JP6019659B2 - 無呼吸状態判定装置，無呼吸状態判定方法，及び無呼吸状態判定プログラム - Google Patents

Description

本発明は、睡眠時無呼吸症候群を検査するための無呼吸状態判定装置，無呼吸状態判定方法，及び無呼吸状態判定プログラムに関する。

睡眠時無呼吸症候群は、１０秒以上呼吸が停止する状態である無呼吸状態が、７時間の睡眠中に３０回以上認められるもの、または、睡眠１時間当りに５回以上認められるものと定義される。睡眠時無呼吸症候群は、昼間の耐えがたい眠気，抑うつ，集中力の低下，いびき等の症状を引き起こす。また、睡眠時無呼吸症候群の患者自身は睡眠中であるため、家族等の同居者がいない場合などは、睡眠時無呼吸症候群の発見が遅れることが多い。

睡眠時無呼吸症候群の精密検査では、検査用のデータ取得装置の備えつけてある病室を有する病院への入院，及び専門医によるデータの解析が必要となる。すなわち、患者に費用及び時間の負担がかかる上、体にセンサを取りつける等が必要であることが多く、患者の肉体的負担となる。

かかる観点から、個人が自宅等で睡眠時の無呼吸状態の有無を簡易に検出できる方法が望まれている。

睡眠時の無呼吸状態の簡易な検出方法には、例えば、睡眠中の音響を録音し、音量が所定の閾値以下になる状況が一定時間以上継続する場合に無呼吸状態と判定する方法がある。また、例えば、睡眠中の音響を録音し、無呼吸状態直後の突発的な音（例えば、短い息、うめき声）に基づいて無呼吸状態を検出する方法がある。

特開２００１−０２９３２８号公報 国際公開第２０１１／０１０３８４号

しかしながら、睡眠時の被験者の音声は、個人差や睡眠時の姿勢によって音量が変わりやすい。また、音響信号には背景雑音が含まれる。背景雑音はその性質が一定ではなく変化しやすい。そのため、音量を判定基準とした無呼吸状態の検出方法では、無呼吸状態の検出漏れや無呼吸状態の誤検出が発生しやすいという問題があった。無呼吸状態の検出漏れは、例えば、被験者は無呼吸状態であるにもかかわらず体動音や背景雑音が含まれることにより無呼吸状態と判定されないことである。無呼吸状態の誤検出は、例えば、被験者は呼吸しているにもかかわらず、被験者の姿勢等により録音された呼吸音が小さいために無呼吸状態と判定されてしまうことである。

本発明の一態様は、睡眠時の無呼吸状態を精度良く検出する無呼吸状態判定装置，無呼吸状態判定方法，及び無呼吸状態判定プログラムを提供することを目的とする。

本発明の態様の一つは、
睡眠中の音響信号から、呼吸音を含むとみなされる呼吸区間と、呼吸区間の間に存在す
る中途区間とを検出する区間検出部と、
前記中途区間に含まれる背景雑音成分と前記背景雑音成分以外の信号成分に基づく音響特徴量を算出する算出部と、
前記音響特徴量が所定条件に合致する場合に、前記中途区間を無呼吸状態と判定する判定部と、
を備える無呼吸状態判定装置である。

本発明の他の態様の一つは、上述した無呼吸状態判定装置が実行する無呼吸状態判定方法である。また、本発明の他の態様は、コンピュータを上述した無呼吸状態判定装置として機能させる無呼吸状態判定プログラム、及び当該プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を含むことができる。コンピュータ等が読み取り可能な記録媒体には、データやプログラム等の情報を電気的、磁気的、光学的、機械的、または化学的作用によって蓄積し、コンピュータ等から読み取ることができる記録媒体をいう。

開示の無呼吸状態判定装置，無呼吸状態判定方法，及び無呼吸状態判定プログラムによれば、睡眠時の無呼吸状態を精度良く検出することができる。

呼吸音が含まれる場合と呼吸音が含まれない場合とでの音響データのＳＮ比の一例を示す図である。 無呼吸状態判定装置のハードウェア構成例を示す図である。 第１実施形態における無呼吸状態判定装置の機能ブロックの一例を示す図である。 音響フレーム，呼吸区間，中途区間の関係の一例を示す図である。 第１実施形態における中途区間分析部の機能ブロックの一例を示す図である。 無呼吸状態判定装置の処理のフローチャートの一例である。 無呼吸状態判定装置の処理のフローチャートの一例である。 第２実施形態における無呼吸状態判定装置の機能ブロック図の一例である。 第２実施形態における前後区間分析部の機能ブロックの一例を示す図である。 無呼吸状態判定装置が各区間について実行する処理のフローチャートの一例である。 １の中途区間に対する直前の呼吸区間と直後の呼吸区間とのパワースペクトルを比較した例を示す図である。 中途区間と該中途区間に対する直前の呼吸区間とのパワースペクトルを比較した例を示す図である。 第３実施形態における無呼吸状態判定装置の機能ブロック図の一例である。 第３実施形態における中途区間分析部の機能ブロックの一例を示す図である。 無呼吸状態判定装置の処理のフローチャートの一例である。 無呼吸状態判定装置の処理のフローチャートの一例である。 第４実施形態における無呼吸状態判定装置の機能ブロック図の一例である。 第４実施形態における前後区間分析部の機能ブロックの一例を示す図である。 第４実施形態における中途区間分析部の機能ブロックの一例を示す図である。 無呼吸状態判定装置の処理のフローチャートの一例である。 無呼吸状態判定装置の処理のフローチャートの一例である。

以下、図面に基づいて、本発明の実施の形態を説明する。以下の実施形態の構成は例示であり、本発明は実施形態の構成に限定されない。

＜第１実施形態＞
例えば、マイクとは反対の方向に向いている等の被験者の姿勢によって録音される呼吸音の音量が小さい場合には、音量を判定基準として、呼吸と呼吸との間の中途区間が呼吸音を含んでいない、すなわち、無呼吸状態である、と判定することは困難である。そこで、第１実施形態では、信号成分に基づく音響特徴量を用いて、無呼吸状態を検出する。

音響信号には、背景騒音が含まれることが多い。例えば、一般家庭の寝室において録音された睡眠中の音声には、被験者の呼吸音に加え、部屋の暗騒音，屋内の騒音，屋外の騒音（例えば、自動車音，工事音等）が録音されることが多い。

図１は、呼吸音が含まれる区間と呼吸音が含まれない区間とでの音響データのＳＮ比の一例を示す図である。図１中では、呼吸音が含まれる区間は「呼吸あり」、呼吸音が含まれない区間は「呼吸なし」と表記されている。時間的に連続する呼吸音が含まれる区間と呼吸音が含まれない区間とには同程度の背景雑音が含まれると仮定すると、呼吸音が含まれる区間と呼吸音が含まれない区間とでは、呼吸音が含まれる区間の方が雑音の影響は小さい。そのため、図１に示されるように、呼吸音が含まれる区間のＳＮ比は、所定の閾値より大きくなる。一方、呼吸音が含まれない区間では、呼吸音が含まれないために雑音の影響が大きくなる。したがって、呼吸音が含まれない区間のＳＮ比は、所定の閾値より小さくなる。以上より、図１に示されるように、音響データのＳＮ比を用いると、音量に関わらず、呼吸音が含まれる区間と呼吸音が含まれない区間との差異が明確になる。

したがって、第１実施形態では、無呼吸状態判定装置は、背景雑音成分と背景雑音成分以外の信号成分に基づく音響特徴量としてＳＮ比を用いて、無呼吸状態を検出する。具体的には、無呼吸状態判定装置は、マイク等で収集した被験者の睡眠時の音響データから、呼吸と呼吸との間の中途区間におけるＳＮ比を算出し、該中途区間が無呼吸状態であることを判定する。

＜無呼吸状態判定装置の構成＞
図２は、無呼吸状態判定装置のハードウェア構成例を示す図である。無呼吸状態判定装置は、例えば、携帯電話端末，スマートフォン，携帯情報端末，タブレット型のコンピュータ，ノート型のパーソナルコンピュータ，ゲーム装置等の情報処理装置である。

無呼吸状態判定装置１００は、プロセッサ１０１，主記憶装置１０２，入力装置１０３，出力装置１０４，補助記憶装置１０５，可搬記録媒体駆動装置１０６，ネットワークインタフェース１０７，及び音声入力部１０８を備える。また、これらはバス１０９により互いに接続されている。

入力装置１０３は、例えば、操作ボタン，タッチパネル，キーボード，キーパッド等である。入力装置１０３から入力されたデータは、プロセッサ１０１に出力される。

音声入力部１０８は、マイクロフォン１０８ａ，アンプ１０８ｂ，ＡＤ変換器１０８ｃを含む。マイクロフォン１０８ａは、被験者の近傍に、被験者の方を向いて配置される。マイクロフォン１０８ａは、被験者が発する呼吸音や音声、及び被験者の周囲の音響信号
を収集する。マイクロフォン１０８ａは、収集された音響の電気信号をアンプ１０８ｂに出力する。以降、音響の電気信号を「音響信号」と呼ぶ。

音響信号はアンプ１０８ｂによって増幅されアナログ／ディジタル変換器（Ａ／Ｄ変換器）１０８ｃに入力される。Ａ／Ｄ変換器１０８ｃは、音響信号をアナログ信号からディジタル信号に変換する。ディジタル信号に変換された音響データは、プロセッサ１０１に出力される。

可搬記録媒体駆動装置１０６は、可搬記録媒体１１０に記録されるプログラムや各種データを読出し、プロセッサ１０１に出力する。可搬記録媒体１１０は、例えば、ＳＤカード，ｍｉｎｉＳＤカード，ｍｉｃｒｏＳＤカード，ＵＳＢ（Universal Serial Bus）フラッシュメモリ，ＣＤ（Compact Disc），ＤＶＤ(Digital Versatile Disc)，又はフラッシュメモリカードのような記録媒体である。

ネットワークインタフェース１０７は、ネットワークとの情報の入出力を行うインタフェースである。ネットワークインタフェース１０７は、有線のネットワーク、および、無線のネットワークと接続する。ネットワークインタフェース１０７は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card），無線ＬＡＮ（Local Area Network）カード等である。ネットワークインタフェース１０７で受信されたデータ等は、プロセッサ１０１に出力される。

補助記憶装置１０５は、様々なプログラムや、各プログラムの実行に際してプロセッサ１０１が使用するデータを格納する。補助記憶装置１０５は、例えば、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable ROM）、又はハードディスクドライブ（Hard Disc Drive）等の不揮発性のメモリである。補助記憶装置１０５は、例えば、オペレーティングシステム（ＯＳ），無呼吸状態判定プログラム，その他様々なアプリケーションプログラムを保持する。

主記憶装置１０２は、プロセッサ１０１に、補助記憶装置１０５に格納されているプログラムをロードする記憶領域および作業領域を提供したり、バッファとして用いられたりする。主記憶装置１０２は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）のような半導体メモリである。

プロセッサ１０１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）である。プロセッ
サ１０１は、補助記憶装置１０５又は可搬記録媒体に保持されたＯＳや様々なアプリケーションプログラムを主記憶装置１０２にロードして実行することによって、様々な処理を実行する。プロセッサ１０１は、１つに限られず、複数備えられてもよい。

出力装置１０４は、プロセッサ１０１の処理の結果を出力する。出力装置１０４は、スピーカ等の音声出力装置，ディスプレイ，プリンタを含む。

例えば、無呼吸状態判定装置１００は、プロセッサ１０１が補助記憶装置１０５に保持される無呼吸状態判定プログラムを主記憶装置１０２にロードして実行する。無呼吸判定装置１００は、無呼吸状態判定プログラムの実行を通じて、音声入力部１０８を通じて入力される被験者の睡眠中の音響データから無呼吸状態を検出する。なお、無呼吸状態判定装置のハードウェア構成は、一例であり、上記に限られず、実施の形態に応じて適宜構成要素の省略や置換、追加が可能である。例えば、マイクロフォン１０８ａは、無呼吸判定装置１００とは別の独立した装置であって、ケーブルで接続されていてもよい。また、以降は、無呼吸状態判定装置１００が、音声入力装置１０８を通じて入力される被験者の睡眠中の音響データから無呼吸状態を判定する場合について説明するが、これに限れない。例えば、無呼吸状態判定装置１００は、予め録音された被験者の睡眠時の音響データから無呼吸状態を判定してもよい。この場合の被験者の睡眠時の音響データは、例えば、補助
記憶装置１０５に格納されていてもよいし、可搬記録媒体１１０に記録されていてもよいし、ネットワークを通じてネットワークインタフェース１０７から入力されてもよい。

図３は、第１実施形態における無呼吸状態判定装置１００の機能ブロックの一例を示す図である。無呼吸状態判定装置１００は、プロセッサ１０１が補助記憶装置１０５に格納される無呼吸状態判定プログラムを実行することによって、フレーム分割部１，無呼吸検出部２，出力処理部３として動作する。無呼吸状態判定装置１００の各機能ブロックは、プロセッサ１０１のソフトウェア処理によって実現されることに限られず、ハードウェアによって実現されてもよい。例えば、無呼吸状態判定装置１００の各機能ブロックは、ＬＳＩ（Large Scale Integration），ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等の電子回路によって実現されてもよい。

フレーム分割部１は、音声入力部１０８から入力される音響データを所定の時間長の音響フレームに分割し、音響フレームを出力する。以下、音響フレームを、単にフレームと称することもある。例えば、１フレームの時間長は２０ｍｓである。フレーム分割部１は、「分割部」の一例である。

無呼吸検出部２には、フレーム分割部１から出力された音響フレームが入力される。無呼吸検出部２は、音響フレームを分析し、無呼吸状態を検出して、無呼吸状態の検出結果を出力する。無呼吸検出部２の詳細は、後述する。

出力処理部３は、無呼吸検出部２から入力される無呼吸状態の検出結果に対し所定の処理を実行して、無呼吸状態の検出結果を所定の装置に出力する。例えば、出力処理部３は、無呼吸状態の検出結果を補助記憶装置１０５に格納し、ユーザから出力指示が入力されると、無呼吸状態の検出結果を出力装置１０４に出力する。無呼吸状態の検出結果は、例えば、入力又は収集された音響データ中の無呼吸状態の検出回数，各無呼吸状態の時間長等である。

（無呼吸検出部）
無呼吸検出部２は、呼吸検出部２１，音量算出部２２，中途区間分析部２３，及び無呼吸判定部２４を含む。

呼吸検出部２１には、フレーム分割部１から出力された音響フレームが入力される。呼吸検出部２１は、フレーム単位で呼吸の有無を判定し、各フレームの呼吸の有無の判定結果を出力する。呼吸検出部２１のフレームの呼吸の有無の判定方法は所定の方法に限定されない。例えば、特許文献１（特開２００１−０２９３２８号公報）に開示されるように、呼吸検出部２１は、各フレームの音量と所定の閾値とを比較して、各フレームの呼吸の有無を判定してもよい。この場合には、音量が所定の閾値以上であるフレームは呼吸ありと判定され、音量が所定の閾値未満であるフレームは呼吸なしと判定される。また、例えば、特許文献２（国際公開第２０１１／０１０３８４号）に開示される方法でもよい。以下、呼吸検出部２１によって呼吸ありと判定された音響フレームを、呼吸フレームと称する。また、呼吸検出部２１によって呼吸なしと判定された音響フレームを、非呼吸フレームと称する。呼吸検出部２１は、「区間検出部」の一例である。

図４は、音響フレーム，呼吸区間，中途区間の関係の一例を示す図である。図４に示されるグラフにおいて、横軸は時間，縦軸は入力音の音量を示す。無呼吸状態判定装置１００では、呼吸フレームが連続する区間を呼吸区間として定義する。また、非呼吸フレームが連続する区間を中途区間として定義する。

以下、呼吸区間及び中途区間の検出の処理が開始されてからｋ番目（ｋは０以上の整数）
の呼吸区間は呼吸（ｋ）と表わされる。図４に示されるように、呼吸（ｋ−１）と呼吸（ｋ）との間には中途区間が存在する。

音量算出部２２には、フレーム分割部１から出力された音響フレームが入力される。音量算出部２２は、各フレームの音量を求め、出力する。フレームの音量Ｓは、以下の（式１）で求められる。

（式１）において、ｆは音響フレームの入力開始から各フレームに連続して付されるフレーム番号（ｆは１以上の整数），Ｍは１フレームの時間長，ｔは時間を示す。また、ｓ（ｔ）は、入力音信号の振幅（電力）である。

中途区間分析部２３は、中途区間の音響特徴を分析し、出力する。音響特徴は、例えば、音量，累積音量，ＳＮ比，過去の入力音との相関等である。中途区間分析部２３には、呼吸検出部２１から出力された各フレームの呼吸の有無の判定結果と、音量算出部２２から出力された各フレームの音量と、が入力される。中途区間分析部２３は、「算出部」の一例である。中途区間分析部２３の詳細は以下の通りである。

図５は、第１実施形態における中途区間分析部２３の機能ブロックの一例を示す図である。中途区間分析部２３は、呼吸間隔推定部２３１，雑音推定部２３２，ＳＮ比算出部２３３を含む。

呼吸間隔推定部２３１には、呼吸検出部２１から出力された各フレームの呼吸の有無の判定結果が入力される。呼吸間隔推定部２３１は、呼吸と呼吸との間（呼吸間隔）の長さ、すなわち、中途区間の時間長を推定し、出力する。呼吸間隔推定部２３１は、各フレームの呼吸の有無の判定結果の入力が、呼吸フレームから非呼吸フレーム，非呼吸フレームから呼吸フレームに変わる境界を検出することで中途区間を検出する。呼吸間隔推定部２３１は、中途区間に含まれる連続する非呼吸フレームの数を計数し、呼吸間隔として出力する。ただし、これに限られず、例えば、呼吸間隔推定部２３１は、非呼吸フレームが連続する数とフレーム長とを掛け合わせて呼吸間隔（中途区間の時間長）を算出してもよい。呼吸間隔推定部２３１は、「呼吸間隔算出部」の一例である。

雑音推定部２３２には、音量算出部２２から出力された各フレームの音量が入力される。雑音推定部２３２は、各フレームにおける雑音を推定し、出力する。雑音推定部２３２は、「推定部」の一例である。各フレームの雑音推定は、例えば、以下の雑音推定方法１又は２のいずれかで行われる。

（フレームの雑音推定方法１）
フレームｆにおける雑音の大きさ（電力）Ｎ（ｆ）は、以下の（式２）で推定される。

（式２）におけるα、βは、定数であり、実験的に決定される。また、雑音電力の初期値Ｎ（０）は、実験的に決定される。

（式２）では、フレームｆの音量Ｓ（ｆ）が１つ前のフレームｆ−１の音量Ｓ（ｆ−１）に対して一定値β以上変化しない場合には、フレームｆの雑音電力Ｎ（ｆ）を更新する。一方、フレームｆの音量Ｓ（ｆ）が１つ前のフレームｆ−１の音量Ｓ（ｆ−１）に対して一定値β以上変化する場合には、１つ前のフレームｆ−１の雑音電力Ｎ（ｆ−１）をフレームｆの雑音電力Ｎ（ｆ）とする。例えば、定数α＝０．９、定数β＝２．０である。

（フレームの雑音推定方法２）
雑音の大きさの更新は、以下の（式３）のように、フレームｆの音量Ｓ（ｆ）と１つ前のフレームｆ−１の雑音電力Ｎ（ｆ−１）との比に基づいて行ってもよい。

（式３）におけるγは定数であり、実験的に決定される。また、雑音電力の初期値Ｎ（０）は、実験的に決定される。

（式３）では、フレームｆの音量Ｓ（ｆ）が１つ前のフレームｆ−１の雑音電力Ｎ（ｆ−１）に対して一定値γ倍以下である場合には、フレームｆの雑音電力Ｎ（ｆ）を更新する。一方、フレームｆの音量Ｓ（ｆ）が１つ前のフレームｆ−１の雑音電力Ｎ（ｆ−１）に対して一定値γ倍以上である場合には、１つ前のフレームｆ−１の雑音電力Ｎ（ｆ−１）をフレームｆの雑音電力Ｎ（ｆ）とする。例えば、定数γ＝２．０である。

なお、各フレームの雑音推定方法は、上記の２つに限られず、あらゆる方法を適用可能である。

ＳＮ比算出部２３３には、呼吸検出部２１から出力された各フレームの呼吸の有無の判定結果，音量算出部２２から出力された各フレームの音量Ｓ（ｆ），雑音推定部２３２から出力された各フレームの雑音電力Ｎ（ｆ）が入力される。ＳＮ比算出部２３３は、これらの入力に基づき、中途区間のＳＮ比を算出し、出力する。

まず、ＳＮ比算出部２３３は、呼吸検出部２１によって非呼吸フレームと判定されたフレームについて、ＳＮ比を以下の（式４）で算出する。なお、以降、添え字にｓｉｇとある場合には、呼吸フレームについて示される。添え字にｎｏ＿ｓｉｇとある場合には、非呼吸フレームについて示される。呼吸フレームと非呼吸フレームとを区別しない場合には、添え字は付かない。

次に、ＳＮ比算出部２３３は、算出した非呼吸フレームのＳＮ比を用いて、中途区間のＳＮ比を算出する。例えば、ＳＮ比算出部２３３は、中途区間に含まれる各非呼吸フレームのＳＮ比の総和，平均値，加重平均等を中途区間のＳＮ比として算出する。

図３に戻って、無呼吸判定部２４には、中途区間分析部２３から出力された、呼吸間隔と中途区間のＳＮ比とが入力される。無呼吸判定部２４は、呼吸間隔と中途区間のＳＮ比とに基づいて、中途区間が無呼吸状態であるか否かを判定する。無呼吸判定部２４は、以下の条件１，２が成立する場合に、中途区間を無呼吸状態と判定する。

（無呼吸状態の判定条件）
（条件１） 呼吸間隔閾値１≦呼吸間隔≦呼吸間隔閾値２
（条件２） 中途区間のＳＮ比＜中途区間ＳＮ比閾値

条件１は、呼吸間隔が、睡眠時無呼吸症候群における無呼吸状態の定義である範囲（１０秒から１２０秒）であることを確認するための条件である。例えば、呼吸間隔が中途区間に含まれる非呼吸フレームの数であり、フレーム長が２０ｍｓである場合には、呼吸間隔閾値１は５００、呼吸間隔閾値２は６０００である。

条件２は、中途区間に含まれる音響信号が背景雑音に近い、すなわち、中途区間に呼吸音が含まれていないことを確認するための条件である。図１で示されるように、呼吸音が含まれる区間のＳＮ比は所定の閾値より大きくなり、呼吸音が含まれない区間のＳＮ比は所定の閾値より小さくなる。したがって、中途区間ＳＮ比閾値は、中途区間に呼吸音が含まれていないとみなせるＳＮ比の値であり、この値は、実験的に設定される。中途区間のＳＮ比が中途区間ＳＮ比閾値よりも小さい場合には、中途区間に含まれる音響信号は背景雑音に近く、中途区間には呼吸音が含まれていない可能性が高い。中間区間のＳＮ比が小さいことは、中途区間における雑音の影響が大きいことを表す。

無呼吸判定部２４は、中途区間の無呼吸判定結果を出力する。その後、中途区間の無呼吸判定結果は、ユーザからの指示に応じて、出力処理部３によって所定の出力装置１０４に出力される。無呼吸判定部２４は、「判定部」の一例である。

（動作例）
図６Ａ及び図６Ｂは、無呼吸状態判定装置１００の処理のフローチャートの一例である。図６Ａ及び図６Ｂのフローチャートは、例えば、並行して実行される。図６Ａは、無呼吸状態判定装置１００が各フレームに対して実行する処理のフローチャートの一例である。図６Ａに示されるフローチャートは、例えば、音響信号の入力に応じてフレーム単位で繰り返し実行されてもよいし（リアルタイム処理）、所定期間バッファされた音響信号に対して実行されてもよい（バッチ処理）。所定期間は、例えば、数分から数十分である。以下、いずれのフローチャートについても、プロセッサ１０１が補助記憶装置１０５に格納される無呼吸状態判定プログラムを実行する場合について説明する。

ＯＰ１では、プロセッサ１０１は、音響信号を所定の時間長の音響フレームに分割する。次に処理がＯＰ２に進む。ＯＰ２では、プロセッサ１０１は、各フレームの呼吸の有無を判定する。次に処理がＯＰ３に進む。ＯＰ３では、プロセッサ１０１は、各フレームの音量を算出する。次に処理がＯＰ４に進む。ＯＰ４では、プロセッサ１０１は、各フレームにおける雑音を推定する。その後、図６Ａに示される処理が終了し、ＯＰ１から繰り返し実行される。

ＯＰ１の処理は、フレーム分割部１の処理に相当する。ＯＰ２−ＯＰ４の処理は無呼吸検出部２の処理の一部に相当する。より具体的には、ＯＰ２の処理は、呼吸検出部２１の処理に相当する。ＯＰ３の処理は、音量算出部２２の処理に相当する。ＯＰ４の処理は、雑音推定部２３２に相当する。また、ＯＰ２−ＯＰ４の処理の実行順は限定されず、これらの処理の順番は適宜入れ替わってもよいし、並行して行われてもよい。

図６Ｂは、中途区間に対して実行される処理のフローチャートの一例である。図６Ｂに示される処理は、図６Ａのフローチャートの実行結果を受けて、逐次繰り返し実行されてもよいし（リアルタイム処理）、所定期間バッファされた音響信号について処理が終わるまで繰り返し実行されてもよい（バッチ処理）。

ＯＰ１１では、プロセッサ１０１は、中途区間を検出したか否かを判定する。中途区間の検出は、例えば、連続するフレームにおいて、呼吸フレームから非呼吸フレームに変わる境界と、非呼吸フレームから呼吸フレームに変わる境界を検出することによって、行われる。中途区間が検出された場合には（ＯＰ１１：Ｙｅｓ）、処理がＯＰ１２に進む。中途区間が検出されない場合には（ＯＰ１１：Ｎｏ）、図６Ｂに示される処理が終了し、再度ＯＰ１１から開始される。

ＯＰ１２では、プロセッサ１０１は呼吸間隔を算出する。呼吸間隔は、例えば、中途区間に含まれる非呼吸フレームの数で求められる。次に処理がＯＰ１３に進む。

ＯＰ１３では、プロセッサ１０１は、中途区間のＳＮ比を算出する。プロセッサ１０１は、中途区間に含まれる各非呼吸フレームのＳＮ比を算出し、例えば、これらの総和を中途区間のＳＮ比として算出する。次に処理がＯＰ１４に進む。

ＯＰ１４では、プロセッサ１０１は、無呼吸状態の判定条件である条件１，条件２が満たされるか否かを判定する。すなわち、プロセッサ１０１は、呼吸間隔が無呼吸状態の定義に合致し（条件１）、且つ、中途区間のＳＮ比が中途区間ＳＮ比閾値より小さい（条件２）か否かを判定する。条件１及び条件２が満たされる場合には（ＯＰ１４：Ｙｅｓ）、処理がＯＰ１５に進み、プロセッサ１０１は、中途区間は無呼吸状態であると判定する（ＯＰ１５）。条件１及び条件２の少なくとも一方が満たされない場合には（ＯＰ１４：Ｎｏ）、処理がＯＰ１６に進み、プロセッサ１０１は、中途区間は無呼吸状態ではないと判定する（ＯＰ１６）。ＯＰ１５及びＯＰ１６の処理の後、図６Ｂに示される処理が終了し、再度ＯＰ１１から実行される。

ＯＰ１１−ＯＰ１３の処理は、中途区間分析部２３の処理の一部に相当する。より具体的には、ＯＰ１１の処理は、呼吸間隔推定部２３１，ＳＮ比算出部２３３それぞれにおいて実行される処理の一部に相当する。ＯＰ１２の処理は、呼吸間隔推定部２３１の処理の一部に相当する。ＯＰ１３の処理は、ＳＮ比算出部２３３の処理の一部に相当する。また、ＯＰ１２、ＯＰ１３の処理の実行順は限定されず、これらの処理の順番は適宜入れ替わってもよいし、並行して行われてもよい。ＯＰ１４−ＯＰ１６の処理は、無呼吸判定部２４の処理の一部に相当する。なお、無呼吸状態判定装置１００の各機能ブロックがハードウェアによって実現される場合には、図６Ａ及び図６Ｂの各処理は、それぞれ対応する機能ブロックに相当するハードウェアによって実行される。

＜第１実施形態の作用効果＞
第１実施形態の無呼吸状態判定装置１００は、中途区間における雑音の影響の度合いを示す中途区間のＳＮ比を算出し、中途区間のＳＮ比が中途区間ＳＮ比閾値よりも小さい場合に中途区間が無呼吸状態であることを判定する。したがって、背景雑音及び呼吸音の音量に関わらず、精度良く無呼吸状態を検出することができる。また、第１実施形態では、ＳＮ比の算出に用いられる雑音電力は、各フレームについての雑音推定により算出される。そのため、ＳＮ比は、背景雑音の性質の変化を反映した値となり、第１実施形態の無呼吸判定装置１００は、背景雑音が変動する場合でも、より精度良く無呼吸状態を検出することができる。

＜第２実施形態＞
第２実施形態では、無呼吸判定装置は、中途区間に加えて、中途区間の前後の呼吸区間についても分析を行う。より具体的には、第２実施形態では、前後の呼吸区間に呼吸音が含まれるか否かを分析する。これによって、呼吸区間に呼吸音が含まれるか否かをより精度良く判定することができ、中途区間が無呼吸状態であることをより精度良く判定するこ
とができる。第２実施形態では、第１実施形態と共通する説明は省略される。

図７は、第２実施形態における無呼吸状態判定装置１００ｂの機能ブロック図の一例である。第２実施形態における無呼吸状態判定装置１００ｂのハードウェア構成は、第１実施形態の無呼吸状態判定装置１００と同様である（図２参照）。

第２実施形態における無呼吸状態判定装置１００ｂは、第１実施形態における無呼吸状態判定装置１００の機能ブロックに加えて、無呼吸検出部２ｂに前後区間分析部２５を含む。第２実施形態において、フレーム分割部１，出力処理部３，呼吸検出部２１，音量算出部２２，中途区間分析部２３の処理は、第１実施形態と同様である。

前後区間分析部２５は、中途区間の前後の呼吸区間について音響特徴を分析する。中途区間の時間的に直前の呼吸区間を、以降、直前呼吸区間と称する。中途区間の時間的に直後の呼吸区間を、以降、直後呼吸区間と称する。例えば、図４において、直前呼吸区間は呼吸（ｋ−１）である。直後呼吸区間は呼吸（ｋ−１）である。直前呼吸区間と直後呼吸区間とをまとめて、前後区間と称することもある。前後区間分析部２５は、「第２の算出部」の一例である。

前後区間分析部２５には、呼吸検出部２１から各フレームの呼吸の有無の判定結果と、音量算出部２２から各フレームの音量と、が入力される。前後区間分析部２５の詳細は以下の通りである。

図８は、第２実施形態における前後区間分析部２５の機能ブロックの一例を示す図である。前後区間分析部２５は、累積音量算出部２５１と、呼吸長推定部２５２とを含む。

呼吸長推定部２５２には、呼吸検出部２１から、各フレームの呼吸の有無の判定結果が入力される。呼吸長推定部２５２は、連続する呼吸フレームの数を計数し、呼吸長ｂｒｅａｔｈ＿ｌｅｎｇｔｈ（ｋ）を出力する。すなわち、呼吸長ｂｒｅａｔｈ＿ｌｅｎｇｔｈ（ｋ）は、呼吸区間（ｋ）に含まれる呼吸フレームの数である。例えば、呼吸検出部２１から連続して呼吸フレームの判定結果が３つ入力された場合には、呼吸区間（ｋ）の呼吸長ｂｒｅａｔｈ＿ｌｅｎｇｔｈ（ｋ）は３である。

累積音量算出部２５１には、呼吸検出部２１から出力された各フレームの呼吸の有無の判定結果、音量算出部２２から出力された各フレームの音量，呼吸長推定部２５２から出力された呼吸区間の呼吸長が入力される。累積音量算出部２５１は、呼吸区間（ｋ）における累積音量を算出し、出力する。呼吸区間（ｋ）における累積音量は以下の（式５）で示される。

ｉは、呼吸区間（ｋ）に含まれるフレームを示す。

図７に戻って、第２実施形態において、無呼吸判定部２４ｂは、以下のような処理を実行する。無呼吸判定部２４ｂには、中途区間分析部２３から出力された呼吸間隔と中途区間のＳＮ比と、前後区間分析部２５から出力された呼吸区間の呼吸長と累積音量と、が入力される。無呼吸判定部２４ｂは、これらに基づいて、中途区間が無呼吸状態であるか否かを判定し、無呼吸状態の検出結果を出力する。無呼吸判定部２４ｂは、以下の条件１−６が成立する場合に、中途区間を無呼吸状態と判定する。

（無呼吸状態の判定条件）
（条件１） 呼吸間隔閾値１≦呼吸間隔≦呼吸間隔閾値２
（条件２） 中途区間のＳＮ比＜中途区間ＳＮ比閾値
（条件３） 直前呼吸区間の累積音量＞累積音量閾値
（条件４） 直前呼吸区間の呼吸長＞呼吸長閾値
（条件５） 直後呼吸区間の累積音量＞累積音量閾値
（条件６） 直後呼吸区間の呼吸長＞呼吸長閾値

条件１及び条件２は、第１実施形態と同様である。条件３及び条件５は、呼吸区間の音量が呼吸音とみなせる程度に大きいことを確認するための条件である。したがって、累積音量閾値は、呼吸区間に呼吸音が含まれているとみなせる程度の値であり、実際の音響データの統計から設定される。なお、直前呼吸区間と直後呼吸区間とで累積音量閾値の値を異なる値に設定してもよい。

条件４及び条件６は、呼吸区間の呼吸長が呼吸音とみなせる程度に長いことを確認するための条件である。したがって、呼吸長閾値は、呼吸区間に呼吸音が含まれているとみなせる程度の値である。例えば、呼吸長閾値は、フレーム長が２０ｍｓの場合には、５０−５００の値である。なお、直前呼吸区間と直後呼吸区間とで呼吸長閾値の値を異なる値に設定してもよい。

したがって、条件３−６が満たされる場合には、呼吸音を含むとみなせる程度に、中途区間の前後の呼吸区間の呼吸長が長く、累積音量が大きいため、中途区間の前後の呼吸区間が呼吸音を含む可能性が高い。したがって、呼吸音を含む可能性が高い呼吸区間に挟まれた中途区間は、呼吸音を含まない可能性が高いことが示される。一方、条件３−６が満たされない場合には、呼吸検出部２１において呼吸フレームと判定されたものの、中途区間の前後の呼吸区間には呼吸音が含まれていない可能性が高く、例えば、呼吸音以外の音（体動音や背景雑音）が含まれている可能性がある。無呼吸状態は呼吸と呼吸との間に現れるものであるため、前後の呼吸区間に呼吸音が含まれていない可能性が高い場合には、中途区間が無呼吸状態である可能性も低くなり、中途区間は無呼吸状態であると判定されない。

（動作例）
図９は、無呼吸状態判定装置１００ｂが各区間について実行する処理のフローチャートの一例である。第２実施形態においても、無呼吸状態判定装置１００ｂは、第１実施形態と同様に図６Ａの各フレームに対する処理を実行する。図９に示される処理は、図６Ａのフローチャートの実行結果を受けて、逐次繰り返し実行されてもよいし（リアルタイム処理）、所定期間バッファされた音響信号について処理が終わるまで繰り返し実行されてもよい（バッチ処理）。

ＯＰ２１−ＯＰ２３の処理は、図６ＡのＯＰ１１−ＯＰ１３と同様であり、中途区間が検出された場合に、呼吸間隔と中途区間のＳＮ比とを算出する処理である。次に、処理がＯＰ２４に進む。

ＯＰ２４では、プロセッサ１０１は呼吸長を算出する。呼吸長は、例えば、連続する呼吸フレームの数を計数することにより求められる。次に処理がＯＰ２５に進む。

ＯＰ２５では、プロセッサ１０１は、直前呼吸区間、直後呼吸区間それぞれの累積音量を算出する。次に処理がＯＰ２６に進む。

ＯＰ２６では、プロセッサ１０１は、無呼吸状態の判定条件である条件１−条件６が満たされるか否かを判定する。条件１−条件６が満たされる場合には（ＯＰ２６：Ｙｅｓ）、処理がＯＰ２７に進み、プロセッサ１０１は、中途区間は無呼吸状態であると判定する（ＯＰ２７）。条件１−条件６の少なくとも一つが満たされない場合には（ＯＰ２６：Ｎｏ）、処理がＯＰ２８に進み、プロセッサ１０１は、中途区間は無呼吸状態ではないと判定する（ＯＰ２８）。ＯＰ２７及びＯＰ２８の処理の後、図９に示される処理が終了し、再度ＯＰ２１から実行される。

ＯＰ２１−ＯＰ２３の処理は、中途区間分析部２３の処理の一部に相当する。ＯＰ２４，ＯＰ２５の処理は、前後区間分析部２５の処理の一部に相当する。より具体的には、ＯＰ２４の処理は、呼吸長推定部２５２の処理に相当する。ＯＰ２５の処理は、累積音量算出部２５１の処理に相当する。ＯＰ２６−ＯＰ２８の処理は、無呼吸判定部２４ｂの処理に相当する。また、ＯＰ２２−ＯＰ２３の処理と、ＯＰ２４−ＯＰ２５の処理と、の実行順は限定されず、これらの処理の順番は適宜入れ替わってもよいし、並行して行われてもよい。なお、無呼吸状態判定装置１００ｂの各機能ブロックがハードウェアによって実現される場合には、図９の各処理は、それぞれ対応する機能ブロックに相当するハードウェアによって実行される。

＜第２実施形態の作用効果＞
第２実施形態の無呼吸状態判定装置１００ｂは、中途区間の分析に加えて、前後の呼吸区間を分析し、前後の呼吸区間に含まれる音響信号が呼吸音である可能性が高いことを無呼吸判定の条件に加える。無呼吸状態は、呼吸と呼吸との間に現れるため、前後の呼吸区間に呼吸音が含まれるか否かを判定することによって、中途区間の無呼吸状態をより精度良く検出することができる。

＜第３実施形態＞
第３実施形態では、無呼吸状態判定装置は、背景雑音成分と背景雑音成分以外の信号成分に基づく音響特徴量として、中途区間と前後の呼吸区間との相関を用いる。具体的には、無呼吸状態判定装置は、中途区間と前後の呼吸区間とのスペクトル距離を算出し、中途区間が無呼吸状態であることを検出する。第３実施形態では、第１実施形態、第２実施形態と共通する説明は省略される。

図１０Ａは、１の中途区間に対する直前呼吸区間と直後呼吸区間とのパワースペクトルを比較した例を示す図である。図１０Ａには、実際に測定された音響データ中の１の中途区間に対する、直前呼吸区間のパワースペクトルと、直後呼吸区間のパワースペクトルとが示される。

図１０Ａにおいてパワースペクトルが示される直前呼吸区間と直後呼吸区間とには、それぞれ同一人物から発せられる呼吸音が含まれる。同一人物から発せられる呼吸音に含まれる周波数はほぼ同じであるため、直前の呼吸区間のパワースペクトルと直後の呼吸区間のパワースペクトルとは、図１０Ａに示されるように、いずれの周波数においてもスペクトル間の距離が近く、相関が高い。

図１０Ｂは、中途区間と該中途区間に対する直前呼吸区間とのパワースペクトルを比較した例を示す図である。図１０Ｂには、実際に測定された音響データ中の１つの中途区間のパワースペクトルと、該中途区間に対する直前呼吸区間のパワースペクトルとが示される。

図１０Ｂにおいて、直前の呼吸区間には、呼吸音が含まれるが、無呼吸状態である中途区間には呼吸音が含まれない。そのため、図１０Ｂに示されるように、直前の呼吸区間の
パワースペクトルと中途区間のパワースペクトルとは、その形状が似通っておらず、スペクトル間の距離が離れており、相関が低い。

第３実施形態では、無呼吸状態判定装置は、中途区間と呼吸区間との相関関係に応じて変化するスペクトル間の距離を用いて、中途区間が無呼吸状態であるか否かを判定する。

図１１は、第３実施形態における無呼吸状態判定装置１００ｃの機能ブロック図の一例である。第３実施形態における無呼吸状態判定装置１００ｃのハードウェア構成は、第１実施形態の無呼吸状態判定装置１００と同様である（図２参照）。

第３実施形態における無呼吸状態判定装置１００ｃは、フレーム分割部１、無呼吸検出部２ｃ，出力処理部３を含み、無呼吸検出部２ｃは、呼吸検出部２１，中途区間分析部２３ｃ，無呼吸判定部２４ｃ，ＦＦＴ処理部２６を含む。第３実施形態において、フレーム分割部１，出力処理部３，呼吸検出部２１の処理は、第１実施形態と同様である。

ＦＦＴ処理部２６には、フレーム分割部１から出力された音響フレームが入力される。ＦＦＴ処理部２６は、入力された各フレーム対して、時間領域の音響信号をフーリエ変換（Fast Fourier Transform）してＦＦＴ信号を求めて、出力する。ＦＦＴ信号ＦＦＴ（ω）は、例えば、以下の（式６）で求められる。

（式６）において、ωは周波数であり、ω_maxは周波数帯域を表す。ｊは虚数を表す。
なお、第３実施形態ではＦＦＴが用いられるが、これに限られず、ＤＣＴ（離散コサイン変換：Discrete Cosine Transform），ＭＤＣＴ（修正離散コサイン変換：Modified Discrete Cosine Transform）等の他の直交変換が用いられてもよい。

図１２は、第３実施形態における中途区間分析部２３ｃの機能ブロックの一例を示す図である。第３実施形態における中途区間分析部２３ｃは、呼吸間隔推定部２３１，スペクトル算出部２３４，スペクトル距離算出部２３５を含む。呼吸間隔推定部２３１の処理は、第１実施形態と同様である。中途区間分析部２３ｃは、「算出部」の一例である。

スペクトル算出部２３４には、呼吸検出部２１から各フレームの呼吸の有無の判定結果と、ＦＦＴ処理部２６から各フレームのＦＦＴ信号とが入力される。スペクトル算出部２３４は、各フレームについて、パワースペクトルを算出する。パワースペクトルＰ（ω）は、以下の（式７）のように、ＦＦＴ信号の実部と虚部との二乗和で求められる。

スペクトル算出部２３４は、連続する呼吸フレーム又は非呼吸フレームそれぞれのパワースペクトルを算出し、これらの平均値を算出して、１つの呼吸区間又は中途区間のパワースペクトルとする。区間の境界は、呼吸フレームから非呼吸フレームへ、又は非呼吸フレームから呼吸フレームへの変化により検出される。スペクトル算出部２３４は、各区間のパワースペクトルを出力する。なお、各区間のパワースペクトルは、区間に含まれる各フレームのパワースペクトルの平均値に限られず、加重平均等としてもよい。

スペクトル距離算出部２３５には、スペクトル算出部２３４から出力された各区間のスペクトルが入力される。スペクトル距離算出部２３５は、中途区間とその前後の呼吸区間とのスペクトル距離を算出する。直前呼吸区間と中途区間とのスペクトル距離Ｄ_pre#nbは以下の（式８）で算出される。

Ｐ_pre(ω)は直前呼吸区間のパワースペクトルである。Ｐ_nb（ω）は中途区間のパワース
ペクトルである。

中途区間と直後呼吸区間とのスペクトル距離Ｄ_post#nbは以下の（式９）で算出される
。

Ｐ_post（ω）は直後呼吸区間のパワースペクトルである。

図１１に戻って、無呼吸判定部２４ｃには、中途区間分析部２３ｃから出力された、直前呼吸区間と中途区間とのスペクトル距離と、中途区間と直後呼吸区間とのスペクトル距離と、呼吸間隔とが入力される。無呼吸判定部２４ｃは、直前呼吸区間と中途区間とのスペクトル距離と、中途区間と直後呼吸区間とのスペクトル距離と、呼吸間隔と、に基づいて、中途区間が無呼吸状態であるか否かを判定する。無呼吸判定部２４ｃは、以下の条件Ａ−Ｃが成立する場合に、中途区間を無呼吸状態と判定する。以下、直前呼吸区間と中途区間とのスペクトル距離を直前中途区間スペクトル距離と表記する。また、中途区間と直後呼吸区間とのスペクトル距離を中途直後区間スペクトル距離と表記する。

（無呼吸状態の判定条件）
（条件Ａ） 呼吸間隔閾値１≦呼吸間隔≦呼吸間隔閾値２
（条件Ｂ） 直前中途区間スペクトル距離＞直前中途区間スペクトル距離閾値
（条件Ｃ） 中途直後区間スペクトル距離＞中途直後区間スペクトル距離閾値

条件Ａは、第１実施形態の条件１と同様であり、呼吸間隔が、睡眠時無呼吸症候群における無呼吸状態の定義である範囲（１０秒から１２０秒）であることを確認するための条件である。

条件Ｂおよび条件Ｃは、中途区間と前後の呼吸区間との相関が低いことを確認するための条件である。図１０Ｂで示されるように、呼吸音を含む呼吸区間と呼吸音が含まれない中途区間との相関は低く、これらの区間のスペクトル距離は大きくなる。直前中途区間スペクトル距離閾値および中途直後区間スペクトル距離閾値は、例えば、実際に測定された音響データの、呼吸音を含む呼吸区間と呼吸音が含まれない中途区間とのスペクトル距離に基づいて決定された値となる。また、直前中途区間スペクトル距離閾値および中途直後区間スペクトル距離閾値は、同じ値でも異なる値でもよい。直前中途区間スペクトル距離及び中途直後区間スペクトル距離がそれぞれの閾値よりも大きい場合には、中途区間と前後の呼吸区間との相関が低く、中途区間には呼吸音が含まれていない可能性が高いことが示される。

したがって、条件Ａ−Ｃが満たされる場合には、無呼吸判定部２４ｃは、中途区間は無呼吸状態であると判定し、条件Ａ−Ｃの少なくとも一つが満たされない場合には、中途区間は無呼吸状態でないと判定する。無呼吸判定部２４ｃは、中途区間の無呼吸判定結果を出力する。その後、中途区間の無呼吸判定結果は、ユーザからの指示に応じて、出力処理部３によって所定の出力装置１０４に出力される。

（動作例）
図１３Ａ及び図１３Ｂは、無呼吸状態判定装置１００ｃの処理のフローチャートの一例である。図１３Ａ及び図１３Ｂのフローチャートは、並行して実行される。図１３Ａは、無呼吸状態判定装置１００ｃが、各フレームに対して実行する処理のフローチャートの一例である。図１３Ａに示されるフローチャートは、例えば、音響信号の入力に応じてフレーム単位で繰り返し実行されてもよいし（リアルタイム処理）、所定期間バッファされた音響信号に対して実行されてもよい（バッチ処理）。所定期間は、例えば、数分から数十分である。以下、フローチャートについては、プロセッサ１０１が補助記憶装置１０５に格納される無呼吸状態判定プログラムを実行する場合について説明する。

ＯＰ３１及びＯＰ３２の処理は、図６ＡのＯＰ１及びＯＰ２の処理と同様である。すなわち、プロセッサ１０１は、音響信号を所定の時間長の音響フレームに分割し（ＯＰ３１）、各フレームの呼吸の有無を判定する（ＯＰ３２）。次に処理がＯＰ３３に進む。ＯＰ３３では、プロセッサ１０１は、各フレームについてフーリエ変換を行う。その後、図１３Ａに示される処理が終了し、ＯＰ３１から繰り返し実行される。

ＯＰ３１の処理は、フレーム分割部１の処理に相当する。ＯＰ３２−ＯＰ３３の処理は無呼吸検出部２ｃの処理の一部に相当する。より具体的には、ＯＰ３２の処理は、呼吸検出部２１の処理に相当する。ＯＰ３３の処理は、ＦＦＴ処理部２６の処理に相当する。また、ＯＰ３２−ＯＰ３３の処理の実行順は限定されず、これらの処理の順番は適宜入れ替わってもよいし、並行して行われてもよい。

図１３Ｂは、無呼吸状態判定装置１００ｃが、中途区間及び呼吸区間に対して実行する処理のフローチャートの一例である。図１３Ｂに示される処理は、図１３Ａのフローチャートの実行結果を受けて、逐次繰り返し実行されてもよいし（リアルタイム処理）、所定期間バッファされた音響信号について処理が終わるまで繰り返し実行されてもよい（バッチ処理）。

ＯＰ４１では、プロセッサ１０１は、中途区間を検出したか否かを判定する。中途区間の検出は、例えば、連続するフレームにおいて、呼吸フレームから非呼吸フレームに変わる境界と、非呼吸フレームから呼吸フレームに変わる境界を検出することによって、行われる。中途区間が検出された場合には（ＯＰ４１：Ｙｅｓ）、処理がＯＰ４２に進む。中途区間が検出されない場合には（ＯＰ４１：Ｎｏ）、図１３Ｂに示される処理が終了し、再度ＯＰ３１から開始される。

ＯＰ４２では、プロセッサ１０１は呼吸間隔を算出する。次に処理がＯＰ４３に進む。

ＯＰ４３では、プロセッサ１０１は、中途区間及び呼吸区間のパワースペクトルを算出する。プロセッサ１０１は、各区間に含まれる各フレームのパワースペクトルを算出し、例えば、各区間に含まれる各フレームのパワースペクトルの平均を各区間のパワースペクトルとして算出する。次に処理がＯＰ４４に進む。

ＯＰ４４では、プロセッサ１０１は、直前中途区間スペクトル距離及び中途直後区間スペクトル距離を算出する。次に処理がＯＰ４５に進む。

ＯＰ４５では、プロセッサ１０１は、無呼吸状態の判定条件である条件Ａ−Ｃが満たされるか否かを判定する。すなわち、プロセッサ１０１は、中途区間長（呼吸間隔）が無呼吸状態の定義に合致し（条件Ａ）、且つ、直前中途区間スペクトル距離及び中途直後区間スペクトル距離がそれぞれの閾値より大きい（条件Ｂ，Ｃ）か否かを判定する。条件Ａ−Ｃが満たされる場合には（ＯＰ４５：Ｙｅｓ）、処理がＯＰ４６に進み、プロセッサ１０１は、中途区間は無呼吸状態であると判定する（ＯＰ４６）。条件Ａ−Ｃの少なくとも一つが満たされない場合には（ＯＰ４５：Ｎｏ）、処理がＯＰ４７に進み、プロセッサ１０１は、中途区間は無呼吸状態ではないと判定する（ＯＰ４７）。ＯＰ４６及びＯＰ４７の処理の後、図１３Ｂに示される処理が終了し、再度ＯＰ４１から実行される。

ＯＰ４１−ＯＰ４４の処理は、中途区間分析部２３ｃの処理の一部に相当する。より具体的には、ＯＰ４１の処理は、呼吸間隔推定部２３１，スペクトル算出部２３４それぞれにおいて実行される処理の一部に相当する。ＯＰ４２の処理は、呼吸間隔推定部２３１の処理の一部に相当する。ＯＰ４３の処理は、スペクトル算出部２３４の処理の一部に相当する。ＯＰ４４の処理は、スペクトル距離算出部２３５の処理の一部に相当する。また、ＯＰ４２と、ＯＰ４３及びＯＰ４４と、の処理の実行順は限定されず、これらの処理の順番は適宜入れ替わってもよいし、並行して行われてもよい。ＯＰ４５−ＯＰ４７の処理は、無呼吸判定部２４ｃの処理の一部に相当する。なお、無呼吸状態判定装置１００ｃの各機能ブロックがハードウェアによって実現される場合には、図１３Ａ及び図１３Ｂの各処理は、それぞれ対応する機能ブロックに相当するハードウェアによって実行される。

＜第３実施形態の作用効果＞
第３実施形態の無呼吸状態判定装置１００ｃは、中途区間と前後の呼吸区間とのスペクトル距離を算出し、これらのスペクトル距離がそれぞれの閾値よりも大きい場合に中途区間が無呼吸状態であることを判定する。前後の呼吸区間に呼吸音が含まれている場合には、中途区間と前後の呼吸区間との相関は低くなり、スペクトル距離がそれぞれの閾値よりも大きくなる。また、雑音の性質が一定でないとしても、中途区間とその直前又は直後の呼吸区間とに含まれる雑音間の相関は高いことが考えられる。第３実施形態では、中途区間とその直前又は直後の呼吸区間とのスペクトル距離を算出するので、音響信号に背景雑音が含まれていても、呼吸音が含まれる前後の呼吸区間と呼吸音が含まれない中途区間との相関は低くなる。したがって、第３実施形態の無呼吸判定装置１００ｃは、背景雑音の性質が一定でなくとも、より精度良く無呼吸状態を検出することができる。なお、第３実施形態では、各フレームに対してフーリエ変換を行ってパワースペクトルを算出し、各区間に含まれるフレームのパワースペクトルの平均値を各区間のパワースペクトルとしたが、これに限られない。例えば、各区間に含まれるフレームに対して一括してフーリエ変換を行い、パワースペクトルを算出して、区間のパワースペクトルとしてもよい。

＜第４実施形態＞
第４実施形態では、無呼吸判定装置は、中途区間に加えて、中途区間の前後の呼吸区間についても分析を行う。また、中途区間と前後の呼吸区間とのスペクトル距離に加えて中途区間のＳＮ比も算出し、中途区間の無呼吸状態の判定条件に用いる。これによって、呼吸区間に呼吸音が含まれるか否かをより精度良く判定することができ、中途区間が無呼吸状態であることをより精度良く判定することができる。第４実施形態では、第１実施形態−第３実施形態と共通する説明は省略される。

図１４は、第４実施形態における無呼吸状態判定装置１００ｄの機能ブロック図の一例である。第４実施形態における無呼吸状態判定装置１００ｄのハードウェア構成は、第１実施形態の無呼吸状態判定装置１００と同様である（図２参照）。

第４実施形態における無呼吸状態判定装置１００ｂは、第３実施形態における無呼吸状態判定装置１００ｃの機能ブロックに加えて、無呼吸検出部２ｄに音量算出部２２と前後区間分析部２５ｄとを含む。第４実施形態において、フレーム分割部１，出力処理部３，呼吸検出部２１，ＦＦＴ処理部２６の処理は、第３実施形態と同様である。音量算出部２２の処理は第１実施形態と同様である。

前後区間分析部２５ｄには、呼吸検出部２１から各フレームの呼吸の有無の判定結果と、音量算出部２２から各フレームの音量と、ＦＦＴ処理部２６から各フレームのフーリエ変換の結果と、が入力される。前後区間分析部２５ｄは、「第２の算出部」の一例である。
前後区間分析部２５ｄの詳細は以下の通りである。

図１５は、第４実施形態における前後区間分析部２５ｄの機能ブロックの一例を示す図である。前後区間分析部２５ｄは、累積音量算出部２５１，スペクトル算出部２５３，スペクトル距離算出部２５４，累積音量差算出部２５５を含む。

累積音量算出部２５１は、第２実施形態と同様の処理を行う。すなわち、累積音量算出部２５１は、各呼吸区間に含まれる呼吸フレームの音量を累積し、各呼吸区間の累積音量を出力する。

累積音量差算出部２５５には、累積音量算出部２５１から出力された各呼吸区間の累積音量が入力される。累積音量差算出部２５５は、直前呼吸区間と直後呼吸区間との累積音量の差分を算出し、出力する。

スペクトル算出部２５３には、呼吸検出部２１から出力された各フレームの呼吸の有無の判定結果と、各フレームのフーリエ変換のＦＦＴ信号とが入力される。スペクトル算出部２５３は、各呼吸フレームについてパワースペクトルスペクトルを算出し、各呼吸区間に含まれる呼吸フレームのパワースペクトルの平均を、各呼吸区間のパワースペクトルとして、算出する。各呼吸区間のパワースペクトルは、例えば、呼吸区間に含まれる呼吸フレームのパワースペクトルの加重平均でもよい。各呼吸区間のパワースペクトルの算出方法は、第３実施形態のスペクトル算出部２３４と同様である。

スペクトル距離算出部２５４には、スペクトル算出部２５３から出力された各呼吸区間のパワースペクトルが入力される。スペクトル距離算出部２５４は、直前呼吸区間と直後呼吸区間とのスペクトル距離を算出し、出力する。直前呼吸区間と直後呼吸区間とのスペクトル距離Ｄ_pre#postは、以下の（式１０）で算出される。以降、直前呼吸区間と直後呼吸区間とのスペクトル距離を直前直後区間スペクトル距離と称する。

図１６は、第４実施形態における中途区間分析部２３ｄの機能ブロックの一例を示す図である。中途区間分析部２３ｄは、呼吸間隔推定部２３１，雑音推定部２３２，ＳＮ比算出部２３３，スペクトル算出部２３４，スペクトル距離算出部２３５，累積音量算出部２３６を含む。中途区間分析部２３ｄは、「算出部」の一例である。

呼吸間隔推定部２３１，雑音推定部２３２，ＳＮ比算出部２３３は、第１実施形態と同
様の処理を行う。スペクトル算出部２３４，スペクトル距離算出部２３５は、第３実施形態と同様の処理を行う。すなわち、呼吸間隔推定部２３１は、呼吸間隔を算出し出力する。ＳＮ比算出部２３３は、中途区間のＳＮ比を算出して出力する。スペクトル距離算出部２３５は、直前中途区間スペクトル距離と中途直後区間スペクトル距離とを出力する。

累積音量算出部２３６には、呼吸検出部２１から出力された各フレームの呼吸の有無の判定結果と、音量算出部２２から出力された各フレームの音量とが入力される。累積音量算出部２３６は、中途区間に含まれる非呼吸フレームの音量を累積して、出力する。

図１４に戻って、第４実施形態において、無呼吸判定部２４ｄは、以下のような処理を実行する。無呼吸判定部２４ｄには、中途区間分析部２３ｄから出力された呼吸間隔と直前中途区間スペクトル距離と中途直後区間スペクトル距離と中途区間のＳＮ比と中途区間の累積音量と、前後区間分析部２５ｄから出力された各呼吸区間の累積音量と前後の呼吸区間の累積音量差と直前直後区間スペクトル距離と、が入力される。無呼吸判定部２４ｄは、これらに基づいて、中途区間が無呼吸状態であるか否かを判定し、無呼吸状態の検出結果を出力する。無呼吸判定部２４ｄは、以下の条件Ａ−Ｉが成立する場合に、中途区間を無呼吸状態と判定する。

（無呼吸状態の判定条件）
（条件Ａ） 呼吸間隔閾値１≦呼吸間隔≦呼吸間隔閾値２
（条件Ｂ） 直前中途区間スペクトル距離＞直前中途区間スペクトル距離閾値
（条件Ｃ） 中途直後区間スペクトル距離＞中途直後区間スペクトル距離閾値
（条件Ｄ） 直前直後区間スペクトル距離＜直前直後区間スペクトル距離閾値
（条件Ｅ） 中途区間のＳＮ比＜中途区間ＳＮ比閾値
（条件Ｆ） 中途区間の累積音量＜中途区間の累積音量閾値
（条件Ｇ） 直前呼吸区間の累積音量＞累積音量閾値
（条件Ｈ） 直後呼吸区間の累積音量＞累積音量閾値
（条件Ｉ） 前後の呼吸区間の累積音量差＜前後の呼吸区間の累積音量差閾値

条件Ａ−Ｃは、第３実施形態と同様である。また、条件Ｅ，Ｇ，Ｈは、第２実施形態の条件２，３，５と同様である。

条件Ｄは、前後の呼吸区間が呼吸音を含むことを確認するための条件である。図１０Ａで示されるように、前後の呼吸区間に同一人物の呼吸音が含まれている場合には、前後の呼吸区間の相関が高くなり、スペクトル距離も小さくなる。直前直後区間スペクトル距離が直前直後区間スペクトル距離閾値よりも小さい場合には、前後の呼吸区間には同一人物の呼吸音が含まれている可能性が高いことが示される。

条件Ｆは、中途区間の音量が小さいことを確認するための条件である。中途区間に呼吸音が含まれていない場合には、中途区間の音量は小さくなる。したがって、中途区間の音量が中途区間の累積音量閾値より小さい場合には、中途区間に呼吸音が含まれていない可能性が高いことが示される。

条件Ｉは、前後の呼吸区間の音量が近いことを確認するための条件である。前後の呼吸区間に呼吸音が含まれている場合には、前後の呼吸区間の音量が近くなる。したがって、前後の呼吸区間の累積音量差が前後の呼吸区間の累積音量差閾値より小さい場合には、前後の呼吸区間に呼吸音が含まれている可能性が高いことが示される。

直前直後区間スペクトル閾値，中途区間の累積音量閾値，前後の呼吸区間の累積音量差閾値は、例えば、実際に測定した音響データの統計をもとに設定される。

したがって、条件Ａ−Ｃ，Ｆが満たされる場合には、中途区間に呼吸音が含まれていない可能性が高いことが示される。一方、条件Ａ−Ｃ，Ｆが満たされない場合には、呼吸検出部２１において非呼吸フレームと判定されたものの、中途区間が無呼吸状態である可能性が低く、例えば、音量の小さな呼吸音が含まれている可能性がある。

また、条件Ｄ，Ｅ，Ｇ−Ｉが満たされる場合には、中途区間の前後の呼吸区間に呼吸音が含まれている可能性が高いことが示される。一方、条件Ｄ，Ｅ，Ｇ−Ｉが満たされない場合には、呼吸検出部２１において呼吸フレームと判定されたものの、中途区間の前後の呼吸区間には呼吸音が含まれていない可能性が高く、例えば、呼吸音以外の音（体動音や背景雑音）が含まれている可能性がある。無呼吸状態は呼吸と呼吸との間に現れるものであるため、前後の呼吸区間に呼吸音が含まれていない可能性が高い場合には、中途区間が無呼吸状態である可能性も低くなり、中途区間は無呼吸状態であると判定されない。

（動作例）
図１７Ａ及び図１７Ｂは、無呼吸状態判定装置１００ｄの処理のフローチャートの一例である。図１７Ａ及び図１７Ｂのフローチャートは、並行して実行される。図１７Ａは、無呼吸状態判定装置１００ｄが、各フレームに対して実行する処理のフローチャートの一例である。図１７Ａに示されるフローチャートは、例えば、音響信号の入力に応じてフレーム単位で繰り返し実行されてもよいし（リアルタイム処理）、所定期間バッファされた音響信号に対して実行されてもよい（バッチ処理）。所定期間は、例えば、数分から数十分である。以下、フローチャートについては、プロセッサ１０１が補助記憶装置１０５に格納される無呼吸状態判定プログラムを実行する場合について説明する。

ＯＰ５１−ＯＰ５４の処理は、図６ＡのＯＰ１−ＯＰ４の処理と同様である。また、ＯＰ５５の処理は、図１３ＡのＯＰ３３の処理と同様である。すなわち、プロセッサ１０１は、音響信号を所定の時間長の音響フレームに分割し（ＯＰ５１）、各フレームの呼吸の有無を判定する（ＯＰ５２）。プロセッサ１０１は、各フレームの音量を算出し（ＯＰ５３）、雑音を推定する（ＯＰ５４）。またプロセッサ１０１は、各フレームについてフーリエ変換を行う（ＯＰ５５）。その後、図１７Ａに示される処理が終了し、ＯＰ５１から繰り返し実行される。

ＯＰ５１の処理は、フレーム分割部１の処理に相当する。ＯＰ５２−ＯＰ５５の処理は無呼吸検出部２ｄの処理の一部に相当する。より具体的には、ＯＰ５２の処理は、呼吸検出部２１の処理に相当する。ＯＰ５３の処理は、音量算出部２２の処理の一部に相当する。ＯＰ５４の処理は、雑音推定部２３２の処理の一部である。ＯＰ５５の処理は、ＦＦＴ処理部２６の処理に相当する。また、ＯＰ５２，ＯＰ５３及びＯＰ５４の２つの処理，ＯＰ５５の処理の実行順は限定されず、これらの処理の順番は適宜入れ替わってもよいし、並行して行われてもよい。

図１７Ｂは、無呼吸状態判定装置１００ｄが、中途区間及び呼吸区間に対して実行する処理のフローチャートの一例である。図１７Ｂに示される処理は、図１７Ａのフローチャートの実行結果を受けて、逐次繰り返し実行されてもよいし（リアルタイム処理）、所定期間バッファされた音響信号について処理が終わるまで繰り返し実行されてもよい（バッチ処理）。各区間に対して実行される処理のフローチャートの一例である。

ＯＰ６１−ＯＰ６３の処理は、図６ＡのＯＰ１１−ＯＰ１３と同様であり、中途区間が検出された場合に、呼吸間隔と中途区間のＳＮ比とを算出する処理である。次に、処理がＯＰ６４に進む。

ＯＰ６４では、プロセッサ１０１は、中途区間の累積音量を算出する。次に処理がＯＰ６５に進む。

ＯＰ６５では、プロセッサ１０１は、直前呼吸区間、直後呼吸区間それぞれの累積音量と、直前呼吸区間と直後呼吸区間との累積音量差と、を算出する。次に処理がＯＰ６６に進む。

ＯＰ６６では、プロセッサ１０１は、中途区間及び呼吸区間のパワースペクトルを算出する。まず、プロセッサ１０１は、各区間に含まれる各フレームのパワースペクトルを算出し、次に、例えば、各フレームのパワースペクトルの平均を、各区間のパワースペクトルとして、算出する。次に処理がＯＰ６７に進む。

ＯＰ６７では、プロセッサ１０１は、直前中途区間スペクトル距離及び中途直後区間スペクトル距離を算出する。次に処理がＯＰ６８に進む。

ＯＰ６８では、プロセッサ１０１は、直前直後区間スペクトル距離を算出する。次に処理がＯＰ６９に進む。

ＯＰ６９では、プロセッサ１０１は、無呼吸状態の判定条件である条件Ａ−条件Ｉが満たされるか否かを判定する。条件Ａ−条件Ｉが満たされる場合には（ＯＰ６９：Ｙｅｓ）、処理がＯＰ７０に進み、プロセッサ１０１は、中途区間は無呼吸状態であると判定する（ＯＰ７０）。条件Ａ−条件Ｉの少なくとも一つが満たされない場合には（ＯＰ６９：Ｎｏ）、処理がＯＰ７１に進み、プロセッサ１０１は、中途区間は無呼吸状態ではないと判定する（ＯＰ７１）。ＯＰ７０及びＯＰ７１の処理の後、図１７Ｂに示される処理が終了し、再度ＯＰ６１から実行される。

ＯＰ６１−ＯＰ６４，ＯＰ６６，ＯＰ６７の処理は、中途区間分析部２３ｄの処理の一部に相当する。ＯＰ６５，ＯＰ６６，ＯＰ６８の処理は、前後区間分析部２５ｄの処理の一部に相当する。より具体的には、ＯＰ６２の処理は、呼吸間隔推定部２３１の処理の一部に相当する。ＯＰ６３の処理は、ＳＮ比算出部２３３の処理の一部に相当する。ＯＰ６４の処理は、累積音量算出部２３６の処理の一部に相当する。ＯＰ６５の処理は、累積音量算出部２５１、累積音量差算出部２５５の処理の一部に相当する。ＯＰ６６の処理は、スペクトル算出部２３４、スペクトル算出部２５３の処理の一部に相当する。ＯＰ６７の処理は、スペクトル距離算出部２３５の処理の一部に相当する。ＯＰ６８の処理は、スペクトル距離算出部２５４の処理の一部に相当する。ＯＰ６９−ＯＰ７１の処理は、無呼吸判定部２４ｄの処理に相当する。なお、無呼吸状態判定装置１００ｄの各機能ブロックがハードウェアによって実現される場合には、図１７Ａ及び図１７Ｂの各処理は、それぞれ対応する機能ブロックに相当するハードウェアによって実行される。

＜第４実施形態の作用効果＞
第４実施形態の無呼吸状態判定装置１００ｄは、中途区間の分析に加えて、前後の呼吸区間を分析し、前後の呼吸区間に含まれる音響信号が呼吸音である可能性が高いことを無呼吸判定の条件に加える。無呼吸状態は、呼吸と呼吸との間に現れるため、前後の呼吸区間に呼吸音が含まれるか否かを判定することによって、中途区間の無呼吸状態をより精度良く検出することができる。また、第４実施形態では、中途区間と前後の呼吸区間とのスペクトル距離に加えて、中途区間のＳＮ比も用いて、中途区間の無呼吸状態を判定する。これによって、背景雑音の性質が変化した場合でも、より正確に無呼吸状態を検出することができる。

１ フレーム分割部
２，２ｂ，２ｃ，２ｄ 無呼吸検出部
３ 出力処理部
２１ 呼吸検出部
２２ 音量算出部
２３，２３ｃ，２３ｄ 中途区間分析部
２４，２４ｂ，２４ｃ，２４ｄ 無呼吸判定部
２５，２５ｄ 前後区間分析部
２６ ＦＦＴ処理部
２３１ 呼吸間隔推定部
２３２ 雑音推定部
２３３ ＳＮ比算出部
２３４，２５３ スペクトル算出部
２３５，２５４ スペクトル距離算出部
２３６，２５１ 累積音量算出部
２５２ 呼吸長推定部
２５５ 累積音量差算出部
１００，１００ｂ，１００ｃ，１００ｄ 無呼吸状態判定装置

Claims (16)

1. 睡眠中の音響信号を所定の時間長のフレームに分割する分割部と、
   音量が所定値以上の連続するフレームを含む呼吸区間と、呼吸区間の間に存在する中途区間とを検出する区間検出部と、
   前記中途区間に含まれる各フレームについて、前記フレームに含まれる音響信号の電力を前記フレームに含まれる雑音信号の電力で割った値を算出する算出部と、
   前記中途区間に含まれる各フレームの前記値が所定閾値より小さいことを含む所定条件が満たされた場合に、前記中途区間を無呼吸状態と判定する判定部と、
   を備える無呼吸状態判定装置。
2. 各フレームについて、雑音信号の電力を、該フレームの１つ前のフレームの雑音信号の電力と、該フレームに含まれる音響信号の電力とから、推定する推定部をさらに含み、
   前記算出部は、前記推定部によって推定された各フレームに含まれる雑音信号の電力に基づいて、前記中途区間に含まれる各フレームについて、前記値を算出する、
   請求項１に記載の無呼吸状態判定装置。
3. 前記推定部は、各フレームについて、雑音信号の電力を、該フレームに含まれる音響信号の電力の、該フレームの１つ前のフレームに含まれる音響信号の電力からの変化量が所定値未満の場合に、前記１つ前のフレームに含まれる雑音信号の電力に第１の係数を乗じた値に、該フレームに含まれる音響信号の電力に第２の係数を乗じた値を加算して得られる値として推定し、前記変化量が所定以上の場合に、前記１つ前のフレームの雑音信号の電力と同じ値として推定する、
   請求項２に記載の無呼吸状態判定装置。
4. 前記推定部は、各フレームについて、雑音信号の電力を、該フレームに含まれる音響信号を該フレームの１つ前のフレームに含まれる雑音信号の電力で割った値が所定値未満の場合に、前記１つ前のフレームに含まれる雑音信号の電力に第１の係数を乗じた値に、該フレームに含まれる音響信号の電力に第２の係数を乗じた値を加算して得られる値として推定し、前記変化量が所定以上の場合に、前記１つ前のフレームの雑音信号の電力と同じ
   値として推定する、
   請求項２に記載の無呼吸状態判定装置。
5. 睡眠中の音響信号を所定の時間長のフレームに分割する分割部と、
   音量が所定値以上の連続するフレームを含む呼吸区間と、呼吸区間の間に存在する中途区間とを検出する区間検出部と、
   前記中途区間の直前又は直後の呼吸区間における音響信号の少なくともいずれか一方と、前記中途区間における音響信号と、の相関量を求める算出部と、
   前記相関量が所定閾値より小さいことを含む所定条件が満たされた場合に、前記中途区間を無呼吸状態と判定する、
   無呼吸状態判定装置。
6. 前記算出部は、前記相関量を、前記中途区間の直前又は直後の呼吸区間における音響信号の少なくともいずれか前記一方と、前記中途区間における音響信号と、のパワースペクトルの差分に基づいて算出する、
   請求項５に記載の無呼吸状態判定装置。
7. 前記算出部は、前記中途区間の時間長を求める呼吸間隔算出部を備え、
   前記所定条件には、前記中途区間の時間長が所定範囲に含まれることがさらに含まれる、
   請求項１から６のいずれか一項に記載の無呼吸状態判定装置。
8. 前記中途区間の直前又は直後の呼吸区間における音響信号の少なくともいずれか一方の時間長を算出する第２の算出部をさらに備え、
   前記所定条件には、前記時間長が所定閾値より長いことがさらに含まれる、
   請求項１から７のいずれか一項に記載の無呼吸状態判定装置。
9. 前記中途区間の直前又は直後の呼吸区間における音響信号の少なくともいずれか一方の累積音量を算出する第３の算出部をさらに備え、
   前記所定条件には、前記累積音量が所定閾値より大きいことがさらに含まれる、
   請求項１から８のいずれか一項に記載の無呼吸状態判定装置。
10. 前記中途区間の直前及び直後の呼吸区間における音響信号の累積音量の差分を算出する第４の算出部をさらに備え、
    前記所定条件には、前記累積音量の差分が所定閾値より大きいことがさらに含まれる、請求項１から９のいずれか一項に記載の無呼吸状態判定装置。
11. 前記中途区間の直前及び直後の呼吸区間における音響信号のスペクトル距離を算出する第５の算出部をさらに備え、
    前記所定条件には、前記スペクトル距離が所定閾値より大きいことがさらに含まれる、請求項１から１０のいずれか一項に記載の無呼吸状態判定装置。
12. 前記中途区間に含まれる各フレームについて、前記フレームに含まれる音響信号の電力を前記フレームに含まれる雑音信号の電力で割った値を算出する第６の算出部をさらに備え、
    前記所定条件には、前記中途区間に含まれる各フレームの前記値が所定閾値より小さいことがさらに含まれる、
    請求項５又は６に記載の無呼吸状態判定装置。
13. コンピュータが、
    睡眠中の音響信号を所定の時間長のフレームに分割し、
    音量が所定値以上の連続するフレームを含む呼吸区間と、呼吸区間の間に存在する中途区間とを検出し、
    前記中途区間に含まれる各フレームについて、前記フレームに含まれる音響信号の電力を前記フレームに含まれる雑音信号の電力で割った値を算出し、
    前記中途区間に含まれる各フレームの前記値が所定閾値より小さいことを含む所定条件が満たされた場合に、前記中途区間を無呼吸状態と判定する、
    無呼吸状態判定方法。
14. コンピュータに、
    睡眠中の音響信号を所定の時間長のフレームに分割させ、
    音量が所定値以上の連続するフレームを含む呼吸区間と、呼吸区間の間に存在する中途区間とを検出させ、
    前記中途区間に含まれる各フレームについて、前記フレームに含まれる音響信号の電力を前記フレームに含まれる雑音信号の電力で割った値を算出させ、
    前記中途区間に含まれる各フレームの前記値が所定閾値より小さいことを含む所定条件が満たされた場合に、前記中途区間を無呼吸状態と判定させる、
    ための無呼吸状態判定プログラム。
15. コンピュータが、
    睡眠中の音響信号を所定の時間長のフレームに分割し、
    音量が所定値以上の連続するフレームを含む呼吸区間と、呼吸区間の間に存在する中途区間とを検出し、
    前記中途区間の直前又は直後の呼吸区間における音響信号の少なくともいずれか一方と、前記中途区間における音響信号と、の相関量を求め、
    前記相関量が所定閾値より小さいことを含む所定条件が満たされた場合に、前記中途区間を無呼吸状態と判定する、
    無呼吸状態判定方法。
16. コンピュータに、
    睡眠中の音響信号を所定の時間長のフレームに分割させ、
    音量が所定値以上の連続するフレームを含む呼吸区間と、呼吸区間の間に存在する中途区間とを検出させ、
    前記中途区間の直前又は直後の呼吸区間における音響信号の少なくともいずれか一方と、前記中途区間における音響信号と、の相関量を求めさせ、
    前記相関量が所定閾値より小さいことを含む所定条件が満たされた場合に、前記中途区間を無呼吸状態と判定させる、
    ための無呼吸状態判定プログラム。

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