2014 Fiscal Year Research-status Report
駆動源HMMのトポロジ―自動生成を用いた病的音声の疾患検知
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26330216
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| Research Institution | National Institute of Advanced Industrial Science and Technology |
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Principal Investigator |
佐宗 晃 独立行政法人産業技術総合研究所, 知能システム研究部門, 主任研究員 (50318169)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 音声分析 / AR-HMM / 喉頭がん / 食道発声音声 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
提案モデルのＡＲＨＭＭは、声道をＡＲフィルタで表し、声帯などの音源をＨＭＭで表現した音声生成のソースフィルタモデルである。従来は、音声の周期性を表すために、ＨＭＭのトポロジをリング状に固定していたが、本研究課題では病的音声の声帯振動に含まれる不規則性などを、より的確に表現できるように、音声からボトムアップにＨＭＭのトポロジを推定する手法について、研究を進めている。平成２６年度は、音声認識におけるＨＭＭのトポロジ最適化手法とＡＲＨＭＭパラメータ推定手法を組み合わせることで、トポロジ自動生成ＡＲＨＭＭ分析法を構築した。提案手法の有効性を検証するために、健常者音声の声帯振動とは異なる音源を利用している食道発声音声を分析対象として実験を行った。食道発声音声は食道入口部にためた空気を逆流させて発声する方法で、健常者の周期的な有声音とは対照的に、非周期性の強い音声で、一定の音量で継続的に発声することが困難となる。合成音声を用いた実験では、健常者音声の分析精度は従来法と提案法で同程度であったが、食道発声音声に関しては提案法の方がより高い精度でパラメータを推定できることを確認した。また、実際の健常者音声と食道発声音声を提案法で分析すると、周期性を表すリング状トポロジが生成される割合は、健常者音声の高くなることを確認した。これは期待通りの結果であり、音声からボトムアップにＨＭＭトポロジを推定する提案法の妥当性を支持する結果と考える。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
平成２６年度の研究実施計画に記した「ＡＲＨＭＭのパラメータとトポロジを音声信号からボトムアップに推定する手法を構築する」に関しては順調に進展している。
但し、モデル評価尺度の最適化などが今後の課題として残っている。
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| Strategy for Future Research Activity |
提案分析手法の理論的な側面からの最適化を進めるとともに、声帯疾患検知のための特徴抽出および疾患の有無判断のアルゴリズム構築を行う。
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| Causes of Carryover |
本研究課題を推進するにあたり適切な実験補助員が見当たらなかったため、その人件費が残ってしまった。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
来年度、適切な実験補助員が見つかり次第、雇用契約を結ぶ。
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