不舒适声压决定系统、方法及其程序、助听器调整系统及不舒适声压决定装置的制作方法

专利名称：：不舒适声压决定系统、方法及其程序、助听器调整系统及不舒适声压决定装置的制作方法
技术领域：
：本申请涉及用于决定能否舒适地听取纯音的技术。更具体而言，本申请涉及在听取纯音时用于决定感觉到不舒适的大小的声压的不舒适声压决定系统等。
背景技术：
：近年来，随着社会的老龄化，老年性的听力障碍者逐渐增加。因长时间听取大音量的音乐的机会增加等的影响，具有声响性的听力障碍的年轻人也在增加。此外，随着助听器的小型化、高性能化，针对利用助听器的情形，用户所具有的抵触变得越来越少。因此，利用助听器的用户在增加。具有听力障碍的用户难以听到具有特定频率的声音。该特定频率因每个用户而不同。助听器对该特定频率的声音信号的振幅进行放大。由此，用户变得容易听到声音。助听器要求根据每个用户的听力下降程度来变更对声音进行放大的量。因此，在开始利用助听器之前，需要进行与每个用户的听力相匹配地调整声音的放大量的“调试(fitting)”。调试的目的在于将助听器输出的声压设置成MCL(mostcomfortablelevel)。在此，所谓助听器输出的声压，是指作为声音人能够感觉到的、大气的压力变动。所谓MCL，是指用户能够舒适地听到的声压。要求助听器按声音的每个频率使得输出的声压成为MCL。作为不合适的调试的例子，存在(I)声压的放大量不足的情况、或者(2)声压的放大量过大的情况。例如，在声压的放大量不足的情况下，用户听不清声响。在该情况下，无法达到利用上述助听器的目的。此外，在声压的放大量过大的情况下，尽管用户能够听清声响，但是感觉声响嘈杂。其结果，用户无法长时间使用助听器。因此，需要按照不对应上述(I)或者(2)的任意情况的方式进行助听器的调试。特别是，在(2)的情况下，助听器有可能向用户呈现具有大到所需声压以上的声压的声响。其结果，由于具有大声压的声响，而存在损伤用户耳朵的危险。如果对调试大致进行划分，则具有二个步骤。调试的最初步骤是听力图(audiogram)的测定。所谓“听力图”，是指对用户能够听到的纯音的最小声压即阈值(hearingthresholdlevel:HTL)进行测定而得到的结果。听力图例如是按每个频率(例如250Hz、500Hz、1000Hz、2000Hz、4000Hz)对阈值(分贝值)进行描绘而得到的图。调试的第2个步骤是声压的放大量的决定。例如，使用被称为调试理论的用于估计声音的放大量的函数，按每个频率、并按每个输入声音的声压来决定放大量。其中，存在多种调试理论。作为调试理论的一例的半增益法是将各频率的插入增益设为其频率的阈值的一半。Berger法是考虑到会话声响的频带和等级而略微增强1000Hz至4000Hz的放大。P0G0法是以半增益法为基础将语音信息少而噪声成分多的250Hz和500Hz的增益分别减小10dB、5dB。NAL-R法是按照语言的长时间声音分析频率进入到舒适等级的方式进行放大。此外，调试理论包括灵活利用阈值、用户感到不舒适的较大的声压级即UCL(uncomfortablelevel)、及MCL的信息来决定声压的放大量的方法。在该情况下，在决定声压的放大量之前，要求进行UCL及MCL的测定或者估计。为了避免上述(2)的问题，需要测定UCL，并在不超过UCL的范围中设定放大量。UCL与听力图的测定同样，按每个频率进行测定。以往，利用主观报告来测定UCL。所谓“主观报告”，是指用户在听到声音之后，用户报告针对该声音的主观的感想。例如，使用听力计(audiometer),将连续声音或者断续声音通过上升法(逐级地提高声压级)来呈现给用户，让用户报告是否为过于嘈杂而无法长时间收听的声压。并且，将用户报告为无法长时间收听的声压设为UCL(非专利文献I)。对于基于主观报告的UCL测定，由于UCL的基准受到个人或者语言表述的影响而变动，因此难以进行测定，故不存在被确立的方法。因此，开发出了利用脑电波来客观地测定UCL的方法。例如，非专利文献2所公开的技术利用被称为ABR(auditorybrainstemresponse)的脑干反应中包含的V波的潜伏时间与刺激强度之间的关系来估计UCL。随着声压的增大，V波的潜伏时间缩短。在V波的潜伏时间的缩短达到顶点时,确定用户所听到的声音的声压。将在所确定的声压上加上常数(例如15或10)而得到的声压设为UCL。在先技术文献非专利文献非专利文献1:君付隆他、「聴力1二異常Θ^聴覚過敏患者1二杉It^内耳機能検查乃特徴」、2009年非专利文献2:Thornton,A.R.等、“Theobjectiveestimationofloudnessdiscomfortlevelusingauditorybrainstemevokedresponses，，、1987年
发明内容发明要解决的课题但是，在利用脑电波来估计UCL的现有技术中，要求使UCL的估计时间缩短化。其原因在于:该技术是以微弱的信号成分的ABR为指标，以1000次的等级(order)反复呈现刺激是必要的。对于用户而言长时间的检查会成为负担。本发明的并非限定性而是例示性的实施方式提供一种以更短时间客观地测定UCL的技术。用于解决课题的技术方案为了解决上述课题，作为本发明的一个方式的不舒适声压决定系统包括:生物体信号测量部，其测量用户的脑电波信号；声音数据生成部，其生成与多个声音相关的声音数据，所述多个声音从第I声音至第η声音(η为2以上的整数)按顺序进行上升或者下降，且所述多个声音各自为同一频率的纯音；输出部，其基于所述声音数据而将所述多个声音呈现给所述用户；特征量提取部，其基于从所述多个声音各自被呈现的时刻起经过规定时间后所测量出的、所述脑电波信号的事件相关电位，来提取与所述事件相关电位的频率的时间变化相关的特征量；和不舒适声压决定部，其参照预先准备的、对事件相关电位的频率的时间变化和不舒适声压建立对应的关系，将与由所述特征量提取部提取出的所述特征量对应的声压决定为是所述频率下的不舒适声压。上述的一般且特定的方式，可利用系统、方法及计算机程序来组装，或者可利用系统、方法及计算机程序的组合来实现。发明效果根据本发明的一个方式涉及的不舒适声压决定系统，使同一频率的纯音的声压以单调上升或者单调下降的方式发生变化的同时，连续呈现η次(η为2以上的整数)，提取与第I声音至第η声音的各个声音刺激对应的脑电波的特征量，并根据该特征量的变化图案来估计UCL。使用与同一频率且声压不同的第I声音至第η声音对应的特征量的变化图案，从而难以受到个人差的影响，能够以更短时间/更高精度决定不舒适声压。由此，能够实现用户在配戴助听器时不会感觉烦恼，即便长时间配戴助听器也不会疲劳的、频率增益的设定。图1是表示根据主观报告而测定出的每个人的UCL测定结果的图。图2是表示脑电波测量实验的声音刺激的概要的图。图3(a)是表示国际10-20法(10-20System)的电极位置的图，图3(b)表示在本实验中安装了电极的电极配置。图4上段是表示与频率无关地对中心部(Cz)中的第I声音至第5声音所对应的事件相关电位进行总相加平均之后的总相加平均波形的图，图4下段是表示总相加平均波形中的Pl-Nl振幅及N1-P2振幅(图4下段)的图。图5(a)及(b)是进行与主观UCL值的大小相应的相加平均而得到的波形的波形图。图6(a)及(b)是表示与频率无关地对中心部(Cz)中的第I声音至第5声音所对应的小波(wavelet)特征量进行总相加平均之后的值的图。图7(a)及(b)是表示每个条件、每个主观UCL值的小波特征量的图。图8是表示在不舒适声压估计中使用的示范数据的例子的图。图9(a)及(b)是作为线性判别结果的例子而按每个条件表示特征量组合数为2的情况下的、主观UCL值和基于线性判别的不舒适声压估计结果的分布的图。图10是表示每个特征量组合数的平均估计误差的推移的图。图11是按每个条件表示在不舒适声压估计中使用了直至第η声音的声音刺激的情况下的平均估计误差的图。图12是表不例不性实施方式的不舒适声压决定系统100的构成及利用环境的图。图13表示例示性实施方式的不舒适声压决定装置I的硬件构成。图14是表示例示性实施方式的不舒适声压决定系统100的功能块的构成的图。图15是表示结果蓄积DB80中的数据蓄积的例子的图。图16是表示在不舒适声压决定系统100中进行的处理的步骤的流程图。图17是表示不舒适声压评价系统100(图14)的变形例涉及的不舒适声压评价系统105的构成的图。图18是表示助听器调整系统110的构成的图。具体实施方式在以往的利用脑电波来估计UCL的现有技术中，估计UCL耗费时间。本申请发明者们为了解决该课题而完成了本申请发明的研究。本发明的一个方式的概要如下所示。作为本发明的一个方式的不舒适声压决定系统具备:生物体信号测量部，其测量用户的脑电波信号；声音数据生成部，其生成与多个声音相关的声音数据，所述多个声音从第I声音至第η声音(η为2以上的整数)按顺序进行上升或者下降，且所述多个声音各自为同一频率的纯音；输出部，其基于所述声音数据而将所述多个声音呈现给所述用户；特征量提取部，其基于从所述多个声音各自被呈现的时刻起经过规定时间后所测量出的、所述脑电波信号的事件相关电位，来提取与所述事件相关电位的频率的时间变化相关的特征量；和不舒适声压决定部，其参照预先准备的、对事件相关电位的频率的时间变化和不舒适声压建立对应的关系，将与由所述特征量提取部提取出的所述特征量对应的声压决定为是所述频率下的不舒适声压。所述声音数据生成部例如具有:声音刺激群决定部，其至少决定所述多个声音的频率；详细决定部，其至少决定从所述第I声音至第η声音的声压；和声音刺激生成部，其生成与所述多个声音相关的声音数据，所述多个声音具有由所述声音刺激群决定部决定出的所述频率、且具有由所述详细决定部决定出的从所述第I声音至所述第η声音按顺序进行上升或者下降的声压。在某个实施方式中，所述详细决定部从所述第I声音至所述第η声音以规定单位使声压进行上升或者下降。在某个实施方式中，所述详细决定部从所述第I声音至所述第η声音以各5dB使声压进行上升或者下降。在某个实施方式中，所述不舒适声压决定部将预先准备的、其他人的事件相关电位的频率的时间变化的特征量和声压的关系作为示范数据进行保持，并利用由所述特征量提取部提取出的所述特征量和所述示范数据来实施线性判别。在某个实施方式中，所述声音刺激群决定部还决定应该呈现所述多个声音的一个耳朵，所述不舒适声压决定部针对右耳及左耳的每个耳朵、并且针对所述频率的每个频率而保持多个所述示范数据，并根据由所述声音刺激群决定部决定出的所述一个耳朵是右耳还是左耳、以及根据所述频率来切换所述示范数据。在某个实施方式中，与所述事件相关电位的频率的时间变化相关的特征量是与小波系数相关的特征量，所述特征量提取部基于从所述多个声音各自被呈现的时刻起300ms以下的时间范围内所测量出的、所述脑电波信号的事件相关电位，将所述事件相关电位的小波系数作为所述特征量进行提取。在某个实施方式中，所述特征量提取部将用规定的频率宽度及规定的时间宽度对所述事件相关电位的小波系数进行平均之后的值作为所述特征量进行提取。在某个实施方式中，所述规定的频率宽度为5Hz以上且15Hz以下。在某个实施方式中，所述规定的时间宽度为50ms。在某个实施方式中，所述不舒适声压决定部利用相对于所述第I声音和第2声音的所述特征量，来决定所述不舒适声压。在某个实施方式中，所述不舒适声压决定系统还具备数据库，该数据库蓄积由所述不舒适声压决定部决定出的、所述频率下的不舒适声压。在某个实施方式中，所述数据库按左耳和右耳、以及按每个频率来蓄积所述不舒适声压。在某个实施方式中，所述生物体信号测量部、具有所述声音数据生成部及所述输出部的声音刺激装置、和具有所述特征量提取部、所述不舒适声压决定部及所述数据库的声音刺激装置以能够通信的方式进行连接。作为本发明的一个方式的助听器调整系统具备:设定部，其接受利用上述的不舒适声压决定系统所估计出的所述不舒适声压，将所述不舒适声压作为最大输出值而对助听器进行设定。作为本发明的一个方式的不舒适声压决定装置具备:特征量提取部，其在输出部输出的从第I声音至第η声音(η为2以上的整数)按顺序进行上升或者下降的多个声音各自被呈现时，基于从所述多个声音各自被呈现的时刻起经过规定时间后由脑电波信号测量部测量出的用户的脑电波信号的事件相关电位，来提取与所述事件相关电位的频率的时间变化相关的特征量；和不舒适声压决定部，其参照预先准备的、对事件相关电位的频率的时间变化和不舒适声压建立对应的关系，将与由所述特征量提取部提取出的所述特征量对应的声压决定为是所述频率下的不舒适声压。作为本发明的一个方式的不舒适声压决定方法包含:测量用户的脑电波信号的步骤；生成与多个声音相关的声音数据的步骤，所述多个声音从第I声音至第η声音(η为2以上的整数)按顺序进行上升或者下降，且所述多个声音各自为同一频率的纯音；基于所述声音数据而将所述多个声音呈现给所述用户的步骤；基于从所述多个声音各自被呈现的时刻起经过规定时间后所测量出的、所述脑电波信号的事件相关电位，来提取与所述事件相关电位的频率的时间变化相关的特征量的步骤；和参照预先准备的、对事件相关电位的频率的时间变化和不舒适声压建立对应的关系，将与通过提取特征量的所述步骤提取出的所述特征量对应的声压决定为是所述频率下的不舒适声压的步骤。作为本发明的一个方式的计算机程序由不舒适声压决定系统的不舒适声压决定装置中所设置的计算机来执行，所述计算机程序使所述计算机执行如下步骤:测量用户的脑电波信号的步骤；生成与多个声音相关的声音数据的步骤，所述多个声音从第I声音至第η声音(η为2以上的整数)按顺序进行上升或者下降，且所述多个声音各自为同一频率的纯音；经由输出部并基于所述声音数据而将所述多个声音呈现给所述用户的步骤；基于从所述多个声音各自被呈现的时刻起经过规定时间后所测量出的、所述脑电波信号的事件相关电位，来提取与所述事件相关电位的频率的时间变化相关的特征量的步骤；和参照预先准备的、对事件相关电位的频率的时间变化和不舒适声压建立对应的关系，将与通过提取特征量的所述步骤提取出的所述特征量对应的声压决定为是所述频率下的不舒适声压的步骤。以下，参照附图来说明基于例示性实施方式的不舒适声压决定系统。例示性实施方式的不舒适声压决定系统用于利用听取纯音时的用户的脑电波来决定在听取纯音时用户是否感觉到嘈杂。更具体而言，本系统以单调上升或者单调下降的声压变化连续η次(η为2以上的整数)向用户呈现同一频率的纯音，提取与第I声音至第η声音的各个声音刺激相应的该用户的脑电波的特征量，并根据该特征量的变化图案来决定不舒适声压。首先，说明本说明书中的用语的定义。“事件相关电位(event-relatedpotential:ERP)”是指,针对刺激而发生的脑电波(electroencephalogram:EEG)的电位的变动。“P1成分”是指，以听觉刺激呈现为起点在约50ms处所引起的阳性的电位。“NI成分”是指，以听觉刺激呈现为起点在约IOOms处所引起的阴性的电位。“P2成分”是指，以听觉刺激呈现为起点在约200ms处所引起的阳性的电位。“不舒适声压”是指，用户感觉到不舒适的较大的声压。“合适的声压”是指，用户不会感觉到不舒适的范围的声压。“呈现声音”是指，输出纯音的听觉刺激。例如，从头戴式耳机的单耳侧输出纯音是“呈现声音”的范畴。“纯音”是反复进行周期振动的乐音之中、由仅具有单一频率成分的正弦波表示的声音。在例示性实施方式中，举出利用头戴式耳机向用户呈现声音的例子进行说明。头戴式耳机的种类是任意的，但为了准确地决定不舒适声压，需要准确地输出所指定的声压的纯音。在本申请说明书中，为了定义事件相关电位的成分，将从某时间点起算的经过规定时间后的时刻例如表现为“潜伏时间约100ms”。这意味着可包含以IOOms这一特定时刻为中心的范围。根据“以事件相关电位(ERP)手册-P300为中心”(加我君孝等编辑、篠原出版新社、1995)的第30页所记载的表I可知，一般在事件相关电位的波形中因个人不同会产生30ms至50ms的差异(偏差)。因此，“约Xms”或“Xms附近”这一用语意味着以Xms为中心30ms至50ms的宽度可存在于其前后(例如100ms±30ms、200ms±50ms)。1.实验概要本申请发明者们为了较之以往而以更短时间客观地决定UCL(uncomfortablelevel)的、以不舒适声压决定的实现为目标来确定反映出相对于纯音的不舒适声压的脑电波特征成分，而实施了以下2个实验。其中一个实验是基于主观报告来决定UCL的主观报告实验。主观报告实验区别于脑电波测量实验而实施了2次。另一个实验是利用脑电波来决定UCL的脑电波测量实验。在脑电波测量实验中，以5dBSPL刻度的单调的声压变化连续呈现5次同一频率的纯音，测量了与第I声音至第5声音的各个声音刺激相应的事件相关电位。本申请发明者们按照使声压单调上升的渐强(crescendo)条件、及使其单调下降的渐弱(decrescendo)条件这2个条件进行了实验。并且，将通过主观报告实验得到的UCL作为基准数据，搜索了与UCL关联的事件相关电位的特征。考察了实验结果之后的本申请发明者们发现了:基于与多个声音各个声音刺激相应的事件相关电位的频率的时间变化的信息的变化图案，能够估计主观报告的UCL。作为事件相关电位的频率的时间变化的信息的具体例而列举了小波系数。本申请发明者们发现了:对通过事件相关电位的小波变换而算出的小波系数的变化图案进行线性判别，由此能够估计主观报告的UCL。再者，在线性判别中，将其他人的小波系数的变化图案及主观报告的UCL值用作示范数据。可知通过本方法,能够短时间且高精度地决定UCL。以下，更详细说明这些内容。首先，说明为了实现不舒适声压决定而由本申请发明者们所实施的2个条件的脑电波测量实验及主观报告实验。之后，说明作为实施方式的、不舒适声压决定装置的概要、以及包括不舒适声压决定装置在内的不舒适声压决定系统的构成和动作。2.脑电波测量实验及主观报告实验2-1.主观报告实验主观报告实验是隔一定时间而实施了2次。实验参加者是具有正常听力的社会成员12名(2849岁)。与非专利文献I同样，利用听力计以上升法来呈现连续声音，让其报告过于嘈杂而无法忍受的声压，将该声压设为UCL。对于在脑电波测量实验中呈现的3个频率(1000Hz、2000Hz、4000Hz)，一个耳朵一个耳朵地实施了双耳的测定。为了不预测声压，实验开始的声压从60、65、70dBHL中随机决定。连续声音的声压按各5dB上升。过于嘈杂而无法忍受的声压通过举手进行报告。在参加者举手之后马上停止声音呈现，并记录该声压。以下，说明主观报告实验的结果。尽管所有参加者是听力正常的人，但是主观报告实验的结果因每个人而有很大差异。最大的差异在同一频率中为40dB。这表示“过于嘈杂而无法忍受的”这一定义的解释因每个人而有很大差异。由此，可以说难以根据主观报告进行UCL决定。图1是根据主观报告而测定出的每个人的UCL测定结果。S卩，图1表示主观报告实验的结果。在图1中表示2次测定结果的平均值。声压的单位是dBHL。如根据图1所示的左耳和右耳、每个频率的标准偏差所了解的那样，可知每个人的偏差也很大。此外，实施了以左右和频率为主要原因的反复测定的分散分析之后的结果，交替作用不是有意义的(P=.169)。此外,左右及频率的主要效果也不是有意义的(P=.108、ρ=.124)。由此，可以说在基于主观报告的UCL测定结果中不存在左右差及频率差。再者，主观报告实验的2次测定结果中，每个参加者、每个频率的全部结果之中约6成变动了5dB以上。这表不基于主观报告的不舒适声压决定包括含糊部分。2-2.脑电波测量实验在脑电波实验中，针对3个频率(1000Hz、2000Hz、4000Hz)的各个频率，以单调的声压变化连续5次呈现假定为UCL即声压周边的声压的5个声压(80dBSPL、85dBSPL、90dBSPL、95dBSPL、IOOdBSPL)的声音刺激，并调查了每个声音刺激的事件相关电位的特征变化。以下，参照图211说明脑电波测量实验的实验设定及实验结果。实验参加者与主观报告实验相同，是具有正常听力的社会成员12名(2849岁)。声音刺激设定为持续时间50ms的粹发音(toneburstsound)。声音刺激的上升(rise)及下降(fall)设为3ms。对于3个种类的频率(1000Hz、2000Hz、4000Hz)的各个频率，使用5个种类的声压(80dBSPL、85dBSPL、90dBSPL、95dBSPL、100dBSPL)的声音刺激，调查了与每个频率的声压变化相应的事件相关电位的特征量变化。将作为同一频率的多个声音刺激称为声音刺激群。利用使声音的声压上升的渐强条件、和使声音的声压下降的渐弱条件来向用户呈现声音刺激群。在渐强条件中，使声音刺激的声压从80dBSPL至IOOdBSPL按各5dB阶段性提高，呈现了具有同一频率的声音刺激。在渐弱条件中，使声音刺激的声压从IOOdBSPL至SOdBSPL按各5dB阶段性下降，呈现了具有同一频率的声音刺激群。声音刺激群中包含的声音刺激隔规定间隔而向相同的耳朵呈现。渐强条件和渐弱条件分别进行了实施。对于渐强条件和渐弱条件的实验顺序，在参加者之间进行计数平衡。声音刺激使用头戴式耳机一个耳朵一个耳朵地呈现。图2表示脑电波测量实验的声音刺激的概要。对参加者示教出可以不注意声音刺激。在任意的条件下，连续呈现的、同一频率的声音刺激群内的声音刺激的间隔(图2中为ISI1)固定为300ms。此外，声音刺激群之间的间隔(图2中为ISI2)在450±100ms的范围中随机决定。按左耳和右耳，对每个频率的声音刺激群分别反复30次(作为声音刺激群共计180次、作为声音刺激共计900次(180X5)的反复)。为了降低基于相同的声音刺激群的连续呈现引起的听觉诱发电位的惯性(habituation)，声音刺激群的频率及呈现耳朵按如下的制约所决定。选定与刚刚之前的声音刺激群不同的频率。呈现声音刺激群的耳朵在左耳和右耳朵中随机选择。其中，为了确保对左耳和右耳朵的刺激的随机性，对左右任意一个耳朵的声音刺激群不会连续4次以上。脑电波根据头皮上的C3、Cz、C4(国际10_20法)以右乳突(mastoid)为基准进行了记录。“乳突”是耳朵背面靠根的下部的头盖骨的乳状突起。图3(a)表示国际10-20法(10-20System)的电极位置。图3(b)表示本实验中安装了电极的电极配置。图3(b)的(I)、⑵及(3)分别表示电极位置的C3、Cz及C4。采样频率设为1000Hz，时间常数设为0.3秒，实施30Hz的模拟低通滤波器。针对所测量出的脑电波数据的整个时间段以离线的方式实施5-20HZ的数字带通滤波器。之后，作为与左耳及右耳、每个频率、每个声压的声音刺激对应的事件相关电位，以各个声音刺激为起点，分别截取从-1OOms至400ms的波形。在此，“_100ms”是指比呈现声音刺激的时刻超前100毫秒的时间点。此外，按每个声音刺激，针对事件相关电位的Oms以上300ms以下的范围的脑电波波形，求出事件相关电位的频率的时间变化的信息。作为一例，通过实施连续小波变换，求出每个时间、每个频率的小波系数。作为母小波使用Mexican-hat(墨西哥帽)函数(Ψ(t)=(1-t2)exp(~t2/2))。事件相关电位的波形及小波系数按每个条件、每个人、左耳及右耳、每个频率的第I声音至第5声音的每个声音刺激群进行了相加平均。分别称为相加平均波形、相加平均小波系数。在任意一个电极中以绝对值包含50μV以上的振幅的试验，由于假定包含因眼球运动或眨眼引起的噪声的影响，因此从总相加平均及相加平均中排除。并且，作为可能成为不舒适声压的指标的事件相关电位的特征量，求出相加平均小波系数的5Hz至15Hz的频率宽度、且每50ms的时间宽度的平均值(以下称为小波特征量)。以下，说明脑电波测量实验的结果。为了概述脑电波测量实验的结果，图4表示与频率无关地对中心部(Cz)中的第I声音至第5声音所对应的事件相关电位进行总相加平均之后的总相加平均波形(图4上段)、以及总相加平均波形中的Pl-Nl振幅及N1-P2振幅(图4下段)的图。总相加平均波形是与频率无关地在个人之间对利用上述方法算出的相加平均波形进行相加平均之后的波形。左侧是渐强条件的总相加平均波形，右侧是渐弱条件的总相加平均波形。横轴是时间，单位为ms，纵轴是电位，单位为μV。横轴的Oms是声音刺激呈现时刻。如图4的纵轴所示，曲线的下方向对应于正(阳性)，上方向对应于负(阴性)。作为结果的例子，分别用粗实线、虚线、细实线表示与第I声音、第3声音、第5声音对应的波形。由于第2声音及第4声音的记载较为复杂，因此省略。第I声音的声压在渐强条件中为80dBSPL，在渐弱条件中为lOOdBSPL。第3声音的声压与条件无关都是90dBSPL。第5声音的声压在渐强条件中为IOOdBSPL,在渐弱条件中为80dBSPL。发现了针对任意的声音刺激在声音刺激呈现后IOOms处发生NI成分(阴性的峰值)的情况。对于图4下段所示的Pl-Nl振幅，从以与声音刺激呈现后约50ms处发生的Pl成分相关的阳性的峰值为中心前后IOms的区间平均电位中，减去以NI成分的阴性的峰值为中心前后IOms的区间平均电位而求出。此外，对于N1-P2振幅，从以与刺激呈现后约200ms处发生的P2成分相关的阳性的峰值为中心前后25ms的区间平均电位中，减去以NI成分的阴性的峰值为中心前后IOms的区间平均电位而求出。横轴是声压，单位为dBSPL，纵轴是振幅，单位为μν。白圆表示Pl-Nl振幅，黑圆表示Ν1-Ρ2振幅。Pl-Nl振幅及Ν1-Ρ2振幅的变化特性都因条件而出现很大差异。图4下段的左侧所示的渐强条件的振幅针对作为第I声音的80dBSPL的声音刺激而最大，向第2声音、第3声音减少,但从此处向第4声音、第5声音增大。另一方面，图4下段的右侧所示的渐弱条件的振幅针对作为第I声音的IOOdBSPL的声音刺激而最大，向第2声音、第3声音急剧减少,从此处向第4声音、第5声音平缓减少。作为按每个条件而振幅的变化特性不同的主要原因，列举出:声压变化的图案在单调上升和单调下降中不同、在声音刺激群之间变更频率、对左右随机的耳朵呈现刺激。图5(a)及(b)表示进行与主观UCL值的大小相应的相加平均而得到的波形。图5(a)及(b)是针对中心部(Cz)中的、在第I声音呈现前IOOms至第5声音呈现后400ms所测量出的连续脑电波数据，与频率及左耳和右耳无关地按照主观UCL值是大于95dBHL、还是为95dBHL以下来分别进行相加平均而得到的波形。粗线是主观UCL值大于95dBHL的情况下的相加平均波形，细线是主观UCL值为95dBHL以下的情况下的相加平均波形。在第I声音呈现前IOOms进行基线修正。图5(a)是渐强条件的相加平均波形，图5(b)是渐弱条件的相加平均波形。横轴是时间，单位为ms，纵轴是电位，单位为μV。横轴的Oms是第I声音呈现时刻。图5(a)及(b)中以点线表不第I声音至第5声音的声音刺激被呈现的定时。如图5(a)及(b)所示可知，较之主观UCL值大的情况(粗线)，在主观UCL值小的情况下(细线)，在渐强条件中与第2声音对应的N1-P2振幅较小，在渐弱条件中与第2声音及第3声音对应的N1-P2振幅较小。图6(a)及(b)表示与频率无关地对中心部(Cz)中的第I声音至第5声音所对应的小波特征量进行总相加平均之后的值。图6(a)表示渐强条件下的总相加平均值，图6(b)表示渐弱条件下的总相加平均值。作为结果的例子，分别用白圆虚线、白圆实线、黑圆实线表示在每个声音刺激的声压中小波特征量的变化较大的、声音刺激呈现后101-150ms、201-250ms、251-300ms的小波特征量的总相加平均值。与Pl-Nl振幅及N1-P2振幅同样，图6(a)及(b)所示的小波特征量也因每个条件而不同。除此之外，小波特征量的变化特性也因算出小波特征量的时间段而不同。例如，渐弱条件的101-150ms的小波特征量直至90dBHL的声音刺激为止没有变化，此后单调减少，201-250ms的小波特征量从80dBHL至95dBHL平缓增加而在IOOdBHL急剧地增大。由此，小波特征量表示因其时间段而不同的特性，通过特征量的组合有可能提高不舒适声压的估计精度。2-3.不舒适声压估计首先，为了确认在与声压变化对应的事件相关电位的特征量变化中包含不舒适声压估计的指标，调查了主观UCL值与小波特征量的关系。并且，为了明确使用了该特征量变化的不舒适声压估计的精度，实施了判别分析。以下，对其进行详细叙述。为了根据事件相关电位来估计不舒适声压，存在反映出每个参加者的主观UCL值的特征量是必需的。但是，如上述，由于与强大声音相应的性质(personality)不同，因此主观UCL值是具有每个参加者的偏差的指标。因此，难以使用每个人的数据来确定反映出主观UCL值的特征量的有无。因此，为了减少其偏差，划分为主观UCL值大的情况和主观UCL值小的情况来针对特征量调查差异。具体而言，划分为每个参加者每个频率的主观UCL值大于95dBHL的情况、和每个参加者每个频率的主观UCL值为95dBHL以下的情况，对小波特征量进行相加平均，并进行比较。再者，95dBHL是在主观报告实验中得到的全部参加者的主观UCL值的中央附近的值，在主观UCL值大于95dBHL的情况、和主观UCL值为95dBHL以下的情况下为大致相同的数。图7(a)及(b)是表示每个条件、每个主观UCL值的小波特征量。在图7(a)及(b)中作为结果的一例而示出251ms至300ms的时间段的小波特征量。具体而言，在图7(a)中示出渐强条件的结果，在图7(b)中示出渐弱条件的结果。在图7(a)的渐强条件下，在与具有80dBSPL的第I声音、和具有85dBSPL的第2声音的声音刺激对应的小波特征量中，因主观UCL值的不同引起的差异比与除此之外的声音刺激(第3声音至第5声音)对应的小波特征量要大。另一方面，在图7(b)的渐弱条件中，与作为第I声音及第2声音的lOOdBSPL、95dBSPL的声音刺激对应的小波特征量因主观UCL值而显著不同。具体而言，较之主观UCL值为95dBHL以下的情况，在主观UCL值大于95dBHL的情况下，与IOOdBSPL及95dBSPL的声音刺激对应的小波特征量变大。根据这些结果，可明确与声压变化对应的事件相关电位的特征量变化至少因主观UCL值的差异而不同。由此，可以说在特征量变化中存在包含不舒适声压估计的指标的可能性。接下来，为了调查使用了事件相关电位的特征量变化的不舒适声压估计的精度，而实施了判别分析。作为判别分析的方法，使用线性判别。线性判别是以上述主观报告实验中得到的左耳及右耳每个频率的主观UCL值对每个声压的事件相关电位的小波特征量建立示范(建立对应)来实施。为了搜索适合于不舒适声压估计的特征量，使特征量单独地或者组合在一起，按各个特征量组合数来比较与主观UCL值的误差。如上述，小波特征量具有因时间段而不同的变化特性。由此，因组合而UCL的判别基准发生变化，所以存在能够以更少的误差来估计UCL的可能性。也就是说，由于根据时间段来划分小波特征量，因此根据使用哪个时间段的数据来改变组合，由此存在能够以少的误差来估计UCL的可能性。以下，说明线性判别中使用的数据、以及所实施的线性判别。图8表示不舒适声压估计中使用的示范数据的例子。图8中的主观UCL值是通过主观报告实验而测定出的、每个参加者、左耳及右耳、每个频率的UCL值。图8中的第I声音至第5声音的列是与声音刺激群的第I声音至第5声音对应的事件相关电位的特征量。在图8中作为特征量的例子而示出了渐弱条件中的251-300ms的小波特征量。以主观UCL值对这些的每个声音刺激群的特征量建立示范，从而实施了线性判别。线性判别使用与每个参加者的声音刺激群对应的事件相关电位的特征量即线性判别对象数据、和根据该参加者以外的其他人的事件相关电位的特征量生成的示范数据来实施。示范数据是根据其他人的事件相关电位的特征量按每个条件、左耳及右耳、每个频率所生成的。例如，在将线性判别对象数据设为参加者01的右耳1000Hz的情况下，示范数据根据参加者01以外的参加者的数据的右耳1000Hz的主观UCL值和事件相关电位的特征量来生成。作为特征量，使用上述的小波特征量(时间宽度50ms)。在为了搜索不舒适阈值估计的可能性而组合使用多个特征量的情况下，在线性判别对象数据和示范数据中都在列方向上追加了特征量。例如在组合151ms至200ms的小波特征量和251ms至300ms的小波特征量的情况下，将第I列至第5列设为与前者的第I声音至第5声音对应的特征量，将第6列至第10列设为与后者的第I声音至第5声音对应的特征量。这些可作为向量化之后的数据进行处理。将主观UCL值与不舒适声压估计结果之差的绝对值作为估计误差，使用对所有的参加者的左右及全部频率的估计误差进行平均之后的平均估计误差，测定了估计精度。图9(a)及(b)作为线性·判别结果的例子而按每个条件表示特征量组合数为2的情况下的、主观UCL值和基于线性判别的不舒适声压估计结果的分布。图9(a)表示渐强条件的结果，图9(b)表示渐弱条件的结果。分析是按每个条件、左耳和右耳、每个频率而实施的，但在图9(a)及(b)中一并示出了按左耳和右耳、每个频率得到的结果。如图9(a)及(b)中的刻度所示那样，横轴是主观UCL值，单位为dBHL，纵轴是不舒适声压估计值，单位为dBHL。以〇符号在格子点上示出与主观UCL值对应的不舒适声压估计结果。以〇符号的大小表示估计结果的度数分布。平均估计误差在渐强条件中为6.5dB，在渐弱条件中为5.4dB。根据两个条件的结果可知，尽管存在偏差，但是能够估计与主观UCL值具有相关性的不舒适声压。特征量组合数为2的情况下的、主观UCL值与不舒适声压估计结果的相关系数在渐强条件中为0.35，在渐弱条件中为0.45。图10表示每个特征量组合数的平均估计误差的推移。图10中的横轴是特征量组合数，纵轴是平均估计误差。用白圆表示渐强条件的结果，用黑圆表示渐弱条件的结果。可知与特征量组合数无关，渐弱条件中的平均估计误差比渐强条件中的平均估计误差要小。此外，在渐弱条件中，存在较之单独使用特征量(特征量组合数为I)而组合了特征量时的平均估计误差变小的情况。具体而言，在特征量组合数为2至4的情况下平均估计误差较小。例如，在特征量组合数为2的情况下，当组合了201ms以上且250ms以下的小波特征量、和251ms以上且300ms以下的小波特征量时，平均估计误差最小。不过，在特征量组合数为5以上的情况下，较之单独使用特征量的情况，平均估计误差增大。由此，可以说在特征量组合数最合适的情况下估计误差最小。由于本次按每个条件、左耳和右耳、每个频率、每个声压而使用了6个小波特征量，因此在特征量组合数为5以上的情况下，有可能包含很多对于不舒适声压估计而言的成为噪声的特征量。可以说最合适的特征量组合数是根据特征量的设定方法而变动的。另一方面，在本次的结果中，在渐强条件下，当特征量组合数为I时，平均估计误差最小。但是，根据特征量的设定方法(例如每IOms使用30个小波特征量的情况下)，推测出与渐弱条件同样地在2个以上的最合适组合数时平均估计误差最小。至此，示出了在判别分析中使用了脑电波测量实验中采用的声音刺激群的第I声音至第5声音(5个声压、80IOOdBSPL)的全部时的结果。接下来，为了确定在不舒适声压估计中需要直至第几个声音的分析，在各条件下仅使用第I声音至第η声音的小波特征量数据而实施了判别分析。例如，在使用第I声音至第3声音的小波特征量的情况下，将第4声音和第5声音的特征量排除。图11按每个条件表示在不舒适声压估计中使用了直至第η声音的声音刺激的情况下的平均估计误差。再者，图11所示的结果是特征量组合数为2时的情况。用白圆表示渐强条件的结果，用黑圆表示渐弱条件的结果。在渐强条件中，在使用第I声音至第3声音的特征量的情况下，平均估计误差最小。此外，在渐弱条件中，在使用第I声音至第2声音的特征量的情况下，平均估计误差最小。由此，可以说适合于不舒适声压估计的声音刺激的个数因每个条件而不同，在渐强条件中是第I声音至第3声音，在渐弱条件中是第I声音至第2声音。该结果与图7(b)所示的、在渐弱条件中在第I声音(IOOdBSPL)和第2声音(95dBSPL)的小波特征量中显著地反映了主观UCL值的差的、这一结果也取得了匹配。再者，代替小波特征量，也可以基于例如Pl-Nl振幅和N1-P2振幅的信息来实施判别分析。如图5(a)及(b)所示，较之主观UCL值大于95dBHL的情况，主观UCL值为95dBHL以下时，与第2声音/第3声音对应的N1-P2振幅变小。由此，认为将例如与第2声音对应的N1-P2振幅和规定阈值进行比较，由此可估计不舒适声压。再者，示范数据也可以与左右耳及频率无关地生成。以上，根据本申请发明者们所实施的主观报告实验及脑电波测量实验，可明确:在以单调上升或者单调下降的声压变化对同一频率的纯音进行连续5次呈现的情况下，利用与第I声音至第5声音的各个声音刺激对应的脑电波的事件相关电位的频率的时间变化的信息(作为一例为与小波系数相关的特征量)能够估计不舒适声压。以下，说明例示性实施方式涉及的不舒适声压决定系统。不舒适声压决定系统以单调上升或者单调下降的声压变化对同一频率的纯音进行η次连续呈现，根据与第I声音至第η声音的各个声音刺激对应的脑电波的特征量的变化图案，实现不舒适声压决定。这是基于本申请发明者们的上述发现而首次实现的。(实施方式I)以下，首先说明不舒适声压决定系统的概要。然后，说明包含不舒适声压决定装置的不舒适声压决定系统的构成及动作。本实施方式的不舒适声压决定系统以单调上升或者单调下降的声压变化对同一频率的纯音呈现η次(η为2以上的整数)，提取与第I声音至第η声音的各个声音刺激对应的脑电波的特征量，根据其特征量的变化图案来决定不舒适声压。在本实施方式中，事件相关电位的特征成分的振幅的大小或者极性存在根据安装脑电波测量用的电极的部位(基准电极及探测电极等)的设定位置而变化的可能性。但是，基于以下的说明，本领域技术人员可根据当时的基准电极及探测电极来进行适当改变以提取事件相关电位的特征，从而决定不舒适声压。这种改变例是本公开的范畴。图12表示本实施方式的不舒适声压决定系统100的构成及利用环境。该不舒适声压决定系统100对应于后述的实施方式I的系统构成。不舒适声压决定系统100具备不舒适声压决定装置1、声音刺激输出部10、和生物体信号测量部50。声音刺激输出部10对用户5输出声音刺激。生物体信号测量部50与至少2个电极A及电极B连接。例如，电极A贴附在用户5的乳突，电极B贴附在用户5的头皮上的中心部(所谓的Cz)。生物体信号测量部50测量与电极A和电极B之间的电位差对应的用户5的脑电波5。不舒适声压决定系统100以单调上升或者单调下降的声压变化来决定某个频率的声音刺激群(第I声音至第η声音)。并且，将所决定的声音刺激群对左右耳的任意耳朵以随机的顺序进行呈现，将以第I声音至第η声音的呈现时刻为起点分别测量出的用户5的脑电波(事件相关电位)的小波系数，作为频率的时间变化的信息进行提取。再有，根据与第I声音至第η声音对应的特征量的变化图案，来估计对于该用户而言的不舒适声压。各个构成的详细内容在后面叙述。图12所示的不舒适声压决定装置I在相同的框体内具备生物体信号测量部50及声音刺激输出部10。不舒适声压决定装置I也可以在不同的框体中具备生物体信号测量部50及声音刺激输出部10。在该情况下，生物体信号测量部50将测量出的脑电波信号发送至以无线或有线方式连接的不舒适声压决定装置I。不舒适声压决定装置I确定用于决定不舒适声压的声音刺激的左耳和右耳、频率、声压、和定时。生成所决定的声音刺激，声音刺激输出部10将不舒适声压决定装置I所决定的声音刺激呈现给用户5。此外，根据以第I声音至第η声音的声音刺激为起点截取出的事件相关电位，来提取用于估计不舒适声压的特征量，并基于与声压变化对应的特征量变化的图案，来决定左耳和右耳、每个频率的不舒适声压。图13表示本实施方式的不舒适声压决定装置I的硬件构成。不舒适声压决定装置I具备CPU30、存储器31、和音频控制器32。CPU30、存储器31和音频控制器32彼此通过总线34进行连接，相互能够进行数据的交互。CPU30执行在存储器31中保存的计算机程序35。在计算机程序35中描述了后述的流程图示出的处理步骤。不舒适声压决定装置I按照该计算机程序35，进行声音刺激的生成、事件相关电位的特征量提取、决定不舒适声压时的分析等的、控制不舒适声压决定系统100整体的处理。该处理在后面详细叙述。音频控制器32根据CPU30的命令，分别使应该呈现的声音刺激以所指定的声压经由声音刺激输出部10输出。再者，不舒适声压决定装置I可以作为在I个半导体电路中嵌入计算机程序的DSP等的硬件来实现。这种DSP可以在一个集成电路上实现上述的CPU30、存储器31、音频控制器32的全部功能。上述的计算机程序35可在⑶-ROM等的记录介质中进行记录后作为产品在市面上流通，或者通过因特网等的电子通信线路进行传输。具备图13所示的硬件的设备(例如PC)通过读入该计算机程序35，可作为本实施方式的不舒适声压决定装置I发挥功能。图14表示本实施方式的不舒适声压决定系统100的功能块的构成。不舒适声压决定系统100具备声音刺激输出部10、生物体信号测量部50、和不舒适声压决定装置I。不舒适声压决定装置I具备事件相关电位特征量提取部55、声音数据生成部60、不舒适声压决定部65、和结果蓄积DB80。声音数据生成部60具有声音刺激群决定部70、声音刺激详细决定部71、和声音刺激生成部75。为了方便说明，用户5表示为方块。不舒适声压决定装置I与声音刺激输出部10及生物体信号测量部50通过有线或者无线方式连接。不舒适声压决定装置I的各功能块分别通过执行与图13关联说明的程序，由此可对应于由CPU30、存储器31、音频控制器32作为整体而时时实现的功能。声音数据生成部60生成从第I声音至第η声音(η为2以上的整数)按顺序进行单调上升或者单调下降的多个声音。该多个声音分别是同一频率的纯音。在本说明书中，在用户5听不清的程度上具有不同频率的声音设为同一频率的声音。这些功能由构成声音数据生成部60的声音刺激群决定部70、声音刺激详细决定部71及声音刺激生成部75分别实现。声音刺激群决定部70决定向用户5呈现的声音的信息。声音的信息包括向用户5的右耳还是左耳进行呈现、以及所呈现的声音的频率。决定所呈现的声音刺激群的左耳和右耳及频率。例如也可以基于以下的制约而随机决定。不选择与刚刚之前的声音刺激群相同的频率的声音刺激。左耳和右耳以随机的顺序进行选择。其中，对左右耳的其中一个耳朵的声音刺激群的呈现不会连续4次以上。这样一来，因同一耳朵、频率的声音刺激群的连续呈现引起的脑电波的惯性(habituation)的影响被减小，能够实现高精度的不舒适声压决定。并且，声音刺激群决定部70将所决定的声音刺激群的信息送至声音刺激详细决定部71。声音刺激详细决定部71从声音刺激群决定部70接受声音刺激群的左耳和右耳及频率的信息。声音刺激详细决定部71决定声音刺激群内的声音刺激的详细。所谓“声音刺激的详细”包括声音刺激群内的、声音刺激数、第I声音至第η声音的声压、各个声音刺激的持续时间及声音刺激之间的间隔(例如图2的300mmS(ISIl))。具体进行说明。声音刺激详细决定部71首先从2以上的整数中决定声音刺激数。接下来，声音刺激详细决定部71按所决定的声音刺激数的每个声音刺激，决定声压。每个声音刺激的声压按照从第I声音至第η声音进行单调上升或者单调下降的方式阶段性变化来设定。例如，按照将第2声音的声压设定得比第I声音的声压大或者小5db，将第3声音的声压设定得比第2声音的声压大或者小5db的方式，依次改变声压。变化的声压的大小既可以是一定的大小，也可以是不同的大小，只要单调上升或者单调下降即可。假定声压与听力障碍的状态相匹配地包含不舒适声压，并且在对耳朵的伤害少的范围中决定。例如，在声音刺激数为3、中等程度的听力障碍者的情况下，可以将第I声音至第3声音设定为90dBSPL、95dBSL、lOOdBSPL。此外，声音刺激详细决定部71决定声音刺激的持续时间及呈现定时。持续时间按照听觉诱发电位稳定地被引起的方式例如设定为25ms以上。此外，声音刺激之间的间隔设定为声音刺激的持续时间以上且I秒以下的时间。例如，将声音刺激之间的间隔设定为IOOms以上且Is以下。再者，由于只要利用在刺激呈现后200ms前后引起的P2成分即可，因此可以设定为例如200ms以上且Is以下。声音刺激详细决定部71将所决定的声音刺激数、声压、持续时间、声音刺激之间的间隔、以及从声音刺激群决定部70接受到的左耳和右耳、频率的信息，以规定定时送至声音刺激生成部75及事件相关电位特征量提取部55(以下记为“提取部55”。)。声音刺激生成部75基于从声音刺激详细决定部71接受到的、左耳和右耳、频率、声音刺激数、声压、持续时间、声音刺激之间的间隔的信息，生成声音刺激数据。各声音刺激的一例是上升及下降为3ms的猝发音。声音刺激生成部75经由声音刺激输出部10向用户输出声音刺激，在该定时向生物体信号测量部50输出触发信号。对于声音刺激数据，例如针对一个声音刺激群，生成一个包含在规定的时间间隔存在声压变化的多个声音刺激在内的声音刺激数据。在该情况下，送至生物体信号测量部50的触发信号可以仅是第I声音的呈现定时。声音刺激输出部10对由声音刺激生成部75生成的声音刺激数据进行再现，并输出至用户5。生物体信号测量部50是测量用户5的生物体信号的脑电波计，作为生物体信号而测量脑电波。以从声音刺激生成部75接受到的触发为起点，截取规定区间(例如第I声音呈现前IOOms至第η声音呈现后400ms的区间)的事件相关电位，将该波形数据(事件相关电位)送至提取部55。事件相关电位是针对刺激而发生的脑电波的电位的变动。事件相关电位例如根据如下三种情况而事件相关电位的种类有所不同。(I)电位的极性(正或者负)；(2)潜伏时间(从刺激发生至产生电位变动的时间);(3)电位的振幅的大小。种类不同的信号分别包含与用户5相关的不同的信息。再者，可以针对所测量出的脑电波进行对于脑电波数据而言合适的截止频率的频率滤波。也可以从进行了频率滤波之后的脑电波中截取事件相关电位。在作为频率滤波器而使用带通滤波器的情况下，可以按照例如使5Hz以上且15Hz以下的事件相关电位通过的方式来设定截止频率。假定用户5预先安装了脑电波计。脑电波测量用的探测电极被安装在例如中心部的Cz。提取部55根据从生物体信号测量部50接受到的事件相关电位，基于从声音刺激详细决定部71接受到的声音刺激的内容，分别算出与第I声音至第η声音(η为2以上的整数)对应的事件相关电位的频率的时间变化的信息。事件相关电位的频率的时间变化的信息的一例是与小波系数相关的特征量。将算出的特征量和声音刺激的信息(左耳和右耳、频率、声压等)送至不舒适声压决定部65。对于与小波系数相关的特征量，可以求出在例如频率轴及时间轴分别进行规定范围平均之后的值。例如，可以在频率轴以5至15Hz、在时间轴以50ms的时间宽度进行平均。为了算出特征量而进行平均的频率轴及时间轴的宽度既可以比5至15Hz、每50ms窄，也可以比它还宽。不舒适声压决定部65基于事件相关电位的频率的时间变化的信息来决定不舒适声压。更具体而言，不舒适声压决定部65针对从提取部55接受到的、与第I声音至第η声音的各个小波系数相关的特征量来决定不舒适声压。在不舒适声压决定部65中，利用预先准备的小波特征量和主观UCL值的示范数据来实施线性判别。示范数据是针对至少2人以上的其他人，根据预先实施上述的主观报告实验及脑电波测量实验所决定的主观UCL值和小波特征量而生成的。在此，与生成示范数据时的脑电波测量实验的声压及声音刺激数相关的声音刺激条件需要与声音刺激详细决定部71所决定的刺激声压的变化图案相同。示范数据的保持方法例如可以如图8所示那样按左耳和右耳、每个频率进行。在该情况下，也可以基于从提取部55接受到的声音刺激的左右耳、频率的信息，切换用于决定不舒适声压的示范数据，使得决定对象的左右耳及频率与示范数据的左右耳及频率一致。此外，示范数据也可以与用户的听力障碍的症状相匹配地进行切换。例如，也可以按传导性听力障碍和感觉性听力障碍的这种大的分类进行切换，还可以根据低音渐降型或高音渐降型等的听力图的图案来切换。不舒适声压决定部65将所决定的不舒适声压送至结果蓄积DB80。结果蓄积DB80按从声音刺激群决定部70接受到的声音刺激群的信息即左耳和右耳、每个频率来保存从不舒适声压决定部65接受到的不舒适声压。图15是结果蓄积DB80中的数据蓄积的例子。在图15中例示了蓄积左耳和右耳、每个频率的不舒适声压(单位:dBHL)的情况。接下来，参照图16说明在图14的不舒适声压决定系统100中进行的处理步骤。图16是表示在不舒适声压决定系统100中进行的处理步骤的流程图。在步骤SlOl中，声音刺激群决定部70决定所呈现的声音刺激群的左耳和右耳及频率。例如可以基于如下的制约来随机决定。不选择与刚刚之前的声音刺激群相同的频率的声音刺激。左耳和右耳按随机的顺序进行选择。不过，对左右耳的任意一个耳朵的声音刺激群的呈现不会连续4次以上。在步骤S102中，声音刺激详细决定部71从声音刺激群决定部70接受声音刺激群的左耳和右耳及频率的信息，作为声音刺激群内的声音刺激的详细情况，而决定声音刺激群内的、声音刺激数、第I声音至第η声音的声压、各个声音刺激的持续时间及声音刺激之间的间隔。在步骤S103中，声音刺激生成部75基于从声音刺激详细决定部71接受到的声音刺激的信息来生成声音刺激数据。各声音刺激例如是上升、下降3ms的猝发音。在步骤S104中，声音刺激生成部75经由声音刺激输出部10向用户输出声音刺激，在该定时向生物体信号测量部50输出触发信号。对于声音刺激数据，例如针对一个声音刺激群，可以生成一个包含在规定的时间间隔存在声压变化的多个声音刺激在内的声音刺激数据。在该情况下，送至生物体信号测量部50的触发信号可以仅是第I声音的呈现定时。在步骤S105中，生物体信号测量部50作为生物体信号而测量脑电波。并且，针对脑电波数据进行合适的截止频率的频率滤波，以从声音刺激生成部75接受到的触发为起点，截取规定区间(例如从第I声音呈现前IOOms至第η声音呈现后400ms的区间)的事件相关电位，将该波形数据(事件相关电位)送至提取部55。在步骤S106中，提取部55根据从生物体信号测量部50接受到的事件相关电位，基于从声音刺激详细决定部71接受到的声音刺激的内容，分别算出与第I声音至第η声音对应的事件相关电位的频率的时间变化的信息(作为一例是与小波系数相关的特征量)。提取部55以第I声音至第η声音的呈现时刻为起点(Oms)，针对Oms以上且300ms以下的范围的事件相关电位波形实施连续小波变换，算出每个时间每个频率的小波系数。作为母小波利用Mexican-hat函数。在步骤107中，提取部55基于从声音刺激详细决定部71接受到的声音刺激的信息，按每个频率对在步骤S106中算出的信息(作为一例是与小波系数相关的特征量)进行相加平均。与实验时同样，事件相关电位的波形及小波系数按每个条件、第I声音至第5声音的每个声音刺激群来进行相加平均。至少按每个频率对事件相关电位的波形及小波系数进行相加平均。再者，也可以按每个人、按左耳和右耳对事件相关电位的波形及小波系数进行相加平均。对于在任意一个电极中以绝对值包含50μV以上的振幅的试验，由于假定包含因眼球运动或眨眼引起的噪声的影响，因此从总相加平均及相加平均中排除。并且，作为可能成为不舒适声压的指标的事件相关电位的特征量，算出相加平均小波系数的5ΗΖ至15Hz的频率宽度、且每50ms的时间宽度的平均值，将其用作特征量。该特征量有时也被称为小波特征量。在步骤S108中，提取部55判定与在步骤S104中呈现的声音刺激群的声音刺激对应的相加平均次数是否达到了规定次数。在相加平均次数为规定次数以下的情况下，处理返回至步骤S101，反复进行声音刺激群的呈现。在相加平均次数为规定次数以上的情况下，提取部55将与进行相加平均之后的小波系数相关的特征量送至不舒适声压决定部65，处理进入步骤S109。所谓规定次数例如为20次。再者，“20次”是在测量事件相关电位的领域中多次采用的相加次数，但这仅仅是一例。在步骤S109中，不舒适声压决定部65针对从提取部55接受到的、与第I声音至第η声音的各个小波系数相关的特征量来决定不舒适声压。不舒适声压的决定可利用预先准备的其他人的小波特征量和主观UCL值的示范数据通过线性判别来实现。在步骤SllO中，结果蓄积DB80按步骤S104中呈现的声音刺激群的、左耳和右耳、每个频率，蓄积从不舒适声压决定部65接受到的不舒适声压的决定结果的信息。在步骤Slll中，声音刺激群决定部70确定用于决定不舒适声压的预定的、全部声音刺激的呈现是否完成。在尚未完成的情况下处理返回至步骤S101，在已完成的情况下结束不舒适声压决定。本实施方式的不舒适声压决定系统100以单调上升或者单调下降的声压变化对同一频率的纯音呈现η次(η为2以上的整数)。不舒适声压决定系统100提取与第I声音至第η声音的各个声音刺激对应的脑电波的特征量，并利用该多个声音刺激的特征量的变化图案来决定不舒适声压。由此，能够实现在配戴助听器时用户感觉不到不舒适声压的助听器调试。所谓特征量的变化图案是对与多个声音对应的事件相关电位的特征量与不舒适声压建立对应的关系。图8是对与第I声音至第5声音对应的事件相关电位的特征量和与预先确定的不舒适声压对应的主观UCL值建立对应的关系的一例。特征量的变化图案按每个频率具有事件相关电位的特征量和不舒适声压的关系。再者，事件相关电位的特征量只要是多个声音的特征量即可。例如，可以是第I声音和第2声音的事件相关电位，即、对第I声音的事件相关电位的特征量、第2声音的事件相关电位的特征量、和不舒适声压建立对应的关系。此外，也可以是第I声音和第3声音的事件相关电位等的其他组合。在本实施方式的说明中，生物体信号测量部50以来自声音刺激生成部75的触发为起点，截取预先确定的范围的事件相关电位，并发送至提取部55。但是，该处理仅是一例。作为其他的处理，例如生物体信号测量部50可以持续地测量脑电波，提取部55进行所需的事件相关电位的截取及基线修正。如果是该结构，则声音刺激生成部75无需向生物体信号测量部50发送触发，只要向提取部55发送触发即可。此外，在本实施方式中，不舒适声压决定的结果被蓄积在结果蓄积DB80中，但也可以不进行蓄积。例如，在将结果蓄积DB80设置在不舒适声压决定装置I的外部的情况下，只要仅输出不舒适声压决定部65的各决定结果即可。各决定结果可用作与不舒适声压相关的彳目息。此外，图17表示不舒适声压评价系统100(图14)的变形例涉及的不舒适声压评价系统105的构成。该不舒适声压评价系统105具有不舒适声压决定装置1、声音刺激装置11、和生物体信号测量部50，且它们通过有线或者无线方式彼此连接，进行信息的交互。声音刺激装置11具有将声音数据生成部60(声音刺激群决定部70、声音刺激详细决定部71、和声音刺激生成部75)及声音刺激输出部10合并之后的功能。这样的变形例也可以在其他方面进行考虑。如果是本领域技术人员，则可设置一并具有上述的I个或者多个构成要素的装置、电路。再者，作为特征量而并不仅限于小波系数、N1-P2振幅。事件相关电位的特征表现为波形形状，也可由出现峰值时的潜伏时间(从刺激呈现定时起的经过时间)和振幅来进行描述。如果按时间、频率、或者形状来描述这些特征，则可以用作进行识别的特征。在本说明书中，小波系数是表示事件相关电位的频率的时间变化的信息的一例。此外，如果将能考虑到的特征量作为向量进行提供，并提供给判别分析、贝叶斯估计等的机器学习的方法中，则由于各参数可适当进行加权，因此无需事先筛选特征量。再者，在该UCL的评价结果在调试助听器时作为用于设定助听器的最大输出值的信息而使用。例如图18表示助听器调整系统110的构成。助听器调整系统110具有图14所示的不舒适声压决定系统100、特性设定部111、和助听器112。再者，不舒适声压决定系统100是一例。代替不舒适声压决定系统100，也可以使用图17等的变形例涉及的不舒适声压决定系统来构成助听器调整系统。特性设定部111接受由不舒适声压决定系统100估计出的不舒适阈值、及用户I能够听到的作为纯音的最小声压的最小可听值HTL。纯音的频率例如是IOOOHz、2000Hz、4000Hz。最小可听值HTL是按每个频率定义的。最小可听值HTL从例如最小可听值的测定器(听力计，未图示)经由有线、无线或者记录介质等进行发送。特性设定部111将不舒适阈值作为最大输出值而对助听器112进行设定。此外，也可以将最小可听值HTL作为最小输出值而对助听器112进行设定。助听器调整系统110只要至少包含特性设定部111即可。特性设定部111接受不舒适声压判定部65判定之后的不舒适声压，来设定助听器112的特性。此时的不舒适声压判定部65也可以不是助听器调整系统110。产业上的可利用性根据本发明的一个方式涉及的不舒适声压决定装置及组装了不舒适声压决定装置的不舒适声压决定系统，能够客观地决定是否为用户已感觉到不舒适的嘈杂声压。由此，用户不会感觉到不舒适声压，能够实现听起来不疲惫的助听器调试，因此在所有的助听器用户的调试中能够利用。符号说明I不舒适声压决定装置5用户10声音刺激输出部11声音刺激装置50生物体信号测量部55事件相关电位特征量提取部65不舒适声压部70声音刺激群决定部71声音刺激详细决定部75声音刺激生成部100不舒适声压决定系统权利要求1.一种不舒适声压决定系统，具备:生物体信号测量部，其测量用户的脑电波信号；声音数据生成部，其生成与多个声音相关的声音数据，所述多个声音从第I声音至第η声音按顺序进行上升或者下降，且所述多个声音各自为同一频率的纯音，其中η为2以上的整数；输出部，其基于所述声音数据而将所述多个声音呈现给所述用户；特征量提取部，其基于从所述多个声音各自被呈现的时刻起经过规定时间后所测量出的、所述脑电波信号的事件相关电位，来提取与所述事件相关电位的频率的时间变化相关的特征量；和不舒适声压决定部，其参照预先准备的、对事件相关电位的频率的时间变化和不舒适声压建立对应的关系，将与由所述特征量提取部提取出的所述特征量对应的声压决定为是所述频率下的不舒适声压。2.根据权利要求1所述的不舒适声压决定系统，其中，所述声音数据生成部具有:声音刺激群决定部，其至少决定所述多个声音的频率；详细决定部，其至少决定从所述第I声音至第η声音的声压；和声音刺激生成部，其生成与所述多个声音相关的声音数据，所述多个声音具有由所述声音刺激群决定部决定出的所述频率、且具有由所述详细决定部决定出的从所述第I声音至所述第η声音按顺序进行上升或者下降的声压。3.根据权利要求2所述的不舒适声压决定系统，其中，所述详细决定部从所述第I声音至所述第η声音以规定单位使声压进行上升或者下降。4.根据权利要求3所述的不舒适声压决定系统，其中，所述详细决定部从所述第I声音至所述第η声音以各5dB使声压进行上升或者下降。5.根据权利要求3或4所述的不舒适声压决定系统，其中，所述不舒适声压决定部将预先准备的、其他人的事件相关电位的频率的时间变化的特征量和声压的关系作为示范数据进行保持，并利用由所述特征量提取部提取出的所述特征量和所述示范数据来实施线性判别。6.根据权利要求5所述的不舒适声压决定系统，其中，所述声音刺激群决定部还决定应该呈现所述多个声音的一个耳朵，所述不舒适声压决定部针对右耳及左耳的每个耳朵、并且针对所述频率的每个频率而保持多个所述示范数据，并根据由所述声音刺激群决定部决定出的所述一个耳朵是右耳还是左耳、以及根据所述频率来切换所述示范数据。7.根据权利要求6所述的不舒适声压决定系统，其中，与所述事件相关电位的频率的时间变化相关的特征量是与小波系数相关的特征量，所述特征量提取部基于从所述多个声音各自被呈现的时刻起300ms以下的时间范围内所测量出的、所述脑电波信号的事件相关电位，将所述事件相关电位的小波系数作为所述特征量进行提取。8.根据权利要求7所述的不舒适声压决定系统，其中，所述特征量提取部将用规定的频率宽度及规定的时间宽度对所述事件相关电位的小波系数进行平均之后的值作为所述特征量进行提取。9.根据权利要求8所述的不舒适声压决定系统，其中，所述规定的频率宽度为5Hz以上且15Hz以下。10.根据权利要求8所述的不舒适声压决定系统，其中，所述规定的时间宽度为50ms。11.根据权利要求8所述的不舒适声压决定系统，其中，所述不舒适声压决定部利用相对于所述第I声音和第2声音的所述特征量，来决定所述不舒适声压。12.根据权利要求6所述的不舒适声压决定系统，其中，所述不舒适声压决定系统还具备数据库，该数据库蓄积由所述不舒适声压决定部决定出的、所述频率下的不舒适声压。13.根据权利要求12所述的不舒适声压决定系统，其中，所述数据库按左耳和右耳、以及按每个频率来蓄积所述不舒适声压。14.根据权利要求12所述的不舒适声压决定系统，其中，所述生物体信号测量部、具有所述声音数据生成部及所述输出部的声音刺激装置、和具有所述特征量提取部、所述不舒适声压决定部及所述数据库的声音刺激装置以能够通信的方式进行连接。15.一种助听器调整系统，具备:设定部，其接受利用权利要求1所述的不舒适声压决定系统所估计出的所述不舒适声压，将所述不舒适声压作为最大输出值而对助听器进行设定。16.一种不舒适声压决定装置，具备:特征量提取部，其在输出部输出的从第I声音至第η声音按顺序进行上升或者下降的多个声音各自被呈现时，基于从所述多个声音各自被呈现的时刻起经过规定时间后由脑电波信号测量部测量出的用户的脑电波信号的事件相关电位，来提取与所述事件相关电位的频率的时间变化相关的特征量，其中η为2以上的整数；和不舒适声压决定部，其参照预先准备的、对事件相关电位的频率的时间变化和不舒适声压建立对应的关系，将与由所述特征量提取部提取出的所述特征量对应的声压决定为是所述频率下的不舒适声压。17.一种不舒适声压决定方法,包含:测量用户的脑电波信号的步骤；生成与多个声音相关的声音数据的步骤，所述多个声音从第I声音至第η声音按顺序进行上升或者下降，且所述多个声音各自为同一频率的纯音，其中η为2以上的整数；基于所述声音数据而将所述多个声音呈现给所述用户的步骤；基于从所述多个声音各自被呈现的时刻起经过规定时间后所测量出的、所述脑电波信号的事件相关电位，来提取与所述事件相关电位的频率的时间变化相关的特征量的步骤；和参照预先准备的、对事件相关电位的频率的时间变化和不舒适声压建立对应的关系，将与通过提取特征量的所述步骤提取出的所述特征量对应的声压决定为是所述频率下的不舒适声压的步骤。18.一种计算机程序，由不舒适声压决定系统的不舒适声压决定装置中所设置的计算机来执行，所述计算机程序使所述计算机执行如下步骤:测量用户的脑电波信号的步骤；生成与多个声音相关的声音数据的步骤，所述多个声音从第I声音至第η声音按顺序进行上升或者下降，且所述多个声音各自为同一频率的纯音，其中η为2以上的整数；经由输出部并基于所述声音数据而将所述多个声音呈现给所述用户的步骤；基于从所述多个声音各自被呈现的时刻起经过规定时间后所测量出的、所述脑电波信号的事件相关电位，来提取与所述事件相关电位的频率的时间变化相关的特征量的步骤；和参照预先准备的、对事件相关电位的频率的时间变化和不舒适声压建立对应的关系，将与通过提取特征量的所述步骤提取出的所述特征量对应的声压决定为是所述频率下的不舒适声压的步骤。全文摘要不舒适声压决定系统具备生物体信号测量部，测量用户的脑电波信号；声音数据生成部，生成与多个声音相关的声音数据，多个声音从第1声音至第n声音(n为2以上的整数)按顺序进行上升或者下降，且多个声音各自为同一频率的纯音；输出部，基于声音数据而将多个声音呈现给用户；特征量提取部，基于从多个声音各自被呈现的时刻起经过规定时间后所测量出的、脑电波信号的事件相关电位，来提取与事件相关电位的频率的时间变化相关的特征量；和不舒适声压决定部，参照预先准备的、对事件相关电位的频率的时间变化和不舒适声压建立对应的关系，将与由特征量提取部提取出的特征量对应的声压判定为是频率下的不舒适声压。从而，能够以更短的时间客观地决定用户感到不舒适的声压级(UCL)。文档编号A61B5/0484GK103081516SQ20128000263公开日2013年5月1日申请日期2012年6月29日优先权日2011年6月30日发明者足立信夫,小泽顺申请人:松下电器产业株式会社