<背景>
可聴域とは人間の聞き取れる周波数領域を意味している。
一般的には20Hzから20000Hzまで聞こえると言われている。
年齢とともに可聴域は減少していく。
自分が今、どのくらいの周波数が聞き取れるか調査したいと考えた。

<システム概要>
利用者の可聴域を調べるためのシステムを作成した。
聞こえにくい周波数音源からテストを開始して、徐々に可聴できる周波数音源に変化していき、聞こえたと判断した時点でボタンを押し、テストを終了する。
その後、聞こえたと判断した周波数をもとにして確認テストを行う。

<使用した環境>
MATLAB

例として、人間が聞き取れるとされている20Hzと20000Hzの音源を用意した。
※音源を流す場合には音量に十分注意してください。
20Hz

20000Hz

以下は実際の発表の動画である。

研究背景

一般の人が鳥の鳴き声、集音者が集音するのに困難である場所(災害現場等) での集音は、野生動物の場合近づくことで逃げられてしまい集音できなかったり、集音時困難な場所での集音は撮影者が危険になったりとなかなか手軽に集音することは困難である。そのため通常は遠距離の音を集音する際は、遠距離を集音する専用の機材を用いて集音している。

しかしこれらは大掛かりな機材や、大量のマイクなどコストがかかっている。そこでこれらの機材を用いず集音を行える風船音響レンズに着目した。

風船音響レンズ

風船音響レンズは、風船内に空気より音速の遅い気体(例：二酸化炭素、塩素) を封入することにより、空気と封入した気体の境界で音波が屈折することを用いて音波を集束させるものである。

研究目的

しかし風船のような封入する気体の量に左右される複雑な形状の音響レンズの焦点距離を正確に測ることは困難である。従来の方法では光学レンズの近似式から求めていたが実際の焦点距離とは大きく差が出てしまっていた。

そこで、本研究では、遠距離集音を行う際従来の手法のように大型の機材を大量の機材を扱わない、風船音響レンズを用いて遠くの音を集音することを目的とし、風船音響レンズの焦点距離を風船の形状からシュ
ミレーションによって正確に求められるようにする。

このようにシュミレーションを行った結果、光学的レンズの近似式を用いる手法より正確な値を求めることに成功した。

実環境実験

そこで、実環境において以上のシュミレーションを用いて集音実験を行った。

このように、シュミレーションによる焦点距離で集音した結果他の条件と比較し集音できていることが分かった。このシュミレーションによる焦点距離の計測は有効であると判断できる。

今後の課題

本研究については次のような課題が残る。まず、遠距離での集音ということであったが、本研究では室内での実験しか行っておらず、外での実験を行う必要がある。また、室内での環境においての集音についても極端に大きな結果が見られなかったため無響室での集音や、本実験では音速の遅い気体として二酸化炭素のみを使用していたがより音速が遅い気体についての集音についても検討が必要であると考えられる。

２０１６年１２月２６日に行われた３年生デモ大会の発表内容です。

このデモでは、GUIで操作し、音データにリバーブ（残響）を付与させるシステムを開発しました。

音源は２種類用意しており、その音源と、リバーブを付与したものを聞くことができます。リバーブは減衰率とリピート回数を設定することが可能で、それぞれ１０段階の値を設定できます。

以下、一方の音源の元音源と、減衰率０．５、リピート回数５でリバーブを付与した音源です。

元の音源

減衰率０．５、リピート回数５でリバーブをかけた音源

使用した環境

• windows10
• MATLAB

詳細は以下の動画でご覧下さい。

2016年12月26日に行われた3年生によるデモ大会で発表した内容です。

OS：Windows７

開発環境：MATLAB

24個のスピーカーを、部屋の周りに１つずつ配置して順番に、ダウンロードした音源を流しました。

詳細は以下の動画をご覧下さい。

2016年12月26日に行われたデモ大会で発表した内容です。
音源分離を用いることによりヘッドホンで音楽を聴く際に臨場感を実現できるのではないかということで
ボーカル、ピアノ、ドラムの3つで構成されている楽曲をそれぞれの要素に分離し
分離した3つの要素(ボーカル、ピアノ、ドラム)にそれぞれ正面、右、左のHRTFを畳み込んで再びミックスし
楽曲に臨場感を加えるといった発表をしました。

実際に作成したものです。

詳細は以下の動画をご覧ください。

背景・目的

楽器の練習には実技練習も大切だが、理想の音のイメージを持つ事も重要であり、プロの演奏を録音したCD 音源を聴く方法が気軽に出来る為多く行われているが、奏者がどんな音を聴いて吹いているかは分からない。

そこで、経験楽器であるフルートに着目して”フルート演奏の技術向上のためのプロの音源を演奏者が聴いている音に変換する演奏支援システムの開発”を目指して、本研究ではフルート奏者と聴取者の聞いている音の違いを客観評価を含めて明らかにすることを目的とする。

アプローチ方法

• 録音音源の分析(客観評価)
• 聴覚的違いの主観評価
• 録音条件

分析

周波数特性の比較を行った結果、全体的に演奏者側で聴く音の方が音圧が高く高周波数帯では差が大きかった。

また、波形を比較した結果

聴覚的違いの主観評価

フルート経験者５名にaとbどちらが吹いている感覚に近いか回答してもらった。
その結果、聴取者側の音源では息をはきながら聴いた方が演奏時の感覚に近いという結果が得られた。

まとめ

フルートにおける演奏技術向上の支援のシステム開発の第一歩として、奏者と聴取者の聴こえの違いを客観評価を含む分析を行った。
分析の結果、その時々の演奏者コンディションの影響もあるとは考えられるが、奏者と聴取者それぞれの聴く音には周波数特性や波形に違いがある事が分かった。主観評価では、音源によって差はあるが息をはきながら音源を聴くと通常時よりも演奏している感覚に近いという結果が得られた。

卒論発表_1353004

研究背景

• 幼い頃に一度は親や先生にしてもらった絵本の読み聞かせ
• 読み聞かせは親と子のコミュニケーションの手段だけではなく
  科学的にも効果があると実証されている
  • 読み聞かせ中の脳の働きを調べる実験（泰羅雅登研究チーム、2008 ）

• 近年スマートフォンの普及により絵本に関するアプリケーションが多数存在する

従来の絵本アプリケーションについて

• 絵本を扱うアプリケーションは大きく分けて3種類ある
  • 「紙絵本をデジタル化し自由に読むことができるもの（動く絵本を含む）」
  • 「ナレーションによる読み聞かせを行ってくれるもの」
  • 「自分のオリジナルの絵本が作成できるもの」

• 読み聞かせを行ってくれるアプリケーションはあらかじめ
  録音された音源を再生しているだけである
  • そのため、従来の絵本の内容と異なる絵本（創作絵本など）を読んでくれるアプリケーションは存在しない

オリジナル絵本の読み聞かせを行うにあたり、
自由な発話が行える音声合成システムに着目

• 現存している物語のパロディ作成＆読み聞かせを行うことのできる児童向けアプリ「こえでものがたりをつくろう！」を作成
• 音声合成システムとして、Android用読み上げ機能TTS（Text To Speech）を使用し読み聞かせを行っている

研究目的

作成したアプリの読み聞かせ音声は単調で
実際の人間が絵本の読み聞かせをした際の音声と異なるように感じた

より絵本の読み聞かせ時の音声に近い
「絵本読み聞かせ風人工音声」を作成する必要がある

絵本を読み聞かせる際の声に着目し、
絵本読み聞かせ音声の特性を分析

関連研究

「乳児の絵本読み聞かせ場面における情緒応答的かかわりに関する研究–母親と女子大学生の比較–」
（高島由佳子、200９）

母親10名と育児未経験者である女子大学生15名の
乳児（生後5か月）10名に対する対応の違いを比較している

→対乳児音声の特徴など

＜結果＞

母親、学生ともに、乳児音声の基本周波数、持続時間が共に
上昇、増加し、読み聞かせ時にマザリーズが出現する

マザリーズ（対乳児音声）

• マザリーズとは養育者が乳幼児に話しかける時の音声で、別名
  対乳児音声（Infant-directed speech;IDS）とよび、
  成人に話しかける時の音声を対成人音声（Adult-directed speech;ADS）とよぶ
• IDSはADSよりも幼児の注意を引き、親しみやすい印象を与える
• IDSの特徴
  • 基本周波数が高い
  • 基本周波数の変動範囲が広い
  • 発声時間が短い
  • 発話ポーズが長い
  • 発声速度が遅い　　　　など

解決したい課題

絵本読み聞かせ風人工音声の作成に向けて
絵本を読み聞かせる際の声に着目

対乳児音声の特徴項目を参考に
絵本読み聞かせ時の音声の特徴を
主観的なものだけではなく、数値的に分析

アプローチ方法

• 子どもへの絵本の読み聞かせ経験のある者数名を話者に選定し、音声を録音
• 使用絵本は絵本ごとの特徴がみられる可能性があるため複数冊用意
• 絵本読み聞かせ音声との比較としてニュース原稿の朗読も行う
• 対乳児音声の特徴を元に録音音声をPraatで分析、分析する項目は以下の通りである
  • 基本周波数（ピッチ）
  • 発声時間
  • 発話ポーズ時間
  • 発声速度

分析

普段小中学生を対象に活動している絵本読み聞かせサークル
「結い」に所属している20代の女子学生3名を話者として、
絵本読み聞かせとニュース原稿の朗読を行ってもらい、
録音音声をpraatにて分析

録音システム：スマートフォン用録音アプリ「Hi-Q MP3 Rec」
（サンプリングレート：44kHz、ビットレート：128kbps）

録音環境：大学内の空き教室

分析に使用した絵本

• 図書館の職員と話者である結いの学生に協力してもらい、
  絵本を選定
• 音素バランス性も考慮し、選定した絵本は大きく分けて
  日本人作家と外国人原作の絵本の二つである

【日本人原作絵本】

• 「ぐりとぐら」　作：中川李枝子　画：大村百合子
• 「めっきらもっきら　どおんどん」　作：長谷川摂子　画：降矢奈々

【外国人原作絵本】

• 「すてきな　三にんぐみ」　作：トミー=アンゲラー　訳：今江祥智
• 「かいじゅうたちのいるところ」
  原作：モリース・センダック　訳：神宮輝夫

分析に使用したニュース原稿

音声言語としては最も規範性が高いと評価されるNHK
アナウンサーのニュース朗読の一例としてとりあげられている
自然なイントネーションによるニュース朗読原稿を使用

分析結果

上記の結果をまとめた表↓

考察

＜今回得られた絵本読み聞かせ音声の特徴＞

従来の対乳児音声の特徴をほぼ得ていたが、発声速度に関しては対乳児音声の特徴と異なる結果が得られた

→これは、聴取者である子どもが聞き取りやすいよう、話者が一文字一文字、丁寧にハキハキと絵本を読んでいるからと考えられる

＜読み方の特徴＞

• 句読点（、。）や文章の切れ目、「て・に・を・は」で間をあける
• 「おおきな」「いっぱい」などの大きさや量を表す単語を強調する

まとめ

• 多数の絵本読み聞かせアプリケーションが存在するが、
  オリジナル絵本の読み聞かせを行ってくれるものは存在しない

→絵本読み聞かせ風人工音声の作成を提案

• 作成のため、対乳児音声の特徴項目を元に絵本読み聞かせ時の音声の特徴を主観的なものだけではなく、数値的に分析

→従来の対乳児音声の特徴をほぼ得ていたが、発声速度に関しては対乳児音声の特徴と異なる結果が得られた

＜今後の進め方＞

絵本の物語の展開や会話文と地の文、登場人物の感情ごとに
分析し、より細かく特徴を調べ、変化があるのかを検討していく必要がある

学士論文

卒論発表スライド

研究背景

近年、テレビ会議など離れた場所で同時に会議をするツールが普及してきている。会議室の音声を収音する際、音声のほかに空調の音が混入してしまったりデータの送信時に電気ノイズが付加される場合がある。そういった雑音を抑圧し、より聞き取りやすい音声にすることで会議自体もスムーズに行われる。

研究目的

雑音抑圧の処理の中でも雑音抑圧マイクロホンアレイ(AMNOR)は小規模のマイクロホンアレイでより雑音の抑圧処理の効果を高めるために人の耳では気にならない程度の目的音声の劣化を許容して雑音抑圧の効果を高めている。
本研究では適応形雑音抑圧マイクロホンアレイ(AMNOR)をテレビ会議で用いる際の課題を挙げ、解決のための提案をする。

マイクロホンアレイとビームフォーマ

基本事項としてマイクロホンアレイとビームフォーマという信号処理について説明する。マイクロホンアレイとは複数のマイクロホンをアレイ状にしたものである。本研究では特に直線状アレイのことを指すこととする。マイクロホンアレイを用いて収音することで音の空間的特徴をとらえることが出来る。

ビームフォーマは信号処理の一つでマイクロホンアレイでの収音で得られた音の空間的特徴を用いて位相や振幅を制御する信号処理を実現する。ビームフォーマなど信号処理は雑音抑圧フィルタを作成し、収音した信号に畳みこむといった処理となる。

従来研究：適応形雑音抑圧マイクロホンアレイ(AMNOR)

適応形雑音抑圧マイクロホンアレイ(以降AMNORとする)は雑音抑圧処理の一つで、目的音信号の劣化を許容する代わりにより雑音を抑圧するという特徴がある。AMNORはマイクロホンアレイ、可変デジタルフィルタ、フィルタ制御部の三つで構成されている。フィルタ制御部で係数を増減させることでフィルタの特性を変化させ、許容劣化量を満たすフィルタを設計する。

劣化量と出力信号に残る雑音量

フィルタ内係数と劣化量の関係、また劣化量と出力信号に残る雑音量の関係について説明する。以下に示す図の青線は係数を10の-10乗から10の10乗まで変化させた時の劣化量の変化を表している。グラフから劣化量は係数に対して単調減少することが分かっている。また赤線はその時の出力信号に残る雑音量を示しており、劣化量と雑音量がトレード・オフの関係にあることが分かっている。

課題

AMNORのフィルタを作成するとき初めに許容できる劣化量を指定する必要がある。目的音声と雑音量のトレード・オフの関係から何度か劣化量を変えてフィルタを作成し、より良い信号を選択する。
テレビ会議でこの手法を用いる場合、こういった試行錯誤が出来ないため、多くの人に許容させる劣化量を自動で指定する必要があると考えられる。

提案

提案として、既得情報から劣化量を求める方法として入力信号のSN比を基準に劣化量を選択することを提案する。具体的にはSN比ごとの劣化量を主観的に測定し、測定結果の散布図から近似式を作成する。そして実際にフィルタ処理をする際はその近似式を用いて入力信号のSN比から劣化量を求めることが出来るようにする。

実験

主観実験をおこなった。入力信号のSN比が-20dBから20dBまでの５つの信号を用意し、それぞれ固定劣化量0, 0.1, 0.3と提案法による劣化量で処理した信号を聞いてもらい比較する。

実験方法はシェッフェーの一対比較法(浦の変法)を用いた。実験条件を以下に示す。

実験結果

以下に実験結果を示す。縦軸が平均評価値で負に大きい方が良いという評価を得て、正に大きい方が評価を得られなかった、つまり相対的に悪い評価となったことを示す。

横軸にデシベル別信号ごとの結果を表示している。提案法と劣化量を0.1に固定した音声に良い評価が集まっていることが分かる。提案法は劣化量を0と0.3に固定した信号に対して有意差がみられた。また有意差は見られなかったが入力信号のSN比が-10dBと20dBの信号を除いて0.1に固定した信号の法が良いという結果となった。

考察

雑音が多少残ってしまっても劣化量の少ない信号が良いという結果になった。近似式を作成する際に主観的測定のデータを増やすことでより多くの人に合う劣化量を求めることが出来ると考えられる。

まとめ

AMNORをテレビ会議で使用する際の劣化量を求める方法について提案した。主観実験の結果、提案法は劣化量を0, 0.3に固定したものに対して有意差がみられた。

今後の課題として、多くの評価者による主観的測定を行い、近似式を作成することが挙げられる。また今回はSN比が分かっていると仮定したのでSN比が推定される場合の検討をする必要がある。

マイクロホンアレイを用いて雑音が存在する環境で聞きたい音声のみを強調する研究を行っていました。

音声強調する際に必要な音源方向を画像から取得して音声強調を行うといった手法です。

主にマイク入力からスピーカ出力までをリアルタイムで行えるように取り組んできました。

2016年度修論発表スライドを以下に添付します。

修論発表スライド