JP4500955B2 - 大脳評価装置 - Google Patents

Description

本発明は、被験者の発話音声信号の周期性を利用したカオス論的信号処理方法を用いて、発話音声信号の分析を行い、被験者の大脳の活性状態を計測・評価する大脳評価装置に関する。

被験者が発する発話音声信号に対してカオス論的な解析を行うことで、被験者の大脳の活性度等を測定出来ることが知られており、その代表的な処理装置として、特願２００１−３４８１０８号（特許文献１）、特願２００２−８２７３４号（特許文献２）、特願２００１−１１６４０８号（特許文献３）、特願２００１−２８０１０５号（特許文献４）等がある。

これらの各特許文献に開示された発明では、発話音声信号を含む被験者の何らかの生体信号を取得し、その信号をカオス論的処理方法により、分析、診断等を行っている。

つまりこのような上述の各特許文献に開示のカオス論的な処理方法を利用した装置又はシステム等では、従来からよく知られているカオス論的な解析方法、例えばウォルフのアルゴリズム、カンツのアルゴリズム、ローゼンシュタインのアルゴリズム、オーレルのアルゴリズム、佐野澤田のアルゴリズム等の各種の方法が用いられている。

特願２００１−３４８１０８号 特願２００２−８２７３４号 特願２００１−１１６４０８号 特願２００１−２８０１０５号

上述のような従来技術に於いて、特に上述の特許文献１に開示された装置では、被験者に対して意図的に、被験者が意識可能な負荷を加えることによって発せられる音声を取得し、それを評価することを目的としている。このような装置で、被験者に対して意図的に負荷を加えているのは、被験者に対して負荷を加えることによって、その者の大脳の活性度を限界まで高め、その限界値を測定することによって、被験者の大脳の活性度の評価、例えば脳疾病の状態、等を評価・診断する為である。

近年、本発明者の研究（塩見格一著、「発話分析から考える脳機能モデル」、日本感性工学会論文誌、感性工学研究論文集、第４巻１号、２００４年２月、ｐ．３−ｐ．１２）によって、被験者が発する発話音声信号には、発話音声信号と、その発話音声信号のカオス性を擾乱させるノイズ（ここでいうノイズとは、被験者が発話する際に大脳の部野で交換される信号に発生するノイズである。上述の本発明者の研究によって、大脳のウェルニッケ野とブローカー野で交換される信号や両野の内部信号にこのノイズが発生していると考えられている）を含んでいることが分かってきた。そして、発話音声信号のカオス性そのものは被験者に対して負荷を加えても加えなくても、あまり変化は見られず、負荷を加えることによって変化するのはそのノイズの部分であると考えられている。

上述の考察による脳機能モデルから考えれば、従来の技術では、被験者に意識可能な負荷を加えることは、単にこのノイズを増長させているに過ぎない。つまり被験者が本来持っている発話音声信号のカオス解析をしているのではなく、そのノイズ部分も含んだ発話音声信号のカオス解析をしていることとなり、又、そもそも発話音声信号は、上述のようにダイナミックスが時間的に変化する系であることから、有意な値を得ることが出来ず有効な解析とはならない。

更に上述の従来のカオス解析では、そもそも、その解析の対象がダイナミックス（ダイナミックスとは、物理的な形状等により制限される挙動、又は挙動を与える性質）の安定な系であることを前提としている。従って、発話音声信号のようなダイナミックスが時間的に変化する系に於いては、時間局所的な第１リアプノフ指数、佐野澤田のアルゴリズムで言うところのリアプノフ・スペクトルを、有意な値として算出することが出来ない。

尚、ダイナミックスの安定な系とは、物理的な配置や長さが変化しない系であって、このような系がカオス的な挙動を示す場合には、その系の与える時系列信号から生成されるストレンジ・アトラクタの形状は類似な形状となる。又、ダイナミックスが時間的に変化する系とは、例えば生物の発話音声器官のような系であって、物理的な配置や長さが変化する系である。例えば／ａ／音と／ｏ／音を発話している状況では、喉から口腔内の形状は異なり、発話音声信号から生成されるストレンジ・アトラクタは異なる形状となる。

一方、発話音声信号は、上述のように発話時に喉から口腔内の形状が変化する等の要因から、そのダイナミックスが時間的に変化する系の生成する時系列信号であると考えられている。従って、従来のダイナミックスが時間的に安定な系でのカオス解析を前提としている上述の各特許文献のカオス解析の方法では、その処理結果を有意な値として算出することが出来ず、有効な解析とはならない。

そこで本発明者等は、ダイナミックスが時間的に変化する系の時系列信号である、被験者が発する発話音声信号を取得し、その発話音声信号を本発明者等が新たに発明した、発話音声信号の周期性を利用したカオス論的信号処理方法を用いてカオス解析を行うことで、被験者の大脳の活性度を有意に測定し、評価する大脳評価装置を発明した。

更に本発明の大脳評価装置で用いた発話音声信号の周期性を利用したカオス論的信号処理では、カオス性の強度とそのカオス性を擾乱させるノイズの強度を相対的に評価することが可能であるので、特許文献１に示したように、被験者に意識されるような負荷を加える必要がなくなる。

請求の範囲１の発明は、被験者の発話する発話音声信号によって大脳の状態を評価する大脳評価装置であって、複数の被験者の発話音声信号のカオス論的指標値を記録している統計情報データベースと、前記発話音声信号を取得する発話音声信号取得部と、前記取得した発話音声信号の周期性を利用したカオス論的信号処理により、前記発話音声信号のカオス論的指標値を演算するカオス論的指標値演算部と、前記演算したカオス論的指標値を、前記統計情報データベースを参照し、前記被験者の大脳の状態を評価する評価部と、前記評価部で評価した結果を出力する出力部と、を有する大脳評価装置である。

本発明によって、ダイナミックスが時間的に変化する系の時系列信号である発話音声信号に基づいて、有意なカオス論的指標値を算出することが出来る。そしてその算出したカオス論的指標値を、他の複数の被験者のカオス論的指標値の統計情報と比較することによって、被験者の大脳の活性度を統計的なデータに対応させ評価することで、その被験者の大脳がどのような状態にあるのか評価（診断）することが出来る。

請求の範囲２の発明は、被験者の発話する発話音声信号によって大脳の状態を評価する大脳評価装置であって、前記被験者の発話音声信号のカオス論的指標値を経時的に記録している統計情報データベースと、前記発話音声信号を取得する発話音声信号取得部と、前記取得した発話音声信号の周期性を利用したカオス論的信号処理により、前記発話音声信号のカオス論的指標値を演算するカオス論的指標値演算部と、前記演算したカオス論的指標値を、前記統計情報データベースを参照し、前記被験者の大脳の状態を評価する評価部と、前記評価部で評価した結果を出力する出力部と、を有する大脳評価装置である。

本発明によって、ダイナミックスが時間的に変化する系の時系列信号である発話音声信号に基づいて、有意なカオス論的指標値を算出することが出来る。そしてその算出した自らのカオス論的指標値を経時的に記録しておくことによって、被験者の大脳の経時的な状態の変化を評価することが出来、被験者に脳機能疾病の発生の可能性の有無、その進行状態の評価を行うことが出来る。

請求の範囲３の発明は、前記発話音声信号取得部は、音声取得装置により取得された発話音声信号がＡＤ変換器によりサンプリングされた後の発話音声信号を取得する、大脳評価装置である。

発話者の音声はマイクロフォンにより取得される。取得された発話音声信号はアナログ信号であるので、それを大脳評価装置でのカオス解析の為にＡＤ変換器でデジタル信号に変換すると良い。

請求の範囲４の発明は、前記統計情報データベースは、前記複数の被験者の発話音声信号のカオス論的指標値と、その者の人種、年齢、性別のうちのいずれか一以上とを対応づけて記録しており、前記評価部は、前記発話した被験者の人種、年齢、性別のうちいずれか一以上とその者のカオス論的指標値と、前記統計情報データベースに記録している人種、年齢、性別、カオス論的指標値とを比較し、前記被験者の大脳の状態を評価する、大脳評価装置である。

本発明を用いて発話音声信号のカオス解析を行う際には、その人種、年齢、性別等と、カオス論的指標値とを対応づけて記録しておくことにより、被験者の大脳の状態をより精度良く評価することが出来る。

請求の範囲５の発明は、前記統計情報データベースは、前記被験者の発話音声信号のカオス論的指標値を、前記被験者の加齢情報、脳機能疾病状態の経時的変化と対応づけて記録しており、前記評価部は、前記被験者のカオス論的指標値の経時的変化に基づいて、前記被験者の大脳の状態を評価する、大脳評価装置である。

本発明を用いて発話音声信号のカオス解析を行う際には、被験者のカオス論的指標値を経時的に記録することによって、その被験者の経時的変化を把握することが出来る。

請求の範囲６の発明は、前記大脳評価装置は、前記発話音声の取得環境を制御する為の発話音声取得環境生成装置と、前記発話音声取得環境生成装置で指定された環境を再生する環境再生装置と接続しており、前記発話音声取得環境生成装置は、前記被験者に対して映像、画像、音声のうちいずれか一以上を前記被験者に対して再生する環境として決定し、前記環境再生装置から、前記決定した環境を再生する、大脳評価装置である。

被験者の発話音声を取得する際に、本発明のように発話音声取得環境生成装置を用いることによって、被験者の意識を環境再生装置で再生される映像、画像、音声に集中させることによって、被験者が発話する発話音声の均質化を図ることが出来る。これによって、大脳評価装置で算出するカオス論的指標値の精度を向上させることが可能となる。

本発明を用いることによって、発話音声信号から被験者の大脳の活性度を有意にカオス論的に評価することが可能となる。そしてこの測定した値を予め記録してある大脳の活性度の統計データと比較することによって、被験者の脳の活性度がどの程度であるか、例えば被験者の痴呆の進行状況等を把握することが出来る。

本発明を用いたシステム構成の一例を図１のシステム構成図に示す。図１のシステム構成図では、本発明にかかる大脳評価装置１と被験者の発話音声信号を取得するマイクロフォン１０、マイクロフォン１０で取得した発話音声信号を通常のオーディオラインレベルに増幅するマイクロフォン用ヘッドアンプ１１、大脳評価装置１に対して入力を行うキーボード、マウス等の操作入力装置１２、ディスプレイ、プリンタ等の出力装置１３の構成を示す。尚、マイクロフォン１０の他にも被験者の発話音声を取得できる音声取得装置であれば良く、音声取得装置には骨伝導マイクロフォン（骨伝導ピックアップ）、咽の振動をマイクロ波やミリ波により計測し取得するレーダ装置等も含まれる。

図２は本発明にかかる大脳評価装置１のシステム構成の一例を示すシステム構成図である。大脳評価装置１は、発話音声信号取得部２とカオス論的指標値演算部３と評価部４と出力部５と統計情報データベース６とを有している。

発話音声信号取得部２は、マイクロフォン用ヘッドアンプ１１で増幅された発話音声信号を取得する手段である。

カオス論的指標値演算部３は、発話音声信号の周期性を利用したカオス論的信号処理方法に基づいて、当該発話音声信号のカオス論的指標値を演算する手段である。このカオス論的信号処理方法は、国際出願ＰＣＴ／ＪＰ２００３／１６９５４号、「発話分析から考える脳機能モデル」（塩見格一著、２００４年２月、日本感性工学会論文誌、感性工学研究論文集、第４巻１号ｐ．３−ｐ．１２）に記載の方法を用いて演算することにより実現することが出来る。

即ち、まず、発話音声信号取得部２で読み込んだ発話音声信号をサンプリングし、そのサンプル時刻に対するカオス論的指標値をミクロスコピックなカオス論的指標値として計算する為の所定の処理単位毎に切り出す。そして切り出した所定の処理単位の発話音声信号に於いて、ミクロスコピックなカオス論的指標値を算出する。

又、予め定められた時間に対する発話音声信号のカオス論的指標値をマクロスコピックなカオス論的指標値として、ミクロスコピックなカオス論的指標値に基づいて算出する。

尚、ミクロスコピックなカオス論的指標値とは、上述の各サンプリング時間に対する発話音声信号のカオス論的指標値を示し、マクロスコピックなカオス論的指標値とは、ミクロスコピックなカオス論的指標値に基づく、予め定められた時間、例えば音韻の継続時間に対するカオス論的指標値である。この概念を図５に示す。

評価部４は、カオス論的指標値演算部３で算出した被験者のカオス論的指標値（マクロスコピックなカオス論的指標値）を、後述する統計情報データベース６を参照することによって、被験者の大脳の活性度を評価する手段である。

出力部５は、評価部４で評価した結果を、大脳評価装置１と接続したディスプレイやプリンタ等の出力装置１３に出力する手段である。

統計情報データベース６は、多数の被験者の発話音声信号のカオス論的指標値（マクロスコピックなカオス論的指標値）を、被験者の人種、年齢、性別等に対応させて記録しているデータベースである。

統計情報データベース６に記録しているカオス論的指標値（マクロスコピックなカオス論的指標値）を、年齢に対応させた場合のグラフを図６に示す。このグラフを見れば分かるように、幼少期から１０歳程度までは急激に増大しており、その後２０歳程度までは緩やかな増大、その後は５０歳程度まではほぼ一定値を保つ。そしてその後は緩やかに減少する。

そうすると被験者のカオス論的指標値と統計情報データベース６に記録しているカオス論的指標値とを比較することによって、例えば被験者が６０歳なのに、統計情報データベース６に記録しているカオス論的指標値よりも著しく値が小さかった場合には、被験者は大脳に何らかの異常（例えば脳機能疾病や痴呆等）があることが推測される。従って、このような数値の比較を評価部４で行う。

又、統計情報データベース６は、個々の被験者の発話音声信号のカオス論的指標値を、長期間にわたるその被験者の加齢情報に対応づけて、又その被験者に脳機能疾病が認められた場合にはその疾病状態の経時的な変化の情報と対応づけて記録する。

次に本発明の大脳評価装置１の処理プロセスの流れの一例を図４のフローチャート図、図１及び図２のシステム構成図を用いて説明する。

まず、被験者は何らかの発話を行い、その発話音声をマイクロフォン１０で取得する（Ｓ１００）。この取得した発話音声の発話音声信号を、マイクロフォン用ヘッドアンプ１１でオーディオラインレベルにまで増幅する（Ｓ１１０）。

そしてこの増幅された発話音声信号が大脳評価装置１に入力され、大脳評価装置１の発話音声信号取得部２で取得する（Ｓ１２０）。尚、発話音声信号取得部２で取得した発話音声信号がデジタル信号でない場合には、ＡＤ変換器等を用いてアナログ信号をデジタル信号に変換する。

ＡＤ変換器等により発話音声信号をサンプリングし、カオス論的指標値演算部３は、被験者の発話音声信号の有する周期性を利用して、被験者のカオス論的指標値を算出する（Ｓ１３０）。即ち、まずそのサンプル時刻に対するカオス論的指標値をミクロスコピックなカオス論的指標値として計算する為の所定の処理単位毎に切り出す。そして切り出した各所定の処理単位の発話音声信号に対して、ミクロスコピックなカオス論的指標値を算出する。

又、算出したミクロスコピックなカオス論的指標値に基づいて、予め定められた時間に対する発話音声信号のカオス論的指標値、即ちマクロスコピックなカオス論的指標値を算出する。ここで予め定められた時間とは、例えば音韻の継続時間とすることが出来る。このようにして算出されたマクロスコピックなカオス論的指標値を、カオス論的指標値演算部３から出力するカオス論的指標値として、評価部４に送信する。

評価部４は、カオス論的指標値演算部３で算出した被験者のカオス論的指標値を、統計情報データベース６を参照することによって、被験者の大脳の活性度を評価する（Ｓ１４０）。統計情報データベース６は、多数の被験者の発話音声信号のカオス論的指標値を、その人種、年齢、性別等に対応させて記録しているので、Ｓ１３０で算出した被験者のカオス論的指標値と、統計情報データベース６に記録しているカオス論的指標値とを比較することで、評価を行う。

例えば統計情報データベース６では、年齢と多数の被験者のカオス論的指標値とを対応させて記録している場合、評価対象とする被験者の年齢とカオス論的指標値と、統計情報データベース６に記録されている年齢とカオス論的指標値とを比較することによって、当該評価対象となる被験者の大脳の活性度が、被験者の年齢の統計情報に即したものであるか、等を評価することが出来る。

統計情報データベース６に記録しているカオス論的指標値と年齢の対応関係が図６に示したようなものである場合、例えば被験者が６０歳なのに、統計情報データベース６に記録しているカオス論的指標値よりも著しく値が小さかった場合には、被験者は大脳に何らかの異常（例えば脳機能疾病や痴呆等）があることが推測される。従って、このような数値の比較を評価部４で行う。

このように評価した結果を、出力部５から出力装置１３に出力する（Ｓ１５０）。例えば上述の例では、被験者のカオス論的指標値を出力装置１３で出力したり、図６で示したようなグラフに重畳して表示したり、「大脳に何らかの異常が認められます」とのような結果を表示しても良い。

尚、個々の被験者の発話音声信号の処理結果としてのカオス論的指標値を、長期間に亘るその被験者の加齢情報と共に、又その被験者に脳機能疾病が認められた場合にはその疾病状態の啓示的な変化の情報と共に統計情報データベース６に記録しておくことによって、その被験者の経時的なカオス論的指標値の変化により、その者に於ける脳機能疾病の発生の有無、又進行状態の評価を可能とする。

次に本発明の他のシステム構成の一例を図３に示す。図３のシステム構成の場合、図１のシステム構成に、発話音声の取得環境を制御する為の発話音声取得環境生成装置１４とその環境を再生する環境再生装置１５を加えたものである。

発話音声取得環境生成装置１４は、視力検査や聴力検査に類する発話音声取得の環境を実現する装置であり、環境再生装置１５は、映像、画像を再生するディスプレイ、音声を再生するスピーカーやヘッドフォンである。

このように発話音声取得環境生成装置１４を用いることによって、被験者の意識を環境再生装置１５に表示される映像や画像、音声に集中させることによって、被験者が発話する発話音声の均質化を図ることが出来る。これによって、大脳評価装置１で算出するカオス論的指標値の精度を向上させることが可能となる。

例えば環境再生装置１５を出力装置１３として使用する場合には、被験者に環境再生装置１５を注視させ、発話音声取得環境生成装置１４が環境再生装置１５に、写真、イラスト、物体の影絵、視力検査表等を表示し、その識別を被験者に発話によって行わせ、マイクロフォン１０でその発話音声を取得する。

例えば「何が見えますか？」といった問いかけを被験者に行い、「子犬」といった答えが返される際に、その発話音声を分析対象としてマイクロフォン１０により取得する。

又、環境再生装置１５をヘッドフォンやスピーカーのような音声再生装置として使用する場合には、発話音声取得環境生成装置１４が環境再生装置１５に、ガラスが割れる音、列車の音、波の音等を再生し、はじめは小さな音量から次第に大きな音量に変化させ、或いは完結的に再生して、この音声の識別を被験者に発話により行わせる。

例えば「何が聴こえますか？」といった問いかけを被験者に行い、「パトカーのサイレン」といった答えが返される際に、その発話音声を分析対象としてマイクロフォン１０により取得する。

このようにして取得した発話音声信号を大脳評価装置１でカオス論的指標値を算出し、評価することとなる。

尚、上述の実施例の環境再生装置１５を、映像、画像、音声等の他にも、匂い、味、体感される振動等を、被験者の意識を集中させる対象としても良い。

本発明に於ける各手段、データベースは、その機能が論理的に区別されているのみであって、物理上あるいは事実上は同一の領域を為していても良い。又データベースとの記載には、何らかのデータを記憶する記憶手段であれば良く、更にデータベースの代わりにデータファイルであっても良いことは言うまでもなく、データベースとの記載にはデータファイルをも含んでいる。

尚、本発明を実施するにあたり本実施態様の機能を実現するソフトウェアのプログラムを記録した記憶媒体をシステムに供給し、そのシステムのコンピュータが記憶媒体に格納されたプログラムを読み出し実行することによって実現されることは当然である。

この場合、記憶媒体から読み出されたプログラム自体が前記した実施態様の機能を実現することとなり、そのプログラムを記憶した記憶媒体は本発明を当然のことながら構成することになる。

プログラムを供給する為の記憶媒体としては、例えば磁気ディスク、ハードディスク光ディスク、光磁気ディスク、磁気テープ、不揮発性のメモリカード等を使用することができる。

又、コンピュータが読み出したプログラムを実行することにより、上述した実施態様の機能が実現されるだけではなく、そのプログラムの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているオペレーティングシステムなどが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前記した実施態様の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。

更に、記憶媒体から読み出されたプログラムが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わる不揮発性あるいは揮発性の記憶手段に書き込まれた後、そのプログラムの指示に基づき、機能拡張ボードあるいは機能拡張ユニットに備わる演算処理装置などが実際の処理の一部あるいは全部を行い、その処理により前記した実施態様の機能が実現される場合も含まれることは当然である。

本発明を用いることによって、従来のように被験者に負荷と意識させることなく、発話音声信号から被験者の大脳の活性度を測定することが可能となる。そしてこの測定した値を予め記録してある大脳の活性度の統計データと比較することによって、被験者の脳の活性度がどの程度であるか、例えば被験者の痴呆の進行状況等を把握することが出来る。

［図１］本発明の大脳評価装置を含む全体のシステム構成の一例を示したシステム構成図である。
［図２］本発明の大脳評価装置のシステム構成の一例を示したシステム構成図である。
［図３］本発明の大脳評価装置を含む全体の他のシステム構成の一例を示したシステム構成図である。
［図４］本発明の全体の処理プロセスの流れの一例を示すフローチャート図である。
［図５］発話音声信号の周期性を利用したカオス論的指標値を算出する際の、カオス論的指標値の算出の概念を示す図である。
［図６］カオス論的指標値と年齢との対応関係を示したグラフである。

符号の説明

１：大脳評価装置
２：発話音声信号取得部
３：カオス論的指標値演算部
４：評価部
５：出力部
６：統計情報データベース
１０：マイクロフォン
１１：マイクロフォン用ヘッドアンプ
１２：操作入力装置
１３：出力装置
１４：発話音声取得環境生成装置
１５：環境再生装置

Claims (6)

1. 被験者の発話する発話音声信号によって大脳の状態を評価する大脳評価装置であって、
   複数の被験者の発話音声信号のカオス論的指標値を記録している統計情報データベースと、
   前記発話音声信号を取得する発話音声信号取得部と、
   前記取得した発話音声信号の周期性を利用したカオス論的信号処理により、前記発話音声信号のカオス論的指標値を演算するカオス論的指標値演算部と、
   前記演算したカオス論的指標値を、前記統計情報データベースを参照し、前記被験者の大脳の状態を評価する評価部と、
   前記評価部で評価した結果を出力する出力部と、
   を有することを特徴とする大脳評価装置。
2. 被験者の発話する発話音声信号によって大脳の状態を評価する大脳評価装置であって、
   前記被験者の発話音声信号のカオス論的指標値を経時的に記録している統計情報データベースと、
   前記発話音声信号を取得する発話音声信号取得部と、
   前記取得した発話音声信号の周期性を利用したカオス論的信号処理により、前記発話音声信号のカオス論的指標値を演算するカオス論的指標値演算部と、
   前記演算したカオス論的指標値を、前記統計情報データベースを参照し、前記被験者の大脳の状態を評価する評価部と、
   前記評価部で評価した結果を出力する出力部と、
   を有することを特徴とする大脳評価装置。
3. 前記発話音声信号取得部は、
   音声取得装置により取得された発話音声信号がＡＤ変換器によりサンプリングされた後の発話音声信号を取得する、
   ことを特徴とする請求の範囲１又は請求の範囲２に記載の大脳評価装置。
4. 前記統計情報データベースは、
   前記複数の被験者の発話音声信号のカオス論的指標値と、その者の人種、年齢、性別のうちのいずれか一以上とを対応づけて記録しており、
   前記評価部は、
   前記発話した被験者の人種、年齢、性別のうちいずれか一以上とその者のカオス論的指標値と、前記統計情報データベースに記録している人種、年齢、性別、カオス論的指標値とを比較し、前記被験者の大脳の状態を評価する、
   ことを特徴とする請求の範囲１に記載の大脳評価装置。
5. 前記統計情報データベースは、
   前記被験者の発話音声信号のカオス論的指標値を、前記被験者の加齢情報、脳機能疾病状態の経時的変化と対応づけて記録しており、
   前記評価部は、
   前記被験者のカオス論的指標値の経時的変化に基づいて、前記被験者の大脳の状態を評価する、
   ことを特徴とする請求の範囲２に記載の大脳評価装置。
6. 前記大脳評価装置は、
   前記発話音声の取得環境を制御する為の発話音声取得環境生成装置と、
   前記発話音声取得環境生成装置で指定された環境を再生する環境再生装置と接続しており、
   前記発話音声取得環境生成装置は、
   前記被験者に対して映像、画像、音声のうちいずれか一以上を前記被験者に対して再生する環境として決定し、前記環境再生装置から、前記決定した環境を再生する、
   ことを特徴とする請求の範囲１又は請求の範囲２に記載の大脳評価装置。

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