AI用語集・ディープラーニングの応用例

スペクトル包絡とは

すぺくとるほうらくspectral envelope

  • シラバス 技術28
  • ◯×チェック3問
  • 練習問題2問

最終更新日:作成:ウカトレ編集部(AIで作成し、別のAIが一次資料と照合)人による確認:未出典

1行定義

スペクトル包絡とは、音声の周波数ごとの強さを表すスペクトルについて、細かな凹凸をならして得られる、なめらかな外形のことです。

くわしく

スペクトル包絡は、音声が周波数ごとにどれだけの強さをもつかを示すグラフ(スペクトル)の、おおまかな輪郭です。細かなギザギザを無視し、山と谷の全体の形だけをなぞった線にあたります。

2つの成分に分けて見る

声は、声帯の振動で生まれた音が、のどから唇までの声道を通ることで作られます。母音のスペクトルを見ると、基本周波数の整数倍の位置に、細かな山が等間隔に並びます。これは声帯の振動による倍音で、微細構造と呼びます。その山の頂点を結ぶようななめらかな外形がスペクトル包絡で、主に声道の形による共鳴の特徴を表します。包絡に現れる山の位置がフォルマントです。

何が分かるか

声道の形は、舌や唇の動きによって、発音する音ごとに変わります。そのため、スペクトル包絡には、どの母音や子音を発音しているかという音韻の情報が強く表れます。一方、声の高さは主に微細構造の間隔に表れます。音声認識が包絡を重視するのは、話し手の声の高さが違っても、発音の違いをとらえやすいからです。

求め方

代表的な方法は2つあります。1つはケプストラム分析で、対数をとったスペクトルを逆フーリエ変換してケプストラムを求め、低い次数の成分だけを残して包絡を取り出します。MFCCもこの考え方にもとづく特徴量です。もう1つは線形予測分析(LPC)で、過去の標本の重み付きの和で次の標本を予測し、その係数から包絡の形を求めます。

音声合成での使い方

音声をいくつかのパラメータに分けて分析し、そのパラメータから音声を合成し直す仕組みをボコーダと呼びます。WORLDは、基本周波数、スペクトル包絡、非周期性指標の3つを推定し、それらから音声を合成します。包絡を変えずに基本周波数だけを変えれば、声質を保ったまま声の高さを変えられます。

覚え方

「細かなギザギザは声帯、なめらかな外形は声道」と覚えます。

G検定での出題

出題のされ方

声帯の振動による細かな凹凸(微細構造)と声道の共鳴を表すなめらかな外形の区別、山の位置がフォルマントに当たる点、MFCCなどの特徴量や音声合成で使われる点が問われます。

混同しやすい用語

用語意味
スペクトル包絡このページの用語音声の周波数ごとの強さを表すスペクトルについて、細かな凹凸をならして得られる、なめらかな外形
フォルマント声道の共鳴によって強められ、音声のスペクトル包絡に山として現れる周波数

◯×チェック

3問

次の文が正しいか、誤りかを選んでください。

  1. スペクトル包絡とは、母音のスペクトルに一定の間隔で並ぶ細かな山(倍音)の1つ1つのことである。

    答えを見る

    答え × 誤り

    等間隔に並ぶ細かな山は、声帯の振動による微細構造です。スペクトル包絡は、それらの山の頂点をなぞるようななめらかな外形を指します。

  2. ケプストラム分析では、低い次数の成分に主にスペクトル包絡の情報が現れ、より高い次数の成分に声帯の振動による周期的な細かな構造の情報が現れる。

    答えを見る

    答え ◯ 正しい

    周波数の方向に見ると、包絡はゆっくり変わり、細かな凹凸は速く変わります。ケプストラムではこの違いで両者が分かれるため、低次の成分だけを残すと包絡を取り出せます。

  3. 音声の分析合成システムのWORLDは、音声を基本周波数、スペクトル包絡、非周期性指標の3つに分けて推定し、それらから音声を合成する。

    答えを見る

    答え ◯ 正しい

    3つを別々に扱えるため、包絡を保ったまま基本周波数だけを変え、声質を変えずに声の高さを変えるといった加工ができます。

この用語の練習問題

2問
  1. #0071音声認識に使う特徴量難易度 応用・単一選択未回答
  2. #0226声の高さとフォルマントの関係難易度 応用・単一選択未回答

出典

作成:ウカトレ編集部(AIで作成し、別のAIが一次資料と照合)人による確認:未 最終確認日: 対応シラバス:シラバス第1.4版 技術28

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