情報処理学会 インタラクション 2020
IPSJ Interaction 2020

1A-11
2020/3/9

話者自身の音声を利用したスピーチプライバシー技術の提案
川畑尚也†1藤枝大†1

概要：近年，会話の内容や個人情報が周囲の第三者に聞こえ，情報が漏洩することが問題になっている．
会話内容の漏洩を防ぐスピーチプライバシーを実現するために，様々な方法が提案されている．スピー
チプライバシーを実現するために最も良い方法は，壁や衝立などの遮音壁を設置する方法であるが，設置時のコストや導入時に大規模な工事が必要という問題がある．遮音壁とは別の方法として，音のマスキング効果を利用した方法がある．音のマスキング効果を利用した方式は，低価格で設置も遮音壁を設置するよりも簡単に導入できる．本論文では，話者自身の音声を変形せずに長いフレーム長でデータベースに蓄積し，データベースから過去のフレーム信号を複数フレーム選択して，選択したフレームを重畳することでマスカーを生成する手法を提案する．提案法の有効性を確認するために評価実験を行い，提案法は従来法よりもマスキング効果は良く，聞き心地は従来法と同等になることを確認した．
声が保存されているデータベースを用意し，入力された音

1. はじめに声とデータベースに保存されている音声をフレーム毎に比近年，不特定多数の人が存在する施設（例えば，病院，較し，基本周波数が最も差が小さいデータベースの音声を薬局，銀行等）にある受付カウンター，窓口，打合せスペ

そのフレームのマスカー信号とて使用している．さらに，ース等で話者が会話の相手と会話を行うと，会話の内容や発話者自身の音声を加工してマスカー信号として使用する

個人情報が周囲の第三者に聞こえ，情報が漏洩することがことで，他人の音声を使用して作成したマスカー信号より問題になっている．第三者に会話内容の漏洩を防ぐことをマスキング効果が高くなるという報告[9][10]もされている．

スピーチプライバシー技術[1][2]と言い，スピーチプライバ

Ito ら[9]や Ueno ら[10]は，入力信号を長いフレームで切りシーを実現するために，様々な方法が提案されている．ス

出し，切り出したフレームを，短いフレームに分割し，時ピーチプライバシーを実現するために最も良い方法は，壁間軸方向に反転して，ランダムに置き換えた音をマスカーや衝立などの遮音壁を設置する方法である．遮音壁の中で信号として使用している．また，太長根ら[11]や赤城ら[12]

話すことで，遮音壁の外に会話の音声が漏れることなく会は，音声の言語意味理情報を担う音韻性を曖昧にする音を話することができる．しかし，遮音壁は，設置時のコストマスカー信号として使用するために，入力信号のスペクトや導入時に大規模な工事が必要という問題がある．

ル包絡のみを反転した音をマスカー信号として使用してい遮音壁とは別の方法として，音のマスキング効果を利用る．しかし，ピンクノイズをマスカー信号として使用するした方法が提案されている．音のマスキング効果とは，あ方法は，マスクキング効果は高いが，マスカー信号がピンる音（以下，ターゲット音）が聞こえている状態で，タークノイズなのでうるさく感じる．他人の音声や話者自身のゲット音に近い音響特性（例えば，周波数特性，ピッチ，音声を使用する場合は，データベースの他人の音声や話者フォルマント等）を持つ別の音（以下，マスカー信号）がの音声信号を短いフレームで変形してマスカー信号を生成存在した場合，対象音が聞き取りにくくなる（マスクされしているので，マスカー信号が人工的な音になってしまい，る）現象である．音のマスキング効果を利用した方式は，不快な音になる可能性がある．

遮音壁を設置するよりも低価格で簡単に設置可能なので，本論文では，話者自身の音声を変形せずに長いフレーム簡単に導入できる．最近では，音のマスキング効果を利用

長でデータベースに蓄積し，テータベースに蓄積された過したスピーチプライバシー技術の研究[5]-[12]も行われて去のフレーム信号を複数フレーム選択して，選択したフレおり，スピーチプライバシー用のスピーカシステム[3][4]もームを重畳してマスカー信号を生成することで，マスキン販売されている．

グ効果が高く，生成したマスカー信号の不快感を軽減する

従来の音のマスキング効果を利用した手法は，ピンクノ
イズなどの定常雑音をマスカー信号として使用する方法[5][6]や 人 の 音声 を 使 用 し た方 法 [7]-[12]が あ る ． 佐 伯 ら方式を提案する．
本論文は以下のように構成される．2 章で提案法を説明し，3 章で評価実験を示し，4 章でまとめる．

[5][6]は，ホワイトノイズ，ピンクノイズ，疑似音声雑音の3 種類の雑音から帯域制限したピンクノイズが音声をマスクするために最も有効であるとし，スピーチプライバシー

2. 提案法技術でマスキングノイズを設定する指標としてスペクトル

話者自身の音声を変形させずに長いフレーム長でデー距離が有効であると述べている．三戸ら[7][8]は，他人の音タベースに蓄積し，テータベースに蓄積された過去のフレ†1 沖電気工業株式会社

経営基盤本部研究開発センター© 2020 Information Processing Society of Japan221

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ーム信号を複数フレーム選択して，選択したフレームを重Activity Detection：VAD）を行う．本提案法では，初期数フ畳してマスカー信号を生成する手法を提案する．長いフレレームを無音区間とし，無音区間の二乗平均平方根（Rootーム長のフレーム信号を使用してマスカー信号を生成する

Mean Square：RMS）の平均値を式(2)で求める．

ため，人工的な音にならず，不快感を軽減することができる．長いフレーム信号を使用することでマスカー信号が言葉として聞こえるのを防止するために，データベースからマスカー信号を生成するために使用するフレーム信号を複௅ಿ ିଵெିଵ

୪ୀ଴୫ୀ଴

ଶ
1
1
𝑅𝑀𝑆ே ＝෍ ඩ ෍ ቀ𝑥௙௥௔௠ (𝑙; 𝑚)ቁ
𝐿ே
𝑀

(2)

ここで，𝑅𝑀𝑆ே は無音区間の平均 RMS 値，𝐿ே は無音区間の数フレーム選択して，選択したフレームを重畳することで，フレーム数である．そして，現フレームの RMS 値を式(3)ヒ ュ ー マ ン ス ピ ー チ ラ イ ク ノ イ ズ （ Human Speech-Likeで求め，𝑅𝑀𝑆ே を閾値として VAD を式(4)で行う．

Noise：HSLN）[13][14]にし，マスカー信号として使用する．
HSLN は音声信号を重畳して生成する信号なので，音声と類似した音響特性を有し，効果的に音声をマスクできると考えられる．また，話者自身の音声を使用してマスカー信号を生成する手法は，マスキング効果が高いという報告[9][10]がされているので，提案法もマスキング効果を高くすることができる．さらに，話者自身の音声を使用することで，ピッチの推定値などの推定結果が間違っていても，マスカー信号の音響特性が近くなるので，マスクできると𝑅𝑀𝑆(𝑙) = ඩெିଵଶ1෍ ቀ𝑥௙௥௔௠ (𝑙; 𝑚)ቁ
𝑀
୫ୀ଴

(3)

ோ

VAD(𝑙) = ቊ1 (𝑅𝑀𝑆(𝑙) > 10ଶ଴ ∙ 𝑅𝑀𝑆ே )(4)0 (otherwise)
ここで，𝑅𝑀𝑆(𝑙)は現フレームの RMS 値，VAD(𝑙)は VAD の判定結果である．また， 𝑅[dB]は，𝑅𝑀𝑆(𝑙)に対する閾値を決定するための dB 尺度上の𝑅𝑀𝑆ே の係数である．
2.3 ピッチ推定考えられる．提案法のブロック図を図 1 に示す．

𝑥௙௥௔௠ (𝑙; 𝑚)に対してピッチ推定を行い，各フレームのピフレーム分割

ッチの推定値を求める．ピッチ推定は YIN 法[15]を使用すマイクる．ピッチを推定後に，ピッチの推定値の平均を式(5)で求

音声区間判定め，ピッチの補間を式(6)で行う．
ピッチ推定

DB 蓄積
判定

マスカー信号
生成判定

𝑓′(𝑙)

DB 蓄積

入力信号 DB
フレーム信号 DB

ピッチ情報 DB

スピーカ

フレーム
信号選択

マスカー
信号生成

2.1 入力信号のフレーム分割
提案法では，まずマイクロホンの入力信号𝑥(𝑛)を，式(1)に従いフレームに分割する．

(5)

௤ୀ଴̅
̅ ≠ 0൯𝑓 (𝑙)൫VAD(𝑙) = 1, 𝑓 (𝑙)= ቐ𝛼 ∙ 𝑓 ᇱ (𝑙 − 1) ൫VAD(𝑙) = 1, 𝑓 (̅ 𝑙) = 0൯(otherwise)0(6)ここで，𝑓(𝑙; 𝑝)(𝑝 = 0,1, ⋯ , 𝑃 − 1)は YIN 法で求めたピッチの推定値，𝑃(𝑃 = 𝑀/𝑀௣௜௧௖௛ )はピッチ推定回数，𝑀௣௜௧௖ℎ はピッチ推定のフレーム長，𝑁௔௩௘ (𝑁௔௩௘ ≤ 𝑃)はピッチの平均フレーム数，𝑓 (̅ 𝑙)はピッチの推定値の平均値，𝛼(0 < 𝛼 < 1)は
̅
声区間でピッチが正しく推定されたとして𝑓 (𝑙)を，VADで̅音声区間と判定され，𝑓 (𝑙)が0[Hz]の場合は音声区間だがピッチ正しく推定されなかったとして，1 フレーム前のピッチの補間値𝑓′(𝑙)に減衰係数を乗算した値を，VAD で非音声(1)

ここで，𝑥௙௥௔௠ (𝑙; 𝑚)はフレーム分割したマイク入力信号，𝑙はフレーム番号，𝑚はフレーム内の時間(𝑚 = 0, 1, ⋯ 𝑀 −1)，𝑀はフレーム長，𝑆はシフト幅である．
2.2 音声区間検出

フレーム分割したマイク入力信号𝑥௙௥௔௠ (𝑙; 𝑚)を用いて，音声区間か非音声区間かを判定する音声区間検出（Voice© 2020 Information Processing Society of Japanேೌೡ೐ ିଵ1
෍ 𝑓(𝑙; 𝑝 − 𝑞)𝑁௔௩௘

ピッチの減衰経数，𝑓′(𝑙)はピッチの補間値である．式(6)は，
̅VAD で音声区間と判定され，𝑓 (𝑙)が0[Hz]以外の場合は音図 1 提案法のブロック図𝑥௙௥௔௠ (𝑙; 𝑚) = 𝑥(𝑙 ∙ 𝑆 + 𝑚)

̅ =𝑓 (𝑙)区間と判定されたときは，0[Hz]をピッチの補間値とする．
2.4 データベース蓄積判定
データベースにフレーム信号とピッチの推定値を蓄積するか否かの判定は，式(7)に従い判定する．
𝑓𝑙𝑎𝑔஽஻ (𝑙) = ቊ

10(𝑓 ᇱ (𝑙) > 𝑇𝐻௣௜௧௖ℎ )(otherwise)

(7)

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ここで，𝑓𝑙𝑎𝑔஽஻ (𝑙)は蓄積判定結果，𝑇𝐻௣௜௧௖ℎ はピッチに対する閾値である．𝑓𝑙𝑎𝑔஽஻ (𝑙)が 1 の時のみ，データベースにフレーム信号とピッチ推定値を蓄積する．に代入され，以降，𝑆𝑢𝑏(𝑙; 𝑖)が U 番目に小さくなるインデックス𝑖まで𝑇(𝑙; 𝑈 − 1)に代入される．つまり，ピッチが近い順にインデックス𝑖が𝑇(𝑙; 𝑢)に代入し，マスカー信号作成時に使用することで，ピッチが近い U 個のフレーム信号を2.5 データベース蓄積選択できる．

データベースの作成は，𝑓𝑙𝑎𝑔஽஻ (𝑙)が 1 の時のみ，式(8)〜(10)に従い，クラスごとに𝑥௙௥௔௠ (𝑙; 𝑚)と𝑓መ(𝑙)を蓄積する．
⎧ 0⎪𝑐𝑐𝑙𝑎𝑠𝑠(𝑙) =⎨⎪𝑁௖௟௔௦௦
⎩൫𝑓 ᇱ (𝑙) ≤ 𝑓்ு (0)൯ቀ𝑓்ு (𝑐 − 1)＜𝑓

ᇱ (𝑙)

⎫⎪

≤ 𝑓்ு (𝑐)ቁ ,⎬ቀ𝑓்ு (𝑁௖௟௔௦௦ − 1)＜𝑓 ᇱ (𝑙)ቁ ⎪⎭c = 1, ⋯ , 𝑁௖௟௔௦௦ − 1𝐷𝐵௦௜௡௚௔௟ (𝑐𝑙𝑎𝑠𝑠(𝑙); 𝑖; 𝑚) = 𝑥௙௥௔௠ (𝑙; 𝑚)𝐷𝐵௣௜௧௖ℎ (𝑐𝑙𝑎𝑠𝑠(𝑙); 𝑖) = 𝑓′(𝑙)(8)2.8 マスカー信号の生成
マスカー信号の生成は，𝑓𝑙𝑎𝑔௠௔௦௞ (𝑙)が 1 の時のみ,式(14)に従い，HSLN を生成する．
ℎ(𝑙, 𝑚)(9)(10)

ここで，𝑐はクラス番号，𝑁௖௟௔௦௦ はクラス数，𝑐𝑙𝑎𝑠𝑠(𝑙)はクラス 判 定 結 果 ， 𝑓்ு (𝑐) は ク ラ ス 𝑐 の 上 限 周 波 数 ，=௎ିଵ⎧1
⎪ 𝑈 ෍ 𝐷𝐵௦௜௡௚௔௟ (𝑐(𝑙); 𝑇(𝑙; 𝑢); 𝑚)
⎨
⎪
⎩0

௨＝０

(14)

(𝑓𝑙𝑎𝑔௠௔௦௞ (𝑙) = 1)
(otherwise)

ここで，ℎ(𝑙, 𝑚)は生成した HSLN 信号である．(14)式は，選定したフレーム番号𝑇(𝑙; 𝑢)に対応するフレーム信号をデ𝐷𝐵௦௜௡௚௔௟ (𝑓; 𝑖; 𝑚) は フ レ ー ム 信 号 の デ ー タ ベ ー ス ，𝐷𝐵௣௜௧௖ℎ (𝑓; 𝑖) は ピ ッ チ の 推 定 値 の デ ー タ ベ ー ス ， 𝑖(𝑖 =0,1, ⋯ 𝐿஽஻ − 1)はデータベースにデータが蓄積されるとイータベース𝐷𝐵௦௜௡௚௔௟ (𝑐(𝑙); 𝑇(𝑙; 𝑠); 𝑚)から複数フレーム読出

ンクリメン卜されるインデックス（𝑖は𝐿஽஻ になると 0 にな

窓掛けを行い，オーバーラップ加算を行ってマスカー信号ベース長である．

として出力する．

2.6 マスカー信号生成判定

3. 評価実験り，再びインクリメン卜される），𝐿஽஻ は各クラスのデータマスカー信号を生成するか否かの判定は，式(11)に従い判定する．
1 (𝑓 ᇱ (𝑙) > 𝑇𝐻௠௔௦௞ )𝑓𝑙𝑎𝑔௠௔௦௞ (𝑙) = ቊ
0 (otherwise)

して，重畳することでℎ(𝑙, 𝑚)を生成する．

HSLN 信号ℎ(𝑙, 𝑚)を生成後は，不連続点をなくすために提案法の有効性を確認するために，ターゲット音声とマスクするとマスカー信号をスピーカから再生し，被験者が(11)

ここで，𝑓𝑙𝑎𝑔௠௔௦௞ (𝑙)はマスカー信号生成判定結果，𝑇𝐻௠௔௦௞はマスカー信号生成判定のピッチの閾値である．
𝑓𝑙𝑎𝑔௠௔௦௞ (𝑙)が 1 の時のみ，データベースに保存されている過去のフレーム信号から，マスカー信号を生成するために使用するフレームを複数フレーム選択し，マスカー信号を生成する．

聴取して，音を評価する主観評価実験を行った．
3.1 実験条件
従来法と提案法を計算機シミュレーションで実装し，ターゲット音声を入力してマスカー信号を生成した．従来法
は，ピンクノイズをマスカー信号として使用する手法[5]と，提案法のデータベースを短いフレーム長で他者の音声から作成する手法とした（以下，ピンクノイズをマスカー信号として使用する手法を従来法 1，提案法のデータベースを

2.7 データベースのフレーム信号の選択
フレーム信号の選択は，𝑓𝑙𝑎𝑔௠௔௦௞ (𝑙)が 1 の時のみ,式(12)と(13)に従い，過去のフレームを複数フレーム選択する．
𝑆𝑢𝑏(𝑙; 𝑖) = ቚ𝑓′(𝑙) − 𝐷𝐵௣௜௧௖ℎ (𝑐𝑙𝑎𝑠𝑠(𝑙); 𝑖 − 1)ቚ𝑇(𝑙; 𝑢) = 𝑠𝑚𝑎𝑙𝑙(𝑆𝑢𝑏(𝑙; 𝑖), 𝑢 + 1)(12)とする．）．提案法は，動作開始時はデータベースに話者自身の音声信号が蓄積されていないので，データベースを蓄積するために，同じ話者の音声を入力してからターゲット音を入力してマスカー信号を生成した．

(13)

ここで，𝑆𝑢𝑏(𝑙; 𝑖)は𝑓′(𝑙)と𝐷𝐵௣௜௧௖ℎ (𝑐𝑙𝑎𝑠𝑠(𝑙); 𝑖)のとの差の絶対値，𝑇(𝑙; 𝑢)(𝑢 = 0,1, ⋯ , 𝑈 − 1)は選択したフレーム番号，U は 選 択 す る フ レ ー ム 数 で あ る ． ま た ， 式 (13) の𝑠𝑚𝑎𝑙𝑙(𝑆𝑢𝑏(𝑙; 𝑖), 𝑢 + 1) は ， 𝑆𝑢𝑏(𝑙; 𝑖) で 𝑢 + 1 番 目 に 小 さ い

𝑆𝑢𝑏(𝑙; 𝑖)のインデックス𝑖を出力する関数である．式(13)は，まず，𝑆𝑢𝑏(𝑙; 𝑖)が最小になるインデックス𝑖が𝑇(𝑙; 0)に代入され，𝑆𝑢𝑏(𝑙; 𝑖)が 2 番目に小さくなるインデックス𝑖が𝑇(𝑙; 1)© 2020 Information Processing Society of Japan

短いフレーム長で他者の音声から作成する手法を従来法 2

評価実験は，使用する音は，ターゲット音声と作成したマスカー信号の比（Target to Masker Ratio：TMR）が 0[dB]になるように，計算機シミュレーションで生成したマスカー信号の振幅を調整した．そして，ターゲット音声が Lch，振幅を調整したマスカー信号が Rch の音ファイルを 15 フ
ァイル×3 方式の合計 45 個を作成し，2 つのスピーカから出力する．出力レベルは，スピーカから 3.0m の位置（被験者が座る位置），高さ 1.0m（被験者の耳の高さになる位置）

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2020/3/9で約 55.0[dBA]になるように出力した．被験者は，スピーカ

従来法 2 の他者音

ATR デジタル音声データベースから出力された音を聴取し，評価シートに記入する．被験声

セット C 最重要単語

者の人数は，聴力が正常な男性 5 人で行った．

C1-M01（M102, M103, M104, M105）

評価尺度は，聴き取りにくさ，聞き心地評価の 2 つのC1_F01（F102, F103, F104, F105）

評価尺度で評価する．「聴き取りにくさ」は，森本ら

従来法 2 のシフト

[16][17]が提案した音声を評価する指標である．「聴き取り幅𝑆にくくはない」，「やや聴き取りにくい」，「かなり聴き取り従来法のフレームにくい」，「非常に聴き取りにくい」の 4 段階の評価尺で評

長𝑀価し，「聴き取りにくくはない．」以外の尺度は，程度は異提案法のデータベ

ATR デジタル音声データベースなるものの「聴き取りにくい」という判断し，「聴き取りースの蓄積に使用セット C 連続発声 B C3-F01

にくくはない．」以外の尺度の回答をひとまとめにし，こした音声

F101F101SF_B16.AD〜

れらが全回答に対して占める割合を聴き取りにくさとして提案法のシフト幅で，値が高いほどマスキング性能が高い（聴き取りにく𝑆

提案法のフレーム

表 1 に実験機器，表 2 に実験条件，表 3 に従来法と提8192[sample]

F101SF_B20.AD算出する．聴き取りにくいと判断された割合を算出するのい）ことを示す．

4096[sample]

10240[sample]
20480[sample]

長𝑀

案法のパラメータ値，表 4 と表 5 に各評価尺度，図 2 と無音区間のフレー

5[frame]

図 3 に機器配置図，図 4 にターゲット音声信号（F101SF_B01.AD），図 5 図 5 から図 7 に各方式で生成した F101

ム数𝐿௡VAD 閾値R5.0[dB]

SF_B01.AD のマスカー信号を示す．

ピッチの平均フレ4[frame]

ーム数𝑁௔௩௘

ピッチ推定回数𝑃

10

ピッチ推定フレー1024[sample]

ム長𝑀௣௜௧௖௛

1.0(減衰なし)

表 1

実験機器機器メーカ，型番

スピーカ

ELECOM MS-P08UWH

オーディオ IFROLAND OCTA-CAPTURE UA-1010

ピッチの減衰経緯数𝛼

表 2

実験条件

実験場所

実験室

暗騒音レベル38.5[dBA]

TMR

0[dB]

再生ファイル数

45 ファイル（各 15 ファイル×3 方式）

ピ ッ チ の 閾 値𝑇𝐻௣௜௧௖ℎ0

各クラスの下限周𝑓்ு (0) = 56.1, 𝑓்ு (1) = 70.7,

クラス数𝑁௖௟௔௦௦

𝑓்ு (2) = 89.8, 𝑓்ு (3) = 112.3,

波数𝑓்ு (𝑐)𝑓்ு (4) = 140.3, 𝑓்ு (5) = 179.6,

出力レベル

55.0[dBA]（被験者の耳の位置）

被験者

男性 5 名サンプリング

48,000[Hz]各クラスのデータ

16[bit]

ベース長𝐿஽஻

周波数
量子化ビット数

閾値𝑇𝐻௠௔௦௞

𝑓்ு (6) = 224.5, 𝑓்ு (7) = 280.6,選択するフレーム
表 3

提案法と従来法のパラメータ値

パラメータ値ターゲット音声

ATR デジタル音声データベース

従来法 1 のピンク

10𝑓்ு (8) = 353.6, 𝑓்ு (9) = 449.0

10056.1
4数U
表 4

聴き取りにくさ

セット C 連続発声 B C3-F01

1

聴き取りにくくはない．

F101SF_B01.AD〜F101SF_B15.AD

2

やや聴き取りにくい．

176.75[Hz]〜5656[Hz]3

かなり聴き取りにくい．

4

非常に聴き取りにくい．

ノイズの周波数帯域幅© 2020 Information Processing Society of Japan224

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表 51A-11
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3.2 実験結果，考察

聞き心地

1非常に悪い．

2悪い．

3良い．

4

非常に良い．

図 8 に聴き取りにくさの主観表結果，図 9 に聞き心地の主観評価結果を示す．
図 8 より，提案法は，従来法 1 や従来法 2 より聴き取りにくさの評価で良い結果になった．従来法 1 や従来法 2 はピンクノイズや他者の音声を使用してマスカー信号を生成マスカー信号しているため，ターゲット音とマスカー信号の音響特性が再生スピーカ大きく異なり聴き取りにくさが低くなった（聴き取り易く3.0[m]なった）と考えられる．一方，提案法は話者の音声を使用スカー信号の音響特性が近くなり，聴き取りにくさが高く

椅子

ターゲット音声
信号再生スピーカ
図 2

してマスカー信号を生成しているため，ターゲット音とマ机
机

0.1[m]

被験者なった（聴き取りにくくなった）と考えられる．また，従来手 1 と提案法，従来法 2 と提案法で T 検定を行った結果，有意差がある結果になった．
また，図 9 より，提案手法は，聞き心地で従来法１と同機器配置図（上面図）等で，従来法 2 より良い結果になった．これは，従来法１はピンクノイズを使用しているので定常的な音になり，あ3.0[m]

まり聞き心地が悪くならなかったと考えられる．従来法 2は短いフレーム長で他社の音声からマスカー信号を生成しているので，マスカー信号が耳障りな音になり聞き心地が1.0[m]
床0.7[m]
椅子悪くなったと考えられる．一方，提案法は，話者自身の音声を使用しているため，ターゲット音声とマスカー信号が

図 3 機器配置図（側面図）

違和感なくマスクされたため，従来法 1 と同等の聞き心地になったと考えられる．
以上の結果から，提案法は聴き取りにくさで従来法 1 と従来法 2 より性能が良く，聞き心地は従来法 1 と同等になり，提案法の有効性を確認できた．

図 5 F101SF_B01.AD の従来法 1 マスキング音

聴き取りにくさ[%]

図 4 ターゲット音声（F101SF_B01.AD）

100806040200
従来法1

従来法2

提案法

図 8 聴き取りにくさの主観評価結果

図 6 F101SF_B01.AD の従来法 2 マスキング音

聞き心地43210
従来法1
図 9従来法2提案法

聞き心地の主観評価結果

図 7 F101SF_B01.AD の提案法マスキング音© 2020 Information Processing Society of Japan225

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4. まとめ
本論文では，話者の音声信号を変形させずに長いフレーム長でデータベースに蓄積し，テータベースに蓄積された過去のフレーム信号を複数フレーム選択して，選択したフレームを重畳してマスカー信号を生成する手法を提案した．
評価実験の結果，提案法は，聴き取りにくさのは従来法より良く，聞き心地は従来法 2 より良く，従来法 1 と同等になることがわかった．
今後の課題として，システム開始直後はデータベースに1A-11
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スピーチライク雑音に含まれる音声的特徴の分析” 日本音響学会誌, vol.53, no.5, pp.337-345, 1997.
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performance in public spaces”, The Journal of the AcousticalSociety of America, vol.116, no.3, pp.1607-1613, 2004.
[17] 佐藤逸人, 森本正之, 佐藤洋, “聴き取りにくさによる音声伝送性能の評価”, 日本音響学会誌, vol.63, no.5, pp.275-280,
2007.

話者の音声が蓄積されておらずマスキング性能が落ちるため，システム開始からデータベースに話者の音声が蓄積されるまでマスキング性能を良くする対策や，今回の評価ではオフライン処理でマスカー信号を作成したので，リアルタイムでマスカー信号を生成するリアルタイムシステムへの実装などがあげられる．

参考文献
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https://sound-solution.yamaha.com/products/speechprivacy/vsp1/index, (参照 2019-12-20).
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