JP2016192127A - 楽曲情報更新装置 - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザの心身の状態に応じて楽曲を選択できるような情報を設定又は更新することができる楽曲情報更新装置を提供する。
【解決手段】生体情報取得・接続管理モジュール１３で、ユーザの心拍数等を取得し、情報管理モジュール１５の眠気度算出部で、ユーザの眠気度を算出する。次に、楽曲選択部でサーバ２に楽曲情報と、覚醒情報と、が関連付けて保存されている楽曲情報ＤＢ２４から、眠気を解消するような楽曲を選択させる。そして、車載機接続管理モジュール１４で選択された楽曲情報を車載機３に出力して、当該楽曲情報にかかる楽曲を車載機３が再生する。情報管理モジュールの覚醒情報更新部で、再生されている楽曲をユーザが聴取した際の眠気度の変化に基づいて、楽曲情報ＤＢ２４の当該楽曲情報にかかる覚醒情報を更新する。
【選択図】図１

Description

本発明は、楽曲に関する情報を更新する楽曲情報更新装置に関する。

近年、車両運転中における運転者の運転精神状態の低下状態、つまり例えば眠気等を検出して、これを運転者に知らせることにより安全運転を促すようにした運転精神状態検出装置の開発が行われている。

例えば、特許文献１には、運転者の生理データ、及びナビゲーションシステムから得られた車両の道路走行データに基づいて、運転者の運転精神状態の低下状態、すなわち眠気、疲労及び焦燥感を検出する。そして、検出された眠気等に応じて、ＣＤプレーヤの演奏速度や音量を変更したり、高音や低音を増大させるようにして、運転者に警告をすることが記載されている。

特許３５１２４９３号公報

しかしながら、特許文献１に記載された方法の場合、演奏速度や音量を変更したり、高音や低音を増大させるといった曲調の変化しか無いので、その楽曲自体が運転手の眠気を増加させる場合は効果がない。また、眠気が解消する曲調や楽曲は個人差があるので、単に曲調を変化させるだけでは眠気を解消できない場合もある。

また、眠気に限らず、過度の緊張状態にある場合も好ましくない。このようにさまざまな心身の状態に応じて状態を回復できるような楽曲を選択できるようにすることが望まれる。

そこで、本発明は、上述した問題に鑑み、例えば、ユーザの心身の状態に応じて楽曲を選択できるような情報を設定又は更新することができる楽曲情報更新装置を提供することを課題とする。

上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、ユーザの生体情報を取得する生体情報取得部と、前記生体情報に基づき前記ユーザの心身の状態を解析する解析部と、前記ユーザが聴取した楽曲に対する前記心身の状態の変化に基づいて、楽曲毎に心身情報が設定される楽曲情報データベースを設定又は更新する更新部と、を備えることを特徴とする楽曲情報更新装置である。

また、請求項１０に記載の発明は、ユーザの生体情報を取得する生体情報取得工程と、
前記生体情報に基づき前記ユーザの心身の状態を解析する解析工程と、前記ユーザが聴取した楽曲に対する前記心身の状態の変化に基づいて、楽曲毎に心身情報が設定される楽曲情報データベースを設定又は更新する更新工程と、を備えることを特徴とする楽曲情報更新方法である。

また、請求項１１は、請求項１０に記載の楽曲選択方法を、コンピュータにより実行させることを特徴とする楽曲選択プログラムである。

また、請求項１２に記載の発明は、請求項１１に記載の楽曲選択プログラムを格納したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。

本発明の第１の実施例にかかる楽曲情報更新装置を含むシステムの概略構成図である。 図１に示された情報処理モジュールの概略構成図である。 図２に示された状態判別部における状態判別の例を示した表である。 図２に示されたパラメータテーブルの例を示した表である。 図３に示された眠気基準心拍数ＤＢの例を示した表である。 眠気基準心拍数ＤＢを算出設定する他の構成例である。 眠気基準心拍数ＤＢの補間についての説明図である。 図１に示されたスマートフォンの動作のフローチャートである。 本発明の第２の実施例にかかる楽曲情報更新装置を含むシステムの概略構成図である。 図９に示されたサーバの動作のフローチャートである。 本発明の第３の実施例にかかる楽曲情報更新装置の状態管理・処理モジュールの概略構成図である。

以下、本発明の一実施形態にかかる楽曲情報更新装置を説明する。本発明の一実施形態にかかる楽曲情報更新装置は、生体情報取得部でユーザの生体情報を取得し、解析部で生体情報に基づきユーザの心身の状態を解析する。そして、更新部でユーザが聴取した楽曲に対する心身の状態の変化に基づいて、楽曲毎に心身情報が設定される楽曲情報データベースを設定又は更新する。このようにすることにより、ユーザの心身の状態の変化に基づいて、心身情報が設定又は更新されるので、対応する心身情報から楽曲を選択することができる。従って、ユーザの心身の状態に応じて楽曲を選択できるような情報を設定又は更新することができる。

また、ユーザが聴取した前記楽曲に対して心身情報の入力を受け付ける受付部を更に備え、更新部は、受付部が受け付けた心身情報により設定又は更新を行ってもよい。このようにすることにより、ユーザによる手動評価に基づく心身情報を設定又は更新することができる。この場合、ユーザの感覚に近い心身情報を設定することができる。また、自動更新された心身情報をユーザによって補正することも可能となる。

また、ユーザの周囲状況を取得する周囲状況取得部を更に備え、更新部は、周囲状況取得部が取得した周囲状況に基づいて心身情報を設定又は更新してもよい。このようにすることにより、楽曲以外による心身の状態を変化させる因子を検出することができる。従って、周囲状況を考慮した心身情報に設定又は更新をすることができる。

また、更新部は、周囲状況取得部が取得した周囲状況に心身の状態を変化させる要因があった場合、心身情報を設定又は更新をしないようにしてもよい。このようにすることにより、ユーザの心身の状態が変化した場合に、それが楽曲でなく周囲状況によるものであるかを検出することができる。従って、周囲状況に心身の状態を変化させる因子があった場合は心身情報を設定又は更新しないようにすることができる。

また、心身情報は、眠気に関する情報であってもよい。このようにすることにより、例えば、ユーザが眠い場合に心身情報から眠気が解消できるような楽曲を選択することができる。

また、ユーザの活動状態を取得する活動状態取得部と、活動状態取得部が取得した活動状態に応じてユーザの眠気基準心拍数が活動状態毎に格納されている眠気基準心拍数格納部から眠気基準心拍数を取得する眠気基準心拍数取得部と、更に備えている。そして、解析部は、眠気基準心拍数及び生体情報に基づいて眠気に関する情報を算出するようにしてもよい。このようにすることにより、眠気基準心拍数に基づいて眠気に関する情報を精度良く算出することができる。

また、楽曲情報データベースから解析部が解析した心身の状態に応じて楽曲を選択する選択部を備えてもよい。このようにすることにより、解析部の解析した結果である心身の状態と楽曲情報データベースの心身情報に基づいて楽曲を選択することができる。

また、選択部は、楽曲情報データベースに保存されている楽曲が所定数未満の場合、楽曲情報データベースに保存されていない他の楽曲を選択してもよい。このようにすることにより、ユーザの所有する楽曲が少ない場合、他のデータベース等から楽曲情報を選択することができる。

また、選択部は、更新部が更新した心身情報が保存されている楽曲情報データベースから楽曲を選択してもよい。このようにすることにより、更新部の更新結果を反映後の楽曲情報データベースから適切な楽曲を選択することができる。

また、本発明の一実施形態にかかる楽曲情報更新方法は、生体情報取得工程がユーザの生体情報を取得し、解析工程が生体情報に基づきユーザの心身の状態を解析する。そして、更新工程がユーザが聴取した楽曲に対する心身の状態の変化に基づいて、楽曲毎に心身情報が設定される楽曲情報データベースを設定又は更新する。このようにすることにより、ユーザの心身の状態の変化に基づいて、心身情報が設定又は更新されるので、対応する心身情報から楽曲を選択することができる。従って、ユーザの心身の状態に応じて楽曲を選択できるような情報を設定又は更新することができる。

また、上述した楽曲情報更新方法をコンピュータにより実行させる楽曲出力プログラムとしてもよい。このようにすることにより、コンピュータを用いて、ユーザの心身の状態に基づいて、心身情報が設定又は更新されるので、対応する心身情報から楽曲を選択することができる。従って、ユーザの心身の状態に応じて楽曲を選択できるような情報を設定又は更新することができる。

また、上述した楽曲情報更新プログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納してもよい。このようにすることにより、当該プログラムを機器に組み込む以外に単体でも流通させることができ、バージョンアップ等も容易に行える。

本発明の第１の実施例にかかる楽曲情報更新装置を図１乃至図１０を参照して説明する。本実施例にかかる楽曲情報更新装置としてのスマートフォン１は、図１に示したように、サーバ２及び車載機３と通信可能に接続されている。また、スマートフォン１は、ユーザの生体情報を測定する生体情報測定装置４が通信可能に接続されている。

生体情報測定装置４は、本実施例では、生体情報として心拍に関する生体情報として少なくとも心拍数を取得することができる心拍センサで構成されている。心拍センサは周知のものを用いることができる。例えば、腕時計型等、種々の形態のものを利用することができる。

スマートフォン１は、眠気基準心拍数取得部としてのサーバ通信部１１と、通信接続部１２と、生体情報取得部としての生体情報取得・接続管理モジュール１３と、受付部、周囲状況取得部としての車載機接続管理モジュール１４と、状態管理・処理モジュール１５と、を備えている。

サーバ通信部１１は、サーバ２と例えばインターネットを介して通信する。また、サーバ通信部１１は、サーバ２に対して生体情報測定装置４が測定した生体情報、測定時刻及び後述する活動状態や、状態管理・処理モジュール１５が更新する心身情報としての覚醒情報やその他の情報を送信する。また、サーバ通信部１１は、サーバ２から眠気基準心拍数や楽曲情報、覚醒情報等を受信する。

通信接続部１２は、車載機３とＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の無線通信又はＵＳＢ（Universal Serial Bus）等の有線通信により接続される。通信接続部１２は、車載機３に対して、状態管理・処理モジュール１５が選択した楽曲情報を楽曲変更指示情報とともに送信する。また、通信接続部１２は、車載機３から現在楽曲再生部３５で再生中の楽曲情報を受信する。

生体情報取得・接続管理モジュール１３は、生体情報測定装置４から生体情報（心拍数等）及び測定時刻を取得するとともに、生体情報測定装置４との接続状態の管理等を行う。

車載機接続管理モジュール１４は、通信接続部１２と状態管理・処理モジュール１５との各種情報の入出力管理等、車載機３との接続状態の管理等を行う。車載機接続管理モジュール１４は、状態管理・処理モジュール１５の処理によって選択された楽曲にかかる楽曲情報を車載機３に出力する。車載機接続管理モジュール１４は、車載機３からユーザの手動評価情報や周囲状況情報を受信する。

状態管理・処理モジュール１５は、生体情報取得・接続管理モジュール１３を介して生体情報測定装置４から取得した生体情報及びサーバ通信部１１を介してサーバ２から取得した眠気基準心拍数に基づいて眠気度（眠気に関する情報）を算出する。また、状態管理・処理モジュール１５は、算出した眠気度に基づいて車載機３で再生中の楽曲に対する覚醒情報をサーバ２の楽曲情報ＤＢ２４に設定又は更新する。また、状態管理・処理モジュール１５は、車載機３で再生中の楽曲のメロディ、テンポ、コード等の特徴量を解析する。さらに、眠気度に基づいて車載機３で再生する楽曲の選択をする。

図２に状態管理・処理モジュール１５の機能構成図を示す。状態管理・処理モジュール１５は、活動状態取得部としての状態判別部１５１と、パラメータテーブル１５２と、解析部としての眠気度算出部１５３と、更新部としての覚醒情報更新部１５４と、特徴量解析部１５５と、選択部としての楽曲選択部１５６と、を備えている。

状態判別部１５１は、スマートフォン１が内蔵するＧＰＳ受信機やＧセンサ（加速度センサ）から入力されるスマートフォン１の現在地情報及び加速度情報（ユーザの位置する現在地及び加速度）に基づいて安静、運転中、作業中、睡眠等といったユーザの活動状態を判別する。即ち、状態判別部１５１は、ユーザの活動状態を取得する。

状態判別部１５１における活動状態の判別の例を図３に示す。図３は、活動状態を判別するテーブルの例である。図３のテーブルにおいて、状態ｓｔａ１の内容は安静、状態ｓｔａ２の内容は運転中、状態ｓｔａ３の内容は作業中、状態ｓｔａ４の内容は睡眠、の活動状態を示している。勿論活動状態は、エクササイズや重労働等、図示した項目以外が含まれていてもよい。

図３のテーブルでは、位置情報がリビングで、加速度情報が小さく、速度が小さく、デバイスが腕時計である場合に状態ｓｔａ１（安静）と判別する。ここで、速度は、例えば現在地情報の変化から算出すればよい。デバイスは生体情報測定装置４の種類や設置されている場所を示しており、生体情報測定装置４から取得してもよいし、別途ユーザ等が設定してもよい。

また、現在地情報が車両で、加速度情報が中、速度が大きく、デバイスが運転席である場合に状態ｓｔａ２（運転中）と判別する。現在地情報が事務所で、加速度情報が大きい、速度が中、デバイスが椅子である場合に状態ｓｔａ３（作業中）と判別する。現在地情報がベッドで、加速度情報が小さい、速度が小さい、デバイスがベッドである場合に状態ｓｔａ４（睡眠）と判別する。

なお、図３のテーブルでは、位置情報、加速度情報、速度情報、デバイス情報で判別していたが、いずれか１項目のみで判定してもよいし２項目又は３項目のみであってもよい。また、生体情報測定装置４で測定した心拍数で判別してもよい。例えば、心拍数の変化が少ない場合は安静状態か睡眠、心拍数が低いが変動がある場合は運転か作業中など、大まかな判別は可能である。

パラメータテーブル１５２は、後述する眠気予測パラメータが活動状態毎に設定されているテーブルを備えている。そして、状態判別部１５１の判別結果に基づいて、その活動状態に対応する眠気予測パラメータを眠気度算出部１５３に出力する。テーブルの例を図４に示す。

眠気予測パラメータは図４に示したようにａ、ｂの２種類が設定される。図４の例では、状態ｓｔａ１（安静）の場合、眠気予測パラメータａは０．２、眠気予測パラメータｂは０．２とし、状態ｓｔａ２（運転中）の場合、眠気予測パラメータａは０．５、眠気予測パラメータｂは０としている。また、状態ｓｔａ３（作業中）の場合、眠気予測パラメータａは０．１、眠気予測パラメータｂは０．２とし、状態ｓｔａ４（睡眠）の場合、眠気予測パラメータａは０．２、眠気予測パラメータｂは０．２としている。図４のテーブルから明らかなように、眠気予測パラメータａ、ｂは０〜１の範囲の値が設定される。

眠気度算出部１５３は、生体情報測定装置４で測定された生体情報（心拍数）と、パラメータテーブル１５２から出力された眠気予測パラメータと、サーバ２から受信した眠気基準心拍数と、に基づいて眠気度を算出する。即ち、生体情報に基づいてユーザの心身の状態（眠気度）を解析している。

眠気度とは、現在の心拍数が眠気基準心拍数よりも低いときの、現在の心拍数と眠気基準心拍数との差分であり、現在の心拍数が眠気基準心拍数より下がる割合に応じて眠気も強くなるように算出される。

ここで、眠気度と算出する前提について説明する。心拍変動から自律神経のバランスを推定するために、心拍変動についての時系列データから、呼吸変動に対応する高周波変動成分（ＨＦ成分）と血圧変動であるメイヤー波（Mayer wave）に対応する低周波成分（ＬＦ成分）を抽出し、両者の大きさを比較する。呼吸変動を反映するＨＦ成分は、副交感神経が緊張（活性化）している場合のみに心拍変動に現れる。一方、ＬＦ成分は、交感神経が緊張しているとき、及び副交感神経が緊張しているときにも心拍変動に現れる。

ＨＦ成分は、パワースペクトルのＨＦ成分の領域（０.１５Ｈｚから０.４０Ｈｚまで）の強度を合計した値に平方根を用いるのが一般的である。ＨＦ成分（ＨＦＳ）は、個人差が大きく、個人ごとに正規化を行い１から５の値に変換する。
ＨＦＳ＝β×√（ＨＦ）・・・（１）

ここで、ＨＦＳの平均値が２となるようにβの値は決定される。ＨＦＳの値が１より小さいものは１とし、５より大きいものは５とする。その結果、ＨＦＳは１から５までの値となる。

眠気度算出部１５３では、眠気予測パラメータをａ及びｂ、現在の心拍数ＨＲから得られるＲＲ間隔（R-R Interval）をＲＲ、基準心拍数ＨＲ＿ｒｅｆから得られる基準ＲＲ間隔をＲＲ＿ｒｅｆ、心拍揺らぎをＨＦとすると、次の（２）式により眠気度Ｄを算出する。
Ｄ＝ａ×（ＲＲ−ＲＲ＿ｒｅｆ）＋ｂ×ＨＦＳ・・・（２）

ここで、心拍数ＨＲは１分間当たりの心拍の数であるので、ＲＲ間隔は、心拍数ＨＲから次の（３）式で算出される。
ＲＲ＝６００００／ＨＲ（ミリ秒）・・・（３）

同様に、ＲＲ＿ｒｅｆは次の（４）式で算出される。
ＲＲ＿ｒｅｆ＝６００００／ＨＲ＿ｒｅｆ（ミリ秒）・・・（４）

また、ＨＦは心拍ゆらぎの高周波成分を示し、周知のように副交感神経の活動に関連するものである。ＨＦは、周知のようにＲＲ間隔を周波数解析することにより求めることができる。本実施例では、ＨＦは眠気度算出部１６で心拍数から求めているが、生体情報測定装置４から取得するようにしてもよい。その場合は、生体情報取得・接続管理モジュール１３が取得する生体情報としては、心拍数と心拍揺らぎの高周波成分となる。

ここで、眠気予測パラメータａ及びｂをそれぞれ設定することについて説明する。例えば運転中の眠気は単調な運転時（高速道路等）で起こりやすく、眠気を伴った機能低下が起こる。このような機能低下は、生理機能上は心拍数、血圧などが沈静して、眼球運動と脳波の異常などが動揺しながら出現する。自覚症状 疲労感が眠気とだるさ、四肢の疲れを中心に大きく増大し、集中低下も強く感じられる。行動能力 反応時間の大きな延長とばらつきが増大、正確さの低下があり、閉眼、まどろみによる危険状態にも至る。

眠気の状態は自律神経の機能により下記のように分類される。
＜１．眠気のない場合＞
交感神経が亢進し、副交感神経が抑制している状態である。心拍数ＨＲが大きく、心拍揺らぎの高周波成分ＨＦが小さい。
＜２．眠気の兆候がある場合＞
単調な運転や疲労などにより、心理的に眠気の自覚は少ないが生理的にその兆候が現れる。交感神経活動が亢進状態から抑制状態に変わるので、心拍数が下がる。
＜３．眠気が生じる場合＞
交感神経は抑制したままであるが、副交感神経活動が亢進状態に変わるので、心拍数ＨＲが下がり、心拍揺らぎの高周波成分ＨＦが上がる。
＜４．眠気に抗した葛藤状態＞
危険を感じ、眠気に抗するために、緊張状態を生じる。ヒヤッとしたときなどに、交感神経活動が断続的に亢進し、心拍揺らぎの高周波成分ＨＦが減少する。
＜５．眠気に抗しきれない状態＞
緊張が消失し、居眠りが始まる。交感神経活動が抑制されるので心拍数ＨＲは下がる。

上記の分類で、通常の居眠り運転では１の状態（眠気のない場合）から２の状態（眠気の兆候がある場合）に変化し、さらに４の状態（眠気に抗した葛藤状態）に至ることが多い。一方、安静状態では、１の状態から２の状態になり、３の状態（眠気が生じる場合）になり、そして、眠ってしまうと５の状態（眠気に抗しきれない状態）に至る。

そこで、（２）式では、図３に示したように、運転中では心拍揺らぎの眠気予測パラメータｂを０にして計算する。つまり、運転状態では、心拍数変化の眠気予測パラメータａを大きくし、心拍揺らぎの眠気予測パラメータｂを小さくする。一方、安静状態では、心拍数変化の要素の眠気予測パラメータａを小さくし、心拍揺らぎの眠気予測パラメータｂを大きくする。

即ち、眠気予測パラメータａ及びｂは、ＲＲ間隔及び心拍揺らぎのそれぞれに対する重み付けをするための係数である。上述したように、ＲＲ間隔と心拍揺らぎは、活動状態によって眠気への寄与が異なるため、それぞれに重み付けをすることで、眠気度の精度を高めている。

そして、（２）式により算出された眠気度は１〜５の数値の範囲となる。この眠気度は１が眠気が小さく５が眠気が大きい。また、眠気度Ｄは現在の心拍数が眠気基準心拍数よりも低いときの、現在の心拍数と眠気基準心拍数との差分であるので、ＲＲ＜ＲＲ＿ｒｅｆ（ＨＲ＞ＨＲ＿ｒｅｆ）の場合眠気度は１とする。

即ち、眠気予測パラメータは活動状態によって変化するので、眠気度算出部１５３は、心拍数（生体情報）、活動状態、眠気基準心拍数に基づいて眠気度を算出していることとなる。

覚醒情報更新部１５４は、眠気度算出部１５３が算出した眠気度に基づいて、現在車載機３で再生している楽曲の覚醒情報を更新する。覚醒情報が設定されていない場合は設定する。以下「更新する」には設定することも含むものとする。覚醒情報更新部１５４は、当該楽曲再生前と再生後（再生中）とで眠気度が小さくなった場合は、ユーザにとって覚醒する楽曲と判定し覚醒情報を更新する。即ち、車載機が出力（再生）した楽曲をユーザが聴取した際の眠気度の変化に基づいて、楽曲情報ＤＢ２４の当該楽曲の覚醒情報を更新する。

覚醒情報としては、覚醒するかしないかでもよいし、眠気度が小さくなった場合は覚醒、眠気度が大きくなった場合は睡眠、眠気度が変わらない場合は変化なし等としてもよい。或いは、眠気度の変化量に応じて数値化等細分化してもよい。

特徴量解析部１５５は、現在車載機３で再生している楽曲の特徴量を解析する。特徴量としては、メロディ、コード等に細分化して、それらのテンポやビート構造（ＢＰＭ：Beats Per Minute）等を解析することが挙げられる。特徴量の解析方法は周知の方法を用いればよい。そして、細分化された単位で眠気度算出部１５３で算出された眠気度を参照し、覚醒するようなコード進行やテンポ等を抽出してもよい。或いは、眠くなるようなコード進行やテンポ等を抽出してもよい。なお、特徴量解析はスマートフォン１でなく車載機３で行って、特徴量情報のみをスマートフォン１に送信するようにしてもよい。

楽曲選択部１５６は、楽曲再生中の眠気度算出部１５３で算出された眠気度の変化に基づいて楽曲を変更するための楽曲選択指示情報をサーバ２に出力したり、楽曲選択指示情報に対応してサーバ２から送信された楽曲情報を車載機３に送信したりする。即ち、楽曲情報ＤＢ２４から解析部（眠気度算出部）が解析した心身の状態（眠気度）に応じた楽曲を覚醒情報に基づいて選択している。

本実施例においては、生体情報取得・接続管理モジュール１３と、車載機接続管理モジュール１４と、状態管理・処理モジュール１５と、がスマートフォン１のＣＰＵ（Central Processing Unit）等の処理装置で動作するアプリケーションプログラム（アプリ）として構成されている。

サーバ２は、情報管理モジュール２１と、生体情報履歴ＤＢ２２と、眠気基準心拍数ＤＢ２３と、楽曲情報ＤＢ２４と、を備えている。

情報管理モジュール２１は、スマートフォン１から指示情報等に基づいて眠気基準心拍数ＤＢ２３、楽曲情報ＤＢ２４に蓄積されている情報を検索し、検索された眠気基準心拍数や楽曲情報をスマートフォン１に出力する。また、情報管理モジュール２１は、スマートフォン１から出力された生体情報を生体情報履歴ＤＢ２２に蓄積したり、スマートフォン１から出力された覚醒情報を楽曲情報ＤＢ２４に蓄積したりする。

生体情報履歴ＤＢ２２は、スマートフォン１から受信した心拍数、測定時刻、活動状態等の履歴データが個人別に格納されているデータベース（ＤＢ）である。サーバ２は、生体情報履歴ＤＢ２２に格納された履歴データに基づいて眠気基準心拍数ＤＢ２３を作成又は更新してもよい。

眠気基準心拍数ＤＢ２３は、ユーザの眠気基準心拍数が時刻及び活動状態毎に格納されているデータベースである。そして、スマートフォン１から受信した活動状態と現在時刻に基づいて、その活動状態に対応する眠気基準心拍数が読み出される。データベースの例を図５に示す。

ここで、眠気基準心拍数とは、眠気発生時の心拍数である。つまり、この心拍数以下では人が眠気を感じる心拍数である。眠気基準心拍数の算出方法としては、例えば運転中等のある活動状態における心拍の最低心拍数と標準偏差を求め、最低心拍数に標準偏差を加えることで算出する。

図５の例の場合、時刻ｔ１〜ｔ４の１時間間隔で各状態ｓｔａ１〜ｓｔａ３毎に眠気基準心拍数を設定している。時刻ｔ１〜ｔ４は、例えば午後０時や、午後１時などの時刻を示している。

眠気基準心拍数は、心拍センサ１９から取得した心拍数等の情報に基づいて算出された標準偏差等に基づいて算出される。例えば午後０時の基準心拍数を算出する場合は、午後０時近傍の所定期間の心拍数を取得し、上述したように最低心拍数と標準偏差を求め、最低心拍数に標準偏差を加えることで算出すればよい。そして、その時の活動状態を車載機３の状態判別部１５１から取得し、その活動状態の午後０時の眠気基準心拍数としてデータベースに設定する。

また、眠気基準心拍数は、スマートフォン１で算出し設定してもよいし、サーバ２に心拍数等の情報を送信してサーバ２で算出してもよいが、図６に示すような構成で別途算出、設定し、サーバ２の眠気基準心拍数ＤＢ２３に転送するようにしてもよい。初期校正部５１は、上述した方法で眠気基準心拍数を算出する。

また、人は１日に様々な活動を行うので、２４時間心拍数を測定しても、眠気基準心拍数ＤＢ２３の全ての時刻と活動状態を埋めるのは困難である（図７（ａ））。そこで、空白となった部分はその前後のデータに基づいて滑らかになるようにデータを補間するようにしてもよい（図７（ｂ））。

また、初期状態で補間により埋めた部分は、その後の測定によって眠気基準心拍数が算出された場合はその算出値に更新（追加）してもよい。更に、その更新（追加）に基づいて他の補間値を更新してもよい。このようにすることで、眠気基準心拍数の精度を向上させることができる。即ち、サーバ２は、心拍数の測定時刻及びユーザの活動状態に基づいて眠気基準心拍数を追加又は更新する眠気基準心拍数設定部としても機能する。

楽曲情報ＤＢ２４は、楽曲情報が登録（保存）されているデータベースである。ここで、楽曲情報とは、少なくとも楽曲名、アーチスト名等の楽曲を識別できる情報と覚醒情報が含まれており、楽曲毎に登録されている。即ち、楽曲毎に覚醒情報が設定される。また、楽曲情報には楽曲のデータ（音声として再生されるデータ）自体は必ずしも含めなくてもよい。本実施例では、楽曲情報に、楽曲名、アーチスト名、覚醒情報に加えて、スマートフォン１が解析した特徴量（メロディ、コード等の楽曲構造、テンポやビート構造）や再生回数等を含めてもよい。

また、楽曲情報ＤＢ２４は、個人用楽曲情報ＤＢと共通楽曲情報ＤＢとが含まれている。個人用楽曲情報ＤＢは、ユーザ個人の所有する楽曲情報が登録されている。例えば、車載機３内のハードディスク等の記憶媒体やスマートフォン１内の不揮発性メモリ等に保存されている楽曲の楽曲情報が登録されている。

共通楽曲情報ＤＢは、一般的に覚醒されるような曲調、特徴量を含む楽曲情報が登録されている。又は、共通楽曲情報ＤＢは、複数人分の個人用楽曲情報ＤＢの覚醒情報を平均化して、覚醒する程度が高い楽曲情報を登録してもよい。この共通楽曲情報ＤＢは、例えば個人用楽曲情報ＤＢの楽曲でまだ覚醒情報が設定されていない楽曲で、共通楽曲情報ＤＢに当該楽曲が登録されていた場合に利用することができる。

車載機３は、通信接続部３１と、外部機器制御モジュール３２と、入力部３３と、表示部３４と、楽曲再生部３５と、を備えている。

通信接続部３１は、スマートフォン１とＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の無線通信又はＵＳＢ（Universal Serial Bus）等の有線通信により接続される。通信接続部３１は、スマートフォン１に対して、現在楽曲再生部３５で再生中の楽曲情報を送信する。通信接続部３１は、スマートフォン１から状態管理・処理モジュール１５が選択した楽曲情報を楽曲変更指示情報とともに受信する。

外部機器制御モジュール３２は、スマートフォン１から通信接続部３１を介して送信された楽曲情報及び楽曲変更指示情報に基づいて楽曲再生部３５に再生させる。また、表示部３４に楽曲変更に関する情報や、後述する覚醒情報の手動評価のためのＵＩ（User Interface）等を表示させる。外部機器制御モジュール３２は、楽曲再生部３５から再生中の楽曲情報や入力部３３から入力された覚醒情報の手動評価の情報等をスマートフォン１に通信接続部３１を介して送信する。また、外部機器制御モジュール３２は、周囲状況検出部６が取得した周囲状況情報をスマートフォン１に通信接続部３１を介して送信する。

周囲状況検出部６は、例えば車載カメラや車載マイク等で構成され、車内外の画像や音声等を取得する。これは、後述する楽曲再生以外で眠気を解消させる因子があるかを検出するための情報である。

入力部３３は、例えば、タッチパネルやキーボード等の入力手段で構成されている。入力部３３は、覚醒情報の手動評価等の車載機３３に対する各種操作が入力される。

楽曲再生部３５は、車載機３内の記憶媒体やスマートフォン１、或いはサーバ２等に格納されている楽曲データを再生する。再生された楽曲データは、車載機３に接続されたスピーカ５から楽曲（音）として出力される。

次に、上述した構成のスマートフォン１の動作を図８のフローチャートを参照して説明する。図８のフローチャートは、基本的にはスマートフォン１の状態管理・処理モジュール１５が行う。

まず、ステップＳ１０１において、車載機３から楽曲情報を取得してステップＳ１０２に進む。本ステップでは、通信接続部１２を介して車載機接続管理モジュール１４が取得し、状態管理・処理モジュール１５に出力する。また、楽曲情報は、以降のステップで楽曲の特徴量の解析を行うので楽曲データ或いは特徴量の解析ができる程度の情報も車載機３から取得する。

次に、ステップＳ１０２において、楽曲の特徴量を解析してステップＳ１０３に進む。本ステップでは、状態管理・処理モジュール１５の特徴量解析部１５５が、上述したようにメロディ、コード、テンポ、ビート構造等を解析する。

次に、ステップＳ１０３において、眠気度を算出してステップＳ１０４に進む。本ステップでは、状態管理・処理モジュール１５の眠気度算出部１５３が、上述した（２）式により眠気度を算出する。眠気度は、上述したように、１曲内で複数回算出される。即ち、本ステップが、生体情報取得工程、解析工程として機能する。

次に、ステップＳ１０４において、ステップＳ１０２の特徴量の解析結果とステップＳ１０３の眠気度の算出結果を紐付けしてサーバ２に送信する。本ステップでは、状態管理・処理モジュール１５が特徴量と眠気度を紐付してサーバ通信部１１を介してサーバ２に送信する。サーバ２では、送信された特徴量と眠気度が紐付けられたまま（関連付けて）楽曲情報ＤＢに登録される。なお、サーバ２に送信するタイミングは、当該楽曲の特徴量として細分化された部分ごとに行うが、１曲分をまとめて送信してもよい。

次に、ステップＳ１０５において、ステップＳ１０１で楽曲情報を取得した楽曲を再生中にステップＳ１０３で算出した眠気度に基づいて眠気を検知したか否かを判断し、検知した場合（ＹＥＳの場合）はステップＳ１０６に進み、そうでない場合（ＮＯの場合）はステップＳ１０２に戻る。本ステップでは、状態管理・処理モジュール１５の楽曲選択部１５６が、例えば、（２）式による算出の結果、眠気度が３以上になったかで眠気の検知と判断する。なお、本ステップでは、楽曲の途中で判断するようにしているが、楽曲の再生終了後に判断してもよい。その場合は、ステップＳ１０１に戻る。

次に、ステップＳ１０６において、個人用楽曲評価数が所定数以上か否かを判断し、所定数以上である場合（ＹＥＳの場合）はステップＳ１０７に進み、そうでない場合（ＮＯの場合）はステップＳ１０８に進む。個人用楽曲評価数とは、サーバ２の楽曲情報ＤＢ２４の個人用楽曲情報ＤＢに登録されている楽曲情報のうち覚醒情報が設定されている楽曲の数を示している。本ステップでは、状態管理・処理モジュール１５の楽曲選択部１５６が、サーバ２から個人用楽曲評価数の情報を取得し、個人用楽曲評価数が例えば５０曲以上あるかを判断する。

次に、ステップＳ１０７において、楽曲情報ＤＢ２４の個人用楽曲情報ＤＢから適切な楽曲を選択してステップＳ１０９に進む。本ステップでは、状態管理・処理モジュール１５の楽曲選択部１５６が、覚醒情報が覚醒するとされている楽曲を選択するようにサーバ２に指示する指示情報をサーバ通信部１１を介してサーバ２に送信する。即ち、本ステップが選択工程として機能する。

サーバ２では、情報管理モジュール２１が、スマートフォン１からの楽曲選択指示情報に基づいて楽曲情報ＤＢ２４から楽曲（楽曲情報）を選択する。選択基準としては、例えば、覚醒情報が細分化されている場合は、最も覚醒度が大きいものを選択する。同じ楽曲が何回も再生されると慣れてしまうので覚醒情報を考慮しつつ再生回数が少ないものを選択する等が挙げられる。なお、この選択基準は、スマートフォン１の楽曲選択指示情報に含まれていてもよい。そして、サーバ２から送信された楽曲情報は、楽曲選択部１５６が受信する。

また、楽曲の選択基準として、特徴量に基づいてもよい。例えば、特徴量解析部１５５で、メロディ、コード等に細分化された単位で眠気度算出部１５３で算出された眠気度を参照し、覚醒するようなコード進行やテンポ等を抽出した結果も楽曲情報として楽曲情報ＤＢ２４に登録する。そして、予め楽曲情報ＤＢ２４（個人別楽曲情報ＤＢ）内の楽曲情報からユーザの眠気が解消するようなコード進行やテンポ等の傾向を分析しておき、楽曲選択指示情報を受信した際には、その傾向に基づいて楽曲を選択する。

一方、ステップＳ１０８では、楽曲情報ＤＢ２４の共通用楽曲情報ＤＢから適切な楽曲を選択してステップＳ１０９に進む。本ステップでは、状態管理・処理モジュール１５の楽曲選択部１５６が、覚醒するとされている楽曲を選択するようにサーバ２に指示する指示情報をサーバ通信部１１を介してサーバ２に送信する。即ち、本ステップが選択工程として機能する。

サーバ２では、情報管理モジュール２１が、スマートフォン１からの楽曲選択指示情報に基づいて楽曲情報ＤＢ２４から楽曲情報を選択する。この場合の選択基準としては、覚醒情報によらなくてもよい。特徴量から一般的に覚醒する可能性が高い楽曲（例えばテンポが早い、音量が大きい等）を選択してもよい。或いは、上記したユーザの眠気が解消するようなコード進行やテンポ等の傾向を分析されている場合は、その傾向に基づいて選択してもよい。なお、この選択基準は、スマートフォン１の楽曲選択指示情報に含まれていてもよい。

そして、サーバ２から送信された楽曲情報は、楽曲選択部１５６が受信する。即ち、選択部（楽曲選択部１５６）は、個人用楽曲情報ＤＢに保存されている楽曲情報が所定数未満の場合は、個人用楽曲情報ＤＢに保存されていない他の楽曲を眠気度及び楽曲の特徴量のいずれか又は両方に基づいて選択している。

次に、ステップＳ１０９において、車載機３へ楽曲選択結果を送信してステップＳ１１０に進む。本ステップでは、状態管理・処理モジュール１５の楽曲選択部１５６が、サーバ２から送信された楽曲選択結果（選択された楽曲情報）を車載機３に送信する。

楽曲選択結果（選択された楽曲情報）を送信された車載機３は、その選択された楽曲情報を楽曲再生部３５で再生する。選択された楽曲の再生は、直ちに切り替えて再生してもよいし、再生中の楽曲の終了後に再生してもよい。

次に、ステップＳ１１０において、ステップＳ１０９で選択されて再生された楽曲を再生中に眠気度が下降したか否かを判断し、下降した場合（ＹＥＳの場合）はステップＳ１１２に進み、そうでない場合（ＮＯの場合）はステップＳ１１１に進む。本ステップでは、状態管理・処理モジュール１５の楽曲選択部１５６が、例えば、眠気度が２以上小さくなったかを判断する。なお、本ステップでは、楽曲の途中で判断するようにしているが、楽曲の再生終了後に判断してもよい。

次に、ステップＳ１１１において、ユーザの手動評価で眠気解消との評価を得たか否かを判断し、眠気解消との評価を得た場合（ＹＥＳの場合）はステップＳ１１２に進み、そうでない場合（ＮＯの場合）はステップＳ１０４に戻る。本ステップでは、ステップＳ１１０の評価では眠気度の変化はない（少ない）場合、ユーザの感覚により再評価をさせている。本ステップでは、状態管理・処理モジュール１５の覚醒情報更新部１５４が、通信接続部１２を介して車載機３に眠気が改善したかの入力を促す指示情報を送信する。なお、眠気解消とは完全に眠気が消えることに限らず、眠気が少なくなることも含む。

車載機３では、当該指示情報に基づいて、外部機器制御モジュール３２が表示部３４に覚醒情報の手動評価のためのＵＩを表示させ、ユーザが入力部３３から評価を入力すると、その評価情報をスマートフォン１に送信する。そして、スマートフォン１では、状態管理・処理モジュール１５の覚醒情報更新部１５４が評価情報を受信する。即ち、入力部３３が評価を受け付けた評価情報は、スマートフォン１の車載機接続管理モジュール１４が受信するので、車載機接続管理モジュール１４は、スマートフォン１における受付部に相当する。

この手動評価は、眠気が解消しただけでなく、解消しない、或いは逆に眠くなったといった評価が入力できるようにしてもよい。

なお、ステップＳ１１１からステップＳ１０４に戻った場合は、ステップＳ１０４で、当該楽曲について眠気が解消しないとの覚醒情報を覚醒情報更新部１５４がサーバ２に送信する。

次に、ステップＳ１１２で、周囲状況情報から眠気度を解消させる外乱があったか否かを判断し、外乱があった場合（ＹＥＳの場合）はステップＳ１０４に戻り、そうでない場合はステップＳ１１３に進む。本ステップでは、状態管理・処理モジュール１５の覚醒情報更新部１５４が、車載機３から送信された周囲状況情報に含まれる車載カメラや車載マイク等の情報から外乱の有無を判断する。外乱とは、例えば、車両運転時の場合であれば、前方車両の急な割り込みや急ブレーキ等、または、同乗者との会話等の眠気を解消させるような因子である。つまり、外乱が無い場合はステップＳ１０９で再生された楽曲に眠気を解消させる効果があると判定できる。

なお、外乱の有無の判定はスマートフォン１ではなく車載機３で行ってもよい。この場合、周囲状況情報は、外乱の有無の情報が含まれる。

なお、ステップＳ１１２からステップＳ１０４に戻った場合は、ステップＳ１０４で、当該楽曲について外乱により眠気が解消したため眠気が解消しないとの覚醒情報を覚醒情報更新部１５４がサーバ２に送信する。即ち、周囲状況取得部が取得した前記周囲状況に前記心身の状態を変化させる要因があった場合は前記心身情報を更新しない。即ち、周囲状況取得部（車載機接続管理モジュール１４）が取得した周囲状況情報に心身の状態（眠気度）を変化させる要因があった場合は心身情報（覚醒情報）を更新しない。或いは眠気が解消しないと更新してもよい。

次に、ステップＳ１１３において、楽曲情報ＤＢ２４の個人用楽曲情報ＤＢを更新する。本ステップでは、状態管理・処理モジュール１５の覚醒情報更新部１５４が、ステップＳ１０９で再生された楽曲の覚醒情報を覚醒するに更新する。覚醒情報が設定されていない場合は、新たに設定される。即ち、本ステップが更新工程として機能する。

このステップＳ１１３においては、ステップＳ１１１を経由しないで実行された場合は、ステップＳ１１０の判断結果がそのまま覚醒情報に反映される。即ち、車載機接続管理モジュール１４が出力した楽曲情報にかかる楽曲をユーザが聴取した際の心身の状態の変化に基づいて、楽曲情報ＤＢ２４の当該楽曲情報の心身情報（覚醒情報）を更新している（自動更新）。

一方、ステップＳ１１３を、ステップＳ１１１を経由して実行された場合は、ステップＳ１１１の手動評価がそのまま覚醒情報に反映される。即ち、楽曲情報ＤＢ２４の当該楽曲情報を受付部（車載機接続管理モジュール１４）が受け付けた心身情報（覚醒情報）により更新している（手動更新）。

このフローチャートが実行されると、以降は覚醒情報更新部１５４が更新した覚醒情報に基づいて楽曲情報が選択される。即ち、更新部（覚醒情報更新部１５４）が更新した心身情報（覚醒情報）に基づいて楽曲を選択する。

本実施例によれば、生体情報取得・接続管理モジュール１３でユーザの心拍数等を取得し、状態管理・処理モジュール１５の眠気度算出部１５３でユーザの眠気度を算出する。次に、楽曲選択部１５６でサーバ２に楽曲選択部１５６で楽曲情報と、覚醒情報と、が関連付けて保存されている楽曲情報ＤＢ２４から、眠気を解消するような楽曲を選択させる。次に、車載機接続管理モジュール１４で選択された楽曲情報を車載機３に出力して、当該楽曲情報にかかる楽曲を車載機３が再生する。そして、覚醒情報更新部１５４で再生されている楽曲をユーザが聴取した際の眠気度の変化に基づいて、楽曲情報ＤＢ２４の当該楽曲情報にかかる覚醒情報を更新する。このようにすることにより、ユーザの眠気度の変化に基づいて、覚醒情報が設定又は更新されるので、対応する覚醒情報から楽曲を選択することができる。従って、ユーザの眠気度の変化に応じて楽曲を選択できるような情報を設定又は更新することができる。そして、その選択された楽曲を出力することができる。

例えば、眠気度が上昇した場合は、眠気度を解消（下降）させるような楽曲を選択する。また、楽曲再生中に眠気度が下降した場合は、当該楽曲を眠気が解消する楽曲として覚醒情報を更新することができる。また、説明したフローチャートと逆に楽曲再生中に眠気度が上昇した場合は、当該楽曲を眠気が増す楽曲として覚醒情報を更新することもできる。

また、ユーザが聴取した楽曲に対して、覚醒情報の入力を受け付ける入力部３３を更に備え、覚醒情報更新部１５４は、入力部３３が受け付けた覚醒情報による更新を行っている。このようにすることにより、ユーザによる手動評価に基づく覚醒情報に更新することができる。この場合、ユーザの感覚に近い覚醒情報を設定することができる。また、自動更新された覚醒情報をユーザによって補正することも可能となる。

また、ユーザの周囲状況を取得する周囲状況検出部６を更に備え、更新部は、周囲状況検出部６が検出した周囲状況に眠気度を変化させる要因があった場合は覚醒情報を更新しないようにしている。このようにすることにより、楽曲以外による眠気度を変化させる因子を検出することができる。従って、周囲状況を考慮した覚醒情報の更新をすることができる。

また、楽曲選択部１５６は、個人用楽曲情報ＤＢに保存されている楽曲情報が所定数未満の場合は、共通楽曲情報ＤＢの楽曲情報を眠気度及び楽曲の特徴量のいずれか又は両方に基づいて選択している。このようにすることにより、ユーザの所有する楽曲が少ない場合、他のデータベース等から楽曲（個人用楽曲情報ＤＢに保存されていない楽曲）を選択することができる。また、その際には眠気度に限らず、メロディ、コード、テンポ等の楽曲の特徴量に基づいて楽曲を選択することができる。

また、楽曲選択部１５６は、覚醒情報更新部１５４が更新した覚醒情報に基づいて楽曲を選択してもよい。このようにすることにより、覚醒情報更新部の更新結果を反映後の楽曲情報ＤＢ２４から適切な楽曲を選択することができる。

また、ユーザの活動状態を取得する状態判別部１５１が判別した活動状態に応じてユーザの眠気基準心拍数が活動状態毎に格納されている眠気基準心拍数ＤＢ２３から眠気基準心拍数を取得するサーバ通信部１１と、更に備えている。そして、眠気度算出部１５３は、眠気基準心拍数及び心拍数と心拍揺らぎの高周波成分に基づいて眠気度を算出するようにしている。このようにすることにより、眠気基準心拍数に基づいて眠気に関する情報を精度良く算出することができる。

また、眠気度算出部１６は、活動状態毎に予め設定された眠気予測パラメータに基づいて被検者の眠気度を算出している。このようにすることにより、心拍数と心拍揺らぎを活動状態に応じて重み付けすることができる。

なお、上述した実施例において活動状態と測定時刻とに基づいて眠気予測パラメータや眠気基準心拍数を選択していたが、活動状態のみに基づいて眠気予測パラメータや眠気基準心拍数を選択してもよい。但し、測定時刻も考慮した方が、適切な眠気予測パラメータや眠気基準心拍数を選択できるので好ましい。

なお、上述した説明では、眠気を解消する楽曲を選択することで説明したが、逆に眠気を増すような楽曲を選択するようにしてもよい。例えば、自宅で眠る際等には眠気を増すような楽曲が出力されるのが望まれる。この場合は覚醒情報として例えば睡眠となる楽曲情報を選択する。

次に、本実施例の第２の実施例にかかる楽曲情報更新装置を図９及び図１０を参照して説明する。なお、前述した第１の実施例と同一部分には、同一符号を付して説明を省略する。

本実施例においては、スマートフォン１が無く、車載機３Ａとサーバ２Ａとがインターネット等を介して接続する構成である。

サーバ２Ａは、情報管理モジュール２１と、生体情報履歴ＤＢ２２と、眠気基準心拍数ＤＢ２３と、楽曲情報ＤＢ２４と、情報取得・操作要求モジュール２５と、状態管理・処理モジュール２６と、を備えている。

情報管理モジュール２１と、生体情報履歴ＤＢ２２と、眠気基準心拍数ＤＢ２３と、楽曲情報ＤＢ２４と、は第１の実施例と同様である。情報取得・操作要求モジュール２５は、第１の実施例の車載機接続管理モジュール１４に相当する動作を行う。状態管理・処理モジュール２６は、第１の実施例の状態管理・処理モジュール１５に相当する動作を行う。

車載機３Ａは、サーバ通信部３１Ａと、外部機器制御モジュール３２Ａと、入力部３３と、表示部３４と、楽曲再生部３５と、を備えている。また、車載機３Ａは、生体情報測定装置４が接続されている。

入力部３３と、表示部３４と、楽曲再生部３５と、は第１の実施例と同様である。サーバ通信部３１Ａと、外部機器制御モジュール３２Ａと、は基本的に第１の実施例と同様であるが、生体情報測定装置４で測定された情報を送信する機能が追加されている。

上述した構成のサーバ２Ａの動作を図１０のフローチャートを参照して説明する。図１０のフローチャートは、基本的にはサーバ２Ａの状態管理・処理モジュール２６が行う。

図１０に示したフローチャートは、基本的に図８と同様の処理を行っている。ステップＳ２０１は、図８のステップＳ１０３に対応し、ステップＳ２０２は、図８のステップＳ１０５に対応し、ステップＳ２０３は、図８のステップＳ１０６に対応する。ステップＳ２０４は、図８のステップＳ１０７に対応し、ステップＳ２０５は、図８のステップＳ１０８に対応し、ステップＳ２０６は、図８のステップＳ１０９に対応する。ステップＳ２０７は、図８のステップＳ１１０に対応し、ステップＳ２０８は、図８のステップＳ１１１に対応し、ステップＳ２０９は、図８のステップＳ１１２に対応する。ステップＳ２１０は、図８のステップＳ１１３に対応する。

なお、図８のステップＳ１０２（楽曲解析）が図１０のフローチャートには無いが、例えば、ステップＳ２０１の前に行ってもよい。また、図８のステップＳ１０４（データを紐付けしてサーバに送信）が図１０のフローチャートには無いが、本実施例では、サーバ２Ａで処理を行っているため不要である。

本実施例によれば、サーバ２Ａで、眠気度算出、楽曲選択、覚醒情報更新等の処理を行っているので、これらの処理のための通信を行う必要が無くなり、通信量を削減することができる。また、端末側の処理能力が低くてもユーザの眠気度に応じた楽曲を出力することができる。

次に、本実施例の第２の実施例にかかる楽曲情報更新装置を図１１を参照して説明する。なお、前述した第１、第２の実施例と同一部分には、同一符号を付して説明を省略する。

本実施例では、心身の状態を示す情報として眠気度に代えて、緊張度や疲労度を利用する。

本実施例にかかる楽曲情報更新装置は、基本的な構成は図１や図９と同様である。但し、状態管理・処理モジュール１５が図１１に示すように変更される。図１１の心身状態算出部１５３Ａは、緊張度や眠気度を算出するものである。

緊張度の算出について説明する。緊張度は、一過性の心拍数上昇を検出することで算出される。ここで、１０秒間の平均心拍数をＨＲ１０、６０秒間の平均心拍数をＨＲ６０、３分間の平均心拍数をＨＲ１８０とする。そして、Ｙ１＝ＨＲ１０−ＨＲ６０としたときのＹ１の標準偏差をｓｈ１とし、Ｙ２＝ＨＲ６０−ＨＲ１８０としたときのＹ２の標準偏差をｓｈ２とする。このとき、ＨＲ１０＞（ＨＲ６０＋ｓｈ１）の関係が成立する場合、緊張度Ｔは、以下の（５）式により算出される。
Ｔ＝ＨＲ６０−ＨＲ１８０−ｓｈ２・・・・（５）

そして、算出された緊張度Ｔは、以下の５段階に分類できる。
Ｔ＜１の場合、緊張していない、
１≦Ｔ＜２の場合、少し緊張している、
２≦Ｔ＜３の場合の場合、緊張している、
３≦Ｔ＜４の場合の場合、かなり緊張している、
４≦Ｔの場合の場合、非常に疲れている。

次に、疲労度の算出について説明する。疲労度は、過去の活動による現在の疲労の程度を示す。疲労度は上述した心拍揺らぎの高周波成分ＨＦと、心拍揺らぎの低周波成分ＬＦと、により算出することが可能である。低周波成分ＬＦは、高周波成分ＨＦと同様にＲＲ間隔を周波数解析することにより求めることができる。ＲＲ間隔は、（３）式に示したように心拍数の逆数であるので、生体情報履歴ＤＢ２２に蓄積されている心拍数から算出可能である。疲労度ＨＲＶは次の（６）式により算出される。
ＨＲＶ＝ＬＦ／ＨＦ・・・・（６）

そして、疲労度ＨＲＶの平均値をａｖとすると、
ＨＲＶ＞ａｖの場合、全く疲れていない、
ａｖ≧ＨＲＶ＞０．７５×ａｖの場合、少し疲れている、
０．７５×ａｖ≧ＨＲＶ＞０．５×ａｖの場合、疲れている、
０．５×ａｖ≧ＨＲＶ＞０．２５×ａｖの場合、かなり疲れている、
０．２５×ａｖ≧ＨＲＶの場合、非常に疲れている、
と５段階に分類できる。

このように緊張度や疲労度も眠気度と同様に５段階にすることができるので、他の処理で利用する際に変更を最小限とすることができる。

心身情報更新部１５４Ａは、緊張度が上昇したか下降したかや、疲労度が上昇したか低下したか等を覚醒情報における眠気度と同様に表した心身情報を更新する。

本実施例における動作は、図８や図１０のフローチャートと同様である。但し、眠気度が緊張度又は疲労度に変更され、覚醒情報が心身情報に変更される。即ち、緊張度の場合は、緊張度が低下する楽曲を選択するようにし、再生中の楽曲は緊張度が上昇または下降との心身情報の更新がなされる。疲労度の場合は、疲労度が低下する楽曲を選択するようにし、再生中の楽曲は疲労度が上昇または下降との心身情報の更新がなされる。

なお、本実施例では、緊張度、疲労度のいずれかのみを算出してもよいし、緊張度、疲労度に加えて眠気度を算出してもよい。例えば、これらのうち、一番数値が大きいものを低下させるような楽曲を選択するようにしてもよい。或いは、緊張度、疲労度、眠気度に優先順位を設けてもよい。

本実施例によれば、心身の状態として緊張度又は疲労度を算出するようにしているので、緊張度や疲労度を低下させるような楽曲を選択することができる。

なお、上述した３つの実施例では、眠気度、緊張度及び疲労度に応じて楽曲を変更するようにしていたが、再生中の楽曲の再生速度の変更や音量の変更等の曲調の変更をするようにしてもよい。この場合は曲調を変更した際の心身の状態の変化を心身情報としてデータベースに登録するようにすればよい。

また、上述した３つの実施例では、基本的にユーザが所有する楽曲について覚醒情報等を設定又は更新するようにしていたが、例えば、デジタル放送やネットラジオ等で楽曲のメタデータ（楽曲名やアーチスト名等）を取得することが可能な場合、当該放送を受信中に図８等のフローチャートを実行して覚醒情報等を設定又は更新するようにしてもよい。この場合、ユーザが所有する楽曲が放送された場合は個人用楽曲情報ＤＢに対して設定又は更新動作を行い、ユーザが所有しない楽曲が放送された場合は共通楽曲情報ＤＢに対して設定又は更新動作を行う。

また、上記したメタデータを取得することが可能な放送にも適用する場合、例えば、図８のフローチャートでステップＳ１０８を実行する際の選択肢として当該放送を含めることも可能となる。つまり、現在放送中の楽曲が共通楽曲情報ＤＢに登録されていた場合は、その楽曲を選択する（再生ソースを切り替える）ようにしてもよい。

また、眠気度、疲労度、緊張度は、上述した方法で算出するに限らない。例えば、単純に心拍数の数値等により５段階に分ける方法でもよいし、心部揺動波等、他の生体情報に基づいて算出してもよい。

また、上述した実施例では、車載機３が楽曲を再生していたが、スマートフォン１が再生してもよい。そして、スマートフォン１のスピーカや接続されたイヤホン等から音楽が出力されてもよい。

また、上述した実施例では、車載機３が再生する楽曲で説明したが、車載機等の車両に搭載する機器に限らず、屋内に設置する家電機器や携帯機器等であってもよい。家電機器の場合は、眠気を解消するだけでなく、就寝時に利用して気持ちよく眠れるようにすることができる。また、携帯機器の場合は、鉄道車両等の移動体等、様々な場所で眠気や緊張等を解消させることができる。

また、本発明は上記実施例に限定されるものではない。即ち、当業者は、従来公知の知見に従い、本発明の骨子を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。かかる変形によってもなお本発明の楽曲情報更新装置の構成を具備する限り、勿論、本発明の範疇に含まれるものである。

１ スマートフォン
２、２Ａ サーバ
３、３Ａ 車載機
４ 生体情報測定装置
６ 周囲状況検出部
１１ サーバ通信部（眠気基準心拍数取得部）
１３ 生体情報取得・接続管理モジュール（生体情報取得部）
１４ 車載機接続管理モジュール（出力部、受付部、周囲状況取得部）
１５ 状態管理・処理モジュール
１５１ 状態判別部（活動状態取得部）
１５３ 眠気度算出部（解析部）
１５４ 覚醒情報更新部（更新部）
１５５ 特徴量解析部
１５６ 楽曲選択部（選択部）
２３ 眠気基準心拍数ＤＢ
２４ 楽曲情報ＤＢ（楽曲情報データベース）
２５ 情報取得・操作要求モジュール（取得部、出力部、受付部、周囲状況取得部）
２６ 状態管理・処理モジュール（解析部、更新部、選択部）
Ｓ１０３ 眠気度を解析（生体情報取得工程、解析工程）
Ｓ１０７ 個人用楽曲情報ＤＢから適切な楽曲を選択（選択工程）
Ｓ１０９ 車載機へ楽曲選択結果を送信（出力工程）
Ｓ１１３ 楽曲情報ＤＢ更新（更新工程）

Claims (12)

1. ユーザの生体情報を取得する生体情報取得部と、
   前記生体情報に基づき前記ユーザの心身の状態を解析する解析部と、
   前記ユーザが聴取した楽曲に対する前記心身の状態の変化に基づいて、楽曲毎に心身情報が設定される楽曲情報データベースを設定又は更新する更新部と、
   を備えることを特徴とする楽曲情報更新装置。
2. 前記ユーザが聴取した前記楽曲に対して、前記心身情報の入力を受け付ける受付部を更に備え、
   前記更新部は、前記受付部が受け付けた前記心身情報により設定又は更新する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の楽曲情報更新装置。
3. 前記ユーザの周囲状況を取得する周囲状況取得部を更に備え、
   前記更新部は、前記周囲状況取得部が取得した前記周囲状況に基づいて前記心身情報を設定又は更新する、
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の楽曲情報更新装置。
4. 前記更新部は、前記周囲状況取得部が取得した前記周囲状況に前記心身の状態を変化させる要因があった場合、前記心身情報を設定又は更新をしないことを特徴とする請求項３に記載の楽曲情報更新装置。
5. 前記心身情報は、眠気に関する情報であることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項に記載の楽曲情報更新装置。
6. 前記ユーザの活動状態を取得する活動状態取得部と、
   前記活動状態取得部が取得した前記活動状態に応じて前記ユーザの眠気基準心拍数が前記活動状態毎に格納されている眠気基準心拍数格納部から前記眠気基準心拍数を取得する眠気基準心拍数取得部と、更に備え、
   前記解析部は、前記眠気基準心拍数及び前記生体情報に基づいて前記眠気に関する情報を算出する、
   ことを特徴とする請求項５に記載の楽曲情報更新装置。
7. 前記楽曲情報データベースから前記解析部が解析した前記心身の状態に応じて前記楽曲を選択する選択部を備えることを特徴とする請求項１乃至６のいずれか一項に記載の楽曲情報更新装置。
8. 前記選択部は、前記楽曲情報データベースに保存されている前記楽曲が所定数未満の場合、前記楽曲情報データベースに保存されていない他の楽曲を選択することを特徴とする請求項７に記載の楽曲情報更新装置。
9. 前記選択部は、前記更新部が更新した前記心身情報が保存されている前記楽曲情報データベースから前記楽曲を選択することを特徴とする請求項７または８に記載の楽曲情報更新装置。
10. ユーザの生体情報を取得する生体情報取得工程と、
    前記生体情報に基づき前記ユーザの心身の状態を解析する解析工程と、
    前記ユーザが聴取した楽曲に対する前記心身の状態の変化に基づいて、楽曲毎に心身情報が設定される楽曲情報データベースを設定又は更新する更新工程と、
    を備えることを特徴とする楽曲情報更新方法。
11. 請求項１０に記載の楽曲情報更新方法を、コンピュータにより実行させることを特徴とする楽曲情報更新プログラム。
12. 請求項１１に記載の楽曲情報更新プログラムを格納したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

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