アクセント型とモーラ情報とピッチ周波数の関係

一般名詞において，単語のアクセント型とモーラ情報とピッチ周波数の関係を， Xwaves+ [5]を用いて調査した．男性話者MAUの4モーラ単語の1,659単語 のピッチ周波数の平均と分散を図1に示す．この図におい て，時間軸はモーラ数で正規化したのち計算した．図中の$\times$はピッチ 周波数の平均値を，縦線の長さは分散を示している．

また，4モーラ単語の0型の1,263 単語のピッチ周波数の平均と分散を付録の図 4に，4モーラ単語の1型の178 単語のピッチ周波数の平均と 分散を付録の図5に，4モーラ単語の2型の110 単語のピッチ 周波数の平均と分散を付録の図6に，4 モーラ単語の3型の 108 単語のピッチ周波数の平均と分散を付録の図7に示す．

図: 男性話者 MAUの4モーラ単語の1,659単語のピッチ周波数の平均と分散

Pitch frequency for all 4 mora (MAU)

女性話者FTKの4モーラ単語の1,659単語のピッチ周波数の平均と分散を図 2に示す．

また，4モーラ単語の0型の1,263 単語のピッチ周波数の平均と分散を付録の図 8に，4モーラ単語の1型の178 単語のピッチ周波数の平均と 分散を付録の図9に，4モーラ単語の2型の110 単語のピッチ 周波数の平均と分散を付録の図10に，4 モーラ単語の3型の 108 単語のピッチ周波数の平均と分散を付録の図11に示す．

図: 女性話者 FTKの4モーラ単語の1,659単語のピッチ周波数の平均と分散

Pitch frequency for all 4 mora (FTK)

これらの図を見ると，男性話者MAUでは，0型，1型，2型，3型ともほぼ同様なピッ チ周波数の変化をしている（図4から図 7)．しかし，女性話者では，0 型，1型，2型，3型それぞれ ピッチ周波数の変化が異なっている（図8から図 11)．しかし全単語の76.1%が0型であるため，4モーラ単語 の平均は，0型のピッチ周波数とほぼ同様になる(図2 と 図8)．

以上の結果より，一般名詞において，ピッチ周波数は単語のモーラ数および単語 のモーラ位置が決まればほぼ一定であることがわかる．したがって，アクセント 型を無視して，モーラ情報とピッチ周波数の依存関係を利用することにより，フォ ルマントを示すケプストラムの低次の項に対するピッチの影響を分離できると期 待できる．