(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声ファイルからラベル情報を用いてアクセント句単位の基本周波数もしくは対数基本周波数の最大値もしくは最小値および最大値と最小値の差を特徴量として抽出し、
アクセント句とその特徴量との対応を示す特徴量ファイルを作成し、
前記音声ファイルからアクセント句とその環境との対応を示すアクセント句リストを作成し、
前記特徴量ファイルと前記アクセント句リストをもとに統計処理を行って前記特徴量に関するピッチパターンモデルを作成し、
音声合成対象文に与えられる環境に従い、前記ピッチパターンモデルを用いて特徴量を予測し、この予測値を用いて前記音声合成対象文のアクセント句のピッチパターンを生成することを特徴とする音声情報処理方法。
【請求項２】
前記統計処理は、数量化Ｉ類により行われることを特徴とする請求項１に記載の音声情報処理方法。
【請求項３】
音声ファイルからラベル情報を用いてアクセント句単位の基本周波数もしくは対数基本周波数の最大値もしくは最小値および最大値と最小値の差を特徴量として抽出する特徴量抽出手段と、
アクセント句とその特徴量との対応を示す特徴量ファイルを作成する作成手段と、
前記音声ファイルからアクセント句とその環境との対応を示すアクセント句リストを作成するアクセント句リスト作成手段と、
前記特徴量ファイルと前記アクセント句リストをもとに統計処理を行って前記特徴量に関するピッチパターンモデルを作成するピッチパターンモデル作成手段と、
音声合成対象文に与えられる環境に従い、前記ピッチパターンモデルを用いて特徴量を予測し、この予測値を用いて前記音声合成対象文のアクセント句のピッチパターンを生成するピッチパターン作成手段と
を有することを特徴とする音声情報処理装置。
【請求項４】
前記統計処理手段は、数量化Ｉ類により統計処理を行うことを特徴とする請求項３に記載の音声情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は、音声規則合成における自然なピッチパターン生成を実現するための音声情報処理方法及び装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
人間と人間の間で行われる情報交換手段の中でも最も自然に使われるのが音声である。一方、計算機の飛躍的な進歩により、計算機は数値計算のみならず様々な情報を扱い、入出力できるように進歩してきている。そこで、音声を人間と計算機の情報交換手段として用いたい要求がある。
【０００３】
このような情報交換手段の中で、音声規則合成装置は、機械が任意のテキストを合成音声に変換する装置であり、計算機から人間に情報を伝達する為の重要な情報伝達手段である。しかしながら、従来の音声合成装置から出力される合成音声は、人間が発声する自然音声と比較すると不自然で機械的なものでしかなかった。この不自然で機械的な音声となってしまう原因の一つとして、音声を合成する際に用いるアクセントやイントネーションを生成する為の韻律生成規則において、簡単なモデル化しか行なわれていないため、人間が発声する自然音声に近い部分を合成し得るに十分なピッチパターンが生成されていないことが上げられる。
【０００４】
近年、大規模な音声データベースに対して、数量化Ｉ類などの統計的手法により、ピッチパターンを生成する方法がいくつか提案されている。例えば、特開昭６３−４６４９７号（以下、従来例と称す）では、アクセント型、モーラ数等の定性的なパラメータから数量化Ｉ類によるモデル化を行ない、このモデルからピッチ値を直接求め、これによってピッチパターンを生成する方式が示されている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述の従来例では、１つのモデルにより、ピッチパターン全てを推定していることから、単語や短文の予測は比較的うまく行なえるが、文のようにアクセント句が多い場合に対応しきれず、ピッチパターンの予測が困難になるという問題がある。
【０００６】
本発明は、多くのアクセント句からなる文においてもピッチパターンの推定精度を低下させることなく、自然な韻律を生成することができる音声情報処理方法及び装置を提供し得る。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、本発明は、音声ファイルからラベル情報を用いてアクセント句単位の基本周波数の最大値および最小値の差を特徴量として抽出し、アクセント句とその特徴量との対応を示す特徴量ファイルを作成し、前記音声ファイルからアクセント句とその環境との対応を示すアクセント句リストを作成し、前記特徴量ファイルと前記アクセント句リストをもとに統計処理を行って前記特徴量に関するピッチパターンモデルを作成し、音声合成対象文に与えられる環境に従い、前記ピッチパターンモデルを用いて特徴量を予測し、この予測値を用いて前記音声合成対象文のアクセント句のピッチパターンを生成することを特徴とする音声情報処理方法を提供する。
【０００８】
上記課題を解決するために、本発明は、音声ファイルからラベル情報を用いてアクセント句単位の基本周波数の最大値および最小値の差を特徴量として抽出する特徴量抽出手段と、アクセント句とその特徴量との対応を示す特徴量ファイルを作成する作成手段と、前記音声ファイルからアクセント句とその環境との対応を示すアクセント句リストを作成するアクセント句リスト作成手段と、前記特徴量ファイルと前記アクセント句リストをもとに統計処理を行って前記特徴量に関するピッチパターンモデルを作成するピッチパターンモデル作成手段と、音声合成対象文に与えられる環境に従い、前記ピッチパターンモデルを用いて特徴量を予測し、この予測値を用いて前記音声合成対象文のアクセント句のピッチパターンを生成するピッチパターン作成手段とを有することを特徴とする音声情報処理装置を提供する。
【００１６】
【実施例】
以下に、本発明の実施例を図１に従って説明する。
【００１７】
図１は、バイアス、ダイナミックレンジの値を決定するための統計モデルの作成を行なう為の構成を示すブロック図であり、２１はメモリに格納された音声ファイル、２２はラベル付与部、２３はアクセント句リスト作成部、２４は特徴量抽出部、２５はラベルファイル、２６はメモリに格納された特徴量ファイル、２７はメモリに格納されたアクセント句リスト、２８は統計処理部、２９はバイアス（アクセント句単位の基本周波数の最大値または最小値）、ダイナミックレンジモデル（アクセント句単位の基本周波数の最大値と最小値の差）作成部である。これらの各構成での処理はＲＯＭに格納されたプログラムに従って、ＣＰＵの制御のもと実行される。
【００１８】
まず、音声データベース等の音声ファイル２１に対して、２２はラベル付与部で、目視によりキーボード等よりデータ入力するか、あるいは自動的な手法等により、音声ファイル２１にラベル付与を行ない、図２のようなラベルファイルを作成し、ラベルファイル２５としてメモりに格納する。また、アクセント句リスト作成部２３では音声ファイル２１に対応するアクセント型、モーラ数、音素カテゴリ等の図３のようなアクセント句リスト２７を作成し、アクセント句リスト２７としてメモリに格納する。
【００１９】
一方、特徴抽出部２４では音声ファイル２１から目視によりキーボード等の入力手段よりデータ入力するか、あるいは自動的な手法等により基本周波数（あるいはこれを対数変換したもの）を抽出し、アクセント句単位でピッチパターンの最大値（または最小値）により定められたバイアス、及び最大値と最小値の差により定められるダイナミックレンジの２つの特徴量を抽出し、図４のような特徴量ファイル２６を作成し、メモリに格納する。
【００２０】
これらの特徴量ファイル２６およびアクセント句リスト２７をもとに、統計処理部２８において統計処理を行ない、バイアス、ダイナミックレンジモデル作成部２９でバイアス、ダイナミックレンジに関するモデルを作成する。
【００２１】
統計処理には、バイアス、ダイナミックレンジに寄与すると考えられる定性、あるいは定量パラメータを用いて、数量化Ｉ類により統計処理を行なう。これは、予測する目的関数Ｐｉを、アイテム数Ｒ、アイテムｊのカテゴリ数Ｃｊにより、
【００２２】
【外１】
0003566344.tif 000002
但し、
【００２３】
【外２】
0003566344.tif 000003
としたとき、サンプル値ｐｉ、全サンプル数ｎに対して、
【００２４】
【外３】
0003566344.tif 000004
を最小とするようにａｊｋを決定する。
【００２５】
本実施例においては、バイアス、及びダイナミックレンジのそれぞれについて、式（１）によりモデル化を行なう。即ち、バイアスに対する目的関数Ｂｉを、アイテム数Ｒｂ、アイテムｊのカテゴリ数Ｃｂｊにより、
【００２６】
【外４】
0003566344.tif 000005
としたとき、特徴量ファイルに格納されているバイアス値をサンプル値ｂｉ、全サンプル数ｎｂとして、
【００２７】
【外５】
0003566344.tif 000006
を最小とするようにａｂｊｋを決定する。同様に、ダイナミックレンジに対する目的関数Ｄｉを、アイテム数Ｒｄ、アイテムｊのカテゴリ数Ｃｄｊにより、
【００２８】
【外６】
0003566344.tif 000007
としたとき、特徴ファイルに格納されているダイナミックレンジ値をサンプル値ｄｉ、全サンプル数ｎｄとして、
【００２９】
【外７】
0003566344.tif 000008
を最小とするようにａｄｊｋを決定する。
【００３０】
アイテムとしては、音声合成対象文の環境（モーラ数、アクセント型、モーラ数とアクセント型の差、品詞、係受け、前後環境（文頭、文尾、ポーズ等）、強調、感情、話者（男性／女性／子供／老人等）等）の全てあるいはこれらの一部であり、カテゴリはそれぞれのアイテムについて分類したものである。例えば、モーラ数のカテゴリとしては、モーラ数ごとに分類することもできるし、１〜３モーラ、４〜６モーラ、７〜９モーラ、１０モーラ以上というように、ある範囲を１つのカテゴリとして分類することもできる。また、アイテム、及びカテゴリは、バイアス、ダイナミックレンジに対してそれぞれ異なったものを用いてもよい。
【００３１】
バイアス、ダイナミックレンジモデル作成部２９により作成されたバイアス、及びダイナミックレンジのモデルを用いて音声規則合成におけるピッチパターン生成を行なう例を図５、図６を用いて説明する。
【００３２】
図５は、音声合成対象文の環境情報を入力とした時のピッチパターン生成を表すブロック図であり、１１は正規化ピッチパターン生成部、１２はバイアス、ダイナミックレンジ生成部、１３はピッチパターン生成部である。
【００３３】
まず、音声合成対象文の環境（モーラ数、アクセント型、品詞、係受け、前後環境（文頭、文尾、ポーズ等）、強調、感情、話者（男性／女性／子供／老人等）等）が入力され、この入力が正規化ピッチパターン生成部１１および、バイアス、ダイナミックレンジ生成部１２にそれぞれ送られる。正規化ピッチパターン生成部１１では、この入力された環境情報から正規化ピッチパターンモデルあるいはこれを補間した正規化ピッチパターンを「ＨＭＭ統計情報に基づく単語ピッチパターン生成、音響学会春季研究発表会、１９９４年３月、２−８−１２」などの方法により求める。バイアス、ダイナミックレンジ生成部１２では、音声合成対象文の環境に従って、先に説明したバイアス、ダイナミックレンジモデル作成部２９により作成されたバイアス、ダイナミックレンジを用いて予測値を決定する。ピッチパターン生成部１３では、これら正規化ピッチパターンモデル（正規化ピッチパターン）、バイアス、ダイナミックレンジを用いて音声合成対象文のピッチパターンを図６のように生成する。
【００３４】
ここで、ピッチパターン生成部１３により正規化ピッチパターンモデル、バイアス、ダイナミックレンジからピッチパターンを生成する場合には、まず正規化ピッチパターンモデルにダイナミックレンジを乗じ、これにバイアス（バイアスが基本周波数の最大値の場合にはバイアスからダイナミックレンジを減じたもの）を加えることにより、ピッチパターンモデルを作成し、これを線形、スプライン等の補間を行うことによりピッチパターンを生成する。また、正規化ピッチパターン、バイアス、ダイナミックレンジからピッチパターンを生成する場合には、まず正規化ピッチパターンにダイナミックレンジを乗じ、これにバイアス（バイアスが基本周波数の最大値の場合にはバイアスからダイナミックレンジを減じたもの）を加えることにより、ピッチパターンを生成する。
【００３５】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、音声ファイルからラベル情報を用いてアクセント句単位の基本周波数もしくは対数基本周波数の最大値もしくは最小値および最大値と最小値の差を特徴量として抽出し、アクセント句とその特徴量との対応を示す特徴量ファイルを作成し、前記音声ファイルからアクセント句とその環境との対応を示すアクセント句リストを作成し、前記特徴量ファイルと前記アクセント句リストをもとに統計処理を行って前記特徴量に関するピッチパターンモデルを作成し、音声合成対象文に与えられる環境に従い、前記ピッチパターンモデルを用いて特徴量を予測し、この予測値を用いて前記音声合成対象文のアクセント句のピッチパターンを生成するので、基本周波数の抽出ミスが存在した場合にも安定した情報を抽出でき、自然性の高いピッチパターンを生成できる効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】バイアス、ダイナミックレンジモデル作成の説明図。
【図２】ラベルファイルの例を示す図。
【図３】アクセント句リストの例を示す図。
【図４】特徴量ファイルの例を示す図。
【図５】ピッチパターン生成の説明図。
【図６】ピッチパターン生成の例を示す図。
【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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