SOUND

平成27年度研究助成 【サウンド技術振興部門】より

屋外拡声音声品質の文章了解度をブラインド予測する手法の開発
独立行政法人 国立高等専門学校機構
都城工業高等専門学校 電気情報工学科

小林助教

１．屋外拡声器について

洋介

が震災時に大津波情報を屋外拡声器からの放送により聴取していたものの、20%の市民がよく「屋外拡声器」と聴いて図１の装置がパッ聴き取れなかったと回答している。屋外拡声器と思いつくだろうか。この装置は「防災無線」からの放送により命が助かった人がいた半面、の俗称で地方部では広く利用されており、毎日聴き取れれば助かった命があったかもしれないの時報をこの装置から流している自治体も多と考えると、改善していく必要がある。そこで、い。拡声装置に入力される音声が無線伝送さ2013年に屋外拡声器の問題を解決するため、日れていることが俗称の由来だが、音声を通信本音響学会内に災害等非常時屋外拡声システムして放送するシステムの末端部にあるのがこのあり方に関する技術調査研究委員会が設置さの拡声器である。都市部でも駅や空港、学校れ、2015年3月に技術基準案が策定された 。

での各種放送のために、あらゆるところに設置されている。しかし、重要な放送のための装1）

２．音声の明瞭度・了解度とその予測法置である反面、拡声器から放送される音声はこの規準案では、聴取者に伝搬される最終的「何を言っているのかよくわからない」ことがな拡声音声の品質を、音声の主観評価（聴取試多いという致命的な欠陥がある。

験）による明瞭性評価によって求めることが2011年の東日本大震災後の調べでは54%の人記載されている。音声の明瞭度評価の歴史は古く、1929年にFletcherらによる単音節明瞭度試
験が開発 された。その後、単語を用いた了解
2）

度試験として単語の語頭1音素の聴き分けであるDRT（Diagnostic Rhyme Test）が開発され、アメリカでは技術標準となっている 。明３）

瞭性の評価指標は単音節を用いた場合を明瞭度（articulation）、単語または文章を用いた場合を了解度（intelligibility）と呼び、複数の単音節または単語を複数の被験者に提示し、その平均正答率を求める。日本語では、発話する単語の言語的な難易度を統制した親密度別単語了解
図１6

都城高専に設置されている屋外拡声器度試験法エラー！参照元が見つかりません。とSOUND

英語版DRTを日本語に置き換えた日本語DRTの例エラー！参照元が見つかりません。がある

エラー！参照元が見つかりません。等があり、が、研究活動が盛んになったのは東日本大震災

音声システムやホール設計で使われている。

以後である。特にロングパスエコーと呼ばれる、了解度試験は1音場条件につき少なくとも20エコーのように遅れて聴こえてくる他の拡声器単語程度が必要であり、複数の音場条件を評からの妨害に関する聴取実験が多数報告されて価すると被験者1名あたり数百単語となるた

いるめ、実験総数は数千単語となり、聴取実験の送品質劣化について主観評価を行い研究報告し規模が大きく、評価コストが膨大になる。よているって数値解析による了解度の予測が多くの研

声音声の了解度の基準信号を利用しない予測に究者によってなされている。既存の音声明瞭取り組んでいる。これまでに、IP電話のシング度・了解度を予測する物理的な指標の一つに主ルエンド品質評価（受信音声のみからの品質評として屋内での明瞭度指数であるSTI（Speech価）に用いられるITU勧告P.563の3SQM（SingleTransmission Index）が ISOとIECで技術標

Sided Speech Quality Measure)

計測器も発売されている。しかし、
準 となり、ている内部特徴量を機械学習することで予測す

STIは基準信号を放送し、拡声系の伝送特性よることを試み、ロングパスエコーを考慮した文

り計算際に伝送による信号劣化を全て聴取性能章による了解度評価の予測精度は低い ものの、劣化として計算を行うため、基の音声がボソボ

屋外拡声器の伝送特性のみを考慮した単語了解

ソと聴き取りにくくても、無歪で伝送できれば度は高精度に予測することが可能であった 。

5）。筆者らもロングパスエコーを含む伝

8）
，
10）
，
11）

。さらに筆者は、主観評価による拡12）
，
13）
，
14）

15）

で利用され12）14）

STIは最も高いスコアになる。このため、STI機械学習を用いた単語了解度の予測フローをには発話速度や発話された信号のパワー調整と図2に示す。この予測法は、学習条件の被験者

いった音声信号処理による了解度改善効果は評ごとの反応を教師とした判別器を構成し、疑似価できないという問題がある。よって、STIに的に被験者実験を再現する。図3にこの手法を代わる了解度予測法の研究が盛んであり、音声用いた単語了解度の予測結果を示す。図の縦軸認識による了解度予測法が主観了解度であり、横軸が予測了解度である。

7）などが研究されてはいるが手法は確立されていない。

３．屋外拡声器の了解度とその予測
屋外拡声器の品質に関する先行研究に戸井田丸プロットが学習に用いた音声信号、三角プロ
ットが学習に用いなかった音声信号の主観評価結果をそれぞれ予測した結果である。図より学習に用いなかった条件も一部を除いて対角線上7

SOUND

図２

単語了解度の予測フロー

図４
図３

予測単語了解度の時系列データを用いた
文章音声了解度予測モデル

機械学習を用いた単語了解度の予測結果にあり、高精度な予測ができている。この時の度を予測する統計モデルでは主観値と予測値の主観評価値と予測値の平均二乗誤差は4.5%であ相関係数が0になるなど非常に精度が低かっ

り、2つの主観評価結果間の平均二乗誤差9.3%たを下回る制度を達成した。

であったことから、図4のように文章音声をセ

４．今後の展望12）が、図2の単語了解度予測モデルが高精度グメンテーションし、セグメントごとの予測単語了解度値を求め、その時系列データから文章単語了解度に関しては高精度な予測が可能と了解度予測モデルを構築する手法を検討する。

なったが、ロングパスエコーは単語の音声長で本稿の執筆時点では、文章了解度予測モデルのは評価できないため、複数の単語または文章音構築に利用する文章音声の了解度の主観評価を声で聴取実験を行う必要がある。筆者が過去に行っており、主観値が集まり次第、統計モデル検討した際に、音響信号から直接文章音声了解を構築する予定である。

8SOUND

参考文献

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