CN111315302B - 认知功能评估装置、认知功能评估系统、认知功能评估方法及程序记录介质 - Google Patents

认知功能评估装置、认知功能评估系统、认知功能评估方法及程序记录介质 Download PDF

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Abstract

认知功能评估装置(100)具备：取得部(110)，其取得表示被评估者依照所指示的语句而说出的语音的语句语音数据；计算部(120)，其基于取得部(110)所取得的语句语音数据，来计算出基于该语句语音数据的特征量；评估部(130)，其通过将计算部(120)所计算出的特征量与呈现表示人所说出的语音的语音数据同该人的认知功能之间的关系的参照数据(151)进行对照，来评估被评估者的认知功能；以及输出部(140)，其输出要使被评估者说出的语句，并且输出评估部(130)所评估的评估结果。

Description

认知功能评估装置、认知功能评估系统、认知功能评估方法及程序记录介质
技术领域
本发明关于一种认知功能评估装置、认知功能评估系统、认知功能评估方法及程序记录介质。
背景技术
以往，作为评估认知功能的测验，存在作为使被评估认知功能的患者、即被评估者在试卷上记述答案的方法的、改良长谷川式简易智能评估量表(HDS-R)、MMSE(Mini-MentalState Examination，简短智力状态检查)及CDR(Clinical Dementia Rating，临床痴呆评估量表)等。这些方法是由受过一定训练的医师、临床心理师等在医疗机构对被评估者进行测验的方法。
此处，在使用试卷的评估方法中，存在迫使被评估者承受较长测验时间的负担的问题。另外，在重复对被评估者实施测验的情况下，由于是相同的测验，因此存在被评估者记住了答案的问题。为了解决此问题，公开了一种技术，也就是说由医生等将对被评估者实施的测验中的问答进行录音，并分析被评估者的语音的技术(例如，参照专利文献1)。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：国际公开第2012/165602号
发明内容
发明要解决的问题
对于认知功能的评估，要求简便且高精度地评估被评估者的认知功能。
因此，本发明的目的在于提供一种认知功能评估装置等，其能够简便且高精度地评估被评估者的认知功能。
用于解决问题的方案
本发明的一个方式的认知功能评估装置具备：取得部，其取得表示被评估者依照所指示的语句而说出的语音的语句语音数据；计算部，其基于所述取得部所取得的所述语句语音数据，来计算出基于该语句语音数据的特征量；评估部，其通过将所述计算部计算出的所述特征量与呈现表示人所说出的语音的语音数据同该人的认知功能之间的关系的参照数据进行对照，来评估所述被评估者的认知功能；以及输出部，其输出要使所述被评估者说出的所述语句，并且输出所述评估部所评估的评估结果。
另外，本发明的一个方式的认知功能评估系统具备：上述认知功能评估装置；收音装置，其侦测所述被评估者的语音；以及显示设备，其显示所述输出部所输出的所述语句及所述评估结果。
另外，本发明的一个方式的认知功能评估方法是由计算机执行的认知功能评估方法，包含下述步骤：语句输出步骤，输出要使被评估者说出的语句；取得步骤，取得表示被评估者所说出的语音的语句语音数据；计算步骤，基于所述取得步骤中所取得的所述语句语音数据，来计算出基于该语句语音数据的特征量；评估步骤，通过将所述计算步骤中所计算出的所述特征量与呈现表示人所说出的语音的语音数据同该人的认知功能之间的关系的参照数据进行对照，来评估所述被评估者的认知功能；以及评估结果输出步骤，输出所述评估步骤中所评估的评估结果。
另外，本发明也可以作为使计算机执行认知功能评估方法所包含的步骤的程序记录介质来实现。
发明的效果
根据本发明的认知功能评估装置等，能够简便且高精度地评估被评估者的认知功能。
附图说明
图1是显示本发明的实施方式的认知功能评估系统的结构的图。
图2是显示本发明的实施方式的认知功能评估装置、及认知功能评估系统的特征性功能结构的框图。
图3是显示本发明的实施方式的认知功能评估装置评估被评估者的认知功能的处理步骤的流程图。
图4是显示取得部取得被评估者的语句语音数据的方法的一例的图。
图5是显示表示被评估者所说出的语音的语句语音数据的一例的图。
图6是用于说明计算部基于语句语音数据所计算出的共振峰频率的图。
图7是显示计算部基于语句语音数据所计算出的共振峰频率随时间变化的一例的图。
图8是用于说明评估部评估的语句语音数据的特征量的一例的图。
图9是用于说明评估部评估的语句语音数据的特征量的另外一例的图。
图10是显示人在接受MoCA测验时所获得的分数的图。
图11是显示在显示设备中显示的表示认知功能正在退化的图像的一例的图。
图12是显示在取得被评估者的语句语音数据时显示于显示设备的图像的另外一例的图。
图13是显示本发明的实施方式的变形例1的认知功能评估系统的结构的图。
图14是显示本发明的实施方式的变形例2的认知功能评估系统的结构的图。
具体实施方式
以下，参照附图说明本发明的实施方式。另外，以下说明的实施方式均表示综合性或是具体的例子。以下实施方式所显示的数值、形状、材料、结构要素、结构要素的配置位置及连接方式、步骤、步骤的顺序等是一例，其主旨并非限定本发明。另外，在以下实施方式的结构要素中的、表示最上位概念的独立权利要求所未记载的结构要素作为任意的结构要素来加以说明。
另外，各图为示意图，并非为严谨地图示。另外，在各图中，有时对实质上相同的结构赋予相同的符号，从而省略或是简化重复的说明。
另外，在以下实施方式中，使用了表示方向的表达方式。例如，所谓平行，并非是意指完全地平行，而是实质上地平行，即例如意味着包含数％程度的误差。
(实施方式)
[认知功能评估装置的结构]
说明本发明的实施方式的认知功能评估系统的结构。图1是显示本发明的实施方式的认知功能评估系统的结构的图。
认知功能评估系统200是用于基于被评估者U所说出的语音来评估被评估者U的认知功能的装置。所谓认知功能，表示认知、记忆、或判断的能力。作为一个具体例，认知功能评估装置100评估是否为患有失智症的人(失智症患者)。
所谓失智症，表示发现有上述认知功能退化的症状。作为失智症的一个具体例，能够列举阿尔茨海默型失智症(AD：Alzheimer’s disease)。由于失智症并没有主观症状，因此通过由失智症患者的家属或是第三者等促使失智症患者到医院进行诊察，来使失智症患者接受来自医师的诊察。另外，能够通过使被评估者U接受MoCA(Montreal CognitiveAssessment，蒙特利尔认知评估)测验等用于诊断失智症的批量测验，来确认被评估者U是否为失智症。
然而，MoCA测验需要15分钟左右的时间。另外，为了诊断被评估者U随时间经过的变化，MoCA测验需要隔些时日地多次执行，由此判断被评估者U是否为失智症。也就是说，在MoCA测验中，为了诊断被评估者U是否为失智症，需要较长的期间。
此外，已知失智症患者与未患有失智症的人(健康者)即使说出的单词为相同的单词，语音也会有所不同。
认知功能评估系统200是通过解析被评估者U的语音来高精度地评估被评估者U的认知功能的程度的装置。
如图1所示，认知功能评估系统200具备认知功能评估装置100、侦测被评估者U的语音的收音装置300、以及显示设备400。
认知功能评估装置100是如下计算机：通过收音装置300取得表示被评估者U说出的语音的语句语音数据(语音数据)，并基于取得的语句语音数据来评估被评估者U的认知功能。具体而言，认知功能评估装置100使表示要使被评估者U说出的特定的语句的语句数据(换言之，包含该语句的图像数据)显示于显示设备400，并且借助收音装置300取得表示被评估者U所说出的语音的语句语音数据。
收音装置300是侦测被评估者U所说出的语音，并将表示侦测到的语音的语句语音数据输出至认知功能评估装置100的麦克风。为了高精度地侦测被评估者U所说出的语音，也可以在收音装置300的周围配置遮音壁310和防喷罩320中的至少一方。
显示设备400显示基于从认知功能评估装置100输出的图像数据的图像。具体而言，显示设备400取得“后述的输出部140(参照图2)所输出的表示要使被评估者U说出的语句的语句数据及被评估者U的认知功能的评估结果”并加以显示。具体而言，显示设备400是由液晶面板、或是有机EL面板等构成的监视器装置。作为显示设备400，也可以采用电视、智能型手机、平板计算机终端机等信息终端机。
认知功能评估装置100、收音装置300及显示设备400只要能够发送接收语句语音数据或是图像数据即可，有线连接或以能够无线通信的方式连接均可。
认知功能评估装置100基于通过收音装置300侦测到的语句语音数据来分析被评估者U的语音，并基于分析的结果来评估被评估者U的认知功能，再将表示评估结果的图像输出至显示设备400。由此，认知功能评估装置100能够向无主观症状的失智症患者通知其认知功能的程度，因此例如能够促使失智症患者去接受医师的诊察。换言之，认知功能评估装置100能够通过向无主观症状的失智症患者通知其认知功能的程度，来协助失智症患者去接受医师的诊察。
此外，认知功能评估装置100例如为个人计算机，但也可以为服务器装置。
图2是显示本发明的实施方式的认知功能评估装置100的特征性的功能结构的框图。认知功能评估装置100具备取得部110、计算部120、评估部130、输出部140、存储部150及指示部160。
取得部110取得表示被评估者U依照所指示的语句而说出的语音的语句语音数据。具体而言，取得通过收音装置300侦测到的语句语音数据。取得部110例如为进行有线通信或是无线通信的通信接口。
计算部120是对由取得部110取得的被评估者U的语句语音数据进行解析，由此计算出基于该语句语音数据的特征量的处理部。具体而言，计算部120是通过处理器、微电脑、或是专用电路来以硬件的方式实现的。
例如，也可以是，由输出部140输出的语句数据所表示的语句包含由含有元音的音节连续而成的字符串，计算部120对元音的第一共振峰频率及第二共振峰频率的变化量、该元音的第一共振峰频率及第二共振峰频率的变化的所需时间、以及该变化量相对于该所需时间的比率即变化率中的至少一个加以计算，来作为特征量。
已知，第一共振峰频率是从人的语音的低频侧数时第一个观察到的振幅的峰频率，其易于反映与舌头的活动相关的特征。另外，失智症患者与健康者相比，其舌头无法顺畅活动的情况较多。因此，一般认为在健康者与失智症患者之间，第一共振峰频率易发生差异。
已知，第二共振峰频率是从人的语音的低频侧数时第二个观察到的振幅的峰频率，其易于反映声带音源在声道、嘴唇或舌头等口腔、鼻腔等中产生的共鸣中的、与舌头的位置相关的影响。另外，失智症患者与健康者相比，维持舌头或下颚的位置的运动功能衰退的情况较多。因此，一般认为在健康者与失智症患者之间，第二共振峰频率及振幅易发生差异。
另外，例如，也可以是，输出部140所输出的语句数据所表示的语句包含多个含有元音的音节，计算部120对元音的第一共振峰频率、该元音的第二共振峰频率、及该元音的第二共振峰频率相对于该元音的第一共振峰频率的比率中的至少一个的变异量加以计算，来作为特征量。作为特征量计算出的变异量的程度例如为标准偏差。
另外，例如，也可以是，输出部140所输出的语句数据所表示的语句包含至少三个含有互不相同的元音的音节，计算部120对在元音的第一共振峰频率与该元音的第二共振峰频率相对应来形成的坐标空间中，通过绘制基于至少三个元音中的各个元音计算出的第二共振峰频率相对于第一共振峰频率的值而形成的多边形的形状及面积中的至少一方加以计算，来作为特征量。
另外，例如，也可以是，输出部140所输出的语句数据所表示的语句至少包含两个含有互不相同的元音的音节，计算部120对在元音的第一共振峰频率与该元音的第二共振峰频率相对应来形成的坐标空间中，绘制基于至少两个元音中的各元音计算出的第二共振峰频率相对于第一共振峰频率的值的情况下的位置关系加以计算，来作为特征量。
另外，例如，也可以是，输出部140所输出的语句数据所表示的语句包含由辅音与连接在该辅音之后的元音(后续元音)所组成的音节，计算部120计算出该辅音与该后续元音的声压差，来作为特征量。此外，在本说明书中，所谓后续元音表示连接在“k”、“s”、“t”、“n”、“h”等辅音的音素后所说出的“a”、“i”、“u”、“e”、“o”等元音的音素。例如在“ta”的情况下，“t”为辅音，而“a”为连接于该辅音的后续元音。所谓辅音与后续元音的声压差，例如，在“ta”的情况下，为“t”的声压与“a”的声压之差。所谓辅音及连接于该辅音的后续元音是除了仅有元音的音节之外的所谓的开音节。特别是，计算特征量时所采用的辅音最好是在健康者与失智症患者之间易发生差异的“p”、“t”、“k”等爆破辅音(所谓的塞音)。
另外，例如，也可以是，计算部120计算出被评估者U的语句朗读时间，来作为特征量。
另外，例如，也可以是，输出部140进一步输出用于使被评估者U多次朗读语句的指示，计算部120对基于被评估者U多次说出的语句各自的朗读时间计算得到的该朗读时间的变化量加以计算，来作为特征量。
评估部130将计算部120所计算出的上述任一个或是任意选择的多个特征量与存储于存储部150的参照数据151进行对照，来评估被评估者U的认知功能。例如，在存储部150中，作为参照数据151，存储有用于区别健康者、轻度失智症患者、及失智症患者的特征量的阈值。评估部130将计算部120所计算出的特征量与作为参照数据151而存储的阈值进行比较，由此评估被评估者U是健康者、还是轻度失智症患者、或是失智症患者。评估部130例如是通过处理器、微电脑、或是专用电路来实现的。另外，计算部120及评估部130可以由一并具有其各自功能的一个处理器、微电脑、或是专用电路来实现，也可以通过处理器、微电脑、或是专用电路中的两个以上的组合来实现。
输出部140将表示要使被评估者U说出的特定语句的语句数据(图像数据)及评估部130所评估的被评估者U的认知功能的评估结果输出至显示设备400。输出部140例如是进行有线通信或无线通信的通信接口。例如，输出部140所输出的语句数据所表示的语句也可以含有“由辅音及连接在该辅音之后的元音(后续元音)所组成的音节、以及仅由元音组成的音节中的至少一方”连续而成的字符串。也就是说，输出部140所输出的语句数据所表示的语句中也可以包含连续配置开音节的字符串。
另外，例如，也可以是，输出部140所输出的语句数据所表示的语句含有五个以上由爆破辅音与后续元音组成的文字。具体而言，输出部140所输出的语句数据所表示的语句也可以含有“kitakazetotaiyougadeteimasu(北风与太阳出来了)”、“tankenkahaboukengadaisukidesu(探险家很喜欢冒险)”及“kitakarakitakatatatakiki(来自北方的敲肩膀机)”中的至少一个字符串。
存储部150是存储有参照数据151的存储装置，该参照数据151呈现基于表示人所说出的语音的语音数据的特征量与该人的认知功能之间的关系。参照数据151是在评估被评估者U的认知功能时由评估部130所参照的预先存储于存储部150的数据。存储部150例如是通过ROM(Read Only Memory，只读存储器)、RAM(Random Access Memory，随机存取存储器)等来实现的。
另外，在存储部150中也存储有计算部120及评估部130所执行的程序、包含使被评估者U说出的语句的图像数据、以及在输出被评估者U的认知功能的评估结果时所使用的表示该评估结果的图像数据。
指示部160是控制输出部140使其输出表示要使被评估者U说出的语句的语句数据的控制装置。指示部160在从例如与认知功能评估装置100以能够通信的方式连接的、由被评估者U、辅助被评估者U的辅助者等认知功能评估装置100的用户所操作的未图示的触控面板、按钮等用户接口取得表示开始被评估者U的认知功能的评估的意思的指示的情况下，使输出部140输出存储于存储部150的预先制作的图像(例如，图4的(a)所示的图像410)数据，由此指示被评估者U说出特定的语句。具体而言，指示部160是通过处理器、微电脑或是专用电路来实现的。此外，计算部120、评估部130及指示部160可以由一并具有其各自功能的一个处理器、微电脑、或是专用电路来实现，也可以通过处理器、微电脑、或是专用电路中的两个以上的组合来实现。另外，指示部160所执行的控制程序也可以存储于存储部150。
[认知功能评估方法的处理步骤]
接着，说明认知功能评估装置100所执行的认知功能评估方法中的具体的处理步骤。
首先，输出部140将存储于存储部150的表示要使被评估者U说出的语句的语句数据输出至显示设备400(步骤S101)。具体而言，在步骤S101中，指示部160使输出部140输出存储于存储部150的表示指示被评估者U说出的特定语句的语句数据。显示设备400显示从输出部140取得的语句数据所表示的图像。
接着，取得部110借助收音装置300取得被评估者U的语句语音数据(步骤S102)。在步骤S102中，例如，被评估者U会说出“kitakarakitakatatatakiki(来自北方的敲肩膀机)”等显示于显示设备400的语句。取得部110借助收音装置300取得被评估者U所说出的“kitakarakitakatatatakiki(来自北方的敲肩膀机)”等语音来作为语句语音数据。
接着，计算部120计算出基于在步骤S102中取得的语句语音数据的特征量(步骤S103)。在步骤S103中，例如，计算部120提取出语句语音数据所包含的“kitakarakitakatatatakiki(来自北方的敲肩膀机)”中的最先说出的“ta”，并计算出所提取的“ta”中的辅音与后续元音的声压差，来作为特征量。
此外，如上述那样，计算部120所计算出的特征量并不限定于此。计算部120所计算的特征量的具体例子会在之后叙述。
接着，评估部130基于在步骤S103中计算部120所计算出的特征量，来评估被评估者U的认知功能(步骤S104)。在步骤S104中，评估部130例如基于步骤S103中计算部120所计算出的特征量、及存储于存储部150的参照数据151，来评估被评估者U的认知功能。
接着，输出部140输出评估部130所评估的被评估者U的认知功能的评估结果(步骤S105)。在步骤S105中，输出部140例如从存储部150取得与步骤S104中评估部130所评估的评估结果对应的图像，再将取得的图像发送至显示设备400。
显示设备400取得输出部140所输出的图像，并显示该图像。由此，被评估者U能够简便地确认认知功能的评估结果。
图4是显示在图3所示的步骤S101中取得部110取得被评估者U的语音数据的方法的一例的图。具体而言，图4的(a)是显示认知功能评估装置100在使被评估者U说话之前使显示设备400显示的图像410的一例的图，图4的(b)是显示认知功能评估装置100在取得被评估者U的语句语音数据时使显示设备400显示的图像420的一例的图，图4的(c)是显示被评估者U朗读显示于显示设备400的语句的情形的图。
如图4的(a)所示，认知功能评估装置100在从被评估者U取得语句语音数据之前，使显示设备400对被评估者U显示包含“请靠近麦克风前的圆形筛网说话”这样的语句的图像410。此外，图4的(a)所示的语句例如也可以由医生等直接对被评估者U进行说明，还可以使被评估者U听取录制好的语音。
接着，如图4的(b)所示，在显示设备400中显示包含要使被评估者U说出的语句的图像420。在图4的(b)中，例如例示了包含“kitakarakitakatatatakiki(来自北方的敲肩膀机)”这样的语句的图像420。
接着，如图4的(c)所示，被评估者U说出图像420所包含的语句。在图4的(c)所示的例子中，计算部120例如提取出“kitakarakitakatatatakiki(来自北方的敲肩膀机)”中的最先说出的“ta”。计算部120进一步计算所提取出的“ta”中的辅音即“t”与后续元音即“a”的声压，并基于计算出的各个声压来计算出“t”与“a”的声压差，来作为特征量。
如此，通过在图像420中显示被评估者U要说出的语句，与由医生等以声音将该语句传达给被评估者U的情况相比，在侦测被评估者U的语音的情况下噪声较难进入。
[特征量的细节]
以下，针对认知功能评估装置100在评估被评估者U的认知功能的程度时所使用的特征量的细节进行说明。
图5是显示表示被评估者U所说出的语音的语句语音数据的一例的图。具体而言，图5是显示被评估者U说出“kitakarakitakatatatakiki(来自北方的敲肩膀机)”时的语句语音数据的图表。图5所示的图表的横轴为时间，纵轴为音量(声压)。另外，图5的图表中纵轴所示的音量的单位为分贝(dB)。
在图5所示的图表中能够确认与“ki”、“ta”、“ka”、“ra”、“ki”、“ta”、“ka”、“ta”、“ta”、“ta”、“ki”、“ki”对应的声压的变化。取得部110在图3所示的步骤S102中，从被评估者U取得图5所示的数据来作为语句语音数据。计算部120例如在图3所示的步骤S103中，通过已知的方法基于图5所示的语句语音数据来计算最先出现的“ta”中的“t”及“a”的各声压。计算部120基于计算出的“t”及“a”的各声压计算“t”与“a”的声压差ΔP1来作为特征量。在此情况下，在参照数据151中包含有声压差ΔP1的阈值，评估部130例如进行以下评估：若在该阈值以上，则判断被评估者U为失智症，若小于该阈值，则判断被评估者U为健康者。
另外，特征量也可以是多个声压差的标准偏差等变异量。在此情况下，计算部120例如计算出图5所示的声压差ΔP1～ΔP9，进而计算出各声压差ΔP1～ΔP9的标准偏差来作为特征量。失智症患者与健康者相比，声压差的标准偏差较大。在采用声压差的标准偏差作为特征量的情况下，在参照数据151中包含有作为该标准偏差的值的阈值，评估部130例如进行以下等的评估：若在该阈值以上则判断被评估者U为失智症，若小于该阈值则判断被评估者U为健康者。在计算标准偏差时所使用的声压差的数量并无特别限定，可以为两个也可以为三个以上。
图6是用于说明计算部120基于语句语音数据计算出的共振峰频率的图。此外，图6所示的图表的横轴为频率[Hz]，纵轴为振幅。
如图6中以虚线所示，在将语句语音数据的横轴转换成频率而得到的数据中，确认有多个峰。在多个峰中的、频率最低的峰的频率为第一共振峰频率F1。另外，在第一共振峰频率F1之后，下一个频率较低的峰的频率为第二共振峰频率F2。另外，在第二共振峰频率F2之后，下一个频率较低的峰的频率为第三共振峰频率F3。如此，计算部120通过已知的方法从取得部110所取得的语句语音数据中提取出元音的部分，再通过将提取出的元音部分的语句语音数据转换成与频率相对应的振幅的数据，来计算出元音的频谱，进而计算出共振峰频率。
此外，将从被评估者U得到的语句语音数据转换成相对于频率的振幅的数据，并求出其包络线，由此计算出图6所示的图表。关于包络线的计算，例如采用倒谱分析、线性预测分析(Linear Predictive Coding：LPC，线性预测编码)等。
图7是显示计算部120基于语音数据计算出的共振峰频率随时间变化的一例的图。具体而言，图7是用于说明第一共振峰频率F1、第二共振峰频率F2以及第三共振峰频率F3的频率随时间变化的一例的图表。
例如，认知功能评估装置100使被评估者U说出“a、i、u、e、o”等含有连续的多个元音的音节。具体而言，输出部140将表示如下语句的语句数据输出至显示设备400来使显示设备400显示该语句，该语句包含由“a、i、u、e、o”等含有连续的多个元音的音节组成的字符串，由此使被评估者U说出“a、i、u、e、o”等含有多个元音的音节。计算部120基于表示被评估者U所说出的语音的语句语音数据，来计算出多个元音各自的第一共振峰频率F1及第二共振峰频率F2。并且，计算部120对由元音连续而成的字符串的第一共振峰频率F1及第二共振峰频率F2的变化量、由元音连续而成的字符串的第一共振峰频率F1及第二共振峰频率F2的变化的所需时间、及该变化量相对于该所需时间的比率即变化率中的至少一个加以计算，来作为特征量。
失智症患者与健康者相比，第一共振峰频率F1及第二共振峰频率F2的变化量、所需时间、以及变化率分别较大。在采用变化量、所需时间、或是变化率作为特征量的情况下，在参照数据151中包含有作为变化量、所需时间、或是变化率的值的阈值，评估部130例如进行以下等的评估：若在该阈值以上则判断被评估者U为失智症，若小于该阈值则判断被评估者U为健康者。
此外，使被评估者U说出的语句所包含的元音也可以不连续。具体而言，输出部140也可以将表示如下语句的语句数据输出至显示设备400来使显示设备400显示该语句，该语句包含如“taiyou”等的“i”及“u”那样由不连续的多个元音所组成的字符串。在此情况下，计算部120也可以对元音的第一共振峰频率F1、该元音的第二共振峰频率F2、及该元音的第二共振峰频率F2相对于该元音的第一共振峰频率F1的比率中的至少一个的变异量加以计算，来作为特征量。作为特征量而计算出的变异量的程度例如为标准偏差。失智症患者与健康者相比，该变异量会较大。在采用该变异量(具体而言为标准偏差)作为特征量的情况下，在参照数据151中包含有作为该标准偏差的值的阈值，评估部130例如进行以下等的评估：若在该阈值以上则判断被评估者U为失智症，若小于该阈值则判断被评估者U为健康者。
另外，也可以是，在如“kitakarakitakatatatakiki(来自北方的敲肩膀机)”那样并非由仅含元音的音节，而是仅由辅音与后续元音组成的开音节所组成的语句的情况下，计算部120例如仅提取出后续元音的音素，并计算出各后续元音的共振峰频率，再计算出该共振峰频率的变化量、变化的所需时间及变化率等。另外，连续的元音的字符串也可以是由后续元音与元音连续而成的字符串。
另外，认知功能评估装置100也可以具备RTC(Real Time Clock，实时时钟)等计时部以测量时间。
图8是用于说明评估部130评估的语句语音数据的特征量的一例的图。此外，图8所示的图表的横轴为第一共振峰频率F1，纵轴为第二共振峰频率F2。
如图8所示，计算部120针对一个元音计算出其第一共振峰频率F1与第二共振峰频率F2，由此在图8所示的图表中绘制一点。例如，使被评估者U说出“a”、“i”、“u”、“e”、“o”。具体而言，输出部140将表示含有“a”、“i”、“u”、“e”、“o”的语句的语句数据输出至显示设备400，来使显示设备400显示该语句，由此使被评估者U说出“a”、“i”、“u”、“e”、“o”。计算部120计算出语句语音数据所包含的“a”、“i”、“u”、“e”、“o”各自的第一共振峰频率F1及第二共振峰频率F2。由此，计算部120分别将与“a”、“i”、“u”、“e”、“o”对应的点绘制于图8所示的坐标空间。如此，计算部120对在元音的第一共振峰频率F1与该元音的第二共振峰频率F2相对应来形成的坐标空间(具体而言为图8所示的坐标空间)中，通过绘制基于至少三个元音中的各个元音计算出的第二共振峰频率F2相对于第一共振峰频率F1的比率而形成的多边形的形状及面积中的至少一方加以计算，来作为特征量。
失智症患者与健康者相比，如此形成的多边形的面积会较小。在采用该多边形的面积作为特征量的情况下，在参照数据151中包含有作为多边形的面积的值的阈值，评估部130例如进行以下等的评估：若在该阈值以上则判断被评估者U为健康者，若小于该阈值则判断被评估者U为失智症。
另外，失智症患者与健康者相比，如此形成的多边形的形状的各点的距离较近。另外，在该多边形为五边形时，失智症患者与健康者相比，该多边形的形状在以正五边形进行近似的情况下，相对于该正五边形畸变较大。在采用该多边形的形状作为特征量的情况下，在参照数据151中包含有作为构成多边形的各点的距离的值的阈值、或者在以正五边形来对各点进行近似的情况下作为与各点的偏移量的值的阈值，评估部130例如进行以下等的评估：若在该阈值以上则判断被评估者U为健康者，若小于该阈值则判断被评估者U为失智症。
另外，为了制图而采用的元音也可以是连接于辅音的后续元音，而在并非日语而是其它国家的语言的情况下，也可以是“∧”(发音记号)等、日语中的元音即“a”、“i”、“u”、“e”、“o”之外的元音。
另外，绘制的点的数量只要能够计算出由各点构成的多边形的形状及面积中的至少一方即可，只要为三个以上即可。
图9是用于说明评估部130评估的语句语音数据的特征量的另外一例的图。
如图9所示，计算部120针对一个元音计算出其第一共振峰频率F1及第二共振峰频率F2，由此在图9所示的图表上绘制一点。例如，认知功能评估装置100使被评估者U说出“ai”、“au”、“oi”等含有连续的元音的音节。具体而言，输出部140将表示如下语句的语句数据输出至显示设备400，来使显示设备400显示该语句，该语句包含由含有“ai”、“au”、“oi”等元音的音节连续而成的字符串，由此使被评估者U说出“ai”、“au”、“oi”等。计算部120计算出语句语音数据所包含的例如“ai”中的“a”及“i”各自的第一共振峰频率F1及第二共振峰频率F2。由此，计算部120分别绘制与“a”、“i”对应的点。如此，也可以是，输出部140所输出的语句数据所表示的语句包含连续的至少两个元音，而计算部120对在元音的第一共振峰频率F1与该元音的第二共振峰频率F2相对应来形成的坐标空间(具体而言为图9所示的坐标空间)中，绘制基于至少两个元音中的各元音计算出的第二共振峰频率F2相对于第一共振峰频率F1的比率的情况下的位置关系加以计算，来作为特征量
另外，失智症患者与健康者相比，如此绘制的各点的距离较近。采用该各点的位置关系作为特征量的情况下，在参照数据151中包含有作为各点的距离的阈值，评估部130例如进行以下等的评估：若在该阈值以上则判断被评估者U为健康者，若小于该阈值则判断被评估者U为失智症。
此外，关于失智症的诊断，能够通过使人接受用于诊断失智症的批量测验、即MoCA测验，来确定该人是否为失智症。
图10是显示人在接受MoCA测验时所获得的分数的图。
本案发明人们集合了包括健康者(NC：Normal Control，正常对照组)、轻度失智症患者(MCI：Mild Cognitive Impairment)及失智症患者(AD)的多个被评估者，来实施了MoCA测验。NC的被评估者人数(Number of subjects)为90人，MCI的被评估者人数为94人，而AD的被评估者人数为93人。
根据图10能够确认，在NC、MCI及AD之间，MoCA的分数平均值(MoCA averagescore)及分数范围(MoCA score range)不同。具体而言，NC的MoCA的分数平均值为27.4，MCI的MoCA的分数平均值为22.1，而AD的MoCA的分数平均值为16.2。
另外，通过从接受了MoCA测验的各个人中计算出基于表示该各个人所说出的语音的语音数据(语句语音数据)的上述特征量，来制作表示基于语音数据的人的特征量与该人的认知功能之间的关系的参照数据151。例如，在由评估部130判断被评估者U是NC、还是MCI、或是AD的情况下，作为上述的特征量的阈值，不同值的两个阈值(例如，第一阈值及第二阈值)成为参照数据151。在评估部130中，例如，若基于从被评估者U取得的语句语音数据计算出的特征量小于第一阈值，则将被评估者U评估为NC；若在第一阈值以上而小于第二阈值，则将被评估者U评估为MCI；若在第二阈值以上则将被评估者U评估为AD。认知功能评估装置100通过使用该参照数据151，能够根据基于被评估者U的语句语音数据的特征量和参照数据151，来简便地评估被评估者U的认知功能。此外，作为参照数据151使用的特征量的阈值也可以为一个，也可以为两个以上。
图11是显示在显示设备400中显示的表示认知功能退化的图像的一例的图。
显示设备400显示如图11所示的图像430来作为评估部130所评估的评估结果。图像430例如是在评估部130将被评估者U的认知功能评估为AD的情况下所显示的图像的一例。如此，显示设备400将评估部130所评估的评估结果显示为图像。由此，例如，在被评估者U在自家等使用认知功能评估装置100来评估认知功能的情况下，认知功能评估装置100能够促使被评估者U去接受医生等的诊察。
另外，关于如图4的(c)所示的“kitakarakitakatatatakiki(来自北方的敲肩膀机)”那样使被评估者U说出的语句，也可以使其说出多次而非一次。
图12是显示取得被评估者U的语句语音数据时使显示设备400显示的图像的另外一例的图。
如图12所示的图像440那样，在输出部140所输出的包含使被评估者U说出的语句的语句数据中，也可以包含使该语句说出多次的说明语句。例如，计算部120计算出被评估者U的语句的朗读时间来作为特征量。失智症患者与健康者相比，语句的朗读时间会较长。在此情况下，在参照数据151中包含有朗读时间的阈值，评估部130例如进行以下等的评估：若在该阈值以上则判断被评估者U为失智症，若小于该阈值则判断被评估者U为健康者。
此处，也可以使被评估者U多次朗读相同文章。具体而言，也可以是，输出部140进一步输出用于使被评估者U多次朗读语句的指示，计算部120对基于被评估者U多次说出的语句各自的朗读时间来计算得到的该朗读时间的变化量加以计算，来作为特征量。
此外，关于此处所谓的变化量，例如在被评估者U第一次朗读语句所花费的时间为10秒，而被评估者U第二次朗读语句所花费的时间为8秒的情况下，变化量为2秒。另外，在使被评估者U朗读语句三次以上的情况下，例如，计算部120也可以对被评估者U朗读语句一次所花费的时间的标准偏差，或是多个计算出的变化量的平均值加以计算，来作为特征量。
失智症患者与健康者相比，语句的朗读时间的变化量较大。在此情况下，参照数据151中包含有朗读时间的变化量，评估部130例如进行以下等的评估：若在该阈值以上则判断被评估者U为失智症，若小于该阈值则判断被评估者U为健康者。
此外，在图12中，例示了使被评估者U说出语句三次的指示，但也可以为二次或是四次以上。
另外，输出部140所输出的包含使被评估者U说出的语句的语句数据也可以包含使该语句说出多次的说明语句，也可以包含多个使被评估者U说出的语句。
[效果等]
以上，本发明的实施方式的认知功能评估装置100具备：取得部110，其取得表示被评估者U依照所指示的语句而说出的语音的语句语音数据；计算部120，其基于取得部110所取得的语句语音数据，来计算出基于该语句语音数据的特征量；评估部130，其通过将计算部120计算出的特征量与呈现表示人所说出的语音的语音数据同该人的认知功能之间的关系的参照数据151进行对照，来评估被评估者U的认知功能；以及输出部140，其输出要使被评估者U说出的语句，并且输出评估部130所评估的评估结果。
由此，根据认知功能评估装置100，能够从被评估者U取得易于以评估部130准确地评估认知功能的语音数据。因此，根据认知功能评估装置100，能够简便且高精度地评估被评估者U的认知功能。
例如，也可以是，使被评估者U说出的语句包含由“辅音及连接于该辅音的后续元音、以及元音中的至少一方”连续而成的字符串。
也就是说，关于评估部130所评估的语音数据，最好是“由辅音及连接于该辅音之后的元音组成的音节、以及仅由元音组成的音节中的至少一方”连续。例如，如图5所示，可了解到与辅音、即“t”相比，元音、即“a”的声压较大。如此，例如，在由收音装置300进行收音的情况下，元音比辅音易于收音。另外，能够通过连续说出“辅音及连接于该辅音的后续元音、以及元音中的至少一方”，来解析多个元音，因此能够更高精度地评估被评估者U的认知功能。
另外，例如，也可以是，使被评估者U说出的语句包含“kitakazetotaiyougadeteimasu(北风与太阳出来了)”、“tankenkahaboukengadaisukidesu(探险家很喜欢冒险)”及“kitakarakitakatatatakiki(来自北方的敲肩膀机)”中的至少一个字符串。如这些字符串那样，输出部140所输出的语句数据所表示的语句也可以包含有五个以上的由爆破辅音与连接于该爆破辅音之后的元音组成的文字。在AD与NC之间，爆破辅音易于在语音数据中产生差异。因此，通过将使被评估者U说出的语句例如设为“kitakazetotaiyougadeteimasu(北风与太阳出来了)”、“tankenkahaboukengadaisukidesu(探险家很喜欢冒险)”及“kitakarakitakatatatakiki(来自北方的敲肩膀机)”，能够更高精度地评估被评估者U的认知功能。
另外，例如，也可以是，使被评估者U说出的语句包含由含有元音的音节连续而成的字符串。另外，也可以是，计算部120对元音的第一共振峰频率F1及第二共振峰频率F2的变化量、元音的第一共振峰频率F1及第二共振峰频率F2的变化的所需时间、以及该变化量相对于该所需时间的比率即变化率中的至少一个加以计算，来作为特征量。
已知第一共振峰频率F1是从人的语音的低频侧数时第一个观察到的振幅的峰频率，其易于反映出与舌头的活动相关的特征。另外，AD与NC相比，舌头无法顺畅活动的情况较多。因此，一般认为在NC与AD之间，第一共振峰频率F1易于产生差异。另外，例如，一般认为AD维持舌头或下颚的位置的运动功能衰退的情况较多。因此，一般认为AD与NC相比，说出的语音难以稳定。也就是说，一般认为，AD与NC相比，说出的语音变异较大，因此第一共振峰频率F1及第二共振峰频率F2的时间变化会较大。因此，通过将第一共振峰频率F1及第二共振峰频率F2的变化量、所需时间及该变化量相对于该所需时间的比率即变化率作为特征量来用于认知功能的评估，能够更高精度地评估被评估者U的认知功能。
另外，例如，也可以是，使被评估者U说出的语句包含多个含有元音的音节。另外，也可以是，计算部120对元音的第一共振峰频率F1、该元音的第二共振峰频率F2及该元音的第二共振峰频率F2相对于该元音的第一共振峰频率F1的比率中的至少一个的变异量加以计算，来作为特征量。
如上所述，由于AD与NC相比，说出的语音变异较大，因此第一共振峰频率F1及第二共振峰频率F2容易有变异。另外，估计为，共振峰频率会产生个人差异。还估计为，按每个人地，在第一共振峰频率F1与第二共振峰频率F2中会观察到相关性。因此，通过将元音的第二共振峰频率F2相对于该元音的第一共振峰频率F1的比率的变异量作为特征量，能够更高精度地评估被评估者U的认知功能。
另外，例如，也可以是，使被评估者U说出的语句包含至少三个含有互不相同的元音的音节。另外，也可以是，计算部120对在元音的第一共振峰频率F1与该元音的第二共振峰频率F2相对应来形成的坐标空间中，通过绘制基于至少三个互不相同的元音中的各元音计算出的第二共振峰频率F2相对于第一共振峰频率F1的比率而形成的多边形的形状及面积中的至少一方加以计算，来作为特征量。
如上所述，失智症患者与健康者相比，如此形成的多边形的面积较小。另外，失智症患者与健康者相比，如此形成的多边形的形状的各点的距离较近。另外，在该多边形为五边形的情况下，失智症患者与健康者相比，该多边形的形状在以正五边形进行近似的情况下，相对于正五边形畸变较大。因此，通过采用如上述那样形成的多边形的形状及面积中的至少一方作为特征量，能够更高精度地评估被评估者U的认知功能。
另外，例如，也可以是，使被评估者U说出的语句连续地包含至少两个含有互不相同的元音的音节。另外，也可以是，计算部120对在元音的第一共振峰频率F1与该元音的第二共振峰频率F2相对应来形成的坐标空间中，绘制基于至少两个元音中的各元音计算出的第二共振峰频率F2相对于第一共振峰频率F1的比率的情况下的位置关系加以计算，来作为特征量。
如上所述，失智症患者与健康者相比，如此绘制的各点的距离较近。因此，通过采用该各点的位置关系作为特征量，能够更高精度地评估被评估者U的认知功能。
另外，例如，也可以是，使被评估者U说出的语句包含由辅音与连接于该辅音之后的元音组成的音节。另外，也可以是，计算部120计算出辅音与后续元音的声压差来作为特征量。
评估部130例如进行以下等的评估：若在该阈值以上则判断被评估者U为失智症，若小于该阈值则判断被评估者U为健康者。另外，例如也可以是，特征量是多个声压差的标准偏差等变异量。在此情况下，计算部120例如计算出图5所示的声压差ΔP1～ΔP9，再计算出各声压差ΔP1～ΔP9的标准偏差来作为特征量。失智症患者与健康者相比，声压差的标准偏差较大。因此，通过采用声压差作为特征量，能够更高精度地评估被评估者U的认知功能。
另外，例如，也可以是，计算部120计算出被评估者U的语句的朗读时间来作为特征量。
如上所述，失智症患者与健康者相比，语句的朗读时间较长。因此，通过采用语句的朗读时间作为特征量，能够更高精度地评估被评估者U的认知功能。
另外，例如，也可以是，输出部140进一步输出用于使被评估者U多次朗读语句的指示。另外，也可以是，计算部120对基于被评估者U多次说出的语句各自的朗读时间计算得到的该朗读时间的变化量加以计算，来作为特征量。
如上所述，失智症患者与健康者相比，语句的朗读时间的变化量较大。因此，通过采用语句的朗读时间的变化量作为特征量，能够更高精度地评估被评估者U的认知功能。
另外，例如，也可以是，认知功能评估装置100具备用于存储参照数据151的存储部150。
也就是说，认知功能评估装置100虽然也可以通过与存储有参照数据151的外部服务器装置等进行通信，来评估被评估者U的认知功能，但也可以具备存储有参照数据151的存储装置、即存储部150。由此，认知功能评估装置100无需连接于用于与外部服务器装置进行通信的网络，就能够评估被评估者U的认知功能。因此，能够提高认知功能评估装置100的便利性。
另外，本发明的实施方式的认知功能评估系统200具备：认知功能评估装置100；收音装置300，其侦测被评估者U的语音；以及显示设备400，其显示输出部140所输出的语句及评估结果。
由此，认知功能评估系统200能够通过显示设备400提示要使被评估者U说出的语句，并通过收音装置300侦测被评估者U的语音，并通过认知功能评估装置100评估被评估者U的认知功能，再通过显示设备400显示该评估结果。也就是说，根据认知功能评估系统200，能够从被评估者U取得易于以评估部130准确地评估认知功能的语音数据。因此，根据认知功能评估系统200，能够简便且高精度地评估被评估者U的认知功能。
另外，本发明的实施方式的认知功能评估方法是由计算机(具体而言，认知功能评估装置100)执行的认知功能评估方法，包含下述步骤：语句输出步骤，输出要使被评估者U说出的语句；取得步骤，取得表示被评估者U所说出的语音的语句语音数据；计算步骤，基于取得步骤中所取得的语句语音数据，来计算出基于该语句语音数据的特征量；评估步骤，通过将计算步骤中所计算出的特征量与呈现表示人所说出的语音的语音数据同该人的认知功能之间的关系的参照数据进行对照，来评估被评估者U的认知功能；以及评估结果输出步骤，输出评估步骤中所评估的评估结果。
由此，根据本发明的认知功能评估方法，能够从被评估者U取得易于准确地评估认知功能的语音数据。因此，根据本发明的认知功能评估方法，能够简便且高精度地评估被评估者U的认知功能。
另外，本发明也可以作为使计算机执行认知功能评估方法所包含的步骤的程序记录介质来实现。
(变形例)
接着，说明本发明的实施方式的变形例1及变形例2的认知功能评估系统。此外，关于与实施方式相同的结构，有时赋予相同的符号并省略或是简化重复的说明。
图13是显示本发明的实施方式的变形例1的认知功能评估系统的结构的图。
本发明的实施方式的变形例1的认知功能评估系统200a与本发明的实施方式的认知功能评估系统200同样地具备认知功能评估装置100、收音装置300及显示设备400。认知功能评估系统200a例如也可以具备防喷罩320，以罩住收音装置300。
另外，在认知功能评估系统200a中，采用具有方向性的收音装置300。此处，收音装置300及显示设备400以下述方式配置：收音装置300呈现最大敏感度的方向(图13所示的收音方向V2)与显示设备400显示课题信息的显示面401的法线方向V1一致。具体而言，将收音装置300及显示设备400以法线方向V1与收音方向V2平行的方式配置于桌子等固定物。此外，收音装置300及显示设备400也可以固定于建筑物材料等。另外，认知功能评估系统200a也可以具备用于固定收音装置300及显示设备400的位置关系的固定具。
由此，即使在被评估者U一边观看显示设备400一边说话的情况下，收音方向V2与说话的方向也容易一致。因此，通过设为如认知功能评估系统200a这样的位置关系，收音装置300易于准确地侦测被评估者U的语音。
接着，说明本发明的实施方式的变形例2的认知功能评估系统。
图14是显示本发明的实施方式的变形例2的认知功能评估系统的结构的图。
本发明的实施方式的变形例2的认知功能评估系统200b与本发明的实施方式的认知功能评估系统200同样地具备认知功能评估装置100、收音装置300a及显示设备400。
收音装置300a与收音装置300同样，是用于侦测被评估者U说出的语音并将表示侦测到的语音的语音数据输出至认知功能评估装置100的麦克风。另外，收音装置300a与本发明的实施方式的变形例1的认知功能评估系统200a中的收音装置300同样地具有方向性。
在认知功能评估系统200b中，收音装置300a与显示设备400形成为一体。具体而言，收音装置300a与显示设备400配置于同一框体。只要在将收音装置300a与显示设备400形成为一体的制造步骤中预先以使法线方向V1与收音方向V2一致的方式形成，就能够抑制在被评估者U使用认知功能评估系统200b时法线方向V1与收音方向V2偏离的情况。
(其它实施方式)
以上，针对本发明的实施方式、本发明的实施方式的变形例1及变形例2的认知功能评估装置等进行了说明，但本发明并不限定于上述实施方式。
另外，在上述实施方式中，作为认知功能退化的症状的一个具体例，列举了阿尔茨海默型失智症。然而，所谓认知功能，是表示认知、记忆或判断的能力，而所谓失智症，是表示发现上述认知功能退化的症状。也就是说，认知功能评估装置所评估的认知功能的程度并不限定于阿尔茨海默型失智症，也可以是例如血管型失智症、酒醉的程度等。
另外，在上述实施方式中，为了评估被评估者U的认知功能的程度，存储部150预先存储有表示“MoCA测验的分数”与“共振峰的特征量”之间的相关性的数据来作为参照数据151。然而，参照数据只要是能够通过与共振峰的特征量进行对照来评估认知功能的程度的数据即可，并不限定于表示MoCA测验与共振峰的特征量的关系性的数据。例如，参照数据也可以是表示MMSE(Mini-Mental State Examination，简短智力状态检查)等的分数与共振峰频率等的特征量的关系的数据。
另外，在上述实施方式中，记载有“阈值以上”、“小于阈值”等，但并非以严格意义进行记载。例如，在记载为“阈值以上”的情况下，也可以意指大于阈值的情况。另外，在对比地记载“阈值以上”、“小于阈值”的情况下，也可以意指以该阈值为边界加以区分，分别意指“大于阈值”、“阈值以下”的情况。
另外，上述参照数据中的语句语音数据与失智症程度的关系是根据目前本案发明人们所收集的上述被评估者们的数据分析，但将来也有可能因为收集了更多被评估者的数据分析、重新检讨了条件的数据分析等而变更评估基准。从而，虽然在上述实施方式中，在采用声压差作为特征量的情况下，评估部例如进行以下等的评估：若在该阈值以上则判断被评估者U为失智症，若小于该阈值则判断被评估者U为健康者，但并不限定于此。例如，也可以进行以下等的评估：若小于该阈值则判断被评估者U为失智症，若在该阈值以上则判断被评估者U为健康者。其它特征量中的阈值的处理也是同样的。
另外，在上述实施方式中，仅对从被评估者得到的语句语音数据进行计算来作为特征量，评估被评估者的认知功能，但也可以组合其它已知的能够评估认知功能的数据来实施评估。例如，已知认知功能同步长、步宽、步行速度等与步行有关的步行数据具有相关性。能够通过将上述实施方式中进行评估的被评估者的语句语音数据与被评估者的步行数据进行组合后应用于认知功能的评估，来更高精度地评估被评估者的认知功能。
另外，本发明不仅能够作为认知功能评估装置及认知功能评估系统来实现，也能够作为包含认知功能评估装置及认知功能评估系统的各结构要素所执行的处理来作为步骤的程序、及记录有该程序的计算机可读取的记录介质来实现，所述记录介质例如为软盘、硬盘、CD-ROM、MO、DVD、DVD-ROM、DVD-RAM、BD(Blu-ray(注册商标)Disc，蓝光光盘)、半导体存储器等。另外，该程序也可以通过因特网等通信路径发布。
也就是说，上述综合性或具体的方式也可以通过系统、装置、集成电路、计算机程序或是计算机可读取的记录介质来实现，也可以通过系统、装置、集成电路、计算机程序及记录介质的任意组合来实现。例如，认知功能评估装置所具备的各结构要素并不需要位于一个框体内，只要在分别配置于不同位置时使它们以能够发送接收各种数据的方式连接即可。
除此之外，本领域技术人员所想出来的对于各实施方式实施各种变形而得到的方式、或是通过在不脱离本发明的宗旨的范围内将各实施方式中的结构要素及功能任意地组合来实现的方式也包含于本发明。
附图标记说明
100：认知功能评估装置；110：取得部；120：计算部；130：评估部；140：输出部；150：存储部；151：参照数据；200、200a、200b：认知功能评估系统；300、300a：收音装置；400：显示设备；F1：第一共振峰频率；F2：第二共振峰频率；U：被评估者；ΔP1～ΔP9：声压差。

Claims (13)

1.一种认知功能评估装置，具备：
取得部，其取得表示被评估者依照所指示的语句而说出的语音的语句语音数据；
计算部，其基于所述取得部所取得的所述语句语音数据，来计算出基于该语句语音数据的特征量；
评估部，其通过将所述计算部计算出的所述特征量与呈现表示人所说出的语音的语音数据同该人的认知功能之间的关系的参照数据进行对照，来评估所述被评估者的认知功能；以及
输出部，其输出要使所述被评估者说出的所述语句，并且输出所述评估部所评估的评估结果，
其中，所述语句包含由含有元音的音节连续而成的字符串，
所述计算部对元音的第一共振峰频率及第二共振峰频率的变化量、该元音的第一共振峰频率及第二共振峰频率的变化的所需时间、及所述变化量相对于所述所需时间的比率也就是变化率中的至少一个加以计算，来作为所述特征量。
2.根据权利要求1所述的认知功能评估装置，其特征在于，
所述语句包含由辅音及连接于该辅音之后的元音组成的音节、以及仅由元音组成的音节中的至少一方连续而成的字符串。
3.根据权利要求1所述的认知功能评估装置，其特征在于，
所述语句包含“きたかぜとたいようがでています”、“たんけんかはぼうけんがだいすきです”、及“きたからきたかたたたきき”中的至少一个字符串。
4.根据权利要求1所述的认知功能评估装置，其特征在于，
所述语句包含多个含有元音的音节，
所述计算部对元音的第一共振峰频率、该元音的第二共振峰频率、及该元音的第二共振峰频率相对于该元音的第一共振峰频率的比率中的至少一个的变异量加以计算，来作为所述特征量。
5.根据权利要求1所述的认知功能评估装置，其特征在于，
所述语句包含至少三个含有互不相同的元音的音节，
所述计算部对在元音的第一共振峰频率与该元音的第二共振峰频率相对应来形成的坐标空间中，通过绘制基于所述至少三个元音中的各元音计算出的第二共振峰频率相对于第一共振峰频率的比率而形成的多边形的形状及面积中的至少一方加以计算，来作为所述特征量。
6.根据权利要求1所述的认知功能评估装置，其特征在于，
所述语句连续地包含至少两个含有互不相同的元音的音节，
所述计算部对在元音的第一共振峰频率与该元音的第二共振峰频率相对应来形成的坐标空间中，绘制基于所述至少两个元音中的各元音计算出的第二共振峰频率相对于第一共振峰频率的比率的情况下的位置关系加以计算，来作为所述特征量。
7.根据权利要求1所述的认知功能评估装置，其特征在于，
所述语句包含由辅音与连接于该辅音之后的元音组成的音节，
所述计算部计算出所述辅音与所述元音的声压差，来作为所述特征量。
8.根据权利要求1所述的认知功能评估装置，其特征在于，
所述计算部计算出所述被评估者的所述语句的朗读时间，来作为所述特征量。
9.根据权利要求1所述的认知功能评估装置，其特征在于，
所述输出部进一步输出用以使所述被评估者多次朗读所述语句的指示，
所述计算部对基于所述被评估者多次说出的所述语句各自的朗读时间计算得到的该朗读时间的变化量加以计算，来作为所述特征量。
10.根据权利要求1~9中的任一项所述的认知功能评估装置，其特征在于，
还具备存储部，该存储部用于存储所述参照数据。
11.一种认知功能评估系统，具备：
根据权利要求1~10中的任一项所述的认知功能评估装置；
收音装置，其侦测所述被评估者的语音；以及
显示设备，其显示所述输出部所输出的所述语句及所述评估结果。
12.一种认知功能评估方法，由计算机执行，包含下述步骤：
语句输出步骤，输出要使被评估者说出的语句；
取得步骤，取得表示被评估者所说出的语音的语句语音数据；
计算步骤，基于所述取得步骤中所取得的所述语句语音数据，来计算出基于该语句语音数据的特征量；
评估步骤，通过将所述计算步骤中所计算出的所述特征量与呈现表示人所说出的语音的语音数据同该人的认知功能之间的关系的参照数据进行对照，来评估所述被评估者的认知功能；以及
评估结果输出步骤，输出所述评估步骤中所评估的评估结果，
其中，所述语句包含由含有元音的音节连续而成的字符串，
在所述计算步骤中，对元音的第一共振峰频率及第二共振峰频率的变化量、该元音的第一共振峰频率及第二共振峰频率的变化的所需时间、及所述变化量相对于所述所需时间的比率也就是变化率中的至少一个加以计算，来作为所述特征量。
13.一种记录介质，其存储有用以使计算机执行根据权利要求12所述的认知功能评估方法的程序。
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