「あの人の声は聞き取りやすい」「このキャラクターの声は特徴的だ」と感じたことはありませんか？実は、声の「個性」や「音色」を決定づけている重要な要素の一つにフォルマント周波数があります。
音声処理の世界では基本となるこの用語ですが、少し難しく聞こえるかもしれません。この記事では、フォルマント周波数とは何か、その仕組みから活用例まで、初心者の方にも分かりやすく解説していきます。
第1章: フォルマント周波数とは？
フォルマント周波数とは、簡単に言うと、音声に含まれる周波数成分の中で、特に強く響いている（エネルギーが集中している）周波数帯域のことです。 人の声や楽器の音は、様々な高さの音が混ざり合ってできていますが、その中でも特定の周波数が声道（のどから唇までの音の通り道）の形によって共鳴し、強調されます。 この強調された周波数がフォルマント周波数です。
特に、私たちが「あ・い・う・え・お」といった母音を聞き分けることができるのは、このフォルマント周波数のパターンが母音ごとに異なるためです。 そのため、フォルマント周波数は「声の指紋」とも呼ばれ、音声認識や話者認証といった技術において極めて重要な役割を担っています。
第2章: 声が作られる仕組みとフォルマント
フォルマントを理解するために、声がどのように作られるかを見てみましょう。音声生成は、よく「ソース・フィルタモデル」で説明されます。
1. ソース（音源）: 声帯の振動
肺から送られた空気が声帯を振動させることで、ブザーのような「ブー」という音（音源）が作られます。 この段階の音には、まだ母音のような特徴はありません。
2. フィルタ（共鳴）: 声道
声帯で作られた音源は、声道（咽頭、口腔、鼻腔）を通過します。 この声道がフィルタの役割を果たし、特定の周波数を共鳴させて強めます。 舌の位置、顎の開き具合、唇の形などを変えると、声道の形が変わり、共鳴する周波数（＝フォルマント周波数）も変化します。
例えば、「あ」と発音するときと「い」と発音するときでは、口の形や舌の位置が全く異なります。 これにより声道の形状が変わり、異なるフォルマント周波数のパターンが生まれ、私たちはそれを「あ」と「い」という別の音として認識するのです。
第3章: フォルマント周波数の特徴
フォルマント周波数は、周波数が低いものから順に「第1フォルマント（F1）」「第2フォルマント（F2）」「第3フォルマント（F3）」…と呼ばれます。 特に母音の識別に重要なのは、F1とF2です。
- 第1フォルマント (F1): 口の開き具合（舌の上下位置）と関連。口を大きく開く「あ」はF1が高く、口を狭める「う」はF1が低くなる傾向があります。
- 第2フォルマント (F2): 舌の前後位置と関連。舌が前にある「い」はF2が高く、舌が後ろにある「う」はF2が低くなる傾向があります。
以下の表は、日本語の5母音におけるフォルマント周波数（F1, F2）の一般的な平均値（成人男性）を示したものです。これらの値は、話者の性別、年齢、体格によって変動します。
| 母音 | 第1フォルマント (F1) 周波数 [Hz] | 第2フォルマント (F2) 周波数 [Hz] |
|---|---|---|
| あ (a) | 約 700 – 800 | 約 1200 – 1400 |
| い (i) | 約 250 – 350 | 約 2200 – 2400 |
| う (u) | 約 300 – 400 | 約 1100 – 1300 |
| え (e) | 約 450 – 550 | 約 1800 – 2000 |
| お (o) | 約 450 – 550 | 約 900 – 1100 |
※これらの値はあくまで目安であり、個人差や測定方法によって変動します。
第4章: 音声処理における活用例
フォルマント周波数の分析は、私たちの身の回りの様々な技術に応用されています。
主な活用分野
- 音声認識: コンピュータが人間の言葉を理解する技術です。フォルマントを分析することで、発話された母音を正確に特定し、認識精度を向上させています。
- 音声合成: 人工的に声を作り出す技術です。スマートフォンのアシスタントやカーナビの音声案内などで使われています。フォルマントを適切に制御することで、より自然で人間らしい音声を合成できます。
- 話者認識（声紋認証）: 声の持ち主を特定する技術です。フォルマントのパターンは個人に固有の「声の指紋」として機能するため、セキュリティ認証などに応用されています。
- 音響分析・医療: 法医学での音声鑑定や、発話障害の診断支援など、専門的な分析にも利用されます。
- 音楽制作: ボーカルのピッチ補正ツールなどで、声質を保ったまま音程を自然に変化させるためにフォルマントの調整機能が使われています。
第5章: フォルマント周波数を分析する方法（発展）
フォルマント周波数を分析する代表的な手法として、線形予測分析（LPC: Linear Predictive Coding）があります。 これは、音声波形のある時点のサンプル値が、その直前のいくつかのサンプル値の線形結合で予測できるというモデルに基づいています。
このLPCを用いることで、音声のスペクトル包絡（スペクトルの全体的な形状）を滑らかに推定でき、そのピークからフォルマント周波数を抽出することができます。
Pythonの音声処理ライブラリであるlibrosaを使うと、比較的簡単にLPCを試すことができます。以下は、音声ファイルからLPC係数を計算する簡単なコード例です。
import librosa
import numpy as np
# 音声ファイルを読み込み
# y: 音声波形のデータ, sr: サンプリングレート
y, sr = librosa.load(librosa.ex('libri1'))
# LPC（線形予測係数）を計算
# orderは予測次数。一般的にサンプリングレート(kHz) + 2～4程度に設定
order = int(sr / 1000) + 2
lpc_coeffs = librosa.lpc(y, order=order)
print(f"LPC係数 (最初の5つ): {lpc_coeffs[:5]}")
# LPC係数から周波数応答を計算し、フォルマントを推定することも可能
# （より高度な処理が必要） このLPC分析は、フォルマントを正確に推定できるため、音声認識や合成の分野で広く利用されています。
まとめ
フォルマント周波数は、声の音色や母音の識別に欠かせない、音声の根本的な特徴です。 声帯で作られた音が声道というフィルタを通ることで生まれ、そのパターンが声の個性を形作っています。
音声認識から音声合成、さらには音楽制作まで、フォルマント周波数の理解と応用は、音声技術の発展に大きく貢献しています。 この「声の指紋」の仕組みを知ることで、普段何気なく聞いている「声」や「音」の世界が、より一層興味深く感じられるのではないでしょうか。