日本音響学会誌５１巻３号（1995)，pp202-210

202

論43.72．Ｎｅ；４３．７０．ＫＶ

文

自然な音声対話における間投詞・ポーズ・
言い直しの出現パターンと音響的性質＊
中川聖一*’小林聡*１，↑（1994年５月１２曰受付）［要旨］人間の自然な発話には間投詞や言い直しが含まれる。特に，間投詞に関しては，１文に１個以上の割合で出現し，また言い直しに関しても１０文に１～２回程度の頻度で出現している。更に言い直しは,１文が長くなるほど現れ易い傾向がある。そのため，自然な発話を扱おうとすると，間投詞や言い直しに対処する必要がある。本論文では，まず間投詞語彙の出現位置と出現頻度及び音響的性質を調べ，その統計情報に基づく音声認識法を述べる。次に，ポーズと間投詞及び言い直しの出現の関連を述べる。また，言い直しの形態と，音響的性質について述べる。

キーワード自然な発話，間投詞，言い直し，ポーズ，音声認識

Spontaneousspeech,Interjection,Repair,Pause,Speechrecognition

１．はじめに実用的な音声対話システムの実現にあたっては，よ

言い直しは，文献１５）によっては書き起こしテキス

トを用いてその形態の分類及び検出・訂正方法が提案されている。また，文献７)においては，形態の分類及り自然な発話を受理できなけばならない。つまり，人び，発話内容のテキストを音声データと共に用いる方間同士が自然言語で対話を行うように，自然な対話が法で検出･訂正の実験が行われている。特に文献7）に可能になるのが望ましい。しかし，音声による自然なおいては，テキストを用いての，単語の統語的類似性

対話を目指した場合，キーボードからの自然言語によや，似たような単語の並び，更にはキーワードなどかる対話や，整った話し言葉による対話などの場合ではら言い直し部分の候補を得て，後に音響的な特徴を用問題とならなかった事柄が新たな問題となる。通常，

いて，先に得られた候補をふるいにかけるという方法

人間同士での音声による対話を考えてみると，そこにを用いて，同じ単語を繰り返す（繰り返しの問に挿入

は様々なill-formedness(非文)が現れる。このようなが行われる場合もある）形態の言い直しの９０％を検出

問題を解決しなければ，音声による自然な対話の実現できている。また，CNakataniらは，ポーズの継続は難しいと思われる。

時間や，基本周波数，単語断片の存在などの，音響的自然な対話に含まれるill-formednessとしては，助特徴などを用い分類と回帰解析木（Classificationand

詞落ち，倒置，間投詞，言い直しなどが考えられる。

RegressionTree）を得る方法でやはり９０％程度の検助詞落ち，倒置に関しては，文献2)においてその傾向出を可能としてる9)。言い直しの韻律的特徴に関してや対処方法としてのヒューリスティックなルールが与は，ｎｏ'Shaughnessyなどによる文献８）において，えられている。また，間投詞に関しては，文献１)など

言い直しはその対象となる部分よりも短く発話されるにより，間投詞語彙の出現頻度が述べられ，文献14）

傾向があり，言い直しの前にポーズが現れ易いなどのにおいては不要語を－つのＨＭＭにあてる方法での結果を述べている。

間投詞を含んだ文の認識実験が行われている。
＊Phenomenaandacousticvariationoninterjections，
pausesandrepairsinspontaneousspeech，
bySeiichiNakagawaandSatoshiKobayashi・
喉’豊橋技術科学大学情報工学系（間合先：中川聖一〒４４l愛知県豊橋市天伯町字雲雀ケ丘１－l豊橋技術科学大学情報工学系）↑現在静岡大学電子科学研究科

対話に現れるポーズに関しては,文献4)，５)などで，対話中の発声速度の変化や話題の変化による発話様態の変化などが調査されている。その結果，対話音声でのポーズ長は，朗読音声に比べて長くなり，その分布も複雑になるなどの特徴が得られている。また，保坂らは，自然な対話では意味理解を行い易いように，意味を表すのに適したところにポーズを置くと報告し，

自然な音声対話における間投詞・ポーズ・言い直しの出現パターンと音響的性質

2ＤＢ

その特徴を利用した連続音声認識方法が提案されていていることになり，自然な対話を処理する場合には，

る'2)。

対処する必要がある。

しかし，間投詞の出現位置と出現パターン，音響的

３．間投詞の特徴分析

性質，ポーズとの関連などの分析はされておらず，また，言い直しに関しての曰本語音声に対する音響的な

３．１間投詞語彙の出現頻度

特徴分析はなされていない。

間投詞は，単独の語彙が発声される場合と，複数の本論文では，間投詞語彙の出現位置と出現頻度及び語彙が連続して発声される場合がある。複数の間投詞

音響的変動を調べ，それに基づき，間投詞語彙を辞書が連続して発声される割合を表－３に示す。表－３から登録する方法を用いた文の認識実験に関して述べる。

分かるように，間投詞の９０％近くは単独で発声されてまた，ポーズと言い直し，間投詞との関係を述べる。

いる。また，単独及び二つの間投詞が連続して発声さ言い直しに関しては，その形態と音響的変動を調べるれる場合で，９８％と間投詞出現のほぼすべてを占めてと共に，音声データのみによる検出実験について述べいる。

次に，間投詞が単独で発声されている場合，そこでる。

２．模擬対話データベース用いられる語彙を表－４に示す。なお，間投詞に含まれる長母音や，促音による無音区間の長さはまちまちで今回の分析には，日本音響学会連続音声データベーあるため，それらの長母音や促音はここでは便宜上無スの書き起こしテキストの一部を使用した。本研究で視した上での集計である。この順位は，文献３)に示さは，間投詞と言い直しの分析に関しては，ＴＵＴＯＯＯＬ

れている長母音や促音を考えに入れた場合,つまり「えＴＵＴＯＯＯ２，ＴＵＴＯＯＯ３，ＴＵＴＯＯＯ４，ＴＵＴＯＯＯ５，と」と「え－と」を別の語彙として考えた場合とほぼ

ＴＵＴＯＯＯ６，ＴＵＴＯＯＯ８，ＴＵＴＯＯＯ９，ＴＵＴＯＯ１０，

同様の順位になっている。また，二つの間投詞が連続

ＴＵＴＯＯ１１の計１０対話を対象として行った｡話者数なして発声される場合についての語彙を表－５に示す。

どのデータを表－１に示す。
表－３間投詞の連続発声数

なお，これらの音声データに関してはＤＡＴに収録

これらのデータ中の，助詞落ち，倒置，間投詞，言い直しの出現頻度を表－２に示す。

表－２で分かるように，間投詞はその出現数が他のものに比べて非常に多く，１文に１回以上現れているこ

連続数

出現回数

[％］

１２３４

された，模擬対話の音声データを使用した。

1,044

8８．１

１１７

９．９

表－１分析データベース

総文数1,052文

あの

ﾉｽﾞｰ

あ
ま

えとですね

lll-formedness

出現個数

助詞落ち

99個（0.094回/１文）

倒置

１８個（0.018回/１文）

ん

そですね
その
こ

あと
んと

間投詞

1,185個（1.126回/１文）

は

言い直し

153個（0.145回/１文）

その他の●●●●●●●●●●●●●

えと出現数［％］累積[％］８０８５４２９９７５３２２７

１１人＞

２２９５２３００００００００

話者数

間投詞

２２１１１

１０対話

８０７２０３９９７５３２２７

対話数

３３０６３３２２２１１

観光案内，相談，他の案内

表－２Ill-formednessの出現数０．２

表－４単独間投詞の内訳

ドメイン

4,597文節

１．９

２

間投詞総数1,185個とになる。また，言い直しも，１０文に１回以上は現れ

文節数

２２

２２．８

４４．８
６４．７
８０．２
９２．６

９５．８
９６．６
９７．５
９８．２
９８．７

９８．９
９９．１
９９．３

１００．０

日本音響学会誌５１巻３号（1995）

２０４

Ｄ：節の１文節目の直後

表－５２連続間投詞の内訳
－つめ

えとですね
ま
ん
は

そですね

その他

ま

え

あの
えと

あ
そですね
その
ん

その他

個数
４２１１

あ

二つめ

２６６２８４２２５

えと

３３９８４９３２２４

あの

２２１１１

え

個数

ここで，節とは，次のようなものとした。

１．主部･述部と考えられるものの組みを持つ，文節の集合。

２．ただし，その主部･述部の組みを除いても，残りの文の理解が困難にならないもの。

３．文も節の一つとし，文の終了も節の終了とする。

これは一般に言われる“従属節，，等の“節”と同等である。ただし，今回は，連体修飾を行う連体節は節とはしなかった。これは，上記の二つめの条件に触れると考えたためである。なお，書き起こし方の問題で

表－６間投詞の語彙使用の個人差（単独発声の場合）
話者ＳＫ

話者ＹＭ

１

あと

１

えとですね

１１１

こ

その

８５８５３

２

２２１

加辻あえま

０６７６４

２１

えま加辻あ

ん

えとですね

もあるが，間投詞のみで１発話となっているようなもの（文頭に現れてはいるが，実質的な文も節も続いていない）もあり，そのため節の前後がすべての文頭と一致するわけではない。

以下に，上記観測位置の例を，間投詞を“［］”でくくると共にＡ～Ｄの記号を付して示す。なお，Ａ～Ｄの複数にあたる場合は対応するものをすべて示す。

．［え－と］学力検査で編入されるわけですが。Ｂ
ＡＢ

・豊橋技術大は豊橋市内Iこありますから，［え］豊Ｂ．ＡＢ

橋市の南音BIこ位置します。

Ｂ・分かりました［え－と］それで|よ［あの－］お
ＢＣＢＣ

ＡＢ

表－４の上位五つで，単独で発声される場合の９３％，
また間投詞の出現総数の８２％を占めている。このこと

客様のお名前と･･･・お－人［ま］２万円くらいからですかねえ，ありＢ
Ｄ

ＡＢ

から，間投詞としては，少数の語彙が非常に多用されていることが分かる。

表－５より，二つの間投詞が連続して発声される場合
でも，用いられる語彙の上位に関しては，単独で発声される間投詞の語彙の上位とほぼ同じであることが分かる。

話者によって好んで用いる間投詞が異なることが考えられるが'4)，表－６を一例として考えると，語彙の順
位は異なっているものの，やはり多用される語彙は共通となっている。

間投詞は，文の中での何等かの意味的な区切りとな
るようなところに現れ易いのではないかと考え，次に示す四つ（前後も含めれば六つ）の観測位置を設定し，間投詞の出現位置の特徴を調べた。観測位置は，間投詞の存在を無視した文に対して定義し，そこに間投詞が挿入されたかどうかを検査した。
Ａ：文頭

Ｂ：節の前後Ｃ：接続詞の前後ますよ。

Ｂ・［あ］（間投詞のみで１発言舌として書き起こされてＡおり，文頭ではあるカヨ節の前後ではない場合）
これらの観測位置で観測された間投詞数は，表-７のようになった。

表－８に，上記観測位置を組み合わせた場合に観測された間投詞数を示す。ここで，“文頭”は“節の前後”に，また“接続詞の前後”も“節の前後，,にかなりの割合で含まれるため，３通りの組み合わせでの結果を示す。

今回対象にした観測位置("節の前後"等）の総数は，文節の前後という間投詞の現れうると考えられる場所の総数の，およそ６０～70％程度である。このように，間投詞が現れうると考えられる位置の６０～70％をカバーすることで,全体の８０％以上の間投詞が観測されているということは，間投詞の出現位置は文節の前後で任意に生じるというよりも，むしろ偏りがあるとい

壱：二訂竺ご写……垂ｚＤ３ｓ》●！…ｉ８百コ。…Ｉ麺・・ｉ……電……篭震………・薊……耐……澆竃…鍛邇圏………蜜霞…璽……’………………，！………………慧電竈鬘鬘副簔篭繍、、壹一蕾・薔電薑藝震慧萄穰罎蕾壜雲霞》讓繧墨書雲霞零護奮蟹罎鬘讓瘻蕾蕾謹雲讓震冨藝薑霞藝一蕾蕾醤零馨琶藝薑霄薑臺蘂雲藝一暮雪蓬曇》霧》嚢雲雪雲彙蕾雲響書・憲愈霞・灘露讓蕾薑霞藝曇籔蟄藝一蓮誓霄翻《鬘曇曇壽臺書》蕊霞蕾、『』臺尋露蟇琴譽一電《菫濤讓雲零舂尋壹睾篝琴辱蕾薑篝薑篝》蕾藷夢一篝彙濤寄繍箒壜臺』對輔爾譽』『臺蘂壜臺・薑、》蕾罎薊雫一、

2ひぅ

自然な音声対話における間投詞・ポーズ・言い直しの出現パターンと音響的性質

うことを示唆している。

実験では,３人の話者の音声から，頻出間投詞である

また，頻出間投詞語彙「え」「えと」「あの」「あ」「ま」｢え」「えと」「あの」「あ」「ま」という五つの語彙をその,語彙の出現位置ごとの出現数を表－９に示す。なお，

れぞれ１０個ずつ，また，間投詞以外の普通の単語(平表中の（）内の数値は，それぞれの語彙が単独で現

均音節長１０２，s)を３０個ずつ切り出し，不特定話者用れている場合の総数との比（％）である。

の音節単位のＨＭＭを連結したもので照合し，それぞ

この表－９から，「あ」が単独で発声される場合の９０れの尤度を求め，比較した。それぞれの話者における，％が文頭に現れている。「えと」も６０％近くが文頭に現

間投詞と一般単語での尤度の平均と分散を表-10に示れている。また，「あの」「ま」は節の前後（文頭を除す。

く）に４０％現れているなど，間投詞の語彙によってその出現位置に偏りがあることが分かる。

表-10から分かるように，間投詞の方が一般の単語よりも尤度の平均は小さく，かつ分散が大きいことか

３．２音響的な変動の分析

ら，間投詞の発声のゆらぎは一般の単語に比べて大き間投詞は他の概念語よりも発声のゆらぎが多いこと

いと考えられる。しかし，それほど顕著な差はなく，が予想される。そこで，ＨＭＭを用いた音節認識シス

通常の語彙のように間投詞を音節系列で単語登録する

テムを用いて，一般の単語と間投詞の尤度をもとに調ことによって音声認識システムで対処できる可能性が査を行った。音節認識の結果として得られる尤度が低ある。実験結果を次節で示す。

かったり，あるいは一般の単語よりも尤度が広く分布

３．３音声認識システムによる間投詞登録法の評価するようであれば，それは発声のゆらぎが大きいと考本評価実験では，文脈自由文法のトップダウン型のパーザに基づく連続音声認識システムを用いる'1)。対えられる。

象とする文は，「富士山観光案内｣タスクの文で，語彙、寺邑墓き、『ミミごミⅢ『瓦Ｕミョニミコミ毎這§ｓ●壱二ミミ［宅『』・姪ミ宰二〕意ミペニマミ》善き二二雪三・畳選手Ｙこ『無三．醤琶尊零ミミミミ『』」、｜でご』ミ達．．『＆・已童・』．若きさむ－ミーミミーーミ、ぐさ蔦、｜きき、亀ｓ一一、．ミ・苫再由晶』鞄一一、、さ（皀彊ミミ、ミ｜ミニ鼈…・旱一・ざミミ曼二汐ミミ箸ミ『べき■ミニ葡豆晏景｜き§、ここ鴬主さ・『ミミ芭一『且箕一宅』

数は約５００である。

表－７各観測位置での出現間投詞数
観測位置出現間投詞数

また,評価用音声データは話者1人の発声した，１文

出現間投詞数
総間投詞数

につき一つの間投詞を含むものを５０文と,間投詞を含

まないものを５０文である(認識は，話者適応化モード

Ａ

467

39.4［％］

Ｂ

755

63.7［％］

Ｃ

221

18.7［％］，

140

11.8［％］で行った)。

間投詞を含んだ文の認識のための文法には,新たに，「えと｣，「え－と」「あの｣，「あの－」表-10間投詞と一般単語の尤度（ｌ６ｇＰ）

表－８観測された間投詞の総数

観測位置出現間投詞数

出現間投詞数

話者

総間投詞数

間投詞

一般の単語

平均分散平均分散

Ａ，Ｂ，Ｃ，，

974

82.2［％］

ＹＭ－４１．５６．９３－４０．９０．８８

B,ＣＤ

970

81.9［％］

SＫ－４４．１７．７８-42.1５．３７

Ｂ,，

883

74.5［％］

ＭＹ－４２．５４．５１－４１．６２．０７

表－９間投詞語彙による出現位置（括弧内は％）
間投詞

文頭

節の前後

(8.5）

６１

(46.9）(75.8）

２７(81.8）(42.5）(5.6）(400）(18.2）(22.7）(9.9）(11.5）(15.2）

９６３０４０(48.8）(87.0）(21.0）(22.2）

２１４３

１０１
１４１

(25.6）

０１７６５５(6.3）(90.7）(37.4）

接続詞の前後節の第１文節の直後
５５４１１(70.4）

９９８９２６

１６２(57.8）

８５８５(58.0）

１

1３８

１

４３３７１５
６３１４１２ねすと』ええ壯加あまで(26.9）

節の前後(除く文頭）(12.2）(7.0）(20.8）(0.0）(26.2）(0.0）

日本音響学会誌５１巻３号（1995）

206

Ｑ

表-11評価用５０文の単語パープレキシテイ

表-13ポーズ長の分布

文法の種類

2４．９

問節詞入り

4４．７

3０．０

表-12文認識率［％］
最大ビーム幅：４５話者：ＡＫ
文法の種類「ま｣，「ま－」の計１０個の間投詞を語彙として追加登録した。更に，これらの間投詞が文頭などに入ることができるように書き換え規則を修正した。

400-500,ｓ

125

500-600,ｓ

137

600-700,ｓ

９６

700-800,ｓ

７１

800-900,ｓ

７３
６２

２６９

1,809個ポーズ総数

ただし，（）内は間投詞も正しく認識された認識率「あし「あ－」

132

1,000ｍs＋

6.0７２．０（28.0）７４．０（34.0）「え｣，「え－」300-400,ｓ

900-1,000,ｓ

間投詞なし８６．０８２．０（70.0）８８．０（76.0）
間投詞入り

156

１

文法０文法1文法２200-300,ｓ●●●●■●●●●●●

3９．３

464
224

５２８７６７５３４３４

間投詞なし２１．６

１０－１００ｍｓ

ｌＯＯ－２００ｍｓ

６４６３９６３９０４９

文法０文法１文法２

評価文

個数［％］

ポーズ長

２１

評価文

表-14間投詞直前直後のポーズ長の分布
ポーズ長

直後

前

直

個数Ａ[％］Ｂ[％］個数Ａ[％］Ｂ[％］

ポーズなし

255

2１．７

3６．９

567

6２．３

6２．９

ポーズあり

455

３８．６

６３．１

343

３６．８

３７．１

８

０．９

文頭/文末
間投詞総数

467

３９．７

1,177個

910個

間投詞を含んだ文法は，文中の任意の単語の問に出現可能とした文法(文法１）と，文頭及び助詞の後ろに合うＢは文頭/文末の間投詞を除いての割合である。

間投詞を認めるようにした文法(文法２）との，二つを

ここで，間投詞の直前に関しては，“ポーズなし”が用意した。また，間投詞を認めないオリジナルな文法

Ａで22％，Ｂでも３７％となっていることから，ポーズ(文法０）も用意した６前述した評価用データ５０文にが現れ易い傾向があると思われる。また，逆に，間投

おける，これらの３通りの文法についてのテストセッ

詞の直後に関しては，“ポーズなし，，がＡで６２％，Ｂ

トパープレキシティを表-11に示す。文認識結果を次で６３％となっており，間投詞の直前とは逆に，ポーズの表-12に示す。

が現れ難い傾向があると思われる。また，間投詞の直この結果から，間投詞を１０個に絞った認識では，こ前直後のいずれかにポーズが現れる割合は８１％程度

れらを単語登録するという方法は，本タスクの音声認になっている。表-14より，間投詞の直前直後のポーズ

識システムとして十分良い認識精度が得られることがが独立に現れると仮定した場合，どちらかにポーズが分かった。

現れる割合は７７％（＝１．０－０．３６×0.63）となるので，

４．ポーズの特徴分析
４．１ポーズ長の分布

ポーズは間投詞の前後独立に現れると言える。
４．３言い直しとポーズ

言い直し対象の直前直後に現れるポーズを表-15に

ここでは，間投詞や言い直しと，ポーズとの関連を示す。ここで，言い直し対象とは，「(しゅ）宿舎」と中心に調査を行った。まず表-13に，１０，s以上の無音いう場合では「(しゅ)」の部分を言う。なお，Ａは文

区間をポーズと見なしたポーズ長の分布を示す｡なお，頭の言い直し対象を含めての割合，Ｂは除いての割合

今回は，促音による無音区間及び破裂音の直前の無音である。

区間はポーズと見なさず，対象からはずしてある。

ここで，言い直し対象の直前に関しては“ポーズな４．２間投詞とポーズ

し，，がＡで６０％,Ｂで６１％となっていることから，ど間投詞の直前と直後に現れるポーズ長の分布を表－ちらかと言うと言い直し対象の直前にはポーズが現れ１４に示す｡なお,Ａは文頭/文末の間投詞を含めての割難い傾向があると思われる。また，逆に，言い直し対；

自然な音声対話における間投詞・ポーズ・言い直しの出現パターンと音響的性質
表-15言い直し対象直前直後のポーズ長の分布
ポーズ長

４００－５００ｍｓ

象の直後に関しては，“ポーズあり”が８５％となっており，このことから，言い直し対象の直前とは逆に，ポ７００－８００ｍｓ
８００－９００ｍｓ

９００－１，０００，ｓ

し対象の直前直後のいずれかにポーズが現れる割合は1,000ｍs＋

９１％程度になっている。表-15より，言い直し対象の直

総数

231個

125

８７
６１
６４
５０
２０７

１

ーズが現れ易い傾向があると思われる。また，言い直1,395個

前直後のポーズが独立に現れると仮定した場合，どちらかにポーズが現れる割合は９０％（＝1.0-0.15×

表-17文節内のポーズ0.61）となるので，ポーズは言い直し対象の前後で独立に現れると言える。

個数

文節の境界に現れていたポーズ長の分布を表-16に示す。表-16より，文節境界に現れるポーズ長の分布は，ポーズ全体のものに似ているが，文節内に現れるもの
は，１００，s未満が６８％と，かなり多くなっている。

言い直し
助動詞の前
数詞の問
他の単語境界

１１１

複合語の中

名刺接尾辞の前

１２

7４

ポーズの１３％にものぼるものである。まず，文節内と

３１２１１

157

格助詞の前
接続助詞の前７

総数231個のポーズが現れていた。これは,今回対象とした

終助詞「よ」の前

計
９４４４４１０８６３８

4,597個であるが，少なくともこの５％の文節内にはポるが'０)，今回対象とした対話においては，文節内に計

２１１

単語内

ー般に，文節内にはポーズは現れないと言われてい８４２４０２０７１５４

また，今回対象とした対話に含まれる文節数は，

１０２０４９０１５８４

終助詞｢ね｣の前

個数

２

４．４文節内，文節境界に現れるポーズ

lOOms未満１００，s以上

内容

７

董憲曇讓電雲塞蔓鑿墓肇筆雲霞篝琴寒寒雲雪雲筆善零蘂鑿琴童董憲篝臺琴篭讓篝曇毒罫書曇雲塞毒塞塞毒鑿寒篭慧鷺雲嚢塞讓琶簔琴憲寒筆寒寒挙塞曇華寒箏琴澪寒寒墓塞茎寒寒零墓慧慧黛逗慧寒寒蜑墓墓薫拳景き『（ミミミ・書蒼寒ミミき『ミミミミ罰．、きざ二等ミさ茎黄承意罰蕃全呈茎毒呈零豊蔓篝慧塞挙曇蓬華善葦雲墓墨蓑蓑塞琴寒怠曇葦讐妻毒雪雲塞季竃琴書寒寒叢二塞章護憲暮雪●ご蟇毒ご受尋尋琴竃蕃きき蓮冨言挙璽導き冬豊薯冨こき惹毒峯蔓二義裏書寒寒季慧一審一二書董薯量寒寒等毒峯垂童韮薫

５００－６００ｍｓ
６００－７００ｍｓ

116109●□●●●□●■Ｃ●●

３００－４００ｍｓ

４９０３８０２４６６８

129個

194

125

８３９８７９６４４３４

２００－３００ｍｓ

１１

０．０

257

●●●●●●●●●●白１０－１００ｍｓ
ｌＯＯ－２００ｍｓ

０９９５９３９６３９９

1５．５

８４．５

８６６３３１０２１０３

言い直し総数１２５個

1５．５
８４．５

６

２．４

文節境界

個数［％］個数［％］
７６６８９３２６３２９

３８．５

文節内

ポーズ長

５１１

３７．６

表-16文節内，文節境界のポーズ長

１

文頭

6０．０

6１．５

加川０

ポーズあり

直後

個数Ａ[％］Ｂ[％］個数Ａ[％］Ｂ[％］
万〃３

ポーズなし

前

直

207

231

ーズが現れていることになる。これは少数ではあるが，無視はできない程度の割合である。そこで，文節内に5．言い直しの特徴分析

おいて，どのような場所にポーズが現れているのかを
表-17に示す。

５．１文長と言い直し出現の相関

悪悪意萱毒苓雫牟雪辱茎与旨量ｓ蚕竃寒寒票こぎ一超憲雫邑亙式ミョ＄公聿写皀召蛍亀舂ミ翠舂季エヨ》⑤奉零苧這寒毒ヨ零寄ご琴）害毒『

終助詞や格助詞，接続助詞の直前に現れるポーズが言い直しは，表－１で見たように，平均するとおよそ計131個，５７％と半数以上を占めている。また，複合

１０文に１回以上の割合で現れている｡図－１から分かる

語中の単語と考えられるものの境界に現れているもの

ように，およそ文が長くなるほど，言い直しも発生しが２４個，１０％を占めている。文節内で行われている言易いと言える（注：ただし，文長の長いものほどデー

い直しに伴うポーズが１０個あったが,これらはいずれタが少ないので誤差は大きい)。ここで，発生頻度は，も１００，s以上のポーズであった。単語内においてポ図中の直線で近似できる。すなわち，１文節当たり３％ーズが現れているものも２８個あった。ただし,２８個のの割合で発生すると言える。このことから，音声対話

うち,２４個が80,s未満と，かなり短いものであった。

システムでは言い直しに対処できなければならないこ

ここで，単語内に現れているポーズと，文節内で行わとが分かる。

れている言い直しに伴うポーズを除く計193個，８４％

５．２言い直しの形態

が単語境界もしくはそれに類する位置に現れている。

言い直しの形態についての結果を表-18に示す。なお，表中の記法であるが，“Ｒ"は同一語句の繰り返し，

日本音響学会誌５１巻３号（1995）

208

表-19言い直し対象の単語数

7０

対象単語数出現数［％］

6０

5０

幻

｛訳〉鵠廓ヨ

０
３

、００

０

８

5.6％

１

9２

64.3％

２

3０

21.0％

３

５

3.5％

４

５

3.5％

５

２

1.4％

６

１

0.7％

数字はそれぞれの単語数を表す。また，例文の"（）”でくくられている部分を言い直し対象，その後の部分
０２

４

６８１０１２１４1６１８＋

丈長(文節数）図－１を言い直しと呼ぶ。なお，表が繁雑になるため，言い直し対象の直後などの間投詞は無視しての集計として文長と言い直し出現率ある。表-18に示されるように,１単語の単純な繰り返

し，もしくは置換が他のものに比べるとかなり多く出現しているものの,大多数を占めるような形態はない。

表-18言い直しの形態
形態
Ｒ１：１Ｒ１：１

どちらかを受けて(いた)いただきます。

個数4７

Ｓ１：１Ｓ１：１

情報工学課程を(受け)受験されるとなりますと，２７
Ｒ１：１ｓ１：ｌＲ１：１ｓ１：１

ほとんど(並行に)並行でやってくもんですから，
ＲＬ１Ｉｓｌ：２Ｒ１：１

たとえば，（－の)滋賀の－の瀬の方ですねえ。
単語内(単語を繰り返さない）

ホテルの方がそうな(る）りますね。
Ｄ１：１(希望,)試験とカコはあるんでしょうか。

９

８

８

６

Ｓ１：１Ｒ１：ｌＳ１：ｌＲ１：１－応(大学院への)修士課程への全員進学が原則

４です。
Ｒｒ２Ｒ１：２

おそらく（一人ず)一人ずつの面接に

これは，言い直しが話者のフィードバックによって行われると考えれば，納得のいく結果である６

また，言い直し対象となっている部分の構成単語数

を表-19に示す。この結果は，文献７)に示される英語における結果とほぼ同じ結果になっており，言い直し対象となっている単語がl～2単語の場合で全体の８５％と，かなりの部分を占めている。なお，ここで;対象単語数０というのは,次の例のように,単語内での発声間違いにおいて単語を言い直すことなく間違えた音からそのまま正しい音を発声するというものである。
「ホテルの方がそうな（ろ）りますよね｡」

またプ今回，言い直し対象の直後に，４４回（言い直し総数の２９％）間投詞が現れていた。このうち，「え」が36.4％，「あ｣が20.4％，「あの｣が18.2％と上位三つで７５％を占めていた。また，言い直しの形態との関係では，“Ｒｌ：ｌＲ１：１，，に間投詞が現れたのが８回

４

その他

4０

計

153

と，形態とは無関係に間投詞が現れると仮定した場合(47×0.29＝１４回）の６割程度の出現数であったこと，
また“単語内”の場合には間投詞が現れなかったこと(形態と無関係と仮定した場合には２回)，逆に"Ｒ１：ｌＳ１：ｌＲ１：ｌＳ１：1,,や“Ｄ１：１”では６回（形態"S”は語句が同義もしくは同じ文法カテゴリのものにと無関係と仮定した場合にはそれぞれ３回と２回）も変更されていることを示す。また，“1s”は挿入が行われていること，“Ｄ”は語句の切り捨て，つまり言い直間投詞が現れたことなどから，言い直し対象に間投詞が続くかどうかは言い直しの形態と何等かの関連があしによって文の内容が当初のものから変更されている

ると思われるが，結論づけるには資料が少ない。

ことを表す。これら"Ｒ,”“S,”“1s,”“Ｄ"に続く数字

５．３音響的な変動の解析

は，それらの対応関係を示し，また“：”の後にある

２音節以上の長さの，“ＲＲ”タイプ（30個）の言い209

自然な音声対話における間投詞・ポーズ・言い直しの出現パターンと音響的性質
９

１１

4０

ＩＯＣＵ

言い直し
８

７

６

３５

■■■■

ランダム

ＵＢｑＯＩ

同一単語

■￣０

凸

■■

3０

宇

￣

2５

■■

￣

1５

■■

、■｜

0.5１．０１．５２．０２．５

０．６～０．８ユ．０～1．２１．４～1．６１．８～２，０
０．８－ユ．０１．２－１．４1．６－１．８２．０＋■■｜

ロ：□■ロロロ■：ロ■ロココ■■■■■一■■｜■］■■｜■■一■■■■ロニヱ『｜■■｜｛『一五『起一■｝ココ口・ロロ■且口口・副ヨゴゴヨ

ロ■い■■、■■■■■■■■■■■■■■■■■一一ｍ■■■■■■■■■■匂⑪■■」。｝『『室二二『『重ヨュロ■■⑰■■⑪■■■■⑥■■」『二コ『臣】一『『垂卓二０■■■■｜■■■■■■

５■、■■■■■■■、■■⑤ロ■、■’ロ

０

８日日日日日1０

２

・：ロロロ訓記郡部郡部部部型一一一口’－．

３

■■

2０

口：：□｜口：：。■ロロ■皿訓卸。－『一口一一二

ね鴎丑

４

￣

ご冊隅沮

５

１■

’■■

3.0３．５

マッチング距）唯図－２言い直し対象区間長と言い直し区間長のﾋヒ

図－３マッチング距離の分布

表-20マッチング距離

が，言い直し区間での平均距離と，ランダムなマッチ

壬三塁し平均最大最小分散

ングでの平均距離とでは重なっている部分も多い。言
い直しの場合であれば，距離が１．８以上のものは７％

言い直し対象と３７．７１３９２．０６０．８００１０程度と少ないが，ランダムの場合でも，距離が１．８以言い直し区間下の場合が２７％程度とかなりの割合になる。また，同

ランダムな２区間４１．０２．１４３５２０．８４０１６

一単語の言い直しの場合でも，言い直しの場合の方が同一単語の２区間５０５２．０９２．７７０．９２０．２４

平均距離が小さくなっているので，言い直し区間の自動検出ができる可能性がある。これは次節で検討する。
５．４言い直しの自動検出の試み

直しでの，言い直しの対象となる部分と，言い直して

本実験では,音声データのみを用いて,ＤＰマッチンいる部分との長さの比(言い直し対象区間の長さ/言いグによるワードスポッテイング法によって，“ＲＲ"と直し区間の長さ）を，図－２に示す。３０個中，２８個が0.6いう形態の言い直しの自動検出を試みた。

以上２．０未満に入っており，特に１．０以上1.4未満に方法としては，無音区間を取り除いた音声データの半数が入っていることから，言い直しに際して発話時言い直し対象区間と言い直し区間は連続しているた間が大きく異なることにはならないが，若干短めになめ，その境界をあるフレーム（JS）と仮定する。そしる傾向がある。

て,ＪＳの前の何フレームかと後の何フレームかに対し言い直し対象区間と言い直し区間のマッチングの平てＤＰマッチングを行う（フレーム数は可変)。ただし，均距離（30対）と，ランダムに抜き出した音声データ

音声データ中のどこに言い直しが存在するかは分から

同士(145対)のＤＰマッチングを行った場合，また同ないため，ＪＳは音声データの始点から終点まで，１回一単語を発声した場合の音声データ同士（２０対）のマのマッチングごとに１フレームずつ移動する。最終的ッチングの平均距離を表-20に示す。なお，同一単語のに，マッチングの平均距離の小さいパスが，言い直し場合は，文献13）で用いた音声データを使用しての結の候補であると考える。

果である。

このような方法によって，自動検出を試みた結果でなお，「ランダム」とは，音声データからオーバラッ

は，言い直し対象区間の始点と，言い直し区間の始点

プがないように,ランダムに抽出した３０～５０フレーム

のみに注目した場合,得られた候補の上位１０個を考え長の音声を，同一話者のデータ同士でマッチングを行ても，全体の４０％程度しか検出できなかった。これは，った結果である。また，図－３に，各々の分布を示す。

およそ１音節の１/3程度のズレを認めた場合である

平均としてみれば，言い直し区間の平均の方が小さい

が，仮にｌ音節の２/３程度のズレを認めても，上位1０日本音響学会誌５１巻３号（1995）

2１０

恒を考えても６０％程度が正解になるにすぎなかった。

われると考えられるため，これは自然なことであろう。

また，４．３節の結果から，パワーの谷を利用して，言い言い直しに対しては，より高度な，文法などを考慮し直し対象の終点の候補を得る方法も試みたが，良い結た分析を更に進める必要がある。また，言い直し対象

果は得られなかった。

の８４％は直後にポーズを伴っていた。

これは，前節で述べたように，マッチングの平均距

更に，言い直し対象と言い直しは，音響的には似て離だけでは言い直し以外の箇所と重なる部分もあるこいるものの，言い直し以外でも同程度に類似した部分とが一つの理由として考えられる。また，言い直し区が現れる場合も少なくない。また，始点・終点では音間の－部であるならば，始点や終点が正解からかなり声パターンの暖昧さのためにマッチングがうまくいか

ズレてはいるものの,かなりの割合で検出できている。

ないなどのことから，自動検出は良い結果が得られな

そのため，仮に本来検出したい部分のパスが得られた

かった。ポーズの利用などを含め，今後の検討を要すとしても，その順位が低くなってしまっている場合もる。

あった。これは，対象区間が短いことにもよる。実際

文献の言い直し区間の直前には，ポーズが８４％存在するが，本手法ではこれを利用しなかった。この利用を含め，本手法は今後の改良を要する。

6．まとめ
間投詞の語彙としては，少数の語彙が多用されており，また出現位置にも偏りが見られた。また，間投詞の６３％は直前にポーズを伴っていた。

間投詞を含む文の音声認識による実験では，間投詞の発声のゆらぎに関しては，他の概念語よりもゆらぎが多いものの，その差は小さく，出現頻度の多い間投詞を単語として登録する方法によって，評価実験を行った。この方法は，単語パープレキシテイの増加と計算量の増加が問題となるが，文認識の性能としては良好な結果が得られた。計算量の問題に関しては，高頻

出間投詞のみを辞書に登録し，その他の間投詞が発声された場合に関しては未知語が挿入されているとして対処する方法6)によって，かなり緩和される。
一般に文節内にはポーズは現れないと言われていたが，今回は文節内に２３１個のポーズが現れていた。これは，今回対象にした全文節数（4,597文節）の５％程
度にあたり，自然な音声対話においては，文節内にもポーズが無視できない割合で現れうることが分かった。特に，そのうちの５７％は助詞の直前であり，その出現位置がかなり偏っていることが分かった。また，

文節内に現れるポーズの６８％が100,s未満と，文節内に現れるポーズは，他の部分に現れるポーズよりも短いものが多かった。
また，言い直しに関しては，その形態の分類は得られたものの，間投詞の場合ほどに顕著な形態というものはなかった。言い直しは，誤りの訂正や，文の構造や単語を変更するために行われているもので，これらの訂正・変更は発話からのフィードバックによって行

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