JP5215508B1 - 不快閾値推定システム、方法およびそのプログラム、補聴器調整システムおよび不快閾値推定処理回路 - Google Patents
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Abstract
不快と感じるほどの強大音をユーザに聞かせることなく、ユーザが不快に感じる音圧レベル(UCL)を推定する。
不快閾値推定システムは、所定の音圧範囲に含まれる音圧を有する第1音をユーザに呈示し、第1音を呈示した時刻から第1所定時間後に、第1音と同じ音圧を有する第2音をユーザに呈示する出力部と、ユーザの脳波信号を計測する生体信号計測部と、第2音の呈示時刻から第2所定時間後までに計測された脳波信号から、脳波信号の事象関連電位の特徴量を抽出する抽出部と、予め定められた、事象関連電位の特徴量と不快閾値との関係を参照して、抽出した事象関連電位の特徴量に対応する不快閾値を推定する推定部とを備えている。
不快閾値推定システムは、所定の音圧範囲に含まれる音圧を有する第1音をユーザに呈示し、第1音を呈示した時刻から第1所定時間後に、第1音と同じ音圧を有する第2音をユーザに呈示する出力部と、ユーザの脳波信号を計測する生体信号計測部と、第2音の呈示時刻から第2所定時間後までに計測された脳波信号から、脳波信号の事象関連電位の特徴量を抽出する抽出部と、予め定められた、事象関連電位の特徴量と不快閾値との関係を参照して、抽出した事象関連電位の特徴量に対応する不快閾値を推定する推定部とを備えている。
Description
本願は、語音が快適に聴取できたか否かを評価するための技術に関する。より具体的には、本願は補聴器等において、外部音の周波数ごとの増幅量を調整して個々のユーザにとって適切な大きさの音を得る「フィッティング」のための、純音や語音に対する不快閾値を推定する装置、方法およびプログラム等に関する。
近年、社会の高齢化に伴い、老人性の難聴者が増加している。大音量の音楽を長時間聴く機会が増えたなどの影響により、音響性の難聴を有する若年者も増加している。また、補聴器の小型化・高性能化に伴い、補聴器の利用することに対して、ユーザが有する抵抗が少なくなってきている。そのため、補聴器を利用するユーザが増加している。
難聴を有するユーザは、特定の周波数を有する音を聞き取ることが難しい。この特定の周波数は、ユーザ毎に異なる。補聴器は、この特定周波数の音信号の振幅を増幅する。これにより、ユーザが音を聞き取りやすくする。
補聴器は、ユーザごとの聴力低下の度合いに応じて、音を増幅する量を変更することを求められる。そのため、補聴器の利用を開始する前に、ユーザごとの聴力に合わせて、音の増幅量を調整する「フィッティング」を行うことが必要である。
フィッティングの目的は、補聴器の出力する音圧を、MCL(most comfortable level)にすることである。ここで、補聴器の出力する音圧とは、音として人間が知覚することができる、大気の圧力変動である。MCLとは、ユーザが快適に聞き取ることができる音圧である。補聴器は、音の周波数毎に、出力する音圧をMCLすることが求められる。
不適切なフィッティングの例として、(1)音圧の増幅量が不足している場合、または、(2)音圧の増幅量が大きすぎる場合がある。たとえば、音圧の増幅量が不足している場合、ユーザは音声が聞き分けられない。この場合には、上述の補聴器を利用する目的が達成できない。また、音圧の増幅量が大きすぎる場合、ユーザは音声の聞き分けはできるが、音声をうるさく感じる。その結果、ユーザは、補聴器を長時間使用できない。そこで、上記(1)または(2)のいずれにも該当しないように、補聴器のフィッティングを行う必要がある。特に(2)は、補聴器は、ユーザに対して、必要以上に大きい音圧を有する音声を呈示する可能性がある。その結果、大きい音圧を有する音声により、ユーザの耳を傷つける危険性があった。
フィッティングは、大きく分けると、二つの手順を有する。フィッティングの最初の手順は、オージオグラムの測定である。「オージオグラム」とは、ユーザが聞き取ることができる純音の最小音圧である閾値(hearing threshold level:HTL)を測定した結果である。オージオグラムは、たとえば、閾値(デシベル値)を、周波数(たとえば250Hz、500Hz、1000Hz、2000Hz、4000Hz)ごとに、プロットした図である。
フィッティングの2つ目の手順は、音圧の増幅量の決定である。例えば、フィッティング理論と呼ばれる音の増幅量を推定するための関数を用いて、周波数ごとに、また、入力音の音圧ごとに増幅量を決定する。複数の種類のフィッティング理論がある。フィッティング理論の例であるハーフゲイン法は、各周波数の挿入利得をその周波数の閾値の半分にする。Berger法は、会話音声の周波数帯域とレベルを考慮して1000Hzから4000Hzの増幅をやや増強する。POGO法は、ハーフゲイン法を基礎とし語音情報が少なく騒音成分が多い250Hzと500Hzの利得をそれぞれ10dB、5dB減じる。NAL−R法は、言葉の長時間音響分析周波数が快適レベルに入るように増幅する。
また、フィッティング理論は、閾値と、ユーザが不快に感じる大きな音圧レベルであるUCL(uncomfortable level)、及びMCLの情報を活用して、音圧の増幅量を決める方法を含む。その場合には、音圧の増幅量を決める前に、UCLおよびMCLの測定あるいは推定が求められる。上記(2)の問題を回避するためには、UCLを測定し、UCLを超えない範囲に増幅量を設定する必要がある。
UCLは、オージオグラムの測定と同様に、周波数ごとに測定される。従来、主観報告を用いて、UCLを測定していた。「主観報告」とは、ユーザが音を聞いた後に、ユーザがその音に対する主観的な感想を報告することである。たとえば、オージオメータを用いて、連続音または断続音を、上昇法(段々と音圧レベルを上げる)を用いてユーザに呈示し、うるさすぎて長時間聞いていられない音圧であるか否かをユーザに報告させる。そして、ユーザが長時間聞いていられないと報告した音圧を、UCLとする(非特許文献1)。
主観報告によるUCL測定は、UCLの基準が個人または言語表現の影響を受けて変動するため難しく、確立された手法は存在しない。そこで、脳波を用いて、客観的にUCLを測定する方法が開発されつつある。たとえば、非特許文献2に開示の技術は、ABR(auditory brainstem response)と呼ばれる脳幹反応に含まれるV波の潜時と刺激強度との関係を用いて、UCLを推定している。音圧の増大に伴い、V波の潜時は短縮する。V波の潜時の短縮が頭打ちになった時に、ユーザが聞いていた音の音圧を特定する。特定した音圧に、定数(たとえば15や10)を足した音圧をUCLとする。
一方、MCL(most comfortable level)は、一般的に主観報告による測定が難しいため、聴力閾値の半分の傾き(ハーフゲイン)やUCLと聴力閾値の中央値として近似される場合が多い。
このように、UCLを測定するには、実際にユーザに大きな音を呈示した上で、ユーザからの回答や、ABR等の脳幹反応から算出する必要があった。
君付隆 他、「聴力に異常のない聴覚過敏患者における内耳機能検査の特徴」、Audiology Japan、Vol.52、No.3、P.152−156、2009年
Thornton、A.R.他、「The objective estimation of loudness discomfort level using auditory brainstem evoked responses」、Scandinavian Audiology、Vol.16、No.4、P.219−225、1987年
しかしながら前記従来の非特許文献1、非特許文献2に開示される構成では、いずれもユーザには、不快なレベルの音圧の音刺激を呈示した上で、ユーザが不快な状態になった後にUCLであったかどうかを判定する方法が取られていた。このため、聴力評価を行う際には、ユーザには強大な音が呈示され、ユーザは実際に不快な状態になる必要があるという課題があった。これは、従来法ではユーザが不快な状態になったかどうかによって、不快閾値を調べるアプローチを採っていたからである。
本願の、限定的ではない例示的なある実施形態は、不快と感じるほどの強大音をユーザに聞かせることなく、ユーザのUCLを推定する技術を提供する。
上記課題を解決するために、本発明の一態様である不快閾値推定システムは、所定の音圧範囲に含まれる音圧を有する第1音をユーザに呈示し、前記第1音を呈示した時刻から第1所定時間後に、前記第1音と同じ音圧を有する第2音を前記ユーザに呈示する出力部と、前記ユーザの脳波信号を計測する生体信号計測部と、前記第2音の呈示時刻から第2所定時間後までに計測された脳波信号から、前記脳波信号の事象関連電位の特徴量を抽出する抽出部と、予め定められた、事象関連電位の特徴量と不快閾値との関係を参照して、抽出した前記事象関連電位の特徴量に対応する不快閾値を推定する推定部とを含む。
上述の一般的かつ特定の態様は、システム、方法およびコンピュータプログラムを用いて実装され、またはシステム、方法およびコンピュータプログラムの組み合わせを用いて実現され得る。
本発明の一態様にかかる不快閾値推定システムによれば、ユーザが不快と感じるほどの強大音を聞かなくても、補聴器の調整に必要なUCLが推定できるので、補聴器調整におけるユーザの負担を軽減できる。
これまでの、脳波を用いてUCLを推定する従来技術は、不快と感じるほどの強大音をユーザに聞かせており、ユーザにとって好ましいとは言えなかった。本願発明者らは、その課題を解決するために本願発明をなすに至った。
本発明の一態様の概要は以下のとおりである。
本発明の一態様である不快閾値推定システムは、所定の音圧範囲に含まれる音圧を有する第1音をユーザに呈示し、前記第1音を呈示した時刻から第1所定時間後に、前記第1音と同じ音圧を有する第2音を前記ユーザに呈示する出力部と、前記ユーザの脳波信号を計測する生体信号計測部と、前記第2音の呈示時刻から第2所定時間後までに計測された脳波信号から、前記脳波信号の事象関連電位の特徴量を抽出する抽出部と、予め定められた、事象関連電位の特徴量と不快閾値との関係を参照して、抽出した前記事象関連電位の特徴量に対応する不快閾値を推定する推定部とを備えている。
ある実施形態において、前記不快閾値推定システムは、予め定められた基準にしたがって前記所定の音圧範囲を決定し、前記音圧範囲の上限以下の音圧で前記出力部から呈示されるよう、前記第1音および前記第2音を制御する呈示音制御部をさらに備えている。
ある実施形態において、前記呈示音制御部の制御に基づいて、前記出力部は、予め定められた周波数および音圧で前記第1音および前記第2音を出力する。
ある実施形態において、前記呈示音制御部の制御に基づいて、前記出力部は、予め定められた音圧範囲を有する語音を、前記第1音および前記第2音として呈示する。
ある実施形態において、前記呈示音制御部の制御に基づいて、前記出力部は、前記第1音を呈示した時刻から100ミリ秒以上経過した後に、前記第2音を呈示する。
ある実施形態において、第1音および第2音を1組の音刺激としたときにおいて、前記出力部は、少なくとも2組の音刺激を出力し、前記呈示音制御部は、音刺激ごとに音圧を変化させる。
ある実施形態において、第1音および第2音を1組の音刺激としたときにおいて、前記出力部は、第1組の音刺激および第2組の音刺激を出力し、前記呈示音制御部は、前記第1組の音刺激を呈示し、その後、1000ms±200msの範囲内で前記第2組の音刺激を呈示するよう、前記音刺激を制御する。
ある実施形態において、前記抽出部は、前記第2音の呈示時刻を起点として前記第2所定時間後までに計測された前記脳波信号をウェーブレット変換することにより、時間および周波数に関するウェーブレット係数を前記特徴量として抽出する。
ある実施形態において、前記推定部は、ウェーブレット係数と不快閾値との関係を規定した基準データベースを参照して、前記特徴量として得られた前記ウェーブレット係数に対応する不快閾値を推定する。
ある実施形態において、前記第2所定時間は、前記第2音に起因する前記事象関連電位のN1成分およびP2成分が観測可能な時間であり、前記抽出部は、前記N1成分のピーク電位と前記P2成分のピーク電位との差分の絶対値であるN1P2振幅を前記特徴量として抽出する。
ある実施形態において、前記推定部は、N1P2振幅と不快閾値との関係を規定した基準データベースを参照して、前記特徴量として得られた前記N1P2振幅に対応する不快閾値を推定する。
本発明の他の一態様である補聴器調整システムは、補聴器と、上述したいずれかの実施形態にかかる不快閾値推定システムと、前記不快閾値推定システムを用いて推定された前記不快閾値を受け取って、前記不快閾値を最大出力値として前記補聴器に設定する設定部とを備えている。
本発明のさらに他の一態様である不快閾値推定処理回路は、生体信号計測部によって計測されたユーザの脳波信号を受け取り、出力部に音刺激を呈示させる不快閾値推定処理回路であって、出力部に、所定の音圧範囲に含まれる音圧を有する第1音を呈示させ、かつ、前記第1音を呈示した時刻から第1所定時間後に、前記音圧を有する第2音を呈示させる呈示音制御部と、前記第2音の呈示時刻から第2所定時間後までに計測された脳波信号から、前記脳波信号の事象関連電位の特徴量を抽出する抽出部と、予め定められた、事象関連電位の特徴量と不快閾値との関係を参照して、抽出した前記事象関連電位の特徴量に対応する不快閾値を推定する推定部とを備えている。
本発明のさらに他の一態様である不快閾値推定方法は、所定の音圧範囲に含まれる音圧を有する第1音をユーザに呈示し、前記第1音を呈示した時刻から第1所定時間後に、前記第1音と同じ音圧を有する第2音を前記ユーザに呈示するステップと、前記ユーザの脳波信号を計測するステップと、前記第2音の呈示時刻から第2所定時間後までに計測された脳波信号から、前記脳波信号の事象関連電位の特徴量を抽出するステップと、予め定められた、事象関連電位の特徴量と不快閾値との関係を参照して、抽出した前記事象関連電位の特徴量に対応する不快閾値を推定するステップとを包含する。
本発明のさらに他の一態様であるコンピュータプログラムは、不快閾値推定システムの不快閾値推定処理回路に設けられたコンピュータによって実行されるコンピュータプログラムであって、前記コンピュータプログラムは、前記コンピュータに対し、出力部を介して、所定の音圧範囲に含まれる音圧を有する第1音をユーザに呈示し、前記第1音を呈示した時刻から第1所定時間後に、前記第1音と同じ音圧を有する第2音を前記ユーザに呈示するステップと、前記ユーザの脳波信号を取得するステップと、前記第2音の呈示時刻から第2所定時間後までに計測された脳波信号から、前記脳波信号の事象関連電位の特徴量を抽出するステップと、予め定められた、事象関連電位の特徴量と不快閾値との関係を参照して、抽出した前記事象関連電位の特徴量に対応する不快閾値を推定するステップとを実行させる。
本発明のさらに他の一態様である不快閾値推定システムは、ユーザに呈示すべき音圧範囲を決定する音圧範囲決定部と、前記音圧範囲決定部で決定された音圧と周波数が同じ2つの音を所定の時間間隔で呈示する第1音呈示部と第2音呈示部と、前記第1音呈示部と前記第2音呈示部の音を出力する音刺激出力部と、前記ユーザの脳波を計測する生体信号計測部と、前記生体信号計測部で計測された脳波から第2音呈示部の音刺激出力タイミングを起点として事象関連電位を取得し、事象関連電位を第2音呈示時の音圧と周波数と検査耳の属性とともに蓄積する事象関連電位取得蓄積部と、前記事象関連電位の特徴量から不快閾値を推定するための基準を保持する基準データベースと、前記事象関連電位取得蓄積部に蓄積されたデータを、前記基準DBに保持された基準に従って処理し、前記音圧範囲決定部で決定された音圧範囲より大きな不快閾値を推定する不快閾値推定部とを備えている。
ある実施形態において、前記基準データベースで保持されている基準は、第2音呈示部の音刺激に対する事象関連電位に対する不快閾値の値の基準である。
ある実施形態において、前記基準データベースで保持されている基準は、第2音呈示部の音刺激に対するN1成分とP2成分に基づく振幅量であり、前記振幅量が大きいほど不快閾値の値が大きいと判断される基準である。
ある実施形態において、前記基準データベースでは、第2音の特徴量としてウェーブレット係数を使用し、前記係数が大きいほどUCLが大きいと判断する。
ある実施形態において、前記音圧範囲決定部では、呈示音圧をユーザによらず80dB、85dB、90dBとする。
ある実施形態において、前記音圧範囲決定部では、ユーザの最小可聴閾値からフィッティング理論によって推定されたUCLの値よりも所定の値だけ低く設定する。
ある実施形態において、前記音圧範囲決定部で決定されている音圧範囲は、前記ユーザの最小可聴閾値の音圧より大きく、さらに、前記ユーザの想定される不快閾値より小さい音圧の範囲である。
ある実施形態において、前記音圧範囲決定部で決定される音圧の上限値は、前記ユーザの最小可聴閾値から推定される不快閾値である。
ある実施形態において、前記事象関連電位取得蓄積部では、第2音呈示部の音刺激出力タイミングに加え第1音呈示部の音刺激出力タイミングでも事象関連電位を取得し、各音刺激の呈示時の音圧と周波数と検査時の属性とともに蓄積する。
本発明のさらに他の一態様である不快閾値推定方法は、ユーザに呈示すべき音圧範囲を決定する音圧範囲決定ステップと、前記音圧範囲決定部2で決定された音圧と周波数が同じ2つの音を所定の時間間隔で呈示する第1音呈示ステップと第2音呈示ステップと、前記音呈示ステップの音を出力する音刺激出力ステップと、ユーザの脳波を計測する生体信号計測ステップと、前記生体信号計測ステップで計測された脳波から第2音呈示ステップの音刺激出力タイミングを起点として事象関連電位を取得し、事象関連電位を第2音呈示時の音圧と周波数と検査耳の属性とともに蓄積する事象関連電位取得蓄積ステップと、前記事象関連電位の特徴量から不快閾値を推定するための基準を保持する基準データベースと、前記事象関連電位取得蓄積ステップに蓄積されたデータを、前記基準データベースに保持された基準に従って処理し、前記音圧範囲決定部で決定された音圧範囲より大きな不快閾値を推定する不快閾値推定ステップとを包含する。
本発明のさらに他の一態様であるコンピュータプログラムは、不快閾値推定システムに設けられたコンピュータによって実行されるコンピュータプログラムであって、前記コンピュータプログラムは、前記不快閾値推定システムに実装されるコンピュータに対し、ユーザに呈示すべき音圧範囲を決定する音圧範囲決定ステップと、前記音圧範囲決定部2で決定された音圧と周波数が同じ2つの音を所定の時間間隔で呈示する第1音呈示ステップと第2音呈示ステップと、前記音呈示ステップの音を出力する音刺激出力ステップと、ユーザの脳波を計測する生体信号計測ステップと、前記生体信号計測ステップで計測された脳波から第2音呈示ステップの音刺激出力タイミングを起点として事象関連電位を取得し、事象関連電位を第2音呈示時の音圧と周波数と検査耳の属性とともに蓄積する事象関連電位取得蓄積ステップと、前記事象関連電位取得蓄積ステップに蓄積されたデータを、前記事象関連電位の特徴量から不快閾値を推定するための基準を保持する前記基準データベースに保持された基準に従って処理し、前記音圧範囲決定部で決定された音圧範囲より大きな不快閾値を推定する不快閾値推定ステップとを実行させる。
本発明の例示的な実施形態の説明に先だって、本明細書において用いられる用語の定義および本願発明者らが行った実験を説明し、その実験の結果から得られた本願発明者らの知見を説明する。その後、本実施形態を説明する。
まず初めに、本明細書における用語の定義を説明する。
「事象関連電位(event−related potential:ERP)」とは、刺激に対して発生する脳波(electroencephalogram:EEG)の電位の変動である。
「音刺激」とは、ユーザに対して呈示した音による刺激である。
「N1成分」とは、音刺激の呈示した時刻を起点として、約100msまでの脳波に含まれる陰性成分の電位である。N1成分は、事象関連電位に含まれる。
「P2成分」とは、音刺激を呈示した時刻を起点として、約200ms範囲後の脳波に含まれる陽性成分の電位である。P2成分は、事象関連電位に含まれる。
「潜時」とは、音刺激が呈示された時刻を起点として陽性成分または陰性成分のピーク電位が出現するまでの時間である。
「陰性成分」とは、一般的には、0μVよりも小さい電位をいう。
「陽性成分」とは、一般的には、0μVよりも大きい電位をいう。ただし、電位を比較する対象がある場合には、より負の値を有する電位を陰性成分ともいう。また、電位を比較する対象がある場合には、より正の値を有する電位を陽性成分ともいう。
「不快閾値(uncomfortable loudness level:UCL)」とは、ユーザが不快に感じる程大きい音圧である。
「最小可聴値(hearing threshold level:HTL)」とは、ユーザが聞き取ることのできる最も小さい音の音圧である。
「純音」とは、単一の周波数で周期振動を繰り返す、正弦波で表される音である。
なお、「事象関連電位(ERP)マニュアル−P300を中心に」(加我君孝ほか編集、篠原出版新社、1995)の30頁に記載の表1によると、一般的に、事象関連電位の波形には、個人ごとに30msから50msの差異(ずれ)が生じる。したがって、本明細書において、「約Xms」又は「Xms付近」という語は、Xmsを中心として前後30から50msの範囲を意味する。例えば、X=100のときは100ms±30ms、X=200のときは200ms±50msである。個人差を考慮して、広い範囲を与える50msのずれが生じるとしてもよい。このとき、「約Xms」は、(X−50)ms以上、(X+50)ms以下を表すと言える。
以下、添付の図面を参照しながら、本発明の例示的な実施形態による不快閾値推定システムの各実施形態を説明する。
本発明の例示的な実施形態による不快閾値推定システムは、ユーザが不快と感じない程度の大きさの音圧を有する呈示音を呈示することで、不快閾値が推定できる。推定手法の説明に先立ち、本願発明者らが実施した実験とその実験結果を説明する。そして本願発明者らが実験データから見出したUCL推定を可能にする脳波誘発反応の特性を説明する。
(実験概要の説明)
1.実験概要
本願発明者らは、短時間かつ高精度でUCLを客観的に測定する不快閾値推定の実現を目指し、純音に対する不快閾値を推定するための基礎データの収集のために以下の2つの実験を実施した。
1.実験概要
本願発明者らは、短時間かつ高精度でUCLを客観的に測定する不快閾値推定の実現を目指し、純音に対する不快閾値を推定するための基礎データの収集のために以下の2つの実験を実施した。
一つは、主観報告に基づいてUCLを測定する主観報告実験である。主観報告実験は、脳波計測実験の前後にそれぞれ実施した。この主観報告実験で得られたUCLデータを脳からの推定目標の基準データとして使用した。
もう一つは、音刺激に対する反応を計測する脳波計測実験である。音刺激としては同一周波数であり、かつ、同一音圧である純音を、所定の間隔をあけて2回呈示した。以下、2回呈示した純音による音刺激を、「ペア刺激」とも表記する。この音刺激呈示に対する事象関連電位を取得して、UCL値の推定実験のデータとした。
実験結果を考察した本願発明者らは、一般的にUCLと評価される音圧よりも低い音圧のペア刺激を呈示した場合にも、第1音や第2音に対する脳波成分(事象関連電位)の特徴量からUCL値を推定できる識別器が構成可能であることを発見した。本手法によれば、ユーザが不快に感じるほどの強大音を呈示しなくても短時間かつ高精度なUCL推定が可能になる。
以下、本願発明者らが実施した実験とその結果、分析により明らかになった脳波特徴を詳細に説明する。その後、実施形態として不快閾値推定システムの概要および、その構成と動作を説明する。
(実験条件の説明)
2.UCL主観報告実験および脳波計測実験
2−1.UCL主観報告実験
実験参加者は、正常な聴力を有する社会人12名(28から49歳)であった。
2.UCL主観報告実験および脳波計測実験
2−1.UCL主観報告実験
実験参加者は、正常な聴力を有する社会人12名(28から49歳)であった。
主観報告実験は、脳波計測実験の前後それぞれにおいて実施した。非特許文献1と同様に、オージオメータを用いて連続音を上昇法で呈示し、うるさすぎて不快に感じる音圧を報告させ、その音圧をUCLとした。脳波計測実験で呈示する3周波数(1000、2000、4000Hz)それぞれについて、片耳ずつ両耳の測定を実施した。音圧を予測させないために、実験開始の音圧を60、65、70dBからランダムに決定した。連続音の音圧は5dBずつ上昇させた。うるさすぎて不快に感じる音圧は、挙手によって報告させた。参加者の挙手直後に音呈示をやめ、その音圧を記録した。
以下、主観報告実験の結果を説明する。
全ての参加者が健聴者であったが、主観報告実験の結果は、個人ごとに大きく異なった。最も大きい差異は、同一周波数において40dBであった。これは、「うるさすぎて不快に感じる」状態が個人ごとに大きく異なることを示している。
図1は、主観報告によって測定したUCL評価結果を示す。すべての被験者に対する不快閾値の脳波実験前に行った主観報告実験では、平均値は91.2dBであった。また、脳波実験後に行った主観報告実験では、平均値は94.0dBであった。脳波実験の前後の結果も合わせた全体の平均値は92.6dBであった。主観報告によるUCL評価では、平均値もばらつくことと、同じ評価を繰り返しても報告値が変動することも特徴である。図1に示すように実験前後の変動量は3.75±3.89dBであり、主観報告によるUCL評価はある程度、ばらついていることがわかる。
2−2.脳波計測実験
脳波計測実験では、UCLを含む大きな音圧が含まれると想定される複数の音圧でペア刺激を呈示し、第1音目と第2音目に対する事象関連電位の特徴変化を調べた。以下、図2から図6を参照しながら、脳波計測実験の実験設定および実験結果を説明する。
脳波計測実験では、UCLを含む大きな音圧が含まれると想定される複数の音圧でペア刺激を呈示し、第1音目と第2音目に対する事象関連電位の特徴変化を調べた。以下、図2から図6を参照しながら、脳波計測実験の実験設定および実験結果を説明する。
図2は、脳波計測実験の手続きの概要を示す。図2の横軸は、時刻を表す。音刺激は、持続時間50msのトーンバースト音とした。音の立ち上がり(rise)および下がり(fall)は3msとした。周波数ごとおよび音圧ごとの事象関連電位を調べるために、3周波数(1000、2000、4000Hz)のそれぞれについて5種類の音圧(80、85、90、95、100dB)の音刺激を用意した。音刺激の呈示にはヘッドホンを利用した。ヘッドホンは、2つの耳の各々にあてがわれる2つのスピーカを有していたが、音刺激は、両耳ではなく片耳ずつ呈示した。そして、同一の音刺激である第1音および第2音を、所定の間隔をあけて、各実験参加者の同じ側の耳に、呈示した。
参加者には音刺激に注意を向けなくてもよいと教示した。1つのペア刺激内の第1音と第2音の間隔(ペア間間隔)は、300msに固定した。また、あるペア刺激の第1音と、その次のペア刺激の第1音の間隔(刺激間間隔)は、1000±200msの範囲でランダムに決定した。実験は、750回のペア刺激を1ブロックとして、2ブロック実施した。
ペア刺激として呈示する音刺激は、次の制約条件で決定した。
(i)直前のペア刺激と同じ周波数の音刺激は選択しない。
(ii)ペア刺激を呈示する耳は左右でランダムとする。ただし、左右どちらかの耳へのペア刺激を4回以上連続させない。
(i)直前のペア刺激と同じ周波数の音刺激は選択しない。
(ii)ペア刺激を呈示する耳は左右でランダムとする。ただし、左右どちらかの耳へのペア刺激を4回以上連続させない。
これらの制約によって、同一ペア刺激の連続呈示による聴覚誘発電位の慣れ(habituation)の影響が低減されると考えた。
脳波は頭皮上のFz、Cz、Pz(国際10−20法)、右目右、右目下、左右マストイドから鼻を基準に記録した。「マストイド」とは、耳の裏の付け根の下部の頭蓋骨の乳様突起である。図3(a)は、国際10−20法(10−20 System)の電極位置を示す。図3(b)は本実験で電極を装着した電極配置を示す。(1)はFz、(2)はCz、(3)はPz、(4)は左マストイド、(5)は右マストイド、(6)は右目下、(7)は右目右の位置を示す。
サンプリング周波数は1000Hz、時定数は1秒とし、30Hzのアナログローパスフィルタをかけた。オフラインで5−20Hzのディジタルバンドパスフィルタをかけ、両マストイド連結基準に再基準化した。音刺激に対する事象関連電位として、第1音および第2音が呈示された時刻を起点に、−100msから400msの波形をそれぞれ切り出した。ここで、「−100ms」とは、音刺激を呈示した時刻より100ミリ秒前の時点をいう。
音圧ごとの全体的な脳波特徴の傾向を調べるために、第1音および第2音に対する事象関連電位を個人ごと、左右耳ごと、周波数ごと、音圧ごとにそれぞれ加算平均した。いずれかの電極において絶対値で50μV以上の振幅を含む試行は、眼電等のノイズの混入の可能性があるため、総加算平均あるいは加算平均から除外した。
図4A(a)は、第1音呈示後の事象関連電位に基づいて得られた、3種類の総加算平均波形を示している。破線、細実線、太実線はそれぞれ、得られた脳波波形の例として、90、95、100dBの音刺激を呈示して得られた事象関連電位の総加算平均波形を示す。一方、図4A(b)は、第2音呈示後の事象関連電位に基づいて得られた、3種類の総加算平均波形を示している。いずれの音圧の音刺激に対しても、音刺激呈示後約100msにN1成分(陰性のピーク)が生起しているが、その波形は、第1音と第2音とでは異なっていることが見て取れる。
それぞれの事象関連電位は、呈示タイミングから−100msから0msの区間の平均電位が0μVになるように、ベースライン補正が行われており、各事象関連電位の刺激呈示からの変化が比較可能になっている。第2音は、第1音の呈示開始から300ms後に呈示されるために、取得される第1音の事象関連電位と第2音の事象関連電位とは一部重複している。しかしながら、図4A(a)の300ms周辺および(b)の0ms周辺の波形は完全には一致していない。その理由は、第2音の事象関連電位を生成する場合には、第2音の呈示タイミングを起点にしたベースライン補正が行われているためである。よって、各事象関連電位は異なる情報を含んでいると考えてよい。
以下、脳波計測実験の結果を説明する。
本願発明者らは、不快閾値の推定に使用可能な特徴を、事象関連電位の特徴量として抽出することとした。より具体的には、この特徴量は、事象関連電位の周波数の時間変化に関する特徴量として抽出される。その抽出のための手段として、ウェーブレット解析を使用した。ウェーブレット解析により時間情報だけでなく解析対象時区間の特定の周波数情報も使用可能になると考えたためである。解析する対象は、時間に関してはN1成分のピークが見られる時間帯を中心に前後10msの区間の事象関連電位とし、周波数帯域に関しては音に対する反応が含まれると見込まれる5Hzから15Hzの出力値の平均とした。
図4B(a)および(b)は、呈示された各音圧に対する特徴量の変化をプロットした結果21および22を示す。分析は、第1音に対する反応、および第2音に対する反応を、ウェーブレット係数を求めることによって行った。図4B(a)は、ウェーブレット係数によって示された、第1音呈示後の音圧ごとの事象関連電位の波形変化を示すグラフである。また図4B(b)は、ウェーブレット係数によって示された、第2音呈示後の音圧ごとの事象関連電位の波形変化を示すグラフである。それぞれのグラフの横軸は呈示音圧で右に行くほど大きな音を呈示した場合を示し、縦軸は各特徴量(ウェーブレット係数の値)を示している。
それぞれのグラフには3本の線が描かれている。これは、被験者を主観報告によるUCL値の大小で3つのグループに分けて、各グループの特徴量をそれぞれ平均したものである。それぞれUCL100dB以上の被験者グループ、UCL90dB台の被験者グループ、UCL90dB以下の被験者グループの平均がプロットされている。
本願発明者らは図4Bのデータから、以下の着眼点を得た。
一つ目は、第1音に対する反応は、呈示音圧が大きくなるにつれて、その特徴量も大きくなることである。グラフ21は、どの被験者グループに対しても右肩上がりの上昇が見られ、第1音に対する反応は、音の大きさに関連した反応が多く含まれることがわかる。
本願発明者らは、N1P2振幅を用いて、上記のウェーブレット係数と同様の傾向が存在するか否かを検証した。N1P2振幅とは、N1成分のピーク電位とP2成分のピーク電位との差分の絶対値を示す(単位:μV)。具体的には、N1P2振幅とは、N1のピーク電位(負)の絶対値とP2のピーク電位(正)との和として得ることができる。N1P2振幅を求めた結果、本願発明者らは、N1P2振幅に関しても同様の傾向を確認した。
一方、第2音に対する反応は、呈示音圧と特徴量の大きさに明確な関係は読み取れない。グラフ22では、音圧変化に対する特徴量の変化はあまり明確ではない。しかし、被験者グループによる特徴量の大小関係は比較的明確である。たとえば主観報告のUCL値が最も大きい(100dB以上)被験者グループでは、その特徴量は最も大きく現れる。主観報告のUCL値が最も小さい被験者グループでは、その特徴量は最も小さく現れる。主観報告のUCL値が中程度(90dB台)の被験者グループでは、その特徴量は中程度に現れる。
これらの分析結果から、本願発明者らは以下の知見を見出した。第2音の音刺激は第1音の呈示後300msで与えられる。よって、第2音の音刺激が与えられた時点では、第1音の刺激に由来する脳の反応が十分に完了していないと言える。その結果、第2音の音刺激に起因する反応は、第1音の音刺激に起因する反応時とは異なっていると考えられる。
この、第1音の音刺激に起因する反応は、音の大きさに由来する反応であるといえる。図4B(a)によれば、全体の傾向として、音の大きさに比例して波形が大きくなっているためである(図4B(a)の白矢印参照)。一方、第2音の音刺激に起因する反応は、音の大きさを反映していない。図4B(b)によれば、全体の傾向として、音の大きさに比例して波形が大きくなっていないためである(図4B(b)の白矢印参照)。先に説明したように、図4B(b)の波形からは、音が大きくない場合にもUCLと相関のある信号が含まれていると言える。ここから第2音に対する反応は、音の大きさを直接反応したものではなく、音の大きさに対する反応の強さに関連していると考えられる。よって、主観報告のUCL値と、第2音に対する反応に対応する事象関連電位の値との間には相関があると結論できる。
この着眼点に基づけば、たとえば図4B(b)の85dB付近のように、大きな音を呈示していない部分でもUCL値と相関が見られる。よって、強大な音を呈示しなくてもUCL値の推定が可能であるといえる。
関連研究においては、純音聴覚刺激(トーンピップ、トーンバースト)に対するN1成分の潜時およびN1P2振幅は、音刺激の強度と立ち上がり時間に応じて変化することが知られている(鈴木他、1985、聴性脳幹反応−その基礎と臨床−、メジカルビュー社、p.384−385)。具体的には、所定の音圧よりも小さな音圧の範囲においては、刺激音の強度増大に伴い、N1成分の潜時は短縮し、かつ、N1P2振幅は増大する。また、所定の音圧以上になると、N1成分の潜時短縮およびN1P2振幅の増大は頭打ちになる。図4B(a)においてもこの傾向は見て取れる。しかしながら、第2音圧に対する特徴量は、上記第1音とは異なった挙動を示していることがわかる。
2−3.両実験データに基づくUCLの推定実験
この考え方に基づき、音刺激の呈示に対する事象関連電位の特徴量を分析してUCLを推定し、主観報告のUCL値との一致度合いを確認する実験を行った。
この考え方に基づき、音刺激の呈示に対する事象関連電位の特徴量を分析してUCLを推定し、主観報告のUCL値との一致度合いを確認する実験を行った。
図5は、UCL推定結果のグラフである。横軸は、どの音圧範囲の音刺激呈示に対する事象関連電位を使用してウェーブレット係数を求めたかを示している。一番左は80dBの事象関連電位のみ、その隣は80dBと85dBの事象関連電位、その後、順次使用する情報を増やし、一番右は80から100dBの全ての音圧に対する事象関連電位を使用してウェーブレット係数を求めた場合の結果である。縦軸は、分析によるUCL推定結果と主観報告値の一致度(誤差の平均)を示している。例えば、主観報告値が90dBであり、推定値が85dBまたは95dBであるときは、誤差は5dBと算出した。図5は、この考え方で算出した各被験者の各周波数における推定誤差の平均がプロットされている。
図5には、2本の線が示されている。上側の線は、第1音に対する事象関連電位のウェーブレット係数を用いて求めた線(S1)である。下側の線は、第2音に対する事象関連電位のウェーブレット係数を用いて求めた線(S2)である。
図5の縦軸は、主観報告のUCL値と推定されたUCL値との誤差を示しているから、その値が小さいほど推定精度が高いことを意味する。よって、下側の線に対応する、第2音に対する事象関連電位を用いたほうが、推定誤差がより小さくなり、好ましいと言える。たとえば、図5横軸の最も右の例(全ての音刺激に対する事象関連電位を用いた例)を検討する。第1音に対する事象関連電位を用いたときと、第2音に対する事象関連電位を用いたときとの差は、約2dBである。よって、推定誤差が2dB小さくなっており、より主観報告に近く、高精度で推定できているといえる。
判別分析手法を用いて、UCLを推定した。評価には、評価対象者以外の被験者の事象関連電位と主観報告UCL値の組を学習データとして識別器を構成し、その構成された識別器を用いて、評価対象者のUCL推定を行った。
その結果、図5から読み取れるように、第2音に対するウェーブレット係数を用いた方が、誤差が少ないことがわかる。また、図1には、実験前後において主観報告UCL値のばらつきが、3.75±3.89dBであることが示されている。第2音に対するウェーブレット係数を用いて推定した一部のUCLは、主観報告UCL値よりもばらつきが小さい。具体的には、その呈示音圧は80dB、85dB、90dBを使った場合、及びそれ以上のデータ量を使った場合である。
図6は、推定誤差の比較結果を示す。横軸には、推定に使用したデータが示してある。縦軸は主観UCLとの推定誤差がdBで示されている。このように、80、85、90dBの音圧に対する事象関連電位のみから推定した場合にも、全ての音圧に対する事象関連電位を用いて推定した場合と同程度の推定ができており、その誤差の大きさは主観報告のばらつき(図1)と同程度なことがわかる。
以上の実験から、本願発明者らは、同じ周波数、かつ、同じ音圧を有する2つの音(第1音と第2音)を呈示した時の誘発反応に基づいて、UCL値が推定できるという知見を得た。具体的には、第1音に対する脳波は、主に、音の大きさに対応する成分が含まれているのに対して、第2音に対する脳波は、UCLに対応する成分が含まれている。第2音に対する脳波(事象関連電位)を分析することで、十分な精度でUCL値が推定できるという知見を得た。
以下、本願発明者らが発見したこれらの特性に基づいて構成される不快閾値推定システムの実施の形態の詳細を、図面を用いて説明する。
3.本発明の例示的な実施形態の説明
図7は、不快閾値推定システム100の構成を示す。不快閾値推定システム100は、音圧範囲決定部2と、呈示音制御部3と、音刺激出力部4と、生体信号計測部5と、特徴量抽出部6と、基準データベース(DB)7と、不快閾値推定部8とを備えている。なお、ユーザ1は参考のために示している。
図7は、不快閾値推定システム100の構成を示す。不快閾値推定システム100は、音圧範囲決定部2と、呈示音制御部3と、音刺激出力部4と、生体信号計測部5と、特徴量抽出部6と、基準データベース(DB)7と、不快閾値推定部8とを備えている。なお、ユーザ1は参考のために示している。
音圧範囲決定部2は、ユーザ1に呈示する音刺激の音圧範囲を決定する。
呈示音制御部3では、音圧範囲決定部2にて決定された音圧範囲にしたがって、呈示音を制御する。呈示音制御部3は第1音呈示部3aおよび第2音呈示部3bを有している。呈示音制御部3は、第1音呈示部3aおよび第2音呈示部3bを制御することにより、音圧範囲決定部2にて決定された音圧範囲にしたがって、第1音および第2音の呈示を制御する。なお、この音圧範囲は、主として呈示音の音圧の上限を決定するために決定される。
音刺激出力部4は、呈示音制御部3によって制御された音声信号を受け取り、その音声信号に基づく周波数および音圧で、音刺激をユーザに呈示する。音刺激出力部4は、たとえば、ヘッドホンやスピーカなどの、音刺激を呈示する機器である。
生体信号計測部5は、ユーザ1の脳波を計測する。生体信号計測部5は、ユーザ1に装着した電極を含む脳波計などにより構成される。特徴量抽出部6は、呈示音制御部3に含まれる第2音呈示部3bから第2音が呈示されたタイミングの情報を受け取り、生体信号計測部5から取得された脳波から事象関連電位を取得して蓄積する。事象関連電位は、刺激に対して発生する脳波の電位の変動である。事象関連電位は、(1)電位の極性(正又は負)、(2)潜時(刺激発生から電位変動が生じるまでの時間)、(3)電位の振幅の大きさ等に応じて、事象関連電位の種類が異なる。種類が異なる信号は、それぞれユーザ5に関する異なる情報を含む。不快閾値推定部8は、基準DB7に保持された不快閾値を推定する基準を参照して、特徴量抽出部6に蓄積されたデータを用いて不快閾値が推定する。
なお、音圧範囲決定部2、呈示音制御部3、特徴量抽出部6、基準DB7、および不快閾値推定部8を含む構成は、1つの信号処理回路(電子回路)として実現され得る。本実施形態では、このような信号処理回路を不快閾値推定処理回路9と呼ぶ。
図8は、不快閾値推定システム100の具体的実施態様の一例を示す。この例では、不快閾値推定システム100全体がヘッドホン型の筐体に組み込まれている。このような不快閾値推定システム100は、例えば、ユーザ1が補聴器を購入する前に、不快閾値を含む聴力を評価する際に用いられる。ユーザ1は、不快閾値推定システム100をユーザ1の頭部に装着する。
図8に示す不快閾値推定システム100は、音刺激出力部4と、生体信号計測部5と、不快閾値推定処理回路9とを備えている。
生体信号計測部5は、少なくとも2つの脳波計測用電極Aおよび脳波計測用電極Bと有線又は無線で接続されている。脳波は、頭部上の電位変化である。したがって、脳波を計測するためには、電極A及び電極Bを頭部の所定の位置に接触させる必要がある。電極A及び電極Bの形状は、頭部の所定の位置に接触させやすい形状を有することが望ましい。頭部の所定の位置は、本願明細書においては、聴力評価に適した位置であることを意味する。その位置とは、国際10−20電極法(図3(a))の指定方法を用いれば、例えば、頭頂部分のCz、C3、C4等である。これらの位置のいずれかに導出電極(たとえば脳波計測用電極A)を接触させれば、音に対する誘発反応を記録しやすいと考えられる。なお、取得したい脳波によっても電極位置が変わり得ることに留意されたい。その他の電極(脳波計測用電極B)は例えば、国際10−20電極法のA2またはA1の位置に接地電極または基準電極として配置すればよい。これにより、脳波を導出可能である。
不快閾値推定システム100は、ユーザ1の左耳又は右耳に、周波数が共通し、また音圧も共通するペア刺激を順次呈示し、第2音の呈示時刻を起点にそれぞれ計測したユーザ1の脳波(事象関連電位)反応に対して、UCLを推定するための基準を保存している基準DB7の基準に基づいて、ユーザ1の不快閾値を推定する。
生体信号計測部5は、電極Aと電極Bとの電位差に対応するユーザ1の脳波を計測する。生体信号計測部5は、電位差に対応する情報(脳波信号)を不快閾値推定処理回路9に送信する。図8に示す不快閾値推定処理回路9は、音刺激出力部4および生体信号計測部5と同じ筐体内にある。しかし、不快閾値推定処理回路9は別筐体に設けられていてもよい。その場合には、生体信号計測部5で計測した脳波信号を無線または有線で不快閾値推定処理回路9に送信する。
図9は、本実施形態による不快閾値推定システム100のハードウェア構成を示す。音刺激出力部4、生体信号計測部5および不快閾値推定処理回路9は、バス101を介して互いに接続されており、相互にデータの授受が可能である。
不快閾値推定処理回路9は、CPU9a、RAM9b、プログラム9cおよびROM9dを有する処理回路として実現される。たとえばCPU9aはROM9dに格納されたプログラム9cをROM9dから読み出して、RAM9bに展開する。CPU9aは、RAM9bに格納されているコンピュータプログラム9cを実行する。コンピュータプログラム9cには、後述するフローチャートに示される手順に従った処理をCPU9aに実行させるための命令コードが記述されている。この結果、CPU9aは不快閾値推定処理回路9として機能する。後述するように、不快閾値推定処理回路9は、同じRAM9bまたは記録媒体(図示せず)に別途格納されている基準DB7を利用して、不快閾値の推定等を行う。この処理は後述する。
音刺激出力部4は、スピーカ4aおよび音声出力回路4bを有している。音声出力回路4bは、CPU9aの命令に従って、それぞれ呈示すべき音刺激を指定された音圧でスピーカ4aを介して出力する。
生体信号計測部5は、電極5a1、電極5a2および脳波計5bを有している。脳波計5aには電極5a1と電極5a2が接続され、これらの電極はユーザ1の頭部に装着されている。計測された脳波データは、バスを経由してCPU9aに送られ、事象関連電位の形式でRAM9cに蓄積される。
なお、不快閾値推定処理回路9は、1つの半導体回路にコンピュータプログラムを組み込んだDSP等のハードウェアとして実現されてもよい。また、音声出力回路4bや脳波計5bも組合せてひとつの集積回路上で実現することも可能である。
上述のコンピュータプログラム9cは、CD−ROM等の記録媒体に記録されて製品として市場に流通され、または、インターネット等の電気通信回線を通じて伝送され得る。図9に示すハードウェアを備えた機器(例えばPC)は、当該コンピュータプログラム9cを読み込むことにより、本実施形態による不快閾値推定システム100として機能し得る。
次に、この不快閾値推定システムの処理を、図10から図21を参照しながら詳細に説明する。
(処理の全体概要)
図10は、本実施形態による不快閾値推定システム100の処理手順の概要を示す。概要のみの説明で不十分なステップについては、より詳細なフローチャートに基づいて後に説明する。
図10は、本実施形態による不快閾値推定システム100の処理手順の概要を示す。概要のみの説明で不十分なステップについては、より詳細なフローチャートに基づいて後に説明する。
ステップS20では、音圧範囲決定部2は、ユーザ1に呈示する音圧範囲を決定する。ユーザ1の負担の少ない不快閾値の推定のために、ユーザ1の負担にならない程度の呈示音圧の範囲を決定する。呈示音圧の最大値(すなわち音圧範囲の最大値)の決定方法としては、例えば、80dBより大きい音が法律的に騒音とされている場合においては、一般的な騒音の制限値である80dB以下にしてもよいし、不快閾値の推定対象のユーザ1の聴覚閾値(HTL)に応じて、安全と思われる範囲(上限となる閾値)を決定してもよい。HTLからUCLを推定する従来法としてはNAL−R法やMCLミラー法などがあり、これらで想定されるUCL値からさらに10dBや20dB低めの値を呈示音圧の最大値とすれば良い。また、呈示音圧の最小値としては、先に決定した呈示音圧の最大値から10dB小さい音などに決めればよい。こうすると例えば、最初の例では、呈示音圧の最大値が80dB、最小値が70dBと決定される。この場合には、呈示音圧の種類は、70dB、75dB、80dBの3種類と決定できる。
ステップS30では、呈示音制御部3は、音圧範囲決定部2にて決定された音圧範囲内で、ユーザ1に呈示すべき音刺激を制御する。音の刺激は所定の間隔で2つの音を連続して呈示される。本明細書では連続して呈示される2つの音刺激をペア刺激と呼ぶ。呈示音制御部3は、少なくとも音の周波数及び音圧を制御する。なお、呈示音制御部3は、ユーザ1のどちらの耳に音刺激を呈示するのか、ペア刺激内の第1音と第2音との間隔、2つのペア間の間隔等を制御しても良い。本明細書において、第1音及び第2音は、人間が聞き分けることができない程度に異なる音圧を有している場合でも、第1音及び第2音は、同じ音圧を有するとみなす。
上述の例示的な実施形態の説明においては、ペア刺激の第1音が呈示された後、第2音が提示されるまでの間隔は、一例として300msであるとした。これは、ペア刺激の第1音と第2音の間隔は、第1音に対する反応と第2音に対する反応を明瞭に生起させるためである。ただし、例えば100ms以上に設定すれば、その目的は達成されると考えられる。よって、たとえば、200msとしてもよい。N1成分は第1音呈示後の100±50msの範囲に出現し得ることに鑑みて、第1音呈示後150ms以降に第2音を呈示してもよい。また、個人差を考慮すると、100ms程度の誤差は許容されてもよい。これらを総合すると、ペア刺激の第1音が呈示された後、第2音が提示されるまでの間隔が100ms以上、400ms以下の範囲に入っていれば、上述の実施形態にかかる不快閾値推定システム100等は上述の動作を行うことが可能である。
また、ペア間間隔は、第1音に誘発された脳内処理が継続していると考えられる1秒(1000ms)以下で任意に設定してもよい。ペア刺激の最初の音である第1音は第1音呈示部3aにより、次の音である第2音は第2音呈示部3bにより制御される。第2音呈示部3bは、その音刺激呈示時刻に合わせて、トリガを特徴量抽出部6へ出力する。また、呈示した音刺激の左右耳、周波数、音圧に関する情報も、併せて特徴量抽出部6に送信する。
ステップS40では、音刺激出力部4は呈示音制御部3で決定された音刺激を、呈示音制御部3で決定されたタイミングで、ユーザ1に呈示する。
ステップS50では、脳波計測部5が脳波を計測して脳波データを取得する。脳波計測部5は、脳波データが必要な期間だけユーザ1の脳波を計測してもよいし、常時脳波を計測しても良い。
ステップS60では、特徴量抽出部6は、脳波波形から事象関連電位の波形を切り出してそのデータを蓄積する。これにより、呈示音制御部3から送られてくる音刺激呈示のタイミングを起点にした事象関連電位の波形データが取得される。
事象関連電位の取得区間は、環境音の発生時点から−100ミリ秒から400ミリ秒などが想定できる。−100ミリ秒から0ミリ秒の区間は、ベースライン補正に使用され、0ミリ秒から400ミリ秒は、事象関連電位の変化として評価に用いられる。この取得区間は、評価対象の脳波成分によって変動する。例えば100ミリ秒付近の音声を使うN1成分を中心に見る場合には、−100ミリ秒から300ミリ秒の区間を取得しても良いし、後期成分も使用する場合には−100ミリ秒から600ミリ秒などの区間を取得しても良い。
ステップS61では、特徴量抽出部6は、ステップS60で切り出された事象関連電位の波形データを特徴量抽出部6の内部に保持する既存の波形データに蓄積する。このとき特徴量抽出部6は、呈示音制御部3から送られてくる、音刺激の左右耳、周波数、音圧に関する情報も関連する属性として、蓄積する。音の属性と脳波データを関連付けて蓄積することで、それぞれの属性における複数回の事象関連電位を蓄積できる。脳波信号は微弱でノイズが混入しやすいため、同一条件で複数回の波形の蓄積が必要になる。
ステップS62では、特徴量抽出部6は、音刺激が十分な回数呈示されて各属性に対する事象関連電位が十分に蓄積されたかを判定する。音刺激の呈示が完了と判断された場合にはステップS80に進み、そうでない場合にはステップS30戻る。ここでいう「十分な回数」とは、不快閾値推定に必要な精度を確保できるか否かで決定される。例えば本実施形態では、前述の実験時には各条件でそれぞれ20回の事象関連電位の蓄積を終了条件とした。この回数は、脳波信号の品質や、推定方法によって決定され、高品質の脳波信号であればさらに少なく5回や10回の加算回数で十分な場合もあるし、ノイズが多く混入した脳波信号であれば、30回以上の加算が必要になると想定される。
ステップS80では、不快閾値推定部8はユーザ1の不快閾値を推定する。その具体的な方法として、不快閾値推定部8は、基準DB7に保持された不快閾値推定の基準に基づいて、特徴量抽出部6に蓄積された事象関連電位のデータからユーザ1の不快閾値がどの程度であるかを推定する。不快閾値の推定は、例えば呈示音の周波数、左右の耳ごとに行われ、不快閾値は例えば100dB等と、音圧によって示される。不快閾値が100dBの場合、100dBの音を聞いたユーザ1は、それ以上の音圧では不快に感じることを意味している。基準DB7に保持される基準及び、不快閾値の推定方法の詳細については、後述する。
次に上記フローのうち、例示的な実施形態の説明内容と特に関連が深い、呈示音制御部3(ステップS30)、特徴量抽出部6(ステップS60、S61、S62)、不快閾値推定部8(ステップS80)については、さらに個別のフローチャートと図面によりその処理の詳細を説明する。
図11は、呈示音制御部3の処理の詳細を示す。また図12は呈示音リストのデータ表現例を示す。呈示音制御部3は、音圧範囲決定部2で決定された音圧範囲について、ペア刺激音を順次呈示する。
ステップS31では、呈示音制御部3は、呈示音状態を示す情報を読み出す。ここで「呈示音状態」とは、現在第1音目を呈示する時か、第2音目を呈示する時かを示す状態で、その状態を示す情報が呈示音制御部3内部に保持される値である。例えば、呈示音状態が0であれば第1音目を呈示する状態であり、呈示音状態が1であればすでに第1音目が呈示済で第2音目を呈示する状態である。
ステップS32では、呈示音制御部3は、ステップS31で取得した呈示音状態に基づき、第1音を呈示するか否かを判定する。ステップS32でYESの場合には、第1音を呈示するためにステップS33に進み、NOの場合には第2音を呈示するためにステップS36に進む。
ステップS33からステップS35は、呈示音制御部3の第1音呈示部3aにより処理が行われる。
ステップS33では、第1音呈示部3aは呈示音リストを取得する。呈示音リストとは、評価に必要な音刺激の呈示量に対してどの音刺激が何回呈示済かを記録したものである。図12は呈示音リストの例を示す。
図12の例では、両耳それぞれに対する周波数1000Hz、2000Hz、4000Hzの音に対する不快閾値を推定したい場合の呈示音リストのデータ例である。音圧範囲決定で決定された音刺激が、70、75、80、85、90dBの5種類である場合に、表の各セルにはこれまでに呈示済の音の回数が記入されている。脳波による不快閾値の推定処理では、加算平均をした後に識別が行われるため、同じ条件で複数回の音刺激が呈示され、事象関連電位が取得される必要がある。音刺激の呈示回数は、一例としては10回、または20回であり、評価の内容や使用する機器、計測環境などによって決定される。図12は、評価を開始してしばらくしたタイミングで得られていた呈示音リストの例である。いくつかの条件に関しては1回目の音刺激が呈示済であり(数値「1」)、いくつかの条件に関してはまだ音刺激を1度も呈示していない(数値「0」)ことを示している。どれかの音刺激の呈示が完了するたびに、呈示されたセルの数字が一つ増加して、すべての条件で例えば20になったときに終了となる。
ステップS34では、第1音呈示部3aは呈示すべき音刺激の属性を選択する。ここで音刺激の属性とは、図12の例では、検査耳が右か左か、周波数が1000Hz、2000Hz、4000Hzのいずれか、呈示音圧が70dB、75dB、80dB、85dB、90dBのうちのどれであるかを示す。属性の選択にあたっては、呈示音リストのテーブルの各セルの値のうち最も小さいものの中からランダムに選択される。これは、同じ属性の音刺激が続けて選択されないようにするためである。
ステップS35では、第1音呈示部3aは、ステップS34で選択された属性にしたがって生成した音刺激データを音刺激出力部4に送る。音刺激データは純音等の簡易な刺激であれば、その都度計算により生成しても良いし、あらかじめ音刺激データをメモリに保持しておき、属性に対応したデータをメモリから取得しても良い。
ステップS36からステップS38は、第2音呈示部3bにより実行される。
ステップS36では、第2音呈示部3bは、音刺激出力部4に対してステップS34で選択された属性にしたがって生成した音刺激データを送る。音刺激データは、その都度計算により生成しても良いし、あらかじめ音刺激データをメモリに保持しておき、属性に対応したデータをメモリから取得しても良い。
ステップS37では、第2音呈示部3bは、音刺激属性を特徴量抽出部6に送信する。「音刺激属性」とは、音刺激を与えた、検査対象の耳、音刺激の周波数および音圧がどのタイミングで呈示されたかの情報である。本実施の形態では、第2音に対する事象関連電位を不快閾値の推定に用いるため、この事象関連電位の取得と蓄積に必要な情報を送信している。
ステップS38では、第2音呈示部3bは呈示音リストを更新する。2つの音刺激の呈示の完了に伴い、呈示音リストの対応するセルの数字を一つ増加させる。
ステップS39では、呈示音制御部3は、呈示音状態を更新する。第1音呈示後であれば、呈示音状態は、0から1に更新され、第2音呈示後であれば1から0に更新される。
呈示音制御部3のこのような処理によって、にペア刺激の呈示が実現される。呈示のタイミングとしては、例えば図2のような時間間隔が適用可能である。
次に、図10のステップS60とステップS61に示される特徴量抽出部6の処理を詳細に説明する。ここで音刺激を呈示されたユーザ1の脳波誘発反応が取得され、音刺激の条件ごとに分類されて蓄積される。以下、図13は特徴量抽出部6の処理のフローチャートを示し、図14は事象関連電位の特徴量の抽出処理のイメージを示す模式図である。
ステップS61では、特徴量抽出部6は、生体信号計測部5にて計測された脳波データを取得する。この時点の脳波データは、サンプリング周波数にしたがって連続的に取得されたデータ列の状態である。
ステップS62では、特徴量抽出部6は、第2音呈示部3bから、第2音の呈示タイミングを示す情報を取得する。本実施形態では、第2音に対する脳波反応をUCLの推定に使用するため、その呈示タイミングの情報が必要になる。
ステップS63では、特徴量抽出部6は、第2音呈示に対する事象関連電位を取得する。ステップS61で得られた脳波データのうち、例えばステップS62で得られた時刻を0ミリ秒とした場合の−100ミリ秒から400ミリ秒の区間を切り出して、事象関連電位として使用する。
ステップS64では、特徴量抽出部6は、第2音呈示部3bから、第2音として呈示した音刺激の属性を取得する。「音刺激の属性」とは、検査耳、周波数、及び音圧を含む。これらの属性ごとに脳波データは加算平均がされ、不快閾値の推定処理に用いられる。
ステップS65では、特徴量抽出部6は、事象関連電位の切り出し結果が、ステップS64で取得された属性ごとに蓄積する。ここでは、特徴量抽出部6の内部にある記憶装置(図示せず)に属性ごとに格納される。もしくは、加算平均波形データを格納しても良い。この場合は必要な記憶容量が少なくて済む。
図14を用いて追加的に特徴量抽出部6の処理を説明する。音刺激41がある属性、例えば右耳、1000Hz、75dBでペア刺激41aとして呈示され、それと平行して脳波42が常時計測されている。ここで、第2音の呈示タイミングに関連して事象関連電位43が切り出される。ペア刺激41aに対しては事象関連電位43aが取得される。これと、対応する音刺激の属性44aと一緒に蓄積45に蓄積され、これを繰り返すことで、事象関連電位の取得と蓄積が進められる。
このような処理によって、第2音呈示に対する事象関連電位を属性ごとに保存できる。
次に図10のステップS80に示される不快閾値の推定処理を、図15および図16を参照しながら詳細に説明する。本処理は、不快閾値推定部8にて行われる。ここでユーザの不快閾値が推定される。
図15は、不快閾値推定部8の処理のフローチャートを示している。また図16は、不快閾値の出力フォーマット例を示している。
ステップS81にて不快閾値推定部8は、推定すべき不快閾値の属性を決定する。ここでの「属性」とは、検査耳51と周波数52の組合せのことである。図16の例に示すように、不快閾値は、左右の耳に対する各3種類の周波数にして個別に推定されることが必要だからである。本実施形態において不快閾値の推定とは、各属性に対して、それぞれ不快閾値53の推定を行うことを指している。
ステップS82では、不快閾値推定部8は、属性に対応して蓄積された事象関連電位43を取得する。ここで属性とは各検査耳51と周波数52であり、この場合、各呈示音圧と関連付けられた事象関連電位が取得される。
ステップS83では、不快閾値推定部8は、事象関連電位の周波数の時間変化に関する特徴量を算出する。特徴量は例えば、80dB、85dB、90dBの各音圧に対する事象関連電位において、各時間帯の周波数強度をウェーブレット解析等によって算出し、それらの係数を結合してベクトルとすることによって行われる。
さらに特徴量の算出方法を説明する。不快閾値推定部8は、音刺激ごとに、0ms以上300ms以下の範囲の事象関連電位波形に対して、連続ウェーブレット変換を実施し、時間ごと周波数ごとのウェーブレット係数を算出する。マザーウェーブレットとしては、メキシカンハット関数(ψ(t) = (1−t2)exp(−t2/2))等を利用可能である。
事象関連電位の波形およびウェーブレット係数は、条件ごとに、個人ごと、左右耳ごと、周波数ごとの第1音から第5音までの音刺激群ごとに加算平均される。いずれかの電極において絶対値で50μV以上の振幅を含む試行は、眼球運動や瞬目によるノイズの影響を含むことが想定されるため、総加算平均および加算平均から除外される。そして不快音圧の指標となりうる事象関連電位の特徴量として、加算平均ウェーブレット係数の5Hzから15Hzの周波数幅かつ、50msごとの時間幅の平均値を算出し、これを特徴量として使用する。この特徴量は、ウェーブレット特徴量と呼ばれることもある。
ステップS84では、不快閾値推定部8は、判別基準を基準DB7より取得する。判別は、各特徴量の値に重み付け和をした値によってどのUCL値に推定されるかのクラス分けを行う手法が用いられるため、その時の各特徴量の値に対する係数等の形で取得される。
ステップS85では、不快閾値推定部8はステップS84で取得された係数に基づいて閾値判定を行い、不快閾値を推定する。具体的には不快閾値推定部8は、判別分析や、ベイズ推定、クラスタリングの各種手法における計算を行い、不快閾値の推定値を算出する。そのフォーマットは、例えば図16のように、右耳の1000Hzにおける不快閾値は80dBである等、音圧で推定される。
ステップS86では、不快閾値推定部8はステップS85で推定された不快閾値を格納する。不快閾値の推定結果は、図16のような形式で、ステップS81で選択された属性に対して一つの値として算出されて格納される。
ステップS87では、不快閾値推定部8は、全ての属性について不快閾値の推定が完了したかを判定する。YESの場合には、処理を終了し、NOの場合には次の属性を選択するためにステップS81に進む。
以上の手続きにより、全ての属性について不快閾値が推定され、最終的には図16のような形式の結果が得られる。
図17Aは基準DB7のデータ構造の一例を示す。ここでは最も簡単な推定基準として、第2音に対するウェーブレット係数を単独で用い、呈示音圧80dB、85dB、90dBの音圧に対する事象関連電位のウェーブレット係数を平均し、最終的に得られたひとつの値の大小からUCLを推定する例を説明する。図17Aにおいては、本願発明者らが実施した実験のデータ(図4B(b)のグラフ22)から算出された、第2音に対するウェーブレット係数とUCL推定値との関係がテーブルとして記憶されている。いったんウェーブレット係数が算出されると、そのウェーブレット係数に基づいてこのテーブルを参照し、UCL推定値を取得できる。例えば、得られたウェーブレット係数が5.0であったとすると、不快閾値推定部8はテーブルを参照して、UCL推定値を90dBであると決定する。
次に、基準DB7の作成方法を説明する。基準DB7は、事前に十分な人数の被験者からのデータ取得により生成される。事前に収集される被験者の数は、最低でも10人以上は必要であり、十分な精度を得るためには、さらに多くの被験者が必要になる。事前実験においては、被験者から脳波と主観UCLの両方を取得し、脳波データと主観UCL値の対応関係から基準が作成可能である。例えば、図4B(b)のグラフは、脳波特徴量と主観UCL値の対応関係の概要を示しており、UCL推定値が小さい場合にはウェーブレット係数も小さい等の傾向が読み取れ、このグラフからでも閾値が決定可能である。
この判別基準は図17Aの例であれば、図4B(b)のグラフ22の縦軸を読み取ることで生成可能であるが、識別関数が複雑になった場合には、機械学習的な手法によって閾値が決定される必要がある。例えば、判別分析、ベイズ推定等では、各特徴量のそれぞれに係数が与えられた後に演算が行われるので、これよりも複雑なテーブルと演算方式によって実現されるが、計算によって適切な閾値は決定可能である。
このように基準DB7が事前に作成されていれば、店頭で新しいユーザが来店された場合には、主観UCLを取得することなく、脳波データのみからUCL値が推定可能になる。
なお、これまでの説明では、事象関連電位の周波数の時間変化に関する特徴量として、ウェーブレット特徴量を用いた。しかしながら、主観UCL値を推定するための情報が含まれていれば、他の特徴量を利用することも可能である。
たとえば、他の特徴量の例としては、項目(2−2.脳波計測実験)において説明したN1P2振幅が挙げられる。これは、音に対する反応の変化量を反映していると考えられる。
図17Bは、本願明細者らが実施した実験データを別の観点で分析し、第1音と第2音に対するN1P2特徴量の値をプロットした図である。この図はウェーブレット特徴量における図4Bに対応する。それぞれ、図4Bと同様に被験者を主観報告によるUCL値の大小で3つのグループ(主観UCLが100dB以上、主観UCLが90dB台、主観UCLが90dB以下)に分けて、各グループの特徴量をそれぞれ平均したものがプロットされている。
図17Bから理解されるように、特に第2音に対するERPでは、主観UCLの大きさと、N1P2振幅の大きさの大小関係が保持されており、適切な閾値の設定によって、主観UCLの値が推定可能であることがわかる。
図17Cは、N1P2振幅を特徴量とした場合の判別基準DB7の例を示す。ここでは最も簡単な推定基準として、第2音に対するN1P2振幅56を単独で用い、呈示音圧80dB、85dB、90dBの音圧に対する事象関連電位のN1P2振幅を平均し、最終的に得られたその平均値の大小からUCL推定値57を得る場合の例である。これによれば、振幅変化の平均値の大小から、UCL値が推定可能になる。例えば、第2音に対するN1P2振幅が1.8だった場合にはUCL値は95dBと出力できる。
さらに、ウェーブレット係数やN1P2の振幅以外の特徴量を利用してもよい。事象関連電位の特徴は波形形状に現れ、ピークが現れたときの潜時(刺激呈示タイミングからの経過時間)と振幅によって記述可能である。これらの特徴を時間的、周波数的、もしくは形状的に記述されていれば、識別のための特徴として利用可能である。本明細書においては、ウェーブレット係数は、事象関連電位の周波数の時間変化を示す情報の一例である。また、考えられ得る特徴量をベクトルとして与えて、判別分析、ベイズ推定等の機械学習的手法に与えると、各パラメータが適切に重み付けされるため、特徴量を事前に絞り込む必要もなくなる。
本実施形態では、純音に対するUCL値の推定の例について説明した。しかしながら、呈示音制御部3が呈示する音は純音に限られず、語音でも良い。語音呈示の場合には、複数の周波数の成分が混在しており、周波数ごとの評価はできないため、左右の耳ごとの評価になる。呈示音制御部3は、呈示される語音を予め保持していてもよい。その場合には、語音の音圧範囲または平均的な音圧は、予め調整可能である。
図17Dは、語音を用いた場合の不快閾値の出力フォーマット例を示す。検査耳58と不快閾値59との関係が規定されている。左右の耳ごとに不快閾値59が出力できた場合には、補聴器のフィッティングにあたっては、その不快閾値を左右それぞれの耳全体のゲイン調整(ボリューム調整)に使用可能である。例えばテレビや音楽プレーヤ等のボリューム調整等においても、左右ごとに不快閾値が異なる場合には、左右ごとのゲインを修正することでより適切な聞こえを提供可能になる。
なお、判別分析、ベイズ推定等では、各特徴量のそれぞれに係数が与えられた後に演算が行われるので、これよりも複雑なテーブルと演算方式によって実現されるが、識別基準は実験により得られた脳波データとUCL推定値の対から、学習等によって適切な数値を求めることにより決定される。
なお、このUCLの評価結果は補聴器のフィッティングの際に、補聴器の最大出力値を設定するための情報として使用される。
たとえば図18は、補聴器調整システム110の構成を示す。補聴器調整システム110は、図7に示す不快閾値推定システム100と、特性設定部111と、補聴器112とを有している。なお、不快閾値推定システム100は一例である。不快閾値推定システム100に代えて、図19に示す不快閾値推定システム101を用いて補聴器調整システムを構成してもよい。
特性設定部111は、不快閾値推定システム100から推定された不快閾値、およびユーザ1が聞き取ることができる、純音の最小音圧である最小可聴値HTLを受け取る。純音の周波数は、たとえば、250Hz、500Hz、1000Hz、2000Hz、4000Hzである。最小可聴値HTLは周波数ごとに定義される。最小可聴値HTLは、たとえば最小可聴値の測定器(オージオメータ;図示せず)から有線、無線または記録媒体などを介して送信される。そして、特性設定部111は、不快閾値を最大出力値として補聴器112に設定し、最小可聴値HTLを最小出力値として補聴器112に設定する。
従来であれば、最大出力値はHTLに応じて所定の値が設定されていた。しかしながら、従来手法(MCLミラー法)によれば、不快閾値が一律100dBと設定される被験者であっても、主観報告によるUCLでは個人差が大きいことがわかっている。図19は、MCLミラー法に基づく主観報告によるUCLの個人差を示す図である。横軸はMCLミラー法で推定したUCLである。健聴者を対象としているために、HTLのばらつきが少なく、推定したUCL値もほとんど同じになっている。縦軸は主観報告によって求められたUCL値である。図19からわかるように、従来の方法ではUCLの個人差に対応できていないことがわかる。このときに、UCLの推定結果により補聴器の出力範囲が正しく設定できれば従来よりも、補聴器のフィッティングに要する時間が短縮できると考えられる。また、補聴器の初期フィッティング値の設定においても、従来の方法よりも適切な初期値が設定可能になる。
かかる構成にすれば、脳波によって、実際には強大な音を聞かせなくても、被験者が主観で報告するであろうUCL値が推定できる。これにより補聴器フィッティングのための有用な情報として活用できる。
以下、上述の実施形態の変形例を説明する。具体的には、以下、上述の実施形態に加えて、第1音呈示部の制御によって呈示された第1音に起因して発生した事象関連電位も不快閾値の推定に使用する例を説明する。より多くの情報が追加され精度向上が可能になる。
図20は、本発明の例示的な実施形態の変形例にかかる不快閾値推定システム101の構成を示す。不快閾値推定システム101は、不快閾値推定システム100(図7)の構成に変更を加えて構成されている。不快閾値推定システム101の構成のうち、不快閾値推定システム100(図7)の構成と同じ構成には同一の参照符号を付し、その説明は省略する。不快閾値推定システム101は、第1音呈示部3aから特徴量抽出部6への結線が増えた点において不快閾値推定システム100と相違する。そこで以下では、呈示音制御部3および特徴量抽出部6の詳細動作を中心に説明する。
図21は、本変形例における呈示音制御部3のフローを示す。基本的には、図11と同様の処理を行っており、同じ処理については同一の参照符号を付し、その説明は省略する。図11と異なるのは、ステップS35の第1音呈示後に新しいステップS37aが追加されたことである。ステップS37aでは、第1音の音刺激属性が特徴量抽出部6に送信される。ここで音刺激属性とは、検査耳、周波数、音圧が、どのタイミングで呈示されたかの情報のことである。
特徴量抽出部6の動作も実施の形態1と若干異なる。基本的な処理のフローは図13と同様であり、蓄積のタイミングが第2音呈示後のみならず第1音呈示後にもなされる点が新しい点である。
図22は、第1音と第2音の両方の音刺激の呈示後の事象関連電位を使用した推定結果の事例を示す。本願発明者らは、第1音と第2音の呈示後の事象関連電位の様々な特徴量の組み合わせの中から精度が高かった例を抽出して図22を作成した。呈示音圧は80dB、85dB、90dBの3種類を用い、特徴量は、第1音と第2音に対する事象関連電位のN1P2の振幅の比と、第2音に対する事象関連電位のウェーブレット係数の両方を用いてUCL推定を行っている。図22において、横軸は主観報告値で、縦軸は脳波による推定値であり、プロットされた円の直径が該当する事例数に比例している。この時、すべて直線に乗っていれば、UCL推定値がすべて正しく主観報告値に対応したと言える。このときの主観報告からのばらつきは3.75±3.89dBであった。また、主観報告との誤差の平均値は3.15±3.05dBであった。この例によれば、実施の形態1で示した第2音のみの反応を用いた場合の3.87±3.09dBよりも精度が向上していると言える。
なお、この事例は精度の改善を示すための一事例であり、特徴量の算出方法やその組合せ方は様々なものが考えられ、幅広く探索すればさらに精度が改善できる特徴量や判別基準が設定できる。
このような処理により、第2音呈示に対する事象関連電位に加えて、第1音呈示に対する事象関連電位の情報も付加することで、精度向上や呈示回数の低減が可能になる。本変形例の構成を利用して、図18に示す構成と同様の構成を持つ補聴器調整システムを実現することが可能である。
なお、精度向上の理由について簡単な考察を示す。第1音では呈示された音の大きさに対する反応が、音呈示後100ミリ秒前後を中心としたN1成分として現れることがわかっているが、精度向上が可能な場合があることから、ある程度はUCLに関する情報も含まれていると考えられる。
なお、第1音呈示に対する事象関連電位のみでは十分なUCL推定精度が得られないので、第2音に対する事象関連電位の使用は必須であると考えられる。
本発明の例示的な実施形態にかかる不快閾値推定システムによれば、強大な音刺激を呈示することなくユーザの不快閾値が推定できるために、補聴器店や家庭などでの補聴器の調整に有用である。また、健聴者に対してもあらかじめ不快閾値を推定することで、テレビやステレオの音響装置における最大音量設定等にも応用可能である。
1 ユーザ
2 音圧範囲決定部
3 呈示音制御部
3a 第1音呈示部
3b 第2音呈示部
4 音刺激出力部
5 生体信号計測部
6 事象関連電位取得蓄積部
7 基準DB
8 不快閾値推定部
9 不快閾値推定処理部
100、101 不快閾値推定システム
110 補聴器調整システム
111 特性設定部
112 補聴器
2 音圧範囲決定部
3 呈示音制御部
3a 第1音呈示部
3b 第2音呈示部
4 音刺激出力部
5 生体信号計測部
6 事象関連電位取得蓄積部
7 基準DB
8 不快閾値推定部
9 不快閾値推定処理部
100、101 不快閾値推定システム
110 補聴器調整システム
111 特性設定部
112 補聴器
Claims (26)
- 所定の音圧範囲に含まれる音圧を有する第1音をユーザに呈示し、前記第1音を呈示した時刻から第1所定時間後に、前記第1音と同じ音圧を有する第2音を前記ユーザに呈示する出力部と、
前記ユーザの脳波信号を計測する生体信号計測部と、
前記第2音の呈示時刻から第2所定時間後までに計測された脳波信号から、前記脳波信号の事象関連電位の特徴量を抽出する抽出部と、
予め定められた、事象関連電位の特徴量と不快閾値との関係を参照して、抽出した前記事象関連電位の特徴量に対応する不快閾値を推定する推定部と
を備えた不快閾値推定システム。 - 予め定められた基準にしたがって前記所定の音圧範囲を決定し、前記音圧範囲の上限以下の音圧で前記出力部から呈示されるよう、前記第1音および前記第2音を制御する呈示音制御部をさらに備えた、請求項1に記載の不快閾値推定システム。
- 前記呈示音制御部の制御に基づいて、前記出力部は、予め定められた周波数および音圧で前記第1音および前記第2音を出力する、請求項2に記載の不快閾値推定システム。
- 前記呈示音制御部の制御に基づいて、前記出力部は、予め定められた音圧範囲を有する語音を、前記第1音および前記第2音として呈示する、請求項2に記載の不快閾値推定システム。
- 前記呈示音制御部の制御に基づいて、前記出力部は、前記第1音を呈示した時刻から100ミリ秒以上経過した後に、前記第2音を呈示する、請求項2に記載の不快閾値推定システム。
- 第1音および第2音を1組の音刺激としたときにおいて、前記出力部は、少なくとも2組の音刺激を出力し、
前記呈示音制御部は、音刺激ごとに音圧を変化させる、請求項2に記載の不快閾値推定システム。 - 第1音および第2音を1組の音刺激としたときにおいて、前記出力部は、第1組の音刺激および第2組の音刺激を出力し、
前記呈示音制御部は、前記第1組の音刺激を呈示し、その後、1000ms±200msの範囲内で前記第2組の音刺激を呈示するよう、前記音刺激を制御する、請求項2に記載の不快閾値推定システム。 - 前記抽出部は、前記第2音の呈示時刻を起点として前記第2所定時間後までに計測された前記脳波信号をウェーブレット変換することにより、時間および周波数に関するウェーブレット係数を前記特徴量として抽出する、請求項1に記載の不快閾値推定システム。
- 前記推定部は、ウェーブレット係数と不快閾値との関係を規定した基準データベースを参照して、前記特徴量として得られた前記ウェーブレット係数に対応する不快閾値を推定する、請求項8に記載の不快閾値推定システム。
- 前記第2所定時間は、前記第2音に起因する前記事象関連電位のN1成分およびP2成分が観測可能な時間であり、
前記抽出部は、前記N1成分のピーク電位と前記P2成分のピーク電位との差分の絶対値であるN1P2振幅を前記特徴量として抽出する、請求項1に記載の不快閾値推定システム。 - 前記推定部は、N1P2振幅と不快閾値との関係を規定した基準データベースを参照して、前記特徴量として得られた前記N1P2振幅に対応する不快閾値を推定する、請求項10に記載の不快閾値推定システム。
- 補聴器と、
請求項1から11のいずれかに記載の不快閾値推定システムと、
前記不快閾値推定システムを用いて推定された前記不快閾値を受け取って、前記不快閾値を最大出力値として前記補聴器に設定する設定部と
を備えた、補聴器調整システム。 - 生体信号計測部によって計測されたユーザの脳波信号を受け取り、出力部に音刺激を呈示させる不快閾値推定処理回路であって、
出力部に、所定の音圧範囲に含まれる音圧を有する第1音を呈示させ、かつ、前記第1音を呈示した時刻から第1所定時間後に、前記音圧を有する第2音を呈示させる呈示音制御部と、
前記第2音の呈示時刻から第2所定時間後までに計測された脳波信号から、前記脳波信号の事象関連電位の特徴量を抽出する抽出部と、
予め定められた、事象関連電位の特徴量と不快閾値との関係を参照して、抽出した前記事象関連電位の特徴量に対応する不快閾値を推定する推定部と
を備えた、不快閾値推定処理回路。 - 所定の音圧範囲に含まれる音圧を有する第1音をユーザに呈示し、前記第1音を呈示した時刻から第1所定時間後に、前記第1音と同じ音圧を有する第2音を前記ユーザに呈示するステップと、
前記ユーザの脳波信号を計測するステップと、
前記第2音の呈示時刻から第2所定時間後までに計測された脳波信号から、前記脳波信号の事象関連電位の特徴量を抽出するステップと、
予め定められた、事象関連電位の特徴量と不快閾値との関係を参照して、抽出した前記事象関連電位の特徴量に対応する不快閾値を推定するステップと
を包含する、不快閾値推定方法。 - 不快閾値推定システムの不快閾値推定処理回路に設けられたコンピュータによって実行されるコンピュータプログラムであって、
前記コンピュータプログラムは、前記コンピュータに対し、
出力部を介して、所定の音圧範囲に含まれる音圧を有する第1音をユーザに呈示し、前記第1音を呈示した時刻から第1所定時間後に、前記第1音と同じ音圧を有する第2音を前記ユーザに呈示するステップと、
前記ユーザの脳波信号を取得するステップと、
前記第2音の呈示時刻から第2所定時間後までに計測された脳波信号から、前記脳波信号の事象関連電位の特徴量を抽出するステップと、
予め定められた、事象関連電位の特徴量と不快閾値との関係を参照して、抽出した前記事象関連電位の特徴量に対応する不快閾値を推定するステップと
を実行させる、コンピュータプログラム。 - ユーザに呈示すべき音圧範囲を決定する音圧範囲決定部と、
前記音圧範囲決定部で決定された音圧と周波数が同じ2つの音を所定の時間間隔で呈示する第1音呈示部と第2音呈示部と、
前記第1音呈示部と前記第2音呈示部の音を出力する音刺激出力部と、
前記ユーザの脳波を計測する生体信号計測部と、
前記生体信号計測部で計測された脳波から第2音呈示部の音刺激出力タイミングを起点として事象関連電位を取得し、事象関連電位を第2音呈示時の音圧と周波数と検査耳の属性とともに蓄積する事象関連電位取得蓄積部と、
前記事象関連電位の特徴量から不快閾値を推定するための基準を保持する基準データベースと、
前記事象関連電位取得蓄積部に蓄積されたデータを、前記基準DBに保持された基準に従って処理し、前記音圧範囲決定部で決定された音圧範囲より大きな不快閾値を推定する不快閾値推定部と
を備えた不快閾値推定システム。 - 前記基準データベースで保持されている基準は、第2音呈示部の音刺激に対する事象関連電位に対する不快閾値の値の基準である、請求項16に記載の不快閾値推定システム。
- 前記基準データベースで保持されている基準は、第2音呈示部の音刺激に対するN1成分とP2成分に基づく振幅量であり、前記振幅量が大きいほど不快閾値の値が大きいと判断される基準である、請求項17に記載の不快閾値推定システム。
- 前記基準データベースでは、第2音の特徴量としてウェーブレット係数を使用し、前記係数が大きいほどUCLが大きいと判断する、請求項17に記載の不快閾値推定システム。
- 前記音圧範囲決定部では、呈示音圧をユーザによらず80dB、85dB、90dBとする、請求項17に記載の不快閾値推定システム。
- 前記音圧範囲決定部では、ユーザの最小可聴閾値からフィッティング理論によって推定されたUCLの値よりも所定の値だけ低く設定する、請求項16に記載の不快閾値推定システム。
- 前記音圧範囲決定部で決定されている音圧範囲は、前記ユーザの最小可聴閾値の音圧より大きく、さらに、前記ユーザの想定される不快閾値より小さい音圧の範囲である、請求項16に記載の不快閾値推定システム。
- 前記音圧範囲決定部で決定される音圧の上限値は、前記ユーザの最小可聴閾値から推定される不快閾値である、請求項22に記載の不快閾値推定システム。
- 前記事象関連電位取得蓄積部では、第2音呈示部の音刺激出力タイミングに加え第1音呈示部の音刺激出力タイミングでも事象関連電位を取得し、各音刺激の呈示時の音圧と周波数と検査時の属性とともに蓄積する、請求項16に記載の不快閾値推定システム。
- ユーザに呈示すべき音圧範囲を決定する音圧範囲決定ステップと、
前記音圧範囲決定部2で決定された音圧と周波数が同じ2つの音を所定の時間間隔で呈示する第1音呈示ステップと第2音呈示ステップと、
前記音呈示ステップの音を出力する音刺激出力ステップと、
ユーザの脳波を計測する生体信号計測ステップと、
前記生体信号計測ステップで計測された脳波から第2音呈示ステップの音刺激出力タイミングを起点として事象関連電位を取得し、事象関連電位を第2音呈示時の音圧と周波数と検査耳の属性とともに蓄積する事象関連電位取得蓄積ステップと、
前記事象関連電位の特徴量から不快閾値を推定するための基準を保持する基準データベースと、
前記事象関連電位取得蓄積ステップに蓄積されたデータを、前記基準データベースに保持された基準に従って処理し、前記音圧範囲決定部で決定された音圧範囲より大きな不快閾値を推定する不快閾値推定ステップと
を包含する不快閾値推定方法。 - 不快閾値推定システムに設けられたコンピュータによって実行されるコンピュータプログラムであって、
前記コンピュータプログラムは、前記不快閾値推定システムに実装されるコンピュータに対し、
ユーザに呈示すべき音圧範囲を決定する音圧範囲決定ステップと、
前記音圧範囲決定部2で決定された音圧と周波数が同じ2つの音を所定の時間間隔で呈示する第1音呈示ステップと第2音呈示ステップと、
前記音呈示ステップの音を出力する音刺激出力ステップと、
ユーザの脳波を計測する生体信号計測ステップと、
前記生体信号計測ステップで計測された脳波から第2音呈示ステップの音刺激出力タイミングを起点として事象関連電位を取得し、事象関連電位を第2音呈示時の音圧と周波数と検査耳の属性とともに蓄積する事象関連電位取得蓄積ステップと、
前記事象関連電位取得蓄積ステップに蓄積されたデータを、前記事象関連電位の特徴量から不快閾値を推定するための基準を保持する前記基準データベースに保持された基準に従って処理し、前記音圧範囲決定部で決定された音圧範囲より大きな不快閾値を推定する不快閾値推定ステップと
を実行させるコンピュータプログラム。
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HK1207526A2 (en) * | 2015-05-27 | 2016-01-29 | 力滔有限公司 | A hearing device and a method for operating thereof |
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US11723579B2 (en) | 2017-09-19 | 2023-08-15 | Neuroenhancement Lab, LLC | Method and apparatus for neuroenhancement |
JP2019076374A (ja) * | 2017-10-24 | 2019-05-23 | 日本光電工業株式会社 | 生体情報測定装置及びプログラム |
US11717686B2 (en) | 2017-12-04 | 2023-08-08 | Neuroenhancement Lab, LLC | Method and apparatus for neuroenhancement to facilitate learning and performance |
WO2019133997A1 (en) | 2017-12-31 | 2019-07-04 | Neuroenhancement Lab, LLC | System and method for neuroenhancement to enhance emotional response |
US11364361B2 (en) | 2018-04-20 | 2022-06-21 | Neuroenhancement Lab, LLC | System and method for inducing sleep by transplanting mental states |
WO2020056418A1 (en) | 2018-09-14 | 2020-03-19 | Neuroenhancement Lab, LLC | System and method of improving sleep |
US11786694B2 (en) | 2019-05-24 | 2023-10-17 | NeuroLight, Inc. | Device, method, and app for facilitating sleep |
KR20210007385A (ko) * | 2019-07-11 | 2021-01-20 | 현대자동차주식회사 | 오류 모니터링을 이용한 교통 감시 시스템 |
DE102019219385A1 (de) * | 2019-12-11 | 2021-06-17 | Sivantos Pte. Ltd. | Verfahren zur Ermittlung der Hörschwelle einer Testperson |
CN111479204B (zh) * | 2020-04-14 | 2021-09-03 | 上海力声特医学科技有限公司 | 适用于人工耳蜗的增益调节方法 |
RU2747571C1 (ru) * | 2020-05-21 | 2021-05-07 | Акционерное общество «Нейротренд» | Способ и система объективной оценки реакции слушателя на аудиоконтент по спектру произвольных аффективных категорий на основе электроэнцефалограммы |
WO2023172791A1 (en) * | 2022-03-10 | 2023-09-14 | Ice Neurosystems, Inc. | Systems and methods for guided eeg stimulation |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2001087147A2 (en) * | 2000-05-19 | 2001-11-22 | Michael Sasha John | System and method for objective evaluation of hearing using auditory steady-state responses |
JP2004179965A (ja) * | 2002-11-27 | 2004-06-24 | Chugoku Hochoki Center:Kk | 補聴器の自動増幅特性調整装置 |
WO2008038650A1 (fr) * | 2006-09-27 | 2008-04-03 | National University Corporation Chiba University | Dispositif et système d'inspection du potentiel évoqué |
JP2009288354A (ja) * | 2008-05-28 | 2009-12-10 | Japan Science & Technology Agency | 音響装置及び音響調整方法 |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7399282B2 (en) * | 2000-05-19 | 2008-07-15 | Baycrest Center For Geriatric Care | System and method for objective evaluation of hearing using auditory steady-state responses |
US8014870B2 (en) * | 2004-08-11 | 2011-09-06 | Seidman Michael D | Method and apparatus for the treatment of tinnitus |
US20090163828A1 (en) * | 2006-05-16 | 2009-06-25 | Board Of Trustees Of Southern Illinois University | Tinnitus Testing Device and Method |
WO2011043678A1 (en) * | 2009-10-09 | 2011-04-14 | Auckland Uniservices Limited | Tinnitus treatment system and method |
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Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2001087147A2 (en) * | 2000-05-19 | 2001-11-22 | Michael Sasha John | System and method for objective evaluation of hearing using auditory steady-state responses |
JP2004179965A (ja) * | 2002-11-27 | 2004-06-24 | Chugoku Hochoki Center:Kk | 補聴器の自動増幅特性調整装置 |
WO2008038650A1 (fr) * | 2006-09-27 | 2008-04-03 | National University Corporation Chiba University | Dispositif et système d'inspection du potentiel évoqué |
JP2009288354A (ja) * | 2008-05-28 | 2009-12-10 | Japan Science & Technology Agency | 音響装置及び音響調整方法 |
Also Published As
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