音韻修復効果を用いた音声 CAPTCHA の検討福岡千尋∗1

西本卓也∗2渡辺隆行∗1

Investigation of speech CAPTCHA system using phonemic restoration
Chihiro Fukuoka∗1, Takuya Nishimoto∗2 and Takayuki Watanabe∗1
Abstract – We carried out preliminary experiments to realize a speech-based CAPTCHA system
to distinguish between software agents and human beings. Such systems are especially important for
persons with visual disability. As the ﬁrst step, we investigated the design principles of CAPTCHA
systems from viewpoint of creating the performance gap between the machines and human beings.
Based on hypothesis that the Phonemic Restoration eﬀects are useful for this purpose, we carriedout experiments of intelligibility tests by human beings and speech recognition tests with HMM-basedsystems.

Keywords : Internet, Security, Visual Imparement, Speech Recognition, Speech Synthesis

近年，インターネットにおいて人間を装ったソフト

一方で，CAPTCHA を破る技術が発達し，実際にウェアロボットが掲示板，WIKI サイト，ブログのコシステムが破られているという指摘もある 3 ．文字やメントやトラックバックなどにおいて広告目的の無関数字を読み取らせるのではなく，より複雑な課題を用係な書き込みを大量に行ったり，ウェブメールサービ

いた CAPTCHA システムについての提案もあり，例

スのアカウントを取得して大量の迷惑メールを送信しえば 3-D CG による人物画像を読み取って人物の体のたりする，といった状況が増えており，インターネッ

部位などを回答させる 3-D CAPTCHA 4 などが考案

トサービスの円滑な運営が妨げられている．これをされている．

防ぐために多くのサイトで CAPTCHA（CompletelyCAPTCHA の技術は機械によるパターン認識技術

Automated Public Turing test to tell Computers andの実情を踏まえた「破られにくい」ものでなくてはな

Humans Apart）と呼ばれるシステムが用いられるようになってきた．これは対象者が人間であるか機械（コンピュータ）であるかを判別するテストのことである．

らない．また，Web アクセシビリティ [1] の観点から多くの CAPTCHA システムでは画像データに含まは，画像による CAPTCHA と同じ程度に破られにく
く使いやすい音声 CAPTCHA を実現することは重要である．

れる文字を人間が読み取る手法が用いられている．字本報告ではまず CAPTCHA システムの設計方針を形を歪めた文字列や文字の一部が隠されているものを「人間と機械の能力差を作り出す」という観点から体機械的に生成し，これを HTML コンテンツの中で提示系化する．次に音韻修復効果がこの目的に利用できるする．いわゆる機械による自動文字認識が容易に行えという仮説に基づいて，人間による聴取と HMM によないようになっている．画像に描かれている文字列をる音声認識に関して行った予備実験について述べる．

読み取れたのであれば，その登録者は人間であろうと

1.

音声 CAPTCHA の設計方針判断し，アカウントの取得を認めるようになっている．
しかし，画像を使用する CAPTCHA は視覚障害者のインターネットの利用を妨げているという側面がある

1．そこで視覚障害者を対象として音声 CAPTCHA に2よる認証を行うポータルサイトも登場している ．

1. 1

基本的な考え方

人間の視覚においては，意味のある情報をトップダウン的に読み取ることができる，といった特性がある．
人間はこの特性を利用して，断片的であったりノイズが混じっていたり大きく歪んでいる文字を読み取るこ*1：東京女子大学 現代文化学部 コミュニケーション学科*2：東京大学大学院 情報理工学系研究科*1：Department of Communication, Tokyo Woman’s
Christian University*2：Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo
1：Inaccessibility of CAPTCHA, Alternatives to Visual
Turing Tests on the Web, W3C Working Group Note
23 November 2005. http://www.w3.org/TR/turingtest/
2：例えば Google「Google アカウントを作成」，Microsoft「Windows Live ID サインアップ」などとができる．しかし機械による自動画像認識は一般的にこのような条件下では性能が劣化する．このように，人間の知覚特性とパターン認識技術の双方の特性を有効に利用するのが，CAPTCHA システムの設計にお3：CAPTCHA
認 証 は 終 わった 技 術 なの か ― ― 有 効 性 を 疑 問 視 す る 専 門 家 た ち
http://www.computerworld.jp/topics/vs/115709.html
4：http://spamﬁzzle.com/CAPTCHA.aspx

ける基本的な考え方となる．これは画像に限らず，音に依存する手法は好ましくない．文字や数字の読み取声による CAPTCHA でも同じである．

りは誰もが利用できる代表的な知識である．

1. 2

破られにくさの考慮

また，実現可能性という観点からは，キーボードで前述した Google や Microsoft の音声 CAPTCHA回答を入力できる，あるいは簡単な選択肢操作で回答システムでは，例えば数字を読み上げる音声に雑音をできる課題であることも望まれる．総当たりやランダ重畳したものが用いられている．その際，残響を加えムでソフトウェアロボットが攻撃することを防ぐためる，日本語で読み上げた数字に対して他の言語の音声には，チャンスレベルが低くなる課題設定も必要であを断片化して重畳する，といったことが行われる．人る．このような観点からも，やはり数字や文字の読み間の聴覚に対しては「カクテルパーティ効果」のよう取りは，さまざまな要求を満たしやすい課題と言える．

な現象を期待し，自動音声認識に対しては性能を大き

心的負荷や所要時間の観点から「使いやすさ」に考慮することも重要である．視覚障害者がスクリーンく劣化させる妨害の効果を期待している．
現在の自動音声認識の主流である HMM (Hidden

リーダや音声ブラウザでインターネットを利用する際Markov Models) を用いた手法は，残響や雑音で劣化した音声であっても教師あり学習によって性能を向上には，キーボードと音声出力だけが利用可能であり，できる．ラベル付き学習データを作成する手間に見くの情報を記憶しながら操作をしなくてはならない．

合った性能向上が見込めないような状況を作り出すここのような作業は煩雑であり訓練を要する．
「破られにとが「破られにくさ」につながる．

くさ」を重視するために音声 CAPTCHA では桁数の視覚情報やマウス操作に頼ることができない．また多さらに，提示される音声のバリエーションが少ない多い数字を聞き取って回答することが行われるが，記と，大きく劣化した音声であってもテンプレートマッ

憶に伴う心的負荷も増大し，所要時間においても不利チングによって破られる可能性がある．例えば Googleである．できるだけ短時間で多くの情報を聞き取るこの音声 CHAPTCHA を簡単な手法で破ったとするブとができ，その際の利用者の心的負荷が小さく，しかログ記事 5 では，同一の数字音声パターンが繰り返しも破られにくい，という手法が望まれる．

使用されていることが脆弱性の原因である，と指摘し

1. 4ている．

現在の音声 CAPTCHA システムの主流は，人間に1. 3

使いやすさの考慮聞き取らせたい音声に残響や雑音を重畳する，という誰でも知っている身近な情報を使う CAPTCHA としては Microsoft Research の Asirra

混合法と削除法

6

手法である．この手法をここでは「混合法」と呼ぶ．

が挙げられ混合法は，音声認識技術が雑音や残響に弱いというる．これは膨大なペットの写真データベースを利用し性質と，人間が複数の音の重なりの中から興味を持つて，画像が犬と猫のいずれであるかを利用者に回答さ音だけを聞き取ることができる，という能力を利用しせる手法である．この手法は，犬と猫の画像の識別はている．現時点ではこの手法の有効性は認められるが，誰にでもできる，という妥当な前提に基づいている．

将来的に破られにくくしていくために，どのような雑また膨大なバリエーションが利用可能であるため自動音をどのように混合すれば破られにくくできるか，とパターン認識が困難になる．しかし個々の課題のチャいった調整は試行錯誤的になり，パラメトリックに難ンスレベルが 50%であるため，安全な認証を行うため易度を制御しにくい．には複数の質問を行う必要がある．

一方で，人間の聴覚に関してはさまざまな興味深い[2]特性が知られており，CAPTCHA に応用可能なものもも興味深い．これはサイレンや鳥などの身近なオブジェあると考えられる．その中のひとつとして，今回我々クトを視覚と聴覚の両方で提示し，そのいずれによっは「音声の断片から全体を推測して聞き取る能力」にても回答可能とすることで，アクセシブルで多言語化着目し，「原音声からより多くの部分を削除するほど困が容易な CAPTCHA を実現する．回答は選択肢によっ難な課題になる」と考えた．このような手法をここでて行う．しかしこの手法では多くのバリエーションをは「削除法」と呼ぶ．

アクセシビリティの観点からは Holman らの提案提供することができなければ簡単に破られてしまう．

混合法と削除法は相反する考え方ではなく，併用がインターネット利用者の認証に用いるという観点か可能だと考えられる．我々が削除法に着目する理由は，らは，「誰もが知っている知識」を前提にしなくてはな

難易度をパラメトリックに制御しやすいという点にあらない．例えば「有名人の顔写真を選ぶ」「難しい数る．つまり，原音声をより多く残せばそれだけ容易に学の問題を解かせる」といった個人の知識や知的能力なり，原音声を残す割合を少なくすればそれだけ困難

5：http://blog.wintercore.com/?p=11
6：http://research.microsoft.com/asirra/になる．このような制御の容易さは混合法にはない特長である．

図1

1. 5

音声 CAPTCHA 設計の概念モデル

認識能力ギャップのモデル

本研究では，削除法に基づく音声 CAPTCHA において，図 1 の設計モデルの妥当性を検証し，基礎的なデータを得ることを目標とする．CAPTCHA 課題としての適切さは，図中の矢印で示す「機械と人間の認識能力のギャップ」の大きさによって示される．このギャップが大きく条件を見つけることができるかどう

図 2 使 用 す る 音 声 ファイ ル の 例 ．7 桁 の 数
字 読 み 上 げ 音 声 に 対 し て ，上 か ら 順 に30%,50%,70%の割合で原音声を残し，ホワイトノイズを埋めたもの．

かが，削除法の有効性の判断基準となる．

2.
2. 1

実験方法

音韻修復効果の考慮

一般的に音声の一部を削除して聴取を行うと，その了解度は低下する．しかしただ削除するのでなく，削除した部分に別の音を挿入すると，音声の聴取が容易になることが知られている．これが「音韻修復」である．音韻修復については様々な研究が先行しており，代表的なものとしては Miller and Licklider (1950) による「垣根効果」の報告が挙げられる [3]〜[5] ．
削除法における人間の聴覚能力を高めることは，前述した認識能力ギャップの拡大に貢献する可能性が高い．そこで我々は，音声を周期的に決まった割合で削除し，削除された区間をホワイトノイズで埋めることにした．使用する音声の波形とスペクトログラムの例を図 2 に示す．原音声を残した割合が少ないほど人間にとって困難な課題となるが，同時に音声認識システ
ムに対しても不利な課題となることを期待している．

2. 2

使用する音声データ

今 回 我々は 残 響 下 音 声 認 識 評 価 環 境 で あ る

CENSREC-4 [6] に含まれる数字読み上げ音声データベースを使用した．これは，1〜7 桁の数字読み上げという課題が音声 CAPTCHA システムを模擬するうえで適切だったこと，男女の別を含む多数の話者によって読み上げられた音声であり，破られにくい

CAPTCHA という観点からも妥当と考えられたからである．
ただし将来は，音声合成や声質変換などの手法を用いて，テンプレートマッチングや教師あり学習などによる自動認識がより困難な方法を検討する必要がある．

CENSREC-4 に含まれるクリーン発話音声（16kHz16bit Mono）を用いて，100ms 周期で原音声を削除し，ホワイトノイズを埋め込んだ．条件としては 70%,50%, 30% の 3 種類のデータを作成した．例えば 70%
条件の場合は原音声の 100ms ごとに 70ms を残し，30ms を雑音区間とした．音声および雑音の立ち上がりと立ち下がりには 10ms の幅を持たせて，直線エンベロープでクロスフェードする処理を施した．周期を100ms としたことで，このようなマスキングを行っても数字全体の欠落が起こりにくくなっている．
2. 3

HTK による音声認識実験

CENSREC-4 の実験系に準拠して音声認識実験を行った．
この実験の目的は，ホワイトノイズによってマスキングされた音声ファイルとその正解ラベルが大量に与えられている，という前提で，既存の音声認識エンジンをそのまま使用した場合の性能を知ることである．
大量の教師あり学習データを揃えることは実際には容易ではない．従って現実の利用状況は「破る側」にとってより不利な状況だと考えられる．その反面，ホワイトノイズの区間を判別する前処理を行うなど，削除法に特化した「破り方」を用いることで，「破る側」はさらに有利になる可能性もある．今回の実験はこのような諸要因を考慮するための準備段階という位置づけになる．
音声認識には HTK7を用いた．3 条件のそれぞ7：http://htk.eng.cam.ac.uk/

表 1 聴取実験の構成れについて，学習データは 8440 発話，評価データは1001 発話である．両者は発話そのものも話者も重複Groupしていない．音響モデルには単語 HMM を用いた．数字の 0 に「ぜろ」「まる」の 2 種類の読み上げ方があG1G2V1-70% V2-50% V3-30%
V1-30% V2-70% V3-50%るため 11 種類のモデルを構築した．各単語は 18 状態

G3

V1-50% V2-30% V3-70%20 混合である．評価は発話全体（全ての桁の数字）の一致によって判断した．
2. 4

Trial 1

Trial 2

Trial 3

表 2 HTK による文認識率 (%)

原音声の割合人間による聴取実験

文認識率

前述した評価データの一部を用いて人間による聴取

30%

50%

70%

40.46 79.02 89.41

実験を行った．
まず回答者の記憶の負荷や入力操作の容易さを考慮して，評価データのサブセットを作成した．1001 個とを含む」などを補足した．
聴取実験の手順の評価データから 3 桁，4 桁，5 桁の数字が 25 個ずつ

2. 6含まれる 75 個の課題セットを 3 組作成した．この際，被験者を 3 群に分けて聴取実験を行った．

できるだけ少なくなるように配慮した．課題セットご1 人 1 台のノート PC (Microsoft Windows XP) とヘッドフォン (Panasonic RP-H750-S) を使用した．被験者自身に音声提示および Kiki-WWL のソフトウェとに出現順序はランダムに並べ替えた．

アを操作させて，10 秒間隔で再生される音声を 1 つず

数字 0 については「ぜろ」の読み方のみが含まれるようにした．課題セット間で各数字の出現頻度の偏りが被験者は大学生（女性）17 人で，全員が日本語を母つ聴取させ，聞こえた数字をコンピュータのキーボードから入力させた．

語とする健聴者である．

NASA-TLX による心的負荷の評価

最初に音量の確認を兼ねたリハーサルのためにマス聴取実験に合わせて心的負荷の主観評価を行った．

キングされた 2 桁の数字音声を 10 問呈示し，本番同様これは課題が困難になるにつれて心的負荷が高くなるに回答させた．次に，音声ガイドと文字表示で下位尺のではないか，という仮説を検証するためである．

度の説明を行い，下位尺度の順位付けをさせ，リハー

2. 5[7], [8]NASA-TLX (Task Load Index)
は以下の 6 つの下位尺度によって心的負荷を評価する手法である．
• 知的・知覚的要求（小さい／大きい）

サル課題に関する各尺度の負荷評定を行わせた．その後 3 回の試行について，(1) 75 問の聴取を行わせて（所要時間は約 13 分），(2) 6 つの尺度の負荷評定を• 身体的要求（小さい／大きい）• タイムプレッシャー（弱い／強い）行わせ，(3) 疲労の影響を回避するために 5 分間の休• 努力（少ない／多い）• フラストレーション（低い／高い）• 作業成績の悪さ（良い／悪い）

ように分けた．V1-V3 は課題セット（語彙）が異なる

被験者は負担度評価の対象となる作業を遂行する前に，NASA-TLX で得られた重み付き心的負荷 (WWL)の値は，被験者ごとに平均 50，標準偏差 10 となるように正規化した．

下位尺度の重要度を評価する．作業のあとで被験者は6 つの尺度それぞれに対する評定を（本研究では 0〜100 のスクロールバー操作によって）行う．重要度の評定に基づいて，下位尺度の評定値の mean weighted
workload score (加重平均作業負荷得点: WWL 得点）を求める．本実験では重要度が最上位と評価された尺度から順に重みを 6〜1 とした．

憩を取る，という手順を繰り返した．被験者は表 1 のことを，後続する数字は原音声を残した割合（値が小さいほど多くマスキングしている）意味している．

3.
3. 1

実験結果と考察HTK による音声認識の結果

HTK による音声認識結果を表 2 に示す．評価デー
タと同じようにマスキングされた音声を用いて音響モ

実験には我々が作成した Windows 用ソフトウェア

デルを学習することで，原音声 50%の条件であれば約Kiki-WWL を使用した．課題間の値の大小関係を意80%の認識率が得られる．一方で 30%条件においては識した評定が行われるように考慮している．具体的に約 40%と大きく認識率が低下した．学習データとしてはリハーサルおよび複数の課題における各項目の評価

マスキング音声を大量に集めても，削除された区間がの画面において過去の評定値を参照できるようにした．

大きい場合は，従来の音声認識手法では認識が困難に尺度の説明においては「作業成績＝すべて正しく聞きなると考えられる．特に今回用いたデータにおいて話取って入力することが目標」「知的・知覚的要求＝聞者のバリエーションが非常に多いこともこのような結くことを含む」「身体的要求＝聞くこと・入力するこ果をもたらした原因であろう．

表 3 聴取実験における文了解度 (%)

よる予備的な検討では，合成音声でも録音音声と同様原音声の割合に音韻修復効果が得られるという見通しを得ている．

平均
標準偏差30%50%

70%84.16 97.41 98.98

将来は以下の課題に取り組む予定である．

6.51(1) 混合法および削除法の音声 CAPTCHA 課題の2.72

1.97

難易度を音響信号から予測する手法を検討する．定常表4

聴取実験における正規化心的負荷

原音声の割合平均
標準偏差30%50%

70%60.55 45.21 44.24
5.45 7.48 6.85

および非定常の雑音下音声了解度予測モデル [10], [11]などを参考に，音声が雑音にマスキングされている割合をサブバンドごとに計算し，重み付き平均を求める，といった手法をベースに検討する．

(2) 音声 CAPTCHA を聴取する人間の聴覚は，限3. 2られた音響刺激から効率よく心的辞書を検索し，単語聴取実験における了解度聴取実験における了解度の被験者 17 人についてのや文章を聞き取っている．このプロセスを理解し適切平均および標準偏差を表 3 に示す．両側分布 t 検定のに利用することは音声 CAPTCHA 設計において重要

結果，30%-50% および 30%-70% の各群間においてである．特に近年は TRACE や Shortlist といった心1%水準で有意差があった．原音声の割合が小さくなるほど了解度は低下するが，30%の条件においても音声認識実験と異なり 80%以上の了解度が得られた．こ的辞書アクセスのモデルについて，アイトラッキングのことから，削除法と音韻修復効果を用いることで，なり，日本語の聴取においてはモーラの知覚が重要な人間と機械の認識能力の大きなギャップを作り出せる役割を果たしている [13] ．これらの知見を踏まえて音可能性が示唆された．

声 CAPTCHA 課題における認知プロセスの解明を目

3. 3など新しい技術が導入され興味深い研究がなされている [12] ．また，シラブルを単位とする欧米言語と異指す．

聴取実験における心的負荷

被 験 者 ご と に 正 規 化 し た NASA-TLX の 値(3) Carnegie Mellon University のグループが提案(Normalized-WWL) の被験者 17 人についての平均

する reCAPTCHA システム 10 は，実在する紙の本をおよび標準偏差を表 4 に示す．両側分布 t 検定の結スキャンして OCR で読み取ろうとした単語のうち認

果，30%-50% および 30%-70% の各群間において識に失敗した画像を提示する．さらに既知の課題と未1%水準で有意差があった．了解度が有意に下がる条
件では心的負荷の有意な増加も確認された．心的負荷の測定について本手法の妥当性が示されたと言える．

知の課題を合わせて呈示する．これにより CAPTCHA

図 3 に実験結果のまとめを示す．

4.

まとめと今後の課題を「人力 OCR」として利用することを提案している．

reCAPTCHA の音声版は，機械では認識できない音声のディクテーションを支援する Web 2.0 的システ
ムの実現可能性につながる．ウェブで公開されているポッドキャスト番組の音声認識を行い，利用者に誤認

本報告では音声 CAPTCHA の設計手法について考察し，予備実験の結果について述べた．

識の訂正を促す提案として PodCastle システムがある

る音声 CAPTCHA が可能であるか，といった検討を(http://podcastle.jp)．しかし，ユーザに誤認識訂正の動機付けを与えることは容易ではない．reCAPTCHAのアイディアを用いることで，ウェブを利用するため行っている．具体的には，アナウンサーが文章を読みに音声を書き起こす，という動機付けを与えることが上げた音声を削除法で加工して，被験者に書き取らせできる．

現在，文章の聴き取り課題においても削除法による実験を行い，単語了解度による評価を行っている．

具体的には CMU の画像版 reCAPTCHA を踏襲し，その際に，読み上げ音声の話速の影響についても検討

ユーザに 2 つの音声を呈示する．片方の音声はすで[9]を行っている．また「聴き取りにくさ」 の主観評価に正解がわかっている音声である．もう 1 つの音声はによって，心的負荷評価と同じような効果が得られるシステムがまだ正解を知らない音声である．ユーザはのではないかと期待している．

これらの 2 つの音声を聞き取って，テキストを入力す

さらに録音音声の代わりに，音声対話技術コンソー
シアム (ISTC)8のもとで開発されている HMM 音声

る．前者の音声について正しいテキストを回答していたならば，ユーザが人間であると判断し，もう 1 つの合成エンジン GalateaTalk 9 の合成音声を用いることも検討している．100ms 周期でマスキングした音声に8：http://www.astem.or.jp/istc/
9：http://sourceforge.jp/projects/galateatalk/

10：reCAPTCHA, キャプチャを利用した人力高性能 OCR,
http://labs.cybozu.co.jp/blog/akky/archives/2007/05/recaptchahuman-group-ocr.html
http://recaptcha.net/

図 3 認識率・了解度および心的負荷の平均と標準偏差．横軸は原音声の割合．

音声についてもユーザの入力を新たに正解として記憶する．前者の音声が正しく回答されなかった場合には，入力者は人間ではなくソフトウェアロボットであると判断し，後者の入力を破棄する．実際には，未知の音声について（人間だと判断された）複数のユーザから[5][6]の情報を統合し，信頼性の高い結果を得る必要があるだろう．

[7]

謝辞
渡辺哲也 氏（独立行政法人 国立特別支援教育総合研究所）からは本研究開始にあたって貴重な助言を得た．また本研究の一部は西亀健太氏（東京大学大学院情報理工学系研究科），種村 諒氏（東京大学工学部計[8][9]数工学科），2008 年度全学体験ゼミ「音楽・音響の信号処理と情報処理」受講生の吉里幸太 氏・平川 淳 氏・

[10]

岡場翔一 氏の協力を得た．また小野順貴 講師・嵯峨山茂樹 教授・研究室メンバー各位，UAI 研究会および音声・音楽研究会（音音研）の参加者各位など多く[11]の方々との議論から重要な示唆を得た．
[12]

参考文献
[1] Jim Thatcher, Michael R. Burks, Christian Heilemann, Shawn Lawton Henry, Andrew Kirkpatrick,Patrick H. Lauke, Bruce Lawson, Bob Regan,Richard Rutter, Mark Urban, Cynthia D. Waddell 著, UAI 研究会 翻訳プロジェクト 訳, 渡辺 隆行,梅垣 正宏, 植木 真 監修: Web アクセシビリティ〜標準準拠でアクセシブルなサイトを構築／管理するための考え方と実践〜, 毎日コミュニケーションズ (2007).

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[3] 柏野牧夫: “音韻修復 – 消えた音声を修復する脳 –,”日本音響学会誌 61 巻 5 号, pp.263-268, 2005.
[4] R.M.Warren: Auditory Perception: A New Anal-[13]

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