HAI シンポジウム 2017
Human-Agent Interaction Symposium 2017

G-6

指向性音源の定位性に対するインタフェースの差違の影響
Influence of User Interface Variation on Directional Sound Source Localization
大澤 理恵 1 白山 晋 1
Rie Osawa1 and Susumu Shirayama1
東京大学大学院工学系研究科
Department of Engineering, The University of Tokyo1

1

Abstract: Recently various interfaces have been developed along with automation by machine andsoftware. In this paper, directional sound sources are assumed to be the interface from machine to humanand qualitative research about how subjects react to those stimuli has been implemented. As interfaces
from human to machine, voice, gesture and touch panel are applied. The differences in the reaction timeor accuracy of sound localization between three interfaces are analyzed.
本研究においては，2 段階のインタフェースに注目する．機械から人へのインタフェースとしては，音によるものを扱う．例えばユーザが本来注意を向機械とソフトウェアによる自動化が進む現在，人けるべき対象から目をそらしている際に機械が警告と機械をつなぐ様々なインタフェースが開発されてを行うなど，日常において音のインタフェースが有いる．主に視覚，聴覚，触覚が単体もしくはマルチ効となるシーンは多数考えられ，音刺激に対するヒモーダルに用いられており，用途も多岐に渡る．例
トの反応を調べた研究も数多く存在する[3]．しかし
えば，機械から人に情報を伝達する際のインタフェながら，機械からの音刺激に対する人の反応を定量ースの例としては，視覚を用いたディスプレイ，聴的に調べた研究は少ない．また，機械から人へのイ覚を用いた通知音，触覚を用いたバイブレータ等がンタフェースに音刺激を用い，人から機械へのイン挙げられる．一方，人から機械へのインタフェース
タフェースにおいて，人の反応をマルチモーダルのとしては，同様にアイトラッカー，音声認識，タッ観点から調べた研究は著者が知る限りではない．
チパネル等が存在する．自動車においてはドライバ
本研究では，機械から人へのインタフェースをイーがジェスチャによって操作する機能も開発されてンタフェース 1，人から機械へのものをインタフェいる．
インタフェースには様々な役割が与えられており， ース 2 とする．インタフェース 1 には，音の発信源に注意を向けさせることに有効と推測される，指向平時の情報の通知から異常検出や緊急時の警告に至性のある音源を採用する．インタフェース 2 として，るまで，目的や状況に応じて仕様が異なる．例えば
音声，ジェスチャ，タッチパネルの 3 種類を試す．
自動車の運転中といった視覚，聴覚，触覚が影響を
本稿では，インタフェース 1 に対して，ヒトが指受ける行動をしている際は，その行動への影響を最小限にするインタフェースが望ましい．Sodnik らは， 向性音源をどれだけ正確に定位できるかを，インタフェース 2 を用いて調べる．この際，インタフェー
自動車の運転操作中の乗員へのインタフェースとしては，ディスプレイよりも音声案内の方が乗員の作
ス 1 における音源の定位性と反応速度に対して，イ業負荷が小さいことを示している[1]．
ンタフェース 2 の違いがどのように影響を及ぼすか
インタフェースに関する研究は数多く存在し，近を明らかにすることが目的となる．
年ではマルチモーダルな視覚，聴覚，触覚インタフ
ェースの効果と関係性を調べた研究も多い[2]．機械
2 提案手法から人，人から機械へのインタフェースとして，何かしらの刺激が与えられた時に人がどのように反応
前章の後半で述べた本稿におけるインタフェースし，その反応自体をインタフェースとして機能させの定義を改めて図 1 に示す．インタフェース 1 としるという研究もある．これは，機械から人，人からて指向性音源，インタフェース 2 には音声，ジェス
機械と 2 段階のインタフェースとも考えられる．
チャ，タッチパネルへの入力の 3 種類を採用する．

1 はじめに

作の教師データを学習させることで分類器を作成し，計測を行う．Kinect の外観を図 3，ジェスチャ認識の様子を図 4 に示す．

図 1. 本稿におけるインタフェースの定義
以後インタフェース 2 を回答インタフェースと呼ぶこととする．回答インターフェースをインタフェース 1 の定量的評価として併用する．

2.1 インタフェース 1

図 3. Microsoft Kinect

室内に被験者を中心とした半径 1500mm の円周上に等間隔すなわち 45 度ごとに計 8 個のスピーカを設置する．被験者の位置を正しく定めること，スピーカと耳の高さを揃えることを目的とし，椅子を設置する．スピーカはパワーアンプによって 8 チャネル化し，個別に音源を再生することができる．以下の
図 2 にレイアウト概要を示す．

図 4. KINECT とジェスチャ認識の様子
2.2.2
タッチパネルによる回答
被験者はタブレットに表示された矢印キーをタップすることで回答を行う．Apple 社の iPad 2 Air を用い，回答アプリを作成する．音が再生されるタイミングで 8 方向の矢印キーが表示され，方向を回答すると表示が消える動作をし，バックグラウンドで入力した方向と時間を記録する．以下図 5 にアプリのユーザインタフェースを示す
図 2. 実験環境概要

2.2 インタフェース 2(回答インタフェース)
2.2.1
音声とジェスチャによる回答
音声による回答の際は，被験者は「前」「左」「右後ろ」といった具合に方向を口頭で回答する．また，ジェスチャに関しては，音が再生されている方向を指差すことで回答する．回答の検出には Microsoft社の KINECT v2[4]を用い，音声回答には音声認識と反応時間の記録，ジェスチャ回答にはジェスチャ認識による方向の検出と反応時間の記録を行う．
なお，ジェスチャ認識は，Kinect v2 の SDK である Visual Gesture Builder を使用し，8 方向を指差す動図 5. 回答アプリのユーザインタフェース

2.3 音源の定位
2.3.1
ヒトの方向知覚ヒトは通常音が鳴っている方向を知覚することができる．左右方向の知覚においては，耳が頭部の左右についていることから音の両耳への到達時間と音圧に差が生じ，これらの差によって方向の知覚ができることが古くから知られている[5]．一方，前後や上下の方向に関しては，両耳への上記要素の伝達に差が生じないため誤判定が起きやすく，日常生活において誤判定を避けるために，無意識的に頭部運動を行うことによって定位の精度を高めることも明らかになっている．Thurlow と Runge は，被験者が音源の方向を判断する際に，頭部を中心とした 3 軸方向の回転動作を示し，動きが最も大きかったのは地面と水平方向に回転させる動きであったと報告している[6]．さらに，最も頻度が高かったのは上記動作と前後方向の回転を組み合わせた動作であり，このような動作が誤判定を減少させたことからも，頭部運動が音の定位の精度向上に役立っていることがわかる．
本実験は日常生活におけるインタフェースの向上を目的とするため，被験者の頭部運動に制約を設けないこととする．
2.3.2
方向知覚の分解能
ヒトの音源定位の分解能に関する研究も行われている．定位の精度とは逆の傾向を示し，水平面の正面付近では 1～2 度程度[7][8]と分解能が高いが，左右側方付近では 10 度程度まで落ちることがわかっている[9]．
本実験においては分解能に起因する定位精度の低下を避けるべく，分解能を超えない 45 度間隔で 8個のスピーカを円周上に配置する．

ラジオの時報以外の人工音はほぼ複合音である．複合音に含まれる周波数特性を変えることで音色を変えることが可能であり，聴こえやすさだけでなくインタフェースとしての音のデザインの観点からも複合音が採用されている．
本実験で採用した音源に関しては 2.5.1 項で説明する．

2.5 実験手順
2.5.1
採用音源とパタン
本実験において採用した音源について述べる．聴覚特性が明らかになっている純音に関して，最も聴こえやすいとされている 2000Hz を中心に 250Hz から 8000Hz までオクターブごとの純音を採用した．
また，純音と複合音の定位性と反応時間の違いを知るために複合周波数から構成される 2 種類の警告音を採用し，計 8 種類の音源用いて実験を行った．
方向による定位性の差異を正しく計測するためには，8 種類すべての音源を全方向から再生する必要がある．しかしながら，すべての音源を 8 方向から再生する試行を 3 種類の回答インタフェースに対して行うことは試行回数過多による定位性や反応の悪化につながる可能性がある．そこで，左右の聴力に差がない被験者を参集し，それぞれ左右前方と左右後方に関しては左右のいずれかを試行することとした．なお，確認のため左と右の試行は全被験者行う．
したがって，被験者 1 名の試行パタンと回数は以下の図 6 に示すとおりである．

2.4 音刺激音に関する研究も多岐に渡り，既にヒトの聴覚特性は体系化されている．JIS や ISO においても，機械が発する警告音に関する基準が定められており，聴力が衰える高齢者にも聴こえる周波数帯や音量で設計することが規定されている(例えば[10][11]など)．
音の聴こえ方は周波数によって異なり，2000Hz 前後が最も聴こえやすいとされている[12][13]．
また近年は，fMRI を用いた音刺激に対する脳の聴覚野の反応を調べる研究も行われている．Langers
図 6. 被験者 1 名あたりの試行内容と回数
らは，周波数帯域の狭い音，広い音，Sweep 音(周波数変化音)の 3 種類を聴いた際，最も聴覚野が反応しこれらの音源を 1 つあたり 1 秒間再生し，5 秒間たのは周波数帯域の広い音であったことを明らかにの回答時間を挟んだ後，次の音源を再生するというしている[14]．音には単一周波数からなる純音と複手順で試行を行った．概要を図 7 に示す．
数の周波数からなる複合音が存在するが，テレビや3 結果と考察正常な聴覚を持つ 20 代男子学生 6 名を被験者として上記実験を行った結果を以下に示す．なお，左右前方と左右後方の割り当ては均等に左右 3 人ずつとした．

3.1 実験結果
図 7. 音再生パタン
再生順序や方向を予測できないようにランダムに配置したパタンを 4 種類作成し，実験に用いた．
2.5.2
実験装置
音声による回答の計測には Kinect を用いず，撮影した動画から手動で時間を検出した．動作の安定させるため，音源の再生と Kinect を作動させる PC は分け，2 台体制とした．ここで 2 台の PC とタブレットの同期が課題となるため，すべての機器のディスプレイを同時に撮影するデジタルカメラを設置し，30fps で動画を撮影した．なお，撮影した動画は音声による回答の検出と回答内容の確認も兼ねた．配置は図 1 に示した通りである．
音声再生ソフトウェアは Adobe Audition，再生装置は BOSE 社製 ACOUSTIMASS Cube Speaker を使用した．再生音量は人の聴こえ方に近いとされる周波数 A 特性の騒音計で計測し，約 70dB とした．
2.5.3
反応時間の定義
本実験における反応時間は，タッチパネルによる回答を除き，音の再生開始時刻から，回答開始と回答終了の中間時刻までの経過時間と定める．以下の
図 8 に示す．

3.1.1
指向性音源定位率と反応時間はじめに，音の定位正答率(以下，正答率とする)と反応時間の全体平均を表 1 に示す．
表 1. 音の正答率と反応時間全体平均
正答率
反応時間80.6%
2.302 秒
次に，回答インタフェース別の正答率と反応時間の平均値を表 2 に示す．なお，ジェスチャ回答に関しては，Kinect の動作検出速度と精度の分析も兼ねて，撮影動画を目視で分析する方法も採用した．
また，Kinect が回答動作中に判定した方向の出現頻度と，被験者が実際に指示した方向の関係を以下の表 3 に示す．なお，値は被験者全体の平均である．
表 2. インタフェース別正答率と反応時間
ジェスチャ

音声正答率(%)

目視

Kinect74.0

反応時間1.663(秒)タッチ2.486

パネル

82.6

85.1

2.807

2.251

表 3. Kinect の方向判定結果(%)
Kinect の判定方向

なお，タッチパネルによる回答の反応時間は，音の再生開始から iPad に入力があった時刻までの経過時間とする．

被験者の回答方向

図 8. 反応時間の定義

(%)

FCFR

R

BR

BCBL

L

FLFC

28.2

26.2

11.0

15.1

12.5

1.9

1.3

3.8

FR

25.3

27.6

15.3

19.7

10.9

1.3

0.0

0.0

R

17.4

25.2

21.9

21.9

12.1

0.6

0.1

0.8

BR

21.9

20.5

18.3

20.1

16.1

2.2

0.0

0.9

BC

21.4

15.6

10.3

16.0

21.5

5.5

3.1

6.6

BL

19.9

2.0

0.0

0.0

17.7

23.4

16.4

20.7

L

12.3

1.1

0.0

0.1

18.9

28.4

25.2

13.9

FL

29.4

0.9

0.0

0.3

17,712.6

9.3

29.9

(FC:正面, FR:右前方, R:右, BR:右後方, BC:背面, BL:左後方,L:左, FL:左前方．青いハッチングは最大値．)

表 2 からは，正答率はタッチパネル，ジェスチャ，音声の順で高く，反応時間は音声，タッチパネル，ジェスチャの順で速い結果となった．ジェスチャによる回答の撮影動画目視による分析結果と Kinect による判定結果の反応時間には 0.321 秒のかい離があった．これは Kinect の処理に時間がかかるためである．
表 3 においては，被験者の回答方向と Kinect の判定方向が一致することが望ましいため，対角成分が最大値を取ることが期待されたが，正解の方向周辺の値も同様に高いことが多く，右後方に関しては正反対に近い正面の検出率が最大となった．計測デー
タから方向を自動検出することは困難であった．
3.1.2
方向別正答率と反応時間
さらに，方向別の正答率と反応時間を以下の表 4に示す．3 種類のインタフェースの平均値である．
なお，左右前方と左右後方については合わせて平均を算出した．
表 4. 方向別正答率と反応時間
左右正面正答率(%)
反応時間(秒)

前方

左右

左右

背面

後方

96.5

90.3

91.0

91.7

43.8

70.1

2.066

2.079

2.289

2.303

2.628

2.446

正答率，反応時間ともに正面が最高値となった．
一方，左右後方や背面は，前方の結果と比較すると著しく悪い結果となった．なお，正答率と反応時間の相関係数は-0.896 であった．
3.1.3
音源別正答率と反応時間
音源別の正答率と反応時間は，複合音である 2 つの警告音が高い値を示した．次いで正答率は 2000Hzの純音，反応時間は 1000Hz の純音がよいという結果になった．しかしながら，明確な差は見られなかった．なお，音源別の正答率と反応時間の相関係数は-0.6057 であり，方向別ほどの相関はなかった．音
源別の正答率と反応時間を以下の表 5 に示す．
表 5. 音源別正答率と反応時間
250Hz
正答率
(%)
反応時間(秒)

500Hz

1000Hz

2000Hz

79.6

75.9

80.9

82.4

2.375

2.530

2.216

2.270

表 5. 音源別正答率と反応時間(続き)正答率(%)
反応時間(秒)

4000Hz

8000Hz

警告音 1

警告音 2

71.1

81.5

85.4

87.0

2.312

2.310

2.169

2.225

3.2 考察先述のように，回答インタフェースをインタフェース 1 の評価に用いる．したがって本節では，回答インタフェースに対する考察の後にインタフェース1 の評価を行う．
3.2.1
回答インタフェース
3 種類の中では音声すなわち口頭による回答の反応速度が最も速かった．一単語を発するという動作が手を動かす他の 2 インタフェースと比較すると簡潔であったためと考えられる．しかしながら，音声認識ツールを使用するとタイムラグや誤判定が増加する可能性が考えられる．反応時間に優れていた一方，正答率は低かった．これは回答動作として頭部を含めた身体運動を要求されないため，聴き取りの最中も頭を動かさなかったことに起因すると考えられる．
2 つ目の回答インタフェースであるジェスチャは，最も反応時間が遅い結果となった．これは動きが大きく一つの回答に要する時間が長いためと考えられる．回答時間を長くした要因の一つに，Kinect 側からのフィードバックがなかったことも考えられる．
被験者たちはどの程度の時間指差す体勢を維持すれば検出されるのかがわからなかったことから，動作にばらつきが大きかった．
また，Kinect の動作処理が遅く，0.3 秒ほどのタイムラグを発生させていた．これについては高性能のPC を使用することで縮小できる可能性はある．誤検出がかなり多かった点については，2 つ要因が考えられる．1 つ目は，被験者によって手の上げ方の違いが大きかったことと推測される．例えば指先から動かす者もいれば，肘から上げるものも見られた．
これは Visual Gesture Builder の教師データを増やすことで改善が見込まれる．2 つ目は，被験者がスピーカがあると思って指差した方向が大きくずれていたことが挙げられる．被験者の中には頭を動かしてスピーカの位置を確認しながら指差す者がおり，その際は Kinect の判定結果もよかった．頭を動かさずに指し示す被験者に関しては Kinect の誤判定が多頻度で見受けられた．指差しの誤差は，多いもので水平方向に 20 度程度生じていた．本山らは目標指示位置と主観的指示位置に差異が生じることを示しているが，その中で被験者が対象物を見ながら 2m 離れた対象物を指差す際に 100mm 単位の誤差が生じたことを明らかにしている[15]．このことからも，咄
嗟の行動において指差しの誤差を縮小することは難しいと考えられる．反応時間は悪い結果となった一方，正答率は高かった．口頭による回答の様子と比較すると，音の聴き取りの段階でその後のジェスチャに備えて体を動かす状態になっていたため，定位性も向上したと考えらえる．
最後にタブレットのアプリを用いたタッチパネルによる回答に関しては，最も定位正答率が高い結果となった．これはタブレットのスピーカの方向の表示という視覚情報が，方向の推定に寄与したためと推測される．唯一確実に視覚と触覚を用いるマルチモーダルなインタフェースであったが，現在日常的に用いられているインタフェースとしてもタッチパネルは増えており，今後さらなる発展が期待される．
タッチパネルの反応時間は音声に次いで 2 番目の結果となった．今後音声認識システムと比較して差異を確認したい．
3.2.2
インタフェース 1 の音源の方向と種類
インタフェース 1 における定位性に関しては，左右後方と背面の精度が低い結果となった．左右後方は左右もしくは後方との誤判定であり，背面はすべて正面との誤判定であった．この結果は 2.3 節で紹介した正面と背面方向からの音源は誤判定を生じやすいことを支持する内容となった．
純音の定位性に関しては，周波数による明らかな差は見られなかった．反応時間においては今回は静かな環境で実験を行ったが，実際の使用シーンを想定すると，A 特性の高い 2000Hz 前後の周波数帯がよいと考えられる．複合音については 2.4 節で述べた先行研究[14]を支持し，純音よりも高い定位精度，速い反応時間を示した．

4 まとめ
本稿では，機械から人，人から機械への 2 段階のインタフェースを取り上げ，機械から人へのインタ
フェース 1 に指向性音源，人から機械へのインタフ
ェース 2 に音声，ジェスチャ，タッチパネルの 3 種類のインタフェースを採用した．ヒトが指向性音源をどれだけ正確に定位できるかを，インタフェース2 を用いて定量的に調べた．さらに，この際インタ
フェース 1 における音源の定位性と反応速度に対して，インタフェース 2 の違いが影響を及ぼすかを調べた．
インタフェース 1 の指向性音源の定位精度は全体平均で約 80%であった．左右から前方にかけては90%以上の正答率であったのに対し，背面は約 70%，左右後方の正答率は 50%未満と，精度が低かった．
純音の周波数別の正答率に大きな差は見られなかったが，複合音の正答率が高い傾向があった．
また，定位の回答に用いた 3 種類のインタフェー
スにおいては，タッチパネル，ジェスチャ，音声の順に定位精度が高く，反応時間に関しては音声，タッチパネル，ジェスチャの順で速い結果となった．
身体運動に付随する頭部運動や音再生位置の視覚情報が定位精度向上に寄与したと考えられる．
指向性音源を用いてインタフェースを設計することを考えると，後方の定位精度の低さがユーザに誤った判断を与える恐れがある．しかしながら，狭い空間やユーザと音源の位置がある程度決められた環境においては精度を向上させられる可能性がある．
また，視覚情報も併用したマルチモーダルなインタフェースを採用することで，より精度の高い定位が実現できる可能性がある．
ジェスチャに関しては，現状ジェスチャ以外の手段が取れない状況が想定しにくいこと，本実験においては動作検出精度が低かったことから，人から機械へのインタフェースとして有効であるとはいいがたい結果となった．
以下に今後の展望を述べる．
実際に製品化されるインタフェースを想定する際は，用いられる音はほぼ複合音であるため，今後複合音の種類を増やして同様の実験を行い，定位性と反応時間がともによい音を探る．また，統計的分析を行うために，被験者増やす．ジェスチャ認識精度が低かった Kinect に関しては教師データを増やし，どこまで精度が高められるのかを検証したい．また，音声認識システムを導入し，システムを介した際の音声による回答の反応時間を検証する必要があると考える．
定位精度向上のために頭部運動がどれほど影響しているかを知るために，視線計測装置を装着した実験を行い，定量的に分析を行う．
今回用いた計測機器，タブレットについてはすべて個別に動作し，撮影した動画によって同期を取るという方法を採用した．動画のフレームレート分の誤差が生じている可能性があるため，今後は統合されたシステムを構築し，より精度の高い計測を行う必要がある．

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