Vol.2013-MUS-99 No.44
2013/5/12

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

知覚年齢に沿った歌声声質制御のための音響特徴量の調査
小林 和弘1,a) 土井 啓成1,b) 戸田 智基1,c) 中野 倫靖2,d) 後藤 真孝2,e)
ニュービッグ グラム1,f) サクリアニ サクテイ1,g) 中村 哲1,h)

概要：歌声は，歌詞，メロディー，声質などを駆使することで，多様な表現を生み出すことが可能である．
しかし，歌手は自身の身体的制約を超えた歌声を発することは困難である．近年，この身体的制約を超えた歌唱を実現する技術として，統計的手法に基づく歌声声質変換が提案されている．この手法は，個々の歌手の声質を別の歌手の声質へと自由に変換することができるため，新たな音楽表現を可能とし，音楽制
作を活性化させると期待される．より操作性に優れた歌声声質変換として，直感的に理解しやすい声質制
御技術を実現できれば，さらに豊かな音楽表現が可能となる．本研究では，直感的な理解が容易であり，声質操作の対象となり得る要因の一つとして，歌声の知覚年齢に着目する．本稿では，知覚年齢の制御を可能とする声質制御技術の確立を目指し，歌声の知覚年齢に寄与する音響特徴量の調査を行う．音声分析
合成処理や声質変換処理により，各音響特徴量が知覚年齢に与える影響を個別に評価する．実験結果より，
分節的特徴に比べ，韻律的特徴が知覚年齢により大きく寄与することを示す．

1. はじめに
歌声は，言語情報である歌詞に対して，メロディーやリたな声質を持つ歌声を生成する．一方で，補間対象として同一曲を必要とするため，声質を変換した歌声を生成できるのは，その曲に限定される．

ズムを与えることで，多様な表現を生み出すことができる．

より柔軟に歌声の声質を変化させる手法として，ある

さらには，歌手の技量に依るものの，声質に関しても，声話者から異なる話者へと声質を変換する統計的手法に基

帯や調音器官を巧みに操ることで，変化させることが可能

づく声質変換技術 [2], [3] の歌声への適用が研究されていである．しかしながら，声質は身体的な制約が大きく反映る [4], [5]．この手法は，変換元である源歌手と変換先であされるため，個々の歌手が表現できる声質は限定される．

る目標歌手による同一曲の歌声（パラレルデータ）を学習

身体的制約を超え，歌手の意に沿った自由な声質制御が可データとして使用し，個々の音響特徴量に対する変換モデ能となれば，更に豊かな音楽表現を生み出すことができる

ルを事前に学習する．代表的な変換モデルとして，源歌手と期待される．

と目標歌手の音響特徴量の結合確率密度関数をモデル化し歌声において，声質を変化させる様々な手法が提案された混合正規分布モデル（GMM: Gaussian Mixture Model）ている．代表的な手法として，音声分析合成処理によるが用いられる．学習された GMM を用いることで，源歌

モーフィング [1] がある．この手法は，異なる声質を持つ手による如何なる曲の歌声に対しても，目標歌手の歌声へ

同一曲の歌声間において，スペクトル包絡や基本周波数と声質を変換することが可能となる．さらに，学習データ（F0 ）などの音響特徴量を各々独立に補間することで，新に含まれない源歌手および目標歌手の間での歌声声質変換

1

2

a)
b)
c)
d)
e)
f)
g)
h)

奈良先端科学技術大学院大学
Graduate School of Information Science, Nara Institute of
Science and Technology (NAIST)
産業技術総合研究所
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)
kazuhiro-k[at]is.naist.jp
hironori-d[at]is.naist.jp
tomoki[at]s.naist.jp
t.nakano[at]aist.go.jp
m.goto[at]aist.go.jp
neubig[at]is.naist.jp
ssakti[at]is.naist.jp
s-nakamura[at]is.naist.jp

c 2013 Information Processing Society of Japan⃝を実現するために，固有声変換技術 [6], [7] を歌声へと適用した手法も提案されている [8]．この手法では，多数の歌手と一人の参照歌手との間のパラレルデータセットを用いて，固有声混合正規分布モデル（EV-GMM: Eigenvoice

GMM）の学習を行う．任意の源歌手および目標歌手に対する変換モデルは，各歌手による極少量の歌声データを用いて，EV-GMM の適応パラメータを各々独立に推定することで，容易に構築することができる．本手法により，個々の歌手は，任意の目標歌手の声質による歌唱が可能となるが，さらに豊かな音楽表現を可能とするためには，目1Vol.2013-MUS-99 No.44
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標歌手の声質へと変換するのではなく，個々の歌手が自身

Sing

Source singerの思い描く所望の声質へと変換する声質制御技術の構築がAnalysis

Spectralenvelope

望まれる．

Sing

Parallel data

Analysis

Aperiodic
components

Spectralenvelope

Target singer

Aperiodic
components

統計的パラメトリック音声合成の研究において，声質のDynamic Time
Warping

手動設定を可能とする技術が提案されている．隠れマルコ
フモデル（HMM: Hidden Markov Model）に基づくテキス
ト音声合成技術 [9] においては，発話様式を表す低次元ベ

Source and target
singerʼs
spectral envelope

Source and target
singerʼs
aperiodic components

Training

Training

GMM forspectral envelope

GMM foraperiodic components

クトルから HMM の平均ベクトルへの写像を内包した重回
帰 HMM を用いることで，合成音声の発話様式を手動制御する機能を実現している [10]．さらに，”暖かい”や”冷たい”などの声質表現語対 [11] に対する主観評価値で構成される低次元ベクトルを導入することで，合成音声の声質を手動で制御することも可能となる [12]．類似した枠組みと

図 1 統計的手法に基づく歌声声質変換の学習処理

して，韻律パラメータと感情を表すパラメータに対する重Input singing voice

回帰分析に基づき，感情音声を合成する手法も提案されている [13]．テキスト音声合成のみでなく，声質変換においても，声質表言語対に対する主観評価値に基づく声質制御法が提案されている [14]．主に話声に対する研究が盛んに行われているが，これらの技術を歌声声質変換に対してもConverted singing voice

Sing

Sing

Source singer

Target singer

Analysis

Synthesis

Aperiodic
components

F0

Without
conversion

F0

Converted aperiodic
components

Spectralenvelope

Power

Without
conversion

Power

Converted spectralenvelope

適用することで，歌声においても直感的な声質制御が実現
Conversion

できると期待される．

GMM forspectral envelope

歌声の声質制御を実現する上で，話声における声質表言
語対のように，声質を主観的に表す尺度がいくつか考えら

Conversion
GMM foraperiodic components

れるが，本研究ではその中の一つとして，歌声の知覚年齢に着目する．ここで，歌声の知覚年齢とは，歌声を聞いた
時に感じるその歌手の年齢である．知覚年齢に沿った声質

図 2 統計的手法に基づく歌声声質変換の変換処理制御が実現すれば，万人が持つ年齢という基準により声質Conversion）は，歌手の歌声を異なる歌手の歌声へと変換を制御可能となる．話声では，スペクトル包絡パラメータする技術である．SVC は学習処理と変換処理で構成されとパワー情報，モーラ数などの韻律的特徴を用いて知覚年

る．図１，２にそれぞれ学習処理と変換処理を示す．

齢に基づく若年層と高齢層の話者分類を行う手法が提案さ学習処理では，話声の声質変換と同様に，源歌手と目れている [15]．また，話者の年齢が高くなるにつれて音源

標歌手のパラレルデータセットより音響特徴量を抽出し，の雑音成分が増すなど，実際の年齢の遷移に伴う音響特徴

GMM により結合確率密度関数をモデル化する．源歌手と量の変化についても調査されている [11]．一方で，歌声に目標歌手の音響特徴量を，2D 次元の静的動的特徴量ベク

対しては，このような研究はあまり行われておらず，知覚

⊤ ⊤
⊤ ⊤
⊤
トル X t = [x⊤t , ∆xt ] ，Y t = [y t , ∆y t ] とする．ここ

年齢と実年齢の対応や年齢変化に伴う音響特徴量の変化，で，xt と y t は，フレーム t における源歌手と目標歌手の知覚年齢に大きく影響を与える音響特徴量などは、依然と静的音響特徴量であり，∆xt と ∆y t は，同フレームの源

しては明らかになっていない．

歌手と目標歌手の動的特徴量である．⊤ は転置を表す．こ

本報告では，知覚年齢に基づく声質制御法を実現するための第１段階として，知覚年齢に寄与する音響特徴量の調査を行う．多数歌手による歌声データを用いて，１）聴取実験による歌手の実年齢と歌声の知覚年齢の対応関係の調査，および，２）歌声声質変換における知覚年齢に寄与す
る音響特徴量の調査を行う．実験結果から，分節的特徴にれらの音響特徴量の結合確率密度関数は，以下の式により与えられる．

P (X t , Y t |λ)
M
∑
=
αm N
m=1

([ ][
][
])
(X)
)
X t µm
Σ(XX)
Σ(XY
m
m
; (Y ) , (Y X) (Y Y ), (1)Y t µmΣm Σm

比べ，韻律的特徴が知覚年齢により大きく寄与することを

ここで N (·; µ, Σ) は，平均ベクトル µ，共分散行列 Σ の示す．

正規分布を表す．混合数は M であり，m は分布番号を表

2. 統計的手法に基づく歌声声質変換
統計的手法に基づく歌声声質変換（SVC: Singing Voicec 2013 Information Processing Society of Japan⃝す．λ は GMM のパラメータセットを表し，個々の分布における分布重み αm ，平均ベクトル µm ，共分散行列 Σm を含む．パラレルデータセットに対して，動的時間伸縮によ2Vol.2013-MUS-99 No.44
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表 1 各合成歌声に内包する音響特徴量
合成手法

分析再合成（w/ AC）

非周期成分無し分析再合成（w/o AC）

同一歌手 SVC

SVC

メルケプストラム

源歌手

源歌手

源歌手

目標歌手

非周期成分

源歌手

未使用

源歌手

目標歌手

パワー，F0 ，継続長

源歌手

源歌手

源歌手

源歌手

り対応づけられた X t ，Y t を用いて GMM を学習する．
変換処理では，源歌手の歌声から抽出された音響特知覚年齢の比較を行う．表１に，各合成手法と合成歌声の特徴を示す．

徴量を最尤推定法 [3] により目標歌手の音響特徴量へと変換する．源歌手と目標歌手の特徴量系列ベクトルを，

3.1 分析再合成ひずみによる影響

⊤ ⊤
⊤
⊤ ⊤
X = [X ⊤1 , · · · , X T ] と Y = [Y 1 , · · · , Y T ] とする．こ

分析再合成は，歌声声質変換や HMM に基づく歌声合

こで，T はフレーム数である．変換された静的特徴量系列

成において欠かせない処理である．そこで，分析再合成に⊤ ⊤ŷ = [ŷ ⊤1 , · · · , ŷ T ] は次式で示される．

より生じるひずみが歌声の知覚年齢に与える影響を調査すŷ = argmax P (Y |X, λ) subject to Y = W y,y

(2)

る．自然歌声から，音響特徴量としてメルケプストラム，

F0 ，非周期成分を抽出し，音響特徴量の変形処理は一切施

ここで W は静的特徴量系列を結合静的動的特徴量系列にさずに波形合成を行う．本報告では，上記処理により得ら拡張する行列である．条件付き確率密度関数 P (Y |X, λ)れる合成歌声を，分析再合成歌声（w/ AC）とする．高精は，式（１）で与えられた結合確率密度関数から解析的に度な分析合成法として，STRAIGHT[19] を用い，波形合導出される．なお，過剰な平滑化による変換音声の音質劣成時における音源モデルには非周期成分に基づく混合励振化を緩和するため，系列内変動（GV: Global Variance）[3]

源 [20] を用いる．

を考慮する．

3. 知覚年齢に寄与する音響特徴量の調査

3.2 非周期成分の影響
音源の雑音成分は，話声において話者の年代により変化

SVC[5], [8] では，GMM を用いた変換処理を施す音響特徴する傾向が観測されている [11]．そこで，音源の雑音成分量として，メルケプストラムや非周期成分（AC: Aperiodic

を捉える音響特徴量として，非周期成分が歌声の知覚年齢

Components）[16] などの分節的特徴を主な対象とする．こに与える影響を調査する．STRAIGHT を用いて，自然歌

れらの音響特徴量が歌声の知覚年齢に大きく影響を与える

声からメルケプストラムと F0 を抽出する．合成時には，のであれば，声質表言語対に対する主観評価値に基づく声混合励振源ではなく，簡易な位相制御を施したパルス列で質制御技術 [14] を SVC に導入することで，歌声の知覚年構成される有声音源 [19] と雑音源を切り替えることで音源齢操作が実現できると予想される．さらには，リアルタイ信号を生成する．得られた合成歌声を非周期成分無し分析

ム声質変換技術 [17], [18] も組み合わせることで，歌声の知再合成歌声（w/o AC）とする．3.1 節で述べた分析再合成

覚年齢のリアルタイム操作を用いた新たな歌唱表現を実現

歌声（w/ AC）と，分析再合成歌声（w/o AC）の知覚年

できる可能性がある．

齢スコアを比較することで，非周期成分が知覚年齢に与え一方で，歌声の知覚年齢が，分節的特徴ではなく，パワー

る影響を調査する．

パターンや F0 パターン，継続長などの韻律的特徴の影響を大きく受けるのであれば，これらの特徴量を制御する必要

3.3 統計的手法に基づく声質変換による影響がある．韻律的特徴を高精度に変換するためには，HMM

SVC や HMM に基づく歌声合成においては，統計処理に

音声合成に基づく声質制御技術 [10], [12] のように，コンテよる変換誤差の影響は避けられない．本報告では，SVC を

キスト情報を利用して音響特徴量をモデル化する枠組みが対象とし，GMM に基づく変換処理により生じる変換誤差有効である．この場合，オフライン処理による歌声の知覚の影響について調査する．SVC では，変換処理を通して，

年齢制御の実現が見込まれる．一方で，SVC で実現が期待

例えばスペクトル包絡の詳細な構造などは除去される傾向

されるリアルタイム知覚年齢操作を用いた歌唱表現においがある．このような変換処理により失われる音響特徴量が，て，高精度な韻律的特徴の変換を行うのは本質的に困難と歌声の知覚年齢に与える影響を調査するために，ある歌手なる．そのため，SVC による分節的特徴の変換に加え，歌から同じ歌手への SVC（同一歌手 SVC）を行う．同一歌手

手自身が韻律的特徴を制御した歌唱を行う必要がある．

SVC を実現するためには，結合確率密度関数 P (X t , X ′t |λ)上記のように，変換処理を施す音響特徴量に応じて，実を得る必要がある．ここで X t と X ′t は同一歌手の音響特現が見込まれる技術は変化するため，歌声の知覚年齢を操徴量ベクトルを表し，お互いに異なるものの，どちらも同一作する上でどの音響特徴量を変換する必要があるかを調査の確率密度関数に従う（すなわち，P (X t |λ) = P (X ′t |λ)）．

する．知覚年齢に寄与する音響特徴量を調査するために，

このような結合確率密度関数をモデル化する GMM を学習

自然歌声の知覚年齢と 3.1 節から 3.4 節に示す合成歌声のするためには，例えば，同一歌手が同じ曲を複数回歌唱す

c 2013 Information Processing Society of Japan⃝3

Vol.2013-MUS-99 No.44
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Learning process

ム，AC といった分節的特徴を併せ持つ．この変換歌声のSource singer

知覚年齢と，目標歌手の同一歌手 SVC による変換歌声のReference singer

GMM

知覚年齢を比較することで，どちらの音響特徴量がより知Converting process

覚年齢に寄与するかを明らかにする．

4. 実験的評価
Source singer

GMM

Reference singer

GMM

Marginalization

Source singer

4.1 実験条件
初めに聴取実験による歌手の実年齢と歌声の知覚年齢の対応関係を調査する．評価データベースとして，20，30，

Source singer

図 340，50 歳代の日本人男女の歌唱データを含む，AIST ハミ

Source singer

GMM

ングデータベース：ポピュラー音楽（RWC-MDB-P-2001）

同一歌手 SVC の枠組み

[21] を用いる．歌手の総数は 75 名であり，各歌手におけるることで得られる歌声データを用いるという方法も考えら

曲数は 25 曲である．各曲の長さは 20 秒程度である．20 代

れるが，本報告では，より容易な方法として，多対多固有男性 1 名の被験者が，全楽曲に知覚年齢スコアを付与する．

声変換 [6], [7], [8] で用いられている枠組みを応用する．

知覚年齢に寄与する音響特徴量の特定のため，表１に示

図３に同一歌手 SVC の枠組みを示す．2 節の SVC と同す各合成歌声と自然歌声の知覚年齢スコアを比較する．20

様に，源歌手と異なる歌手である参照歌手のパラレルデー

歳代男性 8 名の被験者が，各合成歌声と自然歌声に対し知タを用いて，GMM を学習する．この GMM を用いるこ覚年齢スコアを付与する．被験者への負担を減らすため，とで，源歌手の音響特徴量から参照歌手の音響特徴量へ

歌手の実年齢と歌声の知覚年齢スコアの相関が最も高いの変換処理と，それとは逆に参照歌手から源歌手への変P039 を評価楽曲とする．さらに実年齢と知覚年齢の相関

換処理を実現できる．これらの変換処理を繋ぎ合わせ，かが高い男女を実年齢の各年代別に 2 名ずつ，計 16 名を評つ中間結果である参照歌手の音響特徴量を周辺化するこ

価歌手とする．全年代かつ男女の評価歌手が割振られるよとで，同一歌手 SVC を実現する．ここで，源歌手と参照

うに評価歌手を 2 グループに分け，各被験者は，1 グルー

歌手に対する GMM でモデル化される結合確率密度関数

プに対して知覚年齢スコアを付与する．

を P (X t , Y t |λ) とし，X t と Y t を各々源歌手の音響特徴

歌声声質変換及び HMM 音声合成において，知覚年齢

量ベクトルと参照歌手の音響特徴量ベクトルとする．このに沿った声質制御は，歌手の話者性を保ったまま知覚年齢

時，同一歌手 SVC で用いられる結合確率密度関数は次式のみを操作できる手法を確立することが望まれる．そのたの GMM により与えられる．

め，SVC 歌声の持つ話者性が，韻律的特徴か分節的特徴の∫どちらに多く反映されているかを振り分けテストにより評

M
(
) ∑
′
P X t , X t |λ =P (m|λ)P (X t |Y t , m, λ)

価する．

m=1

(
)
P X ′t |Y t , m, λ P (Y t |m, λ) dY t
][
])
([ ][
M
(X)
X)
∑
Σ(XX)
Σ(XY
X t µm
m
m
, (3)
=
αm N
; (X) , (XY X) (XX)ΣmΣm
X ′t µm
m=1
X)) (Y Y )Σ(XY= Σ(XY
Σm
m
m

−1

X)
Σ(Y
,
m

表 1 において，同一話者 SVC による合成歌声と比較し，SVC による合成歌声は，源歌手から目標歌手へと分節的特徴を変換したもの，もしくは，目標歌手から源歌手へと韻律的特徴を変換したものとみなすことができる．これらの合成歌声を用いて，知覚年齢変換処理における話者性の変(4)化を調査する．

この GMM により，2 節と同様の変換処理で同一歌手 SVC

評価歌手全 16 名を男女を区分した全年代を網羅する 4による変換歌声を得ることができる．得られた変換歌声と名ずつの 4 セットに分け，各セット内における評価歌手の分析再合成歌声（w/ AC）を比較することで，SVC におけ

総当りペアに対して SVC による合成歌声（12 種類）を作る変換誤差が知覚年齢に与える影響を調査する．

成する．被験者は，同一の歌手が歌っているという評価基準のもと，SVC による合成歌声と，各セットにおける個々

3.4 韻律的特徴と分節的特徴の影響の評価歌手の同一歌手 SVC による合成歌声を比較し，ど

音響特徴量の内，分節的特徴と韻律的特徴のどちらが知の評価歌手に最も近いか判断する．また，被験者に対し，

覚年齢に大きく寄与しているかを調査する．SVC により，同一の歌手においても年齢が変化しているという可能性をメルケプストラムと非周期成分を変換することで，源歌手予め伝えて実験を行う．被験者は，各セットごとに 2 名のから目標歌手への変換歌声を合成する．結果，得られる変計 8 名である．

換歌声は，源歌手の持つ F0 パターン，パワーパターン，継サンプリング周波数は 16kHz である．音響特徴量として

続長といった韻律的特徴と目標歌手の持つメルケプストラ

STRAIGHT で抽出されたメルケプストラム係数の 1 次元

c 2013 Information Processing Society of Japan⃝4

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Target singers in their 20s (female
Target singers in their 30s (female
Target singers in their 40s (female
Target singers in their 50s (female

60

Female singer
Male singer
Regression line

)
)
)
)

Regression line

50
40
30
20
10
10

20

30

40

50

60

70

Actual age of singers
図 4
表 2, male, male, male, male60

Perceptual age of singer

Perceptual age of singers

70

歌手の実年齢と知覚年齢スコアの相関図

差分の平均値

標準偏差

相関係数

分析再合成歌声（w/ AC）

0.77

3.57

0.96

分析再合成歌声（w/o AC）

0.44

3.58

0.96

同一歌手 SVC 歌声

-0.5

7.25

0.85

50
45
40
35
30
25
20
20 25 30 35 40 45 50 55 60

自然歌声と各合成歌声の知覚年齢スコアの差

合成歌声の種類

55

Perceptual age of source singer
in intra-singer SVC
図 5

同一歌手 SVC 歌声と SVC 歌声の知覚年齢の対応図（横軸を源歌手の同一歌手 SVC 歌声の知覚年齢スコアにした場合）
Source singers in their 20s (female
Source singers in their 30s (female
Source singers in their 40s (female
Source singers in their 50s (femaleから 24 次元を用いる．音源情報は，F0 と 0–1，1–2，2–4，

4–6，6–8 kHz の 5 周波数帯に平均された非周期成分を用60いる．フレームシフト長は 5ms である．

55

Perceptual age of singer

成分を変換するための GMM を作成するため，参照歌手
として評価歌手以外の歌手を 1 名用いる．異なる歌手間のSVC において，メルケプストラム及び非周期成分を変換するための GMM は，各グループ内において評価歌手の総当りペアに対して学習及び変換を行う．混合数は，各評価歌
手ペアにおいて，最適な値を用いる．

50
45
40
35
30
25
20
20 25 30 35 40 45 50 55 60

4.2 実験結果

Perceptual age of target singer
in intra-singer SVC

図４に歌手の実年齢と歌声の知覚年齢の相関図を示す．
齢スコアの平均値である．全体の相関係数は 0.79 であり，

)
)
)
)

Regression line

同一歌手 SVC において，メルケプストラム及び非周期

横軸は歌手の実年齢であり，縦軸は各歌手に対する知覚年, male, male, male, male図 6

同一歌手 SVC 歌声と SVC 歌声の知覚年齢の対応図（横軸を目標歌手の同一歌手 SVC 歌声の知覚年齢スコアにした場合）

歌手の実年齢と知覚年齢に対して強い相関がみられる．なお，女性の相関係数は 0.86 であり，男性の相関係数は 0.80

覚年齢スコアの差の平均値は小さく，相関係数も高いため，である．

変換後の音響特徴量においても知覚年齢に影響を与える情

表２に自然歌声と各合成歌声の知覚年齢スコアの平均値

報は概ね保持されていると考えられる．

の差分と，標準偏差及び相関係数を示す．分析再合成歌声

図５，６に，同一歌手 SVC 歌声の知覚年齢スコアと SVC（w/ AC）の知覚年齢スコアと自然歌声の知覚年齢スコア

歌声の知覚年齢スコアの相関を示す．図５は，横軸を源歌の差分の平均値は 1 歳未満と小さい．この結果より，分析

手の同一歌手 SVC 歌声の知覚年齢スコアにしたものであ

再合成ひずみが知覚年齢に与える影響は非常に小さいこと

り，韻律的特徴が知覚年齢への寄与が大きい場合，相関ががわかる．同様に，分析再合成歌声（w/o AC）の知覚年齢高くなる．図６は，横軸を目標歌手の同一歌手 SVC 歌声

スコアと分析再合成歌声（w/ AC）の知覚年齢スコアの差の知覚年齢スコアにしたものであり，分節的特徴の知覚年分の平均値の差は小さい．これより，非周期成分が歌声の齢への寄与が大きい場合，相関が高くなる．どちらの図に

知覚年齢に与える影響は，非常に小さいことがわかる．一

おいても，正の相関が観測されることから，韻律的特徴お方，同一歌手 SVC 歌声の知覚年齢スコアと自然歌声の知

よび分節的特徴のどちらも知覚年齢に影響を与えることが覚年齢スコアには，わずかな差が発生する．このことから，分かる．また，韻律的特徴は，分節的特徴に比べより大き

GMM を用いた変換処理に伴う変換誤差は，知覚年齢に多く知覚年齢に寄与することが分かる．

少なりとも影響を与えることが分かる．しかしながら，知c 2013 Information Processing Society of Japan⃝

表３に，SVC において韻律的特徴もしくは分節的特徴の

5

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表 3

SVC における話者性の評価
特徴

割合

韻律的特徴

52.08

分節的特徴

35.42

不一致

12.50

変換を行った際に生じる話者性の変化に対する評価結果を示す．表は，源歌手の韻律的特徴と目標歌手の分節的特徴

[6]

[7]

[8]

を持つ SVC 歌声が，源歌手の同一歌手 SVC 歌声（韻律的特徴が一致）に似ていると判断された場合の確率，目標歌
手の同一歌手 SVC 歌声（分節的特徴が一致）に似ている[9]と判断された場合の確率，源歌手と目標歌手以外の同一歌
手 SVC 歌声に似ていると判断された場合の確率をそれぞ[10]れ表す．表より，歌手の話者性は，分節的特徴に比べ韻律的特徴で識別される傾向が強いことがわかる．図５，６の結果と同様の傾向であることから，話者性と知覚年齢の相[11]

関は高いといえる．これは，変換時に目標話者への変換を行っているためであり，妥当な結果である．話者性をできる限り保存したまま知覚年齢を制御するためには，話者性[12]と知覚年齢の影響を分離し，話者非依存の知覚年齢変換処理を実現する必要があるといえる．

[13]

5. 結論
本稿では，歌声において知覚年齢に寄与する音響特徴量[14]の調査を行った．様々な合成歌声の知覚年齢の比較を行う
ことで，知覚年齢に寄与する音響特徴量の調査を行った．
実験結果より，１）分析再合成や歌声声質変換における処[15]

理ひずみが知覚年齢に及ぼす影響は小さく，２）韻律的特
徴は分節的特徴に比べ知覚年齢に大きく寄与することが分[16]

かった．今後は，話者性を保持した知覚年齢操作を可能とする歌声声質制御技術の研究を行う．
謝辞

本研究の一部は，JSPS 科研費 22680016 と JST

OngaCREST プロジェクトによる支援を受け実施したもの

[17]

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