(57)【要約】【課題】音声波形データからアクセント型を精度高く判定する。【解決手段】ピッチ代表値算出部１２は、音声波形データについてモーラ毎にピッチ代表値を算出する。アクセント型ラベル作成部１４は、テキストの文脈依存音素ラベルに基づいて、アクセント型毎のＭl個の文脈依存音素ラベルを作成する。ピッチ推定部１６は、Ｍl個の文脈依存音素ラベルのそれぞれについて、韻律モデル１５を用いてフレーム毎のピッチを推定し、ピッチ代表値算出部１７は、モーラ毎のピッチ代表値を算出する。距離算出部１８は、ピッチ代表値算出部１２により算出されたピッチ代表値とピッチ代表値算出部１７により算出された、Ｍl個の文脈依存音素ラベルについてのピッチ代表値との間の距離を算出する。アクセント型判定部１９は、アクセント句毎に、Ｍl個の文脈依存音素ラベルについての距離が最小となるアクセント型を、当該アクセント句のアクセント型として判定する。【選択図】図１
2018106012.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声波形データから複数のアクセント句を切り出し、前記アクセント句のアクセント型を判定するアクセント型判定装置において、
前記音声波形データからフレーム毎のピッチを算出する音声波形ピッチ算出部と、
前記音声波形データから複数のアクセント句を切り出し、前記アクセント句から複数のモーラを切り出し、前記音声波形ピッチ算出部により算出された前記フレーム毎のピッチから、モーラ毎のピッチ代表値を算出し、前記音声波形データの前記アクセント句に含まれる前記モーラ毎のピッチ代表値を出力する第１のピッチ代表値算出部と、
前記音声波形データに対応するテキストについて、当該テキストに含まれる文節、アクセント句、モーラ及びアクセント位置の情報を含む文脈依存音素ラベルを作成する音素ラベル作成部と、
前記音素ラベル作成部により作成された前記文脈依存音素ラベルに基づいて、前記テキストから複数のアクセント句を切り出し、前記アクセント句から複数のモーラを切り出し、前記アクセント句について、全てのアクセント型を表現するように、当該アクセント句に含まれる前記モーラの数に基づいてアクセント位置を変更し、複数のアクセント型文脈依存音素ラベルを作成するアクセント型ラベル作成部と、
前記アクセント型ラベル作成部により作成された前記アクセント型文脈依存音素ラベル毎に、フレーム毎のピッチを、前記テキストの文章全体または文節におけるピッチの変動が反映されたピッチ推定値として求めるピッチ推定部と、
前記ピッチ推定部により求めた前記フレーム毎のピッチ推定値から、モーラ毎のピッチ代表値を算出し、前記アクセント型文脈依存音素ラベル毎に、前記テキストの前記アクセント句に含まれる前記モーラ毎のピッチ代表値を出力する第２のピッチ代表値算出部と、
前記第１のピッチ代表値算出部により出力された前記音声波形データの前記アクセント句に含まれる前記モーラ毎のピッチ代表値と、前記第２のピッチ代表値算出部により前記アクセント型文脈依存音素ラベル毎に出力された前記テキストの前記アクセント句に含まれる前記モーラ毎のピッチ代表値との間の距離をそれぞれ算出し、前記アクセント型文脈依存音素ラベル毎に、前記距離を出力する距離算出部と、
前記距離算出部により前記アクセント型文脈依存音素ラベル毎に出力された前記距離が最小となる前記アクセント型文脈依存音素ラベルを特定し、当該アクセント型文脈依存音素ラベルのアクセント型を、前記アクセント句のアクセント型として判定するアクセント型判定部と、
を備えたことを特徴とするアクセント型判定装置。
【請求項２】
請求項１に記載のアクセント型判定装置において、
前記第１のピッチ代表値算出部は、
前記モーラに含まれる前記フレーム毎のピッチの値を所定式に近似し、前記所定式における最終フレームのピッチの値を、当該モーラのピッチ代表値として求め、
前記第２のピッチ代表値算出部は、
前記モーラに含まれる前記フレーム毎のピッチ推定値を所定式に近似し、前記所定式における最終フレームのピッチ推定値の値を、当該モーラのピッチ代表値として求める、ことを特徴とするアクセント型判定装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載のアクセント型判定装置において、
前記ピッチ推定部は、
予め学習された韻律モデルを用いて、前記ピッチ推定値を求める、ことを特徴とするアクセント型判定装置。
【請求項４】
請求項３に記載のアクセント型判定装置において、
前記韻律モデルを、前記音声波形データの話者と同一の話者が発した音声を用いて学習されたモデルとする、ことを特徴とするアクセント型判定装置。
【請求項５】
コンピュータを、請求項１から４までのいずれか一項に記載のアクセント型判定装置として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声波形データから抽出した基本周波数に基づいて、音声のアクセント型を判定する装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、統計的な情報を用いて、任意のテキストに対する音声を合成するテキスト音声合成技術が知られている。テキスト音声合成を実現するためには、事前準備として、音声波形データ、その発話内容のテキスト、読み方、アクセント等の情報を多量に用意しておく必要がある。
【０００３】
多量の音声波形データに対し、読み方及びアクセント等を正しく付与する事前準備を行うためには、アナウンサー等の、アクセントを聞き分けることのできる専門家による作業が必要となる。しかし、このような事前準備を行うには、コストがかかるという問題があった。
【０００４】
この問題を解決するために、音声波形データに対してアクセント型を自動的に判定する手法が提案されている（例えば非特許文献１を参照）。
【０００５】
この非特許文献１に記載された手法は、音声波形データを構成するアクセント句内において、アクセント句を構成するモーラ（子音＋母音、母音、促音または撥音）を単位として、各モーラを代表するピッチを求める。そして、隣接するモーラのピッチの差分値により、（モーラ数−１）次元の特徴ベクトルを構成し、同じアクセント型を持つアクセント句の特徴ベクトルを用いて、アクセント型毎に（モーラ数−１）次元の正規分布を求めることにより、モデルを学習する。
【０００６】
そして、この手法は、判定対象のアクセント句について（モーラ数−１）次元の特徴ベクトルを算出し、学習したモデルを用いて、判定対象のアクセント句の特徴ベクトルに対応するアクセント型を判定する。
【０００７】
また、音声波形データのアクセントの種類を判定する手法として、テキスト音声合成を支援することを目的としたものも提案されている（例えば特許文献１を参照）。
【０００８】
この特許文献１に記載された手法は、所定の語句に対応する音声波形データを複数のアクセント句に分割し、判定対象のアクセント句について、アクセント句を構成するモーラを単位とし、ピッチの時間変化の傾き及び最終ピッチを算出する。そして、ピッチの時間変化の傾き及び最終ピッチを用いて、モーラ単位でＨ（High）、Ｌ（Low）、Ｕ（Up）及びＤ（Down）の４種類の評価関数の値を算出する。さらに、アクセント句を構成するモーラ全体の評価関数の値を加算し、その加算値が最大となる組み合わせを求めて、アクセントの種類を判定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特許第４１２９９８９号公報
【非特許文献】
【００１０】
【非特許文献１】石井カルロス寿憲、峯松信明、広瀬啓吉、“ピッチ知覚を考慮した日本語連続音声のアクセント型判定”、電子情報通信学会技術研究報告、Vol.101、No.270、23-30、2001
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
しかしながら、非特許文献１の手法では、隣接するモーラのピッチの差分値を用いるから、（モーラ数−１）種類のアクセント型しか判定できない。また、特許文献１の手法は、アクセント句についてモーラ単位のＨ、Ｌ、Ｕ及びＤの評価関数を組み合わせ、その組み合わせに応じてアクセントの種類を判断するものであり、アクセント型を判定するものではない。
【００１２】
さらに、非特許文献１及び特許文献１のいずれの手法においても、音声波形データを構成する個々のアクセント句のみのピッチに基づいて、アクセント型を判定したり、アクセントの種類を判定したりしている。
【００１３】
アクセント句のアクセント型を正しく判定するためには、アクセント句の区間よりも長いテキストの文章全体またはフレーズ（文節）単位におけるピッチの変動を考慮する必要がある。非特許文献１及び特許文献１の手法のように、個々のアクセント句のみに着目したのでは、必ずしも精度の高いアクセント型を得ることができるとは限らない。
【００１４】
このように、従来の手法では、アクセント型の判定精度が低下するという問題があった。判定した音声のアクセント型は、例えば音声合成の事前学習の際に、音響モデルの一部のデータ（韻律データ）として格納される。そして、任意のテキストに対する音声を合成するテキスト音声合成の際に、この音響モデルが用いられる。アクセント型の判定精度が低下すると、当該アクセント型が学習された音響モデルを用いてテキスト音声合成したときに、音声のアクセントが不自然となり、精度の高い音声合成を実現することができなくなる。
【００１５】
このため、アクセント型を精度高く判定するために、アクセント句の区間よりも長いテキストの文章全体またはフレーズ単位の音声波形データ全体を考慮する新たな手法が所望されていた。
【００１６】
そこで、本発明は前記課題を解決するためになされたものであり、その目的は、音声波形データからアクセント型を精度高く判定することが可能なアクセント型判定装置及び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】
【００１７】
前記課題を解決するために、請求項１のアクセント型判定装置は、音声波形データから複数のアクセント句を切り出し、前記アクセント句のアクセント型を判定するアクセント型判定装置において、前記音声波形データからフレーム毎のピッチを算出する音声波形ピッチ算出部と、前記音声波形データから複数のアクセント句を切り出し、前記アクセント句から複数のモーラを切り出し、前記音声波形ピッチ算出部により算出された前記フレーム毎のピッチから、モーラ毎のピッチ代表値を算出し、前記音声波形データの前記アクセント句に含まれる前記モーラ毎のピッチ代表値を出力する第１のピッチ代表値算出部と、前記音声波形データに対応するテキストについて、当該テキストに含まれる文節、アクセント句、モーラ及びアクセント位置の情報を含む文脈依存音素ラベルを作成する音素ラベル作成部と、前記音素ラベル作成部により作成された前記文脈依存音素ラベルに基づいて、前記テキストから複数のアクセント句を切り出し、前記アクセント句から複数のモーラを切り出し、前記アクセント句について、全てのアクセント型を表現するように、当該アクセント句に含まれる前記モーラの数に基づいてアクセント位置を変更し、複数のアクセント型文脈依存音素ラベルを作成するアクセント型ラベル作成部と、前記アクセント型ラベル作成部により作成された前記アクセント型文脈依存音素ラベル毎に、フレーム毎のピッチを、前記テキストの文章全体または文節におけるピッチの変動が反映されたピッチ推定値として求めるピッチ推定部と、前記ピッチ推定部により求めた前記フレーム毎のピッチ推定値から、モーラ毎のピッチ代表値を算出し、前記アクセント型文脈依存音素ラベル毎に、前記テキストの前記アクセント句に含まれる前記モーラ毎のピッチ代表値を出力する第２のピッチ代表値算出部と、前記第１のピッチ代表値算出部により出力された前記音声波形データの前記アクセント句に含まれる前記モーラ毎のピッチ代表値と、前記第２のピッチ代表値算出部により前記アクセント型文脈依存音素ラベル毎に出力された前記テキストの前記アクセント句に含まれる前記モーラ毎のピッチ代表値との間の距離をそれぞれ算出し、前記アクセント型文脈依存音素ラベル毎に、前記距離を出力する距離算出部と、前記距離算出部により前記アクセント型文脈依存音素ラベル毎に出力された前記距離が最小となる前記アクセント型文脈依存音素ラベルを特定し、当該アクセント型文脈依存音素ラベルのアクセント型を、前記アクセント句のアクセント型として判定するアクセント型判定部と、を備えたことを特徴とする。
【００１８】
また、請求項２のアクセント型判定装置は、請求項１に記載のアクセント型判定装置において、前記第１のピッチ代表値算出部が、前記モーラに含まれる前記フレーム毎のピッチの値を所定式に近似し、前記所定式における最終フレームのピッチの値を、当該モーラのピッチ代表値として求め、前記第２のピッチ代表値算出部が、前記モーラに含まれる前記フレーム毎のピッチ推定値を所定式に近似し、前記所定式における最終フレームのピッチ推定値の値を、当該モーラのピッチ代表値として求める、ことを特徴とする。
【００１９】
また、請求項３のアクセント型判定装置は、請求項１または２に記載のアクセント型判定装置において、前記ピッチ推定部が、予め学習された韻律モデルを用いて、前記ピッチ推定値を求める、ことを特徴とする。
【００２０】
また、請求項４のアクセント型判定装置は、請求項３に記載のアクセント型判定装置において、前記韻律モデルを、前記音声波形データの話者と同一の話者が発した音声を用いて学習されたモデルとする、ことを特徴とする。
【００２１】
さらに、請求項５のプログラムは、コンピュータを、請求項１から４までのいずれか一項に記載のアクセント型判定装置として機能させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２２】
以上のように、本発明によれば、音声波形データからアクセント型を精度高く判定することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明の実施形態によるアクセント型判定装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】アクセント型判定装置の処理例を示すフローチャートである。
【図３】音声波形データのピッチ、モーラ、アクセント句、テキスト、フレーム、モーラのピッチ代表値を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、本発明を実施するための形態について図面を用いて詳細に説明する。図１は、本発明の実施形態によるアクセント型判定装置の構成例を示すブロック図であり、図２は、アクセント型判定装置の処理例を示すフローチャートである。また、図３は、音声波形データのピッチ、モーラ、アクセント句、テキスト、フレーム、モーラのピッチ代表値を説明する図である。図３において、音声波形データのピッチの曲線は、音声波形データに対応するテキストの区間における息継ぎを含む大方の傾向を示している。
【００２５】
図１を参照して、このアクセント型判定装置１は、音声テキスト解析部１０、音声波形ピッチ算出部１１、ピッチ代表値算出部１２、テキスト解析部（音素ラベル作成部）１３、アクセント型ラベル作成部１４、韻律モデル１５、ピッチ推定部１６、ピッチ代表値算出部１７、距離算出部１８及びアクセント型判定部１９を備えている。音声波形データは、標本化周波数を１６ｋＨｚ、変換ビット数を１６ビットとして標本化されており、音声波形データに対応する書き起こしテキストが存在するものとする。
【００２６】
図１及び図２を参照して、アクセント型判定装置１は、音声波形データ及び当該音声波形データに対応する書き起こしテキストを入力する（ステップＳ２０１）。
【００２７】
音声テキスト解析部１０は、音声波形データ及びテキストを入力する。そして、音声テキスト解析部１０は、テキストを解析することで、テキストに対しアクセント句の区切り位置を設定する（ステップＳ２０２）。アクセント句の区切り位置を設定する技術は既知であるから、ここでは説明を省略する。
【００２８】
音声テキスト解析部１０は、音声波形データ及びテキストを解析することで、音素セグメンテーションを行い、音素の区切り位置を設定する（ステップＳ２０３）。
【００２９】
音素セグメンテーションの処理は既知であり、例えば強制アライメント（Forced Alignments）の技術が用いられる。強制アライメントの技術の詳細については、以下のＵＲＬを参照されたい。
“The HTK Book（for HTK Version 3.4）”，インターネット＜ＵＲＬ：http://htk.eng.cam.ac.uk/＞
【００３０】
音声テキスト解析部１０は、アクセント句の区切り位置に関するデータ及び音素の区切り位置に関するデータをピッチ代表値算出部１２に出力する。
【００３１】
音声波形ピッチ算出部１１は、音声波形データを入力し、音声波形データから５ｍｓ単位のフレーム毎に基本周波数を抽出し（ステップＳ２０４）、基本周波数の対数を算出する（ステップＳ２０５）。以下、基本周波数の対数をピッチという。
【００３２】
フレーム毎の基本周波数を抽出する処理は既知であり、例えば音声信号処理の技術（pitchコマンド）が用いられる。この技術の詳細については、以下のＵＲＬを参照されたい。
“REFERENCE MANUAL for Speech Signal Processing Toolkit Ver. 3.9”，インターネット＜ＵＲＬ：http://sp-tk.sourceforge.net/＞
【００３３】
音声波形ピッチ算出部１１は、音声波形データにおけるフレーム毎のピッチをピッチ代表値算出部１２に出力する。
【００３４】
ピッチ代表値算出部１２は、音声波形ピッチ算出部１１から音声波形データにおけるフレーム毎のピッチを入力すると共に、音声テキスト解析部１０からアクセント句の区切り位置に関するデータ及び音素の区切り位置に関するデータを入力する。
【００３５】
ピッチ代表値算出部１２は、アクセント句の区切り位置に関するデータに基づいて、音声波形データを構成する複数のアクセント句を特定する（切り出す）。そして、ピッチ代表値算出部１２は、音素の区切り位置に関するデータに基づいて、アクセント句を構成する複数のモーラを特定する（切り出す）（ステップＳ２０６）。
【００３６】
図３に示すように、アクセント句は、アクセント句の区切り位置（矢印の先端位置）で区切られた区間（矢印の区間）となる。また、音素の区切り位置から特定されたモーラは、その矢印の先端位置で区切られた区間（矢印の区間）となる。
【００３７】
ピッチ代表値算出部１２は、モーラの区間（モーラ区間）におけるフレーム毎のピッチから、モーラ毎のピッチ代表値を算出する（ステップＳ２０７）。これにより、音声波形データを構成するアクセント句のそれぞれについて、当該アクセント句を構成するモーラのピッチ代表値が算出される。
【００３８】
具体的には、ピッチ代表値算出部１２は、アクセント句を構成するモーラを切り出し、モーラの開始時間から終了時間までのモーラ区間に含まれるフレーム毎のピッチを特定する。ピッチ代表値算出部１２は、ピッチが存在しない無声区間については、隣接する有声区間におけるフレーム毎のピッチを補間することで、補間した値をピッチとして扱う。また、ピッチ代表値算出部１２は、無声区間の部分が文頭、文末または文内のポーズ（間）に隣接する場合、文章全体の有声区間におけるフレーム毎のピッチから算出した平均値を、補間すべき無声区間の端点の値に内挿する。図３に示すように、モーラは、複数のフレームにより構成され、モーラ区間に含まれるフレーム毎のピッチが特定される。
【００３９】
次に、ピッチ代表値算出部１２は、モーラ区間に含まれるフレーム毎のピッチの値を、最小二乗法により１次関数の式として近似し、１次関数の式における最終フレームのピッチの値を、当該モーラのピッチ代表値として設定する。そして、ピッチ代表値算出部１２は、アクセント句の区間（アクセント句区間）における各モーラのピッチ代表値を距離算出部１８に出力する。
【００４０】
図３に示すように、モーラ区間のフレーム数をＮ、開始時間のフレーム番号をｘ1、ピッチの値をｙ1、終了時間のフレーム番号をｘN 、ピッチの値をｙN、最小二乗法により近似した１次関数の式をｆ（ｘ）＝ａｘ＋ｂとする。ａは１次関数ｆ（ｘ）の傾き、ｂはその切片である。
【００４１】
１次関数ｆ（ｘ）の傾きａ及び切片ｂは、以下の式で表される。
【数１】
2018106012.tif 000003
【数２】
2018106012.tif 000004
【００４２】
このように、ピッチ代表値算出部１２は、近似した１次関数の式ｆ（ｘ）のうち最終フレームｘNのピッチの値ｆ（ｘN）＝ｙNを当該モーラのピッチ代表値とし、アクセント句区間における各モーラのピッチ代表値Ｓmを算出する。ｍはモーラの番号である。
【００４３】
テキスト解析部１３は、音声波形データに対応するテキストを入力し、テキストを解析することで、テキストに対する文脈依存音素ラベルを作成する（ステップＳ２０８）。文脈依存音素ラベルは、テキスト全体の文脈に依存した、音素を単位としたラベルである。文脈依存音素ラベルは、例えば、テキスト全体に含まれる文節の位置、数及び番号、文節に含まれるアクセント句の位置、数及び番号、アクセント句に含まれるモーラの位置、数及び番号、アクセント句内のアクセントの位置等の、テキスト全体の文脈を特定するための情報が含まれる。
【００４４】
文脈依存音素ラベルの作成処理は既知である。詳細については、例えば以下のＵＲＬで提供される日本語音声合成システムの技術を参照されたい。
“OPEN JTalk”，インターネット＜ＵＲＬ：http://open-jtalk.sourceforge.net/＞
【００４５】
テキスト解析部１３は、テキストの文脈依存音素ラベルをアクセント型ラベル作成部１４に出力する。
【００４６】
アクセント型ラベル作成部１４は、テキスト解析部１３からテキストの文脈依存音素ラベルを入力する。そして、アクセント型ラベル作成部１４は、文脈依存音素ラベルに含まれる情報に基づいて、テキストを構成する複数のアクセント句の区切り位置を特定し、テキストを構成する複数のアクセント句を特定する（切り出す）。アクセント型ラベル作成部１４により特定されたアクセント句は、ピッチ代表値算出部１２によりピッチ代表値が算出される前に特定されたアクセント句と同じである。
【００４７】
アクセント型ラベル作成部１４は、文脈依存音素ラベルに含まれる情報に基づいて、アクセント句を構成する複数のモーラを特定する（切り出す）。そして、アクセント型ラベル作成部１４は、アクセント句について、全てのアクセント型を表現するように、アクセント核の位置（アクセントのあるモーラの位置）を変更した文脈依存音素ラベル（アクセント型文脈依存音素ラベル）を作成する（ステップＳ２０９）。アクセント型ラベル作成部１４により作成される文脈依存音素ラベルの数は、アクセント句を構成するモーラの数により決定される。テキストの文章がＬ個のアクセント句で構成され、ｌ（エル）番目のアクセント句のモーラの数がＭlの場合、Ｍl種類の異なる文脈依存音素ラベルが作成される。ここで、ｌは１以上、Ｌ以下の整数であり、Ｍlは１以上の整数である。
【００４８】
アクセント型ラベル作成部１４は、ｌ番目のアクセント句に対して、Ｍl個の文脈依存音素ラベル（アクセント型毎の文脈依存音素ラベル）をピッチ推定部１６に出力する。
【００４９】
ピッチ推定部１６は、アクセント型ラベル作成部１４から、ｌ番目のアクセント句に対して、Ｍl個の文脈依存音素ラベルを入力する。そして、ピッチ推定部１６は、Ｍl個の文脈依存音素ラベルのそれぞれについて、予め学習された韻律モデル１５を用いて、モーラ区間におけるフレーム毎のピッチを推定し、ピッチ推定値を求める（ステップＳ２１０）。
【００５０】
文脈依存音素ラベルについてピッチを推定する処理は既知であり、詳細については、例えば前記のＵＲＬで提供される日本語音声合成システムの技術、または以下のＵＲＬで提供される音声合成技術を参照されたい。
“HTS”，インターネット＜ＵＲＬ：http://hts-engine.sourceforge.net/＞
【００５１】
ピッチ推定部１６は、Ｍl個の文脈依存音素ラベル（アクセント型毎の文脈依存音素ラベル）のそれぞれについて、アクセント句毎に、モーラ区間におけるフレーム毎のピッチ推定値をピッチ代表値算出部１７に出力する。
【００５２】
韻律モデル１５は、図示しないモデル学習部により予め作成されたＤＢ（データベース）である。モデル学習部は、様々なテキストの文章またはフレーズ等の音声波形データ及び当該音声波形データに対応するテキストに対して文脈依存音素ラベルを作成し、当該音声波形データからピッチを算出し、これに対応する文脈依存音素ラベルを用いて、ピッチを推定できるように学習したモデルを韻律モデル１５に格納する。
【００５３】
したがって、この韻律モデル１５を用いて算出されたピッチ推定値は、テキストの文章全体またはフレーズ等の区間における（アクセント句よりも長い区間における）ピッチの変動が反映された値となる。つまり、ピッチ推定値は、テキストの文章全体またはフレーズ等の中で、アクセント位置が反映された値となる。
【００５４】
ここで、韻律モデル１５は、当該アクセント型判定装置１によりアクセント型が判定される音声波形データの話者と同一の話者が発した音声を学習用データとして、当該話者の音声波形データを用いて学習されたＤＢであることが望ましい。これにより、アクセント型判定装置１において、音声波形データからアクセント型を一層精度高く判定することができる。
【００５５】
ピッチ代表値算出部１７は、ピッチ推定部１６から、Ｍl個の文脈依存音素ラベルのそれぞれについて、アクセント句毎に、モーラ区間におけるフレーム毎のピッチ推定値を入力する。そして、ピッチ代表値算出部１７は、ピッチ代表値算出部１２と同様の処理により、モーラ区間におけるフレーム毎のピッチ推定値からモーラ毎のピッチ代表値を算出する（ステップＳ２１１）。これにより、Ｍl個の文脈依存音素ラベルのそれぞれについて、音声波形データに対応するテキストを構成するそれぞれのアクセント句について、当該アクセント句を構成するモーラのピッチ代表値が算出される。
【００５６】
具体的には、ピッチ代表値算出部１７は、文脈依存音素ラベルに基づいて、アクセント句を構成するモーラを切り出し、モーラの開始時間から終了時間までのモーラ区間に含まれるフレーム毎のピッチを特定する。ピッチ代表値算出部１７は、ピッチが存在しない無声区間について、ピッチ代表値算出部１２と同様に補間処理等を行う。そして、ピッチ代表値算出部１７は、モーラ区間に含まれるフレーム毎のピッチの値を、最小二乗法により１次関数の式として近似し、１次関数の式における最終フレームのピッチを、当該モーラのピッチ代表値として設定する。
【００５７】
ｌ番目のアクセント句における、Ｍl個の文脈依存音素ラベルのうち、ｎ番目の文脈依存音素ラベルについて、ｍ番目のモーラのピッチ代表値をＴl,n,mとする。
【００５８】
ピッチ代表値算出部１７は、Ｍl個の文脈依存音素ラベル（アクセント型毎の文脈依存音素ラベル）のそれぞれについて、アクセント句区間における各モーラのピッチ代表値を距離算出部１８に出力する。
【００５９】
距離算出部１８は、ピッチ代表値算出部１２から、音声波形データについてのアクセント句区間における各モーラのピッチ代表値を入力する。また、距離算出部１８は、ピッチ代表値算出部１７から、Ｍl個の文脈依存音素ラベル（アクセント型毎の文脈依存音素ラベル）のそれぞれについてのアクセント句区間における各モーラのピッチ代表値を入力する。
【００６０】
距離算出部１８は、音声波形データについてのｌ番目のアクセント句区間における各モーラのピッチ代表値と、Ｍl個の文脈依存音素ラベルのそれぞれについて、アクセント句区間における各モーラのピッチ代表値との間の距離を算出する（ステップＳ２１２）。
【００６１】
前述のとおり、音声波形データについてのｌ番目のアクセント句区間におけるｍ番目のモーラのピッチ代表値をＳl,mとし、ｌ番目のアクセント句における、Ｍl個の文脈依存音素ラベルのうちｎ番目の文脈依存音素ラベルについて、アクセント句におけるｍ番目のモーラのピッチ代表値をＴl,n,mとする。両者の距離Ｃl,ｎは、以下の式にて算出される。
【数３】
2018106012.tif 000005
ここで、Ｍl個のモーラからなるアクセント句の場合、アクセント型の数はＭlであるから、ｎ＝１，・・・，Ｍl、ｍ＝１，・・・，Ｍlである。
【００６２】
距離算出部１８は、アクセント句毎に、Ｍl個の文脈依存音素ラベル（アクセント型毎の文脈依存音素ラベル）のそれぞれについての距離（Ｃl,1，・・・，Ｃl,Ml）をアクセント型判定部１９に出力する。
【００６３】
アクセント型判定部１９は、アクセント句毎に、Ｍl個の文脈依存音素ラベルのそれぞれについての距離（Ｃl,1，・・・，Ｃl,Ml）を入力する。そして、アクセント型判定部１９は、Ｍl個の文脈依存音素ラベルのうち距離が最小となる文脈依存音素ラベルを特定し、特定した文脈依存音素ラベルのアクセント型を判定する（ステップＳ２１３）。そして、アクセント型判定部１９は、判定したアクセント型を当該アクセント句のアクセント型として出力する。
【００６４】
ｌ番目のアクセント句における、距離が最小となるアクセント型ｎlminは、以下の式にて算出される。
【数４】
2018106012.tif 000006
【００６５】
以上のように、本発明の実施形態のアクセント型判定装置１によれば、ピッチ代表値算出部１２は、音声波形データについて、モーラ区間に含まれるフレーム毎のピッチの値を最小二乗法により１次関数の式に近似し、１次関数の式における最終フレームのピッチを、当該モーラのピッチ代表値として設定する。これにより、音声波形データについて、アクセント句を構成するモーラのピッチ代表値が算出される。
【００６６】
アクセント型ラベル作成部１４は、テキスト解析部１３により生成されたテキストの文脈依存音素ラベルに基づいて、アクセント句毎に、アクセント核の位置を変更したアクセント型毎のＭl個の文脈依存音素ラベルを作成する。
【００６７】
ピッチ推定部１６は、Ｍl個の文脈依存音素ラベルのそれぞれについて、韻律モデル１５を用いて、モーラ区間におけるフレーム毎のピッチを推定し、ピッチ推定値を求める。ピッチ代表値算出部１７は、ピッチ代表値算出部１２と同様の処理により、モーラ区間におけるフレーム毎のピッチ推定値から当該モーラのピッチ代表値を算出する。これにより、Ｍl個の文脈依存音素ラベルのそれぞれについて、音声波形データに対応するテキストについて、アクセント句を構成するモーラのピッチ代表値が算出される。
【００６８】
距離算出部１８は、ピッチ代表値算出部１２により算出された音声波形データについてのアクセント句区間における各モーラのピッチ代表値と、ピッチ代表値算出部１７により算出されたＭl個の文脈依存音素ラベルのそれぞれについてのアクセント句区間における各モーラのピッチ代表値との間の距離を算出する。アクセント型判定部１９は、アクセント句毎に、Ｍl個の文脈依存音素ラベルについての距離が最小となるアクセント型を判定し、判定したアクセント型を当該アクセント句のアクセント型として出力する。
【００６９】
従来技術では、音声波形データを構成する個々のアクセント句のみのピッチに基づいて、当該アクセント句のアクセント型を判定する。これに対し、本発明の実施形態では、ピッチ推定部１６は、アクセント型毎の文脈依存音素ラベルにつき、様々なテキストと対応する音声波形データを用いて学習した韻律モデル１５に基づいてピッチ推定値を算出し、アクセント型判定部１９は、このピッチ推定値から算出した距離を用いて、アクセント型を判定する。このピッチ推定値は、テキストの文章またはフレーズ等の区間におけるピッチの変動、すなわちアクセント句よりも長い区間のピッチの変動を考慮した値である。判定されたアクセント型も、アクセント句よりも長い文章全体またはフレーズ等を考慮した結果となる。したがって、音声波形データからアクセント型を精度高く判定することが可能となる。
【００７０】
さらに、判定されたアクセント型は、例えば音声合成の事前学習の際に、音響モデルの一部のデータ（韻律データ）として格納され、テキスト音声合成の際に、この音響モデルが用いられる。したがって、アクセント型の判定精度が良くなると、当該アクセント型が学習された音響モデルを用いてテキスト音声合成したときに、音声のアクセントが自然となり、精度の高い音声合成を実現することができる。
【００７１】
尚、本発明の実施形態によるアクセント型判定装置１のハードウェア構成としては、通常のコンピュータを使用することができる。アクセント型判定装置１は、ＣＰＵ、ＲＡＭ等の揮発性の記憶媒体、ＲＯＭ等の不揮発性の記憶媒体、及びインターフェース等を備えたコンピュータによって構成される。アクセント型判定装置１に備えた音声テキスト解析部１０、音声波形ピッチ算出部１１、ピッチ代表値算出部１２、テキスト解析部１３、アクセント型ラベル作成部１４、韻律モデル１５、ピッチ推定部１６、ピッチ代表値算出部１７、距離算出部１８及びアクセント型判定部１９の各機能は、これらの機能を記述したプログラムをＣＰＵに実行させることによりそれぞれ実現される。これらのプログラムは、前記記憶媒体に格納されており、ＣＰＵに読み出されて実行される。また、これらのプログラムは、磁気ディスク（フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク等）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ等）、半導体メモリ等の記憶媒体に格納して頒布することもでき、ネットワークを介して送受信することもできる。
【００７２】
以上、実施形態を挙げて本発明を説明したが、本発明は前記実施形態に限定されるものではなく、その技術思想を逸脱しない範囲で種々変形可能である。例えば、前記実施形態では、アクセント型判定装置１のピッチ推定部１６は、Ｍl個の文脈依存音素ラベルのそれぞれについて、韻律モデル１５を用いて、テキストの文章全体またはフレーズ等のピッチの変動を考慮したピッチ推定値を算出するようにした。本発明では、必ずしも韻律モデル１５を用いる必要はない。ピッチ推定部１６は、韻律モデル１５を用いることなく、既知の手法にて、テキストの文章全体またはフレーズ等のピッチの変動を考慮したピッチ推定値を算出するようにしてもよい。
【００７３】
また、前記実施形態では、ピッチ代表値算出部１２は、モーラ区間に含まれるフレーム毎のピッチの値を、最小二乗法により１次関数の式として近似し、１次関数の式における最終フレームのピッチの値を、当該モーラのピッチ代表値として設定するようにした。これに対し、ピッチ代表値算出部１２は、最小二乗法以外の他の手法にて、モーラ区間に含まれるフレーム毎のピッチの値を１次関数の式として近似するようにしてもよい。また、ピッチ代表値算出部１２は、モーラ区間に含まれるフレーム毎のピッチの値を、最小二乗法等の手法により、１次関数の式以外の所定式として近似するようにしてもよい。また、ピッチ代表値算出部１２は、１次関数等の所定式における最終フレーム以外のフレームのピッチの値を、当該モーラのピッチ代表値として設定するようにしてもよい。ピッチ代表値算出部１７についても同様である。
【符号の説明】
【００７４】
１  アクセント型判定装置
１０  音声テキスト解析部
１１  音声波形ピッチ算出部
１２  ピッチ代表値算出部
１３  テキスト解析部
１４  アクセント型ラベル作成部
１５  韻律モデル
１６  ピッチ推定部
１７  ピッチ代表値算出部
１８  距離算出部
１９  アクセント型判定部
【図１】
2018106012.tif 000007
【図２】
2018106012.tif 000008
【図３】
2018106012.tif 000009