JP7323936B2 - Fatigue estimation device - Google Patents

Fatigue estimation device Download PDF

Info

Publication number
JP7323936B2
JP7323936B2 JP2020078149A JP2020078149A JP7323936B2 JP 7323936 B2 JP7323936 B2 JP 7323936B2 JP 2020078149 A JP2020078149 A JP 2020078149A JP 2020078149 A JP2020078149 A JP 2020078149A JP 7323936 B2 JP7323936 B2 JP 7323936B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
fatigue
utterance
difference
past
fundamental frequency
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2020078149A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2021171352A (en
Inventor
寿枝 松村
洋明 小坂
秀剛 上野
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Institute of National Colleges of Technologies Japan
Original Assignee
Institute of National Colleges of Technologies Japan
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Institute of National Colleges of Technologies Japan filed Critical Institute of National Colleges of Technologies Japan
Priority to JP2020078149A priority Critical patent/JP7323936B2/en
Publication of JP2021171352A publication Critical patent/JP2021171352A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP7323936B2 publication Critical patent/JP7323936B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)

Description

この発明は作業者の音声に基づいて当該作業者の疲労度を推定する装置に関するものである。 TECHNICAL FIELD The present invention relates to an apparatus for estimating a worker's degree of fatigue based on the worker's voice.

音声を用いて作業者の疲労度を推定する方法が提案されている。たとえば、特許文献1には次のような装置が開示されている。まず、疲労時(非疲労時)の音声を取得してそのパラメータのベクトルを記録しておき、解析時の音声についてパラメータ解析を行ってベクトルを生成する。さらに、疲労時の音声のパラメータのベクトルに類似するかどうかによって疲労しているかどうかを推定するものである。 A method of estimating the degree of fatigue of a worker using voice has been proposed. For example, Patent Document 1 discloses the following device. First, a speech during fatigue (non-fatigue) is acquired and a vector of its parameters is recorded, and a parameter analysis is performed on the speech during analysis to generate a vector. Furthermore, whether or not the voice is fatigued is estimated by whether or not it resembles the speech parameter vector during fatigue.

このような装置によれば、特別な作業をすることなく、作業者の声を捉えて疲労度を推定できるという利点がある。 Such a device has the advantage that it is possible to estimate the degree of fatigue by capturing the voice of the worker without performing any special work.

特開2007-3835JP 2007-3835

上記のような従来の技術では、たとえばタクシーの運転手が基地局との交信時に発した言葉を取得して音声パラメータのベクトルを生成し、これを予め記録されている疲労時の音声パラメータのベクトルと比較することによって判断している。すなわち、疲労時の音声と判断時の音声が、その長さや音質において異なることとなっている。このため、音声パラメータの算出とベクトルの生成という複雑な処理を行っているわりには、必ずしも正確な疲労推定を行えないという問題があった。 In the above-described conventional technology, for example, words uttered by a taxi driver during communication with a base station are acquired to generate a voice parameter vector, which is then converted into a pre-recorded voice parameter vector when fatigued. determined by comparing with That is, the speech during fatigue and the speech during judgment are different in length and sound quality. For this reason, there is a problem that accurate fatigue estimation cannot always be performed even though the complicated processing of calculating voice parameters and generating vectors is performed.

この発明は、上記のような問題点を解決して、簡易な処理でありながら精度の高い疲労推定を行うことのできる装置を提供することを目的とする。 SUMMARY OF THE INVENTION It is an object of the present invention to solve the above problems and to provide an apparatus capable of performing highly accurate fatigue estimation with simple processing.

本発明の独立して適用可能ないくつかの特徴を以下に示す。 Some independently applicable features of the invention are set forth below.

(1)(2)この発明に係る疲労推定装置は、作業の第1の時点における作業者の発話語についての第1発声音を取得する第1発声音取得手段と、作業の第1の時点より後の第2の時点における作業者の前記発話語と同一の発話語についての第2発声音を取得する第2発声音取得手段と、前記第1発声音および前記第2発声音の基本周波数、平均パワーまたは継続時間長を算出する基本周波数算出手段と、前記第1発声音と前記第2発声音の基本周波数、平均パワーまたは継続時間長の差に基づいて、疲労度を算出する疲労算出手段とを備えている。 (1)(2) A fatigue estimating apparatus according to the present invention comprises first vocalization acquisition means for acquiring a first vocalization of a worker's utterance at a first time point of work, and a second utterance acquisition means for acquiring a second utterance for the same utterance as the utterance of the worker at a later second point in time; and a fundamental frequency of the first utterance and the second utterance. , a fundamental frequency calculating means for calculating average power or duration, and a fatigue calculator for calculating a degree of fatigue based on the difference in fundamental frequency, average power or duration between the first vocalization and the second vocalization. means.

したがって、第1の時点と第2の時点の音声を取得することにより、疲労度を推定することができる。 Therefore, the degree of fatigue can be estimated by acquiring the voices at the first time point and the second time point.

(3)この発明に係る疲労推定装置は、疲労度yの算出を、下式に基づいて行うことを特徴としている。 (3) The fatigue estimation device according to the present invention is characterized in that the fatigue degree y is calculated based on the following equation.

y=β0+β1(X1'-X1
ここで、β0、β1は定数、X1第1発声音の基本周波数、X1'は第2発声音の基本周波数である。
y=β 01 (X 1 '-X 1 )
where β 0 and β 1 are constants, X 1 is the fundamental frequency of the first utterance , and X 1 ' is the fundamental frequency of the second utterance .

したがって、第1の時点と第2の時点の音声の基本周波数を算出することで、疲労度を推定することができる。 Therefore, the degree of fatigue can be estimated by calculating the fundamental frequency of the sound at the first time point and the second time point.

(4)この発明に係る疲労推定装置は、疲労度yの算出を、下式に基づいて行うことを特徴としている。 (4) The fatigue estimation device according to the present invention is characterized in that the fatigue degree y is calculated based on the following equation.

y=β0+β1(X2'-X2
ここで、β0、β1は定数、X2第1発声音の平均パワー、X2'は第2発声音の平均パワーである。
y=β 01 (X 2 '-X 2 )
where β 0 and β 1 are constants, X 2 is the average power of the first utterance , and X 2 ' is the average power of the second utterance .

したがって、第1の時点と第2の時点の音声の平均パワーを算出することで、疲労度を推定することができる。 Therefore, the degree of fatigue can be estimated by calculating the average power of the voice at the first time point and the second time point.

(5)この発明に係る疲労推定装置は、疲労度yの算出を、下式に基づいて行うことを特徴としている。 (5) The fatigue estimation device according to the present invention is characterized in that the fatigue degree y is calculated based on the following equation.

y=β0+β1(X3'-X3
ここで、β0、β1は定数、X3第1発声音の継続時間長、3'は第2発声音の継続時間長である。
y=β 01 (X 3 '-X 3 )
Here, β 0 and β 1 are constants, X 3 is the duration of the first utterance, and X 3 ' is the duration of the second utterance.

したがって、第1の時点と第2の時点の音声の継続時間長を算出することで、疲労度を推定することができる。 Therefore, the degree of fatigue can be estimated by calculating the duration of the voice at the first time point and the second time point.

(6)この発明に係る疲労推定装置は、下式のΔX1が所定値α以上であるか否かによって、疲労の有無を疲労度として算出することを特徴としている。 (6) The fatigue estimating device according to the present invention is characterized in that the presence or absence of fatigue is calculated as the degree of fatigue depending on whether or not ΔX 1 in the following equation is equal to or greater than a predetermined value α.

ΔX1=100・(X1'-X1)/X1
ここで、X1第1発声音の基本周波数、1'は第2発声音の基本周波数である。
ΔX 1 =100·(X 1 '-X 1 )/X 1
Here, X 1 is the fundamental frequency of the first utterance, and X 1 ' is the fundamental frequency of the second utterance.

したがって、作業者の主観とは関係なく、疲労度を推定することができる。 Therefore, the degree of fatigue can be estimated regardless of subjectivity of the worker.

(7)この発明に係る疲労推定装置は、下式のΔX2が所定値α以上であるか否かによって、疲労の有無を疲労度として算出することを特徴としている。 (7) The fatigue estimating device according to the present invention is characterized in that the presence or absence of fatigue is calculated as the degree of fatigue depending on whether or not ΔX2 in the following equation is equal to or greater than a predetermined value α.

ΔX2=100・(X2'-X2)/X2
ここで、X2第1発声音の平均パワー、2'は第2発声音の平均パワーである。
ΔX 2 =100·(X 2 '-X 2 )/X 2
Here, X 2 is the average power of the first utterance, and X 2 ' is the average power of the second utterance.

したがって、作業者の主観とは関係なく、疲労度を推定することができる。 Therefore, the degree of fatigue can be estimated regardless of subjectivity of the worker.

(8)この発明に係る疲労推定装置は、下式のΔX 3 が所定値α以上であるか否かによって、疲労の有無を疲労度として算出することを特徴としている。
(8) The fatigue estimating device according to the present invention is characterized in that the presence or absence of fatigue is calculated as the degree of fatigue depending on whether or not ΔX3 in the following equation is equal to or greater than a predetermined value α.

ΔX 3 =100・(X 3 '-X 3 )/X 3
ここで、 3 は第1発声音の継続時間長、X 3 'は第2発声音の継続時間長である。
ΔX 3 =100·(X 3 '-X 3 )/X 3
Here, X 3 is the duration of the first utterance, and X 3 ' is the duration of the second utterance.

したがって、作業者の主観とは関係なく、疲労度を推定することができる。 Therefore, the degree of fatigue can be estimated regardless of subjectivity of the worker.

(9)この発明に係る疲労推定装置は、発話語が、全語数のうちの半分以上が母音であることを特徴としている。 (9) The fatigue estimation device according to the present invention is characterized in that half or more of all spoken words are vowels.

したがって、基本周波数などの変化が現れやすく、推定を正確に行うことができる。 Therefore, changes in the fundamental frequency and the like tend to appear, and estimation can be performed accurately.

(10)この発明に係る推定装置は、発話語が、疲れに関連した意味を有する言葉であることを特徴としている。 (10) The estimating device according to the present invention is characterized in that the spoken word is a word having a meaning related to fatigue.

したがって、感情を込めて発話しやすく、疲労による変化が明確に現れ、推定を正確に行うことができる。 Therefore, it is easy to speak with emotion, changes due to fatigue appear clearly, and estimation can be performed accurately.

(11)(12)この発明に係る推定装置は、過去の作業の第1の時点における作業者の発話語についての第1発声音と疲労感、過去の作業の第1の時点より後の第2の時点における作業者の前記発話語と同一の発話語についての第2発声音と疲労感を1セットとし、これを複数セット繰り返して取得する過去発声音取得手段と、前記第2の時点の疲労感から前記第1の時点の疲労感を減じた値を差疲労感として算出する差疲労感算出手段と、前記過去の各セットにおいて差疲労感が所定値以上のセットを抽出し、抽出したセットについて、前記第1発声音および前記第2発声音の基本周波数の差を過去差基本周波数として算出し、前記過去の各セットにおいて差疲労感が所定値以上のセットを抽出し、抽出したセットについて、前記第1発声音および前記第2発声音の平均パワーの差を過去差平均パワーとして算出し、前記過去の各セットにおいて差疲労感が所定値以上のセットを抽出し、前記第1発声音および前記第2発声音の継続時間長の差を過去差継続時間長として算出する過去差要素算出手段と、前記過去差基本周波数、前記過去差平均パワー、前記過去差継続時間のうち、前記差疲労感との相関が所定値以上のものを抽出要素として抽出する抽出手段と、現在の作業の第1の時点における作業者の発話語についての第1発声音、現在の作業の第1の時点より後の第2の時点における作業者の前記発話語についての第2発声音を取得する対象発声音取得手段と、前記対象の前記第1発声音および前記第2発声音の基本周波数の差を対象基本周波数として算出し、平均パワーの差を対象平均パワーとして、継続時間長の差を対象差継続時間長として算出する対象差要素算出手段と、対象基本周波数、対象差平均パワー、対象差継続時間長のうち、要素抽出手段によって選択された差要素を抽出する対象差要素抽出手段と、前記対象差要素抽出手段によって抽出された差要素に基づいて、前記要素抽出手段において算出した相関を用いて、疲労度を予測する疲労度算出手段と、予測された疲労度について、前記作業者がその正当性を判断する疲労度評価手段と、対象差要素抽出手段によって算出された差要素と、疲労度評価手段66に与えられた正当性とに基づいて、要素抽出手段によっていずれの要素を抽出するか、およびその相関関係を修正する修正手段とを備えている。 (11)(12) The estimating device according to the present invention provides a first utterance and a feeling of fatigue regarding a worker's utterance at a first point in time of past work, past utterance acquisition means for repeatedly acquiring a plurality of sets of a second utterance and fatigue for the same utterance as the utterance of the worker at the time point 2; A differential fatigue calculation means for calculating a value obtained by subtracting the fatigue at the first point from the fatigue, as a differential fatigue, and extracting and extracting a set in which the differential fatigue is equal to or greater than a predetermined value in each of the past sets. For the sets, the difference between the fundamental frequencies of the first utterance and the second utterance is calculated as the past difference fundamental frequency, and the set in which the differential feeling of fatigue is equal to or greater than a predetermined value is extracted from each of the past sets, and the extracted set , the difference between the average powers of the first utterance and the second utterance is calculated as the past difference average power, and in each of the past sets, the set in which the difference fatigue feeling is a predetermined value or more is extracted, and the first utterance past difference element calculating means for calculating a difference in duration between the voice and the second utterance as a past difference duration; Extraction means for extracting as an extraction element a correlation with the differential fatigue feeling of a predetermined value or more; A target utterance acquiring means for acquiring a second utterance for the said uttered word of the worker at a second time after the time, and a fundamental frequency difference between the first utterance and the second utterance of the target. as the target fundamental frequency, the difference in the average power as the target average power, and the difference in the duration length as the target difference duration length; A target difference element extracting means for extracting a difference element selected by the element extracting means out of the duration length; and a correlation calculated by the element extracting means based on the difference element extracted by the target difference element extracting means. a fatigue level calculation means for predicting the fatigue level using the Correction means for correcting which elements are to be extracted by the element extraction means based on the legitimacy given to the fatigue level evaluation means 66 and their correlation.

したがって、疲労度の推定を行うとともに、適切な要素を選択して、ダイナミックに正確な疲労推定を行うことができる。 Therefore, while estimating the degree of fatigue, it is possible to select an appropriate element and dynamically perform accurate fatigue estimation.

「第1発声音取得手段」は、ステップS13がこれに対応する。 The "first utterance obtaining means" corresponds to step S13.

「第2発声音取得手段」は、ステップS16がこれに対応する。 "Second utterance obtaining means" corresponds to step S16.

「基本周波数算出手段」は、ステップS17がこれに対応する。 "Fundamental frequency calculating means" corresponds to step S17.

「疲労度算出手段」は、ステップS19がこれに対応する。 "Fatigue level calculation means" corresponds to step S19.

「プログラム」とは、CPUにより直接実行可能なプログラムだけでなく、ソース形式のプログラム、圧縮処理がされたプログラム、暗号化されたプログラム等を含む概念である。 "Program" is a concept that includes not only programs that can be directly executed by the CPU, but also programs in source format, compressed programs, encrypted programs, and the like.

この発明の一実施形態による疲労推定装置の機能ブロック図である。1 is a functional block diagram of a fatigue estimating device according to one embodiment of the present invention; FIG. 疲労推定装置のハードウエア構成である。It is a hardware configuration of a fatigue estimation device. 疲労度推定関数の生成処理を示すフローチャートである。7 is a flowchart showing a process of generating a fatigue level estimation function; 蓄積された音声データと、疲労感のデータである。They are accumulated voice data and fatigue data. 乗務前と乗務中の基本周波数、差基本周波数、差疲労感のデータを示す図である。It is a figure which shows the data of a fundamental frequency, a difference fundamental frequency, and a differential fatigue feeling before and during crew duty. 疲労度推定処理のフローチャートである。It is a flowchart of a fatigue degree estimation process. 疲労度推定処理のフローチャートである。It is a flowchart of a fatigue degree estimation process. 疲労推定装置をサーバ装置として構築した場合の機能ブロック図である。It is a functional block diagram at the time of constructing a fatigue estimation device as a server device. 第2の実施形態による疲労装置の機能ブロック図である。FIG. 3 is a functional block diagram of a fatigue device according to a second embodiment; 疲労度推定処理のフローチャートである。It is a flowchart of a fatigue degree estimation process. 疲労度推定処理のフローチャートである。It is a flowchart of a fatigue degree estimation process. 疲労度推定処理のフローチャートである。It is a flowchart of a fatigue degree estimation process. 発話語「これは実験です」についての、差疲労感、差基本周波数、差平均パワー、差継続時間長のデータを示す図である。FIG. 10 is a diagram showing data on differential fatigue, differential fundamental frequency, differential average power, and differential duration for the utterance "This is an experiment". 図13のデータについてt検定を行った結果である。It is the result of having performed t test about the data of FIG. 発話語「はい」についての、差疲労感、差基本周波数、差平均パワー、差継続時間長のデータを示す図である。FIG. 10 is a diagram showing data of differential fatigue, differential fundamental frequency, differential average power, and differential duration for the spoken word "yes"; 発話語「ただいま」についての、差疲労感、差基本周波数、差平均パワー、差継続時間長のデータを示す図である。FIG. 10 is a diagram showing data of differential fatigue, differential fundamental frequency, differential average power, and differential continuation duration for the spoken word "tadaima". 発話語「あ~あ」についての、差疲労感、差基本周波数、差平均パワー、差継続時間長のデータを示す図である。FIG. 10 is a diagram showing data of differential fatigue, differential fundamental frequency, differential average power, and differential continuation time for the utterance "a~a". 発話語「疲れた」についての、差疲労感、差基本周波数、差平均パワー、差継続時間長のデータを示す図である。FIG. 10 is a diagram showing data of differential fatigue, differential fundamental frequency, differential average power, and differential duration for the utterance "tired"; 発話語「これは実験です」についての、差疲労感、差基本周波数、差平均パワー、差継続時間長のデータを示す図である。FIG. 10 is a diagram showing data on differential fatigue, differential fundamental frequency, differential average power, and differential duration for the utterance "This is an experiment". 図15~図18のデータについてt検定を行った結果である。This is the result of performing a t-test on the data of FIGS. 15 to 18. FIG.

1.第1の実施形態
1.1機能構成
図1に、この発明の一実施形態による疲労推定装置の機能ブロック図を示す。第1発声音取得手段2は、作業の第1の時点における作業者の発話語についての第1発声音を取得する。第2発声音取得手段4は、前記第1の時点より後の第2の時点における作業者の前記発話語についての第2発声音を取得する。
1. 1st embodiment
1.1 Functional Configuration FIG. 1 shows a functional block diagram of a fatigue estimating device according to one embodiment of the present invention. The first utterance acquisition means 2 acquires the first utterance of the worker's utterance at the first time point of the work. A second uttered sound acquisition means 4 acquires a second uttered sound of the uttered word of the worker at a second time point after the first time point.

基本周波数算出手段6は、第1発声音の基本周波数を算出し、第2発声音の基本周波数を算出する。疲労度算出手段8は、第1発声音の基本周波数と、第2発声音の基本周波数との差に基づいて疲労度を算出する。 Fundamental frequency calculation means 6 calculates the fundamental frequency of the first utterance and the fundamental frequency of the second utterance. The fatigue level calculation means 8 calculates the fatigue level based on the difference between the fundamental frequency of the first utterance and the fundamental frequency of the second utterance.

したがって、疲労による発話の基本周波数の変化に基づいて、疲労度を推定することができる。また、第1の時点と第2の時点において同じ発話語を発声するようにしているので、処理が容易でありながら、疲労に基づく基本周波数の変化を的確に捉えることができる。
Therefore, the degree of fatigue can be estimated based on the change in the fundamental frequency of speech due to fatigue. In addition, since the same utterance is uttered at the first time point and the second time point, it is possible to accurately grasp the change in the fundamental frequency due to fatigue while facilitating the processing.

1.2ハードウエア構成
図2に、疲労推定装置のハードウエア構成を示す。この実施形態では、タクシーのダッシュボードなどに内蔵できる装置として構成している。
1.2 Hardware configuration Figure 2 shows the hardware configuration of the fatigue estimation device. In this embodiment, it is configured as a device that can be built into the dashboard of a taxi or the like.

CPU30には、メモリ32、スピーカ34、制御回路35、ハードディスク36、DVD-ROMドライブ38、D/Aコンバータ39が接続されている。制御回路35は、タクシー自動車のエンジンや電気系統を制御する回路である。 A memory 32 , a speaker 34 , a control circuit 35 , a hard disk 36 , a DVD-ROM drive 38 and a D/A converter 39 are connected to the CPU 30 . The control circuit 35 is a circuit for controlling the engine and electric system of the taxi automobile.

ハードディスク36には、オペレーティングシステム42、疲労推定プログラム44が記録されている。疲労推定プログラム44は、オペレーティングシステム42と協働してその機能を発揮するものである。これらプログラムは、DVD-ROM46に記録されていたものを、DVD-ROMドライブ38を介して、ハードディスク36にインストールしたものである。 The hard disk 36 stores an operating system 42 and a fatigue estimation program 44 . The fatigue estimation program 44 cooperates with the operating system 42 to exert its functions. These programs are recorded on the DVD-ROM 46 and installed on the hard disk 36 via the DVD-ROM drive 38 .

マイク41は、作業者の発話を音声信号として出力するものである。音声信号は、D/Aコンバータ39によってディジタル信号に変換される。
The microphone 41 outputs the worker's speech as an audio signal. The audio signal is converted into a digital signal by the D/A converter 39 .

1.3疲労度推定関数の算出
まず、疲労推定を行うための疲労度推定関数について説明を行う。
1.3 Calculation of Fatigue Level Estimating Function First, the fatigue level estimating function for estimating fatigue will be described.

この実施形態において用いた疲労度推定関数は、以下のとおりである。 The fatigue level estimation function used in this embodiment is as follows.

y=β0+β1(X1'-X1
ここで、yは疲労度、β0β1は実測によって導き出された定数、X1は作業開始前(第1の時点)における発話音声信号の基本周波数、X1'は作業開進行後(第2の時点)における発話音声信号の基本周波数である。
y=β 01 (X 1 '-X 1 )
Here, y is the degree of fatigue, β 0 β 1 is a constant derived by actual measurement, X 1 is the fundamental frequency of the speech signal before the start of work (first point), X 1 ' is after work progresses (first 2) is the fundamental frequency of the speech signal.

この疲労度推定関数を用い、タクシー乗務員の業務開始前(第1の時点)における発話音声信号の基本周波数X1と、業務開始後(第2の時点)における発話音声信号X1'を与えることで、疲労度yを推定することができる。 Using this fatigue level estimation function, the fundamental frequency X 1 of the speech voice signal before the start of the taxi driver's work (first time point) and the speech voice signal X 1 ' after the start of work (second time point) are given. , the degree of fatigue y can be estimated.

定数β0β1は、多くの作業者について、業務開始前、業務開始後に、同じ発話語を発話してもらい取得した発話音声信号に基づいて、重回帰分析によって算出する。 The constants β 0 and β 1 are calculated by multiple regression analysis based on utterance voice signals obtained by having many workers utter the same utterance before and after starting work.

図3に、疲労度推定関数生成処理のフローチャートを示す。この処理は、図2に示すコンピュータとは別の、一般的なコンピュータ(PC)を用いて行うことができる。 FIG. 3 shows a flowchart of the fatigue level estimation function generation process. This processing can be performed using a general computer (PC) different from the computer shown in FIG.

まず、CPUは、DVD-ROM等に記録された計測データをハードディスク36に取り込む(ステップS1)。計測データの例を、図4に示す。作業者に対し、作業前に発話語「あ~あ」を発話してもらった時の音声信号と、作業後に同じ発話語「あ~あ」を発話してもらった時の音声信号と、作業前・作業後の作業者の自己申告による疲労感を記録したものである。図においては、音声信号を波形にて示しているが、実際には時系列のディジタルデータが記録されている。 First, the CPU loads measurement data recorded on a DVD-ROM or the like into the hard disk 36 (step S1). An example of measurement data is shown in FIG. A speech signal when a worker utters an utterance "ah" before work, a speech signal when the worker utters the same utterance "ah" after work, and a work It is a record of self-reported fatigue of workers before and after work. In the drawing, the audio signal is shown as a waveform, but actually time-series digital data is recorded.

疲労感は作業車の自己申告による1~5までの数値にて示されており、1が「好調」で最も疲労感が少なく、2が「やや好調」、3が「ふつう」、4が「やや疲労」、5が「疲労」でもっとの疲労感が大きいことが示されている。サンプル番号は、異なる作業者(同じ作業者について異なるタイミング)の音声信号であることを示している。図4においては、例として50個のサンプルを示している。 Fatigue is indicated by a numerical value from 1 to 5 according to self-reported work vehicle, 1 is "good" and the least fatigue, 2 is "somewhat good", 3 is "normal", and 4 is " Slightly fatigued", and 5 is "fatigued", indicating that the feeling of fatigue is greater. The sample numbers indicate voice signals of different workers (different timings for the same worker). FIG. 4 shows 50 samples as an example.

次に、CPUは、取り込んだ作業前と作業後の音声信号について、音声信号の基本周波数X1、X1'を算出する(ステップS2)。ここで、基本周波数とは、声帯の開け閉めに起因して、音声波形において観測される周期の逆数である。図5に、算出された基本周波数を示す。 Next, the CPU calculates the fundamental frequencies X 1 and X 1 ' of the sound signals of the captured pre-work and post-work sound signals (step S2). Here, the fundamental frequency is the reciprocal of the period observed in the speech waveform due to the opening and closing of the vocal cords. FIG. 5 shows the calculated fundamental frequencies.

次に、CPUは、作業後の基本周波数X1'と作業前の基本周波数X1との差周波数を算出する(ステップS3)。算出された差周波数を、図5に示す。 Next, the CPU calculates the difference frequency between the fundamental frequency X 1 ' after work and the fundamental frequency X 1 before work (step S3). The calculated difference frequencies are shown in FIG.

さらに、CPUは、作業後の疲労感と作業前の疲労感との差疲労感を算出する(ステップS4)。差疲労感は、作業を行ったことによって生じた疲労を表す指標である。疲労度は、各人が感じる相対的なものであるから、この実施形態では、差疲労感を疲労度として採用している。算出された差疲労感を、図5に示す。 Furthermore, the CPU calculates the difference in fatigue between the fatigue after work and the fatigue before work (step S4). The differential fatigue is an index representing the fatigue caused by performing the work. Since the degree of fatigue is a relative one felt by each person, in this embodiment, differential fatigue is used as the degree of fatigue. FIG. 5 shows the calculated differential fatigue.

続いて、CPUは、疲労度(差疲労感)yと差周波数δX1との関係を重回帰分析し、下式のβ0β1を算出する(ステップS5)。 Subsequently, the CPU performs multiple regression analysis on the relationship between the degree of fatigue (difference fatigue) y and the difference frequency δX 1 to calculate β 0 β 1 in the following equation (step S5).

y=β0+β1(δX1
以上のようにして、疲労度推定関数を算出する。疲労度は、1~5の数値として算出される(5が最も疲労した状態である)。
y=β 01 (δX 1 )
The fatigue level estimation function is calculated as described above. The degree of fatigue is calculated as a numerical value from 1 to 5 (5 being the most fatigued state).

1.4疲労度推定処理
次に、上記の疲労度推定関数を用いた疲労推定を説明する。図6、図7は、疲労判定プログラムのフローチャートである。
1.4 Fatigue Estimation Processing Next, fatigue estimation using the fatigue estimation function will be described. 6 and 7 are flowcharts of the fatigue determination program.

CPU30は、制御回路36からエンジン始動の信号を受け取ると(ステップS11)、スピーカ34から発声を求めるメッセージを出力する(ステップS12)。なお、エンジンの始動は、疲労推定装置に対して電源が供給されたことによって判断するようにしてもよい。 When the CPU 30 receives an engine start signal from the control circuit 36 (step S11), the CPU 30 outputs a message requesting vocalization from the speaker 34 (step S12). It should be noted that the start of the engine may be determined when power is supplied to the fatigue estimation device.

発声を求めるメッセージとしては、例えば、「「あ~あ」と発声してください」のように、乗務員に発生を促すものとする。これを受けて、乗務員が「あ~あ」と発声すると、マイク41からアナログ音声信号が出力され、D/A変換機39によって音声ディジタル信号に変換される。CPU30は、これを取得し、ハードディスク36に記録する(ステップS13)。 For example, the message requesting vocalization is to urge the crew member to generate such as "Please vocalize 'aa'". In response to this, when the flight attendant utters "Ah!", an analog voice signal is output from the microphone 41 and converted by the D/A converter 39 into a voice digital signal. The CPU 30 acquires this and records it in the hard disk 36 (step S13).

乗務員が業務を開始しステップS13から所定時間(たとえば4時間)が経過すると(ステップS14)、CPU30は、スピーカ34から発声を求めるメッセージを出力する(ステップS15)。この際、CPU30は、ステップS12において発声を求めた発話語と同じ発話語について発声を求める。すなわち、「「あ~あ」と発声してください」のように、乗務員に発生を促すものとする。 When the crew starts work and a predetermined time (for example, 4 hours) has passed from step S13 (step S14), CPU 30 outputs a message requesting vocalization from speaker 34 (step S15). At this time, the CPU 30 requests the same utterance as the utterance requested in step S12 to be uttered. In other words, it is assumed that the driver is urged to generate an error, such as "Please say ``Ah!''".

これを受けて、乗務員が「あ~あ」と発声すると、マイク41からアナログ音声信号が出力され、D/A変換機39によって音声ディジタル信号に変換される。CPU30は、これを取得し、ハードディスク36に記録する(ステップS16)。 In response to this, when the flight attendant utters "Ah!", an analog voice signal is output from the microphone 41 and converted by the D/A converter 39 into a voice digital signal. The CPU 30 acquires this and records it in the hard disk 36 (step S16).

続いて、CPU30は、ステップS13(業務開始前)において記録した音声、ステップS16(現在)において記録した音声の基本周波数X1、X1'を算出する(ステップS17)。さらに、現在の基本周波数X1'から業務開始前の基本周波数X1を減じ、その差周波数δX1を算出する。 Subsequently, the CPU 30 calculates the fundamental frequencies X 1 and X 1 ' of the voice recorded in step S13 (before starting work) and the voice recorded in step S16 (present) (step S17). Further, the fundamental frequency X 1 before the start of business is subtracted from the current fundamental frequency X 1 ' to calculate the difference frequency δX 1 .

CPU30は、疲労度推定関数y=β0+β1(δX1)に基づいて、疲労度yを推定する(ステップS19)。推定した疲労度yが所定値を超えていなければ、ステップS16の実行から所定時間経過したかどうかを判断し、所定時間経過すればステップS15~S19を実行して疲労度を推定する。 The CPU 30 estimates the fatigue level y based on the fatigue level estimation function y=β 01 (δX 1 ) (step S19). If the estimated fatigue level y does not exceed a predetermined value, it is determined whether a predetermined period of time has elapsed since step S16 was executed. If the predetermined period of time has elapsed, steps S15 to S19 are executed to estimate the fatigue level.

推定した疲労度yが所定値を超えていれば、スピーカ34から警告音声(「休息が必要です」など)を出力する(ステップS21)。 If the estimated degree of fatigue y exceeds a predetermined value, a warning voice (such as "You need to rest") is output from the speaker 34 (step S21).

この警告を受けて、乗務員がエンジンを切って休息すると、疲労推定プログラム44は休止する。休息後、乗務員が再度エンジンをスタートすると、疲労推定プログラム44が起動し、ステップS11以下を実行する。 After receiving this warning, the crew turns off the engine and rests, and the fatigue estimation program 44 is paused. After resting, when the crew member starts the engine again, the fatigue estimation program 44 is activated, and step S11 and subsequent steps are executed.

また、ステップS21における警告後も乗務員がエンジンを切らずに業務を続けた場合、ステップS16から所定時間経過すると、ステップS15~S19を実行して、疲労度を推定する。この疲労度が所定値を超えていれば、再び警告を出力する(ステップS21)。 Further, if the crew continues to work without turning off the engine even after the warning in step S21, steps S15 to S19 are executed after a predetermined time has elapsed from step S16 to estimate the degree of fatigue. If the degree of fatigue exceeds the predetermined value, the warning is output again (step S21).

以上のようにして、タクシー乗務員の疲労度を推定して警告を出力し、疲労に伴う事故を未然に防止することができる。 As described above, it is possible to estimate the degree of fatigue of the taxi driver, output a warning, and prevent accidents due to fatigue.

上記実施では、発話語として「あ~あ」を用いている。「あ~あ」は、母音を含んでいる(母音のみで構成されている)ことから、基本周波数の変化が生じやすいので好ましい。したがって、「あ~あ」以外の発話語を用いる場合であっても、母音が含まれる割合の多い発話語を用いることが好ましい。 In the above implementation, "a~a" is used as an utterance. Since "a~a" includes vowels (consisting only of vowels), the fundamental frequency is likely to change, which is preferable. Therefore, even if a spoken word other than "a~a" is used, it is preferable to use a spoken word that includes a large proportion of vowels.

また、「あ~あ」は、疲れに関する意味を持つ言葉であるから感情を込めやすい。このため、疲れに応じた基本周波数の変化が生じやすいので好ましい。したがって、「あ~あ」以外の発話語を用いる場合であっても、「疲れた」などの感情を込めやすい発話語を用いることが好ましい。これに対し、「ただいま」や「これは実験です」などの感情の込めにくい発話語は、「疲れた」より適していないということができる。
In addition, since "a~a" is a word that has a meaning related to fatigue, it is easy to express emotions. Therefore, it is preferable because the fundamental frequency tends to change according to fatigue. Therefore, even in the case of using utterances other than "a~a", it is preferable to use utterances such as "I'm tired" that are easy to express emotions. On the other hand, it can be said that utterances such as "I'm home" and "This is an experiment" are less suitable than "I'm tired".

1.5その他
(1)上記実施形態では、警告を出力したにも拘わらずエンジンを停止させない場合であっても、所定時間経過後に再度、疲労度を推定するようにしている。しかし、警告を出力したにも拘わらずエンジンを停止させない場合には、当該所定時間を通常の所定時間より短くして、疲労度を推定するようにしてもよい。
1.5 Miscellaneous
(1) In the above embodiment, even if the engine is not stopped in spite of the warning output, the fatigue level is estimated again after a predetermined period of time has elapsed. However, if the engine is not stopped despite the output of the warning, the predetermined time may be set shorter than the normal predetermined time to estimate the degree of fatigue.

(2)上記実施形態では、タクシーの乗務員の疲労度推定を例として説明したが、他の作業を行う作業員一般に適用することができる。 (2) In the above embodiment, the fatigue level estimation of a taxi driver was explained as an example, but the method can be applied to workers in general who perform other tasks.

(3)上記実施形態では、業務開始時を第1の時点とし、業務中を第2の時点としている。しかし、業務中のある時点を第1の時点とし、これより後の業務中の時点を第2の時点としてもよい。 (3) In the above embodiment, the start of business is defined as the first time point, and the time during business is defined as the second time point. However, a point in time during work may be set as the first point in time, and a later point in time during work may be set as the second point in time.

(4)上記実施形態では、警告を発するようにしているが、エンジンの停止など疲労となる原因を取り除く処理を実行するようにしてもよい。 (4) In the above embodiment, a warning is issued, but a process for removing the cause of fatigue, such as stopping the engine, may be executed.

(5)上記実施形態では、差周波数(第2の時点の基本周波数と第1の時点の基本周波数の差)を用いて疲労度の推定を行っている。しかし、差継続時間長(第2の時点の音声信号の継続時間長と第1の時点の音声信号の継続時間長の差)を用いて疲労度を推定するようにしてもよい。この場合の、疲労度推定関数は、下記のとおりである。 (5) In the above embodiment, the fatigue level is estimated using the difference frequency (difference between the fundamental frequency at the second point in time and the fundamental frequency at the first point in time). However, the degree of fatigue may be estimated using the differential duration length (the difference between the duration length of the audio signal at the second time point and the duration length of the audio signal at the first time point). The fatigue level estimation function in this case is as follows.

y=β0+β3(δX3
ここで、β0、β3は定数、δX3は差継続時間長である。なお、疲労度推定関数の算出の仕方は、図3と同様である。なお、疲労によって差継続時間長に変化が生じやすいのは、発話時に感情の入りやすい「つかれた」などの発話語である。
y=β 03 (δX 3 )
where β 0 and β 3 are constants, and δX 3 is the difference duration. The method of calculating the fatigue level estimation function is the same as in FIG. It is to be noted that utterances such as "tired" that are likely to express emotion when uttered are likely to cause changes in the differential duration due to fatigue.

また、差平均パワー(第2の時点の平均パワーと第1の時点の平均パワーの差)を用いて疲労度の推定を行うようにしてもよい。 Alternatively, the degree of fatigue may be estimated using the differential average power (the difference between the average power at the second point in time and the average power at the first point in time).

(6)上記実施形態では、差周波数と差疲労感との相関関係によって、疲労度推定関数を算出し、疲労度を推定するようにしている。しかし、疲労すると差周波数が大きくなると仮定し、差周波数の変化率ΔX1が疲労度に比例するものとして推定を行うようにしてもよい。 (6) In the above embodiment, the fatigue level estimation function is calculated based on the correlation between the difference frequency and the differential fatigue feeling to estimate the fatigue level. However, assuming that the difference frequency increases with fatigue, the rate of change ΔX 1 of the difference frequency may be estimated as being proportional to the degree of fatigue.

この場合の疲労度推定関数は、以下のとおりである。 The fatigue level estimation function in this case is as follows.

ΔX1 = 100・(X1'-X1)/X1
たとえば、ΔX1が所定値を超えると疲労していると判断する。
ΔX 1 = 100·(X 1 '-X 1 )/X 1
For example, if ΔX 1 exceeds a predetermined value, it is determined that the user is fatigued.

差時間継続長についても同様に疲労度推定関数を生成することができる。 A fatigue level estimation function can be similarly generated for the difference time duration.

(7)上記実施形態では、タクシーに搭載された疲労推定装置について説明した。しかし、通常のコンピュータを疲労推定装置としてもよい。また、サーバ装置として構築してもよい。疲労推定装置をサーバ装置として構築した場合の機能ブロック図を、図8に示す。 (7) In the above embodiment, the fatigue estimation device installed in a taxi has been described. However, a normal computer may be used as the fatigue estimation device. Moreover, you may build as a server apparatus. FIG. 8 shows a functional block diagram when the fatigue estimation device is constructed as a server device.

端末装置20とサーバ装置10は、インターネットなどの通信回線を通じて接続されている。端末装置20には、マイクが設けられ、第1の時点における発話語の音声ディジタル信号が生成される。同様に、第2の時点における発話語の音声ディジタル信号が生成される。これらの音声ディジタル信号は、第1発声音送信手段3、第2発声音送信手段5によって、サーバ装置10に送信される。 The terminal device 20 and the server device 10 are connected through a communication line such as the Internet. The terminal device 20 is provided with a microphone and generates an audio digital signal of the spoken word at the first point in time. Similarly, a speech digital signal of the spoken word at a second time point is generated. These voice digital signals are transmitted to the server device 10 by the first vocalization transmission means 3 and the second vocalization transmission means 5 .

サーバ装置10における、第1発声音取得手段2、第2発声音取得手段4、基本周波数算出手段6、疲労度算出手段8は、図1と同様の機能を持つものである。疲労度算出手段8は、推定した疲労度を、端末装置20に送信する。疲労度を受信した端末装置20の警告手段7は、スピーカ、ディスプレイなどから警告を出力する。 The first utterance acquisition means 2, the second utterance acquisition means 4, the fundamental frequency calculation means 6, and the degree of fatigue calculation means 8 in the server device 10 have the same functions as in FIG. The fatigue level calculation means 8 transmits the estimated fatigue level to the terminal device 20 . The warning means 7 of the terminal device 20 that has received the fatigue level outputs a warning from a speaker, display, or the like.

(8)上記実施形態では、多数人の音声データに基づいて疲労推定関数を生成している。しかし、疲労の推定を行いたい乗務員の音声データにもに基づいて疲労推定関数を生成するようにしてもよい。これにより、より精度が向上する。 (8) In the above embodiment, the fatigue estimation function is generated based on voice data of many people. However, the fatigue estimation function may also be generated based on the voice data of the crew whose fatigue is to be estimated. This improves the accuracy.

(9)上記実施形態では、作業開始前を第1の時点、作業中を第2の時点としている。しかし、作業中の任意の時点を、第1の時点、第2の時点(第1の時点より後の時点)としてもよい。 (9) In the above embodiment, the first point in time is before the start of work, and the second point in time is during work. However, any point in time during work may be the first point in time and the second point in time (point after the first point in time).

(10)上記変形例は、その本質に反しない限り、他の実施形態と組み合わせることが可能である。
(10) The above modifications can be combined with other embodiments as long as they do not contradict the essence.

2.第2の実施形態
2.1機能構成
図9に、第2の実施形態による疲労推定装置の機能構成を示す。過去発生音取得手段50は、記録されている過去の発声音の音声ディジタルデータのセット(第1の時点と第2の時点の音声ディジタルデータおよび疲労感のセット)を複数セット読み出す。
2. Second embodiment
2.1 Functional Configuration FIG. 9 shows the functional configuration of the fatigue estimation device according to the second embodiment. The past utterance acquisition means 50 reads out a plurality of sets of recorded voice digital data of past utterances (speech digital data at the first and second time points and fatigue feeling sets).

差疲労感算出手段52は、第1の時点と第2の時点における疲労感の差を差疲労感として算出する。 The differential fatigue calculation means 52 calculates the difference in fatigue between the first time point and the second time point as the differential fatigue feeling.

過去差要素算出手段54は、各セットの第1の時点と第2の時点の音声ディジタルデータの基本周波数の差、各セットの第1の時点と第2の時点の音声ディジタルデータの平均パワーの差、各セットの第1の時点と第2の時点の音声ディジタルデータの継続時間長の差を算出する。 The past difference element calculating means 54 calculates the difference between the fundamental frequencies of the audio digital data at the first time point and the second time point of each set, and the average power of the audio digital data at the first time point and the second time point of each set. A difference, the difference in the duration of the audio digital data at the first time point and the second time point of each set, is calculated.

要素抽出手段56は、差周波数、差平均パワー、差継続時間長のうち、差疲労感との相関度が所定値以上のものを抽出要素として抽出する。 The element extracting means 56 extracts, as an extraction element, one of the difference frequency, difference average power, and difference duration length that has a degree of correlation with the difference fatigue feeling equal to or greater than a predetermined value.

対象発声音取得手段58は、疲労度推定を行う対象者の発声音(第1の時点と第2の時点の音声ディジタルデータ)を取得する。 The target utterance acquisition means 58 acquires the utterances of the subject whose fatigue level is to be estimated (speech digital data at the first and second points in time).

対象差要素算出手段60は、対象者の第1の時点および第2の時点における発声音について、第1の時点と第2の時点の音声ディジタルデータの基本周波数の差、第1の時点と第2の時点の音声ディジタルデータの平均パワーの差、第1の時点と第2の時点の音声ディジタルデータの継続時間長の差を算出する。 The target difference element calculation means 60 calculates the difference between the fundamental frequencies of the speech digital data at the first time point and the second time point, the difference between the fundamental frequencies of the speech digital data at the first time point and the second time point, The difference in the average power of the audio digital data at time 2 and the difference in duration of the audio digital data at the first time and the second time are calculated.

対象差要素抽出手段62は、対象差要素算出手段60において算出された基本周波数の差、平均パワーの差、継続時間長の差のうち、要素抽出手段54によって、差疲労感との相関度が高いものとして抽出された要素に関連したものを選択する。 The target difference element extraction means 62 extracts the difference in the fundamental frequency, the difference in the average power, and the difference in the duration calculated by the target difference element calculation means 60, and extracts the degree of correlation with the differential fatigue feeling by the element extraction means 54. Select the one associated with the extracted element as high.

疲労度予測手段64は、対象差抽出手段62によって選択された差要素に基づいて、前記要素抽出手段56において算出した相関を用いて、疲労度を算出する。疲労度評価手段66は、算出された疲労度の正当性を判断する。 The fatigue level prediction means 64 calculates the fatigue level using the correlation calculated by the element extraction means 56 based on the difference element selected by the target difference extraction means 62 . The fatigue level evaluation means 66 determines the legitimacy of the calculated fatigue level.

なお、要素抽出手段54における相関や、いずれの差要素を抽出するかは、対象差要素算出手段58、疲労度抽出手段54からのデータを受けて、修正手段68が、フィードバックによって修正する。 The correction means 68 receives data from the target difference element calculation means 58 and the fatigue level extraction means 54 and corrects the correlation in the element extraction means 54 and which difference element is to be extracted by feedback.

したがって、利用と共に疲労度の予測精度を向上させることができる。
Therefore, it is possible to improve the prediction accuracy of the degree of fatigue along with the utilization.

2.2ハードウエア構成
ハードウエア構成は、図2と同様である。
2.2 Hardware configuration The hardware configuration is the same as in Fig.2.

2.3疲労度推定処理
第1の実施形態では、疲労度推定関数は固定されていた。この実施形態では、疲労度推定関数がダイナミックに変化する点が異なっている。
2.3 Fatigue Level Estimation Process In the first embodiment, the fatigue level estimation function was fixed. This embodiment differs in that the fatigue level estimation function dynamically changes.

図10~12に、疲労判定プログラムのフローチャートを示す。ステップS31~S36は、図6のステップS11~S16と同様である。 10 to 12 show flowcharts of the fatigue determination program. Steps S31 to S36 are the same as steps S11 to S16 in FIG.

第1の時点(乗務前)と、第2の時点(乗務中)の乗務員の音声を取得すると、CPU30は、基本周波数の算出を行う(ステップS37)。さらに、算出した第2時点の基本周波数から第1の時点の基本周波数を減算し差基本周波数を算出する(ステップS38)。 After acquiring the voice of the crew member at the first time point (before duty) and the second time point (during duty), the CPU 30 calculates the fundamental frequency (step S37). Further, the fundamental frequency at the first point in time is subtracted from the calculated fundamental frequency at the second point in time to calculate a differential fundamental frequency (step S38).

次に、CPU30は、第1の時点と第2の時点の平均パワーを算出する(ステップS39)。さらに、算出した第2時点の平均パワーから第1の時点の平均パワーを減算し差平均パワーを算出する(ステップS40)。 Next, the CPU 30 calculates the average power at the first time point and the second time point (step S39). Further, the average power at the first point in time is subtracted from the calculated average power at the second point in time to calculate the difference average power (step S40).

次に、CPU30は、第1の時点と第2の時点の継続時間長を算出する(ステップS41)。さらに、算出した第2時点の継続時間長から第1の時点の継続時間長を減算し差継続時間長を算出する(ステップS42)。これらは、ハードディスク36に記録される。 Next, the CPU 30 calculates the length of duration between the first time point and the second time point (step S41). Further, the difference duration length is calculated by subtracting the duration length at the first time point from the calculated duration length at the second time point (step S42). These are recorded on the hard disk 36 .

この実施形態では、上記で算出した差基本周波数、差平均パワー、差継続時間長の必ずしも全てを用いて疲労度の予測を行うのではなく、これらのうち、抽出した要素に基づいて予測を行うようにしている。抽出の処理については後に説明することとし、以下では、要素が抽出されているものとして説明を行う。たとえば、ここでは、差継続時間長が抽出され、以下の疲労度推定関数が記録されているものと仮定して説明を行う。 In this embodiment, the fatigue level is not necessarily predicted using all of the difference fundamental frequency, the difference average power, and the difference duration time calculated above, but prediction is performed based on the extracted elements among them. I'm trying The extraction process will be explained later, and the following explanation will be given assuming that the elements have been extracted. For example, here, it is assumed that the difference continuation time length is extracted and the following fatigue level estimation function is recorded.

y=β0+β3(δX3
ここで、β0、β3は定数、δX3は差継続時間長である。
y=β 03 (δX 3 )
where β 0 and β 3 are constants, and δX 3 is the difference duration.

CPU30は、ステップS43において、ステップS42において算出した差継続時間長に基づいて疲労度を推定する。推定した疲労度yが所定値を超えていなければ、ステップS42の実行から所定時間経過したかどうかを判断し、所定時間経過すればステップS31~S43を実行して疲労度を推定する。 In step S43, the CPU 30 estimates the degree of fatigue based on the difference continuation time length calculated in step S42. If the estimated fatigue level y does not exceed a predetermined value, it is determined whether a predetermined period of time has elapsed since the execution of step S42.

推定した疲労度yが所定値を超えていれば、スピーカ34から警告音声(「休息が必要です」など)を出力する(ステップS45)。 If the estimated degree of fatigue y exceeds the predetermined value, a warning voice ("Rest is required", etc.) is output from the speaker 34 (step S45).

この警告を受けて、乗務員がエンジンを切って休息すると、疲労推定プログラム44は休止する。休息後、乗務員が再度エンジンをスタートすると、疲労推定プログラム44が起動し、ステップS31以下を実行する。 After receiving this warning, the crew turns off the engine and rests, and the fatigue estimation program 44 is paused. After resting, when the crew member starts the engine again, the fatigue estimation program 44 is activated and steps S31 and subsequent steps are executed.

また、ステップS45における警告後も乗務員がエンジンを切らずに業務を続けた場合、ステップS42から所定時間経過すると、ステップS31~S43を実行して、疲労度を推定する。この疲労度が所定値を超えていれば、再び警告を出力する(ステップS45)。 Further, if the crew continues to work without turning off the engine even after the warning in step S45, steps S31 to S43 are executed to estimate the degree of fatigue after a predetermined time has elapsed from step S42. If the degree of fatigue exceeds the predetermined value, the warning is output again (step S45).

なお、この実施形態では、CPU30が抽出差要素に基づいて疲労度を推定した後に(ステップS43)、乗務員に対し、スピーカ34にて自己評価の疲労感の入力を促す(ステップS46)。この入力は、たとえば、タッチディスプレイ(図示せず)やマイク(図示せず)から行うことができ、1~5の5段階にて入力することができる。この自己評価による疲労感は、ステップS37~S42において算出した差基本周波数、差平均パワー、差継続時間長とセットにして、ハードディスク36に記録される。 In this embodiment, after the CPU 30 estimates the degree of fatigue based on the extracted difference elements (step S43), the speaker 34 prompts the crew member to input a self-evaluation of fatigue (step S46). This input can be made from, for example, a touch display (not shown) or a microphone (not shown), and can be entered in five stages from 1 to 5. The self-evaluation fatigue feeling is recorded in the hard disk 36 as a set with the difference fundamental frequency, the difference average power, and the difference continuation time calculated in steps S37 to S42.

さらに、この実施形態では、CPU30は、過去に記録されている差基本周波数、差平均パワー、差継続時間長、疲労感と、新たに追加された差基本周波数、差平均パワー、差継続時間長、疲労感に基づいて、疲労度推定関数を再計算するようにしている。 In addition, in this embodiment, the CPU 30 uses the previously recorded difference fundamental frequency, difference average power, difference duration length, and fatigue, and the newly added difference fundamental frequency, difference average power, and difference duration length. , the fatigue level estimation function is recalculated based on the feeling of fatigue.

CPU30は、前回の疲労度推定関数の再計算から、ステップS43における疲労度推定が所定回数に達すると(あるいは、所定時間が経過すると)、差要素の抽出を再計算する(ステップS48)。すなわち、差基本周波数、差平均パワー、差継続時間長のいずれが、自己評価の疲労感と最も相関が高いかを選択する。 When the fatigue level estimation in step S43 reaches a predetermined number of times (or when a predetermined period of time elapses) since the last recalculation of the fatigue level estimation function, the CPU 30 recalculates the extraction of the difference element (step S48). That is, which of the difference fundamental frequency, the difference average power, and the difference continuation time has the highest correlation with the self-evaluation of fatigue is selected.

ここでは、発話語として「これは実験です」という言葉を用いたとして説明する。図13に、記録された差疲労感、差基本周波数、差パワー、差継続時間長を示す。下から6つのデータは、前回の再計算の後に記録されたデータである。CPU30は、追加されたデータも含めて、差基本周波数、差パワー、差継続時間長のそれぞれについて、差疲労感との相関の程度を算出する。この実施形態では、t検定によって相関度を算出するようにしている。 Here, it is assumed that the phrase "This is an experiment" is used as an utterance. FIG. 13 shows recorded differential fatigue, differential fundamental frequency, differential power, and differential duration. The bottom six data are the data recorded after the last recalculation. The CPU 30 calculates the degree of correlation with the differential fatigue feeling for each of the differential fundamental frequency, the differential power, and the differential duration including the added data. In this embodiment, the t-test is used to calculate the degree of correlation.

図14に、図13のデータについてt検定を行った結果を示す。これによれば、差継続時間長が最も相関度が高い(数値が小さい)ので、差継続時間長が差要素として抽出される。つまり、引き続き差継続時間長が差要素として用いられることになる。 FIG. 14 shows the results of t-test on the data in FIG. According to this, the difference continuation time length is extracted as the difference element because the difference continuation time length has the highest degree of correlation (the numerical value is small). In other words, the difference continuation time length will continue to be used as the difference element.

続いて、CPU30は、疲労度(差疲労感)yと差継続時間長δX3との関係を重回帰分析し、下式のβ0β1を算出する(ステップS49)。 Subsequently, the CPU 30 performs multiple regression analysis on the relationship between the degree of fatigue (differential fatigue) y and the differential duration δX 3 to calculate β 0 β 1 in the following equation (step S49).

y=β0+β1(δX3
CPU30は、算出した疲労度推定関数をハードディスク36に記録し、次回からの疲労度推定に用いる。
y=β 01 (δX 3 )
The CPU 30 records the calculated fatigue level estimation function in the hard disk 36, and uses it for fatigue level estimation from the next time.

上記のように、この実施形態では、相関の高い差要素を抽出し直し、疲労度推定関数を再計算するようにしている。したがって、運用によってより精度の高くなる疲労推定装置を実現することができる。
As described above, in this embodiment, highly correlated difference elements are re-extracted and the fatigue level estimation function is recalculated. Therefore, it is possible to realize a fatigue estimating device that becomes more accurate through operation.

2.4その他
(1)上記実施形態では、ステップS48において相関の高い差要素を一つだけ抽出するようにしている。しかし、複数の差要素を抽出し(所定のt値以下のものを抽出するなど)、下式に基づいて疲労度を推定するようにしてもよい。
2.4 Miscellaneous
(1) In the above embodiment, only one highly correlated difference element is extracted in step S48. However, it is also possible to extract a plurality of difference elements (such as extracting those below a predetermined t value) and estimate the degree of fatigue based on the following equation.

y=β0+β1(δX1)+β2(δX2
また、個々の相関度に関係なく、全ての差要素を用いて下式を用いて重回帰分析を行って推定式を決定するようにしてもよい。
y=β 01 (δX 1 )+β 2 (δX 2 )
Moreover, regardless of the degree of individual correlation, multiple regression analysis may be performed using all the difference elements using the following formula to determine the estimation formula.

y=β0+β1(δX1)+β2(δX2)+β3(δX3
ここで、δX1は差基本周波数、δX2は差平均パワー、δX3は差継続時間長である。
y=β 01 (δX 1 )+β 2 (δX 2 )+β 3 (δX 3 )
where .delta.X.sub.1 is the difference fundamental frequency, .delta.X.sub.2 is the difference average power, and .delta.X.sub.3 is the difference duration.

(2)上記変形例は、その本質に反しない限り、他の実施形態と組み合わせることが可能である。
(2) The above modifications can be combined with other embodiments as long as they do not contradict the essence.

3.実験結果
図15~図19に、発話語を「はい」「ただいま」「あ~あ」「疲れた」「これは実験です」とした場合の、差疲労感、差基本周波数、差平均パワー、差継続時間長を示す。さらに、図20に、それぞれのt検定の値を示す。
3. Experimental results Figures 15 to 19 show the differential fatigue, differential fundamental frequency, differential average power, and Indicates the difference duration length. Further, FIG. 20 shows the respective t-test values.

図20に示すように、差基本周波数は、いずれの発話語においても、差疲労感との良好な相関が得られた。このうち、特に発話語として「あ~あ」や「疲れた」のように感情の入りやすい発話語が、良好な相関関係を示した。 As shown in FIG. 20, the differential fundamental frequency had a good correlation with the differential fatigue in any utterance. Out of these, utterances such as ``aah'' and ``tired'', which tend to convey emotions, showed a good correlation.

差平均パワーについては、「這い」「ただいま」のような、比較的短く発話できるものが良好な相関関係を示した。 Regarding the difference average power, relatively short utterances such as "Crawling" and "Tadaima" showed a good correlation.

差継続時間長については、「あ~あ」や「疲れた」のように感情の入りやすい発話語が、良好な相関関係を示した。
As for the difference duration, utterances that are easy to convey emotions such as "aaaa" and "tired" showed a good correlation.

Claims (13)

作業の第1の時点における作業者の発話語についての第1発声音を取得する第1発声音取得手段と、
作業の第1の時点より後の第2の時点における作業者の前記発話語と同一の発話語についての第2発声音を取得する第2発声音取得手段と、
前記第1発声音および前記第2発声音の基本周波数、平均パワーまたは継続時間長を算出する基本周波数算出手段と、
前記第1発声音と前記第2発声音の基本周波数、平均パワーまたは継続時間長の差に基づいて、疲労度を算出する疲労算出手段と、
を備えた疲労推定装置であって、
前記第1発声音取得手段は、自動車のエンジン始動信号を受けると、運転者に対して、第1発声音の発声を求めるメッセージを出力し、
前記第2発声音取得手段は、前記エンジン始動から所定時間が経過すると、運転者に対して、第2発声音の発声を求めるメッセージを出力し、
前記疲労度算出手段は、算出した疲労度が所定値を超えていると、運転者に対して警告を出力し、
前記警告出力後に自動車のエンジンが停止されたかどうかを検知し、エンジンが停止されない場合には、運転者に対して、第2発声音の発声を求めるメッセージを出力し、第2発声音取得手段によって新たに第2発声音を取得し、疲労度算出手段によって当該新たに取得した第2発声音を用いて疲労度を算出することを特徴とする疲労推定装置。
a first utterance acquisition means for acquiring a first utterance of the worker's utterance at a first time point of the work;
a second utterance acquisition means for acquiring a second utterance of the same utterance as the utterance of the worker at a second time point after the first time point of the work;
Fundamental frequency calculation means for calculating the fundamental frequency, average power or duration of the first vocalization and the second vocalization;
Fatigue calculation means for calculating the degree of fatigue based on the difference in fundamental frequency, average power, or duration between the first vocalization and the second vocalization;
A fatigue estimation device comprising
The first vocalization acquisition means outputs a message requesting the driver to vocalize the first vocalization upon receiving an automobile engine start signal,
The second vocalization acquisition means outputs a message requesting the driver to vocalize the second vocalization after a predetermined time has elapsed since the engine was started,
The fatigue level calculation means outputs a warning to the driver when the calculated fatigue level exceeds a predetermined value,
It is detected whether or not the engine of the automobile has been stopped after the warning output, and if the engine is not stopped , a message is output to the driver requesting the utterance of the second utterance, and the second utterance obtaining means outputs a message to the driver. A fatigue estimating device, wherein a second utterance is newly acquired, and a degree of fatigue is calculated using the newly acquired second utterance by means of fatigue level calculation means.
疲労推定装置をコンピュータによって実現するための疲労推定プログラムであって、前記コンピュータを、
作業の第1の時点における作業者の発話語についての第1発声音を取得する第1発声音取得手段と、
作業の第1の時点より後の第2の時点における作業者の前記発話語と同一の発話語についての第2発声音を取得する第2発声音取得手段と、
前記第1発声音および前記第2発声音の基本周波数、平均パワーまたは継続時間長を算出する基本周波数算出手段と、
前記第1発声音と前記第2発声音の基本周波数、平均パワーまたは継続時間長の差に基づいて、疲労度を算出する疲労算出手段として機能させるための疲労推定プログラムであって、
前記第1発声音取得手段は、自動車のエンジン始動信号を受けると、運転者に対して、第1発声音の発声を求めるメッセージを出力し、
前記第2発声音取得手段は、前記エンジン始動から所定時間が経過すると、運転者に対して、第2発声音の発声を求めるメッセージを出力し、
前記疲労度算出手段は、算出した疲労度が所定値を超えていると、運転者に対して警告を出力し、
前記警告出力後に自動車のエンジンが停止されたかどうかを検知し、エンジンが停止されない場合には、運転者に対して、第2発声音の発声を求めるメッセージを出力し、第2発声音取得手段によって新たに第2発声音を取得し、疲労度算出手段によって当該新たに取得した第2発声音を用いて疲労度を算出するようコンピュータを機能させることを特徴とする疲労推定プログラム。
A fatigue estimation program for realizing a fatigue estimation device by a computer, the computer comprising:
a first utterance acquisition means for acquiring a first utterance of the worker's utterance at a first time point of the work;
a second utterance acquisition means for acquiring a second utterance of the same utterance as the utterance of the worker at a second time point after the first time point of the work;
Fundamental frequency calculation means for calculating the fundamental frequency, average power or duration of the first vocalization and the second vocalization;
A fatigue estimation program for functioning as fatigue calculation means for calculating the degree of fatigue based on the difference in the fundamental frequency, average power or duration of the first utterance and the second utterance,
The first vocalization acquisition means outputs a message requesting the driver to vocalize the first vocalization upon receiving an automobile engine start signal,
The second vocalization acquisition means outputs a message requesting the driver to vocalize the second vocalization after a predetermined period of time has elapsed since the engine was started,
The fatigue level calculation means outputs a warning to the driver when the calculated fatigue level exceeds a predetermined value,
It is detected whether or not the engine of the automobile has been stopped after the warning output, and if the engine is not stopped , a message is output to the driver requesting the utterance of the second utterance, and the second utterance obtaining means outputs a message to the driver. A fatigue estimation program characterized by causing a computer to function so as to newly acquire a second utterance and to calculate a fatigue level using the newly acquired second utterance by a fatigue level calculation means.
請求項1の装置または請求項2のプログラムにおいて、
前記疲労度yの算出は、下式に基づいて行うことを特徴とする装置またはプログラム。
y=β0+β1(X1'-X1
ここで、β0、β1は定数、X1は第1発声音の基本周波数、X1'は第2発声音の基本周波数である。
In the apparatus of claim 1 or the program of claim 2,
A device or a program, wherein the calculation of the degree of fatigue y is performed based on the following equation.
y=β 01 (X 1 '-X 1 )
where β 0 and β 1 are constants, X 1 is the fundamental frequency of the first utterance, and X 1 ' is the fundamental frequency of the second utterance.
請求項1の装置または請求項2のプログラムにおいて、
前記疲労度yの算出は、下式に基づいて行うことを特徴とする装置またはプログラム。
y=β0+β1(X2'-X2
ここで、β0、β1は定数、X2は第1発声音の平均パワー、X2'は第2発声音の平均パワーである。
In the apparatus of claim 1 or the program of claim 2,
A device or a program, wherein the calculation of the degree of fatigue y is performed based on the following equation.
y=β 01 (X 2 '-X 2 )
where β 0 and β 1 are constants, X 2 is the average power of the first utterance, and X 2 ' is the average power of the second utterance.
請求項1の装置または請求項2のプログラムにおいて、
前記疲労度yの算出は、下式に基づいて行うことを特徴とする装置またはプログラム。
y=β0+β1(X'-X3
ここで、β0、β1は定数、X3は第1発声音の継続時間長、X3'は第2発声音の継続時間長である。
In the apparatus of claim 1 or the program of claim 2,
A device or a program, wherein the calculation of the degree of fatigue y is performed based on the following equation.
y=β 01 (X 3 '-X 3 )
Here, β 0 and β 1 are constants, X 3 is the duration of the first utterance, and X 3 ' is the duration of the second utterance.
請求項1の装置または請求項2のプログラムにおいて、
下式のΔX1が所定値α以上であるか否かによって、疲労の有無を疲労度として算出することを特徴とする装置またはプログラム。
ΔX1=100・(X1'-X1)/X1
ここで、X1は第1発声音の基本周波数、X1'は第2発声音の基本周波数である。
In the apparatus of claim 1 or the program of claim 2,
A device or program for calculating the presence or absence of fatigue as a degree of fatigue depending on whether or not ΔX 1 in the following expression is equal to or greater than a predetermined value α.
ΔX 1 =100·(X 1 '-X 1 )/X 1
Here, X 1 is the fundamental frequency of the first utterance, and X 1 ' is the fundamental frequency of the second utterance.
請求項1の装置または請求項2のプログラムにおいて、
下式のΔX2が所定値α以上であるか否かによって、疲労の有無を疲労度として算出することを特徴とする装置またはプログラム。
ΔX2=100・(X2'-X2)/X2
ここで、X2は第1発声音の平均パワー、X2'は第2発声音の平均パワーである。
In the apparatus of claim 1 or the program of claim 2,
A device or program for calculating the presence or absence of fatigue as a degree of fatigue depending on whether or not ΔX 2 in the following expression is equal to or greater than a predetermined value α.
ΔX 2 =100·(X 2 '-X 2 )/X 2
Here, X 2 is the average power of the first utterance, and X 2 ' is the average power of the second utterance.
請求項1の装置または請求項2のプログラムにおいて、
下式のΔX3が所定値α以上であるか否かによって、疲労の有無を疲労度として算出することを特徴とする装置またはプログラム。
ΔX3=100・(X3'-X3)/X3
ここで、X3は第1発声音の継続時間長、X3'は第2発声音の継続時間長である。
In the apparatus of claim 1 or the program of claim 2,
A device or program for calculating the presence or absence of fatigue as a degree of fatigue depending on whether or not ΔX 3 in the following expression is equal to or greater than a predetermined value α.
ΔX 3 =100·(X 3 '-X 3 )/X 3
Here, X 3 is the duration of the first utterance, and X 3 ' is the duration of the second utterance.
請求項1~8のいずれかの装置またはプログラムにおいて、
前記発話語は、全語数のうちの半分以上が母音であることを特徴とする装置またはプログラム。
In the device or program according to any one of claims 1 to 8,
A device or program, wherein more than half of the total number of words in said spoken words are vowels.
請求項1~9のいずれかの装置またはプログラムにおいて、
前記発話語は、疲れに関連した意味を有する言葉であることを特徴とする装置またはプログラム。
In the device or program according to any one of claims 1 to 9,
The device or program, wherein the spoken words are words having a meaning related to fatigue.
過去の作業の第1の時点における作業者の発話語についての第1発声音と疲労感、過去の作業の第1の時点より後の第2の時点における作業者の前記発話語と同一の発話語についての第2発声音と疲労感を1セットとし、これを複数セット繰り返して取得する過去発声音取得手段と、
前記第2の時点の疲労感から前記第1の時点の疲労感を減じた値を差疲労感として算出する差疲労感算出手段と、
前記過去の各セットにおいて差疲労感が所定値以上のセットを抽出し、抽出したセットについて、前記第1発声音および前記第2発声音の基本周波数の差を過去差基本周波数として算出し、前記過去の各セットにおいて差疲労感が所定値以上のセットを抽出し、抽出したセットについて、前記第1発声音および前記第2発声音の平均パワーの差を過去差平均パワーとして算出し、前記過去の各セットにおいて差疲労感が所定値以上のセットを抽出し、前記第1発声音および前記第2発声音の継続時間長の差を過去差継続時間長として算出する過去差要素算出手段と、
前記過去差基本周波数、前記過去差平均パワー、前記過去差継続時間長のうち、前記差疲労感との相関が所定値以上のものを抽出要素として抽出する抽出手段と、
現在の作業の第1の時点における作業者の発話語についての第1発声音、現在の作業の第1の時点より後の第2の時点における作業者の前記発話語についての第2発声音を取得する対象発声音取得手段と、
前記対象の前記第1発声音および前記第2発声音の基本周波数の差を対象基本周波数として算出し、平均パワーの差を対象平均パワーとして、継続時間長の差を対象差継続時間長として算出する対象差要素算出手段と、
対象基本周波数、対象差平均パワー、対象差継続時間長のうち、要素抽出手段によって選択された差要素を抽出する対象差要素抽出手段と、
前記対象差要素抽出手段によって抽出された差要素に基づいて、前記要素抽出手段において算出した相関を用いて、疲労度を予測する疲労度算出手段と、
予測された疲労度について、前記作業者がその正当性を判断する疲労度評価手段と、
対象差要素抽出手段によって算出された差要素と、疲労度評価手段に与えられた正当性とに基づいて、要素抽出手段によっていずれの要素を抽出するか、およびその相関関係を修正する修正手段と、
を備えた疲労推定装置。
A first utterance and fatigue for a worker's utterance at a first time point in the past task, and the same utterance as the worker's utterance at a second time point after the first time point in the past task. a past utterance acquisition means for obtaining a set of second utterances and fatigue for a word and repeatedly acquiring a plurality of sets;
differential fatigue calculation means for calculating, as a differential fatigue, a value obtained by subtracting the fatigue at the first time from the fatigue at the second time;
Extracting a set in which the differential fatigue feeling is equal to or greater than a predetermined value from each of the past sets, calculating the difference between the fundamental frequencies of the first utterance and the second utterance as a past difference fundamental frequency for the extracted set, For each set in the past, a set with a differential fatigue feeling of a predetermined value or more is extracted, and for the extracted set, the difference between the average powers of the first utterance and the second utterance is calculated as the past difference average power, and the past A past difference element calculation means for extracting a set in which the difference fatigue feeling is equal to or greater than a predetermined value from each set of , and calculating the difference in the duration length of the first vocalization and the second vocalization as the past difference duration length;
an extracting means for extracting, as an extraction element, one of the past difference fundamental frequency, the past difference average power, and the past difference continuation time that has a correlation with the difference fatigue feeling equal to or greater than a predetermined value;
a first utterance for a worker's utterance at a first time point in the current task; a second utterance for the worker's utterance at a second time point after the first time point in the current task; a target vocalization acquisition means to acquire;
Calculate the difference between the fundamental frequencies of the first utterance and the second utterance of the target as the target fundamental frequency, calculate the difference in average power as the target average power, and calculate the difference in duration as the target difference duration length. a target difference element calculation means for
target difference element extracting means for extracting a difference element selected by the element extracting means from among the target fundamental frequency, the target difference average power, and the target difference duration length;
a fatigue level calculation means for predicting a fatigue level based on the difference element extracted by the target difference element extraction means, using the correlation calculated by the element extraction means;
Fatigue evaluation means for the worker to judge the validity of the predicted fatigue level;
Correction means for correcting which elements are extracted by the element extraction means based on the difference elements calculated by the target difference element extraction means and the legitimacy given to the fatigue level evaluation means, and the correlation between them ,
Fatigue estimator with
疲労推定装置をコンピュータによって実現するための疲労推定プログラムであって、前記コンピュータを、
過去の作業の第1の時点における作業者の発話語についての第1発声音と疲労感、過去の作業の第1の時点より後の第2の時点における作業者の前記発話語と同一の発話語についての第2発声音と疲労感を1セットとし、これを複数セット繰り返して取得する過去発声音取得手段と、
前記第2の時点の疲労感から前記第1の時点の疲労感を減じた値を差疲労感として算出する差疲労感算出手段と、
前記過去の各セットにおいて差疲労感が所定値以上のセットを抽出し、抽出したセットについて、前記第1発声音および前記第2発声音の基本周波数の差を過去差基本周波数として算出し、前記過去の各セットにおいて差疲労感が所定値以上のセットを抽出し、抽出したセットについて、前記第1発声音および前記第2発声音の平均パワーの差を過去差平均パワーとして算出し、前記過去の各セットにおいて差疲労感が所定値以上のセットを抽出し、前記第1発声音および前記第2発声音の継続時間長の差を過去差継続時間長として算出する過去差要素算出手段と、
前記過去差基本周波数、前記過去差平均パワー、前記過去差継続時間長のうち、前記差疲労感との相関が所定値以上のものを抽出要素として抽出する抽出手段と、
現在の作業の第1の時点における作業者の発話語についての第1発声音、現在の作業の第1の時点より後の第2の時点における作業者の前記発話語についての第2発声音を取得する対象発声音取得手段と、
前記対象の前記第1発声音および前記第2発声音の基本周波数の差を対象基本周波数として算出し、平均パワーの差を対象平均パワーとして、継続時間長の差を対象差継続時間長として算出する対象差要素算出手段と、
対象基本周波数、対象差平均パワー、対象差継続時間長のうち、要素抽出手段によって選択された差要素を抽出する対象差要素抽出手段と、
前記対象差要素抽出手段によって抽出された差要素に基づいて、前記要素抽出手段において算出した相関を用いて、疲労度を予測する疲労度算出手段と、
予測された疲労度について、前記作業者がその正当性を判断する疲労度評価手段と、
対象差要素抽出手段によって算出された差要素と、疲労度評価手段に与えられた正当性とに基づいて、要素抽出手段によっていずれの要素を抽出するか、およびその相関関係を修正する修正手段として機能させるための疲労推定プログラム。
A fatigue estimation program for realizing a fatigue estimation device by a computer, the computer comprising:
A first utterance and fatigue for a worker's utterance at a first time point in the past task, and the same utterance as the worker's utterance at a second time point after the first time point in the past task. a past utterance acquisition means for obtaining a set of second utterances and fatigue for a word and repeatedly acquiring a plurality of sets;
differential fatigue calculation means for calculating, as a differential fatigue, a value obtained by subtracting the fatigue at the first time from the fatigue at the second time;
Extracting a set in which the differential fatigue feeling is equal to or greater than a predetermined value from each of the past sets, calculating the difference between the fundamental frequencies of the first utterance and the second utterance as a past difference fundamental frequency for the extracted set, For each set in the past, a set with a differential fatigue feeling of a predetermined value or more is extracted, and for the extracted set, the difference between the average powers of the first utterance and the second utterance is calculated as the past difference average power, and the past A past difference element calculation means for extracting a set in which the difference fatigue feeling is equal to or greater than a predetermined value from each set of , and calculating the difference in the duration length of the first vocalization and the second vocalization as the past difference duration length;
an extracting means for extracting, as an extraction element, one of the past difference fundamental frequency, the past difference average power, and the past difference continuation time that has a correlation with the difference fatigue feeling equal to or greater than a predetermined value;
a first utterance for a worker's utterance at a first time point in the current task; a second utterance for the worker's utterance at a second time point after the first time point in the current task; a target vocalization acquisition means to acquire;
Calculate the difference between the fundamental frequencies of the first utterance and the second utterance of the target as the target fundamental frequency, calculate the difference in average power as the target average power, and calculate the difference in duration as the target difference duration length. a target difference element calculation means for
a target difference element extraction means for extracting a difference element selected by the element extraction means from among the target fundamental frequency, the target difference average power, and the target difference duration length;
a fatigue level calculation means for predicting a fatigue level based on the difference element extracted by the target difference element extraction means, using the correlation calculated by the element extraction means;
Fatigue evaluation means for the worker to judge the validity of the predicted fatigue level;
Based on the difference element calculated by the target difference element extraction means and the legitimacy given to the fatigue level evaluation means, which element is extracted by the element extraction means and as a correction means for correcting the correlation Fatigue estimation program to make it work.
請求項1~10のいずれかの装置またはプログラムにおいて、
前記第2発声音取得手段による新たな第2発声音の取得、疲労度算出手段による疲労度の算出は、前記所定時間より短い時間経過後に実行されることを特徴とする装置またはプログラム。
In the device or program according to any one of claims 1 to 10,
The apparatus or program, wherein acquisition of the new second utterance by the second utterance acquisition means and calculation of the fatigue level by the fatigue level calculation means are executed after a time period shorter than the predetermined time has elapsed.
JP2020078149A 2020-04-27 2020-04-27 Fatigue estimation device Active JP7323936B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2020078149A JP7323936B2 (en) 2020-04-27 2020-04-27 Fatigue estimation device

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2020078149A JP7323936B2 (en) 2020-04-27 2020-04-27 Fatigue estimation device

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2021171352A JP2021171352A (en) 2021-11-01
JP7323936B2 true JP7323936B2 (en) 2023-08-09

Family

ID=78278163

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2020078149A Active JP7323936B2 (en) 2020-04-27 2020-04-27 Fatigue estimation device

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP7323936B2 (en)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007082594A (en) 2005-09-20 2007-04-05 Denso Corp Fatigue detection device
JP2013235341A (en) 2012-05-07 2013-11-21 Nikon Corp Fatigue confirmation device
WO2019081915A1 (en) 2017-10-24 2019-05-02 Cambridge Cognition Limited System and method for assessing physiological state
JP2019069207A (en) 2018-12-26 2019-05-09 パイオニア株式会社 Drowsiness calculation device

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007082594A (en) 2005-09-20 2007-04-05 Denso Corp Fatigue detection device
JP2013235341A (en) 2012-05-07 2013-11-21 Nikon Corp Fatigue confirmation device
WO2019081915A1 (en) 2017-10-24 2019-05-02 Cambridge Cognition Limited System and method for assessing physiological state
JP2019069207A (en) 2018-12-26 2019-05-09 パイオニア株式会社 Drowsiness calculation device

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
2015年度 研究成果報告書 音声疲労推定システムを目指した疲労測定指標の研究,2022年10月25日,<URL:https://kaken.nii.ac.jp/report/KAKENHI-PROJECT-25330219/25330219seika/>
松村寿枝, 他6名,シミュレータ乗車時の疲労推定指標の比較,電子情報通信学会大会講演論文集,2016年03月01日,Vol.2016,D-14-12
松村寿枝,他4名,音声分析を用いた自転車シミュレータ運転時の疲労測定法の基礎的検討,電気学会論文誌C,2016年,Vol.136, No.1,pp.92-98
音声疲労推定システムを目指した疲労測定指標の研究,科学研究費助成事業 研究成果報告書,2017年05月10日

Also Published As

Publication number Publication date
JP2021171352A (en) 2021-11-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107818798B (en) Customer service quality evaluation method, device, equipment and storage medium
US7133826B2 (en) Method and apparatus using spectral addition for speaker recognition
JP6755304B2 (en) Information processing device
KR100438826B1 (en) System for speech synthesis using a smoothing filter and method thereof
KR101610151B1 (en) Speech recognition device and method using individual sound model
US20110131042A1 (en) Dialogue speech recognition system, dialogue speech recognition method, and recording medium for storing dialogue speech recognition program
JP7230806B2 (en) Information processing device and information processing method
CN104240718A (en) Transcription support device, method, and computer program product
JP2009237353A (en) Association device, association method, and computer program
US20190180758A1 (en) Voice processing apparatus, voice processing method, and non-transitory computer-readable storage medium for storing program
JP4705414B2 (en) Speech recognition apparatus, speech recognition method, speech recognition program, and recording medium
RU2597487C2 (en) Processing device, processing method, program, computer-readable data record medium and information processing system
JP6565500B2 (en) Utterance state determination device, utterance state determination method, and determination program
JP7323936B2 (en) Fatigue estimation device
EP1199712A2 (en) Noise reduction method
JP6772916B2 (en) Dialogue device and dialogue method
JP2000310993A (en) Voice detector
JPH10133688A (en) Speech recognition device
JP6183147B2 (en) Information processing apparatus, program, and method
JPS6114520B2 (en)
WO2019138477A1 (en) Smart speaker, smart speaker control method, and program
JP4408665B2 (en) Speech recognition apparatus for speech recognition, speech data collection method for speech recognition, and computer program
WO2022049613A1 (en) Information processing device, estimation method, and estimation program
EP4024705A1 (en) Speech sound response device and speech sound response method
CN113689886B (en) Voice data emotion detection method and device, electronic equipment and storage medium

Legal Events

Date Code Title Description
A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A821

Effective date: 20200430

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20211207

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20221026

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20221114

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20230112

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20230424

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20230523

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20230703

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20230721

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7323936

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150