(57)【要約】【課題】画像内の図形の中心線を正確に検出することができる装置を提供する。【解決手段】コンピュータ読取可能なＭＲＩ画像内の声道の中心線を検出するための装置は、声道断面形状の声帯位置を定める線分を決定する処理部３０２と、線分に対し一方向に存在する画素で、上記線分からの距離が互いに等しい画素からなる画素群の各々の重心位置を算出する処理部３０４〜３０６と、算出された重心位置に対し区分近似関数を適用して声道中心線を求める処理部３１０とを含む。【選択図】      図１３
2006268715.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータ読取可能な画像内の図形の中心線を検出するための図形中心線算出装置であって、
前記図形内で、処理の開始位置を特定する開始線を決定するための開始線決定手段と、
前記図形内において、前記開始線からの距離が互いに等しい画素からなる画素群の各々の重心位置を算出するための重心位置算出手段と、
前記重心位置算出手段により算出された前記重心位置に対し所定の区分近似関数を適用することにより前記中心線を求めるための近似手段とを含む、図形中心線算出装置。
【請求項２】
前記重心位置算出手段は、
前記画像の、前記開始線上の各画素に対し、所定の初期値を番号として与えるための初期番号設定手段と、
前記画像内の画素の各々に対し、前記開始線からの距離に対応する番号を設定するための番号設定手段と、
前記番号設定手段により設定された番号が同じ画素からなる画素群の各々の重心座標を算出するための手段とを含む、請求項１に記載の図形中心線算出装置。
【請求項３】
前記画像は、前記開始線をはさむ一方の領域と他方の領域とを含み、
前記番号設定手段は、
前記一方の領域内の画素の各々に対し、前記開始線からの距離に対応する番号を設定するための第１の番号設定手段と、
前記他方の領域内の画素の各々に対し、前記開始線からの距離に対応する番号を設定するための第２の番号設定手段とを含み、
前記第１及び第２の番号設定手段は、前記一方の領域にある画素の番号と、前記他方の領域にある画素の番号と、前記開始線上の画素の番号とが互いに重複しないように各画素に番号を付与する、請求項２に記載の図形中心線算出装置。
【請求項４】
前記番号設定手段は、前記開始線からの各画素の距離を、４近傍距離で算出する、請求項２又は請求項３に記載の図形中心線算出装置。
【請求項５】
前記番号設定手段は、前記画像のうち、予め定められるしきい値に対し所定の関係を有する画素値を持つ画素のみに対して、前記番号を設定する、請求項２〜請求項４のいずれかに記載の図形中心線算出装置。
【請求項６】
前記第１の番号設定手段は、
前記一方の領域にある画素であって、かつ前記開始線に隣接する画素の各々に対し、予め定める第１の増分値を前記初期値に加算した番号を付与するための手段と、
前記一方の領域にある画素のうち、番号が付与されている画素の４近傍のいずれかに存在する画素であって、かつ番号が付与されておらず、かつ画素値が予め定められるしきい値と予め定められる関係にあるものの全てに対し、前記番号が付与されている画素の番号に前記第１の増分値を加算した番号を設定するための手段とを含む、請求項３に記載の図形中心線算出装置。
【請求項７】
前記第２の番号設定手段は、
前記他方の領域にある画素であって、かつ前記開始線に隣接する画素の各々に対し、予め定める第２の増分値を前記初期値に加算した番号を付与するための手段と、
前記他方の領域にある画素のうち、番号が付与されている画素の４近傍のいずれかに存在する画素であって、かつ番号が付与されておらず、かつ画素値が予め定められるしきい値と予め定められる関係にあるものの全てに対し、前記番号が付与されている画素の番号に前記第２の増分値を加算した番号を設定するための手段とを含み、
前記第１の増分値と、前記第２の増分値とは、互いに符号が異なっている、請求項６に記載の図形中心線算出装置。
【請求項８】
前記画像は人体の断面の透過画像であり、前記図形は前記断面における声道の断面形状であり、前記開始線は前記透過画像中の声門位置と一致するように選ばれる、請求項１〜請求項７のいずれかに記載の図形中心線算出装置。
【請求項９】
コンピュータにより実行されると、当該コンピュータを、請求項１〜請求項８のいずれかに記載の図形中心線算出装置として動作させる、コンピュータプログラム。
【請求項１０】
請求項８に記載の図形中心線算出装置を含む声道断面積関数算出装置であって、
前記透過画像は、人体を複数断面で撮影して得られた複数の画像を含み、
前記開始線決定手段により決定される開始線は、前記複数の画像のうち、前記声道の断面を含む断面の画像における前記声道の断面形状における声門位置を特定する線であり、
前記声道断面積関数算出装置はさらに、
前記図形中心線算出装置により検出された声道の断面の中心線上の複数箇所における、声道を含む横断面画像を前記複数の画像から再構成するための横断面画像再構成手段と、
前記横断面画像の各々における前記声道の横断面積を算出し、当該横断面の前記声帯位置からの距離と組合せて声道断面積関数として出力するための声道断面積算出手段とを含む声道断面積関数算出装置。
【請求項１１】
コンピュータにより実行されると、当該コンピュータを、請求項１０に記載の声道断面積関数算出装置として動作させる、コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は画像内の図形に対し所定の関係にある曲線を検出するための装置及び方法に関し、特に、画像内に見出される不定形な図形に対し、その中心位置を示す曲線（中心線）を検出するための装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
人間の発声においては、声帯等で発生された音源に対し、咽頭、口腔、鼻腔等の調音器官による調音が行なわれる。声帯から口の開口部までの管腔を声道と呼ぶ。声道の形の違いにより、生成される音声が異なることが知られている。声道の形を計測すれば、その音響的な特徴を知ることができる。
【０００３】
近年では、磁気共鳴画像（ＭＲＩ）によって、母音等を発声している間に声道形状を計測し、音響解析を行なう研究がされている。しかし、声道は複雑な形をしているため、そのままでは音響的な解析を行なうことが難しい。そこで、一般的には、断面積が異なる複数の音響管で声道が表され、かつ音波が平面波として声道内を伝播すると仮定し、その中心経路に沿って一定間隔ごとに断面積の変化を計測した断面積関数に基づいて声道の音響的な解析を行なっている。この声道の中心経路を声道中心線と呼ぶ。
【０００４】
声道中心線をどのように求めるか、についてはこれまで種々の研究がされてきたが、いまだ確立された手法は存在していない。従来行なわれていた代表的な手法にはＭＲＩのオリジナルデータであるビットマップから声道の輪郭を手でトレースし、ベクトルデータに変換するものがある。このベクトルデータに基づき声道中心線を求める。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしこの従来手法では、複雑な形状を手でトレースするため、作業量が多いという問題がある。また、声道中心線を求めるための処理が複雑で計算に時間がかかるという問題もある。しかも、誰が作業したかによって結果が異なる上、得られた中心線・断面積関数が妥当でないという問題もある。
【０００６】
こうした問題は、声道の中心線を特定する場合だけに生ずる問題ではない。一般的に生体内部の透過画像等に見られる複雑な形状をした管等の中心線を求める場合にも、こうした問題が生じうる。生体の透過画像だけではなく、何らかの画像に対し、このような中心線を短時間で特定する必要が生じることも考えられる。
【０００７】
それゆえに本発明の目的の一つは、画像内の図形の中心線を正確に検出することができる装置を提供することである。
【０００８】
本発明の他の目的は、画像内の図形の中心線を正確にかつ短時間で検出することができる装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の第１の局面に係る図形中心線算出装置は、コンピュータ読取可能な画像内の図形の中心線を検出するための図形中心線算出装置であって、図形内で、処理の開始位置を特定する開始線を決定するための開始線決定手段と、図形内において、開始線から一方向への距離が互いに等しい画素からなる画素群の各々の重心位置を算出するための重心位置算出手段と、重心位置算出手段により算出された重心位置に対し所定の区分近似関数を適用することにより中心線を求めるための近似手段とを含む。
【００１０】
重心位置算出手段は、開始線決定手段により決定される開始線からの距離が互いに等しい画素からなる画素群の各々の重心位置を算出する。この重心位置に区分近似関数を適用することで、当初の図形の中心線が算出できる。オペレータが誰であっても、同じ結果を得ることができる上、開始線が決定されれば自動的に中心線を算出できるため、オペレータの作業量も少なくて済む。その上、このようにして得られた中心線は、実際の中心線とよく一致することが分かっている。
【００１１】
好ましくは、重心位置算出手段は、開始線決定手段により決定される開始線から一方向への距離が互いに等しい画素からなる画素群の各々の重心位置を算出する。
【００１２】
より好ましくは、重心位置算出手段は、開始線決定手段により決定される開始線を仮想的に延長した線で画像を分割して生成される第１及び第２の領域のうち、第１の領域内の画素であって、開始線からの距離が互いに等しい画素からなる画素群の各々の重心位置を算出する。
【００１３】
さらに好ましくは、重心位置算出手段は、開始線決定手段により決定される開始線からの距離が互いに等しい画素で、互いに連続する画素からなる画素群の各々の重心位置を算出する。連続する画素とは、少なくとも１頂点を共有する画素のことをいう。
【００１４】
好ましくは、重心位置算出手段は、画像の、開始線上の各画素に対し、所定の初期値を番号として与えるための初期番号設定手段と、画像内の画素の各々に対し、開始線からの距離に対応する番号を設定するための番号設定手段と、番号設定手段により設定された番号が同じ画素からなる画素群の各々の重心座標を算出するための手段を含む。
【００１５】
より好ましくは、画像は、開始線をはさむ一方の領域と他方の領域とを含み、番号設定手段は、一方の領域内の画素の各々に対し、開始線からの距離に対応する番号を設定するための第１の番号設定手段と、他方の領域内の画素の各々に対し、開始線からの距離に対応する番号を設定するための第２の番号設定手段とを含み、第１及び第２の番号設定手段は、一方の領域にある画素の番号と、他方の領域にある画素の番号と、開始線上の画素の番号とが互いに重複しないように各画素に番号を付与する。
【００１６】
さらに好ましくは、番号設定手段は、開始線からの各画素の距離を、４近傍距離で算出する。
【００１７】
番号設定手段は、画像のうち、予め定められるしきい値に対し所定の関係を有する画素値を持つ画素のみに対して、番号を設定するようにしてもよい。
【００１８】
好ましくは、第１の番号設定手段は、開始線をはさむ二つの領域のうち、一方の領域にある画素であって、かつ開始線に隣接する画素の各々に対し、予め定める第１の増分値を初期値に加算した番号を付与するための手段と、この一方の領域にある画素のうち、番号が付与されている画素の４近傍のいずれかに存在する画素であって、かつ番号が付与されておらず、かつ画素値が予め定められるしきい値と予め定められる関係にあるものの全てに対し、番号が付与されている画素の番号に第１の増分値を加算した番号を設定するための手段とを含む。
【００１９】
より好ましくは、第２の番号設定手段は、開始線をはさむ二つの領域のうち、他方の領域にある画素であって、かつ開始線に隣接する画素の各々に対し、予め定める第２の増分値を初期値に加算した番号を付与するための手段と、この他方の領域にある画素のうち、番号が付与されている画素の４近傍のいずれかに存在する画素であって、かつ番号が付与されておらず、かつ画素値が予め定められるしきい値と予め定められる関係にあるものの全てに対し、番号が付与されている画素の番号に第２の増分値を加算した番号を設定するための手段とを含み、第１の増分値と、第２の増分値とは、互いに符号が異なっている。
【００２０】
より好ましくは、画像は人体の断面の透過画像であり、図形は断面における声道の断面形状であり、開始線は透過画像中の声門位置と一致するように選ばれる。
【００２１】
この発明の第２の局面に係るコンピュータプログラムは、コンピュータにより実行されると、当該コンピュータを上記したいずれかの図形中心線算出装置として動作させる。
【００２２】
本発明の第３の局面に係る声道断面積関数算出装置は、上記した図形中心線算出装置を含み、透過画像は、人体を複数断面で撮影して得られた複数の画像を含み、開始線決定手段により決定される開始線は、複数の画像のうち、声道の断面を含む断面の画像における声道の断面形状における声門位置を特定する線であり、声道断面積関数算出装置はさらに、図形中心線算出装置により検出された声道の断面の中心線上の複数箇所における、声道を含む横断面画像を複数の画像から再構成するための横断面画像再構成手段と、横断面画像の各々における声道の横断面積を算出し、当該横断面の声帯位置からの距離と組合せて声道断面積関数として出力するための声道断面積算出手段とを含む。
【００２３】
本発明の第４の局面に係るコンピュータプログラムは、コンピュータにより実行されると、当該コンピュータを、上記した声道断面積関数算出装置として動作させるものである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
＜概略＞
以下に説明する実施の形態では、画像として人体の断面のＭＲＩ画像を用い、声道断面積関数を求めるために声道の中心線を特定する手法について説明する。なお以下に述べる手法は、ＭＲＩ又は類似の手法により得られる人体の透過画像に限らず、複雑な形状を有する画像について、当該複雑な形状の中心線を求める際に利用できる。
【００２５】
以下の実施の形態の説明及び図面では、同じ部品には同じ参照符号を付す。それらの名称及び機能も同一である。したがって、それらについての詳細な説明は繰返さない。
【００２６】
＜第１の実施の形態＞
図１に、一例として発話中のある時点での人体の正中矢状面のＭＲＩによる断面画像を示す。ＭＲＩ撮像データは、同じ時点において、正中矢状面以外にもこの面と平行な複数の面における人体の断面形状を示す画像を含む。その結果、これら複数の画像から、３次元的に生体内部の形状を再構成することができる。本実施の形態では、この正中矢状面の声道の中心線５０を簡単な手法により求める。その後、中心線５０を等分して、図１に示すように各点で中心線５０に垂直な線（グリッドと呼ぶ。）を引く。このグリッドにより示される横断面における声道断面積を算出することで、声道断面積関数を求める。
【００２７】
図１に示す声道に関して求めた声道断面積関数の例を図２に示す。図２において横軸は中心線５０上の点の声門からの距離を示し、縦軸はその点における声道断面積を示す。
【００２８】
以下、本実施の形態において中心線５０を求める手法の概略、この手法を実現するための装置の機能的構成、コンピュータによりこの手法を実現する場合のコンピュータプログラムの制御構造の概略及び必要なハードウェアの順に本実施の形態を説明する。
【００２９】
［手法の概略］
図３に、人体の正中矢状面のＭＲＩ画像（ビットマップ画像）を示す。本実施の形態では、この画像をモニタに表示した後、図４に示すように声帯位置を示す２点６０及び６２を利用者が指定する。２点６０及び６２が指定されたら、これらを結ぶ直線６４を引く。この直線６４が、以下に述べる処理の開始線に相当する。すなわち、この直線６４上の各画素を開始位置として、以下のような処理を実行する。
【００３０】
図５を参照して、声道画像の輪郭８０に対し、声帯位置として指定された二つの画素９０及び９２が指定されたものとする。本例においては、説明を簡単にするために、画素９０及び９２を結ぶ直線８２が、この画素９０及び９２のみを含むものとする。
【００３１】
この直線８２上の画素（本例では画素９０及び９２）に、予め定められた数値を割当てる。本例では、この数値として図５に示すように「３」を設定する。以下、直線８２より上の画素１００〜１２０と、直線８２より下の画素１４０〜１５６とに対し、次のような手順でそれぞれ数値を割当てていく。以下、この値を、開始位置の画素の値も含め画素の「番号」と呼ぶことにする。
【００３２】
図６を参照して、直線８２より上の画素１００〜１２０に対しては次のようにして番号を割当てていく。今、直線８２より上の画素１６０に、番号「ｎ」が割当てられているものとする。画素１６０に隣接する画素１６２、１６４、１６６及び１６８に対し、まだ番号が割当てられていない場合には番号「ｎ＋１」を割当て、番号が既に割当てられている場合には何もしない。ただし、対象となる画素の画素値が空洞を示す値ではない場合、すなわち画素値が所定のしきい値以上の場合には、その画素は声道外にあると判定して、その画素には番号を割当てない。しきい値については予め適切な値を設定しておく。
【００３３】
このように番号を割当てていくと、図５に示す直線８２を基準として、画素１００及び１０２には「４」が、画素１０４には「５」が、画素１０６及び１０８には「６」が、画素１１０、１１２及び１１４には「７」が、画素１１６及び１１８には「８」が、画素１２０には「９」が、それぞれ割当てられる。この様子を図８に示す。本明細書では、各画素に割当てられた番号は、直線８２を開始線として、ちょうど平面波が声道８０内を伝播する様子を表しているように見える。端的にいえば、各画素に割当てられる番号は、開始線から当該画素までの、４近傍距離による最短距離を表しているということができる。
【００３４】
再び図５を参照して、直線８２より下方の画素については、以下のようにして番号を決めていく。すなわち、図７に示すように、番号「ｎ」が割当てられている画素１７０に隣接する画素１７２、１７４、１７６及び１７８に対し、まだ番号が割当てられていない場合には番号「ｎ―１」を割当て、番号が既に割当てられている場合には何もしない。対象となる画素の画素値が声道外である場合に番号を割当てないのは図６の場合と同様である。この場合には、各画素に割当てられる番号は、開始線から当該画素までの、４近傍距離による最短距離に符号のマイナスを付した値を表しているということができる。
【００３５】
こうして声道内の各画素に番号を割当てていくが、それぞれ番号が所定の値となったところで番号の算出を停止する。例えば直線８２より下方の画素の場合には、番号が０となった時点で算出を停止し、上方の画素の場合には、番号が９となった時点で算出を停止する。こうして得られた番号の分布の例を図８に示す。
【００３６】
図８を参照して、画素９０及び９２に割当てられた番号「３」からスタートして、上方には４〜９までの番号が各画素１００〜１２０に割当てられ、下方には２〜０の番号が各画素１４０〜１５４に割当てられる。図８に示す例では、画素１５６も声道内に存在するが、隣接する画素の番号が「０」であるため、番号の割当てはされていない。
【００３７】
次に、このようにして番号を求めた画素の内で、同じ番号を持つ画素を結んだ線を求める。これを本明細書では「等高線」と呼ぶことにする。ある番号を持つ画素が一つしか存在しない場合にも、その画素のみからなる線が存在するものと考え、その線を等高線と呼ぶことにする。図９に、図８に示した番号の分布から求めた等高線１８０〜１９８の概略を示す。
【００３８】
これら等高線の各々は、開始線をはさんで上下の両側にある領域の各々において、直線８２からの距離が互いに等しい、連続した画素からなる画素群を表していると考えられる。ここで「連続した画素」とは、少なくとも一つの頂点を共有している二つの画素のことをいう。
【００３９】
こうして等高線が得られたら、各等高線の重心を求める。重心は、各等高線に属する画素のＸ座標及びＹ座標の平均値から求められる。図１０に、図９に示す等高線に対して求められた一連の重心２１０〜２２８の例を示す。
【００４０】
最後に、こうして得られた一連の重心２１０〜２２８に沿って、所定の区分近似関数を用い、滑らかな曲線２３０を引く。この曲線２３０が声道の中心線を示す。
【００４１】
図１１を参照して、最初のＭＲＩ画像に重ねて、上記した手法により求めた声道の中心線２４０（図１における中心線５０）を求める。さらに図１に示すようにグリッド線を引き、各グリッド線における、声道の横断面を含む横断面画像を複数のＭＲＩ画像から再構成する。こうして得られた断面画像の各々から声道断面積を算出することにより、図２に示すような声道断面積関数が得られる。
【００４２】
［構成］
図１２に、上記した声道の中心線算出手法を用いた声道断面積関数算出装置２５０と、声道断面積関数算出装置２５０により算出された声道断面積関数を用いて音声合成を行なう音声合成装置２５８とのブロック図を示す。
【００４３】
図１２を参照して、声道断面積関数算出装置２５０は、ＭＲＩ画像２５２から声道断面積関数２５６を算出するためのものであって、グラフィカルユーザインタフェースを用いた入出力装置２５４に接続される。声道断面積関数算出装置２５０は、ＭＲＩ画像２５２の中の正中矢状面を入出力装置２５４の表示面上に表示し、オペレータから入出力装置２５４を介して声帯位置を示す２点の入力を受付けるための声帯位置入力部２７０と、声帯位置入力部２７０により入力された声帯位置の２点を結ぶ直線を開始線として、前述した手法を用いて声道中心線を算出するための声道中心線算出部２７２と、声道中心線算出部２７２により算出された声道中心線を所定数で等分することにより得られた点の各々において、当該点で声道中心線と垂直に交わるグリッド線を算出するためのグリッド線算出部２７４と、グリッド線算出部２７４により算出されたグリッド線の各々での横断面画像（以下「グリッド画像」と呼ぶ）をＭＲＩ画像２５２から再構成し作成するためのグリッド画像作成部２７６と、グリッド画像作成部２７６により作成された複数のグリッド画像における声道断面積を算出することにより声道断面積関数２５６を算出するための声道断面積算出部２７８とを含む。
【００４４】
一方、音声合成装置２５８は、発話テキスト２６０を受け、発話テキストに付随する発音に関する情報に基づいて音源としての電気信号を発生するための音源２９２と、音源２９２に対して発話テキスト２６０にしたがった言語としての音響的特性を、声道断面積関数２５６を用いて付与（調音）するためのデジタルフィルタからなる調音フィルタ２９０とを含む。
【００４５】
図１３に、図１２に示した声道断面積関数算出装置２５０をコンピュータプログラムで実現する場合の、コンピュータプログラムの制御構造の概略を示す。図１３を参照して、ステップ３００において、番号の最大値Ｍmaxと、番号の最小値Ｍminと、開始線に割当てる所定の番号Ｎとを設定する。
【００４６】
ステップ３０２で、開始線を規定する２点の座標の入力を受付ける。具体的には、ＭＲＩ画像のうち、正中矢状面をモニタの表示面上に表示し、ＧＵＩを用いて声帯位置に対応する２点をオペレータに指定させる。
【００４７】
ステップ３０４で、ステップ３０２において指定された２点に対応する画像上の点を通る線を開始線として、前述した処理により、画像のうち声道部分の画素の各々について番号を割当てていく。番号が、前述した最小値Ｍmin未満又は最大値Ｍmax以上となればこの処理を終了する。ステップ３０４における処理を実現するコンピュータプログラムの制御構造の詳細については図１４を参照して後述する。なお、ここで指定する開始線を仮想的に延長することにより、画像がその仮想的な線で二つの領域に分けられる。これら二つの領域のことを、開始線をはさむ二つの領域と呼ぶ。開始線自体は画像の一部のみに存在する場合もあるため、画像を二つの領域に必ずしも分割しないが、このように開始線を仮想的に延長することで開始線をはさむ二つの領域を想定することができる。
【００４８】
ステップ３０６において、ステップ３０４で画像の声帯部分内の各画素に割当てられた番号の等高線を求める。ステップ３０８において、こうして求められた等高線の重心を求める。さらにステップ３１０で、このようにして求められた、等高線の重心を表す一連の点列に沿って、所定の区分近似関数により滑らかな曲線を引く。この曲線が、声道中心線である。
【００４９】
ステップ３１２において、求められた声道中心線を所定数に等分し、各等分点で声道中心線と直交するグリッド線を計算する。
【００５０】
ステップ３１４において、各グリッド線における横断面画像を最初のＭＲＩ画像から作成する。ＭＲＩ画像は、正中矢状面での断面画像だけではなく、当該面と平行な面における断面画像を多数含む。そうしたＭＲＩ画像から、指定した断面における横断面画像を再構成するのは、既に確立された技術である。
【００５１】
ステップ３１６において、各グリッド線で得られた横断面画像に基づき、当該横断面画像中における声道断面積を算出する。
【００５２】
ステップ３１８において、ステップ３１６で算出された声道断面積の値と、声道からの各グリッド点までの距離とから声道断面積関数を作成し、出力する。
【００５３】
図１４は、図１３のステップ３０４で実行される処理の詳細なフローチャートである。まずステップ３３０において、正中矢状面の画像において、声帯位置として入力された２点を結ぶ開始線上の画素に番号Ｎを割当てる。
【００５４】
ステップ３３２において、開始線に下から隣接する全ての画素に番号Ｎ−１を、開始線に上から隣接する全ての画素に番号Ｎ＋１を割当てる。
【００５５】
ステップ３３４において、繰返し制御のための変数ＭにＮ−１を代入し、以下ステップ３３６において、変数Ｍの値が最小値Ｍminと等しくなるまで、ステップ３３８〜ステップ３４２の処理を繰返す。
【００５６】
この繰返処理においては、ステップ３３８において、番号＝Ｍの全ての画素に対してステップ３４０の処理を繰返す。
【００５７】
ステップ３４０では、処理対象の画素に隣接する画素の内、声道領域内の画素であって、かつ番号が未割当ての画素に対し、自己の番号から１を減算した値（Ｍ−１）を割当てる。画素が声道領域内か否かは、画素値が所定のしきい値以下か否かにより判定する。このしきい値については、予め適切な値を設定しておくものとする。
【００５８】
こうして、番号＝Ｍの全画素について、隣接する画素への番号の割当てが完了すると、ステップ３４２において変数Ｍの値から１を減じる。以下、前述したとおりステップ３３８〜ステップ３４２の処理を、変数Ｍの値が最小値Ｍminと等しくなるまで繰返す。
【００５９】
この繰返しが終了すると、ステップ３４４において変数ＭにＮ＋１を代入する。以下、変数Ｍの値が最大値Ｍmaxと等しくなるまでステップ３４８〜ステップ３５２の処理を繰返す。
【００６０】
この繰返処理においては、ステップ３４８において、番号＝Ｍの全ての画素に対してステップ３５０の処理を繰返す。
【００６１】
ステップ３５０では、処理対象の画素に隣接する画素の内、声道領域内の画素であって、かつ番号が未割当ての画素に対し、自己の番号に１を加算した値（Ｍ＋１）を割当てる。画素が声道領域内か否かは、前述したとおり画素値が所定のしきい値以下か否かにより判定する。
【００６２】
こうして、番号＝Ｍの全ての画素について、隣接する画素への番号の割当が完了すると、ステップ３５２において変数Ｍに１を加算する。以下、前述したとおり、ステップ３４８〜ステップ３５２の処理を、変数Ｍの値が最大値Ｍmaxと等しくなるまで繰返す。
【００６３】
［動作］
上に構造を説明した声道断面積関数算出装置２５０は、以下のように動作する。図１２に示すＭＲＩ画像２５２は予め準備されているものとする。
【００６４】
まず、声帯位置入力部２７０（図１２）が、入出力装置２５４の表示装置上にＭＲＩ画像２５２の内、正中矢状面に対応する画像を表示し、声帯位置を示す２点を指定させる。声帯位置入力部２７０はこの２点の画像上の位置を特定し、当該位置を示す情報を声道中心線算出部２７２に与える。
【００６５】
声道中心線算出部２７２は、正中矢状面の画像のうち、指定された２点を結ぶ直線上の画素（図４参照）に対し、所定の値Ｎを番号として割当てる（図１４、ステップ３３０）。以下、声道中心線算出部２７２は、画像内で声道領域に相当する画素について番号を割当てていく。その方法は図１４を参照して説明した通りである。続いて声道中心線算出部２７２は、番号を割当てられた画素のうち、同じ番号を持つ画素からなる等高線を計算する。図３に示されるＭＲＩ画像に対し、上記計算を行なった結果得られた等高線を画像として示したものが図１５である。図１５において、最も左の部分は、口より外の部分まで等高線を求めた結果を示している。
【００６６】
再び図１２を参照して、声道中心線算出部２７２は、こうして得られた等高線の各々の画像上の重心を算出する（図１６に示す点列３６０）。さらにそれら重心を示す点列３６０に対し所定の区分近似関数を用いることにより、図１７に示すように滑らかな曲線２４０を算出する。この曲線２４０が声道中心線である。
【００６７】
声道中心線の始点は声帯位置と一致させればよいが、終点についても何らかの方法で指定する必要がある。例えば、声道中心線から垂直な方向において、所定距離内の画素がすべて空洞であることを示す画素値を持つ点を声道中心線の終点とすればよい。声道中心線算出部２７２は、このようにして始点と終点とを指定することで声道中心線２４０を特定し、声道中心線２４０を表す情報を図１２に示すグリッド線算出部２７４に与える。
【００６８】
グリッド線算出部２７４は、与えられた情報から声道中心線を図１８に示すように声道所定数で等分し、各等分点で声道中心線に対し垂直なグリッド線３７０を引く。各等分点の、声道中心線上における始点からの距離を、以下「グリッド座標」と呼ぶ。グリッド線算出部２７４は、このようにして得られた複数のグリッド線３７０を特定する情報を、グリッド画像とともにグリッド画像作成部２７６に与える。
【００６９】
グリッド画像作成部２７６は、このようにして得られたグリッド線を特定する情報に基づき、各グリッド線における横断面画像をＭＲＩ画像２５２から作成する。この横断面画像の一例を図１９に示す。グリッド画像作成部２７６は、得られた横断面画像を、対応するグリッド座標とともに声道断面積算出部２７８に与える。
【００７０】
声道断面積算出部２７８は、例えば図１９に示す声道断面３８０の面積を、当該領域に含まれる画素を計数することにより算出し、グリッド座標とともに蓄積する。こうして、全てのグリッド画像に対し声道断面積を算出することにより、各グリッド座標における声道断面積という形で、図１２に示す声道断面積関数２５６が得られる。
【００７１】
声道断面積関数２５６が得られれば、図１２に示す音声合成装置２５８は、音源２９２と、音源２９２に対し声道断面積関数２５６を用いて言語としての音響的特性を付与する調音フィルタ２９０とを用い、発話テキスト２６０に対し所望の音響的特徴で合成音声２６２を出力することができる。
【００７２】
［コンピュータハードウェア構成］
上記した声道断面積関数算出装置２５０を実現するためのコンピュータプログラムを実行するコンピュータシステムの外観の一例を図２０に、そのブロック図の例を図２１に、それぞれ示す。
【００７３】
図２０を参照して、このコンピュータシステム４３０は、ＦＤ（フレキシブルディスク）ドライブ４５２およびＣＤ−ＲＯＭ（コンパクトディスク読出専用メモリ）ドライブ４５０を有するコンピュータ４４０と、キーボード４４６と、マウス４４８と、モニタ４４２と、スピーカ４７２とを含む。
【００７４】
図２１を参照して、コンピュータ４４０は、ＦＤドライブ４５２およびＣＤ−ＲＯＭドライブ４５０に加えて、ＣＰＵ（中央処理装置）４５６と、ＣＰＵ４５６、ＦＤドライブ４５２およびＣＤ−ＲＯＭドライブ４５０に接続されたバス４６６と、ブートアッププログラム等を記憶する読出専用メモリ（ＲＯＭ）４５８と、バス４６６に接続され、プログラム命令、システムプログラム、および作業データ等を記憶するランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）４６０と、バス４６６に接続され、スピーカ４７２に接続されるサウンドボード４６８を含む。コンピュータシステム４３０はさらに、図示しないプリンタを含んでいる。
【００７５】
ここでは示さないが、コンピュータ４４０はさらにローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）への接続を提供するネットワークアダプタボードを含んでもよい。
【００７６】
コンピュータシステム４３０に声道断面積関数算出装置２５０としての動作を行なわせるためのコンピュータプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭドライブ４５０またはＦＤドライブ４５２に挿入されるＣＤ−ＲＯＭ４６２またはＦＤ４６４に記憶され、さらにハードディスク４５４に転送される。または、プログラムは図示しないネットワークを通じてコンピュータ４４０に送信されハードディスク４５４に記憶されてもよい。プログラムは実行の際にＲＡＭ４６０にロードされる。ＣＤ−ＲＯＭ４６２から、ＦＤ４６４から、またはネットワークを介して、直接にＲＡＭ４６０にプログラムをロードしてもよい。
【００７７】
このプログラムは、コンピュータ４４０にこの実施の形態に係る声道断面積関数算出装置２５０としての動作を行なわせる複数の命令を含む。この動作を行なわせるのに必要な基本的機能のいくつかはコンピュータ４４０上で動作するＯＳ（オペレーティングシステム）またはサードパーティのプログラム、もしくはコンピュータ４４０にインストールされる各種ツールキットのモジュールにより提供される。したがって、このプログラムはこの実施の形態に係る声道断面積関数算出装置２５０を実現するのに必要な機能全てを必ずしも含まなくてよい。このプログラムは、命令のうち、所望の結果が得られるように制御されたやり方で適切な機能または「ツール」を呼出すことにより、上記した声道断面積関数算出装置２５０を実現する命令のみを含んでいればよい。コンピュータシステム４３０の動作は周知であるので、その詳細な説明はここでは繰返さない。
【００７８】
［実施の形態の効果］
上記した実施の形態によれば、以下の効果を奏することができる。まず、ビットマップデータに対して直接に処理を行なうことで声道中心線を特定できる。手動により声道の輪郭を指定したりする必要がなく、オペレータの作業量が極めて少なくて済む。さらに、図１３及び図１４に示したような簡単なアルゴリズムで声道の中心線を特定できるので、必要とされる計算量が少なく、性能が高いコンピュータを用いれば計算時間を極めて短くでき、性能がそれほど高くないコンピュータでも許容時間内に結果が得られるという効果がある。
【００７９】
また、声帯位置を示す２点のみをオペレータが指定すれば声道中心線が自動的に算出されるため、誰が処理したかによらず同じ結果が得られるという効果がある。もちろん、声帯位置を間違いなく指定するためにはある程度の解剖学的知識が必要であるが、正中矢状面の近傍断面のＭＲＩ画像も切替えて表示できるようにしておけば、声帯位置の特定は簡単である。
【００８０】
さらに、最も重要な効果であるが、得られた声道中心線及び断面積関数は妥当なもので、実音声と良く一致する音声を合成することができる。
【００８１】
また、上記実施の形態では、図形の太さの大きな変化にあまり影響されないという効果がある。上記手法では、等高線の重心を求め、さらにそれらを区分近似関数で近似しているため、画像のノイズによる影響が希釈され、ノイズに対して強いという効果もある。
【００８２】
上記手法を用いるためには、対象となる図形に分岐がないこと、及び始点から終点までがどういう形であれつながっていること、という条件があるが、それさえ満たされれば非常に簡単に、図形の中心線を算出することができる。例えば、図２２に示す図形４８０の中心線を求めることを考える。この場合にも、図２３に示すように、図形４８０の中で開始線を定める２点４８２及び４８４を指定すれば、後は上記した声道中心線を求める手法がそのまま利用できる。この図形に対して得られた中心線４９０を図２４に示す。
【００８３】
図２４から明らかなように、上記した条件さえ満たされれば、本実施の形態に係る手法を用いて、非常に複雑な図形であってもその中心線を正確に算出できる。
【００８４】
＜可能な変形＞
上記実施の形態では、声道の断面形状という複雑な形状から、その中心線を算出し、声道断面積関数の算出に用いている。しかし本発明の用途は、２次元形状における図形の中心線の算出のみに適用可能なわけではない。例えば、３次元にも容易に拡張可能である。この場合、例えば、最初に指定された２点を含み、断面に垂直な面を開始面とし、その面内の全画素に所定の番号Ｎを割当てる。開始面に上から隣接する全画素にＮ＋１，下から隣接する全画素にＮ−１を、それぞれ割当て、上の実施の形態で説明した処理を３次元の画素に対して同様に実行すればよい。最終的に同じ番号が割当てられた画素からなる平面（これを等高面と呼ぶことができる。）が得られるので、各等高面を構成する全画素の重心を求め、それら重心の点列に対し、３次元的に区分近似関数を適用することで３次元的な中心線が得られる。図２５に、このようにして３次元的に得られた中心線５００の例を示す。
【００８５】
上記実施の形態では、各画素を対象に番号を割当てている。しかし本発明はそのような実施の形態には限定されない。複数の画素を一つのブロックにまとめ、それらブロックごとに順番に番号を振ることにより同様の処理を実現することも可能である。また、各画素に割当てる番号は整数でなくともよいし、そもそも数値でなく文字であってもよい。
【００８６】
上記実施の形態では、開始線より上の領域では番号を１刻みで増加させ、開始線より下の領域では番号を１刻みで減少させている。既に述べたようにこれは、開始線より上の領域の各画素に対し、開始線からの４近傍距離による最短距離を番号として割当て、開始線より下の領域の各画素に対し、開始線からの４近傍距離による最短距離に符号のマイナスを付した値を番号として割当てていることに相当する。これは、声道領域のうち、開始線をはさむ一方の領域と他方の領域とに生成される等高線を互いに区別できるようにし、かつ各領域内で形成される等高線も互いに区別できるようにするためである。一方の領域での増分をプラスとし、他方の領域での増分をマイナスとすることで、その目的が達成される。
【００８７】
したがって逆に、声道領域のうち、開始線から一方の領域と他方の領域とに生成される等高線を互いに区別できるようにし、かつ各領域内で形成される等高線も互いに区別できるようにできれば、番号の増分をどのような値にとってもよい。例えば一方の領域においては１から始めて増分を２とし、他方の領域では２から始めて増分を同じく２としてもよい。この場合、双方の領域に形成される等高線の値（番号）はいずれもプラスとなるが、等高線は互いに区別できるので、上記実施の形態と同様に中心線を得ることができる。もちろんこの場合、処理の終了条件は上記実施の形態の場合と異なってくる。
【００８８】
また、声道領域のうち、開始線をはさむ二つの領域のうち、一方の領域と他方の領域とに生成される等高線を互いに区別できるようにし、かつ各領域内で形成される等高線も互いに区別できる、という条件が満足されるのであれば、増分が定数である必要もない。つまり、本発明では、各画素に割当てられる番号が、開始線からの距離を直接に反映していなくてもよい。単に、開始線からの距離が互いに等しく、かつ同じ領域に存在している画素には同じ番号が割当てられるようにし、そうした条件が満たされない画素の間では、番号が異なるようにすればよい。
【００８９】
なお、上記実施の形態では、４近傍距離と同様の考えにより各画素に番号を割当てている。しかし本発明はそのような実施の形態には限定されず、８近傍距離と同様の考え方により各画素に番号を割当ててもよい。
【００９０】
上記実施の形態では最終的に等高線の重心点列に対し区分近似関数を適用することで中心線を求めている。区分近似関数としては、補間法によるもの（ラグランジュ多項式、エルミート多項式による方法、多項式スプライン法等）、制御点方式に基づくもの（ベジエ曲線、Ｂスプライン曲線等）のいずれを用いてもよいが、より滑らかな中心線を得るという意味では制御点方式に基づくものが好ましい。
【００９１】
さらに、上記実施の形態では、最初に声道内で声帯位置に相当する２点を指定し、当該２点を通る線で開始線を規定している。しかし本発明はそのような実施の形態には限定されない。例えば、開始線の方向が水平方向とか、水平方向に対し３０度の角度をなす方向とかいうように、予め定められているような場合には、１点のみを指定することでその点を通り当該方向を向く線で開始線を定めることができる。
【００９２】
なお、上記実施の形態で開始線から番号の割当を開始したのは、声帯の断面形状がほぼ直線をなすためであることと、開始線を直線とすれば処理が簡単であることとによる。しかし開始線が直線である必然性はなく、原理的には、折れ線であったり、円弧等の、狭義の曲線であったりしてもよい。ただし、当該開始線または開始線を仮想的に延長した線によって、元の画像が二つの領域に分けられる必要がある。また開始線を直線ではなく狭義の曲線とする場合には、開始線を指定するために３点以上を指定するようにしてもよい。
【００９３】
今回開示された実施の形態は単に例示であって、本発明が上記した実施の形態のみに制限されるわけではない。本発明の範囲は、発明の詳細な説明の記載を参酌した上で、特許請求の範囲の各請求項によって示され、そこに記載された文言と均等の意味および範囲内でのすべての変更を含む。
【図面の簡単な説明】
【００９４】
【図１】発話中のある時点での人体の正中矢状面のＭＲＩによる断面画像を示す図である。
【図２】図１に示す声道に関して求めた声道断面積関数の例を示すグラフである。
【図３】人体の正中矢状面のＭＲＩ画像（ビットマップ画像）を示す図である。
【図４】声帯位置と開始線の指定方法を説明するための図である。
【図５】本発明の一実施の形態における画素の番号の割当方法を模式的に示す図である。
【図６】本発明の一実施の形態において、開始線より上の画素に対する画素の割当方法を模式的に示す図である。
【図７】本発明の一実施の形態において、開始線より下の画素に対する画素の割当方法を模式的に示す図である。
【図８】本発明の一実施の形態において得られた各画素の番号の分布を模式的に示す図である。
【図９】本発明の一実施の形態において求められた等高線を示す図である。
【図１０】本発明の一実施の形態において求められた重心の点列及びその点列に対して区分近似関数を適用して得られた中心線を示す図である。
【図１１】本発明の一実施の形態において得られた声道中心線２４０を示す図である。
【図１２】本発明の一実施の形態に係る声道断面積関数算出装置２５０及び音声合成装置２５８のブロック図である。
【図１３】本発明の一実施の形態に係る声道断面積関数算出装置２５０を実現するためのコンピュータプログラムの制御構造を示すフローチャートである。
【図１４】図１３のステップ３０４で実行される画素番号割当処理を実現するためのコンピュータプログラムの制御構造を示すフローチャートである。
【図１５】図３に示されるＭＲＩ画像から得られた等高線を画像として示した図である。
【図１６】図１５に示す等高線の重心からなる点列３６０を示す図である。
【図１７】図１６に示す点列３６０に対し区分近似関数を適用して得られた声道中心線２４０を示す図である。
【図１８】声道中心線２４０に対するグリッド線３７０の算出方法を説明するための図である。
【図１９】グリッド画像の一例を示す図である。
【図２０】本発明の一実施の形態に係る声道断面積関数算出装置２５０を実現するためのコンピュータプログラムを実行するコンピュータシステムの外観の一例を示す図である。
【図２１】図２０に示すコンピュータ４４０のブロック図である。
【図２２】本発明の効果を説明するための図である。
【図２３】本発明の効果を説明するための図である。
【図２４】本発明の効果を説明するための図である。
【図２５】本発明の一実施の形態を３次元に拡張して得られた声道中心線５００の３次元画像を示す図である。
【符号の説明】
【００９５】
５０，２４０，５００  中心線
６４，８２  開始線
９０，９２，１００〜１２０，１４０〜１５６，１６０〜１６８，１７０〜１７８  画素
１８０〜１９８  等高線
２１０〜２２８  重心
２５０  声道断面積関数算出装置
２５２  ＭＲＩ画像
２５４  入出力装置
２５６  声道断面積関数
２５８  音声合成装置
２６０  発話テキスト
２６２  合成音声
２７０  声帯位置入力部
２７２  声道中心線算出部
２７４  グリッド線算出部
２７６  グリッド画像作成部
２７８  声道断面積算出部
２９０  調音フィルタ
２９２  音源
３７０  グリッド線
３８０  声道断面
【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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【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】
2006268715.tif 000014
【図１３】
2006268715.tif 000015
【図１４】
2006268715.tif 000016
【図１５】
2006268715.tif 000017
【図１６】
2006268715.tif 000018
【図１７】
2006268715.tif 000019
【図１８】
2006268715.tif 000020
【図１９】
2006268715.tif 000021
【図２０】
2006268715.tif 000022
【図２１】
2006268715.tif 000023
【図２２】
2006268715.tif 000024
【図２３】
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【図２４】
2006268715.tif 000026
【図２５】
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