JP7125094B2 - 推定プログラム、推定装置の作動方法および推定装置 - Google Patents

Description

本発明は、被験者の精神状態を推定する推定プログラム、推定装置の作動方法および推定装置に関する。

人の脳の活動（すなわち、人の感情状態および健康状態）は、人が発話する音声に現れることが知られている。例えば、人が発話した音声のデータを用いて基本周波数等のパラメータを算出し、算出した基本周波数等の値から、“怒り”、“喜び”や“悲しみ”等の人の感情状態を推定する技術が提案されている（非特許文献１参照）。

S. Mitsuyoshi, et al., "Mental status assessment of disaster relief personnel by vocal affect display based on voice emotion recognition", Disaster and Mil Med, 2017.

女性の音声における基本周波数が男性の音声より高くなる等の男女差があるため、従来技術では、推定した感情状態において男女差が生じることがある。このため、従来技術では、発話した人がうつ病等の精神疾患を患っているか否かの推定において、推定した感情状態を用いる場合、男性と女性とで異なる基準を設定する必要がある。

また、従来技術では、推定した感情状態に基づく発話した人がうつ病等の精神疾患を患っているか否かの推定において、精神疾患以外の脳梗塞等の他の疾患を患っている人も精神疾患を患っていると推定することがある。

本発明は、男女の性別を判定することなく、従来と比べて精度良く被験者の状態を推定できる推定プログラム、推定装置の作動方法および推定装置を提供することを１つの目的とする。また、本発明は、従来と比べて精度良く被験者が精神疾患を患っているか否かを推定できる推定プログラム、推定装置の作動方法および推定装置を提供することを別の目的とする。

一つの観点による推定プログラムは、被験者が発話した音声を含むデータを用いて、被験者の感情を示す複数の第１特徴量を算出し、算出した複数の第１特徴量を用いて被験者の精神状態を示す複数の第２特徴量を算出し、算出した複数の第２特徴量を重み付け加算して被験者の状態を推定する処理をコンピュータに実行させる推定プログラムにおいて、複数の第２特徴量は、少なくとも快活の度合いを示す快活度と、寛ぎの度合いを示す寛ぎ度とであり、推定する処理では、快活度と寛ぎ度とを重み付け加算して元気圧を算出し、算出した元気圧の時間変化に基づいて被験者の状態を推定し、数日に亘って元気圧が所定の値以上で一定または増加している場合、被験者は健康であると推定し、数日に亘って元気圧が所定の値以上であるが減少している場合、被験者は健康であるが将来的に疾患を患う可能性があると推定し、数日に亘って元気圧が所定の値より小さい場合、被験者は疾患を患っていると推定する処理をコンピュータに実行させる。

別の観点による推定プログラムは、被験者が発話した音声を含むデータを用いて、被験者の感情を示す複数の特徴量を算出し、算出した複数の特徴量のうちの複数を用いて演算し、被験者が精神疾患を患っているか否かを推定する処理をコンピュータに実行させる推定プログラムにおいて、推定する処理では、被験者がうつ病か否かを評価する指標を算出し、算出した被験者の指標が所定の境界値以上か否かに基づいて被験者が精神疾患を患っているか否かを推定する処理をコンピュータに実行させる。
別の観点による推定装置の作動方法は、推定装置が、被験者が発話した音声を含むデータを用いて、被験者の感情を示す複数の第１特徴量を算出し、推定装置が、算出した複数の第１特徴量を用いて被験者の精神状態を示す複数の第２特徴量を算出し、推定装置が、算出した複数の第２特徴量を重み付け加算して被験者の状態を推定する処理を行う推定装置の作動方法であって、複数の第２特徴量は、少なくとも快活の度合いを示す快活度と、寛ぎの度合いを示す寛ぎ度とであり、推定する処理では、快活度と寛ぎ度とを重み付け加算して元気圧を算出し、算出した元気圧の時間変化に基づいて被験者の状態を推定し、数日に亘って元気圧が所定の値以上で一定または増加している場合、被験者は健康であると推定し、数日に亘って元気圧が所定の値以上であるが減少している場合、被験者は健康であるが将来的に疾患を患う可能性があると推定し、数日に亘って元気圧が所定の値より小さい場合、被験者は疾患を患っていると推定する推定装置の作動方法である。
別の観点による推定装置の作動方法は、被験者が発話した音声を含むデータを用いて、被験者の感情を示す複数の特徴量を算出し、算出した複数の特徴量のうちの複数を用いて演算し、被験者が精神疾患を患っているか否かを推定する処理を行う推定装置の作動方法であって、推定する処理では、被験者がうつ病か否かを評価する指標を算出し、算出した被験者の指標が所定の境界値以上か否かに基づいて被験者が精神疾患を患っているか否かを推定する推定装置の作動方法である。

別の観点による推定装置は、被験者が発話した音声を含むデータを用いて、被験者の感情を示す複数の第１特徴量を算出する第１算出部と、算出した複数の第１特徴量を用いて被験者の精神状態を示す複数の第２特徴量を算出する第２算出部と、算出した複数の第２特徴量を重み付け加算して被験者の精神状態を推定する推定部とを有し、複数の第２特徴量は、少なくとも快活の度合いを示す快活度と、寛ぎの度合いを示す寛ぎ度とであり、推定部は、快活度と寛ぎ度とを重み付け加算して元気圧を算出し、算出した元気圧の時間変化に基づいて被験者の状態を推定し、数日に亘って元気圧が所定の値以上で一定または増加している場合、被験者は健康であると推定し、数日に亘って元気圧が所定の値以上であるが減少している場合、被験者は健康であるが将来的に疾患を患う可能性があると推定し、数日に亘って元気圧が前記所定の値より小さい場合、被験者は疾患を患っていると推定する。

別の観点による推定装置は、被験者が発話した音声を含むデータを用いて、被験者の感情を示す複数の特徴量を算出する算出部と、算出した複数の特徴量のうちの複数を用いて演算し、被験者が精神疾患を患っているか否かを推定する推定部とを有し、推定部は、被験者がうつ病か否かを評価する指標を算出し、算出した被験者の指標が所定の境界値以上か否かに基づいて被験者が精神疾患を患っているか否かを推定する。

本発明は、男女の性別を判定することなく、従来と比べて精度良く被験者の状態を推定できる。また、本発明は、従来と比べて精度良く被験者がうつ病を患っているか否かを推定できる

推定装置の一実施形態を示す図である。 女性および男性における快活度および寛ぎ度の分布の一例を示す図である。 女性および男性における元気圧の分布の一例を示す図である。 図１に示した推定装置における推定処理の一例を示す図である。 推定装置の別の実施形態を示す図である。 うつ病患者と健常者とのＤＥＩの分布の一例を示す図である。 図６に示したうつ病患者および健常者における“喜び”および“興奮度”の分布の一例を示す図である。 図５に示した推定装置における推定処理の一例を示す図である。

以下、図面を用いて実施形態について説明する。

図１は、推定装置の一実施形態を示す。

図１に示した推定装置１００は、有線または無線を介してマイクロホン２００に接続される。なお、推定装置１００は、マイクロホン２００の代わりに、有線または無線を介してスマートフォンやタブレット型端末等の携帯通信端末に接続されてもよい。

マイクロホン２００は、被験者ＰＡが発話する音声の信号を取得し、取得した信号を所定のサンプリング周波数でＡ／Ｄ（Analog-to-Digital）変換しデジタル信号の音声データを生成する。そして、マイクロホン２００は、生成した音声データを推定装置１００に送信する。

推定装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等の演算処理装置と、ハードディスク装置等の記憶装置とを有するコンピュータ装置等である。推定装置１００は、例えば、演算処理装置が記憶装置に記憶された推定プログラムを実行することにより、第１算出部１０、第２算出部２０および推定部３０として機能する。なお、第１算出部１０、第２算出部２０および推定部３０は、ハードウェアにより実現されてもよい。

また、推定プログラムは、例えば、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）等の光ディスクやＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等の可搬型記憶媒体に記録して頒布されてもよい。あるいは、推定プログラムは、推定装置１００に含まれるネットワークインタフェースを介して、ネットワーク等を通じてダウンロードされ、推定装置１００の記憶装置に格納されてもよい。

また、推定装置１００は、スマートフォンやタブレット型端末等の携帯通信端末において実現されてもよい。すなわち、携帯通信端末に含まれるＣＰＵが、携帯通信端末に含まれるメモリ等の記憶部に記憶された推定プログラムを実行することにより、携帯通信端末は、第１算出部１０、第２算出部２０および推定部３０として機能してもよい。

第１算出部１０は、例えば、マイクロホン２００を介して取得した被験者ＰＡの音声データから基本周波数等を算出し、非特許文献１等の手法を用いて、算出した基本周波数等から人の感情状態である“喜び（Joy）”、“怒り（Anger）”、“悲しみ（Sorrow）”、“平常（Calm）”および“興奮度（Excitement）”の度合いを算出する。なお、第１算出部１０は、 各感情の度合いを被験者ＰＡの発話単位毎に算出する。“喜び”、“怒り”、“悲しみ”、“平常”および“興奮度”の度合いは、複数の第１特徴量の一例である。

第２算出部２０は、第１算出部１０が算出した“喜び”、“悲しみ”、“平常”および“興奮度”の度合いと、式（１）および式（２）とを用いて、被験者ＰＡにおける快活の度合いを示す快活度（Vivacity）と、寛ぎの度合いを示す寛ぎ度（Relaxation）とを算出する。
Ｖ＝〈Ｊｏｙ〉／（〈Ｊｏｙ〉＋〈Ｓｏｒｒｏｗ〉） …（１）
Ｒ＝〈Ｃａｌｍ〉／（〈Ｃａｌｍ〉＋〈Ｅｘｉｔｅｍｅｎｔ〉） …（２）
ＶおよびＲは、被験者ＰＡの会話単位における快活度および寛ぎ度を示す。〈Ｊｏｙ〉、〈Ｓｏｒｒｏｗ〉、〈Ｃａｌｍ〉および〈Ｅｘｉｔｅｍｅｎｔ〉の各々は、発話単位毎に算出された“喜び”、“悲しみ”、“平常”および“興奮度”の度合いを被験者ＰＡの会話単位で平均した値を示す。快活度Ｖおよび寛ぎ度Ｒは、第２特徴量の一例である。

推定部３０は、第２算出部２０により算出された快活度Ｖおよび寛ぎ度Ｒを重み付け加算することで、被験者ＰＡの状態を推定する。例えば、推定部３０は、式（３）を用いて、快活度Ｖおよび寛ぎ度Ｒを重み付け加算し元気圧Ｐを算出する。
Ｐ＝α×Ｖ＋β×Ｒ …（３）
αおよびβは重み係数を示し、０＜α、β＜１、かつα＋β＝１であり、好ましくは０．４≦α、β≦０．６である。

図２は、女性および男性における快活度Ｖおよび寛ぎ度Ｒの分布の一例を示す。図２（ａ）は、女性および男性の快活度Ｖを示し、図２（ｂ）は、女性および男性の寛ぎ度Ｒを示す。なお、図２に示した快活度Ｖおよび寛ぎ度Ｒを算出するために、５５人の女性（平均年齢５２．１歳）の９０６個の音声データと、４０人の男性（平均年齢５４．９歳）の７３４個の音声データとが用いられている。

図２（ａ）に示すように、快活度Ｖは、女性の方が男性よりも大きな値を示す。これは、一般的に、女性の基本周波数が男性よりも高いため、女性の“喜び”の度合いが男性よりも高くなる。一方、図２（ｂ）に示すように、寛ぎ度Ｒは、男性の方が女性よりも大きな値を示す。これは、一般的に、男性の基本周波数が女性よりも低いため、男性の“平常”、すなわち落ち着きの度合いが女性よりも高くなる。すなわち、寛ぎ度Ｒの男女差は、快活度Ｖの男女差と逆の傾向を示す。

図３は、女性および男性における元気圧Ｐの分布の一例を示す。図３（ａ）は、女性および男性の元気圧Ｐを示し、図３（ｂ）は、元気圧Ｐと同様の指標である、例えば、非特許文献１の方法を用いて算出される女性および男性のサイコアナライザーを示す。なお、推定部３０は、αおよびβを０．６および０．４として式（３）から元気圧Ｐを算出した。

図３（ａ）に示すように、式（３）を用いて算出された元気圧Ｐは、ｔ検定に基づき５％の水準で、女性と男性との間に有意な差が見られない。これは、元気圧Ｐが式（３）に基づいて快活度Ｖと寛ぎ度Ｒとの重み付け加算されるため、図２に示した快活度Ｖと寛ぎ度Ｒとにおける互いに逆傾向の男女差が相殺されることによる。一方、図３（ｂ）に示した従来技術のサイコアナライザーは、有意な差の男女差を示す。

図４は、図１に示した推定装置１００における推定処理の一例を示す。図４に示した処理は、推定装置１００の演算処理装置が推定装置１００の記憶装置に記憶された推定プログラムを実行することにより実現される。すなわち、図４に示した処理は、推定方法の一実施形態を示す。

ステップＳ１００では、第１算出部１０は、マイクロホン２００から取得した被験者ＰＡの音声データから基本周波数等を算出し、非特許文献１等の手法を用いて、被験者ＰＡの感情状態を示す“喜び”、“怒り”、“悲しみ”、“平常”および“興奮度”の度合いを、算出した基本周波数等から算出する。

ステップＳ１１０では、第２算出部２０は、ステップＳ１００で算出された“喜び”等の度合いと、式（１）および式（２）とを用いて、被験者ＰＡの快活度Ｖおよび寛ぎ度Ｒを算出する。

ステップＳ１２０では、推定部３０は、ステップＳ１１０で算出された快活度Ｖおよび寛ぎ度Ｒを、式（３）を用いて重み付け加算して元気圧Ｐを算出し、算出した元気圧Ｐに基づいて被験者ＰＡの状態を推定する。例えば、推定部３０は、算出した元気圧Ｐの時間変化に基づいて被験者ＰＡの健康状態を推定する。推定部３０は、数日に亘って元気圧Ｐが所定の値以上で一定または増加している場合、被験者ＰＡは健康であると推定する。一方、推定部３０は、数日に亘って元気圧Ｐが所定の値以上であるが減少している場合、被験者ＰＡは健康であるが将来的に疾患を患う可能性があると推定する。また、推定部３０は、数日に亘って元気圧Ｐが所定の値より小さい場合、被験者ＰＡは疾患を患っていると推定する。そして、推定部３０は、例えば、推定装置１００に含まれるＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等の出力装置に推定した結果を出力し、被験者ＰＡに推定した結果を表示する。

そして、推定装置１００は、推定処理を終了する。推定装置１００は、マイクロホン２００から被験者ＰＡの音声データを取得する度に、ステップＳ１００からステップＳ１２０の処理を実行する。

図１から図４に示した実施形態では、推定装置１００は、取得した被験者ＰＡの音声データから基本周波数等を算出し、感情状態を示す“喜び”等の度合いを算出する。推定装置１００は、式（１）および式（２）を用いて、算出した“喜び”等の度合いから被験者ＰＡの快活度Ｖおよび寛ぎ度Ｒを算出する。推定装置１００は、算出した快活度Ｖおよび寛ぎ度Ｒを重み付け加算して元気圧Ｐを算出し、算出した元気圧Ｐに基づいて被験者ＰＡの状態を推定する。すなわち、推定装置１００は、快活度Ｖおよび寛ぎ度Ｒを重み付け加算して元気圧Ｐを算出することにより男女差を解消でき、音声データから被験者ＰＡの性別の判定が困難な場合でも、従来と比べて精度良く被験者ＰＡの状態を推定できる。

図５は、推定装置の別の実施形態の一例を示す。

図５に示した推定装置１００Ａは、有線または無線を介してマイクロホン２００に接続される。なお、推定装置１００Ａは、マイクロホン２００の代わりに、有線または無線を介してスマートフォンやタブレット型端末等の携帯通信端末に接続されてもよい。

推定装置１００Ａは、ＣＰＵ等の演算処理装置と、ハードディスク装置等の記憶装置とを有するコンピュータ装置等である。推定装置１００Ａは、例えば、演算処理装置が記憶装置に記憶された推定プログラムを実行することにより、算出部１５および推定部３５として機能する。なお、算出部１５および推定部３５は、ハードウェアにより実現されてもよい。

また、推定装置１００Ａは、スマートフォンやタブレット型端末等の携帯通信端末において実現されてもよい。すなわち、携帯通信端末に含まれるＣＰＵが、携帯通信端末に含まれるメモリ等の記憶部に記憶された推定プログラムを実行することにより、携帯通信端末は、算出部１５および推定部３５として機能してもよい。

算出部１５は、図１に示した第１算出部１０と同様に、マイクロホン２００を介して取得した被験者ＰＡの音声データから基本周波数等を算出し、非特許文献１等の手法を用いて、算出した基本周波数等から人の感情状態である“喜び”、“怒り”、“悲しみ”、“平常”および“興奮度”の度合いを算出する。なお、算出部１５は、各感情の度合いを被験者ＰＡの発話単位毎に算出する。

推定部３５は、算出部１５により算出された“喜び”等の度合いを用いて、被験者ＰＡが精神疾患を患っているか否かを推定する。そして、推定部３５は、例えば、推定装置１００に含まれるＬＣＤ等の出力装置に推定した結果を出力し、被験者ＰＡに推定した結果を表示する。なお、推定部３５は、精神疾患として被験者ＰＡがうつ病を患っているか否かを推定するが、被験者ＰＡがうつ病以外の精神疾患を患っているか否かを推定してもよい。

推定部３５は、例えば、式（４）を用い、被験者ＰＡがうつ病か否かを評価する指標ＤＥＩ（Depression Evaluation Indicator）を算出する。
ＤＥＩ＝１／１＋ｅｘｐ（－ｚ） …（４）
ｚ＝ａ_０＋ａ₁×Ｘ_１＋ａ_２×Ｘ_２＋ａ_３×Ｘ_３＋ａ_４×Ｘ_４＋ａ_５×Ｘ_５
Ｘ_１、Ｘ_２、Ｘ_３、Ｘ_４、Ｘ_５それぞれは、被験者ＰＡにおける“喜び”、“怒り”、“悲しみ”、“平常”、“興奮度”の度合いを示す。また、ａ_０－ａ_５は重み付け係数を示し、－５から５の範囲で設定される。

なお、推定部３５は、精神科医等によりうつ病と判定された患者と、健常者との音声データを用いて係数ａ_０－ａ_５を予め決定する。例えば、推定部３５は、３０名のうつ病患者の音声データと、３２名の健常者の音声データとを用い、うつ病患者および健常者それぞれの“喜び”等の度合いを算出する。そして、推定部３５は、うつ病患者および健常者それぞれを“１”から順にラベリングするとともに、うつ病患者および健常者それぞれの“喜び”等の度合いを説明変数、且つうつ病患者を“１”および健常者を“０”とする目的変数にしてロジスティック回帰分析を実行する。推定部３５は、ＲＯＣ（Receiver Operating Characteristic）曲線におけるＡＵＣ（Area Under the Curve）を算出し、ＡＵＣが０．８以上となる範囲で、式（４）の重み付け係数ａ_０－ａ_５を決定する。推定部３５は、決定した重み付け係数ａ_０－ａ_５を推定装置１００Ａの記憶装置に記憶する。

図６は、うつ病患者と健常者とのＤＥＩの分布の一例を示す。図６の縦軸はＤＥＩを示し、図６の横軸は、“１”から順にラベリングされたうつ病患者（黒点）および健常者（白点）を示す。例えば、推定部３５は、図６に示したうつ病患者および健常者の音声データを用いて、ＡＵＣが０．８１となる場合の係数ａ_０－ａ_５を“－０．１３”、“－０．７６”、“０”、“０”、“０”、“－０．６８”と決定する。また、図６に示すように、ＡＵＣが０．８１の場合、うつ病患者と健常者とのＤＥＩの境界値は、実線で示した“０．６３”となる。

すなわち、“怒り”、“悲しみ”、“平常”の係数ａ_２－ａ_４が“０”であることから、“喜び”および“興奮度”が、うつ病の判定において重要な感情であることを示す。そして、推定部３５は、式（４）を用いてＤＥＩを算出し、ＤＥＩが“０．６３”の境界値より小さい値、すなわち“喜び”および“興奮度”の度合いが低いほど、被験者ＰＡはうつ病であると推定する。

図７は、図６に示したうつ病患者および健常者における“喜び”および“興奮度”の分布の一例を示す。図７の縦軸は“興奮度”を示し、図７の横軸は、“喜び”を示す。また、白点は健常者を示し、黒点はうつ病患者を示す。また、実線は、ＤＥＩが“０．６３”となる境界値を示す。

図８は、図５に示した推定装置１００Ａにおける推定処理の一例を示す。図８に示したステップの処理のうち、図４に示したステップと同一または同様の処理を示すものについては、同一のステップ番号を付す。図８に示した処理は、推定装置１００Ａの演算処理装置が推定装置１００Ａの記憶装置に記憶された推定プログラムを実行することにより実現される。すなわち、図８に示した処理は、推定方法の別の実施形態を示す。

ステップＳ１００では、算出部１５は、マイクロホン２００から取得した被験者ＰＡの音声データから基本周波数等を算出し、非特許文献１等の手法を用いて、被験者ＰＡの感情状態を示す“喜び”、“怒り”、“悲しみ”、“平常”および“興奮度”の度合いの値を、算出した基本周波数等から算出する。

ステップＳ１４０では、推定部３５は、ステップＳ１００で算出された“喜び”および“興奮度”の度合いと、式（４）とを用いて、被験者ＰＡのＤＥＩを算出する。

ステップＳ１５０では、推定部３５は、ステップＳ１４０で算出した被験者ＰＡのＤＥＩが境界値以上か否かを判定する。被験者ＰＡのＤＥＩが境界値以上の場合、推定装置１００Ａの処理は、ステップＳ１６０に移る。一方、被験者ＰＡのＤＥＩが境界値より小さい場合、推定装置１００Ａの処理は、ステップＳ１７０に移る。

ステップＳ１６０では、推定部３５は、ステップＳ１４０で算出した被験者ＰＡのＤＥＩが境界値以上であることから、被験者ＰＡは健康であると推定する。推定部３５は、推定した被験者ＰＡの状態を示す情報を、推定装置１００Ａに含まれるＬＣＤ等の出力装置に出力する。

ステップＳ１７０では、推定部３５は、ステップＳ１４０で算出した被験者ＰＡのＤＥＩが境界値より小さいことから、被験者ＰＡはうつ病を患っていると推定する。推定部３５は、推定した被験者ＰＡの状態を示す情報を、推定装置１００Ａに含まれるＬＣＤ等の出力装置に出力する。

そして、推定装置１００Ａは、推定処理を終了する。推定装置１００Ａは、被験者ＰＡの音声データを受信する度に、ステップＳ１００、ステップＳ１４０からステップＳ１７０の処理を繰り返し実行する。

図５から図８に示した実施形態では、推定装置１００Ａは、取得した被験者ＰＡの音声データから基本周波数等を算出し、感情状態を示す“喜び”等の度合いを算出する。推定装置１００Ａは、式（４）を用いて、算出した“喜び”および“興奮度”の度合いから被験者ＰＡのＤＥＩを算出する。推定装置１００Ａは、算出した被験者ＰＡのＤＥＩと境界値とを比較して、被験者ＰＡがうつ病か否かを推定する。すなわち、推定装置１００Ａは、うつ病等の精神疾患と密接な関係にある“喜び”および“興奮度”の感情を用いたＤＥＩを算出することで、“喜び”および“興奮度”以外の感情も含む元気圧Ｐを用いる場合と比べて精神疾患以外の脳梗塞等の疾患を患っている人を除外できる。そして、推定装置１００Ａは、従来と比べて精度良く被験者ＰＡがうつ病等の精神疾患を患っているか否かを推定できる。

なお、推定装置１００、１００Ａは、例えば、ロボット、人工知能や自動車、あるいはコールセンター、エンターテイメント、インターネット、スマートフォンやタブレット型端末等の携帯端末装置アプリケーションやサービス、検索システムへ応用されてもよい。また、推定装置１００は、診断装置、自動問診装置、災害トリアージ等に応用されてもよい。また、推定装置１００は、金融与信管理システムや行動予測、企業、学校、行政機関、警察や軍事、情報収集活動等での情報分析、虚偽発見に繋がる心理分析、組織グループ管理へ応用されてもよい。また、推定装置１００は、組織の構成員、研究者や従業員、管理者等の心の健康や行動予測を管理するシステム、住居やオフィス、飛行機や宇宙船といった環境を制御するシステム、あるいは家族や友人の心の状態や行動予測を知るための手段に適用されてもよい。また、推定装置１００は、音楽や映画配信、一般的な情報検索、情報分析管理や情報処理、あるいは顧客感性嗜好マーケット分析等やこれらをネットワークやスタンドアローンで管理するシステム等へ適用されてもよい。

以上の詳細な説明により、実施形態の特徴点および利点は明らかになるであろう。これは、特許請求の範囲がその精神および権利範囲を逸脱しない範囲で前述のような実施形態の特徴点および利点にまで及ぶことを意図するものである。また、当該技術分野において通常の知識を有する者であれば、あらゆる改良および変更に容易に想到できるはずである。したがって、発明性を有する実施形態の範囲を前述したものに限定する意図はなく、実施形態に開示された範囲に含まれる適当な改良物および均等物に拠ることも可能である。

１０…第１算出部；１５…算出部；２０…第２算出部；３０，３５…推定部；１００，１００Ａ…推定装置；２００…マイクロホン；ＰＡ…被験者

Claims (9)

1. 被験者が発話した音声を含むデータを用いて、前記被験者の感情を示す複数の第１特徴量を算出し、
   算出した前記複数の第１特徴量を用いて前記被験者の精神状態を示す複数の第２特徴量を算出し、
   算出した前記複数の第２特徴量を重み付け加算して前記被験者の状態を推定する
   処理をコンピュータに実行させる推定プログラムにおいて、
   前記複数の第２特徴量は、少なくとも快活の度合いを示す快活度と、寛ぎの度合いを示す寛ぎ度とであり、
   前記推定する処理では、前記快活度と前記寛ぎ度とを重み付け加算して元気圧を算出し、算出した前記元気圧の時間変化に基づいて前記被験者の状態を推定し、
   数日に亘って前記元気圧が所定の値以上で一定または増加している場合、前記被験者は健康であると推定し、数日に亘って前記元気圧が前記所定の値以上であるが減少している場合、前記被験者は健康であるが将来的に疾患を患う可能性があると推定し、数日に亘って前記元気圧が前記所定の値より小さい場合、前記被験者は疾患を患っていると推定する
   処理をコンピュータに実行させることを特徴とする推定プログラム。
2. 被験者が発話した音声を含むデータを用いて、前記被験者の感情を示す複数の特徴量を算出し、
   算出した前記複数の特徴量のうちの複数を用いて演算し、前記被験者が精神疾患を患っているか否かを推定する
   処理をコンピュータに実行させる推定プログラムにおいて、
   前記推定する処理では、前記被験者がうつ病か否かを評価する指標を算出し、算出した前記被験者の前記指標が所定の境界値以上か否かに基づいて前記被験者が精神疾患を患っているか否かを推定する
   処理をコンピュータに実行させることを特徴とする推定プログラム。
3. 請求項２に記載の推定プログラムにおいて、
   前記推定する処理では、前記被験者の前記指標が前記所定の境界値以上であるときは、前記被験者は健康であると推定し、前記被験者の前記指標が前記所定の境界値より小さいときは、前記被験者はうつ病を患っていると推定する
   処理をコンピュータに実行させることを特徴とする推定プログラム。
4. 推定装置が、被験者が発話した音声を含むデータを用いて、前記被験者の感情を示す複数の第１特徴量を算出し、
   推定装置が、算出した前記複数の第１特徴量を用いて前記被験者の精神状態を示す複数の第２特徴量を算出し、
   推定装置が、算出した前記複数の第２特徴量を重み付け加算して前記被験者の状態を推定する
   処理を行う推定装置の作動方法であって、
   前記複数の第２特徴量は、少なくとも快活の度合いを示す快活度と、寛ぎの度合いを示す寛ぎ度とであり、
   前記推定する処理では、前記快活度と前記寛ぎ度とを重み付け加算して元気圧を算出し、算出した前記元気圧の時間変化に基づいて前記被験者の状態を推定し、
   数日に亘って前記元気圧が所定の値以上で一定または増加している場合、前記被験者は健康であると推定し、数日に亘って前記元気圧が前記所定の値以上であるが減少している場合、前記被験者は健康であるが将来的に疾患を患う可能性があると推定し、数日に亘って前記元気圧が前記所定の値より小さい場合、前記被験者は疾患を患っていると推定する
   ことを特徴とする推定装置の作動方法。
5. 推定装置が、被験者が発話した音声を含むデータを用いて、前記被験者の感情を示す複数の特徴量を算出し、
   推定装置が、算出した前記複数の特徴量のうちの複数を用いて演算し、前記被験者が精神疾患を患っているか否かを推定する
   処理を行う推定装置の作動方法であって、
   前記推定する処理では、前記被験者がうつ病か否かを評価する指標を算出し、算出した前記被験者の前記指標が所定の境界値以上か否かに基づいて前記被験者が精神疾患を患っているか否かを推定する
   ことを特徴とする推定装置の作動方法。
6. 請求項５に記載の推定装置の作動方法において、
   前記推定する処理では、前記被験者の前記指標が前記所定の境界値以上であるときは、前記被験者は健康であると推定し、前記被験者の前記指標が前記所定の境界値より小さいときは、前記被験者はうつ病を患っていると推定する
   ことを特徴とする推定装置の作動方法。
7. 被験者が発話した音声を含むデータを用いて、前記被験者の感情を示す複数の第１特徴量を算出する第１算出部と、
   算出した前記複数の第１特徴量を用いて前記被験者の精神状態を示す複数の第２特徴量を算出する第２算出部と、
   算出した前記複数の第２特徴量を重み付け加算して前記被験者の精神状態を推定する推定部と
   を備え、
   前記複数の第２特徴量は、少なくとも快活の度合いを示す快活度と、寛ぎの度合いを示す寛ぎ度とであり、
   前記推定部は、前記快活度と前記寛ぎ度とを重み付け加算して元気圧を算出し、算出した前記元気圧の時間変化に基づいて前記被験者の状態を推定し、
   数日に亘って前記元気圧が所定の値以上で一定または増加している場合、前記被験者は健康であると推定し、数日に亘って前記元気圧が前記所定の値以上であるが減少している場合、前記被験者は健康であるが将来的に疾患を患う可能性があると推定し、数日に亘って前記元気圧が前記所定の値より小さい場合、前記被験者は疾患を患っていると推定する
   ことを特徴とする推定装置。
8. 被験者が発話した音声を含むデータを用いて、前記被験者の感情を示す複数の特徴量を算出する算出部と、
   算出した前記複数の特徴量のうちの複数を用いて演算し、前記被験者が精神疾患を患っているか否かを推定する推定部と
   を備え、
   前記推定部は、前記被験者がうつ病か否かを評価する指標を算出し、算出した前記被験者の前記指標が所定の境界値以上か否かに基づいて前記被験者が精神疾患を患っているか否かを推定する
   ことを特徴とする推定装置。
9. 請求項８に記載の推定装置において、
   前記推定部は、前記被験者の前記指標が前記所定の境界値以上であるときは、前記被験者は健康であると推定し、前記被験者の前記指標が前記所定の境界値より小さいときは、前記被験者はうつ病を患っていると推定する
   ことを特徴とする推定装置。

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