(57)【要約】【課題】顕著な音質変動をもたらす音声合成辞書を構築する可能性のあるメルケプストラム部分系列データを削除して、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】メルケプストラム系列データ生成部２２０は、音声データからメルケプストラム系列データを生成する。音素切り出し部２２５は、メルケプストラム系列データから音素毎のメルケプストラム部分系列データを切り出す。メルケプストラムデータ評価部２３０は、各メルケプストラム部分系列データが顕著な音質変動をもたらす音声合成辞書を構築する可能性のある音声特徴量数値に達しているかを判定する。メルケプストラムデータ編集部２４０は、メルケプストラム部分系列データを削除する。その後、音素ＨＭＭ学習部２５０は、音素ラベルと音素メルケプストラムデータとの対応関係を求める。データ書き出し部２６０は、その対応関係を音声合成辞書２０２に書き込む。【選択図】図２
2010145855.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メルケプストラム系列データを生成するメルケプストラム系列データ生成部と、
生成されたメルケプストラム系列データから、音素毎のメルケプストラム部分系列データを切り出す音素切り出し部と、
切り出されたメルケプストラム部分系列データが、音声合成辞書を構築するに適するかを評価するメルケプストラムデータ評価部と、
音声合成辞書を構築するに適すると評価されたメルケプストラム部分系列データを編集するメルケプストラムデータ編集部と、
前記音素ラベル列と、編集されたメルケプストラム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メルケプストラムに関する音素ＨＭＭを対応させる音素ＨＭＭ学習部と、
前記学習の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】
前記メルケプストラム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メルケプストラム部分系列データに対応するピッチ部分系列データを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】
前記メルケプストラムデータ評価部は、すべてのフレームにおいて、メルケプストラム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】
前記メルケプストラムデータ評価部は、メルケプストラム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メルケプストラム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１に記載の音声合成辞書構築装置。
【請求項６】
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２に記載の音声合成辞書構築装置。
【請求項７】
前記メルケプストラム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メルケプストラム系列データを生成するメルケプストラム系列データ生成ステップと、
生成されたメルケプストラム系列データから、音素毎のメルケプストラム部分系列データを切り出す音素切り出しステップと、
切り出されたメルケプストラム部分系列データが、音声合成辞書を構築するに適するかを評価するメルケプストラム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メルケプストラム部分系列データを編集するメルケプストラムデータ編集ステップと、
前記音素ラベル列と、編集されたメルケプストラム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メルケプストラムに関する音素ＨＭＭを対応させる音素ＨＭＭ学習ステップと、
前記学習の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メルケプストラム系列データを生成するメルケプストラム系列データ生成ステップと、
生成されたメルケプストラム系列データから、音素毎のメルケプストラム部分系列データを切り出す音素切り出しステップと、
切り出されたメルケプストラム部分系列データが、音声合成辞書を構築するに適するかを評価するメルケプストラム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メルケプストラム部分系列データを編集するメルケプストラムデータ編集ステップと、
前記音素ラベル列と、編集されたメルケプストラム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メルケプストラムに関する音素ＨＭＭを対応させる音素ＨＭＭ学習ステップと、
前記学習の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し、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、音声データから生成されたメルケプストラム係数に、他のメルケプストラム係数と比べて顕著に相違する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音声合成を行うと、生成された合成音声に不自然な部分が含まれる場合がある。
【０００９】
このため、従来の音声合成辞書構築装置により構築された音声合成辞書を用いた合成音声は、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、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、本発明の第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メルケプストラム系列データを生成するメルケプストラム系列データ生成部と、
生成されたメルケプストラム系列データから、音素毎のメルケプストラム部分系列データを切り出す音素切り出し部と、
切り出されたメルケプストラム部分系列データが、音声合成辞書を構築するに適するかを評価するメルケプストラムデータ評価部と、
音声合成辞書を構築するに適すると評価されたメルケプストラム部分系列データを編集するメルケプストラムデータ編集部と、
前記音素ラベル列と、編集されたメルケプストラム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メルケプストラムに関する音素ＨＭＭを対応させる音素ＨＭＭ学習部と、
前記学習の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、
前記メルケプストラム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メルケプストラム部分系列データに対応するピッチ部分系列データを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】
前記メルケプストラムデータ評価部は、すべてのフレームにおいて、メルケプストラム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】
前記メルケプストラムデータ評価部は、メルケプストラム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メルケプストラム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。
【００１６】
メルケプストラム系列データを削除するようにした際、削除したメルケプストラム部分系列データに対応するピッチ部分系列データを削除するようにした場合は、
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。
【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、
前記メルケプストラム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ようにしてもよい。
【００１８】
上記目的を達成するために、本発明の第２の観点に係る音声合成辞書構築方法は、
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メルケプストラム系列データを生成するメルケプストラム系列データ生成ステップと、
生成されたメルケプストラム系列データから、音素毎のメルケプストラム部分系列データを切り出す音素切り出しステップと、
切り出されたメルケプストラム部分系列データが、音声合成辞書を構築するに適するかを評価するメルケプストラム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メルケプストラム部分系列データを編集するメルケプストラムデータ編集ステップと、
前記音素ラベル列と、編集されたメルケプストラム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メルケプストラムに関する音素ＨＭＭを対応させる音素ＨＭＭ学習ステップと、
前記学習の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、本発明の第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メルケプストラム系列データを生成するメルケプストラム系列データ生成ステップと、
生成されたメルケプストラム系列データから、音素毎のメルケプストラム部分系列データを切り出す音素切り出しステップと、
切り出されたメルケプストラム部分系列データが、音声合成辞書を構築するに適するかを評価するメルケプストラム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メルケプストラム部分系列データを編集するメルケプストラムデータ編集ステップと、
前記音素ラベル列と、編集されたメルケプストラム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メルケプストラムに関する音素ＨＭＭを対応させる音素ＨＭＭ学習ステップと、
前記学習の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、音声データから生成されたメルケプストラム部分系列データから、他のメルケプストラム部分系列データと比べて音声スペクトル分析の結果として得られた特徴量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、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、メルケプストラム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、メルケプストラム系列データ、メルケプストラム部分系列データ、データ音素ラベルと音素メルケプストラム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等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。
【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の制御下に、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、音素ラベルと音素メルケプストラム情報の対応関係を、図２に示す音声合成辞書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、メルケプストラムデータ評価・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いる。この音声合成辞書２０２は、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、音素メルケプストラム情報を含む。音声合成に必要な他のピッチ情報は、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、メルケプストラム系列データ生成部２２０と、音素切り出し部２２５と、メルケプストラムデータ評価部２３０と、メルケプストラムデータ編集部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、メルケプストラム系列データ生成部２２０に引き渡される。
【００３５】
メルケプストラム系列データ生成部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、所定のメルケプストラム系列データを生成し、音素切り出し部２２５に引き渡す。
【００３６】
音素切り出し部２２５は、メルケプストラム系列データ生成部２２０から引き渡されたメルケプストラム系列データから、音素毎のメルケプストラム部分系列データを切り出し、メルケプストラムデータ評価部２３０に引き渡す。
【００３７】
メルケプストラムデータ評価部２３０は、音素切り出し部２２５から引き渡された各メルケプストラム部分系列データが、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】
メルケプストラムデータ編集部２４０は、メルケプストラムデータ評価部２３０から引き渡されたメルケプストラム部分系列データに対し、所定の編集処理を施し、編集済みメルケプストラム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】
編集済みメルケプストラム部分系列データは、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メルケプストラム部分系列データの対応関係を、ＨＭＭに基づく学習により、音素ラベルと音素メルケプストラム情報の対応関係（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、音素ラベルと音素メルケプストラム情報の対応関係を音声合成辞書２０２に記録する。
【００４２】
メルケプストラムデータ評価部２３０が実行する所定の評価処理は、メルケプストラム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、メルケプストラム係数の生成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、メルケプストラム係数差分の閾値thdmcep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】
メルケプストラム系列データ生成部２２０は、音声データＳpｍ からＤ次のメルケプストラム系列データＭcepdｍ［ｆｍ］（ 但し、０≦ｄ≦Ｄ、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。）を生成し、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、メルケプストラム系列データＭcepdｍに対して音素切り出しを実施し、メルケプストラム部分系列データmcepdＬ，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】
メルケプストラムデータ評価部２３０は、メルケプストラム部分系列データ群mcepdＬ，ｎ［ｆｍ］（ 但し、０≦ｆｍ≦ＦＬ，ｎであり、ＦＬ，ｎはメルケプストラム部分系列データ群mcepdＬ，ｎについてのフレーム総数である。）について、メルケプストラム部分系列データmcepdＬ，ｎ毎に平均値avedＬ，ｎを次式に従って算出する（ステップＳ３）。
avedＬ，ｎ＝｛１／（ＦＬ，ｎ＋１）｝・Σｆｍ＝０ＦL,ｎmcepdＬ，ｎ［ｆｍ］
【００５１】
そして、以下のステップにより、音素ラベル毎かつメルケプストラム部分系列データmcepdＬ，ｎ毎に、メルケプストラム部分系列データmcepdＬ，ｎと平均値avedＬ，ｎとの差を算出し、この差によって各メルケプストラム部分系列データmcepdＬ，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、各メルケプストラム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】
そして、各メルケプストラム部分系列データの次元を指定するポインタｄを「０」に初期化する（ステップＳ６）。
これらのポインタL,n,ｄによって、記憶部１０２上のメルケプストラム部分系列データ群mcepdＬ，ｎ［ｆｍ］（但し、０≦ｆｍ≦ＦＬ，ｎである。）に着目する。
【００５５】
そして、L,n番目でｄ次のメルケプストラム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Ｓ７）。
【００５６】
このポインタｆｍによって、メルケプストラム部分系列データmcepdＬ，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thdmcep以下であるかを次式（１）に従って判別する（ステップＳ８）。
｜mcepdＬ，ｎ［ｆｍ］−avedＬ，ｎ｜≦thdmcep                    （１）
【００５７】
ステップＳ８で所定の閾値以下でないと判別された場合（ステップＳ８；Ｎｏ）、メルケプストラム部分系列データmcepdＬ，ｎを削除する（ステップＳ９）。
【００５８】
ステップＳ８で所定の閾値以下であると判別された場合（ステップＳ８；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Ｓ１０）。
【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Ｓ１０；Ｎｏ）、ステップＳ１４にてｆｍを「１」だけインクリメントして、ステップＳ８に戻る。
【００６０】
ステップＳ１０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Ｓ１０；Ｙeｓ）、全てのｄについて処理が完了したか否かを判別する（ステップＳ１１）。
【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Ｓ１１；Ｎｏ）、ステップＳ１５にてｄを「１」だけインクリメントして、ステップＳ７に戻る。
【００６２】
ステップＳ１１にて、全てのｄ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Ｓ１１；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Ｓ１２）。
【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Ｓ１２；Ｎｏ）、ステップＳ１６にてｎを「１」だけインクリメントして、ステップＳ６に戻る。
【００６４】
ステップＳ１２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Ｓ１２；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Ｓ１３）。
【００６５】
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Ｓ１３；Ｎｏ）、ステップＳ１７にてＬを「１」だけインクリメントして、ステップＳ５に戻る。
【００６６】
ステップＳ１３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Ｓ１３；Ｙeｓ）、処理を終了する。
【００６７】
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mcepdＬ，ｎ［ｆｍ］は、図１の記憶部１０２に記憶される。当該mcepdＬ，ｎ［ｆｍ］は、図２の音素ＨＭＭ学習部２５０にて使用される。
【００６８】
本具体例では、図２に示す音素ＨＭＭ学習部２５０にて使用されるメルケプストラム部分系列データを、あらかじめメルケプストラムデータ編集部２４０にて著しく相違するデータが除かれたメルケプストラム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。
【００６９】
（評価・編集処理の具体例２）
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。
【００７０】
具体例１では、図３のステップＳ８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。
【００７１】
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。
【００７２】
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。
【００７３】
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。
【００７４】
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Ｓ８の代わりにステップＳ２８を設けてステップＳ１０、Ｓ１４のループを外した点である。
【００７５】
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メルケプストラム部分系列データの平均値AVEdＬを算出する。
AVEdＬ＝（１／ＮＬ）・Σｎ＝０ＮL avedＬ，ｎ
【００７６】
そして、ステップＳ２８で、モノフォンラベルごとのメルケプストラム部分系列データの評価を、次式（２）に従って、各メルケプストラム部分系列データのフレームに対する平均値avedＬ，ｎとAVEdＬ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。
｜avedＬ，ｎ−AVEdＬ｜≦THdmcep                        （２）
【００７７】
本具体例においては、あらかじめ、ユーザが、メルケプストラム係数差分の閾値THdmcep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。
【００７８】
このように、本具体例によれば、急激な音質の変動を起こさずに、自然な合成音声を出力することができ、かつ、効率よく音声合成辞書を構築することができる音声合成辞書構築装置を提供することができる。
【００７９】
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。著しいメルケプストラムデータの相違を、除去するものであれば、いかなるものでもよい。
【００８０】
例えば、編集については、前記式（１）、（２）の条件を満たさないメルケプストラム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mcepdＬ，ｎの前のデータmcepdＬ，ｎ−１又は後のデータmcepdＬ，ｎ＋１と置き換えるようにしてもよい。
【００８１】
以上では理解を容易にするため、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。
【００８２】
（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メルケプストラム情報とを対応付けた。この発明はこれに限定されず、音素ラベルと音素メルケプストラム情報及び音素ピッチ情報とを対応付ける場合にも適用可能である。
【００８３】
以下、音素ラベルと音素メルケプストラム情報及び音素ピッチ情報とを対応付けて音声合成辞書に書き出す音声合成辞書構築装置５００について説明する。
【００８４】
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、メルケプストラムデータ評価部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。
【００８５】
音声合成辞書構築装置５００は、さらに、系列データ生成部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。
【００８６】
系列データ生成部５２０は、メルケプストラム系列データ生成部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ピッチ抽出を施して、ピッチ系列データPitｍを生成する。
【００８７】
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、ピッチ系列データPitｍ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ピッチ部分系列データpitＬ，ｎを生成する。
【００８８】
データ編集部５４０は、メルケプストラムデータ編集部２４０と同一の機能に加えて、さらに、メルケプストラムデータ評価部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メルケプストラム部分系列データmcepdＬ，ｎに対応するピッチ部分系列データpitＬ，ｎを削除する。
【００８９】
音素ＨＭＭ学習部５５０は、音素ラベル列と対応する編集済みメルケプストラム系列データとの対応関係を、ＨＭＭに基づいて学習することにより、音素ラベルと音素メルケプストラム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。さらに、音素ＨＭＭ学習部５５０は、音素ラベル列とピッチ系列データとの対応関係を、ＨＭＭに基づいて学習し、音素ラベルと音素ピッチ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。
【００９０】
データ書き出し部５６０は、音素ラベルと音素メルケプストラム情報の対応関係、及び、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に書き出す。
【００９１】
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メルケプストラム情報と音素ピッチ情報とを用いて、高品質な音声を合成することができる。
【００９２】
（実施形態３）
実施形態３は、実施形態１において、メルケプストラム部分系列データmcepdＬ，ｎ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Ｍcepdｍをも削除するようにしたものである。
【００９３】
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。
【００９４】
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、メルケプストラム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）。
【００９５】
そして、メルケプストラム部分系列データmcepdＬ，ｎを削除した後（ステップＳ９）、削除フラグDELに「１」を設定する（ステップＳ６４）。
【００９６】
カウンタＬで指示されたすべてのメルケプストラム部分系列データについて、上述のステップＳ８による評価処理及びステップＳ９による編集処理を終了した後（ステップＳ１３；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、メルケプストラム系列データＭcepdｍを削除する（ステップＳ６６）。
【００９７】
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）。
【００９８】
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、メルケプストラム部分系列データmcepdＬ，ｎ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Ｍcepdｍをも削除するようにしてもよい。このようにするためには、図７に示すような変更を加える。図７の追加部分は、図６の追加部分と同様である。
また、実施形態３の変形例として、メルケプストラム部分系列データ及びピッチ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及びピッチ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及びピッチ系列データをも削除するようにしてもよい。これは、音声合成辞書構築装置が、そのようなメルケプストラム系列データ及びピッチ系列データから、音声合成辞書の構築に適さないメルケプストラム部分系列データ及びピッチ部分系列データを再び生成する可能性があるからである。この変更は、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。
【００９９】
（実施形態４）
実施形態４は、実施形態３において、メルケプストラム部分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、メルケプストラム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。これは、そのような音声データが音声合成辞書の構築に適さないメルケプストラム系列データを再び生成する可能性があるからである。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。
【０１００】
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。
【０１０１】
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、メルケプストラム部分系列データmcepdＬ，ｎ及びメルケプストラム系列データＭcepdｍ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）。
【０１０２】
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）。
【０１０３】
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、メルケプストラム部分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、メルケプストラム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。この理由は、実施形態３の説明の最後で述べた理由と同じ理由により、これらの系列データから適切でない部分系列データを切り出す可能性があるからである。図９の追加部分は、図８の追加部分と同様である。
【０１０４】
また、実施形態４の変形例として、メルケプストラム部分系列データ及びピッチ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及びピッチ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及びピッチ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。この理由は、本実施形態４の説明の冒頭で述べた理由と同じ理由により、この音声データから適切でない系列データさらには部分系列データを切り出す可能性があるからである。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、この発明は、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。
【０１０５】
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。
【０１０６】
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、この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】
【０１０７】
【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、メルケプストラムデータ評価・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】メルケプストラムデータ評価・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】メルケプストラムデータ評価・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、ピッチ抽出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、メルケプストラムデータ評価・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、メルケプストラムデータ評価・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、メルケプストラムデータ評価・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、メルケプストラムデータ評価・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】
【０１０８】
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・・・メルケプストラム系列データ生成部、２２５・・・音素切り出し部、２３０・・・メルケプストラムデータ評価部、２４０・・・メルケプストラムデータ編集部、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・・・系列データ生成部、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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