(57)【要約】【課題】歌唱音声を利用して解析対象者の性質を簡便に推定する。【解決手段】音声解析装置は、相異なるＫ個の属性の各々について、当該属性に対応する歌唱音声の傾向を表す認識モデルＭ[k]（ｋ＝１〜ｋ）を利用して、解析対象者の歌唱音声Ｖが当該属性の音声に該当する確度の指標である評価指標Ｅ[k]を算定する指標算定部３２と、指標算定部３２が属性毎に算定した評価指標Ｅ[k]に応じて解析対象者の性質を推定する推定処理部３４とを具備する。【選択図】図５
2015172736.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
相異なる複数の属性の各々について、当該属性に対応する歌唱音声の傾向を表す認識モデルを利用して、解析対象者の歌唱音声が当該属性の音声に該当する確度の指標である評価指標を算定する指標算定部と、
前記指標算定部が複数の前記属性の各々について算定した前記評価指標に応じて前記解析対象者の性質を推定する推定処理部と
を具備する音声解析装置。
【請求項２】
前記推定処理部は、前記複数の属性のうち前記指標算定部が算定した前記評価指標に応じて選択した２個以上の属性の組合せに応じて前記解析対象者の性質を推定する
請求項１の音声解析装置。
【請求項３】
前記推定処理部は、相異なる推定結果に対応する複数の加重値系列の各々について、当該加重値系列に含まれる複数の加重値を適用した前記各評価指標の加重和を算定し、前記複数の加重値系列のうち当該加重和に応じて選択した加重値系列に対応する推定結果を特定する
請求項１の音声解析装置。
【請求項４】
前記複数の属性の各々の認識モデルは、複数の参照音声を属性毎に分類した複数の集合のうち当該属性に対応した集合の各参照音声を利用した機械学習で生成される
請求項１から請求項３の何れかの音声解析装置。
【請求項５】
前記複数の参照音声は、参照音声が発音された時間帯、参照音声が発音された場所、および、参照音声の発声者の性格の少なくともひとつに応じて前記複数の集合に分類される
請求項４の音声解析装置。
【請求項６】
前記推定処理部は、前記解析対象者の性質を推定した結果をマーケティング用のデータベースに登録する
請求項１から請求項５の何れかの音声解析装置。
【請求項７】
前記推定処理部による推定結果に応じた評価方法で前記解析対象者の歌唱の巧拙を評価する歌唱評価部
を具備する請求項１から請求項５の何れかの音声解析装置。
【請求項８】
前記解析対象者の歌唱の巧拙を評価した結果と前記推定処理部による推定結果とに応じた評価コメントを利用者に提示する歌唱評価部
を具備する請求項１から請求項５の何れかの音声解析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声を解析する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、商品に関する消費者の動向（消費動向）を分析する技術が開示されている。消費動向の分析には複数の消費者の歌唱履歴情報が利用される。特許文献１の技術によれば、購入履歴情報が充分に存在しない場合でも消費動向を高精度に分析できるという利点がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１−２２１５９５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１の技術では、多数の消費者による消費動向の全体的な傾向を分析することは可能であるが、各個人の活動の傾向等の性質を推定することはできない。以上の事情を考慮して、本発明は、歌唱音声を利用して解析対象者の性質を簡便に推定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
以上の課題を解決するために、本発明の音声解析装置は、相異なる複数の属性の各々について、当該属性に対応する歌唱音声の傾向を表す認識モデルを利用して、解析対象者の歌唱音声が当該属性の音声に該当する確度の指標である評価指標を算定する指標算定部と、指標算定部が属性毎に算定した評価指標に応じて解析対象者の性質を推定する推定処理部とを具備する。以上の構成では、複数の属性の各々の音声に該当する確度の指標である評価指標が属性毎の認識モデルにより算定されるから、各評価指標に応じて解析対象の性質を簡便に推定することが可能である。
【０００６】
本発明の好適な態様において、推定処理部は、複数の属性のうち指標算定部が算定した評価指標に応じて選択した２個以上の属性の組合せに応じて解析対象者の性質を推定する。例えば、複数の属性のうち評価指標の数値順で選択した２個以上の属性の組合せに応じて解析対象者の性質を推定する構成や、複数の属性のうち評価指標が所定値を上回る２個以上の属性の組合せに応じて解析対象者の性質を推定する構成が好適である。以上の態様では、各評価指標に応じて選択した２個以上の属性の組合せに応じて解析対象者の性質が推定されるから、例えば１個の属性のみを評価指標に応じて選択する構成と比較して解析対象者の性質の推定結果が多様化されるという利点がある。
【０００７】
本発明の好適な態様において、推定処理部は、相異なる推定結果に対応する複数の加重値系列の各々について、当該加重値系列に含まれる複数の加重値を適用した各評価指標の加重和を算定し、複数の加重値系列のうち当該加重和に応じて選択した加重値系列に対応する推定結果を特定する。以上の態様では、各加重値系列の加重値を適用した各評価指標の加重値に応じて推定結果が特定されるから、推定結果に対する各評価指標の軽重を各加重値に応じて調整できるという利点がある。
【０００８】
本発明の好適な態様において、複数の属性の各々の認識モデルは、複数の参照音声を属性毎に分類した複数の集合のうち当該属性に対応した集合の各参照音声を利用した機械学習で生成される。以上の態様では、属性毎に分類された各参照音声を利用した機械学習で認識モデルが生成される。したがって、音声の特徴と発声者の性質との関係の現実的な傾向を反映した高精度な推定が可能であるという利点がある。具体的には、複数の参照音声は、参照音声が発音された時間帯、参照音声が発音された場所、および、参照音声の発声者の性格の少なくともひとつに応じて複数の集合に分類される。また、参照音声の発声者による商品の購入履歴に応じて各参照音声を複数の集合に分類することも可能である。
【０００９】
本発明の好適な態様に係る音声解析装置は、推定処理部による推定結果に応じた評価方法で解析対象者の歌唱の巧拙を評価する歌唱評価部を具備する。以上の態様では、推定処理部による推定結果に応じた評価方法で解析対象者の歌唱の巧拙が評価されるから、解析対象者の性質に応じた適切な歌唱評価が実現される。なお、「推定結果に応じた評価方法」とは、評価処理の内容のほか、評価結果に寄与する配点（重み），評価基準や評価項目，評価処理に適用される変数など、歌唱評価に関する１種類以上の事項が推定結果に応じて変化することを意味する。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の第１実施形態に係る音声解析装置の構成図である。
【図２】学習データの説明図である。
【図３】学習処理の説明図である。
【図４】学習処理のフローチャートである。
【図５】音声解析部の構成図である。
【図６】推定処理のフローチャートである。
【図７】参照データの説明図である。
【図８】第２実施形態における推定処理のフローチャートである。
【図９】第４実施形態に係る音声解析システムの構成図である。
【図１０】第５実施形態に係る音声解析装置の構成図である。
【図１１】第５実施形態における歌唱評価結果の表示例である。
【図１２】第５実施形態における歌唱評価結果の表示例である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
＜第１実施形態＞
図１は、本発明の第１実施形態に係る音声解析装置１００の構成図である。音声解析装置１００は、任意の利用者（以下「解析対象者」という）が発音した歌唱音声を解析することで解析対象者の性質（性格，性向，行動パターン等）を推定する情報処理装置であり、演算処理装置１２と記憶装置１４と収音装置１６と表示装置１８とを具備するコンピュータシステムで実現される。
【００１２】
収音装置１６は、周囲の音響を収音する装置（マイクロホン）である。第１実施形態の収音装置１６は、解析対象者が楽曲を歌唱した歌唱音声Ｖを収音する。表示装置１８（例えば液晶表示パネル）は、演算処理装置１２から指示された画像を表示する。例えば解析対象者の性質の解析結果が表示装置１８に表示される。なお、解析結果を放音装置（スピーカやイヤホン）から音声で出力することも可能である。
【００１３】
演算処理装置１２は、記憶装置１４に記憶されたプログラムを実行することで音声解析装置１００の各要素を統括的に制御する。具体的には、演算処理装置１２は、図１に例示される通り、解析対象者の性質の解析に利用される認識モデルを生成する学習処理部２２と、学習処理部２２が生成した認識モデルを利用した歌唱音声Ｖの解析で解析対象者の性質を推定する音声解析部２４とを実現する。なお、演算処理装置１２の各機能を複数の装置に分散した構成や、演算処理装置１２の機能の一部を専用の電子回路が実現する構成も採用され得る。
【００１４】
記憶装置１４は、演算処理装置１２が実行するプログラムや演算処理装置１２が使用する各種のデータを記憶する。半導体記録媒体および磁気記録媒体等の公知の記録媒体または複数種の記録媒体の組合せが記憶装置１４として任意に採用される。第１実施形態の記憶装置１４は、学習データ群ＧLを記憶する。学習データ群ＧLは、事前に収集された多数の学習データＤLの集合（ビッグデータ）である。学習処理部２２は、記憶装置１４に記憶された学習データ群ＧLを利用した機械学習で認識モデルを生成する。
【００１５】
図２に例示される通り、学習データ群ＧLの任意の１個の学習データＤLは、認識モデルの機械学習に利用される歌唱音声（以下「参照音声」という）に関するサンプルデータであり、音声データＤAと特徴データＤBと関連データＤCとを含んで構成される。音声データＤAは、参照音声の時間波形を表す音声ファイルである。他方、特徴データＤBおよび関連データＤCは、音声データＤAが表す参照音声の分類に利用される。
【００１６】
特徴データＤBは、参照音声の特徴量（特に歌唱に特有の特徴量）を表すデータである。例えば参照音声の音高や音量の推移等の基本的な特徴量のほか、参照音声の声質を特徴づける特徴量（例えばＭＦＣＣ，シンギングフォルマント）や参照音声の評価結果（得点）等の複数種の特徴量が特徴データＤBに包含される。
【００１７】
関連データＤCは、参照音声の歌唱者または歌唱に関連する情報である。図２に例示される通り、第１実施形態の関連データＤCは、個人情報ＤC1と歌唱情報ＤC2と傾向情報ＤC3とを包含する。個人情報ＤC1は、参照音声の歌唱者個人に関する情報（例えば年齢，性別，住所，職業等）である。歌唱情報ＤC2は、参照音声の歌唱に関連する情報（歌唱環境，履歴，傾向）である。例えば、歌唱時刻，歌唱場所の種別（例えば高級店／カラオケボックス等の区別），歌唱頻度，歌唱回数（特定のグループ内での歌唱回数），歌唱人数（来店人数），得点（例えば特定のグループ内での得点の順位）等の情報が歌唱情報ＤC2に包含され得る。
【００１８】
傾向情報ＤC3は、参照音声の歌唱者の性格や嗜好等に関する情報である。例えば参照音声の歌唱者の性格や歌唱時の感情等の情報が歌唱者に対するアンケートの結果から抽出されて傾向情報ＤC3に包含される。また、例えばブログやＳＮＳ（Social Networking Service）の利用状況（例えば投稿内容やプロフィールの内容）から推定される歌唱者の嗜好や行動パターンに関する情報も傾向情報ＤC3に包含され得る。
【００１９】
各学習データＤLの具体例は以上の通りである。多数の歌唱者について学習データＤLを収集することで学習データ群ＧLが構成される。各学習データＤLは、例えばカラオケ店の利用時に歌唱者から採取される。例えば音声データＤAと特徴データＤBとは歌唱者の歌唱音声から生成され、関連データＤCの個人情報ＤC1と歌唱情報ＤC2とは、カラオケ店の会員登録時に発行されるサービスカードの会員情報から抽出され得る。なお、参照音声の属性（例えば関連データＤC）を取得する方法は以上の例示に限定されない。例えば、歌唱者のカラオケ用のサービスカードの個人情報と各種の店舗で登録された利用者毎の購入履歴とを照合して当該歌唱者の購入履歴等の行動パターンを傾向情報ＤC3として抽出する構成や、カラオケ店のサービスカードの個人情報とブログやＳＮＳ等のプロフィールに登録された個人情報とを照合して歌唱者の嗜好や行動パターンを傾向情報ＤC3として抽出する構成も採用され得る。
【００２０】
＜学習処理部２２＞
第１実施形態の学習処理部２２は、図３に例示される通り、記憶装置１４に記憶された学習データ群ＧLを利用した機械学習で複数（Ｋ個）の認識モデルＭ[1]〜Ｍ[K]を生成する。任意の１個の認識モデルＭ[k]（ｋ＝１〜Ｋ）は、各学習データＤLの特徴データＤBおよび関連データＤCを利用して複数の参照音声（音声データＤA）を属性毎に分類したＫ個の集合Ｃ[1]〜Ｃ[K]のうち第ｋ番目の集合Ｃ[k]に属する複数の参照音声を利用した機械学習で生成される。したがって、第１実施形態の認識モデルＭ[k]は、１個の集合Ｃ[k]に分類された複数の参照音声の特徴量の傾向を表す統計モデルである。例えばＧＭＭ（Gaussian Mixture Model）等の混合分布を利用した統計モデルやＨＭＭ（Hidden Markov Model）等の確率モデルが認識モデルＭ[k]として好適に利用される。
【００２１】
図４は、学習処理部２２が学習データ群ＧLからＫ個の認識モデルＭ[1]〜Ｍ[K]を生成する学習処理のフローチャートである。図４の学習処理を開始すると、学習処理部２２は、図３に例示される通り、各学習データＤLの複数の音声データＤA（参照音声）をＫ個の集合Ｃ[1]〜Ｃ[K]に分類する（ＳA1）。すなわち、複数の参照音声がＫ種類の属性に分類される。なお、１個の参照音声が複数の集合Ｃ[k]に属する可能性もある。各参照音声の分類には、以下に例示される通り、各学習データＤLの特徴データＤBや関連データＤCが利用される。
【００２２】
各学習データＤLの特徴データＤBは、概略的には、参照音声の音響的な特徴に着目した分類に利用される。例えば、特徴データＤBで表現される音高が楽曲の所期の音符列に正確に追従する参照音声や、音符内での音量または声質の変動が少ない単調な参照音声、音量が小さく声質の張りが少ない参照音声、しゃくりやビブラート等の歌唱技法が少ない参照音声は、「真面目」の属性の集合Ｃ[k]に分類される。
【００２３】
関連データＤCは、概略的には、参照音声の歌唱者の嗜好や性向（行動パターン）に着目した分類に利用される。例えば、関連データＤCで指定される歌唱時刻が深夜の時間帯に属する参照音声は「夜行性」の属性の集合Ｃ[k]に分類され、関連データＤCで指定される歌唱店舗の種別が高級店である参照音声は「富裕層」の属性の集合Ｃ[k]に分類される。また、関連データＤCで指定される歌唱者の性格が「粘着質」である参照音声や、関連データＤCで指定される歌唱回数が多い参照音声は、「粘着質」の属性の集合Ｃ[k]に分類される。なお、各参照音声の分類（クラスタリング）には公知のデータ解析技術が任意に採用される。例えば、特開２００５−２２２１３８号公報に開示されたｋ-ｍｅａｎｓ法によるクラスタリングを各参照音声の分類に利用することが可能である。
【００２４】
複数の参照音声を分類すると、学習処理部２２は、Ｋ個の集合Ｃ[1]〜Ｃ[K]から１個の集合Ｃ[k]を選択する（ＳA2）。そして、学習処理部２２は、図３に例示される通り、集合Ｃ[k]に属する複数の音声データＤAを利用した機械学習で認識モデルＭ[k]を生成する（ＳA3）。具体的には、学習処理部２２は、１個の集合Ｃ[k]に属する複数の参照音声の統計的な傾向が表現されるように認識モデルＭ[k]を生成する。認識モデルＭ[k]の機械学習には、例えば決定木学習等の公知の機械学習技術が任意に採用される。例えば、Ｃ４.５（J.Rose Quinlan，"C4.5 Programs for machihne learning," Morgan Kaufmann Publishers, 1993）を利用した決定木学習が好適である。
【００２５】
第１実施形態の認識モデルＭ[k]は、認識対象の歌唱音声Ｖについて評価指標（尤度）Ｅ[k]を算定するための統計モデルである。認識モデルＭ[k]で算定される評価指標Ｅ[k]は、集合Ｃ[k]に属する各参照音声の統計的な傾向に歌唱音声Ｖが該当する確度（歌唱音声Ｖが集合Ｃ[k]に分類される尤度）の指標である。すなわち、歌唱音声Ｖの特徴量が、認識モデルＭ[k]で表現される参照音声の特徴量の傾向に合致する度合が高いほど評価指標Ｅ[k]は大きい数値に設定される。学習処理部２２が生成した認識モデルＭ[k]は記憶装置１４に格納される。具体的には、認識モデルＭ[k]を規定する変数が記憶装置１４に格納される。
【００２６】
学習処理部２２は、図３に例示される通り、認識モデルＭ[k]に属性情報Ａ[k]を付加する（ＳA4）。属性情報Ａ[k]は、集合Ｃ[k]に対応する属性を表現する情報（ラベル）である。例えば、歌唱時刻が深夜の時間帯に属する参照音声の集合Ｃ[k]の認識モデルＭ[k]には「夜遊び」の属性を指定する属性情報Ａ[k]が付加され、歌唱店舗の種別が高級店である参照音声の集合Ｃ[k]の認識モデルＭ[k]には「富裕層」の属性を指定する属性情報Ａ[k]が付加される。
【００２７】
学習処理部２２は、Ｋ個の集合Ｃ[1]〜Ｃ[K]について認識モデルＭ[k]の生成が完了したか否かを判定する（ＳA5）。判定結果が否定である場合（ＳA5：NO）、学習処理部２２は、認識モデルＭ[k]の未生成の集合Ｃ[k]を新規に選択したうえで（ＳA2）、認識モデルＭ[k]の生成（ＳA3）と属性情報Ａ[k]の付加（ＳA4）とを実行する。Ｋ個の認識モデルＭ[1]〜Ｍ[K]の生成が完了した場合（ＳA5：YES）、学習処理部２２は図４の学習処理を終了する。
【００２８】
＜音声解析部２４＞
図１の音声解析部２４は、収音装置１６が収音した歌唱音声Ｖの解析で解析対象者の性質を推定する。図５は、音声解析部２４の具体的な構成図である。図５に例示される通り、第１実施形態の音声解析部２４は、指標算定部３２と推定処理部３４とを含んで構成される。
【００２９】
指標算定部３２は、学習処理部２２が生成したＫ個の認識モデルＭ[1]〜Ｍ[K]の各々に解析対象者の歌唱音声Ｖを適用することで、相異なる属性（認識モデルＭ[k]）に対応するＫ個の評価指標Ｅ[1]〜Ｅ[K]を算定する。推定処理部３４は、指標算定部３２が属性毎に算定した評価指標Ｅ[k]に応じて解析対象者の性質を推定する。第１実施形態の推定処理部３４は、解析対象者の性質の推定結果を示す解析情報Ｑを生成する。
【００３０】
図６は、音声解析部２４が解析対象者の歌唱音声Ｖから解析情報Ｑを生成する推定処理のフローチャートである。例えば歌唱開始前に解析対象者から付与される指示を契機として図６の推定処理が開始される。
【００３１】
推定処理を開始すると、指標算定部３２は、記憶装置１４に記憶されたＫ個の認識モデルＭ[1]〜Ｍ[K]から１個の認識モデルＭ[k]を選択する（ＳB1）。そして、指標算定部３２は、収音装置１６から供給される歌唱音声Ｖを認識モデルＭ[k]に適用することで評価指標Ｅ[k]を算定する（ＳB2）。具体的には、指標算定部３２は、歌唱音声Ｖから音高や音量や声質等の特徴量を抽出し、認識モデルＭ[k]で表現される集合Ｃ[k]にて当該特徴量が観測される尤度（確度）を評価指標Ｅ[k]として算定する。例えば、指標算定部３２は、歌唱音声Ｖから抽出される特徴量の確率密度分布（ＧＭＭ等の混合分布モデル）を生成し、確率密度分布と認識モデルＭ[k]との間の尤度（確度）を評価指標Ｅ[k]として算定する。各特徴量の確率密度分布は、例えば声質については１３次元のＭＦＣＣから生成され、音高や音量については単位時間（例えば１秒）内の軌跡の近似曲線から生成される。
【００３２】
指標算定部３２は、Ｋ個の認識モデルＭ[1]〜Ｍ[K]の各々について評価指標Ｅ[k]（Ｅ[1]〜Ｅ[K]）の算定が完了したか否かを判定する（ＳB3）。判定結果が否定である場合（ＳB3：NO）、指標算定部３２は、評価指標Ｅ[k]の未算定の認識モデルＭ[k]を新規に選択し（ＳB1）、当該認識モデルＭ[k]を利用して評価指標Ｅ[k]を算定する（ＳB2）。他方、相異なる認識モデルＭ[k]に対応するＫ個の評価指標Ｅ[1]〜Ｅ[K]の算定が完了した場合（ＳB3：YES）、推定処理部３４による解析情報Ｑの生成が実行される（ＳB4，ＳB5）。
【００３３】
具体的には、推定処理部３４は、各認識モデルＭ[k]に対応するＫ個の属性のうち評価指標Ｅ[1]〜Ｅ[K]に応じた２個以上の属性（属性情報Ａ[k]）を選択する（ＳB4）。例えば推定処理部３４は、Ｋ個の認識モデルＭ[1]〜Ｍ[K]のうち評価指標Ｅ[k]の数値順（降順）で上位に位置する所定個の認識モデルＭ[k]の各々に付加された各属性情報Ａ[k]を選択する。以上の説明から理解される通り、解析対象者の性質に適合する尤度が高い属性が選択される。例えば、音高が楽曲の所期の音符列に正確に追従する歌唱音声Ｖや、音符内での音量または声質の変動が少ない単調な歌唱音声Ｖ、音量が小さく声質の張りが少ない歌唱音声Ｖ、しゃくりやビブラート等の歌唱技法が少ない歌唱音声Ｖについては、「真面目」を指定する属性情報Ａ[k]が選択される。なお、評価指標Ｅ[k]に応じて歌唱音声Ｖの属性（属性情報Ａ[k]）を選択する方法は以上の例示に限定されない。例えば、Ｋ個の属性のうち評価指標Ｅ[k]が所定の閾値（固定値または可変値）を上回る属性を選択する構成や、評価指標Ｅ[k]が最大となる１個の属性を選択する構成も採用され得る。
【００３４】
推定処理部３４は、評価指標Ｅ[k]を参照して選択した２個以上の属性（属性情報Ａ[k]）の組合せに応じて解析情報Ｑを生成する（ＳB5）。具体的には、属性情報Ａ[k]で指定される属性の文字列を含む文章が解析情報Ｑとして生成される。例えば「夜遊び」を指定する属性情報Ａ[k1]と「粘着質」を指定する属性情報Ａ[k2]とが選択された場合には、「あなたの性格は、夜遊び好きな粘着質ですね」といった文章の解析情報Ｑが生成され、「真面目」を指定する属性情報Ａ[k3]と「富裕層」を指定する属性情報Ａ[k4]とが選択された場合には、「あなたは真面目な富裕層ですね」といった文章の解析情報Ｑが生成される。推定処理部３４は、以上の手順で生成した解析情報Ｑを表示装置１８に表示させる（ＳB6）。
【００３５】
以上に説明した通り、第１実施形態では、Ｋ個の属性の各々の音声に該当する確度の指標である評価指標Ｅ[k]（Ｅ[1]〜Ｅ[K]）が各属性の認識モデルＭ[k]により算定されるから、各評価指標Ｅ[k]に応じて解析対象者の性質（性格，性向，行動パターン）を簡便に推定することが可能である。第１実施形態では特に、Ｋ個の属性のうち各評価指標Ｅ[k]に応じて選択した２個以上の属性の組合せに応じて解析対象者の性質が推定されるから、例えばＫ個のうち１個の属性のみを評価指標Ｅ[k]に応じて選択する構成と比較して解析対象者の性質を多様に推定できるという利点がある。また、第１実施形態では、参照音声の歌唱時刻や歌唱場所（歌唱店舗の種別）や歌唱者の性格に応じて複数の参照音声がＫ個の集合Ｃ[1]〜Ｃ[K]に分類されるから、解析対象者の性質を多様な観点から推定できるという利点もある。
【００３６】
また、第１実施形態では、事前に収録された複数の参照音声のうち集合Ｃ[k]に分類された各参照音声（音声データＤA）を利用した機械学習で認識モデルＭ[k]が生成されるから、例えば実際の参照音声を利用せずに各認識モデルＭ[k]を人為的に選定した構成と比較すると、音声の特徴と歌唱者の性質との関係の現実的な傾向を反映した高精度な推定が可能であるという利点もある。
【００３７】
＜第２実施形態＞
本発明の第２実施形態を以下に説明する。なお、以下に例示する各形態において作用や機能が第１実施形態と同様である要素については、第１実施形態の説明で参照した符号を流用して各々の詳細な説明を適宜に省略する。
【００３８】
第２実施形態の音声解析部２４は、相異なる歌唱時刻の時間帯に対応するＫ個の集合Ｃ[1]〜Ｃ[K]の各々について学習処理で生成されたＫ個の認識モデルＭ[1]〜Ｍ[K]を利用して解析対象者の性質を推定する。すなわち、認識モデルＭ[k]は、Ｋ個のうち第ｋ番目の時間帯に発音された参照音声の統計的な傾向を表現する。
【００３９】
具体的には、音声解析部２４の指標算定部３２は、第１実施形態と同様に、Ｋ個の認識モデルＭ[k]の各々に解析対象者の歌唱音声Ｖを適用することでＫ個の評価指標Ｅ[1]〜Ｅ[K]を算定する。評価指標Ｅ[k]は、第ｋ番目の時間帯に発音された参照音声の統計的な傾向に歌唱音声Ｖが合致する度合に相当する。推定処理部３４は、指標算定部３２が算定したＫ個の評価指標Ｅ[1]〜Ｅ[K]に応じて解析情報Ｑを生成する。第２実施形態では、推定処理部３４による解析情報Ｑの生成（解析対象者の性格の推定）に図７の参照データＤRが利用される。
【００４０】
図７に例示される通り、参照データＤRは、相異なる複数（Ｒ個）の解析情報Ｑ[1]〜Ｑ[R]について加重値系列Ｗ[1]〜Ｗ[R]を登録したデータテーブルである。任意の１個の加重値系列Ｗ[r]（ｒ＝１〜Ｒ）は、相異なる評価指標Ｅ[k]（歌唱時刻の時間帯）に対応するＫ個の加重値ｗ[1]〜ｗ[K]（図７の例示ではＫ＝１０）の系列である。なお、各加重値ｗ[k]を２値（０／１）に設定した場合を図７では便宜的に例示したが、各加重値ｗ[k]の具体的な数値は任意である。例えば加重値ｗ[k]は整数に限定されず、各加重値ｗ[k]の異同は不問である。
【００４１】
各解析情報Ｑ[r]は、第１実施形態と同様に、解析対象者の性格の推定結果の文章（コメント）を表現する。特定の時間帯に歌唱する傾向がある歌唱者の性格を表現する解析情報Ｑ[r]の加重値系列Ｗ[r]では、当該時間帯に対応する１個以上の加重値ｗ[k]が他の時間帯と比較して大きい数値に設定される。例えば、図７に例示される通り、「夜行性」という解析情報Ｑ[1]の加重値系列Ｗ[1]では、夜間の時間帯（２０時以降）に対応する加重値ｗ[7]〜ｗ[10]が１に設定され、昼間の時間帯に対応する残余の加重値ｗ[k]は０に設定される。以上に例示した参照データＤRが事前に用意されて記憶装置１４に格納される。
【００４２】
図８は、第２実施形態における推定処理のフローチャートである。第１実施形態（図６）の推定処理部３４の動作の一部（ＳB4−ＳB6）が、第２実施形態では、参照データＤRを利用して解析情報Ｑ[r]を選択および表示する処理（ＳC4−ＳC6）に置換される。
【００４３】
解析対象者の歌唱音声Ｖを各認識モデルＭ[k]に適用することで指標算定部３２がＫ個の評価指標Ｅ[1]〜Ｅ[K]を算定すると（ＳB3：YES）、推定処理部３４は、Ｒ個の加重値系列Ｗ[1]〜Ｗ[R]の各々（Ｒ個の解析情報Ｑ[1]〜Ｑ[R]の各々）について評価指標Ｘ[r]を算定する（ＳC4）。各評価指標Ｘ[r]は、加重値系列Ｗ[r]の各加重値ｗ[k]を適用した各評価指標Ｅ[k]の加重和（Ｘ[r]＝ｗ[1]Ｅ[1]＋ｗ[2]Ｅ[2]＋……＋ｗ[K]Ｅ[K]）である。したがって、加重値ｗ[k]が大きい時間帯で発音された参照音声に解析対象者の歌唱音声Ｖが近似するほど評価指標Ｅ[k]は大きい数値となる。以上の説明から理解される通り、評価指標Ｅ[k]は単一の集合Ｃ[k]に属する参照音声の統計的な傾向に歌唱音声Ｖが該当する確度に相当し、評価指標Ｘ[r]は、相異なる複数の集合Ｃ[k]の参照音声の総合的な傾向に歌唱音声Ｖが該当する確度に相当する。
【００４４】
推定処理部３４は、参照データＤRのＲ個の解析情報Ｑ[1]〜Ｑ[R]のうち評価指標Ｘ[r]に応じた１個の解析情報Ｑ[r]を選択する（ＳC5）。具体的には、Ｒ個の解析情報Ｑ[1]〜Ｑ[R]のうち評価指標Ｘ[r]が最大値となる加重値系列Ｗ[r]に対応した１個の解析情報Ｑ[r]が選択される。推定処理部３４は、参照データＤRから選択した解析情報Ｑ[r]を記憶装置１４から取得して表示装置１８に表示させる（ＳC6）。
【００４５】
第２実施形態においても第１実施形態と同様の効果が実現される。また、第２実施形態では、相異なる時間帯に対応するＫ個の加重値ｗ[1]〜ｗ[K]を適用した評価指標Ｅ[k]の加重和として評価指標Ｘ[r]が算定されるから、時間帯毎の音声の統計的な傾向の観点から解析対象者の性質（特に行動パターン）を推定することが可能である。
【００４６】
＜第３実施形態＞
第３実施形態における各学習データＤLの関連データＤCは、参照音声の歌唱者が特定の商品を購入した履歴（以下「購入履歴」という）を包含する。購入履歴は、例えば商品の購入者が店舗に提示するサービスカード（例えばポイントカード）から抽出される。学習処理部２２による各参照音声の分類（ＳA1）では、関連データＤCが指定する購入履歴が参照される。したがって、特定商品を購入する傾向がある購入者が発音した参照音声という属性の認識モデルＭ[k]（当該商品の購入者の参照音声の統計的な傾向を表現する統計モデル）が生成される。
【００４７】
音声解析部２４（指標算定部３２，推定処理部３４）の動作は第１実施形態と同様である。特定商品を購入する傾向が推測される解析対象者については、当該傾向の集合Ｃ[k]に対応した認識モデルＭ[k]の評価指標Ｅ[k]が大きい数値となる可能性が高い。したがって、第３実施形態によれば、評価指標Ｅ[k]を参照することで、特定商品を購入する傾向（消費動向）を含む解析対象者の性質を推定できるという利点がある。また、第３実施形態で生成される解析情報Ｑを、各解析対象者に対する特定商品の効果的な提案や、商店や企業による市場調査（マーケティング）に利用することも可能である。具体的には、推定処理部３４は、Ｋ個の評価指標Ｅ[1]〜Ｅ[K]に応じて生成した解析情報Ｑ（解析対象者の性格の推定結果）をマーケティング用（宣伝広告用）のデータベースに登録する。以上の構成では、マーケティング用のデータベースを利用して効率的な宣伝および広告を実現することが可能である。例えば特定の物品（例えばハンバーガーや栄養ドリンク，酒類，飴等の飲食物）を嗜好する傾向が解析情報Ｑから推定される解析対象者には、当該物品を宣伝する画像を楽曲間の時間帯に表示装置１８に表示させる。マーケティング用のデータベースは、例えば音声解析装置１００と通信可能なサーバ装置に構築される。ただし、音声解析装置１００の記憶装置１４にデータベースを構築することも可能である。
【００４８】
＜第４実施形態＞
図９は、第４実施形態における音声解析システム２００の構成図である。図９に例示される通り、第４実施形態の音声解析システム２００は、管理装置５２と複数の音声解析装置５４とを具備する。複数の音声解析装置５４の各々は、例えば通信カラオケ装置等の通信端末で実現され、インターネット等の通信網５８を介して管理装置５２と通信する。
【００４９】
管理装置５２は、前述の各形態と同様の学習処理部２２を具備する配信サーバ装置（典型的にはウェブサーバ）である。管理装置５２の学習処理部２２は、前述の各形態と同様の学習処理（図４）でＫ個の認識モデルＭ[1]〜Ｍ[K]を生成したうえで各音声解析装置５４に配信する。管理装置５２から配信された認識モデルＭ[k]は、通信網５８を介して各音声解析装置５４に送信および保持される。
【００５０】
各音声解析装置５４は、前述の各形態と同様の音声解析部２４を具備する。各音声解析装置５４の音声解析部２４は、管理装置５２から配信されたＫ個の認識モデルＭ[1]〜Ｍ[K]を利用して、前述の各形態と同様に解析対象者の歌唱音声Ｖを解析することで、解析対象者の性質を推定および表示する。
【００５１】
第４実施形態においても前述の各形態と同様の効果が実現される。また、第４実施形態では、各音声解析装置５４とは別体の管理装置５２にて生成された各認識モデルＭ[k]が複数の音声解析装置５４の各々に配信されるから、各音声解析装置５４が学習処理部２２を具備する必要がない。したがって、音声解析装置５４の構成や処理が簡素化されるという利点がある。
【００５２】
＜第５実施形態＞
図１０は、第５実施形態における音声解析装置１００の構成図である。図１０に例示される通り、第５実施形態の音声解析装置１００の演算処理装置１２は、記憶装置１４に記憶されたプログラムを実行することで、第１実施形態と同様の要素（学習処理部２２，音声解析部２４）に加えて歌唱評価部２６として機能する。
【００５３】
歌唱評価部２６は、収音装置１６が収音した歌唱音声Ｖの解析で解析対象者の歌唱の巧拙を評価する。具体的には、第５実施形態の歌唱評価部２６は、音声解析部２４が解析対象者の性質を推定した結果（すなわち解析情報Ｑ）に応じた評価方法により歌唱音声Ｖを解析することで歌唱の巧拙を評価し、評価結果を示す指標値（以下「歌唱評価値」という）Ｓを算定する。歌唱評価部２６による歌唱評価の処理自体には公知の技術が任意に採用され得る。なお、以下の説明では、解析対象者の歌唱が上手であるほど歌唱評価値Ｓが大きい数値に設定される場合を想定する。歌唱評価部２６が生成した歌唱評価値Ｓに応じた画像が表示装置１８に表示される。例えば歌唱評価値Ｓとその数値に応じた評価コメントとが表示装置１８に表示される。解析情報Ｑに応じた歌唱音声Ｖの評価方法の具体例を以下に列挙する。
【００５４】
［評価例１］
Ｋ個の認識モデルＭ[1]〜Ｍ[K]は、「男性」の属性の認識モデルＭと「女性」の属性の認識モデルＭとを包含する。歌唱評価部２６は、解析情報Ｑが「男性」の属性を示す場合には男性用の歌唱評価処理で歌唱音声Ｖを評価する一方、解析情報Ｑが「女性」の属性を示す場合には女性用の歌唱評価処理で歌唱音声Ｖを評価する。
【００５５】
例えば、歌唱評価処理では、音高に関する所定の範囲（以下「基準声域」という）のうち高域側の音高を解析対象者が正確に（すなわち楽曲の各音符の音高に合致または近似するように）歌唱するほど歌唱評価値Ｓが大きい数値となるように歌唱音声Ｖが解析される。男性用の歌唱評価処理に適用される基準声域は、女性用の歌唱評価処理に適用される基準声域と比較して低域側に位置する。したがって、解析情報Ｑが「男性」の属性を示すときに歌唱音声Ｖの音高が高い場合には、解析情報Ｑが「女性」の属性を示す場合と比較して歌唱評価値Ｓが大きい数値となる。
【００５６】
［評価例２］
評価例１と同様に、Ｋ個の認識モデルＭ[1]〜Ｍ[K]は、「男性」の属性の認識モデルＭと「女性」の属性の認識モデルＭとを包含する。歌唱評価部２６は、解析情報Ｑが「男性」の属性を示す場合と「女性」の属性を示す場合とで声質の評価項目を相違させる。例えば、解析情報Ｑが「男性」の属性を示す場合、歌唱評価部２６は、歌唱音声Ｖにおいて男性的な声質の度合（例えば非調波成分が調波成分に対して優勢なハスキーな声質の度合）が高いほど歌唱評価値Ｓが大きい数値となるように歌唱音声Ｖを評価する。他方、解析結果が「女性」の属性を示す場合、歌唱評価部２６は、歌唱音声Ｖにおいて女性的な声質の度合（例えば調波成分が非調波成分に対して優勢な明瞭な声質の度合）が高いほど歌唱評価値Ｓが大きい数値となるように歌唱音声Ｖを評価する。
【００５７】
また、歌唱評価部２６が歌唱音声Ｖの声質（男声／女声）を解析する構成も想定される。解析情報Ｑが「男性」の属性を示すときには、歌唱音声Ｖが男声と解析された場合（すなわち歌唱音声Ｖから推定される解析対象者の性別と認識モデルＭを利用して推定される解析対象者の性別とが合致する場合）に歌唱評価値Ｓが大きい数値となり、解析情報Ｑが「女性」の属性を示すときには、歌唱音声Ｖが女声と解析された場合に歌唱評価値Ｓが大きい数値となるように、歌唱評価部２６が歌唱音声Ｖを評価する。他方、歌唱音声Ｖから推定される解析対象者の性別と認識モデルＭを利用して推定される解析対象者の性別とが相違する場合には歌唱評価値Ｓが小さい数値となるように歌唱音声Ｖが評価される。
【００５８】
［評価例３］
Ｋ個の認識モデルＭ[1]〜Ｍ[K]は、「大人」の属性の認識モデルＭと「子供」の属性の認識モデルＭとを包含する。歌唱評価部２６は、解析情報Ｑが「子供」の属性を示す場合に、解析情報Ｑが「大人」の属性を示す場合と比較して歌唱評価値Ｓが大きい数値になり易いように歌唱音声Ｖを評価する。具体的には、解析情報Ｑが「子供」の属性を示す場合には、解析情報Ｑが「大人」の属性を示す場合と比較して評価基準を低下させる。
【００５９】
［評価例４］
Ｋ個の認識モデルＭ[1]〜Ｍ[K]は、年齢（「２０代」「５０代」等）に関する属性の複数の認識モデルＭを包含する。歌唱評価部２６は、歌唱音声Ｖの声質（ハスキー度）を解析し、解析情報Ｑが「２０代」の属性を示す場合に、「５０代」の属性を示す場合と比較して、歌唱音声Ｖの声質がハスキーである（具体的には非調波成分が調波成分に対して優勢である）ほど歌唱評価値Ｓが大きい数値となるように歌唱音声Ｖを評価する。
【００６０】
［評価例５］
Ｋ個の認識モデルＭ[1]〜Ｍ[K]は、「ポップス」の属性の認識モデルＭと「演歌」の属性の認識モデルＭとを包含する。「ポップス」の属性の認識モデルＭは、「ポップス」の楽曲に好適な音声の音声データＤAから生成され、「演歌」の属性の認識モデルＭは、「演歌」の楽曲に好適な音声の音声データＤAから生成される。歌唱評価部２６は、歌唱音声Ｖにおける小節（こぶし）やしゃくりやタメ等の歌唱技法の頻度を評価する。「ポップス」と比較して「演歌」では小節（こぶし）やしゃくり等の歌唱技法が多用される傾向がある。以上の傾向を考慮して、歌唱評価部２６は、解析情報Ｑが「演歌」の属性を示す場合に、解析情報Ｑが「ポップス」の属性を示す場合と比較して、歌唱評価値Ｓに対する評価技法の頻度の比重を高く設定する。したがって、解析情報Ｑが「演歌」の属性を示す場合には、「ポップス」の属性を示す場合と比較して、歌唱技法が多用されるほど歌唱評価値Ｓが大きい数値に設定される。なお、各種の歌唱技法の検出には公知の技術が任意に採用され得るが、例えば、特開２００８−２６８３７０号公報（小節），特開２００４−１０２１４６号公報（ビブラート），特開２０１２−００８５９６号公報（ロングトーン），特開２００７−３３４３６４号公報（ビブラート，抑揚，性質，タイミング，しゃくり）に開示された技術が好適に採用され得る。各歌唱技法の意義についても以上の各公報に開示されている。
【００６１】
［評価例６］
Ｋ個の認識モデルＭ[1]〜Ｍ[K]は、「情熱的」の属性の認識モデルＭと「冷静」の属性の認識モデルＭとを包含する。歌唱評価部２６は、解析情報Ｑが「情熱的」の属性を示す場合には、ノリ（例えば楽曲の拍点に同期した音量の振幅）や明瞭度（例えば非調波成分に対する調波成分の優勢度）が高いほど歌唱評価値Ｓが大きい数値となり、解析情報Ｑが「冷静」の属性を示す場合には、歌唱技法の頻度が高く声質が暗い（低音域と比較して高音域で非調波成分が調波成分に対して優勢となる声質）ほど歌唱評価値Ｓが大きい数値となるように歌唱音声Ｖを評価する。
【００６２】
以上に例示した第５実施形態でも第１実施形態と同様の効果が実現される。また、第５実施形態では、音声解析部２４（推定処理部３４）による解析結果に応じた評価方法で解析対象者の歌唱の巧拙が評価されるから、解析対象者の性質に応じた適切な歌唱評価を実現することが可能である。なお、第２実施形態から第４実施形態の構成は第５実施形態にも適用され得る。例えば第４実施形態で例示した通り、第５実施形態の音声解析装置１００から学習処理部２２は省略され得る。
【００６３】
なお、以上の例示では、音声解析部２４による推定結果に応じた評価方法で解析対象者の歌唱の巧拙を評価したが、歌唱評価値Ｓに応じて歌唱評価部２６が解析対象者に提示する評価コメントを解析情報Ｑに応じて変化させる構成も採用され得る。例えば、前述の評価例１のようにＫ個の認識モデルＭ[1]〜Ｍ[K]が「男性」の属性の認識モデルＭと「女性」の属性の認識モデルＭとを包含する場合を想定する。解析情報Ｑが「男性」の属性を示す場合には、図１１に例示される通り、男性の歌唱の評価に好適な内容の評価コメントが歌唱評価値Ｓとともに表示装置１８に表示され、解析情報Ｑが「女性」の属性を示す場合には、図１２に例示される通り、女性の歌唱の評価に好適な内容の評価コメントが歌唱評価値Ｓとともに表示装置１８に表示される。すなわち、歌唱評価値Ｓが同じでも解析情報Ｑの属性が相違する場合には評価コメントの内容が相違する。
【００６４】
また、解析情報Ｑ以外の情報を歌唱評価に適用することも可能である。例えば、解析対象者の過去の歌唱履歴（過去に歌唱した楽曲の傾向）や解析対象者の年齢等の属性を歌唱評価に反映させる構成が採用され得る。楽曲を時間軸上で区分した複数の区間の各々について歌唱評価部２６が解析対象者の歌唱を評価することも可能である。歌唱評価の単位となる区間は、例えば楽曲のうち所定個の小節または音符に相当する区間である。すなわち、歌唱評価部２６による評価結果が、楽曲の歌唱の進行に並行して区間毎（例えば所定個の小節毎または所定個の音符毎）に随時に更新される。
【００６５】
＜変形例＞
以上の各形態は多様に変形され得る。具体的な変形の態様を以下に例示する。以下の例示から任意に選択された２個以上の態様は適宜に併合され得る。
【００６６】
（１）各学習データＤLの関連データＤCの内容は前述の例示に限定されない。例えば、参照音声の歌唱者が複数人のグループ内で最初に歌唱する傾向があるか否かを例えば歌唱情報ＤC2に包含させれば、当該傾向が指定された参照音声を「積極的」（あるいは目立ちたがり）という属性の集合Ｃ[k]に分類することが可能である。
【００６７】
（２）前述の各形態では、学習処理で事前に生成された各認識モデルＭ[k]を推定処理に利用する場合を例示したが、解析情報Ｑを確認した利用者（解析対象者）からの指示に応じて各認識モデルＭ[k]を事後的に修正することも可能である。
【００６８】
（３）第２実施形態では、相異なる時間帯に対応する複数の加重値ｗ[1]〜ｗ[K]（すなわち時系列）を適用した評価指標Ｅ[1]〜Ｅ[K]の加重和を評価指標Ｘ[r]として算定したが、各加重値ｗ[k]に対応する属性は時間帯に限定されない。例えば、相異なる属性の集合Ｃ[k]に対応する複数（Ｋ個）の加重値ｗ[1]〜ｗ[K]を適用した評価指標Ｅ[1]〜Ｅ[K]の加重和で評価指標Ｘ[r]を算定することも可能である。
【００６９】
また、第２実施形態では、評価指標Ｘ[r]が最大値となる加重値系列Ｗ[r]に対応した解析情報Ｑ[r]を選択したが、指標算定部３２が算定したＫ個の評価指標Ｅ[1]〜Ｅ[K]の分布の特徴から解析情報Ｑを特定することも可能である。例えば、Ｋ個の評価指標Ｅ[1]〜Ｅ[K]の典型的な分布（例えば平均値や分散値等の統計量）をＲ個の解析情報Ｑ[1]〜Ｑ[R]の各々について事前に用意し、Ｒ個の解析情報Ｑ[1]〜Ｑ[R]のうちＫ個の評価指標Ｅ[1]〜Ｅ[K]の分布に最も近い分布（例えばピークの数値が近似する分布や分散値が近似する分布）に対応する解析情報Ｑ[r]を推定処理部３４が選択することも可能である。
【００７０】
（４）通信カラオケ装置等の通信端末と通信するサーバ装置により音声解析装置１００を実現することも可能である。例えば、音声解析装置１００は、通信端末から通信網を介して受信した歌唱音声ＶをＫ個の認識モデルＭ[1]〜Ｍ[K]の各々に適用し（推定処理）、解析対象者の性質の解析結果を示す解析情報Ｑを通信端末に送信する。
【００７１】
（５）音声合成技術で合成された合成音声を歌唱音声Ｖとして解析対象とすることも可能である。すなわち、解析対象者は、現実の歌唱者のほか、音声合成で想定される仮想的な歌唱者も包含する。
【００７２】
（６）前述の各形態に係る音声解析装置は、解析対象者の性質の推定に専用されるＤＳＰ（Digital Signal Processor）等のハードウェア（電子回路）によって実現されるほか、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等の汎用の演算処理装置とプログラムとの協働によっても実現される。本発明の好適な態様に係るプログラムは、相異なる複数の属性の各々について、当該属性に対応する歌唱音声の傾向を表す認識モデルを利用して、解析対象者の歌唱音声が当該属性の音声に該当する確度の指標である評価指標を算定する指標算定部、および、指標算定部が複数の属性の各々について算定した評価指標に応じて解析対象者の性質を推定する推定処理部としてコンピュータを機能させる。本発明のプログラムは、コンピュータが読取可能な記録媒体に格納された形態で提供されてコンピュータにインストールされ得る。記録媒体は、例えば非一過性（non-transitory）の記録媒体であり、ＣＤ-ＲＯＭ等の光学式記録媒体（光ディスク）が好例であるが、半導体記録媒体や磁気記録媒体等の公知の任意の形式の記録媒体を包含し得る。また、例えば、本発明のプログラムは、通信網を介した配信の形態で提供されてコンピュータにインストールされ得る。
【００７３】
また、以上に説明した各態様に係る音声解析装置の動作方法（音声解析方法）としても本発明は特定される。本発明の好適な態様に係る音声解析方法は、相異なる複数の属性の各々について、当該属性に対応する歌唱音声の傾向を表す認識モデルを利用して、解析対象者の歌唱音声が当該属性の音声に該当する確度の指標である評価指標を算定する指標算定過程と、指標算定過程で複数の属性の各々について算定した評価指標に応じて解析対象者の性質を推定する推定処理過程とを包含する。
【符号の説明】
【００７４】
１００，５４……音声解析装置、１２……演算処理装置、１４……記憶装置、１６……収音装置、１８……表示装置、２２……学習処理部、２４……音声解析部、２６……歌唱評価部、３２……指標算定部、３４……推定処理部、５２……管理装置。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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