これまで睡眠の質は専門施設や病院でなければ計測できなかったが、日本人の5人に1人が不眠に悩んでいるという背景から、家庭で簡単に計測でき体調や環境によって異なる睡眠パターンを把握することが可能なシステムの開発が待たれていた。

　エアコンの音や話し声などの睡眠環境音と歯ぎしり、体動、いびきなどの睡眠関連音の識別が課題だったが、今回、研究グループは、複数の機械学習の手法を組み合わせて高精度に睡眠関連音を抽出し、睡眠関連音の特徴に応じてそれらを2次元平面に自動マッピングする手法を開発。睡眠実験の結果、提案法による睡眠パターンの可視化に成功した。

　この技術の応用により快適な睡眠のパーソナル化が可能となれば、家庭で自己管理できるスマホやタブレットアプリの開発や、個人の睡眠パターンに応じた照明やエアコンの制御など、質の高い睡眠へ導く技術にも期待が高まる。

論文情報：【ＡＡＡＩ２０１７　Ｗｏｒｋｓｈｏｐ　Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ】Personal Sleep Pattern Visualization via Clustering on Sound Data