Vol. 47

No. 6

June 2006

情報処理学会論文誌

スペクトル包絡と基本周波数の時間変化を利用した歌声と朗読音声の識別
大伊石藤康
克智†後†,☆
亘武藤田真
一孝††哉†

スペクトル包絡と基本周波数の時間変化を利用した歌声と朗読音声の識別について検討する．聴取実験の結果，人間は 200 ms，1 s の音声信号に対して，それぞれ 70.0%，99.7%で歌声と朗読音声の識別が可能であった．また，識別に影響する音響的特徴について調査するために，短時間のスペクトルの特徴，また韻律を変形させた音声信号を聴取させたところ，それぞれの特徴が相補的に識別の手がかりになることを確認した．この結果より，短時間，長時間の音声信号に対して，それぞれ異なる特徴が識別に影響するということを想定し，スペクトル包絡（MFCC）と基本周波数の時間変化の2 つの尺度に基づく識別器を設計した．このとき，入力音声信号が 1 s よりも長い場合，基本周波数の時間変化を特徴量として利用した方がスペクトル包絡を特徴量とするよりも識別性能が高い．特に，発声開始より 2 s の音声に対して 85.0%の歌声と朗読音声の識別が可能であった．一方，入力音声信号が 1 s よりも短い場合，スペクトル包絡の違いを識別に利用した方が基本周波数の時間変化を利用するよりも識別性能が高い．最終的に，2 つの尺度を単純に統合することによって 2 s の音声に対して 87.3%の識別率を得ることができた．

Discrimination between Singing and Speaking Voices
Using a Spectral Envelope and a Fundamental Frequency Derivative
Yasunori Ohishi,† Masataka Goto,†† Katunobu Itou†,☆
and Kazuya Takeda†
In this paper, we discuss the discrimination between singing and speaking voices by using
a spectral envelope and a fundamental frequency (F0, perceived as pitch) derivative of voice
signals. According to the results of our preliminary subjective experiments, listeners distinguish between singing and speaking voices with the accuracy of 70.0% for 200 ms long signals
and 99.7% for 1 second long signals. To examine how humans discriminate between thesetwo voices, we then conducted subjective experiments with singing and speaking voice stimuli whose voice quality and prosody were systematically distorted by using signal processing
techniques. The experimental results suggested that spectral and prosodic cues complementarily contributed to the perceptual judgments. By hypothesizing that listeners depend on
diﬀerent cues according to the length of stimuli, we propose an automatic vocal style discriminator that can distinguish between singing and speaking voices by using two measures:a spectral envelope (MFCC) and an F0 derivative. In our experimental results, when voice
signals longer than one second are discriminated, the F0-based measure performs better thanthe MFCC-based measure. On the other hand, when voice signals shorter than one second arediscriminated, the MFCC-based measure performs better than the F0-based measure. Whilethe discrimination accuracy with the F0-based measure is 85.0% for two-second signals, simple
combination of the two measures improves it by 2.3% for two-second signals.

1. は じ め に† 名古屋大学大学院情報科学研究科
Graduate School of Information Science, Nagoya University†† 産業技術総合研究所
National Institute of Advanced Industrial Science andTechnology (AIST)☆
現在，法政大学情報科学部
Presently with Faculty of Computer and Information
Sciences, Hosei University

人間の口から発する音には，話し声，歌声，笑い声，咳，囁き声，リップノイズのようにさまざまな音響事
象がある．人間は，これらの事象を上手に使い分けることによって複数の相手とのコミュニケーションを成り立たせている．それは，人間が瞬時に音を理解し，自動的に識別することが可能であるためである．そこ
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スペクトル包絡と基本周波数の時間変化を利用した歌声と朗読音声の識別

で，我々は人間の発声する音響事象の自動識別手法を検討している．
本研究では，まずこれらの音響事象の中の歌声と朗

表 1 識別に必要な音声信号長の調査における聴取サンプルの構成
Table 1 Listening samples based on signal length in investigation of signal length necessary for discrimination.

読音声の識別に着目する．歌声については多くの研究

音声信号長

歌声

朗読音声がなされ，典型的な特徴としては基本周波数（以後，100，150，200，250，500，750，1,000 ms

25 サンプル

25 サンプル

1,250 ms

20 サンプル

20 サンプル

1,500，2,000 ms

10 サンプル

10 サンプル合計

215 サンプル

215 サンプル

F0 と呼ぶ）とその強度が幅広く変化し，スペクトル
包絡に関していえば，歌声には Singing Formant と呼ばれる付加的なフォルマントが存在する1)〜3) ．ただ
この Singing Formant は，オペラ歌手の歌声に観測され，喉頭の部分で共鳴を起こし，深い響きを作り出す洋楽的歌唱法であるため，必ずしも素人の歌声に観測できるとは限らない．しかし，人間はたとえ歌唱者が素人であったとしても，歌声と日常会話の話し声との識別が可能である．歌声の声質ばかりでなく，歌い方，話し方というスタイルの違いを人間は識別していると考えられる．ただ，従来は歌声か話し声，どちらか一方を対象とした調査が中心で，両者の識別に影響する音響的特徴に関する知見についてはまだ十分に議論されていない．
また近年，さまざまな音楽と音声の識別手法が数多く提案されてきた4)〜6) ．それらの手法を，歌声と話し声の識別に適用することは困難である．なぜなら音楽と図 1 歌声と朗読音声を人間が聴取して判断する場合の識別率
Fig. 1 Human discrimination performance between
singing and speaking voices.

して楽器音のみや伴奏付きの歌声が対象であったために，混合音の特徴量が主に検討されていたからである．
本研究の目的は歌声と話し声の声質の違いを明らか

2.1 識別に必要な音声信号長の調査4 章で述べる歌声データベースから女性 25 名，男性ルの違いを明らかにすることである．この研究の応用

25 名を選び，25 曲の歌声，またはその楽曲の歌詞を朗読している朗読音声を用いて，発声開始から 10 段には，まず，歌声と話し声の 2 つの入力手段を持つ楽階の異なる長さで切り出したもの 50,000 サンプルに曲検索システムが考えられる．従来は，歌声なら歌声よる聴取実験を行った．この中から，音声信号 430 サにすること，また歌い方，話し方という発声のスタイ単独で検索可能なシステム

7)が提案されているが，本ンプルを表 1 のように切り出した長さごとにランダ研究で検討する音声の自動識別手法により，さらに幅ムに選んだ評価セットを 10 種類作る．10 名の被験者

広い入力手段による検索システムが実装可能であるとごとに異なる評価セットを割り当て，その全サンプル考えられる．このほか，音声対話システムにおける発をランダムな順番で 1 回だけ聴取させ，“歌声”，“朗話検出，感情音声の分野への応用も考えられる．

読音声”，もしくは “識別不可能” かの 3 通りで回答さ

以下，2 章では聴取実験に基づいて歌声と朗読音声せた．図 1 は聴取した音声信号長に対する識別率の推の人間の識別能力を調査する．次に 3 章では，歌声と移である．およそ発声開始から 1 s 程度の音声信号の朗読音声を自動識別するための具体的な手法として，聴取により，人間は歌声と朗読音声の識別が 100%可

音声のスペクトル包絡，F0 の時間変化の 2 つの特徴能であることが分かる．また，200 ms の長さの音声を用いた識別手法を提案する．4 章では使用した歌声信号の聴取で，識別率は 70.0%を超えており，特に短データベースについて述べ，5 章では評価実験の結果時間の場合，朗読音声の識別率が高い傾向がある．さを示す．最後に，6 章で実験結果に対する考察を述べ，らに人間が音声信号のどのような音響的特徴に着目し7 章で本研究のまとめを行う．て識別を行っているかを調査した．

2. 歌声と朗読音声の人間の識別能力の調査

2.2 識別に影響する音響的特徴の調査
1 s の音声信号に対して，人間は 99.7%で識別が可

歌声と朗読音声の識別に必要な音声信号長と識別に能であることを確認した．そこで識別の手がかりとな影響する音響的特徴の調査を行った．

る音響的特徴を調査するために，図 2 のように，1 s1824

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情報処理学会論文誌

図 2 Random splicing 手法と高域除去手法
Fig. 2 Random splicing and low-pass ﬁltering techniques.
表 2 識別に影響する音響的特徴の調査における聴取サンプルの構成
Table 2 Listening samples in investigation of acoustic
cues necessary for discrimination.

Random Splicing 手法
分割する長さ歌声朗読音声

125 ms200 ms
250 ms40 サンプル
40 サンプル
20 サンプル

40 サンプル
40 サンプル
20 サンプル合計

100 サンプル

100 サンプル

高域除去手法
合計

歌声

朗読音声

100 サンプル

100 サンプル

図 3 Random Splicing，高域除去した音声信号の識別率
Fig. 3 Discriminative rate of voice signals by Random
Splicing technique and low-pass ﬁltering technique.
表 3 正しく答えられた音声信号の回答に対する確信度（5 段階評価）
Table 3 Conﬁdence level (1 to 5) for own answer given toeach stimulus.
変形手法

歌声

朗読音声

Random Splicing 手法 (250 ms)
Random Splicing 手法 (200 ms)
Random Splicing 手法 (125 ms)
高域除去手法

4.32
3.87
3.66
3.58

4.06
3.613.35
4.56

る．10 名の被験者ごとに異なる評価セットを割り当の音声信号に含まれる言語，非言語情報を識別に使用て，その全サンプルをランダムな順番で 1 回だけ聴取できないように信号処理により変形させた 2 種類の音させ，“歌声”，“朗読音声” の 2 通りで回答させた．ま声信号を用いて聴取実験を行う．

た，その回答の確信度を 5〜1 で評価させた．つまりRandom Splicing 手法8),9)

音声区間をある長さの断片に分割し，ランダムに接合することによって，音声の時間的に変化する韻律を変形させる手法である．歌声本来のメロディとリズムのパターン，朗読音声のイントネーション，またそれぞれの発声速度が変形されるが，音声の短時間のスペクトルの特徴は保持された音声信号を聴取したときの識別能力の調査を行う．
高域除去手法

回答に自信があれば 5 を，自信がなければ 1 を評定することになる．

2.3 聴取実験の結果と考察変形させた音声信号に対する聴取実験結果を図 3 に示す．

2.3.1 Random Splicing による聴取実験結果
図 3 より原音，すなわちまったく変形を施していな
い 1 s の朗読音声，歌声の識別率は 100%，99.3%であるのに対して，Random Splicing することによって低域通過フィルタにより音声信号の高調波成分を除識別率は低下した．特に歌声は Random Splicing の去し，音質を低下させる．フィルタのカットオフ周波分割長を短くするにつれて識別率が著しく低下した．

数は 800 Hz とした．すなわち，時間構造は保たれる

分割長 125 ms の場合，歌声の識別率は 70.6%であり，が，短時間のスペクトルの特徴が変形された音声信号原音の識別率と 28.7%の差が見られる．一方，分割長を聴取したときの識別能力の調査を行う．

125 ms の朗読音声の識別率は 95.0%であり，原音の場合に比べて 5.0%の低下にとどまった．また，表 3は正答した聴取サンプルの確信度を示す．分割長を短女性 25 名，男性 25 名の発声開始から 1 s の音声信号に対して 125 ms，200 ms，250 ms の分割長で Ran-dom Splicing した音声 15,000 サンプル，高域除去した音声 5,000 サンプルを用意した．これらの 2 つの音

くするにつれて，その回答に対する確信度，すなわち声サンプル群の中から，表 2 のようにそれぞれ 200

想によると，「歌声の伸ばす発声に着目」「音声の音色サンプルをランダムに選んだ評価セットを 10 種類作に着目」「声の大きさの変動が大きければ歌声」「音声信頼性が低下することが分かる．実験後の被験者の感Vol. 47

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スペクトル包絡と基本周波数の時間変化を利用した歌声と朗読音声の識別信号内の音高の変動が大きければ歌声」「女性音声の方が朗読音声と歌声の音高差が大きく識別しやすい」という意見を得た．

2.3.2 高域除去手法による聴取実験結果
図 3 より高域除去した朗読音声の識別率は 98.9%，歌声の識別率は 86.9%であった．Random Splicing の場合と同様に歌声の方が朗読音声に比べて識別率の低下が大きい．実験後の被験者の感想によると，「テンポ，発声速度，リズムの違いに着目」「音高が一定の箇所があれば歌声」「音高の変化の違いに着目」という意見を得た．

2.3.3 考察

Random Splicing 手法により歌声の識別率が低下した理由は，歌声の持つ本来のメロディのパターンが識別に使用できないように変形されたためであると考えられる．また，分割長が短くなるにつれて，歌声特図 4 歌声と朗読音声のスペクトログラム（同一歌詞を発声）
Fig. 4 Spectrogram of singing and speaking voices
corresponding to the same lyrics.
表 4 音声の分析条件
Table 4 Analysis conditions of the voice signal.
標本化周波数16 kHz

分析窓

ハミング窓

フレーム長25 ms

フレームシフト10 ms

朗読音声と誤識別されたある聴取サンプルを分析したメルフィルタバンク数

24

ところ，原音では母音の長さが平均 146.7 ms であっ

使用帯域

0〜8,000 Hz

有の母音を伸ばす発声が細かく切断されてしまい，長さの短い母音の数が増え，朗読音声の母音長と区別がつかず，誤識別してしまったとも考えられる．歌声をたものが，分割長 125 ms の Random Splicing により母音の長さが平均 73.3 ms と半分の長さになった．一の歌詞を朗読した音声のスペクトログラムである．歌方，同じ歌詞を朗読した音声では，平均 70 ms の母音声のスペクトログラムでは，広帯域にわたって倍音構が，Random Splicing により平均 60 ms となり，そ造が鮮明に現れ，F0 が朗読音声とは異なる軌跡を描れほど母音の長さの変化が見られない．したがって，いていることが分かる．また図 4 の右下には，各音声

朗読音声は Random Splicing しても朗読音声と聞このスペクトログラム中の枠で囲んだ部分の平均スペクえるが，歌声は Random Splicing することによってトルを示す．この部分は同一の音素/e/を発声してお朗読音声に聞こえてしまうことが明らかになった．

り，歌声は 2〜4 kHz のあたりのパワーが強く，スペまた，高調波成分を除去したとしても，朗読音声はクトル包絡の違いが分かる．そこで，音声信号のスペイントネーションやテンポの違いから識別が可能であ

クトル包絡と，F0 の時間変化を利用した識別尺度をると考えられる．しかし，歌声の識別は必ずしも容易提案する．

ではなく，その短時間のスペクトルの特徴も識別に必要なのではないかと考えられる．

3.1 スペクトル包絡に基づく尺度
メル周波数ケプストラム係数（MFCC）とその時間3. 識 別 尺 度変化成分（∆MFCC）を利用する．音声の分析条件を聴取実験結果より，歌声と朗読音声の識別には，母のフレームにわたる回帰係数を計算した．

表 4 に示す．∆MFCC は，式 (1) のように 2K + 1 個K

音の長さとその短時間のスペクトルの特徴，また韻律k · c[n + k]の変化，発声速度が大きく影響することが分かった．
また，1 s 程度の音声信号が与えられれば，100%識別可能である一方で，音声信号が 200 ms 程度の短時間であったとしても 70.0%の識別率が得られた．すなわ∆c[n] =k=−KK
(1)
k2k=−K

相補的に影響することによって音声が識別されている

3.2 F0 の時間変化に基づく尺度
歌声は曲のメロディとリズムパターンの制約を受けということを想定し，本研究では 2 つの異なる尺度をて生成されるため F0 の遷移が朗読音声とは異なり，提案する．図 4 は，被験者がある楽曲を歌い，またそ楽曲の音符に従った階段構造を形成する．一方で，日ち，短時間，また長時間に観測される特徴が，互いに1826

情報処理学会論文誌

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共分散行列）である．関数 f は n 番目の特徴ベクトルに対して，歌声，朗読音声それぞれの GMM パラ
メータを利用したときの事後確率を算出するものとして定義する．

4. 歌声データベース
本研究では，産業技術総合研究所（AIST）によって収録された歌声研究用音楽データベース「AIST ハミングデータベース」11) の一部である，日本人歌唱者75 名分（男性 37 名，女性 38 名）の音声データを使用した．各歌唱者が，「RWC 研究用音楽データベース：
図 5 歌声と朗読音声の F0 の軌跡（同一歌詞を発声）
Fig. 5 F0 contour of singing and speaking voices
corresponding to the same lyrics.

た合計 25 曲の歌の出だしの部分とサビの部分を歌い，本語の朗読音声の韻律は，下降する F0 の軌跡によっあたり計 100 サンプル（歌声：50 サンプル，朗読音声：ポピュラー音楽」（RWC-MDB-P-2001）12) から抜粋しまたその歌詞を読み上げた音声を用いた．つまり 1 名て特徴づけられる（図 5）．それゆえに音声信号から50 サンプル）となり，75 名全員で 7,500 サンプルと抽出される F0 の軌跡の違いをとらえることは，歌声なる．音声サンプルの長さの平均は歌声で平均 12.0 s，と朗読音声の識別のための手がかりになると考えられ朗読音声で平均 7.0 s であった．

る．よって，F0 の時間変化 ∆F0 を利用する．

5. 提案手法の評価

3.2.1 F0 抽 出
F0 は，後藤ら10) の提案した有声休止検出のためのF0 推定手法を利用して，10 ms ごとに推定した．こ

本章では，まず音声信号のスペクトル包絡を利用した歌声と朗読音声の識別手法について評価する．次にで最も優勢な（パワーの大きい）高調波構造の F0 を，F0 の時間変化，すなわち ∆F0 による識別手法を評価する．最後に 2 つの識別尺度の性能を比較し，それらを組み合わせた手法も評価する．前章で紹介した歌音声の F0 として抽出する．

声データベースに含まれる話者を 3 グループ，楽曲をの手法は，非周期的な雑音に加え，高調波構造を持つ弱い雑音も含まれる場合を考慮して，入力音声信号中3.2.2 ∆F0 の算出

5 グループに分け，15 回のクロスバリデーションで評ある時間幅にわたって計算された ∆F0 を歌声と朗価を行った．

読音声の識別に利用する．すなわち，図 5 において，発声区間ごとに F0 を切り出し，各発声区間で式 (1)を利用して，連続した 2K + 1 個の F0 から回帰係数5.1 スペクトル包絡を利用した識別性能
スペクトル包絡を利用した歌声と朗読音声の識別性能を評価する．
図 6 は，MFCC と ∆MFCC を利用したときの歌声を計算する．

3.3 識別モデルの学習
歌声，朗読音声それぞれの MFCC，∆MFCC ベクと朗読音声の識別結果である．MFCC は 12 次までの係数を利用し，∆MFCC を算出する時間幅は実験的に

トル，∆F0 の分布を 16 混合ガウス分布でモデル化す

前後 2 フレームの計 5 フレーム（式 (1) で K = 2）とる．ガウス分布の混合数は実験的に決定した．混合ガした．このとき，総合（平均）識別率が，評価音声信号ウス分布の共分散行列は対角共分散行列を利用する．の時間長が長くなるにつれて単調に上昇していくこと

以下のように平均対数事後確率を最大にする音声を識が分かる．MFCC を利用した場合，2 s の評価音声信別結果とする．

号に対して識別率が 72.4%であった．一方，∆MFCC

1 log f (xn ; Λd )argmaxd=歌声，朗読音声 Nを利用した場合，2 s の評価音声信号に対して識別率

Ndˆ =

(2)

n=1

は 84.5%であり，MFCC の識別率を 12.1%上回った．
図 7 は，MFCC と ∆MFCC を連結した 24 次元の

ここで xn は入力音声信号から得られる n 番目の特ベクトルを用いて歌声と朗読音声の識別を行った場合

徴ベクトル，N は特徴ベクトル系列の長さ，Λd は歌の識別率の推移である．比較として図 6 に示される

声，朗読音声の識別特徴量の分布を GMM でモデル

∆MFCC のみを利用した場合の結果もあわせて示す．
MFCC と ∆MFCC のベクトルを連結することによっ化したときのパラメータ（各ガウス分布の重み，平均，

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No. 6

スペクトル包絡と基本周波数の時間変化を利用した歌声と朗読音声の識別

図 6 スペクトル包絡（MFCC），その時間変化 ∆MFCC を利用した場合の識別率の推移
Fig. 6 Discrimination accuracy using short-term features(GMMs of MFCC and ∆MFCC).

図 7 スペクトル包絡（MFCC）とその時間変化 ∆MFCC からなる 24 次元ベクトルを利用した場合の識別率の推移
Fig. 7 Discrimination accuracy using short-term features(GMMs of MFCC+∆MFCC 24-dimensional vector).て，∆MFCC のみの場合よりもさらに識別率が上昇

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図 8 ∆F0 を利用した場合の識別率の推移
Fig. 8 Discrimination accuracy using ∆F0 GMM.

図 9 2 つの識別尺度の比較と統合
Fig. 9 Comparing and integrating two measures using
a spectral envelope (MFCC) and ∆F0.

MFCC+∆MFCC+∆F0 の 25 次元のベクトルによる歌声と朗読音声の識別を試みる．図 9 より，識別尺度を統合することによって 2 s の音声信号に対して識していることが分かる．発声開始より 2 s の音声信号別率は 87.3%となり，単独の尺度を用いた場合に比べに対して 84.7%の識別率が得られた．て，最大 2.6%の性能改善が得られた．

5.2 F0 の時間変化を利用した識別性能
F0 の時間変化を利用した識別手法に関しても，同様の学習・評価音声を利用して評価した．∆F0 を算出する時間幅は実験的に前後 2 フレームの計 5 フレーム（式 (1) で K = 2）とした．

6. 考

察

前章で示したスペクトル包絡と F0 の時間変化を利用した識別結果に対する考察を行う．図 6，7 より，MFCC ベクトルに ∆MFCC を加えることによって識図 8 に ∆F0 の GMM による識別結果を示す．発別性能が向上した．これはスペクトル包絡の時間変化

声開始より音声信号長が長くなるにつれて単調に識別にも，音声を識別するための手がかりが含まれている率が上昇し，2 s の音声信号に対して 85.0%で識別がのではないかと考えられる．すなわち，歌声は母音を可能であることが分かる．

伸ばす発声からスペクトル包絡の時間変化が小さい．

5.3 識別尺度の統合

一方で，朗読音声は次々と音素が遷移するのでスペク最後にスペクトル包絡と F0 の時間変化からなるトル包絡の時間変化が歌声に比べて大きいと考えら

2 つの識別尺度を統合した識別結果を示す．すなわちれる．

1828

情報処理学会論文誌

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図 8 では，歌声，朗読音声それぞれの識別率の値に大差がなく，ともに識別性能が向上していくことが分かる．∆ 算出の時間幅は 50 ms と非常に短いが，GMM から算出されるフレームごとの事後確率を累積して観測することによって，F0 の軌跡の違いをとらえることができたと考えられる．
図 9 より，評価音声の信号長が 1 s よりも短い場合，MFCC，∆MFCC による識別が有効である．このことから歌声と朗読音声のスペクトル包絡，またその時間変化の違いが，短時間の音声信号の識別に対して優勢な手がかりとなると考えられる．一方で，∆F0 は，評価音声信号が 1 s よりも長い場合に識別に有効である．これは，∆F0 によって歌声と朗読音声の長時間に観測される特徴の違いを適切に表現しているからであると考えられる．以上より，2 つの識別尺度が歌声

図 10 聴取実験結果と自動識別手法の性能との比較
Fig. 10 Comparison between results of the listening experiment and performances of the automatic discrimination technique.と朗読音声の識別において，効果的に音声信号の特徴ともに聴取実験結果に比べて 10%以上低い（図 10 のをとらえていることが明らかとなった．

下図）．これを改善する 1 つの方法としては，さらに最後に 200 ms という非常に短い音声信号の識別と長時間の ∆F0 を算出することであると考えられる．

1 s の比較的長時間の音声信号の識別に着目して，聴取今回は，式 (1) を利用して F0 が連続して推定されて実験結果と自動識別手法の性能との比較を行う．Ran-いる部分から ∆F0（∆ の時間幅は 50 ms）を算出しdom Splicing することにより，音声信号の時間構造を変形させたところ，母音長が本来の歌声の母音長た．しかし，聴取実験の結果から，人間はより長時間より短くなり，韻律的側面の除去のため，人間の歌声る．そこで F0 が連続していない無声音の区間におけの F0 の変化を知覚して識別を行っていると考えられの識別能力が低下したと考えられる．しかし，それる F0 の補間も考慮に入れたさらに長時間の ∆F0 のでも 200 ms の断片化では 70.6%の識別率が得られて算出方法を検討する必要がある．

いる．これは，音声信号の短時間のスペクトルの特徴が識別に影響したと考えられる．このことを検証

7. む す び

するために，人間の 200 ms の音声信号の識別能力と本研究では，歌声と朗読音声の自動識別手法を提案

MFCC+∆MFCC を利用した 200 ms の音声信号の自した．まず，その識別尺度を検討するために聴取実験

動識別結果を比較すると，歌声に関しては人間の識別を行い，人間は 200 ms，1 s の音声信号に対して，そ能力に比べて 9.3%低いものの，他の条件の結果よりれぞれ 70.0%，99.7%で歌声と朗読音声の識別が可能も識別率が近い結果が得られている（図 10 の上図）．

であることを確認した．また，言語，非言語情報を識

このことから短時間のスペクトルの特徴を自動識別に別に使用できないように変形させた音声信号を聴取さ利用することの有効性が示された．ただ，今回使用しせたところ，音声の短時間のスペクトルの特徴，F0た MFCC は，音声認識では，音素の構造を適切に表の時間変化，それぞれが相補的に識別の手がかりにな現するために十分な特徴量ではあるが，音声の識別をることを確認した．そこで，MFCC を利用して音声行うためには，MFCC では表現しきれない部分にものスペクトル包絡を表現し，F0 の時間変化を利用し着目する必要があると考えられ，今後，MFCC 以外て F0 の軌跡の違いに着目した識別尺度を提案した．の特徴量を検討する必要がある．

MFCC を利用した提案手法では，短い音声信号に対しまた，高調波成分を除去することにより音声信号のて有効であり，250 ms の音声信号に対して 68.1%の短時間のスペクトルの特徴を変形させたとしても，人識別率を達成できた．一方で，∆F0 を利用した提案

間は，音声信号の時間的に変化する特徴を知覚するこ

手法では，音声信号が 1 s よりも長い場合に有効であとによってその識別が約 90%程度可能であった．すなり，2 s の音声信号に対して 85.0%の識別率が得られわち長時間の音声信号に含まれる韻律の変化が音声のた．最終的に，2 つの識別尺度を統合することによっ識別には重要であると考えられる．しかし，∆F0 をて，2 s の音声信号に対して 87.3%の識別率が得られ利用した自動識別結果と比較すると，朗読音声，歌声た．しかし，聴取実験結果による人間の識別能力と比Vol. 47

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スペクトル包絡と基本周波数の時間変化を利用した歌声と朗読音声の識別

較したところ，提案手法の識別性能はまだまだ低く，

1829

大石 康智

人間は 500 ms 聞いただけで，提案手法の 2 s の場合

2004 年名古屋大学工学部電気電以上の識別率を持つ．そこで今後は，歌声と朗読音声

子情報工学科卒業．2006 年同大学の音素ごとのスペクトルの特徴の違いを明らかにする

大学院情報科学研究科博士前期課程

こと，より長時間の F0 の軌跡を定量的に表現する方修了．現在，同大学院情報科学研究法を検討する予定である．

参考 文科博士後期課程．2005 年日本音響献1) Kawahara, H. and Katayose, H.: Scat singing
generation using a versatile speech manipulation system, STRAIGHT, J. Acoust. Soc.
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1997, pp.1331–1334 (1997).
5) Chou, W. and Gu, L.: Robust Singing Detection in Speech/Music Discriminator Design,Proc. ICASSP 2001, pp.865–868 (2001).
6) Saunders, J.: Real-time discrimination ofbroadcast speech/music, Proc. ICASSP 1996,pp.993–996 (1996).
7) 園田智也，後藤真孝，村岡洋一：WWW 上での歌声による曲検索システム，電子情報通信学会論文誌，Vol.J81-D-II, No.4, pp.721–731 (1999).
8) Scherer, K.R.: Vocal cues to deception:
A comparative channel approach, Journalof Psycholinguistic Research, Vol.14, No.4,pp.409–425 (1985).
9) Friend, M. and Farrar, M.J.: A comparison ofcontent-masking procedures for obtaining judgments of discrete aﬀective states, J. Acoust.
Soc. Amer., Vol.96, No.3, pp.1283–1290 (1996).
10) 後藤真孝，伊藤克亘，速水 悟：自然発話中の有声休止箇所のリアルタイム検出システム，電子情報通信学会論文誌，Vol.J83-D-II, No.11, pp.2330–
2340 (2000).
11) 後藤真孝，西村拓一：AIST ハミングデータベー
ス：歌声研究用音楽データベース，情報処理学会
音楽情報科学研究会研究報告，Vol.2005, No.82,
pp.7–12 (2005).
12) 後藤真孝，橋口博樹，西村拓一，岡 隆一：RWC
研究用音楽データベース：研究目的で利用可能な著作権処理済み楽曲・楽器音データベース，情報処理学会論文誌，Vol.45, No.3, pp.728–738 (2004).
(平成 17 年 10 月 17 日受付)
(平成 18 年 4 月 4 日採録)

学会ポスター賞受賞．日本音響学会会員．
後藤 真孝（正会員）

1993 年早稲田大学理工学部電子通信学科卒業．1998 年同大学大学院理工学研究科博士後期課程修了．
同年電子技術総合研究所（2001 年に独立行政法人産業技術総合研究所に改組）に入所し，現在に至る．2000〜2003 年まで科学技術振興事業団さきがけ研究 21「情報と知」領域研究員，2005 年から筑波大学大学院システム情報工学研
究科助教授（連携大学院）を兼任．博士（工学）．音楽
情報処理，音声言語情報処理等に興味を持つ．1997 年
情報処理学会山下記念研究賞（音楽情報科学研究会），

1999 年電気関係学会関西支部連合大会奨励賞，2000
年 WISS2000 論文賞・発表賞，2001 年日本音響学会
粟屋潔学術奨励賞・ポスター賞，2002 年情報処理学会山下記念研究賞（音声言語情報処理研究会），2002
年日本音楽知覚認知学会研究選奨，2003 年インタラクション 2003 ベストペーパー賞，2005 年情報処理学会論文賞等 18 件受賞．電子情報通信学会，日本音響学会，日本音楽知覚認知学会各会員．
伊藤 克亘（正会員）
博士（工学）．1993 年電子技術総合研究所入所．2003 年名古屋大学大学院情報科学研究科助教授．2006
年法政大学情報科学部教授．現在に至る．音声を主とした自然言語全般に興味を持つ．

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情報処理学会論文誌

武田 一哉（正会員）

1985 年名古屋大学大学院工学研究科修了，同年国際電信電話株式会社（現 KDDI）入社．1986 年国際電気通信基礎技術研究所（ATR）出向．1990 年 KDD 研究所復職（この間 1988〜1989 年まで，米国 MIT 滞在研究員）．1995
年名古屋大学工学部助教授．2003 年名古屋大学情報科学研究科教授．この間，音声コーパス，音声合成，音声認識，音響信号処理，行動信号処理の研究・教育に従事．日本音響学会，電子情報通信学会，IEEE 各
会員．

June 2006