(57)【要約】【課題】精度よく、藤崎モデルのパラメータを推定することができるようにする。【解決手段】特徴ベクトル系列抽出部１によって、基本周波数抽出部２によって、音声信号の時系列データから、観測特徴ベクトル系列を抽出し、基本周波数抽出部２によって、音声信号の時系列データから、観測基本周波数系列を抽出し、有声無声区間推定部３が、各時刻ｋにおける前記基本周波数の不確かさの程度を推定する。状態系列更新部５が、対数同時確率ｌｏｇ  ｐ（ｙ，ｖ，ｏ，ｓ）を目的関数として、Ｖｉｔｅｒｂｉアルゴリズムを用いて、状態系列ｓを更新する。モデルパラメータ更新部６が、目的関数を増加させるように、各々非負値である指令関数ｏ、及びパラメータ群θを更新する。予め定められた収束条件を満たすまで、状態系列更新部５による計算、及びモデルパラメータ更新部６による更新を繰り返し行う。【選択図】図４
2018097115.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声信号を入力として、隠れマルコフモデルの各時刻ｋの状態ｓkからなる状態系列ｓと、各時刻ｋにおける甲状軟骨の平行移動運動によって生じる基本周波数パターンを表すフレーズ指令ｕp［ｋ］及び甲状軟骨の回転運動によって生じる基本周波数パターンを表すアクセント指令ｕa［ｋ］のペアｏ[ｋ]からなる指令関数ｏと、各時刻ｋにおける状態ｓkに応じたフレーズ指令の状態出力分布のパラメータＣ(p)[ｋ]及び各アクセント指令ｎの状態出力分布のパラメータＣn(a)を表すパラメータ群θとを推定する基本周波数モデルパラメータ推定装置であって、
前記音声信号の時系列データから、前記音声信号の各時刻ｋの特徴ベクトルを表す観測特徴ベクトル系列ｖを抽出する特徴ベクトル系列抽出部と、
前記音声信号の時系列データから、前記音声信号の各時刻ｋの基本周波数を表す観測基本周波数系列ｙを抽出する基本周波数抽出部と、
前記音声信号の時系列データについて、有声区間及び無声区間の何れであるかに応じて、各時刻ｋにおける前記基本周波数の不確かさの程度を推定する有声無声区間推定部と、
前記指令関数ｏの初期値を設定する初期値設定部と、
前回更新された前記指令関数ｏまたは前記指令関数ｏの初期値に基づいて、前記観測基本周波数系列ｙ、前記観測特徴ベクトル系列ｖ、前記指令関数ｏ、及び状態系列ｓの対数同時確率ｌｏｇ  ｐ（ｙ，ｖ，ｏ，ｓ）を目的関数として、前記目的関数を増加させるように、前記状態系列ｓを更新する状態系列更新部と、
前回更新された前記指令関数ｏまたは前記指令関数ｏの初期値、前記観測基本周波数系列ｙ、および各時刻ｋにおける前記不確かさの程度に基づいて、前記目的関数を増加させるように、各々非負値である前記指令関数ｏ、及び前記パラメータ群θを更新するモデルパラメータ更新部と、
予め定められた収束条件を満たすまで、前記状態系列更新部による更新、及び前記モデルパラメータ更新部による更新を繰り返させる収束判定部と、
を含む基本周波数モデルパラメータ推定装置。
【請求項２】
学習用の音声信号の時系列データから抽出される各時刻の特徴ベクトルに基づいて、音素境界の区間と非音素境界の区間との各々における特徴ベクトルの分布を学習する事前学習部を更に含み、
前記状態系列更新部は、
前回更新された前記指令関数ｏまたは前記指令関数ｏの初期値と、前記音素境界の区間と前記非音素境界の区間との各々における特徴ベクトルの分布とに基づいて、前記状態系列ｓにおける、前記音素境界の区間に対応する状態では、前記音素境界の区間における特徴ベクトルの分布に従い、前記状態系列ｓにおける、前記非音素境界の区間に対応する状態では、前記非音素境界の区間における特徴ベクトルの分布に従うように、前記状態系列ｓを更新する請求項１記載の基本周波数モデルパラメータ推定装置。
【請求項３】
前記状態系列更新部は、前回更新された前記指令関数ｏまたは前記指令関数ｏの初期値と、前記音素境界の区間と前記非音素境界の区間との各々における特徴ベクトルの分布とに基づいて、ｌｏｇ  ｐ（ｖ｜ｓ）＋ｌｏｇ  ｐ（ｏ｜ｓ）＋ｌｏｇ  ｐ（ｓ）を増加させるように、Ｖｉｔｅｒｂｉアルゴリズムを用いて、前記状態系列ｓを更新する請求項２記載の基本周波数モデルパラメータ推定装置。
【請求項４】
音声信号を入力として、隠れマルコフモデルの各時刻ｋの状態ｓkからなる状態系列ｓと、各時刻ｋにおける甲状軟骨の平行移動運動によって生じる基本周波数パターンを表すフレーズ指令ｕp［ｋ］及び甲状軟骨の回転運動によって生じる基本周波数パターンを表すアクセント指令ｕa［ｋ］のペアｏ[ｋ]からなる指令関数ｏと、各時刻ｋにおける状態ｓkに応じたフレーズ指令の状態出力分布のパラメータＣ(p)[ｋ]及び各アクセント指令ｎの状態出力分布のパラメータＣn(a)を表すパラメータ群θとを推定する基本周波数モデルパラメータ推定装置における基本周波数モデルパラメータ推定方法であって、
特徴ベクトル系列抽出部が、前記音声信号の時系列データから、前記音声信号の各時刻ｋの特徴ベクトルを表す観測特徴ベクトル系列ｖを抽出し、
基本周波数抽出部が、前記音声信号の時系列データから、前記音声信号の各時刻ｋの基本周波数を表す観測基本周波数系列ｙを抽出し、
有声無声区間推定部が、前記音声信号の時系列データについて、有声区間及び無声区間の何れであるかに応じて、各時刻ｋにおける前記基本周波数の不確かさの程度を推定し、
初期値設定部が、前記指令関数ｏの初期値を設定し、
状態系列更新部が、前回更新された前記指令関数ｏまたは前記指令関数ｏの初期値に基づいて、前記観測基本周波数系列ｙ、前記観測特徴ベクトル系列ｖ、前記指令関数ｏ、及び状態系列ｓの対数同時確率ｌｏｇ  ｐ（ｙ，ｖ，ｏ，ｓ）を目的関数として、前記目的関数を増加させるように、前記状態系列ｓを更新し、
モデルパラメータ更新部が、前回更新された前記指令関数ｏまたは前記指令関数ｏの初期値、前記観測基本周波数系列ｙ、および各時刻ｋにおける前記不確かさの程度に基づいて、前記目的関数を増加させるように、各々非負値である前記指令関数ｏ、及び前記パラメータ群θを更新し、
収束判定部が、予め定められた収束条件を満たすまで、前記状態系列更新部による更新、及び前記モデルパラメータ更新部による更新を繰り返させる
基本周波数モデルパラメータ推定方法。
【請求項５】
事前学習部が、学習用の音声信号の時系列データから抽出される各時刻の特徴ベクトルに基づいて、音素境界の区間と非音素境界の区間との各々における特徴ベクトルの分布を学習することを更に含み、
前記状態系列更新部が更新することでは、
前回更新された前記指令関数ｏまたは前記指令関数ｏの初期値と、前記音素境界の区間と前記非音素境界の区間との各々における特徴ベクトルの分布とに基づいて、前記状態系列ｓにおける、前記音素境界の区間に対応する状態では、前記音素境界の区間における特徴ベクトルの分布に従い、前記状態系列ｓにおける、前記非音素境界の区間に対応する状態では、前記非音素境界の区間における特徴ベクトルの分布に従うように、前記状態系列ｓを更新する請求項４記載の基本周波数モデルパラメータ推定方法。
【請求項６】
前記状態系列更新部が更新することでは、前回更新された前記指令関数ｏまたは前記指令関数ｏの初期値と、前記音素境界の区間と前記非音素境界の区間との各々における特徴ベクトルの分布とに基づいて、ｌｏｇ  ｐ（ｖ｜ｓ）＋ｌｏｇ  ｐ（ｏ｜ｓ）＋ｌｏｇ  ｐ（ｓ）を増加させるように、Ｖｉｔｅｒｂｉアルゴリズムを用いて、前記状態系列ｓを更新する請求項５記載の基本周波数モデルパラメータ推定方法。
【請求項７】
請求項１〜請求項３の何れか１項に記載の基本周波数モデルパラメータ推定装置の各部としてコンピュータを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、基本周波数モデルパラメータ推定装置、方法、及びプログラムに係り、特に、音声信号から、観測基本周波数系列のパラメータを推定する基本周波数モデルパラメータ推定装置、方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
音声には言語情報以外にも様々な情報が含まれており、日常的なコミュニケーションに利用される。我々はこれらの非言語的な情報を工学的に扱う枠組みを構築することを目標として、非言語情報の解析・合成のための情報処理と信号処理の研究を進めている。
【０００３】
音声の基本周波数(F0) 軌跡には、話者性、感情、意図などの非言語的な情報が豊富に含まれることが知られている。このため、F0 軌跡のモデル化は、音声合成、話者認識、感情認識、対話システムなど、韻律情報が重要な役割を担う応用において極めて有効である。F0 軌跡は、韻律句全体にわたってゆるやかに変化する成分(フレーズ成分) と、アクセントに従って急峻に変化する成分(アクセント成分) により構成される。これらの成分は、ヒトの甲状軟骨の並進運動と回転運動にそれぞれ対応していると解釈できるが、この解釈に基づき対数F0 軌跡をこれらの成分の和で表した数学的なモデル(以後、藤崎モデル)が提案されている（非特許文献１）。藤崎モデルは、フレーズ・アクセント指令の生起時刻、持続時間、各指令の大きさなどをパラメータとして有し、これらが適切に設定されたとき実測の軌跡を非常によく近似することが知られている。また、パラメータの言語学的対応の妥当性も広く確認されている。
【０００４】
先述の藤崎モデルのパラメータは、韻律的特徴を効率よく表現できるため、実測のF0軌跡から藤崎モデルのパラメータを高速かつ高精度に推定することができれば有用である。しかしながら、この問題は元来不良設定問題であること、また藤崎モデルには言語学的な知見により守られるべき制約が存在することなどから、必ずしも容易ではなかった。これまで発明者らは、藤崎モデルをベースとしたF0 パターンの確率的生成過程をモデル化し、藤崎モデルの最尤パラメータをExpectation-Maximization(EM) アルゴリズムにより推定する手法を提案している（非特許文献２〜４）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】H. Fujisaki, O. Fujimura, Ed., “A note on the physiological and physical basis for the phrase and accent components in the Voice fundamental frequency contour,” in Vocal Physiology: Voice Production, Mechanisms and Functions. New York, NY, USA: Raven, 1988.
【非特許文献２】H. Kameoka, J. L. Roux, and Y. Ohishi, “A statistical model of speech F0contours,” in Proc.SAPA, 2010, pp. 43−48.
【非特許文献３】K. Yoshizato, H. Kameoka, D. Saito, and S. Sagayama, “Statistical approach to fujisaki-model parameter estimation from speech signals and its quantitative evaluation,” in Proc. Speech Prosody 2012, 2012, pp. 175−178.
【非特許文献４】K. Yoshizato, H. Kameoka, D. Saito, and S. Sagayama, “Hidden Markov convolutive mixture model for pitch contour analysis of speech," in Proc. The 13th Annual Conference of the International Speech Communication Association (Interspeech 2012), Sep. 2012.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
藤崎モデルのアクセント指令は、日本語の場合アクセントの位置に対応する時刻で生起すると仮定されている。これは、アクセント指令の立ち上がり時刻と立ち下がり時刻は音節またはモーラの境界の時刻となる傾向にあることを意味する。従って、音節やモーラの境界では通常スペクトル特徴量の急激な変化を伴うため、アクセント指令が立ち上がる時刻でスペクトル特徴量の変化が大きくなりがちであるという仮定を導入することで、アクセント指令列の推定精度の向上が期待できる。
【０００７】
本発明は、上記の事情を鑑みてなされたもので、精度よく、藤崎モデルのパラメータを推定することができる基本周波数モデルパラメータ推定装置、方法、及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記の目的を達成するために本発明に係る基本周波数モデルパラメータ推定装置は、音声信号を入力として、隠れマルコフモデルの各時刻ｋの状態ｓkからなる状態系列ｓと、各時刻ｋにおける甲状軟骨の平行移動運動によって生じる基本周波数パターンを表すフレーズ指令ｕp［ｋ］及び甲状軟骨の回転運動によって生じる基本周波数パターンを表すアクセント指令ｕa［ｋ］のペアｏ[ｋ]からなる指令関数ｏと、各時刻ｋにおける状態ｓkに応じたフレーズ指令の状態出力分布のパラメータＣ(p)[ｋ]及び各アクセント指令ｎの状態出力分布のパラメータＣn(a)を表すパラメータ群θとを推定する基本周波数モデルパラメータ推定装置であって、前記音声信号の時系列データから、前記音声信号の各時刻ｋの特徴ベクトルを表す観測特徴ベクトル系列ｖを抽出する特徴ベクトル系列抽出部と、前記音声信号の時系列データから、前記音声信号の各時刻ｋの基本周波数を表す観測基本周波数系列ｙを抽出する基本周波数抽出部と、前記音声信号の時系列データについて、有声区間及び無声区間の何れであるかに応じて、各時刻ｋにおける前記基本周波数の不確かさの程度を推定する有声無声区間推定部と、前記指令関数ｏの初期値を設定する初期値設定部と、前回更新された前記指令関数ｏまたは前記指令関数ｏの初期値に基づいて、前記観測基本周波数系列ｙ、前記観測特徴ベクトル系列ｖ、前記指令関数ｏ、及び状態系列ｓの対数同時確率ｌｏｇ  ｐ（ｙ，ｖ，ｏ，ｓ）を目的関数として、前記目的関数を増加させるように、前記状態系列ｓを更新する状態系列更新部と、前回更新された前記指令関数ｏまたは前記指令関数ｏの初期値、前記観測基本周波数系列ｙ、および各時刻ｋにおける前記不確かさの程度に基づいて、前記目的関数を増加させるように、各々非負値である前記指令関数ｏ、及び前記パラメータ群θを更新するモデルパラメータ更新部と、予め定められた収束条件を満たすまで、前記状態系列更新部による更新、及び前記モデルパラメータ更新部による更新を繰り返させる収束判定部と、を含んで構成されている。
【０００９】
本発明に係る基本周波数モデルパラメータ推定方法は、音声信号を入力として、隠れマルコフモデルの各時刻ｋの状態ｓkからなる状態系列ｓと、各時刻ｋにおける甲状軟骨の平行移動運動によって生じる基本周波数パターンを表すフレーズ指令ｕp［ｋ］及び甲状軟骨の回転運動によって生じる基本周波数パターンを表すアクセント指令ｕa［ｋ］のペアｏ[ｋ]からなる指令関数ｏと、各時刻ｋにおける状態ｓkに応じたフレーズ指令の状態出力分布のパラメータＣ(p)[ｋ]及び各アクセント指令ｎの状態出力分布のパラメータＣn(a)を表すパラメータ群θとを推定する基本周波数モデルパラメータ推定装置における基本周波数モデルパラメータ推定方法であって、特徴ベクトル系列抽出部が、前記音声信号の時系列データから、前記音声信号の各時刻ｋの特徴ベクトルを表す観測特徴ベクトル系列ｖを抽出し、基本周波数抽出部が、前記音声信号の時系列データから、前記音声信号の各時刻ｋの基本周波数を表す観測基本周波数系列ｙを抽出し、有声無声区間推定部が、前記音声信号の時系列データについて、有声区間及び無声区間の何れであるかに応じて、各時刻ｋにおける前記基本周波数の不確かさの程度を推定し、初期値設定部が、前記指令関数ｏの初期値を設定し、状態系列更新部が、前回更新された前記指令関数ｏまたは前記指令関数ｏの初期値に基づいて、前記観測基本周波数系列ｙ、前記観測特徴ベクトル系列ｖ、前記指令関数ｏ、及び状態系列ｓの対数同時確率ｌｏｇ  ｐ（ｙ，ｖ，ｏ，ｓ）を目的関数として、前記目的関数を増加させるように、前記状態系列ｓを更新し、モデルパラメータ更新部が、前回更新された前記指令関数ｏまたは前記指令関数ｏの初期値、前記観測基本周波数系列ｙ、および各時刻ｋにおける前記不確かさの程度に基づいて、前記目的関数を増加させるように、各々非負値である前記指令関数ｏ、及び前記パラメータ群θを更新し、収束判定部が、予め定められた収束条件を満たすまで、前記状態系列更新部による更新、及び前記モデルパラメータ更新部による更新を繰り返させる。
【００１０】
本発明に係るプログラムは、上記の基本周波数モデルパラメータ推定装置の各部としてコンピュータを機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１１】
以上説明したように、本発明の基本周波数モデルパラメータ推定装置、方法、及びプログラムによれば、前記音声信号の時系列データから、前記音声信号の各時刻ｋの特徴ベクトルを表す観測特徴ベクトル系列ｖを抽出し、観測基本周波数系列ｙ、観測特徴ベクトル系列ｖ、指令関数ｏ、及び状態系列ｓの対数同時確率ｌｏｇ  ｐ（ｙ，ｖ，ｏ，ｓ）を目的関数として、状態系列ｓを更新し、各々非負値である指令関数ｏ、及びパラメータ群θを更新することを繰り返すことにより、精度よく、藤崎モデルのパラメータを推定することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】藤崎モデルを説明するための図である。
【図２】ＨＭＭを説明するための図である。
【図３】状態の分割を説明するための図である。
【図４】本発明の実施の形態に係る基本周波数モデルパラメータ推定装置の構成を示す概略図である。
【図５】本発明の実施の形態に係る基本周波数モデルパラメータ推定装置における基本周波数モデルパラメータ推定処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図６】実験結果を示す図である。
【図７】実験結果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。本発明で提案する手法では、観測F0パターンの再現性が高い藤崎モデルのパラメータ推定を実現するために、藤崎モデルをベースにしたF0パターン生成過程の確率モデルを定式化し、それに基づいて観測F0パターンが生じたと仮定する。藤崎モデルのパラメータ推定アルゴリズムも、この確率モデルに基づく。
【００１４】
＜本発明の実施の形態の概要＞
前記手法の中心的なアイデアは，フレーズ・アクセント指令列の生成プロセスを隠れマルコフモデル(HMM) により表現した点にある。そこで、アクセント指令の立ち上がり時刻と立ち下がり時刻に相当する状態において、アクセント指令の値だけでなくスペクトルの時間変動を表す特徴量（以後、デルタ特徴量）を同時に生成するように拡張する。この拡張により、基本周波数パターンだけでなくスペクトルのデルタ特徴量も手がかりにしてHMMの状態系列推定（フレーズ・アクセント指令推定）を行うことができる。
【００１５】
＜F0軌跡の確率モデル化＞
非特許文献４に記載されているF0軌跡の確率モデル化について説明する。
【００１６】
図１に示すように、藤崎モデル（非特許文献１参照）は、対数F0軌跡y(t)を以下の3つの成分の和
【００１７】
【数１】
2018097115.tif 000003
【００１８】
で表すモデルである。ここで、tは時刻、xp(t)はフレーズ成分、xa(t)はアクセント成分、ｕb はベースライン成分と呼ぶ時間によらない定数である。さらにフレーズ成分、アクセント成分はそれぞれ、フレーズ指令、アクセント指令と呼ばれる信号の2次のフィルタの出力
【００１９】
【数２】
2018097115.tif 000004
2018097115.tif 000005
2018097115.tif 000006
2018097115.tif 000007
【００２０】
であると仮定される。ここでup(t)はフレーズ指令と呼ぶパルス列であり、ua(t)はアクセント指令と呼ばれる矩形パルス列である。これらのうち非ゼロの値をとるのは各時刻で高々1つである。α、βはそれぞれ2次フィルタの応答の速さを表す角周波数であり、個人や発話によらずおおよそα=3rad/s、β=20rad/s程度の値をとることが知られている。
【００２１】
以下に、これまで発明者らが開発してきた藤崎モデルをベースにしたF0軌跡の生成過程の確率モデル（非特許文献４）について概説する。上述の藤崎モデルにおいて、フレーズ指令、アクセント指令はそれぞれデルタ列、矩形パルス列であり、さらにこれらは互いに重ならないという仮定が置かれる。非特許文献２〜４の手法の中心的なアイデアは、フレーズ・アクセント指令列の生成プロセスを隠れマルコフモデル(HMM)により表現した点にある。離散時刻のインデックスをkとし、フレーズ指令up[k]、アクセント指令ua[k]のペアを
2018097115.tif 000008
とする。各状態の出力分布を正規分布とした場合、出力系列
2018097115.tif 000009
は
【００２２】
【数３】
2018097115.tif 000010
【００２３】
に従う。ここでskは時刻k における状態を表す。すなわち、式(6)は平均
2018097115.tif 000011
と分散
2018097115.tif 000012
が状態遷移の結果として時間とともに変化することを意味する。HMM の利点は、状態遷移ネットワークの設計を通してモデル化したい系列に対して課すべき制約を柔軟に設けられる点にある。フレーズ指令、アクセント指令に対する先述の制約は例えば図２のような状態遷移ネットワークによって表現できる。加えて、それぞれの状態を同じ出力分布をもったいくつかの小状態に分割することで自己遷移の持続長をパラメータ化することもできる。
【００２４】
図２に、従来法におけるフレーズ・アクセント指令列の状態遷移モデルを示す（非特許文献２〜４参照）。状態r0ではμp[k]とμa[k] はいずれも0 となる。状態p0ではμp[k]は非負値C(p)[k]をとり、μa[k] は0 となる。状態r1では状態r0 と同様μp[k]とμa[k]はいずれも0 となる。従って状態r0 から状態p1を経由して状態r1に遷移する過程でμp[k]はパルス状の系列となる。状態r1 は状態a0,...,aN-1へのみ遷移することができ、これらの状態においてμa[k] はそれぞれ異なる値C(a)n をとり、μp[k] は0 となる。状態r1を経由せずに直接an からan′ (n≠n′)へ遷移することができないようにすることでμa[k] が矩形パルス列となるように制約することができる。
【００２５】
次に、図３に状態an を小状態に分割した例を示す。例えばこの図３のように全てのm≠0に対してan,m からan,m+1への状態遷移確率を1 に設定することで、an,0からan,mへの遷移確率が状態an がm ステップだけ持続する確率に対応し、アクセント指令の持続長を柔軟に制御できるようになる。同様にp1 とp0 とa0 も小状態に分割することで、フレーズ指令の持続長と指令間の間隔の長さの分布をパラメータ化することが可能になる。こうした分割をふまえて、以後は改めて
2018097115.tif 000013
2018097115.tif 000014
と表記する。以上のHMM の構成は以下となる。
【００２６】
【数４】
2018097115.tif 000015
【００２７】
上記のHMMから出力された指令関数up[k]、ua[k]にそれぞれ異なるフィルタGp[k]とGa[k] が畳み込まれたものがフレーズ成分とアクセント成分
【００２８】
【数５】
2018097115.tif 000016
2018097115.tif 000017
【００２９】
となる。ただし、＊は離散時間kに関する畳込みを表す。また、Gp[k]とGa[k]はそれぞれGp(t) とGa(t)を離散時間表現である。以上より、F0軌跡の離散時間表現x[k]は
【００３０】
【数６】
2018097115.tif 000018
【００３１】
となる。ｕbはベースライン成分を表す。
【００３２】
無声区間においてはF0は観測されないことがあったり、観測されていたとしても信頼できない場合がある。また、F0抽出において推定誤りが生じる場合もある。そこで観測F0パターンy[k]を、上述のF0パターンモデルx[k]とノイズ
2018097115.tif 000019
との和として表すことで、観測F0パターンの不確実性を分散ｖ2n[k]の設定を通して組み込むことができる。すなわち、観測F0パターンy[k]を
【００３３】
【数７】
2018097115.tif 000020
【００３４】
と表現することで、信頼のおける区間かどうかに関わらず全ての観測区間を統一的に扱える。ここで、xn[k]を周辺化すると、
2018097115.tif 000021
が与えられたもとでの
2018097115.tif 000022
の条件つき確率密度関数
2018097115.tif 000023
は
【００３５】
【数８】
2018097115.tif 000024
【００３６】
となる。式(6) より、状態系列
2018097115.tif 000025
が与えられたもとでの
2018097115.tif 000026
の条件つき確率密度関数
2018097115.tif 000027
は
2018097115.tif 000028
で与えられる。ここで、
2018097115.tif 000029
は出力分布の平均と分散の系列を表す。状態系列
2018097115.tif 000030
の確率分布
2018097115.tif 000031
はHMMにおけるマルコフ性の仮定より、遷移確率の積
2018097115.tif 000032
で与えられる。
【００３７】
＜従来のパラメータ推定アルゴリズム＞
非特許文献２、３では、観測F0 系列
2018097115.tif 000033
が与えられたときの状態系列
2018097115.tif 000034
の事後確率
2018097115.tif 000035
を最大化する
2018097115.tif 000036
をEM アルゴリズムにより探索するアルゴリズムが提案されており、非特許文献４では、観測F0系列
2018097115.tif 000037
が与えられたときの状態出力系列
2018097115.tif 000038
の事後確率
2018097115.tif 000039
を
2018097115.tif 000040
の各要素が非負値となるように最大化する
2018097115.tif 000041
をEMアルゴリズムと補助関数法により探索するアルゴリズムが提案されている。また、観測F0系列
2018097115.tif 000042
が与えられたときの状態出力系列
2018097115.tif 000043
と状態系列
2018097115.tif 000044
の同時事後確率
2018097115.tif 000045
を最大化する
2018097115.tif 000046
と
2018097115.tif 000047
を、
2018097115.tif 000048
を固定した上で
2018097115.tif 000049
が最大となるように
2018097115.tif 000050
を更新するステップと、
2018097115.tif 000051
を固定した上で
2018097115.tif 000052
が増大するように
2018097115.tif 000053
を非負値制約下で更新するステップを反復することで探索することもできる。
【００３８】
＜提案するパラメータ推定アルゴリズム＞
本発明の実施の形態で提案するアルゴリズムではF0パターン
2018097115.tif 000054
に加え、スペクトル特徴べクトル系列
2018097115.tif 000055
が観測データとなり、
【００３９】
【数９】
2018097115.tif 000056
【００４０】
を前述のHMMの状態出力分布として新たに考慮する。スペクトル特徴量
2018097115.tif 000057
としては例えばメル周波数ケプストラム係数（MFCC）や線スペクトル対（LSP）などの音素特徴量の時間変動であるデルタ特徴量の絶対値などを用いる。ただし、G0、G1はパラメータ
2018097115.tif 000058
によって記述される任意の確率分布モデル（例えば混合正規分布モデル(Gaussian mixture model: GMM)）を表すものとし、それぞれ音素境界と非音素境界の区間におけるスペクトル特徴量の確率分布として用いることを想定する。状態an，0と状態r1，0はそれぞれアクセント指令の開始と終了のタイミングを意味した状態であるため、上記は、アクセント指令の開始時刻および終了時刻においては
2018097115.tif 000059
は音素境界におけるスペクトル特徴量分布G0に従い、それ以外に時刻では非音素境界におけるスペクトル特徴量分布G1に従うことを仮定していることに相当する。G0とG1のパラメータ
2018097115.tif 000060
はあらかじめ、学習用音声データを強制音素アラインメントまたは音素セグメンテーションなどを用いて音素境界の区間と非音素境界の区間に分割し、それぞれの区間におけるスペクトル特徴量を用いて学習しておくものとする。提案する藤崎モデルパラメータ推定アルゴリズムの目的関数は、
2018097115.tif 000061
である。
【００４１】
ただし、
2018097115.tif 000062
はそれぞれ式(11)、(13)、(6)で与えられる。また、
2018097115.tif 000063
である。このとき、
2018097115.tif 000064
を局所最大化する
2018097115.tif 000065
は次のアルゴリズムにより探索することがきる。
【００４２】
（事前学習ステップ）
1. 学習用音声データを強制音素アラインメントまたは音素セグメンテーションなどを用いて音素境界の区間と非音素境界の区間に分割する。
2. 音素境界の区間と非音素境界の区間におけるスペクトル特徴量をそれぞれ用いてG0とG1のパラメータ
2018097115.tif 000066
を学習する。
【００４３】
（Step 1：状態系列更新ステップ）
1. Viterbi アルゴリズムにより
2018097115.tif 000067
が最大となるように
2018097115.tif 000068
を更新する。
【００４４】
（Step 2：状態出力系列更新ステップ）
1.
2018097115.tif 000069
が増大するように
2018097115.tif 000070
を更新する。
【００４５】
＜状態系列更新ステップ＞
状態系列更新ステップは、
2018097115.tif 000071
を固定した上で
2018097115.tif 000072
が最大となるように
2018097115.tif 000073
を更新するステップである。
【００４６】
2018097115.tif 000074
で
2018097115.tif 000075
に依存する項は
2018097115.tif 000076
であるため、
2018097115.tif 000077
を最大化する
2018097115.tif 000078
を求める問題は、
2018097115.tif 000079
を出力系列としたHMM の状態系列探索問題と同形である。従ってViterbiアルゴリズムを用いて解決することができる。
【００４７】
＜状態出力系列更新ステップ＞
状態出力系列更新ステップは、
2018097115.tif 000080
を固定した上で
2018097115.tif 000081
が最大となるように
2018097115.tif 000082
を更新するステップである。
【００４８】
2018097115.tif 000083
で
2018097115.tif 000084
に依存する項は
2018097115.tif 000085
であり、
2018097115.tif 000086
と
2018097115.tif 000087
はそれぞれ
【００４９】
【数１０】
2018097115.tif 000088
2018097115.tif 000089
【００５０】
で与えられる。ただしGb[k]=δ[k]（クロネッカーのデルタ）である。指令関数up[k]、ua[k] が非負であるという条件の下で
2018097115.tif 000090
を最大化する
2018097115.tif 000091
を直接求めるのは難しいが、補助関数法に基づく反復計算により局所的に最大化する
2018097115.tif 000092
を探索することができる。補助関数法は最大化したい目的関数の下界となる関数を反復的に増加させていくことで目的関数を増加させる手法である。式(14) の下界となる関数は、Jensen の不等式
【００５１】
【数１１】
2018097115.tif 000093
【００５２】
が成り立つことを利用して設計することができる。ただし、
2018097115.tif 000094
を補助変数と呼び、
2018097115.tif 000095
を満たす。式(16) の等号成立条件は
【００５３】
【数１２】
2018097115.tif 000096
【００５４】
である。
【００５５】
よって、
【００５６】
【数１３】
2018097115.tif 000097
【００５７】
が成り立ち、右辺を補助関数
2018097115.tif 000098
と呼ぶ。この補助関数をui[l]に関して偏微分すると、
【００５８】
【数１４】
2018097115.tif 000099
【００５９】
となるため、これを0 と置くことで
【００６０】
【数１５】
2018097115.tif 000100
【００６１】
を得る。以上より、式(17)、式(20) を反復することで
2018097115.tif 000101
を増加させることができる。
【００６２】
また、
2018097115.tif 000102
を最大にするHMM の状態出力分布のパラメータ
2018097115.tif 000103
は
2018097115.tif 000104
に関する偏微分をそれぞれ0 と置くことで
【００６３】
【数１６】
2018097115.tif 000105
2018097115.tif 000106
【００６４】
で与えられる。ただし、
2018097115.tif 000107
はsk= anであるようなk の集合
2018097115.tif 000108
を表し、
2018097115.tif 000109
はその集合の要素数を表す。
【００６５】
＜システム構成＞
次に、観測された音声信号の時系列データを解析して、藤崎モデルのパラメータを推定する基本周波数モデルパラメータ推定装置に、本発明を適用した場合を例にして、本発明の実施の形態を説明する。
【００６６】
図４に示すように、本発明の実施の形態に係る基本周波数モデルパラメータ推定装置１００は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する基本周波数モデルパラメータ推定処理ルーチンを実行するためのプログラムを記憶したＲＯＭとを備えたコンピュータで構成され、機能的には次に示すように構成されている。
【００６７】
図４に示すように、基本周波数モデルパラメータ推定装置１００は、記憶部１０と、事前学習部１１と、特徴ベクトル系列抽出部１と、基本周波数系列抽出部２と、有声無声区間推定部３と、初期値設定部４と、状態系列更新部５と、モデルパラメータ更新部６と、収束判定部７と、出力部９とを備えている。
【００６８】
記憶部１０は、観測された音声信号の時系列データ、及び学習用の音声信号の時系列データを記憶する。学習用の音声信号の時系列データでは、各時刻に対して、音素境界の区間であるか非音素境界の区間であるかを示すラベルが予め付与されている。
【００６９】
特徴ベクトル系列抽出部１は、記憶部１０に記憶された学習用の音声信号の時系列データから、スペクトグラム特徴量ベクトル
2018097115.tif 000110
の系列であるスペクトルグラム特徴ベクトル系列
2018097115.tif 000111
を抽出する。
【００７０】
また、特徴ベクトル系列抽出部１は、記憶部１０に記憶された、観測音声信号の時系列データから、スペクトグラム特徴量ベクトル
2018097115.tif 000112
の系列
2018097115.tif 000113
を抽出する。
【００７１】
事前学習部１１は、学習用の音声信号の時系列データから抽出されたスペクトルグラム特徴ベクトル
2018097115.tif 000114
と、学習用の音声信号の時系列データに付与されたラベルとに基づいて、音素境界の区間と非音素境界の区間との各々におけるスペクトグラム特徴ベクトルの分布Ｇ0、Ｇ1のパラメータ
2018097115.tif 000115
を学習する。
【００７２】
基本周波数系列抽出部２は、観測された音声信号の時系列データから、基本周波数の時系列データを抽出し、それらを離散時間ｋで表現するように変換して、音声信号の基本周波数の時系列データである観測基本周波数系列
2018097115.tif 000116
とする。この基本周波数の抽出処理は、周知技術により実現でき、例えば、非特許文献５（H. Kameoka, "Statistical speech spectrum model incorporating all-pole vocal tract model and F0 contour generating process model," in Tech. Rep. IEICE, 2010, in Japanese.）に記載の手法を利用して、８ｍｓごとに基本周波数を抽出する。
【００７３】
有声無声区間推定部３は、音声信号の時系列データから、有声区間と無声区間とを特定し、離散時間ｋ毎に、有声区間であるか無声区間であるかに応じて、観測Ｆ0［ｋ］値の不確かさの程度vn2[k]を推定する。無声区間では不確かさの程度を大きく推定し、有声区間では不確かさの程度を小さく推定する。
【００７４】
初期値設定部４は、後述する処理で用いる各パラメータである、アクセント指令の数N、ubを定数とみなし初期値を設定する。初期値として適当な値を設定する。また、初期値設定部４は、HMMの小状態の個数、遷移確率φi′,Iを、予め用意した正解データから学習して決定する。また、初期値設定部４は、従来既知の藤崎モデルのパラメータ推定法を用いて、
2018097115.tif 000117
の初期値（非負値）を設定する。また、初期値設定部４は、Ｃ(p)[k]の初期値として、
2018097115.tif 000118
のフレーズ指令関数の振幅を線形補間したものを設定し、Ｃn(a)の初期値として適切な値を設定する。
【００７５】
本実施の形態では、藤崎モデルパラメータ
2018097115.tif 000119
と
2018097115.tif 000120
の局所最適解は、状態系列更新部５とモデルパラメータ更新部６の2つのステップを繰り返すことで得られる。
【００７６】
状態系列更新部５は、前回更新された指令関数
2018097115.tif 000121
又は指令関数
2018097115.tif 000122
の初期値と、学習された音素境界の区間と非音素境界の区間との各々における特徴ベクトルの分布のパラメータ
2018097115.tif 000123
とに基づいて、観測基本周波数系列
2018097115.tif 000124
、スペクトグラム特徴ベクトル系列
2018097115.tif 000125
、指令関数
2018097115.tif 000126
、及び状態系列
2018097115.tif 000127
の対数同時確率
2018097115.tif 000128
を目的関数として、前記目的関数を増加させるように、Ｖｉｔｅｒｂｉアルゴリズムを用いて、状態系列
2018097115.tif 000129
を更新する。具体的には、
2018097115.tif 000130
が最大となるように、Ｖｉｔｅｒｂｉアルゴリズムを用いて、状態系列
2018097115.tif 000131
を更新する。
【００７７】
ただし、
2018097115.tif 000132
は、学習された音素境界の区間と非音素境界の区間との各々における特徴ベクトルの分布のパラメータ
2018097115.tif 000133
を用いた上記式（１３）で表わされ、状態系列
2018097115.tif 000134
における、音素境界の区間に対応する状態では、音素境界の区間における特徴ベクトルの分布Ｇ0に従い、状態系列
2018097115.tif 000135
における、非音素境界の区間に対応する状態では、非音素境界の区間における特徴ベクトルの分布Ｇ1に従うように、状態系列
2018097115.tif 000136
が更新される。
【００７８】
モデルパラメータ更新部６は、前回更新された指令関数
2018097115.tif 000137
または指令関数
2018097115.tif 000138
の初期値、観測基本周波数系列
2018097115.tif 000139
、および各時刻ｋにおける不確かさの程度vn2[k]に基づいて、目的関数を増加させるように、補助関数法を用いて、各々非負値である指令関数
2018097115.tif 000140
、及びパラメータ群
2018097115.tif 000141
を更新する。
具体的には、モデルパラメータ更新部６は、補助変数更新部６１、指令関数更新部６２、収束判定部６３、及び状態出力分布更新部６４を備えている。
【００７９】
補助変数更新部６１は、前回更新された各時刻ｋのフレーズ指令ｕp［ｋ］（又は初期値）に基づいて、時刻ｋ、ｌ（ｌ＜ｋ）の全ての組み合わせ（ｋ、ｌ）の各々について、上記の式（１７）に従って、補助変数λp,k,lを算出して更新する。また、補助変数更新部６１は、前回更新された各時刻ｋのアクセント指令ｕa［ｋ］（又は初期値）に基づいて、（ｋ、ｌ）の全ての組み合わせについて、上記の式（１７）に従って、補助変数λa,k,lを算出して更新する。
【００８０】
また、補助変数更新部６１は、ｕbに基づいて、（ｋ、ｌ）の全ての組み合わせについて、上記の式（１７）に従って、補助変数λb,k,lを算出して更新する。
【００８１】
指令関数更新部６２は、基本周波数系列
2018097115.tif 000142
と、不確かさの程度vn2 [k]と、状態系列更新部５によって更新された状態系列
2018097115.tif 000143
と、補助変数更新部６１によって更新された補助変数λp,k,lとに基づいて、上記式（２０）に従って、非負値である各時刻ｌのフレーズ指令ｕp［ｌ］を更新する。
【００８２】
また、指令関数更新部６２は、基本周波数系列
2018097115.tif 000144
と、不確かさの程度vn2[k]と、状態系列更新部５によって更新された状態系列
2018097115.tif 000145
と、補助変数更新部６１によって更新された補助変数λa,k,lとに基づいて、上記式（２０）に従って、非負値である各時刻ｌのアクセント指令ｕa［ｌ］を更新する。
【００８３】
また、指令関数更新部６２は、基本周波数系列
2018097115.tif 000146
と、不確かさの程度vn2 [k]と、補助変数更新部６１によって更新された補助変数λb,k,lとに基づいて、上記式（２０）に従って、ベース成分ｕbを更新する。
【００８４】
収束判定部６３は、予め定められた収束条件を満足するか否かを判定し、収束条件を満足していない場合には、補助変数更新部６１及び指令関数更新部６２の各処理を繰り返す。収束判定部６３は、収束条件を満足したと判定した場合には、状態出力分布更新部６４による処理に移行する。
【００８５】
収束条件としては、繰り返し回数ｓが予め定めた回数Ｓ（例えば、２０回）に達したことを用いればよい。なお、s-1回目のパラメータを用いたときの補助関数の値とs回目のパラメータを用いたときの補助関数の値との差が、予め定めた閾値よりも小さくなったことを、収束条件として用いてもよい。
【００８６】
状態出力分布更新部６４は、指令関数更新部６２によって更新された各時刻ｋのフレーズ指令ｕp［ｋ］に基づいて、上記式（２１）に従って、各時刻ｋのフレーズ指令の状態出力分布のパラメータＣ(p)[ｋ]を更新すると共に、指令関数更新部６２によって更新された各時刻ｋのアクセント指令ｕa［ｋ］と、状態系列更新部５によって更新された状態系列ｓとに基づいて、上記式（２２）に従って、各アクセント指令ｎの状態出力分布のパラメータＣn(a)を更新することにより、パラメータ群
2018097115.tif 000147
を更新する。
【００８７】
収束判定部７は、予め定められた収束条件を満足するか否かを判定し、収束条件を満足していない場合には、上記の更新値を改めて
2018097115.tif 000148
と
2018097115.tif 000149
に代入して、反復アルゴリズム（状態系列更新部５及びモデルパラメータ更新部６の各処理）を繰り返す。収束判定部７は、収束条件を満足したと判定した場合には、出力部９による処理に移行する。
【００８８】
収束条件としては、繰り返し回数ｒが予め定めた回数Ｒ（例えば、２０回）に達したことを用いればよい。なお、ｒ-1回目のパラメータを用いたときの目的関数の値とｒ回目のパラメータを用いたときの目的関数の値との差が、予め定めた閾値よりも小さくなったことを、収束条件として用いてもよい。
【００８９】
そして、出力部９により、指令関数
2018097115.tif 000150
、パラメータ群
2018097115.tif 000151
、状態系列
2018097115.tif 000152
を出力する。
【００９０】
＜基本周波数モデルパラメータ推定装置の作用＞
次に、本実施の形態に係る基本周波数モデルパラメータ推定装置１００の作用について説明する。まず、学習用の音声信号の時系列データが、基本周波数モデルパラメータ推定装置１００に入力され、記憶部１０に格納される。そして、基本周波数モデルパラメータ推定装置１００において、記憶部１０に記憶された学習用の音声信号の時系列データから、スペクトグラム特徴量ベクトル
2018097115.tif 000153
の系列であるスペクトルグラム特徴ベクトル系列
2018097115.tif 000154
が抽出され、音素境界の区間と非音素境界の区間との各々におけるスペクトグラム特徴ベクトルの分布Ｇ0、Ｇ1のパラメータ
2018097115.tif 000155
が学習される。
【００９１】
そして、分析対象として、観測された音声信号の時系列データが、基本周波数モデルパラメータ推定装置１００に入力され、記憶部１０に格納される。そして、基本周波数モデルパラメータ推定装置１００において、図５に示す基本周波数モデルパラメータ推定処理ルーチンが実行される。
【００９２】
まず、ステップＳ１００において、記憶部１０から、観測された音声信号の時系列データを読み込み、各時刻ｋのスペクトグラム特徴量ベクトル
2018097115.tif 000156
からなるスペクトグラム特徴ベクトル系列
2018097115.tif 000157
を抽出する。
【００９３】
そして、ステップＳ１０１において、記憶部１０から、観測された音声信号の時系列データを読み込み、各時刻ｋの基本周波数Ｆ0からなる基本周波数系列
2018097115.tif 000158
を抽出する。ステップＳ１０２において、音声信号の時系列データに基づいて、有声区間、無声区間を特定し、各時刻ｋの基本周波数の不確かさの程度vn2 [ｋ]を推定する。
【００９４】
次のステップＳ１０３では、各パラメータN、ubに対して適切な初期値を設定すると共に、HMMの小状態の個数、遷移確率φi′,Iを、予め用意した正解データから学習して決定する。また、従来手法により指令系列
2018097115.tif 000159
を推定して、初期値として設定すると共に、Ｃ(p)[k]の初期値及びＣn(a)の初期値を設定する。
【００９５】
そして、ステップＳ１０４において、上記ステップＳ１０３で設定された指令系列
2018097115.tif 000160
の初期値、または後述するステップＳ１０５で前回更新された指令系列
2018097115.tif 000161
と、上記ステップＳ１００で抽出されたスペクトグラム特徴ベクトル系列
2018097115.tif 000162
と、事前学習により得られた、音素境界の区間と非音素境界の区間との各々におけるスペクトグラム特徴ベクトルの分布Ｇ0、Ｇ1のパラメータ
2018097115.tif 000163
とに基づいて、
2018097115.tif 000164
が最大となるように、Ｖｉｔｅｒｂｉアルゴリズムを用いて、状態系列
2018097115.tif 000165
を更新する。
【００９６】
ステップＳ１０５では、上記ステップＳ１０３で設定された各時刻ｋのフレーズ指令ｕp［ｋ］の初期値、又は後述するステップＳ１０６で前回更新された各時刻ｋのフレーズ指令ｕp［ｋ］に基づいて、時刻ｋ、ｌ（ｌ＜ｋ）の全ての組み合わせ（ｋ、ｌ）の各々について、上記の式（１７）に従って、補助変数λp,k,lを算出して更新する。上記ステップＳ１０３で設定された各時刻ｋのアクセント指令ｕa［ｋ］の初期値、又は後述するステップＳ１０６で前回更新された各時刻ｋのアクセント指令ｕa［ｋ］に基づいて、（ｋ、ｌ）の全ての組み合わせについて、上記の式（１７）に従って、補助変数λa,k,lを算出して更新する。また、上記ステップＳ１０３で設定されたｕbの初期値、又は後述するステップＳ１０６で前回更新されたｕbに基づいて、（ｋ、ｌ）の全ての組み合わせについて、上記の式（１７）に従って、補助変数λb,k,lを算出して更新する。
【００９７】
次のステップＳ１０６では、上記ステップＳ１０１で算出された基本周波数系列
2018097115.tif 000166
と、上記ステップＳ１０２で算出された各時刻ｋの不確かさの程度vn2[ｋ]と、上記ステップＳ１０４で更新された状態系列
2018097115.tif 000167
と、上記ステップＳ１０５で更新された補助変数λp,k,l、λa,k,l、λb,k,lとに基づいて、上記式（２０）に従って、非負値である各時刻ｌのフレーズ指令ｕp［ｌ］及びアクセント指令ｕa［ｌ］からなる指令系列
2018097115.tif 000168
とベース成分ｕbとを更新する。
【００９８】
次のステップＳ１０７では、収束条件として、繰り返し回数ｓが、Ｓに到達したか否かを判定し、繰り返し回数ｓがＳに到達していない場合には、収束条件を満足していないと判断して、上記ステップＳ１０５へ戻り、上記ステップＳ１０５〜ステップＳ１０６の処理を繰り返す。一方、繰り返し回数ｓがＳに到達した場合には、収束条件を満足したと判断し、ステップＳ１０８で、上記ステップＳ１０６で更新された各時刻ｋのフレーズ指令ｕp［ｋ］に基づいて、上記式（２１）に従って、各時刻ｋのフレーズ指令の状態出力分布のパラメータＣ(p)[ｋ]を更新すると共に、上記ステップＳ１０６で更新された各時刻ｋのアクセント指令ｕa［ｋ］と、上記ステップＳ１０４で更新された状態系列
2018097115.tif 000169
とに基づいて、上記式（２２）に従って、各アクセント指令ｎの状態出力分布のパラメータＣn(a)を更新することにより、パラメータ群
2018097115.tif 000170
を更新する。
【００９９】
そして、ステップＳ１０９において、収束条件として、繰り返し回数ｒが、Ｒに到達したか否かを判定し、繰り返し回数ｒがＲに到達していない場合には、収束条件を満足していないと判断して、上記ステップＳ１０４へ戻り、上記ステップＳ１０４〜ステップＳ１０８の処理を繰り返す。一方、繰り返し回数ｒがＲに到達した場合には、収束条件を満足したと判断し出力部９により、指令関数
2018097115.tif 000171
、パラメータ群
2018097115.tif 000172
、状態系列
2018097115.tif 000173
を出力して、基本周波数モデルパラメータ推定処理ルーチンを終了する。
【０１００】
＜実験＞
本発明の実施の形態で説明した提案法のパラメータ推定精度を検証するため、ATR デジタル音声データベースのセットB の音声データ（男性日本語話者一名（MHT）による503 文の読み上げ音声）を用いて評価実験を行った。
【０１０１】
フレーズ・アクセント指令の正解データは専門家により人手でラベリングされたものを用いた。音声データからのF0 軌跡の推定は既存手法を用いて行い、ベースライン周波数ｕbの値は各読み上げ文について有声区間におけるF0 の最小値の値とした。フレーズ・アクセントの各指令列の初期値は従来手法により得られた値に設定した。反復回数を20回とした。観測F0 パターンと推定したフレーズ・アクセント指令によって構成されるF0 パターンモデル
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との間の有声区間における平均二乗誤差（RMSE）と、フレーズ・アクセント指令の脱落率と誤挿入率をパラメータ推定精度の評価指標とした。
【０１０２】
図６、図７に各手法におけるRMSE と誤挿入・脱落率の結果を示す。従来法と比較し、提案法の全てのバリエーションにおいてRMSEの値は5% 程度改善した。また、誤挿入・脱落率については、スペクトル特徴量としてΔMFCC を用いた場合に最も著しい改善が見られ、エラーを3% 程度減らすことができた。
【０１０３】
以上説明したように、本発明の実施の形態に係る基本周波数モデルパラメータ推定装置によれば、音声信号の時系列データから、スペクトル特徴ベクトル系列を抽出し、観測基本周波数系列、スペクトル特徴ベクトル系列、指令関数、及び状態系列の対数同時確率
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を目的関数として、状態系列を更新し、指令関数、及びパラメータ群を更新することを繰り返すことにより、精度よく、藤崎モデルのパラメータを推定することができる。
【０１０４】
なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【０１０５】
例えば、上述の基本周波数モデルパラメータ推定装置は、内部にコンピュータシステムを有しているが、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
【０１０６】
また、本願明細書中において、プログラムが予めインストールされている実施形態として説明したが、当該プログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。
【符号の説明】
【０１０７】
１ 特徴ベクトル系列抽出部
２ 基本周波数系列抽出部
３ 有声無声区間推定部
４ 初期値設定部
５ 状態系列更新部
６ モデルパラメータ更新部
７ 収束判定部
１０ 記憶部
１１ 事前学習部
６１ 補助変数更新部
６２ 指令関数更新部
６３ 収束判定部
６４ 状態出力分布更新部
１００ 基本周波数モデルパラメータ推定装置
【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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