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活性-評価次元に基づくパラ言語情報ラベルの音響関連量∗○森

1大毅, △相田 千尋, 粕谷 英樹 (宇都宮大・工)はじめに各発話には、14 名のラベラにより評価された 6 軸の抽象次元に基づくパラ言語情報ラベルが付与されて対話音声には多様な情報が含まれている。特に、言語情報に付随して運ばれる、いわゆるパラ言語情報が対人コミュニケーションで演じる役割は重要である。
近年、人間と機械のコミュニケーションにおいてもパいる [4]。これらの次元のうち、「覚醒-睡眠」は発話者の心理状態の活発さを表し、活性次元に相当する。
また、「快-不快」は発話者にとっての良い／悪い、好き／嫌いなどに関連しており、評価次元に相当する。

ラ言語情報を重視する立場が目立つようになり、話し方のニュアンスを認識する対話システム、あるいは表情豊かな合成音声を目指す研究が注目されている。
これらを実現するためには、パラ言語情報の音響関連量を明らかにすることが必要不可欠である。

ラベラに各発話の前後関係がわからないようランダムな順序で音声を呈示し、1 から 7 までの 7 段階で評価させた「快-不快」および「覚醒-睡眠」の値を、ラベラ全員で平均化し、当該発話のパラ言語情報ラベルとみなす。

音響関連量を探究するためには音声コーパスが必要である。しかし、音声に含まれるパラ言語情報をラベリングする確立された方法はない。特に自発音声

3

音響パラメータ
本論文でパラ言語情報ラベルとの関連を分析するの場合は、感情を表現する語をリストから選択する方法が困難である点で、いわゆる感情音声のコーパ音響パラメータは以下のものである。

スとは違った難しさがある。

f0 レンジ

一方、感情心理学の分野では、感情状態は少数の次元が作る空間上の点として表現できるという考え方があり、その代表例が、活性 (activation)-評価 (eval-uation) 空間 [1] と呼ばれるものである。Schröder[2]は、テレビ番組中の対話に対して活性-評価空間に基づき付与されたラベルを用い、各々の次元の音響関連量を見出すことを試みた。その結果、活性次元は特に基本周波数 (f0 ) に強く関連していることを示している。しかしながら、評価次元の音響関連量についてはこれまで明らかにされてこなかった。
著者らは活性および評価を含む次元に基づき、自発的な対話音声にパラ言語情報ラベルを付与したデー
タベースを構築する試みを行ってきた [3]。本研究は、このデータベースに基づき、特にこれまで明確でな1 発話中の対数 f0 の最大値と最小値の差で定義する。f0 抽出エラー等は手作業で修正した。f0 レンジ
は覚醒レベルとの関連がたびたび指摘されてきたパラメータの 1 つである [5]。
平均 f aperiodic

faperiodic は有声音源スペクトルの周期的／非周期的成分境界周波数 [6] を表す。有声音の気息性を反映するパラメータと考えられ、非周期的成分の割合が増加すると faperiodic は低下する。1 発話中の全有声区間における faperiodic の平均値で定義する。

4

分析結果

かった評価次元の音響関連量を見出すことを目的とまず、「覚醒-睡眠」と f0 レンジとの関連についてする。具体的には、多くのパラ言語／非言語情報に関述べる。相関係数は、FUE で 0.67、FKC で 0.54 と連している f0 に加え、過去の研究であまり考慮され比較的大きく、抑揚のある音声は覚醒した状態と知覚てこなかった有声音源の気息性を反映する音響パラされることが確かめられた。これは過去の研究を支メータを導入し、このパラメータが特に「不快」な状持する結果になっている。
次に、「快-不快」と f0 レンジの散布図を Fig. 1 お態に強く関連していることを示す。

よび Fig. 2 に示す。 図では、相槌など /uN/ だけか2データベース

ら成る発話を区別して表示してある。FUE では f0 レ

本論文が分析の対象とするのは、「4 コマまんが並べ換え課題」をタスクとする音声対話データベース[3] に含まれる 1 セッション分の対話である。話者は大学生 2 名 (FUE, FKC) で、合計 113 発話が含まれる。
∗ンジとの相関は比較的大きい (相関係数 0.64) が、評
価値 3–4(やや不快〜中立) にかけては f0 レンジがばらついていることがわかる。一方、FKC では相関は小さい (相関係数 0.34)。

Acoustic correlates of paralinguistic information annotated with the activation and evaluation dimensions.
By MORI, Hiroki, AITA, Chihiro, KASUYA, Hideki (Utsunomiya University)

日本音響学会講演論文集−231−

2005年9月

20

54
faperiodic [kHz]f0 range [semitones]

15

10

50/uN/other12← unpleasantFig. 1345067
pleasant →「快-不快」と f0 レンジの関係 (話者 FUE)

12
← unpleasant

34

567
pleasant →「快-不快」と faperiodic の関係 (話者 FUE)

54
faperiodic [kHz]f0 range [semitones]

/uN/
other

Fig. 315105/uN/other3234567pleasant →「快-不快」と f0 レンジの関係 (話者 FKC)

「快-不快」と平均 faperiodic
Fig. 3 および Fig. 4 に、の散布図を示す。 FUC では、平均 faperiodic との相関が比較的大きいことがわかる (相関係数 0.60)。特に、faperiodic < 3 [kHz] ではほとんどの場合で評価値が 4 未満 (不快) であり、このことから有声音に気息性成分が含まれていると不快な状態であると知覚されていることがわかる。FKC でも同様の傾向が見られる (相関係数 0.39)。

f0 レンジと平均 faperiodic を説明変量として重回帰分析を行った場合の重相関係数は、FUE で 0.74、FKCで 0.48 となった。これより、これらのパラメータはいずれも快-不快に強く関連していることがわかった。

おわりに活性-評価次元により記述されたパラ言語情報と音響パラメータとの関連を分析した。その結果、f0 だ
けでなく気息性を表すパラメータが評価次元と強く関連していることがわかった。今後は分節的特徴との関連についても調査したい。

日本音響学会講演論文集/uN/
other

1012
← unpleasantFig. 252
12003

12← unpleasantFig. 434567
pleasant →「快-不快」と faperiodic の関係 (話者 FKC)

参考文献
[1] R. Cowie et al., “Emotion recognition in humancomputer interaction,” IEEE Signal Processing
Magazine, 18, 32–80 (2001).
[2] M. Schröder, “Speech and emotion research: An
overview of research frameworks and a dimensional approach to emotional speech synthesis,”
PhD thesis, Saarland Univ. (2004).
[3] H. Mori et al., “Some considerations for designing spoken dialogue database from the viewpointof paralinguistic information,” Acoust. Sci. &Tech., 24, 376–378 (2003).
[4] 森大毅他, “対話音声のパラ言語情報ラベリングの安定性,” 日本音響学会誌 (掲載予定).
[5] K. Scherer, “Vocal correlates of emotional arousal and aﬀective disturbance,” in Handbook of Social Psychophysiology (John Wiley & Sons, NewYork, 1989), pp. 165–197.
[6] T. Ohtsuka and H. Kasuya, “Aperiodicity control in ARX-based speech analysis-synthesis
method,” Proc. Eurospeech 2001, pp. 2267–2270(2001).

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