音声入力手段と、この音声入力手段から入力した音声データをデジタル音声データに変換するA/D変換手段と、デジタル音声データのピッチ周波数帯域を取り出すフィルターと、このフィルターで取り出したピッチ周波数帯のデジタル音声データのカオス論的指標値を算出し、それを出力する信号処理手段とを備えた自律神経の状態評価システム。上記デジタル音声データを記憶する音声データ記憶手段と、このデータ記憶手段が記憶しているデジタル音声データからピッチ周波数を算出するとともに、このピッチ周波数に基づいてピッチ周波数帯域を算出するピッチ周波数帯域算出手段とを備え、上記フィルターは、上記音声データ記憶手段が記憶しているデジタル音声データから、上記ピッチ周波数帯域算出手段が算出したピッチ周波数帯域の音声データを取り出す請求項1に記載の自律神経の状態評価システム。上記心拍変動スペクトル解析を行なうためには、被験者の心電図が必要である。そのため、被験者に心電図計を取り付けなければならない。また、特許文献1、2に記載された測定装置も、被験者に皮膚抵抗や、血圧を計測する装置を取り付ける必要がある。このように、被験者にその身体情報を計測するための計測装置を取り付ける必要がある。そのため、被験者が、何らかの作業をしているときには、上記計測装置が邪魔になる。そのため、作業中の自律神経系の状態を正確に測定することは難しかった。また、上記心拍変動スペクトラム解析を行うためには、解析対照の心電データを取り込んでおく必要があり、被験者の作業中に解析結果を得ることも難しかった。一方、特許文献3の自律神経機能検査装置は非接触で瞳孔を測定するものであるが、瞳孔の大きさを光学的に正確に測定するためには、被験者に対する光の方向が重要である。この方法も、被験者が測定装置を意識せずに行っている作業中に、正確な測定をすることは困難である。この発明の目的は、被験者に測定装置を意識させずに、作業中の自律神経系の状態を測定することができる自律神経の状態評価システムを提供することである。第1の発明は、音声入力手段と、この音声入力手段から入力した音声データをデジタル音声データに変換するA/D変換手段と、デジタル音声データのピッチ周波数帯域を取り出すフィルターと、このフィルターで取り出したピッチ周波数帯のデジタル音声データのカオス論的指標値を算出し、それを出力する信号処理手段とを備えた点を特徴とする。第2の発明は、上記第1の発明を前提とし、上記デジタル音声データを記憶する音声データ記憶手段と、このデータ記憶手段が記憶しているデジタル音声データからピッチ周波数を算出するとともに、このピッチ周波数に基づいてピッチ周波数帯域を算出するピッチ周波数帯域算出手段とを備え、上記フィルターは、上記音声データ記憶手段が記憶しているデジタル音声データから、上記ピッチ周波数帯域算出手段が算出したピッチ周波数帯域の音声データを取り出す点を特徴とする。第1、第2の発明の自律神経の状態評価システムによれば、被験者の音声データを取得するだけで、そのときの自律神経の状態を測定することができる。このシステムは、従来の測定方法のように、他の作業の妨げになるような計測装置を身体に取り付ける必要がないので、通常の作業状態における自律神経の状態を測定できる。第2の発明では、被験者ごとのピッチ周波数帯域を算出してフィルターを設定することができるので、正確にピッチ周波数帯域の音声データを取り出すことができる。その結果として、自律神経の状態を正確に測定することができる。特に、ピッチ周波数帯域を取り出すフィルターを通す音声データに基づいて算出したピッチ周波数帯域を上記フィルターに設定するようにすれば、一人の被験者のピッチ周波数の変動にも対応してピッチ周波数帯域の音声データをより正確に取り出すことができるようになる。図1に示す第1実施形態は、自律神経の状態を評価すべき、被験者の声を収集するためのこの発明の音声入力手段であるマイクロフォン1と、このマイクロフォン1から入力されたアナログ音声データをデジタル変換するA/D変換器2と、このA/D変換器2でデジタル変換されたデジタル音声データを記憶するデータ記憶部6と、このデータ記憶部6に接続したピッチ周波数帯域通過フィルター3及びピッチ周波数算出部7と、上記ピッチ周波数通過フィルター3を通過したデータを処理するデータ処理部4と、データ処理部4の処理結果を出力する出力部5とを備えている。上記ピッチ周波数帯域通過フィルター3は、音声データのうちピッチ周波数帯域の音声データを取り出すためのフィルターである。ピッチ周波数とは、被験者の声帯の振動によって決まる周波数のことで、声帯から口唇までの声道の形状による影響を除いた情報である。なお、上記ピッチ周波数算出部7は、マイクロフォン1から取り込んだ全帯域のデジタル音声データからピッチ周波数を算出し、そのピッチ周波数に基づいた帯域を上記ピッチ周波数帯域通過フィルター3に設定する機能を備えている。この第1実施形態では、上記ピッチ周波数算出部7が上記データ記憶部6を介して入力したサンプリング時間当たりの音声データをケプストラム分析してピッチ周波数を算出し、そのピッチ周波数に基づいた帯域をピッチ周波数帯域通過フィルター3に設定する。上記ピッチ周波数帯域通過フィルター3は、ピッチ周波数算出部7によって設定されたピッチ周波数に対応したピッチ周波数帯域の音声データを通過させてデータ処理部4へ入力する。なお、上記ピッチ周波数帯域の音声データを取り出すフィルターとしては、ピッチ周波数帯域のデータのみを通過させるものや、ピッチ周波数帯域以外のデータを減衰させるものなどどのような原理を利用したものでもよい。そして、この第1実施形態では、上記ピッチ周波数帯域通過フィルター3には、上記ケプストラム分析の対象とした音声データそのものを入力するようにしている。そのため、ピッチ周波数算出部7によってピッチ周波数を算出し、上記ピッチ周波数帯域通過フィルター3にピッチ周波数帯域が設定されるまでは、ピッチ周波数帯域フィルター3に音声データを入力しないように、データ記憶部6が音声データを保持している。また、データ処理部4は、上記ピッチ周波数帯域通過フィルター3を通過した、すなわちピッチ周波数帯域の音声データを処理して、カオス論的指標値を算出する機能を備えている。上記カオス論的指標値とは、カオス性を有する時系列データから作成したアトラクタの広がりを表す指標値である。例えば、非特許文献3に記載された佐野澤田のアルゴリズムにより算出される最大リアプノフ指数や、非特許文献2で定義されたSiCECAアルゴリズムで算出されるマクロ脳活性度指標値などである。上記データ処理部4は、上記ピッチ周波数帯域通過フィルター3を介して入力されたピッチ周波数帯域の音声データから上記最大リアプノフ指数やSiCECAアルゴリズムで定義される上記指標値CEMを算出する機能を備えている。この第1実施形態では、上記データ処理部4が、非特許文献2に記載された上記SiCECAアルゴリズムによってマクロ脳活性度指数を算出する計算手順に基づいてピッチ周波数帯域の音声データのカオス論的指標値CEMを算出するようにしている。そして、データ処理部4が算出した上記指標値CEMを出力部5へ出力する。上記のようにして被験者のピッチ周波数帯域の音声データから算出したカオス論的指標値である指標値CEMが、被験者の自律神経系の状態を表しているかどうかを確認するため、実験1を行った。実験150人の被験者それぞれについて、図1に示すシステムを用い、座った状態で発声した音声データと、立った状態で発声した音声データを取得し、これら音声データのピッチ周波数帯域のデータに基づくCEM値を算出した。さらに、座った状態の音声データに基づくCEM値座位CEMと、立った状態の音声データに基づくCEM値立位CEMを算出し、CEMの変化率として座位CEMに対する立位CEMを演算した。この実験1の結果を図2のグラフに示す。図2は、CEM値の変動率に対する被験者の人数を表したグラフであり、ほとんどの被験者の立位CEM/座位CEMは1未満となっている。このことから、この実施形態のデータ処理部5で算出するピッチ周波数帯域の音声データの指標値CEMは、座っているときよりも立った時に、小さくなることが分かった。一方で、一般的に人は座っているときよりも立っているときの方が、約10心拍数が高くなることが確認されている。つまり、立位のときの方が座位のときよりも、交感神経が優位となるということである。これらのことから、自律神経系の状態が変化すると、上記データ処理部4で算出した指標値CEM変化し、しかも交感神経が優位となると指標値CEMが小さくなり、副交感神経が優位になると指標値CEMが大きくなることが分かる。つまり、この実験1の結果から、自律神経の変化と上記指標値CEMとには相関があることが確認できた。実験2テストコースにおける走行実験を行い、走行中の音声データについて上記指標値CEMを求め、この指標値CEMに対応する時点の脈拍変動率と対比した。具体的な実験方法は次のとおりである。被験者は、走行テストを始める前に2分間の安静状態を保ち、その間の安静時脈拍数Aを計測する。その後、テストコースを決められた速度で所定の距離走行し、走行中に走行時脈拍数Bを計測する。運転終了後、被験者は安静にして2分間の安静時脈拍数Cを計測する。なお、車両の走行中には、被験者である運転士の音声データを、図1に示すマイクロフォン1から収集し、この第1実施形態の評価システムによって、上記走行中に収集した音声データに基づいて上記指標値CEMを算出する。この指標値CEMはピッチ周波数帯域の音声データに基づくものである。さらに、上記安静時脈拍数の平均値AC/2と、走行時脈拍数Bの比率を、脈拍変動率として算出する。以上の手順を、走行速度、60km/H、80km/H、100km/H、120km/Hの4条件で実行する。その結果を図3のグラフに示す。図3は、走行速度ごとの走行中の上記指標値CEMを示した太線のグラフvと、走行速度ごとの上記脈拍変動率を示した細線のグラフpである。これらのグラフから、指標値CEMと上記脈拍変動率とは相関があるように見える。実際に、これらの相関係数を算出すと、-0.95となり、上記指標値CEMと脈拍変動率は高い負の相関性を示すことが分かった。また、脈拍が自律神経の状態に依存することは知られている。このように、第1実施形態の評価システムから出力される指標値CEMが、脈拍変動率と高い相関性を示すということから、上記指標値CEMが自律神経の状態を示すものであることが確認できた。従って、この実施形態のシステムによれば、被験者の身体に計測装置などを取り付けることなく、音声データから自律神経系の指標値CEMを出力でき、自律神経の状態を評価することができる。なお、図3において点線で示したグラフsは上記実験2と同様にして収集した音声データを、上記ピッチ周波数帯域通過フィルター3を通さないでそのままデータ処理部4に入力して得た指標値を示したものである。この指標値も、上記指標値CEMと同じ計算手順によって算出したものである。上記ピッチ周波数帯域通過フィルター3を通していないため、上記自律神経系の指標値CEMとは異なるが、図3には全帯域のCEMと表示している。そして、この全帯域の指標値と脈拍変動率との相関係数は0.55となり、これらの相関性は低いことが分かった。つまり、被験者の全帯域の音声データではなく、ピッチ周波数帯域の音声データ、すなわち声帯により生成されるデータが、自律神経の状態を表すということである。なお、上記相関係数は、次の式1によって算出した値である。上記第1実施形態では、被験者の音声データをもとにピッチ周波数帯域通過フィルター3を設定し、しかも、ピッチ周波数帯域フィルター3を通過させる音声データと、そのフィルターに設定したピッチ周波数帯域を算出するためのケプストラム分析の対象とが一致するようにしている。そのため、一人の被験者のピッチ周波数が測定中に変動したとしても、上記自律神経系の指標値CEMを算出するためのピッチ周波数帯域の音声データを正確に取り出すことができる。ただし、被験者の音声データに基づいて算出したピッチ周波数帯域を、一旦上記フィルター3に設定したら、その設定をそのまま利用するようにしてもよい。この場合には、個人のピッチ周波数の微妙な変動には対応できないが、一般的なピッチ周波数から外れる声帯をもった被験者のピッチ周波数帯域の音声データを正確に取り出して上記指標値CEMを正確に算出することができる。また、上記第1実施形態では、ピッチ周波数算出部7がケプストラム分析によってピッチ周波数を算出するようにしているが、ピッチ周波数の算出方法はこれに限らない。例えば、上記SiCECAアルゴリズムにおける埋め込み点が埋め込み空間において相互に接近する周期の逆数を、ピッチ周波数として算出することもできる。また、その他の計算方法を用いてもよい。ただし、ピッチ周波数帯域として、ほとんどの成人男性あるいは女性が含まれる範囲を設定することは可能である。例えば、平均的な成人男性は、100Hz~150Hz、成人女性は200Hz~300Hz、子供はその中間である。そこで、被験者が成人男性、成人女性、あるいは子供であるかによって、上記周波数範囲より多少広い周波数範囲を、予め、上記ピッチ周波数帯域通過フィルター3に固定的に設定しておくこともできる。このように、ピッチ周波数帯域通過フィルター3に、予めピッチ周波数帯域を設定した第2実施形態のシステム構成図を図4に示す。この第2実施形態のシステムは、データ記憶部6及ピッチ周波数算出部7を備えず、A/D変換器2の出力が直接ピッチ周波数帯通過フィルター3に入力される点が図1に示す第1実施形態と異なる。但し、その他の構成は第1実施形態と同じである。第1実施形態と同じ構成要素には同じ符号を用い、同じ符号を用いた同じ構成要素は第1実施形態と同じ機能を有する。すなわち、この第2実施形態のシステムも、マイクロフォン1から入力された音声データをA/D変換器2でデジタルデータにして、ピッチ周波数帯域フィルター3を通して取り出されたピッチ周波数帯域の音声データに基づいて、データ処理部がカオス論的指標値の算出手順によって自律神経系の指標値CEMを出力する。出力された指標値CEMから、交感神経と副交感神経もいずれが優位な状態なのかという自律神経の状態を評価することができる。そのため、この第2実施形態の評価システムでも、被験者の身体には脈拍計や血圧計などの装置を取り付けることなく、音声データのみから簡単に自律神経の状態を評価できることになる。なお、この第2実施形態においてピッチ周波数帯域通過フィルター3に設定するピッチ周波数帯域は、一般人のピッチ周波数に基づいて設定してもよいし、特定の被験者の音声データから別のシステムによって算出したピッチ周波数に基づいて設定してもよい。また、上記第1、第2実施形態では、上記データ処理部4がカオス論的指標値として、SiCECAアルゴリズムに基づいた自律神経系の指標値CEMを算出するようにしているが、自律神経系の指標値としてのカオス論的指標値は、上記CEMに限らない。例えば、佐野澤田のアルゴリズムに基づいた最大リアプノフ指数などでもよい。要するに、被験者のピッチ周波数帯域の音声データのカオス論的揺らぎを評価できる指標値ならば、いずれも自律神経系の指標値とすることができる。