北信越地区

教育システム情報学会 2022年度学生研究発表会

歌声の習熟度に関連するスペクトル包絡に基づく評価指標に関する基礎的検討
A Basic Study on Evaluation Indicators
Based on Spectral Envelope Related to Singing Skill
矢川 実紗*1, 香山 瑞恵*1, 池田 京子*2, 山下 泰樹*3, 小畑 朱実*4, 山口 道子*4,谷 友博*4，永井 孝*5，召田 優子*6，浅沼 和志*6，伊東 一典*1，舘 伸幸*1
Misa YAGAWA*1, Mizue KAYAMA*1, Kyoko IKEDA*2, Yasuki YAMASHITA*3, Akemi OBATA*4
Michiko YAMAGUCHI*4, Tomohiro TANI*4, Takashi NAGAI*5, Yuko MESUDA*6
Kazushi ASANUMA*6, Kazunori ITOH*1, Nobuyuki TACHI*1*1信州大学，*2 椙山女学園大学，*3 長野県工科短期大学校*4
武蔵野音楽大学，*5 ものつくり大学，*6 国立高専機構長野高専*1Shinshu University, *2 Sugiyama Jogakuen University，*3 Nagano Prefectural Institute of Technology,*4Musashino Academia Musicae，*5 Institute of Technologists,*6
National Institute of Technology, Nagano College
Email: 19t2155k@shinshu-u.ac.jp
あらまし：本研究の目的は，歌声の習熟度に関連するスペクトル包絡に基づいた評価指標の提案である．
習熟度に関連している評価指標としてスペクトル重心，スペクトル傾斜，スペクトルフラックスが報告されている．これらは，先行研究で検討されていた Singer`s formant 帯域には限定されない評価指標の可能性がある．そのため，本研究ではこれらの評価指標と習熟度の関連をプロ歌手と音楽大学生と教育学部生の 3 群で検討した．その結果，特に，スペクトル傾斜を用いた評価指標開発の可能性が示唆された．
キーワード：歌声，音響特徴量，音大生，スペクトル重心，スペクトル傾斜，スペクトルフラックス

1.

徴と対応する．スペクトル包絡𝑆𝑙𝑖𝑛 (𝑓, 𝑡)から，各時刻におけるスペクトル包絡の重心𝑆𝑐 (𝑡)を，式(1)によって求め，中央値と変動係数を算出する．B は周波数ビンの数を示している．より明るい音になればなるほど，Sc は高い値を示す．

はじめに歌声研究分野において，歌唱力と音響特徴量の関係について長年に渡って検討がなされている．我々は，声楽を学ぶ学生を対象に，歌声の音響特徴量に基づく学習成果の定量化を探究している(1,2)．これまでに Singer’s formant の強さと割合に関する歌声評価指標の有効性を確認してきた．本稿では，スペクトル包絡に基づく歌声評価指標の可能性を検討する．

2.

𝑆𝑐 (𝑡) =∑𝐵
𝑓=1(𝑓・ 𝑆𝑙𝑖𝑛 (𝑓,𝑡))∑𝐵
𝑓=1 𝑆𝑙𝑖𝑛 (𝑓,𝑡)(1)

2.4 スペクトル傾斜

スペクトル包絡に基づく音響特徴量

スペクトル傾斜（以下，St ）は、感情の特徴に対応するとされている(5)．感情の程度が大きくなるにつれ，高周波帯域が強調され，St が増加するとされている．式(2)を用いてスペクトル包絡𝑆𝑙𝑖𝑛 (𝑓, 𝑡)から，時間ごとの傾きを求める．3 種類の帯域(0-3kHz, 06kHz, 0-9kHz)におけるSt を求め，中央値と変動係数を算出する．

2.1 スペクトル包絡
スペクトル包絡は音の形を表す．歌声の声質を特徴づける重要な特徴量の 1 つであり，先行研究においても様々な検討がなされている(3)．本研究では，各
時刻 t におけるスペクトル包絡𝑆𝑙𝑖𝑛 (𝑓, 𝑡)における以下の特徴量の抽出を行う．ここで，f は周波数ビンの番号を示している．
2.2 SFC (Second Formant Convex)

𝑆𝑡 (𝑡) =歌声に対して LPC 包絡線を求めると凸部が出現することがある．SFC とは，LPC 包絡線の 2 番目に現れる凸部の周波数（以下，SFC）を指す．SFC の中央値と平均値，標準偏差を算出し，そこから変動係数を求める．
2.3 スペクトル重心

𝐵𝐵∑𝐵
𝑓=1 𝑓・ 𝑆𝑙𝑖𝑛|𝑙𝑜𝑔 (𝑓,𝑡)−∑𝑓=1 𝑓 ∑𝑓=1 𝑆𝑙𝑖𝑛|𝑙𝑜𝑔(𝑓,𝑡)2𝐵2∑𝐵
𝑓=1 𝑓 −(∑𝑓=1 𝑓 )(2)

2.5 スペクトルフラックス
スペクトルフラックス（以下，Sf ）も音の明るさの特徴に対応するとされており，局所的なスペクトルの変動量を表す(4)．時刻 t のフレームにより標準化されたスペクトル包絡𝑆𝑙𝑖𝑛 (𝑓, 𝑡 − 1)を用い，式(3)によりスペクトルフラックス𝑆𝑓 (𝑡)を求め，中央値と変動係数を算出する．

スペクトル重心（以下，Sc ）は，音の明るさの特徴に対応するとされている(4)．ある周波数において，Scは高ければ高いほど，Sc よりも高い周波数がもつ特2

𝑆𝑓 (𝑡) = ∑𝐵𝑓=1(𝑆𝑙𝑖𝑛|𝑙𝑜𝑔(𝑓, 𝑡) − 𝑆𝑙𝑖𝑛|𝑙𝑜𝑔(𝑓, 𝑡 − 1)) (3)39北信越地区

表 1 歌声データ数と声種(計 304 データ)

3.

教育システム情報学会 2022年度学生研究発表会

表 2: 変動係数の検定結果(*：p<.05,**：p<.01, ***：p<.001)

St はプロ群と教育群，音大群を比較すると有意な差となった．このことから，St を用いることによって，教育生・音大生とプロ歌手との習熟度の差を区別できることが示唆される．St では，習熟度が高くなるにつれ，中央値が大きくなった．St は感情の程度が大きくなるほど増加すると言われている．プロ歌手の方が音大生・教育生より歌声に感情が表れていると考えられる．そのため，St は習熟度の差を区別できる可能性がある．

分析条件

3.1 分析対象楽曲と歌声収音条件分析で使用する楽曲は「故郷」（作詞：高野辰之，作曲：岡野貞一）と「Caro mio ben」（作詞： 不明，作曲：Tommaso Giordani）とした．各被験者は「故郷」
では“かのや m[a]”区間，「Caro mio ben」
では“t[a]nto”区間を評価対象区間とした．各被験者につき 1 回の収音で 2 回ずつの歌唱をさせた．収音は音の反響しな い 静 か な 部 屋 で 行 い ， レ コ ー ダ は LS-P2（OLYMPUS）を使用した．被験者にはレコーダから2 m 離れた正面立位で歌唱させた．音声はサンプリ
ング周波数 44.1 kHz，量子化ビット数 16 bit で収音した．
3.2 被験者のプロフィール
分析対象とした歌声は，オペラ歌手等のプロフェッショナルな歌い手（以下，プロ群あるいはプロ歌手）の歌唱と，教育学部音楽教育コースの 2~4 年生（以下， 教育群あるいは教育生）と音楽大学声楽科在学中の学習者 （以下，音大群あるいは音大生）とした．
「故郷」と「Caro mio ben」の被験者の歌声データ数と声種を表 1 に示す．
「故郷」は教育生 44 名，音大生 21 名，プロ歌手 13 名の歌唱データを対象とする．
「Caro mio ben」は教育生 40 名，音大生 21 名，プロ歌手 11 名のデータを対象とする．

4.

4.2 声種における音響特徴量の考察
SFC，SC ，St ，Sf を用いることによって異なる声種の群同士を区別できる可能性について考察する．
かのや m[a]と t[a]nto の区間で共通した結果が出た
提案指標は SFC とSt であった．まず，高い声域の声種ほど，SFC の変動係数と中央値が大きくなった．
そのため，低い声域の声種ほど SFC が安定していると考えられる．そして，声種の違いを中央値に反映できていることがわかる．また，声が低いほどSt の中央値が大きくなった．声が低いほど，計算の特性によりSt が大きくなる可能性がある．
このことから，SFC とSt は歌声を評価する上で声種により違いがでることが示唆される．

5.

おわりに

本稿ではスペクトル包絡に基づく歌声評価指標として SFC，SC ，St ，Sf の 4 種により，習熟度と声種の関連を検討した．その結果，プロ群と音大群と教育群との比較から SFC とSt は習熟度と声種の区別に有効である可能性を見出した．SC とSf は，曲の長さを変更するなどして検討していきたい．

分析結果

4.1 習熟度における音響特徴量の考察
SFC，SC ，St ，Sf を用いることによって異なる習熟度の群同士を統計的仮説検定から区別できる可能性について考察する．
各指標の変動係数に対して各習熟度の群同士の対応，正規性がないため，有意水準 1%でマンホイット
ニーの U 検定をした後，ボンフェローニ補正を行った結果を表 2 に示す．表 2 の結果から，かのや m[a]と t[a]nto の区間において共通した結果を得た提案指標は SFC とSt であった．
SFC は教育群とプロ群，音大群を比較すると有意な差となった．このことから，SFC を用いることによって， 教育生より専門的に声楽を学んでいるプロ歌手と音大生の習熟度の差を区別できることが示唆される．そして，SFC では，習熟度が高くなるにつれ，周波数の中央値が Singer’s formant に相当する周波数帯域 (2.4~4.0 kHz) に集中していた．SFC は，習熟度の差を区別できる可能性がある．

謝辞

科研費 18K02817・22K00237 の支援を受けた．
参考文献

(1)

(2)
(3)
(4)
(5)

40

吉田祥他，“声楽発声の習熟度に関連する音響特徴量に基づく歌声の評価指標の提案”電子情報通信学会論文誌 D，Vol.J103-D，No.4，pp.247-260 (2020)
山下泰樹他，“歌声の習熟度に関連する音響特徴量の母音別分布，” 情処研報音楽情報科学，vol.118, no.26, pp.1–6, (2018).
Sundberg, J.:”The Science of the Singing Voice”, Northern Illinois
University Press (1987)
Tzanetakis, G. and Cook, P.: “Musical Genre Classification of
Audio Signals, IEEE Trans. Speech and Audio Processing”, Vol.10,
No.5, pp.293-302 (2002)
Yoshiki KABUTA et al “Comparison of Spectral-tilt Features of
Emotional Speech Depending on the Degree of Emotions –Research on Emotional-speech Synthesis based on Voice-quality
Conversion –”, International Journal of Affective Engineering,
Vol.12, No.2, pp.161-167 (2013)