言語聴覚士のための音響学

第７回
日本語音声の音響分析の実際

今日のポイント
日本語音声の音響分析の実際
日本語音声の音響分析の実際
波形・ソナグラム・ピッチの表示、測定方法


実験１　サウンドスペクトログラム（その２）
　　　　　狭帯域分析と広帯域分析の違いを観察してみよう！

狭帯域分析・広帯域分析
設定の仕方

①Wavesurferを立ち上げます。

②音声３のファイルをテンプレートonsei_1で開きます。

③Spectrogramのpaneの上で、右クリック

④Properties→Spectrogramのタブ（→右の図を参照）を選択します。

⑤以下のところを変更します。
典型的な例を見てみましょう！

狭帯域分析の場合（Analysis bandwidth: 45Hzに近くする）

FFT window length: 512 points,　45.0704 Hz, Window: 355 points

広帯域分析の場合（Analysis bandwidth: 300Hzに近くする）

FT window length: 128 points,　301.888 Hz, Window: 53 points

⑥スペクトログラムを比較します。

⑦自分で「あいうえお」のファイル（過去の録音）
　　「おはようございます」を録音
　　その他の自由な文を録音
　　これらのファイルを…
　　狭帯域分析・広帯域分析で見てみましょう！
注意！
①FFT window lengthは、２のべき乗（２の何乗かの値）を入れないとエラーが出るので注意しましょう。

②Analysis bandwidth:○HzのあとのWindows○pointsの値はFFT window length○pointsの値より小さくしておく必要があります。

広帯域分析（Wide band） 時間分解能を高めた分析方法です。

周波数分析能は低くなります。

フォルマントの時間的変化の観測に向いている
狭帯域分析（Narrow band） 周波数分解能を高めた分析方法です。

時間解像度は低くなります。

アクセントやイントネーションなど声の基本周波数に関する観測に向いている

【ちょっと国試に挑戦】
１．広域帯分析サウンドスペクトログラフの特徴はどれか。
a．時間分解能が高い。
b．周波数分解能が高い。
c．声の高さの時間変化パターンの分析に適する。
d．広い周波数範囲の音声分析に適する。
e．ホルマント周波数の分析に適する。

①a、b　　②a、e　　③ｂ、ｃ 　④ｃ、ｄ　　⑤ｄ、e　
全部できたかな？


以下は上から

①広帯域分析（FFT window length: 64 points,　500 Hz, Window: 32 points）

→時間情報重視。１瞬、１瞬はよくとらえており、縦の線は細かく示せているが、各周波数ごとの情報を表す横の線はぼんやりして、上下の線とくっついて、③よりも太くなってしまっている。

②デフォルト（FFT window length: 256 points　125 Hz, Window: 128 points）

③狭帯域分析（FFT window length: 1024 points　31.25 Hz, Window: 512 points）

→周波数情報重視。きれいに各周波数ごとの強さの情報が見え、横の線は①より細く正確に示せているが、時間情報、つまり１瞬１瞬の縦の線は、ほとんど見えず、隣の線とくっついてしまっている。

の例です。



実験２　単語のアクセントを見てみよう！

音声学の教科書で標準語のアクセントの型を習いました。
実際に録音してピッチがどのように変化しているか調べましょう。
ポイントはピッチの下がり目です。

　　　　　　　　　　飴　　　　　　　　　　　　　　雨

　　　　　

実験３　母音の無声化を見てみよう！

音声学の教科書で習った母音の無声化について実際に録音してスペクトログラムがどのように変化しているかを調べよう。

無声化になりややすいのは、イとウが無声子音に挟まれた時です。
「ーです」以外の例を見つけよう。

下の例は何と言っているでしょう？当ててみましょう。単音に切ってみよう！
（最後は無声化もしています）