DEIM Forum 2017 E7-4

ゲームキャラクタと声質の傾向分析
酒井えりか†

伊藤彰教††

伊藤貴之†† お茶の水女子大学 〒 112–8610 東京都文京区大塚 2 丁目 1–1†† 東京工科大学 〒 192–0914 東京都八王子市片倉町 1401–1
E-mail: †{sakai.erika,itot}@is.ocha.ac.jp, ††akinori@edu.teu.ac.jp
あらまし

日本では毎年たくさんのアニメやゲームが制作され，数多くのキャラクタが生み出される．その声を担当する声優のキャスティングは，キャラクタの印象を決定づける重要な要因となる．本報告では，キャラクタと声質の関係について分析する諸手法を提案する．具体的には，まずポータブルゲームの音声を収録したデータベースを構築する．続いてそのデータベースからいくつかのゲームを選出して音声データを収集し，得られた音声データの音響特徴量を算出する．また，選出したゲームを構成する各キャラクタに対して，その声を被験者に聴取してもらい印象値を回答させる．以上で得られた音響特徴量と印象値の関係を学習させる．この学習結果を活用することで，新しいキャラクタに関する任意の印象値を与えることで適切な音響特徴量を推定できる．この音響特徴量の推定結果をカバーできると思われる声優を選出し，声優候補リストとして生成する．一方で，ゲーム作品に関するウェブ上の文書から自然言語処理を用いてキャラクタ間の距離を算出し，可視化する．我々が観察する限り，この距離はゲームキャラクタ間の共起性を表している．これらを用いることで本研究では，声優候補リストとキャラクタ間距離から声優をキャスティングするシステムの開発を目指す．このシステムは例えば，声優をゲームキャラクタに割り当てる際の議論に有用であると考えられる．
キーワード キャラクタ，音響特徴量，声質1. は じ め にタの音響特徴量を算出すると同時に，その声が与える印象について被験者調査を実施する．以上の特徴量と印象値を自己組織アルバート・メラビアンは「メラビアンの法則 [1]」と称し化マップ (SOM: Self-Organizing Map) [2] に学習させ，それて，好意・反感などの態度や感情のコミュニケーションについによって得られた音響特徴量と印象値の関係から，新しいキャて実験結果を発表している．感情や態度について矛盾したメッラクタに対する任意の印象値を与えることで音響特徴量を推定

セージが発せられた時に聞き手に与える印象は，話の内容などする．推定された音響特徴量からその音響特徴量をカバーしての言語情報が 7%，口調や話の速さなどの聴覚情報が 38%，見いる声優を選出し，声優候補リストとして生成する．さらに，た目などの視覚情報が 55%を占めるという結果が得られた．こ

ゲーム作品に関するウェブ上の文書からキャラクタ間距離を算のような状況において聞き手は，喋っている内容である言語情出し，この分布を可視化する．以上の処理によって推定された報よりも，声のトーンや発話のピッチなどの聴覚情報から大き音響特徴量とキャラクタ間距離から最終的には，声優をキャスな印象を受ける，ということを意味する．

ティングするシステムを開発できると考えている．

現在日本では毎年たくさんのアニメやゲームが制作され，数多くのキャラクタが生み出される．アニメやゲームにおいても，感情と内容が裏腹になった発言は多く見られる．このような状況においてもメラビアンの法則により，聴覚情報である「声質」はキャラクタを印象づける重要な要素であると考える．よって，

2. 提 案 手 法
本手法は大きく分けて図 1 に表すように 2 つの処理手順から構成される．

•

キャラクタの声の印象：音響特徴量と印象値を調査し，キャラクタの声を担当する声優のキャスティングは，キャラク印象値から音響特徴量を推定することで声優候補リストを生成

タの印象を決定づける重要な要因となると考えられる．これをする．

議論するにあたり，キャラクタと声の関係にはどのような傾向•

キャラクタ間距離の可視化：ゲーム作品に関するテキスがあるのか，どういうキャラクタにはどういう声質が合うのか，トデータからキャラクタ間距離を算出し，可視化する．

といった点を解明することが必要となる．

各処理段階の詳細について以下に論じる．

本報告では，キャラクタに対して適切と思われる声優を推薦するシステムの開発を目標として，キャラクタと声質の関係を分析する諸手法を報告する．具体的には，まずソニー製のポータブルゲーム機プレイステーションポータブル (以下 PSP) で制作されたゲームの音声を録音する．この音声から各キャラク

図1 研究概要2. 1 研 究 題 材本研究ではゲームキャラクタの声質を題材とする．理由の一図 2 使用した 16 の音響特徴量つとして，ゲーム以外のメディア（例えばアニメ）では BGMと音声が重なっているシーンが多く，我々の環境ではその分離が難しいから，という点があげられる．それに対してゲームでは一般的に，背景音を無音にする設定が可能であるため，音声のみを収集するのが容易である．本研究では前準備として，キャラクタと担当声優のデータベースを構築した．現時点で我々は，2013 年から現在 (2015 年 8 月) までに発売された 156 作品を対象としたデータベースを構築している．そのデータベースから我々は，20 以上のキャラクタを担当している声優を選出した．
具体的には，我々自身で所有するゲームの中から対象となるものを PSP でプレイし，各キャラクタのセリフをソニーウォークマンのシンクロ録音を利用して収集した．

について 10 セリフを選んで音響特徴量を算出し，その平均値を算出した．続いて 10 セリフの各々の音響特徴量について，その平均値との距離を算出した．本研究ではユークリッド距離およびマンハッタン距離を算出してその値を観察し，結果としてユークリッド距離を採用することにした．10 セリフの中で平均値との距離が最小となるセリフを代表セリフとし，ユーザに与える印象を調査するために使用した．本研究では大学生 15人にセリフを聴取してもらい，その印象値を回答させた．ユー
ザに与える印象調査法は清水らの「動画特徴量からの印象推定に基づく動画 BGM の自動生成」[4] にて提案されている評価システムを採用した．この評価システムでは，音声を順に並べてもらうことで相対評価を可能としている．またアンケート項

3. キャラクタに適した音響特徴量の推定

目には，木戸らの「通常発話の声質に関連した日常表現語の抽キャラクタの•

音響特徴量の計算•

キャラクタの印象値に関する被験者調査•

声優候補リストの生成

出」[5] を参考とし，「高い声」「低い声」などを含めた 8 種類の表現語対（図 3）を適用した．以上で算出した音響特徴量と印象値を SOM に学習させた．また SOM を用いることにより任意の印象値を与えることで音響特徴量の推定を可能とした．推の 3 つの工程で構成される．各工程の詳細について以下に論述する．

定された音響特徴量から，新しいキャラクタを担当するのに適切な声優のリストを生成することができると考えている．

3. 1 音響特徴量の計算
2.1 節にて収集した音声データに対して音響特徴量を計算す
る．我々は現時点で，音響特徴量の計算に VoiceSauce [3] を用いている．本手法で用いている音響特徴量は声の高さと関係があると言われる基本周波数など計 16 種類（図 2）である．この16 の音響特徴量を 16 次元ベクトルとして扱った．続いて，各ゲームキャラクタの声の音響特徴量の範囲を計算する．以下、i番目のゲームキャラクタの音響特徴量の範囲を
minmaxRi = {[f1min , · · · , f1max ], · · · , [fnf, · · · , fnf]}(1)と表記する．なお nf は現在の実装では 16 となる．この値は後述する通り，任意のゲームキャラクタについて適切と思われる声優を推薦するために用いられる．

3. 2 ユーザの印象値調査
続いて本研究では，録音した音声データの印象調査を実施した．この調査では 8 人の声優の 17 キャラクタを対象とし，各々

図 3 ユーザ印象調査で使用した表現語対

3. 3 SOM の学習結果と音響特徴量推定の結果
図 4〜図 6 はそれぞれ各キャラクタについて，音響特徴量のみ，印象値のみ，音響特徴量と印象値の両方，を SOM に学習させた結果である．図 7 は任意の印象値から音響特徴量を推定した結果である．なお著作権の都合上，一部のキャラクタにはA〜H のアルファベットを割り当てた．

では (masato, E) は寡黙でクールな性格であり，(B, G) は明るい性格である．以上の配置結果から我々は，音響特徴量と印象値を学習させた結果は妥当であると判断した．
続いて，この学習結果を用いて，新しいキャラクタに関する任意の印象値を入力し推定音響特徴量を算出する方法を示す．
本手法では新しいキャラクタに対応する任意の印象値を入力す
図4

音響特徴量のみの学習結果

ると，既に学習されたキャラクタの印象値を補間してその任意の印象値が得られる位置にそのキャラクタを配置する．続いて，(reiji, D, H), (masato, B, E, G), (cecil, toya, A, C, F) の

その位置の周辺に既に配置されたキャラクタの音響特徴量を補3 組のキャラクタ群を，それぞれ同じ声優が担当している．以間することで，新しいキャラクタにふさわしい音響特徴量を推上により，声優によってカバーできる音響特徴量の幅に違いが定する．

あることを確認できる．また，E と F は声優が違うにも関わらず，近くに配置されているため，この 2 人の声優は似たような声を発することができると考えられる．一方で，(reiji, D, H)の声の領域は他のどのキャラクタとも距離をとっており，個性的な声であることが示唆される．

図7

任意の印象値から音響特徴量を推定した結果

図 7 中の赤い点は，任意の印象値を与えて推測した音響特徴量を表す．

3. 4 声優候補リストの生成
図5

印象値のみの学習結果

新しいキャラクタの適切な音響特徴量を f = {f1 , · · · , fnf }として推定し，音響特徴量の範囲 Ri と比較する．i 番目のゲー

印象値のみの結果で非常に面白いと感じたのは，図 4 より(natsuki, E) の距離が近いが，この両キャラクタは我々が解釈する限り二面性を持つキャラクタである．また，このペアよりムキャラクタのすべての音響特徴量がfjmin < fj < fjmax(2)

左に配置されている (ren, tokiya, masato, F) は我々の主観でを満たす場合，i 番目のキャラクタを担当する声優が新しいキャは寡黙でクールなキャラクタであり，逆に右に配置されているラクタに対する声優候補の 1 人であると判断する．すべての(cecil, show, otoya, toya) は明るいキャラクタである．また，ゲームキャラクタ Ri を適用し，新しいキャラクタに対する声音響特徴量のみでは距離が離れていた (reiji, toya) が，印象優候補リストを生成する．

値では近くに配置されている．reiji のプロフィールは、「細かいことは気にしない性格で所々おおざっぱだが、仕事に対して4. キャラクタ間距離の可視化は非常に真面目」と書かれており、また toya のプロフィール

本研究では研究対象としているゲーム作品に関するウェブ上は「チャラい見た目や行動に反して、実家はお寺」と書かれての解説を収集し，大規模文書データから単語の意味表現を学習いる．どちらも外見によらずという点で似ており，音響特徴量する Word2Vec [6] を適用することで，キャラクタを多次元ベだけでは近くに配置されなかったキャラクタが印象値の調査にクトルとして数値表現する．この多次元ベクトルの集合に主成よって近くに配置されていることがわかる．

分分析 (PCA) を用いて，それらの距離を可視化した（図 8）．
我々が観察する限り，この可視化結果において近くに配置されたキャラクタは，似ているキャラクタ，対照的なキャラクタ，または同じ場面で一緒に出てくるキャラクタであることが多く，それゆえウェブ上の解説において一緒に語られることが多い．
つまりこの可視化結果から，Word2Vec によって多次元ベクトル表現されたキャラクタ間の距離は，ウェブ上の解説における

図6

音響特徴量と印象値の学習結果

図 4 の説明の際に記述したように (masato, B, E, G) は全て同じ声優が担当しているが，図 6 に示す配置結果では (masato,E) と (B, G) の 2 グループに分離した．前述の通り我々の解釈共起性と相関していることが示唆される．
我々は図 4〜図 6，図 8 から，距離の近いキャラクタには，異なるタイプの声優を割り当てるべきであると結論づけた．例えば図 8 より，（音也，トキヤ）（翔，那月，真斗）は文書上の共起性が高いことが示唆されるが，図 4〜図 6 よりそれぞれ異な

しては，

•

各ゲームキャラクタの声の音響特徴量の範囲を実際に計算すること•

実際に声優候補リストを生成することがあげられる．キャラクタ間距離の部分では，現時点では 1 作品のみでのキャラクタ間距離の可視化画面になっているので複数作品のキャラクタをプロットすることが課題としてあげられる．これらを実装した上で，キャラクタ間距離の可視化画面に声優候補リストにて選出された声優をプロットすることが課題である．

文
図8

キャラクタ間距離の可視化るタイプの声であることがわかる．
声優候補リストによって得られた声優をこの可視化画面に表示することで，声優の割り当てについての議論に使用できる．
また，多次元ベクトルから算出されるキャラクタ間距離を用いることでキャラクタ集合をグラフで表現し，そのグラフに彩色問題を適用することで，声優を自動的に割り当てることも可能である．また，主たるキャラクタの声優は決まっているが他の声優は決まっていないといった際にも，既に決定している声優を固定し，他の声優を自動的に割り当てることも可能となる．

5. 関 連 研 究
我々の調査では，声優の自動推薦に関する先行研究を見つけることができなかった．本手法は，音声の印象に関する研究として菅原ら [7] の研究を参考にしている．菅原らは，印象評価と音響的特徴量との相関を分析し，その知見にもとづいて声質を評価するアプリケーションを開発している．本研究も菅原らの研究と同様に，音響特徴量どうしの相関，キャラクタに関する属性と音響特徴量との相関，などを幅広く分析している．一方で，キャラクタの音声およびその解説文書の適用，声優の自動推薦を目指している点，などは菅原らの研究とは異なる．

6. まとめと今後の課題
本報告では，ゲームキャラクタのための声優推薦ツール開発に向けた検討を行った．このツールはまず自己組織化マップ(SOM) を適用することによって，ゲームキャラクタの印象値と音響特徴量との関係を学習する．これにより，学習結果を用いて任意の印象値から適切な音響特徴量を推定することができる．
さらにこの推定結果から，新しいキャラクタの声優候補のリストを生成できる．同時に，ゲームに関するテキストデータを用いて，キャラクタ間の距離を求め主成分分析を用いて可視化する．声優候補のリストによるこの可視化結果は，声優をゲームキャラクタに割り当てる方法について議論する際に有用であると考えられる．この部分の研究は現在も進行中であり，本稿の最終版には実行結果を示す予定である．
今後の課題としては，まずキャラクタの声の印象の部分に関献[1] A. Mehrabian: Silent messages, Wadsworth, Belmont, California, 1971.
[2] 高塚，Ying：球体 SOM のデータ構造と量子化誤差の考察およびインタラクティビティの向上，日本知能情報ファジィ学会誌，
Vol．19，No．6，pp．611-617，2007．
[3] Shue, Y.： VoiceSauce:A program for voice analysis ，ICPhS
XV,p.p.1846-1849[4] 清水，菅野，伊藤，嵯峨山，高塚：動画特徴量からの印象推定に基づく動画 BGM の自動生成，情報処理学会第 78 回全国大会，
2Q-01，2016．
[5] 木戸，粕谷：通常発話の声質に関連した日常表現語の抽出，音響学会誌，55，405-411，1999．
．
[6] T. Mikolov, I. Sutskever, K. Chen, G. Corrado, J. Dean:,Distributed Representations of Words and Phrases andTheir Compositionality, Neural Information Processing Systems (NIPS), 2013.
[7] 菅原，伊藤：印象評価と音響的特徴量の関係性に基づくいい声
判定アプリケーションの提案, 情報処理学会第 77 回全国大会,
2ZB-04, 2015.