JP2010273700A - ストレス測定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】対話中のストレスを判定するものであり、対話中の双方のストレスを測定するストレス装置を提供する。
【解決手段】対話しているそれぞれの話者の音声を入力する音声入力部と、前記音声入力信号を分析しストレスの有無は判定するストレス有無判定部と、前記ストレス有無判定部で判定した「ストレス有」という結果に対してストレスレベルの分類を行うストレスレベル判定部とを備え、話者双方の発声の重なりデータよりストレスの有無を判定し、そのストレス有無判定の結果が「ストレス有」の場合にはさらに発声回数データと発生累計時間データとを用いて話者双方のストレスレベルを判定することが出来る。
【選択図】図５

Description

本発明は、対話している話者の音声信号を使って、話者双方のストレスを測定する技術に関する。より詳細には、音声データから発声開始時間と発声時間を抽出し、その音声データに基づいて話者双方のストレスを測定する技術に関する。

近年、社会が複雑になるにつれて、話者が受ける精神的ストレスが増加している。この精神的ストレスは、心身症などの身体的症状や、鬱病等の精神的疾患の要因であり、日常生活に支障をきたす。この精神的ストレスを測定するために、様々な技術が知られている。

このストレスの判定方法には、話者の生体情報を利用して測定するものが多い。よく用いられる生体情報には、体温上昇、皮膚の電気抵抗の変化、血圧変化、血流量変化などが挙げられる。

一例として、皮膚の電気抵抗によるストレス測定を行う携帯通信機を図１２に示す。この携帯通信機は、携帯端末に皮膚抵抗を測定するための電極１０３を備える。被験者は、ストレス測定電源１０４を入れ、２本の指を電極１０３に接触させ、電位を測定することでストレスを推定する。その結果を液晶ディスプレイ１０１に表示し、ストレス判定結果に応じたリラックス情報を提供する。リラックス情報は、無線通信で結ばれたセンターサーバーに設けられた記憶手段から送信される。リラックス情報としては、リラックスするためのアドバイス文章、音楽、映像、エクササイズ動画などが提供される（例えば、特許文献１参照。）。

特開２００３−１５３９０５号公報

しかしながら、前記従来の構成では、携帯通信機を利用することで被験者のストレスを緩和する技術であり、携帯端末を利用して対話している話者の対話によるストレスを測定することが出来ない。我々は、対話によるストレスを、日常、良く体験しており、特に、電話での対話では、お互いの表情が見えないだけに対話による快不快が、より強く話者へのストレスと成る。すなわち、前記従来の構成では、携帯通信機による対話中の双方のストレスを測定できないという課題を有していた。

本発明は、前記従来の課題を解決するもので、会話によって生じる話者双方のストレスを測定出来るストレス測定装置を提供することを目的とする。

前記従来の課題を解決するために、本発明のストレス測定装置は、対話中の各々の話者の音声を入力して音声信号とする音声入力部と、前記話者同士の音声信号の重なり長さを利用して話者のストレスを判定するストレス有無判定部と、前記ストレスが生じた話者のトレスレベル判定を行うストレスレベル判定部と、を備えたことを特徴としたものである。

本発明のストレス測定装置によれば、対話中の双方の音声データを利用することにより、その音声データに基づいて、話者のストレスを判断することが出来る。

対話中の話者Ａと話者Ｂの音声信号の模式図 話者Ａと話者Ｂのデジタル変換した音声信号の模式図 音声波形の発声回数に関する模式図 音声波形の発声累積時間に関する模式図 本発明の実施の形態に係るストレス測定装置１の機能構成を示すブロック図 本発明の実施の形態に係るストレス測定装置１のストレス有無判定部６の機能構成およびストレスレベル判定部７の機能構成を示すブロック図 本発明の実施の形態に係るストレス測定装置１の判定データの表示形態を示す図 本発明の実施の形態に係るストレス測定装置１の判定データの表示形態を示す図 本発明の実施の形態に係るストレス測定装置１の判定データの表示形態を示す図 本発明の実施の形態に係るストレス測定装置１の動作を示すフローチャート 本発明の実施の携帯に係るストレス測定装置１のストレス有無判定の動作を示すフローチャートおよびストレスレベル判定の動作を示すフローチャート 従来のストレス測定を行う携帯通信機の構成図

以下に、本発明のストレス測定装置の実施の形態を図面とともに詳細に説明する。

（実施の形態１）
本発明によるストレス測定装置は、話者双方の音声の発声開始時刻と発声時間とから得られる重なり信号を使って、話者双方のストレスの有無を測定する。ストレスがあれば、ストレスパラメータＸ及びＹを計算してストレス指標Ｚを求め、予め用意したストレスレベルテーブルより、ストレスレベル（ストレス度合い）の判定を行う。以下、その原理の詳細を説明する。

最初に、ストレスの有無の判定方法を説明する。図１は、話者Ａと話者Ｂとが対話しているときの音声波形の模式図を示す。図中の会話者Ａ及びＢの音声波形は、発声部分と無発声部分からなり、無発声部分と発声部分とを交互に繰り返している。本発明では、隣り合う無発声部分と無発声部分との間にある発声部分を音声単位と称している。図１の話者Ａを例にとると、音声単位は、・・・、Ｓ_An-1、Ｓ_An、Ｓ_An+1、・・・となる。本実施の形態１では、無音声が０．５ｓｅｃ以上あれば無発声部分とした。以下、その音声単位の開始時刻と音声単位の時間長さから、対話中のストレスの有無を判定する方法を次に示す。

図１（ａ）は通常（無ストレス）の話者の対話中の音声波形の模式図である。一方の話者の発言の終了後に、時間をおいて他方の話者が発言する。このような無ストレスの状態では、話者Ａと話者Ｂとの音声単位に重なりは生じない。ところが、対話中にストレスを受けると一方の話者の発声の語尾に重なるようにもう一方の話者が発言する。すなわち、ストレスを受けると図１（ｂ）のように話者双方の音声単位に重なりが生じる。この会話中の音声の重なりを利用すると、対話中の話者のストレス度合いを判定することが出来る。

まず、話者Ａのｎ番目の音声単位Ｓ_Anに対して、発声開始時刻ｔ_ASn、及び、発声終了時刻ｔ_AEnを付与し、ｔ_ASnとｔ_AEnとの間の時間を発声時間ｔ_Anとする。時間軸の原点は、使用する会話装置により適宜、決めれば良い。本実施の形態１では、携帯通信機での最初の会話の開始時刻をｔ＝０（原点）とした。

次に、説明を簡単にするため、音声信号を、音声単位を１に無発声部分を０とした対話パターンに置き換える。図１（ｂ）の話者ＡおよびＢの音声信号を対話パターンに置き換えたものを図２（ａ）に示す。また、話者ＡとＢとの対話パターンの積を図２（ｂ）に示す。話者双方の音声単位に重なりのない場合の積は０となるが、重なりがある場合には、積は１となる。この積が１となる部分を重なり信号Ｓ_ABnとし、その重なり信号Ｓ_ABnの発生時刻を重なり信号発生時刻ｔ_ABSnとする。

この重なり信号Ｓ_ABnがあれば、ストレスがどちらかの話者に生じたものと判断できる。図２（ｂ）では、重なり信号Ｓ_ABnが一個有るので、ストレスが１回発生している。この原因が話者Ａと話者Ｂのどちらにあるのかを判定する方法を以下に説明する。重なり信号Ｓ_ABnは、一方の話者の音声単位の途中で、もう一方の話者の音声単位が重なるときに生じる。従って、重なり信号発生時刻ｔ_SABnは、話者ＡまたはＢの何れかの音声単位の発声開始時刻と一致する。この性質を利用することにより、ストレスを感じている話者を判定することが出来る。すなわち、重なり信号発生時刻ｔ_SABnが話者Ａの発声開始時刻と一致すれば、ストレスを感じているのは話者Ａである。反対に重なり信号発生時刻ｔ_SABnと話者Ｂの発声開始時刻とが一致すれば、ストレスを感じているのは話者Ｂである。また、重なり信号発生時刻ｔ_SABnと話者Ａ及びＢの発声開始時刻が共に一致する場合、話者双方は同時に発言したことを示すので、話者双方ともストレスを感じているものとする。図２（ｂ）では、重なり信号発生時刻ｔ_ABSnは話者Ａの発声開始時刻と一致するので、話者Ａがストレスを感じていると判定する。

次に、ストレスを感じている話者のストレスレベルの計算方法を説明する。これは、重なり信号が発生して「ストレス有」と判定した場合に行う。このストレスレベルの計算には、２つのストレスパラメータＸとＹを利用する。ストレスパラメータＸは話者双方の発声回数であり、ストレスパラメータＹは発声累計時間である。

まず、ストレスパラメータＸの算出方法を説明する。図３に、図２で説明した重なり信号Ｓ_ABnが生じた後の、話者ＡとＢとの対話パターンを示す。ストレスを感じている話者の発声回数が多くなることが経験的に知られている。すなわち、話者はストレスを感じると、図３に示す会話者Ａのように、発声回数が増加する。この性質を利用して、対話中の話者双方の発声回数を数えることでストレスレベルを計算できる。図３に示すが、ストレスレベルの判定には、重なり信号発生時刻ｔ_SABnから判定区間の各々の話者の音声単位を使用する。本実施の形態１では、この判定区間を３０ｓｅｃとした。発声回数とは、この判定区間内の各話者の音声単位の数である。話者Ａの発声回数（単位音声の数）をａ_A、話者Ｂの発声回数（単位音声の数）をａ_Bとしたときの、ストレスパラメータＸは、数（１）で表される。この値が、ストレスを感じている話者のストレスレベルを示す。

このとき、話者双方の発声回数の差は、符号を持たない絶対値で計算する。ストレスレベルには符号を付ける必要がないからである。

次に、残りのパラメータであるストレスパラメータＹの算出方法を説明する。図４に、重なり信号Ｓ_ABnが生じた後の、話者ＡとＢとの対話パターンを示す。Ｘストレスパラメータ算出の時に説明した判定区間内を見ると、ストレスを感じている話者Ａの発声単位の累計時間（以下、発声累計時間と称す。）が、話者Ｂに比べて長くなっている。これは、会話中の話者は、ストレスを感じると、図４のように、発声時間が長くなるからである。ストレスを感じている話者の発声時間が長くなることが経験的に知られている。この性質を利用して、対話中の話者双方の音声単位の発声累計時間を求めることでストレスを計算することができる。

図４に示すが、Ｘストレスパラメータ算出のときと同様に、重なり信号発生時刻ｔ_ABSnから判定区間に生じる各話者の音声単位を用いて、ストレスレベルを計算する。本実施の形態１では、この判定区間を３０ｓｅｃとした。発声累計時間とは、この判定区間内の各話者の音声単位の発声時間の総和である。話者Ａの発声累計時間（単位音声の発声時間の総和）をｂ_A、話者Ｂの発声累計時間（単位音声の発声時間の総和）をｂ_Bとすると、ストレスパラメータＹは、数（２）で表される。

このとき、話者双方の発声累積時間の差は、数（１）と同じ理由から絶対値とする。

以上のようにして、求められた２つのストレスパラメータＸ及びＹから、ストレスを感じている話者のストレス指標Ｚを計算する。このストレス指標Ｚは、数（３）のように定義する。

このようにして、求められたストレス指標Ｚと予め用意した表１のストレスレベルテーブルを使って、ストレスレベルを判定する。ストレスレベルテーブルの作成は、次のようにして行う。ストレス指標Ｚは、数（３）に示すように、対話者ＡとＢとの発声回数及び発声累計時間から得られるストレスパラメータＸとＹとの平均である。すなわち、対話者ＡとＢとの間で、発声回数や発声累計時間の差が大きいほど、ストレス指標Ｚは大きい値を取る。もし、どちらかの対話者の発声回数と発声累計時間双方とも、他者のそれよりも２倍多い場合には、ストレス指標Ｚは３分の１となる。この差が３倍になれば、ストレス指標Ｚは２分の１となる。従って、本実施の形態１では、ストレス指標Ｚが３分の１より小さい場合「経度」、３分の１以上で２分の１より小さい場合「中度」、２分の１以上の場合「重度」とストレスレベルを区分した。この区分は、これに縛られるものではなく、話者の会話パターンに応じて、変えることが出来る。

本実施の形態１に使用したストレスレベルテーブルを用いると、ストレス指標Ｚが１／３より小ならば「軽度」と、ストレス指標Ｚが１／３以上１／２未満ならば「中度」、ストレス指標Ｚが１／２ならば「重度」と、ストレスレベルが判定できる。

以上説明したストレス測定方法を用いたストレス測定装置１の構成の詳細を説明する。図５は、本発明の実施の形態に係るストレス測定装置１の機能構成を示すブロック図である。

まず、音声Ａ入力部２より入力される話者Ａの音声を音声Ａバッファ３に一時記憶する。音声Ａバッファ３の容量は、ストレスレベルの判定に使う判定区間の２倍の期間のデータを記録出来る程度であれば良い。本実施の形態１では、音声Ａバッファ３の容量は６０ｓｅｃの間のデータを記録出来るものとした。音声Ａバッファ３で記憶した音声信号は、図示していない制御部により、ストレス有無判定部６へ転送される。同様に、話者Ｂの音声も音声Ｂ入力部４から入力した後に音声Ｂバッファ５を経由してストレス有無判定部６へ転送される。

ストレス有無判定部６では、話者Ａ及び話者Ｂの音声信号から音声単位を抽出して、重なり信号を調べ、重なり信号の有無によりストレスの有無を判定する。図６（ａ）にストレス有無判定部６の詳細構成を示す。ストレス有無判定部６は、音声Ａ音声単位抽出部１０、音声Ａ時間データ分析部１１、音声Ｂ音声単位抽出部１２、音声Ｂ時間データ分析部１３、重なり信号抽出部１４、ストレス有無分析部１５とから構成される。

話者Ａのストレスの有無の判定について順を追って説明する。話者Ａの音声信号が音声Ａバッファ３から音声Ａ音声単位抽出部１０へ転送されると、音声Ａ音声単位抽出部１０は、音声信号を音声単位ごとに区切り、それぞれの音声単位に、その発声開始時間と発声終了時刻を付加する。音声単位の抽出方法は、先に説明した無発声部分を利用する。本実施の形態１では、無音声が０．５ｓｅｃ以上連続すれば無発声部分とした。無音声の判断は、周知技術を利用すれば良く、例えば、所定の閾値との比較で決めればよい。音声Ａ時間データ分析部１１では、送られてくる音声単位毎の発声開始時間と発声終了時刻を抽出する。話者Ｂの音声信号も音声Ｂ音声単位抽出部１２と音声Ｂ時間データ分析部１３にて同様に処理される。こうして、抽出された会話者Ａ及びＢの各音声単位とその発声開始時間と発声終了時刻は、逐次、重なり信号抽出部１４に送られる。

重なり信号抽出部１４は、話者Ａ及び話者Ｂの音声単位を、図２で説明した０と１の会話パターンに置き換える。次に、話者Ａ及び話者Ｂの会話パターンの積を取り、重なり信号を求める。ストレス有無分析部１５は、重なり信号の有無を調べることにより、ストレスの有無を判定する。「ストレス有」の場合、ストレス有無分析部１５は、ストレス発生時刻と判定期間を計算し、これらの情報と各話者の音声単位をストレスレベル判定部７へ転送する。また、ストレス有無判定部６は、「ストレス無」と判定した場合、その判定結果を特定データ蓄積部８に転送する。

ストレスレベル判定部７では、先に説明した数（１）及び数（２）を用いてストレスパラメータＸ及びＹを求めた後、数（３）に基づいてストレス指標Ｚを計算する。このストレス指標Ｚと、表１で説明したストレスレベルテーブルによりストレスレベルを判定し、その判定結果を判定データ蓄積部８に転送する。この判定データ蓄積部８の容量は、対話中の全データを記録出来る大きさであれば良く、対話時間と音声信号の単位時間当たりデータ量とから計算して決めればよい。
図６（ｂ）に、ストレスレベル判定部７の詳細の機能構成を示す。ストレスレベル判定部７は、発声回数分析部２１、発声累積時間分析部２３、ストレスパラメータＸ算出部２２、ストレスパラメータＹ算出部２４、ストレス指標Ｚ算出部２５とから構成される。ストレス有無分析部１５は、「ストレス有」と判定すると、「ストレス有」と判定した時点から、予め定めた長さの判定区間の音声Ａと音声Ｂの会話パターンを発声回数分析部２１及び発声累計時間分析部２３へ転送する。この判定区間は、本実施の形態１では、３０ｓｅｃとした。

発声回数分析部２１では、判定区間内における音声Ａの発声回数を計算し、その値をａ_Aとする。同じく音声Ｂの発声回数をａ_Bと計算する。ストレスパラメータＸ算出部２２は、このａ_Aとａ_Bとを用いて、数（１）に従い、ストレスパラメータＸを算出する。

発声累積時間分析部２３では、判定区間内における音声Ａの発生時間の総和である発声累計時間を計算し、その値をｂ_Aとする。同じく音声Ｂの発声累計時間ｂ_Bを計算する。同じように、ストレスパラメータＹ算出部２４でも、音声Ａ及び音声Ｂの発声累計時間ｂ_Aとｂ_Bとを用いて、数（２）に従い、ストレスパラメータＹを計算する。

ストレス指標Ｚ算出部２５では、このようにして求めたストレスレベルパラメータＸとＹとを用いて、数（３）に従い、ストレス指標Ｚを算出し、ストレス分類部２６に送る。

ストレス分類部２６では、送られてきたストレス指標Ｚの値と予め用意したストレスレベルテーブル値に基づいて、ストレスレベルを分類する。本実施の形態１では、先に説明した表１のものを用いた。すなわち、ストレス指標Ｚが３分の１よりも小さい場合、ストレスレベルは「軽度」とし、ストレス指標Ｚが３分の１以上で２分の１よりも小さい場合のストレスレベルは「中度」とし、Ｚが２分の１以上の場合のストレスレベルは「重度」と判定した。話者が対話終了と判断したとき、あるいはストレス判定したい時は、図示しない外部指示回路よりデータ転送指令信号が判定データ蓄積部８に送られる。

このとき、表示部９には、音声Ａと音声Ｂのストレス判定結果のデータをあわせて表示する。この表示部９には液晶ディスプレイなどの表示手段を用いれば良い。本発明のストレス測定装置１を携帯電話に組み込むときは、携帯電話の表示部を利用すれば良い。

判定結果を、「ストレス無」、「ストレス軽度」、「ストレス中度」、「ストレス重度」の４段階で表示する。判定データの表示形態は、全ての対話中のストレス判定データを時間軸に対してグラフで表示しても良い（図７）。また、「ストレス軽度」、「ストレス中度」、「ストレス重度」の場合のみ、発生時間とともに表示する形態でも良い（図８）。さらに、簡易に、「ストレス無」、「ストレス軽度」、「ストレス中度」、「ストレス重度」の割合を表示する形態でも良い（図９）。

次に、本発明の実施の形態に係るストレス測定装置１の動作についてフローチャートを用いて説明する。図１０は、本発明の実施の形態に係るストレス測定装置１の動作を説明するためのフローチャートである。

音声Ａ入力部２へ入力された話者Ａの音声を、ある区間ごとに音声信号を切り出す。そして、切り出した音声信号に音声単位Ｓ_nのように番号を付ける。この音声単位の切り出しは、０．５秒以上の無発声部分の有無で行う（ステップＳ１）。

次に、切り出した音声単位を時間データ分析部１１へ転送し、音声単位Ｓ_nの発声開始時間、及び、発声終了時刻を抽出する（ステップＳ２）。

時間データを抽出した音声信号を０と１の対話パターンに置き換える。その対話パターンを使って、ストレスの有無を判定する（ステップＳ３）。

このストレス有無の判定結果が「ストレス無」である場合、その判定データを判定データ蓄積部８で一時記憶する。ストレス有無の判定結果が「ストレス有」の場合は、さらにストレスレベルを分類する。ストレスレベルは、「ストレス軽度」、「ストレス中度」、「ストレス重度」の３段階に分類する（ステップＳ４）。

ストレス有無判定結果が「ストレス無」である場合と同様に、ストレスレベルの判定データを判定データ蓄積部８で一時記憶する（ステップＳ５）。

その判定データをディスプレイなどの表示部９に出力する。ストレス評価結果は、数値で表示してもよいし、グラフで表示してもよい（ステップＳ６）。

ストレス有無判定の処理（ステップＳ３）について、図１１（ａ）を用いてさらに詳しく説明する。

音声信号は、予め音声Ａ音声単位抽出部１０及び音声Ｂ音声単位抽出部１２において音声単位Ｓ_An、Ｓ_Bnを切り出している。その音声単位Ｓ_An、Ｓ_Bnを１、無発声部分を０とする対話パターンに置き換える。続いて、話者Ａと話者Ｂの対話パターンの積算を求める。ここでは、話者Ａと話者Ｂの信号に重なりがある場合に積算値が１となる重なり信号を抽出する。抽出した重なり信号にＳ_ABnのように番号を付ける（ステップＳ３１）。

重なり信号Ｓ_ABnは、話者Ａと話者Ｂの信号に重なりがある場合のみ、抽出される。重なり信号Ｓ_ABnがない場合、判定結果は、「ストレス無」と判定し、ストレス有無判定ステップ（ステップＳ３）を終了する。一方、重なり信号Ｓ_ABnがある場合、判定結果は「ストレス有」と判定し、重なりの要因を割り出すステップへと続く（ステップＳ３２）。

ステップＳ３２において判定結果が「ストレス有」と判定された場合、重なり信号Ｓ_ABnの発生時刻ｔ_SABnを使って、重なりの要因が話者Ａと話者Ｂのどちらにあるのかを判定する。話者Ａ及び話者Ｂの発声開始時刻・・・、ｔ_SAn-1、ｔ_SAn、ｔ_SAn+1、・・・及び・・・、ｔ_SBn-1、ｔ_SBn、ｔ_SBn+1、・・・のうち、この信号発生時刻ｔ_SABnと一致する時刻を検索する。重なり信号発生時刻ｔ_SABnと話者Ａの発声開始時刻とが一致する場合、重なりの要因は話者Ａにあり、話者Ａの発声開始時刻が一致する場合には、重なりの要因は話者Ｂにあると判定し、ストレス有無判定ステップ（ステップＳ３）を終了する（ステップＳ３３）。

さて、ストレスレベル判定（ステップＳ４）でのストレスレベル判定の処理について、図１１（ｂ）を用いてさらに詳しく説明する。

ストレス有無判定部６において「ストレス有」と判定した場合、音声Ａと音声Ｂの対話パターンを、発声回数分析部２１及び発声累計時間分析部２３へ転送する。この転送する音声信号は、「ストレス有」と判定した時点から、ある判定区間のデータとする。本実施の形態１では、判定区間を３０ｓｅｃとした。

発声回数分析部２１へ転送された音声Ａ及び音声Ｂの対話パターンから、判定区間内における音声Ａ及び音声Ｂの発声回数を算出する。具体的には、判定区間内における音声Ａ及び音声Ｂの音声単位Ｓ_An及びＳ_Bnの個数をカウントする。その発声回数（音声単位の個数）の値をａ_A及びａ_Bとする（ステップＳ４１）。

ステップＳ４１で求めた音声Ａ及び音声Ｂの発声回数の値ａ_A、ａ_Bを使って、ストレスパラメータＸ算出部２２において、ストレスレベルパラメータＸを算出する。ストレスパラメータＸの算出は、数（１）に従って求める（ステップＳ４２）。

また、発声累計時間分析部２３へ転送された音声Ａ及び音声Ｂの対話パターンから、判定区間内における音声Ａ及び音声Ｂの発声累計時間を算出する。具体的には、判定区間内における音声Ａ及び音声Ｂの音声単位Ｓ_An及びＳ_Bnの発声時間ｔ_An、ｔ_Bnの総和を求める。その発声累計時間の値をｂ_A及びｂ_Bとする（ステップＳ４３）。

ステップＳ４３で求めた音声Ａ及び音声Ｂの発声累計時間の値ｂ_A、ｂ_Bを使って、ストレスパラメータＹ算出部２４において、ストレスパラメータＹを算出する。ストレスパラメータＹの算出は、数（２）に従って求める（ステップＳ４４）。

ステップＳ４２及びＳ４４で求めたストレスパレメータＸとＹを使って、数（３）に従い、ストレス指標Ｚを算出する（ステップＳ４５）。

ステップＳ４５で求めたストレス指標Ｚを使って、表１のストレスレベルテーブルに従って、ストレスレベルを分類する（ステップＳ４６）。

以上のように、本発明の実施の形態１において、話者の音声信号を用いて、話者双方のストレスを判定することが出来る。

また、本実施の形態では、発声回数と発声累計時間に基づいてストレスの判定を行った。その際のストレス指標Ｚは、数（３）のように定義したが、数（４）のように定義してもよい。

ｃ、ｄは重みづけのための正の少数であり、ｃ＋ｄ＝１とする。

本発明にかかるストレス診断測定装置は、対話している話者双方の音声信号を用いて、話者双方のストレスを測定することが出来る。例えば、このストレス測定装置を携帯電話の機能として設置することも出来る。携帯電話で通話している際、携帯電話で通話している相手のストレスがかかっているかどうかを判定出来る。

１ ストレス測定装置
２ 音声Ａ入力部
３ 音声Ａバッファ
４ 音声Ｂ入力部
５ 音声Ｂバッファ
６ ストレス有無判定部
７ ストレスレベル判定部
８ 判定データ蓄積部
９ 表示部
１０ 音声Ａ音声単位抽出部
１１ 音声Ａ時間データ分析部
１２ 音声Ｂ音声単位抽出部
１３ 音声Ｂ時間データ分析部
１４ 重なり信号抽出部
１５ ストレス有無分析部
２１ 発生回数分析部
２２ ストレスレベルパラメータＸ算出部
２３ 発声累計時間分析部
２４ ストレスレベルパラメータＹ算出部
２５ ストレス指標Ｚ算出部
２６ ストレスレベル判定部
１０１ 液晶ディスプレイ
１０３ 電極
１０４ 電源

Claims (8)

1. 対話中の各々の話者の音声を入力して音声信号とする音声入力部と、
   前記話者同士の音声信号の重なり長さを利用して話者のストレスを判定するストレス有無判定部と、
   前記ストレスが生じた話者のトレスレベル判定を行うストレスレベル判定部と、
   を備えたストレス測定装置。
2. 前記ストレス有無判定部が、
   各々の話者の前記音声信号を発声部と無発声部とに分け発声部のみを音声単位として抽出する音声単位抽出部と、
   前記話者毎の前記音声単位の開始時刻と前記音声単位の長さを抽出する時間データ分析部と、
   前記話者毎の前記音声単位の開始時刻と前記音声単位の長さに基づいて前記話者同士の会話の重なりを重なり信号に抽出する重なり信号抽出部と、
   前記重なり信号に基づいて話者のストレスを判定するストレス有無分析部とを備えた請求項１に記載のストレス測定装置。
3. 前記音声単位抽出部が、
   前記音声信号の大きさが予め設定した時間において連続して所定値以下であれば無発声部分とし、隣接する無発声部分の間にある発生部分を音声単位とする請求項２に記載のストレス測定装置。
4. 前記ストレスレベル判定部が、
   前記話者の音声単位の数を話者毎の発声回数とする発声回数分析部と、
   前記話者同士の前記発声回数の差を差分値とし前記話者同士の前記発声回数の和を総和値としたとき、前記差分値と前記総和値との比を第１のストレス変数とする第１のストレス変数算出部と、
   前記話者毎の前記音声単位の長さの和を発声累計時間とする発声累計時間分析部と、
   前記話者同士の前記発声累計時間の差を差分値とし前記話者の前記発生累計時間の和を総和値としたとき、前記差分値と総和値との比を第２のストレス変数とする第２のストレス変数算出部と、
   前記第１と第２のストレス変数を利用して前記話者のストレス指標を求めるストレス指標算出部とを備え、
   予め用意されたストレスレベルテーブルと前記ストレス指標に基づいて前記話者のストレスレベルを判定する請求項２に記載のストレス測定装置。
5. 前記第１のストレス変数算出部が、
   前記重なり信号発生時から予め定めた判定区間における各話者の発声回数の差分値を同一の判定区間における各話者の和で除したものをストレスパラメータＸと計算する請求項４に記載のストレス測定装置。
6. 前記第２のストレス変数算出部が、
   前記重なり信号発生時から予め定めた判定区間における各話者間の音声単位の長さの差を同一の判定区間における各話者の音声単位の長さの総和で除したものストレスパラメータＹと計算する請求項４に記載のストレス測定装置。
7. 前記ストレス指標Ｚが、
   数（３）もしくは数（４）を用いて算出される値である請求項４に記載のストレス測定装置。
   

   

   

   但し、ｃ及びｄは正の少数であり、ｃ＋ｄ＝１である。
8. 前記ストレスレベル判定部で判定されたストレス指標を出力するための表示部を備えた請求項１に記載のストレス測定装置。
   

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