数理科学的手法によるいびき音等の特徴抽出に関する研究

1998 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 09480052
• Research Institution: Nagoya University
• Principal Investigator: 長谷川 勝夫 名古屋大学, 大学院・多元数理科学研究科, 教授 (70004463)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 高橋 誠 名古屋大学, 大学院・多元数理科学研究科, 教授 (00281064) ; 真継 隆 名古屋大学, 大学院・多元数理科学研究科, 教授 (60022456) ; 宮尾 克 名古屋大学, 大学院・多元数理科学研究科, 教授 (70157593) ; 御橋 広真 名古屋大学, 大学院・多元数理科学研究科, 教授 (30022594)
• Keywords: いびき音解析 / フーリエ変換(FFT) / 視覚化 / 特徴抽出 / スペクトログラム / 数理科学的手法

Research Abstract

本年度は,いびき音を収録する装置を活用して、いびき音の異なる音声波形に対してフーリエ級数による振動数に対する強度係数への変換および解析を行った。それにより、音をパターン化したスペクトログラムを得ることが出来るようになり、いびき音を視覚化出来るようになった。これを用いて、時系列として録音された、いびき音の高速フーリエ変換(FFT)によるスペクトルを、五十数例について解析を行った。これらの例では、いびきは気管や症状による個人差があり、起こり得るすベての症例を網羅することは大変に困難であるが、それにも関わらず特徴的な分類が出来ることを示唆するパターン上の特徴がいくつかあることが明らかになった。音の集録には騒音計によるトリガーにより一定の音量を越える場合に集録を開始し、ある時間内に出る音を録音するようプログラムが可能になるように設計し、その時併せて録音される雑音のスペクトログラムへの影響を如何に効率良く除くか、その条件を分析した。そのためにサンプリング周波数を変えたり、FFTを行う際の積分窓の設定を変えて特徴への影響の出方を調べた。これらの過程で、摩擦音の連続スペクトルの強度変動や、音声に似た離散したパターンが観測され、いくつかの学会で報告を行った。包絡線による音声分類の手法の応用や、断続する場合の耳で聞く際の分類方法を対応させながら、視覚によるそれ以上の情報を取り入れて特徴づけるための分析を続ける一方で、生体が行っている分類や判断の処理機構のモデル化を探っている。いびきは睡眠障害等で最近注目され、視覚化による解析の関連学会での発表に対して、録音データ提供等の反響が得られている。