(57)【要約】【課題】ピッチ変動が顕著なピッチ部分系列データを削除した音声合成辞書を生成することにより、合成音声が不自然なものとならないようにする。【解決手段】ピッチ系列データ抽出部２２０は、音声データベース２０１から取り出した音声データからピッチ系列データを抽出する。音素切り出し部２２５は、抽出されたピッチ系列データから音素毎のピッチ部分系列データを切り出す。ピッチデータ評価部２３０は、各ピッチ部分系列データのピッチ変動が顕著でないか判定する。ピッチデータ編集部２４０は、ピッチ変動が顕著なピッチ部分系列データを削除する。その後、音素ＨＭＭ学習部２５０は、音素ラベルと音素ピッチデータとの対応関係を求める。データ書き出し部２６０は、学習後の音素ラベルと音素ピッチデータとの対応関係を音声合成辞書２０２に書き込む。【選択図】図２
2010145794.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声合成辞書を構築する装置であって、
音素ラベル列とそれに対応する音声データとを受信する受信部と、
受信した音声データからピッチ系列データを抽出するピッチ系列データ抽出部と、
抽出されたピッチ系列データから、音素毎のピッチ部分系列データを切り出す音素切り出し部と、
切り出されたピッチ部分系列データが、音声合成辞書を構築するに適するかを評価するピッチデータ評価部と、
音声合成辞書を構築するに適すると評価されたピッチ部分系列データを編集するピッチデータ編集部と、
前記音素ラベル列と、編集されたピッチ部分系列データとから、隠れマルコフモデルＨＭＭに基づく学習により各音素ラベルにピッチに関する音素ＨＭＭを対応させる音素ＨＭＭ学習部と、
学習結果を音声合成辞書に記録するデータ書き出し部と、
を備えることを特徴とする音声合成辞書構築装置。
【請求項２】
前記ピッチデータ評価部で音声合成辞書を構築するに適さないと評価されたピッチ部分系列データに対応するメルケプストラム部分系列データを併せて音声合成辞書を構築するに適さないと評価する、
ことを特徴とする請求項１に記載の音声合成辞書構築装置。
【請求項３】
前記ピッチデータ評価部は、すべてのフレームにおいて、ピッチ部分系列データとその平均値との差が所定の閾値を超えない場合に音声合成辞書を構築するのに適すると評価する、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の音声合成辞書構築装置。
【請求項４】
前記ピッチデータ評価部は、ピッチ部分系列データの平均値と同一モノフォンラベルに属するピッチ部分系列データの平均値との差が所定の閾値を超えない場合に音声合成辞書を構築するのに適すると評価する、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の音声合成辞書構築装置。
【請求項５】
前記ピッチ部分系列データを削除するとともに、当該ピッチ部分系列データを切り出したピッチ系列データを削除する、
ことを特徴とする請求項１に記載の音声合成辞書構築装置。
【請求項６】
前記メルケプストラム部分系列データを削除するとともに、当該メルケプストラム部分系列データを切り出したメルケプストラム系列データを削除する、
ことを特徴とする請求項２に記載の音声合成辞書構築装置。
【請求項７】
前記ピッチ部分系列データを削除した音声データの数を計数し、当該計数値が所定の閾値を超えた場合には全ての音声データを再収集する、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の音声合成辞書構築装置。
【請求項８】
音声合成辞書を構築する方法であって、
データベースから、音素ラベル列とそれに対応する音声データとを受信する受信ステップと、
受信した音声データからピッチ系列データを抽出するピッチ系列データ抽出ステップと、
抽出されたピッチ系列データから、音素毎のピッチ部分系列データを切り出す音素切り出しステップと、
切り出されたピッチ部分系列データが、音声合成辞書を構築するに適するかを評価するピッチデータ評価ステップと、
音声合成辞書を構築するに適すると評価されたピッチ部分系列データを編集するピッチデータ編集ステップと、
前記音素ラベル列と、編集されたピッチ部分系列データとから、隠れマルコフモデルに基づく学習により各音素ラベルにピッチに関する音素ＨＭＭを対応させる音素ＨＭＭ学習ステップと、
学習結果を出力する出力ステップと、
から構成される音声合成辞書構築方法。
【請求項９】
コンピュータに、
データベースから、音素ラベル列とそれに対応する音声データとを受信する受信ステップと、
受信した音声データからピッチ系列データを抽出するピッチ系列データ抽出ステップと、
抽出されたピッチ系列データから、音素毎のピッチ部分系列データを切り出す音素切り出しステップと、
切り出されたピッチ部分系列データが、音声合成辞書を構築するに適するかを評価するピッチデータ評価ステップと、
音声合成辞書を構築するに適すると評価されたピッチ部分系列データを編集するピッチデータ編集ステップと、
前記音素ラベル列と、編集されたピッチ部分系列データとから、隠れマルコフモデルに基づく学習により各音素ラベルにピッチに関する音素ＨＭＭを対応させる音素ＨＭＭ学習ステップと、
学習結果を出力する出力ステップと、
を実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声合成に用いるデータベースを構築する、音声合成辞書構築装置、音声合成辞書構築方法、及び、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
音声認識及び音声合成技術として隠れマルコフモデル（以下、ＨＭＭと称呼する。）に基づいた音声認識技術及び音声合成技術が、広く利用されている。
【０００３】
ＨＭＭに基づいた音声認識技術及び音声合成技術は、例えば、特許文献１及び２に開示されている。
【０００４】
ＨＭＭに基づいた音声合成においては、音素ラベルとスペクトルパラメータデータ列等の対応関係を記録した音声合成辞書が必要になる。
【０００５】
音声合成辞書は、通例、音素ラベル列とそれに対応する音声データとの組から構成されているデータベース（ 以下、音声データベースと称呼する。）に記録されているデータについて、スペクトル分析とピッチ抽出を行い、ＨＭＭに基づく学習過程を経ることにより、構築される。
【０００６】
従来は、音声合成辞書を構築する際、音声データから抽出されたピッチに、他のピッチと比べて相違が顕著なものが含まれていた場合でも、そのままＨＭＭに基づく学習に用いていた。
【０００７】
【特許文献１】特開２００２−２４４６８９号公報
【特許文献２】特開２００２−２６８６６０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、そのように構築された音声合成辞書を用いて生成された合成音声には、ピッチ変動が急峻な部分が含まれる。
【０００９】
このため、従来の音声合成辞書構築装置で音声合成辞書を構築した場合、合成音声は、人間の自然な音声に比べて、不自然なものとなる場合があった。
【００１０】
本発明は、上記実情に鑑みてなされたもので、急激なピッチ変動が生じる、不自然な音声を合成することがない音声合成辞書を構築可能とする音声合成辞書構築装置、音声合成辞書構築方法、及び、プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記目的を達成するために、この発明の第１の観点に係る音声合成辞書構築装置は、
音声合成辞書を構築する装置であって、
音素ラベル列とそれに対応する音声データとを受信する受信部と、
受信した音声データからピッチ系列データを抽出するピッチ系列データ抽出部と、
抽出されたピッチ系列データから、音素毎のピッチ部分系列データを切り出す音素切り出し部と、
切り出されたピッチ部分系列データが、音声合成辞書を構築するに適するかを評価するピッチデータ評価部と、
音声合成辞書を構築するに適すると評価されたピッチ部分系列データを編集するピッチデータ編集部と、
前記音素ラベル列と、編集されたピッチ部分系列データとから、隠れマルコフモデルに基づく学習により各音素ラベルにピッチに関する音素ＨＭＭを対応させる音素ＨＭＭ学習部と、
学習結果を音声合成辞書に記録するデータ書き出し部と、
を備えることを特徴とする。
【００１２】
また、第１の観点に係る音声合成辞書構築装置において、
前記ピッチデータ評価部で音声合成辞書を構築するに適さないと評価されたピッチ部分系列データに対応するメルケプストラム部分系列データを併せて音声合成辞書を構築するに適さないと評価するようにしてもよい。
【００１３】
前記ピッチデータ評価部は、すべてのフレームにおいて、ピッチ部分系列データとその平均値との差が所定の閾値を超えない場合に音声合成辞書を構築するのに適すると評価することが望ましい。
【００１４】
前記ピッチデータ評価部は、ピッチ部分系列データの平均値と同一モノフォンラベルに属するピッチ部分系列データの平均値との差が所定の閾値を超えない場合に音声合成辞書を構築するのに適すると評価するようにしてもよい。
【００１５】
また、第１の観点に係る音声合成辞書構築装置において、
前記ピッチ部分系列データを削除するとともに、当該ピッチ部分系列データを切り出したピッチ系列データを削除するようにしてもよい。
【００１６】
これに併せて、削除したピッチ部分系列データに対応するメルケプストラム部分系列データを削除するようにした場合は、
前記メルケプストラム部分系列データを削除するとともに、当該メルケプストラム部分系列データを切り出したメルケプストラム系列データを削除するようにしてもよい。
【００１７】
また、第１の観点に係る音声合成辞書構築装置において、
前記ピッチ部分系列データを削除した音声データの数を計数し、当該数が所定の閾値を超えた場合には全ての音声データを再収集するようにしてもよい。
【００１８】
上記目的を達成するために、この発明の第２の観点に係る音声合成辞書構築方法は、
音声合成辞書を構築する方法であって、
データベースから、音素ラベル列とそれに対応する音声データとを受信する受信ステップと、
受信した音声データからピッチ系列データを抽出するピッチ系列データ抽出ステップと、
抽出されたピッチ系列データから、音素毎のピッチ部分系列データを切り出す音素切り出しステップと、
切り出されたピッチ部分系列データが、音声合成辞書を構築するに適するかを評価するピッチデータ評価ステップと、
音声合成辞書を構築するに適すると評価されたピッチ部分系列データを編集するピッチデータ編集ステップと、
前記音素ラベル列と、編集されたピッチ部分系列データとから、隠れマルコフモデルに基づく学習により各音素ラベルにピッチに関する音素ＨＭＭを対応させる音素ＨＭＭ学習ステップと、
学習結果を出力する出力ステップと、
から構成されることを特徴とする。
【００１９】
上記目的を達成するために、この発明の第３の観点に係るプログラムは、
コンピュータに、
データベースから、音素ラベル列とそれに対応する音声データとを受信する受信ステップと、
受信した音声データからピッチ系列データを抽出するピッチ系列データ抽出ステップと、
抽出されたピッチ系列データから、音素毎のピッチ部分系列データを切り出す音素切り出しステップと、
切り出されたピッチ部分系列データが、音声合成辞書を構築するに適するかを評価するピッチデータ評価ステップと、
音声合成辞書を構築するに適すると評価されたピッチ部分系列データを編集するピッチデータ編集ステップと、
前記音素ラベル列と、編集されたピッチ部分系列データとから、隠れマルコフモデルに基づく学習により各音素ラベルにピッチに関する音素ＨＭＭを対応させる音素ＨＭＭ学習ステップと、
学習結果を出力する出力ステップと、
を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、音声データから抽出されたピッチ部分系列データから、他のピッチ部分系列データと比べてピッチ変動が顕著なものを削除して音声合成辞書の学習に用いる。このため、当該音声合成辞書を利用して得られる合成音声を、急激なピッチ変動を含むことなく、不自然な音声部分を生じさせることのない、高品質なものとすることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
以下、本発明の実施の形態に係る音声合成辞書構築装置について詳細に説明する。
（実施形態１）
まず、本実施形態に係る音声合成辞書構築装置の構成を説明する。
図１は、実施形態１に係る音声合成辞書構築装置の構成を示す図である。
【００２２】
図１に示す音声合成辞書構築装置１００は、ＲＯＭ１０１、記憶部１０２、データ入出力インタフェース（Ｉ／Ｆ）１０３、ユーザインタフェース（Ｉ／Ｆ）１０４、ＣＰＵ１０５を備えており、これらは、バス１０６で相互に接続されている。
ＲＯＭ１０１は、ＨＭＭに基づいた学習のための動作プログラム、特に、この実施形態においては、ピッチ部分系列データを評価し編集する動作を含む動作プログラムを記憶する。
【００２３】
記憶部１０２は、ＲＡＭ１２１やハードディスク１２２から構成されて、学習のための定数、音素ラベル列、音声データ、ピッチ系列データ、ピッチ部分系列データ、データ音素ラベルと音素ピッチ情報を対応付けたもの、を記憶する。
【００２４】
データ入出力Ｉ／Ｆ１０３は、元データ入りハードディスク１１１及び処理済データ記録用ハードディスク１１２等に接続するためのインタフェースである。元データ入りハードディスク１１１は図２に示す音声データベース２０１に相当し、処理済データ記録用ハードディスク１１２は図２に示す音声合成辞書２０２に相当する。
【００２５】
このデータ入出力Ｉ／Ｆ１０３は、図２に示す音声データベース２０１に接続され、ＣＰＵ１０５の制御下で、学習対象の音素ラベル列と音声データの対を読み出してきて、記憶部１０２に格納する。
【００２６】
また、このデータ入出力Ｉ／Ｆ１０３は、図２に示す音声合成辞書２０２に接続され、ＣＰＵ１０５による処理の結果である、音素ラベルと音素ピッチ情報の対応関係を、音声合成辞書２０２に出力する。
【００２７】
ユーザＩ／Ｆ１０４は、キーボード（ＫＢ）１４１と、ディスプレイ（ＤＳＰ）１４２と、から構成され、任意の指示、データ及びプログラムを入力するために設けられている。特に、ピッチ評価・編集処理においては、ユーザが該Ｉ／Ｆを介して、所定の定数を与える必要がある。
【００２８】
ＣＰＵ１０５は、ＲＯＭ１０１に格納された動作プログラムを実行することにより、図２の機能構成に示す各部を実現し、合成辞書生成動作を実行する。
【００２９】
図２は、図１に示す音声合成辞書構築装置１００の機能構成図である。
図１に示す音声合成辞書構築装置１００は、図２に示すように、音声データベース２０１と音声合成辞書２０２に接続される。
【００３０】
音声データベース２０１は、音素ラベル列とそれに対応する音声データとの組から構成されているデータベースであり、ハードディスク等に記憶されている。
【００３１】
音声合成辞書２０２は、図１に示す音声合成辞書構築装置１００によって構築されるデータベースであり、音素ラベルと音素学習結果とを対応させて記憶しており、ハードディスク等に記憶されている。
【００３２】
前記音素学習結果は、音素ピッチ情報を含む。音声合成に必要な他のスペクトル情報は、音声合成装置の仕様により様々であり、前記音素学習結果には、かかる様々な情報も含まれるものとする。
【００３３】
図１に示す音声合成辞書構築装置１００は、機能的には、図２に示すように、データ取り出し部２１０と、ピッチ系列データ抽出部２２０と、音素切り出し部２２５と、ピッチデータ評価部２３０と、ピッチデータ編集部２４０と、音素ＨＭＭ学習部２５０と、データ書き出し部２６０と、を備える。
【００３４】
データ取り出し部２１０は、音声データベース２０１からデータを読み込み、音素ラベル列と音声データとに分離する。音素ラベル列は、音素ＨＭＭ学習部２５０に引き渡され、音声データは、ピッチ系列データ抽出部２２０に引き渡される。
【００３５】
ピッチ系列データ抽出部２２０は、データ取り出し部２１０から引き渡された音声データから、所定のピッチ系列データを抽出し、音素切り出し部２２５に引き渡す。
【００３６】
音素切り出し部２２５は、ピッチ系列データ抽出部２２０から引き渡されたピッチ系列データから、音素毎のピッチ部分系列データを切り出し、ピッチデータ評価部２３０に引き渡す。
【００３７】
ピッチデータ評価部２３０は、音素切り出し部２２５から引き渡された各ピッチ部分系列データが、音声合成辞書を構築するに適するかを評価する。この評価処理の詳細については、図３及び図４を参照して後述する。
【００３８】
ピッチデータ編集部２４０は、ピッチデータ評価部２３０から引き渡されたピッチ部分系列データに対し、所定の編集処理を施し、編集済みピッチ部分系列データを生成する。この所定の編集処理の詳細については、図３及び図４を参照して後述する。
【００３９】
編集済みピッチ部分系列データは、音素ＨＭＭ学習部２５０に引き渡される。
【００４０】
音素ＨＭＭ学習部２５０は、音素ラベル列と編集済みピッチ部分系列データの対応関係を、ＨＭＭに基づく学習により、音素ラベルと音素ピッチ情報の対応関係（音素ＨＭＭ）に変換し、当該対応関係を、データ書き出し部２６０に引き渡す。
【００４１】
データ書き出し部２６０は、音素ラベルと音素ピッチ情報の対応関係を音声合成辞書２０２に記録する。
【００４２】
ピッチデータ評価部２３０が実行する所定の評価処理は、ピッチデータが音声合成辞書を構築するのに適するかを評価する処理であれば、いかなる処理でもよいが、以下に、評価処理の好適な具体例について説明する。
【００４３】
なお、以下の説明では、フレームとは、ピッチ抽出のために用いられる時間区分を意味し、記号ｆｍで表す。
【００４４】
（評価・編集処理の具体例１）
図３に示すフローチャートを参照して、評価・編集処理の具体例１を説明する。
【００４５】
本具体例においては、あらかじめ、ユーザが、ピッチ差分の閾値thpitを、図１のユーザＩ／Ｆ１０４を介して、記憶部１０２に設定しておくものとする。
【００４６】
図１に示す音声合成辞書構築装置１００により音声合成辞書２０２を構築する際には、音声合成辞書構築装置１００には、音声データベース２０１と、例えば、空状態の音声合成辞書２０２とが接続される。
【００４７】
音声合成辞書２０２生成の開始の指示がユーザＩ／Ｆ１０４からされると、データ取り出し部２１０は、音声データベース２０１から、音素ラベル列ＭnLabｍと音声データＳpｍ（但し、１≦ｍ≦ＭＳＰであり、ＭＳＰは音声データベースのデータ数である。）の対を順次読み出し、記憶部１０２に記憶する。
【００４８】
ピッチ系列データ抽出部２２０は、音声データＳpｍ からピッチ系列データＰitｍ［ｆｍ］（ 但し、０≦ｆｍ≦ＦLabｍであり、ＦLabｍは音声データＳpｍについてのフレーム数である。）を抽出し、記憶部１０２に記憶する（ステップＳ１）。
【００４９】
そして、音素切り出し部２２５は、音素ラベル列ＭnLabｍを用いて、ピッチ系列データＰitｍに対して音素切り出しを実施し、ピッチ部分系列データpitＬ，ｎを生成する（ステップＳ２）。但し、０≦Ｌ≦ＭＬであり、ＭＬは音素ラベル総数である。また、０≦ｎ≦ＮＬであり、ＮＬは音素ラベルに対するピッチ部分系列データ総数である。
【００５０】
ピッチデータ評価部２３０は、ピッチ部分系列データ群pitＬ，ｎ［ｆｍ］（ 但し、０≦ｆｍ≦ＦＬ，ｎであり、ＦＬ，ｎはピッチ部分系列データpitＬ，ｎについてのフレーム総数である。）について、ピッチ部分系列データpitＬ，ｎ毎に平均値aveＬ，ｎを次式に従って算出する（ステップＳ３）。
aveＬ，ｎ＝｛１／（ＦＬ，ｎ＋１）｝・Σｆｍ＝０ＦL,ｎpitＬ，ｎ［ｆｍ］
【００５１】
そして、以下のステップにより、音素ラベル毎かつピッチ部分系列データpitＬ，ｎ毎に、ピッチ部分系列データpitＬ，ｎと平均値aveＬ，ｎとの差を算出し、この差によって各ピッチ部分系列データpitＬ，ｎを評価する。
【００５２】
まず、音素ラベルを識別するための番号を指定するポインタＬを「１」に初期化する（ステップＳ４）。
【００５３】
続いて、各ピッチ部分系列データを識別するための番号を指定するポインタｎを「１」に初期化する（ステップＳ５）。
【００５４】
これらのポインタL,nによって、記憶部１０２上のピッチ部分系列データ群pitＬ，ｎ［ｆｍ］（但し、０≦ｆｍ≦ＦＬ，ｎである。）に着目する。
【００５５】
そして、L,n番目のピッチ部分系列データについての、フレームの番号を示すポインタｆｍを「０」に初期化する（ステップＳ６）。
【００５６】
このポインタｆｍによって、ピッチ部分系列データpitＬ，ｎ［ｆｍ］に着目し、処理対象のフレームｆｍについて平均値との差分が所定の閾値thpit以下であるかを次式（１）に従って判別する（ステップＳ７）。
｜pitＬ，ｎ［ｆｍ］−aveＬ，ｎ｜≦thpit                    （１）
【００５７】
ステップＳ７で所定の閾値以下でないと判別された場合（ステップＳ７；Ｎｏ）、ピッチ部分系列データpitＬ，ｎを削除する（ステップＳ８）。
【００５８】
ステップＳ７で所定の閾値以下であると判別された場合（ステップＳ７；Ｙeｓ）、全てのｆｍについて処理が完了したか否かを判別する（ステップＳ９）。
【００５９】
当該処理が完了してはいないと判別された場合には（ステップＳ９；Ｎｏ）、ステップＳ１２にてｆｍを「１」だけインクリメントして、ステップＳ７に戻る。
【００６０】
ステップＳ９にて、全てのｆｍについての処理が完了したと判別された場合は（ステップＳ９；Ｙeｓ）、全てのｎについて処理が完了したか否かを判別する（ステップＳ１０）。
【００６１】
当該処理が完了してはいないと判別された場合には（ステップＳ１０；Ｎｏ）、ステップＳ１３にてｎを「１」だけインクリメントして、ステップＳ６に戻る。
【００６２】
ステップＳ１０にて、全てのｎについての処理が完了したと判別された場合は（ステップＳ１０；Ｙeｓ）、全てのＬについて処理が完了したか否かを判別する（ステップＳ１１）。
【００６３】
当該処理が完了してはいないと判別された場合には（ステップＳ１１；Ｎｏ）、ステップＳ１４にてＬを「１」だけインクリメントして、ステップＳ５に戻る。
【００６４】
ステップＳ１１にて、全てのＬについて処理が完了したか否かを判別した結果、完了したと判別された場合には（ステップＳ１１；Ｙeｓ）、処理を終了する。
【００６５】
以上の処理により、図２の音声データベース２０１から取り出して学習に使用し得る全ての pitＬ，ｎ［ｆｍ］は、図１の記憶部１０２に記憶される。当該pitＬ，ｎ［ｆｍ］は、図２の音素ＨＭＭ学習部２５０にて使用される。
【００６６】
本具体例では、図２に示す音素ＨＭＭ学習部２５０にて使用されるピッチ部分系列データを、あらかじめピッチデータ編集部２４０にてピッチ部分系列データ群の中で著しい相違があるデータが除かれたピッチ部分系列データとすることにより、より自然な合成音声を合成することができる音声合成辞書の構築を達成できる。
【００６７】
（評価・編集処理の具体例２）
次に、図４に示すフローチャートを参照して、評価・編集処理の具体例２を説明する。
【００６８】
具体例１では、図３のステップＳ７についてｆｍ数分の処理を繰り返すことにより、評価・編集したが、ｆｍ値が大きい場合には処理時間を要することとなる。
【００６９】
そこで、本具体例においては、フレーム毎に判定する代わりに、後述する式（２）に従って判定することにより、処理時間を短縮する。
【００７０】
本具体例の動作の流れは、図４に示すとおりで、基本的には、図３を用いて説明した具体例１と同様である。
【００７１】
そこで、図４においては、図３と同一の処理を行うステップには、同一の符号を付してある。
【００７２】
本具体例が具体例１と異なる主な点は、ステップＳ２４を設けた点と、ステップＳ７の代わりにステップＳ２７を設けてステップＳ９、１２のループを外した点である。
【００７３】
ステップＳ２４では、次式に従って同一モノフォンラベルに属するピッチ部分系列データの平均値AVEＬを算出する。
AVEＬ＝（１／ＮＬ）・Σｎ＝０ＮL aveＬ，ｎ
【００７４】
そして、ステップＳ２７で、モノフォンラベルごとのピッチ部分系列データの評価を、次式（２）に従って、各ピッチ部分系列データのフレームに対する平均値aveＬ，ｎとAVEＬとの差が所定の閾値を超えていないかを判定することにより行う。
｜aveＬ，ｎ−AVEＬ｜≦THpit                        （２）
【００７５】
本具体例においては、あらかじめ、ユーザが、ピッチ差分の閾値THpitを、図１のユーザＩ／Ｆ１０４を介して、記憶部１０２に設定しておくものとする。
【００７６】
このように、本具体例によれば、急激なピッチ変動を起こさない、自然な合成音声の出力に資する音声合成辞書構築装置、かつ、構築の効率が高い装置を提供することができる。
【００７７】
なお、評価・編集処理の具体例として以上のように２つ例示したが、評価・編集処理はこれらに限定されるものではない。急激なピッチデータの変動を除去するものであれば、いかなるものでもよい。
【００７８】
例えば、編集については、前記式（１）、（２）の条件を満たさないピッチ部分系列データを削除する代わりに、条件を満たさないデータpitＬ，ｎの前のデータpitＬ，ｎ−１又は後のデータpitＬ，ｎ＋１と置き換えるようにしてもよい。
【００７９】
以上では理解を容易にするため、図２の音声データベース２０１から、データを、データ取り出し部２１０により図１に示す記憶部１０２に一旦全部読み込む例を示したが、かかる一括処理は本実施形態の本質的要件ではない。例えば、図２に示す音素ＨＭＭ学習部２５０の仕様次第では、より動的に音声合成辞書を構築することも考えられる。
【００８０】
（実施形態２）
実施形態１においては、図１に示す音声合成辞書構築装置１００により音素ラベルと音素ピッチ情報とを対応付けた。本発明はこれに限定されず、音素ラベルと音素ピッチ情報及び音素スペクトルパラメータ情報とを対応付ける場合にも適用可能である。
【００８１】
以下、音素ラベルと音素ピッチ情報及び音素スペクトルパラメータ情報とを対応付けて音声合成辞書に書き出す実施形態２に係る音声合成辞書構築装置５００について説明する。
【００８２】
本実施形態に係る音声合成辞書構築装置５００は、図５に示すように、データ取り出し部２１０と、ピッチデータ評価部２３０と、を備える。これらの各部は、実施形態１に係る図１に示す音声合成辞書構築装置１００の対応する各部と同一の構成と機能を有する。
【００８３】
音声合成辞書構築装置５００は、さらに、系列データ抽出部５２０と、音素切り出し部５２５と、データ編集部５４０と、音素ＨＭＭ学習部５５０と、データ書き出し部５６０と、を備える。
【００８４】
系列データ抽出部５２０は、ピッチ系列データ抽出部２２０と同一の機能に加えて、さらに、データ取り出し部２１０により取り出された音声データに対してＤ次のメルケプストラム分析を施して、メルケプストラム系列データMcepdｍ（０≦ｄ≦Ｄ）を生成する。
【００８５】
音素切り出し部５２５は、音素切り出し部２２５と同一の機能に加えて、さらに、メルケプストラム系列データMcepdｍに対して、音素切り出し処理を施して、同一音素ラベル毎にメルケプストラム部分系列データmcepdＬ，ｎを生成する。
【００８６】
データ編集部５４０は、ピッチデータ編集部２４０と同一の機能に加えて、さらに、ピッチデータ評価部２３０で学習データとして使用できないと評価されて削除したピッチ部分系列データpitＬ，ｎに対応するメルケプストラム部分系列データmcepdＬ，ｎを削除する。
【００８７】
音素ＨＭＭ学習部５５０は、音素ラベル列と対応する編集済みピッチ系列データとの対応関係を、ＨＭＭに基づいて学習することにより、音素ラベルと音素ピッチ情報との対応関係を示す情報（音素ＨＭＭ）に変換し、データ書き出し部５６０に引き渡す。さらに、音素ＨＭＭ学習部５５０は、音素ラベル列とメルケプストラム系列データとの対応関係を、ＨＭＭに基づいて学習し、音素ラベルと音素スペクトルパラメータ情報との対応関係を示す情報に変換し、データ書き出し部５６０に引き渡す。
【００８８】
データ書き出し部５６０は、音素ラベルと音素ピッチ情報の対応関係、及び、音素ラベルと音素スペクトルパラメータ情報の対応関係を、音声合成辞書２０２に書き出す。
【００８９】
このようにして構築された音声合成辞書２０２を用いることにより、音素ラベル毎に音素ピッチ情報と音素スペクトルパラメータ情報とを用いて、高品質な音声を合成することができる。
【００９０】
（実施形態３）
実施形態３は、実施形態１において、ピッチ部分系列データpitＬ，ｎを削除するとともに、当該ピッチ部分系列データを切り出したピッチ系列データPitｍをも削除するようにしたものである。
【００９１】
これは、前述した図３に示す評価・編集処理の具体例１において、図６に示すような変更を加えることにより実現される。以下、追加部分（ステップＳ６１〜Ｓ６８）について説明する。
【００９２】
音声データの取り出し（ステップＳ１）の後、音声データを計数するカウンタｍを設け、当該カウンタｍに初期値「１」を設定する（ステップＳ６１）とともに、ピッチ部分系列データを削除したか否かを示すフラグDELを設け、当該フラグDELに初期値「０」を設定する（ステップＳ６３）。
【００９３】
そして、ピッチ部分系列データpitＬ，ｎを削除した後（ステップＳ８）、削除フラグDELに「１」を設定する（ステップＳ６４）。
【００９４】
カウンタｍで指示された音声データについての処理を終了した後（ステップＳ１１；Ｙｅｓ）、削除フラグDELを判定し（ステップＳ６５）、「１」が設定されている場合には、ピッチ系列データPitｍを削除する（ステップＳ６６）。
【００９５】
その後、すべての音声データについて処理を終了したか判定し（ステップＳ６７）、終了していない場合には、ｍをインクリメントし（ステップＳ６８）、次の音声データの処理へ進む（ステップＳ６３以下）。
【００９６】
また、前述した図４に示す評価・編集処理の具体例２において、ピッチ部分系列データpitＬ，ｎを削除するとともに、当該ピッチ部分系列データを切り出したピッチ系列データPitｍをも削除するようにするため、図７に示すような変更を加えるようにしてもよい。図７の追加部分は、図６の追加部分と同様である。
【００９７】
また、実施形態３の変形例として、ピッチ部分系列データ及びメルケプストラム部分系列データを削除するとともに、当該ピッチ部分系列データ及びメルケプストラム部分系列データを切り出したピッチ系列データ及びメルケプストラム系列データをも削除するようにしてもよい。これは、図５の装置によって図６又は図７の処理を実行することで実現される。
【００９８】
（実施形態４）
実施形態４は、実施形態３において、ピッチ部分系列データ及びピッチ系列データを削除し、さらに、ピッチ系列データを生成した音声データも削除するものである。そして、削除した音声データの数を計数し、当該計数値が所定の閾値を超えた場合には全ての音声データを再収集するようにしたものである。
【００９９】
これは、前述した図６に示す評価・編集処理の具体例１において、図８に示すような変更を加えることにより実現される。以下、追加部分（ステップＳ６２、Ｓ８０〜Ｓ８３）について説明する。
【０１００】
音声データの取り出し（ステップＳ１）後、音声データの削除数を計数するカウンタCntを設け、当該カウンタCntに初期値「０」を設定する（ステップＳ６２）。そして、ピッチ部分系列データpitＬ，ｎ及びピッチ系列データPitｍを削除する場合に、これらを生成した音声データSpｍを削除し（ステップＳ８０）、カウンタCntをインクリメントする（ステップＳ８１）。
【０１０１】
そして、すべての音声データについて処理を終了した後（ステップＳ６７；Ｙｅｓ）、カウンタCntの計数値が所定の閾値Ｔhdelを超えたか判別する（ステップＳ８２）。カウンタCntの計数値が所定の閾値Ｔhdelを超えたとき（ステップＳ８２；Ｙｅｓ）、図１のＣＰＵ１０５は、例えば、ユーザＩ／Ｆ１０４を介してその旨をユーザに報知し、ユーザに対し、再録音を指示し、音声データを再収集させる（ステップＳ８３）。
【０１０２】
これにより、より高品質の音声合成辞書を構築することができる。
また、前述した図７に示す評価・編集処理の具体例２において、ピッチ部分系列データ及びピッチ系列データを削除し、さらに、ピッチ系列データを生成した音声データも削除するようにするため、図９に示すような変更を加えるようにしてもよい。これは、この音声データが再び著しいピッチ変動を生じるピッチ系列データを生成する可能性が高いからである。図９の追加部分は、図８の追加部分と同様である。
【０１０３】
また、実施形態４の変形例として、ピッチ部分系列データ及びメルケプストラム部分系列データを削除するとともに、当該ピッチ部分系列データ及びメルケプストラム部分系列データを切り出したピッチ系列データ及びメルケプストラム系列データを削除し、さらに、これらのデータを生成した音声データをも削除するようにしてもよい。これは、図５の装置によって図８又は図９の処理を実行することで実現される。
なお、本発明は、上記実施形態に限定されず、種々の変形及び応用が可能である。
【０１０４】
例えば、上述のハードウエア構成やブロック構成、フローチャートは例示であって、限定されるものでもない。
【０１０５】
また、この発明は、音声合成辞書構築装置に限定されるものではなく、任意のコンピュータを用いて構築可能である。例えば、上述の処理を汎用のコンピュータに実行させるためのプログラムを記録媒体や通信により配布し、これをそのコンピュータにインストールして実行させることにより、本発明の音声合成辞書構築装置として機能させることも可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１０６】
【図１】実施形態１に係る音声合成辞書構築装置の物理的な構成を示す図である。
【図２】実施形態１に係る、ピッチデータ評価・編集部を備えた音声合成辞書構築装置の機能構成図である。
【図３】ピッチデータ評価・編集処理の具体例１における動作の流れを示す図である。
【図４】ピッチデータ評価・編集処理の具体例２における動作の流れを示す図である。
【図５】実施形態２に係る、スペクトル分析を伴う音声合成辞書構築装置の機能構成図である。
【図６】実施形態３に係る、ピッチデータ評価・編集処理の具体例１における動作の流れを示す図である。
【図７】実施形態３に係る、ピッチデータ評価・編集処理の具体例２における動作の流れを示す図である。
【図８】実施形態４に係る、ピッチデータ評価・編集処理の具体例１における動作の流れを示す図である。
【図９】実施形態４に係る、ピッチデータ評価・編集処理の具体例２における動作の流れを示す図である。
【符号の説明】
【０１０７】
１００・・・音声合成辞書構築装置、１０１・・・ＲＯＭ、１０２・・・記憶部、１０３・・・データ入出力Ｉ／Ｆ、１０４・・・ユーザＩ／Ｆ、１０５・・・ＣＰＵ、１０６・・・バス、１１１・・・元データ入りハードディスク、１１２・・・処理済データ記録用ハードディスク、１２１・・・ＲＡＭ、１２２・・・ハードディスク、１４１・・・キーボード、１４２・・・ディスプレイ、２０１・・・音声データベース、２０２ ・・・音声合成辞書、２１０・・・データ取り出し部、２２０・・・ピッチ系列データ抽出部、２２５・・・音素切り出し部、２３０・・・ピッチデータ評価部、２４０・・・ピッチデータ編集部、２５０・・・音素ＨＭＭ学習部、２６０・・・データ書き出し部、５００・・・音声合成辞書構築装置、５２０・・・系列データ抽出部、５２５・・・音素切り出し部、５４０・・・データ編集部、５５０・・・音素ＨＭＭ学習部、５６０・・・データ書き出し部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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