JP2013022180A - 自律神経の状態評価システム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 音声入力手段1と、この音声入力手段から入力した音声データをデジタル音声データに変換するA/D変換手段2と、デジタル音声データのピッチ周波数帯域を取り出すフィルター3と、このフィルター3で取り出したピッチ周波数帯のデジタル音声データのカオス論的指標値を算出し、それを出力する信号処理手段4とを備えた。
【選択図】 図1
Description
また、自律神経のうち、交感神経が優位になったときには、心拍数や脈拍数、発汗量、眼球の動きが多くなり、反対に副交感神経が優位になったときにはこれらの値が少なくなることも知られている。
そして、交感神経と副交感神経のどちらが優位な状態になっているのかという自律神経系の状態を定量的な情報として評価する方法として、例えば、心拍変動スペクトル解析が行われ、医療分野で応用されている(非特許文献1)。
このパワースペクトルにおいて、高周波成分は副交感神経活動のみを反映し、低周波数成分は副交感神活動と交感神経活動の双方を反映している。従って、これら高周波成分と低周波成分のスペクトルの大きさによって、副交感神経系と交感神経系のいずれが優位な状態なのかを知ることができる。
このように自律神経系の状態を知ることは、作業中の緊張や疲労度、特定の病気の患者の状態を推測するために利用される。
また、特許文献1、2に記載された測定装置も、被験者に皮膚抵抗や、血圧を計測する装置を取り付ける必要がある。
このように、被験者にその身体情報を計測するための計測装置を取り付ける必要がある。そのため、被験者が、何らかの作業をしているときには、上記計測装置が邪魔になる。そのため、作業中の自律神経系の状態を正確に測定することは難しかった。
また、上記心拍変動スペクトラム解析を行うためには、解析対照の心電データを取り込んでおく必要があり、被験者の作業中に解析結果を得ることも難しかった。
この発明の目的は、被験者に測定装置を意識させずに、作業中の自律神経系の状態を測定することができる自律神経の状態評価システムを提供することである。
特に、ピッチ周波数帯域を取り出すフィルターを通す音声データに基づいて算出したピッチ周波数帯域を上記フィルターに設定するようにすれば、一人の被験者のピッチ周波数の変動にも対応してピッチ周波数帯域の音声データをより正確に取り出すことができるようになる。
なお、上記ピッチ周波数算出部7は、マイクロフォン1から取り込んだ全帯域のデジタル音声データからピッチ周波数を算出し、そのピッチ周波数に基づいた帯域を上記ピッチ周波数帯域通過フィルター3に設定する機能を備えている。
なお、上記ピッチ周波数帯域の音声データを取り出すフィルターとしては、ピッチ周波数帯域のデータのみを通過させるものや、ピッチ周波数帯域以外のデータを減衰させるものなどどのような原理を利用したものでもよい。
上記カオス論的指標値とは、カオス性を有する時系列データから作成したアトラクタの広がりを表す指標値である。例えば、非特許文献3に記載された佐野・澤田のアルゴリズムにより算出される最大リアプノフ指数や、非特許文献2で定義されたSiCECAアルゴリズムで算出されるマクロ脳活性度指標値などである。
この第1実施形態では、上記データ処理部4が、非特許文献2に記載された上記SiCECAアルゴリズムによってマクロ脳活性度指数を算出する計算手順に基づいてピッチ周波数帯域の音声データのカオス論的指標値CEMを算出するようにしている。
そして、データ処理部4が算出した上記指標値CEMを出力部5へ出力する。
〔実験1〕
50人の被験者それぞれについて、図1に示すシステムを用い、座った状態で発声した音声データと、立った状態で発声した音声データを取得し、これら音声データのピッチ周波数帯域のデータに基づくCEM値を算出した。さらに、座った状態の音声データに基づくCEM値(座位CEM)と、立った状態の音声データに基づくCEM値(立位CEM)を算出し、CEMの変化率として座位CEMに対する立位CEMを演算した。
図2は、CEM値の変動率に対する被験者の人数を表したグラフであり、ほとんどの被験者の立位CEM/座位CEMは1未満となっている。
このことから、この実施形態のデータ処理部5で算出するピッチ周波数帯域の音声データの指標値CEMは、座っているときよりも立った時に、小さくなることが分かった。
これらのことから、自律神経系の状態が変化すると、上記データ処理部4で算出した指標値CEM変化し、しかも交感神経が優位となると指標値CEMが小さくなり、副交感神経が優位になると指標値CEMが大きくなることが分かる。
つまり、この実験1の結果から、自律神経の変化と上記指標値CEMとには相関があることが確認できた。
テストコースにおける走行実験を行い、走行中の音声データについて上記指標値CEMを求め、この指標値CEMに対応する時点の脈拍変動率と対比した。
具体的な実験方法は次のとおりである。
被験者は、走行テストを始める前に2分間の安静状態を保ち、その間の安静時脈拍数Aを計測する。
その後、テストコースを決められた速度で所定の距離走行し、走行中に走行時脈拍数Bを計測する。
運転終了後、被験者は安静にして2分間の安静時脈拍数Cを計測する。
さらに、上記安静時脈拍数の平均値(A+C)/2と、走行時脈拍数Bの比率を、脈拍変動率として算出する。
以上の手順を、走行速度、60〔km/H〕、80〔km/H〕、100〔km/H〕、120〔km/H〕の4条件で実行する。
その結果を図3のグラフに示す。
これらのグラフから、指標値CEMと上記脈拍変動率とは相関があるように見える。実際に、これらの相関係数を算出すと、−0.95となり、上記指標値CEMと脈拍変動率は高い負の相関性を示すことが分かった。
また、脈拍が自律神経の状態に依存することは知られている。
このように、第1実施形態の評価システムから出力される指標値CEMが、脈拍変動率と高い相関性を示すということから、上記指標値CEMが自律神経の状態を示すものであることが確認できた。
従って、この実施形態のシステムによれば、被験者の身体に計測装置などを取り付けることなく、音声データから自律神経系の指標値CEMを出力でき、自律神経の状態を評価することができる。
そして、この全帯域の指標値と脈拍変動率との相関係数は+0.55となり、これらの相関性は低いことが分かった。
つまり、被験者の全帯域の音声データではなく、ピッチ周波数帯域の音声データ、すなわち声帯により生成されるデータが、自律神経の状態を表すということである。
ただし、被験者の音声データに基づいて算出したピッチ周波数帯域を、一旦上記フィルター3に設定したら、その設定をそのまま利用するようにしてもよい。この場合には、個人のピッチ周波数の微妙な変動には対応できないが、一般的なピッチ周波数から外れる声帯をもった被験者のピッチ周波数帯域の音声データを正確に取り出して上記指標値CEMを正確に算出することができる。
例えば、上記SiCECAアルゴリズムにおける埋め込み点が埋め込み空間において相互に接近する周期の逆数を、ピッチ周波数として算出することもできる。また、その他の計算方法を用いてもよい。
ただし、ピッチ周波数帯域として、ほとんどの成人男性あるいは女性が含まれる範囲を設定することは可能である。例えば、平均的な成人男性は、100[Hz]〜150[Hz]、成人女性は200[Hz]〜300[Hz]、子供はその中間である。
そこで、被験者が成人男性、成人女性、あるいは子供であるかによって、上記周波数範囲より多少広い周波数範囲を、予め、上記ピッチ周波数帯域通過フィルター3に固定的に設定しておくこともできる。
この第2実施形態のシステムは、データ記憶部6及ピッチ周波数算出部7を備えず、A/D変換器2の出力が直接ピッチ周波数帯通過フィルター3に入力される点が図1に示す第1実施形態と異なる。但し、その他の構成は第1実施形態と同じである。
第1実施形態と同じ構成要素には同じ符号を用い、同じ符号を用いた同じ構成要素は第1実施形態と同じ機能を有する。
出力された指標値CEMから、交感神経と副交感神経もいずれが優位な状態なのかという自律神経の状態を評価することができる。そのため、この第2実施形態の評価システムでも、被験者の身体には脈拍計や血圧計などの装置を取り付けることなく、音声データのみから簡単に自律神経の状態を評価できることになる。
なお、この第2実施形態においてピッチ周波数帯域通過フィルター3に設定するピッチ周波数帯域は、一般人のピッチ周波数に基づいて設定してもよいし、特定の被験者の音声データから別のシステムによって算出したピッチ周波数に基づいて設定してもよい。
例えば、佐野・澤田のアルゴリズムに基づいた最大リアプノフ指数などでもよい。
要するに、被験者のピッチ周波数帯域の音声データのカオス論的揺らぎを評価できる指標値ならば、いずれも自律神経系の指標値とすることができる。
2 A/D変換器
3 ピッチ周波数帯域通過フィルター
4 データ処理部
5 出力部
6 データ記憶部
7 ピッチ周波数算出部
Claims (2)
- 音声入力手段と、この音声入力手段から入力した音声データをデジタル音声データに変換するA/D変換手段と、デジタル音声データのピッチ周波数帯域を取り出すフィルターと、このフィルターで取り出したピッチ周波数帯のデジタル音声データのカオス論的指標値を算出し、それを出力する信号処理手段とを備えた自律神経の状態評価システム。
- 上記デジタル音声データを記憶する音声データ記憶手段と、このデータ記憶手段が記憶しているデジタル音声データからピッチ周波数を算出するとともに、このピッチ周波数に基づいてピッチ周波数帯域を算出するピッチ周波数帯域算出手段とを備え、上記フィルターは、上記音声データ記憶手段が記憶しているデジタル音声データから、上記ピッチ周波数帯域算出手段が算出したピッチ周波数帯域の音声データを取り出す請求項1に記載の自律神経の状態評価システム。
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