"被験者の呼吸音を解析する呼吸音解析装置であって、前記呼吸音が電子的に測定された呼吸音データの周波数スペクトルを少なくとも1つのモデル波形に近似させることにより、当該モデル波形についての特徴値を抽出する特徴値抽出手段と、抽出された前記特徴値に基づいて前記呼吸音を分類する呼吸音分類手段とを備えていることを特徴とする呼吸音解析装置。前記特徴値抽出手段は、前記呼吸音データから所定の区間を抽出する区間抽出手段と、抽出された前記区間の前記呼吸音データの周波数スペクトルを算出する周波数スペクトル算出手段と、算出された前記周波数スペクトルの包絡線を算出する包絡線算出手段と、算出された前記包絡線を前記モデル波形としてのガウス波形に近似させることにより、当該ガウス波形に基づいて前記特徴値を算出する特徴値算出手段とを有していることを特徴とする請求項1に記載の呼吸音解析装置。前記特徴値算出手段は、前記ガウス波形に基づいて、各ガウス波形によるピーク数および各ガウス波形の分散値を前記特徴値として算出し、前記呼吸音分類手段は、前記ピーク数および前記分散値のうちの最大の分散値に基づいて呼吸音を分類することを特徴とする請求項2に記載の呼吸音解析装置。前記呼吸音分類手段による分類結果を表示する分類結果表示手段を備えていることを特徴とする請求項1から3のいずれか1項に記載の呼吸音解析装置。前記分類結果表示手段は、前記分類結果に対応する前記呼吸音データの波形を表示することを特徴とする請求項4に記載の呼吸音解析装置。前記分類結果表示手段は、前記分類結果に対応する疾患名を表示することを特徴とする請求項5に記載の呼吸音解析装置。前記分類結果表示手段は、前記分類結果に対応する前記呼吸音における呼気および吸気のタイミングを表示することを特徴とする請求項5に記載の呼吸音解析装置。コンピュータを請求項1から7のいずれか1項に記載の呼吸音解析装置における前記特徴値抽出手段および前記呼吸音分類手段として機能させることを特徴とする呼吸音解析プログラム。請求項8に記載の呼吸音解析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。被験者の呼吸音を解析する呼吸音解析方法であって、前記呼吸音が電子的に測定された呼吸音データの周波数スペクトルを少なくとも1つのモデル波形に近似させることにより、当該モデル波形についての特徴値を抽出する特徴値抽出工程と、抽出された前記特徴値に基づいて前記呼吸音を分類する呼吸音分類工程とを備えていることを特徴とする呼吸音解析方法。しかしながら、周波数スペクトルのピークは、個人差および疾患の状態に応じて変化する。これに対し、特許文献1に開示された分類方法では、予め設定した周波数付近の局所分散値を求めるので、個人差および疾患の状態に応じて呼吸音を分類することができない。また、特許文献2は、ラ音の検出について記載しているが、断続性ラ音と連続性ラ音との分類については記載していない。このため、特許文献2に開示された方法を用いても個人差および疾患の状態に応じて呼吸音を分類することができない。本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、被験者より測定された呼吸音を個人差および疾患の状態に応じて分類することができる呼吸音解析装置および呼吸音解析方法を提供することにある。本発明の呼吸音解析装置は、上記の課題を解決するために、被験者の呼吸音を解析する呼吸音解析装置であって、前記呼吸音が電子的に測定された呼吸音データの周波数スペクトルを少なくとも1つのモデル波形に近似させることにより、当該モデル波形についての特徴値を抽出する特徴値抽出手段と、抽出された前記特徴値に基づいて前記呼吸音を分類する呼吸音分類手段とを備えていることを特徴としている。また、本発明の呼吸音解析方法は、上記の課題を解決するために、前記呼吸音が電子的に測定された呼吸音データの周波数スペクトルを少なくとも1つのモデル波形に近似させることにより、当該モデル波形についての特徴値を抽出する特徴値抽出工程と、抽出された前記特徴値に基づいて前記呼吸音を分類する呼吸音分類工程とを備えていることを特徴としている。呼吸音は、被験者の気管の状態で異なり、狭窄や液体膜の存在により異なる周波数スペクトルを示す。例えば、複数の狭窄が気管に生じている場合、狭窄部分の気管の広さが異なるので、呼吸音は、それに応じて異なるピークを有する周波数スペクトルを示す。また、液体膜が気管に生じている場合、呼吸によって液体膜が破裂するために周波数スペクトルのサイドローブが広くなる。そこで、上記の構成では、特徴値抽出手段特徴値抽出工程によって、周波数スペクトルをモデル波形に近似して、このモデル波形についての特徴値を抽出することにより、呼吸音の特徴を抽出することができる。そして、呼吸音分類手段呼吸音分類工程によって、抽出された特徴値に基づいて呼吸音を分類することにより、上記の気管の状態を反映させた分類を行うことができる。前記呼吸音解析装置において、前記特徴値抽出手段は、前記呼吸音データから所定の区間を抽出する区間抽出手段と、抽出された前記区間の前記呼吸音データの周波数スペクトルを算出する周波数スペクトル算出手段と、算出された前記周波数スペクトルの包絡線を算出する包絡線算出手段と、算出された前記包絡線を前記モデル波形としてのガウス波形に近似させることにより、当該ガウス波形に基づいて前記特徴値を算出する特徴値算出手段とを有していることが好ましい。上記の構成では、区間抽出手段によって、呼吸音データから所定の区間が抽出される。これにより、分類に必要な最小限の呼吸音のサンプルが抽出される。周波数スペクトル算出手段によって、抽出された呼吸音データに基づいて、周波スペクトルが算出される。すると、包絡線算出手段によって、算出された周波数スペクトルの包絡線が算出される。この包絡線は、特徴値算出手段によってガウス波形に近似されることで、当該ガウス波形に基づいて特徴値が算出される。ガウス波形は、呼吸音の周波数スペクトルを近似させるモデル波形として適しており、その近似化の手法として混合ガウス分布を用いることができる。それゆえ、効率的に特徴値を抽出することができる。前記呼吸音解析装置において、前記特徴値算出手段は、前記ガウス波形に基づいて、各ガウス波形によるピーク数および各ガウス波形の分散値を前記特徴値として算出し、前記呼吸音分類手段は、前記ピーク数および前記分散値のうちの最大の分散値に基づいて呼吸音を分類することが好ましい。ピーク数は、測定した呼吸音に複数の呼吸音が含まれていることを表している。また、分散値は、ガウス波形の広がりの度合い周波数スペクトルのサイドローブを表している。したがって、ピーク数が多いほど、呼吸音に異常が生じているといえる。また、ガウス波形の広がりの度合いによって、呼吸音が連続性ラ音であるか否かを判定することができる。そこで、特徴値算出手段によって算出されたピーク数および最大の分散値が特徴値に基づいて、呼吸音分類手段によって呼吸音が分類することにより、最小限の特徴値を用いて呼吸音を分類することができる。前記呼吸音解析装置は、前記呼吸音分類手段による分類結果を表示する分類結果表示手段を備えていることが好ましい。これにより、分類結果を容易に確認することができる。前記呼吸音解析装置において、前記分類結果表示手段は、前記分類結果に対応する前記呼吸音データの波形を表示することが好ましい。これにより、分類結果を呼吸音データの波形と照らし合わせて検証することができる。例えば、分類結果だけでは詳細な疾患の診断が難しい場合に、当該波形に応じた乱れを参照することによって、異常の判断がしやすくなる。前記呼吸音解析装置において、前記分類結果表示手段は、前記分類結果に対応する疾患名を表示することが好ましい。これにより、呼吸音に基づいた疾患の有無を容易に診断することができる。また、前記分類結果表示手段は、前記分類結果に対応する前記呼吸音における呼気および吸気のタイミングを表示することが好ましい。これにより、呼気または吸気のいずれに呼吸音の乱れが多いかといったことを呼吸音データの波形と組み合わせることで、疾患の種別などの判断がしやすくなる。本発明の呼吸音解析プログラムは、前記呼吸音解析装置における前記特徴値抽出手段および前記呼吸音分類手段として機能させるためのプログラムである。また、本発明の記録媒体は、前記呼吸音解析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である。これらの呼吸音解析プログラムおよび記録媒体も本発明の技術的範囲に含まれる。本発明に係る半導体装置の電圧測定方法および呼吸音解析装置は、上記のように構成されることにより、個人差および疾患の状態に応じて呼吸音の分類が可能となる。したがって、本発明を採用することにより、肺雑音の分類精度を向上させることができるという効果を奏する。本発明に係る一実施形態について、図1~図12を参照して説明すると、以下の通りである。[呼吸音解析装置の構成]図1は、本実施形態に係る呼吸音解析装置1の構成を示すブロック図である。図1に示す呼吸音解析装置1は、呼吸音を解析し、その結果に基づいて呼吸音を分類し、かつ表示する装置である。呼吸音解析装置1は、生体音測定部2と、特徴値抽出部3と、呼吸音分類部4と、分類結果表示部5とを備えている。また、呼吸音解析装置1は、各部の処理の結果によって得られたデータや、各部の処理中に生じるデータの一時的な記憶領域として、メモリなどからなる記憶部図示せずを備えている。生体音測定部の構成生体音測定部2は、被験者の生体音特に呼吸音を測定し、測定値をデジタルのデータとして出力するために設けられており、聴診器電子聴診器、集音装置などによって構成されている。例えば、電子聴診器は、生体音を受けて生じるダイアフラムの振動を振動センサによって検出して電気信号に変換し、さらにその電気信号を所定のサンプリング周波数でサンプリングしてデジタルデータに変換する。特徴値抽出部の構成特徴値抽出部3特徴値抽出手段は、生体音測定部2により測定された呼吸音のデータ呼吸音データから、呼吸音の周波数スペクトルを複数のガウス波形が混合された混合ガウス分布に近似させることにより特徴値を抽出する。この特徴値抽出部3は、特徴値を抽出するために、区間抽出部31、周波数スペクトル算出部32、周波数スペクトル平滑部33、ピーク検出部34および特徴値算出部35を有している。区間抽出部の構成図2は、生体音測定部2により測定された呼吸音の波形を示す波形図である。区間抽出部31区間抽出手段は、生体音測定部2により測定された呼吸音のデータ呼吸音データから任意の呼吸1周期の区間を分割して、当該区間の呼吸音データ、または当該区間における呼気もしくは吸気のいずれ一方の呼吸音データを抽出して、記憶部に記憶する。吸気または呼気の呼吸音データを個別に抽出するのは、吸気と呼気とで周波数スペクトルが異なることから、吸気と呼気とを区別するためである。呼吸1周期の区間の判別としては、呼吸音データ呼吸音波形に基づいて判別する方法と、生体音測定部2からの情報に基づいて判別する方法がある。呼吸音波形に基づいて判別する方法は、呼吸音波形の振幅の大きさを所定の閾値と比較することで呼吸1周期を判別する。図2に示すように、呼吸1周期における呼気の開始時には、呼吸音の振幅が大きく変化する。これに比べて吸気の開始時には、呼気の開始時ほど振幅が大きく変化しない。この振幅の相違を捉えるように、呼気の開始時の振幅変化を判別できる第1の閾値と、吸気の開始時の振幅変化を判別できる第2の閾値とを用意しておく。第1の閾値によって呼気の開始を比較判別することで、ある呼気の開始から次の呼気の開始までを呼吸1周期の区間として特定することができる。さらに、第2の閾値によって吸気の開始を比較判別することで、呼吸1周期における吸気の期間を特定することができる。この方法を用いる場合、区間抽出部31が上記の判別を行ってもよいし、他の判別手段が上記の判別を行って、その判別結果を区間抽出部31に与えるようにしてもよい。生体音測定部2からの情報に基づいて判別する方法は、例えば、生体音測定部2として電子聴診器を用いる場合、電子聴診器のチェストピースに加速度センサを内蔵させておき、加速度センサによって呼吸時の胸壁の動きを捉えることで呼吸1周期または呼吸1周期における呼気および吸気の期間を特定することができる。具体的には、呼気時には胸郭が収縮するので、その収縮に伴って移動する胸壁の移動方向を加速度センサで検出する。一方、吸気時には胸郭が拡張するので、その拡張に伴って移動する胸壁の移動方向を収縮時と逆方向を加速度センサで検出する。これにより、呼気の開始と吸気の開始とを特定することができる。この方法を用いる場合、区間抽出部31は、生体音測定部2から呼吸音データと同時に与えられる加速度センサの検出結果に基づいて、呼吸1周期を分割して、その区間の呼吸音データを抽出する。周波数スペクトル算出部の構成図3は、周波数スペクトル算出部32によって算出された呼吸音の周波数スペクトルを示す図である。周波数スペクトル算出部32周波数スペクトル算出手段は、区間抽出部31によって抽出された区間の呼吸音データに基づいて、呼吸音の周波数スペクトルを算出して、記憶部に記憶する。この周波数スペクトル算出部32は、上記の呼吸音データに高速フーリエ変換FFT処理を施すという一般的な時間関数-周波数関数変換処理を行うことにより、図3に示すような周波数スペクトルを求める。この周波数スペクトルは、呼吸音データ呼吸音の周波数分布を表している。周波数スペクトル平滑部の構成図4は、周波数スペクトル平滑部33によって平滑化された周波数スペクトルを示す図である。図3に示すように、周波数スペクトルは、パワースペクトルの変動が大きく、このままではピーク検出部34によるピークの検出が難しい。そこで、周波数スペクトル平滑部33包絡線算出手段は、周波数スペクトル算出部32によって算出された周波数スペクトルを図4に示すように平滑化して、記憶部に記憶する。これにより、周波数スペクトルの包絡線を得ることができる。周波数スペクトル平滑部33としては、移動平均フィルタ、ケプストラムフィルタ、SavitzkyGolayフィルタなどを用いることができる。このうち、平均移動フィルタは、最も簡単に構成することができ、波形の平滑化には好適である。平均移動フィルタは、直近のn個のデータを平均し、その平均値を代表値として用いるフィルタであり、一種のローパスフィルタである。ピーク検出部の構成図5は、ピーク検出部34による周波数スペクトルのピーク検出を説明するための図である。後述するように、特徴値算出部35が混合ガウス近似処理を行うためには、周波数スペクトル平滑部33によって平滑化された周波数スペクトルのピーク周波数、ピークおよびピーク振幅値が必要である。そこで、ピーク検出部34は平滑化された周波数スペクトルのピークを検出し、当該ピークについてのピーク周波数およびピーク数を仮の値として特定する。このため、ピーク検出部34は、平滑化された周波数スペクトルを微分して、その微分波形におけるゼロクロス点を周波数スペクトルのピークとして検出する。また、ピーク検出部34は、検出したピークについてのピーク周波数、ピーク数およびピーク振幅値を特定して、これらを仮のピークパラメータとして記憶部に記憶する。例えば、図5に示す例では、検出されたピークについて、ピーク周波数f1~f3、ピーク数3およびピーク振幅値m1~m3が特定される。特徴値算出部の構成図6は、特徴値算出部35による周波数スペクトルの混合ガウス分布への近似化の概念を示す図である。後述するように、呼吸音は、1つまたは複数の呼吸音からなるので、周波数スペクトルにもそれらの呼吸音の周波数成分が含まれている。そこで、周波数スペクトルを1つのまたは複数のモデル波形に近似させることにより、周波数スペクトルに含まれる呼吸音を近似的に特定することができる。モデル波形は、規定のモデル式で表すことができる波形である。周波数スペクトルからモデル波形が特定されることにより、そのモデル式よりモデル波形の特徴値を得ることができる。図6に示す特徴値算出部35特徴値算出手段は、上記の原理を利用しており、周波数スペクトル平滑部33によって平滑化された周波数スペクトル包絡線を、公知のカーブフィッティング法を用いて少なくとも1のモデル波形に近似する。具体的には、特徴値算出部35は、前述のピークパラメータを仮の値に当てはまるようにモデル式の分散値を変化させていき、仮の値と推定した周波数スペクトルのピークパラメータとの差分値が最小となるようにモデル式のパラメータを変化させて、最小値をとるときのピークパラメータおよび分散値を特徴値として特定する。特徴値算出部35は、モデル波形としてガウス波形を用いた場合、ピーク検出部34によって特定された仮のピークパラメータを用いて、周波数スペクトルを式1で表される混合ガウス分布に上記のようにしてカーブフィッティング近似する。また、特徴値算出部35は、カーブフィッティングにより、ピーク毎の分散値およびピークパラメータを式1によって算出して、記憶部に記憶する。混合ガウス分布を構成するガウス波形は式2によって表される。式1および式2において、n,μ1~μn,σは、それぞれピーク数、平均、分散を表している。例えば、仮のピーク数が3である場合、特徴値算出部35は、式1におけるnを3として式3を得て、平滑化された周波数スペクトルを式3によって表される混合ガウス分布に近似する。これにより、特徴値算出部35は、式3における平均μ1~μ3および分散値σ1~σ3およびピーク周波数f1~f3を特定する。なお、上記のモデル波形は、ガウス波形に限定されない。呼吸音分類部の構成呼吸音分類部4呼吸音分類手段は、周波数スペクトルが、特徴値算出部35によって混合ガウス分布に近似化された近似化波形を形成するガウス波形のピーク数、ピーク周波数、ピーク振幅値および分散値に基づいて、測定された呼吸音を正常呼吸音、連続性ラ音および断続性ラ音のいずれか1つに分類する。また、呼吸音分類部4は、正常呼吸音、連続性ラ音および断続性ラ音の分類結果を、それぞれ1,2および3の分類値として出力する。呼吸音分類部4による呼吸音の分類は、次の原理にしたがって行われる。呼吸音分類の原理図7aおよびbは連続性ラ音が生じる気管の状態を示す図であり、図7cはこの気管で生じる呼吸音についての周波数スペクトルの混合ガウス分布を示す図である。図8aは断続性ラ音が生じる気管の状態を示す図であり、図8bはこの気管で生じる呼吸音についての周波数スペクトルの混合ガウス分布を示す図である。図7aおよびbに示すように、気管Tに狭窄Sが生じている場合、気管Tの内径と気流速度とに応じて呼吸音の周波数成分が異なる。図7cに示すように、周波数スペクトルが近似化された混合ガウス分布は、気管Tが、異なる箇所に生じた狭窄Sによって、大きい内径、中程度の内径、小さい内径を有する場合、それぞれの内径に応じて、低域のピークP1、中域のピークP2、高域のピークP3を有する。このような場合は、呼吸音を喘息などによる連続性ラ音と判別分類することができる。一方、図8aに示すように、気管Tに液体膜Mが生じている場合、液体膜Mが呼吸によって破裂するので、破裂音が生じる。図8bに示すように、混合ガウス分布は、気管Tに生じた液体膜Mによって、サイドローブが広がる形状を有する。このような場合は、呼吸音を肺炎などによる断続性ラ音と判別分類することができる。分類結果表示部の構成図9は、分類結果表示部5によって表示される呼吸音の分類結果を含む表示画面101を示す図である。分類結果表示部5分類結果表示手段は、呼吸音分類部4によって呼吸音が分類された結果を表示する。具体的には、分類結果表示部5は、呼吸音解析装置1に設けられているルックアップテーブルを参照して、上記の分類値に対応する呼吸音の種類を読み出して表示する。ルックアップテーブルには、分類値1、分類値2、分類値3に対して、それぞれ正常呼吸音、連続性ラ音および断続性ラ音が対応付けられている。また、分類結果表示部5は、生体音測定部2から与えられる呼吸音の測定波形を表示するとともに、呼気および吸気のタイミングを表示する。このため、分類結果表示部5は、表示画面101を呼吸音解析装置1に設けられた図示しない表示パネルに表示する。表示画面101は、診断特定情報102と、測定波形103と、呼吸タイミング104と、分類結果105とを含んでいる。診断特定情報102は、被験者ID、被験者名、被験者の年齢および診断の日付からなる。これにより、被験者や診断日が特定される。測定波形103は、呼吸音の分類に用いられた波形である。呼吸タイミング104は、区間抽出部31によって特定された呼気および吸気の期間を矩形波で表している。分類結果105は、呼吸音の種類である正常呼吸音、連続性ラ音および断続性ラ音のいずれかである。また、分類結果105は、分類された呼吸音に対応する疾患名を含んでいてもよい。例えば、連続線ラ音に対応する代表的な疾患名としては喘息が挙げられる。また、断続性ラ音に対応する代表的な疾患名としては肺炎が挙げられる。呼吸音解析装置による呼吸音の解析続いて、上記のように構成される呼吸音解析装置1による呼吸音の解析の処理呼吸音解析方法について説明する。呼吸音解析装置による呼吸音の解析続いて、上記のように構成される呼吸音解析装置1による呼吸音の解析呼吸音解析方法について説明する。図10は、呼吸音分類部4による呼吸音の分類を処理する手順を示すフローチャートである。図11は、呼吸音分類部4によって呼吸音をピーク数および最大分散値に基づいて分類した場合の分布図である。図12a~cは、呼吸音分類部4によって呼吸音をピーク数および最大分散値に基づいて分類した各呼吸音に対応する周波数スペクトル測定波形および近似化された混合ガウス分布におけるガウス波形ガウス近似波形の具体例を示す図である。《呼吸音の特徴値の抽出》まず、生体音測定部2により測定された被験者の呼吸音が特徴値抽出部3に与えられると、特徴値抽出部3によって呼吸音の特徴値が抽出される。特徴値抽出部3においては、区間抽出部31によって、生体音測定部2からの呼吸音のデータから呼吸1周期の区間必要に応じて呼気または吸気の呼吸音のデータが分割されて抽出される特徴値抽出工程。抽出された呼吸音のデータは、周波数スペクトル算出部32によって、周波数スペクトルに変換される。この周波数スペクトルは、周波数スペクトル平滑部33によって、平滑化される。これにより、振幅の変動が大きい周波数スペクトルを滑らかな形状に成形して、周波数スペクトルの包絡線を得ることができる。ピーク検出部34によって、このようにして得られた包絡線のピークが検出され、そのピークについて、ピーク周波数、ピーク数およびピーク振幅値ピークパラメータが仮に求められる。さらに、特徴値算出部35によって、ピークパラメータの仮の値および前述の式1に基づいて、包絡線が混合ガウス分布にカーブフィッティングされる。これにより、特定された混合ガウス分布について、ピーク数、ピーク周波数、ピーク振幅値および分散値が求められる。これらの値は、特徴値として呼吸音分類部4に提供される。《呼吸音の分類》分類の処理手順呼吸音分類部4においては、測定された呼吸音が、上記の特徴値に基づいて分類される呼吸音分類工程。ここでは、特徴としてピーク数および分散値を用いて呼吸音を分類する場合について、図10のフローチャートを参照して説明する。図10に示すように、まず、ピーク数nが判定基準となる基準ピーク数N以下であるか否かを判定するステップS1。ここで、ピーク数nが基準ピーク数N以下であると判定した場合、混合ガウス分布を形成する少なくとも1つのガウス波形の分散値のうち最大となる最大分散値σmaxが、判定基準となる基準分散値Σより小さいか否かを判定するステップS2。ここで、最大分散値σmaxが基準分散値Σより小さいと判定した場合、測定された呼吸音を正常呼吸音と判定するステップS3。また、ステップS2において、最大分散値σmaxが基準分散値Σ以上であると判定した場合、測定された呼吸音を断続性ラ音と判定するステップS4。さらに、ステップS1において、ピーク数nが基準ピーク数Nより大きいと判定した場合、最大分散値σmaxが基準分散値Σより小さいか否かを判定するステップS5。ここで、最大分散値σmaxが基準分散値Σより小さいと判定した場合、測定された呼吸音を連続性ラ音と判定するステップS6。また、ステップS5において、最大分散値σmaxが分散値Σより小さいと判定した場合、判別すべき呼吸音の種類が存在しないので、エラー処理を行うステップS7。分類結果の分布ここで、基準ピーク数Nを2とし、最大分散値σmaxを150とした場合の呼吸音分類部4による呼吸音の分類例について図11を参照して説明する。まず、基準ピーク数Nが2以下であり、かつ最大分散値σmaxが150未満であれば、ステップS1,S2の判定結果に基づいて、呼吸音が正常呼吸音であると判定される。正常呼吸音は、図11において○にて示すようにピーク数が少なくn=1、かつ最大分散値が小さい範囲で分布している。また、基準ピーク数Nが2より大きく3以上、かつ最大分散値σmaxが150未満であれば、ステップS1,S5の判定結果に基づいて、呼吸音が連続性ラ音であると判定される。連続性ラ音は、図11において△にて示すようにピーク数が多く、かつ最大分散値が小さい範囲で分布している。さらに、基準ピーク数Nが2以下であり、かつ最大分散値σmaxが150以上であれば、ステップS1,S2の判定結果に基づいて、呼吸音が断続性ラ音であると判定される。断続性ラ音は、図11において×にて示すようにピーク数が少なくn=2、かつ最大分散値が大きい範囲で分布している。分類結果の具体例引き続き、上記のように、基準ピーク数Nを2とし、基準分散値Σを150とした場合の呼吸音分類部4による呼吸音の分類結果と周波数スペクトルとの関係について、図12を参照して説明する。まず、図12aに示す例は、呼吸音が正常呼吸音と判定された例である。この場合、ピーク数nが1であり、ピーク周波数および分散値が表1に示す値である。呼吸音が正常呼吸音である場合、図7a,bに示すような狭窄Sや図8aに示すような液体膜Mが気管Tに生じていないので、被験者の気管Tの太さに応じた呼吸音が発生する。また、図12bに示す例は、呼吸音が連続性ラ音と判定された例である。この場合、ピーク数nが5であり、各ピークのピーク周波数および分散値が表2に示す値である。呼吸音が連続性ラ音である場合、図7a,bに示すような狭窄Sが気管Tに生じているので、被験者の気管Tの太さに応じた呼吸音以外に、狭窄Sによって狭められた気管Tの太さに応じた呼吸音が発生する。さらに、図12cに示す例は、呼吸音が断続性ラ音と判定された例である。この場合、ピーク数nが2であり、各ピークのピーク周波数および分散値が表3に示す値である。呼吸音が断続性ラ音である場合、図8aに示すような液体膜Mが気管Tに生じているので、呼吸音は、液体膜Mが呼吸によって破裂するために、分散値が大きくなる。《分類結果の表示》上記のようにして分類された呼吸音の種類は、分類結果表示部5によって、表示画面101に分類結果105として表示される。このとき、ルックアップテーブルから前述の分類値に対応する呼吸音の種類が読み出されて、表示画面101に表示される。また、呼吸音の分類結果105が、被験者の呼吸音の測定波形103呼吸音データの波形や呼吸タイミング104などと同時に表示画面101に表示される。これにより、単に呼吸音の分類結果105を確認するだけでなく、分類結果105を呼吸音波形と照らし合わせて検証することができる。例えば、分類結果だけでは詳細な疾患の診断が難しい場合に、当該波形に応じた乱れを参照することによって、異常の判断がしやすくなる。また、呼吸タイミング104を併せて表示することにより、呼気または吸気のいずれに呼吸音の乱れが多いかといったことを測定波形と組み合わせることで、疾患の種別などの判断がしやすくなる。なお、分類結果表示部5は、表示画面101に、分類結果105として呼吸音の種類を表示するが、分類された呼吸音の種類に対応する診断結果疾患名も併せて表示される。例えば、分類結果105が連続性ラ音である場合は、診断結果として喘息を表示し、分類結果105が断続性ラ音である場合は、診断結果として肺炎を表示する。実施形態の効果以上のように、本実施形態の呼吸音解析装置1は、生体音測定部2が被験者の呼吸音を電子的に測定し、特徴値抽出部3が、その呼吸音データから呼吸音の分類に必要な特徴値を抽出し、呼吸音分類部4が、その特徴値に基づいて測定した呼吸音を分類する。特徴値抽出部3は、呼吸音データに基づいて得られた周波数スペクトルを平滑化して包絡線を求め、当該包絡線のピークに関する各値を取得し、これらの値を用いて当該包絡線を少なくとも1のモデル波形に近似することにより、特徴値を抽出する。これにより、被験者の気管の状態に応じた呼吸音の特徴が、包絡線のモデル波形への近似化の結果として得られる。それゆえ、個人差および疾患の状態に応じて呼吸音の相違を捉えて、分類することができる。したがって、従来の方法と比べて、肺雑音の分類精度を向上させることができる。また、ガウス波形は、呼吸音の周波数スペクトルを近似させるモデル波形として適しており、その近似化の手法として混合ガウス分布を用いることができる。それゆえ、モデル波形としてガウス波形を用いることにより、効率的に特徴値を抽出することができる。[呼吸音解析装置の実現形態]呼吸音解析装置1において、少なくとも、特徴値抽出部3および呼吸音分類部4の各ブロックは、以下のようにCPUを用いてソフトウェア呼吸音解析プログラムによって実現される。あるいは、上記の各ブロックは、ハードウェアロジックによって構成されてもよいし、DSPDigitalSignalProcessorを用いたプログラムによる処理で実現されてもよい。上記のソフトウェアのプログラムコード実行形式プログラム、中間コードプログラム、ソースプログラムは、コンピュータで読み取り可能に記録した記録媒体に記録されてもよい。本発明の目的は、当該記録媒体を呼吸音解析装置1に供給し、CPUが記録媒体に記録されているプログラムコードを読み出して実行することによっても達成することが可能である。上記の記録媒体としては、例えば、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、フロッピー登録商標ディスク/ハードディスク等の磁気ディスクやCD-ROM/MO/MD/BD/DVD/CD-R等の光ディスクを含むディスク系、ICカードメモリカードを含む/光カード等のカード系、あるいはマスクROM/EPROM/EEPROM/フラッシュROM等の半導体メモリ系などを用いることができる。また、呼吸音解析装置1を通信ネットワークと接続可能に構成し、上記のプログラムコードを通信ネットワークを介して供給してもよい。この通信ネットワークとしては、特に限定されず、例えば、インターネット、イントラネット、エキストラネット、LAN、ISDN、VAN、CATV通信網、仮想専用網virtualprivatenetwork、電話回線網、移動体通信網、衛星通信網等が利用可能である。また、通信ネットワークを構成する伝送媒体としては、特に限定されず、例えば、IEEE1394、USB、電力線搬送、ケーブルTV回線、電話線、ADSL回線等の有線でも、IrDAやリモコンのような赤外線、Bluetooth登録商標、802.11無線、HDR、携帯電話網、衛星回線、地上波デジタル網等の無線でも利用可能である。なお、本発明は、上記プログラムコードが電子的な伝送で具現化された、搬送波に埋め込まれたコンピュータデータ信号の形態でも実現され得る。[付記事項]前述の実施形態では、ピーク数および最大分散値を用いて呼吸音を分類する例について説明したが、呼吸音の分類に用いる特徴値は、これらには限定されない。特徴値としては、これらとピーク周波数、ピーク振幅値などとを適宜組み合わせ、その組み合わせを用いて呼吸器を分類してもよい。例えば、このような分類方法としては、予め各特徴値ピーク数、最大分散値、ピーク周波数、ピーク振幅値などと対応付けられた呼吸音の分類連続性ラ音、断続性ラ音などのデータベースを用いる方法が挙げられる。この方法では、データベースにおける対応付けに基づいて、一般的な機械学習のアルゴリズムによって各疾患を分類するための判別式を求め、その判別式によって呼吸音を分類する。上記の機械学習アルゴリズムとしては、kmeans法、サポートベクトルマシーン、ニューラルネットワークなどが利用できる。また、本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能である。すなわち、請求項に示した範囲で適宜変更した技術的手段を組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。"