(57)【要約】【課題】言語的な先験的知識をＨＭＭの状態遷移トポロジーの設計を通してモデルに組み込むことで、藤崎モデルのパラメータを精度よく推定することができるようにする。【解決手段】フレーズ指令ｕp［ｋ］及びアクセント指令ｕa［ｋ］のペア＾ｏ[ｋ]からなる指令列＾ｏと、隠れマルコフモデルの各時刻ｋの状態のインデックスｓkからなる指令状態系列＾ｓと、隠れマルコフモデルの状態ｉ'，ｉ間の各々の遷移確率φi',iを含むパラメータ群θとを推定する。隠れマルコフモデルは、複数のテンプレートに対応する、状態の系列を表し、かつ、一定方向に状態が遷移する複数のＬｅｆｔ−ｔｏ−Ｒｉｇｈｔ  ＨＭＭであって、複数のＬｅｆｔ−ｔｏ−Ｒｉｇｈｔ  ＨＭＭの各々における始点の状態が特定状態に連結され、かつ、複数のＬｅｆｔ−ｔｏ−Ｒｉｇｈｔ  ＨＭＭの各々における終点の状態が特定状態に連結されている。【選択図】図３
2015041004.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声信号を入力として、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]からなる指令列＾ｏと、隠れマルコフモデルの各時刻ｋの、前記フレーズ指令及び前記アクセント指令のペアを示す状態のインデックスｓkからなる指令状態系列＾ｓと、前記隠れマルコフモデルの前記状態ｉ'，ｉ間の各々の遷移確率φi',iを含むパラメータ群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度合いを推定する有声無声区間推定部と、
前記指令列＾ｏの初期値、及び前記パラメータ群＾θ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列＾ｏ’または前記指令列＾ｏの初期値＾ｏ’に基づいて、時刻ｋ、状態ｔの組み合わせ（ｋ、ｔ）の各々について、前記観測基本周波数系列＾ｙ、前記指令列＾ｏ’、及び前記パラメータ群＾θ’が与えられたときの事後確率Ｐ（ｓk＝ｔ｜＾ｙ，＾ｏ’、＾θ’）を、Ｆｏｒｗａｒｄ−Ｂａｃｋｗａｒｄアルゴリズムを用いて計算する状態系列事後確率更新部と、
前回更新された前記指令列＾ｏ’または前記指令列＾ｏの初期値＾ｏ’、前記観測基本周波数系列＾ｙ、各時刻ｋにおける前記不確かさの度合い、及び時刻ｋ、状態ｔの組み合わせ（ｋ、ｔ）の各々の前記事後確率Ｐ（ｓk＝ｔ｜＾ｙ，＾ｏ’、＾θ’）に基づいて、前記指令列＾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、前記状態系列事後確率更新部による計算、及び前記モデルパラメータ更新部による更新を繰り返し行う収束判定部と、
前記モデルパラメータ更新部によって最終的に更新された指令列＾ｏに基づいて、Ｖｉｔｅｒｂｉアルゴリズムを用いて、前記状態系列＾ｓを算出する状態系列算出部と、
を含み、
前記隠れマルコフモデルは、複数のテンプレートに対応する、前記状態の系列を表し、かつ、一定方向に状態が遷移する複数のＬｅｆｔ−ｔｏ−Ｒｉｇｈｔ  ＨＭＭであって、前記複数のＬｅｆｔ−ｔｏ−Ｒｉｇｈｔ  ＨＭＭの各々における始点の状態が特定状態に連結され、かつ、前記複数のＬｅｆｔ−ｔｏ−Ｒｉｇｈｔ  ＨＭＭの各々における終点の状態が前記特定状態に連結され、
前記パラメータ群θは、前記複数のテンプレートｎの各々について、前記テンプレートｎにおける前記フレーズ指令に対応する状態の出力平均μp(n)、前記テンプレートｎにおける各アクセント指令ｍに対応する各状態の出力平均μa(n,m)を更に含む
基本周波数モデルパラメータ推定装置。
【請求項２】
前記モデルパラメータ更新部は、前回更新された前記指令列＾ｏ’または前記指令列＾ｏの初期値＾ｏ’、前記観測基本周波数系列＾ｙ、各時刻ｋにおける前記不確かさの度合い、及び時刻ｋ、状態ｔの組み合わせ（ｋ、ｔ）の各々の前記事後確率Ｐ（ｓk＝ｔ｜＾ｙ，＾ｏ’、＾θ’）に基づいて、前記観測基本周波数系列＾ｙが与えられたときの前記指令関数＾ｏ及び前記パラメータ群θの対数事後確率ｌｏｇＰ（＾ｏ，＾θ｜＾ｙ）を目的関数として、前記目的関数を増加させるように、前記指令関数＾ｏ、及び前記パラメータ群＾θ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】
音声信号を入力として、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]からなる指令列＾ｏと、隠れマルコフモデルの各時刻ｋの、前記フレーズ指令及び前記アクセント指令のペアを示す状態のインデックスｓkからなる指令状態系列＾ｓ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度合いを推定する有声無声区間推定部と、
前記指令列＾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列＾ｏ’または前記指令列＾ｏの初期値＾ｏ’と、前記隠れマルコフモデルの前記状態ｉ'，ｉ間の各々の遷移確率φi',iを含む予め求められたパラメータ群＾θ’とに基づいて、時刻ｋ、状態ｔの組み合わせ（ｋ、ｔ）の各々について、前記観測基本周波数系列＾ｙ、前記指令列＾ｏ’、及び前記パラメータ群＾θ’が与えられたときの事後確率Ｐ（ｓk＝ｔ｜＾ｙ，＾ｏ’、＾θ’）を、Ｆｏｒｗａｒｄ−Ｂａｃｋｗａｒｄアルゴリズムを用いて計算する状態系列事後確率更新部と、
前回更新された前記指令列＾ｏ’または前記指令列＾ｏの初期値＾ｏ’、前記観測基本周波数系列＾ｙ、各時刻ｋにおける前記不確かさの度合い、及び時刻ｋ、状態ｔの組み合わせ（ｋ、ｔ）の各々の前記事後確率Ｐ（ｓk＝ｔ｜＾ｙ，＾ｏ’、＾θ’）に基づいて、前記指令列＾ｏ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、前記状態系列事後確率更新部による計算、及び前記モデルパラメータ更新部による更新を繰り返し行う収束判定部と、
前記モデルパラメータ更新部によって最終的に更新された指令列＾ｏに基づいて、Ｖｉｔｅｒｂｉアルゴリズムを用いて、前記状態系列＾ｓを算出する状態系列算出部と、
を含み、
前記隠れマルコフモデルは、複数のテンプレートに対応する、前記状態の系列を表し、かつ、一定方向に状態が遷移する複数のＬｅｆｔ−ｔｏ−Ｒｉｇｈｔ  ＨＭＭであって、前記複数のＬｅｆｔ−ｔｏ−Ｒｉｇｈｔ  ＨＭＭの各々における始点の状態が特定状態に連結され、かつ、前記複数のＬｅｆｔ−ｔｏ−Ｒｉｇｈｔ  ＨＭＭの各々における終点の状態が前記特定状態に連結され、
前記パラメータ群＾θは、前記複数のテンプレートｎの各々について、前記テンプレートｎにおける前記フレーズ指令に対応する状態の出力平均μp(n)、前記テンプレートｎにおける各アクセント指令ｍに対応する各状態の出力平均μa(n,m)を更に含む
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、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]からなる指令列＾ｏと、隠れマルコフモデルの各時刻ｋの、前記フレーズ指令及び前記アクセント指令のペアを示す状態のインデックスｓkからなる指令状態系列＾ｓと、前記隠れマルコフモデルの前記状態ｉ'，ｉ間の各々の遷移確率φi',iを含むパラメータ群＾θとを推定する基本周波数モデルパラメータ推定方法であって、
基本周波数抽出部によって、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によって、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度合いを推定し、
初期値設定部によって、前記指令列＾ｏの初期値、及び前記パラメータ群＾θの初期値を設定し、
状態系列事後確率更新部によって、前回更新された前記指令列＾ｏ’または前記指令列＾ｏの初期値＾ｏ’に基づいて、時刻ｋ、状態ｔの組み合わせ（ｋ、ｔ）の各々について、前記観測基本周波数系列＾ｙ、前記指令列＾ｏ’、及び前記パラメータ群＾θ’が与えられたときの事後確率Ｐ（ｓk＝ｔ｜＾ｙ，＾ｏ’、＾θ’）を、Ｆｏｒｗａｒｄ−Ｂａｃｋｗａｒｄアルゴリズムを用いて計算し、
モデルパラメータ更新部によって、前回更新された前記指令列＾ｏ’または前記指令列＾ｏの初期値＾ｏ’、前記観測基本周波数系列＾ｙ、各時刻ｋにおける前記不確かさの度合い、及び時刻ｋ、状態ｔの組み合わせ（ｋ、ｔ）の各々の前記事後確率Ｐ（ｓk＝ｔ｜＾ｙ，＾ｏ’、＾θ’）に基づいて、前記指令列＾ｏ、及び前記パラメータ群＾θを更新し、
収束判定部によって、予め定められた収束条件を満たすまで、前記状態系列事後確率更新部による計算、及び前記モデルパラメータ更新部による更新を繰り返し行い、
状態系列算出部によって、前記モデルパラメータ更新部によって最終的に更新された指令列＾ｏに基づいて、Ｖｉｔｅｒｂｉアルゴリズムを用いて、前記状態系列＾ｓを算出すること
を含み、
前記隠れマルコフモデルは、複数のテンプレートに対応する、前記状態の系列を表し、かつ、一定方向に状態が遷移する複数のＬｅｆｔ−ｔｏ−Ｒｉｇｈｔ  ＨＭＭであって、前記複数のＬｅｆｔ−ｔｏ−Ｒｉｇｈｔ  ＨＭＭの各々における始点の状態が特定状態に連結され、かつ、前記複数のＬｅｆｔ−ｔｏ−Ｒｉｇｈｔ  ＨＭＭの各々における終点の状態が前記特定状態に連結され、
前記パラメータ群＾θは、前記複数のテンプレートｎの各々について、前記テンプレートｎにおける前記フレーズ指令に対応する状態の出力平均μp(n)、前記テンプレートｎにおける各アクセント指令ｍに対応する各状態の出力平均μa(n,m)を更に含む
基本周波数モデルパラメータ推定方法。
【請求項５】
音声信号を入力として、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]からなる指令列＾ｏと、隠れマルコフモデルの各時刻ｋの、前記フレーズ指令及び前記アクセント指令のペアを示す状態のインデックスｓkからなる指令状態系列＾ｓと、を推定する基本周波数モデルパラメータ推定方法であって、
基本周波数抽出部によって、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によって、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度合いを推定し、
初期値設定部によって、前記指令列＾ｏの初期値を設定し、
状態系列事後確率更新部によって、前回更新された前記指令列＾ｏ’または前記指令列＾ｏの初期値＾ｏ’と、前記隠れマルコフモデルの前記状態ｉ'，ｉ間の各々の遷移確率φi',iを含む予め求められたパラメータ群＾θ’とに基づいて、時刻ｋ、状態ｔの組み合わせ（ｋ、ｔ）の各々について、前記観測基本周波数系列＾ｙ、前記指令列＾ｏ’、及び前記パラメータ群＾θ’が与えられたときの事後確率Ｐ（ｓk＝ｔ｜＾ｙ，＾ｏ’、＾θ’）を、Ｆｏｒｗａｒｄ−Ｂａｃｋｗａｒｄアルゴリズムを用いて計算し、
モデルパラメータ更新部によって、前回更新された前記指令列＾ｏ’または前記指令列＾ｏの初期値＾ｏ’、前記観測基本周波数系列＾ｙ、各時刻ｋにおける前記不確かさの度合い、及び時刻ｋ、状態ｔの組み合わせ（ｋ、ｔ）の各々の前記事後確率Ｐ（ｓk＝ｔ｜＾ｙ，＾ｏ’、＾θ’）に基づいて、前記指令列＾ｏを更新し、
収束判定部によって、予め定められた収束条件を満たすまで、前記状態系列事後確率更新部による計算、及び前記モデルパラメータ更新部による更新を繰り返し行い、
状態系列算出部によって、前記モデルパラメータ更新部によって最終的に更新された指令列＾ｏに基づいて、Ｖｉｔｅｒｂｉアルゴリズムを用いて、前記状態系列＾ｓを算出することを含み、
前記隠れマルコフモデルは、複数のテンプレートに対応する、前記状態の系列を表し、かつ、一定方向に状態が遷移する複数のＬｅｆｔ−ｔｏ−Ｒｉｇｈｔ  ＨＭＭであって、前記複数のＬｅｆｔ−ｔｏ−Ｒｉｇｈｔ  ＨＭＭの各々における始点の状態が特定状態に連結され、かつ、前記複数のＬｅｆｔ−ｔｏ−Ｒｉｇｈｔ  ＨＭＭの各々における終点の状態が前記特定状態に連結され、
前記パラメータ群＾θは、前記複数のテンプレートｎの各々について、前記テンプレートｎにおける前記フレーズ指令に対応する状態の出力平均μp(n)、前記テンプレートｎにおける各アクセント指令ｍに対応する各状態の出力平均μa(n,m)を更に含む
基本周波数モデルパラメータ推定方法。
【請求項６】
請求項１又は２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。
【請求項７】
請求項３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、藤崎モデルと称する）が提案されている。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推定することは非常に重要な問題である（非特許文献１参照）。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軌跡の確率的生成過程（非特許文献２参照）をモデル化し、藤崎モデルのパラメータ推定問題をＥＭアルゴリズムに基づく最尤推定問題に帰着させることに成功し、効果的なパラメータ推定アルゴリズムの開発を行ってきた。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】成澤修一、峯松信明、広瀬啓吉、藤崎博也、“音声の基本周波数パターン生成過程モデルのパラメータ自動抽出法、”情報処理学会論文誌、ｖｏｌ．  ４３、  ｎｏ．７、ｐｐ．２１５５−２１６８、  ２００２．
【非特許文献２】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】
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が、これまでの状態遷移トポロジーのもとでは藤崎モデルにおける制約を満たす範囲のいかなる指令列も生成し得て、言語学的に必ずしも妥当でない指令列を生成することを許容していた。
【０００７】
もし指令列のとりうる範囲を言語学的な制約に基づいて適切に制限できれば、提案モデルを用いて効果的に藤崎モデルパラメータの推定を行えるようになるはずである。
【０００８】
本発明は、上記の事情を鑑みてなされたもので、言語的な先験的知識をＨＭＭの状態遷移トポロジーの設計を通してモデルに組み込むことで、藤崎モデルのパラメータを精度よく推定することができる基本周波数モデルパラメータ装置、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】
【０００９】
上記の目的を達成するために第１の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、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]からなる指令列＾ｏと、隠れマルコフモデルの各時刻ｋの、前記フレーズ指令及び前記アクセント指令のペアを示す状態のインデックスｓkからなる指令状態系列＾ｓと、前記隠れマルコフモデルの前記状態ｉ'，ｉ間の各々の遷移確率φi',iを含むパラメータ群＾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度合いを推定する有声無声区間推定部と、前記指令列＾ｏの初期値、及び前記パラメータ群＾θ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列＾ｏ’または前記指令列＾ｏの初期値＾ｏ’に基づいて、時刻ｋ、状態ｔの組み合わせ（ｋ、ｔ）の各々について、前記観測基本周波数系列＾ｙ、前記指令列＾ｏ’、及び前記パラメータ群＾θ’が与えられたときの事後確率Ｐ（ｓk＝ｔ｜＾ｙ，＾ｏ’、＾θ’）を、Ｆｏｒｗａｒｄ−Ｂａｃｋｗａｒｄアルゴリズムを用いて計算する状態系列事後確率更新部と、前回更新された前記指令列＾ｏ’または前記指令列＾ｏの初期値＾ｏ’、前記観測基本周波数系列＾ｙ、各時刻ｋにおける前記不確かさの度合い、及び時刻ｋ、状態ｔの組み合わせ（ｋ、ｔ）の各々の前記事後確率Ｐ（ｓk＝ｔ｜＾ｙ，＾ｏ’、＾θ’）に基づいて、前記指令列＾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、前記状態系列事後確率更新部による計算、及び前記モデルパラメータ更新部による更新を繰り返し行う収束判定部と、前記モデルパラメータ更新部によって最終的に更新された指令列＾ｏに基づいて、Ｖｉｔｅｒｂｉアルゴリズムを用いて、前記状態系列＾ｓを算出する状態系列算出部と、を含み、前記隠れマルコフモデルは、複数のテンプレートに対応する、前記状態の系列を表し、かつ、一定方向に状態が遷移する複数のＬｅｆｔ−ｔｏ−Ｒｉｇｈｔ  ＨＭＭであって、前記複数のＬｅｆｔ−ｔｏ−Ｒｉｇｈｔ  ＨＭＭの各々における始点の状態が特定状態に連結され、かつ、前記複数のＬｅｆｔ−ｔｏ−Ｒｉｇｈｔ  ＨＭＭの各々における終点の状態が前記特定状態に連結され、前記パラメータ群＾θは、前記複数のテンプレートｎの各々について、前記テンプレートｎにおける前記フレーズ指令に対応する状態の出力平均μp(n)、前記テンプレートｎにおける各アクセント指令ｍに対応する各状態の出力平均μa(n,m)を更に含む。
【００１０】
第２の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、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]からなる指令列＾ｏと、隠れマルコフモデルの各時刻ｋの、前記フレーズ指令及び前記アクセント指令のペアを示す状態のインデックスｓkからなる指令状態系列＾ｓと、前記隠れマルコフモデルの前記状態ｉ'，ｉ間の各々の遷移確率φi',iを含むパラメータ群＾θとを推定する基本周波数モデルパラメータ推定方法であって、基本周波数抽出部によって、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によって、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度合いを推定し、初期値設定部によって、前記指令列＾ｏの初期値、及び前記パラメータ群＾θの初期値を設定し、状態系列事後確率更新部によって、前回更新された前記指令列＾ｏ’または前記指令列＾ｏの初期値＾ｏ’に基づいて、時刻ｋ、状態ｔの組み合わせ（ｋ、ｔ）の各々について、前記観測基本周波数系列＾ｙ、前記指令列＾ｏ’、及び前記パラメータ群＾θ’が与えられたときの事後確率Ｐ（ｓk＝ｔ｜＾ｙ，＾ｏ’、＾θ’）を、Ｆｏｒｗａｒｄ−Ｂａｃｋｗａｒｄアルゴリズムを用いて計算し、モデルパラメータ更新部によって、前回更新された前記指令列＾ｏ’または前記指令列＾ｏの初期値＾ｏ’、前記観測基本周波数系列＾ｙ、各時刻ｋにおける前記不確かさの度合い、及び時刻ｋ、状態ｔの組み合わせ（ｋ、ｔ）の各々の前記事後確率Ｐ（ｓk＝ｔ｜＾ｙ，＾ｏ’、＾θ’）に基づいて、前記指令列＾ｏ、及び前記パラメータ群＾θを更新し、収束判定部によって、予め定められた収束条件を満たすまで、前記状態系列事後確率更新部による計算、及び前記モデルパラメータ更新部による更新を繰り返し行い、状態系列算出部によって、前記モデルパラメータ更新部によって最終的に更新された指令列＾ｏに基づいて、Ｖｉｔｅｒｂｉアルゴリズムを用いて、前記状態系列＾ｓを算出することを含み、前記隠れマルコフモデルは、複数のテンプレートに対応する、前記状態の系列を表し、かつ、一定方向に状態が遷移する複数のＬｅｆｔ−ｔｏ−Ｒｉｇｈｔ  ＨＭＭであって、前記複数のＬｅｆｔ−ｔｏ−Ｒｉｇｈｔ  ＨＭＭの各々における始点の状態が特定状態に連結され、かつ、前記複数のＬｅｆｔ−ｔｏ−Ｒｉｇｈｔ  ＨＭＭの各々における終点の状態が前記特定状態に連結され、前記パラメータ群＾θは、前記複数のテンプレートｎの各々について、前記テンプレートｎにおける前記フレーズ指令に対応する状態の出力平均μp(n)、前記テンプレートｎにおける各アクセント指令ｍに対応する各状態の出力平均μa(n,m)を更に含む。
【００１１】
第３の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、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]からなる指令列＾ｏと、隠れマルコフモデルの各時刻ｋの、前記フレーズ指令及び前記アクセント指令のペアを示す状態のインデックスｓkからなる指令状態系列＾ｓ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度合いを推定する有声無声区間推定部と、前記指令列＾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列＾ｏ’または前記指令列＾ｏの初期値＾ｏ’と、前記隠れマルコフモデルの前記状態ｉ'，ｉ間の各々の遷移確率φi',iを含む予め求められたパラメータ群＾θ’とに基づいて、時刻ｋ、状態ｔの組み合わせ（ｋ、ｔ）の各々について、前記観測基本周波数系列＾ｙ、前記指令列＾ｏ’、及び前記パラメータ群＾θ’が与えられたときの事後確率Ｐ（ｓk＝ｔ｜＾ｙ，＾ｏ’、＾θ’）を、Ｆｏｒｗａｒｄ−Ｂａｃｋｗａｒｄアルゴリズムを用いて計算する状態系列事後確率更新部と、前回更新された前記指令列＾ｏ’または前記指令列＾ｏの初期値＾ｏ’、前記観測基本周波数系列＾ｙ、各時刻ｋにおける前記不確かさの度合い、及び時刻ｋ、状態ｔの組み合わせ（ｋ、ｔ）の各々の前記事後確率Ｐ（ｓk＝ｔ｜＾ｙ，＾ｏ’、＾θ’）に基づいて、前記指令列＾ｏ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、前記状態系列事後確率更新部による計算、及び前記モデルパラメータ更新部による更新を繰り返し行う収束判定部と、前記モデルパラメータ更新部によって最終的に更新された指令列＾ｏに基づいて、Ｖｉｔｅｒｂｉアルゴリズムを用いて、前記状態系列＾ｓを算出する状態系列算出部と、を含み、前記隠れマルコフモデルは、複数のテンプレートに対応する、前記状態の系列を表し、かつ、一定方向に状態が遷移する複数のＬｅｆｔ−ｔｏ−Ｒｉｇｈｔ  ＨＭＭであって、前記複数のＬｅｆｔ−ｔｏ−Ｒｉｇｈｔ  ＨＭＭの各々における始点の状態が特定状態に連結され、かつ、前記複数のＬｅｆｔ−ｔｏ−Ｒｉｇｈｔ  ＨＭＭの各々における終点の状態が前記特定状態に連結され、前記パラメータ群＾θは、前記複数のテンプレートｎの各々について、前記テンプレートｎにおける前記フレーズ指令に対応する状態の出力平均μp(n)、前記テンプレートｎにおける各アクセント指令ｍに対応する各状態の出力平均μa(n,m)を更に含む。
【００１２】
第４の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、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]からなる指令列＾ｏと、隠れマルコフモデルの各時刻ｋの、前記フレーズ指令及び前記アクセント指令のペアを示す状態のインデックスｓkからなる指令状態系列＾ｓと、を推定する基本周波数モデルパラメータ推定方法であって、基本周波数抽出部によって、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によって、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度合いを推定し、初期値設定部によって、前記指令列＾ｏの初期値を設定し、状態系列事後確率更新部によって、前回更新された前記指令列＾ｏ’または前記指令列＾ｏの初期値＾ｏ’と、前記隠れマルコフモデルの前記状態ｉ'，ｉ間の各々の遷移確率φi',iを含む予め求められたパラメータ群＾θ’とに基づいて、時刻ｋ、状態ｔの組み合わせ（ｋ、ｔ）の各々について、前記観測基本周波数系列＾ｙ、前記指令列＾ｏ’、及び前記パラメータ群＾θ’が与えられたときの事後確率Ｐ（ｓk＝ｔ｜＾ｙ，＾ｏ’、＾θ’）を、Ｆｏｒｗａｒｄ−Ｂａｃｋｗａｒｄアルゴリズムを用いて計算し、モデルパラメータ更新部によって、前回更新された前記指令列＾ｏ’または前記指令列＾ｏの初期値＾ｏ’、前記観測基本周波数系列＾ｙ、各時刻ｋにおける前記不確かさの度合い、及び時刻ｋ、状態ｔの組み合わせ（ｋ、ｔ）の各々の前記事後確率Ｐ（ｓk＝ｔ｜＾ｙ，＾ｏ’、＾θ’）に基づいて、前記指令列＾ｏを更新し、収束判定部によって、予め定められた収束条件を満たすまで、前記状態系列事後確率更新部による計算、及び前記モデルパラメータ更新部による更新を繰り返し行い、状態系列算出部によって、前記モデルパラメータ更新部によって最終的に更新された指令列＾ｏに基づいて、Ｖｉｔｅｒｂｉアルゴリズムを用いて、前記状態系列＾ｓを算出することを含み、前記隠れマルコフモデルは、複数のテンプレートに対応する、前記状態の系列を表し、かつ、一定方向に状態が遷移する複数のＬｅｆｔ−ｔｏ−Ｒｉｇｈｔ  ＨＭＭであって、前記複数のＬｅｆｔ−ｔｏ−Ｒｉｇｈｔ  ＨＭＭの各々における始点の状態が特定状態に連結され、かつ、前記複数のＬｅｆｔ−ｔｏ−Ｒｉｇｈｔ  ＨＭＭの各々における終点の状態が前記特定状態に連結され、前記パラメータ群＾θは、前記複数のテンプレートｎの各々について、前記テンプレートｎにおける前記フレーズ指令に対応する状態の出力平均μp(n)、前記テンプレートｎにおける各アクセント指令ｍに対応する各状態の出力平均μa(n,m)を更に含む。
【００１３】
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】
【００１４】
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、複数のテンプレートに対応する、状態の系列を表す複数のＬｅｆｔ−ｔｏ−Ｒｉｇｈｔ  ＨＭＭである隠れマルコフモデルを用いて、指令列＾ｏ、指令状態系列＾ｓ、及びパラメータ群＾θを推定することにより、言語的な先験的知識をＨＭＭの状態遷移トポロジーの設計を通してモデルに組み込むことで、藤崎モデルのパラメータを精度よく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】
【００１５】
【図１】藤崎モデルを説明するための図である。
【図２】従来法におけるＨＭＭを説明するための図である。
【図３】本発明の実施の形態におけるＨＭＭを説明するための図である。
【図４】状態の分割を説明するための図である。
【図５】本発明の第１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６】本発明の第１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７】本発明の第２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８】本発明の第２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９】実験結果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
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。
【００１７】
＜発明の概要＞
まず、本発明の概要について説明する。
【００１８】
通常の発話では、イントネーション型の種類は限られている。日本語の場合、ピッチアクセントは、高いと低いの２値で表され、１アクセント句に含まれるモーラ数には限りがあるためである。例えば、「あらゆる現実を」と「明日は輪講だ」のアクセントパターンは同一であるため、イントネーションはほとんど同一となる。このことは、藤崎モデルの指令列ペアが、有限種類のテンプレートをつなぎ合わせて表現できる可能性があることを示唆する。そこで、指令列のテンプレートに対応する有限種類のＬｅｆｔ−ｔｏ−Ｒｉｇｈｔ  ＨＭＭを考え、テンプレート間を遷移可能なＨＭＭにより、上述のようなテンプレートベースの指令列の生成モデルを立てた点が本発明のポイントである。具体的には以下の（１）〜（３）により実現する。
【００１９】
（１）フレーズ・アクセント指令列とベース成分が決まった時に対数基本周波数軌跡が生成される確率と、フレーズ・アクセント指令列（ＨＭＭの出力系列）が生成される確率との積を規準とし、この規準を大きくするように、ＨＭＭの状態遷移確率と、ＨＭＭの出力系列と、ＨＭＭの状態系列の事後確率と、出力分布パラメータを更新する。
【００２０】
（２）上記（１）において、ＨＭＭを、フレーズ・アクセント指令列毎のＬｅｆｔ−ｔｏ−Ｒｉｇｈｔ  ＨＭＭの始点の各々を特定状態に連結し、さらに終点の各々を当該特定状態に連結したものとする。
【００２１】
（３）上記（２）のモデルを用い、ＨＭＭの状態遷移確率と、出力分布パラメータを固定したもとで、ＨＭＭの出力系列とＨＭＭの状態系列を推定することでフレーズ・アクセント指令列を得る。
【００２２】
＜F0軌跡の確率モデル化＞
次に、F0軌跡の確率モデル化について説明する。
【００２３】
藤崎モデルでは、対数Ｆ０軌跡ｙ（ｔ）が以下のように３つの成分の和で表されると仮定する（図１参照）。
【００２４】
【数１】
2015041004.tif 000003
【００２５】
ここで、ｔは時間、ｘｐ（ｔ）はフレーズ成分、ｘａ（ｔ）はアクセント成分、ｘｂはベースライン成分と呼ばれる、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であると仮定される。
【００２６】
【数２】
2015041004.tif 000004
【００２７】
ここでｕｐ（ｔ）はフレーズ指令と呼ばれるデルタ列であり、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。
【００２８】
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２参照）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。発明者らは、これらの制約を満たすような指令列をうまく確率モデルの形として記述するために、フレーズ指令ｕｐ［ｋ］、アクセント指令ｕａ［ｋ］のペア＾ｏ［ｋ］＝（ｕｐ［ｋ］、ｕａ［ｋ］）Ｔを、ＨＭＭの出力として表現するモデルを考案した。各状態の出力分布を正規分布とした場合、出力系列｛＾ｏ［ｋ］｝Ｋｋ＝１は、
【００２９】
【数３】
2015041004.tif 000005
【００３０】
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μ［ｋ］＝（μｐ［ｋ］，μａ［ｋ］）Ｔ＝＾ｃｓｋと分散＾Σ［ｋ］＝＾Υｓｋ＝ｄｉａｇ（ｖｐ，ｋ，ｖａ，ｋ）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。なお、行列又はベクトルを示す記号については、「＾」を付すこととする。以上のＨＭＭの構成は以下となる。
【００３１】
【数４】
2015041004.tif 000006
【００３２】
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
【００３３】
【数５】
2015041004.tif 000007
【００３４】
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
【００３５】
【数６】
2015041004.tif 000008
【００３６】
となる。ｘｂはベースライン成分を表す。
【００３７】
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多い。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軌跡ｙ［ｋ］を、上述のＦ０軌跡モデルｘ［ｋ］とノイズｘｎ［ｋ］〜Ｎ（０，ｖ２ｎ［ｋ］）との和として表すことで、観測Ｆ０系列の不確実性を分散ｖ２ｎ［ｋ］の設定を通して組み込むことができる。よって、観測Ｆ０系列ｙ［ｋ］は
【００３８】
【数７】
2015041004.tif 000009
【００３９】
と表される。ここで、ｘｎ［ｋ］を周辺化すると、^ｏ＝｛^ｏ［ｋ］｝Ｋｋ＝１が与えられたもとでの^ｙ＝｛ｙ［ｋ］｝Ｋｋ＝１の条件つき確率密度関数Ｐ（^ｙ｜^ｏ）は
【００４０】
【数８】
2015041004.tif 000010
【００４１】
となる。式（６）より、状態系列^ｓ＝｛ｓｋ｝Ｋｋ＝１が与えられたもとでの｛^ｏ［ｋ］｝Ｋｋ＝１の条件つき確率密度関数Ｐ（^ｏ｜^ｓ，^θ）はＰ（^ｏ｜^ｓ，^θ）＝ΠＫｋ＝１Ｎ（^ｏ［ｋ］；ｃｓｋ［ｋ］，^Υｓｋ）で与えられる。ここで、^θは出力分布の平均と分散の系列を表す。状態系列^ｓの確率分布Ｐ（^ｓ）はＨＭＭにおけるマルコフ性の仮定より、遷移確率の積Ｐ（^ｓ）＝φｓ１ΠＫｋ＝２φｓｋ，ｓｋ−１で与えられる。
【００４２】
また、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。状態ｒ０においてμｐ［ｋ］とμａ［ｋ］はゼロである。状態ｐ１においてμｐ［ｋ］は非負値Ａｐ［ｋ］をとることができ、μａ［ｋ］はゼロである。状態ｐ１において自己遷移は禁止される。状態ｒ１においてμｐ［ｋ］とμａ［ｋ］はまたゼロのみに制限される。この状態はμｐ［ｋ］がパルス列になることを保証するものである。状態ｒ０は状態ａ１，．．．，ａＮ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Ａ（ｎ）ａをとることができるが、μｐ［ｋ］はゼロに制限される。直接ａｎからａｎ'へを通らずにｒ１遷移することは禁止される。これはμａ［ｋ］が矩形パルス列であることを保証するためのものである。
【００４３】
＜フレーズ・アクセント指令の語彙モデル＞
以上のモデルにおいて重要なアイデアは、藤崎モデルの制約がＨＭＭの状態遷移トポロジーで表現される点にあるが、これまでの状態遷移トポロジーのもとでは藤崎モデルにおける制約を満たす範囲のいかなる指令列も生成し得て、言語学的に必ずしも妥当でない指令列を生成することを許容していた。もし指令列のとりうる範囲を言語学的な先験知識に基づいて適切に制限できれば、提案モデルを用いて効果的に藤崎モデルパラメータの推定を行えるようになるはずである。以上より、言語的な先験的知識をＨＭＭの状態遷移トポロジーの設計を通してモデルに組み込もうというのが本発明のアイデアの要点である。
【００４４】
通常の発話では、イントネーション型の種類は限られている。日本語の場合、ピッチアクセントは高いと低いの２値で表され、１アクセント句に含まれるモーラ数には限りがあるためである。例えば、「あらゆる現実を」と「明日は輪講だ」のアクセントパターンは同一であるため、イントネーションはほとんど同一である。このことは、藤崎モデルの指令列ペアが、有限種類のテンプレートをつなぎ合わせて表現できる可能性があることを示唆する。そこでまず指令列のテンプレートに対応する有限種類のＬｅｆｔ−ｔｏ−Ｒｉｇｈｔ  ＨＭＭを考え、テンプレート間を遷移可能なＨＭＭを考えることにより、上述のようなテンプレートベースの指令列の生成モデルを立てることができそうである。ピッチパターンテンプレートの語彙モデルに基づくフレーズ・アクセント指令列の状態遷移トポロジーは、例えば図３のようなＨＭＭで表すことができる。このＨＭＭをフレーズ・アクセント指令列の語彙モデルと呼ぶこととする。ここで、各テンプレートの時間伸縮をどれだけ許容するかを柔軟に扱えるようにする目的で、図４に示すように各状態（ただしｐ１，ｐ２，．．．を除く）を、同一な出力分布を有するよう拘束された小状態に分割することとした。これにより、各状態での停留時間を個別にパラメトライズすることが可能である。
【００４５】
上記図４では、状態ａ１，１を４つの小状態ａ１，１，０，ａ１，１，１，ａ１，１，２，ａ１，１，３へ分割した場合について示す。遷移確率φａ１，１，０，ａ１，１，１は状態ａ１，１が４回持続する確率に対応する。
【００４６】
＜最適化アルゴリズム＞
次に、観測Ｆ０系列＾ｙが与えられたもとで、モデルパラメータ＾θと＾ｏの事後確率Ｐ（＾ｏ，＾θ｜＾ｙ）の局所最適解を求める反復アルゴリズムを、ＥＭアルゴリズムと補助関数法に基づいて導出する。状態系列＾ｓを隠れ変数とし、事後確率Ｐ（＾ｏ，＾θ｜＾ｙ）がＰ（＾ｏ，＾θ，＾ｓ｜＾ｙ）∝Ｐ（＾ｙ｜＾ｏ）Ｐ（＾ｏ｜＾ｓ，＾θ）Ｐ（＾ｓ）を＾ｓについて周辺化することで得られる点に注意すると、Ｑ関数Ｑ（＾ｏ，＾θ，＾ｏ’，＾θ’）は
【００４７】
【数９】
2015041004.tif 000011
【００４８】
と置ける。ここで、c＝は定数項を除いて等しいことを表す。よって、Ｐ（＾ｓ｜＾ｙ，＾ｏ’，＾θ’）をＦｏｒｗａｒｄ−Ｂａｃｋｗａｒｄアルゴリズムにより計算するステップ、＾ｏと＾θについてＱ（＾ｏ，＾θ，＾ｏ’，＾θ’）を増加させるステップとを繰り返すことで、Ｐ（＾ｏ，＾θ｜＾ｙ）が局所最大となる解を得ることができる。＾ｏは藤崎モデルの指令関数のペアであるため、Ｑ（＾ｏ，＾θ，＾ｏ’，＾θ’）を増加させるステップにおいては、ｏの非負制約を考慮する必要がある。＾ｏの非負制約を満たしながらＱ（＾ｏ，＾θ，＾ｏ’，＾θ’）を増加させるような更新則は、上記の非特許文献２と同様の考え方により導くことができる。上記の非特許文献２より、Ｑ（＾ｏ，＾θ，＾ｏ’，＾θ’）の下界が、Ｊｅｎｓｅｎの不等式
【００４９】
【数１０】
2015041004.tif 000012
【００５０】
を用いて設計することができる。ここで、Ｇｂ［ｋ］＝δ［ｋ］（クロネッカーのデルタ）である。また、λｉ，ｋ，ｌは、０＜λｉ，ｋ，ｌ＜１，ΣｉΣｌλｉ，ｋ，ｌ＝１を満たす任意の変数である。以上をまとめるとＱ関数の下界は、
【００５１】
【数１１】
2015041004.tif 000013
【００５２】
と表される。この下界関数をλｉ，ｋ，ｌ≧０に関して最大化するステップと、ｏに関して最大化するステップとを交互に繰り返せばＱ（＾ｏ，＾θ，＾ｏ’，＾θ’）を増加させることができる。いずれのステップの更新則も解析的に求めることができ、それぞれ
【００５３】
【数１２】
2015041004.tif 000014
【００５４】
で表される。以上の更新においてアルゴリズムを安定して動作させるために、Ｑ（＾ｏ，＾θ，＾ｏ’，＾θ’）の代わりに、ｕｐ［ｋ］とｕａ［ｋ］に対するスパース正則化項Λを加えた関数Ｑ（＾ｏ，＾θ，＾ｏ’，＾θ’）＋Λを、最適化の対象とすることができる。ここで、
【００５５】
【数１３】
2015041004.tif 000015
【００５６】
である。この正則化項を加えた更新則は不等式
【００５７】
【数１４】
2015041004.tif 000016
【００５８】
が成り立つことを利用して設計することができる。ここで、ｗｋ，ｄｋ，ｍｋは補助変数である。式（２２）、（２３）の等号成立条件は
【００５９】
【数１５】
2015041004.tif 000017
【００６０】
である。よって、不等式
【００６１】
【数１６】
2015041004.tif 000018
【００６２】
の右辺はＱ（＾ｏ，＾θ，＾ｏ’，＾θ’）＋Λの下限関数となる。Ｑ’’（＾ｏ，＾θ，＾ｏ’，＾θ’）をｕｉ［ｌ］で微分すると、
【００６３】
【数１７】
2015041004.tif 000019
【００６４】
となる。よって更新則は、この下限関数をλｉ，ｋ，ｌ≧０，ｄｋ，ｍｋに関して最大化するステップと、＾ｏに関して最大化するステップと、を交互に実行することでＱ（＾ｏ，＾θ，＾ｏ’，＾θ’）＋Λを増加させることができる。更新式はそれぞれ
【００６５】
【数１８】
2015041004.tif 000020
【００６６】
である。
【００６７】
以上の反復が収束したあと、続けて＾θを更新する。更新式は解析的に求めることができ、
【００６８】
【数１９】
2015041004.tif 000021
【００６９】
と書ける。これらの更新値を改めてｏ’とθ’に代入して次の反復に進む。また、遷移確率の更新については、後述する。
【００７０】
以上の反復アルゴリズムが収束した後、Ｖｉｔｅｒｂｉアルゴリズムにより求まる最適な＾ｓを指令列推定とする。
【００７１】
＜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。
【００７２】
本発明の第１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。
【００７３】
図５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、状態系列事後確率更新部５と、モデルパラメータ更新部６と、収束判定部７と、状態系列算出部８と、出力部９とを備えている。
【００７４】
記憶部１は、観測された音声信号の時系列データを記憶する。また、記憶部１は、言語的な先験的知識に基づいて状態遷移トポロジーが予め設計されたＨＭＭの各状態を表すデータを記憶する。上記のＨＭＭは、複数のテンプレートに対する複数のＬｅｆｔ−ｔｏ−Ｒｉｇｈｔ  ＨＭＭを含み、テンプレート間を遷移可能なＨＭＭである。
【００７５】
基本周波数系列抽出部２は、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＾ｙ＝｛Ｆ0［ｋ］｝（ｋ＝１,…,Ｋ）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３（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。
【００７６】
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。有声区間では不確かさの程度を大きく推定し（例えば、vn2[k]=1015）、無声区間では不確かさの程度を小さく推定する（例えば、vn2[k]=0.12）。
【００７７】
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、EMアルゴリズムの反復回数M、α、β、vp2[k]、va2[k]、vb2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。
【００７８】
また、初期値設定部４は、上記非特許文献１に記載の藤崎モデルのパラメータ推定法を用いて、＾o［ｋ］＝（ｕｐ［ｋ］，ｕａ［ｋ］）Tの初期値、ubの初期値を設定する。
【００７９】
また、初期値設定部４は、μｐ（ｎ），μａ（ｎ、ｍ）の初期値を、それぞれ初期値として設定されたｕｐ［ｋ］，ｕａ［ｋ］の最大値の０．５倍から１倍までの一様乱数から出力された変数によって与える。また、言語的な先験的知識に基づいて状態遷移トポロジーが予め設計されたＨＭＭの状態のうち、i∈r0であるような各状態ｉの初期確率φiを、iに関する一様分布として与える。その他の状態ｉについては初期確率φiが0に初期化される。また、ＨＭＭの状態遷移トポロジーに基づいて、状態i′から状態iへ遷移不可能な場合、遷移確率φi′,iを０にセットし、可能な状態遷移の遷移確率φi′,iに、iに関する一様分布で初期値を与える。
【００８０】
本実施の形態では、上記のQ関数にもとづき、藤崎モデルパラメータ＾oとθの局所最適解は、状態系列事後確率更新部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。
【００８１】
状態系列事後確率更新部５は、指令状態系列（潜在変数）の事後確率P(＾s|＾y,＾o′,θ′)を計算するステップであり、EMアルゴリズムではこれをEステップと呼ぶ。Forward-Backwardアルゴリズムを用いれば各k,tに対してP(sk=t|＾y,＾o′,θ′)を効率的に求めることができる。具体的には、
【００８２】
【数２０】
2015041004.tif 000022
【００８３】
と変形すると、各P(sk=t|{y[l],＾o′[l],＾θ′[l]}l=1l=k)は、
【００８４】
【数２１】
2015041004.tif 000023
【００８５】
という漸化式を順次（k=1,2,...,K）解くことによって計算でき、各P({＾y[l],＾o′[l],＾θ′[l]}l=k+1l=K|sk=t)は、
【００８６】
【数２２】
2015041004.tif 000024
【００８７】
という漸化式を順次（k=K,K-1,...,1）解くことによって計算できる。
【００８８】
このように、状態系列事後確率更新部５は、時刻ｋ、状態ｔの全ての組み合わせ（k,t）の各々に対して、Forward-Backwardアルゴリズムを用いて、前回更新された指令列＾o′又は初期値＾o′に基づいて、事後確率P(sk=t|＾y,＾o′,＾θ′)を算出することにより、観測基本周波数系列＾ｙ、指令列＾ｏ’、及びパラメータ群＾θ’が与えられたときの指令状態系列＾ｓの事後確率P(＾s|＾y,＾o′,＾θ′)を計算する。
【００８９】
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、及び平均振幅更新部６４を備えている。
【００９０】
モデルパラメータ更新部６は、目的関数Q(＾o,θ,＾o′,＾θ′)を増加させるように、指令列＾oとパラメータ群＾θを更新するステップであり、EMアルゴリズムではこれをMステップと呼ぶ。なお、スパース制約項を考慮する場合はＱ（＾ｏ，＾θ，＾ｏ’，＾θ’）＋Λを増加させるように＾ｏと＾θを更新する。
【００９１】
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（１９）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（１９）に従って、補助変数λa,k,lを算出して更新する。
【００９２】
スパース制約項を考慮する場合はさらに式（３３）〜（３５）により補助変数ｗｋ，ｄｋ，ｍｋを更新する。
【００９３】
指令関数更新部６２は、基本周波数系列＾ｙと、不確かさの程度vn2 [k]と、状態系列事後確率更新部５によって更新された指令状態系列の事後確率P(＾s|＾y,＾o′,＾θ′)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、各時刻ｋのフレーズ指令ｕp［ｋ］を更新する。スパース制約項を考慮する場合は代わりに式（３６）を用いてｕｐ［ｋ］を更新する。
【００９４】
また、指令関数更新部６２は、基本周波数系列＾ｙと、不確かさの程度vn2 [k]と、状態系列事後確率更新部５によって更新された指令状態系列の事後確率P(＾s|＾y,＾o′,＾θ′)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、各時刻ｋのアクセント指令ｕa［ｋ］を更新する。スパース制約項を考慮する場合は、代わりに式（３６）を用いてｕａ［ｋ］を更新する。
【００９５】
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、平均振幅更新部６４による処理に移行する。
【００９６】
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、５００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。
【００９７】
平均振幅更新部６４は、Mステップとして、続けて＾θ={{μp(n)}n=1N,{μa(n,m)} n=1N m=1M,{φi',i}}を更新する。
【００９８】
平均振幅更新部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］、及び状態系列事後確率更新部５によって更新された事後確率P(sk=t|＾y,＾o′,＾θ′)に基づいて、複数のテンプレートｎの各々について、上記式（４２）に従って、テンプレートｎにおけるフレーズ指令に対応する状態の出力平均μp(n)を更新する。また、平均振幅更新部６４は、指令関数更新部６２によって更新された各時刻ｋのアクセント指令ｕa［ｋ］と、状態系列事後確率更新部５によって更新された事後確率P(sk=t|＾y,＾o′,＾θ′)に基づいて、複数のテンプレートｎの各々について、上記式（４３）に従って、テンプレートｎにおける各アクセント指令ｍに対応する状態の出力平均μa(n,m)を更新する。
【００９９】
また、平均振幅更新部６４は、状態系列事後確率更新部５によって計算されたP(sk=i'|{y[l],o′[l],＾θ′[l]}l=k+1l=K)、P({y[l],o′[l],＾θ′[l]}l=k+1l=K|sk=i)に基づいて、ＨＭＭの状態ｉ’，ｉの各ペアについて、以下の式に従って、状態ｉ'，ｉ間の遷移確率φi',i を更新する。
【０１００】
【数２３】
2015041004.tif 000025
【０１０１】
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＾o′と＾θ′に代入して、反復アルゴリズム（状態系列事後確率更新部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、状態系列算出部８による処理に移行する。
【０１０２】
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。
【０１０３】
状態系列算出部８は、最後に、Viterbiアルゴリズムを用いることで最適な状態系列^s*を求める。具体的には、
【０１０４】
【数２４】
2015041004.tif 000026
【０１０５】
という漸化式を順次（k=1,2,...,K）解くことによって求めたδt[k]とψt[k]を用いて、
【０１０６】
【数２５】
2015041004.tif 000027
【０１０７】
という漸化式を順次（k=K,K−1,...,1）解くことによって計算できる。
【０１０８】
このように、状態系列算出部８は、モデルパラメータ更新部６によって最終的に更新された指令列＾ｏに基づいて、上記式（４９）〜式（５３）式に従って、状態系列＾ｓを算出する。そして、出力部９により、指令列＾ｏ、パラメータ群＾θ、状態系列＾ｓを出力する。
【０１０９】
＜基本周波数モデルパラメータ推定装置の作用＞
次に、第１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、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１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６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。
【０１１０】
まず、ステップＳ１０１において、記憶部１から、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＾ｙ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。
【０１１１】
次のステップＳ１０３では、各パラメータM、α、β、vp2[k]、va2[k]、vb2に対して適切な初期値を設定する。また、従来手法により指令系列＾o、ubを推定して、初期値として設定する。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＾oに基づいて、μｐ（ｎ），μａ（ｎ、ｍ）の初期値を設定する。また、予め設計されたＨＭＭの状態遷移トポロジーに基づいて、各状態ｉの初期確率φi、各状態ｉ，ｉ’間の遷移確率φi′,iを設定する。
【０１１２】
そして、ステップＳ１０５において、上記ステップＳ１０３で設定された指令系列＾oの初期値、または後述するステップＳ１０６で前回更新された指令系列＾oに基づいて、（k,t）の全ての組み合わせについて、事後確率P(sk=t|＾y,＾o′,＾θ′)を更新することにより、指令状態系列の事後確率P(＾s|＾y,＾o′,＾θ′)を更新する。
【０１１３】
ステップＳ１０６では、上記ステップＳ１０３で設定された指令系列＾oの初期値、または当該ステップＳ１０６で前回更新された指令系列＾oと、上記ステップＳ１０１で算出された基本周波数系列＾ｙ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で更新された指令状態系列の事後確率P(＾s|＾y,＾o′,＾θ′)とに基づいて、目的関数Q(＾o,θ,＾o′,＾θ′)又はQ(＾o,θ,＾o′,＾θ′)＋Λを増加させるように、指令系列＾oと、指令の振幅及び状態遷移確率を表すパラメータ群＾θとを更新する
【０１１４】
上記ステップＳ１０６は、以下のステップＳ１１１〜Ｓ１１４の各処理によって実現される。
【０１１５】
ステップＳ１１１では、上記ステップＳ１０３で設定された指令系列＾oの初期値、または後述するステップＳ１１２で前回更新された指令系列＾oに基づいて、（ｋ、ｌ）の全ての組み合わせについて、上記の式（１９）に従って、補助変数λp,k,l、λa,k,lを算出して更新する。スパース制約項を考慮する場合はさらに式（３３）〜（３５）により補助変数ｗｋ，ｄｋ，ｍｋを更新する。
【０１１６】
次のステップＳ１１２では、上記ステップＳ１０１で算出された基本周波数系列＾ｙ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で更新された指令状態系列の事後確率P(＾s|＾y,＾o′,＾θ′)と、上記ステップＳ１１１で更新された補助変数λp,k,l、λa,k,lとに基づいて、上記式（２０）に従って、各時刻ｋのフレーズ指令ｕp［ｋ］及びアクセント指令ｕa［ｋ］からなる指令系列＾oを更新する。スパース制約項を考慮する場合は代わりに式（３６）を用いて各時刻ｋのフレーズ指令ｕp［ｋ］及びアクセント指令ｕa［ｋ］からなる指令系列＾oを更新する。
【０１１７】
次のステップＳ１１３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Ｓ１１１へ戻り、上記ステップＳ１１１〜ステップＳ１１２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Ｓ１１４で、上記ステップＳ１１２で更新された各時刻ｋのフレーズ指令ｕp［ｋ］及びアクセント指令ｕa［ｋ］と、上記ステップＳ１０４で更新された指令状態系列の事後確率P(＾s|＾y,＾o′,＾θ′)とに基づいて、
【０１１８】
複数のテンプレートｎの各々について、上記式（４２）に従って、テンプレートｎにおけるフレーズ指令に対応する状態の出力平均μp(n)を更新すると共に、複数のテンプレートｎの各々について、上記式（４３）に従って、テンプレートｎにおける各アクセント指令ｍに対応する状態の出力平均振幅μa(n,m)を更新する。
【０１１９】
また、上記ステップＳ１０４で計算されたP(sk=i'|{y[l],o′[l],＾θ′[l]}l=k+1l=K)、P({y[l],o′[l],＾θ′[l]}l=k+1l=K|sk=i)に基づいて、ＨＭＭの状態ｉ’，ｉの各ペアについて、上記式（４９）〜式（５１）に従って、状態ｉ'，ｉ間の遷移確率φi',i を更新する。
【０１２０】
そして、ステップＳ１０７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、ステップＳ１０８で、上記ステップＳ１０６で更新された指令列＾o,パラメータ群θを、＾o′,＾θ′に代入して、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、ステップＳ１０８で、上記ステップＳ１０６で最終的に更新された指令列＾ｏに基づいて、上記式（４９）〜式（５３）式に従って、状態系列＾ｓを算出し、出力部９により、指令列＾ｏ、指令の振幅を表すパラメータ群＾θ、状態系列＾ｓ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。
【０１２１】
以上説明したように、第１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、複数のテンプレートに対応する、状態の系列を表す複数のＬｅｆｔ−ｔｏ−Ｒｉｇｈｔ  ＨＭＭを含む隠れマルコフモデルを用いて、指令列＾ｏ、指令状態系列＾ｓ、及びパラメータ群＾θを推定することにより、言語的な先験的知識をＨＭＭの状態遷移トポロジーの設計を通してモデルに組み込むことで、藤崎モデルのパラメータを精度よく推定することができる。
【０１２２】
［第２の実施の形態］
＜システム構成＞
次に、第２の実施の形態について説明する。なお、第１の実施の形態と同様の構成となる部分については、同一符号を付して説明を省略する。
【０１２３】
第２の実施の形態では、学習ステージで予め求められたモデルパラメータに固定して、指令列＾ｏ、及び状態系列＾ｓを推定している点が、第１の実施の形態と異なっている。
【０１２４】
図７に示すように、第２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、記憶部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、状態系列事後確率更新部５と、モデルパラメータ更新部６と、収束判定部７と、状態系列算出部８と、出力部９とを備えている。
【０１２５】
記憶部１は、観測された音声信号の時系列データを記憶する。また、記憶部１は、上記の第１の実施の形態で説明した基本周波数モデルパラメータ推定装置により推定されたモデルパラメータ＾θ={{μp(n)}n=1N,{μa(n,m)} n=1N m=1M,{φi',i}}を記憶する。
【０１２６】
初期値設定部４は、μｐ（ｎ），μａ（ｎ、ｍ）の値、及び遷移確率φi′,iの値を、記憶部１に記憶された値に設定する。また、初期値設定部４は、その他のパラメータの初期値を、上記第１の実施の形態と同様に設定する。
【０１２７】
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、及び収束判定部６３を備えている。モデルパラメータ更新部６では、モデルパラメータ＾θ={{μp(n)}n=1N,{μa(n,m)} n=1N m=1M,{φi',i}}の値が更新されない。
【０１２８】
＜基本周波数モデルパラメータ推定装置の作用＞
次に、第２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の作用について説明する。まず、上記第１の実施の形態で説明した方法により基本周波数モデルパラメータ推定装置で推定されたモデルパラメータ＾θ={{μp(n)}n=1N,{μa(n,m)} n=1N m=1M,{φi',i}}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１に格納される。また、認識対象として、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１に格納される。
【０１２９】
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８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。なお、第１の実施の形態と同様の処理については、同一符号を付して詳細な説明を省略する。
【０１３０】
まず、ステップＳ１０１において、記憶部１から、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＾ｙ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。
【０１３１】
次のステップＳ１０３では、各パラメータM、α、β、vp2[k]、va2[k]、vb2に対して適切な初期値を設定する。また、従来手法により指令系列＾o、ubを推定して、初期値として設定する。そして、ステップＳ２０４において、記憶部１から、μｐ（ｎ），μａ（ｎ、ｍ）の値を読み込み、μｐ（ｎ），μａ（ｎ、ｍ）に設定する。また、記憶部１から、遷移確率φi′,iの値を読み込み、遷移確率φi′,iに設定する。
【０１３２】
そして、ステップＳ１０５において、（k,t）の全ての組み合わせについて、事後確率P(sk=t|＾y,＾o′,＾θ′)を更新することにより、指令状態系列の事後確率P(＾s|＾y,＾o′,＾θ′)を更新する。
【０１３３】
ステップＳ１０６では、目的関数Q(＾o,θ,＾o′,＾θ′)又はQ(＾o,θ,＾o′,＾θ′)＋Λを増加させるように、指令系列＾oと、指令の振幅及び状態遷移確率を表すパラメータ群θとを更新する
【０１３４】
上記ステップＳ１０６は、以下のステップＳ１１１〜Ｓ１１３の各処理によって実現される。
【０１３５】
ステップＳ１１１では、（ｋ、ｌ）の全ての組み合わせについて、上記の式（１９）に従って、補助変数λp,k,l、λa,k,lを算出して更新する。スパース制約項を考慮する場合はさらに式（３３）〜（３５）により補助変数ｗｋ，ｄｋ，ｍｋを更新する。
【０１３６】
次のステップＳ１１２では、上記式（２０）に従って、各時刻ｋのフレーズ指令ｕp［ｋ］及びアクセント指令ｕa［ｋ］からなる指令系列＾oを更新する。スパース制約項を考慮する場合は代わりに式（３６）を用いて各時刻ｋのフレーズ指令ｕp［ｋ］及びアクセント指令ｕa［ｋ］からなる指令系列＾oを更新する。
【０１３７】
次のステップＳ１１３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する。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Ｓ１０７へ進む。
【０１３８】
そして、ステップＳ１０７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、ステップＳ１０８で、上記ステップＳ１０６で更新された指令列＾o,パラメータ群θを、＾o′,＾θ′に代入して、上記ステップＳ１０５へ戻る。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、ステップＳ１０８で、上記式（４９）〜式（５３）式に従って、状態系列＾ｓを算出し、出力部９により、指令列＾ｏ、指令の振幅を表すパラメータ群＾θ、状態系列＾ｓ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。
【０１３９】
以上説明したように、第２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、複数のテンプレートに対応する、状態の系列を表す複数のＬｅｆｔ−ｔｏ−Ｒｉｇｈｔ  ＨＭＭを含む隠れマルコフモデルを用いて、指令列＾ｏ、及び指令状態系列＾ｓを推定することにより、言語的な先験的知識をＨＭＭの状態遷移トポロジーの設計を通してモデルに組み込むことで、藤崎モデルのパラメータを精度よく推定することができる。
【０１４０】
＜実験＞
指令列の推定精度は語彙モデルの大きさ（イントネーションテンプレートの個数）に依存するため、異なる大きさの語彙モデルに対して指令列の推定精度の評価を行った。
【０１４１】
学習ステージでは、男性話者（ＭＨＴ）によって読まれた、ＡＴＲ音素バランス文の最初の５０文から、基本周波数推定手法を用いて抽出されたＦ０軌跡を学習データとして、モデルパラメータを推定した。定数パラメータは以下のようにセットした。ｔ０＝８ｍｓ，α＝３．０ｒａｄ／ｓ，β＝２０．０ｒａｄ／ｓ，ｖ２ｐ［ｋ］＝３２，ｖ２ａ［ｋ］＝０．０３２，ｖ２ｂ＝１０−８、有声区間においてｖ２ｎ［ｋ］＝１０１５、無声区間においてｖ２ｎ［ｋ］＝０．１２とセットした。また、μｂには、有声区間におけるｌｏｇ  Ｆ０の全ての値のうちの最低値をセットした。
【０１４２】
認識ステージでは、学習ステージで用いたものと同一の話者が読み上げたＡＴＲ音素バランス文の最後の５３文から、モデルパラメータを固定して指令列の推定を行い、結果に対して推定精度を評価した。
【０１４３】
テンプレート数が５、１０、１５個の場合についてそれぞれ評価した。モデルパラメータΘの初期値には、上記非特許文献１に記載の手法を用いて得られた値を設定した。
【０１４４】
評価の枠組みは、発明者らの従来の研究（非特許文献２を参照）と同じである。指令列の推定精度を評価するため、動的計画法に基づく指令ごとのマッチングにより正解データとのマッチングを計算し、評価に利用した。フレーズ指令においては、位置の差がＳ以下である指令をマッチしたと定義した。アクセント指令においては、指令の開始位置の差の大きさと指令の終了位置の差の大きさの平均がＳ以下である１組の指令をマッチしたと定義した。指令の大きさの情報はマッチングに用いなかった。これは、指令の大きさはベースライン成分の値に影響を受けるが、その設定方法が提案手法と正解データとで異なるためである。ＮＥとＮＡがそれぞれ、提案法によって推定された藤崎モデル指令数と正解データの指令列数であるとし、ＮＭが、推定指令列と正解指令列との間でマッチした指令数であるとする。ＮＥｓｕｍ，ＮＡｓｕｍおよびＮＭｓｕｍが、それぞれＮＥ，ＮＡ，ＮＭの全文に渡る総和であるとする。これらの値から、挿入エラーＥＩを（ＮＥｓｕｍ−ＮＭｓｕｍ）／ＮＡｓｕｍで定義し、脱落エラーＥＤを（ＮＡｓｕｍ−ＮＭｓｕｍ）／ＮＡｓｕｍで定義し、精度Ａを、１−ＥＩ−ＥＤで定義した。
【０１４５】
図９に、Ｓ＝０．３ｓにおける評価結果を示す。上記図９の左、中央、右の列はそれぞれ、フレーズ指令とアクセント指令の推定精度、フレーズ指令のみの推定精度、アクセント指令のみの推定精度を表す。「初期値」の行はＥＭアルゴリズムの初期値（従って上記非特許文献１の手法によるもの）の推定精度、「Ｔ＝Ｎ」の行はそれぞれ提案アルゴリズムにおいてテンプレート数をＮとしたときの推定精度、「従来法」の行は、本実施の形態の語彙モデルを組み込まない確率モデルによる手法（非特許文献２）の推定精度である。Ｔ＝５とＴ＝１０において全体の推定精度が改善しており、すべての場合においてフレーズ指令の推定精度が向上している。
【０１４６】
このように、提案手法はフレーズ指令の位置推定にアクセント指令の位置や大きさ、個数の情報を利用できるため、フレーズ指令の検出精度に大きな改善が見られたと考えられる。一方、過学習によりアクセント指令の推定精度は語彙モデルの増大により減少する傾向にあることがわかった。
【０１４７】
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。
【０１４８】
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。
【０１４９】
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】
【０１５０】
１     記憶部
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     状態系列事後確率更新部
６     モデルパラメータ更新部
７     収束判定部
８     状態系列算出部
９     出力部
６１   補助変数更新部
６２   指令関数更新部
６３   収束判定部
６４   平均振幅更新部
１００ 基本周波数モデルパラメータ推定装置
【図５】
2015041004.tif 000028
【図７】
2015041004.tif 000029
【図１】
2015041004.tif 000030
【図２】
2015041004.tif 000031
【図３】
2015041004.tif 000032
【図４】
2015041004.tif 000033
【図６】
2015041004.tif 000034
【図８】
2015041004.tif 000035
【図９】
2015041004.tif 000036