【手続補正書】
【提出日】平成19年2月27日(2007.2.27)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声サンプル内に含まれている基本周波数情報を分析する分析方法であって、
それぞれのサンプルフレームごとに、スペクトル関連情報および前記基本周波数関連情報を取得するべく、フレームとして１つにグループ化された前記音声サンプルを分析するステップ（２）と、
すべてのサンプルのスペクトルおよび基本周波数の共通特性を表すモデルを判定するステップ（２０）と、
前記モデルおよび音声サンプルに基づいて、スペクトル関連情報にのみ従って基本周波数予測関数を判定するステップ（３０）と、
を少なくとも備えることを特徴とする分析方法。
【請求項２】
前記音声サンプルを分析するステップ（２）は、ケプストラム係数の形態で前記スペクトル関連情報を提供するべく適合されていることを特徴とする請求項１に記載の分析方法。
【請求項３】
前記音声サンプル分析するステップ（２）は、
高調波および雑音信号の合計に従って音声サンプルをモデル化するサブステップ（４）と、
前記音声サンプルの周波数パラメータおよび少なくとも前記基本周波数を推定するサブステップ（５）と、
それぞれのサンプルフレームの前記基本周波数を同期分析するサブステップ（６）と、
それぞれのサンプルフレームの前記スペクトルパラメータを推定するサブステップ（７）と、
を備えることを特徴とする請求項１または２に記載の分析方法。
【請求項４】
前記分析対象のサンプルの前記基本周波数の平均値との関係において、それぞれのフレームの前記基本周波数を正規化するステップ（１０）をさらに備えることを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の分析方法。
【請求項５】
前記モデルを判定するステップ（２０）は、混合ガウス密度によるモデルの判定に対応していることを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の分析方法。
【請求項６】
前記モデルを判定するステップ（２０）は、
ガウス密度の混合に対応するモデルを判定するサブステップ（２２）と、
前記サンプルおよび前記モデルの前記スペクトル情報と前記サンプルおよび前記モデルの前記基本周波数情報との間における最大類似性の推定に基づいて前記ガウス密度の混合のパラメータを推定するステップ（２４）と、
を備えることを特徴とする請求項５に記載の分析方法。
【請求項７】
前記基本周波数予測関数を判定するステップ（３０）は、前記サンプルの前記スペクトル情報を知ることによって前記基本周波数を実現する推定値に基づいて実行されることを特徴とする請求項１〜６のいずれか一項に記載の分析方法。
【請求項８】
前記基本周波数予測関数を判定するステップ（３０）は、前記スペクトル情報が前記モデルに基づいて取得される事後確率に基づいて、前記スペクトル情報を知ることによって前記基本周波数を実現する条件付き期待値を判定するサブステップ（３２）を備え、前記条件付き期待値が前記推定値を形成していることを特徴とする請求項７に記載の分析方法。
【請求項９】
ソース発話者が発音した音声信号を、特性がターゲット発話者のものに類似している変換済みの音声信号に変換する方法であって、
前記ソース発話者の音声サンプルおよび前記ターゲット発話者の音声サンプルに基づいて実現され、前記ソース発話者のスペクトル特性を前記ターゲット発話者のスペクトル特性に変換する関数を判定するステップ（５０）と、
前記変換関数を使用し、前記変換対象の前記ソース発話者の音声信号のスペクトル情報を変換するステップ（７０）と、
を少なくとも備える方法において、
前記ターゲット発話者のスペクトル関連情報にのみ従って基本周波数予測関数を判定するステップ（６０）であって、前記予測関数は、請求項１〜８のいずれか一項に記載の分析方法を使用して取得される、ステップと、
前記基本周波数予測関数を、前記ソース発話者の前記音声信号の前記変換済みのスペクトル情報に適用することにより、前記変換対象の音声信号の前記基本周波数を予測するステップ（８０）と、
をさらに備えることを特徴とする方法。
【請求項１０】
前記変換関数を判定するステップ（５０）は、前記ソーススペクトル特性を知ることによって前記ターゲットスペクトル特性を実現する推定値に基づいて実行されることを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記変換関数を判定するステップ（５０）は、
高調波信号および雑音信号の合計モデルに従って前記ソース発話者の音声サンプルおよび前記ターゲットの音声サンプルをモデル化するサブステップ（５２）と、
前記ソースおよびターゲットのサンプルをアライメントするサブステップ（５４）と、
前記ソーススペクトル特性の実現を知ることによって前記ターゲットスペクトル特性を実現する条件付き期待値の計算に基づいて前記変換関数を判定するサブステップ（５６）であって、前記条件付き期待値が前記推定値を形成している、ステップと、
を備えることを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記変換関数は、スペクトルエンベロープ変換関数であることを特徴とする請求項９〜１１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１３】
前記スペクトル関連情報および前記基本周波数関連情報を供給するべく適合された前記変換対象の音声信号を分析するステップ（６５）をさらに備えることを特徴とする請求項９〜１２の一項に記載の方法。
【請求項１４】
前記変換済みのスペクトル情報および前記予測基本周波数情報に少なくとも基づいて変換済みの音声信号を形成可能な合成ステップ（９０）をさらに備えることを特徴とする請求項９〜１３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１５】
ソース発話者によって発音された音声信号（１１０）を、特性がターゲット発話者のものと類似している変換済みの音声信号（１２０）に変換するシステムであって、
前記ソース発話者の音声信号（１００）と前記ターゲット発話者の音声信号（１０２）とを入力として受信し、前記ソース発話者のスペクトル特性を前記ターゲット発話者のスペクトル特性に変換する関数を判定する手段（１０４）と、
前記手段（１０４）によって供給される前記変換関数を適用することにより、変換対象の前記ソース発話者の前記音声信号（１１０）のスペクトル情報を変換する手段（１１４）と、
を少なくとも備えるシステムにおいて、
前記ターゲット発話者の音声サンプル（１０２）に基づいて、請求項１〜８のいずれか一項に記載の分析方法を実現するべく適合されており、前記ターゲット発話者のスペクトル情報にのみ従って基本周波数予測関数を判定する手段（１０６）と、
前記予測関数を判定する手段（１０６）によって判定された前記予測関数を前記変換手段（１１４）によって供給される前記変換済みのスペクトル情報に適用することにより、前記変換対象の音声信号の前記基準周波数を予測する手段（１１６）と、
をさらに備えることを特徴とするシステム。
【請求項１６】
前記変換対象の音声信号（１１０）を分析し、前記変換対象の音声信号のスペクトル関連情報と前記基本周波数関連情報とを出力として供給するべく適合された手段（１１２）と、
前記手段（１１４）によって供給される前記変換済みのスペクトル情報と前記手段（１１６）によって供給される前記予測基本周波数情報とに少なくとも基づいて変換済みの音声信号を形成可能な合成手段（１１８）と、
をさらに備えることを特徴とする請求項１５に記載のシステム。
【請求項１７】
前記変換関数を判定する手段（１０４）は、スペクトルエンベロープ変換関数を供給するべく適合されていることを特徴とする請求項１５または１６に記載のシステム。