音声 CAPTCHA のための音韻修復効果の検討
西本卓也†

西亀 健太†

嵯峨山茂樹†

福岡 千尋††

渡辺隆行††† 東京大学大学院 情報理工学系研究科〒 113-8656 東京都文京区本郷 7-3-1†† 東京女子大学 現代文化学部 コミュニケーション学科〒 167-8585 東京都杉並区善福寺 2-6-1
あらまし 対象者が人間であるか機械であるかを判別する CAPTCHA システムを音声によって実現するための基礎的な検討を行った．このようなシステムは視覚障害者のウェブ利用にとって重要であるが，破られにくさや使いにくさなどの課題がある．まず我々は CAPTCHA システムの設計方針を「人間と機械の能力差を作り出す」という観点から体系化した．次に音韻修復効果がこの目的に利用できるという仮説に基づいて，人間による聴取実験と HMM による音声認識実験による予備的検討を行った．録音音声を用いた実験の結果，マスキング領域の割合を適切に設定すれば人間の了解度が機械による音声認識性能を大きく上回る可能性が示唆された．合成音声を用いた場合にも同様の効果が得られることが期待される．
キーワード インターネット，セキュリティ，視覚障害，音声認識，音声合成

Investigation of Phonemic Restoration for Speech CAPTCHA Systems
Takuya NISHIMOTO† , Kenta NISHIKI† , Shigeki SAGAYAMA† , Chihiro FUKUOKA†† , andTakayuki WATANABE††† Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo†† Department of Communication, Tokyo Woman’s Christian UniversityAbstract 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.
Current technologies are, however, vulnerable and diﬃcult to use. 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 carried out experiments
of intelligibility tests by human beings and speech recognition tests with HMM-based systems. As the results withrecorded human voice, it was suggested that human intelligibility exceeds speech recognition performance under thecondition of appropriate ratio of masking area. It is expected that similar eﬀects are observed when we use synthesizedspeech.
Keywords Internet, Security, Visual Inpairment, Speech Recognition, Speech Synthesis

1. は じ め に惑メールを送信したりする，といった状況が増えており，インターネットサービスの円滑な運営が妨げられている．これを防近年，インターネットにおいて人間を装ったソフトウェアロ

ぐために多くのサイトで CAPTCHA（Completely Automated

ボットが掲示板，WIKI サイト，ブログのコメントやトラック

Public Turing test to tell Computers and Humans Apart）とバックなどにおいて広告目的の無関係な書き込みを大量に行っ呼ばれるシステムが用いられるようになってきた．これは対象たり，ウェブメールサービスのアカウントを取得して大量の迷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．

でも同じである．

多くの CAPTCHA システムでは画像データに含まれる文字を

2. 2 破られにくさの考慮人間が読み取る手法が用いられている．字形を歪めた文字列や文前述した Google や Microsoft の音声 CAPTCHA システム

字の一部が隠されているものを機械的に生成し，これを HTMLでは，例えば数字を読み上げる音声に雑音を重畳したものが用コンテンツの中で提示する．いわゆる機械による自動文字認識

いられている．その際，残響を加える，日本語で読み上げた数が容易に行えないようになっている．画像に描かれている文字

字に対して他の言語の音声を断片化して重畳する，といったこ列を読み取れたのであれば，その登録者は人間であろうと判断とが行われる．人間の聴覚に対しては「カクテルパーティ効果」し，アカウントの取得を認めるようになっている．しかし，画像のような現象を期待し，自動音声認識に対しては性能を大きくを使用する CAPTCHA は視覚障害者のインターネットの利用劣化させる妨害の効果を期待している．

（注 1）．そこで視覚障害者を対象現在の自動音声認識の主流である HMM (Hidden Markov

として音声 CAPTCHA による認証を行うポータルサイトも登Models) を用いた手法は，残響や雑音で劣化した音声であって場している（注 2）．

も教師あり学習によって性能を向上できる．ラベル付き学習デーを妨げているという側面がある

一方で，CAPTCHA を破る技術が発達し，実際にシステムが（注 3）破られているという指摘もある．文字や数字を読み取らせる

タを作成する手間に見合った性能向上が見込めないような状況を作り出すことが「破られにくさ」につながる．のではなく，より複雑な課題を用いた CAPTCHA システムにつさらに，提示される音声のバリエーションが少ないと，大きくいての提案もあり，例えば 3-D CG による人物画像を読み取っ劣化した音声であってもテンプレートマッチングによって破られて人物の体の部位などを回答させる 3-D CAPTCHA （注 4） などる可能性がある．例えば Google の音声 CHAPTCHA を簡単なが考案されている．

手法で破ったとするブログ記事（注 5） では，同一の数字音声パター

CAPTCHA の技術は機械によるパターン認識技術の実情を踏まえた「破られにくい」ものでなくてはならない．また，Webンが繰り返し使用されていることが脆弱性の原因である，と指摘している．

アクセシビリティ [1] の観点からは，画像による CAPTCHA と2. 3 使いやすさの考慮同じ程度に破られにくく使いやすい音声 CAPTCHA を実現す

誰でも知っている身近な情報を使う CAPTCHA としては Mi-ることは重要である．

crosoft Research の Asirra （注 6） が挙げられる．これは膨大な

本報告ではまず CAPTCHA システムの設計方針を「人間とペットの写真データベースを利用して，画像が犬と猫のいずれ機械の能力差を作り出す」という観点から体系化する．次に音韻であるかを利用者に回答させる手法である．この手法は，犬と修復効果がこの目的に利用できるという仮説に基づいて，人間猫の画像の識別は誰にでもできる，という妥当な前提に基づいによる聴取と HMM による音声認識に関して行った予備実験にている．また膨大なバリエーションが利用可能であるため自動ついて述べる．最後にテキスト音声合成を用いる手法の提案と，パターン認識が困難になる．しかし個々の課題のチャンスレベル今後の課題について述べる．

が 50%であるため，安全な認証を行うためには複数の質問を行

2. 音声 CAPTCHA の設計方針

う必要がある．
アクセシビリティの観点からは Holman らの提案 [2] も興味深

2. 1 基本的な考え方

い．これはサイレンや鳥などの身近なオブジェクトを視覚と聴

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覚の両方で提示し，そのいずれによっても回答可能とすること読み取ることができる，といった特性がある．人間はこの特性をで，アクセシブルで多言語化が容易な CAPTCHA を実現する．

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回答は選択肢によって行う．しかしこの手法では多くのバリエーでいる文字を読み取ることができる．しかし機械による自動画ションを提供することができなければ簡単に破られてしまう．

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．このインターネット利用者の認証に用いるという観点からは，「誰ように，人間の知覚特性とパターン認識技術の双方の特性を有もが知っている知識」を前提にしなくてはならない．例えば「有効に利用するのが，CAPTCHA システムの設計における基本的名人の顔写真を選ぶ」「難しい数学の問題を解かせる」といったな考え方となる．これは画像に限らず，音声による CAPTCHA

個人の知識や知的能力に依存する手法は好ましくない．文字や数字の読み取りは誰もが利用できる代表的な知識である．

（注 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/

また，実現可能性という観点からは，キーボードで回答を入力できる，あるいは簡単な選択肢操作で回答できる課題であるこ（注 2）：例えば Google「Google アカウントを作成」，Microsoft「Windowsとも望まれる．総当たりやランダムでソフトウェアロボットが攻Live ID サインアップ」など撃することを防ぐためには，チャンスレベルが低くなる課題設：CAPTCHA 認証は 終わった 技術なのか――有効性を疑問視する専門（注 3）
家たち http://www.computerworld.jp/topics/vs/115709.html（注 5）：http://blog.wintercore.com/?p=11（注 4）：http://spamfizzle.com/CAPTCHA.aspx（注 6）：http://research.microsoft.com/asirra/

定も必要である．このような観点からも，やはり数字や文字の読み取りは，さまざまな要求を満たしやすい課題と言える．
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リーダや音声ブラウザ
でインターネットを利用する際には，キーボードと音声出力だけが利用可能であり，視覚情報やマウス操作に頼ることができな
い．また多くの情報を記憶しながら操作をしなくてはならない．
このような作業は煩雑であり訓練を要する．
「破られにくさ」を重視するために音声 CAPTCHA では桁数の多い数字を聞き取って回答することが行われるが，記憶に伴う心的負荷も増大し，所要時間においても不利である．できるだけ短時間で多くの情報

図 1 音声 CAPTCHA 設計の概念モデルを聞き取ることができ，その際の利用者の心的負荷が小さく，しかも破られにくい，という手法が望まれる．

2. 4 混合法と削除法
現在の音声 CAPTCHA システムの主流は，人間に聞き取らせたい音声に残響や雑音を重畳する，という手法である．この手法をここでは「混合法」と呼ぶ．
混合法は，音声認識技術が雑音や残響に弱いという性質と，人間が複数の音の重なりの中から興味を持つ音だけを聞き取ることができる，という能力を利用している．現時点ではこの手法の有効性は認められるが，将来的に破られにくくしていくために，どのような雑音をどのように混合すれば破られにくくできるか，といった調整は試行錯誤的になり，パラメトリックに難易度を制御しにくい．
一方で，人間の聴覚に関してはさまざまな興味深い特性が知られており，CAPTCHA に応用可能なものもあると考えられる．
その中のひとつとして，今回我々は「音声の断片から全体を推測して聞き取る能力」に着目し，「原音声からより多くの部分を削除するほど困難な課題になる」と考えた．このような手法をここでは「削除法」と呼ぶ．
混合法と削除法は相反する考え方ではなく，併用が可能だと考図 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．

えられる．我々が削除法に着目する理由は，難易度をパラメトリックに制御しやすいという点にある．つまり，原音声をより多低下する．しかしただ削除するのでなく，削除した部分に別のく残せばそれだけ容易になり，原音声を残す割合を少なくすれば音を挿入すると，音声の聴取が容易になることが知られている．

それだけ困難になる．このような制御の容易さは混合法にはな

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い特長である．

行しており，代表的なものとしては Miller and Licklider (1950)

2. 5 認識能力ギャップのモデルによる「垣根効果」の報告が挙げられる [3]〜[5] ．

本研究では，削除法に基づく音声 CAPTCHA において，図 1

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，目標とする．CAPTCHA 課題としての適切さは，図中の矢印で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

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かが，削除法の有効性の判断基準となる．

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

3. 実 験 方 法
3. 1 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，その了解度はに対しても不利な課題となることを期待している．

3. 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（16kHz 16bitMono）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

図3NASA-TLX プログラムのメインメニューと尺度の説明．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．

3. 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 HTK （注 7） を用いた．3 条件のそれぞれについて，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るため 11 種類のモデルを構築した．各単語は 18 状態

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．

3. 4 人間による聴取実験
前述した評価データの一部を用いて人間による聴取実験を行った．
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 個の評価データから 3桁，4 桁，5 桁の数字が 25 個ずつ含まれる 75 個の課題セットを3 組作成した．この際，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できるだけ少なくなるように配慮した．課題セットごとに出現順序はランダムに並べ替えた．

被験者は大学生（女性）17 人で，全員が日本語を母語とする健聴者である．

3. 5 NASA-TLX による心的負荷の評価
聴取実験に合わせて心的負荷の主観評価を行った．これは課題が困難になるにつれて心的負荷が高くなるのではないか，という仮説を検証するためである．

NASA-TLX (Task Load Index) [7], [8] 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）•

身体的要求（小さい／大きい）•

タイムプレッシャー（弱い／強い）•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）

被験者は負担度評価の対象となる作業を遂行する前に，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．
実験には我々が作成した Windows 用ソフトウェア Kiki-WWLを使用した．図 3 はメニューと各尺度の説明，図 4 は尺度の順序づけの画面である．課題間の値の大小関係を意識した評定が行われるように考慮している．尺度の説明においては「作業成績＝すべて正しく聞き取って入力することが目標」「知的・知覚的要求＝聞くことを含む」「身体的要求＝聞くこと・入力することを含む」などを補足した．

3. 6 聴取実験の手順
被験者を 3 群に分けて聴取実験を行った．

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 のソフトウェアを操作させて， 10 秒間隔で再生される音声を 1 つずつ聴取させ，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．

（注 7）：http://htk.eng.cam.ac.uk/

表 2 HTK による文認識率 (%)
原音声の割合文認識率30%50%70%40.46 79.02 89.41

表 3 聴取実験における文了解度 (%)
原音声の割合平均
標準偏差30%50%

70%84.16 97.41 98.98
6.51

2.72

1.97

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
図4標準偏差NASA-TLX プログラムにおける尺度の重み付け画面．

30%

50%70%60.55 45.21 44.24
5.45

7.48

6.85

うにマスキングされた音声を用いて音響モデルを学習すること
で，原音声 50%の条件であれば約 80%の認識率が得られる．一方で 30%条件においては約 40%と大きく認識率が低下した．学習データとしてマスキング音声を大量に集めても，削除された区間が大きい場合は，従来の音声認識手法では認識が困難になると考えられる．特に今回用いたデータにおいて話者のバリエーションが非常に多いこともこのような結果をもたらした原因であろう．

4. 2 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 人についての平均および標準偏差を表 3 に示す．両側分布 t 検定の結果，30%-50% およ
図 5 NASA-TLX プログラムにおける各尺度の負荷評価の画面．

び 30%-70% の各群間において 1%水準で有意差があった．原音

表 1 聴取実験の構成

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Group

Trial 1

Trial 2

Trial 3

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G1

V1-70% V2-50% V3-30%のことから，削除法と音韻修復効果を用いることで，人間と機械

G2

V1-30% V2-70% V3-50%の認識能力の大きなギャップを作り出せる可能性が示唆された．

G3

V1-50% V2-30% V3-70%

4. 3 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 (Normalized-

最初に音量の確認を兼ねたリハーサルのためにマスキングさWWL) の被験者 17 人についての平均および標準偏差を表 4

れた 2 桁の数字音声を 10 問呈示し，本番同様に回答させた．次に示す．両側分布 t 検定の結果，30%-50% および 30%-70% のに，音声ガイドと文字表示で下位尺度の説明を行い，下位尺度の各群間において 1%水準で有意差があった．了解度が有意に下が順位付けをさせ，リハーサル課題に関する各尺度の負荷評定を行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 問の聴取を行わせ定について本手法の妥当性が示されたと言える．て（所要時間は約 13 分），(2) 6 つの尺度の負荷評定を行わせ，(3) 疲労の影響を回避するために 5 分間の休憩を取る，という手

5. 音声合成の利用の検討

順を繰り返した．被験者は表 1 のように分けた．V1-V3 は課題

現在，CENSREC-4 の録音音声の代わりに，音声対話技術コセット（語彙）が異なることを，後続する数字は原音声を残した

ンソーシアム (ISTC) （注 8） のもとで開発されている HMM 音声割合（値が小さいほど多くマスキングしている）意味している．

合成エンジン GalateaTalk （注 9） の合成音声を用いることを検討

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．

4. 実験結果と考察している．100ms 周期でマスキングした音声による予備的な検討では，合成音声でも録音音声と同様に音韻修復効果が得られるという見通しを得ている．
合成音声を用いることで音声のバリエーションを増やすこと

4. 1 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（注 8）：http://www.astem.or.jp/istc/（注 9）：http://sourceforge.jp/projects/galateatalk/

が容易になる．統計モデルの学習を困難にできれば，音声認識によって破られることを妨害できる．しかしそのためには，人間にとっての了解度を落とさずに発話様式や声質などをできるだけ多様化する手法が必要となる．

•

人間が言語音声を聴取する場合にトップダウン情報とボトムアップ情報がどのように用いられるのか？

•

統計的手法による音声認識技術の「裏をかく」ためにはどのような発想が必要なのか？

一方で，音声合成システムを用いることで，韻律や発話速度・また CAPTCHA システムを別の問題解決に使う，という興味リズムなどの要因がどのように音韻修復に影響をするのか，と深い提案もある．例えば Carnegie Mellon University のグルーいった実験が可能になる．例えば話速を変化させる場合には原音プが提案する reCAPTCHA システム（注 10） は，実在する紙の本

声と雑音の時間比率ではなく，原音声が呈示された継続時間の合をスキャンして OCR で読み取ろうとした単語のうち認識に失敗計が本質的なパラメータとなる可能性も高い．また，イントネーした画像を提示する．さらに既知の課題と未知の課題を合わせションやリズムなどのパラ言語情報を有効に活用することで，人て呈示する．これにより CAPTCHA を「人力 OCR」として利間の知覚に対してトップダウン的なヒントを多く与えることが用することを提案している．音声 CAPTCHA においてもこのアでき，一方で従来の音声認識ではこれらの情報は無視されやすイディアは応用可能であろう．

いことから，能力のギャップ拡大に貢献できると期待される．

6. まとめと今後の課題
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．

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
は種村 諒氏（東京大学工学部計数工学科），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・

今後の課題として以下が挙げられる．

平川 淳 氏・岡場翔一 氏の協力を得た．また小野順貴 講師と嵯•

現在実験に用いている音声について，マスキングに用い峨山・小野研究室メンバー各位，UAI 研究会および音声・音楽たホワイトノイズの音量が大きすぎて利用者が苦痛ではないか，研究会（音音研）の参加者各位など多くの方々との議論から重要という（視覚障害者からの）指摘があった．そこで，適切なマスな示唆を得た．
文

キング方法について再検討を行う．

•原音声の割合に関して 30%, 50%, 70% という条件をさらに細かくした実験を行う．

• 「混合法」と「削除法」の使いやすさを比較するために，タスク達成率，所要時間，心的負荷などの比較実験を行う．

•

音声に含まれる数字の桁数を教示する場合としない場合で了解度や認識率はどのように変わるかを検討する．

•

数字ではなく文字列や文章などでも適切な課題を実現できるかを検討する．

•

実際の利用状況に近い音声 CAPTCHA システムを試作し，特に高齢者や視覚障害者による評価を行う．

•

音韻修復に関する先行研究の知見を取り入れる，混合法と削除法の併用を試みる，など，手法の改良を行う．
さらに本研究は以下のような課題に発展すると考えられる．

•

音声認識されにくく人間にはちゃんと聞き取れる音声とはどのような音声なのか？

•

音声認識されにくい声を合成・加工する信号処理とはいかなるものであるか？

•

どの程度「破る立場」からの検討を行えば十分に破られにくいと主張できるのか？

•

本報告では論じなかった「混合法」について，複数話者発

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).
[2] Jonathan Holman, Jonathan Lazar, Jinjuan Heidi Feng, John
D’Arcy: “Developing usable CAPTCHAs for blind users,”
Proceedings of the 9th international ACM SIGACCESS conference on Computers and Accessibility, Tempe, Arizona,
USA, pp. 245 - 246, 2007.
[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 Analysis andSynthesis, Cambridge University Press, Cambridge, 1999.
[5] G.A. Miller, J.C.R. Licklider, “The intelligibility of interupted speech,” J. Acoust. Soc. Am., 22, 167-173 1950.
[6] M. Nakayama, et al.: “CENSREC-4: Development of Evaluation Framework for Distant-talking Speech Recognition under
Reverberant Environments,” Proc. Interspeech, Sep 2008.
[7] S. G. Hart, L. E. Staveland: “Development of NASA-TLX(Task Load Index): Results of empirical and theoretical research,” in P. A. Hancock and N. Meshkati (Eds.) Human
Mental Workload,Amsterdam, North Holland Press (1998).
[8] 芳賀 繁: メンタルワークロードの理論と測定, 日本出版サービス,
2001.

話，多言語音声，残響，雑音，といった要素について設計手法を体系的に論じることや，難易度をパラメトリックに制御することが可能であるか？

•

人間には雑音にしか聞こえないが音声認識システムには言語音声として認識されるような音を作ることは可能か？

（注 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/recaptcha-humangroup-ocr.html
http://recaptcha.net/