情報処理学会 インタラクション 2018
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反転授業における解説音声の明瞭化が可能な講義映像ブラウザ
松浦 辰雄1,a)

大囿 忠親1,b)

新谷 虎松1,c)

概要：反転授業の導入やオンラインによる講義映像サービスなどの増加により講義映像の需要が高まっている．教師は，講義の準備，撮影および編集する必要があるため講義映像を作成するコストは高い．そこで，本研究では，教師の講義映像の半自動的に作成および編集を行う講義映像ブラウザを提案する．また，オンラインによる講義映像サービスにより，多くの生徒が受講できるようになり，生徒の要望や好みは多様化する．教師は，生徒個人に合わせた講義映像を作成することは望ましいが，それぞれの生徒に合わせた講義映像を作成することは困難である．そこで，本研究では，生徒にも自身の好みに合わせた講義映像に編集できるインターフェースを提供する．

A Lecture Video Browser
Makes Clear Commentary Voices in Flipped Classrooms
Tatsuo Matsuura1,a)Tadachika Ozono1,b)Toramatsu Shintani1,c)Abstract: Spreading flipped classrooms and online lecture services in many educational institutions leads
to increase demands for lecture videos. Reducing preparation cost of lecture contents, recording and refining
lecture videos, are highly demanded. Therefore, in this study, we propose a semi-automatic lecture video
conversion method. Since students have diﬀerent preferences for online lectures, it is hard for teachers tocompose universally acceptable lecture videos for every student. Therefore, in this study, we realized aninterface that students can edit lecture videos according to their tastes.

1. はじめに明瞭性の高い解説音声に編集を行う．また，講義映像がオンライン配信されるため，多くの生徒が受講できるように

授業と宿題の役割を反転させる反転授業を取り入れる教なり，生徒の要望や好みは多様である．教師は，生徒個人

育機関やオンラインによる講義サービスが増加している．

に合わせた講義映像を作成することは望ましいが，それぞこれにより講義映像の需要が高まっており，生徒にとっれの生徒に合わせた講義映像を作成することは困難であて，講義内容を理解しやすい講義映像が求められる．教師る．そこで，本研究では，生徒にも自身の好みに合わせたは，講義の準備，撮影および編集する必要があるため講義

講義映像に編集できるインターフェースを提供する．配信

映像を作成するコストは高い．そこで，本研究では，教師された講義映像を視聴する際に，解説音声を編集するインの講義映像の半自動的に作成および編集を行う講義映像ブターフェースを用意し，生徒自身の好みに合わせた講義映

ラウザを提案する．教師が撮影した講義映像の解説音声の像に編集する．さらに，配信された講義映像に対して，生中で早口や口癖が出ている部分を検出し，半自動的に音声

徒の視聴状況を記録し講義映像のフィードバックとして教

1

a)
b)
c)

名古屋工業大学大学院 工学研究科 情報工学専攻
Department of Computer Science, Graduate School of Engineering, Nagoya Institute of Technology
tatsuom@toralab.org
ozono@toralab.org
tora@toralab.org© 2018 Information Processing Society of Japan

師に伝える．教師は，次回の講義映像作成においてフィードバックを参考にし，講義映像の品質向上に期待できる．

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要がある．最後に，口癖が頻繁に発生している音声では，

2. 講義映像の解説音声
講義映像の解説音声について述べる．生徒の学習意欲の向上を目的とし，反転授業を取り入れる教育機関が増加している．そこで，生徒は，自宅にて講義映像を用いて学習を行う．しかし，教師は，講義を撮影し，映像の不要な部分を削除したり，生徒が講義内容を理解しやすくするために説明を加えるなどの編集を行う必要があり，講義映像の作
成コストは高い．そこで，教師の講義映像の作成および編集の支援を行う必要がある．講義映像の形式には，スライドなどの静止画を用いながら解説をしたり，板書やパソコンの作業画面を映し，解説をする形式が考えられる．そして，講義内容を理解する上で解説音声は重要である．そこで，本研究では，解説音声の音声品質を評価し，生徒が聴き取りやすい解説音声に半自動的に編集できるようにする．
また，オンラインで講義映像を提供している JMOOC*1 やKhan Academy*2 などのサービスも登場している．オンラ
インで様々な講義映像を多くの生徒が受講できるようになるとともに生徒の要望や好みが多様化する．しかし，教師が生徒個人に合わせた講義映像を作成することは困難である．そこで，本研究では，生徒に対して講義映像を編集するインターフェースを提供し，生徒個人の好みに合わせた講義映像に編集できるようにする．

2.1 解説音声の音声品質
講義映像の解説音声の音声品質について述べる．はじめに，講義映像の解説音声においてプレゼンテーションの質も重要と考えられるため，プレゼンテーション支援について述べる．Jan ら [1] は，身体姿勢，ジェスチャー，声量，
休止，一時停止および体重のかけ方をフィードバックし，発表の向上を図る Presentation Trainer を提案している．

Gonzalo ら [2] は，発話において，休符の使用，発話速度，
平均音節，発話明瞭度，発話時間，発音，音量および熱意

視聴している生徒は口癖が気になり集中力を欠いてしまう恐れがある．本研究では，口癖として「えーと」や「あのー」などの有声休止を評価する．

2.2 編集および視聴による解説音声の明瞭化
講義映像の編集および視聴による解説音声の明瞭化について述べる．はじめに，講義映像の支援について述べる．
先行研究では，教師における講義映像の作成および編集を行う講義映像作成支援システムを提案した [3]．音声明瞭性を考慮した解説音声に編集することを支援した．米谷ら [4]は，生徒に講義映像を逐次評価してもらい，その評価から教師の行動を推定する講義評価システムを提案した．教師は逐次評価から時系列グラフ機能で講義中を振り返り，教師は講義改善を行うことができる．Cuong ら [5] は，講義
映像においてノートを取ることに特化したインターフェースを持つ Notetaking を開発している．特に，Notetaking
は，生徒がノートを取るときに生徒に合わせて講義映像の再生速度を調整し，円滑に講義映像を視聴することができる．
本研究では，教師の講義映像の編集では，音声明瞭性を考慮して，映像の編集の支援を行う．教師に解説音声の音
声品質を設定できるインターフェースを提供し，模範となるような明瞭な解説音声に編集することができる．また，生徒個人に音声品質を設定できるインターフェースを提供する．生徒が音声品質を設定することで講義映像が半自動的に編集され，生徒個人として明瞭な解説音声を実現できる．また，生徒の講義映像の視聴履歴として，再生，停止，早送り，巻き戻しおよび音量調整を記録し，講義映像のフィードバックとして得る．教師は，次回の講義映像作
成においてフィードバックを参考にし，講義映像の品質向上に期待できる．

3. 解説音声の音声品質の評価を評価している．
本研究では，講義映像における教師の解説音声の音声品
質として，周波数，声量，発話速度，無声休止および有声休止を評価する．教師の声量が不足していると生徒は講義
内容の理解度が低下してしまうため声量の評価が必要である．また，人間には，同じ音圧でも聴き取りやすい周波数があるため，周波数の評価も行い，生徒に聴き取りやすい
声量か評価する．発話速度は，生徒が講義内容を理解するのに重要な要因であるため，音の文節単位であるモーラを基準に 1 分当たりのモーラを算出し，発話速度を評価する．
また，文章と文章の間が詰まっていると生徒が講義内容に解説音声の音声品質の評価について述べる．本研究では，講義映像の解説音声に対して，解説音声の評価を行う
前に音声区間の検出を行う．大語彙連続音声認識エンジン
である Julius*3 を用いて音声区間の検出を行う．音声区間
検出後，解説音声の音声品質の評価を順次行う．

3.1 周波数の評価
教師の声の周波数を Hz(ヘルツ) 単位で評価する．解説
音声の一つの音声区間に対して，周波数の平均を式 (1) で
示す．

∑fi

対して考えるゆとりがなくなるため無声休止を評価する必

Hi =
*1
*2

https://www.jmooc.jp/
https://www.khanacademy.org/© 2018 Information Processing Society of Japan*3

j=0 hjfi(1)

http://julius.osdn.jp/317

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周波数の平均 Hi を 1 フレーム当たりの周波数を h, 音声区

3.4 無声休止の評価および修正間当たりのフレーム数を fi として示す．平均周波数は声

教師の無声休止を音素情報から音素の時間区間を算出

量の評価において人間の周波数による聞こえる音の大きさ

し，無声休止が十分取られているかを判定する．無声休止の差異を修正するために用いる．

の長さや位置については，横井ら [6] を参考にし，無声休止が 0.4 秒以上取られるべきところで取られているか判定を行う．接続詞の後，名詞の列挙における体言止めおよび3.2 声量の評価および修正
教師の声量を音の音圧である dB(デシベル) 単位で評価

名詞+助詞の後に無声休止が挿入されることが自然な位置

する．本研究では，周波数と音圧のレベルを等高線で結んで取られているとされる．本研究では，音素情報から品詞だ等ラウドネス曲線 (国際規格:ISO 226:2003) を考慮したを解析し，接続詞の後，名詞の列挙による体言止めおよびA 特性音圧レベルの平均で声量の計測をする．計測され名詞＋助詞の後に無声休止が取られているか判定する．無た声量に対して A 特性音圧レベルより A 特性補正値を与声休止が 0.4 秒取られているかを判定し，0.4 秒未満の場

え補正声量で判定を行う．男声および女声の周波数より，合は，0.4 秒になるまで無音を挿入する．

125Hz から 1,000Hz の範囲において A 特性補正値を最小二乗法により，i 番目の音声区間において，A 特性補正値

3.5 有声休止の評価および削除
教師の講義映像中の有声休止を評価する．最初に，有声Ci を式 (2)，補正声量 Vi を式 (3) で示す．

休止を高速に評価するため，音素数 5 つ以下の音声区間を

Ci = 1.7 × 10−2 Hi − 1.4 × 10

(2)

Vi = vi + Ci

(3)抽出する．これは，有声休止が「えーと」や「あのー」な
ど，一つの音声区間に対して音素数が少ないためである．

周波数の平均を Hi および声量を vi とする．本研究では，
声量の閾値を 45dB とする．補正声量が閾値を超えていな
い場合は．声量の調整を行うため音量正規化を行う．解説
音声の波形データから最大音量レベルを検出する．補正声量が閾値を超えていない音声区間においての波形データのピーク値を検出し，割合を求め声量の正規化を行う．

そして，有声休止を検出するため後藤ら [7] の有声休止の検出手法を用いる．有声休止を基本周波数の変動が少なくスペクトル包絡の変形が小さい特徴から検出を行う．有声
休止らしさである Pfp (t) を式 (5) で示す．
()
(RSf (t) + (1 − R)Ss (t))2
Pfp (t) = exp −W2(5)基本周波数の変動量 As (t) とスペクトル包絡の変形量 As (t)の短時間平均を Sf (t)，Ss (t) とする．有声休止らしさであ

3.3 発話速度の評価および修正
教師の発話速度を 1 つの音声区間に対して 1 秒当たりのモーラを算出し評価する．最初に，Julius の単語・音素

る Pfp (t) が高い値を取り続けた音声区間が有声休止を含んでいる可能性が高い．そこで，Pfp (t) の高い音声区間を
見本有声休止として講義映像の全体の音声情報に対して，

セグメンテーションキットを用いて音声情報に対して音素

音声の類似度を算出し有声休止を検出する．音声の類似度のラベリングを行い，音素情報を取得する．また，Julius

は，声道特性の特徴量であるメル周波数ケプストラム係数の音声認識の誤認識を防ぐため，講義映像で用いる資料のから求める．見本の有声休止と音声情報を分割した分割音

文字情報から講義映像独自の辞書を作成する．そして，音声からメル周波数ケプストラム係数ベクトルを算出する．

声区間情報および資料独自の辞書を用いて音声認識を行い最後に，メル周波数ケプストラム係数ベクトルを用いて，得られた音素情報から 1 分当たりのモーラを算出し評価す

見本有声休止との cos 類似度から有声休止を検出する．見る．1 分当たりのモーラ数 Mi を式 (4) で示す．

本有声休止の類似度 Si を式 (6) で示す．

Mi = 60 ×

pi
ti

(4)

Si =

Ms · Mi||Ms ||||Mi ||(6)

ti を音声区間時間，pi は音素数として示す．本研究では，

見本有声休止のメル周波数ケプストラム係数ベクトルを

発話速度の閾値として 1 分当たりのモーラ数 Mi を 300

Ms ，i 番目の音声区間においての音声情報のメル周波数ケ

モーラとする．また，発話速度の編集手法としてピッチ

プストラム係数ベクトルを Mi とする．有声休止が検出さ

同期重畳加算 (PSOLA : Pitch Synchronous Overlap and

れた音声区間は，削除を行う．

Add) を用いて，音声情報の周波数を変えずに音の伸縮を行う．PSOLA は，波形の零交差点であるピッチマーク毎

3.6 映像の修正にハミング窓で波形を切り出し，ピッチ周期とフレーム時

解説音声を修正することで解説音声と講義映像の食い違

間長に合わせて切り出した波形を重畳加算し，合成波形をいが生じる場合があり，修正する必要がある．講義映像の生成する．

自動調整について図 1 を用いて述べる．編集される音声情© 2018 Information Processing Society of Japan318

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図 1 映像の変化検出

図 2

解説音声のリアルタイム評価

報の音声区間および音素区間の時間の始端 ts および終端

te とし，映像フレーム fts および fte を抽出する．映像の変化は，fts および fte に対して類似画像判定 PerceptualHash(pHash) を用いて検出を行う．pHash により映像フレームの 64 ビットのハッシュ値である hts および hte を算出する．講義映像の変化を求めるため，式 (7) で示すようにハミング距離 d を求める．

d=

64
∑

(i)

(i)

hts ⊕ hte

(7)

i=1

d ̸= 0 のとき，講義映像に変化があると判定され，音声の引き延ばしが発生した場合，始端 ts および終端 te に合わせ講義映像の引き延ばしを行うことで整合性を保つ．音声の削除が発生した場合は，講義映像の削除を行わず音声と図 3 教師の講義映像の編集

映像の整合性を保つ．また，スライド形式の講義映像の場
合は，スライドの切り替えタイミングを記録し，スライドの切り替えタイミングと音声の編集を連動させる．

4. 講義映像ブラウザ
4.1 教師による講義映像の撮影および編集

また，教師が講義映像を編集している実行例について述べる．図 3 では，教師が講義映像を編集している様子を示している．図 3(A) では，講義映像の映像が表示されている．図 3(B) では，講義映像の解説音声の音声品質の編集値を設定することができる．図 3(C) では，講義映像の再生，教師の講義映像の撮影について述べる．教師は，PC を停止，早送りおよび巻き戻しを操作することができる．図用いて，講義用スライドを表示させて講義映像を撮影する．

3(D) では，癖および視聴操作履歴が表示されており，講義

また，ヘッドセットを用いて教師の解説音声を収録してい映像を編集することができる．講義映像のチャプターごとる．教師は，講義資料のスライドを表示することで自動でのサムネイル画像が表示されており，サムネイル画像は波撮影が始まる．撮影中は，スライドおよび解説音声を記録

形と連動しており，講義映像の追加，削除，再生速度の変している．講義資料が終了し，スライド表示を解除するこ更および重要度の設定を行うことができる．また，講義映とで撮影が終了する．

像中の解説音声の音声品質の評価および視聴操作として，また，本システムでは，リアルタイムに教師の解説音声の癖を 5 秒ごとに検出している．撮影中に，教師の解説音

再生，停止，早送りおよび巻き戻しが発生した箇所が表示されている．

声の評価状況をスライド表示の空き領域 (図 2(A)) に表示
する．本システムでは，教師の解説音声の周波数，声量，

4.2 生徒による講義映像の視聴および編集

発話速度，無声休止および有声休止をリアルタイムに評価生徒が講義映像を視聴している実行例について述べる．

している．癖の検出レベルとして標準 (図 2(a))，注意 (図図 4 では，本システムを用いて生徒がスライド形式の講義

2(b)) および警告 (図 2(c)) で表示する．

映像を視聴している様子を示している．図 4(A) には，講© 2018 Information Processing Society of Japan319

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種類
再生

表 1 視聴履歴
履歴情報
開始時刻，回数

停止

停止時刻，回数

早送り

開始時刻，停止時刻，回数

巻き戻し

開始時刻，停止時刻，回数

音量調整

音量情報

種類

表 2 作業履歴
履歴情報

音声認識情報音声認識による音声認識結果

資料情報

講義で用いる資料の文字情報

チャプター情報

スライドの区切り

タグ情報

教師および生徒によるタグ付け情報

重要度情報

教師および生徒による重要度情報

4.3 講義映像の視聴履歴および作業履歴
図 4 生徒の講義映像の視聴本研究では，生徒の講義映像の視聴履歴および作業履歴の記録を行う．視聴履歴および作業履歴について表 1 および表 2 に示す．本システムは，視聴履歴として，講義映像の再生，停止，早送り，巻き戻しおよび音量調整を記録す
る．また，作業履歴として，音声認識情報，資料情報，チャプター情報およびタグ情報を記録する．音声認識情報は，

Julius を用いた音声認識結果を記録する．資料情報は，講義映像で用いる台本やスライドのファイルである，txt ファ
イル，docx ファイルおよび pptx ファイルから文字情報を抽出し，記録する．チャプター情報は，スライドの切り替
え時刻を記録している．タグ情報は，教師および生徒によるタグ付け情報として文字情報を記録している．重要度情図 5 生徒の講義映像の編集

報は，教師および生徒による重要度情報を記録している．

4.4 実行例の考察
義映像が映し出されている．図 4(B) では，講義映像閲覧本システムの実行例より考察を行う．まず，本システム

中に講義映像の重要度の設定として，生徒はチェックを入の教師側の機能について考察する．講義映像の撮影時は，れることができる．生徒は，重要度の高い講義映像の箇所

癖のリアルタイム評価により，自身の講義映像の撮影状況を効率的に視聴することが可能である．図 4(C) では，講を客観的に判断することができる．撮影状況を確認するこ義映像に対してテキスト情報によってタグ付けをすることにより，教師は，解説音声の修正を行いながら撮影するとができる．また，図 4(D) では，生徒は講義映像に対しことができ，撮影のやり直しなどの撮影コストを削減するて操作を行うことができる．生徒は，動画視聴として基本ことが期待できる．教師の講義映像の編集では，解説音声の操作である再生，停止，早送り，巻き戻し，再生位置のの音声品質を元に半自動的に音声明瞭性を考慮した講義映調整および音量の調整と講義映像の編集を行うことがで像を編集することができ，講義映像の編集コストを削減す

きる．また，スライドがサムネイル表示されており，重要ることが期待できる．生徒の講義映像の視聴操作が表示さ度の高い講義映像の箇所を中心に視聴することができる．

れていることにより，教師自身の講義映像の見直しができ，

図 4(D) における講義映像の編集操作としては，解説音声改善の支援を行うことができる．例えば，巻き戻しが発生の音声品質の編集値を設定することができる (図 5)．周波

している場合は，生徒にとって重要な内容であったり，音数 (図 5(A))，声量 (図 5(B))，発話速度 (図 5(C))，無声休

声として聴き取りにくい箇所である可能性がある．生徒の止 (図 5(D)) および有声休止 (図 5(E)) の設定値を設定でき

視聴操作の履歴が講義映像に対するフィードバックとなる．編集操作後は，設定した編集値に基づいて半自動的にり，講義映像の編集の改善につながると期待できる．

講義映像の編集が行われる．図 4(E) では，講義映像名おまた，本システムの生徒側の機能について考察する．本

よび教師の名前などの講義映像の情報が表示されている．

システムの実行例である生徒側の講義映像の編集は，生徒© 2018 Information Processing Society of Japan320

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自身の好みに合わせて，音声明瞭性を考慮した講義映像を編集することができる．例えば，発話速度が速い音声に対しては，速度を調整し聴き取りやすい音声に編集することができる．しかし，中には素早く講義内容の概要を掴みた
い生徒や教師の特徴を残して講義映像を視聴したいという

表 3 評価実験結果
適合率
再現率
F値

正確度

声量

0.0656

0.667

0.119

0.940

発話速度

0.603

0.761

0.673

0.650

無声休止

0.506

0.837

0.631

0.520

有声休止

0.701

0.641

0.670

0.576

生徒も考えられる．本研究のインターフェースでは，基準の閾値以外にも変更することが可能である．編集した編集

表 4 閾値の調査
閾値
適合率
再現率

F値

声量

43dB

0.0808

0.444

0.137

発話速度

286 モーラ

0.586

0.817

0.682

無声休止

0.805 秒

0.498

1.000

0.665

履歴は保存され，教師ごとの講義映像の編集を次回以降の講義映像に適用される．

5. 評価実験
解説音声の適切な編集を行うためには，解説音声の検出
精度を評価する必要がある．本実験では，講義映像の解説や高い適合率を示し，比較的母音の長さが長い有声休止においては高い検出率を実現した．

音声に対して声量，発話速度，無声休止および有声休止の検出精度について評価する．被験者は，本研究室に所属す

6. おわりにる 20 代男性 5 人で，過去に学会で発表した発表資料を用

講義映像の需要が高まっており，生徒にとって，講義内

いて，発表内容を 5 分にまとめて講義映像として収録した．

容を理解しやすい講義映像が求められる．本研究では，講撮影環境としては，PC にスライドを表示し，PC にマイク

義映像において教師の解説音声を評価し，音声明瞭性を考を接続し音声の収録を行った．収録後，被験者が自身以外慮した解説音声に半自動的に編集する講義映像ブラウザをの講義映像に対して，声量，発話速度，無声休止および有開発した．さらに，生徒の講義映像の編集履歴および視聴声休止について改善すべき箇所を判定した．音声データを履歴を記録し，フィードバックとして教師側に伝えること

5 秒ごとに判定してもらい，正解データとして扱った．解で，講義映像の品質の改善につながると期待できる．

説音声の判定について，被験者には，声量は，講義映像を聴講するにあたって十分に感じるか，発話速度は，講義映

謝 辞 本 研 究 の 一 部 は JSPS 科 研 費 JP15K00422,

JP16K00420 の助成を受けたものです．

像を聴講するにあたって十分聞き取れる速さか，無声休止
においては，講義映像を聴講するにあたって理解できるく
らい十分に無声の間があるか，有声休止は，
「えーと」
，
「あ
のー」，
「そのー」，「いやー」の有無を判定してもらった．

参考文献
[1]

本手法の解説音声の検出結果と正解データを比較する．音
声データとしては，合計 25 分，300 区間ある．

[2]

評価実験の結果については，表 3 に適合率，再現率，F
値および正確度を示している．さらに，声量，発話速度および無声休止の適切な閾値を確認するため，表 4 に F 値が最高値となる適合率，再現率および閾値を示す．声量にお[3]

いては，マイクで収録を行っているため，正解データから声が小さいと感じる箇所は少なかった．声量の閾値につい[4]ては，最高 F 値において，43dB を示しており，本システムの基準である 45dB に近い結果となっている．発話速度は，やや高い再現率を得ることができたが，適合率は低い．こ[5]

れは，正解データと本システムが検出した数値を比較すると，発話速度の速さの慣れや早口と感じるタイミングにず[6]れが生じるのではないかと考える．閾値については，最高

F 値において，286 モーラとなっており，本システムの基準としていた 300 モーラと近い数値となった．無声休止においては，やや高い再現率を得ることができたが，適合率は低い．また，閾値については，最高 F 値において，0.805[7]

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米谷雄介, 東本崇仁, 殿村貴司, 古田壮宏, 赤倉貴子, 受講者による逐次評価と総括評価を教員の講義改善支援に利用する講義映像フィードバックシステム, 日本教育工学会
論文誌, Vol.37, No.4, pp.479-490, 2014.
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タ分析による考察, 日本感性工学会論文誌, Vol.15, No.3,
pp.363-368, 2016.
後藤真孝, 伊藤克亘, 速水悟, 自然発話中の有声休止箇所のリアルタイム検出システム, 電子情報通信学会論文誌,
Vol.83, No.11, pp.2330-2340, 2000.

秒となっており，本システムの基準としていた 0.4 秒より長く，閾値の調整が必要であると考える．有声休止は，や© 2018 Information Processing Society of Japan

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