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音声コミュニケーションにおける叫び声 ∗☆菊地佑樹, 森大毅 (宇都宮大)
はじめに

1

Table 1

既存コーパスに含まれる叫び声

興奮, 驚きなどが叫び声として溢れ出ることがある。
これは, 危機的状況に置かれた時に発する悲鳴だけで発話数
叫び声数
叫び声頻度 (個/分)はない。例えば, 気が許せる相手同士でスポーツ観戦をしている時に思わず叫ぶことがある。

UUDB
4840
40.0333

OGVC8662
530.0803

Chiba3Party
7599
40.0111

叫び声に関する過去の研究の多くは防犯を目的としたものである [1][2]。一方, 緊急時でない日常のコミュニケーション場面で使用される叫び声は, 笑いが予期しないような事象が頻繁に発生したためと考声と同様, 音声コミュニケーションを豊かにするノンえられる。

バーバル行動であるが, 研究事例はほとんどない。
本研究は, 音声コミュニケーションにおける叫び声

3の音響的特性, 及びそれが社会的相互行為の中で果たす役割を明らかにすることを目的としている。

既存のコーパスには多くの叫び声が含まれていないことが分かった。そこで会話中に自然に表出され2

コミュニケーションにおける叫び声

2.1

叫び声の定義る叫び声をより多く得るために, アクション性の高いゲームをプレイ中の二者会話音声の収録を新たに行った。使用したゲームタイトルはアクション性が高い

感情表出系感動詞は話者の認知的状態の変化を伝えるシグナルである [3]。感情表出系感動詞の中には,疑問を感じたときに発する「え」や何かに気づいたときに発する「あ」など, 書き起こしが容易で単語として様式化されたものもある。しかし, 予想外の突然のイベントに対して表出される声の中には, 韻律あるいは声質の点で特異で, 「あ」に近い音ではあってももはや言語音とは言い難いものもある。本研究では, 感
情表出系感動詞の中でも様式化の程度が低く, 話者の制御下にある度合いが低い（思わず発せられた）ものを叫び声としている。

ジャンルである FPS (First Person Shooter) のゲームである「OverWatch」と, 対戦型サッカーゲームである「FIFA16」である。ヘッドセットマイクによる音声のほか, 対話参加者の上半身動画像及びゲーム画面を同時に収録した。このコーパスを以後アクショ
ンゲーム音声コミュニケーションコーパス (AGSC)と呼ぶ。

Fig. 1 に収録を行った環境を示す。実験参加者は親近性の高い同性の 2 人組の大学生 8 組 (合計 16 名,内男性 4 名, 女性 12 名) である。音声収録は宇都宮大学学内の対話収録用防音室で行った。
収録したデータのうち, 話者 2 名ずつ計 4 名 (男性叫び声の同定

2.2

叫び声研究のためのコーパス構築

2 名, 女性 2 名) の各 10 分, 計 40 分 503 発話のデー

対話音声コーパスに対して叫び声の同定を行った。

タに対し, 2 名の作業者による叫び声アノテーション対象としたコーパスは四コマ漫画並べ替え課題を解を実施し, 一致度を調べた。アノテーションは著者 2

く様子を収録した宇都宮大学パラ言語情報研究向け音名で行った。各発話に対し, 叫び声の存在有無のアノ声対話データベース (UUDB)[4], オンラインゲーム中テーションの一致度を Cohen のκ係数により求めたの音声チャットを収録した感情評定値付きオンライン

ところ, κ = 0.663 となった。

ゲームチャットコーパス (OGVC)[5], 自由会話を収録

503 発話中, 第一著者により同定された叫び声は 45した千葉大学三人会話コーパス (Chiba3Party)[6] であ個であった。叫び声頻度は 1.13 個/分であり, これはる。叫び声の同定は第一著者が行った。Table 1 に対Fig. 1 に示した OGVC の叫び声頻度の約 14 倍であ象とした発話数と叫び声の数を示す。UUDB, OGVC,る。このことからアクションゲームを利用した会話

Chiba3Party における叫び声は多くないことが分かの収録により, 叫び声を効率的に収集することができる。これらの中では OGVC における叫び声の頻度がたといえる。

高かった。これは, OGVC がゲーム中の音声チャットを収録しており, 他の２つのコーパスに比べて話者∗

Shout in speech communication. by KIKUCHI, Yuki and MORI, Hiroki (Utsunomiya University)

日本音響学会講演論文集- 399 -2017年9月

オンライン通信Internetルーター**ミキサー

USB-DAC

Fig. 1**70

Fig. 3

収録環境**n.s.

**

400

600

*
p<0.05jitter [%]800**
p<0.01200

F0 mean [mel]60

IE Shout IE Shout IE Shout IE Shout
M0a
M0b
F0aF0b1000**

30

モニターIE Shout IE Shout IE Shout IE Shout
M0aM0b
F0aF0bFig. 24n.s.

強度最大値n.s.

n.s.

**p<0.01*p<0.05

IE Shout IE Shout IE Shout IE Shout
M0aM0b
F0aF0b

F0 平均値

Fig. 4

音響分析

ジッター

今後は, AGSC のアノテーション作業を進め叫び叫び声の音響的特徴を調べた。対象とした発話は話者 M0a, M0b, F0a, F0b (男性 2 名, 女性 2 名) の
感情表出系感動詞 192 個と叫び声 192 個の計 384 個である。F0 平均値, 強度最大値, 及びジッターの分析結果を Fig. 2, 3, 4 に示す。これらの図より, 叫び声は感情表出系感動詞より F0 平均値と強度最大値が大きいことが分かる。感情表出系感動詞と叫び声のF0 平均値の中央値の差が男性では約 150 mel, 女性では 200 mel 以上あり, 強度最大値の差に関しても男性
女性ともに 10 dB ほどあることが読み取れる。一方,
ジッターには感情表出系感動詞と叫び声の間に, 有意差は認められなかった。

5*
p<0.0550

モニター

収録器 (PC)

intensity max [dB]PS4**
p<0.010.00 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05

PS4**

80

Right**

40

Left

**

おわりに声と感情表出系感動詞の他の音響的特徴量分析を行う。また, 叫び声の音響モデルを作成し叫び声の合成を行っていきたい。
謝辞 本研究は JSPS 科研費 26280100 の助成を受けている。

参考文献[1] 柿野他, 音講論 (秋), 1-P-32d, 2013.
[2] 近藤他, 情報処理学会研究報告, Vol. SLP-113, No.
2, 2016.
[3] 森, 音講論 (春), 2-Q-43, 2015.
[4] Mori et al., Speech Communication, Vol. 53, pp.
36–50, 2011.
[5] 有本他, 音講論 (秋), 1-P-46a, 2013.
[6] Den and Enomoto, in Conversational informat-

コミュニケーションにおける叫び声の特性を明らか

ics: An engineering approach, 307–330, 2007.にするため, アクションゲームに基づくコーパスを構築した。また, 音響的特徴の初歩的な分析を行った。
その結果, 叫び声は発声の際に通常の発声より高く大きな声で表出されていることが分かった。

日本音響学会講演論文集- 400 -2017年9月