JP5765338B2 - 音声処理装置および音声処理装置の作動方法 - Google Patents
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Description
以下に添付図面を参照して、この音声処理装置および音声処理装置の作動方法の好適な実施の形態を詳細に説明する。音声処理装置および音声処理装置の作動方法は、睡眠時における呼吸周期と、1回の呼吸の持続時間と、時間的に近い呼吸の周波数特性が似ている点を利用して、呼吸状態を精度よく判定する。
図1は、音声処理装置の概要構成を示すブロック図である。音声処理装置は、人(生体)の睡眠時の音声に基づき、呼吸の有無を検出する音声処理装置である。この音声処理装置1は、時間・周波数変換部2、パワースペクトル算出部3、類似性算出部4、持続時間算出部5、呼吸判定部6を備えている。
・音声処理装置の構成
図4は、実施例1にかかる音声処理装置を示すブロック図である。実施例1にかかる音声処理装置21は、図1に示した上記の概要構成の実施例である。時間・周波数変換部2は、FFT22により構成され、高速フーリエ変換により入力信号(音響信号)を時間および周波数信号に変換する。時間・周波数変換部2としてはFFT22を用いず、他の時間・周波数変換の手段を用いてもよい。パワースペクトル算出部23で算出されるパワースペクトルは、周波数信号の各帯域の実数部と虚数部の二乗和を計算し、パワースペクトルを算出する。パワースペクトル算出部23で算出されたパワースペクトルは、所定時間分過去のデータがバッファ27に蓄積される。
類似性算出部24は、現在のパワースペクトルと、バッファ27に格納された過去のパワースペクトルとを比較して類似性を算出する。類似性算出部24により算出された類似性は、所定期間分過去のデータがバッファ28に蓄積される。持続時間算出部25は、現在の類似性と、バッファ28に格納された過去の類似性とを比較して持続時間を算出する。呼吸判定部26は、持続時間算出部25により算出された持続時間が予め定められた範囲(T2)内の場合に「呼吸状態」と判断する。
|P(t,k)−P(t−x,k)|≦TH
上記式を満たすとき、フラグは、flag(x,k)=1
すなわち、過去のフレーム(t−x)の電力に対し、現在のフレームtの電力が閾値TH以下の場合、「類似性がある」と判断しフラグを「1」とする。逆に、過去のフレーム(t−x)の電力に対し、現在のフレームtの電力が閾値THを超えるときには、「類似性がない」と判断しフラグを「0」とする。
図8は、持続時間算出部における接続時間算出のための類似性のプロット例を示す図である。横軸はフレーム番号、縦軸は現在のフレームからの距離xである。類似性算出部24は、予め設定した閾値より高い類似性(の値)を、マトリクス状の格納領域の該当する領域にプロット(識別付け)する。例えば、図の例では、フレームtの類似性をプロットした状態であり、類似性の値を現在のフレームからの距離x毎の各領域に便宜上、数値で表記した。
(1)距離xbで類似性が閾値以上となる持続時間の開始フレームが、距離xaで類似性が閾値以上となる持続時間の開始フレームと同じフレームかそれ以前のフレームの場合には、距離xaにおける持続時間は用いず、距離xbで持続したフレームに対応する持続時間を求める。
(2)上記の(1)以外の場合には、距離xaで持続したフレームに対応する持続時間を求める。
図10は、実施例1にかかる呼吸検出の全体処理を示すフローチャートである。はじめに、持続時間算出部25は、持続時間を初期化(リセット)する(ステップS11)。次いで、FFT22により、入力信号の時間・周波数変換を行う(ステップS12)。次いで、パワースペクトル算出部23により、時間別の周波数信号のパワースペクトルを算出する(ステップS13)。次いで、持続時間算出部25は、現在のフレームからの距離を初期値x1(上記例では3秒)にセットする(ステップS14)。
・背景雑音除去の構成
実施例2は、実施例1に背景雑音の除去の機能を加えたものである。図11は、実施例2にかかる音声処理装置を示すブロック図である。図4において説明した各部と同じ構成には同一の符号を付してある。図11に示すように、この音声処理装置31では、背景雑音推定部32が加えられている。背景雑音推定部32は、パワースペクトル算出部23により算出されたパワースペクトルに基づき、背景雑音の大きさを推定する。すなわち、背景雑音推定部32は、類似性の判断において、背景雑音だけが存在する帯域同士で類似性が高くなったときに、呼吸が存在しないにもかかわらず背景雑音だけに基づいて、呼吸あり、とする誤った判断を防ぐ。
COEFF×noise_pow(t−x,k)+(1)−COEFF)×P(t,k) (P)(t,k)≦2×noise_pow(t−x,k))
noise_pow(t−x,k) (otherwise)
(但し、COEFFは定数)
上記の背景雑音の推定方法は一例であり、一定期間内の電力の平均化等の処理を行ってもよく各種処理を用いることができる。
|P(t,k)−P(t−x,k)|≦TH
は満たすが、電力P(t、k)が、図12に示す背景雑音レベルより低いレベルであるとき、フラグは、flag(x,k)=0とする。
図13は、類似性算出部が行う背景雑音除去処理を示すフローチャートである。はじめに、類似性算出部34は、類似性を初期値(0)にセットする(ステップS31)。次いで、類似性算出部34は、周波数kのインデックスを1(index=1)にセットする(ステップS32)。ここで、類似性算出部34は、現在のフレームのパワースペクトルが背景雑音レベルより大きいか判断する(ステップS33)。現在のフレームのパワースペクトルが背景雑音レベルより大きい場合には(ステップS33:Yes)、ステップS34以降の処理を継続するが、現在のフレームのパワースペクトルが背景雑音レベルより小さい場合には(ステップS33:No)、類似性の加算処理等を行わず、ステップS36に移行する。
実施例3では、類似性算出部の他の構成を説明する。この実施例3では、パワースペクトル算出部23により算出されたパワースペクトルの相関を類似性として利用する。実施例3の類似性算出部は、上記の実施例1に示した各構成を用い、類似性算出部24の内部処理が異なる。相関の計算は、各種方法が考えられるが、下記式のような相関係数を用いた一般的な相関式を用いることができる。
この実施例4は、実施例2により説明した背景雑音による誤判断を防ぎ、実施例3により説明したパワースペクトルの相関を類似性として用いる構成である。実施例4の構成は、上記の実施例2に示した各構成を用い、類似性算出部34の内部処理が異なる。相関の計算については、例えば、実施例3において説明した一般の相関式を用いることができる。なお、この実施例4においても、実施例3同様にフレームのパワースペクトルの平均値を用いて相関を計算する例により説明する。
実施例5は、実施例4の変形例であり、呼吸状態を検出できない程度に背景雑音レベルが大きい場合を想定した処理である。図16は、実施例5による類似性算出の処理を示すフローチャートである。類似性算出部34は、はじめにメモリを初期化する(ステップS61)。このメモリは、現在のフレームのパワースペクトルの平均値、および過去のフレームのパワースペクトルの平均値を格納するメモリ(図11に示すバッファ27)である。また、背景雑音推定部32に設けられ、背景雑音レベル以上となる周波数帯域のindexを保持するメモリもこれに含まれる。
実施例6は、実施例1の構成に無呼吸判定部を加えて無呼吸状態を判定する構成である。図17は、実施例6にかかる音声処理装置を示すブロック図である。図17に示す音声処理装置41は、呼吸判定部26の後段に無呼吸判定部42を設け、呼吸判定部26の出力を受けて無呼吸状態を判定する。呼吸判定部26の過去の呼吸判定結果は逐次、バッファ43に格納され、無呼吸判定部42は、現在の呼吸判定結果と、バッファ43に格納された過去の呼吸判定結果を用いて無呼吸状態を判定する。
前記時間・周波数変換部により算出された現在の周波数信号と、過去の周波数信号との類似性を算出する類似性算出部と、
前記類似性算出部により算出された前記類似性に基づき、前記音響信号に含まれる生体の呼吸状態を判定する呼吸判定部と、
を備えたことを特徴とする音声処理装置。
前記類似性算出部は、現在のパワースペクトルと過去のパワースペクトルを用いて前記類似性を算出することを特徴とする付記1に記載の音声処理装置。
前記呼吸判定部は、前記持続時間算出部により算出された前記持続時間に基づいて、前記呼吸状態を判定することを特徴とする付記1または2に記載の音声処理装置。
前記類似性算出部は、前記パワースペクトルの大きさが前記背景雑音レベルより大きい周波数帯域のみを用いて前記類似性を算出することを特徴とする付記2に記載の音声処理装置。
前記時間・周波数変換工程により算出された現在の周波数信号と、過去の周波数信号との類似性を算出する類似性算出工程と、
前記類似性算出工程により算出された前記類似性に基づき、前記音響信号に含まれる生体の呼吸状態を判定する呼吸判定工程と、
を含むことを特徴とする呼吸検出方法。
2 時間・周波数変換部
3 パワースペクトル算出部
4 類似性算出部
5 持続時間算出部
6 呼吸判定部
21 音声処理装置
23 パワースペクトル算出部
24,34 類似性算出部
25 持続時間算出部
26 呼吸判定部
27,28,43 バッファ
31 音声処理装置
32 背景雑音推定部
41 音声処理装置
42 無呼吸判定部
Claims (5)
- 入力される音響信号を周波数信号に変換する時間・周波数変換部と、
前記時間・周波数変換部により算出された現在の周波数信号と、過去の周波数信号との類似性を算出する類似性算出部と、
前記類似性算出部により算出された前記類似性に基づき、前記音響信号に含まれる生体の呼吸状態を判定する呼吸判定部と、
前記類似性算出部により算出された前記類似性を用いて前記音響信号の持続時間を算出する持続時間算出部と、を備え、
前記呼吸判定部は、前記持続時間算出部により算出された前記持続時間に基づいて、前記呼吸状態を判定することを特徴とする音声処理装置。 - 前記時間・周波数変換部により算出された現在の周波数信号を用いて前記周波数信号の周波数毎のパワースペクトルを算出するパワースペクトル算出部をさらに備え、
前記類似性算出部は、現在のパワースペクトルと過去のパワースペクトルを用いて前記類似性を算出することを特徴とする請求項1に記載の音声処理装置。 - 前記類似性算出部は、前記パワースペクトル算出部により算出された現在のパワースペクトルと、現在から予め定めた一定時間範囲内の過去のパワースペクトルとを、複数の周波数帯域毎に比較して類似性を算出することを特徴とする請求項2に記載の音声処理装置。
- 前記パワースペクトル算出部により算出されたパワースペクトルに基づいて、前記音響信号に含まれる背景雑音レベルを推定する背景雑音推定部をさらに備え、
前記類似性算出部は、前記パワースペクトルの大きさが前記背景雑音レベルより大きい周波数帯域のみを用いて前記類似性を算出することを特徴とする請求項2に記載の音声処理装置。 - 音声処理装置の作動方法であって、
入力される音響信号を周波数信号に変換する時間・周波数変換工程と、
前記時間・周波数変換工程により算出された現在の周波数信号と、過去の周波数信号との類似性を算出する類似性算出工程と、
前記類似性算出工程により算出された前記類似性に基づき、前記音響信号に含まれる生体の呼吸状態を判定する呼吸判定工程と、
前記類似性算出工程により算出された前記類似性を用いて前記音響信号の持続時間を算出する持続時間算出工程と、を含み、
前記呼吸判定工程は、前記持続時間算出工程により算出された前記持続時間に基づいて、前記呼吸状態を判定することを特徴とする音声処理装置の作動方法。
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