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声門の閉鎖期の音声信号によるIAIFに基づく声門流推定*☆河内太一，モクタリ パーハム，森川大輔（富山県立大）

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はじめに有声音声の音源である声門体積流波形（声門流）は，音声生成のメカニズムを解明する上で重要である。声門流は直接測定することが困難だが，声門逆フィルタリング（GIF）を用いることで推定されている。代表的なGIF として Iterative Adaptive Inverse Filtering（IAIF）[1]がある。また，IAIF の改良手法として Iterative Optimal Pre-emphasis（IOP）[2]と組み合わせた IOP-IAIF などが提案されている。しかし，正確な声門流の推定はまだできていない。
IAIF や IOP-IAIF における声道特性を表す
スペクトル包絡の分析区間は，声門の開放期と閉鎖期が複数含まれる音声信号である。その信号を自己相関法によって線形予測分析（LPC）することで，スペクトル包絡モデリングを行う。しかし，声門の開放期が含まれる音声信号では IAIF のスペクトル包絡モデリングに気管の影響が含まれているので，問題になると考えられる[3]。一方，閉鎖期のみの信号を用いてスペクトル包絡モデリングを行う方法に Closed Phase（CP）分析がある[4]。
IAIF のスペクトル包絡モデリングに CP 分析を組み合わせることで，開放期がスペクトル包絡モデリングに与える問題を解決できると考えられる。そこで本稿では，声門流推定精度の向上を目的とし，IAIF と CP 分析を組み合わせた IAIF-CP と IOP-IAIF-CP を提案し，従来法と推定誤差を比較した結果について述べる。

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提案方法

提案方法は IAIF における 2 ヶ所のスペクトル包絡モデリングのステップで，従来の LPCを共分散によって LPC を行う CP 分析に置き換えたものである。閉鎖期は真の声門流の最大振幅の 5 %以下の区間として求める。その他は IAIF に基づく声門流推定と同様に処理し，声道特性をモデル化するための線形予測係数である𝑀𝑣 ，声門特性のモデル化するための線形予測係数𝑀𝑔 ，口唇放射係数𝑏のパラメータを用いる。

3評価方法

3.1 音声データ
音声データには OPENGLOT の RepositoryIIの男性モデル[5]を用いた。このデータは音声生成の計算物理モデルで生成された音声で，声門流（真の声門流）のデータが含まれる。
サンプリング周波数を 8 kHz にダウンサンプリングして用いた。音声データは母音 4 種，基本周波数(F0)4 種，声質 3 種の合計 48 個のうち 40 個を用いた。8 個の音声データは声門の閉鎖期の区間が短く，CP 分析によるモデル化ができないため使用しなかった。それぞれの音声データの 0.75 s から 50 ms の 1 つのフレームに対して声門流推定を行った。
3.2 パラメータ調整
声門流の推定結果はパラメータに依存するため[6]，パラメータの調整が重要である。パラメータは𝑀𝑣 は 6～10 の 3 段階，𝑀𝑔 は 3～6の 4 段階，b は 0.750～0.999 の 250 段階を用いる。真の声門流と推定した声門流の RMSEが最小となるようにパラメータを調整する。
また，提案法では分析区間に複数の閉鎖期が存在するが，RMSE が最小となる閉鎖期を用いて声門流推定を行う。
3.3 声門流推定の評価指標
声門流推定誤差には，時間領域の指標である RMS，声門流の最大振幅と微分声門流波形の最小振幅の比である Normalized AmplitudeQuotient（NAQ）と，周波数領域の指標である声門流のスペクトルの基本周波数の振幅と高調波の振幅の総和の比 Harmonic RichnessFactor（HRF），声門流スペクトルの F0 と第 2次高調波の振幅の差の H1-H2 を用いた。それぞれの指標を用いて真の声門流と推定した声門流の誤差を算出する。また，指標誤差を用いて声門流推定精度を調べるため，それぞれ*IAIF based glottal flow estimation using the speech signal in the glottal closed phase, by KAWAUCHI
Taichi, MOKHTARI Parham and MORIKAWA Daisuke (Toyama Prefectural University).

日本音響学会講演論文集- 1115 -

2023年9月

の中央値を求め，それらの割合の値の平均をとることで声門流推定誤差（GIFerror）を算出する。

結果と考察

4IAIF，IOP-IAIF，IAIF-CP，IOP-IAIF-CP の声門流推定法をそれぞれの声門流推定の指標
誤差の結果を Fig. 1 に示す。十字は外れ値，星印は中央値が低い手法を示す。 RMS はIOP-IAIF，NAQ は IAIF-CP，HRF，H1-H2 はIOP-IAIF-CP が最も低い値になった。NAQ，HRF，H1-H2 では，IAIF より IAIF-CP，IOP-IAIF
より IOP-IAIF-CP の方が優れている。これらの指標は声門流から声質を推定する指標であり，提案法は声質の指標に対して有効であると考えられる。
Fig. 2（a）は音声データ全体，（b）から（d）はそれぞれ母音，F0，声質別の声門流推定誤差の結果を示す。（a）より，提案法の方が従来法よりも誤差が小さく，IOP-IAIF-CP が最も小さくなった。
（b）から（d）より母音は/i/，
F0 は 110 Hz 以下，声質は pressed で提案法が優れている。低い F0，閉鎖期の長い声質の音声信号では CP 分析が有効であり，先行研究と同様の結果となった[3]。母音/i/において従来法では第 1 フォルマント（F1）が低いことで全極モデリングの推定に偏りを与えることにより音源と声道の分離が困難になるため

（a）

（b）

[7]，声門流推定に影響したと考えられる。また，母音/i/の F2 と F3 が従来法で 1 つのピー
クとしてモデリングされていることが要因になり，提案法がよくなったと考えられる。

まとめ

5

本研究では IAIF に基づく声門流推定法におけるスペクトル包絡モデリングを CP 分析と組み合わせた方法を提案し，従来法と比較した。その結果，母音/i/，低い F0，閉鎖期の長い声質の音声信号で提案法が有効であった。
今後は F0 や声質を細かく変化させた音声データで調べる。また，声門流推定に用いるパラメータ調整方法も課題である。
謝辞
本研究の一部は，カシオ科学振興財団の支援を受けた。
参考文献[1] Alku, Sp. Comm., 11, 109-118, 1992.
[2] Mokhtari & Ando, Proc. Interspeech,1044-1048, 2017.
[3] Yegnanarayana & Veldhuis, IEEE Trans. SAP,
6(4), 313-327, 1998.
[4] Wong et al., IEEE Trans. ASSP, 27(4),350-355, 1979.
[5] Alku et al., Sp. Comm., 107, 38-47, 2019.
[6] Mokhtari et al., Sp. Comm., 104, 24-38, 2018.
[7] Alku et al., JASA, 125(5), 3289-3305, 2009.

（c）（d）

Fig. 1 声門流推定の指標誤差

GIF error [%]21
IAIF
IOP-IAIF
IAIF-CPIOP-IAIF-CP

1470a（a）全体iuæ

82 110 156 220（b）母音（c）F0（d）声質

Fig. 2 声門流の推定誤差
日本音響学会講演論文集- 1116 -2023年9月