社団法人 電子情報通信学会
THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS

信学技報
TECHNICAL REPORT OF IEICE.

音声 CAPTCHA システムにおける削除法と混合法の比較
西本 卓也†

松村瞳††

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
E-mail: †nishi@hil.t.u-tokyo.ac.jp, ††g06c061@cis.twcu.ac.jp, †††nabe@lab.twcu.ac.jp
あらまし

音声聴取課題によって対象者が人間であるか機械であるかを判別する音声 CAPTCHA システムが視覚障害を持つ人々のために提供されている．既存システムの主流である「混合法」は聞き取らせたい音声に雑音を重畳して自動音声認識を妨害する．これに対して我々は，音韻修復効果（垣根効果）を用いた「削除法」を提案しており，マスク比率のみによって難易度を制御できるという利点がある．我々は「機械と人間の能力差を大きくする」というCAPTCHA 課題の普遍的な設計方針に基づきつつ，「人間による解答のしやすさ」も考慮した「混合法」と「削除法」の比較評価を目指している．本稿では，音声認識性能，人間にとっての了解度，心的負荷などに関して，予備実験の結果に基づく仮説を提示し，今後の実験計画について述べる．
キーワード

セキュリティ，視覚障害，音声認識, CAPTCHA, 混合法, 削除法

The comparison between the deletion-based methods and themixing-basedmethods for safe speech CAPTCHA systems
Takuya NISHIMOTO† , Hitomi MATSUMURA†† , and Takayuki WATANABE††† Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo
Hongo 7–3–1, Bunkyo-ku, Tokyo, 113–8656 Japan†† Department of Communication, Tokyo Woman’s Christian University
Zenpukuji 2–6–1, Suginami-ku, 167–8585 Japan
E-mail: †nishi@hil.t.u-tokyo.ac.jp, ††g06c061@cis.twcu.ac.jp, †††nabe@lab.twcu.ac.jp
Abstract Speech-based CAPTCHA systems, which distinguish between software agents and human beings, areespecially important for persons with visual disability. The popular approach is based on mixing-based methods,
which use the mixed sounds of target speech and noises. We have proposed a deletion-based method which uses
the phonemic restoration eﬀects. Our approach can control the diﬃculty of tasks simply by the masking ratio. Our
design principle of CAPTCHA insists that such tasks should be chosen so that the larger diﬀerence in performance
between the machines and human beings can be provided. In this paper, we give some hypotheses on the diﬀerences
between the deletion-based method and the mixing-based methods. We also show a plan of experiments which
compare the automatic speech recognition performance, speech intelligibility, and mental workload of these twoapproaches.
Key words Security, Visual Imparement, Speech Recognition, CAPTCHA, Mixing-based Method, Deletion-basedMethod

1. は じ め にインターネットにおいて人間を装ったソフトウェアロボットが，ウェブメールのアカウントを取得して大量の迷惑メールをCAPTCHA（Completely Automated Public Turing test totell Computers and Humans Apart）システムが用いられている．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．

送信したり，ブログのコメント欄に広告目的の書き込みを大量

多くの CAPTCHA システムでは，画像データに含まれる文に行ったりする，といったことを防ぐために，多くのサイトで字を人間に読み取らせている．字形を歪めた文字列や文字の一—1—

部が隠されているものを機械的に生成し，機械による自動文字は，CAPTCHA システムを別の問題解決に使う，という興味認識が容易に行えない画像として，ウェブページの中で提示す深い提案である．reCAPTCHA はウェブサイトの開発者向け

る．画像に描かれている文字列を読み取れたのであれば，そのAPI を公開しており，既存のサイトに容易に CAPTCHA を追登録者は人間であろうと判断し，アカウントの取得を認める．

加できる．

しかし，画像を使用する CAPTCHA は視覚障害者のインター

reCAPTCHA は実在する紙の本をスキャンして OCR で読ネットの利用を妨げている（注 1） ．そこで視覚障害者を対象としみ取ろうとした単語のうち認識に失敗した画像を提示する．さて音声 CAPTCHA による認証を行うサイトも増加している．

らに既知の課題と未知の課題を合わせて呈示する．これにより我々は CAPTCHA システムの設計方針を「人間と機械の能CAPTCHA を「人力 OCR」として利用することを提案して力差を作り出す」という観点から体系化し，一般的な従来手法いる．

である「混合法」に対して「削除法」という新たな提案を行い，

reCAPTCHA のグループは画像だけでなく音声 CAPTCHA

人間による聴取と HMM による音声認識に関して予備実験をも提供しており，機械学習による破られやすさの観点からの検行ってきた [1] ．本稿では文献 [1] の結果に加えて，比較対象と討，そして古いラジオ番組の音声を使った「人力ディクテーショしての「混合法」の実装，混合法課題に関する人間の聴覚能力ン」の可能性などに触れている [3]．の考察，混合法と削除法の比較実験の方針などについて述べる．

2. CAPTCHA 技術の動向

3. 1 基本的な考え方

2. 1 さまざまなタスクの提案

人間の視覚は，意味のある情報をトップダウン的に読み取る

CAPTCHA を破る技術が発達し，実際にシステムが破られ（注 2）ているという指摘がある

3. 音声 CAPTCHA の設計方針．

ことができる．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

そこで文字や数字を読み取らせるのではなく，より高次の知とができる．しかし機械による自動画像認識は一般的にこの識を必要とするタスクを用いた提案がある．例えば 3-D CG にような条件下では性能が劣化する．このように，人間の知覚よる人物画像を読み取らせて人物の体の部位などを回答させる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，3-D CAPTCHA （注 3） ，上下が逆になった写真を見せて正しいCAPTCHA システムの基本的な考え方となる．これは音声に（注 4）

向きを当てさせる課題，などが提案されている．

よる CAPTCHA でも同じである．

誰でも知っている情報を使う CAPTCHA として Asirra （注 5）

3. 2 破られにくさの考慮が挙げられる．これは膨大なペットの写真データベースを利用

既存の音声 CAPTCHA システムでは，例えば数字を読み上して，画像が犬と猫のいずれであるかを利用者に回答させる手げる音声に雑音を重畳したものが用いられている．その際，残法である．この手法は，犬と猫の画像の識別は誰にでもできる，響を加える，日本語で読み上げた数字に対して他の言語の音声という妥当な前提に基づいている．またペットの写真は収集しを断片化して重畳する，といったことが行われる．人間の聴覚やすく，膨大なバリエーションが利用可能であるため，自動パに対しては「カクテルパーティ効果」のような現象を期待し，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

自動音声認識に対しては性能を大きく劣化させる妨害の効果をが 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期待している．

う必要がある．

現在の自動音声認識の主流である HMM (Hidden Markov

アクセシビリティの観点からは Holman らの提案 [2] も興味

Models) を用いた手法は，残響や雑音で劣化した音声であって深い．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

聴覚の両方で提示し，そのいずれによっても回答可能とする．回

デー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状況を作り出すことが「破られにくさ」につながる．

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．

2. 2 reCAPTCHA システム

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Carnegie Mellon University からスピンアウトし，その後られる可能性がある．例えば Google の音声 CHAPTCHA を（注 6）

簡単な手法で破ったとするブログ記事（注 7） では，同一の数字音

Google による買収が報じられた reCAPTCHA システム

声パターンが繰り返し使用されていることが脆弱性の原因であ（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/（注 2）：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

る，と指摘している．

3. 3 使いやすさの考慮
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（注 3）：http://spamfizzle.com/CAPTCHA.aspx（注 4）：http://japan.cnet.com/news/media/story/

http://labs.cybozu.co.jp/blog/akky/archives/2007/05/recaptcha-human-0,2000056023,20391945,00.htm

group-ocr.html（注 5）：http://research.microsoft.com/asirra/

http://recaptcha.net/（注 6）：reCAPTCHA, キャプチャを利用した人力高性能 OCR,

（注 7）
：http://blog.wintercore.com/?p=11—2—

名人の顔写真を選ぶ」「難しい数学の問題を解かせる」といった手法は好ましくない．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ことが望ましい．総当たりやランダムでソフトウェアロボットが攻撃することを防ぐためには，チャンスレベルを低くしなくてはならない．数字や文字の読み取りは，これらの要求を満たしやすい課題である．

3. 4 アクセシビリティの考慮
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
図1

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

音声 CAPTCHA 設計の概念モデル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．操作をしながら多くの情報を記憶するか，点字 PDAでメモを取りながら PC の音声を聞く，といった工夫が必要になる．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．これは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を聞き取ることができ，利用者の心的負荷が小さく，しかも破られにくい手法が望まれる．

4. 混合法と削除法
4. 1 混合法としての従来手法
現在の音声 CAPTCHA システムの主流である「人間に聞き取らせたい音声に残響や雑音を重畳する」という手法を「混合法」と呼ぶ．将来的にこの手法を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．

4. 2 削除法への着目

図2

削除法として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．

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い特長である．
本研究では音声 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．

4. 3 音韻修復効果を考慮した削除法
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 [4]〜[6] ．
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聴取が困難になるが，音声認識システムに対してより不利になると期待される．
なお，極端な場合として，無意味単語音声をマスキングして提示したとすると，そのような音声刺激は，聞き手の心的辞書に強制的に当てはめられ，もっともらしい有意味語として聞き取られる可能性が高い．つまり，一般に音韻修復効果は，音声のトップダウン知覚に依存していると考えられる．このことか
ら，削除法において人間に有利な課題を作るためには，人間にとって親密度の高い語彙を選ぶことが望ましいだろう．

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—3—

5. 実験の概要
5. 1 聴取タスクの対象音声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-

我々は残響下音声認識評価環境である CENSREC-4 [7] に含WWL を使用する．課題間の値の大小関係を意識した評定が行まれる数字読み上げ音声データベースを使用している．数字のわれるように考慮している．具体的にはリハーサルおよび複数書き取り課題が音声 CAPTCHA システムを模擬するうえで適の課題における各項目の評価の画面において過去の評定値を参切であり，数字という語彙の単語親密度は非常に高いと考えら照できるようにした．尺度の説明においては「作業成績＝すべれるため，特に削除法の評価としては妥当である．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＝

このデータベースは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，単純なパターンマッチングでは破られにくい課題である．しかし，現実問題としてこのような課題音声を録音音声で用意しておく事は容易ではない．人間にとっ聞くことを含む」「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．

6. 削除法の評価実験て聞き取りやすいという条件を損なわず，無限に近いバリエー

6. 1 削除法の課題音声

ションを機械的に生み出せる音声の合成や加工が，将来の課題

削除法の課題音声は以下の手順で作成された．CENSREC-4である．に含まれるクリーン発話音声（16kHz 16bit Mono）を用いて，5. 2 人間による聴取実験

100ms 周期で原音声を削除し，ホワイトノイズを埋め込んだ．

評価データの一部を用いて人間による聴取実験を行う．

条件としては 70%, 50%, 30% の 3 種類のデータを作成した．

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

例えば 70% 条件の場合は原音声の 100ms ごとに 70ms を残し，データのサブセットを作成する．1001 個の評価データから 330ms を雑音区間とした．音声および雑音の立ち上がりと立ち桁，4 桁，5 桁の数字が 25 個ずつ含まれる 75 個の課題セット

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を 3 組作成する．この際，数字 0 については「ぜろ」の読み方フェードする処理を施した．周期を 100ms としたことで，このみが含まれるようにする．課題セット間で各数字の出現頻度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の偏りができるだけ少なくなるように配慮する．課題セットごなっている．とに出現順序はランダムに並べ替える．

6. 2 HTK による音声の認識実験

1 人 1 台のノート PC とヘッドフォンを使用する．被験者自CENSREC-4 の実験系に準拠して音声認識実験を行った．こ身に音声提示および Kiki-WWL のソフトウェアを操作させて，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

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，という字をコンピュータのキーボードから入力させる．

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

最初に音量の確認を兼ねたリハーサルのために 2 桁の数字音能を知ることである．

声を 10 問呈示し，本番同様に回答させる．次に，音声ガイド

音声認識には HTK （注 8） を用いた．3 条件のそれぞれについと文字表示で下位尺度の説明を行い，下位尺度の順位付けをさて，学習データは 8440 発話，評価データは 1001 発話である．

せ，リハーサル課題に関する各尺度の負荷評定を行わせる．そ両者は発話そのものも話者も重複していない．音響モデルにはして各試行について，(1) 聞き取り課題を行わせて，(2) 6 つの単語 HMM を用いた．数字の 0 に「ぜろ」「まる」の 2 種類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．各単語は分間の休憩を取る，という手順を繰り返す．

18 状態 20 混合である．評価は発話全体（全ての桁の数字）の5. 3 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う．

NASA-TLX (Task Load Index) [8], [9] 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．

一致によって判断した．

6. 3 削除法音声の聴取実験
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．

•

知的・知覚的要求（小さい／大きい）•

身体的要求（小さい／大きい）

crosoft Windows XP) とヘッドフォン (Panasonic RP-H750-S)•

タイムプレッシャー（弱い／強い）を使用した．3 回の試行について，それぞれ 75 問の聴取（所要•努力（少ない／多い）

時間は約 13 分）を行わせた．

•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，下位尺被験者を 3 群に分けて聴取実験を行った．ノート PC (Mi-被験者は表 1 のように分けた．V1-V3 は課題セット（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．

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

NASA-TLX で得られた重み付き心的負荷 (WWL) の値は，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．

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:（注 8）：http://htk.eng.cam.ac.uk/—4—

表1Group

聴取実験の構成（削除法）

Trial 1

Trial 2

Trial 3

G1

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

G2

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

G3V1-50% V2-30% V3-70%

Masking) [10] を考慮する必要がある（注 9） ．
音声 CAPTCHA 課題の難易度が，単純に音響信号のエネルギー的マスキングで決まるならば，実験条件は単純に SNR によって統制できる．エネルギー的マスキングの影響を精緻に評価する方法としては，例えば定常および非定常の雑音下音声了表 2 HTK による文認識率 (%)（削除法）
原音声の割合文認識率30%50%70%40.46 79.02 89.41

解度予測モデル [11], [12] などが提案されており，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，といった手法が検討の対象となる．
一方で，妨害音声が持つ言語的な意味情報は，対象音声の内

表 3 聴取実験における文了解度 (%)（削除法）
原音声の割合
平均30%

50%

70%

84.16 97.41 98.98

標準偏差

6.51

2.72

1.97

容を記憶させにくくする可能性もあり，逆に妨害音声を無視させて対象音声に選択的注意を向けやすくする可能性もある．
これも極端な場合について言えば，対象音声と妨害音声がどちらも数字読み上げ音声である場合は音源分離知覚課題となり，

表 4 聴取実験における正規化心的負荷（削除法）
原音声の割合平均30%

片方に選択的注意を向けにくくなる可能性，両者を混同して聞70%き取ってしまう可能性，両方の聞き取りに失敗する可能性，両60.55 45.21 44.24

方を正しく聞き取れるが，どちらを解答してよいか混乱する可

標準偏差

5.45

50%
7.48

6.85

能性，などがある．両者が無意味語の場合も類似の状況となる．
音声 CAPTCHA の事例として，サイトの使い方の説明をす

6. 4 音声認識実験の結果

る読み上げ音声を妨害に使い，数字を聞き取らせるものがあっ

HTK による音声認識結果を表 2 に示す．評価データと同じた．このような場合には妨害音声に含まれる文章の意味的情報よ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や使われている単語の親密度などがタスクに影響を与える．とで，原音声 50%の条件であれば約 80%の認識率が得られる．

機械による破りやすさを考慮すると，常に異なった妨害音声

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．

を使うことが望ましい．さらに，妨害音声が対象音声と紛らわ

学習データとしてマスキング音声を大量に集めても，削除されしい性質を備えており，しかもケプストラム平均正規化にキャ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ンセルされにくいような非定常雑音であることが望ましい．しなると考えられる．

かし，情報的マスキングについてはなるべく統制された比較実

6. 5 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

験を行いたい．

7. 2 混合法の課題音声

均 お よ び 標 準 偏 差 を 表 3 に 示 す．一 要 因 分 散 分 析 の 結 果 ，現在準備中の混合法課題について述べる．

F(2,16)=66.959,p=0.000 となり，有意（5%水準）であった．

以下の手順で混合法の音声刺激を作成する．

さらにチューキーの方法による多重比較の結果，30%と 50%，

(1) 対象音声（CENSREC-4 のクリーン音声の一つ）につい30%と 70%の間で差は有意（1%水準）であった．削除法と音韻修復効果を用いることで，人間と機械の認識能力の差を大きくできる可能性が示唆された．て，前後の無音を一定の長さ（1000ms）に揃える．

(2) 妨害音声として，男女 2 名が標準的な話速で音韻バランス文（ATR503 文の一部）を読み上げたコーパスを用意する．

6. 6 聴取実験における心的負荷

一つの対象音声（数字読み上げ）について，一つの妨害音声被 験 者 ご と に 正 規 化 し た NASA-TLX の 値 (Normalized-ファイルをランダムに選択する．このとき，エネルギー的マスWWL) の被験者 17 人についての平均および標準偏差を表クの条件をなるべく均一にするため，対象音声の性別と一致す

4 に示す． 了解度が有意に下がる条件では心的負荷の有意な増るように妨害音声の性別を選ぶ．

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．なお，図 3 に結果のまとめを示す．

7. 混合法と削除法の比較
7. 1 情報的マスキングの影響
混合法と削除法の比較については実験準備中である．ここでは基本方針について述べる．
削除法との比較実験を行うために，具体的な混合法のタスクを作成する必要がある．このときにエネルギー的マスキン(3) 選択した妨害音声から文節間のポーズなど，一定の長さ以上の無音を削除する．

(4) 妨害音声を一定の長さ (シャッフル窓幅＝ 250ms) に分割し，各区間の始終端に 5ms のフェードイン・フェードアウトを施し，全区間をランダムに並べ替えるシャッフル操作を行う．

(5) 対象音声の長さに揃えるために妨害音声をトリミングまたは反復したものを作り，終端を再度フェードアウトし，これを新たな妨害音声とする．

(6) SNR の統制をしながら対象音声と妨害音声を重畳する．

グ (Energetic Masking) と情報的マスキング (Informational（注 9）：Bill Yost 氏の考察および文献リスト http://www.isr.umd.edu/Labs/NSL/Cosyne/Yost.htm

—5—

図3

表5

削除法における認識率・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．

聴取実験の構成（混合法）

Group

Trial 1

Trial 2

G1

V1-30% V2-MX

G2

V1-30% V2-MY

G3

V1-30%V2-MZ

謝辞

東京大学大学院情報理工学系研究科 嵯峨山茂樹 教授，小野順貴 講師，システム第一研究室メンバー各位，ITRC UAI 研究会，音声・音楽研究会（音音研）などの方々との議論，アクセシビリティ関連の複数のブログ記事から重要な示唆を得た．

なお，予備的実験からは，シャッフル窓幅を小さくするとmatched model での自動音声認識の性能が上がること，大きくすると妨害音声の言語情報が聞き取りやすくなり情報的マスキングの統制が難しくなること，などが示唆されている．

7. 3 実験の構成
ここでは対象音声が（例えば）SNR 0dB, -10dB, -20dB の各条件を MX, MY, MZ で表す．
被験者を図 5 の 3 群に分ける．
（被験者が十分に確保できる場合は，前半と後半を逆転させた 3 群を作り合計 6 群に分ける）
実験の目的は，被験者内比較として，特定の SNR 条件における混合法と削除法 (30%) を比較することである．前半の試行が過去の実験と共通であるため，被験者群の効果を正規化できる．
特に心的負荷の比較は被験者内で行う必要がある（NASA-TLX によって得られる値は被験者間の比較が困難である）．人間と機械の能力差が削除法と混合法で等しくなるのがどのような SNR 条件であるかをこの実験から明らかにしつつ，その性能を得るために，いずれの手法が心的負荷の上で優れているかを明らかにしたい．混合法と比較して削除法は情報的マスキン
グの負荷が小さいと考えられることから，心的負荷の面で優位であると予想している．

8. 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，音声認識性能，人間にとっての了解度，心的負荷などに関して，予備実験の結果に基づく仮説を提示し，今後の実験計画について述べた．
発話速度の影響，テキスト音声合成や音声加工技術に基づく課題の自動生成など，残された課題は多数ある．

文献[1] 福岡 千尋, 西本 卓也, 渡辺 隆行: ”音韻修復効果を用いた音声CAPTCHA の検討,” 電子情報通信学会 技術報告 (共催:HI 学会研究会), WIT2008-54, pp.83-88, Dec 2008.
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