JP2019083903A - 認知機能評価装置、認知機能評価システム、認知機能評価方法及びプログラム - Google Patents

認知機能評価装置、認知機能評価システム、認知機能評価方法及びプログラム Download PDF

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Abstract

【課題】簡便に且つ精度良く被評価者の認知機能の評価が可能な認知機能評価装置を提供する。【解決手段】認知機能評価装置１００は、所定の音節が繰り返されるフレーズを素早く発音することを指示する指示部１６０と、指示を受けた被評価者が発する音声を示す音声データを取得する取得部１１０と、取得部１１０が取得した音声データから特徴量を算出する算出部１２０と、算出部１２０が算出した特徴量から被評価者の認知機能を評価する評価部１３０と、評価部１３０が評価した評価結果を出力する出力部１４０とを備える。【選択図】図２

Description

本発明は、被評価者の認知機能を評価することができる、認知機能評価装置、認知機能評価システム、認知機能評価方法及びプログラムに関する。
従来から、認知機能を評価するテストとして、認知機能が評価される患者である被評価者がテスト用紙に解答を記載する方法である改訂長谷川式簡易知能評価スケール（ＨＤＳ−Ｒ）、ＭＭＳＥ（Ｍｉｎｉ−Ｍｅｎｔａｌ Ｓｔａｔｅ Ｅｘａｍｉｎａｔｉｏｎ：ミニメンタルステート検査）、ＣＤＲ（Ｃｌｉｎｉｃａｌ Ｄｅｍｅｎｔｉａ Ｒａｔｉｎｇ）等がある。これらは、一定のトレーニングの受けた医師、臨床心理士等が、被評価者に対して医療機関で行うものである。
ここで、テスト用紙を用いた評価方法においては、長いテスト時間を要して被評価者の負担を強いることが問題となる。また、繰り返し被評価者に対してテストを実行する場合、同じテストであるために、被評価者が答えを記憶してしまう問題がある。この問題を解決するために、医者等が被評価者に実施するテストにおける質疑応答を音声収録し、被評価者の音声を分析する技術が開示されている（例えば、特許文献１参照）。
国際公開第２０１２／１６５６０２号
認知機能の評価には、より簡便に、且つ、精度良く被評価者の認知機能の評価をすることが要求されている。
そこで、本発明は、簡便に且つ精度良く被評価者の認知機能の評価が可能な認知機能評価装置等の提供を目的とする。
本発明の一態様に係る認知機能評価装置は、所定の音節が繰り返されるフレーズを素早く発音することを指示する指示部と、前記指示を受けた被評価者が発する音声を示す音声データを取得する取得部と、前記取得部が取得した前記音声データから特徴量を算出する算出部と、前記算出部が算出した前記特徴量から前記被評価者の認知機能を評価する評価部と、前記評価部が評価した評価結果を出力する出力部とを備える。
また、本発明の一態様に係る認知機能評価システムは、前記認知機能評価装置と、被評価者の音声を検出する集音装置と、前記出力部が出力した評価結果を表示する表示装置とを備え、前記指示部は、前記表示装置に画像を表示させることにより、前記所定の音節が繰り返されるフレーズを素早く発音することを指示する。
また、本発明の一態様に係る認知機能評価方法は、コンピュータが実行する認知機能評価方法であって、所定の音節が繰り返されるフレーズを素早く発音することを指示する指示ステップと、前記指示を受けた被評価者が発する音声を示す音声データを取得する取得ステップと、前記取得ステップで取得された前記音声データから特徴量を算出する算出ステップと、前記算出ステップで算出された前記特徴量から前記被評価者の認知機能を評価し、評価結果を出力する評価ステップとを含む。
また、本発明は、前記認知機能評価方法をコンピュータに実行させるプログラムとして実現されてもよい。
本発明の認知機能評価装置等によれば、簡便に且つ精度良く被評価者の認知機能の評価が可能となる。
図１は、実施の形態に係る認知機能評価システムの構成を示す図である。 図２は、実施の形態に係る認知機能評価システムの特徴的な機能構成を示すブロック図である。 図３は、実施の形態に係る認知機能評価装置が被評価者の認知機能を評価する処理手順を示すフローチャートである。 図４は、実施の形態に係る認知機能評価装置による被評価者Ｕの音声の取得方法の概要を示す図である。 図５は、評価結果に対応する画像の一例を示す図である。 図６は、音声データから算出部が算出するフォルマントを説明するための図である。 図７は、被評価者がＭｏＣＡテストを受けた際に獲得したスコアを示す図である。 図８は、実施の形態の変形例１に係る認知機能評価システムの構成を示す図である。 図９は、実施の形態の変形例２に係る認知機能評価システムの構成を示す図である。
以下、実施の形態について、図面を参照しながら説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的又は具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序等は、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。
なお、各図は模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。また、各図において、実質的に同一の構成に対しては同一の符号を付しており、重複する説明は省略又は簡略化される場合がある。
また、以下の実施の形態において、方向を示す表現を用いている。例えば、平行とは、完全に平行であることを意味するだけでなく、実質的に平行とする、すなわち、例えば数％程度のずれを含むことも意味する。
（実施の形態）
［認知機能評価装置の構成］
実施の形態に係る認知機能評価システムの構成に関して説明する。図１は、実施の形態に係る認知機能評価システムの構成を示す図である。
認知機能評価システム２００は、被評価者Ｕが発した音声から、被評価者Ｕの認知機能を評価するための装置である。認知機能とは、認識したり、記憶したり、判断したりする能力を示す。一具体例として、認知機能評価装置１００は、認知症である人（認知症患者）かどうかを評価する。
認知症とは、上述した認知機能の低下が見られる症状を示す。認知症の一具体例としては、アルツハイマー型認知症（ＡＤ：Ａｌｚｈｅｉｍｅｒ’ｓ ｄｉｓｅａｓｅ）が挙げられる。認知症は自覚症状がないため、認知症患者の家族又は第三者等が認知症患者に病院での診察を促すことで、認知症患者は医師からの診察を受けることとなる。また、ＭｏＣＡ（Ｍｏｎｔｒｅａｌ Ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ）テスト等の認知症の診断のためのバッチテストを被評価者Ｕが受けることにより、被評価者Ｕが認知症であるかどうかを確認することができる。
しかしながら、ＭｏＣＡテストは、１５分程度の時間を要する。また、ＭｏＣＡテストは、被評価者Ｕの経時的な変化を診断するために、日をおいて複数回実行することで、被評価者Ｕが認知症であるかどうかの判定を行う必要がある。つまり、ＭｏＣＡテストは、被評価者Ｕが認知症であるかどうかを診断するために、長い期間を要する。
ところで、認知症患者と、認知症ではない人（健常者）とでは、発話した単語が同じ単語であっても音声に違いがあることが知られている。
認知機能評価システム２００は、被評価者Ｕの音声を解析することで、被評価者Ｕの認知機能を精度良く評価する装置である。
図１に示されるように、認知機能評価システム２００は、認知機能評価装置１００と、集音装置３００と、表示装置４００とを備える。
認知機能評価装置１００は、集音装置３００によって、被評価者Ｕが発した音声を示す音声データを取得し、取得した音声データから被評価者Ｕの認知機能を評価するコンピュータである。
集音装置３００は、被評価者Ｕが発した音声を検出して、検出した音声を示す音声データを認知機能評価装置１００へ出力するマイクである。被評価者Ｕが発した音声を精度良く検出するために、集音装置３００の周囲には、遮音壁３１０、及び／又は、ポップガード３２０が配置されていてもよい。
表示装置４００は、認知機能評価装置１００から出力される画像データに基づいた画像を表示する。表示装置４００は、具体的には、液晶パネル、又は、有機ＥＬパネルなどによって構成されるモニタ装置である。表示装置４００として、テレビ、スマートフォン、又は、タブレット端末などの情報端末が用いられてもよい。
認知機能評価装置１００と、集音装置３００及び表示装置４００とは、音声データ又は画像データを送受信可能であればよく、有線で接続されていてもよいし、無線通信可能に接続されていてもよい。
認知機能評価装置１００は、集音装置３００によって検出された音声データに基づいて被評価者Ｕの音声を分析し、分析した結果から被評価者Ｕの認知機能を評価し、評価した結果を示す画像を表示するための画像データを表示装置４００へ出力する。こうすることで、認知機能評価装置１００は、自覚症状がない認知症患者へ認知機能の程度を通知できるため、例えば、認知症患者に医師に診察を受けるように促すことができる。言い換えると、認知機能評価装置１００は、自覚症状がない認知症患者へ認知機能の程度を通知することで、認知症患者が医師に診察を受ける支援をすることができる。
なお、認知機能評価装置１００は、例えば、パーソナルコンピュータであるが、サーバ装置であってもよい。
図２は、実施の形態に係る認知機能評価装置１００の特徴的な機能構成を示すブロック図である。認知機能評価装置１００は、取得部１１０と、算出部１２０と、評価部１３０と、出力部１４０と、記憶部１５０と、指示部１６０とを備える。
取得部１１０は、集音装置３００によって検出された音声データを取得する。取得部１１０は、例えば、有線通信又は無線通信を行う通信インターフェースである。
算出部１２０は、取得部１１０で取得した被評価者Ｕの音声データを解析する処理部である。算出部１２０は、具体的には、プロセッサ、マイクロコンピュータ、又は、専用回路によって実現される。
算出部１２０は、取得部１１０が取得した音声データから特徴量を算出する。ここで、特徴量とは、評価部１３０が被評価者Ｕの認知機能を評価するために用いる音声データから算出される被評価者Ｕの音声の特徴を示す数値である。例えば、特徴量は、取得部１１０によって取得された音声データの母音部分から得られるフォルマントに基づく。特徴量は、より具体的には、第一フォルマントのばらつき、第二フォルマントのばらつき、第一フォルマント及び第二フォルマントの比率のばらつきなどである。なお、以下の実施の形態において、フォルマントとは、フォルマントの周波数を意味する。ばらつきは、例えば、標準偏差によって表される。フォルマントについては、後で補足する。
評価部１３０は、算出部１２０が算出した特徴量と、記憶部１５０に記憶されている参照データ１５１とを照合し、被評価者Ｕの認知機能を評価する。評価部１３０は、具体的には、プロセッサ、マイクロコンピュータ、又は、専用回路によって実現される。
出力部１４０は、評価部１３０が評価した被評価者Ｕの認知機能の評価結果を表示装置４００へ出力する。出力部１４０は、例えば、有線通信又は無線通信を行う通信インターフェースである。
記憶部１５０は、特徴量と、人の認知機能との関係を示す参照データ１５１が記憶されている記憶装置である。参照データ１５１は、被評価者Ｕの認知機能の程度の評価が行われるときに評価部１３０によって参照される。記憶部１５０は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、半導体メモリ、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）等によって実現される。
また、記憶部１５０には、算出部１２０及び評価部１３０が実行するプログラム、及び、被評価者Ｕの認知機能の評価結果を出力する際に用いられる当該評価結果を示す画像データも記憶されている。また、記憶部１５０には、後述する指示用の画像も記憶される。
指示部１６０は、所定の音節が繰り返されるフレーズを素早く発音することを指示する。指示部１６０は、具体的には、記憶部１５０に記憶された、所定の音節が繰り返されるフレーズを素早く発音することを指示するための指示用の画像の画像データを取得し、当該画像データを出力部１４０を介して表示装置４００に出力する。このように、指示部１６０は、表示装置４００に指示用の画像を表示させることにより、所定の音節が繰り返されるフレーズを素早く発音することを指示する。
指示部１６０は、具体的には、プロセッサ、マイクロコンピュータ、又は、専用回路によって実現される。なお、算出部１２０、評価部１３０、及び指示部１６０は、それぞれの機能を併せ持つ１つのプロセッサ、マイクロコンピュータ、又は、専用回路で実現されてもよいし、プロセッサ、マイクロコンピュータ、又は、専用回路のうちの２つ以上の組み合わせによって実現されてもよい。
［認知機能評価方法の処理手順］
続いて、認知機能評価装置１００が実行する認知機能評価方法における具体的な処理手順について説明する。図３は、認知機能評価装置１００が被評価者の認知機能を評価する処理手順を示すフローチャートである。図４は、認知機能評価装置１００による被評価者Ｕの音声の取得方法の概要を示す図である。
まず、指示部１６０は、所定の音節が繰り返されるフレーズを素早く発音することを指示する（ステップＳ１００）。図４の（ａ）に示すように、例えば、ステップＳ１００において、医者Ｄ等は、被評価者Ｕへ「端末に指示が表示されるので、指示の通りに話してもらえませんか？」というように声をかける。指示部１６０は、記憶部１５０に記憶された、被評価者Ｕへの指示用の画像の画像データを取得し、当該画像データを、出力部１４０を介して表示装置４００に出力する。そうすると、図４の（ｂ）に示すように、表示装置４００には、被評価者Ｕへの指示用の画像４１０が表示される。このように、被評価者Ｕへの指示用の画像４１０に表示させることで、医者Ｄが自身の声で被評価者Ｕに指示を行う場合と比較して、音声データにノイズが入りにくくなる。
指示用の画像４１０は、具体的には、所定の音節を素早く繰り返して発音することを被評価者Ｕに指示する画像である。このように、所定の音節が繰り返されるフレーズを被評価者に素早く発音させる構成は、フォルマントのばらつきを算出するのに適している。
所定の音節は、例えば、閉鎖子音、及び、当該閉鎖子音に続く母音によって構成される。所定の音節がこのように構成されることにより、被評価者Ｕの認知機能は精度よく評価され得る。日本語においては、このような所定の音節は、例えば、「ぱ」、「た」、及び、「か」などである。なお、閉鎖子音には、破裂音及び破擦音などが含まれる。破裂音及び破擦音は、口及び鼻の両方の声道を完全に閉鎖し、内部の気圧を高めた後、それを開放して出す音である。
指示用の画像４１０においては、所定の音節を５秒以上発音するように指示が行われている。つまり、指示部１６０は、所定の音節が繰り返されるフレーズを５秒以上発音することを指示し、この結果、取得部１１０は、５秒以上続く音声データを取得することができる。これにより、認知機能評価装置１００は、第一フォルマントのばらつきを算出するのに十分な長さの音声データを取得することができる。
次に、取得部１１０は、ステップＳ１００の指示を受けた被評価者Ｕの音声データを集音装置３００を介して取得する（ステップＳ１０１）。図４の（ｃ）に示すように、ステップＳ１０１において、例えば、被評価者Ｕは、「ぱぱぱぱぱ・・」、「たたたたた・・」、または「かかかかか・・」などのフレーズを集音装置３００に向けて発する。取得部１１０は、被評価者Ｕが発したこれらのフレーズを、音声データとして取得する。
次に、算出部１２０は、取得部１１０が取得した音声データから特徴量を算出する（ステップＳ１０２）。ステップＳ１０２において、例えば、算出部１２０は、音声データの母音部分を特定し、特定した母音部分のスペクトルから得られるフォルマントに基づく特徴量を算出する。算出部１２０は、具体的には、特定した母音部分のスペクトルから得られる第一フォルマントのばらつきを特徴量として算出する。例えば、音声データに所定の音節がｎ個（ｎは自然数）含まれる場合には、ｎ個の第一フォルマントが得られ、これらの全部または一部を用いて第一フォルマントのばらつきが算出される。
なお、算出部１２０は、特定した母音部分のスペクトルから得られる第二フォルマントのばらつきを特徴量として算出してもよい。また、算出部１２０は、特定した母音部分のスペクトルから得られる第一フォルマント及び第二フォルマントの比率のばらつきを特徴量として算出してもよい。
次に、評価部１３０は、ステップＳ１０２で算出部１２０が算出した特徴量から被評価者Ｕの認知機能を評価する（ステップＳ１０３）。ステップＳ１０４において、評価部１３０は、例えば、ステップＳ１０２で算出部１２０が算出した第一フォルマントのばらつきと、記憶部１５０に記憶された参照データ１５１とから、被評価者Ｕの認知機能を評価する。
次に、出力部１４０は、評価部１３０が評価した被評価者Ｕの認知機能の評価結果を出力する（ステップＳ１０４）。ステップＳ１０４において、出力部１４０は、例えば、ステップＳ１０３で評価部１３０が評価した評価結果に対応する画像の画像データを記憶部１５０から取得して、表示装置４００へ取得した画像データを送信する。
表示装置４００は、出力部１４０が出力した画像データを取得して、当該画像データに基づいて画像を表示する。図５は、評価結果に対応する画像の一例を示す図である。図５に示される画像は、被評価者Ｕの認知機能が低下傾向にあることを示す。
このように、評価結果が画像として表示されることで、被評価者Ｕは、簡便に、認知機能の評価結果を確認することができる。また、被評価者Ｕが自宅等で認知機能評価装置１００を用いて認知機能を評価している場合には、認知機能評価装置１００は、画像の表示により被評価者Ｕに対して医者等の診察を促すことも可能である。
［フォルマント］
以下、フォルマントについて補足する。図６は、音声データから算出部１２０が算出するフォルマントを説明するための図である。具体的には、図６は、横軸が時間である音声データを、横軸を周波数に変換して得られるスペクトルを示すグラフである。なお、図６の縦軸は、振幅である。
図６に破線で示すように、音声データの横軸を周波数に変換して得られるデータには、複数のピークが確認される。複数のピークのうち、周波数の最も低いピークの周波数は、第一フォルマントＦ１である。また、第一フォルマントＦ１の次に周波数の低いピークの周波数は、第二フォルマントＦ２である。また、第二フォルマントＦ２の次に周波数の低いピークの周波数は、第三フォルマントＦ３である。
第一フォルマントＦ１は、人の音声の低周波数側から数えて１番目に見られるピーク周波数であり、舌の動きに関する特徴が反映されやすいことが知られている。また、認知症患者は、健常者と比較して舌をうまく動かせない場合が多い。そのため、第一フォルマントＦ１には、健常者と認知症患者とで違いが生じやすいと考えられる。したがって、第一フォルマントに関する量を特徴量として認知機能の評価に用いることで、精度良く被評価者Ｕの認知機能は評価され得る。
第二フォルマントＦ２は、人の音声の低周波数側から数えて２番目に見られるピーク周波数であり、声帯音源が声道、唇及び舌等の口腔、鼻腔等で生じる共鳴のうち、舌の位置に関する影響が反映されやすいことが知られている。また、認知症患者は、健常者と比較して舌やあごの位置を維持する運動機能が衰える場合が多い。そのため、第二フォルマントＦ２には、健常者と認知症患者とで違いが生じやすいと考えられる。したがって、第二フォルマントに関する量を特徴量として認知機能の評価に用いることで、精度良く被評価者Ｕの認知機能は評価され得る。
算出部１２０は、取得部１１０が取得した音声データから既知の方法により母音部分を抽出して、抽出した母音部分の音声データを、周波数に対する振幅にデータ変換することにより母音のスペクトルを算出し、フォルマントを算出する。なお、フォルマントの振幅とは、例えば、図６に示す各フォルマントの周波数におけるピーク強度である。
なお、図６に示すグラフは、音声データを周波数に対する振幅のデータに変換し、そのデータの包落線を求めることにより算出される。包落線の計算には、例えば、ケプストラム分析、線形予測分析（Ｌｉｎｅａｒ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ Ｃｏｄｉｎｇ：ＬＰＣ）等が採用される。
［具体的な評価方法］
一般に、被評価者Ｕが認知症であるかどうかは、ＭｏＣＡテストを被評価者Ｕが受けることにより診断される。ＭｏＣＡテストは、認知症の診断のためのバッチテストである、被評価者Ｕが認知症であるかどうかを特定することができる。図７は、被評価者ＵがＭｏＣＡテストを受けた際に獲得したスコアを示す図である。
発明者らは、健常者（ＮＣ：Ｎｏｒｍａｌ Ｃｏｎｔｒｏｌ）、軽度の認知症患者（ＭＣＩ：Ｍｉｌｄ Ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ Ｉｎｐａｉｒｍｅｎｔ）及び認知症患者（ＡＤ）を含む複数の被評価者を集めて、ＭｏＣＡテストを実施した。ＮＣの被評価者数（Ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｓｕｂｊｅｃｔｓ）は９０人とし、ＭＣＩの被評価者数は９４人とし、ＡＤの被評価者数は９３人とした。
図７から、ＮＣ、ＭＣＩ及びＡＤでＭｏＣＡのスコアの平均値（ＭｏＣＡ ａｖｅｒａｇｅ ｓｃｏｒｅ）及びスコアの範囲（ＭｏＣＡ ｓｃｏｒｅ ｒａｎｇｅ）が異なることが確認できる。具体的には、ＮＣのＭｏＣＡのスコアの平均値は２７．４であり、ＭＣＩのＭｏＣＡのスコアの平均値は２２．１であり、ＡＤのＭｏＣＡのスコアの平均値は１６．２であった。このように得られるＭｏＣＡテスト等の結果と、第一フォルマントＦ１のばらつきとの相関を参照データ１５１として用いることで、認知機能評価装置１００は、被評価者Ｕの音声と参照データ１５１とから、被評価者Ｕの認知機能を評価することができる。
参照データ１５１においては、具体的には、第一フォルマントのばらつきが大きいほど、認知機能が低い傾向がみられる。そこで、評価部１３０は、参照データ１５１に基づいて、第一フォルマントのばらつきが大きいほど、認知機能が低いと評価する。
なお、上述のように、特徴量としては、第一フォルマントのばらつきの他に、第二フォルマントのばらつき、または、第一フォルマント及び第二フォルマントの比率のばらつきが用いられてもよい。この場合も、評価部１３０は、例えば、第二フォルマントのばらつきが大きいほど、認知機能が低いと評価し、第一フォルマント及び第二フォルマントの比率のばらつきが大きいほど、認知機能が低いと評価する。
また、上記参照データにおけるばらつきと認知機能との関係は、現時点における発明者らの上記被評価者らを集めたデータ分析によるものであるが、今後、より多くの被評価者を集めたデータ分析、条件を見直したデータ分析などが行われることにより評価基準が変更になる可能性がある。したがって、第一フォルマントのばらつきが大きいほど、認知機能が高いと評価される場合もありえる。第二フォルマントのばらつき、または、第一フォルマント及び第二フォルマントの比率のばらつきについても同様である。
［特徴量の別の例］
上記実施の形態では、算出部１２０は、フォルマントに基づく特徴量を算出したが、これ以外の特徴量を算出してもよい。
例えば、算出部１２０は、音声データの基本周波数の単位時間あたりの変動を特徴量として算出してもよい。ここでの基本周波数は、音源の振動数を意味する。つまり、被評価者Ｕが発した音声の音程を意味する。基本周波数の単位時間あたりの変動とは、基本周波数の単位時間あたりの変化量を意味する。
この場合、評価部１３０は、例えば、音声データの基本周波数の単位時間あたりの変動が大きいほど、認知機能が低いと評価するが、音声データの基本周波数の単位時間あたりの変動が大きいほど、認知機能が高いと評価してもよい。なお、この場合の詳細な評価基準については、上記参照データ１５１と同様に、実験的または経験的に適宜定められればよい。
また、算出部１２０は、音声データの基本周波数の単位時間あたりの変動幅を特徴量として算出してもよい。基本周波数の単位時間あたりの変動量とは、当該単位時間における基本周波数の最大値と最小値との差を意味する。
この場合、評価部１３０は、例えば、音声データの基本周波数の単位時間あたりの変動量が大きいほど、認知機能が低いと評価するが、音声データの基本周波数の単位時間あたりの変動量が大きいほど、認知機能が高いと評価してもよい。なお、この場合の詳細な評価基準については、上記参照データ１５１と同様に、実験的または経験的に適宜定められればよい。
［効果等］
以上説明したように、認知機能評価装置１００は、所定の音節が繰り返されるフレーズを素早く発音することを指示する指示部１６０と、指示を受けた被評価者Ｕが発する音声を示す音声データを取得する取得部１１０と、取得部１１０が取得した音声データから特徴量を算出する算出部１２０と、算出部１２０が算出した特徴量から被評価者Ｕの認知機能を評価する評価部１３０と、評価部１３０が評価した評価結果を出力する出力部１４０とを備える。
これにより、認知機能評価装置１００は、認知機能の評価に適した音声データを取得することで、簡便に且つ精度良く被評価者Ｕの認知機能を評価することができる。
また、例えば、所定の音節は、閉鎖子音、及び、当該閉鎖子音に続く母音によって構成される。
所定の音節がこのように構成されることにより、被評価者Ｕの認知機能が精度よく評価され得る。
また、例えば、所定の音節は、「ぱ」、「た」、及び、「か」のいずれかである。
所定の音節がこのように構成されることにより、被評価者Ｕの認知機能が精度よく評価され得る。
また、例えば、取得部１１０は、５秒以上続く音声データを取得する。
これにより、認知機能評価装置１００は、特徴量を算出するために十分な長さの音声データを取得することができる。
また、例えば、算出部１２０は、音声データの母音部分を特定し、特定した母音部分のスペクトルから得られるフォルマントに基づく特徴量を算出する。
これにより、認知機能評価装置１００は、フォルマントに基づく特徴量に基づいて被評価者Ｕの認知機能を評価することができる。
また、例えば、算出部１２０は、特定した母音部分のスペクトルから得られる第一フォルマントのばらつきを特徴量として算出する。
これにより、認知機能評価装置１００は、第一フォルマントのばらつきに基づいて被評価者Ｕの認知機能を評価することができる。
また、例えば、算出部１２０は、特定した母音部分のスペクトルから得られる第二フォルマントのばらつきを特徴量として算出する。
これにより、認知機能評価装置１００は、第二フォルマントのばらつきに基づいて被評価者Ｕの認知機能を評価することができる。
また、例えば、算出部１２０は、特定した母音部分のスペクトルから得られる第一フォルマント及び第二フォルマントの比率のばらつきを特徴量として算出する。
これにより、認知機能評価装置１００は、第一フォルマント及び第二フォルマントの比率のばらつきに基づいて被評価者Ｕの認知機能を評価することができる。
また、例えば、算出部１２０は、音声データの基本周波数の単位時間あたりの変動を特徴量として算出する。
これにより、認知機能評価装置１００は、音声データの基本周波数の単位時間あたりの変動に基づいて被評価者Ｕの認知機能を評価することができる。
また、例えば、算出部１２０は、音声データの基本周波数の単位時間あたりの変動幅を特徴量として算出する。
これにより、認知機能評価装置１００は、音声データの基本周波数の単位時間あたりの変動量に基づいて被評価者Ｕの認知機能を評価することができる。
また、実施の形態に係る認知機能評価システム２００は、認知機能評価装置１００と、被評価者の音声を検出して、検出した音声を示す音声データを取得部１１０に出力する集音装置３００と、出力部１４０が出力した評価結果を表示する表示装置４００とを備える。指示部１６０は、表示装置４００に画像を表示させることにより、所定の音節が繰り返されるフレーズを素早く発音することを指示する。
これにより、認知機能評価装置１００は、認知機能の評価に適した音声データを取得することで、簡便に且つ精度良く被評価者Ｕの認知機能を評価することができる。
また、実施の形態に係る認知機能評価方法は、コンピュータが実行する認知機能評価方法である。認知機能評価方法は、所定の音節が繰り返されるフレーズを素早く発音することを指示する指示ステップと、指示を受けた被評価者Ｕが発する音声を示す音声データを取得する取得ステップと、取得ステップで取得された音声データから特徴量を算出する算出ステップと、算出ステップで算出された特徴量から被評価者Ｕの認知機能を評価し、評価結果を出力する評価ステップとを含む。
これにより、認知機能評価システム２００は、認知機能の評価に適した音声データを取得することで、簡便に且つ精度良く被評価者Ｕの認知機能を評価することができる。
また、本発明は、上記認知機能評価方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして実現されてもよい。
このようなプログラムは、コンピュータに、被評価者Ｕが発する音声を示す音声データから特徴量を算出させることにより、簡便に且つ精度良く被評価者Ｕの認知機能を評価することができる。
（変形例）
続いて、実施の形態の変形例１及び変形例２に係る認知機能評価システムについて説明する。なお、実施の形態と同一の構成に関しては同一の符号を付しており、重複する説明は省略又は簡略化する場合がある。
図８は、実施の形態の変形例１に係る認知機能評価システムの構成を示す図である。
実施の形態の変形例１に係る認知機能評価システム２００ａは、実施の形態に係る認知機能評価システム２００と同様に、認知機能評価装置１００と、集音装置３００と、表示装置４００とを備える。認知機能評価システム２００は、例えば、集音装置３００を覆うように、ポップガード３２０を備えてもよい。
また、認知機能評価システム２００ａでは、指向性を有する集音装置３００が採用されている。ここで、集音装置３００及び表示装置４００は、集音装置３００が最大感度を示す方向（図８に示す集音方向Ｖ２）と表示装置４００が課題情報を表示する表示面４０１の法線方向Ｖ１とが一致するように配置されている。具体的には、法線方向Ｖ１と集音方向Ｖ２とが平行となるように、集音装置３００及び表示装置４００は、机等の固定物に配置されている。なお、集音装置３００及び表示装置４００は、造営材などに固定されてもよい。また、認知機能評価システム２００ａは、集音装置３００及び表示装置４００の位置関係を固定するための固定具を備えてもよい。
こうすることで、被評価者Ｕが表示装置４００を見ながら発話した場合においても、集音方向Ｖ２と、発話する方向とが一致しやすくなる。そのため、認知機能評価システム２００ａのような位置関係とすることで、集音装置３００は、被評価者Ｕの音声を正確に検出しやすくなる。
続いて、実施の形態の変形例２に係る認知機能評価システムについて説明する。
図９は、実施の形態の変形例２に係る認知機能評価システムの構成を示す図である。
実施の形態の変形例２に係る認知機能評価システム２００ｂは、実施の形態に係る認知機能評価システム２００と同様に、認知機能評価装置１００と、集音装置３００ａと、表示装置４００とを備える。
集音装置３００ａは集音装置３００と同様に、被評価者Ｕが発した音声を検出して、検出した音声を示す音声データを認知機能評価装置１００へ出力するマイクである。また、集音装置３００ａは、実施の形態に係る認知機能評価システム２００における集音装置３００と同様に、指向性を有する。
認知機能評価システム２００ｂにおいては、集音装置３００ａと表示装置４００とが一体として形成されている。具体的には、集音装置３００ａと表示装置４００とは、同一の筐体に配置されている。集音装置３００ａと表示装置４００とを一体に形成する製造工程において、法線方向Ｖ１と集音方向Ｖ２とを一致するように形成しておけば、被評価者Ｕが認知機能評価システム２００ｂを利用する際に、法線方向Ｖ１及び集音方向Ｖ２がずれることが抑制される。
（その他の実施の形態）
以上、実施の形態、及び実施の形態の変形例１及び変形例２に係る認知機能評価システム等について説明したが、本発明は、上記実施の形態に限定されるものではない。
上記実施の形態では、認知機能評価装置は、認知機能の評価の一具体例として、ＮＤかＭＣＩかＡＤかの評価をした。しかしながら、認知機能評価装置は、ＮＤかＭＣＩかＡＤかの評価に限定されない。例えば、被評価者Ｕの酩酊の度合いが評価されてもよい。
また、上記実施の形態では、認知機能の低下の症状の一具体例として、アルツハイマー型認知症が挙げられた。しかしながら、認知機能とは、認識したり、記憶したり、判断したりする能力を示し、認知症とは、上述した認知機能の低下が見られる症状を示す。つまり、認知機能評価装置が評価する認知機能の程度は、アルツハイマー型認知症に限定されず、例えば、血管性認知症などでもよい。
また、上記実施の形態では、被評価者Ｕの認知機能の程度を評価するために、ＭｏＣＡテストのスコアとフォルマントに基づく特徴量との関係性を示すデータを参照データ１５１として予め記憶部１５０が記憶している。しかしながら、参照データは、フォルマントの特徴量と照合することで認知機能の程度の評価をすることができるデータであればよく、ＭｏＣＡテストとフォルマントの特徴量との関係性を示すデータに限定されない。例えば、参照データは、ＭＭＳＥ（Ｍｉｎｉ−Ｍｅｎｔａｌ Ｓｔａｔｅ Ｅｘａｍｉｎａｔｉｏｎ：ミニメンタルステート検査）等のスコアとフォルマント等の特徴量との関係を示すデータでもよい。
また、本発明は、認知機能評価装置が実行するステップをコンピュータに実行させるプログラムとして実現されてもよい。また、本発明は、そのプログラムを記録したコンピュータによって読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体として実現されてもよい。また、本発明は、そのプログラムを示す情報、データ又は信号として実現されてもよい。そして、それらプログラム、情報、データ及び信号は、インターネット等の通信ネットワークを介して配信されてもよい。
また、上記実施の形態では、被評価者から得られる音声データのみを特徴量として算出して被評価者の認知機能を評価したが、他の既知の認知機能を評価できるデータを組み合わせて評価を実施してもよい。例えば、認知機能と歩幅、歩隔、歩行速度等の歩行に関する歩行データとには、相関があることが知られている。上記実施の形態で評価された被評価者の音声データと、被評価者の歩行データとを組み合わせて認知機能の評価に用いることで、より精度良く被評価者の認知機能は評価され得る。
また、上記実施の形態では、算出部に算出される特徴量を複数例示した。評価部は、算出部によって算出された複数の異なる特徴量から、被評価者の認知機能を評価してもよい。また、評価部は、それぞれの特徴量に対して重み付けを実行して、被評価者の認知機能を評価してもよい。評価部が実行する重み付けで用いられる係数は、任意に定められてよい。
その他、各実施の形態に対して当業者が思いつく各種変形を施して得られる形態、又は、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で各実施の形態における構成要素及び機能を任意に組み合わせることで実現される形態も本発明に含まれる。
１００ 認知機能評価装置
１１０ 取得部
１２０ 算出部
１３０ 評価部
１４０ 出力部
１６０ 指示部
２００、２００ａ、２００ｂ 認知機能評価システム
３００、３００ａ 集音装置
４００ 表示装置
Ｆ１ 第一フォルマント
Ｆ２ 第二フォルマント
Ｕ 被評価者

Claims (13)

  1. 所定の音節が繰り返されるフレーズを素早く発音することを指示する指示部と、
    前記指示を受けた被評価者が発する音声を示す音声データを取得する取得部と、
    前記取得部が取得した前記音声データから特徴量を算出する算出部と、
    前記算出部が算出した前記特徴量から前記被評価者の認知機能を評価する評価部と、
    前記評価部が評価した評価結果を出力する出力部とを備える
    認知機能評価装置。
  2. 前記所定の音節は、閉鎖子音、及び、当該閉鎖子音に続く母音によって構成される
    請求項１に記載の認知機能評価装置。
  3. 前記所定の音節は、「ぱ」、「た」、及び、「か」のいずれかである
    請求項２に記載の認知機能評価装置。
  4. 前記取得部は、５秒以上続く前記音声データを取得する
    請求項１〜３のいずれか１項に記載の認知機能評価装置。
  5. 前記算出部は、前記音声データの母音部分を特定し、特定した母音部分のスペクトルから得られるフォルマントに基づく前記特徴量を算出する
    請求項１〜４のいずれか１項に記載の認知機能評価装置。
  6. 前記算出部は、特定した母音部分のスペクトルから得られる第一フォルマントのばらつきを前記特徴量として算出する
    請求項５に記載の認知機能評価装置。
  7. 前記算出部は、特定した母音部分のスペクトルから得られる第二フォルマントのばらつきを前記特徴量として算出する
    請求項５に記載の認知機能評価装置。
  8. 前記算出部は、特定した母音部分のスペクトルから得られる第一フォルマント及び第二フォルマントの比率のばらつきを前記特徴量として算出する
    請求項５に記載の認知機能評価装置。
  9. 前記算出部は、前記音声データの基本周波数の単位時間あたりの変動を前記特徴量として算出する
    請求項１〜４のいずれか１項に記載の認知機能評価装置。
  10. 前記算出部は、前記音声データの基本周波数の単位時間あたりの変動幅を前記特徴量として算出する
    請求項１〜４のいずれか１項に記載の認知機能評価装置。
  11. 請求項１〜１０のいずれか１項に記載の認知機能評価装置と、
    前記被評価者の音声を検出する集音装置と、
    前記出力部が出力した評価結果を表示する表示装置とを備え、
    前記指示部は、前記表示装置に画像を表示させることにより、前記所定の音節が繰り返されるフレーズを素早く発音することを指示する
    認知機能評価システム。
  12. コンピュータが実行する認知機能評価方法であって、
    所定の音節が繰り返されるフレーズを素早く発音することを指示する指示ステップと、
    前記指示を受けた被評価者が発する音声を示す音声データを取得する取得ステップと、
    前記取得ステップで取得された前記音声データから特徴量を算出する算出ステップと、
    前記算出ステップで算出された前記特徴量から前記被評価者の認知機能を評価し、評価結果を出力する評価ステップとを含む
    認知機能評価方法。
  13. 請求項１２に記載の認知機能評価方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
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