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公開番号2025074685
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-05-14
出願番号2023185676
出願日2023-10-30
発明の名称構音異常検査装置、構音異常矯正支援システム、構音異常検査方法、及びプログラム
出願人国立大学法人茨城大学,合同会社水谷製作所,ビー・アール・システムズ株式会社
代理人個人,個人,個人,個人
主分類A61B 10/00 20060101AFI20250507BHJP(医学または獣医学;衛生学)
要約【課題】機械学習を用いて構音障害の評価を行う技術において、評価の精度を高めること。
【解決手段】構音異常検査装置は、被験者の音声データを取得する音声データ取得部と、前記音声データ取得部によって取得された前記音声データのうち子音または母音の少なくとも一方を含む音節に対応する部分の音声特徴情報を生成する音声特徴情報生成部と、前記音声特徴情報が入力されると構音異常の評価を示す評価情報を出力するように学習された学習済みモデルに、前記音声特徴情報生成部によって生成された前記音声特徴情報を入力することによって取得される出力結果に基づいて、前記被験者の構音異常を評価する評価部と、を備える。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
被験者の音声データを取得する音声データ取得部と、
前記音声データ取得部によって取得された前記音声データのうち子音または母音の少なくとも一方を含む音節に対応する部分の音声特徴情報を生成する音声特徴情報生成部と、
前記音声特徴情報が入力されると構音異常の評価を示す評価情報を出力するように学習された学習済みモデルに、前記音声特徴情報生成部によって生成された前記音声特徴情報を入力することによって取得される出力結果に基づいて、前記被験者の構音異常を評価する評価部と、
を備える構音異常検査装置。
続きを表示（約 1,000 文字）【請求項２】
前記音声特徴情報生成部は、前記音声データから子音または母音の少なくとも一方を含む音節に対応する部分を抽出し、抽出した当該部分から前記音声特徴情報を生成する
請求項１に記載の構音異常検査装置。
【請求項３】
前記音声特徴情報生成部は、前記音声データにおける子音または母音の少なくとも一方を含む音節が出現している時間と周波数の範囲とに基づいて、前記音声データから当該音節に対応する部分を抽出する
請求項２に記載の構音異常検査装置。
【請求項４】
前記音声特徴情報生成部は、前記音声データが示す音圧または音量に基づいて、前記音声データから子音または母音の少なくとも一方を含む音節に対応する部分を抽出する
請求項３に記載の構音異常検査装置。
【請求項５】
前記音声特徴情報は、スペクトログラム、またはスペクトルの包絡線である
請求項１に記載の構音異常検査装置。
【請求項６】
前記音声特徴情報は、子音に対応する部分の音声特徴情報である
請求項１に記載の構音異常検査装置。
【請求項７】
前記評価部は、前記音声特徴情報が示す周波数成分について所定の閾値より大きい周波数成分が欠落しているか否かに基づいて、前記被験者の構音異常を評価する
請求項６に記載の構音異常検査装置。
【請求項８】
前記評価情報は、構音異常の有無を示し、
前記評価部は、前記学習済みモデルに、前記音声特徴情報生成部によって生成された前記音声特徴情報を入力することによって取得される出力結果に基づいて、前記被験者の構音異常の有無を判定する
請求項１に記載の構音異常検査装置。
【請求項９】
前記評価情報は、構音異常の程度を示し、
前記評価部は、前記学習済みモデルに、前記音声特徴情報生成部によって生成された前記音声特徴情報を入力することによって取得される出力結果に基づいて、前記被験者の構音異常の程度を判定する
請求項１に記載の構音異常検査装置。
【請求項１０】
請求項１から請求項９のいずれか一項に記載の構音異常検査装置と、
前記被験者の音声を収音する収音部と、
前記評価部による評価結果を提示する評価結果提示部と、
を備える
構音異常矯正支援システム。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、構音異常検査装置、構音異常矯正支援システム、構音異常検査方法、及びプログラムに関する。
続きを表示（約 1,400 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、構音障害の評価は、検査者の聴覚判定から主観的に評価されていた。そのため、経験豊富な検査者でないと正しい評価が難しかった。特にひずみ音は評価が難しく、自分の誤り音に気づけない子どもはなかなか改善せず、支援効果が現れるまでに時間がかかる。
【０００３】
機械学習を用いて構音障害の評価を行う技術が知られている。例えば、音声波形から得られるスペクトログラムまたはエンベロープを、音声を入力として構音異常の有無に関する情報を出力するように機械学習された検出モデルに入力することにより、構音異常の有無を検出する構音異常検出方法が知られている（特許文献１）。また、話者の発話データから音響特徴量を算出し、学習済のＤＮＮ（ＤｅｅｐＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ）を用いて、話者の特徴量を算出し、健常時の話者の特徴量との類似度を算出して話者の構音異常を判定する構音異常検出方法が知られている（特許文献２）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０２３－０３６４８６号公報
特開２０２３－００２４２１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
機械学習を用いて構音障害の評価を行う技術において、評価の精度を高めることが求められている。
【０００６】
本発明は上記の点に鑑みてなされたものであり、機械学習を用いて構音障害の評価を行う技術において、評価の精度を高めることができる構音異常検査装置、構音異常矯正支援システム、構音異常検査方法、及びプログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は上記の課題を解決するためになされたものであり、本発明の一態様は、被験者の音声データを取得する音声データ取得部と、前記音声データ取得部によって取得された前記音声データのうち子音または母音の少なくとも一方を含む音節に対応する部分の音声特徴情報を生成する音声特徴情報生成部と、前記音声特徴情報が入力されると構音異常の評価を示す評価情報を出力するように学習された学習済みモデルに、前記音声特徴情報生成部によって生成された前記音声特徴情報を入力することによって取得される出力結果に基づいて、前記被験者の構音異常を評価する評価部と、を備える構音異常検査装置である。
【０００８】
また、本発明の一態様は、上記の構音異常検査装置において、前記音声特徴情報生成部は、前記音声データから子音または母音の少なくとも一方を含む音節に対応する部分を抽出し、抽出した当該部分から前記音声特徴情報を生成する。
【０００９】
また、本発明の一態様は、上記の構音異常検査装置において、前記音声特徴情報生成部は、前記音声データにおける子音または母音の少なくとも一方を含む音節が出現している時間と周波数の範囲とに基づいて、前記音声データから当該音節に対応する部分を抽出する。
【００１０】
また、本発明の一態様は、上記の構音異常検査装置において、前記音声特徴情報生成部は、前記音声データが示す音圧または音量に基づいて、前記音声データから子音または母音の少なくとも一方を含む音節に対応する部分を抽出する。
（【００１１】以降は省略されています）

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