はじめに：フォルマントって何だろう？
「フォルマント」という言葉を聞いたことがありますか？音声処理や音楽制作に携わっている方でなければ、あまり馴染みのない言葉かもしれません。しかし、フォルマントは私たちが普段何気なく聞いている「声」や「音」の個性を決める、非常に重要な要素です。
簡単に言うと、フォルマントは音声の周波数成分の中で特に強くなっている部分（ピーク）のことです。 このフォルマントのパターンが、声の持ち主の「声紋」のように機能したり、母音の「あいうえお」を区別させてくれたりします。 まさに、音の「指紋」や「個性」そのものと言えるでしょう。
この記事では、音声処理の初心者の方でも理解できるように、フォルマントの仕組みから、母音との関係、そして私たちの身の回りの技術でどのように活用されているのかを、わかりやすく解説していきます。
フォルマントの正体：声の音色はどう決まる？
私たちの声は、まず肺からの空気で声帯が振動して作られた「音源（ソース）」が、喉や口、鼻といった「声道（フィルター）」を通ることで作られます。 この声道は、管楽器の管やギターのボディのように、特定の周波数の音を共鳴させて強める働きをします。
この声道での共鳴によって強調された、特定の周波数帯域がフォルマントです。 舌の位置や唇の形、口の開き具合を変えると、声道の形が変わり、共鳴する周波数が変化します。 これにより、フォルマントのパターンが変わり、様々な音色、特に母音を生み出すことができるのです。
フォルマントは周波数が低い順に「第一フォルマント（F1）」「第二フォルマント（F2）」「第三フォルマント（F3）」…と呼ばれます。 特に、母音を区別する上で重要になるのが、第一フォルマント（F1）と第二フォルマント（F2）です。
フォルマントと母音の深い関係
私たちが「あ・い・う・え・お」を区別できるのは、それぞれの母音が固有のフォルマント（特にF1とF2）の周波数パターンを持っているからです。
- 第一フォルマント (F1): 主に舌の上下の位置（口の開き具合）と関係しています。口を大きく開ける「あ」はF1が高く、口を狭める「い」や「う」はF1が低くなります。
- 第二フォルマント (F2): 主に舌の前後の位置と関係しています。舌が前にある「い」はF2が高く、舌を後ろに引く「う」はF2が低くなります。
以下の表は、日本語の母音とフォルマント周波数の関係を大まかに示したものです。このF1とF2の周波数の組み合わせによって、各母音が特徴づけられていることがわかります。
| 母音 | 第一フォルマント (F1) の目安 | 第二フォルマント (F2) の目安 | 特徴（口と舌の形） |
|---|---|---|---|
| い (i) | 低い | 高い | 口をあまり開けず、舌を前に出す。 |
| え (e) | 中くらい | 中くらい～高い | 「い」と「あ」の中間の口の開き。舌はやや前。 |
| あ (a) | 高い | 中くらい | 口を最も大きく開ける。舌は低い位置。 |
| お (o) | 中くらい | 低い | 唇を丸め、舌をやや後ろに引く。 |
| う (u) | 低い | 低い | 唇をすぼめて丸め、舌を後ろに引く。 |
フォルマントの応用例：身近なテクノロジー
フォルマントの分析技術は、私たちの身の回りの様々な分野で活躍しています。
- 音声認識: スマートフォンの音声アシスタントやスマートスピーカーが私たちの言葉を理解できるのは、フォルマントを分析して母音を特定しているからです。 コンピュータは入力された音声のフォルマントパターンを解析し、「あ」や「い」を区別して文字に変換します。
- 音声合成: 人工的にリアルな声を創り出す技術です。 テキスト読み上げソフトなどが自然な母音を発音できるのは、フォルマントの周波数を適切に合成しているためです。
- 話者認識（声紋認証）: 声道の形は人によって微妙に異なるため、フォルマントのパターンも個人固有の特徴を持ちます。 この「声の指紋」を利用して、特定の人物を認証するセキュリティ技術に応用されています。
- 音楽・エンターテイメント: ボーカルの音質を調整したり、声の高さを変えずに声質だけを男性風・女性風に変える「ボイスチェンジャー」もフォルマントを操作する技術です。
- 医療・言語学: 発音障害の診断や、外国語学習における発音指導などにもフォルマント分析が利用されています。
Pythonでフォルマントを覗いてみよう
実際にフォルマントを分析するのは難しそうに聞こえますが、Pythonの音声解析ライブラリLibrosaなどを使うと、比較的簡単にフォルマントに関連する特徴を抽出できます。
ここでは、音声データからフォルマントを推定するためによく使われる「線形予測符号（LPC）」を用いてフォルマント周波数を求める簡単なコード例を紹介します。
import librosa
import numpy as np
import scipy.signal
# 音声ファイルの読み込み
# y: 音声の波形データ, sr: サンプリングレート
y, sr = librosa.load(librosa.ex('vowels'), duration=5)
# 母音 'a' の部分を切り出す (例として1秒から1.5秒)
y_a = y[int(1.0*sr):int(1.5*sr)]
# 線形予測符号 (LPC) を使ってフォルマントを推定
order = 12 # LPCの次数 (サンプリングレートに応じて調整)
lpc_coeffs = librosa.lpc(y_a, order=order)
# LPC係数から周波数応答を計算
n_freqs = 1024
freqs, response = scipy.signal.freqz(, lpc_coeffs, n_freqs, fs=sr)
# 応答の絶対値（振幅）を取得
magnitude = np.abs(response)
# ピーク（フォルマント）を探す
peaks, _ = scipy.signal.find_peaks(magnitude)
print("フォルマント周波数の候補 (Hz):")
for peak_idx in peaks: # 振幅が一定以上のピークのみをフォルマントとする（簡易的なノイズ除去） if magnitude[peak_idx] > np.mean(magnitude) * 1.5: print(f"- {freqs[peak_idx]:.2f} Hz")※このコードはLPCを用いた基本的なフォルマント推定の例です。正確なフォルマント周波数を得るには、より高度な前処理やパラメータ調整が必要になる場合があります。
まとめ
フォルマントは、声や音のスペクトルにおける「ピーク」であり、そのパターンが音の個性、特に母音の音色を決定づけています。 この「音の指紋」を理解し分析することで、音声認識や音声合成をはじめとする、現代の様々なテクノロジーが実現されています。
普段何気なく聞き分けている声の違いや言葉の響きには、このフォルマントが深く関わっています。この記事を通じて、音の奥深い世界への興味が少しでも深まれば幸いです。