1　はじめに
我々は日常、コミュニケーションの手段として、音声を使用している。例えば、ラジオを聴いていて、 「へぇ～……、そういうこともあるんですね」と聞こえてきたとする。この部分を聞けば、話者の性別や、喜んでいるのか、感心しているのか、疑問に感じているのか、といった情報が伝わってくる。このように、音声は話者の身体性や心理状態など様々な情報を伝達している。これらの情報は、活字化してしまうと欠落してしまう情報である。これらは、言語情報に対して、パラ言語情報、非言語情報と呼ばれている。藤崎は、音声が伝達する情報を意識的に制御できる情報と、意識的に制御できない情報に分類・定義した[1]。表1. 1に藤崎による分類を示す。
言語情報は、言語記号が伝達する情報であり、文字は言語情報の伝達を行っている。パラ言語情報は、対話の制御にかかわる情報のほか、発話の意図や話者の心的態度に関する情報である。具体的には、聞き手に新しい情報を伝達しようとしているのか、伝達された情報に対してどのような評価を下しているのか、などの情報である。非言語情報は、話者が意識的に制御できない情報であり、話者の身体性、性別や特徴、感情に関する情報である。藤崎は、パラ言語情報と非言語情報とを意識的に制御できるか、できないかで分類をおこなったが、本研究では、対話中に容易かつ動的に変更できるか、できないかという視点で図1. 1のようにパラ言語情報と非言語情報を分類する。感情においても、その種類や強弱に応じて、対話に関連して音声の何らかの特徴が容易に変更されると考え、感情もパラ言語情報に含むものとする。音声では同じ「え」であっても、何かに気づいたときの「え」であったり、落胆の「え」であったり、相槌の「え」であったりする。この際、我々は適切な声の高さや強さ、または長さなどの変化を付けて発声している。このようにパラ言語情報の伝達には、声の高さや強さ、大きさ、長さなどの音響的特徴が関係していると考えられており、パラ言語情報に関して様々な研究がなされている。石井ら[2]は、自然対話音声に出現する感動詞がもたらすパラ言語情報と発話スタイル（「気息音」や「りきみ」を含んだ発話）のバリエーションを調べた。その結果「あ」や「え」、「うん」などの感動詞についてパラ言語情報をまとめ、感動詞の種類およびその発話スタイルをパラ言語情報の識別に考慮する必要があることを示した。鶴ら[3, 4]は、声優が感情を込めて発声した音声が聞き手にどの程度正しく伝達されているのか、韻律的特徴から聴取実験を続けている。女性被験者を対象にした実験により、話者の意図を表現する韻律パラメータは、男性音声では、「アクセント指令の大きさ」、「フレーズ指令の大きさ」および「最高基本周波数」、女性音声では、「最低基本周波数」と「最高基本周波数」であると推察できたとしている。また、男性被験者を対象にした実験と比較することで、被験者の性差で感情を判断する韻律的特徴に違いがあることが示唆された。前川[5]は、多次元尺度法を用いて、「顕著さ」、「問い合わせ」、「大きさ」の３軸でパラ言語情報の知覚空間を構築した。それを基にパラ言語情報の言語依存性について実験を行い、非学習者群の知覚空間には、「問い合わせ」の軸が欠落していることを発見した。そのためパラ言語情報には一定範囲で言語依存性が認められることを示唆した。伊藤ら[6]は、2004までに開発された「覚醒-不覚醒」、「快-不快」、「確信-不確信」の３軸からなる心理空間に情動ベクトルを定義していた心理モデルに、「覚醒−不覚醒」と「快−不快」の２軸から構成される気分ベクトルを定義し、人間の気分の変化を定義した。森ら[7]は、パラ言語情報を「快−不快」、「覚醒−睡眠」、「支配−服従」、「信頼−不信」、「関心−無関心」、「肯定的−否定的」の６軸の評定項目を用いた抽象次元に基づき分析を行っている。その結果、同一条件でのラベリングは比較的高い一貫性があること、評定項目の中では「支配-服従」における評定のばらつきが大きいことが示唆された。宮城[8]は、実際の発話ではない合成音声において、「ええ」の基本周波数の変化率に注目し、パラ言語情報との関係を探った。高見[9]は、声の高さおよびその変化から人間がどのような情報を受け取るのかを調べるために、「ええ」という２モーラ語のF0の高さおよび変化に注目し、聴取実験を行った。その結果、24個の印象語は、変化率と声の高さのどちらかで印象の受けやすさが決まるもの、両方で決まるものなどの傾向を見つけた。藤原[10]は、「ええ」とは異なった母音2モーラ語「ああ」に注目して聴取実験を行うとともに、「ええ」と「ああ」に見られる違いを検討した。その結果、異なる語では、F0の高低および変化により、受け取られる印象の傾向や程度も異なることが明らかになった。このように、実際の対話音声や、感情を込めて発声した音声、または、合成音声など様々な音声の韻律的特徴と、パラ言語情報との関係を調べるための研究が教多く行われている。本研究では、高見が着目した「ええ」のF0の高さに加え、「ええ」のモーラ継続長の変化にも注目して聴取実験を行い、被験者がどのような音響的特徴の変化によってどのような印象を受けるかを調査・分析した。
2
聴取実験
2. 1 音声試料
対話中の間投詞は「え（えー）」、「えと（えーと）」、「あ（あー）」、「あの（あの一）」、「ま（ま一）」などが頻繁に使われる[11]。これらの字面には意味はないが、話し方により、何らかのパラ言語情報を伝達している。今回の実験では、対話に頻繁に使われ、話し方によって豊富な種類のパラ言語情報が伝達される多義的な母音２モーラ語「ええ」を用いた。様々なパラ言語情報を伝達可能であるような多義的な語でないと、被験者が受け取る印象が、その語自体の意味や印象に影響を受けてしまう可能性が考えられるからである。 「ええ」は２モーラからなる語である。モーラとは、音節と同じく、複数の分節音が強くまとまった単位をあらわす音韻論的概念である。日本語音声学では拍と呼ばれ、ひとつの音節は常にひとつ以上のモーラを含むという関係がある[12]。音節とは、母音を核として、その母音単独か、前後に子音を従える構造をとる。一方、モーラとは、母音、子音＋母音、拗音（「子音＋子音＋母音」）、長音（「－」）、促音（「っ」）、撥音（「ん」）を１モーラとする。例えば、「チョコレート」は「チョ」、「コ」、「レー」、「ト」の４音節だが、モーラで数えると、「チョ」、「コ」、「レ」、「一」、「ト」の５モーラとなる。今回の実験では、この「ええ」という２モーラ語の、前半の１モーラ「え」と後半の１モーラ「え」の高さ及びモーラ継続長を変えた合成音声と、声の高さ及びモーラ継続長を変化させない合成音声を作成し実験に用いた。これらの合成音声をそれぞれ評価対象音声、基準音声と呼ぶ。基準音声は、高見の実験時に使用したものと同様で、120  Hzのまま一定で声の高さを変化させない1モーラ0. 2秒の「ええ」を使用した。なお、基準音声の120  Hzは、一般男性の基本周波数である[13]。評価対象音声として、声の高さが下がる「サ０ミ０」、「ド１レ０」、「リ１サ0」の３つの音声と、声の高さが上がる「ソ０レ１」、「ラ０ソ１」の２つの音声の計5種類のF0の組み合わせを使用した。F0の組み合わせとしてこれらの音声を選択した理由については2.2節の「音声選択」にて記述する。 1モーラ「え」の継続長として、「0.１秒」、「0.１3秒」、「0.１7秒」、「0.２3秒」、「0.３秒」、 「0.4秒」の６つの段階を使用した。モーラ継続長の段階としてこれらの長さを選択した理由については2. 3節の「モーラ継続長の段階の選択」にて記述する。以上より、最終的に5×6×6の計180種類の評価対象音声を作成した。なお、これらの合成音声はフォルマント合成方式のk1attの合声器を用いて作成した。klattの合声器は基本周波数やフォルマント周波数などの40のパラメータを指定することで合成音声を作成することができる。表2. 1. 1にk1attの合声器への入力パラメータとその簡単な説明を示す。この40のパラメータの内、声の高さの調整としてf0、f1、f2を、声の大きさの調整としてavpを可変とし、それ以外は全て固定の値としている。パラメータの固定値は、klattの合声器に付属するサンプルを参考にした。また、第１フォルマントと第２フォルマント周波数は以下の式により求めた。 F1 = −0.564948×F0+580.2 F2 = 0.732157×F0+1712.56この式は小林による/e/のF0からのF1、F2の回帰式[14]を参考に、より「ええ」に聞こえやすいように修正をおこなった式である。 1つの音声ファイルは、基準音声の３回の繰り返しと、それに続く１回の評価対象音声が１セットとなっており、各「ええ」と「ええ」の間には0.８秒の無音区間がある。 「ええ」の発声の始まりと終わりに、それぞれ0. 03秒づつ声の大きさを徐々に上げる、下げるといった調整を行い、「ええ」の、前半の「え」と後半の「え」の間にも0. 05秒で声の大きさの調整を行っている。また、評価対象音声のモーラ境界においても声の大きさの調整と、声の変化が自然なようにF0、F1、F2のわたりの制御を行っている。具体的には、モーラ境界の0. 06秒でF0、F1、F2を後半の「え」の値に徐々に近づけている。

2. 2 音声選択
本研究では、高見が着目した「ええ」のF0の高さに加え、「ええ」のモーラ継続長の変化にも注目して聴取実験を行うため、高見と同様のF0の組み合わせ数では、被験者数との兼ね合いから被験者実験を行うのは困難である。そのため、高見の被験者実験時に用いられた75種類のF0の組み合わせのうちから、その実験結果を基に5種類のF0の組み合わせを選択して、本研究の被験者実験に使用する。まず、高見の被験者実験時に用いられた75種類のF0の組み合わせを表2. 2. 1に示す。 (表中、濃い背景のもの。)
このF0の組み合わせは、前半１モーラは120Hzを中心とする１オクタープ幅、後半１モーラは１オクターブ半幅の範囲で音声を作成してある。音声の変化の幅を表2. 2. 2に示す。なお、音名の周波数を決める際の音律は十二平均律を用いている。十二平均律は1オクタープを12の均等な音程に分割した音律で、隣り合う2音の周波数比は 112  となる。表2.2.3に音程と周波数比の対応表を示す。
※)同じ音名が存在するため、便宜的に数字を付けている
高見が75種類の音声で被験者実験を行った結果を基にクラスター分析を行った。図2. 2. 1にデンドログラムを示す。ここで、各データの距離はユークリッド平方距離、クラスターを形成する際の距離の計算には最遠隣法を用いている。なお、高見の実験結果については、参考文献[9]を参照されたい。本研究では、5種類のF0の組み合わせが必要なため、距離3. 8で分割を行い5つのクラスターを得た。 ◆クラスター 1: 「う０リ０」、「り０フィ０」、「ﾌｨ０フィ０」、「ﾌｨ０リ０」、「ﾌｨ０サ０」、 [チ0ミ0]、「ｻ0ミ0」、「ﾌｧ0ミ0」、「ソ0リ0」、「ﾌｧ0リ0」 ◆クラスター 2: 「ﾘ1 7 0」、「ﾚ1 7 ﾟ 1」、「ﾚ1ﾚ0」、「ﾄﾞ 1 7 7 0」、「ｼ0ﾚ0」、「ﾗ0ﾚ0」、 「デﾟ１レ０」、「チ０ツ０」、「チ０ツ０」、「トﾟ１ミ０」、「レ１リ０」、「シ０フィ０」、 [ﾘ1ﾘ0]、「ｼ0ﾄﾞ 1]、「ﾄﾞ 1ﾚ0」、「ｼ0ｼ0」 ◆クラスター 3: 「ﾐ１ﾐ０」、「ﾃﾞ１ﾗ０」、「ﾘ１ﾌｨ０」、「ﾘ１ﾌｧ０」、「ﾘ１ｿ０」、 [ﾘ1ﾃﾞ 1 ]、「ﾃﾞ 1ｻ0 ]、「ﾐ1ﾃﾞ 1 ]、「ﾚ1ﾌｧ0 」、「ﾘ1ｻ0 」、 [ミ1シ0]、「レ1フィ0]、「レ1シ0」、「ミ1ファ0」、「ミ1フィ0」 ◆クラスター 4: 「ﾁ0ﾌｨ1」、「ﾗ0ｿ1」、「ｻ0ｿ1」、「ﾌｨ0ﾌｨ1」、 [ﾄﾞ 1レ1 ]、「チ0ミ1 」、「ﾄﾞ 1ソ1 」、「ソ0ソ1 」、「ソ0ソ1 」、 [70741]、「740771」、「ﾄﾞ１フィ１」、「チ０ソ１」 ◆クラスター 5: 「ﾃﾞ [ｿ0ｼ0 ]、「ミ1ﾐ1 ]、「ﾃﾟ 1 ]、「ﾃﾟ 1 ]、「ﾗ0ﾚ1 」、 「ファット1」、「う0ミ1」、「ツ0レ1」、「ツ0デﾟ 1」、「ウィ0レ1」、 「ﾌｧ０ﾘ１」、「ﾌｧ０ﾌｧ１」、「ﾌｨ０ミ１」、「ﾘ１ﾌｨ１」、「ﾘ１ツ１」このクラスター間に有意差があるか多変量の分散分析を用いて確かめてみた。その結果を表2. 2. 4に示す。なお、検定にはウィルクスのラムダを用いる。検定の結果、Pr (>F)値が2.2e-16以下のため、0. 001の危険率で有意といえるので、有意差ありと見ることができる。クラスター間に有意差があったので、本研究で用いるF0の組み合わせは各クラスターから1音声ずつ選ぶこととした。 ("ətəldmol" *) tsnloq re.fo.ipvəO .iəisnp
11

各クラスター内からどの音声を聴取実験に用いるか決定するため、各クラスター内での印象語の評価の平均値を求めた。その結果を表2. 2. 5に示す。
表2. 2. 5 各クラスターの印象語の平均値
この各クラスター内での評価の平均値と各音声の評価を比較して、最もマンハッタン距離が小さい音声をそのクラスターを代表する音声として聴取実験に用いる。なお、マンハッタン距離とは各クラスターと各音声の印象語の差（絶対値）の総和のことである。数式で書くと、   Σ | X i-  Y i |   となる。 (X 』が各クラスターの印象語の平均値、Y 』が各音声の印象語の印象語）各クラスター内の各音声とのマンハッタン距離を求めた結果を表2. 2. 6に示す。
表2. 2. 6より、クラスター１の中で最もマンハッタン距離が小さいのは「サ０ミ0」である。よって、クラスター１を代表する音声「サ０ミ０」を本研究の聴取実験に用いる。同様に、クラスター２からは「ド１レ０」、クラスター３からは「リ１サ０」、クラスター４からは「ラ０ソ１」、クラスター５からは「ソ０レ１」を代表する音声として聴取実験に用いることにする。なお、表2. 2. 6には、小数点以下第2桁までしか表記していないため、「サ0ミ0」と「フィ０サ０」が同じ値になっているが、小数点以下第９桁目の値が「サ０ミ０」の方が小さいため、クラスター１の代表音声として「サ０ミ０」を選択している。この５音声について、特徴的な点を以下に挙げる。 ・「サ０ミ０」は、全体的に音の高さが低く、高さの変化も小さい声が下がる音声・「ド１レ０」は、音の高さの変化が大きい声が下がる音声・「リ１サ０」は、全体的な音の高さ、音の変化が中程度の声が下がる音声・「ソ０レ１」は、全体的な音の高さ、音の変化が中程度の声が上がる音声・「ラ０ソ１」は、音の高さの変化が大きい声が上がる音声なお、声の高さが下がる音声のことを「負の音声」、声の高さが上がる音声のことを「正の音声」とする。なお、クラスターを代表する音声の選択の際、マンハッタン距離でなくユークリッド距離が最も小さい音声をクラスターを代表する音声として選択すると、クラスター 1からは「フィ０サ０」、クラスター２からは「ド１レ０」、クラスター３からは「リ１サ０」、クラスター４からは「サ０ソ１」、クラスター５からは「ソ０レ１」の音声が選択される。選択した５種類の音声のF0の変化を図2. 2. 3に示す。図2. 2. 2のマンハッタン距離の場合、負の音声として2音、3. 5音、5音の音階の変化をする音声と、正の音声として3.5音、5音の音階の変化をする音声が選ばれている。これらの音声は3.5音、5音の変化が対称となっており、図2.2.3のユークリッド距離の場合よりも特徴的な音声の選ばれ方をしている。そのため、本研究ではマンハッタン距離により音声の選択を行った。
2．３　モーラ継続長の遷択
本研究では、「ええ」のモーラ継続長の変化にも注目して聴取実験を行うため、モーラ継続長についていくつかの段階を設けなければならない。聴取実験を行う被験者数等を考慮した結果、6つのモーラ継続長の段階を本研究では設けることにした。 6段階のモーラ継続長を決めるにあたり、高見の聴取実験時のモーラ継続長（0.2秒）に対し、1/2倍したモーラ継続長（0.1秒）を最も短いモーラ継続長とし、2倍したモーラ継続長（0.4秒）を最も長いモーラ継続長とした。モーラ継続長の各段階が等比になるようにするため、以下の計算により各段階のモーラ継続長を決定した。
以上より、各段階のモーラ継続長は以下のようになる。 A = 0.2 × 1/2 = 0.1秒B    =    A    ×    1.31951    =    0.131951秒C    =    B    ×    1. 31951    =    0. 174111秒D ll C    ×    1. 31951
E ll
F = E × 1.31951
しかし、klattは0. 01秒単位で音声を作成するので、小数点第３位を四捨五入する。すると、最終的なモーラ継続長の段階は、「0.1秒」、「0.13秒」、「0.17秒」、「0.23秒」、「0.3秒」、「0.4秒」の６つとなる。
2. 4実験方法
音声の聴取にあたっては、180セットを各々20セットからなる9つの再生リストに振り分けた。表2. 4. 1に各再生リストの音声を示す。なお、各音声の名前は、1モーラ目のF0、2モーラ目のF0、声の高さが上がるか下がるか、1モーラ目のモーラ継続長、2モーラ目のモーラ継続長の順になっている。声の高さが上がるか下がるかは、上がる場合には＋を、下がる場合には−を付けている。モーラ継続長は、1が最も短い0. 1秒を、6が最も長い0. 4秒を表している。被験者に３つの再生リスト、計60セットの音声に対して、聴取実験を行った。ただし、被験者ごとに聴取する再生リストの組み合わせは変えている。被験者には１セットごとに基準音声に対して、評価対象音声を聴取したときに受ける印象を、28個の印象語について各々「受け取れない」～「ハッキリ受け取れる」の５段階で評価してもらった。今回用いた印象語を表2. 4. 2に示す。なお、高見が行った実験に用いた印象語に「苛立ち」、「相槌」、「自信あり」、「自信なし」を加えた藤原と同じ28個の印象語を今回の実験で用いる。
被験者は密閉型ヘッドフォンを装着し、パソコンを用いて聴取実験を行った。また、音声の聴取と印象語の評価は被験者がマウスの操作だけで行えるように音声提示システムを作成し実験に用いた。音声提示システムを図2. 4. 1に示す。まず実験前に被験者は合成音声に慣れるため、「試しに合成音声を聞く」ボタンを押し、練習用の４つの合成音声（「ラ０ソ１+55」、「ド１レ０−22」、「ソ０レ1 +25」、「サ0ミ0 −52」）を聞く。練習用合成音声を聞き終わり、合成音声に慣れたと思えば、「実験を始める」ボタンを押す。慣れたと思れなければ、再度練習用合成音声を聞くことも可能である。そして、自身の性別をラジオボタンで選択し、 「決定」ボタンを押し、実験を始める。実験に入ると、被験者は再生リストをダブルクリックで選択し、「再生」ボタンを押す。そして流れた音声に対して、「受け取れない」から「ハッキリ受け取れる」までの５段階で評価を行い、各印象語の横にあるラジオボタンを選択する。また数回に１回、音声の長さを問う表示があるので、その場合は、音声の聞こえた長さをラジオボタンで選択する。再度音声を聞きたい場合は「再生」ボタンを押せば何度でも聴取可能であるが、前の音声には戻れない。全ての印象語（と音声の長さ）を評価し終えると、「次」ボタンを押し、同様に音声に対して聴取・評価を行っていく。選んだ再生リストが終わると、次の再生リストを選択し、同様に聴取・評価を行っていく。また、実験の正当性、妥当性のため、このシステムは全ての印象語を評価しないと次の音声には進めないチェック機能を備えている。さらに、評価する際の印象語の並びも順序効果の影響を抑えるため、各セットごとに並び変えを行っている。なお、今回の実験の被験者は大学生及び大学院生30名である。被験者のデータについては以下のとおりである。 •性別・・男性24名、女性6名・平均年齢・・21. 7歳•年齢の標準偏差・・1.680 ・最高年齢とその人数・・26歳（1人） ・最低年齢とその人数・・18歳（1人） •被験者の出身県・・島根９名、鳥取４名、広島４名、岡山１名、兵庫３名、大阪２名、京都１名、滋賀１名、和歌山１名、長崎２名、大分１名、東京１名
3
実験結果
3. 1

評価対象と方法
被験者による各印象語の評価結果に、声の高さ及びモーラ継続長の変化により、どのような影響があるかを探る。音声と印象語との関係を調べるためにsec、変化率、回帰係数、相関係数を用いる。なお、secとは、前半１モーラと後半１モーラのモーラ継続長（秒）の合計と定義する。また、変化率とは、評価対象音声の変化の程度を表し、以下の式で定義する。 (モーラ継続長の変化率の場合)第１モーラの継続長≤第２モーラの継続長の場合：
第１モーラの継続長＞第２モーラの継続長の場合：
(F0の変化率の場合)第１モーラのF0≤第２モーラのF0の場合：
第１モーラのF0＞第２モーラのF0の場合：

3. 2
secによる評価
各音声ごとの各印象語に対する評価結果をsecごとに平均した結果を表3. 2. 1から表3. 2. 5に示す。悲しみ無関心
secごとのサ０ミ０の各印象語の評価(2/2)
secごとのド１レ０の各印象語の評価(2/2)
表3. 2. 3 secごとのリ1サ0の各印象語の評価(1/2)
secごとのリ1サ0の各印象語の評価(2/2)
secごとのソ０レ１の各印象語の評価(2/2)
表3. 2. 5  secごとのラ0ソ1の各印象語の評価(1/2)
表3. 2. 5  secごとのラ0ソ1の各印象語の評価(2/2)表3. 2. 1から表3. 2. 5のsecごとの各印象語の評価値及び目視から、相対的に評価が高いF0の組み合わせに注目した。まず、「驚き」、「感心」、「高揚」、「疑問」、「強調」に対する、secごとの評価を図3. 2. 1から図3. 2. 5に示す。これらの印象語は、F0の高さの変化が正の音声が、F0の高さの変化が負の音声に比べて相対的に評価が高い傾向が見られた。特に、「驚き」、「疑問」はF0の高さの変化が正の音声と負の音声で評価に大きな違いがあることが見て取れる。また、F0の変化が正の音声でも、ラ０ソ１はソ０レ１に比べて相対的に評価が高く、F0の変化が負の音声でも、「疑問」以外ではリ1サ0は他の2音声に比べて相対的に評価が高かった。次に、「悲しみ」、「無関心」、「不満」、「落胆」、「怒り」、「軽蔑」、 「嫌悪」、「苛立ち」に対する、secごとの評価を図3. 2. 6から図3. 2. 13に示す。これらの印象語は、サ０ミ０が他の音声に比べて相対的に評価が高い傾向が見られた。また、多くの印象語で、F0の変化が負の音声の中では、サ０ミ０、ド１レ０、リ１サ０の順に評価が高く、F0の変化が正の音声の中では、ソ０レ１がラ０ソ１に比べて評価が高い傾向となっている。また、「不満」に関しては、最も短いsecの評価は全ての音声で2.5未満なのに対して、最も長いsecの評価は全ての音声で2.5以上となっていて特徴的である。 「慎み」、「冷静」、「肯定」、「相槌」、「自信あり」に対する、secごとの評価を図3. 2. 14から図3. 2. 18に示す。これらの印象語は、F0の高さの変化が負の音声に特徴的な傾向が見られる。F0の高さの変化が負の音声は、secが短い時にはF0の高さの変化が正の音声に比べて相対的に評価が高い。特に、「肯定」、「相槌」はsecが最も短い0. 2秒の時、F0の高さの変化が負の音声では評価が3付近であるのに対して、F0の高さの変化が正の音声の評価は2にも達しておらず大きな違いがあることが見て取れる。しかし、secが長くなるにつれ両者の評価の差は小さくなっている。これは、F0の高さの変化が正の音声が評価を受けやすくなっているためではなく、F0の高さの変化が負の音声の評価が受け取りにくくなっているためである。 secが最も長い0. 8秒の時には、リ1サ0のみ2. 5以上の評価を受ける印象語もあるが、その他の音声は2. 5に届くものが１つも無くなっている。このため、これらの印象語はsecが長い場合評価を受け取りにくい印象語であるといえる。 「信頼」、「安堵」、「好意」、「中立」、「満足」に対する、secごとの評価を図3. 2. 19から図3. 2. 23に示す。これらの印象語は、リ1サ0が他の音声に比べて相対的に評価が高い傾向が見られた。F0の変化が負の音声の中では、リ１サ０、ド１レ０、サ０ミ０の順に評価が高い場合が多い傾向となっている。この傾向は、図3. 2. 6から図3. 2. 11の印象語とは、反対の傾向ともいえる。 「恐れ」、「同情」、「喜び」に対する、secごとの評価を図3. 2. 24から図3. 2. 26に示す。これらの印象語は、全ての音声において2. 6以下の評価しか受けておらず、全体的に評価が低い傾向が見られた。特に、「喜び」については、評価が2.5を超えるものさえ無かった。これらの印象語は、28個の印象語の中では印象を受けにくい印象語であると考えられる。 「不安」、「自信なし」に対する、secごとの評価を図3. 2. 27から図3. 2. 28に示す。「不安」については、リ１サ０を除く音声では３以上の評価を受けているが、リ1サ0は評価が2. 8の点が一箇所あるだけで、他は2. 5以上もない。「自信なし」については、リ１サ０の評価が2.５以上の点は１つもない。これらの印象語は相対的ではあるが、他の音声に比べリ１サ０は評価が受けにくい音声となっている。
3． 3　変化率による評価
各音声ごとの各印象語に対する評価結果をモーラ継続長の変化率（以下、単に変化率と呼ぶ）ごとに平均した結果を表3. 3. 1から表3. 3. 5に示す。なお、変化率を求める際の第１モーラの継続長及び第２モーラの継続長は、実際のモーラ継続長「0.1秒」、「0.13秒」、「0.17秒」、「0.23秒」、「0.3秒」、 「0.4秒」の6つではなく、 2.3節で計算式により求めた「0.1秒」、「0.131951秒」、「0. 174111秒」、「0. 229741秒」、「0. 303145秒」、「0. 400003秒」の６つを使用した。なぜなら、実際のモーラ継続長を用いて分析することは、図の形状から困難なためである。例として、実際のモーラ継続長を用いて作成したものを図3. 3. 1に、計算式から求めたモーラ継続長を用いて作成したものを図3. 3. 2に示す。
変化率ごとのサ0ミ0の各印象語の評価
表3. 3. 2  変化率ごとのド１レ０の各印象語の評価
表3. 3. 3  変化率ごとのリ1サ0の各印象語の評価
変化率ごとのソ0レ1の各印象語の評価
表3. 3. 5  変化率ごとのラ0ソ1の各印象語の評価
表3. 3. 1から表3. 3. 5の変化率ごとの各印象語の評価値及び目視から、相対的に評価が高いF0の組み合わせに注目した。まず、「驚き」、「感心」、「高揚」、「疑問」、「強調」に対する、変化率ごとの評価を図3. 3. 3から図3. 3. 7に示す。これらの印象語は、F0の高さの変化が正の音声が、F0の高さの変化が負の音声に比べて相対的に評価が高い傾向が見られた。特に、「驚き」、「疑問」はF0の高さの変化が正の音声と負の音声で評価に大きな違いがあることが見て取れる。また、F0の変化が正の音声でも、ラ０ソ１はソ０レ１に比べて相対的に評価が高く、F0の変化が負の音声でも、「疑問」以外ではリ1サ0は他の2音声に比べて相対的に評価が高かった。また、「驚き」、「感心」、「高揚」の図は、ラ０ソ１の評価が右上がりになっている。つまり、変化率が正の方が評価を受け取りやすい印象語といえる。次に、「悲しみ」、「無関心」、「怒り」、「苛立ち」に対する、変化率ごとの評価を図3. 3. 8から図3. 3. 10に示す。これらの印象語は、サ0ミ0が他の音声に比べて相対的に評価が高い傾向が見られた。また、多くの印象語で、F0の変化が負の音声の中では、サ０ミ０、ド１レ０、リ１サ０の順に評価が高くなっている。 「不満」、「落胆」、「軽蔑」、「嫌悪」に対する、変化率ごとの評価を図3. 3. 12から図3. 3. 15に示す。これらの印象語は、サ０ミ０の評価が全て2. 4以上であり、サ０ミ０が評価を受けやすい傾向が見られた。これらの印象語は、図3. 3. 8から図3. 3. 11の印象語と同様に、F0の変化が負の音声の中では、サ0ミ0 、ド１レ０、リ１サ０の順に評価が高くなっている。また、サ０ミ０は、変化幅が大きい（300％や-300％など）とき評価が高くなっており、30％あたりにおいても少し評価が高くなっているのが特徴的である。また、ド１レ０の評価が右上がりになっており、変化率が正の方が評価を受け取りやすい傾向がある。 「恐れ」、「不安」、「自信なし」に対する、変化率ごとの評価を図3. 3. 16から図3. 3. 18に示す。これらの印象語は、サ0ミ0の形に特徴があり、変化幅が大きい（300％や-300％など）とき評価が高くなっている傾向がある。この傾向は、図3. 3. 12から図3. 3. 15の印象語にもみられたものであるが、図3. 3. 12から図3. 3. 15の印象語と異なり相対的にサ0ミ0が高い評価を受けているわけではない。 「中立」、「肯定」、「相槌」、「自信あり」に対する、変化率ごとの評価を図3. 3. 19から図3. 3. 22に示す。これらの印象語は、リ1サ0が他の音声に比べて相対的に評価が高い傾向が見られた。F0の変化が負の音声の中では、リ１サ０、ド１レ０、サ０ミ０の順に評価が高い場合が多い傾向となっている。この傾向は、図3. 3. 8から図3. 3. 15の印象語とは、反対の傾向ともいえる。また、F0の変化が負の音声の「肯定」の評価は、変化幅が小さい（変化率0％付近など）とき、変化幅が大きい（変化率300％や−300％のときなど）ときに比べて、評価を受けやすい傾向があった。 「信頼」、「安堵」、「慎み」、「好意」、「満足」、「同情」、「喜び」に対する、変化率ごとの評価を図3. 3. 23から図3. 3. 29に示す。これらの印象語は、全ての音声において2. 5以下の評価しか受けておらず、全体的に評価が低い傾向が見られた。また、「同情」、「喜び」以外の「信頼」、「安堵」、「慎み」、「好意」、 「満足」では、相対的にリ１サ０の評価が高く、F0の変化が負の音声の中では、リ1サ0 、ド1レ0 、サ0ミ0の順に評価が高い場合が多い傾向となっている。これは、図3. 3. 19から図3. 3. 22の印象語と同じ傾向ともいえる。 「冷静」に対する、変化率ごとの評価を図3. 3. 30に示す。 「冷静」は、F0の高さの変化が負の音声は、F0の高さの変化が正の音声に比べて相対的に評価が高い。また、F0の高さの変化が負の音声は、変化幅が大きい（変化率300％や-300％のときなど）とき、評価が低くなる傾向があった。
3． 4　回帰係数による分析
各音声ごとの各印象語に対する評価結果をsecごとに平均した結果（表3. 2. 1から表3. 2. 5）を基に回帰係数を求めた。その結果を表3. 4. 1に示す。この回帰係数の値から、secの増減によって各印象語の評価が受け取りやすくなるのか、受け取りにくくなるのかの関係を求めていく。なお、回帰係数の値が0. 3以上ならば「傾きが正」、回帰係数の値が−0. 3以下ならば「傾きが負」、その他ならば「傾きが0」と定義した。それを基に各印象語にどのような傾向があるかを求めた。各傾向の定義は、以下のとおりである。 「正の値の傾向」 →　半分以上が「傾きが正」かつ、その他は「傾きが0」 「負の値の傾向」 →　半分以上が「傾きが負」かつ、その他は「傾きが0」 「0に近い値の傾向」 →　「正の値の傾向」の条件、「負の値の傾向」の条件を満たさないかつ、半分以上が「傾きが0」なお、ここでいう半分以上とは、「サ０ミ０」、「ド１レ０」、「リ１サ０」の中から２つ以上または「ソ０レ１」、「ラ０ソ１」の中から１つ以上のことである。
「悲しみ」、「不満」、「落胆」、「怒り」、「軽蔑」、「嫌悪」、「苛立ち」は、F0の高さの変化に関わらず、多くの回帰係数において正の値になる傾向があった。つまり、音声が長い方が評価を受けやすくなる傾向がある印象語である。例として、「不満」に対するsecごとの評価を図3. 4. 1に示す。なお、その他の印象語については、3. 2節の図3. 2. 6、図3. 2. 9から図3. 2. 13を参照してほしい。 「信頼」、「感心」、「慎み」、「中立」、「冷静」は、F0の高さの変化に関わらず、多くの回帰係数において負の値になる傾向があった。つまり、音声が短い方が評価を受けやすくなる傾向がある印象語である。例として、「慎み」に対するsecごとの評価を図3. 4. 2に示す。なお、その他の印象語については、3. 2節の図3. 2. 2、図3. 2. 15、図3. 2. 19、図3. 2. 22を参照してほしい。 「無関心」、「相槌」は、F0の高さの変化が正の音声について、回帰係数が正の値になる傾向があった。また、F0の高さの変化が負の音声について、回帰係数が負の値になる傾向があった。つまり、声が上がる音声では長い方が評価を受けやすく、声が下がる音声では短い方が評価を受けやすくなる傾向がある印象語である。例として、「無関心」に対するsecごとの評価を図3. 4. 3に示す。なお、「相槌」については、3. 2節の図3. 2. 17を参照してほしい。 「疑問」、「自信なし」は、F0の高さの変化が正の音声について、回帰係数が負の値になる傾向があった。また、F0の高さの変化が負の音声について、回帰係数が正の値になる傾向があった。つまり、声が上がる音声では短い方が評価を受けやすく、声が下がる音声では長い方が評価を受けやすくなる傾向がある印象語である。例として、「疑問」に対するsecごとの評価を図3.4.4に示す。なお、「自信なし」については、3. 2節の図3. 2. 28を参照してほしい。 「同情」は、F0の高さの変化が正の音声について、回帰係数が正の値になる傾向があった。また、F0の高さの変化が負の音声について、回帰係数が0に近い値になる傾向があった。つまり、声が上がる音声では長い方が評価を受けやすく、声が下がる音声では長さによって評価が変化しにくい傾向がある印象語である。例として、 「同情」に対するsecごとの評価を図3. 4. 5に示す。 「驚き」は、F0の高さの変化が正の音声について、回帰係数が負の値になる傾向があった。また、F0の高さの変化が負の音声について、回帰係数が0に近い値になる傾向があった。つまり、声が上がる音声では短い方が評価を受けやすく、声が下がる音声では長さによって評価が変化しにくい傾向がある印象語である。例として、 「驚き」に対するsecごとの評価を図3. 4. 6に示す。 「不安」は、F0の高さの変化が正の音声について、回帰係数が0に近い値になる傾向があった。また、F0の高さの変化が負の音声について、回帰係数が正の値になる傾向があった。つまり、声が上がる音声では長さによって評価が変化しにくく、声が下がる音声では長い方が評価を受けやすくなる傾向がある印象語である。例として、「不安」に対するsecごとの評価を図3. 4. 7に示す。 「安堵」、「好意」、「満足」、「肯定」、「自信あり」は、F0の高さの変化が正の音声について、回帰係数が0に近い値になる傾向があった。また、F0の高さの変化が負の音声について、回帰係数が負の値になる傾向があった。つまり、声が上がる音声では長さによって評価が変化しにくく、声が下がる音声では短い方が評価を受けやすくなる傾向がある印象語である。例として、「肯定」に対するsecごとの評価を図3. 4. 8に示す。なお、その他の印象語については、3. 2節の図3. 2. 18、図3. 2. 20、図3. 2. 21、図3. 2. 23を参照してほしい。 「喜び」は、F0の高さの変化に関わらず、多くの回帰係数において0に近い値になる傾向があった。つまり、音声の長さによって評価が変化しにくい傾向がある印象語である。例として、「喜び」に対するsecごとの評価を図3. 4. 9に示す。 「恐れ」、「高揚」、「強調」は、F0の高さの変化と回帰係数の関係に特徴的な点は見られなかった。例として、「強調」に対するsecごとの評価を図3. 4. 10に示す。なお、その他の印象語については、3.2節の図3.2.3、図3.2.24を参照してほしい。以上の分析の結果、表3. 4. 2に示すような10のグループに分類することができた。なお、このグループ分けは、secの増減により評価が受けやすくなるのか、受けにくくなるのかの傾向により分析したため、同じグループならば同程度の評価を受けているというわけではない。

3．５　相関係数による分析
音声と印象語との関係を調べるために相関係数を分析に用いる。相関係数の目安として表3. 5. 1の指標を用いる[15]。
まず、各印象語に対するF0の変化率と評価の相関係数を表3. 5. 2に示す。なお、相関係数は、「プラス」（F0の変化率が正）、「マイナス」（F0の変化率が負）、 「全体」（F0の変化率が正とF0の変化率が負の音声を足したもの）をそれぞれ算出した。
表3. 5. 2の結果、「驚き」と「疑問」の全体については、F0の変化率と評価にやや強い相関がみられたが、その他に強い相関を示す結果はみられなかった。
表3. 5. 3 各印象語の平均F0と評価の相関係数表3. 5. 3の結果、「驚き」については、平均F0と評価にやや強い相関がみられたが、その他に強い相関を示す結果はみられなかった。次に、各印象語に対するsecと評価の相関係数を各音声ごとに求めたものを表3.5.4に示す。
悲しみ無関心表3. 5. 4の結果、強い相関を示す結果はみられなかった。このため、音声の全長と評価には、あまり相関がないようである。最後に、各印象語に対するモーラ継続長の変化率と評価の相関係数を各音声ごとに求めたものを表3. 5. 5から表3. 5. 9に示す。なお、相関係数は、「プラス」（モーラ継続長の変化率が正）、「マイナス」（モーラ継続長の変化率が負）、「全体」 (モーラ継続長の変化率が正とモーラ継続長の変化率が負の音声にモーラ継続長が変わらない（変化率0%）音声を加えたもの）をそれぞれ算出した。表3. 5. 5   サ0ミ0の各印象語のsecと評価の相関係数
表3. 5. 6   ド１レ０の各印象語のsecと評価の相関係数
リ1サ0の各印象語のsecと評価の相関係数ソ0レ1の各印象語のsecと評価の相関係数
表3. 5. 9   ラ0ソ1の各印象語のsecと評価の相関係数表3. 5. 5から表3. 5. 9の結果、強い相関を示す結果はみられなかった。このため、モーラ継続長の変化率と評価には、あまり相関がないようである。
3. 6 まとめ
3. 2節、3. 3節の実験結果と高見の実験結果の比較を行った。高見が24個の印象語の傾向を分類した表を表3. 6. 1に示す。
「驚き」、「疑問」、「高揚」、「強調」、「感心」は、F0の変化率が正のとき評価が高い傾向があった。この結果は、高見の印象語の分類の「驚き」、「疑問」、 「高揚」、「強調」のグループの特徴と類似している。 「悲しみ」、「無関心」、「落胆」、「不満」、「軽蔑」、「嫌悪」、「怒り」、 「苛立ち」では、相対的にサ０ミ０が高い傾向があった。サ０ミ０は、F0の変化率が負で平均F0が低い音声である。この結果は、高見の印象語の分類の「悲しみ」、 「無関心」、「落胆」のグループと「不満」、「軽蔑」、「嫌悪」、「怒り」、 「不安」のグループの特徴と類似している。このように、多くの印象語では、高見の印象語の分類の特徴と一致しており、 「ええ」のモーラ継続長の変化が加わることにより、「ええ」のF0の変化による特徴が大きく異なるということはなかった。
4　おわりに
母音２モーラ語「ええ」について、F0の高さ及びモーラ継続長の変化に着目し実験を行った。その結果、「ええ」において、F0の高低とモーラ継続長の変化により受け取られるパラ言語情報の傾向が明らかになった。日本語の語彙数は膨大であるが、語の印象・意味やアクセント型の組み合わせである程度まで検討するグループ数を絞ることは可能である。よって、今後は、他の語や声の大きさなどを考慮してパラ言語情報の伝達について調べていきたい。
[1]  Fujisaki,H.(1997) : Prosody, models, and spontaneous speech. In Sagisaka, Y. etal.(ed.), Computing Prosody: Computational Models for Processing Spontaneous Speech , Springer. [2]石井カルロス寿憲，石黒浩，萩田紀博， “自然発話に現れる感動詞の発話スタイルと機能の分析”，音講論（秋）， pp.269-270， 2008. [3]龜真紀子，武田昌一， “声優が発声する感情音声の韻律的特徴と聴覚的印象の差異”，音講論（春）， pp.445-446， 2008. [4]龜真紀子，武田昌一，“被験者の性差による感情音声の聴覚的印象の差異”,音講論（秋）,  pp.267-268,  2008. [5]広瀬啓吉，「韻律と音声言語情報処理」，丸善株式会社，2006. [6]伊藤加寿子，今西一剛，難波伸広，斉藤稔，Massimiliano Zecca，三輪洋靖，高信英明，高西淳夫，“ヒューマノイドロボットの心理モデルの構築－自己組織化マップを用いたコード化モデルの導入ー”，第24回日本ロボット学会学術講演会, 2006. [7]森大毅，相澤宏，粕谷英樹， “対話音声のパラ言語情報ラベリングの安定性”,日本音響学会誌61巻12号，pp.690-697，2005. [8]宮城加奈， “パラ言語の認知における声の高さの変化の影響”，島根大学卒業論文，2006. [9]高見和之， “パラ言語情報の認知における声の高さ及びその変化の影響”，島根大学卒業論文, 2008. [10]藤原路浩， “「ええ」と「ああ」に対するパラ言語情報の認識におけるF0の影響”，島根大学卒業論文， 2009. [11]中川聖一，小林聡， “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”，日本音響学会誌，51(3)，pp.202-210，1995. [12]田窪行則,前川喜久雄,窪薗晴夫,本多清志,白井克彦,中川聖一, 「岩波講講座言語の科学２音声」，岩波書店，pp.66-72，1998. [13]レイ・D・ケント,チャールズ・リード,荒井隆行訳，菅原勉藍訳，「音声の音響分析」，海文堂出版，1996. “日本語の自然対話音声におけるパラ言語的特徴に関する研究”，静[14]小林聡,岡大学博士論文, 2000. [15]菅民郎, 「らくらくアンケート分析」,オーム社, 2007.
付録　Ｒコマンド
本研究では、統計解析ソフト「Ｒ」を用いた。ここでは、本研究で用いた「Ｒ」のコマンドの一例を示す。なお、「Ｒ」への入力データは予め、表計算ソフトにまとめたものからコピーしたものを使用している。 /クラスター分析/ date=read.delim( “clipboard”,header=T) date=t(date) kura=hclust(dist(date)) p1ot (kura, hang=-1) *  date, kuraは変数名なので他の名前でもよい/多変量の分散分析（MANOVA）/ date=read.delim( “clipboard”,header=T) attach(date) date.manova=manova(cbind(a,b,c,d,e)~F) summary(date.manova, test=" Wilks" ) *  dateは変数名なので他の名前でもよい* a, b, c, d, e, Fには「 R 」にデータをコピーしたときの、列名を入力する