VOKORO
ヴォイス🎤とココロ💗、声から気持ちを解析します。
🌸 関係性に合わせて解析
🌿 自動クールダウン
📊 自動学習
⚡ 30秒でサクッと
⚙️ 解析エンジンを選択
AI＋アルゴリズム: 音響解析（エビデンスベース）＋ AIによる心理学的処方箋。最も詳細な結果。
💑 関係性モードを選択
🌍 言語をえらぶ
🎂 年齢（任意）
声帯の解剖学的変化を補正し、精度を向上させます。
歳
🚻 性別（任意）
声帯の厚さ・長さが異なるため、性別で解析精度が向上します。
🎙 録音する
--
dB
LEVEL
20Hz ─── 8kHz
🎙 LIVE
REC
00:00
/ 00:30
📁 ファイルから解析
WAV推奨。ffmpegがあれば自動変換します。
--
dB
LEVEL
20Hz ─── 8kHz
📁 ANALYZING
🌐 URLから解析
YouTube・SoundCloud等に対応
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dB
LEVEL
20Hz ─── 8kHz
🌐 FETCHING
📡 ストリーミング解析
通話中のリアルタイム・モニタリング
待機中
Tension: —
🔒 ローカル解析
サーバ不要 — ブラウザだけで解析（Web Audio API）
OFF
待機中
録音・アップロード・URLで声を入力 → 自動で解析します 🌸
📊 解析結果
声を受け取りました…
- 音声を送信
- 声の品質チェック
- 6つの特徴を解析
- AIが処方箋を作成
- 結果をまとめています
あなたの声の状態
☆☆☆☆☆
—
解析結果がここに表示されます。
😊 感情
—
💗 元気度
—
💡 アドバイス
ここにアドバイスが出ます。
📊 あなたの声のかたち
まんなかの線(50)がふつうの声。外に広がるほど、その特徴が強い声です。
🤖 AIからのアドバイス
Powered by AI
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評価するとVOCOROが自動学習して精度が向上します
🌸 VOKOROでできること タップで開く
🎤 5つの入力方法
🎙 録音
マイクで最大30秒
📁 ファイル
WAV等をアップロード
🌐 URL
YouTube等のリンク
📡 ストリーミング
通話中リアルタイム監視
🔒 ローカル
サーバ不要・プライバシー◎
📊 わかる結果
🌸 総合スコア（L1〜L5） — 10種類以上の音声特徴を多角的に組み合わせ、総合的にスコアを算出
😊 感情 — 緊張・悲しみ・興奮・安心・混在を推定
🔑 いちばんの要因 — スコアに最も影響した声の特徴
💡 アドバイス — 「音量を○dB下げる」等の具体的な改善策
🤖 AIアドバイス — 心理学ベースのより詳しい提案
🎵 声のかたち — 声を色と模様で視覚化
💑 4つの関係性モード
パートナー・お子さま・友だち・赤ちゃん — 相手に合わせて解析を最適化します。
🌍 6言語対応
🇯🇵日本語 🇺🇸English 🇨🇳中文 🇪🇸Español 🇫🇷Français 🇩🇪Deutsch
アドバイスも選んだ言語で出力されます。
アドバイスも選んだ言語で出力されます。
🌱 学習する
👍👎のフィードバックで、使うほどVOKOROが賢くなります。
🔬 10種類以上の声の特徴を多角的に解析
VOKOROはシマーだけでなく、声のあらゆる側面を総合的に分析しています。
🗣 声の品質
Shimmer（シマー）
声の振幅の揺らぎ → 緊張・不安定さ
Jitter（ジッター）
声の周期の揺らぎ → 声帯のストレス
HNR（調波対雑音比）
声のクリアさ → 疲労・かすれ
ピッチ変動
声の高低差 → 感情表現の豊かさ
フォルマント F1/F2
母音の共鳴 → 口の開き・発声の仕方
🎵 音色・スペクトル
MFCC
声の「音色」の全体的な特徴
スペクトル重心
声の明るさ・鋭さ
高周波エネルギー比
2kHz以上の成分 → 緊張時に上昇
スペクトル傾斜
周波数分布のバランス
📊 エネルギー
RMS（音圧）
声の大きさ・エネルギー量
SNR（信号対雑音比）
音質チェック・ノイズ判定
💑 パートナー: シマーを重視（声の不安定さが関係性に影響）
👶 お子さま: ピッチ変動・HNRを重視（語りかけの抑揚・温かさ）
🤝 友だち: HNR・ピッチ変動をバランスよく
🍼 赤ちゃん: ピッチ変動・ジッター・シマーを重視（泣き声の原因推定）
🌍 言語ごとにピッチ変動の基準値も調整（声調言語等に対応）
👶 お子さま: ピッチ変動・HNRを重視（語りかけの抑揚・温かさ）
🤝 友だち: HNR・ピッチ変動をバランスよく
🍼 赤ちゃん: ピッチ変動・ジッター・シマーを重視（泣き声の原因推定）
🌍 言語ごとにピッチ変動の基準値も調整（声調言語等に対応）
🔬 VOCOROエンジン
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6つの音響バイオマーカーと査読済み論文に基づく声の共鳴解析エンジン
解析パイプライン
🎙
音声入力
録音/ファイル/URL
🔊
WAV変換
ffmpeg自動変換
📊
6特徴量抽出
3スレッド並列
🧬
Z-score正規化
年齢・声帯幅補正
⚖️
エビデンススコア
10論文重み付き
🤖
AI処方箋
冷却・消毒機構付き
6つの音響バイオマーカー
| 指標 | 測定内容 | 根拠論文 |
|---|---|---|
| 💓 Shimmer | 声の振幅揺らぎ（声帯の緊張） | Brockmann-Bauser 2018, Koffi 2025 |
| 😣 Jitter | 声の周波数揺らぎ（喉頭の微振動） | Scherer 2003, Koffi 2025 |
| ✨ HNR | 倍音対雑音比（声の透明感） | Fagherazzi 2021, Abou Chami 2025 |
| 🎶 Pitch変動 | 声の高さの変化幅（抑揚） | Nasir 2017, Larrouy-Maestri 2025 |
| 💪 高周波エネルギー | 2kHz以上の倍音成分比率 | Cox 2022, Filippa 2025 |
| 🌸 スペクトル重心 | 周波数分布の重心位置（声の明るさ） | Pietrowicz 2025, Oliveira 2025 |
精度と信頼性
79.2%
関係性予測精度
Nasir et al. 2017, PLOS ONE
134組のカップル療法で検証
134組のカップル療法で検証
94–96%
泣き声分類精度
Qiu et al. 2024, J Voice
MFCC+Mel+Tonnetzハイブリッド
MFCC+Mel+Tonnetzハイブリッド
92.4%
早産児啼泣分類
Kukleva et al. 2025, Sci Rep
CNN+メルスペクトログラム
CNN+メルスペクトログラム
安全機構: AI出力とエビデンスの乖離が30%以上の場合、自動冷却（消毒）が発動しエビデンス優先に切り替え。
SPL補正（Brockmann-Bauser 2018）、声帯幅補正（Zhang 2021）、年齢補正による個体差除去を実装。
Nasir et al. (2017)
"Predicting couple therapy outcomes based on speech acoustic features"
PLOS ONE. 134組のカップル療法録音で音響特徴（shimmer/jitter/pitch）による関係改善予測精度79.2%を達成。
Nasir et al. (2015)
"Still Together?: The Role of Acoustic Features in Predicting Marital Outcome"
Proc. Interspeech. USC Signal Analysis and Interpretation Lab.
Jordan et al. (2025)
"Speech Emotion Recognition in Mental Health: Systematic Review"
JMIR Mental Health. 音響特徴が感情的手がかりを伝える仕組みの体系的レビュー。
Larrouy-Maestri, Poeppel & Pell (2025)
"The Sound of Emotional Prosody: Nearly 3 Decades of Research and Future Directions"
Perspectives on Psychological Science. f0・発話速度・声質が感情状態を伝える仕組みの30年レビュー。
Cox et al. (2022)
"A systematic review and Bayesian meta-analysis of the acoustic features of infant-directed speech"
Nature Human Behaviour. 88研究・734効果量のメタ分析。F0/母音空間の横断的安定性を確認。
Filippa et al. (2025)
"Maternal and paternal infant directed speech is modulated by the child's age"
Scientific Reports. 69家族の親IDS音響特徴を3-18ヶ月で追跡。9ヶ月でピッチ・強度が顕著に変化。
Bryant et al. (2025)
"Pitch characteristics of real-world infant-directed speech vary with pragmatic context"
PLOS ONE. 3,607音声クリップから、IDSのピッチ特性が語用論的文脈・性別で変動することを発見。
Peter et al. (2025)
"Infant Directed Speech Facilitates Vowel Category Discrimination in Pre-Verbal Infants"
Developmental Science. IDSの音響的誇張が4ヶ月児の母音識別を促進。
Kuhl et al. (1997)
"Cross-language analysis of phonetic units in language addressed to infants"
Science, 277(5326). 母音超明瞭化（F1/F2空間拡大）が乳児の言語獲得を促進。
Kukleva et al. (2025)
"Listening deeper: neural networks unravel acoustic features in preterm infant crying"
Scientific Reports. CNNでメルスペクトログラムから在胎週数を92.4%の精度で分類。
Qiu et al. (2024)
"Classification of Infant Cry Based on Hybrid Audio Features and ResLSTM"
Journal of Voice. 泣き声5分類で94-96%精度を達成。
Vilcekova et al. (2025)
"A Study of Deep Learning Models for Audio Classification of Infant Crying"
Informatics. ResNetとEfficientNetを用いた乳児啼泣検出モデルの比較研究。
PMC10547902 (2023)
新生児の泣き声音響バイオマーカー研究。cry jitter=0.016, distress=0.022; shimmer cry=0.113, distress=0.143; HNR cry=11.9dB, distress=6.7dB。
Bellieni et al. (2004)
"Cry features reflect pain intensity in term newborns"
Pediatric Research, 55(1). DAN>8で高F0「サイレン泣き」アラーム閾値。
Oliveira et al. (2025)
"Listening to the Mind: Integrating Vocal Biomarkers into Digital Health"
Brain Sciences. pitch/jitter/shimmer/HNRで感情・精神状態を検出するMLアプローチのレビュー。
Pietrowicz et al. (2025)
"Automated acoustic voice screening for comorbid depression and anxiety"
JASA Express Letters. 1分間の音声から音響特徴により70-83%の精度でうつ病・不安障害を検出。
Abou Chami et al. (2025)
"The Human Voice as a Digital Health Solution Leveraging Artificial Intelligence"
Sensors. F0/shimmer/jitter/HNRをAIで評価するデジタルヘルスソリューション。
Koffi (2025)
"A Comprehensive Review of Jitter, Shimmer, and HNR"
Linguistic Portfolios, 14(1). jitter/shimmer/HNRの言語学・パラ言語学応用の包括的レビュー。
Sfeir et al. (2025)
"A Systematic Review on Parent-Child Synchrony: Stress, Resilience and Psychopathology"
Clinical Child and Family Psychology Review. 親子間の発声・表情・生理学的同期のレビュー。
Scherer (2003)
"Vocal communication of emotion: A review of research paradigms"
Speech Communication. shimmer/jitter/HNRによる不随意的感情推定の基盤モデル。
Bowlby (1969/1982)
Attachment and Loss, Vol.1: Attachment. 安全基地の声質特性（低めのHNR、安定したピッチ）。
💳 料金プラン
すべてのプランで基本機能が使えます。
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¥0
ずっと無料
- ✓ 月10回の音声解析
- ✓ 4つの関係性モード
- ✓ アルゴリズム解析
- ✗ AI処方箋
- ✗ 解析履歴
Pro
¥980/月
個人・家庭向け
- ✓ 月100回の音声解析
- ✓ 4つの関係性モード
- ✓ AI処方箋（無制限）
- ✓ 解析履歴・CSV出力
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