(57)【要約】    【課題】  既存のアクセント付与特性に関する知見を自然に反映・拡張できる学習可能な統計的言語モデルを実現し、より精度の高いアクセント型の推定を行なう。    【解決手段】  統計的言語モデル17を利用して、少なくともアクセント型に関する制御規則を用いて音声を合成する。このような音声合成装置において、読みを与えるモーラと、当該モーラ前後の複数モーラのトーンによる構成単位に基づき、Ｎグラムの統計的言語モデル17を言語モデル生成手段16により生成する。そして、このＮグラムの統計的言語モデル17を利用して、対象となる文字列における各アクセント型の確率値を算出し、最も確率値の大きなアクセント型を推定する。【選択図】    図１
2006259620.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
統計的言語モデルを利用して、少なくともアクセント型に関する制御規則を用いて音声を合成する音声合成装置において、読みを与えるモーラと、このモーラ前後の複数モーラのトーンによる構成単位に基づき、与えられた文字列における最も確率値の大きなアクセント型を推定可能とするＮグラムの前記統計的言語モデルを生成する言語モデル生成手段を備えたことを特徴とする音声合成装置。
【請求項２】
前記言語モデル生成手段は、頻出する前記構成単位を連接して、新たな単位として取り入れる可変長単位Ｎグラムの前記統計的言語モデルを生成するものであることを特徴とする音声合成装置。
【請求項３】
前記統計的言語モデルを利用して前記アクセント型の推定を行なった後に、前記文字列に特定のモーラの読みが含まれていれば、アクセント核を別のモーラ位置に移動させて、前記アクセント型を推定し直すアクセント核移動規則手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１または２記載の音声合成装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、日本語単語の自然な発話のためのアクセント型分類を統計的手法で推定する音声合成装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
音声合成の分野において、例えば日本語などの単語の自然な発話を実現するためには、アクセント型を付加する必要がある。例えば、コンピュータの辞書に登録されていない単語（未登録語）については、その単語にアクセントの情報が付加されていないので、音声合成を行なってもそのままでは自然な音声にならない。よって、辞書にはない未登録語に対するアクセント型の決定は、情報を正しく伝達する上で重要である。
【０００３】
従来、上述した未登録語問題は、より多くの単語とそのアクセント情報を、コンピュータの辞書に登録することで解決を試みてきた。しかしながら、こうしたデータを逐一追加する方法は非効率的であり、コンピュータでの計算には適さない。よって、限られた情報源から規則性を推測し、未登録語についてのアクセント情報を補間する手法が検討されており、従来の日本語アクセントの研究も、こうした規則性を用いた推測が成されている。
【０００４】
日本人姓名については、非特許文献１に提案されるような単語結合に見られるアクセント規則と同様に、構成要素の属性（主に、読み，漢字，音節）により、アクセント規則においてある程度の説明ができることが研究によって明らかになっている。例えば、非特許文献２では、２モーラ姓では音韻の連なりとアクセント型との間にある程度の相関関係があることに着目して、アクセントの推定を行なうと共に、３モーラ及び４モーラ姓では姓に用いられる語頭漢字及び語尾漢字とアクセント型との間の相関関係を基に、日本人姓に関するアクセント型の傾向を定量的に明らかにしている。また非特許文献３では、モーラ数と語尾音とによりアクセント型を決定する基本規則に対して、より正解率を高めるための追加修正規則を考案した日本人の名前アクセント型付与規則が提案されている。さらに非特許文献４では、それぞれのモーラ数の姓で最も頻度が高いアクセント型と、語頭漢字，語尾漢字の種類及び文字位置で決まるアクセント型と、頻出姓の平板化或いは頻出地名の影響と思われる特別なアクセント型とを順に考慮し、日本人姓のアクセント型をより高い正解率で推定する方法が提案されている。
【０００５】
これらの従来技術では、姓または名の漢字や読みといったモーラ（拍）よりも大きな言語単位を先見的に規定し、それに基づいたアクセント型の規則化を行なっている（例えば、名前において後に「沢」のつくもののアクセントは平板型になりやすいなど）。しかしながら、上記各非特許文献では、取り上げている属性だけでアクセント型を推定しており、また未知語に対する検討が十分でないことから、最終的なアクセント型の決定基準が不明確である。
【０００６】
一方、上記各非特許文献にあるアクセント型の決定方法とは別に、非特許文献５では、統計的な学習に基づく日本語単語アクセントの推定手法として、サポートベクターマシン（Support Vector Machine：以下、ＳＶＭという）を用いたモーラ列からの日本語単語アクセントの推定を試みており、学習外データに対する推定性能を示している。ここでは、モーラの並びからアクセント型を識別する第１の識別器を単語の長さ毎に構成し、単語を構成する各モーラを位置の異なりも含めて第１の識別器に入力することで、対応するアクセント型を得る第１の方法と、単語の各モーラにおけるトーンの高低を第２の識別器により単語の末尾まで推定し、得られたトーンの高低変化のうち高から低に変化する箇所をアクセント型として推定する第２の方法とを採用している。
【０００７】
ここで、アクセント型についてより具体的に説明すると、Ｎモーラからなる単語の東京方言アクセントは、アクセント核の位置の違いによって、Ｎ＋１個のパターンが存在する。例えば２モーラの単語では、各モーラのトーンの高・低をそれぞれ「Ｈ」と「Ｌ」で表わすとすれば、０型ではＬＨ（Ｈ），１型ではＨＬ，２型ではＬＨ（Ｌ）となって、３種類のアクセント型の可能性がある。ここで（）は、例えば「が」のような１個の助詞を表わす。また、Ｎモーラ目にアクセントが有るＮ型は起伏型，単語内にアクセントの存在しない０型は平板型と呼ばれる。一般的には、単語がＮ個のモーラから構成されるとすれば、アクセント推定の問題は、Ｎ＋１個のクラス間の識別問題と考えることができる。
【０００８】
また、アクセント型の違いは、どのモーラにアクセント核が現れるかで決まり、東京方言では一度低くなったトーンが同一アクセント句内で再度高くなることはない。つまり、トーンが一度「Ｈ」から「Ｌ」に変わったならば、その単語内の後続するモーラは全て「Ｌ」になる。上記非特許文献５における第２の方法は、こうした東京方言の特徴を前提としてなされている。
【非特許文献１】匂坂，佐藤：「日本語単語連鎖のアクセント規則」，信学論，p.849〜856，1983年７月
【非特許文献２】広川，佐藤：「人名（姓）におけるアクセント形推定法」，音講論，p.425〜426，1981年５月
【非特許文献３】土田，大山，篠岡：「日本人の名前アクセント型付与規則」，信学論，p.625〜626，1984年５月
【非特許文献４】北川，樋口：「日本人の姓のアクセント型推定」，音講論，p.227〜228，1996年９月
【非特許文献５】中嶋，永田，浅野，阿部：「SUPPORT VECTOR MACHINEを使った音韻系列からの日本語単語アクセントの推定」，音講論，p.223〜224，2003年９月
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
上記非特許文献５に開示されるアクセント型推定のモデル化では、ＳＶＭのパタン識別能力を直接的にアクセント型分類の最適化問題に用いているものの、姓モーラ長（姓の文字数）と各々１文字ずつの音の高低という属性だけでパタン認識を行なっており、従来の研究で明らかになっている属性の有用性が十分に考慮されているとはいえない。
【００１０】
そこで本発明はこうした問題に鑑み、これまでのアクセント付与特性に関する知見を自然に反映・拡張できる学習可能な統計的言語モデルを実現することで、より精度の高いアクセント型の推定を行なうことが可能な音声合成装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明に係る請求項１の音声合成装置は、統計的言語モデルを利用して、少なくともアクセント型に関する制御規則を用いて音声を合成する音声合成装置において、読みを与えるモーラと、このモーラ前後の複数モーラのトーンによる構成単位に基づき、与えられた文字列における最も確率値の大きなアクセント型を推定可能とするＮグラムの前記統計的言語モデルを生成する言語モデル生成手段を備えたことを特徴とする。
【００１２】
本発明に係る請求項２の音声合成装置は、前記言語モデル生成手段が、頻出する前記構成単位を連接して、新たな単位として取り入れる可変長単位Ｎグラムの前記統計的言語モデルを生成するものであることを特徴とする。
【００１３】
本発明に係る請求項３の音声合成装置は、前記統計的言語モデルを利用して前記アクセント型の推定を行なった後に、前記文字列に特定のモーラの読みが含まれていれば、アクセント核を別のモーラ位置に移動させて、前記アクセント型を推定し直すアクセント核移動規則手段をさらに備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
請求項１の音声合成装置によれば、言語モデル生成手段がＮグラムの統計的言語モデルを生成する上で、モーラの読み、及びこのモーラと当該モーラ前後の複数モーラのトーンによる特徴記述を構成単位として利用しているので、アクセント核位置に特化した特徴量ではなく、読みや音の高低などのアクセント規定に関連する構成要素の特徴量による総合的な統計的バランスに従って、アクセント型を推定できるようになる。つまり構成要素がもつ特性を反映させた従来の決定傾向を極力反映させながら、最終的なアクセント型の決定をＮグラムの統計的言語モデルによる確率的特性に委ねることができ、これまでのアクセント付与特性に関する知見を自然に反映・拡張できる学習可能な統計的言語モデルを実現して、より精度の高いアクセント型の推定を行なうことが可能になる。
【００１５】
請求項２の音声合成装置によれば、Ｎグラムの統計的言語モデルを作成するに際し、頻出する構成単位を新たな複合した単位として取り入れることで、アクセント型をより高い精度で推定できる。
【００１６】
請求項３の音声合成装置によれば、Ｎグラムの統計的言語モデルを生成する際に、モーラ単位の読みを利用していることから、仮に音節化の判断が十分にできない場合であっても、このモーラ単位の読みが特定の規則に従っていれば、後処理的にアクセント核を正しいモーラ位置に移動させることができ、より一層高い精度でアクセント型を推定できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下、添付図面に基づき、本発明における音声合成装置の好ましい実施形態を説明する。図１は、アクセント型決定モデル生成装置１を備えた音声合成装置の概略構成を示すもので、ここでの音声合成装置は、入力される文字列に基づいて、アクセント推定部11から自動的に得られるアクセント型による制御規則や、声質制御部21から得られる声質制御規則や、音素継続時間長制御部31から得られる音素継続時間長制御規則を用いて、音声合成のための特徴パラメータ系列を生成するパラメータ系列生成部２と、生成された特徴パラメータ系列のデータに基づいて音声信号を発生してスピーカ４に出力する音声合成部３とを備える。音声合成部３は、何れも図示しないがパルス発生器，雑音発生器，可変利得増幅器，及びフィルタを備えて構成され、パラメータ系列生成部２からのデータに基づく音声信号をスピーカ４に出力することで、入力された文字列に対応したアクセント付きの合成音声が発生するようになっている。また、声質制御部21や音素継続時間長制御部31は、例えば特開平９−９０９７０号公報にも開示されるように、声質制御部21は合成音声の音響的特徴パラメータを制御するものであると共に、音素継続時間長制御部31は合成音声の音素継続時間長を制御するものである。
【００１８】
なお、本実施形態では日本語による合成音声がスピーカ４から出力される構成となっているが、日本語以外の外国語であっても最終的に日本語として出力されるものでもよい。その場合は、外国語から日本語への翻訳手段を適宜組み込むことが好ましい。
【００１９】
アクセント推定部11は、所定の話者の発生音声文を書き下した学習用データ15に基づいて、言語モデル生成部16により作成される統計的言語モデル17を備えており、この統計的言語モデル17を用いてアクセントの推定を行なう構成となっている。とりわけ本実施形態では、構成要素（読み，音の高低など）の特徴量による総合的な統計的バランスに従う決定を取り入れるために、読みを与えるモーラそのものと、アクセント核のあるモーラとの相対的位置関係を示す、当該モーラ前後の３モーラのトーンによる特徴記述を採用し、この特徴となる構成単位に基づいたＮグラム（Ｎ−gram）の統計的言語モデル17を用いている。ここで一例として、４モーラ２型アクセントを有する単語（姓名）「まつなが」に対する構成単位記述を表１に示す。
【００２０】
【表１】
2006259620.tif 000003
【００２１】
上記表において、Ｈ，Ｌはそれぞれトーンの高，低を表わし、Ｓは開始，Ｅは終了を意味する記号である。この例にも見られるように、読みを与えるモーラそのものは、漢字などの言語単位に対応する読みが持つ性質を担うことができ、漢字や読みなどの構成要素が持つ特性を反映させた従来の決定機構を踏襲しながら、統計的な特性をアクセント推定部11のモデルに統計的言語モデル17として持ち込んでいる。また、モーラ単位の読みの利用は、音節化の判断が十分学習できない場合でも、非特許文献３に提示されるアクセント核の音節内移動規則を後処理的に適用できる構成とするのが好ましい。例えば、○○］ざか（］はトーンがＨからＬになる位置）というアクセント型が推定された場合でも、その後「○○」の部分が特定のモーラの読み（例えば、「いい」）であることが判明すれば、その読みを利用してアクセント核を別のモーラ位置（い］いざか）に移動させる規則を取り入れる。このようなアクセント核移動規則手段は、アクセント推定部11に設けられる。さらに、上記表にある当該モーラ前後の３モーラのトーンパターンを利用すれば、アクセント核位置との関係を示す情報に基づいた単位化が導入でき、近傍のアクセント核生起への係わり方による再分類も期待できる。
【００２２】
本実施形態では、Ｎグラムの統計的言語モデル17を作成するに際して、学習コーパス中の出現頻度を基に、音声認識装置における言語モデル作成時と同様に、非出現サンプルへの対処のためのバックオフ平滑化を施した遷移確率値を用いている。このバックオフ平滑化処理に関する技術は、特開２０００−３５６９９７号公報で提案された統計的言語モデル生成装置及び音声認識装置にも開示されている。アクセント推定部11は、得られたＮグラムの統計的言語モデル17を用いて、処理対象として入力される日本人姓の各アクセント型の出現確率を算出する。なお、処理対象は名前を含んだ文章などであってもよい。
【００２３】
Ｎグラム言語モデルは、周知のように音声認識の統計的言語制約として、認識率の向上及び計算時間の削減のために最も一般的に用いられており、これは大規模なテキストデータを学習して、直前のＮ−１個の単語から次の単語への遷移確率を統計的に与える機能を有する。ここで、Ｎグラムモデルの理解を容易にするために、音声認識装置で採用される単語Ｎグラムモデルについて以下説明する。当該単語Ｎグラムモデルにおいて、複数Ｌ個の単語列Ｗ１Ｌ＝ｗ１，ｗ２，…ｗＬの生成確率Ｐ（Ｗ１Ｌ）は、次式で表わされる。
【００２４】
【数１】
2006259620.tif 000004
【００２５】
ここで、ｗｔは単語列ｗ１Ｌのうちｔ番目の１つの単語を表し、ｗｉｊはｉ番目からｊ番目の単語列を表わす。上記数１において、確率Ｐ（ｗｔ｜ｗｔ＋１−Ｎｔ−１）は、Ｎ個の単語からなる単語列ｗｔ＋１−Ｎｔ−１が出力された後に単語ｗｔが出力される確率であり、以下同様に、確率Ｐ（Ａ｜Ｂ）は単語又は単語列Ｂが出力された後に単語Ａが出力される条件付き確率を意味する。また、数１における「Π」はｔ＝１からＬまでの確率Ｐ（ｗt｜ｗｔ＋１−Ｎｔ−１）の積を意味し、以下同様である。
【００２６】
具体的な例として、「学校」を単語Ｗ１，「で」を単語Ｗ２，「勉強」を単語Ｗ３，「する」を単語Ｗ４としたときに、「学校で勉強する」という単語列が発生する確率Ｐ（Ｗ１Ｗ２Ｗ３Ｗ４）は、次式で表わせる。
【００２７】
【数２】
2006259620.tif 000005
【００２８】
ここで、確率Ｐ（Ｗ１Ｗ２Ｗ３Ｗ４）を数３のように近似すればＮ＝１のユニグラムとなり、数４のように近似すればＮ＝２のバイグラムとなり、数５のように近似すればＮ＝３のトライグラムとなる。なお、次式におけるｓはスタートを表わす記号で、計算上の意味は持たない。
【００２９】
【数３】
2006259620.tif 000006
【００３０】
【数４】
2006259620.tif 000007
【００３１】
【数５】
2006259620.tif 000008
【００３２】
一方、本実施形態の音声合成装置に適用されるアクセント推定部11は、例えばＮ＝２のバイグラムを統計的言語モデル17として生成した場合に、次のようにして入力した文字列における各アクセント型の出現確率を求める。例えば、「まつなが」という４文字の文字列に対し、アクセント推定部11は統計的言語モデル17を利用して、５つのアクセント型（０型：「ＬＨＨＨ（Ｈ）」，１型：「ＨＬＬＬ（Ｌ）」，２型：「ＬＨＬＬ（Ｌ）」，３型：「ＬＨＨＬ（Ｌ）」，４型：「ＬＨＨＨ（Ｈ）」）のそれぞれについて、その出現確率を算出する。具体的には、アクセントが「つ」に有る２型の出現確率Ｐ（まつなが「ＬＨＬＬ（Ｌ）」）が、次式のような条件付き確率の積によって算出され、他の型の出現確率Ｐも同様にして算出できる。
【００３３】
【数６】
2006259620.tif 000009
【００３４】
上式は、数４のバイグラムの式において、単語ｗ１〜ｗｉを表１における構成単位記述Ａ１〜Ａｉに置き換えたものである。ユニグラムやトライグラムの統計的言語モデル17では、数３や数５の式にある単語ｗ１〜ｗｉを、同様に構成単位記述Ａ１〜Ａｉに置き換えればよい。そして、「まつなが」における各アクセント型のなかで、出現確率Ｐが最も大きいアクセント型を推定値として採用する。
【００３５】
因みに上記数６において、右辺の各確率値は学習用データ15から求めることができる。例えばＰ（つ「ＬＨＬ」）は、学習データ15に格納された全モーラ数のうち、「つ」及びその前後のアクセントが（ＬＨＬ）となるモーラ数を除算することで求められる。また、Ｐ（つ「ＬＨＬ」｜ま「ＳＬＨ」）は、学習データ15に格納された全モーラ数のうち、つ「ＬＨＬ」となるモーラ数と、ま「ＳＬＨ」となるモーラ数を加えた数を除算することで求められる。
【００３６】
上述したように、本実施形態における統計的言語モデル17は、読みを与えるモーラそのものと、このモーラ前後の３モーラのトーンによる構成単位記述に基づくバイグラム（Ｎ＝２）を基本として作成されるが、さらに推定率や計算速度を向上させるために、頻出する一続きの構成単位に関しては、それらを新たな一つの単位として取り扱い、複数単位の連接による連鎖表現を可能にすることが好ましい。このような言語モデル生成部16により作成された言語モデルは、構成単位記述に基づくバイグラムと可変長単位Ｎグラムとの特徴を併せ持つ独自の統計的言語モデル17となり、より精度が高く信頼性に富むアクセント型の推定が可能になる。
【００３７】
本実施形態において用いる可変長Ｎグラムの概念について以下に説明する。Ｎグラムは、（Ｎ−１）重のマルコフモデルであり、これは、過去（Ｎ−１）回の状態遷移を記憶するように単純（１重）マルコフモデルの各状態が分離されたものと解釈される。例として、図２にバイグラムをマルコフモデルとして図式化した状態遷移図を示し、図３にトライグラムをマルコフモデルとして図式化した状態遷移図を示す。
【００３８】
図２においては、状態ｓ1においてシンボルａを出力されたとき状態ｓ1のままであるが、状態ｓ1でシンボルｂを出力した状態ｓ2に遷移する。状態ｓ2でシンボルｂを出力したときは状態ｓ2のままであるが、状態ｓ2でシンボルａを出力したとき状態ｓ1に戻る。図３のトライグラムは、バイグラムの状態ｓ1を状態ｓ11と状態ｓ12とに分離しかつ、状態ｓ2を状態ｓ21と状態ｓ22とに分離したものと考えられる。さらに、全ての状態の分離を進めることにより、より高次のＮグラムとなる。
【００３９】
図５に示す可変長Ｎグラムは、単純マルコフモデルの状態を部分的に分離させたものである。すなわち、図２のバイグラムにおいて、状態ｓ2から、シンボルａが出力される際に、続けてシンボルｂを出力する場合（これをａｂと表わし、シンボルａｂを出力するという。）、続けてｂ以外のシンボルを出力する場合（これをａ（／ｂ）と表し、シンボルａ（／ｂ）を出力するという。ここで、／は否定の意味を表しバー（上線）である。）とに分け、前者の場合、状態ｓ1から状態ｓ12に遷移させる一方、後者の場合、状態ｓ2から状態ｓ11に遷移させる。すなわち、前者の場合において、状態ｓ1から状態ｓ12へと分離させ、シンボルａを出力する残りの遷移（ａ（／ｂ））を状態ｓ11に残したものである。なお、このモデルにおいて、状態ｓ11でシンボルａｂを出力したとき状態ｓ12に遷移する一方、状態ｓ11でシンボルａ（／ｂ）を出力したとき状態ｓ11のままである。また、状態ｓ12でシンボルａｂを出力したとき状態ｓ12のままである一方、状態ｓ12でシンボルａ（／ｂ）を出力したとき状態ｓ11に遷移する。
【００４０】
このモデルは、複数の連続したシンボルを新しいシンボルとみなすことで、単純マルコフモデルの構造のまま、長い連鎖を表すことができるという特徴がある。同様の状態分離を繰り返すことで、局所的にさらに長い連鎖を表すことができる。これが可変長Ｎグラムである。すなわち、シンボルを単位とみなした言語モデルとしての可変長単位Ｎグラムは、構成単位（一単位も含む）間のバイグラムと表される。
【００４１】
具体的には、連接する２つの構成単位記述（例えば、な「ＨＬＬ」，が「ＬＬＥ」）を新たな単位（なが「ＨＬＬＥ」）として取り入れた場合に、上記数６は次式のように置き換えることができ、確率値の積算回数が減少する。
【００４２】
【数７】
2006259620.tif 000010
【００４３】
このように本実施形態では、Ｎグラムの統計的言語モデル17を作成するに際し、頻出する複合単位を取り入れることで、アクセント型をより高い精度で推定できる可変長単位化を実現している。
【００４４】
なお、上述した学習用データ15，統計的言語モデル17，声質制御規則部21，音素継続時間長制御部31は、例えばＨＤＤ（ハードディスクドライブ）などのメモリで構成される。また、言語モデル生成部16などを含むアクセント推定部11の処理部（図示せず）や、パラメータ系列生成部は、コンピュータなどの電子計算機で構成される。
【実施例１】
【００４５】
次に、上記構成における音声合成装置を用いたアクセント型推定の実験例を説明する。日本人の名のアクセントは非常に規則的であり、従来の方法でも高い推定精度が得られている。そこで本発明者は、上記統計的言語モデル17の性能を確認するために、日本人姓を対象とした推定実験を試みた。実験に用いたデータは、日本人姓名を１名のナレーターが読み上げた音声の合計18755サンプル中から、ランダムに抽出した5861サンプルを用い、聴取によりアクセント型を付与した。このデータは、統計的言語モデル17を作成するための訓練データ（学習データ）である。また、未知データに対する性能評価を行なうために、前記訓練データと、統計的言語モデル17の作成に関与していないテストデータに分けた推定実験を行なった。
【００４６】
上記構成単位によるＮグラムの統計的言語モデル17の作成に当たっては、可変長単位化を取り入れ、頻出する35個の複合単位（何れも２単位の連接）を合せて用いた。また、構成単位記述の効果を知るために、隣接モーラの高低を考慮しない構成単位によるＮグラムの統計的言語モデルを用いた推定実験も行なった。さらには、アクセント核の音節内移動規則を徹底的に図り、長音についてはＮグラムの統計的言語モデル17によるアクセント型の推定後、一律に１つ前のモーラ位置にアクセント核を移動させている。
【００４７】
次の表２は、学習データにおけるモーラ長別のサンプル数とアクセント推定率を示す実験結果であり、表３はテストデータにおけるモーラ長別のサンプル数とアクセント推定率を示す実験結果である。なお、これらの表の推定率にある括弧内の数字は、当該モーラの高低だけを単位化に用いた、すなわち隣接モーラの高低を考慮しないＮグラム言語モデルによる値である。
【００４８】
【表２】
2006259620.tif 000011
【００４９】
【表３】
2006259620.tif 000012
【００５０】
上記表に示すように、本実施形態における構成単位に基づいてＮグラムの統計的言語モデル17を生成すると、学習データの場合でアクセント推定率が95％を越え、またテストデータでもアクセント推定率が約80％〜90％の範囲内となって、良好な推定が確認できた。モーラ長別のアクセント推定率についても、最適化を用いた非特許文献５に示された結果（２モーラ：80.2％，３モーラ：79.9％，４モーラ：89.1％，５モーラ：93.6％）とほぼ同様の傾向を示している。
【００５１】
また、構成単位の表記による推定率の差異は大きく、当該モーラの高低だけを構成単位化した場合には、上記各表の括弧内の値から明らかなように、どのモーラ長においてもアクセント推定率が低下している。とりわけ全体が短い２モーラ長については、テストデータにおけるアクセント推定率が88.4％で、非特許文献５にある２モーラのアクセント推定率80.2％よりも若干高い値を示している。すなわち本実施形態にあるように、当該モーラだけでなく、そのモーラ前後のトーンパターンを構成要素の特徴としてＮグラムの統計的言語モデル17に反映させることが、アクセント推定率を高める上で重要である。
【００５２】
本発明者は、前述の複合単位を用いたモデル化の効果についても実験を行なった。４モーラ長のテストデータでは、複合単位を導入しない場合のアクセント推定率が84.0％となり、同一条件で複合単位を導入するとアクセント推定率は85.9％に向上した。本実験で使用した35個の複合単位はどれも頻出する漢字の読みに対応しており、先見的な構成単位としての規定なしに特性が反映されている。
【００５３】
このように本実施形態では、日本人姓を対象として、モデル化の第一歩として音声認識の統計的言語制約として最も一般的に用いられているＮグラムモデルを利用し、従来の構成要素の属性に基づく決定傾向を極力反映させつつ、最終決定をＮグラムの統計的言語モデル17が持つ確率的特性に委ねるようにしている。従来の研究では、読み方を反映させるためのモーラを基にした、後部漢字によるアクセント規定への影響や、複合語において、長音や撥音，促音にアクセント核が１モーラ前に移動する音節移動規則がよく知られているが、本実施形態ではそれらを反映させるために、読みを与えるモーラそのものと、アクセント核のあるモーラとの相対的位置関係を示す、当該モーラ前後の３モーラのトーンによる特徴記述を採用している。これにより、上記の構成要素の属性を反映させながら統計的な特性を持ち込ませ、その有用性を実施例で確認することができたのである。
【００５４】
以上のように、この実施形態では統計的言語モデル17を利用して、少なくともアクセント型に関する制御規則を用いて音声を合成する音声合成装置において、読みを与えるモーラと、当該モーラ前後の複数（３以上）モーラのトーンによる構成単位に基づき、Ｎグラムの統計的言語モデル17を言語モデル生成手段16により生成し、このＮグラムの統計的言語モデル17を利用して、対象となる文字列における各アクセント型の確率値を算出し、最も確率値の大きなアクセント型を推定するように構成している。
【００５５】
この場合、言語モデル生成手段16がＮグラムの統計的言語モデル17を生成する上で、モーラの読み、及びこのモーラと当該モーラ前後の複数モーラのトーンによる特徴記述を構成単位として利用しているので、アクセント核位置に特化した特徴量ではなく、読みや音の高低などのアクセント規定に関連する構成要素の特徴量による総合的な統計的バランスに従って、アクセント型を推定できるようになる。つまり構成要素がもつ特性を反映させた従来の決定傾向を極力反映させながら、最終的なアクセント型の決定をＮグラムの統計的言語モデル17による確率的特性に委ねることができ、これまでのアクセント付与特性に関する知見を自然に反映・拡張できる学習可能な統計的言語モデル17を実現して、より精度の高いアクセント型の推定を行なうことが可能になる。
【００５６】
また、上記言語モデル生成手段16は、頻出する複数の構成単位に対して、この構成単位を連接して、新たな単位として取り入れる可変長単位Ｎグラムの統計的言語モデル17を生成する構成とするのが好ましい。このように、Ｎグラムの統計的言語モデル17を作成するに際し、頻出する構成単位を新たな複合した単位として取り入れることで、アクセント型をより高い精度で推定できる。
【００５７】
さらに、Ｎグラムの統計的言語モデル17を利用してアクセント型の推定を行なった後に、対象となる文字列に特定のモーラの読みが含まれていれば、その文字列におけるアクセント核を別のモーラ位置に移動させて、アクセント型を推定し直すアクセント核移動規則手段をアクセント推定部11に備えるのが好ましい。このようにすると、Ｎグラムの統計的言語モデル17を生成する際に、モーラ単位の読みを利用しているので、音節化の判断が十分にできない場合でも、このモーラ単位の読みが特定の規則に従っていれば、後処理的にアクセント核を正しいモーラ位置に移動させることができる。そのため、より一層高い精度でアクセント型を推定できる。
【００５８】
本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨の範囲において種々の変形実施が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００５９】
【図１】本発明の好ましい実施形態を示す音声合成装置のブロック図である。
【図２】バイグラムの統計的言語モデルを示す状態遷移図である。
【図３】トライグラムの統計的言語モデルを示す状態遷移図である。
【図４】可変長Ｎグラムの下でのモデルを示す状態遷移図である。
【符号の説明】
【００６０】
11  アクセント推定部（アクセント核移動規則手段）
16  言語モデル生成手段
17  統計的言語モデル
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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