いかない. そこで書き文字の入力として許容範囲と思われる平仮名, 片仮名及びローマ字を使用している. 中国語についてはピンイン, 韓国語についてはハングル入力に対応している. これらの入力では表せない細かな発音上の差 ( 例えば日本語における母音の無声化など ) を表現するために, ユーザが発音記号

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きよたつおおはし
5 years ago
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歌声合成ソフトウェア VOCALOID の開発ヤマハ株式会社剣持秀紀 Hideki Kenmochi 近年, 歌声合成技術が注目を集めている. ニコニコ動画などの動画サイトでは VOCALOID に代表される歌声合成ソフトウェアを使い, アマチュアのクリエータが作詞作曲したオリジナル曲があふれている. そして特に若い年代がそういった楽曲を好んで聞いている.

(VOCALOID Editor と合成エンジン ) をライセンスするという形でビジネスを行ってきたが,2011 年に発売開始となった VOCALOID3 から, ソフトウェアについてはヤマハから直接販売し, パートナー企業は歌声ライブラリを単体で販売するというビジネス形態になっている. 以下, 図中の各構成要素について説明する.

その構成を図 1 に示す ( 実際のソフトウェアでは, 音楽制作がしやすいような各種機能も実装されているが, 簡単のためここでは基本的な機能に絞って説明する ). ユーザは (a)vocaloid Editor を用いて音符と歌詞を入力する.

1 歌声合成ソフトウェア VOCALOID の開発ヤマハ株式会社剣持秀紀 Hideki Kenmochi 近年, 歌声合成技術が注目を集めている. ニコニコ動画などの動画サイトでは VOCALOID に代表される歌声合成ソフトウェアを使い, アマチュアのクリエータが作詞作曲したオリジナル曲があふれている. そして特に若い年代がそういった楽曲を好んで聞いている. 音楽の新しい楽しみ方が生まれつつあるともいえよう. 本稿では筆者が開発に携わった歌声合成ソフトウェア VOCALOID を簡単に紹介し, そしてどのようにして開発を行ってきたかについて述べる. (VOCALOID Editor と合成エンジン ) をライセンスするという形でビジネスを行ってきたが,2011 年に発売開始となった VOCALOID3 から, ソフトウェアについてはヤマハから直接販売し, パートナー企業は歌声ライブラリを単体で販売するというビジネス形態になっている. 以下, 図中の各構成要素について説明する. avocaloid Editor 音符と歌詞の入力の際には, 歌詞の音節と音符との対応関係を分かりやすく表示し, 編集できるようになっている必要がある.VOCALOID Editor のスクリーンショットを図 2 に示す. VOCALOID は歌詞と音符を入力するだけで, 人間の声に近い歌声を合成するソフトウェアである. その構成を図 1 に示す ( 実際のソフトウェアでは, 音楽制作がしやすいような各種機能も実装されているが, 簡単のためここでは基本的な機能に絞って説明する ). ユーザは (a)vocaloid Editor を用いて音符と歌詞を入力する. そして実際の人間の声から集めた歌声の素片 ( 断片 ) を集めた (b) 歌声ライブラリから合成に必要な素片を選択し,(c) 合成エンジンで接続することで歌声として出力する. 当初から, 歌声ライブラリはヤマハとライセンス契約を結んだパートナー企業が開発し, ヤマハがソフトウェア図 1 VOCALOID 構成図図 2 VOCALOID Editor 音符はいわゆるピアノロールになっている. 高さ方向が鍵盤上の各音に対応し, 横方向で音符の開始タイミングと音符の終了タイミングを表す. 五線譜で表示及び入力ができれば特に初心者には分かりやすいかもしれないが, 歌声の場合, 音符の長さや前後の音符との接続状況が重要なため, それらが分かりやすく表示されるピアノロールを採用している. 歌詞は対象となる言語で通常用いられる書き文字で入力するのが良いとは限らない. 例えば, 日本語の場合は例えばあの女と書いてあのひとと読ませるなど, 歌詞の実際の発音にはばらつきがある. しかし, だからといってユーザに発音記号の直接入力を強いるわけには 336 電子情報通信学会 2013 No

2 いかない. そこで書き文字の入力として許容範囲と思われる平仮名, 片仮名及びローマ字を使用している. 中国語についてはピンイン, 韓国語についてはハングル入力に対応している. これらの入力では表せない細かな発音上の差 ( 例えば日本語における母音の無声化など ) を表現するために, ユーザが発音記号を直接操作できるようになっている. 英語については, 日本語の平仮名に相当するものが存在しないので, 通常の書き文字を入力として, 内蔵の発音及び音節区切りの辞書を用いて発音記号に変換する. ただし, 同じ綴りで発音が違うような単語 ( 例えば read の原形と過去形 ) については一つの読みだけを採用し, ユーザが発音記号を直接操作することで対応するようになっている. 音符と歌詞以外にも, 様々なパラメータ ( 例えば, ダイナミクスやピッチ ( 音の高さ ) の細かな変化など ) を時変的にコントロールできるようになっている. b 歌声ライブラリは, 実際の人間の歌声から取り出した素片をまとめたものである. 素片は C( 子音 )-V( 母音 ), V-C そして V( 母音の伸ばし音 ) を基本としている ( 言語によっては C-C という素片も用いる ). 例えばアサ (a-sa) という歌詞の歌声の場合,#-a,a( 伸ばし音 ),a-s,s-a a( 伸ばし音 ),a-# という素片が用いられる ( ただし # は無音を表す ). 母音の伸ばし音を持っているところが歌声合成ならではの特徴である. 歌声ライブラリの開発に当たっては, 対象とする言語で可能性のある全ての C-V,V-C,C-C という素片を集めなければならない. できるだけ効率的に品質の良い素片を録音するために, 特別に設計した楽譜を使用する. 録音時間は収録するピッチの数などにもよるが, 日本語の場合でも少なくとも 2 ~ 3 時間は必要である. 録音は音素セグメンテーション ( どこからどこまでがどの音素かを区切る作業 ) を行った後, どの部分を使用するかを決める. この作業は半自動化されているが, 最終的には人間の目と耳で綿密にチェックする必要がある. 日本語の場合, この処理は 3 か月程度かかる. c (a)vocaloid Editor で指定された歌詞と音符に従い,(b) 歌声ライブラリから適宜素片を取り出し, 接続して歌声にするのが合成エンジンの役割である. もちろん, 単に波形をペタペタと貼り付けただけでは歌にはならない. それは, 歌声ライブラリ中の素片のピッチと楽譜で指定されるピッチが違うことの他に, 素片の境界での音色の微妙な違いがノイズとして聞かれるからである. 例えば, 前述のアサ (a-sa) という歌詞を例に取ると,#-a の最後の部分の音色と a( 伸ばし音 ) の最初の部分の音色が違うと, いくらピッチを合わせ込んでも音色の違いがノイズとして聞こえることになる. つまり素片を接続する際には, ピッチを変換すると同時に, 素片の境界部分での音色の違いをなくすような工夫が必要となる. VOCALOID では, この一連の処理を周波数ドメインで行っている. 処理のブロック図を図 3 に示す. 図 3 図 3 での処理を簡単に説明する. 素片中の波形データに対して FFT を行う. 音符で指定されるピッチと素片のある時点のピッチ ( あらかじめ解析しておく ) を比較し, ピッチの変換量を求め, それに従って周波数軸上でスケーリングすることでピッチ変換を行う. また, 倍音に相当するスペクトル上のピークの強さを調整することで音色の合わせ込みを行う. 音色は, 先ほどのアサの例では,#-a の最後の部分の音色を a( 伸ばし音 ) の区間でもずっと適用し, その最後で a-s の最初の音色に向けて補間していくことで, それぞれの時点での音色を求めている ( 図 4). 伸ばし音 a については, 素片の音色自体は用いずに, そこに含まれるピッチや音色の微妙な揺らぎを加算することで, 人間の声に近づけるようにしている. ピッチ変換と音色の調整図 4 接続時の素片の音色の調整 VOCALOID 337

3 このような方法を採用している理由は合成の仕組みを考えるで詳しく述べる年にクリプトンフューチャーメディア株式会社が企画開発し発売された初音ミク ( 歌声合成システムとして VOCALOID2 を利用 ) は, 発売されるや否やこれを用いた楽曲がニコニコ動画などの動画サイトに次々と投稿されるようになった. ごく初期にはいわゆるカバー曲 ( 既存の楽曲を歌わせるもの ) も多かったが, しだいにクリエータが自ら作詞作曲を行ったオリジナル曲も増えてきた. 人気の楽曲は大手レコード会社から CD として発売されたり, カラオケとして配信されるようになってきている. そういった楽曲の中にはオリコンで 1 位になるようなものも出てきている. 今や, 日本の音楽シーンは合成歌唱音声を抜きには考えられない状況となっている年春にアスキー総研が女子中学生女子高校生を (1) 対象に行った調査によると, 女子中学生の 71%, 女子高校生の 61% が VOCALOID を知っていると答え, 女子中学生の 54%, 女子高校生の 44% が VOCALOID の曲がとても好きもしくは好きと答えている. 今後この世代が消費の中心となったときに, 日本の音楽シーンはどのようになっているだろうか. この動きの中で特筆すべきは, 従来のようにプロの作詞作曲家が作った楽曲コンテンツを消費者が楽しむのではなく, もともとアマチュアだったクリエータ ( あるいは現在もアマチュアのクリエータ ) が作った楽曲コンテンツを消費者が楽しんでいるという構図である. 音楽の提供のされ方, 消費のされ方そのものが変化しているともいえる. ただし, 筆者が開発を始めた当時にこのような状況は全く予想していなかった. そういう意味でも最近の動きは驚きの連続である. 開発を始めた背景では, どのようにしてこのソフトウェア技術を開発してきたかについて振り返ってみたい. VOCALOID の開発は 2000 年に開始した. 当時の状況を振り返ってみたい. 音楽制作の現場では, コンピュータでシーケンサのソフトウェア ( 演奏データを自動再生するためのソフトウェア ) で音符を打ち込み, 外部ハードウェア音源に MIDI 信号を送り, 外部音源を鳴らして制作を行うことが一般的になっていた. 商業音楽でもこのようにいわゆる打込みで作られた音楽が大半を占めるようになってきていた. 一方, コンピュータの CPU は 1999 年に発表された Pentium Ⅲ が主流であり, クロックも Coppermine コアによってようやく 1 GHz を達成したところだった. こうしたコンピュータの性能の発達により, 外部音源を使わずにソフトウェアの形で音源を構成すること ( ソフトウェアシンセサイザ ) も普及し始めていた.1999 年に NemeSys Music Technology 社から発表された Giga Sampler は, それまでハードウェアが主流だったサンプラ ( 楽器として用いるために音を取り込み, 再生するための機器 ) さえもパーソナルコンピュータ ( 以下 PC) 上のソフトウェアとして実現したものである. このように, 音楽制作環境がプロ, アマチュアを問わず, 外部音源を使用する環境から,PC のみで音楽制作環境を実現できるようになりつつあったのが 2000 年頃である. しかし, このような状況であったのにもかかわらず, 唯一打込みとは無縁の楽器があった. それが歌声である. 商業音楽でも, メインボーカルやバックコーラスにかかわらず, 歌声だけはスタジオで歌手が歌い, それを収録したものを使用するという状況が続いていた. アマチュアの音楽制作でも, 歌だけはコンピュータでの打込みではなく, マイクを使って制作者自身が歌うか, 知人に頼んで歌ってもらうかしないと自分の作品を完成させることができなかったわけである. このような状況を鑑みて, 将来必ず歌声も打込みの対象となる時代が来るであろうと考え, 開発を始めた. ただし, もちろん VOCALOID 以前にも歌声合成技術は存在していた.1961 年にベル研究所の Kelly らは, IBM704 を使って音声合成技術を開発し (2), そのデモンストレーションとして,Daisy Bell という歌を歌わせた. これが世界初のコンピュータによる合成歌唱だといわれている * 1. その後も, 音声合成技術の発達とともに, 歌声合成についても様々なものが提案されてきた. その中には商品化されたものもある. 例えば, ヤマハも 1997 年に PLG-100SG (3) という歌声合成機能を持った音源ボー * 1 ちなみに,VOCALOID の開発中の社内のプロジェクト名は, この Kelly らの成果に敬意を表し, Daisy プロジェクトとしていた. VOCALOID という名前が決まったのは 2003 年 2 月の発表の直前である. 338 No

4 ド (MIDI 音源に挿入して拡張音源として使用する ) を発表している. しかしながら, 過去の歌声合成技術 ( 及びその応用商品 ) は, 楽曲中のいわば飛び道具として使用される場合はあったが, 音楽制作で広く使われるまでには至っていなかった.VOCALOID の開発にあたっては, 音楽制作の現場で使って頂けることということを目標に掲げた. この目標をブレークダウンし, 以下の三つの要件が必要であると考えた. (a): 歌詞が聞き取れること. 少なくともあらかじめ歌詞が与えられれば聞き分けられること. (b): 伸ばし音でもブザー音のようにはならず, できるだけ人間の歌声に近いこと. (c): 歌詞と音符が関連付けられた形で効率的に入力できる環境. もちろん, 現在もこれらの要件は完全に達成されているとは言い難い. 今後も追求していかなければならないと考えている. 開発を始めた当初は, 歌声を合成する手法について何もないところから考えなければならなかった. 開発はスペインの Pompeu Fabra 大学 ( バルセロナ ) との共同研究の一環として行われた. 一般に共同研究というと特に日本の企業の場合は委託研究に近い場合も多いが, この共同研究は役割分担を決めて協力しながら一つのものを開発していくという真の意味での共同研究であった. もともと Pompeu Fabra 大学が周波数領域での信号処理に関する経験があったため, 基本的な処理は周波数ドメインの処理で行うことにして, 実際に歌声を合成するところとアプリケーションとしての実装は, お互いに知恵を絞って考えた. もちろん, 物理モデルによる歌声合成も考えなかったわけではなかった. しかし物理モデルは夢があるが, 実用レベルのクオリティと計算量の歌声合成システムに至る見通しが少なくとも当時は全く予想できなかったため, こちらは早々と断念した. また, 最近のテキスト音声合成の世界で一般的となっている大規模コーパスを利用した合成手法も当時広まりつつあったが, 歌声の場合は音符の長さと高さと歌詞の組合せは無限にあり得るので, 大規模コーパスを用いた手法は非現実的だと考えられた ( 今でもそう考えている ). 結果的にテキスト音声合成で古くから用いられている C-V,V-C といった diphone( 素片音と音のつながり部分 ) を接続する方法でいくことに決まった. 簡単な素片を接続する方法でいくことになったが, 実際に素片をどのように接続していったら高品質の歌声を作り出せるかは, まさに試行錯誤の連続であり, (c) 合成エンジンで述べた方法にたどり着くまでにはかなりの時間を要した. 音色の調整方法での試行錯誤の一例を紹介する. 歌声合成ソフトウェア VOCALOID で説明したように, 現状では図 4(B) のように,#-a という素片の最後の音色を伸ばし音のところで引き伸ばし, 伸ばし音の最後のところで次の a-s という素片の最初の音色に補間を行っている. 開発中には様々な方法を試みたが, 例えば図 5 の (C) のような方法, つまり #-a という素片の区間内から a という伸ばし音に, また a という伸ばし音から a-s という素片の区間内にかけて音色を合わせ込む方法を試したことがある. しかしこの方法では, 歌詞の了解度があまり良くないという結果になった. これを基に, 人間はどうやら音そのものを聞いているのではなく, 変化する部分を聞いているのではないか, という仮説を立てた. その仮説に従うと, 変化するエッセンスが入った部分 ( 音素と音素の変化する部分 ) は, できるだけそのまま用い, 別の部分でつじつま合わせを行えば良いということになり, 最終的に図 5(B) の現行の手法に行き着いた. この手法では,#-a,a-s という音素遷移部分の音色の変化は, 元々の素片に含まれるものがそのまま用いられるだけでなく, 素片の接続時の音色の不整合も起こらない. もちろんこれが best な方法ではないかもしれないが, 試行錯誤の末にたどり着いた better な方法である. 歌声の合成においては, タイミング合わせも重要な問題である. 例えば簡単のためにサササという歌詞を考え,, 図 5 音色の調整アイディアの例 VOCALOID 339

5 サ一つが音符一つに割り当てられている状態を考えてみる. このときに, 音符の開始時に合わせてサという音節の発音 ( すなわち [s] という子音の発音 ) を開始すると, 遅れて聞こえる. これは人間が歌の場合に音節の母音の開始位置を音符の開始位置として認識しているからである. 特に [s] などの無声摩擦音の場合はその長さが 200 ms 程度まで長くなる場合もあり, 大きな問題となる. 図 6 のように, サの母音開始位置が音符の開始位置に合うようにタイミング合わせを行わなければならない. ところがこれを現状の MIDI の枠組みの中で表現することは非常に難しい. なぜならば,MIDI では音符の開始位置は Note On メッセージ * 2 として, 音符の発音を開始すべき時刻にリアルタイムで入力機器側 ( 例えばキーボードなど ) から音源側に送られてくることを想定しているからである. もし通常の MIDI で実装しようとすると, Note On メッセージが送られてきたら, 時間を遡って子音の発音を開始するという因果律に反することを行わなければならない. これを解決するために, あらかじめ作成しておいた楽曲データ ( シーケンス ) を再生するという用途に限定し,Note On/Off による発音タイミングコントロールは諦め,Note On/Off に相当するものも含め, 全てのイベントを NRPN(Non Registered Parametric Number) で表現し, 先送りすることにした. すなわち, 先送り時間 D を決めておき ( 例えば 500 ms), 音符に相当する NRPN メッセージが到着してから D 後にその音符の開始位置が来る ( すなわち D 後に母音の開始位置が来る. 子音はそれよりも前に発音を開始する ) というように内部で制御するようにしている ( 図 7. もちろんユーザはほとんどこのことは意識する必要はない. 合成エンジン内部の処理の話である ). 図 6 タイミング合わせもちろん, 代替案としては, 内部的に合成エンジンにあらかじめ音符情報を全て渡しておいて合成するという * 2 MIDI では音楽の演奏情報が楽器や音源にメッセージとして送られる.Note On メッセージは音を鳴らす命令であり, 音符の開始位置 ( すなわち鍵盤楽器ではキーを押したタイミング ) を示す. 音を止める命令は Note Off である. D 方法も考えられる. しかし, 他の音楽制作ツール ( シーケンサや DAW(Digital Audio Workstation) など ) との連携や親和性を考えたときに, シーケンサ部分 ( 演奏データの送信部分 ) と音源部分を論理的に分離し, 演奏データの伝達に何らかの形で MIDI を使用し, リアルタイムに合成できるようにした方が良いと考えたため, このような実装になっている. このように各種試行錯誤を繰り返し, 合成する仕組み ( アルゴリズム ) を考えると同時に, 入力のための GUI( つまり VOCALOID Editor) のプロトタイプの開発を行った年 2 月に, ニュースリリースで対外的に公にして, 同年 3 月の Frankfurt Musikmesse( 世界最大の楽器ショウ ) で技術発表を行った年に最初の製品がイギリスの Zero-G 社から販売された. 日本ではクリプトンフューチャーメディア株式会社が日本語ライブラリの MEIKO を発売した. 一部の新しいもの好きのクリエータには使って頂いたが, 残念ながら当初の目標である音楽制作の現場で使って頂けることは達成されたとはいえない状況だった. しかし 2007 年に VOCALOID2 を用いたクリプトンフューチャーメディア株式会社の初音ミクが発売された以降の状況は VOCALOID の広がりで述べたとおりである. その後も合成品質やユーザインタフェースの改良を重ね,2011 年には VOCALOID3 という新バージョンを発表した. 更に合成品質がリアルになっただけでなく, 音楽制作の効率を上げられるような各種機能と, 初心者でも簡単に始められるような工夫を行っている. その一方で,VOCALOID の合成の仕組みを PC ソフトウェアだけでなく, 別のプラットホームにも応用する試みも行っている. 図 7 D NRPN による実装 2010 年には VOCALOID の合成エンジンを ios に移植し,iVOCALOID という商品名で発売している.iPhone/ ipad で音符と歌詞を入力するだけでなく, リズムパター t 340 No

の音楽制作消費活動が行われるようになってきている. VOCALOID を用いて作られ, 動画サイトに上げられた楽曲を聞いてみると, 玉石混交ながらも光るものも多い. 歌声合成技術によって, 歌を含む楽曲は必ず歌手が必要という制約から解き放たれ, まるで楽器のように自由に歌詞やメロディーを作っているクリエータが多い. 筆者は特に楽曲の歌詞に注目している.

また, ピッチの動きや音節の長さを自由自在にコントロールできるという VOCALOID 合成エンジンの特質を生かし, しゃべり声に近い簡単なフレーズ ( 例えばおはよーやかんぱーい等 ) を作って遊ぶアプリケーション VocaloWitter も発売している.

6 の音楽制作消費活動が行われるようになってきている. VOCALOID を用いて作られ, 動画サイトに上げられた楽曲を聞いてみると, 玉石混交ながらも光るものも多い. 歌声合成技術によって, 歌を含む楽曲は必ず歌手が必要という制約から解き放たれ, まるで楽器のように自由に歌詞やメロディーを作っているクリエータが多い. 筆者は特に楽曲の歌詞に注目している. 今までの商業音楽ではあり得なかったような斬新な歌詞の楽曲も多い. いわンだけではあるが簡単な伴奏も付けられるようになっている ( 図 8). また, ピッチの動きや音節の長さを自由自在にコントロールできるという VOCALOID 合成エンジンの特質を生かし, しゃべり声に近い簡単なフレーズ ( 例えばおはよーやかんぱーい等 ) を作って遊ぶアプリケーション VocaloWitter も発売している. 作ったコンテンツは YouTube に投稿したり, その内容を Twitter でつぶやいたりという SNS 連携機能も備えられている. 一方で,VOCALOID の合成エンジンをサーバ上で動作させ, ネット上でのサービスとして提供する NetVOCALOID と呼ばれるサービスも行っている. クライアント (PC やスマートフォン等 ) で簡単に歌詞や音符を入れるだけで, 合成処理にかかる負荷を気にすることなく歌声合成を使用することができる. これまでに, 様々な企業のキャンペーンサイト等で実際に用いられている. 例えば, 五七五の音節数で詩を作って入力すると, キャンペーンソングのメロディーに合わせて替え歌として歌ってくれるようなサービスである. 図 8 ivocaloid 図 9 NetVOCALOID サービス歌声合成ソフトウェア VOCALOID で述べたように, ゆる中二病的な, あまりの青臭さために人間の歌手が歌うのを躊躇するような歌であっても, ひとたび合成音声によって歌声として聞かれると, それは新しい表現としてリスナーの心に突き刺さり, 愛聴されていくうちに新しい表現として許容されていく. VOCALOID の広がりで述べたように特に若い世代がボカロ曲 (VOCALOID を使った楽曲 ) を好んで聞いているという背景には, 商業音楽には存在しない新しい表現が魅力的だからということもあるのではないか. 音楽の歴史を振り返ると, 過去にエレキギターやシンセサイザが登場したときにも同様の動きがあった. 従来の音楽側からはこれは音楽ではないといわれつつも多くの人の共感を得て一般化していったように, 歌声合成技術も音楽の中の一ジャンルとして, また音楽制作の上での定番のツールとなっていくのではないかと, 期待を込めながら予想をしている. これからも新しい音楽によって多くの人々が豊かな音楽的な経験を味わえるように, 微力ながら筆者も尽力していきたい. ( 1 ) ( 2 ) J. Kelly and C. Lochbaum, Speech Synthesis, Proc. 4th Int. Congress on Acoustics, pp. 1-4, ( 3 ) 歌声合成によって新しい音楽が生まれ, 新しいスタイル VOCALOID 341

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