2017 Fiscal Year Annual Research Report
Study on physical basis of diversity of voice quality based on averaged vocal tract model
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25280066
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| Research Institution | Konan University |
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Principal Investigator |
北村 達也 甲南大学, 知能情報学部, 教授 (60293594)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
伊藤 仁 東北工業大学, 工学部, 准教授 (00436164)
蒔苗 久則 科学警察研究所, 法科学第四部, 主任研究官 (20415441)
齋藤 毅 金沢大学, 電子情報学系, 助教 (70446962)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 発話器官モデル / MRI・音声データベース / 鼻腔 / 副鼻腔 / 時間領域差分法 / FDTD法 / 機械学習 / 音声の個人性 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
最終年度は以下の研究を行った．
(1) 発話器官モデルの検討：正中矢状面(身体を左右に分ける面)のMRIデータ上の発話器官の2D形状から，その外側の断面の発話器官の形状を推定するモデルに関して引き続き検討した．昨年度までに行っていた舌形状に対するクローズドテストに加え，オープンテストも実施し，比較的良好な結果を得た．最も変形の大きい舌形状のモデル化が実現できたため，これ以外の発話器官に関してはさらに良好な結果が得られると考えられる．
(2) 機械学習を用いたMRIデータから舌領域の抽出：上記の発話器官モデルの構築においては，MRIデータから発話器官の形状を手動で抽出していた．この作業には解剖学的知識が必要なこともあり，データを増やすのが困難であった．そこで，アンサンブル回帰木を用いた機械学習アルゴリズム(Kazemi and Sullivan, 2014)を用いて，MRIデータから舌形状を自動的に抽出する方法を検討した．その結果，10枚程度の学習用画像データを用意するだけで舌形状を高精度に抽出できることを明らかにした．
(3) 鼻腔・副鼻腔の音響特性の調査：3次元X線CTデータから鼻腔・副鼻腔の形状を精密に抽出し，3Dプリンタにより鼻腔・副鼻腔の模型を製作した．そして，音響計測によって，その声門から鼻孔までの伝達関数を計測した．一方，鼻腔・副鼻腔の形状データを用いて時間領域差分法(FDTD法)により伝達関数を求めた．これらの比較からFDTD法により妥当な結果が得られていることを確認した．さらに，個々の副鼻腔が伝達関数に及ぼす影響を調査し，それぞれの腔の音響的働きを明らかにした．
(4) MRI・音声データの整備：昨年度に引き続き，追加の収録を行い，データベース化の作業を行った．今後，本研究により得られたデータの公開の方法を検討する．
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| Research Progress Status |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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