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声紋 せいもん voiceprint; voicegraph

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ブリタニカ国際大百科事典 小項目事典の解説

声紋
せいもん
voiceprint; voicegraph

声の指紋という意味。音声を周波数分析装置によって分解し,縦軸に周波数,横軸に時間をとって,音声波形のスペクトルの強度変化を等高線表示したグラフ。声の微妙な差を目で見える紋様の形に表わしたもので,この紋様は話者独自の形状を示しており,理論的には数百万人のなかからでも,その人を選び出すことができるという。

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デジタル大辞泉の解説

せい‐もん【声紋】

音声を周波数分析した結果をソナグラムで表したもの。個人によって異なり、犯罪捜査などにも利用。

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百科事典マイペディアの解説

声紋【せいもん】

音声の特徴を調べるため,ソナグラフの濃淡を地図の等高線のように紋様化したもの。指紋と同様に各人固有のパターンを示すので,犯罪鑑識に利用する方法が研究されている。
→関連項目

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世界大百科事典 第2版の解説

せいもん【声紋 voiceprint】

声の各周波数成分の時間的変化を機械を用いて視覚的に表示したもの。われわれは日常生活で,声をきいただけで,それがだれの声であるか判断できることをよく経験する。これは話し声にその人の特徴があらわれているからにほかならない。このことを応用して,たとえば犯人の割出しができるのではないかという考えは,すでに1930年代からあって,有名なリンドバーグ2世の誘拐事件の捜査で犯人の声を事件発生から3年後に証人に鑑定させたことが記録されている。

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大辞林 第三版の解説

せいもん【声紋】

音声を周波数分析によって縞模様の図表に表したもの。指紋とともに犯罪捜査に利用。

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日本大百科全書(ニッポニカ)の解説

声紋
せいもん

個人的な声の特徴を機械によって分析し、模様化したものをいう。音声の生成過程は、呼気、発声、調音の3種類がおもな生理的要素となっている。すなわち、呼気運動で生じた呼気流は左右の声帯を振動させ、音波(声帯音源)を生じ、これが調音器官(口蓋(こうがい)、上下顎(がく)、舌、唇、鼻中隔など)によって形成された咽頭(いんとう)、口腔(こうくう)、鼻腔(一括して声道という)を通過することによって共鳴的特性をもった言語音声となる。この言語音声は声帯振動、声道、発話運動などの個人差によって個人的特徴が生ずる。一般に声紋というときは、サウンドスペクトログラム(ソナグラフ)で分析した結果をいう。サウンドスペクトログラムには分析フィルターによって、広帯域(300ヘルツ)と狭帯域(45ヘルツ)の2種類のパターンがある。広帯域フィルターでは、音声のフォルマント周波数(フォルマントとは、周波数分析によって得られるエネルギーの強い部分。周波数の低いほうから順次、第一フォルマント、第二フォルマントとよぶ)、およびフォルマント帯域幅など、声道に関連する変化のようすをみることができる。声道の個人的特徴は、おもに高次フォルマント(第三、第四フォルマント以上)の構造、およびフォルマント帯域幅などに現れてくる。一方、狭帯域フィルターでは、母音などの声帯振動の基本周波数(ピッチ周波数)の調和構造をみることができ、声帯音源に関連する変化が観察される。声帯音源の個人的特徴は、平均の基本周波数、基本周波数の規則的変化、および振動波形の違いとして現れる。
 声紋の識別において、親子、兄弟、姉妹、双生児などの声紋は類似している。これは発声、調音器官の固有の長さ、大きさ、運動などが類似しているためである。大人と子供、男と女などの声の違いも、発声・調音器官が主要な相違の原因である。一般に女性の声は、男性の声に比較してピッチ(音の高低)が高く、その分析は男性の声よりも困難であるとされているが、高いピッチをもった音声は500ヘルツの帯域フィルターを用いるとよい分析結果が得られる。また、同一の話者が音の高さ、強さなどを変えた場合、音声の波形は変化するが、全体の変わり方は、ほぼ変えない場合と類似した規則性を示す。さらに修飾発声(鼻つまみ、マスクかけなどをした発声)をしても、母音のフォルマントには影響がないことなどが知られている。
 犯罪捜査上での個人識別では、電話回線を通した声の識別が多く、その録音には電話の音声以外の雑音を除去できるように、ローゼットからコンデンサーを介して直接録音する方法、カプラーを用いて受話器から録音する方法、電話ピックアップコイルを用いて録音する方法、電話専用録音機を用いて録音する方法などがある。このようにして録音した資料を基に、声紋の個人識別を行っている。声紋の個人的特徴を識別するには、聴取試験、声紋採取、声紋比較などを行い、両者の声紋の再現性、特異的な位置の一致などが数多く存在すれば、両者の音声は同一人の音声と判断される。声紋の個人識別はかなり高い確率で識別可能である。なお、最近ではコンピュータを用いた自動話者識別の研究が広く行われ、自動的に話者の識別を行った例も報告されている。[杉江秀明]

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