JP6190680B2 - 推定方法及び推定装置 - Google Patents

Description

本発明は、薬物摂取反復者を推定するための技術に関する。

薬物摂取反復者は、薬物に関連する刺激を受けることで反応する。薬物摂取反復者の行動は、第一信号系（過去の体験により獲得した無意識的に定型的行動を司る神経活動の系）と、第二信号系（意識的に行動を司る神経活動の系。すなわち思考が機能する系。）で制御されるのであり、薬物を摂取する動作が第二信号系により生じなくても、第一信号系の活動により種々の変調が生じていることがある。このような観点で、薬物摂取反復者を捉えるような技術は存在していない。

特開２０１３−１６０３８号公報 特開２００７−２９６１６９号公報

平井愼二、「覚せい剤反復接取に対する条件反射抑制療法」、精神科、２００８年、１３（１）、ｐ.１−１２

従って、本発明の目的は、薬物摂取反復者を推定できるようにするための技術を提供することである。

本発明に係る判定方法は、（Ａ）被験者に対して薬物に関する視覚的な刺激を与える前の第１の音声データを取得するステップと、（Ｂ）被験者に対して上記刺激を与えた後の第２の音声データを取得するステップと、（Ｃ）第１の音声データから予め定められた第１の音声パラメータを算出するステップと、（Ｄ）第２の音声データから予め定められた第２の音声パラメータを算出するステップと、（Ｅ）第１の音声パラメータと第２の音声パラメータとの比較結果に基づき、被験者について薬物摂取反復の可能性の有無を判定するステップとを含む。

薬物に関連する視覚刺激を薬物摂取反復者に与えれば過去の薬物摂取反復で第一信号系に成立した定型的な神経活動で引き起こされる特有の反応が生じ、その反応を音声から検出できるため、薬物摂取反復者であることを推定できるようになる。

なお、上記判定方法は、（Ｆ）被験者に対して薬物に関する視覚的な刺激を与える行程において、薬物に関する映像を出力するステップをさらに含むようにしても良い。物体でなくても、映像でも同様の効果を得ることができる。

さらに、上で述べた第１の音声パラメータ及び第２の音声パラメータが、スペクトル包絡情報、発声スピード及びピッチ周波数情報のうちの少なくとも１つについての統計情報（例えば平均値、分散、標準偏差など）である場合もある。このような１又は複数の音声パラメータを用いることで、適切に判定できるようになる。

なお、上で述べた第１の音声データと第２の音声データとが、同一の単語、単語列又は文章についての音声データである場合もある。このようにすれば適切に音声パラメータを算出できる。但し、完全に同一でなくてもよい。

なお、上記方法をコンピュータに行わせるためのプログラムを作成することができ、当該プログラムは、例えばフレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光磁気ディスク、半導体メモリ、ハードディスク等のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体又は記憶装置に格納される。尚、中間的な処理結果はメインメモリ等の記憶装置に一時保管される。

一側面によれば、薬物摂取反復者を推定できるようになる。

図１は、第１の実施の形態に係るシステムの概要を示す図である。 図２は、第１の実施の形態に係るシステムの構成例を示す図である。 図３は、第１の実施の形態に係る処理フローを示す図である。 図４は、第１の実施の形態に係る処理フローを示す図である。 図５は、第２の実施の形態に係るシステムの構成例を示す図である。 図６は、第２の実施の形態に係る端末装置の構成例を示す図である。 図７は、第２の実施の形態に係る処理フローを示す図である。 図８は、コンピュータの機能ブロック図である。

［実施の形態１］
本実施の形態におけるシステムの概要を図１に示す。

本実施の形態におけるシステムにおいては、薬物関連の物体等が陳列された陳列室２００の前後に、音声データを取得するための端末装置１００Ａ及び１００Ｂを配置している。これらの端末装置１００Ａ及び１００Ｂと、本実施の形態に係る主要な処理を実行する情報処理装置３００と、管理者端末４００とが、例えばＬＡＮ（Local Area Network）５００とで接続されている。

被験者は、例えば端末装置１００Ａで、指定された単語、単語列又は文章を読み、その音声データは端末装置１００Ａに入力される。端末装置１００Ａは、入力された音声データを処理して、処理結果を情報処理装置３００へ送信する。なお、この際、陳列室２００内部を観察できないような状態とする。

その後、被験者は、陳列室２００に入室して、薬物関連の物体等を見ることで視覚的な刺激を受け、陳列室２００を退出する。

被験者は、陳列室２００を退出した後に設置された端末装置１００Ｂで、例えば陳列室２００への入室前と同じ単語、単語列又は文章を読み、その音声データは端末装置１００Ｂに入力される。端末装置１００Ｂは、入力された音声データを処理して、処理結果を情報処理装置３００へ送信する。なお、端末装置１００Ａと端末装置１００Ｂとを別に設けずに同じ装置を用いるようにしても良い。

情報処理装置３００は、端末装置１００Ａ及び１００Ｂから処理結果をＬＡＮ５００を介して受信すると、以下で説明する処理をさらに行って、被験者が薬物摂取反復者である可能性があるか否かを判断する処理を行う。情報処理装置３００は、判断結果を、ＬＡＮ５００を介して管理者端末４００に送信する。管理者は、管理者端末４００が受信して、表示装置に表示した結果に基づき、被験者に対してさらなる検査を行うか否か等を決定する。

次に、図１に示したコンピュータシステムの構成例を図２を用いて説明する。端末装置１００Ａ及び１００Ｂは、マイク１０１と、音声入力処理部１０２と、分析処理部１０３と、送信部１０４と、データ格納部１０５とを有する。

音声入力処理部１０２は、マイク１０１を介して入力された音声データを、データ格納部１０５に格納する。分析処理部１０３は、データ格納部１０５に格納された音声データから、予め定められた音声パラメータを算出し、データ格納部１０５に格納する。送信部１０４は、情報処理装置３００へ、算出された音声パラメータを送信する。なお、ここでは端末装置１００Ａ及び１００Ｂが分析処理部１０３を有している例を示しているが、分析処理部１０３を有していない場合もあり、この場合には、送信部１０４は、音声データを情報処理装置３００へ送信する。

また、情報処理装置３００は、受信部３０１と、動揺成分検出部３０２と、判定部３０３と、出力部３０５と、データ格納部３０４とを有する。なお、端末装置１００Ａ及び１００Ｂに分析処理部１０３が設けられていない場合には、情報処理装置３００が、分析処理部３０６を有することになる。

受信部３０１は、端末装置１００Ａ及び１００Ｂからデータを受信すると、データ格納部３０４に格納する。動揺成分検出部３０２は、端末装置１００Ａで取得された音声データに基づく音声パラメータと、端末装置１００Ｂで取得された音声データに基づく音声パラメータとから動揺成分を算出する。判定部３０３は、動揺成分検出部３０２からの出力に基づき、被験者が薬物摂取反復者の可能性が高いか否かを判定する。出力部３０５は、判定部３０３の判定結果を、ＬＡＮ５００を介して管理者端末４００に送信する。管理者端末４００は、判定結果を表示装置に表示し、管理者に判断させる。

次に、本実施の形態に係るシステムの処理内容について、図３及び図４を用いて説明する。

まず、端末装置１００Ａの音声入力処理部１０２は、薬物関連の物体などが陳列された陳列室２００の前で、薬物関連の刺激を与える前に、所定の単語、単語列又は文章を、例えば表示装置に表示して、被験者に当該文章等を読み上げるように促す（ステップＳ１）。音声入力処理部１０２は、被験者の発声内容をディジタル録音して、入力音声データを生成し、データ格納部１０５に格納する（ステップＳ３）。そして、分析処理部１０３は、データ格納部１０５に格納されている入力音声データから、予め定められた音声パラメータ（以下、刺激前音声パラメータと呼ぶ）を算出し、データ格納部１０５に格納する（ステップＳ５）。

予め定められた音声パラメータは、例えば、韻律情報を表す発声スピードの、発声全体に対する平均値及び分散（若しくは標準偏差）、ピッチ周波数の、発声全体に対する平均値及び分散（若しくは標準偏差）、声道形を表すスペクトル包絡情報などである。スペクトル包絡情報は、ＦＦＴ（Fast Fourier Transformation）ケプストラム、ＬＰＣ（Linear Predictive Coding）ケプストラム、周波数帯域が異なる複数のバンドパスフィルタの出力値を含む。このようなスペクトル包絡情報は、具体的には入力音声データのフレーム毎（例えば数十ｍ秒）に算出されるベクトル（ｎ次元）の平均ベクトル又は共分散行列（ｎ×ｎ次元）である。

予め定められた音声パラメータについては、これらのうち１又は複数のパラメータを採用する。

そして、送信部１０４は、ステップＳ５で算出された刺激前音声パラメータを、情報処理装置３００へ送信する（ステップＳ７）。これに対して、情報処理装置３００の受信部３０１は、刺激前音声パラメータを端末装置１００Ａから受信すると、データ格納部３０４を格納する（ステップＳ９）。

その後、被験者は、陳列室２００に入って、薬物関連の物体などを見ることで、薬物関連の刺激を受けることになる。

そして、被験者は、陳列室２００から出ると、端末装置１００Ｂのところへ行く。端末装置１００Ｂの音声入力処理部１０２は、薬物関連の刺激を与える前と同じ所定の単語、単語列又は文章を、例えば表示装置に表示して、被験者に当該文章等を読み上げるように促す（ステップＳ１１）。音声入力処理部１０２は、被験者の発声内容をディジタル録音して、入力音声データを生成し、データ格納部１０５に格納する（ステップＳ１３）。そして、分析処理部１０３は、データ格納部１０５に格納されている入力音声データから、予め定められた音声パラメータ（以下、刺激後音声パラメータと呼ぶ）を算出し、データ格納部１０５に格納する（ステップＳ１５）。

そして、送信部１０４は、ステップＳ１５で算出された刺激後音声パラメータを、情報処理装置３００へ送信する（ステップＳ１７）。これに対して、情報処理装置３００の受信部３０１は、刺激後音声パラメータを端末装置１００Ｂから受信すると、データ格納部３０４に格納する（ステップＳ１９）。処理は端子Ａを介して図４の処理に移行する。なお、被験者は、処理が完了するまで待機することになる。

図４において、情報処理装置３００の動揺成分検出部３０２は、端末装置１００Ａから受信した刺激前音声パラメータと、端末装置１００Ｂから受信した刺激後音声パラメータとの差（より具体的には絶対値）を、動揺成分として算出する（ステップＳ２１）。

例えば、音声パラメータが平均値であれば、平均値の差を算出し、音声パラメータが分散又は標準偏差であれば、分散又は標準偏差の差を算出する。また、平均ベクトルであれば、平均ベクトルの差ベクトルの大きさ、共分散行列の主要な主要成分ベクトルの差ベクトルの大きさを算出する。

なお、平均値や分散又は標準偏差であれば、比を動揺成分として算出するようにしても良い。

そして、判定部３０３は、算出された動揺成分が閾値以上であるか否かを判断する（ステップＳ２３）。複数の音声パラメータを算出する場合には、全ての音声パラメータについての動揺成分が閾値以上となっているか判断する場合もあれば、動揺成分を重み付け加算して閾値以上となるか判断しても良いし、所定個数の動揺成分が閾値以上となっているかを判断しても良い。

算出された動揺成分が閾値以上であれば、判定部３０３は、出力部３０５に、薬物摂取反復者の可能性有りを表すメッセージを、管理者端末４００へ送信させる（ステップＳ２５）。一方、算出された動揺成分が閾値未満であれば、判定部３０３は、出力部３０５に、薬物摂取反復者の可能性なしを表すメッセージを、管理者端末４００へ送信させる（ステップＳ２７）。

これによって、管理者端末４００で、管理者は被験者に対する判定結果を確認できる。

すなわち、薬物摂取反復者であれば、薬物関連の物体等によって第一信号系により引き起こされる動揺が音声データに無意識に反映されるので、上記のように音声パラメータに基づく動揺成分が閾値以上となる。一方、非薬物摂取反復者であれば、音声パラメータに基づく動揺成分にほとんど変化は現れない。

なお、上で述べたシステム例は一例であり、例えば、情報処理装置３００と管理者端末４００が同一である場合もある。この場合、出力部３０５は、表示装置に、判定部３０３による判定結果を出力する。

また、図１では、２台の端末装置１００Ａ及び１００Ｂを用いたが、例えば、陳列室２００に入った後に端末装置１００Ａに戻って、端末装置１００Ａにおいて、刺激後の音声データを取得するようにしても良い。

さらに、上で述べたように、分析処理部１０３については、端末装置１００Ａ及び１００Ｂに設けても良いし、情報処理装置３００に設けても良い。

［実施の形態２］
第１の実施の形態のように陳列室２００を設けずに、端末装置において、陳列室２００に展示されていた薬物関連の物体等と同等の画像又は映像を表示装置に表示することで、システムを簡略化しても良い。

例えば、図５に示すように、表示装置１５０を有する端末装置１００Ｃを、無線又は有線のＬＡＮを介して、管理者端末４００に接続するようなシステムを採用する。

この場合、端末装置１００Ｃは、図６に示すように、マイク１０１と、音声入力処理部１０２ｃと、分析処理部１０３ｃと、動揺成分検出部１０４ｃと、判定部１０５ｃと、出力部１０６ｃと、画像出力部１０８ｃと、データ格納部１０７ｃとを有する。

マイク１０１、音声入力処理部１０２ｃ及び分析処理部１０３ｃについては、端末装置１００Ａ及び１００Ｂについてのマイク、音声入力処理部１０２及び分析処理部１０３と同様の機能を有する。

また、動揺成分検出部１０４ｃ、判定部１０５ｃ及び出力部１０６ｃについては、情報処理装置３００における動揺成分検出部３０２、判定部３０３及び出力部３０５と同様の機能を有する。

画像出力部１０８ｃは、音声入力処理部１０２ｃと連携して、例えばデータ格納部１０７ｃに格納されている薬物関連の物体等と同等の画像データ又は映像データを、表示装置に表示する

次に、本実施の形態に係るシステム処理内容を図７を用いて説明する。

端末装置１００Ｃの音声入力処理部１０２ｃは、薬物関連の刺激を与える前に、所定の単語、単語列又は文章を、例えば表示装置１５０に表示して、被験者に当該文章等を読み上げるように促す（ステップＳ３１）。音声入力処理部１０２ｃは、被験者の発声内容をディジタル録音して、入力音声データを生成し、データ格納部１０７ｃに格納する（ステップＳ３３）。そして、分析処理部１０３ｃは、データ格納部１０７ｃに格納されている入力音声データから、予め定められた音声パラメータ（すなわち刺激前音声パラメータ）を算出し、データ格納部１０７ｃに格納する（ステップＳ３５）。音声パラメータは、第１の実施の形態と同様であるので、説明を省略する。

その後、画像出力部１０８ｃは、データ格納部１０７ｃから、薬物関連の物体等についての映像を、表示装置１５０に出力する（ステップＳ３６）。これによって、陳列室２００における刺激と同様の刺激を、被験者に与えることができる。

その後、端末装置１００Ｃの音声入力処理部１０２ｃは、薬物関連の刺激を与える前と同じ所定の単語、単語列又は文章を、例えば表示装置１５０に表示して、被験者に当該文章等を読み上げるように促す（ステップＳ３７）。音声入力処理部１０２ｃは、被験者の発声内容をディジタル録音して、入力音声データを生成し、データ格納部１０７ｃに格納する（ステップＳ３９）。そして、分析処理部１０３ｃは、データ格納部１０７ｃに格納されている入力音声データから、予め定められた音声パラメータ（すなわち刺激後音声パラメータと呼ぶ）を算出し、データ格納部１０７ｃに格納する（ステップＳ４１）。

そして、動揺成分検出部１０４ｃは、刺激前音声パラメータと刺激後音声パラメータとの差（より具体的には絶対値）を、動揺成分として算出する（ステップＳ４３）。動揺成分については、第１の実施の形態と同様である。

そして、判定部１０５ｃは、算出された動揺成分が閾値以上であるか否かを判断する（ステップＳ４５）。算出された動揺成分が閾値以上であれば、判定部１０５ｃは、出力部１０６ｃに、薬物摂取反復者の可能性有りを表すメッセージを、管理者端末４００へ送信させる（ステップＳ４７）。一方、算出された動揺成分が閾値未満であれば、判定部１０５ｃは、出力部１０６ｃに、薬物摂取反復者の可能性なしを表すメッセージを、管理者端末４００へ送信させる（ステップＳ４９）。

これによって、管理者端末４００で、管理者は被験者に対する判定結果を確認できる。

このような簡易な構成であっても、第１の実施の形態と同様の効果を得ることができる。

以上本発明の実施の形態を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、端末装置や情報処理装置の機能ブロックは、プログラムモジュール構成とは一致しない場合もある。

また、処理フローについても、処理結果が変わらない限り、ステップの順番を入れ替えたり、複数のステップを並列に実行するようにしても良い。

上で述べた例では、薬物関連の物体等についての視覚的な刺激の前後で同じ単語等を被験者に読ませているが、完全に一致しなくても良い。

なお、上で述べた端末装置１００Ａ、１００Ｂ及び１００Ｃ並びに情報処理装置３００は、コンピュータ装置であって、図８に示すように、メモリ２５０１とＣＰＵ（Central Processing Unit）２５０３とハードディスク・ドライブ（ＨＤＤ：Hard Disk Drive）２５０５と表示装置２５０９に接続される表示制御部２５０７とリムーバブル・ディスク２５１１用のドライブ装置２５１３と入力装置２５１５とネットワークに接続するための通信制御部２５１７とスピーカ２５１８とがバス２５１９で接続されている。オペレーティング・システム（ＯＳ：Operating System）及び本実施例における処理を実施するためのアプリケーション・プログラムは、ＨＤＤ２５０５に格納されており、ＣＰＵ２５０３により実行される際にはＨＤＤ２５０５からメモリ２５０１に読み出される。ＣＰＵ２５０３は、アプリケーション・プログラムの処理内容に応じて表示制御部２５０７、通信制御部２５１７、ドライブ装置２５１３を制御して、所定の動作を行わせる。また、処理途中のデータについては、主としてメモリ２５０１に格納されるが、ＨＤＤ２５０５に格納されるようにしてもよい。本技術の実施例では、上で述べた処理を実施するためのアプリケーション・プログラムはコンピュータ読み取り可能なリムーバブル・ディスク２５１１に格納されて頒布され、ドライブ装置２５１３からＨＤＤ２５０５にインストールされる。インターネットなどのネットワーク及び通信制御部２５１７を経由して、ＨＤＤ２５０５にインストールされる場合もある。このようなコンピュータ装置は、上で述べたＣＰＵ２５０３、メモリ２５０１などのハードウエアとＯＳ及びアプリケーション・プログラムなどのプログラムとが有機的に協働することにより、上で述べたような各種機能を実現する。

１００Ａ，１００Ｂ，１００Ｃ 端末装置
２００ 陳列室
３００ 情報処理装置
４００ 管理者端末
１０１ マイク
１０２ 音声入力部
１０３ 分析処理部
１０４ 送信部
１０５ データ格納部
３０１ 受信部
３０２ 動揺成分検出部
３０３ 判定部
３０４ データ格納部
３０５ 出力部

Claims (6)

1. 被験者に対して薬物に関する視覚的な刺激を与える前の第１の音声データを取得するステップと、
   前記被験者に対して前記刺激を与えた後の第２の音声データを取得するステップと、
   前記第１の音声データから予め定められた第１の音声パラメータを算出するステップと、
   前記第２の音声データから予め定められた第２の音声パラメータを算出するステップと、
   前記第１の音声パラメータと前記第２の音声パラメータとの比較結果に基づき、前記被験者について薬物摂取反復の可能性の有無を判定するステップと、
   を含み、１又は複数のコンピュータにより実行される判定方法。
2. 前記被験者に対して薬物に関する視覚的な刺激を与える行程において、薬物に関する映像を出力するステップ
   をさらに含む請求項１記載の判定方法。
3. 前記第１の音声パラメータ及び前記第２の音声パラメータが、
   スペクトル包絡情報、発声スピード及びピッチ周波数情報のうちの少なくとも１つについての統計情報である
   請求項１又は２記載の判定方法。
4. 前記第１の音声データと前記第２の音声データとが、同一の単語、単語列又は文章についての音声データである
   請求項１乃至３のいずれか１つ記載の判定方法。
5. 請求項１乃至４のいずれか１つ記載の判定方法を、コンピュータに実行させるプログラム。
6. 被験者に対して薬物に関する視覚的な刺激を与える前の第１の音声データと、前記被験者に対して前記刺激を与えた後の第２の音声データとを取得する手段と、
   前記第１の音声データから予め定められた第１の音声パラメータを算出し、前記第２の音声データから予め定められた第２の音声パラメータを算出する手段と、
   前記第１の音声パラメータと前記第２の音声パラメータとの比較結果に基づき、前記被験者について薬物摂取反復の可能性の有無を判定する手段と、
   を有する判定システム。

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