乳幼児音声の意味情報解析とその自動認識システムの構築に関する研究

2001 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 13650430
• Research Institution: Meiji University
• Principal Investigator: 荒川 薫 明治大学, 理工学部, 教授 (30183734)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 伊藤 節子 同志社女子大学, 生活科学部, 教授 (50144358)
• Keywords: 音声解析 / 乳幼児 / ルールベースシステム / 意味情報解析 / 乳幼児啼泣 / サウンドスペクトログラム

Research Abstract

本研究では、乳幼児の泣き声を定量的に解析することにより、乳幼児の状況を自動的に識別するシステムの開発を行った。特に通常の育児で頻繁に生じ、かつ聴覚上区別しにくい空腹時および眠い時の啼泣を計算機で自動的に分類するルールベースシステムの提案を行った。
本システムでは、乳幼児の音声信号を計算機に取り込み、その周波数成分の分布に関するルールにより、空腹時と眠い時の識別を行う。乳幼児音声の一泣き分のサウンドスペクトログラムを求めると、空腹時と眠い時では共に信号の周期性を示す縞模様が現れるが、一般に空腹時では10kHz以上の高い周波数帯まで縞成分が現れるのに対し、眠いときでは6kHzくらいまでの低い個所でしか現れない。このような特徴の差に着目し、両者を自動分類するルールを構築した。
まず、乳幼児音声の泣き声系列から一泣き分のデータを自動的に順次切り出して出力するデータ処理法を開発した。また、乳幼児が泣く際、悲鳴のように聞こえる個所はサウンドスペクトログラム上において縞模様を呈さず、判定ルールを適応することができないので、この個所を自動的に削除する方法を開発した。
次に、ここで、切り出された一泣き分のデータに対し、サウンドスペクトグラムの成分の分布の違いを検出する手法を開発した。ここで、音声信号が一泣きの区間で必ずしも定常的ではなく、サウンドスペクトログラムの縞成分に各所で途切れが生じるため、局所的縞成分検出と全体的パワースペクトログラムの分布による識別を併用して、空腹時と眠いときの泣き声を自動分類する手法を提案した。
本手法を生後5ヶ月から12ヶ月の乳幼児12名に適用し、ほぼ8割の精度で空腹時と眠いときの泣き声を自動的に識別することができた。

Research Products

• [Publications] 松浦 浩平, 他: "成分分離型ε-フィルタを用いた音声の雑音低減"第16回DSPシンポジウム講演論文集. 29-34 (2001)
• [Publications] 伊藤 節子: "アトピー性皮膚炎における食物アレルギーの診断と治療-即時型食物アレルギーの診断と治療"皮膚. 43. 30-33 (2001)
• [Publications] 伊藤 節子: "食物アレルギー"心とからだを育てる小児栄養. 91-93 (2001)
• [Publications] J.Hirose, 他: "Occurrence of a major food allergen, ovomucoid, in human breast milk asan immune complex"Biosci. Biotechnol. Biochem.. 65. 1438-1440 (2001)
• [Publications] N.Omata, 他: "Increased oxidative stress in childhood atopic dermatitis"Life Sciences. 69. 223-228 (2001)
• [Publications] 荒川 薫: "これが赤ちゃんからのコミュニケーション信号-泣く-"ひよこクラブ2月号第一付録「コミュニケーションたっぷり大百科」. 100. 6-6 (2002)