論システム開発論文特集

文

多言語音声翻訳システム “VoiceTra” の構築と実運用による大規模実証実験 ※松田繁樹† a)

林

輝昭†

葦苅

豊†

志賀

芳則†

柏岡

秀紀†

安田

圭志†

大熊

英男†

内山

将夫†

隅田英一郎†

河井

恒†∗

中村

哲†∗∗

Development of “VoiceTra” Multi-Lingual Speech Translation System for PracticalUse※
Shigeki MATSUDA†a) , Teruaki HAYASHI† , Yutaka ASHIKARI† , Yoshinori SHIGA† ,Hideki KASHIOKA† , Keiji YASUDA† , Hideo OKUMA† , Masao UCHIYAMA† ,Eiichiro SUMITA† , Hisashi KAWAI†∗ , and Satoshi NAKAMURA†∗∗

あらまし 本論文では，独立行政法人情報通信研究機構 (NICT) が開発した世界初のスマートフォン用多言語
音声翻訳アプリケーション “VoiceTra” を用いた大規模実証実験に関して，VoiceTra システムの概要，クライア
ントサーバ間の通信プロトコル，本システムで用いられた多言語音声認識，多言語翻訳，多言語音声合成の詳細を述べる．また，本実証実験中に収集された約 1000 万の実利用音声データの一部について，聴取による利用形
態の分析，更に，実験期間中に行った音声認識用音響モデル，言語モデルの教師無し適応，言語翻訳用辞書の追加に対する音声認識，音声翻訳性能の改善について述べる．
キーワード

音声翻訳，統計翻訳，音声認識，音声合成

1. ま え が き

訳の研究，欧州での Nespole! [7]，また TC-STAR [8]等では国際会議の講演音声の翻訳の研究が行われてい地球上の様々な言語を話す人々との円滑なコミュニ

る．米国においては，TransTac プロジェクトでの音

ケーションを実現する音声翻訳技術に対するニーズが，声翻訳の研究，米国国防総省 (DARPA) の GALE プ

インターネットの普及や経済のグローバル化などの影

ロジェクト [9] では情報抽出を目的としたアラビア語，

響により年々高まっており [1], [2]，音声翻訳システム

中国語から英語への音声翻訳の研究が活発に行われての研究開発が世界各国で活発に行われている．

いる．アジアでは，アジア音声翻訳先端研究コンソー

国内においては，株式会社国際電気通信基礎技術研究

シアム (A-STAR) [10] において，日本，中国，韓国，

所 (ATR) 及び独立行政法人情報通信研究機構 (NICT)

タイ，インドネシア，マレーシア，ベトナム，シンガ

により，実際の利用環境を想定した実証実験 [2], [3] をポールの 8ヶ国の研究機関が協力し，音声やテキスト

通して，音声翻訳システムの研究開発 [4], [5] が行われコーパスの収集，音声認識，翻訳，音声合成の共同研ている．海外では，ドイツの Verbmobil プロジェク究が行われた．近年では，U-STAR プロジェクト [11]ト [6] において日本語，英語，ドイツ語の間の音声翻において，NICT を含む世界 23ヶ国，26 の研究機関の協力のもと，各々の研究機関が開発した音声認識サー†

独立行政法人情報通信研究機構，京都府

バ，言語翻訳サーバ，音声合成サーバをインターネッ

National Institiute of Information and Communications

トを介して相互に接続することで構築したネットワー

Technology, Kyoto-fu, 619–0289 Japan
∗ク型多言語音声翻訳システムの国際共同実験を行って現在，株式会社 KDDI 研究所∗∗
現在，奈良先端科学技術大学院大学a) E-mail: shigeki.matsuda@nict.go.jp※

本論文はシステム開発論文である．

電子情報通信学会論文誌

いる．
本論文では，世界で初めて開発したスマートフォンc 一般社団法人電子情報通信学会 2013
D Vol. J96–D No. 10 pp. 2549–2561 

2549

電子情報通信学会論文誌 2013/10 Vol. J96–D No. 10上で動作するネットワーク型多言語音声翻訳システム“VoiceTra” を用いた大規模実証実験について述べる．
本実証実験は，2010 年 7 月末から開始され，多言語の自動音声翻訳システムにおける実利用音声データの分
析及び，大量に収集された音声データを用いた音声翻訳システムの性能改善を目的として行った．VoiceTra
システムは，音声入力や翻訳結果の表示，外国語合成
音声の再生などを行うクライアントアプリと，音声認識，言語翻訳，音声合成の処理を行うサーバから構成
されている．クライアントアプリは，米国 Apple 社
が販売しているスマートフォン iPhone 用に開発し，AppStore にて無料公開した．更なる利用者の拡大を狙って Android OS が導入されたスマートフォン向
けにもクライアントアプリを開発し，2011 年 4 月にAndroid Market にて無料公開した．2012 年 12 月末
時点で，約 70 万ダウンロード，約 1000 万アクセスを達成している．本論文では，VoiceTra システムの構成

図 1 VoiceTra システムの構成と，クライアントとサーバの間の通信Fig. 1 Structure of the VoiceTra system and data
communication between client and server.

及び，本システムで用いた多言語音声認識，多言語翻訳，多言語音声合成の各々について述べる．本システ

ルや翻訳モデルを利用する事ができ，全ての処理を端

ムの利用状況の調査として，本実証実験で収集された末内で行うスタンドアローン型の音声翻訳システムに大規模実利用音声データを人手で聴取し分析を行った比べて高精度な音声翻訳を行う事ができる．

結果について述べる．本実証実験期間中に，収集されVoiceTra システムの構成を図 1 に示す．音声入力

た音声データを用いて音声認識用音響モデル，言語モ

や翻訳結果の表示，外国語合成音声の再生などを行う

デルの両方に対して教師無し適応を行った．これら教

VoiceTra クライアントと，音声認識，言語翻訳，音師無し適応による音声認識性能及び音声翻訳性能への声合成などの特定の処理を行う複数のサーバから構改善について述べる．

成されている．音声認識サーバや言語翻訳サーバ，音

本論文の構成は次のとおりである．2. では，Voice-

声合成サーバは，言語毎，言語対ごとに準備される．

Tra の概要と構成及び，ユーザーインターフェース，

音声認識，言語翻訳，音声合成サーバは別々のプロセ

クライアントとサーバ間の通信プロトコル，実際のスとして動作しており，特定の言語や言語対のシステ

サーバ構成について述べる．3. では，VoiceTra シスムの改修やモデルアップデート等を，全てのサーバをテムで用いた多言語音声認識，多言語翻訳，多言語音

停止することなく簡単に行うことができる．表 1 に

声合成の詳細を述べる．4. では，収集された音声デー

VoiceTra で翻訳可能な言語のリストを示す．表に示

タを実際に聴取し分析した結果及び，音声翻訳性能のすように，日本語，英語，中国語，インドネシア語，評価を行う．5. は，まとめである．

ベトナム語，韓国語の 6 言語の音声認識サーバ，音声合成サーバが VoiceTra クライアントから利用できる．

2. ネットワーク型多言語音声翻訳システム
VoiceTra

また，21 の言語間の 210 言語対ごとに別々の言語翻訳

2. 1 VoiceTra システムの概要

い言語についても，テキストによる入出力が可能であVoiceTra は，スマートフォン上で動作するネット

る．音声による入出だけでなくテキストによる入出力

ワーク型の多言語音声翻訳システムである．ユーザのに対応することで，騒音が大きく音声認識が行えない，

発話した音声はサーバ側で音声認識，言語翻訳，音声声を発する事がマナー違反である等の理由で音声入力

合成が逐次に行われ，外国語音声に翻訳される．音声が困難な場合でも，テキストによる入出力手段を残す

認識や言語翻訳，音声合成などの処理負荷の大きな処ことでコミュニケーションを継続することができる．

理はサーバ側で行われるため，大規模な音声認識モデ
2550

サーバが準備されており，音声入出力に対応していな論文／多言語音声翻訳システム “VoiceTra” の構築と実運用による大規模実証実験
表 1 VoiceTra で翻訳可能な言語のリスト
Table 1 List of available langauges that can be translated by VoiceTra.
音声入力，音声出力が可
能な言語
日本語
英語
中国語
インドネシア語
ベトナム語
韓国語

テキストによる入出力が
可能な言語
日本語
英語
中国語
インドネシア語
ベトナム語
韓国語
台湾華語
フランス語
ドイツ語
ヒンディ語
イタリア語
マレー語
ポルトガル語
ポルトガル語 (ブラジル)
ロシア語
スペイン語
タガログ語
タイ語
アラビア語
オランダ語
デンマーク語これらのサーバの設置場所について柔軟な対応が可能となる利点がある．STML は，他の企業や研究機関がもつ音声認識，言語翻訳，音声合成の個別のサーバ群を用いて多言語音声翻訳を行う為に提案されたプロト
コル [10] である．新たに追加された音声認識や言語翻訳，音声合成サーバの情報をクライアント側に記述するだけで，これらのサーバを用いた音声翻訳が可能となる．本 VoiceTra システムでは，音声翻訳可能な言語の将来的な拡張を考慮し STML を採用した．
（ 1 ） 音声認識のリクエスト <SR IN>
音声認識に必要な情報，最大 N-Best 数 (MaxNBest)，
入力音声の言語 (Language)，音声コーデックの種類(Audio)，サンプリング周波数 (SamplingFrequency)
等 が STML 形 式 で 記 述 さ れ サ ー バ へ 送 信 さ れ る ．

VoiceTra クライアントに向って発話された音声は，
16kHz 16bit でサンプリングされ ADPCM により1/4 に圧縮されサーバへ送信される．本システムでは，最大 N-Best 数を 1 とした．したがって，後の言語翻訳や音声合成処理は 1-best に対してのみ処理される．
（ 2 ） 音声認識結果の送信 <SR OUT>

2. 2 クライアントとサーバ間の通信プロトコル

サーバで認識された結果の単語列 (NBest) が STML

クライアントとサーバ間の通信には，Speech Trans-

形式で記述されクライアントへ送信される．文字コー

lation Markup Language (STML) [12] が用られる．

ドは UTF-8 が使用される．

1 回の音声翻訳処理に対して，クライアントからの音声（ 3 ） 言語翻訳のリクエスト <MT IN>

認識のリクエスト<SR IN>，サーバからの音声認識結

翻訳元の言語 (SourceLanguage) と翻訳先の言語

果の送信<SR OUT>，クライアントからの言語翻訳のリ(TargetLanguage)，翻訳元言語の単語列 (NBest) がクエスト<MT IN>，サーバからの言語翻訳結果の送信

STML 形式で記述されサーバへ送信される．

<MT OUT>，クライアントからの音声合成のリクエスト（ 4 ） 言語翻訳結果の送信 <MT OUT>

<SS IN>，サーバからの音声合成結果の送信<SS OUT>

翻訳元の言語 (SourceLanguage) と翻訳先の言語を行うことにより，音声認識，言語翻訳，音声合成の(TargetLanguage)，翻訳先言語の単語列 (NBest) が三つの処理がネットワークを介して順番に行われる．

STML 形式で記述されクライアントへ送信される．

これらのリクエストと処理結果の送信には，STML（ 5 ） 音声合成のリクエスト <SS IN>

で記述された音声翻訳に必要な情報 (例えば翻訳言語の

音 声 コ ー デック の 種 類 (Audio) と サ ン プ リ ン グ

方向や，音声の言語情報等) と音声波形が，Multipur-

周 波 数 (SamplingFrequency)，音 声 合 成 す る 言 語pose Internet Mail Extensions (MIME) 形式でテキ(Language) と単語列 (NBest) が STML 形式で記述

スト化され，Hypertext Transfer Protocol (HTTP)

されサーバへ送信される．

を用いて送信される．

（ 6 ） 音声合成結果の送信 <SS OUT>

クライアントから音声波形をサーバへ送信し，サー

音 声 コ ー デック の 種 類 (Audio) と サ ン プ リ ン グ

バ側で音声認識，言語翻訳，音声合成をまとめて行い，

周波数 (SamplingFrequency)，音声合成された言語

音声合成結果を送信するようなプロトコルの場合，2(Language) が STML 形式で送信される．合成された回のデータの送受信だけ音声翻訳を完了する事ができ

音声波形は<SR IN>と同様に ADPCM でクライアン

るため，通信時間を短縮することができる．しかしなトへ送信される．

がら，STML には，音声認識可能な言語，言語翻訳可

2. 3 ユーザインターフェース

能な言語対，音声合成可能な言語の拡張が容易な点や，

図 2 に VoiceTra の動作画面を示す．図の左側は
2551

電子情報通信学会論文誌 2013/10 Vol. J96–D No. 10

Table 2表 2 言語翻訳サーバ数
Number of servers for language translation.

翻訳元言語
日本語
英語
中国語
韓国語
その他

日本語
–
9
9
9
1

英語
9
–
3
3
1

翻訳先言語
中国語 韓国語
9
9
3
3
–
3
3
–
1
1

その他
3
3
3
3
1

の時間で得られるように調整した．
図 2 VoiceTra の翻訳画面 (左側)，言語選択画面 (右側)Fig. 2 Translation panel (left) and language selection
panel (right).

VoiceTra を一般に公開するにあたって，必要なサー
バのスペックについて見積もりを行った．想定として，50 万のクライアントが 1 週間で 10 秒程度発話することを想定した．また，ピーク時には，この想定の 2 倍

VoiceTra の翻訳画面，右側は言語選択画面である．画のアクセスが発生すると想定した．この場合，1 週間

面の例は，日本語から英語への翻訳である．音声入力に処理しなければならない音声の時間数は，50 万ク

は，ユーザが耳元に iPhone を近づけたタイミングでライアント ×10 秒 ×2 倍 = 約 1000 万秒である w．

開始され，手元に戻したタイミングで終了する．音声

RTF を約 1.0 に調整しているため，この 1000 万秒の入力が開始したことをユーザは端末の振動によりに知発話を処理する為には，同様に 1000 万秒の CPU 時

ることができる．この様なインターフェースは，通話間が必要である．それに対して，1 週間は約 60 万秒

中のタッチパネル操作を無効にするために用いるられであるので，この想定を満すためには，1000 万秒 /60

る近接センサーを応用することで実現される．この音

万秒 =16.7 の CPU コアが最低限必要となる．これは声入力方法は，ユーザにとって自然な動作でありなが

1 分当り 1000 秒の音声を処理することに相当する．

ら，強制的にマイクと口の間の距離を近づけることが実際の運用では，4 コアの CPU をもつ計算機を 6でる．そのため，雑音パワーに対して比較的大きな音台を使用した．合計 24 コアである．音声認識や，言声パワーを得ることができ，結果として高い信号対雑語翻訳，音声合成サーバの数は，実際のアクセスの割

音比 (SNR) の音声を得ることができる．

合から決定した．日本語の音声認識サーバ数は 9，英

上段はユーザの発話した「道に迷いました．駅はど

語の音声認識サーバ数は 4，中国語，インドネシア語，

こですか．
」の音声認識結果，下段は英語への翻訳結果

ベトナム語，韓国語の音声認識サーバ数は，各々，2「I’m lost. Where is the station?」が表示されている．

である．音声合成サーバの数は音声認識サーバの数と翻訳結果が出力された後に音声合成音が iPhone から同じである．表 2 に言語翻訳サーバの数を示す．表に再生される．中段の日本語は，英語の翻訳結果を日本示すように，日本語，英語，中国語，韓国語の言語間語へ再翻訳 [13] した (逆翻訳) した結果である．このの翻訳サーバは，全て二つ以上のサーバを起動してい逆翻訳結果と音声認識結果の意味を比較することで，る．これは，片方のサーバが停止した場合にもサービ

音声認識結果に対する翻訳の正しさをユーザ自身で確スを継続できるようにするためである．

認することができる．

上記の見積もりに対して，実際の運用中のアクセ

2. 4 音声翻訳サーバの構成

スは，1 分当り平均 25.8 秒の音声データであり，大音声翻訳は，リアルタイムで会話を翻訳する必要が幅に想定を下回った．しかしながら，TV 番組等である．その為，発話終了からごく短時間で音声翻訳結

VoiceTra が紹介された際には，最大で 1551.1 秒の音果が得られることが望ましい．音声認識処理は，音声声データを処理しなければならず，準備したサーバ規波形が終端まで来たタイミングで音声認識処理を終了

模では音声翻訳処理に遅延が生じた．

させるため，リアルタイムファクター (RTF) が 1.0以下となるようにビーム幅等の認識パラメータを調整した．言語翻訳処理の RTF は約 0.05 である．ネット
ワークの遅延を除いて，翻訳結果が発話時間の 1.05 倍
2552

論文／多言語音声翻訳システム “VoiceTra” の構築と実運用による大規模実証実験
表 3 音響モデルの学習に用いたコーパスのサイズ
Table 3 Corpus size for building acoustic models.

3. 多言語音声翻訳システム
3. 1 多言語音声認識
VoiceTra で用いた音声認識システムは，パーティク
ルフィルタを用いた雑音抑圧 [14] 及び音響分析を行う
フロントエンド部と，ATRASR [15] を用いて大語彙
連続音声認識を行うデコーダ部から構成されている．

言語
発話数
発話時間
発話スタイル
日本語
227k+60k 390.0+57.5 読み上げ+5 地方実験
256k
267.3
読み上げ
英語
495k
509.8
読み上げ
中国語
84k
79.3
読み上げ
インドネシア語
23k
19.4
ラジオ音声
ベトナム語
韓国語
149k
271.3
読み上げ

音響特徴量は，サンプリング周波数 16kHz，分析窓
長 20ms，分析周期 10ms の条件で音響分析を行い抽出された，12 次元 MFCC，12 次元 ΔMFCC，Δ 対数パワー (計 25 次元) である．チャネル特性補正として一般に 2 パス CMS が広く用いられているが，本システムでは，下式に示す事前分布を用いた逐次適応によるチャネル特性補正を行った．

τ spri + tu=1 corgu
τ +t
= corg
− st
ccms
t
t

st =

表 4 言語モデルの学習に用いたコーパスのサイズ
Table 4 Corpus size for building language models.
言語
日本語
英語
中国語
インドネシア語
ベトナム語
韓国語

文章数
803k
703k
715k
170k
162k
330k

単語数
8,154k
5,967k
4,266k1,121k
1,432k2,948k

辞書サイズ
63k
44k
45k
15k
8k
43k

(1)
(2)

英語，中国語，韓国語，インドネシア語の音響モデルについては，読み上げ音声を用いて学習を行った．ベorg
式中の ct 及び ccms
は，時刻 t におけるチャネルtpri

トナム語の音響モデルは，ラジオ音声を録音したデー

特性補正前，補正後のケプストラム係数である．s

タと，その書き起こしテキストを用いて学習を行った．

は事前分布であり，音声認識システムが想定する端末

日本語と同様に，別途収録した雑音を重畳し，音素環(iPhone 等) で収集された複数の発話から計算された

境依存 HMM を推定した．各言語の音響モデル学習に

平均ケプストラム係数が用いられる．τ は事前分布に用いた学習データ量を表 3 に示す．

対する重みである．st は，時刻 t における平均ケプス
トラム係数である．
従来の 2 パス CMS を用いた場合，発話終了を待た旅行会話を中心として収集されたテキストコーパ
スを用いて，多重クラス複合 bi-gram [17] 及び単語

tri-gram を推定した．各言語の言語モデル作成に用いなければ認識処理が開始できないため，本システムにたコーパスサイズを，表 4 に示す．日本語，英語，中は不適当である．また，前回の発話の平均ケプストラ

国語は，旅行会話文及び，前述の 5 地方実験で収集さムを用いる 1 パス CMS は，本システムの構成上，あれた音声の書き起こしテキストを用いた．インドネシ

る特定のスマートフォンの前回の発話の平均ケプスト

ア語，ベトナム語，韓国語は，旅行会話文のみである．

ラムをサーバ側で管理することが困難であり，2 パス

ベトナム語の辞書サイズが他の言語と比べて小さい．

CMS と同様に不適当である．このチャネル特性補正

これは，ベトナム語の認識には音素や音節を認識辞書用の事前分布は，VoiceTra サービス開始直後の実利としている為 [18] である．

用音声から再推定した．

3. 2 多言語翻訳

日本語の音響モデルの学習では，高齢者を含む成年

機械翻訳部は，翻訳メモリと統計的翻訳システムか

男女約 4500 話者の発話した約 390 時間の読み上げ音ら構成されている．翻訳メモリは，対訳コーパスの原声に対して，別途収録した雑音 (駅やデパート，レス

言語側に，入力文と完全一致する文が存在する場合に，トラン，自動車内などで収録したもの) を，10dB から

その対訳である目的言語文を翻訳結果として出力す

30dB の SNR でランダムに重畳した雑音重畳音声をる．翻訳メモリにより出力が得られない場合は，統計用いて，5,660 状態 10 混合の音素環境依存音素 HMM

的翻訳システムにより翻訳される．統計的翻訳システを推定した．その後，全国 5 地方で実施した音声翻訳

ムでは，フレーズベース型統計翻訳 [19] の枠組を採用実証実験 [2] (5 地方実験) で収集された音声波形を用し，目的言語から原言語，原言語から目的言語の単語

いて，最大事後確率 (MAP) 適応 [16] を行うことによやフレーズ単位の翻訳確率 (翻訳モデル) や目的言語

り，VoiceTra で用いた日本語音響モデルを学習した．

の 5-gram 言語モデル等からなる八つの素性関数 [20]2553

電子情報通信学会論文誌 2013/10 Vol. J96–D No. 10
表 5 機械翻訳システムの学習に用いたコーパスサイズ
Table 5 Corpus size for building machine translation
systems.
言語対
日本語，英語
日本語，中国語
日本語，韓国語
日本語，その他の言語

文章数
701k
508k
392k
160k

単語数
6,350k
4,035k
2,964k
1,180k

辞書サイズ
43k
33k
29k
16k

表 6 音声合成モデルの学習に用いたコーパスサイズ
Table 6 Corpus size for building speech synthesis
models.
言語
日本語
英語
中国語
インドネシア語
ベトナム語
韓国語

発話数
29k
18k
15k
2k
1k
4k

発話時間
25.0
17.4
20.3
1.9
0.6
8.9

を用いて翻訳を行っている．
各モデルの学習は，MOSES ツールキット [20] を用いて行った．また，機械翻訳部の学習データとして，
表 5 に示す学習データを用いた．この学習データは，
翻訳メモリと統計的機械翻訳の学習の双方に用いられペクトルから計算される．HMM の学習に使用した音
声コーパスの規模を言語別に表 6 に示す．

4. 実 証 実 験ている．表 5 に示すように，日英の言語対における

4. 1 収集された実利用音声データの分析

コーパスが最も大きく，ATR バイリンバル旅行対話

図 3 に，VoiceTra サーバへのアクセス数を示す．図データベース [22] と BTEC [21] を合せ，70 万言語対に示すように，音声翻訳のサービス開始以来，順調にである．その他の言語対については，先に述べたコー

アクセス数が増加しており，2012 年 12 月時点で，約パスのサブセットを多言語化することにより構築した

1054 万発話が収集されている．言語の内訳は，日本語ものを用いているため，日英の場合と比較し，小規模が 74%，英語が 19%，中国語が 4%，韓国語 2%，イ

なものとなっている．

ンドネシア語，ベトナム語は 1%未満である．日本国内

3. 3 多言語音声合成

からのアクセスと国外からのアクセスの割合は，各々

音声合成システムは，テキスト処理モジュールと音

94.7%と 5.3%であり，圧倒的に国内からのアクセスが声信号処理モジュールから構成される．テキスト処理多い．国外からのアクセスの国別の割合を図 4 に示す．

モジュールは，テキストが入力されると，言語ごとに中国が最も多く 22.3%，次いでアメリカの 19.3%，台用意された発音辞書とルールを参照して，音声の音韻

湾 7.7%，韓国 7.0%の順番であった．VoiceTra で音的特徴及び韻律的特徴を制御するための様々な言語情声入力が可能なインドネシアからのアクセスは 2.4%，

報からなるラベル (コンテキスト依存ラベル) 列を生

ベトナムからのアクセスは 5.0%であった．

成する．ラベルに含まれる言語情報には，当該音素の図 5 に，VoiceTra 利用音声から計算した SNR の種別と音素環境，当該音素が属する語の品詞や係り受分布を示す．書き起こしテキストを用いて音素アライ

け，文/節/句内における当該音素の位置などがある．

ンメントすることにより，雑音重畳音声区間と非音声

なお，わかち書きしない日本語と中国語については，区間を決定し，各々の区間の平均パワーの比を計算す

上記の処理に先立って入力テキストに対して形態素解ることにより求めた．図に示すように 25dB を中心に析を行い，テキスト中の語や文節の範囲を定めておく．

0dB から 50dB の広い範囲をもつ．比較的低い SNR

日本語の形態素解析には「茶筌」[24] を，中国語にはの雑音重畳音声に対する対策が必要であることが分る．

“MeCab” [25] を採用している．

日本国内にて頻繁に利用している端末として，総利

次に音声信号処理モジュールが，HMM ベース音声

用回数，利用した日数，利用した月数，一日当りの利合成方式 [26], [27] に基づいて，上記で生成したコン

用回数，連続利用日数の各々の上位 100 端末について，

テキスト依存ラベル列から音声を合成する．HMM は

人手で聴取することにより利用目的を推測し，分類し5 状態，left-to-right，スキップなしの隠れセミマルコ

た結果を図 6 の左側に示す．調査した端末の数は重複

フモデルを用い，音響特徴量として 16 kHz で標本化を除いて 478 端末である．“Translation test” とは，した音声からフレーム周期 5 ms で抽出した 39 次メ

相手がいない状況で事前に翻訳内容を確認したり，単ルケプストラムと対数基本周波数，及びそれらの動的語の辞書引きなどを行っていると判断された発話の事

特徴量 (Δ と Δ2 ) を使用している．メルケプストラム

である．“Entertainment” とは，遊びを目的とした発は STRAIGHT 分析 [28] によって得られる高精度ス話であり，例えば，アニメの有名なセリフや歌の歌詞

2554

論文／多言語音声翻訳システム “VoiceTra” の構築と実運用による大規模実証実験

Fig. 3図 3 VoiceTra サーバへのアクセス数
Total number of accesses to the VoiceTra
server.

図 5 VoiceTra 音声データの SNR のヒストグラム
Fig. 5 Histgram of SNR on VoiceTra speech data.

図 4 国外からのアクセスの国別の割合
Fig. 4 Proportion of accesses for each country.
図 6等が含まれる．“Speech for training” とは，日本人が英語音声を入力しその音声認識結果を確認しているとVoiceTra の国内利用と海外利用における利用目的の内訳
Fig. 6 Types of utterances collected using VoiceTraon inside- and outside-Japan.

判断された発話である．“Communication” とは，実際に外国人と会話していると判断された発話の事であニケーションに利用していると判定された 14 端末のる．“Invalid” は，発話がない場合や駅のアナウンス

内 1 端末のみ中国語を母語とするユーザで，残りの端のみ等，ユーザが VoiceTra へ発話していないと判断

末は日本語を母語とするユーザであった．また聴取内された発話である．

容からも，日本語を母語とするユーザが国外への旅行

図に示すように，最も多い利用目的は，“Transla-や出張等で現地の人と会話する為に VoiceTra が利用

tion test” の 54.4%である．次いで，“Entertainment”

されており，外国人とのコミュニケーションの必要性の 25.1%，“Speech for training” の 16.6%，また，外が高まった事から，コミュニケーション利用の割合が国人とのコミュニケーションに利用している発話は増加したものと考えられる．

2.3%であった．国内利用において，音声翻訳としての

4. 2 音声翻訳性能評価

実用的な利用の割合は，“Translation test” と “Com-

本節では，VoiceTra を用いて収集された音声デー

munication” を合せて 56.7%であった．次に，国外かタに対する音声翻訳性能の評価について述べる．2010

ら利用している端末の内，総利用回数，利用した日数，

年 8 月 (2010/08) のサービス開始以降，本実証実験

利用した月数，一日当りの利用回数の各々の上位 50

期間中に収集された VoiceTra 利用音声を用いた音響端末について利用目的を調査した結果を図 6 の右側にモデル適応を 2010 年 11 月 (2010/11)，言語モデル適示す．調査した端末の数は重複を除いて合計 146 端末

応と，認識及び翻訳モデルへの語彙追加 (1 万 4 千語である．図に示すように，国外からの利用において，

彙) を 2011 年 6 月 (2011/06) に行った．音声認識の実際の外国人とのコミュニケーションに利用している為の音響モデルや言語モデルに対する教師有り適応

発話が 9.6%と国内からの利用と比べて割合が高くなっは，人手による書き起こしを必要とするため，時間とていることがわかる．国外からの利用において，音声コストが非常に掛る．そこで，本実証実験では，書き翻訳の実用的な利用の割合は，71.0%であった．コミュ

起こしをする必要のない教師無し適応 [30], [31] を行っ2555

電子情報通信学会論文誌 2013/10 Vol. J96–D No. 10
表 7 三つの音声翻訳システムのモデル構成
Table 7 Model combinations of three speech-tospeech translation systems.
2010/08
2010/112011/06
音声翻訳システム STS2010/08 STS2010/11 STS2011/06
翻訳モデル
MT1
MT1
MT2
音声認識システム ASR2010/08 ASR2010/11 ASR2011/06
音響モデル
AM1
AM2
AM2
言語モデル
LM1
LM1
LM2

表 8 VoiceTra テストセットの内訳
Table 8 The VoiceTra testset.
テストセット2010/08
2010/112011/06

全体
700
700
700

旅行関連発話587
598
599

その他 (発話意図不明)
113 (27)102 (29)
101 (25)

図7

VoiceTra のテストセットに対する音声認識実験結果

Fig. 7

ASR performance on the VoiceTra testset.

行った．適応には，音響モデル適応で用いた 100 万発話に対する音声認識結果を用いた．その後，1 万 4 千
た [32]．
表 7 に，評価実験に用いた三つの音声翻訳システム

語の語彙追加を行った．

4. 2. 1 音声認識性能評価のモデル構成を示す．表中の，MT1 は 3. 2 で述べた

図 7 の左側にテストセット全体の単語正解精度

ベースラインの翻訳モデル，MT2 は 1 万 4 千語彙をを 示 す．図 に 示 す よ う に ，ベ ー ス ラ イ ン シ ス テ ム

追加した翻訳モデルを表す．AM1 と AM2 は，各々，(ASR2010/08 ) よりも，音響モデル適応を行ったシス

3. 1 で述べたベースラインと，教師無し適応を行った

テム (ASR2010/11 ) の方が高い音声認識性能が得ら

音響モデルである．LM1 はベースラインの言語モデれた．また，音響モデルと言語モデルの両方の適応

ル，LM2 は教師無し適応を行い，1 万 4 千語彙の追加(ASR2011/06 ) により，更に高い音声認識性能が得らを行った言語モデルである．

れることを確認した．図 7 の右側に，人手で分類され教師無し適応及び語彙追加に対する音声翻訳性能のた旅行関連発話に対する単語正解精度を示す．図に示改善を評価するため，テスト文としてサービス開始後すように，旅行関連発話のみに注目すれば，旅行関連(2010/08) から 700 発話，各々のアップデート後に発発話以外も含むテストセット全体の場合に比べて，高話された 700 発話 (2010/11 と 2011/06)，計 2100 発

い単語正解精度が得られていることがわかる．教師無話をランダムに選択した．音声無しや，音声翻訳シス

し適応による性能改善の要因としては，VoiceTra のテムへの発話以外，卑猥な発話については無効発話と利用時の雑音環境への適応効果や，話者バリエーショ

してあらかじめ評価から除いた．これらの評価音声にンや発話スタイル等の話者性への適応効果が考えられ対して，人手で旅行に関連する発話 (旅行関連発話)

る．本評価実験で用いたテストセットの中から，SNRと，その他の発話に分類し，テストセット全体での評が 30dB 以上の 767 発話について単語正解精度を再集

価と，旅行関連発話に対する音声認識性能の評価を計を行った．この様な，雑音による性能劣化の影響が別々に行った．評価実験に用いた言語は日本語である．

小さいと考えられる比較的クリーンな評価音声に対し

表 8 に，テストセット中の旅行関連発話の数と，旅行て，ベースラインシステム (ASR2010/08 ) は 77.19%でとは関連のないその他の発話の数を示す．

あったのに対し，音響モデル適応を行ったシステム

音響モデルの教師無し適応では，VoiceTra で収集さ(ASR2010/11 ) は 78.69%と，依然として音響モデル適れた音声波形を音声認識し，個々の単語の信頼度 [29]

応の効果が得られている．この事から，雑音適応によがしきい値よりも高い音声区間のみを用いて，個々のる性能改善だけでなく，話者性への適応効果が得られガウス分布中の平均ベクトルに対する MAP 適応 [32]た為と考えられる．表 9 に，VoiceTra テストセットを行った．教師無し適応に用いた音声波形は，2010 年の全体 (all)，旅行関連発話 (tra) に対する時期ごとの8 月中の 100 万発話である．言語モデルの教師無し適パープレキシティを示す．この表に示すように，言語

応では，発話単位の信頼度を用い，ある一定のしきいモデル適応前 (LM1 ) よりも適応後 (LM2 ) の方が，旅値よりも高い発話のみを用いて言語モデル適応 [32] を行関連発話のパープレキシティが低下している．旅行2556

論文／多言語音声翻訳システム “VoiceTra” の構築と実運用による大規模実証実験
表9

音声認識用言語モデルによる VoiceTra テストセッ
トのパープレキシティ
Table 9 Perplexity of the VoiceTra testset with respect to the language models used for speech
recognition.

テストセット2010/08
2010/112011/06

全体
74.6
97.3
98.0

LM1
旅行関連発話
45.2
63.4
68.4

全体
50.9
73.7
74.1

音声認識用言語モデルにおける VoiceTra テスト
セットの未知語の数
Table 10 Number of out of vocabulary words in the
VoiceTra testset with respect to the language models used for speech recognition.

テストセット2010/08
2010/112011/06

言語翻訳用辞書における VoiceTra テストセットの未知語の数
Table 11 Number of out of vocabulary words in the
VoiceTra testset with respect to the dictionary in the translation sytem.
テストセット2010/08
2010/112011/06

LM2
旅行関連発話
30.9
48.7
52.0

表 10

LM1
未知語数 未知語率
55
1.7%
66
2.2%
69
2.3%

表 11

LM2
未知語数 未知語率
50
1.6%
61
2.0%
61
2.0%

MT1
133
146
138

MT2
120
142
134

識誤りを含まない人手による書き起こしを入力した場合の翻訳システム (MT1 と MT2 ) を評価対象とした．
統計的機械翻訳における対訳辞書の利用方法について
は，大熊らにより提案された手法 [23] を用いている．
図 8 に VoiceTra テストセット全体に対する訳質評
価結果を示す．また，図 9 に，旅行関連発話に対する評価結果をに示す．図中の縦軸はテストセット全体におけるテスト文の割合である．横軸は評価結果の集計
方法の違いであり，例えば SA ならば，主観評価で S

関連発話以外の発話への適応の効果の他にも，「こんにと A になった文のテストセット全体に対する割合を示

ちは」や「おはようございます」，「こんばんは」等のしている．

挨拶文章の割合が約 25%と非常に多い．この様な言語

こ の 図 に お い て ，STS2010/08 と STS2010/11 ，モデル学習コーパスとの単語頻度の違いに対して，言STS2011/06 とを比較すると，音声認識のアップデー

語モデル適応の効果が得られたと考えられる．

ト (ASR2010/08 から ASR2010/11 ，ASR2011/06 ) によ

時期を追うごとに三つのシステムの音声認識性能がる翻訳性能の改善を確認することができる．また，テ徐々に劣化している．表 10 に，ベースラインの言語

ストセット全体では，理解可能な翻訳結果が得られモデル (LM1 ) と，教師無し適応及び語彙追加を行っ

る SABC の割合が，STS3 で 59.2%であったのに対た言語モデル (LM2 ) による VoiceTra テストセット

し，旅行関連発話に絞った場合では 62.3%となった．

における未知語数と未知語率を示す．この表に示すよ

VoiceTra が対象とする旅行会話に関連する音声翻訳に

うに，時期を追うごとに未知語の数が増加している．

おいて，全体の 62.3%の発話において理解可能な音声

また，表 9 に示すようにパープレキシティの値も増加

翻訳が実現できたと言える．しかしながら，正解テキしている．VoiceTra サービス開始直後は，前述ように

ストに対する翻訳評価結果である MT1 や MT2 の訳

挨拶文章等，単語数の少ない発話の割合が多いのに対質は，前述の STS2010/08 や STS2010/11 ，STS2011/06

し，時期を追うごとに徐々に少くなっており，個々のと比較して明かに高い．この差は音声認識誤りに起因

ユーザの発話する内容が複雑化していったために，音するものであり，今後，音声認識システムの性能改善

声認識性能の低下につながったと考えられる．

により，テキスト入力時の性能に近づいて行くと考え

4. 2. 2 音声翻訳性能評価られる．

本節では，訳質の評価結果について述べる．評価に翻訳システムのアップデートの影響について述べる．

は音声認識性能評価で用いた VoiceTra 音声 2100 文

前述のとおり，翻訳システムのアップデートにおいて章を用いているが，原言語発話内容の発話意図が不明

は，対訳辞書の拡張のみを行っている．このアップデー

確で評価が困難なものを取り除いている．表 8 の括トによる性能改善効果は，追加した単語が出現しなけ

弧内に，発話意図不明だった発話の数を示す．評価方

れば確認することができない．また，場合によっては

法は，バイリンガルの評価者による 5 段階主観評価

辞書拡張の副作用により，翻訳性能の劣化が生じる可(S (Perfect), A (Correct), B (Fair), C (Acceptable),

能性もある．表 11 は，各々の機械翻訳のバージョン

D (Nonsense)) を用いた．三つの音声翻訳システム(MT1 と MT2 ) に対する VoiceTra テストセットにお(STS2010/08 ，STS2010/11 と STS2011/06 ) に加え，認ける未知語の数である．表より，対訳辞書追加により
2557

電子情報通信学会論文誌 2013/10 Vol. J96–D No. 10

図 8

VoiceTra テストセットにおける日英翻訳方向訳質
評価結果
Fig. 8 Evaluation results of Japanese-to-English
translation quality on the VoiceTra testset.

削減される未知語の数は VoiceTra テストセット全体
で 21 単語であった．この 21 単語を含む発話について，語彙追加を行っていない MT1 では，19 発話が Dに判定，若しくは翻訳出力無しだったのに対し，語彙追加した MT2 は，SABC 判定が 14 発話となり，語彙追加による訳質の改善効果を確認した．テキスト翻訳において，2010 年 11 月の VoiceTra テストセット
で，性能劣化が生じているが，その劣化の度合は非常に小さく，語彙追加による悪影響はほとんど生じていないと考えられる．この結果から，辞書拡張による翻訳システムの改善においては，いかに効率良く，実際に使われる単語を整備，収集していくかが重要であり，今後の課題の一つであることがわかる．

図 9 旅行関連発話における日英翻訳方向訳質評価結果
Fig. 9 Evaluation results of Japanese-to-English
translation quality on travel-domain utterances in the VoiceTra testset.

5. む す び
本論文では，NICT が開発し，世界初のスマートフォ
ン用ネットワーク型多言語音声翻訳アプリケーション
として公開した “VoiceTra” による本実証実験に関して，システムの概要，クライアントとサーバ間の通信プロトコル，多言語音声認識，多言語翻訳，多言語音
声合成の詳細を述べた．また，収集された音声データの聴取による利用状況の分析，翻訳精度の評価についても述べた．

VoiceTra は，2012 年 12 月時点で約 70 万ダウン
ロード，約 1000 万アクセスを達成しているが，聴取による分析の結果，音声翻訳としての実用的な利用の割合は国内で 56.7%，国外で 72.6%であることが分っ2558

論文／多言語音声翻訳システム “VoiceTra” の構築と実運用による大規模実証実験

た．特に，外国人とのコミュニケーションに絞った場[10]

外利用において大幅に増加することが分った．翻訳性能に関しては，実験期間中に収集した約 100 万発話を中村哲，隅田英一郎，清水徹，S. Sakriani，坂井信輔，

J. Zhang，F. Andrew，木村法幸，葦苅合は，国内では 2.3%なのに対して国外で 9.6%と，国[11]

豊，“アジア言語音声翻訳コンソーシアム：A-STAR について，” 日本音響学会 2007 年秋季研究発表会，1-3-14, 2007.
C. Hori, H. Kashioka, and E. Sumita, “Break-

用いて音響モデル，言語モデル，翻訳モデルの適応学

ing Down the Language Barrior Among 23 Coun-習，辞書強化を行った結果，62.3%の発話に対して理

tires: Network-Based Speech Translation Communication Protocol based on ITU Standards,” New

解可能な翻訳結果が得られることが確認された．また，Breeze vol.24, no.4, Autum, Technology Trends 14,

時期を追うごとにユーザの発話内容が複雑化したため(http://www.ituaj.jp/pb/nb volumes/view/2012/に，未知語の数が増加するとともにパープレキシティ

04/).

も増加し，音声認識性能が劣化する傾向も確認された．

[12]

木村法幸，清水 徹，葦苅 豊，中村 哲，“多言語音声” 日本音翻訳基盤のための通信インターフェースの検討，
響学会 2007 年秋季研究発表会，3-Q-17, 2007.

[13]

K. Yasuda, E. Sumita, S. Yamamoto, G. Kikui, M.

今後は，大量に収集された音声データを用いた，音声認識用モデル，翻訳用モデルのより高精度な教師無し
学習法についての検討を行う予定である．

Yanagida, “Real-Time Evaluation Architecture for

文

MT Using Multiple Backward Translations,” Proc.

[1]

献

RANLP2003, pp.518–522, 2003.

N. Bach, R. Hsiao, M. Eck, P. Charoenpornsawat,[14]

S. Vogel, T. Schutz, I. Lane, A. Waibel, and A.W.

noise suppression method based on particle filtering

Black, “Incremental adaptation of speech-to-speechand Polyak averaging,” IEICE Trans. Inf. & Syst.,translation,” Proc. NASCL HLT 2009, pp.149–152,
2009.
[2]

河井 恒，磯谷亮輔，安田圭志，隅田英一朗，内山将夫，
松田繁樹，葦苅 豊，中村 哲，“H21 年度全国音声翻訳” 日本音響学会 2010 年秋季研究発表会，
実証実験の概要，

vol.E89-D, no.3, pp.922–930, March 2006.
[15]

伊藤 玄，葦苅 豊，実広貴敏，中村 哲，“音声認識統” 日本音響学会 2004
合環境 ATRASR の概要と評価報告，[16]

J-L. Gauvain and C-H. Lee, “Maximum a poste-

年秋季研究発表会，1-P-30, 2004.

3-9-6, pp.99–102, 2010.
[3]rior estimation for multivariate Gaussian mixture ob-

清水 徹，葦苅 豊，木村法幸，伊藤 玄，松田繁樹，中村哲，“携帯電話を用いた日中音声翻訳実証実験システムの評価，” 日本音響学会 2009 年春季研究発表会，3-Q-27,
2009.
[4] S. Nakamura, K. Markov, H. Nakaiwa, G. Kikui, H.
Kawai, T. Jitsuhiro, J. Zhang, H. Yamamoto, E.
Sumita, and S. Yamamoto, “The ATR multilingual

servations of Markov chains,” IEEE Trans. Speech
and Audio Processing, vol.2, no.2, pp.291–298, April
1994.
[17]

山本博史，匂坂芳典，“接続の方向性を考慮した多重クラス[18]

複合 N-gram 言語モデル，” 信学論（D-II），vol.J83-D-II,
no.11, pp.2146–2151, Nov. 2000.
T.T. Vu, D.T. Nguyen, M.C. Luong, J.-P. Hosom,

speech-to-speech translation system,” IEEE Trans,“Vietnamese large vocabulary continus speech recog-

Audio, Speech and Language Processing, vol.14,
no.2, pp.363–376, March 2006.

中村 哲，“音声翻訳システムの研究開発，” 信学技報，SP2008-131, Jan. 2009.

[6]

W. Wahlster, ed., Verbmobil: Foundations of SpeechSpringer Verlag,

nition,” Proc. EUROSPEECH, pp.1689–1692, 2005.
[19]

[5]

to-Speech Translations,pp.127–133, 2003.
[20]

Berlin,R. Zens, C. Dyer, O. Bojar, A. Constantin, and E.

F. Metze, C. Langley, A. Lavie, J. McDonough, H.

Herbst, “Moses:

ing of the Association for Computational Linguistics

Besacier, H. Blanchon, D. Vaufreydaz, and L. Taddei,

Companion Volume Proc. of the Demo and Poster“The NESPOLE! speech-to-speech translation sys-

Sessions, pp.177–180, Association for Computationaltem,” Proc. HLT2002, pp.378–383, March 2002.

Linguistics, June 2007.
[21]

Ney, “Cross Domain Automatic Transcription on the[9]search,” Proc. ICSLP, Spec3801o.2, 2004.
[22]

SLTC e-Newsletter, “DARPA’s GALE Program to

T. Takezawa, “Building a bilingual travel conversation database for speech translation research,” Proc.

Get More Challenging in 2007,” http://ewh.ieee.org/
soc/sps/stc/News/NL0701/NL0701-GALE.htm

G. Kikui, T. Takezawa, and S. Yamamoto, “Multilingual corpora for speech-to-speech translation re-

TC-STAR EPPS Corpus,” Proc. ICASSP, pp.825–
828, 2005.

Open source toolkit for statisti-

cal machine translation,” Proc. 45th Annual Meet-

G. Lazzari, N. Mana, F. Pianesi, E. Pianta, L.

C. Gollan, M. Bisani, S. Kanthak, R. Schluter, and H.

P. Koehn, H. Hoang, A. Birch, C. Callison-Burch, M.
Federico, N. Bertoldi, B. Cowan, W. Shen, C. Moran,

Soltau, L. Levin, T. Schultz, A. Waibel, R. Cattoni,[8]

P. Koehn, F.J. Och, and D. Marcu, “Statistical phrase-based translation,” Proc. HLT-NAACL,

2000.
[7]

M. Fujimoto and S. Nakamura, “A non-stationary

OrientalCOCOSDA, pp.17–20, 1999.
[23]

H. Okuma, H. Yamamoto, and E. Sumita, “Introduc-2559

電子情報通信学会論文誌 2013/10 Vol. J96–D No. 10
ing a translation dictionary into phrase-based SMT,”
IEICE Trans., vol.E91-D, no.7, pp.2051–2057, July
2008.
[24]

ChaSen: http://chasen-legacy.sourceforge.jp/[25]

Mecab: http://mecab.googlecode.com/svn/trunk/
mecab/doc/[26]

T. Yoshimura, K. Tokuda, T. Masuko, T. Kobayashi,

林

輝昭

1976 阪大・工・精密卒．2001 より ATR
音声言語コミュニケーション研究所にて音声認識システム開発に従事．現在，情報通信研究機構にて音声認識言語モデル開発に従事．

and T. Kitamura, “Simultaneous modeling of spectrum, pitch and duration in HMM-based speech synthesis,” Proc. EUROSPEECH, pp.2347–2350, Sept.
1999.
[27]

H. Zen, K. Tokuda, T. Masuko, T. Kobayashi, andT. Kitamura, “A hidden semi-Markov model-based
speech synthesis system,” IEICE Trans. Inf & Syst.,
vol.E90-D, no.5, pp.825–834, May 2007.

[28]

H. Kawahara, “Speech representation and transformation using adaptive interpolation of weighted
spectrum: vocoder revisited,” Proc. ICASSP, vol.2,

葦苅

豊1984 年大阪大学大学院理学研究科博士前期課程修了．2001〜2009 年（株）国際電気通信基礎技術研究所音声コミュニケー
ション研究所にて音声翻訳システムの研究開発に従事．現在，（独）情報通信研究機構主任研究員．音声コミュニケーションシス
テムの研究開発に従事．

pp.1303–1306, April 1997.
[29]

F.K. Soong, W.K. Lo, and S. Nakamura, “Generalized word posterior probability (GWPP) for
measuring reliability of recognized words,” Proc.
SWIM2004, 2004.

[30]

F. Wessel and H. Ney, “Unsupervised training of
acoustic models for large vocabulary continuous
speech recognition,” Proc. ASRU, pp.307–310, 2001.

[31]

R. Gretter and R. Riccardi, “On-line learning of language models with word error probability distributions,” Proc. ICASSP, vol.1, pp.557–560, 2001.

[32]

磯谷亮輔，松田繁樹，林 輝昭，河井 恒，中村 哲，“全国音声翻訳実証実験の実施と実利用データを用いた音声認” 信学論（D），vol.J96-D, no.1, pp.209–
識のモデル適応，
220, Jan. 2013.

（平成 25 年 1 月 15 日受付，5 月 15 日再受付）

松田

繁樹

（正員）

志賀 芳則
1988 東京理科大・工・電気卒．1990 同大大学院工学研究科修士課程了．2006 エ

ジンバラ大学 Ph.D 取得 (Speech Technology)．1990 東芝入社．英国サリー大学，
国際電気通信基礎技術研究所 (ATR) 勤務
等を経て，現在，情報通信研究機構に勤務．
音声の合成と認識に関する研究及び開発に従事．日本音響学会，
日本音声学会，ISCA 各会員．

柏岡 秀紀

（正員）

1993 年大阪大学大学院基礎工学研究科
博士課程修了．博士 (工学)．同年 ATR 入社．2006 年より NICT に所属．総合企画
部 PM，音声コミュニケーション研究室室長を経て 2013 年より，脳情報通信融合研究室室長．主に自然言語処理，音声言語処理の研究に従事．脳科学と音声言語処理の融合を目指す．

2003 年北陸先端科学技術大学院大学博士後期課程修了．同年，（株）国際電気通信安田 圭志

基礎技術研究所音声コミュニケーション研究所研究員．現在，情報通信研究機構主任研究員．博士（情報）．音声認識に関する1999 年同志社大学工学部中退．2004 年
同大学工学部博士後期課程了．博士（工学）．

研究に従事．情報処理学会，日本音響学会各会員．2010 年 4 月文部科学大臣表彰受賞．

（正員）

国際電気通信基礎技術研究所（ATR）音声
言語コミュニケーション研究所，情報通信研究機構を経て，現在，KDDI 研究所開発
主査．e ラーニングシステムの研究開発に従事．情報処理学会，音響学会，各会員．

2560

論文／多言語音声翻訳システム “VoiceTra” の構築と実運用による大規模実証実験

大熊英男

1987 年東京理科大卒．国際電気通信基礎
技術研究所（ATR）音声言語コミュニケー
ション研究所を経て，現在情報通信研究機

構（NICT）研究員．主に機械翻訳の研究
に従事．

内山

将夫

1992 年筑波大学卒業．1997 年同大学院工学研究科修了．博士（工学）．現在，情報通信研究機構主任研究員．言語処理の実際的で学際的な応用に興味がある．言語処理学会，情報処理学会，ACL 等会員．

隅田英一郎

（正員）

1982 年電気通信大学大学院修士課程修了．1999 年京都大学博士（工学）．現在，
情報通信研究機構 MASTAR プロジェク
トリーダー，多言語翻訳研究室室長．機械
翻訳，e ラーニングを研究．IPSJ，ASJ，
ACL，IEEE 各会員，NLP 副会長．2010
年文部科学大臣表彰，2013 年前島密賞受賞．

河井

恒

（正員）

84 年東大・工・電気卒，89 年東大・院・電子修了．博士（工学）．89〜00 年 KDD 研
究所，00〜04 年 ATR，04〜09 年 KDDI研究所，09 年より情報通信研究機構に勤務．音声の認識・合成，音響信号処理，音声翻訳の研究開発に従事．

中村

哲

（正員）

1981 年京都工芸繊維大学電子工学科卒
業．1992 年京都大学博士号取得（工学）．
1981 年シャープ株式会社情報技術研究所，
1994 年奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科助教授，2000 年（株）国際電気
通信基礎技術研究所，取締役，音声言語コ
ミュニケーション研究所所長，（独）情報通信研究機構けいはんな研究所所長・知識創成コミュニケーション研究センター長などを経て，2011 年 4 月より，奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科教授．ATR フェロー．ドイツカールスルーエ大学客員教授．音声翻訳，音声言語情報処理の研究に従事．2010
年 4 月文部科学大臣表彰，2011 年 10 月総務大臣表彰受賞．

2561