JP5028051B2 - 発話・飲食状態検出システム - Google Patents

Description

本発明は、発話・飲食状態検出システムに関するものである。

従来、人間の行動状態を知る上で「食事をする」、「会話をする」といった要素は重要である。これらの要素は、「咀嚼・嚥下」、「発話」の継続的な動作と考えられる。この状態を検出、測定する為の手段としては目視で確認して記録する、咀嚼カウンタなどを装着して記録する、マイクなどを用いて音声を高速フーリエ変換（ＦＦＴ）解析するなどの方法がある。

従来技術の一例としては、例えば、特許文献１に提案された咀嚼センサがある。これは咀嚼のために顎を動かすと外耳道が変形することに着目し、イヤフォン形状の押圧センサ部でこの変形を検出しようとするものである。

特開平１１−３１８８６２号公報

しかしながら、特許文献１に記載の方法では顎運動を伴わない軽度の咀嚼状態、例えば顎を大きく動かさないすりつぶし動作や、かみしめ動作や、嚥下状態といった飲食状態は検出しにくいという問題点がある。また、従来の構成では、第三者が介在する必要がある、装置が大きくなる、複数の装置を用いなければ会話状態と食事状態の区別ができない、といった問題がある。人がなるべくセンサや装置の存在を意識せずに、かつ負担をかけることなく、これらの行動状態を検出できる方法、システムが望まれる。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、簡易なシステムで少なくとも発話状態または飲食状態の検出及び測定が可能な発話・飲食状態検出システムを提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明によれば、体内音を検出するための体内音マイクと、体外音を検出するための体外音マイクと、前記体内音マイク及び前記体外音マイクからの出力信号を演算処理し、出力データを出力する信号処理部と、前記出力データに基づいて発話状態または飲食状態を判定する状態判定部と、を有し、前記信号処理部は、出力信号の信号強度を算出し、前記信号強度と閾値との比較結果を出力し、前記状態判定部は、前記体内音マイクに関する前記比較結果と、前記体外音マイクに関する前記比較結果との組み合わせに基づいて、前記発話状態と前記飲食状態とを判定することを特徴とする発話・飲食状態検出システムを提供できる。

また、本発明の好ましい態様によれば、前記体外音マイクは、小型コンデンサマイクと超小型シリコンマイクとの少なくとも一方のマイクであることが望ましい。

また、本発明の好ましい態様によれば、前記状態判定部は、一定時間における前記発話状態と前記飲食状態との発生頻度を算出し、前記発生頻度と所定の条件値とを比較することが望ましい。

また、本発明の好ましい態様によれば、前記状態判定部は、前記飲食状態における咀嚼状態の発生頻度をさらに算出し、食べているものが固いものか柔らかいものかを判定することが望ましい。

また、本発明の好ましい態様によれば、前記状態判定部は、一定時間内における飲食状態の発生頻度を算出し、咀嚼状態と嚥下状態とを判定することが望ましい。

また、本発明の好ましい態様によれば、前記信号処理部は、前記マイクの出力信号からパワーを計算し、前記パワーが第１の閾値より小さく、かつ、第２の閾値より大きいとき、前記状態判定部での判定を有効とすることが望ましい。

また、本発明の好ましい態様によれば、前記体内音マイクは、イヤフォン型の骨伝導マイクであることが望ましい。

また、本発明の好ましい態様によれば、前記体内音マイクは、使用者の身体に取り付けられるコンタクトマイクであることが望ましい。

また、本発明の好ましい態様によれば、前記状態判定部は、前記体外音マイクからの出力データを前記体内音マイクからの出力データで除した結果に基づいて判定することが望ましい。

本発明によれば、簡易なシステムで発話状態と飲食状態との少なくとも一方の状態の検出及び測定が可能な発話・飲食状態検出システムを提供するという効果を奏する。

以下に、本発明にかかる発話・飲食状態検出システムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。

図１は、本発明の実施例１に係る発話・飲食状態検出システム１００の機能ブロックを示す図である。

（周波数分布による方法）
本例では、発話、飲食時の周波数スペクトルの差異を利用する。図２は、周波数パターンデータの例を示す。図２の（ａ）は、発話時の周波数パターンデータであり、０〜３ＫＨｚの範囲を示す。１００Ｈｚ付近や１ｋＨｚ弱のところで安定して突出している周波数成分が存在していることがわかる。図２の（ｂ）は、咀嚼時の周波数パターンデータであり、０〜３ＫＨｚの範囲を示す。こちらは安定して突出している周波数成分がなく、パターンが広がっていて偏りがない。

このように、周波数の分布を見ると、飲食時は周波数成分に広がりが見られ、発話時には飲食時に比べて特定の周波数帯域に強いレベルの反応が確認できる。従ってこれらの差異を利用して、飲食状態と発話状態とを検出することが可能となる。

（１）体内音マイク１０２ａは咀嚼・嚥下、および発声に伴う種々の音の骨伝導音や肉伝導音を検出して電気信号に変換する。例えば体内音マイク１０２ａには、骨伝導マイクや、コンタクトマイクを用いることができる。
（２）次に、信号処理部１２０は体内音マイク１０２ａで検出された音声信号のノイズの除去、増幅処理を行い（ＡＤ変換などで）取得する。ここで、体内音マイク１０２ａからの信号を出力信号という。また、信号処理部１２０で、何らかの処理が施された後の信号を、出力データという。

（３）更に、信号処理部１２０では、取得した信号に対してＦＦＴを行い、周波数パターンデータを取得する。
（４）状態判定部１４０では一定時間において取得した周波数パターンデータの分布を調べる。周波数幅に広がりがある場合は「飲食状態」、周波数分布が特定成分に偏っている場合には「発話状態」と判定する。

（５）また、「発話状態」、「飲食状態」の一定時間における発生頻度から、以下の表１のように検出条件を設け「会話状態」と「食事状態」を検出することが可能である。
ここで「最大飲食検出回数」は一定時間に発生しうる飲食検出回数の最大値である。

例えば、１２５ｍｓｅｃに１回の飲食状態の判定を行い、その発生頻度を１０秒間にわたって調べる場合は最大飲食検出回数は８０回（８回／秒×１０秒）となる。

また、最大発話検出回数は、一定時間に発生しうる発話検出回数の最大値である。算出方法は上述した最大飲食検出回数の場合と同じである。

（表１）
判定結果 （検出回数／最大検出回数）×１００％
食事状態 （飲食検出回数／最大飲食検出回数）×１００％
２５％以上
会話状態 （発話検出回数／最大発話検出回数）×１００％
２５％以上
未検出状態 上記以外

（ピッチ検出による方法）
次に、本実施例の変形例について説明する。基本構成は、上述の周波数分布による方法と同じである。

状態判定部１４０では一定時間、「基本周波数成分（ピッチ）のパワー」と「周波数全体のパワー」を抽出し、最初に「基本周波数成分のパワー」を予め設定しておいた閾値Ａと比較する。

基本周波数成分のパワーが閾値Ａ以上であれば「声帯振動を検出した」と判断し、発話状態と判定する。閾値Ａ未満であれば周波数全体のパワーを予め設定しておいた閾値Ｂと比較し、閾値Ｂ以上であれば飲食状態と判定する。

ここで、基本周波数とは人間の聴覚により、音の周波数成分のなかで、基本の成分になっていると認識される周波数のことである。基本周波数の分布は対数周波数軸上で正規分布となり、男性の基本周波数の平均値と標準偏差はそれぞれ１２５Ｈｚ及び２０．５Ｈｚ、女性ではそれぞれ男性の約２倍に等しいことが分かっている。

また、１２歳以下（変声期前）の子供については、男女性の差はほとんどないことが分かっている。これを利用して、この帯域のパワーを観察することで声帯振動の有無を判定することが可能である。

（３）飲食状態と判定された場合、状態判定部１４０では一定時間内の発生頻度を調べ、咀嚼と嚥下との区別を判定する。例えば、咀嚼の場合は発生頻度が高く、嚥下の場合は発生頻度が低くなる。
（４）このように、周波数分布による方法と同様に、会話状態と食事状態を検出することが可能である。

本実施例によれば、体内音マイクを用いて、発話状態、飲食状態の判定が可能となる。また、飲食状態の一定時間における発生頻度から、頻度が高いものを咀嚼状態、頻度が低いものを嚥下状態に分けることが可能である。更に咀嚼状態発生時の出力信号の強度（音声レベル）から、固いもの（例えば、煎餅）を食べているのか、やわらかいもの（例えば、こんにゃく）を食べているのかをある程度検出することが可能である。

体内音マイク１０２ａとして骨伝導マイクを用いた場合は、空気中を伝わる気導音ではなく、骨導音を拾うため、外界音の影響を受けにくいという利点がある。これにより他者の発話と自分の発話を区別することが容易である。

また、骨伝導マイクにはイヤフォン型の形状をしたものがあり、外耳道に挿入して使用するため、装着が容易である。体内音マイク１０２ａとして、コンタクトマイクを用いた場合は咽喉部に付着させるため、骨伝導マイクを用いるものに比べて嚥下音を検出しやすくなる利点がある。

（周波数成分による方法））
次に、本実施例の変形例について説明する。図３は機能ブロックを示す。図４は、原理を説明する図である。本例では、帯域フィルタ（バンド・パス・フィルタ、ＢＰＦ）を用いる。フィルタの中心周波数は、発話時の基本周波数である。

まず、図４の（ａ）、（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）において、帯域フィルタ通過後のパワーの変化がわかりやすいように周波数ごとのパワーを示す。図４の（ｂ）は、発話時の周波数成分、（ａ）はＢＰＦ透過後の様子をそれぞれ示している。また、図４の（ｄ）は、飲食時の周波数成分、（ｃ）はＢＰＦ透過後の様子をそれぞれ示している。ここで、ＢＰＦ透過前の信号のパワー値は、この図の全周波数帯域のパワーの積分値で、ＢＰＦ透過後の信号のパワー値は、ＢＰＦの透過帯域内のパワーの積分値である。

次に、図３に基づいて説明を続ける。
（１）帯域フィルタ部４０１は体内音マイク信号ＭＳ１をフィルタリングし、信号増幅部１２１ａへ入力する。上述したように、フィルタの中心周波数は発話時の基本周波数である。
（２）信号増幅部１２１ａは、入力信号を増幅し、ＡＤ変換部１２２ａへ入力する。
（３）信号増幅部１２１ｂは、体内音マイク信号ＭＳ１を増幅し、ＡＤ変換部１２２ｂへ入力する。
（４）ＡＤ変換部１２２ａは所定時間、ＡＤ変換値を取得し、サンプリングデータ記憶部２０１ａに記憶する。ＡＤ変換部１２２ｂは所定時間、ＡＤ変換値を取得し、サンプリングデータ記憶部２０１ｂに記憶する。

（５）パワー算出部２０２ａは入力されたサンプリングデータＳＤ１からパワー値ＰＤ１を算出し、コンパレータ部１２４ａに出力する。パワー算出部２０２ｂも同様の処理を行いパワー値ＰＤ２を算出し、コンパレータ部１２４ｂに出力する。
（６）コンパレータ部１２４ａは閾値記憶部２０４ａにあらかじめ記憶された閾値ＴＨ１と入力されたパワー値ＰＤ１を比較し、パワー値ＰＤ１が閾値ＴＨ１以上の場合に検出信号ＤＳ１を判定部１４２へ出力する。コンパレータ部１２４ｂも同様の処理を行い、検出信号ＤＳ２を判定部１４２へ出力する。

（７）判定部１４２では入力された検出信号ＤＳ１と検出信号ＤＳ２の状態に応じて、表２に従って「発話状態」、「飲食状態」を判定し、結果を出力する。これにより、発話状態と飲食状態との判定を行うことができる。

（表２） 検出信号と発話・飲食状態
検出信号１
検出信号２ なし あり
なし −− −−
あり 飲食 発話

（ＦＦＴによる方法）
次に、他の変形例について説明する。本例では、周波数スペクトルデータを用いて判定を行う。図５は、本例の機能ブロックを示している。

（１）信号増幅部１２１では体内音マイク信号ＭＳ１を増幅し、ＡＤ変換部１２２に入力する。
（２）ＡＤ変換部１２２では一定時間、ＡＤ変換値を取得し、サンプリングデータ記憶部２０１に記憶する。

（３）サンプリングデータＳＤをＦＦＴ演算部５０３へ入力してＦＦＴを行い、周波数スペクトルデータＦＤを判定部１４２へ出力する。
（４）判定部１４２では入力された周波数スペクトルデータＳＤとパターンデータ記憶部５０４にあらかじめ記憶された発話／飲食状態用パターンデータＰＤのパターンマッチングを行い、「発話状態」、「飲食状態」の判定を行い、結果を出力する。これにより、発話状態と飲食状態との判定を行うことができる。

次に、本発明の実施例２に係る発話・飲食状態検出システムについて説明する。実施例１と同一の部分には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。本実施例では、
図７に示すように、ここでは体内音マイク１０２ａで取得できる音と、体外音マイク１０２ｂで取得できる音の組み合わせにより、発話状態と飲食状態を検出する。

例えば、体内音マイクのみを用いる場合は、飲食状態と、自ら発話した音声を捕らえることが可能である。これに対して、体内音マイクと体外音マイクを用いる場合は、自ら発話した音声と外部音（人の話し声など）を捕らえることが可能である。この２種類のマイクの組み合わせにより、以下の表３に掲げる状態を検出することが可能になる。

（表３）
マイクの組み合わせによる検出状態

検出状態 体内音マイク検出 体外音マイク検出
飲食検出状態 あり なし
発話検出状態 あり あり
外部音検出状態 なし あり
未検出状態 なし なし

各マイクの状態を検出するためには、出力信号の強度（パワー）と閾値を用いる方法が考えられる。例えば取得した出力信号の強度が所定の閾値を越えた場合にそのマイクで検出が行われたと判断する。

ここで、マイクに触った時に「ガサガサ」といった大きな音声を発するため、この状態は検出しないようにしておく必要がある。このことは、骨伝導マイクでは特に顕著である。従って２種類の閾値を設け、閾値範囲内に入った場合にのみ検出を有効にする必要がある。この例を図６を用いて説明する。

図６において、閾値ＴＨＬ（下限値）よりも小さい領域を無効領域ＩＮＶとする。さらに好ましくは、閾値ＴＨＨ（上限値）よりも大きい領域を雑音発生領域ＮＳとする。そして、無効エリアＩＮＶと雑音発生領域ＮＳとの間の領域を検出領域ＤＡとする。これにより、有効な検出を行うことができる。また、低いほうの閾値ＴＨＬは、周辺環境がうるさい場所と静かな場所とでは、それぞれ最適な値にできるように可変としても良い。

体内音マイクと体外音マイクを併用した場合の基本システム構成を図７に示す。体内音マイク１０２ａは咀嚼・嚥下、および発声に伴う種々の音の骨伝導音や肉伝導音を検出して電気信号に変換する。例えば、体内音マイクには、骨伝導マイクや、コンタクトマイクを用いる。体外音マイク１０２ｂは、気導音を取得して電気信号に変換する。例えば体外音マイク１０２ｂには、コンデンサマイクやシリコンマイクを用いる。

次に、信号処理部は各マイクで検出された音声信号をノイズの除去、ＡＤ変換などで増幅処理を行い、取得する。ノイズ除去、増幅処理はマイクで処理してもよい。さらに、信号処理部１２０では、取得した体内音データを絶対値に変換して一定時間蓄積し、一定時間経過した時点で蓄積した結果の累積値、あるいは一定時間内の累積平均値（以下、適宜「パワー」と呼ぶ）を、事前に設定した閾値ＴＨＬと比較する。

ここで、閾値ＴＨＬを越えていれば図６に示した閾値ＴＨＨと比較する。そして、閾値ＴＨＨ未満であればそのマイクでの検出があったと判定する。閾値ＴＨＨを越えていた場合はマイクに雑音が発生したと判断する。

体外音マイク１０２ｂについても同様にマイク検出判定を行う。 状態判定部１４０では、この体内音マイク１０２ａと体外音マイク１０２ｂとの検出結果を表３の条件と照合し、発話状態、飲食状態を判定する。また、雑音発生時は判定を行わず、無効とする。

飲食状態の場合、状態判定部１４０では一定時間内の発生頻度を調べ、さらに、咀嚼状態と嚥下状態を判定する。咀嚼状態の場合は発生頻度が高く、嚥下状態の場合は発生頻度が低くなることから両者を区別することが可能である。

これにより、実施例１と同様の効果を得ることができる。また、ＦＦＴなどの複雑な計算を伴わないため、８ビットマイコンなどへの実装も可能である。８ビットマイコンにはＣ８０５１Ｆ３２１（Ｓｉｌｉｃｏｎ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｉｅｓ社製）のような小型のもの（外寸：３ｍｍ×３ｍｍ）があり、これらを用いてシステムの小型化が可能である。

（パワーによる方法）
次に、変形例について図８に基づいて説明する。図８は、本例の機能ブロックを示している。

（１）信号増幅部１２１ａは体内音マイク信号ＭＳ１を増幅し、ＡＤ変換部１２２ａへ入力する。信号増幅部１２１ｂは体外音マイク信号ＭＳ２を増幅し、ＡＤ変換部１２２ｂへ入力する。

（２）ＡＤ変換部１２２ａは一定時間、ＡＤ変換値を取得し、サンプリングデータ記憶部２０１ａに記憶する。ＡＤ変換部１２２ｂも同様にして、サンプリングデータ記憶部２０１ｂに記憶する。

（３）サンプリングデータＳＤ１をパワー算出部２０２ａに入力し、パワー値ＰＤ１を閾値比較部２０３ａへ出力する。サンプリングデータＳＤ２をパワー算出部２０２ｂに入力し、パワー値ＰＤ２を閾値比較部２０３ｂへ出力する。

（４）閾値比較部２０３ａでは閾値記憶部２０４ａ、２０４ｂにあらかじめ記憶された閾値ＴＨ１、ＴＨ２と入力されたパワー値ＰＤ１を比較する。パワー値ＰＤ１が閾値ＴＨ１以上、かつ閾値ＴＨ２以下であれば判定部１４２に検出信号ＤＳ１を出力する。

閾値比較部２０３ｂでは閾値比較部２０４ｃ、２０４ｄにあらかじめ記憶された閾値ＴＨ３、ＴＨ４と入力されたパワー値ＰＤ２を比較する。パワー値ＰＤ２が閾値ＴＨ３以上、かつ閾値ＴＨ４以下であれば判定部１４２に検出信号ＤＳ２を出力する。

（５）判定部１４２では表４に従って「発話状態」、「飲食状態」を判定し、結果を出力する。これにより、発話状態と飲食状態とを判定することができる。

（表４） 検出信号と発話・飲食状態
検出信号ＤＳ１ 検出信号ＤＳ２
発話状態 有り 有り
飲食状態 有り 無し

（パワー比による方法）
次に、さらに他の変形例について図９に基づいて説明する。信号増幅部１２１ａは体内音マイク信号ＭＳ１を増幅し、ＡＤ変換部１２２ａへ入力する。信号増幅部１２１ｂは体外音マイク信号ＭＳ２を増幅し、ＡＤ変換部１２２ｂへ入力する。

ＡＤ変換部１２２ａは一定時間、ＡＤ変換値を取得し、サンプリングデータ記憶部２０１ａに記憶する。ＡＤ変換部１２２ｂも同様にして、サンプリングデータ記憶部２０１ｂに記憶する。

サンプリングデータＳＤ１をパワー算出部２０２ａに入力してパワー値ＰＤ１を算出し、判定部１４２へ出力する。同様に、サンプリングデータＳＤ２をパワー算出部２０２ｂに入力してパワー値ＰＤ２を算出し、判定部１４２へ出力する。

判定部１４２は、パワー値ＰＤ１≧閾値ＴＨ１の場合、体内外音比（パワー値ＰＤ２／パワー値ＰＤ１）を算出して、条件テーブル記憶部１４１にあらかじめ記憶された条件値ＪＶと比較し、発話状態、飲食状態を判定する。

飲食の場合は、発話の場合に比して、パワー値ＰＤ２が小さくなるので、判定条件として、例えば、体内外音比＜閾値ＴＨ２であれば飲食状態、体内外音比≧閾値ＴＨ２であれば発話状態と判定することができる。

なお、発話状態、飲食状態、いずれの状態でも、なんらかの体内音は発生するため、パワー値ＰＤ１＜閾値ＴＨ１の場合はどちらの状態でもないとみなし、判定を行わない。

以上説明したように、本発明によれば、人の行動状態の計測において重要な発話状態と飲食状態の少なくとも一方の状態を簡易なシステムで検出可能である。また、音声そのものを検出することから、従来型の装置では検出が困難であった顎を大きく動かさない、すりつぶし動作やかみしめ動作といった軽度の咀嚼状態や、飲料水などを飲んだ時の嚥下状態の検出が可能である。

また、飲食状態の一定時間における発生頻度から咀嚼状態と嚥下状態に分けて検出することが可能である。咀嚼状態から嚥下状態に至るまでの様子から、嚥下までにどの程度、食べ物を咀嚼しているかを検出することも可能である。

更に「咀嚼状態」の音声レベルから、煎餅などの固いものを食べているか、こんにゃくなどのやわらかいものを食べているかを検出することが可能である。また、一定時間内における発話・飲食状態の発生頻度から「会話状態」、「食事状態」を検出することが可能である。

人の食事状態、会話状態を記録、分析することで、その人の健康状態や精神状態をある程度、推定することが可能となる。
例）食事の回数が減っている、不規則、時間が短い⇒健康状態が心配される。
会話の回数が減っている、会話時間が短い⇒落ち込んでいる、対人関係に課題を抱えている。

また、嚥下状態と咀嚼状態を分けて検出できることから、飲食のバランスが偏っていないかなどの状態を推定することが可能となる。

（マイクの種類）
また、上記各実施例において、体内音マイクとして、骨伝導マイクのイヤフォン型のものを用いることができる。これにより、従来の箱型の大きさの装置を装着することに比べれば装着することに対する違和感を軽減可能である。

体外音マイクは体内音マイクの背面などに取り付けることで、従来型の装置に比べて装着者の負担も軽減することが可能である。また、体外音マイクには６φ程度の小さなコンデンサマイクや、携帯電話などに使用されている超小型なタイプのシリコンマイク（例：ＳｉＳｏｎｉｃ ＳＰ０１０３（商品名）など）が使えることから、装置の小型化が可能である。これにより、従来型の装置に比べて装着者の負担も軽減することが可能である。

以上のように、本発明にかかる発話・飲食状態検出システムは、一つのシステムで発話状態と飲食状態と双方の状態検出及び測定が可能である。

本発明の実施例１の発話・飲食状態検出システムの機能ブロックを示す図である。 マイクからの信号を示す図である。 実施例１の変形例の機能ブロックを示す図である。 実施例１の変形例の原理を示す図である。 実施例１の他の変形例の機能ブロックを示す図である。 閾値による処理を説明する図である。 本発明の実施例２の発話・飲食状態検出システムの機能ブロックを示す図である。 実施例２の変形例の機能ブロックを示す図である。 実施例２の他の変形例の機能ブロックを示す図である。

符号の説明

１００ 発話・飲食状態検出システム
１０２ａ 体内音マイク
１２０ 信号処理部
１２１、１２１ａ、１２１ｂ 信号増幅部
１２２、１２２ａ、１２２ｂ ＡＤ変換部
１０２ｂ 体外音マイク
１２４ａ、１２４ｂ コンパレータ部
１２２ａ、１２２ｂ ＡＤ変換部
１４０ 状態判定部
１４１ 条件テーブル記憶部
１４２ 判定部
２０１、２０１ａ、２０１ｂ サンプリングデータ記憶部
２０２ａ、２０２ｂ パワー算出部
２０３a、２０３ｂ 閾値比較部
２０４ａ、２０４ｂ 閾値記憶部
４０１ 帯域フィルタ部
５０３ ＦＦＴ演算部
５０４ パターンデータ記憶部

Claims (9)

1. 体内音を検出するための体内音マイクと、
   体外音を検出するための体外音マイクと、
   前記体内音マイク及び前記体外音マイクからの出力信号を演算処理し、出力データを出力する信号処理部と、
   前記出力データに基づいて発話状態または飲食状態を判定する状態判定部と、を有し、 前記信号処理部は、出力信号の信号強度を算出し、前記信号強度と閾値との比較結果を出力し、
   前記状態判定部は、前記体内音マイクに関する前記比較結果と、前記体外音マイクに関する前記比較結果との組み合わせに基づいて、前記発話状態と前記飲食状態とを判定することを特徴とする発話・飲食状態検出システム。
2. 前記体外音マイクは、小型コンデンサマイクと超小型シリコンマイクとの少なくとも一方のマイクであることを特徴とする請求項１に記載の発話・飲食状態検出システム。
3. 前記状態判定部は、一定時間における前記発話状態と前記飲食状態との発生頻度を算出し、前記発生頻度と所定の条件値とを比較することを特徴とする請求項１または２に記載の発話・飲食状態検出システム。
4. 前記状態判定部は、前記飲食状態における咀嚼状態の発生頻度をさらに算出し、食べているものが固いものか柔らかいものかを判定することを特徴とする請求項１または２に記載の発話・飲食状態検出システム。
5. 前記状態判定部は、一定時間内における飲食状態の発生頻度を算出し、咀嚼状態と嚥下状態とを判定することを特徴とする請求項１または２に記載の発話・飲食状態検出システム。
6. 前記信号処理部は、前記マイクの出力信号からパワーを計算し、前記パワーが第１の閾値より小さく、かつ、第２の閾値より大きいとき、前記状態判定部での判定を有効とすることを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項に記載の発話・飲食状態検出システム。
7. 前記体内音マイクは、イヤフォン型の骨伝導マイクであることを特徴とする請求項１に記載の発話・飲食状態検出システム。
8. 前記体内音マイクは、使用者の身体に取り付けられるコンタクトマイクであることを特徴とする請求項１に記載の発話・飲食状態検出システム。
9. 前記状態判定部は、前記体外音マイクからの出力データを前記体内音マイクからの出力データで除した結果に基づいて判定することを特徴とする請求項２に記載の発話・飲食状態検出システム。

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