SOUND

令和２年度研究助成 【サウンド技術振興部門】より

電子聴診器で収録した肺音に含まれる異常音検出に有効な統計モデルの検討
長崎大学大学院工学研究科 技術職員

山下
１．はじめに聴診は身体的負担が軽く、健康状態の重要な情報を得ることができる。しかし、聴診には医師の専門知識や経験が必要であるため、一般の家庭ではほとんど利用されていない。ま優とその時間的な変化を表現できるモデルを作成
１）

してきた 。本研究の目的は、HMMのトポロジを検討し、高精度なモデルを作成することである。

２．HMMを用いた異常肺音検出
２）

た、医療機関が少ない離島や高齢化が進む地

医療従事者のためのトレーニング用のCD

域では病院での聴診を受けることが容易ではなどから、少量の典型的な副雑音のサンプルをない。特に今年は新型コロナウイルス感染症入手することは可能である。しかし、HMMを（COVID‑19）の世界的な蔓延による医療崩壊用いた手法には学習データ量が不十分である。

が危惧され、さらに、外出自粛要請により病

そこで、まず、電子聴診器を用いて呼吸音を収院を訪問することが困難であった。このよう録し、データベースを作成した。記録された時な状況において、家庭で手軽に肺音から疾患間波形、スペクトログラム、パワーおよび再生の有無を簡単に識別することができれば、日音を元に、呼気と吸気のタイミング、副雑音、常の健康管理に利用でき、呼吸器系の病気の心音が発生しているタイミングを記録したラベ早期発見が期待できる。

ルを作成した。

肺音は呼吸に伴って変化する音であるため、次に、異常肺音検出の流れ（図１）についてフレーム毎に分析結果を出すのではなく、呼吸述べる。異常肺音検出は学習と評価の過程からの全体の特徴を用いて判定する方が望ましい構成する。学習過程では、呼吸を副雑音とそれと考えられる。また、呼吸音や副雑音の特徴以外の区間に区分し、区分した各区間の音響特は個人差や疾患の進行度によって様々であり、徴パラメータを抽出し、HMMを用いて音響モ統計的に扱う必要があると考えられる。現在

デルを学習する。また、それぞれの区間の接続は機械学習の分野で深層学習が注目されてい確率としてセグメントバイグラムを学習する。

るが、深層学習には大量の学習データが必要

評価過程では、呼気、吸気の音響特徴パラメーであり、小規模な肺音には不向きである。そタを抽出し、音響モデルと接続確率を用いて、こで、音響的特徴の時系列を隠れマルコフモ最尤の区間の系列を求める。求めた系列に副雑デル（HMM）を用いてモデル化することで比音が含まれていなければ正常肺音と識別し、副較的少ない学習データ量で呼吸の全体の特徴雑音が含まれていれば異常肺音と識別する。

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図１
表１᭱ᑬ᥎ᐃ

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異常肺音検出の流れ１），３）

一般的な音声認識と従来の肺音の識別１），３）における音響モデル
設定項目

音声認識

音響モデルのタイプ

トライフォン

モノフォン

音響特徴パラメータの次元数

25 〜 39程度

7

状態数33

混合数64程度

3サンプリング周波数

16 kHz

5 kHz

分析窓幅

25 ms

25 ms

フレームシフト

10 ms

10 ms

３．肺音に適したHMMの作成

肺音

た。
音声は大規模なコーパスが整備されており、HMMの学習に十分な音声を用いることができ一般的な音声認識と肺音の識別における音る。そのため、高精度な音響モデルを学習でき響モデルを表１にまとめる。音声認識においていた。一方、肺音においては、大規模なデーては、音の最小単位として音素HMMが成功しタベースを用意することは困難であり、十分な
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SOUND

肺音を用いることはできない。そのためトライフォンモデルや混合数を十分に大きくしたモデルの作成はできない。また、図２から図４に示すように副雑音と心音では音響特徴が定常である区間の長さが異なる。
そこで、本研究では副雑音と心音のHMMの状態数及び混合数を変更し、それぞれに適した
図２

心音を含む呼吸HMMの作成を検討した。正常肺音と異常肺音の識別実験の結果、副雑音と心音の混合数を２、心音の状態数を２とすることで識別精度の向上
４）を確認した 。

４．今後の展望
本研究において、音響モデルの学習には人手で付与したラベルを用いた。そのため、時間的な境界は厳密ではなく、数十msのズレが含まれている。また、図４のように断続的に発生し
図３

副雑音（Wheeze）を含む呼吸ている音はその間隔が100ms以内であればまとめて１つのラベルとした。そのため、断続的に音が発生している区間も３状態のHMMを用いている。このことからフレーム周期や分析窓幅を検討し、left to rightだけでなく左にも遷移するHMMを作成する必要があったと考えている。一方、そのためには高精度なラベル付与が必要であり、作業が膨大なものとなってしまう
ため、現状のデータベースで高精度な識別を行う手法を検討すべきであると考える。

図４14

副雑音（Fine crackle）を含む呼吸

今後は、異常肺音検出に音声認識で効果が確

SOUND

認されている深層学習（DNN）の技術を効果的に取り入れる方法を検討したい。

謝辞２）石原恒夫, 川城丈夫, 安部直, 菊地功次, 米丸亮： CDによる聴診トレーニング−呼吸音編増補版− , 南江堂, 1993.
３）Masaru yamashita, Masataka Himeshima,

本研究は「一般財団法人カワイサウンド技術・and Shoichi Matsunaga： Robust clas-音楽振興財団」及び「公益信託小野音響学研究

sification between normal and abnor-助成基金」の助成を受けたものであり、深く感

mal lung sounds using adventitious‑謝いたします。

sound and heart‑sound models, Proc. of

参考文献
１）Hitoshi Yamamoto, Shoichi Matsunaga,ICASSP 2014（IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and SignalProcessing）,pp. 4451 − 4455, 2014.

Masaru Yamashita, Katsuya Yamauchi４）Masaru Yamashita： Construction ofand Sueharu Miyahara： Classification

effective HMMs for classification between

between normal and abnormal respirato-

normal and abnormal respiration, Proc.

ry sounds based on stochastic approach,of APSIPA 2020 （Asia‑Pacific Signal

Proc. of ICA 2010（International Con-and Information Processing Association）,

gress on Acoustics）, Paper No.671, 2010.

2020.

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