Panasonic Technical Journal Vol. 67 No. 2 Nov. 2021

音響デジタライゼーション技術
Acoustic Digitalization Technology

松

村 俊

之

Toshiyuki Matsumura

要

大

毛 勝

統

Katsunori Daimo

板 倉 光

佑

Kousuke Itakura

谷 川 理 佐 子
Risako Tanigawa

旨
当社では，物流や流通・製造などの現場の課題を洗い出し，現場をカイゼンすることで経営課題を解決する現場CPS（Cyber Physical System）の技術開発を強化している．課題抽出に向けた現場のデジタル化の手段として，
画像による人やモノの認識・追跡の開発が行われてきた．デジタル化による高精度化および高機能化を目的として，これまで高音質化で培ってきた音響コア技術を適用した音響デジタライゼーション技術に着目する．本技術により，現場の特徴が音に現れやすいような異常識別や，作業者の音声による人物認証など，現場の音をセンシ
ングすることで，現場の状況を広く深くデジタル化できる．本稿では，特に人の能力を超えた広帯域な音響セン
シングを実現するレーザマイクの高感度化技術と高精度な音響識別技術の確立に向けたドメイン適応技術を用いた話者識別技術の高精度化について述べる．
Abstract
Our company is strengthening technology development for a Gemba Cyber Physical System (CPS) that solves management issues
by kaizen of the gemba that identifies on-site issues such as logistics, distribution, and manufacturing. For digitizing the gemba for
problem extraction, we developed the recognition and tracking of people and things through images. In addition to images, to improveaccuracy and functionality, we focused on acoustic digitization technology with acoustic core technology that has been cultivated for ahigh sound quality. With this technology, it is possible to digitize the situation of the gemba more widely and deeply by sensing soundsuch as abnormality identification that makes it easy for the characteristics to appear in the sound and personal authentication using thevoice of the worker. In this paper, we discuss the development of a high-sensitivity laser microphone that can detect wide-band
acoustic sensing that exceeds human capabilities and speaker identification for the establishment of highly accurate acoustic
identification technology using domain adaptation.

当社では「現場プロセスイノベーション」に注力してお貢献 基幹
領域 システム

1．はじめに

製造

物流

流通

現場管理システム（生産・在庫・輸送・販売・・・）
分析・シミュレーション・最適化ツール

り，多様で複雑な課題を抱えた現場をデジタル化し，現場
題を根本的に解決する事業を強化している．
現場プロセスイノベーションでは，現場の課題を正しく把握するための現場CPS（Cyber Physical System）の技術開発[1]を進めている．CPS技術では，画像や各種センサを使って現場の人やモノの認識・追跡するデジタル化の開発が進められてきた．そのなかで，デジタル化の高精度化および高機能化を目的に，これまで高音質化で培ってきた音響

現場センシング
ソリューション

の人・モノ・機器を最適に動かすことで，経営や社会の課

設備の異常/予兆検知

画像識別 AI
画像センシング

作業者の行動/会話分析

搬送中の異常検知

音響デジタライゼーション
音響センシングデバイス
高精度音響識別 AI

・・・

現場（人・モノ・設備）

第1図 音響デジタライゼーション技術
Fig. 1 Acoustic digitalization technology

コア技術を適用した音響デジタライゼーション技術（第1れるモータなどにおいて，回転するシャフトを支える軸受図）の開発を行っている．現場の特徴が音に現れやすいよけで異物や潤滑油不足などによる異音が発生することがあうな異常識別や，作業者の音声による人物認証など，現場る．
しかし，
初期は音が小さく工場内の騒音で聞こえない，の音をセンシングすることで，現場の状況をより広く深く

もしくは，人の聞こえる周波数には特徴が出にくいことがデジタル化することが可能となる．

多い．人が異音に気づいたとき，多くの場合は既に軸受け

音響デジタライゼーション技術の目的は，人ができるこは摩耗しており取り換えが必要となる．しかし，異常の初との置き換えだけではなく，人の能力を超えたソリューシ

期段階のわずかな摩擦の増加，つまり異常を早期に発見でョンの確立である．筆者らは「人が気づかないことに気づきれば，注油による摩耗防止や交換部品の事前準備などのく」，「人より早く気づく」という価値を提供し，現場のカ対策が可能となる．このように課題がデジタル化できていイゼンに貢献する．例えば，さまざまな設備や機器に使われば，部品の長期利用や交換時のリスク軽減が期待でき，

63Panasonic Technical Journal Vol. 67 No. 2 Nov. 2021

152

コスト削減や計画どおりの生産が実現できる．

可聴音
20 Hz
20 kHz
人に聞こえる音

近年のAIの進化で，AIは人の作業の一部を代替できるレ

超音波
人に聞こえない音？

ベルになってきている．音響デジタライゼーション技術で10 Hz

は上記例のような価値提供に向け，人を超えるデジタル化

ECM マイクを目指す．具体的な成長の軸として，MEMS マイク100 kHz

10 kHz周波数

圧電センサ① 広帯域音響センシングデバイス

レーザマイク

② 高精度音響識別AIを定めた（第2図）．広帯域センシングデバイスでは，広帯域な音の計測が可能なレーザマイクを高感度化することで，第3図 主要な音響センシングデバイスの周波数帯域
Fig. 3 Frequency range of acoustic sensors

センシングデバイスの進化を図る．高精度音響識別AIでは，世界で競争できる高いレベルのAI技術進化を図る．これら

くから使われているECM（Electret Condenser Microphone)は2つの成長軸の掛け算により，人を超えるデジタル化を実現

通常この帯域がターゲットとなっている．一方，近年搭載

し，現場カイゼンに貢献する．

が増えているMEMS（Micro Electro Mechanical Systems）マイ以降では，広帯域音響センシングデバイスと高精度音響
識別AIの技術について述べる．

クは，従来はECMと同様，可聴帯域をターゲットとするものであったが，スマートフォンへの搭載で小型化が求められ，結果的に振動板の口径が小さくなることで，超音波帯

音の周波数

超音波

域にも感度を有するものが出てきている．しかし，この感

広帯域音響
センシングデバイス

人を超える
デジタル化

度もおよそ100 kHzが上限と言われている．一方，超音波帯域のセンシングデバイスとして従来から使われている圧電センサは，検出対象によってそれぞれ40 kHz，80 kHz，… ，

可聴音

300 kHzなど，一部はMEMSマイクの上限を超える超音波を高精度
音響識別 AI

人の代替検出可能であるが，振動板の共振を利用している原理上，検出周波数範囲は狭帯域となる．
筆者らは音のセンシングの帯域を拡（ひろ）げるため，

一般レベル

音の識別精度

世界レベル

第2図 音響デジタライゼーション技術のターゲット領域
Fig. 2 Target region of acoustic digitalization technology

帯域の制約となる振動板を用いず，現状の音響センサより広帯域な音の検出が可能なマイクの開発を行った．
2.2 レーザマイク
従来のマイクでは検出が難しい100 kHzを超えた音の検出が可能で，かつ圧電センサのような狭帯域ではなく広帯

2. 広帯域音響センシングデバイス

域の音を検出可能なセンシング手段としてレーザマイクが人が識別可能な音は，20 Hz～20 kHzと言われており，20の伝搬経路中の空気が圧縮・膨張される際に空気の屈折率

kHzを超える音は超音波と呼ばれている．超音波は物の擦が変化することを検出して音を検出する．第4図にレーザ

れ，物同士のわずかな衝突，小さな穴からの気体の漏れ，

マイクの構成を示す．

火花や電気のスパークなどで発生することが知られており，ある[2]．音場中にレーザ光を伝搬させ，音によってレーザ

光源から出た周波数ω0の光はカプラーで参照光と測定光

これらをとらえることで，異常をより早期に検出することを目指す．本章では，広帯域な超音波をセンシングするた参照光めのデバイスとしてレーザマイクに着目し，その課題である高感度化の課題を解決する技術について述べる．
2.1 音の周波数とセンシングデバイス

光源

AOM

Coupler
測定光
Circulator

第3図に空中を伝搬する音のセンシングデバイスと周波を目的とするため，可聴帯域を対象とすることが多い．古

64

光検出器

音

l

数帯域を示す．スマートフォンやスマートスピーカなどに搭載されているマイクは通常，音声をセンシングすること

Coupler

Mirror

第4図 レーザマイクの構成
Fig. 4 Configuration diagram of the laser microphone

デジタライゼーション特集：音響デジタライゼーション技術

153に分けられる．参照光はAOM（Acousto-Optic Modulator）で変化が小さいことがわかる．第5図に実際に赤色光のレー変調され，もう一方の測定光は音場中を伝搬させる．ここザマイク（光路長0.2 m）を用いて音を測定した際の感度で測定光が伝搬する空間に一様な音圧pによる屈折率変化（橙色）と，MEMSマイクの感度（青線）の感度の比較をが生じるとすると，空間内の屈折率変化Δnは示す．MEMSマイクの感度に比べて，25 dB（約1/18）以上

𝑛𝑛0 − 1Δ𝑛𝑛(𝑡𝑡) = 2 𝑝𝑝(𝑡𝑡)𝑐𝑐 𝜌𝜌

･･････････････････････ （1）も感度が低いことがわかる．したがって，レーザマイクを音のセンシング手段として用いるには感度が課題であること表される[3]．このとき，n0は空気の屈折率，cは音速，ρとがわかる．そこで筆者らは，従来のMEMSマイクとほぼ

は空気の密度である．一方，参照光E1と測定光E2は測定光同等の感度を目指し，レーザマイクの高感度化を行った．

の伝搬距離をl，位相差をθ1，θ2とすると，𝐸𝐸1 (𝑡𝑡) = 𝐸𝐸1 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐{(𝜔𝜔0 − 𝜔𝜔𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴 )𝑡𝑡 − 𝜃𝜃1 }
𝐸𝐸2 (𝑡𝑡) = 𝐸𝐸2 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐{𝜔𝜔0 𝑡𝑡 − 2𝑘𝑘0 Δ𝑛𝑛𝑛𝑛 − 𝜃𝜃2 }･･････ （2）2.4 レーザマイクの高感度化･･････ （3）レーザマイクの感度は（5）式によって示され，光路長lと表され，光検出器での光強度は，|𝐸𝐸1 (𝑡𝑡) + 𝐸𝐸2 (𝑡𝑡)|2 = |𝐸𝐸1 (𝑡𝑡)|2 + |𝐸𝐸2 (𝑡𝑡)|2が大きいほど感度が向上する．そこで，筆者らは測定光を縦横に多重に反射する受音部の構造を検討した（第6図）．

+𝐸𝐸1 (𝑡𝑡)𝐸𝐸2 (𝑡𝑡)[cos{𝜔𝜔𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴 𝑡𝑡 − 2𝑘𝑘0 Δ𝑛𝑛𝑛𝑛 + 𝜃𝜃1 − 𝜃𝜃2 } +100×100 mmの枠をミラーで構成し，測定光を縦横に反射（4）させることで，光路長を0.2 m（1回反射）から約5m（49回となる．このとき，光源の周波数ω0は周波数が極めて高い反射）に拡張した．オーディオ用のツィータでホワイトノ（4）式のうち，ためω0を含む項の変化は無視でき，
𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐{𝜔𝜔𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴 𝑡𝑡 − 2𝑘𝑘0 Δ𝑛𝑛𝑛𝑛 + 𝜃𝜃1 − 𝜃𝜃2 }イズを再生し，検出値とノイズレベルとの差分をプロット

cos {(2𝜔𝜔0 − 𝜔𝜔𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴 )𝑡𝑡 − 2𝑘𝑘0 Δ𝑛𝑛𝑛𝑛 − 𝜃𝜃1 − 𝜃𝜃2 }]𝑛𝑛0 − 1= cos �𝜔𝜔𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴 𝑡𝑡 − 2𝑘𝑘0 2 𝑝𝑝(𝑡𝑡) ∙ 𝑙𝑙�
𝑐𝑐 𝜌𝜌

･･････（5）したレーザマイクの感度周波数特性の測定結果を第5図に示す．光路長伸長前に比べ，光路長伸長後に約25 dB向上しており，MEMSマイクとほぼ同等の感度が実現できた．

の項のみが光検出器で変化する信号としてとらえられる．
この出力信号に対し，AOMによる変調周波数ωAOMでFM復100 mm

2.3 レーザマイクの特長と課題
レーザマイクは前述のように空気の屈折率変化を直接とらえるものであるため，上限周波数は振動板の検出限界に

測定光

100 mm

調を行うことで，音圧pを求めることができる．

よらない．したがって，理論上は周波数限界が存在せず，広帯域に音をセンシングするデバイスとして有用である．
また，レーザによる測定のため，電磁波中や高音中など厳

ミラー

ミラー

しい環境中での測定も可能という特徴もある.
一方で，（1）式に記載の空気中の光の屈折率n0は，気温15℃，1気圧で1.000277である（赤色光の場合）．よって，1

第6図 レーザマイクの感度向上に向けた受音部の構造
Fig. 6 Structure of a laser microphone for improving sensitivity

Paの音圧による屈折率変化は，10-9オーダーであり，非常に2.5 今後の取り組み

Microphone sensitivity [dB]

MEMS マイクレーザマイク（光路長伸長前）
レーザマイク（光路長伸長後）70mmの受音部内部に音圧分布が生じたためと考えられる．

60

今後は光路長を維持したまま小型化を進めることでより高

50
40
30

MEMSマイクと同等感度は実現できたが，一方で，30kHz以上の周波数で感度が低下している．これは100 mm×100

い帯域での感度向上を目指す．

約 25 dB

20
10
0
1000

10000

100000Frequency [Hz]第5図 マイク感度の実測結果
Fig. 5 Comparison of the sensitivity of the microphones

3．高精度音響識別AI
音響データから，現場の業務効率改善に有用な識別結果を得るためには，高精度な音響識別AIが必要とされる．現場における音響信号は大きく分けて音声（人間の発話）と65

Panasonic Technical Journal Vol. 67 No. 2 Nov. 2021

154

非音声（作業音や設備動作音など）に分類できる．効率よこのような課題を解決するために，汎用的な学習データ

く高精度な音響識別AIを構築するには，早期に大量の分析（例えば英語音声）を用いて学習した話者照合モデルに対用データを入手し特長ある音響識別AIを早期に技術獲得/

し，評価データの近い性質をもつ少量の学習データ（イン成長させる必要があった．そこで非接触での音声による個

ドメインデータ）を用いてドメインを補正する手法（ドメ

人認証（識別）が業務効率改善につながる現場をターゲッ

イン適応手法）が開発されてきた．ドメイン適応の方法とトに想定し，約1万人の音声から人物を特定する話者照合のしては，主に以下の2つの手法が提案されている．

世 界 的 な ベ ン チ マ ー ク テ ス ト で あ るNIST Speaker① 話 者 特 徴 量 比 較 （Probabilistic Linear Discriminant

Recognition Evaluationコンペティションを高精度音響識別Analysis，PLDA）部[5]に用いる学習データとしてイ

AI技術の開発ドライバとして設定した．以降では話者識別

ンドメインデータを用いる手法[6]AIの精度向上について述べる．なお，話者照合はコネクテ② x-vectorを抽出するためのDNNをインドメインデータィッドソリューションズ社イノベーションセンターと共同で再学習（Fine-Tuning）することでドメイン適応するで開発している技術である．

手法
本稿では特に①PLDA部のドメイン適応について述べる．

3.1 話者照合と従来手法の課題

ドメイン適応手法では，より評価データと近い性質をもつ音声による話者照合は，入力した声があらかじめ個人とデータを学習に用いることで性能が改善することが知られ紐（ひも）づけて登録した音声と一致するかどうかを識別ている．ただし，音声は言語や音声品質以外にも非常にさする技術であり，人の音声に含まれる音響的な特徴量を定

まざまな要因でその特徴が変化するため，どのような条件

量化し，話者特徴量間の類似度を算出することで個人を識のデータが評価データと近い性質をもつかということを明別する技術である．

確にする必要がある．そこで筆者らは，さまざまな条件で

本技術分野においては，近年Deep Neural Network（DNN）

x-vectorの分布の比較を行った．256次元のベクトルである技術の発展により照合精度が目覚ましく向上している．中x-vector同士の類似性を2次元分布に可視化するため，t-SNE

でも，近年最も高い照合精度を実現し，広く採用されてい手法を採用した．その結果，x-vectorの分布は性別によってる技術にx-vector方式が挙げられる[4]．x-vector方式は，N人

大きく分かれていることがわかる（第8図）．しかし，一方の話者の正解情報を与えてDNNの学習を行い，学習されたで性別が事前に把握できることは少ないため，どちらかのDNNの出力層の前段の中間層の出力を話者固有の特徴量

性別に特化してドメイン適応を行っても，その用途は非常（x-vector）として抽出する方式である．このx-vector同士のに限定的なものとなってしまうという課題があった．

比較により話者間の類似度を評価する（第7図）．x-vector
は音声がもつ話者性を表す特徴量として扱われるが，話者性以外の特徴（言語や周囲環境条件の違いなどを指す．以下，ドメインと呼ぶ）によって異なる分布をもつことが知

male

られており，学習データと評価データのドメインが異なる
場合，性能が劣化するという課題が存在する．ドメインはさまざまな要因で規定され，一般的には使用言語や，電話
音声/非電話音声などが音声のドメインを規定する要因とfemale

して知られている．

第8図 男性音声（青色）・女性音声（赤色）の
登録音声

学習データ
話者特徴量
抽出 DNN
話者特徴量
抽出 DNN

照合音声

話者特徴量（x-vector）の二次元分布
登録音声
x-vector

類似度計算(PLDA)部
照合音声
x-vector

学習データ

第7図 話者照合の流れ
Fig. 7 Flow of speaker verification

66

Fig. 8 Two-dimensional distribution of speaker features

学習データ
同一人物
or 他人

(x-vector) of a male voice (blue) and female voice (red)3.2 開発手法
それぞれの性別に対してドメイン適応を行うことで話者照合の性能を高めつつ，男女どちらの話者に対しても話者照合が可能なシステムを実現するために，筆者らは話者照合の前段に評価データの性別識別器を配置し，その識別結果に基づいて性別ごとにドメイン適応した話者照合モデル

デジタライゼーション特集：音響デジタライゼーション技術

155を切り替えることで高精度に話者照合を行うシステムを開𝑥𝑥 = 𝑥𝑥 ′ + Φ𝛽𝛽 + Γ𝛼𝛼 + 𝜖𝜖････････････････････（6）発した（第9図）．本手法により，識別すべき対象範囲を性

ここで，xは入力のx-vectorを示し，x'はオフセット，Φ，

別ごとに限定して学習することができるため，話者特徴量

Γはそれぞれ話者のみの特徴量空間における基底行列と収に表れる個人性の微小な差異を，よりとらえやすくなるこ

録環境などの特徴量空間の基底行列，β，αはそれぞれ話者とが期待できる.

を表す特徴量ベクトルと，収録環境などの要因を表す特徴
量ベクトルである．PLDAでは，これらの特徴量が正規分
布N(∙)から生成されるとし，下記のモデルに対し，EM推定

男性学習データ

照合音声

話者特徴量
抽出 DNN

性別
識別器

男性適応
PLDA モデル
女性適応
PLDA モデル

により学習データからx'，Φ，Γ，Σを推定する．
同一人物
or 他人

𝑝𝑝(𝑥𝑥|𝛽𝛽, 𝛼𝛼) = 𝑁𝑁(𝑥𝑥 ′ + Φ𝛽𝛽 + Γ𝛼𝛼, Σ)𝑝𝑝(𝛽𝛽) = 𝑁𝑁(0, 𝐼𝐼)，𝑝𝑝(𝛼𝛼) = 𝑁𝑁(0, 𝐼𝐼)････････（7）････････（8）PLDAを用いた2つの特徴量x1，x2の比較では，2つの特徴
量が同じ話者の特徴量ベクトルから生成される確率と，そ女性学習データ

第9図 性別識別結果に基づく識別モデル切り替え方式
Fig. 9 Discriminative model-switching method
based on gender identification results〔1〕音声による性別識別器

れぞれが独立に生成される確率の比の対数を求めることで，2つの特徴量の類似度S(x1, x2 )が次式で求められる．
𝑆𝑆(𝑥𝑥1 , 𝑥𝑥2 ) =𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙∬ 𝑝𝑝(𝑥𝑥1 |𝛽𝛽, 𝛼𝛼1 )𝑑𝑑𝑎𝑎1 ∫ 𝑝𝑝 (𝑥𝑥2 |𝛽𝛽, 𝛼𝛼2 )𝑑𝑑𝛼𝛼2 𝑑𝑑𝑑𝑑
∬ 𝑝𝑝(𝑥𝑥1 |𝛽𝛽, 𝛼𝛼1 )𝑑𝑑𝛽𝛽1 𝑑𝑑𝑎𝑎1 ∬ 𝑝𝑝 (𝑥𝑥2 |𝛽𝛽, 𝛼𝛼2 )𝑑𝑑𝛽𝛽2 𝑑𝑑𝛼𝛼2(9)PLDAでは，x^',Φ,Γ,Σなどのパラメータは事前に学習す本手法では，第8図に示したとおり同性同士はx-vectorのると上述したが，この学習をインドメインデータで行うこ距離が近くなるという性質を利用し，多数の性別ラベル付とでPLDAの性能が大きく改善することが知られている．

きの性別識別用データとの類似度計算を行うことで性別をしかし，インドメインデータのみで学習を行うと，データ識別する．具体的には，まず，男女両方の学習データを用

数が少なく過学習をしてしまうため，ここでは，異なるド

いて汎用のPLDAとx-vector抽出用DNNを学習する．次に，メインの音声を含む汎用学習データで推定されたパラメー

話者の登録時に，汎用DNNを用いて登録音声からx-vector

タと，男性もしくは女性のみのインドメインデータで推定を抽出する．そして，抽出されたx-vectorに対し，汎用PLDAされたパラメータの加重平均を用いて，男女それぞれのを用いて事前に用意した多数の性別ラベル付きの性別識別

PLDAモデルを学習した．

用データの各発話との類似度をそれぞれ計算する．
最後に，それらの類似度において，男性発話との類似度の平均と女3.3 性能評価

性発話との類似度の平均をそれぞれ求め，類似度の平均が開発手法による話者照合精度の評価を行うため，男女別

より大きい性別を識別結果として出力する．性別識別器ののドメイン適応をしていない話者照合方式（ベースライン

学習および評価データとして英語音声として入手可能な大方式）と，性別ドメイン適応後のPLDAモデルによる話者規模なデータセット（Switchboard，NIST SRE04-12，MIXER6照合方式との性能を比較した．本評価では，x-vector抽出用の音声データセット合計で81271発話，6983話者）を用いた

DNNとして，まず始めに比較的小規模なモデルである

結果，99.8 %の精度で識別可能であることを確認した．

ResNet （Residual Network） 34を用いて開発手法の評価，分

本手法は，性別以外にもさまざまなドメイン情報をラベ析を行った．その後，DNNの大規模化との組み合わせによルに追加することでモデルの再学習をすることなくドメイる効果を確認するため，ResNet34よりもパラメータ数が約

ンの識別が実現可能であり，さまざまな識別にも展開でき15%多いモデルであるResNeXt50を用いて，PLDAの男女別

る．

適応方式の有無によるResNeXt50の性能を比較した．

〔2〕性別識別結果に基づくドメイン適応切り替え手法〔1〕評価条件

x-vector同士の類似度を比較する手法としてPLDAが広く

本評価は全て自由発話による音声を用いてサンプリング

用いられている[2]．PLDAでは，x-vectorを話者のみに依存

周波数8 kHzで評価を行った．性能の評価にはNIST（米国標する特徴量と，環境音などの話者以外の要因に依存する成準技術研究所）が開催する話者照合コンペティション

分に分解することで，より正確に2つのx-vectorが同じ話者

Speaker Recognition Evaluation 2019（SRE19）で使用された評により発話されたものであるかどうかを推定することがで

価データセットを使用した．登録音声は60秒，識別音声はきる．話者のみに依存する特徴量は，下記の式に従って

10～60秒とした．PLDAの学習データとして英語音声とし

x-vectorを分解することで得られる．

て入手可能な大規模なデータセット（Switchboard，NIST

67

Panasonic Technical Journal Vol. 67 No. 2 Nov. 2021

156

SRE04-12，MIXER6の音声データセット合計で81271発話，

広帯域な周波数の音で，異常を早期に検出することを目的

6983話者）を用いた．また，これらのデータに対し，音楽とした「広帯域音響センシングデバイス」，および現場を正や雑踏などの雑音付与や残響重畳の組合せにより，合計で確にデジタル化し，把握することを目的とした「高精度音650168発話までデータ数を拡張してPLDAの学習を行った．

響識別AI」について述べた．

評価指標は照合時の本人拒否率と他人受入れ率が等しくな

現在，さまざまな現場において，機器や設備の異常の早るように照合閾（しきい）値を設定したときのエラー率（等期検知や人の行動把握などの仮説検証や実証実験を始めて

価エラー率，Equal Error Rate）を用いた.

いる．今後はさらなる音響デジタライゼーション技術の進〔2〕評価結果

化により，現場カイゼンへの貢献範囲を拡大する．

本評価ではいずれのドメイン適応も行わないベースライ
参考文献

ン方式に対し，男女別のドメイン適応を行ったPLDAモデ
ルを使用した場合の結果を第1表に示す．開発手法である，PLDAの性別ドメイン適応によりSRE19評価データにおいて等価エラー率が0.56ポイント改善し，開発手法の有効性が確認できた．また第2表に，x-vector抽出DNNをResNet34
からResNeXt50に変更した場合の結果を示す．話者特徴量
DNNをより大規模なモデルに変更したことにより，ベース
ライン方式の等価エラー率が大きく改善しているが，本開発方式と組み合わせることでさらに0.09ポイント改善しており，DNNアーキテクチャによらず本開発手法が有効であることを確認した．
第1表

性能評価結果（話者特徴量DNN:ResNet34）

Table 1 Equal error ratpye of the speaker identification
方式

等識別エラー率 [%]ベースライン方式

5.15

開発方式

4.59

第2表

性能評価結果（話者特徴量DNN:ResNeXt5034）

Table 2 Equal error rate of the speaker identification
方式“センシング技術－現場プロセスイノベーション,” パナソニック（株）” https://biz.panasonic.com/jp-ja/gemba-process-innovation_sensing-technology, 参照 Oct. 20, 2021.
[2] Balthasar Fischer, “Optical microphone hears ultrasound,” Lasar
Nature Photonics, vol. 10, issue 6, pp. 356-358, 2016.
[3] 中村 健太郎, “光を用いた音波の検出（<小特集>マイクロホン
開発における各種技術分野の動向）,” 日本音響学会誌, vol. 64,
no. 11, pp.667-672, 2008.
[4] D．Snyder et al., “X-Vectors : Robust DNN Embeddings for Speaker
Recognition,” in Proc. IEEE ICASSP, Apr. 2018.
[5] S. J. D. Prince, “Probabilistic linear discriminant Analysis for inference
about identity,” in Proc. ICCV 2007, pp. 1-8, Oct. 2007.
[6] Villalb et al., “Unsupervised Adaptation of PLDA by Using Variational
Bayes Methods,” in Proc. IEEE International Conference on Acoustics,
Speech and Signal Processing, ICASSP 2014, May 2014.
[1]

等識別エラー率 [%]ベースライン方式

2.97

開発方式

2.88

執筆者紹介
松村 俊之

テクノロジー本部 デジタル・AI技術センター
Digital & AI technology Center, Technology Div.

大毛 勝統

3.4 今後の取り組み
話者識別の精度向上について述べたが，今後はさらに話

Toshiyuki Matsumura

Katsunori Daimo

テクノロジー本部 デジタル・AI技術センター
Digital & AI technology Center, Technology Div.

者特徴量抽出DNNのインドメインデータでの再学習と本技術を組み合わせ，更なる識別精度の向上を目指す．話者
照合コンペティションへのチャレンジを通して，世界トッ
プレベルの識別性能を実現する話者識別AI技術の確立に

板倉 光佑

Kousuke Itakura

テクノロジー本部 デジタル・AI技術センター
Digital & AI technology Center, Technology Div.

成功した．今回獲得した技術を広帯域音響信号に適用し，
音響識別AI技術の進化を加速する．
谷川 理佐子4．まとめ
本稿では，さまざまな業務プロセスカイゼンへの貢献を目指し，人を超えたデジタル化を実現する音響デジタライ
ゼーション技術の開発において，人では聞くことが困難な

68

Risako Tanigawa

テクノロジー本部 デジタル・AI技術センター
Digital & AI technology Center, Technology Div.