(57)【要約】【課題】声帯から発せられ声道による調音を経て放射された音声から、従来よりも少ない演算量で声帯の特徴を表すＲｄパラメータを生成する。【解決手段】上記音声の波形を表す音データを所定時間長のフレームに区切り、フレーム毎に音源の特徴を表すパラメータを生成する際に、先頭フレームについては従来と同様の手法によりＲｄパラメータを生成する。一方、先頭フレーム以外の各フレームについては、１つ前のフレームについて生成したＲｄパラメータを中心とする予め定められた範囲内で複数のパラメータ候補を生成し、各パラメータ候補と基本周波数とに基づいて生成される音源波形候補のうち当該フレームの波形と当該１つ前のフレームの処理にて使用した声道周波数応答とから推定される音源波形との差が最も小さくなる音源波形候補に対応するパラメータ候補を当該フレームのＲｄパラメータとして選択する。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
音源から発せられ共鳴管内を伝搬してきた音の波形を表す音データを所定時間長のフレームに区切り、フレーム毎に音源の特徴を表すパラメータを生成する音分析装置において、
予め定められた第１の範囲内の複数のパラメータ候補の各々に基づいて生成される音源波形候補と先頭フレームの波形とから前記共鳴管の周波数応答と音源波形とを推定し、当該先頭フレームについて推定された音源波形と当該音源波形候補とを比較して当該複数のパラメータ候補のうちから当該先頭フレームについての前記パラメータを選択する第１のパラメータ生成手段と、
前記先頭フレーム以外の各フレームについて、１つ前のフレームについて生成したパラメータを含む第２の範囲内の複数のパラメータ候補の各々に基づいて生成される音源波形候補と、１つ前のフレームについて使用した周波数応答と当該処理対象のフレームの波形とから推定される音源波形とを比較して当該複数のパラメータ候補のうちから当該フレームについての前記パラメータを選択する第２のパラメータ生成手段と、
を有することを特徴とする音分析装置。
【請求項２】
前記第１のパラメータ生成手段は、
前記第１の範囲内で複数のパラメータ候補を生成し、各パラメータ候補と分析対象の音の基本周波数とに基づいて生成される音源波形候補の周波数スペクトルと先頭フレームの周波数スペクトルとから前記共鳴管の周波数応答を推定するとともに、当該周波数応答と当該先頭フレームの波形とから推定される音源波形との差が最も小さくなる音源波形候補に対応するパラメータ候補を当該先頭フレームについての前記パラメータとして選択し、
前記第２のパラメータ生成手段は、
前記第２の範囲内で複数のパラメータ候補を生成し、各パラメータ候補と前記基本周波数とに基づいて生成される音源波形候補のうち当該フレームの波形と前記共鳴管の周波数応答とから推定される音源波形との差が最も小さくなる音源波形候補に対応するパラメータ候補を、当該フレームについての前記パラメータとして選択する
ことを特徴とする請求項１に記載の音分析装置。
【請求項３】
前記音源は声帯であるとともに前記共鳴管は声道であり、前記パラメータはＬｉｌｊｅｎｃｒａｎｔｓ−ＦａｎｔモデルのＲｄパラメータであり、前記第１のパラメータ生成手段および第２のパラメータ生成手段の各々は、当該モデルにしたがって音源波形候補を生成することを特徴とする請求項２に記載の音分析装置。
【請求項４】
前記第１および第２のパラメータ生成手段は、予め定められた上限周波数よりも低い周波数の音域についてのエネルギーの差が最も小さくなる音源波形候補を、分析対象のフレームについての音源波形との差が最も小さい音源波形候補とすることを特徴とする請求項２または請求項３に記載の音分析装置。
【請求項５】
前記第２のパラメータ生成手段は、選択したパラメータに対応する音源波形候補と音源波形との差が所定の基準値よりも小さい場合には、当該差の値に応じて当該基準値を設定し直すとともに前記共鳴管の周波数応答を推定し直すことを特徴とする請求項２〜４の何れか１項に記載の音分析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、収音した音を分析して音源の特徴を表すパラメータを生成する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、歌唱音声を電気的に合成する歌唱合成技術が一般に普及している。この種の歌唱合成技術の一例としては、歌手や声優などが発した音声を１または連続する複数の音素の波形を表す音声素片に分割してデータベース化し、当該データベースの格納内容に基づいて歌唱音声を合成する素片連結方式の歌唱合成技術が挙げられる。
【０００３】
ところで、人の声質には、ハリのある力のこもった声質や息の成分の多い儚げな声質、これらのどちらでもない普通の声質などの様々な声質がある。歌唱合成技術により歌唱音声を合成する場合、ユーザにより指定された声質で歌唱音声を合成したり、楽曲の途中で自由に声質を変えつつ歌唱音声を合成することができると、表現力の富んだ歌唱音声を合成できると期待される。素片連結方式の歌唱合成技術においてこのようなことを実現するには、音声素片から声質を表すパラメータを生成し当該パラメータと対応付けてデータベース化しておくことが必要となる。
【０００４】
人の声質は声帯の特徴に依存していることが知られており、声質を表すパタメータの一例としては、Ｌｉｌｊｅｎｃｒａｎｔｓ−Ｆａｎｔモデル（以下、「ＬＦモデル」と呼ぶ）におけるＲｄパラメータが挙げられる。ＬＦモデルとは、５つのパラメータ（音声の基本周波数ｆ０、Ｒａ、ＲｋおよびＲｇの各パラメータなど）を用いて人の声帯をモデル化したものであり、Ｒｄパラメータは上記Ｒａ、ＲｋおよびＲｇの３つのパラメータと等価なパラメータである（非特許文献４参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】P.  Alku,  J. Svec,  E. Vilkman, and  F.  Sram,    “Glottal wave  analysis  with  pitch synchronous iterative adaptive inverse filtering,” Speech  Communication,vol. 11, pp. 109−118, 1992.
【非特許文献２】T.  Drugman, B.  Bozkurt, and  T. Dutoit,   “Causal-anticausal  decomposition  ofspeech using  complex cepstrum for glottal source  estimation,” Speech Communi-cation,  vol. 53, pp. 855−866, 2011.
【非特許文献３】G.  Degottex,  A.  Robel,   and  X.  Rodet,        “Joint  estimate of  shape  and  time- synchronization of a glottal source model by phase flatness,” in proc. of ICASSP, Dallas,  USA, 2010, pp. 5058−5061.
【非特許文献４】J. Kane,  I.Yanushevskaya, A. N. Chasaide, and  C. Gobl,   “Exploiting  time  andfrequency  domain  measures for precise voice source parameterisation,” in proc.  ofSpeech Prosody, Shanghai, China, May 2012, pp. 143−146.
【非特許文献５】G. Fant, “The lf-model revisited. transformations and frequency  domain analysis,”STL-QPSR Journal, vol. 36, no. 2−3, pp. 119−156, 1995.
【非特許文献６】Hui-Ling Lu,  Toward  a High-Quality Singing-Voice  Synthesizer with Vocal TextureControl,  Ph.D. thesis,  Stanford University, 2002.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、人が発した音声から声帯の特徴を表すパラメータを生成することはそう簡単ではない。人の声は、音源である声帯（より厳密には声門）の振動によって発生し、共鳴管の役割を果たす声道による調音（倍音成分の調整など）を経て口や鼻から体外へ放射される。このため、人の発した音声から声帯の特徴を表すパラメータを生成するには、声道のフィルタ特性を当該音声から分離し、声帯から発せられた音声の波形（すなわち、音源における音の波形：以下、音源波形）を再現する必要がある。人の発した音声から声道のフィルタ特性を分離し、音源波形を再現する従来技術としては非特許文献１〜５が挙げられるが、何れも演算量が多大で手軽に実行できない、といった問題点がある。
【０００７】
本発明は以上に説明した課題に鑑みて為されたものであり、音源から発せられ共鳴管による調音を経て放音された音から音源の特徴を表すパラメータを生成する処理を従来よりも少ない演算量で実現することを可能にする技術を提供することを目的する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するために本発明は、音源から発せられ共鳴管内を伝搬してきた音の波形を表す音データを所定時間長のフレームに区切り、フレーム毎に音源の特徴を表すパラメータを生成する音分析装置において、予め定められた第１の範囲内の複数のパラメータ候補の各々に基づいて生成される音源波形候補（音源波形の候補）と先頭フレームの波形とから前記共鳴管の周波数応答と音源波形とを推定し、当該先頭フレームについて推定された音源波形と当該音源波形候補とを比較して当該複数のパラメータ候補のうちから当該先頭フレームについての前記パラメータを選択する第１のパラメータ生成手段と、前記先頭フレーム以外の各フレームについて、１つ前のフレームについて生成したパラメータを含む第２の範囲内の複数のパラメータ候補の各々に基づいて生成される音源波形候補と、１つ前のフレームについて使用した周波数応答と当該処理対象のフレームの波形とから推定される音源波形とを比較して当該複数のパラメータ候補のうちから当該フレームについての前記パラメータを選択する第２のパラメータ生成手段と、を有することを特徴とする音分析装置、を提供する。
【０００９】
より具体的には、第１のパラメータ生成手段は、第１の範囲内で複数のパラメータ候補を生成し、各パラメータ候補と分析対象の音の基本周波数とに基づいて生成される音源波形候補の周波数スペクトルと先頭フレームの周波数スペクトルとから前記共鳴管の周波数応答を推定するとともに、当該周波数応答と当該先頭フレームの波形とから推定される音源波形との差が最も小さくなる音源波形候補に対応するパラメータ候補を当該先頭フレームについての前記パラメータとして選択する。一方、第２のパラメータ生成手段は、第２の範囲内で複数のパラメータ候補を生成し、各パラメータ候補と前記基本周波数とに基づいて生成される音源波形候補のうち当該フレームの波形と前記共鳴管の周波数応答とから推定される音源波形との差が最も小さくなる音源波形候補に対応するパラメータ候補を、当該フレームについての前記パラメータとして選択する。例えば、上記音データが歌唱音声など人の音声を表す音データである場合（すなわち、上記音源が声帯であり、上記共鳴管が声道である場合）には、前述したＲｄパラメータを上記パラメータとして用い、第１および第２のパラメータ生成手段の各々には、ＬＦモデルにしたがって音源波形候補を生成させるようにすれば良い。詳細については実施形態の説明において明らかにするが、上記第１のパラメータ生成手段におけるパラメータ生成処理は、非特許文献４におけるものとの特段に変わるところはない。しかし、本発明の音分析装置では、第２のパラメータ生成手段におけるパラメータ生成処理が非特許文献４におけるものに比較して共鳴管の周波数応答の推定を含んでいない分だけ簡略化されており、この簡略化の分だけ従来よりも演算量を削減することができる。
【００１０】
より好ましい態様においては、第２の範囲は第１の範囲よりも狭く定められていることを特徴とする。第２の範囲を第１の範囲よりも狭くしておくことで、音源の特徴を表すパラメータの生成に要する演算量をさらに削減することができる。また、第２の範囲を第１の範囲よりも狭くしたとしても、１つ前のフレームから上記パラメータが大きく変化することは殆どなく、特段の問題は生じない。先頭フレーム以外のフレームについての共鳴管の周波数応答として当該１つ前のフレームについての処理の際に用いたものを使用するのも同様の理由による。なお、より好ましい態様においては、声道の周波数応答の時間変化に追従できるようにするために、選択したパラメータに対応する音源波形候補と音源波形との差が所定の基準値よりも小さい場合には、当該差の値に応じて基準値を設定し直すとともに前記共鳴管の周波数応答を推定し直す処理を上記第２のパラメータ生成手段に実行させるようにしても良い。
【００１１】
より好ましい態様においては、第１および第２のパラメータ生成手段は、予め定められた上限周波数よりも低い周波数の音域についてのエネルギーの差が最も小さくなる音源波形候補を、音源波形との差が最も小さい音源波形候補とすることを特徴とする。このような態様によれば、非周期的なノイズ等に起因する調波構造の崩れに起因する影響を回避しつつ音源の特徴を表すパラメータを生成することが可能になるとともに、上記上限周波数よりも高い周波数まで比較対象に含める場合に比較してパラメータ選択に要する演算量を削減することができる。なお、詳細については後述するが、上記上限周波数としては基本周波数の３〜６倍程度の周波数を採用すれば充分である。
【００１２】
また、上記課題を解決するための別の態様としては、音源から発せられ共鳴管内を伝搬してきた音の波形を表す音データを所定時間長のフレームに区切る第１のステップと、  前記音源の特徴を示すパラメータの候補として予め定められた第１の範囲内の複数のパラメータ候補の各々に基づいて生成される音源波形候補と先頭フレームの波形とから前記共鳴管の周波数応答と音源波形とを推定し、当該先頭フレームについて推定された音源波形と当該音源波形候補とを比較して当該複数のパラメータ候補のうちから当該先頭フレームについての前記パラメータを選択する第２のステップと、先頭フレーム以外の各フレームについて、１つ前のフレームについて生成したパラメータを含む第２の範囲内の複数のパラメータ候補の各々に基づいて生成される音源波形候補と、１つ前のフレームについて使用した周波数応答と当該処理対象のフレームの波形とから推定される音源波形とを比較して当該複数のパラメータ候補のうちから当該フレームについての前記パラメータを選択する第３のステップとを含む音分析方法を提供する態様や、上記各ステップをコンピュータに実行させるプログラムを提供する態様が考えられる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の一実施形態の音分析装置１０の構成例を示す図である。
【図２】ＬＦモデルおよびＲｄパラメータを説明するための図である。
【図３】基本周波数ｆ０とＲｄパラメータの関係を説明するための図である。
【図４】分析装置１０の制御部１１０が分析プログラム１４４２にしたがって実行する第１のパラメータ生成処理１４４２ａのフローチャートである。
【図５】同制御部１１０が分析プログラム１４４２にしたがって実行する第２のパラメータ生成処理１４４２ｂのフローチャートである。
【図６】本実施形態の評価を説明するための図である。
【図７】本実施形態の効果を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、図面を参照しつつ、本発明の実施形態について説明する。
図１は、本発明の一実施形態の音分析装置１０の構成例を示すブロック図である。この音分析装置１０は、人の声帯から発せられ声道による調音を経て口や鼻から放射された音の波形を表す音データ（例えば、歌唱音声における母音部分の音声の波形を表すサンプル列）を所間時間長のフレームに区切り、フレーム毎に声帯の特徴を表すパラメータ（本実施形態では、前述したＲｄパラメータ）を生成する装置である。ここで、音分析装置１０による分析対象の音を歌唱音声における母音部分の音声としたのは安定性が高く、分析に好適だからである。図１に示すように、音分析装置１０は、制御部１１０、外部機器インタフェース（以下、「Ｉ／Ｆ」部１２０、ユーザＩ／Ｆ部１３０、記憶部１４０、およびこれら構成要素間のデータ授受を仲介するバス１５０を含んでいる。
【００１５】
制御部１１０は例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）である。制御部１１０は記憶部１４０（より正確には不揮発性記憶部１４４）に記憶されている分析プログラム１４４２を実行することで音分析装置１０の制御中枢として機能する。制御部１１０が分析プログラム１４４２にしたがって実行する処理の詳細については、後に明らかにする。
【００１６】
外部機器Ｉ／Ｆ部１２０はＵＳＢ（Universal Serial Bus）インタフェースやオーディオインタフェースなど各種外部機器を接続するためのインタフェース（図１では図示略）の集合体である。本実施形態では、外部機器Ｉ／Ｆ部１２０を介して分析対象の音データが音分析装置１０に入力される。例えば、分析対象の音データを記憶したＵＳＢメモリが外部機器Ｉ／Ｆ部１２０に接続され、制御部１１０は当該ＵＳＢメモリから当該音データを読み出してその分析を実行するといった具合である。
【００１７】
ユーザＩ／Ｆ部１３０は表示部と操作部とを含んでいる（図１では何れも図示略）。表示部は、液晶ディスプレイとその駆動回路とを含んでおり、制御部１１０による制御の下、音分析装置１０の利用を促す各種画面を表示する。操作部はマウスなどのポインティングデバイスとキーボードとを含んでおり（図１では何れも図示略）、これらポインティングデバイスやキーボードに対して為された操作に応じたデータを制御部１１０に与える。これによりユーザの操作内容が制御部１１０に伝達される。本実施形態では、ユーザＩ／Ｆ部１３０に対する操作によって、分析対象の音の基本周波数ｆ０の値が入力される。
【００１８】
記憶部１４０は揮発性記憶部１４２と不揮発性記憶部１４４を含んでいる。揮発性記憶部１４２は例えばＲＡＭ（Random Access Memory）である。揮発性記憶部１４２はプログラムを実行する際のワークエリアとして制御部１１０によって利用される。また、揮発性記憶部１４２には、外部機器Ｉ／Ｆ部１２０を介して取得した分析対象の音データが格納される。不揮発性記憶部１４４は例えばハードディスクである。不揮発性記憶部１４４には本実施形態の特徴を顕著に示す分析処理を制御部１１０に実行させる分析プログラム１４４２が格納されている。なお、図１では詳細な図示を省略したが、不揮発性記憶部１４４には、分析プログラム１４４２の他にＯＳ（Operating System）を実現するためのＯＳソフトウェアも格納されている
【００１９】
制御部１１０は、音分析装置１０の電源（図示略）の投入またはリセットを契機としてＯＳソフトウェアを不揮発性記憶部１４４から揮発性記憶部１４２へ読み出し、その実行を開始する。ＯＳソフトウェアを実行し、ＯＳを実現している状態の制御部１１０は、ユーザＩ／Ｆ部１３０を介して与えられる指示に応じて分析プログラム１４４２を不揮発性記憶部１４４から揮発性記憶部１４２へ読み出し、その実行を開始する。
【００２０】
分析プログラム１４４２は、外部機器Ｉ／Ｆ部１２０を介して与えられる音データを所定時間長のフレームに区切り（例えば、４０９６サンプル分ずつ区切るなど）、声質を表すＲｄパラメータをフレーム毎に生成する分析処理を制御部１１０に実行させる。以下、当該分析処理の説明に先立って、ＲｄパラメータおよびＬＦモデルについて簡単に説明しておく。なお、ＲｄパラメータおよびＬＦモデルの詳細については非特許文献４を参照されたい。
【００２１】
人の声は、肺からの呼気が声帯の声門を押し広げて声道内へ送り出され、声門がその弾性によって閉じる過程で生じる声道内の圧力変化によって発生する。ＬＦモデルは、声門を通過する呼気の流量をモデル化したものであり、流量の時間変化を表すグラフ（図２（ａ）参照、図２（ａ）では横軸が時間軸）と同グラフの一次微分の時間変化のグラフ（図２（ｂ）参照、図２（ｂ）では横軸が時間軸）とにより表される。Ｒｄパラメータは、上記声門の振動により発生する音（すなわち、図２（ａ）のグラフに示すパルス波形を複数個連ねて得られる波形により表される音）の周波数（すなわち、基本周波数ｆ０）と、呼気流量のピーク値Ｕｐ（図２（ａ）参照）と、上記一次微分のグラフの谷の深さＥＥとを用いて、以下の数１にしたがって算出される。
【数１】
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【００２２】
力のこもったハリのある声（内転した声とも呼ばれる）であればＲｄパラメータの値は０．３〜０．８程度となり、息の成分の多い儚げな声（外転した声とも呼ばれる）であればＲｄパラメータの値は２．７〜２．９程度となる。そして、ハリのある声ではなく、息の成分の多い声でもない普通の声であればＲｄパラメータの値は１．１程度となる。つまり、分析対象の声についてＲｄパラメータを生成することで、ハリのある声、普通の声、および息の成分の多い声の３種類の声質の何れに属するのかを分類することが可能になる。
【００２３】
Ｒｄパラメータの値の相違は、音声の周波数スペクトルのエンベロープの傾き（低音域に対する高音域の振幅の落ち込みの度合い）に現れる。Ｒｄパラメータの値の小さい声の周波数スペクトルはフラット（上記傾きは小さい）で、Ｒｄパラメータの値の大きい声ほど上記傾きが大きくなる。図３（ａ）は基本周波数ｆ０が１１０Ｈｚである場合に、Ｒｄパラメータとして０．８、０．９、１．０．１．１、１．２および１．３とした各ＬＦモデルにしたがって生成される音の周波数スペクトルのエンベロープをプロットした図である。また、図３（ｂ）は基本周波数ｆ０が４４０Ｈｚである場合に、Ｒｄパラメータとして０．８、０．９、１．０．１．１、１．２および１．３とした各ＬＦモデルにしたがって生成される音の周波数スペクトルのエンベロープをプロットした図である。なお、上記各周波数スペクトルの算出においては式（１）におけるＥＥの値の変化量をＲｄパラメータの変化量の２倍とした。
【００２４】
図３（ａ）と図３（ｂ）とを比較すれば明らかように、周波数スペクトルのエンベロープの傾きは、基本周波数ｆ０とは無関係に、Ｒｄパラメータの値に依存していることが判る。これは、Ｒｄパラメータの値に着目することで、基本周波数ｆ０が異なる声であっても上記３種類の声質に分類することができることを意味している。このため、本実施形態ではＲｄパラメータに着目するのである。
【００２５】
次いで、制御部１１０が分析プログラム１４４２にしたがって実行する分析処理について説明する。この分析処理は、図１における第１のパラメータ生成処理１４４２ａと第２のパラメータ生成処理１４４２ｂを含んでいる。第１のパラメータ生成処理１４４２ａは、分析対象の音の波形を所定時間分ずつ区切って得られるフレームのうちの先頭フレームについてＲｄパラメータを生成する処理である。第２のパラメータ生成処理１４４２ｂは、先頭フレーム以外のフレームについてＲｄパラメータを生成する処理である。このように先頭フレームについてのＲｄパラメータを生成する処理と、その他のフレームについてのＲｄパラメータを生成する処理とを別個に用意したのは、非特許文献４に開示の技術などの先行技術よりも少ない演算量で分析対象の音全体についてのＲｄパラメータの生成を可能とするためであり、この点に本実施形態の特徴が現れている。
【００２６】
第１のパラメータ生成処理１４４２ａの処理内容は、非特許文献４等に開示の従来の処理内容と特段に変わるとことはない。図４は、第１のパラメータ生成処理１４４２ａの流れを示すフローチャートである。図４に示すように、第１のパラメータ生成処理１４４２ａでは、制御部１１０は、まず、Ｒｄパラメータの候補として、予め定められた第１の範囲内で複数のパラメータ候補を生成する（ステップＳＡ１００）。ここで、複数のパラメータ候補の具体的な生成方法としては、標準的な声に対応する値（例えば、１．１）を基準値として所定の割合（例えば、５％や２．５％）ずつ増加させた値および減少させた値をそれぞれ所定の個数ずつ生成する態様（当該所定の個数をＬとすると２Ｌ＋１個のパラメータ候補を生成する態様）が考えられる。
【００２７】
例えば、上記基準値をＲｄ０とし、上記所定の割合を５％とし、Ｌ＝５とすると、Ｒｄ０×０．７５、Ｒｄ０×０．８、Ｒｄ０×０．８５、Ｒｄ０×０．９、Ｒｄ０×０．９、Ｒｄ０、Ｒｄ０×１．０５、Ｒｄ０×１．１、Ｒｄ０×１．１５、Ｒｄ０×１．２、Ｒｄ０×１．２５の合計１１個の候補パラメータを発生させる、といった具合である。なお、ステップＳＡ１００にて発生させる複数の候補パラメータは、ハリのある声に対応する値から息の成分の多い声に対応する値に亙っていることが好ましいことは言うまでもなく、この点を踏まえて上記割合および発生させるパラメータ候補の数（上記Ｌの値）を定めるようにすれば良い。
【００２８】
次いで、制御部１１０は、ステップＳＡ１００にて生成したパラメータ候補の各々について、ステップＳＡ１１０〜ステップＳＡ１４０の処理を実行する。例えば、上記の要領で１１個のパラメータ候補をステップＳＡ１００にて発生させた場合には、ステップＳＡ１１０〜ステップＳＡ１４０の処理は合計１１回実行される。ステップＳＡ１１０では、制御部１１０は声帯における音の波形（すなわち、音源波形）の候補となる音源波形候補をパラメータ候補とユーザＩ／Ｆ部１３０を介して指定された基本周波数ｆ０とに基づいてＬＦモデルにより生成する。ＬＦモデルを用いた音波形の生成の詳細については非特許文献４を参照されたい。本実施形態では、制御部１１０は、図３（ａ）に示す波形を基本周波数ｆ０に対応する周期の４周期分だけ連ねて音源波形候補を生成する。
【００２９】
ステップＳＡ１２０では、制御部１１０は、ステップＳＡ１１０にて生成した音源波形候補の周波数スペクトルと先頭フレームの周波数スペクトルを各々算出し、両周波数スペクトルに基づいて声道の周波数応答を推定する。すなわち、制御部１１０は、音源波形候補により波形が表される音が声道による調音を経て上記先頭フレームの音になったとした場合の当該声道の周波数応答を上記各周波数スペクトルに基づいて算出する。上記各周波数スペクトルの算出については高速フーリエ変換などの既存の技術を適宜用いれば良く、また、上記周波数応答の算出についても既存の技術を適宜用いるようにすれば良い。
【００３０】
ステップＳＡ１３０では、制御部１１０は、ステップＳＡ１２０にて推定した周波数応答に基づいて、声道を全極型フィルタとしてモデル化した場合の伝達関数（以下、声道伝達関数ＶＴＥ）をＬＰＣ分析などの手法を用いて算出し、この伝達関数を先頭フレームの波形に畳み込むことで音源波形を復元する。そして、ステップＳＡ１４０では、制御部１１０は、音源候補波形とステップＳＡ１３０にて復元した音源波形との差を評価するための評価値Ｅｒを以下の数２にしたがって算出する。
【数２】
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【００３１】
数２においてＥｄｇｅ（ｆ）は音源候補波形における周波数ｆの周波数成分のエネルギーであり、Ｅｄｇｒｄ（ｆ）は上記の要領で復元した音源波形における周波数ｆの周波数成分のエネルギーである。数２におけるＫは周波数ｆ０を下限周波数とし、周波数Ｍ×ｆ０を上限周波数とする周波数帯域に含まれる周波数ビンの個数であり、ｆは当該周波数ビンのインデックスである。数２において上限周波数を定める数値Ｍは、有声領域と見なされる調波成分の数を表し、本実施形態では非特許文献３を参考にＭ＝６とした。また、数２におけるＧｄｂは、以下の数３にしたがって算出される正規化ゲインであり、これは数１における値ＥＥの推定値に関連している。
【数３】
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数２および数３を参照すれば明らかように、本実施形態では上記評価値Ｅｒとして、周波数ｆ０からＭ×ｆ０までの音域におけるエネルギー差を表す値が用いられる。
【００３２】
ステップＳＡ１００にて生成したパラメータ候補の全てについて上記ステップＳＡ１１０からステップＳＡ１４０の処理を完了すると、制御部１１０は、評価値Ｅｒの絶対値が最も小さい音源波形候補に対応するパラメータ候補を当該先頭フレームについてのＲｄパラメータとして選択し（ステップＳＡ１５０）、当該第１のパラメータ生成処理１４４２ａを終了する。つまり、本実施形態では、上限周波数Ｍ×ｆ０よりも低い周波数の音域（より正確には、周波数ｆ０からＭ×ｆ０までの音域）におけるエネルギー差の絶対値が最も小さくなる音源波形候補が、音源波形との差が最も小さいものとして選択されるのである。なお、このステップＳＡ１５０では、制御部１１０は、選択したパラメータ候補について上記ステップＳＡ１３０にて算出した声道伝達関数ＶＴＥを表すデータと同ステップＳＡ１４０にて算出した評価値Ｅｒとを揮発性記憶部１４２の所定の記憶領域に書き込む処理も実行する。声道伝達関数ＶＴＥを表すデータと評価値Ｅｒとを揮発性記憶部１４２の所定の記憶領域に書き込むのは、これらを第２のパラメータ生成処理１４４２ｂで利用するためである。
以上が第１のパラメータ生成処理１４４２ａの処理内容である。
【００３３】
次いで、第２のパラメータ生成処理１４４２ｂについて説明する。この第２のパラメータ生成処理１４４２ｂは、分析対象の音の波形を所定時間分ずつ区切って得られるフレームのうちの先頭フレーム以外のフレームを先頭フレームに近いものから順に１つずつ処理対象フレームとして選択して実行される処理である。図５は、第２のパラメータ生成処理１４４２ｂの流れを示すフローチャートである。図５に示すように、制御部１１０は、まず、処理対象フレームのＲｄパラメータの候補として、１つ前のフレームについて生成したＲｄパラメータを中心とする第２の範囲内の複数のパラメータ候補を生成する（ステップＳＢ１００）。
【００３４】
例えば、先頭フレームの直後のフレームが処理対象フレームである場合には、第１のパラメータ生成処理１４４２ａにて生成されたＲｄパラメータを中心とする上記第２の範囲内で複数のパラメータ候補が生成される。このように、処理対象フレームのパラメータ候補を、１つ前のフレームについて生成したＲｄパラメータを中心とする第２の範囲内で生成するようにしたのは、隣接するフレーム間でＲｄパラメータの値が大きく変動することはないと考えられるからである。このため第２の範囲は上記第１の範囲よりも狭く定められている。例えば、ステップＳＡ１００にて前述した１１種類のパラメータ候補を発生させる場合には、このステップＳＢ１００では、１つ前のフレームについて生成したＲｄ０として、Ｒｄ０×０．９、Ｒｄ０×０．９５、Ｒｄ０、Ｒｄ０×１．０５およびＲｄ０×１．１の５種類のパラメータ候補を発生させる、といった具合である。
【００３５】
次いで、制御部１１０は、ステップＳＢ１００にて生成したパラメータ候補の各々について、ステップＳＢ１１０〜ステップＳＢ１３０の処理を実行する。ステップＳＢ１１０では、制御部１１０は、前述したステップＳＡ１１０と同様に、音源波形候補をパラメータ候補に基づいてＬＦモデルにより生成する。
【００３６】
ステップＳＢ１２０では、制御部１１０は、処理対象フレームの波形に１つ前のフレームについての処理にて使用した声道伝達関数ＶＴＥを畳み込み、音源波形を復元する。このように、１つ前のフレームについての処理にて使用した声導伝達関数ＶＴＥをそのまま使うのも、隣接するフレーム間で声道伝達関数ＶＴＥが大きく変動することはないと考えられるからである。ステップＳＢ１３０では、制御部１１０は、前述したステップＳＡ１４０と同様の処理により、音源候補波形とステップＳＢ１２０にて復元した音源波形との差を算出する。
【００３７】
ステップＳＢ１００にて生成したパラメータ候補の全てについて上記ステップＳＢ１１０からステップＳＢ１３０の処理を完了すると、制御部１１０は、前述したステップＳＡ１５０と同様に、評価値Ｅｒの絶対値が最も小さい音源波形候補に対応するパラメータ候補を処理対象フレームについてのＲｄパラメータとして選択する（ステップＳＢ１４０）。
【００３８】
ここで注目すべき点は、第２のパラメータ生成処理１４４２ｂは第１のパラメータ生成処理１４４２ａに比較して、実行に要する演算量が比較して少ない、という点である。前述したように、第２のパラメータ生成処理１４４２ｂは声道伝達関数ＶＴＥの生成のための処理を含んでいないからである。また、本実施形態では、ステップＳＢ１００において発生させるパラメータ候補の個数も第１のパラメータ生成処理１４４２ａのステップＳＡ１００にて発生させるパラメータ候補の個数よりも少なく、第２のパラメータ生成処理１４４２ｂにおけるステップＳＢ１１０〜ステップＳＢ１３０の繰り返し回数は、第１のパラメータ生成処理１４４２ａにおけるステップＳＡ１１０〜ステップＳＡ１４０の繰り返し回数よりも少ない。このように、１つのフレーム当たりの繰り返し回数の数が少ないことも演算量の削減に寄与している。
【００３９】
前述したように第１のパラメータ生成処理１４４２ａは非特許文献４に開示されたＲｄパラメータと同等の処理である。非特許文献４に開示の技術ではＲｄパラメータの生成対象の音の全てのフレームについて同一の処理でＲｄパラメータが生成される。これに対して本実施形態では、Ｒｄパラメータの生成対象の音を構成するフレームのうち、先頭フレームについては非特許文献４に開示のものと同等の処理（前述した第１のパラメータ生成処理１４４２ａ）によってＲｄパラメータの生成が行われるものの、後続の他のフレームについてより演算量の少ない処理（前述した第２のパラメータ生成処理１４４２ｂ）によってＲｄパラメータの生成が行われる。このため、本実施形態によれば、分析対象の音について従来よりも少ない演算量でその音源（声帯）の特徴を表すＲｄパラメータを生成することが可能になる。
【００４０】
本実施形態の効果を検証するため、本出願人は、男性の音声および女性の音声のモデルとして、定常部分の歌唱をエミュレーションした基本周波数ｆ０＝１１０Ｈｚの合成歌唱音声と基本周波数ｆ０＝４４０Ｈｚの合成歌唱音声を分析対象として、ＭＳＰおよびＳｐｅｃＴｉｍｅの各従来手法との比較を行った。なお、上記合成歌唱音声は、ＬＦモデルにしたがって生成された音信号に、非特許文献６に開示の２コンポーネント変調ホワイトノイズモデルにより生成したノイズを混合し、さらに、実際の母音の歌唱音声からマニュアル設定したＬＦ信号を差し引き全極のエンベロープを推定することで生成した声道伝達関数ＶＴＥを畳み込んで生成したものである。本評価では、Ｒｄパラメータ＝０．６、１．１および２．５の３種類を用いた。また、本評価では、図６に示す要領で基本周波数ｆ０およびパラメータＥＥに最大で５％の偏差の正弦波変調を掛け、さらに、通常の音声に見られるジッターやシーマをシミュレートするために基本周波数ｆ０およびパラメータＥＥにフレーム毎に乱数変動を加えて合成歌唱音声を生成した。なお、声道伝達関数ＶＴＥについては時間変化しないものとした。
【００４１】
図７（ａ）には、本実施形態の手法（図７（ａ）では“ＮＬＢＥ”と表記、図７（ｂ）および図７（ｃ）においても同様）、ＭＳＰおよびＳｐｅｃＴｉｍｅの各手法により生成されたＲｄパラメータと音声合成の際に使用されたＲｄパラメータとの自乗誤差の平均値（Ｒｄ＝０．６、１．１および２．５の各々についての自乗誤差の平均）が、性別（男性の合成歌唱音声の基本周波数ｆ０は１１０Ｈｚ、女性の合成歌唱音声の基本周波数ｆ０は４４０Ｈｚ）毎、および母音毎に掲載されている。図７（ａ）を参照すれば明らかよりに、本実施形態によれば、ＳｐｅｃＴｉｍｅには及ばないものの、概ねＭＳＰよりも良好な結果が得られている。
【００４２】
図７（ｂ）には、Ｒｄ＝０．６（low Rd）、１．１（modal）および２．５（High Rd）の各々の場合についての上記自乗誤差が、基本周波数ｆ０＝１１０Ｈｚ（Low
pitch）の場合と基本周波数ｆ０＝４４１０Ｈｚ（High pitch）の場合に分けて掲載されている。Ｒｄパラメータの値が小さく音源波形がインパルス状になっていると、基本周波数ｆ０が低い場合には、声道伝達関数ＶＴＥ畳み込み後のオーバーラップが小さく、誤差が小さくなっていることが判る。また、図７（ｂ）からも、本実施形態によれば、ＳｐｅｃＴｉｍｅには及ばないものの、概ねＭＳＰよりも良好な結果が得られていることが判る。
【００４３】
図７（ｃ）には、非周期性の大きさを変えた場合の自乗誤差が掲載されている。図７（ｃ）からは、本実施形態の手法は非周期性に対してロバストであることが判り、また、他の手法は調波構造の劣化によって基本周波数成分の変動に敏感に反応していると推測される。
【００４４】
このように、本実施形態によれば、声帯から発せられ声道による調音を経て放射された音声から、従来用よりも少ない演算量で声帯の特徴を表すＲｄパラメータを生成することが可能になる。なお、より好ましい態様においては、ステップＳＢ１４０にて選択したパラメータに対応する音源波形候補と音源波形との差を示す評価値Ｅｒが所定の基準値よりも小さい場合には、当該評価値Ｅｒを新たな基準値として設定し直すとともに共鳴管の周波数応答を推定し直すようにしても良い。このような態様によれば、隣接するフレーム間で声道伝達関数ＶＴＥに無視し得ない相違が発生した場合にも対処することが可能になるからである。
【００４５】
以上本発明の実施形態について説明したが、この実施形態を以下のように変形しても勿論良い。
（１）上記実施形態では、基本周波数ｆ０から当該基本周波数ｆ０のＭ（Ｍ＝３〜６、上記実施形態ではＭ＝６）倍の周波数までの音域におけるエネルギー差が最も小さくなる音源波形候補を、音源波形との差が最も小さい音源波形候補にとして選択した。しかし、自乗平均位相基準によりＲｄパラメータを選択する手法（非特許文献３参照）や結合スペクトル時間コスト関数を用いてＲｄパラメータを選択する手法（非特許文献４参照）などの他の手法を用いても勿論良い。要は、音源波形と音源波形候補とを何らかの基準にしたがって比較して音源波形との差が最も小さい音源波形候補を特定し、その音源波形候補に対応するＲｄパラメータを選択する態様であれば良い。
【００４６】
（２）上記実施形態では、音源の特徴を表すパラメータとしてＲｄパラメータを用いたが、Ｒａ、ＲｋおよびＲｇの３種のパラメータをＲｄパラメータの代わりに用いても勿論良い。また、上記実施形態では第２の範囲を第１の範囲よりも狭くしたが、両者を同じ広さとしても勿論良く、また、第２の範囲の方を広くしても勿論良い。また、上記実施形態の第２のパラメータ生成処理１４４２ｂでは、１つ前のフレームについて生成したＲｄパラメータを中心として対称に各パラメータ候補を生成（換言すれば、１つ前のフレームについて生成したＲｄパラメータを中心として第２の範囲を設定）したが、非対称に各パラメータ候補を生成しても良い。要は、１つ前のフレームについて生成したＲｄパラメータを含む第２の範囲内でパラメータ候補を生成する態様であれば良い。また、上記実施形態では、分析対象の音の基本周波数をユーザに指定させたが、当該音の波形を表す音データを解析して基本周波数を推定し、その推定値を用いてパラメータ候補や音源波形候補を生成する処理を制御部１１０に実行させても良い。なお、基本周波数の推定方法としては既存の技術を適宜利用すれば良い。
【００４７】
（３）上記実施形態では、歌唱合成技術により合成された合成歌唱音声の声質を分類する場合について説明したが、人の歌声の波形を表す音データの声質の分類に本発明を適用しても良い。例えば、歌手や声優などの歌唱音声の波形を複数の素片に分割してデータベース化し、素片連結方式の歌唱合成にて用いる歌唱合成用データベースを生成するデータベース生成装置に本発明を適用することが考えられる。このような態様によれば、各音声素片の波形を表す音データ毎にＲｄパラメータを生成し当該Ｒｄパラメータの表す声質毎に各素片を分類してデータベース化することが可能になり、声質を指定した歌唱合成を行うことが可能になる。
【００４８】
また、本発明の音分析装置による分析対象の音データは歌唱音声の音データには限定されず、管楽器の演奏音の波形を表す音データであっても良い。管楽器においても、音源から発せられた音が共鳴管による調音を経て演奏音として放音されることに変わりはなく、本発明を適用することで音源を特徴づけるパラメータを生成できると期待されるからである。
【００４９】
（４）上記実施形態では、外部機器Ｉ／Ｆ部１２０に接続されたＵＳＢメモリに記憶されている音データを分析対象としたが、インターネットなどの電気通信回線経由で送信されている音データを分析対象とし、フレーム毎に生成したＲｄパラメータを当該音データの送信元へ返信するようにしても良い。このような態様によれば、所謂クラウド形態の分析サービスを提供することが可能になる。また、上記実施形態では、本発明の特徴を顕著に示す第１のパラメータ生成処理１４４２ａおよび第２のパラメータ生成処理１４４２ｂをソフトウェアにより実現した。しかし、分析対象の音の波形を表す音データを所定時間長分のフレームに区切る手段と、第１のパラメータ生成処理１４４２ａを実行する手段と、第２のパラメータ生成処理１４４２ｂを実行する手段の各々を電子回路により構成し、これら電子回路を組み合わせて音分析装置１０を構成しても勿論良い。
【００５０】
（５）上記実施形態では、本発明の特徴を顕著に示す分析処理を制御部１１０に実行させる分析プログラム１４４２が音分析装置１０の不揮発性記憶部１４４に予め記憶されていた。しかし、分析プログラム１４４２をＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk-Read Only Memory）などのコンピュータ読み取り可能な記録媒体に書き込んで配布しても良く、また、インターネットなどの電気通信回線経由のダウンロードにより配布しても良い。このようにして配布される分析プログラム１４４２にしたがって一般的なコンピュータを作動させることで当該コンピュータを上記実施形態の音分析装置１０として機能させることが可能になるからである。
【符号の説明】
【００５１】
１０…音分析装置、１１０…制御部、１２０…外部機器Ｉ／Ｆ部、１３０…ユーザＩ／Ｆ部、１４０…記憶部、１４２…揮発性記憶部、１４４…不揮発性記憶部、１５０…バス。
【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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