JP7147954B2 - 属性推定装置、属性推定方法、及びプログラム - Google Patents
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Description
外耳道に出力された第一の音響信号と、前記第一の音響信号が体内で反響した第二の音響信号とを用いて、音響特性を表す音響特性情報を生成する、生成部と、
前記音響特性情報を用いて属性を推定する、推定部と、
を有することを特徴とする。
(a)外耳道に出力された第一の音響信号と、前記第一の音響信号が体内で反響した第二の音響信号とを用いて、音響特性を表す音響特性情報を生成する、ステップと、
(b)前記音響特性情報を用いて属性を推定する、ステップと、
を有することを特徴とする。
コンピュータに、
(a)外耳道に出力された第一の音響信号と、前記第一の音響信号が体内で反響した第二の音響信号とを用いて、音響特性を表す音響特性情報を生成する、ステップと、
(b)前記音響特性情報を用いて属性を推定する、ステップと、
を実行させることを特徴とする。
以下、本発明の実施の形態について、図1から図9を参照しながら説明する。
最初に、図1を用いて、本実施の形態における属性推定装置1の構成について説明する。図1は、属性推定装置の一例を示す図である。
続いて、図2を用いて、本実施の形態における属性推定装置1の構成をより具体的に説明する。図2は、属性推定装置を有するシステムの一例を示す図である。
算出部14は、音響特性情報を用いて、器官の種類ごとに、共鳴周波数(周波数特性におけるピーク値をとる周波数)を表す情報を有する共鳴周波数情報を算出する。
算出部14は、まず、生成部2から音響特性情報を取得する。続いて、算出部14は、音響特性を用いて、外耳道、声道、気道に関する共鳴周波数を算出する。算出部14は、例えば、線形予測符号化(LPC:Linear Predictive Coding)などを採用して、共鳴周波数を算出する。その後、算出部14は、共鳴周波数を表す共鳴周波数情報を生成して、生成した共鳴周波数情報を記憶部に記憶する。なお、共鳴周波数の算出方法は、線形予測符号化に限定されず、共鳴周波数が算出できる方法であればよい。
変形例について説明する。変形例では、共鳴周波数と、共鳴周波数に対応する減衰係数とを用いて属性を推定する。そうすることで、更に、推定できる属性を増やすことができる。
算出部14は、音響特性情報を用いて、器官の種類ごとに、共鳴周波数と減衰係数とを含む共鳴周波数情報を算出する。具体的には、算出部14は、共鳴周波数と、共鳴周波数それぞれに対応する減衰係数とを算出する。減衰係数としては、例えば、減衰比(ダンピングファクタ)、対数減衰率、損失係数、Q値などを算出して用いることが考えられる。
属性推定部15は、算出した減衰係数を有する共鳴周波数情報を用いて、属性を推定する。具体的には、属性推定部15は、まず、生成した減衰係数を有する共鳴周波数情報を取得する。
次に、本発明の実施の形態における属性推定装置の動作について図8を用いて説明する。図8は、属性推定装置の動作の一例を示す図である。以下の説明においては、適宜図2から図7を参照する。また、本実施の形態では、属性推定装置を動作させることによって、属性推定方法が実施される。よって、本実施の形態における属性推定方法の説明は、以下の属性推定装置の動作説明に代える。
ステップA4において、算出部14は、まず、生成部2から音響特性情報を取得する。続いて、算出部14は、音響特性を用いてスペクトル分析をして、対象者に関する共鳴周波数を算出する。算出部14は、例えば、線形予測符号化(LPC:Linear Predictive Coding)などを採用して、共鳴周波数を算出する。その後、ステップA4において、算出部14は、共鳴周波数を表す共鳴周波数情報を生成して、生成した共鳴周波数情報を記憶部に記憶する。なお、共鳴周波数の算出方法は、線形予測符号化に限定されず、共鳴周波数が算出できる方法であればよい。
変形例の動作について説明する。変形例では、共鳴周波数と、共鳴周波数に対応する減衰係数とを用いて属性を推定する。そうすることで、更に、推定できる属性を増やすことができる。
ステップA4において、算出部14は、音響特性情報を用いて、器官の種類ごとに、共鳴周波数と減衰係数とを含む共鳴周波数情報を算出する。具体的には、ステップA4において、算出部14は、共鳴周波数と、共鳴周波数それぞれに対応する減衰係数とを算出する。減衰係数としては、例えば、減衰比(ダンピングファクタ)、対数減衰率、損失係数、Q値などを算出して用いることが考えられる。
ステップA5において、属性推定部15は、算出した減衰係数を有する共鳴周波数情報を用いて、属性を推定する。具体的には、ステップA5において、属性推定部15は、まず、生成した減衰係数を有する共鳴周波数情報を取得する。
以上のように本実施の形態によれば、対象となる利用者の外耳道に出力された音響信号x(t)と、体内の器官の状態が反映された反響音信号y(t)とを用いて、インパルス応答h(t)又は伝達関数H(z)などの音響特性情報を用いて生成する。そのため、音響特性情報から体内の器官の状態を推定できるので、対象者の性別、年齢、身長、体重、体格などの属性を推定できる。
本発明の実施の形態におけるプログラムは、コンピュータに、図8に示すステップA1からA8を実行させるプログラムであればよい。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態における属性推定装置と属性推定方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのプロセッサは、生成部2、推定部3(算出部14、属性推定部15)、出力情報生成部13として機能し、処理を行なう。
ここで、実施の形態におけるプログラムを実行することによって、属性推定装置を実現するコンピュータについて図9を用いて説明する。図9は、本発明の実施の形態における属性推定装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。
以上の実施の形態に関し、更に以下の付記を開示する。上述した実施の形態の一部又は全部は、以下に記載する(付記1)から(付記16)により表現することができるが、以下の記載に限定されるものではない。
外耳道に出力された第一の音響信号と、前記第一の音響信号が体内で反響した第二の音響信号とを用いて、音響特性を表す音響特性情報を生成する、生成部と、
前記音響特性情報を用いて属性を推定する、推定部と、
を有することを特徴とする属性推定装置。
付記1に記載の属性推定装置であって、
前記推定部は、前記音響特性情報を用いて、前記外耳道の形状、声道の形状、気道の形状を推定し、推定した前記外耳道の形状、前記声道の形状、前記気道の形状を用いて前記属性を推定する
ことを特徴とする属性推定装置。
付記2に記載の属性推定装置であって、
前記推定部は、前記音響特性情報を用いて、前記外耳道、前記声道、前記気道それぞれについて共鳴周波数を表す共鳴周波数情報を算出し、算出した前記共鳴周波数情報を用いて、前記外耳道の形状、前記声道の形状、前記気道の形状を推定する
ることを特徴とする属性推定装置。
付記3に記載の属性推定装置であって、
前記推定部は、前記共鳴周波数情報それぞれについて減衰係数を算出し、前記共鳴周波数情報と前記減衰係数とを用いて、前記外耳道の形状、前記声道の形状、前記気道の形状を推定する
ことを特徴とする属性推定装置。
付記1から4のいずれか一つに記載の属性推定装置であって、
前記属性は、少なくとも性別、年齢、身長、体重、体格のいずれか一つ以上である
ことを特徴とする属性推定装置。
付記1から5のいずれか一つに記載の属性推定装置であって、
前記外耳道に前記第一の音響信号を出力する、音響信号出力部と、
前記第二の音響信号を入力する、音響信号入力部と、
を有することを特徴とする属性推定装置。
(a)外耳道に出力された第一の音響信号と、前記第一の音響信号が体内で反響した第二の音響信号とを用いて、音響特性を表す音響特性情報を生成する、ステップと、
(b)前記音響特性情報を用いて属性を推定する、ステップと、
を有することを特徴とする属性推定方法。
付記7に記載の属性推定方法であって、
前記(b)のステップにおいて、前記音響特性情報を用いて、前記外耳道の形状、声道の形状、気道の形状を推定し、推定した前記外耳道の形状、前記声道の形状、前記気道の形状を用いて前記属性を推定する
ことを特徴とする属性推定方法。
付記8に記載の属性推定方法であって、
前記(b)のステップにおいて、前記音響特性情報を用いて、前記外耳道、前記声道、前記気道それぞれについて共鳴周波数を表す共鳴周波数情報を算出し、算出した前記共鳴周波数情報を用いて、前記外耳道の形状、前記声道の形状、前記気道の形状を推定する
ることを特徴とする属性推定方法。
付記9に記載の属性推定方法であって、
前記(b)のステップにおいて、前記共鳴周波数情報それぞれについて減衰係数を算出し、前記共鳴周波数情報と前記減衰係数とを用いて、前記外耳道の形状、前記声道の形状、前記気道の形状を推定する
ことを特徴とする属性推定方法。
付記7から10のいずれか一つに記載の属性推定方法であって、
前記属性は、少なくとも性別、年齢、身長、体重、体格のいずれか一つ以上である
ことを特徴とする属性推定方法。
コンピュータに、
(a)外耳道に出力された第一の音響信号と、前記第一の音響信号が体内で反響した第二の音響信号とを用いて、音響特性を表す音響特性情報を生成する、ステップと、
(b)前記音響特性情報を用いて属性を推定する、ステップと、
を実行させる命令を含むプログラム。
付記12に記載のプログラムであって、
前記(b)のステップにおいて、前記音響特性情報を用いて、前記外耳道の形状、声道の形状、気道の形状を推定し、推定した前記外耳道の形状、前記声道の形状、前記気道の形状を用いて前記属性を推定する
ことを特徴とするプログラム。
付記13に記載のプログラムであって、
前記(b)のステップにおいて、前記音響特性情報を用いて、前記外耳道、前記声道、前記気道それぞれについて共鳴周波数を表す共鳴周波数情報を算出し、算出した前記共鳴周波数情報を用いて、前記外耳道の形状、前記声道の形状、前記気道の形状を推定する
ことを特徴とするプログラム。
付記14に記載のプログラムであって、
前記(b)のステップにおいて、前記共鳴周波数情報それぞれについて減衰係数を算出し、前記共鳴周波数情報と前記減衰係数とを用いて、前記外耳道の形状、前記声道の形状、前記気道の形状を推定する
ことを特徴とするプログラム。
付記12から15のいずれか一つに記載のプログラムであって、
前記属性は、少なくとも性別、年齢、身長、体重、体格のいずれか一つ以上である
ことを特徴とするプログラム。
2 生成部
3 推定部
11 検査電気信号生成部
12 反響電気信号取得部
13 出力情報生成部
14 算出部
15 属性推定部
20 耳装着装置
21 検査音信号再生部
22 反響音信号録音部
30 出力装置
41、61 共鳴周波数情報
110 コンピュータ
111 CPU
112 メインメモリ
113 記憶装置
114 入力インターフェイス
115 表示コントローラ
116 データリーダ/ライタ
117 通信インターフェイス
118 入力機器
119 ディスプレイ装置
120 記録媒体
121 バス
Claims (7)
- 外耳道に出力された第一の音響信号と、前記第一の音響信号が体内で反響した第二の音響信号とを用いて、音響特性を表す音響特性情報を生成する、生成手段と、
前記音響特性情報を用いて、前記外耳道の形状、声道の形状、気道の形状を推定し、推定した前記外耳道の形状、前記声道の形状、前記気道の形状を用いて属性を推定する、属性を推定する、推定手段と、
を有することを特徴とする属性推定装置。 - 請求項1に記載の属性推定装置であって、
前記推定手段は、前記音響特性情報を用いて、前記外耳道、前記声道、前記気道それぞれについて共鳴周波数を表す共鳴周波数情報を算出し、算出した前記共鳴周波数情報を用いて、前記外耳道の形状、前記声道の形状、前記気道の形状を推定する
ことを特徴とする属性推定装置。 - 請求項2に記載の属性推定装置であって、
前記推定手段は、前記共鳴周波数情報それぞれについて減衰係数を算出し、前記共鳴周波数情報と前記減衰係数とを用いて、前記外耳道の形状、前記声道の形状、前記気道の形状を推定する
ことを特徴とする属性推定装置。 - 請求項1に記載の属性推定装置であって、
前記属性は、少なくとも性別、年齢、身長、体重、体格のいずれか一つ以上である ことを特徴とする属性推定装置。 - 請求項1に記載の属性推定装置であって、
前記外耳道に前記第一の音響信号を出力する、音響信号出力手段と、
前記第二の音響信号を入力する、音響信号入力手段と、
を有することを特徴とする属性推定装置。 - (a)外耳道に出力された第一の音響信号と、前記第一の音響信号が体内で反響した第二の音響信号とを用いて、音響特性を表す音響特性情報を生成する、ステップと、
(b)前記音響特性情報を用いて、前記外耳道の形状、声道の形状、気道の形状を推定し、推定した前記外耳道の形状、前記声道の形状、前記気道の形状を用いて属性を推定する、ステップと、
を有することを特徴とする属性推定方法。 - コンピュータに、
(a)外耳道に出力された第一の音響信号と、前記第一の音響信号が体内で反響した第二の音響信号とを用いて、音響特性を表す音響特性情報を生成する、ステップと、
(b)前記音響特性情報を用いて、前記外耳道の形状、声道の形状、気道の形状を推定し、推定した前記外耳道の形状、前記声道の形状、前記気道の形状を用いて属性を推定する、ステップと、
を実行させる命令を含むプログラム。
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