Speech Corpus

日本語演技感情音声コーパス“Empath”(JAESC-Empath)

Japanese Acted Emotional Speech Corpus - Empath (JAESC-Empath)

日本語を母語とする演者40名が、コンタクトセンターの応対場面を想定したセリフを7種類の感情表現で演じた音声を収録した、感情ラベル付きの日本語音声コーパスです。音声感情認識(Speech Emotion Recognition)をはじめとする研究にご利用いただけます。

研究利用・無償 感情ラベル付き 話者40名/3,079発話 日本語 最終更新:2026年9月4日|Version 1.0

概要

本コーパスは、日本語を母語とする複数の話者による、感情を込めた様々なセリフの演技音声により構成される音声データセットです。プロ・アマチュアの演者40名(男女各20名、20代〜60代)が、7種類の感情表現でそれぞれ12〜13のセリフを発話しており、総発話数は3,079に及びます。各音声には感情ラベルとセリフの書き起こしが付与されています。

本コーパスは、コンタクトセンター音声の解析および感情認識AIの学習データとして用いることを目的に設計・収録されています。セリフもコンタクトセンターの応対場面で実際に用いられるような内容で構成されています。「激しい/静かな」という感情の強度差を含めて収録しているのは、実際の応対場面では強い感情表出よりも抑制された感情表出のほうが多く、その識別が実用上の課題となるためです。

音声感情認識における感情カテゴリの識別、特に「激しい/静かな」という強度の違いを含めた分析にご活用いただけます。本コーパスを用いた分析結果は、日本音響学会 第156回(2026年秋季)研究発表会にて発表しています(下記「関連する研究発表」参照)。

データ仕様

コーパス名日本語演技感情音声コーパス“Empath”(略称:JAESC-Empath)
Japanese Acted Emotional Speech Corpus - Empath
言語日本語
話者演者40名(男女各20名)/プロの演者・アマチュアの演者を含む/年代:20代〜60代
感情カテゴリ7種(激しい怒り Hot Anger、静かな怒り Cold Anger、激しい喜び Excited Joy、静かな喜び Relaxed Joy、激しい悲しみ Hot Sad、静かな悲しみ Cold Sad、平常 Neutral)
総発話数3,079発話(各感情カテゴリ・各話者につき12または13発話)
ファイル形式WAVE形式(44.1kHz/16bit PCM/モノラル)
付随情報感情ラベル、セリフの書き起こしテキスト
データ容量約605MB
収録時期2026年2月
収録環境ヘッドセットマイクにより収録。収録中および演者間で、口とマイクの距離がほぼ一定に保たれています。周囲の雑音が大きくない環境(スタジオ等)で収録しました。
音声の後処理Audacityのノイズ除去機能によりノイズ除去を行っています。ただし、発話に重なるマイクノイズが含まれるデータについては、コンタクトセンターの現場でも同様のノイズが頻繁に発生することを考慮し、除去していません。
演技について各演者には、コンタクトセンターのオペレーターまたは顧客になりきって各感情を表現するよう依頼しており、演技についての細かい指導は行っていません。そのため、演技の表れ方は演者によって多少異なります。また、一部のデータには軽微な言い間違いやセリフ内の語の言い換えが含まれますが、感情の演技には影響していません。

※諸般の事情により、静かな悲しみ(Cold Sad)の【F12_Cold Sad_1.wav】は本データセットに含まれていません。そのため、話者F12の静かな悲しみのみ12発話となり、総発話数は3,079となります。

感情カテゴリ別の発話数内訳

感情カテゴリセリフ数話者数発話数
激しい怒り(Hot Anger)1340520
静かな怒り(Cold Anger)1340520
激しい喜び(Excited Joy)1240480
静かな喜び(Relaxed Joy)1240480
激しい悲しみ(Hot Sad)1340520
静かな悲しみ(Cold Sad)13/1239/1519
平常(Neutral)1340520
合計403,079

サンプル音声

収録音声の一例です。7種類の感情カテゴリについて、それぞれ2名の話者の音声を掲載しています。感情表現の違い、および同じ感情でも演者によって表現が異なる点をご確認いただけます。

激しい怒りHot Anger
話者F3
話者M5
静かな怒りCold Anger
話者F3
話者M5
激しい喜びExcited Joy
話者F3
話者M5
静かな喜びRelaxed Joy
話者F3
話者M5
激しい悲しみHot Sad
話者F3
話者M5
静かな悲しみCold Sad
話者F3
話者M5
平常Neutral
話者F3
話者M5

利用条件

利用範囲

本コーパスの利用は非営利の研究目的に限ります。非営利研究目的での使用に限り、以下の取り扱いとなります。

  • :音声データの加工、再アノテーション(新たなラベルの付与)
  • :学会等の口頭発表の場での音声の再生、波形・スペクトログラム等の図としての掲載(引用の目的上正当な範囲)
  • 不可:本コーパス、複製物および派生物の再配布、第三者への提供・公開
  • 不可:音声合成・音声変換・話者の声の再現(ボイスクローン)を目的とするモデルの学習
  • 不可:本コーパスを学習に用いたモデル(重み・チェックポイントを含む)の公開・配布・API等による提供
  • 不可:音声を復元できる特徴量・埋め込み表現等の公開
  • 不可:論文の付録・デモサイト・動画配信等、不特定多数が視聴・取得しうる方法での音声そのものの掲載
  • 不可:公開リポジトリ・公開設定のクラウドストレージへの保存、外部の生成AIサービス等への入力

「派生物」には、本コーパスを加工・再アノテーションしたデータ、抽出した音響特徴量や埋め込み表現、他のデータと混合したデータセット、および学習済みモデルが含まれます。派生物も本コーパスと同じ取り扱いとなります。

事前の申請・届出が必要な場合

  • 商用目的での利用を希望される場合(別途書面による許諾が必要です)
  • 学習済みモデルの公開等を希望される場合(別途書面による許諾が必要です)
  • 営利法人に所属される場合、第三者との共同研究・受託研究に該当する場合
  • 本コーパスを日本国外のサーバー・クラウドサービスに保存される場合
  • 申請時に届け出た研究テーマ・構成員・保管状況に変更が生じた場合

利用期間

提供日から3年間です。期間満了後も継続して利用される場合は、継続利用の申請をお願いします。期間満了時には、本コーパス・複製物・派生物を消去いただきます(既に公表された研究成果の再現性の確保に必要な最小限の範囲を除きます)。

配布価格

無償

成果公表時の出典明記

本コーパスを用いた成果を公表される際は、下記「引用形式」に従って出典を明記してください。公表後は、その旨と書誌情報をご連絡ください。

上記は主な条件の要約です。詳細な条件は、下記「利用誓約書」の全文をご確認ください。ご利用にあたっては、この誓約書の内容にご同意いただきます。

入手方法

本コーパスは審査制です。下記の申請フォームより必要事項をご記入のうえお申し込みください。内容を確認し、審査のうえでデータをご提供します。

  1. 申請フォームに記入氏名/所属/本コーパスを用いた研究計画書(研究の背景・研究の目的・研究の年次計画)などをご記入ください。詳細な記入項目は申請フォームをご参照ください。お申し込みは所属機関が発行したメールアドレスでお願いします(フリーメールアドレスでの申請はお受けできません)。
  2. 利用誓約書への同意下記「利用誓約書」の内容をご確認のうえ、ご同意いただきます。
  3. 審査当社にて申請内容を確認します。5営業日以内にご連絡します。
  4. データのご提供審査通過後、ご申請いただいたメールアドレス宛に、当社が定める方法によりデータを個別にご提供します。提供の際にお伝えするアクセス情報を第三者に転送・共有することはできません。

利用申請フォームへ

利用誓約書

本コーパスをご利用いただくにあたり、以下の「利用誓約書」の内容にご同意いただきます。ご申請の前に全文をご確認ください。

日本語演技感情音声コーパス“Empath”利用誓約書(全文)

株式会社CACidentity 御中

私は、貴社が提供する日本語演技感情音声コーパス“Empath”(以下「本コーパス」といいます)の提供を受けるにあたり、下記の事項を遵守することを誓約します。

第1条(定義)

本誓約において、次の各号に掲げる用語の意義は、当該各号に定めるところによります。

  1. 「本コーパス」とは、貴社が提供する日本語演技感情音声コーパス“Empath”をいい、収録された音声データ、書き起こしテキスト、感情ラベルその他の付随データおよび関連文書の一切を含みます。
  2. 「複製物」とは、本コーパスの全部または一部を、媒体および形式を問わず複製したものをいいます。
  3. 「派生物」とは、本コーパスの全部または一部を利用して作成された一切の成果物をいい、次に掲げるものを含みます。
    • ア 本コーパスを加工、変換、分割、結合または再アノテーションしたデータ
    • イ 本コーパスから抽出した音響特徴量、埋め込み表現その他の中間表現
    • ウ 本コーパスを他のデータと混合して構成したデータセット
    • エ 本学習済みモデル
  4. 「本学習済みモデル」とは、本コーパスの全部または一部を学習用データ(事前学習、追加学習、ファインチューニング、蒸留、強化学習その他名称を問いません)として用いて作成された機械学習モデルをいい、そのパラメータ、重み、チェックポイント、量子化・蒸留・形式変換その他の方法により当該モデルから派生したモデル、およびこれらを組み込んだソフトウェアを含みます。
  5. 「研究組織」とは、私が所属し、申請時に貴社へ届け出た研究室、講座、部門その他の組織単位をいいます。
  6. 「構成員」とは、私および研究組織に所属する者のうち、申請時または第3条第2項の届出により貴社へ届け出た者をいいます。
  7. 「商用目的」とは、直接または間接に営利を目的とする一切の利用をいい、次に掲げるものを含みます。
    • ア 製品またはサービスの開発、改良、検証および品質保証
    • イ 製品またはサービスの性能評価および当該評価結果の営業活動における提示
    • ウ 受注、資金調達、広告宣伝その他の営業活動における提示
    • エ 有償無償を問わず第三者へ提供する製品、サービスまたはソフトウェアへの組込み
    • オ 私または構成員が所属する法人の事業のために行う社内利用
  8. 「非営利研究目的」とは、学術的知見の獲得および公表を目的とし、その成果を学術論文、学会発表その他の方法により公表することを予定する研究であって、商用目的を含まないものをいいます。研究資金の出所および私の所属する法人の性格は、本号の該当性を直ちに左右するものではありませんが、第三者との共同研究、第三者からの受託研究その他第三者が研究成果に係る権利を取得しまたは研究成果を事業に利用することが予定されている研究については、第3条第4項の定めによります。

第2条(利用目的)

  1. 本コーパスを非営利研究目的にのみ利用し、それ以外の目的には利用しません。
  2. 本コーパスを商用目的で利用しません。商用目的での利用を希望する場合は、事前に貴社へ申請し、別途書面による許諾を得ます。
  3. 申請時に貴社へ届け出た研究テーマの範囲を超えて本コーパスを利用しません。研究テーマに重要な変更が生じた場合は、事前に貴社へ届け出て、その承諾を得ます。

第3条(利用者の範囲および構成員の管理)

  1. 本コーパスを利用できる者は、構成員に限ります。
  2. 構成員に変更が生じた場合は、速やかに貴社へ届け出ます。構成員でなくなった者については、当該者による本コーパスへのアクセスを直ちに停止させます。
  3. すべての構成員に対し本誓約の内容を周知し、本誓約と同一の義務を遵守させるものとし、構成員による本誓約に反する行為について、自らの行為と同様の責任を負います。
  4. 私が営利を目的とする法人に所属する場合、または本コーパスを利用する研究が第三者との共同研究もしくは第三者からの受託研究に該当する場合は、申請時にその旨、相手方の名称および研究成果の帰属について貴社へ届け出て、貴社の個別の承諾を得ます。承諾後にこれらの事項に変更が生じた場合も同様とします。

第4条(第三者提供・再配布の禁止)

  1. 本コーパス、複製物および派生物の全部または一部を、第三者に提供、貸与、公開、譲渡、送信または再配布しません。
  2. 本コーパス、複製物および派生物を、不特定または多数の者がアクセスしうる場所(公開リポジトリ、公開設定のクラウドストレージ、コンテンツ配信サービスを含みます)に置かず、また外部の生成AIサービスその他の機械学習サービスに入力しません。ただし、入力されたデータを当該事業者自身の機械学習に利用しないことが契約上保証されている事業者向けサービスであって、事前に貴社の承諾を得たものについては、この限りではありません。
  3. 貴社から提供されたアクセス情報(データの所在を示す情報、アカウントおよびアクセス権限を含みます)を、第三者に転送し、共有し、または構成員以外の者に利用させません。アカウントは構成員ごとに個別に管理し、共用しません。
  4. 本コーパスに配布先を識別するための情報(電子透かしその他の識別子を含みます)が付されている場合があること、および貴社が流出の調査のためにこれを利用することに同意します。

第5条(派生物および学習済みモデルの取扱い)

  1. 派生物は、本誓約に定める本コーパスの取扱いと同一の条件に服するものとし、第4条の規定を準用します。
  2. 本学習済みモデルを、公開し、配布し、譲渡し、または第三者の利用に供しません。モデルホスティングサービスその他の場所における重み・チェックポイントの公開、ならびにAPI、ウェブサービスその他の方法による機能の提供を含みます。
  3. 前項の行為を希望する場合は、事前に貴社へ、利用の目的、公開の範囲および公開の方法を明らかにして申請し、別途書面による許諾を得ます。
  4. 本コーパスから抽出した音響特徴量、埋め込み表現その他の中間表現のうち、これにより本コーパスの音声を復元し、または話者の声質を再現することが可能なものについては、公開しません。

第6条(音声合成等への利用)

  1. 本コーパスを、音声合成、音声変換または話者の声の再現(いわゆるボイスクローン)を目的とするモデルの学習には利用しません。
  2. 前項の利用を希望する場合は、事前に貴社へ申請し、別途書面による許諾を得ます。

第7条(話者の権利の尊重)

  1. 本コーパスの話者個人を特定し、または特定を試みる行為を行いません。
  2. 本コーパスの音声を編集または合成し、話者が実際には行っていない発言として提示する行為を行いません。
  3. 本コーパスの音声を、話者の名誉または声望を害する態様で利用しません。
  4. 話者が本コーパスに係る同意を撤回したことその他の理由により、貴社から特定の音声データの利用停止または削除の求めを受けたときは、速やかにこれに応じ、当該データならびにこれを含む複製物および派生物から当該データを削除し、その旨を貴社へ報告します。

第8条(管理義務)

  1. 本コーパス、複製物および派生物を、アクセス制限を施した環境において管理し、構成員以外の者がアクセスできない状態を維持します。
  2. 本コーパスの複製は、研究上必要な最小限の範囲にとどめ、その保管場所(機器、サーバまたはクラウドサービスの名称および所在するリージョンを含みます)を記録し、貴社の求めに応じて報告します。
  3. 本コーパスを日本国外に所在する機器またはクラウドサービスに保存する場合は、事前に貴社へ届け出て、その承諾を得ます。
  4. 本コーパスの漏えい、滅失、毀損その他本誓約に反する事態が生じ、またはそのおそれが生じたときは、直ちに貴社へ報告し、その指示に従うとともに、原因の調査および再発防止に必要な措置を講じます。

第9条(成果公表)

  1. 本コーパスを利用した研究成果を公表するときは、貴社の指定する引用形式により出典を明記します。
  2. 前項の公表を行ったときは、速やかに貴社へその旨および書誌情報を通知します。
  3. 研究成果の公表に際して本コーパスの音声を利用する場合の取扱いは、次の各号のとおりとします。
    1. 学会その他の会合における口頭発表の場において再生すること:行うことができます。
    2. 波形、スペクトログラムその他の図として掲載すること:引用の目的上正当な範囲において行うことができます。
    3. 論文の付録、デモンストレーション用ウェブサイト、動画配信サービスその他不特定または多数の者が視聴もしくは取得しうる方法により音声そのものを掲載すること:行いません。これを希望する場合は、事前に貴社の書面による承諾を得ます。
  4. 本コーパスを用いて貴社の製品またはサービスと第三者の製品またはサービスとを比較した評価結果を公表する場合は、公表に先立ち、その内容を貴社へ通知します。ただし、本項は、学術的な評価または批評の内容そのものを制限するものではなく、事実関係の確認の機会を確保することを目的とするものです。
  5. 本コーパスを利用した研究に基づき特許出願その他の産業財産権の出願を行おうとする場合は、事前に貴社へ届け出ます。

第10条(知的財産権)

  1. 本コーパスに関する著作権、著作隣接権その他一切の権利は、貴社または正当な権利者に帰属します。
  2. 本誓約は、本コーパスの利用を許諾するものにとどまり、前項の権利の譲渡、または本誓約に定める範囲を超える権利の設定を意味するものではありません。
  3. 本コーパスまたはその一部について、貴社の権利を争い、またはこれに抵触する権利(データベースに係る権利および商標権を含みます)を取得しようとしません。
  4. 本コーパスを利用して得た研究成果に係る権利の帰属は、前各項の定めに影響を及ぼしません。

第11条(変更の報告および確認)

  1. 本コーパスの利用目的、利用範囲、構成員および保管状況について、申請時に貴社へ届け出た内容に変更が生じたときは、メールにて貴社へ報告します。
  2. 貴社から本誓約の遵守状況について説明または資料の提出を求められたときは、これに誠実に応じます。

第12条(利用期間および終了後の措置)

  1. 本コーパスの利用期間は、提供日から3年間とします。期間満了後も継続して利用する場合は、貴社所定の継続利用申請を行い、改めて許諾を得ます。
  2. 利用期間が満了したとき、または貴社から利用の終了を通知されたときは、本コーパス、複製物および派生物を消去し、貴社の定める様式により、消去した旨を貴社へ報告します。
  3. 前項にかかわらず、既に公表した研究成果の再現性を確保するために必要な最小限の範囲においては、本コーパスおよび派生物を保管することができます。この場合、当該データはアクセス制限を施した環境において保管するものとし、新たな研究、解析その他の利用ならびに第三者への提供および公開は行いません。

第13条(提供の停止および利用条件の変更)

貴社は、話者からの申出、法令の制定改廃その他相当の理由があるときは、本コーパスの全部もしくは一部の提供を停止し、またはその利用条件を変更することができるものとし、私はこれに異議を述べません。この場合において、私は、貴社の指示に従い、該当するデータの利用停止または消去を行います。

第14条(違反時の措置および損害賠償)

  1. 本誓約に違反した場合、貴社は何らの催告を要せず本コーパスの利用許諾を取り消すことができるものとし、私は直ちに本コーパス、複製物および派生物を消去し、その旨を貴社へ報告します。
  2. 本誓約に違反して貴社に損害を与えたときは、本件コーパス提供利用期間中かにかかわらず、その損害に応じた費用(逸失利益、調査費用および弁護士費用を含みます)を賠償します。

第15条(補償)

私が本コーパスを利用したことに起因して第三者との間に紛争、請求または訴訟が生じたときは、私の責任と費用においてこれを解決するものとし、貴社に負担または損害を与えません。貴社が損害(弁護士費用を含みます)を被った場合は、これを賠償します。

第16条(免責)

  1. 本コーパスは現状有姿で提供されるものとし、貴社は、本コーパスの正確性、完全性、有用性、特定の目的への適合性および第三者の権利を侵害しないことについて、明示黙示を問わず保証しません。
  2. 貴社は、本コーパスの利用または利用不能により私または構成員に生じた損害について、責任を負いません。
  3. 貴社は、本コーパスの内容の変更、提供の中断または終了により生じた損害について、責任を負いません。

第17条(輸出管理)

本コーパスの取扱いに関し、外国為替及び外国貿易法その他の輸出関連法令(居住者から非居住者への提供に関する規制を含みます)を遵守します。本コーパスを日本国外へ持ち出し、または非居住者に取り扱わせようとする場合は、事前に貴社へ届け出て、その承諾を得ます。

第18条(反社会的勢力の排除)

私および研究組織は、暴力団、暴力団員その他これらに準ずる者に該当せず、また将来にわたっても該当しないことを表明し、保証します。これに違反した場合、貴社は何らの催告を要せず、直ちに本コーパスの利用許諾を取り消すことができます。

第19条(権利義務の譲渡禁止)

本誓約に基づく地位ならびに権利および義務を、第三者に譲渡し、承継させ、または担保に供しません。

第20条(本誓約の変更)

貴社は、法令の改正その他必要が生じたときは、本誓約の内容を変更することができます。この場合、貴社は変更後の内容を私に通知するものとし、私が変更に同意しないときは、本コーパスの利用を終了し、第12条第2項に定める措置を講じます。

第21条(存続条項)

第4条、第5条、第6条、第7条、第10条、第12条第2項および第3項、第14条から第16条まで、第19条、本条、第22条ならびに第24条の規定は、利用期間の満了または利用許諾の取消し後も、なお効力を有します。

第22条(可分性)

本誓約のいずれかの条項が無効または執行不能と判断された場合であっても、その他の条項の効力は影響を受けません。

第23条(協議)

本誓約に定めのない事項および本誓約の解釈に疑義が生じた事項については、貴社と私が誠実に協議して解決します。

第24条(準拠法および合意管轄)

本誓約は日本法に準拠するものとし、本誓約に関する紛争については、東京地方裁判所を第一審の専属的合意管轄裁判所とします。

以上

引用形式

論文・記事等で本コーパスに言及する際は、以下をそのままコピーしてご利用ください。

「日本語演技感情音声コーパス“Empath”(JAESC-Empath)」, 株式会社CACidentity(代表者:西田文香), 2026. https://webempath.com/research/emotional-speech-corpus/
@misc{jaesc-empath2026, title = {Japanese Acted Emotional Speech Corpus - Empath (JAESC-Empath)}, author = {{CAC identity Corporation}}, year = {2026}, publisher = {CAC identity Corporation}, howpublished = {\url{https://webempath.com/research/emotional-speech-corpus/}} }

関連する研究発表

  • 西田文香, Izzah Aisyah, Al Af Gani Said「音声感情認識におけるCARFAC特徴量を用いた怒りと喜びの識別」日本音響学会 第156回(2026年秋季)研究発表会, 発表番号 1-P-23, 2026年9月8日

実用化の紹介

mimity のオペレーター月次レポート画面。比重平均点、前月比、AIが生成した今月の全体傾向・良かったポイント・来月チャレンジしてみたいポイントが表示されている
mimity(ミミティ)

本コーパスをはじめとする音声感情解析の研究成果は、当社の音声感情解析AI「Empath」の研究開発に活用されています。Empathは、コンタクトセンター向け応対品質評価サービス「mimity」において、オペレーターの声の印象(抑揚・音量・ピッチ等)の評価エンジンとして実用化されています。

The research behind this corpus supports the development of Empath, our voice emotion analysis AI. Empath is deployed in mimity, an AI-powered call quality evaluation service for contact centers, where it analyzes the vocal impression of operators.

mimity サービスサイト →

研究チーム

本コーパスは、以下の研究チームにより構築されました。

  • 代表者:西田文香(株式会社CACidentity 技術統括部 研究開発チームリーダー)
  • 協力:Fata Organa Solusi 音声アノテーションチーム

謝辞

本コーパスの収録にあたり、演者のキャスティングを株式会社フォニプロモーションに依頼しました。収録にご協力いただいた皆様に厚く御礼申し上げます。

また、本コーパスの作成と公開にあたり、九州工業大学大学院工学研究院電気電子工学研究系の水町光徳教授にご助言をいただきました。厚く御礼申し上げます。

更新履歴

  • 2026-09-04 Version 1.0 公開

お問い合わせ

本コーパスに関するお問い合わせは empath_info@cac.co.jp までご連絡ください。

English Summary

Japanese Acted Emotional Speech Corpus - Empath (JAESC-Empath)

JAESC-Empath is a Japanese speech corpus consisting of acted emotional utterances by 40 native Japanese speakers (20 male, 20 female; ages 20s to 60s), including both professional and amateur actors. The corpus was designed and recorded for the analysis of contact center speech and for training emotion recognition AI, and the scripted lines reflect typical contact center interactions. Each speaker performed 12 or 13 scripted lines for each of seven emotional categories, resulting in 3,079 utterances in total. Every utterance is provided with an emotion label and a transcription of the spoken line.

Emotion categoriesHot Anger, Cold Anger, Excited Joy, Relaxed Joy, Hot Sad, Cold Sad, Neutral (7 categories)
Speakers40 (20 male / 20 female), ages 20s–60s, professional and amateur actors
Utterances3,079
Audio formatWAVE, 44.1 kHz, 16-bit PCM, monaural
Data sizeApprox. 605 MB
RecordingRecorded in February 2026 with headset microphones in a low-noise environment (studio). Noise reduction was applied using Audacity; microphone noise overlapping speech was intentionally left unremoved, as such noise is common in real contact center recordings.
AnnotationsEmotion label, transcription
LicenseNon-commercial research use only. Modification and re-annotation are permitted, as is playback at oral presentations and the reproduction of waveforms or spectrograms as figures within the scope of fair citation.
Not permitted: redistribution or provision to third parties of the corpus, copies or derivatives; training of speech synthesis, voice conversion or voice cloning models; publication, distribution or API-based provision of models trained on the corpus (including weights and checkpoints); publication of features or embeddings from which the audio could be reconstructed; publication of the audio itself in paper appendices, demonstration websites or video services; and storage in public repositories or public cloud storage, or input into external generative AI services.
"Derivatives" include processed or re-annotated data, extracted acoustic features and embeddings, datasets mixed with other data, and trained models; they are subject to the same conditions as the corpus.
Prior application and written permission are required for commercial use and for the publication of trained models. Prior notification is required if the applicant belongs to a for-profit organization, if the research is a joint or commissioned study with a third party, or if the data is stored on servers outside Japan.
Term of useThree years from the date of provision, renewable on application. On expiry, the corpus, its copies and derivatives must be deleted, except for the minimum necessary to ensure the reproducibility of already published results.
PriceFree of charge
AccessBy application. Applicants must submit their name, affiliation, and a research plan from an institutional email address, and agree to the letter of undertaking. Please refer to the application form for the full list of required fields. After review, the data is provided individually to the applicant's email address by a method designated by CAC identity Corporation.

The summary above covers the main conditions only; please read the full letter of undertaking (Japanese) before applying.

Findings based on this corpus were presented at the 2026 Autumn Meeting of the Acoustical Society of Japan (paper no. 1-P-23, 8 September 2026).

Apply for access | Letter of undertaking | Citation format