(57)【要約】【課題】音声合成によって会話文を読上げた合成音を出力する際に、会話文に対する合成音に適切な表情を付与すること。【解決手段】文章読上げ処理では、指定文章データを情報処理サーバから取得する（Ｓ１１５）。その指定文章データを解析して、指定文章データによって表される文章に含まれている文それぞれを特定する文章分割処理を実行し（Ｓ１２５）その特定された各文を解析して、各文が、地の文であるか、会話文であるか、混在文であるかを特定する文構造判定処理を実行する（Ｓ１３０）。その特定された各文の文構造に従って、対象説明文を特定するとともに、その特定した結果に基づいて、特定会話文における表情を特定する表情特定処理を実行する（Ｓ１３５）。その特定した表情が特定会話文に対して付与されるように音声合成して合成音声を出力する音声合成処理を実行する（Ｓ１４５）。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
指定された文章を構成する文字列を表す文章データを取得する文章取得手段と、
前記文章取得手段で取得された文章データによって表される文章に含まれる各文の少なくとも一部分が、会話文であるか地の文であるかを特定する文構造特定手段と、
前記文構造特定手段で特定した会話文の一つを特定会話文とし、前記特定会話文について説明する少なくとも一つの地の文である対象説明文の意味を解析した結果に基づいて、当該特定会話文における表情を推定する表情推定手段と、
前記表情推定手段にて推定した表情が前記特定会話文に反映されるように音声合成した合成音を出力する音声合成手段と
を備えることを特徴とする音声出力装置。
【請求項２】
前記表情推定手段は、
前記文構造特定手段での特定の結果、前記文章データ中に、前記会話文と前記地の文とが一文の中に含まれる混在文が存在する場合、当該混在文に含まれる会話文を前記特定会話文とし、当該混在文に含まれる地の文を前記対象説明文とする
ことを特徴とする請求項１に記載の音声出力装置。
【請求項３】
前記表情推定手段は、
前記文構造特定手段での特定の結果、前記地の文の一つ前の文または一つ後ろの文のうち、少なくともいずれか一方に前記会話文が存在していれば、当該会話文を前記特定会話文とし、当該地の文を前記対象説明文とする
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の音声出力装置。
【請求項４】
前記表情推定手段は、
前記対象説明文に含まれる単語それぞれが有する意味に対応する表情を集計し、その集計した結果、最多値に対応した表情を、前記特定会話文の表情とする
ことを特徴とする請求項１から請求項３までのいずれか一項に記載の音声出力装置。
【請求項５】
前記文構造特定手段は、
前記文章データに含まれる文章を構成単位としての段落である特定段落ごとに分割し、前記特定段落それぞれに含まれる各文の少なくとも一部が、会話文であるか地の文であるかを特定し、
前記表情推定手段は、
前記特定会話文と同一の前記特定段落に含まれている地の文を前記対象説明文とする
ことを特徴とする請求項１から請求項４までのいずれか一項に記載の音声出力装置。
【請求項６】
指定された文章を構成する文字列を表す文章データを取得する文章取得手順と、
前記文章取得手順で取得された文章データによって表される文章に含まれる各文の少なくとも一部分が、会話文であるか地の文であるかを特定する文構造特定手順と、
前記文構造特定手順で特定した会話文の一つを特定会話文とし、前記特定会話文について説明する少なくとも一つの地の文である対象説明文の意味を解析した結果に基づいて、当該特定会話文における表情を推定する表情推定手順と、
前記表情推定手順にて推定した表情が、前記特定会話文に反映されるように音声合成した合成音を出力する音声合成手順と
を備えることを特徴とする音声出力方法。
【請求項７】
指定された文章を構成する文字列を表す文章データを取得する文章取得手順と、
前記文章取得手順で取得された文章データによって表される文章に含まれる各文の少なくとも一部分が、会話文であるか地の文であるかを特定する文構造特定手順と、
前記文構造特定手順で特定した会話文の一つを特定会話文とし、前記特定会話文について説明する少なくとも一つの地の文である対象説明文の意味を解析した結果に基づいて、当該特定会話文における表情を推定する表情推定手順と、
前記表情推定手順にて推定した表情が、前記特定会話文に反映されるように音声合成した合成音を出力する音声合成手順とを、
コンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文章データに基づく合成音を出力する音声出力装置、音声出力方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、周知の音声合成技術を用いて、入力された文章データを読み上げる文章読上げ装置が知られている（特許文献１参照）。
この特許文献１に記載された文章読上げ装置（音声出力装置）では、入力された文章データに含まれる“かぎ括弧”に従って文章データに含まれる会話文を特定し、その特定した会話文の文脈を解析した結果に基づいて当該会話文の属性を特定する。そして、特許文献１に記載された文章読上げ装置では、特定した会話文の属性を有した合成音となるように音声合成することがなされている。なお、ここでいう属性とは、会話文を発した登場人物の性別や年齢などである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平０５−３１３６８５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、文章読上げ装置においては、音声合成によって会話文を読み上げた合成音に対して、当該会話文に適した表情を付与することが求められている。
しかしながら、特許文献１に記載された文章読上げ装置では、会話文の属性は特定しているものの、当該会話文における表情は特定していない。このため、特許文献１に記載された文章読上げ装置では、音声合成によって会話文を読上げた合成音に対して、当該会話文に適した表情を付与することができないという課題がある。
【０００５】
つまり、従来の技術では、音声合成によって文章データを読上げた合成音を出力する際に、会話文の合成音に適切な表情を付与することが困難であるという問題がある。
そこで、本発明は、音声合成によって会話文を読上げた合成音を出力する際に、会話文に対する合成音に適切な表情を付与することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するためになされた第一発明の音声出力装置は、文章取得手段と、文構造特定手段と、表情推定手段と、音声合成手段とを備えることを特徴としている。
文章取得手段は、指定された文章を構成する文字列を表す文章データを取得する。文構造特定手段は、文章取得手段で取得された文章データによって表される文章に含まれる各文の少なくとも一部分が、会話文であるか地の文であるかを特定する。表情推定手段は、文構造特定手段で特定した会話文の一つを特定会話文とし、特定会話文について説明する少なくとも一つの地の文である対象説明文の意味を解析した結果に基づいて、当該特定会話文における表情を推定する。音声合成手段は、表情推定手段にて推定した表情が特定会話文に反映されるように音声合成した合成音を出力する。
【０００７】
このような音声出力装置によれば、対象説明文に基づいて特定会話文の表情を推定することができ、音声合成によって特定会話文を読み上げた合成音に対して、当該特定会話文に適した表情を付与することができる。
【０００８】
つまり、第一発明の音声出力装置によれば、音声合成によって会話文を読上げた合成音を出力する際に、会話文に対する合成音に適切な表情を付与することができる。
なお、第一発明における「表情」とは、少なくとも、会話文における感情や情緒、情景、状況を含む概念である。
【０００９】
文の中には、会話文と地の文とが一文の中に含まれる混在文も存在する。この混在文に含まれる地の文は、通常、当該混在文に含まれる会話文を説明している可能性が高い。
このため、第一発明における表情推定手段は、文構造特定手段での特定の結果、文章データ中に混在文が存在する場合、当該混在文に含まれる会話文を特定会話文とし、当該混在文に含まれる地の文を対象説明文としても良い。
【００１０】
このような音声出力装置によれば、混在文に含まれる地の文の意味に基づいて、混在文に含まれる会話文の表情を推定するため、その推定精度は高いものとなる。
すなわち、第一発明の音声出力装置によれば、混在文に含まれる会話文に対し、適切な表情を付与できる。
【００１１】
また、地の文単体からなる文は、当該地の文の一つ前または一つ後ろの文中に含まれる会話文について説明していることが多い。
このため、第一発明における表情推定手段は、地の文の一つ前の文または一つ後ろの文のうち、少なくともいずれか一方に会話文が存在していれば、当該会話文を特定会話文とし、当該地の文を対象説明文とすれば良い。
【００１２】
このような第一発明の音声出力装置によれば、会話文のみからなる一つの文であっても、その会話文について説明している説明対象文を特定することができ、その説明対象文に基づいて当該会話文の表情を推定できる。
【００１３】
さらに、第一発明における表情推定手段は、対象説明文に含まれる単語それぞれが有する意味に対応する表情を集計し、その集計した結果、最多値に対応した表情を、特定会話文の表情としても良い。
【００１４】
このような音声出力装置によれば、集計した結果が最多値である表情を、特定会話文における表情としているため、各会話文に対してより適切な表情を推定できる。特に、本発明の音声出力装置によれば、一つの会話文に対して複数の対象説明文が存在する場合であっても、当該会話文に最適な表情を推定できる。
【００１５】
また、地の文は、同一の段落に含まれている会話文について説明している可能性が高い。
本発明における文構造特定手段は、文章データに含まれる文章を構成単位としての段落である特定段落ごとに分割し、特定段落それぞれに含まれる各文の少なくとも一部が、会話文であるか地の文であるかを特定するようにしても良い。この場合、本発明における表情推定手段は、特定会話文と同一の特定段落に含まれている地の文を対象説明文としても良い。
【００１６】
このような音声出力装置によれば、特定段落に含まれている地の文に基づいて会話文における表情を推定するため、当該表情の推定精度をより向上させることができる。
ところで、本願に係る発明は、音声合成によって生成された合成音を出力する音声出力方法としてなされたものでもよい。
【００１７】
この場合、本発明の音声出力方法は、指定された文章を構成する文字列を表す文章デー
タを取得する文章取得手順と、その取得した文章データによって表される文章に含まれる各文の少なくとも一部分が、会話文であるか地の文であるかを特定する文構造特定手順と、その特定した会話文の一つを特定会話文とし、特定会話文について説明する少なくとも一つの地の文である対象説明文の意味を解析した結果に基づいて、当該特定会話文における表情を推定する表情推定手順と、その推定した表情が、その特定会話文に反映されるように音声合成した合成音を出力する音声合成手順とを備えることを特徴とする。
【００１８】
このような音声出力方法によれば、複数の異なる装置に各手順を実行させることができる。この結果、本発明の音出力方法によれば、複数の装置を備えたシステムを請求項１に係る音声出力装置として動作させることができる。
【００１９】
さらに、本願に係る発明は、コンピュータに実行させるプログラム（第三発明）としてなされたものでも良い。
この場合、本発明のプログラムは、指定された文章を構成する文字列を表す文章データを取得する文章取得手順と、その取得した文章データによって表される文章に含まれる各文の少なくとも一部分が、会話文であるか地の文であるかを特定する文構造特定手順と、その特定した会話文の一つを特定会話文とし、特定会話文について説明する少なくとも一つの地の文である対象説明文の意味を解析した結果に基づいて、当該特定会話文における表情を推定する表情推定手順と、その推定した表情が、その特定会話文に反映されるように音声合成した合成音を出力する音声合成手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００２０】
本発明のプログラムが、このようになされていれば、例えば、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、ハードディスク等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録し、必要に応じてコンピュータにロードさせて起動することや、通信回線を介して必要に応じてコンピュータに取得させて起動することにより用いることができる。そして、コンピュータに各手順を実行させることで、そのコンピュータを、請求項１に記載された音声出力装置として機能させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】全体構成を示すブロック図である。
【図２】第一実施形態における文章読上げ処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図３】段落分割処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図４】第一実施形態における文章分割処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図５】文構造判定処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図６】第一実施形態における表情特定処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図７】文タイプ特定処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図８】表情割当処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図９】表情推定処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１０】表情候補導出処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１１】（Ａ）段落分割処理の処理結果、（Ｂ）第一実施形態における文構造判定処理の処理結果を示す図である。
【図１２】（Ａ）文タイプ特定処理の処理結果、（Ｂ），（Ｃ）第一実施形態における表情特定処理の処理結果を示す図である。
【図１３】音声合成処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１４】第二実施形態における文章読上げ処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１５】第二実施形態における文章分割処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１６】第二実施形態における表情特定処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１７】（Ａ）第二実施形態における文構造判定処理の処理結果、（Ｂ），（Ｃ）第二実施形態における表情特定処理の処理結果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下に本発明の実施形態を図面と共に説明する。
［第一実施形態］
〈音声合成システム〉
図１に示す音声合成システム１は、ユーザが指定した文章データＷＴの内容を、ユーザが指定した特徴の合成音にて出力するシステムである。この音声合成システム１では、ユーザが指定した文章データＷＴを解析するとともに、少なくとも、予め登録された複数の音声データＳＤの中から、当該音声合成システム１のユーザが希望する音声データＳＤを抽出して音声合成を実行する。
【００２３】
これを実現するために、音声合成システム１は、少なくとも一つの情報処理サーバ１０と、少なくとも一つの音声出力端末６０とを備えている。なお、本実施形態における音声合成システム１は、音声出力端末６０を複数台備えている。
〈情報処理サーバ〉
情報処理サーバ１０は、通信部１２と、制御部２０と、記憶部３０とを備え、少なくとも、文章を構成する文字列を表す文章データＷＴと、予め入力された音声の音声特徴量を少なくとも含む音声データＳＤと、表情が付与された音声の傾向を表す表情データＥＴとが格納されたサーバである。
【００２４】
通信部１２は、通信網を介して、情報処理サーバ１０が外部との間で通信を行う。本実施形態における通信網とは、例えば、公衆無線通信網やネットワーク回線である。
制御部２０は、電源が切断されても記憶内容を保持する必要がある処理プログラムやデータを格納するＲＯＭ２２と、処理プログラムやデータを一時的に格納するＲＡＭ２４と、ＲＯＭ２２やＲＡＭ２４に記憶された処理プログラムに従って各種処理を実行するＣＰＵ２６とを少なくとも有した周知のコンピュータを中心に構成されている。この制御部２０は、通信部１２や記憶部３０を制御する。
【００２５】
記憶部３０は、記憶内容を読み書き可能に構成された不揮発性の記憶装置である。この記憶装置とは、例えば、ハードディスク装置やフラッシュメモリなどである。
記憶部３０には、文章データＷＴと、音声データＳＤと、表情データＥＴとが格納されている。
【００２６】
文章データＷＴは、例えば、書籍をテキストデータ化したデータであり、書籍ごとに予め用意されている。ここでいう書籍とは、小説などである。
音声データＳＤは、音声パラメータＰＶiと、タグデータＴＧiとを発声者ごとに対応付けたデータである。
【００２７】
音声パラメータＰＶは、人が発した音の波形ごとに用意されるものであり、当該音声波形ｉを表す少なくとも一つの特徴量である。この特徴量は、いわゆるフォルマント合成に用いる音声の特徴量であり、発声者ごと、かつ、音素ごとに用意される。音声パラメータＰＶにおける特徴量として、発声音声における各音素での基本周波数Ｆ０、メル周波数ケプストラム（ＭＦＣＣ）、音素長、パワー、およびそれらの時間差分を少なくとも備えている。
【００２８】
タグデータＴＧは、音声パラメータＰＶによって表される音の性質を表すデータであり、発声者の特徴を表す発声者特徴情報と、当該音声が発声されたときの発声者の表情を表す表情情報とを少なくとも含む。発声者特徴情報には、例えば、発声者の性別、年齢などを含む。また、表情情報は、表情としての感情を表す情報に加えて、発声したときの情景、情緒や、雰囲気などを表す情報や、発声者の表情を推定するために必要な情報を含んでも良い。
【００２９】
表情データＥＴは、表情ごとに表出される音声パラメータＰＶの傾向を表すデータである。本実施形態における表情データＥＴは、音声データＳＤをクラスタリングすることで生成され、代表タグデータＴＤと、代表パラメータＤＰＶと、分散パラメータＣＰＶ＿Ｖとが、それぞれに対応するクラスタごとに対応付けられている。
【００３０】
代表タグデータＴＤとは、各クラスタに含まれるタグデータＴＧ群の中で、当該クラスタを代表するタグデータＴＧである。
代表パラメータＤＰＶは、クラスタにおける平均パラメータＣＰＶ＿Ａと基準パラメータＮＰＶとの差分である。ここでいう平均パラメータＣＰＶ＿Ａとは、各クラスタに含まれる音声パラメータＰＶの平均値である。また、ここでいう基準パラメータＮＰＶとは、特定条件を満たす全ての音声パラメータＰＶの平均値である。ただし、ここでいう特定条件とは、タグデータＴＧにおける表情が自然体であることを表していることである。
【００３１】
分散パラメータＣＰＶ＿Ｖは、各クラスタに含まれる音声パラメータＰＶの分散である。
〈音声出力端末〉
この音声出力端末６０は、通信部６１と、情報受付部６２と、表示部６３と、音入力部６４と、音出力部６５と、記憶部６６と、制御部７０とを備えている。本実施形態における音声出力端末６０として、例えば、周知の携帯端末を想定しても良いし、いわゆるパーソナルコンピュータといった周知の情報処理装置を想定しても良い。なお、携帯端末には、周知の電子書籍端末や、携帯電話、タブレット端末などの携帯情報端末を含む。
【００３２】
通信部６１は、通信網を介して音声出力端末６０が外部との間で情報通信を行う。情報受付部６２は、入力装置（図示せず）を介して入力された情報を受け付ける。表示部６３は、制御部７０からの信号に基づいて画像を表示する。
【００３３】
音入力部６４は、音を電気信号に変換して制御部７０に入力する装置であり、例えば、マイクロホンである。音出力部６５は、音を出力する周知の装置であり、例えば、ＰＣＭ音源と、スピーカとを備えている。記憶部６６は、記憶内容を読み書き可能に構成された不揮発性の記憶装置である。記憶部６６には、各種処理プログラムや各種データが記憶される。
【００３４】
また、制御部７０は、ＲＯＭ７２、ＲＡＭ７４、ＣＰＵ７６を少なくとも有した周知のコンピュータを中心に構成されている。
制御部７０のＲＯＭ７２には、ユーザが指定した文章データＷＴを解析すると共に、その解析結果に基づいて、予め登録された複数の音声データＳＤの中から、ユーザが希望する音声データＳＤを抽出して音声合成を実行する文章読上げ処理を、制御部７０が実行するための処理プログラムが格納されている。
【００３５】
文章データＷＴを解析する場合には、文章データＷＴを記憶部３０から読み出すときにファイルの拡張子などから、文字データＷＴのテキストデータの種類を特定し、テキストデータの種類に応じた文字記号（文字コード）を特定してから、文章を解析する。例えば
、テキストデータに含まれる、ラインフィード（ＬＦ）、キャリッジリターン（ＣＲ）などの文字記号を、改行記号と区別したりする。
〈文章読上げ処理〉
音声出力装置の制御部７０が実行する文章読上げ処理は、音声出力端末６０の情報受付部６２を介して起動指令が入力されると起動される。
【００３６】
文章読上げ処理は、起動されると、図２に示すように、まず、情報受付部６２を介して入力された情報（以下、文章指定情報と称す）を取得する（Ｓ１１０）。このＳ１１０にて取得する文章指定情報とは、音声合成による読み上げの実行を希望する文章データＷＴを指定する情報である。
【００３７】
続いて、Ｓ１１０にて取得した文章指定情報に対応する文章データＷＴ（以下、「指定文章データ」と称す）を、情報処理サーバ１０の記憶部３０から取得する（Ｓ１１５）。
さらに、指定文章データを解析して、指定文章データによって表される文章の各段落を特定する段落分割処理を実行する（Ｓ１２０）。その段落分割処理（Ｓ１２０）にて特定された段落ごとに、各段落に含まれている文それぞれを特定する文章分割処理を実行する（Ｓ１２５）。そして、文章分割処理（Ｓ１２５）にて特定された各文を解析して、各文が、地の文であるか、会話文であるか、地の文と会話文とが一文中に混在する混在文であるかを表す文構造を特定する文構造判定処理を実行する（Ｓ１３０）。
【００３８】
続いて、文構造判定処理にて特定された各文の文構造に従って、会話文に対する説明文である対象説明文を特定するとともに、その特定した結果に基づいて、当該会話文における表情を特定する表情特定処理を実行する（Ｓ１３５）。
【００３９】
さらに、情報受付部６２を介して入力された出力性質情報を取得する（Ｓ１４０）。この出力性質情報とは、発声者特徴情報に対応する情報であり、例えば、合成音として出力する音の性質としての発声者の性別や年齢などである。
【００４０】
続いて、指定文章データの内容を音声合成によって読み上げた合成音声を生成して出力する音声合成処理を実行する（Ｓ１４５）。
その後、本文章読上げ処理を終了する。
〈段落分割処理〉
文章読上げ処理のＳ１２０にて起動される段落分割処理は、起動されると、図３に示すように、指定文章データの最初の文字記号を取得する（Ｓ２１０）。ここでいう文字記号とは、文章中に用いられる記号であり、具体的には、文字そのものの他に、かぎ括弧や感嘆符などの符号を含むものである。
【００４１】
続いて、取得した文字記号が“閉じ括弧”（」）であるか否かを判定する（Ｓ２１５）。一般的な文章では、“」”を会話文の終わりとして用いていることから、このＳ２１５での判定の結果、取得した文字記号が“閉じ括弧”でなければ（Ｓ２１５：ＮＯ）、取得した文字記号が“句点”あるか否かを判定する（Ｓ２２０）。このＳ２２０での判定の結果、取得した文字記号が“句点”でなければ（Ｓ２２０：ＮＯ）、詳しくは後述するＳ２４０へと移行する。
【００４２】
一方、Ｓ２２０での判定の結果、取得した文字記号が“句点”ある場合（Ｓ２２０：ＹＥＳ）、または、Ｓ２１５での判定の結果、取得した文字記号が“閉じ括弧”である場合（Ｓ２１５：ＹＥＳ）には、指定文章データにおける文章の流れに沿った次の文字記号を取得する（Ｓ２２５）。
【００４３】
そして、Ｓ２２５にて取得した文字記号が“改行記号”であるか否かを判定する（Ｓ２
３０）。この判定の結果、文字記号が“改行記号”であれば（Ｓ２３０：ＹＥＳ）、本Ｓ２３５を前回実行した以降に取得した文字列である取得文字列を、一つの段落を構成する文章そのものとし、当該段落を識別する段落識別情報（以下、「段落ＩＤ」と称す）と対応付けて記憶する（Ｓ２３５）。その後、Ｓ２４０へと移行する。
【００４４】
なお、このＳ２３５にて記憶される、段落ＩＤと、当該段落ＩＤによって識別される段落を構成する文章そのものとを対応付けた情報を段落情報と称す。
一方、Ｓ２３０での判定の結果、取得した文字記号が“改行記号”でなければ（Ｓ２３０：ＮＯ）、Ｓ２３５を実行することなくＳ２４０へと移行する。
【００４５】
そのＳ２４０では、当該指定文章データにおける文章の流れに沿った次の文字記号が、指定文章データ中に含まれているか否かを判定する。そして、Ｓ２４０での判定の結果、次の文字記号が含まれていれば（Ｓ２４０：ＹＥＳ）、その次の文字記号を取得し（Ｓ２４５）、Ｓ２１５へと戻る。
【００４６】
一方、Ｓ２４０での判定の結果、次の文字記号が含まれていなければ（Ｓ２４０：ＮＯ）、指定文章データにおける文章の最後の文字記号まで、Ｓ２１５からＳ２４５の処理が終了したものとし、本段落分割処理を終了して文章読上げ処理のＳ１２５へと移行する。
【００４７】
つまり、本実施形態の段落分割処理では、指定文章データによって表される文章を解析し、当該文章を構成する各段落を特定する。よって、本実施形態の段落分割処理を実行した結果として、図１１（Ａ）に示す、文章データに含まれている文を段落ごとに分類した段落情報が生成される。
〈文章分割処理〉
文章読上げ処理のＳ１２５にて起動される文章分割処理は、図４に示すように、起動されると、段落情報から特定される最初の段落における最初の文字記号を取得する（Ｓ３１０）。
【００４８】
そして、取得した文字記号が“開き括弧”（「）であるか否かを判定する（Ｓ３１５）。一般的な文章では、“「”を会話文の始まりとして用いていることから、このＳ３１５での判定の結果、取得した文字記号が“開き括弧”でなければ（Ｓ３１５：ＮＯ）、詳しくは後述するＳ３３５へと移行する。
【００４９】
一方、Ｓ３１５での判定の結果、取得した文字記号が“開き括弧”であれば（Ｓ３１５：ＹＥＳ）、指定文章データにおける文章の流れに沿った次の文字記号を取得する（Ｓ３２０）。そして、Ｓ３２０にて取得した文字記号が“閉じ括弧”であるか否かを判定する（Ｓ３２５）。このＳ３２５での判定の結果、文字記号が“閉じ括弧”であれば（Ｓ３２５：ＹＥＳ）、Ｓ３２０へと戻る。
【００５０】
一方、文字記号が“閉じ括弧”でなければ（Ｓ３２５：ＮＯ）、Ｓ３２０にて取得した文字記号が改行記号（以下、“改行”と称す)であるか否かを判定する（Ｓ３３０）。このＳ３３０での判定の結果、文字記号が“改行”でなければ（Ｓ３３０：ＮＯ）、Ｓ３３５へと移行する。
【００５１】
そのＳ３３５では、取得した文字記号が“句点”であるか否かを判定する。このＳ３３５での判定の結果、取得した文字記号が“句点”である場合（Ｓ３３５：ＹＥＳ）、または、Ｓ３３０での判定の結果、Ｓ３２０にて取得した文字記号が“改行”である場合（Ｓ３２０：ＹＥＳ）には、Ｓ３４０へと移行する。
【００５２】
そのＳ３４０では、本Ｓ３４０を前回実行した以降に取得した文字記号の列を、一つの
文そのものとし、当該文を識別する文識別情報（以下、「文ＩＤ」と称す）および段落ＩＤと対応付けて記憶する。その後、Ｓ３４５へと移行する。
【００５３】
なお、このＳ３４０にて記憶される、段落ＩＤと、文ＩＤと、段落ＩＤおよび文ＩＤによって識別される文を構成する文字記号の列とを対応付けた情報を文情報と称す。
Ｓ３３５での判定の結果、取得した文字記号が“句点”でない場合（Ｓ３３５：ＮＯ）には、Ｓ３４０を実行することなく、Ｓ３４５へと移行する。
【００５４】
そのＳ３４５では、Ｓ３１５からＳ３４０までのステップを実行した段落に、文章の流れに沿った次の文字記号が含まれているか否かを判定する。そして、Ｓ３４５での判定の結果、次の文字記号が含まれていれば（Ｓ３４５：ＹＥＳ）、その次の文字記号を取得し（Ｓ３６０）、Ｓ３１５へと戻る。
【００５５】
一方、Ｓ３４５での判定の結果、次の文字記号が含まれていなければ（Ｓ３４５：ＮＯ）、段落情報から特定される次の段落が存在するか否かを判定する（Ｓ３５０）。このＳ３５０での判定の結果、次の段落が存在すれば（Ｓ３５０：ＹＥＳ）、その次の段落を取得する（Ｓ３５５）。さらに、Ｓ３５５にて取得した段落の最初の文字記号を取得して（Ｓ３６０）、Ｓ３１５へと戻る。
【００５６】
なおＳ３５０での判定の結果、次の段落が存在しなければ（Ｓ３５０：ＮＯ）、指定文章データにおける文章の最後の文字記号まで、Ｓ３１５からＳ３４０の処理が終了したものとして、本文章分割処理を終了し、文章読上げ処理のＳ１３０へと移行する。
【００５７】
つまり、本実施形態の文章分割処理では、指定文章データによって表される文章を解析し、各段落に含まれている各文を特定し、段落ＩＤと、文ＩＤと、段落ＩＤおよび文ＩＤによって識別される文を構成する文字記号の列とを対応付けた文情報を生成する。
〈文構造判定処理〉
文章読上げ処理のＳ１３０にて起動される文構造判定処理は、図５に示すように、起動されると、指定文章データにおける文章の流れに沿った最初の文を取得する（Ｓ４１０）。
【００５８】
続いて、取得した文における最初の文字記号が“開き括弧”、および最後の文字記号が“閉じ括弧”であるか否かを判定する（Ｓ４１５）。この判定の結果、最初および最後の文字記号が“括弧”であれば（Ｓ４１５：ＹＥＳ）、当該取得した文に対応する文情報に、当該取得した文が会話文であることを表す「タイプ１」を文構造タイプの識別情報として付与する（Ｓ４２０）。その後、詳しくは後述するＳ４６０へと移行する。
【００５９】
一方、Ｓ４１５での判定の結果、取得した文の最初および最後の文字記号が“括弧”でなければ（Ｓ４１５：ＮＯ）、その取得した文中に括弧が存在するか否かを判定する（Ｓ４２５）。このＳ４２５での判定の結果、取得した文中に括弧が存在していなければ（Ｓ４２５：ＮＯ）、当該取得した文に対応する文情報に、当該取得した文が地の文であることを表す「タイプ３」を文構造タイプの識別情報として付与する（Ｓ４３０）。その後、詳しくは後述するＳ４６０へと移行する。
【００６０】
なお、Ｓ４２５での判定の結果、取得した文中に括弧が存在していれば（Ｓ４２５：ＹＥＳ）、当該取得した文の形態素解析を実行する（Ｓ４３５）。この形態素解析は、周知の手法を用いれば良い。
【００６１】
続いて、Ｓ４３５での形態素解析の結果、取得した文中の“閉じ括弧”の直後の単語（以下、「判定対象単語」と称す）が付属語であるか否かを判定する（Ｓ４４０）。なお、
ここでいう付属語とは、自立語に対する付属語であり、具体的には、助詞および助動詞の少なくともいずれか一方を含むものである。
【００６２】
そして、Ｓ４４０での判定の結果、判定対象単語が付属語であれば（Ｓ４４０：ＹＥＳ）、当該取得した文に対応する文情報に、当該取得した文が混在文であることを表す「タイプ２」を文構造タイプの識別情報として付与する（Ｓ４４５）。その後、詳しくは後述するＳ４６０へと移行する。
【００６３】
一方、Ｓ４４０での判定の結果、判定対象単語が付属語でなければ（Ｓ４４０：ＮＯ）、取得した文における括弧内の文について、文構造タイプの識別情報を「タイプ１」とした新たな文情報を生成する（Ｓ４５０）。さらに、取得した文における括弧外の文について、文構造タイプの識別情報を「タイプ３」とした新たな文情報を生成する（Ｓ４５５）。その後、Ｓ４６０へと移行する。
【００６４】
つまり、Ｓ４５０，Ｓ４５５では、取得した文を、括弧内の文と括弧外の文とに分割して新たな文情報を生成する。これと共に、Ｓ４５０，Ｓ４５５では、括弧内の文に対応する文情報には、「タイプ１」の文構造タイプの識別情報を付与し、括弧外の文に対応する文情報には、「タイプ３」の文構造タイプの識別情報を付与する。
【００６５】
Ｓ４６０では、指定文章データにおける文章の流れに沿った次の文が存在するか否かを判定する（Ｓ４６０）。このＳ４６０での判定の結果、次の文が存在していれば（Ｓ４６０：ＹＥＳ）、その次の文を取得し（Ｓ４６５）、Ｓ４１５へと戻る。
【００６６】
一方、Ｓ４６０での判定の結果、次の文が存在していなければ（Ｓ４６０：ＮＯ）、本文構造判定処理を終了して、文章読上げ処理のＳ１３５へと移行する。
つまり、文構造判定処理では、指定文章データに含まれている文の構造が、会話文であるか地の文であるか混在文であるかを特定する。そして、図１１（Ｂ）に示すように、各文に対応する文情報に、会話文であるか地の文であるか混在文であるかを表す文タイプ構造を付与する。
〈表情特定処理〉
文章読上げ処理のＳ１３５にて起動される表情特定処理は、図６に示すように、起動されると、先に実行した文構造判定処理の結果に基づいて、混在文における括弧内の文と括弧外の文とに文構造タイプを付与する文タイプ特定処理を実行する（Ｓ５１０）。
【００６７】
文タイプ特定処理は、具体的には、図７に示すように、指定文章データにおける文章の流れに沿った最初の文に対応する文情報を取得する（Ｓ６１０）。続いて、Ｓ６１０にて取得した文情報中の文構造タイプを取得し（Ｓ６１５）、その取得した文構造タイプが「タイプ２」であるか否かを判定する（Ｓ６２０）。
【００６８】
このＳ６２０での判定の結果、文構造タイプが「タイプ２」であれば（Ｓ６２０：ＹＥＳ）、当該文情報に対応した文における括弧内の部分を会話文（以下、「括弧内会話文」と称す）として設定する（Ｓ６２５）。さらに、当該文情報に対応した文における括弧外の部分を地の文（以下、「括弧外地の文」と称す）として設定する（Ｓ６３０）。
【００６９】
つまり、Ｓ６２５，Ｓ６３０では、図１２（Ａ）に示すように、混合文に対応する文構造タイプの詳細な情報として、混合文における括弧内の部分に対して、会話文であることを表す情報を付与し、混合文における括弧外の部分に対して、地の文であることを表す情報を付与する。
【００７０】
その後、Ｓ６３５へと移行する。
一方、Ｓ６２０での判定の結果、文構造タイプが「タイプ２」でなければ（Ｓ６２０：ＮＯ）、Ｓ６２５，Ｓ６３０を実行することなく、Ｓ６３５へと移行する。
【００７１】
そのＳ６３５では、指定文章データにおける文章の流れに沿った次の文が存在するか否かを判定する（Ｓ６３５）。このＳ６３５での判定の結果、次の文が存在すれば（Ｓ６３５：ＹＥＳ）、Ｓ６１０へと戻り、その次の文に対応する文情報を取得する（Ｓ６１０）。
【００７２】
一方、Ｓ６３５での判定の結果、次の文が存在しなければ（Ｓ６３５：ＮＯ）、本文タイプ特定処理を終了する。
すると、表情特定処理では、会話文の一つである特定会話文にて表出している表情の可能性の高さを表す表情頻度を、その特定会話文を説明する地の文である説明対象文に基づいて導出する表情割当処理を実行する（Ｓ５２０）。
【００７３】
その表情割当処理では、具体的には、図８に示すように、先の文タイプ特定処理にて文構造タイプが「タイプ２」であると特定され、指定文章データにおける文章の流れに沿った最初の文を構成する文字列（以下、「推定対象文」と称す）を取得する（Ｓ７１５）。続いて、Ｓ７１５にて取得した推定対象文において括弧外地の文として設定されている文字列（以下、「推定利用文」と称す）を取得する（Ｓ７２０）。
【００７４】
続いて、推定対象文中の括弧内会話文（以下、「表情推定対象文」と称す）を特定会話文とし、その推定利用文を説明対象文として解析した結果に基づいて、特定会話文に対する表情頻度を導出する表情推定処理を実行する（Ｓ７２５）。
【００７５】
この表情推定処理では、具体的には、図９に示すように、推定利用文を形態素解析し（Ｓ９１０）、その形態素解析によって特定された各単語について、単語それぞれに対応する単語表情情報を取得する（Ｓ９１５）。ここでいう単語表情情報とは、単語それぞれと、各単語によって表される表情とを予め対応付けた情報であり、単語表情データベース１００に予め格納されている。
【００７６】
そして、Ｓ９１５で取得した単語表情情報に従って、同一内容を表す表情の登場頻度を各表情の内容ごとに集計することで、表情頻度を導出し（Ｓ９２０）、表情割当処理に戻。
【００７７】
Ｓ９２０から戻った表情割当処理では、指定文章データにおける文章の流れに沿った次の推定対象文が存在するか否かを判定する（Ｓ７３０）。このＳ７３０での判定の結果、次の推定対象文が存在していれば（Ｓ７３０：ＹＥＳ）、Ｓ７１５へと戻り、その次の推定対象文を取得する。
【００７８】
一方、Ｓ７３０での判定の結果、次の推定対象文が存在していなければ（Ｓ７３０：ＮＯ）、本表情割当処理を終了して、表情特定処理のＳ５３０へと移行する。
その表情特定処理のＳ５３０では、括弧内会話文以外の会話文を特定会話文として、当該特定会話文にて表出している表情の可能性の高さを表す表情頻度を、説明対象文に基づいて導出する表情割当処理を実行する表情候補導出処理を実行する（Ｓ５３０）。
【００７９】
表情候補導出処理では、具体的には、図１０に示すように、文情報に基づいて、同一の段落に含まれる全ての文、即ち、同一の段落ＩＤと対応付けられた全ての文を取得する（Ｓ８１０）。続いて、Ｓ８１０で取得した文の数が複数であるか否かを判定する（Ｓ８１５）。
【００８０】
このＳ８１５での判定の結果、同一の段落に含まれている文の数が単数である場合（Ｓ８１５：ＮＯ）、詳しくは後述するＳ８６５へと移行する。一方、Ｓ８１５での判定の結果、同一の段落に含まれている文の数が複数であれば（Ｓ８１５：ＹＥＳ）、その複数の文それぞれに対応する文情報に基づいて、文構造タイプとして「タイプ２」または「タイプ３」が付与された文が、当該複数の文の中に存在するか否かを判定する（Ｓ８２０）。
【００８１】
このＳ８２０での判定の結果、文構造タイプとして「タイプ２」または「タイプ３」が付与された文が存在していなければ（Ｓ８２０：ＮＯ）、詳しくは後述するＳ８６５へと移行する。一方、Ｓ８２０での判定の結果、文構造タイプとして「タイプ２」または「タイプ３」が付与された文が存在していれば（Ｓ８２０：ＹＥＳ）、その文構造タイプとして「タイプ２」または「タイプ３」が付与された文を、指定文章データにおける文章の流れに沿って一つ取得する（Ｓ８２５）。このＳ８２５にて取得した一つの文を第二推定利用文と称す。
【００８２】
そして、Ｓ８２５にて取得した第二推定利用文を説明対象文として解析した結果に基づいて、特定会話文に対する表情頻度を導出する表情推定処理を実行する（Ｓ８３０）。なお、Ｓ８３０にて実行する表情推定処理は、Ｓ７２５にて実行される表情推定処理と処理内容が同じであるため、ここでの詳しい説明は省略する。
【００８３】
続いて、指定文章データにおける文章の流れに沿って、第二推定利用文の一つ前（即ち、直前）に文が存在するか否かを判定する（Ｓ８３５）。このＳ８３５での判定の結果、第二推定利用文の一つ前に文が存在していれば（Ｓ８３５：ＹＥＳ）、第二推定利用文の一つ前（直前）の文に会話文が含まれているか否かを判定する（Ｓ８４０）。
【００８４】
そのＳ８４０での判定の結果、第二推定利用文の一つ前の文に会話文が含まれていれば（Ｓ８４０：ＹＥＳ）、その会話文を特定会話文とし、Ｓ８３０での表情推定処理の結果を、当該特定会話文に対する表情頻度に加算する（Ｓ８４５）。その後、Ｓ８５０へと移行する。
【００８５】
一方、Ｓ８３５での判定の結果、第二推定利用文の一つ前に文が存在しない場合（Ｓ８３５：ＮＯ）や、Ｓ８４０での判定の結果、第二推定利用文の一つ前の文に会話文が含まれていない場合（Ｓ８４０：ＮＯ）には、Ｓ８４５を実行することなく、Ｓ８５０へと移行する。
【００８６】
そのＳ８５０では、第二推定利用文の一つ後（即ち、直後）に文が存在するか否かを判定する。このＳ８５０での判定の結果、第二推定利用文の一つ後に文が存在していれば（Ｓ８５０：ＹＥＳ）、その第二推定利用文の一つ後（直後）の文に会話文が含まれているか否かを判定する（Ｓ８５５）。
【００８７】
このＳ８５５での判定の結果、第二推定利用文の一つ後の文に会話文が含まれていれば（Ｓ８５５：ＹＥＳ）、その会話文を特定会話文とし、Ｓ８３０での表情推定処理の結果を、当該特定会話文に対する表情頻度に加算する（Ｓ８６０）。その後、Ｓ８２０へと移行する。
【００８８】
一方、Ｓ８５０での判定の結果、第二推定利用文の一つ後に文が存在しない場合（Ｓ８５０：ＮＯ）や、Ｓ８５５での判定の結果、第二推定利用文の一つ後の文に会話文が含まれていない場合（Ｓ８５５：ＮＯ）には、Ｓ８６０を実行することなく、Ｓ８２０へと移行する。
【００８９】
ところで、一つの段落に含まれている文の数が単数である場合（Ｓ８１５：ＮＯ）や、
文構造タイプとして「タイプ２」または「タイプ３」が付与された文が一つの段落中に含まれていない場合（Ｓ８２０：ＮＯ）には、Ｓ８６５へと進む。そのＳ８６５では、指定文章データにおける文章の流れに沿って次の段落が存在するか否かを判定する。
【００９０】
このＳ８６５での判定の結果、次の段落が存在していれば（Ｓ８６５：ＹＥＳ）、Ｓ８１０へと戻り、次の段落が存在していなければ（Ｓ８６５：ＮＯ）、本表情候補導出処理を終了して表情特定処理のＳ５４０へと進む。
【００９１】
その表情特定処理のＳ５４０では、各特定会話文に対応する表情頻度に基づいて、各特定会話文の表情を特定する。具体的に本実施形態のＳ５４０では、各特定会話文に対応する表情頻度が、図１２（Ｂ）に示すように表情ごとの登場回数を集計した結果となるため、その集計結果（値）が最も多い内容の表情を、その表情頻度と対応付けられた特定会話文の表情として特定する。なお、本実施形態のＳ５４０では、図１２（Ｃ）に示すように、特定された表情の内容が、その対応する特定会話文それぞれに割り当てられる。
〈音声合成処理〉
文章読上げ処理のＳ１４５にて起動される音声合成処理は、図１３に示すように、起動されると、指定文章データにおける文章の流れに沿った最初の文を出力文言として取得する（Ｓ１０１０）。
【００９２】
続いて、取得した出力文言を合成音として出力するために必要な音素それぞれに対応し、かつ先のＳ１４０にて取得した出力性質情報のうちの発声者特徴情報に最も類似する代表タグデータＴＤと対応付けられた音声パラメータＰＶを、情報処理サーバ１０から取得する（Ｓ１０１５）。
【００９３】
続いて、取得した出力文言に表情が割り当てられているか否かを判定する（Ｓ１０２０）。この判定の結果、出力文言に表情が割り当てられていなければ（Ｓ１０２０：ＮＯ）、詳しくは後述するＳ１０３５へと移行する。
【００９４】
一方、Ｓ１０２０での判定の結果、取得した出力文言に表情が割り当てられていれば（Ｓ１０２０：ＹＥＳ）、取得した出力文言に割り当てられている表情に最も類似する代表タグデータＴＤを含む表情データＥＴを情報処理サーバ１０から取得する（Ｓ１０２５）。そして、取得した出力文言に即した合成音が出力されるように、Ｓ１０１５にて取得した音声パラメータＰＶを、Ｓ１０２５にて取得した表情データＥＴに基づいて調整する（Ｓ１０３０）。
【００９５】
続いて、Ｓ１０３０にて調整された音声パラメータＰＶに基づいて、音声合成する（Ｓ１０３５）。このＳ１０３５における音声合成は、フォルマント合成による周知の音声合成の手法を用いる。なお、Ｓ１０２０での判定の結果、出力文言に表情が割り当てられていない場合（Ｓ１０２０：ＮＯ）に移行するＳ１０３５では、Ｓ１０２５，Ｓ１０３０を実行することなく、Ｓ１０１５にて取得した音声パラメータＰＶに基づくフォルマント合成を実行する。
【００９６】
続いて、指定文章データにおける文章の流れに沿った次の文が存在するか否かを判定し（Ｓ１０４０）、判定の結果、次の文が存在していれば（Ｓ１０４０：ＹＥＳ）、その次の文を出力文言として取得し（Ｓ１０４５）、Ｓ１０１５へと戻る。
【００９７】
一方、Ｓ１０４０での判定の結果、次の文が存在していなければ（Ｓ１０４０：ＮＯ）、本音声合成処理、ひいては文章読上げ処理を終了する。
［第一実施形態の効果］
以上説明したように、音声合成システム１によれば、対象説明文に基づいて特定会話文
の表情を推定することができ、音声合成によって特定会話文を読み上げた合成音に対して、当該特定会話文に適した表情を付与することができる。
【００９８】
つまり、音声合成システム１によれば、音声合成によって会話文を読上げた合成音を出力する際に、会話文に対する合成音に適切な表情を付与することができる。
ところで、会話文と地の文とが一文の中に含まれる混在文では、当該混在文に含まれる地の文が、当該混在文に含まれる会話文を説明している可能性が高い。
【００９９】
したがって、混在文に含まれる会話文を特定会話文とし、当該混在文に含まれる地の文を対象説明文として、特定会話文における表情を推定する音声合成システム１によれば、混在文に含まれる地の文に基づいて、混在文に含まれる会話文の表情を推定するため、その推定精度は高いものとなる。
【０１００】
すなわち、音声合成システム１によれば、混在文に含まれる会話文に対し、適切な表情を付与できる。
また、地の文単体からなる文は、当該地の文の一つ前または一つ後ろの文中に含まれる会話文について説明していることが多い。
【０１０１】
したがって、地の文の一つ前の文および一つ後ろの文に含まれる会話文を特定会話文とし、当該地の文を対象説明文とする音声合成システム１によれば、会話文のみからなる一つの文であっても、その会話文について説明している説明対象文を特定することができる。
【０１０２】
また、地の文だけからなる文は、同一の段落に含まれている会話文について説明している可能性が高い。
したがって、一つの特定会話文に対して同一段落内の地の文を対象説明文として、当該特定会話文の表情を推定する音声合成システム１によれば、当該表情の推定精度をより向上させることができる。
【０１０３】
特に、本実施形態の音声合成システム１では、各特定会話文に対応する表情ごとの登場回数を集計した結果を表情頻度とし、その表情頻度の集計結果（値）が最も多い内容の表情を、その表情頻度と対応付けられた特定会話文の表情として特定している。
【０１０４】
このため、音声合成システム１によれば、各特定会話文に対してより適切な表情を推定できる。さらに、音声合成システム１によれば、一つの会話文に対して複数の対象説明文が存在する場合であっても、当該会話文に最適な表情を推定できる。
［第二実施形態］
第二実施形態の音声合成システムは、第一実施形態の音声合成システム１とは、主として、文章読上げ処理を構成する一部の処理の処理内容が異なる。このため、本実施形態においては、第一実施形態と同様の構成及び処理には、同一の符号を付して説明を省略し、第一実施形態とは異なる文章読上げ処理を構成する一部の処理を中心に説明する。
〈文章読上げ処理〉
本実施形態における文章読上げ処理は、音声出力端末６０の情報受付部６２を介して起動指令が入力されることで起動されると、図１４に示すように、まず、文章指定情報を取得する（Ｓ１１０）。
【０１０５】
続いて、Ｓ１１０にて取得した文章指定情報に対応する指定文章データを、情報処理サーバ１０の記憶部３０から取得する（Ｓ１１５）。さらに、指定文章データを解析して、指定文章データによって表される文章を構成する文それぞれを特定する文章分割処理を実行する（Ｓ１２５）。
【０１０６】
そして、文章分割処理（Ｓ１２５）にて特定された各文を解析して、各文について文構造を特定する文構造判定処理を実行する（Ｓ１３０）。
続いて、文構造判定処理にて特定された各文の文構造に従って、会話文に対する説明文である対象説明文を特定するとともに、その特定した結果に基づいて、当該会話文における表情を特定する表情特定処理を実行する（Ｓ１３５）。
【０１０７】
さらに、情報受付部６２を介して入力された出力性質情報を取得する（Ｓ１４０）。続いて、指定文章データの内容を音声合成によって読み上げた合成音声を生成して出力する音声合成処理を実行する（Ｓ１４５）。
【０１０８】
その後、本文章読上げ処理を終了する。
すなわち、本実施形態の文章読上げ処理は、第一実施形態における文章読上げ処理から段落分割処理（Ｓ１２０）が省略されている。
〈文章分割処理〉
このため、本実施形態の文章分割処理は、図１５に示すように、起動されると、指定文章データにおける文章の流れに沿った最初の文字記号を取得する（Ｓ３１０）。
【０１０９】
そして、取得した文字記号が“開き括弧”でなければ（Ｓ３１５：ＮＯ）、後述するＳ３３５へと移行する。一方、取得した文字記号が“開き括弧”であれば（Ｓ３１５：ＹＥＳ）、指定文章データにおける文章の流れに沿った次の文字記号を取得する（Ｓ３２０）。
【０１１０】
そして、Ｓ３２０にて取得した文字記号が“閉じ括弧”でなければ（Ｓ３２５：ＮＯ）、Ｓ３２０へと戻る。一方、Ｓ３２５での判定の結果、文字記号が“閉じ括弧”であれば（Ｓ３２５：ＹＥＳ）、Ｓ３２０にて取得した文字記号が“改行”であるか否かを判定する（Ｓ３３０）。
【０１１１】
このＳ３３０での判定、文字記号が“改行”でなければ（Ｓ３３０：ＮＯ）、Ｓ３３５へと移行する。
Ｓ３３５では、取得した文字記号が“句点”であるか否かを判定する。このＳ３３５での判定の結果、取得した文字記号が“句点”である場合（Ｓ３３５：ＹＥＳ）、または、Ｓ３３０での判定の結果、Ｓ３２０にて取得した文字記号が“改行”である場合（Ｓ３２０：ＹＥＳ）には、Ｓ３４０へと移行する。
【０１１２】
そのＳ３４０では、本Ｓ３４０を前回実行した以降に取得した文字記号の列を、一つの文そのものとし、文ＩＤと対応付けて記憶する。その後、Ｓ３４５へと移行する。
すなわち、本実施形態における文情報は、文ＩＤと、当該文ＩＤによって識別される文を構成する文字記号の列とを対応付けた情報となる。
【０１１３】
なお、Ｓ３３５での判定の結果、取得した文字記号が“句点”でない場合（Ｓ３３５：ＮＯ）には、Ｓ３４０を実行することなく、Ｓ３４５へと移行する。
そのＳ３４５では、指定文章データにおける文章の流れに沿った次の文字記号が含まれているか否かを判定する。そして、Ｓ３４５での判定の結果、次の文字記号が含まれていれば（Ｓ３４５：ＹＥＳ）、その次の文字記号を取得し（Ｓ３６０）、Ｓ３１５へと戻る。
【０１１４】
一方、Ｓ３４５での判定の結果、次の文字記号が含まれていなければ（Ｓ３４５：ＮＯ）、指定文章データにおける文章の最後の文字記号まで、Ｓ３１５からＳ３４０の処理が終了したものとして、本文章分割処理を終了して、文章読上げ処理のＳ１３０へと移行す
る。
【０１１５】
すなわち、本実施形態の文章分割処理は、第一実施形態における文章分割処理からＳ３５０、およびＳ３５５が省略されている。この結果、本実施形態の文章分割処理にて生成される文情報は、文ＩＤと、当該文ＩＤによって識別される文を構成する文字記号の列とを対応付けた情報となる。
【０１１６】
そして、本実施形態の文構造判定処理（Ｓ１３０）が実行されると、文情報には、図１７（Ａ）に示すように、その文情報に対応する文の各々に、各文の文構造タイプが付与される。
〈表情特定処理〉
次に、本実施形態の表情特定処理は、図１６に示すように、起動されると、先に実行した文構造判定処理の結果に基づいて、混在文における括弧内の文と括弧外の文とに文構造タイプを付与する文タイプ特定処理を実行する（Ｓ５１０）。
【０１１７】
本実施形態における文タイプ特定処理の処理内容は、第一実施形態における文タイプ特定処理の処理内容と同様である。このため、本実施形態の文タイプ特定処理においても、図１７（Ｂ）に示すように、混合文に対応する文構造タイプの詳細な情報として、混合文における括弧内の部分に対して、会話文であることを表す情報が付与され、混合文における括弧外の部分に対して、地の文であることを表す情報が付与される。
【０１１８】
続いて、特定会話文にて表出している表情の可能性の高さを表す表情頻度を、その特定会話文を説明する地の文である説明対象文に基づいて導出する表情割当処理を実行する（Ｓ５２０）。
【０１１９】
本実施形態における表情割当処理の処理内容は、第一実施形態における表情割当処理の処理内容と同様であるため、ここでの詳しい説明は省略する。
そして、各特定会話文に対応する表情頻度に基づいて、各特定会話文の表情を特定する（Ｓ５４０）。具体的に本実施形態のＳ５４０では、表情ごとの登場回数を集計した各特定会話文に対応する表情頻度の集計結果（値）が最も多い内容の表情を、その表情頻度と対応付けられた特定会話文の表情として特定する。なお、本実施形態のＳ５４０においても、図１７（Ｃ）に示すように、特定された表情の内容が、その対応する特定会話文それぞれに割り当てられる。
［第二実施形態の効果］
このような第二実施形態の音声合成システムであっても、第一実施形態の音声合成システム１同様、対象説明文に基づいて特定会話文の表情を推定することができ、音声合成によって特定会話文を読み上げた合成音に対して、当該特定会話文に適した表情を付与することができる。
【０１２０】
つまり、本実施形態の音声合成システムにおいても、音声合成によって会話文を読上げた合成音を出力する際に、会話文に対する合成音に適切な表情を付与することができる。［その他の実施形態］
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において、様々な態様にて実施することが可能である。
【０１２１】
上記第一実施形態の表情候補導出処理では、地の文の一つ前の文および一つ後ろの文の両方に存在する会話文を特定会話文とし、当該地の文を対象説明文としていたが、本発明においては、地の文の一つ前の文のみを特定会話文としても良いし、地の文の一つ前の文および一つ後ろの文のみを特定会話文としても良い。つまり、本発明においては、地の文
の一つ前の文または一つ後ろの文のうち、少なくともいずれか一方に含まれる会話文を特定会話文とすれば良い。
【０１２２】
なお、上記実施形態の構成の一部を、課題を解決できる限りにおいて省略した態様も本発明の実施形態である。また、上記実施形態と変形例とを適宜組み合わせて構成される態様も本発明の実施形態である。また、特許請求の範囲に記載した文言によって特定される発明の本質を逸脱しない限度において考え得るあらゆる態様も本発明の実施形態である。
【０１２３】
上記実施形態の説明で用いる符号を特許請求の範囲にも適宜使用しているが、各請求項に係る発明の理解を容易にする目的で使用しており、各請求項に係る発明の技術的範囲を限定する意図ではない。
［実施形態と特許請求の範囲との対応関係］
上記実施形態の文章読上げ処理のＳ１１０，Ｓ１１５を実行することで得られる機能が、特許請求の範囲の記載における文章取得手段に相当し、Ｓ１２０からＳ１３０を実行することで得られる機能が、特許請求の範囲の記載における文構造特定手段に相当する。
【０１２４】
さらに、上記実施形態の文章読上げ処理のＳ１３５を実行することで得られる機能が、特許請求の範囲の記載における表情推定手段に相当し、Ｓ１４０、Ｓ１４５を実行することで得られる機能が、特許請求の範囲の記載における音声合成手段に相当する。
【符号の説明】
【０１２５】
１…音声合成システム  １０…情報処理サーバ  １２…通信部  ２０…制御部  ２２…ＲＯＭ  ２４…ＲＡＭ  ２６…ＣＰＵ  ３０…記憶部  ６０…音声出力端末  ６１…通信部  ６２…情報受付部  ６３…表示部  ６４…音入力部  ６５…音出力部  ６６…記憶部
７０…制御部  ７２…ＲＯＭ  ７４…ＲＡＭ  ７６…ＣＰＵ  １００…単語表情データベース
【図１】
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【図２】
2014130211.tif 000004
【図３】
2014130211.tif 000005
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
2014130211.tif 000014
【図１３】
2014130211.tif 000015
【図１４】
2014130211.tif 000016
【図１５】
2014130211.tif 000017
【図１６】
2014130211.tif 000018
【図１７】
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