(57)【要約】【課題】合成される音声の品質を向上させるデータベースを生成する。【解決手段】生成装置は、予め用意された質問に基づき、リーフのそれぞれが、学習データに基づき生成された音声合成パラメータ出力関数に対応する第１決定木を構築する構築手段と、学習データに基づき複数の音声特徴パラメータ出力関数のうちからいずれかを選択する選択手段と、学習データに基づき第１決定木のリーフそれぞれに対応する音声合成パラメータ出力関数と、選択手段が選択する音声特徴パラメータ出力関数とを調整する調整処理を行う調整手段と、を備えており、調整手段は、第１決定木の各リーフに対応する音声合成パラメータ出力関数と、選択手段が選択する音声特徴パラメータ出力関数とを、当該音声合成パラメータ出力関数の前記学習データに対する尤度と、当該音声特徴パラメータ出力関数の前記学習データに対する尤度と、の重み付け和に基づき調整する。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の音素モデルに基づき音声を合成する音声合成装置で使用するデータベースの生成装置であって、
各音素モデルは、１つ以上の内部状態を有し、各内部状態は、音声合成パラメータ出力関数に関連付けられており、
前記生成装置は、
学習データと、予め用意された質問セットの質問に基づき、そのノードが前記質問セットの何れかの質問に対応する第１決定木を構築する構築手段であって、前記第１決定木のリーフのそれぞれは、前記学習データに基づき生成された音声合成パラメータ出力関数に対応する、前記構築手段と、
前記学習データに基づき複数の音声特徴パラメータ出力関数のうちからいずれかを選択する選択手段と、
前記学習データに基づき前記第１決定木のリーフそれぞれに対応する音声合成パラメータ出力関数と、前記選択手段が選択する音声特徴パラメータ出力関数とを調整する調整処理を行う調整手段と、を備えており、
前記調整手段は、前記調整処理において、前記第１決定木の各リーフに対応する音声合成パラメータ出力関数と、前記選択手段が選択する音声特徴パラメータ出力関数とを、当該音声合成パラメータ出力関数の前記学習データに対する尤度と、当該音声特徴パラメータ出力関数の前記学習データに対する尤度と、の重み付け和に基づき調整することを特徴とする生成装置。
【請求項２】
前記第１決定木のリーフに対応する音声合成パラメータ出力関数のそれぞれは、各音素モデルの内部状態の１つ以上に対応し、
前記選択手段が選択する音声特徴パラメータ出力関数のそれぞれは、各音素モデルの内部状態の１つ以上に対応するものであることを特徴とする請求項１に記載の生成装置。 
【請求項３】
前記選択手段は第１決定木よりもリーフ数の少ない第２決定木に基づき音声特徴パラメータ出力関数を選択し、
前記構築手段は、前記学習データと、前記予め用意された質問セットの質問に基づき、そのノードが前記質問セットの何れかの質問に対応する、前記選択手段が用いる前記第２決定木を構築することを特徴とする請求項１又は２に記載の生成装置。
【請求項４】
前記選択手段は、複数の母音の音素モデルそれぞれと、前記複数の母音以外に対応する１つの音素モデルの音声特徴パラメータ出力関数を選択することを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の生成装置。
【請求項５】
前記選択手段は、無音の音素モデルと、前記無音以外の音素モデルの音声特徴パラメータ出力関数を選択することを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の生成装置。 
【請求項６】
前記調整手段は、前記第１決定木と、前記第１決定木のリーフそれぞれに対応する、前記調整処理後の音声合成パラメータ出力関数と、をデータベースに保存することを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の生成装置。
【請求項７】
複数の音素モデルに基づき音声を合成する音声合成装置で使用するデータベースの生成装置であって、
各音素モデルは、１つ以上の内部状態を有し、各内部状態は、音声合成パラメータ出力関数に関連付けられており、
前記生成装置は、
学習データに基づき複数の音声合成パラメータ出力関数のうちからいずれかを選択する第１選択手段と、
前記学習データに基づき複数の音声特徴パラメータ出力関数のうちからいずれかを選択する第２選択手段と、
前記学習データに基づき前記第１選択手段が選択する音声合成パラメータ出力関数と、前記第２選択手段が選択する音声特徴パラメータ出力関数とを調整する調整処理を行う調整手段と、を備えており、
前記調整手段は、前記調整処理において、前記第１選択手段が選択する音声合成パラメータ出力関数と、前記第２選択手段が選択する音声特徴パラメータ出力関数とを、当該音声合成パラメータ出力関数の前記学習データに対する尤度と、当該音声特徴パラメータ出力関数の前記学習データに対する尤度と、の重み付け和に基づき調整することを特徴とする生成装置。
【請求項８】
前記第１選択手段が選択する音声特徴パラメータ出力関数の数は、前記第２選択手段が選択する音声特徴パラメータ出力関数の数より多いことを特徴とする請求項７に記載の生成装置。
【請求項９】
前記調整手段は、前記第１選択手段が選択する音声合成パラメータ出力関数の前記調整処理後の音声合成パラメータ出力関数をデータベースに保存することを特徴とする請求項７又は８に記載の生成装置。
【請求項１０】
請求項６に記載の生成装置の前記データベースに保存された、前記第１決定木と、前記第１決定木の複数の第１リーフそれぞれに対応する、前記調整処理後の音声合成パラメータ出力関数と、に基づき音声合成を行うことを特徴とする音声合成装置。
【請求項１１】
請求項９に記載の生成装置の前記データベースに保存された、前記第１選択手段が選択する音声合成パラメータ出力関数の前記調整処理後の音声合成パラメータ出力関数、に基づき音声合成を行うことを特徴とする音声合成装置。
【請求項１２】
請求項１から９のいずれか１項に記載の生成装置としてコンピュータを機能させることとを特徴とするプログラム。
【請求項１３】
複数の音素モデルに基づき音声を合成する音声合成装置で使用するデータベースをコンピュータにおいて生成する生成方法であって、
各音素モデルは、１つ以上の内部状態を有し、各内部状態は、音声合成パラメータ出力関数に関連付けられており、
前記生成方法は、
学習データと、予め用意された質問セットの質問に基づき、そのノードが前記質問セットの何れかの質問に対応する第１決定木を構築する構築ステップであって、前記第１決定木のリーフのそれぞれは、前記学習データに基づき生成された音声合成パラメータ出力関数に対応する、前記構築ステップと、
前記学習データに基づき複数の音声特徴パラメータ出力関数のうちからいずれかを選択する選択ステップと、
前記学習データに基づき前記第１決定木のリーフそれぞれに対応する音声合成パラメータ出力関数と、前記選択ステップで選択した音声特徴パラメータ出力関数とを調整する調整ステップと、を含み、
前記調整ステップは、前記第１決定木のリーフに対応する音声合成パラメータ出力関数と、前記選択ステップで選択した音声特徴パラメータ出力関数とを、当該音声合成パラメータ出力関数の前記学習データに対する尤度と、当該音声特徴パラメータ出力関数の前記学習データに対する尤度と、の重み付け和に基づき調整するステップを含むことを特徴とする生成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声合成装置で使用するデータベースの生成技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
非特許文献１は、隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）に基づく音声合成を開示している。ＨＭＭに基づく音声合成では、予め、学習用データに基づき、音声を合成する元となる音素（音声学的な定義による音素とは異なる。）毎にＨＭＭによるモデル化を行い（以下、ＨＭＭによる音素のモデルを、単に、音素モデルと呼ぶ。）、データベースを作成しておく。図１は、ある１つの音素のＨＭＭを示している。図１ではＳ１〜Ｓ５の５状態のＨＭＭとしてモデル化を行っており、各状態において、予め学習で決定した音声合成パラメータが出力される。音声合成装置は、音声合成の際、例えば、入力されるテキスト情報から、音素の並びを決定し、先行する音素モデルのＨＭＭの最終状態の次の状態が、それに後続する音素モデルのＨＭＭの最初の状態となる様にＨＭＭを接続して１発話分のＨＭＭを構成する。そして、１発話分のＨＭＭの各状態が出力する音声合成パラメータに基づきフィルタパラメータや音声の基本周波数等を制御することで音声信号を生成する。なお、ＨＭＭの状態が出力する音声合成パラメータは、確率密度関数の形で与えられる。通常は、この確率密度関数に適当な分布（例えば正規分布）を仮定し、ＨＭＭの状態には、その分布のパラメータ（例えば、１次元の正規分布であれば平均と分散、多次元正規分布であれば平均ベクトルと分散共分散行列）の値が格納される。以下これを音声合成用分布パラメータという。 つまり、ＨＭＭの状態が出力する音声合成パラメータは、音声合成用分布パラメータを変数とする関数で決まる。以下、この関数を音声合成パラメータ出力関数という。
【０００３】
このデータベースは、決定木を含んでいる。図２は、データベースに含まれる２分木である決定木を示している。図２の丸（決定木のノード）は、音素空間を分割する規則に対応し、この規則は"質問"と呼ばれる。質問は、例えば、中心音素が／ａ／であるか否か、ＨＭＭの最初の状態であるか否か等、その答えが"Ｙｅｓ"又は"Ｎｏ"となるものである。なお、決定木を構築する質問の数は、例えば、数百から数千程度であり、データベースの構築を行うものが予め用意しておく。なお、この予め用意される多数の質問の集合は"質問セット"と呼ばれる。決定木のリーフ（図２の三角）は、音声合成用分布パラメータに対応し、かつ、図１のＨＭＭの状態に対応付けられる。これにより、任意の種類の音素について、決定木のルートから順にノードの質問を適用してリーフまでたどることで、対応する１組の音声合成用分布パラメータが決まり、このパラメータにより音素モデルの各状態に対応する音声合成パラメータ出力関数が決まる。つまり、このデータベースにより、任意の種類の音素モデルが得られる。なお、決定木のリーフの数は、学習対象となる音素モデルの、ＨＭＭの状態の数の合計より通常少ない。例えば、学習データに含まれる音素数が５００００であり、これらの音素をそれぞれ５状態のＨＭＭでモデル化すると、学習対象となる音素モデルの状態数は合計で２５００００であるが、決定木のリーフの数は、通常、２５００００未満である。つまり、決定木の１つのリーフと、学習対象となる音素モデルの状態との対応関係は、一般的には、１対多であり、学習対象となる音素モデルの複数の状態が、音声合成パラメータに対する１つの確率密度関数を共有する。
【０００４】
データベースの生成装置におけるデータベースの生成処理は、決定木構築処理と、ＨＭＭ学習処理の２つに分けられる。処理の順番としては、決定木構築処理を行い、続いて、当該決定木構築処理で決定した決定木に基づきＨＭＭ学習処理を行うことを、所定の回数だけ繰り返すことでデータベースを生成する。
【０００５】
決定木構築処理は、図２の決定木の各ノードに対応する質問を、質問セット内の質問から選択する処理である。具体的には、生成装置は、その初期状態として音素空間全体に対応する１つのクラスタを置き、クラスタを、質問セット内の質問で順次分割していき、最終的に木構造とそのリーフに対応するクラスタを決定する。その際、質問セット内のどの質問をどの位置で適用するかを評価値により決定する。なお、評価値は、クラスタに対応する音素モデルの状態に対応付けられた音声合成パラメータ出力関数の、学習用データに対する対数尤度である。具体的には、決定木構築処理においては、 生成装置は、その時点で評価値が最も小さいクラスタに対して、質問セット内の各質問でクラスタを試験的に２分割し、２つのクラスタの評価値の合計を求める。そして、評価値の合計が最大となる質問を分割に適用する質問とする。この処理を繰り返し、例えば、評価値の合計の分割前後での変化量が閾値未満となると分割処理を停止する。これにより、質問をノードとする決定木と、リーフに対応する音声合成パラメータ出力関数を記述する、音声合成用分布パラメータが決定される。なお、評価値の合計の分割前後での変化量により決定木構築処理を停止させるのではなく、 木構造におけるルートからの深さ（当該クラスタが生成されるまでの音素空間全体からのみた分割数）に上限を設け、上限に達すると決定木構築処理を停止させる構成であっても良い。
【０００６】
ＨＭＭ学習処理は、音素モデルのＨＭＭの状態（学習の対象となる音素モデルが５００００個あり、それぞれが５状態のＨＭＭであるとすると２５００００状態）間の状態遷移確率と 、ＨＭＭの各状態に対応する音声合成用分布パラメータを、学習用データに基づき調整する処理であり、例えば、Ｂａｕｍ−Ｗｅｌｃｈアルゴリズムが使用される。この際にも音声合成用分布パラメータの評価基準として対数尤度を用いる。ただし、先述のように異なるＨＭＭ状態間で確率密度関数が共有されているため、一般に、１組の音声合成用分布パラメータは、対応する複数のＨＭＭ状態から決まる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】吉村貴克、徳田恵一、益子貴史、小林隆夫、北村正、「ＨＭＭに基づく音声合成におけるスペクトル・ピッチ・継続長の同時モデル化」、電子情報通信学会論文誌（Ｄ−ＩＩ）、Ｊ８３−Ｄ−ＩＩ、１１、ｐｐ．２０９９−２１０７、２０００年１１月
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
一般的に、自然な音声合成を行うために、音声合成に使用するデータベースには細かく分類された音素モデルが必要となる。例えば、日本語の"あ"に対応する音声信号は、その前後の音声信号の影響を受ける。つまり、文字上では同じ"あ"と表記される場合であっても、"あ"に対応する音声信号波形は、その前後の信号（音素）により異なる。したがって、音声合成に使用するデータベースでの音素は、日本語表記での文字とは一対一に対応せず、日本語表記での文字が同じであっても、その前後の音素等によって異なる種類の音素として管理される。
【０００９】
また、データベースの生成においては、学習用の音声情報として連続的に発生された音声信号を使用する連結学習と呼ばれる手法が利用される。ここで、連結学習において、入力される音声信号の内、ある音素に対応する部分は、各音素の開始時刻及び終了時刻の情報は使わずに、音素順に連結したＨＭＭに対して確率的に尤もらしいＨＭＭ状態の位置として決定されるため、ＨＭＭによりモデル化しようとしている音素と、入力される音声信号波形の対応する部分とに時間位置的なずれが生じ得る。図３（Ａ）は、／ｉ／、／ａ／（"い"の後に"あ"）と発声された音声信号と、生成装置が認識した音素／ｉ＋ａ／（／ａ／に先行する音素／ｉ／の意味）の区間と、音素／ｉ−ａ／（／ｉ／に後続する音素／ａ／の意味）の区間との関係を示している。なお、ＨＭＭの状態数は５としている。図３（Ａ）においては、／ｉ／の信号波形の後側の一部を、音素／ｉ−ａ／の先頭部分と認識している。同様に、図３（Ｂ）は、／ｕ／、／ａ／（"う"の後に"あ"）と発声された音声信号と、生成装置が認識した音素／ｕ＋ａ／（／ａ／に先行する音素／ｕ／の意味）の区間と、音素／ｕ−ａ／（／ｕ／に後続する音素／ａ／の意味）の区間との関係を示している。図３（Ｂ）においては、／ａ／の信号波形の前側の一部を、音素／ｕ＋ａ／の後端部分と認識している。この様な現象が生じるのは、／ｉ／、／ａ／や／ｕ／、／ａ／と発声された音声信号に対して、ＨＭＭの学習の際に２つの音素間の境界位置が情報（すなわちＨＭＭ学習時の制約）として全く与えられていないためである。一般に、音声信号内の時間的な音素位置を、目視や聴取、あるいは別の統計的方法によって、ＨＭＭの学習とは全く別に決め、それを制約としてＨＭＭを学習するよりも、連結学習を行った方が、ＨＭＭによる学習用音声のモデル化という観点では制約が少ないため有利である。しかし、音声合成とは通常、学習用の音声とは異なる音素順の音声を合成する処理であり、別の基準（例えば目視や聴取）で見たときの時間位置的なずれを内包した音素モデルのＨＭＭを連結して、その連結されたＨＭＭに基づき１発話の音声を合成する。従って、連結学習の結果、音素の種類と時間位置のずれ方の間で一貫性が保てないと、合成される音声の品質が劣化する。
【００１０】
上記問題は、ＨＭＭ学習に用いる学習データ量と比較して、決定木において音素空間の分割数を増大させるほど生じ易くなる。これは、細かく分割してしまうことで、例えば日本語表記の仮名は同じだが音声合成における音素分類上は異なる音素の間で、確率密度関数の共有が無くなり、それらの音素間の共通の特徴（すなわち音素空間内における、日本語表記の仮名が同じ音素の巨視的な分布）がＨＭＭ学習時に考慮されないまま、それぞれの音素モデルが独立に最適化されるためである。しかしながら、上記問題を防ぐために音素空間の分割数を小さくしても、ＨＭＭでそれぞれの音素の細かい特徴が表現できなくなり、合成される音声の品質が劣化する。
【００１１】
本発明は、合成される音声の品質を向上させるデータベースを生成する技術を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の一側面によると、複数の音素モデルに基づき音声を合成する音声合成装置で使用するデータベースの生成装置であって、各音素モデルは、１つ以上の内部状態を有し、各内部状態は、音声合成パラメータ出力関数に関連付けられており、前記生成装置は、学習データと、予め用意された質問セットの質問に基づき、そのノードが前記質問セットの何れかの質問に対応する第１決定木を構築する構築手段であって、前記第１決定木のリーフのそれぞれは、前記学習データに基づき生成された音声合成パラメータ出力関数に対応する、前記構築手段と、前記学習データに基づき複数の音声特徴パラメータ出力関数のうちからいずれかを選択する選択手段と、前記学習データに基づき前記第１決定木のリーフそれぞれに対応する音声合成パラメータ出力関数と、前記選択手段が選択する音声特徴パラメータ出力関数とを調整する調整処理を行う調整手段と、を備えており、前記調整手段は、前記調整処理において、前記第１決定木の各リーフに対応する音声合成パラメータ出力関数と、前記選択手段が選択する音声特徴パラメータ出力関数とを、当該音声合成パラメータ出力関数の前記学習データに対する尤度と、当該音声特徴パラメータ出力関数の前記学習データに対する尤度と、の重み付け和に基づき調整することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によると、合成される音声の品質を向上させるデータベースを生成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】ＨＭＭを示す図。
【図２】決定木を示す図。
【図３】連結学習による課題の説明図。
【図４】一実施形態による質問セットを示す図。
【図５】一実施形態によるＨＭＭを示す図。
【図６】一実施形態による生成装置の構成図。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明の例示的な実施形態について図面を参照して説明する。なお、以下の実施形態は例示であり、本発明を実施形態の内容に限定するものではない。また、以下の各図においては、実施形態の説明に必要ではない構成要素については図から省略する。
【００１６】
本発明による生成装置においても、従来の生成装置と同様に、決定木構築処理と、ＨＭＭ学習処理の２つを所定回数だけ繰り返すことでデータベースを生成する。しかしながら、本実施形態においては、図４に示す様に、２つの質問セットを設ける。ここで、第２質問セットの質問は、第１質問セットの質問と比較して音素空間を細かく分割するものが少なくなる様に用意する。具体的には、第２質問セットの質問は、第１質問セットの質問と比較して、決定木構築処理中に、特定のノードに繋がるリーフばかりを分割していく様な質問が少なくなる様に用意しておく。生成装置は、決定木構築処理において、第１質問セットに基づく決定木（第１決定木）と、第２質問セットに基づく決定木（第２決定木）を構築する。第２質問セットでは音素空間の細かい分割はできないので、通常、第２決定木による音素空間の分割数は、第１決定木による音素空間の分割数より少なくなる。つまり、第２決定木のリーフ数は、第１決定木のリーフ数より少なくなる。第１決定木のリーフ及び第２決定木のリーフは、それぞれ、図２と同様に、音声合成パラメータの分布に対応する。なお、以下の説明においては、第２決定木のリーフに対応する音声合成パラメータは区別のために音声特徴パラメータと呼び、音声特徴パラメータの分布のパラメータについては、第１決定木のリーフに対応する音声合成用分布パラメータと区別するため、"調整用分布パラメータ "と呼ぶものとする。
【００１７】
したがって、図５に示す様に、本実施形態では、ＨＭＭの１つの状態に、音声合成用分布パラメータと調整用分布パラメータがそれぞれ対応付けられることになる。本実施形態の生成装置は、ＨＭＭ学習処理において、学習データに対する音声合成用分布パラメータで決まる音声合成パラメータ出力関数の対数尤度Ａと、学習データに対する調整用分布のパラメータで決まる音声特徴パラメータ出力関数の対数尤度Ｂについて、その重み付き和であるｎＡ＋ｍＢを最大とする様にＨＭＭの学習を行う。ここで、ｎ及びｍは、それぞれ重みであり、ｎ＋ｍ＝１であり、かつ、ｍは０より大きく１より小さい値である。なお、ｍを０とすると、第１決定木のみによる従来のＨＭＭ学習処理と同じとなり、ｎを０とすると、第２決定木のみによる従来のＨＭＭ学習と同じとなる。
【００１８】
生成装置は、この様にＨＭＭ学習処理を行って、第１決定木と、第１決定木の各リーフに対応する音声合成用分布パラメータをデータベースに格納する。そして、音声合成装置は、従来と同様に、音声合成を行う。つまり、本発明において第２決定木と、調整用分布パラメータは、音声合成には使用しない。
【００１９】
上述した様に、精度の良い音声合成のためには、対応する音素の細かい特徴を音素モデルのＨＭＭによって表現する必要があり、そのためには大きな第１決定木を使用して音素空間の分割数を多くする必要がある。しかしながら、大きな第１決定木を使用すると、図３を用いて説明した様な問題が発生する。一方、小さな第２決定木のみを使用してＨＭＭ学習を行うと音素空間の分割数が少なくなり合成される音声品質が劣化する。本実施形態では、大きな第１決定木と、第１決定木より小さな第２決定木を用い、ＨＭＭ学習処理においては、この２つの決定木のそれぞれのリーフに対応する音声合成パラメータの分布を考慮して、音声合成で使用する音声合成用分布パラメータ（第１決定木のリーフに対応する音声合成パラメータの分布のパラメータ）を決定する。これにより、ＨＭＭの連結学習の際には、第１決定木より小さい第２決定木で決まる確率密度関数の共有構造も考慮され、よって、従来の連結学習時に大きい第１決定木のみを用いた方法では生じていた、ＨＭＭによる音素モデル化対象の時間位置的なずれを抑えることができる。また、音素空間の分割数は、第１決定木により決定されるため、合成される音声品質の劣化も抑えることができる。
【００２０】
なお、上記説明では、第１質問セットと第２質問セットを異なるものとしたが、１つの第１質問セットのみを使用する構成であっても良い。この場合、第１質問セットによる第１決定木の構築の停止条件、つまり、分割前後での対数尤度の変化量の閾値を、第１質問セットによる第２決定木の構築の停止条件より小さくし、よって、第２決定木の構築処理を、第１決定木の構築処理より早く停止させる。この場合、第１決定木は、第２決定木のリーフをノードに代えてさらに伸ばしたものとなる。
【００２１】
なお、第２質問セットにより第２決定木を構築するのではなく、第２決定木については、ユーザが予め決定する構成とすることもできる。例えば、５つの母音（／ａ／、／ｉ／、／ｕ／、／ｅ／、／ｏ／）と、それ以外の音素との計６種類に全音素を分類し、それぞれが、各分類の音素モデルのＨＭＭの全ての状態に対応する、６つのリーフで構成される第２決定木を使用することもできる。これにより、母音に対応するＨＭＭの先頭及び末尾が隣接する音素の影響を受け、音素モデル毎に異なる傾向となることを防ぐことができる。あるいは、音素当たりで５状態のＨＭＭを用いる場合において、５つの母音の、ＨＭＭのそれぞれ２状態目から４状態目に対応する（すなわち、／ａ／の２状態目から４状態目に対応する１つのリーフ、／ｉ／の２状態目から４状態目に対応する１つのリーフ、といったリーフからなる）５つのリーフと、それ以外のＨＭＭの全ての状態に対応する１つのリーフからなる、合計６つのリーフから成る第２決定木を使用することもできる。これにより、隣接する音素の影響は１状態目と５状態目に集中させ、２状態目から４状態目に影響しないようにできる。 さらに、ＨＭＭによる音声合成においては無音も音素の１つの種類として扱われるが、無音の音素モデルのＨＭＭの全状態と、それ以外の音素モデルのＨＭＭの全状態をそれぞれリーフとするような、リーフが２個の第２決定木を使用することもできる。これにより、連結学習により発話前後の音声境界が時間位置的にずれて、無音のＨＭＭが無音でない音声区間に対応してしまう現象を防ぐことができる。
【００２２】
なお、これまでの説明では決定木により、音素から、音素モデルのＨＭＭの各状態の、音声合成パラメータの分布のパラメータが決まるとしていたが、本発明はこれに限定されない。それぞれの音素に対応するＨＭＭの各状態の音声合成パラメータの確率密度関数が決定できればよく、その決定方法は決定木を使う方法に限らない。例えば、先述したように５種類の母音とそれ以外の合計６つの分布しかない場合については、第２決定木を用いなくても、任意の種類の音素に対して、対応する音素モデルのＨＭＭの各状態の分布を容易に決めることができる。第１決定木についても同様である。
【００２３】
また、第１決定木で決まる音声合成用分布パラメータにより決まる音声合成パラメータ出力関数と、第２決定木で決まる調整用分布パラメータにより決まる音声特徴パラメータ出力関数がそれぞれ実際に出力するパラメータの種類は、同じ種類でも、異なる種類でも良い。異なる種類のパラメータを用いる例として、音声のスペクトル特徴のモデル化において、音声合成用分布パラメータにより決まる分布が音声合成や音声符号化で広く使われている線スペクトル対（ＬＳＰ）係数を対象とし、調整用分布パラメータにより決まる分布が音声認識で広く使われているケプストラム係数を対象とするといった構成でも良い。調整用分布パラメータできまる音声特徴パラメータ出力関数は音声合成の際に使わないので、音声合成には使いにくい種類のパラメータや、パラメータの分布関数（例えば混合正規分布）を考慮したＨＭＭの学習が可能である。
【００２４】
さらに、本発明は、厳密な意味でのＨＭＭに基づく音声合成装置のみを対象としたものではなく、ＨＭＭに類似したモデルに基づく音声合成も適用対象に含む。例えば、ＨＭＭに自己遷移確率の滞在時間数に関する分布を制約として追加したモデルである、隠れセミマルコフモデル（ＨＳＭＭ）について、このＨＳＭＭに基づく音声合成も、これまでの説明に基づく一連の手法が同様に適用可能である。より一般的には、本発明は、各音素モデルが１つ以上の内部状態を有し、各内部状態それぞれに音声合成パラメータ出力関数に関連付けられている構造のモデルに基づく音声合成方式を対象とすることができる。
【００２５】
図６は、本実施形態による生成装置の構成図である。質問セット保持部３には、予め用意された複数の質問を含む質問セットが用意される。上述した様に、第１決定木を構築するための質問セットと、第２決定木を構築するための質問セットは、同じものであっても、異なるものであっても良い。また、第１決定木を構築するための質問セットと、第２決定木を構築するための質問セットとが、部分的に同じ質問を共有するものであっても良い。
【００２６】
決定木構築部１は、上述した決定木構築処理を行い、第１決定木と第２決定木とを構築する。また、学習処理部２は、上述したＨＭＭ学習処理を行い、第１決定木の各リーフに対応する音声合成パラメータの調整処理を行う。なお、決定木構築処理と、その後に続くＨＭＭ学習処理は所定回数だけ行われ、学習処理部２は、最後のＨＭＭ学習処理を行うと、そのときの第１決定木と、第１決定木のリーフに対応する音声合成パラメータをデータベース４に格納する。そして、図示しない音声合成装置は、データベース４に格納された情報を使用して音声合成を行う。
【００２７】
なお、決定木構築部１は、第１決定木のみを構築し、第２決定木についてはユーザが決定して決定木構築部１に設定する構成であっても良い。
【００２８】
なお、本発明による生成装置は、コンピュータを上記生成装置として動作させるプログラムにより実現することができる。これらコンピュータプログラムは、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体に記憶されて、又は、ネットワーク経由で配布が可能なものである。
【符号の説明】
【００２９】
１：決定木構築部、２：学習処理部、３：質問セット保持部、４：データベース
【図１】
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【図２】
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【図３】
2018081200.tif 000005
【図４】
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【図５】
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【図６】
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