JP5812265B2 - Autonomic nerve state evaluation system - Google Patents
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Description
この発明は、人の自律神経系の状態を評価するシステムに関する。 The present invention relates to a system for evaluating the state of a human autonomic nervous system.
人の自律神経の状態が、心拍や脈拍、発汗状態、眼球の動き、瞳孔の大きさなどに表れることは、従来から知られている。そして、心拍数、脈拍数、発汗状態、眼球の動き、瞳孔の大きさを検出して、その人の自律神経の状態を評価することが行われている（特許文献１〜３）。
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）。
It has been conventionally known that the state of human autonomic nerves appears in heartbeat, pulse, sweating, eyeball movement, pupil size, and the like. Then, the heart rate, the pulse rate, the sweating state, the movement of the eyeball, and the size of the pupil are detected to evaluate the state of the person's autonomic nerve (
Also, among the autonomic nerves, when the sympathetic nerve is dominant, the heart rate, the pulse rate, the amount of sweating, and the movement of the eyeball increase. On the other hand, when the parasympathetic nerve is dominant, these values may decrease. Are known.
And, as a method for evaluating the state of the autonomic nervous system, which is the dominant state of sympathetic nerve or parasympathetic nerve, as quantitative information, for example, heart rate variability spectrum analysis is performed and applied in the medical field (Non-Patent Document 1).
この方法は、被検者の心電図を測定し、そのＲ−Ｒ間隔を抽出して解析するものである。具体的には、上記Ｒ−Ｒの間隔のフーリエ変換によるパワースペクトルをとる。
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。
In this method, an electrocardiogram of a subject is measured, and the RR interval is extracted and analyzed. Specifically, a power spectrum is obtained by Fourier transform of the RR interval.
In this power spectrum, the high frequency component reflects only parasympathetic activity, and the low frequency component reflects both parasympathetic activity and sympathetic activity. Therefore, it is possible to know which of the parasympathetic nervous system and the sympathetic nervous system is dominant by the magnitude of the spectrum of these high-frequency components and low-frequency components.
Knowing the state of the autonomic nervous system in this way is used to estimate the tension and fatigue during work and the state of a patient with a specific disease.
上記心拍変動スペクトル解析を行うためには、被験者の心電図が必要である。そのため、被験者に心電図計を取り付けなければならない。
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ル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。
To cormorants row the heart rate variability spectrum analysis, it is necessary electrocardiogram of the subject. Therefore, an electrocardiograph must be attached to the subject.
In addition, the measuring devices described in
Thus, it is necessary to attach a measuring device for measuring the physical information to the subject. Therefore, when the subject is doing some work, the measurement device becomes an obstacle. Therefore, it is difficult to accurately measure the state of the autonomic nervous system during work.
Further, in order to perform the HRV spectrum analysis, must incorporate an electrocardiograph data analysis control was also difficult to obtain an analysis result while working subject.
一方、特許文献３の自律神経機能検査装置は非接触で瞳孔を測定するものであるが、瞳孔の大きさを光学的に正確に測定するためには、被験者に対する光の方向が重要である。この方法も、被験者が測定装置を意識せずに行っている作業中に、正確な測定をすることは困難である。
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。
On the other hand, the autonomic nervous function test apparatus of
An object of the present invention is to provide an autonomic nerve state evaluation system capable of measuring the state of the autonomic nervous system during work without making the subject aware of the measuring device.
第１の発明は、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を処理し、脈拍変動率と相関性を有する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点を特徴とする。 The first invention is a voice input means, an A / D conversion means for converting voice data inputted from the voice input means into digital voice data, a filter for taking out the pitch frequency band of the digital voice data, and taking out by this filter. And a signal processing means for processing the digital audio data in the pitch frequency band, calculating a chaotic index value having a correlation with the pulse fluctuation rate, and outputting it.
第２の発明は、上記第１の発明を前提とし、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点を特徴とする。 The second invention is based on the first invention, and calculates the pitch frequency from the voice data storage means for storing the digital voice data, the digital voice data stored in the data storage means, and the pitch. Pitch frequency band calculating means for calculating a pitch frequency band based on the frequency, and the filter is a pitch frequency band calculated by the pitch frequency band calculating means from the digital audio data stored in the audio data storage means. It is characterized in that the voice data is extracted.
第１、第２の発明の自律神経の状態評価システムによれば、被験者の音声データを取得するだけで、そのときの自律神経の状態を測定することができる。このシステムは、従来の測定方法のように、他の作業の妨げになるような計測装置を身体に取り付ける必要がないので、通常の作業状態における自律神経の状態を測定できる。 According to the autonomic nerve state evaluation system of the first and second inventions, the state of the autonomic nerve at that time can be measured only by acquiring the voice data of the subject. This system can measure the state of the autonomic nerve in a normal working state because there is no need to attach a measuring device that interferes with other work to the body unlike the conventional measuring method.
第２の発明では、被験者ごとのピッチ周波数帯域を算出してフィルターを設定することができるので、正確にピッチ周波数帯域の音声データを取り出すことができる。その結果として、自律神経の状態を正確に測定することができる。
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。
In the second invention, the pitch frequency band for each subject can be calculated and the filter can be set, so that the voice data in the pitch frequency band can be accurately extracted. As a result, the state of the autonomic nerve can be accurately measured.
In particular, if the pitch frequency band calculated based on the voice data that passes through the filter for extracting the pitch frequency band is set in the filter, the voice data in the pitch frequency band corresponding to the variation of the pitch frequency of one subject. Can be taken out more accurately.
図１に示す第１実施形態は、自律神経の状態を評価すべき、被験者の声を収集するためのこの発明の音声入力手段であるマイクロフォン１と、このマイクロフォン１から入力されたアナログ音声データをデジタル変換するＡ／Ｄ変換器２と、このＡ／Ｄ変換器２でデジタル変換されたデジタル音声データを記憶するデータ記憶部６と、このデータ記憶部６に接続したピッチ周波数帯域通過フィルター３及びピッチ周波数算出部７と、上記ピッチ周波数通過フィルター３を通過したデータを処理するデータ処理部４と、データ処理部４の処理結果を出力する出力部５とを備えている。
In the first embodiment shown in FIG. 1, a
上記ピッチ周波数帯域通過フィルター３は、音声データのうちピッチ周波数帯域の音声データを取り出すためのフィルターである。ピッチ周波数とは、被験者の声帯の振動によって決まる周波数のことで、声帯から***までの声道の形状による影響を除いた情報である。
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。
The pitch frequency
The pitch
この第１実施形態では、上記ピッチ周波数算出部７が上記データ記憶部６を介して入力したサンプリング時間当たりの音声データをケプストラム分析して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ピッチ周波数帯域通過フィルター３に設定する。上記ピッチ周波数帯域通過フィルター３は、ピッチ周波数算出部７によって設定されたピッチ周波数に対応したピッチ周波数帯域の音声データを通過させてデータ処理部４へ入力する。
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。
In the first embodiment, the pitch
The filter for extracting the audio data in the pitch frequency band may use any principle such as a filter that passes only the data in the pitch frequency band or a filter that attenuates data other than the pitch frequency band.
そして、この第１実施形態では、上記ピッチ周波数帯域通過フィルター３には、上記ケプストラム分析の対象とした音声データそのものを入力するようにしている。そのため、ピッチ周波数算出部７によってピッチ周波数を算出し、上記ピッチ周波数帯域通過フィルター３にピッチ周波数帯域が設定されるまでは、ピッチ周波数帯域フィルター３に音声データを入力しないように、データ記憶部６が音声データを保持している。
In the first embodiment, the pitch
また、データ処理部４は、上記ピッチ周波数帯域通過フィルター３を通過した、すなわちピッチ周波数帯域の音声データを処理して、カオス論的指標値を算出する機能を備えている。
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。
Further, the
The chaotic index value is an index value representing the spread of attractors created from time-series data having chaotic properties. For example, the maximum Lyapunov exponent calculated by the Sano / Sawada algorithm described in Non-Patent
上記データ処理部４は、上記ピッチ周波数帯域通過フィルター３を介して入力されたピッチ周波数帯域の音声データから上記最大リアプノフ指数やＳｉＣＥＣＡアルゴリズムで定義される上記指標値ＣＥＭを算出する機能を備えている。
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。
The
In the first embodiment, the
Then, the index value CEM calculated by the
上記のようにして被験者のピッチ周波数帯域の音声データから算出したカオス論的指標値である指標値ＣＥＭが、被験者の自律神経系の状態を表しているかどうかを確認するため、実験１を行った。
〔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。
[Experiment 1]
For each of the 50 subjects, the system shown in FIG. 1 is used to acquire voice data uttered while sitting and voice data uttered while standing, and CEM values based on the pitch frequency band data of these voice data Was calculated. Furthermore, the CEM value (sitting CEM) based on the voice data in the sitting state and the CEM value (standing CEM) based on the voice data in the standing state are calculated, and the standing CEM with respect to the sitting CEM is calculated as the change rate of the CEM. did.
この実験１の結果を図２のグラフに示す。
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。
The result of
FIG. 2 is a graph showing the number of subjects with respect to the variation rate of the CEM value. Most subjects' standing CEM / sitting CEM is less than 1.
From this, it was found that the index value CEM of the sound data in the pitch frequency band calculated by the
一方で、一般的に人は座っているときよりも立っているときの方が、約１０％心拍数が高くなることが確認されている。つまり、立位のときの方が座位のときよりも、交感神経が優位となるということである。
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。
On the other hand, it has been confirmed that a person generally has a higher heart rate of about 10% when standing than when sitting. In other words, the sympathetic nerve is superior in the standing position than in the sitting position.
Therefore, when the state of the autonomic nervous system changes, the index value CEM calculated by the
That is, from the result of
〔実験２〕
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。
[Experiment 2]
A running experiment in a test course was performed, the index value CEM was obtained for the running voice data, and compared with the pulse fluctuation rate at the time corresponding to the index value CEM.
The specific experimental method is as follows.
The subject keeps a resting state for 2 minutes before starting the running test, and measures the resting pulse rate A during that time.
Thereafter, the test course is traveled at a predetermined speed for a predetermined distance, and the running pulse rate B is measured during travel.
After the driving is completed, the subject is rested and the resting pulse rate C for 2 minutes is measured.
なお、車両の走行中には、被験者である運転士の音声データを、図１に示すマイクロフォン１から収集し、この第１実施形態の評価システムによって、上記走行中に収集した音声データに基づいて上記指標値ＣＥＭを算出する。この指標値ＣＥＭはピッチ周波数帯域の音声データに基づくものである。
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。
While the vehicle is running, voice data of the driver, who is the subject, is collected from the
Furthermore, the ratio of the average value (A + C) / 2 of the resting pulse rate and the running pulse rate B is calculated as the pulse fluctuation rate.
The above procedure is executed under four conditions of traveling speed, 60 [km / H], 80 [km / H], 100 [km / H], and 120 [km / H].
The result is shown in the graph of FIG.
図３は、走行速度ごとの走行中の上記指標値ＣＥＭを示した太線のグラフｖと、走行速度ごとの上記脈拍変動率を示した細線のグラフｐである。
これらのグラフから、上記指標値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ると、−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上記指標値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。
FIG. 3 is a thick line graph v indicating the index value CEM during traveling for each traveling speed, and a thin line graph p indicating the pulse fluctuation rate for each traveling speed.
From these graphs, it appears to be a correlation between the index value CEM and the pulse variation rate. Indeed, if you calculate these correlation coefficients, becomes -0.95, the index value CEM and pulse variation rate was found to exhibit a high negative correlation.
It is also known that the pulse depends on the state of the autonomic nerve.
Thus, the index value CEM outputted from the evaluation system of the first embodiment, since they exhibit pulse variation rate and high correlation, that the index value CEM is indicative of the state of the autonomic nervous It could be confirmed.
Therefore, according to the system of this embodiment, the autonomic nervous system index value CEM can be output from the voice data without attaching a measuring device or the like to the body of the subject, and the state of the autonomic nerve can be evaluated.
なお、図３において点線で示したグラフｓは上記実験２と同様にして収集した音声データを、上記ピッチ周波数帯域通過フィルター３を通さないでそのままデータ処理部４に入力して得た指標値を示したものである。この指標値も、上記指標値ＣＥＭと同じ計算手順によって算出したものである。上記ピッチ周波数帯域通過フィルター３を通していないため、上記自律神経系の指標値ＣＥＭとは異なるが、図３には全帯域のＣＥＭと表示している。
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。
Note that a graph s indicated by a dotted line in FIG. 3 shows an index value obtained by inputting the voice data collected in the same manner as in the
The correlation coefficient between the index values of the entire band and the pulse fluctuation rate was +0.55, and it was found that these correlations were low.
That is, the voice data in the pitch frequency band, that is, the data generated by the vocal cords, represents the state of the autonomic nerve, not the voice data in the entire band of the subject.
なお、上記相関係数は、次の式（１）によって算出した値である。
上記第１実施形態では、被験者の音声データをもとにピッチ周波数帯域通過フィルター３を設定し、しかも、ピッチ周波数帯域フィルター３を通過させる音声データと、そのフィルターに設定したピッチ周波数帯域を算出するためのケプストラム分析の対象とが一致するようにしている。そのため、一人の被験者のピッチ周波数が測定中に変動したとしても、上記自律神経系の指標値ＣＥＭを算出するためのピッチ周波数帯域の音声データを正確に取り出すことができる。
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。
In the first embodiment, the pitch frequency
However, once the pitch frequency band calculated based on the voice data of the subject is set in the
また、上記第１実施形態では、ピッチ周波数算出部７がケプストラム分析によってピッチ周波数を算出するようにしているが、ピッチ周波数の算出方法はこれに限らない。
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。
In the first embodiment, the pitch
For example, the reciprocal of the period in which the embedding points in the SiCECA algorithm approach each other in the embedding space can be calculated as the pitch frequency. Further, other calculation methods may be used.
However, it is possible to set a range including most adult men or women as the pitch frequency band. For example, the average adult male is 100 [Hz] to 150 [Hz], the adult female is 200 [Hz] to 300 [Hz], and the child is intermediate.
Therefore, depending on whether the subject is an adult male, an adult female, or a child, a frequency range slightly wider than the above frequency range can be fixedly set in the pitch
このように、ピッチ周波数帯域通過フィルター３に、予めピッチ周波数帯域を設定した第２実施形態のシステム構成図を図４に示す。
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。
FIG. 4 shows a system configuration diagram of the second embodiment in which the pitch frequency band is set in advance in the pitch frequency
The system according to the second embodiment does not include the
The same reference numerals are used for the same constituent elements as those in the first embodiment, and the same constituent elements using the same reference numerals have the same functions as those in the first embodiment.
すなわち、この第２実施形態のシステムも、マイクロフォン１から入力された音声データをＡ／Ｄ変換器２でデジタルデータにして、ピッチ周波数帯域フィルター３を通して取り出されたピッチ周波数帯域の音声データに基づいて、データ処理部がカオス論的指標値の算出手順によって自律神経系の指標値ＣＥＭを出力する。
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。
That is, in the system of the second embodiment, the audio data input from the
From the output index value CEM, it is possible to evaluate the state of the autonomic nerve, which is the dominant state of both the sympathetic nerve and the parasympathetic nerve. Therefore, even in the evaluation system of the second embodiment, the state of the autonomic nerve can be easily evaluated only from the voice data without attaching a device such as a pulse meter or a blood pressure monitor to the body of the subject.
Note that the pitch frequency band set in the pitch frequency
また、上記第１、第２実施形態では、上記データ処理部４がカオス論的指標値として、ＳｉＣＥＣＡアルゴリズムに基づいた自律神経系の指標値ＣＥＭを算出するようにしているが、自律神経系の指標値としてのカオス論的指標値は、上記ＣＥＭに限らない。
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。
In the first and second embodiments, the
For example, the maximum Lyapunov exponent based on the Sano / Sawada algorithm may be used.
In short, any index value can be used as an index value of the autonomic nervous system as long as it is an index value that can evaluate the chaotic fluctuation of the voice data in the pitch frequency band of the subject.
この発明の自律神経の状態評価システムは、運転など作業中の自律神経の状態評価に適している。 The autonomic nerve state evaluation system according to the present invention is suitable for autonomic nerve state evaluation during work such as driving.
１ マイクロフォン
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
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