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対話中に表出した笑い声の声質分析 ∗◯有本泰子 (帝京大), 森大毅 (宇都宮大)
frequency
100 200 300 400

力とし，アバターの状態を，プレイヤーの意図に関

0

はじめに戦型ゲームのプレイ中に無意識に表出する感情を入1

ヘッドマウントディスプレイなどで VR を利用したゲーム開発が人気を集める中，ゲーム内のアバターとの一体感を向上させ，よりリアルなバーチャル空間を実現することが求められている。本研究では，対01_MAD 02_MEM 04_MNN 04_MSY 05_MKK 06_FTY 06_FWA

わらず強制的に変更（ヒットポイントの増減や対戦タフェース」の開発を目指す。本システムにおける感情表出は音声に含まれる Aﬀect Burst を対象とする。

Aﬀect Burst とは音声の非言語的使用による感情の急激な表出のことで，無意識な叫び声や笑い声，泣き声や，「ゲッ」「おお！」など言語音として意識的な制御下にあるものを含む [1]。プレイヤーが思わず発する
様々な Aﬀect Burst を，その音響的・言語的特徴かFig. 1ers

Number of laughter episodes for each speak-frequency
500 1000 1500 2000

相手への攻撃，場面転換など）する「感情入力イン0

ら機械学習によって検出する仕組みを構築する。
本報告では，様々な Aﬀect Burst のなかでも，まずは笑い声に着目し，笑い声を構成する吸気および呼Fig. 2

気による要素の声質の特徴を音響的に明らかにする。
将来の研究目標を念頭に，実環境における笑い声が収録されている感情評定値付きオンラインゲーム音声チャットコーパス（OGVC）[2] に対して，笑い声をラベリングした結果についても述べる。

2bhH

Number of laughter components

ベリングは Episode レベルと bout/吸気レベルが完了しており，本報告では，笑い声の構成要素のレベル（bout（b），無声吸気（h），有声吸気（H））における声質分析を行う。
話者ごとの Episode 数を Fig. 1 に，bout および吸笑い声ラベリング

気の総数を Fig. 2 に示す。7 名分の対話音声中にはOGVC の自発対話音声に表出する笑い声に対し，セグメンテーションと笑い声のラベリングを行った。

1,381 個の笑い声が含まれていた。また，bout と吸気などの笑い声の要素数は 3,765 であった。

7 名分（男性 5 名，女性 2 名）の音声（合計 7 時間）をラベリング対象とし，音声分析ツール Praat を使用して笑い声ラベリングを実施した。
笑い声に対するラベリングの規準は，森らにより整備されたガイドラインに準じている [4]。笑い声の定義は Trouvain の定義に基づき，Episode，bout/吸気，および call の 3 層によって構成されるものとした。Episode とは，1 回以上の吸気・呼気から構成される音響イベントであり，これが知覚的なひとかたまりの笑い声を形成する。bout/吸気とは，ひとつのEpisode を構成する複数の吸気・呼気（=bout）である。bout も吸気も，声帯振動を伴う場合と伴わない場合がある。call とは，ひとつの bout を構成する音響的要素である。現時点では，対象とする音声へのラ∗

3

声質分析

OGVC 音声ファイルは 48kHz で収録されているが，分析対象とする周波数領域を限定するため，10kHz にダウンサンプリングした。ダウンサンプリングした音声ファイルは，笑い声ラベルのセグメンテーションに従い，構成要素の単位に分割し，音声分析ツー
ル Praat を用いて，声質に係る音響特徴量の抽出を行った。声質に係る特徴量として，第 1 フォルマント
周波数 (F1)，第 2 フォルマント周波数 (F2)，MFCCの 1 次係数（C1）を抽出した。分析対象のフレームは笑い声の要素の開始から 100ms とした。F1 およびF2 は，25ms の分析フレームを 5ms ずつシフトさせ，Voice quality analysis of laughter components during spontaneous dialog. by ARIMOTO, Yoshiko (TeikyoUniversity), MORI, Hiroki (Utsunomiya University)

日本音響学会講演論文集- 879 -2018年9月

300

2500

100−2001000Fig. 3bhmale

H500

H

***

−100600
400hfemale***

c10F21500

F1800

***
*** ***

200b****** ***

200****** ***bhfemale

HbhmaleH−300****** ***

2000

1000 1200 1400****** ***bhfemale

HbhmaleH

Distribution of each voice quality parameter for each component (*** p < 0.001)

LPC 分析により 16 次元の係数を求めて，抽出した。

包絡の傾きに関する特徴量である。この結果から，

C1 の分析フレーム長は 15ms，シフト長は 5ms である。このとき，C1 が抽出できなかった音声があった

無声の吸気による笑い声（h）は，呼気・吸気に関わらず，有声の笑い声より高周波成分を多く含むこと，ため，その音声は分析から除外した。

女性においては呼気による笑い声より有声の吸気による笑い声の方が高周波成分を多く含むことが分か

4

呼気と吸気の声質比較る。また，女性の b および H は負の値を示している

呼気による笑い声と，吸気による笑い声の声質を比較するため，求めた声質に係る音響的特徴量に対し，
性別 × 笑い声の構成要素を要因とした二元配置分散分析を行った。また，その下位検定として，多重比較ことから，有声であるにもかかわらず高周波成分を多く含むことが示唆された。

おわりに5を Tukey の HSD 法で行った。結果を Fig. 3 に示す。

対戦型ゲームをプレイ中に無意識に表出する感情

F1 における分散分析の結果，性別と笑い声の構を入力とし，アバターの状態を，プレイヤーの意図成要素に主効果があった（それぞれ，F (1, 3759) =1028.04, p < 0.001 および F (2, 3759) = 380.67, p <0.001）。多重比較の結果を見ると，男女ともに，boutに関わらず強制的に変更する「感情入力インタフェー（b）および有声の吸気による笑い声（H）の間で有意

その結果，有声の吸気の笑い声は開大が狭いこと，な差を認めた（p < 0.001）。F1 は口の開大に相当す

有声の吸気による笑い声は呼気による笑い声より後る特徴量である。この結果より，男女ともに，有声の舌よりであることが示唆された。さらに，無声の吸気吸気による笑い声の方が呼気による笑い声に比べ開による笑い声は，呼気・吸気に関わらず，有声の笑い大が狭い可能性がある。

声よりスペクトルの傾斜が急峻であること，女性にス」の開発を念頭に，実環境で表出したリアルな笑い声の声質の特徴を音響的に分析した。

F2 も F1 と同様，性別と笑い声の構成要素に主効果

おいては呼気による笑い声より有声の吸気による笑を認めた（それぞれ，F (1, 3759) = 336.29, p < 0.001

い声の方が高周波成分を多く含むことが分かった。

および F (2, 3759) = 298.97, p < 0.001）。多重比較の結果も，男女ともに，b および H の間で有意な差を謝辞認めた（p < 0.001）。F2 は舌の前後の位置を表す特術文化財団平成 29 年度助成研究 A–2，および JSPS

本研究の一部は，公益財団法人中山隼雄科学技徴量である。この結果より，男女ともに，有声の吸気科研費 26280100 の助成を受けた。

による笑い声の方が呼気による笑い声に比べ後舌よ参考文献りである可能性がある。

C1 に お け る 分 散 分 析 の 結 果 も ，性 別 と 笑
い 声 の 構 成 要 素 に 主 効 果 が あった（ そ れ ぞれ ，F (1, 3759) = 1038.447, p < 0.001 お よ び

F (2, 3759) = 281.003, p < 0.001）。多重比較の結果
は，女性では b，h，および H の間で有意な差を認めた（p < 0.001）が，男性は b と h，h と H の間で[1] Schröder, Speech Commun., 40 (1-2), 99–116,2003.
[2] Arimoto, et al., Acoust. Sci. Technol., 33(6),359–369, 2012.
[3] Trouvain, Proc. ICPhS 03, 2793–2796, 2003.
[4] 森, 有本, 永田, 音講論 (秋), 217–218, 2017.

のみ有意差を認めた（p < 0.001）。C1 はスペクトル

日本音響学会講演論文集- 880 -2018年9月