音声情報処理

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1 音情報処理論 中村哲 戸田智基 猿渡洋 川波弘道 Satoshi NAIST 1

2 音声って何 人のコミュニケーションで意図を伝える最も重要な手段 音声を圧縮する 音声を作る 音声を聞き取る さらに 音響信号の処理 Satoshi NAIST 2

3 シリコンオーディオ Satoshi NAIST 3

4 Apple Siri Satoshi NAIST 4

5 VoiceTra+ Satoshi NAIST 5

6 本講義の狙い 音声とは何か 音声情報を使ったヒューマンインタフェース 音声認識 音声合成 音声対話 音声翻訳 さらに音響信号処理 これらの技術の中身はどうなっているのか? Satoshi NAIST 6

7 参考書 森北出版音声工学板橋秀一編著 今日は この本を参考にします 他に 昭晃堂鹿野 中村 伊勢 音声 音情報のディジタル信号処理 コロナ社鹿野 武田ら 音声認識システム 近代科学社古井 新音響 音声工学 Satoshi NAIST 7

8 講義の構成 第 1 回 10/9 音情報基礎 ( 音声 音響情報処理の導入 基礎 ) : 中村 Introduction to speech and acoustic signal processing 第 2 回 10/16 音声の特徴抽出 (DFT,LPC, ケプストラム分析 ) : 猿渡 Speech signal processing (DFT, LPC analysis) 第 3 回 10/23 音響信号処理基礎 : 猿渡 Fundamentals of acoustic signal processing 第 4 回 10/30 音声符号化基礎 : 戸田 Fundamentals of Speech Coding 第 5 回 11/6 音声合成理論と音声合成システム : 戸田 Speech synthesis theory and system 第 6 回 11/13 音声認識理論と音声認識システム : 川波 Speech recognition theory and system 第 7 回 11/20 音声対話システム理論と音声対話システム : 中村 Spoken dialog system theory and system 第 8 回 11/27 試験 Satoshi NAIST 8

9 採点基準 各回に課題を出します 1 週間以内の提出 最終回に最終試験を行います この 2 つの合計点を元に採点します Satoshi NAIST 9

10 音声 言語情報 非言語情報 個人性情報 音声認識 話者認識 音声と情報 音響音声信号 ( 分析 ) 特徴パラメータ 特徴パラメータ 音声認識 話者認識 音声合成 言語情報 音声合成 音声符号化 圧縮 音声信号 ( 圧縮 ) 音声信号 Satoshi NAIST 10

11 音声に関する研究 人間の発声器官 発声メカニズム音の伝搬 音響工学 音響信号処理人間の聴覚器官 聴取メカニズム 生理学 心理学言葉の理解 生成 言語学コンピュータによる実現 コンピュータサイエンス 情報工学 Satoshi NAIST 11

12 音声の基本的性質 音声 音節 音素音声 / わたしはとうきょうへいく / 音節 /wa/ /ta/ /shi/ /wa/ /to/ /kyo/ /e/ /i/ /ku/ 音素 母音 半母音 子音 音素記号 /w/ /a/ /t/ /a/ /sh/ /i/ /w/ /a/ /t/ /o/ /ky/ 国際音声記号 ( 国際音素記号 ): IPA (International Phonetic Alphabet) Satoshi NAIST 12

13 IPA 異音 (allophone) 有声音 無声音閉鎖音 破裂音 鼻音 破擦音 Satoshi NAIST 13

14 母音の分類 図 2.1 母音の分類 Satoshi NAIST 14

15 弁別素性 Satoshi NAIST 15

16 副モーラ ( モーラ音素 ) 同化 鼻音化 無声化 Satoshi NAIST 16

17 モーラ /san/ :1 音節 /kaqpa/:2 音節 さん 2 拍 かっぱ 3 拍 モーラ ( 拍 ) ほぼ かな 1 文字に対応する音の ( 長さの ) 単位 Satoshi NAIST 17

18 調音結合 /aoi/ 青いの /a/ は /aida/ 間の /a/ と調音点が異なる /aoi/ の /a/ は 後続の /o/ に近い奥舌音 /aida/ の /a/ は 後続の /i/ に近い前よりの調音 これらを 同化 (assimilation) と呼ぶ 鼻音化 :/namae/ 名前 /a/ が鼻音化 無声化 :/akita/, /yakusho/ 無声子音に挟まれた /i//u/ が無声化する Satoshi NAIST 18

19 アクセント イントネーション 高さアクセント 強さアクセント 文節要素 (Segmental Phoneme) 超文節音素 (Supra-segmental phoneme) パラ言語情報 (Paralinguistic information) Satoshi NAIST 19

20 話し言葉 文が短い主語などの省略が多い短縮形を多用ね さ よ 等の終助詞がつく同じ言葉の繰り返しが多い複雑な構文を避ける時間的要素 ( 忘却 ) が関与するえー あー うーなどのいいよどみがある言い誤り 言い直しが多い Satoshi NAIST 20

21 音声の生成 Satoshi NAIST 21

22 音声器官 Satoshi NAIST 22

23 発声機構 音源と調音音源 有声 声帯振動 無声 乱流 喉頭や声道途中の狭めによる乱流 舌先などの声道の閉鎖と開放による破裂性音源破裂性 乱流音源のうち喉頭の狭めによるもの摩擦性 Satoshi NAIST 23

24 声帯振動 Satoshi NAIST 24

25 調音機構 調音 : 喉頭 口腔 鼻腔 : 管腔全体 声道 声道長 成人男性 :17.5cm 成人女性 :15.2cm 子供 (8 歳 ):12.2cm 口唇舌 Satoshi NAIST 25

26 音声波 基本周波数 声の高さ Satoshi NAIST 26

27 音声の振幅 Satoshi NAIST 27

28 会話音声の振幅分布 Satoshi NAIST 28

29 音声レベルの累積分布 Satoshi NAIST 29

30 会話音声長時間スペクトル Satoshi NAIST 30 図 2.10 会話音声の長時間スペクトル

31 音声の長時間スペクトル 個人による有意差はない 160Hz 以上の帯域では性別による違いはない 音声サンプルによる違いはない 唇からマイクロホンまでの距離による差 (3c mと35cm) は 160Hz 以上ではそれほど大きくない言語によって本質的に大きな差があるとは言えない Satoshi NAIST 31

32 音声の長時間スペクトル Satoshi NAIST 32

33 母音の性質 ホルマント ホルマント周波数 ホルマント帯域幅アンチホルマント Satoshi NAIST 33

34 ホルマント周波数 Satoshi NAIST 34 図 2.11 日本語短母音のホルマント周波数

35 母音のホルマント Satoshi NAIST 35 図 2.12 連続音声の F1-F2 分布

36 子音 半母音 /j/ /w/ 破裂音 /p,t,k/ /b,d,g/ Satoshi NAIST 36 図 2.13 無声破裂音と有声破裂音

37 無声破裂音 Satoshi NAIST 37 図 2.14 後続母音が /a/ の無声破裂音

38 有声破裂音 図 2.15 Satoshi 有声破裂音 NAIST 後続母音 /a/ 38

39 鼻子音 図 2.16 鼻子音 Satoshi Nakamura のスペクトル NAIST 39

40 摩擦音 Satoshi NAIST 40

41 基本周波数 図 2.18 Satoshi Nakamura NAIST 41

42 文章発話の基本周波数 Satoshi NAIST 42 図 2.19 文章発話中の基本周波数

43 基本周波数分布 Satoshi NAIST 43 図 2.20 年齢と基本周波数

44 発話速度 図 2.21 Satoshi Nakamura NAIST 44

45 聴覚器官 Satoshi NAIST 45

46 蝸牛 Satoshi NAIST 46

47 蝸牛断面 Satoshi NAIST 47

48 基底膜振動 Satoshi NAIST 48

49 聴覚神経系 Satoshi NAIST 49

50 等感曲線 Satoshi NAIST 50

51 音の高さ知覚 Satoshi NAIST 51

52 同時マスキング Satoshi NAIST 52

53 同時マスキング Satoshi NAIST 53

54 継時マスキング 継時 Satoshi NAIST 54

55 臨界帯域幅 Satoshi NAIST 55

56 音声の知覚 明瞭度と了解度 知覚単位と文脈 カテゴリー知覚 Satoshi NAIST 56

57 カテゴリー知覚 Satoshi NAIST 57

58 おわり 各自 よく読んでおいてください Satoshi NAIST 58

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