(57)【要約】【課題】基本周波数の局所的成分の入力を必要とせず、大域的成分から局所的成分への影響を加味して基本周波数を予測することができる基本周波数予測装置を提供する。【解決手段】平文をテキスト解析したテキスト解析結果から、平文の各アクセント句内の基本周波数の代表値の予測値である大域周波数を取得する大域周波数取得部と、大域周波数を量子化した量子化特徴量を含む特徴量系列を取得する特徴量系列取得部と、量子化特徴量を含む特徴量系列を学習データとして予め学習された分類モデルを用いて、平文の所定の音素の組毎に、当該組に対応する基本周波数の平均値、分散値である局所周波数を予測する局所周波数予測部とを含む。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
平文をテキスト解析したテキスト解析結果から、前記平文の各アクセント句内の基本周波数の代表値の予測値である大域周波数を取得する大域周波数取得部と、
前記大域周波数を量子化した量子化特徴量を含む特徴量系列を取得する特徴量系列取得部と、
前記量子化特徴量を含む特徴量系列を学習データとして予め学習された分類モデルを用いて、前記平文の所定の音素の組毎に、当該組に対応する基本周波数の平均値、分散値である局所周波数を予測する局所周波数予測部と、
を含む基本周波数予測装置。
【請求項２】
請求項１に記載の基本周波数予測装置であって、
前記特徴量系列取得部が、
前記平文のテキスト解析結果から、前記平文の各アクセント句および当該アクセント句内の各音素の特徴を示す特徴量であるアクセント句特徴量を取得するアクセント句特徴量取得部と、
前記大域周波数を量子化した量子化特徴量を取得する量子化特徴量取得部と、
をさらに含み、
前記特徴量系列は、前記アクセント句特徴量と、前記量子化特徴量を含む
基本周波数予測装置。
【請求項３】
請求項２に記載の基本周波数予測装置であって、
前記アクセント句特徴量は、
各音素の位置情報、各アクセント句の長さ情報、各アクセント句の位置情報、ポーズの有無を示す情報、アクセント核の位置情報を含む特徴量である
基本周波数予測装置。
【請求項４】
請求項１から３の何れかに記載の基本周波数予測装置であって、
前記特徴量系列を用いて、前記平文の各音素の時間長を取得する時間長取得部をさらに含み、
前記局所周波数予測部は、
前記各音素の時間長を用いて、前記局所周波数を配置して、前記局所周波数の系列を取得する局所周波数配置部をさらに含む
基本周波数予測装置。
【請求項５】
平文をテキスト解析したテキスト解析結果から、前記平文の各アクセント句内の基本周波数の代表値の予測値である大域周波数を取得する大域周波数取得ステップと、
前記大域周波数を量子化した量子化特徴量を含む特徴量系列を取得する特徴量系列取得ステップと、
前記量子化特徴量を含む特徴量系列と学習データとして予め学習された分類モデルを用いて、前記平文の所定の音素の組毎に、当該組に対応する基本周波数の平均値、分散値である局所周波数を予測する局所周波数予測ステップと、
を含む基本周波数予測方法。
【請求項６】
コンピュータを、請求項１から４の何れかに記載の基本周波数予測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、テキストから音声合成を行う際の合成音声の基本周波数を予測する基本周波数予測装置、基本周波数予測方法、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
テキストから音声合成を行う際に、合成された音声の声質と韻律を自然に再現するための研究が行われている。例えば、非特許文献１のように、基本周波数（F0）変動を、大域的成分と局所的成分との重畳によって予測する技術が存在する。非特許文献１の方法では、平文のテキスト解析結果である言語情報から、アクセント句のF0の平均値、中央値、最大値、最小値などの代表的な値であるF0の大域的成分を予測し、読み上げ音声あるいは他の話者の音声から得たF0変動の局所的成分を、前述の大域的成分の高さまでF0の高さ方向にシフトすることで、目的のF0変動を得る。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】中嶋秀治、水野秀之、「表現豊かな音声合成の為の抑揚予測方式の評価」、日本音響学会研究発表会講演論文集、日本音響学会、平成23年3月2日、第2011巻、pp.377-378
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
非特許文献１の方法では、局所的成分にあたるF0変動成分の入力が必要となる。また、非特許文献１の方法では、F0変動の局所的成分を、前述の大域的成分の高さに基づいてシフトする方法によって基本周波数の予測を行っているため、基本周波数の大域的成分と局所的成分との相互の影響を加味することができなかった。そこで本発明では、基本周波数の局所的成分の入力を必要とせず、大域的成分から局所的成分への影響を加味して基本周波数を予測することができる基本周波数予測装置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】
【０００５】
本発明の基本周波数予測装置は、大域周波数取得部と、特徴量系列取得部と、局所周波数予測部を含む。
【０００６】
大域周波数取得部は、平文をテキスト解析したテキスト解析結果から、平文の各アクセント句内の基本周波数の代表値の予測値である大域周波数を取得する。特徴量系列取得部は、大域周波数を量子化した量子化特徴量を含む特徴量系列を取得する。局所周波数予測部は、量子化特徴量を含む特徴量系列を学習データとして予め学習された分類モデルを用いて、平文の所定の音素の組毎に、当該組に対応する基本周波数の平均値、分散値である局所周波数を予測する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明の基本周波数予測装置によれば、基本周波数の局所的成分の入力を必要とせず、大域的成分から局所的成分への影響を加味して基本周波数を予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の実施例１の基本周波数予測装置の構成を示すブロック図。
【図２】本発明の実施例１の基本周波数予測装置の動作を示すフローチャート。
【図３】特徴量系列を例示する図。
【図４】分類木の学習方法を説明する図。
【図５】分類木を例示する図。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の実施の形態について、詳細に説明する。なお、同じ機能を有する構成部には同じ番号を付し、重複説明を省略する。
【実施例１】
【００１０】
以下、図１、図２を参照して実施例１の基本周波数予測装置について説明する。図１は、本実施例の基本周波数予測装置の構成を示すブロック図である。図２は、本実施例の基本周波数予測装置の動作を示すフローチャートである。図１に示すように、本実施例の基本周波数予測装置１は、テキスト解析部１１と、大域周波数取得部１２と、言語情報・周波数モデル記憶部１３と、特徴量系列取得部１４と、時間長取得部１５と、音素時間長モデル記憶部１６と、局所周波数予測部１７を含む構成である。特徴量系列取得部１４は、アクセント句特徴量取得部１４１と、量子化特徴量取得部１４２を含み、局所周波数予測部１７は、局所周波数取得部１７１と、分類モデル記憶部１７２と、局所周波数配置部１７３を含む構成である。言語情報・周波数モデル記憶部１３には、言語情報（品詞、意味情報）とこれに対応する各アクセント句の基本周波数平均値からなる多数のペアを用いて予め学習された言語情報・周波数モデルが記憶されている。音素時間長モデル記憶部１６には、後述する特徴量系列とこれに対応する音素の時間長からなる多数のペアを用いて予め学習された音素時間長モデルが記憶されている。分類モデル記憶部１７２には、後述する特徴量系列とこれに対応する音素の基本周波数からなる多数のペアを用いて予め学習された分類モデルが記憶されている。この分類モデルは上記のように音素毎に備えても良いし、後述のように、音素の継続時間帯を複数の状態の遷移からなるマルコフ過程として仮定する場合には、その状態毎に備えても良い。
【００１１】
基本周波数予測装置１への入力は、音声合成対象の文であって、漢字仮名交じり文で記載された文字列、平文である。以下、基本周波数予測装置１への入力を平文と表記する。
【００１２】
まず、テキスト解析部１１は、入力された平文をテキスト解析して、テキスト解析結果を取得する（Ｓ１１）。テキスト解析結果には、言語情報（品詞、意味情報）、ポーズ位置情報、アクセント句境界情報、読み情報、アクセント情報などが含まれるものとする。大域周波数取得部１２は、言語情報・周波数モデル記憶部１３に記憶された言語情報・周波数モデルを用いて、テキスト解析結果（言語情報、ポーズ位置情報、アクセント句境界情報）から、平文の各アクセント句の句内のF0（基本周波数）の代表値の予測値（以下、大域F0、または大域周波数と表記する）を取得する（Ｓ１２）。本実施例では、平均値を代表値とするが、これに限らず代表値は、アクセント句内のF0の中央値、最大値、最小値などでもよい。ステップＳ１１、Ｓ１２は、従来技術（例えば参考非特許文献１、２参照）で実現可能である。
（参考非特許文献１）中嶋秀治、匂坂芳典「品詞とその下位分類とアクセント句間の結合型情報を使ったテキストからの対話F0制御」、日本音響学会研究発表会講演論文集、日本音響学会、平成20年3月10日、pp.367-368
（参考非特許文献２）浅野久子、松岡浩司、高木伸一郎、小原永「多段解析法による形態素解析を用いた音声合成用読み韻律情報設定法とその単語辞書構成」、自然言語処理、言語処理学会、Vol.6、No.2、平成11年1月10日、pp.59-81
【００１３】
ステップＳ１１、Ｓ１２において、例えば参考非特許文献２等に基づく処理によって、各形態素の品詞、意味（言語情報）、アクセント句の境界（アクセント句境界情報）、アクセント句間でのF0の高さの関係（大域周波数情報）などが得られる。まずＳ１１において、形態素列を入力とし、辞書引きによって、各形態素の品詞と読みとアクセント型を得る。それらの単語列と品詞列と規則からアクセント句の境界（アクセント句境界情報）を決定する。アクセント句内に含まれる形態素の読みを用いて、アクセント句の読み（読み情報）を決める。アクセント句内の形態素の各アクセント型と規則を用いて、アクセント句のアクセント型（アクセント情報）を決める。アクセント句とアクセント句の間にポーズが入るか否か（ポーズ位置情報）を規則に基づいて決める。これらのテキスト解析結果は後述する図３のf1からf14までを決定する入力情報となる。次にＳ１２において、これらのテキスト解析結果を入力とし、各アクセント句のF0の高さの代表値（本実施例では平均値）を予測する。予測は各アクセント句のF0の平均値と前述した言語情報とからなるデータからそれらの間での写像関係を学習した回帰木（言語情報・周波数モデル記憶部１３に格納された言語情報・周波数モデル）を用いることで実現される。
【００１４】
特徴量系列取得部１４は、大域周波数を量子化した量子化特徴量を含む特徴量系列を取得する（Ｓ１４）。特徴量系列は、後述するアクセント句特徴量と、量子化特徴量とを含む系列である。特徴量系列取得部１４のアクセント句特徴量取得部１４１は、平文のテキスト解析結果（読み情報、アクセント情報、ポーズ位置情報、アクセント句境界情報）から、平文の各アクセント句および当該アクセント句内の各音素の特徴を示す特徴量であるアクセント句特徴量(f1-f15)を取得する（Ｓ１４１）。アクセント句特徴量は、従来のF0予測の特徴量としての数量または範疇属性を示すパラメタである。
【００１５】
次に、特徴量系列取得部１４の量子化特徴量取得部１４２は、大域F0（大域周波数）を量子化した量子化特徴量(f16)を取得する（Ｓ１４２）。量子化は、例えば大域周波数（本実施例ではアクセント句内のF0平均値）をモデル作成に用いた学習データ全体にわたって集計し、最大値および最小値を特定することにより、アクセント句内のF0平均値のレンジを決め、そのレンジを例えば10個の区間に分割して、それぞれの区間にL1，L2，・・・L10といったラベルを付与することで実行できる。付与されたラベル（L1，L2，・・・L10）はシンボルとも呼ばれる。付与されたラベル（シンボル）は後述する図３におけるf16であり、量子化特徴量と呼ばれる。
【００１６】
以下、図３を参照して特徴量系列について説明する。図３は特徴量系列を例示する図である。アクセント句特徴量は、各音素の位置情報、各アクセント句の長さ情報、各アクセント句の位置情報、ポーズの有無を示す情報、アクセント核の位置情報を含む特徴量である。より詳細には、図３のf1-f3は、三つの音素を一単位として音素を一つずつずらしながら生成した隣り合う音素の組を表す。図３は、平文「鰻屋に、熱気のようなものが漲る。」を入力として得た特徴量系列の例である。従って、[pau]をポーズ記号とし、[cl]を促音記号、[sil]を無音記号として、前述の平文を音素列で表現すれば[unagiyani(pau)ne(cl)kinoyoonamonogaminagiru(sil)]と表される。図３は、この音素列のうち、ポーズ記号[pau]から無音記号[sil]までの特徴量系列を表した例である。図３では音素を一つずつずらしながら生成した隣り合う三つの音素の組である[(pau)/n/e],[n/e/(cl)],…を単位として、特徴量系列が示されている(‘/’は音素の境界)。f4は、アクセント句内での当該組の位置をモーラで表した値である。例えば、[(pau)/n/e]のnはアクセント句[(pau)ne(cl)kinoyoona]の１番目のモーラ（ne）に属するため、f4=1である。同様に[n/e/(cl)]のeはアクセント句[(pau)ne(cl)kinoyoona]の１番目のモーラ（ne）に属するため、f4=1である。f5は、アクセント核と当該音素の組の相対位置を表す値である。例えば、[(pau)/n/e]は、アクセント句[(pau)ne(cl)kinoyoona]におけるアクセント核の位置（yo）からみて文頭方向に４モーラずれた位置にあるため、[(pau)/n/e]のf5は-4となる。アクセント核を含む[o/y/o],[y/o/o]については、f5は0となる。[o/n/a]はアクセント核からみて後方に２つずれた位置にあるため、[o/n/a]のf5は2となる。f6は、前側アクセント句の長さをモーラで表した値である。前側アクセント句とは当該アクセント句のひとつ前のアクセント句のことである。従って、[(pau)/n/e],[n/e/(cl)],[e/(cl)/k],[(cl)/k/i]などにおいてf6は、これらの組が属するアクセント句[(pau)ne(cl)kinoyoona]の前のアクセント句である[unagiyani]（図３では非表示）の長さである5となる。f7は、前側アクセント句のアクセント核の位置をモーラで表した値である。従って、[(pau)/n/e],[n/e/(cl)],[e/(cl)/k],[(cl)/k/i]などにおいてf7は、これらの組が属するアクセント句の前側アクセント句である[unagiyani]のアクセント核[y/a]の位置である4となる。f8は、前側アクセント句と当該アクセント句の間のポーズの有無を表す値である。例えばf8=0をポーズ有り、f8=1をポーズ無し、と割り当てればよい。[(pau)/n/e],[n/e/(cl)],[e/(cl)/k],[(cl)/k/i]などにおいて、これらの組が属するアクセント句とその前側アクセント句との間には、ポーズ（pau）が存在するため、[(pau)/n/e],[n/e/(cl)],[e/(cl)/k],[(cl)/k/i]などにおいてf8は0となる。f9は当該アクセント句の長さを表す値である。従って、[(pau)/n/e],[n/e/(cl)],[e/(cl)/k],[(cl)/k/i]などにおいてf9は、当該アクセント句[(pau)ne(cl)kinoyoona]の長さである7となる。f10は当該アクセント句のアクセント核の位置を表す値である。従って、[(pau)/n/e],[n/e/(cl)],[e/(cl)/k],[(cl)/k/i]などにおいてf10は、当該アクセント句[(pau)ne(cl)kinoyoona]のアクセント核[yo]の位置である5となる。f11は、当該アクセント句のポーズ句内での位置を表す値である。ポーズ句とは二つのポーズ記号で挟まれた句を意味する。図３の例は、ポーズ記号で始まっているため、このポーズ記号から数えて最初のアクセント句[(pau)ne(cl)kinoyoona]に属するので全音素の組において、f11=1となる。二番目のアクセント句[monoga]に属するなら、その全音素の組において、f11=2となる。同様に、三番目のアクセント句[minagiru(sil)]に属する各音素の組において、f11=3となる。f12は後側アクセント句の長さを表す値である。後側アクセント句とは当該アクセント句のひとつ後のアクセント句のことである。f12は前述したf6の数え方と同様である。f13は、後側アクセント句のアクセント核の位置を表す値であって、f7の数え方と同様である。f14は、当該アクセント句と後側アクセント句の間のポーズの有無を表す値であって、f8の決め方と同様である。f15は文の長さをモーラで表した値である。f16は、前述した量子化特徴量のことである。f16には、例えば大域周波数のレンジを所定の個数の区間に分割して、それぞれの区間に付与したラベルが入力される。文の最初と最後のアクセント句には、さらにその前やその後のアクセント句が無く、それらからf6-f8またはf12-f14を決められない場合がある。その場合には、‘x’を図3のように埋めるものとする。
【００１７】
f1-f15の取得方法について具体的には、アクセント句特徴量取得部１４１は、テキスト解析部１１により得られた読みのカタカナや平仮名を音素記号に置き換え、隣り合う音素の組を作ることでf1,f2,f3を取得する。アクセント句特徴量取得部１４１は、アクセント句の読みを用いて、f4を決める。アクセント句特徴量取得部１４１は、アクセント句のアクセント型から、アクセント核のある位置を０として、その文頭側を負の数、文末側を正の数として、アクセント核と読みの相対的な位置f5を決める。アクセント句特徴量取得部１４１は、当該アクセント句とその前後のアクセント句の読みからf6,f9,f12を決める。アクセント句特徴量取得部１４１は、アクセント句のアクセント型から、f7,f10,f13を決める。アクセント句特徴量取得部１４１は、テキスト解析結果からアクセント句間のポーズの有無が決まるので、その結果に基づいて、f8,f11,f14を決める。アクセント句特徴量取得部１４１は、読みを文全体にわたって数えることで、f15を得る。f1-f15は、
１）当該、及び、その前後の音素種別、
２）当該音素が属する当該アクセント句内での位置、当該音素とアクセント核との相対距離、
３）前記当該の音素が属する当該アクセント句、及び、その前後のアクセント句の長さ、アクセント核の位置、
４）当該のアクセント句と前後のアクセント句との間のポーズの有無、
５）当該のアクセント句のポーズ句内での位置、
６）文の長さ、
といった、従来の統計的パラメトリック音声合成で用いられてきた特徴量から構成される。
【００１８】
次に、時間長取得部１５は、特徴量系列(f1-f15)と、音素時間長モデル記憶部１６に記憶された音素時間長モデルを用いて、平文の各音素の時間長（各音素が合成されるべき長さ）を取得する（Ｓ１５）。また前記特徴量系列にf16を含めても良い。また各音素の時間長を複数の状態の遷移からなるマルコフ過程を仮定する場合には各音素の中の各状態間の時間帯でも良い。局所周波数予測部１７は、量子化特徴量を含む特徴量系列を学習データとして予め学習された分類モデルを用いて、平文の所定の音素の組毎に、当該組に対応する基本周波数の平均値、分散値である局所周波数を予測する（Ｓ１７）。より詳細には、局所周波数予測部１７の局所周波数取得部１７１は、特徴量系列(f1-f16)と、分類モデル記憶部１７２に予め記憶された分類モデルを用いて平均値、分散値（以下、局所F0、または局所周波数という）を取得する（Ｓ１７１）。
【００１９】
以下、予め学習しておく分類モデルについて図４、図５を参照して説明する。図４は、分類木の学習方法を説明する図である。図５は分類木を例示する図である。分類モデルは、図３に示した特徴量系列と局所周波数のペアを学習データとして、例えば参考非特許文献３に記載の方法で学習可能である。この木は音素毎に、または、その音素を構成する複数の状態毎に設けておく。
（参考非特許文献３）Breiman, Leo; Friedman, J. H., Olshen, R. A., & Stone, C. J. (1984).Classification and regression trees. Monterey, CA: Wadsworth & Brooks/Cole Advanced Books & Software. 
【００２０】
初めに、全学習データ（サンプル）のF0の平均値（図４の番号101で示す点）を求め、それと全データとの誤差の総和を計算する。次に、図３におけるf1からf16までの各特徴量の範囲指定や種別指定などで学習データを分割し、各分割でのF0の平均値を計算する。そして、各分割での誤差の総和とデータの分割前の誤差の総和との差が最も大きくなる特徴量を採用し、木の接点に配置する。例えば、図４の例において、特徴量f2に注目し、f2が有声子音であるか否かで、学習データを分割する。第１の分割群（f2が有声子音?=YES）におけるF0の平均値を表す点に番号102を付した。第２の分割群（f2が有声子音?=NO）におけるF0の平均値を表す点に番号103を付した。このとき、第１の分割群におけるF0の平均値(102)と第１の分割群に属する各データとの誤差の総和、第２の分割群におけるF0の平均値(103)と第２の分割群に属する各データとの誤差の総和をそれぞれ計算する。両分割群の誤差の総和の和とデータの分割前の誤差の総和（図４中番号101で示す点と全学習データの誤差の総和）との差がデータ分割に関わる特徴量の全ての中で最も大きくなる場合に、当該特徴量（f2が有声子音?=YES/NO）を採用し、木の接点に配置する。このようにして、学習データの分割と誤差の総和の比較を繰り返すことによって、図５の例に示すような木を構築する。できた木の接点には選ばれた特徴量が配置され、葉にはその葉に含まれるデータから計算されたF0の平均値と分散値を格納する。前述の処理が進むにつれて、大きな木が得られる。木の構築の停止は、例えば、誤差の差が一定値以下になったら打ち切るなどにより行なうことが可能である。木を作る過程の途中または最後に、参考非特許文献４のように、最も大きな木からデータを２分割した木に至るまで、各木での最大対数尤度と木に格納されたパラメータ数とから計算される、赤池情報量基準（AIC）などの情報量基準を計算し、学習に用いなかった未知のデータに対しても適切であると期待される最適な木を得ることができる。
（参考非特許文献４）赤池弘次、甘利俊一、北川源四郎、樺島祥介、下平英寿、「赤池情報量規準AICモデリング・予測・知識発見」、共立出版株式会社、2007年7月
【００２１】
次に、局所周波数予測部１７の局所周波数配置部１７３は、各音素の時間長（各音素が合成されるべき時刻）を用いて、局所F0（局所周波数）を配置して局所F0（局所周波数）の系列を取得する（Ｓ１７３）。
【００２２】
以下、ステップＳ１７１、Ｓ１７３の処理の詳細について説明する。まず、局所周波数取得部１７１は、空のキューを用意する。局所周波数取得部１７１は、図3の横一行を1単位として以下を実行する（ループ１）。局所周波数取得部１７１は、前述の学習によって得られた音素毎の分類モデルの木を、または音素の続く時間帯が複数の状態の遷移で起こるようなマルコフ過程と仮定する場合には各状態毎の分類モデルの木を用いて、時間順に前記の単位毎に以下を実行する（ループ２）。局所周波数取得部１７１は、分類木の根から葉に向かって、入力された特徴量系列が対応する方向に分類木をたどり、葉にたどり着いたら、その葉における平均値と分散値を取得し、キューに追加する。局所周波数取得部１７１は、この動作をループ１、ループ２に従って繰り返し実行する。次に、局所周波数配置部１７３は、キューの中の平均値と分散値と時間量情報とを用いて、局所F0の系列を生成する。
【００２３】
このように、本実施例の基本周波数予測装置１によれば、F0代表値が示す大域的成分（量子化された大域周波数、f16）付近のサンプルを元に、精密な分布を持つ分類モデルを用いることにより、精密な局所周波数予測が可能となる。また、分類モデルがf16を含む学習データにより学習されているため、当該分類モデルを用いて取得できる局所周波数は、大域的成分からの影響を十分に加味したものとなっている。
【００２４】
なお、上述の実施例においては、基本周波数の大域的成分をアクセント句内のF0平均値として例示したが、これに限らず、例えばアクセント句内のF0の中央値、最大値、最小値などを用いてもよい。また上述の実施例においては分類モデルとして分類木の例を説明したが、分類モデルは必ずしも木構造でなくても構わない。
【００２５】
上述の各種の処理は、記載に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。その他、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能であることはいうまでもない。
【００２６】
また、上述の構成をコンピュータによって実現する場合、各装置が有すべき機能の処理内容はプログラムによって記述される。そして、このプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。
【００２７】
この処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、例えば、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等どのようなものでもよい。
【００２８】
また、このプログラムの流通は、例えば、そのプログラムを記録したＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体を販売、譲渡、貸与等することによって行う。さらに、このプログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することにより、このプログラムを流通させる構成としてもよい。
【００２９】
このようなプログラムを実行するコンピュータは、例えば、まず、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、一旦、自己の記憶装置に格納する。そして、処理の実行時、このコンピュータは、自己の記録媒体に格納されたプログラムを読み取り、読み取ったプログラムに従った処理を実行する。また、このプログラムの別の実行形態として、コンピュータが可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することとしてもよく、さらに、このコンピュータにサーバコンピュータからプログラムが転送されるたびに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することとしてもよい。また、サーバコンピュータから、このコンピュータへのプログラムの転送は行わず、その実行指示と結果取得のみによって処理機能を実現する、いわゆるＡＳＰ（Application Service Provider）型のサービスによって、上述の処理を実行する構成としてもよい。なお、本形態におけるプログラムには、電子計算機による処理の用に供する情報であってプログラムに準ずるもの（コンピュータに対する直接の指令ではないがコンピュータの処理を規定する性質を有するデータ等）を含むものとする。
【００３０】
また、この形態では、コンピュータ上で所定のプログラムを実行させることにより、本装置を構成することとしたが、これらの処理内容の少なくとも一部をハードウェア的に実現することとしてもよい。
【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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