JPWO2013001836A1 - 不快閾値推定システム、方法およびそのプログラム、補聴器調整システムおよび不快閾値推定処理回路 - Google Patents

Abstract

不快と感じるほどの強大音をユーザに聞かせることなく、ユーザが不快に感じる音圧レベル（ＵＣＬ）を推定する。不快閾値推定システムは、所定の音圧範囲に含まれる音圧を有する第１音をユーザに呈示し、第１音を呈示した時刻から第１所定時間後に、第１音と同じ音圧を有する第２音をユーザに呈示する出力部と、ユーザの脳波信号を計測する生体信号計測部と、第２音の呈示時刻から第２所定時間後までに計測された脳波信号から、脳波信号の事象関連電位の特徴量を抽出する抽出部と、予め定められた、事象関連電位の特徴量と不快閾値との関係を参照して、抽出した事象関連電位の特徴量に対応する不快閾値を推定する推定部とを備えている。

Description

本願は、語音が快適に聴取できたか否かを評価するための技術に関する。より具体的には、本願は補聴器等において、外部音の周波数ごとの増幅量を調整して個々のユーザにとって適切な大きさの音を得る「フィッティング」のための、純音や語音に対する不快閾値を推定する装置、方法およびプログラム等に関する。

近年、社会の高齢化に伴い、老人性の難聴者が増加している。大音量の音楽を長時間聴く機会が増えたなどの影響により、音響性の難聴を有する若年者も増加している。また、補聴器の小型化・高性能化に伴い、補聴器の利用することに対して、ユーザが有する抵抗が少なくなってきている。そのため、補聴器を利用するユーザが増加している。

難聴を有するユーザは、特定の周波数を有する音を聞き取ることが難しい。この特定の周波数は、ユーザ毎に異なる。補聴器は、この特定周波数の音信号の振幅を増幅する。これにより、ユーザが音を聞き取りやすくする。

補聴器は、ユーザごとの聴力低下の度合いに応じて、音を増幅する量を変更することを求められる。そのため、補聴器の利用を開始する前に、ユーザごとの聴力に合わせて、音の増幅量を調整する「フィッティング」を行うことが必要である。

フィッティングの目的は、補聴器の出力する音圧を、ＭＣＬ（ｍｏｓｔ ｃｏｍｆｏｒｔａｂｌｅ ｌｅｖｅl）にすることである。ここで、補聴器の出力する音圧とは、音として人間が知覚することができる、大気の圧力変動である。ＭＣＬとは、ユーザが快適に聞き取ることができる音圧である。補聴器は、音の周波数毎に、出力する音圧をＭＣＬすることが求められる。

不適切なフィッティングの例として、（１）音圧の増幅量が不足している場合、または、（２）音圧の増幅量が大きすぎる場合がある。たとえば、音圧の増幅量が不足している場合、ユーザは音声が聞き分けられない。この場合には、上述の補聴器を利用する目的が達成できない。また、音圧の増幅量が大きすぎる場合、ユーザは音声の聞き分けはできるが、音声をうるさく感じる。その結果、ユーザは、補聴器を長時間使用できない。そこで、上記（１）または（２）のいずれにも該当しないように、補聴器のフィッティングを行う必要がある。特に（２）は、補聴器は、ユーザに対して、必要以上に大きい音圧を有する音声を呈示する可能性がある。その結果、大きい音圧を有する音声により、ユーザの耳を傷つける危険性があった。

フィッティングは、大きく分けると、二つの手順を有する。フィッティングの最初の手順は、オージオグラムの測定である。「オージオグラム」とは、ユーザが聞き取ることができる純音の最小音圧である閾値（ｈｅａｒｉｎｇ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ ｌｅｖｅｌ：ＨＴＬ）を測定した結果である。オージオグラムは、たとえば、閾値（デシベル値）を、周波数（たとえば２５０Ｈｚ、５００Ｈｚ、１０００Ｈｚ、２０００Ｈｚ、４０００Ｈｚ）ごとに、プロットした図である。

フィッティングの２つ目の手順は、音圧の増幅量の決定である。例えば、フィッティング理論と呼ばれる音の増幅量を推定するための関数を用いて、周波数ごとに、また、入力音の音圧ごとに増幅量を決定する。複数の種類のフィッティング理論がある。フィッティング理論の例であるハーフゲイン法は、各周波数の挿入利得をその周波数の閾値の半分にする。Ｂｅｒｇｅｒ法は、会話音声の周波数帯域とレベルを考慮して１０００Ｈｚから４０００Ｈｚの増幅をやや増強する。ＰＯＧＯ法は、ハーフゲイン法を基礎とし語音情報が少なく騒音成分が多い２５０Ｈｚと５００Ｈｚの利得をそれぞれ１０ｄＢ、５ｄＢ減じる。ＮＡＬ−Ｒ法は、言葉の長時間音響分析周波数が快適レベルに入るように増幅する。

また、フィッティング理論は、閾値と、ユーザが不快に感じる大きな音圧レベルであるＵＣＬ（ｕｎｃｏｍｆｏｒｔａｂｌｅ ｌｅｖｅｌ）、及びＭＣＬの情報を活用して、音圧の増幅量を決める方法を含む。その場合には、音圧の増幅量を決める前に、ＵＣＬおよびＭＣＬの測定あるいは推定が求められる。上記（２）の問題を回避するためには、ＵＣＬを測定し、ＵＣＬを超えない範囲に増幅量を設定する必要がある。

ＵＣＬは、オージオグラムの測定と同様に、周波数ごとに測定される。従来、主観報告を用いて、ＵＣＬを測定していた。「主観報告」とは、ユーザが音を聞いた後に、ユーザがその音に対する主観的な感想を報告することである。たとえば、オージオメータを用いて、連続音または断続音を、上昇法（段々と音圧レベルを上げる）を用いてユーザに呈示し、うるさすぎて長時間聞いていられない音圧であるか否かをユーザに報告させる。そして、ユーザが長時間聞いていられないと報告した音圧を、ＵＣＬとする（非特許文献１）。

主観報告によるＵＣＬ測定は、ＵＣＬの基準が個人または言語表現の影響を受けて変動するため難しく、確立された手法は存在しない。そこで、脳波を用いて、客観的にＵＣＬを測定する方法が開発されつつある。たとえば、非特許文献２に開示の技術は、ＡＢＲ（ａｕｄｉｔｏｒｙ ｂｒａｉｎｓｔｅｍ ｒｅｓｐｏｎｓｅ）と呼ばれる脳幹反応に含まれるＶ波の潜時と刺激強度との関係を用いて、ＵＣＬを推定している。音圧の増大に伴い、Ｖ波の潜時は短縮する。Ｖ波の潜時の短縮が頭打ちになった時に、ユーザが聞いていた音の音圧を特定する。特定した音圧に、定数（たとえば１５や１０）を足した音圧をＵＣＬとする。

一方、ＭＣＬ（ｍｏｓｔ ｃｏｍｆｏｒｔａｂｌｅ ｌｅｖｅｌ）は、一般的に主観報告による測定が難しいため、聴力閾値の半分の傾き（ハーフゲイン）やＵＣＬと聴力閾値の中央値として近似される場合が多い。

このように、ＵＣＬを測定するには、実際にユーザに大きな音を呈示した上で、ユーザからの回答や、ＡＢＲ等の脳幹反応から算出する必要があった。

君付隆 他、「聴力に異常のない聴覚過敏患者における内耳機能検査の特徴」、Ａｕｄｉｏｌｏｇｙ Ｊａｐａｎ、Ｖｏｌ．５２、Ｎｏ．３、Ｐ．１５２−１５６、２００９年 Ｔｈｏｒｎｔｏｎ、Ａ．Ｒ．他、「Ｔｈｅ ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｏｆ ｌｏｕｄｎｅｓｓ ｄｉｓｃｏｍｆｏｒｔ ｌｅｖｅｌ ｕｓｉｎｇ ａｕｄｉｔｏｒｙ ｂｒａｉｎｓｔｅｍ ｅｖｏｋｅｄ ｒｅｓｐｏｎｓｅｓ」、Ｓｃａｎｄｉｎａｖｉａｎ Ａｕｄｉｏｌｏｇｙ、Ｖｏｌ．１６、Ｎｏ．４、Ｐ．２１９−２２５、１９８７年

しかしながら前記従来の非特許文献１、非特許文献２に開示される構成では、いずれもユーザには、不快なレベルの音圧の音刺激を呈示した上で、ユーザが不快な状態になった後にＵＣＬであったかどうかを判定する方法が取られていた。このため、聴力評価を行う際には、ユーザには強大な音が呈示され、ユーザは実際に不快な状態になる必要があるという課題があった。これは、従来法ではユーザが不快な状態になったかどうかによって、不快閾値を調べるアプローチを採っていたからである。

本願の、限定的ではない例示的なある実施形態は、不快と感じるほどの強大音をユーザに聞かせることなく、ユーザのＵＣＬを推定する技術を提供する。

上記課題を解決するために、本発明の一態様である不快閾値推定システムは、所定の音圧範囲に含まれる音圧を有する第１音をユーザに呈示し、前記第１音を呈示した時刻から第１所定時間後に、前記第１音と同じ音圧を有する第２音を前記ユーザに呈示する出力部と、前記ユーザの脳波信号を計測する生体信号計測部と、前記第２音の呈示時刻から第２所定時間後までに計測された脳波信号から、前記脳波信号の事象関連電位の特徴量を抽出する抽出部と、予め定められた、事象関連電位の特徴量と不快閾値との関係を参照して、抽出した前記事象関連電位の特徴量に対応する不快閾値を推定する推定部とを含む。

上述の一般的かつ特定の態様は、システム、方法およびコンピュータプログラムを用いて実装され、またはシステム、方法およびコンピュータプログラムの組み合わせを用いて実現され得る。

本発明の一態様にかかる不快閾値推定システムによれば、ユーザが不快と感じるほどの強大音を聞かなくても、補聴器の調整に必要なＵＣＬが推定できるので、補聴器調整におけるユーザの負担を軽減できる。

主観報告によって測定したＵＣＬ評価結果を示す図である。 脳波計測実験の手続きの概要を示す。 （ａ）は国際１０−２０法（１０−２０ Ｓｙｓｔｅｍ）の電極位置を示す図であり、（ｂ）は本実験で電極を装着した電極配置を示す図である。 （ａ）は第１音呈示後の事象関連電位に基づいて得られた３種類の総加算平均波形を示す図であり、（ｂ）は第２音呈示後の事象関連電位に基づいて得られた、３種類の総加算平均波形を示す図である。 （ａ）および（ｂ）は、呈示された各音圧に対する特徴量の変化をプロットした結果２１および２２を示す図である。 ＵＣＬ推定結果のグラフである。 推定誤差の比較結果を示す図である。 例示的な実施形態による不快閾値推定システム１００の構成を示すブロック図である。 不快閾値推定システム１００の具体的実施態様の一例を示す。 例示的な実施形態による不快閾値推定システム１００のハードウェア構成を示す図である。 例示的な実施形態による不快閾値推定システム１００の処理手順の概要を示すフローチャートである。 呈示音制御部３の処理の詳細を示すフローチャートである。 呈示音リストのデータ表現例を示す図である。 特徴量抽出部６の処理のフローチャートである。 事象関連電位の特徴量の抽出処理のイメージを示す模式図である。 不快閾値推定部８の処理のフローチャートである。 不快閾値の出力フォーマット例を示す図である。 基準ＤＢ７のデータ構造の一例を示す図である。 本願発明者らが実施した実験データを別の観点で分析し、第１音と第２音に対するＮ１Ｐ２特徴量の値をプロットした図である。 Ｎ１Ｐ２振幅を特徴量とした場合の判別基準ＤＢ７の例を示す図である。 語音を用いた場合の不快閾値の出力フォーマット例を示す図である。 補聴器調整システム１１０の構成を示すブロック図である。 ＭＣＬミラー法に基づく主観報告によるＵＣＬの個人差を示す図である。 本発明の例示的な実施形態の変形例にかかる不快閾値推定システム１０１の構成を示すブロック図である。 変形例における呈示音制御部３の処理手順を示すフローチャートである。 第１音と第２音の両方の音刺激の呈示後の事象関連電位を使用した推定結果の事例を示す図である。

これまでの、脳波を用いてＵＣＬを推定する従来技術は、不快と感じるほどの強大音をユーザに聞かせており、ユーザにとって好ましいとは言えなかった。本願発明者らは、その課題を解決するために本願発明をなすに至った。

本発明の一態様の概要は以下のとおりである。

本発明の一態様である不快閾値推定システムは、所定の音圧範囲に含まれる音圧を有する第１音をユーザに呈示し、前記第１音を呈示した時刻から第１所定時間後に、前記第１音と同じ音圧を有する第２音を前記ユーザに呈示する出力部と、前記ユーザの脳波信号を計測する生体信号計測部と、前記第２音の呈示時刻から第２所定時間後までに計測された脳波信号から、前記脳波信号の事象関連電位の特徴量を抽出する抽出部と、予め定められた、事象関連電位の特徴量と不快閾値との関係を参照して、抽出した前記事象関連電位の特徴量に対応する不快閾値を推定する推定部とを備えている。

ある実施形態において、前記不快閾値推定システムは、予め定められた基準にしたがって前記所定の音圧範囲を決定し、前記音圧範囲の上限以下の音圧で前記出力部から呈示されるよう、前記第１音および前記第２音を制御する呈示音制御部をさらに備えている。

ある実施形態において、前記呈示音制御部の制御に基づいて、前記出力部は、予め定められた周波数および音圧で前記第１音および前記第２音を出力する。

ある実施形態において、前記呈示音制御部の制御に基づいて、前記出力部は、予め定められた音圧範囲を有する語音を、前記第１音および前記第２音として呈示する。

ある実施形態において、前記呈示音制御部の制御に基づいて、前記出力部は、前記第１音を呈示した時刻から１００ミリ秒以上経過した後に、前記第２音を呈示する。

ある実施形態において、第１音および第２音を１組の音刺激としたときにおいて、前記出力部は、少なくとも２組の音刺激を出力し、前記呈示音制御部は、音刺激ごとに音圧を変化させる。

ある実施形態において、第１音および第２音を１組の音刺激としたときにおいて、前記出力部は、第１組の音刺激および第２組の音刺激を出力し、前記呈示音制御部は、前記第１組の音刺激を呈示し、その後、１０００ｍｓ±２００ｍｓの範囲内で前記第２組の音刺激を呈示するよう、前記音刺激を制御する。

ある実施形態において、前記抽出部は、前記第２音の呈示時刻を起点として前記第２所定時間後までに計測された前記脳波信号をウェーブレット変換することにより、時間および周波数に関するウェーブレット係数を前記特徴量として抽出する。

ある実施形態において、前記推定部は、ウェーブレット係数と不快閾値との関係を規定した基準データベースを参照して、前記特徴量として得られた前記ウェーブレット係数に対応する不快閾値を推定する。

ある実施形態において、前記第２所定時間は、前記第２音に起因する前記事象関連電位のＮ１成分およびＰ２成分が観測可能な時間であり、前記抽出部は、前記Ｎ１成分のピーク電位と前記Ｐ２成分のピーク電位との差分の絶対値であるＮ１Ｐ２振幅を前記特徴量として抽出する。

ある実施形態において、前記推定部は、Ｎ１Ｐ２振幅と不快閾値との関係を規定した基準データベースを参照して、前記特徴量として得られた前記Ｎ１Ｐ２振幅に対応する不快閾値を推定する。

本発明の他の一態様である補聴器調整システムは、補聴器と、上述したいずれかの実施形態にかかる不快閾値推定システムと、前記不快閾値推定システムを用いて推定された前記不快閾値を受け取って、前記不快閾値を最大出力値として前記補聴器に設定する設定部とを備えている。

本発明のさらに他の一態様である不快閾値推定処理回路は、生体信号計測部によって計測されたユーザの脳波信号を受け取り、出力部に音刺激を呈示させる不快閾値推定処理回路であって、出力部に、所定の音圧範囲に含まれる音圧を有する第１音を呈示させ、かつ、前記第１音を呈示した時刻から第１所定時間後に、前記音圧を有する第２音を呈示させる呈示音制御部と、前記第２音の呈示時刻から第２所定時間後までに計測された脳波信号から、前記脳波信号の事象関連電位の特徴量を抽出する抽出部と、予め定められた、事象関連電位の特徴量と不快閾値との関係を参照して、抽出した前記事象関連電位の特徴量に対応する不快閾値を推定する推定部とを備えている。

本発明のさらに他の一態様である不快閾値推定方法は、所定の音圧範囲に含まれる音圧を有する第１音をユーザに呈示し、前記第１音を呈示した時刻から第１所定時間後に、前記第１音と同じ音圧を有する第２音を前記ユーザに呈示するステップと、前記ユーザの脳波信号を計測するステップと、前記第２音の呈示時刻から第２所定時間後までに計測された脳波信号から、前記脳波信号の事象関連電位の特徴量を抽出するステップと、予め定められた、事象関連電位の特徴量と不快閾値との関係を参照して、抽出した前記事象関連電位の特徴量に対応する不快閾値を推定するステップとを包含する。

本発明のさらに他の一態様であるコンピュータプログラムは、不快閾値推定システムの不快閾値推定処理回路に設けられたコンピュータによって実行されるコンピュータプログラムであって、前記コンピュータプログラムは、前記コンピュータに対し、出力部を介して、所定の音圧範囲に含まれる音圧を有する第１音をユーザに呈示し、前記第１音を呈示した時刻から第１所定時間後に、前記第１音と同じ音圧を有する第２音を前記ユーザに呈示するステップと、前記ユーザの脳波信号を取得するステップと、前記第２音の呈示時刻から第２所定時間後までに計測された脳波信号から、前記脳波信号の事象関連電位の特徴量を抽出するステップと、予め定められた、事象関連電位の特徴量と不快閾値との関係を参照して、抽出した前記事象関連電位の特徴量に対応する不快閾値を推定するステップとを実行させる。

本発明のさらに他の一態様である不快閾値推定システムは、ユーザに呈示すべき音圧範囲を決定する音圧範囲決定部と、前記音圧範囲決定部で決定された音圧と周波数が同じ２つの音を所定の時間間隔で呈示する第１音呈示部と第２音呈示部と、前記第１音呈示部と前記第２音呈示部の音を出力する音刺激出力部と、前記ユーザの脳波を計測する生体信号計測部と、前記生体信号計測部で計測された脳波から第２音呈示部の音刺激出力タイミングを起点として事象関連電位を取得し、事象関連電位を第２音呈示時の音圧と周波数と検査耳の属性とともに蓄積する事象関連電位取得蓄積部と、前記事象関連電位の特徴量から不快閾値を推定するための基準を保持する基準データベースと、前記事象関連電位取得蓄積部に蓄積されたデータを、前記基準ＤＢに保持された基準に従って処理し、前記音圧範囲決定部で決定された音圧範囲より大きな不快閾値を推定する不快閾値推定部とを備えている。

ある実施形態において、前記基準データベースで保持されている基準は、第２音呈示部の音刺激に対する事象関連電位に対する不快閾値の値の基準である。

ある実施形態において、前記基準データベースで保持されている基準は、第２音呈示部の音刺激に対するＮ１成分とＰ２成分に基づく振幅量であり、前記振幅量が大きいほど不快閾値の値が大きいと判断される基準である。

ある実施形態において、前記基準データベースでは、第２音の特徴量としてウェーブレット係数を使用し、前記係数が大きいほどＵＣＬが大きいと判断する。

ある実施形態において、前記音圧範囲決定部では、呈示音圧をユーザによらず８０ｄＢ、８５ｄＢ、９０ｄＢとする。

ある実施形態において、前記音圧範囲決定部では、ユーザの最小可聴閾値からフィッティング理論によって推定されたＵＣＬの値よりも所定の値だけ低く設定する。

ある実施形態において、前記音圧範囲決定部で決定されている音圧範囲は、前記ユーザの最小可聴閾値の音圧より大きく、さらに、前記ユーザの想定される不快閾値より小さい音圧の範囲である。

ある実施形態において、前記音圧範囲決定部で決定される音圧の上限値は、前記ユーザの最小可聴閾値から推定される不快閾値である。

ある実施形態において、前記事象関連電位取得蓄積部では、第２音呈示部の音刺激出力タイミングに加え第１音呈示部の音刺激出力タイミングでも事象関連電位を取得し、各音刺激の呈示時の音圧と周波数と検査時の属性とともに蓄積する。

本発明のさらに他の一態様である不快閾値推定方法は、ユーザに呈示すべき音圧範囲を決定する音圧範囲決定ステップと、前記音圧範囲決定部２で決定された音圧と周波数が同じ２つの音を所定の時間間隔で呈示する第１音呈示ステップと第２音呈示ステップと、前記音呈示ステップの音を出力する音刺激出力ステップと、ユーザの脳波を計測する生体信号計測ステップと、前記生体信号計測ステップで計測された脳波から第２音呈示ステップの音刺激出力タイミングを起点として事象関連電位を取得し、事象関連電位を第２音呈示時の音圧と周波数と検査耳の属性とともに蓄積する事象関連電位取得蓄積ステップと、前記事象関連電位の特徴量から不快閾値を推定するための基準を保持する基準データベースと、前記事象関連電位取得蓄積ステップに蓄積されたデータを、前記基準データベースに保持された基準に従って処理し、前記音圧範囲決定部で決定された音圧範囲より大きな不快閾値を推定する不快閾値推定ステップとを包含する。

本発明のさらに他の一態様であるコンピュータプログラムは、不快閾値推定システムに設けられたコンピュータによって実行されるコンピュータプログラムであって、前記コンピュータプログラムは、前記不快閾値推定システムに実装されるコンピュータに対し、ユーザに呈示すべき音圧範囲を決定する音圧範囲決定ステップと、前記音圧範囲決定部２で決定された音圧と周波数が同じ２つの音を所定の時間間隔で呈示する第１音呈示ステップと第２音呈示ステップと、前記音呈示ステップの音を出力する音刺激出力ステップと、ユーザの脳波を計測する生体信号計測ステップと、前記生体信号計測ステップで計測された脳波から第２音呈示ステップの音刺激出力タイミングを起点として事象関連電位を取得し、事象関連電位を第２音呈示時の音圧と周波数と検査耳の属性とともに蓄積する事象関連電位取得蓄積ステップと、前記事象関連電位取得蓄積ステップに蓄積されたデータを、前記事象関連電位の特徴量から不快閾値を推定するための基準を保持する前記基準データベースに保持された基準に従って処理し、前記音圧範囲決定部で決定された音圧範囲より大きな不快閾値を推定する不快閾値推定ステップとを実行させる。

本発明の例示的な実施形態の説明に先だって、本明細書において用いられる用語の定義および本願発明者らが行った実験を説明し、その実験の結果から得られた本願発明者らの知見を説明する。その後、本実施形態を説明する。

まず初めに、本明細書における用語の定義を説明する。

「事象関連電位（ｅｖｅｎｔ−ｒｅｌａｔｅｄ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ：ＥＲＰ）」とは、刺激に対して発生する脳波（ｅｌｅｃｔｒｏｅｎｃｅｐｈａｌｏｇｒａｍ：ＥＥＧ）の電位の変動である。

「音刺激」とは、ユーザに対して呈示した音による刺激である。

「Ｎ１成分」とは、音刺激の呈示した時刻を起点として、約１００ｍｓまでの脳波に含まれる陰性成分の電位である。Ｎ１成分は、事象関連電位に含まれる。

「Ｐ２成分」とは、音刺激を呈示した時刻を起点として、約２００ｍｓ範囲後の脳波に含まれる陽性成分の電位である。Ｐ２成分は、事象関連電位に含まれる。

「潜時」とは、音刺激が呈示された時刻を起点として陽性成分または陰性成分のピーク電位が出現するまでの時間である。

「陰性成分」とは、一般的には、０μＶよりも小さい電位をいう。

「陽性成分」とは、一般的には、０μＶよりも大きい電位をいう。ただし、電位を比較する対象がある場合には、より負の値を有する電位を陰性成分ともいう。また、電位を比較する対象がある場合には、より正の値を有する電位を陽性成分ともいう。

「不快閾値（uncomfortable loudness level：ＵＣＬ）」とは、ユーザが不快に感じる程大きい音圧である。

「最小可聴値（hearing threshold level：ＨＴＬ）」とは、ユーザが聞き取ることのできる最も小さい音の音圧である。

「純音」とは、単一の周波数で周期振動を繰り返す、正弦波で表される音である。

なお、「事象関連電位（ＥＲＰ）マニュアル−Ｐ３００を中心に」（加我君孝ほか編集、篠原出版新社、１９９５）の３０頁に記載の表１によると、一般的に、事象関連電位の波形には、個人ごとに３０ｍｓから５０ｍｓの差異（ずれ）が生じる。したがって、本明細書において、「約Ｘｍｓ」又は「Ｘｍｓ付近」という語は、Ｘｍｓを中心として前後３０から５０ｍｓの範囲を意味する。例えば、Ｘ＝１００のときは１００ｍｓ±３０ｍｓ、Ｘ＝２００のときは２００ｍｓ±５０ｍｓである。個人差を考慮して、広い範囲を与える５０ｍｓのずれが生じるとしてもよい。このとき、「約Ｘｍｓ」は、（Ｘ−５０）ｍｓ以上、（Ｘ＋５０）ｍｓ以下を表すと言える。

以下、添付の図面を参照しながら、本発明の例示的な実施形態による不快閾値推定システムの各実施形態を説明する。

本発明の例示的な実施形態による不快閾値推定システムは、ユーザが不快と感じない程度の大きさの音圧を有する呈示音を呈示することで、不快閾値が推定できる。推定手法の説明に先立ち、本願発明者らが実施した実験とその実験結果を説明する。そして本願発明者らが実験データから見出したＵＣＬ推定を可能にする脳波誘発反応の特性を説明する。

（実験概要の説明）
１．実験概要
本願発明者らは、短時間かつ高精度でＵＣＬを客観的に測定する不快閾値推定の実現を目指し、純音に対する不快閾値を推定するための基礎データの収集のために以下の２つの実験を実施した。

一つは、主観報告に基づいてＵＣＬを測定する主観報告実験である。主観報告実験は、脳波計測実験の前後にそれぞれ実施した。この主観報告実験で得られたＵＣＬデータを脳からの推定目標の基準データとして使用した。

もう一つは、音刺激に対する反応を計測する脳波計測実験である。音刺激としては同一周波数であり、かつ、同一音圧である純音を、所定の間隔をあけて２回呈示した。以下、２回呈示した純音による音刺激を、「ペア刺激」とも表記する。この音刺激呈示に対する事象関連電位を取得して、ＵＣＬ値の推定実験のデータとした。

実験結果を考察した本願発明者らは、一般的にＵＣＬと評価される音圧よりも低い音圧のペア刺激を呈示した場合にも、第１音や第２音に対する脳波成分（事象関連電位）の特徴量からＵＣＬ値を推定できる識別器が構成可能であることを発見した。本手法によれば、ユーザが不快に感じるほどの強大音を呈示しなくても短時間かつ高精度なＵＣＬ推定が可能になる。

以下、本願発明者らが実施した実験とその結果、分析により明らかになった脳波特徴を詳細に説明する。その後、実施形態として不快閾値推定システムの概要および、その構成と動作を説明する。

（実験条件の説明）
２．ＵＣＬ主観報告実験および脳波計測実験
２−１．ＵＣＬ主観報告実験
実験参加者は、正常な聴力を有する社会人１２名（２８から４９歳）であった。

主観報告実験は、脳波計測実験の前後それぞれにおいて実施した。非特許文献１と同様に、オージオメータを用いて連続音を上昇法で呈示し、うるさすぎて不快に感じる音圧を報告させ、その音圧をＵＣＬとした。脳波計測実験で呈示する３周波数（１０００、２０００、４０００Ｈｚ）それぞれについて、片耳ずつ両耳の測定を実施した。音圧を予測させないために、実験開始の音圧を６０、６５、７０ｄＢからランダムに決定した。連続音の音圧は５ｄＢずつ上昇させた。うるさすぎて不快に感じる音圧は、挙手によって報告させた。参加者の挙手直後に音呈示をやめ、その音圧を記録した。

以下、主観報告実験の結果を説明する。

全ての参加者が健聴者であったが、主観報告実験の結果は、個人ごとに大きく異なった。最も大きい差異は、同一周波数において４０ｄＢであった。これは、「うるさすぎて不快に感じる」状態が個人ごとに大きく異なることを示している。

図１は、主観報告によって測定したＵＣＬ評価結果を示す。すべての被験者に対する不快閾値の脳波実験前に行った主観報告実験では、平均値は９１．２ｄＢであった。また、脳波実験後に行った主観報告実験では、平均値は９４．０ｄＢであった。脳波実験の前後の結果も合わせた全体の平均値は９２．６ｄＢであった。主観報告によるＵＣＬ評価では、平均値もばらつくことと、同じ評価を繰り返しても報告値が変動することも特徴である。図１に示すように実験前後の変動量は３．７５±３．８９ｄＢであり、主観報告によるＵＣＬ評価はある程度、ばらついていることがわかる。

２−２．脳波計測実験
脳波計測実験では、ＵＣＬを含む大きな音圧が含まれると想定される複数の音圧でペア刺激を呈示し、第１音目と第２音目に対する事象関連電位の特徴変化を調べた。以下、図２から図６を参照しながら、脳波計測実験の実験設定および実験結果を説明する。

図２は、脳波計測実験の手続きの概要を示す。図２の横軸は、時刻を表す。音刺激は、持続時間５０ｍｓのトーンバースト音とした。音の立ち上がり（ｒｉｓｅ）および下がり（ｆａｌｌ）は３ｍｓとした。周波数ごとおよび音圧ごとの事象関連電位を調べるために、３周波数（１０００、２０００、４０００Ｈｚ）のそれぞれについて５種類の音圧（８０、８５、９０、９５、１００ｄＢ）の音刺激を用意した。音刺激の呈示にはヘッドホンを利用した。ヘッドホンは、２つの耳の各々にあてがわれる２つのスピーカを有していたが、音刺激は、両耳ではなく片耳ずつ呈示した。そして、同一の音刺激である第１音および第２音を、所定の間隔をあけて、各実験参加者の同じ側の耳に、呈示した。

参加者には音刺激に注意を向けなくてもよいと教示した。１つのペア刺激内の第１音と第２音の間隔（ペア間間隔）は、３００ｍｓに固定した。また、あるペア刺激の第１音と、その次のペア刺激の第１音の間隔（刺激間間隔）は、１０００±２００ｍｓの範囲でランダムに決定した。実験は、７５０回のペア刺激を１ブロックとして、２ブロック実施した。

ペア刺激として呈示する音刺激は、次の制約条件で決定した。
（ｉ）直前のペア刺激と同じ周波数の音刺激は選択しない。
（ｉｉ）ペア刺激を呈示する耳は左右でランダムとする。ただし、左右どちらかの耳へのペア刺激を４回以上連続させない。

これらの制約によって、同一ペア刺激の連続呈示による聴覚誘発電位の慣れ（ｈａｂｉｔｕａｔｉｏｎ）の影響が低減されると考えた。

脳波は頭皮上のＦｚ、Ｃｚ、Ｐｚ（国際１０−２０法）、右目右、右目下、左右マストイドから鼻を基準に記録した。「マストイド」とは、耳の裏の付け根の下部の頭蓋骨の乳様突起である。図３（ａ）は、国際１０−２０法（１０−２０ Ｓｙｓｔｅｍ）の電極位置を示す。図３（ｂ）は本実験で電極を装着した電極配置を示す。（１）はＦｚ、（２）はＣｚ、（３）はＰｚ、（４）は左マストイド、（５）は右マストイド、（６）は右目下、（７）は右目右の位置を示す。

サンプリング周波数は１０００Ｈｚ、時定数は１秒とし、３０Ｈｚのアナログローパスフィルタをかけた。オフラインで５−２０Ｈｚのディジタルバンドパスフィルタをかけ、両マストイド連結基準に再基準化した。音刺激に対する事象関連電位として、第１音および第２音が呈示された時刻を起点に、−１００ｍｓから４００ｍｓの波形をそれぞれ切り出した。ここで、「−１００ｍｓ」とは、音刺激を呈示した時刻より１００ミリ秒前の時点をいう。

音圧ごとの全体的な脳波特徴の傾向を調べるために、第１音および第２音に対する事象関連電位を個人ごと、左右耳ごと、周波数ごと、音圧ごとにそれぞれ加算平均した。いずれかの電極において絶対値で５０μＶ以上の振幅を含む試行は、眼電等のノイズの混入の可能性があるため、総加算平均あるいは加算平均から除外した。

図４Ａ（ａ）は、第１音呈示後の事象関連電位に基づいて得られた、３種類の総加算平均波形を示している。破線、細実線、太実線はそれぞれ、得られた脳波波形の例として、９０、９５、１００ｄＢの音刺激を呈示して得られた事象関連電位の総加算平均波形を示す。一方、図４Ａ（ｂ）は、第２音呈示後の事象関連電位に基づいて得られた、３種類の総加算平均波形を示している。いずれの音圧の音刺激に対しても、音刺激呈示後約１００ｍｓにＮ１成分（陰性のピーク）が生起しているが、その波形は、第１音と第２音とでは異なっていることが見て取れる。

それぞれの事象関連電位は、呈示タイミングから−１００ｍｓから０ｍｓの区間の平均電位が０μＶになるように、ベースライン補正が行われており、各事象関連電位の刺激呈示からの変化が比較可能になっている。第２音は、第１音の呈示開始から３００ｍｓ後に呈示されるために、取得される第１音の事象関連電位と第２音の事象関連電位とは一部重複している。しかしながら、図４Ａ（ａ）の３００ｍｓ周辺および（ｂ）の０ｍｓ周辺の波形は完全には一致していない。その理由は、第２音の事象関連電位を生成する場合には、第２音の呈示タイミングを起点にしたベースライン補正が行われているためである。よって、各事象関連電位は異なる情報を含んでいると考えてよい。

以下、脳波計測実験の結果を説明する。

本願発明者らは、不快閾値の推定に使用可能な特徴を、事象関連電位の特徴量として抽出することとした。より具体的には、この特徴量は、事象関連電位の周波数の時間変化に関する特徴量として抽出される。その抽出のための手段として、ウェーブレット解析を使用した。ウェーブレット解析により時間情報だけでなく解析対象時区間の特定の周波数情報も使用可能になると考えたためである。解析する対象は、時間に関してはＮ１成分のピークが見られる時間帯を中心に前後１０ｍｓの区間の事象関連電位とし、周波数帯域に関しては音に対する反応が含まれると見込まれる５Ｈｚから１５Ｈｚの出力値の平均とした。

図４Ｂ（ａ）および（ｂ）は、呈示された各音圧に対する特徴量の変化をプロットした結果２１および２２を示す。分析は、第１音に対する反応、および第２音に対する反応を、ウェーブレット係数を求めることによって行った。図４Ｂ（ａ）は、ウェーブレット係数によって示された、第１音呈示後の音圧ごとの事象関連電位の波形変化を示すグラフである。また図４Ｂ（ｂ）は、ウェーブレット係数によって示された、第２音呈示後の音圧ごとの事象関連電位の波形変化を示すグラフである。それぞれのグラフの横軸は呈示音圧で右に行くほど大きな音を呈示した場合を示し、縦軸は各特徴量（ウェーブレット係数の値）を示している。

それぞれのグラフには３本の線が描かれている。これは、被験者を主観報告によるＵＣＬ値の大小で３つのグループに分けて、各グループの特徴量をそれぞれ平均したものである。それぞれＵＣＬ１００ｄＢ以上の被験者グループ、ＵＣＬ９０ｄＢ台の被験者グループ、ＵＣＬ９０ｄＢ以下の被験者グループの平均がプロットされている。

本願発明者らは図４Ｂのデータから、以下の着眼点を得た。

一つ目は、第１音に対する反応は、呈示音圧が大きくなるにつれて、その特徴量も大きくなることである。グラフ２１は、どの被験者グループに対しても右肩上がりの上昇が見られ、第１音に対する反応は、音の大きさに関連した反応が多く含まれることがわかる。

本願発明者らは、Ｎ１Ｐ２振幅を用いて、上記のウェーブレット係数と同様の傾向が存在するか否かを検証した。Ｎ１Ｐ２振幅とは、Ｎ１成分のピーク電位とＰ２成分のピーク電位との差分の絶対値を示す（単位：μＶ）。具体的には、Ｎ１Ｐ２振幅とは、Ｎ１のピーク電位（負）の絶対値とＰ２のピーク電位（正）との和として得ることができる。Ｎ１Ｐ２振幅を求めた結果、本願発明者らは、Ｎ１Ｐ２振幅に関しても同様の傾向を確認した。

一方、第２音に対する反応は、呈示音圧と特徴量の大きさに明確な関係は読み取れない。グラフ２２では、音圧変化に対する特徴量の変化はあまり明確ではない。しかし、被験者グループによる特徴量の大小関係は比較的明確である。たとえば主観報告のＵＣＬ値が最も大きい（１００ｄＢ以上）被験者グループでは、その特徴量は最も大きく現れる。主観報告のＵＣＬ値が最も小さい被験者グループでは、その特徴量は最も小さく現れる。主観報告のＵＣＬ値が中程度（９０ｄＢ台）の被験者グループでは、その特徴量は中程度に現れる。

これらの分析結果から、本願発明者らは以下の知見を見出した。第２音の音刺激は第１音の呈示後３００ｍｓで与えられる。よって、第２音の音刺激が与えられた時点では、第１音の刺激に由来する脳の反応が十分に完了していないと言える。その結果、第２音の音刺激に起因する反応は、第１音の音刺激に起因する反応時とは異なっていると考えられる。

この、第１音の音刺激に起因する反応は、音の大きさに由来する反応であるといえる。図４Ｂ（ａ）によれば、全体の傾向として、音の大きさに比例して波形が大きくなっているためである（図４Ｂ（ａ）の白矢印参照）。一方、第２音の音刺激に起因する反応は、音の大きさを反映していない。図４Ｂ（ｂ）によれば、全体の傾向として、音の大きさに比例して波形が大きくなっていないためである（図４Ｂ（ｂ）の白矢印参照）。先に説明したように、図４Ｂ（ｂ）の波形からは、音が大きくない場合にもＵＣＬと相関のある信号が含まれていると言える。ここから第２音に対する反応は、音の大きさを直接反応したものではなく、音の大きさに対する反応の強さに関連していると考えられる。よって、主観報告のＵＣＬ値と、第２音に対する反応に対応する事象関連電位の値との間には相関があると結論できる。

この着眼点に基づけば、たとえば図４Ｂ（ｂ）の８５ｄＢ付近のように、大きな音を呈示していない部分でもＵＣＬ値と相関が見られる。よって、強大な音を呈示しなくてもＵＣＬ値の推定が可能であるといえる。

関連研究においては、純音聴覚刺激（トーンピップ、トーンバースト）に対するＮ１成分の潜時およびＮ１Ｐ２振幅は、音刺激の強度と立ち上がり時間に応じて変化することが知られている（鈴木他、１９８５、聴性脳幹反応−その基礎と臨床−、メジカルビュー社、ｐ．３８４−３８５）。具体的には、所定の音圧よりも小さな音圧の範囲においては、刺激音の強度増大に伴い、Ｎ１成分の潜時は短縮し、かつ、Ｎ１Ｐ２振幅は増大する。また、所定の音圧以上になると、Ｎ１成分の潜時短縮およびＮ１Ｐ２振幅の増大は頭打ちになる。図４B(a)においてもこの傾向は見て取れる。しかしながら、第２音圧に対する特徴量は、上記第１音とは異なった挙動を示していることがわかる。

２−３．両実験データに基づくＵＣＬの推定実験
この考え方に基づき、音刺激の呈示に対する事象関連電位の特徴量を分析してＵＣＬを推定し、主観報告のＵＣＬ値との一致度合いを確認する実験を行った。

図５は、ＵＣＬ推定結果のグラフである。横軸は、どの音圧範囲の音刺激呈示に対する事象関連電位を使用してウェーブレット係数を求めたかを示している。一番左は８０ｄＢの事象関連電位のみ、その隣は８０ｄＢと８５ｄＢの事象関連電位、その後、順次使用する情報を増やし、一番右は８０から１００ｄＢの全ての音圧に対する事象関連電位を使用してウェーブレット係数を求めた場合の結果である。縦軸は、分析によるＵＣＬ推定結果と主観報告値の一致度（誤差の平均）を示している。例えば、主観報告値が９０ｄＢであり、推定値が８５ｄＢまたは９５ｄＢであるときは、誤差は５ｄＢと算出した。図５は、この考え方で算出した各被験者の各周波数における推定誤差の平均がプロットされている。

図５には、２本の線が示されている。上側の線は、第１音に対する事象関連電位のウェーブレット係数を用いて求めた線（Ｓ１）である。下側の線は、第２音に対する事象関連電位のウェーブレット係数を用いて求めた線（Ｓ２）である。

図５の縦軸は、主観報告のＵＣＬ値と推定されたＵＣＬ値との誤差を示しているから、その値が小さいほど推定精度が高いことを意味する。よって、下側の線に対応する、第２音に対する事象関連電位を用いたほうが、推定誤差がより小さくなり、好ましいと言える。たとえば、図５横軸の最も右の例（全ての音刺激に対する事象関連電位を用いた例）を検討する。第１音に対する事象関連電位を用いたときと、第２音に対する事象関連電位を用いたときとの差は、約２ｄＢである。よって、推定誤差が２ｄＢ小さくなっており、より主観報告に近く、高精度で推定できているといえる。

判別分析手法を用いて、ＵＣＬを推定した。評価には、評価対象者以外の被験者の事象関連電位と主観報告ＵＣＬ値の組を学習データとして識別器を構成し、その構成された識別器を用いて、評価対象者のＵＣＬ推定を行った。

その結果、図５から読み取れるように、第２音に対するウェーブレット係数を用いた方が、誤差が少ないことがわかる。また、図１には、実験前後において主観報告ＵＣＬ値のばらつきが、３．７５±３．８９ｄＢであることが示されている。第２音に対するウェーブレット係数を用いて推定した一部のＵＣＬは、主観報告ＵＣＬ値よりもばらつきが小さい。具体的には、その呈示音圧は８０ｄＢ、８５ｄＢ、９０ｄＢを使った場合、及びそれ以上のデータ量を使った場合である。

図６は、推定誤差の比較結果を示す。横軸には、推定に使用したデータが示してある。縦軸は主観ＵＣＬとの推定誤差がｄＢで示されている。このように、８０、８５、９０ｄＢの音圧に対する事象関連電位のみから推定した場合にも、全ての音圧に対する事象関連電位を用いて推定した場合と同程度の推定ができており、その誤差の大きさは主観報告のばらつき（図１）と同程度なことがわかる。

以上の実験から、本願発明者らは、同じ周波数、かつ、同じ音圧を有する２つの音（第１音と第２音）を呈示した時の誘発反応に基づいて、ＵＣＬ値が推定できるという知見を得た。具体的には、第１音に対する脳波は、主に、音の大きさに対応する成分が含まれているのに対して、第２音に対する脳波は、ＵＣＬに対応する成分が含まれている。第２音に対する脳波（事象関連電位）を分析することで、十分な精度でＵＣＬ値が推定できるという知見を得た。

以下、本願発明者らが発見したこれらの特性に基づいて構成される不快閾値推定システムの実施の形態の詳細を、図面を用いて説明する。

３．本発明の例示的な実施形態の説明
図７は、不快閾値推定システム１００の構成を示す。不快閾値推定システム１００は、音圧範囲決定部２と、呈示音制御部３と、音刺激出力部４と、生体信号計測部５と、特徴量抽出部６と、基準データベース（ＤＢ）７と、不快閾値推定部８とを備えている。なお、ユーザ１は参考のために示している。

音圧範囲決定部２は、ユーザ１に呈示する音刺激の音圧範囲を決定する。

呈示音制御部３では、音圧範囲決定部２にて決定された音圧範囲にしたがって、呈示音を制御する。呈示音制御部３は第１音呈示部３ａおよび第２音呈示部３ｂを有している。呈示音制御部３は、第１音呈示部３ａおよび第２音呈示部３ｂを制御することにより、音圧範囲決定部２にて決定された音圧範囲にしたがって、第１音および第２音の呈示を制御する。なお、この音圧範囲は、主として呈示音の音圧の上限を決定するために決定される。

音刺激出力部４は、呈示音制御部３によって制御された音声信号を受け取り、その音声信号に基づく周波数および音圧で、音刺激をユーザに呈示する。音刺激出力部４は、たとえば、ヘッドホンやスピーカなどの、音刺激を呈示する機器である。

生体信号計測部５は、ユーザ１の脳波を計測する。生体信号計測部５は、ユーザ１に装着した電極を含む脳波計などにより構成される。特徴量抽出部６は、呈示音制御部３に含まれる第２音呈示部３ｂから第２音が呈示されたタイミングの情報を受け取り、生体信号計測部５から取得された脳波から事象関連電位を取得して蓄積する。事象関連電位は、刺激に対して発生する脳波の電位の変動である。事象関連電位は、（１）電位の極性（正又は負）、（２）潜時（刺激発生から電位変動が生じるまでの時間）、（３）電位の振幅の大きさ等に応じて、事象関連電位の種類が異なる。種類が異なる信号は、それぞれユーザ５に関する異なる情報を含む。不快閾値推定部８は、基準ＤＢ７に保持された不快閾値を推定する基準を参照して、特徴量抽出部６に蓄積されたデータを用いて不快閾値が推定する。

なお、音圧範囲決定部２、呈示音制御部３、特徴量抽出部６、基準ＤＢ７、および不快閾値推定部８を含む構成は、１つの信号処理回路（電子回路）として実現され得る。本実施形態では、このような信号処理回路を不快閾値推定処理回路９と呼ぶ。

図８は、不快閾値推定システム１００の具体的実施態様の一例を示す。この例では、不快閾値推定システム１００全体がヘッドホン型の筐体に組み込まれている。このような不快閾値推定システム１００は、例えば、ユーザ１が補聴器を購入する前に、不快閾値を含む聴力を評価する際に用いられる。ユーザ１は、不快閾値推定システム１００をユーザ１の頭部に装着する。

図８に示す不快閾値推定システム１００は、音刺激出力部４と、生体信号計測部５と、不快閾値推定処理回路９とを備えている。

生体信号計測部５は、少なくとも２つの脳波計測用電極Ａおよび脳波計測用電極Ｂと有線又は無線で接続されている。脳波は、頭部上の電位変化である。したがって、脳波を計測するためには、電極Ａ及び電極Ｂを頭部の所定の位置に接触させる必要がある。電極Ａ及び電極Ｂの形状は、頭部の所定の位置に接触させやすい形状を有することが望ましい。頭部の所定の位置は、本願明細書においては、聴力評価に適した位置であることを意味する。その位置とは、国際１０−２０電極法（図３（ａ））の指定方法を用いれば、例えば、頭頂部分のＣｚ、Ｃ３、Ｃ４等である。これらの位置のいずれかに導出電極（たとえば脳波計測用電極Ａ）を接触させれば、音に対する誘発反応を記録しやすいと考えられる。なお、取得したい脳波によっても電極位置が変わり得ることに留意されたい。その他の電極（脳波計測用電極Ｂ）は例えば、国際１０−２０電極法のＡ２またはＡ１の位置に接地電極または基準電極として配置すればよい。これにより、脳波を導出可能である。

不快閾値推定システム１００は、ユーザ１の左耳又は右耳に、周波数が共通し、また音圧も共通するペア刺激を順次呈示し、第２音の呈示時刻を起点にそれぞれ計測したユーザ１の脳波（事象関連電位）反応に対して、ＵＣＬを推定するための基準を保存している基準ＤＢ７の基準に基づいて、ユーザ１の不快閾値を推定する。

生体信号計測部５は、電極Ａと電極Ｂとの電位差に対応するユーザ１の脳波を計測する。生体信号計測部５は、電位差に対応する情報（脳波信号）を不快閾値推定処理回路９に送信する。図８に示す不快閾値推定処理回路９は、音刺激出力部４および生体信号計測部５と同じ筐体内にある。しかし、不快閾値推定処理回路９は別筐体に設けられていてもよい。その場合には、生体信号計測部５で計測した脳波信号を無線または有線で不快閾値推定処理回路９に送信する。

図９は、本実施形態による不快閾値推定システム１００のハードウェア構成を示す。音刺激出力部４、生体信号計測部５および不快閾値推定処理回路９は、バス１０１を介して互いに接続されており、相互にデータの授受が可能である。

不快閾値推定処理回路９は、ＣＰＵ９ａ、ＲＡＭ９ｂ、プログラム９ｃおよびＲＯＭ９ｄを有する処理回路として実現される。たとえばＣＰＵ９ａはＲＯＭ９ｄに格納されたプログラム９ｃをＲＯＭ９ｄから読み出して、ＲＡＭ９ｂに展開する。ＣＰＵ９ａは、ＲＡＭ９ｂに格納されているコンピュータプログラム９ｃを実行する。コンピュータプログラム９ｃには、後述するフローチャートに示される手順に従った処理をＣＰＵ９ａに実行させるための命令コードが記述されている。この結果、ＣＰＵ９ａは不快閾値推定処理回路９として機能する。後述するように、不快閾値推定処理回路９は、同じＲＡＭ９ｂまたは記録媒体（図示せず）に別途格納されている基準ＤＢ７を利用して、不快閾値の推定等を行う。この処理は後述する。

音刺激出力部４は、スピーカ４ａおよび音声出力回路４ｂを有している。音声出力回路４ｂは、ＣＰＵ９ａの命令に従って、それぞれ呈示すべき音刺激を指定された音圧でスピーカ４ａを介して出力する。

生体信号計測部５は、電極５ａ１、電極５ａ２および脳波計５ｂを有している。脳波計５ａには電極５ａ１と電極５ａ２が接続され、これらの電極はユーザ１の頭部に装着されている。計測された脳波データは、バスを経由してＣＰＵ９ａに送られ、事象関連電位の形式でＲＡＭ９ｃに蓄積される。

なお、不快閾値推定処理回路９は、１つの半導体回路にコンピュータプログラムを組み込んだＤＳＰ等のハードウェアとして実現されてもよい。また、音声出力回路４ｂや脳波計５ｂも組合せてひとつの集積回路上で実現することも可能である。

上述のコンピュータプログラム９ｃは、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に記録されて製品として市場に流通され、または、インターネット等の電気通信回線を通じて伝送され得る。図９に示すハードウェアを備えた機器（例えばＰＣ）は、当該コンピュータプログラム９ｃを読み込むことにより、本実施形態による不快閾値推定システム１００として機能し得る。

次に、この不快閾値推定システムの処理を、図１０から図２１を参照しながら詳細に説明する。

（処理の全体概要）
図１０は、本実施形態による不快閾値推定システム１００の処理手順の概要を示す。概要のみの説明で不十分なステップについては、より詳細なフローチャートに基づいて後に説明する。

ステップＳ２０では、音圧範囲決定部２は、ユーザ１に呈示する音圧範囲を決定する。ユーザ１の負担の少ない不快閾値の推定のために、ユーザ１の負担にならない程度の呈示音圧の範囲を決定する。呈示音圧の最大値（すなわち音圧範囲の最大値）の決定方法としては、例えば、８０ｄＢより大きい音が法律的に騒音とされている場合においては、一般的な騒音の制限値である８０ｄＢ以下にしてもよいし、不快閾値の推定対象のユーザ１の聴覚閾値（ＨＴＬ）に応じて、安全と思われる範囲（上限となる閾値）を決定してもよい。ＨＴＬからＵＣＬを推定する従来法としてはＮＡＬ−Ｒ法やＭＣＬミラー法などがあり、これらで想定されるＵＣＬ値からさらに１０ｄＢや２０ｄＢ低めの値を呈示音圧の最大値とすれば良い。また、呈示音圧の最小値としては、先に決定した呈示音圧の最大値から１０ｄＢ小さい音などに決めればよい。こうすると例えば、最初の例では、呈示音圧の最大値が８０ｄＢ、最小値が７０ｄＢと決定される。この場合には、呈示音圧の種類は、７０ｄＢ、７５ｄＢ、８０ｄＢの３種類と決定できる。

ステップＳ３０では、呈示音制御部３は、音圧範囲決定部２にて決定された音圧範囲内で、ユーザ１に呈示すべき音刺激を制御する。音の刺激は所定の間隔で２つの音を連続して呈示される。本明細書では連続して呈示される２つの音刺激をペア刺激と呼ぶ。呈示音制御部３は、少なくとも音の周波数及び音圧を制御する。なお、呈示音制御部３は、ユーザ１のどちらの耳に音刺激を呈示するのか、ペア刺激内の第１音と第２音との間隔、２つのペア間の間隔等を制御しても良い。本明細書において、第１音及び第２音は、人間が聞き分けることができない程度に異なる音圧を有している場合でも、第１音及び第２音は、同じ音圧を有するとみなす。

上述の例示的な実施形態の説明においては、ペア刺激の第１音が呈示された後、第２音が提示されるまでの間隔は、一例として３００ｍｓであるとした。これは、ペア刺激の第１音と第２音の間隔は、第１音に対する反応と第２音に対する反応を明瞭に生起させるためである。ただし、例えば１００ｍｓ以上に設定すれば、その目的は達成されると考えられる。よって、たとえば、２００ｍｓとしてもよい。Ｎ１成分は第１音呈示後の１００±５０ｍｓの範囲に出現し得ることに鑑みて、第１音呈示後１５０ｍｓ以降に第２音を呈示してもよい。また、個人差を考慮すると、１００ｍｓ程度の誤差は許容されてもよい。これらを総合すると、ペア刺激の第１音が呈示された後、第２音が提示されるまでの間隔が１００ｍｓ以上、４００ｍｓ以下の範囲に入っていれば、上述の実施形態にかかる不快閾値推定システム１００等は上述の動作を行うことが可能である。

また、ペア間間隔は、第１音に誘発された脳内処理が継続していると考えられる１秒（１０００ｍｓ）以下で任意に設定してもよい。ペア刺激の最初の音である第１音は第１音呈示部３ａにより、次の音である第２音は第２音呈示部３ｂにより制御される。第２音呈示部３ｂは、その音刺激呈示時刻に合わせて、トリガを特徴量抽出部６へ出力する。また、呈示した音刺激の左右耳、周波数、音圧に関する情報も、併せて特徴量抽出部６に送信する。

ステップＳ４０では、音刺激出力部４は呈示音制御部３で決定された音刺激を、呈示音制御部３で決定されたタイミングで、ユーザ１に呈示する。

ステップＳ５０では、脳波計測部５が脳波を計測して脳波データを取得する。脳波計測部５は、脳波データが必要な期間だけユーザ１の脳波を計測してもよいし、常時脳波を計測しても良い。

ステップＳ６０では、特徴量抽出部６は、脳波波形から事象関連電位の波形を切り出してそのデータを蓄積する。これにより、呈示音制御部３から送られてくる音刺激呈示のタイミングを起点にした事象関連電位の波形データが取得される。

事象関連電位の取得区間は、環境音の発生時点から−１００ミリ秒から４００ミリ秒などが想定できる。−１００ミリ秒から０ミリ秒の区間は、ベースライン補正に使用され、０ミリ秒から４００ミリ秒は、事象関連電位の変化として評価に用いられる。この取得区間は、評価対象の脳波成分によって変動する。例えば１００ミリ秒付近の音声を使うＮ１成分を中心に見る場合には、−１００ミリ秒から３００ミリ秒の区間を取得しても良いし、後期成分も使用する場合には−１００ミリ秒から６００ミリ秒などの区間を取得しても良い。

ステップＳ６１では、特徴量抽出部６は、ステップＳ６０で切り出された事象関連電位の波形データを特徴量抽出部６の内部に保持する既存の波形データに蓄積する。このとき特徴量抽出部６は、呈示音制御部３から送られてくる、音刺激の左右耳、周波数、音圧に関する情報も関連する属性として、蓄積する。音の属性と脳波データを関連付けて蓄積することで、それぞれの属性における複数回の事象関連電位を蓄積できる。脳波信号は微弱でノイズが混入しやすいため、同一条件で複数回の波形の蓄積が必要になる。

ステップＳ６２では、特徴量抽出部６は、音刺激が十分な回数呈示されて各属性に対する事象関連電位が十分に蓄積されたかを判定する。音刺激の呈示が完了と判断された場合にはステップＳ８０に進み、そうでない場合にはステップＳ３０戻る。ここでいう「十分な回数」とは、不快閾値推定に必要な精度を確保できるか否かで決定される。例えば本実施形態では、前述の実験時には各条件でそれぞれ２０回の事象関連電位の蓄積を終了条件とした。この回数は、脳波信号の品質や、推定方法によって決定され、高品質の脳波信号であればさらに少なく５回や１０回の加算回数で十分な場合もあるし、ノイズが多く混入した脳波信号であれば、３０回以上の加算が必要になると想定される。

ステップＳ８０では、不快閾値推定部８はユーザ１の不快閾値を推定する。その具体的な方法として、不快閾値推定部８は、基準ＤＢ７に保持された不快閾値推定の基準に基づいて、特徴量抽出部６に蓄積された事象関連電位のデータからユーザ１の不快閾値がどの程度であるかを推定する。不快閾値の推定は、例えば呈示音の周波数、左右の耳ごとに行われ、不快閾値は例えば１００ｄＢ等と、音圧によって示される。不快閾値が１００ｄＢの場合、１００ｄＢの音を聞いたユーザ１は、それ以上の音圧では不快に感じることを意味している。基準ＤＢ７に保持される基準及び、不快閾値の推定方法の詳細については、後述する。

次に上記フローのうち、例示的な実施形態の説明内容と特に関連が深い、呈示音制御部３（ステップＳ３０）、特徴量抽出部６（ステップＳ６０、Ｓ６１、Ｓ６２）、不快閾値推定部８（ステップＳ８０）については、さらに個別のフローチャートと図面によりその処理の詳細を説明する。

図１１は、呈示音制御部３の処理の詳細を示す。また図１２は呈示音リストのデータ表現例を示す。呈示音制御部３は、音圧範囲決定部２で決定された音圧範囲について、ペア刺激音を順次呈示する。

ステップＳ３１では、呈示音制御部３は、呈示音状態を示す情報を読み出す。ここで「呈示音状態」とは、現在第１音目を呈示する時か、第２音目を呈示する時かを示す状態で、その状態を示す情報が呈示音制御部３内部に保持される値である。例えば、呈示音状態が０であれば第１音目を呈示する状態であり、呈示音状態が１であればすでに第１音目が呈示済で第２音目を呈示する状態である。

ステップＳ３２では、呈示音制御部３は、ステップＳ３１で取得した呈示音状態に基づき、第１音を呈示するか否かを判定する。ステップＳ３２でＹＥＳの場合には、第１音を呈示するためにステップＳ３３に進み、ＮＯの場合には第２音を呈示するためにステップＳ３６に進む。

ステップＳ３３からステップＳ３５は、呈示音制御部３の第１音呈示部３ａにより処理が行われる。

ステップＳ３３では、第１音呈示部３ａは呈示音リストを取得する。呈示音リストとは、評価に必要な音刺激の呈示量に対してどの音刺激が何回呈示済かを記録したものである。図１２は呈示音リストの例を示す。

図１２の例では、両耳それぞれに対する周波数１０００Ｈｚ、２０００Ｈｚ、４０００Ｈｚの音に対する不快閾値を推定したい場合の呈示音リストのデータ例である。音圧範囲決定で決定された音刺激が、７０、７５、８０、８５、９０ｄＢの５種類である場合に、表の各セルにはこれまでに呈示済の音の回数が記入されている。脳波による不快閾値の推定処理では、加算平均をした後に識別が行われるため、同じ条件で複数回の音刺激が呈示され、事象関連電位が取得される必要がある。音刺激の呈示回数は、一例としては１０回、または２０回であり、評価の内容や使用する機器、計測環境などによって決定される。図１２は、評価を開始してしばらくしたタイミングで得られていた呈示音リストの例である。いくつかの条件に関しては１回目の音刺激が呈示済であり（数値「１」）、いくつかの条件に関してはまだ音刺激を１度も呈示していない（数値「０」）ことを示している。どれかの音刺激の呈示が完了するたびに、呈示されたセルの数字が一つ増加して、すべての条件で例えば２０になったときに終了となる。

ステップＳ３４では、第１音呈示部３ａは呈示すべき音刺激の属性を選択する。ここで音刺激の属性とは、図１２の例では、検査耳が右か左か、周波数が１０００Ｈｚ、２０００Ｈｚ、４０００Ｈｚのいずれか、呈示音圧が７０ｄＢ、７５ｄＢ、８０ｄＢ、８５ｄＢ、９０ｄＢのうちのどれであるかを示す。属性の選択にあたっては、呈示音リストのテーブルの各セルの値のうち最も小さいものの中からランダムに選択される。これは、同じ属性の音刺激が続けて選択されないようにするためである。

ステップＳ３５では、第１音呈示部３ａは、ステップＳ３４で選択された属性にしたがって生成した音刺激データを音刺激出力部４に送る。音刺激データは純音等の簡易な刺激であれば、その都度計算により生成しても良いし、あらかじめ音刺激データをメモリに保持しておき、属性に対応したデータをメモリから取得しても良い。

ステップＳ３６からステップＳ３８は、第２音呈示部３ｂにより実行される。

ステップＳ３６では、第２音呈示部３ｂは、音刺激出力部４に対してステップＳ３４で選択された属性にしたがって生成した音刺激データを送る。音刺激データは、その都度計算により生成しても良いし、あらかじめ音刺激データをメモリに保持しておき、属性に対応したデータをメモリから取得しても良い。

ステップＳ３７では、第２音呈示部３ｂは、音刺激属性を特徴量抽出部６に送信する。「音刺激属性」とは、音刺激を与えた、検査対象の耳、音刺激の周波数および音圧がどのタイミングで呈示されたかの情報である。本実施の形態では、第２音に対する事象関連電位を不快閾値の推定に用いるため、この事象関連電位の取得と蓄積に必要な情報を送信している。

ステップＳ３８では、第２音呈示部３ｂは呈示音リストを更新する。２つの音刺激の呈示の完了に伴い、呈示音リストの対応するセルの数字を一つ増加させる。

ステップＳ３９では、呈示音制御部３は、呈示音状態を更新する。第１音呈示後であれば、呈示音状態は、０から１に更新され、第２音呈示後であれば１から０に更新される。

呈示音制御部３のこのような処理によって、にペア刺激の呈示が実現される。呈示のタイミングとしては、例えば図２のような時間間隔が適用可能である。

次に、図１０のステップＳ６０とステップＳ６１に示される特徴量抽出部６の処理を詳細に説明する。ここで音刺激を呈示されたユーザ１の脳波誘発反応が取得され、音刺激の条件ごとに分類されて蓄積される。以下、図１３は特徴量抽出部６の処理のフローチャートを示し、図１４は事象関連電位の特徴量の抽出処理のイメージを示す模式図である。

ステップＳ６１では、特徴量抽出部６は、生体信号計測部５にて計測された脳波データを取得する。この時点の脳波データは、サンプリング周波数にしたがって連続的に取得されたデータ列の状態である。

ステップＳ６２では、特徴量抽出部６は、第２音呈示部３ｂから、第２音の呈示タイミングを示す情報を取得する。本実施形態では、第２音に対する脳波反応をＵＣＬの推定に使用するため、その呈示タイミングの情報が必要になる。

ステップＳ６３では、特徴量抽出部６は、第２音呈示に対する事象関連電位を取得する。ステップＳ６１で得られた脳波データのうち、例えばステップＳ６２で得られた時刻を０ミリ秒とした場合の−１００ミリ秒から４００ミリ秒の区間を切り出して、事象関連電位として使用する。

ステップＳ６４では、特徴量抽出部６は、第２音呈示部３ｂから、第２音として呈示した音刺激の属性を取得する。「音刺激の属性」とは、検査耳、周波数、及び音圧を含む。これらの属性ごとに脳波データは加算平均がされ、不快閾値の推定処理に用いられる。

ステップＳ６５では、特徴量抽出部６は、事象関連電位の切り出し結果が、ステップＳ６４で取得された属性ごとに蓄積する。ここでは、特徴量抽出部６の内部にある記憶装置（図示せず）に属性ごとに格納される。もしくは、加算平均波形データを格納しても良い。この場合は必要な記憶容量が少なくて済む。

図１４を用いて追加的に特徴量抽出部６の処理を説明する。音刺激４１がある属性、例えば右耳、１０００Ｈｚ、７５ｄＢでペア刺激４１ａとして呈示され、それと平行して脳波４２が常時計測されている。ここで、第２音の呈示タイミングに関連して事象関連電位４３が切り出される。ペア刺激４１ａに対しては事象関連電位４３ａが取得される。これと、対応する音刺激の属性４４ａと一緒に蓄積４５に蓄積され、これを繰り返すことで、事象関連電位の取得と蓄積が進められる。

このような処理によって、第２音呈示に対する事象関連電位を属性ごとに保存できる。

次に図１０のステップＳ８０に示される不快閾値の推定処理を、図１５および図１６を参照しながら詳細に説明する。本処理は、不快閾値推定部８にて行われる。ここでユーザの不快閾値が推定される。

図１５は、不快閾値推定部８の処理のフローチャートを示している。また図１６は、不快閾値の出力フォーマット例を示している。

ステップＳ８１にて不快閾値推定部８は、推定すべき不快閾値の属性を決定する。ここでの「属性」とは、検査耳５１と周波数５２の組合せのことである。図１６の例に示すように、不快閾値は、左右の耳に対する各３種類の周波数にして個別に推定されることが必要だからである。本実施形態において不快閾値の推定とは、各属性に対して、それぞれ不快閾値５３の推定を行うことを指している。

ステップＳ８２では、不快閾値推定部８は、属性に対応して蓄積された事象関連電位４３を取得する。ここで属性とは各検査耳５１と周波数５２であり、この場合、各呈示音圧と関連付けられた事象関連電位が取得される。

ステップＳ８３では、不快閾値推定部８は、事象関連電位の周波数の時間変化に関する特徴量を算出する。特徴量は例えば、８０ｄＢ、８５ｄＢ、９０ｄＢの各音圧に対する事象関連電位において、各時間帯の周波数強度をウェーブレット解析等によって算出し、それらの係数を結合してベクトルとすることによって行われる。

さらに特徴量の算出方法を説明する。不快閾値推定部８は、音刺激ごとに、０ｍｓ以上３００ｍｓ以下の範囲の事象関連電位波形に対して、連続ウェーブレット変換を実施し、時間ごと周波数ごとのウェーブレット係数を算出する。マザーウェーブレットとしては、メキシカンハット関数（ψ(t) = (1−t²)exp(−t²/2)）等を利用可能である。

事象関連電位の波形およびウェーブレット係数は、条件ごとに、個人ごと、左右耳ごと、周波数ごとの第１音から第５音までの音刺激群ごとに加算平均される。いずれかの電極において絶対値で５０μV以上の振幅を含む試行は、眼球運動や瞬目によるノイズの影響を含むことが想定されるため、総加算平均および加算平均から除外される。そして不快音圧の指標となりうる事象関連電位の特徴量として、加算平均ウェーブレット係数の５Ｈｚから１５Ｈｚの周波数幅かつ、５０ｍｓごとの時間幅の平均値を算出し、これを特徴量として使用する。この特徴量は、ウェーブレット特徴量と呼ばれることもある。

ステップＳ８４では、不快閾値推定部８は、判別基準を基準ＤＢ７より取得する。判別は、各特徴量の値に重み付け和をした値によってどのＵＣＬ値に推定されるかのクラス分けを行う手法が用いられるため、その時の各特徴量の値に対する係数等の形で取得される。

ステップＳ８５では、不快閾値推定部８はステップＳ８４で取得された係数に基づいて閾値判定を行い、不快閾値を推定する。具体的には不快閾値推定部８は、判別分析や、ベイズ推定、クラスタリングの各種手法における計算を行い、不快閾値の推定値を算出する。そのフォーマットは、例えば図１６のように、右耳の１０００Ｈｚにおける不快閾値は８０ｄＢである等、音圧で推定される。

ステップＳ８６では、不快閾値推定部８はステップＳ８５で推定された不快閾値を格納する。不快閾値の推定結果は、図１６のような形式で、ステップＳ８１で選択された属性に対して一つの値として算出されて格納される。

ステップＳ８７では、不快閾値推定部８は、全ての属性について不快閾値の推定が完了したかを判定する。ＹＥＳの場合には、処理を終了し、ＮＯの場合には次の属性を選択するためにステップＳ８１に進む。

以上の手続きにより、全ての属性について不快閾値が推定され、最終的には図１６のような形式の結果が得られる。

図１７Ａは基準ＤＢ７のデータ構造の一例を示す。ここでは最も簡単な推定基準として、第２音に対するウェーブレット係数を単独で用い、呈示音圧８０ｄＢ、８５ｄＢ、９０ｄＢの音圧に対する事象関連電位のウェーブレット係数を平均し、最終的に得られたひとつの値の大小からＵＣＬを推定する例を説明する。図１７Ａにおいては、本願発明者らが実施した実験のデータ（図４Ｂ（ｂ）のグラフ２２）から算出された、第２音に対するウェーブレット係数とＵＣＬ推定値との関係がテーブルとして記憶されている。いったんウェーブレット係数が算出されると、そのウェーブレット係数に基づいてこのテーブルを参照し、ＵＣＬ推定値を取得できる。例えば、得られたウェーブレット係数が５．０であったとすると、不快閾値推定部８はテーブルを参照して、ＵＣＬ推定値を９０ｄＢであると決定する。

次に、基準ＤＢ７の作成方法を説明する。基準ＤＢ７は、事前に十分な人数の被験者からのデータ取得により生成される。事前に収集される被験者の数は、最低でも１０人以上は必要であり、十分な精度を得るためには、さらに多くの被験者が必要になる。事前実験においては、被験者から脳波と主観ＵＣＬの両方を取得し、脳波データと主観ＵＣＬ値の対応関係から基準が作成可能である。例えば、図４Ｂ（ｂ）のグラフは、脳波特徴量と主観ＵＣＬ値の対応関係の概要を示しており、ＵＣＬ推定値が小さい場合にはウェーブレット係数も小さい等の傾向が読み取れ、このグラフからでも閾値が決定可能である。

この判別基準は図１７Ａの例であれば、図４Ｂ（ｂ）のグラフ２２の縦軸を読み取ることで生成可能であるが、識別関数が複雑になった場合には、機械学習的な手法によって閾値が決定される必要がある。例えば、判別分析、ベイズ推定等では、各特徴量のそれぞれに係数が与えられた後に演算が行われるので、これよりも複雑なテーブルと演算方式によって実現されるが、計算によって適切な閾値は決定可能である。

このように基準ＤＢ７が事前に作成されていれば、店頭で新しいユーザが来店された場合には、主観ＵＣＬを取得することなく、脳波データのみからＵＣＬ値が推定可能になる。

なお、これまでの説明では、事象関連電位の周波数の時間変化に関する特徴量として、ウェーブレット特徴量を用いた。しかしながら、主観ＵＣＬ値を推定するための情報が含まれていれば、他の特徴量を利用することも可能である。

たとえば、他の特徴量の例としては、項目（２−２．脳波計測実験）において説明したＮ１Ｐ２振幅が挙げられる。これは、音に対する反応の変化量を反映していると考えられる。

図１７Ｂは、本願明細者らが実施した実験データを別の観点で分析し、第１音と第２音に対するＮ１Ｐ２特徴量の値をプロットした図である。この図はウェーブレット特徴量における図４Ｂに対応する。それぞれ、図４Ｂと同様に被験者を主観報告によるＵＣＬ値の大小で３つのグループ（主観ＵＣＬが１００ｄＢ以上、主観ＵＣＬが９０ｄＢ台、主観ＵＣＬが９０ｄＢ以下）に分けて、各グループの特徴量をそれぞれ平均したものがプロットされている。

図１７Ｂから理解されるように、特に第２音に対するＥＲＰでは、主観ＵＣＬの大きさと、Ｎ１Ｐ２振幅の大きさの大小関係が保持されており、適切な閾値の設定によって、主観ＵＣＬの値が推定可能であることがわかる。

図１７Ｃは、Ｎ１Ｐ２振幅を特徴量とした場合の判別基準ＤＢ７の例を示す。ここでは最も簡単な推定基準として、第２音に対するＮ１Ｐ２振幅５６を単独で用い、呈示音圧８０ｄＢ、８５ｄＢ、９０ｄＢの音圧に対する事象関連電位のＮ１Ｐ２振幅を平均し、最終的に得られたその平均値の大小からＵＣＬ推定値５７を得る場合の例である。これによれば、振幅変化の平均値の大小から、ＵＣＬ値が推定可能になる。例えば、第２音に対するＮ１Ｐ２振幅が１．８だった場合にはＵＣＬ値は９５ｄＢと出力できる。

さらに、ウェーブレット係数やＮ１Ｐ２の振幅以外の特徴量を利用してもよい。事象関連電位の特徴は波形形状に現れ、ピークが現れたときの潜時（刺激呈示タイミングからの経過時間）と振幅によって記述可能である。これらの特徴を時間的、周波数的、もしくは形状的に記述されていれば、識別のための特徴として利用可能である。本明細書においては、ウェーブレット係数は、事象関連電位の周波数の時間変化を示す情報の一例である。また、考えられ得る特徴量をベクトルとして与えて、判別分析、ベイズ推定等の機械学習的手法に与えると、各パラメータが適切に重み付けされるため、特徴量を事前に絞り込む必要もなくなる。

本実施形態では、純音に対するＵＣＬ値の推定の例について説明した。しかしながら、呈示音制御部３が呈示する音は純音に限られず、語音でも良い。語音呈示の場合には、複数の周波数の成分が混在しており、周波数ごとの評価はできないため、左右の耳ごとの評価になる。呈示音制御部３は、呈示される語音を予め保持していてもよい。その場合には、語音の音圧範囲または平均的な音圧は、予め調整可能である。

図１７Ｄは、語音を用いた場合の不快閾値の出力フォーマット例を示す。検査耳５８と不快閾値５９との関係が規定されている。左右の耳ごとに不快閾値５９が出力できた場合には、補聴器のフィッティングにあたっては、その不快閾値を左右それぞれの耳全体のゲイン調整（ボリューム調整）に使用可能である。例えばテレビや音楽プレーヤ等のボリューム調整等においても、左右ごとに不快閾値が異なる場合には、左右ごとのゲインを修正することでより適切な聞こえを提供可能になる。

なお、判別分析、ベイズ推定等では、各特徴量のそれぞれに係数が与えられた後に演算が行われるので、これよりも複雑なテーブルと演算方式によって実現されるが、識別基準は実験により得られた脳波データとＵＣＬ推定値の対から、学習等によって適切な数値を求めることにより決定される。

なお、このＵＣＬの評価結果は補聴器のフィッティングの際に、補聴器の最大出力値を設定するための情報として使用される。

たとえば図１８は、補聴器調整システム１１０の構成を示す。補聴器調整システム１１０は、図７に示す不快閾値推定システム１００と、特性設定部１１１と、補聴器１１２とを有している。なお、不快閾値推定システム１００は一例である。不快閾値推定システム１００に代えて、図１９に示す不快閾値推定システム１０１を用いて補聴器調整システムを構成してもよい。

特性設定部１１１は、不快閾値推定システム１００から推定された不快閾値、およびユーザ１が聞き取ることができる、純音の最小音圧である最小可聴値ＨＴＬを受け取る。純音の周波数は、たとえば、２５０Ｈｚ、５００Ｈｚ、１０００Ｈｚ、２０００Ｈｚ、４０００Ｈｚである。最小可聴値ＨＴＬは周波数ごとに定義される。最小可聴値ＨＴＬは、たとえば最小可聴値の測定器（オージオメータ；図示せず）から有線、無線または記録媒体などを介して送信される。そして、特性設定部１１１は、不快閾値を最大出力値として補聴器１１２に設定し、最小可聴値ＨＴＬを最小出力値として補聴器１１２に設定する。

従来であれば、最大出力値はＨＴＬに応じて所定の値が設定されていた。しかしながら、従来手法（ＭＣＬミラー法）によれば、不快閾値が一律１００ｄＢと設定される被験者であっても、主観報告によるＵＣＬでは個人差が大きいことがわかっている。図１９は、ＭＣＬミラー法に基づく主観報告によるＵＣＬの個人差を示す図である。横軸はＭＣＬミラー法で推定したＵＣＬである。健聴者を対象としているために、ＨＴＬのばらつきが少なく、推定したＵＣＬ値もほとんど同じになっている。縦軸は主観報告によって求められたＵＣＬ値である。図１９からわかるように、従来の方法ではＵＣＬの個人差に対応できていないことがわかる。このときに、ＵＣＬの推定結果により補聴器の出力範囲が正しく設定できれば従来よりも、補聴器のフィッティングに要する時間が短縮できると考えられる。また、補聴器の初期フィッティング値の設定においても、従来の方法よりも適切な初期値が設定可能になる。

かかる構成にすれば、脳波によって、実際には強大な音を聞かせなくても、被験者が主観で報告するであろうＵＣＬ値が推定できる。これにより補聴器フィッティングのための有用な情報として活用できる。

以下、上述の実施形態の変形例を説明する。具体的には、以下、上述の実施形態に加えて、第１音呈示部の制御によって呈示された第１音に起因して発生した事象関連電位も不快閾値の推定に使用する例を説明する。より多くの情報が追加され精度向上が可能になる。

図２０は、本発明の例示的な実施形態の変形例にかかる不快閾値推定システム１０１の構成を示す。不快閾値推定システム１０１は、不快閾値推定システム１００（図７）の構成に変更を加えて構成されている。不快閾値推定システム１０１の構成のうち、不快閾値推定システム１００（図７）の構成と同じ構成には同一の参照符号を付し、その説明は省略する。不快閾値推定システム１０１は、第１音呈示部３ａから特徴量抽出部６への結線が増えた点において不快閾値推定システム１００と相違する。そこで以下では、呈示音制御部３および特徴量抽出部６の詳細動作を中心に説明する。

図２１は、本変形例における呈示音制御部３のフローを示す。基本的には、図１１と同様の処理を行っており、同じ処理については同一の参照符号を付し、その説明は省略する。図１１と異なるのは、ステップＳ３５の第１音呈示後に新しいステップＳ３７ａが追加されたことである。ステップＳ３７ａでは、第１音の音刺激属性が特徴量抽出部６に送信される。ここで音刺激属性とは、検査耳、周波数、音圧が、どのタイミングで呈示されたかの情報のことである。

特徴量抽出部６の動作も実施の形態１と若干異なる。基本的な処理のフローは図１３と同様であり、蓄積のタイミングが第２音呈示後のみならず第１音呈示後にもなされる点が新しい点である。

図２２は、第１音と第２音の両方の音刺激の呈示後の事象関連電位を使用した推定結果の事例を示す。本願発明者らは、第１音と第２音の呈示後の事象関連電位の様々な特徴量の組み合わせの中から精度が高かった例を抽出して図２２を作成した。呈示音圧は８０ｄＢ、８５ｄＢ、９０ｄＢの３種類を用い、特徴量は、第１音と第２音に対する事象関連電位のＮ１Ｐ２の振幅の比と、第２音に対する事象関連電位のウェーブレット係数の両方を用いてＵＣＬ推定を行っている。図２２において、横軸は主観報告値で、縦軸は脳波による推定値であり、プロットされた円の直径が該当する事例数に比例している。この時、すべて直線に乗っていれば、ＵＣＬ推定値がすべて正しく主観報告値に対応したと言える。このときの主観報告からのばらつきは３．７５±３．８９ｄＢであった。また、主観報告との誤差の平均値は３．１５±３．０５ｄＢであった。この例によれば、実施の形態１で示した第２音のみの反応を用いた場合の３．８７±３．０９ｄＢよりも精度が向上していると言える。

なお、この事例は精度の改善を示すための一事例であり、特徴量の算出方法やその組合せ方は様々なものが考えられ、幅広く探索すればさらに精度が改善できる特徴量や判別基準が設定できる。

このような処理により、第２音呈示に対する事象関連電位に加えて、第１音呈示に対する事象関連電位の情報も付加することで、精度向上や呈示回数の低減が可能になる。本変形例の構成を利用して、図１８に示す構成と同様の構成を持つ補聴器調整システムを実現することが可能である。

なお、精度向上の理由について簡単な考察を示す。第１音では呈示された音の大きさに対する反応が、音呈示後１００ミリ秒前後を中心としたＮ１成分として現れることがわかっているが、精度向上が可能な場合があることから、ある程度はＵＣＬに関する情報も含まれていると考えられる。

なお、第１音呈示に対する事象関連電位のみでは十分なＵＣＬ推定精度が得られないので、第２音に対する事象関連電位の使用は必須であると考えられる。

本発明の例示的な実施形態にかかる不快閾値推定システムによれば、強大な音刺激を呈示することなくユーザの不快閾値が推定できるために、補聴器店や家庭などでの補聴器の調整に有用である。また、健聴者に対してもあらかじめ不快閾値を推定することで、テレビやステレオの音響装置における最大音量設定等にも応用可能である。

１ ユーザ
２ 音圧範囲決定部
３ 呈示音制御部
３ａ 第１音呈示部
３ｂ 第２音呈示部
４ 音刺激出力部
５ 生体信号計測部
６ 事象関連電位取得蓄積部
７ 基準ＤＢ
８ 不快閾値推定部
９ 不快閾値推定処理部
１００、１０１ 不快閾値推定システム
１１０ 補聴器調整システム
１１１ 特性設定部
１１２ 補聴器

Claims (26)

1. 所定の音圧範囲に含まれる音圧を有する第１音をユーザに呈示し、前記第１音を呈示した時刻から第１所定時間後に、前記第１音と同じ音圧を有する第２音を前記ユーザに呈示する出力部と、
   前記ユーザの脳波信号を計測する生体信号計測部と、
   前記第２音の呈示時刻から第２所定時間後までに計測された脳波信号から、前記脳波信号の事象関連電位の特徴量を抽出する抽出部と、
   予め定められた、事象関連電位の特徴量と不快閾値との関係を参照して、抽出した前記事象関連電位の特徴量に対応する不快閾値を推定する推定部と
   を備えた不快閾値推定システム。
2. 予め定められた基準にしたがって前記所定の音圧範囲を決定し、前記音圧範囲の上限以下の音圧で前記出力部から呈示されるよう、前記第１音および前記第２音を制御する呈示音制御部をさらに備えた、請求項１に記載の不快閾値推定システム。
3. 前記呈示音制御部の制御に基づいて、前記出力部は、予め定められた周波数および音圧で前記第１音および前記第２音を出力する、請求項２に記載の不快閾値推定システム。
4. 前記呈示音制御部の制御に基づいて、前記出力部は、予め定められた音圧範囲を有する語音を、前記第１音および前記第２音として呈示する、請求項２に記載の不快閾値推定システム。
5. 前記呈示音制御部の制御に基づいて、前記出力部は、前記第１音を呈示した時刻から１００ミリ秒以上経過した後に、前記第２音を呈示する、請求項２に記載の不快閾値推定システム。
6. 第１音および第２音を１組の音刺激としたときにおいて、前記出力部は、少なくとも２組の音刺激を出力し、
   前記呈示音制御部は、音刺激ごとに音圧を変化させる、請求項２に記載の不快閾値推定システム。
7. 第１音および第２音を１組の音刺激としたときにおいて、前記出力部は、第１組の音刺激および第２組の音刺激を出力し、
   前記呈示音制御部は、前記第１組の音刺激を呈示し、その後、１０００ｍｓ±２００ｍｓの範囲内で前記第２組の音刺激を呈示するよう、前記音刺激を制御する、請求項２に記載の不快閾値推定システム。
8. 前記抽出部は、前記第２音の呈示時刻を起点として前記第２所定時間後までに計測された前記脳波信号をウェーブレット変換することにより、時間および周波数に関するウェーブレット係数を前記特徴量として抽出する、請求項１に記載の不快閾値推定システム。
9. 前記推定部は、ウェーブレット係数と不快閾値との関係を規定した基準データベースを参照して、前記特徴量として得られた前記ウェーブレット係数に対応する不快閾値を推定する、請求項８に記載の不快閾値推定システム。
10. 前記第２所定時間は、前記第２音に起因する前記事象関連電位のＮ１成分およびＰ２成分が観測可能な時間であり、
    前記抽出部は、前記Ｎ１成分のピーク電位と前記Ｐ２成分のピーク電位との差分の絶対値であるＮ１Ｐ２振幅を前記特徴量として抽出する、請求項１に記載の不快閾値推定システム。
11. 前記推定部は、Ｎ１Ｐ２振幅と不快閾値との関係を規定した基準データベースを参照して、前記特徴量として得られた前記Ｎ１Ｐ２振幅に対応する不快閾値を推定する、請求項１０に記載の不快閾値推定システム。
12. 補聴器と、
    請求項１から１１のいずれかに記載の不快閾値推定システムと、
    前記不快閾値推定システムを用いて推定された前記不快閾値を受け取って、前記不快閾値を最大出力値として前記補聴器に設定する設定部と
    を備えた、補聴器調整システム。
13. 生体信号計測部によって計測されたユーザの脳波信号を受け取り、出力部に音刺激を呈示させる不快閾値推定処理回路であって、
    出力部に、所定の音圧範囲に含まれる音圧を有する第１音を呈示させ、かつ、前記第１音を呈示した時刻から第１所定時間後に、前記音圧を有する第２音を呈示させる呈示音制御部と、
    前記第２音の呈示時刻から第２所定時間後までに計測された脳波信号から、前記脳波信号の事象関連電位の特徴量を抽出する抽出部と、
    予め定められた、事象関連電位の特徴量と不快閾値との関係を参照して、抽出した前記事象関連電位の特徴量に対応する不快閾値を推定する推定部と
    を備えた、不快閾値推定処理回路。
14. 所定の音圧範囲に含まれる音圧を有する第１音をユーザに呈示し、前記第１音を呈示した時刻から第１所定時間後に、前記第１音と同じ音圧を有する第２音を前記ユーザに呈示するステップと、
    前記ユーザの脳波信号を計測するステップと、
    前記第２音の呈示時刻から第２所定時間後までに計測された脳波信号から、前記脳波信号の事象関連電位の特徴量を抽出するステップと、
    予め定められた、事象関連電位の特徴量と不快閾値との関係を参照して、抽出した前記事象関連電位の特徴量に対応する不快閾値を推定するステップと
    を包含する、不快閾値推定方法。
15. 不快閾値推定システムの不快閾値推定処理回路に設けられたコンピュータによって実行されるコンピュータプログラムであって、
    前記コンピュータプログラムは、前記コンピュータに対し、
    出力部を介して、所定の音圧範囲に含まれる音圧を有する第１音をユーザに呈示し、前記第１音を呈示した時刻から第１所定時間後に、前記第１音と同じ音圧を有する第２音を前記ユーザに呈示するステップと、
    前記ユーザの脳波信号を取得するステップと、
    前記第２音の呈示時刻から第２所定時間後までに計測された脳波信号から、前記脳波信号の事象関連電位の特徴量を抽出するステップと、
    予め定められた、事象関連電位の特徴量と不快閾値との関係を参照して、抽出した前記事象関連電位の特徴量に対応する不快閾値を推定するステップと
    を実行させる、コンピュータプログラム。
16. ユーザに呈示すべき音圧範囲を決定する音圧範囲決定部と、
    前記音圧範囲決定部で決定された音圧と周波数が同じ２つの音を所定の時間間隔で呈示する第１音呈示部と第２音呈示部と、
    前記第１音呈示部と前記第２音呈示部の音を出力する音刺激出力部と、
    前記ユーザの脳波を計測する生体信号計測部と、
    前記生体信号計測部で計測された脳波から第２音呈示部の音刺激出力タイミングを起点として事象関連電位を取得し、事象関連電位を第２音呈示時の音圧と周波数と検査耳の属性とともに蓄積する事象関連電位取得蓄積部と、
    前記事象関連電位の特徴量から不快閾値を推定するための基準を保持する基準データベースと、
    前記事象関連電位取得蓄積部に蓄積されたデータを、前記基準ＤＢに保持された基準に従って処理し、前記音圧範囲決定部で決定された音圧範囲より大きな不快閾値を推定する不快閾値推定部と
    を備えた不快閾値推定システム。
17. 前記基準データベースで保持されている基準は、第２音呈示部の音刺激に対する事象関連電位に対する不快閾値の値の基準である、請求項１６に記載の不快閾値推定システム。
18. 前記基準データベースで保持されている基準は、第２音呈示部の音刺激に対するＮ１成分とＰ２成分に基づく振幅量であり、前記振幅量が大きいほど不快閾値の値が大きいと判断される基準である、請求項１７に記載の不快閾値推定システム。
19. 前記基準データベースでは、第２音の特徴量としてウェーブレット係数を使用し、前記係数が大きいほどＵＣＬが大きいと判断する、請求項１７に記載の不快閾値推定システム。
20. 前記音圧範囲決定部では、呈示音圧をユーザによらず８０ｄＢ、８５ｄＢ、９０ｄＢとする、請求項１７に記載の不快閾値推定システム。
21. 前記音圧範囲決定部では、ユーザの最小可聴閾値からフィッティング理論によって推定されたＵＣＬの値よりも所定の値だけ低く設定する、請求項１６に記載の不快閾値推定システム。
22. 前記音圧範囲決定部で決定されている音圧範囲は、前記ユーザの最小可聴閾値の音圧より大きく、さらに、前記ユーザの想定される不快閾値より小さい音圧の範囲である、請求項１６に記載の不快閾値推定システム。
23. 前記音圧範囲決定部で決定される音圧の上限値は、前記ユーザの最小可聴閾値から推定される不快閾値である、請求項２２に記載の不快閾値推定システム。
24. 前記事象関連電位取得蓄積部では、第２音呈示部の音刺激出力タイミングに加え第１音呈示部の音刺激出力タイミングでも事象関連電位を取得し、各音刺激の呈示時の音圧と周波数と検査時の属性とともに蓄積する、請求項１６に記載の不快閾値推定システム。
25. ユーザに呈示すべき音圧範囲を決定する音圧範囲決定ステップと、
    前記音圧範囲決定部２で決定された音圧と周波数が同じ２つの音を所定の時間間隔で呈示する第１音呈示ステップと第２音呈示ステップと、
    前記音呈示ステップの音を出力する音刺激出力ステップと、
    ユーザの脳波を計測する生体信号計測ステップと、
    前記生体信号計測ステップで計測された脳波から第２音呈示ステップの音刺激出力タイミングを起点として事象関連電位を取得し、事象関連電位を第２音呈示時の音圧と周波数と検査耳の属性とともに蓄積する事象関連電位取得蓄積ステップと、
    前記事象関連電位の特徴量から不快閾値を推定するための基準を保持する基準データベースと、
    前記事象関連電位取得蓄積ステップに蓄積されたデータを、前記基準データベースに保持された基準に従って処理し、前記音圧範囲決定部で決定された音圧範囲より大きな不快閾値を推定する不快閾値推定ステップと
    を包含する不快閾値推定方法。
26. 不快閾値推定システムに設けられたコンピュータによって実行されるコンピュータプログラムであって、
    前記コンピュータプログラムは、前記不快閾値推定システムに実装されるコンピュータに対し、
    ユーザに呈示すべき音圧範囲を決定する音圧範囲決定ステップと、
    前記音圧範囲決定部２で決定された音圧と周波数が同じ２つの音を所定の時間間隔で呈示する第１音呈示ステップと第２音呈示ステップと、
    前記音呈示ステップの音を出力する音刺激出力ステップと、
    ユーザの脳波を計測する生体信号計測ステップと、
    前記生体信号計測ステップで計測された脳波から第２音呈示ステップの音刺激出力タイミングを起点として事象関連電位を取得し、事象関連電位を第２音呈示時の音圧と周波数と検査耳の属性とともに蓄積する事象関連電位取得蓄積ステップと、
    前記事象関連電位取得蓄積ステップに蓄積されたデータを、前記事象関連電位の特徴量から不快閾値を推定するための基準を保持する前記基準データベースに保持された基準に従って処理し、前記音圧範囲決定部で決定された音圧範囲より大きな不快閾値を推定する不快閾値推定ステップと
    を実行させるコンピュータプログラム。

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