立石科学技術振興財団

助成研究成果集(第27号) 2018

立石賞特別賞の受賞記念講演概要

デジタル時代の音声符号化・合成・認識に関する
音声分析根幹技術の発明
名古屋大学 名誉教授

1．音声情報処理のではないかと考えた

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わけであります。

歴史：電話と蓄音機の発明

板 倉 文 忠電話は 1876 年にグラハムベルが音声を電気実は，このような仕信号に変換しその信号を相手に伝えて再び音声組みを具現化した先行に戻す，所謂，電気音響変換器として発明され研究に Voder というもました。一方，蓄音機は 1877 年にトーマス・のがあります。これは，エジソンによって発明され，音の空気振動を蝋電気回路によって声帯管の溝の凹凸変化に刻み込んで，それを再び元の振動のような波形を電気的に作り，それをの波形に戻すという，音をアナログ的に記録・ボーカルトラクト (声道と呼ばれる音響管) に再生する装置で，エジソンは，この蓄音機の発相当するフィルターにかけますと人間の声に近明が人生で最も興奮した時であったと史記に書いものが作れます。そのボーカルトラクトの特いています。
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人の発声のモデル

さて，ここで発声と言うことを少し考えてみます。人間は脳で考えたことを口で発声する訳ですが，これをモデル化すると図 1 の様なことになっています。私が主として研究してまいりましたのは，その発声の部分でありまして，脳がどういうふうに動いているか，その構造がどうなっているかということについて，当時はまだ直接観測したり，データを取ったりすることが難しい時代でした。しかし，発声については

図1

人の発声のモデル

図 1 のように，肺から送られてきた空気流が声帯という器官で空気振動になり，それが口腔を介して口から音声として放射され相手に伝わる訳です。声帯は音の基本的振動を作るところで音源と呼ばれています。それが声道とよばれる舌や口腔，唇の動きによって，言葉特有の変換を受け，音声となって放射される訳です。これが音声発生のメカニズムでして，脳に比べると非常に単純なシステムでございます。従いまして，この部分は，かなり数学的な扱いもできる― 14 ―

図2

音声合成電子オルガン Voder の原理Tateisi Science and Technology Foundation

性をオルガンの鍵ように 10 本の指で周波数をメータ (数値) として取り出し低ビットレートコントロールすることによって人間の声を合成で符号化して伝送し，再び元の音声を合成するできるはずだということをベル研究所の音声分析合成系の技術が必要になった訳です。

Homer Dudley が 1939 年 (今から 80 年前) に

この音声合成分析系が上手く機能すれば，人間メモを残しております。の声の重要な部分をきちんと分析できたという

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一つの証拠になるわけです。その意味で，私は音声帯域圧縮方式 Vocoder の発明

この原理を実用的に近づけた一つの研究が音音声処理の基本技術と考え，それをライフワー

声帯域圧縮方式 Vocoder というものです。こクとして研究してきました。その後，その中核

れは，1928 年太平洋横断電信ケーブルが敷設となる PARCOR，LSP という数学理論を考えされた時，その電信ケーブルを介して音声を直付いて，今日ではそれが，色々な所に利用され接送ることは出来ないかという議論がされましるようになってきたという次第でございます。

た。ただ，当時の電信ケーブルで送れる最大周波数は 100 Hz 程度で，音声波形をそのまま送ろうとすると 3000 Hz 程度の周波数帯域幅が必要でした。そこで音声信号の帯域幅を 100Hz くらいに圧縮しようと考えられた Vocoderというものがあります。これは，先程の Dudleyが 1928 年に提案していました。

図4

低ビットレート音声符号化の原理

音声合成分析系を図 4 で説明します。最上段
が音声のアナログ波形で，これを 20〜30 msの区間 (分析フレーム) に細かく分割し，各区
図3間の信号の強さや声の高さ等，平均的な周波数Dudley. H のチャネルボコーダ成分を抽出し，これを以て，先程の Vocoder

図 3 がボコーダの原理図です。簡単に言えば，と同じように，音声を合成・復元するというも人間の声を周波数分析する濾波器とそれを合成のです。これは，音声波形をそのまま伝送するする濾波器を送信側と受信側に置き，それぞれ代りに，人間の声の平均的なスペクトルと音源の周波数成分の強さを整流して取り出し，それの情報を伝送するという意味で音声波形そのもを濾波器へ振幅情報として入力し音声を合成すのを伝送する従来の電話とは全く異なる仕組みるというものです。要するに，アナログ的なになっている訳です。

フィルター技術を使った試みでありますが，実2. 1

際の電信ケーブルで音声を伝送することには使われなかったようです。

はじめの挑戦と失敗

この研究を進めるにあたって，まず自分の声をサウンドスペクトログラムで分析した所，私の声が少ししわがれていて教科書に載っているようなきれいな声紋パターンが得られませんで

2．音声分析合成系：
このように人間の声を分析して，それをパラした。そこで私は，人間の声と言うものは非常― 15 ―

立石科学技術振興財団に複雑な変動を持つ信号ではないかと考え，まとから，その結果を翌年，東京で開かれた第 6

ず，それを確率過程と見做してモデル化した方

回 ICA (国際音響学会議) で発表する機会にが良いのではないかと考えました。ということ恵まれました。偶々同じセッションでベル研究でその数学モデルに基づいて確率過程の統計的所の Atal, Schroeder から音声の適応線形予測なパラメータと称する母数を抽出し，それに符号化に関するが発表があり，私の研究と共通よって認識すればもっと良い音声認識システムする点が多いということで線形予測音声符号化ができるのではないかと考え研究をスタートしの先駆的な研究として認められ大変光栄でした。

ました。

その原理図が図 6，図 7 です。

当初私は，それをアナログ的なフィルターで実現しようとしたのですが，上手くいかないことが分かり，当時研究室に導入されたミニコンFACOM270-20 を使ってデジタル信号処理を意識した数理分析からスタートしました。その結果，音声の最適識別に必要な統計量は，初めの p 個の自己相関関数で抽出できることを明らかにし，これを使って音声の分析をスタートさせたわけであります。その研究をまとめた成図6

ML スペクトル推定の例

果は，電信電話公社電気通信研究所の成果報告として 1966 年に出版されました。(図 5)

図7
図52. 2理論のまとめ

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ML スペクトル推定法のブロック図

最尤推定法から PARCOR 方式への発展

こうした研究をさらに発展させ PARCOR 型

音声分析合成方式に挑戦

その頃，研究室の指導者であった齋藤収三先

音 声 分 析 合 成 方 式 を 編 み 出 し (図 8，図 9)，生から，「実は音源の周波数を抽出するために1969 年第 7 回 ICA にて発表しました。当日はピッチ抽出という問題が一番難しい，それを何丁度アポロ 11 号の月面着陸の実況中継をやっとかしないといけない」と言われました。そこていたため，聴講者が少なく殆ど反響がなかっで，このピッチ抽出という問題に取り掛かり，たのは残念でした。

変形相関法という新しい理論を編み出し，加えその後，1970 年に音声合成器を実際にハーて先程の理論と統合することによって最尤スペドウエアで試作することになり，まずは音声をクトル推定法による音声分析という方式を合成する部分を試作したのですが，図 10 のよ1967 年に提案し，実験的にも確認しました。

うに非常に大きな装置になりました。しかし，その合成音は予想以上に自然で明瞭性も高いここうした努力のお蔭で，NTT で実用化しよう― 16 ―

Tateisi Science and Technology Foundation

図8PARCOR 係数の定義

図 113-mode (音声認識，話者認識，音声応答) システムが 33 歳から 35 歳頃にベル研究所で行ったデモンストレーションの写真です。当時ベル研究所
では，音声認識研究がストップしていましたが，この研究がきっかけになって，再び活発な研究が行われるようになりました。
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LSP 方式の誕生

LSP 方式も私がベル研究所にいた時に，そ図 9 格子形ディジタルフィルタ PARCOR 音声分析合成系のきっかけを見つけ，それが現在では，世界のとの機運が高まり，ANSER という音声自動応携帯電話の音声分析部として広く使われていま答装置が開発されました。

す。LSP は従来のものに比べて，① パラメー

そうこうする内に，1976 年に TI が Speak &タ量子化誤差の影響が少ない ② パラメータ

Spell という音声合成を使った商品 (おもちゃ)を補間した時のスペクトル再現精度が高いといを発表した訳ですが，乾電池で動く非常に小さう長所を持っていまして，他のパラメータに比な装置で音声合成ができるようになりました。

べて極めて優れているということで現在では世界中で使われています。その貢献に対して，
2017 年 8 月 ISCA (International Speech Communication Association) か ら ISCA メ ダ ル が授与されました。
図 12 が LSP 音声合成フィルタの回路図に相図 102. 4

PARCOR 音声合成器 (1970 年試作，NTT 提供)

最尤スペクトル推定法の音声認識への応用

そ の 後，音 声 認 識 に も 線 形 予 測 符 号 化(LPC) という方式が使われ始め，図 11 は，私― 17 ―図 12LSP 音声合成フィルタの構造立石科学技術振興財団

当するものです。これを LSI チップにしたのある人間とシステムの自然な対話 (人間相互間が横の写真です。このチップの設計にあたってと同様な) を実現することであろうと考えていは，(現) 明治大学の嵯峨山茂樹先生の大きなます。ここで紹介した音声分析合成技術は，貢献をいただきました。

「千里の道の一里塚」にすぎませんが，数理的な基礎が強固であることから安心して応用でき，実用性の高いものであると考えています。

3．総括：単純な最適化原理の活用

今後は，音声信号を単に言語情報の伝達メ― 阿呆の一つ覚え ―私は，こうした研究をやってきましたが，基ディアとしてだけでなく，音楽など感性メディ本的には，出来るだけ単純なアルゴリズムで音アの研究にも展開していくことが望ましいと考声を分析しよう，簡単に言いますとガウスが考えております。(図 13)

えた最小二乗法をベースにいろいろな問題を解決してきました。

謝辞・文献

このように，音声の研究と言いましても，音声そのものの勉強だけでなく，関連する数学のここに記したことは，筆者の過去 45 年の音声処理に関する研究開発経験の初期に行われたものです。この間，電電公社通研基礎研究部第 4 研究室に在任中の斎藤収三勉強をし，そこで古くから使われていた考えを室長はじめ，橋本新一郎，橋本清，脇田寿，小池恒彦

音声と言う具体的な研究に応用して研究を進め(故)，山本啓，筧一彦，好田正紀，佐藤大和，古井貞煕，てきた訳であります。そういう意味で，研究を鹿野清宏，北脇信彦，中津良平，村上憲也，東倉洋一

する時には，あまり他の人がやっていることに(故)，嵯峨山茂樹，小林勉，箱田和雄，河原英紀，誉田とらわれることなく，自分でその現象を最も本

雅彰，匂坂芳典，長渕裕実，管村昇，林伸二，相川清明，守谷健弘，伊藤憲三，杉山雅英氏など，厳しい指導者・質的に表現しているものは何であるかというこ先輩のご指導と優秀な同僚のご協力により達成できたもとを考えて進めることが重要ではないかと考えのであり，ここに厚く御礼申し上げる次第です。最後に，名城大学在任中，音声・音響研究室の中心となって活躍ております。

いただいた畏友坂野秀樹准教授，並びにこの度の立石賞受賞にあたり，お世話になった財団関係各位に併せて深甚なる感謝を申し上げます。

論文目録抄録1)

板倉，福村，斎藤，“音声の最適識別法に関する一考察”，信学全大 (1966. 11)2)板倉，斎藤，“偏自己相関関数による音声分析合成系”，音講論集，(1969. 10)3)
図 13 現在の研究と今後の展望板 倉，斎 藤，西 川，小 池，“PARCOR 形 音 声 応答装置”，音講論集，(1970. 5)4)板倉，“線形予測係数の線スペクトル表現”，音声研資 S75-34 (1975)

4．むすび
音声情報処理の研究は，発声生理，知覚，音声学などの基礎的研究と関連しながら，最近のマイクロエレクトロニクスやソフトウエア技術をベースに，過去 50 年の間に長足の進歩を遂げてまいりました。音声情報処理の目標は，立石財団の趣意でもありますように，人類の夢で― 18 ―5)

嵯峨山，板倉，“複合正弦波モデルによる音声分析合成系”，音声研資 S79-6 (1979)6)

管村，板倉「線スペクトル対 (LSP) 音声分析合成方式による音声情報圧縮」信学論 (A) Vol. J64A, No. 8，(1981)
7)

板倉“スペクトル符号化にもとづく音声分析合成”，音響学会誌 37, 5 (1981)