－24－■

特集：ユニバーサルデザイン天文教育研究会■

音声による天文データ認識～科学データ音声化システム splot（エス・プロット） ～宇野伸一郎（日本福祉大学）
1. 導入

解明する最先端の科学データを、視覚障害の筆者らは宇宙科学データ可聴化プロジェクある人と共に扱って行くことを目指したプロ

トをたちあげ、音声グラフ表示ソフトウェア

ジェクトで、日本福祉大学 宇野研究室と 宇

splot を開発してきた。 本研究会では、splot

宙 科 学 研 究 所 /JAXA が 共 同 で 進 め て い るの応用例として「単純な数式」の他、「惑星の[1,2]。プロジェクトはこれまでに宇宙科学デ軌道運動」「 X 線スペクトルとフィッティング」 ータを音声化する表現手法の検討を行い、Xなどの音声化の事例を紹介し、splot を使っ線パルサーやバーストのデータの音声化や、たデータ解析の可能性を考察する。

地磁気擾乱の程度を示す Kp 指数などの音声化を行った[3,4]。また音声グラフ表示ソフト
splot の開発を行った[5,6]。

2. 背景
2.1

視覚障害がある場合の図表認識方法

視覚に障害がある場合の図表認識には、複2.3

音声グラフ表示ソフト splot数の方法が用いられている。代表的な例としsplot は一次元ヒストグラムを音で表現すては、ピンディスプレーや点図・カプセルペるソフトウェアである。データの x 軸を時間ーパーなどがある。に、y 軸を周波数（音程）にそれぞれ対応さ

ピンディスプレーは、アクチュエータを使せることで視覚に頼らずグラフを表現する。って格子状に並んだピンを上下させ文字や図入力は X，Y 形式のテキストデータで、一般を表現するものである。コンピュータの画面的なデータのプロットに利用できる。また、をリアルタイムで点図にすることができるとsplot の音再生時間や周波数の上限・下限はいう利点があるが、高価であり、表示できるユーザが設定可能で、視聴覚の多重障害など面積が少ないという問題点がある。また、ハの場合にも, 聞こえる周波数に音を絞れるよードウェアが重く可搬性に乏しい。

うに設計されている。

点図は点字プリンタで図表を紙の上に印刷

splot は、アメリカ航空宇宙局（NASA）高するものである。カプセルペーパーは特殊なエネルギー天体物理学 科学アーカイブ研究

用紙の上に図表を描き、紙全体を加熱するとセンター（HEASARC）が開発, 配布するグ描かれた図の部分だけが膨らんで、立体的にラフ表示ソフトウェア「qdp」と一部互換性触れることができるようになるものである。

を保つように設計されている[7,8]。

これらは安価であるものの、作成に時間がか今回、splot は NASA の配布するデータ解

かり、コンピュータ上の計算結果などを逐次析専門ソフトウェア xspec に対応した。xspec表現していくことは難しい。また、一度作成は、X 線天文学に於いてデファクトスタンダすると拡大・縮小などをすることはできない。

ードとなっているスペクトル解析ツールである。splot が xspec に対応したことにより、2.2

宇宙科学データ音声化プロジェクト

科学データ音声化プロジェクトは、宇宙を音声によってスペクトルフィットを行える可能性がある。

天文教育 2017 年 1 月号（Vol.29 No.1）

音声による天文データ認識－25－

3. 天文データの音声化の事例
研究会では、splot を使っていくつかの天文データを音声化した事例を紹介した。それ
らは、1.数学関数、2.惑星・彗星の軌道、3.X線スペクトル（実際の解析）などである。また、これらの事例について、我々は小規模な調査を行い、音によるデータ比較・スペクト
ルフィットはひとつの手段となりうると考えられる結果を得た[9]。以下ではその結果を合わせて紹介する。
なお、研究会では音を聞くことにとどまっ

図 1

惑星と彗星の軌道長半径方向の距離 をたが、splot の重要な点は「音を聞いてみる」表したグラフ。木星（細線）、海王星（点線）、点ではない。splot を使えば、ユーザは聞きハレー彗星（太線）。

直しや図の拡大・縮小、音程を変えて聞き返すことなどが簡単にできる点である。

一方で木星などの円軌道とハレー彗星の長楕円軌道の違いは認識しづらかったようであ3.1

数学関数る。

第一の例は数学関数である。例として y = xおよび y = x 2 というふたつの関数を提示した。 3.3

データ解析の実例

これらのグラフを再現する上で、splot の第三の事例として、実際のデータ解析のデ音は、たとえば直線的か下に凸かなどの判断ータを扱う例を紹介する。以下は、X 線天文の材料となった。調査では、こういった傾向衛星「すざく」のデータを用いて解析を行うは、多くの人が認識可能であった。ただし、事例である。

y 切片の位置などの判定は難しく、その判別には訓練が必要であると思われた。

X 線天文学のデータ解析では、主に画像・光度曲線・スペクトルの 3 種類のデータを取り扱う。このうち画像は 2 次元情報であるた

3.2

木星、海王星、ハレー彗星の軌道め、今回は扱わない。光度曲線は、対象天体第二の例は、惑星・彗星の軌道を用いた。の光度変動を扱うものである。 スペクトルはこれは、盲学校の教員をされておられご自身光をエネルギーに分解したものである(白色も視覚障害の方から、惑星軌道などは音で聞の光をプリズムに通して分解し、七色の虹をくと分かりやすいのではないかという提言を観察することに似ている)。今回の発表ではス受けて作成を試みたものである。

ペクトル解析に焦点を絞った。

図 1 は楕円形の軌道について、時間を x 軸（1）スペクトル(データとモデルが合っていに、軌道長半径方向の太陽からの距離を y 軸る場合)にとったものをプロットしたものである。 対スペクトル解析では、データとモデルの比象は 木星、海王星、ハレー彗星とした。

較を行う。データ解析ソフトウェア xspec で木星と海王星は共に円軌道に近いが周期がは、図 2 のようにデータ、モデル及びデータ約 14 倍違う（木星 11.9 年、海王星 164.8 年）。とモデルの差分が画面に表示される。図ではこれは音声でも認識しやすかった。

上の段にデータ（太字＋印）とモデル（実線）

天文教育 2017 年 1 月号（Vol.29 No.1）

－26－■

特集：ユニバーサルデザイン天文教育研究会■

が、そして下の段にデータとモデルの差分（＋段のデータとモデルの差（＋印）も、波打っ印）が表現されている。ていることが見える。
これらを音声化したものを聴き比べてみた
ところ、まずデータとモデルについては、両方とも上に凸であることが聞き取れるが、それらが違うのか否かについては、慣れなければ判定が難しいと思われた。一方で、差分を聞くと、明らかに音が変動するため、データとモデルが合っていないことがよくわかる。

図 2

データ（太字＋印）とモデル（実線）が合っているスペクトルの例。データは実際の観測値、モデルは理論から予測される値。下の段はデータとモデルの差（＋印）。
これらを音声で認識するためには、それぞれの音を順次音声化して聞いていくことになる。その際、目的はデータとモデルの比較で

図 3

データ（太字＋印）とモデル（実線）あるため、音を聞きながらデータと理論の音が合っていないスペクトルの例。x＝5～10に差があるかという点に気づくことができる（keV）の範囲でデータ（太字＋印）がモデかどうかがポイントとなる。

ル（実線）より大きい値を示している。下

実際に音を聞いてみると、データの音とモの段のデータとモデルの差分（＋印）も、xデルの音はほとんど差がないが、それを「差＝5～10（keV）の範囲でグラフが盛り上ががない」と意識することは難しい。双方ともっている。

上に凸の山形をしていることは想像しやすいが、それらが一致しているという積極的な理（3）スペクトル(輝線構造)

由はふたつの音を聞いているだけでは感じづ

もうひとつ、データとモデルがずれているらいためと思われる。一方で、データとモデ事例として、一部のデータのみがモデルとずルの差については、ほぼ一定のノイズのようれている例を紹介する。図 4 ではグラフの一に聞こえる。

部 (x=6.4 近辺) でデータだけが盛り上がっ（2）スペクトル(データとモデルが合っていている。

ない場合)

この場合、x=6.4 近辺以外ではデータとモ

これに対して、データとモデルがずれていデルが合っている場合と同様の音が発音される場合が次の例になる。図 3 では、上の段のる。モデルとデータがほぼ合っているようにデータ（太字＋印）とモデル（実線）が一致聞こえる一方、データの音については x=6.4していないことがすぐにわかる。また、下の近辺で何か構造があるようにも感じられる。

天文教育 2017 年 1 月号（Vol.29 No.1）

音声による天文データ認識

データとモデルの差分を聴き比べると、さら5. 結－27－

論にそれを顕著に認識することが可能であった。

科学データ音声化プロジェクトでは、音声ただし、それが x 軸のどのあたりにあるのかデータプロットソフトウェア splot を開発しは推測することは困難と思われた。ている。今回は、スペクトル解析ツールである xspec と splot が連携できるようになった。
小規模なフィールドテストを行い音声によるグラフ認識の可能性を模索した。今後さらなるフィールドテストを行うと共に、データ解析環境全体の構築を行っていく予定である。
文 献[1] 宇宙科学データ音声化プロジェクトウェブサイト 1
http://handy.nfukushi.ac.jp/pub/uno/music/[2] 宇宙科学データ音声化プロジェクトウェ
ブサイト 2
図 4

データの一部だけがモデルと合っていないスペクトルの例。データ（太字＋印）には、x＝6.4（keV）近辺にモデル（実線）には無い盛り上がりがある。下段のデータとモデルの差分（＋印）でも x＝6.4（keV）
近辺に山があり、それ以外はほぼ一定であることがわかる。
4. 考

察

本研究会では splot でいくつかのデータについて、音声化を行い、その認識の可能性を探った。理解しやすいと期待されるデータもある一方で、詳しい形を理解するには慣れが必要であると思われた。ただ、聴覚による判断に慣れている人の場合や、ある程度の訓練を行った人の場合には、より詳細な形を認識

http://www.isas.jaxa.jp/home/showcase/music/[3] 宇野伸一郎ら（2007）「宇宙科学データ可聴化プロジェクト 〜プロジェクト立ち上げと初期データ公開〜」. 日本福祉大学 健康科学論集, 第 10 巻, pp.1-9[4] 三浦昭ら（2012）「宇宙科学データの可視化・可聴化 : 教育・広報利用」, 宇宙科学
情報解析論文誌, 第 1 巻, pp.13-22[5] 宇野伸一郎ら（2011）「宇宙科学データ可聴化プロジェクト(2) 〜音声グラフ表示ソフトウェアの試作〜」. 日本福祉大学 健康科学論集, 第 14 巻, pp.1-9[6] 宇野伸一郎ら（2012）「宇宙科学データ可聴化プロジェクトの現状」, 宇宙科学情報解析論文誌, 第 1 巻, pp.7-11[7] HEASARC website
https://heasarc.gsfc.nasa.gov/[8] The QDP/PLT User's Guide
https://heasarc.gsfc.nasa.gov/docs/software/fto
ols/others/qdp/qdp.htmlできる可能性があることもわかってきている。 [9] 宇野伸一郎ら（2016）宇宙科学情報解析
論文誌, 印刷中研究会では同じ音を 1－2 回しか発音していないが、splot は、繰り返し聞くことや、拡大・縮小をすること、grid をいれてみることなど、ひとつのグラフを認識するのに何度も試すことができる。これにより認識率が向上することを期待している。

天文教育 2017 年 1 月号（Vol.29 No.1）

宇野 伸一郎