(57)【要約】【課題】  自然性の高い韻律パターンを入力発音記号列に対し動的に生成する。【解決手段】  属性情報抽出手段１２は、入力された発音記号列の属性情報を抽出する。類似度計算手段１３は韻律データベース１６内の韻律パターンの属性情報と発音記号列の属性情報との距離を計算し、各韻律パターンに対する重みを求める。韻律パターン生成手段１４は、求めた重みにより、韻律パターンを連続的に結合することによって新規の韻律パターンを生成する。波形生成手段１５は、生成された新規の韻律パターンにより韻律を制御して合成音の波形を生成する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
文章の構成単位となる各セグメント毎に韻律パターンと属性情報を対応させて記憶する韻律データベースと、
入力された発音記号列の属性情報を抽出する属性情報抽出手段と、
前記韻律データベース内に存在する韻律パターンの属性情報と前記入力された発音記号列から抽出された属性情報との類似度を計算する類似度計算手段と、
前記類似度に応じた重み付けに従って前記韻律データベース内の韻律パターンを結合して新規の韻律パターンを生成する韻律パターン生成手段とを備えていることを特徴とする韻律パターン生成装置。
【請求項２】
前記韻律データベースに代わるカテゴリ分割された韻律データベースと、
前記入力された発音記号列が前記カテゴリ分割された韻律データベース内のどのカテゴリに属するかを判定するカテゴリ選択手段とを備えていることを特徴とする請求項１に記載の韻律パターン生成装置。
【請求項３】
文章の構成単位となる各セグメント毎に韻律パターンと属性情報を対応させて記憶する韻律データベースと、
入力された発音記号列の属性情報を抽出する属性情報抽出手段と、
前記韻律データベース内に存在する韻律パターンの属性情報と前記入力された発音記号列から抽出された属性情報との類似度を計算する類似度計算手段と、
前記類似度に応じた重み付けに従って前記韻律データベース内の韻律パターンを結合して新規の韻律パターンを生成する韻律パターン生成手段と、
前記生成された韻律パターンにより韻律を制御して音声波形を生成する波形生成手段とを備えていることを特徴とする音声合成装置。
【請求項４】
前記韻律データベースに代わるカテゴリ分割された韻律データベースと、
前記入力された発音記号列が前記カテゴリ分割された韻律データベース内のどのカテゴリに属するかを判定するカテゴリ選択手段とを備えていることを特徴とする請求項３に記載の音声合成装置。
【請求項５】
韻律パターン生成装置により韻律パターンを生成する韻律パターン生成方法であって、
入力された発音記号列の属性情報を抽出するステップと、
韻律パターンを記憶する韻律データベース内に予め記憶されている韻律パターン毎の属性情報と前記入力された発音記号列から抽出された属性情報との類似度を計算するステップと、
前記類似度に応じた重み付けに従って前記韻律データベース内の韻律パターンを結合して新規の韻律パターンを生成するステップとを含むことを特徴とする韻律パターン生成方法。
【請求項６】
前記入力された発音記号列が予めカテゴリ分割された韻律データベース内のどのカテゴリに属するかを判定するステップを更に含むことを特徴とする請求項５に記載の韻律パターン生成方法。
【請求項７】
音声合成装置により合成音を生成する音声合成方法であって、
入力された発音記号列の属性情報を抽出するステップと、
韻律パターンを記憶する韻律データベース内に予め記憶されている韻律パターンの毎の属性情報と前記入力された発音記号列から抽出された属性情報との類似度を計算するステップと、
前記類似度に応じた重み付けに従って前記韻律データベース内の韻律パターンを結合して新規の韻律パターンを生成するステップと、
前記生成された韻律パターンにより韻律を制御して音声波形を生成するステップとを含むことを特徴とする音声合成方法。
【請求項８】
前記入力された発音記号列が予めカテゴリ分割された韻律データベース内のどのカテゴリに属するかを判定するステップを更に含むことを特徴とする請求項７に記載の音声合成方法。
【請求項９】
韻律パターン生成装置を構成するコンピュータに、
入力された発音記号列の属性情報を抽出する処理と、
韻律パターンを記憶する韻律データベース内に予め記憶されている韻律パターン毎の属性情報と前記入力された発音記号列から抽出された属性情報との類似度を計算する処理と、
前記類似度に応じた重み付けに従って前記韻律データベース内の韻律パターンを結合して新規の韻律パターンを生成する処理とを実行させることを特徴とする韻律パターン生成プログラム。
【請求項１０】
請求項９に記載の韻律パターン生成プログラムにおいて、
前記入力された発音記号列が予めカテゴリ分割された韻律データベース内のどのカテゴリに属するかを判定する処理を更に前記コンピュータに実行させることを特徴とする韻律パターン生成プログラム。
【請求項１１】
音声合成装置を構成するコンピュータに、
入力された発音記号列の属性情報を抽出する処理と、
韻律パターンを記憶する韻律データベース内に予め記憶されている韻律パターン毎の属性情報と前記入力された発音記号列から抽出された属性情報との類似度を計算する処理と、
前記類似度に応じた重み付けに従って前記韻律データベース内の韻律パターンを結合して新規の韻律パターンを生成する処理と、
前記生成された韻律パターンにより韻律を制御して音声波形を生成する処理とを実行させることを特徴とする音声合成プログラム。
【請求項１２】
請求項１１に記載のプログラムにおいて、
前記入力された発音記号列が予めカテゴリ分割された韻律データベース内のどのカテゴリに属するかを判定する処理を更に前記コンピュータに実行させることを特徴とする音声合成プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声処理技術に関し、特に、韻律パターンを生成する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
テキスト音声合成では、入力テキストに対して推定された韻律パターンで音声波形を制御することで合成音を生成する。韻律パターンとは、声の高さ（基本周波数），長さ，強さ等の時間的変化をパターン化したものである。韻律パターンは、合成音の自然性に大きく影響しており、音声合成技術においては、合成音の自然性向上を図るために、韻律パターンの生成技術に関する研究がなされてきた。また、韻律パターンは話調を決定付けるものであり、かつ話者独特のものであるため、音声認識技術においても、例えば、非特許文献１等にみられるように、韻律パターンを用いて音声の意味内容や話者の特定を行う技術の研究がなされてきた。
【０００３】
音声合成技術の分野では、従来から自然発声の音声波形から韻律パラメータを抽出してデータベースに記憶し、音声合成の際にデータベース内に記憶された自然発声の韻律パラメータを用いる技術についての研究がなされてきた。この方法では、韻律パターンが自然発声の音声波形から抽出したものであるため、自然性が高い韻律パターンが用いられるという利点がある。しかし、全ての入力テキストに対して適合するパターンを記憶しておくのは物理的に不可能であるため、韻律パターンの変形が不可欠となり、このような変形処理によって韻律パターンの自然性が低下してしまう問題が生じる。このような問題に対して、韻律パターンの自然性を向上させる技術が提案されている。
【０００４】
例えば、特許文献１には、音声合成時に合成音の韻律パターンを選択するために、予め韻律データベース内の韻律パターンのクラスタ毎に代表パターンを生成しておき、代表パターンを変形した変形パターンと音声データから抽出された韻律パターンとの誤差を評価して、代表パターンを生成する学習方法が開示されている（図１３参照）。
【０００５】
また、特許文献２には、特定の韻律パターンから近い順で一定数までの複数の韻律パターンの平均ないし近さに対応して重み付けを行って代表韻律パターンを作成する方法が開示されている。
【０００６】
更に、特許文献３には、入力されたテキストデータの文節の属性情報と比較して基準値以上の類似度を持つ文節に関する韻律パラメータから入力テキストデータの文節に対する韻律パラメータを計算する方法が開示されている（図１４参照）。この方法では、前述した従来例と違い、入力されたテキストに対する音声コーパス内の韻律パラメータとの類似度を音声合成時に計算するため、より自然性の高い韻律パターンが得られるとしている。
【０００７】
【非特許文献１】古井貞熙著，「ディジタル音声処理」，東海大学出版会，１９８５年
【特許文献１】特開平１１−９５７８３号公報
【特許文献２】特開２００４−１１７６６３号公報
【特許文献３】特開２０００−５６７８８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
特許文献１や特許文献２に見られる技術では、予め作成された代表パターンを音声合成時に用いる。このため、カテゴリを代表するパターンから合成音の韻律パターンを選択するしかなく、実際にユーザが入力したテキストに対して最適な韻律パターンが予め作成してある代表パターンと大きく異なっている場合には合成音の自然性と安定性が損なわれてしまうという課題があった。
【０００９】
また、特許文献３に見られる技術では、韻律パターンを音声合成時に生成しているため、入力テキストに対して最適な韻律パターンが、大きく異なっているという問題は生じ難くなっているが、韻律パターンの計算処理の際に、入力テキストデータと選択された韻律パターンとの属性情報の類似度を用いていない。このため、入力発音記号列と属性情報が特に類似しているピッチパターンが韻律データベース内に存在しても、そのピッチパターンに類似したピッチパターンが生成されず、高い自然性を持つ合成音を得ることが困難であるという課題があった。
【００１０】
そこで、本発明の目的は、高い安定性を保ちつつ、入力テキストに対し高い自然性を持つ韻律パターンを動的に生成する韻律パターン生成装置および韻律パターン生成方法ならびに韻律パターン生成プログラムを提供すること、更に、より望ましくは、計算負荷を軽減できる韻律パターン生成装置および韻律パターン生成方法ならびに韻律パターン生成プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明の韻律パターン生成装置は、前記目的を達成するため、文章の構成単位となる各セグメント毎に韻律パターンと属性情報を対応させて記憶する韻律データベースと、
入力された発音記号列の属性情報を抽出する属性情報抽出手段と、
前記韻律データベース内に存在する韻律パターンの属性情報と前記入力された発音記号列から抽出された属性情報との類似度を計算する類似度計算手段と、
前記類似度に応じた重み付けに従って前記韻律データベース内の韻律パターンを結合して新規の韻律パターンを生成する韻律パターン生成手段とを備えたことを特徴とする構成を有する。
【００１２】
このように、予め作成された代表パターンを用いることなく、入力された発音記号列の属性情報に従って最適な韻律パターンをその都度生成することにより、安定性を保ちつつより高い自然性を持つ韻律パターンを再現することが可能となる。
特に、新規の韻律パターンを生成する際に、韻律データベース内に存在する韻律パターンの属性情報と入力された発音記号列から抽出された属性情報との類似度に基づいて韻律データベース内の韻律パターンを重み付けして結合するようにしているので、入力された発音記号列の属性情報に特に類似した韻律パターンが韻律データベース内に存在する場合には、その韻律パターンに特に類似した韻律パターンを生成して、入力発音記号列に対して高い自然性を持つ韻律パターンを再現することができる。
また、韻律データベース内に発音記号属性情報に類似した属性情報を持つ韻律パターンが存在しない場合であっても、韻律データベース内の複数の韻律パターンを平均したような韻律パターンが生成されるため、安定して音声合成が行える。
以上により、高い安定性を保ちつつ、入力発音記号列に対し高い自然性を持つ合成音の作成が実現される。
【００１３】
更には、前記韻律データベースに代わるカテゴリ分割された韻律データベースと、
前記入力された発音記号列が前記カテゴリ分割された韻律データベース内のどのカテゴリに属するかを判定するカテゴリ選択手段とを備えた韻律パターン生成装置とすることが望ましい。
【００１４】
韻律パターンを生成する際に結合に用いる韻律パターンの候補をカテゴリ内の韻律パターンに限定することができるので計算負荷を大幅に軽減することができ、処理速度の向上および記憶容量の削減に繋がる。
【００１５】
本発明の、音声合成装置は前述した韻律パターン生成装置と共通する主要部を有するもので、更に、韻律パターン生成手段で生成された韻律パターンにより韻律を制御して音声波形を生成する波形生成手段を有する。
【００１６】
これにより、高い安定性を保ちつつ、入力発音記号列に対し高い自然性を持つ合成音の作成が可能な音声合成装置が提供される。
【００１７】
前記と同様、この音声合成装置に、韻律データベースに代わるカテゴリ分割された韻律データベースと、
入力された発音記号列が前記カテゴリ分割された韻律データベース内のどのカテゴリに属するかを判定するカテゴリ選択手段を併設することができる。
【００１８】
カテゴリ選択手段によって韻律パターンの候補をカテゴリ内の韻律パターンに限定することができるので計算負荷を大幅に軽減することができ、処理速度の向上および記憶容量の削減が図れる。
【００１９】
本発明の韻律パターン生成方法は、前記と同様の目的を達成するため、入力された発音記号列の属性情報を抽出するステップと、
韻律パターンを記憶する韻律データベース内に予め記憶されている韻律パターン毎の属性情報と前記入力された発音記号列から抽出された属性情報との類似度を計算するステップと、
前記類似度に応じた重み付けに従って前記韻律データベース内の韻律パターンを結合して新規の韻律パターンを生成するステップとを含むことを特徴とする構成を有する。
【００２０】
予め作成された代表パターンを用いることなく、入力された発音記号列の属性情報に従って、最適な韻律パターンをその都度生成するようにしているので、安定性を保ちつつより高い自然性を持つ韻律パターンを再現することが可能であり、しかも、韻律データベース内に存在する韻律パターンの属性情報と入力された発音記号列から抽出された属性情報との類似度に基づいて韻律データベース内の韻律パターンを重み付けして韻律パターンを結合するようにしているので、入力された発音記号列の属性情報に特に類似した韻律パターンが韻律データベース内に存在する場合には、その韻律パターンに特に類似した韻律パターンを生成して入力発音記号列に対して高い自然性を持つ韻律パターンを再現することができる。また、韻律データベース内に発音記号属性情報に類似した属性情報を持つ韻律パターンが存在しない場合であっても、韻律データベース内の複数の韻律パターンを平均したような韻律パターンが生成されるため、安定して音声合成が行える。従って、高い安定性を保ちつつ、入力発音記号列に対し高い自然性を持つ合成音の作成が実現される。
【００２１】
更に、入力された発音記号列が予めカテゴリ分割された韻律データベース内のどのカテゴリに属するかを判定するステップを含ませてもよい。
【００２２】
韻律パターンを生成する際に結合に用いる韻律パターンの候補をカテゴリ内の韻律パターンに限定することができるので、計算負荷を大幅に軽減することが可能となり、処理速度の向上および記憶容量の削減に繋がる。
【００２３】
本発明の音声合成方法は、前述した韻律パターン生成方法と共通する主要部を有するもので、更に、生成された韻律パターンにより韻律を制御して音声波形を生成するステップを含む。
【００２４】
この音声合成方法によれば、高い安定性を保ちつつ、入力発音記号列に対し高い自然性を持つ合成音の作成が達成される。
【００２５】
音声合成方法においても、前記と同様、入力された発音記号列が予めカテゴリ分割された韻律データベース内のどのカテゴリに属するかを判定するステップを含ませることができる。
【００２６】
韻律パターンを生成する際に結合に用いる韻律パターンの候補をカテゴリ内の韻律パターンに限定することができるので、計算負荷を大幅に軽減した音声合成が可能となり、処理速度の向上および記憶容量の削減が図れる。
【００２７】
本発明の韻律パターン生成プログラムは、前記と同様の目的を達成するため、韻律パターン生成装置を構成するコンピュータに、
入力された発音記号列の属性情報を抽出する処理と、
韻律パターンを記憶する韻律データベース内に予め記憶されている韻律パターン毎の属性情報と前記入力された発音記号列から抽出された属性情報との類似度を計算する処理と、
前記類似度に応じた重み付けに従って前記韻律データベース内の韻律パターンを結合して新規の韻律パターンを生成する処理とを実行させることを特徴とした構成を有する。
【００２８】
この韻律パターン生成プログラムをインストールされたコンピュータは、前述の韻律パターン生成装置として機能する。
【００２９】
更に、韻律パターン生成プログラムによって、前記コンピュータに、入力された発音記号列が予めカテゴリ分割された韻律データベース内のどのカテゴリに属するかを判定する処理を実行させるようにすることが望ましい。
【００３０】
この韻律パターン生成プログラムをインストールされたコンピュータは、カテゴリ選択手段を備えた韻律パターン生成装置として機能することになる。
【００３１】
本発明の音声合成プログラムは、前述した韻律パターン生成プログラムと共通する主要部を有するもので、更に、前記コンピュータに、韻律パターン生成手段で生成された韻律パターンにより韻律を制御して音声波形を生成する機能を付与する。
【００３２】
この音声合成プログラムをインストールされたコンピュータは、前述の音声合成装置として機能する。
【００３３】
更に、この音声合成プログラムによって、前記コンピュータに、入力された発音記号列が予めカテゴリ分割された韻律データベース内のどのカテゴリに属するかを判定する処理を実行させるようにすることが望ましい。
【００３４】
この韻律パターン生成プログラムをインストールされたコンピュータは、カテゴリ選択手段を備えた音声合成装置として機能する。
【発明の効果】
【００３５】
本発明の韻律パターン生成装置および韻律パターン生成方法ならびに韻律パターン生成プログラムは、予め作成された代表パターンを用いることなく、入力された発音記号列の属性情報に従って最適な韻律パターンをその都度生成するようにしているので、安定性を保ちつつより高い自然性を持つ韻律パターンを再現することができる。
【００３６】
特に、新規の韻律パターンを生成するに際に、韻律データベース内に存在する韻律パターンの属性情報と入力された発音記号列から抽出された属性情報との類似度に基づいて韻律データベース内の韻律パターンを重み付けして韻律パターンを結合するようにしているので、入力された発音記号列の属性情報に特に類似した韻律パターンが韻律データベース内に存在する場合には、その韻律パターンに特に類似した韻律パターンを生成して、入力発音記号列に対して高い自然性を持つ韻律パターンを再現することができる。
【００３７】
また、韻律データベース内に発音記号属性情報に類似した属性情報を持つ韻律パターンが存在しない場合であっても、韻律データベース内の複数の韻律パターンを平均したような韻律パターンが生成されるため、安定して音声合成が行える。
【００３８】
従って、高い安定性を保ちつつ、入力発音記号列に対し高い自然性を持つ合成音の作成が実現される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３９】
次に、本発明を実施するための最良の形態について図面を参照して説明する。図１は本発明の音声合成方法を実現するための音声合成プログラムをインストールすることにより音声合成装置として機能するコンピュータ１の構成の概略を示したブロック図である。
【００４０】
この音声合成プログラムは、本発明を適用した韻律パターン生成プログラムを主要部として備えたものであり、この音声合成プログラムをインストールしたコンピュータ１は、その結果として、本発明の韻律パターン生成方法を適用した韻律パターン生成装置としても機能することになる。
【００４１】
コンピュータ１は、通常のワークステーションもしくはパーソナルコンピュータ等からなり、演算手段としてのマイクロプロセッサ（以下、単にＣＰＵという）２と、ＣＰＵ２の基本的な制御プログラムを格納したＲＯＭ３、および、演算データの一時記憶等に利用されるＲＡＭ４と、大容量記憶装置としてのハードディスク５、ならびに、各種の外部装置やネットワーク等と接続するためのインターフェイス６を備える。
【００４２】
ハードディスク５には音声合成プログラムがインストールされており、この音声合成プログラムが必要に応じてＲＡＭ４上に展開され、音声合成プログラムに従って駆動制御されるＣＰＵ２が、属性情報抽出手段，類似度計算手段，韻律パターン生成手段，波形生成手段等の機能を実現する。また、ハードディスク５には、韻律データベースが予め格納されているものとする。
【００４３】
また、ＣＰＵ２には、マン・マシン・インターフェイスとして機能するキーボード７とモニタ８が入出力回路９を介して接続され、更に、入出力回路９には、ドライバ１０を介して音声出力手段としてのスピーカ１１が接続されている。
【００４４】
図２は音声合成プログラムによって駆動制御されるＣＰＵ２の機能の概略を示した機能ブロック図であり、その主要部は、属性情報抽出手段１２，類似度計算手段１３，韻律パターン生成手段１４、および、波形生成手段１５によって構成される。
【００４５】
属性情報抽出手段１２は、ＲＡＭ４上あるいはハードディスク５上もしくはインターフェイス６を介して外部装置から入力された発音記号列を分析し、セグメント毎に属性情報を抽出する。
発音記号列は、主に読み情報からなり、その他に、少なくともアクセント位置情報等の属性情報と文のセグメント区切りの情報を備える。
ここで言うセグメントとは、文節やアクセント句等の文中の言語的ないし音響的な区切りを指し、文章の基本的な構成単位である。
また、属性情報とは、前述のアクセント位置情報や言語情報、更には、時間長情報等の言語的ないし音響的なパラメータ等を意味する。
ハードディスク５の韻律データベース１６には、人間の肉声等の自然発声の音声から抽出された韻律パターンのパラメータと属性情報の内容、および、其の相互の対応関係がセグメント単位で多数記憶されている。
【００４６】
類似度計算手段１３は、属性情報抽出手段１２によって抽出された入力発音記号列の各セグメントの属性情報と韻律データベース１６内に存在する各セグメント単位の韻律パターンの属性情報との間の特徴量空間内距離を計算する。
特徴量とは属性情報間の類似度を距離として測定できるように数値化したものである。以下、属性情報間の類似度を特徴量空間内距離と表現するものとする。この距離が小さければ類似度は大きく、また、距離が大きければ類似度は小さい。
【００４７】
韻律パターン生成手段１４は、類似度計算手段１３によって求められた特徴量空間内距離を用い、韻律データベース１６内の各韻律パターンを類似度に応じた重み付けで結合して新規に韻律パターンを生成する。韻律パターンの結合方法としては、例えば、特徴量空間内距離に応じた重み付けで韻律データベース１６内の韻律パターンを加算する方法等が利用できる。
【００４８】
波形生成手段１５は、韻律パターン生成手段１４によって生成された新規の韻律パターンを用いて合成音を生成する。
【００４９】
図２および図３を参照して、本発明を実施するための最良の形態の動作を説明する。
【００５０】
まず、ユーザが作成したい合成音の発音記号列を属性情報抽手段１２に入力する（図３のステップａ１）。
【００５１】
次に、属性情報抽出手段１２において、入力された発音記号列を分析し、セグメント毎に属性情報を抽出する（ステップａ２）。
【００５２】
そして、抽出された属性情報と韻律データベース１６内の各韻律パターンの属性情報との間の特徴量空間内距離を類似度計算手段１３によって求める（ステップａ３）。
【００５３】
次いで、類似度計算手段１３で求められた特徴量空間内距離を用いて、韻律パターン生成手段１４により、韻律データベース１６内の韻律パターンを重み付けして結合し、新規の韻律パターンを生成する（ステップａ４）。
【００５４】
そして、最終的に、波形生成手段１５により、韻律パターン生成手段１４で作成された新規韻律パターンに基づいて韻律を制御して合成音を生成する（ステップａ５）。
【００５５】
この実施形態では、合成音の韻律を制御する韻律パターンを発音記号列の入力の度に動的に生成するため、入力発音記号列に最適な韻律パターンを生成することが可能となる。
【００５６】
また、韻律データベース１６内の自然発声の韻律パターンを重み付けして結合するため、入力された発音記号列と属性情報が同一もしくは非常に類似した発話内容の韻律パターンが韻律データベース１６内に存在する場合には、この韻律パターンの特徴を強く反映した韻律パターン、要するに、入力された発音記号列に極めて適合した韻律パターンが作成され、一方、入力された発音記号列に良く類似する韻律パターンが韻律データベース１６内に存在しない場合においては、韻律データベース１６内に登録された範囲で、入力された発音記号列と比較的類似する属性情報を備えた複数の韻律パターンの特徴を平均化したような韻律パターンが生成されることになる。このため、韻律パターンの高い自然性と高い安定性の両方を確保した音声合成装置が実現できる。
【００５７】
図４に他の実施形態の機能ブロック図を示す。この実施形態は、ＣＰＵ２が前述した属性情報抽出手段１２，類似度計算手段１３，韻律パターン生成手段１４，波形生成手段１５として機能する他、更に、カテゴリ選択手段１７としても機能するようになっている。
また、ハードディスク５には、前述の韻律データベース１６に代えて、カテゴリ分割された韻律データベース１８が登録されている。
【００５８】
カテゴリ分割された韻律データベース１８は、前述した韻律データベース１６と同等の韻律データベースを予めカテゴリ分割して記憶している。カテゴリ分割の方法としては、モーラ数やアクセント型等の属性情報で分割する方法がある。
【００５９】
カテゴリ選択手段１７は、入力された発音記号列から属性情報抽出手段１２によって抽出された属性情報を元に、入力された発音記号列の各セグメントが、カテゴリ分割された韻律データベース１８内のどのカテゴリに属するかを判別し、対応するカテゴリのデータベースを特定する。
【００６０】
そして、類似度計算手段１３は、カテゴリ選択手段１７で特定されたカテゴリのデータベースのみを対象にして入力発音記号列の各セグメントの属性情報と韻律データベース１８内に存在する各セグメント単位の韻律パターンの属性情報との間の特徴量空間内距離を計算する。また、韻律パターン生成手段１４は、類似度計算手段１３の計算結果に従って重み付けを行い、カテゴリ選択手段１７で選択されたカテゴリに属する韻律パターンのみを用いて結合操作を行うことで韻律パターンを生成する。
【００６１】
図５を参照して、この実施形態の動作を説明する。但し、ステップｂ１〜ステップｂ２およびステップｂ４〜ステップｂ６の処理は、夫々、前述した実施形態のステップａ１〜ステップａ２およびステップａ３〜ステップａ５の処理（図３参照）と同様であるので、重複する部分の説明は省略し、ここでは、新たに追加した構成に関わるステップｂ３の動作のみを説明する。
【００６２】
ステップｂ３の処理では、カテゴリ選択手段１７が、入力された発音記号列から抽出された属性情報に基いて、この発音記号列がカテゴリ分割された韻律データベース１８内のどのカテゴリに属するかを判別する。これに続くステップｂ４，ステップｂ５の処理は、カテゴリ選択手段１７の判別処理によって選択されたカテゴリ内でのみ行われる。
【００６３】
この実施形態では、新規の韻律パターンを生成する前に、予め似通った特徴を持つ韻律パターンの集合であるカテゴリを選択しておくため、新規の韻律パターンの生成の際に、一定の類似度を持った韻律パターンのみを用いて計算を行うことが可能となる。このため、処理速度の向上および安定した韻律パターンを得ることが容易となる。
【実施例１】
【００６４】
図６は図２および図３で示した実施形態に相当する実施例の音声合成装置のブロック図である。音声合成装置として動作するコンピュータ１の構成およびＣＰＵ２の機能については既に述べた通りであり、ここでは専ら音声合成方法に関わる手順について方法的な側面から説明する。
【００６５】
なお、本実施例では、韻律パターンがセグメント単位で分割されて記憶されている韻律データベース１６が予め作成されているものとする。セグメントとしては文中の１アクセント句を１セグメントとし、韻律パターンは、基本周波数の時系列を時間方向および周波数方向に正規化したものが登録されているものとする。また、韻律データベース１６には夫々の韻律パターンに対し、少なくともアクセント句のモーラ数，アクセント型，文中の位置，音素列，先行するアクセント句のアクセント型等の属性情報が予め記憶されているものとする。
【００６６】
ここで、韻律パターンおよび属性情報について、図７を用いて簡単に説明する。具体例として、「音声を合成します」（仮に例文Ｓと呼ぶ）という文を扱う。例文Ｓをアクセント句に分割すると、「音声を」（第１アクセント句）と「合成します」（第２アクセント句）の２つのアクセント句に分割される。
【００６７】
更に、例文Ｓを読み情報のひらがな列に変換すると、「お’んせーを／ごーせーしま’す」（但し、’はアクセント記号，／はアクセント句の区切り記号）となる。
【００６８】
ここで、第１アクセント句の属性情報の一部を抽出すると、モーラ数が５，アクセント型が１，文中の位置は文頭となり、第２アクセント句の属性情報は、モーラ数が７，アクセント型が６，文中の位置は文末ということになる。
【００６９】
文中の位置は、文頭，文末，文中，単語等に分けられ、夫々が文中の位置を表す特徴量として数値化されているものとする。
【００７０】
本実施例における一連の処理を、Ｎ個のアクセント句から成る或る１文の発音記号列が入力されたときの、ｎ番目のアクセント句（「第nアクセント句」と呼ぶ）に注目して説明する。この発音記号列には、少なくともアクセントの位置とアクセント句の区切りが属性情報として明記されている。
【００７１】
まず、入力された発音記号列の第ｎアクセント句に対し、図６に示されるようにして属性情報の抽出処理を行う（属性情報を抽出するステップ）。抽出する属性情報の種類は、少なくとも韻律データベース１６内の韻律パターンに対して記憶されているものを全て含む。この属性情報の値を、
【数１】
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とする。但し、Ｊは属性情報の種類の数であり、例えば、図６に示される例のように、属性情報がモーラ数，アクセント型，文中の位置，先行アクセント型の４種であれば、Ｊの値は４となる。また、ｊは属性情報の種類のインデックスであり、この例では、ｊ＝１がモーラ数，ｊ＝２がアクセント型，ｊ＝３が文中の位置，ｊ＝４が先行アクセント型を意味する。
【００７２】
各属性情報の種類には、特徴量空間内距離を求める際に、例えば、重要度の高い属性情報であるモーラ数やアクセント型が一致していないような場合に距離が大きくなるように（類似度が小さくなるように）重みαｊが設定されている。重みαｊは、次の式（１）を満たすように、つまり、重み全体の総和が１となるように設定されている。
【数２】
2006276493.tif 000004
【００７３】
次に、韻律データベース１６内の韻律パターンの各セグメントに対応して記憶されている属性情報を図６に示されるようにして１つ読み出す。この属性情報の値をａｉｊ（ｉ＝１，２，３，・・・，Ｉ、ｊ＝１，２，３，・・・，Ｊ）とする。但し、Ｉは韻律データベース１６内に登録されているセグメントの韻律パターンの総数であり、ｉは其のインデックスである。
【００７４】
次に、入力された発音記号列の属性情報と韻律データベース１６から読み出された韻律パターンの属性情報との間で図６に示されるようにして特徴量空間内相対距離の計算を行う（類似度を計算するステップ）。
特徴量空間内相対距離は、入力された発音記号列の属性情報と韻律データベース１６から読み出された属性情報の各パラメータの差に重みを掛けたものを足し合わせて、各アクセント句のモーラ数で割って求めるようにする。
【００７５】
従って、入力された発音記号列と韻律データベース１６内のインデックスｉの韻律パターンとの間の特徴量空間内相対距離ｄｉは次の式（２）で表されることになる。
【数３】
2006276493.tif 000005
但し、Ｍは入力された発音記号列のセグメント内のモーラ数である。
【００７６】
次いで、このようにして求められた特徴量空間内相対距離ｄｉを用いて、韻律パターンを結合するための重みｗｉを計算する。重みｗｉは次の式（３）で求められる。
【数４】
2006276493.tif 000006
ここで、Ｄは距離の総和、つまり、韻律データベース１６内に記憶されたｉ＝１〜Ｉの韻律パターンの各々について求めた特徴量空間内相対距離ｄｉを全て加算した値である。
【００７７】
次に、重みｗｉを用いて、韻律データベース１６内に記憶されたインデックスｉの韻律パターンに各々に対応する重みｗｉを掛けて線形結合による重み付けを行うことで新規の韻律パターンを生成する（新規の韻律パターンを生成するステップ）。
【００７８】
そして、これと同様の処理をｎ＝１〜Ｎの第ｎアクセント句に対して繰り返し実行し、各アクセント句に対応して生成された新規の韻律パターンによって音声波形の韻律をアクセント句毎に制御し、更に、時間長等を修正して各セグメントを接続し、最終的に、Ｎ個のアクセント句から成る１文全体の合成音を生成する（音声波形を生成するステップ）。
【００７９】
具体例として例文Ｓを参照して本実施例を説明する。本実施例の概要を図８に示す。図８（ａ）は韻律データベース１６内に登録された個々の韻律パターンの特性（正規化された基本周波数と時系列の関係）を視覚化して示したもので、また、図８（ｂ）では、特徴量空間内での韻律パターンの位置、つまり、各韻律パターンに対応して登録された属性情報の相対的な類似度に関わる情報を視覚化して示している。
【００８０】
図８（ｂ）において、点Ａ，点Ｂはそれぞれ第１アクセント句，第２アクセント句の特徴量空間内における位置である。また、図８（ａ）に示されているＡ１〜Ａ３，Ｂ１〜Ｂ３，Ｃ，Ｄの各パターンは韻律データベース１６内に記憶されている韻律パターンの内の幾つかを表したものであり、図８（ｂ）における特徴量空間の図に示されているＡ１〜Ａ３，Ｂ１〜Ｂ３と対応している。
【００８１】
そこで、まず、図８（ｂ）に示されるように、第１アクセント句の属性情報に対応する点Ａについて、韻律データベース１６内に記憶されている各韻律パターンの属性情報との間の特徴量空間内相対距離ｄＡＡ１，ｄＡＡ２，ｄＡＡ３，ｄＡＢ１，ｄＡＢ２，ｄＡＢ３，ｄＡＣ，ｄＡＤ，．．．を計算し、式（２）に従って新規の韻律パターンの生成に利用される各韻律パターンの重みｗＡＡ１，ｗＡＡ２，ｗＡＡ３，ｗＡＢ１，ｗＡＢ２，ｗＡＢ３，ｗＡＣ，ｗＡＤ，．．．を決定する。
【００８２】
また、第２アクセントの属性情報に対応する点Ｂについても、前記と同様に、ｄＢＡ１，ｄＢＡ２，ｄＢＡ３，ｄＢＢ１，ｄＢＢ２，ｄＢＢ３，ｄＢＣ，ｄＢＤ，．．．を計算し、式（２）に従って重みｗＢＡ１，ｗＢＡ２，ｗＢＡ３，ｗＢＢ１，ｗＢＢ２，ｗＢＢ３，ｗＢＣ，ｗＢＤ，．．．を決定する。
【００８３】
このとき、図８（ｂ）に示されるように、Ａ−Ａ１間，Ａ−Ａ２間，Ａ−Ａ３間は他の点に比べて距離が短いため、この３点Ａ１，Ａ２，Ａ３に対応する韻律パターンの重みｗＡＡ１，ｗＡＡ２，ｗＡＡ３が他に比べて大きく、しかも、特にＡ−Ａ１間の距離が際立って短いため、結果として、点Ａ１で示される韻律パターンに極めて類似した韻律パターンとなるような重み付けが決定されることになる。
【００８４】
同様に、Ｂ−Ｂ１間，Ｂ−Ｂ２間，Ｂ−Ｂ３間は他の点に比べて距離が短いため、この３点Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３に対応する韻律パターンを平均化した韻律パターンが得られるような重み付けが決定される。この場合、入力された韻律パターンの属性情報に著しく類似する属性情報を有する韻律パターンは韻律データベース１６内に存在しないことになる。
【００８５】
最終的に、求められた重みｗＡＡ１，ｗＡＡ２，ｗＡＡ３，ｗＡＢ１，ｗＡＢ２，ｗＡＢ３，ｗＡＣ，ｗＡＤ，・・・を用いて重み付き線形結合により例文Ｓの第１アクセント句に関わる新規の韻律パターンを生成し、また、求められた重みｗＢＡ１，ｗＢＡ２，ｗＢＡ３，ｗＢＢ１，ｗＢＢ２，ｗＢＢ３，ｗＢＣ，ｗＢＤ，．．．を用いて例文Ｓの第２アクセント句に関わる新規アクセント句韻律パターンを生成する。
【００８６】
次に、属性情報抽出手段１２，類似度計算手段１３，韻律パターン生成手段１４，波形生成手段１５として機能するＣＰＵ２の処理動作について、ハードディスク５にインストールされた音声合成プログラムの概要を示す図９のフローチャートを参照してＣＰＵ２の内部処理の面から具体的に説明する。
【００８７】
ＣＰＵ２は、まず、ＲＡＭ４上あるいはハードディスク５上もしくは外部装置を対象として発音記号列の読み込みを開始し（ステップｃ１）、読み込んだ発音記号列を先頭から順にアクセント句に分割する（ステップｃ２）。
【００８８】
従って、前述の例に従えば、Ｎ個のアクセント句から成る或る１文の第ｎ＝１番目のアクセント句が最初に読み込まれることになる。
【００８９】
次いで、属性情報抽出手段１２として機能するＣＰＵ２が、このアクセント句からｊ＝１〜Ｊの各属性情報ａｊを抽出する（ステップｃ３）。
【００９０】
前述の例に従えば、ｊ＝１の属性情報ａ１がモーラ数，ｊ＝２の属性情報ａ２がアクセント型，ｊ＝３の属性情報ａ３が文中の位置，ｊ＝４の属性情報ａ４が先行アクセント型であり、全４種の属性情報が抽出されることなる。
【００９１】
次いで、ＣＰＵ２は、前述の式（３）における距離の総和Ｄを求めるための距離積算値レジスタＤを０に初期化し（ステップｃ４）、更に、読み出しの対象とする韻律データベース１６内のデータを特定するためのデータベース内韻律パターン特定指標ｉに一旦０をセットした後（ステップｃ５）、該指標ｉを直ちに１インクリメントして、韻律データベース１６内に登録されている最初の韻律パターンに対応するデータを読み出すための初期値１に更新する（ステップｃ６）。
【００９２】
次いで、ＣＰＵ２は、前述の式（２）におけるΣαｊ｜ａｊ−ａｉｊ｜の値、即ち、入力された発音記号列が有する１つの属性情報ａｊと此れに対応して韻律データベース１６から読み出されたインデックスｉの韻律パターンが有する１つの属性情報ａｉｊとの差に予め決められた重み付けの係数αｊを掛けた値をｊ＝１〜Ｊの全ての属性情報に亘って足し合わせるための積算値記憶レジスタＸの値を０に初期化し（ステップｃ７）、更に、韻律データベース１６から読み出されたインデックスｉの韻律パターンが有する属性情報の種別を特定するための属性情報特定指標ｊに一旦０をセットした後（ステップｃ８）、該指標ｊを直ちに１インクリメントして、韻律データベース１６内の各韻律パターンが有する最初の属性情報を表す値１、つまり、この例ではモーラ数を表す値１に更新する（ステップｃ９）。
【００９３】
次いで、ＣＰＵ２は、データベース内韻律パターン特定指標ｉの現在値と属性情報特定指標ｊの現在値に基いて韻律データベース１６からインデックスｉの韻律パターンが有する第ｊ番目の属性情報ａｉｊを読み出し（ステップｃ１０）、前述の式（２）におけるαｊ｜ａｊ−ａｉｊ｜の値を求め（ステップｃ１１）、この値を積算値記憶レジスタＸに加算する（ステップｃ１２）。
【００９４】
従って、ｉ＝１，ｊ＝１の現時点では、韻律データベース１６からインデックス１の韻律パターンが有する第１番目の属性情報ａ１１つまり韻律データベース１６に最初に登録された韻律パターンのモーラ数ａ１１が読み出され、入力された発音記号列が有する第１番目の属性情報ａ１つまりモーラ数との差分が求められ、この差分にモーラ数に対応した重み付けの係数α１（設定値）が掛けられ、こうして求められた値が積算値記憶レジスタＸに加算されることになる。
【００９５】
次いで、ＣＰＵ２は、属性情報特定指標ｊの現在値が属性情報の種類の総数Ｊに達しているか否か、要するに、インデックスｉの韻律パターンが有するｊ＝１〜Ｊの全ての属性情報について、これに対応する入力された発音記号列の属性情報との差分を求めて重み付けの係数αｊを掛ける処理が完了しているか否かを判定する（ステップｃ１３）。
【００９６】
そして、ステップｃ１３の判定結果が真となった場合、つまり、インデックスｉの韻律パターンが有するｊ＝１〜Ｊの全ての属性情報に関する処理が一通り終わっていない場合には、ＣＰＵ２は、属性情報特定指標ｊの値を１ずつインクリメントしながら前記と同様の処理を繰り返し実行する（ステップｃ９〜ステップｃ１３）。
【００９７】
そして、最終的に、ステップｃ１３の判定結果が偽となって属性情報特定指標ｊの値が属性情報の種類の総数Ｊに達した時点で、式（２）におけるΣαｊ｜ａｊ−ａｉｊ｜の値が積算値記憶レジスタＸによって求められることになる。
【００９８】
従って、類似度計算手段１３として機能するＣＰＵ２は、ステップｃ１３の判定結果が偽となった時点で、積算値記憶レジスタＸの値つまり式（２）におけるΣαｊ｜ａｊ−ａｉｊ｜の値を、入力された発音記号列のセグメント内のモーラ数Ｍで除し、式（２）におけるｄｉの値、即ち、入力された発音記号列と韻律データベース１６内のインデックスｉの韻律パターンとの間の特徴量空間内相対距離ｄｉを得る（ステップｃ１４）。
【００９９】
次いで、ＣＰＵ２は、今回求められた特徴量空間内相対距離ｄｉの値を距離積算値レジスタＤに加算し（ステップｃ１５）、データベース内韻律パターン特定指標ｉの現在値が、韻律データベース１６内に登録されている韻律パターンの総数Ｉに達しているか否か、要するに、韻律データベース１６内に登録されているインデックスｉ＝１〜Ｉの全ての韻律パターンについて特徴量空間内相対距離ｄｉの値が求められているか否かを判定する（ステップｃ１６）。
【０１００】
そして、ステップｃ１６の判定結果が真となった場合、つまり、特徴量空間内相対距離ｄｉの値が求められていない韻律パターンが韻律データベース１６内に残っていると判定された場合には、ＣＰＵ２は、データベース内韻律パターン特定指標ｉの値を１ずつインクリメントしながら前記と同様の処理を繰り返し実行する（ステップｃ６〜ステップｃ１６）。
【０１０１】
そして、最終的にステップｃ１６の判定結果が偽となった時点で、韻律データベース１６内に登録されているインデックスｉ＝１〜Ｉの全ての韻律パターンについて特徴量空間内相対距離ｄｉの値が求められ、同時に、前述の式（３）における距離の総和Ｄの値が距離積算値レジスタＤによって求められることになる。
【０１０２】
従って、韻律パターン生成手段１４として機能するＣＰＵ２は、ステップｃ１６の判定結果が偽となった時点で、インデックスｉ＝１〜Ｉの全ての韻律パターンについて前述の式（３）における重みｗｉ＝Ｄ／ｄｉの値を個別に求め、インデックスｉ＝１〜Ｉの全ての韻律パターンについてｗｉによる重み付けで線形結合の処理を施し、当該１アクセント句のための新規の韻律パターンを生成し、その内容をＲＡＭ４に一時記憶する（ステップｃ１７）。
【０１０３】
この処理は、簡単に言えば、韻律データベース１６内におけるインデックスｉ＝１〜Ｉの韻律パターンの各々に、対応する重みｗｉを乗じ、ｉ＝１〜Ｉに亘って加算するといったものである。
【０１０４】
このようにして、分割された１つのアクセント句に対する新規の韻律パターンの生成が完了すると、ＣＰＵ２は、分割されたアクセント句の全てについて韻律パターンの生成が完了しているか否かを判定し（ステップｃ１８）、全てのアクセント句についての韻律パターンの生成が完了していなければ、ＣＰＵ２は、再びステップｃ２の処理に復帰して前述の１文から次のアクセント句を分割し、このアクセント句に対して前記と同様の処理を繰り返し実行することで、新たに分割されたアクセント句に対応した韻律パターンを生成する（ステップｃ２〜ステップｃ１８）。
【０１０５】
そして、最終的にステップｃ１８の判定結果が真となり、Ｎ個のアクセント句から成る１文の第ｎ＝１〜Ｎ番目のアクセント句の全てについて新規の韻律パターンが生成されると、波形生成手段１５として機能するＣＰＵ２が、第ｎ＝１〜Ｎ番目のアクセント句の各々に対応したＮ個の新規の韻律パターンをＲＡＭ４から読み出し、時間長等を修正した上でこれらのセグメントを接続し（ステップｃ１９）、最終的にＮ個のアクセント句から成る１文全体の合成音を生成する（ステップｃ２０）。
【０１０６】
この実施例を用いれば、入力された発音記号列の属性情報に非常に類似した韻律パターンが韻律データベース１６内に存在する場合には、自然発声から抽出した韻律パターンに非常に近い韻律パターンが生成されるので、非常に高い自然性を有する合成音が生成される。
【０１０７】
また、韻律データベース１６内に類似する属性情報を持つ韻律パターンが存在しない場合であっても、韻律データベース１６内の複数の韻律パターンを平均したような韻律パターンが生成されるため、安定して音声合成を行うことができる。
【０１０８】
この実施例では、各韻律パターンの属性情報と入力された発音記号列の属性情報の特徴量空間内相対距離を各々の属性情報に基いて計算するようにしたが、特徴量空間内に距離の基準となる原点を定義し、特徴量空間内における原点と各韻律パターンとの距離を予め計算して韻律データベース１６内に記憶しておき、入力された発音記号列の属性情報と原点との間の距離を類似度計算手段１３により其の都度に求め、この距離と各韻律パターンの属性情報における原点との距離との差分により特徴量空間内距離ｄｉを求める方法もある。この方法によって、新規の韻律パターンの生成時における距離計算の回数を減らすことができ更なる計算時間の削減が可能となる。
【０１０９】
また、本実施例では、アクセント句の区切りとアクセント位置が含まれた発音記号列を入力するようにしたが、更に、品詞情報，係り受け情報，送り仮名情報等の言語的情報を含めることも可能である。言語的情報を含めることによって、音響的な情報のみからでは抽出できない若しくは抽出が困難な特徴量についても韻律パターン生成のためのパラメータとすることができる。無論、韻律データベース内の韻律パターンにも言語的情報を付与させておくことが可能である。
【実施例２】
【０１１０】
次に、図４および図５で示した実施形態に相当する実施例について図面を参照して簡単に説明する。
【０１１１】
図１０は図４および図５で示した実施形態に相当する実施例の音声合成装置のブロック図である。本実施例は、前述した実施例１の構成に加えて、類似度計算手段１３で求められた特徴量空間内相対距離を元に韻律データベース１８内のカテゴリを選択するカテゴリ選択手段１７を備える。音声合成装置として動作するコンピュータ１の構成およびＣＰＵ２の機能については既に述べた通りであり、ここでは専ら音声合成方法に関わる手順について方法的な側面から説明する。
【０１１２】
今、発音記号列が入力され、実施例１で説明した方法と同様にして、入力発音記号列から属性情報が抽出されているものとする。
【０１１３】
カテゴリ選択手段１７は、入力発音記号列から抽出された属性情報の一部が韻律データベース１８におけるカテゴリ分割の属性情報と一致していた場合に、そのカテゴリに属するものとして判定し、韻律パターン生成時には選択されたカテゴリに属する韻律パターンを用いて新規韻律パターンを生成する（入力された発音記号列がカテゴリ分割された韻律データベース内のどのカテゴリに属するかを判定するステップ）。
【０１１４】
前述の例文Ｓを例にとって、詳細に説明する。例文Ｓの第１アクセント句の「音声を」からは、前述の通り、属性情報としてモーラ数が５，アクセント型が１，文中の位置が文頭といった情報が抽出される。
【０１１５】
これに対し、図１１に示されるように、韻律データベース１８内のカテゴリ１がモーラ数＝５，アクセント型＝１，文中の位置＝文頭という情報を持つ韻律パターンの属するカテゴリであるとすると、例文Ｓの第１アクセント句はカテゴリ１に属するものであるとカテゴリ選択手段１７によって判定される。
【０１１６】
同様に、韻律データベース内のカテゴリ２がモーラ数＝７，アクセント型＝６，文中の位置＝文末という情報を持つ韻律パターンの属するカテゴリであるとすると、第２アクセント句の「合成します」は、カテゴリ２に属するものであるとカテゴリ選択手段１７によって判定される。
【０１１７】
ここで、カテゴリの分割方法としては、例えば、「モーラ数６以上，アクセント型が５または６」といった或る程度の幅を持たせたカテゴリにすることも可能である。
【０１１８】
このようにしてカテゴリが選択されると、次に、そのカテゴリに属する各韻律パターンの重みを算出する。選択されたカテゴリに属する各韻律パターンに対する重みｗｉ’は次の式（４）によって表される。
【数５】
2006276493.tif 000007
ここで、ｄｉ’は選択されたカテゴリに属する韻律パターンの特徴量空間内相対距離、また、Ｄ'は選択されたカテゴリに属する韻律パターンの特徴量空間内相対距離の合計、そして、Ｉ'は選択されたカテゴリに属する韻律パターンの総数である。
【０１１９】
最終的に、重みｗｉ’を用い、選択されたカテゴリに属するインデックスｉ＝１からＩ'の韻律パターンの夫々に各々に対応する重みｗｉ’を掛けて線形結合を行うことにより、実施例１の場合と同様にして求めるべき新規の韻律パターンを生成する。
【０１２０】
具体例として例文Ｓを参照して本実施例を説明する。本実施例の概要を図１１に示す。なお、図１１において、図８と同一の符号は同一物あるいは相当物を示し、その説明を省略するものとする。
【０１２１】
韻律データベース１８内の韻律パターンは多数のカテゴリに分割されているが、図１１では、モーラ数＝５，アクセント型＝１の韻律パターンが属するカテゴリ１とモーラ数＝７，アクセント型＝６の韻律パターンが属するカテゴリ２のみを示している。
【０１２２】
上述のように、点Ａおよび点Ｂはそれぞれカテゴリ１およびカテゴリ２に属することが判明しているとし、カテゴリ１にはＡ１，Ａ２，Ａ３が、また、カテゴリ２にはＢ１，Ｂ２，Ｂ３が属しているものとする。
【０１２３】
まず、第１アクセント句のＡについて、カテゴリ１から外れた韻律パターンＢ１，Ｂ２，Ｂ３やＣ，Ｄは無視し、カテゴリ１に属する韻律パターンＡ１，Ａ２，Ａ３との間の特徴量空間内相対距離ｄＡＡ１，ｄＡＡ２，ｄＡＡ３のみを計算し、式（４）に従って重みｗＡＡ１，ｗＡＡ２，ｗＡＡ３を決定する。
【０１２４】
次に、第２アクセント句のＢについて、カテゴリ２から外れた韻律パターンＡ１，Ａ２，Ａ３やＣ，Ｄは無視し、カテゴリ２に属する韻律パターンＢ１，Ｂ２，Ｂ３との間の特徴量空間内相対距離ｄＢＢ１，ｄＢＢ２，ｄＢＢ３のみを計算し、式（４）に従って重みｗＢＢ１，ｗＢＢ２，ｗＢＢ３を決定する。
【０１２５】
このとき、実施例１の場合と略同様に、第１アクセント句のＡについてはＡ１に極めて類似した韻律パターンが、また、第２アクセント句のＢについてはＢ１，Ｂ２，Ｂ３を平均した韻律パターンが生成されるような重みが決定されることになる。
【０１２６】
最終的に、このようにして求められた重みｗＡＡ１，ｗＡＡ２，ｗＡＡ３とｗＢＢ１，ｗＢＢ２，ｗＢＢ３を用いて、重み付き線形結合により例文Ｓの第１アクセント句および第２アクセント句のための新規な韻律パターンを生成する。
【０１２７】
次に、属性情報抽出手段１２，類似度計算手段１３，韻律パターン生成手段１４，波形生成手段１５，カテゴリ選択手段１７として機能するＣＰＵ２の処理動作について、ハードディスク５にインストールされた音声合成プログラムの概要を示す図１２のフローチャートを参照してＣＰＵ２の内部処理の面から具体的に説明する。
【０１２８】
ステップｄ１〜ステップｄ３の処理は図９におけるステップｃ１〜ステップｃ３の処理と同様であり、これらの処理により、まず、読み込まれた発音記号列の１つのアクセント句を対象として、属性情報抽出手段１２として機能するＣＰＵ２が、ｊ＝１〜Ｊの各属性情報ａｊを抽出する。
【０１２９】
次いで、ＣＰＵ２は、韻律データベース１８におけるカテゴリを指定するカテゴリ指定指標ｋに一旦０をセットした後（ステップｄ４）、該指標ｋを直ちに１インクリメントして、韻律データベース１８内に設定された最初のカテゴリを指定するための初期値１に更新する（ステップｄ５）。
【０１３０】
次いで、カテゴリ選択手段１７として機能するＣＰＵ２は、カテゴリ指定指標ｋの現在値に基づいて、カテゴリｋとして登録されている属性情報の種別を韻律データベース１８から読み出し（ステップｄ６）、カテゴリｋに対して設定された属性情報が、今回の処理で読み込まれた発音記号列のアクセント句の属性情報と設定値以上の割合で一致しているか否かを判定する（ステップｄ７）。
【０１３１】
この実施例におけるカテゴリ選択処理は、実際に演算処理の対象とする韻律パターンの数を減らして処理操作の効率を高めるのが目的であり、カテゴリに登録する属性情報の数は任意に決定し得るが、多種多様なカテゴリが韻律データベース１８内に氾濫することを避けるため、カテゴリ毎に登録する属性情報の総数は、通常、発音記号列のアクセント句から抽出されるアクセント句の種類数Ｊよりも少なくしている。つまり、ステップｄ７で利用される設定値はＪよりも少ない数である。
【０１３２】
ここで、ステップｄ７の判定結果が真となった場合、カテゴリ選択手段１７として機能するＣＰＵ２は、今回の処理で読み込まれた発音記号列のアクセント句がカテゴリｋに属するものと見做し、また、ステップｄ７の判定結果が偽となった場合には、今回の処理で読み込まれた発音記号列のアクセント句がカテゴリｋに属していないと見做す。
【０１３３】
そして、ステップｄ７の判定結果が偽となった場合、つまり、今回の処理で読み込まれた発音記号列のアクセント句がカテゴリｋに属していないと判定された場合には、カテゴリ選択手段１７として機能するＣＰＵ２は、再びステップｄ５の処理に復帰してカテゴリ指定指標ｋの値を１インクリメントし、前記と同様の処理を繰り返し実行することにより、今回の処理で読み込まれた発音記号列のアクセント句が属すると見做し得るカテゴリｋの値を求める。
【０１３４】
このようにして、今回の処理で読み込まれた発音記号列のアクセント句が属すると見做し得るカテゴリｋの値が求められると、カテゴリ選択手段１７として機能するＣＰＵ２は、この時点で、データの読み込みの対象とするカテゴリをカテゴリｋのみに制限して（ステップｄ８）、類似度計算手段１３，韻律パターン生成手段１４の動作を許容する。
【０１３５】
ステップｄ９の処理は、図９におけるステップｃ４〜ステップｃ１７の処理と同様であり、類似度計算手段１３および韻律パターン生成手段１４として機能するＣＰＵ２によって、前記と同様にして特徴量空間内相対距離ｄｉ’や重みｗｉ’等を求めるための処理が繰り返し実行されることになる（但し、図９のｄｉ，ｗｉ，Ｉ，Ｄは各々ｄｉ’，ｗｉ’，Ｉ’，Ｄ’と読み替えるものとする）。
【０１３６】
しかし、本実施例においては、前述したステップｄ４〜ｄ８の処理、つまり、カテゴリ選択手段１７の機能によってカテゴリが制限され、特徴量空間内相対距離ｄｉ’や重みｗｉ’等を求める対象となる韻律パターンの数が、韻律データベース１６内に登録されている全ての韻律パターンの総数Ｉではなく、選択されたカテゴリｋに属する韻律パターンの総数Ｉ’とされているので、特に、類似度計算手段１３，韻律パターン生成手段１４として機能するＣＰＵ２の負荷が大幅に軽減され、全体としての処理効率が大幅に向上する格別の効果が奏される。
【０１３７】
ステップｄ１０〜ステップｄ１２の処理は図９におけるステップｃ１８〜ステップｃ２０の処理と同様であるので、説明を省略する。
【０１３８】
このように、本実施例を用いれば、重み付き線形結合に用いられる韻律パターンが限定されるため、計算負荷の軽減を図りつつ実施例１とほぼ同等の安定性と自然性を実現することができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【０１３９】
【図１】本発明の音声合成方法を実現するための音声合成プログラムをインストールすることにより音声合成装置として機能するコンピュータの構成の概略を示したブロック図である。
【図２】音声合成プログラムによって駆動制御されるＣＰＵの機能の概略を示した機能ブロック図である（第１の実施形態）。
【図３】同実施形態の動作を簡略化して示したフローチャートである。
【図４】音声合成プログラムによって駆動制御されるＣＰＵの機能の概略を示した他の実施形態の機能ブロック図である（第２の実施形態）。
【図５】同実施形態の動作を簡略化して示したフローチャートである。
【図６】図２および図３で示した実施形態に相当する実施例の音声合成装置のブロック図である（実施例１）。
【図７】韻律パターンと属性情報の関連について示した概念図である（実施例１）。
【図８】図８（ａ）は韻律データベース内に登録された個々の韻律パターンの特性を視覚化して示した概念図、図８（ｂ）は特徴量空間内での韻律パターンの位置を視覚化して示した概念図である（実施例１）。
【図９】ハードディスクにインストールされた音声合成プログラムの概要を示したフローチャートである（実施例１）。
【図１０】図４および図５で示した実施形態に相当する実施例の音声合成装置のブロック図である（実施例２）。
【図１１】カテゴリ分割して韻律データベース内に登録された個々の韻律パターンの特性と特徴量空間内での韻律パターンの位置を視覚化して示した概念図である（実施例２）。
【図１２】ハードディスクにインストールされた音声合成プログラムの概要を示したフローチャートである（実施例２）。
【図１３】代表パターンを変形した変形パターンと音声データから抽出された韻律パターンとの誤差を評価して代表パターンを生成する従来の韻律パターン生成方法について示した概念図である。
【図１４】入力されたテキストデータの文節の属性情報と比較して基準値以上の類似度を持つ文節に関する韻律パラメータから入力テキストデータの文節に対する韻律パラメータを計算する従来の韻律パターン生成方法について示した概念図である。
【符号の説明】
【０１４０】
１  コンピュータ
２  ＣＰＵ
３  ＲＯＭ
４  ＲＡＭ
５  ハードディスク
６  インターフェイス
７  キーボード
８  モニタ
９  入出力回路
１０  ドライバ
１１  スピーカ
１２  属性情報抽出手段
１３  類似度計算手段
１４  韻律パターン生成手段
１５  波形生成手段
１６  韻律データベース
１７  カテゴリ選択手段
１８  韻律データベース
【図１】
2006276493.tif 000008
【図２】
2006276493.tif 000009
【図３】
2006276493.tif 000010
【図４】
2006276493.tif 000011
【図５】
2006276493.tif 000012
【図６】
2006276493.tif 000013
【図７】
2006276493.tif 000014
【図８】
2006276493.tif 000015
【図９】
2006276493.tif 000016
【図１０】
2006276493.tif 000017
【図１１】
2006276493.tif 000018
【図１２】
2006276493.tif 000019
【図１３】
2006276493.tif 000020
【図１４】
2006276493.tif 000021