JP2007327993A - 音声モニタシステム、音声モニタ方法、プログラム、咳検出システム - Google Patents

Abstract

【課題】開放マイクにより被検者の音声をモニタする際に、周囲にノイズ音源がある場合でも、複雑な音声処理をすることなく精度良くモニタする。
【解決手段】被検者の周囲に配置され、経時的な音声レベルの変化である音声信号を出力する複数のマイクと、複数のマイクのそれぞれのマイクから出力されたそれぞれの音声信号に基づく信号から、互いに同時刻にピークを有し且つそれぞれのピーク値が共に予め設定されたそれぞれの閾値以上であるそれぞれの音声信号に基づく信号のピーク波形を検出し、検出されたそれぞれのピーク波形を被検者の発した音声によるそれぞれのピーク波形として抽出する。
【選択図】図４

Description

本発明は、音声モニタシステム、音声モニタ方法、プログラム、咳検出システムに関する。

咳は、呼吸器系の疾患（特に、喘息、慢性閉塞性肺疾患、気管支炎等）に多く見受けられる症状である。咳の診断は問診に頼っているのが現状であるが、患者は診察時に必ずしも咳をしているとはかぎらず、医師は患者からの自覚症状を聞くしかない。また、患者も日中の覚醒時には症状を記憶していても、睡眠中の咳については、咳が激しい、眠れない等の表現に留まってしまう。そのため、客観的な評価が行えず有効な治療を行えないという問題があった。

そこで、例えば、特許文献１には、咳の評価を客観的に行うために、咳に特徴的な音声信号情報を予め記憶しておき、この咳に特徴的な音声信号情報を基に、マイクから入力された音声信号から咳による音声信号を識別及び抽出することにより、咳の検出やモニタを行う装置が記載されている。

特許文献１に記載された装置においては、被検者の胸骨付近に両面粘着テープによりマイクを密着させて、音声をモニタし、咳の検出を行っている。

しかしながら、このように被検者にマイクを密着させて音声をモニタする場合、マイクが衣服と接触してノイズ音を拾ったり、マイクの装着により被検者が違和感を覚えるという問題がある。

このため、密着マイクではなく開放マイクを用いるようにすると、例えば、病院の複数の患者がいる相部屋内で、特定の患者の咳、いびき、歯ぎしり等の音声のモニタを行う場合には、他の患者が発する音声を拾ってしまう可能性がある。

一方、特許文献２には、複数の音源がある場合に、複数のマイクを配置し、各マイクに入力される音源からの音響信号を独立成分分析（ＩＣＡ：Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ａｎａｌｙｓｉｓ）することにより、各音源を分離するとともに各音源の位置を検出する技術が記載されている。
特開平７−３７６号公報 特開２００２−３０４１９１号公報

病院の複数の患者がいる相部屋内で、開放マイクを用いて、特定の患者の咳、いびき、歯ぎしり等の音声のモニタを行う場合等において、特許文献２に記載された技術を用いて、独立成分分析を行い、被検者の音声を分離するとともに被検者の位置を特定することは可能である。

しかしながら、独立成分分析による方法では、混ざり合った音声を事後的に分離するので、いくら分離処理の精度が高くても、目的とする被検者の音声を高いＳＮ比で抽出するのは困難である。また、独立成分分析では、音声の分離処理、位置の特定処理がフィルタ行列を用いた複雑な処理となるため、装置が高価になってしまう。

本発明は、以上のような問題に鑑みてなされたものであり、開放マイクにより被検者の音声をモニタする際に、周囲にノイズ音源がある場合でも、複雑な音声処理をすることなく精度良くモニタすることを目的としている。

本発明の音声モニタシステムは、被検者の周囲に配置され、経時的な音声レベルの変化である音声信号を出力する複数のマイクと、複数のマイクのそれぞれのマイクから出力されたそれぞれの音声信号に基づく信号から、互いに同時刻にピークを有し且つそれぞれのピーク値が共に予め設定されたそれぞれの閾値以上であるそれぞれの音声信号に基づく信号のピーク波形を検出し、検出されたそれぞれのピーク波形を被検者の発した音声によるそれぞれのピーク波形として抽出する音声抽出手段と、を有することを特徴としている。

本発明の音声モニタ方法は、被検者の周囲に配置される複数のマイクから、経時的な音声レベルの変化である音声信号が入力される第１ステップと、複数のマイクのそれぞれのマイクから入力されたそれぞれの音声信号に基づく信号から、互いに同時刻にピークを有し且つそれぞれのピーク値が共に予め設定されたそれぞれの閾値以上であるそれぞれの音声信号に基づく信号のピーク波形を検出し、検出されたそれぞれのピーク波形を被検者の発した音声によるそれぞれのピーク波形として抽出する第２ステップと、を有することを特徴としている。

本発明のプログラムは、経時的な音声レベルの変化である音声信号が複数入力される第１ステップと、それぞれの音声信号に基づく信号から、互いに同時刻にピークを有し且つそれぞれのピーク値が共に予め設定されたそれぞれの閾値以上であるそれぞれの音声信号に基づく信号のピーク波形を検出し、検出されたそれぞれのピーク波形を抽出する第２ステップと、をコンピュータに実行させることを特徴としている。

本発明によれば、被検者の周囲に複数のマイクを配置し、それぞれのマイクのレベルが同時刻に共に閾値以上である場合に被検者の発した音声として抽出するようにしたので、開放マイクにより被検者の音声をモニタする際に、周囲にノイズ音源がある場合でも、複雑な音声処理をすることなく精度良くモニタすることができる。

（システム構成）
図１は、本実施形態に係る音声モニタシステムのシステム構成図である。

一例として、病院の相部屋内で、開放マイクを用いて音声を採取し、特定の患者の咳を検出する場合について説明する。

音声モニタシステムは、音声測定部１０及びＰＣ（パーソナルコンピュータ）２０から構成され、音声測定部１０及びＰＣ２０は互いに通信媒体Ｌを介して接続されている。

音声測定部１０は、第１マイク１１及び第２マイク１２を有しており、ベッド３０のヘッドボード３１に設置されている。第１マイク１１及び第２マイク１２は、ベッド３０の幅方向において対称となる位置に設置されている。これにより、被検者Ｐの枕元付近の音が採取される。また、ベッド３０の幅方向において対称となる位置に設置することで、被検者Ｐが音声を発した際に、第１マイク１１及び第２マイク１２の音声信号がほぼ同レベルになるので好ましい。

ＰＣ２０は、音声測定部１０で測定された音声信号を解析し咳検出を行う。

図２は、本実施形態に係る音声モニタシステムの制御構成図である。

音声測定部１０は、被検者Ｐの音声を検知して音声信号を出力する第１マイク１１及び第２マイク１２を有している。第１マイク１１及び第２マイク１２の音声信号は、それぞれ通信媒体Ｌを介してＰＣ２０に送信される。

ＰＣ２０は、第１マイク１１及び第２マイク１２の音声信号を受信するＩ／Ｆ２１、Ｉ／Ｆ２１で受信された第１マイク１１及び第２マイク１２の音声信号をプログラムに従って処理するＣＰＵ２２、ＣＰＵ２２で実行される各種プログラムやデータ等を記憶するＲＯＭ２３、プログラムやデータ等を一時的に記憶するＲＡＭ２４、第１マイク１１及び第２マイク１２の音声信号及び咳の検出結果等を保存するＨＤＤ（ハードディスク）２５、被検者Ｐのデータ等を入力する操作部２６、咳の検出結果等を表示する表示部２７、等から構成されている。

（咳の音声信号）
図３は、咳の音声信号の概念図である。図３（ａ）は、マイクから出力された音声信号Ｓ（ｔ）を示し、図３（ｂ）は、音声信号Ｓ（ｔ）のパワーＰ（ｔ）（Ｓ（ｔ）×Ｓ（ｔ）の包絡線）を示している。横軸に経過時間を、縦軸に信号レベルを示している。パワーＰ（ｔ）は、第１マイク１１又は第２マイク１２からの音声信号Ｓ（ｔ）をＰＣ２０で演算処理することにより得られる。

咳は、声帯を閉め胸腔内圧を上昇させた後に声帯を開放し、一気に空気を呼出することにより行われる。短時間に強い音が発せられるとともに、短時間に空気が呼出される。そのため、咳の場合には、図３（ｂ）のパワーＰ（ｔ）の波形に示されるように、立ち上がり勾配θは急で、半値幅Ｔの短い波形が得られる。例えば、立ち上がり勾配θが所定角度以上で、半値幅Ｔが所定時間以下であれば、当該波形は咳による波形であると判断する。ＰＣ２０により、音声信号のパワーＰ（ｔ）を解析し、立ち上がり勾配θ、半値幅Ｔを算出することにより咳検出を行うことが可能となる。

図４は、相部屋内での咳の発生状況と第１マイク１１及び第２マイク１２により採取される音声信号のパワーＰ（ｔ）との関係を示す模式図である。相部屋に３人の患者が存在し、中央の患者を被検者Ｐとする。図において、被検者Ｐの左側の患者を患者Ｌ、右側の患者を患者Ｒとする。また、被検者Ｐの左側のマイクを第１マイク１１、右側にあるマイクを第２マイク１２とする。

図には、第１マイク１１及び第２マイク１２のそれぞれの感度領域Ｓ１、Ｓ２を模式的に示している。第１マイク１１及び第２マイク１２の感度は、良すぎると被検者Ｐの周囲にいる患者Ｌ及び患者Ｒの音声を拾いやすくなるので、なるべく被検者Ｐの音声のみを拾うことができるように、枕周りの音をかろうじて拾うことができる程度に感度を調整可能であることが好ましい。また、第１マイク１１及び第２マイク１２は、なるべく被検者Ｐの音声のみを拾うことができるように、単一指向性を有し、単一指向性の方向が被検者Ｐの方向を向くように配置されることが好ましい。

前提として、理解を容易にするために、被検者Ｐがベッド３０の幅方向中央に仰向きになって咳をする、つまり被検者Ｐが咳をした際に第１マイク１１及び第２マイク１２に入力される音量レベルがほぼ同レベルであり、また、各患者が全く同時に咳をすることはないものとする。

図４（ａ）は、被検者Ｐのみが咳を発し、患者Ｌ及び患者Ｒは咳を発していない場合を示している。被検者Ｐの咳ＣＰを模式的に領域として図に示している。また、このときの第１マイク１１によるパワーＰ（ｔ）の波形Ｐ１及び第２マイク１２によるパワーＰ（ｔ）の波形Ｐ２を図に示している。

波形Ｐ１及びＰ２の最大値Ｐ１ｍａｘ及びＰ２ｍａｘは、ほぼ同レベル、同時刻（ｔ１）で、いずれも予め設定される閾値Ｔｈを超えている。

これは、咳をした者は、１人であり、また、第１マイク１１及び第２マイク１２の最も近くにいる被検者Ｐであることを示している。Ｐ１ｍａｘ及びＰ２ｍａｘがほぼ同レベルなのは、第１マイク１１及び第２マイク１２がベッド３０の幅方向において対称となる位置に設置されているからである。

このように、波形Ｐ１及びＰ２の最大値Ｐ１ｍａｘ及びＰ２ｍａｘがともに閾値Ｔｈを超えていれば、被検者Ｐの発した咳であると判断できる。

図４（ｂ）は、患者Ｒのみが咳を発し、被検者Ｐ及び患者Ｌは咳を発していない場合を示している。患者Ｒの咳ＣＲを模式的に領域として図に示している。また、このときの第１マイク１１によるパワーＰ（ｔ）の波形Ｐ１及び第２マイク１２によるパワーＰ（ｔ）の波形Ｐ２を図に示している。

波形Ｐ１及びＰ２の最大値Ｐ１ｍａｘ及びＰ２ｍａｘは、Ｐ２ｍａｘの方が大きいが、いずれも予め設定される閾値Ｔｈを下回っている。第１マイク１１及び第２マイク１２の感度は、被検者Ｐの枕周りの音をかろうじて拾うことができる感度に設定されているので、患者Ｒが咳をしても波形Ｐ１及びＰ２の最大値Ｐ１ｍａｘ及びＰ２ｍａｘは閾値Ｔｈを超えない。Ｐ１ｍａｘ及びＰ２ｍａｘの時刻は、同時刻（ｔ１）である。

これは、咳をした者は、１人であり、また、第１マイク１１及び第２マイク１２の最も近くにいる被検者Ｐではないことを示している。Ｐ２ｍａｘ＞Ｐ１ｍａｘであることから、第２マイク１２に近い患者Ｒが咳をしたと判断することができる。

このように、波形Ｐ１及びＰ２の最大値Ｐ１ｍａｘ及びＰ２ｍａｘがともに閾値Ｔｈを下回っていれば、被検者Ｐの発した咳でないと判断することができる。

図４（ｃ）は、被検者Ｐ及び患者Ｒが咳を発し、患者Ｌは咳を発していない場合を示している。被検者Ｐの咳ＣＰ及び患者Ｒの咳ＣＲを模式的に領域として図に示している。また、このときの第１マイク１１によるパワーＰ（ｔ）の波形Ｐ１及び第２マイク１２によるパワーＰ（ｔ）の波形Ｐ２を図に示している。

波形Ｐ１及びＰ２の最大値Ｐ１ｍａｘ及びＰ２ｍａｘは、ほぼ同レベル、同時刻（ｔ１）で、いずれも予め設定される閾値Ｔｈを超えており、図４（ａ）の場合と同じである。図４（ａ）の場合と異なるのは、波形Ｐ２が時刻ｔ２においてピークを有することである。

これは、咳をした者は、２人であり、第１マイク１１及び第２マイク１２の最も近くにいる被検者Ｐ、及び患者Ｌ及び患者Ｒのうち第２マイク１２に近い患者Ｒであることを示している。被検者Ｐが時刻ｔ１に、患者Ｒが時刻ｔ２に咳をしたと判断することができる。

このように、波形Ｐ１及びＰ２の最大値Ｐ１ｍａｘ及びＰ２ｍａｘがともに閾値Ｔｈを超えていれば、被検者Ｐの発した咳であると判断することができる。この場合、咳の波形を解析するにあたっては、咳の音を拾いにくい患者Ｒから遠い方の第１マイク１１による波形Ｐ１を用いることが好ましい。

また、第１マイク１１及び第２マイク１２の感度は被検者Ｐの枕周りの音をかろうじて拾うことができる感度に設定されているので、第２マイク１２に入力される被検者Ｐの音声レベルは患者Ｒの音声レベルに対して大きく、ＳＮ比の高い状態で被検者Ｐの音声入力が行われる。そのため、同程度のレベルで混ざり合った音声を事後的に分離するような特許文献２の方法に比べて精度よく被検者の音声を抽出することができる。

図４（ｄ）は、患者Ｌ及び患者Ｒが咳を発し、被検者Ｐは咳を発していない場合を示している。患者Ｌの咳ＣＬ及び患者Ｒの咳ＣＲを模式的に領域として図に示している。また、このときの第１マイク１１によるパワーＰ（ｔ）の波形Ｐ１及び第２マイク１２によるパワーＰ（ｔ）の波形Ｐ２を図に示している。

波形Ｐ１及びＰ２の最大値Ｐ１ｍａｘ及びＰ２ｍａｘは、いずれも予め設定される閾値Ｔｈを下回っている。第１マイク１１及び第２マイク１２の感度は、被検者Ｐの枕周りの音をかろうじて拾うことができる感度に設定されているので、患者Ｌ及び患者Ｒが咳をしても波形Ｐ１及びＰ２の最大値Ｐ１ｍａｘ及びＰ２ｍａｘは閾値Ｔｈを超えない。Ｐ１ｍａｘの時刻は時刻ｔ０、Ｐ２ｍａｘの時刻は時刻ｔ１、と両者の時刻はずれている。

これは、咳をした者は、２人であり、第１マイク１１及び第２マイク１２の最も近くにいる被検者Ｐではないことを示している。患者Ｌが時刻ｔ０に、患者Ｒが時刻ｔ１に咳をしたと判断することができる。

このように、波形Ｐ１及びＰ２の最大値Ｐ１ｍａｘ及びＰ２ｍａｘがともに閾値Ｔｈを下回っていれば、被検者Ｐの発した咳でないと判断することができる。

（音声測定処理）
図５は、本実施形態に係る音声測定処理のフロー図である。この音声測定処理フローは、ＲＯＭ２３内の音声測定プログラムに基づいて、ＣＰＵ２２により実行されるフローである。予め操作部２６により被検者Ｐを特定するＩＤ等は入力されているものとする。

まず、ＣＰＵ２２は、操作部２６から音声測定の開始が指示されたか否かを判断する（ステップＳ１０）。音声測定の開始が指示されたと判断すると（ステップＳ１０；Ｙｅｓ）、ＣＰＵ２２は、音声測定部１０の第１マイク１１及び第２マイク１２からの音声信号のＨＤＤ２５への保存を開始させる（ステップＳ１１）。このとき、音声信号は、被検者のＩＤ及び時刻に対応付けて保存される。音声測定の開始が指示されていないと判断すると（ステップＳ１０；Ｎｏ）、ステップＳ１０に戻り音声測定の開始が指示されるまで待機する。

次に、ＣＰＵ２２は、音声測定の終了が指示されたか否かを判断する（ステップＳ１２）。音声測定の終了が指示されたと判断すると（ステップＳ１２；Ｙｅｓ）、ＣＰＵ２２は、音声測定部１０の第１マイク１１及び第２マイク１２からの音声信号のＨＤＤ２５への保存を終了させる（ステップＳ１３）。音声測定の終了が指示されていないと判断すると（ステップＳ１２；Ｎｏ）、ステップＳ１２に戻り音声測定の終了が指示されるまで待機する。

（咳検出処理）
図６は、本実施形態に係る咳検出処理のフロー図である。この咳検出処理フローは、ＲＯＭ２３内の咳検出プログラムに基づいて、ＣＰＵ２２により実行されるフローである。予め操作部２６により被検者Ｐを特定するＩＤ等は入力され、咳検出が指示されているものとする。

まず、ＣＰＵ２２は、被検者Ｐに対応する第１マイク１１及び第２マイク１２の音声信号Ｓ（ｔ）をＨＤＤ２５から読み出し、ＲＡＭ２４にロードする（ステップＳ２０）。

次に、ＣＰＵ２２は、ＲＡＭ２４にロードされた第１マイク１１及び第２マイク１２の音声信号Ｓ（ｔ）から、それぞれの音声信号のパワーＰ（ｔ）を算出する（ステップＳ２１）。第１マイク１１に対してパワー波形Ｐ１、第２マイク１２に対してパワー波形Ｐ２が算出される。

次に、ＣＰＵ２２は、波形Ｐ１及び波形Ｐ２を時間軸に沿って順次解析し、波形Ｐ１及び波形Ｐ２において同時刻に存在するピーク波形があるか否かを判断する（ステップＳ２２）。

波形Ｐ１及び波形Ｐ２において同時刻に存在するピーク波形があると判断すると（ステップＳ２２；Ｙｅｓ）、ＣＰＵ２２は、両方のピーク波形共、最大値が予めＲＯＭ２３に記憶されている閾値Ｔｈ以上であるか否かを判断する（ステップＳ２３）。波形Ｐ１及び波形Ｐ２において同時刻に存在するピーク波形がないと判断すると（ステップＳ２２；Ｎｏ）、ＣＰＵ２２は、フローを終了する。

ステップＳ２３において、両方のピーク波形共、最大値は予めＲＯＭ２３に記憶されている閾値Ｔｈ以上であると判断すると（ステップＳ２３；Ｙｅｓ）、ＣＰＵ２２は、それぞれのピーク波形を抽出する（ステップＳ２４）。すなわち、音声抽出手段として機能する。少なくとも一方のピーク波形の最大値が、予めＲＯＭ２３に記憶されている閾値Ｔｈ未満であると判断すると（ステップＳ２３；Ｎｏ）、ＣＰＵ２２は、ステップＳ２８に進む。

次に、ＣＰＵ２２は、抽出されたそれぞれのピーク波形のうち、ピーク波形に別のピークを含まない一のピーク波形を選択する（ステップＳ２５）。例えば、図４（ｃ）の場合では、ピーク波形に別のピークを含むＰ２の方のピーク波形ではなく、Ｐ１の方のピーク波形を選択するということである。

次に、ＣＰＵ２２は、図３で示したように、選択されたピーク波形の立ち上がり勾配θが所定角度以上で、半値幅Ｔが所定時間以下であるかを判断し、当該ピーク波形が咳によるものであるか否かを判断する（ステップＳ２６）。

当該ピーク波形が咳によるものであると判断すると（ステップＳ２６；Ｙｅｓ）、ＣＰＵ２２は、当該ピーク波形の特徴量（例えば、最大値、半値幅等）を時刻に対応付けてＨＤＤ２５に保存する（ステップＳ２７）。当該ピーク波形が咳によるものでないと判断すると（ステップＳ２６；Ｎｏ）、ＣＰＵ２２は、ステップＳ２８に進む。

次に、ＣＰＵ２２は、更に波形Ｐ１及び波形Ｐ２を時間軸に沿って順次解析し、他にも、波形Ｐ１及び波形Ｐ２において同時刻に存在するピーク波形があるか否かを判断する（ステップＳ２８）。

他にも、波形Ｐ１及び波形Ｐ２において同時刻に存在するピーク波形があると判断すると（ステップＳ２８；Ｙｅｓ）、ＣＰＵ２２は、ステップＳ２３に戻る。他には、波形Ｐ１及び波形Ｐ２において同時刻に存在するピーク波形はないと判断すると（ステップＳ２８；Ｎｏ）、ＣＰＵ２２は、フローを終了する。

以上のように、本実施形態によれば、２つのマイクを被検者Ｐの近傍に略対称となるように配置し、２つのマイクの信号レベルが同時刻に共に閾値以上となったときの信号を被検者Ｐの発した音声として抽出するようにしたので、開放マイクにより被検者の音声をモニタする際に、周囲にノイズ音源がある場合でも、複雑な音声処理をすることなく精度良くモニタすることができる。

本実施形態においては、図４に示すように、被検者Ｐがベッド３０の幅方向中央に仰向きになって咳をすることを前提に説明したが、被検者Ｐの体の向きが仰向きとは異なる場合でも適用することが可能である。

一例として、被検者Ｐが患者Ｒの方に横を向いて咳をした場合について、図７を用いて説明する。図４（ａ）に対応した、被検者Ｐのみが咳を発し、患者Ｌ及び患者Ｒは咳を発していない場合について説明する。

被検者Ｐの咳ＣＰを模式的に領域として図に示している。また、このときの第１マイク１１によるパワーＰ（ｔ）の波形Ｐ１及び第２マイク１２によるパワーＰ（ｔ）の波形Ｐ２を図に示している。

被検者Ｐは患者Ｒの方向に横を向いて咳をしているので、被検者Ｐの咳ＣＰの領域は、図に示すように、ベッド３０の幅方向中央位置から少し患者Ｒ側に偏っている。そのため、波形Ｐ２の最大値Ｐ２ｍａｘの方が波形Ｐ１の最大値Ｐ１ｍａｘと比べて値が大きくなっている。最大値Ｐ１ｍａｘ及び最大値Ｐ２ｍａｘの時刻は、同時刻（ｔ１）である。また、最大値Ｐ１ｍａｘ及び最大値Ｐ２ｍａｘは、いずれも予め設定される閾値Ｔｈ１及びＴｈ２を超えている。ここで、被検者Ｐが患者Ｒの方向に横を向いていることを考慮して、つまり、当然に最大値Ｐ２ｍａｘの方が最大値Ｐ１ｍａｘよりも値が大きくなることを考慮して、閾値Ｔｈ１＜閾値Ｔｈ２となるようにそれぞれの閾値を設定する。この閾値の設定については後述する。

最大値Ｐ１ｍａｘ及び最大値Ｐ２ｍａｘがいずれも予め設定される閾値Ｔｈ１及びＴｈ２を超えているので、咳をした者は、１人であり、また、第１マイク１１及び第２マイク１２の最も近くにいる被検者Ｐであることを示している。

このように、波形Ｐ１及びＰ２のそれぞれの最大値Ｐ１ｍａｘ及びＰ２ｍａｘがともにそれぞれの閾値Ｔｈ１及びＴｈ２を超えていれば、被検者Ｐの発した咳であると判断できる。

次に、閾値Ｔｈ１及びＴｈ２の設定について説明する。被検者Ｐの咳を発する方向に基づいて第１マイク１１及び第２マイク１２に入力される音量レベルは異なるので、これを考慮して閾値Ｔｈ１及びＴｈ２を設定する。被検者Ｐの咳を発する方向を推定するために、例えば、３軸方向の加速度の測定が可能な加速度センサを被検者Ｐに取り付け、被検者Ｐの体の向きを測定する。体の向き（姿勢）を検知できるセンサであれば他のセンサでもよく、ジャイロセンサ等も用いることが可能である。

図８（ａ）は、加速度センサ１３の被検者Ｐへの取り付け例を示している。図に示すように、例えば、被検者Ｐの胸部に取り付ける。

図８（ｂ）は、加速度センサ１３を被検者Ｐの身体表面に取り付けた状態を示している。図中には、加速度センサ１３の３軸（Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸）を示している。加速度センサ１３のＺ軸方向が身体表面に対して垂直となる方向である。

図８（ｃ）は、被検者Ｐが加速度センサ１３を取り付けて仰向きに横たわったときの被検者Ｐの状態と、その際出力される加速度センサ１３の出力レベルを示している。理解しやすいように、被検者Ｐの体動は全くないものとして示している。

図に示すように、加速度センサ１３はＺ軸方向に重力加速度を受けるので、Ｚ軸出力は重力加速度に基づく値を示し、Ｘ軸出力及びＹ軸出力は０となる。

図８（ｄ）は、被検者Ｐが加速度センサ１３を取り付けて体の右側を下にして横向きに横たわったときの被検者Ｐの状態と、その際出力される加速度センサ１３の出力レベルを示している。理解しやすいように、被検者Ｐの体動は全くないものとして示している。

図に示すように、加速度センサ１３はＹ軸方向に重力加速度を受けるので、Ｙ軸出力は重力加速度に基づく値を示し、Ｘ軸出力及びＺ軸出力は０となる。

このように、加速度センサ１３のＸ軸出力、Ｙ軸出力及びＺ軸出力は、被検者Ｐの体の向きにより変化するので、当該加速度センサ１３の出力に基づいて被検者Ｐの咳を発する方向を推定することができる。従って、加速度センサ１３のＸ軸出力、Ｙ軸出力及びＺ軸出力に基づいて第１マイク１１に対応する閾値Ｔｈ１及び第２マイク１２に対応するＴｈ２を設定することができる。

例えば、加速度センサ１３の出力が図８（ｃ）のような出力であれば、被検者Ｐは仰向きであり第１マイク１１及び第２マイク１２に同等レベルの音量が入力されるので、閾値Ｔｈ１＝Ｔｈ２とすればよい。また、加速度センサ１３の出力が図８（ｄ）のような出力であれば、被検者Ｐは右に横向きであり第２マイク１２の方が第１マイク１１よりも大きい音量が入力されるので、仰向き状態である図８（ｃ）の場合と比べて、第１マイク１１に対応する閾値Ｔｈ１を小さく、第２マイク１２に対応する閾値Ｔｈ２を大きく設定して、閾値Ｔｈ１＜閾値Ｔｈ２となるようにする。被検者Ｐの体の向きが図８（ｃ）と図８（ｄ）との間であれば、当然、加速度センサ１３の出力は図８（ｃ）と図８（ｄ）との間の状態となり、このとき、閾値Ｔｈ１及び閾値Ｔｈ２は、それぞれ図８（ｃ）の場合の閾値と図８（ｄ）の場合の閾値との間の値になるように設定する。

本実施形態では、第１マイク１１及び第２マイク１２は、ベッド３０のヘッドボード３１に設置したが、ベッド３０の側面（例えば、ベッド側部に設けられるベッド柵、等）に、被検者Ｐの方向を向けて設置してもよい。

本実施形態では、取得した音声信号を咳検出に適用したが、いびき、歯ぎしり、等の検出にも適用することができる。

本実施形態に係る音声モニタシステムのシステム構成図である。 本実施形態に係る音声モニタシステムの制御構成図である。 咳の音声信号の概念図である。 相部屋内での咳の発生状況と第１マイク１１及び第２マイク１２により採取される音声信号のパワーＰ（ｔ）との関係を示す模式図である。 本実施形態に係る音声測定処理のフロー図である。 本実施形態に係る咳検出処理のフロー図である。 被検者Ｐが患者Ｒの方に横を向いて咳をした場合における、相部屋内での咳の発生状況と第１マイク１１及び第２マイク１２により採取される音声信号のパワーＰ（ｔ）との関係を示す模式図である。 図８（ａ）は、加速度センサ１３の被検者Ｐへの取り付け例を示す図である図８（ｂ）は、加速度センサ１３を被検者Ｐの身体表面に取り付けた状態を示す図である。図８（ｃ）は、被検者Ｐが加速度センサ１３を取り付けて仰向きに横たわったときの被検者Ｐの状態と、その際出力される加速度センサ１３の出力レベルを示ず図である。図８（ｄ）は、被検者Ｐが加速度センサ１３を取り付けて体の右側を下にして横向きに横たわったときの被検者Ｐの状態と、その際出力される加速度センサ１３の出力レベルを示す図である。

符号の説明

１０ 音声測定部
１１ 第１マイク
１２ 第２マイク
１３ 加速度センサ
２０ ＰＣ
２２ ＣＰＵ
２３ ＲＯＭ
Ｐ 被検者

Claims (15)

1. 被検者の周囲に配置され、経時的な音声レベルの変化である音声信号を出力する複数のマイクと、
   複数のマイクのそれぞれのマイクから出力されたそれぞれの音声信号に基づく信号から、互いに同時刻にピークを有し且つそれぞれのピーク値が共に予め設定されたそれぞれの閾値以上であるそれぞれの音声信号に基づく信号のピーク波形を検出し、検出されたそれぞれのピーク波形を被検者の発した音声によるそれぞれのピーク波形として抽出する音声抽出手段と、
   を有することを特徴とする音声モニタシステム。
2. 前記複数のマイクは、被検者に対して対称に配置されることを特徴とする請求項１に記載の音声モニタシステム。
3. 被検者が横たわるベッド、を有し、
   前記複数のマイクは、前記ベッドに設置されることを特徴とする請求項１又は２に記載の音声モニタシステム。
4. 前記複数のマイクは、前記ベッドのヘッドボードに設置されることを特徴とする請求項３に記載の音声モニタシステム。
5. 前記複数のマイクは、前記ベッドの側部に設置されることを特徴とする請求項３に記載の音声モニタシステム。
6. 前記複数のマイクは、感度調整が可能であることを特徴とする請求項１〜５の何れか一項に記載の音声モニタシステム。
7. 前記複数のマイクは、単一指向性を有することを特徴とする請求項１〜６の何れか一項に記載の音声モニタシステム。
8. 前記複数のマイクは、前記単一指向性の方向が被検者の方向を向くように配置されることを特徴とする請求項１〜７の何れか一項に記載の音声モニタシステム。
9. 前記音声抽出手段は、抽出された被検者の発した音声によるそれぞれのピーク波形のうち、ピーク波形に別のピークを含まない一のピーク波形をさらに抽出することを特徴とする請求項１〜８の何れか一項に記載の音声モニタシステム。
10. 前記それぞれの音声信号に基づく信号は、前記音声信号のパワーであることを特徴とする請求項１〜９の何れか一項に記載の音声モニタシステム。
11. 被検者に取付可能な被検者の体の向きを検出する姿勢検出センサを有し、
    前記姿勢検出センサにより検出された体の向きに基づいて、前記それぞれの閾値の値を設定することを特徴とする請求項１〜１０の何れか一項に記載の音声モニタシステム。
12. 前記姿勢検出センサは、３軸加速度センサであることを特徴とする請求項１１に記載の音声モニタシステム。
13. 被検者の周囲に配置される複数のマイクから、経時的な音声レベルの変化である音声信号が入力される第１ステップと、
    複数のマイクのそれぞれのマイクから入力されたそれぞれの音声信号に基づく信号から、互いに同時刻にピークを有し且つそれぞれのピーク値が共に予め設定されたそれぞれの閾値以上であるそれぞれの音声信号に基づく信号のピーク波形を検出し、検出されたそれぞれのピーク波形を被検者の発した音声によるそれぞれのピーク波形として抽出する第２ステップと、
    を有することを特徴とする音声モニタ方法。
14. 経時的な音声レベルの変化である音声信号が複数入力される第１ステップと、
    それぞれの音声信号に基づく信号から、互いに同時刻にピークを有し且つそれぞれのピーク値が共に予め設定されたそれぞれの閾値以上であるそれぞれの音声信号に基づく信号のピーク波形を検出し、検出されたそれぞれのピーク波形を抽出する第２ステップと、
    をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
15. 請求項１〜１２の何れか一項に記載の音声モニタシステムと、
    前記音声モニタシステムの前記音声抽出手段により抽出されたピーク波形から咳検出を行う咳検出処理手段と、
    を有することを特徴とする咳検出システム。

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