一般社団法人 電子情報通信学会
THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS

信学技報
IEICE Technical Report
IN2015-96 (2016-01)

アニメ動画の音声とキャスト情報を用いた声優認識榮田 基希†

服部峻††† ,†† 室蘭工業大学 ウェブ知能時空間研究室 〒 050–8585 北海道室蘭市水元町 27–1
E-mail: †12024022@mmm.muroran-it.ac.jp, ††hattori@csse.muroran-it.ac.jp
あらまし 主にアニメ，ゲーム，映画，音楽などの娯楽メディアから音声が流れた時，どこかで聞いたことがあると感じることがある．視聴中のアニメ動画の音声が誰なのかを調べようとするならば，一度エンディングのスタッフロールまで飛ばしたり，タイトルやキャラクター名などで Web 検索を掛けたり，余計な労力を要することになる．そこで
本稿では，アニメ視聴中に音声が流れたら，その音声の声優名を認識し，リアルタイムで自動的に画面に表示する声優認識システムを提案する．本システムは視聴中のアニメ動画，及び，声優データベースに格納された音声波形データを用いて類似度を計算して声優認識を行う．さらに，視聴中のアニメ動画のタイトルを用いて検索された Web 上のキャスト情報（キャラクター名と声優名のペアから成るテキスト情報）で声優を絞り込む．
キーワード

声優認識，音声認識，キャスト情報，Web テキスト抽出

Voice Actor Recognition Using
Voice and Cast Information of Anime Video
Motoki EIDA† and Shun HATTORI††† ,†† Web Intelligence Time-Space (WITS) Laboratory, Muroran Institute of Technology
27–1 Mizumoto-cho, Muroran, Hokkaido 050–8585, Japan
E-mail: †12024022@mmm.muroran-it.ac.jp, ††hattori@csse.muroran-it.ac.jp
Abstract When we hear a voice from amusement media such as animes, games, movies, and music, we sometimes
feel like that we have heard the voice somewhere. To check whose voice it is in a playing anime video, we have tocarry extra burdens of skipping the anime video to the staﬀ roll of the ending once and searching the Web by the
anime title and/or character name. This paper proposes a Voice Actor Recognition system that recognize a voiceactor’s name from her/his voice in a playing anime video and displays the name automatically in real time. Thesystem uses the sound waveform data of a playing anime video and each voice actor’s sound waveform data stored ina voice actor database to calculate their similarity. And moreover it filters by cast information (textual informationof pairs of a character name and its voice actor’s name) on the Web searched by the title of a playing anime video.
Key words Voice Actor Recognition, Speech Recognition, Cast Information, Web Text Extraction
どの余計な労力を掛ける必要が出て来る．例えば，あるユーザ

1. ま え が きが適当なアニメを視聴していた際，そのアニメの中に出て来た

近年日本には様々な娯楽メディアがあり，我々はそれらを普キャラクター A の音声がユーザの聞いたことのある音声であっ段の生活の中で目や耳にする機会が多くなっている．情報通信たとする．そこで，そのユーザがキャラクター A の声優につい機器の普及で多くの人が，パソコンやモバイル端末などの機器て調べようとするならば，エンディングまで飛ばしたり，アニで番組や動画の視聴，ゲームなどが今では手軽にできる．このメタイトルやキャラクター名で Web 検索して，そのアニメのような娯楽に触れる機会が多くなって来ると，どこかで聞いた公式サイトやウィキペディアなどを探そうとするであろう．しことがある音声が流れて来ることがある．

かし，知りたいキャラクター A が作中の目立たない配役だった

その音声の発生源がアニメ動画の場合，誰の音声であるかを場合，Web で検索を掛けても中々出て来ないことも考えられ知るためには，エンディングのスタッフロールまで飛ばしたり，る．また，主要なキャラクターではない場合，キャラクター名

Web で作品のタイトル名やキャラクター名で検索したりするなを記憶していない可能性もあり，エンディングのスタッフロー—7—

ルが流れてもわからないだろう．その上，脇役であった場合，ける声優認識システムは図 2 に示す処理を繰り返すことで声

スタッフロールには男の子 B，男の子 C というようにキャラク優名を認識する．提案システムでは，アニメ動画から流れる音

ター名を不明瞭に表記していることもあり，どの場面に出て来声データを取得して波形表示するのに，Android 標準 API のたキャラクターかわからないことも考えられる．

Visualizer [4] を用いる．Visualizer とは音声の可視化のことでそこで本稿では，アニメ視聴中に音声が流れたらリアルタイムに声優名を自動的にアプリケーション内の画面に表示するシあり，音声波形を表示するラインの頂点座標は，左上を基点とする Android 端末上の座標系で表されている．

ステムを提案する．アニメのキャラクターと声優名を関連付けて映像として表示することができる，ユーザ側に「このキャラクターはこの声優だ」と強いイメージを植えつけやすいシステື⏬

ムになると考えた．このシステムを実現するにあたって，デーື⏬
ኌඃྡฎ⌮㻟㻚
ྲྀᚓ䛩䜛㡢ኌἼᙧ䛾ᩘ್㻕㻌䜢㻜㻚㻝⛊ᚋ䜝䛻䛪䜙䛩㻔

タベースにあらかじめ登録してある各声優の音声波形データと視聴中のアニメ動画から流れる音声波形データを使って類似度ฎ⌮㻞䡚㻟䜢⧞䜚㏉䛩の計算を行い声優を判定する．また，本稿では YouTube やニ㻜㻚㻝⛊ᚋ䛾

コニコ動画など動画サイトで視聴中のアニメのタイトルが特定されて既にわかっている状態を想定する．アニメのタイトルがฎ⌮㻝㻚ື⏬㛤ጞ᫬㻘㡢ኌἼᙧ䛾ᩘ್㻟㻜ಶྲྀᚓ

特定されていることで，そのタイトルに基づいて Web 検索されたキャスト情報で声優を絞り込み，声優認識の精度が上がるฎ⌮㻞㻚㢮ఝᗘ䛾ィ⟬䜢䛧䛶ኌඃྡ䜢ฟຊ㢮ఝᗘ䛾ィ⟬ኌඃྡ: 30ಶと考える．まとめると，音声で声優認識するだけではなく，視䝕䞊䝍䝧䞊䝇䛻⏝ព䛥䜜䛶䛔䜛ྛኌඃ䛾㡢ኌἼᙧ䛾ᩘ್ai,1ai,30

聴中のアニメ動画が持つアニメタイトルを用いて，Web から

図 2 提案システムの処理の流れキャスト情報を自動で取得してデータベースにある声優を絞り込むようにすることで精度が上がると考える．最終的には図 1

処理 1 では Android 端末で動画を流して音声波形を表示すのように，認識した声優名を画面に表示するだけでなく，その声優のプロフィール情報や他の出演作品の情報などを余計な労る．再生位置 t 秒において，新しく生成される音声波形の数値力を掛けずに提供できるシステムを目指していく．

（以下，vt ）を約 0.1 秒ごとに 30 個取得する．次の処理 2 で，vt とあらかじめデータベースに用意されている各声優 i の音声波形の数値（以下，ai ）30 個を使って類似度の計算を行って，一番類似度の高かった声優名を画面に出力する．最後に処理 3
で vt に格納されていた一番古い音声波形の数値を取り出し，約䞉䞉䞉䞉䞉䞉䞉䞉

0.1 秒後の次の再生位置で出て来る新しい数値を格納していく．
以後，処理 2 と処理 3 を繰り返す．

2. 2 声優データベース
本節では前述に記述しているデータベースの詳細について説ኌඃA明する．データベースに入っている要素を図 3 に示す．中身には，1 列目に声優名，2 列目以降には音声波形の数値 ai がある．

㛵㐃ື⏬

今回は 40 人分の声優データを用意した．つまり，40 人分の声ኌඃ᝟ሗ

優名と 40 人分の音声波形の数値 ai が 30 個ある．この ai は，

ฟ₇సရ䛾᝟ሗ

微妙な誤差はあるが約 0.1 秒毎に記録したものである．よって

1 人につき約 3 秒分の数値が用意されている．データベースに入っている ai は正規化されていない．
図1

Voice Actor

最終的なシステムイメージ図30ಶ䩺䩺䩺䩺䩺䩺䩺䩺䩺䩺䩺䩺䩺䩺䩺䩺䩺䩺䩺䩺䩺䩺䩺䩺䩺䩺䩺䩺䩺䩺䩺䩺䩺䩺䩺䩺䩺䩺䩺
䩺䩺䩺
䩺
䩺䩺䩺
䩺䩺䩺䩺
䩺䩺䩺䩺䩺䩺䩺䩺䩺䩺䩺
䩺䩺䩺
䩺
䩺䩺䩺
䩺䩺䩺
䩺

2. 1 システム概要

䩺
䩺䩺
䩺
䩺
䩺
䩺
䩺
䩺
䩺

ኌඃྡ
ai : 30ಶ䛾ᩘ್

2. 提案システムኌඃA, 583,587,565,578,591,䞉䞉䞉䞉䞉䞉䞉䞉䞉䞉
ኌඃB, 583,587,587,587,565,䞉䞉䞉䞉䞉䞉䞉䞉䞉䞉

アニメ動画に流れる音声から声優名を認識するため，声優に限定しない一般の話者認識や声紋による個人認証などの従来研
究 [1–3] を参考にして，それぞれの声優の声の特徴には音声波形の数値の軌跡が異なっているという仮説を立てた．本稿にお—8—ai : 䝕䞊䝍䝧䞊䝇䛻⏝ព䛥䜜䛶䛔䜛ኌඃ䛾ேᩘศ䛾㡢ኌἼᙧ䛾ᩘ್図3

声優データベースの要素式 (1) から (3) のいずれかを用いて，声優データベースに用

2. 3 音声波形の数値の正規化
類似度の計算をするにあたって，図 3 のデータベースに入っ意されている声優の人数分の類似度が求められる．算出されたている音声波形の数値や視聴中のアニメ動画から得られた音声類似度をそれぞれ比較していき，一番類似度の高い声優が約 0.1

波形の数値は Android 端末上の座標であるため，0 を中心に振秒の区間毎の声優と判定される．この流れを図 4 に示す．しか動する音声波形へと正規化する処理を行う．動画再生時に一番し例外として，動画が開始された直後の約 3 秒間は vt の値が初めに生成される音声波形の数値（以下，startPoint）が基軸30 個たまりきっていないため類似度の計算はされない．になると考えられ，この startPoint を用いて正規化を行った．
Voice Actor

vt = (vt,1 − startPoint, · · · , vt,30 − startPoint)ኌඃྡA,B,C: 30ಶ

ai = (ai,1 − startPoint, · · · , ai,30 − startPoint)ື⏬
A

2. 4 声優認識アルゴリズム

㢮ఝ
ᗘ
䛾
ィ⟬

本節では，声優認識の為の類似度の計算方法，その類似度に基づく判定方法，及び，精度を上げるためのキャスト情報を用B

いた絞り込み方法について説明していく．

2. 4. 1 声優認識に用いる類似度の計算㻜㻚㻝⛊ẖ䛾

C

図 2 の類似度の計算が行われる処理の詳細について説明す
る．まず，類似度の計算の為に vt と ai の要素を 30 個ずつ用て，ユークリッド距離とコサイン類似度，相関係数の 3 種類を㢮ఝᗘ䧸ィ⟬

用いる．vt を取得して正規化した音声波形の数値を順番ごとにvt,1 , vt,2 , …，vt,30 と置き直すことにする．同様に，ai を取得して正規化した音声波形の数値を順番ごとに ai,1 , ai,2 , …, ai,30と置き直すことにする．以下の式で類似度を算出する．
（ 1 ） ユークリッド距離に基づく類似度√d(vt , ai ) =㢮ఝᗘ
0.3

ኌඃྡB
ኌඃྡC

0.8
0.4

B

ai = (ai,1 , · · · , ai,30 )䧲ุᐃ

vt = (vt,1 , · · · , vt,30 ),

ኌඃྡ
ኌඃྡA

㢮ఝᗘ䧘୍␒㧗䧐ኌඃ

意する．その詳細を図 4 に示す．本稿では類似度の定義とし

図 4 類似度計算と声優の判定処理の流れ(vt,1 − ai,1 )2 + … + (vt,30 − ai,30 )2vu 30u∑
= t (vt,j − ai,j )2

2. 4. 2 パラメトリック声優認識
前節の方法で声優認識をすると，約 0.1 秒の区間毎に声優名が判定されて出力される．そこで，約 0.1 秒毎に行う類似度計

j=1

算及びランキングを連続 N 回分まとめてから声優認識し，そsim(vt , ai ) =1d(vt , ai ) + 1(1)

得したら，約 0.1 · N 秒の区間はその声優の音声であると判定（ 2 ） コサイン類似度されるように定義づける．また，どの声優も N 回中 P %以上 1

vt = (vt,1 , · · · , vt,30 ),30∑の N 回の P %以上をある声優が 1 位をどの声優よりも多く獲

ai = (ai,1 , · · · , ai,30 )

位を獲れなかった場合には「なし」と判定する．

vt,j · ai,jj=1vsim(vt , ai ) = vu∑
u∑
u 30
u 30t
vt,j tai,jj=1•

N 回 : 約 0.1 秒毎に行われる声優認識の回数•P % : N 回中何回 1 位を獲れば声優認識の解として採用されるかを定める割合(2)

例として N が 10 回，P が 60%のパラメータの場合のシステムの処理を図 5 に示す．図 5 を見ると 0.1 秒区間毎の 1 位のj=1

回数が，声優 A が 6 回，声優 B が 2 回，声優 C が 2 回と声優（ 3 ） 相関係数認識されている．この例の場合，声優 A が 10 回中で 60%以上

vt = (vt,1 , · · · , vt,30 ),ai = (ai,1 , · · · , ai,30 )1 位を獲得していて，どの声優よりも一番多く 1 位を獲得しているので，この 1 秒区間は声優 A であると認識される．

30∑(vt,j − vt )(ai,j − ai )j=1v
sim(vt , ai ) = vu∑
u∑
u 30
u 30
t (vt,j − vt )2 t (ai,j − ai )2
j=1

j=1

次に，同じパラメータ設定で 0.1 秒区間毎の 1 位の回数が，(3)

声優 A が 4 回，声優 B が 3 回，声優 C が 3 回の例を図 6 に示す．この場合，誰も 10 回中 6 割以上 1 位を獲得していないので，この 1 秒区間は誰でもないと判定されて「なし」となる．

—9—

最後に N が 10 回，P が 40%のパラメータの場合に 0.1 秒区2 つのパラメータ（N 回と P %）を持つパラメトリック声優

間毎の 1 位の回数が，声優 A が 4 回，声優 B が 4 回，声優 C認識の処理の流れについて，以上の 3 種類の場合分けを含むフが 2 回の例を図 7 に示す．声優 A と声優 B の両者とも 10 回中ローチャートを図 8 に示す．

4 割以上 1 位を獲得しており，その回数も同じであるため，優劣が決まらない．そこで，1 位を獲った回数が同じ声優が複数存在した場合，今までは 0.1 秒毎に算出していた類似度を，決定戦まで勝ち進んだ声優に対してのみ各々10 回分足した合計で比䜢᱁⣡較する．声優 A の場合 0.1 秒毎の類似度を 10 回足すと 2.5315
であリ，声優 B の場合 0.1 秒毎の類似度を 10 回足すと 1.2521

䜢⏝䛔䛶Nᅇ㢮ఝᗘィ⟬䛧䛶ኌඃㄆ㆑である．よって，声優 A の方が声優 B よりも類似度の合計が大きいので，この 1 秒区間は声優 A であると認識される．
౛:Nᅇ୰P%௨ୖ1఩䜢⋓䜜䛯䛛䛾᫬䛔䛔䛘䛿䛔

Voice Actor

୍␒ከ䛟1఩䜢⋓䛳䛯ᅇᩘ䛜2ே௨ୖ䛔䜛䛛

ኌඃྡA,B,C: 30ಶ䛔䛔䛘䛿䛔Nᅇ㊊䛧䛯㢮ఝᗘ䛾ྜィ䛷ẚ㍑
0.1s 0.1s 0.1s 0.1s䞉䞉䞉䞉䞉䞉䞉䞉

0.1s0.1s0.1s

䞉䞉䞉

A

BAA

ኌඃ☜ᐃ
CA

B

AAC

䛺䛧

1⛊༊㛫䛿ኌඃA

10ᅇ୰䠄1⛊㛫䠅ኌඃA䛜6ᅇ1఩䜢⋓ᚓ

図 5 パラメトリック声優認識の処理の例
図 8 パラメトリック声優認識のフローチャート౛:

2. 5 キャスト情報による声優データベースの絞り込み

Voice Actor

音声波形を用いて声優を認識するだけでなく，視聴中のアニኌඃྡA,B,C: 30ಶ

メのタイトルを基に Web 検索して取得したキャスト情報（キャラクター名と声優名のペア）を活用することで，声優認識の精度を向上させる手法を提案する．キャスト情報は人手で作成す0.1s 0.1s 0.1s 0.1s䞉䞉䞉䞉䞉䞉䞉䞉

ることも考えられるが，Web 検索して自動取得する方法を採0.1s

0.1s0.1s

䞉䞉䞉

ABAC

用し，ウィキペディアやアニメの公式ページから取得することAを想定している．図 9 のように，ウィキペディアなどのソース

10ᅇ୰䠄1⛊㛫䠅ㄡ䜒6ᅇ௨ୖ1఩䜢⋓ᚓ䛧䛶䛔䛺䛔 1⛊༊㛫䛿ㄡ䛷䜒䛺䛔

コードを見てみると定型文が見られるので，自然言語処理をC

BB

A

C

使ってウィキペディアのソースコードからキャスト情報を抽出

図 6 パラメトリック声優認識で判定「なし」となる場合し，声優データベースの絞り込みを行う．
౛:

䛾᫬

䜻䝱䝷ྡ
ኌ – ኌඃA

Voice Actor

ື⏬
ኌඃྡA,B,C: 30ಶ䜰䝙䝯䝍䜲䝖䝹
0.1s 0.1s 0.1s 0.1s䞉䞉䞉䞉䞉䞉䞉䞉

0.1s

0.1s

0.1s

䞉䞉䞉

ABACB

B

BACA

10ᅇ୰䠄1⛊㛫䠅ኌඃA,B䛜4ᅇ1఩䜢⋓ᚓ䛧䛶䛔䜛 0.1⛊䛤䛸䛻⟬ฟ䛧䛯㢮ఝᗘ䜢10ᅇ㊊䛧䛯ྜィ䛷ẚ㍑
ኌඃA 㢮ఝᗘ = 2.5315

䠚 ኌඃB 㢮ఝᗘ = 1.2521

㢮ఝᗘ䛜ኌඃB䜘䜚䜒㧗䛔 ኌඃA䛜1⛊༊㛫䛾㡢ኌ

ኌඃྡA
ኌඃྡB
ኌඃྡCኌඃྡDኌඃྡE䞉䞉䞉䞉䞉䞉䞉䞉䞉䞉䞉䞉䞉䞉䞉䞉䞉䞉䞉䞉䞉䞉䞉䞉䞉䞉䞉䞉䞉䞉䝕䞊䝍䝧䞊䝇䜻䝱䝷ྡኌ – ኌඃC䜻䝱䝷ྡኌ – ኌඃD

ኌඃྡA

䞉䞉䞉䞉

ኌඃྡC
ኌඃྡD䞉䞉䞉䞉䞉䞉䞉䞉䝃䝤䝕䞊䝍䝧䞊䝇

図 7 1 位を獲った回数が同じ声優が複数存在した場合
図9— 10 —キャスト情報による声優データベースの絞り込み

表 1 や図 10 の結果から読み取れるようにユークリッド距離

3. 評 価 実 験を用いるよりも，コサイン類似度や相関係数を用いた方が全体

本章では，3 分のアニメ動画 1 件を用いて，本システムの声的にシステムの声優認識の精度が高いことがわかる．このよう優認識の精度に関して評価実験を行う．評価実験用のアニメ動な結果が出たのは，音声波形データ間の類似度がユークリッド

画 1 件に出て来るキャストであるキャラクターと声優のペアは距離では適切に表現されていないからであり，本システムで用2 組であるが，このアニメ作品シリーズには全部で 16 名の声優いる類似度の計算にユークリッド距離は好ましくないとわかる．

が出演している．また，声優データベースには男性 20 名，女3. 2 キャスト情報の有無の評価

性 20 名の声優 i の名前と音声データ ai が入っており，評価実次に，キャスト情報を用いる場合と用いない場合とで比較評

験用のアニメ動画 1 件に出て来る声優 2 名は確実に含まれてい価を行う．比較する際に類似度は相関係数を用いて，パラメーる．このフルの声優データベースに加えて，アニメタイトルでタを N = 1 回の場合に固定している．キャスト情報の有無そ検索したウィキペディアからテキスト抽出したキャスト情報でれぞれの再現率と適合率，F 値を表 2 と図 11 に示す．

絞り込まれた声優 16 名が入っているサブデータベースと，評

表 2 や図 11 から，キャスト情報を用いて声優認識した方が価実験用のアニメ動画 1 件に出て来るキャストだけに絞り込ん良い精度を出していることがわかる．声優データベースに入っだ声優 2 名が入っているサブデータベースの 3 種類を用いる．ている声優の候補を絞ることができれば，候補の数を減らすこ

3 種類の類似度計算と様々なパラメータ設定で声優認識したとができるので声優認識の精度の向上につながると考えられる．

結果がテキストファイルとして出力される．このテキストファ表 2 キャスト情報の有無に依る声優認識精度の比較 (1)

イルを PC 上に実装した評価システムに流すと，2 つのパラキャスト情報メータ（N 回と P %）に応じて認識精度を出力する．声優認識の精度を測る指標として，再現率と適合率の以下の式を用いる．
再現率 =システム認識した正解合計時間
正解の声優名の時間

再現率

適合率

F値

あり

0.06

0.041

0.049

なし

0.028

0.019

0.023

0.07

システム認識した正解合計時間
適合率 =システム認識した声優名の時間

0.06

䜻䝱䝇䝖᝟ሗ䛒䜚0.05

䜻䝱䝇䝖᝟ሗ䛺䛧

3. 1 類似度計算の比較

0.04

本システムの評価実験では以下の項目について注目する．

0.03

•

3 種類の類似度計算の評価

0.02

•

キャスト情報を取得した場合としない場合

0.01

•

パラメータ N 回と P %の最適化

0෌⌧⋡

まず，3 種類の類似度計算のうち，本システムではどの類似度計算が最適なのかを比較する．比較する際，キャスト情報を

図 11㐺ྜ⋡F್

キャスト情報の有無に依る声優認識精度の比較 (2)取得している状態で，パラメータを N = 1 回の場合（パラメータ P は関与しない）に固定している．3 種類の類似度計算それ

3. 3 パラメータ N 回と P %の最適化

ぞれの再現率と適合率，F 値を表 1 と図 10 に示して比較する．
表1

類似度計算の種類に依る声優認識精度の比較 (1)

類似度の計算

再現率

適合率

F値

N 回と P %のパラメータが再現率と適合率，F 値に影響を与えることが想定されるため検証する．比較する際の前提条件として，類似度は相関係数を用いて，キャスト情報を取得していユークリッド距離

0.029

0.020

0.024

る場合に固定している．上記の条件でパラメータを変動させてコサイン類似度

0.057

0.039

0.046

実験したところ，再現率と適合率にはあまり顕著な違いが見ら

相関係数

0.060

0.041

0.049

れなかったため，本稿では割愛する．そこで，様々な条件下での F 値がパラメータの変動に依って，システムにどのような影0.07

響を及ぼしているのか検証する．アニメ動画に出て来るキャス䝴䞊䜽䝸䝑䝗㊥㞳
0.06
0.05

䝁䝃䜲䞁㢮ఝᗘ

トだけに絞り込んだ 2 名の声優データベースを用いるのはシス┦㛵ಀᩘ

テム上は現実的でないが，声優認識の精度の変動をわかりやす0.04

く考察するために用意した．

0.03

以下のパラメータ最適化の実験で使用する条件は，

0.02

•

コサイン類似度で，キャスト情報の 16 名に限定している

0.01

•

相関係数で，キャスト情報の 16 名に限定している•

コサイン類似度で，アニメ動画に出て来るキャスト 2 名•

相関係数で，アニメ動画に出て来るキャスト 2 名0෌⌧⋡㐺ྜ⋡F್

図 10 類似度計算の種類に依る声優認識精度の比較 (2)の 4 パターンである．この 4 パターンの条件下でパラメータを— 11 —変動させて比較する．図 12 から図 15 の全体を比較してみると，どの条件下でも 2 つのパラメータが小さい場合に F 値が高い

F-Measure

0.04
0.035
0.03
0.025
0.020.015
0.010.005
010200.040.035
0.030.025
0.020.015
0.010.005
0し」となる危険性も低くなるからである．また，F 値が高くなるか低くなるかは，パラメータ P %の変動に依って大きく変わることがわかる．これは N 回の声優認識が精確にされていないため，声優認識にばらつきが生じているのが原因ではないかと考えられる．0.1 秒毎の声優認識にばらつきがあると，N 回

N [time]

中 P %以上の閾値には届かないため，必然的に判定「なし」が1020多くなる．また，パラメータ P %と同様に，パラメータ N 回の30 30

P [%]

図 12

ことがわかる．これは各パラメータの値が小さいと，判定「なキャスト情報ありでコサイン類似度を用いた時の F 値方も少なからず影響を及ぼしている．図 12 と図 13，図 15 から N が大きくなるにつれて F 値が下がっているのがわかる．

4. まとめと今後の課題
本稿ではアニメ動画から声優を認識するために，動画の音声0.08
0.07
0.06
0.05
0.04
0.03
0.02
0.01
0F-Measure

0.08
0.07
0.06
0.05
0.04
0.03
0.02
0.01
020

して出力させて，その音声波形から取得できる数値を用いた 3
種類の類似度計算に基づいて声優認識する手法を提案した．さらに声優認識の精度をより向上させるために，Web 上でキャスト情報を取得したり，2 種類のパラメータを設けたり，音声波形1010データを Android 標準 API の Visualizer を用いて音声波形とデータの数値を正規化したり，様々な改善方法を検討した．そN [time]の結果，キャスト情報を取得してデータベースに入っている声

2030 30

P [%]優の候補を出来る限り絞った方が声優認識の精度が向上するこ

図 13 キャスト情報ありで相関係数を用いた時の F 値とがわかった．また，類似度の計算において，ユークリッド距離を用いると著しく精度が低くなることがわかった．パラメー
タに関しては，N 回毎にばらついた声優認識結果が出ているために高い閾値 P %を設けると途端に精度が低くなることを確認

F-Measure

した．全体の考察として，Visualizer で取得する音声波形デー
0.4
0.35
0.3
0.25
0.2
0.15
0.1
0.05
00.40.35
0.3
0.25
0.2
0.15
0.1
0.05
0

データが合成波形であるからではないかと考えられる．
今後の課題として，音声の認識の精度の向上を目指していく．
フーリエ変換して周波数の情報も取り入れることが考えられる．

N [time]60

また，本稿では Visualizer の音声波形データの数値の軌跡を用

70
P [%]

は，Android 標準 API の Visualizer から取得できる音声波形

まず初めに，今後は Android の他の機能を使って音声データを1020タを使って声優認識するシステムの精度が低いと感じる．これ

80 30

いた声優認識を行ったが，Android 搭載の dB を算出できる機
図 14

キャスト 2 人でコサイン類似度を用いた時の F 値

能を使って dB の情報を使うことも考えている．次に，本稿の声優データベースには声優 1 名につき 1 種類の 1 つの音声波形データしか入っていなかったが，複数の種類の複数の音声データを入れておき，それらを組み合わせることで声優認識の精度向上を図る．最後に，本稿で用いた類似度計算だけでなく，他0.35の類似度の定義を用いる方法なども検討していく．

F-Measure0.30.35

0.25

0.3

0.2

0.25

0.15

0.2

0.1

0.15

0.05

0.1

00.05
0102060

N [time]

70
P [%]

80 30

図 15 キャスト 2 人で相関係数を用いた時の F 値

文献[1] 古井 貞熙, “話者認識の現状と展望,” 電子通信学会誌, Vol.67,
No.5, pp.537–543 (1984).
[2] 小林 光， 田中 章浩, 木下 健太郎, 岸田 悟, “声紋による個人認証システムの構築,” 電子情報通信学会 ニューロコンピューティ
ング研究会, 信学技報, Vol.108, No.480, pp.13–17 (2009).
[3] @y benjo, “音声による既婚声優の判別問題,” 日本声優統計学会, 声優統計, Vol.2 (2013).
[4] Google Android – Visualizer, http://developer.android.
com/reference/android/media/audiofx/Visualizer.html.

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