(57)【要約】【課題】音声を周波数領域に変換した後、少ない分布数の混合ガウス分布で音声の特徴を良好に表現する。【解決手段】音声時系列をＳＴＲＡＩＧＨＴ法により滑らかなスペクトル時系列に変換し（Ｓ１２０）、初期分布数を１８とし、その各分布に対する適当な平均μ、分散σ2、重みｗを初期設定し、ある時刻ごとのスペクトルを近似するように最尤推定法により、各分布を計算し（Ｓ１４０）、これら推定された全ての２つの分布間の距離を計算し（Ｓ１５０）、その距離の最小のものと対応する２つの分布を近似する１つの近似分布を計算する（Ｓ１７０）。この近似分布でステップＳ１４０中の複数の分布中の対応するものを更新し（Ｓ２１０）、この分布数削減を、所望の目的になるまで繰返す。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声波形信号時系列を周波数領域に変換してスペクトル時系列を生成するステップと、
上記スペクトル時系列を表わす複数の関数の和を最尤推定法により求める混合関数計算ステップと、
上記複数の関数の和中の互いに異なる２つの関数間の距離を計算する距離計算ステップと、
関数間距離が、予め設定した所定値よりも小さい複数の関数を近似する１つの近似関数を求めることを少くとも１組について実行する関数近似ステップと
を有する音声表現方法。
【請求項２】
請求項１記載の方法において、
上記関数近似ステップの後に、上記複数の関数の削減が終了したか否かを判定する判定ステップと、
上記判定ステップの判定が終了していないのであれば、上記求めた１つの近似関数で、上記複数の関数中の対応する上記所定値よりも小さい複数の関数を更新して上記混合関数計算ステップに戻る更新ステップと、
上記判定ステップの判定が終了であればその直前で求めた近似関数と、これと対応する上記所定値よりも小さい複数の関数を、上記混合関数計算ステップで用いた複数の関数から除いた関数とを出力する出力ステップとを有することを特徴とする音声表現方法。
【請求項３】
請求項２記載の方法において、
上記混合関数計算ステップの前に、上記複数の関数の数を表わすパラメータと、その各関数を表わすパラメータと、関数の重みを表わすパラメータとの各初期値を設定する初期値設定ステップを有し、
上記混合関数計算ステップは、上記複数の関数、更新された関数を含めて各関数のパラメータを最尤推定すると共に各関数を計算するステップであることを特徴とする音声表現方法。
【請求項４】
請求項２又は３記載の方法において、
上記判定ステップは、ある時刻における上記スペクトル時系列をヒストグラムとみなし、この確率密度関数を求め、これと上記近似関数で更新された複数の関数和との非類似度を求めるステップと、上記非類似度が所定値より大であるか否かを判定し、所定値より大であれば上記更新ステップに移り、所定値以下であれば上記出力ステップに移るステップとを有することを特徴とする音声表現方法。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれかに記載の方法において、
上記周波数領域への変換ステップは、上記音声波形信号時系列中の基本周波数成分を除去して上記スペクトル時系列として滑らかなスペクトル時系列とするステップを含み、上記基本周波数成分も、上記音声表現として出力することを特徴とする音声表現方法。
【請求項６】
請求項５記載の方法において、
上記滑らかなスペクトル時系列からその傾きを除去して上記スペクトル時系列とするステップを含むことを特徴とする音声表現方法。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれかに記載の方法において、
上記距離計算ステップは２つの関数間の距離をＫＬ距離として計算するステップであることを特徴とする音声表現方法。
【請求項８】
入力された音声波形信号時系列が周波数領域に変換され、スペクトル時系列を生成する周波数領域変換部と、
上記スペクトル時系列が入力され、そのスペクトル時系列を表わす複数の関数の和を最尤推定法により求める最尤推定関数和計算部と、
上記複数の関数の和が入力され、これら関数中の互いに異なる２つの関数間の距離を計算する距離計算部と、
上記関数間距離が、予め設定した所定値よりも小さい複数の関数が入力され、これらを近似する１つの近似関数を求めることを少くとも１組について計算する関数近似関数計算部と
を具備する音声表現装置。
【請求項９】
請求項８記載の装置において、
上記各部を順次動作させ、上記複数の関数中の上記少くとも１組の関数を対応する近似関数で更新し、上記複数の関数の削減が終了したか否かを判定し、終了していなければ、上記最尤推定関数和計算部と、上記距離計算部と、上記近似関数計算部を順次繰り返し動作させる制御部とを具備することを特徴とする音声表現装置。
【請求項１０】
請求項１〜７のいずれかに記載の音声表現方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項１１】
請求項１０記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、例えば音声信号の符号化に適用でき、音声波形信号を周波数領域に変換し、そのスペクトルの確率密度関数を複数の関数の和として表現する方法、その装置およびプログラムとその記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来のこの種の方法で非特許文献１に示されているものを図１及び図２を参照して簡単に説明する。
この音声表現装置の入力端子１００よりの音声振幅波形信号時系列は入力部１１０に入力され、その記憶部１１０ａに一旦蓄積される（ステップＳ１０）。この振幅波形の信号時系列は周波数領域変換部１２０でスペクトル時系列に変換される（ステップＳ２０）。この非特許文献１ではこのスペクトル時系列に対し、平滑化し、かつスペクトルの傾きを除去している。つまり図３に示すように入力された音声振幅波形信号時系列は短時間離散フーリエ変換されて、スペクトル時系列とされる。なお入力される音声振幅波形信号時系列は一定周期でサンプリングされ、各サンプルがディジタル値とされたディジタル信号系列とする。短時間離散フーリエ変換は音声振幅波形信号時系列を分析区間（フレームといわれ、例えば２０ｍｓ〜３０ｍｓである）ごとに、一部重ねながら分割し、つまり例えば分析区間を、一定時間長（例えば１０ｍｓ〜１５ｍｓ）ずらしながら分割し、その各分析区間を離散フーリエ変換する（ステップＳ２１）。そのようにして、各分析区間の間隔を単位時間とするスペクトル時系列が得られる。
【０００３】
この各スペクトル時系列から基本周期成分（音声信号の周期成分）が除去されて滑らかなスペクトル時系列とされる（ステップＳ２２）。これは「ＳＴＲＡＩＧＨＴ」方法により行われる。母音のスペクトルに対し、滑らかにされたＳＴＲＡＩＧＨＴスペクトル包絡の例を図４に示す。
【０００４】
更にこの滑らかにされたスペクトル形状が混合ガウス分布で近似できるように、そのスペクトルＳ（ω）の傾きが計算され（ステップＳ２３）、この傾きが滑らかにされたスペクトルＳ（ω）が除去される（ステップＳ２４）。全周波数帯域を小さな周波数帯域（ビン：ｂｉｎ）に分割し、そのビンの正規化平均周波数をｘｋ（ｋ＝０，１，…，Ｎ、Ｎはビンの数）とし、図４に示したスペクトル時系列のある時刻のスペクトルをＳ（ｘｋ）とし、その直流成分と、１次係数の成分の各パワーを次式により計算する。
ｃｍ＝（１／π）∫０πlogＳ（ω）cos（ｍω）ｄω，ｍ＝０，１
≒１／ＮΣｋ＝０Ｎ−１logＳ(ｘｋ) cos(（２π／Ｎ）ｍｘｋ），ｍ＝０，１
【０００５】
この２つの係数ｃ０とｃ１からスペクトルＳ（ｘｋ）の傾き（ゆるやかな動き）を次式より求める。
logＴ（ω）＝ｃ０＋２ｃ１ cos(ω）
logＴ（ｘｋ）＝ｃ０＋２ｃ１cos(（２π／Ｎ) ｘｋ)
この傾きlogＴ（ｘｋ）をもともとのスペクトルlogＳ（ｘｋ）から引くことにより、最終的なスペクトルを次式として求める。
【０００６】
logＲ（ω）＝logＳ（ω）−logＴ（ω）
logＲ（ｘｋ）＝logＳ（ｘｋ）−logＴ（ｘｋ）
このようにして求められたＲ（ｘｋ）を確率密度分布とみなして、この分布を混合ガウス分布で近似し、その尤度を最尤推定により、最尤推定混合分布計算部１３０により求められる（ステップＳ３０）。
【０００７】
滑らかにされたスペクトルＳ（ω）からその傾きを除去したスペクトルＲ（ω）を確率密度分布とみなし、この分布Ｒ（ω）を離散化してヒストグラムにしたものをＰ（ｘｋ）とする。このＰ（ｘｋ）は全周波数帯域で和が１になるようにする。また各ビンｘｋは一様な密度関数で結合されている。ｘｋはそのビンの平均周波数である。この補正されたスペクトルを使って混合ガウス分布における尤度として次式が与えられる。
【数１】
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【０００８】
Ｘは周波数の値の集合、Ｙはそれに対応するガウス分布の番号の集合、Φはガウス分布を表わすパラメータの集合（μ，σ２，ｗ）、ｘｋは、各ビン域の平均値の周波数、ｙｋはこの周波数ｘｋを出力したと仮想されるガウス分布の番号、ｗykは分布ｙの合成重み、σyk2は分布ｙの分散、μｋは周波数ｋの平均である。
分布Ｒ（ω）に混合ガウス分布が近づくようにこの尤度ｆ（Ｘ，Ｙ｜Φ）に対して、最尤推定を行う。最尤推定された混合ガウス分布の各分布の平均値μｉ、分散σi2、重みｗｉは以下の式で与えられる。ｉは分布の番号であり、ｉ＝１，２，…，ｍである。
【数２】
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【０００９】
式（２）のμｉについてみれば、Ｐ（ｘｋ）は離散化したＲ（ω）（ヒストグラム）中のｘｋに対する値であり、Ｐ（ｙｋ＝ｉ｜ｘｋ，Φ）は、最尤推定の繰り返し処理における１つ前の分布番号ｙｋ＝ｉ中のｘｋに対する値であり、Σｋは離散化したＲ（ω）（ヒストグラム）のｋ＝１，２，…について加算を表わす。なおガウス分布の数ｍと、初期値μｉ，σi2，ｗｉは最尤推定混合ガウス分布計算部１３０内のパラメータ格納部１３０ａ内に予め格納されてある。従って各時刻における各分布の平均値μｉ、分散σi2、重みｗｉが求まると、これらを用いて各分布、つまり離散化したヒストグラムＲ（ω）の近似を式（５）により求めることができる。
【００１０】
以上のようにして求められた混合ガウス分布のパラメータμｉ，σi2，ｗｉのｍ組と、音声の基本周波数とが音声表現として出力部１４０により出力される（ステップＳ４０）。
【非特許文献１】P.Zolfaghari,S.Watanabe,A.Nakamura,and S.Katagiri,“Bayesian modelling of the spectrum using Gaussian mixtures,”in Proceedings of the IEEE International Conference on Acoustics,Speech,and Signal Processing(PUBLISHER, Montreal,Canada,2004).
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
音声表現（音声の特徴）が少ないパラメータで表現できれば、その音声表現を用いる、音声合成や音声の音色変形、音声認識、音声情報の蓄積、伝送など工学上の応用可能性が、高くなる。
しかし従来においては、ガウス分布の数ｍを予め人手により決めていた。このため、ガウス分布数ｍを少なくすると、前記確率密度分布とみなしたヒストグラム分布を、混合ガウス分布により近似する精度が、初期値に大きく依存し、つまり初期値の影響を強く受け、最尤推定におけるパラメータの繰り返し修正が行われなくなり、正しい音声表現（音声特徴パラメータ）を得ることができない場合が生じる。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
この発明によれば、音声波形信号時系列を周波数領域に変換してスペクトル時系列を生成し、スペクトル時系列を表わす複数の関数の和を最尤推定法により求める。
これら複数の関数の和中の互いに異なる関数間の距離を計算し、２関数間距離が、予め決めた所定値より小さい複数ｂ（ｂは２以上の整数）の関数を近似する１つの近似関数を求めることを、少くとも１組について実行する。
【発明の効果】
【００１３】
この発明では、関数間距離が、予め決めた所定値より小さい複数の関数を１つの近似関数としているため、音声のスペクトル時系列を表わす複数関数の数を予めｍ−ｂにして近似するよりも、予めｍとして近似し、その後、関数間距離が、予め決めた所定値より小さい複数の関数を１つの関数で近似した方が、関数の数ｍが多いだけ、最尤推定における初期値の影響を受け難く、それだけ音声波形をより正しく表現する音声表現（音声特徴パラメータ）を得ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
この発明による実施形態を図面を参照して説明する。この実施形態としては音声のスペクトル時系列の各時刻におけるスペクトルを近似する複数の関数の和として、ガウス分布の和を用いた場合であり、図５にこの実施形態の機能構成例を、図６にこの処理手順例をそれぞれ示す。
この音声表現装置の入力端子２００に入力された音声波形信号時系列は入力部２１０により入力され、記憶部２１０ａに一旦蓄積される（ステップＳ１１０）。この場合も入力音声波形信号時系列はディジタル信号系列とする。
【００１５】
この音声波形時系列信号は音声スペクトル時系列に周波数領域変換部２２０で変換され、記憶部２２０ａに一時格納される（ステップＳ１２０）。この例では背景技術の事項で図３を参照して説明したと同様に音声波形信号時系列は短時間離散フーリエ変換され、基本周波数成分が除去され、つまり平滑化、その滑らかなスペクトルからその傾きが除され、スペクトルＲ（ω）とされる。このスペクトルＲ（ω）を確率密度分布とみなし、かつ離散化したヒストグラム（確率密度分布）をＰ（ｘｋ）としている。
【００１６】
この実施形態では初期パラメータ、つまりガウス分布の数ｍ、各ガウス分布の平均値μｉ、その分散σi2、混合重みｗｉが初期設定され、パラメータ格納部２３０ａに格納される（ステップＳ１３０）。ここで分布数ｍは平均値、分散、重みなど他の初期値の影響を受け難い十分大きな数、例えば１７、少くとも１０以上とされる。つまり初期分布数ｍを削減することなく、得られた音声表現（特徴パラメータ）から例えば原音声波形時系列を再生した時に原音声と同様な品質が得られる程度に数ｍを決める。また図５中にパラメータ格納部２３０ａに括弧書きで初期値生成部と記入しているように、例えばランダム数生成器から生成された１４以上の数を分布数ｍとしてもよい。平均値、分散、重みは適当な値、それぞれ同一値でもよく、ランダムに生成させてもよい。完全に自動化する場合は全てランダムに生成することになる。ここでは初期設定とは前記手動設定も、ランダムに生成して設定する場合のいずれでもよい。
【００１７】
次に周波数領域変換部２２０よりの音声スペクトル時系列を用いて、その各時刻ごとに、前記初期設定されたパラメータを出発として、最尤推定により、確率密度分布Ｐ（ｘｋ）と近似した混合ガウス分布が最尤推定混合分布計算部２３０により計算される（ステップＳ１４０）。これら最尤推定されたパラメータは記憶部２３０ｂに蓄積される。この最尤推定による近似混合ガウス分布の計算方法は従来技術と同様である。このようにして各時刻ごとに混合ガウス分布における各分布の平均値μｉ、分散σi2、重みｗｉが式（２）、式（３）、式（４）に示したように求まる。
【００１８】
この実施形態においては、計算された混合ガウス分布を構成するｍ個のガウス分布の全ての２つの組合せについて、その２つのガウス分布間の距離が分布間距離計算部２４０で計算される（ステップＳ１５０）。分布間の距離計算はどのような方法を用いてもよいが、Kullhack-Leibler（ＫＬ）距離が好ましい。ＫＬ距離はW.Penny“KL-Divergences of Normal Gamma,Dirichlet and Wishari Densities”，Techn.report,Welcome Department of Cognitive Neurology，University College London,March 2001（非特許文献２）を参照されたい。
【００１９】
ガウス分布ＮｉとＮｊ間のＫＬ距離Ｄ（Ｎｉ，Ｎｊ）は、各分布ＮｉとＮｊの重みｗｉ，ｗｊと、分散σi2，σj2と平均値μｉ，μｊを用いて次式が与えられる。
【数３】
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【００２０】
この式を使いすべての分布間の距離が計算され、この中で最も距離が近い２つの分布が、最小距離の２分布選択部２５０で取り出される（ステップＳ１６０）。この２つの分布を以下の式が近似関数計算部２６０で計算される（ステップＳ１７０）。
【数４】
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【００２１】
このようにして２つのガウス分布ＮｉとＮｊを近似した１つのガウス分布Ｎijの平均値μijが重みｗｉ，ｗｊ、平均値μｉ，μｊにより平均部２６０ａで計算され、分散σij2が重みｗｉ，ｗｊ、平均値μｉ，μｊ、分散σｉ，σｊにより分散部２６０ｂで計算され、重みｗijが重みｗｉとｗｊにより重み部２６０ｃで計算される。このようにして求められたパラメータμij，σij２，ｗijとステップＳ１４０で求めた最尤推定パラメータ中の分布ＮｉとＮｊとを除く全てと周波数領域変換部２２０で除去した基本周波数成分とを出力部２７０から出力する。
【００２２】
このように出力する混合ガウス分布のガウス分布数ｍ−１より１つ多い数ｍをステップＳ１３０で初期設定するため、それだけ平均値や分散や、重みなどの初期設定値の影響を受け難く入力された音声波形信号時系列の音声表現（特徴パラメータ）をより良く表わしたものが得られる。なお、図５中には各記憶部２１０ａ，２２０ａなどに対する書き込み読み出しを行ったり、各部を順次動作させる制御部２８０が設けられている。
【００２３】
繰り返し削減
初期設定する分布数ｍは、他のパラメータの初期設定値が比較的大きく影響しないように多くし、分布数の削減を繰り返すことにより、分布数を相当減らす例を以下に述べる。
図５中の制御部２８０内に判定部２８０ａが設けられ、図６中に破線で示すように分布の削減が終了したかが判定部２８０ａにより判定される（ステップＳ２００）。分布削減が終了していないと判定されると、切替部２９０が出力部２７０側から最尤推定混合分布計算部２３０へ切替えられる。記憶部２３０ｂ中のμｉ及びμｊ、σi2及びσj2、ｗｉ及びｗｊの各２つが、近似関数計算部２６０で計算されたμij，σij２，ｗijで更新されてステップＳ１４０に戻る（ステップＳ２１０）。ステップＳ１４０では、記憶部２３０ｂ内のパラメータを初期値として、周波数領域変換部２２０よりのスペクトルヒストグラム分布（確率密度分布）を、最尤推定により近似した混合分布を推定する。
【００２４】
削減終了の判定は例えば、この音声表現（特徴パラメータ）が利用される対象の要求により例えば音声合成の場合は、品質により決まる。この場合、例えば最初のヒストグラム分布（確率密度分布）をｇ（ｘ）（原分布）と、ガウス分布数ｍを削減した場合の、混合ガウス分布をｆ（ｘ）（近似分布）との類似性が所定値より大になれば削減終了とすればよい。非特許文献２によればｇ（ｘ）とｆ（ｘ）との非類似度は次式で求められる。
Ｉ（ｇ，ｆ）＝∫log(ｇ（ｘ）／ｆ（ｘ）)ｄｘ
≒Σｋlog(ｇ（ｘｋ）／ｆ（ｘｋ）)                （10）
従って図５中の制御部２８０内における判定部２８０ａ内の類似計算部２８０ｂで、記憶部２３０ｂ内のパラメータと、近似関数計算部２６０で求めたパラメータにより式（５）が計算され、更に離散化した近似分布Ｒ（ω）（ｆ（ｘ）と対応）が計算され、これと原離散化された分布Ｒ（ω）（ｇ（ｘ）と対応）との非類似度Ｉが式（１０）と同様に求められる（ステップＳ２００ａ）。この非類似度Ｉが所定値例えば０．０７以下でなければ、削減処理が繰り返され、以下であれば、削減処理は終了とされる。
【００２５】
あるいは例えば伝送・蓄積の場合は圧縮率によりガウス分布の数が決まる。よって繰り返し分布数削減処理により、要求される分布数となったかを判定部２８０ａで判定する。あるいは分布距離計算部２５０において、計算した全ての分布間距離が予め設定した所定値以上のもののみとなったかを判定部２８０ａで判定する。つまり分布間距離がある程度大きい２つのガウス分布を１つのガウス分布で近似すると、音声の表現が可成り損なわれるからである。
【００２６】
変形例
図６中のステップＳ１２０の周波数領域への変換においては、滑らかにした音声スペクトルＳ（ω）からその傾きＴ（ω）を除去したが、この傾きの除去は省略してもよい。つまりステップＳ１２０において、図３中のステップＳ２３及びＳ２４と対応する処理を省略してもよい。この場合は図５中に示していないが周波数領域変換部２２０内のスペクトル傾き計算部及び傾き引算部が省略される。
【００２７】
また音声スペクトルから基本周波数成分を除去しなくてもよい、つまり滑らかなスペクトルとしなくてもよい。この場合はステップＳ１２０において、図３中のステップＳ２２と対応する処理を省略してもよい。この場合は、出力部２７０（ステップＳ１８０）から出力される音声表現（特徴パラメータ）中に基本波周波数の情報は含まれない。
近似関数計算部２６０において、分布間距離が最小のものと対応する２つの分布を１つの近似分布にしたが、分布間距離が小さいものがいくつかある場合は最小のもの、その次に小さいもの、更にその次に小さいもののそれぞれの対応する各２つの分布をそれぞれ１の近似分布とすることにより、少ない処理量で比較的よく音声を表現する、少ない分布数の音声表現を得ることができる。つまり近似関数計算部２６０において最小距離のものから少くとも１つについて２つの分布を１近似分布とする。また３つ以上の分布、例えば３つの分布Ａ，Ｂ，Ｃのいずれの２つの分布間距離が小さく、かつ互いにほぼ等しい場合は、これら３つの分布を１つの近似分布としてもよい。この場合は例えば分布ＡとＢの平均値と分散と重みを求めて１つの近似分布とし、この近似分布と分布Ｃの平均値と分散と重みを求めればよい。つまり関数間距離が予め決めた所定値以下の複数の関数を１つの関数で近似してもよい。このようにして少ない処理量で、良く表現がなされる少ない分布数とすることができる。
【００２８】
上述では混合分布の数を削減した。つまり規格化された混合分布をその全周波数帯に渡って積分した値は１となるものである。しかし、分布に限らず、音声スペクトル時系列の各時刻におけるヒストグラムを、全周波数帯にわたり積分すると一定値になる複数の関数の和、例えばガウス分布を実数倍したものでもよい。この場合は図５及び図６中において、括弧書きで示すように「分布」の代りに「関数」とし、「混合分布」の代りに「関数和」として処理すればよい。
音声波形信号時系列を周波数領域の音声スペクトル時系列への変換は短時間フーリエ変換に限らず、音声スペクトル時系列から原音声波形信号時系列に戻すことができる方法であればどのようなものでもよい。
【００２９】
図５に示した装置をコンピュータに機能させてもよい。この例を図７を参照して簡略に説明する。入力端子３００から入力部３１０に受信された音声波形信号時系列は、プログラム記憶部３２０に格納されている音声表現抽出プログラムをマイクロプロセッサ（ＣＰＵ）３３０が実行することにより入力部３１０から記憶部３４０に一旦格納された後、音声スペクトル時系列に変換され、その時系列も記憶部３４０に記憶される。
更にパラメータ初期値ｍ，μ，σ２，ｗが生成され、パラメータ記憶部３５０に格納され、その後、最尤推定法により関数和が計算され、この計算結果のパラメータによりパラメータ記憶部３５０内のパラメータが更新される。このことが所定回繰り返された後に最終結果のパラメータが出力部３６０から出力される。
【００３０】
なお必要に応じてこの繰り返し処理の結果、その他のものを表示部３７０に表示してもよい。パラメータの初期値は設定部３８０から設定入力してもよい。更に周波数領域への変換は周波数領域変換モジュール４１０、最尤推定法による混合関数和の計算は最尤推定混合関数和計算モジュール４２０、関数間距離の計算は距離計算モジュール４３０に行わせるようにさせてもよい。これらモジュールはそれ自体それぞれプログラムを実行処理するものであり、そのいずれか１つ又は複数あるいは全部を用いてもよい。音声波形抽出プログラムはプログラム記憶部３２０に、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気ディスク、半導体記憶装置などの記録媒体からインストールし又は通信回線を介してダウンロードする。
【００３１】
評価例
ＳＴＲＡＩＧＨＴ法により滑らかにした音声スペクトルから、そのスペクトルの傾きを除去し、この確率密度を、１８個のガウス分布の混合分布でモデル化したものが、これが真の分布との差が十分小さいと仮定した。前記実施形態により混合ガウス分布の数ｍを削減した。削減したガウス分布の数と、その実際の混合分布（ｍ＝１８）のスペクトルを実線で、削減された混合ガウス分布により近似されたスペクトルを破線で、またその時の非類似度Ｉをそれぞれ図８に示す。
【００３２】
この図から、ｍ＝５程度まで減らしてもこの実施形態によれば、元のスペクトル形状を十分によく近似していることがわかる。
以上のようにガウス分布数を削減した後、その少ないパラメータで式（５）を演算し、音声パラメータ時系列を求め、これに対し、除去したパラメータの傾きを挿入し、これを離散逆フーリエ変換を行い、更に先に除去した基本周波数成分を合成して音声合成を行った。この合成音声に対して、主観評価であるＭＯＳ（Mean Opinion Score）評価（オピニオン評価法による評価）を行った。この結果を図９に示す。一番左側に、原音声のＭＯＳ値、その直ぐ右にＳＴＲＡＩＧＨＴによって変換した後のＭＯＳ値をそれぞれ示した。さらにその右側に、この実施形態によるＭＯＳ値と人間が初期値を決めた場合のＭＯＳ値との左と右とに並べて示した。図からわかるように、この発明は、ｍが小さいところでも、人間が初期値を決める場合にくらべ高い評価が得られることがわかる。
【００３３】
なおこの発明による音声表現は、音声合成、音声認識、音声中のホルマントの評価、あるいはある話者の音声より抽出した音声表現を、音色が異なる他の話者の音声の音声表現への変換、つまり音声の性質の変換などに適用することができいずれも少ないパラメータにより行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】従来装置の機能構成を示すブロック図。
【図２】従来方法の処理手順を示す流れ図。
【図３】図２中のステップＳ２０における周波数領域への変換においてＳＴＲＡＩＧＨＴを適用した処理手順の例を示す流れ図。
【図４】滑らかなスペクトル時系列の例を示すグラフ。
【図５】この発明装置の実施形態の機能構成例を示すブロック図。
【図６】この発明方法の実施形態の処理手順例を示す流れ図。
【図７】この発明装置をコンピュータに機能させた機能構成例を示すブロック図。
【図８】ガウス分布数削減によるスペクトル波形の近似の変化の様子を示すグラフ。
【図９】ガウス分布数の削減による影響を評価したＭＯＳ値の例を示す図。
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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