入力音信号のデータをフレーム毎の音量データに変換するステップと、前記フレーム毎に、当該フレームを基準とした所定幅内の前記音量データについて、第1の所定範囲の後フレームの各々を基準とした前記所定幅内の前記音量データに対する自己相関の値を算出し、データ格納部に格納するステップと、前記フレームの各々について、前記データ格納部に格納されている前記自己相関の値の最大値を特定し、当該最大値が閾値以上であれば周期性があることを表すデータを、前記データ格納部に格納するステップと、を含み、コンピュータにより実行される情報処理方法。前記周期性があることを表すデータが格納されているフレームの区間を特定し、特定された前記区間に挟まれた区間の時間が第2の所定範囲内である回数を計数し、前記データ格納部に格納するステップと、特定された全ての区間に対応するフレーム数の、全フレーム数に対する比率を算出し、前記データ格納部に格納するステップと、をさらに含む請求項1記載の情報処理方法。前記データ格納部に格納されている前記回数を回数についての閾値と比較し、前記データ格納部に格納されている前記比率を比率についての閾値と比較し、比較結果を前記データ格納部に格納するステップをさらに含む請求項2記載の情報処理方法。入力音信号のデータをフレーム毎の音量データに変換する手段と、前記フレーム毎に、当該フレームを基準とした所定幅内の前記音量データについて、第1の所定範囲の後フレームの各々を基準とした前記所定幅内の前記音量データに対する自己相関の値を算出し、データ格納部に格納する手段と、前記フレームの各々について、前記データ格納部に格納されている前記自己相関の値の最大値を特定し、当該最大値が閾値以上であれば周期性があることを表すデータを、前記データ格納部に格納する手段と、を有する情報処理装置。入力音信号のデータをフレーム毎の音量データに変換するステップと、前記フレーム毎に、当該フレームを基準とした所定幅内の前記音量データについて、第1の所定範囲の後フレームの各々を基準とした前記所定幅内の前記音量データに対する自己相関の値を算出し、データ格納部に格納するステップと、前記フレームの各々について、前記データ格納部に格納されている前記自己相関の値の最大値を特定し、当該最大値が閾値以上であれば周期性があることを表すデータを、前記データ格納部に格納するステップと、を、コンピュータに実行させるためのプログラム。従って、本発明の目的は、録音データからいびきを精度良く判定するための技術を提供することである。また、本発明の他の目的は、睡眠時無呼吸症候群の判定を効果的に支援するための技術を提供することである。本発明に係る情報処理方法は、A入力音信号のデータをフレーム毎の音量データに変換するステップと、Bフレーム毎に、当該フレームを基準とした所定幅内の音量データについて、第1の所定範囲の後フレームの各々を基準とした所定幅内の音量データに対する自己相関の値を算出し、データ格納部に格納するステップと、Cフレームの各々について、データ格納部に格納されている自己相関の値の最大値を特定し、当該最大値が閾値以上であれば周期性があることを表すデータを、データ格納部に格納するステップとを含む。このようにすれば、いびき以外の雑音を効果的に除去できる。なお、所定範囲については、呼吸回数が10回/分乃至30回/分からして2秒乃至6秒であることが好ましいことが分かっている。但し、この数値に限定するものではない。また、本発明に係る情報処理方法は、D周期性があることを表すデータが格納されているフレームの区間を特定し、特定された区間に挟まれた区間の時間が第2の所定範囲内である回数を計数し、データ格納部に格納するステップと、E特定された全ての区間に対応するフレーム数の、全フレーム数に対する比率を算出し、前記データ格納部に格納するステップとを含むようにしても良い。このような数値を算出すれば、睡眠時無呼吸症候群の判定に役立てることができる。さらに、本発明に係る情報処理方法は、Fデータ格納部に格納されている回数を回数についての閾値と比較し、データ格納部に格納されている比率を比率についての閾値と比較し、比較結果をデータ格納部に格納するステップをさらに含むようにしても良い。このようにすれば、睡眠時無呼吸症候群の判定を容易にすることができる。なお、上記情報処理方法をコンピュータに行わせるためのプログラムを作成することができ、当該プログラムは、例えばフレキシブルディスク、CD-ROM、光磁気ディスク、半導体メモリ、ハードディスク等のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体又は記憶装置に格納される。尚、中間的な処理結果はメインメモリ等の記憶装置に一時保管される。一側面によれば、録音データからいびきを精度良く判定できるようになる。また、他の側面によれば、睡眠時無呼吸症候群の判定を効果的に支援できるようになる。本発明の実施の形態に係る情報処理装置の機能ブロック図を図1に示す。本実施の形態に係る情報処理装置は、第1入力音データ格納部11と、前処理部12と、第2入力音データ格納部13と、音量データ生成部14と、音量データ格納部15と、周期音検出部16と、検出結果格納部17と、無呼吸検出部18と、判定処理部19と、判定結果格納部20と、出力部21とを有する。第1入力音データ格納部11は、例えばICIntegratedCircuitレコーダで録音した結果の音データ例えばリニアPCMPulseCodeModulationステレオデータが格納されている。また、前処理部12は、第1入力音データ格納部11に格納されている音データに対してモノラル化及びダウンサンプリングを実施し、処理結果を第2入力音データ格納部13に格納する。音量データ生成部14は、第2入力音データ格納部13に格納されている音データから、所定の時間単位フレームと呼ぶで音量データを生成して、音量データ格納部15に格納する。周期音検出部16は、音量データ格納部15に格納されている音量データに対してフレーム毎に自己相関の値を算出し、予め定められた閾値以上であれば、周期性を有することを表すデータを当該フレームに対応付けて検出結果格納部17に格納する。さらに、周期音検出部16は、周期性を有することを表すデータが格納されているフレームの数を計数して、全フレーム数に対する比率を算出し、検出結果格納部17に格納する。さらに、無呼吸検出部18は、周期性を有することを表すデータが検出結果格納部17に格納されているフレームの区間に挟まれ且つ幅が所定範囲内の無音区間の数を計数し、無呼吸の回数として検出結果格納部17に格納する。判定処理部19は、検出結果格納部17に格納されている比率をその閾値と比較し、無呼吸の回数をその閾値と比較し、比較結果を判定結果格納部20に格納する。出力部21は、判定結果格納部20に格納されているデータを、出力装置例えば表示装置、印刷装置など。場合によってはネットワークに接続されている他のコンピュータに出力する。なお、出力部21は、検出結果格納部17に格納されているデータを、出力装置に出力するようにしても良い。次に、情報処理装置の処理内容について図2乃至図5を用いて説明する。まず、前処理部12は、第1入力音データ格納部11に格納されている音データのモノラル化例えばL又はRチャンネルのみを採用し、以下の処理の計算量を減らすためにダウンサンプリング例えば48kHzから8kHzを実施し、処理結果を第2入力音データ格納部13に格納する図2:ステップS1。また、音量データ生成部14は、第2入力音データ格納部13に格納されている音データに対して、フレームj毎に音量pjを算出し、音量データ格納部15に格納するステップS3。具体的には、以下のような演算を実施する。なお、入力音データを{xi}iはサンプル番号、音量を{pj}jはフレーム番号とする。フレームは、入力音の波形を先頭から順次例えば10ms毎に区切った区間のことである。また、Lはフレームの幅であり、その単位はサンプル数である。8kHzでのサンプリングであれば、L=80となる。例えば、図3aに示すような入力音から、図3bに示すような音量の時間変化を表すデータに変換される。このような変換を実施することで、いびきに相当する周期音を正確に抽出するための基礎的なデータが生成される。次に、周期音検出部16は、フレームj毎に、そのフレームを基準とする所定幅Mの音量pjについて、所定の範囲の遅れフレームkの各々を基準とする所定幅Mの音量pjkに対する自己相関の値ρkjを算出し、検出結果格納部17に格納するステップS5。具体的には以下のような式で算出する。なお、kは、呼吸の周期に相当する2秒乃至6秒に相当する200乃至600を採用する。また、Mは、自己相関の算出幅であり、例えば10秒に相当する1000フレーム程度の値が用いられる。図3bに示した波形の区間aは2.77秒であり、呼吸が21.7回/分に相当する。そして、図3bからしても周期性があることも認められる。その後、周期音検出部16は、フレームjの各々について、所定の範囲の遅れフレームkに対して算出された自己相関の値ρkjの最大値ρmaxjjを特定し、当該最大値が閾値thρ以上であれば周期性があることを表すデータを、検出結果格納部17に格納するステップS7。すなわち、以下の式にて、maxjが得られる。そして、ρmaxjj≧thρであれば、θj=1と設定し、ρmaxjj<thρであれば、θj=0と設定する。なお、thρ=0.3程度の値である。このように各フレームについて、周期性を有するか否かを表すデータθjが、検出結果格納部17に格納される。このようにすれば、θj=1の部分がいびき区間として精度良く抽出される。さらに、周期音検出部16は、周期性を有することを表すデータが格納されたフレーム数の割合を算出し、検出結果格納部17に格納するステップS9。すなわち、θj=1となったフレーム数を計数して、当該フレーム数を、予め定められた測定時間例えば3時間内の全フレーム数例えば1080000で除することで、上記フレーム数の割合比率とも呼ぶを算出する。また、無呼吸検出部18は、検出結果格納部17に格納されている周期性を有するか否かを表すデータθjの系列から、周期性を有することを表すデータθj=1が設定されているフレームの区間に挟まれ且つ周期性を有しないことを表すデータθj=0が設定されているフレームの区間のうち、その時間が所定範囲内となっている無音区間を特定し、特定された無音区間のデータを検出結果格納部17に格納するステップS11。図4に模式的に示すように、θj=1となっているフレームA及びBはいびきが発生している区間とみなされ、そのフレームA及びBに、例えば10秒乃至60秒フレーム数で1000乃至6000フレーム。上限は検出上限これを超えると長時間の別の無音区間とみなすとして設定。下限は無呼吸と判断するための閾値の範囲に入っており且つ周期性を有しないフレームの区間Cを特定する。そして、無呼吸検出部18は、ステップS11で特定された無音区間の回数を計数して、検出結果格納部17に格納するステップS13。その後、判定処理部19は、ステップS9で算出されたフレーム数の割合いびき区間の割合及びステップS13で計数された無音区間の回数を、それぞれの閾値と比較し、比較結果を、判定結果格納部20に格納するステップS15。実験的に閾値を決定することになるが、例えばいびき区間の割合については、8を閾値に設定し、8以下であれば異常なし、8を超えると異常ありと判定する。一方、無音区間の回数は、7回を閾値に設定し、7回以下であれば異常なし、7回を超えると異常ありと判断する。その後、出力部21は、判定結果格納部20に格納されている判定結果を、出力装置などに出力するステップS17。上でも述べたように、判定結果格納部20に格納されているデータだけではなく、検出結果格納部17に格納されているデータをも出力するようにしても良い。場合によっては検出結果格納部17に格納されている少なくとも一部のデータのみを出力するようにしても良い。例えば、無呼吸が発生した場合について具体的に図5a乃至dを用いて説明する。図5aに示すように、入力音の波形において中央部分に無音部分が発生していることが分かる。これを音量の時間変化に変換すると、図5bに示すように、入力音の波形と同様の部分に音量が変動しない部分が発生する。そして、音量の自己相関の最大値ρmaxjjをステップS7で特定すると、図5cに示すように、無音部分については低くなる。上で述べた例では、音量の自己相関の最大値ρmaxjjが0.3未満であれば、音量について周期性がない無音部分として特定される。なお、遅れフレームk=maxjが、フレーム単位での周期を表している。従って、1/maxj/100/60によって、いびき頻度[回/分]を算出すると、図5dに示すような時間変化が得られる。なお、ρmaxjjが0.3未満の部分では、いびき無しということで有効なmaxjが得られないので、図5dではいびき頻度0として示されている。このようにすれば、在宅でもICレコーダなどにより睡眠中に録音したデータを利用して、正確にノイズを除去して、いびきに相当する周期性を有する音の区間を特定できる。さらに、そのいびき区間に挟まれ且つ無呼吸と推定される無音区間をも正確に抽出できる。すなわち、これらのデータから、睡眠時無呼吸症候群の疑いの高い患者をスクリーニングすることができるようになる。以上本発明の実施の形態を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、図1に示した機能ブロック図は一例であって、必ずしも実際のプログラムモジュール構成に一致しない場合もある。処理フローについても、処理結果が変わらない限りにおいて、処理順番を入れ替えたり、処理ステップを並列実行するようにしても良い。例えば、ステップS9と、ステップS11及びS13については並列実行するようにしても良い。また、ステップS7までの結果又はステップS13までの結果を出力して、医師などの診断に用いるようにしても良い。さらに、図1に示した情報処理装置は1台のコンピュータではなく複数台のコンピュータにて実施するようにしても良い。さらに、インターネットなどのネットワークに接続されたサーバとして実装し、端末装置から、測定された音データを受信し、その処理結果を要求元の端末装置に返信するといった、サーバクライアント型のシステムとして実装するようにしても良い。同様に、上記の処理をコンピュータに実施させるためのプログラムを頒布する場合もある。なお、上で述べた情報処理装置は、コンピュータ装置であって、図6に示すように、メモリ2501とCPUCentralProcessingUnit2503とハードディスクドライブHDD:HardDiskDrive2505と表示装置2509に接続される表示制御部2507とリムーバブルディスク2511用のドライブ装置2513と入力装置2515とネットワークに接続するための通信制御部2517とがバス2519で接続されている。オペレーティングシステムOS:OperatingSystem及び本実施例における処理を実施するためのアプリケーションプログラムは、HDD2505に格納されており、CPU2503により実行される際にはHDD2505からメモリ2501に読み出される。CPU2503は、アプリケーションプログラムの処理内容に応じて表示制御部2507、通信制御部2517、ドライブ装置2513を制御して、所定の動作を行わせる。また、処理途中のデータについては、主としてメモリ2501に格納されるが、HDD2505に格納されるようにしてもよい。本技術の実施例では、上で述べた処理を実施するためのアプリケーションプログラムはコンピュータ読み取り可能なリムーバブルディスク2511に格納されて頒布され、ドライブ装置2513からHDD2505にインストールされる。インターネットなどのネットワーク及び通信制御部2517を経由して、HDD2505にインストールされる場合もある。このようなコンピュータ装置は、上で述べたCPU2503、メモリ2501などのハードウエアとOS及びアプリケーションプログラムなどのプログラムとが有機的に協働することにより、上で述べたような各種機能を実現する。