(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された文字列を読み情報に変換するテキスト解析器と、
前記テキスト解析器によって変換された読み情報が入力されて韻律情報を生成する韻律生成器と、
前記読み情報が入力されると共に、音声素片データベースの中から音声素片情報を選択出力する音声素片選択器と、
入力された前記韻律情報と前記音声素片情報とに基づいて合成音声を作成する音声合成器を備える、音声合成装置であって、
前記音声合成器は、複数の音素をある基準で分類した際の前記基準の別に音声特徴ベクトルをベクトル量子化して得られた複数の基準符号帳を格納した基準別ベクトル符号帳と、前記音声素片選択器によって選択された音声素片情報に基づいて前記基準別ベクトル符号帳から当該音声素片情報に応じた音声特徴ベクトルを選択する音声特徴ベクトル選択器を、備えており、
前記音声素片データベースには、前記読み情報から決定されると共に前記基準符号帳を選択するための選択基準情報と、前記基準別ベクトル符号帳のインデックスとが、各音声素片別に格納されており、
前記音声素片選択器から出力される音声素片情報には、前記選択された音声素片情報に対応する選択基準情報および基準別ベクトル符号帳のインデックスが含まれており、
前記音声特徴ベクトル選択器は、入力された音声素片情報に含まれた選択基準情報に基づいて前記基準別ベクトル符号帳から選択された基準符号帳から、当該音声素片情報に含まれたインデックスに基づいて音声特徴ベクトルを選択するようになっている
ことを特徴とする音声合成装置。
【請求項２】
前記基準符号帳には、少なくとも１つの音声特徴ベクトルが格納されていることを特徴とする請求項１に記載の音声合成装置。
【請求項３】
前記選択基準情報は音素情報であり、
前記基準符号帳は音素符号帳である
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の音声合成装置。
【請求項４】
前記選択基準情報は音素情報であり、
前記基準符号帳は、前記基準としてのカテゴリーの別に音声特徴ベクトルをベクトル量子化して得られた複数のカテゴリー符号帳であり、
前記音声合成器は、
前記カテゴリーとこのカテゴリーに属する音素とが互いに対応付けられて格納された音素カテゴリー表と、
入力された音声素片情報に含まれた選択基準情報と前記音素カテゴリー表とに基づいて、前記音素情報に対応するカテゴリーを選択するカテゴリー選択器
を有して、
前記音声合成器は、前記選択されたカテゴリーに基づいて前記基準別ベクトル符号帳からカテゴリー符号帳を選択する
ようになっていることを特徴とする請求項１又は２に記載の音声合成装置。
【請求項５】
前記音声特徴ベクトルとして、線形予測係数を用いることを特徴とする請求項１乃至４の何れか一つに記載の音声合成装置。
【請求項６】
前記音声特徴ベクトルとして、音声波形を用いることを特徴とする請求項１乃至４の何れか一つに記載の音声合成装置。
【請求項７】
入力された文字列をテキスト解析手段によって読み情報に変換し、前記テキスト解析手段によって変換された読み情報が入力されて韻律生成手段によって韻律情報を生成し、前記読み情報が入力されて音声素片選択手段によって音声素片データベースの中から音声素片情報を選択出力し、入力された前記韻律情報と前記音声素片情報とに基づいて音声合成手段によって合成音声を作成する、音声合成方法であって、
複数の音素をある基準で分類した際の前記基準の別に音声特徴ベクトルをベクトル量子化して得られた複数の基準符号帳を格納した基準別ベクトル符号帳を用いると共に、
前記音声素片データベースには、前記読み情報から決定されると共に前記基準符号帳を選択するための選択基準情報と、前記基準別ベクトル符号帳のインデックスとを、各音声素片別に格納しておき、
前記音声合成手段によって、入力された音声素片情報に含まれた選択基準情報に基づいて前記基準別ベクトル符号帳から選択した基準符号帳から、当該音声素片情報に含まれたインデックスに基づいて音声特徴ベクトルを選択する
ことを特徴とする音声合成方法。
【請求項８】
コンピュータを、
請求項１におけるテキスト解析器,韻律生成器,音声素片選択器,音声合成器および音声特徴ベクトル選択器
として機能させる音声合成プログラムが記録されたことを特徴とするコンピュータ読出し可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、テキストから音声を生成する音声合成装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
図１は一般的な音声合成装置の構成例を示している。図１に示す音声合成装置は、入力端子(１０１)、テキスト解析器(１０２)、韻律生成器(１０３)、音声素片選択器(１０４)、音声素片データベース(１０５)、音声合成器(１０６)、音声出力端子(１０７)で構成される。
【０００３】
従来の音声合成器(１０６)は、線形予測手法に基づくパラメータ合成方式を用いた音声合成器の例である。音声合成器は、図５に示すように、パルス発生器(２０１)、雑音発生器(２０２)、音源切り替え器(２０３)、増幅器(２０４)、合成フィルタ(２０５)、出力端子(２０６)、逆量子化器(５０１)、パラメータ量子化テーブル(５０２)で構成される。
【０００４】
以下、図１を用い、従来の音声合成装置の動作を説明する。テキスト解析器(１０２)は、単語や文章などのテキスト情報(例：「左」)を入力し、読みの情報を(例：hidari)出力する。
【０００５】
韻律生成器(１０３)は、読み情報(例：hidari)を入力し、韻律情報(声の高さ、大きさ、継続時間長)を生成する。声の高さは母音のピッチ周波数で決定され、例の場合で説明すると、時間順にｉ,ａ,ｉの母音におけるピッチ周波数を決定する。声の大きさや発声速度は、各音素毎(例：ｈ,ｉ,ｄ,ａ,ｒ,ｉ)に振幅情報、継続時間長が決定される。
【０００６】
音声素片選択器(１０４)は、音声素片データベース(１０５)を参照し、読み情報(例：hidari)に基づき音声素片を選択する。音声合成単位としては、子音＋母音(ＣＶ：Consonant,Vowel)の音韻単位(例：ka,gu)や、高音質化を目的に音韻過渡部の特徴量を保持した母音＋子音＋母音(ＶＣＶ)単位(例：aki,ito)などが広く使われている。
【０００７】
例えば、特開昭６０‐２０８７９９号公報には、パラメータ合成方式を用いた合成システムで、音韻を単位としてデータを保持する方法が記述されている。このシステムでは、音声の声道情報(線形予測係数)を、音韻の種類別に１セット(例えば、hiでは子音部ｈと母音部ｉの線形予測係数)のデータを音韻メモリーに蓄えている。
【０００８】
以降の説明では、ＶＣＶ単位を用いる手法を説明する。音声素片データベース(１０５)は、自然音声データからＶＣＶの単位で適切に切り出した音声データを分析し、合成に必要な情報を保持する。日本語の場合ＶＣＶ素片数は１０００個程度あり、各素片の時間長は正規化して保持しても異なっていても良い。
【０００９】
音声信号は、予め定められた長さ(フレーム)毎に分析される。ＶＣＶ別に保持する情報としては、ＶＣＶの音素境界位置情報(seg１,seg２,seg３＝ＶＣＶのフレーム数)、及びフレーム毎の有声／無声の時系列情報(uv［１］,uv［２］,…,uv［seg３］)、フレーム毎の振幅時系列情報(pow［１］,pow［２］,…,pow［seg３］)、そしてフレーム毎の線形予測係数ベクトルの時系列情報(ａ［１］,ａ［２］,…,ａ［seg３］)を保持している。ここで線形予測係数ベクトル(ａ［ｋ］,ｋ＝１,…,seg３)は、１０次程度の線形予測係数や線スペクトル対パラメータなどが用いられる。
【００１０】
上記例(ｈ,ｉ,ｄ,ａ,ｒ,ｉ)で音声素片選択器(１０４)の動作を説明すると、選択されるＶＣＶ素片は、＊hi,ida,ari,i＊＊が選択され音声素片情報として出力する。ここで記号＊は無音を表す。ＶＣＶを単位とする合成方式では、このように母音で隣接素片を接続する。
【００１１】
最後に、音声合成器(１０６)は、韻律情報と音声素片情報を入力し、音声素片のデータを韻律情報に従って声の高さや大きさ、発声速度を制御しながら合成音を作成し出力する。
【００１２】
図５において、音源切り替え器(２０３)は、音声素片情報の有声／無声情報に基づき、有声の場合はパルス音源を、無声の場合は雑音音源を選択するよう音源を切り替える。有声音の場合、パルス発生器(２０１)は、韻律情報の声の高さ(ピッチ周波数)を基に、適切な時間間隔でパルス列を生成する。無声音の場合、雑音発生器(２０２)で白色雑音を生成する。増幅器(２０４)は、韻律情報の声の大きさ(振幅情報)を基に、音源信号の振幅を適切に増幅する。パラメータ合成方式を用いる音声合成装置では一般に、線形予測係数を適切に量子化してから、音声素片データベース(１０５)に保存している。音声合成器においては、この音声素片情報中の線形予測係数パラメータを、パラメータ量子化テーブル(５０２)を用いて、逆量子化器(５０１)で適切にデコードした後、合成フィルタ(２０５)に送る。合成フィルタ(２０５)は、デコードした線形予測係数をフィルタ係数に設定し、増幅された音源信号をフィルタリング処理し音声波形として出力する。
【００１３】
上記説明では、パラメータ合成方式の音声合成器を説明したが、音声合成器として波形編集方式(例えば、特開昭６０−２１０９８号公報)を用いても良い。以下に波形編集方式の音声合成器を説明する。
【００１４】
図６を用いて、波形編集方式を用いた音声合成器の動作を説明する。この場合、音声素片データベース(１０５)には、線形予測係数ベクトルの代わりに、音声波形データを保持する。波形の保持方法としては、有声区間のデータに対してピッチ周波数や時間長の変更制御が行いやすいように、波形に零位相化や最小位相化処理を施す手法が広く使われている。
【００１５】
読み情報から決定された音声素片情報に基づき、合成に必要な音声波形データを音声素片データベース(１０５)から取り出す。増幅器(２０４)は、韻律情報の声の大きさ(振幅情報)を基に、音声波形の振幅を適切に増幅する。波形重畳器(２０５)は、音声素片が有声の場合、韻律情報の声の高さ(ピッチ周波数)の情報を基に、増幅された音声波形を適切な時間間隔で配置し窓掛け加算し出力する。音声素片が無声の場合は、増幅された音声波形を出力端子(２０６)からそのまま出力する。
【００１６】
【発明が解決しようとする課題】
特開昭６０‐２０８７９９号公報で例示したようなシステムでは、音韻に応じて１セットの線形予測係数しか保持しておらず、自然音声信号に含まれるスペクトルの時間的変化が表現できず、音質が不十分である問題があった。この問題を解決するために分析フレーム毎にスペクトル情報を保持する手法が一般的である。
【００１７】
そこで従来の音声合成装置は、高音質の合成を得る目的に、音声素片データベースに多くの情報を保持している。例えば合成単位にＶＣＶ素片を用いると約１０００種類の素片数が必要で、一つの素片の時間長は、例えば平均２００ms程度の情報量を保持している。１フレーム５msとすると４０フレームになる。
【００１８】
ここで、波形編集方式の合成方式の場合、波形データを音声素片データベースに保持するゆえ、データ容量が数ＭByteにもなるという問題があった。パラメータ合成方式を用いた場合には、音声素片データベースに線形予測係数ベクトルの時系列を保持する。例えば、１フレームあたりの線形予測係数ベクトルのデータを４０ビットで量子化し表現した場合、線形予測係数の情報量だけでもデータ容量が２００ＫByte程度必要になる。
【００１９】
音声圧縮の分野では、線形予測係数ベクトルを、移動平均予測とベクトル量子化の手法を用いて情報量を削減する手法がある(日本音響学会講演論文集、平成４年10月 ２−５−１２)。しかしながらこの場合でも、１フレーム当たりの線形予測係数ベクトルの情報量は２０ビット程度必要で、まだ情報量が多いという問題があった。
【００２０】
【課題を解決するための手段】
本発明は、入力された文字列を読み情報に変換するテキスト解析器と、読み情報が入力されて声の高さや大きさや発声速度の韻律情報を生成する韻律生成器と、読み情報が入力されて、音声素片データベースの中から音声素片情報を選択出力する音声素片選択器と、入力された韻律情報と音声素片情報とに基づいて合成音声を作成する音声合成器を備える、音声合成装置であって、上記音声合成器は、複数の音素をある基準で分類した際の前記基準の別に音声特徴ベクトルをベクトル量子化して得られた複数の基準符号帳を格納した基準別ベクトル符号帳と、上記音声素片選択器によって選択された音声素片情報に基づいて上記基準別ベクトル符号帳から当該音声素片情報に応じた音声特徴ベクトルを選択する音声特徴ベクトル選択器を、備えており、上記音声素片データベースには、上記読み情報から決定されると共に上記基準符号帳を選択するための選択基準情報と、上記基準別ベクトル符号帳のインデックスとが、各音声素片別に格納されており、上記音声素片選択器から出力される音声素片情報には、上記選択された音声素片情報に対応する選択基準情報および基準別ベクトル符号帳のインデックスが含まれており、上記音声特徴ベクトル選択器は、入力された音声素片情報に含まれた選択基準情報に基づいて上記基準別ベクトル符号帳から選択された基準符号帳から、当該音声素片情報に含まれたインデックスに基づいて音声特徴ベクトルを選択するようになっていることを特徴とする。
【００２１】
また、前記基準符号帳には、少なくとも１つの音声特徴ベクトルが格納されていることを特徴とする。
【００２２】
さらに、前記選択基準情報は音素情報であり、前記基準符号帳は音素符号帳であることを特徴とする。
【００２３】
あるいは、前記選択基準情報は音素情報であり、前記基準符号帳は、前記基準としてのカテゴリーの別に音声特徴ベクトルをベクトル量子化して得られた複数のカテゴリー符号帳であり、前記音声合成器は、前記カテゴリーとこのカテゴリーに属する音素とが互いに対応付けられて格納された音素カテゴリー表と、入力された音声素片情報に含まれた選択基準情報と前記音素カテゴリー表とに基づいて、前記音素情報に対応するカテゴリーを選択するカテゴリー選択器を有して、前記音声合成器は、前記選択されたカテゴリーに基づいて前記基準別ベクトル符号帳からカテゴリー符号帳を選択するようになっていることを特徴とする。
【００２４】
また、前記音声特徴ベクトルとして、線形予測係数を用いることを特徴とする。
【００２５】
あるいは、前記音声特徴ベクトルとして、音声波形を用いることを特徴とする。
【００２６】
また、本発明は、入力された文字列をテキスト解析手段によって読み情報に変換し、前記テキスト解析手段によって変換された読み情報が入力されて韻律生成手段によって韻律情報を生成し、前記読み情報が入力されて音声素片選択手段によって音声素片データベースの中から音声素片情報を選択出力し、入力された前記韻律情報と前記音声素片情報とに基づいて音声合成手段によって合成音声を作成する、音声合成方法であって、複数の音素をある基準で分類した際の前記基準の別に音声特徴ベクトルをベクトル量子化して得られた複数の基準符号帳を格納した基準別ベクトル符号帳を用いると共に、前記音声素片データベースには、前記読み情報から決定されると共に前記基準符号帳を選択するための選択基準情報と、前記基準別ベクトル符号帳のインデックスとを、各音声素片別に格納しておき、前記音声合成手段によって、入力された音声素片情報に含まれた選択基準情報に基づいて前記基準別ベクトル符号帳から選択した基準符号帳から、当該音声素片情報に含まれたインデックスに基づいて音声特徴ベクトルを選択することを特徴とする。
【００２７】
また、本発明は、コンピュータを、本発明の音声合成装置におけるテキスト解析器,韻律生成器,音声素片選択器,音声合成器および音声特徴ベクトル選択器
として機能させる音声合成プログラムが記録されたことを特徴とする。
【００２８】
【発明の実施の形態】
図１に、本発明の音声合成装置の全体概略構成を示す。概略構成は従来例と同じである。本発明が従来技術とは異なるのは、音声合成器(１０６)の内部構成と、音声素片データベース(１０５)に音声特徴ベクトルを圧縮して保持する点が異なる。
【００２９】
図２は、音声合成器１０６の部分を抽出し示したものである。図９は、図１と図２を合わせた本発明のテキスト音声合成装置全体の構成例を示す。以下、図１及び図２を用いて、本発明の音声合成器の一実施例を示す。従来技術の説明で示した図５と同じ構成要素には同じ番号を付与している。従来技術と異なる構成要素は、音声素片選択器(１０４)の出力情報から決定される選択基準情報を入力し、複数の中から使用するベクトル符号帳を選択する基準別ベクトル符号帳(２０８)と、音声素片選択器(１０４)の出力情報から決定されるインデックスと基準別ベクトル符号帳(２０８)を入力し、音声特徴ベクトルを選択する音声特徴ベクトル選択器(２０７)の二つである。
【００３０】
選択基準としては、例えば音素情報や、音素カテゴリー情報、或いは音素をその音響的特徴(有声、無声、摩擦性など)で分類した基準が用いられる。また音声特徴ベクトルとしては、例えば線形予測係数や、音声波形、或いはホルマント周波数と帯域幅など、音声の特徴を表現するデータが用いられる。
【００３１】
説明の便宜上、選択基準として音素情報を用い、音声特徴ベクトルとして線形予測係数を用いる例を最初に説明する。図３に、選択基準として音素情報を用いた音声合成器の実施例を示す。従来例と本願との違いは、ベクトル符号帳(３０１)の構造にある。音素別ベクトル符号帳(３０１)は、音素情報を選択基準とし、音素別に音声特徴ベクトルの符号帳を保持している。例えば、ａ,ｉ,ｕのような母音や、ｐ,ｔ,ｓのような子音などの音素別にベクトル符号帳を備えている。ここで音声特徴ベクトルは線形予測係数を用い、具体的には線形予測係数から算出される線スペクトル対やケプストラム係数を用いる。
【００３２】
ここで、音素別に線形予測係数のベクトル符号帳を設けると、同一音素の中ではスペクトル形状が似たものが集められる。音素別に６４種類の符号帳を作成した場合の例を図７に示す。上段左側からａ,ｉ,ｕの音素、下段左側からｓ,ｍ,ｇの音素に対して、６４種類の符号帳のうち最初の５つの音声特徴ベクトルをパワースペクトル表現して示したものである。子音ｓのパワースペクトルは、非常にバリエーションが大きいが、他の音素ではパワースペクトルが似た形状のものになっていることが分かる。音素別に特徴ベクトルをベクトル量子化することで、効率的に特徴ベクトルを表現できることが分かる。
【００３３】
音声合成装置全体構成は図１の構成から成っているが、音声素片データベース(１０５)の内容が従来とは異なる。従来技術で説明したように、パラメータ合成方式を用いる従来技術では線形予測係数ベクトルの時系列情報を保持していたのに対して、本発明の手法では、音声素片に対応した音素別ベクトル符号帳のインデックスの時系列を保持する。この様子を模式的に表現したものを図８に示す。この例では音声素片データベース(１０５)の中から、ＶＣＶ素片として例として「ito」が選択された時の状況を示している。ここでidxは、スペクトル情報をベクトル量子化した符号帳中の符号語を指し示すindexを本実施例では示している。フレーム番号１からseg１−１の間は、音素別ベクトル符号帳(３０１)の音素ｉの符号帳が選択され、idx［１］からidx［seg１−１］のデータによって、ｉのベクトル符号帳の該当するインデックスの音声特徴ベクトルが音声特徴ベクトル選択器(２０７)から出力される。同様にフレーム番号seg１からseg２−１の間は、音素別ベクトル符号帳(３０１)の音素ｔの符号帳が、フレーム番号seg２からseg３の間は、音素別ベクトル符号帳(３０１)の音素ｏの符号帳が選択され、同様な処理が実行される。
【００３４】
一般の音声圧縮とは異なりテキスト音声合成では、発声文字列の情報があるので、音声の特徴ベクトルの情報を圧縮記録する際、このように音素情報を得た上で、音素別にベクトル量子化することで、スペクトル情報に偏りがあることが利用でき、効率良く情報圧縮できる。
【００３５】
ここで従来法とデータ量を比較する。高音質の合成音を得るためには、例えば１０次の線形予測係数を量子化表現するには、スカラー量子化では４０ビット程度、ベクトル量子化でも２０ビット以上必要であったが、本実施例のように音素別に線形予測係数をベクトル量子化すると、先に例示したようにスペクトル形状として非常に似た形状のデータになるので、比較的少ない情報で表現できる。音質の簡易主観評価実験によると、音素別に６ビット(６４種類のスペクトルパターン)程度の情報量でも良好な音質が得られ、大幅な情報圧縮が実現できる。ここで音素別のベクトル量子化の符号帳サイズは音素別に異なっていても良い。音声特徴ベクトルが抽出され、合成フィルタ(２０５)に設定された以降の動作は、従来例と同じである。
【００３６】
次に、音素カテゴリー毎ベクトル符号帳を用いた場合の実施例について説明する。上述した音素情報に基づく音声合成装置では、音素別のベクトル符号帳を保持する必要があった。先に例示したように、例えば音素別に６４パターンの音声特徴ベクトルを保持し、音素の数を３２とし、１パターン当たり４０ビットで表現した場合、音素別ベクトル符号帳のデータ量は約１０ＫByte必要であった。
【００３７】
音響的に似た音素は特徴ベクトルも似ており、音素別に持つより音響的に似た音素カテゴリー別に符号帳を持つことで、ベクトル符号帳の容量を削減できる。
【００３８】
これを実現するための構成を図４に示す。図４の構成では、各音素がどのカテゴリーに属するかを示した音素カテゴリー表(４０２)を備えており、入力音素はこのカテゴリー表を参照して、カテゴリー選択器(４０３)でカテゴリー選択される。音声特徴ベクトルのベクトル符号帳は、音素カテゴリー別ベクトル符号帳(４０１)に音素カテゴリー別に保持されており、選択されたカテゴリー情報に基づいて、どの符号帳を使用するか選択される。例えば入力音素がｄであった場合、音素ｄはカテゴリーは２番に属しているので、音素カテゴリー別ベクトル符号帳は第２種類符号帳を使用する。
【００３９】
音声特徴量の類似している音素カテゴリーを適切に構成することで、音声特徴ベクトルを効率良く保持することができ、音質劣化を小さく抑えて、音素別のベクトル符号帳よりも符号帳を保持するためのメモリー量を削減することができる。以降の動作は、図３の実施例と同じであるので省略する。
【００４０】
これまでの説明では、音声特徴ベクトルは線形予測係数を用いた、パラメータ合成方式の音声合成装置を説明したが、波形重畳方式に基づく音声合成器を用いることもできる。この場合の音声特徴ベクトルは音声波形を用いる。特に零位相化処理や最小位相化処理を施し、振幅を正規化することによって、波形歪み尺度に基づいて波形のベクトル符号帳を構成することができる。なお、上記全ての装置はコンピュータなどの処理装置を用いて実現することができる。
【００４１】
【発明の効果】
本発明で示した選択基準(例えば音素)別のベクトル符号帳を用いることで、音声特徴ベクトルを効率的に圧縮表現することができ、音声素片データベースの容量を大幅に削減することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】テキスト音声合成装置全体の構成例を説明する図である。
【図２】本発明の音声合成器の構成例を説明する図である。
【図３】本発明の音声合成器の構成例を説明する図である。
【図４】本発明の音声合成器の構成例を説明する図である。
【図５】従来技術音声合成器の構成例を説明する図である。
【図６】従来技術の波形重畳方式の合成器の動作を説明する図である。
【図７】音声素片データベース内のデータ例を説明する図である。
【図８】音素別の音声特徴ベクトル符号帳の例を説明する図である。
【図９】本発明のテキスト音声合成装置全体の構成例を説明する図である。
【符号の説明】
１０１  入力端子
１０２  テキスト解析器
１０３  韻律生成器
１０４  音声素片選択器
１０５  音声素片データベース
１０６  音声合成器
１０７  出力端子
２０１  パルス発生器
２０２  雑音発生器
２０３  音源切り替え器
２０４  増幅器
２０５  合成フィルタ
２０６  出力端子
２０７  音声特徴ベクトル選択器
２０８  基準別ベクトル符号帳
３０１  音素別ベクトル符号帳
４０１  音素カテゴリー別ベクトル符号帳
４０２  音素カテゴリー表
４０３  カテゴリー選択器
５０１  逆量子化器
５０２  パラメータ量子化テーブル
５０６  音声合成器
６０１  増幅器
６０２  波形重畳器
６０３  出力端子
【図１】
0003554513.tif 000002
【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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