分析プログラム開発・データ解析

サーバークライアント方式の自律学習支援システム

豪話者の日本語教育システム

豪・グリフィス大学で稼働中の発音評価システム

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Acc

um

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n

1

2

Wu Min Keija Yue

♪まずは理論の構築から♪

中国語方言に基づく話者の自動分類色々な方言の話者

...

構造的音響量

年齢・性別とは無関係に，方言差のみによる話者分類

♪音声を認知する基礎技術♪

♪音声を生成する基礎技術♪ ♪実用アプリケーションの開発♪

音，それは単なる O2, N2, CO2 等の震動現象でしかない．この震動現象の中に，我々は様々な情報を埋め込み，伝搬し，そして抽出する．そう，音声，そして音楽のことである．サルとヒト「視覚の世界は両者で共通しているが，聴覚の世界は全く異なる」と言われている．何が違うのだろうか？ヒトは空気の震動に対する情報処理として，何を獲得し，音声言語を，音楽を所有するに至ったのだろうか？この謎解きをしながら，新しい技術を世界に発信している．

変形しても不変な情報・構造が潜んでいる・・直接見える・聞こえるモノではない，その裏側に潜んでいる構造を暴き出せ！

(x, y)

(u, v)

x

y

u

vA

B

p1(x, y)

p2(x, y)

P1(u, v)

P2(u, v)

fdivfdiv

変形・・それは空間写像 写像不変・・それはトポロジー（位相幾何学）

変形不変な f-divergence に基づく構造表象を通して様々なメディア情報処理を捉え直す．

サルからヒトへの変化を計算機上に実装すると計算機はどう変化する？

?

A scale in LilyPond

!" "" "" " #" " #$% &

"" '" "#

Music engraving by LilyPond 2.10.20—www.lilypond.org

A scale in LilyPond

!! !" ! #$ $ %! ! !& !$ ! !! !

Music engraving by LilyPond 2.10.20—www.lilypond.org

様々な変形を被っても，我々は容易に同一性を認知できる．（知覚の恒常性）サルは視覚刺激には強いが，聴覚刺激の変形には弱い．

空間写像に基づく手運動からの音声生成発話障害者支援技術

音声空間

b (b 1, b 2, b 3, … b n)

ジェスチャー空間

a (a 1, a 2, a 3, … a n)

舌の音色空間を手の動き空間に貼付ける

ぬ，ぬぁんと，口ではなく手でしゃべることができるようになる

音声の話者性の違いに表れる幾何学的特性の分析

音声の話者性の違いの大きな要因として声道長（喉の長さ）の違いがある．

この話者性の違いの特徴量空間における影響を数学的・幾何学的な観点から分析することで、新たな音声の情報表現を構築している．

RtR = RRt = Idet R = +1R2(θ)=

(cos θ − sin θsin θ cos θ

)

R′n(Θ)=

R2(θ1) · · · 0

.... . .

...0 · · · R2(θm)

-150-100

-50 0

50 100 150

0 50 100 150 200 250 300 350

Rotat

ion A

ngle

[deg]

Estimated Body Height [cm]

original height

eqn. 8

構築した理論を通して、実際の音声の分析結果と照らし合わせる．声道長の違いを表す行列を線形代数を通して分析する．すると多次元空間における回転という性質が見えてくる．

最適なセグメンテーション

ボトムアップクラスタリングによる音声の自動セグメンテーション

音声の構造表象に基づく音声認識話者が違えば，たとえ同じ言葉を話したとしても，音声の物理的実体は異なる．話者の体調，収録機器の音響特性，伝送路などによっても音声の物理的実体は歪む．

現在主流の音声の実体を直接的に比較する音声認識手法は，音声の歪み・変形に弱い．変形に不変な音声の構造的表象を用いることで音声の歪みに非常に頑健な音声認識が可能．即ち，声の変形に超強い情報処理を実装．音の変形に強いのがヒト，弱いのがサル

c1

c3c2

c1

c3c2c4

cD

c4

cD

3. Cepstrum distribution sequence (HMM)

5. Structure (distance matrix)

1. Speech waveforms

2. Cepstrum vector sequence

4. Bhattacharyya distances

00

00

0

s = (s , s , ... )1 2structure vector

f-div 距離

確率的セグメンテーションモデル

x1 … xe1

r1

xs2 … xe2

r2

… xsk … xek

rk

s1 s2 sk

Sequence X

Source R

x2

236cm73cm

「お？君の声，今日はなんだか　　　　すんごい，回転してる　　　　　　ね～～」

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単語認識精度

従来手法

提案手法

長　←　発声者の身長　→　短

英語発音クリニック

MtFボイストレーニングの技術的支援

完全なる変換不変量・それは f-divergence

シャドーイング音声（非常に崩れた音声）

学習者のTOEICスコアもズバリ予測！

シャドーイング音声の自動採点

音節の数を数え上げる（音節法）or

単語の数を数え上げる（Check-point法，全単語法）

長時間労働手動評価

凡そ音素に相当する大きさで音声を自動で分ける

or音響モデルと比較して発音

スコアを計算

自動評価PC上の分析

手動評価　≒　自動評価

誰の発音と比較したい？まずは先生を選ぼう！

フムフム，君はXXな癖があるな．

■お待ちかね。「あなた」の分析結果を見てみよう！分析結果を二つの母音図と一緒に示します。チェックポイントはおよそ以下に示す通りです。

♪♪チェックポイントはここ！！さあ，自分の発音を “自分で”チェックしてみよう！！♪♪• æと E　この二つはいっつも仲良しです。あなたの発音はどうなってますか？• Iと i　これはかなり違う音ですよ。Iは「イ」と「エ」の中間音とも言われます。• Iと，Eやæ　その結果，Iは Eやæに似くるはずですが，あなたの発音ではどうなってます？• Aと O　アメリカ英語では，これらが似ている方言もあります。母音図で Oが下がってきます。• @と，2や Aやæ　後ろ三つは舌を下げる音です。@がこれらと似てたら重傷。救急車呼びます。• @とÄ　この二つが仲良し，という人もいるかもしれませんね～。どうです？あなたの場合。• Ä　実は rと殆ど同じです。母音として使われるのか，子音として使われるのか，の違いだけ。

■さてさて，どこから直していこうか。よ～く，考えてみよう！あなたの分析結果を，あなたが選んだ二人の先生と比較して「どの母音から直すべきなのか」を示します。目標とする発音に到達するための最短コース，という訳です。スコアの高い母音（より左に示されている母音）ほど「重傷」で，緊急入院が必要な母音です。20程度であれば，ほおっておいて大丈夫ですよ。さてさて，どんな結果が出てますか？ゴールまでの道のりは長いですか？短いですか？

どちらの先生に近づきたいかによって，結果が少し異なるでしょう。英語は方言によって母音の音質・音色が変わりますから，先生が，どの地方の出身なのかによって直すべき母音が変わってきます。もちろん先生の発音は両親（異なる方言話者かもしれない）の発音の影響を強く受けています。結局，厳密には，み～んな一人一人違う発音になっています。大切なのは，相手の心に届く「あなた自身」の英語発音を身につけることです。一人よがりじゃいけません。相手あっての言葉ですから。

ここから直すのが最短コースだ！

教師 教師一週間の発音矯正の効果は如何に？

一週間後

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033

212

262

367

177

043

296

477

466

250

192

402

222

233

198

468

436

098

411

207

430

337

506

097

415

435

342

053

224

391

380

546

396

383

447

005

347

485

119

554

022

355

366

059

526

114

245

047

077

284

563

060

302

189

487

160

118

141

172

252

270

215

016

126

069

290

232

332

121

387

035

548

221

280

027

277

335

289

014

346

259

291

255

037

510

492

227

173

549

340

405

107

450

162

203

231

065

389

213

254

045

191

113

058

202

205

431

242

301

362

541

135

031

509

473

248

409

483

039

482

210

169

344

120

348

170

154

360

471

418

075

461

048

244

508

400

199

388

424

001

Gxxgle Pronunciaton in Kashiwa Area

700名の日本人英語の発音分類／日本人英語の典型的な型の定義全人類の英語発音の分類とて，不可能ではない！

？

？

ま　ず　　は　　　中　　　　国　　　　　制　　　　　　覇　　　　　　　か　　　　　　　　ら　　　　　　　　　？

関数 g を変えると様々な距離尺度に

テキスト音声合成においてアクセント結合を適切に処理

アクセント結合処理の高精度化

条件付き確率場を用いた統計的な手法により高精度なアクセント処理が可能

あ’か+えんぴつ → あかえ’んぴつ（ ’：アクセントの位置）

複数単語が連結する際にアクセント位置が変化する・・・「アクセント結合」

より自然なテキスト読み上げ

構造表象に基づく音声合成幼児の音声模倣の実現

従来の音声合成は文字（音素）列から音声への変換．モデル化対象は学習話者の声そのもの．一方幼児は，両親の声の声帯模写はしない．幼児は両親の声からの音素抽出は困難．幼児研究によれば，単語全体の語形を抽出し，それを自らの小さな喉で再生しようとする．

話者不変の音声の構造表象に基づく音声模倣プロセスの計算機上の実装

構造+身体=音響身体性を捨てたモデル化

おはよう

おはよう

身体パラメータ→幾つかの絶対量を既知構造を空間に定位

距離関係と絶対量で得られる連立方程式を解く

複数の解を平均化

大きな喉

ちっちゃな喉

峯松研究室さぁ，はじけちまおうぜぃ！

よく学び，よく語り，よく遊び，よく飲み，よく食い，そして，よく出かける・・・

確率的線形回帰混合モデルを用いた音声変換音声変換とは，ある人の声を別の人の声に変換すること．

確率的線形回帰混合モデルとは

Source space Sx

…

Virtual spaces

(Gray level for

density p(x|k) )

S1 S2 SK

p(1|x)

Prb. Linear Regr. A1x A2x AKx

Mix. Of Prb. Linear Regression y=! p(k|x) Akx

…

Posterior Prb.

Prior Prb. p(1) p(2) p(K)

p(2|x) p(K|x)…

広瀬研の皆さんと

fdiv(p1, p2) =∮∮∮

p2(x)g(

p1(x)p2(x)

)dx