JP5915944B2 - 不快音圧推定システム、不快音圧推定装置、不快音圧推定方法およびそのコンピュータプログラム - Google Patents

Description

本願は、脳波を用いて、不快音圧を推定する技術に関する。

難聴とは、たとえば、特定の周波数あるいは周波数帯の音が聞こえにくい状態を意味する。聞こえにくい周波数あるいは周波数帯は、ユーザごとに異なる。

補聴器は、ユーザが音を聞くことができるように、音を増幅する。ユーザの聴覚特性の違いにより、ユーザごとに必要な増幅量が異なる。

補聴器を利用する前にフィッティングを行い、音の周波数ごとの利得を決定する。フィッティングを行うためには、ユーザの聴覚特性を正確に測定することが必要になる。

聴覚特性の検査では、最初に最小可聴閾値（ｈｅａｒｉｎｇ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ ｌｅｖｅｌ：ＨＴＬ）が調べられる。次に、不快レベル（ｕｎｃｏｍｆｏｒｔａｂｌｅ ｌｅｖｅｌ：ＵＣＬ）が調べられる。ＨＴＬ及びＵＣＬは、補聴器から出力する音の音圧のダイナミックレンジを決定するために利用される。

脳波を用いて、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１は、クリック音に対する聴性脳幹反応（ａｕｄｉｔｏｒｙ ｂｒａｉｎｓｔｅｍ ｒｅｓｐｏｎｓｅ： ＡＢＲ）のＶ波潜時とＵＣＬとに相関関係があることを開示している。

また、非特許文献２は、振幅変調音に対する聴性定常反応（ａｕｄｉｔｏｒｙ ｓｔｅａｄｙ ｓｔａｔｅ ｒｅｓｐｏｎｓｅ： ＡＳＳＲ）の振幅から、その人が感じるラウドネスが近似できることを開示している。非特許文献２に記載の技術では、周波数ごとのＵＣＬ推定ができず、また、推定に３０分以上の時間を要し、さらにＵＣＬ付近の大きな音に関しては推定精度が低い場合があった。

Thornton, A. R., Yardley, L., & Farrell, G. (1987). The objective estimation of loudness discomfort level using auditory brainstem evoked responses. Scandinavian Audiology, 16, 219-225. Zenker-Castro, F., & Barajas de Prat, J. J. (2008). Auditory steady-state responses and hearing device fitting Part A: The role of auditory steady-state responses in fitting hearing aids. (pp. 241-258). In G. Rance (Ed.), The auditory steady-state response: Generation, recording, and clinical application. San Diego: Plural.

上述した従来の技術では、ユーザをできるだけ不快な状態にさせることなく、そのユーザのＵＣＬを良好な精度で求めることが望まれていた。また、周期的なノイズが脳波に影響を与え得る場合において、ＵＣＬを良好な精度で求めることが望まれていた。

本願の、限定的ではない例示的なある実施形態は、ユーザに強大な音を呈示せずに、ユーザの不快音圧をより向上した精度で推定することが可能な技術を提供する。また、本願の、限定的ではない例示的なある実施形態は、周期的なノイズが脳波測定に影響を与え得る環境において、良好な精度でユーザのＵＣＬを推定することを可能にする技術を提供する。

上記課題を解決するために、本発明の一態様は、不快音圧推定システムは、ユーザの脳波信号を計測する生体信号計測部と、前記ユーザに音刺激を呈示する出力部と、音刺激が呈示された時刻に基づいて決定される起点時刻を有する所定の分析区間における脳波信号から、前記音刺激に関連する事象関連電位の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、前記特徴量抽出部で抽出した特徴量に基づいて、前記音刺激群の周波数に対する不快音圧を決定する不快音圧判定部と、前記ユーザの脳波信号から、周期的ノイズに含まれる複数のノイズのうちの少なくとも１つのノイズの発生時刻を抽出する周期的ノイズ抽出部と、前記周期的ノイズ抽出部が抽出した少なくとも１つのノイズの発生時刻から、次のノイズの発生時刻を予測するノイズ発生予測部と、前記ノイズ発生予測部で予測された次のノイズの発生時刻に基づいて、前記音刺激を出力するタイミングを決定する音刺激スケジューリング部とを含む。

上述の一般的かつ特定の態様は、システム、装置、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、装置、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音圧推定システムによれば、周期的ノイズを発生するような装置をつけたユーザであっても、強大音を聞かせることなく良好な精度でＵＣＬを推定することができる。

本発明者らが実施した主観報告実験における不快音圧の主観報告値を例示する図である。 本発明者らが実施した脳波実験で使用した音刺激の構成を例示する図である。 国際１０−２０法の電極位置と、本発明者らが実施した脳波実験での電極位置を示す図である。 本発明者らが実施した脳波実験における事象関連電位の特徴データを例示する図である。 本発明者らが実施した脳波実験における事象関連電位のウェーブレット係数を例示する図である。 主観報告実験で得られた主観報告値と脳波実験から推定した不快音圧推定結果のばらつきを例示する図である。 主観報告値と脳波推定値の平均誤差が小さい上位１％の推定で用いられたウェーブレット特徴量の頻度を例示する図である。 本発明者らが記録した周期的ノイズの例を示す図である。 本発明者らが考案した周期的ノイズが推定精度の及ぼす影響の低い刺激呈示タイミングを例示する図である。 実施形態１の不快音圧測定システムの実現形態の構成を例示する図である。 実施形態１の不快音圧推定システムの利用環境を例示する図である。 実施形態１のハードウェア構成を例示する図である。 結果蓄積ＤＢにおける結果蓄積の例を示す図である。 不快音圧推定システムの全体処理の概要を例示するフローチャートである。 刺激の提示方法の一例を示す図である。 ＨＴＬ値ごとの推定ＵＣＬ値を例示する図である。

上記非特許文献１および非特許文献２に開示される従来の手法では、ユーザには、不快なレベルの音圧の音刺激を呈示し、ユーザが不快な状態になった後に、その音刺激の音圧がＵＣＬであったかどうかを判定する方法がとられていた。つまり、ユーザが不快な状態になったかどうかによって、不快音圧を調べるアプローチが採られていた。このため、聴力評価を行うには、ユーザには強大な音が呈示され、それによりユーザは実際に不快な状態を経験する必要があった。

これに対し、本開示による不快音圧推定システムの一実施形態においては、ユーザをできるだけ不快な状態にさせることなく、良好な精度でＵＣＬを求める。以下、添付の図面を参照しながら、本開示による不快音圧推定システムの実施形態を説明する。

まず、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、聴覚刺激とも呼ばれ、ユーザに対して呈示する音である。

「Ｎ１成分」とは、音刺激を呈示した時刻を起点として、約１００ｍｓ後に現れる事象関連電位の陰性成分である。

「Ｐ２成分」とは、音刺激を呈示した時刻を起点として、約２００ｍｓ後に現れる事象関連電位の陽性成分である。

「潜時」とは、音声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。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。

「陽性成分」とは、一般的には、０μＶよりも大きい電位をいう。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。

「不快音圧（ｕｎｃｏｍｆｏｒｔａｂｌｅ ｌｏｕｄｎｅｓｓ ｌｅｖｅｌ：ＵＣＬ）」とは、ユーザが不快に感じる大きさの音圧である。

「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。単に閾値とも表記する。

「音を呈示する」とは、純音を出力することである。

「純音」とは、周期振動を繰り返す楽音のうち、単一の周波数成分しか持たない正弦波で表される音である。

本願明細書においては、事象関連電位の成分を定義するためにある時点から起算した所定時間経過後の時刻を、たとえば「潜時約１００ｍｓ」と表現している。これは、１００ｍｓという特定の時刻を中心とした範囲を包含し得ることを意味している。「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、「約Ｘｍｓ」や「Ｘｍｓ付近」という語は、Ｘｍｓを中心として３０から５０ｍｓの幅がその前後（例えば、１００ｍｓ±３０ｍｓ、２００ｍｓ±５０ｍｓ）に存在し得ることを意味している。

本開示によれば、ユーザには不快音圧ではない程度の音圧の音刺激を呈示し、その呈示音に対する脳波誘発反応を計測し、脳波誘発反応の解析結果に基づいて、そのユーザのＵＣＬを推定する。これにより、不快と感じるほどの強大音をユーザに聞かせなくても、そのユーザのＵＣＬを推定できる。

以下、添付の図面を参照しながら、本開示による不快音圧推定システムの各実施形態を説明する。

以下に説明する実施形態による不快音圧推定システムでは、ユーザが不快と感じない程度の大きさの音圧を有する音刺激を、周期的に脳波に混入するノイズ（周期的ノイズと呼ぶ）を避けて、適切なタイミングで呈示することで、不快音圧を高精度に推定する。

不快音圧の推定システムや方法などを説明する前に、実施した実験とその実験結果を説明する。また、その後、周期的に脳波にノイズが混入する状況でも、高精度に不快音圧を推定するための音刺激呈示タイミングの制御方法について説明する。

（実験概要の説明）
１．実験概要
本発明者らは、脳波に基づく不快音圧の推定を目指し、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を実測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、下記の脳波からＵＣＬを推定する場合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。脳波計測実験では、同一周波数の純音を５ｄＢ刻みの単調下降の音圧変化で３連発呈示し、第１音から第３音までのそれぞれの音刺激に対する事象関連電位を計測した。

以下、単調下降の音圧変化で音刺激を複数回連発呈示することを「デクレッシェンド刺激」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値の推定のデータとした。

その結果、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デクレッシェンド刺激を呈示した場合にも、第１音から第３音に対する事象関連電位のウェーブレット変換により算出したウェーブレット係数の変化パターンを線形判別することで、主観報告のＵＣＬが推定できることを見出した。

なお、一般的にＵＣＬと評価される音圧よりも低い音圧とは、ＨＴＬ値によって変動するものとする。たとえば、Pascoeの研究成果（Pascoe, D.P. (1988). (Clinical measurements of the auditory dynamic range and their relation to formulas for hearing aid gain. In 1ensen. H. 1. (Ed.) Hearing Aid Fitting: Theoretical and Practical Views 13th Danavox Symposium. Copenhagen: Stougaard.)）に基づき、図１６に示したＨＴＬ値ごとの推定ＵＣＬ値よりも少なくとも５ｄＢ以上低い値を、上述した「低い音圧」とする。

また、音刺激に対する事象関連電位が生起するのは、音刺激の音圧がＨＴＬよりも高い場合である。すなわち、一般的にＵＣＬと評価される音圧よりも低い音圧範囲とは、ＨＴＬよりも高い音圧の範囲とする。本手法により、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、本発明者らが実施した実験とその結果、そして分析により明らかになった脳波特徴について詳述する。

（実験条件の説明）
２．ＵＣＬ主観報告実験および脳波計測実験
本実験により、主観報告を用いて計測したＵＣＬと、音刺激に対する聴性誘発反応（ａｕｄｉｔｏｒｙ ｅｖｏｋｅｄ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ：ＡＥＰ）から推定したＵＣＬとを比較し、ＡＥＰに基づくＵＣＬ推定の可能性を検討する。

以下、主観報告を用いて計測したＵＣＬを「主観ＵＣＬ」と表記し、ＡＥＰから推定したＵＣＬを「推定ＵＣＬ」と表記することがある。

正常な聴力を持つ社会人男性１８名（２５−５６歳、平均３９．６±８．４歳）に対してインフォームドコンセントを実施し、実験参加の同意を得た。

２−１．ＵＣＬ主観報告実験
オージオメータ（ＡＡ−７２、ＲＩＯＮ製）を用いて、１ｋＨｚ、２ｋＨｚ、４ｋＨｚの断続音を片耳ずつ上昇法で呈示した。うるさくて長時間聞いていられないと感じた場合に挙手をさせ、左右耳・周波数ごとの主観ＵＣＬとして記録した。主観ＵＣＬは、脳波計測の前後で１回ずつ実施した。

以下、主観報告実験の結果を述べる。全ての参加者が健聴者であった。しかしながら、主観報告実験の結果は、個人ごとに大きく異なった。たとえば、同一周波数において主観ＵＣＬに個人間で最大４０ｄＢの差異があった。

これは、「うるさすぎて我慢できない」という定義の解釈は個人ごとに大きく異なることを示している。よって、主観報告によるＵＣＬ測定は難しいといえる。

図１は、主観報告によって測定した個人ごとのＵＣＬ測定結果である。図１には、２回の測定結果の平均値が示されている。音圧の単位は、ｄＢＨＬである。図１中に示した左右耳ごと、周波数ごとの標準偏差からも分かるように、主観ＵＣＬ値はある程度ばらついている。このように、主観ＵＣＬ値は、個人ごとのばらつきが比較的大きい。

２−２．脳波計測実験
脳波実験では、３つの周波数（１０００Ｈｚ（１ｋＨｚ）、２０００Ｈｚ（２ｋＨｚ）、４０００Ｈｚ（４ｋＨｚ））について、一般的にＵＣＬと評価される音圧よりも低い３つの音圧（８０、７５、７０ｄＢＨＬ）の音刺激が呈示された。３つの音圧は単調下降させた。そして、音刺激ごとの事象関連電位の特徴変化を調べた。

なお、本明細書において、「単調下降」とは、次の音が、前の音より小さい音圧を有することを意味する。

以下、図２、図３、及び図４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に、右耳及び左耳に呈示した音刺激を示す。図２の横軸は時間である。

音刺激としては、立ち上がり及び立ち下がりが３ｍｓであり、持続時間４４ｍｓを有するトーンバースト音を用いた。

同一の周波数を有する３個の音刺激を、８０ｄＢＨＬから５ｄＢずつ音圧を下げて、左耳および右耳のそれぞれに呈示した。音刺激の間隔は、３００ｍｓであった。また、音刺激の周波数を、１ｋＨｚ、２ｋＨｚ、および４ｋＨｚのそれぞれに設定して各周波数について実験を行った。このようにして、同一周波数の３個の音刺激を１セットとして、３種類の周波数と２種類の呈示する耳とにより、６種類の条件で実験を行った。

本明細書では、上記の３個の音刺激を、呈示する順（ここでは音圧の大きい順）に、第１音、第２音、第３音と表記し、それぞれＳ１、Ｓ２、Ｓ３と呼ぶ。また、同一の周波数である複数の音刺激を、「音刺激群」と称することがある。

前の音刺激群に含まれる第３音（Ｓ３）の終了時刻と、次の音刺激群に含まれる第１音（Ｓ１）の開始時刻までの間隔は、４５０±５０ｍｓとした。

人間の慣れによる脳波への影響を低減するために、同じ周波数の連発音が続かないように設定した。連発音は、６種類の条件ごとに５０回ずつ、計３００回呈示した。参加者に対して、聞こえてくる音を黙って聞くように教示した。行動反応は求めなかった。

音刺激は、ＰＣからヘッドフォン（ＨＤＡ２００、ＳＥＮＮＨＥＩＳＥＲ製）を介して出力した。音刺激の音圧は、騒音計（ＬＡ−１４４０、ＯＮＯ ＳＯＫＫＩ製）及びカプラ（ＩＥＣ３１８、Ｌａｒｓｏｎ Ｄａｖｉｓ製）を用いて校正した。

次に、脳波を計測するために装着される電極の位置を説明する。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。図３（ｂ）の丸付き数字１、２および３は、電極位置のＣ３、ＣｚおよびＣ４をそれぞれ示す。

本願発明者らは、頭皮上のＣ３、Ｃｚ、Ｃ４（国際１０−２０法）に装着したアクティブ電極及び右目上に装着したアクティブ電極（図３（ｂ）の丸付き数字４）と、右マストイドに装着した基準電極との電位差を脳波として計測した。「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（ｂ）には、マストイドの位置が「Ｒｅｆ」によって示されている。

サンプリング周波数は１０００Ｈｚ、時定数は１秒とした。オフラインで１−２０Ｈｚのバンドパスフィルタをかけた。

Ｓ１を起点に、−１００ｍｓから１０００ｍｓ（Ｓ３呈示後４００ｍｓ）までの波形を切り出し、左右耳・周波数ごとに加算平均してＡＥＰを求めた。ここで、「−１００ｍｓ」とは、Ｓ１を呈示した時刻より１００ミリ秒前の時点をいう。また、いずれかの電極において±８０μＶを超える電位が含まれた試行は、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、加算平均から除外した。

一方で、脳波に含まれる時間−周波数成分を抽出するために、１００Ｈｚにダウンサンプリングした脳波に対してウェーブレット変換を施した。ウェーブレット変換により得られた係数（ウェーブレット係数）は、脳波の時間−周波数の情報に対応する。

マザーウェーブレットには、メキシカンハット（ψ（ｔ）＝（１ｔ＾２）ｅｘｐ（ｔ＾２／２））を用いた。ウェーブレット係数のスケールは１から９の整数とした（２．５−１２．５Ｈｚに対応）。

そして、呈示した耳（左耳又は右耳）、及び音刺激の周波数ごとに、ウェーブレット係数を加算平均して、連発音に対する誘発反応（ＡＥＰ）を求めた。なお、スケールアウトのため主観ＵＣＬが正しく測定できなかった１名のデータと、左右耳・周波数ごとのＡＥＰ算出において加算回数が１５回に満たなかった３名のデータを分析対象から除外した。

このようにして得られた、連発音に対する誘発反応（ウェーブレット特徴量）に対して判別分析（線形判別）を実施することで、ＵＣＬを推定することとした。

具体的には、ウェーブレット特徴量は、加算平均後のウェーブレット係数の０ｍｓから９００ｍｓの範囲を、５０ｍｓの時間窓で分割し、スケール（分割単位）ごとにウェーブレット係数を平均することによって生成した。また、任意の２つのウェーブレット特徴量を組合せるとともに、自分以外の参加者の主観ＵＣＬとウェーブレット特徴量との組合せの対応関係を学習し、教師データとして用いた。教師データは、左耳及び右耳に音刺激を呈示して測定した脳波を用いて、音刺激の周波数ごとに作成した。

ＵＣＬ推定の精度は、平均誤差（分析した全参加者の左右耳・周波数ごとの主観ＵＣＬと推定ＵＣＬの差の絶対値の平均）によって評価した。平均誤差は、全てのウェーブレット特徴量の組合せに対して求めた（計１３０４１通り）。

３．実験結果
以下、脳波計測実験の結果を説明する。

まず、音圧変化に対する事象関連電位に、不快音圧推定の指標が含まれることを確認するために、主観ＵＣＬ値と、加算平均した事象関連電位との比較を行った。参加者ごとの主観ＵＣＬ値の差が、事象関連電位の差として反映されるのであれば、事象関連電位から不快音圧を推定できると考えられる。

ここで、上述のように主観ＵＣＬ値は、強大音に対するパーソナリティが異なることから、参加者ごとのばらつきを持った指標である。そこで、そのばらつきを低減するために、主観ＵＣＬ値が大きかった場合と小さかった場合の２つにグループに分けて事象関連電位を加算平均し、比較を行った。具体的には、参加者ごと、周波数ごとの主観ＵＣＬ値が１００ｄＢＨＬ以上であった場合と、１００ｄＢＨＬ未満であった場合とに分けて加算平均を実施した。なお、１００ｄＢＨＬは、主観報告実験で得られた全参加者の主観ＵＣＬ値の中央付近の値である。

図４に、中心部（Ｃｚ）の電極と基準電極との電位差に対応する事象関連電位の総加算平均波形を示す。図４に示す波形は、条件毎に、測定した事象関連電位を加算して、平均した波形である。以下、加算して平均した波形を総加算平均波形と表記する。

図４において、太線は、１００ｄＢＨＬ以上の主観ＵＣＬを有する参加者（ＵＣＬ高グループ）の総加算平均波形を示しており、破線は、１００ｄＢＨＬより低い主観ＵＣＬを有する参加者（ＵＣＬ低グループ）の総加算平均波形を示している。

Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３の呈示タイミング（０ｍｓ、３００ｍｓ、６００ｍｓ）を縦の実線で明示した。

主観ＵＣＬの高低によらず、それぞれの音刺激を呈示してから約１００ｍｓ後に陰性成分（Ｎ１成分）が現れ、約２００ｍｓ後に陽性成分（Ｐ２成分）が現れている。

また、ＵＣＬ高グループとＵＣＬ低グループとの波形の差は、Ｓ１に対する波形よりも、Ｓ２及びＳ３に対する波形において顕著である。Ｓ２及びＳ３に対する波形において、ＵＣＬ高グループは、ＵＣＬ低グループよりも、小さい振幅を有することがわかる。このことから、事象関連電位（特に、Ｓ２およびＳ３に関連する事象関連電位）がＵＣＬ推定の指標となり得ることがわかる。

次に、上記のようにして求めたウェーブレット係数に基づいてＵＣＬを推定する場合を説明する。

図５（ａ）及び（ｂ）に、ＵＣＬ高グループとＵＣＬ低グループの総加算平均ウェーブレット係数を示す。図５（ａ）及び（ｂ）において、濃淡により強度（ウェーブレット特徴量の大きさ）が示されており、濃い部分は強度が大きく、明るい部分は強度が小さい。例えば、ＵＣＬ低グループは、ＵＣＬ高グループより、Ｓ３に対する波形において、５Ｈｚ以下の反応が小さいことがわかる。

図６に、上記に説明した線形判別による、脳波の時間−周波数の情報を用いて推定したＵＣＬと、主観ＵＣＬとの分布を示す。ここでは、左右耳・刺激周波数を区別せずに得られた結果が示されている。また、各格子点に該当した度数を丸印の大きさで示している。

また、図６には、主観ＵＣＬと推定ＵＣＬとが等しい場合に対応する破線が示されている。つまり、丸印の中心が破線上にあれば、推定ＵＣＬが、主観ＵＣＬと一致したことになる。

推定ＵＣＬと主観ＵＣＬとの間でばらつきが存在するものの、脳波の時間−周波数の情報を用いて、ＵＣＬが推定できていることがわかる。平均誤差は、４．９±５．０ｄＢであった。なお、全体の７２．６％において、推定誤差が５ｄＢ以下であり、実測値と推定値の相関係数はｒ＝０．５６６であった。

図７（ａ）は、平均誤差が小さかった上位１％の推定で用いられたウェーブレット特徴量の頻度を示す。図７（ｂ）は、上位１％の推定で用いられた時間窓ごとのウェーブレット特徴量の頻度を示す。

図７（ａ）及び（ｂ）より、Ｓ３呈示後のウェーブレット特徴量がＵＣＬ推定に有効であるとわかる。特に、Ｓ３呈示後１５０−２００ｍｓのウェーブレット特徴量は、上位１％の推定において、１５％以上の頻度で利用されている。この区間は、図４に示す総加算平均波形で差が大きかった区間と一致している。

このようにして、本発明者らは、実験によって、下記の２つの知見を得た。

１つ目は、図４からわかるように、ＵＣＬ高グループとＵＣＬ低グループとの事象関連電位の波形の差は、Ｓ１に対する波形よりも、Ｓ２及びＳ３に対する波形の方が大きいという点である。

２つ目は、図５及び図７からわかるように、Ｓ３の脳波の時間−周波数の情報は、ＵＣＬ推定に有効であるという点である。

つまり、主観ＵＣＬの高低によって、Ｓ２およびＳ３に対する事象関連電位が異なり、主観ＵＣＬが低い場合に振幅が小さいことが明らかになった。

また、ウェーブレット特徴量を線形判別した結果、５ｄＢ以下の平均誤差でＵＣＬを推定できた。

平均誤差は、Ｓ３に対するウェーブレット特徴量（特に、Ｓ３呈示後１５０−２００ｍｓ）を用いて推定した場合に特に小さくなった。これらの結果は、Ｓ３呈示後の事象関連電位にＵＣＬの情報が含まれており、その分析によりＵＣＬが推定できることを示唆している。

実測した主観ＵＣＬと推定したＵＣＬとの平均誤差は４．９±５．０ｄＢであった。一般的なオージオメータの最小目盛が５ｄＢであること、実測した主観ＵＣＬの２回のばらつきが４．０±４．３ｄＢであることを考慮すれば、聴覚特性の測定においては、許容できる誤差範囲だと考えられる。

Ｓ１と比べて、Ｓ２およびＳ３に対する事象関連電位の振幅は減衰した。これは、短い間隔で音刺激を連発呈示した影響である。本発明者らの実験により、その減衰特性は主観ＵＣＬの高低により異なり、ＵＣＬ高グループと比較して、ＵＣＬ低グループにおいて大きく減衰することが明らかになった。この現象の解釈として、大きな音への耐性が、不応期の持続時間と関係する可能性が挙げられる。ＵＣＬ低グループでは、脳によるＳ１の処理が完了せず、Ｓ２とＳ３の分析ができなかった（ＡＥＰが抑制された）と推察できる。

一方、Ｓ１に対するＡＥＰは、ＵＣＬの高低によらず大きな差がなかった。また、上位１％の推定において、Ｓ３ほど頻繁に利用されなかった。日常的に耳にする音圧範囲での音刺激に対するＮ１成分の振幅は、音刺激の音圧の大きさに応じてほぼ線形に増大する。よって、Ｓ１に対するＡＥＰは、音刺激の物理的特性を反映し、ＵＣＬの情報をほとんど含まない可能性がある。したがって、日常的に耳にする音圧の音刺激を用いて、ユーザの負担が少ないＵＣＬ推定を実現するには、複数の音刺激を連続して呈示することが有効であるといえる。

なお、ウェーブレット特徴量だけでなく、Ｐ１−Ｎ１振幅とＮ１−Ｐ２振幅の情報を加えて判別分析を行っても、同様の傾向が得られるものと考えられる。ここで、Ｎ１−Ｐ２振幅とは、Ｎ１成分の陰性の振幅とＰ２成分の陽性の振幅の差の絶対値を表している。Ｐ１−Ｎ１振幅についても同様である。

Ｐ１成分、Ｎ１成分、及びＰ２成分を含む事象関連電位は、音刺激呈示からピーク発生までの時間（潜時）と、その成分の振幅の大きさ等で定められるため、時間と周波数の関係に依存すると考えられる。

また、以上に説明した判別分析を行うとき、教師データは、左右耳および周波数によらず作成してもよい。

（周期的ノイズが混入する場合の刺激呈示タイミングの制御方法）
ペースメーカーをつけたユーザの脳波を計測すると、拍動のタイミングで脳波にノイズが発生する。図８（ａ）は、本発明者らが、ペースメーカー装着者の脳波を記録した結果を示す。脳波は、上述と同様の設定で記録した。

図８（ａ）は、右マストイドに装着した基準電極と中心部（Ｃｚ）に装着した基準電極との電位差に対応する生波形の一部を示す。図８（ａ）の縦軸は、電位（μＶ）であり、横軸は、時間（ｍｓ）である。

生波形のレベルにおいて、拍動に起因して約５０μＶの振幅を持つ大きなノイズが混入し、そのノイズは発生開始から約２５０ｍｓ程度持続している様子がみてとれる。ペースメーカーに限らず、その他の電気機器（例えば、リハビリ用電気刺激器や人工弁）により周期的なノイズが生じる場合であっても、同様のノイズが脳波形に現れると考えられる。

図８（ｂ）は、図８（ａ）の生波形を１階微分した波形である。微分により、拍動に関連するノイズの起点が顕著に検出できることがわかる（図８（ｂ）中の矢印）。

これは、不快音圧推定の精度を悪化させる大きなノイズである。図４に示したように、５μＶ以下の波形の差を利用して、ＵＣＬを推定することが有効である。そのため、刺激とは時間同期しないノイズであっても数十μＶのノイズが混入すると、推定誤差が大きくなると考えられる。

このような周期的ノイズの影響を低減する方法として、事象関連電位を求める際の除外試行判定の基準を厳しく設定する方法が考えられる。しかしながら、たとえば、±３０μＶを超える電位を含む試行を除外した場合、周期的ノイズによってほとんどの試行が加算できず、検査時間が延びるという問題が発生する。また、他の方法として、特開２００９−１９５５７１号公報には、周期的ノイズのテンプレート波形を作成し、生波形から減算する方法が開示されている。しかしながら、たとえばドライ電極を用いてペーストをつけずに脳波を計測する場合には、頭皮と電極の接触抵抗が時間変動するため、拍動由来のノイズ成分の振幅も変動し、単純にテンプレート波形を引き算するだけでは、ノイズを除去することはできない。

そこで、本発明者らは、音刺激を呈示するタイミングを制御することによって、不快音圧推定の精度悪化を低減する方法について検討した。その結果、周期的ノイズが不快音圧推定に影響しにくい適切なタイミングで音刺激を呈示することによって、高い精度で不快音圧を推定することができることを見出した。なお、本手法は、上述のテンプレート波形を減算する従来方法との併用も可能である。

図９（ａ）〜（ｃ）は、本開示に係る実施形態による、周期的ノイズと、音刺激タイミングの時間関係とを示す。図９（ａ）は、周期的ノイズが１Ｈｚで混入する場合（心拍数６０）を示し、図９（ｂ）は、周期的ノイズが１．７Ｈｚで混入する場合（心拍数約１００）を示し、図９（ｃ）は、周期的ノイズが０．８Ｈｚで混入する場合（心拍数４８）を示す。

本発明者らは、ノイズが発生する時刻と、ノイズ発生後に脳波がノイズの影響を受ける時間とに基づいて、音刺激の発生時刻（タイミング）を制御することにより、ノイズの影響を低減して、上述の第２音及び第３音の事象関連電位を測定する方法を見出した。以下、具体的に説明する。

以下、ノイズが発生する時刻を「ノイズ発生時刻」と表記し、ノイズ発生後に脳波がノイズの影響を受ける時間を「ノイズ継続時間」とも表記する。

図９（ａ）〜（ｃ）に示す太実線は、周期的ノイズが混入するタイミングを示している。図９（ａ）〜（ｃ）において、周期的ノイズが混入するタイミングは、拍動のタイミングである。

周期的ノイズが混入するタイミングは、例えば、事前に測定した拍動から拍動の周期を求め、求めた周期に基づいて、次の拍動の発生時刻を計算することで求められる。

図９（ａ）〜（ｃ）に、ノイズ混入後から約２５０ｍｓ程度までの時間ＤＮ２を網掛けで示す。ノイズ混入後から約２５０ｍｓ程度までの時間ＤＮ２は、上述のように、脳波がノイズの影響を受ける時間（ノイズ継続時間）である。ただし、この約２５０ｍｓという期間は、ノイズ継続時間の一例であり、ノイズ発生源となる電気機器等に依存して変動し得る。

ノイズ継続時間は、周期的ノイズが混入するタイミングから所定時間経過後の時刻までの期間として定められる。なお、周期的ノイズが混入するタイミングの予測誤差として、斜線で示すノイズ混入前の所定時間ＤＮ１（例えば、１００ｍｓ）をノイズ継続時間に含めても良い。

事象関連電位を用いたＵＣＬの推定において、音刺激呈示後の有効な期間にノイズの影響を受けないように音刺激を呈示することで、ＵＣＬの推定精度を向上させることができる。

例えば、本発明者らが見出したＵＣＬ推定に有効な第２音及び第３音の事象関連電位の測定時間に、ノイズ継続時間が重ならないように、音刺激を呈示する。あるいは、特に有効な第３音目の音刺激（Ｓ３）呈示後の事象関連電位の測定時間に、ノイズ継続時間が重ならないように、音刺激を呈示する。これにより、不快音圧の推定精度を向上させることができる。以下、より具体的に説明する。

複数の音刺激を呈示した時の第２音及び第３音の事象関連電位の測定時間を、分析重要区間と考える。図９（ａ）〜（ｃ）では、分析重要区間ＤＩを、グレーで示す。なお、図９（ａ）および（ｂ）では、第３音の事象関連電位の測定時間のみを分析重要区間ＤＩとして設定した場合を示している。分析重要区間ＤＩは、音刺激発生後の所定時間として決定することができる。

ノイズ発生時刻からノイズ継続時間ＤＮ２が経過した後に、分析重要区間ＤＩが設けられるように（すなわち、ノイズ継続時間ＤＮ２と分析重要区間ＤＩとが重ならないように）、音刺激を発生させる。このために、例えば、第１音、第２音、及び第３音のそれぞれの間隔の情報（刺激間の時間情報）と、音刺激発生後の事象関連電位の測定時間（刺激後から測定までの時間）とを予め決定しておく。なお、常に事象関連電位は測定しても良く、測定した脳波から、音刺激発生後の事象関連電位の測定時間の情報を抽出しても良い。

第２音及び第３音の事象関連電位の測定時間を分析重要区間とする場合（例えば、図９（ｃ）に示す場合）には、例えば、下記の示す期間Ａと期間Ｂとが同じ時刻で終わるように、音刺激を発生すればよい。なお、期間Ａと期間Ｂとは必ずしも同じ時刻に終了する必要は無く、期間Ａの終了後に期間Ｂが終了してもよい。

期間Ａは、ノイズ発生時刻からノイズ継続時間が経過し終えるまでの期間である。期間Ｂは、第１音呈示時刻から第２音呈示時刻までの期間である。あるいは、期間Ｂは、第１音呈示時刻から、第１音についての事象関連電位の測定を終了する時刻までの期間であってもよい。

また、第３音の関連電位の測定時間のみを分析重要区間とする場合（例えば、図９（ａ）および（ｂ）に示す場合）、期間Ｂは、例えば、第１音呈示時刻から、第２音呈示後の事象関連電位の測定時間が終了する時刻までの期間であってよい。この場合、期間Ｂの長さは、第１音及び第２音の音刺激の長さと、第１音と第２音との間隔と、第２音発生後から事象関連電位の測定時間（刺激後から測定までの時間）とを加算した時間となる。

なお、周期的ノイズが１．７Ｈｚよりも短い周期で混入する場合には、ノイズ影響低区間が、分析重要区間の３００ｍｓよりも短くなる可能性がある。つまり、第２音発生後から事象関連電位の測定時間が、次のノイズ発生時刻と重なる可能性がある。

その場合には、分析重要区間（第２音及び第３音）の中でも最も重要な区間（第３音）であるＳ３呈示後１５０から２００ｍｓの区間が、ノイズ影響低区間に入るように、音刺激を呈示することも可能である。

以下、ノイズ発生時刻の推定について説明する。

図８（ｂ）に、拍動に伴う周期的ノイズが発生したタイミングを示している。計測した脳波を微分した結果が所定の閾値より大きい時刻を、ノイズが発生した時刻として検出することができる。

次の周期的ノイズの発生タイミングは、過去の周期的ノイズの発生間隔から求めることが可能である。

たとえば直前１０回の周期的ノイズの発生間隔の平均値を、最終の周期的ノイズ発生タイミングに加えることで求めてもよい。また、発生間隔は、直前の周期的ノイズの発生間隔に重みをつけて平均して求めてもよい。さらに、心拍数がユーザの年齢・性別における一般的なユーザの心拍数よりも高い場合、上述の方法で求めた発生間隔に、所定の減衰係数をかけて補正してもよい。

一般に、拍動に伴う周期的ノイズの場合には、安静にしている場合であれば、時間経過とともに安定する傾向にある。一方で、疾病等の理由により、周期が安定せず、変動するユーザも存在する。そこで、ユーザの拍動による周期的ノイズの間隔の変動の幅や、変動の傾向（増加または減少）を算出し、時間経過によって周期が変動するか否かを判断することも可能である。

時間経過によって周期が所定の幅を超えて変動する場合には、脳波の計測開始を遅らせることで、周期的ノイズの影響を受けないようにすることもできる。

一方、時間経過によって周期が所定の幅よりも変動しない場合には、脳波の計測の時間を変更せず、周期的ノイズの影響を少なくするために、加算回数を増加させる等の処理を追加してもよい。

所定の幅は、一般的なユーザにおいて生じる周期的ノイズの間隔の標準偏差から決めることができる。たとえば、一般的な安定状態のユーザにおいて、周期的ノイズの発生間隔の標準偏差が０．１ｓの場合には、所定の幅を０．１としてもよい。安定状態であればほぼ全てのユーザがカバーされる標準偏差の３倍以下としてもよい。なお、周期的ノイズの間隔が所定の幅を超えて変動し続ける場合には、次の周期的ノイズ発生の予測誤差のマージンをたとえば２００ｍｓのように広く設定してもよい。

疾病等の理由ではなく、周期的ノイズの間隔が変動している場合には、周期はいずれ安定すると考えられる。そこで、そのようなユーザにおいて時間経過により周期的ノイズの周期が変動する傾向が見られた場合には、あと、どれくらいの時間で安定した脳波の計測が可能かを判断することも可能である。このような時間の情報を計測者に提示することで、ユーザへの計測の説明や準備の時間を有効に活用することができるようになる。

ここまでにおいては、ノイズ影響低区間と分析重要区間の関係から、音刺激を提示するタイミングのスケジュールを決定する例について述べた。周期的ノイズの周期が短くなることで、ノイズ影響低区間の長さが短くなる。また、安定状態にある一般的なユーザでは、拍動等による周期的ノイズの周期の分散は小さい。そのため、拍動の周波数が高く、周期的ノイズの周期が短くなった場合には、ノイズ影響低区間に分析重要区間を設定するための音刺激タイミングの自由度が低くなる。その結果、図１５に示す刺激タイミング１のように、音刺激のタイミングが一定になり、事象関連電位計測における慣れ（ｈａｂｉｔｕａｔｉｏｎ）の問題が発生する。そこで、たとえば、図１５に示す音刺激タイミング２のように、ある刺激を欠落させたり、図１５に示す音刺激タイミング３のようにある音刺激のタイミングを前後どちらかにずらす、というスケジューリング方法も可能である。ただし、音刺激のタイミングをずらした場合には、分析重要区間がノイズ影響低区間から外れることがある。この場合には、該当する測定結果を分析対象から除外するようにしてもよい。

以上に説明した不快音圧の推定を実現するための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音圧推定システムは、ユーザの脳波信号を計測する生体信号計測部と、同一の周波数を有し、かつ、所定の範囲内の音圧を有する第１音、第２音、及び第３音を含む音刺激群を前記ユーザに呈示する出力部と、前記第２音及び前記第３音のうちの少なくとも一方が前記ユーザに呈示されたそれぞれの時刻を起点として定められる所定の分析区間の脳波信号から、前記第２音及び前記第３音の少なくとも一方に関連する事象関連電位の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、前記特徴量抽出部で抽出された前記特徴量に基づいて、前記音刺激群の周波数に対する不快音圧を判定する判定部と、前記ユーザの脳波信号から、周期的ノイズに含まれる複数のノイズのうちの少なくとも１つのノイズの発生時刻を抽出する周期的ノイズ抽出部と、前記周期的ノイズ抽出部が抽出した少なくとも１つのノイズの発生時刻から、次のノイズの発生時刻を予測するノイズ発生予測部と、前記第２音及び第３音の少なくとも一方についての分析区間が、前記予測された次のノイズの発生時刻から所定時間が経過した後に設けられるように、前記音刺激群の出力タイミングを決定する音刺激スケジューリング部とを備える。

前記出力部は、前記第１音、前記第２音、及び前記第３音を、音圧が順に減少するように出力してもよい。

前記特徴量抽出部は、Ｎ１−Ｐ２振幅、または、ウェーブレット係数に関する特徴量を抽出してもよい。

前記周期的ノイズ抽出部は、前記ユーザの脳波信号を微分し、前記微分の結果が所定の閾値以上の場合にノイズが発生したものと判断してもよい。

前記ノイズ発生予測部において、過去複数回のノイズ発生タイミングの発生間隔の平均値または重み付け平均値によって、周期的ノイズ発生の周期を算出し、次のノイズ発生タイミングを予測してもよい。

前記音刺激スケジューリング部において、前記ノイズ発生予測部が予測した次のノイズ発生タイミングの前１００ｍｓから後ろ２５０ｍｓの時間帯に、前記分析区間としての前記第３音出力後０ｍｓから３００ｍｓの区間が入らないように、前記音刺激群の出力タイミングが設定されてもよい。

さらに、それぞれが純音で構成される前記第１音、前記第２音および第３音を含む音刺激群の周波数を決定する音刺激群決定部と、所定の閾値以下の音圧を有し、かつ、前記第１音、前記第２音、前記第３音の順に順番に音圧が減少するように、前記第１音、前記第２音、及び前記第３音の音圧を決定する音刺激音圧決定部とを備え、前記出力部は、前記音刺激群決定部が決定した周波数で、かつ、音刺激音圧決定部が決定した音圧で、前記第１音、前記第２音、及び前記第３音を出力してもよい。

前記音刺激スケジューリング部は、前記第１音及び前記第２音の時間間隔を参照して、前記ノイズ発生予測部が予測した次のノイズが発生する時刻から所定のノイズ継続時間経過後に、前記第２音及び第３音の事象関連電位の計測時間となるように、第１音、第２音、および第３音を出力する時刻を決定してもよい。

前記音刺激スケジューリング部は、前記周期的ノイズが発生した時間間隔が、前記第２音の事象関連電位の計測開始時刻から前記第３音の事象関連電位の計測終了時刻までの時間よりも小さい場合には、前記ノイズ発生予測部が予測した次のノイズが発生する時刻から所定のノイズ継続時間経過後に、前記第３音についての分析区間が設けられるように、第１音、第２音、および第３音を出力する時刻を決定してもよい。

本発明の一態様である不快音圧推定装置は、ユーザの脳波信号を計測する生体信号計測部が計測した前記ユーザの脳波信号から得られた周期的ノイズの発生時間間隔に基づいて予測された、次のノイズが発生する時刻を受け取り、予め保持する第１音、第２音、および第３音の間隔に基づいて、前記第２音及び第３音の事象関連電位の計測時間が、前記次のノイズ発生時刻から所定のノイズ継続時間後となるように、前記第１音、前記第２音、および前記第３音を出力する時刻を決定する音刺激スケジューリング部と、前記音刺激スケジューリング部で決定した前記第１音、前記第２音、及び前記第３音が出力される時刻を受け取り、前記生体信号計測部が計測したユーザの脳波信号において、前記第１音、前記第２音、及び前記第３音が出力されたそれぞれの時刻を起点とする、前記脳波信号の事象関連電位の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、前記特徴量抽出部で抽出した特徴量に基づいて、前記音刺激群の周波数に対する不快音圧を判定する判定部とを備える。

本発明の別の一態様である不快音圧推定システムは、ユーザの脳波信号を計測する生体信号計測部と、前記ユーザに音刺激を呈示する出力部と、音刺激が呈示された時刻に基づいて決定される起点時刻を有する所定の分析区間における脳波信号から、前記音刺激に関連する事象関連電位の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、前記特徴量抽出部で抽出した特徴量に基づいて、前記音刺激群の周波数に対する不快音圧を決定する不快音圧判定部と、前記ユーザの脳波信号から、周期的ノイズに含まれる複数のノイズのうちの少なくとも１つのノイズの発生時刻を抽出する周期的ノイズ抽出部と、前記周期的ノイズ抽出部が抽出した少なくとも１つのノイズの発生時刻から、次のノイズの発生時刻を予測するノイズ発生予測部と、前記ノイズ発生予測部で予測された次のノイズの発生時刻に基づいて、前記音刺激を出力するタイミングを決定する音刺激スケジューリング部とを備える。

本発明の一態様である不快音圧推定方法は、ユーザの脳波信号を計測する第１の生体信号計測ステップと、前記第１の生体信号計測ステップで計測された前記ユーザの脳波信号から、周期的ノイズに含まれる複数のノイズのうちの少なくとも１つのノイズの発生時刻を抽出するノイズ抽出ステップと、前記ノイズ抽出ステップで抽出された少なくとも１つのノイズの発生時刻から、次のノイズの発生時刻を予測するノイズ発生予測ステップと、同一の周波数を有しかつ所定の範囲内の音圧を有する第１音、第２音、及び第３音を含む音刺激群を前記ユーザに呈示する前に、前記第２音及び第３音の少なくとも一方についての分析区間が、前記予測された次のノイズの発生時刻から所定時間が経過した後に設けられるように、前記音刺激群の出力タイミングを決定する音刺激スケジューリングステップと、前記音刺激スケジューリングステップで決定された出力タイミングで、前記同一の周波数を有し、かつ、所定の範囲内の音圧を有する第１音、第２音、及び第３音を含む音刺激群を前記ユーザに呈示する出力ステップと、前記出力ステップにおいて前記出力タイミングで前記音刺激群が呈示された時の前記ユーザの脳波信号を計測する第２の生体信号計測ステップと、前記第２の生体信号計測ステップにおいて計測された、前記第２音及び前記第３音のうちの少なくとも一方が前記ユーザに呈示されたそれぞれの時刻を起点として定められる所定の分析区間の脳波信号から、前記第２音及び前記第３音の少なくとも一方に関連する事象関連電位の特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、前記特徴量抽出ステップにおいて抽出された特徴量に基づいて、前記音刺激群の周波数に対する不快音圧を判定する不快音圧判定ステップとを含む。

本発明の一態様であるコンピュータプログラムは、不快音圧推定システムの不快音圧推定装置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、ユーザの脳波信号を取得する第１の生体信号計測ステップと、前記第１の生体信号計測ステップで取得された前記ユーザの脳波信号から、周期的ノイズに含まれる複数のノイズのうちの少なくとも１つのノイズの発生時刻を抽出するノイズ抽出ステップと、前記ノイズ抽出ステップで抽出された少なくとも１つのノイズの発生時刻から、次のノイズの発生時刻を予測するノイズ発生予測ステップと、同一の周波数を有しかつ所定の範囲内の音圧を有する第１音、第２音、及び第３音を含む音刺激群を前記ユーザに呈示する前に、前記第２音及び第３音の少なくとも一方についての分析区間が、前記予測された次のノイズの発生時刻から所定時間が経過した後に設けられるように、前記音刺激群の出力タイミングを決定する音刺激スケジューリングステップと、前記音刺激スケジューリングステップで決定された出力タイミングで、前記同一の周波数を有しかつ所定の範囲内の音圧を有する第１音、第２音、及び第３音を含む音刺激群を前記ユーザに呈示する出力ステップと、前記出力ステップにおいて前記出力タイミングで前記音刺激群が呈示された時の前記ユーザの脳波信号を取得する第２の生体信号計測ステップと、前記第２の生体信号計測ステップにおいて取得された、前記第２音及び前記第３音のうちの少なくとも一方が前記ユーザに呈示されたそれぞれの時刻を起点として定められる所定の分析区間の脳波信号から、前記第２音及び前記第３音の少なくとも一方に関連する事象関連電位の特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、前記特徴量抽出ステップにおいて抽出された特徴量に基づいて、前記音刺激群の周波数に対する不快音圧を判定する不快音圧判定ステップとを実行させる。

（実施形態１）
まず、実施形態１による不快音圧推定システムの構成および動作を説明する。

図１０は、本実施形態の不快音圧推定システム１００の機能ブロックの構成を示す。

不快音圧推定システム１００（以下、「推定システム１００」と記述することがある）は、音刺激出力部１０と、生体信号計測部５０と、不快音圧推定装置１とを備えている。不快音圧推定装置１（以下、「推定装置１」と記述することがある）は、事象関連電位特徴量抽出部５５と、不快音圧判定部６５と、音刺激群決定部７０と、音刺激音圧決定部７１と、音刺激生成部７５と、結果蓄積ＤＢ８０と、音刺激スケジューリング部９０と、周期的ノイズ抽出部９５と、ノイズ発生予測部９６とを備えている。なお、以下では、事象関連電位特徴量抽出部５５を「特徴量抽出部５５」と記述することがあり、不快音圧判定部６５を「判定部６５」と記述することがあり、音刺激音圧決定部７１を「音圧決定部７１」と記述することがある。

推定装置１は、音刺激出力部１０及び生体信号計測部５０と、有線又は無線で接続されている。音刺激出力部１０はユーザ５に音刺激を呈示するように構成され、生体信号計測部５０はユーザ５の生体信号を計測できるように構成されている。なお、説明の便宜のために、図においてユーザ５のブロックも示されている。

図１０に示す推定装置１の構成は一例である。推定装置１は、少なくとも、特徴量抽出部５５と、不快音圧判定部６５と、音刺激スケジューリング部９０とを備えていれば良い。推定装置１は、例えば、音刺激出力部１０を含むように構成されていても良い。

本実施形態による推定システム１００は、例えば、ＨＴＬよりも高くかつ一般的にＵＣＬと評価される音圧よりも低い音圧範囲の純音を単調下降の音圧変化で、周期的ノイズの影響の影響を受けにくい時間帯において３回連発呈示し、第１音から第３音までのそれぞれの音刺激に対する脳波の特徴量を抽出し、その特徴量の変化パターンから不快音圧を測定する。

＜利用環境＞
図１１は、本実施形態の不快音圧推定システム１００の構成および利用環境を示す。推定システム１００は、図１０に示す実施形態１のシステム構成に対応している。推定システム１００は、推定装置１と、音刺激出力部１０と、生体信号計測部５０とを備えている。

＜音刺激出力部１０＞
音刺激出力部１０は、ユーザ５に、音刺激を出力する。音刺激出力部１０は、例えば、周波数特性に歪みのないヘッドフォンやスピーカであってよい。

音刺激出力部１０は、推定装置１（音刺激生成部７５）で生成された音刺激データを、ユーザ５に出力する。音刺激出力部１０は、左耳及び右耳のそれぞれに、推定装置１（音刺激生成部７５）で生成された音刺激を、別個に出力できることが好ましい。以下、音刺激出力部１０は、「出力部」とも表記する。

＜生体信号計測部５０＞
生体信号計測部５０は、ユーザ５の生体信号を計測する計測器である。本開示においては、生体信号計測部５０は、脳波計である。生体信号計測部５０は、ユーザ５に装着した探査電極Ｂ及び基準電極Ａの電位差に対応する脳波を計測する。

探査電極Ｂは、例えば、図３（ａ）に示す国際１０−２０法（１０−２０Ｓｙｓｔｅｍ）に準拠する電極位置に配置される。基準電極Ａは、例えば、ユーザ５のマストイドに配置される。

なお、事象関連電位の特徴成分のレベル（振幅の大きさ）又は極性（振幅の正負）は、脳波計測用の電極を装着する部位、又は基準電極および探査電極の設定位置に応じて、変わる可能性がある。

しかしながら、以下の説明に基づけば、当業者は、そのときの基準電極および探査電極に応じて適切な改変を行って、事象関連電位の特徴を抽出し、不快音圧の測定を行うことが可能である。そのような改変例は、本発明の範疇である。

脳波データに対して、適切な遮断周波数の周波数フィルタリングを行っても良い。生体信号計測部５０は、計測した脳波またはフィルタリングした脳波を推定装置１（周期的ノイズ抽出部９５および特徴量抽出部５５）に送る。以下、計測した脳波又はフィルタリングした脳波を、「脳波データ」とも表記する。

例えば、脳波データに対して、適切な遮断周波数の周波数フィルタリングを行い、推定装置１（音刺激生成部７５）から受けたトリガ情報とともに、推定装置１（周期的ノイズ抽出部９５および特徴量抽出部５５）に送付する。

周波数フィルタとして、バンドパスフィルタを用いる場合は、たとえば５Ｈｚから１５Ｈｚまでを通過させるように遮断周波数を設定してもよい。ユーザ５はあらかじめ脳波計を装着しているものとする。脳波計測用の探査電極はたとえば中心部のＣｚに装着される。

＜不快音圧推定装置１＞
推定装置１は、ユーザ５に出力する複数の音刺激の情報を決定する。具体的には、分析重要区間の事象関連電位を計測する時間と、周期的ノイズの時間とが重ならないように、複数の音刺激を出力する時刻を決定する。複数の音刺激を出力する時刻の決定を、「音刺激のスケジューリング」とも表記する。

分析重要区間とは、複数の音刺激に対する事象関連電位のうち、不快音圧の推定に有効な区間である。上記に説明した本発明者らの知見によれば、複数の音刺激が第１音、第２音、及び第３音で構成される場合には、第２音及び第３音に対する事象関連電位（特に、第３音に対する事象関連電位）が得られる期間を分析重要区間に設定することが好ましい。

推定装置１が決定した音刺激が、音刺激出力部１０によってユーザ５に呈示される。

推定装置１は、複数の音刺激が呈示された時刻のそれぞれを起点に切り出した事象関連電位の特徴量を抽出する。複数の音刺激に対する事象関連電位のうち、分析重要区間の事象関連電位に基づいて、不快音圧を推定する。不快音圧は、例えば、ユーザの耳（左耳又は右耳）、及び音の周波数毎に推定することが好ましい。詳細は、後述する。

図１１に示す推定システム１００では、推定装置１と、生体信号計測部５０と、音刺激出力部１０とが、同じ筐体内に備えられている。

推定システム１００は、生体信号計測部５０および音刺激出力部１０を、推定装置１と別の筐体に備えてもよい。その場合には、生体信号計測部５０は、計測した脳波信号を、無線または有線で接続されている推定装置１に送信する。

＜不快音圧推定装置１のハードウェア構成＞
図１２は、本実施形態の不快音圧推定装置１のハードウェア構成の一例を示す。

推定装置１は、ＣＰＵ３０と、メモリ３１と、オーディオコントローラ３２とで構成される。ＣＰＵ３０と、メモリ３１（記録媒体）と、オーディオコントローラ３２とは、互いにバス３４で接続されており、相互にデータの授受が可能である。推定装置１の各構成要素は、ＣＰＵ３０で構成される。

ＣＰＵ３０は、メモリ３１に格納されているコンピュータプログラム３５を実行する。コンピュータプログラム３５には、後述するフローチャートに示される処理手順が記述されている。推定装置１は、このコンピュータプログラム３５にしたがって、音刺激の生成、周期的ノイズの抽出および予測、事象関連電位の特徴量抽出、不快音圧判定の判別分析等の、推定システム１００の全体を制御する処理を行う。この処理は後に詳述する。

オーディオコントローラ３２は、ＣＰＵ３０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音刺激出力部１０を介して出力する。

なお、推定装置１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。そのようなＤＳＰは、１つの集積回路で上述のＣＰＵ３０、メモリ３１、オーディオコントローラ３２の機能を全て実現することが可能である。

上述のコンピュータプログラム３５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１２に示すハードウェアを備えた機器（たとえばＰＣ）は、当該コンピュータプログラム３５を読み込むことにより、本実施形態による推定装置１として機能し得る。

推定装置１の各機能ブロックは、それぞれ、図１２を用いて説明したプログラムが実行されることによって、ＣＰＵ３０、メモリ３１、オーディオコントローラ３２によって全体としてその時々で実現される機能に対応している。

以下、推定装置１の各構成要素を説明する。

＜音刺激群決定部７０＞
音刺激群決定部７０は、ユーザ５に呈示する複数の音刺激（音刺激群）の情報を決定する。本実施形態において、音刺激群は、少なくとも第１音、第２音、及び第３音を含む。

音刺激群の情報は、音刺激群の周波数を含むことが好ましい。第１音、第２音、及び第３音は、同じ周波数を有することが好ましい。本明細書において、「同じ周波数」とは、完全に同一の周波数を意味するだけでなく、人間が聞き取れる精度以下の範囲で異なる周波数をも意味している。例えば、５Ｈｚ以下で異なる周波数は、同じ周波数であるとみなす。

音刺激群の情報は、音刺激を呈示する耳（右耳または左耳）、呈示する音刺激の周波数、音刺激群内の音刺激の持続時間、複数の音刺激間の間隔を含んでいても良い。

音刺激群決定部７０は、音刺激群の呈示耳および周波数を、たとえば次の制約に基づいてランダムに決定してもよい。直前の音刺激群と、異なる周波数を有する音刺激群を選択することが好ましい。左右耳はランダムな順序で選択することが好ましい。ただし、左右どちらか一方の耳のみに、音刺激群の呈示を４回以上連続させないことが好ましい。こうすることで、同一耳、周波数の音刺激群の連続呈示による脳波の慣れ（ｈａｂｉｔｕａｔｉｏｎ）の影響が低減され、高精度な不快音圧推定が実現できる。

音刺激の持続時間は、聴覚誘発電位が安定して惹起されるように、たとえば２５ｍｓ以上に設定される。また、連続する音刺激間の間隔は、音刺激の持続時間以上で１秒以下の時間に設定される。たとえば、３００ｍｓとしてもよいし、２００ｍｓとしてもよい。

音刺激群決定部７０は、決定した、複数の音刺激の情報を、音刺激音圧決定部７１又は音刺激生成部７５に送信する。

＜音刺激音圧決定部７１＞
音圧決定部７１は、所定の音圧以下の範囲で、かつ、順に音圧が単調減少するように、複数の音刺激群の音圧を決定する。

所定の音圧以下の範囲とは、例えば、あらかじめ設定されたユーザ５のＨＴＬより大きく、かつ、一般的にＵＣＬとされるよりも小さい音圧範囲である。

音圧決定部７１は、例えば、複数の音刺激群の音圧を、一般的にＵＣＬと評価される音圧（閾値）未満に設定する。つまり、ユーザ５が快適に聞くことができる音圧範囲内に、音刺激群（例えば、第１音から第３音）のそれぞれの音刺激の音圧を設定する。音圧決定部７１は、予め所定の閾値を保持しても良い。

例えば、ある周波数におけるＨＴＬ値が５０ｄＢＨＬであり、所定の音圧が９０ｄＢＨＬの場合を考える。このとき、第１音の音圧を８０ｄＢＨＬ、第２音の音圧を７５ｄＢＨＬ、第３音の音圧を７０ｄＢＨＬと決定してもよい。

また、上述のように、「単調下降」とは、次の音が、前の音と同じ音圧、又は前の音より小さい音圧を有することを意味する。音刺激群が第１音、第２音、及び第３音で構成される場合、第１音の音圧＞第２音の音圧＞第３音の音圧の関係を満たすように、音圧を決定する。

また、音圧決定部７１は、音刺激群内の音刺激の間隔を音刺激スケジューリング部９０に送る。

＜周期的ノイズ抽出部９５＞
周期的ノイズ抽出部９５は、生体信号計測部５０からユーザ５の脳波を受取り、周期的ノイズの抽出を行う。

たとえば、周期的ノイズとしてペースメーカーによるノイズを抽出する場合には、生体信号計測部５０から受けた脳波を微分し、所定の閾値より大きい脳波が発生した時刻を、周期的ノイズの発生タイミングとして検出することができる。

上記の所定の閾値は、生体信号計測部５０のサンプリング周波数、時定数、又はアナログローパスフィルタに基づいて決定されてよい。サンプリング周波数１０００Ｈｚ、時定数１秒、ローパスフィルタ６０Ｈｚの場合には、所定の閾値をたとえば１０としてもよい。周期的ノイズ抽出部９５は、抽出した周期的ノイズの発生タイミングの情報を、ノイズ発生予測部９６に送付する。

＜ノイズ発生予測部９６＞
ノイズ発生予測部９６は、脳波に混入する周期的ノイズが次に発生するタイミングを予測する。次の周期的ノイズの発生タイミングは、過去の周期的ノイズの発生間隔から求めることが可能である。たとえば直前１０回の周期的ノイズの発生間隔の平均値を、最終の周期的ノイズ発生タイミングに加えることで求めてもよい。

また、ノイズ発生間隔は、直前の周期的ノイズの発生間隔に重みをつけて平均して求めてもよい。さらに、心拍数がユーザの年齢・性別における一般的なユーザの心拍数よりも高い場合、上述の方法で求めた発生間隔に、所定の減衰係数をかけて補正してもよい。そして、予測した次の周期的ノイズ発生タイミング（時刻）を、音刺激スケジューリング部９０に送付する。

＜音刺激スケジューリング部９０＞
音刺激スケジューリング部９０は、分析重要区間と、周期的ノイズの発生期間（ノイズ継続時間）とが重ならないように、複数の音刺激を呈示する時刻を決定する。

分析重要区間は、複数の音刺激が第１音、第２音、及び第３音で構成される場合には、例えば、第２音及び第３音呈示後の時間帯（第２音及び第３音に対する事象関連電位が計測される期間）である。分析重要区間は、第２音及び第３音の出力後の所定期間を分析重要区間としても良いし、第２音及び第３音を出力してから所定時間経過後の時刻を開始点とする所定期間を分析重要区間としても良い。

音刺激スケジューリング部９０は、第１音、第２音、及び第３音の各刺激の間隔と、第２音、及び第３音の出力後の所定時間とを参照して、分析重要区間を決定しても良い。また、第１音を出力後からの第２音、及び第３音の事象関連電位の計測時間までの時間に相当する所定時間を予め保有することにより、分析重要区間を決定してもよい。

音刺激スケジューリング部９０は、例えば、周期的ノイズの発生間隔、周期的ノイズの発生時刻、及びノイズの継続時間の情報を取得し、分析重要区間がノイズの発生時刻からノイズ継続時間と重ならないように、複数の音刺激を出力する時刻を決定する。

ノイズ発生時刻からノイズ継続時間を経過するまでの時間を「ノイズ区間」とも表記する。ノイズ発生時刻からノイズ継続時間を経過後、次のノイズが発生するまでの時間を、「ノイズ影響低区間」とも表記する。

上記の分析重要区間のうちでも、特に第３音の事象関連電位の計測時間をノイズ区間と重ならないようにすることが好ましい。第２音及び第３音の事象関連電位の計測時間の合計がノイズ影響低区間よりも長い場合、音刺激スケジューリング部９０は、第２音ではなく第３音の事象関連電位の計測時間がノイズ区間と重ならないように、複数の音刺激を出力する時刻を決定してもよい。

以下、複数の音刺激を呈示する時刻の決定方法の一例を説明する。

音刺激スケジューリング部９０は、音圧決定部７１から音刺激群内の刺激間隔を受け取り、また、ノイズ発生予測部９６から、次に周期的ノイズが発生する時刻の情報を受け取る。

音刺激スケジューリング部９０は、次の音刺激群の第３音呈示後０ｍｓから３００ｍｓの時間帯（分析重要区間）が、ノイズ影響低区間になるように音刺激の呈示タイミングを決定する。

ノイズ影響低区間は、たとえば、最新の周期的ノイズ発生タイミングから２５０ｍｓ経過後の時点から、次の周期的ノイズ発生タイミングの１００ｍｓ前の時点までの期間に設定されてもよい。次の周期的ノイズ発生タイミングは、ノイズ発生予測部９６によって予測され、音刺激スケジューリング部９０に通知される。

なお、周期的ノイズが１．７Ｈｚよりも高い周波数（短い周期）で混入する場合には、ノイズ影響低区間が、分析重要区間の３００ｍｓよりも短くなる可能性がある。その場合には、分析重要区間の中でも最も重要な区間であるＳ３呈示後１５０から２００ｍｓの区間が、ノイズ影響低区間に入るように、音刺激の呈示タイミングを決定する。

つまり、周期的ノイズの発生間隔からノイズ継続時間を引いた時間が、分析重要区間よりも小さい場合には、分析重要区間のうち優先する区間を、ノイズ区間と重ならないように、音刺激を発生する時刻を決定する。

なお、図９（ａ）〜（ｃ）を用いて説明した内容も、音刺激スケジューリング部９０が複数の音刺激を呈示する時刻を決定する一例である。音刺激スケジューリング部９０は、決定した第１音から第３音の音刺激呈示タイミングを、音刺激生成部７５に送る。

＜音刺激生成部７５＞
音刺激生成部７５は、音圧決定部７１から受け取った、音刺激群の呈示耳・周波数、音刺激群内の音刺激の持続時間・呈示間隔・音圧の情報に基づいて、音刺激データを生成する。各音刺激は、たとえば、立ち上がりおよび立ち下がりが３ｍｓのトーンバースト音であってよい。そして、音刺激スケジューリング部９０から受け取った音刺激群の呈示タイミングで、音刺激出力部１０を介してユーザ５に音刺激を出力する。また、音刺激を出力したタイミングで、生体信号計測部５０にトリガ信号を出力する。なお、音刺激生成部７５は、必ずしも生体信号計測部５０にトリガ信号を出力しなくてもよく、音刺激出力部１０に対して生成した音刺激データを送るだけであっても良い。

音刺激データは、たとえば、一つ音刺激群に対して、所定の時間間隔で音圧変化のある複数の音刺激を含む音刺激データを一つ作成してもよい。その場合、生体信号計測部５０に送付するトリガ信号は、第１音の呈示タイミングだけでもよい。

なお、音刺激生成部７５は入力装置を含んでいてもよいし、あるいは、外部の入力装置に接続されていても良い。この場合、ユーザ５又はユーザ５の聴力検査者は、入力装置を用いて所望の情報を入力することができ、音刺激生成部７５は、入力装置から受け取った情報を用いて音刺激を生成することができる。

＜事象関連電位特徴量抽出部５５＞
特徴量抽出部５５は、生体信号計測部５０から受け取った脳波およびトリガ情報に基づいて、トリガ情報を起点にして定められる所定区間（たとえば第１音呈示前１００ｍｓから第３音呈示後４００ｍｓの区間）の事象関連電位の波形を切り出す。また、音圧決定部７１から受け取った音刺激の情報に基づいて、第１音から第３音に対するウェーブレット係数に関する特徴量をそれぞれ算出する。

算出した特徴量と、音刺激の情報（左右耳、周波数、音圧等）とを、不快音圧判定部６５に送付する。ウェーブレット係数に関する特徴量は、たとえば周波数軸および時間軸のそれぞれで所定範囲を平均した値として求められてもよい。たとえば、周波数軸では５Ｈｚから１５Ｈｚの周波数幅で平均が取られ、時間軸では５０ｍｓの時間幅で平均が取られてもよい。たとえば、Ｐ２成分に関連するウェーブレット特徴量を求めるために、音刺激呈示の時刻から音刺激呈示後３００ｍｓ以下の時間範囲の生体信号を用いても良い。特徴量算出のために平均する周波数軸および時間軸の幅は、不快音圧が推定できる範囲において、任意に設定されてよい。すなわち、周波数幅は５Ｈｚから１５Ｈｚに限られず、時間幅は５０ｍｓに限られない。これらよりも細かくしてもよいし、粗くしてもよい。

なお、特徴量抽出部５５は、生体信号計測部５０から受け取った事象関連電位から、第２音と第３音に対するＮ１−Ｐ２振幅に関連する特徴量をそれぞれ算出してもよい。Ｎ１−Ｐ２振幅は、Ｎ１振幅とＰ２振幅の差の絶対値として求めてもよい。たとえば、Ｎ１振幅は、第２音および第３音のそれぞれの音刺激呈示後５０ｍｓから１５０ｍｓにおける区間平均電位としてもよいし、ピーク振幅としてもよい。たとえばＰ２振幅は、それぞれの音刺激呈示後１５０ｍｓから２５０ｍｓにおける区間平均電位としてもよいし、ピーク振幅としてもよい。

＜不快音圧判定部６５＞
不快音圧判定部６５は、特徴量抽出部５５が抽出した第１音、第２音、及び第３音の特徴量と、予め特徴量と不快音圧の値とを対応付けた所定の基準を参照して、ユーザ５の不快音圧を判断する。なお、判定部６５は、分析重要区間に測定した事象関連電位の特徴と、所定の基準を参照して、ユーザ５の不快音圧を判断しても良い。

具体的には、判定部６５は、特徴量抽出部５５から受け取った、第１音から第３音それぞれの時間−周波数情報（例えば、ウェーブレット係数）に関する特徴量を用いて、不快音圧を判定する。判定部６５は、あらかじめ用意した時間−周波数情報（例えば、ウェーブレット特徴量）と所定の基準とを利用して、線形判別を実施してもよい。

所定の基準とは、予め特徴量と不快音圧の値とを対応付けた情報を意味する。所定の基準は、ウェーブレット特徴量と不快音圧の値とを対応付けた表であっても良いし、所定の式であっても良い。判定部６５は、予め所定の基準を保持する。

所定の基準とは、例えば、主観ＵＣＬ値の教師データである。教師データは、少なくとも２人以上の他者に対して、あらかじめ上述の主観報告実験および脳波計測実験を実施し測定した主観ＵＣＬ値と時間−周波数情報（例えば、ウェーブレット特徴量）とから生成する。

ここで、教師データを生成する際の脳波計測実験の音圧および音刺激数に関する音刺激条件は、音圧決定部７１で決定した刺激音圧の変化パターンと同一である必要がある。教師データの保持方法は、たとえば図１３に示すように、左右耳ごと、周波数ごととしてもよい。その場合、特徴量抽出部５５から受けた音刺激の左右耳と周波数の情報に基づいて、不快音圧推定に用いる教師データを、測定対象の左右耳および周波数と、教師データの左右耳および周波数が一致するように切り替えて用いてもよい。また、教師データは、ユーザの難聴の症状に合わせて切り替えてもよい。たとえば伝音性難聴と感音性難聴のような大きな分類でそれぞれ教師データを用意し、切り替えてもよい。また、低音漸傾型や高音漸傾型などのオージオグラムのパターンごとに教師データを用意し、切り替えてもよい。不快音圧判定部６５は、判定した不快音圧を結果蓄積ＤＢ８０に送付する。

＜結果蓄積ＤＢ８０＞
結果蓄積ＤＢ８０は、不快音圧判定部６５から受けた不快音圧を、音刺激群決定部７０から受けた音刺激群の情報である、左右耳、周波数ごとに保存する。図１３は、結果蓄積ＤＢ８０におけるデータ蓄積の例である。図１３では、左右耳ごと、周波数ごとの不快音圧を蓄積する場合を例示している。

＜不快音圧推定システム１００の処理＞
次に、図１４を参照しながら図１０の推定システム１００において行われる処理手順を説明する。図１４は、推定システム１００において行われる処理の手順を示すフローチャートである。

＜ステップＳ１０１＞
音刺激群決定部７０は、ユーザ５に呈示する音刺激の持続時間および間隔を決定する。音刺激の持続時間は、聴覚誘発電位が安定して惹起されるよう、たとえば２５ｍｓ以上に設定する。また、刺激間間隔は、音刺激の持続時間以上で１秒以下の時間に設定する。たとえば、３００ｍｓとしてもよいし、２００ｍｓとしてもよい。そして、音刺激音圧決定部７１を介して音刺激スケジューリング部９０に送付する。

＜ステップＳ１０２＞
生体信号計測部５０は、生体信号としてユーザ５の脳波を計測する。そして、脳波データに対して適切な遮断周波数の周波数フィルタリングを行い、ノイズ抽出部９５および、特徴量抽出部５５に送る。なお、脳波は、後述するステップＳ１１５が終了するまで計測され続け、この間、脳波データがノイズ抽出部９５および特徴量抽出部５５に送られるものとする。また、生体信号計測部５０にトリガ情報が入力された場合には、特徴量抽出部５５にはトリガ情報も送られる。

＜ステップＳ１０３＞
周期的ノイズ抽出部９５は、生体信号計測部５０からユーザ５の脳波を受け取り、周期的ノイズの抽出を行う。たとえば、周期的ノイズとしてペースメーカーによるノイズを抽出する場合には、生体信号計測部５０から受けた脳波を微分し、所定の閾値より大きい場合に周期的ノイズが発生したと判断し、周期的ノイズの発生タイミングを検出する。所定の閾値は、生体信号計測部５０におけるサンプリング周波数や時定数、アナログローパスフィルタによって決定できる。サンプリング周波数１０００Ｈｚ、時定数１秒、ローパスフィルタ６０Ｈｚの場合には、所定の閾値をたとえば１０としてもよい。そして、抽出した周期的ノイズの発生タイミングの情報を、ノイズ発生予測部９６に送る。

＜ステップＳ１０４＞
ノイズ発生予測部９６は、脳波に混入する周期的ノイズが次に発生するタイミングを予測する。次の周期的ノイズの発生タイミングは、過去の周期的ノイズの発生間隔から求めることが可能である。たとえば直前１０回の周期的ノイズの発生間隔の平均値を、最終の周期的ノイズ発生タイミングに加えることで求めてもよい。また、発生間隔は、直前の周期的ノイズの発生間隔に重みをつけて平均して求めてもよい。さらに、心拍数がユーザの年齢・性別における一般的なユーザの心拍数よりも高い場合、上述の方法で求めた発生間隔に、所定の減衰係数をかけて補正してもよい。そして、予測した次の周期的ノイズ発生タイミング（時刻）を、音刺激スケジューリング部９０に送る。

＜ステップＳ１０５＞
音刺激スケジューリング部９０は、音圧決定部７１から、音刺激群内の刺激間隔を受け取り、ノイズ発生予測部９６から、次に周期的ノイズが発生する時刻の情報を受け取る。音刺激スケジューリング部９０は、次の音刺激群の第２音および第３音（あるいは第３音のみ）が呈示された後０ｍｓから３００ｍｓの時間帯（分析重要区間）が、ノイズ影響低区間になるように音刺激の呈示タイミングを決定する。ノイズ影響低区間は、たとえば最新の周期的ノイズ発生タイミングから２５０ｍｓより後で、ノイズ発生予測部９６から受けた次の周期的ノイズ発生タイミングの１００ｍｓ前までであってもよい。なお、周期的ノイズが１．７Ｈｚよりも短い周期で混入する場合には、ノイズ影響低区間が、分析重要区間の３００ｍｓよりも短くなる可能性がある。その場合には、分析重要区間の中でも最も重要な区間であるＳ３呈示後１５０から２００ｍｓの区間が、ノイズ影響低区間に入るように、音刺激の呈示タイミングを決定する。そして、音刺激スケジューリング部９０は、決定した第１音から第３音の音刺激呈示タイミングを、音刺激生成部７５に送る。

＜ステップＳ１０６＞
音刺激群決定部７０は、音刺激群の呈示耳・周波数を決定する。呈示耳および周波数は、たとえば次の制約に基づいてランダムに決定されてもよい。直前の音刺激群と同じ周波数の音刺激は選択しない。左右耳はランダムな順序で選択する。ただし、左右どちらか一方の耳への音刺激群の呈示を４回以上連続させない。

＜ステップＳ１０７＞
音刺激音圧決定部７１は、音刺激群決定部７０から音刺激群の呈示耳・周波数、音刺激群内の音刺激の持続時間・刺激間間隔の情報を受け取る。音刺激音圧決定部７１は、また、あらかじめ設定されたＨＴＬよりも高く、一般的にＵＣＬと評価される音圧よりも低い音圧範囲に音圧を有し、かつ、連続する音刺激において音圧が単調下降するように、音刺激群の音圧を決定する。たとえば、ある周波数におけるＨＴＬ値が５０ｄＢＨＬであった場合には、第１音の音圧を８０ｄＢＨＬ、第２音の音圧を７５ｄＢＨＬ、第３音の音圧を７０ｄＢＨＬと決定してもよい。また、第１音の音圧を８０ｄＢＨＬ、第２音の音圧を７０ｄＢＨＬ、第３音の音圧を６０ｄＢＨＬとしてもよい。決定した音刺激群内の音刺激ごとの音圧は、音刺激群決定部７０から受け取った情報とともに、音刺激生成部７５に送られる。

＜ステップＳ１０８＞
音刺激生成部７５は、音刺激音圧決定部７１から受け取った音刺激の情報に基づいて音刺激データを生成する。各音刺激は、たとえば、立ち上がりおよび立ち下がりが３ｍｓであるトーンバースト音であってよい。

＜ステップＳ１０９＞
音刺激生成部７５は、音刺激スケジューリング部９０から受け取った音刺激の呈示タイミングにおいて、音刺激出力部１０を介してユーザに音刺激を出力する。音刺激生成部７５は、また、このタイミングで生体信号計測部５０にトリガ信号を出力する。音刺激生成部７５は、たとえば１つの音刺激群に対して１つの音刺激データを作成してもよい。このようにして作成された１つの音刺激データには、所定の時間間隔で音圧変化のある複数の音刺激に対応するデータが含まれる。その場合、生体信号計測部５０に送付するトリガ信号は、第１音の呈示タイミングだけでもよい。

＜ステップＳ１１０＞
事象関連電位特徴量抽出部５５は、生体信号計測部５０から受けた脳波およびトリガ情報に基づき、トリガ情報を起点に所定区間（たとえば第１音呈示前１００ｍｓから第３音呈示後４００ｍｓの区間）の事象関連電位を切り出す。

ステップＳ１１１において、特徴量抽出部５５は、音圧決定部７１から受けた音刺激の内容に応じて、第１音から第３音に対するウェーブレット係数に関する特徴量をそれぞれ算出する。

＜ステップＳ１１２＞
特徴量抽出部５５は、ステップＳ１０７において算出したウェーブレット係数を、音刺激音圧決定部７１から受けた音刺激の情報に基づいて、左右耳ごと、周波数ごとに加算平均する。

＜ステップＳ１１３＞
特徴量抽出部５５は、ステップＳ１０５で呈示された音刺激群の音刺激に対する加算平均回数が所定回数に到達したか否かを判定する。加算平均回数が所定回数以下の場合には処理はステップＳ１０３へ戻り、音刺激群の呈示を繰り返す。加算平均回数が所定回数以上の場合には、事象関連電位特徴量抽出部５５は、加算平均したウェーブレット係数に関する特徴量を、不快音圧判定部６５に送る。その後、処理はステップＳ１０９へと進む。所定回数とは、たとえば２０回である。なお、「２０回」は、事象関連電位を計測する分野において多く採用される加算回数であるが、これは一例であり、任意の回数が選択されても良いことは言うまでもない。

＜ステップＳ１１４＞
不快音圧判定部６５は、事象関連電位特徴量抽出部５５から受け取った、第１音から第３音それぞれのウェーブレット係数に関する特徴量を用いて、ユーザ５の不快音圧を判断する。不快音圧判定は、あらかじめ用意した他者のウェーブレット特徴量と主観ＵＣＬ値の教師データとを利用した線形判別によって実現することができる。不快音圧推定に用いる教師データは、測定対象の左右耳および周波数と、教師データの左右耳および周波数が一致するように切り替えて用いてもよい。また、教師データは、ユーザの難聴の症状に合わせて切り替えてもよい。たとえば伝音性難聴と感音性難聴のような大きな分類でそれぞれ教師データを用意し、切り替えてもよい。また、低音漸傾型や高音漸傾型などのオージオグラムのパターンごとに教師データを用意し、切り替えてもよい。

＜ステップＳ１１５＞
結果蓄積ＤＢ８０は、ステップＳ１０５で呈示された音刺激群の、左右耳、周波数ごとに分けて、不快音圧判定部６５から受け取った不快音圧の判定結果の情報を蓄積する。

本実施形態の不快音圧推定システム１００によれば、同一周波数で単調下降の音圧変化の３連発音を、周期的ノイズが推定精度に及ぼす影響が低いタイミングで呈示し、第１音から第３音までのそれぞれの音刺激に対する脳波の特徴量が抽出される。また、抽出された特徴量の変化パターンから不快音圧が推定される。これにより、ペースメーカーを装着したユーザであっても、補聴器装用時にユーザが不快音圧を感じない、補聴器フィッティングが実現できる。

（その他実施形態）
なお、実施形態１においては、単調下降の音圧変化の３連発音を呈示するタイミングを周期的ノイズの影響を受けないように制御し、脳波の分析によりユーザの不快音圧を測定する場合について説明した。しかしこれは実施形態の一例に過ぎない。本明細書で述べた、分析重要区間をノイズ影響低区間に設定するという思想に基づいて、他の目的で事象関連電位の他成分を計測する際の刺激タイミングをスケジューリングするように種々の改変が可能である。たとえば、事象関連電位のＮ１成分の有無により音刺激が聞こえたかどうかを判定する場合には、Ｎ１成分が惹起される潜時８０ｍｓ−１５０ｍｓが分析重要区間である。その分析重要区間が、ノイズ影響低区間に含まれるように音刺激の呈示タイミングを設定すればよい。

実施形態１の説明では、生体信号計測部５０は、音刺激生成部７５からのトリガ情報を起点にして予め定められた範囲の事象関連電位を切り出し、事象関連電位特徴量抽出部５５に送信するとした。しかしながら、この処理は一例である。他の処理として、たとえば、生体信号計測部５０は継続的に脳波を計測し、特徴量抽出部５５が必要な事象関連電位の切り出しおよびベースライン補正を行ってもよい。当該構成であれば、音刺激生成部７５は生体信号計測部５０にトリガ情報を送信する必要はなくなり、特徴量抽出部５５にトリガ信号を直接送信すればよい。

また、実施形態１においては、不快音圧推定の結果は、結果蓄積ＤＢ８０に蓄積されるとしたが、蓄積しなくてもよい。たとえば結果蓄積ＤＢ８０を不快音圧推定装置１の外部に設ける場合には、不快音圧判定部６５の各判定結果を単に出力すればよい。各判定結果は、不快音圧に関する情報として利用され得る。

（補聴器の調整について）
補聴器の基本機能は音の増幅である。その増幅量（利得）は、聴覚特性の個人差により、ユーザごとに設定する必要がある。そこで、補聴器を使い始める前には，補聴器の周波数ごとの利得を設定する「フィッティング」を行う。適切なフィッティングを実現するためには、まずユーザの聴覚特性の正確な測定が必須である。

聴覚特性の検査では、まず最小可聴閾値（ｈｅａｒｉｎｇ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ ｌｅｖｅｌ：ＨＴＬ）が、つぎに不快レベル（ｕｎｃｏｍｆｏｒｔａｂｌｅ ｌｅｖｅｌ：ＵＣＬ）が調べられる。ＨＴＬとＵＣＬは、補聴器から出力する音圧のダイナミックレンジを決定するために利用される。難聴判断に用いられるＨＴＬは、オージオメータを用いて周波数ごとに音が聞こえたかどうかを測定する比較的簡単な検査である。ＨＴＬを周波数（たとえば２５０Ｈｚ、５００Ｈｚ、１０００Ｈｚ、２０００Ｈｚ、４０００Ｈｚ）ごとにプロットした図は、オージオグラムと呼ばれる。他方、ＵＣＬは、不快になる大きな音を出して測定する必要があり，心理的なストレス・疲労を招くため、ＨＴＬから周波数ごとに計算で求められる場合が多い。なお、主観報告によりＵＣＬを測定する場合には、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、ユーザが報告した音圧を、ＵＣＬとする。

「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。

補聴器の周波数ごと、入力音の音圧ごとの利得は、上述の聴覚特性とフィッティング理論と呼ばれる関数を用いて決定される。現在、全てのユーザに対して汎用的に利用できるフィッティング理論はなく、いくつかのフィッティング理論が混在している。たとえばハーフゲイン法は、各周波数の挿入利得をその周波数のＨＴＬ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。

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。

（２）の問題を回避するためには、ＵＣＬを正しく求める必要があるが、ＨＴＬから計算で求めたＵＣＬには、個人差が反映されず、個人差に起因する誤差が含まれた。また、主観報告によりＵＣＬを測定する方法もあるが、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精度が低かった。

これに対して、以上に説明した本開示の不快音圧推定システムの一実施形態によれば、強大な音刺激を呈示することなく、かつ、周期的なノイズを発生する装置を装着しているユーザであっても、ユーザの不快音圧を良好な精度で推定できる。したがって、補聴器のフィッティングを適切に行うことができる。

本開示の不快音圧推定システムは、補聴器店や家庭などでの補聴器の調整等に有用である。

１ 不快音圧推定装置 （推定装置）
５ ユーザ
１０ 音刺激出力部
５０ 生体信号計測部
５５ 事象関連電位特徴量抽出部 （特徴量抽出部）
６５ 不快音圧判定部 （判定部）
７０ 音刺激群決定部
７１ 音刺激音圧決定部 （音圧決定部）
７５ 音刺激生成部
８０ 結果蓄積ＤＢ
９０ 音刺激スケジューリング部
９５ 周期的ノイズ抽出部
９６ ノイズ発生予測部
１００ 不快音圧推定システム （推定システム）

Claims (12)

1. ユーザの脳波信号を計測する生体信号計測部と、
   同一の周波数を有し、かつ、所定の範囲内の音圧を有する第１音、第２音、及び第３音を含む音刺激群を前記ユーザに呈示する出力部と、
   前記第２音及び前記第３音のうちの少なくとも一方が前記ユーザに呈示されたそれぞれの時刻を起点として定められる所定の分析区間の脳波信号から、前記第２音及び前記第３音の少なくとも一方に関連する事象関連電位の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
   前記特徴量抽出部で抽出された前記特徴量に基づいて、前記音刺激群の周波数に対する不快音圧を判定する判定部と、
   前記ユーザの脳波信号から、周期的ノイズに含まれる複数のノイズのうちの少なくとも１つのノイズの発生時刻を抽出する周期的ノイズ抽出部と、
   前記周期的ノイズ抽出部が抽出した少なくとも１つのノイズの発生時刻から、次のノイズの発生時刻を予測するノイズ発生予測部と、
   前記第２音及び第３音の少なくとも一方についての分析区間が、前記予測された次のノイズの発生時刻から所定時間が経過した後に設けられるように、前記音刺激群の出力タイミングを決定する音刺激スケジューリング部と
   を備える不快音圧推定システム。
2. 前記出力部は、前記第１音、前記第２音、及び前記第３音を、音圧が順に減少するように出力する、請求項１に記載の不快音圧推定システム。
3. 前記特徴量抽出部は、Ｎ１−Ｐ２振幅、または、ウェーブレット係数に関する特徴量を抽出する、請求項１または２に記載の不快音圧推定システム。
4. 前記周期的ノイズ抽出部は、前記ユーザの脳波信号を微分し、前記微分の結果が所定の閾値以上の場合にノイズが発生したものと判断する、請求項１から３のいずれかに記載の不快音圧推定システム。
5. 前記ノイズ発生予測部において、過去複数回のノイズ発生タイミングの発生間隔の平均値または重み付け平均値によって、周期的ノイズ発生の周期を算出し、次のノイズ発生タイミングを予測する、請求項１から４のいずれかに記載の不快音圧推定システム。
6. 前記音刺激スケジューリング部において、前記ノイズ発生予測部が予測した次のノイズ発生タイミングの前１００ｍｓから後ろ２５０ｍｓの時間帯に、前記分析区間としての前記第３音出力後０ｍｓから３００ｍｓの区間が入らないように、前記音刺激群の出力タイミングが設定される、請求項１から５のいずれかに記載の不快音圧推定システム。
7. それぞれが純音で構成される前記第１音、前記第２音および第３音を含む音刺激群の周波数を決定する音刺激群決定部と、
   所定の閾値以下の音圧を有し、かつ、前記第１音、前記第２音、前記第３音の順に順番に音圧が減少するように、前記第１音、前記第２音、及び前記第３音の音圧を決定する音刺激音圧決定部とを備え、
   前記出力部は、前記音刺激群決定部が決定した周波数で、かつ、音刺激音圧決定部が決定した音圧で、前記第１音、前記第２音、及び前記第３音を出力する、請求項１から６のいずれかに記載の不快音圧推定システム。
8. 前記音刺激スケジューリング部は、前記第１音及び前記第２音の時間間隔を参照して、前記ノイズ発生予測部が予測した次のノイズが発生する時刻から所定のノイズ継続時間経過後に、前記第２音及び第３音の事象関連電位の計測時間となるように、第１音、第２音、および第３音を出力する時刻を決定する、請求項１から７のいずれかに記載の不快音圧推定システム。
9. 前記音刺激スケジューリング部は、前記周期的ノイズが発生した時間間隔が、前記第２音の事象関連電位の計測開始時刻から前記第３音の事象関連電位の計測終了時刻までの時間よりも小さい場合には、前記ノイズ発生予測部が予測した次のノイズが発生する時刻から所定のノイズ継続時間経過後に、前記第３音についての分析区間が設けられるように、第１音、第２音、および第３音を出力する時刻を決定する、請求項１に記載の不快音圧推定システム。
10. ユーザの脳波信号を計測する生体信号計測部が計測した前記ユーザの脳波信号から得られた周期的ノイズの発生時間間隔に基づいて予測された、次のノイズが発生する時刻を受け取り、予め保持する第１音、第２音、および第３音の間隔に基づいて、前記第２音及び第３音の事象関連電位の計測時間が、前記次のノイズ発生時刻から所定のノイズ継続時間後となるように、前記第１音、前記第２音、および前記第３音を出力する時刻を決定する音刺激スケジューリング部と、
    前記音刺激スケジューリング部で決定した前記第１音、前記第２音、及び前記第３音が出力される時刻を受け取り、前記生体信号計測部が計測したユーザの脳波信号において、前記第１音、前記第２音、及び前記第３音が出力されたそれぞれの時刻を起点とする、前記脳波信号の事象関連電位の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
    前記特徴量抽出部で抽出した特徴量に基づいて、前記音刺激群の周波数に対する不快音圧を判定する判定部と
    を備える、不快音圧推定装置。
11. ユーザの脳波信号を計測する生体信号計測部と、
    前記ユーザに音刺激を呈示する出力部と、
    音刺激が呈示された時刻に基づいて決定される起点時刻を有する所定の分析区間における脳波信号から、前記音刺激に関連する事象関連電位の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
    前記特徴量抽出部で抽出した特徴量に基づいて、前記音刺激群の周波数に対する不快音圧を決定する不快音圧判定部と、
    前記ユーザの脳波信号から、周期的ノイズに含まれる複数のノイズのうちの少なくとも１つのノイズの発生時刻を抽出する周期的ノイズ抽出部と、
    前記周期的ノイズ抽出部が抽出した少なくとも１つのノイズの発生時刻から、次のノイズの発生時刻を予測するノイズ発生予測部と、
    前記ノイズ発生予測部で予測された次のノイズの発生時刻に基づいて、前記音刺激を出力するタイミングを決定する音刺激スケジューリング部と
    を備える、不快音圧推定システム。
12. 不快音圧推定システムの不快音圧推定装置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、
    ユーザの脳波信号を取得する第１の生体信号計測ステップと、
    前記第１の生体信号計測ステップで取得された前記ユーザの脳波信号から、周期的ノイズに含まれる複数のノイズのうちの少なくとも１つのノイズの発生時刻を抽出するノイズ抽出ステップと、
    前記ノイズ抽出ステップで抽出された少なくとも１つのノイズの発生時刻から、次のノイズの発生時刻を予測するノイズ発生予測ステップと、
    同一の周波数を有しかつ所定の範囲内の音圧を有する第１音、第２音、及び第３音を含む音刺激群を前記ユーザに呈示する前に、前記第２音及び第３音の少なくとも一方についての分析区間が、前記予測された次のノイズの発生時刻から所定時間が経過した後に設けられるように、前記音刺激群の出力タイミングを決定する音刺激スケジューリングステップと、
    前記音刺激スケジューリングステップで決定された出力タイミングで、前記同一の周波数を有しかつ所定の範囲内の音圧を有する第１音、第２音、及び第３音を含む音刺激群を前記ユーザに呈示する出力ステップと、
    前記出力ステップにおいて前記出力タイミングで前記音刺激群が呈示された時の前記ユーザの脳波信号を取得する第２の生体信号計測ステップと、
    前記第２の生体信号計測ステップにおいて取得された、前記第２音及び前記第３音のうちの少なくとも一方が前記ユーザに呈示されたそれぞれの時刻を起点として定められる所定の分析区間の脳波信号から、前記第２音及び前記第３音の少なくとも一方に関連する事象関連電位の特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、
    前記特徴量抽出ステップにおいて抽出された特徴量に基づいて、前記音刺激群の周波数に対する不快音圧を判定する不快音圧判定ステップと
    を実行させる、コンピュータプログラム。
    

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