遠野物語における方言音声のキーワード検索の実現
Realization of keyword search for dialect voice of Tono old tales
感性情報学講座 0312014016 飯田 英仁
指導教員：伊藤慶明 小嶋和徳
1. はじめに
近年，大量のビデオデータなどから特定のキーワードを検索する機能が求められており，音声中の検索語検出(STD: Spoken Term Detection)に関する研究が盛んに行われている．また，スマートフ
ォン等の普及に伴い，音声をキーワードとして入力する SQ-STD(Spoken Query STD)の研究が活性
図１：提案システムのイメージ図化している．

表 1：ワードと各サブワードの表記例

標準語音声に対しては音声の自動認識や検索は高い精度で実現されているが，方言や訛りのあwordる音声の自動認識は困難である．方言を自動認識

syllableするためには，方言の学習データを作成し，音声

monophonekawa

認識システムに学習させる必要がある．方言の学

triphone#-k+ak-a+w

a-w+aw-a+#

習データの作成には，方言音声の書き起こす必要demiphone#1kk2aがあるが困難な作業である．一方，方言音声を音SPS

#kkk

川カワ

k1aka

a2w
aa

a1w
aww2aw1aa2#

waaaa#

ww

節や音素など単語より小さい単位のサブワード

く．語り部が物語を語っている時に用意されたキで認識しておき，キーワードを与えてテキストあーワードが話された際，そのキーワードの解説をるいは音声で検索することは実現可能であるとモニタに表示する．

考える．

このシステムを実現するために，方言は学習デ

遠野物語は岩手県で語られている昔話で訛りータにない未知語と同等の処理で対応できるとや方言を巧みに使用し，趣を出しており，遠野で考え，単語より小さな音声言語単位のサブワードは毎週，岩手県内のホテルなどでも定期的に公演を用いた検索を行う．その時，予め用意したキーが行われている．しかし，遠野物語の公演では県ワードを与える際，テキストと音声のいずれかが外から来た人などが視聴する際，重要なキーワー有効か STD を用いて評価する．サブワードとしドが方言や訛りのため分からず内容が十分理解て音節，triphone，demiphone 1)，SPS 2)があり，できないことが多い．語り部(遠野物語の語り手)

表 1 に表記例を示す．demiphone は triphone を時も解説を行っていないのが現状である．

間的に 2 分割したもので，SPS は IPA 音声記号よ

そこで物語中，重要なキーワードが話された時

り音響物理的特性を考慮して SPS 記号に分割しに客席に，隣にモニタなどを用意し，そこに方言たものである．本研究では方言の検索に有効なサの用語などの解説を表示し，公演を聞いている人ブワードを実験により検証する．

が理解できるようにしたいと考える．字幕として3. 評価データ

全ての言葉をモニタに表示してしまうと，画面表示にのみ注目してしまい，遠野物語の趣を損ねてしまうため，キーワードの解説表示にとどめることにした．

2. 提案システム
提案するシステムのイメージを図１に示す．
物語のキーワードとその解説を予め用意してお2 名の語り部に 2 つの物語を語ってもらい(表2)，その音声を発話毎に区切り，検索対象とした．
物語についてキーワードと考えられる言葉を抽出した．そのリストを表 3 に示す．
無音区間を自動で発話毎にする方法もあるが，今回は物語独特の長い無音区間を考慮し，約 5 秒程度言葉の境を手動で切り出した．

表 2：遠野物語のドキュメント一覧
語り部

物語名Precision)を用いた．

(分：秒)

間数

五徳の話

2：25

37

長生きの薬

2：2040

ミソサザエ

5：15

69

金の鉈

2：50

36

表 4：音声・テキスト検索精度(MAP[％])
視聴有音声

視聴無音声

テキスト52.17

53.21

62.25

MAP[％]

佐々木イセ

正部家ミヤ

70
65

61.83

62.25

syllable

発話区word

収録時間

55991110キーワード数

SPS

金の鉈demiphone

ミソサザエtriphone

正解数(平均，最小，最大)
長生きの薬

58.1860

表 3：遠野物語のキーワード数と五徳の話

64.94

63.08

図 2：認識別検索精度比較図(MAP[％])

4.2 実験結果

正平均

3.2

2.89

5.18

4.2

解

最小1111数

最大1051193.1 キーワード作成条件
表 3 において，重要と考えられる用語をキーワードとして選定した．そのキーワードが発話されている区間を見つける際は，正しい書き起こし文ではないが，遠野物語の公演口調で記されている本を参考に音声を聴きながらテキストキーワードの作成を行った．3) 4)
音声キーワードについては男性 5 名，女性 5 名の計 10 名に音声を聴かせず作成したテキストキーワードを発話したもの(視聴無キーワード)と音声を聴いてもらい，発音を似せて作成したテキ
ストキーワードを参考に発話してもらったもの(視聴有キーワード)を音声キーワードとしている．

4. 評価実験
4.1 実験条件
音響モデル,言語モデルの学習には日本語話し
言 葉 コ ー パ ス (CSJ:Corpus of SpontaneousJapanese)の全 2702 講演から，評価用に用いられる 177 講演を除いた 2525 講演のうち偶数講演(1255 講演，約 287 時間)を使用した．単語・音節・triphone の場合，音響モデルは 3 状態のトライフォン系列で構成し，状態系列により 3009 状態とした．SPS の場合，音響モデルは 3 状態の1482 状態である．demiphone の場合，音響モデルは 3 状態の 5259 状態である．混合数は 32 混合とした．評価指標においては MAP(Mean Average

表 4 より，音声よりもテキストの方が約 10ptほど精度に違いが表れた．原因としては今回使用した音声認識システムが CSJ の標準語の学習データであったため，ドキュメントと音声キーワー
ドの認識結果に誤差が生じ，テキストキーワードの精度が高くなったと考えられる．
図 2 はそれぞれ認識方法を変更し，検索した結果である．一番検索精度が高いのは SPS 認識であり，状態としては少ない方が精度は高くなる傾向があると考えられる．

5. おわりに
本論文では音声とテキストの検索精度と認識方法による検索精度の評価を行った．しかし，評価データはまだデータ量が少なく正しい結果であるとは言えない．これから徐々にデータ量を増やし，この論文で取り上げた結果の再算出を行うとともに，他の手法の提案を考察していく．

参考文献
1) 岩田耕平，伊藤慶明，小嶋和徳，石亀昌明，
田中和世，李時旭，“語彙フリー音声文書検索手法における新しいサブワードモデルとサブワード音響距離の有効性の検証，”情処学論，vol.48, no.5, pp.1990–2000, May 2007.
2) K.Tanaka and H. Kojima,“A between-worddistance calculation in a symbol domain and itsapplications to speech recognition,” Proc.
International Conference on Neural Information
Processing (ICONIP-97), pp.1107–1111, 1997.
3)母からの贈り物 佐々木イセ物語集
初版 2008/1/124) 遠野むかしばなし 正部家ミヤ物語集
続・続, 第 4 集 初版 1993/5/1, 1995/8/1