JP2023114426A - 発声健康法促進装置、発声健康法促進方法、及び発声健康法促進プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザ自身で健康を促進させる。【解決手段】音声診断装置２０は、発声をトレーニングすることで健康を促進する装置であって、軟口蓋の開き度を改善するための発声トレーニングゾーンごとにトレーニング音２１Ｆを記憶する記憶部２１と、ユーザによって入力された音声データを音声周波数データに変換する変換部２４と、変換部２４によって変換された音声周波数データについて、オクターブに占める割合が最小の音階を決定する決定部２６と、決定部２６によって決定された最小の音階に基づいて発声トレーニングゾーンを判定するゾーン判定部３０と、ゾーン判定部３０によって判定された発声トレーニングゾーンに対応するトレーニング音２１Ｆをユーザに提供しつつ、そのトレーニング音２１Ｆに合わせてユーザに声を出させ、その声の音声データに基づいてトレーニングの効果を示す情報をユーザに提供する提供部２２とを備える。【選択図】図１２

Description

特許法第３０条第２項適用申請有り 令和３年１１月９日にビオ・マガジン．出版のａｎｅｍｏｎｅ２０２１年１２月号，第６２～６８頁にて公開 令和４年１月１２日に株式会社ビジネス社発行の「人生を好転させる声のみがき方」にて公開 令和３年１２月３０日にＡｍａｚｏｎ（ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ａｍａｚｏｎ．ｃｏ．ｊｐ／）にて「人生を好転させる声のみがき方」の電子書籍を販売 令和３年１２月３０日にウェブサイト（ｈｔｔｐｓ：／／ｖｏｉｃｅ．ｋｏｅｓｈｉｎｄａｎ．ｊｐ／）にて音診断ソフト・ライトを公開 令和３年１２月２６日にＹｏｕｔｕｂｅの動画（ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｙｏｕｔｕｂｅ．ｃｏｍ／ｗａｔｃｈ？ｖ＝ｙｓ＿ｘＱｚｉＣＤＯ４）にて公開 令和３年１２月３０日に一般社団法人日本声診断協会のウェブサイト（ｈｔｔｐｓ：／／ｋｏｅｓｈｉｎｄａｎ．ｊｐ／）にて公開 令和３年１１月１日に中島由美子オフィシャルサイト（ｈｔｔｐｓ：／／ｙｕｍｉｋｏ－ｎａｋａｊｉｍａ．ｃｏｍ／）にて公開 令和３年６月頃に声道パンフレット（ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｄｒｏｐｂｏｘ．ｃｏｍ／ｓ／５６ｄ７０ｑｈｍｎｒｂ６ｏｏｅ／％Ｅ５％Ａ３％Ｂ０％Ｅ９％８１％９３％ＥＦ％ＢＥ％８Ａ％ＥＦ％ＢＥ％９Ｆ％ＥＦ％ＢＥ％９Ｄ％ＥＦ％ＢＥ％８Ｃ．ｐｄｆ？ｄｌ＝０）にて公開

本発明は、発声健康法促進装置、発声健康法促進方法、及び発声健康法促進プログラムに関する。

従来、音声を診断する音声診断装置が知られている。例えば、特許文献１には、生体の音声をフーリエ変換で音声周波数データに変換し、生体の心理状態、健康状態又は思考パターンを診断する音声診断装置が開示されている。この音声診断装置によれば、音声周波数データを分布図表に分布させ、ディスプレイなどの表示部に表示させることができるため、音声心理士が診断ツールとして利用する場合に効果的である。

特許第６０２９２２３号公報

しかしながら、従来の音声診断装置では、ユーザ自身で音声をセルフ診断することが難しいという課題がある。すなわち、多くのユーザは音声心理について知識がないため、音声心理士からアドバイスを受けなければ、診断結果を正しく理解できないのが通常である。近年、新型コロナウイルス感染症の影響により、ユーザが自宅などで音声をセルフ診断したいというニーズがあり、そのようなニーズに応える新しい装置の登場が望まれている。

また、従来の音声診断装置では、ユーザ自身で健康を促進させることが難しいという課題もある。すなわち、音声診断は、自分の声を知り、自分の声を整えることで健康を促進させるメソッドである（後述する）。従来の音声診断装置では、ユーザ自身で音声をセルフ診断することが難しいため、ユーザ自身で健康を促進させることも難しい。

本発明は、ユーザ自身で健康を促進させることができる発声健康法促進装置、発声健康法促進方法、及び発声健康法促進プログラムを提供することを目的とする。

本発明の一態様は、発声をトレーニングすることで健康を促進する発声健康法促進装置であって、軟口蓋の開き度を改善するための発声トレーニングゾーンごとに、当該発声トレーニングゾーンに対応する音階の音データであるトレーニング音を記憶する記憶部と、ユーザによって入力された音声データを音声周波数データに変換する変換部と、前記変換部によって変換された音声周波数データについて、音階に対応する周波数帯の声のパワーの和が、当該音階が属するオクターブに対応する周波数帯の声のパワーの総和に対して占める割合が最小になる音階を決定する決定部と、前記決定部によって決定された最小になる音階に基づいて前記発声トレーニングゾーンを判定するゾーン判定部と、前記ゾーン判定部によって判定された発声トレーニングゾーンに対応するトレーニング音を前記ユーザに提供しつつ、そのトレーニング音に合わせて前記ユーザに声を出させ、その声の音声データに基づいてトレーニングの効果を示す情報を前記ユーザに提供する提供部とを備え、前記ゾーン判定部は、円環図を用いて前記音階とヴォイスカラーを対応付け、前記最小の音階に対応するヴォイスカラー、又は前記最小の音階に対応するヴォイスカラーと補色の関係にあるヴォイスカラーに基づいて、前記発声トレーニングゾーンを判定する。

また、本発明の他の一態様は、発声をトレーニングすることで健康を促進する発声健康法促進方法であって、コンピュータが、軟口蓋の開き度を改善するための発声トレーニングゾーンごとに、当該発声トレーニングゾーンに対応する音階の音データであるトレーニング音を記憶する記憶ステップと、ユーザによって入力された音声データを音声周波数データに変換する変換ステップと、前記変換ステップで変換された音声周波数データについて、音階に対応する周波数帯の声のパワーの和が、当該音階が属するオクターブに対応する周波数帯の声のパワーの総和に対して占める割合が最小になる音階を決定する決定ステップと、前記決定ステップで決定された最小になる音階に基づいて前記発声トレーニングゾーンを判定するゾーン判定ステップと、前記ゾーン判定ステップで判定された発声トレーニングゾーンに対応するトレーニング音を前記ユーザに提供しつつ、そのトレーニング音に合わせて前記ユーザに声を出させ、その声の音声データに基づいてトレーニングの効果を示す情報を前記ユーザに提供する提供ステップとを実行し、前記ゾーン判定ステップでは、円環図を用いて前記音階とヴォイスカラーを対応付け、前記最小の音階に対応するヴォイスカラー、又は前記最小の音階に対応するヴォイスカラーと補色の関係にあるヴォイスカラーに基づいて、前記発声トレーニングゾーンを判定する。

また、本発明の他の一態様は、発声をトレーニングすることで健康を促進する発声健康法促進プログラムであって、コンピュータに、軟口蓋の開き度を改善するための発声トレーニングゾーンごとに、当該発声トレーニングゾーンに対応する音階の音データであるトレーニング音を記憶する記憶ステップと、ユーザによって入力された音声データを音声周波数データに変換する変換ステップと、前記変換ステップで変換された音声周波数データについて、音階に対応する周波数帯の声のパワーの和が、当該音階が属するオクターブに対応する周波数帯の声のパワーの総和に対して占める割合が最小になる音階を決定する決定ステップと、前記決定ステップで決定された最小になる音階に基づいて前記発声トレーニングゾーンを判定するゾーン判定ステップと、前記ゾーン判定ステップで判定された発声トレーニングゾーンに対応するトレーニング音を前記ユーザに提供しつつ、そのトレーニング音に合わせて前記ユーザに声を出させ、その声の音声データに基づいてトレーニングの効果を示す情報を前記ユーザに提供する提供ステップとを実行させ、前記ゾーン判定ステップでは、円環図を用いて前記音階とヴォイスカラーを対応付け、前記最小の音階に対応するヴォイスカラー、又は前記最小の音階に対応するヴォイスカラーと補色の関係にあるヴォイスカラーに基づいて、前記発声トレーニングゾーンを判定する。

本発明によれば、ユーザ自身で健康を促進させることができる発声健康法促進装置、発声健康法促進方法、及び発声健康法促進プログラムを提供することが可能である。

本発明の実施形態における音声診断の説明図である。 第１実施形態における音声診断システムのネットワーク構成図である。 第１実施形態における音声診断装置の機能ブロック図である。 第１実施形態における記憶部の内部構成図である。 第１実施形態における分布図表である。 第１実施形態におけるユーザ端末の画面の説明図である。 第１実施形態におけるユーザ端末の画面の説明図である。 第１実施形態におけるユーザ端末の画面の説明図である。 第１実施形態におけるユーザ端末の画面の説明図である。 第１実施形態におけるユーザ端末の画面の説明図である。 第１実施形態における音声診断システムの動作例を示すシーケンス図である。 第２実施形態における音声診断装置の機能ブロック図である。 第２実施形態におけるゾーンデータの概念図である。 第２実施形態における分布図表を示す模式図である。 第２実施形態におけるユーザ端末の画面の説明図である。 第２実施形態における音声診断システムの動作例を示すシーケンス図である。 本発明の実施形態における音声診断装置のハードウェア構成図である。

以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。ただし、以下に説明する実施形態は、あくまでも例示である。すなわち、以下に説明する実施形態は、その趣旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。

《音声診断とは》
本発明者は、２万人以上の声（音声）のデータをもとに、声の周波数との思考パターンとの相関関係を音声心理学として体系化した。声の周波数を１２音階に分類し、声にどんな周波数がふくまれているかを分析することで、声の持つ力やメンタルブロックを知ることができる。

図１は、本発明の実施形態における音声診断の説明図であり、ヴォイスカラーと音階と思考の関係を示している。音声診断では、まず人の声の周波数を１２音階に分類し、音階と人の心との相関性を可視化する。どの色が多いか少ないかなどを見て声のパターンを調べる。声のパターンは、思考のパターンでもある。例えば、図１に示すように、音階Ｂ（シの音）に対応するマゼンタＭが多い人は、受容力・愛（言い換えると慈愛力）に富む傾向がある。このように色で表現された思考パターンを認識することで、自己認識を深め、気づきを起こす。８オクターブにわたる音域で色の表れ方を見ていくことで、潜在意識、顕在意識、未来意識を見ることができる。

《第１実施形態》

［音声診断システム］
図２は、第１実施形態における音声診断システムのネットワーク構成図である。この音声診断システムは、コンピュータを利用して音声診断を実施するシステムであり、ここでは、クラウド型の音声診断システムを例示している。具体的には、ユーザ端末１０と音声診断装置２０と管理端末１００とがインターネット網Ｎなどのネットワークを介して接続されている。

ユーザ端末１０は、本システムのユーザが操作するタブレット、スマートフォン、パソコンなどのコンピュータであり、Ｗｅｂサイトを閲覧するためＷｅｂブラウザ（以下、ブラウザ）を備えている。音声診断装置２０からＷｅｂページデータを受信すると、ブラウザで解析してディスプレイに画面を表示（描画）するようになっている。

ここでは、ユーザが自宅で音声をセルフ診断する場合を想定し、ユーザ端末１０にヘッドセットＨが接続されているものとする。ヘッドセットＨは、音声を聞くためのヘッドホンと、音声を入力するためのマイクが一つになった入出力装置である。このような入出力装置は、外付けのヘッドセットＨではなく、ユーザ端末１０に内蔵されていてもよい。

音声診断装置２０は、ユーザの音声を診断するコンピュータである。例えば、本システムがＷｅｂサービスとして実現される場合、音声診断装置２０はＷｅｂサーバ等で構成される。図２では、音声診断装置２０としてコンピュータ本体のみを描いているが、ディスプレイやキーボード、ヘッドセットＨなどの周辺機器が音声診断装置２０に接続されていてもよい。

管理端末１００は、本システムの管理者が操作するコンピュータである。管理者は、管理端末１００を用いて本システムの全体的な設定を行う。

［音声診断装置］
図３は、第１実施形態における音声診断装置２０の機能ブロック図である。この音声診断装置２０は、ユーザの音声を診断するコンピュータであって、図３に示すように、記憶部２１と、提供部２２と、取得部２３と、変換部２４と、分類部２５と、決定部２６と、診断部２７と、認証部２８とを備える。これら各機能部は、コンピュータにおいて、ＣＰＵがメモリ上にロードされたプログラムを実行することにより実現される。

記憶部２１は、各種データを記憶する機能部である。例えば、記憶部２１は、診断履歴データ２１Ａ、診断結果データ２１Ｂ、診断マスタデータ２１Ｃ、ＨＴＭＬ（HyperText Markup Language）データ２１Ｄなどを記憶している。その他、ＣＳＳ（Cascading Style Sheets）データ、画像データ、プログラムのデータのように、Ｗｅｂページデータを生成するために必要な各種データも記憶しているものとする。

提供部２２は、ユーザ端末１０に各種データを提供する機能部である。例えば、ユーザ端末１０からＨＴＴＰ（Hypertext Transfer Protocol）リクエストなどの要求を受信すると、ＨＴＭＬデータ２１Ｄなどを用いてＷｅｂページデータを生成し、ユーザ端末１０に提供する。

取得部２３は、ユーザ端末１０から各種データを取得する機能部である。例えば、ユーザ端末１０においてユーザが音声を入力すると、その音声データを取得する。音声データは、例えば１０秒間にユーザが発した声（音声）に関するデジタルデータである。

変換部２４は、取得部２３によって取得された音声データを音声周波数データに変換する機能部である。このような音声周波数データへの変換には、例えば、特許文献１（特許第６０２９２２３号公報）に記載されるように、フーリエ変換が用いられる。コンピュータでの計算を高速にするため、プログラミング上では「Cooley-Tukey型FFTアルゴリズム」の手法を利用するのが好ましい。

分類部２５は、変換部２４によって変換された音声周波数データを、音階とオクターブとで区分けされた複数の領域を含む分布図表に分布させる機能部である。分布図表は、音声周波数データの分布を視覚的にわかりやすく表示できればよく、表形式でも図形式でもよい。

決定部２６は、変換部２４によって変換された音声周波数データについて、オクターブに占める割合が最大の音階（以下、最大の音階）と、オクターブに占める割合が最小の音階（以下、最小の音階）を決定する機能部である。例えば、特許文献１に記載されるように、サンプリング時間あたりの各周波数帯における各音階の大きさ（ｄＢ）を測定し、それらを各周波数帯で単純に足し合わせ、各オクターブ内で、各音階の周波数帯のｄＢの総和比率を面積比率とし、この面積比率に基づいて最大の音階や最小の音階を決定する。

例えば、あるオクターブ内で、各音階の周波数帯のｄＢの総和が「C：1000dB、C#：3000dB、D：2000dB、D#：2500dB、E：1500dB、F：2500dB、F#：500dB、G：0dB、G#：100dB、A：600dB、A#：300dB、B：1000Db」になったとする。この場合、オクターブにおいて音階が占める割合は、「C：6.6%、C#：20.0%、D：13.3%、D#：16.7%、E：10.0%、F：16.7%、F#：3.3%、G：0.0%、G#：0.7%、A：4.0%、A#：2.0%、B：6.7%」となる。なお、各周波数帯の総和÷サンプリング時間で計算すれば、より正確なデータが得られる。

診断部２７は、決定部２６によって決定された最大の音階と最小の音階に基づいてユーザの音声を診断する機能部である。この診断の際には診断マスタデータ２１Ｃが参照され、診断履歴と診断結果は、診断履歴データ２１Ａと診断結果データ２１Ｂとして保存される。

認証部２８は、ユーザを認証する機能部である。ユーザ認証の方法は、事前にユーザ登録させる方法でもよいが、ここでは、同一端末を使えば同値になるブラウザコードを用いる。

その他、音声診断装置２０は、一般的なコンピュータが備える各種の機能部を備えているものとする。例えば、各種データを入出力する入出力部２９を備えていてもよい。

［データ例］
図４（Ａ）は、記憶部２１に記憶されている診断履歴データ２１Ａの内部構成図である。診断履歴データ２１Ａは、音声診断の履歴を示すデータである。具体的には、図４（Ａ）に示すように、「診断ＩＤ」「ブラウザコード」「診断日時」などが対応付けて記憶されている。「診断ＩＤ」は、診断ごとに固有の識別番号である。「ブラウザコード」は、同一端末を使えば同値になるコードであり、具体的にはブラウザフィンガープリントである（後述する）。「診断日時」は、診断が行われた日時である。

図４（Ｂ）は、記憶部２１に記憶されている診断結果データ２１Ｂの内部構成図である。診断結果データ２１Ｂは、診断結果を示すデータである。診断履歴データ２１Ａ中の診断ＩＤについて、秒ごとに区切った音階ごとの診断結果を記憶している。具体的には、図４（Ｂ）に示すように、「診断ＩＤ」「秒」「各音階の値」などが対応付けて記憶されている。「秒」は、音声を測定した際の秒数である。例えば、ユーザ端末１０において１０秒間音声を測定する場合は、１、２、３、・・・、８、９、１０となる。「各音階の値」は、各音階における声のパワーであり、例えば声の大きさ（ｄＢ）である。

図４（Ｃ）は、記憶部２１に記憶されている診断マスタデータ２１Ｃの内部構成図である。診断マスタデータ２１Ｃは、診断結果をユーザ端末１０に返却する際に、診断結果値によって返却するメッセージを出し分けるためのマスタである。具体的には、図４（Ｃ）に示すように、「音階」「カラー」「意味」「タイプ」「特徴」「課題」などが対応付けて記憶されている。例えば、音階Ｃに対応するヴォイスカラーは、レッドＲである。「意味」は、その音階（ヴォイスカラー）の意味である。「タイプ」は、その音階が最大の音階であるユーザの声のタイプである。「特徴」は、その音階が最大の音階であるユーザの特徴を示す情報である。「課題」は、その音階が最小の音階であるユーザの課題を示す情報である。「タイプ」「特徴」「課題」は、ユーザが視認可能な文字情報であり、音声心理について知識がないユーザでも理解できる内容になっている。

［ブラウザフィンガープリント］
Ｗｅｂサイトの閲覧者の識別や同定を行うために算出する、端末に固有の短いデータ列をブラウザフィンガープリントという。ブラウザフィンガープリントによれば、Ｃｏｏｋｉｅなどのように閲覧者の端末にデータを永続的に書き込む機能を用いなくても、端末の識別が可能である。フィンガープリントを算出するアルゴリズムは特に限定されるものではないが、ユーザ端末１０のブラウザから取得できる複数の情報を元に算出するのが望ましい。本実施形態では、「Fingerprintjs2」を利用し、今回のユーザが過去のユーザと同一人物であるかどうかの判定のみ行うようにしている。このようなブラウザフィンガープリント技術によれば、ユーザごとの利用頻度の判定を行うことができるだけでなく、個人を特定せず同一人物であるかどうかを判定することができる。

［分布図表］
図５は、第１実施形態における分布図表であり、図５（Ａ）は表形式の分布図表、図５（Ｂ）は図形式の分布図表を示している。形式は異なるものの、内容は同じである。

例えば、表形式の分布図表では、図５（Ａ）に示すように、１２音階に対応するヴォイスカラーＭ、Ｖ、Ｎ、Ｂ、Ａ、Ｅ、Ｌ、Ｙ、Ｇ、Ｏ、Ｃ、Ｒを縦方向に並べている。Ｍ（シ）はマゼンタ、Ｖ（ラ＃）はバイオレット、Ｎ（ラ）はネイビー、Ｂ（ソ＃）はブルー、Ａ（ソ）はアクア、Ｅ（ファ＃）はエメラルドグリーン、Ｌ（ファ）はライムグリーン、Ｙ（ミ）はイエロー、Ｇ（レ＃）はゴールド、Ｏ（レ）はオレンジ、Ｃ（ド＃）はコーラル、Ｒ（ド）はレッドである。実際の画面では、各ヴォイスカラーで１２音階を色分けしている。各音階（各ヴォイスカラー）の意味は、図１に示される通りである。

また、表形式の分布図表では、図５（Ａ）に示すように、それぞれの音階における声のパワー（大きさ）を横方向に分布させている。ここでは、横方向を４つの領域に分けている場合を例示している。例えば、左から１番目の領域は６４～１２３Ｈｚの周波数域のオクターブ、左から２番目の領域は１２８～２４６Ｈｚの周波数域のオクターブ、左から３番目の領域は４０９６～７９００Ｈｚの周波数域のオクターブ、左から４番目の領域は８１９２～１５８００Ｈｚの周波数域のオクターブである。

一方、図形式（円形）の分布図表では、図５（Ｂ）に示すように、１２音階に対応するヴォイスカラーＭ、Ｖ、Ｎ、Ｂ、Ａ、Ｅ、Ｌ、Ｙ、Ｇ、Ｏ、Ｃ、Ｒを円周方向に並べている。ここでも、４重の円で４つの領域に分けている場合を例示している。例えば、内側から１番目の円周上の領域は６４～１２３Ｈｚの周波数域のオクターブ、内側から２番目の円周上の領域は１２８～２４６Ｈｚの周波数域のオクターブ、内側から３番目の円周上の領域は４０９６～７９００Ｈｚの周波数域のオクターブ、内側から４番目の円周上の領域は８１９２～１５８００Ｈｚの周波数域のオクターブである。

いずれの分布図表を用いるかは適宜選択することが可能である。例えば、表形式の分布図表は、図５（Ａ）中に点線で示すように、人体の部位を１２音階と対応付けて診断する場合に有用である。一方、図形式の分布図表は、図５（Ｂ）に示すように、外側の円における周波数域のオクターブが目立つため、強調して表示させることが可能である。

［画面遷移例］
図６～図１０は、第１実施形態におけるユーザ端末１０の画面遷移図である。ユーザ端末１０のブラウザは、音声診断装置２０からＷｅｂページデータを受け取ると、グラフィックに変換して、このような画面を表示（描画）するようになっている。

トップ画面Ｄ１には、図６に示すように、音声診断の概要が表示される。図６中の「さっそく診断する」ボタンＢ１を押下すると、図７に示すように、測定画面Ｄ２に遷移する。図７中の「測定開始」ボタンＢ２を押下すると、図８に示すように、測定時間（例えば１０秒間）をインジケータＩで表示し、測定時間が経過すると、図９に示すように、「結果を見る」ボタンＢ３が押下できる状態になる。図９中の「結果を見る」ボタンＢ３を押下すると、図１０に示すように、診断結果画面Ｄ３が表示される。図１０中の「もう一度診断する」ボタンＢ４を押下すると、トップ画面Ｄ１に戻るようになっている。

［診断結果］
以下、診断結果画面Ｄ３について更に詳しく説明する。図１０に示すように、診断結果画面Ｄ３には、あなたの声のタイプ１１、あなたの声に多い色１２、あなたの声に少ない色１３、表形式の分布図表１４Ａ、図形式の分布図表１４Ｂ、声からわかるあなたの性格・特徴１５、あなたの課題１６などが表示される。

あなたの声のタイプ１１は、ユーザの声のタイプを示す情報である。具体的には、診断マスタデータ２１Ｃにおいて、最大の音階に対応付けられている「タイプ」に相当する。「最大の音階」は、「ユーザの声に最も多いヴォイスカラー」と言い換えることができ、ここでは「マゼンタ」の場合を例示している。あなたの声のタイプ１１は、声のタイプを端的に表した比較的短い文字情報とするのが望ましい。例えば「マゼンタ」の場合は、「多少きついことを言っても許されてしまう、愛されボイス」等と表示される。

あなたの声に多い色１２は、ユーザの声に多いヴォイスカラーである。具体的には、各音階の周波数帯のｄＢの総和比率を高い順に並べたときの上位３つのヴォイスカラーに相当する。ここでは、最も多いヴォイスカラーが「マゼンタ」、２番目に多いヴォイスカラーが「バイオレット」、３番目に多いヴォイスカラーが「ネイビー」の場合を例示している。

あなたの声に少ない色１３は、ユーザの声に少ないヴォイスカラーである。具体的には、各音階の周波数帯のｄＢの総和比率を高い順に並べたときの下位３つのヴォイスカラーに相当する。ここでは、最も少ないヴォイスカラーが「レッド」、２番目に少ないヴォイスカラーが「アクア」、３番目に少ないヴォイスカラーが「グリーン」の場合を例示している。

声からわかるあなたの性格・特徴１５は、ユーザの特徴を示す情報である。具体的には、診断マスタデータ２１Ｃにおいて、最大の音階に対応付けられている「特徴」に相当する。上記したように、「最大の音階」は、「ユーザの声に最も多いヴォイスカラー」と言い換えることができ、ここでは「マゼンタ」の場合を例示している。声からわかるあなたの性格・特徴１５は、比較的長い文字情報とするのが望ましい。例えば「マゼンタ」の場合は、「広い視点に立ち、人を理解し、理解させることができます。・・・」等と表示される。

あなたの課題１６は、ユーザの課題を示す情報である。具体的には、診断マスタデータ２１Ｃにおいて、最小の音階に対応付けられている「課題」に相当する。「最小の音階」は、「ユーザの声に最も少ないヴォイスカラー」と言い換えることができ、ここでは「レッド」の場合を例示している。あなたの課題１６も、比較的長い文字情報とするのが望ましい。例えば「レッド」の場合は、「動きすぎて、エネルギーが枯渇してしまう傾向にあります。・・・」等と表示される。

このように、診断結果画面Ｄ３では、上から下にいくにしたがって詳しい診断結果となり、最後にあなたの課題１６が表示される。これにより、音声心理について知識がないユーザであっても、ユーザ自身で音声をセルフ診断して健康を促進させることができる。

［動作例］
図１１は、第１実施形態における音声診断システムの動作例を示すシーケンス図である。以下、図１１を用いて本システムの構成をその動作とともに説明する。

まず、ユーザ端末１０においてＵＲＬ（Uniform Resource Locator）が入力されると（ステップＳ１）、ユーザ端末１０から音声診断装置２０に要求が出される。これにより、音声診断装置２０からユーザ端末１０にトップ画面Ｄ１が返され、ユーザ端末１０にトップ画面Ｄ１が表示される（ステップＳ２→Ｓ３）。

次いで、ユーザ端末１０に表示されたトップ画面Ｄ１において「さっそく診断する」ボタンＢ１が押下されると（ステップＳ４）、ユーザ端末１０から音声診断装置２０にブラウザコードが通知される。これにより、音声診断装置２０においてブラウザコードが取得されるので、ブラウザコードを使って同一人物であるかどうかを判定し、所定期間（例えば１日）あたりの実行回数を制限する（ステップＳ５→Ｓ６→Ｓ７）。

具体的には、記憶部２１に記憶されている診断履歴データ２１Ａを参照することによって、今回のユーザが過去のユーザと同一人物であるかどうかが判定され、同一人物である場合は、回数制限（例えば８回／日）を超えていないかどうかが判定される。その結果、回数制限を超えていない場合は、認証に成功したと判定され、音声診断装置２０からユーザ端末１０に測定画面Ｄ２が返され、ユーザ端末１０に測定画面Ｄ２が表示される（ステップＳ７→Ｓ８→Ｓ９）。一方、回数制限を超えている場合は、認証に失敗したと判定され、その旨が音声診断装置２０からユーザ端末１０に通知される（ステップＳ７→Ｓ２→Ｓ３）。

次いで、ユーザ端末１０に表示された測定画面Ｄ２において「測定開始」ボタンＢ２が押下されると（ステップＳ１０）、例えば１０秒間、音声を測定（録音）するモードになる。これにより、ユーザ端末１０のヘッドセットＨから声が入力されると、そのアナログ音声信号は、ＰＣＭ（Pulse Code Modulation)等の手法でデジタル音声信号に変換され、音声データとして保存される（ステップＳ１１）。その間、測定画面Ｄ２中のインジケータＩに時間の経過が表示されるようになっている。

次いで、ユーザ端末１０に表示された測定画面Ｄ２において「結果を見る」ボタンＢ３が押下されると（ステップＳ１２）、ユーザ端末１０から音声診断装置２０に音声データが通知される。これにより、音声診断装置２０において音声データが取得され、取得された音声データがフーリエ変換によって音声周波数データに変換され、変換された音声周波数データが分布図表に分布される（ステップＳ１３→Ｓ１４→Ｓ１５）。また、変換された音声周波数データについて、最大の音階と最小の音階が決定され、決定された最大の音階と最小の音階に基づいて音声が診断される（ステップＳ１６→Ｓ１７）。

この診断の際には診断マスタデータ２１Ｃが参照される。例えば、最大の音階が音階Ｂの場合は、音階Ｂと対応付けられている情報（例えば、マゼンタ、慈愛力など）が抽出される。また、最小の音階が音階Ｃの場合は、音階Ｃと対応付けられている情報（例えば、レッド、行動力など）が抽出される。診断履歴データ２１Ａと診断結果データ２１Ｂが保存されると（ステップＳ１８）、音声診断装置２０からユーザ端末１０に診断結果画面Ｄ３が提供され、ユーザ端末１０に診断結果画面Ｄ３が表示される（ステップＳ１９→Ｓ２０）。

ユーザは、声の録音に失敗した場合などには、診断をやり直すことができる。すなわち、ユーザ端末１０に表示された診断結果画面Ｄ３において「もう一度診断する」ボタンＢ４が押下されると（ステップＳ２１）、トップ画面Ｄ１に戻る（ステップＳ２→Ｓ３）。診断を繰り返し（ステップＳ４→Ｓ５→・・・）、１日あたりの実行回数を超えた場合は、その旨を示すメッセージが表示されるようになっている（ステップＳ７→Ｓ２→Ｓ３）。

以上のように、第１実施形態によれば、ユーザ端末１０に表示される画面の説明に従って声を出すだけで、ユーザに理解しやすいかたちで診断結果に表示される。すなわち、ユーザは、音声心理について知識がなくても、診断結果画面Ｄ３を上から順に読み進めることで、診断結果を簡単に理解することができる。特に、声からわかるあなたの性格・特徴１５と、あなたの課題１６は、比較的長い文章であるため、音声心理士からアドバイスを受けているような感覚でセルフ診断を行うことが可能である。

なお、上記の説明では、最大の音階と最小の音階の両方が決定され、声からわかるあなたの性格・特徴１５と、あなたの課題１６の両方がユーザ端末１０に提供される場合を例示したが、本発明はこれに限定されるものではない。すなわち、最大の音階と最小の音階のどちらか一方だけが決定され、声からわかるあなたの性格・特徴１５と、あなたの課題１６のどちらか一方だけがユーザ端末１０に提供されるようにしてもよい。

また、上記の説明では言及しなかったが、今回の診断結果と過去の診断結果とを比較してユーザの課題の改善度を診断してもよい。例えば、「もう一度診断する」ボタンＢ４が押下され、同様の手順で診断された場合、最小の音階の大きさ（ｄＢ）が前回と比較してどの程度改善されたかを数値化し、診断結果画面Ｄ３に表示するようにしてもよい。これにより、ユーザに理解しやすいかたちで課題の改善度を提示することができるため、ユーザ自身で継続的に課題の改善に取り組みやすくなる。

《第２実施形態》
以下、第２実施形態について説明する。なお、以下の説明では、第１実施形態と異なる部分を中心に説明することとし、同様の部分については詳しい説明を省略する。

既に説明したように、音声診断は、自分の声を知り、自分の声を整えることで健康を促進させるメソッドである。従来は、音声診断の結果、自分をよくするための処方箋がわかっても、それで実際に音声が改善されているのかわからない場合があった。例えば、自然と触れる、散歩する、音楽を聞く等、自分自身に適した処方箋がわかっても、それを実践するのはハードルが高く、続けることが難しい。そこで、第２実施形態では、よりユーザ自身で健康を促進させやすくするため、以下の手法を採用している。

［フルサウンドヴォイス］
本発明者は、これまで約２万人の音声を診断し、カウンセリングを行ってきた。その人の思考パターンを音声変換ソフトで可視化し、音階と心の領域の関係性を突き止めた。また、聞こえない音域をも含む８オクターブまで読み解くことによって、音の全域で全倍音がバランスよく共鳴する声（以下、フルサウンドヴォイス）になることが重要であることを突き止め、さらに、フルサウンドヴォイスになるには、軟口蓋を開くことが鍵となることを突き止めた。軟口蓋とは、口腔の中の硬口蓋の奥の方のやわらかい部分をいう。軟口蓋を開くには、苦手分野（課題）のヴォイスカラーの音やその補色になるヴォイスカラーの音を出すことによって、苦手意識を変化させるワークを行うのが効果的である。

［音声診断装置］
図１２は、第２実施形態における音声診断装置２０の機能ブロック図である。この音声診断装置２０は、図１２に示すように、ゾーン判定部３０を備える。また、記憶部２１は、ゾーンデータ２１Ｅ、トレーニング音データ（以下、トレーニング音）２１Ｆなどを記憶している。

ゾーン判定部３０は、決定部２６によって決定された最小の音階に基づいて、軟口蓋の開き度を改善するための発声トレーニングゾーンを判定する。この発声トレーニングゾーンごと（音階ごと）に対応するトレーニング音２１Ｆが記憶部２１に記憶されている。トレーニング音２１Ｆは、例えば、倍音楽器の音に関するデジタルデータである。これにより、提供部２２は、ゾーン判定部３０によって判定された発声トレーニングゾーンに対応するトレーニング音２１Ｆをユーザに提供しつつ、そのトレーニング音２１Ｆに合わせてユーザに声を出させ、その声の音声データに基づいてトレーニングの効果を示す情報をユーザに提供する。

［データ例］
図１３は、第２実施形態におけるゾーンデータ２１Ｅの概念図である。ゾーンデータ２１Ｅは、軟口蓋の開き度を改善するための発声トレーニングゾーンを規定するデータであり、円環図を用いて音階と発声トレーニングゾーンを対応付けている。

例えば、図１３に示すように、音階ドは、マゼンタゾーン及びレッドゾーンに対応し、音階レは、レッドゾーン及びオレンジゾーンに対応し、音階ミは、オレンジゾーン及びイエローゾーンに対応し、音階ファは、イエローゾーン及びグリーンゾーンに対応し、音階ソは、グリーンゾーン及びブルーゾーンに対応し、音階ラは、ブルーゾーン及びマゼンタゾーンに対応し、音階シは、マゼンタゾーンに対応している。

［分布図表］
図１４は、第２実施形態における分布図表を示す模式図である。ここでは、１２音階を「ド～レ♯」「ミ～ソ」「ソ♯～シ」に分割するとともに、音域を「低音域」「中音域」「高音域」に分割している。図中、「低音域」「中音域」「高音域」に対応させて描いている周波数（Ｈｚ）は例示であり、任意のオクターブの音域に設定することができる。このような分布図表をユーザ端末１０に表示することによって声の響き方の弱い部分（どの音域が出にくいか）を確認し、トレーニング音２１Ｆにあわせて声を出しながら声の響きを改善する。

［画面遷移例］
図１５は、第２実施形態におけるユーザ端末１０に表示されたトレーニング画面Ｄ４であって、図１５（Ａ）はトレーニング前、図１５（Ｂ）はトレーニング後を示している。この図では、分布図表の部分だけを描いているが、トレーニングの方法やトレーニング効果を示す文字情報のほか、各種のボタンが設けられていてもよい。

例えば、トレーニング前は、図１５（Ａ）に示すように、約３０％の音域しか声が出ていない。このように音域の分布が偏っているときは、十分に発声できていないゾーン（例えばマゼンタゾーン）があり、軟口蓋があまり開いていない。そこで、このような場合は、マゼンタゾーンに対応するトレーニング音２１Ｆをユーザに聞かせ、そのトレーニング音２１Ｆに合わせてユーザに声を出させる。

これにより、トレーニング後は、図１５（Ｂ）に示すように、約１００％の音域で声が出ている。軟口蓋の開き具合は波形の面積の広さに対応している。このように１２色の声の波形が万遍なく出ているときほど、軟口蓋が開いている発声法ということができる。本発明では、このような声を「フルサウンドヴォイス」と呼んでいる。フルサウンドヴォイスが出るように発声をトレーニングすることで、自分の声を整え、健康を促進させることができる。

［動作例］
図１６は、第２実施形態における音声診断システムの動作例を示すシーケンス図である。ここでは図示を省略するが、診断結果画面Ｄ３の最後に「トレーニングする」ボタンが設けられているものとする。もちろん、トレーニングするための操作が可能であればよく、このようなボタン操作に限定されるものではない。

まず、ユーザ端末１０に表示された診断結果画面Ｄ３において「トレーニングする」ボタンが押下されると（ステップＳ３１→Ｓ３２）、その旨がユーザ端末１０から音声診断装置２０に通知され、音声診断装置２０において発声トレーニングゾーンが判定される。例えば、最小の音階が音階Ｂ（シの音）の場合は、マゼンタが苦手分野のヴォイスカラーである。そのため、このような場合は、マゼンタゾーンが発声トレーニングゾーンと判定される。あるいは、マゼンタゾーンと補色の関係にあるイエローゾーンが発声トレーニングゾーンと判定されてもよい。補色とは、色相関における反対側の色のことであり、図１３の円環図を用いて判定することが可能である。

このように発声トレーニングゾーンが判定されると、その発声トレーニングゾーンに対応するトレーニング音２１Ｆが特定され、音声診断装置２０からユーザ端末１０にトレーニング画面Ｄ４が提供される（ステップＳ３３→Ｓ３４→Ｓ３５）。トレーニング画面Ｄ４の内容は特に限定されるものではないが、例えば、図１５に示すような分布図表が設けられる。そのほか、「トレーニング音に合わせて声を出し続けてください」等のメッセージや、「トレーニング開始」ボタンが設けられているものとする。

次いで、ユーザ端末１０に表示されたトレーニング画面Ｄ４において「トレーニング開始」ボタンが押下されると（ステップＳ３６→Ｓ３７）、例えば３分間、ヘッドセットＨからトレーニング音２１Ｆが出力される（ステップＳ３８）。そのトレーニング音２１Ｆに合わせてユーザが声を出すと、その音声が録音され、その音声データがリアルタイムにユーザ端末１０から音声診断装置２０に通知される（ステップＳ３８）。これにより、音声診断装置２０において図１１のステップＳ１３～Ｓ１８と同様の処理が実行された後、音声診断装置２０からユーザ端末１０に分布図表などのトレーニング結果が提供される（ステップＳ３９→Ｓ４０）。

これにより、ユーザ端末１０に表示されたトレーニング画面Ｄ４においてリアルタイムにトレーニング結果が反映される（ステップＳ４１）。すなわち、ユーザがヘッドセットＨから出力されるトレーニング音２１Ｆに合わせて声を出すと、その声の響きがリアルタイムに分布図表に反映される。このような処理を繰り返し（ステップＳ４２→Ｓ３８→・・・）、３分経過すると、トレーニングを終了するようになっている。

以上のように、第２実施形態によれば、第１実施形態のように音声を診断した後、ユーザ自身で課題の改善に取り組むことができる。すなわち、ユーザは、トレーニング音２１Ｆにあわせて声を出しているだけで、自分で声の波形を見ながら自分の声をトレーニングすることができ、かつ、そのトレーニングの効果を画面で確認することが可能である。

現在、ヴォイストレーニングは、ヴォイストレーナーのもとアナログな方法で行われるのが一般的であり、効果を計測することが難しい。本発明のようにデジタル技術を活用して自分でトレーニングすることができ、そのトレーニングの効果も図表で視認できるシステムは非常に実用的価値が高いと言える。

なお、上記の説明では、第１実施形態（図１１のステップＳ１３～Ｓ１８）と同様の音声診断を行うこととしているが（ステップＳ３９）、本発明はこれに限定されるものではない。すなわち、第２実施形態では、課題の改善に取り組むことを主眼としているため、少なくとも最小の音階が決定されればよく、最大の音階が決定されることは必須ではない。ただし、最大の音階が決定されれば、自分の性格や特徴がわかるため、自己認識を深めることができ、課題の改善に取り組みやすくなる。そのため、第２実施形態でも、第１実施形態（図１１のステップＳ１３～Ｓ１８）と同様の音声診断を行うことは、トレーニングの効果を高める観点から推奨される。

《ハードウェア構成例》
図１７は、本発明の実施形態における音声診断装置２０のハードウェア構成図である。ここでは、音声診断装置２０を例示するが、ユーザ端末１０についても基本的には同じである。

既に説明したように、音声診断装置２０はコンピュータである。例えば、図１７に示すように、プロセッサ２０Ａ、メモリ２０Ｂ、記憶部２０Ｃ、ＩＦ（Interface）部２０Ｄ、入出力部２０Ｅ、読取部２０Ｆがバス２０Ｉを介して相互に通信可能に接続されている。プロセッサ２０Ａは、種々の制御や演算を行なう演算処理装置である。メモリ２０Ｂは、種々のデータやプログラムを記憶する揮発性メモリである。記憶部２０Ｃは、種々のデータやプログラムを記憶する不揮発性メモリである。ＩＦ部２０Ｄは、他の端末との間の通信の制御等を行う機能部である。入出力部２０Ｅは、データを入力する入力装置、及びデータを出力する出力装置である。読取部２０Ｆは、コンピュータ読取可能な記録媒体に記録されたデータやプログラムを読み出す装置である。ここでは図示していないが、音声診断装置２０にヘッドセットＨが接続されていてもよいことはもちろんである。

《本発明の特徴的な構成とその効果》
以上のように、本発明の実施形態における音声診断装置２０は、音声を診断する装置であって、音階ごとに特徴情報及び／又は課題情報を対応付けて記憶する記憶部２１と、ユーザによって入力された音声データを音声周波数データに変換する変換部２４と、変換部２４によって変換された音声周波数データについて、オクターブに占める割合が最大の音階及び／又は最小の音階を決定する決定部２６と、決定部２６によって決定された最大の音階及び／又は最小の音階に基づいてユーザの音声を診断する診断部２７と、ユーザに音声診断について説明する画面を提供して音声の入力開始を促すとともに、診断部２７によって診断された診断結果をユーザに提供する提供部２２とを備える。診断部２７は、決定部２６によって最大の音階が決定された場合、その最大の音階に対応付けて記憶部２１に記憶されている特徴情報をユーザの特徴を示す情報とする。また、決定部２６によって最小の音階が決定された場合、その最小の音階に対応付けて記憶部２１に記憶されている課題情報をユーザの課題を示す情報とする。これにより、ユーザ端末１０に表示される画面の説明に従って声を出すだけで、ユーザに理解しやすいかたちで診断結果に表示される。そのため、音声心理について知識がないユーザであっても、ユーザ自身で音声をセルフ診断して健康を促進させることができる。

更に、ユーザに音声診断について説明する画面を提供（ステップＳ２）した後、ユーザが音声の入力開始を指示する操作（ステップＳ１０）の前に、ブラウザフィンガープリントによって個人を特定することなくユーザを認証する認証部２８を備えてもよい（ステップＳ５→Ｓ６→Ｓ７）。これにより、事前にユーザ登録しなくても、必要なタイミングで適切にユーザを認証することができる。そのため、匿名性を確保しつつ、診断結果を個人ごとにグルーピングし、人物ごとに診断結果を蓄積していくことが可能になる。このようなブラウザフィンガープリントによれば、将来、ＡＩを使った診断手法などの拡張性をもたせることも可能になる。音声診断は、個人の心理状態、健康状態又は思考パターンに関係する診断であるため、匿名性を確保しつつ、ユーザを認証する仕組みは非常に重要である。

更に、決定部２６によって決定された最小の音階に基づいて、軟口蓋の開き度を改善するための発声トレーニングゾーンを判定するゾーン判定部３０を備えてもよい。この場合、記憶部２１は、発声トレーニングゾーンごとに対応するトレーニング音２１Ｆを記憶する。また、提供部２２は、ゾーン判定部３０によって判定された発声トレーニングゾーンに対応するトレーニング音２１Ｆをユーザに提供しつつ、そのトレーニング音２１Ｆに合わせてユーザに声を出させ、その声の音声データに基づいてトレーニングの効果を示す情報（例えば分布図表）をユーザに提供する。これにより、トレーニング音２１Ｆにあわせて声を出しているだけで軟口蓋の開き度が改善されて声が変わるため、ユーザ自身で健康を促進させることができる。

なお、本発明は、このような音声診断装置２０が備える特徴的な各機能部を各ステップとする音声診断方法として実現したり、それらの各ステップをコンピュータに実行させるための音声診断プログラムとして実現したりすることもできる。もちろん、このような音声診断プログラムは、コンピュータ読取可能な記録媒体を介して、あるいはインターネット網Ｎなどのネットワークを介してコンピュータにインストールすることが可能である。

また、第１及び第２実施形態では、クラウド型の音声診断システムを例示したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、音声診断装置２０が備える各機能部をユーザ端末１０に搭載すれば、スタンドアロン型で同様の音声診断を実施することができる。クラウド型、スタンドアロン型にかかわらず、同様の機能を実現する以上、本発明の技術的範囲に属する。

また、第２実施形態における音声診断装置２０は、発声健康法促進装置と言い換えることもできる。すなわち、この発声健康法促進装置は、発声をトレーニングすることで健康を促進する装置であって、軟口蓋の開き度を改善するための発声トレーニングゾーンごと（音階ごと）にトレーニング音２１Ｆを記憶する記憶部２１と、ユーザによって入力された音声データを音声周波数データに変換する変換部２４と、変換部２４によって変換された音声周波数データについて、オクターブに占める割合が最小の音階を決定する決定部２６と、決定部２６によって決定された最小の音階に基づいて発声トレーニングゾーンを判定するゾーン判定部３０と、ゾーン判定部３０によって判定された発声トレーニングゾーンに対応するトレーニング音２１Ｆをユーザに提供しつつ、そのトレーニング音２１Ｆに合わせてユーザに声を出させ、その声の音声データに基づいてトレーニングの効果を示す情報（例えば分布図表）をユーザに提供する提供部２２とを備える。これにより、トレーニング音２１Ｆにあわせて声を出しているだけで軟口蓋の開き度が改善されて声が変わるため、ユーザ自身で健康を促進させることができる。

［その他の実施形態］
以上のように、本発明の実施形態について記載したが、開示の一部をなす論述及び図面は例示的なものであり、限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施形態、実施例及び運用技術が明らかとなろう。

１０ ユーザ端末
１４Ａ 表形式の分布図表
１４Ｂ 図形式の分布図表
２０ 音声診断装置
２１ 記憶部
２１Ａ 診断履歴データ
２１Ｂ 診断結果データ
２１Ｃ 診断マスタデータ
２１Ｄ ＨＴＭＬデータ
２１Ｅ ゾーンデータ
２１Ｆ トレーニング音
２２ 提供部
２３ 取得部
２４ 変換部
２５ 分類部
２６ 決定部
２７ 診断部
２８ 認証部
２９ 入出力部
３０ ゾーン判定部

Claims (3)

1. 発声をトレーニングすることで健康を促進する発声健康法促進装置であって、
   軟口蓋の開き度を改善するための発声トレーニングゾーンごとに、当該発声トレーニングゾーンに対応する音階の音データであるトレーニング音を記憶する記憶部と、
   ユーザによって入力された音声データを音声周波数データに変換する変換部と、
   前記変換部によって変換された音声周波数データについて、音階に対応する周波数帯の声のパワーの和が、当該音階が属するオクターブに対応する周波数帯の声のパワーの総和に対して占める割合が最小になる音階を決定する決定部と、
   前記決定部によって決定された最小になる音階に基づいて前記発声トレーニングゾーンを判定するゾーン判定部と、
   前記ゾーン判定部によって判定された発声トレーニングゾーンに対応するトレーニング音を前記ユーザに提供しつつ、そのトレーニング音に合わせて前記ユーザに声を出させ、その声の音声データに基づいてトレーニングの効果を示す情報を前記ユーザに提供する提供部と
   を備え、
   前記ゾーン判定部は、円環図を用いて前記音階とヴォイスカラーを対応付け、前記最小の音階に対応するヴォイスカラー、又は前記最小の音階に対応するヴォイスカラーと補色の関係にあるヴォイスカラーに基づいて、前記発声トレーニングゾーンを判定する
   ことを特徴とする発声健康法促進装置。
2. 発声をトレーニングすることで健康を促進する発声健康法促進方法であって、
   コンピュータが、
   軟口蓋の開き度を改善するための発声トレーニングゾーンごとに、当該発声トレーニングゾーンに対応する音階の音データであるトレーニング音を記憶する記憶ステップと、
   ユーザによって入力された音声データを音声周波数データに変換する変換ステップと、
   前記変換ステップで変換された音声周波数データについて、音階に対応する周波数帯の声のパワーの和が、当該音階が属するオクターブに対応する周波数帯の声のパワーの総和に対して占める割合が最小になる音階を決定する決定ステップと、
   前記決定ステップで決定された最小になる音階に基づいて前記発声トレーニングゾーンを判定するゾーン判定ステップと、
   前記ゾーン判定ステップで判定された発声トレーニングゾーンに対応するトレーニング音を前記ユーザに提供しつつ、そのトレーニング音に合わせて前記ユーザに声を出させ、その声の音声データに基づいてトレーニングの効果を示す情報を前記ユーザに提供する提供ステップと
   を実行し、
   前記ゾーン判定ステップでは、円環図を用いて前記音階とヴォイスカラーを対応付け、前記最小の音階に対応するヴォイスカラー、又は前記最小の音階に対応するヴォイスカラーと補色の関係にあるヴォイスカラーに基づいて、前記発声トレーニングゾーンを判定する
   ことを特徴とする発声健康法促進方法。
3. 発声をトレーニングすることで健康を促進する発声健康法促進プログラムであって、
   コンピュータに、
   軟口蓋の開き度を改善するための発声トレーニングゾーンごとに、当該発声トレーニングゾーンに対応する音階の音データであるトレーニング音を記憶する記憶ステップと、
   ユーザによって入力された音声データを音声周波数データに変換する変換ステップと、
   前記変換ステップで変換された音声周波数データについて、音階に対応する周波数帯の声のパワーの和が、当該音階が属するオクターブに対応する周波数帯の声のパワーの総和に対して占める割合が最小になる音階を決定する決定ステップと、
   前記決定ステップで決定された最小になる音階に基づいて前記発声トレーニングゾーンを判定するゾーン判定ステップと、
   前記ゾーン判定ステップで判定された発声トレーニングゾーンに対応するトレーニング音を前記ユーザに提供しつつ、そのトレーニング音に合わせて前記ユーザに声を出させ、その声の音声データに基づいてトレーニングの効果を示す情報を前記ユーザに提供する提供ステップと
   を実行させ、
   前記ゾーン判定ステップでは、円環図を用いて前記音階とヴォイスカラーを対応付け、前記最小の音階に対応するヴォイスカラー、又は前記最小の音階に対応するヴォイスカラーと補色の関係にあるヴォイスカラーに基づいて、前記発声トレーニングゾーンを判定する
   ことを特徴とする発声健康法促進プログラム。

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