JP2009233103A - 咳嗽検出装置及び咳嗽検出装置のプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】密着マイクロフォンからの音信号を用いて精度よく咳嗽を検出することが可能な咳嗽検出装置を得る。
【解決手段】前記密着マイクロフォンで採取した音信号に含まれる、第１の周波数帯域から第１帯域信号を、少なくとも該第１の周波数帯域よりも高い周波数帯域を含む第２の周波数帯域から第２帯域信号を、抽出する帯域信号抽出部と、
前記第１帯域信号からイベントを検出し、検出したイベントを候補咳嗽とする候補咳嗽検出部と、
第１帯域信号と、第２帯域信号との対応関係から前記候補咳嗽を咳嗽であるか否かを判定する咳嗽判定部と、
を備えている咳嗽検出装置とする。
【選択図】図３

Description

本発明は被験者が発した音信号に基づいて咳嗽を検出する咳嗽検出装置に関するものである。

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。一般的に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限らず、この場合には医師は患者からの主観に頼った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、眠れない等のあいまいな表現に留まってしまう。そのため、長期間に渡る客観的な咳嗽の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。

咳の評価を客観的に行うために、特許文献１では、被験者からの呼吸音をマイクロフォンで検出し、検出した呼吸音の立ち上がり勾配、振幅又は持続時間のいずれかの情報を特徴情報として咳嗽の検出を行う咳記録装置が開示されている。

特許文献２では、被験者からの呼吸音から、音圧のエンベロープ曲線を作成し、作成したエンベロープ曲線の立ち上がり勾配及び尖度を基に咳嗽の検出を行う咳嗽音検出装置が開示されている。
特開平７−３７６号公報 特開２００３−３８４６０号公報

被験者から発する音を検出ものとして、被験者から所定距離離間させた位置で行う開放マイクロフォンと、被験者の体表面に密着させて用いる密着マイクロフォンとがある。前者の場合には、音の信号変化に対しての高周波帯域の感度は高いが、被験者との向きや距離により検出される音信号は変化してしまうことと、周囲環境からの音による影響を受けやすいと問題があり、長時間のモニターを行うには適さなかった。

後者の密着マイクロフォンを使用した場合には、そのような問題は発生しないが、その一方で、音の信号変化に対しての高周波帯域の感度が低い。特許文献１、特許文献２に記載の装置では、音の信号の立ち上がり勾配を有効な特徴として咳嗽の検出を行っているが、密着マイクロフォンを用いた場合には、音の信号変化の高周波帯域の感度が低いことから咳嗽検出を正確に、精度よく行うことはできない。

本発明は上記問題に鑑み、密着マイクロフォンからの音信号により精度よく咳嗽を検出することが可能な咳嗽検出装置を得ることを目的とするものである。

上記の目的は、下記に記載する発明により達成される。

１．被験者の喉部からの音信号を検出する密着マイクロフォンと、
前記密着マイクロフォンからの音信号から咳嗽を検出する信号処理部と、を有する咳嗽検出装置であって、
前記信号処理部は、
前記密着マイクロフォンが検出した音信号に含まれる、第１の周波数帯域から第１帯域信号を、少なくとも該第１の周波数帯域よりも高い周波数帯域を含む第２の周波数帯域から第２帯域信号を、抽出する帯域信号抽出部と、
前記第１帯域信号からイベントを検出し、検出したイベントを候補咳嗽とする候補咳嗽検出部と、
第１帯域信号と、第２帯域信号との対応関係から前記候補咳嗽を咳嗽であるか否かを判定する咳嗽判定部と、
を備えていることを特徴とする咳嗽検出装置。

２．密着マイクロフォンが検出した被験者の喉部からの音信号により咳嗽を検出する咳嗽検出装置のプログラムであって、
前記密着マイクロフォンが検出した音信号に含まれる、第１の周波数帯域から第１帯域信号を、少なくとも該第１の周波数帯域よりも高い周波数帯域を含む第２の周波数帯域から第２帯域信号を、抽出する帯域信号抽出ステップと、
前記第１帯域信号からイベントを検出し、検出したイベントを候補咳嗽とする候補咳嗽検出ステップと、
第１帯域信号と、第２帯域信号との対応関係から前記候補咳嗽を咳嗽であるか否かを判定する咳嗽判定ステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とする咳嗽検出装置のプログラム。

本発明によれば、密着マイクロフォンからの音信号から二つの帯域信号を抽出し、二つの帯域信号の特性から咳嗽を検出するようにすることにより精度よく咳嗽を検出することが可能な咳嗽検出装置を得ることができる。

本発明を実施の形態に基づいて説明するが、本発明は該実施の形態に限られない。

図１は、咳嗽検出装置の使用例を示す模式図である。同図に示す例では咳嗽検出装置の密着マイクロフォン１（以下、単に密着マイク１という）を被検体の生体面Ｈに取り付けた状態を示している。咳嗽検出装置により、咳、嚥下音、呼吸音、心音、その他の発生源の異なる複数の生体信号を検知して後述の信号処理部２に送信する。

図２は、密着マイク１の断面図である。同図に示す例では生体信号として生体音を採取するものである。同図に示すように、密着マイク１は、円柱形状で一端面が開口した筐体部１２と、該筐体部１２の開口面を閉塞するように筐体部１２に密着したダイアフラム１３とを備えている。

密着マイク１は、いわゆるコンデンサマイクロフォン方式の集音ユニットである。密着マイク１は変換部１５と、上面及び下面が開口した円錐形状の空気室壁１６からなる集音部と、変換部１５により得た電気信号を増幅してデジタル信号に変換したり、外部の記憶部あるいは信号処理部（図示せず）に送信したりする素子１９と、変換部１５及び素子１９を搭載した基板１７と、変換部１５及び素子１９に電源を供給するバッテリ部１８から構成される。

密着マイク１は、ダイアフラム１３に設けられた粘着剤層１４によって被験者の頸部前面側等の所定部位に貼り付けられている。患者が呼吸や嚥下などを行うことにより生体音を発すると、この生体音の波長に合わせてダイアフラム１３が微小振動する。ダイアフラム１３の微小振動は空気室壁１６を伝って変換部１５に伝搬される。そして、生体音の振動が変換部１５により電気信号に変換され、素子１９によりデジタル信号に変換されて、後述の信号処理部２に送信される。

図３は、本願発明の第１の実施形態に係る咳嗽検出装置の全体構成を示すブロック図である。同図に示すように、咳嗽検出装置は、密着マイク１、信号処理部２、入力部３１、表示部３２を備えている。信号処理部２では密着マイク１が被験者から取得した音声信号を制御処理することにより咳嗽の発生を検出する。表示部３２は、例えば液晶パネルで構成される。「被験者情報取得部」として機能する入力部３１は、例えばキーボード、マウスあるいは、表示部３２に対してタッチスクリーンを重ねて配置したタッチパネルで構成される。そして当該入力部３１により被験者の情報として、年齢、性別、患者ＩＤ番号等の情報の入力を行う。

信号処理部２は、帯域信号抽出部２１０、候補咳嗽検出部２２ａ、呼気音候補検出部２２ｂ、咳嗽判定部２３、出力部２４、帯域設定部２１１、ルックアップテーブルを記憶する記憶部２１２を備えている。また信号処理部２が有する内部メモリに記憶しているプログラムをＣＰＵ（不図示）が実行することにより前記各部の制御及び各種処理を行う。

「帯域信号抽出部２１０」では、密着マイク１が取得した音信号から、設定されている第１及び第２の周波数帯域の音信号を帯域信号として抽出する。「候補咳嗽検出部２２ａ」では、抽出した第１帯域信号からイベントを検出し、そしてイベントを含む区間を候補咳嗽として決定及び検出する。「呼気音候補検出部２２ｂ」では、第２帯域信号から呼気音候補区間を検出する。

「咳嗽判定部２３」では、帯域信号と候補咳嗽との関係から、あるいは帯域信号、候補咳嗽及び呼気音候補区間との関係から、候補咳嗽検出部２２ａが検出した候補咳嗽が咳嗽であるか否かを判断して決定する。更に、咳嗽判定部２３では、第２帯域信号をスペクトル解析（後述）することにより候補咳嗽の区間に発声音が含まれているか、あるいは候補咳嗽が発声音であるか否かを判断する。

「出力部２４」では判断した咳嗽情報を咳嗽の発生時刻等の時間データとともに集積する。信号処理部２は、出力部２４に集積した咳嗽情報を「表示部３２」に表示させる。表示部３２における表示例については、後述する。

［帯域設定］
「帯域設定部２１１」では、帯域信号抽出部２１０で設定している第１の周波数帯域及び第２の周波数帯域の変更を行う。第１の周波数帯域には、被験者の咳嗽に伴う急激な声門の開放、閉鎖の動きに依存した周波数帯域を含み、第２の周波数帯域には、安静時における被験者の呼気に依存した周波数帯域を含むようにその周波数の設定を行っている。初期設定では、例えば第１の周波数帯域としては１００〜４００Ｈｚ、第２の周波数帯域としては８００〜１６００Ｈｚとして設定されている。なお第２の周波数帯域が第１の周波数帯域よりも高い周波数帯域を含むようにすれば、両者の周波数帯域がオーバラップするような設定としてもよい。

また記憶部２１２には「被験者情報」と「第１及び第２の周波数帯域」とが対応づけられたルックアップテーブルが記憶されている。帯域設定部２１１では、記憶部２１２に記憶されているルックアップテーブルを用いて、入力部３１から入力された被験者情報に基づいて対応する「第１及び第２の周波数帯域」の呼び出しを行い、当該呼び出した「第１及び第２の周波数帯域」を帯域信号抽出部の周波数帯域として設定を行う。ルックアップテーブルの具体例については後述する。

［制御フロー］
次に図４から図９に基づき各部で実行する処理について説明する。図４は、第１の実施形態に係る咳嗽検出装置の信号処理部２での処理を説明するフローチャートである。

ステップＳ１では、信号処理部２は密着マイク１より音信号を取得する。

ステップＳ２では、帯域信号抽出部２１０により設定されている第１の周波数帯域（例えば１００〜４００Ｈｚ）に基づいて音信号に対してバンドパスフィルタのフィルタリング処理を行い、第１帯域信号の抽出を行う。同様に第２の周波数帯域（例えば８００〜１６００Ｈｚ）に基づいて音信号に対してバンドパスフィルタのフィルタリング処理を行い、第２帯域信号の抽出を行う。

図５に基づいて音信号から帯域信号を抽出する処理についての説明を行う。図５の上段に示すグラフは信号処理部２で取得した音信号の元信号の例であり、中段に示すグラフは元信号から抽出した第１帯域信号の例であり、下段に示すグラフは元信号から抽出した第２帯域信号の例である。同図において縦軸は音圧であり、横軸は時間である。

［イベント検出］
ステップＳ３では、候補咳嗽検出部２２ａにより第１帯域信号からイベントの検出を行い、候補咳嗽の決定を行う。ステップＳ３の処理について図６に示すサブルーチンに基づいて説明する。

図６（ａ）は包絡線によりイベントを検出するステップＳ３のサブルーチンの例である。同図のステップＳ３１ａにおいては、第１帯域信号から包絡線を作成する。包絡線の作成は既知の手法を用いて行う。例えば第１帯域信号の負の音圧成分を正負反転して折り返して、正の音圧成分と合成し、合成した音圧信号を時間軸で所定の区間で移動平均を行うことにより包絡線を作成する。図７はそのような手法により作成した包絡線の例である。候補咳嗽検出部２２ａではステップ３２ａにおいて作成した包絡線の値が所定の音圧値を超えた場合（ステップＳ３２：Ｙｅｓ）には、イベントが発生したと判断して候補咳嗽として決定し（ステップＳ３３）、図４の制御フローに戻る（Ｒｅｔｕｒｎ）。

また包絡線を用いてイベントを検出する代わりに周波数解析によりイベントの検出を行うようにしてもよい。図６（ｂ）は周波数解析によりイベントを検出するステップＳ３のサブルーチンの例である。

図６（ｂ）のステップＳ３１ｂでは、第１帯域信号を周波数変換処理としてＦＦＴ（高速フーリエ変換）を行う。

図８は各音信号に対してステップＳ３１ｂでＦＦＴ処理により得られたパワースペクトルを表示させたものである。図８（ａ）は咳嗽における破裂音での周波数分布を示したものである。破裂音による周波数分布においては音声フォルマントがあまり含まれず、特定の周波数に偏りが少なくあらゆる周波数の音が満遍なく含まれるホワイトノイズ的な分布となっていることがわかる。ここで、「破裂音」とは鼻腔と口腔の双方の通気を同時に完全閉鎖するように喉頭部又は声門を閉鎖するか、あるいは口蓋帆を上げて鼻腔内を通る声道を閉鎖した上、口腔内の上下の調音器官を密着させて口腔内の声道を閉鎖することによって肺から閉鎖位置までの圧力を高め、呼気努力とともにその閉鎖を一気に開放することによって発生する音（子音）のことである。また「声門」とは、咽頭腔の側壁にある、甲状軟骨の裏から前後に走る上下の２対のひだ（声帯）とその間の狭い空間（声門裂）の総称のことである。また声門を開放した状態の音は、低周波であり、かつ通常の呼気時に比べて音圧が大きいという特徴を有している。

図８（ｂ）は声門の締め音の周波数分布を示したものであり、図８（ｃ）は発声時（話し声）の周波数分布を示したものである。同図に示すように声門の締め音及び発声時の音信号は特定の周波数に偏った分布を示す。また図８（ｃ）においては音声フォルマントが含まれていることがわかる。

続いて、ステップＳ３２ｂでは、候補咳嗽検出部２２ａではステップＳ３１ｂで得られた周波数分布が、基本周期に基づく周期性がなく、かつ、パワースペクトルが所定値よりも大きいか否かを判断し、該当すると判断した場合（ステップＳ３２ｂ：Ｙｅｓ）イベントが発生したと判断して候補咳嗽として決定し（ステップＳ３３）、図４の制御フローに戻る（Ｒｅｔｕｒｎ）。

［咳嗽判定］
図４のステップＳ４、Ｓ５により咳嗽判定部２３により第１帯域信号から検出したイベントに基づいて決定した候補咳嗽と、第２帯域信号との対応関係から候補咳嗽が咳嗽であるか否かの判定を行う。以下説明する。

先ずステップＳ４では、第１帯域信号の候補咳嗽と対応する第２帯域信号を抽出する。図９は、候補咳嗽が含まれる所定区間の第１帯域信号とそれに対応する第２帯域信号を並べて表示させたものである。そして図９（ａ）は咳嗽の終息時において、声門の閉めによる音信号が無い場合、図９（ｂ）は咳嗽の終息時において、声門の閉めによる音信号がある場合、の帯域信号の例を示したものである。同図に示すｅ１は声門の開放、ｅ２は声帯の閉鎖、ｅ２０は呼気位置を表す。そしてｅ１、ｅ２がイベントに相当する。

図９（ａ）の上段に示す第１帯域信号には、検出した候補咳嗽ｅ１の信号が含まれる所定空間を表示させている。下段に示す第２帯域信号においては、咳嗽に伴う音声信号の持続時間の抽出を行う。これは第２帯域信号には、急激な声門の開放、閉鎖の動きを伴わない安静時における被験者の呼気に依存した周波数帯域を含んでいるため、通常の呼気に伴う音信号も含まれている。咳嗽判定部２３ではこの呼気に伴う音信号と、咳嗽に伴う音信号とを判別するために、所定値以上の音圧値が連続する持続時間の抽出を行っている。図９（ａ）、図９（ｂ）に示す領域ｅ２０は、所定値以上の音圧値が連続したと判定した領域を示したものであり、領域ｅ２０の横軸方向の区間が持続時間に相当する。

ステップＳ５では、咳嗽判定部２３により以下の（１）、（２）のいずれかあるいは両方により候補咳嗽が咳嗽であるか否かを判断するようにしている。（１）第１帯域信号の候補咳嗽と第２帯域信号における呼気音候補候区間の音声信号の発生タイミング（位置関係）により判断する。例えば第１帯域信号におけるイベントの開始タイミングと前述の第２帯域信号で所定値以上の音圧値が連続した領域の開始タイミング間の時間長が一定値内であるかにより判断する。一定値以内でなければ咳嗽ではないと判断する。（２）第１帯域信号の候補咳嗽に対応する区間における第２帯域信号の前述の持続時間が所定値よりも長いか否かにより判断する。例えば一般的に咳嗽時の持続時間は、呼気時の持続時間に比べて短い。前者の持続時間は長くても１ｓｅｃ以内である。そして所定値として１ｓｅｃを設定し、当該所定値を超える場合には咳嗽ではないと判断する。

更にこれに加えて、第２帯域信号に対して図８に示したようなスペクトル解析することにより、例えば音声フォルマントが含まれた場合には発声音であるので、咳嗽ではないと判断するようにしてもよい。

咳嗽判定部２３がこのような判断を行うことによりにより候補咳嗽が咳嗽ではなく偽陽性であると判断した場合には（ステップＳ５：Ｎｏ）フローを終了する（Ｅｎｄ）。一方咳嗽であると判断した場合には（ステップＳ５：Ｙｅｓ）当該咳嗽の情報を出力部２４に出力して（ステップＳ６）フローを終了する。

本実施形態によれば、密着マイクロフォンからの音信号から二つの帯域信号を抽出し、二つの帯域信号の特性から咳嗽を検出することにより、精度よく咳嗽を検出することが可能となる。

［帯域設定部による周波数帯域の設定］
図１０は、第２の実施形態に係る咳嗽検出装置の信号処理部２での処理を説明するフローチャートである。第２の実施形態においては、帯域信号抽出部２１０の周波数帯域の設定を、帯域設定部２１１により変更するものである。

ステップＳ１０１では、帯域設定部２１１は、入力部３１により入力された被験者の情報を取得する。被験者の情報としては、例えば、年齢、性別、患者ＩＤ番号等の情報である。

ステップＳ１０２では、帯域設定部２１１ではステップＳ１０１で取得した被験者の情報に基づいて、記憶部２１２に記憶しているルックアップテーブルを参照して、対応する第１及び第２の周波数帯域の情報を取得する。そして取得した当該周波数帯域により帯域信号抽出部２１０の、第１の周波数帯域、第２の周波数帯域の設定値の変更を行う。

［被験者特有のルックアップテーブル］
被験者特有のルックアップテーブルの例として、過去に測定した咳嗽時の周波数帯域の被験者特有の特性を調べておき、得られた特性から被験者特有の第１の周波数帯域と第２の周波数帯域を決定し、当該決定した周波数帯域を被験者の患者ＩＤと対応づけて記憶部２１２に記憶するようにしてもよい。

図１１は、異なる被験者における、第１周波数帯域及び第２周波数帯域それぞれに対する上限周波数、下限周波数をプロットしたグラフである。同図においては被験者のサンプルは成人から行い、１００Ｈｚ以下の周波数に関しては四捨五入して、１００Ｈｚに丸めている。

同図に示すように各被験者により第１周波数帯域及び第２周波数帯域の分布は異なっていることがわかる。また同図に示す分布から被験者特有のルックアップテーブルを作成した例を以下に示す。表１は図１１に示す被験者Ｎｏ．２（左から２番目、以下同様）の周波数分布からルックアップテーブルを作成した例であり、表２は被験者Ｎｏ．２２、表３は被験者Ｎｏ．１５の周波数分布からルックアップテーブルを作成した例である。

ステップＳ１で、密着マイク１から音信号を取得した帯域信号抽出部２１０は、続くステップＳ２ではステップＳ１０２で変更（設定）した、第１の周波数帯域及び第２の周波数帯域に基づいて音信号から、第１帯域信号及び第２帯域信号を抽出する。

ステップＳ３以降は図４、図６に示した制御フローと同一の制御を行い終了する。

本実施形態によれば、被験者情報に基づいて、被験者に対応した周波数帯域により帯域信号の抽出を行うので、咳嗽検出を精度よく行うことが可能となる。

［咳嗽表示」
図１２は、表示部３２における表示例を示したものである。同図に示すように信号処理部２は、表示欄ａ１に患者を特定するための情報として患者ＩＤを、表示欄ａ２には、検出した咳嗽の各時刻における単位時間あたり、例えば５分毎の咳嗽の発生頻度を表示させている。表示欄ａ３には、各咳嗽のそれぞれの継続時間（持続時間）を表示させている。

本実施形態によれば、検出した咳嗽を時系列的に表示する及びそれぞれの持続時間を表示部に表示させることにより、被験者（患者）の咳嗽症状の経時変化を容易に確認することができるので、咳症状をその原因とする現象まで踏み込んで診断するために必要な情報を提供することが可能となる。

咳嗽検出装置の使用例を示す模式図である。 密着マイク１の断面図である。 本願発明の第１の実施形態に係る咳嗽検出装置１００の全体構成を示すブロック図である。 第１の実施形態に係る咳嗽検出装置の信号処理部２での処理を説明するフローチャートである。 上段は信号処理部２で取得した音信号の元信号の例であり、中段は元信号から抽出した第１帯域信号の例であり、下段は元信号から抽出した第２帯域信号の例である。 図６（ａ）は包絡線により、図６（ｂ）は周波数解析により、イベントを検出するステップＳ３のサブルーチンの例である。 包絡線の例である。 各音信号に対してステップＳ３１ｂでＦＦＴ処理により得られたパワースペクトルを表示させたものである。 候補咳嗽が含まれる所定区間の第１帯域信号とそれに対応する第２帯域信号を並べて表示させたものである。図９（ａ）は咳嗽の終息時において、声門の閉めによる音信号が無い場合、図９（ｂ）は声門の閉めによる音信号がある場合、の帯域信号の例を示したものである。 第２の実施形態に係る咳嗽検出装置の信号処理部２での処理を説明するフローチャートである。 第２の実施形態に係る咳嗽検出装置の信号処理部２での処理を説明するフローチャートである。 表示部３２における表示例を示したものである。

符号の説明

１ 密着マイクロフォン
２ 信号処理部
２１０ 帯域信号抽出部
２１１ 帯域設定部
２１２ 記憶部
２２ａ 候補咳嗽検出部
２２ｂ 呼気音候補検出部
２３ 咳嗽判定部
３１ 入力部
３２ 表示部

Claims (14)

1. 被験者の喉部からの音信号を検出する密着マイクロフォンと、
   前記密着マイクロフォンからの音信号から咳嗽を検出する信号処理部と、を有する咳嗽検出装置であって、
   前記信号処理部は、
   前記密着マイクロフォンが検出した音信号に含まれる、第１の周波数帯域から第１帯域信号を、少なくとも該第１の周波数帯域よりも高い周波数帯域を含む第２の周波数帯域から第２帯域信号を、抽出する帯域信号抽出部と、
   前記第１帯域信号からイベントを検出し、検出したイベントを候補咳嗽とする候補咳嗽検出部と、
   第１帯域信号と、第２帯域信号との対応関係から前記候補咳嗽を咳嗽であるか否かを判定する咳嗽判定部と、
   を備えていることを特徴とする咳嗽検出装置。
2. 前記信号処理部は、前記第２帯域信号から呼気音候補区間を検出する呼気音候補検出部を備え、
   前記咳嗽判定部は、（１）前記候補咳嗽の発生タイミングに対する前記呼気音候補区間の発生タイミングのずれが所定値よりも大きいか否か、（２）前記呼気音候補区間の持続時間が所定値よりも長いか否か、の少なくともいずれか一方を判断し、前記候補咳嗽が咳嗽か否かを判定することを特徴とする請求項１に記載の咳嗽検出装置。
3. 前記咳嗽判定部は、第２帯域信号をスペクトル解析することにより発声音か否かを判断し、前記候補咳嗽が咳嗽か否かを判定することを特徴とする請求項２に記載の咳嗽検出装置。
4. 前記候補咳嗽検出部は、帯域信号から包絡線を作成し、作成した包絡線が所定の音圧閾値を超えた場合にイベントであると検出することを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の咳嗽検出装置。
5. 前記第１の周波数帯域は被験者の咳嗽に伴う急激な声門の開放、閉鎖の動きに依存した周波数帯域を含み、前記第２の周波数帯域は急激な声門の開放、閉鎖の動きを伴わない被験者の呼気に依存した周波数帯域を含むことを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の咳嗽検出装置。
6. 前記候補咳嗽検出部は、前記第１帯域信号から、咳嗽開始時の声門破裂音をイベントとして検出することを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の咳嗽検出装置。
7. 前記候補咳嗽検出部は、前記第１帯域信号から、咳嗽終了時の声門を閉じる音をイベントとして検出することを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の咳嗽検出装置。
8. 前記咳嗽判定部は、前記第１帯域信号からのイベント発生タイミングと、前記第２帯域信号からの咳嗽の持続時間に基づいて候補咳嗽が咳嗽であるかを決定することを特徴とする請求項７記載に記載の咳嗽検出装置。
9. 被験者の情報を取得する被験者情報取得部を備え、
   前記信号処理部は、
   被験者の情報に対応した、第１の周波数帯域及び第２の周波数帯域の対応テーブルを記憶する記憶部と、
   帯域設定部と、を有し、
   該帯域設定部は、前記被験者情報取得部が取得した被験者の情報に基づいて前記記憶部に記憶した対応テーブルの読み出しを行い、読み出した該対応テーブルに基づいて前記第１の周波数帯域及び前記第２の周波数帯域の設定を行うことを特徴とする請求項１乃至８のいずれかに記載の咳嗽検出装置。
10. 前記帯域設定部は、
    前記被験者情報取得部が取得した被験者特有の被験者情報に対応する音信号から前記咳嗽判定部が咳嗽であると決定した咳嗽の発生区間での音信号に基づいて、第１の周波数帯域及び第２の周波数帯域の抽出を行い、
    抽出した該第１の周波数帯域及び該第２の周波数帯域を前記被験者特有の被験者情報と対応する対応テーブルとして前記記憶部に記憶させることを特徴とする請求項９に記載に記載の咳嗽検出装置。
11. 表示部を備え、
    前記信号処理部は、検出した咳嗽を時系列的に前記表示部に表示させることを特徴とする請求項１乃至１０のいずれかに記載の咳嗽検出装置。
12. 前記信号処理部は、検出した咳嗽の持続時間を前記表示部に表示させることを特徴とする請求項１１に記載の咳嗽検出装置。
13. 密着マイクロフォンが検出した被験者の喉部からの音信号により咳嗽を検出する咳嗽検出装置のプログラムであって、
    前記密着マイクロフォンが検出した音信号に含まれる、第１の周波数帯域から第１帯域信号を、少なくとも該第１の周波数帯域よりも高い周波数帯域を含む第２の周波数帯域から第２帯域信号を、抽出する帯域信号抽出ステップと、
    前記第１帯域信号からイベントを検出し、検出したイベントを候補咳嗽とする候補咳嗽検出ステップと、
    第１帯域信号と、第２帯域信号との対応関係から前記候補咳嗽を咳嗽であるか否かを判定する咳嗽判定ステップと、
    をコンピュータに実行させることを特徴とする咳嗽検出装置のプログラム。
14. 前記帯域信号抽出ステップで抽出した前記第２帯域信号から呼気音候補区間を検出する呼気音候補検出ステップを有し、
    前記咳嗽判定ステップでは、（１）前記候補咳嗽の発生タイミングに対する前記呼気音候補区間の発生タイミングのずれが所定値よりも大きいか否か、（２）前記呼気音候補区間の持続時間が所定値よりも長いか、の少なくともいずれか一方を判断し、前記候補咳嗽が咳嗽か否かを判定することを特徴とする請求項１３に記載の咳嗽検出装置のプログラム。

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