体動検出装置、体動検出方法及び体動検出プログラム
【課題】高精度に体動を検出すること。
【解決手段】体動検出装置は、入力された音響信号を周波数成分に変換する周波数変換部と、所定帯域毎に周波数成分の電力変動を算出する電力変動算出部と、電力変動が第１閾値より小さい所定帯域数が第２閾値以上の場合の継続時間を算出する継続時間算出部と、所定帯域毎の電力変動の類似性を示す値を算出する類似値算出部と、継続時間及び電力変動の類似性を示す値に基づき、体動を検出する体動検出部と、を備える。
【解決手段】体動検出装置は、入力された音響信号を周波数成分に変換する周波数変換部と、所定帯域毎に周波数成分の電力変動を算出する電力変動算出部と、電力変動が第１閾値より小さい所定帯域数が第２閾値以上の場合の継続時間を算出する継続時間算出部と、所定帯域毎の電力変動の類似性を示す値を算出する類似値算出部と、継続時間及び電力変動の類似性を示す値に基づき、体動を検出する体動検出部と、を備える。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力された音響信号に基づいて体動を検出する体動検出装置、体動検出方法及び体動検出プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
睡眠中の体動は、ユーザの睡眠状態を把握するのに適していることが知られている。例えば、体動の頻度が低い場合は眠りが深く、体動の頻度が高い場合は眠りが浅い、又は覚醒していると定義されている。
【０００３】
所定のセンサを用いて睡眠中の体動を検出する技術が知られている。例えば、赤外線センサを用いて、ユーザ方向に向けた赤外線センサの値が体動で変化することによって体動を検出する技術がある。
【０００４】
また、圧力センサを用いて、寝床に設置した圧力センサの値が体動で変化することによって体動を検出する技術がある。
【０００５】
また、加速度センサを用いて、ユーザの腕に装着した加速度センサの値が体動で変化することによって体動を検出する技術がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００７−２８９６６０号公報
【特許文献２】特開２００８−３０１９５１号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】中村栄純他 「アクチグラフによる睡眠・覚醒判定の基礎的検討」、石川看護雑誌、Ｖｏｌ．３（２），２００６、Ｐ．３１−３７
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかし、前述した従来技術では、いずれも高額の専用センサが必要となり、コストがかかるという問題があった。ここで、低コストのセンサを利用する方法としては、マイクを利用する方法が考えられる。例えば、マイクにより入力された音響信号において一定以上の音量箇所を体動として定義することも可能である。
【０００９】
しかしながら、この方法では、家電や外の騒音などによる外乱ノイズを含む体動以外の音も体動として検出してしまうため、体動の検出性能が悪いという問題がある。
【００１０】
そこで、開示の技術は、上記課題に鑑みてなされたものであり、体動音の音響的な特徴量を用いることにより、高精度に体動を検出することができる体動検出装置、体動検出方法及び体動検出プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
開示の一態様における体動検出装置は、入力された音響信号を周波数成分に変換する周波数変換部と、所定帯域毎に前記周波数成分の電力変動を算出する電力変動算出部と、前記電力変動が第１閾値より小さい所定帯域数が第２閾値以上の場合の継続時間を算出する継続時間算出部と、前記所定帯域毎の電力変動の類似性を示す値を算出する類似値算出部と、前記継続時間及び前記電力変動の類似性を示す値に基づき、体動を検出する体動検出部と、を備える。
【発明の効果】
【００１２】
開示の技術によれば、体動音の音響的な特徴量を用いることにより、高精度に体動を検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】体動音の発生モデルを説明するための図。
【図２】実施例１における体動検出装置の構成の一例を示すブロック図。
【図３】体動音の周波数の一例を示す図。
【図４】所定の周波数帯域での電力変動の一例を示す図。
【図５】電力変動の相関値の頻度を示す図。
【図６】２つの帯域での電力変動の一例を示す図。
【図７】体動の検出を説明するための図。
【図８】水道音の周波数スペクトルの一例を示す図。
【図９】水道音の特徴を説明するための図。
【図１０】電車の走行音の周波数スペクトルの一例を示す図。
【図１１】電車の走行音の特徴を説明するための図。
【図１２】実施例１における体動検出処理の一例を示すフローチャート。
【図１３】実施例２における体動検出装置の構成の一例を示すブロック図。
【図１４】類似値算出部による相関値を算出する区間を示す図。
【図１５】実施例２における体動検出処理の一例を示すフローチャート。
【図１６】携帯端末装置のハードウェアの一例を示すブロック図。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
まず、体動音の特徴について説明する。体動音は、睡眠中のユーザが体動することによって、布団・衣類などで生じる摩擦の振動が空気中に伝わることで生じる。発明者らは、この体動音の特徴として、多くの周波数帯域で、電力変動が小さいこと、各周波数帯域の電力変動同士が類似していることを見出した。この２つの特徴が体動音の特徴となる根拠について説明する。
【００１５】
（体動音の発生モデル）
図１は、体動音の発生モデルを説明するための図である。図１に示すＸは、ユーザの体、Ｙは、衣類、布団の繊維とする。ここで、図１（Ａ）に示す矢印方向に、Ｘが動く場合を考える。
【００１６】
図１（Ａ）に示すように、Ｘが矢印方向に動くと、ＸとＹとの摩擦力により、ＹはＸと共に動く。しかし、図１（Ｂ）に示すように、Ｙの変位が一定以上になると、Ｙが元の位置に戻ろうとする力（以下、復元力ともいう）が摩擦力よりも大きくなり、Ｙが元の位置に戻っていく。図１（Ｃ）に示すように、Ｙの変位が一定未満になると、Ｙの復元力が摩擦力よりも小さくなり、Ｙは再びＸと共に動き出す。
【００１７】
この図１（Ｂ）と（Ｃ）とが繰り返されることで、Ｙは振動する。この振動が空気に伝わって体動音が聞こえる。ここで、Ｙの振動の周波数が体動音の周波数になり、Ｙの振動の振幅が体動音の大きさになる。この理由は、次の通りである。
【００１８】
（体動音の周波数）
Ｙ（繊維など）の振動の周波数は、図１の（Ｂ）と（Ｃ）とが繰り返される周期によって決まる。運動方程式を解くと、振動の周波数は次の式（１）になる（国技、実用機械振動学、理工学社、１９９０ http://www.mech-da.co.jp/mechnews/95-1/1995-1-1.html）。
【００１９】
【数１】
ｆ：周波数
ｍ：Ｙの質量
ｋ：Ｙの復元力（いわゆるバネ定数）
β：摩擦係数によって一意に決まる係数
布団や衣類の繊維などの柔らかい素材は、形状や動きの向きにより、ｋ、βが様々な値をとるため、布団、衣類全体では、式（１）により、各繊維が様々な周波数で振動することになる。よって、体動音は、広い帯域の周波数成分を持つ。また、式（１）により、振動の周波数ｆは、体（Ｘ）や繊維（Ｙ）の速度に依存しないことが分かる。
【００２０】
（体動音の振幅）
体動音の周波数で述べたように、体動による繊維（Ｙ）の振動周波数は、繊維の速度によらず一定となる。よって、繊維の速度によらず周波数が一定となるので、繊維の速度が大きくなるほど、振幅が大きくなる。
【００２１】
ここで、繊維は、体動との摩擦力により体動と共に動くから、繊維の速度は体動の速度によって決まる。ｆを振動周波数、Ｖを体動の速度とすると、繊維の振動の振幅Ａは、次の式（２）によって求められる。
【００２２】
【数２】
式（２）に示すように、繊維の振幅（体動音の大きさ）は、体動の速度に比例することが分かる。
【００２３】
（体動音の特徴）
以上をまとめると、体動音は、布団や衣類の繊維が摩擦することにより振動することで発生する。また、各繊維の周波数は、体動の速度によらず一定であり、摩擦係数などにより様々な周波数をとる。また、各繊維の振幅（体動音の大きさ）は、体動の速度に比例する。
【００２４】
ここで、体動は、開始直後、終了直前を除けば、体動の速度変化は小さいと考えられる。よって、体動の速度変化が小さいということは、各繊維の振幅の変化が小さいということであり、また、体動音の各周波数の電力変動が小さいことを意味する。
【００２５】
また、体動の速度変化は小さいが、体動の速度は変化するため、各繊維の振幅が体動の速度変化に合わせて同様に変化することになり、体動音の各周波数帯域の電力変動同士が類似することになる。
【００２６】
よって、体動音は、多くの周波数帯域で電力変動が小さいこと、各周波数帯域の電力変動同士が類似していることという２つの特徴を有する。以下、この２つの特徴を用いて体動を検出する実施例について、添付図面を参照しながら詳細に説明する。
【００２７】
［実施例１］
＜構成＞
図２は、実施例１における体動検出装置１０の構成の一例を示すブロック図である。体動検出装置１０は、時間・周波数変換部１０１、電力算出部１０２、電力変動算出部１０３、記憶部１０４、継続時間算出部１０５、類似値算出部１０６、体動検出部１０７を有する。
【００２８】
時間・周波数変換部１０１は、マイクなどから入力された音響信号に対し、時間・周波数変換を行う。例えば、離散フーリエ変換、ウェーブレット変換などがあるが、ここでは、時間・周波数変換について、離散フーリエ変換を例にして説明する。
【００２９】
時間・周波数変換部１０１は、次の式（３）により、音響信号を周波数領域の信号（周波数成分）に変換する。
【００３０】
【数３】
Ｓ（ｎ，ｋ）：信号列ｓ（ｎ，ｊ）のｋ番目の周波数帯域のフーリエ変換結果
離散フーリエ変換の点数（フレーム長）は、例えば、音響信号のサンプリング周波数が１６ｋＨｚの時は２５６点（１６ミリ秒）などとする。変換されたＳ（ｎ，ｋ）は、電力算出部１０２に出力される。
【００３１】
Ｓ（ｎ，ｋ）は、式（４）のように実部と虚部に分けて表すことができる。
【００３２】
【数４】
Ｓ＿ｒｅ（ｎ，ｋ）：Ｓ（ｎ，ｋ）の実部
Ｓ＿ｉｍ（ｎ，ｋ）：Ｓ（ｎ，ｋ）の虚部
電力算出部１０２は、第ｎフレーム、ｋ番目の周波数帯域のパワースペクトルを、式（５）により求める。
【００３３】
【数５】
ｐｏｗ（ｎ，ｋ）：第ｎフレーム、ｋ番目の周波数帯域のパワースペクトル（電力）
電力算出部１０２は、式（５）により、周波数成分の実部と虚部との自乗和を算出することで求めた各周波数帯域の電力ｐｏｗ（ｎ，ｋ）を電力変動算出部１０３に出力する。
【００３４】
電力変動算出部１０３は、電力ｐｏｗ（ｎ，ｋ）を取得し、周波数帯域毎に、前フレームｎ−１の電力ｐｏｗ（ｎ−１，ｋ）と現フレームｎの電力ｐｏｗ（ｎ，ｋ）との差分を電力変動として式（６）により求める。
【００３５】
【数６】
ｐｏｗ＿ｄｉｆｆ（ｎ，ｋ）：第ｎフレーム、ｋ番目の周波数帯域の電力変動
電力変動算出部１０３は、求めた電力変動ｐｏｗ＿ｄｉｆｆ（ｎ，ｋ）を継続時間算出部１０５に出力する。また、電力変動算出部１０３は、求めた電力変動を記憶部１０４に記憶する。
【００３６】
記憶部１０４は、電力変動算出部１０３が求めた電力変動を記憶する。記憶部１０４は、メモリ領域を考慮して、最新の所定時間分の電力変動を記憶しておくようにしてもよい。
【００３７】
継続時間算出部１０５は、電力変動の絶対値が閾値ＴＨ＿ＰＯＷ未満の周波数帯域数が閾値ＴＨ＿ＮＵＭ以上の場合、継続時間を１フレーム加算する。また、継続時間算出部１０５は、電力変動の絶対値が閾値ＴＨ＿ＰＯＷ未満の周波数帯域数が閾値ＴＨ＿ＮＵＭ未満の場合、継続時間をリセットする。
【００３８】
以上の内容を式（７）〜（９）で表す。
【００３９】
【数７】
ｐｏｗ＿ｄｉｆｆ＿ｆｕｎｃ（ｎ，ｋ）：電力変動の絶対値がＴＨ＿ＰＯＷ未満の場合に１、それ以外で０を返す関数
ｎｕｍ＿ｐｏｗ＿ｄｉｆｆ（ｎ）：電力変動の絶対値がＴＨ＿ＰＯＷ未満の周波数帯域数
ｄｕｒａｔｉｏｎ（ｎ）：電力変動の絶対値がＴＨ＿ＰＯＷ未満の周波数帯域数がＴＨ＿ＮＵＭ以上のフレームの継続時間
ＴＨ＿ＰＯＷは、例えば３ｄＢとし、ＴＨ＿ＮＵＭは、例えば周波数帯域数の１／２とする。例えば、周波数帯域数が１２８帯域であれば、ＴＨ＿ＮＵＭは６４とする。継続時間算出部１０５は、求めた継続時間を体動検出部１０７に出力する。
【００４０】
類似値算出部１０６は、記憶部１０４から、所定時間の電力変動を取得し、電力変動の周波数帯域毎の電力変動同士の類似性を示す値（以下、類似値）を算出する。所定時間は、例えば２秒（サンプリング周波数１６ｋＨｚ、１フレーム１６ミリ秒の場合、１２５フレーム）などとする。これは、体動は一般的に２秒以上であることによる。
【００４１】
類似値算出部１０６は、例えば、類似値として相関値の総和を用いたり、電力変動の符号関数により求められる値を用いたりする。
【００４２】
（相関値の総和）
類似値算出部１０６は、相関値の総和を用いる場合、式（１０）、（１１）により、全周波数帯域総当りで相関を算出した結果の総和をとる。
【００４３】
【数８】
ｐｏｗ＿ｄｉｆｆ＿ａｖｅ（ｋ）：電力変動の平均値
ｃｏｒｒ（ｎ−１，ｋ，ｌ）：周波数帯域ｋとｌの電力変動間の相関
ｃｏｒｒ＿ａｌｌ（ｎ−１）：全周波数帯域の相関値の総和
類似値算出部１０６は、相関値の総和を算出した後、ｃｏｒｒ＿ａｌｌ（ｎ−１）を周波数帯域の総当りの組み合わせ数で除算して０〜１の値で正規化を行ってもよい。以下、ｃｏｒｒ＿ａｌｌ（ｎ−１）は、正規化が行われているとして説明する。類似値算出部１０６は、算出した相関値の総和ｃｏｒｒ＿ａｌｌ（ｎ−１）を類似値として体動検出部１０７に出力する。
【００４４】
（符号関数）
まず、体動の場合、多くの周波数帯域で電力変動が類似していることを考慮すると、多くの周波数帯域で、電力変動の符号が同じになっていると考えられる。例えば、電力が減少しているか、増加しているかが同じになっている。
【００４５】
そこで、電力変動の符号関数を用いた以下のパラメータを、各周波数帯域の電力変動の類似値に用いる。類似値算出部１０６は、電力変動の符号関数を用いる場合、式（１２）〜（１５）により、符号関数のパラメータを算出する。
【００４６】
【数９】
ｓｉｇｎ（ｘ）：ｘが正の時に１、それ以外の時に０を返す関数
ｐｏｗｄｉｆｆ＿ｓｉｇｎ＿ｐ（ｎ）：フレームｎで電力変動が正となる周波数帯域の個数
ｐｏｗｄｉｆｆ＿ｓｉｇｎ＿ｍ（ｎ）：フレームｎで電力変動が０以下となる周波数帯域の個数
ｐｏｗｄｉｆｆ＿ｓｉｇｎ（ｎ）：ｐｏｗｄｉｆｆ＿ｓｉｇｎ＿ｐ（ｎ）とｐｏｗｄｉｆｆ＿ｓｉｇｎ＿ｍ（ｎ）のうち大きい方の値
類似値算出部１０６は、ｐｏｗｄｉｆｆ＿ｓｉｇｎ（ｎ）が閾値ＴＨ＿ＳＩＧＮ以上の場合、電力変動が類似する時間（以下、類似時間ともいう）を１フレーム加算する。閾値ＴＨ＿ＳＩＧＮは、１２８帯域の場合、例えば８０とする。類似値算出部１０６は、類似値として類似時間を体動検出部１０７に出力する。
【００４７】
体動検出部１０７は、継続時間算出部１０５により算出された継続時間及び類似値算出部１０６により算出された類似値に基づき、体動を検出する。
【００４８】
（類似値が相関値の総和の場合）
体動検出部１０７は、例えば、継続時間が閾値ＴＨ＿ＴＩＭＥ以上である場合、かつ相関値の総和が閾値ＴＨ＿ＣＯＲ以上である場合、その継続時間に対して体動ありと判定して体動を検出する。ここで、閾値ＴＨ＿ＴＩＭＥは、例えば２秒以上の値とし、閾値ＴＨ＿ＣＯＲは、例えば０．５とする。体動の電力変動の相関値は、後述するように０．５以上となる場合が多く、その総和を正規化した場合、正規化後の総和が０．５以上であれば体動であると判定してもよいからである。
【００４９】
（類似値が類似時間の場合）
体動検出部１０７は、例えば、継続時間及び類似時間が閾値ＴＨ＿ＴＩＭＥ以上である場合、その継続時間に対して体動ありと判定して体動を検出する。
【００５０】
なお、体動検出部１０７は、体動を検出した場合、体動始めと体動終わりとの時刻をメモリなどに記憶するようにしておけばよい。これにより、睡眠状態の把握などに用いることができる。
【００５１】
＜具体例＞
次に、各部の具体的な処理について、類似値として相関値の総和を用いる場合を例にして、図を用いながら説明する。
【００５２】
図３は、体動音の周波数の一例を示す図である。図３に示すＷ１の範囲で体動が生じている場合、時間・周波数変換部１０１により体動音が周波数成分に変換されると、各周波数帯域で電力が大きくなる。図３に示すような特徴を持つ体動音が、数秒から数十秒継続する。
【００５３】
電力算出部１０２により算出された電力に対し、電力変動算出部１０３が、電力変動を算出する。図４は、所定の周波数帯域での電力変動の一例を示す図である。図４（Ａ）は、音声の電力変動の一例を示し、図４（Ｂ）は、体動音の電力変動の一例を示す。
【００５４】
図４（Ａ）に示すように、音声の電力変動は大きく、図４（Ｂ）に示すように、体動音の電力変動は小さい。電力変動が小さいことは、前述したように、体動音の特徴の一つである。これにより、電力変動が小さい周波数帯域数が多ければ、その音響信号は体動音である可能性がある。
【００５５】
次に、類似値算出部１０６は、例えば電力変動の相関値の総和を算出する。図５は、電力変動の相関値の頻度を示す図である。図５に示す例では、相関値の頻度は、相関値の割合を示す。図５に示すように、非体動であれば、相関値はおおよそ０．５以下に出現し、体動であれば、相関値はおおよそ０．５以上で出現する。
【００５６】
このように、体動音は、相関値がおおよそ０．５以上で分布するため、相関値の総和を正規化した値が０．５以上であれば、体動音である可能性がある。
【００５７】
図６は、２つの帯域での電力変動の一例を示す図である。図６（Ａ）は、５ｋＨｚと７ｋＨｚの背景雑音の電力変動の一例を示す。図６（Ａ）に示すように、５ｋＨｚの電力変動と７ｋＨｚの電力変動は類似していない（相関がない）といえる。
【００５８】
図６（Ｂ）は、５ｋＨｚと７ｋＨｚの体動音の電力変動の一例を示す。図６（Ｂ）に示すように、５ｋＨｚと７ｋＨｚの電力変動は類似している（相関がある）といえる。電力変動が類似することは、前述したように、体動音の特徴の一つである。
【００５９】
図７は、体動の検出を説明するための図である。図７（Ａ）は、電力変動が小さい周波数帯域数を示す。図７（Ａ）に示す閾値１は、閾値ＴＨ＿ＮＵＭである。図７（Ａ）に示すように、体動が生じているＷ１の範囲で、周波数帯域数は、閾値１以上となる。図７（Ｂ）は、電力変動の各周波数帯域の相関値の総和（正規化後の総和）を示す。図７（Ｂ）に示す閾値２は、閾値ＴＨ＿ＣＯＲである。図７（Ｂ）に示すように、体動が生じているＷ１の範囲で、総和は閾値２以上となる。
【００６０】
図７（Ｃ）は、検出された体動を示す。図７（Ｃ）に示す例では、体動検出部１０７は、周波数帯域数が閾値１以上であり、かつ、相関値の総和が閾値２以上である時間が閾値ＴＨ＿ＴＩＭＥ以上である場合に、体動を検出する。
【００６１】
よって、体動検出部１０７は、電力変動が小さい周波数帯域数が閾値以上の継続時間及び各周波数帯域での電力変動の類似性を示す値に基づき、体動を検出する。
【００６２】
ここで、体動を検出するのに、電力変動が小さいことと、各周波数帯域で電力変動が類似することの２つの特徴を用いることについて説明する。いずれか１つの特徴だけを使って体動を検出すると、他の信号を誤検出する可能性が高くなる。
【００６３】
なぜなら、電力変動が小さいことだけを用いると、空調や暗騒音なども電力変動が小さいため、これらの信号を誤検出してしまう。また、各周波数帯域での電力変動が類似することだけを用いると、楽音や自動車走行音なども電力変動に類似性がある可能性があるため、これらの信号を誤検出してしまう。
【００６４】
図８は、水道音の周波数スペクトルの一例を示す図である。図８に示すＷ２の範囲で水道の音が生じている。
【００６５】
図９は、水道音の特徴を説明するための図である。図９（Ａ）は、電力変動が小さい周波数帯域数を示す。図９（Ａ）に示す閾値１は、閾値ＴＨ＿ＮＵＭである。図９（Ａ）に示すように、水道音が生じているＷ２の範囲で、周波数帯域数は、閾値１以上となる。
【００６６】
図９（Ｂ）は、電力変動の各周波数帯域の相関値の総和（正規化後の総和）を示す。図９（Ｂ）に示す閾値２は、閾値ＴＨ＿ＣＯＲである。図９（Ｂ）に示すように、水道の音が生じているＷ２の全ての範囲で、総和は閾値２以上となるとは限らない。
【００６７】
図９（Ｃ）は、体動検出の結果を示す。図９（Ｃ）に示す例では、体動検出部１０７は、体動を検出しない。なぜなら、周波数帯域数が閾値１以上であり、相関値の総和が閾値２以上である時間は、閾値ＴＨ＿ＴＩＭＥ未満であるからである。
【００６８】
次に、図１０は、電車の走行音の周波数スペクトルの一例を示す図である。図１０に示すＷ３の範囲で電車の走行音が生じている。
【００６９】
図１１は、電車の走行音の特徴を説明するための図である。図１１（Ａ）は、電力変動が小さい周波数帯域数を示す。図１１（Ａ）に示す閾値１は、閾値ＴＨ＿ＮＵＭである。図１１（Ａ）に示すように、電車の走行音が生じているＷ３の全ての範囲で、周波数帯域数は、閾値１以上となるとは限らない。
【００７０】
図１１（Ｂ）は、電力変動の各周波数帯域の相関値の総和（正規化後の総和）を示す。図１１（Ｂ）に示す閾値２は、閾値ＴＨ＿ＣＯＲである。図１１（Ｂ）に示すように、電車の走行音が生じているＷ３の範囲で、総和は閾値２以上となる。
【００７１】
図１１（Ｃ）は、体動検出の結果を示す。図１１（Ｃ）に示す例では、体動検出部１０７は、体動を検出しない。なぜなら、周波数帯域数が閾値１以上であり、相関値の総和が閾値２以上である時間は、閾値ＴＨ＿ＴＩＭＥ未満であるからである。
【００７２】
このように、実施例で説明した体動検出装置１０では、体動音の２つの特徴を用いて、体動を検出するため、高精度で体動を検出することができる。
【００７３】
＜動作＞
次に、実施例１における体動検出装置１０の動作について説明する。図１２は、実施例１における体動検出処理の一例を示すフローチャートである。図１２に示す処理は、１フレーム毎の処理を示すフローである。
【００７４】
ステップＳ１０１で、時間・周波数変換部１０１は、マイクなどから入力された音響信号を周波数変換し、周波数領域の信号を生成する。
【００７５】
ステップＳ１０２で、電力算出部１０２は、時間・周波数変換部１０１から取得した周波数領域の信号を用いて電力を算出する。
【００７６】
ステップＳ１０３で、電力変動算出部１０３は、電力算出部１０２により算出された電力の変動を算出する。
【００７７】
ステップＳ１０４で、類似値算出部１０６は、電力変動算出部１０３により算出された電力変動を用いて、各周波数帯域の相関値の総和を算出する。相関値の総和は正規化しておく。
【００７８】
ステップＳ１０５で、継続時間算出部１０５は、電力変動が閾値ＴＨ＿ＰＯＷ未満の周波数帯域数が閾値ＴＨ＿ＮＵＭ以上であるか否かを判定する。周波数帯域数が閾値ＴＨ＿ＮＵＭ以上であれば（ステップＳ１０５−ＹＥＳ）ステップＳ１０６に進み、周波数帯域数が閾値ＴＨ＿ＮＵＭ未満であれば（ステップＳ１０５−ＮＯ）ステップＳ１０７に進む。
【００７９】
ステップＳ１０６で、継続時間算出部１０５は、継続時間に１フレームを加算し、このフレームの処理を終了する。
【００８０】
ステップＳ１０７で、体動検出部１０７は、前フレームまでの継続時間が閾値ＴＨ＿ＴＩＭＥ以上であるか否かを判定する。継続時間が閾値ＴＨ＿ＴＩＭＥ以上であれば（ステップＳ１０７−ＹＥＳ）ステップＳ１０９に進み、継続時間が閾値ＴＨ＿ＴＩＭＥ未満であれば（ステップＳ１０７−ＮＯ）ステップＳ１０８に進む。
【００８１】
ステップＳ１０８で、体動検出部１０７は、その継続時間に対して体動なしと判定し、このフレームの処理を終了する。
【００８２】
ステップＳ１０９で、体動検出部１０７は、正規化後の相関値の総和が閾値ＴＨ＿ＣＯＲ以上であるか否かを判定する。相関値の総和が閾値ＴＨ＿ＣＯＲ以上であれば（ステップＳ１０９−ＹＥＳ）ステップＳ１１０に進み、相関値の総和が閾値ＴＨ＿ＣＯＲ未満であれば（ステップＳ１０９−ＮＯ）ステップＳ１０８に進む。
【００８３】
ステップＳ１１０で、体動検出部１０７は、その継続時間に対して体動ありと判定し、このフレームの処理を終了する。
【００８４】
以上、実施例１によれば、体動音の音響的な特徴量を用いることにより、高精度に体動を検出することができる。また、実施例１によれば、高価な専用のセンサを用いる必要がなく、体動を検出することができる。また、実施例１によれば、体動音を入力できる位置に体動検出装置１０があればよいため、特定の位置に設置しなければならないなどの位置の制約がない。
【００８５】
［実施例２］
次に、実施例２における体動検出装置２０について説明する。実施例２では、体動検出装置２０は、電力変動の類似性を示す値を必要なときに算出し、省電力を実現可能とする。
【００８６】
＜構成＞
図１３は、実施例２における体動検出装置２０の構成の一例を示すブロック図である。図１３に示す構成において、図２に示す構成と同様のものは同じ符号を付し、その説明を省略する。
【００８７】
図１３に示す類似値算出部２０１は、継続時間算出部１０５から電力変動が小さい周波数帯域数が閾値ＴＨ＿ＮＵＭ以上の継続時間を取得する。このとき、類似値算出部２０１は、継続時間が閾値ＴＨ＿ＮＵＭ未満になったときに、前フレームまでの継続時間が閾値ＴＨ＿ＴＩＭＥ以上であるか否かを判定する。
【００８８】
類似値算出部２０１は、継続時間が閾値ＴＨ＿ＴＩＭＥ未満であればその旨を体動検出部２０２に通知する。類似値算出部２０１は、継続時間が閾値ＴＨ＿ＴＩＭＥ以上であれば、類似値を算出する。実施例２では、類似値として電力変動の相関値の総和を用いるとする。なお、類似値算出部２０１は、相関値の総和を正規化しておくとよい。
【００８９】
図１４は、類似値算出部２０１による相関値を算出する区間を示す図である。図１４に示す例では、前フレームまでの継続時間が閾値ＴＨ＿ＴＩＭＥ以上である場合、その間のフレームに対して電力変動の相関値の総和を算出する。
【００９０】
これにより、類似値算出部２０１は、前フレームまでの継続時間が閾値ＴＨ＿ＴＩＭＥ未満であれば、電力変動の相関値の総和を算出しない。よって、実施例２では、体動を検出する際、省電力を実現することができる。類似値算出部２０１は、算出した相関値の総和を体動検出部２０２に出力する。
【００９１】
体動検出部２０２は、類似値算出部２０１から取得した相関値の総和が閾値ＴＨ＿ＣＯＲ以上であるか否かを判定する。体動検出部２０２は、相関値の総和が閾値ＴＨ＿ＣＯＲであれば、その継続時間は体動ありと判定して体動を検出し、相関値の総和が閾値ＴＨ＿ＣＯＲであれば、その継続時間は体動なしと判定する。また、体動検出部２０２は、類似値算出部２０１から継続時間が閾値ＴＨ＿ＴＩＭＥ未満である旨を通知されると、その継続時間について体動なしと判定する。
【００９２】
体動検出部２０２は、実施例１同様、体動を検出した場合、検出したときの時間をメモリなどに記憶するようにしておけばよい。これにより、睡眠状態の把握などに用いることができる。
【００９３】
＜動作＞
次に、実施例２における体動検出装置２０の動作について説明する。図１５は、実施例２における体動検出処理の一例を示すフローチャートである。図１５に示す処理は、１フレーム毎の処理を示すフローである。
【００９４】
ステップＳ２０１で、時間・周波数変換部１０１は、マイクなどから入力された音響信号を周波数変換し、周波数領域の信号を生成する。
【００９５】
ステップＳ２０２で、電力算出部１０２は、時間・周波数変換部１０１から取得した周波数領域の信号を用いて電力を算出する。
【００９６】
ステップＳ２０３で、電力変動算出部１０３は、電力算出部１０２により算出された電力の変動を算出する。
【００９７】
ステップＳ２０４で、継続時間算出部１０５は、電力変動が閾値ＴＨ＿ＰＯＷ未満の周波数帯域数が閾値ＴＨ＿ＮＵＭ以上であるか否かを判定する。周波数帯域数が閾値ＴＨ＿ＮＵＭ以上であれば（ステップＳ２０４−ＹＥＳ）ステップＳ２０５に進み、周波数帯域数が閾値ＴＨ＿ＮＵＭ未満であれば（ステップＳ２０４−ＮＯ）ステップＳ２０６に進む。
【００９８】
ステップＳ２０５で、継続時間算出部１０５は、継続時間に１フレームを加算し、このフレームの処理を終了する。
【００９９】
ステップＳ２０６で、類似値算出部２０１は、前フレームまでの継続時間が閾値ＴＨ＿ＴＩＭＥ以上であるか否かを判定する。継続時間が閾値ＴＨ＿ＴＩＭＥ以上であれば（ステップＳ２０６−ＹＥＳ）ステップＳ２０８に進み、継続時間が閾値ＴＨ＿ＴＩＭＥ未満であれば（ステップＳ２０６−ＮＯ）ステップＳ２０７に進む。
【０１００】
ステップＳ２０７で、体動検出部２０２は、類似値算出部２０１から継続時間が閾値ＴＨ＿ＴＩＭＥ未満である旨を通知された場合、その継続時間に対して体動なしと判定し、このフレームの処理を終了する。また、ステップＳ２０７で、体動検出部２０２は、類似値算出部２０１から相関値の総和が閾値ＴＨ＿ＣＯＲ未満である旨を通知された場合、その継続時間に対して体動なしと判定し、このフレームの処理を終了する。
【０１０１】
ステップＳ２０８で、類似値算出部２０１は、電力変動算出部１０３により算出された電力変動を用いて、各周波数帯域の相関値の総和を算出する。相関値の総和は正規化しておく。
【０１０２】
ステップＳ２０９で、体動検出部２０２は、正規化後の相関値の総和が閾値ＴＨ＿ＣＯＲ以上であるか否かを判定する。相関値の総和が閾値ＴＨ＿ＣＯＲ以上であれば（ステップＳ２０９−ＹＥＳ）ステップＳ２１０に進み、相関値の総和が閾値ＴＨ＿ＣＯＲ未満であれば（ステップＳ２０９−ＮＯ）ステップＳ２０７に進む。
【０１０３】
ステップＳ２１０で、体動検出部２０２は、その継続時間に対して体動ありと判定し、このフレームの処理を終了する。
【０１０４】
以上、実施例２によれば、実施例１同様の効果を有しつつ、さらに省電力を実現することができる。
【０１０５】
次に、各実施例で説明した体動検出装置を含む携帯端末装置３０のハードウェアについて説明する。図１６は、携帯端末装置３０のハードウェアの一例を示すブロック図である。図１６に示す携帯端末装置３０は、アンテナ３０１、無線部３０２、ベースバンド処理部３０３、制御部３０４、端末インタフェース部３０５、マイク３０６、スピーカ３０７、主記憶部３０８、補助記憶部２０９を有する。
【０１０６】
アンテナ３０１は、送信アンプで増幅された無線信号を送信し、また、基地局から無線信号を受信する。無線部３０２は、ベースバンド処理部３０３で拡散された送信信号をＤ／Ａ変換し、直交変調により高周波信号に変換し、その信号を電力増幅器により増幅する。無線部３０２は、受信した無線信号を増幅し、その信号をＡ／Ｄ変換してベースバンド処理部３０３に伝送する。
【０１０７】
ベースバンド部３０３は、送信データの誤り訂正符号の追加、データ変調、拡散変調、受信信号の逆拡散、受信環境の判定、各チャネル信号の閾値判定、誤り訂正復号などのベースバンド処理などを行う。
【０１０８】
制御部３０４は、制御信号の送受信などの無線制御を行う。また、制御部３０４は、補助記憶部３０９などに記憶されている体動検出プログラムを実行し、各実施例における体動検出処理を行う。
【０１０９】
主記憶部３０８は、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）などであり、制御部３０４が実行する基本ソフトウェアであるＯＳやアプリケーションソフトウェアなどのプログラムやデータを記憶又は一時保存する記憶装置である。
【０１１０】
補助記憶部３０９は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）などであり、アプリケーションソフトウェアなどに関連するデータを記憶する記憶装置である。
【０１１１】
端末インタフェース部３０５は、データ用アダプタ処理、ハンドセットおよび外部データ端末とのインタフェース処理を行う。
【０１１２】
マイク３０６は、音を電気信号に変換する機器である。マイク２０５は、例えば、ユーザの睡眠中の音を音響信号に変換する。
【０１１３】
スピーカ３０７は、電気信号を物理振動に変えて、音楽や音声などの音を生み出す機器である。
【０１１４】
なお、各実施例で説明した体動検出装置の各部は、体動検出プログラムを実行することで、例えば制御部３０４やワークメモリとしての主記憶部３０８により実現されうる。
【０１１５】
これにより、携帯端末装置３０において、ユーザが睡眠中に体動を検出することが可能になり、ユーザの睡眠状態を自動記録することができるようなる。
【０１１６】
また、開示の技術は、携帯端末装置３０に限らず、音を入力するためのマイクを有する情報処理端末、又はマイクを外付けで設置可能な情報処理端末などにも実装することができる。
【０１１７】
また、前述した各実施例で説明した体動検出処理を実現するためのプログラムを記録媒体に記録することで、各実施例での体動検出処理をコンピュータに実施させることができる。例えば、このプログラムを記録媒体に記録し、このプログラムが記録された記録媒体をコンピュータや携帯端末装置に読み取らせて、前述した体動検出処理を実現させることも可能である。
【０１１８】
なお、記録媒体は、ＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等の様に情報を光学的，電気的或いは磁気的に記録する記録媒体、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の様に情報を電気的に記録する半導体メモリ等、様々なタイプの記録媒体を用いることができる。
【０１１９】
以上、実施例について詳述したが、特定の実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された範囲内において、種々の変形及び変更が可能である。また、前述した各実施例の構成要素を全部又は複数を組み合わせることも可能である。
【０１２０】
なお、以上の各実施例に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）
入力された音響信号を周波数成分に変換する時間周波数変換部と、
所定帯域毎に前記周波数成分の電力変動を算出する電力変動算出部と、
前記電力変動が第１閾値より小さい所定帯域数が第２閾値以上の場合の継続時間を算出する継続時間算出部と、
前記所定帯域毎の電力変動の類似性を示す値を算出する類似値算出部と、
前記継続時間及び前記電力変動の類似性を示す値に基づき、体動を検出する体動検出部と、
を備える体動検出装置。
（付記２）
前記類似性算出部は、
前記継続時間が第３閾値以上の場合に、前記電力変動の類似性を示す値を算出し、
前記体動検出部は、
前記類似性を示す値が第４閾値以上の場合に、体動があると判定する付記１記載の体動検出装置。
（付記３）
前記類似性を示す値は、各所定帯域の電力変動同士の相関値の総和を用いる付記１又は２記載の体動検出装置。
（付記４）
前記類似性を示す値は、前記電力変動の符号関数により求められる値を用いる付記１又は２記載の体動検出装置。
（付記５）
前記電力変動の符号関数により求められる値は、電力変動が正となる所定帯域数と、電力変動が０以下となる所定帯域数との大きい方である付記４記載の体動検出装置。
（付記６）
入力された音響信号を周波数成分に変換し、
所定帯域毎に前記周波数成分の電力変動を算出し、
前記電力変動が第１閾値より小さい所定帯域数が第２閾値以上の場合の継続時間を算出し、
前記所定帯域毎の電力変動の類似性を示す値を算出し、
前記継続時間及び前記電力変動の類似性を示す値に基づき、体動を検出する
処理をコンピュータが実行する体動検出方法。
（付記７）
入力された音響信号を周波数成分に変換し、
所定帯域毎に前記周波数成分の電力変動を算出し、
前記電力変動が第１閾値より小さい所定帯域数が第２閾値以上の場合の継続時間を算出し、
前記所定帯域毎の電力変動の類似性を示す値を算出し、
前記継続時間及び前記電力変動の類似性を示す値に基づき、体動を検出する
処理をコンピュータに実行させる体動検出プログラム。
【符号の説明】
【０１２１】
１０、２０ 体動検出装置
３０ 携帯端末装置
１０１ 時間・周波数変換部
１０２ 電力算出部
１０３ 電力変動算出部
１０４ 記憶部
１０５ 継続時間算出部
１０６、２０１ 類似値算出部
１０７、２０２ 体動検出部
３０１ アンテナ
３０２ 無線部
３０３ ベースバンド処理部
３０４ 制御部
３０５ 端末インタフェース部
３０６ マイク
３０７ スピーカ
３０８ 主記憶部
３０９ 補助記憶部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力された音響信号に基づいて体動を検出する体動検出装置、体動検出方法及び体動検出プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
睡眠中の体動は、ユーザの睡眠状態を把握するのに適していることが知られている。例えば、体動の頻度が低い場合は眠りが深く、体動の頻度が高い場合は眠りが浅い、又は覚醒していると定義されている。
【０００３】
所定のセンサを用いて睡眠中の体動を検出する技術が知られている。例えば、赤外線センサを用いて、ユーザ方向に向けた赤外線センサの値が体動で変化することによって体動を検出する技術がある。
【０００４】
また、圧力センサを用いて、寝床に設置した圧力センサの値が体動で変化することによって体動を検出する技術がある。
【０００５】
また、加速度センサを用いて、ユーザの腕に装着した加速度センサの値が体動で変化することによって体動を検出する技術がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００７−２８９６６０号公報
【特許文献２】特開２００８−３０１９５１号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】中村栄純他 「アクチグラフによる睡眠・覚醒判定の基礎的検討」、石川看護雑誌、Ｖｏｌ．３（２），２００６、Ｐ．３１−３７
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかし、前述した従来技術では、いずれも高額の専用センサが必要となり、コストがかかるという問題があった。ここで、低コストのセンサを利用する方法としては、マイクを利用する方法が考えられる。例えば、マイクにより入力された音響信号において一定以上の音量箇所を体動として定義することも可能である。
【０００９】
しかしながら、この方法では、家電や外の騒音などによる外乱ノイズを含む体動以外の音も体動として検出してしまうため、体動の検出性能が悪いという問題がある。
【００１０】
そこで、開示の技術は、上記課題に鑑みてなされたものであり、体動音の音響的な特徴量を用いることにより、高精度に体動を検出することができる体動検出装置、体動検出方法及び体動検出プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
開示の一態様における体動検出装置は、入力された音響信号を周波数成分に変換する周波数変換部と、所定帯域毎に前記周波数成分の電力変動を算出する電力変動算出部と、前記電力変動が第１閾値より小さい所定帯域数が第２閾値以上の場合の継続時間を算出する継続時間算出部と、前記所定帯域毎の電力変動の類似性を示す値を算出する類似値算出部と、前記継続時間及び前記電力変動の類似性を示す値に基づき、体動を検出する体動検出部と、を備える。
【発明の効果】
【００１２】
開示の技術によれば、体動音の音響的な特徴量を用いることにより、高精度に体動を検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】体動音の発生モデルを説明するための図。
【図２】実施例１における体動検出装置の構成の一例を示すブロック図。
【図３】体動音の周波数の一例を示す図。
【図４】所定の周波数帯域での電力変動の一例を示す図。
【図５】電力変動の相関値の頻度を示す図。
【図６】２つの帯域での電力変動の一例を示す図。
【図７】体動の検出を説明するための図。
【図８】水道音の周波数スペクトルの一例を示す図。
【図９】水道音の特徴を説明するための図。
【図１０】電車の走行音の周波数スペクトルの一例を示す図。
【図１１】電車の走行音の特徴を説明するための図。
【図１２】実施例１における体動検出処理の一例を示すフローチャート。
【図１３】実施例２における体動検出装置の構成の一例を示すブロック図。
【図１４】類似値算出部による相関値を算出する区間を示す図。
【図１５】実施例２における体動検出処理の一例を示すフローチャート。
【図１６】携帯端末装置のハードウェアの一例を示すブロック図。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
まず、体動音の特徴について説明する。体動音は、睡眠中のユーザが体動することによって、布団・衣類などで生じる摩擦の振動が空気中に伝わることで生じる。発明者らは、この体動音の特徴として、多くの周波数帯域で、電力変動が小さいこと、各周波数帯域の電力変動同士が類似していることを見出した。この２つの特徴が体動音の特徴となる根拠について説明する。
【００１５】
（体動音の発生モデル）
図１は、体動音の発生モデルを説明するための図である。図１に示すＸは、ユーザの体、Ｙは、衣類、布団の繊維とする。ここで、図１（Ａ）に示す矢印方向に、Ｘが動く場合を考える。
【００１６】
図１（Ａ）に示すように、Ｘが矢印方向に動くと、ＸとＹとの摩擦力により、ＹはＸと共に動く。しかし、図１（Ｂ）に示すように、Ｙの変位が一定以上になると、Ｙが元の位置に戻ろうとする力（以下、復元力ともいう）が摩擦力よりも大きくなり、Ｙが元の位置に戻っていく。図１（Ｃ）に示すように、Ｙの変位が一定未満になると、Ｙの復元力が摩擦力よりも小さくなり、Ｙは再びＸと共に動き出す。
【００１７】
この図１（Ｂ）と（Ｃ）とが繰り返されることで、Ｙは振動する。この振動が空気に伝わって体動音が聞こえる。ここで、Ｙの振動の周波数が体動音の周波数になり、Ｙの振動の振幅が体動音の大きさになる。この理由は、次の通りである。
【００１８】
（体動音の周波数）
Ｙ（繊維など）の振動の周波数は、図１の（Ｂ）と（Ｃ）とが繰り返される周期によって決まる。運動方程式を解くと、振動の周波数は次の式（１）になる（国技、実用機械振動学、理工学社、１９９０ http://www.mech-da.co.jp/mechnews/95-1/1995-1-1.html）。
【００１９】
【数１】
ｆ：周波数
ｍ：Ｙの質量
ｋ：Ｙの復元力（いわゆるバネ定数）
β：摩擦係数によって一意に決まる係数
布団や衣類の繊維などの柔らかい素材は、形状や動きの向きにより、ｋ、βが様々な値をとるため、布団、衣類全体では、式（１）により、各繊維が様々な周波数で振動することになる。よって、体動音は、広い帯域の周波数成分を持つ。また、式（１）により、振動の周波数ｆは、体（Ｘ）や繊維（Ｙ）の速度に依存しないことが分かる。
【００２０】
（体動音の振幅）
体動音の周波数で述べたように、体動による繊維（Ｙ）の振動周波数は、繊維の速度によらず一定となる。よって、繊維の速度によらず周波数が一定となるので、繊維の速度が大きくなるほど、振幅が大きくなる。
【００２１】
ここで、繊維は、体動との摩擦力により体動と共に動くから、繊維の速度は体動の速度によって決まる。ｆを振動周波数、Ｖを体動の速度とすると、繊維の振動の振幅Ａは、次の式（２）によって求められる。
【００２２】
【数２】
式（２）に示すように、繊維の振幅（体動音の大きさ）は、体動の速度に比例することが分かる。
【００２３】
（体動音の特徴）
以上をまとめると、体動音は、布団や衣類の繊維が摩擦することにより振動することで発生する。また、各繊維の周波数は、体動の速度によらず一定であり、摩擦係数などにより様々な周波数をとる。また、各繊維の振幅（体動音の大きさ）は、体動の速度に比例する。
【００２４】
ここで、体動は、開始直後、終了直前を除けば、体動の速度変化は小さいと考えられる。よって、体動の速度変化が小さいということは、各繊維の振幅の変化が小さいということであり、また、体動音の各周波数の電力変動が小さいことを意味する。
【００２５】
また、体動の速度変化は小さいが、体動の速度は変化するため、各繊維の振幅が体動の速度変化に合わせて同様に変化することになり、体動音の各周波数帯域の電力変動同士が類似することになる。
【００２６】
よって、体動音は、多くの周波数帯域で電力変動が小さいこと、各周波数帯域の電力変動同士が類似していることという２つの特徴を有する。以下、この２つの特徴を用いて体動を検出する実施例について、添付図面を参照しながら詳細に説明する。
【００２７】
［実施例１］
＜構成＞
図２は、実施例１における体動検出装置１０の構成の一例を示すブロック図である。体動検出装置１０は、時間・周波数変換部１０１、電力算出部１０２、電力変動算出部１０３、記憶部１０４、継続時間算出部１０５、類似値算出部１０６、体動検出部１０７を有する。
【００２８】
時間・周波数変換部１０１は、マイクなどから入力された音響信号に対し、時間・周波数変換を行う。例えば、離散フーリエ変換、ウェーブレット変換などがあるが、ここでは、時間・周波数変換について、離散フーリエ変換を例にして説明する。
【００２９】
時間・周波数変換部１０１は、次の式（３）により、音響信号を周波数領域の信号（周波数成分）に変換する。
【００３０】
【数３】
Ｓ（ｎ，ｋ）：信号列ｓ（ｎ，ｊ）のｋ番目の周波数帯域のフーリエ変換結果
離散フーリエ変換の点数（フレーム長）は、例えば、音響信号のサンプリング周波数が１６ｋＨｚの時は２５６点（１６ミリ秒）などとする。変換されたＳ（ｎ，ｋ）は、電力算出部１０２に出力される。
【００３１】
Ｓ（ｎ，ｋ）は、式（４）のように実部と虚部に分けて表すことができる。
【００３２】
【数４】
Ｓ＿ｒｅ（ｎ，ｋ）：Ｓ（ｎ，ｋ）の実部
Ｓ＿ｉｍ（ｎ，ｋ）：Ｓ（ｎ，ｋ）の虚部
電力算出部１０２は、第ｎフレーム、ｋ番目の周波数帯域のパワースペクトルを、式（５）により求める。
【００３３】
【数５】
ｐｏｗ（ｎ，ｋ）：第ｎフレーム、ｋ番目の周波数帯域のパワースペクトル（電力）
電力算出部１０２は、式（５）により、周波数成分の実部と虚部との自乗和を算出することで求めた各周波数帯域の電力ｐｏｗ（ｎ，ｋ）を電力変動算出部１０３に出力する。
【００３４】
電力変動算出部１０３は、電力ｐｏｗ（ｎ，ｋ）を取得し、周波数帯域毎に、前フレームｎ−１の電力ｐｏｗ（ｎ−１，ｋ）と現フレームｎの電力ｐｏｗ（ｎ，ｋ）との差分を電力変動として式（６）により求める。
【００３５】
【数６】
ｐｏｗ＿ｄｉｆｆ（ｎ，ｋ）：第ｎフレーム、ｋ番目の周波数帯域の電力変動
電力変動算出部１０３は、求めた電力変動ｐｏｗ＿ｄｉｆｆ（ｎ，ｋ）を継続時間算出部１０５に出力する。また、電力変動算出部１０３は、求めた電力変動を記憶部１０４に記憶する。
【００３６】
記憶部１０４は、電力変動算出部１０３が求めた電力変動を記憶する。記憶部１０４は、メモリ領域を考慮して、最新の所定時間分の電力変動を記憶しておくようにしてもよい。
【００３７】
継続時間算出部１０５は、電力変動の絶対値が閾値ＴＨ＿ＰＯＷ未満の周波数帯域数が閾値ＴＨ＿ＮＵＭ以上の場合、継続時間を１フレーム加算する。また、継続時間算出部１０５は、電力変動の絶対値が閾値ＴＨ＿ＰＯＷ未満の周波数帯域数が閾値ＴＨ＿ＮＵＭ未満の場合、継続時間をリセットする。
【００３８】
以上の内容を式（７）〜（９）で表す。
【００３９】
【数７】
ｐｏｗ＿ｄｉｆｆ＿ｆｕｎｃ（ｎ，ｋ）：電力変動の絶対値がＴＨ＿ＰＯＷ未満の場合に１、それ以外で０を返す関数
ｎｕｍ＿ｐｏｗ＿ｄｉｆｆ（ｎ）：電力変動の絶対値がＴＨ＿ＰＯＷ未満の周波数帯域数
ｄｕｒａｔｉｏｎ（ｎ）：電力変動の絶対値がＴＨ＿ＰＯＷ未満の周波数帯域数がＴＨ＿ＮＵＭ以上のフレームの継続時間
ＴＨ＿ＰＯＷは、例えば３ｄＢとし、ＴＨ＿ＮＵＭは、例えば周波数帯域数の１／２とする。例えば、周波数帯域数が１２８帯域であれば、ＴＨ＿ＮＵＭは６４とする。継続時間算出部１０５は、求めた継続時間を体動検出部１０７に出力する。
【００４０】
類似値算出部１０６は、記憶部１０４から、所定時間の電力変動を取得し、電力変動の周波数帯域毎の電力変動同士の類似性を示す値（以下、類似値）を算出する。所定時間は、例えば２秒（サンプリング周波数１６ｋＨｚ、１フレーム１６ミリ秒の場合、１２５フレーム）などとする。これは、体動は一般的に２秒以上であることによる。
【００４１】
類似値算出部１０６は、例えば、類似値として相関値の総和を用いたり、電力変動の符号関数により求められる値を用いたりする。
【００４２】
（相関値の総和）
類似値算出部１０６は、相関値の総和を用いる場合、式（１０）、（１１）により、全周波数帯域総当りで相関を算出した結果の総和をとる。
【００４３】
【数８】
ｐｏｗ＿ｄｉｆｆ＿ａｖｅ（ｋ）：電力変動の平均値
ｃｏｒｒ（ｎ−１，ｋ，ｌ）：周波数帯域ｋとｌの電力変動間の相関
ｃｏｒｒ＿ａｌｌ（ｎ−１）：全周波数帯域の相関値の総和
類似値算出部１０６は、相関値の総和を算出した後、ｃｏｒｒ＿ａｌｌ（ｎ−１）を周波数帯域の総当りの組み合わせ数で除算して０〜１の値で正規化を行ってもよい。以下、ｃｏｒｒ＿ａｌｌ（ｎ−１）は、正規化が行われているとして説明する。類似値算出部１０６は、算出した相関値の総和ｃｏｒｒ＿ａｌｌ（ｎ−１）を類似値として体動検出部１０７に出力する。
【００４４】
（符号関数）
まず、体動の場合、多くの周波数帯域で電力変動が類似していることを考慮すると、多くの周波数帯域で、電力変動の符号が同じになっていると考えられる。例えば、電力が減少しているか、増加しているかが同じになっている。
【００４５】
そこで、電力変動の符号関数を用いた以下のパラメータを、各周波数帯域の電力変動の類似値に用いる。類似値算出部１０６は、電力変動の符号関数を用いる場合、式（１２）〜（１５）により、符号関数のパラメータを算出する。
【００４６】
【数９】
ｓｉｇｎ（ｘ）：ｘが正の時に１、それ以外の時に０を返す関数
ｐｏｗｄｉｆｆ＿ｓｉｇｎ＿ｐ（ｎ）：フレームｎで電力変動が正となる周波数帯域の個数
ｐｏｗｄｉｆｆ＿ｓｉｇｎ＿ｍ（ｎ）：フレームｎで電力変動が０以下となる周波数帯域の個数
ｐｏｗｄｉｆｆ＿ｓｉｇｎ（ｎ）：ｐｏｗｄｉｆｆ＿ｓｉｇｎ＿ｐ（ｎ）とｐｏｗｄｉｆｆ＿ｓｉｇｎ＿ｍ（ｎ）のうち大きい方の値
類似値算出部１０６は、ｐｏｗｄｉｆｆ＿ｓｉｇｎ（ｎ）が閾値ＴＨ＿ＳＩＧＮ以上の場合、電力変動が類似する時間（以下、類似時間ともいう）を１フレーム加算する。閾値ＴＨ＿ＳＩＧＮは、１２８帯域の場合、例えば８０とする。類似値算出部１０６は、類似値として類似時間を体動検出部１０７に出力する。
【００４７】
体動検出部１０７は、継続時間算出部１０５により算出された継続時間及び類似値算出部１０６により算出された類似値に基づき、体動を検出する。
【００４８】
（類似値が相関値の総和の場合）
体動検出部１０７は、例えば、継続時間が閾値ＴＨ＿ＴＩＭＥ以上である場合、かつ相関値の総和が閾値ＴＨ＿ＣＯＲ以上である場合、その継続時間に対して体動ありと判定して体動を検出する。ここで、閾値ＴＨ＿ＴＩＭＥは、例えば２秒以上の値とし、閾値ＴＨ＿ＣＯＲは、例えば０．５とする。体動の電力変動の相関値は、後述するように０．５以上となる場合が多く、その総和を正規化した場合、正規化後の総和が０．５以上であれば体動であると判定してもよいからである。
【００４９】
（類似値が類似時間の場合）
体動検出部１０７は、例えば、継続時間及び類似時間が閾値ＴＨ＿ＴＩＭＥ以上である場合、その継続時間に対して体動ありと判定して体動を検出する。
【００５０】
なお、体動検出部１０７は、体動を検出した場合、体動始めと体動終わりとの時刻をメモリなどに記憶するようにしておけばよい。これにより、睡眠状態の把握などに用いることができる。
【００５１】
＜具体例＞
次に、各部の具体的な処理について、類似値として相関値の総和を用いる場合を例にして、図を用いながら説明する。
【００５２】
図３は、体動音の周波数の一例を示す図である。図３に示すＷ１の範囲で体動が生じている場合、時間・周波数変換部１０１により体動音が周波数成分に変換されると、各周波数帯域で電力が大きくなる。図３に示すような特徴を持つ体動音が、数秒から数十秒継続する。
【００５３】
電力算出部１０２により算出された電力に対し、電力変動算出部１０３が、電力変動を算出する。図４は、所定の周波数帯域での電力変動の一例を示す図である。図４（Ａ）は、音声の電力変動の一例を示し、図４（Ｂ）は、体動音の電力変動の一例を示す。
【００５４】
図４（Ａ）に示すように、音声の電力変動は大きく、図４（Ｂ）に示すように、体動音の電力変動は小さい。電力変動が小さいことは、前述したように、体動音の特徴の一つである。これにより、電力変動が小さい周波数帯域数が多ければ、その音響信号は体動音である可能性がある。
【００５５】
次に、類似値算出部１０６は、例えば電力変動の相関値の総和を算出する。図５は、電力変動の相関値の頻度を示す図である。図５に示す例では、相関値の頻度は、相関値の割合を示す。図５に示すように、非体動であれば、相関値はおおよそ０．５以下に出現し、体動であれば、相関値はおおよそ０．５以上で出現する。
【００５６】
このように、体動音は、相関値がおおよそ０．５以上で分布するため、相関値の総和を正規化した値が０．５以上であれば、体動音である可能性がある。
【００５７】
図６は、２つの帯域での電力変動の一例を示す図である。図６（Ａ）は、５ｋＨｚと７ｋＨｚの背景雑音の電力変動の一例を示す。図６（Ａ）に示すように、５ｋＨｚの電力変動と７ｋＨｚの電力変動は類似していない（相関がない）といえる。
【００５８】
図６（Ｂ）は、５ｋＨｚと７ｋＨｚの体動音の電力変動の一例を示す。図６（Ｂ）に示すように、５ｋＨｚと７ｋＨｚの電力変動は類似している（相関がある）といえる。電力変動が類似することは、前述したように、体動音の特徴の一つである。
【００５９】
図７は、体動の検出を説明するための図である。図７（Ａ）は、電力変動が小さい周波数帯域数を示す。図７（Ａ）に示す閾値１は、閾値ＴＨ＿ＮＵＭである。図７（Ａ）に示すように、体動が生じているＷ１の範囲で、周波数帯域数は、閾値１以上となる。図７（Ｂ）は、電力変動の各周波数帯域の相関値の総和（正規化後の総和）を示す。図７（Ｂ）に示す閾値２は、閾値ＴＨ＿ＣＯＲである。図７（Ｂ）に示すように、体動が生じているＷ１の範囲で、総和は閾値２以上となる。
【００６０】
図７（Ｃ）は、検出された体動を示す。図７（Ｃ）に示す例では、体動検出部１０７は、周波数帯域数が閾値１以上であり、かつ、相関値の総和が閾値２以上である時間が閾値ＴＨ＿ＴＩＭＥ以上である場合に、体動を検出する。
【００６１】
よって、体動検出部１０７は、電力変動が小さい周波数帯域数が閾値以上の継続時間及び各周波数帯域での電力変動の類似性を示す値に基づき、体動を検出する。
【００６２】
ここで、体動を検出するのに、電力変動が小さいことと、各周波数帯域で電力変動が類似することの２つの特徴を用いることについて説明する。いずれか１つの特徴だけを使って体動を検出すると、他の信号を誤検出する可能性が高くなる。
【００６３】
なぜなら、電力変動が小さいことだけを用いると、空調や暗騒音なども電力変動が小さいため、これらの信号を誤検出してしまう。また、各周波数帯域での電力変動が類似することだけを用いると、楽音や自動車走行音なども電力変動に類似性がある可能性があるため、これらの信号を誤検出してしまう。
【００６４】
図８は、水道音の周波数スペクトルの一例を示す図である。図８に示すＷ２の範囲で水道の音が生じている。
【００６５】
図９は、水道音の特徴を説明するための図である。図９（Ａ）は、電力変動が小さい周波数帯域数を示す。図９（Ａ）に示す閾値１は、閾値ＴＨ＿ＮＵＭである。図９（Ａ）に示すように、水道音が生じているＷ２の範囲で、周波数帯域数は、閾値１以上となる。
【００６６】
図９（Ｂ）は、電力変動の各周波数帯域の相関値の総和（正規化後の総和）を示す。図９（Ｂ）に示す閾値２は、閾値ＴＨ＿ＣＯＲである。図９（Ｂ）に示すように、水道の音が生じているＷ２の全ての範囲で、総和は閾値２以上となるとは限らない。
【００６７】
図９（Ｃ）は、体動検出の結果を示す。図９（Ｃ）に示す例では、体動検出部１０７は、体動を検出しない。なぜなら、周波数帯域数が閾値１以上であり、相関値の総和が閾値２以上である時間は、閾値ＴＨ＿ＴＩＭＥ未満であるからである。
【００６８】
次に、図１０は、電車の走行音の周波数スペクトルの一例を示す図である。図１０に示すＷ３の範囲で電車の走行音が生じている。
【００６９】
図１１は、電車の走行音の特徴を説明するための図である。図１１（Ａ）は、電力変動が小さい周波数帯域数を示す。図１１（Ａ）に示す閾値１は、閾値ＴＨ＿ＮＵＭである。図１１（Ａ）に示すように、電車の走行音が生じているＷ３の全ての範囲で、周波数帯域数は、閾値１以上となるとは限らない。
【００７０】
図１１（Ｂ）は、電力変動の各周波数帯域の相関値の総和（正規化後の総和）を示す。図１１（Ｂ）に示す閾値２は、閾値ＴＨ＿ＣＯＲである。図１１（Ｂ）に示すように、電車の走行音が生じているＷ３の範囲で、総和は閾値２以上となる。
【００７１】
図１１（Ｃ）は、体動検出の結果を示す。図１１（Ｃ）に示す例では、体動検出部１０７は、体動を検出しない。なぜなら、周波数帯域数が閾値１以上であり、相関値の総和が閾値２以上である時間は、閾値ＴＨ＿ＴＩＭＥ未満であるからである。
【００７２】
このように、実施例で説明した体動検出装置１０では、体動音の２つの特徴を用いて、体動を検出するため、高精度で体動を検出することができる。
【００７３】
＜動作＞
次に、実施例１における体動検出装置１０の動作について説明する。図１２は、実施例１における体動検出処理の一例を示すフローチャートである。図１２に示す処理は、１フレーム毎の処理を示すフローである。
【００７４】
ステップＳ１０１で、時間・周波数変換部１０１は、マイクなどから入力された音響信号を周波数変換し、周波数領域の信号を生成する。
【００７５】
ステップＳ１０２で、電力算出部１０２は、時間・周波数変換部１０１から取得した周波数領域の信号を用いて電力を算出する。
【００７６】
ステップＳ１０３で、電力変動算出部１０３は、電力算出部１０２により算出された電力の変動を算出する。
【００７７】
ステップＳ１０４で、類似値算出部１０６は、電力変動算出部１０３により算出された電力変動を用いて、各周波数帯域の相関値の総和を算出する。相関値の総和は正規化しておく。
【００７８】
ステップＳ１０５で、継続時間算出部１０５は、電力変動が閾値ＴＨ＿ＰＯＷ未満の周波数帯域数が閾値ＴＨ＿ＮＵＭ以上であるか否かを判定する。周波数帯域数が閾値ＴＨ＿ＮＵＭ以上であれば（ステップＳ１０５−ＹＥＳ）ステップＳ１０６に進み、周波数帯域数が閾値ＴＨ＿ＮＵＭ未満であれば（ステップＳ１０５−ＮＯ）ステップＳ１０７に進む。
【００７９】
ステップＳ１０６で、継続時間算出部１０５は、継続時間に１フレームを加算し、このフレームの処理を終了する。
【００８０】
ステップＳ１０７で、体動検出部１０７は、前フレームまでの継続時間が閾値ＴＨ＿ＴＩＭＥ以上であるか否かを判定する。継続時間が閾値ＴＨ＿ＴＩＭＥ以上であれば（ステップＳ１０７−ＹＥＳ）ステップＳ１０９に進み、継続時間が閾値ＴＨ＿ＴＩＭＥ未満であれば（ステップＳ１０７−ＮＯ）ステップＳ１０８に進む。
【００８１】
ステップＳ１０８で、体動検出部１０７は、その継続時間に対して体動なしと判定し、このフレームの処理を終了する。
【００８２】
ステップＳ１０９で、体動検出部１０７は、正規化後の相関値の総和が閾値ＴＨ＿ＣＯＲ以上であるか否かを判定する。相関値の総和が閾値ＴＨ＿ＣＯＲ以上であれば（ステップＳ１０９−ＹＥＳ）ステップＳ１１０に進み、相関値の総和が閾値ＴＨ＿ＣＯＲ未満であれば（ステップＳ１０９−ＮＯ）ステップＳ１０８に進む。
【００８３】
ステップＳ１１０で、体動検出部１０７は、その継続時間に対して体動ありと判定し、このフレームの処理を終了する。
【００８４】
以上、実施例１によれば、体動音の音響的な特徴量を用いることにより、高精度に体動を検出することができる。また、実施例１によれば、高価な専用のセンサを用いる必要がなく、体動を検出することができる。また、実施例１によれば、体動音を入力できる位置に体動検出装置１０があればよいため、特定の位置に設置しなければならないなどの位置の制約がない。
【００８５】
［実施例２］
次に、実施例２における体動検出装置２０について説明する。実施例２では、体動検出装置２０は、電力変動の類似性を示す値を必要なときに算出し、省電力を実現可能とする。
【００８６】
＜構成＞
図１３は、実施例２における体動検出装置２０の構成の一例を示すブロック図である。図１３に示す構成において、図２に示す構成と同様のものは同じ符号を付し、その説明を省略する。
【００８７】
図１３に示す類似値算出部２０１は、継続時間算出部１０５から電力変動が小さい周波数帯域数が閾値ＴＨ＿ＮＵＭ以上の継続時間を取得する。このとき、類似値算出部２０１は、継続時間が閾値ＴＨ＿ＮＵＭ未満になったときに、前フレームまでの継続時間が閾値ＴＨ＿ＴＩＭＥ以上であるか否かを判定する。
【００８８】
類似値算出部２０１は、継続時間が閾値ＴＨ＿ＴＩＭＥ未満であればその旨を体動検出部２０２に通知する。類似値算出部２０１は、継続時間が閾値ＴＨ＿ＴＩＭＥ以上であれば、類似値を算出する。実施例２では、類似値として電力変動の相関値の総和を用いるとする。なお、類似値算出部２０１は、相関値の総和を正規化しておくとよい。
【００８９】
図１４は、類似値算出部２０１による相関値を算出する区間を示す図である。図１４に示す例では、前フレームまでの継続時間が閾値ＴＨ＿ＴＩＭＥ以上である場合、その間のフレームに対して電力変動の相関値の総和を算出する。
【００９０】
これにより、類似値算出部２０１は、前フレームまでの継続時間が閾値ＴＨ＿ＴＩＭＥ未満であれば、電力変動の相関値の総和を算出しない。よって、実施例２では、体動を検出する際、省電力を実現することができる。類似値算出部２０１は、算出した相関値の総和を体動検出部２０２に出力する。
【００９１】
体動検出部２０２は、類似値算出部２０１から取得した相関値の総和が閾値ＴＨ＿ＣＯＲ以上であるか否かを判定する。体動検出部２０２は、相関値の総和が閾値ＴＨ＿ＣＯＲであれば、その継続時間は体動ありと判定して体動を検出し、相関値の総和が閾値ＴＨ＿ＣＯＲであれば、その継続時間は体動なしと判定する。また、体動検出部２０２は、類似値算出部２０１から継続時間が閾値ＴＨ＿ＴＩＭＥ未満である旨を通知されると、その継続時間について体動なしと判定する。
【００９２】
体動検出部２０２は、実施例１同様、体動を検出した場合、検出したときの時間をメモリなどに記憶するようにしておけばよい。これにより、睡眠状態の把握などに用いることができる。
【００９３】
＜動作＞
次に、実施例２における体動検出装置２０の動作について説明する。図１５は、実施例２における体動検出処理の一例を示すフローチャートである。図１５に示す処理は、１フレーム毎の処理を示すフローである。
【００９４】
ステップＳ２０１で、時間・周波数変換部１０１は、マイクなどから入力された音響信号を周波数変換し、周波数領域の信号を生成する。
【００９５】
ステップＳ２０２で、電力算出部１０２は、時間・周波数変換部１０１から取得した周波数領域の信号を用いて電力を算出する。
【００９６】
ステップＳ２０３で、電力変動算出部１０３は、電力算出部１０２により算出された電力の変動を算出する。
【００９７】
ステップＳ２０４で、継続時間算出部１０５は、電力変動が閾値ＴＨ＿ＰＯＷ未満の周波数帯域数が閾値ＴＨ＿ＮＵＭ以上であるか否かを判定する。周波数帯域数が閾値ＴＨ＿ＮＵＭ以上であれば（ステップＳ２０４−ＹＥＳ）ステップＳ２０５に進み、周波数帯域数が閾値ＴＨ＿ＮＵＭ未満であれば（ステップＳ２０４−ＮＯ）ステップＳ２０６に進む。
【００９８】
ステップＳ２０５で、継続時間算出部１０５は、継続時間に１フレームを加算し、このフレームの処理を終了する。
【００９９】
ステップＳ２０６で、類似値算出部２０１は、前フレームまでの継続時間が閾値ＴＨ＿ＴＩＭＥ以上であるか否かを判定する。継続時間が閾値ＴＨ＿ＴＩＭＥ以上であれば（ステップＳ２０６−ＹＥＳ）ステップＳ２０８に進み、継続時間が閾値ＴＨ＿ＴＩＭＥ未満であれば（ステップＳ２０６−ＮＯ）ステップＳ２０７に進む。
【０１００】
ステップＳ２０７で、体動検出部２０２は、類似値算出部２０１から継続時間が閾値ＴＨ＿ＴＩＭＥ未満である旨を通知された場合、その継続時間に対して体動なしと判定し、このフレームの処理を終了する。また、ステップＳ２０７で、体動検出部２０２は、類似値算出部２０１から相関値の総和が閾値ＴＨ＿ＣＯＲ未満である旨を通知された場合、その継続時間に対して体動なしと判定し、このフレームの処理を終了する。
【０１０１】
ステップＳ２０８で、類似値算出部２０１は、電力変動算出部１０３により算出された電力変動を用いて、各周波数帯域の相関値の総和を算出する。相関値の総和は正規化しておく。
【０１０２】
ステップＳ２０９で、体動検出部２０２は、正規化後の相関値の総和が閾値ＴＨ＿ＣＯＲ以上であるか否かを判定する。相関値の総和が閾値ＴＨ＿ＣＯＲ以上であれば（ステップＳ２０９−ＹＥＳ）ステップＳ２１０に進み、相関値の総和が閾値ＴＨ＿ＣＯＲ未満であれば（ステップＳ２０９−ＮＯ）ステップＳ２０７に進む。
【０１０３】
ステップＳ２１０で、体動検出部２０２は、その継続時間に対して体動ありと判定し、このフレームの処理を終了する。
【０１０４】
以上、実施例２によれば、実施例１同様の効果を有しつつ、さらに省電力を実現することができる。
【０１０５】
次に、各実施例で説明した体動検出装置を含む携帯端末装置３０のハードウェアについて説明する。図１６は、携帯端末装置３０のハードウェアの一例を示すブロック図である。図１６に示す携帯端末装置３０は、アンテナ３０１、無線部３０２、ベースバンド処理部３０３、制御部３０４、端末インタフェース部３０５、マイク３０６、スピーカ３０７、主記憶部３０８、補助記憶部２０９を有する。
【０１０６】
アンテナ３０１は、送信アンプで増幅された無線信号を送信し、また、基地局から無線信号を受信する。無線部３０２は、ベースバンド処理部３０３で拡散された送信信号をＤ／Ａ変換し、直交変調により高周波信号に変換し、その信号を電力増幅器により増幅する。無線部３０２は、受信した無線信号を増幅し、その信号をＡ／Ｄ変換してベースバンド処理部３０３に伝送する。
【０１０７】
ベースバンド部３０３は、送信データの誤り訂正符号の追加、データ変調、拡散変調、受信信号の逆拡散、受信環境の判定、各チャネル信号の閾値判定、誤り訂正復号などのベースバンド処理などを行う。
【０１０８】
制御部３０４は、制御信号の送受信などの無線制御を行う。また、制御部３０４は、補助記憶部３０９などに記憶されている体動検出プログラムを実行し、各実施例における体動検出処理を行う。
【０１０９】
主記憶部３０８は、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）などであり、制御部３０４が実行する基本ソフトウェアであるＯＳやアプリケーションソフトウェアなどのプログラムやデータを記憶又は一時保存する記憶装置である。
【０１１０】
補助記憶部３０９は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）などであり、アプリケーションソフトウェアなどに関連するデータを記憶する記憶装置である。
【０１１１】
端末インタフェース部３０５は、データ用アダプタ処理、ハンドセットおよび外部データ端末とのインタフェース処理を行う。
【０１１２】
マイク３０６は、音を電気信号に変換する機器である。マイク２０５は、例えば、ユーザの睡眠中の音を音響信号に変換する。
【０１１３】
スピーカ３０７は、電気信号を物理振動に変えて、音楽や音声などの音を生み出す機器である。
【０１１４】
なお、各実施例で説明した体動検出装置の各部は、体動検出プログラムを実行することで、例えば制御部３０４やワークメモリとしての主記憶部３０８により実現されうる。
【０１１５】
これにより、携帯端末装置３０において、ユーザが睡眠中に体動を検出することが可能になり、ユーザの睡眠状態を自動記録することができるようなる。
【０１１６】
また、開示の技術は、携帯端末装置３０に限らず、音を入力するためのマイクを有する情報処理端末、又はマイクを外付けで設置可能な情報処理端末などにも実装することができる。
【０１１７】
また、前述した各実施例で説明した体動検出処理を実現するためのプログラムを記録媒体に記録することで、各実施例での体動検出処理をコンピュータに実施させることができる。例えば、このプログラムを記録媒体に記録し、このプログラムが記録された記録媒体をコンピュータや携帯端末装置に読み取らせて、前述した体動検出処理を実現させることも可能である。
【０１１８】
なお、記録媒体は、ＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等の様に情報を光学的，電気的或いは磁気的に記録する記録媒体、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の様に情報を電気的に記録する半導体メモリ等、様々なタイプの記録媒体を用いることができる。
【０１１９】
以上、実施例について詳述したが、特定の実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された範囲内において、種々の変形及び変更が可能である。また、前述した各実施例の構成要素を全部又は複数を組み合わせることも可能である。
【０１２０】
なお、以上の各実施例に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）
入力された音響信号を周波数成分に変換する時間周波数変換部と、
所定帯域毎に前記周波数成分の電力変動を算出する電力変動算出部と、
前記電力変動が第１閾値より小さい所定帯域数が第２閾値以上の場合の継続時間を算出する継続時間算出部と、
前記所定帯域毎の電力変動の類似性を示す値を算出する類似値算出部と、
前記継続時間及び前記電力変動の類似性を示す値に基づき、体動を検出する体動検出部と、
を備える体動検出装置。
（付記２）
前記類似性算出部は、
前記継続時間が第３閾値以上の場合に、前記電力変動の類似性を示す値を算出し、
前記体動検出部は、
前記類似性を示す値が第４閾値以上の場合に、体動があると判定する付記１記載の体動検出装置。
（付記３）
前記類似性を示す値は、各所定帯域の電力変動同士の相関値の総和を用いる付記１又は２記載の体動検出装置。
（付記４）
前記類似性を示す値は、前記電力変動の符号関数により求められる値を用いる付記１又は２記載の体動検出装置。
（付記５）
前記電力変動の符号関数により求められる値は、電力変動が正となる所定帯域数と、電力変動が０以下となる所定帯域数との大きい方である付記４記載の体動検出装置。
（付記６）
入力された音響信号を周波数成分に変換し、
所定帯域毎に前記周波数成分の電力変動を算出し、
前記電力変動が第１閾値より小さい所定帯域数が第２閾値以上の場合の継続時間を算出し、
前記所定帯域毎の電力変動の類似性を示す値を算出し、
前記継続時間及び前記電力変動の類似性を示す値に基づき、体動を検出する
処理をコンピュータが実行する体動検出方法。
（付記７）
入力された音響信号を周波数成分に変換し、
所定帯域毎に前記周波数成分の電力変動を算出し、
前記電力変動が第１閾値より小さい所定帯域数が第２閾値以上の場合の継続時間を算出し、
前記所定帯域毎の電力変動の類似性を示す値を算出し、
前記継続時間及び前記電力変動の類似性を示す値に基づき、体動を検出する
処理をコンピュータに実行させる体動検出プログラム。
【符号の説明】
【０１２１】
１０、２０ 体動検出装置
３０ 携帯端末装置
１０１ 時間・周波数変換部
１０２ 電力算出部
１０３ 電力変動算出部
１０４ 記憶部
１０５ 継続時間算出部
１０６、２０１ 類似値算出部
１０７、２０２ 体動検出部
３０１ アンテナ
３０２ 無線部
３０３ ベースバンド処理部
３０４ 制御部
３０５ 端末インタフェース部
３０６ マイク
３０７ スピーカ
３０８ 主記憶部
３０９ 補助記憶部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された音響信号を周波数成分に変換する周波数変換部と、
所定帯域毎に前記周波数成分の電力変動を算出する電力変動算出部と、
前記電力変動が第１閾値より小さい所定帯域数が第２閾値以上の場合の継続時間を算出する継続時間算出部と、
前記所定帯域毎の電力変動の類似性を示す値を算出する類似値算出部と、
前記継続時間及び前記電力変動の類似性を示す値に基づき、体動を検出する体動検出部と、
を備える体動検出装置。
【請求項２】
前記類似値算出部は、
前記継続時間が第３閾値以上の場合に、前記電力変動の類似性を示す値を算出し、
前記体動検出部は、
前記類似性を示す値が第４閾値以上の場合に、体動があると判定する請求項１記載の体動検出装置。
【請求項３】
前記類似性を示す値は、各所定帯域の電力変動同士の相関値の総和を用いる請求項１又は２記載の体動検出装置。
【請求項４】
前記類似性を示す値は、前記電力変動の符号関数により求められる値を用いる請求項１又は２記載の体動検出装置。
【請求項５】
入力された音響信号を周波数成分に変換し、
所定帯域毎に前記周波数成分の電力変動を算出し、
前記電力変動が第１閾値より小さい所定帯域数が第２閾値以上の場合の継続時間を算出し、
前記所定帯域毎の電力変動の類似性を示す値を算出し、
前記継続時間及び前記電力変動の類似性を示す値に基づき、体動を検出する
処理をコンピュータが実行する体動検出方法。
【請求項６】
入力された音響信号を周波数成分に変換し、
所定帯域毎に前記周波数成分の電力変動を算出し、
前記電力変動が第１閾値より小さい所定帯域数が第２閾値以上の場合の継続時間を算出し、
前記所定帯域毎の電力変動の類似性を示す値を算出し、
前記継続時間及び前記電力変動の類似性を示す値に基づき、体動を検出する
処理をコンピュータに実行させる体動検出プログラム。
【請求項１】
入力された音響信号を周波数成分に変換する周波数変換部と、
所定帯域毎に前記周波数成分の電力変動を算出する電力変動算出部と、
前記電力変動が第１閾値より小さい所定帯域数が第２閾値以上の場合の継続時間を算出する継続時間算出部と、
前記所定帯域毎の電力変動の類似性を示す値を算出する類似値算出部と、
前記継続時間及び前記電力変動の類似性を示す値に基づき、体動を検出する体動検出部と、
を備える体動検出装置。
【請求項２】
前記類似値算出部は、
前記継続時間が第３閾値以上の場合に、前記電力変動の類似性を示す値を算出し、
前記体動検出部は、
前記類似性を示す値が第４閾値以上の場合に、体動があると判定する請求項１記載の体動検出装置。
【請求項３】
前記類似性を示す値は、各所定帯域の電力変動同士の相関値の総和を用いる請求項１又は２記載の体動検出装置。
【請求項４】
前記類似性を示す値は、前記電力変動の符号関数により求められる値を用いる請求項１又は２記載の体動検出装置。
【請求項５】
入力された音響信号を周波数成分に変換し、
所定帯域毎に前記周波数成分の電力変動を算出し、
前記電力変動が第１閾値より小さい所定帯域数が第２閾値以上の場合の継続時間を算出し、
前記所定帯域毎の電力変動の類似性を示す値を算出し、
前記継続時間及び前記電力変動の類似性を示す値に基づき、体動を検出する
処理をコンピュータが実行する体動検出方法。
【請求項６】
入力された音響信号を周波数成分に変換し、
所定帯域毎に前記周波数成分の電力変動を算出し、
前記電力変動が第１閾値より小さい所定帯域数が第２閾値以上の場合の継続時間を算出し、
前記所定帯域毎の電力変動の類似性を示す値を算出し、
前記継続時間及び前記電力変動の類似性を示す値に基づき、体動を検出する
処理をコンピュータに実行させる体動検出プログラム。
【図１】
【図２】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図９】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図３】
【図８】
【図１０】
【図２】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図９】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図３】
【図８】
【図１０】
【公開番号】特開２０１２−２４５０６２（Ｐ２０１２−２４５０６２Ａ）
【公開日】平成２４年１２月１３日（２０１２．１２．１３）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−１１７２８６（Ｐ２０１１−１１７２８６）
【出願日】平成２３年５月２５日（２０１１．５．２５）
【出願人】（０００００５２２３）富士通株式会社 (25,993)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年１２月１３日（２０１２．１２．１３）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年５月２５日（２０１１．５．２５）
【出願人】（０００００５２２３）富士通株式会社 (25,993)
【Ｆターム（参考）】
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