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INSTANT LOVE 批評
批評家達からの本作のサウンド面に対する評価は賛否両論となっており、音楽誌『音楽誌が書かないJポップ批評18 BOØWYと「日本のロック」』においてライターの根本桃GO!は、「全体にソリッドで抑制が効いている」と述べた他、BOØWYのアルバムの中で「もっともBOØWY的じゃない作品」であると本作を位置付け、布袋の音楽的嗜好が全面に出ているとして「音的にはこのアルバムがBOØWY音楽のもっとも純化した形と言えるのかもしれない」、「彼らのアルバムのなかではかなりロック度が高いといえる」など肯定的に評価、『音楽誌が書かないJポップ批評43 21世紀のBOØWY伝説』においてライターの安部薫は、「バンドが初めてBOØWYと名乗れるに相応しい音楽を鳴らせた作品」と本作を位置付け、様々なジャンルのサウンドが導入されている事に触れた上で「空間的方向からロマンティシズムに彩られたメロディを揺さぶっていく構図が見える」と表現した他、ウルトラヴォックスのセカンドアルバム『HA! HA! HA!』（1977年）との相似関係があると主張し「当時のJポップ・シーンにあってはあまりにも刺激的だったはずだ」と肯定的に評価した。一方で、音楽情報サイト『CDジャーナル』では「ライヴ・バンドとしてのパワーを氷室のヴォーカルにのせ過ぎているようで、本領発揮できずだった」と否定的に評価した。
INSTANT LOVE 批評
また歌詞に関して、音楽誌『音楽誌が書かないJポップ批評18 BOØWYと「日本のロック」』において根本は、前作のような直接的表現が消えムード重視となった事など急激に変化していると指摘、『音楽誌が書かないJポップ批評43 21世紀のBOØWY伝説』において安部は本作のテーマが「シラケ感覚」である事から、アメリカ合衆国における失われた世代の日本版であるとし、同世代の文学が刹那主義的で人間関係が欲望の充足によってのみ表現される事に触れた上で、本作の歌詞には性表現はあるものの希薄であり、1980年代には生々しい表現が避けられる傾向にあったためではないかと推測、また氷室は英語を隠れ蓑に孤独な心情を綴っていたと解釈した他、「サウンドも歌詞も当時の自分達に素直に表現できたという意味で、BOØWYはここからスタートしたと言っても過言ではない」と総括した。
INSTANT LOVE 批評
その他の評価として、音楽誌『音楽誌が書かないJポップ批評18 BOØWYと「日本のロック」』において根本は、前作からの急激な音楽性の変化に対して、当時のBOØWYを取り巻く苦境が原因と考えるのが妥当であると述べ、前作がまったく売れずレコード会社からも見捨てられた状態であったことから、「得てしてそうした閉塞状況が人を先鋭化せしめるものである」と述べたほか、当時の氷室がインタビューにおいて「いまさらウケを狙ってもしょうがないから好き勝手やっちゃおう」と述べていたことを紹介している。『音楽誌が書かないJポップ批評43 21世紀のBOØWY伝説』において安部は、前作が初期衝動によって制作された作品であり、本作はメンバーが「自分の頭の中の音を初めてオールアウトさせることができた」作品であると述べている。次作『BOØWY』（1985年）が一定の成功を収めたことと比較して、本作は「過渡期的」や「2作目のジンクス」という扱いを受けた中途半端な立ち位置にある作品であるものの、本作によって「BOØWYは終わった」との意見が出される一方で本作を最も愛好するファンも存在するという特別な作品であるとも指摘している。
INSTANT LOVE チャート成績
本作はリリース当初において様々な音楽ランキングにおいてチャート圏外となり、布袋は自著『秘密』の中で前作に引き続き本作も全く売れず、リリース後にレコード会社との契約が破棄された事を記している。布袋は2枚目のアルバムが不発であった場合、ほぼ全てのバンドは解散するが、もう1枚だけアルバムを制作するという強い意志があったためバンドが存続する事になったとも記している。
オリコンアルバムチャートでは、後に再リリースされた1985年のCD盤で初ランクインし最高位第71位の登場週数が8回で売り上げ枚数は1.7万枚、1986年のLP盤は最高位第57位の登場週数が12回で売り上げ枚数は0.6万枚、1988年のCD盤が最高位第3位の登場週数7回で売り上げ枚数が8.1万枚となり、バンド解散後に初めてトップ10圏内にチャートインした。1988年版はBOØWYのアルバム売上ランキングにおいて第16位となったほか、2012年版は第39位、2020年版は第47位となっている。ねとらぼ調査隊によるBOØWYのアルバム人気ランキングでは2021年および2023年の2回の調査において第5位となった。
INSTANT LOVE チャート成績
1988年にリリースされたシングル「INSTANT LOVE」はオリコンシングルチャートにおいて最高位第70位の登場週数4回で売り上げ枚数は0.8万枚、「OH! MY JULLY」は最高位第78位の登場週数3回で売り上げ枚数は0.6万枚となった。
INSTANT LOVE INSTANT LOVE HAMMER TRANCE
『INSTANT LOVE HAMMER TRANCE』（インスタント・ラブ・ハンマー・トランス）は、日本のロックバンドであるBOØWYのセカンドアルバムのリミックス・アルバム。
2002年8月21日に徳間ジャパンコミュニケーションズからリリースされた。『INSTANT LOVE』のデジタルリマスター盤との2枚組となっており、帯コメントは高橋まことが寄稿している。同時期にファーストアルバム『MORAL』（1982年）のリミックスアルバムもリリースされている。本作はオリコンアルバムチャートにおいて最高位第83位の登場回数1回で売上枚数は0.4万枚となった。この売り上げ枚数はBOØWYのアルバム売上ランキングにおいて第27位となっている。
特急48ライナー
特急48ライナー（とっきゅうよんぱちライナー、Express Bus 48 Liner ）は、山形県新庄市と宮城県仙台市青葉区を結ぶ、山交バス（新庄営業所担当）が運行する特急バスである。
特急48ライナー 概要
愛称は、途中経路である国道48号に由来する。関山峠を通るこの路線の原型は「仙台 - 山形線#歴史」に見ることができる。
特急48ライナー 運行経路
新庄駅東口 - （国道13号新庄バイパス） - 舟形十字路 - （尾花沢バイパス） - 尾花沢待合所 - （山形北バイパス） - 村山駅前 - （山形県道120号東根尾花沢線） -　公立病院前 - さくらんぼ東根駅前 - 東郷 - （国道48号） - 原宿 - 休石 - 大滝 - 作並温泉 - 作並温泉入口 - 仙台高専広瀬キャンパス入口 - （愛子バイパス） - （仙台西道路） - 広瀬通一番町 - 仙台駅前
※トイレが設置されていないため、村山駅前でトイレ休憩を行う。山交バス待合室トイレを使用。
※仙台高専広瀬キャンパス入口 - 仙台駅前間は、仙台行は降車のみ、新庄行は乗車のみである。
アゲハ100%
『アゲハ100%』は、武内こずえによる少女漫画作品。
集英社の漫画雑誌『りぼん』にて2004年8月号から2006年5月号まで連載された。全22回。全5巻。また、プロトタイプとして「りぼんオリジナル」（同）2004年6月号掲載の読み切り『鏡の国の私』がある。
アゲハ100% あらすじ
英学園には「どんな女の子も美しく変える」謎のメイクアップアーティスト・アゲハの伝説がある。その正体は一見さえない少女・藤原凛。学校にばれたら退学、退学をすれば祖父母に迷惑もかかる…ということで自分の正体を隠し続けていたが、ある日学校の放課後、アゲハのメイクを取っているところを如月陸に見られてしまい…?!
アゲハ100% 登場人物
藤原凛（ふじわら りん）
普段は冴えない高校生だが、放課後メイクをすると一転してメイクアップアーティスト・アゲハに変身する。普段は眼鏡をかけ、です・ます口調で内気な性格であるのに対し、アゲハになると強気になり女の子達を言葉とメイクによって変えていく。両親はニューヨークで仕事をしており、現在は祖父・祖母と暮らしている。
アゲハチョウのマークが記されたメイクボックスと、同じメーカーのコスメを愛用している。実は彼女は2代目アゲハで、初代は父親。
如月陸（きさらぎ りく）
学校で人気の男の子。ひょんなことからアゲハの正体を知る。アゲハに興味を示し、女装してアシスタントをするという条件で毎回アゲハの仕事現場についてくる。
音声合成
音声合成（おんせいごうせい、英: speech synthesis）とは、人間の音声を人工的に作り出すことである。
音声合成 概要
ヒトは発声器官を通じて音声を生成し、コミュニケーションを行なう（会話や演説、講演、各種芸能およびその中継や録音・録画など）。この音声を人工的に生成するタスクが音声合成である。合成された音声を合成音声（ごうせいおんせい）と呼ぶ。
音声合成は様々な手法で実現できる。ある種の楽器は人の声に似た音を発し、また人の喉を模倣した機械に風を吹き込むことで人の声に似た音が生成できる。コンピューターを用い、音声情報処理の一種としてデジタル的に音声を合成することもできる。
2020年代においては、コンピューターを使えば実音声と聞き分け不可能な音声合成が可能になっている。さらに人工知能（AI）を用いることで、ある人物が実際には話していない発言を映像とともに偽造すること（ディープフェイク）や、自分の声を学習させて癌手術による声帯手術などで発声ができなくなった後でもスマートフォンに入力したテキスト文を自分の声色に似せて音声合成する技術も実用化されている。
音声合成 概要
音声には言語内容・話者性・感情など様々な情報が含まれており、音声合成では望んだ属性をもつ合成音声の生成が求められる。生成にあたり望む属性を外部から入力し生成がおこなわれる。テキスト（文章）を入力し、望む言語内容の音声を生成するタスクは テキスト音声合成（英: Text-To-Speech; TTS）と呼ばれる。歌声を合成するものは特に歌声合成と呼ばれる。また、音声を別の個人あるいはキャラクターの音声に変換する手法は声質変換と呼ばれる。
音声合成は幅広い用途で実利用されている（⇒ #用途）。その発展を目指して様々な団体が研究をおこなっている（⇒ #研究）。
音声合成 歴史
現代的な信号処理手法が発明されるずっと以前から、西アフリカのトーキングドラム等のように音声を模倣する試みがなされてきた。
1779年には、クリスティアン・クラッツェンシュタインにより母音を発声できる機械が製作された。この流れはふいごを使った機械式音声合成器を作ったオーストリアのヴォルフガング・フォン・ケンペレンに引き継がれた。彼は1791年に論文Mechanismus der menschlichen Sprache nebst der Beschreibung seiner sprechenden Maschine（『音声の仕組みとしゃべる機械の解説』）を発表し、その機械について説明している。この機械は舌と唇をモデル化しており、母音だけでなく子音も発音できた。1837年、チャールズ・ホイートストンがフォン・ケンペレンのデザインを元にしゃべる機械を製作し、1857年には、M. FaberがEuphoniaを製作した。ホイートストンの機械は、1923年にPagetが再現している。
音声合成 歴史
1930年代、ベル研究所のホーマー・ダドリー（Homer Dudley）は通信用の電子式音声分析・音声合成器であるボコーダー（vocoder、voice coderの略）を開発した。その後これを応用し、音声合成部にキーボードを付加した鍵盤演奏型の音声合成器であるvoderを製作し、ニューヨーク万国博覧会 (1939年)に出展した。その発声は十分理解可能だったと言われる。1940年代には、ハスキンズ研究所のフランクリン・S・クーパー（Franklin S. Cooper）らがPattern playbackという機械の開発に取り組み、1950年に完成した。この機械にはいくつかのバージョンがあるが、実際に機能したのは一つだけである。この機械は、スペクトル形式の音声パターンの図を音に変換するものであった。アルヴィン・リバーマン（Alvin Liberman）らは、これを音声学の研究に利用した。
音声合成 歴史
コンピュータを使った最初の音声合成器は1950年代終盤に開発され、最初のテキスト音声合成器は1968年に開発された。1961年、物理学者のJohn Larry Kelly, Jr.とLouis Gerstmenは、ベル研究所でIBM 704を使った音声合成を行った。そしてデイジー・ベルという歌をコンピュータに歌わせた。友人のジョン・ピアースを訪ねてベル研究所に来ていたアーサー・C・クラークはこのデモを聴いて感銘を受け、2001年宇宙の旅でHAL 9000が歌うクライマックスシーンが生まれた。
1999年には、東京工業大学のチームにより統計的な生成モデルを用いた音声合成の先駆けである隠れマルコフモデル音声合成が提案された。2013年にはGoogleのチームにより深層学習（ディープラーニング）に基づいた音声合成が提案され、2017年にはテキスト処理部が不要なend-to-endテキスト音声合成が提案された。
音声合成 用途
音声合成は幅広い用途で実利用されている。以下はその一例である：
音声合成 理論
音声合成では統計的機械学習がしばしば用いられる。すなわち音声データベース（コーパス）に基づき波形生成の確率モデルを学習し合成器とするアプローチである。人の音声生成において、同一話者が同じ文を何回か読み上げたときに全く同一の波形が得られることは極めて稀である。このように音声生成過程および音声信号は非決定的な性質をもち、確率的な枠組みは有効である。
例えば統計的機械学習を用いたテキスト音声合成では、コーパス内のテキスト  と音声波形 、与えられたテキスト 、合成目標音声  として、 の予測分布  を  から推定し、この予測分布から  をサンプリングする。
例えば補助変数として言語特徴量と音響特徴量を導入し次のように定式化する。音声信号の性質を表す音響特徴量を（データベース）および（合成）、テキストの性質を表す言語特徴量を（データベース）および（任意に与えられたテキスト）、言語特徴量が与えられた際の音響特徴量の生起確率を表現するパラメトリックな音響モデルをとしたとき、予測分布は以下のように分解できる。あとは補助変数について周辺化を行えばよいが、これを補助変数の同時確率を最大化する点で近似すると、予測分布は以下のように近似できる。ただし、である。
音声合成 理論
しかし、同時確率の最大化もなお困難であるため、さらに逐次最適化で近似すると、以下の6つの副問題をそれぞれ最適化することになる。
中間特徴量を用いず直接音声波形を生成するモデルを End-to-End モデルという。すなわち  を1つのモデルで表現し、コーパスを用いて  を学習する。
音声合成 手法
音声合成手法は3つに大別される。
それぞれの手法は音質、計算量、リアルタイム性などの特徴が異なり、用途に合わせて手法が選択される。
規則合成は、研究を通じて得られた音声生成に関する知識を元に規則を定め、その規則に基づいて音声を生成する。歴史的には比較的古い。例えば以下のようなものがある。
分析合成は、規則に沿って生成・制御した音響特徴量を合成モデルへ渡すことで音声を合成する手法である。合成モデルとそれに対応する音響特徴量の例として以下が挙げられる。
フォルマント音声合成（英: formant synthesis）はフォルマントに基づくフィルタを用いた減算合成の総称である。
ヒトの言語音は周波数スペクトル包絡の凹凸（フォルマント）で特徴づけられる。もしスペクトルが平坦な励起信号（例: 基本周波数に基づく調波、ランダムな白色雑音）に対してフォルマントを反映したフィルタを適用できれば、フォルマントを持った信号を生成できる。これがフォルマント音声合成である。フォルマント音声合成は励起信号とフィルタに基づくため減算合成の一種であり、またフォルマントを音響特徴量とした音声分析合成の一種でもある。
音声合成 手法
フォルマント音声合成は数個のフォルマントと励起信号によるシンプルな減算合成であるため、高い信号圧縮を小さい合成器で実現できる。また解釈性が高いため、音素-フォルマント対応の手動設計や音色操作が容易に可能である。音の欠損がなく高速に発声させても明瞭に聞き取れる一方、合成された音声はロボット的なものであり人間の音声らしさは乏しい。
かつては組み込みシステムでよく使われた。例えば、1970年代末にテキサス・インスツルメンツが発売した玩具・Speak & Spell、セガが1980年代に開発したいくつかのアーケードゲーム（Astro Blaster、Space Fury、Star Trek: Strategic Operations Simulatorなど）、ヤマハのPLG100-SGが挙げられる。
調音音声合成は人間の発声過程モデルに基づいた音声合成の総称である。分析合成が「出てきた音」に着目するのに対し、調音合成では「音が出てくる身体」に着目する。例えば音声を声道長や調音部位のパラメータとして表現し、発声過程の物理モデルを用いて音声を合成する。
音声合成 手法
商用でも使われた例があり、NeXTで使われていたシステムは、カルガリー大学の研究チームがスピンオフして作ったTrillium Sound Research Inc.が開発したものである。Trilliumはこれをフリーな gnuspeech として公開しており、GNU savannah siteで入手可能である。
波形接続型音声合成（はけいせつぞくがたおんせいごうせい、英: concatenation-based synthesis）は音声素片を調整・連結して音声を合成する手法の総称である。
波形接続型音声合成では、短い音声波形を素片としこれらを調整したうえで連結して音声を合成する。出力目標に近い素片があれば繋ぐだけで自然な音声を合成できる一方、無ければ素片の調整が必要となり自然性が調整法の品質に依存する。また幅広い表現のためには幅広い表現の素片を用意する、あるいは自然かつ表現力のある調整法を採用する必要があり、様々な手法が開発されている（例: PSOLA - 音高操作、MBROLA）。これらの前提として、表現を言語化しその音響的特徴を理解する必要がある（収集基準の設定、調整法の考案、合成時の選択に必須）。
音声合成 手法
単位選択型音声合成（たんいせんたくがたおんせいごうせい、英: unit selection speech synthesis）は事前収集された要素の選択に基づく音声合成の総称である。単位選択型合成（英: unit selection synthesis）とも。古くはコーパスベース音声合成（英: corpus based synthesis）とも呼ばれた。
単位選択型音声合成では合成のもととなる「ユニット unit」をラベルと共に事前収集し、合成入力に基づいてユニットを選択し合成することで音声を生み出す。
ユニット収集はデータベース作成とも呼ばれる。データベース作成音声を録音し、その録音した音声に対して、文・フレーズ・アクセント句・形態素・音素・アクセントなどを表すラベルを付与するとともに、音声認識や人手での調整により、ラベルと音声区間の対応を取る。
音声を合成する際には一般に、まず入力テキストをテキスト解析器により解析し、そのテキストの文・フレーズ・アクセント句・形態素・音素・アクセントなどの情報（言語特徴量）を得る。次いで、得られた言語特徴量から基本周波数や音素継続長などを予測し、それに最も合致する（ターゲットコスト）音声素片を、接続部分の滑らかさ（接続コスト）も考慮しつつ、データベース中から選んで接続し、音声を得る。
音声合成 手法
これにより、肉声に近く自然な音声を合成することを可能としている。しかし、あらゆる入力テキストに対してより自然に聞こえる音声を合成するには、想定される入力テキストに応じて録音する音声を増やす必要があり、その分データベースが巨大になる。単位選択型音声合成では合成器が音声素片を保持しておく必要があるため、容量の小さな補助記憶装置しか持たないシステムではこれが問題になることがある。システムの利用分野を限定する（例: 駅の定型読み上げに限定する）ことでデータベースのサイズを絞ることが可能である一方、これは柔軟性を下げ変更コストを大きくする。
ダイフォン音声合成は音声素片にダイフォン（英: diphone、音素ペア）波形を利用した波形接続型音声合成の一種である。
ダイフォン音声合成ではダイフォン波形が収められたデータベースから入力にマッチする音声素片を選択し、韻律を与えながら素片を接続することで音声を生む。ダイフォンの個数（~音素素片数）は各言語の音素配列論で決定される（例: スペイン語約800、ドイツ語約2,500）。ゆえに単位選択型音声合成と比べてデータベースが小さくなる一方、合成音質に劣る。単位選択型音声合成の発展などのため、近年では使われることが少ない。
音声合成 手法
統計的パラメトリック音声合成（英: statistical parametric speech synthesis; SPSS）は統計モデルに基づく音声合成、すなわち確率的音声合成の総称である。
録音された音声から音声の特徴を学習したパラメトリックな生成モデルを作り、その生成モデルの出力を元に音声を合成する。波形接続型音声合成では条件次第で合成された音声の滑らかさに問題が生じうるが、統計的音声合成では基本的には滑らかな音声を合成できる。また手法により、複数話者の中間声質、感情が込められた変化の激しい音声など、柔軟で多様な音声合成が可能である。
隠れマルコフモデル (HMM) を音響モデルに用いた音声合成である。HMMにより音響特徴量系列を確率的に生成し、これをボコーダーにより音声波形へと変換する。
統計的パラメトリック音声合成の先駆けであり、東京工業大学のチームによって1999年に提案された。少数のパラメータで音声の特徴を表現でき、モデルの大きさや、モデルの学習および音声の合成に要する計算コストは小さい。携帯電話（フィーチャーフォン）や電子手帳など、ハードウェアの制約が大きい端末でも動作する。また必要な録音時間も（商用の）単位選択型音声合成に比べて短くて済む。
音声合成 手法
モデルの単純さからスペクトルが人間の音声と比べて平滑なものになりがちであり、このため合成された音声は肉声感に乏しい。また、基本周波数の軌跡も単純なものになりがちである。
ニューラルネットワーク音声合成はニューラルネットワークを音声合成モデルに利用した音声合成である。
音響モデル（言語特徴量 to 音響特徴量）をニューラルネットワークでモデル化する、言語特徴量で条件付けられる音声波形確率分布（生成モデル）自体をニューラルネットワークでモデル化する等の方法がある。ニューラルネットワークモデルは隠れマルコフモデルに比べて表現力が高く自然性が高い一方、モデルのパラメータ数、学習・音声合成計算コストは大きい。
最初のニューラルネットワーク音声合成モデルは2013年に発表された。初期の研究では隠れマルコフモデル音声合成と同様に音響特徴量を出力していた。2016年には音声波形の直接出力（波形生成モデル）で人間と同等品質の合成が可能な WaveNet が登場した。高い声質をより速く、軽く、シンプルなモデルで実現するための様々な研究が行われてる（例: WaveNet Vocoder、Clarinet、WaveGlow、WaveRNN、RNN_MS）。
音声合成 手法
また従来はモデル入力に（入力テキストをテキスト解析器によって解析した）言語特徴量が用いられていた。2017年には言語特徴量（テキスト解析器）を不要としたChar2Wav、Deep Voice、Tacotronなどのいわゆるend-to-end音声合成が提案された。
このように、設計された言語・音響特徴量を用いたパラメトリックな音声合成（統計的パラメトリック音声合成）は、特徴量によらない波形生成すなわち統計的音声波形合成（statistical speech waveform synthesis / SSWS）へと範囲を広げつつある。
2017年には自然言語処理向けとして効率の良い Transformer が登場し、2018年にはそれを音声合成向けに応用した Transformer TTS が登場した。その後、拡散モデル と組み合わせた音声合成モデルが多数登場した。
また Transformer はハードウェアの限界までスケールするため大規模言語モデル (LLM) の技術が発展していき、2021年には画像生成で LLM の GPT-3 を用いた DALL-E が登場し、その後、音声合成でも DALL-E に影響を受けて LLM の GPT-2 を用いた TorToiSe TTS が登場した。次いで2024年にはそれを改良して多言語化した XTTS が登場した。
一方、汎用ニューラルオーディオコーデックの技術も発展し、2023年には EnCodec コーデックを音響トークンとして用いるVALL-Eや、SoundStream コーデックを音響トークンとして用いる SPEAR-TTS が登場した。
2024年には WavTokenizer コーデックを音響トークンとして用いて、それを大規模言語モデル (LLM) の LLaMA と組み合わせた OuteTTS　が登場した。
音声合成 分類
音声合成はいくつかの観点から分類できる。
テキスト音声合成（テキストおんせいごうせい、英: text-to-speech, TTS）はテキスト（文章）を音声に変換するタスクである。この変換は「テキストとそれに対応する音声波形の組があるとき、任意に与えられたテキストに対応する音声波形を求める」問題と捉えられる。
テキスト音声合成においては、入力されたテキスト（文章）の読み方を正しく推定することが必要である。一般には規則・辞書・統計的手法などを組み合わせて行う。しかし、これには様々な困難がある。例えば日本語では、漢字の音読み・訓読みの区別（あるいはそれぞれが複数ある場合にどの読み方か推定する）、同形異音語の区別、アクセントの推定、人名や地名の読み方の推定などを正しく行うには困難が伴う。
音声変換（おんせいへんかん、英: voice conversion, VC）は入力音声がもつ特徴の一部を変換するタスクである。言語内容を維持したまま話者を変える話者変換、声のトーンのみを変える感情変換など、様々なサブタスクに分類できる。話者性や音色を維持し言語内容のみを外国語に変えるタスクは音声翻訳タスクとも音声変換タスクとも捉えられる。
音声合成 分類
帯域拡張（たいいきかくちょう、英: bandwidth extension, BWE）は入力音の実効周波数帯域を合成により引き上げるタスクである。周波数帯域拡張（英: frequency bandwidth extension）、音響超解像（英: audio super-resolution）とも。
ヒトは20kHzまでの音を聞き取る能力をもつ（可聴域）が、様々な制約によりそれ以下の周波数成分までしか持たない合成音は様々存在する（例: 固定電話）。下限についても同様であり、この失われた周波数帯域を推定し補完する音声合成タスクが帯域拡張である。帯域拡張を実現できれば音響・音声の明瞭性や自然性を向上でき、また帯域拡張を前提とした高圧縮アルゴリズムにも貢献できる。
帯域拡張は狭帯域音声を入力として広帯域音声を合成するタスクであるため、条件付け音声合成の一種と見做せる。
音声合成 属性
音声合成では特性の属性を指定した合成音声を生成する場合が多い。属性には音響的特徴から音声認知的特徴まで以下のようなものがある。属性の組み合わせにより個人性や訛りが生まれる。
音声合成 課題
音声合成の品質のうち、合成音声の自然性を客観的に評価するのは困難である。専門家の間で共通して有効であると認識されているような客観指標は存在しない。目的話者との類似性や、目的の発話スタイルの再現性などについても同様である。
音声合成の手法は研究者によってそれぞれ独自のデータセットを用いてモデル学習を行い、かつ独自の課題により評価することが少なくなく、性能を公平に比較することが困難な場合がある。そこで、音声に関する国際学会であるInternational Speech Communication Association（ISCA） のSpeech Synthesis Special Interest Group（SynSIG）では、2005年より毎年Blizzard Challengeという競技会を行っている。この競技会では、共通のデータセットを学習に用いた音声合成システムを、共通の課題により評価することで、性能の公平な比較を可能としている。
なお、特に商用の音声合成システムではその目的に応じたデータセットを用いることでその目的に特化した性能向上を図ることがあり、これは各社のノウハウとなっている。
音声合成 音声合成システム
2020年代において、主要なパーソナルコンピュータおよびスマートフォンのオペレーティングシステムは音声合成による読み上げ機能（スクリーンリーダー）を搭載している。歴史的にも様々な音声合成システムが実用されてきた。以下はその一例である。
OSS
Festival Speech Synthesis System
gnuspeech
HMM-based Speech Synthesis System (HTS)
Open JTalk（HTSに基づいた日本語向け音声合成システム）
MaryTTS
eSpeak
Coqui-TTS（Mozilla TTSの後継）- 日本語未対応。
PaddleSpeech - 英語および中国語。
ESPnet
NVIDIA NeMo
llama.cpp (llama-tts)
音声合成 研究
音声合成の研究について議論されている学術雑誌や学会には、以下のようなものがある（太字は一部または全部の論文について査読を行っているもの）。また様々な機関が音声合成の研究をおこなっている。
その他にも多数の企業が音声合成の研究を行っている（国内の代表例: NHK放送技術研究所/NHK技研、国際電気通信基礎技術研究所/ATR、日本電信電話/NTT）。
音声合成 その他
音声合成においてテキスト解析を100%正しく行うことは困難である。また、テキストからは解釈できない、特定の読み方をさせたいこともある。そこで何らかの方法により情報を指定する必要があるが、ドメイン固有言語により行う方法のほか、W3Cにより定義された音声合成マークアップ言語 (Speech Synthesis Markup Language; SSML) により行う方法がある。
国際連合経済社会理事会
国際連合経済社会理事会（こくさいれんごうけいざいしゃかいりじかい、英語: United Nations Economic and Social Council、略称:ECOSOC）は、国際連合の主要機関の一つ。経済および社会問題全般に関して必要な議決や勧告等を行う。日本語略称は経社理（けいしゃり）。
経済社会理事会は、国際連合憲章第10章の規定により経済問題（貿易、輸送、工業化、経済開発）と社会問題（人口、子供、住宅、女性の権利、人種差別、障害者、麻薬、犯罪、社会福祉、青少年、人間環境、食糧）、労働、文化、教育等を担当する。機能委員会や専門機関の調査報告活動を受けて必要な議決を行う。また、教育と保健状態の改善、人権と自由の尊重について勧告を行う。その他、国際連合主導の国際条約の枠組みについて作業を行う。
国際連合経済社会理事会 構成
経済社会理事会の理事国は54か国で、国連加盟国の中から、国連総会によって選挙される（国連憲章61条1項）。理事国の任期は3年で、3分の1（18か国）ずつ、毎年改選される（同条2項）。国連発足時には理事国数は18か国であったが、国連加盟国の増加に伴い、1963年の国連憲章改正で27か国に、1971年の改正で54か国に増やされた。
地域グループごとに議席数が割り当てられており、その割当数と2025年現在の理事国、各国の任期満了年（満了日は当該年の12月31日）は次のとおりである。
国際連合経済社会理事会 会期
経社理は、毎年、原則として組織会期 (organizational session) と実質会期 (substantive session) を開くこととされている（手続規則1条）。経社理の会期は、手続規則上、他に定めをしない限りニューヨークの国連本部で開催されることとされている（同5条）。
組織会期
年初に議長・副議長を選ぶ会合が開かれた後、2月の第1火曜日に組織会期が招集され、4月末に再開される（手続規則2条）。2月には年間作業計画の協議・策定が行われ、4月下旬から5月上旬の再開組織会期では、経社理下部機関の選挙が実施される。
実質会期
実質会期は5月～7月の間に開かれ、国連総会の通常会期の開会（9月第3週目の火曜日）より少なくとも6週間前に休会することとされている（手続規則2条）。実際には、実質会期は毎年7月に4週間の日程で開かれている。1年ごとにニューヨークとジュネーヴで交互に開催されている。
実質会期は、ハイレベル・セグメント、調整セグメント、 業務活動セグメント、人道セグメント、一般セグメントに分かれている。ハイレベル・セグメントには各国の閣僚級のほか、国際機関の執行部、NGO等が参加して経済、社会、環境の分野における重要な議題を議論し、セグメントの最後に閣僚宣言が採択される。
国際連合経済社会理事会 会期
また、必要に応じて、主に秋に再開実質会期が開催されることがある。
特別会期
このほか、(1)理事会が決定したとき、(2)理事国の多数が要請又は同意したとき、(3)国連総会若しくは安保理が要請したとき、(4)議長が副議長同意の下招集するときには、特別会期が開かれる（手続規則4条）。
経社理の会合は原則として公開で行われる（手続規則36条）。定足数は3分の1である（同41条）。各理事国は1票の投票権を有し、理事会の決定は、出席し、かつ投票する理事国の過半数の賛成によって行われる（国連憲章67条）。ただし、これまでの慣行として、できる限り投票による表決を避け、コンセンサスで決議を採択する努力がなされている。
経社理の公用語 (official language) は英語、フランス語、ロシア語、中国語、スペイン語、アラビア語であるが、そのうち英語、フランス語、スペイン語が作業言語 (working language) とされている（手続規則32条）。会合の通訳は公用語で行われ、全ての決議その他正式な決定は公用語で刊行される一方、議事録は作業言語で作成される（同33条～35条）。
国際連合経済社会理事会 議長
毎年、最初の理事会会合において、理事国代表の中から、議長（President）1名と副議長4名が選挙される。議長と副議長により役員会(bureau) が構成される（手続規則18条1項）。なお、議長は5地域グループ（アフリカ、アジア、東欧、ラテンアメリカ及びカリブ海諸国、西欧その他）の公平を考慮してローテーションで選ばれ、副議長は議長を出した地域グループ以外の地域グループからそれぞれ選ばれる。
国連事務総長は経社理の必要とする人員を提供するなど、会合に必要な態勢を整える責任を負い（手続規則28条）、国連事務局は次の業務を行う（同29条）。
国際連合経済社会理事会 構成
以下の組織を設置することができる（手続規則24条）。
「主な委員会（commission）」としては以下がある
機能委員会 (functional commission)
麻薬委員会（Commission on Narcotic Drugs：CND）
人口開発委員会（Commission on Population and Development：CPD）
科学技術開発委員会（Commission on Science and Technology for Development：CSTD）
女性の地位委員会（Commission on the Status of Women：CSW）
統計委員会（Statistical Commission：StatCom）
社会発展委員会（Commission for Social Development：CSocD）
犯罪防止刑事司法委員会（Commission on Crime Prevention and Criminal Justice：CCPCJ）
森林フォーラム（Forum on Forests：UNFF）
また廃止されたものとして以下がある。
人権委員会（Commission on Human Rights、UNCHR）
国際連合経済社会理事会 構成
2006年に人権理事会（United Nations Human Rights Council：UNHRC）へ昇格した。
持続可能開発委員会（Commission on Sustainable Development）
2013年に持続可能な開発目標に関するハイレベル政治フォーラム（High-level Political Forum on Sustainable Development）に改編された。
国際連合経済社会理事会 構成
地域委員会 (regional commission)
欧州経済委員会（United Nations Economic Commission for Europe：ECE）
アフリカ経済委員会（United Nations Economic Commission for Africa：ECA）
ラテンアメリカ・カリブ経済委員会（United Nations Economic Commission for Latin America and the Caribbean：ECLAC）
アジア太平洋経済社会委員会（United Nations Economic and Social Commission for Asia and the Pacific：ESCAP）
西アジア経済社会委員会（United Nations Economic and Social Commission for Western Asia：ESCWA）
「その他の委員会（committee）」としては以下がある
国際連合経済社会理事会 構成
常設委員会（Standing committee）
計画調整委員会（Committee for Programme and Coordination：CPC）
非政府間組織委員会（Committee on Non-Governmental Organizations）
（Committee on Negotiations with Intergovernmental Agencies）
専門委員会（Expert bodies）
開発政策委員会（Committee for Development Policy：CDP）
経済的、社会的及び文化的権利委員会（Committee on Economic, Social and Cultural Rights：CESCR）
地球規模の地理空間情報管理の専門家委員会（Committee of Experts on Global Geospatial Information Management：UN-GGIM）
税金問題の国際協力の専門家委員会（Committee of Experts on International Cooperation in Tax Matters）
行政学の専門家委員会（Committee of Experts on Public Administration：CEPA）
危険物輸送と化学の分類と表示の世界調和システムの専門家委員会（Committee of Experts on the Transport of Dangerous Goods and the Globally Harmonized System of Classification and Labelling of Chemicals）
地理学的名称に関する国連専門家グループ（Group of Experts on Geographical Names：UNGEGN）
国際会計報告基準の専門家国際作業グループ（Intergovernmental Working Group of Experts on International Standards of Accounting and Reporting）
先住問題常設フォーラム（Permanent Forum on Indigenous Issues：UNPFII）
国連憲章57条の規定により国連と連携関係を持つ国際機関を専門機関という。経社理は、専門機関との関係で次のような権限を有している。
ネレウス (小惑星4660番)
ネレウス (4660 Nereus) は、太陽系の地球近傍小惑星のひとつ。アポロ群に属する。1982年、パロマー天文台のエレノア・ヘリンによって発見された。
ギリシア神話に登場する海神ネレウスにちなんで命名された。
地球公転軌道にまで近づくため、小惑星からのサンプルリターンを行う「MUSES-C計画」で当初目標とされた小惑星であった。だが、探査機の能力的に、ネレウスへ向かうことが困難と判断され、目標は当初からバックアップ天体として候補に挙がっていた (10302) 1989 MLに変更された。しかし2000年にX線天文衛星ASTRO-Eを打ち上げるはずだったM-Vロケット4号機の失敗によりまたもや探査計画は延期となり、目標を再検討した結果、偶然にも射程内にあった (25143) 1998 SF36（探査機はやぶさの打ち上げ後、イトカワと命名）を目指すこととなった。
南華老仙
南華老仙（なんかろうせん、生没年不詳）とは、中国・戦国時代の思想家、荘子が死んで仙人になった姿と考えられている。
小説『三国志演義』では、漢王朝の腐敗に悩んでいる（または薬草摘みに山にでかけた）張角に、『太平要術の書』を「これを使って世直しをせよ。ただし、悪しきことに使えば天罰が下る」と言って授け去る。
この妖術を取得したことから張角は太平道を作り、黄巾の乱を起こすことになっている。
張角が病死しようとしているところにも現れ、張角に「悪しきことに使えば天罰が下る」ことを告げ、消える。
この直後に、張角は病死する設定となっている。
染色 (生物学)
染色（せんしょく）とは、特定の生物組織、細胞、オルガネラなどに、特殊な色素を用いて色を付ける実験技術のこと。特に、顕微鏡での観察をより容易にするため、観察に先立って染色が行われることが多い。例えば、組織中の一つの細胞を顕微鏡で観察する場合、そのままでも形態の違いだけから結合組織中の細胞や、細胞中の細胞核を見分けることは可能であるが、あらかじめ細胞質や核を染色すればそれぞれの観察が容易になる。
染色の原理には、観察する標本に含まれている特徴的な生体分子（タンパク質、核酸、脂質、炭化水素など）に対して、特定の色素が強く結合する性質を利用したものや、特定の酵素と反応して発色する基質を用いたものなどがある。用いる色素が蛍光色素（主に生物由来物や蛍光染料）の場合、特に蛍光染色と呼ばれる。観察しようとする対象と目的に応じて、さまざまな色素を用いた染色法が考案され、利用されている。
染色 (生物学)
染色は生物学や医学のさまざまな分野で幅広く利用されている。組織学や病理学の分野では、特定の疾患に伴って起きる、組織や細胞の形態的な変化の観察や、疾患の指標となる酵素やタンパク質の発現を確認するときなどに染色が用いられ、病気の診断などにも応用されている。微生物学の分野では、グラム染色などの染色法が、細菌の同定や形態観察に用いられている。一般的には微視的観察に用いられることが多いが、分類学や発生学の分野では、透明骨格標本の染色など、巨視的観察に用いられることもある。また生化学の分野では、生体から分離したタンパク質や核酸を電気泳動で分析するとき、これらの高分子を可視化するためにも利用されている。
染色 (生物学) in vitro染色
in vitro染色は生きていない細胞や組織に色を付ける。in vitroとは直訳すると「ガラスの中」を意味し、in vivo（生体内）と比較される。単独の染色よりも詳細を明らかにする為、複数の染色法を組み合わせて使うことがある。固定と標本準備の独特な手順と組み合わされて、これら基本的な技術は、一貫した再現性のある検査ツールとして利用できる。対比染色は見える細胞や主要な染色法で染まっていない細胞へ加えられる。例えばクリスタルバイオレット染色はグラム陽性菌のみを染めるグラム染色である。サフラニン対比染色はグラム陰性菌を同様に識別するために、全ての細胞を染めるために使われる。
準備の段階は解析方法の様式に左右され、のちの過程の殆どにそれが要求される。
透過処理は細胞の弱い界面活性剤による処理をしばしば含む。この界面活性剤処理は細胞膜を溶解し細胞内へ大きな色素分子を入れる事を可能にする。
固定は細胞や組織の形を可能な限り保存するための数段階からなる。殆どの固定液（化学的な固定）はタンパク質と他の基質の間の化学結合を生成してそれらの硬さを増す。通常の固定液にはホルムアルデヒド、エタノール、メタノール、そしてまたはピクリン酸を含む。組織の欠片は力学的な強さと安定さを増して薄く切り刻むのを容易にするためにパラフィンへ埋め込まれる。
染色 (生物学) in vitro染色
マウンティングでは通常は観察と解析のためにスライドガラスへサンプルを貼り付け。いくつかの場合では、細胞を直接スライドガラスの上で圧挫して伸展させる。互いに結合せず遊離した細胞（血液塗抹や婦人科擦過細胞塗抹の場合）では、検体は直接スライドの上に置かれる。小さな個体や組織はそのままマウントすることがしばしばあり、これはホールマウント (whole mount) という。より大きな組織片では、薄い切片をミクロトームを用いて作る。これらの組織片はこうして切片にすることによってマウンティングと検査が可能となる。
その最も単純なものは、スライドガラス上に固定した標本を染色液（色素の溶液）に浸し、過剰な染色液を洗い流した後で観察する。いくつかの染色法では、染色した色素を不溶化するため、洗浄する前に媒染剤を使用する必要がある。
グラム染色（Gram staining）は細菌がグラム陽性か陰性かを決定するために使用される。クリスタルバイオレットやゲンチアナバイオレットで染色し、ヨウ素溶液で媒染した後、アルコールで脱色し、その後フクシンまたはサフラニンで対比染色を行う。
染色 (生物学) in vitro染色
グラム陽性菌は暗い青や青紫に染まり、グラム陰性菌は対比染色によって赤やピンクに染まる。この分類は細菌の細胞壁の構成に基づいている。グラム陽性菌の細胞壁が単純で厚いペプチドグリカン層から形成されているのに対し、グラム陰性菌の細胞壁はペプチドグリカン層は薄く、リポ多糖などの脂質を多く含んだ外膜で覆われている。このためグラム陰性菌の細胞壁はアルコールによって破壊されやすく、最初に染色したクリスタルバイオレット-ヨウ素複合体が容易に溶出して脱色される。
チール・ネールゼン染色（Ziehl-Neelsen stain、誤って英語風に「チール・ニールセン染色」と読まれることがある。チール医師もネールゼン医師もドイツ人である。）は、グラム染色のような、標準的な検査室の染色手法では染まらない、結核菌、非結核性抗酸菌などの染色に用いられる。
菌体を赤いカルボールフクシンで、背景をメチレンブルーやマラカイトグリーンなどで染める。
染色 (生物学) in vitro染色
ヘマトキシリン・エオシン染色（HE染色、H&E染色）は組織学で組織薄片をみるのによく使われている。ヘマトキシリンは青紫色の色素であり、これに染まる組織をヘマトキシリン好性あるいは好塩基性という。具体的には細胞核、骨組織、軟骨組織の一部、漿液成分などである。エオシンは赤～ピンクの色素であり、これに染まる組織をエオジン好性あるいは好酸性という。具体的には細胞質、軟部組織の結合組織、赤血球、線維素、内分泌顆粒などである。特に赤血球はエオシンを強く吸収して、明るい赤に染まる。青藍色に染まることもある。
エオシンはエオジンとも。
マッソン・トリクローム（Masson's trichrome）は3色染めの手順である。そのレシピはマッソンの最初の異なった特有の利用法から発展したものだが、全てが周囲の結合組織から細胞を見分けるのに適している。殆どのレシピは、扁平上皮細胞のケラチン、筋細胞の筋原繊維、線維素を赤くし、コラーゲン基質と骨基質を青や緑に染め、大抵の細胞の細胞質を明るい赤に、細胞核を黒く染める。
染色 (生物学) in vitro染色
ロマノフスキー染色（Romanowsky stains）は還元したエオシンとメチレンブルー（時にその酸化物であるアズールAとアズールBを含む）の組み合わせを全て基本とする。この仲間にはライト染色（Wright's stain）、ジェンナー染色（Jenner's stain）、リーシュマン染色（Leishman stain）、ギムザ染色（Giemsa stain）、メイ・ギムザ染色（May-Giemsa stain）がある。
全て骨髄生検や骨髄穿刺液・末梢血液塗沫の検体を診るのに使われる。異なった種類の白血球を容易に区別できるためこれらのやり方はH&E染色よりも好まれる。また、これら全てはマラリアの様な血液の寄生虫を検出するにも向いている。
銀染色（ぎんせんしょく）は組織切片またはポリアクリルアミドゲル電気泳動等により分離した蛋白質や核酸を銀で染める方法である。銀イオンを蛋白またはDNAに結合させ、ホルマザンで還元して金属銀にする。銀鏡反応の応用である。この方法は細胞内外に存在する好銀性タンパク質（例えばタイプIIIコラーゲン。低分化な悪性腫瘍が上皮性のものであるか否かの鑑別に役立つ）やDNAを見るためには特に重要である。また、温度勾配ゲル電気泳動にも銀染色が使われる。鍍銀染色（とぎんせんしょく）とも呼ばれる。
過ヨウ素酸シッフ反応とも呼ばれる。主に糖原を染める染色であり、細胞質内糖原顆粒、アポクリン腺などからの分泌物、細菌や寄生虫などの生体内異生物、ケラトヒアリン顆粒などがPAS反応陽性とされる。また、膠原線維、血管内皮などはPAS反応弱陽性である。病理組織学的には細胞内異生物の検出、グリコーゲン変性の証明、血管内皮の検出などに用いられる。
コンゴーレッド染色は、アミロイド等を染色する。
組織内の脂肪成分を染め出す染色。中性脂肪を橙黄色に染色する。ホルマリン・パラフィンブロックから組織を作成する場合、その過程で脂肪成分は遊出してしまう。そのため、ズダンIII染色は凍結切片を用いなければならない。
パパニコロー染色は、喀痰、尿などを採取し、悪性腫瘍細胞や感染症などを同定する方法で、核はヘマトキシリン、細胞質はオレンジG、ライトグリーン、エオジン、類脂質はビスマルクブラウンで染める。細胞診で多く用いられている。
電子顕微鏡で観察を行う際に重要な、導電特性の付与を狙った処理。
染色 (生物学) in vivo染色
in vivo染色は生きた組織を染色する過程で、in vivoは「生体内」を意味する（in vitro染色との比較）。細胞や構造の色を対比させることでそれらの形態や細胞または組織内での位置を容易に見て研究する事ができる。通常の目的は他の方法では明らかにならなかった細胞学的詳細を明らかにすることであるが、染色は特定の化学物質や特異的な化学反応が細胞や組織の中で起こっているのを明らかにしうる。
しばしばそれらの染色は生体染色と呼ばれ、細胞が生きている内に色素が生体内へ取り込まれる。しかしこれらの色素は多くの生物にとっては、やはり毒であるので、望む効果を出すには色素を非常に薄めて、1:5,000~1:500,000の範囲で使用しなければならない (Howey, 2000) 。in vivo用の多くの染色法が 、色素の使用濃度を変えれば生きている細胞と死んだ細胞のどちらにも使える。
染色 (生物学) 代表的な染色用色素
染色に用いられる色素（染色剤、染色薬）にはさまざまなものが知られている。これらは、それぞれ細胞や組織の異なった部分に反応・集中し、それらの性質の違いは特定の部位を明らかにする事に役立つ。よく知られている染色剤を下へ示した。特に断わりがない場合、その色素はすべて固定された細胞と組織に使用され、生体色素である（生きている生物へ使うのに適している）ことは記述した。
ビスマルクブラウン（Bismarck brown、Bismarck brown YまたはManchester brownとも）は酸性ムチンを黄色くする。生きた細胞に使用できる。
カーミン (Carmine) はグリコーゲンを強く赤に染める染料である一方で、アルミニウムを媒染剤として使用すると核を染める。
クマシーブルー（Coomassie blue、またはCoomassie brilliant blue, CBB）はタンパク質を非特異的に強い青に染める。R-250とG-250の二種類がよく用いられる。R-250は各種の電気泳動後、タンパク質の位置を検出するのに用いられる。簡便なタンパク質染色法であるため多用されるが、感度は銀染色よりも大幅に劣る。G-250はタンパク質と結合すると色が赤から青に変化するため、差スペクトルからタンパク質を定量することにも用いられる（Bradford法）。
染色 (生物学) 代表的な染色用色素
クリスタルバイオレットは適切な媒染剤と組み合わせると細胞壁を紫にする。グラム染色に不可欠な色素である。
DAPIは蛍光性のDNAと結合する核染色で、紫外線に励起されて強い青の蛍光を出す。DAPIは通常の透過顕微鏡では見る事が出来ない。生きた細胞と固定された細胞で使用できる。
エオシン（eosin）はヘマトキシンの対比染色に最もよく用いられ、細胞質、細胞膜、一部の細胞外構造をピンクや赤に染める。これは赤血球には強い赤色を与える。エオシンはグラム染色の対比染色や他の多くの手順にも使う事ができる。二つの非常に近縁な化合物がエオシンと呼ばれている。よく使われているのはエオシンY（eosin yellowish, eosin Y ws）で、非常に薄く黄色がかった種類である。もうひとつのエオシンがエオシンB（eosin bluishまたはimperial red）で、非常に幽かに青みがかった種類である。二つの染料には互換性があり、どちらを使うかは好みと伝統の問題である。
臭化エチジウム (ethidium bromide) はDNAに挿入されて、赤橙色の蛍光を放つ。しかしこれは健康な細胞を染めることはできず、膜の透過性の高い、アポトーシスの最終段階にある細胞を検出するのに使われる。結果的に、臭化エチジウムは細胞群の中のアポトーシスとゲル電気泳動でのDNAの位置を示すマーカーとして使われる。
染色 (生物学) 代表的な染色用色素
フクシン (fuchsine) はコラーゲン、平滑筋、ミトコンドリアなどの染色へ使う事ができる。これはよくマッソン・トリクロームの一部として使用される。フクシンは塩基性と酸性が存在し、PAS反応には塩基性フクシンが用いられる。
ヘマトキシリン（英語：haematoxylin [英], hematoxylin [米]）は核を青紫または茶色に染色し、媒染剤（英語：mordant）が必要である。組織学で共通して使われる方法の一つであるヘマトキシリン・エオシン染色においてエオシンと共にいつも使用される。ヘマトキシリン色素で核を静紫色に、エオシン色素で細胞質を赤黄色に染色することで、ホルマリン固定パラフィン包埋された組織の薄切標本を染色する方法が、全世界的に普及している。
光学顕微鏡（英語：light microscope）を用いた組織学的研究や、病理診断などで最も一般的に用いられている染色法であり、染色法の頭文字をとってHE染色（エイチ・イー染色）とも略称される。またヘマトキシリン染色は免疫組織化学（同義語：免疫染色）を行った後の核染色（対比染色とほぼ同意）にも広く用いられる。