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

• 研究課題/領域番号: 26330216
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 研究分野: 知覚情報処理
• 研究機関: 国立研究開発法人産業技術総合研究所
• 研究代表者: 佐宗 晃 国立研究開発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)
• 研究期間 (年度): 2014-04-01 – 2017-03-31
• 研究課題ステータス: 完了 (2016年度)
• 配分額: 4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円); 2016年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2015年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円); 2014年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
• キーワード: 音声分析 / 声帯音源 / AR-HMM / 病的音声 / 声帯疾患 / 嗄声 / 聴覚印象評価 / 喉頭がん / GRBAS尺度 / 音声合成 / 食道発声音声 / 声質改善

研究成果の概要

声帯疾患を伴った病的音声の検知を音響的に非侵襲で実現する音声分析評価システムの開発が望まれている。このようなシステムを実現するためには、観測音声から声帯音源を高精度に推定する音声分析手法が不可欠である。本研究課題では、調音フィルタをAuto-Regressive過程で表し声帯音源をHidden Markov Modelで表したAR-HMMに基づいて、そのパラメータ推定と、HMMの状態をMinimum Description Length基準に基づき逐次的に分割するトポロジ最適化とを組み合わせた新しい音声分析法を構築する。

研究成果

• [学会発表] An evaluation of the automatically topology-generated auto-regressive hidden Markov model with regard to an esophageal voice enhancement task (2016)
  • 著者名/発表者名: 佐宗晃
  • 学会等名: 5th joint meeting of the acoustical society of America and acoustical society of Japan
  • 発表場所: Hilton Hawaiian Village Waikiki Beach Resort Honolulu, Hawaii, America
  • 国際学会
• [学会発表] Voice-pathology analysis based on AR-HMM (2016)
  • 著者名/発表者名: 佐宗晃
  • 学会等名: Asia-Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference, APSIPA ASC2016
  • 発表場所: Ramada Plaza Jeju, Korea
  • 国際学会
• [学会発表] 駆動源ＨＭＭの出力分布に基づいた病的音声識別 (2015)
  • 著者名/発表者名: 佐宗晃
  • 学会等名: 日本音響学会2015年春季研究発表会
  • 発表場所: 中央大学後楽園キャンパス（東京都）
  • 年月日: 2015-03-16
• [学会発表] Accuracy Evaluation of Esophageal Voice Analysis Based on Automatic Topology Generated-Voicing Source HMM (2014)
  • 著者名/発表者名: 佐宗晃
  • 学会等名: 15th Annual Conference of the International Speech Communication Association, Interspeech 2014
  • 発表場所: シンガポール
  • 年月日: 2014-09-16