(57)【要約】【課題】基本周波数に頑健な声道スペクトル分析を可能とする。【解決手段】位相等化音声信号とピッチマーク時刻群とを入力とし、音源信号をピッチマーク時刻群の各ピッチマーク時刻に振幅Ｇの単一パルスをもち、ピッチマーク時刻以外の時刻は白色雑音よりなるものとし、ＬＰＣ係数と音源信号とによって得られる音声信号と、位相等化音声信号との誤差が最小となるようにＬＰＣ係数及び振幅Ｇを求める。基本周波数に影響されない正確かつ安定な声道スペクトルを効率的に得ることができる。【選択図】図３
2011150232.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
位相等化音声信号とピッチマーク時刻群とを入力とし、
音源信号を前記ピッチマーク時刻群の各ピッチマーク時刻に振幅Ｇの単一パルスをもち、前記ピッチマーク時刻以外の時刻は白色雑音よりなるものとし、
ＬＰＣ係数と前記音源信号とによって得られる音声信号と、前記位相等化音声信号との誤差が最小となるように前記ＬＰＣ係数及び前記振幅Ｇを求める構成とされていることを特徴とするＬＰＣ分析装置。
【請求項２】
位相等化音声信号とピッチマーク時刻群とを入力とし、
音源信号を前記ピッチマーク時刻群の各ピッチマーク時刻に振幅Ｇの単一パルスをもち、前記ピッチマーク時刻以外の時刻は白色雑音よりなるものとし、
ＬＰＣ係数と前記音源信号とによって得られる音声信号と、前記位相等化音声信号との誤差が最小となるように前記ＬＰＣ係数及び前記振幅Ｇを求めることを特徴とするＬＰＣ分析方法。
【請求項３】
入力された音声信号の音声区間を検出する音声区間検出部と、
前記音声区間に対して前記音声信号から基本周波数を推定する基本周波数分析部と、
前記基本周波数に基づき決定した窓長で前記音声信号を切り出してＬＰＣ分析を行い、ＬＰＣ逆フィルタに前記音声信号を通すことによりＬＰＣ残差信号を求める第１ＬＰＣ分析部と、
前記基本周波数から得られる基本周期に応じたピッチ波形を生成し、そのピッチ波形と前記ＬＰＣ残差信号とを用いてピッチマーク時刻群を抽出するピッチマーク分析部と、
前記ピッチマーク時刻群と前記ＬＰＣ残差信号とを用いて求めた位相等化フィルタを前記音声信号に施すことにより位相等化音声信号を生成する位相等化音声生成部と、
音源信号を前記ピッチマーク時刻群の各ピッチマーク時刻に振幅Ｇの単一パルスをもち、前記ピッチマーク時刻以外の時刻は白色雑音よりなるものとし、ＬＰＣ係数と前記音源信号とによって得られる音声信号と、前記位相等化音声信号との誤差が最小となるように前記ＬＰＣ係数及び前記振幅Ｇを求める第２ＬＰＣ分析部と、
前記ピッチマーク時刻群と前記位相等化音声信号と前記ＬＰＣ係数とを用い、パルスゲインとマルチパルス音源モデルを求めるマルチパルス音源モデル生成部と、
前記第２ＬＰＣ分析部におけるＬＰＣ分析の際に得られるＰＡＲＣＯＲ係数ｋと自己相関関数Ｒとを用いて白色雑音ゲインを計算する白色雑音ゲイン生成部と、
前記音声区間以外では白色雑音に前記白色雑音ゲインを乗じたものを用い、前記音声区間では前記基本周波数、前記パルスゲイン及び前記マルチパルス音源モデルから計算されるマルチパルスあるいは前記基本周波数と前記パルスゲインから計算される単一パルス列を用いてなる音源信号と前記ＬＰＣ係数とを畳み込み演算することにより音声信号を合成する音声合成部と、
よりなることを特徴とする音声分析合成装置。
【請求項４】
請求項３記載の音声分析合成装置において、
前記第２ＬＰＣ分析部は前記振幅Ｇの初期値を、前記第１ＬＰＣ分析部におけるＬＰＣ分析の際に得られるＰＡＲＣＯＲ係数ｋと自己相関関数Ｒとを用いて計算することを特徴とする音声分析合成装置。
【請求項５】
入力された音声信号の音声区間を検出する音声区間検出過程と、
前記音声区間に対して前記音声信号から基本周波数を推定する基本周波数分析過程と、
前記基本周波数に基づき決定した窓長で前記音声信号を切り出してＬＰＣ分析を行い、ＬＰＣ逆フィルタに前記音声信号を通すことによりＬＰＣ残差信号を求める第１ＬＰＣ分析過程と、
前記基本周波数から得られる基本周期に応じたピッチ波形を生成し、そのピッチ波形と前記ＬＰＣ残差信号とを用いてピッチマーク時刻群を抽出するピッチマーク分析過程と、
前記ピッチマーク時刻群と前記ＬＰＣ残差信号とを用いて求めた位相等化フィルタを前記音声信号に施すことにより位相等化音声信号を生成する位相等化音声生成過程と、
音源信号を前記ピッチマーク時刻群の各ピッチマーク時刻に振幅Ｇの単一パルスをもち、前記ピッチマーク時刻以外の時刻は白色雑音よりなるものとし、ＬＰＣ係数と前記音源信号とによって得られる音声信号と、前記位相等化音声信号との誤差が最小となるように前記ＬＰＣ係数及び前記振幅Ｇを求める第２ＬＰＣ分析過程と、
前記ピッチマーク時刻群と前記位相等化音声信号と前記ＬＰＣ係数とを用い、パルスゲインとマルチパルス音源モデルを求めるマルチパルス音源モデル生成過程と、
前記第２ＬＰＣ分析過程におけるＬＰＣ分析の際に得られるＰＡＲＣＯＲ係数ｋと自己相関関数Ｒを用いて白色雑音ゲインを計算する白色雑音ゲイン生成過程と、
前記音声区間以外では白色雑音に前記白色雑音ゲインを乗じたものを用い、前記音声区間では前記基本周波数、前記パルスゲイン及び前記マルチパルス音源モデルから計算されるマルチパルスあるいは前記基本周波数と前記パルスゲインから計算される単一パルス列を用いてなる音源信号と前記ＬＰＣ係数とを畳み込み演算することにより音声信号を合成する音声合成過程と、
よりなることを特徴とする音声分析合成方法。
【請求項６】
請求項５記載の音声分析合成方法において、
前記第２ＬＰＣ分析過程は前記振幅Ｇの初期値を、前記第１ＬＰＣ分析過程におけるＬＰＣ分析の際に得られるＰＡＲＣＯＲ係数ｋと自己相関関数Ｒとを用いて計算することを特徴とする音声分析合成方法。
【請求項７】
請求項３又は４記載の音声合成分析装置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】
この発明は、音声信号から音源信号と声道スペクトルを抽出し、声道フィルタを音源信号で駆動して音声信号を合成する音声分析合成装置、音声分析合成方法に関し、特に基本周波数に影響されない声道スペクトルを抽出するＬＰＣ分析装置、ＬＰＣ分析方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
これまで音声合成・符号化・認識技術の性能向上には、人間の音声生成メカニズムに基づき、音声信号を効率的かつ精度良く、音源信号と声道スペクトルに分解することが重要な役割を果たすとされてきた。この分解には、線形予測（ＬＰＣ）分析が広く用いられているが、音源信号として白色雑音を仮定しているため、得られる声道スペクトルが少なからず基本周波数（Ｆ０）の影響を受けるという問題があった。特に、女声においては基本周波数が高く、上記仮定が満たされないことから、ＬＰＣ分析により推定される声道スペクトルに音源信号の基本周波数とその倍音が含まれてしまい、正確な声道スペクトルを得ることが難しいという問題があった。
【０００３】
ところで、ＬＰＣ分析における音源信号の基本周波数の問題を回避するために、標本選択線形予測法が提案されている（例えば、非特許文献１参照）。これは、音声信号をＬＰＣ逆フィルタに通すことにより得られるＬＰＣ残差信号が大きくなる時点での音声信号は、上記白色雑音を音源信号とする仮定を満たさないことから、当該音声信号を除いてＬＰＣ分析を行うという手法である。これにより、基本周波数の影響の少ない声道スペクトルを得ることが期待されるが、音声信号に含まれる位相特性を考慮していないため、取り除くべき音声信号の選択に誤りが生じ、その結果得られる声道スペクトルの精度が不十分であるという問題がある。また、音声信号を取り除くため、分析に用いるデータ数が不足するおそれがある。
【０００４】
一方、音声信号に含まれる位相特性の問題を解決するために、ＡＲ−ＨＭＭという方法が提案されている（例えば、非特許文献２参照）。この方法では、ＨＭＭによる音源モデリングを仮定することで、基本周波数に頑健なＬＰＣ分析を可能としているが、音源のモデルが位相特性を含めた複雑なものであるため、計算に時間がかかり、さらには安定な解を容易に求めることが難しいという問題がある。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】三好義昭、大和一晴、柳田益造、角所収，“２段標本選択線形予測法による高ピッチ音声の分析”，電子情報通信学会論文誌，Vol.J70-A, No.8, pp.1146-1156, 1987.
【非特許文献２】佐宗晃、田中和世，“ＨＭＭによる音源のモデリングと高基本周波数に頑健な声道特性抽出”，電子情報通信学会論文誌，Vol.J84-D-II, No.9, pp.1960-1969,2001.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
この発明の目的は上述したような状況に鑑み、音声信号から基本周波数の影響を受けない正確かつ安定な声道スペクトルを効率的に得ることにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
この発明によれば、ＬＰＣ分析装置は位相等化音声信号とピッチマーク時刻群とを入力とし、音源信号をピッチマーク時刻群の各ピッチマーク時刻に振幅Ｇの単一パルスをもち、ピッチマーク時刻以外の時刻は白色雑音よりなるものとし、ＬＰＣ係数と音源信号とによって得られる音声信号と、位相等化音声信号との誤差が最小となるようにＬＰＣ係数及び振幅Ｇを求める構成とされる。
【０００８】
この発明による音声分析合成装置は、入力された音声信号の音声区間を検出する音声区間検出部と、前記音声区間に対して前記音声信号から基本周波数を推定する基本周波数分析部と、前記基本周波数に基づき決定した窓長で前記音声信号を切り出してＬＰＣ分析を行い、ＬＰＣ逆フィルタに前記音声信号を通すことによりＬＰＣ残差信号を求める第１ＬＰＣ分析部と、前記基本周波数から得られる基本周期に応じたピッチ波形を生成し、そのピッチ波形と前記ＬＰＣ残差信号とを用いてピッチマーク時刻群を抽出するピッチマーク分析部と、前記ピッチマーク時刻群と前記ＬＰＣ残差信号とを用いて求めた位相等化フィルタを前記音声信号に施すことにより位相等化音声信号を生成する位相等化音声生成部と、音源信号を前記ピッチマーク時刻群の各ピッチマーク時刻に振幅Ｇの単一パルスをもち、前記ピッチマーク時刻以外の時刻は白色雑音よりなるものとし、ＬＰＣ係数と前記音源信号とによって得られる音声信号と、前記位相等化音声信号との誤差が最小となるように前記ＬＰＣ係数及び前記振幅Ｇを求める第２ＬＰＣ分析部と、前記ピッチマーク時刻群と前記位相等化音声信号と前記ＬＰＣ係数とを用い、パルスゲインとマルチパルス音源モデルを求めるマルチパルス音源モデル生成部と、前記第２ＬＰＣ分析部におけるＬＰＣ分析の際に得られるＰＡＲＣＯＲ係数ｋと自己相関関数Ｒとを用いて白色雑音ゲインを計算する白色雑音ゲイン生成部と、前記音声区間以外では白色雑音に前記白色雑音ゲインを乗じたものを用い、前記音声区間では前記基本周波数、前記パルスゲイン及び前記マルチパルス音源モデルから計算されるマルチパルスあるいは前記基本周波数と前記パルスゲインから計算される単一パルス列を用いてなる音源信号と前記ＬＰＣ係数とを畳み込み演算することにより音声信号を合成する音声合成部とよりなる。
【発明の効果】
【０００９】
この発明によれば、基本周波数に影響されない正確かつ安定な声道スペクトルを効率的に得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】この発明による音声分析合成装置の一実施例の機能構成を示すブロック図。
【図２】図１に示した音声分析合成装置における処理の流れを示すフローチャート（その１）。
【図３】図１に示した音声分析合成装置における処理の流れを示すフローチャート（その２）。
【図４】図１に示した音声分析合成装置における処理の流れを示すフローチャート（その３）。
【図５】声道スペクトルの分析結果を示すグラフ。
【図６】声道スペクトル系列の分析結果を示す図。
【図７】音声分析合成処理における各処理過程の波形例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
この発明の実施形態を図面を参照して実施例により説明する。
【００１２】
図１はこの発明による音声分析合成装置の一実施例の機能構成を示したものであり、この例では音声分析合成装置１０は音声区間検出部１１と基本周波数分析部１２と第１ＬＰＣ分析部１３とピッチマーク分析部１４と位相等化音声生成部１５と第２ＬＰＣ分析部１６とマルチパルス音源モデル生成部１７と白色雑音ゲイン生成部１８と音声合成部１９とによって構成されている。
【００１３】
図２〜４は図１に示した音声分析合成装置１０における処理の流れを示したものであり、以下、図１〜４を参照して各部の機能、処理の流れについて説明する。
＜音声区間検出部＞
まず、音声区間検出部１１にて、音声信号（原音声）のパワーの閾値処理に基づき、音声区間の検出を行う（ステップＳ１）。
【００１４】
＜基本周波数分析部＞
次に、基本周波数分析部１２にて、得られた音声区間に対して音声信号からピッチ抽出アルゴリズムを用いて基本周波数を推定する。例えば、本実施例では、３０ｍｓの分析窓長（分析区間）と、４ｍｓの分析シフト長により、瞬時周波数振幅スペクトルに基づき、基本周波数を求める（ステップＳ２）。なお、基本周波数の分析には例えば下記文献Ａに記載されている瞬時周波数振幅スペクトルに基づく手法を用いることができる。
文献Ａ：Arifianto,D.,Tanaka,T.,Masuko,T.,and Kobayashi,T.,“Robust F0 estimation of speech signal using harmonicity measure based on instantaneous frequency”,IEICE Trans. Information and Systems,Vol.E87-D,No.12,pp.2812-2820,2004.
【００１５】
＜第１ＬＰＣ分析部＞
第１ＬＰＣ分析部１３は、位相等化処理に用いるＬＰＣ残差信号を得るために、４ｍｓの分析シフト長で、音声信号を基本周期（基本周期＝１÷基本周波数）の2.5倍を窓長としたブラックマン窓で切り出し、自己相関法によるＬＰＣ分析を行う（ステップＳ３）。そして、音声信号をＬＰＣ逆フィルタに通すことによりＬＰＣ残差信号を得る（ステップＳ４）。
【００１６】
位相等化処理では、ＬＰＣ残差信号のスペクトルが平坦であることが音声信号のスペクトルを変化させないための条件であるため、本実施例では、ＬＰＣ残差信号のスペクトルの平坦化を目的として、ＬＰＣの分析次数を高めに設定する（例えば、男声で５０次、女声で４０次）。また、基本周波数の影響を避けるために、ラグ窓（１００Ｈｚ）を用いる。
【００１７】
さらに、窓関数を用いたパワースペクトルの分析は分析時刻に依存するという問題があるため、声道スペクトルの時間方向平滑化を目的として、下記文献Ｂに記載されているようなＴＡＮＤＥＭ窓を用いる。
文献Ｂ：森勢将雅、高橋徹、河原英紀、入野俊夫，“分析時刻に依存しない周期信号のパワースペクトル推定法を用いた音声分析”，電子情報通信学会論文誌，Vol.J92-A,No.3,pp.163-171,2009.
【００１８】
これは、当該分析フレームと基本周期の半分シフトした分析フレームのパワースペクトルを足して２で割ることで分析時刻に依存しないパワースペクトルを推定する手法である。ウィーナー・ヒンチンの定理より、パワースペクトルの逆フーリエ変換は自己相関関数であるため、自己相関法によるＬＰＣ分析で用いる場合は、当該分析フレームと基本周期の半分シフトした分析フレームの自己相関関数を足して２で割り、得られる自己相関行列をＤｕｒｂｉｎアルゴリズムで解けばＬＰＣ係数を得ることができる。
【００１９】
ここで、当該分析フレームに含まれる基本周期がＴ０で一定の場合、ＴＡＮＤＥＭ窓の計算に必要なシフト量はＴ０／２で良いことが文献Ｂで示されている。しかし、実際の音声信号では、分析フレーム内での基本周期がＴ０、Ｔ１など一定ではないため、本実施例では、分析フレーム内での基本周期のゆらぎを考慮したシフト量として、周波数空間での重み付き平均
【００２０】
【数１】
2011150232.tif 000003
【００２１】
を用いる。ここで、ｗはガウス重みである。
【００２２】
＜ピッチマーク分析部＞
ピッチマーク分析部１４は、位相等化処理に用いるピッチマーク（ピッチマーク時刻群）を得るために、音声区間内で、基本周波数から得られる基本周期に応じたパルス系列信号（ピッチ波形）を生成する（ステップＳ５）。フレーム番号ｔ、時刻ｋにおいて、音声区間内で、ピッチ波形ｅｘ（ｔ，ｋ）の絶対値と、ＬＰＣ残差信号ｅ（ｔ，ｋ）の絶対値の間で、フレームｔ毎に、相互相関関数
ｒ（ｔ，ｊ）＝Σｋ｜ｅ（ｔ，ｋ）｜×｜ｅｘ（ｔ，ｋ＋ｊ）｜
を計算し、Σｔ ｒ（ｔ，ｊ）が最大となるようなｊの系列を、動的計画法を用いて求め、ピッチマーク時刻群の候補を得る。そして、得られたピッチマーク時刻の近傍で、ＬＰＣ残差信号の絶対値が最大となる時刻を探索する。
【００２３】
さらに、得られたピッチマーク時刻群の中で、残差の絶対値が最大となるピッチマーク時刻を起点として選択し、隣り合うピッチマーク時刻間でのＬＰＣ残差信号の自己相関関数（変形自己相関関数）が最大となる時刻を順次探索し、最終的なピッチマーク時刻群として抽出する（ステップＳ６）。ここで、得られた隣り合うピッチマーク時刻間で差分を取り、新たな基本周期として用いても良い。
【００２４】
＜位相等化音声生成部＞
位相等化音声生成部１５は、位相等化音声信号を得るために、ピッチマーク（ピッチマーク時刻群）とＬＰＣ残差信号を用いて、ＬＰＣ残差信号の値をピッチマーク時刻を中心として反転させ、正規化した値を係数として持つ位相等化フィルタを求め、これを音声信号（ここでは、以下、原音声と言う）に施すことにより位相等化音声信号を得る（ステップＳ７）。
【００２５】
ここで、ピッチマーク時刻毎に得られる位相等化フィルタの係数を、例えば１次のローパスフィルタを用いて時間的に平滑化した後、位相等化フィルタを原音声に施す。位相等化フィルタのタップ数は基本周期の長さと同じとする。位相等化処理による原音声のスペクトルの変形はわずかである。また、人間の聴覚は音声信号の短時間位相特性に対して比較的鈍感であるため、原音声と位相等化音声の聴感上の違いはわずかである。この処理は、例えば、特許第２０６１８１６号公報（以下、特許文献１と言う）に記載されている方法によるものであり、ＬＰＣ残差信号のエネルギを時間的に集中化させることで、原音声に含まれる位相を零に近似させることを可能にする。
【００２６】
＜第２ＬＰＣ分析部＞
第２ＬＰＣ分析部１６は、位相等化音声生成部１５にて取得した位相等化音声信号に対して、ＬＰＣ分析を行う。
ここで、位相等化音声信号は単一パルス列と白色雑音による音源信号が声道フィルタを通ることで生成されたと仮定できる。つまり、分析フレーム内に含まれるＩ＋１個のピッチマーク時刻群（ｔ０，ｔ１，…，ｔＩはピッチマーク時刻）におけるパルスの振幅をＧ、それ以外の時刻ｔでは従来のＬＰＣ分析と同様に音源として白色雑音を仮定すると、
【００２７】
【数２】
2011150232.tif 000004
【００２８】
を最小化するＬＰＣ係数ａとパルスの振幅Ｇを位相等化音声信号から求める問題に帰着される。ここで、ｒは重みであり、ｅはＬＰＣ残差信号、ｓは位相等化音声信号、ｐはＬＰＣ分析次数である。
【００２９】
位相等化音声信号は、４ｍｓの分析シフト長で、音声信号を基本周期の2.5倍を窓長としたブラックマン窓で切り出す。ｒ＝０であれば、位相等化音声信号のｓ（ｔ０）…ｓ（ｔＩ）を除去した標本選択線形予測法と等価になり、Ｇ＝０かつｒ＝１であれば、従来の白色雑音を仮定したＬＰＣ分析と等価になる。
【００３０】
本実施例では、Ｇ≠０かつｒ＝１とすることで、標本選択線形予測法の欠点であった位相等化音声の除去に伴うデータ数の不足の問題を回避し、さらにＬＰＣ分析と音源信号のパラメータＧを同一の枠組みで最適化できるという特徴を持つ。上記評価式を最小にするＬＰＣ係数は、以下の連立方程式を解くことで得られる（但し、ｒ＝１とした）。
【００３１】
【数３】
2011150232.tif 000005
【００３２】
この連立方程式はＬｅｖｉｎｓｏｎアルゴリズムを用いて効率的に解くことができる。ここで、位相等化音声信号の自己相関関数Ｒは、
【００３３】
【数４】
2011150232.tif 000006
【００３４】
パルスの振幅Ｇは、上記Ｌｅｖｉｎｓｏｎアルゴリズムを解く際に得られるＰＡＲＣＯＲ係数ｋと自己相関関数Ｒより、
【００３５】
【数５】
2011150232.tif 000007
【００３６】
となる。上式（３）は自己相関法の拡張であることから、声道スペクトルの時間方向平滑化を目的としたＴＡＮＤＥＭ窓の適用が可能である。この場合、右辺のＧを含む相互相関関数の値として、当該分析フレームと式（１）分シフトした分析フレームの相互相関関数を足して２で割った値を用いればよい。
【００３７】
Ｇの初期値を、位相等化音声信号の計算でＤｕｒｂｉｎアルゴリズムを解く際に得られるＰＡＲＣＯＲ係数ｋと自己相関関数Ｒを用いて上式（５）を計算したものとして、ＬＰＣ係数の決定（ステップＳ９）、Ｇの決定（ステップＳ８）を繰り返し行う（例えば、５回）。この繰り返しにより、得られるパラメータの推定精度の向上が期待される。本実施例では、位相等化音声信号は、比較的簡単な音源から生成されると仮定できることから、解くべき問題が簡単になる。このことは、繰り返し計算に時間がかからず、さらには安定な解を容易に求めることができるという結果につながる。ここでのＬＰＣ分析の分析次数は、位相等化処理のための次数と異なるものを用いてもよい。またこの分析により基本周波数の影響は低減されるため、ラグ窓は用いなくてよい。
【００３８】
なお、音声区間以外でのＬＰＣ係数と白色雑音ゲインは、１５ｍｓの固定窓長、４ｍｓの固定フレームシフト長を用いて求める。これは本実施例のＬＰＣ分析法でＩ＝０とすることと等価である。
【００３９】
＜マルチパルス音源モデル生成部＞
マルチパルス音源モデル生成部１７は、音声区間内で、上記位相等化音声信号との聴覚重み付き誤差が最小となるような、パルスの振幅（パルスゲイン）とマルチパルス音源モデルのパラメータ（ＦＩＲフィルタ係数ｖｋ）を求める（ステップＳ１０）。ここで、ＦＩＲフィルタ（６タップ）の伝達特性は、特許文献１と同様に、次のように表わされる。
【００４０】
【数６】
2011150232.tif 000008
【００４１】
位相等化パルス音源の計算には、各ピッチマーク時刻位置を分析開始時点として、分析窓長は１基本周期として求める。本実施例では、分析にはピッチ同期分析を用いるが、合成には４ｍｓフレームシフトを用いるため、ピッチマーク時刻位置と固定長フレームの開始時点が異なることが問題となる。従って、本実施例では、各フレームにおけるパラメータは線形補間により求める。本実施例では、時間・周波数ともに滑らかなＬＰＣスペクトルが得られるため、上記計算により得られる音源モデルのパラメータも時間的に滑らかに変化すると期待される。
【００４２】
＜白色雑音ゲイン生成部＞
白色雑音ゲイン生成部１８は、第２ＬＰＣ分析部１６においてＬｅｖｉｎｓｏｎアルゴリズムを解く際に得られるＰＡＲＣＯＲ係数ｋと自己相関関数Ｒを用いて白色雑音ゲインを計算する（ステップＳ１１）。
【００４３】
＜音声合成部＞
音声合成部１９は、ＬＰＣ係数と音源信号を畳み込み演算することにより音声合成を行う（ステップＳ１３）。音源信号は、音声区間以外では白色雑音に白色雑音ゲインを乗じたものを用いる。音声区間では、基本周波数、パルスゲインおよびマルチパルス音源モデルから計算されるマルチパルス、あるいは基本周波数とパルスゲインから計算される単一パルス列を用いる（ステップＳ１２）。
【００４４】
［変形例］
原音声あるいは位相等化音声信号を0-500、500-1000、1000-2000、2000-3000、3000-4000、4000-5000、5000-6000、6000-7000、7000-8000 Ｈｚの帯域通過フィルタに通したそれぞれの信号の自己相関関数を計算し、これを有声強度として求めても良い。この計算には、上記と同様に、各ピッチマーク時刻位置を分析開始時点として、ピッチ同期分析を行う。音声合成の際には、有声強度に基づき、ある閾値より大きい帯域を有声帯域、小さい帯域を無声帯域として、有声帯域ではマルチパルスあるいは単一パルス列、無声帯域では白色雑音を混合した駆動音源を作成し、ＬＰＣ係数と畳み込めば良い。
【００４５】
また、音声分析により得られたパラメータを変換した後、音声を合成しても良い。例えば、基本周波数の値を半分あるいは２倍にする、ＬＰＣ分析により得られるフォルマント周波数を任意にシフトさせる、あるいは、時間軸を２倍あるいは半分にすることも可能である。
【００４６】
［実験例］
女声英語母国語話者が発声した「rise」の/i/のＬＰＣスペクトルを図５に示す。本実験では、位相等化処理のためのＬＰＣ分析次数は４０次、ＬＰＣスペクトルを得るための分析次数は２０次とした。音声のサンプリングレートは１６ｋＨｚである。図５の細線はラグ窓を用いた従来のＬＰＣ分析法、太線は本発明によるＬＰＣ分析法（提案法）により得られたものである。
【００４７】
従来法では声道スペクトルとして基本周波数を拾ってしまっているが、提案法は基本周波数を拾うことなく、第１フォルマント周波数（Ｆ１）を正確に抽出できていることが分かる。また、Ｆ１の改善に伴い、Ｆ２の振幅が回復していることが分かる。
【００４８】
図６は男声話者が発声した「腕前」のＬＰＣスペクトルで、（Ａ）はＴＡＮＤＥＭ窓なし（従来法）、（Ｂ）はＴＡＮＤＥＭ窓あり（提案法）である。位相等化処理およびＬＰＣスペクトルのためのＬＰＣ分析次数は５０次とした。（Ａ）は時間的に不連続なスペクトルを示しているが（つまり、縦じまが見られる）、（Ｂ）は時間的に連続的なスペクトルが得られていることが分かる。
【００４９】
図７は発声資料「腕前」の一部の波形例を示している。図７（Ａ）は、１６ｋＨｚでサンプリングした音声信号、図７（Ｂ）はＬＰＣ分析を行い、音声信号をＬＰＣ逆フィルタに通すことにより得られたＬＰＣ残差信号、図７（Ｃ）はＬＰＣ残差信号に基づく位相等化フィルタをＬＰＣ残差信号に施して得られた位相等化残差信号、図７（Ｄ）は位相等化フィルタを音声信号に施して得られた位相等化音声信号、図７（Ｅ）は合成された音声信号である。
【００５０】
図７（Ｂ）はＬＰＣ残差信号にも位相特性の影響が見られるが、位相等化処理を行った図７（Ｃ）は単一パルス列と白色雑音が混合したものと見なすことができる。さらに、図７（Ｄ）は図７（Ａ）と波形が異なるが、聴感上の差異はほとんど感じられないことを確認している。図７（Ｅ）は合成音声であるが、図７（Ｄ）とほぼ同じ波形をしており、提案法の有効性が示されている。また、提案法による合成音声と原音声の聴感上の違いはほとんどないことが確認された。
【００５１】
以上説明した音声分析合成装置及び音声分析合成方法はコンピュータと、コンピュータにインストールされたプログラムによって実現することができる。コンピュータはインストールされたプログラムを実行することにより音声分析合成装置として機能する。
【００５２】
なお、図１に示した音声分析合成装置１０における第２ＬＰＣ分析部はＬＰＣ分析装置単体として取り扱ってもよい。
【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７】
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【図６】
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