連する情報を抽出できる。なお、反射率は、入力に対して反射した割合であり、減衰率は、単位時間もしくは単位周期に減衰する割合である。
【００３４】
なお、反響音信号には、例えば、頭部から肺にかけての空間（外耳道及び声道・気道）から戻ってきた音響信号が含まれる。
【００３５】
推定部３は、音響特性情報を用いて、外耳道の形状、声道の形状、気道の形状を推定し、推定した外耳道の形状、声道の形状、気道の形状を用いて属性を推定する。属性は、例えば、性別、年齢、身長、体重、体格などである。
【００３６】
具体的には、推定部３は、音響特性情報を用いて、外耳道、声道、気道それぞれについて共鳴周波数を表す共鳴周波数情報を算出し、算出した共鳴周波数情報を用いて、外耳道の形状、声道の形状、気道の形状を推定する。
【００３７】
更に、推定部３は、共鳴周波数情報それぞれについて減衰係数を算出し、共鳴周波数情報と減衰係数とを用いて、外耳道の形状、声道の形状、気道の形状を推定してもよい。
【００３８】
推定部３（算出部１４、属性推定部１５）について具体的に説明する。
算出部１４は、音響特性情報を用いて、器官の種類ごとに、共鳴周波数（周波数特性におけるピーク値をとる周波数）を表す情報を有する共鳴周波数情報を算出する。
【００３９】
図３は、共鳴周波数の一例を示す図である。図３は、共鳴周波数情報に含まれる共鳴周波数ｆ１、ｆ２、ｆ３を示している。
【００４０】
共鳴周波数の算出について説明する。
算出部１４は、まず、生成部２から音響特性情報を取得する。続いて、算出部１４は、音響特性を用いて、外耳道、声道、気道に関する共鳴周波数を算出する。算出部１４は、例えば、線形予測符号化（ＬＰＣ：Linear Predictive Coding）などを採用して、共鳴周波数を算出する。その後、算出部１４は、共鳴周波数を表す共鳴周波数情報を生成して、生成した共鳴周波数情報を記憶部に記憶する。なお、共鳴周波数の算出方法は、線形予測符号化に限定されず、共鳴周波数が算出できる方法であればよい。
【００４１】
図４は、共鳴周波数情報のデータ構造の一例を示す図である。図４の共鳴周波数情報４１は、算出部１４が算出した、外耳道に対応する共鳴周波数ｆ１、声道に対応する共鳴周波数ｆ２、気道に対応する共鳴周波数ｆ３を有する。
【００４２】
例えば、外耳道の長さが約２．８［ｃｍ］、声道の長さが約８．５［ｃｍ］、気道の長さが約１７．０［ｃｍ］、音速を３４０［ｍ／ｓｅｃ］である場合、共鳴周波数ｆ１は６ｋ［Ｈｚ］付近に現れ、共鳴周波数ｆ２は１ｋ［Ｈｚ］付近に現れ、共鳴周波数ｆ３は５００［Ｈｚ］付近に現れる。
【００４３】
その理由は、気柱管共鳴モデルにおいて、共鳴周波数は、短い管ほど高い周波数となり、長い間ほど低い周波数となるからである。
【００４４】
属性推定部１５は、算出した共鳴周波数情報を用いて、属性を推定する。具体的には、属性推定部１５は、まず、生成した共鳴周波数情報を取得する。続いて、属性推定部１５は、取得した共鳴周波数情報（器官ごとの共鳴周波数ｆ１からｆ３）を入力とし、属性を推定する学習モデルを用いて、例えば、性別、年齢、身長、体重、体格などの属性を推定する。その後、属性推定部１５は、推定した属性を表す情報を出力情報生成部１３に送信する。
【００４５】
図５は、学習モデルの説明をするための図である。図５に示すように、属性推定部１５に、外耳道に対応する共鳴周波数ｆ１、声道に対応する共鳴周波数ｆ２、気道に対応する共鳴周波数ｆ３を学習モデルに入力して、推定結果である属性を得る。
【００４６】
学習モデルは、例えば、識別問題として属性を推定する場合には、ＳＶＭ（Support Vector Machine）を用い、回帰問題として属性を推定する場合には、ＳＶＲ（Support Vector Regression）を用いることが考えられる。
【００４７】
更に、ＳＶＭを用いた学習モデルは、性別（男女）、年代（１０代未満、１０代、２０代など）などの判定に好適である。また、ＳＶＲを用いた学習モデルは、年齢、身長、体重、体格などの判定に好適である。ただし、学習モデルは、ＳＶＭ、ＳＶＲに限定されるものではない。
【００４８】
なお、学習モデルは、学習フェーズにおいて、教師ありデータを用いて、あらかじめ学習をして生成する。
【００４９】
出力情報生成部１３は、属性推定部１５から属性を表す情報を取得すると、当該情報に基づいて出力情報を生成して、出力情報を出力装置３０へ送信する。出力装置３０は、出力情報に基づいて、対象者の属性を出力する。
【００５０】
［変形例］
変形例について説明する。変形例では、共鳴周波数と、共鳴周波数に対応する減衰係数とを用いて属性を推定する。そうすることで、更に、推定できる属性を増やすことができる。
【００５１】
例えば、減衰係数が大きい場合には、対象者は痩せている可能性が高いことが知られている。その理由は、減衰係数が大きい場合、減衰は遅くなるので、音響信号が硬い面で反射していると推定される。すなわち、対象者は脂肪、筋肉に比べ骨の割合が多いということになるので、痩せている可能性が高いと推定できる。
【００５２】
変形例における算出部１４について説明する。
算出部１４は、音響特性情報を用いて、器官の種類ごとに、共鳴周波数と減衰係数とを含む共鳴周波数情報を算出する。具体的には、算出部１４は、共鳴周波数と、共鳴周波数それぞれに対応する減衰係数とを算出する。減衰係数としては、例えば、減衰比（ダンピングファクタ）、対数減衰率、損失係数、Ｑ値などを算出して用いることが考えられる。
【００５３】
図６は、変形例における共鳴周波数情報のデータ構造の一例を示す図である。図６の共鳴周波数情報には、共鳴周波数ｆ１、ｆ２、ｆ３それぞれに、減衰係数を表す情報Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３が関連付けられている。
【００５４】
変形例における属性推定部１５について説明する。
属性推定部１５は、算出した減衰係数を有する共鳴周波数情報を用いて、属性を推定する。具体的には、属性推定部１５は、まず、生成した減衰係数を有する共鳴周波数情報を取得する。
【００５５】
続いて、属性推定部１５は、図６に示すような共鳴周波数情報を入力とし、属性を推定する学習モデルを用いて、例えば、性別、年齢、身長、体重、体格などの属性を推定する。その後、属性推定部１５は、推定した属性を表す情報を出力情報生成部１３に送信する。
【００５６】
図７は、学習モデルの説明をするための図である。図７に示すように、属性推定部１５に、外耳道に対応する共鳴周波数ｆ１、減衰係数Ｄ１と、声道に対応する共鳴周波数ｆ２、減衰係数Ｄ２と、気道に対応する共鳴周波数ｆ３、減衰係数Ｄ３とを学習モデルに入力して、推定結果である属性を得る。
【００５７】
［装置動作］
次に、本発明の実施の形態における属性推定装置の動作について図８を用いて説明する。図８は、属性推定装置の動作の一例を示す図である。以下の説明においては、適宜図２から図７を参照する。また、本実施の形態では、属性推定装置を動作させることによって、属性推定方法が実施される。よって、本実施の形態における属性推定方法の説明は、以下の属性推定装置の動作説明に代える。
【００５８】
図８に示すように、最初に、検査音信号再生部２１は、検査電気信号生成部１１で生成された音響信号に対応する電気信号を受信すると、受信した電気信号に基づいて音響信号を生成し、生成した音響信号を外耳道に出力する（ステップＡ１）。
【００５９】
続いて、反響音信号録音部２２は、検査電気信号生成部１１から出力された音響信号に対する反響音信号を入力（計測）する（ステップＡ２）。その後、反響音信号録音部２２は、受信した反響音信号を、電気信号に変換して反響電気信号取得部１２へ送信する。
【００６０】
続いて、生成部２は、音響信号ｘ（ｔ）に対応する電気信号と、反響音信号ｙ（ｔ）に対応する電気信号とを用いて、音響特性を表す音響特性情報を生成する（ステップＡ３）。音響特性としては、例えば、インパルス応答ｈ（ｔ）、又はインパルス応答をフーリエ変換又はラプラス変換した伝達関数Ｈ（ω）又はＨ（ｚ）などを用いる。
【００６１】
具体的には、ステップＡ３において、生成部２は、まず、検査電気信号生成部１１から音響信号ｘ（ｔ）に対応する電気信号を受信する。また、生成部２は、反響電気信号取得部１２から反響音信号ｙ（ｔ）に対応する電気信号を受信する。
【００６２】
続いて、ステップＡ３において、生成部２は、受信した音響信号ｘ（ｔ）と反響音信号ｙ（ｔ）とに対応する電気信号それぞれに基づいて、音響特性情報（インパルス応答ｈ（ｔ）又は伝達関数Ｈ（ω）又はＨ（ｚ）など）を生成する。そして、ステップＡ３において、生成部２は、音響特性情報を不図示の記憶部に記憶する。
【００６３】
続いて、算出部１４は、音響特性情報を用いて、器官の種類ごとに、共鳴周波数を表す共鳴周波数情報を算出する（ステップＡ４）。
【００６４】
ステップＡ４における共鳴周波数の算出について説明する。
ステップＡ４において、算出部１４は、まず、生成部２から音響特性情報を取得する。続いて、算出部１４は、音響特性を用いてスペクトル分析をして、対象者に関する共鳴周波数を算出する。算出部１４は、例えば、線形予測符号化（ＬＰＣ：Linear Predictive Coding）などを採用して、共鳴周波数を算出する。その後、ステップＡ４において、算出部１４は、共鳴周波数を表す共鳴周波数情報を生成して、生成した共鳴周波数情報を記憶部に記憶する。なお、共鳴周波数の算出方法は、線形予測符号化に限定されず、共鳴周波数が算出できる方法であればよい。
【００６５】
続いて、属性推定部１５は、算出した共鳴周波数情報を用いて、属性を推定する（ステップＡ５）。具体的には、ステップＡ５において、属性推定部１５は、まず、生成した共鳴周波数情報を取得する。
【００６６】
続いて、ステップＡ５において、属性推定部１５は、取得した共鳴周波数情報（器官ごとの共鳴周波数ｆ１からｆ３）を入力とし、属性を識別する学習モデルを用いて、例えば、性別、年齢、身長、体重、体格などの属性を推定する。
【００６７】
その後、ステップＡ５において、属性推定部１５は、推定した属性を表す情報を出力情報生成部１３に送信する。
【００６８】
続いて、出力情報生成部１３は、属性推定部１５から属性を表す情報を取得すると、当該情報に基づいて出力情報を生成する（ステップＡ６）。そして、出力情報生成部１３は、出力情報を出力装置３０へ送信する。続いて、出力装置３０は、出力情報に基づいて、対象者の属性を出力する（ステップＡ７）。
【００６９】
［変形例］
変形例の動作について説明する。変形例では、共鳴周波数と、共鳴周波数に対応する減衰係数とを用いて属性を推定する。そうすることで、更に、推定できる属性を増やすことができる。
【００７０】
変形例における算出部１４について説明する。
ステップＡ４において、算出部１４は、音響特性情報を用いて、器官の種類ごとに、共鳴周波数と減衰係数とを含む共鳴周波数情報を算出する。具体的には、ステップＡ４において、算出部１４は、共鳴周波数と、共鳴周波数それぞれに対応する減衰係数とを算出する。減衰係数としては、例えば、減衰比（ダンピングファクタ）、対数減衰率、損失係数、Ｑ値などを算出して用いることが考えられる。
【００７１】
変形例における属性推定部１５について説明する。
ステップＡ５において、属性推定部１５は、算出した減衰係数を有する共鳴周波数情報を用いて、属性を推定する。具体的には、ステップＡ５において、属性推定部１５は、まず、生成した減衰係数を有する共鳴周波数情報を取得する。
【００７２】
続いて、ステップＡ５において、属性推定部１５は、図６に示すような共鳴周波数情報を入力とし、属性を識別する学習モデルを用いて、例えば、性別、年齢、身長、体重、体格などの属性を推定する。その後、ステップＡ５において、属性推定部１５は、推定した属性を表す情報を出力情報生成部１３に送信する。
【００７３】
［本実施の形態の効果］
以上のように本実施の形態によれば、対象となる利用者の外耳道に出力された音響信号ｘ（ｔ）と、体内の器官の状態が反映された反響音信号ｙ（ｔ）とを用いて、インパルス応答ｈ（ｔ）又は伝達関数Ｈ（ｚ）などの音響特性情報を用いて生成する。そのため、音響特性情報から体内の器官の状態を推定できるので、対象者の性別、年齢、身長、体重、体格などの属性を推定できる。
【００７４】
また、本実施の形態を用いることにより対象者の属性が推定できるため、犯罪捜査、マーケティングなどの分野において有用である。
【００７５】
［プログラム］
本発明の実施の形態におけるプログラムは、コンピュータに、図８に示すステップＡ１からＡ８を実行させるプログラムであればよい。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態における属性推定装置と属性推定方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのプロセッサは、生成部２、推定部３（算出部１４、属性推定部１５）、出力情報生成部１３として機能し、処理を行なう。
【００７６】
また、本実施の形態におけるプログラムは、複数のコンピュータによって構築されたコンピュータシステムによって実行されてもよい。この場合は、例えば、各コンピュータが、それぞれ、生成部２、推定部３（算出部１４、属性推定部１５）、出力情報生成部１３のいずれかとして機能してもよい。
【００７７】
［物理構成］
ここで、実施の形態におけるプログラムを実行することによって、属性推定装置を実現するコンピュータについて図９を用いて説明する。図９は、本発明の実施の形態における属性推定装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。
【００７８】
図９に示すように、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１と、メインメモリ１１２と、記憶装置１１３と、入力インターフェイス１１４と、表示コントローラ１１５と、データリーダ／ライタ１１６と、通信インターフェイス１１７とを備える。これらの各部は、バス１２１を介して、互いにデータ通信可能に接続される。なお、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１に加えて、又はＣＰＵ１１１に代えて、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、又はＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）を備えていてもよい。
【００７９】
ＣＰＵ１１１は、記憶装置１１３に格納された、本実施の形態におけるプログラム（コード）をメインメモリ１１２に展開し、これらを所定順序で実行することにより、各種の演算を実施する。メインメモリ１１２は、典型的には、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）などの揮発性の記憶装置である。また、本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体１２０に格納された状態で提供される。なお、本実施の形態におけるプログラムは、通信インターフェイス１１７を介して接続されたインターネット上で流通するものであってもよい。
【００８０】
また、記憶装置１１３の具体例としては、ハードディスクドライブの他、フラッシュメモリなどの半導体記憶装置があげられる。入力インターフェイス１１４は、ＣＰＵ１１１と、キーボード及びマウスといった入力機器１１８との間のデータ伝送を仲介する。表示コントローラ１１５は、ディスプレイ装置１１９と接続され、ディスプレイ装置１１９での表示を制御する。
【００８１】
データリーダ／ライタ１１６は、ＣＰＵ１１１と記録媒体１２０との間のデータ伝送を仲介し、記録媒体１２０からのプログラムの読み出し、及びコンピュータ１１０における処理結果の記録媒体１２０への書き込みを実行する。通信インターフェイス１１７は、ＣＰＵ１１１と、他のコンピュータとの間のデータ伝送を仲介する。
【００８２】
また、記録媒体１２０の具体例としては、ＣＦ（Compact Flash（登録商標））及びＳＤ（Secure Digital）などの汎用的な半導体記憶デバイス、フレキシブルディスク（Flexible Disk）などの磁気記録媒体、又はＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）などの光学記録媒体があげられる。
【００８３】
なお、本実施の形態における属性推定装置１は、プログラムがインストールされたコンピュータではなく、各部に対応したハードウェアを用いることによっても実現可能である。更に、属性推定装置１は、一部がプログラムで実現され、残りの部分がハードウェアで実現されていてもよい。
【００８４】
［付記］
以上の実施の形態に関し、更に以下の付記を開示する。上述した実施の形態の一部又は全部は、以下に記載する（付記１）から（付記１６）により表現することができるが、以下の記載に限定されるものではない。
【００８５】
（付記１）
外耳道に出力された第一の音響信号と、前記第一の音響信号が体内で反響した第二の音響信号とを用いて、音響特性を表す音響特性情報を生成する、生成部と、
前記音響特性情報を用いて属性を推定する、推定部と、
を有することを特徴とする属性推定装置。
【００８６】
（付記２）
付記１に記載の属性推定装置であって、
前記推定部は、前記音響特性情報を用いて、前記外耳道の形状、声道の形状、気道の形状を推定し、推定した前記外耳道の形状、前記声道の形状、前記気道の形状を用いて前記属性を推定する
ことを特徴とする属性推定装置。
【００８７】
（付記３）
付記２に記載の属性推定装置であって、
前記推定部は、前記音響特性情報を用いて、前記外耳道、前記声道、前記気道それぞれについて共鳴周波数を表す共鳴周波数情報を算出し、算出した前記共鳴周波数情報を用いて、前記外耳道の形状、前記声道の形状、前記気道の形状を推定する
ることを特徴とする属性推定装置。
【００８８】
（付記４）
付記３に記載の属性推定装置であって、
前記推定部は、前記共鳴周波数情報それぞれについて減衰係数を算出し、前記共鳴周波数情報と前記減衰係数とを用いて、前記外耳道の形状、前記声道の形状、前記気道の形状を推定する
ことを特徴とする属性推定装置。
【００８９】
（付記５）
付記１から４のいずれか一つに記載の属性推定装置であって、
前記属性は、少なくとも性別、年齢、身長、体重、体格のいずれか一つ以上である
ことを特徴とする属性推定装置。
【００９０】
（付記６）
付記１から５のいずれか一つに記載の属性推定装置であって、
前記外耳道に前記第一の音響信号を出力する、音響信号出力部と、
前記第二の音響信号を入力する、音響信号入力部と、
を有することを特徴とする属性推定装置。
【００９１】
（付記７）
（ａ）外耳道に出力された第一の音響信号と、前記第一の音響信号が体内で反響した第二の音響信号とを用いて、音響特性を表す音響特性情報を生成する、ステップと、
（ｂ）前記音響特性情報を用いて属性を推定する、ステップと、
を有することを特徴とする属性推定方法。
【００９２】
（付記８）
付記７に記載の属性推定方法であって、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記音響特性情報を用いて、前記外耳道の形状、声道の形状、気道の形状を推定し、推定した前記外耳道の形状、前記声道の形状、前記気道の形状を用いて前記属性を推定する
ことを特徴とする属性推定方法。
【００９３】
（付記９）
付記８に記載の属性推定方法であって、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記音響特性情報を用いて、前記外耳道、前記声道、前記気道それぞれについて共鳴周波数を表す共鳴周波数情報を算出し、算出した前記共鳴周波数情報を用いて、前記外耳道の形状、前記声道の形状、前記気道の形状を推定する
ることを特徴とする属性推定方法。
【００９４】
（付記１０）
付記９に記載の属性推定方法であって、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記共鳴周波数情報それぞれについて減衰係数を算出し、前記共鳴周波数情報と前記減衰係数とを用いて、前記外耳道の形状、前記声道の形状、前記気道の形状を推定する
ことを特徴とする属性推定方法。
【００９５】
（付記１１）
付記７から１０のいずれか一つに記載の属性推定方法であって、
前記属性は、少なくとも性別、年齢、身長、体重、体格のいずれか一つ以上である
ことを特徴とする属性推定方法。
【００９６】
（付記１２）
コンピュータに、
（ａ）外耳道に出力された第一の音響信号と、前記第一の音響信号が体内で反響した第二の音響信号とを用いて、音響特性を表す音響特性情報を生成する、ステップと、
（ｂ）前記音響特性情報を用いて属性を推定する、ステップと、
を実行させる命令を含む、プログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【００９７】
（付記１３）
付記１２に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記音響特性情報を用いて、前記外耳道の形状、声道の形状、気道の形状を推定し、推定した前記外耳道の形状、前記声道の形状、前記気道の形状を用いて前記属性を推定する
ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【００９８】
（付記１４）
付記１３に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記音響特性情報を用いて、前記外耳道、前記声道、前記気道それぞれについて共鳴周波数を表す共鳴周波数情報を算出し、算出した前記共鳴周波数情報を用いて、前記外耳道の形状、前記声道の形状、前記気道の形状を推定する
ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【００９９】
（付記１５）
付記１４に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記共鳴周波数情報それぞれについて減衰係数を算出し、前記共鳴周波数情報と前記減衰係数とを用いて、前記外耳道の形状、前記声道の形状、前記気道の形状を推定する
ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【０１００】
（付記１６）
付記１２から１５のいずれか一つに記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記属性は、少なくとも性別、年齢、身長、体重、体格のいずれか一つ以上である
ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【０１０１】
以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施の形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【産業上の利用可能性】
【０１０２】
以上のように本発明によれば、反響音信号を用いて対象者の属性を推定できる。本発明は、犯罪捜査、マーケティングなどの分野において有用である。
【符号の説明】
【０１０３】
１  属性推定装置
２  生成部
３  推定部
１１  検査電気信号生成部
１２  反響電気信号取得部
１３  出力情報生成部
１４  算出部
１５  属性推定部
２０  耳装着装置
２１  検査音信号再生部
２２  反響音信号録音部
３０  出力装置
４１、６１  共鳴周波数情報
１１０  コンピュータ
１１１  ＣＰＵ
１１２  メインメモリ
１１３  記憶装置
１１４  入力インターフェイス
１１５  表示コントローラ
１１６  データリーダ／ライタ
１１７  通信インターフェイス
１１８  入力機器
１１９  ディスプレイ装置
１２０  記録媒体
１２１  バス
【図１】
2020174682.tif 000003
【図２】
2020174682.tif 000004
【図３】
2020174682.tif 000005
【図４】
2020174682.tif 000006
【図５】
2020174682.tif 000007
【図６】
2020174682.tif 000008
【図７】
2020174682.tif 000009
【図８】
2020174682.tif 000010
【図９】
2020174682.tif 000011
【手続補正書】
【提出日】令和3年8月19日(2021.8.19)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
外耳道に出力された第一の音響信号と、前記第一の音響信号が体内で反響した第二の音響信号とを用いて、音響特性を表す音響特性情報を生成する、生成手段と、
前記音響特性情報を用いて属性を推定する、推定手段と、
を有することを特徴とする属性推定装置。
【請求項２】
請求項１に記載の属性推定装置であって、
前記推定手段は、前記音響特性情報を用いて、前記外耳道の形状、声道の形状、気道の形状を推定し、推定した前記外耳道の形状、前記声道の形状、前記気道の形状を用いて前記属性を推定する
ことを特徴とする属性推定装置。
【請求項３】
請求項２に記載の属性推定装置であって、
前記推定手段は、前記音響特性情報を用いて、前記外耳道、前記声道、前記気道それぞれについて共鳴周波数を表す共鳴周波数情報を算出し、算出した前記共鳴周波数情報を用いて、前記外耳道の形状、前記声道の形状、前記気道の形状を推定する
ることを特徴とする属性推定装置。
【請求項４】
請求項３に記載の属性推定装置であって、
前記推定手段は、前記共鳴周波数情報それぞれについて減衰係数を算出し、前記共鳴周波数情報と前記減衰係数とを用いて、前記外耳道の形状、前記声道の形状、前記気道の形状を推定する
ことを特徴とする属性推定装置。
【請求項５】
請求項１から４のいずれか一つに記載の属性推定装置であって、
前記属性は、少なくとも性別、年齢、身長、体重、体格のいずれか一つ以上である
ことを特徴とする属性推定装置。
【請求項６】
請求項１から５のいずれか一つに記載の属性推定装置であって、
前記外耳道に前記第一の音響信号を出力する、音響信号出力手段と、
前記第二の音響信号を入力する、音響信号入力手段と、
を有することを特徴とする属性推定装置。
【請求項７】
（ａ）外耳道に出力された第一の音響信号と、前記第一の音響信号が体内で反響した第二の音響信号とを用いて、音響特性を表す音響特性情報を生成する、ステップと、
（ｂ）前記音響特性情報を用いて属性を推定する、ステップと、
を有することを特徴とする属性推定方法。
【請求項８】
コンピュータに、
（ａ）外耳道に出力された第一の音響信号と、前記第一の音響信号が体内で反響した第二の音響信号とを用いて、音響特性を表す音響特性情報を生成する、ステップと、
（ｂ）前記音響特性情報を用いて属性を推定する、ステップと、
を実行させる命令を含むプログラム。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００１】
本発明は、属性を推定する属性推定装置、属性推定方法に関し、更には、これらを実現するためのプログラムに関する。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００８】
本発明の目的の一例は、反響音信号を用いて対象者の属性を推定する、属性推定装置、属性推定方法、及びプログラムを提供することにある。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１１】
更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるプログラムは、
コンピュータに、
（ａ）外耳道に出力された第一の音響信号と、前記第一の音響信号が体内で反響した第二の音響信号とを用いて、音響特性を表す音響特性情報を生成する、ステップと、
（ｂ）前記音響特性情報を用いて属性を推定する、ステップと、
を実行させることを特徴とする。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００９６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００９６】
（付記１２）
コンピュータに、
（ａ）外耳道に出力された第一の音響信号と、前記第一の音響信号が体内で反響した第二の音響信号とを用いて、音響特性を表す音響特性情報を生成する、ステップと、
（ｂ）前記音響特性情報を用いて属性を推定する、ステップと、
を実行させる命令を含むプログラム。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００９７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００９７】
（付記１３）
付記１２に記載のプログラムであって、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記音響特性情報を用いて、前記外耳道の形状、声道の形状、気道の形状を推定し、推定した前記外耳道の形状、前記声道の形状、前記気道の形状を用いて前記属性を推定する
ことを特徴とするプログラム。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００９８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００９８】
（付記１４）
付記１３に記載のプログラムであって、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記音響特性情報を用いて、前記外耳道、前記声道、前記気道それぞれについて共鳴周波数を表す共鳴周波数情報を算出し、算出した前記共鳴周波数情報を用いて、前記外耳道の形状、前記声道の形状、前記気道の形状を推定する
ことを特徴とするプログラム。
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００９９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００９９】
（付記１５）
付記１４に記載のプログラムであって、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記共鳴周波数情報それぞれについて減衰係数を算出し、前記共鳴周波数情報と前記減衰係数とを用いて、前記外耳道の形状、前記声道の形状、前記気道の形状を推定する
ことを特徴とするプログラム。
【手続補正１０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１００
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１００】
（付記１６）
付記１２から１５のいずれか一つに記載のプログラムであって、
前記属性は、少なくとも性別、年齢、身長、体重、体格のいずれか一つ以上である
ことを特徴とするプログラム。
【国際調査報告】
2020174682.tif 000012
2020174682.tif 000013
2020174682.tif 000014
2020174682.tif 000015