音声分析

音声分析とは

音声分析は、人間の声やその他の音をデジタルデータとして扱い、その特徴を抽出・表現する技術です。音声は、喉から発せられる振動であり、最も単純な表現では振幅の時間変動として波で表されます。しかし、この波は様々な表現方法が可能であり、例えばフーリエ変換によって周波数表現に変換したり、STFT（短時間フーリエ変換）によってスペクトログラムとして表現することもできます。このように、波である音声を分析し、異なる表現に変換することを音声分析といいます。

音響特徴量

音声分析によって得られる特徴量は、音響特徴量と呼ばれます。これらの特徴量は、音声認識や音声合成の入力として利用され、その品質に大きく影響します。音響特徴量は、専門家が考案した特徴量エンジニアリングによって作成されることもありますが、近年では機械学習を用いた表現学習によって自動的に獲得されることも増えています。

以下は、代表的な音響特徴量の例です。

スペクトル・スペクトログラム: 音声の周波数成分を可視化したもので、時間変化を伴うスペクトログラムは、音声の特徴を把握する上で重要な情報となります。
基本周波数: 声の高さに対応する周波数で、音声のピッチを表現します。
フォルマント: 声道の共振によって強調される周波数で、母音の識別などに重要な役割を果たします。
スペクトル包絡: スペクトルの全体的な形状を捉えたもので、音色の特徴を表します。
ケプストラム: スペクトルを対数変換し、逆フーリエ変換したもので、音声の分析や特徴抽出に用いられます。
メル周波数ケプストラム係数 (MFCC): 人間の聴覚特性に近いメル尺度に基づいたケプストラム係数で、音声認識で広く用いられています。
線形予測係数 (LPC): 音声生成モデルのパラメータを表現するもので、音声圧縮や音声合成に利用されます。
非周期性指標: 音声の非調波成分の割合を表す指標で、声のかすれ具合を数値化します。
Acoustic Unit (AU): 機械学習によって獲得される音響的な特徴量で、音素のような単位や話者性などの様々な特性を持つことがあります。

音声分析の手法

音声分析では、様々な手法が用いられますが、特にフーリエ変換に基づく周波数解析が基本となります。これにより、スペクトルやスペクトログラムが得られ、そこからさらに基本周波数やフォルマントなどの経時変化を分析することができます。

また、音声波形を直接数値化する手法として、DCT変換が用いられることもあります。これをさらにパターンに当てはめることで、音声圧縮アルゴリズムであるCELPが実現され、この数値の相関性をもとに特定の人物の音声を合成することも可能です。

以下は、特定の特徴量を得るために用いられる分析手法の例です。

スペクトル包絡: 音声スペクトルを滑らかに包む曲線で、声道の特徴を表します。
線形予測分析 (LPC): 音声信号を過去のサンプルから予測するモデルで、効率的な音声符号化や分析に用いられます。
ケプストラム分析: スペクトルを対数変換し、逆フーリエ変換することで、音源と声道の特徴を分離するのに役立ちます。
非周期性指標: 音声の周期成分と非周期成分を分離し、声の質を評価します。
D4C: 音声の変動成分を捉える分析手法です。
Acoustic Unit Discovery (AUD): 機械学習を用いて音声信号から繰り返し現れる単位（Acoustic Unit）を発見する手法です。教師なし学習によって、音素のような単位や話者性を含む特徴量を抽出できます。

Acoustic Unit Discovery

Acoustic Unit Discovery（AUD）は、機械学習を用いて音声信号から音響的な単位（Acoustic Unit; AU）を発見する技術です。典型的なAUDでは、教師なし学習を用いて、音声信号に繰り返し現れる単位を抽出するようにモデルを学習します。学習方法やモデルによって、AUが持つ特性は異なります。

例えば、音素に似た話者独立な特徴量や、話者性を持つフォルマント的な特徴量などが抽出されます。AUは、音声合成（unit-to-speech, speech resynthesis）や言語モデル（例：GSLM）に利用され、その用途によって求められる特性が異なります。

AUDにおける具体的な手法としては、以下のようなものがあります。

教師なし学習
再構成ベース: VQ-VAE-WaveNetなどのモデルを用いて、音声の再構成を通じてAUを学習します。
自己教師あり学習ベース: CPC、wav2vec 2.0、HuBERTなどのモデルを用いて、音声信号から自己教師あり学習によってAUを学習します。
* ASRモデル: 音声認識モデルの内部表現を利用してAUを抽出します。

音声分析は、音声認識や音声合成だけでなく、医療分野やエンターテイメント分野など、幅広い分野での応用が期待されています。今後も、より高度な分析手法や表現学習の開発が進むことで、さらなる発展が期待されます。

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