JP7810355B2 - 反芻動物の胃不調の有無を判定する方法及び装置 - Google Patents

Description

本発明は、反芻動物の胃不調の有無を判定する技術に関する。

近年畜産を支援する様々な情報処理技術が提案されている。ある文献では、牛に活動状態センサモジュールを装着させて管理装置により健康状態を判定する技術が開示されている。この活動状態センサモジュールは、３軸加速度センサ及び気圧センサを含んでいる。管理装置は、活動状態センサモジュールから受信した牛の活動データに基づいて、牛の活動状態を予め設定された行動特定モデルを利用して特定し、特定された牛の活動状態に対応する牛の行動系指標、静止系指標、及び反芻系指標を算出する。さらに、管理装置は、牛の行動系指標、静止系指標、及び反芻系指標の時間的変動量を予め設定された閾値と比較し、牛の行動系指標、静止系指標、及び反芻系指標のいずれかの変動量が閾値を超えた場合、所定の判定モデルにより牛の健康状態の異常の有無を判定する。

この文献で記載されている技術では、牛に上記のような活動状態センサモジュールを装着しなければならず、その他にも付随的な通信装置も用いるため、コストが掛かる。また、反芻動作自体は特定されるが、直接的に胃の状態を観測できているわけではない。さらに、判定モデルは、各指標及び当該指標に含まれる活動量の中の特定の組み合わせが、牛の特定の異常（疾病や体調不良）と関連するという過去の事例や記録データに基づいて、予め設定された複数の判定基準で構成されたモデルであり、多量のデータが蓄積されていることが前提となっているが、胃の状態を直接観測できていないにも拘わらず精度良く判定するのに要するデータの蓄積は容易ではない。すなわち、このような技術は、コスト的にも実際的にも実施が難しい。

特開２０１９－１２２３６８号公報

本発明の目的は、一側面によれば、反芻動物の胃不調の有無を簡易に判定できるようにする技術を提供することである。

本発明に係る判定方法は、（Ａ）反芻動物の腹部の音データに対して所定の雑音除去処理を実行するステップと、（Ｂ）所定の雑音除去処理を実行した後の音データから、時間変化する音圧レベルを算出するステップと、（Ｃ）算出された音圧レベルの度数分布に基づき、反芻動物の胃不調の有無を判定する判定ステップとを含む。

一側面によれば、反芻動物の胃不調の有無を簡易に判定できるようになる。

図１は、本発明の実施の形態に係るシステムの構成を表す図である。 図２は、第１の実施の形態に係る処理内容を表す処理フローを示す図である。 図３Ａは、健康な牛の腹部の音データの一例を示す図である。 図３Ｂは、胃不調の牛の腹部の音データの一例を示す図である。 図４Ａは、健康な牛の腹部の、フィルタリング後の音データの一例を示す図である。 図４Ｂは、胃不調の牛の腹部の、フィルタリング後の音データの一例を示す図である。 図５Ａは、健康な牛の腹部の音圧レベルの時間変化の一例を示す図である。 図５Ｂは、胃不調の牛の腹部の音圧レベルの時間変化一例を示す図である。 図６Ａは、健康な牛の腹部の音圧レベルに対する閾値の一例を示す図である。 図６Ｂは、胃不調の牛の腹部の音圧レベルに対する閾値の一例を示す図である。 図７Ａは、健康な牛の腹部の音圧レベルが閾値を超える範囲の一例を示す図である。 図７Ｂは、胃不調の牛の腹部の音圧レベルが閾値を超える範囲の一例を示す図である。 図８は、第２の実施の形態に係る処理内容を表す処理フローを示す図である。 図９は、第２の実施の形態に係る処理内容を表す処理フローを示す図である。 図１０Ａは、胃不調の牛の腹部の、フィルタリング後の音データの一例を示す図である。 図１０Ｂは、胃不調の牛の腹部の音圧レベルの時間変化一例を示す図である。 図１０Ｃは、胃不調の牛の自己相関係数の変化を表す図である。 図１１Ａは、健康な牛の腹部の、フィルタリング後の音データの一例を示す図である。 図１１Ｂは、健康な牛の腹部の音圧レベルの時間変化一例を示す図である。 図１１Ｃは、健康な牛の自己相関係数の変化を表す図である。

本発明の実施の形態では、反芻動物の一例として牛の場合について説明するが、羊その他の反芻動物であっても良い。

［実施の形態１］
牛などの反芻動物は、胃の中で食べたものをかき混ぜて消化しやすくする。この胃の運動で、食べた物と空気が消化器官を移動し、健常な牛では、ギュルルといった音が発生する。このような音は胃音と呼ばれ、胃音は、胃の運動によって生じる音の総称である。一方、病気などの理由で胃の運動が弱った牛では、胃音は観測されないか、発生時間が短くなる。すなわち、胃音の有無、発生時間などと、個別の牛の健康状態にはある程度の相関関係があると考えられる。

本実施の形態では、このような知見に基づき構築されるシステムについて説明する。

図１に、本実施の形態に係るシステムの一例を示す。本実施の形態では、牛１０００の腹部に、電子聴診器１００をあてて、腹部の音データを取得する。なお、電子聴診器１００は、ディジタルの音データを蓄積する機能を有しており、当該ディジタルの音データを、本実施の形態における主要な処理を実行する情報処理装置２００に取り込んで処理を行う。なお、電子聴診器１００とは異なるアナログ機器にて、牛の音データを測定し、後にＡ／Ｄ（Analog-to-Digital）変換して、情報処理装置２００に取り込むようにしても良い。電子聴診器１００と情報処理装置２００との間の通信は、無線でも有線でも良い。

情報処理装置２００は、例えばパーソナルコンピュータ、タブレット、スマートフォンなどであり、場合によっては、パーソナルコンピュータ等の端末装置とサーバその他のコンピュータ（仮想的なコンピュータであっても良い）との組み合わせにて実施される場合もある。

情報処理装置２００は、測定データ格納部２０１と、帯域制限フィルタ部２０３と、第１データ格納部２０５と、音圧レベル算出部２０７と、第２データ格納部２０９と、判定部２１１と、出力部２１３とを有する。

測定データ格納部２０１は、例えば電子聴診器１００から取り込まれたディジタルの音データを格納する。帯域制限フィルタ部２０３は、胃音に係る周波数帯の信号のみを抽出するフィルタリングを行い、処理結果を第１データ格納部２０５に格納する。音圧レベル算出部２０７は、第１データ格納部２０５に格納された音データから、所定のフレーム毎に音圧レベルを算出し、算出された音圧レベルのデータを第２データ格納部２０９に格納する。判定部２１１は、第２データ格納部２０９に格納された音圧レベルのデータに基づき、判定対象の牛に胃の不調があるか否かを判定し、出力部２１３は、当該判定結果を出力する。出力部２１３は、例えば情報処理装置２００の表示部に表示したり、印刷装置や他の情報処理装置に判定結果を出力する。

次に、図２乃至図７Ｂを用いて、情報処理装置２００の処理内容について説明する。

まず、情報処理装置２００は、電子聴診器１００等から、反芻動物の腹部の音データを取得し、測定データ格納部２０１に格納する（図２：ステップＳ１）。

健康な牛について電子聴診器１００によって測定された音データは、例えば図３Ａに示すような波形を有する。図３Ａにおいては、縦軸は振幅［Ｖ］を表し、横軸は時間［秒］を表しており、この例では、最初に０．５秒程度、電子聴診器１００が牛の腹部に接触していない部分を含んでいる。一方、胃不調の牛について電子聴診器１００によって測定された音データは、例えば図３Ｂに示すような波形を有する。図３Ｂでも、縦軸は振幅［Ｖ］を表し、横軸は時間［秒］を表しており、この例でも、最初に０．５秒程度、電子聴診器１００が牛の腹部に接触していない部分を含んでいる。このような波形には、電子聴診器１００と牛との接触ノイズや、牛の心拍音その他のノイズが含まれている。なお、サンプリング周波数は、例えば４０００Ｈｚである。

次に、帯域制限フィルタ部２０３は、測定データ格納部２０１に格納されている音データに対して、所定の帯域制限フィルタ（例えばＩＩＲ（Infinite Impulse Response）フィルタ）を適用し、処理結果を第１データ格納部２０５に格納する（ステップＳ３）。牛の場合、胃音に係る周波数帯は２００Ｈｚ乃至６００Ｈｚであり、２００Ｈｚ未満の接触ノイズや心拍音などや、６００Ｈｚを超える音を除去する。なお、このような帯域制限フィルタを用いるのではなく、スペクトルサブトラクション法等を用いて雑音除去を行っても良い。

図３Ａに示した音データに対して上記のような帯域制限フィルタを適用すると、図４Ａに示すような波形の音データが得られる。一方、図３Ｂに示した音データに対して上記のような帯域制限フィルタを適用すると、図４Ｂに示すような波形の音データが得られる。

そして、音圧レベル算出部２０７は、第１データ格納部２０５に格納されている音データから、フレーム毎に音圧レベルを算出し、第２データ格納部２０９に格納する（ステップＳ５）。

音圧レベル算出部２０７は、まず、第１データ格納部２０５に格納されている音データに対して、値域が－１乃至＋１となるように正規化を施す。その後、例えば、フレーム幅１００ｍｓ、フレームのシフト幅５０ｍｓで、以下の式に従って、音圧レベル［ｄＢ］を算出する。
ここで、１フレームに含まれる音サンプルがＷ個であり、ｉ番目の音サンプルの振幅値がａ［ｉ］であるものとする。音圧レベルは、音の大きさを表し、実効値レベルとも呼ぶ。

例えば、図４Ａに示すような波形の音データの音圧レベルは、図５Ａに示すように時間変化する。図５Ａでは、縦軸は音圧レベル［ｄＢ］を表し、横軸は時間を表す。一方、図４Ｂに示すような波形の音データの音圧レベルは、図５Ｂに示すように時間変化する。この例では、健康な牛の方が、音圧レベルの変化が大きく、胃不調の牛の方は、音圧レベル全体が高くなっているが変化は小さい。

そして、判定部２１１は、第２データ格納部２０９に格納されている音圧レベルのデータに基づき閾値を決定する（ステップＳ７）。本実施の形態では、動的に音圧レベルに対する閾値を算出する。例えば、判定部１６０は、音圧レベルの値を昇順にソートすることで音圧レベルの度数分布を生成し、当該度数分布においてｑ（例えばｑ＝５）パーセントタイルを特定する。より具体的には、フレーム数×ｑ／１００番目の音圧レベルの値を特定する。そして、ｑパーセントタイル＋α（例えば１０）を閾値として決定する。

図５Ａの場合、図６Ａに示すように、点線で表される音圧レベルが５パーセントタイルを表しており、それに基づき決定された閾値が実線で表される。図５Ｂの場合、図６Ｂに示すように、点線で表される音圧レベルが５パーセントタイルを表しており、それに基づき決定された閾値が実線で表される。

音圧レベルの全体的な高低は、測定毎に異なっており、固定の閾値では正確に判定ができない。従って、本実施の形態では、算出された音圧レベル群のうち統計的に着目すべき部分の音圧レベルを特定して、当該特定された音圧レベルから閾値を決定するものである。これによって、閾値との関係で、音圧レベルが高い部分を特定するものである。

また、判定部２１１は、決定された閾値を超える音圧レベルが得られたフレーム数を計数する（ステップＳ９）。

図６Ａの場合、図７Ａで示すように、範囲Ａ乃至Ｄにおいて、おおよそ閾値以上の音圧レベルが得られており、この例では、総フレーム数２９９９のうち１２７３フレームが閾値以上となっている。一方、図６Ｂの場合、図７Ｂで示すように、範囲Ｅ及びＦにおいて、おおよそ閾値以上の音圧レベルが得られており、この例では、総フレーム数２９９９のうち１６０フレームが閾値以上となっている。

このように健康な牛の場合には、胃音が現れていると考えられるフレームが多くなり、胃不調の牛では、胃音が現れていると考えられるフレームが少なくなる。

そして、判定部１６０は、計数されたフレーム数／総フレーム数により、音圧レベルが閾値以上となっているフレームの割合を算出する（ステップＳ１１）。フレームが一定の時間を有するので、時間割合とも呼ぶ。このように、判定部１６０は、音圧レベルの度数分布に基づき、適切な閾値を設定すると共に、当該閾値以上となるフレームの数（総フレーム数が変化する場合には閾値以上となるフレーム数／総フレーム数）を指標値として算出して胃不調の有無について判定するものである。

判定部２１１は、算出された割合が基準値を超えたか否かを判断する（ステップＳ１３）。判定部２１１は、この判断の結果を出力部２１３に出力する。基準値は、例えば実験的に決定する値であり、上で述べた例では、０．２が設定される。図７Ａの場合には、割合は０．４２４なので、ステップＳ１３の条件を満たしている。一方、図７Ｂの場合には、割合は０．０５３なので、ステップＳ１３の条件を満たしていない。

ステップＳ１３の条件を満たしている場合には、出力部２１３は、判定対象の反芻動物が「健康」である旨の出力を行う（ステップＳ１５）。そして処理を終了する。

一方、ステップＳ１３の条件を満たしていない場合には、出力部２１３は、判定対象の反芻動物が「胃不調」である旨の出力を行う（ステップＳ１７）。そして処理を終了する。

これまで、獣医師が聴診器を反芻動物の腹部に当て、聴診器から伝わる音を直接耳で聞き、胃不調の有無を判断していた。しかし、聴診器から伝わる音は胃音以外にも、上で述べたようなノイズがあり、聞き分ける際の障害となっていた。また、獣医師個人の経験や体調によって判断にばらつきが生じるという問題もあった。

本実施の形態によれば、判定対象の反芻動物にセンサを装着させたり、機械学習を行うのに要する量のデータの収集を行わずとも、簡易な構成で確実に胃不調の有無を判定できるようになる。なお、獣医師でない者が、獣医師の最終判断を行う前に、スクリーニングを行うことも可能となる。

［実施の形態２］
第１の実施の形態では、閾値を超える音圧レベルが得られたフレーム数の割合を基に判断するものであったが、以下に示すように自己相関係数を追加的に用いることでさらに判定精度を向上されることが分かった。これは、健康な反芻動物の胃音には、ある周期性がある、という新たな知見が得られたためである。

本実施の形態に係る処理フローを図８及び図９に示す。なお、図１で示した情報処理装置２００の判定部２１１の一部の処理内容が、第１の実施の形態とは異なっており、その部分を主に説明する。すなわち、図８に示したステップＳ１乃至Ｓ１１については、第１の実施の形態に係る図２のステップＳ１乃至Ｓ１１と同じであるから、説明は省略する。

図８における端子Ａを介して移行した後の図９に示す処理の説明に移行して、判定部２１１は、算出された割合が基準値を超えたか否かを判断する（ステップＳ１３）。このステップは、第１の実施の形態と同じである。ステップＳ１３の条件を満たしている場合には、判定部２１１は、ステップＳ１３の条件を満たしている旨の通知を、出力部２１３に行う。よって、出力部２１３は、判定対象の反芻動物が「健康」である旨の出力を行う（ステップＳ１５）。そして処理を終了する。

一方、ステップＳ１３の条件を満たしていない場合には、判定部２１１は、予め定められたラグＸ以上の自己相関係数を算出する（ステップＳ２１）。

例えば、ｉ番目の音圧レベルをｘ_ｉと表し、音圧レベルの平均値をｘ_ａｖｅと表し、ｈをラグとすると、自己相関係数ｒ_ｈは、以下のように表される。
ここでは、ｈ＝Ｘ（例えば３０秒）以上のラグについて、自己相関係数ｒ_ｈを算出する。

そして、判定部２１１は、ラグＸ以上について算出された自己相関係数の最大値を特定する（ステップＳ２３）。後に述べるが、ラグによって自己相関係数は変化するので、ラグＸ以上について最大値を特定する。そして、判定部３１００は、自己相関係数の最大値は、所定の閾値以上であるか否かを判断する（ステップＳ２５）。ステップＳ２５の条件を満たす場合には、判定部２１１は、ステップＳ２５の条件を満たしている旨の通知を、出力部２１３に行う。そして処理は、ステップＳ１５に移行する。すなわち、出力部２１３は、判定対象の反芻動物が「健康」である旨の出力を行う

一方、ステップＳ２５の条件を満たしていない場合には、判定部２１１は、出力部２１３に対して、ステップＳ１３及びＳ２５の条件を満たしていない旨の通知を行う。これに対して、出力部２１３は、判定対象の反芻動物が「胃不調」である旨の出力を行う（ステップＳ１７）。そして処理を終了する。

このように、閾値を超える音圧レベルが得られたフレーム数の割合が閾値以下であっても、音圧レベルの自己相関係数によって胃音に、ある周期性が見出されれば、健康な反芻動物であると判断するものである。

胃不調がある牛の例について、図１０Ａ乃至図１０Ｃを用いて説明する。図１０Ａは、ステップＳ３の処理結果を表している。すなわち、縦軸は振幅［Ｖ］を表し、横軸は時間［秒］を表す。このような音データの波形に対してステップＳ５を実行すると、図１０Ｂのような音圧レベル［ｄＢ］の時間変化が得られる。なお、音圧レベルの周期性を概観するのに適しているので、実際には算出されない、音圧レベルの平滑線ａをも表している。このように、胃不調がある牛には、音圧レベルの時間変化の中に、明確な周期性は表れない。そして、ステップＳ２１を実行すると、図１０Ｃに示すように、各ラグに対する自己相関係数の値が得られる。図１０Ｃでは、縦軸は自己相関係数を表し、横軸はラグｈ［秒］を表す。図１０Ｃの例では、ラグｈ＝３０秒未満についても算出されているが、実際には例えばラグｈ＝３０以上について算出すれば良い。この例では、ｈ＝４７秒あたりに０．１６程度の最大値が検出される。ここで閾値を０．２とすると、ステップＳ１３の条件を満たしていない場合には、ステップＳ２５の条件も満たされないことになるので、胃不調が検出されるようになる。

これに対して、健康な牛の例について、図１１Ａ乃至図１１Ｃを用いて説明する。図１１Ａは、ステップＳ３の処理結果を表している。すなわち、縦軸は振幅［Ｖ］を表し、横軸は時間［秒］を表す。このような音データの波形に対してステップＳ５を実行すると、図１１Ｂのような音圧レベル［ｄＢ］の時間変化が得られる。図１０Ｂと同様に、実際には算出されない、音圧レベルの平滑線ｂをも表している。このように、健康な牛には、音圧レベルの時間変化の中に、明確な周期性が現れる。そして、ステップＳ２１を実行すると、図１１Ｃに示すように、各ラグに対する自己相関係数の値が得られる。図１１Ｃでも、ラグｈ＝３０秒未満について算出されているが、実際にはラグｈ＝３０以上について算出すれば良い。この例では、ｈ＝６２秒あたりに０．４８程度の最大値が検出される。ここで閾値０．２とすると、ステップＳ１３の条件を満たしていない場合でも、ステップＳ２５の条件は満たされているので、健康と判断されるようになる。

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無い。例えば、牛の場合における数値例を示したが、他の反芻動物の場合には、それに合わせた数値を用いることになる。また、上では割合を算出しているが、総フレーム数を一定値とする場合には、フレーム数で判断するようにしても良い。また、上で述べた例では音圧レベルの度数分布から閾値を決定して当該閾値を用いて胃不調の判定を行っていたが、混合ガウスモデル（ＧＭＭ：Gaussian Mixture Model）などの手法を用いて判定するようにしても良い。

自己相関係数の最大値を特徴量として用いているが、複数のピーク値を抽出して当該ピーク値から特徴量を算出するようにしても良い。

また、図１の機能ブロック構成は一例であって、プログラムモジュール構成とは一致しない場合がある。図２に示した処理フローについても、処理結果が同じであれば、並列実行したり順番を入れ替えたりしても良いステップが含まれる場合もある。

また、情報処理装置２００は、一台の装置として実施される場合もあれば、複数の装置として実施される場合もある。このように情報処理装置２００は、１又は複数の装置で実現される情報処理システムとして構築される場合もあり、１台の装置の場合を含めて情報処理システムと呼ぶ場合がある。一方、電子聴診器１００自体が、情報処理装置２００の機能を併せ持つような構成であっても良い。この場合でも電子聴診器１００は、情報処理システムとなる。

なお、上で述べた情報処理装置２００は、コンピュータ装置であって、メモリとＣＰＵ（Central Processing Unit）とハードディスク・ドライブ（ＨＤＤ：Hard Disk Drive）と表示装置に接続される表示制御部とリムーバブル・ディスク用のドライブ装置と入力装置とネットワークに接続するための通信制御部とがバスで接続されている。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、ＨＤＤに格納されており、ＣＰＵにより実行される際にはＨＤＤからメモリに読み出される。ＣＰＵ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、通信制御部、ドライブ装置を制御して、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、主としてメモリに格納されるが、ＨＤＤに格納されるようにしてもよい。本発明の実施の形態では、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・ディスクに格納されて頒布され、ドライブ装置からＨＤＤ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を経由して、ＨＤＤ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ＣＰＵ、メモリ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。

以上述べた本実施の形態をまとめると以下のようになる。

本実施の形態に係る判定方法は、（Ａ）反芻動物の腹部の音データに対して所定の雑音除去処理を実行するステップと、（Ｂ）所定の雑音除去処理を実行した後の音データから、時間変化する音圧レベルを算出するステップと、（Ｃ）算出された音圧レベルの度数分布に基づき、反芻動物の胃不調の有無を判定する判定ステップとを含む。

反芻動物の胃不調の有無は、上記のような音圧レベルの度数分布に表れる。本実施の形態では、このような簡易な構成にて牛などの反芻動物の胃不調の有無を判定できるようになる。

また、上で述べた判定ステップは、（ｃ１）算出された音圧レベルの度数分布に基づき、音圧レベルが閾値以上となるフレームの数、又は当該フレームの数の、総フレーム数に対する割合を算出する算出ステップと、（ｃ２）上記フレームの数又は上記割合が基準値を超えたか否かに基づき、反芻動物の胃不調の有無を判定するステップとを含むようにしても良い。例えば、常に一定数のフレームについて音圧レベルを算出する場合にはフレーム数で判断でき、総フレーム数が変動する場合には上記のような割合を算出することで、判定を行うことができるようになる。

なお、上で述べた算出ステップは、上記閾値を、算出された音圧レベルの度数分布に基づき決定するステップを含むようにしても良い。このようにすれば、様々な環境や反芻動物に対して適切な閾値を設定できるようになる。

また、上で述べた閾値を、上記フレーム毎の音圧レベルのうち所定パーセントタイルの音圧レベルを特定し、当該特定された音圧レベルに基づき決定するようにしても良い。統計的に基準となる音圧レベルを特定すれば、適切な閾値が設定されるようになる。

さらに、上で述べた判定ステップにおいて、算出された音圧レベルの自己相関係数の値にさらに基づき、反芻動物の胃不調の有無を判定するようにしても良い。反芻動物は健康であればその胃音の音圧レベルに周期的な変化が生じているという新規な知見に基づく。このような構成を採用することにより、反芻動物の胃不調をより精度良く検出できるようになる。

なお、上で述べた判定ステップが、算出された音圧レベルの度数分布に基づき、音圧レベルが閾値以上となるフレームの数、又は当該フレームの数の、総フレーム数に対する割合を算出する算出ステップと、上記フレームの数又は上記割合が基準値以下である場合には、自己相関係数の値が所定条件を満たすか否かを判定するステップと、自己相関係数の値が所定の条件を満たさない場合には、反芻動物に胃不調があることを出力するステップとを含むようにしても良い。自己相関係数を採用することで、精度良く反芻動物の胃不調を検出できるようになる。

さらに、上で述べた所定の条件が、ラグが一定値以上の自己相関係数の値のうち最大値が、第２の閾値以上であるという条件である場合もある。反芻動物について得られた新規な知見に基づくものである。

さらに、上で述べた判定方法は、上記フレームの数又は上記割合が基準値を超える場合又は自己相関係数の値が所定の条件を満たす場合には、反芻動物に胃不調がないことを出力するステップをさらに含むようにしても良い。

なお、上記処理を実行す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、光ディスク（ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭなど）、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。

１００ 電子聴診器
２００ 情報処理装置
２０１ 測定データ格納部 ２０３ 帯域制限フィルタ部
２０５ 第１データ格納部 ２０７ 音圧レベル算出部
２０９ 第２データ格納部 ２１１ 判定部
２１３ 出力部

Claims (9)

1. 反芻動物の腹部の音データに対して所定の雑音除去処理を実行するステップと、
   前記所定の雑音除去処理を実行した後の音データから、時間変化する音圧レベルを算出するステップと、
   算出された前記音圧レベルの度数分布と、今回測定された前記音データについて算出された、前記音圧レベルの自己相関係数の値とに基づき、前記反芻動物の胃不調の有無を判定する判定ステップと、
   を、コンピュータに実行させるためのプログラム。
2. 前記判定ステップが、
   算出された前記音圧レベルの度数分布に基づき、音圧レベルが閾値以上となるフレームの数、又は当該フレームの数の、総フレーム数に対する割合を算出する算出ステップと、
   前記フレームの数又は前記割合が基準値を超えたか否かに基づき、前記反芻動物の胃不調の有無を判定するステップと、
   を含む請求項１記載のプログラム。
3. 前記算出ステップが、
   前記閾値を、算出された前記音圧レベルの度数分布に基づき決定するステップ
   を含む請求項２記載のプログラム。
4. 前記閾値を、前記フレーム毎の音圧レベルのうち所定パーセントタイルの音圧レベルを特定し、当該特定された音圧レベルに基づき決定する
   請求項３記載のプログラム。
5. 前記判定ステップが、
   算出された前記音圧レベルの度数分布に基づき、音圧レベルが閾値以上となるフレームの数、又は当該フレームの数の、総フレーム数に対する割合を算出する算出ステップと、
   前記フレームの数又は前記割合が基準値以下である場合には、前記自己相関係数の値が所定条件を満たすか否かを判定するステップと、
   前記自己相関係数の値が所定の条件を満たさない場合には、前記反芻動物に胃不調があることを出力するステップと、
   を含む請求項１記載のプログラム。
6. 前記所定の条件が、ラグが一定値以上の自己相関係数の値のうち最大値が、第２の閾値以上であるという条件である
   請求項５記載のプログラム。
7. 前記フレームの数又は前記割合が基準値を超える場合又は前記自己相関係数の値が前記所定の条件を満たす場合には、前記反芻動物に胃不調がないことを出力するステップ
   をさらに含む請求項５記載のプログラム。
8. 反芻動物の腹部の音データに対して所定の雑音除去処理を実行するステップと、
   前記所定の雑音除去処理を実行した後の音データから、フレーム毎に音圧レベルを算出するステップと、
   算出された前記音圧レベルの度数分布と、今回測定された前記音データについて算出された、前記音圧レベルの自己相関係数の値とに基づき、前記反芻動物の胃不調の有無を判定する判定ステップと、
   を含み、コンピュータが実行する判定方法。
9. 反芻動物の腹部の音データに対して所定の雑音除去処理を実行する手段と、
   前記所定の雑音除去処理を実行した後の音データから、フレーム毎に音圧レベルを算出する手段と、
   算出された前記音圧レベルの度数分布と、今回測定された前記音データについて算出された、前記音圧レベルの自己相関係数の値とに基づき、前記反芻動物の胃不調の有無を判定する判定手段と、
   を有する情報処理システム。