発声機能障害者支援システムの開発
Study of speech support system for disabled

１．はじめに近年、喉頭癌などにより喉頭の摘出をよぎなくされ、発声機能障害者となる患者が増加傾向にある(1)。この場合、自身の発声器官では音声コミュニケーションができない状況に陥る。このような問題を解決するために、発声機能障害者らは代用音声による音声コミュニケーションを行っている(2)。代用音声とは人工的な手

石光 俊介 (Shunsuke ISHIMITSU, Dr. Eng.)段で導入した音源と残された調音器官を利用し、音声

広島市立大学大学院情報科学研究科教授コミュニケーションを行う技術の総称である。

(Graduate School of Information Sciences, Professor, Hiroshima
City University)
IEEEAES

日本音響学会

日本機械学会

日本計測自動制御学会

日本マリンエンジニアリング学会 会員
著書：Speech Technologies (共著) InTech 2011 年

Advances in

Speech Recognition (共著) Sciyo 2010 年 Speech Recognition (共著)音声は声門などの開閉により生じた声帯振動、破裂音また乱流といった音が口腔や鼻腔などの空間を経て、口唇などから放射される音である。ゆえに、声帯などの音源機能を疾患により声帯振動を失ったとしても、

IN-TECH 2008 年 Advances for In-Vehicle and Mobile Systems :共鳴による言語的な特徴付けを行う調音器官は残されChallenges for International Standards (共著) Springer Scienceている。ただし、疾患部が上咽頭部などのように調音New York 2007 年 現代科学入門シリーズ 生産システム工学 －知的器官に対して影響を及ぼす位置においてはこの限りで生産の実際と基礎理論－ (共著) 朝倉書店 2001 年
研究専門分野：音響工学はない。このような理由から、代用音声では人工的に生成した音源を外部からの加振や手術により導入した新声門からの振動などをもちいる。代用音声の例としては、食道発声法、音声再建法、また電気式人工咽頭など様々なものが挙げられる。ところが、代用音声は基本周波数の低下、音量の減少により、屋外などでは騒音に埋もれてしまいコミュニケーションに障害が起きているのが現状である。そこで、代用音声時の体内あらまし体内伝導音認識システムを応用することにより、喉頭癌などにより発声機能障害者となった方を伝導音から音声へと変換するシステムを構築し、音声コミュニケーションにおける問題の緩和を図る。

支援するための発声機能障害者支援システムを提案しこのような発声機能障害者のコミュニケーション障た。このシステムでは伝達関数を用いた体内伝導音の害の緩和に関する研究として、非可聴つぶやき音明瞭化に関する手法を応用し、代用音声発声時の体内(NAM)を用いた統計的音質変換 (3) や代用音声におけ伝導音から罹患前の健常者音声へと変換する。発声かる基本周波数に関する研究 (4),(5) など様々ものが行わら推定したサブワード単位の伝達関数を用いることで、れている。また、音声伝達手段としては音声認識によ認識誤り無し及び認識誤り有りの各条件において周波りテキストを推定し、それを用いて音声合成で伝達す数特性の改善を確認した。また、発声機能障害者におる手段が考えられる。このような手法では、コミュニける検討を行う必要性があるため、評価データベースケーションそのものの緩和を行うことができたとしてを構築した。発声機能障害者及び健常者の音声、代用も、機能障害者におけるリハビリテーションへの意識音声及び体内伝導音を時間周波数分析及び認識時に用の向上へとつながるとは言いがたい。体内伝導音からいる特徴パラメータで比較し、各次元における差を確話者自身の発声をよみがえらせる技術が確立できれば、認し、発声機能障害者及び健常者の音声、代用音声及話者自身の声を用いたコミュニケーションを図ろうと

び体内伝導音を用いた離散単語認識及び連続単語認識する意志によりシステム性能以上の価値がもたらされの比較により評価を行った。

る。このことから、音声合成などであらかじめ収録し1発声機能障害者支援システムの開発
Study of speech support system for disabledておいた健常者らの音声を呼び出して再生する代用発が可能となるとともに障害者間の意識を高く持つこと声システムではなく、音声コミュニケーションの復帰が期待できるからである。また、特別な器具を必要とを目指す発声支援システムと位置付けることができる。

しない点や両手の自由などの利点もある。

本研究ではまず、代用音声及び提案する発声機能障

パイプ式人工喉頭発声法は明瞭度が高く、声量も十害者支援システムの概要について説明し、音声及び体分であるといえる。しかし、器具を必要とするため、内伝導音の伝達特性を分析し、音質変換アルゴリズム

身体的障害を有している意識を取り払うことが難しいの有効性を評価する。音質変換アルゴリズムでは体内点や費用がかかる点など問題がある。

伝導音認識を用いた連続サブワード認識を必要とする

電池式人工喉頭発声法は発声を行うための習熟が用ため、認識誤り有無の各条件における有効性を確認す意であるとともに、清潔であるなどの利点がある。一る必要がある。その後、発声機能障害者における信号方で、器具を頚部に当てる必要性がある点や効果におデータベースを構築し、その特徴について分析した。

ける欠点もある。

最後に、発声機能障害者における音声認識性能につい

音声再建法は気管と消化管との間に連絡路（シャンて評価を行い、音声と体内伝導音の認識性能の差と問ト）を作成し、呼気を消化管内に吹き込み、その際に題点について明らかにする。

粘膜で生じる振動を音源として用いる。よって、シャント法による音声再建は現在用いられる無喉頭発声法の中で最も自然な会話が得られるなどの利点を有する(8)。

２．代用音声喉頭癌や咽頭癌などで喉頭・咽頭また食道を摘出することにより発声機能が低下・消失する。
これに伴い、

３．発声機能障害者支援システム

患者の日常生活において様々な問題が生じることは否

ここでは、発声機能障害者支援システムの概要につめない(6)。特に、喉頭に加えて下咽頭、頚部食道の合いて述べることにする。まず、音質変換に必要となる併切除した場合、発声機能の存続が著しく困難な状況伝達関数とサブワード境界を推定するための認識アルとなる。このような問題を解決するために、代用音声

ゴリズムについて説明し、提案システムの概要についによる音声コミュニケーションが行われる。代用音声て述べることにする。には以下のような手法がある(7)。
・食道発声法３．１

・パイプ式人工喉頭発声法

伝達関数

図１に音声及び体内伝導音の伝達関数の概念を示す。

・電気池式人工喉頭発声法

音声及び、体内伝導音ともに声帯振動などの音源を入・音声再建法（シャント法）

力とした伝達関数の出力として表現することができる。

食道発声法は自らの調音器官を用いた発声を図るた

このとき、音声は口腔や鼻腔などによる伝達特性を示め、精神的なリハビリテーションに有効である。なぜし、体内伝導音は加速度ピックアップまでに伝達されなら、食道発声を行うための教室に通うことで、自立る皮膚や骨などの伝達特性として表現できる。

(a) 音声の伝達関数(b) 体内伝導音伝達
図１

伝達関数関数2

発声機能障害者支援システムの開発
Study of speech support system for disabled

３．２

提案システムの概要

う。このとき、音質変換のターゲット信号となる音声

図２に発声機能障害者支援システムを示す。システが必要である。そこで、静寂下で採取した健常者の音

ムではまず、代用音声発声時に新声門付近などから体声及び体内伝導音で評価することにした。
図３に音声、内伝導音を抽出し連続サブワード認識を行い、発声に図４に体内伝導音を示す。

おけるサブワード系列とその各サブワードの継続時間

今回ではあらかじめサブワード系列を認識システムを示すフレーム情報を推定する。推定したフレーム情に示した上で、サブワード境界の情報のみを推定する報を基に、あらかじめ求めておいた代用音声発声時の教師あり認識を音声に対しておこなった。認識デコー

体内伝導音から健常音声へと変換するサブワード単位

ダはサブワード単位の教師あり認識が可能な Juliusの伝達関数を用いて変換音声を作成する。サブワードで行い、以下の各サブワード系列に対する評価を行っ単位伝達関数は発声機能障害者でも同様に音声から体た。Julius ではフレーム単位の境界情報が得られるた内伝導音へと変換する関数を用いる。このとき、ビデめ、それを時間情報に変換して音声及び体内伝導音をオなどで罹患前の音声があれば、話者自身の音声へと切り出した。そして、切り出して対となった音声及び変換することができる。連続サブワード認識を用いる

体内伝導音からクロススペクトル法による伝達関数のことで、異なった伝達関数を選択したとしても体内伝推定をおこなった 。音響モデルは、Dictation Kit

導音を入力とするため、発声のイントネーションなどver3.0 付属の不特定話者モデルを用いることにした。

から補正されることが期待できる。

このとき、/SIL/ は無音を示す。音節単位は、音素単位を基に変換して音節単位による境界表現を用いるこ

３．３

システムの有効性検討とにした。音質変換で用いた教師サブワードは、以下

提案システムでは体内伝導音に対して連続サブワーに示すような各ラベルである。

ド認識を行い、得られたサブワード系列及び境界情報・誤り無し: /SIL/, /a/, /sa/, /hi/, /SIL/を用いた音質変換を行う。そのため、サブワード単位

・誤り有り: /SIL/, /hi/, /hi/, /a/, /SIL/

での音質変換の有効性を確認する必要がある。ここで図５は認識誤りを含まない伝達関数を用いたときのは、健常者の音声及び体内伝導音を用いてサブワード変換音声、図６は誤りを含んだ伝達関数を用いたとき単位の伝達関数を用いた音質変換の有効性の確認を行の変換音声の波形及びスペクトログラムを示す。図５

図２ 音声機能障害者支援システム

3

発声機能障害者支援システムの開発
Study of speech support system for disabled図３

図４音声体内伝導音

4発声機能障害者支援システムの開発
Study of speech support system for disabled

図５

認識誤り無し図６

認識誤り有り5発声機能障害者支援システムの開発
Study of speech support system for disabled

では体内伝導音と比較して、共振周波数の改善が確認

５．代用音声の特徴分析できることが確認できる。また、図６では図５と比較

ここでは本研究で構築した発声機能障害者信号デーすると劣るが、周波数特性において若干の改善が確認

タベースを用いて健常者と発声機能障害者らの特徴分できる。以上の結果から、周波数特性としての改善は析を行った。

時間周波数分析により確認することができたが、発声まず、信号分析手法として一般的な時間周波数分析

機能障害者支援システムとして活用するには不十分なで行い、次に特徴パラメータにおける比較を行った。

信号であるといえる。よって、より円滑なコミュニケ

時間周波数分析では信号そのものに含まれている周波ーションを行うための音質変換手法の検討が必要で数特性を分析し、特徴パラメータでは認識デコーダにある。

入力するパラメータレベルで分析するという点で着眼点が異なる。

４. 発声機能障害者信号データベース
発声機能障害者における評価を行うために、発声機５．１ 時間周波数分析を用いた比較能障害者及び健常者を話者とした信号データベースを図７は健常者の音声、図８は発声機能障害者 1 の音構築した。話者は健常者 1 名及び駿河台日本大学病院

声、 そして、図９は発声機能障害者 2 の音声再建法に通う発声機能障害者 2 名とした。発声機能障害者 1による代用音声を示す。各機能障害者の音声及び代用は喉頭摘出前で声帯にポリープを有する方で、発声機音声を健常者の音声と比較したところ、4kHz 以上に能障害者 2 は喉頭摘出後に音声再建法を導入した方でおいて健常者に見られない不自然な周波数成分が確認ある。発声する語彙は電子協・地名百選(9) から 10 単された。特に、発声機能障害者 1 ではその帯域が広く、語、ATR 文(10) から 5 文を話者毎に 3 セット収録した。

その不自然な周波数が強いことが確認された。これは

図７

健常者の音声6

発声機能障害者支援システムの開発
Study of speech support system for disabled

図８

図９

発声機能障害者 1 の音声

発声機能障害者２の代用音声

7発声機能障害者支援システムの開発
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ポリープにより声帯が完全に閉じないことにより高域成分（かすれ）が生成されているためである。

５．２ 特徴パラメータを用いた比較
発声機能障害者支援システムでは音声認識技術を利次に、同時に採取した各体内伝導音を比較した。図

用し、発声されたサブワード系列とサブワード間の境

１０は健常者の体内伝導音、図１１は発声機能障害者 1界情報を推定する機能が必要となる。特徴パラメータの体内伝導音、そして、図１２は発声機能障害者 2 の体はフレーム毎に推定したベクトルデータのため、以降内伝導音を示す。各信号ともこれまでの体内伝導音の検は特徴ベクトルと呼ぶことにする。音声認識では波形

討結果と同様に 2kHz 以上の高い周波数成分を確認する信号からパターンマッチングで有益な特徴ベクトルへことができなかった。これに伴い、音声及び代用音声に変換して用いるため、特徴ベクトルでの比較を行うこおいて確認された不自然な周波数がみられなかった。とにした。

発声機能障害者 1 では信号収録装置が同じであるにもかかわらず、体内伝導音で採取可能な周波数帯域が本研究では、以下に示す特徴ベクトルで比較することにした。

狭いことが確認された。これは発声機能障害者の音声

・Linear Predictive Coefficient (LPC)(11)及び代用音声そのものの周波数特性が弱く、体内伝導・Mel Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC)(12)音でもその成分が低下することに原因があると考えら

LPC は音声が全極型の伝達関数からの出力であるれる。よって、発声機能障害者の音声及び代用音声を体と仮定し、音声信号のスペクトル包絡を推定する手法

内伝導音として扱うことで、不自然な 4kHz 以上の成分である。LPC を音声認識で特徴ベクトルとして利用すを除去できるが、採取可能な信号帯域が狭くかつその信る場合、LPC で求めたスペクトルをケプストラム分析号レベルが弱いという欠点があることが確認された。前し、得られたケプストラム係数を特徴ベクトルとして者は認識において効果的に働くと考えられるが、後者に用いるのが一般的である。また、LPC の前処理として、ついては認識率の低下につながると考えられる。

聴覚特性を考慮した The relative spectral (RASTA) (13)

図１０ 健常者の体内伝導音

8発声機能障害者支援システムの開発
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図１１ 発声機能障害者 1 の体内伝導音

図１２ 発声機能障害者２の体内伝導音

9発声機能障害者支援システムの開発
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処理を加えて得られる RASTA-LPC ケプストラム係して、体内伝導音を直接用いたとしても十分な認識が数を用いた。このとき、スペクトル包絡を推定するた得られないことが推測できる。しかし、各次元におけめの LPC の係数を 8、ケプストラム係数の次元数を 8る差が一定であるならば、音声と体内伝導音間におけとして実験を行った。MFCC はスペクトル上に配置しる特徴ベクトルの差を推定し、補正をかけることで簡た三角窓を用いて、フィルタバンク分析によって行い、易的に音声用の音響モデルから体内伝導音用のモデルメル周波数計算を施す。最後にフィルタバンク分析のへと変換できる可能性を示唆するものであるといえる。

各帯域におけるパワーを離散コサイン変換し、MFCCを得ることができる。

６．発声機能障害者における音声認識

本研究では認識デコーダとして Julius(14)を用いた

発声機能障害者支援システムでは、体内伝導音におので、これで用いられている 12 次元の特徴ベクトルける連続サブワード認識が必要とされる。ところが、を用いることにした。図１３は RASTA-LPC ケプスト

連続サブワード認識は文単位の発声に対してサブワー

ラム係数における音声と各体内伝導音の差を示し、図ド系列を推定するため、言語モデルなどを用いた連続

１４は MFCC における音声と各体内伝導音の差を示す。

単語認識と比較して、認識が困難である。さらに、発各図の上部から健常者、発声機能障害者 1、発声機能声機能障害者の体内伝導音は時間周波数分析また特徴障害者 2 の順で示している。横軸はフレーム数を示し、ベクトルレベルで健常者の音声と大きくことなること縦軸は各パラメータの次元番号を示している。各結果が確認された。よって、発声機能障害者における体内を比較したところ、LPC と MFCC 間の差はあるもの伝導音を用いた連続サブワード認識を実現するためにの、各特徴ベクトルに一定の差が見られる。これは、はいくつかのステップに分割する必要がある。

周波数特性からも確認されたように、体内伝導音と音本研究では発声支援システムにおける認識部の最初声間の伝達特性の差であると思われる。よって、音声の検討として、不特定話者を用いた音声認識に対するから推定した特徴パラメータを有する音響モデルに対認識精度を評価することにした。

図１３ RASTA-LPC における音声及び体内伝導音間の差10発声機能障害者支援システムの開発
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図１４MFCC における音声及び体内伝導音間の差

６．１ 実験準備

このとき、各モデルとも適応処理を行わずに用いるこ認識実験は離散単語認識及び連続単語認識による実とにした。なぜなら、本研究の主旨が健常者と発声機験を行った。そこで、認識デコーダは Julian 及び能障害者の認識率における傾向を調査するものであり、Julius を用いることにした。Julian では離散単語認識

厳密な認識デコーダや認識性能そのものを評価するこを行い、Julius では連続単語認識を行った。離散単語とが目的ではないからである。

認識では単語内のサブワード系列を示した発音辞書と表１に離散単語認識における実験条件、表２に連続音響モデル及び文法による認識を行った。ここで用い単語認識における実験条件を示す。離散単語認識は発る発音辞書は、音素や音節などのサブワード単位で用声単語数に対する認識率の割合である単語認識率で評意された音響モデルを認識対象である単語毎に明示し価し、連続単語認識では単語正解率 (Word correctたものである。よって、この発音辞書で示した単語のrate)及び、単語正解精度(Word accuracy rate)で評価中で最も高い尤度の候補が認識結果となるような認識する。式(1)に単語正解率を示し、式(2) に単語正解精を行った。離散単語認識では発声単語のみを認識する度を示す。

ため、文法による認識をおこなった。これに対し、連続単語認識では単語間の出現確率を条件付確率で表現した言語モデルを用いた認識を行った。
各実験とも性別依存型の tri-phone モデルを用いる

Word correct rate [％]=

N－S－D×100
N

Word accuracy rate [％]=

N－S－D－1×100
Nとともに、連続単語認識における言語モデルは web テ

N: Total number of words in sentence,

キストから学習した 6 万単語の bin-gram を用いた。

S: Substitution

(1)
(2)

D: Deletion, I: Insertion
11発声機能障害者支援システムの開発
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表１ 離散単語認識における実験条件

表２

連続単語認識における実験条件

６．２ 離散単語認識

６．３ 連続単語認識

表３に離散単語認識の結果を示す。健常者及び発声

表４及び表５に連続単語認識の単語正解率及び単語機能障害者 1 の音声において高い認識率を確認した。

正解精度を示す。単語正解率及び単語正解精度ともにこれに対し、発声機能障害者 2 では 70%程度であった。

健常者において最も良い結果が得られた。ここで得ら

発声機能障害者 1 の音声では健常者の音声と同程度のれる健常者音声の認識率はおよそ 60 から 70%程度と認識性能を確認できたが、体内伝導音では著しく低下なっているが、音響モデル及び言語モデルの適応を行した。また、各機能障害者ともに体内伝導音では上唇わなかったことを考えると妥当な結果であるといえる。

が最も良い認識性能を示した。しかし、音声及び代用音声においては離散単語認識と同様に健常者及び発声音声では十分な認識率を得ることが確認できているが、機能障害者 1 ともに同程度の認識性能を得ることが確各機能障害者における体内伝導音の認識精度の低下す認できた。特に、発声機能障害者 1 と 2 における音声る結果となった。

及び代用音声間の差が 45%以上あった。この結果
12発声機能障害者支援システムの開発
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表３ 離散単語認識における実験結果

表４

連続単語認識における単語正解率

表５ 連続単語認識における単語正解精度

は喉頭癌などによる疾患の有無に関係なく、話者自身る音声には疾患の有無にかかわらず信号としての差はの発声器官を用いた発声は代用音声をはるかに上まわ少ないが、体内伝導音では音質の劣化が大きくなってる音質を有し、認識に対して有益な信号であることがいることが確認できる。このような劣化に対して、音確認された。

響モデルを再推定する適応手法でどの程度補償できる

離散単語認識また連続単語認識ともに、全ての話者において上唇が最も良い結果を得ることを確認した。

かが、発声機能障害者に対する体内伝導音認識の性能が左右される。

この結果から、音声認識に対しては口唇から放射られ
13

発声機能障害者支援システムの開発
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７．まとめ
前述の体内伝導音認識システムを応用することにより、喉頭癌などにより発声機能障害者となった方を支援するための発声機能障害者支援システムを提案した。
以下に、本研究で得られた知見をまとめる。


伝達関数を用いた体内伝導音の明瞭化に関する手法を応用し、代用音声発声時の体内伝導音から罹(4) 橋場参生、山本寧、山口悦範、須貝保徳、上見憲
弘、伊福部達、'音声の自然性を備えた電気式人工喉頭の開発研究（第 2 報）'、北海道立工業試験場
報告、No.294, pp.143-150, (1995).
(5) T.

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Tracheoesophageal

発声から推定したサブワード単位の伝達関数を

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用いることで、認識誤り無し及び認識誤り有りの

paper 021, (2006).

Substitute

VoiceUsing(6) 牧山清、’再建声門による発声の病態生理学的研

発声機能障害者及び健常者の音声、代用音声及び究’、平成 12 年度科学研究補助金（基盤研究

体内伝導音を時間周波数分析及び認識時に用い(C)(1)）研究成果報告書、(2001).

る特徴パラメータで比較し、各次元における差を確認した。
(2007).

患前の健常者音声へと変換する発声機能障害者支各条件において周波数特性の改善を確認した。
報通信学会論文集 D, Vol.90, No.3, pp.780-787,(7) 佐藤武男、'喉頭癌-その基礎と臨床[改訂版]'、金原出版、(1986).

発声機能障害者及び健常者の音声、代用音声及び(8) 川原英之、立松秀樹、山高浩一、櫻井孝志、山本

体内伝導音を用いた離散単語認識及び連続単語貴幸、'発声を考慮した頚部食道再建技術'、日本認識の比較を行った。健常者及び発声機能障害者

外科学会雑誌、第 102 巻 第 9 号、pp.659-662,

１（声帯にポリープ）では一定の認識率を得るこ(2001).とができたが、発声機能障害者 2（音声再建法を(9) S. Itahashi, 'A noise database and Japanese導入）では代用音声そのものが不明瞭であるため、

common speech data corpus', Journal of ASJ,十分な認識率を得ることができなかった。

Vol.47, No.12, pp.951-953, (1991).

今後、サブワード単位の伝達関数による音質変換の(10) 阿部匡伸、匂坂芳典、梅田哲夫、原尚夫、'研究用改善の必要性と認識精度改善のための適応処理が必要

日本語音声データベース利用解説書（連続音声デである。現在、その対策として、体内伝導音から採取ータ編）'、ATR 日本語音声データベース（付属した音源信号と音声から得られたスペクトル包絡情報資料）、(1990).

を用いた音質変換の検討 (15)と発声機能障害者の体内伝導音に対する適応処理の検討を進めている(16)。

(11) . A. V. Oppenheim, 'Homomorphic Analysis ofSpeech', IEEE Trans.of Audio and Electroacoustics,
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この研究は、平成１９年度ＳＣＡＴ研究助成の対象として採用され、平成２０年度～２１年度に実施されたものです。
15