メル周波数ケプストラム

私たちが日々耳にする音は、高さや大きさだけで決まるのではありません。同じ高さで同じ大きさの音であっても、全く違う音に聞こえることがあります。例えば、同じ高さの音をバイオリンで奏でたときと、フルートで奏でたときを想像してみてください。どちらも同じ音符を演奏しているのに、異なる楽器だとすぐに分かりますよね。これは、音の高さと大きさ以外にも、音を特徴づける要素が存在することを示しています。私たちはこの要素を「音色」と呼んでいます。 音色は、楽器や声の種類を見分けるだけでなく、感情や雰囲気を伝える上でも重要な役割を担っています。優しい音色、力強い音色、温かい音色など、音色によって私たちは様々な印象を受け取ります。 さて、この音色をコンピュータで扱うためには、音を数字の羅列に変換する必要があります。音の高さや大きさは比較的簡単に数値化できますが、音色を数値化するのは容易ではありません。音色は、倍音と呼ばれる様々な周波数の音が複雑に組み合わさることで生まれており、その組み合わせ方は無限に存在するからです。 そこで登場するのが「音色の特徴量」です。これは、複雑な音色の情報を、コンピュータで扱いやすいように数値化したものです。音色の特徴量には様々な種類があり、それぞれが音色の異なる側面を表しています。例えば、音の明るさ、温かさ、鋭さなどを数値化することで、コンピュータは音色の違いを認識し、処理することが可能になります。

- 人間の音声知覚を模倣 私たち人間は、音を聞く際に、すべての周波数を均等に聞き取っているわけではありません。低い音程の違いには敏感に反応しますが、高い音程になるにつれて、その違いを認識することが難しくなります。例えば、ピアノの低い音と高い音を比べてみると、低い音の方が音の違いをはっきりと感じ取れるでしょう。これは、人間の聴覚システムが、低い周波数領域に対して、より多くの神経細胞を使っているためです。 メル周波数ケプストラム係数（MFCC）は、このような人間の聴覚特性を考慮した上で、音声の特徴を抽出する方法です。MFCCは、まず音声をメル尺度と呼ばれる、人間の聴覚に近い周波数スケールに変換します。メル尺度は、低い周波数領域ほど細かく、高い周波数領域ほど大雑把に周波数を表現します。 このメル尺度を用いることで、MFCCは、人間が重要なと感じる音の特徴を効率的に捉え、音声認識や話者認識など、様々な音声処理技術に応用されています。 つまり、MFCCは、コンピューターが人間のように音を理解するための重要な技術と言えるでしょう。