ゾンビ先生による夜の書店ゾンビ講座|ミッドナイトジュンクラブ
- 発売日：2026/09/01
- 出版社：コロナ社
- ISBN：9784339011685
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音声器官のメカニズムとシミュレーション
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通常価格
5,500 円（税込）
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- 発売日：2026/09/01
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商品説明
人は発話する際，何気なくことばを話していますが，その際には，音声器官と呼ばれる肺から喉，舌，顎，唇などの臓器を非常に複雑にコントロールして音声を生み出しています．本書では，これらの音声器官がどのように音をコントロールしているのかについて，調音運動（舌や唇などによる子音や母音を作り出す動作）と，声帯振動による発声機構に分けて，詳しく解説していきます．
調音運動の計測については，2026年現在，調音音声学で主流となってきている超音波画像法とリアルタイムMRI(rtMRI)について，解析手法から実例まで，様々な観点から解説しています．また，超音波画像やMRIで計測が難しい舌筋の活動や，音の伝播，気流の乱れなどについては，模型を用いた実験や数値シミュレーションによる解析方法を詳しく解説しています．
一方，声帯振動による発声については，MRIや超音波画像では観察が難しいため，異なる手法が発展してきました．具体的には，ハイスピードカメラを用いて発声時の喉を観察したり，摘出喉頭を用いて声帯の振動を観察する方法があります．これらの計測手法について解説するとともに，計測データをもとにした声帯のシミュレーションについても詳しく解説しています．
さらに，上記の物理的な情報を用いた機械学習による最新の解析手法についても紹介しています．本書の特徴は，音や言葉の情報だけでなく，音声器官の形状や力学的特性などの物理的な情報を捉えることで，単に音声や声質の変化を記述するだけでなく，なぜそのような変化が生じるのかを物理的に説明することを目指した手法に着目している点にあります．このような手法により，音声学における方言による音の変化の説明や，構音障害・発声障害の治療への応用など，様々な分野への展開が期待できます．
また，第１章では肺から唇までの主な音声器官について，解剖学及び生理学的な説明を行なっており，計測やシミュレーションで登場する音声器官に関する用語についても，基礎から学べるようになっています．
【読者対象】
音響・音声・物理・計算力学・機械学習などの分野に興味を持つ学部4年生、大学院生、若手研究者．また、耳鼻咽喉科の音声医学に関わる医師、歯科医師、言語聴覚士などの医療従事者．ボイストレーナーなどの声を仕事とする人．
【キーワード】
調音音声学，超音波画像法，リアルタイムMRI，ハイスピードカメラ，数値流体力学，構造解析，PINN
調音運動の計測については，2026年現在，調音音声学で主流となってきている超音波画像法とリアルタイムMRI(rtMRI)について，解析手法から実例まで，様々な観点から解説しています．また，超音波画像やMRIで計測が難しい舌筋の活動や，音の伝播，気流の乱れなどについては，模型を用いた実験や数値シミュレーションによる解析方法を詳しく解説しています．
一方，声帯振動による発声については，MRIや超音波画像では観察が難しいため，異なる手法が発展してきました．具体的には，ハイスピードカメラを用いて発声時の喉を観察したり，摘出喉頭を用いて声帯の振動を観察する方法があります．これらの計測手法について解説するとともに，計測データをもとにした声帯のシミュレーションについても詳しく解説しています．
さらに，上記の物理的な情報を用いた機械学習による最新の解析手法についても紹介しています．本書の特徴は，音や言葉の情報だけでなく，音声器官の形状や力学的特性などの物理的な情報を捉えることで，単に音声や声質の変化を記述するだけでなく，なぜそのような変化が生じるのかを物理的に説明することを目指した手法に着目している点にあります．このような手法により，音声学における方言による音の変化の説明や，構音障害・発声障害の治療への応用など，様々な分野への展開が期待できます．
また，第１章では肺から唇までの主な音声器官について，解剖学及び生理学的な説明を行なっており，計測やシミュレーションで登場する音声器官に関する用語についても，基礎から学べるようになっています．
【読者対象】
音響・音声・物理・計算力学・機械学習などの分野に興味を持つ学部4年生、大学院生、若手研究者．また、耳鼻咽喉科の音声医学に関わる医師、歯科医師、言語聴覚士などの医療従事者．ボイストレーナーなどの声を仕事とする人．
【キーワード】
調音音声学，超音波画像法，リアルタイムMRI，ハイスピードカメラ，数値流体力学，構造解析，PINN
目次
1．音声器官の生理
1.1 スピーチチェイン
1.2 呼吸器の生理
1.2.1 呼吸のメカニズム
1.2.2 発話および歌声における肺気量
1.3 調音器官の生理
1.3.1 唇と顎
1.3.2 舌
1.3.3 軟口蓋と咽頭
1.3.4 喉頭蓋とその周辺器官
1.4 喉頭の生理
1.4.1 3つの軟骨
1.4.2 内喉頭筋
1.4.3 外喉頭筋
1.4.4 声帯の物性
2．調音運動の計測
2.1 超音波画像法
2.1.1 超音波画像法の基礎
2.1.2 音声研究における超音波画像法
2.1.3 超音波画像法を用いた音声研究の例
2.1.4 超音波プローブの固定法
2.1.5 舌輪郭の抽出
2.2 rtMRI
2.2.1 rtMRIの概要
2.2.2 切歯補填
2.2.3 rtMRI動画からの調音器官の輪郭抽出
2.2.4 抽出した輪郭の後処理
2.2.5 輪郭を用いた分析例
3．声道のシミュレーション
3.1 舌の有限要素モデル
3.1.1 有限要素法
3.1.2 医用画像からの舌形状の抽出
3.1.3 筋線維の配向
3.1.4 解析により得られた知見
3.1.5 舌シミュレーションの応用
3.2 音響シミュレーション
3.2.1 支配方程式
3.2.2 境界条件
3.2.3 計算条件
3.2.4 計算手順
3.2.5 計算例
3.3 口腔模型による実験
3.3.1 母音の実験
3.3.2 子音の実験
3.4 流体力学シミュレーション
3.4.1 支配方程式
3.4.2 支配方程式の性質
3.4.3 乱流モデル
3.4.4 離散化
3.4.5 境界条件と計算格子
3.4.6 計算例
3.4.7 OpenFOAMでの解析
3.5 物理情報を用いた機械学習による音の生成
3.5.1 調音運動からの音声合成で用いられる深層学習モデル
3.5.2 調音運動データからの音声合成
4．喉頭・声帯の計測
4.1 in vivoでの声帯の観察
4.1.1 喉頭内視鏡
4.1.2 EGG
4.1.3 その他の観察手法
4.2 in vivoでの空気力学的測定
4.2.1 Rothenbergマスク
4.2.2 声門下圧の測定
4.2.3 発声機能検査
4.3 in vitro摘出喉頭での測定
4.3.1 声帯振動の再現実験
4.3.2 摘出喉頭吹鳴実験
4.3.3 高速度撮影
4.4 シリコーン声帯物理モデル
4.4.1 さまざまな声帯物理モデル
4.4.2 MRI型モデルの作製法
4.4.3 MRI型モデルの吹鳴実験
5．声帯振動のシミュレーション
5.1 低次の質点モデル
5.1.1 質点モデルのバリエーション
5.1.2 喉頭筋のモデル化
5.2 有限要素モデル
5.2.1 形状と物性値
5.2.2 モード重畳法
5.2.3 モード解析による声帯振動解析
5.2.4 内喉頭筋の筋線維モデル
5.3 流体構造連成解析
5.3.1 モデルの種類
5.3.2 モデルの検証
5.3.3 流体構造連成解析の応用
5.4 機械学習モデル
5.4.1 質点モデルのパラメータ推定
5.4.2 喉頭筋活動度の推定
5.4.3 有限要素法と機械学習
5.4.4 PINN
引用・参考文献
索引
1.1 スピーチチェイン
1.2 呼吸器の生理
1.2.1 呼吸のメカニズム
1.2.2 発話および歌声における肺気量
1.3 調音器官の生理
1.3.1 唇と顎
1.3.2 舌
1.3.3 軟口蓋と咽頭
1.3.4 喉頭蓋とその周辺器官
1.4 喉頭の生理
1.4.1 3つの軟骨
1.4.2 内喉頭筋
1.4.3 外喉頭筋
1.4.4 声帯の物性
2．調音運動の計測
2.1 超音波画像法
2.1.1 超音波画像法の基礎
2.1.2 音声研究における超音波画像法
2.1.3 超音波画像法を用いた音声研究の例
2.1.4 超音波プローブの固定法
2.1.5 舌輪郭の抽出
2.2 rtMRI
2.2.1 rtMRIの概要
2.2.2 切歯補填
2.2.3 rtMRI動画からの調音器官の輪郭抽出
2.2.4 抽出した輪郭の後処理
2.2.5 輪郭を用いた分析例
3．声道のシミュレーション
3.1 舌の有限要素モデル
3.1.1 有限要素法
3.1.2 医用画像からの舌形状の抽出
3.1.3 筋線維の配向
3.1.4 解析により得られた知見
3.1.5 舌シミュレーションの応用
3.2 音響シミュレーション
3.2.1 支配方程式
3.2.2 境界条件
3.2.3 計算条件
3.2.4 計算手順
3.2.5 計算例
3.3 口腔模型による実験
3.3.1 母音の実験
3.3.2 子音の実験
3.4 流体力学シミュレーション
3.4.1 支配方程式
3.4.2 支配方程式の性質
3.4.3 乱流モデル
3.4.4 離散化
3.4.5 境界条件と計算格子
3.4.6 計算例
3.4.7 OpenFOAMでの解析
3.5 物理情報を用いた機械学習による音の生成
3.5.1 調音運動からの音声合成で用いられる深層学習モデル
3.5.2 調音運動データからの音声合成
4．喉頭・声帯の計測
4.1 in vivoでの声帯の観察
4.1.1 喉頭内視鏡
4.1.2 EGG
4.1.3 その他の観察手法
4.2 in vivoでの空気力学的測定
4.2.1 Rothenbergマスク
4.2.2 声門下圧の測定
4.2.3 発声機能検査
4.3 in vitro摘出喉頭での測定
4.3.1 声帯振動の再現実験
4.3.2 摘出喉頭吹鳴実験
4.3.3 高速度撮影
4.4 シリコーン声帯物理モデル
4.4.1 さまざまな声帯物理モデル
4.4.2 MRI型モデルの作製法
4.4.3 MRI型モデルの吹鳴実験
5．声帯振動のシミュレーション
5.1 低次の質点モデル
5.1.1 質点モデルのバリエーション
5.1.2 喉頭筋のモデル化
5.2 有限要素モデル
5.2.1 形状と物性値
5.2.2 モード重畳法
5.2.3 モード解析による声帯振動解析
5.2.4 内喉頭筋の筋線維モデル
5.3 流体構造連成解析
5.3.1 モデルの種類
5.3.2 モデルの検証
5.3.3 流体構造連成解析の応用
5.4 機械学習モデル
5.4.1 質点モデルのパラメータ推定
5.4.2 喉頭筋活動度の推定
5.4.3 有限要素法と機械学習
5.4.4 PINN
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