情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

感情音声認識におけるDNN および CNN ボトルネック特徴量の検討
向原 康平1,a)

サクリアニ サクティ1

吉野幸一郎1グラム ニュービック1

中村 哲1

概要：話者感情の揺らぎは音声へ影響を与え，音声認識システムにおいてモデルとのミスマッチを発生させ認識精度を悪化させる．本研究では，DNN ボトルネック特徴量および CNN ボトルネック特徴量を用いることを提案し，感情音声認識精度の改善を図る．ボトルネック構造のニューラルネットワークによって特徴量変換を施したボトルネック特徴量は，入力音声の変動に対して頑健な音響特徴量を抽出できることが示されている．ボトルネック特徴量とは，隠れ層のノード数を少なくしたボトルネック構造の多層ニューラルネットワークから抽出する特徴量である．ボトルネック特徴量は特徴量強調が行われ，感情音声のゆらぎに左右されない音素の本質的な成分を抽出されていることが期待されている．本実験では感情音声に対してボトルネック特徴量変換を行い，それぞれの特徴量で GMM-HMM 音響モデルを再学習する．
この時のボトルネック音響モデルの感情音声に対する精度向上を確認する．また他の特徴量変換手法と組み合わせることで認識精度の向上を図る．DNN，CNN ボトルネック特徴量を用いた認識精度はそれぞれのベースラインと比較し，認識精度の改善が確認できた．また他の特徴量変換手法の組み合わせにより認識精度の向上を確認できた．
キーワード：感情音声認識，ボトルネック特徴量，ディープニューラルネットワーク，畳み込みニューラ
ルネットワーク，特徴量変換手法

Exploring CNN and DNN Bottleneck Features
for Emotional Speech Recognition
Kohei Mukaihara1,a)Sakriani Sakti1 Koichiro Yoshino1
Satoshi Nakamura1

Graham Neubig1

Abstract: Emotion influences the speech and degrades. Therefore emotional speech degrades ASR quality
due to the mismatch between input speech and the acoustic model. In this study, we focus on feature transformation methods to solve this mismatch. We propose a tandem approach using DNN bottleneck features
and CNN bottleneck features for emotional speech recognition. The bottleneck features are made by a deepneural network hidden layer that has a smaller number of nodes than other layers. We hypothesize thatbottleneck sturucture can extract features and bottleneck features represent essential features of phonemes.
By using bottleneck features for emotional speech recognition, we confirm that results improve results compared with other feature transformation methods. In addition, we combine the proposed methods and otherfeature transformation methods to improve emotional speech recognition.
Keywords: Emotional speech recognition, Bottleneck features, Deep neural network，Convolutional NeuralNetwork，Feature transformation

1a)

奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科
Graduate School of Information Science, Nara Institute of
Science and Technology (NAIST), Japan.
mukaihara.kohei.me4@is.naist.jp

c 2012 Information Processing Society of Japan⃝

1. はじめに
音声認識は技術の進歩に伴い普及が進み様々な場面で使用されるようになってきたが，入力音声とモデルのミス1

情報処理学会研究報告
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マッチによりうまく認識できない場面がある [1]．このよP ( X| W ) は単語列 W から入力音声が生成される確率を表うな認識精度低下を引き起こす要因の一つとして，話者感す．それぞれの確率モデルはそれぞれに定式化ができる．

情の揺らぎがある．感情は音声に影響を与えモデルとのミP (W ) は言語モデルと呼ばれ，単語列は時系列に探索されスマッチを生じさせる．通常の音声認識システムでは平静る性質から単語 n-gram によってモデル化される．このと状態での入力を想定しており，感情音声に対応した音声認

き言語モデルは音声認識のタスクドメインに合致するよう識システムは少ない．に学習データを用意する必要がある．P ( X| W ) は音響モ

従来，感情音声認識では感情の変動に対してモデル適応デルと呼ばれ，音素状態ごとに音声特徴量の分布を混合ガ手法が用いられてきた．音響特徴量に対して適応学習する

ウス分布（GMM:Gaussian Mixture Model）で表現する隠手法 [3] や発話内容に関して適応学習する手法 [4] である．

れマルコフモデル（HMM：Hidden Marcov Model) によっ

適応学習手法は適応のターゲットとなる感情と入力音声のてモデル化される．また，実際の音響モデルでは音響特徴感情が一致している場合には認識精度の向上が見込める量から直接的に単語列のモデル化を行うわけではなく，単が，一致しない場合は認識精度の向上は見込めない．また

語と音素列の関係を定義した発音辞書を用いて音素列と単感情に関して適応モデルを作成する場合，適応モデルの数語のモデル化を行う．つまり，音響モデルにおいても音声は定義する感情の個数必要になるという問題点があった．

認識システムが使われる状況に合致した学習データを用意

本研究では感情音声を入力としたときに発生するミスする必要がある．音響モデルにおいて入力音響特徴量とモマッチを解消する手段として特徴量変換に着目し，ボトルデルの間にミスマッチが生じた場合，頑健な特徴量への変ネック特徴量を用いることを提案する [5][6]．ボトルネッ換やモデル適応などの手法が必要となる．

ク特徴量は多層ニューラルネットワークの中間層のユニット数を少なくしたボトルネック構造のネットワークから2.2 線形判別分析抽出される．ボトルネック構造の中間層から抽出する特徴

音声認識では各時間フレームごとの音響特徴量を用いて量は入力特徴量を次元圧縮し，様々な入力音声の中から普認識を行う．このとき各時間フレームは前後のフレームの遍的な特徴を抽出していると考えられる．今回は感情音声影響を受けるため，隣り合ったフレームの特徴量を連結さデータを学習に用いてネットワークを構築するため，感情せることで有効な特徴量になる．しかし単純なフレームのによる影響の少ない特徴量の抽出が期待される．

連結は次元数の増加につながるため，次元圧縮を施してか

本実験では深層ニューラルネットワーク（DNN:Deepら用いられることが多い．音声認識において LDA は次元Neural Network）と 畳 み 込 み ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク

圧縮を行う特徴量変換手法として用いられ，雑音や残響音(CNN:Convolutional Neural Network) の二種類のニューラに対して頑健な特徴量を出力することが知られている [8]．

ルネットワークからボトルネック特徴量を抽出し，複合アプ

ここで LDA による特徴量変換手法について説明する．

ローチによってそれぞれの特徴量を用いて音声認識を行い入力となる特徴量ベクトルは，時間フレーム t に対して前比較・検討する．また線形判別分析 (LDA:Leniar Discrim-

後 k フレームの特徴量を時系列に連結して作成する．LDAinant Analysis) や特徴空間最尤線形回帰 (fMLLR:feature-

では，d 次元の特徴量ベクトル xt を d′ 次元の特徴量ベク

space Muximum Liklihhod Linear Regression) などの特徴

トル y t への変換する行列 W を得ることで次元削減を行量変換手法を組み合わせることで，さらなる精度の向上をう．このとき，特徴量ベクトル xt は時間フレーム t に対する HMM 状態ラベルと対応付けられ，このデータをもと図る．にクラス内分散 S W , クラス間分散 S B の計算を行う．ここでクラス内分散が小さく，クラス間分散の大きくなるよ

2. GMM/HMM 音声認識

うな d′ 次元の y t を抽出することが LDA による次元削減

2.1 音声認識の定式化
音声認識は入力音声 X が与えられたときにその単語列W を求める問題であり，下式のように表現できる [7]．
Ŵ = argmax P ( W | X)

(1)となる．y t を得るため，d×d′ の変換行列 W を考えると，以下の目的関数を定義することができる．

|W T S W W |Ŵ = argmin
TW |W S B W |(3)W

ここで P ( W | X) をベイズ則に基づいて書き換えたとき下式で示すように 2 項の積が最大となる W を求める問題として定式化される．

Ŵ = argmax P (W ) P ( X| W )2.3 fMLLR
音響モデルと入力音声のミスマッチ解消の手段として，特(2)W

このとき P (W ) は単語列が生成される事前確率を表し，

c 2012 Information Processing Society of Japan⃝

これを満たす Ŵ を解析的に求めることで変換行列を得る．

徴量変換に対してモデルを適応させる手法が存在する．最尤線形回帰 (MLLR: Maximum Likelihood Linear Regres-sion) は，HMM/GMM 音声認識における話者適応の代表

2

情報処理学会研究報告
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的な手法である [9]．MLLR は音響モデルの GMM における平均ベクトル µ=(µ1 ,..., µn ) の線形変換によってモデルを更新する．式 (4) に平均ベクトル µ 関するアフィン変換の式を示す．

µ̂ = Aµ + b(4)A は n×n の行列であり，b は次元数 n のベクトルである．
MLLR は教師データとして与えられる適応話者の音声に対

図 1

ボトルネック構造ディープニューラルネットワーク

Fig. 1 The bottleneck structure of deep neural network.

して尤度が最大になるようにこの A, b を推定する．話者適応の手法として，平均ベクトルの変換のみでなく GMMの共分散に対しても変換をかける fMLLR 手法がある．この手法はモデルの更新にとどまらず，特徴量空間全体の座標変換ととらえることができるため，特徴量変換手法として考えられている．

3. 提案手法
本研究では特徴量変換手法に着目し，感情音声に対して認識精度の向上を図る．本章では複合アプローチに基づき、

図 2

ボトルネック構造畳み込みニューラルネットワーク

Fig. 2 The bottleneck structure of convolutional neural network.

ボトルネック層を持つ多層パセープトロン (MLP: MultiLayer Perceptron）から得られたボトルネック特徴量を用トワークを連結させる．

いた特徴量変換手法を提案する．提案手法である DNN ボCNN は局所的な歪みに対しても頑健性を持つため，感トルネック特徴量，CNN ボトルネック特徴量を構成する情の変化による影響を受けにくくなることが期待される．

要素についてそれぞれ説明を行い，ボトルネック特徴量と本実験ではボトルネック構造の CNN を考える．入力からGMM/HMM 音響モデルの複合アプローチによる特徴量変の数層は畳み込み層・プーリング層を繰り返す構造を持ち，換について説明する．

全結合のニューラルネットワークを接続する．この時，中間層の一部が他のユニットよりも少ないボトルネック構造

3.1 ボトルネック特徴になっている．

3.1.1 DNN ボトルネック特徴量
DNN は多層のニューラルネットワークによって構成されるが，本手法では図 1 の通り中間層の一部を他のユニッ3.2 GMM/HMM 音響モデルとボトルネック特徴量による複合アプローチ

ト数よりも小さくするボトルネック構造を用いる．DNN に

本節では複合アプローチによる特徴量変換について説明

よる学習は事前学習 (pre-training) と微調整 (fine-tuning)

する．複合アプローチは [10]，MLP を用いた非線形特徴量に分けられる．pre-training では，入力層から順にボトル変換手法とみなすことができる．複合アプローチでは，音ネック中間層に向けてオートエンコーダを用いて教師なし

響特徴量ベクトル xt は MLP の出力ベクトルを正規化し学習を行い，初期値を与える．pre-training が終了すると，た Ψ(yt ) に変換される．この Ψ(yt ) の出力分布は GMM

ボトルネック層から HMM 状態を表現している出力層までによりモデル化され，HMM 状態 qt の尤度計算を可能にをつなげて fine-tuning を行う．fine-tuning には誤差逆伝する．元の音響特徴量ベクトル xt の出力分布 P ( xt | qt )搬による教師あり学習を行う．この時，出力層は状態数のは，MLP による変換規則に従い P ( Ψ(yt )| qt ) として表現数だけユニットを持っており，入力音声に対応する音素をされる．複合アプローチは，識別問題を解くように学習し分類するように学習が行われる．完成したネットワークはたネットワークを特徴量変換器としてとらえ、変換特徴特徴量変換のために用いられ，変換されたボトルネック特量を HMM/GMM 音声認識の入力として用いる手法であ徴量を用いて GMM の再学習を行う．

る．複合アプローチでは，変換特徴量として出力層におけ3.1.2 CNN ボトルネック特徴量

る MLP 特徴量が考えられてきた [11] が，異なる構造としCNN は，音声の局所的な特徴量抽出を担う畳み込み層てボトルネック構造となっている中間層をボトルネック特と，細かいズレを問題にしないようにぼかし効果を加える徴量として用いることも可能である [12]．本手法においてプーリング層を交互に繰り返す構造の多層ニューラルネッ

は DNN，CNN それぞれで音素識別問題を解くように学習トワークである．図 2 に示す通り，畳み込み層，プーリンした．ニューラルネットワークの枠組みとして考えると，グ層を交互に繰り返しその後全結合の多層ニューラルネッ

少ない中間層から音素識別問題を解くことになるため，ボc 2012 Information Processing Society of Japan⃝

3情報処理学会研究報告
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トルネックになっている中間層には識別に有効な特徴量がDBNF抽出されていることが期待される．また複合アプローチのLDA 特徴量変換を施した特徴量を入力として DNN を利点として，GMM/HMM 音響モデルで用いられてきた次学習し，そのネットワークを特徴量変換器としてボト元圧縮や話者適応などの手法をそのまま用いることができる．本研究では，ボトルネック特徴量音響モデルに従来の特徴量変換手法を適用し，認識精度向上を図る．

4. 実験
4.1 実験設定
実験では，感情音声に対してボトルネック特徴量変換手法を用いて音声認識を行う。また他の特徴量変換手法とを組み合わせた手法との比較検討を行う．提案法である

DNN ボトルネック特徴量 (DNN-BNF) 変換手法，CNN ボ
トルネック特徴量 (CNN-BNF) 変換手法に対してそれぞれ異なる設定で実験を行い，結果を比較検討する．今回は音
声認識器は Kaldi tool kit[13] を用いて学習，テストを行

ルネック特徴量を抽出，音響モデルを再学習する．

fMLLR-DBNF
LDA 特徴量変換の後に特徴量空間の変換を施し，その特徴量を入力として DNN の学習に用いる．

LDA-fMLLR
LDA 特徴量変換を施し，テストを行った後，テストデータの特徴量に対して尤度が高くなるように特徴量空間を変換する．

DBNF-fMLLR
ボトルネック特徴量を用いてテストを行った後，テス
トデータの特徴量に対して尤度が高くなるように特徴量空間を変換する．

う．音響モデルは日本語話し言葉コーパス (CSJ: Corpus本実験では LDA の入力を MFCC 前後 4 フレームを合of Spontaneous Japanese)，約 45 時間を用いて学習した．

わせてベクトルとし，40 次元の特徴量に次元圧縮を施す．

DNN-BNF は MFCC+∆+∆∆，CNN-BNF は FBANK をfMLLR はテストデータに対して特徴量空間の変換を行っそれぞれ特徴量として HMM/GMM 音響モデルを学習すている．この時テストデータは感情，強度ごとに分類しる．また感情音声として感情評定値付きオンラインゲームてそれぞれでテストを行っているので，話者に加えて感音声チャットコーパス (OGVC: Online gaming voice chat

情に適した空間に特徴量を写像している．DBNF の学習

corpus with emotional label)[14] を用いた．OGVC には受には Kaldi+PDNN toolkit を用いる．DNN の入力次元は容（ACC），怒り（ANG），期待（ANT），嫌悪（DIS），恐LDA，fMLLR ともに 40 次元 ×11 フレームで 440 次元とす

怖（FEA），喜び（JOY），悲しみ（SAD），驚き（SUR）のる．ネットワーク構造はデフォルト設定である 6 層，10248 種類の感情ラベルが定義されており，それぞれの感情発ユニット，ボトルネック層は 5 層目で 42 ユニットになっ話が約 20 種類用意されており，その発話内容をプロの俳ている．

優男女 2 名ずつが読み上げた音声を収録している．感情に

4.1.2 CNN-BNF 変換手法

は強度が設定されており，感情を含まない平静状態（レベCNN-BNF 変換手法は，図 4 に示すように実験を行う．

ル 0）から弱（レベル 1），中（レベル 2），強（レベル 3）と本手法においては FBANK 特徴量から CNN-BNF 変換す

感情強度を上げて同じ文章を収録する．一名につき 664 発る場合と，変換した後にさらに fMLLR 特徴量変換を施し話，計 2656 発話が収録されており，今回の実験では，言語た場合それぞれについて認識精度を確認する．これ以降，モデルは OGVC のデータのみから学習する．また男女のCNN-BNF を CBNF と呼ぶ．それぞれの実験結果についペアでデータを半分に分け，一方をテストデータ，もう一て説明する．

方を学習データとして用いる．テストは感情と強度でそれCBNFぞれ分類し，各テストデータは男女合わせて 40 発話で構FBANK 特徴量を入力として CNN を学習し，そのネッ成される．学習データはテストデータに用いない 1328 発

トワークを特徴量変換器として用いてボトルネック特話で構成される．

徴量を抽出，音響モデルを再学習する．

4.1.1 DNN-BNF 変換手法
DNN-BNF 変換手法は図 3.a，3.b に示すように実験を

CBNF-fMLLR
CBNF 変換を施したのちに fMLLR 特徴量変換を行う．

行う．ボトルネック特徴量変換の前に特徴量変換を施す場

この時の変換は話者，感情に適応して行われる．

合と，ボトルネック特徴量に対してさらに特徴量変換を

CNN-BNF の学習は Kaldi-PDNN toolkit を用いる．入施す場合に着目して実験を行う．これ以降，DNN-BNF を力には FBANK 1320 次元を用いる．畳み込み層，プーリDBNF と呼ぶ．それぞれの実験結果について説明する．

ング層を合わせて 1 層の CNN 特徴量抽出層と考え，入力

LDAから 2 層はこの層を重ねる．その後に 4 層からなるボトル

MFCC に対して LDA 特徴量変換を施し，LDA 特徴量

ネック構造ニューラルネットワークを接続する．この時 3で音響モデルの再学習を行う．特徴量変換手法のベー層目がボトルネック特徴量となりユニット数は 42，そのほスラインとして扱う．

かのユニット数は 1024 とした．

c 2012 Information Processing Society of Japan⃝4

情報処理学会研究報告
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表 1

DNN-BNF を用いた感情ごとの音声認識結果

Table 1 Emotional speech recognition results using DNN-BNF
LDA(a) DNN-BNF 変換前の特徴量変換の適応

DBNF

fMLLR-

LDA-

DBNF-

DBNF

fMLLR

fMLLR

ACC

23.33

15.40

14.29

14.92

13.81

ANG

24.02

20.34

12.26

17.28

15.20

ANT

15.14

16.56

10.13

10.24

13.94

DIS

21.89

35.74

22.29

25.10

32.93

FEA

37.34

26.79

22.78

32.07

27.43

JOY

23.87

17.27

8.11

13.36

12.91

SAD

27.08

30.27

17.53

22.67

23.04

SUR

58.43

31.27

22.09

32.77

27.90

AVE

28.89

24.21

16.19

21.05

20.09

(b) DNN-BNF 変換後の特徴量変換の適応
図 3 DNN-BNF 変換手法

Fig. 3 DNN-BNF feature transformation

図 5 感情強度ごとの認識結果

Fig. 5 DNN-BNF feature transformation depends on emotion
level

効果があまり大きくなく，変換をしてから識別学習を行うほうが認識精度を向上させることが確認できた．感情強度ごとに実験結果を確認すると，感情強度が高くなるにしたがって全体の認識精度は低下する．各手法ごとに見ると，fMLLR-DBNF が感情に対して頑健な特徴量になっていることが確認できる．また単体の DBNF と比較して，fMLLR 特徴量変換を合わせた場合の精度向上も確認でき
図 4CNN-BNF 変換手法

Fig. 4 CNN-BNF feature transformation

4.2 実験結果および検討
4.2.1 DNN-BNF 変換手法

た．今回の fMLLR は話者と感情の両方に適応しているため，感情音声に対しても影響を受けにくい特徴量になっていると考えられる．

4.2.2 CNN-BNF 変換手法
感情ごとの認識結果の平均を表 2 に示し，感情強度ごと感情ごとの単語誤り率 (WER: word error rate) の平均にすべての感情音声認識結果を平均した結果を図 6 に示す．

を表 1 に示し，感情強度ごとにすべての感情音声の WER

CBNF 変換手法による結果は，LDA を入力として用いて学を平均した結果を図 5 に示す．ベースラインである LDA

習する DBNF とその fMLLR 変換を行った CBNF-fMLLR

特徴量変換に対して，ボトルネック特徴量変換 (DBNF) にと比較する．CBNF を DBNF と比較した場合，平均のよって平均で約 4.6%の認識精度の向上が確認できた. まWER で 1.4%ほど精度が劣っている．また fMLLR 変換にた fMLLR 特徴量変換と組み合わせることで，認識精度のよる認識精度の向上は確認できるものの，DBNF-fMLLR改善も確認できた．DBNF と比較すると，DBNF-fMLLR変換と比較すると 3%ほど精度が劣っている結果になった．

では約 4.1%の改善．fMLLR-DBNF では約 8%の改善を確

しかし感情ごとに確認すると，DNN-BNF 全体で認識精度認できた．fMLLR 変換は LDA に施した場合と比べるとの低下がみられていた DIS の感情において認識精度が勝

c 2012 Information Processing Society of Japan⃝5情報処理学会研究報告
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表 2

DNN-BNF と CNN-BNF の音声認識結果の比較

Table 2 CNN-BNF emotional speech recognition results com-

換したが，認識の際に感情情報を用いた手法について検討する．

paring with DNN-BNF
DBNF

DBNF-

CBNF

fMLLR

CBNF-

謝辞

fMLLR

本研究の一部は， JSPS 科研費 26540117 および 26870371の助成を受け実施した．

ACC

15.40

13.81

18.73

20.95

ANG

20.34

15.20

20.10

15.69

ANT

16.56

13.94

18.52

13.07

DIS

35.74

32.93

30.32

27.71

FEA

26.79

27.43

25.95

27.43

JOY

17.27

12.91

21.77

17.87

SAD

30.27

23.04

31.5

25.37

SUR

31.27

27.90

38.39

35.77

AVE

24.21

20.09

25.66

22.98

参考文献
[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

図 6

DNN-BNF と CNN-BNF の感情強度ごとの認識結果比較

Fig. 6 CNN-BNF compare with DNN-BNF results depends on[7]emotion level

る結果となった．このことから，CNN-BNF は DNN-BNF[8]とは異なる特徴量抽出を可能にしているということが確認できた．また認識精度に関しては，特徴量変換を施した特徴量の入力を行っていないため，さらに認識精度が向上す[9]る可能性がある．

5. まとめ[10]

本研究では感情音声認識に対して，ボトルネック特徴量変換手法による精度改善を図った．具体的には，DNN-BNF変換手法，CNN-BNF 変換手法をそれぞれ提案し，感情音声の認識精度を確認した．また感情音声に対してはボトル[11]ネック特徴量変換手法に加えて，LDA，fMLLR の特徴量変換手法を合わせて用いることで，さらなる認識精度の向上を[12]確認した．この時，fMLLR 特徴量をボトルネック特徴量変換の入力とする fMLLR-DBNF 手法は，ベースラインと比[13]較して約 12%の精度向上を確認できた．CNN-BNF 変換手法は DNN-BNF と比較したとき精度が劣るが，DNN-BNFとは異なる特徴量を抽出していることが確認できた．今後は CBNF に特徴量変換を施した入力を用いることで，DNN-BNF の精度に近づけることができるのか確認を行う．また，今回は感情音声認識に対して頑健な特徴量へ変c 2012 Information Processing Society of Japan⃝[14]

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